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'소프트웨어정책연구소'통합검색 결과 입니다. (19건)

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AI 패권 경쟁, '소프트웨어'에서 갈린다…"SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"

전 세계적으로 인공지능(AI) 열풍이 거세다. 빅테크 기업은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하고 거대한 데이터센터를 짓는 데 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 하지만 화려한 하드웨어 경쟁 이면에서 AI 혁신을 가능케 하는 핵심 동력인 '소프트웨어(SW)'의 중요성은 간과되고 있다는 지적이 제기됐다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 1일 발간한 이슈리포트 '인공지능 혁명의 숨은 동력, 소프트웨어의 역할과 함의'를 통해 AI 시대를 이끄는 실질적인 힘은 소프트웨어에 있으며 SW 생태계 강화 없이는 AI 경쟁력을 확보할 수 없다고 분석했다. 보고서는 AI 개발 생애주기 전반에 걸쳐 소프트웨어가 수행하는 결정적인 역할에 주목했다. 흔히 AI라고 하면 복잡한 알고리즘이나 고성능 칩(Chip)을 떠올리지만, 이를 실제 작동 가능한 서비스로 만드는 것은 정교한 SW 기술이다. 연구진은 AI 개발 과정을 ▲데이터 수집 ▲전처리 ▲모델 개발 및 학습 ▲최적화 ▲추론 ▲운영 및 배포(MLOps) ▲애플리케이션 개발 등 7단계로 구분하고, 각 단계마다 핵심적인 SW 기술이 어떻게 적용되는지 분석했다. 예를 들어 데이터 전처리 단계에서는 팬더스나 아파치 에어플로 같은 도구가 방대한 데이터를 AI가 학습하기 좋은 형태로 가공한다. 모델 학습 단계에서는 파이토치, 텐서플로' 같은 딥러닝 프레임워크가 복잡한 신경망 설계를 돕고, 쿠다(CUDA) 같은 기술이 하드웨어 가속을 이끌어낸다. 특히 최근 중요성이 커진 '모델 경량화 및 최적화' 단계에서는 거대언어모델(LLM)을 모바일 기기에서도 구동할 수 있도록 돕는 ONNX, 텐서플로 라이트등 SW 기술이 필수적이다. 보고서는 특히 "SW 발전이 하드웨어 비용 절감을 이끄는 핵심 요인"이라고 강조했다. 무어의 법칙보다 더 빠른 속도로 AI 모델 운용 비용이 감소하고 있는데, 이는 하드웨어 자체 성능 향상뿐만 아니라 SW 기반 최적화 기술 덕분이다. 실제로 최근 중국 딥시크(DeepSeek) 등이 선보인 모델은 하드웨어 자원을 극한으로 효율화하는 SW 기술을 통해 경쟁사 대비 훨씬 저렴한 비용으로 고성능을 구현해내며 시장에 충격을 주기도 했다. 보고서는 현재 AI 혁신 상당 부분이 '오픈소스 SW' 진영에서 일어나고 있다는 점도 강조했다. 메타의 라마(LLaMA) 시리즈 등 오픈소스 모델이 빠르게 확산되면서, 전 세계 개발자 협업해 기술을 발전시키는 '개방형 혁신'이 대세가 되었다는 분석이다. 이에 따라 우리나라도 폐쇄적인 기술 개발보다는 오픈소스 생태계에 적극 참여하고, 국가 R&D 성과를 개방형으로 공개해 기술 축적 선순환을 만들어야 한다고 제언했다. 보고서를 작성한 SPRi 유재흥 책임연구원 등 연구진은 "AI는 더 이상 개별 기술이 아닌 '소프트웨어 생태계 전체 산물'로 인식해야 한다"고 보고서를 통해 주장했다. 이를 위해 정부와 기업은 ▲AI 개발 전 주기를 아우르는 SW 툴체인 강화 ▲개방형 오픈소스 생태계 전략적 활용 ▲AI와 SW를 통합한 'AI 시스템 엔지니어링' 인재 양성 ▲SW 안전 및 신뢰성 확보 체계 구축 등에 나서야 한다고 제언했다. 유 책임연구원은 "결국 SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"이라며 "AI 강국 도약을 위해서는 견실한 SW 생태계 조성을 위한 지속적인 정책 지원이 필수적"이라고 밝혔다.

2026.01.02 07:03남혁우

AI 강국 조건은 '기업가형 인재'…"연구자 중심 정책 버려야"

한국이 인공지능(AI) 강국으로 성장하려면 기술 중심 전략을 넘어 '기업가형 AI 인재' 육성에 나서야 한다는 분석이 나왔다. 3일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 '기업가형 AI 인재 육성의 필요성: AI 강국 도약을 위한 한국형 전략의 출발점' 이슈 리포트에 따르면 AI 사업화를 이끄는 인재가 AI 강국 도약 핵심이라는 주장이 나왔다. 보고서는 AI가 증기기관·전기·인터넷과 같은 범용기술이지만 자체로는 경제적 가치를 만들지 못하며, 기술을 실제 제품과 서비스로 전환하는 기업가적 역량이 필수 요소로 봐야 한다고 주장했다. 이에 한국이 AI 기술 선도를 산업·경제 성과로 연결하지 못하는 구조적 문제를 해소해야 한다는 설명이다. 보고서는 특히 세계 유수의 AI 혁신 기업 상당수가 석·박사급 고급 인재가 기업가정신을 결합해 창업한 사례가 많다는 점에 주목했다. 단순 연구 인력을 넘어 기술 사업화 역량을 갖춘 인재가 AI 시대의 국가 경쟁력을 좌우한다는 것이다. 특히 기업가형 AI 인재가 기술 혁신, 사업화, 고용 창출로 이어지는 선순환을 만들 것이라는 전망도 이어졌다. AI 기반 혁신기업의 성장은 국가 경제 역동성을 회복시키고 미래 산업구조를 재편하는 핵심 기제로 작동한다는 설명이다. 보고서는 기술 중심 인재정책의 한계를 지적했다. 국가 전략의 초점을 '연구자·산업인력'에서 '창업·투자·사업화를 이끄는 기업가'까지 확장해야 한다고 조언한다. 이를 통해 AI 기술력과 산업 경쟁력 간의 '단절'을 해소해야 한다는 주장이다. 이에 한국도 '기업가형 AI 국가'라는 새로운 국가 모델을 구축해야 한다고 제안도 이어졌다. AI 기술 기반 창업 생태계를 전략적으로 육성하고, 고급 인재가 실제 시장 혁신을 주도하는 구조를 강화하는 방향이다. SPRi는 "AI 기술의 경제적 가치를 극대화하려면 기술 전문성과 기업가정신이 결합된 인재가 필요하다"며 "기업가형 AI 인재를 육성하는 것이 한국형 AI 전략의 출발점"이라고 밝혔다.

2025.12.03 15:00김미정

생성형 AI는 이미 범용 기술…다음 패러다임은 '피지컬 AI·에이전트·양자'

국내 소프트웨어(SW) 산업이 인공지능(AI) 대전환 시대로 진입하면서 기술 패러다임 변화에 대응하기 위한 논의가 본격화됐다. 전문가들은 예측·정책·산업 전략 방식의 대대적 전환이 필요하다고 진단하고 있다. 김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 2일 서울 코엑스에서 개최한 '2026 SW 산업 전망 컨퍼런스'에서 "미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화되는 상황에서 AI 기술은 산업 경쟁력의 핵심이며 각 산업에서 실제 가치로 실현하는 과정이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 김 소장은 특히 AI 기술 확보만으로는 경쟁우위를 보장할 수 없다며 산업 내 적용 전략과 소프트웨어적 기반을 강화해야 한다고 강조했다. 그는 "AI와 SW가 연결될 때 더 큰 가치가 창출된다"며 "기술 변화의 본질을 정확히 읽고 미래 대응력을 높여야 한다"고 덧붙였다. 이날 SPRi는 '미래 디지털 기술 전망'과 자체 기술 전망 프로젝트 '다트(DaRT) 2026'의 분석 결과를 공개했다. SPRi는 올해 약 20년간의 90만 건 학술 데이터 분석을 통해 기술 클러스터링·추세 추적을 진행했다. 연구에 따르면 최근 신기술 확산 패턴은 기존 S-커브에서 '샥스핀' 형태로 급변 중이다. SPRi 김성균 선임연구원은 "'약한 신호' 기술이 갑작스럽게 범용 기술로 성장하는 사례가 반복되고 있다"며 "최근 기술은 등장 속도와 정점 도달 속도가 매우 빨라졌고 전환점을 조기에 포착하는 능력이 국가·기업 경쟁력을 좌우한다"고 말했다. 특히 김 연구원은 뇌·컴퓨터 인터페이스, 분산 AI 얼라인먼트, 양자 감지 기술 등을 초고속 성장형 약신호 기술로 제시했다. 이에 따른 성장성 평가도 소개됐다. 김 연구원은 "뇌·컴퓨터 인터페이스는 의료·스마트홈·게이밍 등 인간·기계 상호작용 시장에서 급속 확장이 예상된다"고 말했다. 또 올해 핵심 기술 중 생성형 AI가 제외된 점도 주목해야 한다고 밝혔다. 그는 "생성형 AI는 이미 범용 기술 단계에 진입해 더 이상 신규성에서 높은 점수를 받기 어렵다"며 "오히려 생성형 AI 기반의 개발 보조 기술이 중기 활성화 기술로 부상했다"고 설명했다. 가장 큰 변화는 메타버스 기술군이 급격히 후퇴하고 AI·양자·피지컬AI 분야가 대거 부상한 점이다. 김 연구원은 "양자 인터넷·양자 감지·피지컬 AI가 장기 기술로 자리 잡았고 AI 간 통신·보안·운영체제 기술이 중기 축을 형성했다"며 폭넓은 기술 지형 변화를 공유했다. 아울러 IDC 이경민 이사는 '2025 ICT 시장 전망'을 통해 글로벌 기업들의 AI 경영 전략과 최고정보책임자(CIO)의 역할 변화를 소개했다. 그는 "CIO는 더 이상 단순 IT 운영자가 아니라 조직 전체를 재설계하는 '디지털 오케스트레이터'가 돼야 한다"고 강조했다. IDC는 AI 시대에 CIO의 역할을 '일 재설계자·복원력 설계자·가치 설계자'라는 3대 축으로 정의했다. 이 이사는 "AI는 속도가 아니라 가치의 문제"라며 "기업은 스스로 창출하려는 가치를 명확히 정의하고 이를 측정할 체계를 갖춰야 한다"고 짚었다. 특히 그는 AI 투자 대비 수익률(ROI) 개념이 기존 비용 대비 효율의 한계를 넘어 성장·혁신·직원 경험 등 9개 가치 지표를 기반으로 재정의되고 있다고 설명했다. 앞으로 기업이 AI를 통해 어떤 매출과 효율, 고객 경험을 목표로 할 것인지 스스로 설계해야 하고 이러한 가치 중심의 AI 경영이 표준이 될 것이라는 전망이다. 또 IDC는 AI 확산의 핵심 기술로 '복합 AI'와 'AI 에이전트 오케스트레이션'을 제시했다. 이 이사는 "2027년까지 AI 애플리케이션의 절반이 기술검증(PoC)을 넘지 못하고 실패할 것"이라며 "이를 극복하기 위해 기업들은 전사 AI 조직을 확대할 것"이라고 예측했다. 마지막으로 그는 AI 시대 인력 구조 변화도 강조하며 "AI가 일자리를 없애는 것이 아니라 일 자체를 재설계하는 단계로 진입했다"고 소개했다. 데이터 기반 업무, 예외 관리자, AI 윤리·거버넌스 전문가 등이 새로운 핵심 역할로 떠오를 것이라는 분석이다. 과학기술정보통신부 이상민 과장은 "AI 확산이 제조·금융·의료·공공 전 분야에서 새로운 산업 기회를 만들고 있다"며 "정부는 이를 뒷받침할 SW 정책 기반을 지속적으로 강화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.02 17:59한정호

