[소외된 SW ㊤] 예산안에서 사라진 SW...국가 경쟁력 우려

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 10월 3일AI 산업

과기정통부의 2027년 예산안에서 AI 예산은 84% 이상 급증한 반면, AI의 실행 기반인 소프트웨어(SW) 산업 지원 예산은 오히려 축소되어 국가 AI 경쟁력의 근간이 약화될 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1과기정통부 2027년 AI 예산은 9조 4,211억 원으로 전년 대비 84.3% 대폭 증액됨
2비연구개발(R&D) 부문 SW 관련 예산은 약 2,900억 원으로 전년(3,300억 원) 대비 감소
3공공 SaaS 개발·검증 예산(60억→16억) 및 SaaS 전환 지원 예산(160억→89억) 등 주요 SW 사업 축소
4정부의 2027년까지 매출 1천억 원 이상 SW 기업 250개 확대 목표 달성 불투명 (2024년 158개 수준)
5업계는 AI 모델과 인프라(GPU)만으로는 산업 현장의 가치 창출이 불가능하며, 응용 SW와 임베디드 SW의 역할이 필수적이라고 강조

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술의 완성은 모델 자체보다 이를 실제 비즈니스 프로세스에 이식하는 소프트웨어 역량에 달려 있기 때문입니다. SW 예산 축소는 AI 인프라 구축에는 성공하더라도 이를 활용할 응용 서비스 생태계가 고사할 위험을 내포합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

정부는 AI를 국가 전략 산업으로 육성하기 위해 GPU와 대규모 언어 모델(LLM) 등 하드웨어 및 기초 기술에 집중 투자하고 있습니다. 그러나 기업용 AI(Agentic AI)나 피지컬 AI 구현에는 기존의 ERP, CRM, 임베디드 SW와의 연동이 필수적인 상황입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

SaaS 개발 및 공공 SW 전환 지원 예산이 급감함에 따라, 공공 시장을 기반으로 성장하려는 국내 SW 스타트업들의 성장 동력이 약화될 수 있습니다. 이는 기술력 있는 중소 SW 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추기 전 자생력을 잃게 만드는 요인이 됩니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국 기업들은 정부 지원금에 의존하는 모델에서 벗어나, AI 모델을 기존 레거시 시스템과 어떻게 결합하여 실질적인 ROI를 증명할 것인지에 대한 'Vertical AI' 전략을 더욱 정교화해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

정부의 이번 예산안은 '인프라 우선주의'라는 명확한 전략적 선택을 보여줍니다. GPU와 거대 모델이라는 '엔진'을 만드는 데 집중하여 기술 주권을 확보하겠다는 의지는 높게 평가할 만합니다. 하지만 엔진만 있고 이를 구동할 변속기(Middleware)와 바퀴(Application SW)가 없다 없다면, 막대한 예산 투입은 결국 외산 솔루션에 국내 시장을 내주는 결과로 이어질 수 있습니다.

정부의 입장은 AI와 SW를 하나의 생태계로 본다는 것이지만, 예산의 수치적 흐름은 상반된 메시지를 전달하고 있습니다. 특히 SaaS 전환 지원 예산의 감소는 국내 스타트업들이 글로벌 시장으로 나아가기 위한 '테스트베드' 역할을 하는 공공 시장의 위축을 의미합니다. 이는 단기적으로는 예산 효율성을 높일 수 있으나, 장기적으로는 국내 SW 기업들의 글로벌 레퍼런스 확보 기회를 박탈하는 리스크가 있습니다.

따라서 스타트업 창업자들은 정부의 AI 인프라 투자 확대라는 기회를 활용하되, 줄어드는 SW 지원 예산의 공백을 메울 수 있는 'AI-Native SW' 개발에 집중해야 합니다. 단순한 AI 도입을 넘어, 기존 기업용 시스템(ERP, CRM 등)과 AI 에이전트를 완벽하게 통합하는 기술적 해자를 구축하는 것이 생존의 핵심입니다.

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