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[현장] 정부 "대기업부터 중소기업까지 누구나 AI 도입"

정부가 바우처 지원과 업종별 협업 생태계 구축 등을 통해 인공지능(AI) 도입 장벽을 낮추고 산업 현장 확산에 나선다. 대기업부터 중소기업까지 전방위에 걸쳐 AI를 즉각 적용할 수 있는 환경을 마련해, 생산성과 경쟁력을 동시에 끌어올리는 마중물 역할을 하겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 웨스틴 조선호텔에서 '2026년 주요 산업, 제조 AX 사업 통합공고 및 공동 설명회'를 공동 개최했다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 등 3개 부문으로 나뉘어 진행됐다. 산업·제조 AX 부문에서는 3개 부처가 총 1186억원 규모 예산을 투입해 산업 전반에 걸친 AI 생태계를 구축하고, 기업의 생산성 혁신을 추진하는 것을 목표로 한다. 과기정통부, 클라우드·데이터 통합 지원 'AX 원스톱 바우처' 과기정통부는 총 260억원 규모 'AX 원스톱 바우처' 사업을 추진한다. 전 산업을 대상으로 AI 융합 과제 20개를 선정하며, 수요기업과 AI 솔루션 및 클라우드 기업이 함께 참여하는 컨소시엄 방식으로 운영된다. 과제당 최대 13억원 내외가 지원되며, 사업 기간은 최대 18개월이다. 박일준 정보통신산업진흥원(NIPA) 팀장은 "기존에 개별적으로 운영되던 AI, 데이터, 클라우드 바우처 사업을 하나로 통합해 기업이 AX 전환 전 과정을 원스톱으로 지원받을 수 있도록 설계했다"고 설명했다. 지원 범위는 AX 전환 컨설팅부터 기술 개발 인건비, 클라우드 인프라, 데이터 활용 비용까지 포함된다. 단순 기술 도입이 아니라 서비스화까지 연결하는 구조다. 박 팀장은 "AI를 개별 기술이 아닌 서비스 형태로 확산시키고, 기업이 실제 성과를 낼 수 있는 구조를 만드는 것이 핵심"이라고 강조했다. 산업부, 6개 업종 중심 '산업AI 실증'…공통 데이터 기반 확산 산업부와 한국산업기술진흥원(KIAT)은 126억원 규모로 '산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 사업을 추진한다. 반도체, 자동차, 조선, 이차전지, 화학, 철강 등 6개 업종별로 컨소시엄을 구성해 총 6개 과제를 지원한다. 과제당 약 21억원이 투입된다. 주소영 KIAT 산업인공지능혁신실장은 "산업 AI 솔루션을 실제 제조 현장에 적용해 실증하고, 업종별 협업 생태계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다. 각 컨소시엄은 중견기업 5개사 이상과 AI 공급기업, 비영리기관이 함께 참여한다. 데이터 수집부터 AI 적용, 성능 검증까지 전 과정을 현장에서 수행한다. 특히 업종별 공통 데이터셋을 구축해 여러 기업이 활용할 수 있도록 하는 구조가 핵심이다. 이를 통해 단일 기업이 아닌 산업 단위 확산을 유도한다는 전략이다. 주소영 실장은 "개별 기업 적용을 넘어 업종 전체로 확산 가능한 AI 모델을 만드는 것이 중요하다"고 강조했다. 중기부, '제조AI 스마트공장'…400개 현장 확산 중기부는 총 800억원을 투입해 400개 내외의 '제조AI 특화 스마트공장' 과제를 지원한다. 사업은 두 가지 유형으로 나뉜다. 'AI 공장 구축' 유형은 최대 9개월 동안 2억원 이내를 지원한다. '데이터 수집·검증' 유형은 최대 6개월 동안 5천만원 이내를 지원한다. 이재원 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 선임연구원은 "기존 자동화가 단순 동작 중심이었다면, 제조 AI는 데이터를 기반으로 판단까지 수행하는 단계"라며 "중소 제조기업의 자율 제조 기반을 구축하는 것이 목표"라고 말했다. 기업은 공정 최적화, 예지보전, 품질 검사 등 제조 현장의 핵심 문제를 AI로 해결할 수 있다. 구축 과정에서는 전문가 컨설팅을 통해 현장 적용성을 높인다. 이 선임연구원은 "데이터 기반 의사결정과 공정 자동화를 통해 중소 제조기업의 경쟁력을 실질적으로 끌어올리는 것이 핵심"이라고 설명했다.

2026.03.25 17:54남혁우 기자

[현장] "AI 제품, 1~2년 내 시장 투입"…정부, AX 스프린트로 AI 상용화 속도전

정부가 1~2년 내 시장에 투입 가능한 인공지능(AI) 제품과 서비스 육성을 목표로 하는 '인공지능전환(AX) 스프린트' 전략을 가동한다. 연구개발 중심에 머물렀던 AI를 실제 산업과 일상에서 활용되는 상용화 중심 정책으로 전환하겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 웨스틴 조선호텔에서 '2026년 주요 산업, 제조 AX 사업 통합공고 및 공동 설명회'를 공동 개최했다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. AX 스프린트 사업 부문은 각 부처와 산하기관 실무 책임자가 상용화 전략과 사업 구조를 구체적으로 소개했다 과기정통부, 생활·통신·보안에 AI 즉시 투입...경찰청 ·법무부와 현장 실증 과기정통부 AX 스프린트 사업은 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국인터넷진흥원(KISA) 등 3개 기관이 각각 역할을 나눠 추진한다. 총 사업 규모는 약 405억원 수준이다. 먼저 NIPA는 생활·안전 분야 중심으로 AX 스프린트를 추진한다. 해당 사업은 1년 내 성과 창출이 가능한 타입1과 2년 동안 지원하는 타입2로 구분되며 총 11개 과제를 담당한다. 주요 과제로는 AI 반도체 기반 차량 세이프티 비콘, 360도 AI 바디캠(스마트 치안 AI 조끼), AI 기반 교정 데이터 통합 분석 플랫폼 등이 포함됐다. 경찰청, 법무부 등과 협업해 실제 현장에서 실증을 진행하는 과제가 다수 포함된 것이 특징이다. 이주남 NIPA 온디바이스 AI팀 수석은 "본 사업은 단기간 내 성과 창출이 가능한 AI 융합 제품과 서비스를 발굴하고 AI 전환을 지원해 전 산업의 AI 활용을 극대화하고 국내 AI 생태계를 활성화하는 것이 목적"이라고 설명했다. NIA는 네트워크·통신 분야 AX 스프린트를 담당한다. 총 3개 과제를 추진하며, 모든 과제는 컨소시엄 단위로 수행된다. 정부출연금과 민간 부담금 매칭 구조가 적용된다. 주요 과제로는 대규모 통신 인프라 장애를 사전에 예측하고 대응하는 AI 기반 통합 관제 솔루션, AI 올인원 홈 미디어 디바이스, 이종 통신망 기반 실외 이송 배송 로봇 등이 포함됐다. NIA 최한경 책임은 "1년 내 개발이 가능하고 시장에 빠르게 적용할 수 있는 정보통신 제품과 서비스 중심으로 AX 개발과 실증을 동시에 추진한다"고 밝혔다. KISA는 차세대 보안 분야를 담당하며 총 2개 과제를 추진한다. AI 기반 통합 보안 플랫폼과 AI 기반 물리보안 통합 관제 시스템이 주요 대상이다. 특히 상용화와 사업화를 위해 실제 수요처 3곳 이상 환경에서 플랫폼을 적용하고 실증하는 것을 필수 조건으로 제시했다. 하병욱 KISA AI보안산업진흥팀장은 "이제는 기존 시스템에 AI를 단순히 접목하는 수준을 넘어, 네트워크 전 구간에서 AI가 주도해 탐지, 분석, 대응을 자동화하는 플랫폼이 필요하다"고 강조했다. 산업부, 비R&D 성격 신속 상용화...AI 제품 대규모 양산 초점 산업부는 총 1300억원을 투입해 50개 과제를 지원한다. 시제품 완성 단계에 AI를 적용해 12개월 내 조기 상용화하는 타입1 과제 30개와 20개월 동안 시장 선도형 제품으로 육성하는 타입2 과제 20개로 구성된다. 주로 안전재난 대응형, 생활밀착형, 공공 AX 전환형, AX 생태계 확산형, 산업 AX 고도화형 등 5대 분야로 나뉘어 산업 전반의 대규모 상용화가 추진된다. 김동완 한국산업기술기획평가원(KEIT) 피지컬 AI PD는 "산업부 사업은 일반적인 연구개발(R&D)이 아니라 상용화에 목적을 둔 비R&D(BR&D) 사업"이라며 "기존에 어느 정도 개발이 완성된 제품에 AI를 융합해 새로운 가치를 만들고 시장을 창출하는 것이 핵심"이라고 설명했다. 이어 "AI 모델 고도화, 데이터 확보, 실증 및 양산 체계 구축, 인증 및 지재권 확보까지 종합적으로 지원해 실제 시장 안착을 돕는 구조"라고 설명하며, "상용화를 했을 때 시장에 얼마나 파급력이 있고 국민이 체감할 수 있는지를 중점적으로 판단해 평가할 것"이라고 강조했다. 스마트공장 넘어 실전 AI로...중기부, 중소 제조 AX에 36개 과제 집중 지원 중기부는 2026년부터 2027년까지 총 870억원을 투입해 36개 과제를 선정한다. 1년 내 성과 창출을 목표로 하는 단기 과제 21개와, 최대 2년 동안 지원하는 중기 과제 15개로 구성된다. 사업은 산업안전, 공정혁신, 경영혁신, 소비자 체감형 등 4대 분야를 중심으로 설계됐다. 제조 현장의 인력 부족 문제를 완화하고 공정상 위험 요소를 사전에 예방하는 등 실질적인 경쟁력 강화가 핵심 목표다. 송치평 중소벤처기업부 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 팀장은 "스마트공장 보급 사업이 중소 제조 현장을 단계적으로 디지털화하는 기초 작업이었다면, 이번 사업은 AI를 제조 현장에 직접 적용해 실질적인 성과를 내는 것이 목표"라고 말했다. 이어 "이번 신속 상용화 사업은 중소 제조 현장을 본격적인 AI 전환으로 이끄는 계기가 될 것"이라고 덧붙였다. 고용노동부, AI 도입 기업 대상 맞춤형 훈련·컨설팅 전액 지원 이번 세션은 고용노동부도 참여해 AI 인프라 도입 이후 인력 양성 지원 방안을 발표했다. 고용노동부는 AX 스프린트와 연계해 AI 도입 기업을 대상으로 한 맞춤형 인력 양성 프로그램을 운영한다. 별도의 과제형 사업이 아닌 기업 지원 프로그램 형태로 추진되며, 참여 기업에 대한 교육·컨설팅 비용은 전액 정부가 지원한다. 공단은 '능력개발 전담 주치의' 등 HRD 전문가가 기업을 직접 방문해 진단과 컨설팅을 수행한다. 이후 현장 문제 해결을 위한 AI 프로젝트 기반 학습(PBL) 중심 맞춤형 교육 과정을 설계해 연계한다. 특히 과기정통부, 산업부, 중기부의 AX 사업에 참여하거나 참여 예정인 기업을 중심으로 연계 지원이 이뤄진다. 인프라 구축 이후 실제 활용 역량까지 확보하도록 돕는 것이 핵심이다. 김덕원 한국산업인력공단 차장은 "중소기업의 AX가 성공하려면 경영진의 정확한 문제 인식과 적합한 솔루션 도입, 그리고 교육을 통한 내재화가 필수적"이라며 "AI 인프라 구축 사업과 연계해 맞춤형 훈련을 패키지로 지원한다"고 설명했다. 이어 "재생에너지 발전량 예측 솔루션을 도입한 기업이 현장 훈련을 통해 내부 개발자의 역량을 높이고 모델 개발 기간을 단축한 사례도 있다"며 "기업들이 인력 양성과 교육 과정에서 겪는 어려움을 원스톱으로 해결하겠다"고 밝혔다.

