핵심 요약 연세대와 영국 캠브리지대 IfM Engage가 공동 발표한 '스마트시티 인덱스 보고서 2026'에 따르면 전 세계 실증·혁신지구 수는 2024년 대비 약 4.3배 확대됐다. 리빙랩 연계형 실증지구는 7.2배 늘어 전체의 47.9%를 차지했고, 실증과 혁신 기능을 결합한 통합형 지구는 35.6%에 달했다. 이는 인공지능(AI) 기술 발전 속도와 실제 적용 속도 사이의 격차를 줄이려는 각국의 움직임을 보여준다.
오픈AI(OpenAI), 구글(Google), 앤트로픽(Anthropic), 메타(Meta) 등 글로벌 빅테크 기업들이 짧은 주기로 새로운 AI 모델을 잇따라 출시하는 가운데, 전 세계 도시들이 AI 기술을 실제 현장에 적용하는 실증·혁신지구를 빠르게 늘리고 있는 것으로 나타났다. AI 산업의 경쟁 축이 기술개발 속도에서 실제 적용 속도로 옮겨가고 있다는 분석이 뒤따른다.
AI 모델 개발 속도, 컴퓨팅 투입량 5.2개월마다 2배 증가
2020년 이후 최첨단 거대언어모델(LLM) 학습에 투입되는 컴퓨팅 규모는 연평균 약 5배씩 늘어나며 약 5.2개월마다 두 배로 성장하고 있다. 거대언어모델이란 방대한 텍스트 데이터를 학습해 사람의 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델을 가리킨다. 이처럼 빠른 기술 발전 속도와 달리 현실 세계의 제도·인프라·시민 수용 속도는 그보다 느리게 움직이면서 '기술과 현실의 간극(Implementation Gap)'이라는 문제가 거론된다.
실증·혁신지구 2년 새 4.3배 확대…리빙랩 연계 47.9%
스마트시티 인덱스 보고서 2026에 따르면 조사 대상 도시의 실증·혁신지구 수는 2024년 대비 약 4.3배 확대됐다. 통합형 지구 운영 비중도 2024년 16%에서 2026년 22%로 늘었다. 리빙랩이란 실제 생활 공간에서 시민이 직접 참여해 신기술을 시험하고 개선하는 개방형 실험 공간을 말한다.
리빙랩과 연계된 실증지구는 2024년 대비 약 7.2배 증가해 전체의 47.9%를 차지했으며, 실증과 혁신 기능을 결합한 통합형 실증·혁신지구는 35.6%에 달했다. 단순 기술 시연을 넘어 실제 생활 공간에서 검증하고 제도적 지원까지 묶는 방식이 확산되는 추세로 풀이된다.
국내 실증사업, 확산 실패 반복…시민 삶 개선으로 전환 필요
한국은 스마트시티, 규제자유특구, 테스트베드, 실증도시 등 다양한 제도를 통해 자율주행, 스마트교통, 재난안전, 에너지, 돌봄 분야 AI 실증사업을 추진해왔다. 그러나 기존 실증사업은 사업이 종료되면 운영이 중단되거나 다른 지역으로 확산되지 못하는 사례가 반복돼 구조적 한계로 지적된다.
이에 따라 실증의 목표를 기술이 제대로 작동하는지 확인하는 수준에서 벗어나 도시문제 해결과 시민 삶의 개선으로 전환할 필요성이 제기된다. 빠른 실험으로 가능성을 타진하고, 신중한 검증으로 부작용을 걸러낸 뒤, 성과가 확인된 모델은 과감하게 확산하는 원칙이 새로운 접근법으로 제시된다.
참고 기사 전자신문 · [ET시론] AI 실증, 기술을 넘어 국가 경쟁력을 혁신하다