코리아 르네상스, 2035년 우리는 무엇을 만들었는가

안녕하세요. 항상 밝은 미래를 원하고 바라는 미래가치 투자자 금귤입니다. 이번은 저번의 암울했던 미래를 예상하는 글과 반대로 최선의 시나리오를 상상하는 사고 실험을 해봤습니다. 이번에도 이 글 안에 담긴 조건들은 모두 2026년 현재 우리가 선택할 수 있는 것들입니다.

 

프롤로그, 2035년 서울의 가을

2035년 가을, 서울 성수동 한 카페에 앉아 있다. 창밖으로 보이는 풍경은 10년 전과 많이 달라졌다. 테이블 옆에는 나이지리아에서 온 소프트웨어 개발자와 베트남 출신 로보틱스 엔지니어가 한국어로 대화를 나누고 있다. 카페 한쪽 벽에는 서울대와 KAIST, 그리고 MIT가 공동 설립한 AI 연구소의 채용 공고가 붙어 있다. 창밖 서울숲 방향으로는 2031년 준공된 '한국형 방산 수출 클러스터'의 유리 타워들이 오후 햇살을 반사하며 빛나고 있다. 2026년, 우리는 선택의 기로에 있었다. 그리고 이번엔 달랐다.

 

경고를 받아들인 사람들

숫자가 말하는 것을 외면하지 않았다. 2026년 한국의 합계출산율은 0.72였다. 인류 역사상 가장 낮은 평시 수치. 그러나 이번에는 이 숫자를 정치적 공방의 소재로 소비하지 않았다. 그해 봄, 여야를 막론한 초당적 인구위기대응위원회가 출범했다. 총리가 직접 위원장을 맡았고, 경제학자, 인구학자, 기업인, 그리고 20대 청년 대표 20명이 위원으로 참여했다. 위원회의 첫 번째 결론은 생각보다 단순했다. "출산율을 단기간에 되돌리는 것은 불가능하다. 그렇다면 인구 감소를 전제로 경제 구조를 재설계해야 한다." 이 결론은 당연해 보이지만, 사실 혁명적이었다. 지난 20년간 한국 정부는 저출산 문제를 "출산율을 높이는 방식"으로만 접근하며 수백조 원을 쏟아부었다. 처음으로 방향을 바꾼 것이다. 시트리니 보고서가 경종을 울렸다. 같은 해, 미국의 투자리서치 기관 시트리니 리서치가 발표한 '사스포칼립스' 시나리오가 한국 경제 정책 커뮤니티에 큰 파장을 일으켰다. AI 에이전트가 기업용 소프트웨어를 대체하고, 화이트칼라 고용이 무너지고, 소비가 위축되고, 다시 더 많은 AI 도입을 촉진하는 악순환. 미국에서는 주로 SaaS 기업의 주가 충격으로 나타났지만, 한국 경제학자들은 이 시나리오가 한국에선 훨씬 더 깊은 상처를 남길 수 있다는 것을 직감했다. 인구는 줄고 있었고, 내수는 좁았고, 안전망은 얇았다. 그러나 이번엔 경고를 경고로 받아들였다.

 

선택의 순간들

생산성의 과실을 나누는 법을 만들었다. 2027년, 한국 국회는 'AI 생산성 공유법'을 통과시켰다. 쉽게 설명하면 이렇다. AI 도입으로 인건비를 절감한 기업은 그 절감분의 일정 비율을 '국가 재교육 기금'에 납부해야 한다. 동시에 해고된 노동자에게는 최대 2년간 기존 임금의 70%를 보전하는 '전환 소득 보장제'가 시행되었다. 기업들의 반발이 없었던 것은 아니다. 그러나 정부는 동시에 강력한 당근을 내밀었다. AI 도입 기업에 대한 법인세 감면, 글로벌 시장 진출 지원, 규제 샌드박스 확대. 채찍과 당신이 동시에 작동했고, 결과적으로 기업들은 AI 도입을 늦추지 않으면서도 사회적 충격을 분산시키는 구조에 동의했다. 2035년 현재, 이 기금에서 재교육을 받은 누적 인원은 87만 명이다. 그중 62%가 새로운 직업으로 이동하는 데 성공했다. 그리고 2027년 말, 한국은 '전략적 이민 2030 계획'을 발표했다. 감성적인 다문화 구호가 아니었다. 철저하게 실용적인 접근이었다. 한국이 필요한 분야인 반도체, AI, 조선, 방산, 바이오, 돌봄에서 전문성을 가진 인력에게 신속한 영주권과 국적 취득 경로를 열었다. 동시에 지방 소멸 위기에 처한 도시들에 이민자 정착 커뮤니티를 조성하고, 행정 지원과 한국어 교육을 국가가 책임졌다. 반발이 없을 수 없었다. 그러나 정부는 일본의 실패 사례를 상세히 제시했다. 너무 늦게, 너무 조금 열었다가 결국 경제 활력을 잃어버린 일본의 전철을 밟지 않겠다는 공감대가 형성되었다. 2035년 현재, 한국의 외국 출생 인구 비율은 8.3%에 달한다. 2026년의 3%에서 9년 만에 이룬 변화다. 그리고 이들이 창업한 기업 중 17개가 코스피에 상장되어 있다.

