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(연구보고서 제26-03호) 글로벌 AI 투자 전략과 우리나라의 정책 과제

연구보고서

(연구보고서 제26-03호) 글로벌 AI 투자 전략과 우리나라의 정책 과제

  • 연구책임자

    유희수

  • 연구진

  • 발간일

    2026-04-21

  • 조회수

    15

요약

  본 보고서에 따르면 2024년 전 세계 기업 AI 투자 총액은 약 2,523억 달러로 전년 대비 44.5% 증가했으며, 2026년에는 전 세계 AI 관련 시장 지출이 2조 달러를 돌파할 것으로 전망된다. 주요국은 서로 다른 방식으로 AI 패권 경쟁에 대응하고 있다고 보고서는 밝혔다. 미국은 민관협력 프로젝트인 ‘스타게이트’(5,000억 달러)를 통해 민간 자본을 AI 인프라 구축으로 유도하고, 중국은 ‘빅펀드 3기’(3,440억 위안)와 ‘국가 AI 산업투자펀드’(600억 위안)를 통해 반도체 자립과 기반모델 개발을 국가 주도로 추진하고 있다. EU는 2,000억 유로 규모의 ‘AI 대륙 행동계획’을 통해 규제와 투자를 동시에 가동하며 자국 내 AI 생태계 보호와 혁신을 도모하고 있다. 이처럼 글로벌 AI 투자는 메가스케일화, 인프라의 전략 자산화, AI 효율화 혁신, 피지컬 AI 부상, 에너지와의 결합이라는 5대 핵심 트렌드를 중심으로 전례 없는 속도로 팽창하고 있다고 보고서는 설명했다.

  보고서는 우리나라 역시 이러한 글로벌 흐름에 적극적으로 대응하고 있다고 밝혔다. 우리나라는 2026년 범정부 AI 예산이 10조 1,000억 원으로 전년 대비 3배 이상 증가하며 역대 최대 규모를 기록했다. 민간 부문에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 글로벌 고대역폭메모리(HBM) 시장의 약 80%를 점유하며 약 70조 원에 달하는 대규모 설비투자를 집행하고 있다. 삼성전자·SK하이닉스 양사의 반도체 설비투자 합계 약 70조 원이 글로벌 HBM 시장 1·2위 지위를 뒷받침하고 있는데, 특히 SK하이닉스는 2026년 현재 HBM 글로벌 시장 점유율 약 60~63%를 유지하며 핵심 공급망으로 자리잡고 있다. 그러나 보고서는 이러한 우리나라의 AI 투자는 주로 AI 가치사슬의 1·2계층인 반도체와 하드웨어 인프라에 집중되고, 가장 높은 수익과 시장 지배력을 창출하는 3·4계층(기반모델 및 응용 소프트웨어·서비스·플랫폼)에 대한 투자는 상대적으로 미흡한 실정이라며, 투자 규모의 확대 이면에 존재하는 구조적 편중과 한계를 지적했다.

 보고서는 민간 대기업이 1·2계층에서 세계 최고 수준의 역량으로 투자를 주도하고 있음에도 불구하고, 정부 예산 역시 가시적인 성과 측정이 용이한 하드웨어 인프라 구축에 편향되는 경향을 보이며, 부처 간 칸막이식 예산 집행과 투입으로 공공 투자의 구조적 비효율을 낳고 있다고 지적했다. 즉 공공 AI 투자가 GPU 도입 수량·데이터센터 구축 면적 등 투입 중심 성과 지표에 머물러 있으며, AI 예산이 과학기술정보통신부(5.1조 원)·산업통상부(1.1조 원) 등 다수 부처에 분산되어 부처 간 칸막이에 따른 중복·비효율 문제가 구조적으로 발생하고 있다는 것이다. 

  또한 보고서는 민간 AI 생태계 내에서도 중소기업과 스타트업을 위한 자본 조달 및 엑시트(Exit) 시장 미성숙, 글로벌 빅테크에 대한 기술적 종속 우려가 상존하고 있다고 밝혔다. AI 투자가 창출하는 막대한 이익이 소수 플랫폼 기업에 집중되는 반면, 데이터 제공자인 일반 국민에 대한 보상 체계나 일자리 전환에 따른 사회적 비용 대응 메커니즘은 부족한 상황이며, 과거 정부 주도 기술 보급 사업에서 장비 도입 이후 활용·유지 체계가 뒷받침되지 않아 투자 효과가 미진했던 실패가 현재 AI 투자에서도 반복될 위험이 있다고 보고서는 경고했다. 특히 설비는 구축되었으나 현장 활용률이 기대에 미치지 못했던 스마트팩토리 보급 사업 사례를 들어 투입 중심 투자 구조의 한계를 지적했다.

  이에 보고서는 크게 세 가지 정책 방향을 제안했다. 

  첫째, 정부 투자의 방향을 피지컬 AI와 응용 서비스 생태계로 전환해야 한다고 강조했다. LLM 기반모델 경쟁에서 이미 한발 뒤처졌으나 피지컬 AI는 아직 글로벌 강자가 확정되지 않은 초기 경쟁 단계이며, 세계 최고 수준의 제조업 기반이 구조적 비교우위가 된다고 분석했다. 아울러 도메인 특화 스타트업 육성을 위해 ▲공공 데이터 개방 확대, ▲규제 샌드박스 운영, ▲도메인 특화 AI 스타트업 전용 지원 프로그램 신설 등에 집중할 것을 제안했다. 

  둘째, 기획예산처가 공공 자본의 능동적 연결자 역할을 수행해야 한다고 제언했다. 구체적으로는 예산 편성 과정에서 가치사슬 계층별 투자 비중을 조율하고, 약 1,400조 원 규모의 국민연금과 320조 원 규모의 한국투자공사(KIC) 등 공적 기금이 국내 AI 벤처의 앵커 투자자로 기능할 수 있도록 운용 기준을 정비해야 한다고 제시했다. 

  셋째, AI 투자의 지속가능성을 뒷받침할 사회적 기반과 법·제도를 다져야 한다고 제안했다. AI 초과 이익에 대응하는 ‘AI 사회보장세’ 도입 논의를 선제적으로 시작하고, 「인공지능기본법」과 개별 산업 규제 간의 이중 규제 충돌을 해소하여 기업의 예측 가능한 투자 환경을 보장해야 한다는 것이다.