[KtN 신명준기자]인공지능 경쟁을 설명하는 숫자는 대부분 기술에서 출발한다. 확보한 그래픽처리장치(GPU), 모델의 매개변수, 벤치마크 점수, 데이터센터 규모가 국가와 기업의 순위를 가른다. 기술 기반이 부족한 국가는 개발 기회부터 잃을 수 있다는 점에서 인프라 투자는 필요하다. 다만 장비와 모델의 숫자는 인공지능이 현실에 들어오기 전까지의 경쟁을 설명할 뿐이다.

공장과 병원, 은행, 학교, 행정기관에 인공지능이 들어오는 순간 경쟁의 성격이 달라진다. 어떤 데이터를 모델에 연결할지, 어느 업무를 자동화할지, 사람이 다시 판단할 지점을 어디에 둘지, 오류의 책임을 누가 질지 정해야 한다. 생산성 증가분을 기업과 노동자, 소비자 가운데 어디에 배분할지도 기술만으로 결정되지 않는다. 인공지능의 미래는 알고리즘 안보다 현실의 운영 규칙에서 더 구체적으로 만들어진다.

맥킨지는 2026년 공개한 ‘The real AI advantage’에서 인공지능 도입의 첫 흐름을 생산성 개선으로 정리했다. 같은 일을 더 빠르고 저렴하게 처리하는 단계다. 경쟁사도 비슷한 모델과 도구를 이용하면 비용 절감만으로 장기적인 우위를 유지하기 어렵다. 고객이 겪는 불편을 없애고, 제품과 서비스의 제공 방식을 다시 짜며, 실험 결과를 빠르게 조직에 반영하는 기업이 다음 가치를 확보한다는 분석이다.