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2026년 7월 21일, 정부가 전 국민 무료 AI 챗봇·에이전트 서비스 사업인 '모두의 AI'를 공식 발표했습니다. 소식을 처음 봤을 때 솔직히 "드디어"라는 말이 먼저 나왔습니다. 블로그를 운영하면서 하루에도 몇 번씩 AI를 켰다 껐다 하는 저로서는, 이 한 줄이 꽤 오래 마음에 걸렸거든요.
AI 이용 격차, 저도 직접 겪어봤습니다
블로그 글을 쓸 때 저는 AI를 꽤 적극적으로 씁니다. 키워드 정리, 긴 기사 요약, 제목 후보 뽑기. 처음엔 단순히 편해서 시작했는데, 어느 순간부터는 AI 없이 자료를 정리하는 게 오히려 더 번거롭게 느껴지더라고요.
그런데 문제는 무료 버전의 한계였습니다. 한창 아이디어를 풀어가던 중에 갑자기 "오늘 이용량을 다 쓰셨습니다"라는 메시지가 뜨면, 그 순간의 맥이 딱 끊깁니다. 다른 AI 서비스를 열어보거나, 유료 결제를 고민하게 되는 상황이 반복됐습니다. 제가 직접 써봤는데, 이 경험이 쌓이면서 자연스럽게 생각하게 됐습니다. '이걸 모르는 사람, 혹은 돈이 없는 사람은 어떻게 하지?'
외산 AI 서비스들은 대부분 무료 버전에 하루 이용량 제한(토큰 쿼터)이 걸려 있고, 유료 플랜과의 성능 차이도 무시하기 어렵습니다. 여기서 토큰 쿼터란 AI가 하루에 처리할 수 있는 텍스트 분량을 수치로 제한하는 방식을 말합니다. 쉽게 말해, 하루에 쓸 수 있는 AI 대화 분량에 뚜껑이 씌워져 있는 겁니다. 그 뚜껑 안에서 충분히 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에 정보 활용 능력 차이가 벌어지는 것, 이게 바로 이번 사업이 겨냥한 AI 이용 격차 문제입니다.
- 무료 AI 서비스: 하루 토큰 쿼터 제한, 성능 일부 제한
- 유료 AI 서비스: 더 빠른 응답, 긴 문맥 처리, 고급 기능 개방
- 격차 발생 지점: 자산 관리·행정·학습 등 생활 밀착 영역으로 갈수록 차이 확대
국산 AI 우선 원칙, 방향은 맞지만 조건이 있습니다
2026년 7월 21일 서울 공덕역 프론트원에서 열린 사업 설명회에는 네이버·카카오 같은 대형 플랫폼사, SK텔레콤·KT·LG유플러스 통신 3사, 업스테이지·솔트룩스 같은 AI 소프트웨어 기업, 그리고 리벨리온 같은 NPU(신경망처리장치) 업체까지 100여 개 기업이 참석했습니다(출처: 연합뉴스). NPU란 AI 연산에 특화된 반도체 칩을 뜻합니다. GPU가 그래픽 처리를 위해 설계됐다면, NPU는 딥러닝 추론처럼 AI 특유의 연산 방식에 맞춰 최적화된 프로세서입니다.
이번 사업의 원칙 중 하나가 국산 AI 우선입니다. 공모 기준에 따르면 자사 국산 AI 모델 비중 50% 이상, 타사 국산 모델 비중 30% 이상이 요구됩니다. 외산 AI 모델은 국산으로 대체할 수 없는 최소한의 경우에만 허용된다고 과기정통부는 못 박았습니다(출처: 과학기술정보통신부).
저는 여러 AI 서비스를 사용해보면서 같은 질문에도 답변의 방향이나 결과물이 꽤 달라진다는 걸 직접 느꼈습니다. 그 경험상 "국산이냐 외산이냐"보다 "이 질문에 얼마나 정확하게 답하느냐"가 실사용자에게는 훨씬 중요합니다. 국산 AI가 충분히 잘하는 영역에서는 적극 활용해야 하지만, 품질이 뚜렷하게 떨어지는 상황에서도 국산이라는 이유만으로 선택을 강제한다면 불편함은 결국 국민이 감수해야 합니다.
다만 이번 사업의 방향 자체는 이해가 됩니다. 외산 AI에 대한 인퍼런스(inference) 의존도를 낮추겠다는 것인데, 인퍼런스란 학습이 완료된 AI 모델이 실제 질문에 답변을 생성하는 과정 전체를 말합니다. 이 과정이 해외 서버와 해외 모델에 집중되면, 국내 데이터가 외부로 흘러나가거나 서비스 중단 위험에 노출되는 구조적 취약점이 생깁니다. 그 리스크를 줄이겠다는 취지는 충분히 타당합니다.
무료 챗봇 약속, GPU 512장으로 진짜 감당될까요
이번 사업에서 1차연도(2026년)에 지원하는 GPU는 엔비디아 B200 최대 512장입니다. 선정 기업 한 곳당 256장 또는 128장이 배정됩니다. GPU(그래픽처리장치)는 AI 모델이 추론과 연산을 수행할 때 핵심적으로 사용하는 하드웨어로, 쉽게 말해 AI가 질문을 받고 답변을 생성하는 데 쓰는 두뇌 역할을 합니다. 512장이라는 숫자가 크게 느껴질 수 있지만, 전 국민이 동시에 사용하는 서비스라면 이야기가 달라집니다.
