SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

CONTENT

Ⅰ. 산업특화 소프트웨어의 부상

P.1

Ⅱ. 산업특화 소프트웨어 시장 성장 동인

P.4

1. 과거(2020년 이전) 산업특화 소프트웨어 시장의 모습

2. 최근(2020년 이후) 산업특화 소프트웨어 시장의 성장 동인

III. 성장 동인별 주요 사례

P.7

1. [공급요인] 클라우드 확산과 소프트웨어의 서비스화

2. [수요요인] 소프트웨어 중심의 산업 패러다임 재편

3. [기술요인] AI 혁신을 통한 새로운 산업특화 소프트웨어 등장

IV. 시사점

P.17

참고문헌

P.20

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

요 약 문

최근 산업의 고유한 문제를 해결하기 위한 소프트웨어인 산업특화 소프트웨어 시장이 빠르게

성장하고 있다. 2011년부터 2020년까지 10년 간 1.4배 성장하는데 그쳤으나, 2021년 이후 5

년 사이 2.3배나 성장했다. 산업특화 소프트웨어의 시장 성장 동인을 (1)공급, (2)수요, (3)기술

로 구분하여 2020년을 기점으로 어떤 변화가 있었는지 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 시장 공급 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어 기업은 산업별로 명확히 구분되어 소프

트웨어 기업의 타산업 진출 및 성장을 제한했다. 하지만 빅테크 기업을 중심으로 산업특화 클라

우드 플랫폼(Vertical PaaS)을 제공하면서 클라우드 기반의 산업특화 소프트웨어(Vertical SaaS)

를 제공하는 기업이 증가했고 산업간 경계가 희미해졌으며, 중소기업의 산업특화 소프트웨어 사

용을 촉발하고 있다.

둘째, 시장 수요 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어는 대기업의 일부 부서에서 특정 문제를

해결하기 위한 보완적 도구로 활용된 반면, 소프트웨어 중심의 산업 패러다임(Software

Defined X)이 전 산업으로 확장되면서 점차 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 경쟁 무기로 탈바

꿈하고 있다.

셋째, 기술 관점에서 그동안의 산업특화 소프트웨어는 특정 기업이 오랜 기간 시장을 독과점하

면서 신규 사업자의 진입을 저해하고 기술 혁신을 위축시켜왔다. 하지만 2020년 이후 산업별

데이터를 학습하여 산업고유의 난제를 해결하는 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 기업이 등장하

면서 경쟁 환경이 역동적으로 변화하고 가치 혁신이 활발히 이뤄지고 있다.

다양한 환경에서 상이한 용도로 활용되는 산업특화 소프트웨어 사례를 분석하여 산업 경쟁력

강화의 원동력인 산업특화 소프트웨어 활성화를 위해 다음과 같은 정책적 제언을 도출했다.

우선, 대-중소기업의 산업특화 소프트웨어 활용 수준을 높이기 위해 산업특화 클라우드 활성화

가 필요하다. 이를 위해 산업별 데이터 및 클라우드 플랫폼 구축, 클라우드 도입을 저해하는 제

도의 개선, 중소기업 기업의 클라우드 활용 지원 정책 등을 고려해볼 수 있다.

또한 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 개발을 촉진해야 한다. 이와 관련하여, 산업특화 AI 스타

트업 육성 지원, AI 컴퓨팅 인프라의 운영관리에 필요한 기반 소프트웨어 기술력 제고, AI 기술

력을 다양한 산업특화 소프트웨어 개발로 연결하기 위한 부처 간 긴밀한 협력 등이 필요하다.

끝으로 협력적 소프트웨어 혁신을 통해 산업 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 제공해아 한다. 다

수의 산업특화 소프트웨어에 탑재되는 공통 모듈의 통합 개발, 동종업계의 기업이 협력하여 산업

특화 소프트웨어를 함께 개발하는 오픈소스 프로젝트 운영 등을 고려해볼 수 있다.

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I. 산업특화 소프트웨어의 부상

□

모든 산업에서 소프트웨어 활용이 일상화되면서 산업특화 소프트웨어([참고1]

산업특화 소프트웨어의 개념 참조) 시장이 빠르게 성장

ㅇ

산업특화 소프트웨어 시장*은 2011년부터 2020년까지 10년 간 1.4배 성장

하는데 그쳤으나, 2021년 이후 5년 사이 2.3배 성장 (Gartner, 2024)

연평균 성장률 : (’11~’15) 2.2% → (’16~’20) 4.8% → (’21~’25) 19.0%

[그림 1] 전세계 산업특화 소프트웨어 시장 규모(‘11~’25년, 백만 달러)

□

산업특화 소프트웨어 시장은 제조, 공공, 헬스케어 등의 분야를 중심으로 형성

ㅇ

(규모) 제조(21.1%), 공공(16.3%), 헬스케어(14.0%), 금융(11.3%)산업 순

ㅇ

(성장) 전력(16.3%), 헬스케어(14.8), 통신미디어(14.0%)산업 순

[그림 2] 산업별 산업특화 소프트웨어 시장 규모(‘25년, 백만 달러) 및 성장률(’22~‘28년, %)

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참고1

산업특화 소프트웨어의 개념

□

산업특화 소프트웨어(Vertical Software)는 특정 산업의 고유한 문제를 해결하기

위해 개발된 소프트웨어를 의미하며 다음의 특성을 지님

ㅇ

산업의 특수한 업무 환경에서 사용할 수 있도록 설계

ㅇ

소프트웨어 공급업체는 해당 산업에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 산업별

특수한 요구사항을 충족시킬 수 있는 소프트웨어를 개발

ㅇ

여러 산업에서 공통으로 사용하는 범용 소프트웨어와 구분되며, 둘을 합하여

응용 소프트웨어라고 지칭 ([참고2] 기업용 소프트웨어 시장 구조 및 규모 참조)

□

산업별로 구분이 명확하고 기능별로 매우 세분화된 소프트웨어로 개발되어 공급

ㅇ

산업별 세부 산업특화 소프트웨어 시장 규모는 범용 소프트웨어 대비 협소

[표 1] 주요 산업별 산업특화 소프트웨어 세부 시장

산업

제조

헬스케어

금융

공공

도소매

산업특화

소프트웨어

세부 시장

· 제품 엔지니어링

· CAD/CAM

· 제품데이터관리

· 생산시뮬레이션

· 제품구성시스템

· 제조 인텔리전스

· 공장 일정관리

· 작업장제어

· 품질관리테스트

· 린(Lean)제조관리

· 작업장안전관리

· 설비관리

· 환자관리

· 전자의료기록

· 의료사기적발

· 의학연구관리

· 환자정보공유

· 영상의료기록

· 원격의료솔루션

· 환자셀프서비스

· 처방전관리

· 진료비청구

· 응급환자관리

· 자산·부채관리

· 현금흐름관리

· 손익관리

· 금융거래

· 금융위험관리

· 신용평가

· 유동성관리

· 투자관리

· 자금세탁방지

· 신원확인(KYC)

