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국산 AI 모델, 자동차 부품·오피스·공공 업무 적용 확산

한국 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 제조와 공공을 비롯한 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 SK텔레콤과 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지가 자동차 부품 제조와 사무 업무, 중소기업 AI 전환, 공공 서비스 분야에 국산 AI 모델 활용을 확대한다고 13일 밝혔다. SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 경량화 모델을 자동차 부품 업체 코넥의 생산 현장에 도입한다. 올 하반기부터 코넥의 주조·가공 공정 데이터를 학습한 AI 에이전트를 활용해 현장 실증에 나선다. SK텔레콤은 숙련공이 보유한 경험과 업무 지식을 거대언어모델(LLM)로 데이터화할 방침이다. 이를 학습한 AI 에이전트가 공정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 작업 방식의 표준화를 지원한다. 독자 AI 모델을 활용해 제조 현장 보안 요구에도 대응한다. 경량화 모델의 연산 효율을 높여 AI 도입과 운영에 필요한 비용 부담도 낮출 계획이다. LG AI연구원과 한컴은 공공·민간 AI 오피스 시장을 겨냥한 전략적 협업을 추진한다. LG AI연구원 AI 모델 '엑사원'을 한컴의 '한컴 어시스턴트'와 '한컴피디아' 등 주요 AI 서비스에 접목할 계획이다. 두 기업은 한컴의 AI 에이전트 기술과 LG AI연구원의 AI 모델·서비스 인프라를 결합한 통합 설루션을 개발할 예정이다. 이를 기반으로 공공기관과 민간기업 사무 업무에 AI 도입을 확대한다는 목표다. NC AI는 이노비즈협회와 국내 중소기업의 AI 전환을 지원한다. 전문 인력 부족과 높은 비용으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업을 대상으로 적은 인프라 자원에서도 고성능 AI를 운영할 수 있는 산업 현장형 아키텍처를 제공한다. 업스테이지와 오케스트로그룹은 국산 AI 모델 '솔라'를 활용한 공공 부문 생성형 AI 서비스를 구축한다. 공공기관별 데이터에 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 기관 업무에 맞춘 답변과 정보를 제공할 계획이다. 이 서비스는 오케스트로 그룹의 AI 설루션 '클라리넷'에 탑재된다. 클라리넷은 다수 공공기관에 도입된 설루션으로 조직 내 반복 업무 자동화와 효율화를 지원한다. 두 기업은 천안·아산에서 추진되는 'AI 특화 시범도시 사업'에도 참여한다. 해당 사업에는 2026년부터 2030년까지 5년간 약 6109억원이 투입된다. AI 인프라와 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI 등 관련 기술을 개발·실증한다. 김종호 NC AI 글로벌사업실 매니저는 "그동안 다수 중소기업은 AI 도입 필요성을 절감하면서도 비용과 전문 인력 부족으로 도입에 어려움을 겪어왔다"며 "대규모 인프라 투자 없이도 산업과 업무에 최적화된 AI를 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:40김미정 기자

KAIST, 뇌졸중 전조 증상 알려주는 AI 개발

뇌졸중 전조 증상을 분석, 미리 알려주는 인공지능(AI) 뉴럴모델이 개발됐다. KAIST는 임리사 건설및환경공학과 교수 연구팀이 정조운 성균관대학교 전자전기공학부 교수와 조경희 고려대학교 안암병원 신경과 교수 연구팀과 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다. 이들은 리본케어가 고령자 1,224명의 주거환경에서 14일 단위로 16주간 수집된 라이프로그 데이터를 활용했다. 연구대상은 건강군 598명, 이후 뇌혈관질환을 진단받은 진단 전 위험군 28명, 기존 진단군 598명으로 구성했다. 활동 패턴, 수면 특성, 일주기 생활리듬, 실내 환경과 개인 건강정보를 종합, AI 모델을 개발했다. 데이터 분석 결과 진단 전 위험단계 식별에서는 밤 10시부터 새벽 2시 사이에 5분 이상 지속적인 움직임이 많고 잠드는 시간이 늦어, 낮 시간과의 차이가 뚜렷하게 구분되지 않는 양상이 주요하게 나타났다고 연구팀은 설명했다. 진단 임박 시기에는 저녁 6시부터 밤 10시 사이의 지속활동 감소, 비활동 증가 및 실내 습도 변화도 중요한 단서로 확인됐다. 임리사 교수는 "AI 모델은 진단 전 위험단계 식별에서 AUPRC 0.85을 기록했다"며 "진단 임박 위험을 96.53%의 정확도로 평가했다"고 말했다. 임 교수는 또 "1년 이상 수집한 데이터이고, 2주 단위로 잘라 분석했을 때가 AI 성능이 가장 좋게 나왔다"고 부연 설명했다. 연구결과는 네이처 포트폴리오가 발행하는 디지털 헬스케어 분야 세계적인 학술지 '엔피제이 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.1)에 게재됐다. 이 학술지는 클래리베이트 평가에서 JCR(저널 인용 보고서) 상위 25%에 드는 Q1 등급이다.

2026.07.12 12:00박희범 기자

[AI인재강국] AI 3대 강국으로 가는 길, 국가AI연구시스템에 있다

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 지난 7월 3일 더 웨스틴 서울 파르나스에서 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'이 열렸다. 국가AI연구거점과 글로벌AI프론티어랩이 공동 주관한 이번 행사에는 국내외 연구자와 산업계 리더 1000여 명이 모였다. 올해 주제는 'AI Beyond Intelligence: Into the Real World', 지능을 넘어 현실 세계로 나아가는 AI였다. '현실 세계로 나아가는 AI'란 주제 의식은 연단에서도 그대로 이어졌다. 레슬리 팩 캘블링 MIT 교수는 3차원 세계를 이해하고 행동을 추론하는 '합리적 로봇'을 이야기했고, 노엄 브라운 오픈AI 부사장은 추론 단계에 투입되는 연산이 성능과 안전성을 좌우한다고 설명했다. 지난 몇 해 동안 세계는 더 똑똑한 모델을 만드는 경쟁에 몰두해 왔지만, 이제 질문이 바뀌고 있다. AI가 얼마나 똑똑한가가 아니라, AI가 현실을 어떻게 바꾸는가다. 이번 심포지엄은 세계 AI 연구의 최전선이 연구실을 넘어 산업과 일상으로 향하고 있음을 확인시켜 준 자리였다. 그렇다면 이 전환기에 한국은 무엇을 해야 하는가. 정부는 AI 3대 강국이라는 목표를 제시했다. 목표에 이르는 길은 결국 두 가지로 요약된다. 우수한 인재가 마음껏 연구할 수 있는 환경을 만드는 것, 그리고 그 환경에서 만들어진 기술을 산업계가 실제로 활용할 수 있게 하는 것이다. 먼저 인재다. AI 경쟁력의 원천은 최고 수준의 연구자이고, 최고 수준의 연구자를 붙잡는 것은 결국 연구 환경이다. 세계적 석학과 교류하며 난제에 도전할 수 있는 연구 주제, 충분한 컴퓨팅 자원과 데이터, 그리고 안정적으로 연구에 몰입할 수 있는 여건이 갖춰진 곳으로 인재는 모인다. 우리 인재가 해외로 나가는 이유도, 해외 인재가 한국에 오지 않는 이유도 여기에 있다. AI 3대 강국의 첫째 조건은 세계의 인재가 연구하고 싶어 하는 환경을 국내에 만드는 일이다. 다음은 시스템이다. 아무리 뛰어난 연구 성과도 산업으로 이어지지 않으면 국가 경쟁력이 되지 못한다. 대학과 연구기관에서 만들어진 기술이 기업의 제품과 서비스로 흐르고, 산업 현장의 수요가 다시 연구 과제로 되돌아오는 순환 구조, 즉 연구와 산업을 잇는 국가AI연구시스템을 구축하는 것이 둘째 조건이다. AI가 현실 세계로 들어오는 지금, 연구 따로 산업 따로인 구조로는 이 전환기를 통과할 수 없다. 이러한 취지에서 정부가 구축한 것이 국가AI연구거점이다. 2024년 출범 이후 KAIST·고려대·연세대·POSTECH의 연구 역량을 한데 모으고, 국내 기업과 연구기관, 지자체와 협력의 폭을 넓혀 왔다. 인재가 모여 연구하는 환경과 그 성과를 산업으로 잇는 시스템이라는 두 조건을 하나의 플랫폼에서 구현하려는 시도다. 이번 심포지엄에 세계적 연구자와 산업계 리더가 한자리에 모인 것은 이 플랫폼이 작동하기 시작했다는 신호이기도 하다. 이제 필요한 것은 이 거점을 글로벌 AI 연구 허브로 키우는 일이다. 그동안 거점은 미국·캐나다·프랑스·UAE 등 해외 14개 연구기관과 국제 공동연구를 수행하고, 일본 이화학연구소(RIKEN)·캐나다 IVADO와 업무협약을 맺으며 국제 협력의 기반을 꾸준히 다져 왔다. 해외 연구진이 국내에 상주하며 우리 학생들과 함께 연구하는 문화도 자리 잡아 가고 있다. 씨앗은 뿌려졌지만 허브는 하루아침에 만들어지지 않는다. 세계의 인재와 기업이 한국의 연구거점을 먼저 찾게 하려면, 정부의 일관되고 지속적인 지원과 육성이 뒷받침되어야 한다. 그것이 AI 3대 강국이라는 목표를 구호가 아닌 현실로 만드는 길이며, 이번 심포지엄이 우리에게 남긴 과제다.

