AI 스택 맵

평가

루닛, 스캐터랩, 로앤컴퍼니, 마키나락스 등 한국이 가장 강한 소프트웨어 레이어 중 하나입니다.

기회

글로벌 확장과 에이전트가 호출할 수 있는 API형 제품화가 다음 단계입니다.

정책 제안

검증된 버티컬 AI 기업의 해외 확장을 돕고, 에이전트가 호출할 수 있는 API형 제품화를 지원해야 합니다.

추정 투자 공백

$300M–$1B

평가

라이너, 올거나이즈, 센드버드 등은 성장 중이지만 한국형 Cursor나 Claude Code 같은 개발자 에이전트는 아직 없습니다.

기회

MCP 서버 생태계, 개발자 도구, 엔터프라이즈 워크플로 에이전트는 여전히 열려 있는 기회입니다.

정책 제안

글로벌 도구를 대체하려 하기보다 한국 기업의 글로벌 확장, MCP 서버, 엔터프라이즈 통합 도구를 지원해야 합니다.

추정 투자 공백

$500M–$2B

평가

FriendliAI, Nota AI, Superb AI, Lablup 등이 성장하고 있지만 한국형 벡터 DB와 모델 라우터는 아직 비어 있습니다.

기회

추론 최적화의 강점을 확장하고, 소버린 AI 클라우드와 모델 라우팅 영역을 키울 수 있습니다.

정책 제안

추론 최적화 기업의 스케일업을 돕고, 벡터 DB·모델 라우팅·소버린 AI 클라우드 소프트웨어를 지원해야 합니다.

추정 투자 공백

$500M–$2B

평가

한국은 HyperCLOVA X, EXAONE, Solar 등 쓸 만한 모델을 만들지만 글로벌 채택이 아직 제한적이어서, 국제적으로 가장 덜 자리 잡은 레이어입니다. 이 격차는 역량보다 배포와 자금 구조와 더 관련이 있습니다. DeepSeek과 Mistral은 주로 민간 자본과 집중된 인재로 구축되었고, 한국의 모델 작업은 상당 부분 소버린 AI 프로그램과 대기업 연구조직을 통해 지원되며 그 목표는 단기적 글로벌 채택을 넘어서는 경우가 많습니다.

기회

파리티를 위한 '한국형 GPT'보다 더 나은 공공 자본 활용 방안이 있습니다. 한 가지는 모델은 민간 자본이 개발하게 하고, 공공 부문은 공공 GPU와 OpenRouter에서 무료로 서빙해 보조금 마일스톤이 아니라 실제 채택이 시험대가 되게 하는 것입니다. 무료인데도 사용자가 없다면 실제 성능 격차를 뜻합니다. 한국어 엔터프라이즈·온디바이스·오픈웨이트·효율 같은 방어 가능한 영역과 더 저렴한 모델 기반 오케스트레이션에 지원을 두는 편이 더 효과적입니다.

정책 제안

이 리포트는 특정 정책을 권고하기보다 선택지를 제시하는 데 목적이 있습니다. 논의되어 온 한 가지 접근은, 모델은 주로 민간 랩이 개발하고 공공 GPU 인프라에서 저비용 또는 무료로 서빙하며 OpenRouter 같은 애그리게이터를 통해 배포해, 실제 채택이 성능의 객관적 척도가 되게 하는 것입니다. 이런 채택 데이터는 실효성을 보이는 접근으로 지원을 집중하는 데 도움이 됩니다.

추정 투자 공백

$500M–$2B

평가

한국의 가장 강한 포지션입니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 메모리에서 강하고, 리벨리온과 퓨리오사AI는 추론 칩을 개발하고 있습니다.

기회

메모리와 추론 칩 위에서 구동되는 소프트웨어 스택까지 확장하는 것이 핵심 기회입니다.

정책 제안

칩 스타트업 지원을 이어가되, 한국 하드웨어 위에서 돌아가는 소프트웨어 스택에도 투자해야 합니다.

추정 투자 공백

$200M–$500M