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[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 기자

배경훈 장관 후보자 "AI 3대 강국, 차질 없이 이행"

배경훈 과학기술정보통신부 장관 후보자가 24일 “이재명 대통령의 제1호 공약인 'AI 세계 3대 강국 실현'을 차질 없이 이행하고, 과학기술 기반 진짜 성장을 추진하기 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 배경훈 후보자는 이날 오전 청문 준비 사무실이 마련된 광화문우체국 출근길에 기자들과 만나 “그동안 현장에서 AI 연구와 개발에 몸담아온 사람으로 제가 쌓아온 경험과 능력을 대한민국 발전을 위해 쏟을 수 있게 돼 영광”이라며 이같이 말했다. 전날 이 대통령이 과기정통부 장관에 지명한 배경훈 후보자는 기업인 출신의 AI 전문가로 LG AI연구원장을 맡아 개발한 AI 모델 엑사원은 미국 스탠퍼드대 연구소가 올해 내놓은 보고서에서 주목할 글로벌 AI 모델 가운데 국내에서는 유일하게 꼽혔다. 그런 인물이 AI 주무부처 수장에 내정되면서 범국가적인 AI 정책을 진두지휘하게 될 전망이다. 배 후보자는 가장 중점을 두는 AI 정책에 대한 질문에 “어떤 분야를 특정할 수 없을 정도로 모든 산업 분야, 모든 기술 분야와 AI가 결합돼야 한다”며 “1차적으로 하고자 하는 일은 전 분야에 AI를 적용하고 모든 국민이 AI를 잘 활용할 수 있는 환경을 마련하는 것”이라고 강조했다. 이어, “한국에서만 쓸 수 있는 AI를 만들 것인지, 글로벌 수준의 AI에 도전할 것인지에 (AI 투자 규모에 대한) 답이 있는 것 같다”며 “한국이 세계 3대 AI 강국이 되기 위해서는 더 많은 투자가 필요하다”고 말했다. 배 후보자는 또 “한국의 AI는 분명히 저력이 있다고 생각한다”면서 “컴퓨팅 인프라와 데이터 부분이 조금 더 보완되면 세계적 수준의 AI 기술을 개발하고 서비스 생태계를 만들 수 있다”고 평가했다. AI 외에 과기정통부의 다른 정책도 잘 챙길 수 있다고 자신했다. 배 후보자는 “AI 전문가이기 전에 과학기술인”이라며 “기초과학 연구와 AI 생태계를 잘 연결시키는 역할을 하고, 통신사에서 일한 경험도 있기 때문에 ICT 분야에서도 충분히 역할을 할 수 있다”고 말했다. 이어, “(단백질 구조 예측 모델) 알파폴드 로제타폴드 등 세계적 수준의 기술들이 나온 것엔 AI와 기초 과학 연구의 결합이 있었다”며 “바이오, 제조 분야에서 많은 성과를 이루기 위해서 이 기초 과학 연구가 굉장히 중요하다고 생각하며 기초 과학 연구와 AI 생태계를 잘 연결하는 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 그러면서 “무엇보다 각계각층의 전문가들과 보다 폭넓게 협력하고 현장과 부단히 소통하는 '발로 뛰는 장관'이 되겠다”고 했다.

