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'과학 인공지능'통합검색 결과 입니다. (204건)

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[현장] "AI 3대 강국, AIDC에 달렸다"…배경훈 장관, 현장 소통 직접 나서

"인공지능(AI) 3대 강국으로 도약하려면 우리 기업들이 마음껏 뛰놀 수 있는 AI 데이터센터(AIDC)라는 든든한 토양이 반드시 필요합니다. 정부가 AIDC의 '가격 경쟁력' 확보를 위해 직접 마중물을 붓겠습니다." 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 24일 세종 네이버 데이터센터 '각 세종'에서 현장 간담회를 열고 AI 데이터센터 생태계 활성화를 'AI 3대 강국' 도약을 위한 핵심 과제로 제시하며 이같이 말했다. 산업계·학계 리더들과 마주 앉은 배 장관은 국가적 목표 달성을 위해 현장의 목소리를 직접 듣고 정책에 반영하겠다는 강력한 의지를 드러냈다. 이날 간담회에는 ▲김유원 네이버클라우드 대표 ▲이준희 삼성SDS 사장 ▲하민용 SK텔레콤 부사장 ▲김세웅 카카오 부사장 ▲최지웅 KT클라우드 대표 ▲김동훈 NHN클라우드 대표 ▲박성율 LG유플러스 혁신그룹장 등 국내 AI 산업을 이끄는 핵심 기업인들과 ▲이경무 서울대 교수 ▲류석영 KAIST 교수 등 학계 석학들이 함께 자리했다. 배 장관은 "AI 3대 강국이라는 국가적 목표는 정부 혼자 달성할 수 없으며 오늘 주신 현장의 목소리 하나하나가 정책의 이정표가 될 것"이라며 "민관이 '원팀'으로 긴밀히 협력해 AI 데이터센터 생태계를 반드시 성공시키겠다"고 강조했다. "전력난·중복규제부터 풀어달라"…현장서 나온 현실적 제언은? 배경훈 장관의 문제 제기에 간담회에 참석한 산업계·학계·협회 리더들은 AI 데이터센터 활성화를 위한 현실적인 과제와 구체적인 해법을 제시했다. 참석자들은 한목소리로 AI 데이터센터가 국가 경쟁력의 핵심 기반이라는 데 동의하면서도 이를 가로막는 전력, 규제, 비용 문제 해결을 위한 정부의 적극적인 역할을 요청했다. 첫 발언에 나선 김유원 네이버클라우드 대표는 AI를 '새로운 수출 산업'으로 정의하며 글로벌 시장에서 경쟁하기 위한 '팀 코리아'의 필요성을 역설했다. 그는 미국과 중국을 제외하면 AI 기술 풀스택을 갖춘 국가가 드물어 한국에 큰 기회가 있다면서도 글로벌 기업과 경쟁하기 위해서는 국내 기업 간의 협력을 통한 규모의 확대가 필수적이라고 강조했다. 김 대표는 "AI는 우리의 새로운 수출산업이 될 수 있으며 사우디, 태국 등에서 한국 기술의 가능성을 이미 확인했다"며 "국내 기업들이 선의의 경쟁을 넘어 글로벌 진출 시에는 힘을 합쳐 기술의 깊이와 규모를 키우는 '융합의 장'이 될 수 있도록 정부가 그 취지를 살려주시길 바란다"고 말했다. 이어 마이크를 잡은 이준희 삼성SDS 사장은 데이터센터 현실에 맞지 않는 건축 규제와 핵심 과제인 전력 공급 문제를 언급했다. 그는 실제 근무 인원이 적은 데이터센터의 특성을 고려하지 않은 주차장, 조형물 설치 등 불필요한 규제들이 기업의 부담을 가중시키고 있다며 국가 차원의 전력 수급 계획이 AIDC 경쟁력의 성패를 가를 것이라고 설명했다. 이 사장은 "데이터센터를 새로 설계해보면 현장 현실과 맞지 않는 건축 규정이 너무 많다"며 "보다 큰 문제는 전력 공급으로, 국가적 차원에서 데이터센터 클라우드 경쟁력을 갖추려면 전력 공급에 대한 근본적인 고민과 검토가 반드시 있어야 한다"고 촉구했다. 하민용 SK텔레콤 부사장은 전력 문제, 인허가, 세제 혜택을 함께 해결해야 할 과제로 꼽았다. 그는 전력구매계약(PPA)을 한시적으로 허용해 데이터센터를 전력 생산지 인근으로 이전시켜 수도권 과밀을 해소하고 고질적인 인허가 지연과 '혐오시설' 인식 문제를 해결하기 위한 정부의 제도적 지원이 필요하다고 설명했다. 하 부사장은 "전기, 인허가, 세제 혜택이 종합적으로 고려된 정책 패키지가 나온다면 향후 몇 년 남지 않은 AI 골든타임을 민간이 최대한 활용할 수 있을 것"이라며 "이것이 수도권 과밀 해소와 지역 균형 발전을 가능하게 하는 유인이 될 것"이라고 제언했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 데이터센터 구축의 가장 큰 장벽으로 막대한 초기 투자 비용을 꼽았다. 그는 1년까지 소요되는 '전력계통영향평가'와 토지 확보 문제를 언급하며 정부가 선제적으로 부지와 전력을 확보해 민간에 제공하는 모델을 제안했다. 또 GPU 확보 속도를 높여야 한다고 역설했다. 김 대표는 "정부가 전력과 토지를 먼저 확보한 후 민간 사업자에게 제공하면 훨씬 적은 비용으로 서비스를 구축할 수 있다"며 "GPU 역시 글로벌 기업들은 1만 장 단위로 클러스터를 구성하는데 우리도 정부 주도 확보 계획의 속도를 더 내야 대규모 운영 경험을 쌓을 수 있다"고 말했다. 김세웅 카카오 부사장은 규제 완화와 세제 혜택의 필요성을 언급하며 공공과 민간이 협력하는 새로운 형태의 특수목적법인(SPC) 모델을 대안으로 내놨다. 또 데이터센터를 '학습용'과 '서비스용'으로 구분해 후자에는 국산 신경망처리장치(NPU)를 적극 활용하는 등 유연한 접근법을 주문했다. 김세웅 부사장은 "AI 전산장비뿐만 아니라 데이터센터 토지·건물 자체에 대한 세제 혜택도 절실하다"면서 "현재 진행중인 '독자 AI 모델' 개발 프로젝트에서 떨어진 팀들도 패배자가 아니라 다음 라운드에 결과물이 녹아들 수 있도록 실패를 용인하고 다시 기회를 주는 선순환 구조를 만들어 달라"고 당부했다. 최지웅 KT클라우드 대표는 데이터센터 구축을 '토목공사'에 비유하며 인허가부터 완공까지 3년이 걸리는 현실에서는 AI 골든타임을 놓칠 수 있다고 설명했다. 그는 1조원 투자 시 설비 비용이 70%를 차지하는 고밀도 데이터센터의 특수성을 고려한 맞춤형 지원이 시급하다고 밝혔다. 최 대표는 "핵심은 물과 전기로, 전력이 빠르게 들어오게끔 인허가를 단축하고 고밀도 설비 투자에 대한 세제 혜택을 주는 것이 무엇보다 중요하다"며 "국가를 위한 프로젝트라면 기업은 손해를 보지만 않으면 뛰어들 것이므로, 최소한의 사업성을 가질 수 있는 기반을 마련해달라"고 요청했다. 박성율 LG유플러스 혁신그룹장은 AI 시장의 빠른 속도에 대응해야 한다는 점을 강조했다. 그는 이미 미국, 중국에 2~3년 뒤처진 상황에서 새로운 사업을 시작하기보다 현재 민간 기업들이 보유하고 있거나 추진 중인 인프라의 '막힌 곳'을 뚫어주는 것이 가장 빠른 해법이라고 주장했다. 박 그룹장은 "민간 기업은 시간이 돈인데 지금의 절차로는 3년 이상 걸려 경쟁력을 잃게 된다"며 "국가 주도 사업과 동시에 이미 민간이 가진 인프라가 활성화되도록 규제를 하나하나 풀어주면 2~3년 내 신속한 도약이 가능하다"고 말했다. 박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장은 개별 규제 개선을 넘어선 근본적인 법제도 마련을 촉구했다. 그는 AI 데이터센터를 'AI 시대의 사회간접자본(SOC)'으로 규정하고 산업화 시대에 정보화 시대의 법을 만들었듯 AI 시대에 맞는 인프라 구축을 위한 특별법 제정을 공론화해야 한다고 제안했다. 박 원장은 "케이스 바이 케이스로 문제를 푸는 것을 넘어 AI 시대에 맞게 인프라 구축 활성화를 위한 '특별법'을 제정해 관련 규제를 일괄 해결할 필요가 있다"며 "산업 시대에 상상할 수 없던 법 제도가 정보화를 촉진했듯, AI 시대에 맞는 새로운 제도가 필요하다"고 말했다. 강중협 한국데이터센터연합회 회장은 현장의 오해와 규제의 본질을 명확히 짚었다. 그는 데이터센터 사업에 '허가' 규정은 없지만 전력 수급, 민원 문제 등이 발목을 잡고 있으며 이를 종합적으로 관리할 '컨트롤 타워'가 부재하다고 지적했다. 이로 인해 '코리아 패싱' 현상까지 나타나고 있다고 덧붙였다. 강 회장은 "데이터센터 인허가는 없지만 전력 문제와 입증되지 않은 우려에 기반한 민원 때문에 지난해에만 8개 사업이 지연·취소됐다"며 "이런 문제들을 종합적으로 다룰 컨트롤 타워를 세우고 업계가 지킬 수 없는 비현실적인 규제들을 걷어내야 한다"고 밝혔다. 학계에서도 근본적인 문제 제기가 이어졌다. 이경무 서울대 교수는 인프라 구축과 더불어 반드시 해결해야 할 문제로 '산업계와 학계의 단절'을 꼽았다. 우수한 논문 실적에도 불구하고 실제적인 성과로 이어지지 못하는 것은 바로 이 생태계의 단절 때문이라고 진단했다. 이 교수는 "인구 대비 논문 수는 세계 최고 수준이지만 기업과 학계의 네트워크가 전혀 없어 학생들이 쓸 인프라도, 교류할 기회도 없다"며 "미국과 중국처럼 학교와 회사가 경계 없이 협력하는 생태계가 만들어지지 않으면 집중 투자도 의미가 없다"고 지적했다. 마지막으로 류석영 카이스트 교수는 국내에서의 경쟁을 넘어 글로벌을 지향하는 협력 모델로의 전환을 제안했다. 그는 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 여러 드림팀을 경쟁시키면서도 그 결과물을 오픈소스로 공유하게 하는 사례를 들며 '함께하는 그림'을 그려야 할 때라고 강조했다. 류 교수는 "국내 1등은 이제 아무 의미가 없다"며 "우리도 미국의 사례처럼 각자 최고를 추구하며 경쟁하되 그 성과를 석 달에 한 번씩 공유하고 함께 나누는 그림으로 가야만 글로벌 경쟁이 가능하다"고 말했다. 배경훈 장관 "GPU 5만장도 부족할 수도…속도전으로 승부" 이어진 기자들과의 질의응답에서 배경훈 장관은 현장의 건의 사항들을 정책에 반영하겠다는 의지를 재차 강조하며 속도감 있는 실행을 약속했다. 배 장관은 이날 미국 트럼프 정부가 발표한 미국 AI 행동계획에 대한 의견을 묻는 질문에 "미국이 중국에 대한 위기감으로 AI 진흥을 가속화하고 있다"며 "우리 역시 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추려면 초기 시장 창출을 위한 정부의 '마중물' 역할과 민간의 자율적 투자가 조화를 이뤄야 한다"고 답했다. 두 차례 유찰된 국가 AI 컴퓨팅 센터(SPC) 사업에 대해서는 "기업의 자율성과 사업성을 보장하는 방향으로 기존 인프라를 활용하는 등 다양한 방안을 케이스 바이 케이스로 고민하고 있다"면서 "국가AI위원회의 의결을 거쳐 정리되는 대로 발표하겠다"고 밝혔다. 또 'GPU 5만 장'이라는 목표 숫자에 얽매이지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 그는 칩이 5만 장이어도 부족할 수 있다며 5년 내 확보라는 계획보다 중요한 것은 1~2년 안에 산업계와 학계가 당장 쓸 수 있는 수준의 인프라를 얼마나 빨리 마련하느냐에 있다는 점을 강조했다. 이날 간담회를 마무리하며 배 장관은 자신의 옷차림에 담긴 의미를 설명하는 것으로 강한 의지를 피력했다. 배경훈 장관은 "취임하고 거의 매일 양복에 넥타이를 맸는데 오늘 운동화를 신고 예전에 입던 대로 편하게 왔다"며 "초심을 잃지 않고 AI 문제만큼은 형식에 얽매이지 않고 굉장히 유연하고 신속하게 접근하겠다는 의지를 보여드리고 싶었다"고 밝혔다.

