AI 기술 개발과 함께 스타트업 정책 대응책 제시련

세계 각국이 AI(인공지능)를 경제?사회 혁신의 촉진제로 주목하고, 국가 차원의 AI 육성정책을 경쟁적으로 선포하고 있는 가운데, 우리도 차세대 AI 기술개발과 함께 AI 스타트업 성장 및 정책적 대응 방안을 적극 모색할 필요가 있다는 주장이 제기됐다.

한국정보화진흥원(NIA) 정책본부 AI?미래전략센터 김영은 주임은, 최근 ‘AI 스타트업 생태계 혁신을 위한 정책방향(국내?외 AI 스타트업 현황분석을 중심으로)’이라는 보고서를 통해 이같이 밝히고 국내 AI 스타트업 정책 방향을 내놨다.



알파고 등장 이후, 플랫폼의 세대전환, 업무 프로세스 혁신 등 AI가 일반적인 비즈니스 인프라로 자리잡을 것으로 예상됨에 따라, AI 스타트업이 산업과 사회의 세대 변화를 유도하고 있다. AI 활용역량이 곧 기업과 국가의 경쟁력을 좌우하는 척도가 되어, 글로벌 기업은 공격적인 AI 활용과 AI 스타트업에 대규모 집중투자하고 있다. 우리도 뒤늦게 AI 스타트업을 적극 지원하고 있으나, AI 스타트업 생태계의 양적 성장에도 여전히 글로벌 경쟁력은 미흡한 현실이다.

AI 사업화 연계 미흡해

글로벌 시장에서 AI 플랫폼 산업이 전체의 28%를 차지하며, 기술 분야는 상황인식이 35%로 가장 많이 분포한다. 산업별 기업 비중은 AI 플랫폼(28%), 헬스케어(13%), 유통?물류(12%) 분야에서 전체의 53%를 차지한다. 국내 산업은 AI 플랫폼 31.4%, 기술은 언어이해 15.5%로 각각 가장 많은 비중을 차지한다. 산업별 기업 비중은 AI 플랫폼(31.4%)이 가장 높은 편이며, 그 외 분야는 헬스케어(16.3%), 보안(9.2%), 유통?물류(8.5%) 순으로 많다. 기술별 기업 비중은 시각인식(29.4%)과 언어이해(25.5%) 기술이 전체의 54.9%를 차지하나, 투자 규모는 상황인식 기술(27.7%)이 높다.

국내 인공지능 기술 수준은 성장하고 있으나, 고도화된 AI 기술 개발과 사업화 연계는 주요국 대비 미흡한 수준이다. 자연어 처리, 이미지 인식 등 AI 요소기술 개발에 주력하여 일부 기술은 상용화 단계이나, 여전히 사업화 수준은 낮은 편이다. 최근 우리 기업은 AI 융합 비즈니스 모델 개발 및 상용화를 적극 추진하며, 글로벌 진출 등 성과 창출은 있으나, 여전히 유니콘 기업으로 성장은 미비하다.

이에 반해, 글로벌 기업은 AI 플랫폼을 기반으로 他 산업과의 융합을 통해 핵심시장을 선점하고, 주력 분야에 집중 투자하여 시장 지배력을 강화하고 있다. 교통, 물류 등 주력산업을 선정하여 관련 기업들과 전략적 M&A,대규모 투자 등을 통해 산업 생태계 혁신을 가속화하고 있다. 특히, 범용 AI플랫폼의 개방을 통해 일반 개발자 및 특정 분야의 전문기업과 협력하고, 사업 영역을 확대하며 시장 선점에 총력하고 있다.

국내 기업도 시장 불확실성을 극복하고 AI 투자를 촉진하고 있으나, 투자의 연속성 확보가 어려운 생태계 구조는 여전히 한계로 작용한다. 또한, 투자가 시장을 주도하는 기술력 확보로 연결될 수 있도록 시장 선점에 주력할 수 있는 지속적인 투자전략 수립은 미흡하다.

