AI(인공지능) 챗봇 '챗GPT' 때문에 전 세계가 떠들썩하다. 미국 대학 입학시험(SAT) 문제를 풀고 사람이 입력한 질문에 일목요연하게 대답하며 에세이까지 능숙하게 써내려가는 AI의 성능을 보며 많은 이가 감탄하며 매료됐다. 챗GPT는 출시 두 달 만인 지난 1월 MAU(월간활성이용자수)가 1억명을 돌파한 것으로 알려졌다. 많은 전문가는 검색의 종말이라고까지 단언하며 이는 단순한 유행이 아닌 기존 검색엔진을 대체할 수 있는 혁신적인 '게임 체인저' 기술이라고 설명한다.

챗GPT 서비스의 도래는 그저 한 회사의 상품출시 이벤트가 아닌 글로벌 시장에서 AI 경쟁이 본격화했음을 알리는 신호탄으로 느껴진다. 이에 따라 국내에서도 생성형 인공지능(Generative AI) 기술 개발 및 활용을 위한 방안 논의가 확대된다. 민간 영역에서는 IT 대기업 및 빅테크들이 연이어 '한국형 챗GPT'(K-챗GPT) 개발과 출시 포부를 밝혔고 정부 또한 AI기업 육성과 생태계 구축을 위한 '초거대 AI' 산업정책을 이달 중 발표한다는 방침이다.

우리나라 정부, 기업, 학계 가릴 것 없이 분주히 기술 고도화 전략을 마련하지만 대응시점이 후행적이라는 느낌을 지울 수 없다. 챗GPT 서비스는 혜성처럼 우리 눈앞에 나타난 것 같지만 결코 하루아침에 완성된 기술이 아니다. 생성형 AI기술은 미국을 비롯한 주요 글로벌 시장에서 수년간 수십조 원의 투자가 선행된 영역이다. 그동안 관련 비즈니스 및 학술적 논의도 활발히 진행됐다. 따라서 개발단계가 아닌 상용화 이후에야 챗GPT 대응에 박차를 가한다는 것이 못내 아쉬울 수밖에 없다.

챗GPT만이 아니다. 2020년 이후 우리나라에서 집중적으로 각광받으며 육성되는 메타버스, 디지털트윈, 양자컴퓨터 등의 기술들도 해외 시장에서 오래전 기본개념이 정립되고 상당한 기간 연구 및 실험이 거듭된 주제다. 일례로 메타버스라는 용어는 지금으로부터 무려 32년 전 미국 SF소설 '스노 크래시'(Snow Crash)에 처음 등장했고, 글로벌 IT기업들은 가상현실 구현을 위한 본격적인 기술개발을 2000년대 초반에 착수했다.

현실의 물리적 제품, 기계, 그리고 공정 등을 디지털 세계에서 재현하는 기술인 디지털트윈 또한 1970년대부터 미국 항공우주국(NASA) 우주왕복선 개발에 적극적으로 활용됐다고 한다. 이처럼 우리가 새롭다고 느끼는 많은 기술이 사실은 깊은 역사적 맥락을 지녔다. 우리는 특정 기술이 언론매체에서 활발히 거론되고 실제 서비스로 구체화하며 성능이 충분히 체감되는 순간부터 이를 인지하고 관심을 갖기 때문에 신기술이라고 받아들이는 것일지도 모른다.

그러므로 기술 트렌드가 가시화한 시점부터 관련 기업발굴과 기술개발을 모색한다면 글로벌 기술경쟁에서 크게 뒤처질 수밖에 없다. 해외 시장에서는 이미 원천기술 개발이 상당히 진척됐을 가능성이 높기 때문이다. 따라서 시장수요가 형성되고 또 화제가 되기 이전에 해외 기술개발 동향을 면밀히 관찰하고 유망기술들을 포착함으로써 선제적 대응노력을 기울이는 것이 현명할 것이다. 글로벌 벤처캐피탈들의 투자 포트폴리오를 정기적으로 검토하고 기술플랫폼들의 분석콘텐츠들을 추적하는 것도 좋은 방법일 수 있다.

글로벌 및 국내 기술발전 흐름이 궤를 같이하는 기술 동기화(Technology Synchronization) 현상은 명확하다. 원천기술 개발도 중요하지만 이런 때일수록 글로벌 트렌드에 신속히 편승하고 국제 경쟁력을 갖출 수 있는 '패스트 팔로어'(Fast Follower) 전략이 필요하다. 상시적으로 해외 주요 국가, 기업, 기관들의 기술개발 방향성을 모니터링하고 이에 보조를 맞춤으로써 정부는 적시적 산업육성 정책을 마련하고 금융기관은 시장을 앞서 투자처를 선점하며 혁신기업은 국제무대에 걸맞은 실력을 준비할 수 있을 것이다.



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