2026.07.10 15:22민원기 컬럼니스트

FAST 콘텐츠에 AI 더빙 지원...글로벌 진출 넓힌다

정부가 AI를 활용한 더빙 지원으로 한국의 FAST 채널 글로벌 확산세를 이어가기로 했다. 과학기술정보통신부와 한국정보통신진흥협회는 9일 '글로벌 K-FAST 얼라이언스' 총괄조정 분과 회의를 열고 AI 더빙 특화 K-FAST 확산 지원 사업 성과와 올해 계획을 논의했다. K-FAST 얼라이언스 참여 기업은 지난해 4월 출범 당시 22개사에서 현재 82개사로 늘었다. 이에 따라 얼라이언스 운영 체계를 콘텐츠 태널, 기술, 광고 플랫폼, 글로벌, 총괄 조정 등 5개 분야로 개편했다. 이날 총괄 조정 분과 회의에서는 각 분과에서 나온 현안을 공유하고 글로벌 확산 전략 등을 논의했다. 지난해부터 시작된 AI 더빙 특화 K-FAST 확산 지원 사업으로 약 1200편, 1400여 시간 분량의 콘텐츠에 현지 언어를 입혔고, 특화 채널도 20개를 구축했다. 올해는 허드슨에이아이, 이스트소프트, 언에이아이 등 3개 컨소시엄을 선정해 AI 더빙 기반 플래그십 K-채널 4개를 새로 구축하고 채널당 2억 3000만원 규모의 예산을 지원한다. 남석 과기정통부 통신정책관은 “글로벌 K-FAST 얼라이언스가 우리나라 플랫폼, AI, 콘텐츠 기업과 정부가 긴밀히 협력하여 급성장하는 글로벌 FAST 시장을 주도해 나갈 수 있는 발판이 되기를 바란다”며 “지속가능한 K-FAST 생태계 조성을 위해 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2026.07.09 18:01박수형 기자

"국내 대규모 AIDC 구축에 국산 NPU 활용 늘려야"

대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 따라 대대적인 AI 데이터센터 구축이 예정된 가운데, 국산 AI 반도체 사용 비중 목표를 정해야 한다는 정책 건의가 나와 이목을 끈다. 엔비디아 GPU 외에 NPU 사용을 늘려 국산 AI 반도체 생태계를 더욱 빠르게 확장시킬 수 있다는 이유에서다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 7일 과학기술정보통신부가 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 열고 류제명 차관 주재로 열린 간담회에서 “국산 칩 포션(비중)을 30~40% 목표로 하고 자체적인 엔진을 만들어 NPU 회사와 스토리지, 소프트웨어가 협업해 경쟁력을 확보할 수 있다”고 말했다. 백 대표는 “3대 메가프로젝트에서 나온 18기가와트(GW) 용량의 AI 데이터센터 구축은 역사적인 선언”이라며 “이는 오픈AI가 앞으로 5년간 건설하려는 규모와 비슷한데, 오픈AI는 엔비디아와 AMD 외에 자체적인 반도체 비중을 정하고 있다”고 부연했다. 류 차관은 이에 대해 “부처 내에서 박태완 국장을 비롯한 실무진이 국산 AI 반도체를 실질적으로 쓸 수 있도록 타 부처나 국가AI전략위원회외 소통하며 역할을 많이 하고 있다”면서 “정부와 지원기관이 역량을 총동원하겠다”고 했다. 박윤규 정보통신산업진흥원장 역시 “앞으로 AI 데이터센터가 큰 규모로 구축될 텐데 이 속에서 국산 AI 반도체 생태계가 최고 수준이 되도록 노력하겠다”고 밝혔다. 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 발표만으로도 국산 AI 반도체의 위상이 달라졌다는 평가도 나왔다. 리벨리온의 신성규 CFO는 “회사에서 CFO 역할을 맡고 있어 더욱 느끼는 부분인데 3대 메가 프로젝트의 발표 전과 후로 글로벌 투자자를 만났을 때 질문이 많이 달라지고 있다”며 “프로젝트가 발표된 뒤 소식이 전해지면서 대만의 투자자나 중동의 펀드가 한국 시장이 충분히 커지고 있어 보이는데 한국 NPU 회사의 기회가 얼마나 열리는 것인지 알려달라는 문의가 쏟아지고 있다”고 말했다. NPU 발전을 위해 칩셋을 넘어 전반적인 생태계 구축이 필요하다는 의견도 관심을 집중시켰다. 이용덕 바로AI 대표는 “엔비디아는 GPU로만 보여지는 부분이 많은데 20년 이상을 소프트웨어와 서버를 아우르는 플랫폼 준비에 힘을 쏟은 회사”라며 “국산 NPU 확산을 위해 퍼포먼스를 올릴 수 있는 플랫폼부터 서버와 클라우드, 소프트웨어까지 생태계 활성화가 함께 이뤄져야 하고 오늘 개소한 기술지원센터가 큰 힘이 될 것”이라고 강조했다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “정부의 메가 프로젝트를 이루는 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터에 공통적으로 필요한 게 바로 NPU”라면서 “AI 데이터센터 계획을 수립하는 쪽에도 NPU와 관련된 기업을 소개하고 있고, 특히 회사마다 사정이 달라 기업별 맞춤형 지원이 필요하다는 고민에 따라 정책적으로 돕겠다”고 약속했다.

2026.07.07 18:10박수형 기자

"국산 NPU 궁금하세요?”...K-AI반도체 지원센터에서 상담+애로해소

국산 AI 반도체 기업과 수요자를 이어주고 실제 국산 NPU 도입까지 이뤄지게 도와주는 'K-AI반도체 기술지원센터'가 한국정보통신진흥협회에 문을 열었다. 과학기술정보통신부는 7일 오후 한국정보통신진흥협회에서 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 개최했다. NPU는 지난주 발표된 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에서 제시된 분야를 뒷받침하는 핵심 기술로 꼽힌다. 정부는 이에 따라 2020년 이후 연구개발(R&D)과 실증사업을 통해 국산 NPU 기술 경쟁력 확보를 지속적으로 지원해 왔으며, 최근에는 상용화와 양산 단계에 진입하는 성과를 거두고 있다. 특히 AI 서비스 확산에 따른 추론 수요 증가와 AI 데이터센터 구축 확대에 따라 국산 NPU 활용 가능성이 높아지면서 실제 현장에서의 도입과 확산이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 다만 실제 국산 NPU 도입과 활용 과정에서 다양한 애로사항이 발생하고 있다. 수요 기업들이 자사 환경에 적합한 제품을 선택하기 어렵고, 도입 전 충분한 성능 검증이나 도입 이후 소프트웨어 최적화, 유지보수에 대한 지속적인 지원이 필요하다는 의견이 제기됐다. 즉 NPU 기술 경쟁력은 확보됐으나 실제 현장에서 더욱 넓게 확산하기 위한 지원 체계 마련이 과제가 된 셈이다. 과기정통부는 현장의 애로를 해소하고 국산 NPU 시장 확산을 촉진하기 위해 센터를 개소하게 됐다. 센터는 국산 AI 반도체 도입을 검토하는 기업을 대상으로 ▲도입 상담 및 기술 컨설팅 ▲활용 분야별 심층 컨설팅 ▲시험, 검증 지원, 연계 ▲도입 이후 소프트웨어 최적화와 기술지원 ▲국산 AI반도체 활용 우수사례 홍보 ▲수요기업과 공급기업 간 네트워킹 등을 제공한다. 또 현장 의견을 지속적으로 반영해 지원 기능을 단계적으로 확대해 나갈 계획이다. 아울러 한국팹리스산업협회 등이 참여하는 '피지컬 AI 얼라이언스'와 연계해 피지컬 AI 현장에서 필요한 국산 AI 반도체 수요를 발굴하고, 공급기업과의 협력 방안도 모색해 나갈 예정이다. 개소식에 참여한 류제명 과기정통부 차관은 “국산 AI반도체의 핵심 경쟁력은 저전력·비용 효율성에 있으며, AI 서비스 확산으로 빠르게 성장하고 있는 추론용 AI반도체 시장은 우리 기업에게 중요한 성장 기회가 될 것”이라며 “과기정통부는 K-AI반도체 기술지원센터를 통해 국산 AI반도체의 성공적인 시장 안착과 민간 확산을 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.

