용인불법촬영변호사 [NGO 현장]스무 돌 민자기숙사가 갈 길

용인불법촬영변호사 2006년, 대한민국 최초의 ‘민자기숙사’인 건국대학교 ‘쿨하우스’의 입주가 시작되었다. 이후 2010년 전후로 사업이 집중 추진되며 2014년까지 총 17개 민자기숙사가 개관했다. 민자기숙사는 사회간접자본 부문에 민간투자를 유치하던 정부 기조 속에서 추진된 사업으로, 대학 부지를 활용해 민간자본이 시행, 건설, 투자금 회수까지 담당하는 구조였다. 문제는 일정 기간 안에 민간의 모든 투자금 및 이윤을 안전하게 회수하도록 구조를 설계했다는 점이다. 그 결과 기숙사비는 기존 직영기숙사의 두 배 이상, 심지어 민간 토지에 지어진 원룸 임대료를 웃도는 상황에 이르렀다.
이러한 비용 구조는 공공주택 임대료 체계처럼 ‘적정 기숙사비’ 수준을 제한하지 않고, 오직 ‘수익자 부담 원칙’만을 앞세운 결과였다. 달리 말하면, 공익적 목적을 지닌 대학이 학생들의 주거권보다 민간 기업의 수익 구조를 우선한 셈이다. 이 흐름은 급속한 기업화가 이뤄지던 대학의 성격 변화에서 비롯되었다고 볼 수 있다. 과도한 등록금 인상, 대기업의 대학 의사결정 구조 개입, 무리한 수익형 부동산 개발과 캠퍼스 확장이 이어지던 시기였으며, 대학은 공적 위상과 사회적 자원을 활용해 국가의 법·제도 변경도 서슴지 않았다. 이 과정에서 대학과 사학재단은 이익을 확보했지만, 개발 리스크와 개발 후 운영 비용의 상당 부분은 학생들에게 전가되었다. 민자기숙사는 청년들의 가장 취약한 영역인 ‘주거’까지 대학의 기업화가 침투한 대표적 사례라 할 수 있다.
물론 기숙사를 지을 자본이 없는 대학도 있다. 한국 대학의 기숙사 수용률은 낮고, 대학가 전월세 시장은 청년들이 감당하기에는 너무나 부담스럽기에, 어떠한 방식이든 기숙사 신축 자체는 긍정적으로 볼 측면이 있다. 그러나 기숙사 공급의 목적이 학생 주거 문제 해결에 있었다면, 기숙사비 상한을 정하기 위해 자본 회수 구조를 조정하거나 대학이 매년 일정 수준의 지원금을 부담하는 방식도 가능했다. 모든 비용을 ‘수익자’라는 명목으로 학생들에게만 전가했다. 반면 불황기에 공사를 수주한 건설사, 장기간 안정적인 이자 수익을 확보한 금융기관, 사실상 무상으로 건물을 확보한 대학은 모두 이득을 보았다. 정부 역시 이러한 구조를 인지한 상태에서 기업의 이해관계만을 제도에 반영하고 추진했다.
시장에서는 상식적인 사업일 수 있지만, 공적 기관인 대학의 사업이 이렇게 설계되는 것이 바람직한지는 반문이 필요하다. 그나마 다행인 점이 있다면, 당시 학생들의 강한 저항에 의해 민자기숙사 모델은 10년을 넘기지 못하고 퇴조 국면을 맞이했다는 것이다. 계속되는 비판 속에 정부가 기숙사 공급에 주택도시기금 투입을 결정하자, 대학이 민간 자본과 결탁할 명분이 사라지며 사업 방향을 선회한 것이다.
이미 역사 속으로 사라진 제도를 다시 꺼내는 이유는 분명하다. 민자기숙사의 민간 투자 회수 기간이 대체로 20년 안팎이기 때문이다. 2006년 이후 약 20년이 흐른 지금, 투자 회수 기간이 종료되는 기숙사들이 하나둘 등장할 것이다. 민간 자본이 빠져나간 이후, 대학이 실제로 기숙사비를 인하하는지 세밀한 점검이 필요하다. 더 나아가, 향후에도 학생들에게 위험 부담을 전가하고 대학과 기업만 이익을 얻는 사업 모델이 반복되지 않도록, 사업 종료 이후의 성과를 엄밀하게 평가하고 적정 기준을 마련해야 한다. 과거의 실패를 정리하지 못한 채, 유사한 구조가 이름만 바꾼 채 재등장하는 일은 없어야 하기 때문이다.
“우리는 어떤 외국 국가도 우리를 이기도록 허용하지 않을 것이다. 우리 자녀는 우리와 반대되는 가치와 이익을 추구하는 적국의 알고리즘에 지배되는 행성에서 살지 않을 것이다.”
