저소득 국가, AI 시대에 낙오 위기... OECD "생산성 격차 2배로 벌어질 것"

aimatters · 2026.01.09 17:38:35

경제협력개발기구(OECD)가 지난달 발표한 보고서를 통해 인공지능이 선진국의 생산성을 크게 높일 것으로 전망하면서도, 저소득 국가와 중하위소득 국가에서는 오히려 글로벌 생산성 격차를 심화시킬 위험이 있다고 경고했다. 이 보고서는 AI가 모든 국가에 균등한 혜택을 가져다주지 않을 것이며, 특히 개발도상국들이 AI 채택에서 상당한 장벽에 직면해 있다는 점을 강조한다.

선진국은 생산성 급증, 개발도상국은 절반 수준에 그칠 전망

OECD의 분석에 따르면 AI는 향후 10년간 선진국 경제의 주요 생산성 성장 동력이 될 것으로 예상되지만, 국가 간 편차가 매우 클 것으로 나타났다. 골드만삭스는 생성형 AI가 미국의 연간 노동생산성을 1.5%포인트 높일 것으로 전망했으며, 학술 연구들은 0%에서 1%포인트 사이의 기여도를 예측했다. 이는 1995~2005년 ICT 붐 시기 미국에서 정보통신기술이 연간 노동생산성에 기여한 1~1.5%포인트와 비슷한 수준이다.

그러나 다른 선진국들의 경우 미국보다 낮은 수준의 AI 생산성 효과가 예상된다. OECD의 최근 연구는 일관된 방법론을 사용해 주요 7개국(G7) 경제에서 AI로 인한 생산성 향상을 추정했는데, 이탈리아와 일본의 경우 AI로 인한 노동생산성 혜택이 미국의 절반 수준에 그칠 것으로 나타났다. 국제통화기금(IMF)의 추정에 따르면 저소득 국가에서 AI가 생산성 성장에 기여하는 정도는 선진국의 약 절반에 불과할 것으로 예상된다.

실제로 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구의 초기 사용 데이터를 보면, 저소득 국가에서의 채택률은 고소득 국가 대비 10분의 1 수준으로 나타났다. 고소득 및 중상위소득 국가에서는 빠르게 증가하고 있지만, 대부분의 중하위소득 국가에서는 여전히 낮은 수준을 유지하고 있으며 저소득 국가에서는 사실상 전무한 실정이다.

교육 수준과 디지털 인프라 부족이 AI 채택의 최대 걸림돌

보고서는 저소득 및 중하위소득 국가들이 AI 채택에서 직면한 주요 장벽들을 구체적으로 분석했다. 가장 큰 문제는 노동력의 교육 수준이다. 전 세계적으로 생성형 AI 챗봇 사용자 중 정규 교육을 받지 않은 사람은 거의 없는 것으로 나타났다. 하지만 저소득 국가 인구의 59%, 중하위소득 국가 인구의 32%가 정규 교육을 받지 못한 상태다.

또한 저소득 국가의 문해율은 63%에 불과하며, 중하위소득 국가는 78%에 그친다. 이는 대규모 언어모델(LLM) 챗봇을 글로 사용하는 것이 불가능한 인구 비율이 상당하다는 의미다. 게다가 챗봇 사용자의 절반 이상이 최소한 대학 학위를 보유하고 있지만, 중하위소득 국가의 대졸자 비율은 고소득 국가의 3분의 1에도 미치지 못하며, 저소득 국가에서는 6분의 1 수준이다.

디지털 인프라의 부족도 심각한 문제다. 2023년 기준 저소득 국가에서 휴대전화를 소유한 인구는 58%에 불과하고, 중하위소득 국가는 74%다. 이는 고소득 국가의 95%와 큰 차이를 보인다. 고정 광대역 보급률은 더욱 낮아서, 2024년 기준 중하위소득 국가는 100명당 4.8건, 저소득 국가는 0.5건에 불과했다. 기업 수준에서 보면 저소득 국가 기업의 32%, 중하위소득 국가 기업의 41%만이 웹사이트를 보유하고 있어, 고소득 국가의 거의 절반 수준이다.

전력 접근성도 중요한 제약 요인이다. 2023년 기준 저소득 국가 인구의 47%만이 전기를 이용할 수 있으며, 중하위소득 국가는 91%다. 복잡한 AI 애플리케이션을 유지하기 위한 적절한 전력망과 생산 인프라는 저소득 및 중하위소득 국가에서 심각하게 준비되지 않은 상태다.