2025.06.24 10:11진성우 기자

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 기자

"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 기자

'40대 AI 전문가' 배경훈, 과기정통부 이끈다

LG 출신 인공지능(AI) 전문가 배경훈 LG AI연구원장이 23일 이재명 정부 첫 과학기술정보통신부 장관 후보자로 지명됐다. 1976년생인 배경훈 후보자는 AI 산업화와 윤리 정책을 두루 경험한 실무형 인재란 평가를 받고 있어 기술 중심 국정 운영에 속도가 붙을 것이란 전망이 나온다. 배 후보자는 1977년생인 하정우 AI 수석과 함께 AI 미래 전략을 이끌 '40대 리더' 역할을 수행할 것으로 기대된다. 서울 출신인 배 후보자는 광운대학교에서 전자공학 학사·석사·박사 학위를 모두 취득했다. 박사 과정 중 참여한 벤처 '3R'에서 영상인식 및 3D 기술을 개발하며 현장 경험을 쌓았다. 이후 삼성탈레스와 SK텔레콤 미래기술원을 거쳐 LG경제연구원, LG유플러스, LG사이언스파크를 두루 거쳤다. 지난 2020년 LG그룹이 설립한 LG AI연구원의 초대 원장으로 임명돼 '엑사원(Exaone)' 모델을 선보이며 주목받았다. 엑사원은 2021년 최초로 대외 공개됐으며 2023년부터는 본격 상용화에 돌입했다. 엑사원은 그 해 초거대 AI 모델로서의 우수성과 상용화 성과를 인정받아 '제7회 대한민국 디지털 미래혁신 대상'에서 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 지난해에는 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 배포하고 패러미터 규모별 모델군을 출시해 글로벌 경쟁력을 입증했다. '엑사원' 32B 모델은 미국 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델'로 등재되기도 했다. 올해 들어서도 '엑사원 딥(Exaone Deep)' 등의 프로덕트를 연달아 내놓으며 산업용 AI 모델의 외연을 넓히는 데 주력 중이다. 특히 '엑사원 딥'은 수학·과학·코딩에 특화된 모델로, 교육·연구 분야에 새로운 활용 가능성을 제시하고 있다. 정부 정책 참여 이력도 주목된다. 배 원장은 국가과학기술자문회의 외에도 국가인공지능위원회, 개인정보보호위원회 AI 정책 협의회, 초거대AI추진협의회 등 다수의 자문 기구에서 활동해 왔다. 현재는 대통령직속 국가과학기술자문회의 위원직도 함께 맡고 있다. 기술뿐 아니라 거버넌스, 윤리, 산업 육성 전반에 관여해온 경험이 강점으로 꼽힌다. 지난 2023년에는 은탑산업훈장을 수상하며 초거대AI 상용화와 글로벌 협력의 공로를 인정받았다. 같은 해 아시아비즈니스혁신학회로부터 혁신기업가 대상, 한국인공지능학회로부터 기업인상도 수상하며 민간과 학계를 아우르는 입지를 다졌다. 동시에 현재는 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 산하 AI 정책협력위원회 위원장을 맡고 있다. 정회원으로 활동 중인 한국공학한림원에서도 기술정책 논의에 기여하고 있다. 다음은 배경훈 과학기술정보통신부 장관 후보자의 주요 약력이다. ▲1976년생 ▲광운대학교 전자물리학과 학사 ▲광운대학교 전자공학과 석사 ▲광운대학교 전자공학과 박사 ▲2020년 LG AI연구원 초대 원장 ▲2022년 한국공학한림원 정회원 ▲2023년 정보통신산업진흥원 비상임이사 ▲2023년 초거대AI추진협의회 회장 ▲2023년 개인정보보호위원회 AI 프라이버시민관 정책협의회 공동의장 ▲2024년 국가인공지능위원회 위원 ▲2025년 대통령직속 국가과학기술자문회의 위원 ▲2025년 한국인공지능·소프트웨어산업협회 AI정책협력위원회 위원장

2025.06.23 15:12조이환 기자

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 기자

[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 기자

[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 기자

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 기자

국가AI위원회, 尹 정권 얼룩 지우기 가속?…과기정통부, 조직 재편 추진 '주목'

이재명 정부 출범 후 국가인공지능위원회(국가AI위원회)에 대한 전면 개편안이 과학기술정보통신부(과기정통부)에 의해 제안됐다. 19일 업계에 따르면 과기정통부는 지난 18일 세종시에서 국정기획위원회 경제2분과에 업무보고를 통해 기존 대통령 직속 위원회 형태의 국가AI위원회를 법적 근거 기반의 상설기구로 전환할 것을 건의했다. 국가AI위원회 구조 개편 외에도 과기정통부 내 'AI정책실' 신설, 각 부처 국과장급 AI 전담부서 설치 등 조직 재편 방안이 포함됐다. 다만 해당 보고 내용이 확정된 것은 아니다. 이 보고는 기존 국가AI위원회의 실효성 한계를 보완하겠다는 문제의식에서 출발했다. 실제로 민간 전문가를 중심으로 소수 정예화하고 민관 및 부처 간 AI 정책 조율 기능을 강화하는 것이 주요 골자다. 대통령을 위원장으로 하는 것은 기존과 같으나 최근 임명된 하정우 AI미래기획수석을 간사로 배치하는 재편 구조가 제시됐다. 위원회가 개편될 경우 내년 시행 예정인 AI기본법을 뒷받침할 정책 집행 기반이 마련될 수 있게 된다. 과기정통부는 해당 법의 부칙 조항을 근거로 시행 이전에도 위원회와 자문단 구성이 가능하다는 해석을 제시하며 관련 준비에 착수한 상태다. 다만 정부 차원의 결정은 아직 공식적으로 확정되지 않았다. 동시에 과기정통부는 내부에 'AI정책실'을 신설해 정책 기획, 예산 확보, 법적 조율 등 핵심 기능을 집중 운영하겠다고 제안했다. 더불어 AI 활용 확산을 위해 타 부처에도 전담 부서 설치를 건의했다. 국산 범용 AI 모델 개발도 보고서에 포함됐다. 과기정통부는 국내 정예 기업 중심으로 프로젝트 팀을 구성해 글로벌 AI 파운데이션 모델 성능의 95% 수준 달성을 목표로 제시했다. 이와 함께 국산 신경망 처리장치(NPU) 기반 반도체 생태계 조성도 추진 의지를 나타냈다. 정부 관계자는 "이번 업무보고는 부처별로 공약 이행을 위한 기초 자료를 정리한 초안"이라며 "해당 내용이 국정과제로 채택될지와 채택된다면 어떤 방식으로 추진될지는 아직 정해진 바 없다"고 말했다. 더불어 염재호 부위원장의 사임을 포함한 국가AI위원회 인선 개편 가능성도 일각에서 언급되고 있다. 다만 이와 관련한 정부의 공식 입장은 확인되지 않았다. 또 다른 정부 관계자는 "그런 소문이 업계에 오가고 있다는 것은 들었다"며 "정부 내부에서 공식적으로 확인된 바는 없는 것으로 안다"고 말했다.

