[세종=뉴스핌] 정성훈 경제부장 = 직장인이 보고서를 정리하고, 자영업자가 판매자료를 만들며, 고령자가 복잡한 행정 안내를 이해하는 데 인공지능(AI)을 활용하는 시대가 됐다. 이런 서비스를 누구나 무료로 이용할 수 있다면 생활의 문턱은 더 낮아질 수 있다. 하지만 무료로 보이는 화면 뒤에서는 누군가 서버를 빌리고, 모델을 운영하며, 서비스에 연결할 개발자를 고용한다.

정부가 2027년도 예산안에 담은 '모두의 AI' 사업비는 2500억원이다. 이 가운데 300억원은 SK텔레콤·카카오·KT 3개 컨소시엄에 각각 100억원씩 운영비로 할당한다는 계획이다. 나머지 1700억원은 그래픽처리장치(GPU) 임차·이용 지원, 500억원은 외부 AI 에이전트 생태계 확장에 쓰일 예정이다. 그러나 컨소시엄 참여기업 누구에게 실제 얼마가 지급되는지, GPU 공급망에서 최종 대금을 누가 받는지는 별개의 질문이다. 

따라서 '누구나 쓰는 공짜 AI'라는 정책 목표를 평가하려면 두 장의 장부가 필요하다. 하나는 국민 세금이 실제로 어떤 기업과 공급망에 흘러갔는지 기록하는 자금 장부다. 다른 하나는 해외 무료 AI가 이미 있는 상황에서 국민과 기업이 새롭게 얻은 편익과 부가가치를 측정하는 성과 장부다. 이 기사는 두 장부를 하나로 대조해 모두의 AI가 국가경제에 남길 가치를 살펴본다.

과기정통부는 지난 8월 28일 모두의 AI 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 선정했다. 정부는 2026년 엔비디아 B200 GPU 총 512장을 지원한다고 발표했고, 2027년에는 서비스 확산을 위한 예산 2500억원을 신규 편성했다. 지난 10월 26일 정부 발표 기준으로는 관계자 대상 베타서비스를 운영하며 연내 정식 출시를 준비하고 있다. 현재 제시된 기능과 앞으로 구현할 기능은 구분해야 한다. 

2027년 정부안 중 비중이 가장 큰 것은 GPU 이용·임차 지원 1700억원으로 전체의 68%다. 플랫폼 운영 및 성능 고도화 300억원은 12%, 외부 AI 에이전트 생태계 지원 500억원은 20%를 차지한다. 300억원은 3개 컨소시엄에 각각 100억원씩 할당한다는 방침이 공개됐다. 다만 "할당계획"은 실제 집행과 동일하지 않고, 운영비를 받은 주관사가 참여사와 계약해 지출하는 금액도 따로 확인해야 한다. 

사업자 선정, 사업비 지급, 서비스 이용에 따른 경제적 혜택은 서로 다른 단계다. 어떤 기업은 정부로부터 현금을 교부받을 수 있지만, 다른 기업은 무료 GPU를 이용하거나 신규 고객을 확보하는 방식으로 혜택을 얻을 수 있다. 한 컨소시엄에 이름이 올랐다는 사실만으로 해당 기업에 정부 돈이 직접 지급됐다고 단정할 수 없는 이유다.

GPU 지원은 세 사업자의 AI 모델 추론 비용을 낮추는 수단이다. 정부 설명의 기준은 엔비디아 B200 약 2000장 임차다. 실제 이용자와 모델 호출량, 작업 복잡도에 따라 필요한 연산 자원이 달라질 수 있어 이용 실적을 반영해 배분하겠다는 구상도 제시됐다. 그러나 임차료가 어떤 계약 구조로 지급되는지, 국내 임차·운영사가 몇 단계를 거쳐 장비를 조달하는지는 계약 자료가 있어야 알 수 있다.

GPU가 엔비디아 제품이라는 사실과 엔비디아가 1700억원을 직접 수령한다는 주장은 전혀 다르다. 이미 확보한 장비를 국내 운영사가 임대할 수 있고, 새로운 장비를 해외에서 조달할 수도 있다. 임차료에는 전력과 냉각, 서버 운영, 네트워크 관리, 금융비용 등이 섞일 수 있다. 계약 상대, 최종 소유자, 실제 해외 송금액을 구분해야 국내 부가가치와 해외 의존도를 계산할 수 있다.

