한국이 다시 국가 운명을 걸고 도박을 시작했다

저자 |만련산

최근 한국은 전 세계 "AI 공공사업화"의 첫 발을 내딛었습니다.

한국 과학기술정보통신부가 발표한 "전국민 AI" 계획에 따르면, 5,100만 시민에게 무료, 무제한의 생성형 AI 서비스를 제공할 계획이며, "구독료 면제, Token 사용 한도 없음"을 명확히 약속했습니다.

돈은 어디서 나올까요? 직접적으로 진료 예약, 공공 임대주택 신청 및 세금 신고 시스템에 연결되어 운영 비용은 재정 예산으로 직접 지원됩니다.

진행 상황도 구호에서 인력 선발로 넘어갔습니다: 8월 28일, SK텔레콤, 카카오, KT가 주도하는 세 개의 컨소시엄이 선정되었습니다; 9월 4일, 정부는 프로젝트 시작 회의를 열어 연말까지 전국민을 대상으로 서비스를 출시할 예정입니다.

표면적으로는 국가가 비용을 부담하는 것처럼 보입니다.

하지만 자세히 살펴보면, 단순한 "복지"에 그치지 않습니다.

AI는 도구일 뿐만 아니라 생산 수단이 될 것입니다.

돈과 정책을 통해 국민이 AI를 사용하도록 유도하는 것은 미래의 생산 수단을 모든 사람에게 나누는 것과 같습니다.

성공 여부와 관계없이, 이는 의심할 여지 없이 위대한 사회 실험입니다.

01 먼저 현실 문제를 살펴보겠습니다.

한국은 확실히 AI 시대의 하드웨어 혜택을 누리고 있지만, 한국 토종 대모델에 대한 소식은 들어본 적이 있나요?

Wiseapp·Retail의 데이터에 따르면: 2026년 4월, 한국의 ChatGPT 월간 활성 사용자 수는 약 2,345만, Gemini는 약 845만, Claude는 약 241만입니다.

토종 모델은요? 거의 관심을 받지 못하고 있습니다.

AI 경쟁은 명확한 규모의 경제 효과가 있습니다. 사용자가 없으면 제품 개선이 어렵고, 수익도 연구 개발을 뒷받침할 수 없습니다; 제품이 뒤처지면 사용자는 더 이상 오지 않게 됩니다.

이런 악순환 속에서 창업 팀이 가장 잘하는 기술은 아마도 자금 조달 계획서 수정뿐일 것입니다.

그래서 "전국민 AI" 계획에서는 서비스의 최소 50%는 자주적 기본 모델 기준을 충족하는 한국 모델을 사용하고, 최소 30%는 다른 한국 기업이 개발한 모델을 사용하도록 규정하고 있습니다; 외국 모델은 필요한 기능에서 제한적으로 사용할 수 있지만, 관련 부분은 정부 지원을 받지 못합니다.

동시에 공공 조달, 산업 지원 및 기술 주권을 결합했습니다.

토종 기업은 컴퓨팅 파워 지원과 응용 시나리오를 얻고, 국민은 무료 도구를 얻으며, 정부는 토종 연구 개발, 운영 및 서비스 통합 능력을 남기고자 합니다.

정부는 돈을 지출하여 80%의 컴퓨팅 파워를 국산 모델에 잠금하여, 토종 산업이 가장 어려운 시작 단계를 넘도록 돕는 것입니다.

구체적으로 얼마인가요?

9월 4일 《머니투데이》에 따르면 의원실에서 입수한 부서 프로젝트 설명에 따르면, 2027-2030년 계획은 매년 2,500억 원입니다.

1,700억 원은 GPU 임대에, 300억 원은 세 개의 컨소시엄에, 500억 원은 스마트 에이전트 생태계 확장에 사용됩니다.

2026년 한국의 약 5,161만 인구를 기준으로 나누면, 1인당 연간 약 4,800원이 됩니다.

이 정도 돈은 계산할 필요도 없이 부족하다는 것을 알 수 있습니다. 두 배로 늘려도 부족합니다.

그렇다면 왜 이 계산이 성립할까요?

다양한 사용 강도의 혼합과 다양한 작업에 대한 컴퓨팅 파워 분배 덕분입니다.

SK가 8월 19일 발표한 계획에서는 간단한 문제는 경량 모델에, 복잡한 작업은 고성능 모델에 맡기겠다고 명확히 밝혔습니다.