AI 비용 부담, 저소득 국가에선 연간 소득의 25%에 달해

AI 도구의 높은 비용도 채택을 가로막는 주요 장벽이다. 챗GPT 플러스의 중간 강도 사용 구독료는 월 20달러로, 저소득 국가의 평균 연간 소득의 약 25%, 중하위소득 국가의 10%에 해당한다. 더 저렴한 대안 모델들도 존재하지만, 중간 수준의 품질을 제공하는 모델을 사용해 복잡한 작업을 수행하는 데 드는 비용도 저소득 및 중하위소득 국가의 구매력 대비 상당한 부담이다.

기업 차원에서 체계적인 AI 채택은 훈련, 생산 재조직, 보완적 기술과 무형자산 투자 등 큰 고정비용을 수반한다. 이러한 비용은 고소득 국가에서도 AI 채택을 저해하는 요인으로 작용하는데, 일반적으로 기업 규모가 작고 신용 제약이 심한 중하위소득 및 저소득 국가에서는 더욱 심각한 장벽이 될 수 있다.

보고서는 또한 저소득 및 중하위소득 국가들의 산업 구조가 AI 노출도가 낮다는 점도 지적했다. AI 노출도는 미국 기준으로 추정했을 때 금융, IT 서비스 및 전문직과 같은 지식집약적 서비스에 집중되어 있다. 하지만 서비스업은 저소득 및 중하위소득 국가의 GDP에서 고소득 국가보다 훨씬 작은 비중을 차지한다. 반대로 이들 국가는 농업과 같은 저기술 부문의 비중이 높은데, 이 부문의 AI 노출도는 서비스업의 약 3분의 1 수준이다.

젊은 노동력은 장점, 하지만 구조적 약점이 압도

보고서는 저소득 및 중하위소득 국가가 가진 몇 가지 잠재적 이점도 언급했다. 가장 주목할 만한 것은 젊은 노동력이다. 최근 증거에 따르면 젊은 근로자들이 새로운 기술을 더 빠르고 효과적으로 채택하는 경향이 있다. 미국에서는 40세 미만 근로자가 40세 이상보다 AI를 사용할 가능성이 약 1.5배 높았다.

저소득 국가에서는 노동력의 약 75%가 40세 미만이며, 중하위소득 국가에서는 69%다. 이는 고소득 국가의 연령 구조를 가졌을 때보다 AI 채택률이 5~10% 높을 수 있음을 시사한다. 보고서는 이러한 젊은 연령 구조가 채택에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 평가했다.

그러나 전반적으로 저소득 및 중하위소득 국가가 직면한 도전 과제들이 이러한 장점을 크게 압도한다. 교육 부족(저소득 국가 인구의 59%, 중하위소득 국가 인구의 32%가 대부분의 AI 도구에서 배제될 위험), 에너지 및 디지털 인프라 장벽(저소득 국가의 53%가 전기에 접근할 수 없고, 약 4분의 1이 적절한 인터넷 커버리지가 없음) 등이 대규모 인구 집단을 AI 기술 사용에서 제한할 수 있다.

또한 AI 노출도 측면에서, 지식집약적 서비스의 작은 역할로 인해 저소득 국가에서는 고소득 국가 대비 약 40% 낮은 생산성, 중하위소득 국가에서는 약 25% 낮은 생산성이 예상된다. 이러한 AI의 특성—지식집약적 부문 의존성, 기본 인지 능력과의 시너지, 디지털 인프라 의존성—은 새로운 기술 격차를 더욱 어렵게 만든다.

AI 격차 해소를 위한 정책 방향: 인프라·교육·금융 접근성 개선 필요

보고서는 저소득 및 중하위소득 국가에서 AI 생산성 격차를 방지하기 위한 구체적인 정책 방향을 제시했다. 단기적으로는 AI 채택 역량을 강화하는 데 초점을 맞춰야 하며, 네 가지 핵심 영역이 확인되었다.

