[AI 3대 강국 실현을 위한 특별 좌담회] “국민이 체감하는 AI는 결국 중소·스타트업 AI 경쟁력 강화에 달렸다”

AI 3대 강국 실현을 위한 한국 SW·ICT총연합회 특별좌담회가 '국민이 체감하는 AI, 함께 성장하는 산업'을 주제로 서울 서초구 메타빌드에서 열렸다. 왼쪽부터 김인현 한국PMO협회장, 최현택 한국IT서비스산업협회장, 조풍연 한국SW·ICT총연합회장, 김국현 과학기술정보통신부 인공지능안전신뢰정책과장, 전성배 메타빌드 AI총괄사장, 윤대원 전자신문 부국장. 이동근기자 foto@etnews.com

한국 SW·ICT총연합회와 전자신문이 공동 주최한 AI 3대 강국 실현을 위한 특별좌담회가 '국민이 체감하는 AI, 함께 성장하는 산업'을 주제로 서울 서초구 메타빌드 평생교육원에서 열렸다.

정부가 'AI 3대 강국, 세계 최고 AI 민주 정부'를 비전으로 내세우며 AI 인프라와 인재, 공공 서비스 혁신을 위한 다양한 정책을 추진하고 있다. 특별좌담회는 이 같은 정부 비전에 대해 현장에서 체감하는 소프트웨어·AI 기업은 어떻게 바라보는지에 대한 생생한 목소리를 들어보기 위해 마련했다.

참석자들은 공정한 AI 사업 구조와 정당한 대가 체계, 중소·스타트업 참여 방법, 글로벌 진출 경험과 판로가 부족한 기업들을 위한 국가 차원의 공통 인프라와 지원 체계, 정부의 AI 인재 양성 정책과 국내 SW·AI 기업 성장과 일자리 생태계 등에 대해 폭넓은 의견을 나눴다.

〈참석자(가나다순)〉

△김국현 과학기술정보통신부 인공지능안전신뢰정책과장

△김인현 한국PMO협회 회장

△전성배 한국SW·ICT총연합회 미래혁신위원회 위원장

△조풍연 한국SW·ICT총연합회 회장

△최현택 한국IT서비스산업협회 회장

△사회=윤대원 전자신문 부국장

◇사회(윤대원 전자신문 국장)= 올해에 이어 내년에도 정부가 AI 관련 투자를 확대한다고 한다. 내년도 AI 관련 정책 핵심은 무엇이고 또 우리 산업계와 국민이 체감할 수 있는 변화는 무엇이어야 하는가.

김국현 과학기술정보통신부 인공지능정책기획관 이동근기자 foto@etnews.com

◇김국현(과학기술정보통신부 인공지능안전신뢰정책과장)=AI 국가 전략과 관련해 AI를 통한 진짜 성장과 국민의 보편적 삶의 질을 개선하고 인류와 글로벌 사회에 이바지한다는 비전 아래 미국, 중국과 대등하게 경쟁하는 글로벌 AI 3대 강국으로의 도약이 목표다. 구체적으로 AI 혁신생태계 조성, 범국가 AI 기반 대전환, 글로벌 AI 기본사회 기여를 핵심 정책으로 추진할 계획이다. 내년도 예산은 올해 대비 약 3배 늘어난 10조원 규모로 편성했으며, 150조원 규모 국민성장펀드를 활용해 AI 분야에 30조원을 투자할 계획이다.

조풍연 한국SW·ICT총연합회장 이동근기자 foto@etnews.com

◇조풍연(한국SW·ICT총연합회 회장)= 내년도 AI 예산이 10조원이다. AI 활용이 2조6000억원, AI GPU 구매 비용이 2조5000억원, 인프라 구축이 2조9000억원이다. 그중에서 우리 소프트웨어·ICT 업계 입장에서 제일 중요한 건 AI 활용 예산이다. 플랫폼, 서비스, 솔루션, 컨설팅, 감리까지 실제 먹거리가 여기서 나온다. 그런데 신규 사업으로 보면 사실 1000억원 남짓밖에 안 된다. 연속 사업까지 제외하면 더 줄어든다. 이 정도 예산으로는 시장이 커지기 어렵다. 그래서 AI 활용 예산을 더 늘려야 한다고 본다. GPU도 올해와 내년에 대규모로 들어온다. 장비는 들여왔으니까 성과를 내야 할 시점이다. 레퍼런스가 나오고, 성공 사례가 나와야 한다. 그리고 이게 대기업 중심 정책이 되면 안 된다. 중소기업, 중견기업까지 실제로 참여할 수 있도록 과기정통부가 컨트롤타워 역할을 해줘야 한다고 생각한다.