모델 라우팅은 캐시, 배치 처리 및 양자화와 같은 추론 최적화와 결합하여 단위 작업 비용을 낮출 수 있습니다.

서비스는 상업 수익도 유지할 준비를 하고 있습니다.

《파이낸셜 뉴스》 9월 7일 보도에 따르면, 정부는 적절한 광고를 허용하는 방안을 고려하고 있으며, 2027년 하반기 이후 고급 서비스에 대한 요금을 논의하고 있습니다.

따라서 재정 경로는 다음과 같아야 합니다: 먼저 시작 컴퓨팅 파워에 투자하고, 이후 매년 2,500억 원의 계획으로 서비스를 지원하며, 더 큰 범위의 AI 연구 개발 및 인프라 투자를 의존하는 것입니다.

물론 최종 총 비용은 기업의 투자와 실제 사용량에 따른 확장 비용을 더해야 하며, 현재로서는 예측할 수 없습니다.

하지만 이 경로가 성공적으로 진행된다면, 한국 기업은 분명히 토종 행정 및 생활 서비스에서 우위를 점할 것입니다.

이런 편리를 경제 성장으로 이어지게 하려면, 한국은 또 다른 난제에 직면해야 합니다.

02 한국은행이 2026년 6월 발표한 연구 데이터에 따르면, AI 사용은 평균적으로 근무 시간을 3.8% 단축시켜 약 주당 1.5시간에 해당하며, 약 1.0%의 잠재 생산성 개선과 관련이 있습니다.

하지만 연구에서는 절약된 시간이 실제 생산 증가로 일반적으로 전환되지 않는다고 밝혔습니다.

효과가 뚜렷한 것은 자영업자, 전문직 및 AI를 고강도로 사용하는 사용자들입니다.

이것이 바로 일반 기술 확산에서의 생산성 J 곡선입니다: 도구가 먼저 들어오고, 교육, 프로세스 재구성 및 조직 조정이 뒤따르며, 수익이 점진적으로 나타납니다.

전국민 무료 서비스는 기술 장벽을 낮출 수 있지만, 실제로 생산성을 높이려면 기업이 근무 방식을 조정할 의향이 있어야 하고, 직원들이 시간을 절약할 동기를 가져야 합니다.

그렇지 않으면, 1인당 "AI 사용도"가 높아져도, 1인당 초과 근무도 함께 증가할 가능성이 큽니다.

이것이 우리가 최근에 자주 논의하는, AI는 점점 강해지지만 사람은 점점 더 피곤해지는 이유입니다.

더 깊은 변화는 이익 분배에서 발생할 것입니다.

정부가 사용자 대신 비용을 지불하면, 가장 먼저 확실한 수요를 얻는 것은 컴퓨팅 공급업체, 모델 기업 및 플랫폼 운영자입니다.

소규모 기업에게는 공공 플랫폼이 개발 및 고객 확보 비용을 낮출 수 있으며; 소비자에게는 업무 비용을 줄일 수 있습니다.

하지만 채팅 인터페이스가 예약, 쇼핑 및 서비스 추천을 더욱 장악하게 되면, 플랫폼은 새로운 배급 권한을 얻게 됩니다.

누가 추천받고, 누가 수수료를 지불하며, 누가 접근할 수 있는지는 경쟁 구도에 영향을 미칠 것입니다.

이것이 바로 재정 보조금이 사용 효과를 반드시 고려해야 하는 이유입니다.

9월 7일 《파이낸셜 뉴스》 보도에 따르면, GPU 지원은 사용자 및 사용 실적에 따라 차별적으로 배분되며, 최초 평가 시기는 가장 빠르면 2027년 3월로 고려되고 있습니다.

구체적인 실행 시에는 작업 완료율, 오류율 및 실제 절약된 시간을 평가에 포함해야 합니다.

노동 시장도 조정될 것입니다.

AI 보조는 경험이 부족한 사람들이 더 많은 작업을 수행하도록 도와줄 수 있지만, 원래 신입이 연습할 수 있는 일자리를 줄일 수도 있습니다.

노인은 더 쉽게 서비스를 받을 수 있지만, 젊은이가 계속해서 기술을 축적하고 수입을 얻을 수 있는지는 이 개혁이 얼마나 멀리 나아갈 수 있는지를 결정합니다.

