지난해 6월 출범한 이재명 정부는 '진짜 성장'을 내세웠다. AI로 경제·사회·기술 대전환을 꾀해 국가발전과 국민행복이 선순환되는 시대를 열겠다는 것이다. 지난해 하반기부터는 30대 선도프로젝트가 가동되기 시작했으며 각 경제·산업 분야에서 AI 대전환이 진행 중이다. 일단 스타트는 좋다. AI 붐을 등에 업고 코스피 7000 시대가 열렸다. 하지만 미국·이스라엘-이란 전쟁으로 인한 고유가·고물가·고환율 리스크가 AI 대전환의 발목을 잡고 있다. 지디넷코리아는 창간 26주년을 맞아 이 격변의 시점에 있는 대한민국 산업 현장을 진단하고, 각 분야 전문가들과 함께 'AI 시대, 이재명 정부 1년'을 평가했다. [편집자주]

정부가 지난 1년간 AI를 국가 핵심 전략산업으로 끌어올리고 공공부문 중심으로 인공지능 전환(AX)을 확산하려 한 점은 업계에서 대체로 긍정적인 평가를 받았다. 다만 정책 방향과 달리 현장 제도는 여전히 기존 공공 SW 사업 구조에 머물러 있어 AI 시대에 맞는 발주·계약·대가체계 개선이 시급하다는 지적이 나왔다.

지디넷코리아가 창간 26주년을 맞아 진행한 '이재명 정부 1년 SW 정책 평가'에서 업계 전문가들은 평균 B학점 수준의 평가를 내렸다. AI 인프라와 공공 AX 정책은 호평을 받았지만, 공공 SW 발주 구조와 SW 대가 체계, 상용 SW 생태계 개선은 여전히 미흡하다고 봤다.

또 업계는 정부 정책이 SW 산업을 단순 구축·운영 중심에서 AI 기반 서비스 혁신과 데이터 활용 중심으로 전환시키는 계기를 만들었다고 긍정적으로 평가했다. 공공부문이 AI 확산의 초기 수요처 역할을 하면서 IT서비스 기업과 AI 기업의 사업 기회가 넓어질 수 있다는 기대도 나왔다.

그러나 긍정적인 평가만 있는 것은 아니었다. AI 모델과 인프라 확대에 정책 관심이 집중된 사이 ▲공공 SW 발주 구조 ▲SW 대가 체계 ▲유지관리 제도 ▲상용 SW 생태계 개선은 충분히 뒤따르지 못했다는 지적도 함께 제기됐다. 생성형 AI와 에이전트 AI 확산으로 SW 사업 방식 자체가 바뀌고 있지만, 현장 제도는 여전히 고정형·총액형 사업 구조에 머물러 있다고도 비판했다.

업계 관계자는 "AI 정책 방향은 맞지만 현장 제도는 아직 과거 공공 SW 사업 구조에 머물러 있다"며 "공공 AX를 확대하려면 발주·계약·대가체계부터 상용 SW 조달, 클라우드 네이티브 전환 지원까지 함께 손봐야 한다"고 지적했다.

AI 국가전략 격상은 긍정적…공공 AX·데이터센터 정책 호평

업계가 이재명 정부 출범 이후 가장 긍정적으로 평가한 대목은 AI 중심 산업 정책 전환이다. 단순한 디지털 전환을 넘어 공공·산업 전반을 AI 중심 구조로 재편하려는 정책 기조가 뚜렷해졌다는 것이다.

특히 공공부문을 AI 확산의 마중물로 삼으려는 전략에 업계 기대감이 커지고 있다. 공공 AI 사업 확대와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축, 그래픽처리장치(GPU) 확보, 데이터센터 투자 강화 등이 대표 사례로 거론된다.

채효근 한국IT서비스산업협회 부회장은 "정부가 AI를 국가 핵심 전략산업으로 적극 육성하고 공공부문 AX 및 디지털 인프라 확산 정책을 속도감 있게 추진하고 있다는 점은 긍정적"이라며 "AI 컴퓨팅 인프라 확충과 공공부문 AI 활용 확대, 데이터센터 투자 강화 정책은 산업계에 명확한 방향성과 성장 기대를 제시했다"고 평가했다.