2026.03.25 16:13남혁우 기자

[현장] 과기정통부·산업부·중기부 "현장 특화 AI 만든다"…AI 에이전트 저변확대 본격화

정부가 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로 제조, 중소기업, 제도까지 아우르는 전방위 확산 전략을 내놨다. 생성형 AI를 넘어 스스로 계획하고 실행하는 행동형 AI로 기업 혁신을 본격화한다는 구상이다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 중구 웨스틴 조선 서울에서 AX 사업 통합 설명회를 개최하고 AX 정책을 공개했다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 과기정통부 "스스로 계획하고 반성하는 실세계 능동행동형 AI 개발" 정혜동 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능(AI) PM은 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발'과 'AI 에이전트 융합 확산 지원'으로 구성된 과기정통부 소관 사업을 발표했다. 에이전틱 AI 기술개발 사업은 총 60억원 규모로, 단순 기술 개발을 넘어 실제 산업과 서비스에 적용 가능한 행동형 AI 구현을 목표로 한다. 총 4개 과제로 구성되며, 기업 주관 경쟁형 R&D 방식으로 추진된다. 1년6개월 동안 단계적으로 지원하는 단기 집중형 구조로 설계된 것이 특징이다. 정혜동 PM은 "기존 생성형 AI가 프롬프트에 따라 결과를 생성하는 수준이었다면, 에이전틱 AI는 목표를 기반으로 스스로 계획하고 도구를 활용하며 실행하고 결과를 반성하는 구조"라며 "이러한 기술을 실제 서비스로 연결하는 것이 이번 사업의 핵심"이라고 설명했다. AI 에이전트 융합 확산 지원 사업은 약 100억원 규모로, 다양한 산업 분야에 에이전틱 AI를 적용하고 확산하는 데 초점을 맞췄다. 기술개발 사업의 세부 과제는 총 4개 분야로 구성됐다. 환자 초음파 영상을 실시간으로 분석하는 의료 에이전트, 전사적자원관리(ERP)와 메일 등 기업 시스템과 연동해 조직 단위 업무를 수행하는 전사 업무 혁신 에이전트, 개인의 일상과 정서를 지원하는 공감형 에이전트, 물리 해석과 시뮬레이션을 자동 수행하는 AI 사이언티스트가 포함된다. 특히 행동형 AI의 특성을 고려해 안전성과 정렬 문제를 핵심 요건으로 설정했다. 정 PM은 "행동하는 AI는 영향 범위가 큰 만큼 안전성과 검증 체계를 반드시 포함한 기술 개발이 필요하다"고 강조했다. 분석 넘어 제어까지...산업부, 설비 파라미터 직접 바꾸는 AI 에이전트 추진 박지용 한국산업기술진흥원(KIAT) 산업AX PD가 발표한 산업부 사업은 고도화 산업 AI 에이전트와 경량화 산업 AI 에이전트로 구분된다. 고도화 산업 AI 에이전트는 지원 과제 6개, 총 300억원 규모로 추진된다. 제조 현장에서 발생하는 복잡한 문제를 AI가 직접 해결하는 산업 특화 에이전트 개발이 목표다. 단순 분석을 넘어 실제 공정 결과를 바꾸는 실행형 AI 구현에 초점이 맞춰졌다. 총 6개 컨소시엄을 선정해 약 33개월 동안 개발과 실증을 지원하며, AI가 설비 파라미터를 직접 제어하는 수준까지 요구된다. 박지용 PD는 "산업 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 상황을 인지하고, 목표와 제약조건을 고려해 해결 전략을 도출한 뒤 설비와 시스템을 연동해 실제 행동까지 수행하는 구조"라고 설명했다. 경량화 산업 AI 에이전트는 4개 과제로 총 100억원 이내에서 추진된다. 4개 컨소시엄을 선정해 약 21개월간 지원되며, 생산계획, 품질 분석, 공급망 관리 등 다양한 제조 환경에 적용 가능한 범용형 에이전트 개발에 초점을 맞춘다. 특히 생산, 품질, 공급망, 안전 등 기능별 에이전트를 연결해 하나의 문제를 해결하는 멀티 에이전트 구조가 핵심으로 제시됐다. 시나리오 기반 설계와 오케스트레이션 구현이 주요 요구사항이다. 박 PD는 "단일 기능이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 오케스트레이션 구조 구현이 중요하다"며 "AI 에이전트 성능을 좌우하는 핵심은 데이터"라고 강조했다. 이어 "향후 공공 활용까지 고려한 데이터 확보와 관리 체계도 함께 추진할 계획"이라고 밝혔다. 중기부, 중소 제조 특화 '멀티 AI 에이전트' 띄운다. 중기부 소관 사업 발표자로 나선 라재성 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 실장은 중소 제조기업의 생산성과 직결되는 현장 문제 해결을 위한 '중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발' 사업을 발표했다. 라재성 실장은 "중소 제조기업의 AX 전환을 촉진하고 지속 가능한 제조 혁신 생태계를 만드는 것이 이번 사업의 목표"라며 "단순 자동화를 넘어 실제 공정에서 활용 가능한 멀티 AI 에이전트를 구현하는 것이 핵심"이라고 말했다. 중기부 사업은 트랙 구분 없이 단일 사업으로 운영되며 지원 방식은 현장 검증을 위한 2단계 구조로 설계됐다. 총 12개 내외 과제를 대상으로 6개월간 개념증명(POC)을 통해 기술을 검증한 뒤 우수 과제를 대상으로 최대 24개월의 본 R&D를 연속 지원한다. 과제당 총 지원 규모는 최대 39억원 수준이다. 특히 중소 제조기업 분포가 높은 8대 특화 산업을 중심으로 사업을 추진한다. 식품, 뷰티, 제약, 자동차부품, 섬유, 생활소비재, 기계장비, 금속가공 분야가 대상이다. 라 실장은 "기업이 쉽게 접근할 수 있도록 가치사슬과 AI 기능을 결합한 35개 태스크 체계를 제시했다"며 "이를 기반으로 공정 중심 AI를 설계하고 확장할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이어 "최소 2개 이상의 에이전트를 연계한 오케스트레이션 구조를 요구한다"며 "제조공정을 시작으로 기획, 설계, 판매까지 확장 가능한 멀티 에이전트 구조를 기대한다"고 덧붙였다. 각 부처는 AI 개발을 위한 사업과 더불어 지원 정책도 마련할 계획이다. 대표적으로 과기정통부는 신기술과 신서비스가 법과 제도에 막혀 시장에 출시되지 못하는 문제를 해소하기 위해 'ICT 규제 샌드박스' 제도를 함께 추진한다. 디지털신산업제도과 남승진 사무관은 "규제 여부가 불명확한 경우 신속하게 판단해주는 '신속처리', 제한된 조건에서 실증을 허용하는 '실증특례', 시장 출시를 가능하게 하는 '임시허가' 제도를 운영하고 있다"고 설명했다. 이어 "이미 모바일 전자고지, 모바일 운전면허 확인 서비스, 보이스피싱 탐지 서비스 등 다양한 사례가 시장에 안착했다"며 "AI와 신산업 분야에서도 규제 장벽을 낮춰 기술이 실제 시장으로 이어지도록 하는 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.03.25 14:30남혁우 기자

