2024 인공지능산업 실태조사

 

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2024 인공지능산업 실태조사

2024 인공지능산업 실태조사.pdf

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한국 인공지능 산업의 현주소와 과제: 통계로 본 구조적 문제와 실천 전략

 

핵심 요약

• AI 산업 매출: 2024년 추정 5조 8,493억 원 (전년 대비 +17%)
• 기술 보유 편중: ‘시각 지능’ 42.6%, ‘지능형 에이전트’ 27.6%에 집중
• AI 개발자 부족: 인력 부족률 57.6%, 기업들 고충 호소
• GPU 인프라 자립도 낮음: 기업 80% 이상이 클라우드에 의존
• 주요 애로사항: 데이터 품질, 인력 부족, 인프라 비용, 법·윤리 규제 등

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상세 요약

● 조사 개요 및 범위

• 조사대상: 인공지능 관련 사업을 수행 중인 2,517개 기업
• 조사기간: 2024년 9월~11월
• 기준시점: 2023년 12월 (매출), 2024년 6월 (인력·인프라 등)

● 기술 및 사업 현황

• 보유 기술 1순위:
  • 시각 지능 (33.0%) > 지능형 에이전트 (17.4%) > 언어 지능 (13.6%)
• 1+2순위 기준:
  • 시각 지능 (42.6%), 지능형 에이전트 (27.6%), 생성형 AI (21.7%)
• 주력 사업:
  • AI 응용 소프트웨어 (1+2순위 기준 73.6%), AI 시스템 SW (38.6%), 정보서비스 (49.0%)
• 응용 분야:
  • 정보통신업(J) 46.0%, 제조업(C) 35.7%, 공공행정 24.8% 등

● 인프라 및 개발 도구

• 개발 방식:
  • 오픈 라이브러리 기반 개발(Tensorflow 등) 50.6%, 자체 기술 개발 37.5%
• 인프라 형태:
  • 혼합 환경(GPU + 클라우드) 41.9%, 클라우드 38.2%, 자사 GPU 19.9%

● 매출 및 수출

• 2023년 AI 매출: 4조 9,837억 원 (확정)
• 2024년 추정 AI 매출: 5조 8,493억 원
• AI 수출액(2023년): 2,632억 원 → 2024년 추정: 3,117억 원
• 수출 비중이 가장 높은 국가는 미국(42.2%), 이어 일본, 중국 순

● 인력 수급

• 2024년 전체 AI 인력: 약 4.3만 명
• 직무 중 가장 부족한 인력: AI 개발자(57.6%)
• 채용 시 고려 사항: 실무 역량, 경력, 협업 능력이 주요 요인

● 주요 애로사항

• AI 인프라 부족(클라우드 비용 등)
• 데이터 품질/확보의 어려움
• AI 인력 부족과 높은 인건비
• AI 기술 적용의 법적·윤리적 이슈 등

 

1. 문제 제기: "성장은 하고 있지만, 균형 잡힌가?"

Why It Matters

"AI 산업의 속도는 빠르다. 하지만 균형 잡힌가?"
성장은 분명하다. 하지만 기술·인력·인프라의 질적 불균형이 병목이 되고 있다.
지금은 '속도'보다 '지속 가능성'에 집중해야 할 때다.

 

2024년 실태조사 결과, 한국 인공지능 산업은 빠르게 성장하고 있다.
2023년 전체 AI 매출은 4조 9,837억 원, 2024년은 5조 8,493억 원(추정치)으로, 전년 대비 17% 이상의 성장이 기대된다.
AI 수출 역시 같은 기간 동안 2,632억 원 → 3,117억 원으로 확대될 전망이다.

그러나 이 성장의 이면엔 3가지 구조적 불균형이 존재한다.
첫째, 기술 보유 편중 현상이다. AI 기술 보유율은 '시각 지능(42.6%)'과 '지능형 에이전트(27.6%)'가 대부분을 차지하고 있으며,
'범용 AI(AGI)'나 'AI 특화 하드웨어'는 상대적으로 낮은 수준이다.

둘째, 인력 문제는 더욱 심각하다. 전체 인력 중 가장 부족한 분야는 'AI 개발자(57.6%)'이며,
'AI 데이터 분석가', 'AI 시스템 관리자' 등의 인력도 공급 부족을 겪고 있다.

셋째, 클라우드 인프라 의존도가 높다는 점이다. ‘혼합형(GPU+클라우드)’ 인프라 사용 기업이 전체의 41.9%,
‘클라우드만 사용하는 기업’은 38.2%로 나타났다. 반면 자사 GPU를 사용하는 기업은 19.9%에 불과해,
핵심 자원에 대한 자립성 부족이 노출됐다.

