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한게임머니상 [산업이지] 세계 곳곳서 열리는 ‘스타게이트’…그 너머엔 뭐가 있을까

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작성자 이민종 댓글 0건 조회 1회 작성일 25-11-26 07:37

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한게임머니상 지난 18일 한국이 ‘스타게이트 아랍에미리트연합(UAE)’ 프로젝트에 참여한다는 소식이 전해졌습니다. UAE 수도 아부다비에 최대 5GW(기가와트) 규모의 초대형 인공지능(AI) 인프라를 구축하는 사업입니다. 양국은 원전, 가스, 재생에너지 등을 함께 활용하는 에너지믹스 기반 초대형 AI 데이터센터 프로젝트를 추진하고 반도체 공급망 분야까지 협력을 넓힐 방침이라고 합니다.
스타게이트는 챗GPT로 생성형 AI 열풍을 주도한 오픈AI와 손정의(일본명 손 마사요시) 회장이 이끄는 일본 소프트뱅크, 미국 기업용 소프트웨어 기업 오라클이 손잡고 미국 내 AI 인프라를 구축하는 프로젝트로 출발했습니다. 흥미로운 건 현재 오픈AI가 전 세계 곳곳에서 ‘스타게이트’라는 이름으로 AI 데이터센터를 짓는 프로젝트를 주도하고 있다는 점입니다. ‘스타게이트 UAE’는 일종의 확장판인 셈이지요. 미국에서 출발한 스타게이트가 어디까지 손을 뻗었는지, 어떤 그림을 그리고 있는지 살펴봤습니다.
지난 1월 도널드 트럼프 미국 대통령이 백악관에서 직접 스타게이트 프로젝트의 시작을 알렸습니다. 오픈AI와 소프트뱅크, 오라클이 합작회사를 설립해 4년간 미국 내 AI 데이터센터 건설에 최대 5000억달러(약 718조원)를 투자한다는 게 핵심이지요.
당시 트럼프 대통령은 중국을 기술 분야 경쟁자로 거론하며 “이 기념비적인 사업은 미국의 잠재력에 대한 자신감의 선언”이라고 말했습니다. AI 기술이 곧 국가 경쟁력이라는 판단 아래 민간 자본과 기술을 총동원해 AI 인프라를 구축하겠다는 의지를 보인 겁니다.
넉 달이 지난 5월 오픈AI는 스타게이트 프로젝트에 포함된 이니셔티브의 일환으로 ‘오픈AI 포 컨트리즈’(OpenAI for Countries)를 발표합니다. 회사는 “민주적인 AI 기조를 구축하려는 전 세계 국가를 지원하기 위한 새로운 이니셔티브”라고 설명했습니다. 스타게이트와 같이 고유의 AI 인프라 구축 프로젝트를 추진하려는 국가를 기꺼이 돕겠다는 것입니다. 스타게이트의 확장을 선언한 것입니다.
‘민주적인 AI’의 예로는 사람들이 AI를 이용해 작업·관리하는 방식을 자유롭게 선택하고, 정부가 통제력을 강화하기 위해 AI를 사용하지 못하도록 하고, 자유 경쟁을 보장하는 자유 시장을 구축하는 것을 들었습니다. 오픈AI는 “권력 강화를 위해 AI를 배포하는 권위주의적 AI 버전에 대한 명확한 대안을 제시하기 위해 행동에 나서야 할 때”라고 했습니다. 중국을 견제하려는 의도가 엿보입니다.
같은달 공개된 스타게이트의 첫 번째 해외 진출지가 바로 UAE입니다. 오픈AI는 UAE 국영 AI 기업 G42와 손을 잡았습니다. 오라클, 엔비디아, 시스코, 소프트뱅크 등도 파트너로 이름을 올렸습니다. 7월에는 ‘스타게이트 노르웨이’, 9월에는 ‘스타게이트 UK’를 소개했습니다. 스타게이트 노르웨이는 영국 AI 인프라 기업 엔스케일과 노르웨이 투자사 아케르 ASA가 참여합니다. 엔스케일은 스타게이트 UK에도 협력합니다.