정부, 공공 AI 실증·사업 확대…내달 23일까지 공모

정부가 공공 기반 인공지능(AI) 실증·사업 확대에 나섰다. 과학기술정보통신부는 2026년도 '공공혁신기술(GovTech) 창업기업 AI 실증·사업화 지원사업' 공모를 이날부터 내달 23일까지 진행한다고 24일 밝혔다. 이번 사업은 AI와 빅데이터 등 디지털 기술을 공공 분야에 적용해 공공서비스 고도화와 사회문제 해결 인프라 혁신을 추진하는 데 목적이 있다. 이번 사업은 AI 기반 기술력과 사업모델을 갖춘 창업기업을 발굴해 공공혁신기술 신산업 생태계를 조성하는 데 초점 맞췄다. 공공이 수요처로 참여하고 민간 기업이 기술을 제공하는 구조를 통해 실제 현장에서 기술 검증이 이뤄지도록 설계됐다. 특히 올해는 공공부문 레퍼런스 확보와 글로벌 시장 진출 역량 강화에 집중한다. 기업은 정부 지방정부 공공기관과 컨소시엄 형태로 참여해야 하며 공공 환경에서 AI 기술을 실증할 기회를 확보하게 된다. 참여기업에는 시장 진입, 투자 유치, 매출 창출, 해외 진출 등 단계별 맞춤형 지원 프로그램이 제공된다. 전년 대비 지원 체계를 강화해 사업화 성과를 실질적으로 끌어올리는 데 방점을 뒀다. 해당 사업은 2024년 시작 이후 성과도 이어졌다. CES 혁신상 수상기업을 2년 연속 배출했고 국내외 업무협약과 누적 투자 유치 90억원을 달성했다. 공모 관련 세부 내용은 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 홈페이지에서 확인할 수 있다. 사업설명회는 이달 31일 서울 강남 스페이스쉐어에서 진행될 예정이다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "공공혁신기술 창업기업 AI 실증·사업화 지원사업이 창업기업들에게 공공부문 레퍼런스를 확보할 기회가 되는 동시에 우리나라 공공 분야 AI 도약의 계기가 되기를 바란다"며 "올해도 유망한 창업기업들의 적극적인 참여를 부탁한다"고 밝혔다.

2026.03.24 12:01김미정 기자

KAIST, 중부권·3특에 글로벌 메가밸리 육성

과학기술정보통신부와 4대 과학기술원이 국내 AI 관련 기업 16곳을 모아 산업 AX 협약을 체결하고, 지역 AX 사업화에 승부수를 던졌다. 그동안 뿌려놓은 지역 AX 사업에 과기원 인력과 인프라를 붙여 실질적인 성과를 내겠다는 포석이다. 대표적인 협력 케이스로 과기정통부는 카카오를 내세웠다. 정신아 카카오그룹 의장은 이날 4대 과기원과 협약을 체결한 뒤 부산에 지역 AI창업 거점 '카카오 AI돛'을 구축 및 운영할 예정이라고 소개했다. 4대 과기원 및 지역 산업, 수도권 VC/기술 자원 등 접근성을 고려해 결정했다는 설명이 붙었다. 육심나 카카오 부사장은 산업AX 전략 발표에서 글로컬AI성장센터(가칭) 설립계획안을 공개했다. 카카오 AI 육성기금 500억원을 바탕으로 KAIST, GIST, DGIST, UNIST를 지역 기반 AI생태계 육성 거점으로 키워나간다는 복안이다. 글로컬AI성장센터는 ▲지역 중심 AI인재양성 ▲ 지역 AI 창업 활성화 ▲ 지역 산업AX 혁신을 주도하는 역할을 수행하게 된다. 카카오는 지난 1월 4대 과기원과 카카오 간 AI 창업 육성 1기 5개팀을 선발했다. 현재 1개팀이 법인설립을 진행 중이다. 이들은 법인 설립후 초기 투자 진행 및 실증을 진행할 예정이다. 또 2개팀은 현재 실증 중이다. 육심나 부사장은 "이들 4대 과기원이 대한민국 넘버1, AI 창업거점이자 지역 AX가속화에 기여하는 동력원이 될 것"이라며 "5년간 지역 기반 100개 AI혁신 기업을 육성할 계획"이라고 언급했다. 이에 앞서 4대 과기원은 총장이 나서 산업 AX 전략안을 공개해 관심을 끌었다. 이광형 KAIST 총장은 산업AX비전으로 중부권·3특(제주,강원, 전북)에 메가테크(MEG.A TECH)를 기반으로하는 글로벌 메가밸리 육성안을 제시했다. KAIST가 첨단 국방과 반도체, 지능-바이오, 혁신형 AI를 바탕으로 중부권 사이언스 코어 역할을 한다는 복안이다. 목표도 제시했다. 첨단국방은 10위에서 G4진입으로 세계 시장 5%, 80조 원의 매출 확보가 가능할 것으로 내다봤다. 손잡은 기업은 LIG넥스원, KAI, 한화에어로스페이스, 로템이다. 참단바이오 분야는 15위서 G5 진입을 목표로 제시했다. 신약개발 혁신기업 AX를 통해 세계 시장 6% 장악과 매출 60조 원을 달성한다는 복안이다. 바이오니아, 셀트리온이 주축이다. 또 시스템 반도체는 6위에서 G3 진입을 목표로 내놨다. 세계 시장 점유율 10%, 매출액 100조원 달성이 가능할 것으로 봤다. 리벨리온과 삼성전자, SK하이닉스, 파네시아 등이 KAIST와 협력한다. 국방, 바이오, 반도체 등 3개 AX연구소 설치안도 제시했다. 설립 모델 및 유형은 AI플랫폼과 기업생산현장을 서로 개방한다는 것이 특징이다. 운영방안 예시로는 참여인력 공동채용시 기업 인건비 100% 지원과 취업 연계, 기업 공동연구 공간 구축, 기업현장 설치시 KAIST 연구인력 필수 파견 등의 방안을 제시했다. 이광형 KAIST 총장은 "기대효과로 AI 유무인 지휘통제·자율로봇 등 10종, 플랫폼형 신약개발 등 3종, AI반도체 핵심기술 개발 등 5종 등과 함께 창업기업 2,000개와 기업가치 100조 원 이상 달성이 가능할 것"으로 봤다. 광주과학기술원(GIST)은 AX 공동연구소 설립안을 들고 나왔다. 협력 기관/기업은 KEPCO(한국전력공사)와 포스코퓨처엠, 켄텍(한전에너지공대), 세방리튬베터리 등이다. 이들 기업과 전남광주통합특별시 AX 전환 축을 자임했다. 국내 최초 AX 실증밸리를 기반으로 GIST AI 알고리즘, 기업 현장 데이터 및 제조기술, 전문 인재 결합을 통해 에너지, 모빌리티 분야 산업 클러스터 구축을 선도할 계획이다. 세부적으로는 태양광 AX 연구소와 이차전지 제조공정 AX연구소 2개를 구축할 계획이다. 태양광 분야는 실리콘 태양전지는 중국이 치고 나가고, 태양광 핵심 부품은 해외 의존도가 심화하고 있어 이를 극복할 방안으로 24시간 연구제조 AI자율화 플랫폼을 제시했다. 임기철 GIST 총장은 "이차전지는 중국의 공격적인 생산으로 가격경쟁 격화와 이차전지 공장 해외 이전 가속화가 심각하다"며 수율과 생산성 확보를 해결 방안으로 내놨다. DGIST는 로봇 엑추에이터 분야 HL만도, 센서 및 반도체 분야 파트론, 공장 자동화 분야 SL, 이차전지 분야 엘엔에프 등 4개 기업과 협력을 약속했다. 이들과 협력할 산업 AX 혁신 실행 전략으로는·▲ 기업 수요기반 AX 실증 ▲ 산업 AX 혁신거점 구축 ▲ AX 인재양성을 제시했다. 이를 위해 산업AX혁신본부를 만들고, 그 아래 △로봇부품·제조 △ 반도체 △ 첨단 바이오 등 3개 AX혁신연구단을 꾸렸다. 산업 AX혁신 거점 구축을 위한 방안으로는 알파시티 AX 캠퍼스 조성을 예시로 들었다. 오는 2028년까지 365억원을 들여 AX 대학원을 구축한다. 또 산업AX혁신허브구축을 위해서는 2029년까지 471억원을 투입하기로 했다. 이를 통해 로봇과 반도체, 바이오가 AX와 융합하는 AX캠퍼스를 조성할 계획이다. 이건우 총장은 "교원 200여 명과 연구원 130여 명의 국내 유일 학·연 공존 시스템을 보유하고 있다"며 "기업->과제->연구->성과->제품화->산업확산->재수요가 완전한 선순환 구조를 만들어 갈 것"이라고 말했다. UNIST는 동남권 제조 산업벨트를 AI첨단 산업벨트로의 전환을 선언했다. 전통제조 본진에서 세계적인 첨단 미래 산업 메카로 전환할 계획이다. 협력 기업은 HD현대조선, 포스코 홀딩스가 주력이다. 이들과 AX공동연구소부터 꾸릴 계획이다. 우선 조선에 특화한 멀티모달 AI 두뇌 개발에 나선다. 기술규격 설계문서나 2D 및 3D 설계도면, 설계 이력 및 사양서 등 멀티모달 데이터를 기반으로 조선 도메인 전주기 특화 AI모델 개발과 특화모델 기반 설계 및 생산계획 지능화 작업에 나선다는 복안이다. 박종래 UNIST 총장은 "HD 현대의 세계1위 조선 도메인 지식과 UNIST 첨단 AI기술을 융합, 국가 초격차 조선산업기술 테스트베드를 구축할 것"이라며 "포스코 홀딩스와는 소재분야 공정 및 안전특화 AX 기술 개발과 인재 양성 등에 나설 계획"이라고 말했다.

