Talent-Rich, Compute-Poor: A Layer Decomposition of India's Position in the Global AI Race
이 논문은 인도의 성과 격차를 미국 및 중국과의 비교를 통해 분해함으로써 상충하는 글로벌 AI 순위들을 조정하며, 인도가 인재는 풍부하지만 현재의 공공 프로그램으로는 쉽게 해결할 수 없는 구조적 불균형인 막대한 컴퓨팅 용량 및 자본 투자 부족으로 인해 그 위치가 심각하게 제약되어 있음을 밝히고 있다.
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인공지능은 종종 국가들이 결승선을 향해 질주하는 단일하고 중대한 승부로 회자되며, 현재 미국과 중국이 선두를 달리고 있습니다. 누가 승리하고 있는지를 이해하기 위해 전문가들은 여러 가지 다양한 요소들을 하나의 점수로 결합한 성적표와 같은 복합 지수를 활용합니다. 이러한 요소에는 얼마나 많은 연구자가 있는지, 새로운 기업에 얼마나 많은 자금이 투자되는지, 그리고 컴퓨터 성능이 얼마나 강력한지 등이 포함됩니다. 이러한 점수들은 정부와 기업이 어디에 노력을 집중할지 결정하는 데 도움을 주지만, 때로는 그 밑에 숨겨진 복잡한 현실을 가리기도 합니다. 어떤 국가는 첨단 시스템을 구축하는 데 필요한 중장비가 부족하더라도, 숙련된 인력이 방대하다는 이유만으로 목록에서 상위권 경쟁자로 보일 수 있습니다. 이는 공학 인재의 글로벌 강국으로 자주 언급되면서도, 헤드라인을 장식하는 최첨단 AI 모델의 개발자로 보기는 어려운 인도와 같은 국가에게 혼란스러운 그림을 만들어냅니다.
알프레도 메를레(Alfredo Merlet)의 새로운 보고서는 세계 리더들과 비교하여 인도가 정확히 어디에 위치해 있는지를 살펴봄으로써 이러한 혼란을 해소하고자 합니다. 저자는 글로벌 AI 생태계의 전반적인 에너지와 활동성을 측정하는 스탠포드 글로벌 AI 활력 도구(Stanford Global AI Vibrancy Tool)와 정부의 기술 활용 준비도를 평가하는 옥스퍼드 인사이트 정부 AI 준비도 지수(Oxford Insights Government AI Readiness Index)라는 두 가지 주요한 독립적 평가 지표를 사용했습니다. 이 도구들의 점수를 개별 요소로 세분화함으로써, 이 연구는 명확하고 구체적인 현실을 드러냅니다. 인도는 모든 분야에서 뒤처지고 있는 것이 아닙니다. 사실, 인적 요소 측면에서는 매우 뛰어난 성과를 보이고 있습니다. 그러나 가장 강력한 AI 시스템을 훈련하는 데 필요한 물리적 및 재정적 자원 측면에서는 극적으로 뒤처져 있습니다.
조사는 인도를 스탠포드 도구 기준 세계 3위, 옥스퍼드 지수 기준 27위로 배치하는 공식 점수를 바탕으로, 그 숫자들이 실제로 무엇을 의미하는지 묻는 것부터 시작되었습니다. 연구자는 인도와 미국 사이의 격차를 하나의 퍼즐로 취급하여, 전체 차이를 경제 규모와 기업 수, 컴퓨팅 파워와 인프라의 가용성, 연구 및 새로운 모델의 양, 인력의 질, 그리고 정부 정책의 질이라는 별개의 층위로 분리했습니다. 이 층위들을 원작자들이 사용한 공식에 따라 가중치를 두었을 때, 명확한 패턴이 나타났습니다. 인도와 미국 사이의 거대한 차이는 거의 전적으로 자본과 컴퓨팅 파워의 부족에 의해 발생합니다.
스탠포드 평가에서 경제적 깊이와 컴퓨팅 인프라의 격차는 인도와 미국 사이 거리의 60% 이상을 차지합니다. 옥스퍼드 평가에서도 이와 동일한 요소들이 격차의 거의 57%를 차지합니다. 반면, 인재 격차는 거의 존재하지 않습니다. 숙련된 노동자의 가용성을 살펴볼 때, 인도의 점수는 미국과 매우 근접하여 스탠포드 순위의 전체 격차에 기여하는 비중이 1% 미만입니다. 옥스퍼드 순위에서도 인재는 격차의 약 5%만을 차지합니다. 이는 인도가 똑똑한 사람이나 엔지니어가 부족해서 뒤처지는 것이 아니라, 그것들을 실행하는 데 필요한 값비싼, 에너지를 많이 소비하는 하드웨어와 막대한 재정적 투자가 부족하기 때문임을 의미합니다.