2026.07.07 15:33박수형 기자

"피지컬AI 기술 주권 확보"...1.4조 규모 국책 연구개발 시동

경남과 전북에서 1조 4131억원 규모의 AI 대전환 연구개발 사업이 진행된다. 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 일환으로 피지컬AI 기술 주권 확보를 위한 국책 연구개발 프로젝트다. 연구개발 사업 공모는 28일까지 진행되며 이에 앞서 8일 창원, 9일 전주, 10일 서울 등에서 사업설명회가 순차적으로 열린다. 향후 4년 동안 경남에 6763억원 전북에 7368억원이 투입되는 사업으로 현실 세계 데이터 기반으로 AI 모델을 학습하고, 이를 센서 장비 로봇 등 물리시스템 자율제어와 연결하는 피지컬AI 핵심 기술을 확보하는 사업이다. 피지컬AI는 실제 물리환경에서 인식 판단 제어가 함께 이뤄져야 하는 기술인 만큼 연구실 수준의 모델 개발만으로는 현장과 산업 적용에 한계가 있다. 특히 제조현장은 로봇, 생산장비, 물류 기기 등이 복잡하게 연결되는 대표적인 공간으로 피지컬AI 기술 성능과 효과를 가장 직접적으로 검증할 수 있는 분야이다. 과학기술정보통신부는 국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 공정의 '초정밀 제어', 공장 전체를 지능적으로 연결‧운영하는 '통합운영'을 양대 축으로 설정하고 경남과 전북의 산업 기반을 활용한 특화 연구개발 및 현장 실증을 지원할 계획이다. 이를 통해 국산 피지컬AI 핵심기술의 현장 적용 가능성을 검증하고, 향후 다양한 산업 현장으로 확산 가능한 기술 기반을 마련해 나갈 예정이다. 경남에서 진행되는 '인간-AI협업형 물리지능행동모델(LAM) 개발 글로벌 실증' 사업은 제조 공정 단위의 초정밀 제어 기술 확보를 목표로 한다. 이를 위해 물리법칙 내재화 기술을 확보하고, 실제 제조 현장 데이터를 기반으로 고신뢰성 융합데이터와 LAM을 구축한다. 물리법칙 내재화(PINN) 기술은 제조 공정에서 발생하는 열역학, 유체역학 등 복잡한 물리법칙을 AI 모델에 반영해 예측 제어 과정의 불확실성을 낮추고 제조 현장 적용 신뢰도를 높이는 기술이다. 또 국내 실제 제조 현장을 기반으로 공정, 장비, 센서 데이터를 융합해 정밀 제어가 가능한 데이터를 수집하고 정밀 예측이 가능한 LAM을 구현해 고신뢰성 융합데이터를 구축하고 LAM 개발을 추진한다. 전북을 중심으로 진행될 '협업지능 피지컬AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업은 공장과 물류 시스템 전체를 운영하는 자율 지능 공장 플랫폼 개발을 목표로 한다. 이를 위해 AI 자율 공장 운영체제와 SW 표준화를 추진하고 테스트베드 구축과 산학연 공동 연구 인프라 조성을 지원한다. AI 자율 공장 운영체제와 SW 표준화는 이기종 로봇과 다양한 자동화 설비들이 공장 내에서 서로 충돌 없이 유기적으로 협력해 복합 임무를 완수할 수 있도록 공장 운영체제와 표준 소프트웨어 체계를 개발한다. 전북 혁신도시 인근에 미래형 AI 연구와 검증을 실시간으로 수행할 수 있는 첨단 장비 중심의 테스트베드, 대규모 산학연 공동 연구 클러스터를 조성해 피지컬 AI 기반 자율 공장 운영 기술의 개발 검증 기반을 마련한다. 과기정통부는 두 사업을 연계해 제조 공정의 초정밀 제어와 자율 공장의 통합 운영 기술을 하나의 피지컬AI 플랫폼으로 구현하고 외산 솔루션에 의존하던 국내 제조 생태계의 기술을 국산화해 나갈 계획이다. 아울러 AI모델, 소프트웨어, 장비·로봇 제어 기술을 통합한 '지능형 첨단 K-AI 공장 패키지'로 발전시켜 글로벌 제조시장으로 확산 가능한 수출형 모델로 육성해 나갈 방침이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “피지컬AI는 대한민국 제조업의 경쟁력을 새롭게 정의한 핵심 기술이며, 이번 사업은 정부가 발표한 3대 메가프로젝트 중 하나인 '피지컬AI'를 구체적인 연구개발로 실현하는 첫 출발점”이라며, “산학연의 혁신 역량을 결집해 제조 공정부터 공장 운영까지 AI가 주도하는 K-피지컬 AI 기반 제조 혁신 모델을 만들고, 이를 세계 시장으로 확산시켜 대한민국의 새로운 수출 경쟁력으로 키워 나가겠다”라고 밝혔다.

2026.07.07 12:49박수형 기자

KAIST 석사과정 AI에이전트로 주식 자동매매…수익률은

KAIST 연구생들이 AI 에이전트 오픈클로를 이용해 자동 주식매매를 했다. 과연 수익률은 어땠을까? 이관택 전기및전자공학부 석사과정 연구생이 220만원을 투자해 실제 투자해봤다. 이틀간 350건 자동매매한 결과는 2만5,029원 손실. 매수금액 대비 -1.11% 손실을 입었다. KAIST 테라랩(김정호 전기및전자공학부 석좌교수 연구실, 랩장 서해석 박사과정생)이 지난 3일 오픈클로 AI에이전트를 HBM(고대역폭메모리) 등 연구 현장에 적용한 실험이나 일상 적용 실험 결과를 공개하는 워크숍을 진행했다. 석, 박사과정 연구생 총 14명이 오전 8시부터 12시 40분까지 예정 시간을 40분가량 넘겨 오픈클로를 연구비서로 활용한 사례 및 시연 7건과 일상비서로 활용한 사례 및 시연 6건을 각각 20분씩 발표했다. 이 워크숍에서 10번째 발표자로 나섰던 이관택 연구생은 "반복적인 단기 매수·매도 과정에서 수수료와 세금 등 거래비용이 2만 1,113원 발생했다"면서 "개인이 AI만으로 완전 자동매매를 하는 것은 한계가 있다는 결론"이라고 말했다. 이관택 연구생은 "실제 NH농협 오픈API를 이용해 실계좌를 연동하고, 국내 시장 한정으로 운영했다"며 "명령은 텔레그램을 통해 입력했다. 오픈클로가 증권사 API를 통해 시세나 잔고, 주문, 체결상태를 확인하는 방식"이라고 설명했다. 이 연구생은 "특정 종목으로 거래를 한정하거나 거래횟수 제한, 최소 주문금액 설정, 고변동성 종목 필터링 등을 고려한 조건 등을 더 세밀히 고려한 거래가 필요하다고 느꼈다"며 "자동매매 보다는 AI 투자 보조 도구로 활용하는 것이 더 현실적일 것 같다"고 부연설명했다. 일상비서로의 활용 케이스에서 이승재 석사과정 연구생은 오픈클로를 기반으로 포트폴리오 관리 에이전트(알파클로) 사용 결과를 공개했다. 알파클로는 자산 리스크 관리에 초점을 맞춰 의사결정을 지원하는 에이전트다. 이외에 일상비서 에이전트 사례로 박준호·김태현·김병목 ·배재근 연구생이 논문 키워드 자동수집, 발표자료 초안생성, 멀티-에이전트 역할 부여·리눅스 서버 관리 등의 에이전트 활용 결과를 선보였다. 이에 앞서 연구비서로서의 AI 에이전트에서는 이현이·김근우·서해석·안현준·양채민·이정현·신하겸·윤영수 연구생 및 박사가 나서 반도체 패키지 설계 및 해석, PDN 시뮬레이션, 이퀄라이저 최적화, HFSS EM 시뮬레이션 자동화, SIPI 지식 베이스 구축, 협업 채팅방 시연, 패치 안테나 자동설계 사례 및 사용 결과를 공개했다. 이정현 연구생(박사과정)은 "AI 에이전트를 연구 현장에 비서처럼 적용해 보면서, 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 연구 업무의 반복적인 과정을 대신 수행할 수 있다는 가능성을 확인했다"며 "예를 들어 논문 PDF를 넣으면 알아서 문서를 확인하고, 마크다운으로 변환하고, 핵심 개념과 용어를 정리해서 연구용 지식 베이스 형태로 만들어주는 과정을 오픈클로가 단계적으로 수행했다"고 설명했다. 이 연구생은 "사용자는 텔레그램으로 작업을 지시하고 진행 상황을 확인하기만 하면 되기 때문에, 자료 정리나 문헌 관리에 들어가는 시간을 줄이고 연구자는 해석과 판단에 더 집중할 수 있다는 점에서 연구 효율 향상에 대한 기대가 크다"고 말했다. 김태현 연구생(석사과정)은 "AI 에이전트를 일상에 적용할 수 있는 다양한 방법들에 대해 공부하고 적용해 보면서, API 제공 유무와 관계없이 존재하는 대부분의 프로그램에 적합한 방법을 적용해 활용할 수 있음을 확인했다"라며 "자료 조사, 문서 작성 등 연구를 제외한 부가 업무를 보조하도록 구성한다면 연구 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"으로 예상했다. 이번 워크숍은 전, 후반부로 나눠 진행한 이번 워크숍에서 전반부는 반도체 패키지 설계, 전원무결점성 분석, 데이터셋 생성, 시뮬레이션 자동화, 지식베이스 구축 등 연구 업무 자동화 사례를 주로 다뤘다. 후반부는 포트폴리오 관리, 자동 주식 매매, 논문 검색, 캘린더 기반 발표자료 생성, 멀티 에이전트 협업, 서버 관리 등 일상·연구 보조 사례를 발표했다. SK하이닉스 입사가 예정된 김근우 박사후연구원은 "핵심은 AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 실제 도구를 실행하고 결과를 다시 보고하는 실행형 연구 비서로 동작할 수 있는지를 확인했다"며 "AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라, 반도체·패키지 설계 툴을 실제로 다루는 연구 보조자로 구현했다는 점에 주목해달라"고 주문했다. 김정호 석좌교수는 최종 마무리에서 "평소 목말라하던 아이템을 다뤘다는데 특히 의미가 있다. 모두 재미난 아이템"이라고 평가하며 "오는 11월께는 니모클로 등을 활용한 워크숍, 내년 초에는 HBM과 HBF(고대역폭플래시메모리)를 주제로 한 워크숍을 검토해 보자"고 덧붙였다. 워크숍 발표 내용은 6일 오전 6시 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 공개한다.

