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국내 AI 생태계

AI 예산 늘려도 국내 SW 경쟁력은 별개…과금·계약 제도 손봐야

ZDNet Korea·2026-10-04

요약

정부가 AI를 핵심 성장동력으로 삼아 투자를 늘리는 가운데, 업계에서는 GPU와 모델 확보를 넘어 국내 SW 기업의 사업화로 정책 무게중심을 옮겨야 한다는 지적이 나온다. 사용량 기반 과금이 확산되는데도 공공SW 예산·계약 체계는 여전히 자산 취득 방식에 머물러 있어 새 서비스의 시장 진입을 막는다는 설명이다. 한 공공사업에서는 비정형 데이터 처리 예산이 극히 적게 배정된 사례도 제시됐다. 김숙경 KAIST 교수는 SW 기업이 일회성 수주를 넘어 도메인 지식과 운영 경험을 쌓는 제품 기업으로 전환해야 한다고 강조했다.

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AI 예산 규모 자체보다 구매·과금 제도가 산업 성장의 실질적 병목으로 지적된 사례로, 기술 투자와 시장 형성 사이의 간극을 보여준다.

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이 일이 어디서 왔나

전날 ZDNet Korea는 2027년도 AI 예산이 84.3% 늘어난 반면 SW 산업 지원 예산은 오히려 줄었다고 보도했고, KOSW 포럼에서도 김숙경 KAIST 교수가 모델 보유보다 수익 내는 기업이 많아야 AI 강국이 된다고 진단한 바 있다. 이번 기사는 그 연장선에서 예산 배분 문제를 넘어 공공SW 구매·과금 '제도' 자체가 병목이라는 지적을 전한다.

짚어야 할 점

  • SW 지원 예산이 줄어든 것과 별개로, 과금·계약 방식이 사용량 기반 서비스와 맞지 않아 기존 자산 취득형 예산 체계 자체가 신규 서비스 진입을 막는다는 구조적 문제 제기다.
  • 비정형 데이터 처리 예산이 적게 배정됐다는 사례는 구체적 사업명이나 수치 없이 제시돼, 문제의 규모를 가늠하기 어렵다.
  • 김숙경 교수의 '제품 기업 전환' 주장은 10월 2일 KOSW 포럼 발언과 같은 맥락으로, 이 기사에서는 과금·계약 제도 개선이라는 구체적 해법으로 이어진다.
  • GPU·모델 확보 중심 정책에서 사업화 중심으로 무게중심을 옮겨야 한다는 주장은 업계 입장이며, 정부 측 반응이나 제도 개편 계획은 언급되지 않았다.

아직 확인되지 않은 것

  • 과금·계약 제도를 구체적으로 어떻게 바꿔야 하는지, 정부가 검토 중인 방안이 있는지는 확인되지 않았다.
  • 비정형 데이터 처리 예산이 '극히 적었다'는 사업이 어떤 사업이고 실제 배정액이 얼마였는지는 밝혀지지 않았다.
  • SW 산업 지원 예산 감소(앞선 보도)와 이번 제도 문제 제기가 과기정통부 차원에서 연계 검토되고 있는지는 확인되지 않았다.

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