"美에 반도체 투자 '달콤한 독약' 될 수도"...국내 SW 전문가의 경고
"현재 국내 산업이 해외 반도체 투자에 열을 올리고 있지만, 이는 곧 '달콤한 독약'이 될 수 있습니다. 미국으로부터 큰 규모의 지원금을 받는 순간 공급망과 관련된 여러 제약을 받게 됩니다. 때문에 어떠한 규제가 없는 핵심 산업인 소프트웨어에 하루 빨리 국내 기업과 정부가 투자를 진행해야죠." 문송천 KAIST 경영대학원 명예교수는 최근 카이스트 서울캠퍼스에서 기자와 만나 국내 IT 산업이 나아가야 할 방향에 대해 이같이 밝혔다. 문송천 교수는 '국내 전산학박사 1호'다. 24세에 숭실대학교 전산학과 교수로 부임했으며, 이후 KAIST 전산학과 교수로 자리를 옮겼다. 현재는 KAIST 경영대학원 명예교수이자 유럽IT학회 아시아 대표이사직을 맡고 있다. 특히 문 교수는 운영체제(OS), 데이터베이스(DB) 등 소프트웨어 분야의 권위자로 널리 알려져 있다. 1990년에는 한국 최초의 국산 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)를 개발하기도 했다. ■ "제조 산업 결국 따라잡혀…소프트웨어에 주목해야" 문 교수는 "IT 산업에서 소프트웨어와 하드웨어가 차지하는 매출 비중은 60대 40"이라며 "소프트웨어 중에서도 데이터 관련 산업이 절반을 차지하는 데, 정작 데이터를 다루는 기업의 수 자체는 적다"고 말했다. 이런 관점에서 문 교수는 국내 IT 산업이 첨단 소프트웨어 개발 및 투자에 집중해야 한다고 진단한다. 그는 "국내 반도체 산업이 2나노미터(nm) 공정 진입을 준비하는 등 선두에 있으나, 대형 설비를 갖춘 제조산업은 결국 중국이 따라잡게 될 것"이라며 "이 때를 대비해 소프트웨어를 미래의 먹거리로 삼아야 한다"고 강조했다. 현재 미국은 전체 소프트웨어 시장을 과점하고 있다. 마이크로소프트, 오라클, 구글 등이 대표적인 기업이다. 특히 마이크로소프트는 윈도우스(Windows)라는 OS를 통해 전 세계 IT 산업의 근간을 형성하고 있다. 문 교수는 국내 기관 및 기업들도 하루 빨리 OS를 자체 개발해야 한다는 시각이다. 문 교수는 "미국은 테슬라, 페이스북, 아마존 등도 자체 OS와 DB를 구축해 소프트웨어의 독립성을 높이고 있다"며 "한국도 응용 소프트웨어에만 치중하지 말고 원천기술이 되는 디지털 플랫폼을 구축할 필요가 있다"고 설명했다. ■ "미국 등 반도체 대규모 투자, 달콤한 독약 될 수도" 국내 IT 산업의 중추인 반도체 업계는 현재 미국 등 해외 투자에 집중하고 있다. 일례로 삼성전자는 지난 2022년부터 미국 테일러시에 최선단 파운드리 팹을 건설해 왔다. 지난달에는 해당 공장에 2나노 양산을 위한 생산 시설과 첨단 패키징 시설, 연구개발(R&D) 센터 등을 추가 건설하기로 했다. 이에 미국 정부는 64억 달러(한화 약 8조8천500억원)에 달하는 보조금을 지급하기로 했다. 다만 이와 관련해 문송천 교수는 "미국과 공조해 중국을 견제하는 것은 좋지만, 보조금을 받는 즉시 미국의 컨트롤 타워 하에서 공급망에 대한 지속적인 간섭을 받게 될 수 밖에 없다"며 "미국이 내건 여러 조건들을 고려하면 사실상 달콤한 독약"이라고 꼬집었다. 실제로 미국 정부는 보조금 수혜 기업들이 당초 예상보다 높은 이익을 낼 시 초과분 일부를 환수하는 조항을 내걸었다. 또한 이들 기업의 중국 내 설비투자에도 제한을 걸었다. 문 교수는 "반면 소프트웨어는 제조 산업이 아니기 때문에 이와 같은 규제를 할 수도 없고, 현재 규제가 있지도 않은 기회의 영역"이라며 "개발 시간과 역량이 많이 필요하다고 미리 포기할 게 아니라, 하루 빨리 반도체 IP(설계자산)·OS 등의 개발을 시작해야 한다"고 강조했다. ■ "생성형 AI, 업계 최대 화두지만…확대 해석 금물" IT 산업의 최대 화두인 생성형 AI에 대해서도 경고의 메시지를 전했다. 생성형 AI란 오픈AI의 '챗GPT'와 같이 텍스트, 이미지 등을 AI가 새롭게 만들어내는 기술을 뜻한다. 문 교수는 "생성형 AI가 과대 해석으로 소프트웨어 산업의 대부분의 비중을 차지하고 있다고 보여지지만, 실상은 10% 수준에 불과하다"며 "생성형 AI가 학습할 수 있는 데이터는 굉장히 제한적"이라고 지적했다. 생성형 AI가 데이터 수집에 한계를 지닌 이유는 보안 때문이다. 일반적인 정보는 인터넷을 통해 대중이 자유롭게 접근할 수 있으나, 각 기업들이 보유한 회사 운영, 임직원 등에 대한 정보는 철저한 비공개 영역이다. 개인정보와 관련한 데이터 역시 마찬가지다. 문송천 교수는 "국내 주요 IT 기업들이 생성형 AI의 유행에 앞다퉈 편승하려 하면서도, 생성형 AI의 토대가 되는 DB 엔진, OS는 여전히 외산에만 의존하려고 한다"며 "중장기적 관점에서 국내 IT 산업의 경쟁력을 확보할 수 있도록 정부가 역할을 주도해야 한다"고 재차 강조했다.
