SPRi “AI 정책, GPU·모델 확보만으론 부족…'파일럿의 벽' 해소해야”

생성형 AI 이미지 기업의 인공지능(AI) 도입이 보편화됐지만 실제 업무와 성과로 확산하는 데에는 여전히 '파일럿의 벽'이 존재한다는 진단이 나왔다. 국내 AI 정책도 그래픽처리장치(GPU)·모델 확보와 개별 실증 중심에서 벗어나 전 주기 인프라 구축과 산업 확산을 뒷받침하는 방향으로 재편해야 한다고 제언했다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 최근 '2025년 국내외 인공지능 산업 동향 연구' 보고서를 통해 AI 도입 자체는 보편화됐지만 데이터 품질과 거버넌스, 기존 시스템과의 연계, 인력 역량과 조직문화 문제로 실제 생산성과 경쟁우위까지 확보한 기업은 제한적이라고 진단했다. SPRi는 “우리나라 AI 정책은 더 이상 'AI 기술 자체의 확보'에 머물러서는 안 되며, 'AI를 기반으로 한 국가 전반의 구조 전환'을 어떻게 설계할 것인가에 초점을 옮겨야 한다”고 주장했다. 실제 맥킨지에 따르면 세계 기업의 88%가 하나 이상의 업무에 AI를 사용하고 있다고 답했다. 그러나 AI를 조직 전체 업무와 성과지표에 적용하는 기업은 23%에 불과했다. 국내 현실도 다르지 않다. SPRi는 “우리나라 역시 공공·제조·금융·의료·교육 등 다양한 분야에서 시범사업과 PoC가 축적돼 왔지만, 표준화된 참조 아키텍처와 성과 관리 지표 부재, 데이터와 레거시 시스템의 분절, 규제·책임 범위의 불명확성 등으로 인해 '파일럿의 벽'을 넘지 못하는 사례가 적지 않다”고 분석했다. 이에 AI 활용정책을 '파일럿 중심'에서 '스케일업 중심'으로 전환할 것을 주문했다. 산업·업무별 고부가가치 AI 활용 시나리오를 발굴하고 업무 프로세스 재설계와 조직문화 변화까지 지원해야 한다는 것이다. 특히 AI 시대 대응을 위해 인프라 차원에서 뒷받침되어야 한다고 강조했다. 실제 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)에 따르면 지난 2024년 세계 AI 투자액은 2523억달러로 전년보다 25.5% 증가했다. 이 가운데 가장 많은 투자를 유치한 분야는 AI 인프라·연구·거버넌스(373억달러), 데이터 관리·처리(166억달러)였다. 한국도 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 공급을 늘리는 데 그치지 않고 국가 AI 컴퓨팅 허브, 산업별 고가치 데이터 공간, 연구개발·검증·규제 샌드박스까지 연결한 '전 주기 AI 인프라 전략'을 구축해야 한다고 제언했다. 또한 거대 모델과 데이터·컴퓨팅 인프라 중심의 기존 전략을 한 단계 확장할 과제로는 피지컬 AI 생태계 강화를...