2025.07.24 15:06조이환

AI가 알려준 대피 경로…정부, '가상융합 재난관리' 실증 착수

과학기술정보통신부(과기정통부)와 행정안전부(행안부)가 지역 맞춤형 인공지능(AI)·가상융합 기반 재난 대응 시스템의 현장 적용 가능성을 검토하고 지자체 간 기술 확산 전략을 논의했다. 과기정통부와 행안부는 대전 유성온천역에서 시스템 실증 현장을 점검하고 충청권 4개 지자체와 함께 재난안전관리 체계 고도화 방향을 논의하는 간담회를 열었다고 22일 밝혔다. 이 사업은 'AI·메타버스 기반 재난안전관리체계 강화' 과제로, 지난 2023년부터 충북, 충남, 대전, 세종 등 4개 지자체에 맞춤형 시스템 개발을 지원해왔다. 각 지역은 산업·교통·도시·시설 등 위험 유형별 특성에 따라 과제를 수행했다. 충북은 산업단지를 중심으로 화재와 폭발 대응 체계를, 충남은 교통사고 다발지와 대규모 행사장에서의 군중 사고 방지를 주제로 시스템을 개발했다. 대전은 노후 건물과 다중이용시설의 위험 예측에 초점을 맞췄고 세종은 교량과 공원 중심의 자연재난 대응에 집중했다. 실증사업에는 센서, CCTV, 시뮬레이션 기술을 결합한 복합 감지·분석 체계가 도입됐다. 대전 유성온천역에서는 열·연기센서와 군중 밀집도 측정 장비를 통해 위험 발생 시 자동으로 데이터를 수집하고 AI 분석을 통해 대피 유도 방안을 실시간 제시하는 기술이 시연됐다. 대전시는 연말까지 역사 내 LED 유도등을 설치해 실사용 가능성을 확보할 예정이다. 기술 개발에는 민간 공급기업이 참여했고 공공 데이터는 행안부가 주도해 수집·제공했다. 지난 2023년 6월 재난안전정보 공동이용협의회를 통해 행안부, 고용부, 소방청 등에서 확보한 62개 데이터셋이 지자체에 공유됐다. 이를 기반으로 각 지역은 자율적으로 재난안전 플랫폼을 설계하고 실증 작업에 착수한 상태다. 간담회에서는 기술 상용화를 위한 지자체간 협력 구조와 예산 연계 필요성도 언급됐다. 참석자들은 실제 사고 현장에서 작동 가능한 시스템 설계가 중요하다고 강조했다. 특히 기초 지자체까지 도입이 확대되려면 국가 차원의 후속 지원과 제도적 뒷받침이 필요하다는 공감대가 형성됐다. 황규철 과기정통부 소프트웨어정책관은 "이번 사업을 통해 AI와 가상융합기술이 재난 대응의 효율성을 실질적으로 높일 수 있음을 확인했다"며 "향후 다양한 현장에서 기술이 작동할 수 있도록 확산 기반을 계속 마련해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.07.22 15:24조이환

대기업·스타트업 15곳 'AI 국가대표' 도전…2천억 본선 경쟁 돌입

국가 차원의 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발에 참여할 국내 대표 기술 컨소시엄들이 확정되면서 대규모 AI 기술 경쟁의 서막이 올랐다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 공모에 총 15개 컨소시엄이 접수됐다고 21일 밝혔다. 공모는 지난달 20일부터 이날까지 약 한 달간 진행됐다. 접수된 정예팀은 ▲네이버클라우드 ▲루닛 ▲모티프테크놀로지스 ▲바이오넥서스 ▲사이오닉에이아이 ▲업스테이지 ▲SK텔레콤 ▲NC AI ▲LG AI연구원 ▲정션메드 ▲카카오 ▲KT ▲코난테크놀로지 ▲파이온코퍼레이션 ▲한국과학기술원 등이다. 이들은 모두 주관기관으로 이름을 올렸고 각 컨소시엄의 세부 구성은 공개되지 않았다. 과기정통부는 제출서류 적합성 검토를 거친 뒤 서면평가를 통해 15개 팀을 10개 팀으로 추릴 계획이다. 이후 발표평가로 다시 5개 팀을 최종 선정할 방침이다. 평가를 통과한 팀은 내달 초 협약 체결 목표로 사업비 심의·조정에 들어간다. 이번 사업에는 총 2천억원 규모의 예산이 투입된다. 이는 국내 AI 기업들이 독자적인 기술 역량을 확보해 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있도록 하겠다는 취지다. '국가대표 AI'를 목표로 한 기술력 중심의 경쟁 체계 구축이 핵심이다. 과기정통부 관계자는 "서류검토부터 협약 체결까지 모든 과정을 다음달 초까지 완료할 계획"이라며 "추후 사업이 본궤도에 오르면 다양한 분야로의 파급 효과가 클 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.07.21 16:48조이환

LG AI연구원, '투톱 체제' 전환…글로벌 AI 석학·산업형 리더 '동시 투입'

LG AI연구원이 글로벌 인공지능(AI) 석학과 산업형 기술 전문가를 공동 연구원장으로 선임하며 투톱 체제를 구축했다. 배경훈 전 원장이 과학기술정보통신부 장관으로 임명된 가운데 연구 조직 재편을 통해 기초 기술 확보와 사업화 역량을 병행하는 전략에 착수한 것으로 분석된다. LG AI연구원은 이홍락 최고AI과학자(CSAI) 겸 부사장과 임우형 선임랩장 겸 데이터인텔리전스랩장이 신임 공동 연구원장으로 공식 선임됐다고 21일 밝혔다. 두 사람은 각각 미국과 국내 조직을 맡아 본격적인 투톱 체제를 가동한다. 이홍락 부사장은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 세계 10대 AI 연구자로 평가받는 석학으로, 현재 미국 미시간대 컴퓨터공학과 교수와 함께 LG 글로벌AI센터장을 겸임하고 있다. 그동안 미국 앤아버에 위치한 센터에서 차세대 AI 기술 개발과 글로벌 연구 생태계 확장을 주도해왔다. 향후 이 부사장은 미국 현지 연구조직을 이끌며 LG AI연구원에 선진 기술을 접목하고 글로벌 인재를 발굴하는 데 주력할 계획이다. 선행 연구를 중심으로 기초과학 경쟁력을 강화하고 글로벌 협력 네트워크 확장을 이끈다. 임우형 상무는 엑사원을 활용한 머신러닝과 음성인식 기반의 응용 연구를 주도해온 인물로, 계열사와 산업 현장에서 발생하는 다양한 문제 해결에 기여해왔다. 실무 중심의 기술 적용과 문제 해결 능력을 입증한 바 있다. 임 상무는 국내 연구조직 운영 전반을 맡으며 '엑사원' 기반 AI 서비스의 적용 범위를 확대하고 계열사 대상의 솔루션 개발을 총괄할 예정이다. 내부 조직 역량 강화와 연구 성과의 사업화가 주요 과제로 주어졌다. LG 관계자는 "이번 공동 연구원장 체제를 통해 선행 연구와 응용 연구 간 시너지를 극대화하고 AI 기반의 사업 혁신을 본격 추진할 방침"이라며 "공동 연구원장 임기는 오늘부터 시작된다"고 말했다.

