표제지 1

목차 3

요약문 7

SUMMARY 9

제1장 연구의 배경 및 목적 11

제1절 AI시대 한국경제의 도전 : 글로벌 기술패권 경쟁 11

1. 글로벌 무역구조 변화: 상호보완에서 상호대체 관계로 11

2. 주력산업의 경쟁력 유지를 위한 AIㆍSW의 중요성 11

제2절 주력산업과 SW산업 12

1. 인구구조와 산업정책 : SW산업에서 노동투입과 자본투입 12

2. SW의 수요산업으로서의 제조업과 서비스업 13

3. 산업 인프라로서의 SW산업 15

제3절 AI시대의 지식 동학 16

1. 혁신지식의 집합체, SW 16

2. 생성형 AI와 처방적 지식의 증폭 17

제2장 연구방법론 19

제1절 기존 분류체계의 한계를 극복하는 자동분류 방법 19

1. 현행 SW기업 분류의 문제점 19

2. 분석 방법 21

제2절 SW기업 자동 분류 : 수요산업, 제품ㆍ서비스, 기술 24

1. SW기업의 수요산업 자동분류: 데이터 확장을 위한 AI 추론 24

2. SW기업의 제품/서비스 자동분류: 임베딩 기반의 정합성 검증 27

제3절 소결 30

제3장 SW산업의 과거 성장동력 분석 (2017~2024) 32

제1절 기존 SW기업의 매출추이 32

제2절 기존기업의 외생적 성장 35

1. 생산요소별 성장 기여도 변화 분석: 노동에서 자본으로 35

2. 수요산업별 성장 탄력성 분석 : 제조업(M4), 서비스업(M5), SW산업(M6) 36

제3절 기존기업 내생적 성장 38

1. SW기업의 성장동력 분석모델 38

2. 분석 결과 : 성장동력의 실증적 검증 39

3. 기존기업 분석 소결 41

제4절 혁신기업의 성공요인 분석 41

1. 주요 설명변수의 정의 42

2. 투자유치 성공요인 분석 : 특허를 다수 보유한 SaaS 기업이 유리 44

3. 매출성장률 분석 : 서비스 업종의 B2C 고객이 성장에 유리 46

4. 혁신기업 분석 소결 49

제4장 AI시대 SW산업 성장동력의 모색 50

제1절 AI시대 기존 SW모델의 한계 50

1. 비트(Bit)에서 아톰(Atom)으로의 가치 전이와 '역-스마일 곡선'의 탄생 50

2. 인당 구독 모델(Seat-based SaaS)의 한계 51

3. 제조 설계용 SW의 무기화: 2025년의 미ㆍ중 대립의 교훈 52

제2절 AI시대 SW비즈니스 모델의 진화방향 53

1. 제조AI의 특성과 에이전틱SW의 필요성 54

2. 에이전틱SW의 가치를 극대화 하는 성과기반 요금제의 사례 55

3. AI기반 시스템통합 기업 성공사례, 팔란티어(Palantir) 56

4. Physical AI와 제조 설계용 SW: 지능형 제조 주권의 핵심 58

5. 산업AI의 투하자본과 대기업 59

제3절 AI엔지니어링 주체으로서의 SW산업의 과제 60

1. AI 생애주기 관리와 서비스 엔지니어링 60

2. SW생산체계의 변화: '개발자'에서 '감독자'로서의 전환 61

3. AI 엔지니어링의 지속 가능성을 위한 새로운 보상체계 도입 62

제5장 요약 및 결론 64

1. 연구 요약 64

2. 정책적 시사점 65

3. 결론 : 명제적 지식(LLM)과 처방적 지식(SW)의 조화 65

[별첨] 패널회귀분석표 67

참고문헌 70

〈표 1〉 수요산업 분석을 위한 관련성 트리 구조 23

〈표 2〉 Human-AI 협업 기반의 검증 프로세스 30

〈표 3〉 팬데믹 전후 SW산업의 성장동력 변화 양상 33

〈표 4〉 시기별 노동과 자본의 매출성장 기여도 변화 36

〈표 5〉 시기별 수요산업의 매출성장 기여도 36

〈표 6〉 투자유치가 매출 성장률에 미치는 영향 39

〈표 7〉 투자유치 성공요인 기본모델 45

〈표 8〉 투자유치 성공요인 확장모델 46

〈표 9〉 매출성장요인 기본모델 47

〈표 10〉 매출성장요인 확장모델 48

〈표 11〉 기술패권의 무기가 된 설계용 소프트웨어 52

〈표 12〉 제조업 설계ㆍ개발 소프트웨어의 중요성 53

〈표 13〉 국내외 AI 및 IT서비스 시장 전망 53

〈표 14〉 SaaS와 에이전틱SW 와의 비교 55

〈표 15〉 성과기반 요금제의 위험과 기회요인 55

〈표 16〉 팔란티어 FDE(전진 배치 엔지니어)의 주요 활동 단계 57

[그림 1] 혁신기업의 비정형데이터(수요산업, 제품ㆍ서비스) 예시 21

[그림 2] 본 연구의 분석대상 22

[그림 3] SW기업 자동분류 개념도 24

[그림 4] 기존기업의 수요산업을 학습하여 혁신기업 수요산업을 식별 25

[그림 5] SW기업 자동 분류 결과 31

[그림 6] 본 장에 활용된 기업데이터의 구성 32

[그림 7] SW기업의 매출합계 추이 33

[그림 8] SW기업의 수요산업별 매출합계 추이 34

[그림 9] 투자유치 성공 요인 : SaaS모델, 특허보유, SW하청기업 아님 44

[그림 10] 매출 고성장 요인 : B2C+서비스업 47

[그림 11] 기술패권 경쟁과 AI확산이 만들어내는 역스마일 곡선 51

[그림 12] AI사업의 밸류체인 중 응용서비스 개발 영역 61

[그림 13] 빙산의 수면 아래처럼 보이지 않는 기술요소의 비중이 높은 AI서비스 63

[별첨 1-1] SW기업의 외생적 성장요인(팬데믹 이전) 67

[별첨 1-2] SW기업의 외생적 성장요인(팬데믹 기간) 68

[별첨 1-3] SW기업의 외생적 성장요인(팬데믹 이후) 69