빅테크 CEO들은 경쟁적으로 AI 시대를 강조한다. 윤리적인 문제는 차치하고 AI가 해킹을 하고 커뮤니티를 만들고 스스로 프로그램을 개발하는 시대다. 일부에서는 적어도 3년 후에는 AI가 인류를 지배할 것이라고 주장한다. 정부는 AI 시대에 미래를 걸겠다며 반도체 공장과 데이터 센터 건설을 대대적인 건설을 추진하고 있다. 그런 한편으로 많은 전문가들은 20세기 말 아날로그에 집착한 일본과 디지털로 전환한 한국의 예를 들며 생태계의 변화로 인한 결과를 이야기 한다. 더불어 21세기 초 닷컴 버블을 예시로 들며 불확실성을 거론하고 있다. 그보다 중요한 AI로 인한 인류의 미래를 걱정하는 이야기는 많지만 미래 산업이라는 목소리에 묻혀 무시되고 있다. 한국의 지금 상황은 관련된 대기업들에게만 혜택이 돌아가는 것 같다. 한국이 디지털 시대에 성장이 가능했던 것은 제조업 역량 때문이라는 것은 주지의 사실이다. 지금은 생성형 AI만으로 과대평가되어 있다. 피지컬 AI가 인간의 생산능력을 대체할 수 있다는 이야기는 난무하지만 이면의 문제점에 대해서는 거론되지 않고 있다. 관련해 전문가들의 지적과 애널리스트들의 보고서들 중 눈길을 끄는 세 가지를 요약 정리해 상황을 짚어 본다.


글/채영석(글로벌오토뉴스 국장)



미국 펜실베니아주립대 강인규 교수는 지난 8월 오마이뉴스 기고를 통해 골드만삭스 수석 경제전문가 얀 하치우스가 인터뷰를 통해 현실을 지적했다.

"2025년 인공지능이 미국 경제에 미친 영향이 '거의 제로'"라고 말한 것이 대표적입니다. 그는 "인공지능 투자가 강력한 성장 촉진 요인이라고 생각하지 않는다"는 말까지 덧붙였지요.

인공지능의 비효율성을 입증하기라도 하듯, 자동화를 통해 인력을 줄여 온 회사들이 사람을 다시 고용하기 시작했습니다. IBM은 인사 업무의 상당 부분을 인공지능으로 수행해 왔지만, 고객 응대와 상황 판단, 맥락 이해, 윤리적 결정 등에서 사람의 역할이 여전히 필수적이라고 보고 있습니다. 이같은 판단에서, 회사는 2026년 신입사원 채용을 전사적으로 3배 늘리겠다고 발표했습니다. 이는 2023년 당시 최고경영자가 '인공지능으로 7800개 직무를 쉽게 대체할 수 있다'고 장담한 지 3년도 안 돼 나온 극적 전환입니다.

한국에서는 인공지능을 도입한 뒤 신입사원 채용을 줄이는 기업이나 기관들이 늘고 있습니다. 채용 플랫폼 캐치가 2024년과 2025년 대기업 정규직 신입 채용 공고를 집계한 결과, 2025년 공고 수는 전년 대비 43% 감소했습니다. 정보기술(IT)•통신 업종은 무려 67%나 급감했습니다. 올 6월 이데일리•인크루트의 조사에서도 인공지능 도입 기업의 31.3%가 채용 규모를 줄였다고 답했습니다.

이런 채용 축소는 단기적 비용 절감은 가져올지 모르지만, 조직의 중추가 될 중간 관리자의 싹을 자르는 근시안적 선택일 수 있습니다. 아이비엠의 인사책임자 니클 라모로도 신입사원을 늘려 뽑기로 한 결정에 대해 이렇게 말합니다. "신입 채용에 투자하지 않으면 3~5년 뒤 무슨 일이 벌어질까요? 인재 공급망 자체가 사라지게 됩니다."

물론 한국의 강점인 제조업 기반이 무너질 것이라는 점도 간과할 수 없다.

강인규 교수는 최근 한국 언론과 증시에서는 주가 하락의 원인을 미국의 거시경제 둔화, 금리 변동, 중동 정세 등 대외적 요인에서 주로 찾고 있으나, AI 산업 내부의 근본적인 경제성과 구조적 건전성을 냉철히 재검토해야 한다는 시각이 대두되고 있다고 보았다. 인공지능이 사람의 노동을 저렴하게 대체할 것이라는 시장의 막연한 낙관론과 달리, 현장에서는 심각한 비효율성과 비용 부담이 잇따라 포착되고 있다는 것이다.

인공지능 담당 팀의 컴퓨팅 비용이 직원 인건비를 뛰어넘은 엔비디아의 사례나, 2026년 한 해 AI 예산을 불과 넉 달 만에 소진하며 투자 대비 효과에 의문을 제기한 우버의 사례는 AI의 경제적 현실을 단적으로 보여준다고 지적한다. 마이크로소프트, 월마트, 삼성전자 등 주요 기업들은 치솟는 인프라 비용에 대응해 저렴한 AI 모델로 전환하거나 내부 사용 토큰 수를 제한하는 등 비용 통제에 들어갔다.

