세계 경제 계획의 복도에는 잠재적인 지각 변동에 걸맞은 명확성과 긴급성을 갖춘 엄중한 경고가 울려 퍼지고 있습니다. 야심 찬 프랑스의 인공지능(AI) 경쟁자인 Mistral의 최고 경영자 Arthur Mensch는 국가의 운명이 국내 AI 역량에 결정적으로 좌우되는 미래를 제시합니다. 그의 메시지는 명확합니다. 자체 AI 인프라를 육성하지 못하는 국가는 이 혁신적인 기술이 세계 금융 지형을 재편함에 따라 심각한 경제적 출혈이라는 암울한 전망에 직면하게 될 것입니다. 예측되는 영향은 미미하지 않습니다. Mensch는 AI가 향후 몇 년 안에 모든 국가의 국내총생산(GDP)에 두 자릿수 비율로 영향을 미칠 것으로 예상합니다. 이는 단순히 새로운 소프트웨어를 채택하는 문제가 아닙니다. 이는 전 세계적으로 생산성, 혁신, 경쟁 우위를 재정의할 준비가 된 기반 기술을 통제하는 것에 관한 문제입니다.
두 자릿수 GDP 예언: AI의 경제적 파장 분석
Artificial Intelligence가 국가 GDP 수치를 두 자릿수로 좌우할 수 있다는 주장은 신중한 고려가 필요합니다. 이는 일반적으로 신기술과 관련된 점진적인 이득을 훨씬 뛰어넘는 경제적 변화를 시사합니다. 어떻게 그토록 심오한 영향이 구체화될 수 있을까요? 그 경로는 경제 활동의 거의 모든 측면을 통해 엮여 있으며 다양합니다.
생산성 해방: 핵심적으로 AI는 전례 없는 생산성 향상을 약속합니다. 점점 더 정교해지는 알고리즘에 의해 구동되는 자동화는 제조 공정을 간소화하고, 공급망을 최적화하며, 복잡한 물류를 관리하고, 이전에는 막대한 인간의 노력이 필요했던 방대한 데이터 분석을 처리할 수 있습니다. 서비스 산업에서 AI는 고객 지원을 강화하고, 금융 자문을 개인화하며, 제약 분야의 신약 개발을 가속화하고, 의료 분야의 진단 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 효율성 향상이 여러 부문에 걸쳐 동시에 파급될 때, 국가 생산량에 미치는 누적 효과는 실제로 상당할 수 있으며, 이러한 도구를 효과적으로 활용하는 국가의 GDP 성장을 새로운 영역으로 밀어붙일 수 있습니다.
혁신 점화: AI는 단순한 효율성 엔진이 아니라 혁신의 촉매제입니다. Machine learning 모델은 방대한 데이터 세트 내에 숨겨진 패턴과 통찰력을 식별하여 새로운 과학적 발견, 참신한 제품 디자인, 완전히 새로운 비즈니스 모델로 이어질 수 있습니다. 대규모 언어 모델과 같은 기술로 대표되는 Generative AI는 소프트웨어 개발에서 마케팅 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 분야에서 창의적 잠재력을 발휘합니다. 활발한 AI 연구 개발 생태계를 육성하는 국가는 이러한 혁신으로 생성된 가치를 포착하여 고부가가치 일자리를 창출하고 신흥 글로벌 시장에서 리더십을 확립할 수 있습니다. AI에 의해 가속화된 이 혁신 주기는 선구자와 추종자 사이의 경제적 격차를 크게 벌릴 수 있습니다.
시장 변화와 파괴: AI의 통합은 필연적으로 기존 시장 구조를 파괴할 것입니다. 적응이 느린 산업은 전통적인 비즈니스 모델이 쓸모없게 될 수 있습니다. 반대로, AI 기반 서비스, 플랫폼 및 애플리케이션을 중심으로 새로운 시장이 부상할 것입니다. 고도로 개인화된 교육, 산업 장비에 대한 예측 유지보수 서비스 또는 교통 흐름과 에너지 소비를 최적화하는 AI 기반 도시 계획의 잠재력을 고려해 보십시오. 이러한 신생 산업을 육성하고 실직 노동자를 위한 전환을 관리할 수 있는 국가는 파괴적인 힘을 헤쳐나가고 그에 따른 경제적 이익을 포착하는 데 더 나은 위치에 있을 것입니다. 따라서 두 자릿수 영향은 잠재적 이득뿐만 아니라 적응에 실패할 경우 발생할 수 있는 경제적 혼란의 잠재적 규모를 나타냅니다.