2026.07.06 06:00박희범 기자

AI 에이전트, 하루 199GWh 전기사용 예상…미국 반나절 소비 규모

KAIST는 유민수 전기및전자공학부 석좌교수 연구팀이 AI 에이전트 계산 자원과 전력 사용량을 체계적으로 분석한 결과를 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회인 32회 IEEE HPCA(하이-퍼포먼스 컴퓨터 아키텍처)에 지난 2월 발표했다고 5일 밝혔다. AI에이전트는 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 인공지능이다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있다. 연구팀은 우선 AI 에이전트를 데이터센터 서버와 GPU가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드로 정의했다. 워크로드는 컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업을 말한다. 연구팀이 이를 기반으로 AI 에이전트 하루 계산량과 에너지 소비를 분석한 결과 기존 단계별 추론보다 평균 9.2배 더 많은 대형 언어 모델 호출을 수행했다. 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났다. 또 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 전력 사용량도 크게 증가했다. 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41Wh 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이라는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래를 가정, 데이터센터 전력 수요가 하루 평균 198.9GWh에 이를 것으로 추정했다. 이는 미국 전체 하루 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다. 유민수 석좌교수는 “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계, 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이번 연구 결과에 대해 국내 전문가도 KSMC(한국과학기술미디어센터)를 통해 의견을 보탰다. 최기영 전 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)은 "70B LLM(거대언어모델)만으로 단발성 대화를 수행한 것에 비해 같은 LLM을 포함하는 AI 에이전트로 복잡한 질문(HotpotQA)을 수행한 것이 136.5배까지 GPU 에너지 소비가 증가한다는 것을 보여주고 있는데, 이 경우 어려운 질문에 답을 잘하기 위해 어쩔 수 없이 AI 에이전트를 사용하는 면도 있어 적절한 비교라고 하기는 어렵다"고 평했다. 다만 최 전 장관은 "그럼에도 불구하고 단순한 채팅에 비해 복잡한 문제를 풀기 위해서는 현재 기술로는 훨씬 더 큰 에너지를 써야 한다는 것을 잘 보여준다"고 말했다. 또 손화철 한동대 글로벌리더십학부 교수는 "AI 소비 전력 문제는 이미 많이 제기되었지만, AI 발전 과정에서 곧 해소될 사소한 문제인 것처럼 다루어지는 경우가 많다"며 "AI의 미래에 대한 장미빛 예측을 하는 사람들은 전력 문제를 외면하거나, 이 문제가 곧 해결될 수 있다는 막연한 기대와 확신에 기대곤 한다. 그러나 AI가 모두가 사용해야 하는 에너지 가격을 올리는 결과를 초래한다면, AI 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져 봐야 한다"고 조언했다. 손 교수는 이어 "AI 기술 발전이 필연이고, 모두의 유익이 될 것처럼 이야기하는 것은 잘못"이라며 "그 발전이 모두의 유익이 되도록 하기 위한 논의와 방향 설정이 선행돼야 한다"고 덧붙였다.

2026.07.05 16:46박희범 기자

장석복 IBS 원장 "30대 연구단장 뽑아 '돌파형' 연구할 것"

한국기초과학연구원(IBS)이 연구 단장급 연령대를 10년 정도 앞당기는 파격적인 인사를 예고했다. 돌파형 연구를 위한 프로그램도 준비 중이다. 장석복 한국기초과학연구원(IBS) 원장은 지난 1일 기관 운영 방향을 설명하는 기자간담회를 갖고, 이같이 말했다. 장 원장은 "젊은 개척가형 연구자를 모셔, 돌파형 연구가 시작될 수 있도록 계획하고 있다. 독일 막스프랑크나 헬름홀츠 연구소는 노벨상 수상자가 31명이 나왔다. 그들 임용시기가 평균 41~44세고, 일을 처음 시작한 것이 보통 37~38세다"라며 "우리도 연구의 중심 축인 연구단장 임용 시기를 10년 정도 점진적으로 당길 계획"이라고 말했다. 이를 위해 장 원장은 혁신적인 30~40대 연구자가 주도하는 개척가형 연구단을 5년 내 10개 이상 출범시킬 계획이다. "노벨상 수상이 우리가 추구하는 목표는 아니지만, 의미는 있다. 10년 이내 우리도 받을 것으로 기대한다." 장 원장은 우리나라 노벨상 수상에 대해 "통계적으로 보거나 외국에서 노벨상을 받는 잣대 등을 평가해보면, 국내에도 후보자들이 여러 명 있다. 단장급 중에서도 있다. 지금은 조명받지 못할지 몰라도 순식간에 각광받는 인물이 나올 수 있다"며 "조금만 호흡을 갖고 기다려달라. 10년 정도면 기대할 수 있지 않겠나"라며 조심스럽게 전망했다. 개방형 연구생태계 조성에도 목소리에 힘을 실었다. IBS가 그동안 기초연구만 하도록 하는 경직된 연구 방향을 갖고 있었는데, 이를 전면 오픈해 대학이나 출연연구기관, 기업, 병원 등의 연구주체와 협력 연구를 확대할 방침이다. 기초과학 범주를 중요시 하되, 연구단 특성에 맞게 유연하게 가져간다는 것. 장 원장은 "기관운영 기본철학은 '사람이 우선'이다. 사람이 연구분야를 창출하는 관점에서 접근할 것"이라며 "정책이나 연구 방향에 맞춰 연구단장을 임용하는 것이 아니라, 우수한 사람을 먼저 발굴할 것이다. 그가 어떤 연구하든 자율성을 부여할 것"이라고 말했다. 장 원장은 또 "최근 하사비스 구글 딥 마인드 CEO가 노벨상을 받았듯 과학기술이 기초과학을 앞서는 경우도 종종 발생한다"며 "연구분야 역시 기초과학만 고집하지 않고 유연 확장형으로 기관을 운영해 나갈 것"이라고 말했다. 예시로 장 원장은 양자과학, 합성생물학, 신소재, 유전자 치료, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등 차세대 연구 분야를 집중 발굴, 육성할 뜻을 내비쳤다. 인공지능(AI)도 강조했다. 장 원장은 "AI가 전 분야에 혁신을 가져오고 있다. 기초과학 분야도 마찬가지다. 효율성과 집중도 면에서 이미 AI역할이 벅찰 정도로 쇄도하고 압도하고 있다. IBS도 AI를 기초과학에 접목하는 방향으로 연구를 이끌어 갈 것"이라고 덧붙였다. 인프라도 확충 문제도 거론했다. 본원 2차 청사를 중심으로 연구 성과 축적과 함께 UNIST, GIST, DGIST 캠퍼스를 순차로 건립해 나갈 계획이다. 또 중이온 가속기(라온) 신임 소장 조기 선임으로 내실화를 기할 방침이다. 장 원장은 "현재 라온은 빔라인이 잘 작동하고 있다"며 "많은 이용자들이 높은 수준의 빔을 이용해 연구를 수행하고, 사용자 중심의 시설로 발전시켜 나갈 것"이라고 언급했다. GPU 1천장 도입 계획…연구영역 확대가 응용분야 한다는 말은 아냐" 이외에 장원장은 질의 응답에서 "돌파형 연구 의미는 그라운드브레이킹(혁신적인)이다. 새로운 지형을 돌파하거나 만드는, 연구영역을 새로 개척하는 것이다. 유명 저널에 연구결과 발표하는 것도 좋지만, 새로운 영역을 만들고 이끌어 내는 연구가 훨씬 더 중용한 일로 여기고, 평가해야 한다"고 강조했다. AI접목과 관련해서는 GPU 1,000장 정도를 도입할 계획이라고 언급했다. 조만간 UNIST에 AI를 기반으로 하는 합성 생물학 분야 연구단이 출범한다는 말도 덧붙였다. IBS 연구영역 확장과 관련 장 원장은 "출연연까지 영구 영역을 넓히려는 것은 아니다"라며 "인위적인 확장이 아니다. 현재는 IBS가 다른 분야 연구진과 협력도 제한적인 상황이다. 이 규제 높이를 좀 들어올려 임상 등의 협업이 원활하게 진행되게 하겠다는 것이다. IBS가 응용 연구를 한다는 건 아니다"라고 못박았다.

