• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
스테이블코인
배터리
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'과학 AI'통합검색 결과 입니다. (436건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

대구·광주·경남·전북, AI혁신거점으로 지정…예타 면제도

대구, 광주, 경남, 전북 등을 인공지능(AI) 혁신거점으로 지정, 육성하는 4개 사업과 반도체 및 소형모듈원자로(SMR), 온누리호 건조 등 3개 사업이 예타 면제 대상으로 확정됐다. 과학기술정보통신부는 22일 박인규 과학기술혁신본부장 주재로 2025년 제6회 국가연구개발사업평가 총괄위원회를 개최하고 이들 7개 사업에 대해 예비타당성조사를 면제하기로 했다고 22일 밝혔다. 예타 면제 사업은 대구의 '지역거점 AX 혁신 기술개발사업'(과기정통부·산업부·복지부), 광주의 'AX 실증 밸리 조성사업'(과기정통부·산업부), 경남의 '인간-AI 협업형 LAM 개발·글로벌 실증사업'(과기정통부), 전북의 '협업지능 피지컬AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성사업'(과기정통부) 등이다. 과기정통부는 지역 데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원 등을 활용, 지역 특화된 AX 모델과 제품을 개발하고, 현장 실증을 통해 제품·서비스를 고도화할 수 있게 지원한다는 계획이다. 위원회는 이외에 국산 AI 반도체 개발 사업, 소형모듈원자로(Small Modular Reactor, SMR) 혁신제조 국산화 기술개발 사업, 종합해양연구선인 온누리호 대체 건조 사업 등의 예타를 면제했다. 위원회는 또 지난해 11월 3차 예타 사업으로 결정했던 '범부처 첨단 의료기기 사업(과기정통부, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처)'을 시행하기로 최종 확정했다. 의료기기 사업은 내년부터 오는 2032년까지 7년간 총 9천 408억 원이 투입된다. 박인규 과학기술혁신본부장은 “AI 연구개발투자는 한시도 지체할 수 없다는 범부처의 위기감과 공감대가 있었기 때문에 AI 관련 사업들의 예타 면제가 신속하게 결정이 됐다"고 말했다.

2025.08.22 16:24박희범 기자

KAIST "AI단과대학 연내 신설…4개 학과 200명 선발"

KAIST가 추진중인 AI 단과대학(4개 학과) 연내 신설 기본 계획안이 처음 공개돼 관심이 쏠렸다. 22일 KAIST와 과학기술계에 따르면 KAIST는 AI와 관련한 4개 학과를 신설하기로 하고, 매년 200 명씩 모집할 방침으로 드라이브를 걸고 있다. 사업 추진 걸림돌 가운데 하나였던 예산은 기획재정부 교과목 개발비 명목으로 지원 받는 예산을 활용하기로 한 것으로 파악됐다. KAIST 기본 계획에는 AI대학(단과대)에 AI학부(AI코어학과 및 AI반도체학과)와 AX학과, FX학과를 각각 둘 방침이다. AX학과는 모두 4개 트랙으로 구성된다. 데이터 문화AI와 물리제조AI, 바이오소재 AI, AI 지속가능성 등이다. FX학과는 미래전략 AI트랙으로 인력 양성 방향을 잡았다. KAIST 측이 내세운 R&R(역할과 책임)은 최고급 AI인재 양성의 전략적 실험장(테스트베드)이자 확산의 거점 역할이다. 지역 거점대학과 연계해 산업분야별 모듈형 AI 최신교육 과정을 개발, 제공한다는 것과 AI로 기업 현장문제 해결책을 탐색하는 AX인재를 배출하겠다는 복안도 담았다. 또 KAIST와 권역별 AI대학간 협업체계를 통해 국가와 기업이 필요로 하는 AX 핵심기술을 신속하게 공급하는 국가AX기술 거점 역할도 수행할 계획이다. 이외에 AI대학 산하에 AI전문연구소(안) 설립도 기본 계획안에 명시했다. 신속한 설립이 가능한 점을 최대 장점으로 꼽았다.국가 AI대학 간 네트워크 형태의 연구협력을 통해 우수인력 양성과 순환에도 방점을 찍어놨다. 과기원과 거점대학 간 경쟁력을 갖춘 인력과 성과, 장비 등을 서로 공유한다면 시너지 효과가 창출 될 것으로 기대했다. 예를 들어 KAIST(물리제조AI+해양)와 부산대( AI대학)가 손잡고 AI 북극항로 개척 모델을 개발하는 식이다. 일반 국민의 AI역량 강화를 위한 KAIST AI 교육센터 설립안도 담았다. 시민 대상 체험형 교육으로 전 세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI기본사회 실현을 목표로 설정했다. 이외에 과기원 중심 지역거점 체험형 AI교육관 설치 계획도 언급했다. 이 교육관 프로그램으로는 어린이 AI 학교, AI 를 활용한 우리 동네 문제 해결 프로젝트, AI신기술 체험, AI 페스티벌, 지역 SW 영재 대상 AI 영재학교 운영, 기업 AI 신제품 홍보, AI 시제품 고도화를 위한 소비자 피드백 등을 예시로 제시했다. 온라인 강의 중심 군 AI교육 강화로 K-국방의 AX 가속화도 추진한다. 학위부문은 AI 국방 거버넌스 설계자를 양성하는 군고위 정책 결정자를 육성할 계획이다. 비학위 부문은 50만 육해공군 장병이 복무 중 필수 이수해야 하는 AI국방교육 프로그램을 개발하고 AI를 이용해 국가를 수호하는 AI전사로 육성한다는 복안이다. 이외에 AI 생태계 형성을 위한 AI창업지원센터 설립도 기획안에 담았다. KAIST는 지난 2023년 말 기준 AI를 활용한 창업기업이 54개(교원 8, 학생22, 졸업생등 24)다. KAIST 이균민 교학부총장은 최근 전화통화에서 "올해 말까지 AI단과대학 설립을 마무리한 뒤 오는 2026학년도부터 본격 가동을 목표로 한다"며 "지역 거점 대학에 KAIST가 모델이 되어야 하기 때문에 AI 단과대학 설립 계획안을 계속 수정하는 등 최적의 방안을 찾고 있다"고 말했다.

2025.08.22 13:12박희범 기자

내년 정부 R&D예산 35.3조원 '역대 최대'…AI분야 106%↑

내년도 정부 R&D 예산안이 역대 최대 규모인 35.3조원으로 편성됐다. 지난해 대비 19.3% 5.7조 원이 늘어난 규모다. 예산이 축소됐던 지난 2024년과 비교하면 8.8조 원이나 증가했다. 특히, 인공지능(AI) 부문 예산이 지난해 대비 106.1% 늘어난 2.3조원으로 편성된 점이 눈길을 끈다. 과학기술정보통신부는 22일 대통령실에서 개최된 국가과학기술자문회의 전원회의에서 '2026년도 국가연구개발사업 예산 배분·조정(안)'을 심의·의결했다고 밝혔다. '이재명 정부의 K-R&D 이니셔티브'라는 부제가 붙은 내년 R&D 예산안은 35.3조원이다. 예산은 체질 개선과 혁신에 방점을 찍어 배분했다. 이날 자문회의에서 심의한 예산 항목은 주요R&D로, 30.1조 원 규모다. 과기정통부는 정부 예산안 편성 과정을 거쳐 기획재정부가 심의·편성하는 일반 R&D 5.2조 원을 포함한 35.3 조원의 예산안을 국회에 제출하게 된다. ◆인공지능 예산 증가폭이 가장 두드러진 분야다. 지난해보다 106.1%가 늘었다. 총 2.3조원을 투입하기로 햇다. AI를 기반으로 경제·사회 대전환을 추진한다. AI 생태계 전반에 걸친 독자적 역량 강화에 방점을 찍고, 풀스택 연구개발에 집중한다. 범용인공지능(AGI), 경량․저전력AI 등 차세대 AI 기술에 집중 투자할 방침이다. 또한, AI를 실제 세계에서 구현하는 피지컬AI의 글로벌 주도권 확보를 위해 원천기술 및 파운데이션 모델 확보, 실증 등을 적극 지원한다. AI 기술의 자립 기반 구축을 통해 연구개발부터 AI 서비스 활용까지 AI 인프라 생태계를 강화한다. 대형·중소 데이터센터 간 고성능 네트워크 연동 기술개발을 통해 'AI 고속도로'를 실현하고, 'GPU 자원의 집적·공동활용 체계'를 통해 급증하는 고성능 GPU를 활용한 연구 수요에 적극 대응할 계획이다. 특히, GPU 자원의 효율적인 공유·관리를 위한 AI 반도체(NPU, PIM) 기반 클라우드 핵심기술의 국산화에도 적극 나설 계획이다. 연구·산업·공공 등 모든 분야에 AI를 연결·융합해 생산성을 높이고, 온 국민이 AI를 안정적으로 활용하는 'AI 기본사회'로의 전환을 가속화해 나갈 방침이다. 이를 위해 연구분야별 특화 AI모델 개발, 산업 전반의 AI 내재화, AI의 행정·보건·국방 등 공공 영역으로의 도입 등을 추진해 나갈 계획이다. ◆에너지 지난해 대비 19.1% 늘어난 2.6조 원으로 편성됐다. 재생에너지 중심으로 우선 서해안 라인을 따라 에너지 대동맥, 에너지 고속도로를 구축하는 사업이 골자다. 요소기술 개발과 소규모 실증 위주 투자에서 벗어나 핵심시스템 국산화와 상용급 실증을 확대, 재생에너지를 차세대 주력산업으로 육성하는데 방점을 찍어놨다. 초고효율 태양전지, 초대형·고출력 풍력 시스템 등의 조기 실증 기술개발과 국산화에 드라이브를 걸 계획이다. 재생에너지 확대에 따른 전력 변동성을 AI기반 에너지 관리시스템(EMS)으로 보완하고, 지역 단위 에너지 자립을 위한 차세대전력망, 장주기 에너지 저장(ESS) 등 핵심기술을 개발해 지능형·분산형 '에너지 고속도로'를 실현할 계획이다. 생산부터 저장・운송・활용까지의 청정수소 전주기 밸류체인 구축과 전력수요에 대응하기 위한 소형모듈원자로(SMR) 핵심 원천기술에 지속 투자한다. 이와함께 저탄소·저소비 에너지 전환을 위한 산업공정혁신 기술, 탄소 포집·활용·저장(CCUS) 핵심기술 확보도 적극 지원한다. ◆전략기술 전년대비 29.9% 늘어난 8.5조 원이 초격차 전략기술 확보에 투입된다. 국가전략기술은 5년 내 핵심기술 자립화가 목표다. 민·관 합동으로 전략기술이 '기술주도 성장'을 주도하도록 할 계획이다. 양자컴·합성생물학 원천기술 선점 나서 부문은 양자컴퓨팅·합성생물학 등 원천기술 선점을 적극 지원한다. 또한, AI반도체, 양자 내성암호 등 공급망·안보에 필수적인 핵심기술도 내재화할 계획이다. 이외에 자율주행 기술과 휴머노이드 로봇 등의 분야는 단기간 내 상용화할 수 있는 실증기술 개발을 통해 빠른 경제적 성과를 창출하다록 지원할 계획이다. ◆방산 전년대비 25.3% 늘어난 3.9조 원을 투입한다. 수입무기 대체 및 기존 무기 개량 중심의 기술개발 체계에서 탈피, 첨단 기술을 국방과 접목해 새로운 성장동력으로 모색할 계획이다. K-9 자주포, 천궁 등의 성능 고도화를 추진한다. 또 AI, 양자 등 신기술의 국방 분야 접목을 강화하고, 국방 분야 중소·스타트업도 적극 육성할 계획이다. 또한, 육·해·공·우주·사이버 등에 전방위적인 억제능력을 확보하기 위해 첨단 전자전, 차세대전투기(KF-21)개발 투자확대와 첨단 항공엔진의 국산화 선행연구를 지원한다. ◆중소벤처 AI 부문과 지역성장 부문에 이어 예산 증가가 세 번째로 큰 분야다. 3.4조 원이 책정됐지만, 증가 비율이 전년대비 39.3%나 됐다. 기업 R&D 지원 포인트는 단기 애로요인 해소에서 역량을 갖춘 기업 중심으로 체계적 지원을 강화해 나갈 방침이다. 이를 위해 투자검증을 거친 기업·기술에 대한 후속 R&D를 지원하는 민간투자 연계형 R&D 투자를 강화한다. 또 각 부처가 소관분야 역량 있는 기업·기술 발굴 및 사전 검증 후 경쟁을 통과해 선별된 기업에 대해 R&D를 지원하는 경쟁보육형 R&D도 함께 추진하기로 했다. 대학·출연연이 축적한 기술을 기업이 활용할 수 있도록 고도화하고, 실험실 창업 이후 성장까지 맞춤형 지원도 강화한다. 공공·민간 수요로부터 개발·제안된 제품에 대해 구매까지 연계하는 혁신조달·구매연계형 R&D를 확대, 기업이 어려움을 겪는 초기 트랙 레코드(Track Record) 확보를 지원하기로 했다. ◆기초연구 R&D 예산 축소로 일부 무너진 연구 생태계 복원에도 나선다. 예산도 14.6%, 5천 억 가량 증가한 3조 4천억 원을 투입하기로 했다. 올해는 2.9조 원을 책정했다. 지난 해 폐지됐던 기본 연구도 다시 복원한다. 특히, 개인기초 연구과제 수가 지난 2023년 수준을 뛰어넘은 총 1만5311개로 늘어난다. 개인기초 과제 3천494개 늘어...역대 최대 개인기초 연구과제 수는 지난 2023년 1만 4,499개 → ('24) 13,080개 → ('25) 11,827개로 줄어 대학 과학기술계의, 기초 연구에 대한 우려가 유난히 컸던 분야다. 복잡·파편화된 지원유형을 통합, 단순화하고 연구자들이 단기 성과 쫒기에 내몰리지 않도록 과제별 최소 연구기간을 연장해 연구 자율성, 지속성·안정성을 제고할 계획이다. 선진연구 기간은 1년에서 2+1년으로, 핵심연구는 3년에서 3+2년 연구가 가능하도록 하되, 중간 점검을 통해 연구내용 변경을 허용하기로 했다. ◆인력양성 지난해 대비 예산 규모를 35.0%나 늘렸다. 총 1.3조원을 투입한다. 방점은 최고급 이공계 인재를 위한 맞춤형 지원과 초격차 해외인재의 유치·정착에 집중 투자한다. 우수 이공계 인재의 처우개선을 통해 최고급 인재가 걱정 없이 연구에 집중할 수 있도록 준비 중이다. 석박사급 고급 인재가 최고 인재로 성장할 수 있도록 지원하는 방안도 검토 중이다. 또한, 산업계 수요에 기반한 인재양성과 산학연 공동 프로젝트 등을 통해 첨단산업 분야 핵심인력 배출을 강화하는 방안도 모색 중이다. 전략기술 중심으로 글로벌 최고 수준의 인재와 우수한 신진 연구자를 신속·파격적으로 영입하기 위한 인재유치 프로젝트(Brain to Korea)도 적극 지원한다. 이를 위해, 글로벌 수준의 연봉부터 안정적 연구비, 정착비까지 패키지로 지원해 해외인재가 국내에 뿌리내리고 성장할 수 있는 매력적인 환경을 조성해나갈 계획이다. ◆출연기관 R&D 예산 삭감으로 대학 연구계와 함께 피해가 컸던 부문이다 전년대비 17.1% 늘어난 4.0조 원으로 내년 예산이 편성됐다. 기본 투자 컨셉은 중장기·대형연구를 통한 국가임무 중심 연구다. PBS 2030년까지 단계적 폐지…내년 5천 억 원 투입 재정구조 재설계 PBS(연구성과중심제)를 단계적 폐지, 연구자가 인건비 확보 부담없이 연구에만 전념할 수 있도록 매년(오는 2030년까지) 정부수탁과제의 종료 규모를 기관 출연금으로 재배분하기로 했다. 특히 내년에는 약 0.5조 원 규모의 전략연구사업을 신설하는 등 재정구조를 재설계할 방침이다. 이외에 연구성과와 직접 연계되는 '최우수 연구자 인센티브'를 신설, 우수인재가 자부심을 갖고 안정적으로 연구하도록 연구 환경도 개선한다. 출연연 사기 진작을 위해 초봉을 현행 4천만 원 초반대에서 4천800만원 수준으로, 박사급은 7천 만원 초입에서 7천 800만원 수준으로 올리는 방안이 논의중인 것으로 알려졌다. ◆지역성장 내년 지원되는 총 예산은 1.1조 원이지만, 예산 증가폭은 전년대비 54.8%로 AI 부분에 이어 두 번째로 크다. '모두가 잘사는 균형성장'을 위해 지역 강점·특성·역량을 고려한 지역 주도 자율R&D를 지원한다. 특히, 권역별로 예산을 배분하여 지역 스스로 R&D를 발굴·기획 및 운영하도록 하고, 지역 수요 기반의 특화 산업·기술을 중심으로 지원한다. 또한, 지역 혁신의 주체인 산·학·연 간 협력 연구 활성화를 통해 지역 특화산업을 육성하고, 혁신 클러스터를 중심으로 연구성과가 확산되도록 지원해 지역 경제 활성화와 지역혁신을 견인 할 계획이다. 지역 특화산업과 연계한 대규모 AX R&D를 통해 지역 경제 활력을 제고하는데도 힘을 쏟을 계획이다. 국가적 핵심 연구를 위한 대형 연구시설 및 장비를 지역에 구축하고, 지역 특화산업을 육성하는 인프라 확충과 더불어 범용·기초 연구장비는 집적화하는 등 지역 자생적 연구역량 강화에도 적극 나설 방침이다. ◆재난안전 총 내년 예한은 2.4조원, 전년대비 14.2%가 늘었다. 과학기술을 기반으로 국가 재난대응 역량을 강화하고, '생명과 안전이 우선인 사회 구현'에 방점을 찍어 R&D를 지원한다. AI, 드론 등 첨단 기술을 적극 활용해 감시·예방부터 대응・복구 등 전주기에 걸쳐 현장 대응 역량을 강화할 계획이다. 소규모 사업 통합·대형화를 통한 성과관리 나서 빈발・대형화 추세인 복합 재난에도 효과적으로 대응하기 위해 연구기관들이 협업하는 다부처 협력사업을 우선 지원한다. 과학기술적 접근이 필요한 산업안전 등 각종 사회문제 해결과 재난현장 대응 등을 위해 기술 공백 영역을 발굴하고, 기술개발이 적기에 이뤄지도록 지원할 방침이다. 특히, 리빙랩 등 현장 실증과 구매조달 연계 등을 통해 연구성과물의 현장 활용성을 강화한다. 소규모 사업의 통합·대형화를 통한 성과관리를 강화하는 동시에, 예산 편성 이후에도 집행점검과 신규사업 컨설팅 등을 통해 기획 및 보완이 필요한 사업 중심으로 민간전문가(전문위원회)와 함께 점검·관리도 강화해 나간다는 복안이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “이번 R&D 예산안은 역대 최대 규모로서 연구생태계의 회복을 넘어 완전한 복원과 진짜 성장 실현을 위해 파격적으로 확대했다”며, “안정적이고 예측 가능한 R&D 투자시스템을 통해 과학기술계와 함께 지속 가능한 연구생태계를 확립해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

