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'GPU 예산'통합검색 결과 입니다. (3건)

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[인터뷰] AI 시대 망설이는 기업들, 정부가 'AI 리더' 돼야

"많은 기업이 인공지능(AI) 도입을 검토하지만 본격적인 전환에는 망설이고 있습니다. 기술 변화가 빠르고 성공 사례도 충분하지 않기 때문입니다. 초고속인터넷망 구축과 전자정부 추진 당시처럼 정부가 먼저 AI 혁신 사례를 만들고 롤모델을 제시해야 합니다" 김동환 포티투마루 대표는 서울 서초구 반포동 사옥에서 진행한 인터뷰에서 AI 시대 정부의 역할이 인프라와 예산을 지원하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조했다. 정부는 첫 번째 수요자이자 성공 사례의 창출자로서 정부와 공공기관이 행정·복지·안전·민원 현장에 AI를 먼저 적용해 성과를 증명하고, 민간이 참고할 수 있는 성공 모델을 제시하하며 민간의 AI 전환을 이끄는 리더가 돼야 한다는 것이다. "인프라 쏠림 벗어나야"...실제 현장 바꾸는 'AX 투자' 필요 김 대표는 최근 AI 정책이 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 반도체, 프런티어 모델 등 인프라와 기반기술 투자에 집중되는 흐름을 짚었다. 인프라와 모델, 인재 양성은 필수지만 실제 산업과 공공 현장에 AI를 접목하는 AI 전환, 즉 AX 투자까지 함께 이뤄져야 생태계가 선순환할 수 있다는 주장이다. 그는 특히 공공 AX 사업의 예산 연속성이 흔들리는 현실을 우려했다. 일부 기관에서는 내년도 신규 AX 예산이 줄거나 반영되지 않았고, 올해 시작한 사업의 운영·고도화 예산도 충분히 확보하지 못하는 사례가 있다는 것이다. 시범사업을 마친 뒤 현장 적용과 확산으로 나아가야 할 때 예산이 끊기면, 성공 사례를 축적할 기반 자체가 약해질 수 있다고 봤다. 김 대표는 "인프라와 모델 투자를 하지 말자는 이야기가 아니다"라며 "AI가 실제 업무와 서비스에 적용돼 생산성을 높이고 국민과 기업이 체감할 성과를 내도록 AX에도 지속적으로 투자해야 한다"고 말했다. 인프라 투자와 AX를 대립 구도로 볼 필요도 없다고 했다. 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하는 데는 막대한 GPU가 필요하지만, 현장 업무에 AI를 적용하는 서비스에는 상대적으로 추론과 운영에 필요한 자원만으로 가능한 영역도 적지 않다는 설명이다. 공공과 산업 현장의 AI 서비스 수요가 커지면 국산 NPU 등 국내 AI 반도체의 활용 기반도 넓어질 수 있다고 봤다. GPU 지원 방식의 개선 필요성도 제기했다. 대용량 데이터를 이전하고 보안·개발 환경을 구성하는 데 수주에서 한 달 이상이 걸릴 수 있는데, 3개월 단위의 단기 지원만으로는 정작 서비스 개발과 고도화에 투입할 시간이 부족할 수 있다는 것이다. 그는 개발과 운영을 지속할 수 있는 중장기 지원 트랙이 필요하다고 제언했다. AI 도입 주저하는 기업들…정부가 롤모델 돼야 민간 기업이 AI 전환을 주저하는 배경에는 기술 변화와 투자 부담 외에도 높아진 기대치가 있다고 김 대표는 진단했다. 챗GPT 등장 후 경영진부터 실무자까지 AI를 이해하게 되면서, 기업 내부에서는 단순한 업무 개선 수준의 결과만으로는 성과를 인정받기 어려워졌다는 설명이다. 