이세돌 "AI는 미래 동반자…활용 역량이 곧 경쟁력"

"인공지능(AI)은 인간과 경쟁하는 대상이 아니라 함께 미래를 만들어갈 동반자입니다. 방향을 제시하고 끝을 맺는 것은 인간이고 그 사이를 채우는 것은 AI가 될 것입니다." 이세돌 울산과학기술원(UNIST) 특임교수는 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 2일 서울 코엑스에서 개최한 '2026 소프트웨어(SW) 산업 전망 컨퍼런스'에서 이같이 강조했다. 이 교수는 2016년 알파고와의 대국을 회상하며 인간이 AI 기술의 발전 속도를 과소평가하는 패턴이 반복되고 있다고 지적했다. 그는 "당시 알파고와의 대국을 하나의 이벤트 정도로 여겼고 AI를 깊이 연구하지 않은 채 대국에 임해 부족함이 많았다"며 "챗GPT가 처음 시범 공개됐을 때 우리가 보였던 반응도 비슷했다"고 말했다. 그는 알파고와의 첫 대국보다 두 번째 대국에서 더 큰 충격을 받았다고 밝혔다. 정상적으로 바둑을 두고 있음에도 어디서 승부가 기울었는지 인간의 감각으로는 파악조차 어려웠다는 것이다. 이 교수는 AI의 고유 성질이 인간 감각의 한계를 어떻게 드러내는지도 언급했다. 대국 초반처럼 정보가 적은 상황에서 인간은 감각에 의존하지만, AI는 방대한 연산을 기반으로 판단하기에 '감각 대 데이터' 대결에서는 당연히 데이터가 압도한다는 설명이다. 또 이 교수는 알파고에게 승리한 4국을 회상하며 "당시 승리를 가능케 했던 68번째 착수는 정상적인 수가 아닌 것을 알면서도 알파고의 버그를 유도하고 둔 바둑 인생 최초이자 마지막 비정상적인 수였다"고 말했다. 이 교수는 알파고 시리즈의 진화를 통해 AI가 인간 이해 범위를 넘어선 과정을 소개했다. 인간의 기보를 학습했던 '알파고 리'를 넘어 인간 경험 없이 스스로 학습한 '알파고 제로'가 등장하면서 인간 프로기사조차 이해할 수 없는 수들이 등장했다고 짚었다. 그는 "30년 동안 바둑을 두면서 어떤 AI의 수를 이해하지 못한다는 건 상상조차 못 했던 일"이라며 "AI는 고정관념이 없기 때문에 인간보다 더 자연스럽고 창의적으로 보이기도 한다"고 강조했다. 아울러 이 교수는 AI 확산이 오히려 격차를 심화시키고 있다고 진단했다. 그는 "AI 덕분에 바둑 기사들의 상향 평준화가 일어날 것이라고 생각했지만 실제로는 그 반대였다"며 "AI를 더 잘 이해하고 더 적절히 활용한 기사만 계속 발전하고 그렇지 못한 기사는 상위 랭커를 이길 수 없는 상황이 됐다"고 말했다. 이는 바둑계만의 사례가 아니라 산업 전반에서 동일하게 나타나는 현상이라는 분석이다. 이 교수는 이러한 AI 시대에 필요한 역량으로 ▲창의적 질문 ▲주도적 판단 ▲커뮤니케이션으로 이어지는 순환 구조를 제시했다. 마지막으로 그는 AI 시대 인간의 역할을 '콘텐츠를 만드는 사람'으로 규정했다. AI가 소설과 영상 등 대부분의 작업을 수행할 수 있는 시대라도, 처음 방향을 잡고 마지막 완성도를 결정하는 역할은 인간이 맡아야 한다는 의견이다. 이 교수는 "AI가 모든 것을 만드는 것처럼 보이지만 결국 처음과 마지막을 책임지는 것은 인간"이라며 "앞으로는 콘텐츠를 만들고 방향성을 제시하고 끝맺음을 할 수 있는 사람이 더 나은 미래를 설계할 것"이라고 전망했다.

2025.12.02 15:18한정호

자율차 SW 결함 누가 책임질까…업계 "제조사 몫"

자율주행차 제조사가 예측 가능한 위험·오사용·데이터 투명성까지 책임져야 한다는 보고서 결과가 나왔다. 26일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 보고서에 따르면 자율주행차 소프트웨어(SW) 안전이 제조사의 법적·제도적 책임으로 돌아가야 한다는 주장이 나온 것으로 나타났다. 앞서 미국 플로리다 남부연방지방법원은 2019년에 발생한 테슬라 오토파일럿 주행 중 정지차량 충돌 사고에 대해 운전자 과실 67%, 테슬라 과실 33%를 인정했다. 여기에 2억 달러 규모의 징벌적 손해배상까지 부과했다. 보고서는 이 판결이 레벨 2 운전자 보조 시스템에도 제조사의 오사용 방지와 정보 투명성 의무를 적용한 첫 사례라고 설명했다. 사고 당시 테슬라 차량은 오토파일럿 상태에서 정지 차량을 인식하지 못했고, 자동긴급제동(AEB)도 작동하지 않았다. 여기에 운전자 부주의가 겹치며 피해가 발생한 것이다. 배심원단은 운전자의 책임을 인정하면서도 시스템 설계 한계 역시 사고 원인이라고 판단했다. 보고서는 테슬라가 사고 직후 로그 데이터가 없다고 주장했다가 해커가 기록을 복구한 일이 징벌적 배상 판단의 핵심 요인으로 작용했다고 지적했다. '완전자율주행(FSD)' 명칭처럼 소비자의 과신을 유발할 수 있는 표현도 제조사 책임을 강화한 요소로 분석했다. SPRi는 이번 판결을 자동차 기능안전(ISO 26262), 자율주행 안전성(SOTIF·ISO 21448), AI 안전(ISO/PAS 8800) 등 국제 표준 관점에서 해석했다. 기능 결함뿐 아니라 성능 한계, AI 모델의 불확실성까지 관리하는 새로운 안전 체계가 필요하다고 봤다. 또 레벨 2 보조 기능에도 유엔 유럽경제위원회 규정(UNECE R157·R171)이 적용되면서 운전자 감시 시스템(DMS), 운영 설계 영역(ODD) 고지, 시스템 한계 관리가 제조사의 필수 요건으로 떠올랐다고 설명했다. 국내도 국제 규정과 연동돼 있어 FSD 같은 기능의 도입에는 제약이 따른다는 분석이다. SPRi는 "SW 안전이 더 이상 기술 내부의 '품질 이슈'가 아니라 제조물 책임·징벌적 손해배상·데이터 투명성·AI 안전을 아우르는 종합적 리스크 관리 대상임을 보여준다"며 "안전과 보안을 연계하는 거버넌스 검토가 필요하다"고 강조했다.

2025.11.26 17:01김미정

"DX 성패는 결국 사람"…SW 인력, 투자·기술 효과 1.4배 키워

소프트웨어(SW) 인력이 기업의 투자와 신기술 도입을 디지털전환(DX) 성과로 만든다는 조사 결과가 나왔다. 27일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 보고서에 따르면 기업 DX 성과 핵심 요인에 SW 인력이 핵심 요소인 것으로 나타났다. 이번 조사는 '2024년 SW융합실태조사' 응답 기업 1천126곳 대상으로 구조방정식모형(SEM)을 적용해 이뤄졌다. 조사 결과 SW 인력은 투자와 신기술 도입을 DX 성과로 연결하는 매개 변수로 검증됐다. SW 투자의 총효과는 직접효과 대비 약 47.8% 증가했고 신기술 도입의 총효과는 44.4% 확대돼 전체적으로 약 1.4배 성과가 강화됐다. 이는 기술과 자본만으로는 한계가 있으며 인력이 가치를 실현하는 가교라는 설명이다. 또 기업 내 고급 연구개발(R&D) 인력 비중은 자원의 효과성을 달리하는 조절 요인으로 나타났다. 고급 인력이 20% 이상인 기업은 SW 투자의 효과가 강하게 발현됐고 고급 인력이 적은 기업은 SW 신기술 도입이 더 큰 성과를 냈다. SPRi는 기업이 동일한 DX 전략을 일괄 적용할 경우 효율성이 낮다고 분석했다. 연구진은 R&D 중심 기업에는 고급 인재 확보와 장기적 투자 지속이, 기술 도입 중심 기업에는 최신 SW 신기술을 활용한 인재 유인과 역량 강화가 필요하다고 제언했다. 보고서는 정부 지원 방향도 구체적으로 제시했다. 실무형 인재 공급 확대와 고급 인재 연구개발 지원을 기업 유형별로 나눠 설계해야 한다고 강조했다. 세제 혜택과 규제 완화를 통해 인재 전략을 뒷받침해야 한다는 제언도 나왔다. 산관 협력을 통한 공동 연구개발과 현장 중심 인재 양성 시스템을 강화해 국가 차원의 SW 인재 선순환 생태계를 구축해야 한다는 목소리도 나왔다. 송지환 SPRi 책임연구원은 "DX 성과를 단순한 자본과 기술 투입만으로 설명할 수 없다"며 "기업과 정부가 인력 중심의 맞춤형 전략을 설계하고 협력해야 산업 혁신과 글로벌 경쟁력을 동시에 강화할 수 있다"고 밝혔다.

