[조선규 칼럼] “AI 경쟁의 본질은 데이터 질서다”

 AI 경쟁의 본질은 모델이 아니라 데이터 질서입니다. 데이터를 누가 더 많이 쓰느냐보다, 누가 더 먼저 자산화하느냐가 중요합니다. 우리는 오랫동안 부를 눈에 보이는 것에서 찾으며 살아왔습니다. 통장 잔고, 현금, 부동산, 주식처럼 가격이 숫자로 표시되고, 권리가 문서로 확인되며, 시장에서 거래되는 것을 자산이라고 불러왔습니다. 이러한 관념은 결코 틀린 것이 아닙니다. 

 다만 문제는, 지금의 경제가 더 이상 그 전통적 자산 체계만으로 설명되지 않는다는 데 있습니다. 디지털 전환과 인공지능의 확산 속에서, 이제 데이터는 단순한 기록이나 부산물이 아니라 생산과 거래, 의사결정과 금융을 움직이는 핵심 요소가 되고 있습니다. 중국은 이 변화를 가장 빠르게 제도 언어로 번역하고 있는 나라 중 하나입니다. 중국의 공식 문건은 데이터를 “신형 생산요소”로 규정하고 있으며, 그 활용을 넘어 권리·유통·수익분배 체계를 설계하는 방향으로 움직이고 있습니다.

이 대목에서 우리가 주목해야 할 것은 중국이 데이터를 많이 모은다”거나 AI를 적극적으로 쓴다는 차원이 아닙니다. 더 중요한 변화는 데이터를 자원에서 자산으로, 자산에서 자본으로 이동시키는 제도적 사고입니다. 데이터가 서버에 쌓여 있다고 해서 자동으로 자산이 되는 것은 아닙니다. 누가 보유하고, 누가 가공하고, 누가 수익을 얻으며, 어떤 기준으로 거래와 평가가 가능한지가 정리되어야 비로소 경제 체계 안으로 들어옵니다. 중국은 바로 이 지점을 국가 차원에서 건드리고 있습니다. 따라서 지금의 경쟁은 AI 도구를 누가 먼저 쓰느냐의 문제가 아니라, AI 시대의 가치 원천인 데이터를 누가 더 먼저 제도화하느냐의 문제에 가깝습니다.
 

중국의 접근법을 이해하는 데 가장 중요한 개념 중 하나는 이른바 데이터 3권 분리입니다. 국가발전개혁위원회 해설에 따르면 중국은 데이터 권리 구조를 데이터 자원 보유권, 데이터 가공 사용권, 데이터 제품 경영권으로 설명합니다. 핵심은 단일한 소유권 개념에 모든 것을 묶기보다, 데이터가 실제 경제활동 속에서 여러 주체의 기여를 거쳐 가치화된다는 점을 제도적으로 반영하겠다는 데 있습니다. 이는 농산물에 비유하면 생산자, 가공자, 유통자가 서로 다른 기여를 하고 다른 수익을 갖는 구조와 유사합니다. 즉 중국은 데이터의 법적 질서를 누가 처음 만들었는가 만이 아니라 누가 가공했고, 누가 경제적 가치를 창출했는가 까지 포함하는 방향으로 재설계하고 있습니다. 이 점은 향후 AI 산업에서 매우 중요합니다. AI가 만들어내는 가치의 상당 부분은 모델 자체보다도, 그 모델이 학습하고 연결하는 데이터의 품질과 권리 구조에서 나오기 때문입니다.
 