이 점수들 뒤에 숨겨진 가공되지 않은 수치들은 더욱 극적인 이야기를 들려줍니다. 2024년에 미국은 인도보다 약 220배 더 큰 컴퓨팅 용량을 보유하고 있었습니다. 미국이 인공지능에 총 거의 1,090억 달러를 투자한 반면, 인도의 민간 투자는 단 11.6억 달러였습니다. 또한, 미국이 47개의 주목할 만한 새로운 AI 모델을 개발하고 중국이 26개를 개발한 데 반해, 인도는 글로벌 명단에 이름을 올린 모델을 단 하나도 개발하지 못했습니다. 그러나 인적 측면에서 인도의 상대적 기술 침투율과 AI 채용 성장률은 실제로 미국보다 높았습니다. 인도는 기술을 배포하고 적용할 수 있는 세계 수준의 인력을 성공적으로 구축했지만, 프런티어 기술 자체를 창조하는 데 필요한 산업 기반은 아직 구축하지 못했습니다.
이 불균형은 시간이 흐름에 따라 변화해 왔습니다. 2017년에서 2024년 사이, 인도의 전반적인 순위가 개선됨에 따라 격차의 성격도 변했습니다. 인도는 자산의 격차를 좁히는 것보다 지식과 연구 산출량의 격차를 더 빠르게 좁히고 있습니다. 결과적으로, 남아 있는 격차는 자본과 컴퓨팅 분야에 더욱 집중되고 있습니다. 연구는 이것이 기술적 후발 주자들이 흔히 보이는 안정적인 구성이라고 언급합니다. 즉, 교육이나 서비스와 같이 진입 장벽이 낮은 층위에서는 앞서 나갈 수 있지만, 현재 기존 선두 주자들이 통제하고 있는 거대한 규모와 막대한 투자가 필요한 층위로 돌파하는 데는 어려움을 겪는다는 것입니다.
또한 보고서는 인도의 유명한 '3위'라는 순위가 데이터가 측정되는 방식에 의해 만들어진 일종의 환상이라고 강조합니다. 점수를 총 국가 생산량이 아닌 인구 규모에 맞춰 조정하면, 인도는 순위가 매겨진 36개국 중 최하위로 떨어집니다. 이는 인도가 절대적인 관점에서는 거인이지만, 1인당 기준으로 볼 때는 그 이점이 희석된다는 것을 시사합니다. 연구는 민관 협력을 통해 일정 수준의 컴퓨팅 파워를 구축하려는 인도의 현재 공공 프로그램들이 220배나 벌어진 격차를 메우기에는 너무 작다고 주장합니다. 새로운 AI 미션의 5년 치 예산 전체는 인도의 자체 민간 투자액 1년 치와 거의 맞먹는 수준이며, 이는 미국이 단 1년 동안 투자하는 금액의 아주 작은 부분에 불과합니다.
궁극적으로, 이 연구는 인도가 모든 분야에서 AI 경주에서 지고 있는 것이 아니라, 단지 다른 경주를 하고 있는 것이라고 결론짓습니다. 인도는 인재와 기술을 배포하고 사용하는 능력 면에서는 강점이 있지만, 프런티어 자산의 부족으로 인해 구조적인 제약을 받고 있습니다. 이 조사 결과는 인도가 최상위권에서 진정으로 경쟁하기 위해서는 컴퓨팅 파워와 자본의 막대한 결핍을 해결해야 하며, 현재의 정책적 조치들은 이를 해결하기에 아직 충분히 크지 않다는 점을 시사합니다. 인도의 강점은 사람과 디지털 인프라에 있지만, 하드웨어와 투자에 상응하는 도약이 없다면, 인도는 최고의 도구를 사용할 수는 있어도 그것들을 직접 만들 수는 없는, '재능은 풍부하지만 컴퓨팅은 빈곤한' 국가로 남게 될 것입니다.
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