현장에서도 바로 이 점이 제기됐습니다. 에이투시스 대표는 "첫날 오픈 때 전 국민적 관심이 쏠리면 트래픽을 감당하지 못할 수 있다"고 지적했습니다. 모델 크기가 클수록 처리할 수 있는 동시 요청 수가 줄고, 모델을 작게 하면 응답 품질이 떨어지는 트레이드오프 문제가 발생하기 때문입니다.
무료 챗봇을 선언하는 것보다 실제로 전국적 트래픽 급증 상황에서 서비스를 유지하는 게 기술적으로 훨씬 어려운 문제입니다. 정부는 "올해는 모델 개발이 아닌 서비스 개발 지원이 목적"이라며 GPU 소요가 상대적으로 적다고 설명했고, 유휴 시간의 GPU를 서비스 고도화에 활용하는 방안도 허용하겠다는 방침을 밝혔습니다. 2027년부터는 인퍼런스용 GPU 지원 규모를 늘릴 계획이라고도 했습니다.
또한 공공 AI 에이전트가 실제 민원 신청까지 처리하려면 공공 마이데이터와 정부24 연계, 간편 공동인증 같은 행정 인프라 연결이 선행돼야 합니다. 공공 마이데이터란 주민등록·건강·금융 정보 등 각 기관에 흩어진 개인 정보를 본인 동의 아래 한 번에 모아 활용하는 데이터 플랫폼을 말합니다. 이 연계가 제대로 이뤄지지 않으면 '에이전트'라는 이름을 달아도 결국 단순 안내 봇 수준에 머물 가능성이 있습니다. 정부는 관계 부처와 협의 중이라고 했는데, 제 경험상 이런 부처 간 연계는 시간이 예상보다 오래 걸리는 경우가 많습니다.
자주 묻는 질문
Q. 모두의 AI는 언제부터 사용할 수 있나요?
A. 과기정통부와 NIPA는 2026년 연내 서비스 출시를 목표로 사업을 추진 중입니다. 사업 참여 기업 신청 마감이 2026년 8월 11일이고, 선정 후 협약 체결 절차를 거쳐야 하므로 정확한 오픈 시점은 아직 확정되지 않았습니다. 직접 확인하시려면 NIPA 사업관리시스템을 주기적으로 확인해보시는 것이 좋겠습니다.
Q. 모두의 AI는 정말 완전 무료인가요, 나중에 유료 전환되지 않나요?
A. 정부 원칙상 GPU 지원 한도를 초과해도 핵심 기능은 무료로 유지해야 한다고 명시했습니다. 다만 참여 기업이 자체 수익 모델을 병행할 수 있어서, 프리미엄 기능은 유료화될 가능성을 완전히 배제하기는 어렵습니다. 제 경험상 이런 구조에서는 처음에 무료였던 기능이 슬그머니 유료 플랜으로 이동하는 경우도 있어서, 실제 서비스 출시 이후 약관을 꼼꼼히 확인해보시길 권합니다.
Q. 챗GPT나 클로드 같은 외산 AI랑 성능 차이가 많이 나지 않을까요?
A. 솔직히 지금 시점에서 단정하기는 어렵습니다. 국내 AI 기업들도 자체 대형언어모델(LLM) 개발을 꾸준히 이어오고 있고, 한국어 특화 성능에서는 상당히 경쟁력 있는 결과물을 내놓고 있습니다. 다만 서비스가 실제로 열리기 전까지는 직접 써봐야 알 수 있는 부분이 많습니다. 저도 출시되면 바로 사용해보고 비교해볼 생각입니다.
Q. 1인 1 AI 에이전트는 언제쯤 현실이 되나요?
A. 정부 계획상 자산 관리·학습 코칭·노후 설계 등을 담당하는 '1인 1 에이전트' 체계는 2027년 이후 단계적으로 고도화할 예정입니다. 에이전트가 실제 민원을 처리하려면 공공 마이데이터·정부24 연계 같은 행정 시스템 연동이 선행돼야 하기 때문에, 현실적인 전면 도입까지는 2027년보다 더 시간이 걸릴 가능성도 있습니다.
결론
과기정통부 공진호 AI정책기획과장은 "세종대왕이 한글을 만들어 누구나 쉽게 익히도록 했듯, AI도 계산기처럼 모든 국민이 부담 없이 쓸 수 있어야 한다"고 말했습니다. 이 말이 마음에 남는 이유는, 저도 블로그를 운영하면서 AI를 못 쓰는 상황이 얼마나 불편한지 몸으로 느꼈기 때문입니다. 그 불편함을 개인 비용으로 해결해야 한다는 구조가 언젠가는 새로운 불평등이 될 수 있다는 생각, 이번 사업이 그 지점을 정확히 짚고 있습니다.
다만 "무료"와 "전 국민"이라는 두 단어를 동시에 약속하는 건 선언이 아니라 기술과 예산으로 증명해야 하는 문제입니다. 서비스가 느려지거나 접속이 막히는 순간 신뢰는 한 번에 무너집니다. 사업 참여를 희망하는 기업은 2026년 8월 11일 오후 5시까지 NIPA 사업관리시스템을 통해 신청할 수 있으며, 선정 기업에는 2030년 12월 31일까지 5년간 GPU와 예산 지원이 이어집니다. 서비스가 열리면 저도 직접 써보고 실제 이용 경험을 다시 정리해볼 생각입니다.