[현장] 정부 "대기업부터 중소기업까지 누구나 AI 도입"
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정부가 바우처 지원과 업종별 협업 생태계 구축 등을 통해 인공지능(AI) 도입 장벽을 낮추고 산업 현장 확산에 나선다.
박일준 정보통신산업진흥원(NIPA) 팀장은 "기존에 개별적으로 운영되던 AI, 데이터, 클라우드 바우처 사업을 하나로 통합해 기업이 AX 전환 전 과정을 원스톱으로 지원받을 수 있도록 설계했다"고 설명했다.
주소영 KIAT 산업인공지능혁신실장은 "산업 AI 솔루션을 실제 제조 현장에 적용해 실증하고, 업종별 협업 생태계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다.
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(지디넷코리아=남혁우 기자)정부가 바우처 지원과 업종별 협업 생태계 구축 등을 통해 인공지능(AI) 도입 장벽을 낮추고 산업 현장 확산에 나선다.
대기업부터 중소기업까지 전방위에 걸쳐 AI를 즉각 적용할 수 있는 환경을 마련해, 생산성과 경쟁력을 동시에 끌어올리는 마중물 역할을 하겠다는 구상이다.
과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 웨스틴 조선호텔에서 '2026년 주요 산업, 제조 AX 사업 통합공고 및 공동 설명회'를 공동 개최했다.
이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 등 3개 부문으로 나뉘어 진행됐다. 산업·제조 AX 부문에서는 3개 부처가 총 1186억원 규모 예산을 투입해 산업 전반에 걸친 AI 생태계를 구축하고, 기업의 생산성 혁신을 추진하는 것을 목표로 한다.

과기정통부, 클라우드·데이터 통합 지원 'AX 원스톱 바우처'
과기정통부는 총 260억원 규모 'AX 원스톱 바우처' 사업을 추진한다. 전 산업을 대상으로 AI 융합 과제 20개를 선정하며, 수요기업과 AI 솔루션 및 클라우드 기업이 함께 참여하는 컨소시엄 방식으로 운영된다. 과제당 최대 13억원 내외가 지원되며, 사업 기간은 최대 18개월이다.
박일준 정보통신산업진흥원(NIPA) 팀장은 "기존에 개별적으로 운영되던 AI, 데이터, 클라우드 바우처 사업을 하나로 통합해 기업이 AX 전환 전 과정을 원스톱으로 지원받을 수 있도록 설계했다"고 설명했다.
지원 범위는 AX 전환 컨설팅부터 기술 개발 인건비, 클라우드 인프라, 데이터 활용 비용까지 포함된다. 단순 기술 도입이 아니라 서비스화까지 연결하는 구조다.
박 팀장은 "AI를 개별 기술이 아닌 서비스 형태로 확산시키고, 기업이 실제 성과를 낼 수 있는 구조를 만드는 것이 핵심"이라고 강조했다.

산업부, 6개 업종 중심 '산업AI 실증'…공통 데이터 기반 확산
산업부와 한국산업기술진흥원(KIAT)은 126억원 규모로 '산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 사업을 추진한다. 반도체, 자동차, 조선, 이차전지, 화학, 철강 등 6개 업종별로 컨소시엄을 구성해 총 6개 과제를 지원한다. 과제당 약 21억원이 투입된다.
주소영 KIAT 산업인공지능혁신실장은 "산업 AI 솔루션을 실제 제조 현장에 적용해 실증하고, 업종별 협업 생태계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다.
각 컨소시엄은 중견기업 5개사 이상과 AI 공급기업, 비영리기관이 함께 참여한다. 데이터 수집부터 AI 적용, 성능 검증까지 전 과정을 현장에서 수행한다.
특히 업종별 공통 데이터셋을 구축해 여러 기업이 활용할 수 있도록 하는 구조가 핵심이다. 이를 통해 단일 기업이 아닌 산업 단위 확산을 유도한다는 전략이다.
주소영 실장은 "개별 기업 적용을 넘어 업종 전체로 확산 가능한 AI 모델을 만드는 것이 중요하다"고 강조했다.

중기부, '제조AI 스마트공장'…400개 현장 확산
중기부는 총 800억원을 투입해 400개 내외의 '제조AI 특화 스마트공장' 과제를 지원한다.
사업은 두 가지 유형으로 나뉜다. 'AI 공장 구축' 유형은 최대 9개월 동안 2억원 이내를 지원한다. '데이터 수집·검증' 유형은 최대 6개월 동안 5천만원 이내를 지원한다.
이재원 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 선임연구원은 "기존 자동화가 단순 동작 중심이었다면, 제조 AI는 데이터를 기반으로 판단까지 수행하는 단계"라며 "중소 제조기업의 자율 제조 기반을 구축하는 것이 목표"라고 말했다.
기업은 공정 최적화, 예지보전, 품질 검사 등 제조 현장의 핵심 문제를 AI로 해결할 수 있다. 구축 과정에서는 전문가 컨설팅을 통해 현장 적용성을 높인다.
이 선임연구원은 "데이터 기반 의사결정과 공정 자동화를 통해 중소 제조기업의 경쟁력을 실질적으로 끌어올리는 것이 핵심"이라고 설명했다.
남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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