[소외된 SW ㊤] 예산안에서 사라진 SW...국가 경쟁력 우려

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 내년 인공지능(AI) 예산을 9조4천억원 규모로 늘리는 가운데 소프트웨어(SW) 산업 지원 예산은 오히려 줄어든 것으로 나타났다.

AI를 국가 핵심 전략산업으로 육성하기 위한 대규모 투자가 이어지고 있지만 정작 AI 산업의 기반이 되는 SW 생태계 지원은 축소되면서 국가 경쟁력 토대가 약해질 수 있다는 전망이 나왔다.

3일 과기정통부 2027년도 예산안에 따르면 과기정통부 소관 예산 29조6천476억원 가운데 AI 분야에 9조4천211억원이 배정됐다.

올해 5조938억원보다 84.3% 늘어난 규모로, 부처 전체 예산의 31.8%를 차지한다. 과기정통부는 최상위 AI 모델·기술 확보에 5조5천937억원을 편성하고 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, 차세대 반도체를 중심으로 한 3대 메가 프로젝트를 추진할 계획이다.

AI는 늘고 SW는 줄고…예산·정책서 밀려난 SW

반면 과기정통부 예산안과 업계 집계를 종합하면 내년도 비연구개발(R&D) 부문 SW 관련 예산은 2천900억원 수준으로, 올해 약 3천300억원에서 400억원가량 줄었다.

SW산업기반확충 사업은 약 170억원으로 전년보다 15% 감소했고, XaaS 선도 프로젝트와 공공SW사업 선진화 사업도 각각 28.5%, 15% 감액된 것으로 분석됐다. SW산업해외진출 역량강화 사업 역시 약 30억원으로 축소됐다.

공공 SaaS 지원 예산도 감소했다. 공공 SaaS 개발·검증 예산은 올해 60억원에서 16억원으로, SaaS 전환지원 예산은 160억원에서 89억원으로 줄었다. 업계에서는 AI 투자가 확대되는 동안 SaaS와 공공SW 등 기존 SW 산업의 기반을 다지는 사업은 위축된다는 주장도 있었다.

SW의 존재감이 약해졌다는 지적은 예산에 그치지 않는다. 정부가 8월 발표한 2027년 정부연구개발 예산 편성안 브리핑 참고자료에서는 AI 연구개발(R&D) 예산이 2조4천억원에서 4조1천억원으로 69.1% 늘었다. 반면 20쪽 분량의 자료에서 '소프트웨어'라는 단어는 사실상 찾아보기 어려웠고, 'SW'는 지역 AX 사업명에 한 차례 언급되는 데 그쳤다.

사업의 무게중심도 바뀌고 있다. 과기정통부는 올해 기존 SW중심대학 가운데 7개교를 AI중심대학 전환 대상으로 선정했다. AI중심대학은 올해 18개에서 내년 67개로 확대될 예정이다.

이번 예산안은 정부가 제시한 SW 산업 육성 목표와도 엇갈린다는 지적이 나온다.

정부는 '제6차 소프트웨어진흥 기본계획(2023~2027)'을 통해 매출 1천억원 이상 SW 기업을 2027년까지 250개 이상으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. 그러나 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 조사에 따르면 해당 기업은 2024년 158개, 2025년 167개 수준에 머물고 있다.

어윤호 한국상용인공지능소프트웨어협회 회장은 "SaaS로 전환하라고 하면서 SaaS 지원은 줄이고, 글로벌 시장으로 나가라고 하면서 해외진출 기반까지 줄인다면 기업은 무엇을 믿고 투자해야 하는지 답답할 수밖에 없다"고 말했다.

AI 시대일수록 SW 중요성은 커져

업계는 이번 논란이 단순히 특정 산업의 예산 증감 문제가 아니라고 강조한다.

일반적으로 AI와 SW를 별개 산업으로 인식하지만 실제 산업 현장에서는 AI가 확산될수록 SW의 역할이 더 중요해진다는 설명이다.

대규모언어모델(LLM)과 AI 에이전트는 눈에 보이는 서비스일 뿐이다. 실제 기업 환경에서는 데이터베이스(DB), 미들웨어, 운영체제(OS), SaaS, ERP, CRM, 임베디드SW 등이 함께 작동해야 AI가 업무에 활용될 수 있다.

실제 기업들이 AI를 도입하는 과정에서도 핵심은 모델 자체보다 기존 업무 시스템과의 연계다. 기업용 AI 에이전트는 ERP와 CRM, 그룹웨어, 데이터베이스 등을 연결해야 업무를 수행할 수 있다. 제조 현장의 피지컬 AI 역시 센서와 로봇, 설비를 제어하는 임베디드SW가 뒷받침돼야 한다. AI 모델만으로는 산업 현장에서 가치를 만들기 어렵다는 것이 업계의 설명이다.

최근 정부가 집중 투자하고 있는 피지컬 AI 역시 로봇 제어 SW와 산업용 임베디드SW 없이는 구현이 어렵다. AI 데이터센터와 독자 모델도 결국 이를 활용하는 응용SW와 서비스가 있어야 산업 경쟁력으로 이어질 수 있다.

어윤호 회장은 "GPU는 결국 인프라이고 모델도 기반 기술"이라며 "그 기술을 실제 기업 업무에 적용하고 생산성을 높이고 고객이 돈을 내는 서비스로 만드는 것은 결국 소프트웨어"라고 말했다.

김숙경 KAIST 교수도 최근 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼에서 "프론티어 모델을 보유하는 것만으로 AI 3대 강국이 되는 것은 아니다"라며 "기존 산업 생태계와 기업이 있어야 그 위에 AI가 올라갈 수 있다"고 밝혔다.

"기본 SW 투자 없는 AI 강국은 모래 위의 성"

과기정통부는 AI와 SW를 별개 산업으로 보기보다 하나의 생태계로 접근하고 있다는 입장이다.

김국현 과기정통부 소프트웨어정책과장은 최근 업계 포럼에서 소프트웨어진흥법의 목적은 SW 산업 진흥이며 공공SW 시장에서 기업들이 불이익을 받지 않도록 제도를 운영하고 있다고 설명했다. 또한 AI 에이전트 확산에 따라 기존 공공SW 대가 체계 개선을 위해 한국인공지능·소프트웨어산업협회와 태스크포스(TF)를 운영하고 있다고 전했다.

그러나 업계는 AI 투자 확대와 SW 산업 육성은 선택의 문제가 아니라 상호 보완 관계라고 강조한다.