 

예상치 못한 곳에서 터진 활로

세계가 싸우기 시작했고, 한국은 준비되어 있었다. 2026년부터 격화된 지정학적 갈등은 한국에게 예상치 못한 기회를 가져다주었다. 미국-이란 긴장, 러시아-우크라이나 전쟁의 장기화, 대만 해협의 불안, 중동의 끊이지 않는 분쟁. 세계는 다시 무기를 원했다. 그것도 똑똑하고, 정밀하고, 빠르게 납품받을 수 있는 무기를. 한국 방산은 이미 2022년 폴란드 수출로 세계의 주목을 받기 시작했다. K2 전차, K9 자주포, FA-50 경공격기. 그러나 2026년 이후의 한국 방산은 차원이 달랐다. 핵심은 AI와 방산의 결합이었다. 한화에어로스페이스, LIG넥스원, 현대로템은 2027년부터 'AI 통합 무기 시스템' 개발에 집중 투자했다. 자율 드론 군집 제어, AI 기반 표적 식별, 사이버 방어 통합 플랫폼. 기존의 하드웨어 강점에 한국산 AI 소프트웨어를 얹는 전략이었다. 2030년, 한국 방산 수출액은 처음으로 연간 300억 달러를 돌파했다. 2035년 현재는 470억 달러. 한국은 세계 3위 방산 수출국이 되었다. 그리고 이 돈은 단순히 방산 기업의 이익으로 끝나지 않았다. 방산 클러스터가 형성된 경남, 충남, 경기 북부 지역에 새로운 고용이 폴발적으로 생겨났다. AI 엔지니어, 시스템 통합 전문가, 품질 관리 인력, 그리고 이들을 지원하는 서비스업 종사자들까지. 그리고 2028년, 조용한 혁명이 일어났다. 네이버, SKT 그리고 스텔스 모드로 운영되던 스타트업 '코그나'가 공동 출자해 설립한 'K-AI 연구소'가 삼성전자 파운드리의 새로운 AI 칩의 지원을 받아 한국어와 아시아 언어에 특화된 대형 언어 모델 '세종(SeJong)'을 공개했다. 세종은 단순한 멀티모달 LLM이 아니었다. 한국의 제조업, 의료, 법률, 행정 데이터로 집중 훈련된 산업 특화 AI였다. 미국의 GPT나 Claude가 범용성에 강하다면, 세종은 한국과 동남아시아, 일본의 산업 현장에서 압도적인 정확도를 보였다. 결정적인 차이는 '맥락'이었다. 한국 의료 보험 청구 시스템의 복잡한 구조, 한국 법원의 판례 해석 방식, 한국 제조업 현장의 암묵지. 이것들은 영어 중심으로 학습된 미국 AI가 쉽게 이해하기 어려운 영역이었다. 세종은 2030년에 일본 시장에 진출했고, 2032년에는 동남아시아 6개국과 퍼져나갔다. 2035년 현재, 세종의 연간 라이선스 수익은 4조 2천억 원에 달한다. 한국이 AI 소비국이 아니라 AI 생산국이 되는 첫 번째 신호탄이었다.

