⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

[사진= 게티이미지뱅크 제공]

국내 소프트웨어(SW) 업계가 AI, 데이터 등 디지털 대전환과 직결되는 SW 산업 정책 제언에 나선 것은 AI·SW 패권 경쟁에서 뒤처지면 안 된다는 위기감이 커졌기 때문이다.

특히 SW 업계가 과학기술정보통신부를 부총리급 '인공지능과학기술정보통신부'로 격상시켜야 한다고 요구한 것은 '컨트롤타워'를 통해 AI·SW 산업을 집중적으로 투자·지원해야 도태되지 않는다는 절박함이 깔렸다.

현재 미국 중국, 일본 등 주요국은 AI를 국가 핵심 자산으로 설정하고, AI 기술 뿐만 아니라 데이터, 인프라, 융합 등 전 분야에 걸쳐 AI를 효과적으로 활용하기 위한 역량 확보에 각축을 벌이고 있다.

기계 학습, 딥러닝 등 기술과 빅데이터 분석 등 데이터, 클라우드 컴퓨팅·그래픽처리장치(GPU)·반도체 등 인프라·시스템 등에 투자를 강화하고 있다.

대표적으로 미국은 초대형 AI 인프라 구축 프로젝트 '스타게이트'를 추진하는 데 730조원을 투자한다.

우리나라는 이들 주요국에 비해 AI·SW 역량이 낮다는 평가를 받는다. 대표적으로 스탠포드대학교가 발간한 '2025 AI 인덱스' 보고서에 따르면 우리나라가 보유한 '주목할 만한' AI 모델은 1개에 불과했다. 미국 40개, 중국 15개, 프랑스 3개 등과 비교해서 격차가 크다.

특히 AI 인프라는 사실상 외산에 의존하는 실정이다. AI 학습·추론에 요구되는 GPU 보유 수량은 특히 저조하다. 2023년 기준으로 우리나라는 GPU 2000개를 보유한 것으로 나타났다. 메타 15만개, 마이크로소프트 15만개, 구글 5만개, 아마존 5만개 등 빅테크와 비교해서 크게 낮다.

한국소프트웨어산업협회(KOSA) 정책 제언에는 추격을 위한 인프라, 거버넌스 등 핵심 내용이 모두 담겼다.

KOSA는 AI 인프라 확보와 활용 체계 구축을 위해 과학기술정보통신부 주도로 오는 2027년까지 고성능 GPU 5만장 확보, 지역 거점형 AI 컴퓨팅 센터 10개 구축, 국산 AI 반도체 기반 실증센터 설립 등을 제안한다.

고성능 GPU와 국산 AI 반도체 인프라를 확보해서 거대언어모델(LLM)과 소형언어모델(sLM)개발을 가속하는 등 세계적 경쟁력을 조기에 확보하고, AI 기술 자립을 이뤄내자는 것이다.

특히 전국 10개 지역에 AI 컴퓨팅 거점을 조성할 경우 수도권 중심의 AI 생태계 구조를 완화하고, 지역에 AI·디지털 생태계를 확산하는 효과도 기대된다.

KOSA 관계자는 “AI 성능 향상을 위해서는 최적화된 양질 데이터를 안정적으로 공급하는 체계가 필요하다”며 “고품질 데이터 자산화와 중개·가공 활성화는 AI 산업 기초 토대를 강화할 것”이라고 말했다.

류태웅 기자 bigheroryu@etnews.com, 김지선 기자 river@etnews.com

Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.