중국이 이 문제를 단지 철학이나 선언의 수준에 머물게 두지 않았다는 점도 중요합니다. 중국 재정부는 이미 (기업 데이터 자원 관련 회계처리 잠정규정)을 발표했고, 이 규정은 2024년 1월 1일부터 시행된다고 명시했습니다. 이것이 의미하는 바는 분명합니다. 데이터가 기업의 경영자산이라는 주장을 넘어, 일정한 조건 아래 재무회계 질서 안에서 다뤄질 수 있는 대상으로 이동하기 시작했다는 뜻입니다. 다시 말해, 데이터는 더 이상 활용은 하지만 장부에는 없는 것”이 아니라, 회계와 공시의 대상이 될 수 있는 방향으로 들어섰습니다. 이는 데이터가 기업 내부의 운영 효율을 높이는 도구에 머무르지 않고, 기업가치와 금융조달의 언어로 번역되기 시작했다는 신호입니다.
 

이 흐름은 실제 시장 인프라로도 연결되고 있습니다. 상하이 데이터거래소는 2025년 4월 데이터 자산 카드 시스템을 공식 출시했는데, 이를 전국 최초의 데이터 자산 건카 작업이라고 설명했습니다. 이 시스템은 데이터 자산의 기본 정보, 권리 정보, 사용 정보, 관리 정보를 담아 전 생애주기를 추적하고, 평가·거래·융자에 필요한 기준 정보를 제공하는 역할을 목표로 합니다. 쉽게 말해, 데이터에도 일종의 이력과 권리 명세를 붙이는 시도입니다. 부동산 시장에 등기 체계가 있듯, 데이터 시장에도 식별과 확인의 장치를 갖추려는 것입니다. 거래가 활성화되려면 먼저 권리와 이력이 정리되어야 한다는 점을 생각하면, 이는 매우 기초적이면서도 결정적인 단계입니다.
 

현장 사례는 더 인상적입니다. 저장성 리수이시의 “리즉통” 플랫폼은 흩어져 있는 리수이 출신 소상공인의 공공 행정 데이터, 경영 데이터, 금융 데이터를 결합해 신용을 판별하는 구조를 만들었습니다. 인민망 보도에 따르면 2026년 1월 15일 기준 이 플랫폼은 3만 2,900호가 넘는 소규모 사업자에 서비스를 제공했고, 79.53억 위안 규모의 신용공여가 이뤄졌습니다. 여기서 핵심은 단순히 대출이 늘었다는 사실이 아닙니다. 담보력이 약한 영세 사업자에게도, 데이터가 축적되어 있고 그것이 신뢰 가능한 방식으로 결합·분석된다면 금융이 접근할 수 있다는 점입니다. 전통 경제에서는 부동산과 유형자산이 신용의 중심이었다면, 디지털 경제에서는 거래기록·행정기록·운영기록이 새로운 신용의 기반으로 떠오를 수 있다는 점을 보여주는 사례입니다.
 

또 하나 주목할 부분은 중국이 데이터 활용과 개인정보 보호를 반드시 대립 관계로만 보지 않는다는 점입니다. 같은 인민망 기사에는 중국이동통신의 사기 탐지 사례가 소개되는데, 여기서는 원시 데이터가 그대로 노출되지 않으면서도 위험 패턴을 식별하는 방식이 강조됩니다. 기사 표현대로라면 데이터는 가용하지만 보이지 않는 상태로 활용됩니다. 이 사례를 두고 특정 암호기술의 전면 적용이라고 단정할 수는 없지만, 적어도 중국 정책 담론이 데이터의 가치 실현과 프라이버시 보호를 동시에 달성하는 방향을 강하게 밀고 있다는 사실은 분명합니다. 향후 데이터 경제의 승부는 데이터를 얼마나 많이 쌓느냐보다, 얼마나 안전하게 유통·활용할 수 있느냐에서 갈릴 가능성이 큽니다.
 