2025.08.22 12:00박희범 기자

AI스타트업 투자유치 쉽지 않아...류제명 차관 "지원체계 고도화"

“국내 투자 기준으로는 오픈AI도 투자받지 못한다.” “플랫폼 기업은 ARPU 같은 투자 기준 평가가 명확하지만 AI 스타트업에 대한 평가 지표가 없다.” “여의도(증권가)에서는 국내보다 미장을 바라보고, 역삼동(VC)은 상장사에 투자 안 한다. 상장하느니 매각하라고 이야기하고 싶다.” 류제명 과학기술정보통신부 차관이 21일 광화문 공유오피스에서 AI 스타트업을 만나 투자 유치 애로사항을 물으니 저마다 다양한 사연을 쏟아냈다. 경기 침체로 창업기업에 대한 투자 열기가 식었고, 정치적인 격변기를 겪으며 외국 자본 이탈도 겪었다. 미국과 단순 비교는 어렵지만 투자 시장의 규모 차이를 극복할 수준이 아니다. 이런 점과 별도로 AI 분야에 대한 세간의 관심은 커졌으나 투자 유치 어려움이 지속되고 있다. 정부는 이같은 점을 고려해 국내 AI 스타트업의 성장을 돕기 위한 투자 지원 강화 방안 논의를 이어간다는 방침이다. 이날 간담회에서는 AI와 같은 테크 분야는 스타트업 벤처 기업에 대한 업무를 소관하는 부처 외에 과기정통부가 직접 나서주길 바란다는 의견과 최근 창업하는 기업에 대한 투자에는 AI 적용이 우선으로 논의된다는 이야기도 오갔다. 류 차관은 “민관 모두가 AI 투자 확대 필요성에 공감하는 가운데 다양한 직간접적 투자가 늘어나고 관련 시장도 확대될 것으로 기대한다”며 “투자가 효과적으로 지원되는 것이 성장의 자양분으로 가장 중요한 요소”라고 말했다. 이어, “AI 스타트업들이 다양한 시도를 마음껏 할 수 있도록 정책의 몫이 많을 것”이라며 “정부도 민간과 협력해 투자 마중물을 제공하고 현장의 목소리를 반영한 AI 스타트업 지원체계 고도화에도 더욱 힘쓰겠다”고 강조했다. 한편, 과기정통부는 민관 협력을 통해 통신 3사가 출자, 한국통신사업자연합회가 운영하는 코리아IT펀드를 통해 올해 3천억원 규모의 자펀드를 구성해 AI 분야 기업에 투자키로 했다. 또 정부가 매년 900억원 규모로 운영하는 AI혁신펀드도 추경을 통해 3천억 규모로 확대했다. 우정사업본부도 5년간 1조원 규모, 올해 최대 1천억원을 AI 분야에 힘을 보탠다는 방침이다. 투자 지원 외에 한국인공지능·소프트웨산업협회는 산업 내 전문가의 도움을 받을 수 있도록 문호를 열어두고 있으니 회원사의 네트워크 활용을 조언키도 했다.

2025.08.21 18:49박수형 기자

배경훈 장관 "국가 암호체계, 양자 내성 암호로 전환"

국가 암호체계를 양자 내성 암호체계로 전환하기 위한 기술개발과 실증 사업이 추진된다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 21일 대전 한국표준과학연구원에서 국내 양자(Quantum) 기술 및 산업을 대표하는 정부 및 산·학·연 전문가 20명이 참석한 가운데 '퀀텀 프론티어 전략대화' 행사를 개최했다. 이날 행사에는 KAIST(김은성, 이순칠), 이화여대(최태영), 연세대(정재호), 육군사관학교(정근홍), 표준연(이용호, 김진희), 한국연구재단(백승욱), IITP(오윤제), ETRI(조일연), KISA(박해룡) 등 주요 대학 및 연구기관과 삼성SDS(권영준), 지큐티코리아(곽승환), 큐심플러스(노광석), 파로스아이바이오(채종철) 등 기업 관계자가 참석했다. 배 장관은 행사 서두에서 "보안 위협에 선제 대응하기 위해 양자 보안 기술을 토대로 보안 패러다임을 혁신할 것"이라며 "국가 암호체계의 양자 내성 암호 체계로의 전환을 위해 기술개발 및 실증을 적극 지원할 것"이라고 언급했다. 배 장관은 이에 앞서 미래 10년을 내다본, 양자 종합계획을 올해 말까지 수립하겠다고 말했다. 이 종합계획 방향과 관련 과기정통부는 양자 분야 컴퓨터, 통신, 센서 각 분야별로 5년 이내 가시적 성과 창출과 중장기 경쟁력 확보를 위한 투트랙 전략을 마련할 계획이다. 패러다임 전환도 선언했다. 기존 기초연구 중심 투자에서 벗어나, 연구개발-상용화-산업생태계를 관통하는 통합 전략을 기획, 추진한다. 투자에 대해서도 언급했다. 배 장관은 "인프라와 인력, 국제협력 등 국내 양자 생태계 기반을 탄탄하게 만드는 투자도 소홀히 하지 않겠다"며 "양자팹, 양자컴퓨팅 허브 등 혁신의 토대가 될 인프라를 대폭 확대할 것"이라고 말했다. 또 "양자암호통신 시범망 확대를 통해 양자통신의 속도감 있는 상용화를 추진한다"고 덧붙였다. 배 장관은 마지막으로 퀀텀+AI 연계도 강조했다. 글로벌 공급망 진입을 위한 양자 소·부·장 기업 육성과 SW 연구개발을 통한 활용시장 선점, 전문인력 양성 등을 주요 추진 과제로 제안했다. 이날 간담회에 앞서 배경훈 장관은 표준연 초전도 양자컴퓨팅, 양자통신 연구시설을 방문했다. 초전도 양자컴퓨터 연구실에서는 이용호 한국표준과학연구원 초전도양자컴퓨팅시스템연구단장으로부터 표준연이 개발 중인 50큐비트 양자컴퓨터 개발 현황을 듣고, 이어 최근 시연한 20큐비트 양자컴퓨터 가동 현장을 둘러봤다. 이 자리에서 배 장관은 "현재 글로벌 스탠다드가 100큐비트인데, 50큐비트를 이제 해서 되냐"고 질문하는 등 국내 개발 기술 수준에 대해 관심을 드러냈다. 이에 대해 이용호 단장은 "예산과 인력, 개발 환경 등 여러 이유로 아직까지 100큐비트 진입은 어려운 상황"이라며 "큐비트가 늘어갈수록 급증하는 오류까지 정정하는 연구가 의외로 쉽지 않다"고 기술 개발의 어려움도 호소했다. 또 양자통신 연구실에서는 소형 양자키분배(QKD) 모듈 개발 등 주요 성과와 함께 표준연·ETRI가 협업 중인 양자통신 테스트베드 운영 현황에 대해 윤주천 ETRI 양자기술본부장으로부터 설명을 들었다. 배경훈 장관은 “양자기술 분야별 장·단기 특화 육성 전략과 퀀텀+AI 등 핵심 과제들이 양자 종합계획에 잘 반영될 수 있도록 준비할 것"이라며 "다가오는 보안 위협에 선제적으로 대응하기 위해 양자 보안 기술을 토대로 보안 패러다임을 혁신하는 데에도 과기정통부가 앞장설 것"이라고 덧붙였다.