2026.07.05 13:13박희범 기자

[기고] AI 패권 전쟁, '필수불가결 AI'로 승부하라

지난 6월 12일, 워싱턴발 서한 한 장이 한국 AI 생태계를 뒤흔들었다. 미국 상무부가 국가안보를 이유로 인공지능 기업 앤트로픽에 최상위 모델 '미토스5'와 '페이블5'에 대한 외국인 접근을 전면 차단하라고 지시했기 때문이다. 그 여파로 앤트로픽 글로벌 보안 협력체에 참여했던 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 한국인터넷진흥원(KISA) 접근 권한이 불과 열흘 만에 사라졌다. 혈맹이라 불리는 동맹국조차 예외는 없었다. 대한민국 반도체와 통신을 지탱하는 첨단 AI 인프라가, 태평양 건너 어느 관료 서명 한 번으로 하루아침에 멈출 수 있다는 사실이 눈앞에서 확인된 순간이었다. 19일이 지난 6월 30일(현지시간), 앤트로픽은 미 상무부로부터 수출통제 해제 통보를 받았다고 밝혔다. 세계 유료 이용자들은 미국시간 7월 1일(한국시간 7월 2일) 부터 순차적으로 페이블5에 다시 접근할 수 있게 됐다. 초기 일정 기간은 정액 구독이 아닌 사용량 기반 종량 과금 방식으로 운영될 것으로 알려졌다. 언뜻 해프닝은 봉합된 듯 보인다. 그러나 봉합 조건을 들여다보면 오히려 위기감은 더 짙어진다. 미 상무장관은 앤트로픽이 향후 출시할 모델 보안 위험을 정부와 사전 협의하고, 모델에서 발견되는 이상 활동을 정부에 보고하기로 합의한 뒤에야 통제를 풀었다고 밝혔다. 즉 접근이 복원된 것이 아니라, 미국 정부 상시적 감독과 재량 아래 '허가'된 것이다. 국내 기업들이 19일간 겪은 마비는 우연한 소동이 아니라, 앞으로도 언제든 재연될 수 있는 구조적 위험의 예고편이었던 셈이다. 세상은 인공지능(AI)이 국가 생존을 결정짓는 'AI 대전환' 시대에 진입했다. 미국과 중국이 주도하는 G2 체제 속에서 세계 각국은 '소버린 AI' 전략에 사활을 걸고 있다. 우리나라도 독자적인 대규모언어모델(LLM)을 보유한 몇 안 되는 국가로서 AI 주권을 지키기 위한 행보를 가속화해 왔다. 이번 사태는 그 절박함이 기우가 아니었음을, 그것도 실시간으로 증명했다. 문제는 그다음이다. 한국의 '소버린 AI' 전략을 바라보는 미국과 유럽의 시선에는 이미 '기술 민족주의' 혹은 '신보호무역주의'라는 오해와 경계가 서려 있다. 미국 빅테크의 시장 지배력이 공고해지는 상황에서 한국의 독자적 행보는 자칫 통상 마찰이나 기술 고립으로 이어질 위험이 크다. 실제 국내 AI 업계에서도 "외산 기술을 들여와 국산 상표만 붙인다고 소버린 AI가 되는 것은 아니다"라는 자성의 목소리가 나올 만큼, '소버린'이라는 구호만으로는 국제 사회 신뢰도와 시장 선택을 얻기 어려운 것이 현실이다. 이제 우리는 '소버린'이라는 배타적 성벽을 넘어, 글로벌 시장이 거부할 수 없는 새로운 전략적 프레임으로 전환해야 한다. 그 해답이 바로 '필수불가결 AI(Mission-Critical AI)'다. 필수불가결 AI 초고신뢰성 지향…"없으면 나라도 멈출 수 있다" '소버린'이 국가 주권을 강조하는 정치적·방어적 용어라면, '필수불가결'은 산업적 실리와 기술적 필연성에 집중하는 용어다. 필수불가결 AI란 단 1초의 오차, 단 0.1%의 불량도 치명적 결과로 이어지는 제조·에너지·국방 등 국가 핵심 인프라에서 작동하는 초고신뢰성 AI를 뜻한다. 쉽게 말해 '멈추면 안 되는 AI', '없으면 공장도 나라도 멈추는 AI'다. 특히 우리가 강점을 가진 제조 분야는 필수불가결 AI의 가장 강력한 전쟁터다. 반도체, 조선, 배터리 등 한국이 세계를 호령하는 제조 현장은 0.1%의 불량도 허용되지 않는 영역이다. 정부도 이미 이 흐름을 읽고 있다. 산업통상부는 자동차·IoT가전·기계로봇·방산 등 4대 분야를 대상으로 하는 'K-온디바이스 AI반도체' 사업을 예비타당성조사까지 면제받아 국가전략사업으로 추진 중이다. 국내 팹리스 기업 딥엑스는 현대차 로보틱스랩과 손잡고 실제 운영 환경에서 검증된 온디바이스 AI 반도체를 로봇에 탑재하는 단계까지 나아갔다. 이곳에서 쓰이는 AI는 단순히 글을 쓰고 그림을 그리는 범용 생성형 AI와는 차원이 달라야 한다. 현장 데이터를 실시간으로 처리하고 외부 유출을 원천 차단하는 온디바이스 기술과 저전력 AI 반도체가 결합된 '피지컬 AI'가 그 핵심이다. 이러한 전략적 명칭의 전환은 대외 관계에서 강력한 레버리지가 된다. 미국을 향해서는 "우리는 당신들의 경쟁자가 아니라, 미국 제조 부활(Reshoring)을 돕는 필수적인 안전장치이자 파트너"라는 논리를 펼칠 수 있다. 유럽AI법 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 요구 기준 엄격 규제의 칼날을 세우는 유럽에는 더 구체적인 카드가 있다. 지난 6월 EU AI법의 고위험(High-risk) AI 시스템 요건이 본격 발효됐다. 제조 현장 안전 구성요소에 쓰이는 AI에는 위험관리 체계, 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 엄격한 기준이 요구된다. 애초부터 '0.1%의 불량도 허용하지 않는' 신뢰성을 설계 목표로 삼아온 한국의 필수불가결 AI는 이 요건을 위협이 아니라 우리가 먼저 도달해 있는 표준으로 제시할 수 있다. "우리는 AI법이 요구하는 최고 수준의 안전성과 투명성을 기술적으로 구현하는 모범 사례"라는 명분이 그것이다. 즉 '주권'을 내세워 대립하는 것이 아니라, '필수성'을 내세워 상호 의존성을 극대화하는 전략이다. 결국 기술의 완성은 사업화에 있다. 아무리 훌륭한 주권론도 시장에서 선택받지 못하면, 그리고 상대국이 접근을 차단하는 순간 무력해진다면 공허한 구호에 그칠 뿐이다. 19일 만에 접근이 복원됐다고 안도할 일이 아니다. 그 복원조차 미국 정부의 승인과 감독을 조건으로 이뤄졌다는 사실이 보여주듯 우리가 추구해야 할 진정한 주권은 고립된 성벽 안의 독점권이 아니라 글로벌 공급망에서 '한국의 기술 없이는 세계의 공장이 돌아가지 않는' 불가대체성(Irreplaceability)에서 나온다. 정부와 기업은 이제 '소버린 AI'라는 용어에 담긴 애국적 열망을 '필수불가결 AI'라는 냉철한 실리 전략으로 고도화해야 한다. 폐쇄적 자국 중심주의라는 오해를 불식시키고, 전 세계 산업 현장의 심장을 장악하는 기술 리더십을 발휘할 때다. 미토스·페이블 사태가 던진 경고를 잊지 말아야 한다. 다음 번 서한 한 장이 다시 날아왔을 때, 우리 손에 대체 불가능한 카드가 쥐어져 있어야 한다. 대한민국 AI가 세계의 비즈니스를 멈추지 않게 만드는 '신뢰의 엔진'이 되기를 기대한다.

2026.07.05 11:00김재수 컬럼니스트

[현장] 오픈AI "AI 벤치마크 한계…토큰·비용·시간까지 고려해야"

인공지능(AI) 모델 평가를 단일 벤치마크 점수 중심으로 보는 방식에 한계가 있다는 주장이 나왔다. 최신 AI 모델은 답을 내는 데 투입되는 토큰 수와 비용, 시간에 따라 성능이 달라지는 만큼, 각국 정부·기업은 평가 기준에 '추론 자원'을 별도로 반영해야 한다는 지적이다. 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장은 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 대규모 컴퓨트 시대에 맞춰 AI 평가 방식이 재설계돼야 한다고 주장했다. 브라운 부사장은 최근 AI 모델 실제 성능이 기존 벤치마크 점수만으로는 충분히 드러나지 않는다고 봤다. 모델이 얼마나 오래 생각하고, 얼마나 많은 토큰을 생성하며, 어느 정도 비용을 들여 문제를 풀었는지에 따라 결과가 달라질 수 있다는 이유에서다. 그는 대표 사례로 오픈AI 최신 모델 GPT-5.5를 언급했다. 그는 GPT-5.5가 기존 벤치마크상 이전 모델보다 소폭 개선된 수준처럼 보였지만, 출력 토큰 수 기준으로 성능을 다시 보면 더 큰 차이가 나타난다고 주장했다. 브라운 부사장은 최신 모델일수록 더 많은 추론 자원이 투입됐을 때 성능이 오른다는 점을 주목했다. 기존 모델은 일정 수준 이상 오래 실행해도 성능이 정체되는 경우가 많았지만, 최근 모델은 긴 시간 동안 문제를 풀거나 여러 단계로 답을 검토하면서 성능을 끌어올릴 수 있다는 이유에서다. 그는 "일부 최신 모델은 1억 토큰을 생성한 뒤에도 성능 향상이 이어졌다는 연구 결과가 지속적으로 나오고 있다"며 "평가가 중단된 이유도 성능이 떨어져서가 아니라 시간과 인프라 제약 때문인 경우가 다수"라고 설명했다. 이에 따라 브라운 부사장은 AI 성능 평가가 단일 점수를 비교하는 식에 머물러서는 안 된다고 주장했다. 모델이 답을 내는 데 사용한 토큰 수, 비용, 시간 등 추론 자원을 함께 반영해야 실제 성능을 제대로 비교할 수 있다는 설명이다. 그는 모델 성능 평가가 안전성 평가와도 연결된다고 봤다. 같은 모델이라도 적은 비용으로 짧게 테스트하면 위험한 능력이 드러나지 않을 수 있지만, 더 많은 비용과 시간을 들여 오래 실행하면 더 강력한 능력을 보일 수 있기 때문이다. 브라운 부사장은 제3자 벤치마크 기관의 역할도 바뀌어야 한다고 봤다. 벤치마크 기관이 모델 평가에 사용된 추론량을 추적하거나, 토큰·비용·시간에 명확한 제한을 둬야 한다는 것이다. 사람이 시험을 볼 때 제한 시간이 정해지는 것처럼 AI 모델 평가에도 분명한 예산 조건이 필요하다는 설명이다. 그는 "같은 모델이라도 투입한 추론 자원에 따라 결과가 달라지는 상황"이라며 "성능과 안전성을 제대로 판단하기 위해서는 점수 뒤에 있는 비용과 시간까지 함께 공개해야 할 것"이라고 당부했다.

