[세종=뉴스핌] 정성훈 경제부장 = 퇴근길에 스마트폰으로 병원을 예약하고 장보기를 마친다. 부모님의 복지제도를 찾는 데 쓰이던 시간이 줄어들고, 작은 가게 주인은 고객 문의를 대신 처리해 주는 인공지능(AI) 비서를 활용한다. 국민에게 무료인 AI가 일상에 자리 잡는다면 분명한 편익이다. 다만 서비스 이용자가 늘어날수록 서버 운영과 외부 서비스 연계, 오류 검증에 필요한 비용도 함께 발생한다.

정부는 2027년도 '전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원' 사업에 2500억원을 편성했다. 그래픽처리장치(GPU) 임차·이용 지원에 1700억원, 컨소시엄 운영·고도화에 300억원, AI 에이전트 생태계 육성에 500억원을 배정한 정부 예산안이다. SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄이 서비스를 맡지만, 2500억원이 실제 어느 기업에 얼마나 지급되고 국내 기업의 매출·고용으로 얼마가 남을지는 아직 완전히 드러나지 않았다.

첫 번째 문제는 세금의 효과, 두 번째 문제는 시장의 문이었다. 뉴스핌은 3부작의 마지막 편에서 질문을 바꾼다. 정부가 인프라를 떠받치는 초기 단계가 끝나도 국민에게 필요한 서비스가 유지되는가. 외부 개발사와 중소기업이 자체 고객과 매출을 확보하는가. 전력망·보안·데이터 비용까지 고려했을 때 한국 AI 산업은 스스로 성장할 수 있는가.

정부 지원은 초기 수요와 컴퓨팅 자원을 동시에 만들어 시장 형성을 돕는 수단이다. AI 서비스를 처음 쓰는 국민에게는 진입비용을 낮추고, 충분한 이용자를 확보하기 어려운 개발기업에는 실증 기회를 제공할 수 있다. 그러나 초기 지원의 효과를 증명하는 것과 매년 같은 규모의 재정을 계속 투입해야 한다는 주장은 다르다.

정부가 제시한 2027년 지원액 2500억원도 그 자체로 '국민 1인당 AI 비용'이 되지 않는다. 인프라 지원과 외부 개발사 육성비를 구분해야 하고, 사용량이 많은 서비스와 적은 서비스에 같은 단위 원가를 적용할 수도 없다. 올해 지원한 GPU 장비와 내년 임차 지원이 실제로 어떤 계약·정산 체계로 이어지는지부터 밝혀야 하는 이유다.

계약상 지원 종료 시점, 무료 기본기능 유지 기간, 장비·데이터·모델에 대한 사용권, 사업자 교체 시 서비스 승계 의무가 없다면 정부는 해마다 지원을 늘리거나 국민 서비스를 중단하는 두 선택지에 몰릴 수 있다. 재정의 지속 가능성은 삭감 목표가 아니라 종료·전환 규칙이 공개돼 있는지에 달려 있다.

국민이 이미 해외 무료 AI를 이용한다는 사실은 정책평가의 기준을 바꾼다. 모두의 AI가 답변 하나를 더 제공했다는 이유만으로 모든 이용시간을 정부 투자 성과로 계산할 수 없다. 똑같은 생활·행정 과제를 기존 앱이나 해외 무료 AI보다 더 정확하게, 더 적은 재작업으로 끝냈는지 비교해야 한다.

'답변 제공'과 '실행 완료'는 다르다. 병원 진료시간을 알려주는 일은 안내이고, 이용자 승인과 신원확인을 거쳐 예약을 확정하는 일은 실행이다. 취소와 환불 경로까지 작동해야 완결에 가깝다. 아직 구현되지 않은 기능을 실패로 채점해서는 안 되지만, 향후 제공하겠다는 계획을 이미 이룬 성과처럼 집계해서도 안 된다.