2025.07.21 14:33조이환

'독자 AI 파운데이션' 신청 마감…주요 기업 총출동 속 향방 주목

국내 인공지능(AI) 기술의 미래를 이끌어갈 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 참가 신청 접수가 마무리되고 본격적인 경쟁의 막이 올랐다. 향후 선정될 'AI 국가대표'의 향방과 이들이 펼칠 기술 경쟁의 서막에 업계의 이목이 쏠리고 있다. 21일 업계에 따르면 과학기술정보통신부가 주관하는 이번 프로젝트는 이날 신청 접수를 최종 마감한다. 약 2천억원 규모가 투입되는 이번 사업은 국내 AI 기업의 기술력을 국가적 차원에서 집약하고 글로벌 시장에서 통할 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 한다. 1차 선정 결과는 다음달 초에 나올 전망이다. 과학기술정보통신부 관계자는 "접수가 마감된 후 다음달 초까지 참가 기업들의 컨소시엄 구성과 구체적인 프로젝트 계획을 정리해 공표하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이번 프로젝트는 1차적으로 최대 5개의 컨소시엄을 '국가대표 정예팀'으로 선발해 본격적인 경쟁을 시작한다. 이런 가운데 업계 일각에서는 일부 기업이 생성형 AI 붐과 함께 시작된 긴 업력과 기술력을 바탕으로 유리한 고지를 점했다는 분석이 나온다. 실제로 다수의 관계자들은 LG AI연구원, 네이버클라우드, 업스테이지 등을 5개의 자리 중 상당수를 차지할 유력 후보로 꼽고 있다. LG AI연구원은 전문가용 초거대 AI '엑사원'을 통해 B2B 시장에서 높은 이해도를 보여왔으며 최근 하이브리드 AI 모델 '엑사원 4.0'을 공개하며 기술적 진화를 증명했다. 네이버클라우드는 '하이퍼클로바X'로 국내 AI 시장을 개척해 온 선두 주자다. 여기에 AI 스타트업인 업스테이지의 약진도 돋보인다. 기존 광학문자인식(OCR) 기술의 강자였던 업스테이지는 생성 AI 시대가 열리자 거대언어모델(LLM) 개발로 빠르게 방향을 전환해 '솔라' 모델을 선보였다. 최근에는 후속 모델인 '솔라 프로 2'가 글로벌 공개 성능 평가에서 최상위권에 올랐고 일론 머스크가 소셜미디어 X를 통해 직접 언급하며 주목을 받기도 했다. 한 업계 관계자는 "언급된 기업들은 LLM을 직접 구축하고 운영해 온 경험과 노하우가 풍부해 유력한 후보로 꼽힌다"며 "이를 바탕으로 상위권이 형성되고 남은 자리를 차지하기 위한 다른 기업들의 경쟁이 치열할 것으로 보인다"고 전망했다. 다만 최종 선정까지는 몇 가지 변수가 남아있다. 우선 유력 후보 중 하나인 네이버클라우드의 컨소시엄 구성 전략이 주목된다. 네이버클라우드는 정부의 'GPU 임차 지원 사업'에 참여하고 있어 이번 프로젝트의 직접적인 GPU 지원 대상에서는 제외된다. 이 점이 타 기업과의 컨소시엄 구성에 어떤 영향을 미칠지가 중요한 고려사항으로 떠올랐다. 공정한 심사위원단 구성 또한 주요 과제다. 이번 프로젝트에는 국내 주요 AI 관련 기업과 연구기관 대부분이 어떤 형태로든 참여하고 있어 이해관계에서 자유로운 국내 심사위원을 찾기 어렵다는 현실적인 문제가 제기되고 있기 때문이다. 이에 정부는 객관적인 평가를 위해 해외 전문가를 심사위원단에 포함하는 등 다각적인 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 과기정통부 관계자는 "심사위원단 구성은 확정되지 않았으나 독립적이고 창의적인 평가를 위해 다양한 방안을 검토 중"이라며 "특히 참여 기업과 이해관계가 없는 국내외 글로벌 AI 전문가를 포함하는 방안을 고려하고 있다"고 밝혔다.

2025.07.21 11:31조이환

"한국형 LLM 키운다"…정부, 24억 들여 AI 성능평가 데이터 구축

과학기술정보통신부(과기정통부)가 한국형 생성형 인공지능(AI) 모델의 경쟁력을 끌어올리기 위해 성능평가용 고품질 데이터셋 구축에 나섰다. 영어 위주의 기존 평가 체계를 보완하고 국내 문화·문맥을 반영한 새로운 기준점을 제시하겠다는 전략이다. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원은 다음 달 7일까지 '성능 평가 데이터셋 구축 사업'의 수행기관을 공개 모집한다고 17일 밝혔다. 이번 사업은 독자 AI 파운데이션 모델 개발의 후속 조치로, 총 24억원을 투입해 수학, 지식, 장문이해 등 3개 분야에서 평가 데이터를 만든다. 평가 데이터는 한국어 기반 거대언어모델(LLM)의 성능을 정량·정성적으로 검증할 수 있도록 구성된다. 과제당 지원금은 8억원이며 수행기관은 컨소시엄 형태로 참여해야 하고 초거대 AI나 대규모 자연어처리 개발 경험이 있는 기업 또는 기관이 필수로 포함돼야 한다. 우선 구축 대상은 ▲수학 ▲지식 ▲장문이해 등 세 가지다. 수학 분야는 한국어-영어 병렬 형태로 추론형 수학 문제와 정답을 구성하며 글로벌 고난도 문제집 수준의 난이도를 요구한다. 지식 분야는 한국형 역사·문화 등을 평가할 수 있도록 주제별 질의-정답과 추론형 문항을 포함해야 하며 글로벌 공통 지식 항목도 함께 설계해야 한다. 장문이해 분야는 32K 이상 긴 문맥을 기반으로 논리 판단, 문맥 결속력 등을 테스트할 수 있는 업무수행형 데이터가 핵심이다. 정부는 이번 공모를 통해 구축된 데이터셋을 '정예팀'뿐만 아니라 국내 모든 AI 개발기관에 공개할 계획이다. 향후 멀티모달, 에이전트 AI 영역까지 평가영역을 넓힌다는 구상도 포함돼 있다. 이번 공모는 과제 제안부터 최종 평가까지 단계별로 품질 검증과 산출물 보완 절차가 마련돼 있다. 공고는 오는 8월까지 진행되며 11월 중간 점검을 거쳐 12월 최종 평가 후 결과물이 도출된다. 이후 내년 1월부터는 본격적인 보완 및 확산이 추진된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "국민이 체감할 수 있는 고성능 AI 모델을 확보하려면 평가 기준도 우리 사회와 문화가 반영돼야 한다"며 "이번에 구축되는 성능평가 데이터셋은 국내 AI 생태계 전반의 활용을 염두에 두고 공개할 예정"이라고 밝혔다.

2025.07.17 15:03조이환

배경훈 장관 임명에 쏠리는 기대...SW-AI-클라우드 업계 '환영'

이재명 대통령이 배경훈 과학기술정보통신부 장관 후보자에 대한 인사청문경과보고서를 재가했다. 이에 따라 배 장관은 오는 17일 정부세종청사에서 취임식을 열고 본격적인 임기를 시작한다. 16일 배 장관 임명 소식이 알려지며 관련 산업계는 일제히 환영의 뜻을 밝혔다. 특히 'AI에 대한 높은 이해와 현장 소통 능력', 그리고 '기반 산업 전반에 대한 균형 있는 시각'을 갖춘 인물이라는 점에서 기대가 모이고 있다. 배 장관은 국내 초거대 인공지능(AI) 분야를 선도한 대표적인 전문가로, LG 인공지능연구원 초대 원장을 지내며 대규모 AI 모델 '엑사원(Exaone)' 개발을 주도했다. 이재명 대통령의 1호 공약인 'AI 3대 강국 도약'을 실현하기 위한 적임자로도 꼽혀왔으며, 실제 인사청문회에서는 과기정통부의 최우선 과제로 '국가적 AI 대전환(AX)' 추진을 약속한 바 있다. 소프트웨어 업계는 AI 정책이 실효성을 가지려면 인프라·인재·데이터 등 기반 산업 전반에 대한 고려가 반드시 병행돼야 한다는 점을 강조하고 있다. 특히 배 장관이 기업 현장에 대한 이해도가 높고, 업계의 현실과 고민을 잘 알고 있다는 점에서 긍정적인 반응이 많다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 관계자는 "배 장관은 초거대 AI 추진협의회를 직접 이끌며 기업들의 현장 목소리를 자주 경청해 왔다"며 "덕분에 업계의 비전과 당면 과제를 속속들이 파악하고 이에 대한 전문적 해결책도 제시해 줄 것으로 기대된다"고 말했다. 일부 업계에서는 AI 중심의 정책이 과도하게 강조되면서, 정작 이를 뒷받침할 SW 산업 기반이 약화되고 있다는 우려도 함께 나온다. 특히 SW산업을 '기울어진 운동장'에 비유하며, 산업의 정상화 없이는 AI 정책도 실현이 어렵다고 지적하며 전방위적인 지원이 필요하다는 요구도 제기됐다. IT서비스산업협회 채효근 부회장은 "지금은 AI 기술이 강조되면서 과도한 쏠림 현상이 발생하고 있다"며 "원칙에 입각한 정책 수립과 기반 산업 중심의 접근이 필요하며, 배 장관은 이런 부분을 잘 이해하고 계신 분이라 기대하고 있다"고 말했다. 클라우드 업계 역시 배 장관의 임명을 환영하며 AI와 클라우드 인프라를 함께 바라보는 시각이 필요하다고 강조했다. 특히 최근 모든 정책과 예산이 AI로 집중되고 있다는 점을 지적하며, 클라우드를 포함한 기반 인프라의 역할을 강조했다. 클라우드산업협회 함재춘 사무국장은 "AI는 클라우드 같은 기반 인프라가 있어야 돌아가는 서비스지만, 현재는 모든 관심과 예산이 AI에만 쏠려 인프라 성장이 소홀해지고 있다"며 "배 장관은 AI를 기반부터 이해하고 있는 전문가인 만큼, 효과적인 성과를 위한 균형 있는 접근을 해주실 것이라 믿는다"고 기대감을 표했다. 배 장관은 취임과 동시에 'AI 3대 강국 도약' 전략 수립을 비롯해, 산업 기반 육성, 글로벌 협력 강화 등 복합적인 과제들을 마주하게 된다. 단순한 기술 개발을 넘어, 그것이 실제 산업과 사회 전반에 실질적인 영향력을 갖도록 구체적인 정책 설계와 실행이 요구되는 시점이다. 업계는 이번 인사가 산업계의 기대를 반영한 결과라고 보면서도, 민간과 공공, 대기업과 중소기업, AI와 SW 및 클라우드 인프라 등 정책의 균형과 생태계 다양성을 함께 고민해야 할 때라고 입을 모은다. 특히 국내 시장이 한정적이라는 점을 고려할 때 국내 SW기업의 글로벌 진출을 뒷받침하는 정책이 필요하다는 제안도 나왔다. 어윤호 상용SW협회장은 "지금 국내 SW 시장은 포화 상태에 가깝고, 대기업이 중소 AI 사업에도 밀려들고 있어 중소기업이 살아남기 힘든 구조"라며 "이제는 눈을 해외로 돌리고 SW도 하드웨어처럼 수출 전략이 필요하다"고 강조했다. 이어 "배 장관도 SW산업을 국내에 국한하지 말고, 글로벌 경쟁력을 가진 전략 산업으로 육성해주길 바란다"며 "이를 위해 선진국 사례를 빠르게 벤치마킹하고, 탄탄한 기반부터 먼저 다질 필요가 있다"고 덧붙였다.