 

세상이 AI를 이야기할 때, 한국의 강점은 여전히 손으로 만지고 조립하고 검사하는 현장에 있었다. 그리고 바로 그 현장에 AI를 이식했다. 삼성전자의 반도체 팹에는 2029년부터 AI 기반 공정 제어 시스템이 전면 도입되었다. 수율이 기존 대비 23% 향상되었고, 불량 예측 정확도는 99.1%에 달했다. TSMC와의 격차를 좁히는 것이 아니라, 새로운 차원의 경쟁을 시작한 것이다. 현대제철의 포항 공장은 '다크 팩토리'로 전환되었다. 조명을 끄고 로봇과 AI만으로 운영되는 공장. 그러나 이로 인해 해고된 노동자들은 AI 생산성 공유법에 따라 재교육을 받고, 이 공장을 원격으로 감시하고 관리하는 '디지털 공장 운영자'로 전환되었다. 부산에 앉아서 포항 공장 실시간 데이터를 보며 의사결정을 내리는 새로운 직종이 생겨났다. SK하이닉스의 HBM4는 2028년 엔비디아의 차세대 AI 칩에 독점 공급 계약을 맺었다. 세계 인프라의 심장부에 한국산 메모리가 박동하고 있었다.

 

선순환의 고리가 만들어지다

2029년, 이상한 일이 벌어졌다. 취업 포털의 채용 공고 수가 갑자기 늘기 시작했다. 방산 클러스터, AI 기업, 재교육을 통해 성장한 스타트업들이 동시에 사람을 찾기 시작한 것이다. 그러나 단순히 일자리 숫자가 늘어난 게 아니었다. 일자리의 질이 달라졌다. 과거의 고용 구조가 소수의 대기업 정규직과 다수의 중소기업 불안정 고용으로 양분되어 있었다면, 2030년대의 고용 구조는 훨씬 다양해졌다. AI 에이전트 설계자, 제조 공정 데이터 분석가, 방산 수출 컨설턴트, 외국인 정착 지원 코디네이터, 디지털 헬스케어 매니저. 기존에 이름이 없었던 직업들이 새로운 중산층을 만들어냈다. 원래 있단 직업을 찾아가기보다 직업을 직접 만드는, AI의 발전은 보다 쉽게 직업 전환이 가능한 시대를 만들었다. 2033년, 한국의 청년 실업률은 5.8%를 기록했다. 2026년 10.2%에서 7년 만에 이룬 변화였다. 고용이 살아나자, 소비가 살아났다. 결혼율이 조금씩 올랐다. 출산율도 미세하게 반등했다. 0.8에서 2033년 0.98로, 여전히 인구 유지 수준에는 훨씬 못 미쳤지만, 방향이 바뀌었다는 것 자체가 중요했다. 내수 소비가 살아나자, 그동안 구조조정 압박을 받던 유통, 외식, 문화 콘텐츠 산업이 다시 기지개를 켰다. 여기에 이민자들의 소비가 더해졌다. 다양한 배경을 가진 신규 소비자들이 새로운 식문화, 패션, 엔터테인먼트 수요를 만들어냈다. 서울의 골목 상권은 2026년보다 오히려 활성화되었다. 다만 그 주인의 얼굴이 조금 더 다양해졌을 뿐이다. 이로 인해 2027년, 국민연금은 운용 전략을 대대적으로 수정했다. 핵심은 두 가지였다. 첫째, 한국방산과 AI 기업에 대한 전략적 선제 투자. 국민연금이 초기 단계에서 한국 AI 기업들의 대주주로 참여하면서, 세종 AI를 포함한 여러 기업의 성장 과실을 국민 전체가 공유하는 구조를 만들었다. 둘째, 해외 투자 비중을 60%까지 확대하면서 달러 자산과 미국 AI 인프라에 대한 익스포저를 높였다. 2035년, 국민연금 기금 규모는 1,400조 원을 돌파했다. 2026년의 1,000조 원에서 40% 성장. 고갈 시점은 2055년에서 2071년으로 늦춰졌다. 완벽한 해결책은 아니었다. 그러나 바람이 바뀐 것이다.

