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독파모, 3차 심사부터 일반 기업도 사용한다

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에서 개발 중인 AI 모델이 3차 심사부터는 일반 사용자와 기업도 체감할 수 있는 방향으로 확대될 전망이다. 그간 촉박한 개발 일정과 인프라 부담 등으로 외부 공개가 제한돼 왔지만, 3차부터는 사용성과 현장 적용성이 본격적으로 평가되면서 실제 서비스 형태의 공개·연동 가능성도 커지고 있기 때문이다. 24일 업계에 따르면 독파모 2차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지는 3차 심사를 준비하고 있다. 마지막 심사를 앞두고 모델 성능뿐 아니라 일반 사용자와 산업 현장에서 실제로 써볼 수 있는 환경을 얼마나 마련하느냐도 주요 평가 요소인 만큼 각 참가사도 사용성 확대에 집중하는 모양새다. LG AI연구원은 아직 구체적인 공개 방식은 확정하지 않았지만, 사용성 강화 방향에 맞춘 후속 계획을 논의 중이라는 입장이다. LG AI연구원 측은 "아직 구체적인 3차 공개 방식은 확정되지 않았지만 사용성 강화 방향에 맞춰 내부적으로 후속 계획을 논의하고 있다"며 "다만 대규모 모델은 상용 서비스 형태까지 연결하려면 리소스와 인력 부담이 큰 만큼 준비에 시간이 필요하다"고 밝혔다. 업스테이지 측은 "사용자 활용이 중요해지고 있다고 보고 있다"며 "업스테이지는 계속 모델 공급을 맡고, 법률·교육·의료 등 산업별 특화 서비스는 컨소시엄 파트너사가 만드는 구조가 될 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자는 "독파모는 AI 모델을 만드는 프로젝트로 서빙 인프라까지 갖춘 프로젝트는 아니었던 만큼 그동안 개발에만 집중해왔다"며 "현재 국방부 등 정부부처를 대상으로 서비스를 제공하고 있어 3차에서는 이를 더 고도화해 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 독파모는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 프로젝트로 해외 모델에 의존하지 않는 국산 소버린 AI를 육성하고 글로벌 프런티어 모델과 경쟁할 수 있는 국가대표 AI를 선발하기 위한 사업이다. 평가 방식도 단계별로 이뤄지고 있다. 참여 기업들은 일정 기간 동안 모델 개발과 고도화를 진행한 뒤 성능 평가와 전문가 심사, 국민 체감 평가 등을 거쳐 다음 단계 진출 여부를 가려왔다. 초기 단계에서는 한국어 성능과 추론·지식 능력 등 모델 자체 경쟁력 검증에 초점이 맞춰졌다면 후반으로 갈수록 실제 활용성과 서비스 연계 가능성까지 함께 따져보는 구조로 옮겨가고 있다. 이 과정에서 아쉬움도 있었다. 참가 기업별로 모델 공개 방식이 달라 일반 개발자나 기업이 직접 체감하기 쉽지 않았다. 일부는 오픈 웨이트나 라이선스 형태로만 공개됐고 일부는 특정 사업이나 협력 구조 안에서만 제한적으로 접근할 수 있었다. 특히 대형 AI 모델은 가중치를 내려받더라도 실제로 구동하려면 추가 인프라와 운영 인력이 요구됐다. 이로 인해 일반 사용자나 수요 기업 입장에서는 국민 체험 평가 외에 각 모델을 지속적으로 비교·검증해볼 기회가 제한적이었다는 반응도 나왔다. 업계에서는 1·2차 심사 기간 자체가 짧았다는 점을 주요 제약으로 꼽는다. 짧은 개발 기간 안에 모델 학습과 튜닝, 평가 대응까지 병행해야 하는 만큼 외부 공개용 서비스나 API 환경을 별도로 구축할 여력이 크지 않았다는 설명이다. 한 AI 기업 대표는 "1단계와 2단계가 각각 6개월 단위로 진행돼 기업들이 모델 완성도와 평가 대응에 우선 집중할 수밖에 없었을 것"이라며 "대형 모델을 일반 테스트용이나 서비스형 환경으로 별도 구성하려면 추가 작업이 필요한데 초기 단계에선 그런 여유가 부족했을 수 있다"고 말했다. 이어 "다만 3차에서도 이런 체감 환경이 충분히 갖춰지지 않으면 평가의 설득력이 떨어질 수 있다"며 "마지막 심사에서 일반 사용자와 기업이 직접 써볼 수 있는 서비스가 늘어나면 독파모 사업도 기술 검증을 넘어 시장 확산 단계로 넘어가게 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.24 15:01남혁우 기자

새로운 ICT 서비스가 규제 대상?...AI가 바로 찾아준다

기업이 새로운 ICT 서비스 출시를 앞두고 법령과 규제 적용 여부를 생성형AI로 빠르게 확인할 수 있는 서비스가 제공된다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 300개 기업을 대상으로 ICT 규제샌드박스 규제 신속 확인 서비스를 제공하기로 했다. 기업이 개발 중인 신기술이나 서비스를 두고 규제샌드박스 신청에 이어 심사를 받기 전에 적용되는 법령과 규제, 별도의 인허가가 필요한지를 AI를 활용해 신속하게 찾아볼 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 최근 AI를 비롯한 ICT가 빠르게 발전하고 서로 다른 산업 간 융합이 늘어나면서 하나의 서비스에도 여러 정부 부처가 담당하는 법령과 규제가 동시에 적용되는 사례가 증가하고 있다. 특히 사업 초기 단계의 기업은 어떤 법령을 살펴봐야 하는지 파악하거나 전문적인 규제 용어를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 과기정통부와 NIPA는 이 같은 기업의 부담을 줄이기 위해 생성형 AI 기반 법률·규제 검색 서비스를 도입했다. 기업이 복잡한 법령이나 전문적인 규제 용어를 정확하게 알지 못하더라도 자사 신기술 서비스와 관련된 규제 정보를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 지원한다. 과기정통부는 본격적인 서비스 제공에 앞서 지난달 29일부터 이달 12일까지 2주간 ICT 규제샌드박스 신청기업 가운데 이용을 희망한 30개 기업을 대상으로 사전 이용을 지원했다. 이 과정에서 나온 기업들의 의견을 서비스에 반영했다. 오는 25일부터는 이용 대상을 확대한다. ICT 규제샌드박스 신청기업뿐 아니라 서비스에 관심이 있는 기업도 신청할 수 있으며 사전 이용기업을 포함해 총 300개 기업에 이용권을 선착순으로 제공한다. 선정된 기업은 연말까지 서비스를 이용할 수 있다. 기업당 월 최대 100회 질문할 수 있으며 신청과 실제 이용 추이에 따라 지원 기업 수와 질문 횟수는 조정될 수 있다. 이용권은 ICT 규제샌드박스 홈페이지를 통해 신청하면 된다. 과기정통부는 AI를 통한 규제 확인을 실제 사업화 지원으로도 연결한다. 서비스를 통해 사업과 관련된 규제가 확인되고 해당 기업이 사업을 계속 추진하려는 경우 ICT 규제샌드박스 상담과 신청으로 연계할 계획이다. ICT 규제샌드박스는 새로운 ICT 융합 제품 서비스가 기존 규제로 인해 시장에 출시되기 어려운 경우 일정한 조건 아래 규제를 유예하거나 적용 여부 등을 확인해 사업을 추진할 수 있도록 지원하는 제도다. 과기정통부는 AI 기반 규제 확인 단계부터 규제샌드박스까지 연결해 기업의 시장 진입에 걸리는 시간을 줄인다는 구상이다. 홍성완 과기정통부 정보통신정책관은 "AI 등 신기술의 발전과 산업 간 융합이 가속화됨에 따라 기업 입장에서는 사업 초기 단계에서 관련 규제를 신속하게 확인하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "생성형 AI를 활용해 기업의 규제 확인 부담을 줄이고 필요한 경우 ICT 규제샌드박스 상담과 신청으로 원활하게 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.08.24 12:00박수형 기자

