2026년 세계경제는 일종의 거대한 경제적 실험(Economic Experiment)단계에 진입한다. 그 중심에는 인공지능(AI)이 있다. 2024~2025년의 'AI 슈퍼사이클' 초기 투자가 이제 실물 경제의 생산성 향상과 수익성 전환이라는 시험대에 오르는 것이다. AI는 더 이상 일부 빅테크의 전유물이 아니라, 전력, 산업재, 금융 등 산업 전반을 재편하는 핵심 동력으로 자리매김하고 있다.
전력과 데이터센터: AI 시대의 새로운 자원 전쟁
AI 확산의 물밑에는 예측 불가능한 규모의 자원 배분 문제가 자리하고 있다. 바로 전력 수요의 폭발적 증가다. AI 데이터센터는 '전기 먹는 하마'로 불리며 기존 CPU 서버 대비 5~10배 이상의 전력을 소모한다. 블룸버그 NEF는 2035년까지 미국의 데이터센터 전력 수요가 현재의 300%에 달할 것으로 전망했으며, 이는 국가 전력망 안정성에 직접적인 위협이 된다.
AI 인프라 경쟁은 단순한 반도체 확보를 넘어 '전력 인프라 전쟁'으로 치닫고 있다. 데이터센터의 입지가 전력 공급의 용이성, 가격, 냉각 효율 등에 의해 결정되는 시대다. 울산에 AI 데이터센터 단지가 들어서듯, 한국도 안정적인 전력 확보와 효율적인 데이터센터 운영을 위한 국가적 전략을 시급히 재정비해야 한다. 이는 단순히 에너지 정책을 넘어 AI 시대의 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수다. 제본스 역설(Jevons Paradox)처럼, 효율 개선에도 불구하고 AI 활용의 증가가 총 전력 소비를 더욱 늘리는 딜레마를 마주하고 있다.
대한민국, AX 시대의 기로에 서다
대한민국은 AI가 산업전반과 사회구조에 깊숙이 통합된 인공지능 AX(AI Transformation) 시대의 선두 주자가 될 것인가, 아니면 변화에 뒤처진 추격자로 남을 것인가 하는 중대한 기로에 서 있다. 정부는 AI 3대 강국 도약을 목표로 막대한 예산을 투입하고 있지만, '투자만으론 부족하다'는 지적이 현실로 다가오고 있다.
가장 근본적인 혁신은 한국 교육의 생존 법칙에서 찾아야 한다. 지금의 교육시스템은 19~20세기 산업사회의 인재를 길러내는 데 최적화되어 있다. 암기 위주, 입시 위주의 교육으로는 AI가 보편화된 미래 사회에서 생존할 수 있는 '미래 인공지능 전환 세대(Future AX Generation)'를 육성할 수 없다.
교육의 대 혁신과 제도 개혁: 생존을 위한 외길
생존을 위한 유일한 길은 교육시스템 전반의 제도 대혁신과 개혁뿐이다.
첫째, 교육 패러다임의 근본적 전환: AI는 지식 습득의 효율성을 극대화한다. 이제 교육은 '무엇을 아는가'에서 '무엇을 할 수 있는가'와 '어떻게 AI를 활용하여 문제를 해결하는가'로 바뀌어야 한다. 창의성, 비판적 사고, 그리고 AI와의 협업 능력을 핵심 역량으로 설정해야 한다.
둘째, AI 교육의 보편화와 전문화: 초·중등 교육에서 AI 학습의 기초가 되는 수학·과학 교육을 강화하고, '지능형 과학실'을 모든 학교에 확대하는 정책은 필수적이다. 더불어 대학에서는 AI+X 융합 교육을 확산하고, 학·석·박사 통합과정(패스트트랙)을 도입하여 우수 인재가 조기에 배출될 수 있는 전문화된 인재 육성 제도를 정비해야 한다.
셋째, 경직된 대학 입시 제도의 개혁: 12년 공교육의 성취를 단 한 번의 수능으로 평가하는 현행 방식은 AX 시대의 다양한 인재상을 담아내기 어렵다. AI 역량을 평가할 수 있는 새로운 입학 전형을 늘리고, 수능 방식 자체의 합리적 개선 논의가 필요하다.
2026년은 AI가 만들어내는 막대한 기회와 그 이면에 숨겨진 비용, 그리고 구조적 모순이 첨예하게 부딪히는 해가 될 것이다.
한국이 AI 대가의 시간을 제대로 맞이하기 위해서는 기술 투자만큼이나 전력 인프라의 확보, 그리고 무엇보다 미래 세대의 생존을 위한 교육 대개혁이라는 숙제를 당장 해결해야 한다. 시간이 얼마 없다. 이는 선택의 문제가 아니라, 국가 생존이 걸린 외길이다.
시사뉴스 칼럼니스트 | 신안산대학교 기술사관학교장 소방안전관리과 특임교수 김영일
<편집자 주 : 외부 칼럼은 본지의 편집 방향과 다를 수 있습니다.>
김영일 수소 및 연료전지 전문 행정사
신안산대학교 친환경에너지 기술사관학교장(특임교수, 기계공학박사)
