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By Inforience in AI_Dive —

해외에서는 한국 AI를 어떻게 보고 있을까? - "하드웨어는 강한데 소울이 없다?"

이 글은 해외 매체·국제기구·해외 연구기관이 한국 AI를 어떻게 보고 있는지를 모아 작성한 글입니다. 한국의 AI 경쟁력을 다룬 국내 기사는 이미 많이 나와 있습니다. 이 글은 일부러 그런 국내 시각을 배제하고, 바깥에서 한국을 보는 눈을 중심으로 자료를 다시 모았습니다 — 자국 언론은 아무래도 자국에 대해 낙관적이거나 방어적으로 쓰기 쉬운데, 바깥에서 어떻게 보는지를 봐야 좀 더 냉정한 그림이 나오기 때문입니다. 저희가 그동안 모아온 논문·블로그·커뮤니티 자료 데이터베이스와 웹 검색을 함께 활용했습니다.

결론부터 말하면, 여러 해외 소스가 독립적으로 같은 패턴을 지적하고 있었습니다: 한국은 AI를 뒷받침하는 "몸통"(하드웨어·제조·자본)은 세계 최상위권인데, 그걸 움직이는 "머리"(기초모델·설계 역량)는 상대적으로 약하다는 것입니다. 아래에서 근거를 하나씩 짚어보고, 이게 앞으로 어떤 방향으로 흘러갈지, 그렇다면 정책·예산은 어디에 더 써야 할지까지 생각해봤습니다.

강점 — 세계가 인정하는 부분

메모리반도체(HBM) 지배력은 가장 확실한 강점입니다. 삼성전자와 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM, AI 반도체에 필수적인 초고속 메모리) 시장의 80% 이상을 차지하고 있고[1], 니케이 아시아(Nikkei Asia)는 "SK하이닉스가 HBM 시장을 주도하며, 생산 수율 차이가 곧 수익성을 좌우한다"고 짚었습니다[1]. 이 지배력은 최근 자본시장에도 그대로 반영돼서, 2026년 8월 코스피(KOSPI, 한국 종합주가지수)가 SK하이닉스·삼성전자 강세에 힘입어 한 달 만에 약세장에서 강세장으로 전환했고, CNBC는 한국 증시가 아시아 거래시간대 AI 투자 심리를 가늠하는 "바로미터"가 되고 있다고 보도했습니다[2].

AI 특허 밀도·주요 모델 발표 건수도 국제 지표에서 두드러집니다. 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(Stanford HAI)의 "2026 AI Index" 보고서에 따르면, 한국은 인구 10만 명당 AI 특허 등록 건수에서 2년 연속 세계 1위(14.31건)를 기록했습니다[3]. "주요(notable) AI 모델" 발표 건수에서도 미국(50건)·중국(30건)에 이어 세계 3위(5건)입니다[4].

제조업과의 결합력(피지컬 AI)도 국제적으로 주목받고 있습니다. 현대자동차그룹은 2026년 초 로봇 기업 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 휴머노이드 로봇 "아틀라스(Atlas)"를 실제 자동차 공장 생산 라인에 투입하는 시연을 공개했고[5], 향후 물류·이동 분야까지 확대할 계획을 밝혔습니다[6]. 자동차·반도체라는 실제 제조 현장을 갖고 있다는 건, AI를 실험실 밖 현실 세계에 적용하는 데서 나름의 이점입니다.

오픈소스 언어모델의 빠른 추격도 있습니다. 2026년 7월 31일 LG AI연구원이 7,500억 개 매개변수 규모의 "K-EXAONE 2.0"을 오픈소스(아파치 2.0 라이선스)로 공개했고[7], 국내 기업 4곳(LG·SK텔레콤·업스테이지·모티프 테크놀로지스)이 정부 주권 AI 사업 경쟁에 참여한 결과, 모티프의 "Motif 3"가 세계 언어모델 순위 9위(오픈소스 모델 중 4위)까지 올라왔습니다[8]. 아직 최상위권은 아니지만, 격차를 빠르게 좁히고 있다는 신호입니다.