정부, AI 산업·일상 확산 속도…자율주행 실증·윤리원칙 마련

정부가 인공지능(AI) 기술을 산업 현장과 국민 일상으로 확산하기 위한 범부처 실행 방안을 마련했다. 과학기술정보통신부는 24일 제12회 과학기술관계장관회의를 서면으로 열고 '자율주행 AI 실증 및 상용화 로드맵'과 '대한민국 AI 윤리원칙' '딥테크 창업 활성화 전략' 등 3개 안건을 심의·의결했다. 정부는 광주 실증도시에서 시작한 자율주행 실증 규모와 지역을 확대한다. 다양한 주행 데이터를 확보해 국산 자율주행 AI 성능과 범용성을 높이고 기술 개발과 서비스 상용화를 병행할 방침이다. 정부는 운수업계와 노동조합·자율주행기업·플랫폼 업계가 참여하는 이익공유형 상생모델도 마련할 방침이다. 보험과 관제·차량관리·정비 등 전후방 산업이 함께 성장할 수 있는 생태계를 조성하고 안전운행과 사고 대응을 위한 현장 체계도 구축한다. 국토교통부는 과기정통부·산업통상부·경찰청 등 관계부처와 기술 개발부터 실증과 법·제도 개선까지 종합적으로 추진한다. 국가AI전략위원회 중심으로 범정부 협력 체계도 가동한다. 정부는 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 갈등을 줄이기 위해 '대한민국 AI 윤리원칙'도 마련했다. 2020년 발표한 'AI 윤리기준'을 계승하면서 AI 기술 발전과 AI 기본법 시행 등 달라진 제도 환경을 반영했다. 윤리원칙은 인간 존엄성과 사회 공공선·인류 지속가능성 등 3대 가치로 구성됐다. 이를 실현하기 위한 기준으로 인간중심성과 프라이버시 보호·공정성·포용성·책임성·안전성·신뢰성·투명성을 담았다. 이번 원칙은 AI 공급자뿐 아니라 이용자의 윤리와 역할도 강조했다. AI 선진국과 개발도상국이 각자의 여건에 맞는 책임을 부담해야 한다는 내용과 AI의 평화적 사용을 촉구하는 국제사회 메시지도 포함했다. 과기정통부는 지난 5월 초안을 공개한 뒤 산업계와 시민사회·학계·관계부처·일반 국민에게서 접수한 의견 116건을 반영해 최종안을 마련했다. 앞으로 해설서와 분야별 자율점검표·대상별 윤리교육 교재를 보급하고 원칙을 국제사회에도 공유할 계획이다. 연구개발(R&D) 성과를 창업과 사업화로 연결하는 딥테크 지원책도 추진한다. 정부는 우수 R&D 성과를 선별해 창업 지원과 연계하고 '7대 시드' 프로젝트에서 나온 기술 사업화를 지원할 딥테크 실증종합지원센터와 분야별 거점을 구축한다. 정부는 연구자 창업 부담을 줄이기 위해 창업 과정을 돕는 AI 에이전트도 제공한다. 선배 창업자 경험과 자산을 후배에게 연결하는 네트워크를 확산하고, 이공계 청년 대상 딥테크 창업 역량 강화 프로그램도 확대한다. 장기간 투자가 필요한 딥테크 기업을 위해 투자형 R&D 시범사업과 초장기 펀드도 도입한다. 첨단바이오와 화합물, 반도체 등 초격차 기술 분야에는 민관 공동 출자 방식 특수목적법인을 세우고, 대학·정부출연연구기관·민간 액셀러레이터와 벤처캐피털을 딥테크 투자·보육 전문회사로 육성할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 경쟁의 진정한 성과는 우수한 기술 개발을 넘어 산업 현장과 국민 일상에서 활용되는 AI를 구현하는 데 있다"며 "기술 혁신과 책임이 조화를 이루는 건강한 AI 생태계를 조성하겠다"고 밝혔다.

2026.08.24 12:00김미정 기자

KAIST, AR 차세대 비전으로 "공생형 현실 증강지능" 제시

KAIST 증강현실연구센터(ARRC)는 설립 10주년을 맞아 오는 9월 1일 KI빌딩 매트릭스 홀에서 '증강현실 연구 중심 10년, 다음 10년을 열다'를 주제로 기념 심포지엄을 개최한다. 지난 10년간 축적해 온 공간컴퓨팅·확장현실(XR)·인간-컴퓨터 상호작용 연구 성과를 돌아보고, '공간을 연결하는 XR'에서 한발 더 나아가, AI가 인간의 경험과 상황, 의도를 이해하고 서로의 경험을 공유하며 함께 발전하는 '공생형 현실 증강지능'이라는 차세대 연구 비전을 제시한다. 기조강연은 우운택 ARRC 센터장이 '초시공간 경험공유와 전이'를 주제로 진행한다. 초청강연은 ▲인간과 공존하는 로봇을 위한 인간-로봇 협업 데이터/학습 플랫폼(KISTI) ▲가상융합(XR-Twin) 기반 건설 피지컬 AI 실증·검증 플랫폼(한국건설기술연구원) ▲심바이오틱 AIR와 한의학이 만나는 미래 헬스케어(한국한의학연구원) ▲실가상 융합 공간에서의 공감 상호작용 기술(ETRI) 등이 예정돼 있다.

2026.08.21 09:13박희범 기자

[이창근의 헤디트] AI영화보다 '영화의 AI화'

