[기고] AI 3대 강국, SW는 왜 뒷걸음질인가

GPU·독자 AI 모델 투자 넘어 상용화·수출 성과로 정책 평가해야

정부가 그래픽처리장치(GPU)와 독자 인공지능(AI) 모델에 대규모 투자를 하는 방향에는 동의한다. AI 주권을 확보하고 해외 기술 의존도를 줄이려면 우리도 자체적인 기술 기반을 가져야 한다. 이재명 대통령도 AI 3대 강국과 AI 활용 확대를 계속 강조하고 있다. 

다만 이제 조금 불편한 질문도 해야 한다. 대한민국 소프트웨어(SW) 기업은 얼마를 벌었나. 2027년 과기정통부 AI 예산안은 5조 938억원에서 9조 4211억원으로 84.3% 늘었다. 반면 비 연구개발(R&D) SW 관련 예산은 약 3300억원에서 2900억원 수준으로 줄었다.

세부적으로 보면 SW산업기반확충은 15%, 서비스형 시스템(XaaS) 선도 프로젝트는 28.5%, 공공SW사업선진화는 15% 감소했다. SW기업의 해외진출 지원 예산도 줄었다.

어윤호 한국상용인공지능SW협회 회장 (사진=한국상용인공지능SW협회)

올해 상황도 다르지 않다. 공공 서비스형 소프트웨어(SaaS) 개발·검증 예산은 60억원에서 16억원으로 줄었고 SaaS 전환지원은 160억원에서 89억원으로 감소했다. K-서비스형 플랫폼(PaaS) 생태계 지원 예산은 아예 사라졌다.

AI에는 큰돈을 쓰면서 정작 그 AI를 제품과 서비스로 만들어 시장에서 팔아야 할 SW기업의 기반 예산은 원래도 크지 않았는데 그마저 줄이고 있다. GPU는 결국 인프라이고 모델도 기반 기술이다. 그 기술을 실제 기업의 업무에 적용하고, 생산성을 높이고, 고객이 돈을 내는 서비스로 만드는 것은 결국 소프트웨어다.

독자 AI 모델도 마찬가지다. 벤치마크 성능이 좋아지고 기술 수준이 올라가는 것은 분명 의미가 있다. 하지만 국가가 막대한 예산을 투자했다면 이제 결과도 보여줘야 한다.

해외에서 돈을 내고 쓰는 고객이 몇 곳인지, 해외 매출은 얼마인지, 우리 기술을 실제로 선택한 글로벌 기업은 몇 곳인지 함께 이야기해야 한다.

AI에 얼마를 투자했는지는 잘 알려져 있다. 이제 그 돈으로 해외에서 얼마를 벌었는지도 공개할 때가 됐다. 기술적 성과는 계속 평가하고 지원하면서 산업적 성과에 대해서는 아무도 책임지지 않는 구조가 반복돼서는 안 된다. 성과가 부족하다면 왜 부족했는지 설명해야 하고 그 결과는 다음 정책과 예산에 반영돼야 한다. 예산에는 성과가 따라야 하고, 성과에는 책임이 따라야 한다.

대한민국 SW 기업이 가야 할 방향도 분명하다. 국산 모델 하나만 바라봐서도 안 되고 특정 글로벌 모델 하나에 종속돼서도 안 된다. 국산 모델이든 오픈AI, 구글, 앤트로픽, 오픈소스 모델이든 고객과 산업에 맞춰 가장 적합한 기술을 선택하고 필요하면 바꿔 쓸 수 있어야 한다.

중요한 것은 특정 모델이 아니라 어떤 모델과도 연결되고 세계시장에서도 경쟁할 수 있는 소프트웨어를 만드는 것이다. 우리의 목표가 모델 하나를 보유하는 데서 끝나서는 안 된다. 국내에서 충분히 검증하고 제대로 된 제품으로 만들고 해외에서 돈을 벌어야 한다.

대통령이 이야기하는 AI 3대 강국 역시 여기까지 가야 산업 현장에서 의미가 있다고 본다. 정부에서 AI 정책을 이끄는 주요 인사들에게도 조금 더 무거운 책임감이 필요하다. AI 포럼도 많고 간담회도 많다. 기사와 사회관계망서비스(SNS)를 보면 새로운 발표와 선언도 계속 나온다.

그런데 정작 현장의 중소 SW 기업들은 여전히 어렵다. AI를 이야기하며 스포트라이트를 받는 시간만큼 국내 SW기업들이 왜 이렇게 힘든지도 조금 더 직접 들여다봤으면 한다. SaaS로 전환하라고 하면서 SaaS 지원은 줄이고 글로벌 시장으로 나가라고 하면서 해외진출 기반까지 줄인다면 기업은 무엇을 믿고 투자해야 하는지 답답할 수밖에 없다.

정부의 AI 성과지표도 이제는 달라질 필요가 있다. GPU를 얼마나 확보했는지도 중요하지만 실제 산업에서 얼마나 활용되고 있는지가 더 중요하다. 벤치마크 성적도 필요하지만 돈을 내는 고객이 실제로 얼마나 생겼는지 봐야 한다.

기술 검증(PoC)을 몇 건 했다는 발표보다 그중 몇 건이 상용화됐고 얼마의 매출과 수출로 이어졌는지가 더 중요하다. 국민 세금으로 추진한 AI 사업이 얼마의 해외 매출을 만들었고 글로벌 고객을 확보했는지, 그 과정에서 국내 중소 SW기업에 실제 얼마나 많은 사업과 매출이 돌아갔는지도 공개할 필요가 있다.

정책의 중심도 달라져야 한다. GPU를 확보하는 데서 실제 활용으로 가야 하고 모델을 만드는 데서 글로벌 서비스로 이어져야 한다. 벤치마크 성적은 해외 매출로 증명돼야 하며 PoC는 상용화와 수출로 연결돼야 한다. 행사와 선언도 필요하다. 하지만 결국 기업이 성장하지 못하면 산업정책의 의미도 퇴색할 수밖에 없다.

대한민국 AI 정책의 성적표는 GPU 숫자나 모델 크기가 아니다. 세계가 돈을 내고 사용하는 대한민국 소프트웨어를 얼마나 만들어냈는가. 이 질문에 제대로 답할 수 있을 때 비로소 대한민국은 AI 강국이라고 말할 수 있을 것이다.

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