[혁신산업] 제조업 AI 성과 지연… 인프라·자금·에너지 패키지 지원 시급

대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)가 10월 1일 발표한 「AI의 확산과 산업·기업 성과의 관계」 보고서에 따르면, AI 확산은 서비스업과 제조업에서 다른 양상을 보이고 있는 것으로 나타났다. COVID-19 이후 디지털 전환이 본격화되면서 서비스업은 AI 성과가 빠르게 나타났으나, 제조업에서는 여전히 효과가 제한적이라는 것이다.

SGI는 2016년부터 2024년까지의 뉴스 데이터를 기반으로 AI지수를 산출하고, 이를 산업생산지수와 비교 분석했다. 그 결과, 서비스업 생산과 AI지수 간 상관계수는 2016~2019년 0.88에서 2020~2024년 0.93으로 더욱 강화된 반면, 제조업은 같은 기간 0.79에서 0.54로 낮아졌다. 이는 AI에 대한 사회적 관심과 확산이 서비스업 성과로는 이어지고 있으나, 제조업에서는 아직 뚜렷한 결과를 보이지 않고 있음을 의미한다.

기업 차원의 재무성과 분석에서도 이러한 차이가 확인됐다. 2024년 기준, 서비스업 AI 관련 기업의 매출 증가율은 5.0%, 순이익 증가율은 18.9%로, 비AI 기업보다 높았다. 반면 제조업 AI 관련 기업의 매출 증가율은 0.9%에 그쳤고 순이익은 오히려 -2.3% 감소했다. 같은 시기 비AI 제조기업이 매출 1.8%, 순이익 4.6% 증가한 것과 대조적이다.

보고서는 제조업에서 AI 도입이 초기 비용 부담이 크고, 효과가 가시화되기까지 시간이 필요하기 때문이라고 분석했다. 원자재·에너지 비중이 높은 제조업은 인건비 절감과 같은 단기 효과가 제한적이며, 기계·공정 설비에 대한 대규모 투자가 불가피하다. 이에 따라 제조업 AI 기업의 부채비율은 99.1%로, 비AI 기업(52.9%)보다 훨씬 높았다.

SGI는 제조업 AI 전환을 위해 데이터·인프라·자금·에너지 등 종합적인 패키지 지원이 필요하다고 강조했다. 특히 산업 현장에서 발생하는 데이터를 체계적으로 축적·활용할 수 있는 플랫폼과 초대형 컴퓨팅 인프라가 중요하며, 이를 통해 기업들의 진입 장벽을 낮출 수 있다고 밝혔다. 또한 공공자금과 민간자본을 결합한 안정적인 자금조달 체계 마련, 정책금융기관의 위험 분담 기능 강화, 연기금과 같은 장기 자금의 전략적 활용도 제안됐다.

에너지 공급도 주요 과제로 지적됐다. AI 데이터센터와 연산 인프라는 전력 집약적이므로, 재생에너지 사용 비중 확대와 에너지 효율적 소비 전략이 병행돼야 한다. SGI는 탄소 저감 효과가 큰 시간대에 연산 작업을 집중하는 방안도 제시했다.

박양수 SGI 원장은 “제조업에서 AI 성과가 아직 뚜렷하게 나타나지 않았다는 것은 오히려 성장 잠재력이 크다는 의미”라며, “글로벌 경쟁에서 주도권을 확보하기 위해서는 지금부터 인프라와 자원을 집중적으로 투입해야 한다”고 말했다.

이번 보고서는 국내 제조업이 직면한 구조적 위기와 AI 전환 지연 문제를 동시에 조명하고 있다. 서비스업과 달리 제조업은 아직 수익 개선으로 이어지지 못하고 있으나, 정부·민간의 전략적 지원을 통해 성장 기반을 마련할 수 있다는 점에서 기업과 정책 당국 모두에 중요한 시사점을 던진다.