2027년 스마트 도시는 어떤 모습일까? 엔비디아·딜로이트 공동 보고서

도시 운영의 디지털 전환이 인공지능(AI) 중심으로 재편되고 있다. ThoughtLab, 딜로이트(Deloitte), 엔비디아(NVIDIA), 서비스나우(ServiceNow)가 공동으로 발간한 『AI 기반 스마트 도시의 현황과 미래』 보고서에 따르면, 현재 전 세계 도시의 18%가 기존 AI를 폭넓게 도입하고 있으며, 이 수치는 2027년까지 48%로 증가할 전망이다. 전체 도시의 87%가 이미 AI를 선택적 또는 시범적으로 사용 중이며, 파일럿 단계에 있는 도시도 16%에 달한다.

규모별로 보면, 대형 및 메가시티의 69%가 3년 내 AI를 광범위하게 사용할 계획인 반면, 중소 도시의 도입 비율은 각각 48%, 41% 수준이다. 지역별로는 아시아 태평양 지역이 57%로 가장 높은 AI 도입 의지를 보였고, 유럽(53%)과 북미(51%)가 뒤를 이었다. 이는 기술 인프라와 정책적 지원, 투자 여력의 차이에 따른 것으로 분석된다.

생성형AI(Generative AI) 또한 빠르게 확산되고 있다. 현재 6%에 불과한 생성형AI의 폭넓은 사용률은 3년 후 22%로 증가할 것으로 예상되며, 선택적 사용까지 포함하면 도시의 절반 이상이 생성형AI를 실질적으로 운영하게 된다. 특히 아시아 태평양 지역과 대형/메가 도시에서 도입 속도가 가장 빠른 것으로 나타났다.

AI는 도시 전반의 핵심 서비스에 적용되고 있으며, 가장 활발하게 활용되는 분야는 ‘정부 운영 및 행정(44%)’, ‘보안 및 복원력(42%)’, ‘도시 인프라(34%)’ 순이다. 이외에도 헬스케어, 대중교통, 환경 등에서도 점차 AI의 도입이 확산되고 있다.

정부 운영에서는 문서 디지털화, 데이터 분석, 자동화된 의사결정이, 보안 분야에서는 범죄 예측, 비디오 분석, 카메라 최적화가 주요 활용 사례다. 인프라 분야에서는 예측 유지보수와 스마트 인프라 설계가, 교통 분야에서는 스마트 주차와 AI 기반 교통 흐름 예측 시스템이 주목받고 있다.

그러나 환경 및 지속 가능성 분야에서는 아직 22%의 도시에만 AI가 도입된 것으로 나타났으며, 이는 향후 보완이 필요한 영역으로 지적된다.

대도시일수록 기술 인프라와 인재, 재정 여건에서 유리해 AI 채택률이 높고 빠르다. 그러나 보고서는 소형 도시들도 AI의 접근성이 높아짐에 따라 점차 격차를 줄여가고 있다고 분석한다. 특히 아시아 태평양 지역의 도시들이 향후 AI 확산 속도를 주도할 것으로 예상되며, 이는 정부 주도형 디지털 전략과 적극적인 민간 투자, 빠른 기술 수용 속도에 기반하고 있다.

반면 아프리카, 라틴아메리카 등 일부 지역은 여전히 AI 도입이 더딘 편이다. 이들은 인프라 미비, 투자 부족, 규제 불확실성 등의 제약을 안고 있으며, 향후 글로벌 AI 격차 확대가 우려된다.

AI 도입을 선도하는 도시들은 클라우드 기반 인프라(92%), 생체 인증 시스템(90%), 챗봇·디지털 비서(90%)를 가장 광범위하게 사용하고 있다. 이들 기술은 AI의 대규모 데이터 처리, 시민과의 인터페이스 효율화, 개인정보 보안 및 서비스 개인화에 있어 중요한 역할을 한다. 클라우드는 대규모 데이터셋 처리를 위한 확장 가능 인프라로서, AI 애플리케이션 구현의 근간이 된다.

챗봇/디지털 비서는 민원 응답, 문서 검색, 공공 서비스 안내 등에 활용되어 시민 편의를 증대시킨다. 사이버 기술은 점점 늘어나는 사이버 위협에 대응하며, AI 기반 실시간 보안 대응 시스템으로 진화 중이다. IoT는 실시간 데이터 생성 기반으로 AI 분석의 연료 역할을 하며, 센서 네트워크를 통해 교통·에너지·환경 관리 효율을 높이고 있다. 데이터 분석은 예측 모델링과 인사이트 생성에 중심적 기술로, 특히 도시 계획과 위기 대응에 필수적이다.

AI 리더 도시들은 다양한 신기술과의 융합을 통해 경쟁력을 강화하고 있다. 자동화(RPA)는 행정과 서비스 프로세스를 간소화하고 있으며, 모바일 앱은 실시간 피드백과 시민 중심 서비스를 제공하는 스마트 플랫폼으로 진화 중이다. 블록체인은 거래 신뢰성과 보안성을 높이는 데 사용되며, 엣지 컴퓨팅은 실시간 처리를 통한 응답 속도 개선에 기여하고 있다.

궁극적으로 이러한 기술들은 AI의 효율성과 확장성을 높이며, 도시가 데이터 기반 의사결정과 시민 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있다.