· 자산 가치 측정

· 재무계획수립

· 조세관리

· 규제관리

· 공공복지관리

· 공공안전

· 사법관리

· 유해폐기물추적

· 국방·방위체계

· 국가R&D관리

· 민원관리

· 공공문서관리

· 공공인프라관리

· 상품관리

· 구매계획·최적화

· 가격책정

· 매대관리

· 판매관리

· 운송·운행관리

· 승객관리

· 발권/예약

· 동적가격책정

· 최적경로설정

· 수하물관리

· 운행안전관리

주요

소프트웨어

공급업체

· Dassault

· Cadence

· PTC

· Autodesk

· Honeywell

· Rockwell Automation

· Infor

· Schneider Electric

· Emerson Electric

· Cerner

· Epic Systems

· McKesson

· Allscripts

· Meditech

· Athenahealth

· Optum

· IBM Watson

· eClinicalWorks

· Fiserv

· FIS

· Jack Henry

· Temenos

· Diebold Nixdorf

· Avaloq

· Finastra

· Misys

· Zafin

· Northrop

· Raytheon

· Leidos

· General Dynamics

· SAIC

· Palantir Tech

· Workday

· Splunk

· Magento

· Square

· BigCommerce

· Lightspeed

· Vend

· Blue Yonder

· Aptos

· Epicor

출처 : Gartner (2024), Market Definitions and Methodologies: Vertical Industry 등

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참고2

기업용 소프트웨어 시장 구조 및 규모

□

(시장 구조) 기업용 소프트웨어는 기반 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 구분되며,

응용 소프트웨어는 범용 소프트웨어와 산업특화 소프트웨어로 구분

ㅇ

(기반 소프트웨어) 운영체제(OS), 소프트웨어 개발, 미들웨어, 데이터베이스,

네트워크 등 IT 자산을 구축, 실행, 관리하는 소프트웨어

ㅇ

(응용 소프트웨어) 업무 생산성을 높이거나 편의성을 향상시키는 소프트웨어

–

(범용 소프트웨어) 고객관계관리(CRM), 공급사슬관리(SCM), 전사적 자원

관리(ERP) 등 업종, 산업과 무관하게 보편적으로 사용되는 소프트웨어

–

(산업특화 소프트웨어) 특정 산업의 고유 기능·업무를 위한 소프트웨어

기업용 소프트웨어

기반 소프트웨어

(Infrastructure SW)

응용 소프트웨어

(Application SW)

범용 소프트웨어

(Horizontal SW)

산업특화 소프트웨어

(Vertical SW)

□

(시장 규모) 2024년 현재 기반 소프트웨어 시장이 4천 3백억 달러로 가장 크고,

범용 소프트웨어와 산업특화 소프트웨어가 각각 3천 7백억 달러, 2천 9백억 달러

ㅇ

산업특화 소프트웨어 시장은 2010년대에는 성장 속도가 상대적으로 느렸으나,

2021년을 기점으로 가파른 성장세 지속

2021년 시장 규모(=100)를 기준으로 2028년 시장 규모는 기반 소프트웨어

293, 범용 소프트웨어 279, 산업특화 소프트웨어 300

[표 2] 기업용 소프트웨어 시장 규모 추이

구분

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2024

2026

2028

시장 규모

(십억 달러)

기반

154

165

199

224

222

243

350

434

562

714

응용

범용

143

156

189

211

206

225

295

372

488

628

산업특화

120

129

138

149

145

162

229

285

371

485

’21년 대비

시장 규모

(’21=100)

기반

100

144

178

231

293

응용

범용

100

131

166

217

279

산업특화

100

141

176

229

300

출처 : Gartner (2016, 2020, 2024), Enterprise IT Spending by Vertical Industry Market

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II. 산업특화 소프트웨어 시장 성장 동인

1. 과거(2020년 이전) 산업특화 소프트웨어 시장의 모습

□

(시장 공급) 산업별 별도의 전문 기업이 소프트웨어를 공급 ([표 1] 참조)

ㅇ

산업특화 소프트웨어 기업은 해당 산업에 대한 깊이 있는 이해와 문제 해결

역량을 바탕으로 특정 산업에 특화하여 사업을 수행

–

산업간 명확한 경계로 사업 영역 및 규모 확장의 기회가 제한적

ㅇ

다른 소프트웨어 대비 시장 규모는 작고, 사업자 수는 많아 평균 매출이 적음

–

제조, 헬스케어, 금융 등 산업특화 소프트웨어 시장 규모는 기반 소프트웨어

및 범용 소프트웨어 단일 제품보다 작고 허핀달 지수*는 0.1이하 ([표 3] 참조)

(허핀달 지수) 시장을 구성하는 기업의 시장점유율을 제곱한 값으로 시장 집중도를

판단하는 지표로 활용되며 값이 클수록 소수 기업이 시장을 지배함을 의미

[표 3] 소프트웨어 시장별 특성 비교(2015년 기준)

항목

산업특화 소프트웨어

기반 소프트웨어

범용 소프트웨어

제조

헬스케어

금융

DBMS

ERP

시장 규모(백만 달러)

16,133

8,642

22,697

31,842

26,710

허핀달 지수

0.08

0.09

0.005

0.251

0.091

기업 평균매출 (백만 달러)

1,215

774

111

7,992

2,404

출처 : Gartner의 시장규모 데이터와 시장 점유율 데이터를 활용하여 연구진이 산출

□

(시장 수요) 대기업을 중심으로 제한된 업무에서 산업특화 소프트웨어를 활용

ㅇ

중소·중견기업은 자금력 및 자체 문제를 정의하고 해결하는 소프트웨어 개발·

운영 역량이 부족하여 산업특화 소프트웨어 도입이 어려움

–

결국, 중소·중견기업은 대기업에 비해 범용 소프트웨어 위주로 투자하거나

간소화된 디지털 도구에 의존 (OECD, 2021)

ㅇ

대기업의 경우에도 특정 업무와 관련된 단편적인 문제를 해결(Point Solution)