이러한 흐름 속에서 중국은 2026년에도 속도를 늦추지 않고 있습니다. 국가데이터국 관련 공식 보도와 신화사 보도를 보면, 중국은 2026년에 30여 개 이상의 데이터 분야 국가표준을 발표할 계획이라고 밝히고 있습니다. 이는 단순히 기술 표준 몇 개를 추가하는 문제가 아닙니다. 표준은 곧 시장의 언어이고, 제도의 인터페이스이며, 산업 간 연결 규칙입니다. 표준이 정리될수록 데이터의 거래 가능성, 상호운용성, 평가 가능성, 금융 활용 가능성도 함께 올라갑니다. 다시 말해 중국은 데이터를 “경제의 중요 자원”이라고 말하는 데서 멈추지 않고, 그것이 실제 시장에서 돌아가도록 하는 표준 인프라까지 준비하고 있는 것입니다.
 

물론 여기서 냉정하게 구분해야 할 것도 있습니다. 예를 들어 상하이 데이터거래소가 제시한 RDA(Real Data Assets) 같은 개념은 매우 중요한 신호이지만, 이미 완성된 국가 인프라라고 말하기에는 이릅니다. 공식 자료를 보면 이는 거래소가 새롭게 제시한 프레임이자 실수 융합을 향한 제안에 가깝습니다. 마찬가지로 2030년 데이터 거래시장 규모가 7,159억 위안, 데이터 자산 입표 시장이 8,278억 위안에 이를 것이라는 수치는 정책 확정치라기보다 연구 전망치입니다. 그렇지만 이 점이 오히려 더 중요할 수 있습니다. 현실의 제도, 거래소의 실험, 시장의 전망이 서로 같은 방향을 가리키고 있다는 사실이 확인되기 때문입니다. 중국은 아직 모든 답을 가진 것이 아니라, 답이 형성되는 생태계 자체를 먼저 만들고 있는 것입니다.
 

그렇다면 한국은 어디에 서 있습니까. 한국 역시 데이터 경제의 중요성을 모르는 나라는 아닙니다. (데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법)은 데이터의 생산, 거래, 활용 촉진을 목적으로 하고 있으며, 데이터로부터 경제적 가치를 창출하고 산업 발전 기반을 조성하겠다는 방향을 담고 있습니다. 그러나 현재 한국의 제도는 전반적으로 데이터의 활용 촉진과 거래 기반 조성에 더 무게가 실려 있고, 중국처럼 데이터의 권리 구조, 회계 질서, 금융 연계, 수익 배분까지 포괄하는 통합적 프레임으로 읽히지는 않습니다. 다시 말해 한국은 데이터를 중요하게 여기지만, 아직은 그것을 “보호하면서 활용하는 대상”으로 더 많이 다루고 있고, 제도적으로 자산화·자본화하는 대상 으로 다루는 수준은 상대적으로 제한적이라고 볼 수 있습니다.
 

개인정보 측면에서도 한국의 중심축은 분명합니다. 개인정보보호법 소개 페이지는 이 법의 목적을 개인정보의 유출·오용·남용으로부터 사생활의 비밀을 보호하고, 정보주체의 권리와 이익을 증진하는 데 두고 있습니다. 이는 매우 중요하고 반드시 지켜져야 할 방향입니다. 다만 이러한 법체계는 기본적으로 “누구의 데이터인가”라는 재산권 질서를 정교하게 설계하는 법이라기보다,어떻게 처리해야 하는가 라는 보호와 통제의 질서에 가깝습니다. 그 결과 한국에서는 데이터 산업의 진흥과 개인정보 보호가 각각 발전해 왔지만, 데이터의 권리 구조와 가치 배분, 회계와 금융을 연결하는 일관된 체계는 아직 더 논의가 필요해 보입니다. 

바로 이 지점에서 한국의 과제가 분명해집니다. 이제 우리는 데이터를 단지 AI의 연료 라고만 부를 것이 아니라, 국가 경쟁력의 장부에 어떻게 올릴 것인가를 고민해야 합니다. 앞으로 필요한 정책은 많지만, 저는 특히 다음의 일곱 가지가 핵심이라고 생각합니다.
 