스타게이트는 아시아, 유럽 뿐만 아니라 라틴아메리카에서도 기회를 포착했습니다. 오픈AI는 지난달 아르헨티나 에너지 기업 수르에너지와 ‘스타게이트 아르헨티나’를 추진하기로 했습니다.
오픈AI는 모든 부문에서 인간과 유사한 수준을 보유한 범용인공지능(AGI)을 개발해 모든 인류가 이롭게 하는 것을 목표로 합니다. 이를 달성하려면 막대한 AI 인프라가 필요하겠지요. 하지만 스타게이트의 국제적 확장은 이러한 목표와 단순한 상업적 이해관계를 넘어섭니다.
스타게이트의 확장은 AI 시대의 ‘소프트파워’ 전략이라는 분석이 나옵니다. 스타게이트 프로젝트 참여국들이 자연스럽게 미국 중심의 기술 생태계에 편입될 수 있기 때문입니다. 파이낸셜타임스 산하 fDi 인텔리전스는 “오픈AI의 해외 확장 구상은 글로벌 기술 주도권 유지가 국가 안보의 필수 과제라고 명시한 워싱턴의 ‘AI 행동 계획’과도 맞닿아 있다”고 봤습니다.
삼성그룹과 SK그룹도 스타게이트 프로젝트에 참여하고 있습니다. 지난 10월 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 찾아 스타게이트 이니셔티브의 일환으로 전략적 파트너십을 맺었습니다. 삼성전자와 SK하이닉스가 AI 가속기의 필수품인 고대역폭메모리(HBM) 등 고성능 메모리의 원활한 공급을 지원하기로 한 게 대표적이지요.
오픈AI는 한국 정부, 파트너사들과 협력해 국내에 AI 데이터센터도 구축할 방침입니다. 다만 큰 틀에서 파트너십 전반의 향성만 제시했을 뿐 구체적인 방안은 공개하지 않았습니다. 오픈AI는 “협력의 범위와 세부 사항에 대한 추가 정보는 계획이 진행됨에 따라 공유될 예정”이라고 했습니다.
지난해 대학을 졸업한 A씨(26)는 가고 싶던 대기업의 공채를 기다릴지, 우선 중소기업에 취업해 경력을 쌓을지 고민하고 있다. 그는 “요즘 대기업은 신입 교육에 드는 투자도 아끼려는 분위기라 신규 채용이 점점 줄어드는 것 같다”며 “주위에 중소기업에서 일하는 친구들을 보면 업무도 쉽지 않고, 이직도 어렵다고 해서 고민이 많다”고 말했다.
최근 첫 직장을 1년 만에 그만둔 B씨(28)는 두 번째 직장을 고르는 일이 부담스럽다고 했다. 국내 중견기업에 입사했지만, 막상 일해보니 경직된 조직 문화 속에서 반복적이고 수동적인 업무만 맡게 돼 결국 퇴사했다. 그는 “첫 직장이 기대와 달랐던 만큼 이번에는 시간을 두고 신중히 새 직장을 찾을 생각”이라며 “적성에 맞지 않아 일을 그만뒀지만, 다시 취업할 수 있을지 걱정도 크다. 당분간 재충전하면서 진로 방향도 다시 고민해보려 한다”고 말했다.
A씨와 B씨는 모두 일하지 않는 사람이지만, 통계상 실업자에 포함되지 않는다. 실업자 기준에서 ‘조사 대상 주(보통 1주일)에 수입을 목적으로 일하지 않았을 것’이라는 조건은 충족하지만, ‘최근 4주간 구직활동을 했을 것’이라는 요건을 만족하지 못하기 때문이다. 이들은 모두 ‘쉬었음’ 인구에 해당한다. 20대 청년층의 ‘쉬었음’ 인구가 늘어나면서 각 유형별로 맞춤형 정책이 필요하다는 지적이 나온다.