2025.08.21 17:01박희범 기자

AI로 도시침수·감염병 대응…코난테크놀로지, KISTI와 신속 대응체계 구축

인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC)을 활용해 도시침수와 감염병 같은 복합 재난을 사전에 예측하고 신속히 대응할 수 있는 체계가 마련된다. 코난테크놀로지는 한국과학기술정보연구원(KISTI) 주관 '디지털기술 기반 수요 참여형 현안해결지원 프레임워크 개발' 사업자로 선정됐다고 21일 밝혔다. 이번 프로젝트는 도시재난과 생활안전 문제가 복합적·연쇄적으로 발생하는 상황에서 대규모 데이터 수집·분석·예측이 요구되지만, 이를 통합 지원할 수 있는 시스템이 부족하다는 문제의식에서 시작됐다. KISTI는 이를 해결하기 위해 확장성과 사용성이 뛰어난 디지털 프레임워크 구축을 추진하고 있다. 사업의 핵심은 다양한 도시재난 및 생활안전 데이터를 통합 수집·관리하고, HPC 및 AI 기반 모델로 예측·분석·시뮬레이션을 수행할 수 있는 체계를 마련하는 것이다. 코난테크놀로지는 이를 위해 웹 기반 연계·융합 프레임워크, 빅데이터 통합관리 시스템, HPC/AI 기반 동적 모델링 및 시각화 시스템, 현장 PoC(개념검증) 적용 등을 수행할 예정이다. 또한 연차적으로 도시침수 대응과 감염병 예측·분석 같은 실제 사례를 기반으로 시스템의 효과성을 검증하고 개선점을 반영한다. 동시에 주요 데이터셋과 AI 모델 확보 및 공유 체계도 마련해 실효성을 높인다는 계획이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "국민의 안전과 직결된 사업에 참여하게 돼 뜻 깊다"며 "현장 중심의 AI 기술로 재난 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.08.21 15:19남혁우 기자

이해충돌 방지...K-AI 심사과정에 배경훈 장관 배제

과학기술정보통신부가 AI 파운데이션 모델(K-AI) 구축 사업 심사를 진행하면서 이해충돌을 차단하기 위해 기업 출신 배경훈 장관에 일체 보고도 하지 않았다고 밝혔다. 류제명 과기정통부 차관은 20일 국회 과학기술정보방송통신위원회 전체회의에서 “응모 기업과 이해상충 소지가 있어 장관에게 기피 신청을 했고, 그 뒤로는 장관에게 관련 보고도 하지 않았다”고 말했다. K-AI 사업에 LG AI연구원도 참여했는데, 이 회사 출신인 배경훈 장관을 고려해 심사 과정에서 완전히 배제했다는 뜻이다. 이는 국민의힘 박충권 의원이 국정기획위원회 경제2분과장을 맡고 있던 이춘석 의원이 K-AI 사업을 보고받은 것이 아니냐는 질의에 따라 알려진 내용이다. 박 의원은 “이춘석 의원이 당시 거래한 종목이 공교롭게 K-AI 정예팀으로 발표된 곳”이라며 “미공개 사전 정보를 불법적으로 활용한 게 아닌지 국민 의혹이 있다”고 말했다. 배 장관은 이춘석 의원에 사전 정보를 알렸냐는 질의에 “알려줄 의무가 없다”고 잘라 답했다. 이어 류 차관이 K-AI 선발과정에서 배 장관을 배제했다고 밝히면서 “외부 전문가 중심으로 평가위원회를 구성해 공정하게 관리해왔다”고 강조했다.

