‘모두의 AI’ 사업의 성공 조건

"대기업 줄세우기 아닌, 중소기업 기회와 다양성 확보 필요해"

과학기술정보통신부의 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원(모두의 AI)’ 사업이 최종 사업자 선정을 목전에 두고 있다. 6개 주요 기업 및 컨소시엄이 출사표를 던진 가운데, 정부는 이 중 2~3곳을 추려 연내 대국민 서비스를 선보인다는 계획이다. 국산 AI 모델의 실효성을 입증하고 국민적 활용도를 높이겠다는 취지에서 출발한 본 사업은 현재 한국 인공지능 생태계의 향방을 가늠할 중요한 분기점에 서 있다.

그러나 이 사업의 진정한 성패는 단기적인 서비스 개시나 가입자 확보 같은 외형적 성과에 국한되지 않는다. 정부 주도 사업에서 복수 사업자를 선정하는 정책적 본질은 단순한 예산 분배에 있는 것이 아니다. 서로 다른 기술적 해법과 사업 모델을 함께 검증함으로써, 대한민국 인공지능의 미래를 위한 다방면의 실질적 해답을 마련해야 하기 때문이다.

이러한 관점에서 볼 때 가장 경계해야 할 시나리오는 '유사한 체급과 성격을 가진 사업자를 나열하는 것'이다. 인프라와 자본력을 앞세운 대형 플랫폼이나 통신망 위주로만 진용을 꾸린다면 인프라의 안정성과 초기 이용자 유입에는 유리할 수 있다. 하지만 서비스 혁신의 문법이 동질화되고 하향 평준화될 위험이 크다. '안전한 선택'이 곧 실질적인 정책 효과를 보장해 주지는 않는다.

이현규 인천대학교 컴퓨터공학부 교수 / AI∙SW교육원장

오히려 조직의 구조적 특성과 기술적 강점이 판이한 사업자들을 조합할 때 정부의 선택 가치는 극대화된다. 대중적 접점을 가진 거대 플랫폼, 인프라를 갖춘 통신망, 기민한 실행력을 지닌 중소기업이 입체적으로 공존하는 포트폴리오가 절실하다. 특히 자원 동원력이 큰 대형 조직에만 문을 열어준다면, 결국 기존 시장의 구도를 답습하는 것에 그치며, 역량 있는 중소기업과 벤처가 도약할 수 있는 생태계의 뿌리는 더욱 약화될 우려가 크다. 진정한 정책 효용을 거두려면, 거대 자본과 인프라 뒤에 가려져 있던 혁신적인 중소기업에 실질적인 기회가 주어져야 한다.

물리적 시간의 한계도 직시해야 한다. 연내 서비스 안착이라는 목표를 고려하면 남은 시간은 고작 4개월 남짓이다. 이 짧은 기간 내에 실제 국민이 체감하는 인공지능 서비스를 구축하고 고도화하는 과정에서는 규모와 속도를 동시에 잡아야 한다.

생성형 AI 서비스는 초기 설계의 완결성보다, 출시 후 이용자 데이터를 기반으로 주 단위의 반복 개선을 거치는 기민함이 생명이다. 자원 동원력이 뛰어난 대형 프로젝트 방식은 안정감은 있으나, 조직이 방대하고 이해관계가 복잡할수록 의사결정 리드타임이 길어져 개발과 서비스 고도화에 쓰여야 할 골든타임을 허비할 우려가 존재한다.

따라서 4개월이라는 제약 속에서는 화려한 청사진이나 자원의 크기 못지않게, 즉각적인 자산 재사용성과 신속한 의사결정 구조를 갖춘 실행 주체가 반드시 병행돼야 한다. 바로 이 지점에서 중소기업과 혁신 벤처가 지닌 기민함이 대형 조직의 한계를 보완할 수 있는 핵심 경쟁력으로 작용한다.

서비스 지향점 역시 단순한 대화형 인터페이스를 넘어, 실질적 업무를 수행하는 '인공지능 에이전트'로 확장돼야 한다. 인공지능 생태계의 패권이 '대화의 자연스러움'에서 '과업의 완결성'으로 이동하는 만큼, 이번 사업에는 에이전트 기술에 대한 실증이 필수적이다.

이는 정부가 기존 플랫폼 중심의 접근을 넘어, 다가올 '1인 1 에이전트' 시대의 서비스 표준을 선점하는 확실한 마중물이 될 것이다. 개별 산업의 특화된 도메인 지식을 바탕으로 신속하게 서비스를 구현하고 피드백을 반영할 수 있는 중소기업들의 참여는 에이전트 기술 실증의 다양성을 확보하는 데 필수적인 요소다.

'모두의 AI' 사업은 한국 인공지능 생태계가 얼마나 다양하고 역동적으로 진화할 수 있는지를 보여주는 리트머스 시험지다. 규모의 경제라는 명목 아래 대형 사업자 중심의 줄세우기에 매몰돼서는 안 된다.

독점적 구조를 깨고 역량 있는 중소기업에 실질적인 기회를 열어줄 때, 비로소 서로 다른 궤도를 그리는 기술과 전략이 한데 어우러질 수 있다. 정교하게 조율된 중소기업과의 상생 및 협력 포트폴리오가 한국형 인공지능 생태계에 의미 있는 유산을 남기기를 기대한다.

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