2025.06.19 11:19조이환 기자

"우승하면 최대 30억"…과기정통부, AI R&D 전쟁에 불 지폈다

과학기술정보통신부(과기정통부)가 인공지능(AI) 기술력 강화를 위해 수십억 규모의 경진대회를 연다. 과기정통부는 '2025년 인공지능 챔피언 대회' 참가팀을 다음달 23일까지 모집한다고 18일 밝혔다. 대회는 기술 시연을 포함한 경쟁 형식으로 진행되며 최종 우수팀에는 최대 30억원의 후속 연구비가 지원된다. 이번 대회는 생성형 AI, 피지컬 AI, 에이전트 등 고도화된 기술뿐 아니라 헬스케어, 금융, 에너지, 교육, 재난대응 등 다양한 융합 분야까지 자유 주제로 참가가 가능하다. 참가 자격은 기업, 대학, 연구기관, 연구조합 등 누구에게나 열려 있으며 연구팀 단위로 구성해 접수할 수 있다. 참가 희망자는 대회 공식 누리집을 통해 구현제안서 등 관련 서류를 제출해야 하며 서류 심사를 통해 최대 100개 팀이 본선에 진출한다. 본선 진출팀은 일정 수준의 AI 연구 환경을 제공받아 기술을 고도화한 뒤 중간 심사를 거쳐 본 대회에 참여하게 된다. 중간 심사에서는 최대 20개 팀이 선정되며 본 대회에서는 전문가 평가를 통해 최종 우수 연구팀이 결정된다. 이들에게는 국가 연구개발사업과 연계된 후속 과제가 주어지며 오는 12월부터 최대 30억원 규모의 연구비가 지원된다. 대회 설명회는 다음달 8일 오후 3시 서울 용산 나인트리 프리미어 로카우스 호텔 5층 플로리스홀에서 열린다. 현장 참석이 어려운 이들을 위해 한국정보통신기술협회 유튜브 채널을 통한 생중계도 병행된다. 자세한 대회 운영 방식과 접수 절차는 과기정통부, 정보통신기획평가원, AI 챔피언 대회 공식 누리집을 통해 확인할 수 있다. 황규철 과학기술정보통신부 소프트웨어정책관은 "우수한 AI 인재들이 자유로운 환경에서 연구하고 경쟁과 협력을 통해 기술 역량을 끌어올릴 수 있을 것"이라며 "성과를 국민과 공유하고 더 많은 인재들이 인공지능에 관심을 가질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.18 15:04조이환 기자

과기정통부, 국정위에 'AI정책실' 신설 건의..."범정부 AI 지원"

과학기술정보통신부가 AI정책실 신설을 국정기획위원회에 건의한 것으로 알려졌다. 이와 함께 국가AI위원회를 정비해 조직을 전면 재편하는 방안을 제시했다. 18일 국정기획위의 부처별 업무보고가 시작된 가운데 과기정통부는 이와 같은 현안과 공약 이행계획을 경제2분과에 보고했다. 이재명 정부의 1호 공약인 AI를 관장하는 부처에서 AI 거버넌스 역할을 강화하는 방안을 그린 것으로 풀이된다. AI기본법 제정 이전에 출범한 국가AI위원회는 기존 대통령령을 법적 설치 근거로 갖고 있는데 이를 정비해 소수정예 민간 전문가로 위원을 재구성하고, 국가적인 AI 컨트롤타워로 삼아야 한다는 내용이 눈길을 끈다. 아울러 AI 정책의 전문성과 소관 법, 예산을 갖춘 주무부처인 과기정통부가 범정부 차원의 AI 지원을 위한 실장급의 조직을 갖추는 안이 본격적으로 논의되기 시작했다. 국가AI컴퓨팅센터와 같은 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 내년 1월 시행 예정인 AI기본법의 하위법령 제정도 지속 추진한다. 최근 추경에 따른 정책지원으로 AI 반도체 시장을 만드는 부분도 주요 정책방향에 꼽혔다. 대선 공약에 포함된 독자 범용 AI 모델 개발 프로젝트와 AI 반도체 산업 도약 전략은 즉시 수행할 과제에 포함됐다. 이밖에 주요 공약 사항인 '모두의 AI' 프로젝트를 뒷받침할 AI 기본사회 구축, AI 국가인재 양성, AI 규제 합리화 등의 이행계획이 비중있게 다뤄진 것으로 전해졌다. 최근 SK텔레콤 사이버 침해사고에 따라 향후 재발 방지 대책을 마련하는 방안과 동시에 국가 전반의 사이버 보안 역량 강화도 중점 사항으로 보고됐다. 지난 정부에서 R&D 예산 삭감으로 어려움을 겪은 풀뿌리 기본 연구 규모를 복원하는 방안도 논의됐다. AI와 함께 첨단과학기술이 주도하는 혁신성장 기반을 구축하는 내용과 국가 디지털 인프라 고도화 등의 주요 공약도 이행계획으로 정리돼 보고됐다. 대통령이 강조한 문화강국에 대한 내용도 다뤄졌다. 조승래 국정기획위 대변인은 브리핑을 통해 “초벌 단계에서 부처가 국정과제 공약을 위한 기본적인 자료를 정리해 보고한 것”이라며 “기초적 자료를 토대로 논의를 진전시켜 나가게 된다”고 말했다.

