AI 생성 이미지


광주가 'AI 중심도시'를 선언한 지 5년. 데이터센터와 실증 인프라, 창업캠프와 집적단지가 차례로 들어서며 도시의 외형은 빠르게 달라졌다. AI 기업 유치와 실증 사업도 전국에서 손꼽힐 만큼 활발해졌지만, 광주 AI를 향한 질문은 여전히 남아 있다. 얼마나 많은 인프라를 구축했는가가 아니라, 그 인프라가 어떤 결과를 만들어내고 있는가다.
앞서 기획 시리즈 '광주 AI, 어디까지 왔나'1~4편을 통해 확인된 광주의 현주소는 분명하다. 인프라는 갖춰졌고, 실증은 풍부하며, 기업도 늘었다. 그러나 문제는 실증이 상 모바일릴게임 용화로, 유입이 정착으로 이어지는 연결 구조는 여전히 취약하다는 것이다. 이제 광주 AI는 '구축의 단계'를 넘어 '운영과 확산의 단계'로 전환해야 하는 갈림길에 서 있다.
◇ 이제는 2단계 '운영'의 시간
광주 AI 1단계는 명확했다. 국가 AI데이터센터 구축을 중심으로 GPU 자원, 실증 장비, 창업 공간을 마련해 기 릴게임뜻 업이 실험할 수 있는 환경을 만드는 것이 목표였다. 실제로 이 단계에서 광주는 'AI를 해볼 수 있는 도시'라는 이미지를 구축하는 데 성공했다.
하지만 AI 산업은 인프라만으로 성장하지 않는다. 실증을 반복해도 계약과 매출로 이어지지 않으면 성과는 축적되지 않는다. 단년도 과제와 프로젝트 중심 구조가 지속되면서, 실증이 끝나면 기술과 기업 릴게임한국 이 다시 흩어지는 구조가 반복됐다. 인프라가 성과를 만들어내는 운영 모델이 충분히 설계되지 않았다는 지적이 나오는 이유다.
광주는 교통·환경·안전·헬스케어 등 다양한 분야에서 AI 실증을 운영해왔다. 그러나 실증 이후 구매와 확산으로 이어진 사례는 제한적이다. 공공 과제 중심 구조 속에서 실증은 '검증'에 머물렀고, 다음 단계로 넘어갈 제 릴게임가입머니 도적 연결 고리는 약했다.
공득조 GIST AI정책전략대학원 교수는 이를 구조적 문제로 짚었다. 공 교수는 "AI데이터센터 구축이 일부 기업 성장에 기여한 것은 사실이지만, 실증과 상용화, 매출로 이어지는 연결 구조가 충분히 설계되지 못했다"며 "정책 효과가 축적되지 못하는 이유"라고 진단했다.
AI는 반복 사용과 피드백 바다이야기합법 을 통해 고도화되는 기술이다. 그러나 실증이 끝나면 구매가 뒤따르지 않는 구조에서는 기술도, 기업도 다음 단계로 나아가기 어렵다. 결과적으로 실증은 많아지지만, 산업 전반을 움직이는 힘은 약해진다.
◇ '공공 주도'의 한계, 기업 주도해야 돌아간다
전문가들은 광주 AI가 다음 단계로 가기 위해 반드시 넘어야 할 지점으로 기업 주도형 모델 전환을 꼽는다. 지금까지는 공공이 실증 기회를 제공하고 초기 리스크를 부담하는 구조였다면, 이제는 기업이 시장과 매출을 만들어가는 단계로 넘어가야 한다는 것이다.
공득조 교수는 "대부분의 AI 기업은 B2B 구조로, 자체 매출만으로는 버티기 어렵다"며 "제조·에너지·반도체 등 기존 산업을 가진 앵커 기업이 AI를 활용하고, 그 과정에서 데이터와 시장이 열려야 생태계가 돌아간다"고 강조했다. 공공은 마중물 역할에 집중하고, 실증 이후 단계에서는 기업이 주도권을 갖는 구조로 전환해야 한다는 의미다.
◇ 광주 AI 2단계, 무엇이 달라져야 하나
전문가들과 현장 기업의 목소리를 종합하면 해법의 방향은 비교적 명확하다. 첫째, 실증을 '검증'이 아닌 '구매 전 단계'로 재정의해야 한다. 실증 성과가 확인된 기술에 대해 공공구매 가점이나 시범 도입을 연계하는 제도 설계가 필요하다.
둘째, 민간 수요를 끌어들이는 구조가 요구된다. 대기업·공공기관이 초기부터 참여하는 공동 실증 모델을 확대하고, 매출이 발생한 기업에 추가 지원을 제공하는 성과 연계형 정책도 검토할 필요가 있다. 셋째, 부서별로 흩어진 실증과 성과를 통합 관리하는 체계 구축도 과제다. 성과가 쌓이지 않으면 정책도 진화할 수 없다.
◇ 다음 5년은 '결과의 시간'
광주는 분명 AI 인프라 구축에서는 앞서 있다. 데이터센터 운영 경험과 실증 환경은 다른 지역과 차별화된 자산이다. 그러나 이제 평가는 달라진다. AI를 얼마나 많이 깔았는지가 아니라, 얼마나 오래 쓰고, 얼마나 많은 가치를 만들었는지가 기준이 된다.
공득조 GIST AI정책전략대학원 교수는 "광주 AI데이터센터가 2단계로 도약하기 위해서는 규제 샌드박스와 법제화, 공공구매 연계가 함께 가야 한다"며 "관 주도형이 아닌 기업 주도형 도시 모델로 전환하지 않으면 성과는 반복되기 어렵다"고 강조했다.
그러면서 "광주 AI의 첫 5년은 준비의 시간이었다. 앞으로의 5년은 결과의 시간"이라며 "실증을 종착지가 아닌 출발선으로 만들 수 있을지, 광주가 'AI를 붙여보는 도시'를 넘어 'AI를 계속 쓰는 도시'로 전환할 수 있을지가 AI도시로서의 판가름 날 것"이라고 덧붙였다./정희윤 기자 star@namdonews.com