AI와 세계 각국의 경제 격차

1. AI 기술의 발전이 불러온 국가 간 경제력 격차의 확대

4차 산업혁명의 중심축으로 떠오른 인공지능(AI)은
단순한 기술혁신을 넘어 국가 경제구조 전반에 영향을 주는 변곡점이 되었다.
AI는 생산성과 효율성을 극대화하며,
노동시장, 산업생태계, 국가경쟁력까지 재편하고 있다.
하지만 이러한 기술 진보는 모든 국가에 동등한 기회를 제공하고 있는가?
결론부터 말하면, AI는 세계 각국 간 경제력 격차를 더욱 심화시키는 요인으로 작용하고 있다.

우선 AI 기술의 개발과 활용에 있어,
선진국과 개발도상국 사이의 디지털 격차는 뚜렷하다.
AI 인프라를 구축하려면 고성능 컴퓨팅 장비, 대규모 데이터셋, 숙련된 인재, 안정적인 네트워크 환경 등
복합적인 요소들이 필요하다.
하지만 이러한 조건은 대부분 **기술 강국(G7, 중국, 싱가포르, 이스라엘 등)**에 집중되어 있으며,
중저소득 국가나 기술 의존도가 높은 나라들은
AI 생태계에서 소외되거나 하청 구조에 고착되는 경향을 보이고 있다.

실제 세계은행과 OECD 보고서에 따르면,
AI 특허와 연구논문, 기술기업 투자 중 약 80% 이상이 10개 국가에 집중되어 있고,
전 세계 인공지능 기업의 90% 이상이 북미, 유럽, 동아시아 일부 국가에 밀집해 있다.
이와 반대로 많은 아프리카, 남미, 동남아 국가는
AI 기술 소비국으로 머물며 경제적으로는 기술 종속적인 위치에 머무르고 있는 것이다.

이러한 구조 속에서 AI는 단지 기술의 발전이 아닌
지식, 자본, 영향력의 집중을 심화시키는 메커니즘이 되고 있다.
즉, AI는 기존의 부국이 더 빠르게 부를 확장할 수 있게 만들고,
빈국은 기술에 의존하며 주권적 산업을 키우기 더 어려운 구조로 흘러가고 있는 것이다.

 

2. AI 기술 보유국과 의존국 간 산업 구조 격차 심화

AI가 경제 격차를 확대시키는 또 다른 핵심 요인은
AI 기술을 내재화한 산업과 그렇지 못한 산업 간의 생산성 차이이다.
선진국은 이미 AI를 금융, 의료, 제조, 물류, 군사 분야에까지 확장하며
자국 내 산업 고도화를 가속화하고 있다.
반면 기술 수입국, 혹은 단순 조립 중심 국가들은
AI 기술을 내부에서 소화하지 못해 국제 분업 구조의 하위단계에 고정되고 있다.

예를 들어 미국과 중국은 AI 기반 반도체 설계, 데이터 서버, 로봇 자동화 기술을
자국 산업의 핵심축으로 통합해
글로벌 공급망의 상단을 차지하고 있다.
이들은 알고리즘 개발에서부터 하드웨어 생산, AI 윤리 규범까지
산업-기술-정책-문화의 융합 생태계를 주도하고 있다.
반면 동남아시아의 제조 특화 국가나 중동의 에너지 중심 국가들은
AI 활용에 있어 여전히 외부 솔루션 수입과 제한된 응용 수준에 머물러 있다.

더 심각한 문제는 AI가 기존 산업마저 빠르게 대체하고 있다는 점이다.
전통적인 수출 산업(의류, 자동차 조립, 가공식품 등)은
AI 기반 자동화 설비나 스마트 공장에 의해
**선진국 내 생산 회귀(리쇼어링)**가 발생하고 있으며,
그 결과로 개발도상국의 수출 경쟁력 약화와 고용 구조의 붕괴가 우려된다.

또한 AI가 만들어낸 ‘데이터 경제’ 구조에서도
정보의 생산은 전 세계적으로 분산되어 있지만,
데이터 수집 → 분석 → 가치 창출 → 수익화에 이르는 전 과정은
데이터 주도국에 집중되어 있어
데이터를 제공한 개발도상국은 정작 그 경제적 이익에서 배제되는 경우가 많다.
이로써 AI는 단순한 자동화 기술을 넘어서
세계 산업 질서와 경제 권력 구조를 새롭게 재편하는 기술로 작용하고 있는 것이다.