첫째, 에너지 및 디지털 연결 인프라에 대한 투자가 필수적이다. 안정적인 전력 접근은 기본 전제조건이며, 에너지망 확장 및 현대화, 에너지원 믹스 다변화 등이 필요하다. 디지털 연결성 측면에서는 건전한 제도 및 규제 프레임워크, 국가 광대역 목표 및 전략 설정, 광대역 매핑 및 데이터 개선 등이 권장된다. 특히 외딴 지역과 서비스가 부족한 지역에서 연결성 문제가 중요하다.

둘째, 교육과 노동력 기술이 AI 채택의 필수 보완 요소로 부각된다. 최근 연구에 따르면 저소득 및 중하위소득 국가에서 기술 개발은 부문별 인력 훈련을 통해 제공될 때 특히 효과적이다. 타겟팅이 중요하며, 이들 국가의 경제 구조를 고려할 때 농업을 포함하고 중소기업과 특히 기술이 부족한 취약 계층에 초점을 맞춰야 한다. AI 기술의 특성상 디지털 리터러시와 ICT 기술, 영어 능력에 특별한 강조를 둘 수 있다.

셋째, 금융 접근성이 중요한 역할을 한다. AI 채택 비용은 심각한 신용 제약 하에서 금지적으로 변할 수 있다. 저소득 및 중하위소득 국가에서 효율적인 자본 시장을 지원하는 정책들이 더 디지털화되고 경쟁력 있는 금융 부문을 강화할 수 있다. AI 서비스 구매나 휴대전화 및 컴퓨터 같은 보완 하드웨어를 위한 표적 금융 지원이 기업들의 채택 비용 관리를 도울 수 있다.

넷째, AI 규제 준비성과 집행이 관련성이 있다. 기관들은 불필요한 규제 부담을 최소화하는 것과 신뢰할 수 있는 AI를 위한 강력한 프레임워크를 구축하는 것 사이에서 균형을 맞춰야 한다. OECD AI 원칙은 AI 시스템의 공정성, 투명성, 견고성 및 책임성을 보장하는 데 있어 핵심 참고 자료가 된다.

장기적으로는 AI 경제에서의 기회를 포착하는 것이 중요하다. 보고서는 저소득 및 중하위소득 국가가 건강과 교육 같은 장기 성장의 핵심 동력 영역에서 AI 채택과 실험을 지원해야 한다고 강조했다. 또한 AI가 무역과 지식 파급효과를 촉진할 수 있으므로, 무역 개방성과 국제 협력을 촉진하는 것이 필수적이다. 데이터 시스템의 상호 운용성 확보와 오픈소스 플랫폼을 통한 최첨단 AI 모델에 대한 접근 보장이 이러한 혜택을 극대화하는 데 필수적이다.

FAQ ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 왜 개발도상국에서는 AI 채택이 어려운가요?

A1. 개발도상국에서 AI 채택이 어려운 주요 이유는 세 가지입니다. 첫째, 인구의 상당수가 정규 교육을 받지 못했고 문해율이 낮아 AI 도구를 사용할 기본 능력이 부족합니다. 둘째, 인터넷과 전력 같은 기본 인프라가 부족합니다. 셋째, AI 도구 비용이 이들 국가의 소득 대비 너무 높아 경제적으로 부담이 됩니다.

Q2. AI가 모든 국가에 똑같은 혜택을 주지 않는 이유는 무엇인가요?

A2. AI의 혜택은 국가의 경제 구조와 준비 상태에 따라 크게 다릅니다. 선진국은 AI가 가장 효과적인 금융, IT 등 지식집약적 서비스업 비중이 높지만, 개발도상국은 농업과 제조업 비중이 높아 AI 활용도가 낮습니다. 또한 선진국은 디지털 인프라와 고학력 인력을 갖추고 있어 AI를 빠르게 채택할 수 있습니다.

Q3. 개발도상국이 AI 격차를 줄이려면 어떤 정책이 필요한가요?

A3. 개발도상국은 네 가지 핵심 영역에 집중해야 합니다. 첫째, 전력과 인터넷 같은 기본 인프라 구축이 최우선입니다. 둘째, 국민의 디지털 리터러시와 기술 교육을 강화해야 합니다. 셋째, 중소기업이 AI를 도입할 수 있도록 금융 지원을 제공해야 합니다. 넷째, AI를 안전하고 공정하게 사용할 수 있는 규제 체계를 마련해야 합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 OECD에서 확인 가능하다.

리포트명: AI and the global productivity divide

이미지 출처: OECD

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.