2025.07.16 17:31남혁우

[AI는 지금] "국가대표 AI에 사활 건다"...선발전 앞두고 新 LLM 쏟아지는 이유는?

정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 공모가 오는 21일 마감되는 가운데 국내 주요 빅테크와 인공지능(AI) 스타트업들이 일제히 차세대 거대언어모델(LLM)을 선보이며 기술 경쟁에 불을 지폈다. 11일 업계에 따르면 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트는 최대 5개 AI 기업을 선정해 연간 100억원 규모 이상의 그래픽처리장치(GPU), 데이터, 인재 유치 비용 등을 지원하고 6개월 단위 경쟁을 거쳐 최종 모델을 압축하는 서바이벌 방식으로 진행된다. 이같은 상황 속에서 대기업, 통신사, 스타트업을 망라한 등 주요 AI 기업들이 새로운 LLM을 공개하며 출사표를 던졌다. 국가대표 AI 경쟁 뛰어든 기업들…핵심 모델과 전략은? SK텔레콤은 11일 오픈소스 커뮤니티를 통해 자체 개발한 경량 LLM '에이닷엑스 3.1 라이트(A.X 3.1 lite)'를 공개했다. 70억 파라미터 규모의 이 모델은 설계부터 학습까지 전 과정이 자체 기술로 제작된 '프롬 스크래치' 방식임을 강조했다. 이달 중에는 340억 파라미터의 중형 모델도 추가 공개하며 기술력을 과시할 예정이다. 김태윤 SK텔레콤 담당은 "꾸준히 쌓아 온 한국형 LLM 개발 역량을 바탕으로 AI 생태계 자립성을 높이겠다"고 말했다. 업스테이지는 지난 10일 310억 파라미터 규모의 '솔라 프로 2(Solar Pro 2)'를 출시하며 추론형 AI 시장에 본격적으로 진입했다. 질의응답용 '챗 모드'와 논리적 사고 기반의 '추론 모드'를 전환하는 하이브리드 방식이 특징으로, 실무 작업을 자율 수행하는 에이전트 구조까지 갖춰 글로벌 최상위 모델과 경쟁하겠다는 포부를 밝혔다. 김성훈 업스테이지 대표는 "자체 기술로 구현한 LLM으로 업무 방식을 근본적으로 혁신할 것"이라고 말했다. 같은 날 LG CNS도 캐나다 코히어(Cohere)와 협력해 개발한 1천110억 파라미터의 초대형 추론형 LLM을 선보였다. 초대형 규모임에도 2장의 GPU로 구동 가능한 고압축 기술을 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 다만 LG CNS는 정부 프로젝트 직접 참여 여부를 밝히지는 않은 상태다. KT 역시 지난 3일 자체 개발한 '믿음 2.0' LLM을 오픈소스로 공개하며 '한국적 AI' 개발을 기치로 내걸었다. '믿음 2.0'은 법률, 특허 등 양질의 한국어 데이터를 학습하고 자체 토크나이저를 적용한 '토종 AI'임을 강조하며 115억 파라미터 '베이스' 모델과 23억 파라미터 '미니' 모델 2종을 선보였다. 신동훈 KT 젠AI랩장은 기술 자립에 대해 "기간통신사업자로서 생성형 AI 원천기술을 반드시 확보해야 한다"고 강조했다. 이외에도 네이버는 지난달 30일 멀티모달 추론 기능을 강화한 '하이퍼클로바X 씽크'를, 이스트소프트는 지난달 17일 검색증강생성(RAG)에 특화된 '앨런 LLM'을 출시하며 경쟁에 가세했다. 이같이 지난달부터 기술 발표가 집중된 가운데 AI 주도권 확보를 위한 물밑 경쟁은 그 이전부터 치열하게 이어져 왔다. 코난테크놀로지는 지난 3월 추론 기능을 통합한 320억 파라미터 모델 '코난 LLM ENT-11'을 출시하며 효율적인 코딩 성능을 과시했다. 솔트룩스 역시 지난 5월 복잡한 질문에 깊게 사고하는 320억 파라미터의 '루시아 3'를 선보이며 독자 기술력을 입증했다. LG그룹의 AI 개발을 주도하는 LG AI연구원의 행보도 주목된다. 지난 3월 추론 특화 모델 '엑사원 딥'을 선보인 데 이어 오는 22일에는 이를 통합한 차세대 모델 '엑사원 4.0' 공개 행사를 예고했다. 프로젝트 신청 마감 직전에 기술력의 정점을 보여주려는 핵심적인 전략적 포석으로 풀이된다. 게임업계와 신흥 스타트업의 도전도 거세다. 엔씨소프트의 AI 전문 자회사 NC AI는 지난해 자체 개발 '바르코 LLM'을 오픈소스로 공개하며 콘텐츠 생성 분야의 기술력을 선보였던 바 있다. 네이버클라우드 AI 연구자 출신의 신재민 대표가 설립한 트릴리온랩스 역시 한국어에 특화된 210억 파라미터 모델을 이르면 이번주 내에 공개할 예정으로, 정부 프로젝트 참여 의사를 분명히 하고 있다. K-LLM 쏟아지는 진짜 이유…"기술 증명 넘어 미래 표준 본다" 업계에서는 이같이 AI 기업들이 일제히 신기술을 공개하며 프로젝트에 사활을 거는 이유 중 하나를 '증명'에 있다고 본다. 프로젝트 참여 의사를 알리는 신호를 넘어 심사 과정에서 가장 중요한 평가 요소인 '독자 기술력'을 시장과 정부에 선제적으로 증명하려는 의도라는 것이다. 장기적으로는 정부가 내건 '전 국민 AI' 시대의 표준 모델이 되겠다는 보다 큰 야망도 깔려 있다. 프로젝트의 최종 승자는 '모두의 AI' 등 향후 공공 및 정부 시스템에 도입될 AI의 표준을 선점해 막대한 후속 사업 기회를 거머쥘 수 있기 때문이다. 동시에 연간 수백억 원에 달하는 GPU·데이터·인재 등 파격적인 지원을 통해 단숨에 글로벌 수준으로 도약할 수 있다는 현실적인 목표 역시 중요한 동기다. 한 업계 이익단체 관계자는 "이번 프로젝트에는 LLM 기업뿐만 아니라 AI 서비스 기업들도 콘소시엄 형태로 사활을 걸고 뛰어들고 있다"며 "이는 '독자 파운데이션' 사업이 단순히 개발에만 집중된 것이 아니라 실제 수요로도 이어지기 때문"이라고 평가했다. 이번 기술 경쟁은 최근 국내 LLM의 발전 방향을 명확히 보여준다는 점에서도 의미가 깊다. 단순히 패러미터 크기를 늘리던 양적 경쟁에서 벗어나 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 '추론(Reasoning)', 스스로 도구를 사용해 과업을 완수하는 '에이전트(Agent)', 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 '멀티모달(Multimodal)' 기능이 핵심 화두로 떠올랐기 때문이다. 한 업계 전문가는 "개발자들 사이에서도 이제는 LLM 벤치마크 점수가 실제 성능을 온전히 대변하지 못한다는 공감대가 형성되고 있다"며 "결국 해외 선도 기업들처럼 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 추론 능력과 에이전트 구현 가능성이 기술력의 새로운 척도가 되고 있는 상황"이라고 설명했다.

2025.07.11 17:19조이환

KAIST, 음향 AI 챌린지서 1위…음원 왜곡비 "세계 최고" 달성

'음향 분리 및 분류 기술'은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 음향 탐지 및 분석 국제 대회인 'IEEE DCASE 챌린지 2025'에서 '공간 의미 기반 음향 장면 분할' 분야 우승을 차지했다고 11일 밝혔다. 연구팀은 이 대회 처음 참가, 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁했다. 연구팀은 '공간 의미 기반 음향 장면 분할'의 '태스크(Task) 4'분야에 참가했다. 이 분야는 음원이 혼합된 다채널 신호 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행하는 기술이다. 오는 10월, 바르셀로나에서 열리는 'DCASE' 워크숍에서 이 기술을 공개한다. 연구팀 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 개발했다. 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 1차로 분리된 음원 파형과 종류를 단서로 다시 음원 분리와 분류를 수행하는'단계적 추론 방식'의 AI 모델을 완성했다. 이 때문에 '음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)'에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대 성능(11dB)을 나타냈다. 최정우 교수는 "난이도가 대폭 향상되고, 다른 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 소감을 밝혔다. 한편 'IEEE DCASE 챌린지 2025'는 온라인으로 진행됐다.

2025.07.11 08:41박희범

제네바서 주목 받은 韓 AI 기술…LG '엑사원' 등 ITU 무대서 실용성 '입증'

국내 인공지능(AI) 기업들이 유엔 산하 기관이 주최한 글로벌 협력 행사에서 다양한 분야의 혁신 사례로 주목받았다. 정부는 기술력과 실용성을 갖춘 국내 기업들의 세계 진출을 전략적으로 지원하며 국제 무대에서 존재감을 키웠다. 과학기술정보통신부는 지난 8일부터 스위스 제네바에서 열린 'AI 포 굿(AI for Good) 글로벌 서밋 2025'를 후원했다고 10일 밝혔다. 이 행사는 국제전기통신연합(ITU)가 주관하는 AI 국제 협력 플랫폼으로, 전 세계 194개국 정부와 1천여 개 민간 회원사가 참여한다. 과기정통부는 9개 국내 기업의 발표와 수상을 지원했다. 엘리스는 교육 현장에 적용 가능한 멀티 에이전트 기반 AI 챗봇 'AI헬피'를 통해 공교육의 신뢰성과 안전성을 강화하는 기술로 인정받았다. 모핑아이는 수중 로봇과 디지털 트윈을 활용해 상수도관 상태를 실시간 진단하는 스마트 인프라 기술로 주목받았다. 에이젠글로벌은 주행 이력과 배터리 데이터를 분석해 전기이륜차의 잔존가치를 예측하는 AI 금융 플랫폼을 선보이며 현장성과 실용성을 동시에 입증했다. 이 외에도 체리팟은 수학 풀이 분석 및 교사 업무 자동화, 아이싸이랩은 동물 생체정보 등록 시스템, 이스트소프트는 시니어 대상 인지력 향상 콘텐츠, 이마고웍스는 AI 기반 치아보철 설계, 에이아이오투오는 기업 간 거래 자동화, 애자일소다는 강화학습 기반 업무 최적화 기술을 소개하며 기술 다변성과 산업 적용 가능성을 인정받았다. LG AI 연구원은 행사 기조연설에서 거대언어모델 '엑사원' 기반의 생명과학 및 친환경 기술 혁신 사례를 공유했다. 유전자 검사 시간을 획기적으로 줄인 의료 응용성과 지속가능한 소재 개발 성과를 소개하며 AI 윤리 원칙을 준수하는 책임 있는 기술 활용 방향을 제시했다. 황성훈 과학기술정보통신부 국제협력관은 "우리 AI 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 인정받도록 하겠다"며 "AI 3대 강국 도약에 기여할 수 있도록 국제사회와 협력 및 우수 사례 확산을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.07.10 14:32조이환

