대만의 인공지능 정책

대만의 인공지능 정책은 대만 정부가 정보통신기술과 반도체 기반을 토대로 인공지능(AI)의 연구‧산업‧공공 활용을 촉진하기 위해 수립한 국가 전략과 법제, 인프라, 인재 정책의 결합을 가리킨다. 2018년 AI Taiwan Action Plan을 시작으로 2023년 Action Plan 2.0, 2024년 인공지능 기본법(초안) 공개 등으로 이어졌으며, 디지털부(Ministry of Digital Affairs, MODA)의 ‘컴퓨팅 파워·데이터·인재·마케팅·자금’ 5대 정책 도구가 실행 프레임을 제공한다.

 기원과 정책 연혁 
대만 정부는 2018년 1월 ‘AI Taiwan Action Plan(2018–2021)’을 발표해 소프트웨어와 하드웨어의 병행 개발, 실증 적용, 인재 양성을 첫 단계 목표로 삼았다. 2023년 4월에는 ‘AI Taiwan Action Plan 2.0’을 승인하여 산업 전환, 사회적 효익 제고, 글로벌 AI 허브化를 위한 자원 배분을 확대하였다. 또한 2019년에는 공공 사물인터넷(Public IoT)과 AI를 결합해 환경‧재난 관측 센서망을 구축하는 등 공공 데이터 기반 활용을 확대했다.

 거버넌스와 법제 
국가과학기술위원회(NSTC)는 2024년 7월 ‘인공지능 기본법’ 초안을 공개해 혁신 촉진과 책임성의 균형, 위험관리, 민관협력, 인센티브 등을 포괄하는 법제 프레임을 제시했다. 행정부는 2023년 공공부문 생성형 AI 사용 지침을 마련했으며, 민감 처리 업무에서 엣지·온디바이스 활용을 우선하는 원칙을 밝혔다.

 전략 도구와 실행 체계 
디지털부는 AI 생태계 구축을 위해 컴퓨팅 파워, 데이터, 인재, 마케팅, 자금의 5대 정책 도구를 제시했다. 이 가운데 자금 부문에서는 민관 공동투자 방식으로 10년간 스타트업 성장과 IPO 가속을 지원하는 프로그램이 추진되었다. 컴퓨팅 파워는 무료 또는 보조 형태로 국내 개발자에게 제공되어 모델 학습 비용을 낮추는 정책 수단으로 활용된다.

 인프라와 컴퓨팅 파워 
국가고성능컴퓨팅센터(NCHC)는 Taiwania 2·3 등 기존 체계와 더불어 2025년 가속기 기반 차세대 시스템 ‘Nano 5(중국어명 晶創25)’를 운용하기 시작했다. Nano 5는 NVIDIA H100 서버 21대와 H200 AI 서버 16대로 구성되며 총 296개의 Hopper GPU를 탑재해 2025년 6월 TOP500 리스트에서 118위를 기록했다. Taiwania 3는 900노드‧50,400코어 CPU 기반으로 2.7PFLOPS 성능을 제공한다. 한편 엔비디아가 보유한 슈퍼컴퓨터 ‘Taipei‑1’은 2024년 6월 TOP500에서 38위로 등재되었고, 2025년 6월에는 72위를 기록했다. Taipei‑1의 연산 자원은 학계 25%, 상업 75%로 배분되어 개방된다. 또한 NCHC는 ASUS와 구축하는 신규 AI 시스템을 통해 Taiwania 2 대비 8배 이상의 AI 성능 향상을 목표로 하고 있다.

 산업과 생태계 
정부는 ‘반도체 기반 산업 혁신 프로그램’ 등과 연계해 생성형 AI와 칩 기술의 융합을 추진하고 있으며, Asia Silicon Valley 3.0(2025–2028)에서도 AI 도입과 디지털 전환을 주요 축으로 삼았다. 민간 부문에서는 폭스콘이 Nvidia와 협력해 가오슝을 중심으로 최대 100MW급 AI 데이터센터를 단계적으로 확장할 계획을 밝혔고, 정부·생태계 전반을 지원하는 인프라로 설명된다. 또한 정부는 ‘10대 AI 인프라 프로젝트’를 통해 2040년까지 15조 대만달러 이상의 경제효과와 대규모 일자리 창출을 목표로 한다는 구상을 제시했다. 반도체 공급망의 핵심인 TSMC와 AMD 등도 산학 협력과 연구거점 설립을 통해 고성능 컴퓨팅과 AI 반도체 연구를 뒷받침한다는 점이 보도 자료와 산업 발표에서 반복적으로 확인된다.

 인재 및 교육 
정부와 산업계는 인재 부족에 대응하기 위해 국제 기업과의 공동 교육과정을 확대하고 새 전문교육 프로그램을 신설했다. 예컨대 경제부의 AI New Talent 프로그램은 복수 국립대와 협력해 현장 수요형 교육을 운영한다. 대학 차원에서는 국립양명교통대가 NVIDIA DGX 시스템을 도입해 대학 최초의 H100·H200 기반 AI 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 출범시켰다.

 지역 확장과 캠퍼스 인프라 
학계·산업 공동 투자를 통한 인프라 확충도 진행 중이다. 2024년 위스트론과 파이슨은 국립양명교통대 타이난 캠퍼스에 2027년 완공 목표의 연구동 두 채를 기부·건립하기로 했고, 대학은 이를 통해 산학 프로젝트와 AI 연구 인재 양성의 공간을 확보했다.

 공공부문 적용과 신뢰성 
행정부는 대만어·전통 한자 등 현지 언어·문화 요소를 반영한 신뢰할 수 있는 대화형 모델 ‘TAIDE(Trustworthy AI Dialogue Engine)’를 추진했으며, 관련 공공 데이터 항목이 공개되었다. 디지털부는 AI 기반 보이스피싱·딥페이크 대응 기술을 도입해 악용 리스크를 완화하는 정책을 병행하고 있다.

 국제 협력과 비교 
대만은 글로벌 공급망과의 연계 속에서 해외 기업과 합작 인프라·연구를 확대하고 있다. Taipei‑1과 같은 민간 초거대 연산자원은 국내 생태계와 학계에 일정 비율을 배정하여 공동 활용을 가능하게 하며, 정부 연구기관은 신규 AI 시스템 도입으로 기후‧양자‧대형언어모델 연구를 지원한다는 계획을 밝혔다.

 논쟁과 과제 
AI 인프라 확장에는 전력‧예산 제약과 인력 수급 문제가 병존한다. 2025년 폭스콘의 100MW급 데이터센터 계획 발표는 전력 자원의 확보가 핵심 변수임을 보여줬으며, 예산 편성 과정에서 과학기술 분야 지출 축소 가능성이 논의되자 연구개발 지속성에 대한 우려가 제기되기도 했다. 인재 측면에서는 임금 격차와 인구 구조 요인으로 장기 수급 불균형이 지적되며, 정부와 대학은 국제 기업과의 공동 프로그램을 통해 대응을 시도하고 있다.

 각주 

분류:대만의 과학과 기술
분류:인공지능
분류:대만의 경제
분류:과학 정책