2026.07.03 12:13김미정 기자

[현장] 캘블링 MIT 교수 "범용 로봇, 데이터보다 현실 이해·인과 추론 필요"

"범용 로봇은 방대한 데이터 학습만으로 탄생하기 어렵습니다. 로봇이 현실 세계를 이해하고, 행동 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 인간 의도를 추론해 스스로 계획할 수 있는 능력도 있어야 합니다. 엔지니어는 로봇에 데이터 학습뿐 아니라 월드 모델과 인과 추론, 계획 능력을 결합한 '추론 중심 구조'를 넣어야 합니다." 레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수는 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 범용 로봇 구현 방안을 이같이 밝혔다. 캘블링 교수는 로봇이 데이터만 많이 학습한다고 범용 지능에 도달할 수 있는 것은 아니라고 지적했다. 엔지니어가 모든 상황을 코드로 짜 넣는 방식도 어렵지만, 아무 구조 없이 데이터에만 맡기는 방식도 한계가 크다는 설명이다. 그가 데이터 중심 접근 한계를 지적한 이유는 로봇이 마주할 현실 세계가 지나치게 복잡하기 때문이다. 범용 로봇이 모든 환경과 예외 상황을 데이터로만 익히려면 필요한 학습량이 급격히 늘어나고, 결국 실제 환경에 바로 적용하기 어려워진다는 것이다. 캘블링 교수는 이 한계를 넘기 위한 대안으로 '합리적 로봇(rational robot)' 접근법을 제시했다. 이는 로봇공학과 컴퓨터과학이 쌓아온 세계 이해 방식에 딥러닝을 결합하는 개념이다. 로봇이 적은 데이터로도 새로운 상황을 해석하고 대응하도록 만들 수 있다. 그는 합리적 로봇 출발점으로 현실 세계를 3차원 공간으로 이해하는 것을 꼽았다. 로봇이 물체가 어디에 있고, 보이지 않는 부분은 어떤 형태일지 파악해야 로봇이 실제 공간에서 물건을 집고 옮기며 작업을 수행할 수 있다는 설명이다. 캘블링 교수는 로봇이 공간을 이해하는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 로봇은 자신의 행동이 주변 환경을 어떻게 바꾸는지도 예측해야 한다는 이유에서다. 물체를 집거나 치우거나 옮기는 행동이 다음 상황에 어떤 영향을 주는지 알아야 이후 행동을 계획할 수 있기 때문이다. 캘블링 교수는 이를 위해 로봇 내부에 현재 세계 상태를 표현하는 모델과 행동 결과를 예측하는 모델이 필요하다고 설명했다. 로봇은 이 모델을 바탕으로 목표를 정하고 상황을 해석한 뒤 어떤 순서로 움직일지 계획할 수 있다. 그는 커피 캡슐을 쟁반에 옮기는 사례로 이 차이를 설명했다. 그는 "쟁반 위에 캔이 놓여 있다면, 로봇은 캡슐을 바로 옮기려 하기보다 먼저 캔을 치워야 한다는 사실을 판단해야 한다"며 "이는 단순히 물체를 잘 집는 문제와 다르다"고 말했다. 이어 "로봇이 눈앞의 동작만 수행하는 수준을 넘어 앞으로 벌어질 상황을 따져야 실제 생활 공간에서 쓸 수 있는 범용 로봇에 가까워질 것"이라고 덧붙였다. 캘블링 교수는 로봇이 사람 시연을 학습하는 방식도 단순 모방에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 로봇이 사람의 손 움직임이나 이동 경로를 그대로 따라 하면 환경이 조금만 달라져도 같은 작업을 수행하기 어렵기 때문이다. 그는 이 과정에서 대규모언어모델(LLM)이 보조 도구로 쓰일 수 있다고 봤다. LLM이 장면을 설명할 수 있는 여러 후보를 만들면, 로봇이 그중 실제 행동을 가장 잘 설명하는 표현을 골라 인과 행동 모델에 반영하는 식으로 활용 가능해서다. 캘블링 교수는 로봇 학습이 신경망과 경사하강법에만 갇혀서도 안 된다고 설명했다. 기호적 표현을 활용하면 로봇이 행동과 결과 사이의 인과 관계를 더 구조적으로 배울 수 있다고 봤다. 또 범용 로봇 개발에서 모듈화도 중요한 설계 원칙으로 제시했다. 시각을 처리하는 방식과 언어를 이해하는 방식, 물리적 행동을 계획하는 방식은 서로 다르기 때문에 각각의 기능을 나눠 설계하고 다시 결합해야 한다는 설명이다. 캘블링 교수는 "엔지니어가 완벽한 프로그램을 작성하는 것만으로는 충분하지 않고 구조 없는 학습만으로도 지능형 로봇에 도달하기 어렵다"며 "로봇공학과 컴퓨터과학에서 이해한 내용과 딥러닝에서 배운 내용을 결합해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 12:05김미정 기자

로봇 업계 "피지컬AI 1강 정책은 A....맞춤 지원·빠른 실행 필요"

2030년 전 세계 피지컬 인공지능(AI) 1강 도약이라는 정부 정책에 대해 국내 로봇 업계는 방향성과 구체적인 데이터 확보 방안에 대해 동의했다. 다만 기업 상황에 맞는 맞춤 지원과 빠른 실행력이 필요하다고 조언했다. 반도체부터 피지컬 AI까지 풀패키지 전략 앞서 정부는 이번 주 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이번 정책은 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI로 나눠져 집행되며, 약 4800조원이 투입된다. 삼성이 2655조원을 투자해 용인 반도체 클러스터를 조기 완공하고, 호남에 또 다른 반도체 클러스터를 조성한다. SK그룹 역시 2100조원을 투입해 서남권에 반도체 산업 단지를 만들며, 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 세운다. 정부는 2028년 10대 업종에서 산업 특화 휴머노이드를 상용화한다는 계획이다. 이를 위해 데이터팩토리를 구축하고, 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다는 방침이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 2일 로봇 관계자 A는 "이번에 발표된 3대 메가 프로젝트는 각각을 따로 떼서 보면 안 된다"며 "핵심 부품(반도체), 인프라(AI 데이터센터) 그리고 활용처(피지컬 AI)까지 이어지는 하나의 풀패키지"라고 말했다. 그러면서 "대기업이 인프라를 구성하고, 그 안에 수백개의 중소기업이 생태계를 구성한다는 측면에서 이번 정책은 옳은 방향으로 가고 있다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자 B도 "단순히 피지컬 AI를 육성하겠다는 것에 그치지 않고, 피지컬 AI 개발에 필요한 데이터팩토리와 데이터센터가 동시에 구축된다는 점이 고무적"이라고 설명했다. 10대 산업 현장서 직접 데이터 확보 업계는 이번 피지컬 AI 정책에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 특히 로봇 개발에 있어 필수적으로 필요한 데이터 확보 방향이 구체적이란 점에서 높은 점수를 줬다. 정부는 데이터를 실데이터와 합성데이터로 나눈 다음 각기 다른 방식을 선택했다. 먼저 실데이터는 10대 업종을 선별해 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 로봇 관계자 C는 "단순히 대학생 아르바이트생을 써서 텔레오퍼레이션을 한다고 좋은 데이터가 모이는 게 아니다"라며 "기업 생산 현장에 들어가서 데이터를 확보해야 한다"고 말했다. 업계 관계자 D도 "데이터를 모으다 보면 막상 쓸만한 데이터가 많지 않다"며 "보여주기식 성과에 집착해 많은 양의 데이터를 쌓는 것보다 정말 질 좋은 데이터를 확보하는 데 집중해야 한다"고 전했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 물리적으로 떨어진 원격지에서 제어 장치를 통해 로봇이나 기기를 조종하는 기술이다. 중국에서 텔레오퍼레이션 기법으로 데이터를 확보하고 있으나 데이터의 질이 좋지 않은 것으로 전해진다. 네트워킹 주선·빠른 실행력 필요 다만 일각에서는 각 기업 수준에 맞는 맞춤형 지원이 필요하다고 말한다. 로봇 업계 관계자 E는 "전체적인 국내 로봇 생태계를 위해 스타트업을 육성하는 것도 중요하지만, 이미 어느 정도 기술력을 갖춘 기업들에게는 재정 지원보다 해외 고객사와의 네트워킹을 주선해주는 게 더 도움이 된다"고 제언했다. 또 다른 관계자 F는 "발표에서 정부는 향후 3년이 피지컬 AI의 골든타임이라고 말했는데, 이는 업계가 동의하는 사실"이라며 "로봇 산업에서 1년이라는 시간은 매우 긴 시간인 만큼 역량을 모아서 정말 빨리 사업을 추진해야 한다"고 강조했다.

2026.07.02 16:24진운용 기자

컨슈머인사이트, AI로 업무 전환…"4주 걸리는 조사 하루만에"

컨슈머인사이트가 인공지능(AI)으로 소비자 리서치 업무 전환에 나섰다. 컨슈머인사이트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026 AX 원스톱바우처 지원사업' 수요기업으로 선정됐다고 2일 밝혔다. 컨슈머인사이트는 이번 사업을 통해 '대화형 AI 데이터 서비스 플랫폼'과 'AI 리서치 에이전트'를 구축한다. 이번 과제에는 컨슈머인사이트가 수요·과제 총괄기업으로 참여한다. 엔터프라이즈 AI 통합 플랫폼 기업 프로텐이 AI 솔루션을 맡고, 삼성SDS는 클라우드 인프라를 담당한다. 아이지에이웍스는 데이터 분야에 참여한다. 이번 사업 핵심은 전문가 수작업과 복잡한 대시보드에 의존해 온 기존 데이터 활용 방식을 AI 기반 시스템으로 바꾸는 것이다. 사용자가 자연어로 질문하면 AI가 방대한 기획조사 데이터를 찾아 필요한 정보를 제시하고 핵심 인사이트를 도출하는 식이다. 컨슈머인사이트는 올해 자동차·통신 데이터를 대상으로 서비스를 우선 검증한다. 내년 금융, 여행, 관광, 콘텐츠 등 5대 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. AI 리서치 에이전트도 개발할 방침이다. 이 에이전트는 조사 기획, 설문 작성, 데이터 수집 검증, 정량 분석, 보고서 자동화까지 리서치 전 과정을 지원하도록 설계된다. 컨슈머인사이트는 이번 플랫폼을 통해 통상 2~4주 걸리던 리서치 리드타임을 1일 이내로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 서비스가 상용화되면 대기업 중심으로 이용된 리서치 서비스를 중소기업, 연구소, 대학 등도 더 쉽게 활용할 수 있을 전망이다. 컨슈머인사이트는 "우리는 지난 25년간 자동차, 통신, 금융, 여행 등 주요 산업에서 1000만 건 이상의 소비자 데이터를 축적했다"며 "과제 완료 후에 해당 서비스를 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS) '올웨이즈 온 인텔리전스 플랫폼'으로 정식 출시할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 14:42김미정 기자