정부의 산업정책 조정 경험도 카네기국제평화재단(Carnegie Endowment for International Peace)이 짚은 강점입니다 — 1990년대 이후 쌓아온 민관 협력 제도와 경험은 단기간에 다른 나라가 복제하기 어려운 자산이라는 평가입니다[9].

인재 양성 정책 자체도 국제기구에서 긍정 평가를 받고 있습니다. OECD의 AI 정책 관측소 OECD.AI는 한국을 "모범적인 AI 전환을 이끄는 나라"로 평가하며, AI 대학원 확대, "혁신 아카데미" 같은 단기 집중 교육 프로그램, 소프트웨어·AI 중심 학교, 일반 시민 대상 온라인 교육 콘텐츠를 구체적 근거로 들었습니다[10].

약점 — 해외에서 반복적으로 지적하는 부분

기초모델(foundation model)의 자립성에도 물음표가 붙습니다. 카네기국제평화재단 보고서는 네이버의 하이퍼클로바(HyperCLOVA)조차 중국 알리바바의 인코더 기술을 사용하고 있어 엄밀한 의미의 "자립"이라 보기 어렵다고 지적했습니다[9]. 대만 가오슝(高雄)에 본사를 둔 BigGo가 운영하는 경제매체 BigGo Finance는 이걸 반도체 산업 자체의 구조와 연결짓습니다 — 삼성전자·SK하이닉스는 메모리(HBM) 생산에서는 세계 최강이지만, GPU 같은 시스템반도체(AI 연산에 쓰이는 로직칩)를 직접 설계하는 역량은 갖추지 못했다는 비대칭이 있다는 것입니다[11]. BigGo Finance는 이 구조를 "AI 소울(정신·핵심)이 없는 고급 파운드리(생산 대행업체)로 전락할 위험"이라고 표현했습니다[11].

전력 등 물리적 인프라 제약도 발목을 잡고 있습니다. 카네기국제평화재단은 데이터센터에 필요한 전력망 확충 계획의 절반 이상이 인허가 지연으로 늦어지고 있다고 짚었고[9], AI 인프라 전문 매체 Introl은 전력망·냉각수·광케이블 확충 문제로 관련 프로젝트의 약 20%가 6~12개월 지연될 수 있다고 분석했습니다[12].

정책 실행 체계의 분절과 비효율성도 반복적으로 나오는 지적입니다. 미국의 정보기술혁신재단(ITIF)은 한국의 AI 정책이 여러 부처에 흩어져 있어 통일된 방향 없이 중복 규제가 만들어질 위험을 짚었습니다[13]. 대통령실 산하 국가인공지능위원회가 조정 역할을 맡고 있지만, 전문가들은 단일 조직이 여러 부처의 전문성을 다 대체할 수는 없다는 한계도 함께 지적하고 있습니다[9]. 여러 부처로 흩어진 것과는 반대로, 소수 대기업·정부 요직에 의사결정이 지나치게 집중된다는 지적도 있습니다 — 호주전략정책연구소(ASPI)는 이재명 정부가 100조 원 규모 AI 투자를 공약하면서 네이버 AI이노베이션센터장을 대통령실 초대 AI수석비서관으로, LG AI연구원장을 과학기술정보통신부 장관으로 각각 임명한 점을 들어, 재원 출처가 불분명한 채로 이런 방식이 "하향식 기술 진흥(top-down tech boosterism)"에 그칠 위험이 있다고 짚었습니다[15]. 정부가 정한 기준 자체가 업계의 합리적 선택과 충돌한 사례도 있습니다 — 전 아마존웹서비스(AWS)·허깅페이스(Hugging Face) 임원 줄리앙 시몽(Julien Simon)은, 정부가 국가AI(주권 AI) 모델 개발 사업에서 요구한 "순수 국산" 기준이 알리바바의 인코더 기술을 일부 활용했다는 이유로 네이버를 탈락시킨 것을 두고 "주권 연출(sovereignty theater)" — 겉모습만 독립적일 뿐, 실제로는 가장 역량 있는 참가자를 걸러내는 경직된 정의라고 평가했습니다[16]. 대만의 경제매체 BigGo Finance 역시 정부가 승자를 직접 골라내는 현재의 토너먼트식 국가AI 선정 방식을 비판하며, "정부는 심판이 아니라 리그 운영자 역할을 해야 한다"는 전문가 의견을 전했습니다[17].