김 대표는 "예전에는 조금만 개선해도 혁신이라는 평가를 받을 수 있었지만, 지금은 조직 위아래 모두 AI를 알고 있어 기대치가 높아졌다"며 "큰 비용을 들여 도입했는데 기대에 못 미치는 결과가 나오면 책임을 져야 하기 때문에 기업은 더 신중해질 수밖에 없다"고 말했다. 국내 기업이 도입 성과를 외부에 적극 공개하지 않는 문화도 성공 사례 확산을 늦추는 요인으로 꼽았다. AI 활용 성과를 경쟁력으로 여기는 만큼, 실제 현장에서 진행되는 프로젝트에 비해 시장에서 확인할 수 있는 사례는 제한적이라는 것이다. 다만 경쟁사 한 곳이 먼저 성과를 내면 분위기는 급변할 수 있다고 봤다. 경쟁사가 AI로 비용을 낮추거나 생산성을 높일 경우, AI 도입을 늦춘 기업은 뒤처졌다는 평가를 받을 수 있다는 위기감이 빠르게 퍼질 수 있다는 설명이다. 김 대표는 이를 등산에 비유했다. "민간은 어느 길이 안전한지, 그 길로 정상에 갈 수 있는지 확신하지 못해 출발선에서 서 있는 상황입니다. 정부가 먼저 정상에 올라가 길을 보여주면 민간은 그 길을 따라 더 효율적으로 움직일 수 있습니다." 그는 정부가 단순히 컴퓨팅 자원과 보조금을 제공하는 지원자를 넘어, 공공 서비스의 초기 수요자가 돼야 한다고 강조했다. 행정·복지·안전·민원 분야에서 AI 활용 모델을 먼저 만들고 검증해야 민간도 투자 위험을 낮춘 채 전환에 나설 수 있다는 것이다. 문서·매뉴얼 해결하는 '작은 AI 도구'부터…실제 체감 성과 필요 포티투마루는 민간 제조·엔지니어링 분야에서 축적한 AI 역량을 방산·국방과 공공 행정으로 확장해 왔다. 한화에어로스페이스의 온프레미스 방산 AX 플랫폼 고도화, KAI의 AI 기반 방산 설계지식 활용·설계업무 자동화 기술 개발, 군수사령부의 폐쇄망 군수정보 검색·질의응답 AI 실증 등이 대표적이다. 화성특례시의 AI 기반 도시데이터 분석·예측 플랫폼과 식품의약품안전처의 식·의약품 안전정보 분석 AI 사업에도 참여하고 있다. 이처럼 공공 AX 사업을 수행하며 현장 수요를 접해온 김 대표는 공공 AI 전환이 거대한 단일 시스템을 한 번에 구축하는 방식에서 벗어나야 한다고 제안했다. 반복 문서 처리, 민원 응대, 영수증·경비 처리, 매뉴얼 검색처럼 기관과 기업이 공통으로 겪는 문제를 해결하는 작은 AI 도구부터 만들어 넓게 확산해야 한다는 것이다. 그는 "대규모 예산으로 모든 시스템을 한꺼번에 바꾸려 하기보다, 예산의 100분의 1로 작은 도구를 만들어 1만곳, 10만곳에 뿌리는 편이 효과적일 수 있다"며 "작은 성공이 축적되면 조직 전반의 AI 활용 역량도 함께 높아질 것"이라고 말했다. 군수 현장의 정비 매뉴얼 검색은 그가 든 사례다. 수많은 물자와 복잡한 영문 매뉴얼을 다뤄야 하지만, 정비병은 숙련될 즈음 전역하는 구조적 한계가 있다. 장비 모델과 고장 증상을 입력하면 AI가 관련 매뉴얼과 조치 절차를 찾아주는 시스템이 현장 대응력을 높일 수 있다는 설명이다. 김 대표는 공공기관이 현장의 문제와 업무 맥락을 제시하고, AI 기업이 이를 기술적으로 구현하는 협업 구조가 필요하다고 강조했다. 개별 기관이나 담당자가 만든 도구가 인사이동과 함께 사라지지 않도록, 정부가 우수 사례를 표준화하고 다른 기관도 재사용할 수 있게 하는 공공 AI 마켓플레이스와 운영 체계도 갖춰야 한다고 덧붙였다. 그는 "공공이 먼저 성공 사례를 만들고 이를 민간이 따라갈 수 있는 기준과 레퍼런스로 제시할 때 공공 AX가 민간 투자와 산업 생태계 확산을 이끄는 마중물이 될 수 있다"고 말했다.

