[SW정책연구] SW산업 연간보고서 1부 정리

초록 - SW의 가치는 시대에 따라 지속적으로 변화하고 있으며, 시대 상황에 상응하는 역할 및 가치에 대 한 재해석이 지속적으로 이루어지고 있다. 기존의 SW는 컴퓨터와 소통하며 아이디어를 실현하고 다양한 문제를 해결하는 도구로 이해되어 왔으나, 현재는 4차산업혁명을 촉발하는 인지, 판단 및 예측의 핵심기술로서, 사회·경제 전반의 프로세스와 의사결정을 자동화, 지능화, 최적화, 유연화하 는 핵심 요소로 해석되는 추세다.

SW는 HW를 제어하여 그 기능을 원활하게 만들어주는 역할을 넘어, 창의력과 상상력을 발휘하여 새로운 서비스를 만들어 낼 수 있다. 또한 제품을 고도화시키며 서비스 형태를 혁신시킴으로써 기 존 산업의 패러다임을 변화시키는데 크게 일조하고 있다. 예컨대 기존 사무환경과 생산체계에 SW 들어가며 11 2023 WHITE PAPER OF KOREA SOFTWARE INDUSTRY 가 결합되어 생산성이 향상되고 효율성이 극대화(스마트워크, 공장자동화 등)되고 있으며, 기계 및 인력 중심의 보안 대응 체계에 SW가 결합되어 안전한 시스템 및 사회를 구현(정보보안, 물리보안, 헬스케어, 국방 전술지휘자동화체계)되고 있는 상황이다. 공공·민간 서비스 영역 또한 마찬가지로, SW의 접목을 통한 사회의 투명성(전자정부, 자금세탁 방지 등) 향상, 상호 호혜적인 전방위·양방향 소통 사회로의 전환 등 전방위적인 영향을 끼치고 있다.

Fig.1 SW 위상 변화

 

1장 SW 융합의 시대: SW for All

1. 팬데믹 기간 소프트웨어 산업에 무슨 일이 있었는가?

 

팬데믹으로 인해 각 산업은 성장성이 위축된 부분도 있지만 성장성이 가속된 부분도 있다. 그 중 소 프트웨어 산업은 팬데믹 기간 비대면 업무, 비대면 교육 수요 증가로 성장세를 보인 산업 중 하나이 다. 소프트웨어 산업과 타 산업의 성장성 추이를 비교하기 위해 팬데믹이 존재하지 않았던 2019년 을 기준으로 2020년 매출액 증가율을 확인한다. [그림 1-1]을 보면 전 산업의 평균 매출액 증가율은 –0.6%로 전 산업의 매출액은 전기 대비 소폭 감소하였지만 모든 산업의 성장성이 위축된 것은 아 님을 알 수 있다. 구체적으로 예술, 스포츠 및 여가 관련 서비스업과 숙박 및 음식점업의 매출액 증 가율은 각각 –40.8%, -18.9%로 팬데믹 기간 성장성이 위축된 반면 소프트웨어 산업과 전문, 과학 및 기술 서비스업의 매출액 증가율은 각각 11.3%, 11.8%로 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 성장 성이 가속된 것을 알 수 있다.

 

소프트웨어 시장을 구성하고 있는 세부 품목/서비스를 구분하여 구체적으로 어떤 소프트웨어 품목/서비스의 수요가 증가했는지 확인할 필요가 있다.  소프트웨어 산업은 한국표준산업분류를 기준으로 패키지SW, IT서비스, 게임SW, 인터넷 정보서비스로 세분화할 수 있다.