"DNA 100만 개 동시 분석"…구글 딥마인드, '알파지놈' 공개

구글 딥마인드가 유전자 정보를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. DNA 글자 100만 개를 한 번에 분석할 수 있는 등 기존 모델과 차별화된 기능을 갖췄다. 딥마인드는 26일 공식 블로그를 통해 AI 기반 DNA 서열 분석 모델 '알파지놈(AlphaGenome)'을 연구용 API 형태로 공개했다고 밝혔다. 누구나 비상업적으로 해당 모델을 이용할 수 있다. 알파지놈은 DNA 글자 100만 개를 읽고 각 염기 수준에서 정밀하게 예측할 수 있다. 긴 서열을 높은 해상도로 분석할 수 있어 멀리 떨어진 유전자 조절 영역까지 해석할 수 있다. 딥마인드가 해당 모델에 컨볼루션과 트랜스포머 구조를 탑재해 가능한 기능이다. 또 유전자가 언제, 어디서, 얼마나 작동하는지 나타내는 다양한 조절 정보를 예측할 수 있다. 변이 서열과 원래 서열의 차이를 빠르게 비교해 유전 변이가 미치는 영향을 1초 안에 평가하는 기능도 갖췄다. RNA가 잘리는 접합부까지 직접 예측할 수 있어, 스플라이싱 오류로 생기는 희귀 질환 분석에도 활용 가능하다. 딥마인드는 이 모델이 24개 예측 과제 중 22개에서 기존 최고 모델보다 높은 성능을 기록했다고 밝혔다. 조절 효과 예측 과제에서는 26개 중 24개에서 최상위 성능을 보였다고 설명했다. 이 모델은 기존 '엔포머(Enformer)' 기반으로 작동한다. 이용자는 단백질 코딩 영역에 특화된 '알파미스센스(AlphaMissense)'와 모델을 함께 사용할 수 있다. 이에 유전체 98%를 차지하는 비코딩 영역까지 분석할 수 있어 희귀 질환 연구에 활용 가능하다. 모델 학습에는 ENCODE, GTEx, FANTOM5 등 대규모 유전체 데이터가 사용됐다. 사람과 생쥐의 다양한 조직과 세포 데이터도 포함됐다. 딥마인드는 "알파지놈은 유전자 조절 과정을 전반적으로 이해할 수 있도록 학습됐다"며 "연구자들은 자신만의 데이터에 맞게 모델을 조정해 사용할 수 있다"고 설명했다. 미국 메모리얼 슬로언 케터링 암센터 케일럽 라로우 박사는 "긴 문맥, 염기 단위 정밀도, 다양한 유전체 분석을 한 번에 처리할 수 있는 첫 모델"이라며 "복잡한 유전 정보의 활용 가능성을 넓혀줄 것"이라고 말했다.

2025.06.26 09:56김미정

이준석 "배경훈 과기정통부 장관 지명 축하…구조는 따져야"

이준석 개혁신당 대표가 배경훈 LG AI연구원장의 과학기술정보통신부 장관 지명을 환영하면서도 대기업 중심의 인공지능(AI) 정책이 IT 생태계의 고립을 초래할 수 있다고 경고했다. 이준석 개혁신당 대표는 25일 페이스북을 통해 배경훈 LG AI연구원장의 과기정통부 장관 지명에 대해 축하한다면서도 AI 정책의 구조적 설계가 또다시 '갈라파고스화'를 부를 수 있다고 평가했다. 그는 곧 열릴 인사청문회를 통해 산업계 인사 등용의 긍정성과 함께 구조적 위험을 따져봐야 한다고 밝혔다. 배 후보자는 이재명 대통령이 최근 단행한 과학기술정보통신부 장관 후보자로, LG의 AI 전략을 총괄해온 인물이다. 산업계 중심의 요직 등용 기조 속에서 발탁된 사례로, 조만간 인사청문회를 거쳐 공식 임명 절차를 밟을 예정이다. 이 대표는 "최근 AI 분야는 기술 자체보다 이를 활용한 부가가치 창출이 승부처"라며 "기술보다 활용과 비즈니스 모델 설계가 경쟁력의 본질이 됐다"고 강조했다. 이어 "유튜브도 기술보다 모델 설계가 탁월했던 플랫폼"이라며 AI도 이와 같다고 지적했다. 또 그는 모델이 상향 평준화된 지금 어느 기업의 모델을 국가 AI 전략의 축으로 둘지는 전략적 판단이 필요하다고 말했다. 이어 특정 대기업 중심 구조는 오히려 생태계를 편향시키고 활용력 자체를 제한할 수 있다고 분석했다. 이준석 개혁신당 대표는 "갈라파고스화는 단지 기술 문제라기보다 구조 문제"라며 "개인의 능력과 별개로, 구조적 방향성과 국가 전략에 대한 총체적 검증이 필요하다"고 밝혔다.

2025.06.25 16:01조이환

글로벌 클라우드 최초…AWS, 정부 AI 연구용 GPU 인프라 공급

아마존웹서비스(AWS)가 과학기술정보통신부의 '인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'에 그래픽처리장치(GPU) 인프라 공급사로 선정됐다. 정부 주도 국가 AI 연구 사업에 인프라를 공급한 첫 글로벌 클라우드 기업이 됐다. AWS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2025년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'에서 국내 주요 연구기관의 인공지능(AI) 연구·개발(R&D)을 위한 GPU 클라우드 인프라를 제공한다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 국내 산학연 연구기관의 AI 개발 역량 강화를 위한 정부 주도 프로젝트로, 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 등 첨단 연구에 최적화된 고성능 클라우드 기반 GPU 인프라를 제공한다. 특히 AWS는 해당 프로젝트에서 최종 GPU 공급 사업자로 선정됐다. AWS는 23일부터 8개월간 고성능 AI 특화 서버를 국내 연구기관에 제공한다. 연구자들은 AWS 웹 콘솔을 통해 직접 서버 인스턴스를 생성하고 운영할 수 있으며, 개발 환경 구성과 데이터 관리도 자율적으로 수행할 수 있다. AWS는 이와 함께 ▲오프라인 교육 ▲개발 프레임워크 및 오픈소스 설치 지원 ▲데이터 백업 및 결과물 이관 등 전반적인 연구 환경 운영을 지원할 계획이다. AWS는 지난 3월 국가종합전자조달시스템(G2B)을 통한 공공기관 경쟁입찰 참가 자격을 획득한 바 있다. 이번 수주는 AWS가 국내 정부 사업에서 GPU 클라우드 인프라 공급사(GPUaaS)로 선정된 첫 사례로 글로벌 클라우드 서비스 기업이 정부 주도 AI 연구 지원에 공식 참여한 첫 사례라는 점에서도 의미가 크다. AWS는 이번 프로젝트를 계기로 국내 AI 연구 생태계에 실질적인 기여를 강화하고, 공공 부문과의 협력을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다. 또한 자사의 AI·ML 서비스와 글로벌 우수사례(Best Practice)를 국내 연구자들과 공유하고, 국내 클라우드 보안 규정을 충족하는 안정적 환경에서 연구 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 인프라 투자를 이어가겠다고 밝혔다. 윤정원 AWS코리아 공공부문 대표는 "AWS는 전 세계 수백만 고객에게 신뢰받는 클라우드 서비스를 제공해온 경험을 바탕으로, 한국의 AI 연구 발전에 기여하게 되어 매우 기쁘게 생각한다"며 "글로벌 수준의 AI 인프라와 서비스를 바탕으로 국내 연구진이 세계적 수준의 컴퓨팅 환경에서 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.25 11:14남혁우

[AI는 지금] 정부, '국가 파운데이션 모델' 추진…업계 "설계는 훌륭, 실행이 관건"

