AI 9.4조, 돈은 어디로 흐르는가

2027 예산안 인과지도 — 국회 의결 전에 읽는 돈의 길, 막히는 자리, 그 자리에 생기는 사업

내년 과기정통부 AI 예산 9조4천억 원 가운데 4조 원 넘는 돈이 한 가지 일, 계산할 칩을 사고 빌리는 데 들어간다.⁶ 그런데 올해 정부 고성능컴퓨팅 지원사업으로 배정된 GPU 478장 가운데 350장은 가동률이 절반에 못 미쳤다.⁹ 예산안은 지금 국회 심사 중이고, 법정 처리 시한은 12월 2일이다.¹⁰ 확정되기 전에 읽어 둘 이유가 여기 있다. 이 글은 숫자를 늘어놓는 대신, 돈이 어디로 들어가 무엇을 밀어 올리고 어디서 막히는지를 인과지도 한 장으로 그린다. 그리고 막히는 자리에 어떤 사업이 생기는지로 끝낸다.

01숫자 한 장 — 무엇이 얼마나 늘었나

• 정부 예산안 820조9천억 원. 올해 본예산보다 12.8% 많다.¹⁰
• 과기정통부 29조6천억 원(+24.5%), 그중 AI 대전환 9조4천억 원. 올해 5조1천억 원에서 84.3% 늘었다.^1,4 과기정통부는 이 돈이 정부 전체 AI 예산의 57%라고 밝혔다.³ 역산하면 정부 전체 AI 예산은 16조 원대 중반이다(추정).
• 산업통상부 13조2,573억 원(+40.5%), 그중 제조업 AI 전환(M.AX)·메가프로젝트 3조7,261억 원(+128.5%).²
• 부처를 가로지르는 AI·반도체 메가프로젝트 21조3천억 원. 올해 10조8천억 원의 두 배 가까이다. 프런티어 AI 모델과 '모두의 AI'에 12조2천억, 피지컬 AI에 3조1천억, 전력·용수·부지에 2조1천억 원이 잡혔다.⁸

크기보다 중요한 것은 배분이다. 과기정통부 AI 예산을 쓰임새로 나누면 무게중심이 뚜렷하다.

• 최상위 AI 모델·기술 확보 — 2조6,146억 → 5조5,937억 원(+113.9%).⁴ 이 가운데 컴퓨팅 자원이 4조2,752억 원이고,⁶ 베라 루빈급 GPU 약 1만 장에 3조8,500억 원이 들어간다.^1,4
• 학습 데이터 — 300억 → 8,000억 원. 고품질 데이터 1조 토큰 이상이 목표다.^1,4
• AI 서비스·활용 — 1조2,067억 → 1조8,611억 원(+54.2%).⁵
• 모두의 AI(신규) — 2,500억 원. 서비스용 GPU 1,700억, 컨소시엄 3곳에 100억씩, 특화 서비스 개발 500억 원이다.⁶

모델과 그 모델을 돌릴 계산 자원이 9조4천억 원의 약 60%를 차지한다(계산). 써서 돈을 버는 쪽인 'AI 서비스·활용'은 약 20%다.⁵ 이 비율이 아래 인과지도의 출발점이다.

02인과지도 — 돈이 무엇을 밀어 올리나

예산이 기대는 구조는 고리 두 개다. 첫째는 모델 고리(R1)다. 계산 자원과 데이터가 국산 모델의 성능을 올리고, 그 모델이 '모두의 AI' 같은 무료 서비스로 국민에게 간다. 과기정통부는 B200 약 2,000장으로 하루 1,000만 명을 받을 수 있다고 본다.¹ 쓰는 사람이 늘수록 사용 데이터가 쌓이고, 모델은 다시 좋아진다.

둘째는 현장 고리(R2)다. 제조·물류·공공 현장에서 AI가 실제로 일을 하면 계산 수요가 생기고, 성과가 다음 해 예산의 근거가 된다. 산업부는 제조 AI 파운데이션 모델과 AI 팩토리 실증에 약 1,200억, 제조 데이터에 1,158억, 자율제조 생태계에 약 1,193억 원을 잡았다.⁷ 과기정통부는 피지컬 AI 트레이닝센터 400억, 우정사업본부 연계 물류 실증 260억 원을 새로 넣었다.⁴ 치안·소방 369대, 돌봄 200대 등 공공 현장에 AI 로봇을 보급하는 계획도 있다.⁸

문제는 두 고리의 크기가 다르다는 점이다. 돈은 R1에 몰려 있고, R1이 만든 계산 자원을 실제로 소모하는 것은 R2다. 둘을 잇는 칸이 약하면 GPU는 사 놓고 놀게 된다.

