홍콩, AI 산업화 추진 속 높은 비용·수익성 부족 등 난제 직면

홍콩 정부가 '15차 5개년 계획'에 맞춰 AI 산업화를 적극 추진하고 있지만, 높은 개발 비용과 불확실한 수익성, 데이터 문제 등으로 업계의 우려가 커지고 있다.

Thu Jun 18 2026

홍콩 특별행정구 정부가 국가 '15차 5개년 계획'에 발맞춰 AI(인공지능) 산업화를 가속화하고 전 국민의 AI 활용을 장려하고 있다. 이는 올바른 방향 설정으로 평가받고 있지만, 업계에서는 AI 발전과 관련해 여전히 많은 우려를 표하고 있다.

AI 대규모 모델 개발의 높은 비용과 수익성 문제

AI 대규모 모델 개발에는 막대한 비용이 수반된다. 일례로 홍콩 생성형 인공지능 연구센터(HKGAI)가 출시한 HKGAI V1 모델의 연구 및 운영 예산은 2억 3500만 홍콩 달러에 달한다. 최근 국제 유가 변동으로 전기료와 하드웨어 비용이 상승하면서 홍콩의 관련 비용은 인근 선전보다 두 배 이상 높아졌다. 이는 장기적으로 AI 기업들의 홍콩 내 성장 의지를 꺾는 요인으로 작용할 수 있다.

더 큰 문제는 AI 투자 대비 수익성이 불확실하다는 점이다. 미국의 OpenAI와 Anthropic, 중국의 즈푸(智譜) 및 미니맥스(稀宇科技)와 같은 대표적인 AI 기업들조차 아직 정식 수익을 내지 못하고 있으며, 지속 가능한 비즈니스 모델을 모색 중이다. 안정적인 수입이 있더라도 단기간 내 손익분기점을 달성하기 어려운 상황이다. 한 금융 분석가는 AI 기술 산업이 기묘한 상호 의존 관계를 형성하고 있다고 지적하며 재고의 필요성을 강조했다.

데이터 고립 현상과 중소기업의 AI 통합 난제

대규모 모델 훈련을 제약하는 치명적인 문제점 중 하나는 바로 데이터 고립(Data Silos) 현상이다. AI 모델은 정확한 예측 및 추론 능력 구축을 위해 고품질 데이터를 필요로 하지만, 홍콩 기업들은 데이터 고립 문제 해결과 모델 훈련 과정에서 더욱 복잡한 난제에 직면하고 있다. 홍콩 기업들은 중국 본토의 '데이터 보안법' 및 '개인정보보호법'과 홍콩의 '개인정보(프라이버시) 조례'를 동시에 준수해야 한다. 이는 대규모 데이터 통합이 필요한 AI 모델 훈련 시, 단일 시장 기업보다 훨씬 높은 규정 준수 비용을 발생시켜 데이터 고립 현상을 심화시킨다.

나아가, 홍콩 기업의 90% 이상이 중소기업이라는 점도 큰 걸림돌이다. 이들 기업 대부분은 AI를 업무 흐름에 통합할 계획이지만, 제한된 자원으로 인해 기존 시스템과 새로운 시스템의 데이터를 AI로 통합하기 어렵다. 특히 민감하거나 기밀 문서의 경우, 전문가가 직접 검토하고 편집 및 형식 정리 작업을 수행해야 하므로 직원들의 업무 부담이 가중되고 있다.

홍콩 맞춤형 AI 기반 지리공간 플랫폼 개발 노력

이러한 어려움 속에서도 혁신 기술을 추진하려는 노력이 이어지고 있다. 홍콩대학교 계산 및 데이터 과학 대학과 사회 과학 대학 지리학과 객원 교수인 덩수밍(鄧淑明) 박사는 AI와 지리공간 기술 융합 발전을 위해 연구팀과 함께 HK ArcGIS라는 지리정보시스템(GIS) 플랫폼을 성공적으로 개발했다. 이 플랫폼은 홍콩 환경에 최적화된 GeoAI 모델을 기반으로 하며, 정부 개방 데이터를 활용해 각 산업의 디지털 전환을 지원한다. 특히 저고도 경제, 스마트 건축, 스마트 정부와 같은 AI 응용 분야에 적합해 홍콩에 새로운 기회를 창출하고 AI 생태계를 강화하며, 이해관계자들의 우려를 해소하는 데 기여할 것으로 기대된다.