2025.06.18 14:42박수형 기자

국내 방송사 재직자 대상 AI 영상 공모전 열린다

과학기술정보통신부와 한국방송통신전파진흥원(KCA)은 방송 분야의 AI 활용 확산을 위해 '방송인 AI 영상 공모전'을 8월1일까지 개최한다고 밝혔다. 공모전은 AI 기술을 방송 현장에 접목해 창의적이고 혁신적인 방송콘텐츠 제작을 장려하기 위해 마련됐다. 국내 방송사에 재직 중인 방송인 대상의 공모전으로, 자유 주제에 따라 AI 기술을 활용한 러닝타임 3~5분 분량의 스토리가 있는 영상이면 참여할 수 있다. 총 8편을 선정하며, 대상 1편에 상금 1천만 원, 최우수상 2편에 각 500만 원, 우수상 5편에 각 200만 원의 상금과 상장이 수여된다. 공모전 시상식은 오는 12월에 개최되는 '2025 차세대미디어 페스티벌'에서 개최되며, 수상작 상영회도 함께 열려 AI 방송영상 우수 사례를 방송 미디어 관계자와 국민들에게 공유한다. 강도성 과기정통부 방송진흥정책관은 “AI 기술은 방송콘텐츠 기획 제작의 효율성을 높일 수 있는 핵심 요소로, 이번 공모전을 통해 방송 현업인들의 AI 기술에 대한 관심을 높이고 창의적인 아이디어를 AI로 구현하는 우수 제작 사례가 확산되기를 기대한다”고 말했다.

2025.06.18 12:00박수형 기자

과기정통부, 국산 NPU 탑재한 디바이스 개발 지원

과학기술정보통신부가 국산 AI반도체 기반 AX 디바이스 개발 실증 사업의 2025년도 과제 공고를 19일부터 7월10일까지 실시한다고 밝혔다. AX 디바이스는 기기 자체에 내장된 국산 NPU를 기반으로 알고리즘, AI모델 등을 구동해 ▲실시간 서비스 ▲사용자 특화 ▲전력 효율성 측면의 강점으로 기대를 받고 있다. 과기정통부는 이 사업을 통해 국산 NPU 기업, 디바이스 개발 기업 등의 수요공급 매칭을 통해 AX 디바이스 개발과 실증을 지원할 계획이다. 공모에서는 안전, 가전, 교통 물류, 제조 등 4개 분야에서 6개의 과제를 수행할 기업과 기관을 선정한다. 지원 분야 선정을 위해 지난 3월부터 5월까지 국산 NPU 기업, 디바이스 기업 등을 대상으로 수요조사를 실시했으며 국민 편의와 안전 향상 체감이 높은 분야가 선정됐다. 각 과제당 2년을 지원하는 사업으로 먼저 국산 AI반도체를 활용한 AX 디바이스 개발을 위해 제품 설계 최적화, 기술검증 등을 진행하고 이후에는 개발한 AX 디바이스 시작품 검증 실증을 통해 레퍼런스를 확보하고 이를 기반으로 제품의 시장 확산·상용화를 중점 지원할 계획이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “우리나라의 우수한 디바이스 제조역량과 국산 AI반도체 접목을 통해 국민 편의와 안전을 제고할 수 있는 AX 디바이스 시장의 활성화로 국내 연구자와 기업이 손쉽게 디바이스를 개발할 수 있는 AX 생태계가 조속히 조성되어 추후 피지컬 AI 시대에 선제적으로 대응할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2025.06.18 12:00박수형 기자