세계가 K-컬처에 열광하는 이유는 단순한 유행이 아니라 우리의 삶과 이야기, 오래된 시간의 결이 담긴 헤리티지에 있습니다. 전통을 오늘의 감각으로 다시 읽고 디지털 기술과 예술적 상상력을 더할 때 문화자원은 공연과 전시, 도시와 공간, 콘텐츠와 산업의 언어로 확장됩니다. 정책과 현장, 기술과 예술이 만나는 접점에서 한국다움이 오늘의 콘텐츠와 경험으로 어떻게 살아나는지를 이창근 칼럼니스트와 함께 짚어봅니다. [편집자주] 영화는 언제부터 영화가 되는가. 카메라로 촬영하고 배우가 직접 연기해야 영화일까. 아니면 이미지가 움직이고 이야기가 흐르며 관객의 감정을 움직이는 순간 영화가 되는 것일까. 생성형 인공지능(AI)이 영화 제작방식을 바꾸면서 이 질문이 다시 돌아왔다. 이제 몇 줄의 문장만으로 존재하지 않았던 인물과 사라진 도시, 실제 촬영으로 구현하기 어려운 장면까지 영상으로 만들 수 있다. AI영화는 영화제와 극장으로 들어왔고 제작사와 VFX 기업들도 제작공정에 AI를 빠르게 받아들이고 있다. 하지만 이제 중요한 질문은 'AI로 영화를 만들 수 있는가'가 아니다. 'AI'라는 이름을 떼어내도 다시 보고 싶은 영화인가. 기존 영화와 다른 자기만의 영상문법을 만들어낼 수 있는가. AI로 영화를 만들 수 있다는 것과 AI로 좋은 영화를 만드는 것은 다른 문제다. 제작은 쉬워졌지만 영화까지 쉬워진 것은 아니다 AI가 가져온 가장 분명한 변화는 비용과 시간의 장벽을 낮춘 것이다. 과거라면 많은 인력과 자본이 필요했던 장면을 작은 제작팀도 시도할 수 있다. 그러나 누구나 이미지를 만들 수 있게 되면 이미지의 희소성은 낮아진다. 만드는 능력보다 무엇을 남기고 무엇을 버릴지 판단하는 힘이 중요해진다. 문화유산을 기반으로 AI영화를 제작해온 박진호 카이스트(KAIST) 김재철AI대학원 초빙교수의 작업은 이런 변화를 보여주는 하나의 사례다. 박 교수는 올해 1월 서울 강남에서 열린 K헤리티지산업포럼 신년 세미나에서 자신의 작업영역을 '헤리티지 AI영화'로 제시하고 '걸리버 율도국 여행기' 등 역사와 문화유산을 기반으로 한 작품을 소개했다. AI는 정답을 내놓기보다 수많은 가능성을 빠르게 제시한다. 그래서 감독의 역할은 사라지는 것이 아니라 달라진다. 무엇을 만들고 버릴지, 어떤 장면과 감정을 남길지 결정해야 한다. 프롬프트를 다루는 능력만으로 감독의 역할이 완성되는 것은 아니다. 창작에는 선택과 편집, 리듬 그리고 작품 전체를 책임지는 판단이 있다. 지난해 국립공주박물관이 제작한 단편영화 '한성 475'를 보며 이 문제를 다른 방향에서 생각했다. 475년 한성 함락을 다뤘지만 전쟁의 규모보다 인간의 마음을 따라갔다. 배우의 눈빛과 호흡, 침묵이 스펙터클보다 오래 남았다. 그때 주목한 것은 실사 자체가 아니었다. 기술을 얼마나 사용했느냐보다 서사가 사람에게 어떻게 도달했느냐였다. 나는 콘트라스트와 미장센을 감독의 시선과 철학이 화면에 남는 방식이라고 본다. 무엇을 밝히고 무엇을 어둠에 남길지, 인물과 공간을 어떻게 관계 맺게 할지. 그 선택이 장면의 감정과 의미를 만든다. AI영화도 다르지 않다. 화려한 이미지를 많이 생성했다고 좋은 영화가 되는 것은 아니다. 이미지는 생성할 수 있지만 장면의 의미는 연출해야 한다. AI는 제작비를 낮출 수 있지만 취향과 안목, 서사와 세계관까지 자동으로 만들어주지는 않는다. '비용의 민주화'가 '완성도의 민주화'를 의미하지는 않는다. 결국 상업성 역시 기술이 아니라 관객이 증명한다. AI영화보다 먼저 오는 영화의 AI화 실제 상업영화 제작현장에서 더 빠르게 진행되는 것은 '100% AI영화'보다 기존 영화 제작공정의 AI화다. 실사 배우와 촬영을 유지하면서 프리비주얼과 VFX, 배경 확장, 합성, 특수효과와 후반작업에 AI를 결합하는 방식이다. 이같은 방향은 더 빠르게 자리 잡을 것으로 예측된다. 좋은 CG를 보면서 관객이 CG를 계속 의식하지 않는 것처럼 AI도 결국 굳이 AI라고 설명할 필요가 없는 제작기술로 들어갈 가능성이 크다. 그래서 'AI영화의 미래'만큼 '영화의 AI화'에 주목해야 한다. 앞으로의 경쟁은 누가 먼저 AI영화를 만들었느냐보다 누가 AI를 이용해 더 좋은 영화를 만들었느냐로 옮겨갈 것이다. 그렇다고 AI영화의 장르 가능성을 닫을 필요는 없다. 새로운 기술의 등장만으로 예술사조나 장르가 탄생하는 것은 아니다. 나는 반복되는 작품과 고유한 미학, 이를 공유하는 창작자와 관객의 감각이 축적될 때 하나의 흐름이 만들어진다고 본다. 기술은 출발점을 만들 수 있지만 하나의 사조와 장르를 만드는 것은 결국 작품의 축적과 시대의 선택이다. 그런 점에서 AI영화는 아직 새로운 영상문법을 시험하는 과정에 가깝다. 생성형 AI 특유의 이미지 변형과 공간의 유동성, 현실과 비현실이 교차하는 표현이 고유한 미학과 서사로 축적된다면 새로운 영상예술의 흐름으로 발전할 가능성은 충분하다. 결국 질문은 하나다. 'AI만이 만들 수 있는 영상문법은 무엇인가.' 이 가운데 '헤리티지 AI영화(Heritage AI Cinema)'의 다른 가능성도 엿봤다. 단순히 문화유산을 소재로 AI 영상을 만드는 것이 아니라 기록과 고증을 바탕으로 사라진 시간과 공간을 다시 시각화하고, 이를 오늘의 관객이 경험하고 기억할 수 있는 서사로 전환하는 영역이다. 특히 역사와 문화유산은 AI가 표현의 한계를 넓힐 수 있는 분야다. 박진호 교수도 당시 발표에서 고려 개성 만월대에 도착한 마르코 폴로처럼 실제 촬영으로 구현하기 어려운 역사적 상황을 AI로 연출한 사례를 소개했다. AI의 의미는 기록으로 남은 시간과 장소를 다시 이야기할 수 있다는 데 있다. '한성 475'와 헤리티지 AI영화는 서로 반대편에 있지 않다. 하나는 배우의 실연과 고증으로 인간의 감정을 되살리고, 다른 하나는 사라진 공간과 사건을 새롭게 시각화한다. 중요한 것은 기술의 종류가 아니라 역사의 기록을 오늘의 경험과 기억으로 어떻게 전환하느냐다. 다만 헤리티지를 다룰수록 기준은 더 엄격해야 한다. 복원과 추정, 예술적 상상은 구분돼야 한다. 무엇이 기록에 근거했고 어디까지가 학술적 추정이며 어디서부터 창작자의 상상인지 설명할 수 있어야 한다. 생성형 AI가 아무리 사실적인 장면을 만들어도 그것만으로 역사적 사실이 되는 것은 아니다. AI는 사라진 과거를 상상하게 할 수 있다. 그러나 상상을 역사적 사실로 만들어주는 기술은 아니다. 결국 영화가 남기는 것은 감정과 기억이다 지난해 '한성 475'를 보며 나는 역사문화 콘텐츠의 미래를 '감정의 복원'에서 찾았다. 그 생각은 지금도 달라지지 않았다. 오히려 AI가 영화를 만드는 지금 더 중요해졌다. 관객은 픽셀의 정확성을 오래 기억하지 않는다. 한 인물의 눈빛과 선택, 한 장면의 빛과 그림자 그리고 작품이 끝난 뒤 남은 감정을 기억한다. AI는 영화의 목적이 아니라 창작수단이다. 기술이 발전할수록 질문은 더 중요해진다. 왜 이 이야기를 하는가. 왜 AI를 사용하는가. 그리고 작품이 끝난 뒤 무엇을 남길 것인가. 'AI로 만들 수 있다'는 것과 'AI로 만들어야 한다'는 것은 다른 문제다. 영화라면 이야기가 살아 있고 관객의 감정을 붙잡아야 한다. 동시에 AI만이 만들 수 있는 영상문법과 미학도 찾아야 한다. 결국 살아남는 것은 'AI로 만들었다'고 설명해야 하는 영화가 아니라 AI를 잘 사용하는 좋은 영화일 것이다. 기술은 가능성을 만든다. 서사는 그 가능성에 이유를 만들고 미장센은 이야기를 장면으로 조직한다. 콘트라스트는 감정의 깊이를 만들고 그 감정은 기억으로 남는다. 결국 영화의 미래를 결정하는 것은 AI라는 이름이 아니다. 사람에게 남는 이야기다. * 헤디트(HEDIT) : Heritage(문화자원) + Digital(첨단기술) + Art(예술창작) 필자 이창근 예술경영학박사(Ph.D.). 콘텐츠 디렉터이자 예술-기술 칼럼니스트다. 헤리티지랩(Heritage LAB) 소장으로서 문화자원과 오래된 장소의 가치를 오늘의 감각으로 해석하고, 이를 콘텐츠와 디지털 기술, 공간과 도시 경험으로 구현하는 작업을 이어오고 있다. 2021년부터 글로벌 IT 미디어 지디넷코리아(ZDNET Korea)의 오피니언 필진으로 [이창근의 헤디트]를 연재하고 있다. 저서로 『K-헤리티지, 매력 도시 디자인』과 『우리는 왜 오래된 장소에 끌리는가』가 있다. 현재 도시 장면 설계 프로젝트 '명경(名景)'을 운영하고 있다.

2026.08.21 08:48이창근 컬럼니스트

정부, 독파모 2차 평가 세부 점수 공개…"투명성 논란 해소"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 평가 항목별 1위 기업과 점수를 추가 공개했다. 과학기술정보통신부는 이번 2차 평가에서 모티프테크놀로지스와 SK텔레콤, LG AI연구원이 각 평가 항목에서 최고점을 기록했다. 과기정통부는 지난 18일 항목별 평균과 1위·4위 팀 점수 차만 발표했으나 이틀 만에 기업명과 점수를 공개했다. 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스가 배점 25점 가운데 11.9점을 받아 1위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 해당 항목에서 가장 높은 점수를 기록했지만 종합 평가에서는 탈락했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 15점 만점에 13.4점으로 선두를 차지했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 배점 35점 가운데 29.5점을 받아 가장 높은 점수를 얻었다. 전문가 평가위원회는 산업계 3명과 학계 5명 연구계 2명 등 외부 전문가 10명으로 구성됐다. 평가위원들은 약 5일 동안 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 사용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 각각 전문 사용자와 일반 국민 부문에서 1위를 기록했다. 배점 15점의 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점을 받았으며 배점 10점의 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점을 얻었다. 일반 국민 평가단에는 200명이 선정됐으며 이 가운데 185명이 실제 평가에 참여했다. 이번 2차 평가 대상은 업스테이지와 SK텔레콤 LG AI연구원 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이었다. 과기정통부는 "투명성 논란이 제기되는 것이 AI 생태계 발전에 도움이 되지 않는다고 판단해 1차 평가와 동일한 수준에서 1위 기업과 점수를 공개하기로 했다"고 밝혔다.