하는데 산업특화 소프트웨어를 부분적·보완적 도구로 활용하는데 그쳤음

–

특정 기능을 수행하는데 필수적이지만 가치 창출 기여도는 제한적이었음

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□

(기술 혁신) 주요 산업특화 소프트웨어의 경우 특정 기업이 오랜 기간 시장을

독과점하면서 신규 진입을 저해하고 기술 혁신을 위축시키는 결과를 초래

ㅇ

송금·결제(금융), 전자의료기록관리(헬스케어), 예약(항공여객), 딜러관리(자동차) 등 주요

산업특화 소프트웨어는 수십 년간 소수 기업이 독과점

–

심지어 마이크로소프트는 2006년 자동차 산업의 딜러관리 소프트웨어 시장에 진출

했으나 고객 확보에 실패하여 철수

[표 4] 산업별 세부 산업특화 소프트웨어 기업

소프트웨어 (산업)

주요 기업 (진출 년도, 시장 점유율)

송금·결제 (금융)

∙ Fiserv (1984, 42%), Jack Henry (1976, 21%), FIS (1968, 9%)

전자의료기록관리 (헬스케어)

∙ Epic Systems (1979, 58%), Cerner (1979, 27%), MEDITECH (1969, 4%)

예약 (항공여객)

∙ Amadeus (1987, 43%), Sabre (1960, 37%), Travelport (2001, 20%)

딜러관리 (자동차)

∙ CDK (1973, 50%), Reynolds and Reynolds (1980, 20%)

출처 : Wall Street Journal (2024.6.29.), KLAS Research (2018), 시장 점유율 기준년도는 송금·결제

2022년, 전자의료기록관리 2019년, 항공예약 2019년, 딜러관리 2018년

2. 최근(2020년 이후) 산업특화 소프트웨어 시장의 성장 동인

󰊱 (공급요인 : 서비스화) 빅테크 기업이 클라우드 방식으로 산업특화 소프트웨어 시

장에 진출하면서 소프트웨어의 서비스화 및 중소·중견기업의 활용을 촉발

ㅇ

마이크로소프트, 구글, 아마존, IBM 등이 클라우드 방식의 산업특화 소프트웨어

를 개발할 수 있도록 클라우드 플랫폼(Vertical PaaS)을 제공

–

이들이 다수의 산업에 플랫폼을 제공하면서 시장간·산업간 경계가 해체

ㅇ

클라우드 플랫폼이 제공하는 각종 소프트웨어 개발 도구, 데이터 등을 활용하여

클라우드 방식으로 산업특화 소프트웨어(Vertical SaaS)를 제공하는 기업 증가

–

클라우드를 통한 소프트웨어의 서비스화는 자금력과 기술력이 부족한 중소·중견

기업의 산업특화 소프트웨어 사용을 유도

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󰊲 (수요요인 : SDX 경쟁) 다양한 산업에서 기업 업무, 제품 구조, 비즈니스 모델을

소프트웨어 중심으로 전환하여 가치를 혁신 (SPRi, 2024)

SDX(Software Defined X) : SDV(소프트웨어중심 차량), SDM(소프트웨어중심 제조) 등

소프트웨어를 중심으로 산업의 본질을 바꾸고 가치를 혁신하는 활동을 의미

ㅇ

자동차(테슬라, 현대차), 미디어(넷플릭스, 컴캐스트), 헬스케어(필립스, GE), 유통(아마존,

월마트) 등 주요 산업에서 스스로 소프트웨어 기업이라고 선언한 기업이 등장

ㅇ

소프트웨어 중심의 산업 패러다임 이후 분절적으로 사용되던 산업특화 소프트웨어가

전사 공통의 기간 시스템(Legacy System)에 통합되어 핵심적인 역할을 수행

󰊳 (기술요인 : AI 혁신) 산업별 데이터를 학습하여 산업고유의 난제를 해결하는

AI 기반의 산업특화 소프트웨어가 등장

ㅇ

전통 소프트웨어는 정형화된 데이터만 이용했으나 AI는 원시텍스트, 멀티미디어,

웹페이지 등 복잡하고 이질적인 비정형 데이터를 활용

ㅇ

특정 산업 문제를 해결하는 AI 기업이 등장하면서 산업특화 소프트웨어의 가치가

상승하고 기존의 산업특화 소프트웨어 공급기업도 AI를 적극 활용

과거의 산업특화 SW

성장 동인

최근의 산업특화 SW

󰊱

공급

요인

∙ 산업별로 명확히 구분된

소프트웨어 기업이 사업 수행

∙ 산업간 명확한 시장 구분은

타산업 진출 및 성장을 제한

⇨

서

비

스

화

∙ 빅테크 기업이 클라우드

플랫폼(Vertical PaaS) 제공

∙ 이를 기반으로 산업특화

클라우드 (Vertical SaaS)

기업 등장

⇨

∙ 다수 시장 진출 소프트웨어

기업 증가 등 시장간 경계 해소

∙ 중소기업의 클라우드를 통한

산업특화 소프트웨어 사용 증가

󰊲

수요

요인

∙ 대기업의 일부 부서를 중심으로

특정 문제를 해결하기 위해

부분적 보완적 도구로 사용

⇨

SDX

경

쟁

∙ SW 역량을 바탕으로 한

신생기업이 기존 기업 위협

∙ 전 산업에서 소프트웨어

중심 산업 패러다임(SDX) 확산

⇨

∙ 소프트웨어를 통해 조직 운영,

제품 구조 및 수익 모델 변화

∙ 산업특화 소프트웨어가 전사

시스템과 통합, 핵심 기능 수행

󰊳

기술

요인

∙ 소프트웨어 거래관계가 장기간

고착화되어 신규 기업 진입 저해

∙ 높은 진입장벽은 신기술 도입 및

혁신의 저해요인으로 작용

⇨

혁

신

∙ 산업 도메인의 비정형

데이터를 학습한 AI로

산업의 난제 해결 가능

⇨

∙ AI 기반의 새로운 산업특화

소프트웨어 및 관련 기업 등장

∙ 산업특화 소프트웨어의 가치

상승을 통한 시장 급성장

[그림 3] 산업특화 소프트웨어 시장의 성장 동인과 변화 모습

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

III. 성장 동인별 주요 사례

3-1. [공급요인] 클라우드 확산과 소프트웨어의 서비스화

□

2010년 전후로 아마존, 마이크로소프트, 구글, IBM 등의 빅테크 기업이 클라

우드 사업에 착수하면서 소프트웨어의 서비스화가 진행

ㅇ

소프트웨어를 구매하여 컴퓨터에 직접 설치하는 기존의 방식(On-Premise)과 달리

클라우드는 데이터센터에서 소프트웨어를 인터넷을 통해 제공하는 서비스

–

클라우드 시장은 서비스화 대상에 따라 컴퓨팅 인프라 서비스(IaaS), 소프트

웨어 플랫폼 서비스(PaaS), 응용 소프트웨어 서비스(SaaS) 시장*으로 구분

소프트웨어의 서비스화는 IaaS를 제외한 PaaS와 SaaS를 지칭

ㅇ

아마존(AWS, 2006년)을 시작으로, 구글(Cloud, 2008년), 마이크로소프트(Azure,

2010년) 등이 클라우드 사업에 진출하면서 시장이 빠르게 성장

–

PaaS 및 SaaS 시장은 ’14년 498억 달러에서 ’23년 5,270억 달러로 성장했고

지난 10년간 소프트웨어 시장에서의 비중은 12%에서 53%로 증가(IDC)