절약한 시간이 모두 국내총생산(GDP) 증가로 바뀌는 것도 아니다. 생활의 여유는 국민 후생으로, 매출 증가와 품질 향상은 기업 성과로 분리해야 한다. 수익성과 사회적 편익을 하나의 숫자로 뭉개면 예산의 성과가 부풀려질 수 있다. 정책의 핵심 분모는 가입자 수가 아니라 검증된 과업과 해외 무료 서비스 대비 추가 편익이다.

정부가 키운 플랫폼에 이용자가 모여도 산업 전체가 성장한다는 보장은 없다. AI 에이전트가 쇼핑·예약·금융을 연결하면 상품을 추천하는 관문을 장악한 기업이 고객접점과 행동 데이터를 확보한다. 플랫폼에 입점한 소규모 개발사는 새로운 고객을 만날 수 있지만, 수수료와 외부 모델 이용료 때문에 남는 수익이 작을 수도 있다.

지속 가능한 생태계라면 외부 개발기업이 자사 고객관계와 정당한 수익을 확보할 수 있어야 한다. 주관사의 계열사와 비계열사의 검색·추천 노출, 입점 승인, 정산주기, 데이터 이동성, 특정 통신요금제와의 결합 여부를 함께 점검해야 하는 이유다. 다만 자사우대 위험이 존재한다는 사실만으로 위법행위를 단정할 수는 없다. 같은 조건의 반복 추천실험과 계약·정산자료를 근거로 판단해야 한다.

특히 500억원 규모의 생태계 육성 항목은 누구의 수익으로 돌아가는지가 중요하다. 몇 개의 에이전트를 등록했는지보다 지역 스타트업과 중소기업이 신규 매출을 거뒀는지, 지원이 끝난 뒤에도 고객을 유지하는지 따져봐야 한다. 사업자 직접 매출, 외부기업 매출, 플랫폼 매개 거래액은 서로 다른 지표다.

AI 서비스는 무료라도 GPU 임차료와 전력·냉각비, 모델 호출비, 오류 수정비는 사라지지 않는다. 단순한 질문에 답하는 서비스와 검색·인증·예약을 여러 차례 반복하는 실행형 AI는 자원을 쓰는 방식이 다르다. 이용자 수만으로 비용을 예측하면 처리 난이도와 피크시간을 놓친다.

국제에너지기구(IEA)는 2026년 보고서에서 세계 데이터센터 전력소비가 2025년 485테라와트시(TWh)에서 2030년 약 950TWh로 증가할 것으로 전망했다. 이는 세계 전체에 대한 전망이며 한국의 특정 정책사업 수치가 아니다. 보고서는 전력계통 접속, 변압기와 핵심 장비 공급, 송배전 투자비를 누가 부담하는지가 중요하다고 짚었다. 

국내에서도 데이터센터에 전기를 공급하기 위한 계통 보강이 필요한 경우 그 비용은 반드시 AI 사업 예산서 안에 기록되는 것은 아니다. 계약에 따라 사업자·전력회사·지역사회에 부담이 분산될 수 있다. 정부는 GPU 조달의 해외 의존과 환율 변동, 국산 모델 이용률, 전기사용 신청·계통 보강비를 하나의 비용지도에 올려야 한다. 해외 기술을 활용하는 것이 곧 손실이라는 뜻은 아니다. 해외 조달의 효율성과 공급망 집중위험을 같은 잣대로 평가해야 한다.

AI가 시간을 절약해도 기업의 업무절차가 바뀌지 않으면 생산성이 높아지지 않을 수 있다. 특히 신입 직원이 반복 업무를 통해 숙련을 쌓던 과정이 줄어들면 향후 현장에 필요한 판단 능력도 약해질 수 있다. 정부의 AI 보급정책과 중소기업 업무 재설계·청년 직무훈련을 연결해야 하는 이유다.

이용자의 대화·행동기록은 서비스 개선에 활용될 수 있지만, 개인정보 처리의 목적과 법적 근거는 모델 학습·제3자 제공·국외이전 등 단계마다 달라진다. AI가 예약·결제까지 맡을 경우 승인·취소·피해구제 책임이 불명확하면 편리함이 새로운 사고비용으로 바뀐다. 과거 다른 서비스에서 발생한 사고를 모두의 AI의 미래 사고로 단정할 수는 없으나, 민감한 권한을 받는 사업자의 보안·복구 능력을 점검하는 것은 정당하다.

