[작성자:] lethuphuong

📌 싱가포르는 세계에서 가장 야심 찬 공공 부문 AI 생태계 중 하나를 구축하고 있다. 15만 명의 공무원에게 AI 에이전트를 배치하는 것 외에도 투명성, 안전 및 책임을 보장하기 위한 등록 및 감시 메커니즘을 개발하고 있다. 공무원의 절반 이상이 이미 AI를 정기적으로 사용하고 있으며 Mark.ly, LangBuddy 및 AI 기반 사이버 보안 시스템과 같은 도구들이 확장되고 있다. 장기적인 목표는 2029년까지 10만 명의 AI 숙련자를 교육하고 AI를 공공 부문 전체의 핵심 역량으로 만드는 것이다.

📌 테크 업계에서 AI에 대한 새로운 회의론의 물결이 나타나고 있다. 많은 CEO와 투자자들이 AI를 통한 획기적인 생산성을 기대하는 반면, 일부 전문가들은 결정이 업무 현장의 현실과 너무 동떨어진 채 내려지고 있다고 경고한다. 구글의 AI 행보 이후 덕덕고 설치가 30% 증가한 것은 일부 사용자들이 대안을 찾고 있음을 보여준다. 이제 논쟁은 AI의 존재 여부가 아니라, AI를 어디에 어느 정도로 적용해야 하는지, 그리고 실제로 누가 이익을 얻는지에 관한 것이다.

📌 AI가 효과를 발휘하려면 기업은 기술에 투자하는 것만큼 사람에게 투자해야 한다. 전 세계 직원 몰입도가 20%에 불과하고 95%의 기업이 AI의 명확한 성과를 보지 못한 상황에서 도구만 추가하는 것은 답이 아닐 수 있다. 연구에 따르면 놀이, 즉흥성, 사회적 연결은 뇌를 더 유연하게 만들고 스트레스를 줄이며 적응력을 높인다. AI 시대에는 호기심, 창의성, 판단력, 신뢰 구축과 같은 지극히 인간적인 역량이 가장 중요한 경쟁 우위가 될 수 있다.

📌 의료 AI의 가장 큰 과제는 알고리즘이 아니라 실제 현장 도입에 있다. 싱가포르가 기록 시간 40% 이상 단축, 간호사 배정 시간 83% 절감, 챗봇의 일반 상담 25% 처리 등 인상적인 성과를 거두었음에도 불구하고, 규모를 확장하려면 프로세스 변화, 인력 교육 및 신뢰 구축이 필요하다. 장기적인 성공은 시범 프로젝트를 환자와 의료진을 위한 지속 가능한 개선으로 전환하는 능력에 달려 있다.

📌 중국은 모델, 컴퓨팅 능력 및 데이터 품질 측정을 표준화하기 위해 국가 평가 프레임워크를 구축하며 AI 거버넌스를 가속화하고 있다. 핵심은 AI의 ‘블랙박스’ 문제를 해결하고 투명성, 추적 가능성 및 신뢰성을 높이는 것이다. SAMR과 국가발전개혁위원회가 추진하는 이 계획은 연구와 산업 응용을 연결하는 한편, 데이터 제한 및 AI 평가 정확도 문제를 극복하는 것을 목표로 한다.

📌 TH-AI 패스포트 프로젝트는 논란에도 불구하고 태국이 대규모 AI 보급을 추진하려는 의지를 보여준다. 두 단계에 걸친 총 예산 약 25억 바트를 통해 정부는 500만 명이 저렴한 비용으로 다양한 프리미엄 AI 모델을 이용할 수 있기를 기대하고 있다. 그러나 입찰, 프라이버시 및 실제 가치에 대한 의구심은 여전히 큰 압박으로 작용하고 있다.

📌 AI-First는 사실 기술 전략이 아니라 운영 전략이다. 1,100명 이상을 지원하는 조직의 경험에 따르면 성공을 결정짓는 세 가지 요소는 자동화 전 프로세스 기록, AI 결과 검증 문화 구축, 그리고 현장 직원의 업무 재설계 참여 권한 부여다. 실제로 프로세스를 변경하여 AI를 활용하는 기업은 약 21%에 불과하지만, 이를 실천하는 조직만이 단순히 새로운 도구를 쫓는 대신 지속 가능한 가치를 창출할 수 있다.

📌 AI 전쟁이 성능 경쟁에서 비용 경쟁으로 이동하고 있다. DeepSeek와 샤오미는 단순히 몇 퍼센트 인하하는 것이 아니라 미국 주요 모델 대비 AI 비용을 98~99%까지 끌어내리고 있다. 성능은 GPT나 Claude에 근접하면서 가격은 수십 배 저렴해지자, AI 에이전트 도입이나 문서 처리, 대규모 자동화를 추진하는 기업들이 운영 비용을 획기적으로 줄이기 위해 오픈소스나 중국 모델로 전환할 강력한 유인이 생기고 있다.

📌 중국은 여러 브랜드의 로봇 100대 이상을 집중적으로 훈련시키고, 수집된 데이터를 업계 전체가 공유하는 ‘슈퍼 브레인’으로 전환하는 전례 없는 로봇 개발 모델을 테스트하고 있다. 연간 1,000만 건의 데이터 포인트와 매일 수십만 건의 실습을 통해 훈련 비용을 획기적으로 줄이고, 휴머노이드 로봇의 상용화를 가속화하며, 향후 10년 동안 중국 로봇 산업의 경쟁 우위를 확보하는 것이 목표다.

📌 AI는 주니어 컨설턴트 군단과 시간당 과금 모델에 의존해 온 전통적인 컨설팅 모델을 흔들고 있다. AI 네이티브 스타트업과 사모 자본은 에이전틱 AI를 활용해 훨씬 낮은 비용으로 빠르게 확장하고 있다. 빅4가 여전히 자본과 글로벌 네트워크의 우위를 점하고는 있지만, AI 자동화, 과금 모델의 변화, 그리고 더 유연한 AI 네이티브 기업으로의 인재 유출이라는 거센 압박을 받고 있다.