□

클라우드는 2010년대 범용 소프트웨어(Horizontal Paas & SaaS) 중심으로 성장

했으나, 2020년 이후 산업특화 분야(Vertical PaaS & SaaS)에서 괄목할만한 성장

ㅇ

(MS, 구글) Azure(MS), Google Cloud에 의료, 금융, 제조 부문에서 산업

특화 소프트웨어를 개발하는데 필요한 핵심 기능*을 제공

개발도구, AI·데이터 모델, API 및 마이크로 서비스 등

ㅇ

(아마존) AWS에 제조, 에너지, 자동차, 헬스케어 등 개별 산업별로 산업특화

소프트웨어를 개발 및 유통할 수 있는 마켓플레이스*를 운영

산업특화 소프트웨어 기업은 AWS 마켓플레이스에 SaaS 또는 컨테이너 형태로 소

프트웨어를 등록하고 아마존은 소프트웨어 유통, 결제, 인증 등을 담당

ㅇ

(오라클) 전자의료기록(EHR)관리 소프트웨어 기업 Cerner를 인수하여 SaaS로

전환하고, AI·데이터 분석·보안 기능을 결합해 헬스케어 전문 클라우드로 확장

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□

빅테크 기업의 산업특화 클라우드 플랫폼(Vertical PaaS)을 이용하여 산업특화

소프트웨어를 클라우드로 전환하거나 새롭게 시장에 진출하는 기업이 증가

ㅇ

2025년 현재 글로벌 시장에 진출한 산업특화 클라우드(Vertical SaaS) 기업은

약 370여 개(IDC, 2025)

–

산업별 비중은 금융(13.3%), 헬스케어(12.8%), 물류, 유통(각 10.1%), 공공

(9.8%), 생명과학(9.6%) 순

[그림 4] 산업별 주요 산업특화 클라우드 기업 수

ㅇ

Shopify(유통), Autodesk(건축), Toast(식음료), Veeva(헬스케어) 등 산업

특화 소프트웨어 기업의 연매출은 10억 달러 돌파(Medium, 2024)

매출액(억 달러, ’23년) : Shopify 59, Autodesk 51, Toast 30, Veeva 22,

Black Knight 15, Envestnet 12, Aspen 10

–

(Shopify) 중소 온라인 쇼핑몰을 대상으로 상품 관리, 주문 결제, 배송, 다

국어 및 다채널 지원 등 업무 전반을 통합 지원하는 SaaS 제공

–

(Autodesk) 건설(Autodesk Construction Cloud), 제조(Autodesk Fusion)

분야에서 2D, 3D 설계 및 후속 공정을 통합하는 SaaS 제공

–

(Toast) 레스토랑 운영에 필요한 재고 관리, 음식 주문 및 결제 등의 각종

소프트웨어를 SaaS로 통합 제공

–

(Veeva) 바이오제약 및 의료기기 기업에 필요한 임상 시험, 규제 준수, 약

물 안전 관리, 데이터 관리 등 수십 가지 소프트웨어를 SaaS로 제공

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

□

클라우드를 통한 소프트웨어의 서비스화는 기술력과 자금이 부족한 중소·중견기

업의 산업특화 소프트웨어 수요를 견인

ㅇ

수요 기업은 산업특화 소프트웨어를 구축비용 없이 서비스 형태로 빠르게 도입

할 수 있어 시장 저변이 확대

–

소프트웨어의 자동 업그레이드와 전문 원격 관리로 운영의 복잡성을 줄이고,

운영 인력 확보 등에 대한 부담이 경감

ㅇ

중소·중견기업의 산업특화 소프트웨어 지출액은 2023년 1천 4백억 달러에서

2028년 2천 5백억 달러로 5년간 1.8배 성장 전망([그림 5] 좌측 그래프 참조)

–

연간 성장률은 2023년 11.5%에서 2028년 13.3%로 지속 증가

□

또한 소프트웨어 공급업체 입장에서 산업특화 소프트웨어의 서비스화는 추가적인

소프트웨어 판매 기회가 높고 구독 기반의 안정적 수익 창출에 유리

ㅇ

API 연동과 마켓플레이스 활용을 통해 추가적인 산업특화 소프트웨어를 클라우

드 방식으로 손쉽게 도입할 수 있고 소프트웨어 간 연계가 용이

ㅇ

실제로 기업 당 클라우드(SaaS) 도입 개수는 2015년 8개에서 2023년 110개

이상으로 8년 사이 13배 이상 증가([그림 5] 우측 그래프 참조)

[그림 5] 중소 중견기업의 산업특화 소프트웨어 지출액(좌) 및 기업별 SaaS 도입 수(우)

출처 : 좌측그래프는 Gartner(2024), 우측그래프는 Medium(2025)