2025.08.20 16:57박수형 기자

[인터뷰] "美 빅테크와는 다른 게임"…韓 스타트업, '과학지식 도서관'으로 AI 패권 넘본다

"우리는 인간 개입 없이도 스스로 가설을 세우고 탐구하는 과학 인공지능(AI)을 만들고 있습니다. AI가 발견한 인류의 모든 미래의 과학적 개념을 담을 '지식의 도서관'을 구축해 기술 패권의 주도권을 잡고 궁극적으로는 초지능(Superintelligence)의 도래를 앞당기는 것이 목표입니다." 이민형 아스테로모프 대표는 최근 서울 강남에 위치한 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 그가 설명한 비전은 거대했다. 미국 빅테크가 주도하는 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 AI가 창출하는 최종 '결과물'을 선점해 미래 기술의 주도권을 확보하겠다는 선언이다. 19일 업계에 따르면 과학적 발견에 특화된 '과학자 AI'가 새로운 화두로 부상하고 있다. 구글 딥마인드, 사카나AI, 라일라 사이언시스 등 해외 주요 스타트업들은 모두 연구를 통한 초지능 구현을 장기적인 목표로 삼고 있는 상황이다. 이러한 흐름 속에서 아스테로모프는 국내에서는 유일하게 '과학적 초지능' 실현을 공개적인 목표로 내세운 스타트업이다. 이들과 아스테로모프의 가장 큰 차이점은 AI를 대하는 근본적인 철학에 있다. 대부분의 경쟁사들이 인간이 설정한 목표 안에서 결과를 최적화하는 '자동화 도구'를 만든다. 이와 대비해 아스테로모프는 과학 발전의 주도권 자체를 AI에게 부여하려 한다는 것이 회사 측의 설명이다. 동시에 막대한 자본이 필요한 실험 자동화 단계에 집중하는 경쟁사들과 달리 '아이디어 생성'이라는 가장 근본적인 단계에서 승부를 보겠다는 전략이다. 이러한 아스테로모프의 비전은 이를 제시한 인물의 독특한 이력과 맞물려 설득력을 더한다. 2001년생으로 현재 만 23세인 이민형 대표는 만 16세에 서울대학교 의과대학 연구원으로 입사해 연구를 수행한 경력이 있다. 현재 같은 학교 박사과정에 재학 중인 그의 팀에는 국제수학올림피아드(IMO) 수상자를 포함한 서울과학고·서울대 출신 핵심 인력들이 포진해 있다. 이같은 잠재력을 바탕으로 아스테로모프는 지난 2월 법인 설립 후 한 달 만에 50억원 규모의 시드 투자를 유치하는 데 성공했다. 국내 스타트업 시장이 얼어붙은 현시점에 이례적인 성과다. 주변에서는 미국 법인 설립을 권유했지만 이 대표는 한국에서의 창업을 결정했다. 그는 "세계 최고 수준의 젊은 인재들이 한국에 높은 밀도로 모여있다"며 "이 인재들이 해외로 떠나지 않고도 비전을 펼칠 수 있는 회사를 만들고 싶었다"고 말했다. 이어 "AI로 세계 패권의 지형이 바뀔 수 있는 지금 한국이 그 수혜국이 돼야 한다고 생각했다"고 밝혔다. 아스테로모프의 비전을 구현하는 핵심 기술은 '스페이서(Spacer)'라는 이름의 과학 AI 아키텍처다. '스페이서'는 거대언어모델(LLM)의 강력한 추론 능력을 활용하되 과학적 '창의성'은 LLM에 의존하지 않는 새로운 구조다. 지식들을 원자 단위로 분해하고 그 사이의 숨겨진 연결 가능성을 탐색해 세상에 없던 새로운 과학적 개념을 창발해낸다는 것이다. 이민형 대표는 "과학 이론이란 결국 수많은 조각난 지식들의 연결이라는 전제하에 AI가 아직 연결되지 않은 고리들을 스스로 찾아내도록 설계하는 것"이라며 "이 과정에서 인간이 아직 떠올리지 못한 통찰을 뽑아내는 것이 우리가 말하는 창발성의 실체"라고 설명했다. 생성된 가설의 유효성에 대한 기자의 질문에 이 대표는 "'스페이서'의 목표는 정답을 찾는 것이 아니라 '실험해볼 만한 가치가 있는 질문'을 대량으로 생성하는 것"이라며 "이는 인간 과학자의 직관과 유사하지만 AI는 그 작업을 자동화해 훨씬 많은 가능성을 보다 신속히 탐색할 수 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다"고 설명했다. 아스테로모프는 이달 중 '스페이서'가 생성한 구체적인 과학적 가설과 그 탐색 과정을 담은 테크 리포트를 논문 사전 공개 사이트 '아카이브(arXiv)'를 통해 공개하며 자신들의 주장을 증명할 계획이다. 이렇게 '스페이서'가 발굴한 수많은 과학적 가설들을 체계적으로 축적하고 전 세계의 연구자들에게 제공하는 것이 바로 '더라이브러리(The Library)' 프로젝트다. 구글 딥마인드의 '알파폴드'가 단백질 구조 예측에 국한됐다면 '더라이브러리'는 과학 기술 전체로 그 개념을 확장해 미래 지식의 소유권을 선점하려는 시도다. 이 대표는 "검증 가능한 수준의 가설들을 대량으로 생산하고 지식으로 비축해 기술이 패권이 되는 시대의 주도권을 선점하는 것이 중장기적 목표"라며 "궁극적으로는 과학적 초지능의 실현에 기여하고자 한다"고 밝혔다. 이토록 거대한 목표를 추구하는 이유는 기술이 자본을 대체하는 새로운 시대가 오고 있다는 믿음 때문이다. 과거에는 '과학기술 → 돈'의 문법이 일반적이었지만 현재 오픈AI나 스페이스X 같은 최상위 플레이어들은 '돈 → 과학기술'로 패러다임을 전환하고 있다는 진단이다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI가 과학자들의 유용한 도구 역할을 넘어 기술 발전을 전면 주도해 전례없는 속도의 과학적 발견과 진보를 일으킬 날이 머지 않았다"며 "AI의 실질적인 파급력과 그 결과물에 기반한 패권확보를 고민해야하는 때"라고 말했다. 아래는 이민형 대표와의 일문일답. Q. 아스테로모프의 근본적인 목적은 무엇인가. A. 우리가 하고자 하는 일은 과학이라는 도메인 안에서 인간의 개입 없이 독립적으로 가설을 세우는 '창발적 연구 인공지능(AI)'을 구축하는 것이다. 이를 통해 검증 가능한 수준의 과학적 가설들을 대량으로 생산하고 지식으로 비축해 기술이 패권이 되는 시대의 주도권을 선점하는 것이 중장기적인 목표다. 궁극적으로는 '과학적 초지능(Scientific Superintelligence)'의 실현에 기여하고자 한다. Q. AI를 보조 도구를 넘어 독립적인 '과학자'로 만드는 것이 왜 중요한가. 이것이 왜 기술 패권 확보로 이어지고 초지능의 실마리가 될 것이라고 보는가. A. 지식 확장의 병목을 푸는 유일한 방법이기 때문이다. 현대 과학은 각 분야가 지나치게 세분화되면서 서로 다른 영역 간 지식을 연결해 새로운 과학적 개념을 만들 가능성이 급격히 낮아졌다. 한 명의 과학자가 모든 것을 통합적으로 이해하고 직관을 발휘하는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 이 구조 속에서 인간의 직관은 자신이 아는 좁은 지식 안에서만 작동한다. 이는 새로운 발견에 명백한 한계를 만든다. 지금까지 위대한 발견은 대부분 우연에 의존해왔다. 이 문제를 해결하려면 과학자의 직관 자체를 모델링한 자율 시스템이 필요하다. 인간의 개입 없이 AI가 스스로 탐구를 시작하고 가설을 세우고 검증하는 구조를 만들어야 한다. 단순한 보조 도구를 넘어 '과학자로서 사유하고 탐구하는 AI'를 만드는 것이 우리의 목표다. Q. '과학자로 기능하는 AI'를 구현할 '창발적 아키텍처'에 대해 좀 더 자세히 설명해달라. 이들은 오픈AI '챗GPT' 등 생성형 AI의 근간이 되는 트랜스포머 아키텍처와 차이가 있나. A. 우리는 현재 개발하는 핵심 아키텍처를 '스페이서(Spacer)'라고 부른다. 탐구 의도 설정부터 가설 생성, 검증까지 과학적 탐구의 전 과정을 인간 개입 없이 AI가 독립적으로 수행하도록 설계된 시스템이다. '스페이서'는 거대언어모델(LLM)의 강력한 추론 능력은 적극적으로 활용하지만 과학적 '창의성'은 LLM에 의존하지 않는 새로운 구조다. 기존 LLM은 확률적 패턴 학습에는 탁월하지만 학습 데이터에 없는 새로운 과학적 개념을 구성하는 데는 명백한 한계가 있다. '창의성' 혹은 '창발성'이란 단순히 데이터의 상관관계를 넘어 지금까지 연결되지 않았던 지식들의 조합을 통해 새로운 과학적 개념을 체계적으로 드러내는 것이기 때문이다. 이를 위해 '스페이서'는 지식들을 원자(Atomic) 단위로 분해하고 그 사이의 숨겨진 연결 가능성을 위상수학적으로 탐색한다. 과학 이론이란 결국 수많은 조각난 지식들의 연결이라는 전제하에 AI가 아직 연결되지 않은 고리들을 스스로 찾아내도록 설계한 것이다. 이 과정에서 인간이 떠올리지 못한 통찰을 뽑아내는 것이 우리가 말하는 창발성이다. Q. 아키텍처의 비전은 알겠다. 다만 이 기술 구조가 어떻게 수익으로 연결되는지 구체적인 사업 모델이 궁금하다. A. '스페이서'가 발굴한 과학적 가설들을 체계적으로 축적하고 제공하는 '더라이브러리(The Library)' 프로젝트가 사업 모델의 핵심이다. '더라이브러리'는 내년 상반기 본격적인 구축을 목표로 하는 웹사이트로, 이용 정책은 투트랙으로 나뉜다. 전 세계 연구자들은 논문 출판 등 학술적 목적으로는 결과물을 자유롭게 이용할 수 있다. 다만 이를 기반으로 특허를 확보하거나 상업화할 경우에는 라이선스 계약을 통해 기술료(Royalty)를 받는 구조다. 우리는 후속 투자를 통해 약 1천만 개 규모의 출판물을 갖춘 라이브러리를 신속히 구축할 계획이다. 특히 이 과정에서 발견되는 인간-컴퓨터 인터페이스나 알츠하이머 치료제 같은 고부가가치 기술에 대해서는 외부 전문기관과 협력해 직접 상업화에 나서는 방안도 적극적으로 추진하려고 한다. Q. 해외에서도 과학적 발견을 위한 AI 모델을 구축하는 시도가 있는 것으로 알고 있다. A. 맞다. 구글 딥마인드의 '코사이언티스트', 일본 사카나AI, 미국 라일라 사이언시스 등이 대표적이다. 이들은 공통적으로 실험 설계 자동화나 시뮬레이션 기반 가설 평가를 통해 인간 과학자의 생산성을 극대화하는 방향에 집중한다. 특히 라일라 사이언시스는 2억 달러(한화 약 2천700억원) 규모의 시드 투자를 유치하며 'AI 사이언스 팩토리(AISF)'를 개발 중이다. 이는 자동화된 로봇과 AI를 결합해 물리적 실험 전체를 자동화하는 사례다. 이 외에도 엔비디아가 지원하는 DNA 언어모델 '이브이오2(Evo2)'나 딥마인드의 '싱글셀 파운데이션 모델'처럼 특정 분야의 대규모 데이터를 학습한 초대형 파운데이션 모델을 구축하려는 흐름도 주를 이룬다. Q. 이들과 비교할 때 아스테로모프에는 차별점이 있나. A. 접근 방식의 전제와 철학 자체가 다르다. 구글 딥마인드나 라일라 사이언시스 등 대부분의 경쟁사들은 인간이 설정한 목표와 탐색 공간 안에서 결과를 최적화하는 '자동화 도구'로서 AI를 활용한다. 이는 본질적으로 '인간-AI 협업'의 연장선에 있다. 반대로 우리는 인류 과학기술 발전의 '주도권'을 인간에서 AI에게 부여하려는 첫 시도다. 단순히 인간을 돕는 도구가 아니라 지금까지 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 '과학자의 영감과 직관'을 갖춘 AI를 개발하는 것이 우리의 최종 목표다. 경쟁사들이 더 좋은 '연구 도구'를 만들 때 우리는 새로운 '과학자'를 만들고 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다. 이러한 접근은 자원 효율성으로도 이어진다. 경쟁사들이 집중하는 대규모 시뮬레이션이나 물리적 실험 자동화는 막대한 하드웨어가 필수적이다. 반대로 우리는 그 이전 단계인 가장 근본적인 과학적 개념 생성에 집중하기에 수십억원 규모의 컴퓨팅 리소스로도 구현이 가능하다. 핵심은 자본이 아니라 연구자의 논리 역량과 문제 구조화 능력으로, 여기서 승부를 보는 것이다. Q. 과학적 개념을 만든다는 '스페이서'에 대해 보다 기술적인 설명을 해줄 수 있나. 과학자의 '직관'을 모델링하고 '지식의 체인'을 탐색한다는 것은 구체적으로 어떤 의미인가. A. 인간 과학자는 호기심과 직관으로 연구 주제를 설정하고 가설을 세운다. 우리는 지금까지 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 이 영감의 과정을 수학적으로 모델링해 AI가 스스로 가설을 생성하도록 만드는 것을 목표로 한다. 모든 과학 이론은 결국 수많은 원자적(Atomic) 지식들이 연결된 '지식의 체인'이다. 우리 모델은 기존 학습 데이터가 가진 문맥의 관성을 최소화하며 이 지식들 간의 잠재적 연결을 스스로 탐색해 기존에 존재하지 않던 새로운 체인을 만들어낸다. 이를 통해 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 완전히 새로운 과학 개념을 창발적으로 생산할 수 있다고 본다. 다시 말해 '스페이서'는 완전 자율형 과학 시스템이다. 인간이 주제를 정해주지 않아도 스위치를 켜는 것만으로 모델 스스로 연구 주제를 결정하고 개념을 창발하고 정제된 가설로 발전시키는 전 과정을 자율적으로 수행한다. 현재 모델의 작동 가능성 검증은 거의 끝난 상태다. 이달 중 '스페이서'가 생성한 구체적인 가설들과 그 과정을 담은 테크 리포트를 아카이브(arXiv)를 통해 공개할 예정이다. Q. 이렇게 생성된 가설들이 실제로 유효한지 어떻게 판단할 수 있을까. LLM처럼 정답이 아닌 노이즈와 환각이 많은 결과가 나올 가능성은 없나. A. '스페이서'는 정답을 말해주는 게 아니라 "이 가설은 한 번쯤 실험해볼 만하다"고 판단할 수 있을 정도의 논리적 완결성을 가진 지식 간 연결을 대규모로 생성한다. 각각은 실험 전에는 옳고 그름을 알 수 없지만 검증 가능성이 있는 새로운 가설들이다. 이러한 접근은 인간 과학자가 직관에 의존해 가설을 세우는 방식과 유사하다. 다만 차이점은 AI가 이 작업을 자동화함으로써 기존보다 훨씬 많은 가설들을 빠르게 생성할 수 있다는 점이다. 이 자체만으로도 연구 리소스를 절감하는 데 큰 의미가 있다. 이렇게 생성된 가설들은 이후 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 검증된다. 우리의 첫 단계는 실험 이전에 의미 있는 연결성을 찾아내는 데 집중하는 구조다. 이 단계만으로도 모델이 실험 가능한 수준의 유효한 가설들을 꾸준히 생성하고 그 일부가 실제로 검증된다면 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 과학 탐구 방식 자체를 바꾸는 새로운 패러다임의 전환점이 될 수 있다고 본다. Q. 장기적 비전이라고는 해도 초지능 실현을 스타트업의 목표로 설정하는 사람은 거의 없다. 실리콘밸리에서조차 ('챗GPT'의 아버지로, 초지능 개발을 위한 스타트업인 '세이프슈퍼인텔리전스'를 설립한) 일리야 수츠케버의 비전이 의심 받는다. 국내에서는 특히 그런 목표를 입 밖으로 꺼내는 사람을 본 적이 없다. 어떻게 그런 목적의식을 갖게 됐는가. A. 초지능에 대한 정의는 다양하다. 그런데 우리가 정의하는 초지능은 단순히 인간보다 뛰어난 지능이 아니라 인간이 이론적으로 도달 가능한 모든 사고·추론·창의성의 상위 집합(Superset of the Human Mind)이다. 이 초지능이 등장하는 순간 인간이 생각할 수 있는 모든 영역은 더 이상 인간의 고유한 것이 아니게 된다. 그래서 우리는 단순히 그 발명에 필요한 도구를 만드는 데 기여하는 것을 넘어 초지능의 도래를 앞당기는 것에 궁극적인 의의를 두고 있다. 그 외에 개인적으로는 인생을 '행복을 쫓는 메트릭'과 '거대한 목표를 쫓는 메트릭'이라는 두 함수 중 하나를 선택하고 최적화하는 문제로 본다. 두 메트릭은 근본적으로 충돌하기에 어느 한쪽을 명확히 선택하고 인생을 설계하는 것이 더 효율적이라고 생각해왔다. 성향상 돈이나 명예 같은 외부 보상에 크게 좌우되지 않고 스트레스에 대한 내성도 강한 편이다. 그래서 '행복'을 쫓는 삶도 충분히 가능하다. 실제로 시골에 내려가 김밥집을 운영하며 조용히 사는 삶을 생각해 본 적도 있다. 다만 여기에는 중요한 전제가 있다. 만약 내가 김밥을 썰면서 "어떻게 하면 더 잘 썰 수 있을까" 같은 최적화 문제를 고민하기 시작하는 순간 그 행위는 더 이상 행복이 아닌 '거대한 목표'를 위한 과정으로 바뀌게 된다. '행복'을 선택하려면 어떤 문제도 최적화하지 않겠다는 자기 약속이 필요하다. 나는 아직 젊고 거대한 목적에 대해 고민하지 않을 수 없었다. 오랜 탐색 끝에 지난해 12월에 비로소 나의 미션을 명확히 정의했고 그 순간부터 망설임 없이 실행에 들어갔다. Q. 초지능의 등장은 인류 문명의 패러다임을 바꿀 수 있는 사건이다. 이런 일을 하려는 사람으로서 현재 시대를 어떤 관점으로 바라보고 있는가. A. 시대의 주도권이 누구에게 있는지를 기준으로 시대를 구분할 수 있다고 본다. 지난 수백 년간은 자본이 가장 강력한 지배 구조였지만 약 10년 전부터 과학기술이 새로운 주도권을 쥐기 시작했다고 본다. 오픈AI와 스페이스X가 그 대표적인 사례다. 이 두 회사는 순수한 자본주의적 관점만으로는 설명하기 어렵다. 이들은 막대한 자본을 투입해 당장의 수익보다 훨씬 더 먼 미래의 인류 패러다임 전환에 맞닿아 있는 연구 중심의 거대한 목표를 추구한다. 과거에는 '과학기술 → 돈'의 문법, 즉 기술이 돈을 벌기 위한 수단이었다. 그런데 지금 최상위 플레이어들은 '돈 → 과학기술'로 패러다임을 전환하고 있다. 돈을 모아 미래의 결정적 기술을 선점하는 것이다. 기술이 일종의 핵무기처럼 자본을 넘어선 새로운 패권의 도구로 작동하기 시작했다는 강력한 증거라고 믿는다. Q. 이런 목적의 딥테크 스타트업이라면 미국에 법인을 세우는 것이 유리할 수도 있을 것 같다는 생각이 든다. 굳이 한국에서 창업한 이유가 있나. A. 실제로 그 부분이 가장 큰 고민이었다. 오픈AI나 딥마인드 같은 연구 중심 회사를 하려면 막대한 자본이 필요하고 조 단위의 후속 투자를 고려하면 미국 법인이 현실적으로 유리하다는 조언을 선배 창업가들이나 벤처 캐피털리스트(VC)들에게 많이 들었다. 그렇지만 동시에 한국에는 세계적인 경쟁력을 갖춘 젊은 인재들이 높은 밀도로 모여있다고 생각했다. 그들을 수용할 만한 비전과 자본력을 제시하는 회사가 없어 해외로 떠나간다고 봤다. 우리 팀은 비유하자면 '대한민국의 야오반이나 투링반(중국 최고 명문대의 천재 특별반)'으로만 이뤄진 팀이다. 이런 인재들이 모두 떠나가면 한국은 20년 뒤 성장 동력을 잃은 나라가 될 것이다. AI로 세계 패권이 바뀔 수 있는 지금 내가 한국인으로서 한국에서 이 비전을 실현하고 한국이 그 수혜국이 돼야 한다고 생각했다. 물론 회사가 커지면서 현실적인 난관이 많겠지만 감내할 가치가 있다고 믿는다. Q. 앞서 팀을 '대한민국의 야오반'에 비유했다. 팀의 역량과 구성 과정에 대해 더 구체적으로 설명해 줄 수 있나. 또 보통의 창업가들과는 다른 길을 걸어왔는데 어떻게 그런 최고 수준의 인재들을 영입할 수 있었나. A. 우리 팀원들은 객관적으로 세계 최고 수준의 20대 인재들이다. 황수영 최고기술책임자(CTO)는 서울과학고를 전체 수석으로 입학하고 수석으로 졸업했다. 그 외에도 국제수학올림피아드(IMO) 만점자를 비롯해 수학·물리·정보 등 다양한 분야의 국내외 올림피아드 수상자들이 팀의 주축을 이루고 있다. 이런 인재들을 모을 수 있었던 기반은 이전 알고리즘 트레이딩 스타트업 창업 경험 덕이다. 수학적 역량이 뛰어난 인재들이 모이는 그곳에서 만난 핵심 인물들을 중심으로, 영재고-서울대 네트워크를 통해 실력 위주로 멤버들을 추가 영입했다. 현재는 다양한 전공자들이 우리의 비전을 보고 자발적으로 합류하고 있다. Q. 마지막 질문이다. 지난 2월 법인 설립 한 달 만에 50억원 규모의 시드 투자 금액을 받았다. 국내 스타트업 생태계에서 상당히 이례적인 속도와 규모로 알고 있다. 올해는 특히 스타트업 시장이 얼어붙은 시점이다. 어떻게 가능했던 것인가. A. 우리가 하는 일이 근본적인 문제를 다루는 일이라고 생각한다. 투자자분들이 그 부분에 공감해주신 것 같다. 자금은 하려고 하는 일에 필요한 최소 범위만큼 요청했다. 이에 대해 신속히 의사결정을 해주셨다. 리드 투자사였던 퓨처플레이의 경우 최재웅 최고투자책임자(CIO)님이 담당해 주셨는데 이 회사에서 가장 빠른 의사결정 중 하나였다고 들었다.

2025.08.19 12:17조이환 기자

서울역 김포공항에 AI 네트워크·오픈랜 실증 추진

과학기술정보통신부는 국내 중소 중견기업 오픈랜 장비의 시장 선점을 위해 AI 기술이 적용된 지능형 기지국(AI-RAN) 등 유망 분야까지 실증사업을 확대한다고 17일 밝혔다. 이에 따라 교통 중심인 서울역과 김포공항에서 5G 특화망 오픈랜과 AI-RAN 실증이 진행된다. 일 평균 10만명 이상이 이용하는 서울역에서는 다수의 무선 카메라를 5G 오픈랜 특화망에 연결하여 대용량 CCTV 영상을 실시간으로 서버에 전송한다. 안정적인 특화망 인프라를 통해 수집·전달된 데이터를 바탕으로, 서버에서 혼잡도를 실시간으로 분석해 인파 쏠림을 예방하고 국민의 안전한 철도 이용을 지원한다. 서울역 실증망은 LG전자의 SW기반 기지국(O-DU)과 각각 다른 3개 제조사의 무선장치(O-RU)를 결합한 멀티벤더 오픈랜 환경으로 구현된다. 안전과 보안을 위해 빈틈없는 실시간 감시가 필요한 김포공항에서도 승객의 출입제한 구역이나 보안 사각지대 접근을 즉시 감지하고 신속하게 대응할 수 있도록 AI융합 오픈랜 실증망을 구축한다. 이를 통해 기지국 서버에서 통신과 AI 기능을 동시에 처리하는 AI-RAN을 선제적으로 실증하는 동시에, AI 알고리즘을 네트워크에 적용해 5G 카메라와 기지국 사이의 신호 품질을 개선하고 고품질 대용량 영상을 안정적으로 전송할 수 있도록 하는 기술도 검증한다. 과기정통부 관계자는 “6G 시대에 본격적으로 열릴 지능형 네트워크 시장 선점을 위해 한 발 앞서 기술과 산업 혁신을 주도해나가겠다”며 “AI시대 핵심 인프라로 주목받는 AI-RAN의 효과성을 선제적으로 검증해 공공과 민간의 다양한 분야로 확산을 촉진하겠다”고 말했다.