인기 기사

번호	제목	글쓴이	작성일	조회	추천
설문	해외 유명인들과 있어도 기가 전혀 죽지 않을 것 같은 스타는?	운영자	26/02/09	-	-
이슈	[디시人터뷰] '따로 또 같이' 피어난 걸그룹 tripleS	운영자	26/02/10	-	-
2060	앤트로픽이 경고하는 클로드 오퍼스 4.6의 8가지 위험 경로 시나리오	aimatters	02.12	28	0
2059	"개인 컴퓨터로 초거대 AI 학습 가능해진다"... 12배 빠른 신기술 등장	aimatters	02.12	33	0
2058	AI가 제안서부터 재무보고서까지 '완성 파일'로 뚝딱… 중국 GLM-5 충격 [4]	aimatters	02.12	991	6
2057	한국 교육부, 2028년부터 AI로 수능 영어 지문 만든다	aimatters	02.12	19	0
2056	앤트로픽, 파워포인트용 클로드 베타 출시…템플릿 인식해 슬라이드 자동 생성	aimatters	02.12	24	0
2055	요기요, 챗GPT에 국내 배달앱 최초로 앱 개설… "대화로 맛집 찾고 주문까지"	aimatters	02.12	25	0
2054	AI가 의식을 가졌다고? 몰트북 실험이 폭로한 충격적 진실 [6]	aimatters	02.11	2497	9
2053	아이소모픽랩스, 15년 걸린 발견 몇 초 만에… 알파폴드3 뛰어넘는 AI 신약 엔진 공개	aimatters	02.11	49	0
2052	"한자도 완벽 재현"… 알리바바 Qwen-Image-2.0, 이미지 속 텍스트 문제 해결	aimatters	02.11	54	0
2051	앤트로픽 '코워크', 윈도우 지원 시작… 맥OS와 동일 기능 제공	aimatters	02.11	27	0
2050	오픈AI, 챗GPT에 광고 도입… 무료·저가 사용자 대상 테스트 시작	aimatters	02.11	48	0
2049	커서, 강화학습 20배 확대한 'Composer 1.5' 공개… "속도와 성능 균형 맞췄다"	aimatters	02.11	33	0
2048	"우주 방사선 속에서도 오류 96% 차단"…위성 AI 칩의 비밀	aimatters	02.11	37	0
2047	BMW·벤츠 AI 비서, 해커 손에 차량 제어권 넘긴다	aimatters	02.11	473	1
2046	2025년 학술 논문, 전년 대비 가짜 인용 81% 급증... AI 에이전트가 원인	aimatters	02.11	468	3
2045	챗GPT 앱 사용 시간 1년 만에 8배 폭증…한국인 AI 활용 급증	aimatters	02.11	37	0
2044	메타 AI, 신모델 '아보카도'와 브라우저 에이전트 출시 준비 포착	aimatters	02.10	37	0
2043	오픈클로 창시자, "앱의 80%가 사라질 것"	aimatters	02.10	62	0
2042	샘 알트만 "챗GPT 월간 성장률 10% 돌파"... 오픈AI, 1000억 달러 투자 유치 막바지 [14]	aimatters	02.10	971	0
2041	2만 달러 주고 AI한테 맡겼더니… 2주 만에 10만 줄 프로그램 완성	aimatters	02.09	115	0
2040	카카오·네이버·당근마켓, 오픈클로 사용 금지령… AI 에이전트 보안 공포 확산 [14]	aimatters	02.09	2775	6
2039	인스타그램 창업자, 개발자는 이제 코드 안 짠다..."앤트로픽 코드 100% AI가 작성"	aimatters	02.09	103	0
2038	메타 레이밴 글라스가 진짜 AI 비서로… 보고 듣고 심부름까지 척척	aimatters	02.09	58	1
2037	AI 수백 개가 밤낮없이 코딩… 일주일간 혼자 웹브라우저 만든 인공지능 팀의 비밀	aimatters	02.06	212	0
2036	GPT-5, 2개월 만에 단백질 생산비 40% 낮춰... 약값 인하 기대	aimatters	02.06	84	0
2035	20대·저학력층이 가장 위험하다… AI 그럴듯한 거짓말에 무방비	aimatters	02.06	128	0