‘쉬었음’ 인구는 일할 능력이 있지만 가사·육아·질병·학업 등 특별한 사유 없이 최근 4주간 구직활동을 하지 않은 경우 분류된다. 올해 10월까지 ‘쉬었음 인구’는 월평균 254만7000명으로, 지난해 같은 기간(246만7000명)보다 3.2% 늘었다. 같은 기간 실업자가 월평균 81만1000명에서 80만8000명으로 1.2% 감소한 것과 대비된다.
실업률만 보면 고용 상황은 양호하다. 지난 8월 실업률은 2.0%로, 일본(2.6%)은 물론 대만(3.4%), 독일(3.8%), 미국(4.3%), 영국(4.8%)등 주요국보다 낮았다. 올 들어 지난달까지 실업률은 꾸준히 2%대를 유지하고 있다.
하지만 쉬었음 인구 등 구직활동을 하지 않는 비경제활동인구까지 감안하면 이야기는 달라진다. 쉬었음 인구는 최근 몇 년간 꾸준히 증가하고 있다. 2005년 전체 15세 이상 생산가능인구의 3.2%(123만 명)에 불과했지만, 지난해 기준 5.6%(254만 명)로 비중이 크게 높아졌다.
특히 20대에서 쉬었음 인구의 증가세가 두드러진다. 2005년 694만명이었던 생산가능인구가 575만명으로 17% 감소했지만, 같은 기간 20대 ‘쉬었음’ 인구는 25만명에서 41만명으로 64% 증가했다. 이에 따라 2005년 생산가능인구 대비 3.6% 수준이던 20대 ‘쉬었음’ 인구 비중은 올해 7.2%로 두 배 이상 뛰었다.
한국개발연구원(KDI)은 20대 쉬었음 인구 비중이 2015년 수준인 4.4%로 변화 없이 유지됐을 경우, 올해 실업률은 0.7%포인트 상승해 3.4%가 됐을 것으로 분석됐다. 청년층을 중심으로 구체적 사유 없이 구직활동을 하지 않는 인구가 늘면서 실업률 지표가 하락한 샘이다.
그동안 경제활동을 하지 않은 20대는 일을 쉬는 이유로 주로 ‘가사·육아’를 꼽았다. 그러나 결혼 시기가 늦어지면서 이 비중은 점차 줄었다. ‘통학·취업준비’를 이유로 경제활동을 하지 않는다고 답한 비율도 2015년 이후 정체된 반면, 별다른 사유 없이 일을 쉬는 ‘쉬었음’ 인구는 빠르게 늘고 있다.
‘쉬었음 인구’가 크게 증가하면서 이들에 대한 정책적 관심도 커지고 있다. 한국청소년정책연구원이 기획재정부 의뢰로 진행한 심층 면접조사를 보면 ‘쉬었음 청년’의 유형은 다양하게 나타났다.
공채 축소와 경력직 채용 확대 속에서 ‘눈을 낮춰 일할지, 공채를 기다릴지’ 사이에서 고민하는 청년들이 대표적이다. 이들은 취업 경험이 없지만 반복된 구직 실패로 쉬는 기간이 길어지면서 구직 의욕이 떨어질 위험에 놓여 있다.
전직 경험이 있는 청년층의 증가세도 뚜렷하다. 이직을 선호하는 세대 특성에 더해 노동시장의 이중구조 심화와 구직 미스매치가 맞물리면서 저임금·비정규직 일자리를 기피하는 경향이 확대되고 있다. 이들은 재취업 계획을 갖고 있으나 즉시 시장에 뛰어들기보다 시간을 두고 준비하는 경우가 많다. 다만 쉬는 기간이 길어질수록 이전보다 나은 직장으로의 이동 가능성에 대한 기대가 낮아지고, 진로를 재설정하려는 사례도 늘고 있다.
