최근 유엔의 새로운 보고서가 발표되면서 전 세계가 인공지능(AI)에 관심을 기울이고 있다. 이러한 글로벌 AI 관심의 대부분은 미국과 중국에 집중되어 있으며, 이 두 나라는 세계 유수의 재단 모델 개발자들이 많이 있는 곳이다.

유럽의 AI법 부터 사우디아라비아와 아랍에미레이트연합(UAE)이 걸프지역에 새로운 스타트업을 유치하려는 노력에 이르기까지 지구의 다른 지역도 주목할 만한 관심을 받고 있다.

그러나 전 세계적인 관심을 받지 못한 지역이 하나 있다. 바로 동남아시아 시장이다. 동남아시아국가연합(ASEAN. 아세안)의 10개 다양한 회원국(브루나이, 캄보디아, 인도네시아, 라오스, 말레이시아, 미얀마, 필리핀, 싱가포르, 태국, 베트남)을 아우르는 동남아시아는 조용히 AI의 떠오르는 핫스팟이 되고 있다고 외교전문 매체인 ‘더 디플로매트’가 28일 보도했다.

실제로 국내 기업, 섬세한 지정학, 외국 기업의 진입을 통해 동남아시아에서 진행 중인 AI 경쟁은 글로벌 정책 입안자, 투자자, 기술자가 주의 깊게 살펴봐야 할 독특한 교훈을 제공하고 있다는 평가이다.

동남아시아는 이미 세계에서 가장 경제적으로 중요한 지역 중 하나이다. 아세안 국가의 국내총생산(GDP)을 합치면 세계 5위의 경제 규모가 된다. 이 지역의 ‘중산층’은 약 2억 명으로 구성되어 있으며, 이는 미국 전체 인구의 약 3분의 2에 해당한다. 이러한 중요성은 계속해서 커질 것이다. 2050년까지 인도네시아는 세계 4위의 경제가 될 것으로 예상 되며, 필리핀, 태국, 말레이시아의 개별 GDP는 1조 달러를 초과 할 수 있다.

이 지역의 경제적 비중은 글로벌 기술 기업에 수익성 있는 시장이 된다. 그러나 동남아시아는 AI 사용을 더 어렵게 만드는 고유한 지역적 역학을 가지고 있다. 이 지역에는 태국어, 말레이어, 인도네시아어를 포함하여 9개의 공식 국어가 있으므로, 이 지역을 대상으로 하는 AI 모델은 강력한 다국어 기능을 가져야 한다. 이러한 필요성에도 불구하고 동남아시아의 맥락적 지식과 언어는 많은 서양 AI 모델이 훈련되는 데이터 세트에서 과소 표현되고 있다는 진단이다.

예를 들어, 메타(Meta)의 라마2(Llama 2) 대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 데이터 세트에서 동남아시아 언어가 포함된 것은 0.5%에 불과한데, 이 지역은 전 세계 인구의 8.45%를 차지하고 있다. 이러한 제한으로 인해 동남아시아 사용자는 대규모 언어 모델에 태국어나 인도네시아어 텍스트를 입력하면 많은 LLM이 도움이 되지 않는 응답을 하고 있으며, 때로는 영어로 응답한다.

그 결과, 이 지역의 LLM을 구축할 수 있는 기회가 생겼다. 선두 주자는 싱가포르의 선도적인 AI 연구 센터의 국가적 파트너십 인 인공지능 싱가포르(AI Singapore)이다. 동남아 언어들의 단일 모델이라 할 데뷔 모델인 시-라이언 언오 모델(SEA-LION LLM)은 동남아시아 언어로 된 훈련 데이터 세트의 13%를 보유하고 있으며, AI Singapore는 이로 인해 SEA-LION이 문화적으로 더 잘 적응한다고 주장한다.

별도로, 주요 통신 기술 회사인 태국의 자스민 그룹(Jasmine Group)도 태국 LLM을 구축하기 위해 노력하고 있다. 한편, 인도네시아 스타트업 롈로우 AI(Yellow.ai)는 메타(Meta)의 오픈소스 Llama-2 모델을 기반으로 해당 국가의 11개 언어에 대한 지역 LLM을 구축했다.

동남아시아의 이러한 토종 기업은 여러 가지 이유로 주목할 만하다.

첫째, 미국과 중국의 대부분 기업과 달리 동남아시아의 주요 AI 기업 중 일부는 순전히 사기업이 아니다. 예를 들어, AI 싱가포르는 AI 스타트업과 공공 연구 기관의 공공-민간 파트너십이다. 이러한 기업이 상당한 인기를 얻는 최첨단 지역 LLM을 구축하는 데 성공하면, 다른 글로벌 정책 입안자와 임원에게 고급 AI 시스템을 구축하는 유익한 공공-민간 협업을 시작하는 방법에 대한 고유한 교훈을 제공할 수 있다.