2026.03.23 20:10박희범 기자

토종 피지컬AI 기술로 제조 경쟁력 확대...수출까지 넘본다

과학기술정보통신부는 23일 한국과학기술원(KAIST)에서 외산 솔루션에 의존하던 제조 공장을 국산 기술로 대체할 수 있는 '피지컬 AI 통합 플랫폼'을 공개했다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 지난해 추경을 통해 전북대학교와 KAIST를 중심으로 '피지컬 AI 사전 검증 사업'을 추진했다. KAIST 실증랩은 센서 제어 로봇 제조SW 등 공장 운영 전 주기 솔루션을 국내 기술로 구현 통합해 피지컬 AI 기반 첨단 AI 팩토리 플랫폼의 '기술 자립'의 가능성을 입증했다. 센서(캔탑스), 제어기(모벤시스), 로봇(에이로봇), AI 데이터 인프라(마키나락스) 등 국내 강소기업들의 기술을 결집해 공장의 '뇌(AI 운영체계)'부터 '근육(로봇·장비)' 등을 100% 국산화했다. 이중 'AI 공장장(운영 에이전트)'은 중소기업도 외산 솔루션 없이 고도화된 공장 운영이 가능하도록 돕는 기술이다. 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 통해 실제 공장의 물류와 스케줄을 실시간 최적화했다. 이번 실증은 단순 기술 검증을 넘어 정부가 제시한 피지컬 AI 전략의 실현 가능성을 현장에서 입증한 첫 사례라는 점에서 의미가 크다는 설명이다. KAIST 실증랩은 공장 운영체계를 국산 기술로 통합하고 공장 스케줄 및 물류 운영 최적화를 구현하는 통합 테스트베드이며, 전북대 실증랩은 다품종 소량·다공정 환경에 대응하는 유연 생산 AI를 검증하는 테스트베드다. 개방형 테스트 환경으로 운영되는 두 실증랩은 'K-제조 지능형 공장 패키지' 수출모델 창출의 핵심 거점으로 활용될 예정이다. 과기정통부는 기업간담회를 통해 현장의 목소리도 청취했다. 간담회에서 김기훈 소프트웨어 제어기 회사 모벤시스 대표는 “지멘스, 오므론 등 외산 기업이 AI 자율제조의 발목을 잡고 있다”며 “데이터 병목을 그들의 생태계 안에서 풀어내려고 노력 중이고 한국의 제조시장을 장악하려고 하고 있다”고 말했다. 최성훈 LG CNS 상무는 “제조 AI 주치의 제도를 활성화 한다면 설비가 고장 났을 때에도 데이터를 확보할 수 있을 것”이라며 “온톨로지 데이터 표준 모델을 만들어 정리해야 현장 전파에 속도를 낼 수 있다”고 강조했다. 과기정통부는 간담회에서 논의된 산업계 의견을 전략에 적극 반영하고 향후 관계 부처와의 긴밀한 협의를 거쳐 차기 과학기술관계장관회의에서 최종안을 확정, 발표할 예정이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “향후 3년은 대한민국이 피지컬 AI 강국 도약을 위해 국가 역량을 총동원해야 할 골든타임”이라며 “실증랩에서 검증된 국산 공장 운영체계를 기반으로 'K-제조 지능형 공장 패키지' 수출을 본격화하고 산업 현장과 국민의 일상을 바꾸는 성공 사례를 창출하는 데 모든 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

2026.03.23 17:56홍지후 기자

카카오, AI 돛 설립…"5년간 지역 기반 100개 기업 육성"

정신아 카카오그룹 의장은 "지역 AI 인재 및 기업 육성을 위한 추진기구 '카카오 AI 돛'을 설립한다"며 "이를 통해 향후 5년간 500억원 규모의 AI 육성기금을 조성해, 이 기간 지역기반 AI혁신 기업 100개를 육성할 계획"이라고 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 23일 KAIST 학술문화관에서 4대 과기원 총장과 정신아 카카오 대표 등이 참여한 가운데 '4대 과학기술원 – 카카오 업무협약'을 체결했다. 이에 앞서 15개 협력 기업과는 지역 AX 협력기업 업무협약식'을 개최했다. 이날 협약에는 LIG넥스원, KAI, 셀트리온, 바이오니아, 리벨리온, 파네시아, KEPCO, 포스코퓨처엠, 세방리튬배터리, HL만도, 에스엘, 엘앤에프, 파트론, HD한국조선해양, 포스코홀딩스 등 분야별 선도기업 15개사 대표가 참석했다. 카카오는 업무협약에서 4대 과기원과 지역 AX 상생 협력을 공동 추진하기로 했다. 지역 AI 인재 및 기업 육성을 위한 추진기구 '카카오 AI 돛'을 설립하고, 향후 5년간 조성될 500억원 규모의 AI 육성기금을 활용해 과기원-카카오 AX 협력 프로그램을 운영, 100개 기업을 육성한다는 청사진을 제시해 관심을 끌었다. 카카오는 인재양성 분야에서 과기원 AI 단과대학과 연계한 문제해결형 AX 프로젝트, 대학원생 펠로우십, 청소년 AI 엔지니어링 교육 등을 추진할 방침이다. 창업 분야에서는 AI 창업 부트캠프, 카카오 AI 인프라-과기원 (예비)창업가 맞춤 지원 등을 추진한다. 산업AX 분야에서는 지역 기업-과기원-카카오 연계 산학협력을 강화하고, 지역 내 재직자 대상 실무 AI 교육을 확대할 계획이다. 배경훈 부총리는 “국가 AI 대전환은 정부의 의지뿐만 아니라, 현장에서 혁신을 일궈내는 기업의 도전정신이 지역 생태계에 깊이 뿌리내릴 때 결실을 맺는다”라며, “이번 업무협약은 국가 전략기술 전 분야에 걸쳐 기업과 과기원의 역량을 하나로 결집하는 계기가 될 것으로 기대되며, 정부 또한 현장의 목소리를 경청하고 AX 혁신을 위한 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다”라고 밝혔다. 한편, 이날 배경훈 부총리는 협약식에 앞서 'KAIST AI단과대학 간담회'를 주재했다. 이 자리에서 배 부총리는 KAIST가 이번학기부터 신설, 운영 중인 AI 단과대학 추진현황을 점검하고 향후 지원방안을 논의했다. 협약식 이후에는 지난 2025년 6월 KAIST 연구실 사고로 부상을 입은 오신비 학생 및 가족과 오찬하며 격려했다. 이번 만남은 지난해 8월 병문안, 10월 오찬에 이은 세 번째다.

2026.03.23 13:04박희범 기자

카카오-4대 과기원, 'AI 돛' 세우고 인재·기업 키운다

카카오그룹은 한국과학기술원(KAIST)·광주과학기술원(GIST)·대구경북과학기술원(DGIST)·울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과학기술원과 손 잡고 지역 인공지능(AI) 인재 및 기업 육성을 위한 추진 기구인 '카카오 AI 돛'을 설립한다고 23일 밝혔다. 카카오그룹은 이날 대전 KAIST 학술문화관에서 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 참석한 가운데 4대 과기원과 'AI 인재 육성을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 이번 협약은 카카오그룹이 지난해 9월 발표한 500억원 규모의 AI 육성 기금을 기반으로, 지역의 AI 인재 양성과 창업 지원을 본격화 하는 첫 행보다. 과학기술정통부가 지난 11일 제5회 과학기술관계장관회의에서 발표한 '지역 인재양성과 AX 혁신을 위한 4대 과학기술원 AX 전략'과도 궤를 같이 한다. 협약에 따라 설립될 '카카오 AI 돛'은 AI 투자 및 인프라에 있어 상대적으로 소외된 비수도권 지역의 AI 생태계 구축 및 산업화 촉진을 목표로 한다. 지역 AI 기업의 글로벌 진출을 적극 지원할 예정이다. 신설 기구의 명칭에도 바람을 받은 돛이 배를 대양으로 밀어내듯이 AI 인재 및 기업이 지역적 한계라는 파도를 넘어 글로벌 시장으로 도약할 수 있도록 지원한다는 의미를 담았다. '카카오 AI 돛'이 전개할 주요 활동은 ▲과기원 중심의 현장형 AI 인재 양성 ▲카카오의 인적·기술 자산 매칭을 통한 창업 지원 ▲지역 특화 산업 현안을 해결하는 산학 협력 중심의 AX 촉진 등이다. 이를 통해 지역 균형 성장의 AI 기반 선순환 모델을 구축할 계획이다. 2030년까지 100개의 AI 창업팀을 발굴해 글로벌 경쟁력을 갖춘 혁신 기업으로 육성하고자 한다. 4대 과기원이 보유한 딥테크 역량의 사업화를 지원하고, 현장형·문제해결형 인재들이 창업에 나설 수 있도록 적극적으로 도울 예정이다. 정신아 카카오그룹 의장은 "AI 시대의 도래로 1인 기업도 글로벌 유니콘으로 가속 성장할 수 있는 기회가 열렸다"며 "지역에서도 세계로 뻗어가는 AI 혁신 기업들이 잇따라 탄생할 수 있도록 카카오그룹이 든든한 돛의 역할을 할 것"이라고 말했다.

