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[IT뉴스]SPRi “AI 정책, GPU·모델 확보만으론 부족…'파일럿의 벽' 해소해야”
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-09-05 16:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="99XB1SgRI6"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1e5a16079e46a69ef6797f0c7602e04dc6890882e5e6736dc55f638caa7458cf" dmcf-pid="22Zbtvaem8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="생성형 AI 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/05/etimesi/20260905160210747fspu.png" data-org-width="700" dmcf-mid="KQ5KFTNdmP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/05/etimesi/20260905160210747fspu.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 생성형 AI 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="58d196bca38b8c2863df6f9a6bee5c1dca13294b83c35b78ad1f565e1cbd69f5" dmcf-pid="VV5KFTNdD4" dmcf-ptype="general">기업의 인공지능(AI) 도입이 보편화됐지만 실제 업무와 성과로 확산하는 데에는 여전히 '파일럿의 벽'이 존재한다는 진단이 나왔다. 국내 AI 정책도 그래픽처리장치(GPU)·모델 확보와 개별 실증 중심에서 벗어나 전 주기 인프라 구축과 산업 확산을 뒷받침하는 방향으로 재편해야 한다고 제언했다.</p> <p contents-hash="c28c7bb870fb8c2da5ea8042ecf68c53d9b01f8eb976d07751e35b631d44af58" dmcf-pid="ff193yjJsf" dmcf-ptype="general">소프트웨어정책연구소(SPRi)는 최근 '2025년 국내외 인공지능 산업 동향 연구' 보고서를 통해 <span>AI 도입 자체는 보편화됐지만 데이터 품질과 거버넌스, 기존 시스템과의 연계, 인력 역량과 조직문화 문제로 실제 생산성과 경쟁우위까지 확보한 기업은 제한적이라고 진단했다.</span></p> <p contents-hash="28aee5570d3ecde6e730622addda637d7f2c452cdcf56f4e53cd1081806f6a52" dmcf-pid="44t20WAiDV" dmcf-ptype="general">SPRi는 “우리나라 AI 정책은 더 이상 'AI 기술 자체의 확보'에 머물러서는 안 되며, 'AI를 기반으로 한 국가 전반의 구조 전환'을 어떻게 설계할 것인가에 초점을 옮겨야 한다”고 주장했다.<span> </span></p> <p contents-hash="a7c1cfececbbe09b159fa7fcdb5d921e74202dd988b40786ae41ae161235d9fa" dmcf-pid="88FVpYcns2" dmcf-ptype="general"><span>실제 </span><span>맥킨지에 따르면 세계 기업의 88%가 하나 이상의 업무에 AI를 사용하고 있다고 답했다. 그러나 AI를 조직 전체 업무와 성과지표에 적용하는 기업은 23%에 불과했다.</span></p> <p contents-hash="67112f3c70ca57d0fe706bca3c81698ae713121f303e0b34a3e84483d0695479" dmcf-pid="663fUGkLw9" dmcf-ptype="general">국내 현실도 다르지 않다. SPRi는 “우리나라 역시 공공·제조·금융·의료·교육 등 다양한 분야에서 시범사업과 PoC가 축적돼 왔지만, 표준화된 참조 아키텍처와 성과 관리 지표 부재, 데이터와 레거시 시스템의 분절, 규제·책임 범위의 불명확성 등으로 인해 '파일럿의 벽'을 넘지 못하는 사례가 적지 않다”고 분석했다.</p> <p contents-hash="cb37368f342b026080c82cff6cb9d2433ab2debeeae57678b8d3e1264c67520a" dmcf-pid="PP04uHEoOK" dmcf-ptype="general">이에 AI 활용정책을 '파일럿 중심'에서 '스케일업 중심'으로 전환할 것을 주문했다. 산업·업무별 고부가가치 AI 활용 시나리오를 발굴하고 업무 프로세스 재설계와 조직문화 변화까지 지원해야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="7b2cbfd2e4465ad1d522b0080f986fac29910ca82ad7dfb7b1d4f14aa534a5d6" dmcf-pid="QQp87XDgEb" dmcf-ptype="general">특히 AI 시대 대응을 위해 인프라 차원에서 뒷받침되어야 한다고 강조했다. 실제 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)에 따르면 지난 2024년 세계 AI 투자액은 2523억달러로 전년보다 25.5% 증가했다. 이 가운데 가장 많은 투자를 유치한 분야는 AI 인프라·연구·거버넌스(373억달러), 데이터 관리·처리(166억달러)였다.</p> <p contents-hash="9cff1d7c75578ed8de9bdbf28b87f7ee9d642e1c1c42a7760de90d15fcbbea66" dmcf-pid="xafL6zTswB" dmcf-ptype="general">한국도 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 공급을 늘리는 데 그치지 않고 국가 AI 컴퓨팅 허브, 산업별 고가치 데이터 공간, 연구개발·검증·규제 샌드박스까지 연결한 '전 주기 AI 인프라 전략'을 구축해야 한다고 제언했다.</p> <p contents-hash="7572e3a2a2d71daf108e0733222fa36948eed1cc01e53159211c78e87905b810" dmcf-pid="y3C1SEQ9Oq" dmcf-ptype="general">또한 거대 모델과 데이터·컴퓨팅 인프라 중심의 기존 전략을 한 단계 확장할 과제로는 피지컬 AI 생태계 강화를 제시했다.</p> <p contents-hash="b566c44faeea2cf092335dc5c4f2577e1cde7bd53be0403cad26e64a69bfce40" dmcf-pid="W0htvDx2Oz" dmcf-ptype="general">SPRi는 “우리나라는 반도체, 제조, 자동차, 조선, 로봇, 가전 등 세계적인 경쟁력을 보유한 실물 산업 기반을 갖추고 있다”며 “피지컬 AI는 단순한 기술 추격이 아닌 산업 주도형 AI 경쟁력 확보의 현실적인 돌파구가 될 수 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="86e3e98fcbe348c85e6cf7fdd1c226d3fe99c516635a57b253bdf8188b7d2111" dmcf-pid="YplFTwMVm7" dmcf-ptype="general">강성전 기자 castlekang@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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