산업특화 SW, 국가 경쟁력 열쇠로…AI·클라우드 결합이 판도 바꾼다 작성일 11-16 50 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">SPRi 보고서 "산업별 SW 혁신이 성장 동력"…제조·금융·헬스케어 중심 급성장</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZgLoEgMVgH"> <p contents-hash="0b14a893df185b12c8129c08b79225a15783465b32d77e821d37be0a9930b831" dmcf-pid="5aogDaRfjG" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>세계 산업 현장에서 각 산업의 고유한 문제를 해결하기 위한 '산업특화 소프트웨어(SW)'가 경쟁력의 핵심 축으로 부상하고 있다. 제조·금융·헬스케어 등 전통 산업이 SW 중심으로 재편되며 데이터와 인공지능(AI), 클라우드가 결합한 산업 맞춤형 솔루션이 국가 경쟁력 강화의 결정적 요인으로 떠올랐다.</span></p> <p contents-hash="58ab090a37e944d393b06bd3ef0c03d0d243769fb85bbfb5d4e8373246111e76" dmcf-pid="1NgawNe4aY" dmcf-ptype="general">16일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 '산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 SW의 성장 동인과 주요 사례' 보고서에 따르면, 산업특화 SW 시장은 2011년부터 2020년까지 10년간 1.4배 성장에 그쳤지만 2021년 이후 5년 사이 2.3배 급성장했다.</p> <p contents-hash="a34968881e171fe40c996355cbce1a86807f116acca9493308341422e82b2bc4" dmcf-pid="tjaNrjd8jW" dmcf-ptype="general">특히 제조·공공·헬스케어·금융 산업을 중심으로 시장이 형성되며 올해 기준 제조업 비중이 21.1%로 가장 컸다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b2fa7cad252bb932a1ad9c49a74068c71a8abcedb8caa1b31d6324fc3c5cd0d0" dmcf-pid="FANjmAJ6ay" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=이미지투데이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/16/ZDNetKorea/20251116104340134smpt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XVckIELxoX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/16/ZDNetKorea/20251116104340134smpt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=이미지투데이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="60c79b19f64e91b67f1e298411d0a74417a7d7c557b077446e996c24804ab99a" dmcf-pid="3cjAsciPAT" dmcf-ptype="general"><span>보고서는 산업특화 SW의 성장을 이끄는 핵심 요인을 '공급·수요·기술' 세 축으로 정리했다. 과거에는 산업별로 고착화된 SW 공급 구조와 제한된 수요, 느린 기술혁신이 성장을 막았지만 2020년 이후 클라우드 확산, 산업별 SW 중심 패러다임(SDX)의 확산, AI 기술 혁신이 맞물리며 시장이 급격히 팽창했다.</span></p> <p contents-hash="a142ad82f8a46985948beecf8176291fb85f58a18af2070851486b4af87ec54b" dmcf-pid="0jaNrjd8kv" dmcf-ptype="general">먼저 공급 측면에서는 '서비스화'가 주요 변곡점으로 꼽힌다. 과거 산업별로 구분된 전문 기업이 SW를 직접 판매하던 구조에서 마이크로소프트·구글·아마존 등 빅테크가 산업특화 클라우드 플랫폼(PaaS)을 제공하면서 SW의 서비스화가 본격화됐다. 이 플랫폼 위에서 수많은 중소기업이 서비스형 SW(SaaS) 형태로 산업별 솔루션을 공급할 수 있게 되며 산업 간 경계가 허물어지고 시장이 확대됐다.</p> <p contents-hash="62e67681c564c9bfcc8bfc14403f74c2fc51c923f2cbe1a195bb59f676e48e7e" dmcf-pid="pANjmAJ6jS" dmcf-ptype="general">수요 측면에서는 산업 전반의 SDX가 가속화됐다. 자동차·금융·헬스케어·미디어 등 전통 산업이 SW를 자사의 핵심 경쟁력으로 삼으며 산업 구조 자체가 변화하고 있다. 테슬라의 자율주행 OTA 업데이트, 골드만삭스의 API 금융 플랫폼, 듀오링고의 개인 맞춤형 학습 서비스 등은 모두 산업 내 SW 중심 패러다임의 대표 사례로 꼽혔다.