[뉴스줌인] AI 개발만으론 산업 못 만든다…SW시장 함께 키워야

(etnews.com)

전자신문 IT2026년 9월 8일AI 산업

AI 산업의 지속 가능한 성장을 위해서는 모델과 인프라 개발을 넘어, 실제 현장에 적용하고 운영할 수 있는 소프트웨어(SW) 생태계 구축과 유지관리 중심의 정책 전환이 필수적이다.

이 글의 핵심 포인트

1AI 산업 육성을 위해 모델·데이터·인프라 외에 SW 생태계에 대한 투자가 병행되어야 함
2AI 사업을 개발부터 운영·유지관리까지 하나의 전체 주기로 설계하는 정책 전환 필요
3AI 기술 기업(모델/알고리즘)과 기존 SW·SI 기업(시스템 연계/운영) 간의 협력 강화 필요
4공공기관의 수요와 SW 기업의 공급 간의 인식 차이(Use Case 부재) 해결 과제
5SW를 단순 코딩이 아닌 AI와 정보시스템을 구현하는 공학적 기반으로 재정의해야 함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술의 상용화는 모델 개발 자체보다 실제 비즈니스 프로세스에 통합되어 안정적으로 운영되는 단계에서 완성되기 때문입니다. 개발에만 치중된 투자는 기술의 '사장'을 초래할 수 있어 산업적 가치 창출의 핵심 변수가 됩니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

현재 AI 투자는 모델과 인프라 등 초기 단계에 집중되어 있으나, AI는 데이터와 모델이 지속적으로 변하는 특성을 가집니다. 따라서 개발 이후의 운영 및 유지관리(MLOps 등)를 포함한 전체 생명주기를 고려한 SW 공학적 접근이 요구되는 시점입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 스타트업은 단순 알고리즘 개발을 넘어 기존 SI 기업과의 협업 모델을 찾아야 하며, SW 기업은 AI를 활용한 시스템 고도화 기회를 포착해야 합니다. 이는 단순 구축 사업에서 서비스형 소프트웨어(SaaS) 및 운영 관리 서비스로의 비즈니스 모델 전환을 촉진할 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

공공 및 민간 수요처의 명확한 Use Case 발굴이 시급하며, 기술 공급자와 수요자 간의 미스매치를 해결하기 위한 실증 및 검증 체계 구축이 한국 AI 산업의 성패를 결정할 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 스타트업 창업자들에게 이번 논의는 '모델의 성능'보다 '제품의 생존력'에 집중하라는 강력한 신호입니다. 뛰어난 LLM이나 알고리즘을 보유했더라도, 이를 기존 기업의 레거시 시스템과 어떻게 연동하고(Integration), 변화하는 데이터에 맞춰 어떻게 지속적으로 운영(Maintenance)할 것인지에 대한 답이 없다면 시장에서 외면받을 수 있습니다.

물론, 운영과 유지관리에 집중하는 것은 초기 스타트업에게 높은 운영 비용(OPMS) 부담과 낮은 마진율이라는 리스크를 안겨줄 수 있습니다. 기술적 우위를 점하기 위한 R&D 비용을 감당해야 하는 상황에서, 운영 중심의 비즈니스는 자칫 '기술 기업'이 아닌 '인력 투입형 SI 기업'으로 전락할 위험이 있습니다. 따라서 창업자들은 자동화된 MLOps 기술을 통해 운영 효율성을 극점까지 끌어올려, 운영의 가치를 유지하면서도 수익성을 확보하는 '기술 기반 운영 모델'을 설계해야 합니다.

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