2026.08.20 17:27김미정 기자

GPU 천하 AI 시장에 '추론 강점' 국산 NPU 파고든다

글로벌 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 전환하면서 AI 반도체 경쟁도 개별 칩 성능을 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 플랫폼 경쟁으로 확대되고 있다. 이에 정부는 국산 NPU를 중심으로 다양한 연산 자원을 결합하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축에 나선다. 과학기술정보통신부는 20일 서울 광화문 HJ비즈니스센터에서 국내 AI 반도체 업계 관계자들과 '개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 구축을 위한 간담회'를 열어 국산 NPU 시장 확산과 글로벌 컴퓨팅 생태계 참여 방안을 논의했다. 이는 지난 7월 과기정통부와 AMD가 체결한 업무협약 후속 조치다. 최근 생성형 AI 서비스가 확산하면서 AI 컴퓨팅 시장의 무게중심은 대규모 모델을 만드는 학습에서 실제 서비스를 구동하는 추론으로 이동하고 있다. 이에 따라 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 비용 경쟁력이 AI 인프라의 주요 경쟁 요소로 부상하고 있다. AI 서비스마다 요구하는 연산 환경도 달라지면서 특정 반도체에 의존하기보다 CPU와 GPU, NPU를 메모리 네트워크 소프트웨어와 조합하는 개방형 컴퓨팅 구조의 중요성도 커지고 있다. 특히 정부와 업계는 글로벌 AI 반도체 경쟁이 개별 칩의 성능 경쟁에서 전체 시스템을 얼마나 효율적으로 구성하느냐를 겨루는 방향으로 바뀌고 있다고 봤다. 이날 퓨리오사AI는 개방형 AI 컴퓨팅 인프라의 글로벌 동향과 국내 AI 반도체 업계 대응 방향을 발표했다. AMD코리아는 과기정통부와 체결한 MoU의 주요 내용과 실행 계획을 공유했으며, 망고부스트와 모레는 AMD와 추진 중인 AI 컴퓨팅 최적화와 소프트웨어 협력 현황을 소개했다. 참석 기업들은 GPU 중심의 단일 구조에서 벗어나 AI 반도체와 메모리, 네트워크, 소프트웨어를 유기적으로 연결하는 생태계를 구축해야 한다는 데 의견을 모았다. 이를 위해 CPU, GPU 등 가속기와 메모리를 고속으로 연결하는 CXL과 네트워크 저장장치 등의 데이터 처리를 전담하는 DPU 등 차세대 인프라 기술 활용을 확대할 필요성이 제기됐다. 메모리 내부에서 연산을 수행하는 PIM과 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 반도체 등 미래 AI 반도체 원천기술에 대한 투자도 강화해야 한다는 의견이 나왔다. 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어와 플랫폼을 아우르는 풀스택 경쟁력 확보도 과제로 꼽혔다. 개방형 인터페이스와 국제표준, 오픈소스를 기반으로 서로 다른 기업의 AI 반도체와 소프트웨어를 연결하고 이를 실제 환경에서 검증할 국가 차원의 실증 기반이 필요하다는 설명이다. AMD와의 협력을 실제 사업 성과로 연결해야 한다는 주문도 나왔다. 참석 기업들은 과기정통부와 AMD의 MoU가 국내 AI 반도체 기업의 글로벌 생태계 진입 기회를 넓혔다고 평가하면서도 구체적인 공동 과제 발굴과 후속 실행이 필요하다고 강조했다. 과기정통부는 국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스에서 활용될 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화할 방침이다. 추론 시장 확대를 국산 AI 반도체의 시장 진입 기회로 활용하겠다는 전략이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “글로벌 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 전환되면서 AI 경쟁의 무대도 개별 칩 성능을 넘어 전력 비용 효율성을 갖춘 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 경쟁으로 확대되고 있다”며 “이는 추론 효율성에 강점을 가진 국내 NPU 기업에 새로운 기회가 될 것”이라고 말했다. 이어 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”고 밝혔다.

2026.08.20 17:01박수형 기자

배경훈 "AI, 모델·인프라 넘어 산업·일상 활용 수준 돼야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 AI 산업이 기술적 가능성을 증명하는 단계를 넘어 실제 산업과 생활 속에서 성과를 내는 단계로 전환해야 한다고 강조했다. 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어, AI데이터센터와 같은 인프라 구축 단계를 거쳐 실제 AI를 활용하는 수준에 이르러야 한다는 뜻이다. 배경훈 부총리는 20일 서울 광화문에서 개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 간담회를 주재하며“(독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 탈락한) 모티프가 의미 있는 선전을 했다고 생각하고 스타트업의 가능성을 보여줬다”며 “이제 정부의 기본적인 AI 정책도 AI 고속도로 구축과 데이터센터 등 3대 메가프로젝트를 중심으로 방향이 정립됐고 달려가고 있다”고 말했다. 이어 “이제 해야 할 것은 독자 AI 파운데이션 모델도 지표 같은 숫자나 경쟁보다 실제적인 성과를 내면서 산업과 생활 속에서 모델을 잘 쓸 수 있도록 활용을 확산하는 것”이라며 “연말 진행될 '모두의 AI'를 통해 본격적인 확산이 이뤄지는 시점이 되지 않을까 생각한다”고 밝혔다. 과거 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여했던 기업들이 함께 참여하고 데이터센터 구축도 본격화하면서 국내 AI 활용을 확대할 수 있는 계기를 마련하자는 발언이다. 그는 또 AI 데이터센터 정책 역시 단순히 GPU를 확보하고 서버와 랙을 구축하는 데 그쳐서는 안 된다고도 강조했다. 배 부총리는 “AI 워크로드가 증가하면서 CPU, GPU, NPU를 효율적으로 관리하고 메모리를 비롯한 각종 자원을 최적화하는 기술의 중요성이 커지고 있다”면서 “프로세스 유닛 간 연결과 메모리 운영 효율화 등 실제 AI 인프라를 운영하고 연동하는 역량까지 확보해야 한다”고 강조했다. 파운데이션 모델을 실제 서비스로 연결하기 위한 에이전트 기술도 언급했다. AI 서비스가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 에이전틱 AI 시대가 본격화하면 폭증하는 토큰 수요를 처리하기 위한 인프라와 에이전트 최적화 기술이 중요해질 것으로 내다봤다. 배 부총리는 “모델 개발뿐 아니라 실제적인 운영·연동 역량과 파운데이션 모델이 작동할 수 있는 에이전트 기능을 강화해야 한다”며 “추론이 활성화되고 에이전틱 시대를 맞아 토큰 수요를 어떻게 감당할 것인지, 에이전트 최적화 등을 많이 봐야 한다”고 말했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 지원 범위를 확대할 방침이다. 내년 AI 관련 예산을 확대하고 국내 AI 모델과 소프트웨어를 비롯해 국산 AI 반도체 기업과 관련 개발사들이 실제 사업을 실행할 수 있도록 전방위적인 지원을 준비하고 있다는 설명이다. 배 부총리는 국내 AI 기업들에 기술적 가능성을 보여주는 데서 한발 더 나아가 사업적 성과를 증명해 달라고 주문했다. 그는 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”며 “여기 계신 분들이 산증인이 돼 가능성을 증명하는 시대를 넘어 매출과 수익을 일으켜 대한민국이 AI 산업의 중심이라는 것을 증명해 주시길 바란다”고 했다. 글로벌 AI 생태계 진출도 강조했다. 최근 AMD와 체결한 업무협약(MOU)을 언급하며 개방형 AI 인프라 생태계 구축을 통해 국내 NPU 기업을 비롯한 AI 기업들의 글로벌 진출 기반을 넓히겠다는 구상도 밝혔다. 배 부총리는 “AMD의 개방형 인프라 생태계에 정부도 함께하기로 했고 NPU 회사들도 참여하면서 전방위적으로 AI 생태계를 확장할 준비를 하는 시점”이라며 “글로벌 AI 생태계에 적극 참여하고 세계 시장에서 우리를 증명하는 것이 중요하다”고 강조했다. 그러면서 “많은 기업이 대한민국뿐 아니라 세계 시장의 문을 두드리고 있다”며 “정부도 최대한 지원하고 빠짐없이 생태계를 만들기 위해 노력하겠다”고 약속했다.