AI 혁신의 원천인 데이터와 컴퓨팅 인프라가 미비한 가운데, 공유?활용도 부진하고, AI?데이터 활용가능 인력도 부족하다. 정부가 대규모 기계학습용 데이터를 구축?개방에도 불구, 상용화 수준의 AI 서비스 개발을 위한 산업별 실무용 데이터는 부족한 상황이다. ICT 분야 평가 지수는 세계 최상위 수준이나, 대량의 데이터?AI 처리에 필요한 컴퓨팅 자원은 해외 의존도가 높은 수준이다.

AI 정책 지원 현저히 부족

현재까지 발표된 AI 스타트업 생태계 혁신정책은 내수시장 중심의 AI 산업육성과 스타트업의 투자금 확대에 초점을 맞춘 지원이었다.

AI 기초연구에서 응용?사업화까지 균형있는 정책을 추진하나, 주요국 대비 AI 기술개발을 위한 정책 지원은 현저히 부족한 실정이다. 또한 AI 스타트업의 투자금 확보 경로를 다양화하고 내수시장 확대를 중점으로 산업 육성 정책을 추진하고 있으나, 시대적 흐름에 맞게 AI 스타트업의 해외진출 지원이 필요하다. AI 핵심 인프라인 데이터와 인재양성을 위한 다각적인 정책지원이 확대되고 있지만, 해외 우수 AI 인재유입과 지속적인 규제 환경 개선이 요구된다.




이에 보고서는 AI 스타트업 생태계 혁신을 위한 정책방향을 3가지 제시한다.

먼저, AI 기술 고도화로 글로벌 ‘Catch-up’이다. 경쟁국 대비 기술격차가 큰 AI 핵심기술들은 기술?환경 변화를 반영한 전략적 AI R&D 추진을 통해 기술 고도화를 촉진하고 교통, 유통 등 高부가가치 창출이 예상되는 분야는 AI 융합을 가속화하여 미래 산업경쟁력을 확보한다. AI 기술경쟁력 제고를 위해, 해외 선도국에 비해 부진한 AI 분야에 기술변화상을 반영한 핵심 AI 기술을 확보하여 기술격차를 해소한다. 중소?벤처?창업기업 대상으로 기술사업화 중심의 AI R&D 지원을 확대하고, 개방형 AI R&D 플랫폼을 통해 혁신주체 간 협력 강화하며 전 세계 AI 분야 전문가가 참여해 최신 연구동향 및 선행기술을 논의할 수 있는 유럽, 북미 등 글로벌 기관과 AI 네트워크를 확대한다.

두 번째로 AI 주력 분야 글로벌 선도 강화이다. 의료, 제조 등 주력산업을 중심으로 AI 스타트업의 수출 및 해외진출을 확대하여 ‘AI+X’ 적용사례 발굴 및 확산하고 글로벌 주도권를 확보한다. ‘AI 메가펀드’ 조성을 통해 유망기업에 대규모 투자를 촉진하고, 글로벌 연계 AI 오픈 이노베이션 플랫품을 구축하여 신시장 신수요를 창출한다. 이를 위해 글로벌 경쟁우위를 선점할 수 있는 3대 주력산업(의료?보안?제조)을 선정하고, 창업 초기부터 수출 및 해외진출에 초점을 맞춘 지원을 확대한다.

또한 핵심 AI 기술축적을 위해 AI 분야 대규모 투자의 활성화를 통해 기술력?잠재력이 있는 벤처 창업기업에 대한 투자연속성을 확보하고 국내 벤처 스타트업 및 대기업이 AI 기반 오픈 이노베이션 과제를 상시적으로 공유하고 해결할 수 있는 글로벌 연계 허브 채널을 구축한다.

마지막으로 자생적 AI 혁신 생태계를 조성해야 한다. 보고서에서는 경쟁력 확보가 시급한 AI 핵심 자원의 통합제공환경 및 인재양성 체계를 마련하고, 기초부터 산업 응용까지 자생적 AI 혁신 생태계를 조성해야 한다고 강조했다. 데이터, 컴퓨팅 등 AI 핵심 자원의 국산화 추진과 연구 환경 개선으로 국내?외 우수 AI 인재를 확보하고, 참여형 규제환경 조성과 통합적 규제관리체계를 마련하여 규제병목현상를 해소한다.