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

3-2. [수요요인] 소프트웨어 중심의 산업 패러다임 재편

□

자동차 산업을 시작으로 유통, 교육, 미디어, 금융, 헬스케어 등 전통 산업에서

소프트웨어 역량을 중심으로 경쟁이 치열하게 전개

ㅇ

전기차 제조사인 테슬라는 제조, 설계, OTA(Over the Air)를 통한 자율주행 성능

업데이트 등 소프트웨어 기술력을 바탕으로 자동차 산업에 파괴적 혁신 주도

ㅇ

미국, 독일, 한국의 주요 완성차 업체도 테슬라에 대응하여 소프트웨어 중심

차량(SDV) 개발을 선언하며 소프트웨어 경쟁력을 빠르게 축적

ㅇ

이후, 여러 산업에서 소프트웨어 역량을 갖춘 신생 기업이 등장하면서 기존

기업과의 소프트웨어 역량을 바탕으로 치열한 패권 경쟁을 전개

–

소프트웨어 중심의 패러다임 전환을 주도한 신생기업*의 시가총액은 해당

산업의 주요 기업을 추월

테슬라(자동차), 스퀘어(금융), 텔라닥(헬스케어), 넷플릭스(미디어), 에어비앤비(숙박) 등

[표 5] 산업별 소프트웨어 중심 산업 패러다임 재편 사례

산업

소프트웨어 중심 혁신 내용

관련 기업

신생 기업

기존 기업

자동차

∙ 자율주행기능 개선 등 OTA 통한 업데이트

∙ 자동차 운영체제 중심의 자동차 설계 구조

∙ Tesla

∙ 현대기아, Ford,

GM, Toyota

금융

∙ 소프트웨어 기반 온라인 통합 금융 서비스

∙ 핀테크 중심 산업 재편

∙ Stripe, Square,

Revolut, Robinhood

∙ JP Morgan,

Bank of America

헬스케어

∙ 진단 및 맞춤형 원격 의료

∙ 소프트웨어 기반 병상 운영, 보험 청구 등

∙ Flatiron Health,

Tempus, Teladoc

∙ 기존 대형 병원

교육

∙ MOOC 등 대규모 온라인 원격 수업

∙ 개인화 학습, 학습 효과 분석, 가상 튜터

∙ Duolingo, Coursera,

Khan Academy

∙ 정규 교육기관

미디어

∙ 맞춤형 콘텐츠 추천

∙ 시청자 피드백 기반 콘텐츠 제작

∙ Netflix, Hulu,

YouTube

∙ 방송사,

케이블TV

유통

∙ 개인 추천 알고리즘

∙ 물류 자동화, 주문예측기반 물류센터 운영

∙ Coupang, Temu

∙ Walmart

호텔·숙박

∙ 사용자 리뷰 기반의 P2P 예약

∙ 동적 가격 설정 알고리즘

∙ Airbnb

∙ Marriott, Hilton

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

□

소프트웨어 중심의 가치 혁신을 통해 소비자 요구에 유연하고 신속히 대응함으

로써 개선된 사용자 경험과 가치를 제공

ㅇ

(자동차) 단순 이동수단이자 운전을 하는 노동 공간이 소프트웨어를 통해 자율

주행, 인포테인먼트 기능을 제공하면서 일상적인 생활공간으로 변모

–

미디어 시청이나 화상 회의 등 업무 환경을 제공하면서 차량 내 체류시간이

증가하고, 소비자 만족도가 개선

[표 6] 자동차 기업의 소프트웨어 중심 가치 혁신

기업

소프트웨어 중심 가치 제공

소비자 경험 변화

Mercedes

Benz

∙ 영화, 게임 등 엔터테인먼트 소비 환경 조성

∙ OTA를 통해 운전 편의 소프트웨어 수시 업데이트

∙ 탑승자의 콘텐츠 클릭률 28%

이상 증가

Waymo

∙ 거실에서 사용하는 소프트웨어 이용이 가능하도록

거실 컨셉으로 전환

∙ 승객의 30%가 문서, 메시지,

전화 등의 업무 수행

Tesla

∙ OTA를 통해 게임, 영화 등 콘텐츠 제공

∙ 자율주행기능을 번들링하여 판매

∙ 게임 시간은 매주 2백만 시간,

미디어 시청은 월 1억 분

Hyundai

∙ 아이오닉 6의 뒷좌석에 업무 편의 환경 제공

∙ 차량 체류 시간이 일반 차량

대비 약 1.7배 증가

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

ㅇ

(금융) 금융 소프트웨어를 통해 송금, 결재, 투자, 대출, 자산관리 분야에서

금융 거래의 번거로운 제약을 없애고 개인화된 통합 금융 서비스를 제공

–

연령, 자산 규모, 신용등급, 거래실적 등 금융거래의 진입 장벽을 제거하고,

수수료 절감, 금융거래 절차의 단순화 및 시간단축 등 소비자 편익 개선

[표 7] 금융 기업의 소프트웨어 중심 가치 혁신

기업

소프트웨어 중심 가치 제공

소비자 경험 변화

Venmo

∙ 앱 기반 24시간 수수료 없이 단순한 절차로 송금

∙ 미국 월 사용자 7,800만 명

Robinhood

∙ 앱 기반으로 1주 미만의 조각투자 가능

∙ 절반 이상 고객이 주식 투자

경험 없는 20대 투자자

Goldman

Sachs

∙ 기관투자자 및 외부개발자에게 금융상품 분석,

자동화 거래 도구 등을 API로 제공하는 Marquee

플랫폼 제공

∙ 2025년 1분기 관련

사업(플랫폼 솔루션) 매출 6.7억

달러, 월 1억 회 API 호출

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

ㅇ

(교육) 소프트웨어 기반의 에듀테크 기술을 활용하여 산업화 시대의 획일화된

보편교육에서 벗어나 맞춤형 교육 실현

–

온라인 원격 수업, 가상 튜터의 교육 보조, 학업 성취도를 반영한 개인화된

교육 콘텐츠 제공을 통해 학습 동기와 역량에 따라 개인화된 교육을 제공

[표 8] 교육 기관의 소프트웨어 중심 가치 혁신

기업

소프트웨어 중심 가치 제공

소비자 경험 변화

Duolingo

∙ 사용자 발음, 반응시간, 정답률 분석하여 언어학습

난이도 조절

∙ 학습 지속률 20% 개선

Coursera

∙ 학습자 행동 데이터를 수집하여 맞춤 시스템 구현

∙ 대학 등이 자체 콘텐츠를 제작 운영하도록 API 제공

∙ 1억 명 이상의 학습자 확보

Khan Academy

∙ 학생에게 코딩, 수학, 과학 문제를 난이도 단계별로

설명하고, 교사에게 학생 학습 진도 보고

∙ 학생 질의 증가, 학생별 학습

편차 감소

Arizona State

University

∙ 수업 출결석 분석, 과제 제출, 퀴즈 결과 등을

분석하여 중도 탈락률 예측 및 사후 조치

∙ 신입생 유치율 8% 증가, 과목

중도 탈락률 30% 감소

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

ㅇ

(미디어) 거실에서 리모컨으로 채널을 돌리며 콘텐츠를 찾는 시청 행태에서

벗어나 시공간의 제약 없이 효율적으로 콘텐츠를 소비하도록 지원

–

N 스크린, VOD, 시청 기록 분석, 취향별 맞춤 콘텐츠 제작 및 추천, 화질

자동 조절, 콘텐츠 제작 자동화 등

[표 9] 미디어 기업의 소프트웨어 중심 가치 혁신

기업

소프트웨어 중심 가치 제공

소비자 경험 변화

Netflix

∙ 사용자 시청 기록, 시청 중 행동, 유사 시청자

데이터를 분석하여 개인화된 추천 및 콘텐츠 제작

∙ 총 시청시간 75% 증가

Apple TV

∙ iOS, Siri, Airplay, iCloud 등 애플 소프트웨어

생태계와 유기적으로 결합

∙ 유료가입자 2천만 명 이상

Warner Bros.