정부가 글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장에서 독립적 경쟁력을 확보하기 위한 '독자 파운데이션 모델' 개발에 착수했다. 모델을 오픈소스로 공개해 민간 활용도를 극대화하겠다는 구상이다. 업계에서는 방향성과 의도에 대해 긍정적인 평가가 나오지만 실질 집행에 대한 지속적인 모니터링은 필요하다는 시각도 병존한다. 24일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 20일 정보통신산업진흥원(NIPA), 지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP) 등과 함께 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 공식 발표했다. 해당 사업은 기존 '월드 베스트 거대언어모델(LLM)'로 불리던 기획의 정식 명칭으로, 다음달 7월 21일까지 국내 AI 정예팀 공모를 진행해 최대 5개 팀을 선발하고 단계별 압축 평가를 통해 상위팀으로 압축할 계획이다. 이번 사업은 최근 6개월 내 출시된 글로벌 최신 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 목표로 삼고 있다. 다만 고정된 성능 수치에 집착하기보다는 '무빙 타겟' 방식을 도입해 기술환경 변화에 따라 목표와 평가 기준을 유연하게 조정하는 전략을 채택했다. 과기정통부는 이와 같은 방식을 미국 방위고등연구계획국(DARPA)의 모델에 빗대어 'DARPA형'이라고 정의했다. 기술주권 위한 'K-AI 전략' 본격화…정예팀 자율 설계·정부 전폭 지원 구조 이 프로젝트를 위해 정예팀은 AI 모델 개발 전략과 방법론을 스스로 제시해야 한다. 정부는 GPU, 데이터, 인재 등 자원 항목에 대해 '희망 수요'를 정예팀이 먼저 요청하도록 하고 평가를 통해 적정 수준을 매칭 지원한다. 이 과정에서 오픈소스 공개 범위가 넓을수록 정부의 지원 매칭 비율은 높아진다. 그래픽 처리장치(GPU)는 당장 1차 추경 예산 1천576억원 규모를 활용해 민간 GPU를 임차해 지원한다. 팀 당 초기 지원 수량은 GPU 500장 수준이며 평가 결과에 따라 1천 장 이상까지 확대된다. 내년 하반기부터는 정부가 직접 구매한 첨단 GPU 1만 장을 본격 투입할 예정이다. 데이터는 공통수요와 개별수요로 나눠 지원된다. 정예팀이 필요로 하는 저작물 기반 학습데이터를 연간 100억원 규모로 공동구매하고 팀별 데이터 구축 및 가공은 연간 30억~50억원 수준으로 지원한다. 학습 효율성과 저작권 이슈를 동시에 감안한 전략이다. 인재 지원은 해외 우수 연구자 유치를 전제로 한다. 정예팀이 해외 팀이나 재외 한인 인재를 유치하면 정부가 연간 20억원 내외의 인건비 및 연구비를 매칭한다. 이 항목은 정예팀이 탈락하더라도 오는 2027년까지 지속 지원된다. 모델 성능 평가는 6개월 주기로 진행된다. 국민과 전문가가 함께 참여하는 콘테스트 기반 평가, 국내외 벤치마크 기준에 따른 검증 평가, 파생 모델 수를 기준으로 한 파생 평가 등을 결합한 입체적 방식이다. 단계평가를 통해 5개 팀에서 4개, 3개, 2개로 점차 압축하는 경쟁형 설계를 따를 예정이다. 모델 개발 완료 후에는 오픈소스를 통해 국내 AI 생태계 전반에 확산될 예정이다. 정예팀은 공모 시 '국민 AI 접근성 향상'과 '공공·경제·사회 전반의 AI 전환'을 위한 활용 계획을 함께 제출해야 하며 정부는 필요에 따라 이에 매칭해 후속 지원도 가능하다고 밝혔다. AI 안전성 확보도 주요 과제로 포함된다. 정부는 AI 안전연구소(K-AISI)와 협력해 파운데이션 모델의 신뢰성과 확장성을 검증하고 일정 수준 이상에 도달한 모델에 대해 'K-AI 모델', 'K-AI 기업' 등 명칭을 부여해 글로벌 시장에서의 공신력을 제고한다는 방침이다. 송상훈 과기정통부 정보통신정책실장은 "이번 프로젝트는 단순히 AI 모델을 만드는 데 그치지 않고 기술주권을 확보하고 모두가 활용할 수 있는 AI 생태계를 조성하는 출발점이 될 것"이라며 "정예팀들이 글로벌 수준의 독자 모델을 확보해 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 기반을 마련하길 기대한다"고 밝혔다. 설계는 잘 했다…'기술·자원·평가' 운용이 진짜 시험대 업계에서는 정부의 독자 파운데이션 모델 추진을 대체로 긍정적으로 평가하고 있다. 국가가 주도해 자국 모델을 구축하려는 흐름은 이미 전 세계적으로 확산 중이며 한국의 이번 시도도 그 연장선에 있다는 분석이다. 실제로 국가 주도 모델 개발은 미국 오픈AI, 앤트로픽 등과 중국 딥시크 만의 경쟁 구도가 아니다. 프랑스는 오픈소스 기반 생성형 AI 기업 미스트랄을 중심으로 자체 모델을 개발하고 있으며 에마뉘엘 마크롱 대통령이 직접 나서 수천억 원대 민간 투자와 글로벌 협력을 이끌고 있다. 싱가포르 역시 '씨라이언(SEA-LION)' 프로젝트를 통해 동남아 현지 언어 기반 LLM을 개발 중이다. 최근에는 칠레 AI센터를 중심으로 아르헨티나, 브라질 등 남미 12개국이 연합해 '라탐-GPT' 개발을 공식화하며 오는 9월 공개를 예고한 상태다. 라지브 쿠마르 한국외국어대학교 연구교수는 "국가가 주도해 독자적인 파운데이션 모델을 개발하는 건 지금 전 세계적인 흐름으로, 한국 정부의 이번 시도는 매우 긍정적으로 본다"며 "인도도 스타트업 중심의 개발을 정책적으로 지원하면서 정부 차원에서 국내 생태계를 강화하려는 시도가 있다"고 말했다. 더불어 업계에서는 이번 프로젝트가 단순히 모델 하나를 만드는 데 그치지 않고 자원 배분 방식과 생태계 설계까지 포괄하고 있다는 점에 주목하고 있다. 'GPU·데이터·인재'라는 AI 핵심 자원을 수요 기반으로 자율 신청받고 이를 정부가 평가 후 매칭하는 구조가 민간 주도성과 정부 책임성을 동시에 확보하려는 시도로 보고 대체로 긍정적으로 반응하는 상황이다. 다만 실무 현장에서는 자원 지원이 선언에만 머물 경우 효과가 반감될 수 있다는 우려도 제기된다. 일례로 GPU의 경우 1천576억원 규모의 예산이 잡혀 있다 해도 실제 장비 임차·세팅·운영까지 이뤄지는 시간 차를 간과해선 안 된다는 게 중론이다. 단순한 GPU 확보가 아니라 팀별 물리적 접근성과 운영 안정성까지 감안한 체계 설계가 필요하다는 것이다. 데이터 항목도 비슷한 맥락이다. 정예팀이 요청하는 데이터에 대한 품질 기준과 저작권 검토 체계가 정비되지 않을 경우 향후 오픈소스 공개 과정에서 법적 리스크나 생태계 혼란을 야기할 수 있다. 특히 저작물 데이터의 공동구매가 연간 100억원 규모로 설정된 만큼, 명확한 선별 기준과 기술적 정제 절차가 병행돼야 한다는 의견이 나온다. 인재 유치 항목에 대해선 방향성은 맞지만 실질 효과는 제약이 클 수 있다는 관측도 있다. 단순히 해외 인재에게 연구비를 매칭 지원한다고 해서 국내에 안착하는 건 어렵다는 것으로 국내 기관의 위상, 프로젝트 자체의 매력도, 그리고 연구 독립성 등이 종합적으로 뒷받침돼야 할 것으로 관측된다. 오픈소스 정책 역시 마찬가지다. 오픈소스 정책이 산업 육성과 충돌하지 않도록 장기적으로는 파라미터 제한이나 일부 모듈 비공개 등에 대한 세분화된 가이드라인이 수립될 필요가 있다는 것이다. 한 업계 관계자는 "오픈소스를 전제로 한 모델 전략은 지금 시기에 필요하다"면서도 "오픈소스에 대한 구체적인 정의가 프로젝트가 진행되면서 확립돼야 할 것으로 보인다"고 말했다. "이어 기술 보호 없이 모든 걸 일괄적으로 공개할 경우 산업적 격차를 키울 수 있다"고 우려했다. 일각에서는 이 프로젝트가 '국가대표 AI'를 선발하는 성격인 만큼 평가 기준의 엄정성과 공정성이 핵심이라는 지적도 있다. 단순한 국내 경쟁이 아니라 세계적 기술 경쟁의 문턱을 넘는 출발점이 되려면 국제적인 벤치마크와 기술 평가 기준을 적극 반영해야 한다는 주장이다. 또 다른 업계 관계자는 프로젝트를 두고 "파운데이션 모델 구축을 위한 기술력과 역량은 충분하지만 자원이 부족했던 강소기업에게는 매우 훌륭한 육성 프로젝트로 보인다"며 "다만 기술적 발전이 빠른 만큼 평가 기준에는 국제적인 수준이 반영돼야 그 공신력이 확보되고 국가대표로서도 의미가 있을 것"이라고 말했다. 이와 함께 모델 규모에 대한 조건이 명확히 규정돼 있지 않다는 점도 일부에서 우려되는 대목이다. 개발 전략과 방법론을 정예팀이 자율적으로 제안하는 'DARPA형' 설계는 기술 진화에 유연하게 대응할 수 있다는 점에서 긍정적이지만 자칫 자원 격차에 따른 구조적 불균형을 초래할 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "모델 규모에 대한 규정이 자칫 잘못되면 큰 모델들만이 성능과 역량이 좋게 평가를 받을 것"이라며 "기울어진 운동장이 될 수도 있으므로 이를 방지하기 위한 노력을 기울여야 할 것"이라고 평가했다.

2025.06.24 11:21조이환

이재명 정부, 배경훈·윤창렬 발탁…LG 전략 차질 '無'

이재명 정부가 LG 출신 인사 2명을 핵심 보직에 기용하며 그룹 전략에 어떤 변화가 생길 지 주목된다. 정부 입장에서는 현장형 실무 전문가를 얻은 셈으로, LG그룹이 인공지능(AI)과 글로벌 전략 인재를 배출했다는 평가를 받는다. 이재명 정부는 23일 배경훈 LG AI연구원장을 과학기술정보통신부(과기정통부) 장관 후보자로 지명하고 윤창렬 전 글로벌전략센터장을 국무조정실장으로 임명했다. 두 인물은 각각 지난 2020년과 2023년부터 LG 내 핵심 전략 조직을 이끌며 그룹 차원의 기술 및 정책 전략 수립을 주도해왔다. LG가 이들을 통해 'ABC 전략'의 실행력을 끌어올리고 있었던 만큼, 이번 인선으로 일단 내부 전략 수립 체계에 일시적 공백은 피할 수 없게 됐다. 배경훈 과기정통부 장관 후보자는 지난 2020년 LG AI연구원 창립 당시부터 초대 원장으로 발탁돼 4년 이상 그룹의 초거대 AI 전략을 실질적으로 설계하고 이끌었다. 지난 2021년 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)'을 최초 공개한 뒤 지난 2023년 상용화 및 지난해 '엑사원 3.0' 공개까지 주도하며 LG AI 경쟁력을 국제적 수준으로 확장시켰다. 올해 들어서는 수학·과학·코딩 특화 모델 '엑사원 딥' 출시와 오픈소스 모델 공개를 주도해왔다. 이처럼 4년간 LG의 AI 전략을 이끌어온 만큼 공백이 장기화될 경우 전략 연속성이 흔들릴 수 있다는 분석도 나온다. 업계 한 관계자는 "배 원장은 지난 4년간 LG의 AI 전략을 방향성과 실행 양면에서 총괄해온 인물"이라며 "장관 후보자 지명은 축하할 일이지만 내가 LG 입장이라면 업무 연속성에 대한 우려가 생길 것 같다"고 말했다. 윤창렬 국무조정실장 역시 LG그룹의 글로벌 대응 전략의 축이었다. 지난 2023년 7월 LG경영개발원 산하에 신설된 글로벌전략센터의 초대 센터장을 맡아 각 계열사의 통상 전략과 공급망 리스크 대응을 총괄했다. 외교·통상·규제 이슈에 정통한 관료 출신으로, LG 입장에서는 해외 사업 확장을 위한 '정책형 싱크탱크'를 운영해온 셈이다. 글로벌전략센터는 미래 연구개발(R&D)보다 현재 이슈 대응에 특화된 조직으로, 각국 규제·공급망 리스크·외교 전략에 실시간 대응하는 역할을 맡고 있다. 윤 후보자의 이탈은 LG가 글로벌 규제 환경 변화에 선제적으로 대응하는 체계에 일시적인 지연을 초래할 수 있다. 업계에서는 정부가 두 인물을 통해 산업과 정책, 기술을 넘나드는 실무형 전략가를 확보했다는 평가가 나온다. 배 후보자는 AI 정책·윤리·산업화 전반에 걸친 실무 경험을, 윤 후보자는 국정 조정과 외교 실무에 기반한 정책 감각을 보유한 인사다. 다만 LG그룹은 이번 인선을 계기로 핵심 전략의 두 축이 동시에 빠져나간 만큼 후속 리더십 공백과 전략 재정립이 시급한 상황이다. 특히 LG AI연구원은 '엑사원'의 지속 개발과 글로벌 확장 전략 등 대형 프로젝트를 연이어 추진 중이어서 의사결정 속도의 지체 없이 연속성을 유지하는 것이 중요하다. 업계 관계자는 "배경훈 후보자와 윤창렬 후보자 모두 LG에서 전략적 비전과 실행력을 상징하는 인물"이라며 "단기간 내 대체할 수 있는 인물이 없다는 점에서 그룹 차원의 대응이 필요할 것"이라고 말했다.

