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산업용수 예산 3,862억원, 출자와 댐 증축으로 읽는 2027년 기후부 예산안

기후에너지환경부가 2027년 예산안을 전년보다 18.3% 늘어난 25조7,319억원으로 편성했다. 워터저널 보도에 따르면 역대 최대 규모이고, 반도체와 AI 데이터센터에 필요한 전력·용수 기반시설에만 1조9,351억원이 들어간다. 기사 제목만 보면 돈이 늘었으니 물과 전기가 제때 나올 것처럼 읽힌다. 현장에서 보면 다르다. 예산이 잡힌 해와 물이 배관을 타고 나오는 해는 같지 않고, 산업용수 예산 안에서도 공사비와 출자금은 성격이 전혀 다른 돈이다. 배경: 왜 중요한가 이번 예산안의 네 가지 축은 전력·용수 기반시설 확충, 에너지 대전환, 녹색전환, 기후재난 안전 확보다. 기후부 발표를 보면 첨단산업 전력·용수 1조9,351억원 가운데 전력이 1조5,489억원, 용수가 3,862억원이다. 전력 쪽은 수요유치형 변전소, 송전단 에너지저장장치(ESS), 전력망 지중화, 해상풍력 공동접속설비 같은 항목이 들어간다. 용수 쪽은 호남권 반도체산단 용수공급 1,196억원, 충청권 첨단산업 용수공급 81억원, 한국수자원공사 출자 2,500억원, 호남권 공공폐수 처리 85억원으로 구성된다. 물 수요가 커지는 이유는 두 갈래다. 반도체 공정은 미세 오염물질을 씻어내기 위해 초순수(불순물을 극한까지 제거한 공정용수)를 쓰고, 데이터센터는 서버 발열을 잡는 냉각에 물을 쓴다. 보조 자료로 삼은 『물론입니다 3: AI도 목이 마르다』가 짚는 지점이 정확히 이것이다. AI가 고도화될수록 열 발생량이 늘고, 그 열을 제어하는 냉각 과정에 물이 들어간다. 같은 매체에 소개된 해외조사보고서 제목에 따르면 전 세계 데이터센터의 25%가 물부족 지역에 위치한다. 입지와 수원이 어긋나는 문제는 해외만의 일이 아니다. 물 투자는 산업용수에만 쏠리지 않는다. 수질개선 예산은 74.7% 늘어난 5,986억원이고, 도시침수 예방 예산은 221억원에서 815억원으로 268.8% 증가했다. 전기차 보급 2조1,403억원, 재생에너지 금융지원 1조5,108억원 같은 큰 항목에 가려지지만, 물 쪽 증...

소프트웨어 종말론, 현장 엔지니어가 보는 진짜 쟁점

지난 2월 미국 증시에서 소프트웨어 업종이 하루 만에 3% 넘게 반등했다. 앞서 업무용 AI 도구가 법무·재무 보고서 작성 같은 고부가 사무직을 자동화할 수 있다는 우려가 부각되며 지수가 급락했고, 며칠 뒤 월가는 "소프트웨어의 죽음을 선언하긴 이르다"는 리포트로 응수했다. 그 사이 시장은 세일즈포스와 오라클을 서로 다른 운명의 종목으로 갈라놓았다. 그런데 제조·에너지 현장에서 소프트웨어를 실제로 운용해본 사람이라면, 이 논쟁이 놓치고 있는 지점이 하나 보인다. 소프트웨어가 대체 가능하냐 아니냐는 질문 자체가, 현장에서는 이미 오래전에 답이 나와 있다는 것이다.

배경: 왜 중요한가

이번 논쟁의 촉발점은 명확하다. LLM 기반 에이전트가 문서 작성과 데이터 조회, 워크플로 실행을 직접 수행할 수 있게 되면서, "그 일을 하려고 사던 SaaS는 왜 필요한가"라는 질문이 성립하게 됐다. 실제로 CRM, HR, 마케팅 자동화처럼 UI와 워크플로가 제품의 본질에 가까운 영역일수록 위협이 직접적이다. 시장이 세일즈포스·워크데이·허브스팟에 더 냉정했던 이유다.

반대편 논리도 단순하다. 유통망, 기업 데이터, 프로세스 고착성. 제프리스가 든 세 가지 방어 요소는 모두 "기술이 아니라 관성"에 관한 것이다. AI 모델이 아무리 좋아져도 15년 치 트랜잭션 데이터, 감사 추적, 권한 체계, 규제 대응 이력이 쌓인 시스템을 걷어내는 비용은 별개라는 뜻이다. 오라클과 마이크로소프트가 상대적으로 안전하다고 평가받는 근거이기도 하다.

여기서 중요한 건 이 두 논리가 사실 같은 축의 양 끝이라는 점이다. 소프트웨어 종말론이 겨냥하는 건 소프트웨어 전체가 아니라 소프트웨어의 특정 계층이다. 그리고 어느 계층이 얼마나 두꺼운지는 산업마다 완전히 다르다.

