포티투마루 김동환 대표, '국내 AI 추격 아닌 전략적 AX로 전환해야'

씨앗 뉴스: "김동환 포티투마루 대표 "국내 AI, 단순 추격 넘어 전략적 AX 필요"" (AI타임스) · 원문 검색 아래는 위 이슈에 대한 실제 보도 2건에서 검증한 사실을 근거로 AI가 작성한 오리지널 트렌드 해설입니다(원문 번역·복제 아님). 출처는 글 하단 참고.

정부의 3대 메가프로젝트와 모두의 AI 추진에도 불구하고 국내 독자 모델 개발 자금 격차가 빅테크의 10분의 1 수준에 그치는 현실에서, 단순 기술 추격을 넘어 전략적 AI 확장(Ax)이 시급하다. 김동환 포티투마루 대표는 제조업 등 도메인별 맞춤형 외주 생태계 재구성을 통해 비즈니스 가치로 연결해야 한다고 강조하며, 이 같은 전환이 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 과제로 부상하고 있다.

왜 지금 전략적 AX인가: 단순 추격을 넘어선 국가 AI 전략의 전환점

과학기술정보통신부는 AI 데이터센터, 피지컬 AI, K-AI 반도체를 골자로 한 ‘3대 메가프로젝트’를 가동하며 국가 차원의 AI 경쟁력을 강화하고 있다. 그러나 글로벌 빅테크 대비 국내 독자 모델 개발 기업들의 지원금 격차는 여전히 크다. 국내 5곳의 지원금 합계가 빅테크 1곳의 투자액의 10분의 1 수준이라는 점은 단순 기술 추격이 가진 한계를 명확히 보여준다.

이러한 현실 속에서 단순 추격을 넘어 비즈니스 가치로 연결하는 전략적 AX(AI Transformation)의 필요성이 대두된다. 김동환 대표는 외교·안보 등 데이터 주권이 필수적인 영역은 초기 단계부터 독자 모델을 구축해야 한다고 강조한다. 반면 범용 AI 영역은 글로벌 인프라와 협력한 뒤 점진적으로 내재화하는 ‘소버린 AI’ 접근이 현실적이라는 점을 제시한다. 이는 막대한 자원을 투입해 뒤처진 기술을 따라잡기보다, 우리만의 강점을 살린 전략적 선택이 필요함을 의미한다.

전략적 AX를 위해 다음과 같은 접근이 필요하다.

데이터 주권 기반 아키텍처: 안보·국방 등 민감 데이터는 초기부터 독자 모델로 설계해 주권을 확보해야 한다.
협력을 통한 점진적 내재화: 범용 AI는 글로벌 생태계와 협력하되, 핵심 역량은 단계적으로 내부화하는 현명한 전략이 필요하다.
비용 효율성 극대화: 막대한 지원금 격차를 인정하고, 단순 개발보다 비즈니스 연계성에 집중해 투자 대비 효과를 높여야 한다.

무엇이 바뀌나: 데이터 주권과 소버린 AI의 현실적 정의

외교·안보 등 데이터 주권이 필수적인 특수 영역에서는 초기 아키텍처 단계부터 독자 모델을 구축해야 한다. 반면 범용 AI 영역은 글로벌 인프라와 협력한 뒤 점진적으로 내재화하는 전략이 현실적인 소버린 AI 방향성으로 제시된다. 이는 막대한 자원 격차를 고려할 때, 무리한 독자 개발보다 협력과 내재화의 균형을 잡은 전략적 접근이 필요하다는 판단에서다.

실제 국내 독자 AI 모델 개발 기업 5곳의 지원금 합계는 빅테크 기업 1곳의 투자 금액의 10분의 1 수준에 불과하다. 이러한 구조적 한계를 인정하고, 데이터 주권이 확보된 특수 영역부터 차근차근 역량을 축적하는 것이 장기적인 국가 AI 경쟁력 강화의 핵심이다.

기업 실무에 주는 영향: 제조업 AI 도입의 구조적 장벽과 해법

제조 현장의 도메인별 공정 차이는 범주형 지원책이 오히려 도입 장벽으로 작용한다. 김동환 대표는 파편화된 AI 바우처 대신 제조 분야별 '베스트 케이스' 1개사를 선정해 집중 고도화해야 한다고 제안했다. 이는 표준화된 솔루션이 아닌, 실제 현장의 복잡성을 고려한 맞춤형 해법을 의미한다.

현장에서는 휴머노이드보다 임베디드 AI나 바퀴형 플랫폼이 특정 정밀 공정에 더 실효적이다. 기술적 우월성보다 공정 적합성이 우선되어야 한다. 기업은 무조건적인 최신 기술 도입보다, 자사 공정에 최적화된 소규모 AI 모델을 구축하는 데 집중해야 한다.

