우리나라는 AI 산업 육성을 위한 국가 전략과 입법을 꾸준히 추진해왔다. 예를 들어, 2023년 1월 발표된 「인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획」(관계부처 합동)은 AI 소프트웨어와 하드웨어의 초격차 실현을 위한 기술 연구개발, 법 제도 및 규제 정비를 비롯해, AI 기업 성장을 위한 데이터 및 해외 진출 등의 내용을 담고 있다. 이를 통해, 2027년 3대 AI 기술 강국 도약, AI 전문기업 1천 개 육성 등의 정량적인 목표도 제시하였다.
이러한 국가정책을 바탕으로 지금, 이 순간에도 국내 다수의 창업기업이 AI 기술을 활용하여 새로운 비즈니스를 창출하고 있으나, 세계적인 경기 침체를 비롯한 여러 가지 애로사항으로 인해 사업을 영위하기에 어려운 상황에 직면해 있다. 예를 들어, 학습용 데이터나 AI 반도체 등 AI 인프라 구축의 어려움, AI 인재 확보의 한계, 해외 언어 및 이종 문화 문제를 비롯한 판로 개척의 난항으로 인한 글로벌화의 한계 등으로 인해 AI 창업 투자 생태계 강화를 위해서는 국내 창업·투자 생태계 연구가 중요한 상황으로 꼽히고 있다.
이에, 본 연구에서는 국내외 선행연구를 통해 AI 창업기업을 정의하고, AI 창업기업의 비즈니스 현황을 분석하고, 주요 우수사례를 발굴하고, 주요 창업기업을 대상으로 심층 인터뷰하여 기업이 직면한 현황, 제품 및 서비스 개발 현황을 파악하고, 정부의 정책 지원이 필요한 분야 등 AI 산업 생태계를 육성하고, AI 창업지원을 위한 정책 기초자료를 파악하고자 한다.
이를 통해, 국내 AI 창업·투자 생태계를 파악하면서 해외 주요국과 비교할 수 있는 시장현황 통계를 생산함으로써, 세계적 수준의 AI 창업기업 육성을 위한 정책의 기초자료 마련을 목표로 한다. 빠르게 변화하는 AI 시장과 창업·투자 생태계 특성상 조사 시간이 많이 요구되는 실태조사 대비, 유관 DB를 기반으로 신속하게 현황을 파악하고 국내·외 현황 비교를 위한 대안적 조사 연구로써 데이터 기반의 분석을 수행하였다.
3. 연구의 구성 및 범위
본 연구는 크게 세 가지 세부 과업으로 구성되어 있다. 첫 번째는 AI 창업기업 정의, 조사 및 분석이며, 두 번째는 AI 창업기업 비즈니스 현황 조사이고, 셋째는 AI 기업 사례 및 기업·기관 심층 조사에 관한 내용이다.
먼저 AI 창업기업 정의, 조사 및 분석에서는 AI 창업기업 정의에 대한 선행 조사를 기반으로 하여 창업기업을 정의하고, AI 창업기업 기준을 설정하였다. 이어, 정의된 AI 창업기업 기준에 맞게 창업기업 명부를 정리하고, 조사항목을 도출하여 VC 투자 정보 데이터베이스 및 웹 자료로부터 AI 창업기업 전반에 대한 투자 및 매출 현황, 정부 지원사업 추진 현황, 해외 진출 현황, 특허 등 지식재산권 보유현황 등을 조사하고, 이러한 요인들과 기업의 투자 및 매출과의 상관관계 분석을 위한 통계 분석 등을 수행하였다. 마지막으로, AI 창업기업에서 주요한 모범사례들이나 특징적인 기업을 선정하여 심층적으로 사례분석을 수행함과 동시에 AI 기업과 기관 심층 조사에서는 창업기업 투자나 정책지원기관, AI 창업기업을 대상에 대해 인터뷰하였다.
4. 연구 내용 및 결과
선행 문헌과 선행 연구에 기반하여, AI 분야 창업기업의 정의와 분류 기준을 마련하였다. 즉, 업력 7년 이내 기업으로, AI 기술을 통해 제품, 서비스, 플랫폼의 생산, 유통, 활용, 부가서비스, 조사, 분석, 컨설팅, 중개 등의 과정을 통해 가치를 창출하는 기업으로 정의하여 이 기준에 맞게 국내 VC 투자 데이터베이스인 더브이씨 DB에서 377개의 AI 창업기업을 포함, 총 513개 기업을 대상으로 투자, 수상 이력, 해외 진출, 제품 서비스, 지식재산권 확보 현황 등을 도출하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다.
AI 창업기업을 대상으로 한 사례분석을 수행한 결과, 일부 AI 창업기업의 경쟁 우위와 이익창출력 측면의 취약성에 의해 지속성장의 어려움이 예측되었다. 이를 위해서는 기술과 서비스 개발을 위한 R&D 지원, 학습데이터 및 인프라 구축, 전문인력 지원의 필요성이 있었다.
기업과 기관 심층 인터뷰 결과, 최근 AI 스타트업의 대표적인 어려움으로는 높은 AI 모델의 개발 비용과 개발 데이터 확보의 어려움 및 AI 효과에 대한 투자자의 의문 등으로 초기 투자의 기피 요인이 발생하고 있다. 또한, 스타트업은 해외 시장 진출 경험 부족에 따른 Global standard 부재와 언어, 지역, 문화, 비용 등에 대한 정보 부족의 어려움을 호소하고 있다. 이에, 대기업의 자본과 창업기업의 능동적인 구조를 활용한 협업 체계를 마련하고, 대기업 벤처캐피탈 설립을 통한 오픈이노베이션 프로그램 활용이 적극적으로 필요하다고 할 수 있다. 초격차 기술을 가진 기업을 대상으로 빠른 상장을 지원하기 위해 과기정통부에서 추진하는 초격차 기술특례 상장 제도의 빠른 정착과 함께, AI 초격차 기술을 가진 기업에 경제적 지원을 할 AI 전용 펀드 결성을 통해 AI 산업 생태계 마련 및 지속성을 유지하면서도 장기적 관점에서 AI 전문인력 양성 방안 모색이 필요하다. 또한, 선제적 차원의 정부 공공 데이터를 기반으로 한 AI 기술 도입이 필요한 상황이다.
5. 정책적 활용 내용
본 연구과제의 주요 정책적 시사점은 다음과 같다.
본 과제에서 제시하는 빠르게 생성 및 진화하는 국내 AI 창업기업 현황 분석 방법론을 통해, 향후 AI 기업 모집단 구축에 이바지할 수 있다. 이를 통해, 시의성 높은 산업·지역별 AI 제품 및 서비스 현황 분석으로 AI 산업 진흥을 위한 정책 자료로 제공할 수 있다.
6. 기대효과
본 연구를 통해 국내 AI 창업기업에 대한 최신 VC 투자 현황과 비즈니스 분석을 통해 국내 AI 기업을 육성하기 위한 정책 수립에 필요한 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 혁신적인 인공지능 제품/서비스 활용 확대를 위한 미래 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