가치의 글로벌 흐름: Mensch의 경고는 자본 유출을 명시적으로 언급합니다. AI 기반 경제에서는 투자가 자연스럽게 가장 진보된 AI 인프라, 인재 풀 및 지원 규제 환경을 제공하는 지역으로 몰릴 것입니다. 한 국가에서 개발되었지만 전 세계적으로 배포된 AI 애플리케이션에서 생성된 이익은 주로 원산지 국가에 귀속될 것입니다. 이는 AI 선도 국가에 부와 경제력이 집중될 가능성을 시사하며, 잠재적으로 AI 기술 및 서비스 수입에 의존하는 국가를 희생시킬 수 있습니다. GDP의 두 자릿수 변동은 선도국에게는 상당한 성장으로, 후발주자에게는 정체 또는 심지어 쇠퇴로 나타나 글로벌 경제 불평등을 악화시킬 수 있습니다.
주권적 AI의 필요성: 단순한 채택을 넘어서
Mensch의 ‘국내 AI 시스템’ 요구는 단순히 기업이 다른 곳에서 개발된 기성 AI 도구를 사용하도록 장려하는 것을 훨씬 뛰어넘습니다. 이는 AI 주권이라는 개념, 즉 국가가 자체 전략적 이익, 경제적 우선순위 및 사회적 가치에 부합하게 독립적으로 인공지능 기술을 개발, 배포 및 관리할 수 있는 능력에 대해 이야기합니다. 왜 이 구분이 그토록 중요할까요?
핵심 인프라 통제: 외국 AI 플랫폼과 인프라에만 의존하는 것은 심각한 종속성을 야기합니다. 금융, 에너지, 국방, 의료와 같은 핵심 부문은 외부 주체가 통제하는 시스템에 의존하게 될 수 있으며, 잠재적으로 외국 정부의 영향력, 서비스 중단 또는 과도한 가격 책정에 취약해질 수 있습니다. 주권적 AI 역량은 국가가 미래 경제와 안보의 기술적 중추에 대한 통제권을 유지하도록 보장합니다.
데이터 거버넌스 및 프라이버시: AI 시스템은 데이터로 구동됩니다. 국내 AI 인프라가 부족한 국가는 자국민과 기업의 데이터가 해외로 유출되어 다른 규제 체제 하의 외국 알고리즘에 의해 처리되는 것을 발견할 수 있습니다. 이는 프라이버시, 데이터 보안, 경제적 착취 또는 감시 가능성에 대한 심각한 우려를 제기합니다. 국가 AI 역량을 개발하면 국가는 자국의 이익과 시민의 권리를 보호하는 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현할 수 있습니다.
알고리즘 정렬 및 편향: AI 알고리즘은 중립적이지 않습니다. 훈련된 데이터와 제작자가 설정한 목표를 반영합니다. 한 문화적 또는 경제적 맥락에서 개발된 AI 시스템은 다른 국가의 가치나 요구와 일치하지 않는 편향을 내포하거나 결과를 우선시할 수 있습니다. 예를 들어, 순전히 상업적 결과를 우선시하는 AI는 사회적 형평성이나 환경 보호와 관련된 국가 목표와 충돌할 수 있습니다. 주권적 AI는 지역적 맥락, 언어 및 사회적 목표에 맞춰진 알고리즘 개발을 가능하게 하여 수입된 편향의 위험을 완화합니다.
경제적 가치 포착: 앞서 논의했듯이, 소프트웨어 개발에서 플랫폼 수익에 이르기까지 AI가 창출하는 상당한 경제적 가치는 핵심 기술이 국내에서 개발되고 소유될 경우 국내에서 포착될 가능성이 더 높습니다. 수입에 의존하는 것은 라이선스, 서비스 및 전문 지식 비용을 지불하기 위해 자본이 지속적으로 유출되어 국내 부 창출을 저해하는 것을 의미합니다.