AI 도입을 통한 자동화 시도 역시 한계에 부딪히며 기업들의 고용 정책이 재선회하고 있다. IBM은 AI 도입을 통한 7,800개 직무 대체 구상을 철회하고, 맥락 이해 및 윤리적 판단 등을 위한 사람의 역할이 필수적이라는 판단 하에 2026년 신입사원 채용을 3배 확대했다. 포드 역시 자동 품질관리 시스템의 한계를 인식하고 숙련 엔지니어 350여 명을 재 고용했으며, AI로 감원을 단행했던 미국 기업 수장 상당수가 인재 공급망 단절을 이유로 결정을 철회했다.

이 같은 현상을 보여 주는 연구 결과도 소개했다. MIT 닐 톰슨 연구팀의 분석에 따르면 컴퓨터 비전 등 자동화가 용이하다고 평가받는 영역에서도 실제 경제성을 확보해 자동화할 수 있는 비중은 23%에 불과하며, 나머지 77%는 사람을 쓰는 편이 효율적인 것으로 나타났다. 노벨 경제학상 수상자 다론 아제몰루 교수 역시 노동시장 전체에서 실질적으로 비용 대비 효과를 거둘 수 있는 AI 자동화 대상은 5% 미만에 그친다고 분석했다.

가트너는 2030년까지 AI 추론 단가가 급락하더라도 에이전트형 AI 등 서비스 고도화로 인한 토큰 소모량 폭증과 1~3년 주기로 짧은 칩 유효수명에 따른 감가상각 비용 때문에 총운영비 감소는 이루어지지 않을 것으로 보았다. 이에 더해 데이터센터 건설에 따른 전력 및 용수 소비 등 사회적 비용 갈등도 심화되고 있다고 지적했다. 결국 강인규 교수는 AI 산업의 미래는 기술적 가능성 자체보다 기업이 그 막대한 비용을 지속적으로 감당할 수 있느냐는 경제성에 달려 있으며, 시장은 기술적 환상에서 벗어나 냉엄한 비용 대비 효과를 따지는 단계로 진입하고 있다고 분석했다.



녹색전환연구소 김병권 소장은 프레시안과의 인터뷰를 통해 AI 올인 전략의 문제점을 지적하고 제조업과 녹색산업과 결합해 재 도약시켜야 한다고 제언했다.

이재명 정부가 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI를 중심으로 한 3대 메가프로젝트 추진에 속도를 내고 있으나, 정책적 위험성에 대한 경고가 잇따르고 있다. 정부는 지역 불균형 해소, 청년 일자리 창출, 대중국 AI 경쟁력 확보 등을 명분으로 연내 인허가와 환경영향평가 단축을 골자로 한 메가특구특별법 제정까지 추진 중이다.

그러나 기후위기 대응 및 AI•녹색산업 구조를 연구해 온 녹색전환연구소 김병권 소장은 3년 내 전국에 8.4GW 규모의 데이터센터를 건립하는 과정에서 화석연료 전력이 대거 동원될 가능성이 높아 RE100 달성 차질, 전력 및 용수 공급 대책 부재, 노동•환경 규제 완화에 따른 사회적 부작용 우려를 제기했다.

김병권 소장은 이러한 국가 차원의 AI 올인 전략이 고용의 중추인 전통 제조업을 고사시키고 차세대 성장 동력인 녹색산업의 잠재력을 파괴할 수 있다고 강하게 경고한다. 단일 기업 기준 국내 최대 온실가스 배출처인 포스코가 철강 부문의 온실가스 감축 기술을 상용화하는 것이 본질적인 장기 경쟁력으로 연결되듯, AI 접목만으로는 근본적 체질 개선이 불가능하다는 지적이다.

중국의 경우 녹색산업이 GDP의 11.4%를 차지하며 경제성장률 기여도의 30~40%를 견인하고 있다. 과거 1990년대 한국이 아날로그 TV에 집착하던 일본을 디지털 TV로 뛰어넘었듯, 중국은 빠른 전기차 및 배터리 전환을 통해 전 세계 시장을 제패하고 있다. 중국의 저렴하고 성능이 개선된 LFP 배터리와 나트륨 배터리가 ESS 및 데이터센터 시장을 휩쓸며 한국 배터리 3사의 시장 점유율은 급격히 하락했다.

정부의 데이터센터 구축 추진 방식에서도 문제점이 드러난다고 경고했다. 중국은 내몽골 등 태양광•풍력 전력이 풍부한 지역에 데이터센터를 지어 전력 문제를 해결하는 반면, 한국은 데이터센터 계획 후 전력 수급 방안을 뒤늦게 고민하는 본말전도 양상을 보이고 있다는 것이다. 또한 무작정 규모만 키우는 방식에 매달릴 것이 아니라, 저렴하고 안전하며 효율적인 알고리즘 개발로 방향을 선회해야 한다고 주장했다.