 

각 소프트웨어 세분류 산업의 대표적인 비즈니스 모델로 패키지SW는 상용화된 SW 프로그램 판매(기업 예시: SAP Korea), IT서비스는 기업 정보 시스템 구축(기업 예시: 삼성SDS), 게임SW는 모바일게임, PC게임, 콘솔게임 판매(기업 예시: 넷마블), 인터넷 정보서비스는 인터넷을 통한 온라인 광고(기업 예시: 네이버)가 있다. 비즈니스 모델에 따라 B2B 거래를 주로 하는 패키지SW와 IT서비스, B2C 거래를 주로 하는 게임 SW와 인터넷 정보서비스와 같이 거래 유형을 기준으로 구분할 수 있다.  팬데믹 기간 국내 소프트웨어 시장 규모는 패키지SW, IT서비스와 같은 B2B 시장의 성장뿐 아니라 게임SW 와 같은 B2C 시장의 성장 또한 가속화된 것을 알 수 있다. SPRi 산업분석DB를 활용한 거래 유형별 소프트웨어 산업 매출 거래금액을 의미한다. B2B 산업인 패키지SW, IT서비스는 4분 기에 거래액이 증가하고 1분기에 거래액이 감소하는 싸이클 산업의 추이를 보이는데, 이는 경기에 후행적인 B2B 산업의 특성상 연간 회계연도 마지막 분기에 대규모 IT서비스 구축 사업 등 대부분 의 IT 프로젝트가 연말에 집중되는 현상을 반영한다.

 

2. 팬데믹을 지나 엔데믹으로: SW for All

 

실제로 소프트웨어 산업이 어떤 산업과 주로 융합되고 있는지를 확인하기 위해 소프트 웨어 기업의 매출 거래 데이터를 분석하였다. 분석을 위해 한국평가데이터(Kodata)로부터 거래데 이터를 구매, 사업자번호를 기준으로 가공, 활용하였다(이하 SPRi 산업분석DB).

 

소프트웨어 산업-타 산업의 거래관계가 강화되는 현상을 보다 자세히 살펴보기 위해 SW산업이 어 떤 산업에서 매출거래를 발생시키는지 확인하였다. 소프트웨어 산업을 중심으로 주요 고객 산업의 매출거래금액을 의미하며 연도별로 상위 10개 산업만을 추출하였다. 컴퓨터시스템 통 합 자문 및 구축 서비스업, 소프트웨어 개발 및 공급업, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업과 같은 소 프트웨어 산업 내 거래가 높은 순위를 기록하였고 이동전화기 제조업이나 유선통신업, 기타 가정용 전기기기 제조업과 같은 ICT 산업과 국내은행, 승용차 및 기타 여객용 자동차 제조업 등 비ICT 산업 이 순위권에 포함되어 있다.

 

소프트웨어 산업을 중심으로 거래관계를 분석한 결과 매년 SW산업의 매출거래금액 규모 는 증가하고 있으며 SW산업-타 산업 간 거래관계가 강화되고 있다. SW산업-타 산업 거래관계는 크 게 ICT산업 내 거래와 타 산업 거래로 분류할 수 있으며 이동전화기 제조업이나 통신업, 전자기기 제조업의 경우 ICT산업 내 거래에 해당하며 전통적으로 SW수요가 지속적으로 존재했던 산업이다. ICT산업 외 거래로 국내은행, 신용카드 및 할부금융업, 선박 건조업, 건설업, 승용차 제조업 등과의 거래관계가 있으며 각각 금융SW, 선박SW, 건설SW, 자동차SW로 구분할 수 있다. SW산업-타 산업 거래관계를 통하여 응용SW 중 산업특화 SW 수요, 산업별 디지털전환 수요 등을 파악할 수 있을 것으로 기대하며 추가적으로 특정 산업과 기업 간 거래관계에 대한 심층분석을 통해 산업특화SW 기업 또는 SW산업 모니터링을 진행할 필요가 있다.