도구를 보급한 후에는 교육, 직무 조정 및 수입 분배가 따라와야 합니다.

현재 판단은 한국이 전국민 AI를 실제로 유용한 공공 서비스로 만들 수 있는 조건을 갖추고 있으며, 이를 통해 토종 모델의 시장을 확대할 수 있다는 것입니다.

기존의 사용자 채널, 재정 지원 및 지역 서비스 연결이 이를 시작할 수 있는 기반을 제공합니다.

다른 국가들도 이를 통해 한 가지 가능성을 보게 될 것입니다: 공공 조달을 통해 AI를 개인 구독 제품에서 일반적으로 사용할 수 있는 사회 서비스로 전환하는 것입니다.

하지만 생산성 혜택이 광범위하게 나타나려면, 더 긴 조직 및 제도 개혁이 필요합니다.

이것이 더 깊은 변화입니다.

03 이 실험의 가장 위대한 점은, 미래에 가장 중요한 생산 도구를 공공 서비스 형태로 모든 시민에게 전달하려는 시도입니다.

한국 과학기술정보통신부는 프로젝트 공고에서 지속적으로 업그레이드할 방향을 "모든 시민에게 하나의 AI 에이전트"로 명확히 하여, 시민들이 자신의 AI 에이전트를 통해 경제 및 사회 활동에 참여하고 AI가 가져오는 이익을 공유할 수 있도록 하고 있습니다.

돈을 지급하는 것은 현재의 구매력을 증가시키는 것이고; 생산 도구를 제공하는 것은 앞으로 수익을 창출할 수 있는 능력을 증가시키려는 시도입니다.

재정 지출의 역할은 소비를 보조하는 것에서, 일반인이 생산에 참여하도록 지원하는 것으로 확장되었습니다.

예를 들어, 한 젊은이가 작은 사업을 운영하고 싶다면, 홍보, 고객 요구 정리, 주문 분석을 해야 하며, 가끔 웹사이트를 수정해야 합니다.

그가 AI 도구를 사용할 수 있다고 해도, 소모되는 토큰은 상당한 비용이 들 것입니다.

공공 AI가 그 중 일부를 도와줄 수 있다면, 그가 창업을 시도하는 데 필요한 최소 투자가 줄어들 수 있습니다.

이는 진입 장벽을 낮추는 것이며, 개인이 동원할 수 있는 생산 자원을 확대하는 것입니다.

한 사람의 경험, 판단 및 고객 관계에 저렴하고 유용한 도구가 결합되면, 원래는 불가능했던 사업을 지원할 수 있는 기회가 생깁니다.

이런 변화는 노동자의 협상 능력에도 영향을 미칠 수 있습니다.

한 사람이 회사가 제공하는 소프트웨어, 장비 및 조직 체계에만 의존하여 일을 한다면, 퇴직 비용이 높아집니다.

공공 AI를 활용하면, 그는 독립적으로 일부 업무를 맡거나 새로운 기술을 배우고 직업을 전환하기가 더 쉬워지므로, 고용주와의 협상에서 외부 선택지가 더 많아집니다.

다른 길을 선택할 수 있는 능력이 생기면, 대우를 논의할 때 더 당당해질 수 있습니다.

이것은 사회 분배 문제를 한 걸음 더 나아가게 합니다.

일반적으로 소득 분배에 대해 논의할 때, 우리는 부가 창출된 후 정부가 세금과 복지를 통해 조정하는 방법을 쉽게 생각합니다.

전국민 AI는 더 이른 단계에 개입하려고 합니다: 부가 창출 이전에 더 많은 사람들이 부 창출에 참여할 수 있는 도구를 얻도록 돕는 것입니다.

그리고 일반인이 어떤 신분으로 성장에 참여하는지: 단순히 제품을 구매하는 소비자인지, 아니면 새로운 도구를 사용하고 서비스를 제공하며 사업을 운영할 수 있는 사람인지입니다.

정부가 일부 도구 비용을 부담함으로써, 가정 배경, 기업 규모 및 개인 소득이 생산 능력 확보에 대한 제약을 줄일 수 있습니다.

일반인이 생산 도구를 하나 더 갖게 되면, 생계를 위한 길이 하나 더 생기고, 일자리를 선택할 수 있는 자신감이 생겨야 기술 발전이 창출하는 수익을 분배받을 수 있습니다.

모든 것이 더 나아질 것입니다.