핵심 요지 — AI 산업을 키우자는 이야기를 들을 때마다 한 가지 질문이 따라온다. 잘 만드는 기술은 어떻게 지속해서 팔 수 있을까. 연구개발 지원과 인재 양성도 중요하지만, 제품을 만든 기업이 정당한 대가를 받고 다음 제품을 준비할 수 없다면 산업은 오래 자라기 어렵다.
AI 산업을 키우자는 이야기를 들을 때마다 한 가지 질문이 따라온다. 잘 만드는 기술은 어떻게 지속해서 팔 수 있을까. 연구개발 지원과 인재 양성도 중요하지만, 제품을 만든 기업이 정당한 대가를 받고 다음 제품을 준비할 수 없다면 산업은 오래 자라기 어렵다.
만들기와 팔기 사이
나는 30년 가까이 소프트웨어를 설계하고, 만들고, 연구하고, 팔아 왔다. 자연어처리 분야에서는 긴 시간을 들인 프로젝트가 기대한 결과에 이르지 못한 경험도 있다. 이후 딥러닝과 생성형 AI가 언어처리의 가능성을 크게 넓히는 과정을 지켜봤다. 기술이 전진할 때의 기쁨을 알기에, 그 기술이 거래되는 현장의 마찰이 더욱 아쉽다.
현장에서 겪은 문제는 화려한 알고리즘 밖에 있었다. 대가가 정해지지 않은 시범 서비스 요청, 개발 막바지의 큰 설계 변경, 변경된 범위만큼 늘어나지 않는 예산, 검수와 대금 지급의 지연 같은 일이다. 중간 단계가 늘어날수록 실제 개발자에게 돌아가는 몫도 줄어든다. 모든 거래가 이렇다는 뜻은 아니다. 다만 이런 경험이 반복되면 기업은 연구할 사람과 시간을 확보하기 어려워진다.
공정한 거래도 산업 정책이다
구매자는 새 기술이 실제로 쓸모 있는지 확인해야 한다. 공급자에게는 그 검증에 필요한 노동과 비용을 설명할 권리가 있다. 따라서 시범 운영의 목적·기간·데이터·비용을 먼저 합의하고, 계약 뒤 요구사항이 달라지면 일정과 대가도 함께 조정해야 한다. 검수 기준과 지급 기한 역시 처음부터 분명해야 한다.
이것은 공급자를 무조건 보호하자는 주장이 아니다. 좋은 제품을 가려내고 실패한 제품에는 비용을 치르게 하는 시장의 판단도 필요하다. 다만 계약이 지켜지는 환경에서야 그 판단을 제품의 품질에 집중할 수 있다. 대가를 받지 못할 위험을 버티는 능력이 경쟁력의 기준이 되어서는 곤란하다.
AI 기술을 무엇으로 만들 것인가와 함께, 누가 어떤 조건에서 그것을 사고팔 것인가를 물어야 한다. 소프트웨어 산업의 성장은 연구실에서 시작될 수 있지만, 다음 제품의 투자금은 결국 시장에서 돌아온다.
이 글은 2025년 6월에 쓴 페이스북 원문을 2026년 블로그용으로 다시 썼다. 거래 사례는 필자의 경험이며, 산업 전체의 발생 빈도를 뜻하지 않는다.