[현장] AWS "공공기관도 AI 선택권 있어야"…정부 "혁신에 무게"

"공공기관도 기업처럼 인공지능(AI) 서비스를 도입할 때 필요한 기술을 직접 고를 수 있어야 합니다. 공공 부문이 안정성을 중시해야 하는 것은 맞지만, 시민에게 더 나은 서비스를 제공하려면 AI 활용 자체를 지나치게 제한해서는 안 됩니다." 김영훈 아마존웹서비스(AWS) 한국·일본 공공정책 총괄은 2일 주한미국상공회의소(AMCHAM)가 그랜드 하얏트 서울 호텔에서 개최한 '2026 암참 AI 포럼' 패널 토론에서 AI 시대에 공공기관이 기술 선택권을 보장받아야 한다고 주장했다. 김 총괄은 공공기관이 AI를 도입하는 과정에서 특정 기술이나 방식에 묶여서는 안 된다고 봤다. 기관별 업무 성격과 시민 서비스 수요가 다른 만큼, 필요한 AI 에이전트와 AI 도구를 직접 선택할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "과거 클라우드와 IT 서비스 도입 과정에서 정부 규제로 공공기관이 원하는 기술을 자유롭게 선택하지 못했다"고 지적했다. 이어 "AI 역시 특정 기술이나 서비스만 허용하는 방식으로 제도가 마련될 우려가 있다"며 "공공기관이 업무에 적합한 AI 에이전트와 도구를 제때 도입하기 어려워질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김 총괄은 공공 부문에도 일정한 AI 활용·선택 규제와 관리 체계는 필요하다고 봤다. 다만 규제가 기술 선택을 막는 수단이 아니라, 공공기관이 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 돕는 기준이 돼야 한다고 주장했다. 이날 패널에 참석한 공진호 과학기술정보통신부 인공지능정책기획 과장은 AI 기본법 시행 과정에서 정부가 과도한 선제 규제에 나설 계획은 없다고 밝혔다. 해외 주요국에서도 아직 명확히 규제하지 않는 영역을 한국이 먼저 제한하기보다, 글로벌 규제 흐름과 산업 현장 수요를 함께 살피며 제도를 설계한다는 의미다. 공 과장은 "우리 정부는 AI 정책 무게중심을 규제보다 혁신 지원에 둘 것"이라며 "산업계가 요구하는 컴퓨팅 자원, AI 인재 확보, 데이터 활용 기반 등을 함께 살피고 있다"며 "데이터 분야는 제도 개선이 필요한 영역인 만큼 기업들과 지속적으로 소통할 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "공공 부문 AI 확산 핵심은 단순한 기술 도입이 아니라 제도 설계와 선택권의 균형에 있다"며 "공공기관이 시민에게 더 나은 AI 서비스를 제공하려면 안정성과 자율성, 규제와 혁신 사이 조율이 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.07.02 14:34김미정 기자

정부, 비수도권 AI중심대학 8개 더 뽑는다…지역 AI 인재 양성

정부가 지역 인공지능(AI) 인재를 양성하기 위해 비수도권 AI중심대학 8곳을 추가로 뽑는다. 과학기술정보통신부는 비수도권 SW중심대학 중 8개교를 AI중심대학으로 전환하는 계획을 2일 공고했다. 공고 기간은 오는 3일부터 내달 4일까지 33일간이다. 이번 추가 공고는 지역균형발전과 지역 주도 국가 AI 대전환을 조기에 지원하기 위해 추진됐다. 지역에서 활동할 산업 특화 AI 인재를 빠르게 양성하겠다는 취지다. 선정 대상은 수도권을 제외한 지역의 SW중심대학이다. 수도권은 수도권정비계획법에 따른 서울, 인천, 경기 지역을 뜻한다. 과기정통부는 상반기 선정된 AI중심대학 사례를 반영해 비수도권 대학이 갖춰야 할 요건도 일부 보완했다. 선정 대학은 대학 AI 교육 혁신과 제도 개선, AI 기술 수요에 맞춘 특화 교육과정 운영, 특화산업 AX 전환 지원과 AI 창업 활성화, AI 가치 확산 거점 역할 강화 등을 추진해야 한다. 지역 연계 요건도 강화됐다. 선정 대학은 지역산업 수요 맞춤형 교육과정을 운영하고 지역 AI 청년 인재의 취업과 창업 활성화를 지원해야 한다. 실전형 교육체계도 주요 평가 요소로 제시됐다. 대학은 실습용 토큰 같은 AI 교육 인프라를 갖추고 대학 안팎의 데이터를 학생이 활용할 수 있도록 해 프로젝트 중심 교육을 운영해야 한다. 세부 내용은 과기정통부와 정보통신기획평가원 누리집에서 확인할 수 있다. 사업설명회는 7월 14일 오후 2시 대전 정보통신기획평가원 본원 1층 가람홀에서 열릴 예정이다. 정부는 이달 AX대학원 추가 모집에도 나선다. 이 역시 AX대학원 수도권 쏠림을 줄이기 위한 조치다. 앞서 해당 사업에 선정된 10개 대학에 결과를 개별 통보했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 추가 모집을 통해 AX대학원 참여 대학을 더 확보할 방침이다. 과기정통부는 "지역균형발전과 지역 주도 국가 AI 대전환을 조속히 지원할 것"이라며 "지역에서 활약하는 지역산업 특화 AI 인재를 조기에 양성할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 12:00김미정 기자

반도체 연구현장 AI 에이전트 활용 혁신사례·노하우 공개

KAIST 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실(KAIST 테라랩)은 오는 3일 오전 8시부터 12시까지 나노종합기술원 1층 세미나실에서 '오픈클로(OpenClaw) AI 에이전트를 이용한 HBM(고대역폭메모리) 설계 및 연구 업무 자동화 워크숍'을 개최한다. 이번 워크숍은 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 연구개발(R&D) 분야 새로운 패러다임으로 자리 잡는 가운데, 연구현장에서 반도체 패키징 및 HBM 설계 분야 AI 에이전트 적용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 연구실서 자체 개발·활용 중인 오픈클로 AI 에이전트 플랫폼을 중심으로 설계 자동화, 시뮬레이션 자동화, 문서 관리, 연구 지원 등 다양한 AI 에이전트 활용 사례를 발표하는 것이 특징이다. 발표는 KAIST 테라랩 석·박사 과정 연구원들이 직접 나서 연구 현장 기술과 플랫폼 활용 노하우를 공개한다. 첫 세션은 오전 8시부터 10시까지 '연구 비서'를 주제로 진행한다. 오픈클로 AI 에이전트 플랫폼과 MCP(모델 문맥 프로토콜) 기반 활용 방식 소개에 이어 HBM 및 첨단 반도체 패키징 연구에 적용 가능한 AI 에이전트 기술을 발표한다. 모델 컨텍스트 프로토콜를 활용한 패키지 설계 및 해석 AI 에이전트, 마크다운 기반 반도체 전력 전달망 시뮬레이션 AI 에이전트, 다이어그램 데이터셋 구축 및 이퀄라이저 최적화 AI 등을 활용한 앤시스(Ansys) EM(전자기해석) 시뮬레이션 자동화 AI 에이전트 등이 소개된다. 문서를 AI용 지식으로 변환하고 체계적으로 관리하는 도클링(Docling)과 LLM 위키를 이용한 날리지 베이스(Knowledge Base) 구축, 연구용 AI 에이전트 협업 채팅방 시연, 앤시스 Ansys HFSS 환경 내 패치 안테나 자동 설계 AI 에이전트 등 반도체 설계와 연구개발 과정 전반의 효율성을 높이기 위한 다양한 자동화 사례도 발표한다. 두 번째 세션은 오전 10시 15분부터 11시 45분까지 '일상 비서'를 주제로 열린다. 이 세션에서는 오픈클로 기반 AI 포트폴리오 관리, 증권사 API 연동 자동 주식 매매 시스템, 로컬 Agent/MCP 기반 논문 키워드 자동 수집 및 연관성 그래프 생성, 구글 캘린더 기반 발표 자료 초안 생성 등 연구자 일상 업무를 지원하는 AI 에이전트 활용 사례가 공유된다. 이와 함께 오픈클로 하네스 엔지니어링 기반 멀티 에이전트 역할 부여, 리눅스 서버 관리 AI 에이전트 등 반복적인 연구 지원 업무를 자동화하는 사례도 공개된다. 서해석 테라랩장(박사과정)은 "AI를 단순한 질의응답 도구가 아닌 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 구현, 반도체 설계 및 연구개발 프로세스 전반을 자동화한 실제 사례를 공유한다는 점이 가장 큰 특징"이라며 "특히 HBM과 첨단 반도체 패키징 분야에서 설계 효율성과 연구 생산성을 동시에 향상시킬 수 있는 다양한 AI 활용 방안들이 제시된다"고 말했다. 김정호 테라랩 책임교수는 "워크숍을 계기로, 향후 반도체산업 분야 각 연구 기관에서도 AI 기반 연구개발 자동화가 확산되기를 기대한다”고 말했다. 한편, KAIST 테라랩은 추후 연구실 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 워크숍 발표 내용 등을 공개할 예정이다.