2026.08.20 10:55박수형 기자

"AI·데이터로 혁신"…정부, 공공서비스 창업팀 모집

정부가 인공지능(AI)·데이터 등 민간 기술로 공공서비스를 구축할 창업팀 발굴에 나섰다. 과학기술정보통신부는 오는 20일부터 내달 21일까지 '2026 고브테크 창업경진대회' 참가자를 모집한다고 19일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞은 이번 대회는 총상금 7000만원 규모로 열린다. 대회는 '아이디어 기획'과 '제품·서비스 개발' 등 2개 트랙으로 운영된다. 예비 창업자는 두 트랙 모두 신청할 수 있으며 초기 창업기업은 제품·서비스 개발 트랙에만 참가할 수 있다. 참가자는 대국민 공공서비스와 지역·사회문제 해결, 공공인프라 혁신 중 한 분야를 선택해 자유주제로 지원하면 된다. 고브테크는 AI와 데이터 등 민간의 첨단 기술을 공공 분야에 도입해 서비스와 인프라를 혁신하는 분야다. 과기정통부는 9월 1차 서면평가를 거쳐 수상작의 3배수인 42개 팀 안팎을 선발한다. 트랙별로 약 21개 팀을 뽑은 뒤 멘토링을 제공해 최종 결과물을 고도화하도록 지원한다. 오는 11월에는 1차 평가 통과팀을 대상으로 발표평가를 진행한다. 이를 통해 트랙별 7개 팀씩 총 14개 수상팀을 선정한다. 최종 수상팀에는 12월 시상식에서 총 7000만원 상금과 상훈을 수여한다. 수상팀이 다음 해 '고브테크 창업기업 AI 실증·사업화 지원사업'에 신청할 경우 우대 혜택도 제공한다. 참가 신청은 대회 홈페이지를 통해 할 수 있다. 세부 일정과 평가 요소도 홈페이지에서 확인할 수 있으며 개별 문의는 대회 운영사무국에서 받는다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "고브테크 창업경진대회는 민간 아이디어와 기술력을 발굴할 수 있는 공공 혁신의 출발점"이라며 "고브테크 분야 예비 창업자와 초기 창업기업들의 많은 관심과 적극적인 참여를 바라며 이번 대회가 참여자들에게 창업과 성장의 발판이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.19 12:00김미정 기자

[GPU 200% 활용법] GPU 26만장 확보한 정부, 다음은 '운영 효율'…GRIM-GPU 기술 주목

정부가 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 신규 확보하면서 인공지능(AI) 인프라의 방향성이 'GPU 운영 효율'로 옮겨가고 있다. 대규모 예산을 들여 GPU를 확보한 만큼 이제 확보한 자원을 다양한 업무 환경에 맞춰 얼마나 유연하게 실제 활용률을 끌어올릴 수 있느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 이런 흐름 속에서 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 공유·재구성 기술 개발 과제 'GRIM-GPU(GPU 재구성 및 간섭 최소화 GPU 공유)' 기술이 주목받고 있다. 19일 관련 업계에 따르면 GRIM-GPU 과제 주관기업으로 이노그리드가 선정돼 산학연 컨소시엄을 이끌며 연구개발을 진행 중이다. GPU 확보 다음은 운영 효율...유연한 자원 분할 지원하는 GRIM-GPU GRIM-GPU는 여러 작업에서 GPU 하나를 함께 사용할 때 발생하는 성능 간섭을 최소화하면서 GPU 자원을 보다 유연하게 분할·재구성해 배분할 수 있도록 하는 GPU 공유 기술이다. 이 기술이 주목받는 이유는 국가 AI 인프라 정책 방향성과 맞닿아 있기 때문이다. 그동안 대규모 AI 구동을 위한 GPU 확보에 집중해왔다. 정부는 아시아태평양경제협력체(APEC) 계기로 GPU 26만장을 신규 확보하며 그동안 국내 AI 연구·산업 확대를 가로막던 컴퓨팅 인프라 병목을 상당 부분 해소했다는 평가를 받는다. 여기에 정부와 클라우드 서비스 기업(CSP) 3사가 참여하는 실무협의체를 통해 1조4천억원 규모 GPU 확보 사업도 본격화된 상태다. 하지만 GPU를 많이 확보하는 것과 GPU를 효율적으로 굴리는 것은 다른 문제다. 현재 시장의 GPU 서비스는 대부분 GPU를 특정 사용자나 작업에 통째로 할당하는 패스스루 방식에 머물러 있다. 구조가 단순하고 성능 예측이 쉽다는 장점은 있지만 고가 장비를 여러 작업이 나눠 쓰기 어렵고 워크로드가 바뀔 때마다 자원을 다시 구성하는 데 수일이 걸린다는 한계가 있다. 특히 공공·엔터프라이즈 환경은 가상환경(VM)과 컨테이너, 온프레미스 등 다양한 작업 환경이 산재하고 어떤 작업은 대규모 자원을 장시간 점유하고 어떤 작업은 일부 자원만 짧게 필요로 하는 등 업무 특성이 다양하다. 이런 수요 편차에 맞춰 GPU를 얼마나 유연하게 배분하고 운영하느냐에 따라 실제 활용도가 크게 달라진다. 그래서 GRIM-GPU은 GPU를 나누는 데 그치지 않고, 공유 과정에서 발생하는 간섭을 예측하고 줄이는 기술까지 함께 지원한다. 여기에 GPU 상태를 실시간에 가깝게 파악할 수 있는 경량 모니터링과 운영 관리 체계까지 더해 효율성을 극대화한다는 방침이다. GRIM-GPU, VM·컨테이너 혼재 환경부터 간섭 제어까지 이노그리드는 이 과제의 주관기업을 맡아 2028년까지 산학연 컨소시엄을 이끈다. 단순히 특정 기업의 기술 개발 프로젝트가 아니라, 정부가 국책 R&D로 지정해 국내 여러 기관이 함께 참여하는 원천기술 확보 사업이다. 이노그리드는 GRIM-GPU 구현을 위해 기술 개발의 초점을 크게 세 갈래로 두고 있다. VM과 컨테이너가 혼재된 환경에서도 GPU 자원을 유연하게 분할·재구성할 수 있는 구조를 마련하는 데 집중하고 있다. 실제 클라우드 현장에서는 단일 환경보다 다양한 워크로드와 운영 방식이 혼재하는 경우가 많은 만큼, 특정 환경에 한정되지 않는 범용성을 확보하겠다는 취지다. 동시에 GPU 공유 과정에서 발생할 수 있는 성능 간섭을 줄이는 기술 개발에도 힘을 싣고 있다. 여러 작업이 하나의 GPU를 함께 사용할 경우 처리량 저하나 지연시간 증가 같은 문제가 발생할 수 있는 만큼, 자원 분배를 넘어 간섭을 예측·완화할 수 있는 운영 기술까지 함께 확보하겠다는 것이다. 운영 단계에서의 가시성을 높이기 위한 경량 모니터링 체계 구축도 주요 과제다. GPU 상태와 자원 사용 현황, 이상 징후를 실시간에 가깝게 파악할 수 있어야 실제 서비스 환경에서 안정적인 운영이 가능하기 때문이다. 이노그리드는 이를 통해 단순한 연구용 기술이 아니라 공공·엔터프라이즈 환경에 적용 가능한 실질적 운영 기술로 고도화하는 데 무게를 두고 있다. 향후 계획도 명확하다. 초기에는 핵심 기능 구현과 성능 검증에 집중하고, 이후에는 실제 클라우드 환경에서 적용 가능한 수준으로 기술 완성도를 높인다는 구상이다. 여기에 산학연 협력을 바탕으로 기술 검증 범위를 넓히고, 단계적으로 오픈소스 공개를 추진해 생태계 확산 기반도 마련할 방침이다. 김명진 이노그리드 대표이사는 "AI 인프라 경쟁은 이제 GPU를 얼마나 확보하느냐를 넘어, 확보한 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영하느냐가 핵심이 되고 있다"며 "GRIM-GPU 과제는 고가의 GPU 자원을 보다 유연하게 활용하고, AI 서비스 확산에 필요한 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 연구개발 과제"라고 설명했다. 이어 "이노그리드는 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라 전문기업으로서 국가 AI 인프라 운영 기술 고도화에 기여하고, 향후 서비스형 GPU*GPUaaS)·AI CMP 등 AI 인프라 기술 스택과 연계해 현장에서 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 책임감 있게 추진하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.08.19 11:07남혁우 기자

