World Bank가 2025년 12월 발간한 『Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening AI Foundations』 보고서는 AI가 개발도상국과 선진국 모두에 중대한 성장 기회를 제공하는 동시에, 국가 간 디지털 격차를 구조적으로 확대시킬 위험을 내포하고 있음을 분석한 보고서입니다.
이 보고서에서는 AI를 개별 기술이나 단일 산업의 혁신이 아니라, 연결성·연산 자원·데이터·인적 역량이 결합된 국가 단위의 기반(infrastructure)으로 규정합니다. 특히 생성형 AI의 확산 이후, AI 접근성과 활용 성과가 단순한 인터넷 보급률이 아니라 연산 능력과 데이터 생태계의 집중도에 의해 결정되고 있다는 점을 핵심 문제의식으로 제시합니다.
“AI는 과연 개발을 촉진하는 기술이 될 수 있는가, 아니면 국가 간 격차를 고착화하는 기술이 될 것인가.”
-AI 확산은 빠르지만, 활용 격차는 구조적으로 확대되고 있음
보고서는 생성형 AI를 포함한 AI 활용이 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있으나, 실제 사용률과 체감 효과는 소득 수준에 따라 극단적으로 차이가 난다고 분석합니다.
2024년 기준 ChatGPT 사용 경험 비율은
고소득국(HIC) 24%
상위 중소득국(UMIC) 5.8%
하위 중소득국(LMIC) 4.7%
저소득국(LIC) 0.7%
로 나타나, AI 접근성에서 이미 30배 이상의 격차가 발생하고 있음을 보여줍니다.
이는 AI가 ‘보편 기술’로 확산되기 이전에, 이미 사회·경제적 분화가 선행되고 있음을 의미합니다.
-AI 기반을 결정하는 4대 요소(4C)
보고서는 AI 활용 역량을 결정짓는 핵심 요인으로 다음 네 가지를 제시합니다.
첫째, 연결성(Connectivity)입니다.인터넷 보급률은 전 세계적으로 개선되고 있으나, 데이터 사용량과 품질 격차는 오히려 확대되고 있습니다. 2023년 기준 1인당 연간 데이터 사용량은 고소득국 약 1,400GB, 저소득국 약 5GB로, AI 서비스 활용이 가능한 환경 자체가 근본적으로 다름을 보여줍니다.
둘째, 연산 자원(Compute)입니다.보고서는 AI 시대의 핵심 병목으로 고성능 컴퓨팅과 클라우드 인프라의 집중을 지적합니다. 대규모 AI 학습과 추론은 막대한 연산 자원을 요구하며, 대부분의 국가와 기업은 이를 자체적으로 보유하기 어렵기 때문에 글로벌 클라우드 사업자에 의존하는 구조가 일반적입니다.
셋째, 데이터와 맥락(Context)입니다.AI 학습 데이터는 언어적으로 심각한 편중을 보이고 있습니다. 주요 오픈 데이터셋의 56% 이상이 영어 기반이며, 대규모 AI 학습용 데이터 역시 영어 중심으로 구성되어 있습니다. 이로 인해 비영어권 국가에서는 AI 모델이 자국의 행정·산업·문화적 맥락을 충분히 반영하지 못하는 문제가 발생합니다.
넷째, 인적 역량(Competency)입니다.보고서는 AI 관련 기술 수요가 빠르게 증가하고 있으나, 국가별 디지털 및 AI 역량 격차가 여전히 크다고 평가합니다. 특히 개발도상국에서는 기초 디지털 역량 부족이 AI 활용의 출발점에서부터 제약으로 작용하고 있습다고 지적하고 있습니다.
그리고,
보고서가 제시한 AI 생태계 도표에 따르면, 초거대 AI 모델 개발, 클라우드 플랫폼 운영, 핵심 AI 개발 도구 제공은 모두 소수의 글로벌 기업과 국가를 중심으로 구성되어 있습니다. 뭐 당연한 얘기죠. 생성형 AI 모델 레이어에는 미국과 일부 유럽·중국 기업이 집중되어 있으며, 다수 국가는 이 글로벌 생태계 위에서 AI를 활용하는 구조에 놓여 있다고 분석하고 있습니다. (우리는 안나옵니다 ㅠㅠ)
보고서가 반복적으로 강조하는 연산 자원과 모델 접근의 구조적 비대칭성을 단적으로 보여줍니다.
우리나라는 AI 활용 측면에서 매우 두드러진 성과를 보이는 국가로 평가됩니다.
2024년 기준 한국 기업의 AI 도입률은 28%로, OECD 국가 중 가장 높은 수준입니다. OECD 평균을 크게 상회하는 수치이며, 제조업·금융·ICT·공공 부문 전반에서 AI 활용이 빠르게 확산되고 있음을 의미합니다. 이러한 성과는 초고속 통신 인프라, 높은 디지털 행정 성숙도, 제조업 중심의 자동화 경험이 결합된 결과로 해석됩니다.한국은 ICT 제조 및 반도체 산업의 글로벌 핵심 국가로서, AI 컴퓨팅 생태계에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 메모리 반도체(HBM, DRAM)와 데이터센터 인프라는 글로벌 AI 가치사슬에서 필수적 요소이며, 우리가 단순한 AI 소비국이 아니라 AI 인프라 공급국으로 기능할 수 있는 잠재력을 지니고 있다는 얘기죠.
다만 보고서는 한국을 포함한 대부분의 국가에서 AI 모델과 클라우드 컴퓨팅이 글로벌 차원에서 제공되는 구조가 일반적임을 보여줍니다. 즉, 우리나라가 AI를 적극적으로 활용하는 국가이지만, AI 연산과 모델 제공의 핵심 레이어는 글로벌 생태계에 위치해 있다는 것처럼 설명되는데, 우리의 AI모델과 CSP 인프라에 대해서는 다소 간과한것 같습니다. 우리도 분발해야할것 같습니다. OECD에서 나온 다른 보고서에서는 우리가 AI 활용국가 보다 AI 개발국가로 분류되었는데, 왠지 묘하게 기분이 나쁘네요
우리나라는 이미 Connectivity와 일부 Competency에서는 선진국 수준에 도달했으나, Compute와 Context에서 전략적 선택이 요구되는 단계라고 봐야할거 같습니다. 결국 이 부분은 소버린AI 전략과 연결되고, 또 LLM 다음 스테이지로 볼수 있는 피지컬AI 를 위한 월드모델에서도 요구되는데요, GPU 26만장을 시발점으로 Compute를, 국가대표AI 사업이 좀더 고도화되서 Context 로 잘이어졌으면 좋겠습니다.
* 보고서 원문 : https://openknowledge.worldbank.org/…/f2509a0f…/content