3. AI가 가져온 교육·인재 격차 – 디지털 주권의 분기점

AI가 경제 격차를 확대시키는 또 다른 핵심 축은 인재 양성과 교육 시스템이다.
AI 시대에는 ‘노동력’보다 ‘두뇌력’, ‘정보 활용 능력’이 더 중요한 자원이 되며,
이것이 국가의 경쟁력을 좌우한다.
그런데 현재 대부분의 AI 인재는 미국, 중국, 영국, 독일, 한국, 캐나다, 프랑스 등 상위 국가에 편중되어 있으며,
개발도상국은 인재 양성 시스템 자체가 미비하거나,
양성한 인재가 두뇌 유출(Brain Drain) 되는 상황에 놓여 있다.

2023년 LinkedIn AI 리포트에 따르면,
전 세계 AI 전문가는 약 430만 명으로 추산되며,
그중 75% 이상이 상위 10개국에 집중되어 있다.
반면 아프리카, 중앙아시아, 남미의 상당수 국가는
자국 내 AI 박사급 연구자 수조차 100명도 되지 않는 상황이다.

이런 격차는 단지 인력의 수 문제만이 아니다.
AI 교육 커리큘럼, 고등교육 수준, 디지털 리터러시, 언어 접근성, 인터넷 인프라 등
복합적인 요소들이 얽혀 ‘디지털 주권’을 실현할 능력 자체에 격차를 만든다.
AI 기술은 오픈소스로 보급되기도 하지만,
대부분의 연구 자료, 튜토리얼, 실습 환경은 영어 기반이며,
고성능 GPU나 모델 학습 환경을 운영하기 위한 하드웨어 및 클라우드 접근 비용도 만만치 않다.

결과적으로 개발도상국은 AI 기술을 개발하거나 응용할 여건조차 되지 않고,
AI 기반 글로벌 협력이나 산업 연계에서도
‘기술 수요자’ 혹은 ‘데이터 제공자’로만 기능하는 경우가 많다.
이는 장기적으로 기술 종속 → 산업 종속 → 자원 종속이라는
과거 식민주의와 유사한 경제 구조의 재현 가능성까지 시사한다.

따라서 AI를 통한 경제 격차 완화는 단순한 ‘기술 이전’이 아니라,
AI 교육, 인프라 지원, 언어 접근성 강화, 지역 중심 AI 거점 육성 등
지속가능한 정책과 국제협력이 반드시 병행되어야 가능한 목표다.

4. AI 시대의 공정한 글로벌 기술 질서 구축을 위하여

AI로 인한 국가 간 경제 격차는 단지 ‘기술이 너무 빨리 발전했기 때문’이 아니다.
그보다는, 기술의 이익이 소수에 집중되고 다수에게 공유되지 않았기 때문이다.
이제 우리는 ‘어떻게 기술을 더 빨리 발전시킬 것인가’가 아니라
‘어떻게 기술의 혜택을 공정하게 분배할 것인가’를 고민해야 하는 시점에 도달해 있다.

이를 위해서는 우선, AI에 대한 국제적 규범과 윤리 기준 정립이 필요하다.
선진국이 기술 독점과 보호무역주의로 AI 생태계를 폐쇄적으로 운영하는 것이 아니라,
개발도상국도 함께 참여할 수 있는 개방형 AI 인프라 구축이 요구된다.
예: 유네스코 AI 윤리 가이드라인, OECD AI 원칙, EU의 AI Act 등은
글로벌 기술질서에서 ‘사람 중심 기술 개발’의 방향성을 제시하고 있다.

또한, 글로벌 기업의 책임 강화도 핵심이다.
구글, 메타, 마이크로소프트, 바이두, 엔비디아 등
AI 산업의 중심에 있는 거대 기업들은
개발도상국을 단순한 데이터 공급처나 인건비 절감 대상이 아니라,
파트너십 기반의 공동 기술 생태계 구축 대상으로 바라봐야 한다.

나아가 AI를 통해 경제적 격차를 줄일 수 있는 새로운 방식도 모색해야 한다.
예를 들어,
• 저개발국의 농업 생산성을 높이기 위한 AI 기반 기후 모델링
• 원격의료와 번역 기술을 통한 의료 접근성 개선
• AI 기반 공공 교육 콘텐츠 자동화
• 오픈소스 기반 AI 툴킷 보급 등을 통해
기술이 단순히 ‘부국의 배타적 도구’가 아니라
빈국의 발전 수단이 될 수 있는 조건을 마련해야 한다.

결론적으로, AI는 세계 경제를 다시 쓰고 있는 기술이다.
그 기술이 불균형을 고착화하는 도구가 될 것인지,
아니면 포용과 연대의 촉매가 될 것인지는
인간의 선택과 협력에 달려 있다.