[소외된 SW ㊦] GPU·모델만으론 부족…AI 투자, '돈 버는 SW'로 이어져야

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 10월 4일AI 산업

[소외된 SW ㊦] GPU·모델만으론 부족…AI 투자, '돈 버는 SW'로 이어져야

정부의 AI 투자가 GPU와 모델 확보라는 인프라 중심에 머물러 있어, 실제 수익을 창출하는 응용 소프트웨어 생태계 구축을 위해 과금 체계와 조달 구조를 제품 중심의 시장 형성형 모델로 재설계해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

이 글의 핵심 포인트

1정부 AI 투자의 무게중심을 인프라/모델 확보에서 SW 사업화 및 성장으로 확대해야 함
2기존 자산 취득 방식에서 토큰 기반 과금 등 AI 시대에 맞는 새로운 계약/과금 체계 필요
3일회성 기술 개발/실증을 넘어 산업별 수요와 연결된 지속 가능한 시장 형성 필요
4공공 사업 종료 후 운영 경험과 데이터가 기업의 자산으로 축적될 수 있는 구조 개선 요구
5단순 프로젝트 수행(SI)에서 제품(Product) 중심으로의 정책 및 사업 구조 전환 제언

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술의 평준화가 가속화되는 상황에서 인프라 경쟁력만으로는 지속 가능한 성장이 어렵기 때문입니다. 실제 수익을 내는 응용 SW 생급계가 구축되어야 국가적 AI 투자가 산업 전반의 경쟁력으로 확산될 수 있습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

현재 정부 예산은 주로 자산 취득 방식의 구축형 SW에 맞춰져 있어, 사용량 기반의 AI 서비스 도입을 가로막고 있습니다. 또한 공공 사업이 일회성 기술 개발에 그치고 운영 경험이 기업의 자산으로 축적되지 못하는 구조적 한계가 존재합니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 스타트업들은 단순 기술 검증(PoC)을 넘어 지속적인 매출을 발생시킬 수 있는 제품 중심의 비즈니스 모델을 요구받게 될 것입니다. 이는 기업들에게 단순 수주형 SI 모델에서 벗어나 글로벌 확장이 가능한 제품(Product) 중심의 역량을 요구합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

국내 기업들은 공공 레퍼런스 확보에 안주하지 말고, 확보된 데이터를 바탕으로 도메인 지식을 축적하여 글로벌 시장에서도 반복 판매 가능한 제품 경쟁력을 갖추어야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 스타트업 창업자들에게 이번 논의는 '기술의 완성도'보다 '비즈니스 모델의 적합성'이 생존의 핵심임을 시사합니다. 단순히 성능 좋은 모델을 만드는 것을 넘어, 기존의 경직된 공공/기업 구매 체계 안에서 어떻게 토큰 기반 과금이나 구독형 모델을 안착시킬 것인지에 대한 전략적 고민이 필요합니다.

물론 리스크도 존재합니다. 새로운 과금 체계로의 전환은 초기 시장 형성 단계에서 고객(발주처)의 기존 예산 구조와 충돌하여 도입 속도를 늦출 수 있습니다. 하지만 단순 인력 투입형 SI 구조에 머문다면 기술적 부채만 쌓일 뿐입니다. 따라서 창업자들은 공공 사업을 '수익원'이 아닌 '데이터와 도메인 지식을 쌓는 테스트베드'로 활용하되, 이를 빠르게 글로벌 SaaS 제품으로 고도화하는 'Product-led Growth' 전략을 실행해야 합니다.

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