2025.06.23 16:02조이환

"한국형 GPT의 필수요소"…정부, AI 학습용 데이터 민간서 직접 모은다

과학기술정보통신부(과기정통부)가 자체 초거대 인공지능(AI) 모델 개발에 필요한 학습 데이터를 확보하기 위해 민간과 공공의 데이터 보유 기관을 직접 모집한다. 데이터부터 인재, 그래픽 처리장치(GPU)까지 핵심 인프라를 일괄 지원해 한국형 파운데이션 모델을 만들겠다는 전략의 일환이다. 과기정통부는 다음달 21일까지 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여할 데이터 공급기관을 공개 모집한다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 내년부터 본격화되는 정부의 대표 AI 전략 과제로, 공모를 통해 선발될 개발팀에 GPU, 데이터, 인재 등 자원을 집중 지원할 예정이다. 이번 모집은 개발팀이 활용 가능한 고품질 유·무료 데이터를 확보하기 위한 조치다. 공급기관은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 보유하고 있어야 하며 저작권이나 소유권 등 적법한 권원이 확보돼야 한다. 공급 여부는 선발된 개발팀의 실제 수요를 바탕으로 협약을 통해 확정된다. 협약은 과기정통부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국데이터산업진흥원(K-Data) 등이 사업관리기관으로 참여해 체결한다. 이용 범위·기간·형태 등은 사전에 규정된다. 이후 데이터는 AI허브 내 전용 스토리지를 통해 공유되거나 직접 제공되는 방식이다. 데이터를 무상 제공하는 기관에는 광학문자인식(OCR) 처리, 중복 제거 등 기초 지원과 법률 검토·가공비 등 실비 보전이 지급된다. 유상 제공의 경우 정예 개발팀에 한정된 비상업적 활용 요건을 바탕으로 적정 가격을 협의해 비용을 보전받는다. 상용화 전환 시는 별도 협의가 필요하다. 참여 기관에 대한 인센티브도 구성됐다. 데이터 바우처 사업 등 정부사업 참여 시 가점 부여가 검토되고 AI 기반 서비스의 우선 도입 기회도 제공된다. 데이터 유통에 관심 있는 기관에는 AI 허브를 통한 상품 등록과 거래 활성화도 지원된다. 다만 과거 정부지원 사업을 통해 구축한 데이터는 이번 사업에 활용할 수 없다. 계약 이후 법률적 분쟁이 발생할 경우 당사자 간 계약서 기준에 따라 책임을 나누게 된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "고품질 데이터는 인공지능 성능을 좌우하는 핵심 자산"이라며 "이번 협력을 계기로 민관 데이터 연대가 더욱 확대되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.23 15:18조이환

정부, '국가대표 AI' 만든다…글로벌 수준 모델 개발에 '총력'

대한민국 정부가 인공지능(AI) 기술 자립과 생태계 확장을 목표로 국내 정예팀을 뽑아 독자 모델 개발에 나선다. 글로벌 기업 중심의 AI 주도권 구도를 견제하고 기술 주권을 확보하기 위해서다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 공식 출범하고 다음달 21일까지 참여 정예팀 공모에 착수한다고 20일 밝혔다. 과기정통부 외에도 정보통신산업진흥원, 한국지능정보사회진흥원, 정보통신기획평가원이 공동으로 추진하는 이번 사업은 기존 '월드베스트 거대언어모델(World Best LLM)' 프로젝트의 공식화다. 이번 공모는 성능·전략·파급효과 등을 기준으로 최대 5개 정예팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 통해 점진적으로 압축하는 방식으로 진행된다. 최신 글로벌 AI 모델 성능의 95% 이상 달성을 목표로, 참여팀은 자체적인 개발 전략과 방법론을 자유롭게 설계할 수 있다. 프로젝트는 일괄지원이 아닌 6개월 단위 경쟁형 압축 방식을 도입해 민첩한 기술 진화를 유도한다. 지원 자원은 그래픽 처리장치(GPU), 데이터, 인재라는 세 가지 축으로 구성된다. GPU는 올해부터 내년 상반기까지 민간 GPU 임차 형태로, 이후엔 정부 구매 GPU를 활용해 정예팀당 최대 1천 장 이상이 단계별로 지원된다. 데이터는 저작물 중심의 공동구매와 개별 가공 작업에 연간 최대 150억원 규모의 예산이 투입된다. 인재 분야는 해외 연구자 유치 시 연 20억원 한도 내에서 인건비와 연구비를 매칭해 준다. 특히 대학·대학원생의 참여를 필수로 명시하며 미래 인재 양성을 병행하는 구조다. 동시에 참여팀은 국민 AI 접근성 향상, 공공·경제·사회 전환(AX) 기여계획도 함께 제출해야 한다. 오픈소스 수준에 따라 정부 매칭 비율과 자부담 비율이 달라지는 구조도 설계됐다. 프로젝트는 단순한 기술개발에 머무르지 않는다. 국민 대상 사용성 평가, 컨테스트형 단계 심사, 벤치마크와 한국어 성능·안전성 검증 등 다층적 방식으로 완성도를 높인다. 우수한 모델에는 'K-AI' 명칭 부여 등 글로벌 브랜딩도 병행한다. 안전성 확보를 위해 AI안전연구소(K-ASIS)와의 협력도 예정돼 있다. 이 밖에 공공영역은 물론 국방·안보 등 민감 분야 활용도 계획에 포함돼 있다. 정부는 개발된 모델을 오픈소스화해 민간 AI 서비스 생태계 확산에도 적극 활용할 방침이다. 송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 "이번 프로젝트는 AI 기술 주권 확보와 모두의 성장을 위한 생태계 구축이 목표"라며 "글로벌 수준의 독자 AI 모델을 통해 대한민국이 진정한 AI 강국으로 도약하길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.20 13:37조이환

