인공지능기술지원금 : 미국·중국 차별점과 구현

 

인공지능기술지원금 제도는 국가별로 운영 방향과 지원 구조가 크게 다릅니다. 미국은 민간 중심의 혁신 촉진과 규제 최소화를, 중국은 국가 주도의 장기 계획과 대규모 인프라 구축을 핵심 전략으로 삼습니다. 이 두 모델의 차이를 이해하고, 한국 실정에 맞는 인공지능 투자·운영 전략을 수립하는 것은 글로벌 경쟁력 확보에 필수적입니다. 특히 연구개발 보조금, 인재 육성 정책, 산업 생태계 조성 방식의 차별점은 정책 설계에 중요한 참고 자료가 됩니다.

 

인공지능기술지원금과 미국 지원정책

미국의 인공지능기술지원금 정책은 민간 혁신 생태계 중심으로 설계되어 있으며, 정부는 대규모 직접 보조금보다는 민간의 창의성과 시장 주도성을 극대화하는 방향을 지향합니다. 연방정부는 연구개발(R&D) 프로젝트 지원, 세액 공제, 정부 발주 프로젝트 참여 기회를 핵심 도구로 활용하며, 이를 통해 스타트업·대기업·대학·연구기관이 자유롭게 협력할 수 있는 개방형 구조를 유지합니다.

대표적인 사례로 ‘국가 AI 연구 및 개발 전략 계획(National AI R&D Strategic Plan)’이 있습니다. 이 계획은 대학·연구소·민간기업이 공동으로 참여하는 AI 과제를 선정하고, 장기간 안정적인 재정을 지원합니다. 특히 과제 수행 과정에서 정부는 최소한의 개입만 하여 민간의 속도와 창의성을 보장합니다. 또한, 연방 차원에서 국방·의료·에너지·농업 등 국가 핵심 산업 분야별로 AI 기술 적용 시범 사업을 운영하고, 그 결과를 민간에 개방해 새로운 비즈니스 모델과 스타트업 창업을 촉진합니다. 국방고등연구계획국(DARPA)의 AI Next 프로그램은 미국 AI 혁신의 대표적 동력으로, 자율주행·자연어처리·로보틱스·머신러닝 알고리즘 등 다양한 분야의 원천 기술 개발에 집중 투자합니다. 이 프로그램은 단순한 연구 지원에 그치지 않고, 개발된 기술이 상용화될 수 있도록 민간 협력 네트워크를 구축합니다. 미국의 또 다른 특징은 규제 완화와 데이터 개방입니다. AI 발전을 저해할 수 있는 과도한 규제를 지양하고, 연방 차원에서 대규모 공공 데이터셋을 민간에 개방합니다. 이를 통해 개발자와 기업이 자율적으로 AI 모델을 학습·검증할 수 있는 환경을 조성하며, 민간 연구의 진입 장벽을 낮춥니다. 예를 들어, 기상 데이터, 의료 연구 데이터, 교통 데이터 등이 공개되어 헬스케어, 스마트 시티, 환경 분석 등 다양한 분야의 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 정책 기조는 창업 친화적인 환경을 조성하고, 세계적인 AI 유니콘 기업이 다수 탄생하는 토대를 마련했습니다. 구글, 오픈 AI, 엔비디아 등 글로벌 선도 기업들이 미국에서 성장할 수 있었던 배경에도 바로 이러한 민간 중심 AI 지원금 전략이 자리 잡고 있습니다.

 

중국제도차별점과 국가 주도 전략

중국의 인공지능기술지원금 제도는 중앙정부가 전략을 설계하고, 지방정부가 이를 실행하는 국가 주도형 구조가 핵심 특징입니다. 중국 국무원이 2017년 발표한 ‘차세대 인공지능 발전계획(Next Generation AI Development Plan)’은 2030년까지 세계 AI 선두국가로 도약한다는 장기 목표를 담고 있으며, 이에 따라 연구·산업·인프라 전 분야에 걸친 대규모 자금 투입이 진행되고 있습니다. 중앙정부는 AI 칩셋, 클라우드 컴퓨팅, 5G 네트워크, 자율주행, 스마트 제조 등 핵심 인프라에 대규모 보조금과 세제 혜택을 제공하고, 전국 주요 거점 도시에 AI 산업 클러스터를 형성합니다. 예를 들어, 베이징은 AI 연구·개발의 중심지로, 선전은 하드웨어와 로봇 제조에 특화된 클러스터를 운영하고 있습니다. 지방정부 차원에서는 지역 산업 특성과 결합한 AI 응용 프로젝트를 적극적으로 추진합니다. 상하이는 스마트 의료, 항저우는 스마트 금융, 광저우는 스마트 교통 등으로 각 지역의 강점 산업과 AI를 융합합니다. 이를 위해 지방정부는 기업의 AI 기술 도입 시 장비 구매 보조금, 인력 채용 보조금, 세금 감면 등 실질적인 재정 지원을 병행합니다.