공공 데이터-민간 기술 '융합'…정부, AI 확산 위한 '10대 협업 프로젝트' 착수

과학기술정보통신부가 공공 분야 인공지능(AI) 도입 확대를 위해 민관협력 기반의 신규 사업을 추진한다. 부처 간 데이터 연계와 기업 기술력을 접목해 공공 서비스의 효율성과 국민 체감도를 동시에 끌어올리겠다는 전략이다. 과기정통부는 18일 세종시 정보통신산업진흥원에서 '부처협업 기반 AI 확산 사업'의 2025년도 신규 과제 착수보고회를 개최한다. 이번 사업은 총 열 개 과제로 구성됐으며 과기정통부, 정보통신산업진흥원, 각 수요 부처, 민간 기업 등이 공동 참여한다. 이번에 선정된 과제는 ▲전자상거래 수입물품 안정성 판단 ▲연안해역 영상 위험 인식 ▲112 신고 긴급성 분석 ▲AI 행정비서 ▲화학 공정 위험 예측 ▲맞춤형 아이돌봄 매칭 ▲정밀 노지농업 ▲공정 하도급계약 작성 ▲군인연금 민원 대응 ▲기록정보 검색 등으로, 공공업무 효율화와 국민 체감도 향상을 함께 노렸다. 과기정통부는 지난해 말 중앙행정기관을 대상으로 수요 조사를 거쳐 과제를 기획했고 지난 3월부터 두달간 수행 기업을 공모해 최종 참여 기관을 확정했다. 각 과제에는 연간 약 9억원의 사업비가 2년간 투입되며 올해는 부처 데이터를 기반으로 AI 서비스를 개발하고 내년에는 테스트베드 실증을 거쳐 현장 적용을 추진한다. 사업 수행기관은 관세청, 해양경찰청, 경찰청, 인사혁신처, 환경부, 여성가족부, 농촌진흥청, 공정거래위원회, 국방부, 행정안전부 등이다. 민간기업은 데이터월드, 플럭시티, 와이매틱스, 와이즈넛, 스위트케이, 진인프라, 무한정보기술, 미디어젠, 한국클라우드, 솔트룩스 등의 민간 기업이 컨소시엄 형태로 참여한다. 착수보고회는 오전 10시부터 오후 4시 30분까지 진행된다. 청렴교육, 사업비 집행 교육, 사업계획 공유와 회계 자문까지 포함한 종합 프로그램으로 구성됐으며 총 120여 명의 관계자가 참석할 예정이다. 과기정통부는 본 사업을 통해 공공부문 AI 도입 속도를 높이고 민간 기술력과 부처 데이터를 유기적으로 연결해 국가 차원의 AI 전환을 가속하겠다는 방침이다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "AI 전환 속도가 국가 경쟁력을 좌우하는 시점에서 공공부문의 선도적 활용이 필수"라며 "부처와 민간의 역량을 결집해 공공 영역에서 AI 확산에 총력을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.06.18 10:00조이환 기자

엔피, MVEX 2025서 XR 명상 앱 '무아' 알린다

엔피(대표 백승업·최지훈)가 이달 18일부터 20일까지 열리는 메타버스 기술 산업 전시회 'MVEX 2025'에 참가해 자사의 XR 명상 앱 '무아'를 선보인다. 이번 행사에서 엔피는 카이스트와 함께 개발한 무아의 기술력과 공동 연구 성과를 공개하고, 체험 부스와 B2B 상담 등 다양한 프로그램을 운영할 예정이다. 엔피는 이번 행사에서 무아의 혁신적인 명상 경험을 만든 카이스트와의 공동 연구를 소개할 계획이다. 이를 위해 행사 둘째 날인 19일에 진행되는 MVEX 서밋에 무아 프로젝트를 총괄한 엔피 박창준 이사와 카이스트 뇌인지과학과 박형동 교수, 김선일 박사가 공동 발표자로 나선다. 이들은 무아 2.0에 적용될 '생체 데이터 기반 감정 측정 AI 알고리즘'의 개발 과정과 원리를 소개할 예정이다. 무아는 사용자의 스마트워치 등 웨어러블 기기를 통해 수집된 생체 데이터를 AI 기술로 분석해 개인별 감정 상태를 파악하고 최적의 맞춤형 명상 콘텐츠를 추천한다. 행사 기간 동안 엔피는 무아 체험부스를 운영하며 참가자들이 명상을 직접 체험해 볼 수 있게 할 예정이다. 관람객들은 약 15분간 진행되는 '개인 맞춤형 추천 명상'을 통해 자신의 상태에 맞는 콘텐츠를 깊이 있게 경험할 수 있으며, 가상의 명상 공간 '케렌시아'를 직접 조작하며 높은 몰입감을 느낄 수 있다. 또 기업 복지 프로그램이나 체험 공간 운영을 원하는 기업 관계자들을 위한 B2B 비즈니스 상담도 함께 진행한다. 무아는 지난 3월 메타 스토어를 통해 출시돼 무료로 제공되고 있다. 7월 말, 카이스트와 공동 개발한 초개인화 AI 알고리즘이 적용된 'MUA 2.0' 버전 업데이트를 앞두고 있다. 엔피 박창준 이사는 “무아는 단순한 명상 앱을 넘어 과학적 데이터를 통해 사용자의 마음을 이해하고 실질적인 힐링을 돕는 AI 기술”이라며 “앞으로도 웰니스 콘텐츠 분야에서 기술과 경험의 경계를 확장해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.06.16 15:27백봉삼 기자

김정호 KAIST 교수 "2038년엔 HBM이 AI컴퓨팅 핵심될 것"