∙ 시나리오, 배우, 장르, 개봉일 분석하여 수익을

예측하고 마케팅 전략 및 개봉 시기 결정

∙ 박스오피스 예측 정확도 85%

달성

Comcast

∙ TV, 인터넷, 가전제품 제어 등이 가능한 스마트홈

플랫폼(Xfinity X1) 제공

∙ 케이블TV 가입자의 50%가

플랫폼을 사용

Disney+

∙ 가상 콘텐츠 제작 시스템 ‘StageCraft’ 도입

∙ 만달로리안 등 스타워즈

시리즈를 실제 세트 없이 제작

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

3-3. [기술요인] AI 혁신을 통한 새로운 산업특화 소프트웨어 등장

□

AI 기술 발전으로 그동안 사용이 어려웠던 산업별 비정형 데이터를 활용하여

산업 고유의 문제를 해결하는 산업특화 소프트웨어 사업 기회 창출

ㅇ

전통 소프트웨어는 원시 텍스트(raw text), 멀티미디어 파일, 웹페이지 등의

멀티모달 비정형 데이터의 복잡성과 사전 정의된 형식 부족으로 활용에 제한

ㅇ

하지만, AI를 활용하여 상이한 데이터, 문서, 용어, 프로세스, 에지 케이스 등

비정형 데이터를 이해하고 이에 맞춰 소프트웨어 개발이 가능

–

LLM 등 AI는 데이터 레이크와 데이터 레이크 하우스에서 정형 데이터와

비정형 데이터를 모두 저장가능하며 AI 솔루션 개발을 촉진

ㅇ

기업투자정보 분석기관 CB 인사이츠가 발표하는 ‘AI 100대 기업’ 중에서 특정

산업에 전문화된 AI 기업(Vertical AI)은 2020년 이후 매년 30~40개* 포함

47개(’21년) → 43개(’22년) →33개(’23년) → 34개(’24년) → 37개(’25년)

□

최근 여러 산업에서 심층적인 산업 지식과 독점 데이터를 AI와 결합한 산업특화

소프트웨어가 본격 개발 ([참고3] 주요 산업별 AI 활용 사례 참조)

ㅇ

(제조) 생산 공정의 전후방에서 비정형 데이터를 수집 활용하여 프로세스를

유기적으로 연계하고 새로운 사업 기회를 발굴

–

시장 수요, 제조 설비, 소재 특성, 부품 수급 여건, 제품 구조, 재고 상황

등 다양한 데이터를 통합 활용하여 복잡한 생산 프로세스를 최적화

ㅇ

(금융) 보험료, 신용등급, 이자율, 담보가치 등의 평가시스템에 AI를 적용하여

인간의 편향*을 제거하고 경쟁사 대비 거래 기회를 발굴

기존 평가시스템의 불완전성, 인간의 위험회피편향 등은 대출승인, 보험인수 등의 금

융거래를 보수적으로 수행하도록 유도하여 사업 기회를 제약

ㅇ

(헬스케어) 고임금 분야 또는 인력 부족 분야에서 근로자의 업무를 보조하고

인건비 절감 및 서비스 품질 개선

–

의료진, 신약 연구자 등 전문 인력의 행정 업무를 자동화하고 진단, 처방,

신약 개발 등에 있어서 통찰력을 제공하여 의료 품질 개선

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

참고3

주요 산업별 AI 활용 사례

산업

구분

AI 활용 분야

제조

제품 개발

∙ 부품 및 시스템 시뮬레이션

∙ 생성형 제품 설계

∙ 사용 환경(진동, 온도, 습도 등)을 고려한 재료 선택

설비 및 공정

관리

∙ 공장 및 창고 공정 자동화를 위한 자율 주행 로봇(AMR)

∙ 생산 설비의 예지적 유지보수

∙ 생산 흐름의 이상 징후, 개선 영역을 파악하여 제조 공정 유연화, 최적화

∙ 불량품 검수 등 제조 품질 관리

∙ 주문 자동 처리 및 동적 생산 계획 수립

금융

예금, 대출 및

투자

∙ AI를 이용한 신용 평가 및 신용 평가를 위한 합성 신용 데이터 생성

∙ 재정 상태, 금융 거래 패턴 등 고객 특성 고려한 금융 자문 챗봇

∙ 예금 상품, 대출 상품 등에 대한 이자율 결정

∙ 새로운 금융상품 개발

∙ 대출 승인/거부 등 대출 과정 자동화

∙ 금융 거래 사기 적발

∙ 고객 확인(KYC), 자금세탁방지(AML) 등 금융분야 고유 규제 준수

보험

∙ 보험 인수 심사 지원

∙ 비디오, 이미지를 분석하여 손해금액, 보험금을 계산하고 관련 분쟁 조정

∙ 보험 가입자의 행동과 이에 수반되는 위험에 기반한 보험료 책정

∙ 복잡한 보험 약관 내용을 요약하여 고객의 질의에 응답하는 챗봇

∙ 보험 청구 사기, 보험 인수 사기 등 감지

헬스케어

신약개발

∙ 질환의 원인 파악 및 표적 단백질 분석

∙ 신약 후보 물질 발굴

∙ 신약 독성 및 부작용 예측

∙ 임상 시험 대상자 선별

∙ 전임상 및 후임상 자동화

진단 및 치료

∙ LLM을 통해 임상 진료 과정의 음성 데이터에서 정보를 추출하여 EHR에 업로드

∙ 관련 의학 연구 및 문헌 제공, 임상 데이터 시각화, 치료 결과 분석을 통해 의료진에 제공

∙ 임상 기록, 퇴원 요약, 의뢰서 등 다양한 임상 문서 초안 생성 등 임상 자동화

∙ EHR에서 환자의 질환 관련 정보를 추출하여 진단 및 치료계획을 수립

∙ 이미지, 비디오 등을 통해 알츠하이머, 우울증, 파킨슨 등의 임상적 상태를 진단

∙ 환자를 대상으로 보험 자격 확인, 진료 예약, 수술 전 준비 사항 등 알림 제공

의료 행정

∙ 의료 규제 등에 대한 대응 지원

∙ 공급자(의료기관)과 지불자(보험사) 간 사전 승인 처방에 대한 청구 자동화

출처 : Gartner (2025), AI Use cases 등

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

□

AI 기반의 산업특화 소프트웨어를 개발하기 위해 ①산업 데이터 확보 → ②산업

특화 지식 학습 → ③산업 적용의 선순환 체계가 활발히 구축 (한경식, 2025)

① 산업현장에서 산업특화 데이터 확보

⇦

산업 데이터

(비정형, 멀티모달)

