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.