또 그는 정부 정책이 국내 SW·IT서비스 산업의 역할 변화에도 영향을 주고 있다고 봤다. 기존 국내 SW·IT서비스 산업이 구축·운영 중심 시장 구조에 머무르는 경향이 있었다면, 최근 정책은 AI 기반 서비스 혁신과 데이터 활용 중심으로 산업 패러다임 전환을 촉진하고 있다고 강조했다.

채 부회장은 "생성형 AI 기반 행정서비스와 지능형 민원 대응 등 새로운 시도가 확대되고 있다"며 "이에 맞춰 국내 IT서비스 산업 역할도 AI 기반 서비스 혁신 파트너로 확대되고 있다"고 말했다.

정부의 데이터센터·AI 인프라 정책도 긍정적인 평가를 받았다. 생성형 AI 확산으로 GPU, 고성능 서버, 스토리지 수요가 급증하는 상황에서 국가 차원의 AI 컴퓨팅 역량 확보 방향을 제시한 점은 시의적절했다고 봐서다.

공공부문 재해복구(DR) 체계 강화와 클라우드 전환 확대 흐름도 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보 측면에서 의미 있는 변화로 꼽혔다. 지난해 국가정보자원관리원 장애 이후 공공 시스템 안정성과 데이터센터 중요성에 대한 인식이 높아진 점도 이 같은 정책 흐름에 힘을 실었다.

이어 "K-AI 협력체를 중심으로 국가 역량을 결집할 경우 AI 3강 진입도 가능할 것으로 보인다"며 "개별 기업 단위 경쟁을 넘어 인프라, 모델, 데이터, 인재, 산업 생태계를 묶는 전략적 협력은 필요할 듯 하다"고 덧붙였다.

AI 시대 사업 구조는 과거형…공공 SW 제도 개선 요구

AI 정책 추진 속도와 달리 공공 SW 사업 구조와 제도 개선은 더디다는 지적도 제기됐다. 생성형 AI 확산으로 사업 방식이 빠르게 바뀌고 있지만, 공공 SW 제도는 여전히 구축형 사업 구조에 머물러 있다고 본 것이다.

가장 큰 문제로 꼽힌 것은 고정형·총액형 공공 SW 사업 구조다. 생성형 AI 사업은 요구사항 변화와 반복적 성능 개선이 필수적이지만, 공공 사업은 여전히 처음 정한 과업 범위와 예산 안에서 결과물을 납품하는 방식에 묶여 있다는 지적이다.

채 부회장은 "AI를 도입한 공공 SW 사업은 요구사항 변화와 반복적 개선이 빈번하게 발생할 것으로 예상되는데 기존 고정형·총액형 사업 구조는 이러한 특성을 충분히 반영하기 어려운 측면이 있다"며 "요구사항 변경과 범위 조정에 대한 유연성을 확대할 필요가 있다"고 강조했다.

그는 SW 대가 체계도 AI 시대에 맞게 바뀌어야 한다고 봤다. AI 사업은 단순 개발·납품보다 데이터 학습, 모델 성능 개선, 운영 중 품질 관리, 신뢰성 검증 등이 계속 뒤따르는 만큼 기존 대가 산정 방식만으로는 사업 특성을 반영하기 어렵다는 것이다.

상용 SW 업계에선 정부 정책이 AI 모델 개발과 인프라 확대에 치우쳐 있다고 비판했다. 또 공공 발주 구조와 SW 대가 체계, 유지관리 제도가 함께 개선되지 않으면 AI 정책 효과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지기 어렵다고 봤다.

특히 중견·중소 SW 기업이 체감할 수 있는 생태계 개선은 여전히 부족하다는 지적도 내놨다. AI 전환 구호와 달리 ▲상용 SW 조달 방식 ▲유지관리 체계 ▲계약 단가 현실화 등 현장 과제는 충분히 해소되지 않았다고도 평가했다.

이에 어윤호 한국상용인공지능소프트웨어협회장은 이재명 정부의 SW·IT 정책에 C등급을 매겼다. 어 회장은 AI 전환의 필요성에는 공감하면서도, 정책 우선순위가 모델 개발에 쏠리며 SW 산업의 기초 체력 강화가 뒤로 밀렸다고 봤다.