 

 

 

2장 인공지능 패권 경쟁과 생성 AI

1. 디지털 신냉전과 인공지능

 

디지털 영역에서 미국과 중국 사이 기술 발전과 활용, 표준과 규범 수립의 경쟁과 갈등이 심화되고 있다. 2014년 중국이 ‘국가직접회로 산업투자기금’을 설립해 반도체 산업 육성을 계획을 발표한 것 이 갈등의 시작으로, 2015년 「중국제조2025」 전략을 통해 중국 핵심 산업과 차세대 기술 육성이 본 격화되었으며, 미국에서도 본격적으로 견제를 시작하였다. 중국의 기술추격과 경제적 부상을 견제 하기 위해 트럼프-바이든 정부로 이어지는 미국의 대중국 압력은 관세인상과 상무부의 수출규제 Entity List, 재무부의 투자규제 블랙 리스트틀 통해 진행되어 왔으며 최근에는 AI, 반도체 등 핵심 기술 통제에까지 확산되었다. 반도체와 소재장비 등 인프라와 틱톡과 같은 디지털 서비스까지 확대 된 미국의 대중국 기술견제와 중국의 대응은 시간이 갈수록 더욱 격화되고 있으며, 한국, 일본을 포 함한 주변 협력 국가와의 글로벌 기술협력 네트워크 구성에도 반영되는 양상이다.

 

2. 생성 AI의 부상

 

생성 AI의 부상은 인공지능 경쟁을 더욱 심화시키고 있는 모양새다. 2022년을 시작으로 2023년은 주요 빅테크 기업들의 생성 AI가 본격적으로 공개된 한 해였다. 생성 AI(Generative AI)는 입력된 데이터를 통해 사용자가 원하는 결과를 유추해 텍스트, 오디오, 비디오 형태의 결과물을 만들어내 는 AI 알고리즘으로, 2022년 한 해 동안 언어, 음성, 비디오 등에서 주요한 생성 모델이 등장하였다. OpenAI의 챗GPT 출시로 생성 AI 시대가 본격적으로 도래하였음을 알렸으며, 이후 기존 빅테크기 업과 스타트업에서 초거대 언어모델(LLM) 중심의 AI생성 모델 경쟁이 본격화되었다. 마이크로소프 트(ChatGPT)와 구글(Bard)이 시장을 주도하고 있는 가운데 메타, 아마존, 앤트로픽AI 등 미국 기업 들과 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트)를 포함한 중국 AI기업들도 대응 서비스 출시하고 있다. 특히, OpenAI 등 미국 기업 주도의 생성 AI 열풍 속에 중국은 모델 경량화, 데이터 자원화 등으로 대응 전 략을 전개하고 있다. 일부 GPT 모델의 경량화 성공 사례는 미국의 견제에 대응한 중국의 우회 혁 신의 가능성 높여주고 추격의 돌파구가 될 수 있을 것으로 전망된다.

 

 

3. 기술 경쟁의 중심으로 부상한 원인

 

 인공지능이 기술 경쟁의 중심으로 부상한 원인에는 몇 가지가 있다. 첫째는 자동화를 통한 생산성 향상이다. 중국의 노동생산성의 감소는 제조/농업 위주의 중국 경제에 큰 영향을 미치고 있 으며 인공지능의 자동화 기술에 더 많은 투자를 만드는 요인이 되고 있다(Cheng & Zeng, 2022). 인공지능은 장비의 고장을 예측하고 자산의 효율적인 운영을 계획하는데 활용하면서 제조업의 생 산성을 측정하는 전체 장비 효율성을 75~91% 향상시킨다고 알려졌다(LNS Research). 실제로 인 공지능에 대한 투자로 생산성의 향상이 이뤄진다면 경제성장에 0.8~1.4%p의 영향을 미칠 것으로 예측된다(McKinsey, 2017). 또한 인공지능 기술의 자동화를 통해 수억 명의 중국인이 고용 변화에 직면할 것으로 추정되고 있어 인공지능에 대한 빠른 대응이 필요하다. 2030년까지 최대 1억 명의 중국인이 고용 변화에 직면할 것으로 추정되고 있어 제대로 대응하지 않으면 대규모 실업의 위험성 이 존재한다(Cheng & Zeng, 2022; McKinsey, 2022).

