포럼에서는 양자 기술의 산업 활용을 크게 두 가지 유형으로 나눠 제시했다. 하나는 복잡한 물류·생산 공정에서 최적의 경로를 찾아내는 ‘조합 최적화’ 분야이며, 다른 하나는 신소재 개발을 위한 ‘분자·물성 시뮬레이션’이다. 이러한 기술은 기존 컴퓨팅 방식으로 해결하기 어려웠던 산업 난제를 풀 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 예를 들어 철강산업에서는 탄소 배출 없이 고강도·초경량 소재를 설계하는 데 양자 기술이 활용될 수 있으며, 배터리 분야에서는 고에너지 밀도와 긴 수명을 동시에 확보할 수 있는 소재 탐색이 가능하다. 또한 화학·방산·물류 등 다양한 산업에서도 활용 가능성이 제시되며, 양자 기술이 범용 산업기술로 확장될 수 있음을 보여주었다.

정부는 이러한 흐름에 맞춰 K-양자산업연합을 중심으로 산업별 수요 발굴을 지속적으로 추진할 계획이다. 발굴된 유망 과제는 실증사업과 후속 연구개발로 연계해 실제 산업 현장에서 활용 가능한 형태로 발전시키겠다는 구상이다. 단순한 기술 확보를 넘어 ‘현장 문제 해결형 기술’로 자리 잡도록 지원하겠다는 전략이다. 김성열 산업성장실장은 “양자 기술의 산업화는 기술 자체가 아니라, 산업 현장의 구체적인 문제 해결로 이어질 때 비로소 의미가 있다”며 “정부는 수요 발굴과 실증 기반을 마련함으로써 기업이 양자 기술을 실제로 활용할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 이번 포럼은 양자 기술이 연구개발 중심 단계에서 산업 적용 단계로 넘어가는 전환점에서, ‘기술’이 아닌 ‘수요’ 중심의 접근이 중요하다는 점을 확인한 자리였다. 향후 양자 기술이 AI와 함께 산업 혁신의 핵심 인프라로 자리 잡을 수 있을지 주목된다.

특히 최근 산업 환경은 빠르게 변화하고 있다. AI 도입과 산업의 AX 전환, 글로벌 투자 확대 등으로 기술의 이동과 공유가 활발해지면서, 기존의 보호 체계만으로는 대응이 어렵다는 지적이 꾸준히 제기돼왔다. 이에 따라 기술 보호를 강화하는 동시에 기업 활동의 부담을 줄이는 ‘균형 잡힌 제도’ 마련이 중요한 과제로 떠오르고 있다.

정부가 우선 추진하는 과제 중 하나는 국가 핵심기술 수출 심사의 간소화다. 현재는 기술의 이전이나 매각 시 사전에 산업부의 승인을 받아야 하는데, 기술 유출 우려가 낮은 경우에도 동일한 절차가 적용되면서 기업 부담이 크다는 목소리가 있었다. 산업부는 간담회를 통해 수렴한 의견을 바탕으로, 위험성이 낮은 경우 절차를 간소화하는 방안을 상반기 내 마련할 계획이다. 또한 기술 보호 체계 전반에 대한 개선도 추진된다. 기업의 재정 및 인력 부담을 완화하면서도, 증가하는 기술 유출 위협에 대응할 수 있도록 보호 수준을 높이는 방향이다. 이를 위해 기술 보호 인센티브, 연구 현장 관리, 보안 위협 대응 등 다양한 정책 수단이 종합적으로 검토될 예정이다.

이번 릴레이 간담회는 4월부터 5월까지 총 4차례에 걸쳐 진행되며, 기업 규모와 특성에 따라 대기업, 중견기업, 중소기업, 대학·연구기관으로 나누어 맞춤형 논의가 이루어진다. 각 회차에서는 기술 수출 심사 간소화, AI 기반 산업 전환에 따른 보안 위협, 연구 현장 관리 문제 등 구체적인 이슈들을 집중적으로 다룰 예정이다. 김태우 무역안보정책관은 “국가 핵심기술 보호는 곧 산업 경쟁력과 직결되는 문제”라며 “현장 여건을 반영한 실효성 있는 정책을 통해 기업이 안전한 환경에서 혁신 활동을 이어갈 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다. 이번 간담회는 기술 보호와 산업 활성화를 동시에 달성하기 위한 정책 전환의 신호탄으로 읽힌다. 기술이 곧 국가경쟁력인 시대, 현장의 목소리를 반영한 정교한 보호 전략이 향후 산업 판도를 좌우할 것으로 보인다.

중국의 제조업 AI 정책은 인프라 구축, 응용 확산, 산업 생태계 조성, 국제협력이라는 네 축을 중심으로 전개된다. 특히 산업 전반에 적용 가능한 AI 모델 개발과 데이터셋 구축, 그리고 산업용 AI 에이전트 확산이 핵심 과제로 제시되고 있다. 먼저 AI 기술 공급 측면에서는 컴퓨팅 인프라와 반도체, 클라우드 등 핵심기술의 자립을 강화하고, 제조업 특화 AI 모델과 고품질 데이터 구축에 집중하고 있다. 특히 기업의 데이터 관리 역량을 높이기 위해 최고데이터책임자^CDO 제도를 신설하고 데이터 표준화에 박차를 가하고 있다.

현장 적용 측면에서도 변화가 뚜렷하다. 원자재, 장비 제조, 소비재, 전자정보, SW 및 IT 서비스 등 5대 중점 분야를 중심으로 설계부터 생산, 품질관리까지 전 과정에 AI를 도입하고 있으며, 디지털트윈과 실시간 데이터 분석을 통해 공정 최적화를 실현하고 있다. 또한 기업 생태계 조성을 위해 선도기업 육성, 중소기업 지원, 데이터 표준화, 보안 체계 구축 등을 실시하고 있으며, 특히 오픈소스 생태계와 국제표준 선점을 통해 글로벌 영향력을 확대하려는 전략도 병행하고 있다. 2025년에는 ‘AI 표준화 전문 행동’ 시행을 통해 40개 이상의 산업 핵심 표준을 발표하는 등 데이터 표준화 기반 마련에 집중한 바 있다. 이러한 정책은 제조업을 데이터 기반 산업으로 전환하고, AI를 중심으로 생산·서비스를 통합하는 새로운 비즈니스 모델을 구축하려는 것이다.

중국이 국가 차원의 지원과 산업 생태계 구축을 통해 AI 전환을 가속화하는 만큼, 한국 역시 제조업 AI 전환을 위한 정책적 지원과 함께 산업구조 전반의 대응 전략이 필요하다. 특히 단순 생산을 넘어 서비스와 결합된 비즈니스 모델 혁신, 데이터 기반 제조 시스템 구축이 중요 과제로 꼽힌다. 결국 중국의 제조업 AI 전환은 ‘기술 도입’이 아니라 ‘산업 패러다임 변화’에 가깝다. 향후 글로벌 제조 경쟁은 얼마나 빠르게 AI를 산업 전반에 적용하고, 이를 통해 새로운 가치 창출 구조를 만들어내느냐에 달려 있다.