내년도 AI 관련 예산으로 9조4,211억 원​ 편성

요즘 정부의 AI 관련 뉴스를 보고 있으면 확실히 분위기가 달라졌다는 생각이 든다.

몇 년 전까지만 해도 AI 정책이라고 하면 스타트업 지원이나 AI 인재 양성 같은 이야기가 많았다. 그런데 이제는 차원이 달라졌다.

 

정부가 내년도 AI 관련 예산으로 9조 4,211억 원​을 편성했다.

올해보다 무려 84.3% 늘어난 규모다.

 

AI 모델을 직접 만들고, GPU를 확보하고, 보안을 강화하고, 국민들이 AI를 무료로 이용할 수 있도록 하는 것까지 한꺼번에 들어가 있다.

 

1. AI에 내년도 예산 9조 4천억 원

과학기술정보통신부의 2027년도 예산안을 보면 AI 관련 예산이 9조 4,211억 원으로 편성됐다.

올해보다 84.3% 증가한 규모다.

정부가 그만큼 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 보고 있다는 의미다.

그중에서도 가장 큰돈이 들어가는 부분이 최상위급 AI 모델과 AI 인프라다.

정부는 최상위 AI 모델·기술 확보 분야에 5조5,937억 원​을 투입할 계획이다.

 

그리고 이 안에서 눈에 띄는 것이 GPU다.

정부 설명에 따르면 최신 GPU인 엔비디아 베라 루빈급 GPU 약 1만 장 확보에 3조8,500억 원​이 들어간다.

숫자만 놓고 보면 엄청나다.

GPU 1만 장.

 

AI 모델을 학습시키려면 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요하기 때문에 정부 입장에서는 일단 글로벌 최상위 수준의 연산 인프라를 확보하겠다는 전략으로 볼 수 있다.

여기서 한 가지는 구분할 필요가 있다.

인터넷에서 “3조8,500억 원을 엔비디아 GPU 렌탈비로 쓴다”​는 식으로 알려진 내용이 있는데, 현재 정부가 공개한 설명은 이와 조금 다르다.

3조 8,500억 원은 베라 루빈급 GPU 약 1만 장을 확보하는 비용으로 설명되고 있다.

 

반면 실제 GPU 임차비가 명시적으로 포함된 사업은 ‘모두의 AI’​다.

정부 설명에 따르면 ‘모두의 AI’ 예산 2,500억 원에는 GPU 임차 비용이 포함돼 있고, B200 기준 약 2,000장 정도를 임차할 수 있는 규모로 보고 있다.

결국 논점은 단순히

“GPU를 사느냐, 빌리느냐”

에서 끝나는 문제가 아니다.

더 중요한 것은 수조 원을 들여 확보한 GPU가 실제로 어떤 AI 모델과 서비스로 연결되느냐다.

국산 AI 모델 경쟁력으로 이어질지, 기업과 연구기관이 얼마나 활용할 수 있을지, 향후 GPU 세대가 바뀌었을 때 투자 효율은 어떻게 유지할지도 지켜볼 부분이다.

2. AI가 재난 때 대피로까지 계산한다

AI가 이제 재난안전 분야까지 들어간다.

행정안전부가 최근 발표한 범정부 재난안전 AI 전환(AX) 종합계획​이 그 내용이다.

정부는 2030년까지 50개 사업에 약 9,400억 원​을 투자할 계획이다.

핵심은 지금까지 기관별로 흩어져 있던 재난 데이터를 AI가 함께 분석할 수 있도록 만드는 것이다.

예를 들어 집중호우가 발생했다고 해보자.

기존에는 기상정보, 지형정보, 과거 침수기록, 취약지역 정보 등을 담당자가 각각 확인해야 했다.

앞으로는 이런 데이터를 AI가 한꺼번에 분석한다.

그리고

“어디가 위험한가?”

“어디를 먼저 통제해야 하는가?”

“주민들은 어느 방향으로 대피하는 게 안전한가?”

같은 판단을 지원하게 된다.

이미 시범사업도 시작된다.

대상 지역은 부산광역시, 경북 영천시, 강원 인제군​이다.

태풍이나 집중호우 상황에서 AI가 실시간 기상정보와 지하공간·저지대 같은 위험요소, 과거 피해 사례 등을 분석해 최적의 대피 및 차단 방안을 제시하는 시스템을 구축한다.