풀스택부터 대규모 연합까지…'모두의 AI' 6개 진영 강점과 전략은

'모두의 AI' 프로젝트에 도전장을 낸 6개 사업자가 저마다의 강점을 앞세워 수주 의지를 드러냈다. SK텔레콤은 인공지능(AI) 풀스택 역량을 카카오는 검증된 파트너와의 협력을 KT는 국내 대표 AI 기업 연합을 내세우며 국민 일상에 스며드는 AI 서비스를 만들겠다는 포부를 밝혔다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. '모두의 AI' 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. 이 가운데 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 가장 눈길을 끄는 것은 통신 3강 가운데 SK텔레콤과 KT, 그리고 플랫폼 강자인 카카오가 정면 승부에 나섰다는 점이다. 각 진영은 저마다 가장 잘할 수 있는 영역을 전면에 내세웠다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료, 금융, 모빌리티, 세무 등 생활 밀착형 분야를 폭넓게 묶어 활용 범위를 넓힌 것이 특징이다. SK텔레콤 측은 "독자 AI 모델 경험과 AI 풀스택 역량으로 대국민 AI 서비스 구축에 힘쓸 것"이라고 밝혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손을 잡았다. 의료와 금융은 물론 기업용 AI, 반도체 분야까지 아우르며 기술과 서비스 양쪽을 동시에 겨냥한 구성이 눈에 띈다. 카카오 관계자는 "모두의 AI는 AI 모델과 국민 접점, 서비스 운영 역량, 국민 생활 전반의 분야별 전문성이 함께 결합돼야 성공할 수 있는 과제"라며 "각 영역에서 검증된 역량을 가진 파트너들과 협력해 전 국민이 신뢰하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고자 한다"고 말했다. KT도 만만치 않은 진용을 꾸렸다. 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 함께 AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠를 망라하는 연합 전선을 구축했다. KT 측 관계자는 "국내 대표 AI 기업과 함께 모두의 AI 사업에 참여해 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 적극적으로 기여하겠다"고 밝혔다. 이스트소프트도 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 꾸리고 경쟁에 합류했다. 알툴즈, 알약 등 국민 소프트웨어 서비스 운영 경험과 AI 서비스 역량을 결합해 경쟁에 나선다. AI 서비스와 클라우드, 보안, 생산성 소프트웨어 분야 전문 기업들이 힘을 모은 것이 특징이다. 이스트소프트는 "공급 인프라, 보안, 국민 서비스 경험 등 각 영역별로 충분한 노하우와 경험을 확보한 기업들이 모인 컨소시엄이기 때문에 이번 경쟁에서 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 기대한다"고 했다. 단독 참여한 제논은 이미 운영 중인 AI 서비스 플랫폼을 강점으로 내세웠다. 회사는 지난해부터 '모두의 AI' 취지에 맞춰 B2C 기반 AI 서비스 플랫폼 '제나(GenA)'를 기획·개발해 올해 5월부터 운영하고 있다. 한 제논 관계자는 "제나는 국민 누구나 한곳에서 손쉽게 다양한 AI 서비스를 이용할 수 있도록 구축된 통합 포털 서비스"라며 "선정된다면 빠르게 모두의 AI 서비스로 전환해 운영할 수 있기 때문에 이번 모두의 AI에 도전하게 됐다"고 설명했다. 또 다른 단독 참가 기업인 MKD는 자체 개발 AI 모델 기반의 업무 자동화 통합 AI 플랫폼 '큐럴(Keural)'을 사업에 참여했다. 큐럴은 조직 내부 데이터를 기반으로 질의응답과 문서 정리, 에이전트 업무 처리를 지원하며, 온프레미스와 SaaS를 모두 지원해 기업 보안 환경에 맞춰 도입할 수 있는 것이 특징이다. 김민근 MKD 대표는 "현재 해외 중심 AI 서비스를 국산화하는 서비스를 제공하고 있다"며 "기존에 기업용으로 제공하며 검증된 AI 플랫폼이 모두의 AI 사업 방향과 유사하다고 판단해 사업에 참여하게 됐다"고 말했다. 이어 "이를 통해 국민들에게 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 한다"고 덧붙였다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 또 무료로 제공되는 대국민 AI 서비스 특성상 안정적인 추론 인프라 운영 능력과 장애 대응 체계, 서비스 운영 경험도 중요한 평가 요소가 될 것으로 예상된다. 반면 복수의 국산 AI 모델을 결합해야 하는 사업 구조는 기술 통합과 운영 측면에서 적지 않은 부담으로 작용할 수 있다는 분석도 나온다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 한 업계 관계자는 "정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다"며 "결국 이번 사업은 모델 경쟁보다 국민이 실제 사용하는 서비스를 얼마나 편리하고 안정적으로 제공할 수 있는지가 승부를 가를 것"이라고 말했다.

2026.08.18 20:36남혁우 기자

모두의 AI, 6개 컨소시엄 출사표…SKT·카카오·KT 맞대결

SK텔레콤(SKT), 카카오, KT를 비롯한 국내 주요 인공지능(AI) 기업이 정부의 '모두의 AI' 프로젝트 수주 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. 모두의 AI 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료·금융·모빌리티·세무 등 다양한 생활 밀착형 서비스 기업들이 참여해 활용 범위를 넓혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손잡았다. 의료·금융·기업용 AI·반도체 분야 주요 기업들이 대거 합류한 점이 특징이다. KT는 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 컨소시엄을 꾸렸다. AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠 등 다양한 산업군의 기업을 포함했다. 이스트소프트 역시 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성하며 경쟁에 나섰다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 이달 말 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다.

2026.08.18 19:30남혁우 기자

"국민 아이디어를 AI 서비스로”…전국민 경진대회 개최

모든 국민 아이디어를 AI 서비스로 구현하는 경진대회가 열린다. 우수한 아이디어는 창업과 사업화까지 연결한다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '모두의 AI 실험실 AI 서비스 경진대회'를 개최한다고 18일 밝혔다. 지난 3일 출범한 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 일환으로, 국민 AI 활용 역량을 높이고 일상과 지역 사회 문제를 해결할 수 있는 AI 서비스를 발굴하는 게 목표다. 대회 주제는 '모두의 AI 실험실 온라인 플랫폼을 활용한 개인·지역 및 사회 현안 해결을 위한 아이디어 제안 및 AI 서비스 개발'이다. 만 15세 이상 국민이면 누구나 참여할 수 있다. 개인 또는 최대 4명으로 구성된 팀으로 신청할 수 있으며 참가 신청은 이날부터 다음 달 6일까지 진행된다. 먼저 참가자가 제출한 AI 서비스 기획서를 평가해 수도권 강원권 충청권 경상권 전라제주권 등 5개 권역에서 각각 10개 팀, 총 50개 팀을 선발한다. 문제 정의와 제안 필요성, 창의성, AI 활용 적절성, 실현 가능성, 완성도 등을 평가한다. 권역별 예선은 AI 서비스 개발·실증을 지원하는 오프라인 거점 '모두의 AI 라운지'에서 진행한다. 다음 달 15일 경상권을 시작으로 전라제주권, 수도권, 충청권, 강원권 순으로 열린다. 각 권역 상위 2개 팀씩 총 10개 팀이 본선에 진출한다. 본선 진출팀에는 약 2개월간 국내 주요 기업 전문가의 코칭과 멘토링을 제공한다. 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있도록 공공·민간 데이터와 API, 바이브코딩 토큰, 클라우드 자원, 개발지원도구 등도 지원한다. 총상금은 2600만원이다. 대상 1개 팀에는 부총리 겸 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 수여한다. 최우수상 1개 팀에는 NIA 원장상과 500만원, 우수상 2개 팀에는 각각 250만원, 장려상 6개 팀에는 각각 100만원을 지급한다. 정부는 대회를 통해 발굴한 우수 서비스가 창업이나 사업화로 이어질 수 있도록 후속 지원도 추진할 계획이다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "AI 활용 역량이 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 미래 경쟁력의 핵심으로 자리 잡고 있다"며 "참가자들의 혁신적인 도전이 실제 서비스로 구현되고 창업 사업화 등으로 확장되는 계기가 되기를 기대한다"고 말했다.

