[단독] AI 사업 대가 기준 ‘1.5배’ 오른다… 현장과 정책 사이에서 놓인 국내 인공지능 생태계

AI 산업을 둘러싼 국내 대가(가격) 기준이 현행 대비 약 1.5배 인상될 전망이다. 현재 최종 정책 조율 단계에 들어선 이 논의는 AI 프로젝트를 발주 및 수주하는 기업, 기관, 기술자 모두에게 파급 효과를 미칠 것으로 예상된다.

AI 사업 대가는 소프트웨어 산업에서처럼 복잡한 산정 원리가 뒷받침된다. 과거 단순 개발·구축 SI 위주 제안서를 작성하던 시절과 달리, 최근의 AI 모델 개발 및 커스터마이징 사업은 데이터 전처리, 알고리즘 설계, 튜닝, 배포, 유지보수에 이르기까지 훨씬 고도화된 작업을 필요로 한다. 실제로 주요 발주 기관 및 기업들은 AI 모델 개발·도입 과정에서 예상 시간과 비용이 과거 IT 개발보다 최대 두 배 이상 소요되는 현실을 꾸준히 호소해 왔다. 이에 따라 산업부 및 과기정통부 등 관계 부처는 현장 의견을 수렴해 2026년 상반기에 적용할 새로운 대가 기준안을 마련, 현재 업계와의 마지막 협의에 돌입한 상태다.

이번 대가 인상 논의의 기술적 배경에는 AI 산업의 본질적 난도가 자리한다. 대형 언어모델(LLM), 생성형 AI, 예측분석, Edge AI 등은 IT 내 여러 기술 중에서도 구현 난이도가 높고, 데이터 품질 확보, 연산 비용, 튜닝 인력 등 소모적 자원이 크다. 특히 최근 글로벌 경쟁이 강화되면서 우수한 AI 엔지니어의 인건비, AI 하드웨어 임대 및 구매가격, 데이터라이선싱 비용 등도 꾸준히 상승하는 추세다. 산업계 현장에서는 AI R&D와 상용 프로젝트를 병행해야 하는 엔지니어가 야근과 초과근무에 내몰리고, 저가 수주 경쟁까지 겹쳐 기술 개발의 지속가능성이 크게 위협받고 있음을 토로한다. 정부 산출기준이 2021년 AI 사업 초기 시장 지형에 맞춰졌던 점을 감안할 때, 현재 인플레이션·노동강도·퀄리티 요구 변화까지 반영해야 한다는 목소리가 높았다.

단순히 인건비 단가 인상에 한정하지 않고, 프로젝트 정산 및 납품 품질, 유지보수 부문까지 정책 반영 범위를 넓혀야 한다는 의견도 꾸준히 제기된다. ‘AI 대가’의 현실화가 산업 혁신 트랙의 속도를 끌어올리지 못하거나, 대형·소형 사업자 간 역차별 문제로 비화될 수 있다는 점은 주목할 필요가 있다. IT업계 현장에서는 대기업·글로벌 빅테크 계열 이미 고비용 고품질의 시장 구조 속에서 경쟁하는 한편, 스타트업이나 중소 전문사업자들은 브랜드 신뢰 및 잦은 샘플 납품 요구 속에 마진 압박에 시달리고 있다. 이번 기준 인상안이 중소기업이나 신규 AI 사업자에게도 실효성 있게 작동할지는 세밀한 모니터링이 필요하다.

국제적 상황과 비교해볼 때 우리나라의 AI 사업 대가는 여전히 주요 선진국 대비 낮은 수준을 기록하고 있었다. 미국, 일본, EU 주요국들은 이미 AI 모델사이클 단계별로 세분화된 단가 책정 가이드라인과 함께, ‘AI 엔지니어 특수인력 가산율’ 등도 별도 산정하고 있다. 실제로 클라우드 서비스형 AI, 멀티모달 모델 적용, AI 윤리·검증 강화에 따른 부가비용 등 최신 이슈도 적극 반영하고 있다. 국내 정책도 이 같은 기술적 변곡점과 글로벌 표준화 흐름에 발맞춰 대가 체계를 재정립할 필요가 절실하다.

이번 정책 개편안에는 발주검토 단계부터 ‘AI RFP(제안요청서) 표준화’, ‘품질인증체계 강화’, ‘성과평가 연동형 대가 보정’ 등 선진 기법 도입도 검토되고 있다. 과학계에서는 기술 원리와 현장 사례를 아우르는 체계적 표준 마련이 AI 산업 체질 개선과 관련 인력 유출 방지에 있어 관건이 될 것이라는 진단도 내놓는다. 이미 일부 클라우드 기반 AI 솔루션의 도입 확산, 2025년 이후 엔터프라이즈 시장의 프럼프트 엔지니어·AI 아키텍트 직군 초고속 성장 추세를 볼 때, 가격정책 역시 속도감 있게 발전해야 할 것이다.

업계에서는 대가 조정과 더불어, AI 인재 양성·재교육 예산확대, 규제샌드박스 확대 적용, 소부장(소재·부품·장비) 국산화 정책과 맞물린 생태계 통합지원을 함께 요청하고 있다. 또한 ‘AI 거버넌스’ 측면에서 투명하고 예측 가능한 대가 산정 기준 확보가 투자유치, 글로벌 협력, 내수시장 안정까지 연결된다는 점도 강조된다. 즉, 단순한 인건비 인상 이상의 종합적 혁신 청사진이 요구된다.

향후 AI 대가 기준 확정은 국내 AI 생태계의 질적 성장, 인력 노동환경 개선, 글로벌 기술경쟁력 확보라는 3중 과제를 좌우할 변곡점이 되고 있다. 정책 실행과 현장 피드백의 긴밀한 조화, 그리고 글로벌 시장 표준의 유연한 도입이 병행될 때 비로소 지속가능한 AI 혁신이 가능할 것이다.

— 이도현 ([email protected])