2026.03.23 12:46박서린 기자

'국방 AI' 기술력 키우려면…"데이터 확보·검증 비용 지원부터"

정부가 국방 인공지능(AI) 경쟁력을 강화하려면 관련 데이터 구축·검증 체계에 대한 제도적 지원이 마련돼야 한다는 주장이 나왔다. 20일 업계에 따르면 미국-이란 간 군사 충돌 후 국방 AI 중요성이 부각되면서 국내서도 관련 기술력 확보를 위해 이같은 제안이 떠오르고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 지난 18일 서울 광화문 과학기술자문회의 대회의실에서 간담회에서 "AI는 국가 안보 핵심 인프라로 자리 잡을 것"이라며 "이 분야에서도 자체 모델 기반 기술력 확보가 필수"라고 재차 강조했다. 전문가들은 국방 AI 사업 추진 시 데이터셋 구축과 확보, 검증 비용을 사업비에 필수 포함해야 한다고 제안했다. 단순한 데이터양이 아니라 목적에 맞게 설계된 데이터 구축이 중요하다는 이유에서다. 김병규 성균관대 AI융합원 미래국방융합연구센터장은 "현재 AI 사업은 데이터가 충분하다는 전제하에 진행된다"며 "데이터 확보·검증을 위한 시간과 비용이 필요하다"고 설명했다. 김 교수는 데이터 신뢰성 확보를 위한 감리 제도도 필요하다고 제안했다. 이는 AI 학습에 활용되는 데이터가 정확하고 검증된 것인지 점검하는 제도다. 잘못된 데이터로 인해 군사적 판단 오류가 발생할 수 있다는 우려를 막으려는 조치다. 그는 "국방부는 최근 AI 경쟁력 강화를 위한 제도 개선과 데이터 기반 강화 노력을 이어가고 있는 것으로 알고 있다"며 "국방 데이터 품질과 기술 신뢰 확보를 앞세운 정책적 지원이 강화돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 익명을 요청한 AI 기업 관계자는 국방 정보체계도 전면 재정비해야 한다고 주장했다. 현재 국방 데이터가 여러 시스템에 분산·비표준 형태로 축적돼 AI 학습·활용에 제약이 크기 때문이라는 설명이다. 그는 "여러 국방 정보 시스템에서 축적되는 데이터부터 표준화해야 한다"며 "향후 AI 적용이 가능한 형태로 관리·구축할 수 있는 업무 환경이 필요하다"고 말했다.

2026.03.20 14:13김미정 기자

"AI 도입 문턱 낮춰"…정부, '통합 바우처' 626억원 투입

정부가 기업 인공지능(AI) 도입 장벽을 낮추기 위한 통합 지원 체계를 강화했다. 과학기술정보통신부는 19일 서울 여의도 중소기업중앙회 K-비즈홀에서 '2026년도 AI 통합 바우처 사업 설명회'를 열고 사업 추진 방향과 신청 절차를 공개했다. 이번 사업은 기업이 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. AI 통합 바우처 사업은 AI 솔루션 개발, 데이터 활용, 클라우드 운영 등을 한 번에 지원하는 구조로 설계됐다. 2019년부터 추진된 기존 사업을 통합해 기업 AI 도입 부담을 줄이는 데 초점 맞췄다. 세부적으로 AI 바우처 사업은 소상공인, 중소·중견기업, 의료기관 등을 대상으로 총 130개 과제를 선정해 252억원을 지원한다. 일반, AI반도체, 소상공인, 글로벌 등 4개 분야로 나뉘며 전략 분야 중심으로 지원 규모를 조정해 정책 효과를 높였다. 데이터 바우처 사업은 예비 창업자, 스타트업, 중소기업 등을 대상으로 120개 과제를 선정해 72억원을 지원한다. 데이터 기획 단계부터 설계·가공·분석 등 전 과정을 지원한다. 공개·활용 부문을 신설해 데이터 활용 확대를 유도한다. 클라우드 바우처 사업은 중소기업 대상으로 60개 과제를 선정해 41억원을 지원한다. 성과 창출 가능성이 높은 기업을 선별하고 심화 컨설팅을 제공하는 등 운영 체계를 개선했다. AI전환(AX) 원스톱 바우처 사업은 중소기업, 중견기업 등을 대상으로 진행된다. AI, 데이터, 클라우드를 통합 지원하는 형태로 20개 과제를 선정해 260억원을 지원한다. 기업이 실제 성과를 낼 수 있는 AX 모델 구축을 목표로 한다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "AI 통합 바우처 사업을 통해 기업들이 AI 기술을 보다 쉽게 도입하고 활용할 수 있도록 지속적으로 지원할 계획"이라며 "AI 기술, 데이터, 클라우드 등 활용 요소를 통합 지원해 산업 전반 AX를 촉진하겠다"고 밝혔다.

2026.03.19 13:01김미정 기자

[현장] 정부 "글로벌급 AI 서비스 필요…멀티모달·피지컬 AI 논의할 것"

정부와 인공지능(AI) 기업이 글로벌 수준 AI 기술력 확보를 위한 논의에 나섰다. AI 서비스를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 단계로 확장하려는 전략에 시동 걸 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 교보빌딩에서 '독자 AI 관계 기업 간담회'를 열고 AI 서비스 개발을 위한 정책 방향을 공유했다. 이날 간담회에는 네이버, 카카오, LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 주요 AI 기업이 참석했다. 그동안 정부는 'AI 고속도로' 정책을 통한 인프라 확충과 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'를 통한 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 간담회는 이를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 AI 서비스 단계로 확장하려는 후속 전략을 논의하는 자리다. AI 생태계는 그래픽처리장치(GPU)·AI 데이터센터(AIDC) 중심 인프라와 데이터 학습 기반 모델, 실제 활용 서비스 등 3단계로 구성된다. 배 부총리는 "기존 정책으로 확보된 인프라와 모델을 실제 서비스까지 유기적으로 연결해야 한다"며 "이를 국가 단위 AI 전환(AX)을 통해 완성하겠다"고 구상을 밝혔다. 배 부총리는 최근 미국-이란 전쟁 등 불안정한 국제 정세로 인해 독자 AI 기술 확보 필요성이 커졌다고 말했다. 그는 "국방·안보 영역에서 자주적인 AI 경쟁력이 있어야 통제가 가능하다"며 "AI 주도권을 확보하지 못하면 근본적인 경쟁력을 잃을 수 있다"고 강조했다. 이날 정부와 기업 간 논의에서는 AI 서비스 상용화 과제로 '비용'과 '수익모델'이 꼽혔다. 참석 기업도 산업별 특화영역에서 AI 적용을 확대하는 전략을 검토한 것으로 전해졌다. 배 부총리는 글로벌 시장 수준의 AI 서비스 개발을 목표로 제시했다. 단순 국내 활용을 넘어 해외 기업도 선택할 수 있는 '글로벌 톱10 수준' 경쟁력을 확보해야 한다는 판단이다. 그는 "글로벌 톱 수준이 아니면 국내에서도 선택받기 어렵다"며 "한국에서도 구글딥마인드와 앤트로픽이 탄생할 수 있다"고 자신했다. 배 부총리는 AI 기업 지원 방식으로 프로젝트성 자금과 펀드형 투자가 검토되고 있다고 밝혔다. 그는 "대기업에는 사업 단위 지원을, 스타트업에는 '국민성장펀드' 같은 지분 투자 방식이 거론되고 있다"고 설명했다. 독파모서 불거진 '독자성' 논란…"기술력에 우선 초점" 배 부총리는 독파모 사업을 둘러싸고 제기된 독자성 논란에 대해 기술 자체 완성도와 경쟁력을 우선시해야 한다고 주장했다. 단순히 순수 독자 기술 여부에 집중하기보다 실제 시장에서 선택받을 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심이라는 설명이다. 배 부총리는 "모델을 프롬스크래치로 개발했는지, 오픈소스를 일부 활용했는지는 본질이 아니다"며 "우리가 세계적인 수준의 모델을 만들 수 있느냐가 더 중요하다"고 강조했다. 이어 "독자성만 강조하다 아무도 쓰지 않는 모델을 만드는 것은 의미가 없다"고 덧붙였다. 정부는 향후 기업과 협의체를 구성해 관련 정책 논의를 정례화할 계획이다. 배 부총리는 "향후 2~3년이 AI 서비스 경쟁 분수령이 될 것"이라며 "올해 거대언어모델(LLM) 경쟁력 확보, 이후 멀티모달과 피지컬 AI로 확장해 생태계를 완성하겠다"고 강조했다.

2026.03.18 16:54김미정 기자

정부, 내년까지 AX 제품·서비스 상용화 7540억원 투입

정부가 산업과 일상 전반에 인공지능 전환(AX)을 앞당기기 위해 관련 제품·서비스 시장 출시를 지원하는 재정 투입에 나선다. 정부는 18일 구윤철 경제부총리 겸 재정경제부 장관 주재로 정부서울청사에서 비상경제장관회의를 열고 관계부처 손잡고 'AI 응용제품 신속 상용화 지원사업(AX-스프린트)'을 추진한다고 밝혔다. 총 246개 AI 제품 개발·출시에 2027년까지 7540억원을 투입한다는 계획이다. 이번 사업은 제조, 농·축·어업, 국토·교통 등 국민 생활과 밀접한 분야를 중심으로 1~2년 내 시장 출시가 가능한 AI 적용 제품·서비스를 지원한다. 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 등 10개 부처가 참여해 총 246개 과제 제품 개발과 출시를 뒷받침할 계획이다. 해당 사업 재정 규모도 발표됐다. 올해 AX 관련 예산 2조4000억원 중 단일 사업 기준 최대인 6135억원이 배정됐다. 이 중 4735억원은 출연·보조금 형태로, 1400억원은 융자로 지원된다. 여기에 내년까지 이어지는 후속 사업비 1405억원을 포함하면 2년간 총 투자 규모는 7540억원이다. 그동안 AI에 대한 관심과 기대는 높았지만 실제 산업 현장 확산 속도는 상대적으로 더디다는 지적이 제기됐다. 이에 정부는 지난해 예비타당성조사를 면제해 사업 추진 속도를 높였고, 부처 간 협의체를 통해 중복 지원을 사전에 조정했다. 이를 통해 기업 수요 기반으로 지원 과제를 선정하는 구조를 마련했다. 정부는 우수 성과를 낸 제품에는 혁신조달 연계, 규제 개선, 해외 진출 지원 등 후속 패키지도 제공할 예정이다. 이를 통해 기술 개발에서 실제 시장 진입까지 이어지는 전 과정을 지원한다는 구상이다. 지원 대상은 제조와 농·축·어업, 국토·교통, 보건·복지·환경, 생활·보안·방산 등 5개 핵심 분야다. 숙련자 경험을 데이터화해 스마트글래스로 작업을 안내하는 시스템이나, 도로 작업 중 위험 상황을 감지해 경고하는 안전 로봇 등이 대표 사례로 제시됐다. 사업에는 AI 기술 기업과 이를 도입하려는 수요 기업, 대학·연구기관 등이 컨소시엄 형태 또는 단독으로 참여할 수 있다. 정부는 AI 모델 개발부터 실증, 양산 체계 구축까지 전 단계에 걸쳐 기업 맞춤형 지원을 제공할 방침이다. 임기근 기획예산처 장관 직무대행은 "이번 투자를 통해 AI 응용 제품 조기 상용화를 촉진하고 글로벌 시장 진출 기회를 확대하겠다"며 "산업과 일상 전반에서 체감할 수 있는 AX 확산을 이끌겠다"고 밝혔다.