그는 "현재 정부의 SW 및 IT 정책은 C등급을 넘어 E나 F를 주고 싶을 정도로 아쉬움이 크다"며 "AI 모델 개발 중심 정책에만 관심이 집중된 반면, 정작 SW 생태계와 유지보수 구조 개선은 부족하다"고 지적했다.

어 회장은 현장의 체감 개선도 크지 않다고 평가했다. 물가 상승과 인건비 부담이 커지는 상황에서도 SW 계약 금액은 현실을 충분히 반영하지 못하고 있으며, 대규모 장애 이후에도 구조적 개선은 더디다고 지적했다.

그는 "물가는 계속 오르는데 실질적인 SW 계약 금액은 오히려 하향세이고 대규모 장애가 발생해도 근본적인 자금 문제나 생태계 개선은 이뤄지지 않고 있다"며 "AI나 클라우드 네이티브 전환의 골든타임도 이미 상당 부분 놓쳤다"고 주장했다.

AI R&D 예산 확대는 합격점…프론티어 AI·신뢰성 투자 주문

AI R&D 정책에 대해서는 예산 확대 자체를 긍정적으로 보는 평가가 많았다. 다만 단기 활용 과제 중심 구조에서 벗어나 프론티어 AI와 AI 신뢰성 연구를 동시에 키워야 한다는 주문이 나왔다.

김동환 포티투마루 대표와 박지환 씽크포비엘 대표는 이재명 정부의 AI R&D 정책에 각각 B+ 평가를 내렸다. 이들은 AI R&D 예산 증액은 긍정적이지만 실제 장기 기술 경쟁력으로 이어지려면 배분 구조와 집행 방식이 달라져야 한다고 봤다.

김 대표는 현재 AI R&D 예산이 응용 AI와 산업 AI 도입 지원 등 단기 활용 과제에 치우쳐 있다고 지적했다. 파운데이션 모델 개발, 인공일반지능(AGI), 인공초지능(ASI) 등 장기 기초연구 투자가 제한적인 만큼, 현 수준으로는 기술 주권 확보보다 해외 기술 종속이 심화될 수 있다고 우려했다.

또 그는 AI R&D 과제가 시스템통합(SI) 성격의 기업·정부 간 거래(B2G) 사업으로 변질되는 구조도 문제로 꼽았다. 명목상 연구개발 과제지만 실제로는 공공기관 시스템 구축과 납품 용역에 가까운 사업이 많아 박사급 연구 인력이 발주처 대응과 납품 업무에 매몰될 수 있다고 지적했다.

업계 관계자는 "AI R&D가 단기 구축 사업처럼 운영되면 국내 AI·SW 기업의 원천 경쟁력 강화로 이어지기 어렵다"며 "연구개발 과제와 공공 구축 사업을 구분해 기술 축적이 가능한 방식으로 집행해야 한다"고 밝혔다.

박 대표는 이번 정부에서 AI 신뢰성을 국가 경쟁력 핵심 의제로 끌어올린 점을 높게 평가했다. 그는 글로벌 시장이 AI 신뢰성을 에이전트 AI와 피지컬 AI 시대의 핵심 산업 경쟁력으로 보고 있는 만큼 관련 연구와 투자를 병행해야 한다고 봤다.

그는 "기술패권 전환기에서 뒤처지지 않으려면 지금부터 AI 신뢰성 연구와 투자를 강화해야 한다"며 "이를 뒷받침할 전문인력과 생태계를 체계적으로 조성해야 한다"고 말했다.

국방 AI도 조직·예산은 합격점…조달·계약 절차는 과제

국방 AI 분야에서도 조직과 예산은 합격점을 받았지만, 조달·계약 절차와 인력 확보는 과제로 꼽혔다. 이재명 정부 출범 이후 추진 기반은 빠르게 갖춰졌지만, 민간 AI 기술을 군 현장에 적용하는 속도는 제도 개선에 달려 있다는 평가가 나왔다.

