국내 AI 기업 특성은? '시각 지능' 기술 최다 보유·'AI 응용 SW' 사업 주력
국내 인공지능(AI) 기업들이 가장 많이 보유하고 있는 AI 기술은 '시각 지능'이고, 주력 사업 분야는 인공지능 응용 소프트웨어(SW)인 것으로 나타났다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 올해 공개한 '2024 인공지능산업 실태조사'에 따르면 모집단 전체에서 가장 많은 기업이 보유한 인공지능 기술 분야는 '시각 지능'(33%)이었다. 이어 '지능형 에이전트'(17.4%), '언어 지능'(13.6%), '범용인공지능'(10.6%), '생성형 AI'(10%), '음성지능'(8.3%), 'AI 특화 하드웨어'(7.1%) 순이었다. 이번 설문은 지난해 9월부터 11월까지 1인 이상의 인공지능 산업 관련 사업을 영위하는 기업체 2517개를 전수 조사하는 방식으로 이뤄졌다. 응답 기업의 인공지능 부문 주력 사업 분야는 'AI 응용 소프트웨어'가 53.5%로 1위를 기록했다. '인공지능 구축·관리와 관련 정보 서비스'(26.9%), 'AI 시스템 소프트웨어'(17%), '인공지능 연산 및 처리 부품/장치'(2.6%)가 그 다음이었다. 모집단 전체의 인공지능 응용 산업 분야(복수 응답)는 '정보통신업'이 46%로 가장 많았다. '제조업'(35.7%), '공공·행정·국방 및 사회보장 행정'(24.8%), '보건업·사회복지 서비스업'(20.6%), '교육 서비스업'(18.6%), '도매 및 소매업'(15.1%)이 뒤를 이었다. AI 모델 개발에 사용하는 도구 형태는 '인공지능 오픈 라이브러리 기반 개발'이 50.6%로 주를 이뤘다. 이어 '자체 기술 개발'(37.5%), 'AI 솔루션 도입 기반 개발'(11.7%) 순이었다. AI 연산을 위해 활용하는 인프라 형태는 '혼합 환경(자사 CPU+클라우드 활용)'이 41.9%, '클라우드 활용'이 38.2%, '자사 CPU 활용'이 19.9%였다. 응답 기업의 AI 학습용 데이터 확보 방식(복수 응답)은 '고객 데이터 활용'이 73.8%로 가장 많았다. '공공 지원 사업 활용'(67.8%), '자사 기존 데이터 활용'(50.5%), '데이터 거래소 이용'(35.5%), '크라우드 소싱'(33.4%), '기업 간 직접 거래·제휴'(30.8%), '인터넷/소셜미디어 수집'(8.8%)이 그 다음이었다. 인공지능 제품이나 서비스를 개발할 때 활용하는 데이터 비중은 '민간 데이터' 64.4%, '공공 데이터' 35.6%였다. 최근 3년간 정부 지원 경험 여부(복수 응답)는 '자금 지원' 50.7%, '기술 지원'(42.5%), '세제 지원'(29.3%), '금융 지원'(23.9%), '인력 지원'(21.1%), '인증 지원'(14.3%), '구매 지원'(5.8%) 순으로 나타났다. 인공지능의 신뢰성과 안정성 확보를 위한 전담 조직이나 인력 보유 여부와 관련해서는 10곳 중 6곳 이상(60.8%)이 '있다'고 답변했다. '없다'는 응답 비율은 39.2%에 그쳤다. 인공지능의 신뢰성 및 안정성 확보를 위한 노력(복수 응답)으로는 'AI 모델 검증과 테스트'(72%)가 가장 많았다. 이외에 '데이터 품질 관리'(64.3%), '보안 관리'(62.1%), '모니터링·리스트 관리'(55.1%) 등이 있었다. 인공지능 매출이 발생한 기업은 2023년 79.8%에서 지난해 81.5%로 1.7%포인트 늘었다. 이 기간 기업들의 평균 매출액은 27억8600만원에서 30억7000만원으로 2억8400만원 증가했다. 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항을 5점 척도로 조사한 결과 '투자 유치'(4.21점)가 가장 큰 어려움으로 꼽혔다. '기술 개발·사업화의 불확실성'(3.77점), '기술 교류와 협업의 어려움'(3.65점), '국내 시장의 협소성'(3.61점), '데이터 확보 및 품질 문제'(3.59점), 'AI 인력 부족'(3.58점), '과도한 규제'(3.53점), 'AI 인프라 부족'(3.49점)이 뒤를 이었다. 특히 국내 AI 기업들은 ▲사업 운영, 연구 개발, 인력 운영, 기술 개발을 위한 기초 자금 부족 ▲고품질 데이터 및 비즈니스에 활용 가능한 데이터 확보의 어려움 ▲실무 투입 가능한 전문 인력 확보와 인건비 상승으로 인한 채용 문제 ▲개인정보 보호법, 보안법, 저작권법 등 관련 법 규제로 데이터 활용에 제한 ▲인공지능 개발 투자 대비 수익성, 수익화 전략(모델) 부족 등의 애로를 호소했다.