2025.08.17 12:00박수형 기자

[현장] "인재 부족에 해외 유출"…정부·산업계, 'AI 코리아' 생존 로드맵 모색

국내 산업계가 인공지능(AI) 전환(AX) 시대의 핵심인 인재 확보에 어려움을 겪는 가운데 심각한 두뇌 유출 문제까지 겹치며 위기감이 커지고 있다. 이러한 이중고를 해결하기 위해 정부가 산업계와 학계 전문가들을 불러모아 해법 마련에 나섰다. 과학기술정보통신부는 14일 서울 강남구 개포동 이노베이션 아카데미에서 'AX 인재양성 간담회'를 개최했다. 배경훈 장관이 직접 주재한 이날 간담회에서는 산업 현장의 목소리를 듣고 실질적인 인재 확보·지원 방안을 마련하기 위한 논의가 이뤄졌다. 이날 첫 발제를 맡은 EY컨설팅의 김수연 전무는 기업의 가장 큰 애로사항이 인재 확보라고 지적했다. EY가 실시한 설문조사에 따르면 국내 주요 기업 임원의 60%가 AI 도입의 최대 어려움으로 내부 전문가 부족을 꼽고 있다. 기업이 원하는 인재는 단순히 AI 기술만 아는 전문가가 아니다. 김 전무는 자신의 업무를 원자 단위로 분해해 AI 적용점을 찾을 수 있는 '통합적 사고'를 강조했다. 산업 현장의 전문성과 AI 기술 이해도를 바탕으로 문제를 창의적으로 정의하고 해결하는 '융합형 AX 인재'가 현장의 핵심 요구사항이라는 것이다. 이에 대한 해법으로 현업 전문가를 재교육하는 '직무 중심 학습'의 중요성이 제시됐다. 김 전무는 "현업에 대한 경험이 없는 사람이 모든 사업 기회를 발굴하는 것은 불가능하다"며 "이론 교육을 넘어 실제 업무와 연계된 '프로젝트 기반 학습'과 기업이 학비를 지원하는 '채용 연계형 프로그램'이 성공적인 대안이 될 수 있다"고 제언했다. 이어 발제에 나선 박준범 정보통신기획평가원(IITP) 단장은 구체적인 수치를 통해 인재 위기의 심각성을 드러냈다. 스탠포드대 보고서에 따르면 한국의 AI 인재 유출 지수는 지난 2023년 마이너스 0.36으로 악화됐다. 또 글로벌 100대 AI 인재 중 한국인은 단 1명에 불과해 57명의 중국, 20명의 미국과 비교해 참담한 수준이다. 정부는 이러한 인재 유출과 양적 열세를 극복하기 위해 인재 양성 사업을 전면 개편한다. 박 단장은 기존의 '소프트웨어 중심 대학'을 'AI 중심 대학'으로 전환하고 장관이 언급한 AX 대학원 신설 등을 통해 생태계 확장에 나설 것이라고 밝혔다. 초급부터 최고급 인재까지 아우르는 성장 경로를 구축하려는 정부의 의지다. AI의 파급력은 이미 산업 전반에서 증명되고 있다. 박 단장은 AI를 통해 신약 개발 기간이 최대 18년에서 7년으로 단축되고 법률 시장에서는 'AI 보조 변호사'가 변호사 1인당 업무량을 획기적으로 줄인 사례를 소개했다. 그는 "이제 생성 AI를 넘어 AI 에이전트가 불러올 'AX 2.0' 시대를 대비해야 한다"며 "국가 차원의 인재 양성 노력을 다하겠다"고 밝혔다. 이어진 토론에서는 산업 현장의 구체적인 고민과 제언이 쏟아졌다. 특히 인재의 질, 양성 방식, 생태계에 대한 논의가 오갔다. 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회 회장은 AI 코드 어시스턴트의 발전이 국내 개발자 생태계를 위협할 수 있다는 파격적인 경고를 내놨다. 그는 "단순 코딩 업무가 자동화되면서 초급·중급 개발자의 설 자리가 사라질 수 있다"며 "이대로라면 5~10년 내에 국내 개발자 생태계가 고갈될 수 있다"고 우려했다. 이어 "엔진을 만들던 자동차 전문가가 AI를 더 빨리 배울 수 있으므로 이들을 명예퇴직시킬 것이 아니라 AI 개발자로 전환하는 것이 대기업과 산업계 모두에 이득이 되는 가장 시급한 과제"라고 강조했다. AI 전문기업을 대표해 참석한 이영현 NC AI 실장은 AI 인재를 더 폭넓게 정의해야 한다고 주장했다. 이 실장은 "AI 인재는 핵심 기술 연구자뿐만 아니라 기술을 서비스로 구현하고 운영·품질을 관리하는 인력까지 모두 포함한다"며 "AI에 대한 넓은 이해와 깊은 산업 전문성을 갖춘 'T자형 인재' 육성을 위한 세분화된 커리큘럼이 필요하다"고 말했다. 또 그는 AI 기술을 가진 공급 기업과 이를 필요로 하는 수요 기업 간의 연결고리가 여전히 약하다고 지적했다. 이 실장은 "정부가 양측의 리스크를 줄여주며 매칭을 지원하는 '시범사업'을 적극적으로 추진해주면 AI 도입과 인재 양성 모두에서 큰 시너지가 발생할 것"이라고 제언했다. 박준혁 메이아이 창업자는 스타트업 창업자로서 자신의 경험을 공유했다. 박 창업자는 "인재 양성 과정에서 가장 큰 도움이 된 것은 지식 자체가 아니라 최고 수준의 동료들과 함께 산업 현장과 맞닿은 프로젝트를 직접 해본 경험"이라며 "이노베이션 아카데미와 같은 프로젝트 기반 학습의 확대를 지지한다"고 말했다.

2025.08.14 14:06조이환 기자

[현장] 배경훈 장관 "AI 인재, 정부 투자 대폭 늘릴 것…대학원 확대 검토"

배경훈 과학기술정보통신부 장관이 인공지능(AI) 중심 대학원을 현재 10개 수준에서 오는 2030년까지 대량 확대하는 방안을 검토하고 관련 정부 투자를 늘리겠다고 선언했다. 산업 현장의 전문성과 AI 문제 해결 능력을 겸비한 'AI 전환(AX) 인재'가 절실하다는 업계의 호소에 정부가 화답한 것이다. 과기정통부는 14일 서울 개포동 이노베이션 아카데미에서 'AX 인재양성 간담회'를 개최했다. 이 자리에는 현대자동차, 뷰노, HD현대 등 AX 수요기업과 NC AI, 메이아이 같은 AI 전문기업, 서울대·포항공대 등 학계 전문가 15명 안팎이 참석했다. 배 장관은 이날 모두발언에서 이노베이션 아카데미를 둘러본 소감으로 "가슴이 뛴다"며 말문을 열었다. 그는 '최고의 스승은 동료'라는 말을 실감했다며 학생들이 자율적으로 문제를 정의하고 해결하는 모습에 깊은 인상을 받았다고 설명했다. 그는 "이제 AI 시대는 부인할 수 없는 현실"이라며 "AI가 많은 부분을 자동화하겠지만 오히려 AI 덕분에 우리 개발자들의 역량이 한층 더 발전할 것"이라고 진단했다. 이어 "이제는 AX 인재 양성을 본격적으로 고민할 시점"이라고 역설했다. 이날 간담회의 장소인 이노베이션 아카데미의 성과는 정부가 추진할 인재 양성의 가능성을 보여줬다. 배 장관에 따르면 이곳은 비전공자 비율이 67%에 달하지만 취업률은 97%에 육박한다. 이는 플랫폼 기업뿐 아니라 제조, 조선, 자동차 등 전통 산업에서도 혁신 교육이 통할 수 있음을 시사한다. 배 장관은 향후 인재 양성 목표를 구체적으로 제시했다. 그는 "단순히 파운데이션 모델 개발을 넘어 각 산업 영역의 문제를 AI로 풀 수 있는 AX 인재가 필요하다"며 "이를 위해 오는 2030년까지 15개의 AX 대학 설립을 추진하는 동시에 AI 중심 대학원을 대폭 확대하는 방안을 적극 검토하겠다"고 밝혔다. 이날 참석한 산업계와 학계 전문가들은 현장의 어려움을 토로하며 교육과정 개편과 제도 개선 방향 등을 제언했다. 배경훈 과기정통부 장관은 "오늘 주신 의견들을 최종 정책 확정 전에 최대한 반영할 것"이라며 "단순히 간담회로 끝나는 것이 아니라 실제 정책에 어떻게 반영되고 실행되는지 피드백까지 드릴 것을 약속드린다"고 강조했다.

2025.08.14 11:15조이환 기자

[인터뷰] 네이버 "1등 경쟁보다 모두의 AI…기술 종속 막겠다"