2026.09.25 15:37남혁우 기자

과기정통부, 내년 AI 예산 85% 증액…독자모델·산업·국민 AI 키운다

과학기술정보통신부가 내년 인공지능(AI) 예산을 9조원대로 끌어올리며 AI 경쟁력 확보에 재정 투입을 대폭 확대한다. 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 기반 투자뿐 아니라 독자 AI 모델 개발, 산업·지역 인공지능 전환(AX), 국민 대상 AI 서비스까지 지원 범위를 넓히면서 AI 정책의 무게중심도 인프라 구축에서 산업·서비스 확산으로 한층 넓어지는 모습이다. 1일 과기정통부가 발표한 '2027년도 예산안'에 따르면 내년 과기정통부 AI 예산은 9조 4211억원으로, 올해 5조938억원보다 약 84.9% 늘어난다. 정부 전체 AI 예산 가운데 과기정통부가 담당하는 비중은 57%다. 과기정통부 전체 예산도 올해 23조8204억원에서 내년 29조6476억원으로 24.5% 증가한다. 지난해 편성한 2026년도 예산안에서는 첨단 GPU 1만5000장 추가 확보와 국가AI컴퓨팅센터 설립 등 연산 인프라 확충에 예산이 대거 투입됐다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 피지컬 AI, 독자 AI 파운데이션 모델, 지역 AX 사업도 함께 추진했지만, 대규모 재정은 컴퓨팅 자원 확보에 집중됐다. 이에 과기정통부는 내년에 인프라 투자를 더 늘리면서 모델 개발과 데이터, 인재, 서비스 확산까지 투자 범위를 넓힐 방침이다. 가장 많은 예산이 배정된 분야는 '최상위 AI 모델·기술 확보'로, 관련 예산은 올해 2조6146억원에서 내년 5조5937억원으로 두 배 이상 증가한다. GPU 확충 예산은 올해 2조841억원에서 내년 3조8500억원으로 늘어난다. 특히 정부는 최상위급 독자 AI 모델 개발을 위해 엔비디아의 차세대 GPU '베라 루빈' 1만 장을 확보하는 데 주력할 계획이다. 데이터 투자 증가폭은 더 크다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 확대된다. 생성AI 프론티어 인재 양성에도 250억원을 새로 편성했다. GPU 중심이던 AI 경쟁력 확보 정책을 데이터와 고급 인재까지 확장하는 것이다. 차세대 AI 기술 개발 투자도 확대한다. 경량·저전력 AI와 온디바이스 AI, 자율에이전트, 시계열 파운데이션 모델 등을 개발하고 AI 안전 기술과 차세대 범용 AI 연구도 강화한다. AI 안전 기술개발 예산은 79억원에서 152억원으로, 인간지향적 차세대 도전형 AI 기술개발은 70억원에서 160억원으로 각각 늘어난다. AI 보안 분야에는 신규 사업이 대거 포함됐다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원, 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 700억원을 투입한다. AI 생태계 보안 내재화 핵심기술 개발 예산도 36억원에서 72억원으로 확대한다. AI를 실제 서비스와 산업 현장에 적용하기 위한 투자도 늘어난다. AI 서비스·활용 분야 예산은 올해 1조2067억원에서 내년 1조8611억원으로 증가한다. 범용 AI 서비스부터 지역·산업 AX, 과학기술 분야 AI 적용까지 포괄한다. 대표 신규 사업은 '모두의 AI'다. 정부는 국내 AI 모델로 개발한 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 국민이 이용할 수 있도록 지원하고, 이용자가 필요한 AI 에이전트를 직접 활용하거나 만들 수 있는 환경도 구축한다. 