[오피니언] AI 투자는 늘리고 SW는 줄였다

어윤호 한국상용인공지능SW협회 회장이 아이티데이에 기고한 오피니언은 AI 투자 확대와 SW 예산 축소의 대비를 짚는 데 초점을 맞춘다. 글은 정부의 AI 투자 확대 기조 자체에는 찬성하면서도, 그 과정에서 국내 SW기업에 돌아가는 실질 성과와 예산 배분을 함께 물어야 한다는 취지로 전개된다.

필자는 정부의 GPU·독자 AI 모델 대규모 투자 방향에 동의한다고 밝혔다. 독자 기술 기반은 AI 주권 확보와 해외 기술 의존도 축소를 위해 필요하다고 봤다.

또한 이재명 대통령이 AI 3대 강국과 AI 활용 확대를 지속 강조해 온 점을 거론하며, 이런 큰 방향은 적절하다고 평가했다. 다만 이 같은 방향성의 제시와 별개로 대한민국 SW기업의 수익 규모를 함께 따져 물어야 한다는 문제의식을 제기했다.

이 과정에서 2027년 과기정통부 AI 예산안은 5조938억 원에서 9조4211억 원으로 늘었다. 이는 84.3% 증가한 수치다.

반면 비R&D SW 관련 예산은 약 3300억 원에서 2900억 원 수준으로 줄었다. 필자는 AI 예산이 크게 늘어난 것과 달리 비R&D SW 관련 예산은 감소한 대비를 짚었다.

세부적으로는 SW산업기반확충 예산이 15% 감소했고, XaaS 선도프로젝트 예산도 28.5% 감소했다. 공공SW사업선진화 예산 역시 15% 감소했으며, SW기업 해외진출 지원 예산도 감소했다.

올해 상황은 이전과 큰 차이가 없다. 공공 SaaS 개발·검증 예산은 60억 원에서 16억 원으로 축소됐고, SaaS 전환지원 예산은 160억 원에서 89억 원으로 감소했다. K-PaaS 생태계 지원 예산은 전액 삭감됐다. 반면 AI 분야에는 대규모 예산이 투입됐다. SW기업 기반 예산은 원래 규모가 작았는데도 추가로 축소됐다. 이에 대해 필자는 이런 예산 방향의 타당성에 의문을 제기했다.

GPU는 인프라 성격이고, 모델은 기반 기술 성격이다. 기업 업무 적용과 생산성 향상, 유료 서비스화의 실행 수단은 소프트웨어다. 독자 AI 모델에도 동일한 논리가 적용된다.

벤치마크 성능 개선은 의미가 있고, 기술 수준 향상도 의미가 있다. 다만 국가의 막대한 예산 투자 이후에는 후속 성과 제시가 필요하다. 즉 AI와 모델 개발에 대한 투자만이 아니라, 그 투자로 이어진 구체적 결과까지 보여줘야 한다는 것이다.

AI 분야에서는 AI 투자액이 이미 널리 알려진 상태인 만큼 투자 규모만 알릴 것이 아니라 해외 유료 고객 수와 해외 매출 규모, 한국 기술을 선택한 글로벌 기업 수의 공개가 필요하다. 투자금으로 해외에서 벌어들인 수익을 공개할 시점도 도래했다는 점에서 산업적 성과를 함께 제시해야 한다.

이와 함께 기술 성과의 평가와 지원을 지속할 필요가 있다. 아울러 산업 성과에 대해서는 무책임한 구조의 반복을 막아야 하며, 성과가 부족할 경우에는 부족 원인을 설명할 필요가 있다.

또한 성과 결과는 다음 정책과 예산에 반영될 필요가 있다. 예산과 성과의 연계가 필요하고, 성과와 책임의 연계도 필요하다.

이 같은 방향은 대한민국 SW기업의 진로를 명확히 한다. 국산 모델에 대한 단일 의존과 특정 글로벌 모델에 대한 단일 종속을 지양하고, 국산 모델과 OpenAI, Google, Anthropic, 오픈소스 모델 중에서 고객과 산업에 맞춤형 기술을 선택할 필요가 있다. 필요할 경우에는 기술 교체 가능성도 확보할 필요가 있다.