개인적으로 이런 부분이 AI 행정의 실제 모습을 보여주는 사례라고 본다.

AI가 공무원의 일을 대신한다기보다,

사람이 판단해야 할 때 필요한 정보를 훨씬 빠르게 정리해 주는 것.

공공 AI가 자리 잡는다면 이런 형태가 먼저 현실화될 가능성이 크다.

3. 모두의 AI

또 하나 관심을 끄는 사업이 ‘모두의 AI’​다.

정부는 2027년 예산안에 2,500억 원​을 신규 편성했다.

목표는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 국민들이 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하는 것이다.

사업자로는 SK텔레콤, 카카오, KT​가 선정됐다.

세 컨소시엄은 올해 안에 베타 서비스를 시작하고 전국적인 서비스를 추진할 계획이다.

여기서 재미있는 점은 단순한 챗봇을 만드는 데서 끝나지 않는다는 것이다.

AI 에이전트라는 개념이 들어간다.

예를 들어 자동차 검사 기간이 다가오면

“검사 기간이 얼마 남았습니다”

라고 알려주는 데서 끝나는 것이 아니라,

검사소를 찾아주고
예약을 도와주고
일정을 등록하는 식이다.

즉 질문에 답하는 AI에서 사용자를 대신해 실제 일을 처리하는 AI로 넘어가려는 것이다.

이렇게 되면 AI의 경쟁 포인트도 달라진다.

누가 더 똑똑하게 대답하느냐뿐 아니라

누가 실제 생활과 서비스를 더 많이 연결하느냐

가 중요해진다.

4. 그런데 결국 중요한 건 'AI를 어디에 쓰느냐'

이번 정부 AI 정책을 전체적으로 보면 방향이 꽤 분명하다.

단순히 AI 기업에 돈을 지원하는 것이 아니다.

GPU → AI 모델 → 데이터 → 보안 → 공공서비스 → 국민 서비스

전체 생태계를 한꺼번에 만들겠다는 그림에 가깝다.

AI 예산 9조4,211억 원 가운데 최상위 AI 모델·기술 확보에 5조 5,937억 원, AI 서비스·활용 분야에 1조 8,611억 원이 편성됐다.

그리고 이 가운데 ‘모두의 AI’에 2,500억 원이 들어간다.

결국 앞으로 몇 년 동안 정부가 AI를 얼마나 실제 서비스로 만들어내느냐가 중요하다.

GPU를 많이 확보했다고 AI 강국이 되는 것도 아니고,

예산을 많이 투입했다고 국민이 AI를 편리하게 사용하는 것도 아니다.

좋은 모델이 나오고,

공공 데이터가 제대로 연결되고,

개인정보와 보안 문제가 해결되고,

실제로 국민과 기업이 사용할 수 있는 서비스가 만들어져야 한다.

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5. 재난안전 AI까지…공공 AI는 이미 시작됐다

사실 정부의 AI 정책을 보면 하나의 공통점이 있다.

AI를 '실험'하는 단계에서 '업무에 넣는 단계'로 넘어가고 있다는 것​이다.

행정안전부는 올해 이미 공공부문의 AI 전환을 지원하기 위해 환경·고용 등 6개 분야 16개 AI 정부 서비스 사례를 정리한 사례집도 공개했다.

이제 AI가 정부 부처 내부 업무뿐 아니라

재난 대응, 복지, 고용, 민원, 행정, 공공데이터, 국민 생활서비스 등으로 계속 확장되는 모습이다.

특히 이번 재난안전 AX처럼 AI가 실제 현장의 의사결정을 지원하는 단계까지 들어가기 시작했다는 점은 눈여겨볼 만하다.

 

정부가 AI에 투자하는 돈의 규모가 이제는 쉽게 체감하기 어려운 수준까지 커졌다.

이젠, AI 경쟁이 이제 기술 기업들만의 싸움이 아니다는 걸 표방한 것이다.

정부도 직접 AI 인프라를 깔고, 모델을 만들고, 공공서비스에 AI를 넣기 시작했다.

2027년은 한국의 공공 AI가 본격적으로 '말하는 AI'에서 '일하는 AI'로 넘어가는 해가 될지 지켜볼 만한 시점이다.

 

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