2034	"AI가 AI를 만드는 시대 열렸다"… 오픈AI, 자기 학습 모델 'GPT-5.3-Codex' 공개	aimatters	02.06	70	0
2033	"챗GPT 5.2 제쳤다"… 앤트로픽, 클로드 Opus 4.6 신모델 공개	aimatters	02.06	113	0
2032	"AI 직원을 여러분 회사에 파견합니다 기존 AI 같이 쓰세요"… 오픈AI, 기업용 AI 공개 [3]	aimatters	02.06	1776	1
2031	"클로드·GPT·제미나이 한 번에 물어본다"… 퍼플렉시티, AI 동시 활용 기능 출시	aimatters	02.06	156	0
2030	AI가 빅맥보다 맛있는 버거를 만든다?... "맛·환경·영양 모두 잡았다" [12]	aimatters	02.05	772	4
2029	"클로드 너마저" AI 코딩 에이전트, 실전 투입했더니 10개 중 8개 낙제… "파이썬만 한다"	aimatters	02.05	111	0
2028	"유튜브 영상 한 번만 보면 농구 척척"… 단 1개 영상으로 10가지 기술 배우는 로봇	aimatters	02.05	62	0
2027	"AI가 인간 과학자의 90%를 대체한다"...세계 물리학자들의 충격 고백	aimatters	02.05	77	0
2026	연속 질문 및 최저가 구매 요청...아마존 프라임 회원 AI 알렉사 공짜로 쓴다	aimatters	02.05	33	0
2025	AI가 만든 가짜 판례 제출한 미국변호사들… 1,700만원 벌금 폭탄	aimatters	02.05	68	0
2024	튜링테스트는 통과했지만, AI가 사람처럼 생각할 필요가 있을까?	aimatters	02.04	67	0
2023	AI '상상'만으로 웹서핑 마스터... 실수로 물건 사버릴 걱정 끝났다 [3]	aimatters	02.04	1646	3
2022	챗GPT∙제미나이, 일반 AI에게도 보드게임 졌다?	aimatters	02.04	84	0
2021	AI 발전시킨다던 오라클, 정작 데이터센터 설립 자금 마련하려 3만 명 해고 추진	aimatters	02.04	156	0
2020	"AI가 코드 짜고 오류 고친다"… 애플, 개발 도구에 클로드·코덱스 탑재	aimatters	02.04	50	0
2019	AI 코딩 에이전트의 치명적 DB 실수 막는다... 슈퍼베이스 가이드 공개	aimatters	02.04	36	0
2018	NASA "AI가 화성 길 찾아줬다"… 클로드, 3억km 떨어진 탐사선 경로 설계	aimatters	02.03	86	1
2017	오픈AI, "AI가 AI를 관리한다"… 여러 AI 비서 동시에 부리는 코덱스 앱 출시 [1]	aimatters	02.03	124	0
2016	일론 머스크 "AI 미래는 우주에"... 스페이스X와 xAI 공식 합병 발표 [14]	aimatters	02.03	1317	6
2015	"학생들 AI로 과제 다 한다고?"... 교수-학생, 서로를 크게 착각하고 있었다 [15]	aimatters	02.03	3010	3
2014	"유명인 AI 딥페이크 성범죄 제작법 알려준다"… 30만 커뮤니티의 충격적 실체 [1]	aimatters	02.03	442	0
2013	AI에게 복잡한 질문? 전기 25배 더 쓴다... 그 이유는 뭘까?	aimatters	02.03	79	0
2012	AI가 AI 보안 무력화… 챗GPT·클로드 등 41개 모델 '숨겨진 지침서' 100% 유출	aimatters	02.02	77	0
2011	기업들 AI에 200조 원 쏟아붓지만 '신뢰·데이터·직원 교육' 문제 여전 [2]	aimatters	02.02	1063	2

최근 방문

즐겨찾기

즐겨찾기 갤러리

이미지 올리기 이용안내

갤러리 이슈박스, 최근방문 갤러리

연관 갤러리

개념글 리스트

차단하기

[AI 매터스 갤러리]

갤러리 본문 영역

추천 비추천

댓글 영역

① NFT 발행

② NFT 구매

하단 갤러리 리스트 영역

왼쪽 컨텐츠 영역

갤러리 리스트 영역

페이지 이동

오른쪽 컨텐츠 영역

알림 설정

알림

디시콘 리스트

디시콘

디시콘 검색결과(0)

인기 디시콘