2025.09.27 10:20김미정

AI가 채용·업무 기준 바꾼다…국가 차원 체계적 인재 전략 필요

소프트웨어정책연구소(SPRi)가 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력의 핵심인 인재 확보와 활용 방안을 집중적으로 논의했다. SPRi는 22일 성남 판교테크원타워에서 'AI, ON! : 인재로 여는 미래'를 주제로 제62회 포럼을 열었다. 이번 포럼은 학계, 산업계, 정책 연구자들이 참석해 AI 시대 인재 정의와 수급 변화, 글로벌 인재 유치 전략, 해외 인재 활용 방안 등을 다각도로 살펴보기 위해 마련됐다. 참가자들은 AI가 인재 채용과 업무 기준을 빠르게 재편하고 있다는 데 인식을 같이했다. 더불어 이에 대응하기 위해 기업·학계·플랫폼이 함께 협력해야 한다는 데 의견을 모았다. 김형철 SPRi 소장은 "미국은 H-1B 비자 문턱을 높이며 해외 인재 유입을 제한하고 있고 한국은 AI 인재 수요가 매년 15~20%씩 증가하지만 공급은 여전히 부족하다"며 글로벌 AI 인재 시장의 현실도 짚었다. 이어 "특히 국내 AI 인재의 약 40%가 해외로 유출돼 "두뇌 유출에 따른 인재 수지 적자" 현상이 발생하고 있다"며 "단순히 인재 유출을 막는 데 그치지 말고 '인재 순환' 구조로 전환해야 한다고 제언했다. 사람인 AI LAB 김정길 실장은 채용 데이터를 근거로 국내 인재 시장의 변화를 설명했다. 그는 AI가 더 이상 개발자들의 전유물이 아니며 제조, 의료를 비롯해 모든 직무와 산업으로 확산되고 있다고 강조했다. 사람인 조사에 따르면 AI 관련 채용 공고 비중은 2022년 2.6%에서 2025년 3.8%로 늘었고, 같은 기간 AI 관련 이력서도 1%에서 3.1%로 3배 확대됐다. 직무 분포를 보면 IT 개발은 40%에 그쳤으며, 기획·전략, 영업, 생산, 마케팅 등 비(非)IT 분야가 60%를 차지하며 더 빠른 성장세를 보였다. 김 실장은 "많은 사람과 기업들이 AI가 곧 고객센터 상담원이나 환경미화원을 대체할 것이라고 생각하지만 실제 고객들은 여전히 상담원 연결을 선호한다"며 "AI는 오히려 의료, 제조, 기획·전략 같은 기술 집약적이고 고도화된 영역에서 더 효과적으로 활용되고 있다"고 설명했다. AI의 발전과 함께 기업에서 원하는 인재상도 변하는 추세다. 학벌, 스펙, 코딩 실력이 인재를 평가하는 주요 기준이었지만 이제는 AI를 더욱 잘 활용하기 위한 호기심·열정·성실이 경쟁력을 좌우한다는 것이다. 김정길 실장은 "호기심·열정·성실을 가진 사람은 화려한 스펙보다 변화에 더 빨리 적응하고 경쟁력을 발휘할 수 있다"며 "AI 인재는 개발자만이 아니라, AI를 이해하고 자신의 분야에 적용해 가치를 창출할 수 있는 사람까지 포함된다"고 인재 시장의 변화를 강조했다. 이지형 인공지능대학원협의회 회장은 "AI 인재를 단순히 많이 뽑는다고 문제를 해결할 수 없다"며 "질적 수준을 높이고 연구자들이 매력을 느낄 수 있는 환경을 조성하는 것이 더 중요하다"며 인재 양성 전략을 설명했다. 그는 AI의 본질을 "물리적 한계를 돌파하는 기술이 아니라 인간의 상상과 맞부딪히는 영역"이라고 규정하며, 창의·도전·혁신이 인재 양성의 핵심 가치라고 강조했다. 이어 "지금의 AI 경쟁은 기술 창의성만이 아니라 데이터와 자본이 좌우한다"며 한국은 인재 역량은 높지만 데이터와 자본의 격차로 불리한 상황이라고 밝혔다. AI 인재를 핵심 인재와 확산 인재로 나누는 방법도 소개했다. 핵심 인재는 알고리즘을 개발하고 새로운 기술을 만드는 인력이고 확산 인재는 의료·제조·법률·교육 등 도메인에 AI를 적용하는 인력이다. 그는 "핵심 인재는 단순히 교육 정원을 늘린다고 확보되지 않는다"고 경고하며 질적 향상을 담보할 정책을 촉구했다. 또한 인재 유출 문제와 관련해 "한국 AI는 재미가 없다"는 한 젊은 연구자의 목소리를 전하며, 단순히 연봉이 아니라 도전적이고 매력적인 연구 환경과 명예·자부심을 줄 수 있는 제도가 필요하다고 제안했다. 학부·대학원 통합 5년제 과정 같은 고등교육 개혁 필요성도 역설했다. 이 회장은 "AI가 발전하면서 단순 코딩은 이미 AI가 대신할 수 있다"며 학부 졸업생 수준을 지금의 석사 수준까지 끌어올려야 산업 현장에서 쓸 수 있다고 말했다. AI 전문가와 산업 전문가가 협력할 수 있는 'AI X' 인재 양성 체계도 강조했다. 이어 SPRi 윤보성 선임연구원은 해외 인재 활용의 중요성과 이를 활용하기 위한 전략을 발표했다. 그는 "과거에는 부족한 인재를 해외에서 단순히 채워 넣는 개념이었다면 앞으로는 급변하는 시대에 해외 인재를 얼마나 유연하게 활용하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다. 윤보성 연구원은 미국, 일본, 베트남, 인도의 해외 인재 활용 특징을 비교했다. 미국은 첨단 기술과 고급 인재가 풍부하지만 비용 부담이 크고, 일본은 지리적으로 가깝지만 인재 부족이 심각하다. 베트남은 합리적인 인건비와 젊은 인구가 강점이지만 인재 품질 편차가 크며, 인도는 대규모 인재 풀과 영어 역량이 장점이지만 이직률이 높다는 특징이 있다. 그는 이 같은 비교를 바탕으로 "국가별 해외 인재 활용에는 뚜렷한 장단점이 존재한다"며 "특정 국가에만 의존하기보다는 각국의 특성을 종합적으로 고려해 균형 있게 인재를 활용해야 한다"고 강조했다. 윤 연구원은 해외 인재를 효과적으로 활용하기 위한 방안으로 인재 매칭, 역량 검증, 교육 지원, 표준 계약, 비자 연계, 안전 결제까지 아우르는 원스톱 플랫폼을 구축해야 한다고 제안했다. 정부, 연구기관, 기업, 대학, 플랫폼 기업이 함께 참여하고 코디네이터가 이를 지원하는 구조를 마련해 해외 인재 자원을 체계적으로 관리·연계해야 한다는 것이다. 이를 통해 한국도 글로벌 AI 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조했다. 이어 진행된 패널 토론에서는 AI 시대 인재의 정의와 채용 기준, 그리고 사회 전반의 변화 수용 능력이 주요 논점으로 다뤄졌다. 패널들은 모두 AI가 인재 채용과 업무 기준을 빠르게 재편하고 있으며 이에 대응하기 위해 기업·학계·플랫폼이 함께 협력해야 한다는 데 의견을 모았다. 인재의 정의가 개발자를 넘어 산업 전반으로 확장되고, 업무 환경 역시 변화하고 있는 만큼 사회가 AI 변화를 수용할 준비가 필요하다는 점이 공통된 목소리로 제시됐다. 신정규 래블업 대표는 "지금은 채용과 인재 정의 자체가 AI 발전 속도에 실시간으로 영향을 받는 혼란기"라며 "기업도 구직자도 모두 예측 가능한 기준이 부족해 적응에 어려움을 겪고 있다"고 현재 상황을 설명했다. 그는 "미래의 프로그래머는 키보드를 치지 않고도 AI와 소통하며, 논리적으로 업무를 나누고 AI가 놓치는 직관적 오류를 찾아내는 등 전통적인 개발 업무에서 벗어난 새로운 역할을 맡게 될 것"이라고 전망했다. 또 "미래에도 인재는 반드시 필요하겠지만 그 형태를 지금 단정하기는 어렵다"며 "따라서 지금 단계에서 중요한 것은 기존 개발자가 AI 환경에 익숙해지고, 동시에 새로운 능력을 습득할 수 있도록 기회를 제공하는 것"이라고 강조했다.

2025.09.22 17:32남혁우

"AI 강국 도약, 글로벌 투자 유치가 성패 가른다”

인공지능(AI) 강국 도약을 위한 선결 과제로 글로벌 투자 유치를 통한 생태계 활성화가 필수라는 연구결과가 나왔다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRI) 'AI 분야 글로벌 협력 현황 분석 : 벤처캐피털(VC) 투자 유치를 중심으로' 보고서에 따르면 세계 AI 시장이 빠르게 크고 제품과 서비스 혁신이 활발해지면서 주요 기업과 국가 간 기술 경쟁도 치열해지고 있다. 마이크로소프트의 오픈AI 투자와 구글의 앤트로픽 투자처럼 기업 간 투자 네트워크 역시 확대되는 추세다. 분석 결과 미국은 AI 분야 VC 투자에서 압도적인 비중을 차지했다. 미국과 중국은 자국 중심적인 투자 경향을 뚜렷하게 보였다. 반대로 ▲영국 ▲캐나다 ▲이스라엘은 미국으로부터 자본 유치와 해외 투자 비중이 모두 높았다. 특히 영국과 유럽연합(EU) 국가는 해외 투자 비중이 높아 상호 협력 중심의 구조를 나타냈다. 이들 국가에서는 공통적으로 우수한 AI 인재가 창업한 기업이 VC 투자 유치에 성공하며 국가를 대표하는 소버린 AI 기업으로 성장하는 사례가 나타났다. 다만 한국의 해외 투자 유치 비중은 다른 주요국에 비해 낮은 상황으로 분석됐다. 그럼에도 트웰브랩스, 업스테이지, 노타AI 등 국내 유망 스타트업들이 해외 투자 유치와 협력에 성공하는 사례가 등장하기 시작한 점은 긍정적 신호로 읽힌다. 정부는 올해 글로벌 AI 3대 강국 도약을 위해 민관의 적극적인 투자를 강조하고 있다. 특히 AI 등 첨단산업을 위한 국민성장펀드 조성 계획을 발표해 국내 AI 산업 성장이 기대된다. 보고서는 "글로벌 협력을 통한 투자 자본 확보를 통한 기업 생태계 활성화는 AI 강국 도약의 선결 과제"라며 "이를 위해 AI 기업 육성을 위한 투자금 확대 규제 혁신 인센티브 해외 진출 및 공동 연구 지원 등이 병행돼야 한다"고 제언했다.