도널드 트럼프 미국 대통령은 지난해 7월 인공지능(AI) 행동계획 발표 직후 한 연설에서 중국과의 AI 경쟁 ‘승리’가 미국의 목표임을 분명히 했다. 실제 미국은 AI 지배력 강화를 위한 조치들을 쏟아내고 있다. 우방국에 미국산 AI 풀스택(AI모델·데이터·반도체 등 모든 주기 기술) 수출을 확대하기로 했고, 연방 과학데이터·국가 인프라·민간 빅테크를 결합한 협력체계 ‘제네시스 미션’을 발표했다. 한국 등 8개국과 함께 출범한 AI·반도체·핵심광물 공급망 협력체 ‘팍스 실리카’도 중국 견제 시도의 일환이다.
미국이 AI ‘총력전’에 나선 데는 중국의 기술 추격세에 대한 긴박감이 자리하고 있다. 트럼프 행정부가 전임 조 바이든 행정부의 안전·신뢰 기조를 뒤집고 규제 완화·대규모 민간 투자 유치에 주력하는 것도 이 때문이다. 한편 트럼프가 엔비디아의 고사양 AI칩 H200의 중국 수출을 매출액 25% 배분을 대가로 허용하면서 논란도 빚어졌다.
중국의 기술굴기에 관한 미국의 시각을 알아보기 위해 경향신문은 지난달 중순 워싱턴 조야의 대표적인 AI 전문가 세 명을 화상과 서면으로 인터뷰했다. 이들은 미·중 AI 경쟁이 ‘승자독식’ 성격을 띠냐는 질문에 “양국 다 상대를 압도하려 한다”면서도 “AI 경주(race)라는 비유와 달리 결승선은 없고 승자도 여럿이 될 것이다. 산업혁명이나 핵무기 개발 때처럼 먼저 도달한 쪽이 장기적으로 결정적 우위를 갖게 되지도 않을 것”으로 전망했다.
미 전문가들은 최첨단 AI 영역을 미국이 주도하고 있지만, 중국이 빠른 추격세로 미국의 입지를 위협하고 있다는 데 의견을 같이 했다.
DGA-올브라이트 스톤브릿지 그룹의 중국 담당 선임 부회장인 폴 트리올로는 중국의 주요 AI 기업(알리바바·딥시크·바이트댄스·텐센트)은 물론 샤오미까지 “선도적 오픈소스·가중치 AI 모델”을 내놓고 있다면서 “올해 중국산 프런티어 AI 모델이 더 널리 확산될 것”으로 전망했다. 미 전략국제문제연구소(CSIS)의 얼록 메타 와드와니 AI 센터장도 “중국의 오픈모델 개발 확대와 학습·추론 효율화는 향후 글로벌 AI 생태계에서 중국이 미국에 비해 장기적인 구조적 우위를 구축할 가능성을 시사한다”며 “중국 기업들이 최첨단과 차상위급 모델 간 격차를 약 3~6개월 차이로 좁히고 있다”고 말했다. 빌 드렉셀 허드슨연구소 연구원도 “중국산 AI 모델이 기술적 정교함은 다소 떨어지지만 예상보다 빠르게 미국을 따라잡고 있고 최근 구글 사례(‘탈 엔비디아’ 제미나이 3.0)에서 보듯 연산능력 도달까지 여러 길이 있을 수 있다”고 말했다.
중국이 피지컬 AI 분야를 비롯한 AI의 활용·대규모 배치를 주도하고 있는 점에도 주목했다. 메타는 “미국에 비해 중국은 AI 기술 수용도가 높고. 더 많은 곳에서 로봇을 만들고 활용한다”고 말했다. 트리올로도 “중국이 일부 지배하고 있는 휴머노이드 로봇 공급망이 2026년 미중 관계의 발화점이 될 가능성이 있다”고 말했다. 트럼프 행정부는 지난해말 로봇·산업기계 수입의 안보 영향에 관한 무역확장법 232조 조사에 착수했는데, 이는 향후 대중국 로봇 관세 부과로 이어질 수도 있다.
미국은 중국의 민간·군수 ‘이중용도’ AI 기술 접근이 국가안보 우려를 제기한다는 입장이다. 드렉셀은 “중국이 AI 수출에 관심이 많다는 점에서 권위주의·전체주의적 가치를 차세대 기술에 내재화하고, 통제·감시·검열을 사실상의 표준으로 만들 가능성도 있다”고도 지적했다. 다만 트리올로는 “미국 내 강경파들이 안보 우려를 과장한 측면이 있다”면서 “중국의 AI 활용은 주로 소비자나 민간 기업을 상대로 이뤄지며 중국에 특별한 군사적 우위를 제공할 수 있는 생성형 AI 활용까진 도달하지 못했다”고 말했다.
