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[IT뉴스][취재수첩] AI SW, 내수·공공에만 기대면 답 없다…생태계 핵심 기술확보 힘써야

온카뱅크관리자

2026-05-23 11:07:29

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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="33832e956e476211f2f515e591669a03e2a1f89c6ca70437b0e3e5e381f309f6" dmcf-pid="BZhOjgQ9h2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/23/552796-pzfp7fF/20260523110010274ypti.png" data-org-width="640" dmcf-mid="ztpFySEohf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/23/552796-pzfp7fF/20260523110010274ypti.png" width="658"></p>
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          <p contents-hash="af311984fa9412172f0cd59998833ee2ecec62b4c24f00ee8d6e075579048475" dmcf-pid="b5lIAax2v9" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] AI 모델 춘추전국 시대, 글로벌 빅테크 기업들은 하루가 다르게 고성능 AI 모델을 선보이면서 치열한 기술 경쟁을 벌이고 있다. 국내 기업들도 앞다퉈 다양한 AI 기술을 선보이면서 시장 선점에 속도를 내고 있다. 정부에서도 정책적으로 ‘글로벌 AI 3강’을 외치며 글로벌 시장 공략에 무게를 두겠다는 메시지를 지속적으로 강조하고 있다.</p>
          <p contents-hash="7ce7446696b6889913d7a8dbff6ef5cac4b0ca8623d0b88002071a05f0426c25" dmcf-pid="K1SCcNMVTK" dmcf-ptype="general">하지만 해외에서 활약하고 있는 한국 AI 모델 기술 혹은 서비스 기업 소식을 찾기는 쉽지 않다. 다수 기업에서 글로벌 빅테크와 협약 소식을 전하고 있지만 실제로 국내 AI 모델이 전격적으로 글로벌 시장에서 활용되고 있는 경우는 드물다. ‘아티피셜 애널리시스’와 같은 글로벌 지표에서 유의미한 LLM 성능 지표를 보여준 기업은 있지만 실제로 서비스로 이어지거나 활용된 레퍼런스는 손에 꼽히는 수준이다.</p>
          <p contents-hash="9133c0facf1563805aae4290edc4daf79f104bf6be9358e14238ce74ad0e3dad" dmcf-pid="9tvhkjRfCb" dmcf-ptype="general">거대 자본을 앞세운 AI 빅테크와 경쟁에서 살아남기 쉽지 않기 때문이다. 그렇다보니 최근 AI 기업들은 관련해 내수 및 공공시장 선점에 먼저 관심을 보이고 있는 분위기다. 정책사업을 잘 찾아 선정되면 안정적인 매출 기반을 마련할 수 있을 뿐 아니라 향후 외부 투자 유치에 필요한 레퍼런스를 발굴할 수 있기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="8193cfd28a84bfbf2853ffbd5eeeeea2afcad04be93b9594c9961f819e6852b1" dmcf-pid="2FTlEAe4hB" dmcf-ptype="general">하지만 정책사업이 주된 목표가 돼서는 미래가 없다. 정부 재원과 내수 시장 자본은 한계가 있다. 글로벌 프런티어 AI 모델 경쟁에서 기회를 노리는 것이 현실적으로 어렵다면 이에 수반되는 생태계 틈을 비집고 들어가 기반을 다지는 전략을 고민할 때다.</p>
          <p contents-hash="b23d45541d4cb57a5ae8c4173bed9f72168d95798d6ccdd95e74c7eeffa786d0" dmcf-pid="V3ySDcd8Sq" dmcf-ptype="general">대한민국 반도체가 좋은 예시다. 국내 반도체 시장이 호황을 누릴 수 있었던 것은 글로벌 반도체 생태계에서 확고한 기술력과 지위를 확보한 덕분이다. 글로벌 GPU 시장은 엔비디아가 휘어잡고 있지만 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM과 낸드 등 메모리 반도체 공급망에서 최상위권 지위를 확보했다.</p>
          <p contents-hash="2084698b32277722c10d459621c0c6dea205bf6ffc348df5f03e244e80ed56f6" dmcf-pid="f0WvwkJ6Tz" dmcf-ptype="general">AI 시장도 마찬가지다. 모델 자체보다 그 모델이 실제 산업에 적용되는 과정에서 다양한 기회가 만들어질 수 있다. 예컨대 기업 데이터와 AI 모델을 안전하게 연결하는 기술, 특정 산업 업무에 맞춘 에이전트, AI 사용량과 비용을 관리하는 토큰 운영 체계 등 프런티어 모델이 고도화될수록 이를 기업 현장에 맞게 다루고 통제하는 기술 수요도 함께 커질 공산이 크다.</p>
          <p contents-hash="08072b9bc4e928651eccc9ff7278eee6b38e7c1e2a59ba7ecd28ec2402cdc33b" dmcf-pid="4pYTrEiPS7" dmcf-ptype="general">국내 AI 기업들도 스스로 질문을 바꿔야 한다. ‘글로벌 고객이 왜 우리 제품을 써야 하는가’를 스스로 먼저 물어야 한다. ‘국내에서 누가 써줬는가’보다 ‘해외에서도 반복 판매될 수 있는 구조인가’를 따져야 한다. AI SW 시장은 이미 국경 없는 경쟁에 들어섰다. 내수와 공공만 바라보는 전략으로는 진정한 AI 3강국 기업이 될 수 없다.</p>
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