코로나19 시기 일자리를 얻지 못한 단기 ‘쉬었음 청년’이 장기 쉬었음 상태로 이어지는 경우도 많다. 쉬는 기간이 길어질수록 사회적 고립과 은둔 가능성도 커지는 것으로 분석된다.
한국청소년정책연구원은 “직장 경험이 없는 청년에게는 취업 체험과 경력 제공이, 이직 준비가 길어지는 경우에는 진로 전환을 위한 교육·훈련 프로그램이 필요하다”며 “쉬는 기간이 장기화되면 장기 니트로 이어져 사회적 단절의 악순환에 빠질 수 있는 만큼, 사회 복귀를 위한 지원이 중요하다”고 말했다.
지난 13일 치러진 2026학년도 대학수학능력시험(수능) 직후 언론에는 “AI(인공지능)가 OO영역 1등급을 맞았다”는 보도가 쏟아져 나왔다. AI의 추론 능력, 강·약점, 모델 간 성능 비교도 이어졌다. 지난해 수능 때만 해도 일부 연구자들만이 AI로 수능 문제를 풀어본 뒤 결과를 공개했다. 1년 사이 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI가 눈에 띄게 발전하고 대중화된 것을 알 수 있었다.
AI 기술 스타트업 업체인 ‘마커AI’는 2023년부터 AI가 푼 수능 국어영역 점수를 블로그에 공개하고 있다. 마커AI는 올해도 2026학년도 수능 시험 정보를 AI가 인터넷에 공개된 정보로 사전 학습하기 전에, 자체 추론 능력만을 이용해 국어영역을 풀게 했다. 결과는 어땠을까.
21일 마커AI가 공개한 AI 모델별 2026학년도 수능 국어영역 성적을 보면, 챗GPT-5와 클로드 소넷 4.5, 제미나이 2.5 프로, 제미나이 3 프로 프리뷰 등의 모델이 원점수 기준 만점(100점)을 맞았다. 모두 추론 기능이 탑재된 폐쇄형 AI라는 공통점이 있다. 지난해에는 챗GPT(o1-프리뷰)가 97점으로 최고점을 기록했는데, 올해는 AI 모델의 추론능력이 향상된 것으로 보인다. 만점을 받은 AI 모델은 대체로 문제풀이에 40분 안팎이 걸렸다.
입시업계, EBS 등이 가채점한 결과를 토대로 계산한 1등급 컷을 기준으로 하면, 딥시크 V3.2 등 8개 모델은 국어영역 1등급을 받을 수 있다. 오픈소스 AI 중에서는 딥시크 V3.2가 유일하게 올해 수능 국어영역 1등급을 맞았다. 오픈소스 AI는 모델 구조와 학습 방식이 공개돼 누구나 자유롭게 활용·개선할 수 있는 AI를 말한다. 챗GPT·클로드처럼 내부 구조가 비공개인 상용 모델과는 성격이 다르다.
마커AI 대표인 정철현 한양대 산업융합학부 겸임교수는 “전반적으로 AI의 추론 능력이 1년 만에 크게 향상됐다”고 평했다. 다만 “오픈소스나 한국 AI 중에선 생각을 깊이 하더라도 1등급에 도달하는 모델이 드물었다”고 덧붙였다.
마커AI 외에 다른 연구진들도 AI들에게 국어영역을 풀어보도록 했는데, 연구진에 따라 최종 성적이 조금씩 달랐다. 같은 AI모델인데도 등급 차이가 2~3등급씩 나기도 했다. 이에 대해 정 교수는 “AI에 입력하는 프롬프트(명령어)를 최대한 능력치를 끌어내는 방식으로 구성했다”며 “문제지를 AI가 인식하도록 변환하는 정도의 차이도 영향을 미쳤을 것”이라고 말했다.
