"AI 예산만 늘려선 강국 못 된다…공공SW 조달 구조 바꿔야"

김숙경 KAIST 교수, 단발성 대형 발주 넘어 운영·재구매 생태계 강조

정부의 인공지능(AI) 투자를 국내 소프트웨어(SW) 산업 경쟁력으로 연결하기 위해선 단발성 구축과 실증 중심 공공SW 사업 구조에서 벗어나, 기업에 운영 경험과 데이터가 축적되고 반복 구매로 이어지는 생태계를 만들어야 한다는 제언이 나왔다.

김숙경 KAIST 교수는 2일 더그랜드롯데 서울에서 열린 '2026 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼'에서 "우리가 프론티어 모델을 가진다고 AI 3대 강국이 되진 않는다"며 "기존 생태계와 기업, 산업 없이는 그 위에 AI가 올라갈 수 없다"고 밝혔다.

김 교수는 정부가 AI 분야에 대규모 예산을 투입하고 있지만 기존 SW 산업과 기업의 경쟁력이 뒷받침되지 않으면 투자 효과를 산업 전반으로 확산하기 어렵다고 진단했다.

AI 역시 실제 산업과 서비스에 적용되는 과정에선 SW 애플리케이션을 기반으로 구현되는 만큼 인프라와 모델뿐 아니라 이를 활용하는 SW 생태계에 대한 투자가 함께 이뤄져야 한다는 설명이다.

2026 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼 현장 (사진=지디넷코리아)

특히 정부와 공공기관에서 늘어나고 있는 AI 개념검증(PoC)과 연구개발(R&D) 사업이 실제 구매와 운영으로 연결되는 구조를 만들어야 한다고 강조했다. 현재는 기술 검증이나 구축 단계에서 사업이 끝나는 경우가 많아 기업이 운영 과정에서 데이터를 확보하고 제품을 개선한 뒤 재구매로 이어지는 선순환 구조를 만들기 어렵다는 지적이다.

공공SW 발주 구조도 문제로 지목했다. 사업 규모가 커질수록 이를 수행할 수 있는 기업이 제한되고 중소 SW 기업의 참여 기회가 줄어드는 만큼 대규모 사업을 기능별·단계별로 나누는 방식으로 조달 구조를 전환할 필요가 있다는 주장이다.

김 교수는 "공공SW 시장이 발주기관의 위험 회피와 상세 제안요청서(RFP), 공급기업의 수주 중심 사업과 낮은 마진, 제품화 투자 부족이 맞물리는 '공동진화 함정'에 빠졌다"고 진단했다.

이와 관련해 기존 단발성 일괄발주에서 '진화형 모듈 조달'로 전환하는 방안을 제시했다. 여러 기관의 공통 수요를 모으되 한 기업에 사업 전체를 맡기지 않고 복수 공급자가 경쟁하도록 하고 업무를 작은 단위로 나눠 PoC와 파일럿을 거쳐 실제 운영으로 연결하는 방식이다. 성과와 운영 경험을 다음 구매에 반영해야 한다는 입장이다.

그는 "단발성 대형 발주가 아니라 서로가 학습·경쟁하면서 반복 구매될 수 있는 유기적인 조달 생태계가 굉장히 중요하다"고 말했다.

김숙경 KAIST 교수 (사진=지디넷코리아)

AI처럼 결과를 사전에 예측하기 어려운 사업에 대해선 기존 확정가격 중심의 계약 방식에서 벗어나 사업의 불확실성에 따라 계약과 가격, 보상 방식을 달리하고 성과가 입증된 기업에 인센티브를 제공하는 방안도 제안했다.

SW 기업의 사업 방식에도 변화가 필요하다고 봤다. 고객마다 시스템을 새로 구축하는 프로젝트 중심 기업에서 벗어나 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 지속적으로 쌓는 제품기업으로 전환해야 한다는 것이다.

김 교수는 AI 기술이 평준화될수록 도메인과 데이터, 연결성, 운영 경험, 신뢰, 반복성 등 제품 자체에 축적되는 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다.

김 교수는 "AI 강국의 조건은 좋은 기술을 빨리 따라가는 능력만으로 충분하지 않다"며 "결국 고객의 고통점을 해결하는 기업과 제품이 계속 성장할 수 있는 생태계여야 한다"고 강조했다.

정부는 AI 중심의 정책·사업 재편이 기존 SW 기업의 공공시장 참여 기회를 축소하는 방향으로 이어지지는 않을 것이라고 봤다. AI와 SW를 별개 산업으로 나누기보다 AI를 SW의 한 분야로 보고 관련 정책과 제도를 함께 살펴보고 있다는 입장이다.

권오민 과학기술정보통신부 과장은 "AI와 SW를 어떻게 구분해서 바라볼 것인지부터 고민할 필요가 있다"며 "정부 사업도 변화에 맞춰 재편해 나가면서 현장의 의견을 정책에 잘 반영하겠다"고 밝혔다.