전국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업에는 내년에 2500억원을 신규 편성했다. 지역 AX 투자도 크게 늘어난다. 대경(대구-경북권)·서남(광주-전남)·전북·동남(부산-울산-경남) 등 4대 권역 AX 연구개발(R&D) 예산은 올해 1770억원에서 내년 3345억원으로 약 89% 증가한다. 대경은 바이오·로봇, 서남은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남은 정밀제조를 중심으로 AI 적용을 확대한다. 의료와 제조 분야에서도 신규 사업을 시작한다. AI 통합 이동형 병원 진단 지원 고도화·실증에 35억원, 이차전지 특화 역설계 AI 에이전트 구축에 67억원을 투입한다. 에이전틱 AI 트윈 핵심기술 개발에는 40억원을 배정한다. 민간 AI 개발자를 채용해 행정과 국민 서비스를 개선하는 '국민AI서비스혁신추진단'에도 운영비 68억원을 편성했다. AI 인재와 국민 활용을 포함한 'AI 포용사회' 예산은 올해 9744억원에서 내년 1조1707억원으로 늘어난다. 글로벌 AI 협력과 고급 인재 양성, 국민 AI 역량 강화 등이 주요 사업이다. AI중심대학은 올해 18개에서 내년 67개로 확대한다. 관련 예산도 1180억원에서 1850억원으로 늘어난다. 인공지능융합혁신인재양성 사업은 210억원에서 936억원으로, AI 최고급 신진연구자 지원은 340억원에서 540억원으로 증가한다. 산학 협력 기반 AX대학원도 신설한다. 전 국민의 AI 활용을 지원하는 사업도 확대한다. 전국민 AI 활용 서비스 개발환경 조성 예산은 125억원에서 151억원으로, 스마트빌리지 보급·확산은 887억원에서 1064억원으로 늘어난다. 모두의 AI 경진대회에는 올해보다 60억원 늘어난 190억원을 투입한다. 이처럼 예산 규모가 빠르게 커지는 만큼 재정 집행 구조를 둘러싼 논란이 재발할 가능성도 있다. 앞서 올해 과기정통부 AI 예산 가운데 GPU 구매 지원에 2조원 이상이 배정되면서 정부 AI 투자가 해외 GPU 기업과 대규모 사업을 수행할 수 있는 일부 기업에 집중된다는 지적이 제기된 바 있다. 내년에도 GPU 투자가 대폭 확대되는 만큼, 재정 집행의 수혜가 특정 기업에 쏠리지 않도록 사업 구조를 설계할 필요성도 커질 것으로 보인다. 반면 글로벌 최상위 수준의 AI 모델을 개발하려면 대규모 연산 자원 확보가 선행돼야 한다는 시각도 있다. 정부가 추진하는 프론티어급 독자 AI 모델은 학습 단계부터 막대한 GPU가 필요한 만큼 국내 기업이 자체적으로 감당하기 어려운 비용을 재정으로 뒷받침할 필요가 있다는 것이다. 이에 정부도 모델 개발 속도를 높이기 위해 기존에 확보한 GPU 7000장을 우선 투입하고 산·학·연 민간 임차 물량 8000장을 추가 활용한 뒤 베라루빈 1만 장을 새로 확보할 계획이다. 동시에 내년에는 데이터와 AI 반도체, 피지컬 AI, 지역 AX, 중소기업 AI 보안 서비스 등으로도 지원 범위를 넓힐 예정이다. 또 예산 확대가 실제 국내 AI 기업의 사업 기회와 서비스 확산, 산업 생산성 향상으로 이어지도록 집행 구조를 설계하는 일도 중요해질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "GPU와 데이터에 대한 대규모 투자는 프론티어 AI 경쟁을 위해 필요하지만, 실제 성과를 내려면 모델 개발 이후 서비스와 산업 적용까지 이어지는 생태계가 함께 커져야 한다"며 "중소 AI·소프트웨어 기업이 실증과 사업화 단계에서 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.01 12:21장유미 기자