 

 두 번째로는 미･중 간 무역갈등으로 인해 불확실해지는 공급망 가치사슬 변화에 빠르게 대처할 수 있다는 점이다. 인공지능은 시뮬레이션, 최적화, 모니터링 등을 통해 공급망의 복잡성을 효과적으 로 처리하고 기업이 이 변화에 발맞춰 위험을 완화하고 가치를 창출하도록 하는 데 도움이 된다. 인 공지능 지원 공급망 관리는 물류 비용을 15%, 재고 수준을 35%, 서비스 수준을 65% 개선하는 것 으로 나타났다(McKinsey, 2021).

 

 마지막으로 사회 인프라의 수요공급 변화에 실시간으로 대응할 수 있다는 점이 있다. 교통, 치안, 응 급상황 등 사회 인프라에 인공지능을 활용하면서 대도시에 부족한 인프라를 해결할 수 있을 것으 로 기대되기 때문이다. 예를 들어 미국의 신시네티 소방청은 인공지능을 활용해 긴급의 유형, 위치, 교통상황, 요구조자의 상태 등을 고려해 적절한 대응을 인공지능이 제시7 하고 있으며(Kevin et al., 2017), 중국 알리바바의 시티브레인 시스템은 인공지능 기반 교통관리 시스템을 도시에 적용해 교 통체증을 해소하였다(Devanesan, 2020). 최근 완성된 항저우-소흥-타이저우 고속철도는 AI를 운 영에 활용해 30%의 전기 절약을 달성했다고 알려졌다(China Daily, 2019). 또한, 규칙기반 소프트 웨어로는 관리가 어려운 가변적인 에너지 활용과 배분에 있어서도(Kevin et al., 2017) 인공지능을 활용, 지속가능한 도시 모델 구현을 지향하고 있다. 미국은 에너지 분야에 인공지능 활용을 위해 위 원회를 설립하고 해당 분야에 대한 투자를 조정하고 있으며(U.S. Department of Energy, 2022), 중국은 배전의 안전성 문제를 해결하기 위해 인공지능을 도입함으로써 지역사회의 정전 문제를 해결, 전력 재공급에 기존 6~10시간 걸리던 것을 인공지능을 통해 단 3초로 줄였다(South China Morning Post, 2022).

 

4. 미·중 AI 경쟁이 시장에 미치는 영향

 미·중 인공지능 경쟁이 시장에 미치는 영향을 알아보기 위해 EMSI 버닝글래스의 40,000개 의 게시판과 사이트에서 채용공고를 구조화한 데이터 2010년부터 2021년까지 약 2억 개의 구인공 고 중 인공지능 관련 공고를 분석하였다. 인공지능 인력 관련 공고 비중을 살펴보면, 총 구인 공고 수의 증감과 관련 없이 계속해서 증가하고 있다. 이는 인공지능과 관련된 인력을 고용하고자 하는 기업들의 의향이 크게 증가하고 있음을 의미하는데, 특히 2018년 하반기 이후부터 두드러지게 나 타난다.

 

 성장률 상위 10% 기업군과 하위 10%의 기업군 사이에서의 인공지능 관련 인력 공고 현황을 살 펴보면, 하위 10% 기업군에서 더 적극적으로 인공지능 관련 인력을 확보하려고 노력하는 것으로 나타났다. 이러한 하위 10% 기업군의 인공지능 인력 확보 관련 노력은 특히 2018년도 하반기부터 두드러지게 나타나는 것으로 분석되었다.

 

 특히 하이테크 산 업 및 제조업에서 크게 나타나는데, 또한 성장률이 부진했던 기업들이 시장에서의 돌파 전략으로 인공지능 관련 인력을 더 적극적으로 고용하려는 것으로 분석되었다. 인공지능 분야에서 미·중 간 기술패권 경쟁은 심화될 가능성이 존재하며, 이를 고려한 전략방향 수립이 필요한 시점이다. 누가 승자가 되는가에 대한 예측보다 각 기업과 국가들이 경쟁우위를 찾고 어떤 전략을 수립하는지가 중 요하다고 할 수 있다.

 

 

 

 

출처 : https://spri.kr/posts/view/23733?code=annual_reports&study_type=&board_type=&flg=1

2023년 소프트웨어산업 연간보고서 - SPRi