AI 경쟁력의 목표는 어떤 모델과도 연결 가능하고 세계시장 경쟁 가능한 소프트웨어 개발에 있어야 하며, 모델 1개 보유로 끝나선 안 된다는 지적이 나온다. 이를 위해서는 국내에서 충분한 검증을 거치고 제대로 된 제품화로 이어진 뒤 최종적으로 해외 수익을 창출하는 단계까지 가야 한다는 것이다. 대통령의 AI 3대 강국도 산업 현장에서 의미를 가지려면 해외 수익 단계까지 도달해야 한다는 견해도 제시된다.

이와 함께 정부 AI 정책을 주도하는 주요 인사들에게는 더 무거운 책임감이 요구된다는 주장도 나온다. 현재 AI 포럼 다수, 간담회 다수, 기사·SNS에서 새로운 발표·선언 지속이라는 분위기가 이어지고 있지만, 국내 중소 SW기업들은 여전히 어려움을 겪고 있다는 현장 상황이 언급된다. 이에 따라 AI 담론과 스포트라이트만큼 국내 SW기업의 어려움도 더 직접 점검할 필요가 있다는 요구가 제기된다.

정책의 모순으로는 SaaS 전환 요구와 SaaS 지원 축소가 병존하고, 글로벌 시장 진출 요구와 해외진출 기반 축소가 병존한다는 지적이 나온다. 이에 대해 기업들은 투자 판단 기준을 상실해 답답함을 느낀다는 반응을 보인다고 한다. 이런 상황을 고려할 때 정부 AI 성과지표를 변경할 필요가 있다는 주장이 제기된다.

성과 평가에서는 GPU 확보량이 중요하고 벤치마크 성적도 필요하지만, 실제 산업 활용도가 GPU 확보량보다 더 중요하다는 평가 우선순위가 제시된다. 또한 추가 핵심 지표로 비용 지불 고객 실제 확보 수를 봐야 하며, PoC 건수 발표보다 상용화 전환 건수, 매출 연결 규모, 수출 연결 규모가 더 중요하다는 비교도 나온다. 아울러 국민 세금 추진 AI 사업의 해외 매출 규모, 글로벌 고객 확보 수, 해당 과정에서 국내 중소 SW기업에 돌아간 실제 사업 규모, 해당 과정에서 국내 중소 SW기업에 돌아간 실제 매출 규모를 공개할 필요가 있다는 요구가 제기된다.

필자는 해당 수치가 국가 AI 정책의 실질 성적표라고 판단했다. 대한민국 AI 정책의 성적표는 GPU 수량·모델 크기가 아니며, 기준은 세계가 비용을 지불하고 사용하는 대한민국 소프트웨어의 창출 규모라고 제시했다. 또 국가대표 모델 일부·소수 기업 성과만으로는 AI 생태계 형성이 불충분하다고 봤다.

핵심은 수천 개 SW기업이 자사 제품 내 AI를 탑재하고, 국내에서 정당한 가격을 수취하며, 해외 수익을 창출하는 데 있다고 짚었다. 이 조건이 충족될 때 대한민국을 실질적 AI 강국으로 평가할 수 있다고 봤다. 벤치마크 성과는 해외 매출로 입증돼야 하고, PoC는 상용화·수출로 연결돼야 한다고 판단했다.

이에 따라 정책 중심의 전환이 필요하다고 강조했다. 정책 전환 방향은 GPU 확보에서 실제 활용으로, 모델 제작에서 글로벌 서비스 연결로 옮겨가야 한다고 봤다. 행사·선언의 필요성은 인정했지만, 기업 성장이 부진할 경우 산업정책의 의미가 퇴색한다고 지적했다.

대한민국이 AI 강국인지 여부는 앞서 제기된 질문에 제대로 답할 수 있을 때에만 AI 강국으로 말할 수 있다는 평가가 제시됐다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 어윤호
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241524

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241524