【 청년일보 】 제조업의 구조적 위기를 극복하고 AI 1등 국가로 도약하려는 정부와 기업의 강한 의지를 보여는 'M.AX 얼라이언스(위원장 산업부 장관, 대한상의 회장)'는 지난 10일 출범했다. 이 얼라이언스는 국내 최고의 기업과 연구기관, 학계 등 1천여 개 이상의 주체가 참여해 2030년까지 제조 AI 전환(AX) 분야에서 백조 원 이상의 부가가치 창출을 목표로 하고 있다.
M.AX 얼라이언스의 가장 큰 특징은 민간과 정부가 함께 주도하는 '민·관 연합' 모델이라는 점이다. 이는 민간 중심의 미국이나 정부 주도의 중국과는 다른 한국만의 차별화된 접근 방식이다. 그동안 우리나라는 세계적인 제조 기업들을 보유하고 있음에도 불구하고, 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 기업이 부족하고, 제조 기업과 AI 기업 간의 협력이 미약하다는 한계를 지니고 있다. 게다가 AI 모델 개발에 필수적인 제조 데이터가 개별 기업 차원에서만 관리되면서 신규 상품 및 서비스 개발이 더디게 진행되어 왔다.
이번 얼라이언스는 각 분야별 얼라이언스에는 업종 대표 제조 기업, AI 기업, 부품·소재 기업 등이 함께 참여해 데이터 공유와 공동 기술 개발을 추진한다. 이를 통해 AI 모델과 AI가 탑재된 제품·서비스를 공동 개발하고, 국내 AI 협력 생태계를 조성하겠다는 계획이다. 정부는 기업 간 협력을 촉진하기 위해 연구개발(R&D) 예산, 펀드, 인프라 등을 집중 지원하며, 내년도 산업부 AI 예산안은 올해의 두 배에 달하는 1조 1,347억 원으로 책정됐다.
하지만 M.AX 얼라이언스는 제조업의 미래를 위한 혁신적인 모델이지만, 성공적인 목표 달성을 위해서는 몇 가지 현실적인 과제를 해결해야 한다.
첫째, 데이터 공유와 보안 문제이다. 얼라이언스의 핵심 활동 중 하나는 데이터 공유를 통한 AI 모델 개발이지만 경쟁 관계에 있는 기업들이 민감한 제조 데이터를 얼마나 투명하게 공유할지는 미지수이다. 데이터 유출 및 보안에 대한 신뢰를 확보하는 것이 중요한 과제로 부상할 것이다.
둘째, 성과 배분의 문제로 공동 개발한 AI 모델이나 제품으로 인해 발생하는 이익을 참여 기업들이 어떻게 공정하게 나눌 것인지에 대한 명확한 기준이 필요하다. 성과 배분 문제가 해결되지 않으면 참여 기업들의 적극적인 협력이 저해될 수 있다.
셋째, 규제와 표준의 문제이다. 얼라이언스 활동을 통해 '산업인공지능전환촉진법'(가칭) 제정을 추진하고 규제 개선을 도모하고 있지만, 급변하는 AI 기술 속도에 맞춰 규제를 유연하게 개선하는 것이 쉽지 않을 수 있다. 또한, 다양한 업종과 기술에 맞는 AI 표준을 개발하는 것도 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이다.
이처럼 많은 난제들을 극복하고 M.AX 얼라이언스가 성공적으로 나아가기 위해서는 단순히 기술 개발을 넘어, 견고한 협업 생태계를 구축하는 것이 중요하다. 이는 각 얼라이언스 내에서 '제조 기업'과 'AI 기업' 간, 나아가 '제조 기업'과 '소재·부품 기업' 간의 유기적인 협력을 강화하는 것을 의미한다. 또한, 이종(異種) 얼라이언스 간의 협업 과제도 확대 지원하여 시너지를 극대화해야 한다.
정부의 전폭적인 지원은 얼라이언스 성공의 촉매제가 될 것이다. 특히, 과기부가 준비 중인 국가 AI컴퓨팅센터와 연계하여 얼라이언스 활동에 필요한 GPU, 데이터센터 등 핵심 인프라를 확보하는 방안을 모색하는 것은 매우 고무적이다.
M.AX 얼라이언스가 기업들의 자발적인 참여와 정부의 적극적인 지원이 시너지를 발휘한다면, 제조업의 위기를 극복하고 새로운 성장 동력을 확보하기 위한 필수적인 전략이 될 것을 기대해 본다.
【 청년일보=이성중 기자 】