전략적 자율성: 지정학적 경쟁이 심화되는 시대에 기술 리더십은 본질적으로 전략적 자율성과 연결되어 있습니다. 핵심 기능에 대한 외국 AI 의존은 취약성을 야기합니다. 주권적 AI 역량은 국가가 국제 무대에서 독립적으로 행동하고, 디지털 국경을 확보하며, 과도한 외부 기술적 제약 없이 국가 이익을 추구할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 유럽 주체로서 Mistral AI 자체는 미국과 중국 거대 기업이 종종 지배하는 환경에서 지역 기술 주권을 위한 이러한 추진력을 구현합니다.
전기화의 메아리: 역사적 유사점
상황의 심각성을 강조하기 위해 Mensch는 약 1세기 전 전기 채택과 설득력 있는 유사점을 제시합니다. 이 비유는 AI를 단순히 또 다른 기술 업그레이드가 아니라, 전기가 그랬던 것처럼 사회와 경제의 구조 자체를 재편할 준비가 된 기반 유틸리티로 재구성하기 때문에 강력합니다.
새로운 시대의 여명: 19세기 후반과 20세기 초반에 전기는 과학적 호기심에서 산업 발전과 현대 생활의 필수 동력으로 전환되었습니다. 공장은 혁신되었고, 물이나 증기 동력의 제약에서 벗어나 전기 모터의 유연성을 중심으로 재편되었습니다. 도시는 전기 조명, 교통 및 통신으로 변모했습니다. 전기 제품과 인프라를 중심으로 완전히 새로운 산업이 등장했습니다.
인프라의 필요성: 그러나 전기의 광범위한 혜택은 하룻밤 사이에 또는 의도적인 노력 없이 실현되지 않았습니다. 발전소(Mensch가 언급한 ‘전기 공장’), 송전망 및 배전망 구축에 막대한 투자가 필요했습니다. 이 인프라에 조기에 전략적으로 투자한 국가와 지역은 상당한 경쟁 우위를 확보했습니다. 그들은 산업을 더 효율적으로 가동하고, 투자를 유치했으며, 새로운 에너지원을 기반으로 혁신을 촉진했습니다.
지연의 대가: 반대로, 전기화에 뒤처진 국가들은 뚜렷한 불이익에 처했습니다. 그들의 산업은 경쟁력이 떨어졌고, 도시는 덜 현대적이었으며, 경제는 덜 역동적이었습니다. 그들은 이 중요한 자원을 이웃이나 외부 공급자에게 의존하게 되었고, 이는 Mensch가 AI 맥락에서 경고하는 바로 그 종속성을 야기했습니다. 그들은 잠재적으로 더 높은 비용, 낮은 신뢰성 및 종속적인 경제적 지위에 직면하면서 ‘이웃에게서 사야’ 했습니다. 개발 격차는 벌어졌습니다.
새로운 전기, AI: AI와의 유사점은 놀랍습니다. 전기와 마찬가지로 AI는 범용 기술(GPT)의 특성을 가지고 있습니다. 즉, 거의 모든 부문에 영향을 미치고 경제 구조를 근본적으로 바꿀 잠재력을 가진 기술입니다. 필요한 ‘AI 공장’(데이터 센터, 컴퓨팅 인프라, 인재 파이프라인 및 연구 생태계)을 구축하려면 유사한 선견지명과 상당한 국가적 헌신이 필요합니다. 그렇게 하지 못하면 국가는 AI 기반 글로벌 경제에서 생산자이자 혁신가가 아닌 단순한 소비자의 지위로 전락할 위험이 있으며, 이 점점 더 중요해지는 ‘유틸리티’를 외부 공급자에게 영구적으로 의존하게 됩니다. 역사적 교훈은 분명합니다. 기반 기술 변화는 국내 역량을 구축하기 위한 선제적인 국가 전략을 요구하며, 그렇지 않으면 국가는 심오한 경제적 분열의 잘못된 편에 서게 될 것입니다.
뒤처짐의 위험: 자본 유출과 전략적 취약성
견고한 국내 AI 역량을 구축하지 못하는 결과는 성장의 기회를 놓치는 것을 훨씬 뛰어넘습니다. Arthur Mensch의 경고는 무대응이 실질적인 경제적 손실과 국가 자율성의 위험한 침식으로 이어지는 시나리오를 암시합니다. 종속성의 망령이 크게 드리워져 있으며, 연쇄적인 부정적 영향을 수반합니다.
