AI 경쟁의 승부처가 전략 수립에서 실제 산업 적용 실행 역량으로 옮겨가고 있다는 진단이 나왔다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 'AI 성숙도 매트릭스 2026(The AI Maturity Matrix 2026)' 보고서를 발표하고, 한국이 최상위 그룹인 'AI 선도국(AI Pioneers)'에 새로 진입했다고 평가했다. 보고서는 75개 이상 경제권의 AI 성숙도를 분석했다.
한국과 함께 AI 선도국 그룹에 포함된 경제권은 미국, 중국, 영국, 싱가포르, 캐나다, 일본이다. BCG가 AI 성숙도 첫 조사를 실시한 2024년 이후 이 그룹에 새로 들어온 곳은 한국과 일본 두 곳이다.
노출도와 준비도, 두 축으로 가른 AI 성숙도
보고서는 AI 노출도(Exposure)와 AI 준비도(Readiness) 두 기준으로 경제권의 AI 성숙도를 분석했다. 준비도는 'ASPIRE' 프레임워크로 평가했는데, 국가적 목표, 인재 역량, 정책·규제, 투자, 연구·혁신, 생태계 등 6개 영역을 본다.
2024년과 비교하면 AI 준비도 평가에서 더 높은 단계로 올라선 경제권은 8개다. 한국과 일본도 여기에 들어간다.
BCG는 한국의 주요 성과로 자체 AI 모델 개발 경쟁력과, 컴퓨팅 인프라·생태계 구축을 위한 대규모 공공 투자 추진을 꼽았다. 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(Stanford HAI)가 발표한 '2026 AI 인덱스'에서 한국은 주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models) 개발 부문 세계 5위권이다.
외르크 힐데브란트(Joerg Hildebrandt) BCG 공공부문 글로벌 리더이자 보고서 공동 저자는 준비도가 향상된 경제권의 공통점을 이렇게 짚었다. 그는 “올해 AI 준비도가 향상된 경제권들은 정부의 실행력이 AI 전략을 실질적인 역량으로 전환하는 핵심 요소임을 보여준다”고 말했다.
전략보다 실행 속도, 피지컬 AI로 번지는 적용 범위
BCG의 진단은 AI 전략을 수립하는 국가가 늘면서 전략이 있다는 사실보다 실행 속도가 중요해졌다는 것이다. 경쟁력의 핵심은 전략을 실제 역량과 산업 변화로 연결하는 데 있다고 봤다.
AI 기술 경쟁은 반도체, 컴퓨팅·클라우드, 응용 서비스 등 다양한 영역에서 진행되는 만큼 모든 역량을 독자적으로 구축하기는 어렵다는 점도 지적했다. 보고서가 제시한 AI 주권의 구성 요소는 반도체, 컴퓨팅·클라우드, AI 모델, 애플리케이션 4가지다.
지금까지 AI 활용은 정보통신·금융 등 지식 기반 산업에 집중돼 왔다. BCG는 피지컬 AI(Physical AI)가 발전하면서 AI의 영향이 제조업·물류·농업 등 물리적 산업으로 확대될 것으로 내다봤다. 생성형 AI가 주로 디지털 업무에 활용돼 왔다면, 피지컬 AI는 생산시설과 물류 현장에서 실제 작업을 수행한다는 대비다.
정부 역할도 달라진다. 초기 AI 확산 단계에서는 기술 도입을 촉진하는 정책이 중요했다면, 앞으로는 일자리, 산업구조, 사회적 신뢰, 자원 수요에 미치는 영향을 관리하는 역할이 커진다는 설명이다.
BCG가 제시한 경쟁력 강화 전략
BCG는 AI 경쟁력 강화를 위한 전략으로 글로벌 협력, 인프라 병목 해소, 전문인력 확보, 민간투자 활성화를 제시했다. 힐데브란트 리더는 향후 경쟁력에 대해 “앞으로 경쟁력을 확보하는 경제권은 핵심 산업의 AI 전환을 가속화하는 곳이 될 것이며, 이를 위해 고급 AI 인재 확보와 민간투자 확대가 함께 이뤄져야 한다”고 말했다.
황형준 BCG 코리아 대표는 한국의 선도국 진입을 두고 “한국이 글로벌 AI 선도국 그룹에 새롭게 진입한 것은 AI 역량과 생태계 구축에서 의미 있는 진전을 이뤘다는 점을 보여준다”고 말했다. 이어 “이제 한국 기업에 중요한 과제는 이러한 기반을 실질적인 산업 경쟁력과 비즈니스 성과로 연결하는 것”이라고 밝혔다.
산업용 AI에 관해서도 황 대표는 “한국은 글로벌 경쟁력을 갖춘 제조업 기반과 산업 현장에 축적된 데이터, 운영 노하우를 보유하고 있다. 이를 AI와 결합한다면 인더스트리얼 AI와 피지컬 AI 분야에서 새로운 성장 기회를 모색할 수 있을 것”이라고 말했다. 제조업 기반과 산업 데이터, 운영 경험을 활용하면 산업용 AI 성장 가능성이 있다는 평가다.
황 대표는 기업의 대응 방향도 언급했다. “AI 전환은 단순한 기술 도입을 넘어 핵심 업무와 조직 운영 방식을 재설계하는 과정”이며, “한국 기업들도 AI를 현장에 빠르게 적용하고 실질적인 성과로 연결하는 데 역량을 집중해야 한다”고 강조했다.
한국의 AI 준비도가 생산성, 수익성, 신사업으로 이어지는지는 앞으로 실행 과정에서 확인할 과제로 남아 있다.