◇사회= 정부가 AI 쪽에 이렇게 많은 투자를 하고 정책을 세우고 있는 건 사실인데 실제 현장에서도 이를 체감하는지 산업계 입장의 관점은 어떤가.

최현택 한국IT서비스산업협회장 이동근기자 foto@etnews.com

◇최현택(한국IT서비스산업협회 회장)= 생성형 AI, LLM 나오기 전과 후는 완전히 다르다. 이제 중요한 건 서버나 GPU가 아니라 국민이 실제로 쓰는 서비스다. IT 서비스 기업 입장에서는 지금이 매우 큰 기회다. 기존 솔루션들을 통합해 공공 AI 서비스 만드는 역할을 우리가 할 수 있다. 성장할 수 있는 중요한 시점인데, 아직 어떤 인재가 필요하고, AI 사업에 어떤 요구사항이 필요한지 정의와 개념이 안 잡혀 있다. IT 서비스 기업들은 내년도 공공기관 AI 서비스 프로젝트를 대비해 기존 개발자 인력을 전환 배치하고 있다.

◇조풍연= 지금은 디지털 전환과 AI 전환 사이의 과도기라 아직 피부에 확 와닿지는 않는다. GPU나 인프라는 대기업이나 정부 중심으로 가고 있고, 중소기업은 사실상 접근이 어렵다. 200B GPU만 해도 가격이 너무 비싸다. AI에서 중요한 건 모델, 데이터, 솔루션 이 세 가지를 융합하는 건데 중소기업은 그걸 할 수 있는 인프라가 없다. AI가 진짜 꽃을 피우려면 중소기업들이 직접 학습시키고 실험할 수 있어야 한다. 그래서 최소한 200B 모델 돌릴 수 있는 GPU 정도는 중소기업에도 지원해야 한다고 본다. AI는 대기업만 잘한다고 되는 산업이 아니다. 풀뿌리 생태계가 살아야 한다.

김인현 한국PMO협회장 이동근기자 foto@etnews.com

◇김인현(한국PMO협회 회장)= AI는 발주자도, 공급자도 다 처음 겪는 영역이다. 그래서 시행착오가 많을 수밖에 없다. 지금 가장 큰 문제는 계약 방식이다. AI 서비스는 구독형, 사용량 기반인데 이걸 기존 계약 방식으로는 감당하기 어렵다. 발주자 입장에서는 예산을 어떻게 잡아야 할지 모르고, 공급자 입장에서는 선투자 부담 때문에 현금흐름이 위험해진다. AI는 인프라, 데이터, 모델이 대기업으로 쏠릴 수밖에 없는 속성을 가지고 있다. 이걸 그냥 두면 생태계가 망가진다. 그래서 정부가 AI 인클루전, 즉 골고루 쓸 수 있게 하는 정책을 챙겨야 한다고 생각한다.

◇사회=최근 정부가 AI 핵심 인재 육성 정책을 대대적으로 추진하고 있다. 인재 육성 정책 방향과 구조를 어떻게 평가하는가. 또 보완점은 없는가.

◇김국현=AI 혁신을 리드할 인재를 확보하고 이들이 마음껏 도전할 수 있는 환경을 만드는 게 중요하다고 본다. 이를 위해 해외 최고 AI 인재를 확보하기 위해 최고급 해외 인재 유치사업을 확대하고, 해외 인재 특별비자를 신설할 계획이다. AI 선도연구자 육성을 위해 AI 대학원 예산지원 강화 및 AI 최고급 신진연구자 지원도 대폭 확대할 예정이다. 내년부터 기존 SW 중심대학을 AI 중심대학으로 전환해 나가고, 기업 대학 협력형 AX 대학원도 신설할 계획이다.

전성배 메타빌드 AI총괄사장 이동근기자 foto@etnews.com

◇전성배(한국SW·ICT총연합회 미래혁신위원회 위원장)= AI 인재를 이야기할 때 세 가지 역량이 필요하다고 본다. 첫째는 AI 코어 기술, 즉 모델, 알고리즘, 반도체 같은 기술이다. 둘째는 도메인 지식이다. 금융, 의료, 국방 같은 현장을 모르면 AI 적용이 안 된다. 셋째, 프로젝트를 실제로 굴리는 능력이다. 이 세 가지를 다 갖춘 인재가 필요하다. 지금 정부 정책은 학제 중심인데, 코어 기술은 좋지만 현장과 기업 연계, 재직자 업스킬링은 부족해 보인다. 또 인재는 결국 대기업, 수도권으로 몰리는데 이걸 막을 수는 없다. 중요한 건 빠져나간 자리를 어떻게 채우느냐다. 중소기업과 지역을 위한 재교육과 업스킬링에 더 투자해야 한다고 본다.