2026.07.02 09:32박희범 기자

"피지컬AI 수출하는 나라로"...3년 내 집중 육성

정부가 피지컬AI 경쟁력 확보를 위해 국가적으로 모델 개발에 필요한 데이터 확보에 나서기로 했다. 피지컬AI 요소 기술 가운데 AI모델·반도체·하드웨어 등 풀스택을 갖춘 이점을 바탕으로, 이를 결집해 시너지 효과를 끌어낸다는 계획이다. 나아가 제조·농업·국방·돌봄 등 전 영역으로의 확산시켜 피지컬AI를 수출하는 글로벌 선도국가로 도약한다는 목표를 세웠다. 과학기술정보통신부는 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 보고에서 피지컬AI 정책 추진 방향을 발표한 데 이어, 피지컬AI 글로벌 1강 도약 방안을 담은 '피지컬AI 핵심 경쟁력 확보 전략'을 1일 공개했다. 이 전략은 지난 5월말 과학기술관계장관회의에서 비공개 의결된 내용으로, AI 대전환의 핵심인 피지컬AI 경쟁력을 확보하기 위한 국가 전략을 수립하기 위해 과기정통부 중심으로 마련됐다. 왜 피지컬AI를 키워야 하나 AI 기술이 생성형AI를 시작으로 폭발적인 발전과 확산이 시작된 가운데 에이전틱AI에 이어 실제 물리 세계를 인식해 현실 세계와 상호 작용을 수행하는 '자율 적응 행동지능'이라 일컫는 피지컬AI로 빠르게 진화하고 있다. 특히 피지컬AI는 인구 절벽, 재난과 안보 위기, 지방 소멸 등 우리나라가 당면한 고질적 난제를 해소할 수 있는 기술로 불린다. 생산성 정체를 돌파하고 지속가능한 사회를 실현하면서 기존 산업과 사회의 경쟁력을 새롭게 정의하는 핵심 주권 기술로 주목받고 있다. 대규모 언어모델(LLM)으로 비롯된 생성형AI 시대에서는 패스트 팔로어 전략을 취했으나, 피지컬AI 기술은 아직 초기 단계로 미국과 중국이 각각 AI 풀스택과 하드웨어 강점을 바탕으로 치열하게 경쟁하고 있다. 한국 역시 AI풀스택 역량과 함께 제조 강국으로 스스로 얻어낼 데이터가 많은 나라로 손꼽힌다. 젠슨황 엔비디아 CEO가 한국 기업과 협업 관계를 맺으려는 점도 이 때문이다. 정부는 피지컬AI 골든타임을 3년으로 보고 기술 역량을 적극적으로 키워내 독자 경쟁력 확보에 전력을 기울인다는 방침이다. 이미 시범 사업으로 로봇, 센서, 통신, 액츄에이터 등 국내 기업이 모여 전국과 경남에서 피지컬AI를 수출 산업으로 육성 가능성을 확인했다. 피지컬AI 모델 개발 데이터, 한 곳에 모은다 정부는 우선 피지컬AI를 발전시키기 위해 범부처 데이터 확보 체계를 구축하기로 했다. LLM이 학습하는 데이터와 피지컬AI 모델을 만들기 위한 데이터는 차원이 다르다. 제조 강국에서 얻을 수 있는 데이터는 많지만 당장 모델 학습을 위한 데이터는 세계 각국이 어려움을 겪는 부분이다. 이 때문에 피지컬AI 발전에서 병목현상이 일어나는 부분이 바로 데이터 확보다. 이에 따라 다양한 분야에서 생성되는 실데이터와 합성데이터를 수집하고 분야별 플랫폼 등을 통해 피지컬AI 기술개발에 활용할 수 있는 체계를 마련하는데 주점을 둔다. 예컨대 정부 사업으로 생성되는 로봇 행동데이터와 같은 범용 데이터와 분야별 데이터를 한 곳에 모으고 데이터의 유효성 검증, 상호운용성 표준 제정 등 품질을 관리할 수 있는 체계를 구축해 양질의 데이터에 대한 종합적인 관리체계를 구축할 예정이다. 기업이 찾아와 필요한 범용 행동 데이터를 자유롭게 학습 실증할 수 있도록 지원하고 제조·모빌리티·농업 등 현장의 행동 데이터 등 특화 데이터도 확보하고 활용할 수 있도록 범부처 협력 기반의 피지컬 AI 범용 특화 데이터 수집 활용 체계도 함께 구축하기로 했다. 피지컬AI 풀스택 체계 꽃 피운다 글로벌 선도 국가의 기술력에 종속되지 않고, 독자적인 피지컬 AI 기술력을 확보하기 위해 근간이 되는 기술 확보가 두 번째 과제로 제시됐다. 정부는 ▲사람처럼 스스로 계획을 수립하고 장기 작업과 정밀 조작이 가능한 범용성을 갖춘 피지컬AI '파운데이션 모델'과 ▲세상의 변화를 미리 예측하고 시뮬레이션해 AI 학습과 의사결정을 지원하는 '월드모델' ▲온디바이스에서 AI 모델이 지연 없이 작동할수 있는 컴퓨팅 플랫폼 등 3대 공통 기반 기술을 확보한다. 첫 단추로 올해부터 LG전자·마음AI·KT·카이스트·서울대 등으로 구성된 컨소시엄이 월드모델을 중심으로 기반 기술 확보에 본격 착수했다. 핵심 요소 기업이 이미 국내에 포진하고 있는 점은 강점이다. 정부는 각 기업의 기술을 결집해 하나의 경쟁력으로 모을 수 있게 힘을 쏟기로 했다. 피지컬AI 핵심기술을 제조 장비가 공정 상태를 예측하고 스스로 최적 제어하는 자율 정밀 제조 기술이나 공장 상황 변화에 맞춰 미래 상태를 예측하고 유연하게 생산하는 공장 운영 기술 등 지역 제조 현장에 선도적으로 실증한다. 이 성과는 타 산업 분야로 확산해 나갈 예정으로, 피지컬 AI 핵심기술이 탑재될 디바이스 기술과 안전 신뢰 확보를 위한 통신 보안 기술도 함께 병행 개발한다. 피지컬AI 서비스 적용 확산 가속화 피지컬 AI 핵심기술이 지속적으로 고도화되고 실질적으로 우리 생활을 변화시키기 위해서는 기술에 대한 실증과 확산이 필수적이다. 이를 위해 부처별, 분야별 피지컬 AI 적용 수요를 발굴하고 필요한 기술을 수요와 연결하고 범부처 차원의 협력체계를 구축하기로 했다. 이를테면 기술개발, 데이터 구축 활용, 실증과 상용화까지 전 주기에 걸쳐 범부처의 정책을 서로 연계해 효과적으로 지원하는 식이다. 과기정통부의 기술 개발, 지원과 도메인 부처의 수요 발굴의 연계 등을 바탕으로 개별 작업과 공정 단위에 기술을 적용하는 프로젝트와 안전, 국방, 돌봄, 농업 등 다양한 분야의 수요에 개발된 기술을 적용해 완결된 자율지능을 구현할 수 있는 프로젝트를 추진한다. 이밖에 피지컬AI 산업 법 제도적 지원, 안전성과 신뢰성 확보도 필수적이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “지능을 고도화할 대량의 고품질 데이터를 빠르게 확보하고 파운데이션 모델, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼 등 근간이 되는 기술과 통신망, 보안 등을 아우르는 국산 기술 기반의 피지컬AI 풀스택 체계를 갖춰야 한다”며 “정부의 전폭적인 지원이 시너지를 내어 대한민국이 피지컬AI 경쟁력을 확보하고 세계로 수출하는 명실상부한 1강이 되도록 적극 뒷받침하겠다”고 말했다.

2026.07.01 16:57박수형 기자

정부, 베트남에 'K-헬스 기업' 진출 프로그램 운영

정부가 한국형 의료 인공지능(AI) 서비스 기업의 해외 진출 지원에 속도를 낸다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 'K-헬스 국민의료 AI 서비스·산업생태계 구축 사업' 일환으로 지난 22일부터 26일까지 베트남에서 해외 진출 프로그램을 운영했다고 30일 밝혔다. 이번 프로그램은 K-헬스 사업 수행 지역 간 협력 바탕으로 지원 기업의 해외시장 진출과 글로벌 실증 기회 확대를 돕기 위해 마련됐다. 현지 의료기관 방문과 비즈니스 미팅 산업 관계자 네트워킹 등이 함께 진행됐다. 참여기업 중 코트라스는 베트남 내 중견 이상 200여 병원을 거래처로 확보한 베트지아 의료기기 주식회사와 8만 5000달러 규모 수출 계약을 체결했다. 하노이 지역에서도 추가로 7만 달러 규모 수출 계약 체결을 추진하고 있다. 토마스톤과 카이아이컴퍼니는 호찌민국립대학병원 소아치과와 홍방대를 찾아 사업 협력 방안을 논의했다. 이들 기업은 빅스치과와 업무협약을 체결했으며 베트남 현지 치과 의료기관과의 추가 협력도 추진 중이다. 참여기업들은 베트남 주요 의료기관 방문을 통해 해외 실증과 사업화 연계 기반도 마련했다. 이들은 베트남 보건부 산하 공립 의료기관인 호찌민 의약학대학병원과 사이공 아이티오 푸누안 병원 빈멕 국제병원 등을 방문해 의료 현장 수요를 확인했다. K-헬스 사업은 베트남 프로그램에 이어 오는 9월 싱가포르에서 글로벌 진출 지원 프로그램을 추진할 계획이다. 메디컬 페어 아시아 전시회 참가와 현지 비즈니스 프로그램 운영을 통해 국내 디지털 헬스케어 기업의 해외 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 앞서 NIPA는 K-헬스 국민의료 AI서비스·산업생태계 구축 사업을 통해 의료 분야 디지털 혁신기술 보급과 의료데이터 연계·활용 기반 조성을 추진하고 있다. 박윤규 NIPA 원장은 "우수 디지털 헬스케어 기업들이 해외 의료기관과 연계해 실증과 사업화를 확대하고 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 밝혔다.

2026.06.30 10:39김미정 기자

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