2026.03.18 15:11김미정 기자

[현장] 배경훈 부총리 "AI 승부 2~3년 내 판가름…기술 주도권 키워야"

"글로벌 인공지능(AI) 경쟁 승부는 2~3년 내 결정될 가능성이 큽니다. 기업은 단순히 AI 서비스 개발하는 수준을 넘어 글로벌 시장 영향력을 더 키워야 합니다. 산업뿐 아니라 국방·안보에서도 AI 경쟁력을 키울 수 있도록 정부˙기업 간 논의가 이어져야 합니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 과학기술자문회의 대회의실에서 열린 '독자 AI 관계 기업 간담회' 모두발언에서 이같이 밝혔다. 이날 배 부총리를 비롯한 김경만 과기정통부 AI정책실장 등 정부 관계자와 업스테이지, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스, 네이버, SK텔레콤 등 AI 기업 관계자가 참석했다. 배 부총리는 국내 AI 기업이 새 접근법을 고민해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 모델·서비스 개발을 넘어선 산업 생태계를 구축해야 한다"며 "이를 통해 국가 AI 경쟁력을 확보할 수 있어야 한다"고 말했다. 배 부총리는 "현재 네이버, 카카오, NC AI가 국내 서비스에 AI를 활발히 접목하고 있다"면서도 "앞으로 이 수준을 넘어 한 단계 더 도약해야 할 시점"이라고 설명했다. 그러면서 "기업은 미국 빅테크 수준으로 발전하기 위해 정부와 꾸준한 논의를 이어가야 한다"며 "정부는 기업 성장에 필요한 요소와 투자 논의를 진행해야 한다"고 덧붙였다. 배 부총리는 AI를 국가 안보·경제 핵심 인프라로 보는 시각이 확산하고 있다는 점도 짚었다. 그는 "미국과 이란 전쟁 후 독자 AI 모델 중요성이 높아지고 있다"며 "국방·안보에서 AI 경쟁력을 확보하지 못하면 기술 통제가 어려워질 수 있을 것"이라고 지적했다. 이어 "우리가 AI 주도권을 확보하지 못할 경우 국가 기본 경쟁력은 물론 AI 전환 시대 경제 경쟁력까지 위협받을 수 있다"며 "이는 군사 영역을 넘어 공공과 산업 전반에 영향을 미칠 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.18 11:15김미정 기자

[현장] "의료 AI, 멀티모달 시스템으로 성장…환자 미래 상태 예측"

"의료 인공지능(AI)은 질병을 판별하는 도구를 넘어설 전망입니다. 임상 데이터와 영상, 유전체 정보를 통합 분석하는 멀티모달 시스템으로 발전할 것입니다. 환자 맞춤형 질병 예측·치료를 통합 지원하는 '의료 파운데이션 모델'이 의료 AI 성장을 지원할 것입니다." 예종철 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원 교수는 17일 서울 양재 엘타워에서 열린 한국인공지능산업협회(AIIA) 조찬포럼에서 의료 AI 진화 방향성을 이같이 제시했다. 예 교수는 기존 의료 AI 연구가 주로 특정 질환을 판독하는 영상 진단 모델 중심으로만 발전해 왔다고 설명했다. 다만 이는 환자에게 완전한 치료를 제공하지 않는다고 지적했다. 그는 "의사는 영상뿐 아니라 임상 기록, 유전체 정보 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 치료 결정을 내린다"며 "의료 AI가 진단만 하는 역할만으론 충분하지 않다"고 설명했다. 예 교수는 차세대 의료 AI는 영상뿐 아니라 의료 데이터와 임상 실험 자료, 유전체 정보를 종합 분석하는 멀티모달 시스템으로 발전할 것이라고 내다봤다. 그는 이런 시스템을 '의료 파운데이션 모델'로 정의했다. 실제 의료 AI 연구에서는 환자 정보를 종합 분석해 맞춤형 질병 진단과 예측, 치료법을 제시하는 모델 연구가 한창이다. 우선 환자 과거 의료 기록을 시간 순서로 분석해 질병 발생 가능성을 예측하는 모델이 등장하고 있다. 영국 대규모 의료 데이터베이스(DB)인 'UK 바이오뱅크' 연구에서는 환자 의료 이벤트 데이터 기반으로 10년 내 질병 발생 위험을 예측할 수 있다는 결과가 발표됐다. 대규모 의료 데이터 기반 모델 개발도 확대되고 있다. 미국 EMR 기업 에픽은 약 3억명 환자 데이터가 포함된 '코스모스(Cosmos)' 데이터셋 기반으로 의료 예측 모델을 구축하고 있는 것으로 알려졌다. 그는 최근 거대언어모델(LLM)을 활용한 의료 지식 시스템도 빠르게 확산한 것으로 나타났다. 그는 의료 질의응답 플랫폼 '오픈에비던스(OpenEvidence)'를 관련 사례로 들었다. 실제 미국 의사 40%가 오픈에비던스를 진료 과정에 활용한 것으로 집계됐다. 예 교수는 "의료 AI가 의사의 의사결정을 지원하는 방향으로 활용 범위가 확대되고 있다"며 "궁극적으로 임상 데이터와 영상, 유전체 정보를 통합 분석하는 멀티모달 시스템으로 발전할 것"이라고 설명했다.

2026.03.17 09:37김미정 기자

"비용 10% 미만·유연한 조건"… 정부 GPU 파격 지원에 AI 업계 환호

인공지능(AI) 연구개발 수요 확대 속 정부의 산학연 대상 그래픽처리장치(GPU) 지원 정책이 본격화되자 업계에서는 긍정적인 반응을 보이고 있다. 16일 과학기술정보통신부가 민간 GPU 임차와 정부 GPU 추가 배분을 병행하는 방식으로 산학연에 GPU 자원을 확대 지원하기로 하자 업계는 AI 생태계 조성과 연구 환경 개선 측면에서 의미 있는 정책이라고 평가했다. 임정환 모티프 최고경영자(CEO)는 "산학연에 GPU가 다량 공급된다는 사실 자체는 매우 긍정적으로 본다"며 "대학과 연구기관에서는 GPU 부족 때문에 하고 싶었던 실험이나 연구를 못 하는 경우가 많았는데 이런 기회가 늘어날 수 있다"고 말했다. 이어 "기술 개발은 다양한 곳에 자원이 분산돼 여러 아이디어가 실험될 때 발전하는 측면이 크다"며 "생태계 조성 관점에서도 의미 있는 정책 방향"이라고 평가했다. 김동환 포티투마루 대표는 "자부담금도 민간 클라우드 서비스 제공사(CSP) 대비 10%도 안 되는 저렴한 구조이고 특히 학계를 무상으로 지원하는 것은 정말 잘한 일"이라고 평가했다. 이어 지원 단서 조항은 자유 공모에 가까워 유연하게 접근할 수 있다는 점도 장점으로 꼽았다. 특히 이번 지원 사업은 과거 GPU 지원 사업 한계로 지적된 부분을 적극적으로 극복했다는 점에서도 호평을 받고 있다. 한 업계 관계자는 "지원 기간이 4개월로 확보돼 1개 프로젝트를 가지고 몇 가지 시도를 해보면서 제대로 한 번 돌려볼 수 있는 여유가 생겼다"며 "전체적으로 현장의 목소리를 많이 듣고 고민을 상당히 많이 해서 과제를 기획한 것 같다"고 말했다. 그동안 제기됐던 쪼개기식 단기 지원 등 기존 사업의 문제점들을 상당 부분 해소했다는 평가다. 업계에서는 이번 정책이 단순한 자원 공급을 넘어 AI 산업 생태계 확장으로 이어질 수 있다는 기대도 나온다. 한 AI 기업 관계자는 "정부가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하려는 방향성 자체는 산업 발전을 위해 필요하다"며 "특히 스타트업이나 연구기관 입장에서는 GPU 확보가 가장 큰 장벽 중 하나이기 때문에 일정 부분 도움이 될 것"이라고 말했다. 다만 실제 현장에서 체감 효과를 극대화하기 위해서는 앞으로도 세심한 지원 조건과 운영 방식이 중요하다는 의견도 있다. 다른 AI 기업 대표는 "정부 지원 자체는 환영하지만 과거 사례를 보면 지원을 받는 대신 학습 데이터 공개나 결과물 공개 같은 조건이 붙는 경우가 있었다"며 "이런 조건이 과도하면 기업 입장에서는 참여가 부담스러울 수 있다"고 지적했다. 또 다른 관계자 역시 GPU 사용 기간과 운영 방식의 중요성을 거듭 당부했다. 그는 "GPU를 활용하려면 데이터 업로드와 학습 환경 구축 등에 시간이 걸리는데 지원 기간이 짧거나 자원이 쪼개져 제공되면 오히려 활용이 어려울 수 있다"며 "실제 개발과 연구에 충분히 사용할 수 있는 환경을 지속적으로 만들어가는 것이 중요하다"고 말했다. 정부는 이번 GPU 임차 사업과 추가 GPU 배분을 통해 산학연의 AI 연구개발 환경을 개선하고 AI 컴퓨팅 인프라 기반을 확대한다는 계획이다. 업계는 이러한 정책 방향에는 공감하면서도 실제 연구와 산업 현장에서 안정적이고 지속적인 지원에 대한 필요성도 강조했다. 박정호 뉴엔AI 전무(CTO)는"부족한 연상 능력을 확보 할 수 있어 반가운 소식"이라며 "다만 단순히 GPU만 지원 하기 보다는 AI옵스같은 통화 운영 환경으로 지원해 주면 보다 좋은 성과를 기대할 수 있을 것"이라고 조언했다. 김동환 대표는 "AI 기술이 성장하기 위해선 단기 지원뿐 아니라 장기적인 인프라 구축 전략이 병행돼야 국내 AI 기업과 연구기관의 경쟁력을 높일 수 있을 것"이라며 "정부가 지속적으로 GPU 인프라를 확충하고 안정적인 활용 환경을 마련하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.03.16 18:52남혁우 기자