2025.09.13 12:45조이환

'제5의 과학혁명' 시작…AI가 연구 패러다임 바꾼다

인공지능(AI)이 실험실에서부터 논문 작성까지 과학 연구 전 과정을 재편하고 있다. 인간 연구자의 한계를 보완하는 '지능형 연구 동반자'로 자리매김하며 과학의 새로운 혁명을 이끈다는 평가다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '과학을 위한 AI, 연구의 패러다임을 바꾸다' 보고서에 따르면 AI는 경험·이론·계산·데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명을 주도하며 연구 생태계 전반을 바꾸고 있다. 이번 보고서는 AI가 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내고 학제 간 지식 연결을 지원하며 가설 생성부터 실험 설계 데이터 수집·분석까지 전 과정에 참여하는 방식으로 과학 혁신을 견인한다고 분석했다. 특히 AI가 연구자의 상상력을 확장하고 실험의 반복 효율성을 높이며 연구 접근성을 대폭 향상시킨다고 진단했다. 고가의 장비나 고도의 전문지식이 없어도 연구 참여가 가능해진 것은 AI가 만든 가장 큰 변화 중 하나다. 또 장기간 해결되지 못한 과학 난제들을 풀어내고 새로운 연구 영역을 개척하는 데 기여하고 있다고 강조했다. 실제 사례도 다양하다. 생물학에서는 AI 기반 단백질 구조 예측 도구인 '알파폴드'가 50년 난제를 해결해 연구자들이 2024년 노벨 화학상을 수상하는 성과로 이어졌다. 미국에서는 '국가 AI 연구 자원(NAIRR)'을 통해 연구자들에게 데이터와 컴퓨팅 자원을 개방하고 있으며 중국은 기초과학 전반을 지원하는 과학 특화 플랫폼 '사이언스원'을 개발해 연구 패러다임 전환을 추진 중이다. 아울러 보고서는 AI가 기존 선형적 연구 단계를 허물고 가설·실험·데이터·분석이 동시에 진행되는 순환형 구조를 가능케 한다는 점을 짚었다. 예컨대 AI는 방대한 논문을 자동으로 선별·분석해 새로운 연구 아이디어를 제시하거나 실험 변수를 스스로 최적화해 연구 속도를 비약적으로 단축시키고 있다. 자율실험실 개념 역시 확산되며 AI와 로봇이 결합해 가설 검증 과정을 자동으로 반복 수행하는 시대가 열리고 있다. 데이터 수집·분석 방식도 급변하고 있다. AI는 신소재 후보를 탐색하거나 사회과학 설문을 실시간으로 검증·수집해 정확도를 높이고 있으며 자연어 질의응답을 통해 비전문가 연구자도 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 돕고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트·이미지·수치 데이터를 통합 분석해 기존에 없던 과학적 예측을 가능케 하는 도구로 자리 잡고 있다. 다만 보고서는 AI 활용의 이면도 지적했다. 생성형 AI 특유의 '환각 현상'으로 인해 사실과 다른 결과물이 생성될 수 있으며 잘못된 인용이나 데이터 편중 문제도 발생할 수 있다는 것이다. 더불어 논문 작성과 심사 과정에서 AI 오용이 늘어나면 연구 윤리를 훼손할 수 있으며 신진 연구자들의 비판적 사고력과 전문성 축적이 저해될 수 있다는 점도 우려로 제시됐다. 저작권과 지적재산권 문제 역시 중요한 과제로 꼽혔다. AI가 생성한 연구 성과물의 권리가 누구에게 귀속되는지에 대한 기준이 불명확해 향후 법적 분쟁이 발생할 수 있다는 설명이다. 보고서는 특히 생성형 AI가 만든 고도화된 텍스트를 기존 표절 검사 시스템으로는 식별하기 어렵다는 점에서 연구 생태계의 신뢰성 확보 방안이 시급하다고 지적했다. 정책적 시사점도 담겼다. 우리나라의 경우 연구 인구 감소와 생산성 정체가 예상되는 가운데 AI를 활용한 연구 생산성 향상이 불가피하다는 분석이다. 연구 단계별로 AI를 도입해 효율성을 높이고 지방과 중소 연구기관까지 최신 AI 인프라를 동등하게 활용할 수 있도록 지원하는 정책이 필요하다고 제언했다. 또 연구자들의 AI 활용 역량을 강화하고 연구 윤리 교육을 체계적으로 시행하는 것이 중요하다고 봤다. 보고서는 AI 도구의 신뢰성과 안정성을 확보하고 논문 데이터베이스 품질을 제고하며 공공 연구 데이터를 기반으로 특화 AI 모델을 개발하는 것이 필요하다고 강조했다. 나아가 연구자가 언제든 참고문헌과 데이터의 진위를 검증할 수 있는 체계를 마련해야 한다고 덧붙였다. SPRi는 "AI가 단순 자동화 도구를 넘어 과학적 창의성과 문제 해결의 본질적 파트너로 부상하고 있으며 인간과 기계의 협업을 통한 전례 없는 연구 혁신을 이끌 것"이라고 강조했다.

2025.09.13 11:06한정호

메타버스에 AI 붙였더니…"제조·국방·교육 산업 대전환"

인공지능(AI)과 메타버스 기술 융합이 새로운 산업 모델 창출과 사회 구조 변화에 영향 미칠 것이란 전망이 나왔다. 20일 소프트웨어정책연구소(SPRi) 보고서에 따르면 AI와 메타버스가 게임을 비롯한 교육, 제조 등 여러 산업에서 실증적 성과를 내고 있는 것으로 분석됐다. SPRi는 AI가 메타버스에서 사용자 행동을 분석하고, 실시간 콘텐츠를 자동 생성하는 데 중요한 역할을 한다고 설명했다. 메타버스는 사용자 데이터와 가상 시뮬레이션 환경을 통해 AI 학습을 가속한 것으로 전해졌다. 보고서는 이같은 현상이 시기별로 다른 양상을 보일 것으로 봤다. 단기적으로 생성형 AI 기반의 3D 콘텐츠 제작과 개인화 경험이 메타버스 혁신을 이끈다고 전망했다. 중기적으로는 AI 인터페이스 확장과 메타버스 기반 AI 훈련 환경의 고도화가 본격화되고, 장기적으로 현실과 가상의 융합이 사회 전반에 일상화될 것으로 예측되고 있다. 실제 AI와 메타버스가 융합된 사례도 등장하고 있다. 로블록스는 '큐브3D'를 텍스트 입력만으로 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 유니티와 어도비는 생성형 AI로 그래픽을 비롯한 사운드, 애니메이션 제작 효율성을 높였다는 평을 받고 있다. 메타 '호라이즌 월드'는 사용자 기록을 반영한 맞춤형 공간을 설계하고 있다. 산업 현장에서도 AI-메타버스 융합은 빠르게 확산 중이다. 종근당은 천안 공장을 가상화한 '메타버스 디지털 팩토리'를 구축해 AI 품질 예측으로 의약품 제조 공정을 최적화했다. 현대자동차는 메타버스 기반 제조혁신 플랫폼을 통해 설치 시간을 75% 줄였으며, BMW는 가상공간 시뮬레이션으로 공장 구축 속도를 높이고 있다. 국방과 교육 분야에서도 적용이 확대되는 추세다. 미군은 확장현실(XR) 기기와 AI 기반 지휘통제 시스템을 결합한 훈련 체계를 개발 중이다. 국내에서는 VR 비행훈련 과정에 AI 강사를 도입해 몰입형 교육을 실현했다. 또 '메타포레스트' 같은 심리 상담 서비스는 AI 표정 인식 기술을 적용해 정서적 교감이 가능한 상담 환경을 구현했다. 보고서는 기업과 정부의 역할도 강조했다. 우선 기업은 융합 기술을 개발하고 산업별 맞춤형 서비스와 수익 모델을 발굴해야 한다는 주장이 제기됐다. 정부는 저작권·책임 소재 등 제도적 기반을 정비하고, 인력 양성·공공분야 적용 사례를 확대해야 한다는 의견도 나왔다. SPRi는 "AI와 메타버스 융합은 기업의 기술 혁신과 정부의 제도적 지원을 통해 상호 보완적으로 발전할 수 있다"며 "특히 교육과 소방, 국방 등 공공분야에서 기술 융합 활용 사례를 우선 창출할 필요가 있다"고 밝혔다.

2025.08.20 17:52김미정

현실로 다가오는 양자컴퓨팅…상용화위한 '국가적 R&D 투자' 시급

글로벌 빅테크와 스타트업을 중심으로 양자컴퓨터 관련 기술이 가파르게 발전 중이다. 여기에 인공지능(AI) 기술이 더해지면서 과학 실험을 넘어 실현 가능성이 한층 높아지고 있다. 이러한 변화 속에서 한국도 뒤처지지 않기 위해서는 국가 차원의 전략적인 연구개발(R&D) 투자와 지원이 절실하다는 주장이 나오고 있다. 21일 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 최근 '양자컴퓨팅과 AI 융합 발전 가능성과 시사점'이라는 제목의 이슈리포트를 발간했다. 이번 보고서는 양자기술이 AI와 융합하며 어떻게 발전하고 있으며 이에 따른 정책적 대응이 왜 필요한지를 다양한 사례와 함께 짚고 있다. 양자컴퓨터는 양자역학이라는 물리학 이론을 바탕으로 0과 1을 동시에 처리할 수 있는 '큐비트(Qubit)'를 이용해 연산한다. 이 덕분에 특정 계산에서는 기존 컴퓨터보다 수천 배, 수만 배 빠르게 문제를 해결할 수 있다는 것이 전문가들의 설명이다. 이러한 기술은 단순히 빠른 컴퓨터를 넘어 지금까지 풀 수 없던 문제를 풀 수 있게 만든다. 신약 개발, 기후 변화 예측, 복잡한 금융 모델링, 물류 최적화, 암호 해독 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다. SPRi의 이슈리포트는 AI 기술이 양자컴퓨팅 개발을 어떻게 가속화하고 있는지, 그리고 반대로 양자컴퓨터가 AI 기술 발전에 어떤 기회를 줄 수 있는지에 주목했다. AI는 양자컴퓨터를 개발하는 데 실질적인 도구로 활용되고 있다. 양자회로를 자동으로 설계하거나, 실험 데이터의 노이즈를 줄이고 결과를 최적화하는 데 머신러닝 기법이 도입되고 있다. 양자의 세계는 너무 작고 복잡해 사람이 모든 가능성을 계산하기 어려운데, AI가 그 역할을 대신하고 있다는 것이다. AI 기술도 양자컴퓨터 덕분에 더 빠르고 정교해질 수 있다. 최근의 AI는 방대한 양의 데이터를 학습하고 처리해야 하는데 이 과정에서 엄청난 연산 능력이 요구된다. 양자컴퓨터는 특정 연산에서 고전 컴퓨터와 비교할 수 없을 정도로 우수한 성능을 발휘할 수 있어, 향후 AI의 연산을 대체하거나 보완할 수 있는 가능성이 기대되고 있다. 아직 양자컴퓨터가 당장 누구나 쓸 수 있는 기술은 아니다. 여전히 기술적으로 해결해야 할 과제가 많고, 장비도 비싸고 복잡하다. 상용화까지는 시간이 더 필요하다. 하지만 SPRi는 지금이 양자컴퓨팅 기술에 투자할 골든타임이라고 강조한다. 글로벌 기술 강국들은 이미 양자기술을 국가 전략기술로 지정하고, 수조 원 단위의 투자를 아끼지 않고 있다. 미국은 '국가양자이니셔티브법'을 통해 공공 R&D를 적극 지원하고 있으며 유럽연합은 '양자플래그십'이라는 대규모 프로젝트를 추진 중이다. 중국 역시 군사와 산업 전반에 양자기술을 접목하며 국가 전략의 핵심으로 삼고 있다. 반면 한국은 아직 초기 연구 수준에 머물러 있으며 산업화와 실용화를 위한 기반은 매우 부족한 상황이다. 특히 스타트업과 민간 기업들이 적극 나설 수 있도록 돕는 제도적 기반, 투자 생태계, 실증 인프라 등이 절실하다는 지적이 나온다. 이 보고서는 AI와 양자의 융합기술은 아직 초기 단계지만 기술 파급력이 매우 크기 때문에 국가적 차원의 선제적 R&D 지원이 반드시 필요하다고 강조한다. 특히 ▲양자-AI 융합기술을 국가 전략기술로 지정 ▲양자컴퓨팅 스타트업 육성과 실증환경 구축 ▲고등교육 기관 중심의 융합 인재 양성 확대 양자기술 보안 및 국제협력 체계 마련 등을 요구했다. 양자컴퓨터는 과거에는 상상 속에나 존재하던 기술이었다. 하지만 지금은 구글, IBM, 마이크로소프트, 인텔, 아마존 같은 기업들이 실제로 양자칩을 만들고 클라우드를 통해 테스트할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 해외에서는 이미 산업계와 정부가 손잡고 양자 시대를 대비하는 중이다. 소프트웨어정책연구소는 이번 보고서를 통해 "양자역학을 모두 이해하지 못하더라도 우리가 컴퓨터를 잘 활용하듯 양자컴퓨터도 실용화가 가능한 시대가 오고 있다"며 "이제는 과학이 아닌 기술로서 연구실이 아닌 산업 현장에서 양자컴퓨터를 활용하기 위한 준비가 필요한 시점"이라고 강조했다.

