내년 SW 예산 뒷걸음… AI '모래 위에 성' 될라

(etnews.com)

전자신문 IT2026년 9월 8일AI 산업

정부의 내년 예산안이 AI 인프라와 모델에는 대규모 투자를 예고했으나, 정작 AI의 근간인 전통적 SW 예산은 약 400억 원 감소하며 AI 산업의 지속 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1내년 과기정통부 비R&D 부문 SW 예산은 약 2,900억 원으로 올해(약 3,300억 원) 대비 약 400억 원 감소 예상
2SW 산업기반확충 예산 약 170억 원으로 전년 대비 15% 감소
3XaaS 선도프로젝트(28.5% 감소) 및 공공SW사업 선진화(15% 감소) 등 핵심 사업 예산 삭감
4AI 중심대학 예산은 1,179억 원에서 1,850억 원으로 약 670억 원 증가하며 AI 모델에 집중된 양상
5전문가들은 SW 생태계 지원 없이 AI 인프라에만 투자하는 것은 '모래 위에 성을 쌓는 것'과 같다고 경고

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술의 완성은 모델 자체뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 데이터베이스, 클라우드, 미들웨어 등 기초 SW의 안정적인 운영과 연계에 달려 있기 때문입니다. SW 예산 삭감은 AI 기술이 실험실을 넘어 실제 산업 현장으로 확산되는 AX(AI 전환)의 동력을 약화시킬 수 있습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

정부는 AI 강국 도약을 위해 AI 모델 및 인프라에 집중 투자하는 전략을 취하고 있으나, 정작 XaaS, 공공 SW 선진화, SW 해외 진출 등 산업 생태계 유지에 필수적인 기반 사업 예산은 줄어든 상황입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

전통적인 SW 개발사 및 IT 서비스 기업들의 사업 동력이 약화될 수 있으며, 이는 AI 솔루션을 기존 레거시 시스템과 통합하고 운영하는 '연계 및 운영 역량'의 저하로 이어져 AI 서비스의 상용화 난이도를 높일 수 있습니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

AI 스타트업들은 단순 모델 개발을 넘어, 삭감되는 SW 기반 사업의 공백을 메울 수 있는 '시스템 통합(SI) 및 데이터 정비, 클라우드 최적화' 등 인프라 연계 기술을 확보하여 차별화된 경쟁력을 구축해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

정부의 이번 예산안은 'AI 모델'이라는 화려한 상부 구조에만 집중하고, 이를 지탱할 'SW 인프라'라는 하부 구조를 간과했다는 비판을 피하기 어렵습니다. AI 에이전트나 자동화 코딩 기술이 발전하더라도, 결국 그 밑단에는 데이터베이스, 미들웨어, 임베디드 SW라는 견고한 토대가 필요합니다. 이 토대가 무너지면 AI 기술은 실제 산업 현장의 AX(AI 전환)를 이끌어내지 못하고 PoC(개념 증명) 단계에 머물 위험이 큽니다.

물론, 정부 입장에서는 한정된 자원을 미래 먹거리인 AI에 집중 투입하여 가시적인 성과를 내야 한다는 전략적 판단이 있었을 것입니다. 하지만 SW 생태계의 축소는 장기적으로 AI 서비스의 상용화 비용을 높이고, 기존 시스템과의 통합 난이도를 상승시켜 AI 산업 전체의 수익성을 악화시키는 트레이드오프를 발생시킵니다. 따라서 스타트업 창업자들은 정부 지원금의 흐름이 '모델'에서 '인프라'로 이동하는 흐름을 읽되, 동시에 삭감되는 SW 기반 사업의 공백을 메울 수 있는 '풀스택 AI 서비스' 구현 및 운영 효율화 관점의 비즈니스 기회를 포착해야 합니다.

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