오는 2038년 쯤되면 AI컴퓨팅이 HBM(고대역폭메모리) 중심으로 이루어질 것이라는 분석이 나왔다. 또 HBM이 3년 단위로 성능이 2배이상 개선된다는 'AI 스케일링 법칙'의 근거도 제시됐다. 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 지난 11일 열린 '차세대 HBM 로드맵(2025~2040) 버전 1.7 기술 발표회'에서 "HBM은 열과 전기 에너지와의 싸움"이라며 이같이 언급했다. 김 교수는 지난 2000년 초반부터 HBM을 연구, 'HBM 대부'로 불린다. 김 교수는 첫 설명에서 살바도르 달리 화풍으로 사람과 로봇 얼굴을 합성한 오픈 AI 생성 그림을 보여주며, "결국은 인간의 노동을 AI가 상당부분 대체할 것"이라며 강연을 진행했다. 김 교수는 "2000년 초반 반도체 스택을 얘기하며 HBM이 고속 계산에 쓰일 것으로 예상했는데, 이 같은 얘기가 AI 산업화 등에 힘입어 현실이 됐다"며 "향후 15~20년은 HBM이 산업을 이끌어 갈 것"으로 예측했다. 김 교수는 또 반도체 생존과 국가안보가 HBM에 의해 결정될 것이라는 언급도 내놨다. "현재 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리 반도체 시장 90% 장악하고는 있지만, 시스템 IC를 비롯한 그 외 분야의 기술 및 시장확장에 더 적극적으로 대응해야 지속적인 시장 주도권을 확보할 것입니다." 김 교수는 HBM 미래방향에 대해 "3년마다 대역폭(배선(I/O)갯수, 데이터 전송속도)이 2배로 개선될 것"이라며 "대역폭이 2026년 출시될 HBM4의 경우 초당 2TB이지만, 3년 뒤인 2029년 HBM5에서는 초당 4TB가 될 것"이라며 "그러나 그 이후엔 3년마다 2배를 넘는 속도로 가속화될 것"으로 예측했다. 2035년 HBM7 대역폭이 초당 24TB, 2038년 HBM8에서는 64TB로 급격히 늘어날 것으로 내다봤다. 이외에 김 교수는 "10~20년 뒤에는 파라미터가 1천조까지 갈 것"이라며 "데이터 통신 속도가 100Gbps를 넘어서면 데이터 전송방식이 광통신으로 바뀔 것"으로 예견했다. 이어 ▲3D 메모리 근접 컴퓨팅 구조(윤지원 박사과정) ▲멀티-타워 HBM 구조 (김태수 석사과정) ▲냉각위한 임베디드 쿨링 구조 (손기영 박사) ▲LLM 을 활용한 HBM 디자인 AI 에이전트(김근우 박사과정) 등 21명의 석, 박사생들이 각각의 주제를 발표했다. 세대별 HBM 구조와 성능, 특성 ▲데이터 대역폭 확장을 위한 TSV와 인터포저 ▲딥 에칭 기술 등과 전기적 신뢰성 확보를 위한 하이브리드 본딩 기술 ▲발열 문제 해결을 위한 냉각용 TSV 기술 등도 함께 소개된다. 21명이 발표했다. 윤지원 전기및전자공학부 연구생(박사과정)은 "이번 행사를 기획하며 HBM이 우리나라 반도체 산업의 미래라는데 더 확신을 갖게 됐다, 지속적으로 우리나라 HBM 중심의 국가 경쟁력을 갖도록 하는데 기여하고 싶다"고 말했다.

2025.06.12 10:44박희범 기자

AI반도체 선도기술인재양성 사업 수행 대학에 성균관대·연세대

과학기술정보통신부는 정보통신기획평가원과 산학연계 AI반도체 선도기술인재양성 사업의 과제 수행 대학으로 성균관대, 연세대를 선정했다고 12일 밝혔다. 국내 유수의 AI반도체 대중소기업과 스타트업, 대학이 함께 산업 현장에서 요구되는 역량을 갖춘 석박사급 인재를 양성하기 위하여 올해 새롭게 추진하는 사업으로, 과제당 연평균 20억원을 최장 6년간 지원해 매년 20명의 석박사생을 양성하게 된다. 각 대학은 AI반도체혁신연구소를 개소해 7년 이상의 산업계 경력을 갖춘 연구책임자(소장)가 운영을 총괄토록 하고, 산하에 다양한 연구 과제를 수행할 3개 이상의 연구센터를 구성해 산업계 경력을 갖춘 연구자, 협력기업 관계자, 석박사생들이 함께 연구센터별 주제에 따른 협력 연구와 기술 교육과 학생들의 기업 파견 연수 등을 진행하게 된다. 먼저 성균관대는 차세대 NPU와 SoC IP 개발, 하드웨어와 소프트웨어 공동 설계 등 AI반도체 설계 역량 확보를 위한 연구 및 교육에 주력한다. 연구책임자는 반도체시스템공학과 이상현 교수가 맡는다. 산하에 NPU코어, NPU인프라, 피지컬AI, AI컴퓨팅 플랫폼 등 4개 연구센터를 구성하고 모빌린트, 오픈엣지테크놀로지, 보스반도체, 삼성전자가 각 센터의 협력기업으로 참여할 예정이다. 연세대는 산업계에서 요구하는 AI반도체 시스템 전반에 대한 통합적인 이해와 아키텍처 설계 능력 배양에 특화된 교과목 및 산학 연계 과정, 다학제 융합 교육 연구 프로그램을 운영한다. 연구책임자는 시스템반도체공학과 임준서 교수가 맡는다. 산하 연구센터는 AI 시스템 아키텍처, NPU 컴파일러, 온디바이스 NPU, 인메모리 컴퓨팅, AI 응용 및 프레임워크 등 5개로 구성하며 협력기업으로 삼성전자, 오픈엣지테크놀로지, 디노티시아, 아티크론, 애나가 참여할 예정이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “글로벌 시장에서 경쟁력을 입증한 대기업, IP를 바탕으로 세계 무대로 진출 중인 중소기업, 특화된 설계 기술로 주목받는 팹리스 등 AI반도체 분야의 유수 기업들과 국내 최고 대학의 인프라와 역량이 결집되어 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대된다”며 “각 AI반도체혁신연구소가 실전형 AI반도체 인재 양성의 허브로 도약하도록 지원에 총력을 다하겠다”고 말했다.