03어디서 막히나 — 제동 세 개

B1, 활용 역량. 올해 정부가 배정한 GPU의 73.2%가 가동률 50% 미만이었다. 지난해도 71.5%였다.⁹ 칩이 모자라서가 아니라 그 칩으로 무엇을 돌릴지, 누가 돌릴지가 모자랐다는 뜻이다. 같은 기사가 인용한 2023년 기업 조사에서도 국내 AI 기업들은 컴퓨팅 부족보다 인재 부족을 더 크게 꼽았다.⁹ 내년 GPU 예산은 이 숫자를 안고 두 배 가까이 커진다.^4,6 가동률이 그대로라면 다음 해 예산 심사에서 R1 자체가 깎이는 압력이 된다.

B2, 무료의 비용. '모두의 AI'는 무료라서 퍼지지만, 무료라서 이용자가 늘수록 운영비도 함께 는다. 참여 기업 쪽에서는 GPU 말고 운영·확산 비용이 얼마나 배정되느냐가 관건이라는 말이 나왔다.⁵ 컨소시엄 안에서 실제 서비스 사업자에게 돌아가는 몫이 작으면, 플랫폼은 커져도 그 위의 사업은 자라지 않는다.

B3, 흩어진 AX. 제조 AX는 산업부, 중소기업 AX는 중기부, 권역 AX는 지역으로 나뉜다. 4대 권역 AX R&D는 1,770억에서 3,345억 원으로 늘었지만, 산업별 사업은 수십억 원 단위가 많다.⁵ 사업 사이 연결이 약하면 실증은 실증으로 끝나고, R2가 돌지 않는다.

04국회가 바꿀 수 있는 것

일정은 정해져 있다. 11월 4~5일 종합정책질의, 9~12일 부별심사, 16일부터 예산안조정소위, 12월 2일 법정 처리 시한이다.¹⁰ AI 쪽 격전지로는 '모두의 AI', 최상위 모델과 컴퓨팅 자원, 학습 데이터 세 곳이 꼽힌다.⁶

인과지도로 보면 국회가 고를 수 있는 길은 둘이다. 첫 고리의 크기를 줄이거나(GPU 구매 규모, 데이터 8,000억의 집행 가능성), 두 고리를 잇는 칸을 키우거나(활용·실증·운영비). 가동률 자료가 국정감사를 앞두고 국회에서 이미 공개된 만큼 앞쪽 논의가 먼저 붙을 가능성이 크다(추정). 어느 쪽이든 12월에 확정되는 숫자는 '얼마'보다 '어느 고리에'를 보고 읽어야 한다.

05그래서 어디에 사업 기회가 생기나

돈은 대부분 '만드는' 쪽으로 흐른다. 사업 기회는 만든 것을 '쓰이게 하는' 칸, 곧 지렛대 자리에 생긴다.

• 계산 자원을 쓰게 만드는 일. GPU를 받은 기업·연구실의 모델 최적화, 추론 서비스 전환, 운영 대행. 가동률이 심사의 잣대가 되면 이 일에 예산과 수요가 함께 붙는다(추정). 맞는 쪽: AI 인프라·운영 전문 스타트업, 클라우드·SI 중견기업.
• 데이터 8,000억의 병목. 1조 토큰은 모으는 것보다 정제하고, 권리를 정리하고, 품질을 검증하는 데서 막힌다(추정). 맞는 쪽: 데이터 기업, 그리고 원천 데이터를 가진 출판·미디어·전문기관(라이선스 제공).
• 현장 실증의 '현장'. AI 팩토리·자율제조·물류 실증은 실제 공정과 데이터를 내줄 곳이 있어야 돈다. 공정 데이터를 가진 중견 제조·물류 기업이 실증 현장 자리를 맡으면, 자체 AX 투자의 일부를 정책 사업과 함께 설계할 수 있다.
• 무료 국민 AI 위의 서비스. B2가 풀리는 방식에 따라 기회의 크기가 달라진다. 다음 회차 신사업 해부에서 따로 다룬다.

확정 전 한 달 동안 할 일은 하나다. 우리 회사가 이 지도에서 어느 고리, 어느 칸에 서 있는지 한 장으로 그려 보는 것. 12월 숫자가 나오면 그 칸에 얼마가 붙었는지만 확인하면 된다.