2025.07.21 17:36남혁우

ETRI부터 KISTI까지…IT기관 수장들 한자리에, 'IT21 2025' 개막

인공지능(AI) 퍼스트 시대를 맞아 대한민국이 나아가야 할 방향과 협력 전략을 한자리에서 논의하는 컨퍼런스가 열렸다. 특히 이번 행사는 역대 가장 많은 IT기관과 단체장들이 참여해 AI 혁신과 협력 의지를 함께 다져 업계의 이목이 집중됐다. 한국정보처리학회는 1일 서울 송파구 삼성SDS 사옥에서 'IT21 글로벌 컨퍼런스 2025'를 개최했다. '전부를 위한 AI, AI를 위한 전부(Everything for AI, AI for Everything)'를 주제로 열린 이번 행사는 산업과 사회 전반에서 AI가 미치는 영향과 미래 전략을 다각도로 조망했다. 올해 30회를 맞은 이번 컨퍼런스는 단순한 기술 교류를 넘어 정부와 학계, 산업계, 연구기관, 언론계가 모두 참여한 가운데 산업 생존 전략과 기술 협업 방안을 종합적으로 논의하는 자리로 역대 최대 규모로 진행됐다. 특히 과학기술정보통신부를 비롯한 9개 공공기관이 공동 주관한 가운데 500여 명의 전문가와 연구자들이 온오프라인으로 참여해 열띤 토론을 이어갔다. 주요 참가자로 ▲강중협 한국데이터센터연합회(KDCC)회장 ▲김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장 ▲박덕수 한국지역정보개발원(KLID) 원장 ▲박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장 ▲방승찬 한국전자통신연구원(ETRI) 원장 ▲신희동 한국전자기술연구원(KETI) 원장 ▲양재수 한국데이터산업진흥원(KDATA) 원장 ▲이상중 한국인터넷진흥원(KISA) 원장 ▲이식 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장 등 참석했다. 황종성 한국정보처리학회 회장은 "정보처리학회는 처음부터 다양한 주체가 함께하는 개방형 조직이었다"며 "이번 행사는 정부의 'AI 3대 강국' 전략과 맞물려 AI 기반 사회 전환의 해법을 모색하는 데 의미가 깊다"고 이번 행사의 의미를 강조했다. 이어 방승찬 한국전자통신연구원(ETRI) 원장은 "AI는 이미 산업과 일상을 주도하는 핵심 기술로 자리 잡았다"며, "ETRI는 로봇, 에이전트, 보안, 차세대 통신 등 혁신 기술을 통해 삶의 변화를 이끄는 AI 원천기술 개발에 힘쓰고 있다"고 밝혔다. 올해는 국가 전략기술 중심의 52개 세션과 4개의 기조연설이 병렬 진행됐으며 산업·보안·국방·양자 등 핵심 기술 분야에 정부출연연구기관이 직접 참여해 기획과 발표를 주도했다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 초거대 언어모델(LLM) 시대의 보안 위협과 대응을, 한국정보통신기술협회(TTA)는 산업 데이터 기반 실증 사례를 통해 기술의 현장 적용 가능성을 제시했다. 또 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 공공 부문에서의 AI 신뢰성 확보 방안을 KIRD는 커리어 콘서트를 통해 과학기술계 진로 설계를 지원했다. 특히 올해 처음 도입된 시상식에서는 과학기술 및 정보통신 분야 혁신에 기여한 8개 기관과 인물에게 상이 수여돼 기술성과 정책적 기여를 함께 조명했다. 현장은 약 600여명 이상이 참석했으며 유료 등록자만 300명을 넘기며 역대 최고 참여율을 기록했다. 실무 중심의 프로그램과 분야별 현장성 높은 세션 구성 덕분에 참가자 만족도도 매우 높았다는 평이다. 이식 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장은 "GPU 클러스터와 양자컴퓨터 인프라를 내년 상반기까지 구축할 계획이며, 슈퍼컴퓨터와의 연계를 통해 고성능 AI 연산 서비스를 본격화하겠다"고 설명했다. 그는 "AI와 HPC 기반 R&D 혁신을 위해 학계, 산업계, 공공 부문과의 긴밀한 협력이 더욱 중요해지고 있다"고 강조했다. 김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 AI가 사회에 급격히 확산되는 반면, 산업 현장에선 아직 데이터 기반의 실제 적용은 미비하다고 지적했다. 그는 "챗GPT 이후 AI 경쟁은 치열하지만, 제조 현장의 데이터는 아직 충분히 활용되지 않고 있다"며 "이번 컨퍼런스가 도메인 현장 중심의 AI 적용 전략에 대한 인사이트를 나누는 계기가 되길 바란다"고 말했다. 더불어 IT21이 단순한 기술 공유의 장을 넘어, AI 기술과 사회적 수용성, 정책, 교육, 산업화를 연결하는 종합 플랫폼으로 진화했다는 평가가 이어졌다. IT21 프로그램위원회 위원장인 이화여대 채상미 교수는 "정보처리학회는 학계에 머무르지 않고 관·산·학·언론계 모두가 함께하는 조직으로, IT와 AI를 둘러싼 융합의 대표적 플랫폼"이라며 “이번 행사는 정부가 추진 중인 'AI 3대 강국 진입' 전략과도 맞닿아 있다"고 설명했다. 이어 "이번 IT21은 기존 발표 중심에서 나아가 현장 중심의 실증과 산학연 공동 대응 전략까지 폭넓게 논의할 수 있도록 세션 기획을 고도화했다”며 “참여자들이 실제 협력 방안을 모색하고 다양한 산업으로 AI 융합이 확산될 수 있는 연결 고리가 되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.07.01 16:02남혁우

SPRI "생성형 다음은 행동형…피지컬 AI 패권경쟁, 韓 배제될 수 있다"

피지컬 인공지능(AI) 주도권 경쟁이 본격화된 가운데 한국은 여전히 기술·생태계·전략 모두에서 뚜렷한 준비가 부족한 상황이라는 연구결과가 나왔다. 글로벌 기술 패권이 '생성형 AI'에서 '행동하는 AI'로 이동하는 시점에 대응이 늦어지면 공급망 종속과 표준 종속이라는 이중 위협에 직면할 수 있다는 경고다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRI)가 발표한 '피지컬 AI의 현황과 시사점' 보고서에 따르면 '피지컬 AI'는 생성형 AI 기반의 언어·시각 모델에 센서와 액추에이터를 결합해 물리적 환경을 인지하고 행동까지 자율적으로 수행하는 시스템이다. 인간처럼 보고 듣고 움직일 수 있는 이른바 '실행형 AI'로, 휴머노이드·드론·자율주행차·이동형 로봇 등 산업·국방·물류 전 분야에 걸쳐 적용이 확산되고 있다. 기술의 핵심은 세 가지로, ▲거대언어모델(LLM)에 기반한 멀티모달 '파운데이션' 모델과 강화학습의 통합 ▲3차원 세계 모델링과 센서 융합 ▲엣지 기반 온디바이스 추론이다. 여기에 전용 AI 반도체, 초경량 LLM까지 더해지면서 생성형 AI와는 차원이 다른 기술 복합성이 요구된다. 세계 주요국은 이에 대한 대응을 본격화했다. 미국은 스타게이트 프로젝트를 통해 5천억 달러(한화 약 700조원) 규모의 피지컬 AI 인프라를 구축 중이며 오픈AI·테슬라·보스턴다이내믹스 등 민간 주도 생태계가 신속히 움직이고 있다. 중국은 자체 그래픽처리장치(GPU)와 AI 칩부터 드론, 자율주행 로봇까지 공급망 완결성을 높이고 있다. 일본은 '문샷 계획'을 통해 고령화 대체 로봇과 인간형 AI 기술을 동시 추진하고 있다. 반대로 한국은 핵심 기술의 국산화 수준이 낮다. 멀티모달 파운데이션 모델, 행동 특화 LLM, AI 엣지 반도체 등은 대부분 수입에 의존하고 있으며 월드 모델·센서 퓨전 기술은 기초 R&D 단계에 머물러 있다. 산업 생태계 역시 대기업과 스타트업 간 분절돼 있고 실증과 테스트베드 환경도 턱없이 부족하다. 보고서는 한국이 지금과 같이 전략 없이 개별 기업·기관의 산발적 대응을 유지한다면 향후 글로벌 피지컬 AI 표준과 시장 주도권에서 완전히 배제될 수 있다고 경고했다. 특히 규제와 책임 법제가 부재한 상황에서 안전성과 윤리 기준도 선진국 주도로 결정될 가능성이 크다. 이에 따라 보고서는 국가 차원의 '피지컬 AI 전략위원회' 설치, 10년 단위 대규모 R&D 펀드 조성, 고위험 로봇의 안전 규제 정비, 민간 수요 촉진을 위한 공공 선구매 제도 등이 시급하다고 지적했다. 더불어 산업별 테스트베드 구축과 다학제 인재 육성 트랙 도입, 국제 표준화기구 진입도 병행돼야 한다고 꼬집었다. 소프트웨어정책연구소 보고서는 "생성형 AI가 콘텐츠와 언어의 영역이라면 피지컬 AI는 제조·물류·국방 등 실물경제 전체를 재편할 수 있는 파괴력을 지녔다"며 "기술 주권 확보와 전략적 대응 없이는 AI 시대의 종속국으로 전락할 가능성이 높다"고 밝혔다.