"인공지능(AI) 모델을 만드는 것 자체가 목표가 될 수는 없습니다. 우리가 구축하고 싶은 것은 모든 국민이 AI를 누릴 수 있도록 하는 '접근성'과 '생태계'입니다. 이것이 '소버린 AI'의 본질입니다." 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄(전무)는 최근 기자와 만나 이같이 말했다. 그는 '독자 AI 파운데이션 모델(이하 국가대표 AI)' 프로젝트의 지향점이 기술 경쟁에 있지 않다는 점을 강조하며 네이버가 AI 시대의 '플랫폼 주권'을 확보하겠다는 청사진을 제시했다. 14일 업계에 따르면 정부의 국가대표 AI 사업자로 최종 선정된 5개 팀이 오는 12월 1차 평가를 앞두고 본격적인 기술 경쟁에 돌입한 상태다. 이 가운데 네이버는 모델 개발 자체만큼이나 회사의 'AI 풀스택' 역량을 기반으로 누구나 AI 에이전트를 만들고 유통하는 '마켓플레이스'를 구축하고자 하고 있다. 성 전무는 "우리가 데이터센터에 규장각의 이름을 따 '각(閣)'이라는 이름을 붙이며 주권을 강조하는 것처럼 AI의 지능과 그로 인해 창출되는 부가 국내에 머무는 것이 진정한 기술 독립"이라며 "단순히 글로벌 모델을 따라가는 '추격자'가 아니라 우리 데이터와 철학에 기반한 독자 생태계를 만드는 '개척자'의 길을 가겠다"고 강조했다. '공감각 AI'와 '지도 데이터'…네이버가 그리는 기술의 미래는? 네이버가 그리는 AI 플랫폼의 심장에는 '옴니모달(Omni-modal)'이라는 강력한 엔진이 자리 잡고 있다. 이는 단순히 거대언어모델(LLM)에 시각 등 다른 기능을 덧붙이는 '멀티모달'과는 출발선부터 다르다는 주장이다. 성낙호 전무는 "글로 세상을 먼저 배운 AI가 뒤늦게 움직이려 하면 어설플 수밖에 없다"며 "처음부터 글, 이미지, 소리, 공간 정보까지 함께 학습해 세상에 대한 공감각적 이해를 갖춘 AI를 만드는 것이 네이버의 방식"이라고 강조했다. 네이버는 이 '네이티브 옴니모달' 기술이야말로 향후 로봇이나 자율주행 같은 '피지컬 AI' 시대를 여는 결정적 열쇠가 될 것으로 보고 있다. 인간의 뇌가 특정 지역을 자연스럽게 인지하듯 AI 모델 자체에 공간 이해 능력을 심어주면 훨씬 정교한 임무 수행이 가능하다는 것이다. 이러한 기술 전략의 핵심 재료는 바로 '소버린 데이터'다. AI의 지능은 결국 데이터의 질과 양에서 나오기 때문이다. 네이버는 누구나 접근 가능한 인터넷상의 'K-콘텐츠'가 아닌 오직 한국만이 가진 배타적 데이터를 확보하는 데 집중하고 있다. 성 전무는 "진정한 소버린 데이터는 우리의 지도, 골목 구석구석을 담은 거리뷰 같은 것"이라며 "이런 고유 데이터를 학습한 AI만이 한국의 복잡한 상황과 맥락을 진정으로 이해하는 '한국형 AI'가 될 수 있다"고 설명했다. 다만 여기에는 '저작권'이라는 딜레마가 있다. 글로벌 빅테크들이 '공정 이용(Fair Use)'을 명분으로 공개된 데이터를 자유롭게 학습에 활용하는 데 비해 네이버는 저작권 동의를 받은 데이터만 써야 하는 '기울어진 운동장'에서 싸우고 있는 것이다. 그는 "솔직히 우리도 (유튜브 등을) 학습하고 싶지만 법률 구조상 할 수가 없다"며 "이런 문제를 해소하기 위해 정부가 나서서 방송이나 CCTV 같은 공공 데이터 활용에 대한 명확한 가이드라인을 만들어주는 것이 절실하다"고 토로했다. 네이버의 컨소시엄 구성 역시 이 같은 기술 및 데이터 전략을 그대로 반영한다. 산업계 파트너를 대거 모은 경쟁사들과 달리 원천 기술 확보에 집중하기 위해 서울대, 카이스트 등 학계 전문가들을 전면에 내세웠다는 것이다. 이번 프로젝트 1차 목표는 특정 산업용 AI(+X)가 아닌 모든 AI 에이전트의 기반이 될 '줄기세포' 같은 옴니모달 파운데이션 모델을 제대로 만드는 것이라는 설명이다. 영상 AI 기술 스타트업 '트웰브랩스'를 컨소시엄의 '데이터 총괄'로 영입한 것도 같은 맥락이다. 성 전무는 "좋은 AI는 좋은 데이터에서 나온다"며 "트웰브랩스는 옴니모달의 핵심인 고품질 영상 데이터를 만드는 최고의 파트너"라고 말했다. 'AI판 스마트스토어'로 여는 생태계…'데이터 주권'은 개인에게 네이버의 기술이 향하는 최종 목적지는 'AI 에이전트 마켓플레이스'다. 단순히 좋은 AI 모델 하나를 만들어 사용자에게 제공하는 것을 넘어 AI 시대의 새로운 산업 생태계 자체를 만들겠다는 구상이다. 성낙호 전무는 이를 네이버의 가장 성공적인 플랫폼인 '스마트스토어'에 비유했다. 그는 "과거 웹사이트 제작에 수백만 원을 써야 했던 소상공인들의 장벽을 없애고 거대한 상거래 생태계를 만들었다"며 "AI 에이전트 역시 누구나 쉽게 만들고 거래할 수 있는 판을 깔아주는 것이 우리의 역할"이라고 말했다. 이 구상의 핵심은 특정 기업이 모든 것을 해결하는 '만능 AI'가 아니라 각자의 목적에 특화된 수많은 AI 에이전트가 상호작용하며 가치를 만드는 세상이다. 네이버는 이 에이전트들이 공존하고 거래될 수 있는 '포털'이자 '유통 플랫폼'이 되겠다는 것이다. 특히 플랫폼의 가장 차별화된 철학은 '라이프 롱 로그(Life-long Log)' 개념에서 드러난다. 이는 AI와 상호작용한 모든 기록, 즉 '로그 데이터'의 소유권을 기업이 아닌 사용자 개인에게 돌려주는 것을 골자로 한다. 성 전무는 "사용자가 A 에이전트를 쓰다 B 에이전트로 넘어갈 때 기존의 대화나 경험 기록을 그대로 가져갈 수 있어야 한다"며 "이는 마치 마이데이터처럼 AI 시대에 개인의 '데이터 주권'을 보장하는 핵심적인 장치가 될 것"이라고 설명했다. 이러한 구조는 사용자가 어떤 AI 에이전트를 쓰든 단절 없는 개인화 경험을 이어가게 만든다는 것이 네이버의 설명이다. '나를 가장 잘 아는 AI'를 여러 서비스에서 끊김 없이 이용할 수 있게 되는 셈으로, 이는 사용자를 플랫폼에 머무르게 하는 강력한 유인책이기도 하다. 네이버가 그리는 '모두의 AI' 비전 역시 같은 맥락이다. 일부 전문가나 고학력자를 위한 고성능 AI 경쟁에서 벗어나 국민 다수가 실생활에서 AI의 혜택을 체감하게 하는 데 집중한다. 성 전무는 "우리의 목표는 국제수학올림피아드(IMO) 금메달리스트를 위한 AI가 아니다"며 "어업이나 농업에 종사하는 분들처럼 평범한 국민들의 삶을 실질적으로 돕는 '증강 지능(Augmented Intelligence)'을 제공하고 싶다"고 밝혔다. 이를 위해선 사용자의 말 속에 숨겨진 진짜 의도인 '암묵지(Tacit Knowledge)'를 이해하는 능력이 필수적이다. 네이버는 앞서 언급된 '옴니모달' 기술을 통해 텍스트뿐만 아니라 주변 상황과 분위기까지 파악해 이 암묵지를 이해하는 AI를 구현하겠다는 전략이다. 소버린AI, 기술 종속 막을 '협상력'…"정부가 수요 만들어줘야" 네이버가 이처럼 '플랫폼'과 '생태계'를 강조하는 근간에는 이들이 처음 주창한 '소버린 AI'에 대한 철학이 있다. 이들이 정의하는 '진정한 소버린 AI'는 단순히 국산 모델을 개발하는 것을 넘어선다. 첫째는 데이터와 지능이 국경 내에 머무르는 '영토 주권'이다. 성낙호 전무는 "AI 서비스를 이용할 때 데이터가 암호화돼 해외로 나가도 현지 그래픽처리장치(GPU)에서 결국 복호화된다"며 "이는 작정하면 들여다볼 수 있다는 의미로, 안보 차원에서 심각한 문제를 야기할 수 있다"고 지적했다. 또다른 요소는 우리 문화와 상황에 맞게 AI를 제어할 수 있는 '레시피 주권'이다. 어떤 데이터를 어떤 방식으로 학습시키냐에 따라 AI의 역량과 정체성이 완전히 달라지기에 이 '레시피'를 우리 손에 쥐고 있어야 기술 종속을 피할 수 있다는 것이다. 다만 성 전무는 네이버가 이상적인 철학과 별개로 글로벌 빅테크와의 경쟁에서는 현실적인 전략을 택했다고 설명했다. 시장 규모 자체가 50분의 1에 불과한 상황에서 무모한 '스케일 경쟁'은 승산이 없다는 판단에 근거한 것이었다. 성 전무는 "우리는 이번 독자 AI PT에서도 '글로벌 최고 모델 대비 95% 성능'을 현실적인 목표로 제시했다"며 "1등을 차지하는 것이 아니라 기술 종속을 피하고 독자적인 목소리를 낼 수 있는 '협상력'을 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이어 "민감한 데이터를 다루는 금융, 국방, 공공 등에서는 우리 모델을 선택지로 쓸 수 있게 되고 이 정도 역량만 갖춰도 해외 기업이 우리를 함부로 할 수 없는 기술 주권이 가능하다"고 말했다. 결국 관건은 정부의 역할이다라는 것이 성 전무의 의견이다. 그는 이번 프로젝트에서 모델 개발을 위한 GPU 지원만큼이나 중요한 것이 '안정적인 수요 창출'이라고 여러 차례 강조했다. 성 전무는 "시장이 있어야 기업은 움직인다"며 "정부가 먼저 공공, 금융 등 핵심 분야에서 국산 AI를 우선 사용하겠다는 확실한 신호를 주고 안정적인 수요 체계를 만들어주는 것이 중요하다"고 강조했다. 그는 네이버가 과기정통부 중복 사업 참여로 인해 '국가대표 AI' 1차 사업에서 GPU 지원 을 받지 못하게 된데에는 아쉬움을 표하며 국내 기업 간 소모적 경쟁을 넘어 국가 차원의 AI 하드웨어 생태계 육성이 필요하다고 제언했다. 성낙호 네이버클라우드 전무는 "중국 정부가 자국 신경망처리장치(NPU) 성능이 다소 떨어져도 의무적으로 사용하며 생태계를 키웠듯 우리도 삼성전자 등 반도체 역량을 활용해 완전한 AI 주권을 이뤄야 한다"며 "이번 프로젝트가 그 마중물이 되길 바란다"고 밝혔다.

2025.08.14 10:01조이환 기자

[인터뷰] 업스테이지 "AI는 전부…절실함으로 '독자 파운데이션' 주도권 증명할 것"

"우리에게 인공지능(AI)은 전부입니다. 이번 사업은 AI를 모두에게 이롭게 만들겠다는 창업의 이유를 증명하고 스타트업도 할 수 있다는 것을 보여줄 기회로, 전 구성원이 다른 어떤 것도 없이 이 프로젝트에만 집중하고 있습니다. 그만큼 절실하고 또 진심입니다." 권순일 업스테이지 부사장은 13일 기자와 만나 '국가대표 AI' 사업자로 선정된 소회를 이같이 밝혔다. 대기업들이 주도하는 경쟁 구도에서 유일한 스타트업으로 최종 명단에 이름을 올린 업스테이지가 '스타트업 어벤저스'와 함께 어떻게 생존하고 승리할 것인지에 대한 출사표를 던진 것이다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(국가대표 AI)' 사업자로 최종 선정된 5개 팀이 오는 12월 1차 평가를 앞두고 본격적인 기술 경쟁에 돌입했다. 이 가운데 업스테이지는 '선택과 집중', '실용주의', '글로벌 기술 주도권'이라는 명확한 키워드를 내걸고 거대 자본과는 다른 방식으로 승부하겠다는 전략을 분명히 해 업계의 이목이 집중되고 있다. 스타트업 연합군, '소버린 AI' 넘어 '기술 주도권' 노린다 업스테이지의 전략은 소버린 AI를 넘어 '기술 주도권'을 확보하는 데 초점이 맞춰져 있다. 우리만 쓰는 한국형 AI가 아닌 글로벌 시장에서 통용되는 모델을 만들어야 진정한 의미의 AI 주권을 달성할 수 있다는 철학이다. 권순일 업스테이지 부사장은 "내부적으로 기술 주권이라는 방어적 목표를 넘어 글로벌 시장에서 통용되는 '기술 주도권'을 확보해야 한다는 데 의견을 모았다"며 "세계가 인정하는 모델을 만드는 것이 우리의 목표"라고 말했다. 이러한 목표를 달성하기 위한 방법론은 '스타트업 연합군'의 결성이다. 업스테이지는 이번 프로젝트를 철저히 문제 해결의 관점에서 접근했다. 필요한 기술 스택을 먼저 정의한 뒤 각 분야 최고 전문성을 갖춘 스타트업들을 '어벤저스'처럼 모았다. 권 부사장은 "모델 개발에만 집중하는 우리를 중심으로, 데이터는 플리토, 모델 최적화는 노타, 거대언어모델(LLM) 최적화는 래블업이 맡는 등 기술 스펙별로 역할을 명확히 나눴다"며 "거대 컨소시엄이 아닌 신속하고 효율적으로 움직이는 스타트업 연합군을 결성한 것"이라고 설명했다. 기술 파트너 외에도 금융(금융결제원), 법률(로앤컴퍼니), 의료(뷰노), 제조(마키나락스) 등 각 산업을 대표하는 기업들이 참여해 개발될 모델의 실질적인 활용처와 데이터 피드백을 제공하는 역할을 맡는다. 이 연합군이 만들 무기는 '솔라 더블유비엘(Solar WBL)'이라는 이름의 새로운 파운데이션 모델이다. 기존 '솔라' 시리즈의 성공 방정식을 계승하되 범용성을 극대화해 처음부터 새롭게 구축한다. 일각에서 강조하는 '프롬 스크래치'에 대해 권 부사장은 "'솔라'는 파인튜닝이 아닌 기존 모델의 구조를 변경하고 개선한 '재설계' 모델"이라고 설명했다. 이어 "재설계에 필요한 기술 스택과 프롬 스크래치에 필요한 기술은 사실상 동일하다"며 "우리는 이미 특정 목적의 소형 모델들을 프롬 스크래치로 개발한 경험도 충분히 갖추고 있다"고 자신했다. 회사는 오는 12월 1차 단계에서 1천억(100B) 파라미터 규모의 모델을 개발하고 이후 2~3차 단계에서 2천억~3천억 파라미터 규모까지 확장할 계획이다. 글로벌 기술 주도권이라는 명확한 목표, 이를 실행할 스타트업 연합군, 재설계 경험으로 증명된 기술력을 통해 경쟁에 나선다는 포부다. '벤치마크' 넘어 '실용'으로…업스테이지의 승리 공식은? 업스테이지의 승리 공식은 '실용주의'다. 학술적인 벤치마크 점수 경쟁을 넘어 실제 산업 현장에서 돈을 벌고 문제를 해결하기 위한 범용 파운데이션 모델을 만들겠다는 것이다. 이는 기업간거래(B2B) 사업을 통해 얻은 업스테이지의 확고한 철학이다. 권 부사장은 좋은 모델의 조건으로 세 가지를 꼽았다. 그는 "첫째는 지식·지능, 둘째는 환각(할루시네이션)이 없는 안전성과 신뢰성, 마지막은 다른 서비스와 잘 연동되는 '에이전트'로서의 능력"이라며 "벤치마크 점수만 높은 모델은 결국 쓰이지 않는다"고 강조했다. 이러한 자신감은 글로벌 프런티어 모델을 능가하겠다는 야심 찬 목표로 이어진다. 업스테이지는 한국어를 포함한 비영어권 모델에 있어서는 세계 최고 모델의 95% 수준으로 따라잡는 것을 넘어 성능을 105%까지 끌어올려 추월하겠다는 목표를 제시했다. 권 부사장은 "이미 지난해 태국에 AI 모델 기술을 수출하며 특정 언어와 문화를 모델에 녹여내는 노하우를 증명했다"며 "언어 확장은 우리가 가장 자신 있는 분야 중 하나"라고 밝혔다. '스타트업'이라는 꼬리표가 주는 자원 열세에 대한 우려도 '선택과 집중'으로 정면 돌파한다. 인력의 절대 수는 적을 수 있지만 140여 명 대부분이 자연어처리에만 집중하는 전문가 집단으로, 질적인 측면에서는 결코 밀리지 않는다는 것이다. 더불어 단기 프로젝트의 가장 큰 병목은 데이터 준비지만 이 역시 기존 사업을 통해 충분한 노하우를 갖췄기에 극복 가능하다는 것이 업스테이지의 설명이다. 정부 지원금만으로 글로벌 수준의 프런티어 모델 개발이 가능하냐는 우려에 대해서는 "'GPT-4' 같은 초기 모델은 막대한 비용이 들었지만 최근 딥시크 등은 훨씬 저렴한 비용으로도 최고 수준의 모델을 만들 수 있음을 증명했다"며 "최신 방법론과 효율적인 자원 활용을 통해 충분히 구현 가능하다"고 설명했다. '모두를 위한 AI'로 기술 수출…최종 목표는? 업스테이지가 그리는 최종적인 미래는 'AI 리터러시 확산'과 '기술 수출'이라는 두 개의 축으로 완성된다. 단순히 좋은 모델 하나를 만드는 것을 넘어 AI를 다루는 국가 전체의 역량을 키우고 그 노하우를 세계로 전파하겠다는 포부다. 권순일 부사장은 이번 국가 독자 AI 프로젝트의 목표이자 정부의 AI 과제인 '모두의 AI'를 실현하기 위해 과거 카카오톡에서 애스크업(AskUp) 서비스로 250만 사용자를 모았던 경험을 살려 1천만 명 이상이 사용하는 대국민 AI 서비스를 만들 것이라고 자신했다. 특정 기능을 제공하기보다 국민 전체의 AI 활용 능력을 끌어올리기 위한 공익적 목표라는 설명이다. 인재 확보와 생태계 기여에도 적극적이다. 업스테이지는 이번 사업에서 제시된 과기정통부 지원사업을 통해 ▲AI 안전성 ▲언어 확장 등 분야의 해외 전문가 3명을 영입할 계획이다. 또 개발 과정에서 확보한 학습 데이터셋의 100%를 공개하고 상업적 활용까지 가능한 라이선스를 적용하는 등 '딥시크'에 준하는 수준의 완전한 오픈소스 정책을 펼치겠다고 약속했다. 궁극적으로 업스테이지는 '한국형 AI' 구축 노하우 자체를 수출하는 것을 목표로 한다. 이들이 정의하는 '한국형 AI'는 단순히 한국어를 잘하는 것을 넘어 한국의 문화와 가치관에 기반한 판단이 가능한 AI다. 권 부사장은 "미국과 중국의 AI가 각자의 문화적 편향성을 갖듯 우리는 한국적 사고가 가능한 AI를 만들 수 있다"며 "자체 모델 구축 역량이 부족한 제3국에 우리의 이러한 'AI 현지화' 기술과 노하우를 수출하는 것이 우리가 그리는 큰 그림"이라고 밝혔다.