AI 허브의 매력: 자본(금융 및 인적 자본 모두)은 본질적으로 이동성이 있으며 가장 높은 수익과 가장 큰 기회를 제공하는 환경을 찾습니다. 최첨단 연구, 풍부한 컴퓨팅 파워, 지원 정책 및 깊은 인재 풀을 자랑하는 AI 리더로 인식되는 국가는 강력한 자석 역할을 할 것입니다. 벤처 캐피털은 그들의 AI 스타트업에 쏟아질 것입니다. 다국적 기업은 그곳에 R&D 센터를 설립할 것입니다. 숙련된 AI 전문가(데이터 과학자, machine learning 엔지니어, AI 윤리학자)는 이러한 허브로 몰려들어 뒤처진 국가로부터 ‘두뇌 유출’을 시작하거나 악화시킬 것입니다. 이러한 유출은 뒤처진 국가의 잠재적 혁신, 경제 활동 및 세수입의 직접적인 손실을 의미합니다. 자본은 단순히 다른 곳으로 흐르는 것이 아니라 AI 선두 주자의 손에 적극적으로 집중되고 있습니다.
디지털 식민지화: 외국 AI 플랫폼과 서비스에 대한 의존은 디지털 형태로 나타나지만 역사적 식민주의를 불편하게 연상시키는 역학을 만듭니다. 주권적 AI 역량이 없는 국가는 클라우드 컴퓨팅 인프라에서 핵심 시스템을 구동하는 알고리즘에 이르기까지 모든 것을 외부 공급자에게 의존하게 될 수 있습니다. 이러한 의존에는 대가(라이선스 비용, 서비스 요금 및 경제적 가치를 외부로 빼돌리는 데이터 액세스 계약)가 따릅니다. 더 중요한 것은 국가 시스템을 다른 곳에서 내려진 결정에 좌우되게 한다는 것입니다. 가격 인상, 서비스 약관 변경, 정치적 동기가 있는 서비스 제한 또는 기술적 백도어를 통한 스파이 행위까지도 실질적인 위험이 됩니다. 국가는 사실상 디지털 운명에 대한 통제권을 잃고 주권적 행위자가 아닌 소비 시장이 됩니다.
경쟁 우위 침식: 세계화된 경제에서 경쟁력은 핵심입니다. AI가 전 세계적으로 제조, 물류, 금융 및 서비스에 깊숙이 통합됨에 따라 강력한 국내 AI 지원이 없는 국가에서 운영되는 기업은 보조를 맞추기 어려울 것입니다. 그들은 최신 효율성 향상 도구, 혁신에 필요한 데이터 통찰력 또는 AI 전략을 구현하는 데 필요한 숙련된 인력이 부족할 수 있습니다. 그들의 제품과 서비스는 상대적으로 더 비싸거나 덜 발전하여 국내외 시장 점유율 손실로 이어질 수 있습니다. 여러 부문에 걸친 이러한 점진적인 경쟁력 침식은 경제 성장 둔화, 실업률 증가 및 생활 수준 저하로 이어질 수 있습니다.
전략 및 안보 취약점: 국방, 정보 및 핵심 인프라 관리에 AI를 통합하는 것은 상당한 안보 고려 사항을 야기합니다. 이러한 민감한 애플리케이션에 외국에서 개발된 AI 시스템에 의존하는 것은 용납할 수 없는 취약점을 만듭니다. 내장된 악성 코드, 데이터 유출 또는 외부 조작의 가능성은 국가 안보에 직접적인 위협이 됩니다. 더욱이, 국내 AI 전문 지식 부족은 정교한 사이버 공격이나 허위 정보 캠페인과 같은 AI 기반 위협에 대한 대응책을 개발하는 국가의 능력을 저해합니다. 기술적 종속성은 국제 무대에서 전략적 약점으로 직접 이어집니다. 권력을 투사하고, 국가 이익을 방어하며, 심지어 내부 안정을 유지하는 능력까지도 이 중요한 기술을 마스터하지 못함으로써 손상될 수 있습니다.