2025.05.13 18:00조이환

[AI는 지금] 美·中 AI 격돌, 기술 격차 사라진다…한국은 '뒷걸음'

미·중 인공지능(AI) 연구개발 경쟁이 매년 더 치열해지는 가운데 고성능 모델 간 성능 격차가 줄어들며 전반적으로 상향 평준화되고 있다. 또 경기침체로 인해 감소세였던 2022~2023년과 달리 지난해 글로벌 AI 투자 수준은 큰 폭으로 증가한 것으로 나타났다. 17일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인덱스 2025 주요내용·시사점' 보고서에 따르면 중국이 전 세계 AI 연구개발 분야 특허 등록의 약 70%를 차지하며 양적·질적으로 1위를 유지했다. 특허는 중국, 영향력은 미국…AI 주도권 경쟁 본격화 2010년 이후 중국의 AI 등록 특허 수가 지속적으로 증가해 2023년 전체 AI 등록 특허의 69.7%를 차지하며 총량에서 압도적 선두에 올랐다. 미국은 2015년 42.8%를 정점으로 지속 감소해 2023년 14.2%를 기록했다. 인구대비 AI 특허 수로는 우리나라가 1위를 차지했다. AI 논문 측면에서도 중국의 약진이 이어졌다. 2023년 기준 중국이 발간한 전 세계 AI 관련 논문은 약 24.2만 건으로 전년 대비 19.7% 증가했다. 중국의 AI 논문 비중은 컴퓨터 과학 분야 논문의 약 42%에 달했다. 미국과 중국 외에는 독일·홍콩·캐나다·한국·UAE·싱가포르·이스라엘이 상위권 그룹에 속했다. 미국은 상위 100위 안에 드는 고인용 AI 논문의 절반 이상을 차지하며 AI 시장에서 실질적인 영향력을 행사했다. 미국은 산업계가, 중국은 대학과 연구소가 중심이 돼 논문을 발표하는 추세다. AI 모델 측면에서는 미국이 지난 10년 동안 비영리 연구 기관 에포크 AI(Epoch.ai)가 선정한 '주목할 만한 AI 모델' 개발을 주도해왔다. 지난해 에포크 AI가 선정한 62개의 주목할 만한 AI 모델 중 미국 소재 기관은 40개, 중국 기관은 15개가 선정됐다. 해당 조사 중 유럽 전체에서 선정된 AI 모델은 3개에 불과했다. 우리나라에서는 LG AI 연구원이 개발한 '엑사원 3.5 32B' 모델이 유일하게 선정됐다. 이번 보고서에서 SPRi는 산업계의 대규모 투자로 AI 모델은 증가하고 성능은 향상된 반면 비용은 급감했다고 설명했다. 주목할 만한 AI 모델의 학습 연산량은 약 5개월마다 2배로 증가했으며 대규모언어모델(LLM) 학습을 위한 데이터셋 규모는 8개월마다 2배 늘어난 것으로 조사됐다. 학습에 필요한 전력도 매년 2배로 증가하고 있는 양상이다. 반면 MMLU 벤치마크 기준 모델 쿼리 비용과 LLM 추론 비용은 급감한 것으로 조사됐다. 쿼리 비용 백만 토큰당 20달러에서 지난해 0.07달러로, 구글 '제미나이-1.5-플래시-8B' 모델 기준 18개월 만에 280배 이상 하락했다. 또 LLM 추론 가격도 작업에 따라 연간 9배에서 900배까지 하락한 것으로 나타났다. AI 모델 격차 좁혀진다…중국 AI 성능, 미국 턱밑 추격 AI 기술 성능은 매년 급격하게 향상돼 상위 모델 간 성능 격차가 좁혀지며 상향 평준화되는 추세다. SPRi는 "급속도로 발전하는 AI 성능 측정을 위해 AI 연구자들이 보다 까다로운 MMMU·GPQA·SWE·HLE 등 신규 벤치마크를 도입했으나, 불과 1년 만에 벤치마크 점수가 최대 71.7% 까지 향상됐다"고 설명했다. 특히 그간 미국의 주요 모델이 중국의 모델을 성능면에서 크게 능가해 왔으나, 최근엔 그 격차가 좁혀지고 있는 상황이다. 구체적으로 미·중 간 AI 모델의 성능차이는 MMLU 벤치마크 기준 2023년 말 최대 17.5%p 차이났지만, 지난해 말에는 이 격차가 최대 0.3%p까지 좁혀졌다. 아울러 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델 간의 성능 격차도 빠르게 좁혀지고 있는 것으로 조사됐다. 지난해 1월 챗봇 아레나 순위표에서 상위 폐쇄형 모델 성능이 상위 개방형 모델보다 8% 앞섰으나, 불과 1개월 만에 이 격차가 1.7%로 좁혀진 것이다. 이와 관련해 SPRi는 AI 모델의 추론 성능이 향상된 반면 기술적 한계도 명확하다고 지적했다. SPRi는 "반복적으로 결과를 추론하도록 설계된 오픈AI의 o1·o3는 추론 성능이 비약적으로 상승했으나 많은 비용이 소모된다"며 "o1 모델은 국제 수학 올림피아드 예선 시험에서 74.4% 점수를 기록해 9.3%를 기록한 GPT-4o에 비해 성능이 크게 향상됐으나, 비용은 6배 더 들고 속도는 30배 더 느리다"고 밝혔다. 이어 "연쇄 추론과 같은 메커니즘이 추가되면서 LLM의 성능이 향상됐지만, 산술·계획·논리적 추론을 복합한 정확한 해법 찾기 문제는 여전히 취약한 모습을 보인다"며 "고위험 또는 신뢰성을 요하는 시스템 적용에는 한계가 있다"고 덧붙였다. 이 외에도 AI 에이전트의 복잡한 작업을 평가하는 벤치마크 측정 결과, 작업에 투자하는 시간이 증가하면 아직은 인간의 작업 역량에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 2시간 정도의 짧은 시간이 주어진 환경에서는 AI 에이전트가 인간 전문가보다 4배 높은 성능을 보이지만, 32시간 정도에 달하는 긴 작업 환경에서는 AI가 인간의 절반 수준의 성능을 기록했다. 전 세계 AI 투자 급증 속…한국은 인재 유출·투자 하락 '이중고' 지난해 글로벌 AI 투자는 2021년 이후 처음으로 성장세를 보였다. 지난해 글로벌 민간 AI 투자는 1천508억 달러로 전년 대비 44.5% 증가했다. 지역별로 살펴보면 미국이 1천091억 달러에 달하는 AI 투자를 하며 1위에 올랐다. 이는 93억 달러를 투자한 중국 대비 11.7배, 45억을 투자한 영국 대비 24.1배 차이로 압도적인 기록이다. 우리나라의 투자 규모 순위는 스웨덴과 캐나다 등에 이어 세계 11위로, 전년 대비 규모와 순위 모두 하락했다. 다만 신규로 투자받은 기업 수는 매년 증가하는 추세다. AI 인재 집중도가 가장 높은 국가는 이스라엘과 싱가포르가 꼽혔으며 우리나라는 10위 수준에 위치했다. AI 인재 유입이 활발했던 국가로는 룩셈부르크·키프로스·UAE가 이름을 올렸다. 반대로 인재 유출은 이스라엘·인도·헝가리 등의 국가에서 주로 일어났다. 우리나라의 지난해 인재 이동 지수는 -0.36을 기록하며 전년도에 이어 인재 유출 국가로 분류됐다. AI 투자뿐만 아니라 전 세계 AI 도입률도 크게 늘어났다. 지난해 전 세계 기업 조직의 78%가 한 가지 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입해 사용하기 시작했으며 이는 전년의 55% 대비 증가한 기록이다. 나아가 생성형 AI를 도입한 기업의 비율은 71%로 1년 만에 33%에서 두 배 이상 증가했다. 이같이 확산되는 AI의 잠재적 위험도 부각됨에 따라 '책임 있는 AI' 시스템의 개발과 개선 노력이 전 세계적으로 증대되고 있으나 여전히 다수의 해결과제가 남아 있다. SPRi는 "주요 AI 모델 개발사들 사이에서 표준화된 책임 있는 AI 평가는 여전히 부족하며 명시적으로 편향성을 제거한 모델들도 한계성을 내포한다"며 "이에 지난해 주요 EU와 UN 등 국제기구를 중심으로 투명성·신뢰성 등에 초점을 맞춘 프레임워크를 발표하며 AI 거버넌스 협력을 강화하고 있다"고 설명했다.

2025.04.17 15:20한정호

韓, 초거대 AI 모델 수 세계 3위지만…미·중과 격차 커

한국이 미국, 중국에 이어 세계에서 3번째로 초거대 인공지능(AI) 모델을 많이 보유한 것으로 나타났다. 14일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 미국 연구단체 에포크(EPOCH) AI 데이터를 분석한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황' 보고서에 따르면 한국이 지난해 초거대 AI 모델 3개를 추가 출시하면서 총 14개 모델을 보유한 것으로 전해졌다. 국가별 순위로는 한국이 3위다. 128개 모델을 보유한 미국과 95개를 갖고 있는 중국이 각각 1, 2위를 기록했다. 프랑스는 10개, 일본과 독일은 각각 4개를 보유해 4, 5위로 뒤를 이었다. 기업별로는 LG가 5개 모델을 보유하며 국내에서 가장 많은 초거대 AI를 개발했다. 이어 네이버와 삼성은 각각 3개, KT·NC소프트·코난테크놀로지가 각 1개의 모델을 출시한 것으로 나타났다. 보고서는 2024년 기준 초거대 AI 모델을 3개 이상 출시한 기업·기관을 보유한 국가 순위에서도 한국이 프랑스와 공동 3위를 차지했다고 분석했다. 전 세계 초거대 AI 모델 증가세가 이어진 것으로 나타났다. 2020년부터 2024년까지 전 세계에서 총 271개의 초거대 AI 모델이 개발됐다. 지난해만 122개 초거대 AI 모델이 개발됐으며 109개를 기록한 2023년에 이후 지속적으로 증가세를 보였다. SPRi 봉강호 선임연구원은 "최근 초거대 AI 경쟁이 치열해지며 한국도 지속적으로 경쟁력을 유지하고 있다"며 "시장이 빠르게 변화하는 만큼 민·관 협력을 통한 기술 개발과 생태계 조성이 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다.