2025.08.13 18:01조이환 기자

"AI 반도체 적용 치안장비로 국민안전 확보"

경찰청은 13 경찰청 어울림마당에서 과학기술정보통신부 등 관계부처와 함께 'AI 반도체 기반 미래치안혁신기술 전략 세미나를 개최했다. 세미나에는 과기정통부, 방위사업청, 치안정책연구소 등 관계부처와 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), 국방기술진흥연구소(KRIT), 한국정보통신기술협회(TTA) 등 주요 전문기관이 참여했다. 경찰청은 최근 AI반도체가 미래기술혁신의 핵심요소로 부상하면서 지난 5월 AI 반도체를 치안 현장에 적용하기 위한 전략적 기술 개발과 과제 도출을 목표로 내외부 전문가들이 참여하는 '치안 AI 반도체 워킹그룹'을 출범시켰다. 90일간 10차례의 현장 경찰관과 AI 반도체 등 전문가가 참여한 회의를 통해 총 7개의 현장 수요 기반 과제를 도출했다. 각 과제는 AI 반도체의 고속 연산, 저전력 처리, 실시간 분석 기능을 활용하여 치안 현장의 대응역량과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있다. 이날 세미나는 각 부처 관계자와 산학연 전문가 60여 명이 참석한 가운데, AI 반도체의 국내외 기술 동향과 활용사례를 공유하였고, 2부 패널토론에서는 워킹그룹 회의를 통해 도출한 7가지 기획과제의 소개가 이어졌다. 특히, 패널토론에서 전문가들이 발표한 ▲AI 치안 바디캠, 스마트 글라스 ▲AI 신속마약 검출 키트에 현장 경찰관들의 높은 관심이 집중됐다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관도 “AI는 단순한 기술이 아닌, 국가 안보와 경제 등 사회 전반에 큰 영향을 미치는 국가전략기술”이라며 “국민 체감도가 높은 치안 분야에 특화된 맞춤형 AI 반도체의 운용이 반드시 필요하다”고 강조했다. 최주원 경찰청 미래치안정책국장은 “오늘 세미나를 계기로, 치안 현장에 실제로 적용 가능한 AI 반도체 기반 기술전략 수립과 실증 중심의 과제 발굴을 본격화하겠다”며 “미래 치안혁신 기술의 도입을 선제적으로 준비하고, 경찰청 차원의 중장기 전략 수립에 최선을 다하겠다”고 말했다.

2025.08.13 16:12박수형 기자

3천억 규모 AI 투자 펀드 만든다...통신 3사, 정부 의지에 화답

통신 3사가 3천억 원 규모의 AI 분야 집중 투자를 위한 펀드를 조성한다. 정부의 AI 투자 의지에 통신업계가 화답한 셈이다. 과학기술정보통신부는 통신 3사의 출자로 조성된 코리아IT펀드(KIF)가 최근 존속기간 연장을 통해 AI 분야에 집중 투자하기 위한 자펀드를 새롭게 결성키로 했다고 12일 밝혔다. 이에 따라 이날 오후 서울 웨스틴조선호텔에서 정부와 통신사는 AI 투자협력 선언식을 열었다. 국가 AI 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 민간투자의 중요성이 떠오르면서 AI 산업 경쟁력 강화를 위한 정부와 이통사의 투자 방향을 논의하고 AI 투자 확대를 위해 협력해 나갈 것을 선언하기 위해 마련된 자리다. KIF는 지난 2002년 통신 3사가 총 3천억 원을 출자해 조성한 민간 모펀드로 국내 ICT 분야 벤처기업 등에 투자할 자펀드 운영을 통해 민간투자 생태계 활성화에 기여했다. 지난해 말까지 누적 91개 자펀드를 결성해 1천669개 유망 ICT 스타트업에 4조7천억 원을 투자하고 200개 이상의 상장사 출현을 도왔다. KIF 존속기간은 기존 2030년에서 최근 2040년 말까지 연장되면서 신규 자펀드 결성이 올해부터 재개될 예정이다. 올해는 KIF 모펀드에서 1천500억 원을 신규 출자하고 운용사 자체 매칭 1천500억 원을 더해 3천억 원 이상의 자펀드를 결성할 계획이다. 총 3천억 원 가운데 2천400억 원 이상을 AI 핵심 기반기술, AX 관련 유망 AI 기업 육성 등에 중점 투자한다. 400억 원 규모의 AI반도체 전용 펀드, ICT 기술사업화 촉진 성과 확산을 위한 200억 원 규모의 펀드도 조성할 예정이다. 투자선언식에 앞서 열린 사전 환담에는 배경훈 과기정통부 장관, 유영상 SK텔레콤 대표, 김영섭 KT 대표, 이철훈 LG유플러스 부사장이 참석해 AI 분야 투자계획 등을 공유하고, 협력 방안 등을 논의했다. 송재성 한국통신사업자연합회 상근부회장은 “KIF 4기를 맞이해 AI 중점 투자로 기술 시장 인프라 아우르며 산업의 동반성장 모델을 만드는 원동력이 될 것”이라며 “통신업계는 앞으로 민간의 전문성과 정부 투자정책 조화를 이뤄 AI 3대 강국으로 나아가는데 중추적 역할을 다하겠다”고 말했다. 배경훈 장관은 “AI가 모든 혁신의 근원이 되는 가운데, 투자 확대를 통해 혁신을 이끌 AI 기업들에게 성장 마중물을 제공할 것”이라며 “KIF 자펀드 결성이 AI 투자에 활기를 불어넣기를 기대하며, 정부도 AI 3대 강국 도약을 위해 민간과의 투자 협력 기반을 든든히 다져나가겠다”라고 밝혔다. 이어, “한국 ICT 발전 역사를 함께 해온 통신업계가 AI 전환 투자를 집중할 계획 밝을힌 만큼 민간투자가 시너지를 낼 수 있는 어느 때 보다 좋은 기회가 될 것”이라고 덧붙였다. 한편, 2025년도 KIF 자펀드 운용사 16개사 공모 접수는 오는 28일까지 진행될 예정이다.

2025.08.12 15:21박수형 기자

동서발전, '인공지능 전환(AX) 중장기 추진전략' 수립 착수

동서발전이 울산과학기술원(UNIST)와 손잡고 인공지능 전환(AX) 중장기 전략 수립에 착수했다. 한국동서발전(대표 권명호)는 지난 11일 울산 본사에서 'AX 중장기 추진전략 수립 착수회의'를 개최하고 전사적 AI 기반 혁신 프로젝트에 본격 나섰다고 밝혔다. 동서발전은 AI를 조직의 모든 의사결정·운영 프로세스에 내재화해 발전산업 패러다임을 재정의하는 것을 목표로 설정했다. 동서발전은 UNIST U미래전략원과 협력해 전력산업 특성과 공기업 운영환경에 최적화된 맞춤형 AX 로드맵을 설계한다. 전략에는 ▲발전소 운영 최적화 ▲안전·설비 예측진단 ▲경영 의사결정 자동화 ▲고객 서비스 혁신 등 AI가 적용 가능한 모든 영역이 포함된다. 이날 착수회의는 기획관리본부장이 전담조직의 장을 맡아 주재하고 조직·인사·발전·정보기술(IT) 등 4개 분야에서 선발된 전담조직(TF) 구성원 전원이 참석했다. 참석자들은 추진 배경과 향후 일정에 대한 설명을 듣고 분야별 역할과 협력 방안을 논의했다. 권명호 동서발전 사장은 “인공지능(AI) 전환은 선택이 아니라 생존을 위한 필수 전략”이라며 “이번 중장기 추진전략을 통해 동서발전은 공기업 디지털 혁신의 모범이자, 전력산업 AI 활용의 선도기업으로 자리매김할 것”이라고 밝혔다.

2025.08.12 11:24주문정 기자

생산성본부, '제1기 AI융합 최고경영자 과정' 개설

한국생산성본부(KPC·회장 박성중)는 한국과학기술원(KAIST)과 손잡고 기업 CEO와 임원을 위한 산업 밀착형 인공지능(AI) 융합 교육 프로그램인 '제1기 AI융합 최고경영자 과정(AICAP)'을 개설한다고 12일 밝혔다. KAIST는 AI·로봇·자율주행·의료AI 등 분야별 국내 최고 교수진과 연구 역량을 보유하고 있고 , KPC는 제조·서비스 등 산업 영역 전반에서 250개 이상의 AI 교육 과정과 다양한 업종 대상 AI 내재화 컨설팅을 운영하며 교육역량을 확보했다. AICAP 과정은 두 기관의 역량을 융합해 산업별 구체적 적용 방안을 제공할 예정이다. AICAP는 최고의 KAIST 강사진, 산업과 AI의 융합, AI 코칭 등 3가지 핵심포인트를 강점으로 둔 프로그램으로 기업 현장에서 직면하는 문제를 AI로 풀어내고 비즈니스의 새로운 성장 동력을 발견하는 데 집중한 실전형 프로그램으로 설계됐다. 프로그램 총괄 디렉터는 신성철 전 KAIST 총장이 직접 맡는다. 신 총장은 대한민국 과학기술협력대사, DGIST 및 KAIST 총장을 역임한 국내 최고 권위 과학기술 리더로 교육 과정의 깊이와 전문성을 더할 예정이다. 신성철 전 총장의 리더십 아래 김대식, 예종철, 명현 교수 등 KAIST의 핵심 교수진이 대거 참여한다. 교육과정 내에서 AI 트렌드, AI 모델, 보안 등 'AI 공통' 주제부터 자율제조·로봇·자율주행·의료·금융·법무 등 각 산업 분야에 특화된 '산업 AI' 융합 전략을 심도 있게 학습한다. 'AI 융합 코칭' 세션에서 AI역량진단 툴을 통해 자사의 AI전환(AX) 수준을 진단하고 전문컨설턴트 코칭을 통해 자사 상황에 최적화된 AI 도입 전략을 설계하는 방안을 모색하게 된다. 제1기 과정은 9월 24일부터 12월 18일까지 3개월간 진행된다. 매주 목요일 저녁(18시~20시30분) 서울시 종로구 소재 KPC 강의장에서 개최된다. 모집 대상은 기업 CEO와 임원, 고위 간부 등이며 모집 인원은 30명 내외다. 교육 신청은 KPC 홈페이지나 교육 담당자를 통해 가능하다. 박성준 KPC 회장은 “AICAP 과정은 기술의 본질 이해와 산업별 응용, 그리고 경영 의사결정을 연결하는 교육은 이번 과정이 국내 최초”라며 ”경영자들이 AI를 즉시 활용 가능한 전략으로 전환할 수 있도록 지원할 것“이라고 밝혔다.