②

산업특화

지식 학습

⇨

산업특화 AI모델

③

산업 적용 통한

문제 해결

⇨

산업 현장

[그림 6] AI 기반의 산업특화 소프트웨어 개발 절차

ㅇ

(데이터 확보) 고객 및 임직원의 행동, 센서 데이터, 내부 문서, 연구 자료 등

다양한 출처의 비정형 데이터를 수집하여 대표성 있는 데이터세트를 구축

–

정부 주도의 AI 학습용 산업 데이터 구축 사업* 외에 민간 기업이 데이터

수집을 통해 AI 기반 마련하는 사례 증가

한국 AI Hub 사업(의료, 교통, 정밀농업 등), 사우디아라비아 Open Data

Portal(의료, 교육, 환경 등), 인도 IndiaAI 데이터세트 플랫폼 등

[표 10] 산업특화 소프트웨어 개발을 위한 데이터 확보 사례

산업

기업

학습용 데이터 구축

제조

Scania

∙ 중장비 트럭용 공기압축시스템(APS)의 예지정비 AI 모델 훈련을 위한

엔진 부품의 수리 기록 등 다변량 시계열 데이터를 수집

금융

HSBC

∙ 자금세탁을 방지하기 위해 이상 거래 패턴을 판별할 수 있는 학습용

데이터를 자체 구축

Sixfold

∙ 보험중개인이 제출한 자유 형식 문서, 피보험자의 이력 및 행동 자료,

누락 자료 및 자료 간 불일치 등 데이터 수집하여 보험 인수 결정

헬스케어

Abridge

∙ 임상의와 환자 간의 진료 대화 등을 EHR/EMR에 입력하여 진단 및

처방에 활용

Flatiron

∙ 암 치료에 필요한 암 환자의 임상 결과 및 유전체 학습 데이터 구축

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

ㅇ

(지식 학습) 규제, 표준, 논문 등 산업별 고유 지식을 습득하고, 정확성, 보안

등을 개선하여 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발

–

AI가 산업별 고유 지식을 고려할 수 있도록 파인튜닝(Fine-tuning), 인스트

럭션튜닝(Instruction-tuning), 프롬프트 엔지니어링 등을 활용

[표 11] 산업특화 소프트웨어 개발을 위한 지식 학습 사례

산업

기업

산업별 고유 지식 학습

제조

Festo

∙ 식음료 제조 공정에 ISO의 각종 품질 기준을 내재화한 프롬프트를

구성하고, 품질 기준에 어긋나는 이상 징후를 탐지

금융

Salient

∙ 소비자 금융 보호를 위한 각종 규제(FCRA, TILA, UDAP 등)를

학습하여, 이를 자동으로 준수하는 소비자 대출 서비스 제공

Verint

Communications

∙ 내부자 거래, 시장 조작 및 기타 부정 거래 행위를 파악하기 위한

거래 의사소통을 기록해야 하는 규정(MiFID II, FINRA 등)을 학습하여

금융기관의 통신 데이터를 수집, 기록 및 분석

헬스케어

Kmeleon

∙ HIPAA 등 의료분야 규정을 준수하도록 파인튜닝 된 LLM을 개발하여

MS AI Foundry를 이용하여 배포

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

ㅇ

(산업 적용) AI의 역할을 확대하고 산업 고유의 문제를 해결할 수 있도록 AI

기반으로 소프트웨어를 전환

–

기존 소프트웨어가 실제 세계의 규칙에 따라 데이터를 기록·표시·변경·삭제

하는 업무를 담당한 반면,

–

AI는 목표 설정 등 자율적인 판단부터 외부 시스템과 상호작용을 통한 실

행(에이전틱 AI)까지 역할이 확장

[표 12] AI 기반 산업특화 소프트웨어 통한 소프트웨어 기능 확대 사례

산업

기업

AI 에이전트 등 소프트웨어 기능 확대

제조

Siemens,

NVIDIA 옴니버스

∙ 생산 공정 중 이상 징후 발생 시 AI 에이전트가 자동으로 관련

부품을 주문하고 수리 명령을 전송

소매

Instacart,

Amazon

∙ 고객 장바구니, 구매 패턴 등을 예측하여 공급업체에 자동 발주하고

재고 부족 시 대체 상품 주문

에너지

Grid Edge

∙ 시간대별 에너지 수요 예측 및 전력 부족시 건물 HVAC 시스템을

제어하여 전력 사용 자동 감축

출처 : 기업 홈페이지 및 보도자료, 언론사 자료 등 취합

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

Ⅳ. 시사점

□

본 보고서는 빠르게 성장하고 있는 산업특화 소프트웨어에 주목하고, 공급, 수요,

기술혁신 등 세 가지 차원으로 성장의 동인을 파악

ㅇ

(공급) 클라우드를 통한 소프트웨어의 서비스화는 기술력과 자금이 부족한 중소·

중견기업의 산업특화 소프트웨어의 도입을 촉발

ㅇ

(기술) AI 기술 발전으로 산업별 비정형 데이터를 활용한 산업 고유의 문제를

해결하는 새로운 산업특화 소프트웨어 개발이 용이

ㅇ

(수요) 소프트웨어 역량을 갖춘 신생 기업이 등장하여 산업을 주도하면서 기존

기업과의 소프트웨어 중심 경쟁(SDX)이 치열하게 전개

□

위 세 가지 동인은 병렬적·독립적인 관계가 아니라 상호 보완적인 관계이므로

통합적 관점에서 서로 연계를 강화함으로써 산업경쟁력에 기여할 수 있음

ㅇ

우선, 산업특화 클라우드를 활성화하여, 산업을 구성하는 대-중소기업의 산업

특화 소프트웨어 활용 수준을 높이고,

ㅇ

정형·비정형 데이터를 활용하여 산업 고유의 문제를 해결하는 AI 기반의 산업

특화 소프트웨어 개발을 촉진하며,

ㅇ

산업특화 소프트웨어를 활용하여 산업의 경쟁력을 강화할 수 있도록 제도적,

기술적 기반을 제공

□

첫째, 산업특화 클라우드 활성화를 위해 산업별 활용 실태를 파악하고, 인프라

구축, 제도 개선, 실증 등의 정책 지원 필요

ㅇ

(인프라 구축) 주력 산업을 중심으로 산업고유의 문제를 해결할 수 있는 특화

데이터 및 클라우드 플랫폼 구축을 지원

◾ (독일) 정부는 BMW 등 완성차업체, 보쉬 등 부품공급업체, 도이치텔레콤 등 통신

업체 등이 참여한 자동차 산업 특화 클라우드(Catena-X) 구축을 지원

◾ (일본) 정부는 헬스케어, 우주, 화학 등 기초과학 분야의 대학, 연구기관, 기업이

데이터 공유 및 연구개발을 지원하는 클라우드 플랫폼(mdx) 구축을 지원

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

ㅇ

(제도 개선) 금융, 의료산업에서의 데이터 규제를 해외 선진국 수준으로 맞춰

클라우드 도입을 촉진하는 방안을 검토하고 문제 발생 시 명확한 책임을 부과

◾ (금융) 미국, 유럽연합, 영국 등은 클라우드 사용을 제한하는 망분리 규제가 약한

대신 보안성 평가, 위험 관리, 운영 안정성 확보를 요구

◾ (의료) 미국, 유럽연합 등은 의료 데이터에 대해 적절한 보호조치 하에 클라우드

저장 및 처리, 데이터의 국경 간 전송을 허용하는 추세

ㅇ

(도입 지원) 중소기업을 중심으로 전 산업의 클라우드 활용 및 디지털 서비스화를

촉진하기 위한 지원 사업 확대 필요

☞ XaaS 선도 프로젝트, 핵심산업 클라우드 플래그십 프로젝트 등 전 산업 분야에서

SaaS 기반의 서비스화 실증 사업의 확대 추진 검토

□

둘째, AI를 활용한 산업특화 소프트웨어 개발 및 적용을 위해 창업 지원, 기반 기술

개발, 부처 간 협력 등의 정책 마련

ㅇ

(창업 지원) AI 기술 자체 혁신 외에도 산업 활용에 집중하는 AI 스타트업도 지원

–

다수의 AI 유니콘 기업*은 자국 주력산업 분야에 특화한 소프트웨어를 개발