2025.02.14 18:05김미정

SPRI "불확실성 커진 트럼프 2.0시대, 인사이트 발굴 주력"

"트럼프 2.0 시대 불확실성이 더욱 커질 전망이다. 국내 소프트웨어(SW) 기업들이 새로운 시대의 도전 속에서도 또다른 기회를 찾을 수 있도록 데이터와 정책적 지원을 아끼지 않겠다." 31일 소프트웨어정책연구소(SPRI)의 김형철 소장은 신년 인터뷰에서 2025년 연구소의 주요 테마와 방향성을 제시했다. 2025년 핵심 테마 트럼프 2.0·융합 소프트웨어·AI 생태계 김형철 소장은 올해 연구소가 주력하는 세 가지 핵심 주제로 트럼프 2.0 시대, 융합 소프트웨어, AI 생태계를 선정했다고 밝혔다. 그는 "트럼프 2.0 시대는 국내 소프트웨어 산업에 새로운 도전 과제를 제시하고 있다"며 "미국의 자국 우선 정책과 대중국 제재 강화는 우리 산업계에 큰 위협이 될 수 있다"고 말했다. 또한 "반도체와 소프트웨어의 대중국 수출 제한이 예상되며, 이는 국내 기업들의 해외 진출 전략에 직접적인 영향을 미친다"고 덧붙였다. 김 소장은 이러한 글로벌 환경 속에서 국내 산업이 활로를 찾기 위해서는 융합 소프트웨어와 AI 생태계의 역할이 더욱 중요하다고 강조했다. 특히 주력 산업과 소프트웨어 간의 융합을 통해 산업 전반의 부가가치를 높이고 경쟁력을 확보해야 한다는 설명이다. 그는 "트럼프 2.0 시대에 국내 소프트웨어 기업들이 글로벌 도전 과제 속에서도 경쟁력을 갖출 수 있도록 데이터를 기반으로 한 정책 지원과 시장 인사이트를 제공하겠다"고 밝혔다. 융합 소프트웨어: 주력 산업의 가치 사슬 확대 융합 소프트웨어는 소프트웨어정책연구소가 2025년 가장 중점적으로 추진하는 분야다. 김 소장은 "자동차, 조선, 건설 등 주력 산업과 소프트웨어의 융합을 통해 산업의 가치를 확대하는 것이 목표"라며 "이를 위해 지역 소프트웨어 기업과 수도권 기업 간 거래 데이터를 분석하고, 각 산업에서 소프트웨어가 어떻게 활용되고 있는지 파악하고 있다"고 설명했다. 그는 특히 "소프트웨어가 단순히 기술적인 도구로 끝나는 것이 아니라, 각 산업의 밸류체인에 깊숙이 자리 잡아야 한다"며 "이를 통해 국내 소프트웨어 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있을 것"이라고 말했다. 김 소장은 연구소가 주력 산업과 소프트웨어 융합의 성공 사례를 발굴하고 이를 확산시키기 위한 리포트를 발표할 예정이다. AI 생태계 활성화: 신뢰성과 적용성에 주목 김형철 소장은 AI 생태계 활성화가 2025년 또 다른 주요 연구 과제라고 밝혔다. 그는 "2024년까지 AI 기술 자체의 발전에 주목했다면, 이제는 AI가 각 산업에 어떻게 적용되어 부가가치를 창출할 수 있는지에 집중해야 한다"고 말했다. 특히 AI의 신뢰성 확보와 경량화 모델 개발을 통해 산업 전반에 AI 기술을 확산시키는 것이 중요하다고 강조했다. "단순히 AI 기술을 개발하는 것을 넘어서, AI 기술이 산업 현장에서 실질적인 성과를 낼 수 있도록 지원해야 합니다. 이를 위해 신뢰성 있는 AI 모델을 구축하고, 이를 활용할 수 있는 생태계를 만드는 것이 핵심 과제입니다." 김 소장은 이러한 방향성을 바탕으로 AI와 관련된 시리즈 리포트를 계속 발행할 계획이라고 덧붙였다. 해외 진출: 데이터 기반 전략 강화 글로벌 시장에서 국내 소프트웨어 기업들의 경쟁력을 강화하는 것도 중요한 과제로 제시됐다. 김형철 소장은 "국내 소프트웨어 기업들이 해외 법인 설립을 통한 진출을 확대하고 있으며, 잠재적인 수출 기회를 적극적으로 모색하고 있다"고 말했다. 연구소는 해외 진출을 위한 거래 데이터를 분석하고, 지역별 산업 특성을 반영한 맞춤형 지원 방안을 연구 중이다. 그는 "기업들이 해외 진출에서 성공하기 위해서는 단순히 제품을 수출하는 것을 넘어, 해당 지역의 산업 도메인에 특화된 서비스를 제공해야 한다"며 "이를 위해 연구소는 해외 시장의 주요 데이터와 사례를 분석하여 국내 기업들에게 제공하고 있다"고 설명했다. 김형철 소장은 신년 인터뷰를 마무리하며 "2025년은 국내 소프트웨어 산업에 있어 매우 중요한 해가 될 것"이라고 전망했다. 그는 "글로벌 환경의 불확실성과 국내 시장의 변화 속에서 우리가 해야 할 일은 명확하다"며 "트럼프 2.0 시대와 같은 도전 과제에 대응하고, 융합 소프트웨어와 AI 생태계를 통해 국내 산업의 경쟁력을 강화하며, 해외 진출을 지원하는 데 최선을 다할 것"이라고 강조했다.

2025.01.31 15:00남혁우

"트럼프 행정부, AI 정책 전임자 기조 지속할 것"

인공지능(AI)을 국가 안보와 경제적 리더십의 핵심 전략으로 삼는 트럼프 2기 행정부의 정책 기조가 사실 전임자들의 정책 방향을 이어받은 것이라는 연구 결과가 나왔다. 28일 소프트웨어정책연구소(SPRI)의 '미국의 AI 안전·신뢰성 정책 추진 현황과 시사점' 보고서에 따르면 미국은 오바마 행정부 시절 처음으로 AI를 전략 기술로 규정하고 국가 연구개발 전략을 수립했다. 이후 트럼프 1기와 바이든 행정부를 거치며 AI의 안전성과 신뢰성을 확보하려는 정책들이 연속적으로 추진된 것이다. 오바마 행정부는 지난 2016년 AI 기술의 윤리적·사회적 영향을 고려한 연구개발 전략을 발표하며 설명 가능성, 투명성, 검증 가능성을 확보하는 데 중점을 뒀다. 트럼프 1기 행정부는 지난 2019년과 2020년 행정명령을 통해 AI 연구 투자와 연방 차원의 활용 가이드라인을 마련했다. 이 시기 AI 리더십을 공고히 하는 동시에 국제적으로 신뢰할 수 있는 기술 개발을 강조했다. 바이든 행정부 이같은 기조를 이었다. 지난 2023년 AI 위험관리 프레임워크를 발표해 안전성과 책임 있는 혁신을 중심으로 한 구체적인 이행 계획을 제시하며 AI의 글로벌 리더십을 강화했다. 미국은 AI 정책을 통해 글로벌 표준화를 주도하려는 행보도 이어가고 있다. 지난해 11월 미국은 AI 안전 네트워크 창립총회를 개최하며 AI 안전 관련 국제 협력을 강화하고 글로벌 리더십을 확고히 하는 데 주력한 바 있다. 이러한 미국의 AI 정책 기조는 트럼프 2기 행정부에서도 지속될 것으로 보인다. 트럼프 대통령은 이번달 취임 직후 AI 인프라 개발에 향후 4년간 5천억 달러(한화 약 718조원)를 투자하는 '스타게이트' 프로젝트를 발표하며 AI 기술을 국가 안보와 경제적 리더십의 핵심 전략으로 삼겠다는 의지를 밝혔다. 국내 AI 업계 관계자는 "미국의 AI 정책은 오바마 정부에서부터 트럼프, 바이든 행정부를 거쳐 일관된 흐름을 보인다"며 "트럼프 2기 행정부는 이러한 기조를 바탕으로 국가 안보와 경제적 이익 중심의 AI 정책을 한층 강화할 가능성이 크다"고 밝혔다.

2025.01.28 16:17조이환

생성형AI 시대, 지각변동 채용시장..개발자 생존 전략은?

생성형AI의 등장으로 개발자 채용시장이 큰 변화를 맞이하고 있다. 단순 반복 작업의 자동화로 초급 개발자 수요는 감소하는 반면, 창의적 문제해결과 AI 활용 능력을 갖춘 고급 개발자의 수요는 증가하는 양극화 현상이 두드러지고 있다. 이 위기를 극복하기 위해 초급 개발자들은 창의적 문제 해결 능력과 AI 활용 역량을 강화할 필요성이 늘고 있다. 또한 기업은 채용 방식을 실무 중심의 프로젝트 평가와 AI 도구 활용 능력 검증 등으로 재편할 필요성이 요구된다. 12일 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 'SW 개발자 채용시장의 변화와 생성형AI의 영향' 보고서를 통해 SW 개발자 요구 역량 및 이에 따른 채용 변화와 관련한 정부와 개발자들의 대응 방향을 제시했다. 보고서에 따르면 팬데믹과 디지털 전환, 경기 침체와 투자 위축이라는 대규모 변화 속에서 생성형AI는 SW 취업 시장을 재편하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 팬데믹 기간 동안 디지털 전환이 가속화되며 SW 개발자 수요가 폭발적으로 증가했다. 원격 근무와 비대면 서비스 확산으로 인해 클라우드, 빅데이터, 인공지능(AI) 기술에 대한 수요가 급증하며 기업의 SW 개발자 채용 열풍을 일으켰다. 그러나 팬데믹 이후 글로벌 경기 침체와 고금리 정책으로 인해 IT 기업과 스타트업의 투자가 위축되면서 채용 시장은 점차 양극화되는 추세다. 이러한 상황에서 생성형AI의 도입은 단순히 채용 시장을 변화시키는 데 그치지 않고, SW 개발자의 역할과 역량에 대한 새로운 요구를 제시하고 있다. 생성형AI는 단순하고 반복적인 작업을 자동화하며 초급 개발자 채용 수요를 감소시키고 있다. 예를 들어 코드 작성, 테스트, 문서화 등 초급 개발자가 맡았던 역할은 이제 AI가 효율적으로 수행할 수 있다. 이에 따라 기업들은 초급 개발자를 다수 고용하기보다 AI를 활용할 줄 아는 고급 개발자를 선호하는 경향을 보이고 있다. 기업들은 AI 도구가 생성한 코드의 품질을 검토하고, 복잡한 문제를 해결하며, 시스템 통합 및 프로젝트를 리딩할 수 있는 고급 개발자에 대한 수요는 증가하며 채용 시장의 양극화를 더욱 심화되고 있다. 생성형AI의 도입은 SW 개발자들에게 기존의 역량 외에 새로운 기술과 능력을 요구하고 있다. 단순 코딩 능력보다는 창의적이고 복합적인 문제 해결 능력이 점점 더 중요해지고 있다. AI 도구가 제공하는 결과물을 분석하고 오류를 검증할 수 있는 정보 판별 능력도 필수적인 역량으로 떠오르고 있다. 특히 프롬프트 엔지니어링 능력이 중요한 역할을 하게 됐다. 이는 AI에게 명확한 지시를 내려 원하는 결과를 얻는 기술로, AI 도구와 협력하는 데 핵심적인 역량이다. 또한 다양한 깃허브, 코파일럿 등 AI 기반 도구를 자유롭게 사용할 수 있는 능력도 필수적인 요구로 자리 잡았다. 이와 함께, 협업, 커뮤니케이션, 창의적 사고와 같은 소프트스킬의 중요성도 강조되고 있다. 이는 AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 가치로, 개발자들이 기술적 역량 외에 비기술적 역량도 갖춰야 하는 이유가 되고 있다. 이러한 변화 속에서 SW 개발자들의 역할도 새롭게 정의되고 있다. 초급 개발자의 경우, AI 도구가 단순 반복 작업을 대신하면서 기존 역할은 축소되고 있다. 그러나 초급 개발자들은 AI 도구를 활용하여 기존보다 더 고도화된 업무를 수행하고 빠르게 성장할 기회를 얻고 있다. 이를 통해 창의적 문제 해결과 전략적 사고 역량을 바탕으로 기존 초급 개발자와 차별화된 역할을 수행할 수 있다. 중·고급 개발자들의 역할은 더욱 복잡해지고 고도화되고 있다. 이들은 팀을 리딩하고 AI가 대체할 수 없는 복잡한 문제를 해결하며, 시스템 설계와 프로젝트 기획을 주도해야 한다. 또한, 단순한 기술적 역할에서 벗어나 팀 관리와 전략적 의사결정을 수행하는 관리자의 역할로 전환되고 있다. 채용 방식도 이러한 변화에 따라 새롭게 정비되고 있다. 기존의 단순 코딩 테스트는 AI 도구가 기본적인 코딩을 대신할 수 있는 상황에서 실효성을 잃어가고 있다. 대신, 실무 중심의 프로젝트 과제를 통해 지원자의 문제 해결 능력을 평가하는 방식이 도입되고 있다. AI 도구 활용 능력과 창의성을 검증할 수 있는 평가 방식이 중요해지고 있으며, 협업, 커뮤니케이션 등 소프트스킬을 평가하는 비기술적 요소도 강화되고 있다. 보고서는 이러한 변화에 대응하기 위해 정부, 기업, 그리고 개발자들은 각각의 위치에서 적응과 발전을 도모할 것을 권했다. 정부는 교육 체계를 개편해 AI 활용 능력, 데이터 과학, 소프트스킬을 포함한 실무 중심의 교육 프로그램을 확대할 필요가 있다. 더불어 재직자를 대상으로 AI와 신기술 활용 역량을 강화할 수 있는 재교육 프로그램을 지원하며, 윤리적 가이드라인을 마련해 데이터 보안 문제를 해결해야 한다는 것이다. 기업은 채용 프로세스를 개선해 AI 시대에 적합한 새로운 평가 모델을 도입하고, 초급 개발자가 AI 도구를 활용해 실무 경험을 쌓을 수 있도록 멘토링 및 실습 프로그램을 마련할 것을 조언했다. 개발자들도 변화에 맞춰 스스로를 발전시킬 필요가 있다고 지적했다. AI 도구를 활용한 문제 해결과 창의적 솔루션 설계 능력을 강화하고, 지속적인 학습을 통해 최신 기술 트렌드와 AI 기반 기술에 적응해야 한다는 것이다. 이를 통해 초급 개발자는 AI로 대체되지 않는 차별화된 역량을 확보하고, 중·고급 개발자는 리더십과 전략적 사고를 강화할 것을 제언했다. 신승윤 SW기반정책·인재연구실 선임연구원은 "생성형AI는 SW 취업 시장의 판도를 변화시키며, 개발자들에게 새로운 도전과 기회를 동시에 제공하고 있다" 이 변화에 얼마나 효과적으로 적응하느냐가 앞으로의 성공을 결정할 중요한 열쇠가 될 것"이라고 보고서를 통해 강조했다.