핵심: 일반 기사가 놓치는 지점

증권가 리포트는 소프트웨어를 종목 단위로 본다. 현장 엔지니어는 스택 단위로 본다. 이 관점 차이가 소프트웨어 종말론 논쟁의 실제 지형을 바꾼다.

세부 포인트 1 — 소프트웨어의 무게는 '되돌릴 수 없는 것'에서 나온다

반도체 팹이든 화학 플랜트든 산업가스 공급 설비든, 소프트웨어 스택은 대략 세 층으로 나뉜다. 아래쪽엔 PLC·DCS·SCADA 같은 제어 계층이 있다. 중간엔 MES와 설비 인터페이스가, 위쪽엔 ERP와 각종 리포팅 도구가 있다.

AI 에이전트가 잠식하기 쉬운 건 위쪽이다. 리포트를 쓰고, 대시보드를 만들고, 데이터를 조회하는 일. 반면 아래로 내려갈수록 대체 난도는 지수적으로 올라간다. 밸브를 잘못 열면 되돌릴 수 없고, 레시피 파라미터를 잘못 쓰면 웨이퍼 한 로트가 날아간다. 이 계층의 소프트웨어는 기능이 아니라 검증된 이력을 판다. 수년간 사고 없이 돌았다는 사실 자체가 제품의 핵심 자산이고, 그건 모델 성능으로 복제되지 않는다.

시장이 "SaaS는 위험, 인프라·DB는 안전"이라고 구분한 것은 우연히 이 구조를 맞춘 것이다. 다만 이유를 데이터 락인으로만 설명한다면 절반만 본 셈이다. 진짜 방어선은 실패 비용의 비대칭성이다.

세부 포인트 2 — 대체되는 건 소프트웨어가 아니라 '조작 인터페이스'다

현장에서 소프트웨어 도입 저항은 대개 기능 부족 때문이 아니다. 책임 소재 때문이다. 이상 징후를 AI가 먼저 잡아도, 라인을 세우는 결정에 서명하는 건 결국 사람이다. 감사 대응, 안전 규격 인증, 고객사 품질 감사에서 요구하는 건 "누가, 언제, 어떤 근거로" 판단했는지의 추적 가능성이다.

그래서 현장에서 실제로 벌어지는 일은 소프트웨어의 소멸이 아니라 인터페이스의 이동이다. 사람이 화면을 클릭하던 자리를 에이전트가 API로 호출하는 방식으로 대체된다. 화면은 줄어들지만 그 아래 규칙 엔진, 권한 모델, 로그 체계는 오히려 더 정교해져야 한다. AI가 호출자가 되는 순간, 잘못된 호출을 막는 가드레일의 값어치가 올라가기 때문이다.

이 관점에서 보면 소프트웨어 종말론은 방향을 반대로 짚었을 가능성이 있다. 좌석 수 기반 과금(seat-based)은 위협받지만, 실행 건수 기반 과금은 오히려 커진다. 문제는 기존 기업들이 그 전환을 손실 없이 통과할 수 있느냐다. 매출 인식 구조가 바뀌는 구간에서 성장률이 꺾여 보이는 시기는 거의 반드시 온다.

그래서 뭘 봐야 하나

첫째, 종목보다 과금 모델의 전환 궤적을 보는 편이 정보량이 많다. 좌석 과금 비중이 높은 기업이 소비량 과금으로 넘어갈 때 나타나는 매출 공백 구간을 어떻게 설명하는지, 실적 발표에서 실행 건수·에이전트 호출량 같은 지표를 새로 공개하기 시작하는지가 관찰 포인트다.

둘째, 산업용 소프트웨어와 사무용 소프트웨어를 한 바구니에 담지 않는 게 좋겠다. 제조 실행 시스템, 산업 제어, EDA처럼 물리 설비와 결합된 영역은 이번 소프트웨어 종말론의 사정거리 밖에 있을 가능성이 크다. 다만 이 영역은 대체 위협이 낮은 대신 성장률도 완만하다는 반대급부가 있다.

셋째, AI가 소프트웨어를 대체한다는 서사는 결국 컴퓨트 수요로 되돌아온다. 에이전트가 사람 대신 시스템을 호출한다면 호출 횟수는 사람의 근무시간에 묶이지 않는다. 소프트웨어 마진이 어디로 새는지를 보려면 그 반대편에서 누가 받아먹는지도 같이 봐야 한다는 뜻이다. 어느 쪽이든 단일 리포트 한 편으로 결론 낼 사안은 아니고, 몇 개 분기의 지표 변화를 두고 확인해야 할 문제다.

정리하면, 소프트웨어 종말론은 업종 전체의 사망 선고라기보다 스택의 특정 층에서 벌어지는 가치 재배분에 가깝다. 걱정이냐 수순이냐는 질문에 굳이 답하자면, 위층에는 수순이고 아래층에는 아직 남의 일이다.

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