제조업 AI 성과 가시화 미흡…인프라·자금 지원 시급

서비스업은 성장, 제조업은 제자리
제조업 AI 투자 부담·성과 지연
제조업 부채비율 2배 이상 높아

▲인공지능(AI) 지수와 산업생산지수 간 상관계수 (사진제공-대한상공회의소)

경제 성장의 핵심 동력으로 인공지능(AI)이 자리 잡은 가운데, 코로나19 펜데믹 이후 서비스업은 AI 성과가 본격화된 반면 제조업은 상대적으로 부진한 것으로 나타났다. 초기 투자 부담과 인프라 제약 탓에 제조업 성과가 가시화되지 못하고 있다는 분석이다.

대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)는 1일 발표한 ‘AI의 확산과 산업·기업의 성과’ 보고서를 통해 2016년 1월부터 2024년 12월까지 뉴스 데이터를 기반으로 구축한 AI지수를 활용, 산업생산지수와의 관계를 분석했다. 국내 코로나19 발생 시점인 2020년 1월을 기점으로 비교한 결과, 제조업 생산과 AI지수 간 상관계수는 2016~2019년 0.79에서 2020~2024년 0.54로 낮아졌다. 반면 서비스업은 같은 기간 0.88에서 0.93으로 높아졌다.

보고서는 AI 확산이 기업 재무성과에 미치는 차이도 짚었다. 외부감사 대상기업 3만2000여 곳을 ‘AI 관련 기업’과 ‘비AI 기업’으로 구분해 재무 지표를 비교한 결과, 제조업에서는 AI 관련 기업의 매출 증가율(0.9%)과 순이익 증가율(-2.3%)이 모두 비AI 기업(1.8%, 4.6%)보다 낮았다. 반면 서비스업에서는 AI 관련 기업이 매출 5.0%, 순이익 18.9%로 비AI 기업(3.1%, 3.5%)을 크게 웃돌았다.

재무 안정성 역시 제조업의 취약성이 두드러졌다. 제조업 AI 관련 기업의 부채비율은 99.1%로, 비AI 기업(52.9%)보다 높았다. SGI는 “AI 관련 기업은 도입 및 제품 생산을 위한 초기 투자 비용이 크고, 성과가 수익으로 이어지기까지 시차가 존재하기 때문”이라고 해석했다.

민경희 SGI 연구위원은 “제조업에서의 AI 도입 효과는 아직 매출 증가보다는 불량률 감소 등 간접적 성과로 나타나고 있을 가능성이 있다”고 설명했다.

보고서는 제조업 AI 전환을 위해 산업 특성을 고려한 적극적 지원이 필요하다고 강조했다. 특히 △생산·설비·공급망 데이터 축적과 활용이 가능한 플랫폼 구축 △초대형 컴퓨팅 인프라 패키지 지원 △공공·민간 결합 자금조달 체계 마련 △안정적인 에너지 공급 기반 확보 등 종합 대책이 요구된다고 밝혔다.

▲서울 중구 상의회관 (이투데이DB)

자금조달 방안과 관련해 보고서는 “AI 전환은 막대한 투자가 필요하지만 단기간에 성과가 나타나기 어렵다”며 “민간 자본만으로는 충분한 투자 유인을 확보하기 어렵다”고 지적했다. 이어 △‘국민성장펀드’와 같은 공공·민간 결합형 자금조달 모델 △정책금융기관의 위험 공유 기능 강화 △연기금 등 장기자금의 전략적 활용을 대안으로 제시했다.

안정적인 에너지 공급도 핵심 과제로 꼽혔다. AI 데이터센터와 연산 인프라는 전력 집약적 특성을 지니기 때문에 지속가능한 에너지 공급이 필수적이라는 것이다. 보고서는 △재생에너지 사용 비중 확대 △탄소 저감 효과가 큰 시간대에 워크로드 집중 배치 △에너지 효율적 소비 방안 도입 등을 주문했다.

박양수 SGI 원장은 “대한상의는 지난달 제조업 구조적 위기 극복과 AI 전환을 위해 산업통상자원부와 함께 ‘제조 AX 얼라이언스’를 공동 출범시켰다”며 “제조업의 AI 성과가 아직 가시화되지 않았다는 것은 곧 성장 잠재력이 크다는 의미다. 주요국보다 앞서 역량을 집중해 주도권을 선점해야 한다”고 강조했다.