2025.06.12 10:22박수형 기자

과기정통부, AI반도체 추경사업 통합설명회 11일 개최

과학기술정보통신부가 국내 팹리스 NPU의 조기 상용화를 지원하기 위해 추경으로 편성한 AI반도체 분야 사업에 대한 통합 설명회를 11일 오후 한국과학기술회관에서 개최한다. 과기정통부는 AI반도체 분야 중요성을 고려해 올해 추경 494억원을 포함해 R&D, 실증, 인재 양성 등에 총 2천434억원을 투자한다. 특히 추경사업은 우수한 기술력을 갖춘 국내 유망 팹리스들이 NPU 조기 상용화에 필수적이라고 요청한 현장 의견을 적극 반영해 기획됐다. AI반도체 분야 추경 사업은 ▲AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화(120억) ▲AX 실증 지원(40억) ▲AI반도체 사업화 적시 지원(220억) ▲AI-반도체 해외 실증 지원(54억) ▲국산 AI반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증(60억) 사업으로 구성됐다. 이 가운데 AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화 사업, AX 실증 지원 사업, AI반도체 사업화 적시 지원 사업(제품 제작지원)은 이달 30일까지 공고를 통해 신규 과제 수행자를 모집하고 있다. 통합설명회는 추경사업을 실제 집행하기 전에 기업들에게 사업 내용을 상세히 설명하고 사업 추진에 대한 의견을 수렴하기 위해 마련한 자리로, 사업 전반에 걸친 자유로운 질의응답을 진행하여 기업들이 과제를 지원하는데 애로사항이 없도록 실무적인 소통도 강화할 예정이다. 아울러 과기정통부는 통합 설명회와 연계해 AI반도체 팹리스 간담회도 함께 진행한다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “과기정통부는 그간 기업과의 긴밀한 소통을 바탕으로 정책수요를 발굴하여 이번 추경 사업 등 기업이 실제 필요한 지원 사업을 추진해왔다”며 “앞으로도 사업 기획은 물론, 집행 과정에서도 지속적으로 의견을 청취하여 국내 팹리스에게 실질적인 도움을 제공하고 국산 NPU가 조기에 상용화되는 성과를 창출할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

2025.06.10 12:00박수형 기자

새 정부 출범, 'AI 100조' 시대 열린다…AI 안전연구소 "G3 도약, 신뢰성 확보가 핵심"