2026.08.18 14:39박수형 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

쏟아지는 재난무전, AI가 돕는다…소방·경찰 '스마트워치' 개발

경찰과 소방 등 재난현장 대응 인력이 사용하는 교신이 폭주하는 무전 내용을 AI가 분석하고 요약해 스마트워치로 전달하는 기술이 개발된다. 과학기술정보통신부는 행정안전부와 '국민생활안전 긴급대응연구' 사업을 통해 '재난안전통신망 연동 스마트워치 및 AI 무전요약·알림시스템 개발' 과제를 추진한다고 17일 밝혔다. 현재 경찰과 소방, 지방정부 공무원 등 재난현장 대응 인력은 재난안전통신망 단말기와 무전기, 개인 휴대전화 등 여러 장비를 동시에 휴대하고 조작해야 한다. 대형 재난이 발생해 무전 교신이 한꺼번에 몰리는 경우 여러 내용이 중첩되면서 현장 인력이 핵심 정보나 지시사항을 명확하게 파악하기 어렵다. 정부는 이를 해결하기 위해 재난안전통신망과 직접 연동되는 스마트워치를 개발한다. AI가 실시간 교신 내용을 분석 요약하고 현장 대응에 필요한 주요 정보와 임무를 스마트워치를 통해 전달하는 방식이다. 현장 인력의 안전을 확인하는 기능도 탑재한다. 스마트워치로 이용자의 심박수와 피부 온도, 위치 등을 모니터링해 재난 대응 과정에서 발생할 수 있는 위험을 파악할 수 있도록 할 계획이다. 정부는 기술이 현장에 적용되면 대응 인력이 여러 통신장비를 일일이 확인해야 하는 부담을 줄이는 동시에 긴박한 상황에서도 필요한 지시와 현장 정보를 빠르게 파악할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 과제는 정부가 올해 추진하는 국민생활안전 긴급대응연구 11개 가운데 마지막으로 선정됐다. 앞서 산불과 지반함몰, 해양사고, 폭설, 홍수 등에 대응하기 위한 기술 개발 과제가 선정됐다. 연구기관 공모는 오는 9월7일까지 진행된다. 선정된 연구기관에는 과기정통부와 행안부가 2년간 9억원 안팎의 연구개발비를 지원한다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 "인공지능과 웨어러블 디바이스 기술을 재난 안전 분야에 적용해 현장에서 체감할 수 있는 안전 인프라를 구축하겠다"고 말했다. 박형배 행안부 안전예방정책실장은 "재난현장 대응 인력이 장비 휴대 부담에서 벗어나 신속하고 정확하게 상황을 인지하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "스마트워치가 정부의 재난대응 역량을 강화하는 장비로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.17 12:44박수형 기자

정부 AX 드라이브…산업계, AI 데이터 확보전

미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화하는 가운데 정부가 인공지능(AI) 국가 경쟁력과 기술 주권 확보에 나섰다. AI 모델 경쟁력을 높이려면 이를 학습시킬 양질의 데이터가 뒷받침돼야 한다는 인식이 확산하면서 분야별 데이터 인프라를 구축하려는 움직임도 빨라지고 있다. 16일 업계에 따르면 정부는 지난 6월 반도체, 로봇·피지컬 AI, AI 데이터 센터를 3대 축으로 삼는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이 중 로봇·피지컬 AI 분야의 핵심 축인 맥스(M.AX, 제조업 AI 대전환) 경우 오는 2030년까지 민관 합동으로 20조 원을 투자하고 100조 원 이상 경제적 부가가치를 창출하겠다는 목표다. 가장 먼저 핵심이 되는 제조 데이터 확보에 착수해 기업별로 흩어진 데이터를 수집하고 '제조 AI전환(AX) 데이터 라이브러리'에 구축할 계획이다. 데이터 인프라 확보는 제조업을 넘어 제약·특허·나노 등 다른 기술 산업에서도 주목받고 있다. 원활한 AX를 구현하기 위해 AI 학습에 적합한 도메인 데이터가 필수적이기 때문이다. 제약 분야 역시 활발한 AX가 일어나는 대표적인 산업군이다. 하지만 개인정보 유출 우려와 고품질 데이터의 확보·통합 분석 장벽으로 AI 도입이 까다로운 영역으로 꼽혀왔다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업'은 의료기관 간 데이터를 안전하게 연결하려는 사례 중 하나다. 이 사업 수행기관으로 선정된 카카오헬스케어 컨소시엄은 27개 의료기관이 각 데이터를 보유한 상태에서 안전하게 공유·활용할 수 있는 분산형 연합 데이터 체계를 구축한다. 한미약품은 보건복지부가 주관하는 371억 원 규모 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업'의 공동 연구기관으로서 데이터 인프라 강화에 나섰다. 전임상과 임상 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI 소프트웨어 개발이 목표로, 항암·대사질환 분야 데이터를 활용한다. 특허는 기업의 미래 기술 전략을 가늠할 수 있는 주요 기술 지표다. 다만 법률·기술적 맥락이 복잡하다는 특성상 특허 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업이 까다롭다. 워트인텔리전스는 106개국 3억 건의 특허 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 구축하고 특허 특화 거대언어모델(LLM) '플루토LM'을 개발했다. 이 데이터와 모델은 지식재산처의 '특허 AI 에이전트' 사업과 한국전자통신연구원(ETRI)의 특허 검색 솔루션 사업에 활용됐다. LG AI연구원과 LG전자 등 민간 분야에서도 특허 AX 협력을 확대하고 있다. 나노소재 기업들의 데이터는 장비, 과제 등 부서별로 분산돼 있고 표준화된 기준이 부재해 AI 학습에 활용하기 어려웠다. 한국나노융합산업협회는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업'의 주관기관으로 선정돼 이 문제 해결에 나섰다. 협회는 참여 기업들의 실험·공정·품질 데이터를 진단하고 AI 학습이 가능한 형태로 정제·구조화할 예정이다. 이후 실제 AI 모델에 적용해 업계가 공동 활용 가능한 AI 데이터 기준과 서비스 모델을 마련할 계획이다. 업계 관계자는 "산업별 데이터 표준화가 뒷받침되지 않으면 AX는 구호에 그칠 수밖에 없다"며 "정부와 민간이 함께 데이터 인프라를 쌓는 지금 단계가 향후 AX 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.08.16 15:09이나연 기자

정부, 'AI 윤리원칙' 초안 공개…업계 "권리 보호·기업 지침 보강해야"