실제 정부는 올해 1월 국방인공지능기획관실과 차관보 직위를 신설하며 국방 AI 전담 추진체계를 마련했다. 국방 AI 예산도 큰 폭으로 늘렸다. 법제 측면에서는 '선시범·후제도화' 방식으로 민간 기술의 군 진입 장벽을 낮추려는 시도도 진행하고 있다.

이 같은 움직임에 심승배 국가AI전략위원회 국방안보분과위원장은 이재명 정부의 국방 AI 정책에 B+~A- 수준의 평가를 내렸다. 국방인공지능기획관실 신설과 예산 증액, 국방 AX 거점을 통한 민군 협력 생태계 조성 방향은 긍정적으로 봤다. 다만 무기체계 획득·운영 절차가 경직돼 전력화 속도는 더디다고 지적했다.

심 위원장은 "드론·대드론 체계와 AI 기반 지휘통제체계의 방향은 큰 틀에서 맞지만 속도는 느리다"며 "무기체계 획득·운영 절차가 경직돼 있기 때문"이라고 짚었다.

김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 국방 AI 정책에 A등급을 줬다. 국방 AI 예산의 파격 증액과 신속 집행, 국방 AX 거점 중심의 산·학·연 참여 확대를 긍정적으로 평가했다. 선시범·후제도화 방식이 민간 최첨단 기술의 군 접목을 앞당길 수 있다는 점도 높게 봤다.

그러나 국방 AI 분야에서 인력과 절차 문제는 과제로 남아 있다. 전문가들은 국방 AI 전용 클라우드와 보안 가이드라인 정비, 야전 실전 데이터를 AI 학습에 반영하는 데이터 선순환 체계, 국방 AI 혁신 성과의 민간 산업 확산 전략이 필요하다고 봤다.

이 과제들은 민간 AI 기술을 공공 영역에 빠르게 도입하기 위한 실행 체계와 맞물려 있다. 전용 인프라와 데이터 체계가 갖춰지더라도 조달·계약 절차가 느리면 실제 전력화와 현장 적용은 지연될 수밖에 없다는 지적이다.

이는 SW 업계가 지적한 공공 SW 제도 개선 문제와도 연결된다. AI 기술 변화 속도에 비해 공공 조달과 계약 체계가 느리면 정책 방향이 맞더라도 현장 적용 시점에는 기술 경쟁력이 떨어질 수 있다는 우려다.

심 위원장은 "수요자가 원하는 솔루션을 반기 또는 분기 이내에 신속하게 제공하려면 계약·조달 절차 전반을 뜯어고쳐야 한다"고 강조했다.

모델보다 SW 체력 키워야…업계, 생태계 중심 정책 요구

업계에선 앞으로 이재명 정부가 AI 활용 확대와 SW 생태계 체질 개선을 함께 추진해야 한다고 입을 모았다. ▲AI 3대 강국(AI G3) ▲공공 AX ▲GPU 확보 ▲데이터센터 투자 등 대형 정책이 산업계에 방향성을 제시한 점은 긍정적으로 평가했다.

다만 정책 효과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지기 위해서는 공공 SW 사업 방식과 대가 체계, 유지관리 구조, 상용 SW 조달 체계 개편이 뒤따라야 한다는 지적을 내놨다. 생성형 AI와 에이전트 AI 확산으로 SW 사업에서 지속적인 성능 개선과 데이터 운영, 신뢰성 검증, 보안 관리의 중요성이 커지고 있어서다.

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기존 공공 SW 사업처럼 정해진 과업을 납품하는 방식만으로는 AI 서비스 품질을 담보하기 어렵다는 우려도 나왔다. 업계에선 정부 정책이 AI 인프라와 모델 개발에 집중될 경우 응용 SW, 산업용 솔루션, 유지관리, 클라우드 네이티브 전환 등 SW 산업 기반 강화가 후순위로 밀릴 수 있다고 보고 있다.

업계 관계자는 "AI 인프라와 모델 개발도 중요하지만 실제 산업 현장에서 쓰이는 것은 결국 SW와 서비스"라며 "공공 SW 발주와 대가 체계, 상용 SW 조달 방식이 바뀌지 않으면 국내 기업들이 AI 생태계의 핵심 플레이어로 성장하기 어렵다"고 강조했다.