2025.01.12 08:50남혁우

SW정책硏 "AI 대응 새 SW 개발자 교육정책 필요"

생성AI가 개발자를 어느 정도 대체할 지가 초미 관심인 가운데 소프트웨어정책연구소(SPRi, 소장 김형철)가 7일 '소프트웨어 개발자 채용시장 변화와 생성형 AI 영향'이란 보고서를 내놨다. 신승윤, 윤보성, 진회승 3인 연구원이 작성한 이 보고서는 특히 국내 현업에 종사하는 SW 개발자7인을 심층 인터뷰, 결론을 도출하는데 참고했다. 보고서는 시사점으로 첫째, 향후 SW 개발자 역량평가 시 통합적 시스템 설계 역량, 소프트 스킬, AI 도구 활용역량, AI 윤리 및 위험관리 역량 등이 보다 강조될 수 있다고 예측했다. 단순 코딩 능력 평가보다는 AI 도구를 활용한 문제해결 능력, 통합적인 시스템 설계 능력, AI와 협업 능력에 대한 평가가 중요시될 것이라는 것이다. 특히 SW·AI 역량 뿐 아니라 협업, 커뮤니케이션, 창의적 문제해결 능력 등 소프트스킬이 평가 요소로 보다 중요하게 작용할 수 있다고 짚었다. 또 AI 개발도구 활용이 점차 확산함에 따라 SW 개발자들의 AI 윤리 및 위험 관리 역량이 중요한 평가 요소로 포함할 수 있다고 예상했다. 둘째, 생성AI 출현 이후 AI 개발 도구의 급속한 확산으로 SW 개발자 역할이 프로그램 개발 이외에도 다양한 분야로 점차 확대할 수 있으며, 이에 따라 평가 방법 및 요소가 점차 다변화할 것으로 내다봤다. 예컨대, 대·중소기업 등 기업 규모 및 사업 확장, 수익 증가, 신규 사업 개발 등 기업 전략에 따라 개발자의 채용 평가 요소가 달라진다는 것이다. 신승윤 선임연구원은 "개발자에게 요구되는 역량이 개발 능력에서 확장, 고객 시장 이해와 제품 기획, 기술 기반 비즈니스 모델 창출, 프로젝트 관리 등의 역량이 중요해질 수 있다"면서 "기존에는 초·중·고급 SW 개발자 수준별로 주로 개발 역량 수준에 대한 평가를 했지만 생성AI 출현 이후 SW 개발자 수준별 역할의 차이가 커짐에 따라 평가 요소가 달라질 수 있다"고 말했다. 즉, 기존에는 코딩 테스트가 평가의 주요한 방법이었지만 기술 면접이 중요시되며, 내용에 AI 등의 원리와 문제 해결이 역량을 평가하는 방법이 추가될 것이라는 것이다. 또 인재가 기업 경쟁력 핵심 요소로 부각함에 따라 기술 역량을 평가하는 기술 면접이 채용 직무에 따라 현재보다 더 정교해지고 복잡해질 것으로 예상했다. 이에 보고서는 SW 개발자 요구 역량 및 이에 따른 채용 변화에 대해 정책적으로 아래와 같은 대응 방향 및 방안을 고려할 필요가 있다고 제안했다. 첫째, 디지털 전환 확대 및 생성형 AI 출현 이후 급속히 변화하는 SW 개발자 역량 요구 사항 변화에 대응한 정부의 SW 개발자 교육 정책 마련이 필요하다는 것이다. 즉, AI와 소프트웨어 설계 역량 강화를 위한 교육·훈련 프로그램 지원 강화 및 소프트 스킬 강화 및 융합 교육 프로그램을 확대하고, AI 개발도구 등을 활용할때 업무상 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대한 표준화한 가이드라인과 평가 기준을 마련하고, 이를 준수할 수 있는 인센티브 및 장치를 마련해야 한다고 짚었다. 보고서는 그 예로 AI 윤리과정 이수자 가점제도와 공공사업 참여 시 개발자 AI 윤리 인증자 참여 가능 등을 들었다. 둘째, 경기침체에도 불구 현업에서는 여전히 고급 SW 개발자 공급 부족에 시달리고 있으며, 생성형 AI로 인한 초급 SW 개발자의 역량 변화가 예상되므로, 필수 교육 단계에서부터 이에 대응하는 교육 정책 변화가 필요하다고 밝혔다. 이에,기업이 원하는 SW 개발자 역량을 교육할 수 있도록, AI와 데이터 과학을 필수 교육 과정에 포함하고 실무 중심의 교육 커리큘럼을 개발하는 등 정규 교육 체계 개편이 필요하다고 짚었다. 또 산업 협력을 통한 현장 실습을 강화하고 고급 개발자 신속 양성을 위한 특화 교육과정 및 경로 체계를 마련해야 한다고 제안했다. 셋째, SW 개발자 역량 상향 평준화와 채용 평가요소 다변화에 대비할 수 있는 통합적 개발자 평가 모델 및 시스템 개발이 필요하다고 말했다. 이에, SW 개발자 역량을 직무별, 수준별로 객관적이고 정밀하게 평가할 수 있는 채용 프로세스 및 평가 모델을 정립하는 것이 필요하며, 앞으로 심화할 것으로 전망되는 개발자 수준별 격차를 모니터링할 수 있는 여건을 갖추고, 인력 수요 공급 측면에서 균형성 확보 및 수준별 간극을 메울 수 있는 정책 대안을 지속적으로 발굴해야 한다고 밝혔다. 넷째, 디지털 전환 가속화, 채용시장 양극화, 생성형 AI 등장 등으로 급속히 변화하는 채용 환경에 대응하기 위해 SW 개발자의 적극적인 준비도 필요하다고 지적했다. 즉, 초급 SW 개발자들의 역량 상향 평준화가 예상되므로, 채용시장에 진입하려는 신입 SW 개발자들은 이전보다 차별화한 프로젝트 경험을 갖추는 것이 요구되며, 현재 기업들이 AI 관련 신규 프로젝트를 추진하고 있는 상황에서 신입 SW 개발자들은 AI와 관련한 기술을 지속 학습하는 것이 필요하고, 직무와 연관한 AI를 활용한 프로젝트 경험을 축적하는 것이 보다 중요해질 수 있다고 밝혔다. 또 초급 SW 개발자의 업무 일부가 생성형 AI 개발도구 기능과 중첩될 수 있다는 우려에 따라, 초급 SW 개발자들은 생성형 AI로 대체할 수 없는 창의적이고 전략적인 사고 역량, 문제해결 역량을 함양하는 것이 필요하다고 덧붙였다. 다섯째, 개발 업무에서 생성형 AI 활용이 확산함에 따라 고급 SW 개발자들의 업무 집중도 향상 및 시간 확보가 예상되며, 고급 SW 개발자는 업무 영역 확대와 역할 변화에 대한 준비가 필요하다고 제안했다. SW 개발자들이 관련 커뮤니티 참여 또는 전문가 교류 등을 통해 최신 기술 트렌드를 습득하고 신기술 발전에 따른 요구역량을 빠르게 확보해 나갈 수 있도록 여건을 조성하는 지원 정책이 요구된다는 것이다. 아울러 기존 초급 SW 개발자 위주의 SW 개발자 양성 정책 기조를 재교육 및 재직자 중심의 질적 역량 제고로 전환하는 것이 필요하다고 제안했다. 한편 국내 소프트웨어(SW) 개발자 채용시장은 팬데믹 이후 디지털 전환 가속화, 경기침체, 그리고 생성형 AI의 등장 등 여러 요인에 의해 큰 변화를 겪어왔다. 팬데믹 기간동안 전 산업에서 디지털 전환이 빠르게 이뤄지면서 SW 개발자 수요가 급격히 증가했고, 이에 구직자가 유리한 시장 환경이 조성됐다. 2020년부터 2023년 이전까지 개발자 임금도 지속적으로 상승했다. 실제, 채용플랫폼 원티드랩에 따르면, 7~9년차 IT개발자 평균연봉은 2020~2023년까지 지속적으로 증가('21년 5315만원, '22년 5860만원, '23년 6536만원)했다. 하지만 이런 증가세는 2024년(6343만원) 감소세로 돌아섰다. 고금리와 경기 침체가 이어지면서 벤처와 스타트업 투자가 위축됐고 2022년 11월 등장한 챗GPT가 SW개발자 채용 시장에 긍정보다 부정 영향을 더 크게 미쳤기 때문이다.

2025.01.07 15:23방은주

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