핵심 전략은 다음과 같다.

도메인별 베스트 케이스 1곳 선정 및 집중 지원
범용 AI보다 공정 특화 임베디드 AI 활용
파편화된 바우처 대신 통합 고도화 로드맵 수립

외주 및 개발 조직의 역할 재정의: 임베디드 AI와 플랫폼 전략

포티투마루 김동환 대표는 휴머노이드 로봇보다 특정 정밀 공정에 더 실효성 있는 임베디드 AI나 바퀴형 플랫폼 도입을 강조한다. 이는 제조업 현장의 복잡한 도메인 지식을 외부 기술과 결합하는 중개자 역할로서 개발 조직의 기능이 재정의되어야 함을 의미한다. 범용 AI보다는 공정 특화 솔루션이 실제 생산성 향상으로 이어지기 때문이다.

개발 조직은 단순 코딩을 넘어 외부 AI 기술과 내부 노하우를 융합하는 핵심 연결고리로 진화해야 한다. 이를 위해 김 대표는 파편화된 AI 바우처 대신 제조 분야별 '베스트 케이스' 1개사를 선정해 집중 고도화할 것을 제안한다. 이러한 전략적 접근이 국내 AI 추격을 넘어선 실질적인 산업 경쟁력으로 이어질 수 있는 길이다.

임베디드 AI와 바퀴형 플랫폼의 현장 적합성 강조
개발 조직의 중개자 역할 및 도메인 지식 결합 필요
제조업별 베스트 케이스 선정 및 집중 고도화 제안

무엇을 준비할까: 단기 성과 중심 R&D에서 원천 기술 도전으로

현재 AI 연구개발(R&D) 지원 정책은 가시적인 단기 성과에 치중되어 있어 원천 기술 도전이 어려운 구조적 과제를 안고 있다. 포티투마루 김동환 대표는 이를 해결하기 위해 단기 성과 중심의 접근을 넘어, 기업이 장기적인 관점에서 지속 가능한 AI 생태계를 구축할 수 있는 방향을 제시한다. 특히 글로벌 프론티어급 독자 AI 모델 개발과 전 국민 무료 AI 서비스인 '모두의 AI' 추진 등 정부의 거시적 노력과 함께, 국내 독자 AI 모델 개발 기업 5곳의 지원금 합계가 빅테크 기업 1곳의 투자 금액의 10분의 1 수준인 현실을 고려할 때, 단순 추격을 넘어선 전략적 접근이 절실하다.

기업은 다음과 같은 준비가 필요하다.

장기적 관점의 R&D 전환: 가시적인 단기 성과보다 원천 기술 도전을 위한 장기적 투자와 연구 환경 조성
데이터 주권 기반 아키텍처: 외교·안보·국방 등 특수 영역은 초기 단계부터 독자 모델 구축을 통한 데이터 주권 확보
범용 AI와의 협력 전략: 글로벌 인프라와의 협력을 선행한 뒤 점진적으로 내재화하는 현실적인 소버린 AI 방향성 모색

이러한 전략적 전환을 통해 국내 AI 산업이 단순 추격의 단계를 넘어 세계적 경쟁력을 갖춘 핵심 기술로 자리매김할 수 있을 것이다.

자주 묻는 질문

국내 AI 정책의 주요 방향은 무엇이며, 포티투마루 김동환 대표는 어떤 전략을 제안하는가?

과학기술정보통신부는 AI 데이터센터와 K-AI 반도체 등 3대 메가프로젝트를 추진하며 글로벌 독자 AI 모델 개발을 가속화하고 있다. 포티투마루 김동환 대표는 단순 추격을 넘어 외교·안보 등 특수 영역은 초기부터 독자 모델을 구축하고, 범용 AI는 글로벌 인프라와 협력한 후 점진적으로 내재화하는 전략적 AX를 제안한다.

제조업 분야 AI 도입 시 어떤 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위한 구체적인 방안은 무엇인가?

자동차와 조선 등 도메인별 공정이 다른데도 지원책이 범주로 묶여 현장 도입이 어려운 실정이다. 이를 해결하기 위해 김동환 대표는 AI 바우처 제도를 파편화하기보다 제조 분야별 '베스트 케이스' 1개사를 선정해 집중 고도화할 것을 제안한다.

현재 AI 연구개발(R&D) 지원 정책의 한계와 대안은 무엇인가?

현재 R&D 지원 정책은 가시적인 단기 성과에 치중되어 있어 원천 기술 도전이 어려운 구조적 과제를 안고 있다. 특히 국내 독자 AI 모델 개발 기업들의 지원금 합계가 빅테크 기업 투자 금액의 10분의 1 수준으로, 장기적 원천 기술 확보를 위한 정책 보완이 필요하다.