둘째, 이들 국내 LLM이 미국이나 중국 LLM보다 해당 지역에서 더 많은 인기를 얻으면, 그 결과 세계 다른 지역에서도 이와 비슷하고 문화에 특화된 모델이 개발되는 계기가 될 수도 있다.

그러나 중국과 미국의 플레이어들도 이 지역에서 가만히 앉아 있지는 않다. 사실, 동남아시아는 이 지역의 수요를 충족하기 위해 미국과 중국 기업 간에 상당한 기업 수준의 경쟁이 벌어지고 있다.

예를 들어, 알리바바의 다모 아카데미(DAMO Academy : 중국 기업의 연구 기관)는 최근 동남아시아 언어에 초점을 맞춘 새로운 모델인 SeaLLM을 출시했다. 마이크로소프트(Microsoft) CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)와 애플(Apple) CEO 팀쿡(Tim Cook)은 최근 동남아시아를 방문했고, 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)는 올해 말레이시아를 새로운 지역 중 하나로 추가할 계획이다.

궁극적으로 이 경쟁은 중요하다. 생성형 AI는 자본 집약적인 산업으로 악명 높으므로 이 지역에서 더 많은 수익을 창출하는 회사는 모델 개발의 비싼 비용을 충당하고, AI 역량의 강력한 발전을 자금 지원할 준비가 더 잘 되어 있을 것이다.

기업을 넘어 미국과 중국 정부도 동남아시아의 AI 환경에 점점 더 많이 관여하고 있다. 중국은 최근 정부 관리와 기타 주요 리더가 참석하는 ‘중국-아세안 인공지능 협력’에 대한 연례 포럼을 개최하기 시작했다. 또한 광시성에 중국-아세안 AI 혁신 센터를 설립, AI에 대한 119개 이상의 프로젝트를 시작했다.

미국은 미국 국제개발처(USAID)와 구글(Google) 간의 새로운 파트너십을 통해 AI와 기타 디지털 도구를 사용, 메콩 삼각주의 기후 변화 효과를 매핑하는 등 디지털 전략 노력을 시작했다.

차례로, 동남아시아에서 중국-미국의 AI 경쟁이 어떻게 전개되는지 살펴보면 몇 가지 귀중한 교훈을 얻을 수 있다. 미국과 중국의 정책 입안자들에게는 겹치는 관계가 이 지역이 민감한 기술을 다른 쪽으로 흐르게 한다는 우려를 불러일으킬 수 있다. 미국은 이미 싱가포르와 말레이시아에서 중국으로 민감한 AI 칩을 판매하는 것을 막을 방법을 찾고 있다고 한다.

장기적으로 이러한 우려로 인해 워싱턴과 베이징은 동남아시아 국가와 기업이 다른 측면에 대한 노출을 제한하도록 장려할 수 있다. 그러나 동남아시아의 많은 사람들은 중립을 선택하여 세계에서 가장 큰 두 AI 생태계와의 연계에서 이익을 얻고자 할 것이다. 동남아시아 국가들이 양측(미국과 중국)을 달래고, 이러한 위험을 헤쳐 나가는 방식은 다른 국가들이 이러한 지정학적 긴장에 대응하는 방식에도 영향을 미칠 수 있다.

미국과 중국을 넘어 동남아시아에 AI를 도입하는 나라가 또 하나 있다. 바로 일본이다. 도쿄는 오랫동안 동남아시아와 상당한 무역 관계를 유지해 왔으며, 일본 기업은 동남아시아 시장에 상당한 투자를 해왔다.

최근 일본은 AI 분야로 진출할 태세를 갖추고 있다. 7월에 일본 총리 기시다 후미오는 동남아시아를 위한 LLM을 개발하는 일본 기업을 지원하기 위한 공공-민간 파트너십을 출범시켰다., 여기에는 태국 LLM을 취득하고 있는 일본의 스타트업 엘리자(Elyza)와 같은 기업에 보조금을 지급하는 것도 포함된다.

일본 정부는 이 지역의 컴퓨팅 용량을 강화하기 위해 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 컴퓨팅 리소스를 기부하는 것을 고려하고 있다. 사쿠라 인터넷(Sakura Internet)과 같은 일본 기업 도 이 지역의 주요 클라우드 서비스 공급업체가 되는 것을 목표로 하고 있다.