과기정통부, GPU 2천 장 추가 지원… "산·학·연 인프라 가속화"

과학기술정보통신부가 국내 산업계와 학계, 연구계 인공지능(AI) 연구개발 역량 강화를 위해 그래픽처리장치(GPU)를 추가로 지원한다. 과학기술정보통신부는 GPU 임차 사업 공급 클라우드 기업(CSP) 공모와 함께 정부 GPU 약 2천장 이상의 추가 활용을 위한 산업계 사용자 모집 공모를 시작한다고 16일 밝혔다. 정부는 AI 경쟁력과 기술 주권 확보를 위해 GPU 자원을 핵심 전략 자산으로 보고 'AI 고속도로 구축'을 주요 국정과제로 추진하고 있다. 이에 2025년 추가경정예산을 통해 첨단 GPU 1만3천장을 확보했으며, 올해도 약 2조8백억원 규모의 GPU 확보 사업을 추진 중이다. 정부는 GPU 확보와 구축에 시간이 필요한 점을 고려해 민간 클라우드 기업이 보유한 GPU 자원을 활용하는 임차 방식 지원도 병행하기로 했다. 이를 통해 산학연 연구기관과 기업이 단기간에도 인공지능 개발에 필요한 연산 자원을 활용할 수 있도록 한다는 계획이다. GPU 임차 사업은 고성능컴퓨팅지원사업과 AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 두 개 사업으로 구성된다. 두 사업 모두 국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기업을 대상으로 공급 사업자를 선정한다. 먼저 고성능컴퓨팅지원사업은 3월16일부터 4월16일까지 공모가 진행된다. 산업계에 약 1천장 규모, 정확히는 1천60장 이상의 GPU를 공급할 사업자를 선정할 예정이다. 중소기업과 스타트업 등 산업계가 소규모 AI 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 서버 2대 이하, GPU 단위 형태로 유연하게 자원을 제공할 수 있는 운영 역량을 평가한다. 선정된 공급 기업은 AI 학습에 최적화된 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경과 개발 환경을 제공하게 된다. AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 사업은 학계와 연구기관을 대상으로 진행된다. 3월16일부터 4월6일까지 공모가 진행되며 약 960장 이상의 GPU를 제공할 클라우드 사업자를 선정한다. 연구용 대규모 연산 자원 제공 능력과 연구개발 환경 지원 역량 등을 종합적으로 평가해 공급사를 결정할 예정이다. 선정된 사업자는 거대언어모델 등 초거대 인공지능 연구 개발에 필요한 대규모 컴퓨팅 자원과 연구 환경을 지원하게 된다. 정부가 보유한 GPU 자원도 추가로 산업계에 공급된다. 과기정통부는 2025년 추가경정예산으로 확보한 GPU 가운데 추가 활용이 가능한 약 2천장 이상을 산업계에 배분하기 위한 '첨단 GPU 활용 지원 사업' 2026년 2차 사용자 공모도 함께 추진한다. 이번 사용자 공모는 중소기업과 스타트업을 중심으로 단기 수요에 대응하기 위한 것이다. 신청 기간은 3월16일부터 3월30일까지이며, 평가 절차를 거쳐 4월 초부터 GPU 자원을 공급할 계획이다. 사용 기간은 4개월 이내 단기 활용 중심으로 운영된다. 정부는 이번 지원을 통해 국내 산학연이 겪고 있는 대규모 연산 자원 부족 문제를 완화하고 인공지능 학습과 추론 기반 서비스 및 모델 개발을 촉진할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "AI 컴퓨팅 인프라 역량은 국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "민간과 정부 GPU 자원을 동시에 활용해 국내 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 산업 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.03.16 16:29남혁우 기자

[AI 리더스] 한국 온 핀란드 기술특사 "국가 간 AI·양자 협력 키워야"

"한국과 핀란드는 기술 개발 방향성이 매우 유사한 국가입니다. 우리는 양자 컴퓨팅과 오픈소스 인공지능(AI) 모델 개발, 인재 교류 논의를 실제 협력으로 실행하길 기대합니다." 안띠 바사라 외교장관 기술특사와 페트리 뮐뤼매키 헬싱키대 컴퓨터과학부 교수는 지디넷코리아를 만나 한국과 핀란드 기술 협력 필요성을 이같이 밝혔다. 판란드는 현재 전략적 기술 정책을 추진하고 있다. AI를 비롯해 5G·6G 통신 기술, 양자 기술, 우주 기술, 방위 기술 등에 집중 투자하고 있다. 바사라 기술특사는 "한국 AI와 양자 기술 방향성·가치관은 핀란드와 매우 유사하다"며 "관련 기술 협력을 확대할 필요가 있다"고 강조했다. 한국과 핀란드 기술 협력 논의는 이미 진행됐다. 핀란드 대표단이 매년 한국을 찾았으며, 양자 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결한 바 있다. 올해 5월 한국 대표단이 양자 기술 논의를 위해 핀란드를 방문할 예정이다. 바사라 기술특사는 이번 방문에서 구혁재 과학기술정보통신부 제1차관을 만났다. 양국 간 첨단 과학기술 분야 전략적 파트너십 강화 방안을 논의했다. 핀란드는 AI, 양자 등 첨단 기술력을 위해 국가 간 협력을 우선순위에 둔 나라다. 이를 위해 핀란드 외교부는 '기술특사' 제도를 도입했다. 기술특사는 기술·산업 분야 경험이 풍부한 전문가로 이뤄졌다. 해당 경험으로 국가를 돌아다니며 기술 협력 방안을 찾는 게 주요 임무다. 바사라 기술특사도 노키아 등 산업 현장에서 경력을 쌓고, 핀란드 국립기술연구소(VTT)를 이끈 경험도 있다. 그는 "오늘날 외교와 산업, 기술은 분리하기 어렵다"며 "풍부한 경험을 바탕으로 외교 정책 논의에 기여하고 있다"고 설명했다. 대학·연구기관 앞세워 키운 기술력…"공공·민간 소통 중요" 뮐뤼매키 교수는 핀란드 기술 생태계 강점으로 장기적인 공공 투자와 민관 협력 구조를 꼽았다. 실제 핀란드 정부는 1970년대부터 컴퓨터 과학과 신경망, 패턴 인식 등 AI 관련 기초 연구를 대학과 연구기관 중심으로 키웠다. 그는 핀란드 정부가 AI와 양자, 통신 등 핵심 기술 분야에 전략적으로 지원하고 있다고 밝혔다. 실제 핀란드는 유럽 최대 규모 슈퍼컴퓨터 '루미(LUMI)'를 운영하고 있으며, VTT 연구소에서는 핀란드 최초 양자 컴퓨터도 가동하기 시작했다. 이러한 인프라는 초기 단계 기술 연구를 지원하기 위해 정부가 직접 구축한 것이다. 바사라 기술특사는 AI 시대에도 공공 연구기관 지원이 지속적으로 이뤄져야 한다고 주장했다. 초기 AI·양자 기술 연구에서 실패는 낭비가 아니라 학습 과정이라는 이유에서다. 그는 "AI나 양자 기술처럼 초기 단계 기술에서는 다양한 실험이 필요하지만, 민간 기업은 이런 위험을 감당하기 어렵다"며 "공공 자금이 이를 감수해야 한다"고 설명했다. 바사라 기술특사는 장기 연구 투자 성과 사례로 저온 물리학 연구를 언급했다. 그는 "이 연구는 오랫동안 상업적 관심을 받지 못했지만 정부는 이를 양자 핵심 기술로 보고 지속 투자했다"며 "지금은 이 연구가 양자 컴퓨팅 산업 주요 기반이 됐다"고 설명했다. 밀뤼매키 교수는 기술 경쟁력을 유지를 위해 대학·연구기관·기업 간 협력 네트워크를 구축해야 한다고 말했다. 그는 "기업은 실제 문제를 가장 잘 이해하고, 연구기관은 기술을 실험·성숙시키는 역할을 해야 한다"며 "이 세 주체가 네트워크 형태로 협력해야 한다"고 설명했다. 그는 대학이 연구만 하는 역할에 그쳐선 안 된다고 당부했다. 그는 "대학이 섬처럼 존재해선 안 된다"며 "대학 연구는 반드시 사회와 산업에 영향을 미쳐야 한다"고 설명했다. 이어 "이는 공공 자금이 장기적으로 대학, 연구기관에 꾸준히 들어갈 수 있는 원동력"이라고 말했다. "오픈소스 LLM 프로젝트 확대 돼야" 바사라 기술특사와 밀뤼매키 교수는 AI 시대에도 국가 간 협력이 필요하다고 입을 모았다. 밀뤼매키 교수는 "현재 다수 국가가 자국 중심 거대언어모델(LLM) 구축을 추진하고 있지만 쉽지 않을 것"이라며 "모든 국가가 오픈AI, 구글 같은 대규모 기업과 동일한 규모 데이터와 컴퓨팅 자원을 확보하기는 현실적으로 어렵다"고 지적했다. 현재 핀란드는 여러 국가가 함께 참여하는 오픈소스 기반 LLM 프로젝트 확대를 기대하고 있다. 밀뤼매키 교수는 "핀란드는 자체 언어 모델 프로젝트를 운영하고 있지만, 글로벌 빅테크와 정면으로 경쟁하는 것보다 협력 기반 접근을 택했다"고 설명했다. 이어 "여러 국가가 함께 개발하는 오픈소스 LLM 생태계가 더 크게 성장하길 바란다"고 덧붙였다. 그는 관련 협력 모델 사례로 리눅스를 언급했다. 리눅스는 핀란드에서 시작됐지만 현재 전 세계 개발자들이 함께 발전시키는 글로벌 플랫폼으로 성장했다. 그는 "LLM도 특정 국가나 기업이 독점하는 기술이 아니라 여러 국가가 협력하는 방식으로 발전할 수 있을 것"이라고 전망했다. "인재, AI·양자 기술 발전 병목...국가 협력 필수" 밀뤼매키 교수는 양자·AI 기술이 더 발전하려면 인재 문제를 해결해야 한다고 주장했다. 그는 한국에서 연구자들이 미국이나 중국으로 이동하는 현상에 대해서는 해외 경험 자체를 부정적으로 볼 필요는 없다고 평했다. 다만 이들이 다시 한국으로 돌아올 수 있는 환경을 만드는 것이 핵심이라고 주장했다. 현재 핀란드는 높은 삶의 질을 앞세워 인재를 유치하고 있다. 밀뤼매키 교수는 "안전한 사회 환경과 자연환경, 일과 삶 균형이 가능한 사회 구조를 최대한 어필하고 있다"며 "이런 부분이 인재를 모을 수 있게 하는 원동력으로 자리잡았다"고 설명했다. 핀란드는 해외 인재 유치를 위해 세금 감면 제도도 운영하기 시작했다. 밀뤼매키 교수는 "외국에서 온 전문 인력에게 일정 기간 낮은 고정 세율을 적용하는 방식"이라며 "연구자와 기술 인력이 핀란드에서 활동하기 쉽도록 돕고 있다"고 설명했다. 그는 핀란드 AI 리터러시 교육 정책도 증요한 경쟁력이라고 주장했다. 그는 "실제 기술을 개발하는 사람은 인구 중 극히 일부지만, 모든 사람이 기술을 이해하고 활용할 수 있을 때 국가 경쟁력이 높아진다"고 강조했다. 현재 핀란드는 일반 시민 대상으로 온라인 AI 교육 프로그램 '엘리먼츠 오브 AI(Elements of AI)'를 운영하고 있다. 엘리먼츠 오브 AI는 핀란드 온라인 AI 교육 프로그램이다. 일반 시민도 쉽게 AI를 이해할 수 있도록 구성됐다. 전 세계 수백만 명이 수강했다. 밀뤼매키 교수는 엘리먼츠 오브 등으로 한국과 AI 리터러시 협력 가능성도 언급했다. 그는 "AI 기술뿐 아니라 책임 있는 기술 사용과 정보 판별 능력을 교육하는 것이 중요해질 것"이라며 "이런 분야에서도 국가 간 정책 협력이 가능"하다고 내다봤다. 바사라 특사는 한국과 기술 협력을 더 확대하길 원한다고 말했다. 그는 "폭넓은 분야보다는 특정 분야 몇가지를 선정해 더 깊고 구체적인 협력을 추진할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.03.15 10:29김미정 기자