[현장] 국가 AI 연구거점, '스케일링 이후' 기술 해법 제시…학계 성과 첫 공개

국가 인공지능(AI) 연구거점이 차세대 AI 모델 구현을 위한 핵심 연구 성과를 공개해 기술 확장성과 실용 가능성을 입증했다. 국가 AI 연구거점은 19일 서울 양재동 서울AI허브에서 상반기 연구성과 공유 행사 'AI 이노베이션 쇼케이스'를 개최하고 연구진의 최신 기술 성과를 발표했다. 거대 모델의 구조적 한계, 로봇의 행동지능, 초고차원 멀티모달 데이터 처리 등 각 분야에서 현실 적용을 겨냥한 기술들이 대거 제시됐다. 이번 행사에는 한국과학기술원(카이스트), 고려대학교, 포항공과대학교, 연세대학교 등 연구에 참여한 대학들이 참석했다. 기업 차원에서는 네이버클라우드, LG전자, HD현대 등 12개 파트너사가 참여해 산업 연계 가능성도 함께 논의했다. '뉴럴 스케일링' 성능 둔화…거대 AI, 정체 돌파구는? 국가 AI 연구거점은 정부 주도의 AI 기술 주권 확보를 목표로 지난해 10월 출범한 대형 연구거점 사업이다. 카이스트, 고려대, 연세대, 포항공대 등 국내 주요 대학들이 공동으로 참여하고 있으며 현재는 김기응 카이스트 교수가 센터장을 맡아 연구단을 이끌고 있다. 이날 진행된 1세부 학술 발표는 거대 AI 모델이 안고 있는 구조적 한계를 어떻게 극복할 것인가에 방점이 찍혔다. 고비용·고자원 구조로 대표되는 '뉴럴 스케일링 법칙'을 넘어 효율성과 실용성을 동시에 잡으려는 기술들이 집중 소개됐다. 첫 발표를 맡은 양은호 카이스트 교수는 '오토리그레시브(Auto-Regressive)' 기반 이미지 생성의 속도 병목을 정면으로 겨냥했다. 기존에는 고해상도 이미지 생성에 시간과 자원이 과도하게 소모됐지만 이번 연구에서는 새로운 생성 방식으로 속도를 대폭 개선했다는 것이다. 고속 생성이 가능해지며 멀티모달 모델의 응용 범위도 넓어질 전망이다. 이어 조성현 포항공대 교수는 생성형 AI를 활용해 3D 모델의 품질을 자동으로 높이는 기술을 선보였다. 텍스처가 깨지거나 기하 구조에 오류가 있는 저품질 3D 모델을 AI가 직접 감지하고 수정하는 방식이다. 산업용 시뮬레이션이나 디지털 트윈 환경에서 바로 활용할 수 있을 만큼 실용성이 강조됐다. 이병준 고려대 교수는 학습 효율성에 주목했다. 그는 강화학습 기반의 실시간 최적화 전략을 모델 학습 과정에 적용해 자원 소모를 크게 줄였다고 밝혔다. 계산 자원이 자동으로 조정되는 구조를 통해 학습 비용을 줄이고 에너지 사용량까지 낮춘 것이 핵심이다. 마지막으로 발표를 진행한 노알버트 연세대 교수는 생성형 AI의 맹점인 과적합 문제를 다뤘다. 디퓨전 모델이 가진 기하학적 특성을 활용해 메모라이제이션 현상을 분석하고 이를 조기에 감지할 수 있는 새로운 평가 지표를 제안했다. 생성 결과물의 신뢰도와 안정성을 확보하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. "말 알아듣는 로봇"…언어·비전 기반 행동지능 실험 '본격화' 이어진 2세부에서는 언어·비전 기반 파운데이션 모델을 실제 로봇 시스템에 적용하는 연구 성과들이 발표됐다. 기존 로봇 제어 방식이 가진 한계를 넘어 개방형 환경에서 자연어 명령을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있는 '지능형 로봇' 구현 가능성이 제시됐다. 조민수 포항공대 교수는 좌장으로서 세션을 열며 오픈셋 환경에서도 일반적인 인지 작업을 수행할 수 있는 기술의 필요성을 강조했다. 그는 '객체 인식'과 '행동 유도성 추론'을 결합한 학계의 최신 접근들을 소개하며 언어-비전-행동이 통합된 로봇 에이전트가 현실에 등장할 준비가 되고 있다는 점을 강조했다. 윤국진 카이스트 교수는 '애니 6D(Any 6D)' 프레임워크를 통해 외부 3D 모델 없이 낯선 물체의 위치와 회전을 실시간으로 예측하는 기술을 시연했다. 시연 영상에서는 이전에 본 적 없는 컵을 로봇이 잡고 회전시키는 장면이 소개돼 눈길을 끌었다. 그는 "영상만으로 자세를 추정해 로봇이 즉석에서 물체를 인식하고 조작할 수 있다"며 "복잡한 사전 모델링 없이도 동작이 가능하다"고 강조했다. 뒤이어 발표에 나선 임재환 카이스트 교수는 로봇이 혼자서 시도하고 실패하면서 배우는 환경이 필요하다며 행동지능 강화를 위한 시뮬레이션 기반 학습 시스템을 소개했다. 해당 시스템은 언어와 시각 정보를 동시에 받아들이고 물리적 제약까지 고려해 스스로 계획을 세우고 실행하는 구조다. 최성준 고려대 교수는 실패한 행동 시연 데이터를 의도적으로 학습에 활용하는 접근을 제시했다. 그는 "실패는 무시하는 게 아니라 전략적으로 학습에 써야 한다"며 "실제로 실패 데이터를 반영했을 때 로봇이 예외 상황에서 훨씬 높은 복원력을 보였다"고 설명했다. 현실을 예측하는 AI…초고차원 생성 모델 '실험 가속' 마지막 학술 발표인 제3세부 세션은 초고차원 멀티모달 데이터를 통합해 현실 세계의 물리적 제약을 반영하는 생성형 AI 모델을 개발하는 연구 성과에 초점이 맞춰졌다. 좌장을 맡은 예종철 카이스트 교수는 "현실 세계를 시뮬레이션 가능한 수준으로 이해하고 재현할 수 있는 고차원 파운데이션 모델 구축이 목표"라며 "다양한 데이터 형태에 대응하는 생성·예측 모델의 잠재적 파급력에 주목해야 한다"고 강조했다. 이어 발제한 김승룡 카이스트 교수는 비디오 생성과 이해에서 핵심 요소로 '모션' 기술을 지목하며 개별 프레임 속 포인트의 시공간적 움직임을 정밀하게 추적하는 모델을 제안했다. 이 모델은 시각적 모션의 단기·장기적인 연속성을 학습하며 사람의 개입 없이도 임의 지점의 움직임을 예측하고 생성할 수 있다. 특히 비디오 생성 모델 내부의 '어텐션' 패턴을 분석해 특정 레이어가 모션 정보를 인코딩하고 있다는 점을 밝혀내기도 했다. 이창희 고려대 교수는 시계열 데이터를 위한 파운데이션 모델 구축 방향을 공유했다. 그는 도메인 특성에 맞는 다변량 시계열 구조를 반영하지 않으면 생성형 AI가 실제 데이터를 제대로 대체할 수 없다고 진단했다. 이에 그는 시계열용 그래프 기반 토큰 인베딩 구조와 이벤트 기반 성능 평가 지표 등을 도입해 정확도와 실용성을 모두 확보하는 모델을 제안했다. 이창희 교수는 "단순히 텍스트 형태로 수치를 나열하는 방식으로는 시계열 데이터의 특성을 반영할 수 없다"며 "시계열 데이터는 이벤트 기반의 비선형적, 인과적 구조를 띠기 때문에 이를 제대로 포착하지 않으면 파운데이션 모델이라고 해도 실제 활용에는 한계가 있다"고 말했다.

2025.06.19 16:30조이환

[현장] 코코링크, 외산 대체 고성능 서버 개발…AI 기술 독립 본격화

국내 기업이 인공지능(AI) 인프라의 핵심 요소인 고성능 서버를 순수 국산 기술로 개발하며 AI 주권 확보에 본격 시동을 걸었다. 외산 중심 슈퍼컴퓨팅 구조에 의존해 온 국내 IT 인프라에 의미 있는 전환점이라는 평가다. 코코링크는 19일 서울 양재 엘타워에서 기자간담회를 열고 고밀도 연산 서버 신제품 '클라이맥스-408(Klimax-408)'을 공개했다. 이 제품은 과학기술정보통신부 국책과제를 통해 개발된 PCIe 5.0 기반 고성능 컴퓨팅 서버로 설계부터 제작까지 전 과정을 국내 기술로 완성했다. 클라이맥스-408은 대규모 AI 학습, 대규모언어모델(LLM), 자율주행, 고성능컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화됐다. PCIe 5.0 스위칭 기술을 기반으로 그래픽처리프로세서(GPU)·신경망처리프로세서(NPU)를 최대 8장까지 장착할 수 있으며 총 144개의 데이터 전송 통로(레인)를 통해 고속 연산 처리를 지원한다. 이 제품은 특히 쿠다(CUDA) 기반 병렬 연산 최적화 기술에 특화돼 있다. GPU 간 직접 통신을 활용하는 피어투피어(P2P) 구조를 구현해해 AI 모델 학습 속도를 높이고 연산 병목을 최소화했다. 회사 측은 코드 최적화를 전제로 할 경우 엔비디아 NV링크 기반 서버와 비교해도 최대 99% 수준의 연산 성능을 구현할 수 있다고 밝혔다. 이동학 코코링크 대표는 "우리는 단순한 하드웨어 사양이 아니라 실제 AI 연산 환경에 맞춰 소프트웨어와 구조 최적화를 함께 고려했다"며 "특히 HPC나 산업용 응용에서 쿠다 기반의 통합 최적화 역량이 강력한 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다. 성능과 함께 아니라 경제성도 강점이다. 클라이맥스-408은 동일한 연산 조건에서 전체 시스템 구성 비용을 외산 고성능 서버 대비 최대 3분의 1 수준까지 줄일 수 있다는 것이다. NV링크 기반 고성능 GPU는 1장당 3만 달러(약 4천만원)를 넘지만 PCIe 기반 구조에서는 NV링크 스위치가 불필요하고 GPU 선택 폭도 넓어 가격을 대폭 낮출 수 있다는 설명이다 하드웨어 구성의 유연성도 특징이다. 다양한 GPU 및 국산 NPU와의 호환성을 확보했으며 AI와 HPC를 아우르는 복잡한 연산 환경에 현실적으로 적용 가능한 범용 시스템으로 완성도를 높였다. 장애 대응 측면에서도 외산 서버 대비 차별화된 강점을 갖췄다. 코코링크는 국내 제조 기반과 자체 A/S망을 토대로 모든 규모의 장애 상황에 대해 8시간 이내 대응이 가능한 기술 지원 체계를 구축하고 있다. 이 대표는 "외산 장비는 수리 절차가 길고 부품 수급에 수 주~수 개월이 걸리기도 하지만, 우리는 대체 장비를 즉시 투입할 수 있는 국내 서비스 인프라를 갖췄다"고 밝혔다. 코코링크는 이번 클라이맥스-408 출시를 계기로 AI 컴퓨팅 센터, 공공 데이터센터 등 국가 인프라 사업에도 본격 진출할 계획이다. 제품 공개 이전에도 일부 공공기관 및 대형 데이터센터와 비공식 기술 검토를 진행한 것으로 알려졌으며, 향후 조달청 혁신제품 등록을 통해 정식 입찰 및 공급을 본격화할 방침이다. 이 대표는 "이제까지가 준비 단계였다면 이제는 실질적인 도입과 확산에 집중할 것"이라며 "앞으로도 한울반도체 및 한울소재과학과 함께 국산 서버가 국내 AI 인프라의 핵심 자원으로 자리잡을 수 있도록 총력 대응하겠다"고 말했다.

2025.06.19 13:15남혁우

KAIST-네이버AI랩, 창의성 강화한 AI 기술 개발..."뻔한 건 안그려"

KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버 AI 랩과 공동으로 추가 학습 없이 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이 기술은 '뻔한' 이미지는 절대 그리지 않는다. 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 식이다. 연구팀은 모델 내부의 얕은 블록들이 창의적 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 발견하고, 특징 맵을 주파수 영역으로 변환 후 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭했다. 이 결과 연구팀은 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태가 유발되는 것을 확인했다. 권다희 연구생(박사과정, 공동제1저자)은 "얕은 블록의 낮은 주파수 영역을 증폭했더니 창의적 생성이 강화됐다"고 설명했다. 연구팀은 또 생성 모델 내부 각 블록 별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘도 개발했다. 이 알고리즘은 사전 학습된 스테이블 디퓨전 모델의 내부 특징 맵을 적절히 증폭해 추가적인 분류 데이터나 학습 없이 창의적 생성을 강화한다. 한지연 연구생(박사과정, 공동제1저자)은 "SDXL-터보 모델에서 발생하는 모드 붕괴 문제를 완화, 이미지 다양성이 증가한 것을 확인했다"고 말했다. 최재식 교수(교신저자)는 "생성 모델을 새로 학습하거나 미세조정 학습하지 않고 생성 모델의 창의적인 생성을 강화하는 최초의 방법론ˮ이라며 "학습된 인공지능 생성 모델 내부에 잠재된 창의성을 특징 맵 조작을 통해 강화할 수 있게 됐다"고 덧붙였다. 최 교수는 또 “이번 연구는 기존 학습된 모델에서도 텍스트만으로 창의적 이미지를 손쉽게 생성할 수 있게 됐으며, 이를 통해 창의적인 상품 디자인 등 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하고, 인공지능 모델이 창의적 생태계에서 실질적으로 유용하게 활용될 수 있도록 기여할 것"으로 기대했다. 연구결과는 국제 학술지 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)'에서 지난 15일 발표됐다. 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터, 과학기술정보통신부의 재원으로 수행됐다.

2025.06.19 11:37박희범

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