김병권 소장은 미국이 2022년 인플레이션 감축법을 통해 자국 내 녹색산업을 파격적으로 지원했던 것처럼, 한국 역시 AI에만 집중된 구조에서 벗어나 전통 제조업을 녹색산업과 결합해 재 도약시켜야 한다고 제언한다. 최근 정부가 발표한 K-GX(한국형 녹색전환) 정책을 정밀하게 보완하고 실행에 옮기는 것이 AI 집중 투자의 리스크를 분산하고 지속 가능한 녹색 경제 생태계를 구축하는 핵심 첫걸음이 될 전망이라고 평가했다.



싱가포르 최대 금융그룹 DBS가 'China 2040: The Next Chapter of Innovation-Led Growth' 라는 보고서를 내놓았다. 애널리스트나 투자은행들의 전망을 믿지 않는 편이지만 중국의 변화에 관한 내용이라 보고서를 정리해 본다. 크게는 중국 경제는 성장률 자체의 둔화보다 성장 동력의 구조적 재설계 과정에 진입했다는 것이 주 내용이다. DBS는 2025년부터 2040년까지 중국의 평균 실질 성장률을 3% 수준(2040년 2.5%)으로 전망하며, 노동 및 자본 투입 감소분을 인공지능(AI)과 자동화가 이끄는 총요소생산성(TFP) 개선으로 상쇄할 것으로 보았다.

부동산 시장은 과거 연간 16억㎡ 규모의 신규 주택 수요가 2040년 5억~6억㎡ 수준으로 급감함에 따라 건설 붐에 의존하던 내수 구조에서 완전히 탈피하고 있다. 반면 AI 인프라 부문에서는 EUV 등 최첨단 공정 없이도 7•10나노급 공정을 활용한 독자적인 생태계를 구축하여 2040년 글로벌 AI 칩 시장 점유율 50% 초과 달성이 가능할 것으로 내다봤다. 중국 AI 반도체 시장 규모는 2025년 142억 달러에서 2040년 1,767억 달러로 연평균 17% 성장하고, 관련 데이터센터 전력 부하 역시 7GW에서 37GW로 5배 이상 급증할 것이라고 전망했다.

첨단 제조업 및 서비스 부문에서는 단순 부품 수입국에서 표준 주도국으로 전환 중이라고 분석했다. 산업용 로봇의 자국산 점유율이 50%에 육박한 가운데, AI 응용 시장은 2040년 2,100억 달러 규모로 확장될 것으로 추산했다. 전기차 분야에서는 2040년 중국 내수 시장 규모가 신에너지차 비중 90% 이상인 연간 4,000만 대로 유럽 1,500만 대의 2.7배에 달해 압도적인 규모의 경제를 형성할 것으로 전망했다. 아울러 60세 이상 인구가 4억 명을 넘어서는 고령화에 대응해 2040년 일상 돌봄의 70%를 로봇에 맡기는 대규모 실버 로봇 산업화 전략을 추진하고 있다는 점도 짚었다.

크게 보면 DBS의 보고서는 미중 관계는 최첨단 기술 중심의 미국과 저비용•고효율 기술 중심의 중국이라는 두 개 생태계가 공존하는 구도로 개편될 것으로 예상하고 있다.



한국 산업계 역시 단순 성장률 수치에 일희일비하기보다 부동산 중심에서 AI, 반도체, 로봇 등 혁신 기술 기반으로 빠르게 체질을 바꾸고 있는 중국의 산업 생태계 재편에 맞춰 전략적 대응책을 마련해야 할 시점이다.

데이터 센터와 반도체 팹을 위한 전력 공급 대책을 먼저 마련해야 한다. 무엇보다 데이터 센터 건설을 전제로 전력 수급을 계산하는 방식을 다시 검토해야 한다. 지금대로라면 화석연료 발전이 더 높아질 가능성이 있다.

휴머노이드 로봇이 자동차 공장에 배치되어 인간처럼 일을 할 수 있는 경우의 수는 아직은 미지수다. 휴머노이드 로봇은 전기 사용량은 상대적으로 적다. 하지만 무거운 중량으로 인한 이동의 한계와. 56개의 관절이 일으킬 수 있는 고장과 인간이나 로봇끼리의 충돌로 인한 손상 등으로 인한 비용과 그를 위한 인력 수요 등 경제성만으로도 수익성이 나올 수 없다는 지적도 여러 곳에서 나오고 있다. 24시간 고장없이 파업없이 작업을 할 수 있다는 것은 빅테크 기업들이 만들어 낸 서사일 뿐이다. 중국의 물량과 가격 공세에 대응할 수 있을지도 알 수 없다.

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