첫째, 한국도 데이터의 법적 지위를 보다 정교하게 설계해야 합니다. 소유권만을 단일하게 주장하기보다, 보유, 가공, 활용, 유통 과정에서 발생하는 권리와 책임을 나누어 정의할 필요가 있습니다.

둘째, 데이터 가치평가 기준을 산업별로 표준화해야 합니다. 데이터가 중요하다고 말하면서도 얼마의 가치가 있는지 평가할 수 없다면, 자산화는 공허한 구호에 머물 수밖에 없습니다.

셋째, 데이터의 회계처리와 공시 원칙에 관한 별도의 정책 논의를 본격화해야 합니다. 데이터가 기업가치에 실질적으로 기여하고 있다면, 이를 경영과 금융의 언어로 연결하는 기준도 준비되어야 합니다.

넷째, 개인정보 보호와 데이터 활용을 제로섬으로 보지 않는 기술·제도 결합이 필요합니다. 안전한 결합·익명화·비노출형 분석 인프라 없이는 데이터 시장도 커질 수 없습니다.

다섯째, 공공데이터와 민간데이터를 연결하는 신뢰 인프라를 구축해야 합니다. 리수이 사례가 보여주듯, 데이터의 경제적 가치는 개별 기업 안이 아니라 연결 구조 속에서 더 크게 실현됩니다.

여섯째, 중소기업과 소상공인이 데이터를 통해 신용을 인정받을 수 있는 금융 실험을 확대해야 합니다. 데이터 경제가 대기업의 전유물이 되는 순간, 사회 전체의 생산성 혁신은 제한될 수밖에 없습니다.

일곱째, 한국도 데이터 표준과 권리, 거래, 평가를 연결하는 국가적 로드맵을 서둘러야 합니다. 표준이 없으면 시장은 커지지 않고, 시장이 없으면 데이터는 끝내 자산이 아니라 비용으로만 남게 됩니다.

결국 질문은 단순합니다. 우리는 데이터를 쓰고 있습니까, 아니면 데이터를 경영하고 있습니까. 지금 한국의 많은 기업과 기관은 데이터를 열심히 수집하고 분석하고 활용하고 있습니다. 그러나 앞으로의 경쟁은 여기서 끝나지 않을 것입니다. 누가 데이터를 더 많이 쓰느냐가 아니라, 누가 데이터의 권리 구조를 설계하고, 그 가치를 평가하고, 거래하고, 금융과 연결할 수 있느냐가 더 중요해질 것입니다. 중국의 사례가 우리에게 주는 진짜 경고는 중국이 앞서간다는 사실 그 자체가 아닙니다. 더 본질적인 경고는, 데이터를 도구로만 보는 나라와 데이터를 자산 질서로 편입시키는 나라의 격차가 앞으로 더 커질 수 있다는 데 있습니다.
 

그래서 지금 필요한 것은 막연한 위기감이 아니라, 차분하고 정밀한 전환입니다. 데이터는 이미 생산요소가 되었습니다. 이제 남은 것은 그것을 어떤 제도 위에 올릴 것인지, 그리고 그 가치가 누구에게 귀속되고 어떻게 분배될 것인지를 결정하는 일입니다. AI 시대의 주권은 알고리즘만으로 생기지 않습니다. 그 알고리즘이 기대어 서 있는 데이터의 권리와 시장의 질서에서 생깁니다. 한국이 늦지 않으려면, 이제는 데이터 활용을 넘어 데이터 경영의 언어를 갖추어야 합니다.

조선규 | 칼럼니스트  

 

35여 년간 교육과 기업 경영, 그리고 지역 사회 발전의 현장에서 사람과 함께 성장해왔다. “삶의 문제는 결국 사람의 문제”라는 믿음을 바탕으로 교육을 통해 변화를 만들고, 기업을 통해 길을 열었으며, 현재는 사회 곳곳의 다양한 문제를 함께 풀어가며 더 따뜻하고 공정한 미래를 그려가고 있