또 다른 비용은 이용에서 소외되는 국민에게 발생한다. 앱 설치가 어려운 고령층이나 장애인에게 무료 이용권만 제공한다면 접근성은 명목에 그친다. 전화·대면 보조채널, 음성 이용, 장애 발생 시 대체 수단을 확보하는 비용은 시장 수익과 구분된 공공정책의 영역이다. 자립은 사회적 책임을 포기하는 말이어서는 안 된다.

경제협력개발기구(OECD)의 「디지털정부전망 2026」에 따르면 조사대상 36개국 중 35개국이 정부 업무 어느 한 영역에서 AI를 활용했지만, 공공부문 AI 활용사례의 재무적·비재무적 효과를 측정했다고 보고한 국가는 10개국(28%)에 그쳤다. 이는 해외 전체가 평가체계를 완성했다는 뜻이 아니다. 도입은 빠른데 검증은 따라가지 못한다는 경고에 가깝다.

한국에서도 정부 서비스의 가입과 활성 이용자를 공개하는 것만으로는 부족하다. 동일 과제의 업무완료율, 품질과 재작업, 민간 매출과 외부기업 기여, 개인정보 사고·복구, GPU 가동률과 단위 에너지 사용량을 함께 평가해야 한다. 비교군은 'AI가 없는 상태'뿐만 아니라 해외 무료 AI·기존 국내 앱이어야 한다.

성과지표는 회계와 기술을 가로질러야 한다. 성공업무당 공적비용이 개선됐더라도 외부기업의 수익이 줄거나 장애 대응비가 급증한다면 그 정책은 한쪽 성적표만 좋게 나온 셈이다. 반대로 시간이 여가로 돌아가 직접 매출 증가가 없더라도 국민 후생은 높아질 수 있다. 지표의 정의와 분모를 공개할 때에만 이러한 차이를 설명할 수 있다.

정부가 할 일은 모든 AI 서비스를 영구 지원하거나 민간에 일괄 이관하는 것이 아니다. 먼저 법적·공익적 성격이 큰 필수 서비스의 최소 접근권과 연속성을 정의하고, 상업적 서비스는 민간 자체 수익과 원가 효율에 따라 지원방식을 바꾸도록 설계해야 한다. 국회가 확정하는 예산, 개별 계약상 의무, 정부가 새로 제안하는 성과 기준은 서로 다른 범주로 공개해야 한다.

2030년까지 분기별로 업무완료와 사회적 편익, 정부지원 의존도, 국내 부가가치와 해외 지급, 외부기업 수익, 전력계통·보안 위험을 공시하는 종합 성과표를 만들 필요가 있다. 일정 기간 성과가 개선되면 보편적 GPU 지원에서 취약층·공공서비스·열린 표준 지원으로 전환하고, 계속 부진하면 사업구조와 공급자 선정을 재검토한다. 안전성 악화나 필수서비스 중단이 확인될 때는 예산 집행과 별개로 긴급 시정·복구 절차가 작동해야 한다.

공공지원의 출발점은 대기업 세 곳이 아니라 국민 전체다. 지원금을 받은 기업이 아니라 일의 효율이 좋아진 중소기업, 선택권이 넓어진 소비자, 새로운 고객을 확보한 스타트업, 안전하게 서비스를 이용한 취약계층이 성공을 증명하는 주체가 돼야 한다. 모두의 AI를 국가자산으로 남기는 길은 얼마나 오래 세금을 쓰느냐가 아니라, 세금 없이도 지속될 시장과 세금으로 지켜야 할 공공성을 정확히 구분하는 데 있다.

■ 한 줄 요약
모두의 AI 지속가능성의 본질은 정부 지원을 언제 끊느냐가 아니라 국민에게 필요한 기본 접근권을 유지하면서 공적투자가 민간 자립·열린 시장·안전한 인프라로 전환되도록 만드는 데 있다.

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