2023~2027년 한국의 AI 지출 예상 (단위: 백만 달러) 및 산업별 AI 지출(2023년) 현황 (ⓒ IDC)

[디지털데일리 이건한 기자] 올해 한국의 AI 성숙도는 아시아·태평양 지역 평균보다 높고 싱가포르보다는 낮은 것으로 나타났다.

인텔은 이같은 내용이 담긴 '2024 IC 아시아/태평양 지역 AI 성숙도 리서치'를 발표했다고 10일 밝혔다. 인텔이 IDC에 의뢰해 실시한 이번 조사에는 한국일 포함한 아태지역 8개국(호주, 인도, 인도네시아, 일본, 말레이시아, 싱가포르, 대만)의 AI 성숙도 분석 결과가 담겼다. 보고서에 따르면 아태 지역 전반의 AI 성숙도는 '중간' 수준이었다. 조사 국가 가운데 인도네시아와 말레이시아는 1단계(탐색단계), 인도와 대만이 2단계(AI 실무), 호주와 일본, 한국이 3단계(AI 혁신), 싱가포르가 4단계(리더)로 평가됐다.

한국이 속한 3단계는 잘 구축된 기술 인프라와 데이터 관리 전략을 통해 AI 이니셔티브가 관리되며 특히 다양한 산업 사용 사례가 나타나는 단계다. 8개국 중 유일하게 싱가포르만 선정된 4단계는 AI 우선 및 데이터 지원 문화가 존재하고 이를 확장하여 중장기 목표를 달성할 수 있는 능력이 특징이다. 기업 또한 경영진의 리더십과 확립된 프로세스를 기반으로 AI 혁신에 역동적인 접근 방식을 취하는 단계로 설명됐다.

이와 함께 보고서에 따르면 한국의 전체 AI 지출은 2023년부터 연평균(CAGR) 21.6% 증가해 2027년에는 41억달러에 이를 전망이다. 같은 기간 AI 인프라 투자는 CARG 12.8% 성장해 10억5800만달러에 이를 것으로 예상됐다.

산업별 지출로는 반도체 부문을 중심으로 정밀제조 자동화 지원을 위한 대규모 AI 투자, 품질관리를 위한 머신러닝에 가장 많은 투자가 이뤄지고 있었다. BFSI(은행·금융서비스·보험) 부문에서는 복잡한 재무 분석에 AI를 사용하는 고사양 인프라 활용 및 위험관리 강화를 위한 맞춤형 고객 서비스에 대한 AI 투자 비중이 높었다. 더불어 ▲정부 ▲유통 ▲통신 ▲의료 ▲교육 분야에서도 AI 지출 규모가 상당했으며 자동화 기반의 효율성 증대와 디지털 비서 및 서비스 개인화 기반의 고객 서비스 개선에 중점을 두는 경향이 강했다.

아태지역에서 AI를 조직에 대규모로 통합 중인 조직은 아직 소수인 것으로 나타났다. 설문조사에 참여한 아태지역 대규모 조직 중 82%는 AI/ML(인공지능·머신러닝)을 활용하고 있다고 답했다. 하지만 AI가 조직 경쟁력의 핵심이 되도록 실제로 AI를 대규모로 통합한 조직 비중은 8%에 그쳤다. AI 프로젝트의 주요 실패 원인은 ■ 사용사례 문제: 사례가 적절하지 않거나 너무 복잡함 ■ 인프라 부족 : 채택한 기술이 불충분하거나 성능이 떨어짐 ■ 계속 변화하는 법규 준수 문제 ■ 불분명한 목표 ■공급업체 지원 부족 등이 지목됐다.

또한 최근 생성형 AI가 열풍임에도 아태지역 AI 예산 중 아직 19%만이 생성형 AI에 할당 중인 것으로 조사됐다. 나머지 81%는 예측형 및 해석형 AI에 할당되고 있었다. 보고서는 이에 대해 "생성형 AI는 AI의 명확한 영향력을 보여준다"면서도 "예측형, 해석형, 생성현 AI는 모두 중요하기 때문에 서로 분리된 영역으로 간주해서는 안된다"고 언급했다.