종합 — 여러 소스가 같은 패턴을 가리키고 있다

흥미로운 건, 위 강점·약점을 짚은 소스들이 서로 다른 기관(카네기국제평화재단·스탠퍼드·ITIF·니케이 아시아·BigGo Finance)인데도 거의 같은 구조의 문제를 반복해서 짚고 있다는 점입니다: 한국은 만들고(제조) 쌓는(특허·GPU) 쪽은 세계 최상위권인데, 설계하는(기초모델·시스템반도체) 쪽은 상대적으로 약합니다. 이건 우연이 아니라, 한국의 산업화 성공 방정식(빠른 추격·대규모 제조·정부 주도 인프라 투자)이 AI 시대에도 그대로 반복되고 있는데, AI 경쟁의 핵심은 그 방정식이 잘 안 통하는 영역(기초 연구·설계 역량)으로 옮겨갔다는 뜻으로 읽을 수 있습니다.

앞으로 어떻게 될 것 같은가

카네기국제평화재단은 한국에게 미국 진영에 "그냥 편승"하는 것도, 완전히 "독자노선"을 걷는 것도 아닌 "듀얼 풀스택(dual full-stack)" 전략을 제안합니다 — 국내적으로는 독자 역량을 계속 키우면서, 동시에 미국 생태계에 깊이 결합해 협상력(레버리지)을 확보하는 접근입니다[9]. 대만 BigGo가 운영하는 BigGo Finance는 이걸 좀 더 구체적인 3단계로 풀어냅니다 — ①안보동맹(미국과 첨단 반도체 공급망을 강하게 연계해 기술 접근성 확보) → ②기술다각화(미국·한국·중국 모델 중 성능·비용에 따라 선택하는 유연성 확보) → ③산업특화(국가 투자를 범용 모델 개발 경쟁이 아니라 제조·헬스케어·방위·콘텐츠처럼 한국이 이미 데이터를 갖고 있는 특화 분야에 집중)라는 순서입니다[14]. 특히 제조업에서는 "숙련 근로자의 경험과 직관 같은 암묵적 지식을 AI로 디지털화하는 것"이 시급한 실행 과제로 꼽힙니다[14] — 이건 앞서 §"제조업과의 결합력" 강점과 정확히 같은 지점을 가리킵니다. 실제로 지금까지 나온 신호(HBM 공급망 지배력, 제조·로봇 결합, 정부 주도 대규모 투자, 오픈소스 모델의 빠른 추격)를 종합하면, 한국이 미국·중국과 자원을 쏟아붓는 정면 총력전(자원 격차가 수십 배 나는 규모의 싸움)에 뛰어들기보다는, 지금처럼 오픈소스·효율 중심으로 기초모델 격차를 계속 좁혀가면서 메모리 반도체 공급망 심화 + 제조·로봇에 특화된 응용 AI에 힘을 더 싣는 경로가 국제적 시각에서도 더 현실적인 강점 활용법으로 보입니다. 기초모델 경쟁을 아예 접으라는 뜻이 아니라, 지금 K-EXAONE·Motif처럼 실제로 진전이 있는 실용적 접근은 계속하되 그걸 최우선 승부처로 삼진 말라는 쪽에 가깝습니다.

정책·예산은 어디로 가야 하는가

위 근거들을 종합하면, 다음 두 방향이 국제적 분석과 가장 잘 맞아떨어집니다. (이건 "이렇게 해야 한다"는 단정이 아니라, 지금까지 모은 근거가 가리키는 방향을 정리한 것입니다 — 실제 정책 판단은 더 많은 논의가 필요합니다.)