◇사회= 현장에서는 AI 전략이 다소 대기업·대형 인프라 중심으로 설계됐다는 지적도 있다. 중소 SW·AI 기업과 스타트업이 정부 AI 사업에 공정하게 접근하기 위해서는 무엇부터 개선돼야 한다고 보는가.

◇최현택= 음성인식, 챗봇, LLM, TTS 같은 여러 솔루션을 통합해 공공기관 AI 서비스를 적용하고 있는데, 현장에서 몇 가지 공통적인 문제가 반복 발생한다.

첫 번째는 고객의 기대 수준과 현재 기술 수준의 격차다. 공공기관에서는 제미나이나 챗GPT처럼 '말만 하면 다 되는' 수준의 대국민 서비스를 기대하는 경우가 많다. 그런데 현실적으로는 그 수준까지 구현이 쉽지 않다.

두 번째는 데이터 문제다. AI는 결국 데이터가 필요한데, 지식 데이터 구축을 하려고 보면 원천 데이터 품질 자체가 공공기관 쪽에서 준비되지 않은 경우가 많다. AI 사업 RFP를 보면, 조달청을 기준으로 기존 기존 시스템 사업과 거의 같다.

또 하나는 글로벌 모델과 공공기관 환경 간 괴리다. 공공기관은 대부분 폐쇄망 환경이고, 글로벌 LLM 수준 성능을 그대로 요구하지만, 개인정보, 보안, AI 기본법 같은 제약은 그대로 남아 있다. 그 책임이 대부분 구축 사업자에게 전가된다.

◇김인현= 실제로 금융 데이터를 수집해 온톨로지 만드는 일을 하고 있는데, 이게 생각보다 훨씬 어렵다. 가장 큰 문제는 데이터 권리다. 개인정보뿐만 아니라 금융 상품 데이터 같은 경우도 저작권이 누구에게 있는지, 어디까지 활용이 가능한지 정리가 안 돼 있다. 제도가 없으니까 금융사나 공공기관은 전부 '안 된다'라는 방향으로 해석한다.

AI 스타트업 입장에서는 공개된 데이터만 있어도 충분히 의미 있는 AI를 만들 수 있는데, 실제로는 금융사와 협약을 맺고, 전산 조직을 설득하고, 보안을 통과하는 과정에서 다 지쳐서 포기한다. 문제는 발주자가 '왜 이건 안 되느냐'고 물을 때, 스타트업에 기술뿐 아니라 아키텍처, 법·제도, 보안, 운영까지 다 요구한다. 이건 새싹을 키우는 게 아니라 꺾는 구조다.

그래서 AI 스타트업이 혼자 다 하는 구조가 아니라, 각자 강점을 가진 기업들이 모여 팀을 이루는 구조가 필요하다. 어떤 회사는 OCR에 강하고, 어떤 회사는 이미지에 강하고, 어떤 회사는 프로젝트 관리에 강하다면, 이들이 자연스럽게 결합할 수 있는 플랫폼과 환경이 필요하다.

◇사회= 글로벌 시장 진출 경험과 네트워크가 부족한 AI·SW 스타트업이 많다. 이들이 보다 빠르고 효과적으로 해외 시장에 진출하기 위한 방안은 무엇인가. 또 가장 큰 애로사항은 무엇인가.

◇조풍연= AI는 결국 분업화될 수밖에 없다. 그런데 지금 입찰 제도나 대가 체계는 AI 현실을 전혀 반영하지 못한다. 고급 인력 쓰려면 인건비를 제대로 줘야 하는데, 지금 구조에서는 다 깎인다. AI 시대에 맞는 계약과 대가 체계를 다시 설계해야 하며 이를 협회 중심으로 논의해야 한다.

◇최현택= AI 기술 변화가 매우 빠르기 때문에 올해 기준으로 설계된 사업이 내년에 무의미해질 수 있다. 예전엔 비싼 CCTV로 하던 걸 이제는 싼 카메라에 소프트웨어로 한다. 정책도 이 속도를 고려하지 않으면 예산만 쓰고 실패할 수 있다. 정책도 기술 변화 속도를 고려해야 한다.