 

2. 해법 및 사례 분석: 균형을 위한 전략

2-1. 기술 다변화의 필요성

AI 응용 소프트웨어에 집중된 사업 구조(73.6%)는 효율성을 가져다줄 수 있지만,
이는 AI 연산 부품/장치, 범용 AI, 생성형 AI 등 핵심 원천기술의 발전을 저해할 수 있다.

대안:

• 정부는 ‘AI 원천기술 R&D 지원금’의 대상 확대와
• 'AI 특화 반도체 개발 기업군'에 대한 세제 우대가 필요하다.

실제 해외 사례를 보면, 엔비디아(NVIDIA)는 자사 GPU와 소프트웨어 생태계를 결합함으로써
수직 통합 전략으로 시장을 지배하고 있다. 한국 역시 AI HW 전문 스타트업에 대한 민간 VC와의 공동 투자모델이 시급하다.

2-2. 인력 미스매치 해소

많은 기업이 "실무 가능한 인력 확보"를 채용 시 최우선 요소로 꼽고 있다.
그러나 4년제 대학 중심의 이론 교육이 현장과 괴리되는 현실 속에서, 채용 공백과 인건비 상승이라는 악순환이 반복되고 있다.

실천 사례:

• 미국의 Launch School이나 MIT xPro는 현장 중심의 AI 단기 교육 프로그램을 운영하며,
  수료생의 평균 연봉이 수천만 원 수준에 이른다.
• 국내에서도 산학협력형 부트캠프, AI전문대학원과의 채용 연계 트랙이 활성화되어야 한다.

 

2-3. 인프라 자립 전략

클라우드 의존은 단기적으로는 편의성이 있지만, 장기적으로는 비용 증가와 데이터 주권 침해의 위험을 낳는다.

예시 정책 방향:

• '국가 AI 슈퍼컴퓨팅 센터'를 지역 기반으로 확장해 스타트업이 자유롭게 사용할 수 있도록 하고,
• GPU와 스토리지를 공유하는 공공 멀티 GPU 팜 시스템을 구축할 필요가 있다.

 

3. 실천 방안: 정책과 산업의 동시 대응

핵심 과제실천 전략

기술 편중 해소	AI 응용 SW → HW/AGI/생성형 AI로 기술 지원 다변화
인력 미스매치 해결	부트캠프, 산학 트랙, 실무 인증 중심의 채용 연계 교육 확대
클라우드 의존도 완화	GPU 인프라 공유, 국가 AI 컴퓨팅 클러스터 지원

기업은 자체적인 기술 내재화 노력을, 정부는 인프라와 인력 인큐베이팅 구조를 설계해야 한다.

4. 결론 및 제언

2024년 실태조사는 양적 성장만이 아닌 질적 불균형의 경고 신호를 담고 있다.
기술, 인력, 인프라의 균형적 성장은 산업 지속성장의 기반이다.
향후 5년간, 다음과 같은 중장기 전략이 요구된다.

• 중소기업 중심의 AI 클러스터 전략
• 인력 리스킬링 트랙 확대
• 공공부문 주도 GPU 인프라 설계
• AI 기술의 공공윤리 기준 마련\

 

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주요 인사이트

1. 기술의 쏠림현상
대부분의 기업이 비슷한 기술과 응용 분야(챗봇, 영상 분석 등)에 집중.
→ 원천기술·AI 반도체 투자 확대 필요

2. 인력 미스매치
‘개발자는 없고, 연봉은 높고’
→ 부트캠프·산학 트랙 강화로 실무형 인재 양성 필요

3. 인프라 구조 불안정
자체 GPU 보유 비율 낮고, 클라우드 비용 부담 커지는 중.
→ 공공 GPU 팜 구축, 국가 슈퍼컴센터 공유 전략 필요

 

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숫자로 본 통찰

항목	수치	해석
조사 대상 기업 수	2,517개	전수조사 방식 적용
시각 지능 기술 보유율	42.6%	가장 보편적인 AI 기술
AI 응용 SW 주력 비율	73.6%	시장에서 가장 흔한 사업 영역
2023년 AI 전체 매출	4조 9,837억 원	확정 수치
2024년 추정 AI 매출	5조 8,493억 원	전년 대비 약 17% 증가
AI 수출 국가 1위	미국 (42.2%)	수출의 절반 가까이가 미국 향
2024년 부족 AI 인력 비중	개발자 57.6%, 분석가 17.9% 등	개발직군 편중 뚜렷

 

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