첫째, 예산 규모만큼 거버넌스(정책 실행 체계)의 실질적 조정력을 키워야 합니다. 국가인공지능위원회 같은 조정기구는 이미 있지만, 여러 부처에 흩어진 AI 정책이 실제로 하나의 방향으로 실행되고 있는지는 여전히 물음표입니다[9][13]. 예산을 아무리 늘려도 부처별 집행이 따로 놀면 그 효과는 반감될 수 있습니다 — 돈으로 못 푸는 문제라는 점에서 오히려 더 우선순위를 둬야 할 수도 있습니다.

둘째, 미국·중국식 "자원 총력전"보다 강점이 확실한 응용 분야(메모리 반도체 공급망, 제조·로봇 결합)에 특화하는 전략을 더 명확히 해야 합니다. 미국·중국과 기초모델 규모(파라미터 수·투입 자본) 경쟁을 벌이는 건 이미 자원 격차가 수십 배 나는 싸움이라, 그 방식을 그대로 따라가는 건 승산이 낮습니다. 반면 HBM 공급망 지배력과 제조업 결합력은 국제적으로도 이미 인정받는 확실한 자산입니다 — 기초모델 개발 자체를 그만두라는 게 아니라, 지금처럼 오픈소스·효율 중심으로 계속하되, 이 두 확실한 강점에 우선순위와 자원을 더 싣는 쪽이 안 되는 걸 무리해서 따라가는 것보다 승산이 높아 보입니다.

참고문헌

  1. Nikkei Asia · NAI 500, "SK Hynix's HBM grip is resetting Asia's AI playbook" (2026-07) — https://nai500.com/blog/2026/07/sk-hynix-s-hbm-grip-is-resetting-asia-s-ai-playbook/
  2. CNBC, "South Korea's Kospi swings from bear to bull-market territory in just over a month on AI trade" (2026-08-13) — https://www.cnbc.com/2026/08/13/south-korea-kospi-bull-market-sk-hynix-samsung-ai-trade.html
  3. Digital Watch Observatory, "South Korea leads AI patents per capita while strengthening models and policy frameworks" — https://dig.watch/updates/south-korea-leads-ai-patents-per-capita-while-strengthening-models-and-policy-frameworks
  4. MLex, "South Korea ranks third in notable AI models, tops patents in Stanford index" — https://www.mlex.com/mlex/artificial-intelligence/articles/2464910/south-korea-ranks-third-in-notable-ai-models-tops-patents-in-stanford-index
  5. Stocktwits, "Hyundai Just Put Humanoid Robots To Work In Its Factory — Now It's Tesla's Move To Ramp Up" — https://stocktwits.com/news-articles/markets/equity/hyundai-atlas-humanoid-robot-goes-to-work-in-factory-tesla-next/cmxMfpuR4bP
  6. Hyundai Newsroom, "Hyundai Motor Group Announces AI Robotics Strategy to Lead Human-Centered Robotics Era at CES 2026" — https://www.hyundai.com/worldwide/en/newsroom/detail/hyundai-motor-group-announces-ai-robotics-strategy-to-lead-human-centered-robotics-era-at-ces-2026-0000001100
  7. LG AI Research(회사 공식 발표, 언론 보도 아님), "LG AI Research Unveils K-EXAONE 2.0, Korea's Largest 750-Billion-Parameter AI Foundation Model" (2026-07-31) — https://www.lgresearch.ai/news/view?seq=678
  8. BigGo Finance(대만 가오슝 소재 BigGo 운영), "Motif Technologies Releases Open-Source 'Motif 3' — Tops South Korean Field with AAII Score of 47" — https://finance.biggo.com/news/57ab7685-e1d6-4f97-9a48-8bf1aabcc3d6
  9. Carnegie Endowment for International Peace, "Governing AI in the Shadow of Giants: Korea's Strategic Response to Great Power AI Competition" (2026-04) — https://carnegieendowment.org/research/2026/04/governing-ai-in-the-shadow-of-giants-koreas-strategic-response-to-great-power-ai-competition
  10. OECD.AI, "Korea is leading an exemplary AI transition. Here's how." — https://oecd.ai/en/wonk/korea-ai-transition
  11. BigGo Finance(대만 가오슝 소재 BigGo 운영), "Dominating 80% of the HBM Market but Lacking an AI Soul: South Korea's Semiconductor Powerhouse Risks Becoming a High-End Foundry" — https://finance.biggo.com/news/bc0a1d37-a899-4c6c-bdf8-9685f9d447d5
  12. Introl, "South Korea's $735B Sovereign AI Initiative: Infrastructure Requirements and Opportunities" — https://introl.com/blog/south-korea-735b-sovereign-ai-initiative-infrastructure-requirements-opportunities
  13. ITIF(Information Technology and Innovation Foundation), "One Law Sets South Korea's AI Policy—and One Weak Link Could Break It" (2025-09) — https://itif.org/publications/2025/09/29/one-law-sets-south-koreas-ai-policy-one-weak-link-could-break-it/
  14. BigGo Finance(대만 가오슝 소재 BigGo 운영), "South Korea's Survival Strategy Amid the U.S.-China AI Hegemony Race: Security Alliance, Technology Diversification, Industry Specialization" — https://finance.biggo.com/news/e422c642-c0d9-4961-a262-c35fc336e6ec
  15. Afeeya Akhand, ASPI(호주전략정책연구소) The Strategist(연구원 개인 기고, ASPI 공식 입장 아님), "Lee Jae-myung's AI aspirations for South Korea may be too ambitious" (2025-07-17) — https://www.aspistrategist.org.au/lee-jae-myungs-ai-aspirations-for-south-korea-may-be-too-ambitious/
  16. Julien Simon(개인 블로그 airealist.ai, 전 AWS·Hugging Face 임원, 현 Fortino Capital 소속), "South Korea Powers the World's AI Chips. Where are its LLMs?" (2026-03-04) — https://www.julien.org/blog/industry-perspectives/2026-03-04_south-korea-powers-the-worlds-ai-chips-where-are-its-llms/
  17. BigGo Finance(대만 가오슝 소재 BigGo 운영), "South Korea's AI Policy Should Shift from 'Winner-Takes-All' Tournament to 'K-AI League'" (2026-08-12) — https://finance.biggo.com/news/8c709bb9-af64-461d-afae-30485900a0cc