정부가 새 인공지능(AI) 윤리원칙 초안을 공개하자 시민사회와 산업계가 원칙 실효성을 높이기 위한 후속 조치를 주문했다. 시민사회는 기본권 보호와 피해 구제 절차를, 산업계는 기업이 현장에서 적용할 수 있는 구체적인 가이드와 지원 체계 필요성을 강조했다. 14일 과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원(KISDI)은 서울 중구 프레지던트호텔에서 '대한민국 인공지능 윤리원칙 대토론회'를 열고 각계 의견을 수렴했다. 이번 초안은 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 인류의 지속가능성을 3대 가치로 제시했다. 이를 실현하기 위한 7대 원칙으로 인간중심성, 프라이버시 보호, 공정성·포용성, 책임성, 안전성, 신뢰성, 투명성을 담았다. 시민사회는 AI 영향을 받는 사람을 단순 보호 대상이 아니라 권리를 행사하는 당사자로 규정해야 한다고 주장했다. 접근성과 당사자 참여, 이의 제기, 피해 구제 절차를 윤리원칙과 후속 해설서에 구체적으로 담아야 한다는 입장이다. 홍윤희 사단법인 무의 이사장은 "장애인과 소수자를 단순한 수혜자가 아니라 권리를 지닌 당사자이자 시민으로 바라보는 관점이 이전보다 강화됐다"고 평하면서도 "'포용성'이라는 표현이 소수자에게 혜택을 베푼다는 시혜적 의미로 받아들여질 수 있다"고 지적했다. 이어 "이를 '포함성'으로 표현을 바꾸거나 모든 시민 권리를 아우르는 '접근성'을 원칙에 명시하는 것이 좋을 것"이라고 덧붙였다. 시민사회는 AI 학습에 필요한 장애인·소수자 관련 데이터 구축도 과제로 꼽았다. 시장에서 수집하기 어려운 정보를 공익 데이터로 규정하고 정부가 데이터 구축과 활용 기반을 지원해야 한다는 주장이다. 이지은 참여연대 선임간사는 AI 윤리원칙에 인권에 기반한 접근과 피해 구제 절차를 보강해야 한다고 요구했다. AI 영향을 받는 사람이 관련 사실을 고지받고 의사결정에 참여하며, 피해가 발생했을 때 이의를 제기할 수 있어야 한다는 설명이다. 이 선임간사는 "법이 포괄하지 못하는 영역까지 함께 고민하고 실천하자는 것이 윤리원칙 역할"이라며 "기업 내부에도 AI의 사회적 영향을 독립적이고 객관적으로 평가할 수 있는 감사 체계를 마련해야 한다"고 강조했다. 윤명 소비자시민모임 사무총장도 윤리원칙이 선언에 머물러선 안 된다고 강조했다. 정부와 기업, 소비자가 함께 참여해 분야별 적용 방안을 논의하는 협력 체계가 필요하다고 제안했다. 산업계 "기업별 적용 지침 필요"…정부 "자율규범으로 운영" 이날 산업계는 국가 차원의 윤리원칙이 기업 불확실성을 줄일 수 있다는 점에서 초안 마련을 긍정적으로 평했다. 다만 기업 규모와 서비스 유형에 따라 원칙을 실제 업무에 적용할 수 있도록 세부 지침과 상담 창구가 필요하다고 밝혔다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "기업도 AI 개발과 활용, 위험 관리에 적용할 국가 차원 기준을 기다렸다"며 "이번 원칙 토대로 내부 윤리 기준과 위험 관리 체계를 다시 점검할 수 있을 것"이라고 강조했다. 김 리더는 학습 데이터 공개를 투명성 원칙에 포함한 부분은 신중하게 검토해야 한다고 지적했다. 공개 범위가 저작권과 영업비밀, 산업 경쟁력과 연결돼 있고 관련 입법 논의도 끝나지 않았기 때문이다. 그는 윤리원칙과 자율 점검표, 공개 토론, 영향평가를 연계하는 운영 체계도 제안했다. 기업이 현장에서 발견한 문제를 공유하고 이를 다시 윤리원칙에 반영하는 순환 구조가 필요하다는 설명이다. 김현주 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 본부장은 중소기업과 스타트업도 원칙을 이행할 수 있는 환경을 조성해야 한다고 강조했다. 중소기업은 대기업과 달리 AI 윤리를 전담하는 조직이나 인력을 갖추기 어렵다는 이유에서다. 김 본부장은 "기업들은 개별 법 조항 의미보다 자사 서비스가 적용 대상인지, 어떤 영향을 받는지를 주로 묻는다"며 "작은 기업도 이해하고 따를 수 있는 상세한 해설서와 온라인 상담 채널이 필요하다"고 말했다. 정부는 이번 윤리원칙이 기업에 새로운 의무를 부과하는 규제가 아니라 사회 구성원이 자율적으로 실천하는 연성규범이라고 설명했다. 개발자와 사업자뿐 아니라 이용자, 시민사회, 정부 등 모든 주체의 역할을 제시한 점도 특징으로 꼽았다. 이진수 과기정통부 AI정책기획관은 "법이 경성규범이라면 윤리원칙은 연성규범"이라며 "특정 기업만의 문제가 아니라 각 주체가 AI 윤리를 함께 풀어나가야 한다는 방향을 담았다"고 밝혔다. 정부는 윤리원칙을 확정한 뒤 하반기에 구체적인 사례와 적용 방법을 담은 해설서를 발간할 계획이다. 산업계가 활용할 자율 점검표를 마련하고 학교와 교육 현장을 대상으로 AI 윤리교육도 추진한다. 이 기획관은 "윤리원칙은 제정으로 끝나는 것이 아니라 현장에서 실천하는 과정이 중요하다"며 "기술과 사회 변화에 따라 새로운 윤리적 쟁점이 생기는 만큼 원칙도 지속적으로 개정하고 발전시켜야 한다"고 말했다.

2026.08.14 16:15김미정 기자

독파모 '벤치맥싱' 논란에 AAII 입장…"평가 방법론 지속 업데이트"

글로벌 인공지능(AI) 평가기관 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 맞춤형 학습으로 실제 성능 개선 없이 점수만 높아질 수 있다는 우려를 인정했다. 현재 이같은 이슈를 최소화하기 위해 내부적으로 기술적 조치를 강화하고 있는 것으로 확인됐다. 14일 아티피셜 애널리시스는 지디넷코리아에 보낸 이메일에서 "벤치마크를 활용해 모델 약점을 보완하는 것은 통상적인 개발 과정"이라면서도 "특정 평가에 과도하게 최적화해 점수만 끌어올리는 방식은 경계해야 한다"고 밝혔다. 아티피셜 애널리시스는 글로벌 AI 모델 성능과 속도, 비용 등을 비교·분석하는 민간 평가기관이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지한다. 아티피셜 애널리시스는 이같은 벤치마크 이슈를 최소화하기 위해 내부 분석과 검증, 자체 평가 데이터 활용, 지속적 평가 방법론 업데이트 등 세 가지 장치를 추진하고 있다고 말했다. 아티피셜 애널리시스 관계자는 "우리는 개별 평가와 전체 지수 차원에서 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 검토한다"며 "이를 통해 비정상적인 점수 변화나 특정 평가에만 특화된 최적화 흔적을 찾는다"고 말했다. 이어 자체적으로 개발·관리하는 평가와 외부 벤치마크도 활용한다고 밝혔다. 특정 공개 데이터나 하나의 평가 방식에 대한 의존도를 낮춰 일부 시험에 특화된 학습이 전체 점수 상승으로 이어지는 것을 막기 위해서다. 관계자는 평가 항목과 가중치, 채점 방식도 정기적으로 바꾸겠다고 밝혔다. 최신 AI 기술과 산업에서 중요해진 역량을 반영해 평가 체계를 지속적으로 개편함으로써 AAII가 개발사 공략 대상이 되지 않도록 한다는 취지다. 기관이 현재 사용 중인 'AAII 4.1.1' 버전은 에이전트 업무와 코딩, 과학적 추론, 장문 맥락 추론, 지식과 환각 등을 측정하는 9개 평가로 구성됐다. 아티피셜 애널리시스는 한 영역에서만 점수를 높이더라도 성능이 다른 과제로 확장되지 않으면 전체 지수에 미치는 영향은 제한적이라고 주장하고 있다. 그러나 아티피셜 애널리시스는 실제 벤치마크 과적합 징후를 발견한 사례가 있는지는 공개하지 않았다. 과적합 징후를 확인했을 때 해당 점수를 제외하거나 모델을 재평가하는지, 순위를 조정하거나 외부에 경고하는지 등 사후 조치 기준도 밝히지 않았다. 독파모 평가 25점 걸린 AAII...업계 "실제 성능 왜곡 우려" 최근 업계에선 일부 독파모 참여사 일부가 AAII 점수를 겨냥한 맞춤형 사후학습 데이터를 활용하고 있다는 의혹이 제기되고 있다. 이에 일각에선 일부 참여사가 모델이 낮은 점수를 받은 지식 영역과 문제 유형을 분석한 뒤 유사한 사후학습 데이터를 구매하거나 별도 구축하고 있다는 주장이 나온다. 벤치마크 문제와 정답을 그대로 학습하는 방식은 아니지만, 실제 사용 역량보다 특정 평가 점수만 높아진다면 모델 성능을 왜곡하는 벤치맥싱으로 이어질 수 있다는 우려다. AAII 순위가 독파모 2차 평가의 최종 결과를 의미하는 것은 아니다. NIA 벤치마크와 전문가·사용자 평가가 별도로 진행되는 데다 AAII 역시 버전과 평가 구성에 따라 점수가 달라질 수 있어서다. 과학기술정보통신부는 AAII만으로 모델 우열을 판단하지 않고 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크와 전문가·사용자 평가를 종합한다는 입장이다. 그러나 AAII에 전체 점수의 4분의 1이 배정된 만큼 벤치마크 맞춤형 학습을 실제 성능 향상과 어떻게 구분할지가 평가 공정성을 가를 핵심 과제로 꼽힌다. 아티피셜 애널리시스는 "우리는 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 분석해 평가에만 특화된 최적화 방법론을 꾸준히 연구 중"이라고 밝혔다.

2026.08.14 15:40김미정 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

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