정부 부처들이 내년도 예산안 논의에 돌입한 가운데 인공지능(AI) 분야 정부 예산이 역대 최대 규모인 10조원을 돌파했지만, 정작 수익성이 높은 기반모델·응용서비스 생태계는 여전히 취약하다는 지적이 나왔다. 반도체·하드웨어 인프라 편중 구조를 바꾸지 않으면 AI 가치사슬 상위 계층에서의 경쟁력 확보가 어렵다는 우려다.

28일 업계에 따르면 2026년 범정부 AI 예산은 전년 대비 3배 이상 증가한 10조 1000억원으로 역대 최대를 기록했다. 민간에서도 삼성전자·SK하이닉스가 합산 약 70조원의 설비투자를 집행하며 글로벌 고대역폭메모리(HBM) 시장 점유율 약 80%를 유지하고 있다.

하지만 업계 안팎에선 투자 규모의 확대가 곧 경쟁력 확보를 의미하지 않는다는 의견도 제기된다. 국회 출연연구기관인 국회미래연구원이 이달 발간한 연구보고서 '글로벌 AI 투자 전략과 우리나라의 정책 과제'는 정부 투자 대부분이 AI 가치사슬의 1·2계층인 반도체와 하드웨어 인프라에 집중돼 있다고 지적했다. 수익성과 시장 지배력이 가장 높은 3·4계층, 즉 기반모델과 응용 소프트웨어·서비스·플랫폼에 대한 투자는 상대적으로 미흡하다는 분석이다. 

공공 AI 예산 역시 그래픽처리장치(GPU) 도입 수량·데이터센터 구축 면적 등 투입 중심의 성과 지표에 머물러 있다. 보고서는 해당 예산도 과학기술정보통신부(5조 1000억원)·산업통상부(1조 1000억원) 등 다수 부처에 분산돼 칸막이식 중복·비효율이 구조적으로 발생하고 있다고 봤다. 설비는 구축됐으나 현장 활용률이 기대에 미치지 못한 스마트팩토리 보급 사업을 예로 들며 같은 실패가 AI 투자에서 반복될 위험이 있다고도 경고했다.

이달 정부는 150조원 규모 국민성장펀드를 통해 AI 가치사슬 전반으로 투자 범위를 확장했다. 금융위원회는 지난 14일 '국민성장펀드 제2차 전략위원회'를 열고 소버린 AI를 포함한 6개 분야를 2차 메가프로젝트로 선정했다.

소버린 AI 사업은 1차 메가프로젝트에서 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU) 위주였던 'K-엔비디아'에서 나아가 반도체·데이터센터·파운데이션 모델 개발·응용서비스 개발로 이어지는 전방위 가치사슬 자립을 목표로 삼는다. 우리나라 데이터 주권을 지키고 거대언어모델(LLM) 시장에서 AI 기술자립을 이루겠다는 구상으로, 직접투자와 인프라 투융자 방식이 모두 동원된다.

국민성장펀드는 출범 이후 올해 1~3월에만 약 6조 6000억원의 자금 공급을 승인했다. AI 분야에선 지난달 AI 반도체 유니콘 리벨리온에 6400억원을 직접 투자해 전례 없는 규모의 지원을 단행했다. 2차 메가프로젝트를 포함해 소버린 AI 분야엔 추가 자금이 투입될 예정이며, 간접투자 부문에선 AI·반도체 생태계 전용 자펀드(5000억원)도 별도로 운용된다. 첨단산업 생태계 지원을 위한 5년간 총 투자 규모는 50조원 이상으로 책정됐다.

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보고서는 정부 주도 AI 투자가 실질적인 효과를 내려면 투자 방향 자체를 바꿔야 한다고 강조했다. LLM 기반모델 경쟁은 이미 글로벌 선두와 격차가 벌어졌지만 피지컬 AI는 아직 글로벌 강자가 확정되지 않은 초기 단계인 만큼 국내 제조업 기반이 비교우위가 될 수 있다는 분석이다. 또 국민연금(약 1400조원)·한국투자공사(약 320조원) 등 공적 기금이 국내 AI 벤처의 앵커 투자자로 기능할 수 있도록 운용 기준을 정비해야 한다고 제언했다.

유희수 국회미래연구원 연구위원은 "AI 투자의 방향 교정, 공공 투자의 성과 관리, 규제 간 정합성 확보는 모두 입법과 예산 심의라는 국회 고유의 기능과 직결되는 과제"라며 "AI 투자가 옳은 방향과 지속가능한 구조로 설계될 수 있도록 국회가 보다 능동적으로 임해야 한다"고 말했다.