500억원의 에이전트 확장 예산도 같은 관점에서 살펴야 한다. 정부가 의도한 것은 3개 플랫폼에 외부 개발사의 공공·생활 특화 서비스를 연결하는 생태계 구축이다. 그러나 외부 개발기업이 공모로 직접 지원받는지, 플랫폼 사업자가 위탁·구매 방식으로 지급하는지, 실제 선정 기업은 대기업 계열사와 독립 스타트업 중 누구인지 확인돼야 정책적 의미가 분명해진다. 관련 명단과 개별 지원액은 공개자료만으로 확정할 수 없어 취재가 필요하다.

이 사업의 효과를 'AI가 없던 세상'과만 비교하면 공공투자의 기여가 과대평가될 수 있다. 국민은 이미 여러 국내외 AI 서비스를 활용하고 있기 때문이다. 모두의 AI가 기존 무료 서비스와 비슷한 질문·요약 기능을 제공한다면 이용자 증가가 단순한 서비스 이동인지 새로운 가치 창출인지 나눠 봐야 한다.

정책의 추가성은 해외 무료 AI 또는 기존 앱으로도 가능한 일을 넘어, 한국의 행정·의료·생활 서비스와 실제로 연결해 과업을 끝내는 데서 나타날 수 있다. 예를 들어 복지 안내를 읽는 단계와 신청 절차를 완료하는 단계는 다르다. 전자는 정보 제공이고 후자는 법적 권한, 본인확인, 외부 시스템 연결, 오류 구제까지 필요한 실행이다. 일부 기능이 정식 서비스에서 아직 구현되지 않았다면 계획과 실적을 섞어 비교해서는 안 된다.

실증취재는 동일한 과제를 기존 방식, 해외 무료 AI, 모두의 AI 3개 서비스에 부여하되 기능 제공 수준을 먼저 확인해야 한다. 일회성 검색과 실제 예약 완료를 같은 과제로 점수화하면 잘못된 결론이 나온다. 이용자가 서비스를 반복 사용하는지보다 실질적인 작업을 스스로 마칠 수 있는지도 별도 성과가 돼야 한다.

한국은행이 올해 6월 발표한 'AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석'에 따르면 일반 AI 활용자는 업무시간을 평균 3.8%, 주당 약 1.5시간 단축한 것으로 분석됐다. 이를 바탕으로 잠재적인 생산성 개선 여지는 약 1.0%로 추정됐지만, 평균적으로 절약 시간이 실제 생산 증가로 이어졌다는 증거는 확인되지 않았다. 이는 모두의 AI 사업의 평가 결과가 아니라 한국의 일반적인 AI 활용을 분석한 연구다. 

이유는 조직의 작업 방식에 있다. 문서 초안을 빠르게 만들더라도 결재 단계가 그대로이고, 고객 주문 데이터가 흩어져 있으며, 정답을 검증할 사람이 없다면 전체 산출이 늘지 않을 수 있다. AI를 쓰는 데 드는 시간뿐 아니라 결과를 다시 확인하고 수정하는 재작업 시간도 포함한 순절감 시간을 측정해야 한다.

국민이 절약한 시간을 가족과 보내는 데 쓰더라도 중요한 생활 편익이다. 그러나 그 시간을 전부 추가 매출이나 국내총생산(GDP) 증가로 계산할 수는 없다. 정부의 성과평가에서는 이용자 후생, 기업 산출, 정부 행정비용 절감, 국내 신규 매출을 서로 다른 장부에 기록해야 중복 계산을 피할 수 있다.

모두의 AI의 실질 가치는 국민의 생활 업무가 얼마나 줄었는지에서도 확인된다. 진료시간을 찾는 일, 생필품 배송비를 비교하는 일, 숙소 취소조건을 읽는 일은 모두 시간을 요구한다. 반면 잘못된 정보나 추가 인증 때문에 결국 병원과 판매처에 다시 전화해야 한다면 AI의 첫 응답 속도가 빠르더라도 순편익은 작을 수 있다.