트럼프 행정부의 H200 대중 수출 결정에 대해선 “기회주의적 접근”(메타), “젠슨 황(엔비디아 CEO) 등의 로비가 성공한 결과”(트리올로)라는 비판이 나왔다. H200 수출 허용을 놓고 ‘중국의 기술 자립을 자극할 수 있다’는 우려와 ‘미국에 대한 기술 의존도를 높이는 락인 효과를 기대할 수 있다’는 시각이 엇갈리는 가운데, 전문가들은 중국의 기술 자립 노력은 계속될 것이라고 전망했다.
메타는 “미국의 수출통제는 중국 개발자들의 연산능력 접근을 실질적으로 제한하면서도 효율성 측면에서의 진전을 가속화하고 있다”면서 “중국은 미국 기술에 과도하게 의존하는 것에 민감하게 반응하기 때문에 자생적인 칩 설계·제조 역량 개발 계획을 포기하지 않을 것”이라고 말했다.
트리올로도 “중국 기업들은 이미 싱가포르 등 제3국의 클라우드를 통해 (최고사양인) 블랙웰 칩까지 접근하고 있기 때문에 H200이 게임 체인저는 아니다”고 말했다. 그는 “미국의 대중 기술통제가 오히려 중국이 미국과 유사한 희토류 수출통제를 가하도록 하는 등 긴장을 높였으며, 이로 인해 미국이 중국에 기술통제를 가할 수 있는 여지가 제한받고 있다”고도 지적했다.
빌 드렉셀 허드슨연구소 연구원은 첨단 반도체 장비 수출통제 유지의 중요성을 강조하며 “칩 차단보다 더 중요한 건 중국이 자체 생태계 개발에 필요한 장비를 갖지 못하게 하는 것”이라고 말했다.
미국 AI 발전의 최대 난관으로 꼽힌 것은 전력 공급 문제였다. 메타는 “에너지는 중국과 비교할 때 미국 AI 인프라 건설에서 실질적인 병목 요인으로 작용한다”고 말했다. 트리올로도 미국의 전력망 및 발전기·변압기 부족을 거론하며 “AI 데이터센터 가동에 필요한 에너지 수요를 공급할 신규 발전소 건설 인허가 절차 간소화 등이 관건”이라고 말했다.
AI 공급망 동맹 ‘팍스 실리카’는 미국이 핵심광물 등에서 단기적 해결이 어려운 취약성을 지녔음을 보여준다는 관측도 나왔다. 메타는 “양자 협상을 선호해 온 트럼프 행정부가 단합된 다자 연합을 만들기까지는 많은 노력이 필요할 것”이라고 말했다.
많은 수의 이공계 인재 배출 시스템을 갖춘 중국과 경쟁하려면 외국 인재 확보가 중요하다는 지적도 나왔다. 드렉셀은 트럼프 행정부의 전문직 비자(H-1B) 규제를 언급하며 “미국이 중국의 공학적 깊이(engineering depth)와 겨룰 만한 공학적 깊이를 갖췄는지를 가늠할 문제”라고 말했다.
전문가들은 한국이 첨단기술 분야에서 지닌 강점을 살려서 AI 모델 개발보다는 AI 활용 영역에 집중할 것을 제안했다.
드렉셀은 “한국은 어려운 상황에 놓여있지만 정교한 기술역량을 갖추고 있다”면서 “미국과 중국이 AI 전체를 지배할 수는 없다. 한국이 고도로 전략적인 AI 활용 분야 몇 곳을 집중 공략해 완성도를 높인다면 새로운 AI 생태계에서 지렛대를 갖게 될 것”이라고 말했다. 메타도 “각국이 자체 AI 모델을 개발하려는 경향이 있지만 복잡하고 비용도 높다”면서 “한국은 언어·문화 맥락에 따른 파인튜닝이 가능한 신뢰도 높은 AI 모델을 선별해 유망한 응용 분야를 중심으로 산업화하고, 국제사회 기준에 부합하는 정책을 펴서 AI 기업들의 한국 투자를 더욱 매력적으로 만들 필요가 있다”고 말했다.
트리올로는 한국 기업들이 첨단 AI칩과 고대역폭메모리(HBM) 측면에서 미국 AI 풀스택 수출 구상의 핵심 파트너가 될 것으로 전망했다. 삼성전자와 SK하이닉스도 공식 참여 의사를 밝힌 바 있다. 트리올로는 또 한국 정부가 미국에 “‘삼성·SK의 중국 공장 내 첨단 반도체 장비 반입 지속’과 ‘범용 메모리 반도체 통제 제외’를 강하게 요구해야 한다”고도 말했다.

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