"새 정부가 들어선 가운데 100조 규모의 인공지능(AI) 투자 공약이 조명되고 있습니다. 이같은 진흥책의 추진과 동시에 기술이 초래할 수 있는 리스크를 관리해야 산업의 지속성과 확장성이 확보됩니다. 미래 세대의 먹거리를 위한 철저한 안전 설계를 위해 적극적으로 지원하겠습니다." 김명주 AI 안전연구소장은 4일 경기도 판교 그래비티 조선 서울에서 열린 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에 참가해 이재명 대통령 당선에 따른 연구소의 방향성에 대한 기자의 질문에 이같이 말했다. 이번 행사는 슈어소프트테크가 AI 검증 기술의 현재와 미래를 공유하고 산업 전반의 안전 및 신뢰성 확보 전략을 모색하기 위해 마련한 자리다. 김 소장에 따르면 한국 AI 연구소는 세계 여섯 번째로 출범한 AI 안전기관이다. 지난해 11월 국내에서 최초로 설립된 이 기관은 영국, 미국, 일본, 싱가포르, 프랑스 등 10여 개국이 운영하는 AI 안전연구소들과 함께 글로벌 위험 기준 마련과 평가 체계 구축을 위한 협력에 참여하고 있다. 이날 발표는 AI 산업의 변곡점을 만든 역사적 사건들에 대한 회고로 시작됐다. 김 소장은 지난 2023년 처음 등장한 '챗GPT'가 산업의 방향성을 근본적으로 바꿨다고 진단했다. 출시 두 달 만에 1억명 사용자를 돌파한 '챗GPT'는 초기엔 '검색엔진 종말론'을 불러올 정도의 파괴력을 보였고 이에 구글은 마이크로소프트(MS)와의 검색 점유율 격차 축소를 우려해 급히 '바드'를 출시하며 글로벌 기술 경쟁이 본격화됐다. 김 소장은 "이 과정에서 구글의 AI 부사장이자 딥러닝 창시자인 제프리 힌턴이 안전성을 우려해 사임했다"며 "당시 구글은 자체 개발한 '람다' 모델의 위험성을 인지하고도 경쟁에서 밀릴까 봐 결국 공개를 강행했다"고 말했다. 이어 "통제 수단 없이 기술을 출시한 결정은 거버넌스 부재 상태에서 진행되는 AI 개발의 한계를 보여준 사례"라고 분석했다. 이어 그는 AI의 잠재 리스크를 인식한 글로벌 과학자 그룹이 지난 2023년 '개발 중단 서한'을 발표했던 사례도 언급했다. 미래생명연구소(FLI)의 주도로 작성된 이 서한에는 일론 머스크, 유발 하라리 등 주요 인사가 참여했으나 실제 개발 중단으로 이어지지는 않았다. 다만 이 서한을 계기로 미국, 유럽, 한국에서 본격적인 AI 규제 입법이 추진되기 시작했다. 실제로 AI 리스크에 대한 실증적 접근은 확대되고 있다. 매사추세츠 공대(MIT)는 증거 기반 리스크 저장소(Risk Repository)를 통해 1천800개 이상의 사례를 유형별로 정리했다. 이 중 AI가 직접 야기한 사례는 전체의 34%에 달한다. 김 소장은 "이 자료를 바탕으로 한국형 리스크 분류체계를 세분화하고 있다"며 "이달 말 200~300개 항목의 1차 리스크 맵을 공개할 계획"이라고 밝혔다. 그는 영국 AI안전연구소가 최근 발표한 분류체계도 언급했다. 이 체계는 ▲기술적 결함(Malfunction) ▲악의적 활용(Misuse) ▲사회 구조적 영향(systemic Impact)으로 위험을 구한다. 이는 각각 AI 개발 오류, 사용자의 악의적 활용, 노동시장이나 정치 등 사회적 외부효과로 이어지는 위험을 뜻한다. 이 같은 글로벌 기준을 토대로 국내 AI안전연구소도 평가모델을 정비 중이다. 구체적으로는 리스크 맵 기반으로 모델을 개별 테스트하고 그 결과를 전문가나 AI가 자동으로 평가해 통합 보고서를 작성하는 프로세스를 도입한다. 이 보고서는 각 위험에 대한 정책적 기술적 완화 방안까지 제시한다. 실제 사례로는 지난 2월 연구소가 중국계 AI 모델 '딥시크'에 대해 긴급 대응한 사례가 소개됐다. 이 모델은 중국 사회주의 체제에 불리한 질문에 답변하지 않는 등 편향성을 드러냈으며 연구소는 이를 설 휴가를 중단한 후 즉시 분석해 과학기술정보통신부에 보고서를 제출했다. 보고서에는 편향 제거를 위한 기술적 보정 방안이 포함됐다. AI 안전 평가의 기준 역시 지속적으로 진화하고 있다. 기존 소프트웨어의 안전성 검증이 기능 성능 보장에 집중됐다면 AI 평가에서는 개발자의 의도와 상관없는 오용 가능성까지 고려한 '건전성' 개념이 확대되고 있다. 유럽연합은 이 개념을 '신뢰성(Trustworthiness)'으로 확장해 기술의 사회적 수용 가능성까지 평가 대상에 포함시켰다. 이에 따라 각국은 AI 인증 체계 구축에 속도를 내는 상황이다. 영국은 이를 위해 지난 2023년 세운 AI 안전연구소의 명칭을 올해 초 'AI 보안연구소'로 변경했다. 현재 미국, 프랑스, 싱가포르, 케냐 등도 자체 안전연구소를 통해 여러 사업을 추진 중이다. 대선이 끝나 이재명 대통령이 취임한 가운데 향후 AI 정책을 위한 제언에 대해 묻는 기자의 질문에 김 소장은 "AI 산업이 장기적 지속 가능성과 확장성을 확보하라면 진흥과 함께 리스크 관리가 병행돼야 한다"며 "이를 위해서는 안전 설계를 처음부터 고려해야 한다"고 말했다. 이어 "우리는 선제적으로 리스크 완화 방안을 제안해 철저히 지원할 계획"이라고 밝혔다. 김 소장은 지난해 AI안전연구소 초대 소장으로 부임해 오는 2027년까지 임기를 이어갈 예정이다. 연구소는 과학기술정보통신부와 대통령실 등 정부 유관 부처와 함께 리스크 완화 방안 마련을 위한 협업을 지속할 것으로 전망된다. 기업과의 협력도 병행 중이다. 최근 LG전자와 AI 안전을 위한 파트너십을 맺었으며 해외 주요 기업들과도 공동 평가 및 안전 기준 정립을 위한 협력을 추진하고 있다. 참여 기업들은 자사 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 연구소와 함께 검증 체계를 구축하고 있다. 김 소장은 "우리는 평가기관을 넘어 국내 AI 기업의 국제 경쟁력 확보를 위한 전략적 거점이 되고자 한다"며 "향후 국내 기업의 해외 진출 시 안전보고서를 통해 신뢰성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.04 13:50조이환 기자

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