분산형 AI, 2035년 한국서 연 67조 가치 창출 전망

분산형 AI가 한국에 연 67조원을 안긴다는 계산은 어디서 나왔나?

글로벌 기술정책 자문기업 액세스 파트너십이 9월 30일 보고서를 내고 한국이 분산형 AI로 2035년 연간 500억달러, 약 67조7000억원의 경제적 가치를 만들 수 있다고 전망했습니다. 클라우드 한 곳에 연산을 몰아넣는 방식이 아니라 공장 설비와 스마트폰, 로봇이 스스로 판단하는 구조로 옮겨가야 한다는 주장입니다. 근거는 세 가지 구조적 문제에 있습니다. 노동력 부족과 높은 수출 의존도, 그리고 고령화입니다. 보고서는 이 전환에 2035년까지 180억달러를 넣으면 연간 투입액의 25배가 돌아온다고 계산했습니다.

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분산형 AI는 클라우드 AI와 무엇이 다른가?

분산형 AI는 현장 기기와 외부 데이터센터를 함께 쓰는 방식입니다. 반응 속도가 생명인 작업은 작업 현장의 소형 서버나 스마트폰·자동차·로봇 같은 말단 기기가 스스로 처리하고 복잡한 대규모 연산만 클라우드로 넘깁니다. 산업용 로봇이 사람과 부딪히려는 순간을 판단하는 데 왕복 수백 밀리초가 걸리는 클라우드 호출은 쓸 수 없습니다. 민감한 생체 정보나 제조 공정 데이터가 외부로 나가지 않는다는 점도 크고 전력 소모도 줄어듭니다.

액세스 파트너십은 이 보고서에서 한국을 특별히 유리한 시장으로 꼽았습니다. 삼성전자·LG전자·현대자동차 같은 완제품 제조사와 첨단 파운드리, 메모리, NPU, 5G 인프라를 한 나라 안에 모두 갖춘 사례가 드물다는 이유입니다.

Distributed AI splits inference between on-device or edge processing and the cloud, reserving the cloud for heavy workloads while latency-critical decisions happen locally. Access Partnership argues Korea is uniquely positioned because it holds device makers, foundries, memory, NPUs and 5G infrastructure in one economy.

왜 클라우드만으로는 감당할 수 없다고 보는가?

보고서가 가장 날카롭게 지적한 대목은 연산 수급 격차입니다. 한국의 AI 추론 연산 수요는 2030년까지 현재의 약 30배로 늘어날 전망입니다. 그런데 지금의 데이터센터 투자 추세를 그대로 연장하면 2030년에 필요한 추론 연산능력의 약 86%가 비게 됩니다. 수조원대 AI 데이터센터 계획이 잇따라 발표되는 중에도 구멍이 이만큼 남는다는 뜻입니다.

전력과 부지 문제도 겹칩니다. 국내에서는 데이터센터 입지 갈등과 계통 접속 대기가 이미 상수가 됐습니다. 한화오션이 60MW급 부유식 데이터센터를 들고 나온 것도 육상 전력망의 한계를 우회하려는 시도입니다. 추론을 현장으로 분산시키면 같은 작업을 훨씬 적은 전력으로 처리할 수 있어 이 병목을 일부 비켜갈 수 있습니다.

Korea's AI inference demand is set to grow roughly 30-fold by 2030, yet current data centre plans would leave about 86 percent of the required inferencing capacity unmet. Grid queues and siting disputes make pushing inference to the edge a practical workaround, not just an efficiency play.

67조원은 어느 분야에서 나오는가?

가장 큰 몫은 자율형 산업 운영입니다. 산업용·건설용·위험작업용 로봇과 고장 징후를 미리 잡아내는 AI 예지보전이 확산되면서 연간 230억달러, 약 31조원의 가치가 예상됩니다. 지난해 기준 국내 중소 제조기업의 61%가 구인난을 겪고 있고 2031년까지 반도체 산업에서도 인력 부족이 예고된 상황을 이 분야가 메웁니다.

두 번째는 수출 경쟁력 강화로 연간 210억달러, 약 28조원입니다. 스마트폰과 스마트 가전, 서비스용 로봇, XR 기기처럼 한국 제조사가 강한 품목에 온디바이스 AI를 얹으면 그 자체가 차별화 요소가 된다는 계산입니다. 세 번째는 동반자·보조 로봇으로 연간 59억달러, 약 8조원입니다. 한국은 2050년 65세 이상 인구 비중이 40%에 달할 전망이지만 돌봄 인력은 인구 감소로 채워지지 않습니다.