방법론·한계

  • 이 글은 저희가 그동안 모아온 논문·블로그·소셜 자료 데이터베이스 검색과 웹 검색을 함께 활용했습니다. 다만 이번 주제는 최근 몇 주 사이(2026년 7~8월) 나온 소식이 많아, 실제 서술의 대부분은 웹 검색에서 나온 자료에 의존했습니다 — 저희 자료 데이터베이스는 배경 확인용으로만 썼습니다.
  • 국내 언론기사는 전면 배제합니다.
  • 인용한 소스 중 일부(BigGo Finance, Introl)는 대형 통신사·학술지가 아니라 AI 정책·산업을 다루는 전문 블로그·뉴스 애그리게이터입니다. 카네기국제평화재단·스탠퍼드 HAI·니케이 아시아·ITIF 같은 1차 기관·주요 매체 소스와 달리, 이런 소스가 제시하는 구체적 수치는 원 출처를 밝히고 있긴 하지만 저희가 원본 통계까지 직접 재대조하지는 않았습니다 — 경향을 보여주는 근거로 참고하시되, 정밀한 통계로 인용하실 때는 원 출처를 한 번 더 확인하시길 권합니다.
  • 인용 [15]·[16]은 기관의 공식 입장이 아니라 개인 기고·개인 블로그입니다. [15]는 ASPI 소속 연구원이 자신의 이름으로 쓴 글(기사 하단에 "필자 개인 의견, ASPI 공식 입장 아님"이라는 문구가 명시돼 있습니다)이고, [16]은 전직 AWS·Hugging Face 임원이 운영하는 개인 블로그입니다. 다만 두 필자 모두 한국 기업·정부와 확인 가능한 이해관계는 없었고, 인용한 내용도 필자 개인의 분석·평가라는 점을 밝히고 인용했습니다.
  • 이 글의 "앞으로 어떻게 될 것 같은가"·"정책·예산 방향" 부분은 예측·의견이며, 확정된 사실이 아닙니다. 데이터가 가리키는 방향을 정리한 것이지, 유일한 정답이라는 뜻은 아닙니다.

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