(영국, 금융) Quantexa, Tractable, (프랑스, 제약) Owkin, (이스라엘, 사이버보안)

Cato Networks, (칠레, 농식품) NotCo

☞ 정부 출자 AI 특화 펀드인 ‘AI 혁신펀드’의 일정 투자 비율을 제조업 등 주력 산

업의 경쟁력을 높이는 산업특화 AI 서비스 기업에 할당하는 방안 검토

ㅇ

(기술 개발) AI 기반 산업특화 소프트웨어의 원활한 개발을 위하여 AI 데이터

센터 운영 관리에 필요한 기반 기술의 개발 추진

–

특히 초거대 AI가 요구하는 연산력을 데이터센터가 효율적, 안정적으로 제

공하기 위한 기반 소프트웨어 기술력* 필요

AI 병렬학습 위한 분산처리, 대규모 데이터 저장 및 가공, 전력 관리, 이상 감지 등

☞ AI 3대 강국 도약을 위한 AI 고속도로 구축 시 효과적인 대규모 AI 데이터센터

관리에 필요한 기반 소프트웨어 R&D를 GPU 확보와 병행하여 수행

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

ㅇ

(부처 협력) AI 기술력이 다양한 산업특화 소프트웨어 개발로 연결될 수 있도록

관련부처 간 긴밀한 정책 조율과 협력 필요

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셋째, 협력적 소프트웨어 혁신을 통해 산업 경쟁력을 높일 수 있는 기회의 창 제공

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(산업간 협력) 그동안 산업별로 개발된 소프트웨어 중에서 공통으로 활용 가능

한 기술*을 통합 개발하여 산업간 호환성과 개발 효율을 개선

(예시) 자동차, 드론, 로봇, 조선 산업에서 공통으로 적용되는 자율이동 기술 공동 개발

☞ 소프트웨어 기반기술 개발을 위한 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업(소컴사업)에서

산업특화 소프트웨어의 공통 모듈에 대한 개발 지원

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(산업내 협력) 산업별 다수의 기업이 모여 소프트웨어 중심의 패러다임으로

전환하기 위해 역량을 결집하는 초대형 프로젝트 추진

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산업특화 클라우드 기업(Vertical PaaS 및 SaaS), 전문 서비스 기업(MSP),

컨설팅, 투자사 등이 자금, 기술, 경영 자문 등 제공

◾ (금융) 골드만삭스, JP모건, 도이치뱅크 등 전통 금융기관은 핀테크와 경쟁에

대응하여 오픈소스 재단, FINOS를 설립, 협력적 소프트웨어 혁신 추진

정책 목표

정책 제안

공급

요인

산업 특화

클라우드

활성화

∙ 중소·중견기업 등 산업 내 소프트웨어

및 디지털 기술 활용 수준 제고

∙ 주력 산업별 클라우드 인프라 구축 지원

∙ 클라우드 도입 촉진 위한 합리적 제도 개편

∙ 중소·중견기업 대상 클라우드 도입 및 디지털

서비스화 지원

기술

요인

SW 개발에

AI 활용

∙ 비정형 데이터로 산업고유의 문제를 해결

하는 AI 기반 산업특화 소프트웨어 발굴

∙ 산업 특화 AI 스타트업 창업 및 성장 지원

∙ AI 인프라 운영 위한 기반 소프트웨어 고도화

∙ AI 기술력-산업적용 연계 위한 부처 간 협력

수요

요인

SDX를 통한

산업 경쟁력

제고

∙ 산업 생태계 강화 통한 국가 경쟁력 제고

∙ 다수의 산업특화 소프트웨어에 탑재되는 공통

모듈 통합 개발

∙ 산업을 구성하는 다수의 기업이 모여 협력적

소프트웨어 혁신 위한 초대형 프로젝트 추진

[그림 7] 정책 목표별 정책 제안

SPRi 이슈리포트 IS-210산업경쟁력 강화의 원동력, 산업특화 소프트웨어의 성장 동인과 주요 사례

참고문헌

1. 국내문헌

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조원영, 이은경, 이동현, 김항규 (2024), 소프트웨어는 어떻게 세상을 혁신하는가? SPRi

이슈리포트.

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조원영, 김항규 (2024), 소프트웨어 융합 혁신의 개념과 실제 : 금융 및 헬스케어 산업을

중심으로, 소프트웨어정책연구소.

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한경식 (2025), 산업데이터 LLM 융용 기술 연구, 한국정보처리학회 IT21 국제컨퍼런스.

2. 국외문헌

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CB Insights(2021, 2022, 2023, 2024, 2025), AI 100: The Most Promising

Artificial Intelligence Startups.

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COMPUTERWOCHE (2006.7.28.), Microsoft to Roll Out Auto Dealer

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KLAS Research (2019), US Hospital EMR Market Share 2019.

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Medium (2025.7.11.), Software Is Dead? Not So fast-Vertical SaaS Is Thriving.

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Wall Street Journal (2024.6.29.), CDK Global Hack Shows Risk of One SW

Vendor Dominating an Industry

3. 기타

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Gartner (2024), Forecast Analysis: Small and Midsize Business Software,

2024-2028 Worldwide.

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Gartner (2016), All Software Market Share.

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Gartner (2016, 2020, 2024), Forecast: Enterprise IT Spending by Vertical

Industry Market, Worldwide.

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Gartner (2024), Market Definitions and Methodology: Vertical Industries.

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IDC (2025), IDC Industry Cloud Directory 2Q 2025.

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Gartner (2024, 2025), AI Use Cases.