AI 기반 구축: 단순한 코딩 이상
Mensch가 주창하는 ‘국내 AI 시스템’을 구축하는 것은 단순히 몇몇 소프트웨어 프로젝트에 자금을 지원하는 것보다 훨씬 복잡한 기념비적인 사업입니다. 이는 AI 혁신과 배포가 번성할 수 있는 기반 인프라인 포괄적인 국가 생태계를 의도적으로 구축해야 합니다. 여기에는 여러 영역에 걸친 조정된 노력이 포함됩니다.
1. 컴퓨팅 파워 및 데이터 인프라: AI, 특히 딥러닝은 계산 집약적이어서 막대한 처리 능력(종종 GPUs 및 TPUs와 같은 특수 하드웨어)과 훈련을 위한 방대한 데이터 세트가 필요합니다. 국가는 국립 고성능 컴퓨팅 센터, 데이터 센터에 대한 민간 부문 투자를 위한 인센티브 또는 전략적 파트너십을 통해 최첨단 컴퓨팅 리소스에 대한 접근을 보장하기 위한 전략이 필요합니다. 마찬가지로 중요한 것은 프라이버시와 보안을 보호하면서 연구 개발을 위한 데이터 공유를 촉진하는 명확한 거버넌스 프레임워크와 함께 강력하고 안전하며 접근 가능한 데이터 인프라를 개발하는 것입니다.
2. 인재 육성: AI 생태계는 그 안에 있는 사람만큼만 강력합니다. 이를 위해서는 인재 개발에 대한 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 대학은 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 수학 및 AI 윤리 분야에서 강력한 프로그램이 필요합니다. 직업 훈련 이니셔티브는 더 넓은 인력이 AI 시스템과 함께 일할 수 있는 기술을 갖추도록 해야 합니다. 또한 정책은 국내 전문 지식을 육성하면서 최고의 국제 AI 인재를 유치하고 유지하는 것을 목표로 해야 합니다. 여기에는 R&D 투자, 매력적인 경력 경로 창출, 혁신 문화 조성이 포함됩니다.
3. 연구 개발(R&D) 촉진: AI의 돌파구는 기초 및 응용 연구에 대한 지속적인 투자가 필요합니다. 정부는 대학 및 연구 기관에 대한 직접 자금 지원, 혁신 프로젝트에 대한 보조금, 기업 R&D에 대한 세금 인센티브를 통해 중요한 역할을 합니다. 학계, 산업계 및 정부가 협력하여 연구를 실제 응용 프로그램 및 상업적 성공으로 전환할 수 있는 협업 환경을 조성하는 것이 필수적입니다.
4. 활기찬 스타트업 생태계 육성: 많은 AI 혁신은 민첩한 스타트업 내에서 발생합니다. 이러한 벤처를 위한 지원 환경에는 시드 펀딩 및 벤처 캐피털에 대한 접근, 멘토십 프로그램, 간소화된 규제 프로세스(샌드박스), 대규모 산업 및 정부 기관과 협력할 기회가 포함됩니다. 역동적인 스타트업 현장을 육성하면 국가적 요구에 맞는 새로운 AI 솔루션의 개발 및 채택이 가속화됩니다.
5. 윤리 및 규제 프레임워크 구축: AI가 더욱 보편화됨에 따라 명확한 윤리 지침과 강력한 규제 프레임워크가 필수적입니다. 이는 편향, 투명성, 책임성, 프라이버시 및 안전과 같은 문제를 다루어야 합니다. 잘 설계된 규제는 혁신을 저해하기보다는 대중의 신뢰를 구축하고 개발자와 기업에게 명확성을 제공하며 AI가 책임감 있게 배포되고 사회적 가치와 일치하도록 보장할 수 있습니다. 이러한 프레임워크를 국내에서 개발하면 국가적 우선순위를 반영할 수 있습니다.
6. 민관 파트너십: 국가 AI 기반을 구축하려면 종종 공공 부문과 민간 부문 간의 협력이 필요합니다. 정부는 촉매 역할을 하여 초기 자금을 제공하고 전략적 방향을 설정하며 유리한 조건을 조성할 수 있습니다. 민간 부문은 상업적 전문 지식, 투자 및 AI 솔루션을 대규모로 개발하고 배포할 수 있는 민첩성을 제공합니다. 효과적인 파트너십은 국가 AI 목표를 달성하기 위해 양 부문의 강점을 활용합니다.