AI의 문제풀이 방식은 인간의 사고 과정과 유사했으나, 반복하며 문제를 풀고 검토한다는 점이 특징이었다. 문제의 요구사항을 파악하고 문제풀이 전략을 세운 뒤 5지 선다형 선택지를 4~5회 정도 반복해 검토했다. 각 회차마다 ① 지문 기반으로 한 선지 비교 ② 선지간 비교 ③ 지문과 문제를 연결해 분석 ④ 지문 내용 정리와 심층분석 ⑤ 문제에 대한 이해 등 다른 기준을 두고 검토했다. AI가 사전에 학습하고 있던 지식을 기반으로 답변하는 대목도 확인됐다.
AI 모델들은 올해 수능 국어영역에서 고난도 지문으로 꼽힌 철학자 칸트를 다룬 16번 문제를 가장 많이 틀렸다. 16번 문제는 칸트와 나머지 두 명의 철학자가 등장하는 지문과 1~5번 문항을 비교 대조하는 문제다. 1~5번 문항에는 칸트, 스트로슨, 롱게네스의 입장이나 공통점이 서술돼 있다.
진민성 마커AI 연구원은 “AI가 복잡한 조건이 주어진 상태에서 A-B-C간의 관계성 파악을 어려워 하는 경향이 있다”며 “LLM 기반 AI들이 텍스트의 표면적 의미에만 집중해, 지문 내용을 칸트-스트로슨-롱게네스의 입장에 정밀하게 대응시키지 못한 것으로 보인다”고 분석했다.
논란이 됐던 17번 문제는 AI(클로드 소넷 4.5)가 어떻게 풀었을까. 17번은 16번과 같은 지문을 보기로 한 문제로, 이충형 포항공대 인문사회학부 교수가 “정답이 없다”고 주장하면서 화제를 모았다. 이 교수는 최근 수험생 커뮤니티에 올린 글에서 “‘생각하는 나’=‘영혼’이라는 표현은 어디에도 나오지 않는다”고 주장했는데, AI는 ‘생각하는 나’와 영혼을 동격으로 규정하고 문제풀이에 임했다.
국어영역 만점을 받은 AI인 클로드 소넷 4.5의 정답 추론 과정을 보면 “칸트 이전 견해는 ‘생각하는 나’인 영혼이 단일한 주관으로서 시간의 흐름 속에 지속한다는 것으로 인격의 동일성을 설명했다”고 적었다. “(보기의) 갑은 ‘생각하는 나’의 지속만으론 인격의 동일성이 보장될 수 없고, 살아 있는 신체도 인격의 구성 요소에 포함돼야 한다고 했습니다. 따라서 칸트 이전 견해에 의하면 갑의 입장은 옳지 않습니다”고 사고과정을 밝혔다.
반면 이 교수는 최근 수험생 커뮤니티에 올린 글에서 17번 문제 <보기>의 갑은 ‘생각하는 나’에 대해 말하고 있을 뿐, 영혼에 대해서는 말하고 있지 않기 때문에 ‘생각하는 나’와 영혼의 연결 고리가 필요하다고 주장했다. 이 교수는 “개체 a와 b 그리고 속성 C에 대해 ‘a=b이고 a가 C면, b도 C다’를 통해 풀 수 있는 문제라 생각할 수 있지만, 이 풀이는 잘못된 것”이라고 했다.
마커AI는 내년 수능에도 AI에게 국어영역을 풀게 해 추론 능력의 향상을 테스트하고, 수능 문제를 바탕으로 한 AI용 고난도 문제를 풀어보게도 할 예정이다. 정 교수는 “발전을 거듭하는 AI의 존재를 실감한다”며 AI의 활용을 둘러싼 고민이 크다고 했다. 그는 “더 이상 AI의 도움을 받지 않는 학생들은 거의 보기 어렵다”며 “요즘 대학생들은 AI에 상시 조언을 받아 문제해결하는 습관이 들여져 있다”고 말했다. 그러면서 “AI를 사용하게 하되 ‘AI의 대답을 곧이곧대로 믿으면 안 된다’ ‘크로스체크를 반드시 거쳐야 한다’를 반복해 가르치는 것이 유일한 대안”이라고 했다.

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