[서울=뉴스핌] 심재민 인턴기자 = 인공지능(AI) 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 성과를 증명하는 '실전 경쟁'으로 접어들고 있다. 현지 문화와 규제에 맞춰 서비스를 확장하고, 고도화된 AI의 안전성을 통제하는 능력까지 기업 경쟁력을 좌우하기 시작했다. 산업 현장에서는 생산성을 얼마나 끌어올리고 비용을 얼마나 낮췄는지가 AI 투자의 성패를 가르는 기준이 되고 있다.

6일 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타(Festa) 2026의 'AI 서밋' 컨퍼런스에는 구글 딥마인드와 아마존웹서비스(AWS), 앤트로픽코리아, KT 관계자들이 잇달아 기조연설에 나서 AI 기술 확산에 따른 과제와 기업 대응 전략을 제시했다.

◆ '서구 중심 AI' 문화적 한계…국가별 규제도 변수

로라 아로요 구글 딥마인드 리서치 사이언티스트는 AI 모델의 다국어 구사 능력이 크게 향상됐지만 각 지역의 문화와 사회 규범을 이해하는 수준은 아직 충분하지 않다고 지적했다.

특히 기존 다국어 AI 벤치마크가 영어를 출발점으로 다른 언어로 번역하는 방식에 크게 의존하면서 현지 문화의 미묘한 차이를 제대로 반영하지 못한다고 분석했다.

연구진이 수집한 한국 문화 맥락 프롬프트는 싱가포르와 인도, 대만, 방글라데시, 파키스탄 등 비교 대상 국가 가운데 가장 높은 문화적 적절성 오류율을 보였다. 아로요 사이언티스트는 모델이 입력 내용을 제대로 처리하지 못할 경우 '서구 중심 기본값'에 의존하면서 현지 문화와 충돌할 수 있다고 지적했다.

국가별로 다른 AI 규제 체계 역시 기업의 글로벌 확산을 좌우하는 변수로 꼽혔다.

프레데리코 코스타 AWS 아시아·태평양 및 일본 AI·데이터 정책 총괄은 "AI는 국경에서 멈추지 않지만 AI 규정은 국경에 따라 달라진다"며 기업이 해외 시장에 진출할 때 AI 규제와 데이터 이전, 클라우드 운영 환경을 함께 고려해야 한다고 강조했다.

코스타 총괄은 한국의 AI 기본법 운영 방식에 대해 긍정적인 평가를 내놨다.

그는 "한국은 역내 국가들과 그 밖의 국가들에 매우 중요한 교훈을 보여준다"며 법적 체계를 먼저 마련한 뒤 첫해를 집행보다 지침 제공에 무게를 둬 기업과 정부가 실무적인 방향을 준비할 시간을 확보했다고 평가했다.

다만 국가마다 서로 다른 규제를 마련하는 '파편화'는 기업의 비용을 높일 수 있다고 지적했다. 그는 국제표준에 기반한 상호운용성을 해법으로 제시하며 각국이 동일한 규칙을 적용하지 않더라도 위험과 책임 있는 AI에 대한 공통된 기준을 마련할 필요가 있다고 강조했다.

◆ 강력해진 AI, 안전 검증 병행해야…산업 현장선 '성과'가 기준

AI 모델의 성능 향상에 발맞춰 안전 검증 체계도 고도화해야 한다는 목소리도 나왔다.

최기영 앤트로픽코리아 대표이사는 프런티어 AI 모델이 강력해지면서 생산성뿐 아니라 사이버 공격과 모델 오용 등 위험도 동시에 커지고 있다고 경고했다.

다만 최근 앤트로픽이 강조하는 AI 개발의 '속도 조절'에 대해서는 개발을 멈추자는 내용이 아니라고 선을 그었다.

최 대표는 정부나 협회, 제3자 기관이 프런티어 모델의 안전성을 검증할 수 있는 구조를 마련하고 검증 속도 역시 기술 발전 속도를 따라갈 수 있다면 AI 개발과 출시를 빠르게 이어갈 수 있다고 설명했다.

국내 기업 현장에서는 AI를 '얼마나 잘 만드느냐'보다 '얼마나 잘 쓰느냐'가 새로운 경쟁 기준으로 떠오르고 있다는 평가가 나왔다.

박상원 KT AX사업부문장은 과거 AI 모델의 벤치마크 점수나 파라미터 수가 주요 경쟁 지표였다면 이제는 AI 도입으로 생산성이 얼마나 향상됐는지, 업무 처리시간과 고객 대기시간이 얼마나 줄었는지 등이 중요해졌다고 설명했다.

AI 활용이 본격화하면서 비용 효율화 역시 기업의 현실적인 과제로 떠올랐다. 박 부문장은 KT 고객사 가운데 에이전틱 AI 플랫폼 도입 이후 토큰 비용이 월 20억원 수준까지 발생한 사례가 있다며 비용과 보안, 규제, 실제 업무 적용 가능성을 함께 고려해야 한다고 설명했다.

박 부문장은 "우리나라는 인터넷을 처음 만든 나라는 아니지만 누구보다 빠르게 초고속 인터넷망을 연결하고 활용해 인터넷 생태계를 만들어냈다"며 "AI 역시 지금 그런 시점이 왔다고 생각한다"고 말했다.

이어 "기술에서 가치로, AI의 가능성에서 실제 성장과 가치로 가는 것이 지금 가장 중요한 목표"라고 강조했다.

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