지정학적 체스판: 새로운 국경으로서의 AI
인공지능 패권 경쟁은 21세기 지정학의 결정적인 특징으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 국가 AI 인프라에 대한 Arthur Mensch의 요구는 이러한 맥락에서 깊은 공감을 불러일으키며, 경제적 번영뿐만 아니라 글로벌 권력 균형에서도 기술의 역할을 강조합니다. AI의 개발과 통제는 국제 관계, 전략적 동맹, 그리고 디지털 시대의 국가 주권의 정의 자체를 형성하고 있습니다.
기술 민족주의의 부상: 우리는 국가들이 AI 및 반도체와 같은 기초 분야에서의 기술 리더십을 국가 안보와 글로벌 영향력에 결정적인 것으로 점점 더 간주하는 ‘기술 민족주의’의 급증을 목격하고 있습니다. United States 및 China와 같은 주요 강대국은 AI R&D, 인재 확보 및 인프라에 막대한 투자를 하고 있으며, 종종 경쟁적인 관점에서 노력을 구성합니다. Mistral이 핵심 플레이어인 European Union을 포함한 다른 국가 및 블록은 어느 초강대국에도 지나치게 의존하지 않기 위해 ‘전략적 자율성’을 추구하며 자체 경로를 개척하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 경쟁 역학은 투자를 촉진하지만 수출 통제, 투자 심사 및 상이한 규제 표준을 통해 글로벌 기술 환경을 파편화할 위험도 있습니다.
변화하는 권력 역학: 역사적으로 경제력과 군사력이 글로벌 계층 구조에서 국가의 위치를 결정했습니다. 점점 더 기술력, 특히 AI 분야에서의 기술력이 중요한 세 번째 기둥이 되고 있습니다. AI를 선도하는 국가는 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. AI 기반 생산성 및 혁신으로 경제가 활성화되고, 자율 시스템, AI 기반 정보 분석 및 사이버 기능으로 군대가 강화되며, 기술 거버넌스에 대한 글로벌 규범 및 표준 설정에 더 큰 영향력을 행사할 수 있습니다. 반대로, 뒤처진 국가는 상대적 힘이 약화되어 진화하는 국제 질서에서 규칙 제정자가 아닌 규칙 수용자가 될 위험이 있습니다.
확대되는 디지털 격차: AI는 엄청난 가능성을 가지고 있지만, 그 혜택이 전 세계적으로 균등하게 분배되지 않을 수 있습니다. 경쟁력 있는 AI 생태계를 구축하는 데 필요한 상당한 투자는 AI ‘가진 자’와 ‘못 가진 자’ 사이에 더 뚜렷한 격차를 만들 위험이 있습니다. 필요한 자본, 인프라 및 전문 지식이 부족한 개발도상국은 AI 혁명에 의미 있게 참여하기 어려울 수 있습니다. 이는 기존의 글로벌 불평등을 악화시켜 더 가난한 국가를 더욱 뒤처지게 하고 잠재적으로 부유한 국가가 개발하고 통제하는 기술에 더 의존하게 만들 수 있습니다. AI 접근 및 역량 구축을 민주화하기 위한 국제 협력 및 이니셔티브는 이러한 위험을 완화하는 데 중요합니다.
AI 시대의 동맹과 블록: 과거에 국가들이 공유된 정치 이념이나 안보 이익을 기반으로 동맹을 형성했듯이, 우리는 AI 개발 및 거버넌스를 중심으로 한 새로운 파트너십의 출현을 볼 수 있습니다. 국가들은 AI 윤리, 데이터 프라이버시 표준 또는 협력 연구 이니셔티브에 대한 공유된 접근 방식을 기반으로 연합할 수 있습니다. 반대로, 경쟁은 기술적 우위를 놓고 경쟁하는 라이벌 블록으로 이어질 수 있습니다. 오늘날 국가들이 AI 개발 및 국제 협력과 관련하여 내리는 전략적 선택은 수십 년 동안 그들의 지정학적 위치를 크게 형성할 것입니다. 따라서 Mensch가 강조한 주권적 AI 역량 추구는 국가가 이 새로운 지정학적 체스판에서 내려야 하는 더 넓은 전략적 계산과 불가분의 관계에 있습니다.