글로벌 기술자, 투자자, 정책 입안자는 이 지역에서 일본의 움직임을 주의 깊게 살펴봐야 한다. 프랑스, ​​사우디아라비아 등 미국과 중국 외의 여러 국가가 국내 AI 개발에 지원을 제공하고, 새로운 투자 기금을 출범시키는 등의 방법으로 AI 경쟁에서 틈새 시장을 개척하려 하고 있다.

일본의 노력으로 인해 일본 기업이 동남아시아 LLM 및 클라우드 시장에서 주요 플레이어가 된다면, 전 세계의 다른 정부와 기업도 일본의 노력을 모방하여 국내 기업의 해외 확장을 지원하려 할 수 있다. 그러나 일본의 노력이 위축되면 AI 개발이 미국과 중국 간의 두 마리 말 경주로 남아 있다는 믿음이 강화되어, 다른 국가와 기업이 비슷한 길을 택하지 못하게 될 수 있다.

여러 면에서 동남아시아의 AI 경쟁은 주목할 만한 것이다. 이 지역은 글로벌 정책 입안자, 기술자, 투자자에게 국내 스타트업이 글로벌 거대 기업과 경쟁하는 방식, 국가가 AI 시대에 지정학적 위험을 헤지하는 방식, 미국과 중국 외 국가가 AI 생태계에서 자리를 찾는 방식을 관찰할 수 있는 독특한 사례를 제공한다. 이 지역에서 생성형 AI 도입이 어떻게 전개되는지는 우리의 미래에 중대한 영향을 미칠 것다.

비로 이 같은 상황에서 한국의 정책적 지원은 필수적이다. 민간-한계-정부간의 긴밀한 협력과 지속적이고도 대규모 투자가 활성화되면서 한국 내 AI은 물론 앞서 지적된 동남아시아에서의 일본의 활동을 면밀히 주시, 한국이 치고 나갈 수 있도록 각별한 정책적 조치기 필요해 보인다.

생성형 챗지피티(chatGPT)로 인공지능(AI) 경쟁의 포문을 연 미국의 오픈 AI와 마이크로소프트 연합은 우리 돈으로 130조 원을 투자한다는 보도 속에서 보다 못한 한국의 민간 산업계가 올해부터 4년 동안 65조 원을 투자하고 정부는 세제 지원을 하기로 했다. 정부의 세제지원도 필요하지만 보다 더 적극적인 정부의 투자도 요구되며, 외교, 무역, 지정학 등을 총동원해 밀고 나가야 할 시점이다.

우리의 65조 원은 미국 두 회사의 투자 규모의 절반 정도에 불과하지만, 일단 출발아기로 했기에 민간 산업계와 정부는, 특히 정부는 미래의 먹거리를 위한 특단의 정책적 뒷받침을 해야 한다.

한국지능정보사회진흥원(NIA)이 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속의 더불어 민주당의 황정아 의원에게 제출한 해외 주요국 인공지능(AI)투자 관련 진흥법 현황을 보면, AI 일등국 미국은 반도체 시설 조성 보조금으로 올해에만 40조 원(296억 달러)를 책정했다. 한국과는 비교가 되지 않을 정도의 투자 규모이다.

미국을 바짝 쫒고있는 중국은 지난 2014년부터 55조 원(3000억 위안)을 투입, 국가반도체 사업 펀드를 진행, 미국 반도체 제재에 당당히 맞선 “반도체 인공지능 굴기”을 달성하기 위해 온힘을 쏟고 있다. 한국의 정치에 매몰된 안타까운 상황과는 매우 다르다.

그동안 플랫폼, 스마트폰에서 경쟁을 상실해 미국 빅테크에 종속된 유럽연합(EU)도 AI분야에서는 뒤쳐짖 않겠다는 각오를 단단히 하고, 2030년까지 민간 투자 유치를 포함, 62조 원(430억 유로)를 쏟아 붓기로 했고, 인공지능(AI), 데이터, 로봇공학, 유럽파트너십은 지난 2021년부터 2030년까지 3조 8천억 원(26억 유로)를 투자하기로 하는 등 AI시대에서 뒤처지지 않기 위한 몸부림이 치열하다.

배경훈 LG AI 연구원장은 지난 9월 25일 개최된 국회 과학기술방송정보통신위원회가 연 AI 기본법 공청회에서 “지금 한국의 AI 수준은 세계 6위이지만 1∼2위(미국, 중국)와 3위는 간격이 크고 3∼10위는 간격이 적은 상황”이라고 소개하고, “한국이 1∼2위에 이은 근소한 3위가 되려면 국가 차원의 고민이 필요하다”고 거듭 강조했다.