◇전성배= AI를 기반 영역과 활용 영역으로 나눠서 봐야 한다. 모델, 반도체, 클라우드는 대기업이 할 수밖에 없다. 하지만 활용은 다르다. 도메인 서비스는 스타트업과 중소기업이 훨씬 더 잘할 수 있다. 정책은 이 활용 영역을 키워줘야 한다.

◇사회= 좌담회를 통해 꼭 전하고 싶은 말이 있다면.

◇김인현= 지금까지 계약 방식은 발주자가 프로젝트를 발주할 때, 해야 할 범위와 요구사항을 미리 정해 놓는다. 요구사항을 확정해 놓고, 범위를 정하고, 거기에 맞춰 예산을 책정하는 방식이다. 그런데 AI 사업은 이 전제가 맞지 않는다. 발주자도 AI를 업무에 적용해 본 경험이 없고, 수행사도 최종까지 가는 과정에서 몇 번 고쳐야 할지, 고쳤다가 다시 바꿔야 할지, 그걸 다 합치면 비용이 얼마가 될지 예측이 안 된다.

게다가 신기술이 중간에 하나라도 나오면 작년에 '이렇게 하자'고 정했던 방식이 전부 무의미해질 수도 있다. 그래서 지금처럼 '범위를 먼저 정하고, 그다음에 예산을 정하는' 계약 방식은 AI에는 맞지 않는다.

두 번째는 스타트업 문제다. 요즘 보면 국내 스타트업들 중에서도 베트남이나 미국, 특히 실리콘밸리에 본사를 두고 한국 지사는 형식적으로 운영하는 경우가 매우 많다. 정부가 지원을 해줘도 결국 해결이 안 되는 게 자금, 시장, 인재 세 가지다. 이것을 국내에서는 다 충족시키기 어려우니까, 차라리 실리콘밸리에 가서 현지 인재를 뽑고, 현지 시장을 바로 두드리는 전략을 택하는 거다. 그렇다면 국가 차원에서 이것을 어떻게 볼 것인지 전략적 판단이 필요하다고 본다. 국내에서 키워서 해외로 보내는 길도 필요하지만, 반대로 초기부터 글로벌 무대에 던져서 거기서 경쟁하게 하는 프로그램도 더 활성화될 필요가 있다.

◇최현택= 꼭 짚고 가고 싶은 게 RFP 문제다. 공공기관에는 시스템 구축을 발주할 때 참고하는 표준 매뉴얼이 있다. 어떤 순서로 RFP를 쓰고, 어떻게 사업을 관리해야 하는지 정리된 책자들이 있다. 문제는 AI 서비스 사업에 맞는 RFP 기준이 없다. AI 사업에 맞는 제안요청서와 RFP 기준이 조달이든 기재부든, 국가계약법과 SW진흥법 틀 안에서라도 빨리 나와야 한다. 기준 없이 사업이 나오면, 이름만 AI고 실제로는 굉장히 애매한 사업들이 양산될 수 있다.

또 다른 하나는 예산 구조 문제다. 유지보수나 운영 예산이 반영되지 않으면 결국 열정페이가 된다. 그러면 수행사도 망하고, 발주자도 불행해지고 검증도 안 된다.

마지막으로 국민이 체감하는 AI라는 게 뭔지 생각해 봤으면 한다. AI가 문제를 해결해 주고, 경제와 삶을 성장시킬 때 체감이 된다. 공공 서비스 영역 문제 해결과 기업·산업 영역의 생산성 향상 이 두 축이라고 본다. 공공 AX 사업을 할 때, 예전 정보화나 디지털 전환 때 실패를 반복하지 않았으면 좋겠다. 정부 부처가 자기 영역을 쥐고 가는 게 아니라, 도메인을 지원해 주는 리더십, 국가 문제와 국민 문제를 해결하는 방향으로 갔으면 한다.

◇조풍연= AI 투자가 어느 기술보다 크게 이뤄지고 있는 만큼, AI를 기반으로 한 실질적 경제 성장을 만들지 않으면 안 된다.

ICT 인재 100만명 양성도 좋지만 인력 숫자보다 중요한 건 교육 방식이다. 초중등 교육에서 AI와 코딩을 접할 수 있는 시간이 늘어나야 한다. 지금처럼 16시간, 32시간으로는 턱없이 부족하다. AI로 쉽게 코딩해 보고, 챗봇도 만들어보고, 문제를 해결해보는 경험을 어릴 때부터 해야 한다. 그래야 기업이 나중에 인재 양성 비용을 혼자 떠안지 않아도 된다. 이건 기업 부담을 줄이는 문제이기도 하다. AI 시대에 교육 제도가 같이 바뀌지 않으면 안 된다.

김현민 기자 minkim@etnews.com

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