AI 산업 생태계와 사업화 요건
AI 기술은 ‘기술’ 그 자체보다는 활용을 강조하며, ‘AI’를 바라보는 관점이 과거 추상적인 요소기술에서 수익화 관점의 사업성으로 무게중심이 이동 중이다. AI 기술의 본질은 Supply-Chain 상의 응용산업(이하 ‘도메인’)과의 융합을 통한 디지털 전환에 있으며, 접점에 있는 IoT, 클라우드, 빅데이터 등의 디지털 기술과 결합하여 AI 혁신 서비스로 재창출된다. ‘① 디지털 기술(IoT, Cloud, Big Data)을 통한 AI 구현, ② AI 인프라(Apen Source, Big Data, AI Chip)와 사업화 핵심요소(Do ain Knowledge, AI 사업모델), ③ 산업구조적·정책적 접근 및 기업가치 제고 차원에서의 AI 산업 지원 필요성’을 통해 AI 생태계를 파악하고, 정량적인 차원에서의 AI 기술에 대한 잠재적인 부가가치의 계량화를 시도해보았다. AI 기술 사업화 방법에는 주로 공공기술의 초기 기술사업화 과정에서의 연구소 기업(연구개발특구진흥재단 제도 운영)의 설립유형과 공공기관·민간기업이 다양 하게 시도하고 있는 사내벤처 유형(창업진흥원 제도 운영)을 소개한다 필드 리서치(각 분야의 AI 전문가 인터뷰)를 통해 파악한 생태계를 근간으로 한 향후 AI 산업에 대한 지원 방향을 아래와 같이 도출하였다. ① 공공의 단계별 R&D 지원을 통한 AI 전략 고도화, ② 자본시장에서의 초기 AI 기업의 Death Valley 기간 내 유의미한 성과 확인을 통한 단계별 지원 및 기술성 평가 자료의 활용도 제고, ③ 사업모델 유형 분류 및 AI 기업 지원 가이드라인 마련이 필요하다.
출처:
https://rd.kdb.co.kr/index.jsp
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