특히 고령자·장애인 등 디지털 취약계층은 접근만으로 과제가 끝나지 않을 수 있다. 전화·음성·대면 보조 같은 경로가 마련됐는지, 다른 사람 도움 없이 원하는 업무를 완료했는지 따져야 한다. 실제 실행 권한이 없는 서비스는 '안내'라고 명확히 표시하는 것도 소비자 보호에 필요하다.

기업 관점에서도 개별 직원이 얼마나 자주 AI에 로그인했는지를 세는 것만으로는 부족하다. 반복 업무의 완료율, 정정률, 실제 고객 응대량, 납기 준수 개선 같은 최종 성과를 측정하고 그것이 서비스 이용 전과 비교해 늘었는지 확인해야 한다.

정부 지원이 국내 기업을 거쳐 집행됐다고 해서 지출 전체가 국내 부가가치로 남는 것은 아니다. 국내 기업이 해외 GPU나 클라우드 자원을 구매하는 과정에서 지급한 돈은 해외로 나갈 수 있다. 반대로 해외 장비를 쓰더라도 국내에서 모델 개발과 서비스 운영, 데이터센터 유지관리, 새로운 고용이 만들어지면 그만큼 국내 부가가치가 생길 수 있다.

따라서 '국내 업체에 지급된 비용의 비율'과 '국내에서 새로 만들어진 부가가치'는 반드시 구분해야 한다. 전자는 계약·정산 자료로 비교적 직접 확인할 수 있지만, 후자는 중간재 비용·해외 조달비·기존 국내 매출의 이동 등을 차감해야 한다. 국산 모델의 실제 사용량과 외부 스타트업 매출도 함께 확인해야 한다.

정책 지원이 소수의 플랫폼에만 이용자를 모으고 다른 기업의 판로를 좁힌다면 산업 전체의 부가가치 창출과는 거리가 멀 수 있다. 반대로 외부 AI 개발기업이 공정한 조건으로 접근해 신규 고객을 얻는다면 공공 수요가 새로운 산업을 성장시키는 기반이 될 수 있다. 이 경쟁조건은 3부작의 두 번째 편에서 더 깊이 검증할 문제다.

공공 AI 사업의 성패를 판단하려면 정부가 국민에게 매년 두 개의 성적표를 공개할 필요가 있다. 첫 번째는 자금 흐름표다. 정부안, 확정 예산, 계약액, 교부액, 실집행액을 구분하고 GPU 임차·운영·외부 개발사업별 직접 지급기관과 주요 계약 상대, 가능한 범위의 최종 수취기업을 확인할 수 있어야 한다. 개인정보와 영업비밀은 보호하되 공적 재원의 용도와 배분 근거는 설명돼야 한다.

두 번째는 가치 성적표다. 국민 이용자와 반복이용률을 기본으로 삼되, AI가 독립적으로 완료한 업무, 검증·재시도까지 포함한 시간 절감, 해외 무료 AI 대비 추가 편익, 국내 외부기업에 새로 발생한 매출, 정부 지원당 비용을 별도로 공개해야 한다. 영국 정부의 AI 정책 효과평가 지침도 사업 시행 전 기준선 설정과 비교집단 등 인과성 검증을 강조한다.

정부가 모두의 AI를 추진하는 이유는 이해할 수 있다. 국산 AI의 수요를 만들고 디지털 접근성 격차를 좁히기 위해 초기 비용을 공적으로 부담할 수 있다. 그러나 사업의 규모가 커질수록 자금의 귀착과 시장 효과에 대한 책임도 커진다. 사업자 선정과 무료 서비스 출시만으로는 국민경제의 성적표를 완성할 수 없다. 공적 지원의 출발점부터 계약 상대, 실제 이용, 국내 가치의 최종 도착지까지 연결돼야 한다.

■ 한 줄 요약
모두의 AI 투자의 본질은 2500억원을 편성하고 무료 서비스를 보급하는 데 있지 않다. 국민 세금의 실제 수혜기업과 해외 무료 AI 대비 추가 가치, 국내 산업에 남는 부가가치를 공개·검증하는 구조를 만드는 데 있다.

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