최형두 의원 "무늬만 AI 아닌 진짜 AI에 예산 집중해야"

국민의힘 최형두 국회 과학기술정보방송통신위원회 간사가 내년 예산 심사와 관련해 핵심 요소에 집중한 인공지능(AI) 예산 편성을 촉구했다. 25일 국민의힘 원내대책회의에서 발언에 나선 최형두 간사는 "AI 대세론 속에서 모든 부처가 AI 예산을 이야기하고 있지만 지난 정부 시절 'AI 인재 양성'을 외치며 수천억원에서 수조원의 예산을 퍼붓고도 남은 실적이 없다"고 지적했다. 이어 "내년 예산은 100조원 국채를 발행해 만든 예산"이라며 "미래 세대가 갚아야 할 빚이며 일본의 국채 금리 급등 사례에서 보듯 소상공인과 서민, 기업에는 곧바로 금리·물가·환율 부담으로 돌아올 것"이라고 덧붙였다. 그는 진짜 AI와 무늬만 AI를 구별해 투자를 집중해야 한다며 '진짜 AI'를 떠받치는 세 가지 핵심 포인트로 컴퓨팅 인프라, 고순도 데이터, 핵심 인재를 제시했다. 또 그래픽처리장치(GPU)와 국산 추론용 저전력 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU)로 구성된 컴퓨팅 인프라, 최고 수준의 AI 모델을 학습시킬 수 있는 양질의 데이터, 이를 설계·운영할 인재가 갖춰져야 한다는 설명이다. 최 간사는 "진짜 AI 예산은 이 세 가지 기준에 맞아야 한다"며 관련 예산이 선언적 사업이 아니라 구체적인 성과를 낼 수 있는 구조로 설계돼야 한다고 강조했다. 그는 최근 엔비디아 젠슨 황 CEO가 한국에 약속한 블랙웰급 GPU 물량도 언급했다. 그는 "엔비디아가 26만 장, 총 3기가와트(GW) 규모에 약 12조원에 달하는 첨단 GPU 공급을 약속했지만 최태원 SK그룹 회장이 밝힌 현재 한국의 AI 수요는 10~20메가와트(MW) 수준"이라며 "갑자기 공급이 수요의 100배를 넘어서게 된 것"이라고 말했다. 최신 GPU의 수명이 3~5년으로 쓰지 않으면 감가상각이 빠르게 진행된다는 점을 짚으며 "3년이 지나면 성능이 절반으로 떨어지고 5년 후면 구형이 된다. 초고가 GPU들이 전략자산이 될지 고철덩어리가 될지는 확보 후 3년 안에 결정된다"고 경고했다. 더불어 오픈AI, 메타, 구글 사례를 들어 데이터의 중요성을 거듭 부각했다. 오픈AI가 챗GPT 1억 사용자 돌파 이후 GPU를 대량 확보했고 메타는 30억 명에 달하는 이용자, 구글은 검색과 유튜브 수십억명 이용자 데이터를 바탕으로 GPU 투자를 확대했다는 것이다. 최 간사는 "모두 막대한 데이터가 뒷받침됐다"며 "우리 글로벌 기업들이 5만 장씩 구매할 GPU들은 제조업에 AI 날개를 달아줄 '피지컬 AI'에 활용될 것"이라고 말했다. 그러면서 "국가 예산으로 구매하는 5만 장에 대해서는 진정한 수요, 즉 고순도 데이터를 만드는 데 진짜 AI 예산이 투입돼야 한다"고 강조했다. 지난 정부부터 추진된 K-클라우드 사업도 언급했다. 그는 "과학기술정보통신부는 K-클라우드 사업을 통해 세계에서 가장 앞선 의료·보건·교육 분야 데이터를 활용해 AI 3대 강국의 초석을 쌓고자 했다"고 상기시키며 "전국 초·중·고에 AI 튜터를 배치해 학생별 맞춤 학습을 지원하려 했지만, AI 디지털교과서 도입 무산으로 모멘텀을 놓친 만큼 이제 다시 재고해야 한다"고 했다. 언론 콘텐츠의 AI 전환을 위한 '미디어 클라우드' 예산 구상도 함께 제시했다. 최 간사는 "우리나라 신문·방송 등 언론이 가진 거대한 콘텐츠를 AI로 전환하는 미디어 클라우드 예산도 국민의힘이 제안했다"며 국내 미디어 산업이 AI 시대에 뒤처지지 않도록 공공·민간이 함께 데이터 기반을 마련해야 한다고 주장했다. 더불어 "대한민국의 진정한 AI 3대 강국(AIG3) 목표를 위해 국민의힘은 예산 심사에 마지막까지 최선을 다하겠다"고 말하며 발언을 마무리했다.

2025.11.25 15:22남혁우 기자

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