2025.08.12 10:11주문정 기자

'AI 챔피언' 가릴 100개팀 확정…정부 "연구 인프라 전폭 지원"

630개 팀이 몰린 경쟁을 뚫고 선정된 100개 연구팀이 인공지능(AI) 챔피언을 향한 본격적인 도전에 나선다. 정부는 이들의 혁신적인 연구개발을 지원해 세계적 수준의 AI 기술 확보에 속도를 낼 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 달 25일부터 이달 7일까지 '2025년 AI 챔피언 대회' 사전심사가 진행됐다고 11일 밝혔다. 그 결과 총 630개 연구팀 중 혁신성과 도전성이 돋보인 100개 팀이 본선 진출권을 따냈다. 본선에 오른 100개 팀에게는 AI 연구에 필수적인 인프라가 지원된다. 정부는 그래픽 처리 장치(GPU)와 AI 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 중점 제공할 계획이다. 자세한 지원 내용은 오는 13일 서울 양재 엘타워에서 열리는 기술 워크샵에서 안내된다. 이 자리에서 100개 연구팀이 모여 향후 대회 일정과 지원 방안에 대한 구체적인 논의를 진행할 예정이다. 사전심사는 혁신성, 실용성, 수월성을 기준으로 산·학·연 전문가 심사위원회가 평가했다. 선정된 팀들은 오는 9월 중간심사를 통과해야 11월에 열리는 본 대회 최종 심사에 오를 수 있다. 최종 무대에서는 기술혁신성, 수행역량, 시장파급력 등을 종합적으로 평가한다. 이번 대회에는 총 3천410명이 630개 팀을 꾸려 지원했다. 본선에 진출한 100개 팀은 총 620명으로 구성돼 평균 팀원 수는 5.4명에서 6.2명으로 늘었다. 연구 주제 분야는 의료, 헬스케어, 바이오, 공공, 피지컬AI, 산업, 생활 업무 등 다방면에 걸쳐있다. 과기정통부는 선정된 연구팀의 도전 과정을 방송으로도 제작해 홍보할 계획이다. 국민들의 AI 분야 관심을 높이기 위해 역량 있는 연구팀과 혁신적인 연구 주제를 흥미롭게 소개한다는 취지다. 송상훈 과기정통부 정보통신정책실장은 "이번 AI 챔피언 대회를 향한 뜨거운 열기는 단순한 경진대회를 넘어 우리나라가 'AI 3대 강국(AI G3)'으로 도약하겠다는 국민적 의지를 보여주는 상징"이라며 "선발된 100개 팀이 창의성과 도전 정신을 한껏 발휘할 수 있도록 적극 지원하고 세계를 놀라게 할 혁신적인 AI R&D가 신속히 추진되도록 후속 절차도 속도감 있게 추진하겠다"고 밝혔다.

2025.08.11 12:00조이환 기자

[AI는 지금] AI 기본법 시행령 공개 예정…업계 "깜깜이 법 우려" vs 정부 "이달 중 결론"

'인공지능(AI) 기본법'의 향방을 결정할 시행령이 수개월간의 지연 끝에 이달 마침내 베일을 벗는다. 지난해 말 세계에서 두 번째로 국회 문턱을 넘어선 법안의 구체적인 작동 방식을 규정할 핵심 세부 규칙이 드디어 공개되는 것이다. 법 시행이 5개월여 앞으로 다가온 만큼 산업계와 학계는 정부가 내놓을 시행령의 내용 하나하나에 촉각을 곤두세우고 있다. 10일 업계에 따르면 이번 시행령은 '혁신 촉진'과 '사회적 신뢰'라는 두 가치 사이의 균형점을 찾는 시험대가 될 전망이다. 그간 법안의 여러 조항이 모호하고 포괄적으로 규정돼 있어 세부 내용을 담는 시행령이 법의 실효성을 좌우할 것이라는 관측이 지배적이었다. 시행령 초안은 이달 발표될 예정이다. 시행령이 최소 이달까지는 발표되는지에 대한 기자의 질문에 과기정통부 관계자는 "그간 내외부 조율에 시간이 오래 걸렸다"며 "이달 중에는 시행령이 발표될 것"이라고 말했다. 4년의 논의, 지연된 시행령…이달 운명 결판난다 AI 기본법은 오랜 기간의 사회적 합의 과정을 거쳐 탄생했다. 지난 2020년 국회에 최초 발의된 뒤 4년간 18차례에 걸친 공청회와 토론회를 통해 꾸준히 수정안이 보완됐다. 수많은 논의 끝에 법안은 계엄령에도 불구하고 지난해 12월 국회 본회의를 통과했고 지난 1월 최종 공포됐다. 법은 1년의 준비 기간을 거쳐 내년 1월부터 전면 시행될 예정이다. 법안 통과 이후의 과정은 순탄치 않았다. 법의 구체적인 집행 기준과 절차를 담을 '시행령'과 '가이드라인'의 발표가 계속해서 지연됐기 때문이다. AI 기술, 산업 진흥, 규제라는 복잡한 요소들을 하나의 법체계에 담는 과정에서 각계의 의견을 조율하는 데 상당한 시간이 소요된 것으로 분석된다. 이제 정부는 이번 달을 데드라인으로 잡고 모든 절차를 매듭지을 계획이다. 업계에 따르면 정부는 이달 안에 ▲대통령 직속 국가인공지능위원회 개편안 발표 ▲AI 기본법 시행령 초안 공개 ▲산업계 및 전문가 의견 수렴 ▲새로 구성된 인공지능위원회 2기 첫 회의를 통한 시행령 최종 검토 및 확정까지 모두 마치는 것을 목표로 하고 있다. 업계에서는 이달 말부터 국회가 내년도 예산안 심의에 돌입하는 정치 일정을 고려한 행보라는 평가가 나온다. 정부로서는 규제 조항 시행을 3년간 유예하자는 내용의 별도 법안이 더 큰 폭의 법 개정 논의로 번지기 전에 시행령을 통해 신속히 법적 안정성을 확보하려고 한다는 것이다. 정부 사정에 능통한 업계 관계자는 "이달 말 내년 예산안에 확정돼야 해서 법안을 개정할 시간은 없을 것"이라고 분석했다. 안갯속 '책임 규정'에 업계 혼란…정부 "시작점일 뿐, 유연하게 보완" 시행령 발표 지연의 배경에는 법안 자체에 내재된 여러 핵심 쟁점들이 자리하고 있다. 최근 열린 유관 토론회에서 전문가들은 AI 기술의 복잡한 공급망을 제대로 반영하지 못하는 '사업자 책임' 규정과 모호한 핵심 개념들을 가장 시급히 해결해야 할 과제로 꼽았다. 가장 큰 문제는 해외 빅테크의 AI 모델을 기반으로 국내 기업이 서비스를 개발하는 경우 사실상 모든 법적 책임을 국내 기업이 떠안게 되는 구조다. 법안이 사업자를 '개발자'와 '이용자'로만 단순하게 구분해 모델의 핵심 정보를 가진 해외 기업에는 책임을 묻기 어렵고 국내 서비스 운영사만 규제 준수에 대한 과도한 부담을 지게 될 수 있다는 것이다. 이러한 혼란은 법안 곳곳에 담긴 핵심 용어의 불명확성 때문에 증폭된다. 대표적으로 규제의 핵심 기준이 되는 '고영향 AI'의 범위부터 모호하다. 법안은 '국민의 생명·안전과 기본권에 중대한 영향을 미칠 우려'가 있는 경우를 고영향으로 정의하는데 이것이 성능이 뛰어나 발생하는 '긍정적 영향'까지 포함하는 것인지에 대한 해석이 불분명하다. 더불어 채용, 대출 심사 등이 '고영향'의 예시로 제시됐지만 그 외 어떤 영역까지 '고영향'으로 판단될지 예측하기 어렵다는 문제가 있다. 이에 기업들은 자사의 서비스가 언제든 규제 대상이 될 수 있다는 불안감을 안고 있다. '이용자'에 대한 정의 역시 현장의 복잡성을 반영하지 못해 혼란을 야기한다. 일례로 AI 의료 진단 시스템의 경우 소프트웨어를 만든 개발사, 이를 탑재한 의료기기 제조사, 기기를 사용하는 의사, 최종적으로 진단을 받는 환자 중 과연 누구를 법이 말하는 '이용자'로 보아야 하는지 명확하지 않다. 나아가 기타 법률과의 충돌 가능성 역시 업계의 불안감을 증폭시키고 있다. 개인정보보호위원회 관계자는 '고영향 AI'가 대부분 개인정보를 기반으로 운영될 가능성이 커 사업자들이 AI 기본법과 인정보보호법상의 의무를 이중으로 부담하게 될 수 있다고 지적했다. 이는 기업 입장에서 규제 준수 부담이 가중되는 결과로 이어진다. 법안이 사업자에게 부여한 '책무' 규정의 모호함도 큰 문제로 꼽힌다. 통상 법률에서 '책무'는 강제성이 약한 선언적 규정으로 쓰이지만 이 법은 이례적으로 '책무' 위반에 대해 사실조사와 시정조치까지 가능하도록 했다. 이는 법적 구속력의 정도를 예측하기 어렵게 만들어 기업들로서는 어디까지 책임을 져야 하는지 가늠하기 힘든 상황에 놓이게 된다. 이러한 법적 불확실성은 산업 현장의 불안감으로 직결되고 있다. 박선민 구글 대외정책협력 상무는 "사업자라고 해서 규제를 싫어하는 게 아니다"며 "규제가 명확하고 시스템이 잘 잡히면 우리가 어떻게 사업할지 명확해 보여 외국계 기업들은 이를 굉장히 좋아한다"고 강조했다. 규제의 유무보다 무엇을 어떻게 준비해야 할지 모르는 '깜깜이' 상태가 가장 큰 문제라는 의미다. 박 상무는 정부가 대안으로 제시한 '계도기간' 역시 반쪽짜리 해결책이 될 수 있다고 지적했다. 그는 "이번 달에 시행령을 받아도 준비할 시간은 4개월뿐"이라며 "사업자들 입장에서는 시간이 없는 게 가장 큰 걱정"이라고 토로했다. 이어 "계도기간은 과태료 처분만 유예될 뿐 조사나 자료수집 등 법률비용을 유발하는 절차는 진행될 수 있어 사업자에게는 큰 부담"이라고 설명했다. 주무 부처인 과기정통부도 이러한 우려를 인지하고 있다. 과기정통부 김경만 인공지능기반정책관은 법안이 가진 불완전성은 의도된 것이며 이는 끝이 아닌 개선을 위한 '시작점'이라는 점을 분명히 했다. 김 국장은 "지난해 법을 통과시킬 때도 이 법이 완전한 법이 아니고 논의의 출발점이라는 취지에서 출발했다"며 "여러 기술과 정책이 혼재된 상황에서 처음 만들어지는 법이 완전해질 수 있다고 생각하지 않는다"고 설명했다. 결국 정부의 '유연한 접근'과 산업계의 '명확성 요구'가 정면으로 부딪히는 모양새다. 정부는 신속히 변화하는 기술 특성을 고려해 우선 법의 틀을 만들고 시장과 함께 보완해나가겠다는 입장이지만 기업들은 최소한의 법적 안정성 없이는 사업 리스크를 감당할 수 없다고 항변한다. 이달 공개될 시행령이 이 간극을 얼마나 효과적으로 메울 수 있을지가 향후 대한민국 AI 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 변수가 될 전망이다. 윤혜선 한양대학교 법학전문대학원 교수는 "결국 우리는 이 법을 보며 항상 근본적인 질문을 되짚어봐야 한다"며 "우리 법이 명확해서 우리 기업들이 이 법을 믿고 사업을 할 수 있겠을지, 글로벌 기준에 부합하는지, 그리고 정말 이 수단이 우리가 의도한 법적 목적을 달성할 수 있는지를 살펴야 한다"고 강조했다.

2025.08.11 11:23조이환 기자

"데이터 드립니다, 자율주행 AI 모델 만들어보세요"

과학기술정보통신부는 자율주행 생태계를 육성하기 위한 '2025 자율주행 AI 챌린지' 참가자를 오는 9월12일까지 모집한다. 과기정통부와 자율주행 관련 연구기관, 기업 등이 2021년부터 추진해 온 자율주행기술개발혁신사업의 연구 결과물인 실도로 환경 기반 학습데이터 셋과 자체 개발 자율주행 AI 모델을 참여자에게 제공해 참신하고 혁신적인 자율주행 인공지능 소프트웨어를 발굴하기 위한 대회다. 지난해 처음 열린 대회에는 대학, 스타트업 등 총 146개 팀이 참가해 객체 인식 중심의 4개 주제를 대상으로 치열하게 경쟁했으며, 초기 연구자들에게 자율주행 AI 개발의 기초가 되는 학습데이터의 활용 기회를 제공하고 우수한 개발팀을 선발했다. 올해 챌린지 주제는 ▲라이다 기반 3D 객체 검출 ▲카메라 기반 자율주행 환경과 객체의 픽셀 단위 구분 ▲자율주행 주변 차량 미래궤적 예측으로, 전년보다 고도화된 인지 능력과 예측 능력을 요구하는 3개 분야로 선정했다. 자율주행 AI 개발에 관심 있는 누구나 팀 단위로 참여가 가능하며, 자율주행기술개발혁신사업단과 테슬라시스템 홈페이지에 신청서를 접수하고, 10월17일까지 이어지는 대회 기간 동안 결과물을 제출하면 이후 전문가 평가를 거쳐 수상팀을 선정해 11월 중에 시상식을 진행할 예정이다. 시상식에서는 챌린지 결과에 따라 각 분야 별로 성적이 우수한 3개 팀을 선발해 1등에게는 과기정통부 장관상, 2등에게는 정보통신기획평가원장상, 3등에게는 한국전자통신연구원장상을 수여할 예정이다. 수상한 총 9개 팀에 대해서는 총 2천250만원의 상금도 함께 제공된다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “자율주행 AI 챌린지는 자율주행 AI 개발의 핵심인 학습데이터를 기반으로 정부와 국민이 함께 힘을 합쳐 국내 자율주행 산업을 발전시키는 초석이 될 수 있는 대회”라며 “향후 앤드투앤드 등 자율주행 AI 고도화에 필요한 양질의 학습데이터를 구축하고 제공하여 국민과 함께 글로벌 자율주행 경쟁에서 우리나라가 기술 주도권을 확보할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2025.08.10 12:00박수형 기자

  Prev 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

삼성·SK·마이크론, 엔비디아향 HBM4 퀄 2분기 완료

X에서 가상자산·주식 거래 가능해진다

"휴머노이드 안전기준 만든다"…ISO 국제표준 논의 본격화

"AI 정부 목표는 '공기 같은 서비스'…국민이 편해진 줄도 모르게 혁신할 것"

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.