</p> <p contents-hash="9b7dc1f4544aa240e89c0d1fdfe336fabba60944b1f742e531f2ccdaa5813eb7" dmcf-pid="UcjAsciPal" dmcf-ptype="general">기술적 요인으로는 AI 혁신이 부상했다. 과거에는 정형 데이터에 의존한 한계로 인해 혁신 속도가 더뎠지만, 최근 AI가 비정형 데이터를 학습하며 산업 고유의 문제를 해결하는 산업특화 AI SW가 속속 등장하고 있다. 제조 분야에서는 공정 자동화와 예지정비, 금융에서는 신용평가와 이상거래 탐지, 헬스케어에서는 진단 자동화와 신약개발 등으로 AI가 산업 프로세스 전반에 침투하고 있다.</p> <p contents-hash="30d69bf5bd03251144e13288ca93b5edb62e990d139c6ab10c9f0aeaea0c6245" dmcf-pid="ukAcOknQgh" dmcf-ptype="general">보고서는 AI 기반 산업특화 SW의 핵심 성공 요건으로 '데이터 확보–지식 학습–산업 적용'의 선순환 체계를 제시했다. 산업 현장에서 다양한 비정형 데이터를 수집하고 산업별 규제와 표준을 학습시킨 후 실제 산업 문제 해결로 이어질 때 SW의 혁신성이 극대화된다는 분석이다. 독일 스카니아의 예지정비 AI, HSBC의 자금세탁 탐지 모델, 국내 병원의 의료 데이터 자동 기록 솔루션이 대표적이다.</p> <p contents-hash="36b6e9c55006a8bfe8235f361cc27ee8c8cfa4b7926916e4ec9a36cc56ce4831" dmcf-pid="7EckIELxNC" dmcf-ptype="general">SPRi는 산업특화 SW가 중소·중견기업의 경쟁력 제고에도 중요한 역할을 할 것으로 내다봤다. 클라우드 기반 SaaS 모델을 활용하면 초기 구축비용 없이 신속하게 산업특화 솔루션을 도입할 수 있고 자동 업데이트와 원격 관리로 운영 부담을 줄일 수 있기 때문이다. 실제로 중소기업의 산업특화 소프트웨어 지출액은 2023년 1천400억 달러에서 2028년 2천500억 달러로 1.8배 늘어날 것으로 전망됐다.</p> <p contents-hash="b6be6dc2eef6a0fe790b6a2cfc0bd32f13718d6b8346edbfc37b2fef91414cdc" dmcf-pid="zDkECDoMcI" dmcf-ptype="general">정책적 과제로는 ▲산업특화 클라우드 인프라 구축 ▲AI 산업특화 스타트업 육성 ▲부처 간 협력 체계 강화 ▲공통 모듈 통합개발 등 네 가지 방향이 제시됐다. 독일의 자동차 클라우드 '카테나-X'와 일본의 기초과학 클라우드 'mdx'처럼 정부·산업·학계가 협력하는 생태계 구축이 필요하다는 설명이다.</p> <p contents-hash="d48ae658d56c7b2fde98ffe735b7937a52a3cdcb161efd4dc20e54936e3b70ce" dmcf-pid="qwEDhwgRaO" dmcf-ptype="general">특히 정부의 AI 정책과 산업 전략이 연계돼야 한다는 점도 강조됐다. SPRi는 "AI 인프라의 성능 확보만큼 중요한 것은 이를 실제 산업 문제 해결에 연결하는 기반 SW 기술력"이라며 "그래픽처리장치(GPU) 확보뿐 아니라 데이터센터 운영·전력관리·이상탐지 등 산업용 AI SW 기술 연구가 병행돼야 한다"고 제안했다.</p> <p contents-hash="8375cabd58746b34b6ed34a2dab433d810a2abb546b9eeb9bdca39aebd70f9de" dmcf-pid="BrDwlraejs" dmcf-ptype="general">또 산업 간 협력형 프로젝트를 통해 산업별 공통 기술을 함께 개발하고 오픈소스 생태계를 조성해야 한다는 제안도 포함됐다. 예컨대 자동차·드론·로봇·조선 산업에 공통 적용 가능한 자율이동 기술을 공동 개발하거나 금융권의 오픈소스 재단(FINOS)처럼 산업별 협력형 SW 혁신 모델을 구축하는 방안이 제시됐다.</p> <p contents-hash="5cd901e73eff5a9b2d40f0127e1f30522e28ce4f508b89281aff688045da57f9" dmcf-pid="bmwrSmNdjm" dmcf-ptype="general">SPRi는 "산업특화 SW는 각 산업의 효율성을 높이는 도구를 넘어 국가 경쟁력의 핵심 자산으로 자리 잡고 있다"며 "AI·클라우드·SDX를 축으로 한 산업별 SW 혁신이야말로 한국 산업이 도약할 차세대 성장 동력"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="402fe031ec2ab9514cfec05f1558c374d39e429ab5b065b88de4e42338bb9c61" dmcf-pid="KsrmvsjJcr" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 김수용, 유튜브 촬영 중 의식 잃고 쓰러져… 중환자실 치료 중 11-16 다음 빙속 구경민, 월드컵 남자 500m 6위…34초 06 '개인 최고 기록' 11-16 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