데이터 활용 정책에서도 중국은 공격적인 전략을 취합니다. 금융, 교통, 보건, 도시 관리 등 다양한 공공 데이터를 민간 기업과 연구기관에 개방하고, 민간 데이터 수집 규제도 상대적으로 완화해 대규모 데이터셋 구축을 가능하게 합니다. 이는 AI 모델 학습 속도를 가속화하고, 상용화 주기를 단축시키는 중요한 요인으로 작용합니다. 다만, 중국식 AI 지원금 모델은 중앙 정책의 방향 전환에 따라 산업 구조가 급격히 변할 수 있으며, 기술·데이터 표준이 국가 주도로 설정되기 때문에 기업의 자율성이 제한되는 단점이 있습니다. 또한, 해외 기술 협력 시 정치·외교적 변수가 작용해 협력 구조가 불안정해질 가능성도 존재합니다. 그럼에도 불구하고, 중앙집중형 자원 배분과 지역별 맞춤 실행 전략이 결합된 중국의 방식은 단기간 내 산업 규모를 확장하고 글로벌 경쟁력을 높이는 데 매우 효과적인 모델로 평가받고 있습니다.

 

구현전략과 한국형 모델 제언

한국이 인공지능기술지원금을 효과적으로 운영하기 위해서 해야할 구현전략은 미국의 ‘민간 혁신 생태계’와 중국의 ‘국가 주도 인프라 투자’를 절충한 하이브리드 모델이 필요합니다. 단순히 예산을 배분하는 것에 그치지 않고, 장기적인 산업 구조 변화와 기술 경쟁력 강화를 목표로 설계되어야 합니다. 첫째, 미국처럼 민간 주도의 창의성과 기술 혁신을 보장하는 환경이 필요합니다. 이를 위해 연구개발 보조금, 초기 투자 지원금, 세제 혜택을 확대하고, 특히 스타트업과 중소기업이 AI 시장에 빠르게 진입할 수 있도록 규제 완화와 창업 지원 인프라를 강화해야 합니다. 예컨대, 클라우드 컴퓨팅 자원 무상 제공, AI 학습용 데이터셋 개방, 글로벌 네트워크 연결 지원이 병행될 수 있습니다. 둘째, 중국처럼 국가 차원의 장기 로드맵을 수립하고, 데이터 인프라·고성능 컴퓨팅 자원·전문 인력 양성에 대한 대규모 투자를 진행해야 합니다. 특히 지역별 산업 특화 전략을 통해 제조업, 의료, 교통, 에너지 등 핵심 산업 분야에 AI를 빠르게 확산시키는 것이 중요합니다. 이를 위해 지자체와 협력해 ‘지역 AI 혁신 클러스터’를 조성하고, 산학연 협력 프로젝트를 제도적으로 지원할 필요가 있습니다. 셋째, AI 기술지원금 운영의 투명성과 효율성을 높이기 위해 전용 온라인 플랫폼을 구축해야 합니다. 이 플랫폼은 연구기관·기업·정부가 사업 현황, 성과, 예산 집행 내역을 실시간 공유하고, 중복 투자를 방지하는 통합 관리 기능을 갖춰야 합니다. 더불어 민간 전문가가 참여하는 심사·평가위원회를 두어 정책 신뢰성을 강화하는 것도 필요합니다. 이러한 복합 전략은 지원금의 단기 집행 효과뿐 아니라, 장기적으로 산업 생태계 전반의 혁신 역량을 끌어올려 글로벌 AI 경쟁에서 한국이 주도권을 확보하는 토대가 될 것입니다.