 

2035년의 한국이 세계에 말한다

2035년, 한국은 조용히 하나의 명제를 증명했다. "인구가 줄어드는 나라도, 제조업 기반의 나라도, AI 시대에 도태되지 않을 수 있다." 방법은 기적이 아니었다. 합의였다. 생산성 향상의 과실을 독점하지 않겠다는 기업들의 합의. 이민자를 위협이 아닌 동료로 받아들이겠다는 시민들의 합의. 단기 정치 이익보다 장기 구조 개혁을 선택하겠다는 정치권의 합의. 고용 안정보다 전환의 속도를 지원하겠다는 노동계의 합의. 어느 하나도 쉽지 않았다. 모두 갈등과 논쟁을 거쳤다. 그러나 결국 움직였다. 2034년, OECD는 한국의 'AI 전환기 노동 시장 정책'을 회원국 우수 사례로 선정했다. 같은 해 IMF는 한국을 "고령화 경제의 성공적 재설계 모델"로 분석한 보고서를 발표했다. 과거 한국은 '빠른 추격자' 전략으로 성장했다. 선진국이 만든 것을 더 빠르고 싸게 만드는 방식. 그러나 2030년대의 한국은 처음으로 '문제 해결자'가 되었다. 인구 감소와 AI 대체라는, 모든 선진국이 곧 맞닥뜨릴 문제를 먼저 겪고, 먼저 풀어낸 나라. 유럽 국가들이 한국의 AI 생산성 공유법을 벤치마킹했다. 일본이 한국의 이민 정책 설계를 연구하기 위해 실무단을 파견했다. 동남아시아 국가들이 세종 AI를 도입하면서 한국산 소프트웨어에 대한 신뢰를 쌓았다. 한국어를 배우려는 외국인이 2026년보다 3배 늘었다. 단순히 K-POP, K-Drama 때문이 아니라, 한국이 일하고 싶은 나라가 되었기 때문이다.

 

미래를 만든 것은 정책이 아니었다

돌아보면, 이 모든 변화의 시작은 정책이 아니었다. 마음가짐이었다. 2026년의 한국 사람들이 처음으로 집단적으로 인정한 것이 있었다. "우리가 익숙한 방식이 더 이상 작동하지 않을 수 있다." 대기업 정규직만이 성공의 길이라는 집착을 조금씩 내려놓기 시작했다. 내 직업이 영원히 안전하다는 환상을 버리고, 대신 전환 능력을 키우는 데 투자하기 시작했다. 외국인을 경쟁자가 아닌 동료로 바라보는 시각이, 특히 30대 이하 세대에서 빠르게 자리 잡았다. 변화는 항상 두려움을 동반한다. 그러나 두려움이 마비가 아닌 행동으로 이어졌을 때, 역사는 방향을 바꾼다. 정책이 만들어지기 전에, 개인이 먼저 움직였다. AI 도구를 배우는 직장인들의 자발적 스터디 모임이 2026년 전국에 수천 개 생겨났다. 제조업 현장의 엔지니어들이 데이터 분석을 독학했다. 지방의 40대 공무원이 AI 행정 서비스 설계를 배워 지역 문제를 해결했다. 이 움직임들이 쌓여 정치적 압력이 되었고, 그 압력이 정책을 만들었다. 위에서 아래로 내려온 변화가 아니라, 아래에서 위로 밀어 올린 변화였다. 창밖에 대만 출신 개발자와 베트남 출신 엔지니어가 한국어로 웃으며 대화하고 있다. 옆 테이블의 60대는 AI 에이전트에게 음성으로 보고서 초안을 맡기고, 그 결과를 검토하며 수정하고 있다. 카운터의 바리스타는 바리스타 머신을 관리하며 맛을 조율한다. 주 8시간만 카페를 관리하고, 나머지 시간은 자신의 AI 스타트업에 투자한다. 이 풍경이 저절로 만들어진 것은 아니다. 2026년, 우리가 경고를 무시하지 않기로 선택했을 때 시작되었다. 생산성의 과실을 나누기로 합의했을 때. 이민자를 동료로 받아들이기로 결정했을 때. 방산과 AI와 제조업의 강점을 하나의 방향으로 정렬했을 때. 그리고 가장 중요한 것-

 

개인 한 명 한 명이 두려움을 행동으로 바꾸기로 마음먹었을 때. 코리아 르네상스는 더 이상 기적이 아니었다. 선택이었다. 그리고 그 선택은, 지금 이 순간 아직 우리 앞에 놓여 있다.

 

※ 이 글은 개인적인 투자 관점을 정리한 것입니다. 특정 종목이나 ETF에 대한 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 결정과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.