필요한 추가 투자는 올해부터 2035년까지 약 180억달러입니다. 정부가 2026년 AI 예산으로 편성한 9조9000억원의 4분의 1 수준을 10년에 걸쳐 나눠 넣는 규모입니다. 투자처는 산업 현장의 AI 도입 지원과 HPC·네트워크 인프라, 인력 교육, 반도체·하드웨어 생태계 육성으로 제시됐습니다.

Autonomous industrial operations account for the largest share at over USD 23 billion a year, followed by export competitiveness at USD 21 billion and assistive robotics at nearly USD 6 billion. The required USD 18 billion of incremental investment through 2035 amounts to roughly a quarter of Korea's single-year 2026 AI budget.

정책 시계는 언제까지 남아 있나?

보고서는 4대 정책 과제를 내놨습니다. 표준 협력을 통한 글로벌 상호운용성 확보, 특정 사업자 종속을 막는 공급자 다양성과 데이터 이동성 보장, 6G 이전 단계 네트워크 인프라 선제 투자, 산업별 안전·성능 기준 마련입니다. 여기에 국내 역량과 해외 협력을 묶는 '코리아 얼롱(Korea-Along)' 전략을 제안했습니다.

시한도 명시했습니다. 2026년 1월 22일 시행된 AI 기본법의 유예기간이 2027년 1월에 끝나기 때문에 그 전에 분산형 AI에 맞는 규제 기준을 세워야 한다는 것입니다. 현장에서는 이미 움직임이 시작됐습니다. 과기정통부는 국산 NPU 기반 온디바이스 AI 공공서비스를 도시 단위로 실증하는 사업에 올해 147억원을 배정하고 교통·물류와 보건·복지, 재난·안전을 대상 분야로 잡았습니다. 국산 AI 반도체로 인지·판단·동작을 처리하는 피지컬 AI 실증 과제 7건도 새로 출발했습니다. 시장 쪽 전망도 방향은 같습니다. 글로벌 엣지 AI 시장은 2030년 560억~1060억달러 규모로 추정되며 연평균 성장률 추정치는 27%에서 37% 사이에 걸쳐 있습니다.

The report calls for standards interoperability, vendor diversity, pre-6G network investment and sector-specific safety benchmarks before the AI Basic Act's grace period expires in January 2027. Korea's science ministry has already earmarked KRW 14.7 billion this year for city-scale on-device AI pilots built on domestic NPUs.

자주 묻는 질문

Q. 분산형 AI와 엣지 AI, 온디바이스 AI는 같은 말인가요?

완전히 같지는 않습니다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇 같은 말단 기기 자체에서 연산하는 방식이고 엣지 AI는 현장 근처의 소형 서버에서 처리하는 방식을 가리킵니다. 분산형 AI는 이 둘과 클라우드를 목적에 따라 나눠 쓰는 전체 구조를 뜻하는 상위 개념입니다.

Q. 연간 500억달러라는 숫자는 확정된 수익인가요?

아닙니다. 액세스 파트너십이 세 가지 활용 분야를 전제로 추정한 잠재 가치이며 추가 매출과 비용 절감을 합산한 값입니다. 보고서 스스로 2035년까지 180억달러의 선행 투자가 있어야 실현된다고 조건을 달았습니다.

Q. AI 기본법 유예기간이 끝나면 무엇이 달라지나요?

2026년 1월 시행된 AI 기본법은 사업자가 준비할 시간을 주기 위해 제재 적용을 미뤄둔 상태입니다. 2027년 1월 유예가 끝나면 고영향 AI 고지나 투명성 의무 같은 조항이 실제로 집행됩니다. 현장 기기에서 판단이 끝나는 분산형 AI는 책임 소재와 검증 방법이 클라우드와 달라 별도 기준이 필요하다는 지적입니다.

Q. 데이터센터 투자는 이제 필요 없다는 뜻인가요?

그렇지 않습니다. 대규모 모델 학습과 복잡한 추론은 여전히 클라우드 몫입니다. 보고서의 논지는 추론 수요가 30배로 늘어날 때 데이터센터만으로는 86%가 모자라니 현장 분산을 병행해야 한다는 것입니다. 둘은 대체 관계가 아니라 역할 분담 관계입니다.