[현장] "AI 학습 환경 천차만별…공동 교육 인프라 필요"

"인공지능(AI) 교육에도 장비 경쟁이 생겼습니다. AI 서비스 사용료와 장비 확보 여부에 따라 학습 경험 자체가 천차만별입니다. 현재 학생 간 해당 격차는 더 벌어지고 있습니다." 박성준 숙명여대 소프트웨어(SW)중심대학사업단 특임교수는 과학기술정보통신부가 13일 서울 국가과학기술자문회의 대회의실에서 개최한 '에이전틱 AI 시대 SW 산업 및 인재양성 대응방안 간담회'에서 이같이 지적했다. 이날 간담회에 류제명 과기정통부 제2차관을 비롯한 이도규 과기정통부 정보통신정책실장, 신준우 정보통신기획평가원 전략기획본부 본부장 등 IT 주요 부처와 국내 AI 산학연 관계자들이 참석했다. 박 특임교수는 현재 학생 간 AI 학습 환경 격차가 커지고 있다는 점을 지적했다. AI 서비스 사용료와 장비 확보 여부에 따라 학습 경험 자체가 달라질 수 있다는 설명이다. 그는 "개발자들은 매달 수십만원에서 많게는 100만원 이상을 AI 서비스 이용에 지출한다"며 "학생들은 이런 비용을 감당하기 어렵다"고 말했다. 이어 "학생들이 유튜브와 소셜네트워킹서비스(SNS)를 통해 AI 개발 사례를 접하고 있지만 실현하기 어렵다"며 "실제로 동일한 환경을 갖추기 어렵기 때문"이라고 설명했다. 그러면서 "일부 AI 에이전트나 개발 환경은 추가 장비가 필요하다"며 "이런 접근성 차이가 학습 경험 격차로 이어질 수 있다"고 설명했다. 이날 백은옥 한양대 컴퓨터SW학부 교수는 AI 시대에 컴퓨터공학과 커리큘럼 방향이 바뀌어야 한다고 주장했다. AI로 누구나 SW를 쉽게 만들 수 있는 시점에서 컴퓨터공학과 역할을 재정의해야 한다는 설명이다. 백 교수는 "대학은 운영체제(OS)를 비롯한 컴파일러, 아키텍처 등 컴퓨터 작동 원리를 가르치는 핵심 기술 교육에 더 집중해야 한다"고 강조했다. 이어 "학생은 기초 기술 이해를 갖춰야 AI로 생성된 코드나 시스템 구조를 제대로 분석하고 검증할 수 있을 것"이라고 말했다. 백 교수는 대학 간 교육 역할을 나누는 방안도 검토할 필요가 있다는 점을 제안했다. 일부 대학은 핵심 SW 연구 중심으로 운영하고, 다른 대학은 응용 SW 교육 중심으로 운영하는 방식도 하나의 대안이 될 수 있다는 설명이다. 임치현 울산과학기술원(UNIST) AI대학원 산업공학과 부교수는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 접근 환경 부족을 가장 큰 문제로 꼽았다. 그는 "대학별로 인프라를 구축하는 것보다 공동 GPU 클러스터 등 통합 활용 체계가 필요하다"고 대안을 제시했다. "바이브 코딩이 개발자 역할 바꿔…경력 중심 채용" AI 기술 확산으로 개발자 역량과 채용 방식에 변화가 생긴 것으로 나타났다. 신정규 래블업 대표는 개발자 역량이 코드 작성에서 시스템 설계와 검증 중심으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "기업 역시 단순 코드 작성 능력보다 요구 사항 정의와 시스템 구조 이해 능력을 더 중요하게 본다"고 말했다. 오승욱 슈어소프트 대표도 개발자의 코드 검증 역량을 개발자 핵심 역량으로 봤다. 그는 "현재 코드 자동 생성 비율이 전체 코드 약 30% 수준까지 올라갔지만, 생산성 증가는 약 10% 수준에 그쳤다"며 "코드 검증 비용은 오히려 두 배 가까이 늘었다"고 사례를 공유했다. 왕지영 카카오엔터프라이즈 사업기획팀 매니저는 사내 개발자 업무 범위가 줄어들고 있다고 분석했다. 그는 "AI를 통한 개발 생산성 증가가 이어지고 있다"며 "데이터 사이언티스트 등 다른 직무 인력 역시 AI 도구를 활용해 최소 기능 제품(MVP) 제작, 개념검증(PoC)를 진행하는 사례가 늘고 있다"고 설명했다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 SW 산업이 원하는 인재 유형도 바뀌고 있다고 봤다. 그는 전통적인 패키지 SW 개발 인력보다 AI 에이전트 서비스, AI 인프라 SW, 반도체 인터페이스 등 새로운 기술 영역을 이해하는 인재 수요가 커질 가능성이 높다고 전망했다. 조 회장은 이런 변화 원인을 SW 산업 구조 재편으로 꼽았다. 그는 "그동안 SW 기업이 패키지 제품을 만들어 공급하는 구조였다"며 "현재 기업들이 AI를 활용해 필요한 기능을 직접 개발하는 수요 중심 구조로 이동하고 있기 때문"이라고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "현재 AI 쓰나미는 소수 전문가가 방향을 제시한다고 해서 해결될 수 있는 문제가 아니다"며 "SW 산업계 관계자를 비롯한 학계 등 모든 구성원이 머리 맞대고 논의해야 하는 이슈"라고 말했다. "이어 상황 대처를 위해 보다 광범위한 논의가 지속적으로 필요할 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.13 13:36김미정 기자

2조원 규모 국가 GPU 확충 닻 올렸다…'AI 고속도로' 시동

정부가 2조원대 예산을 투입해 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확충에 나선다. 지난해 1만 3000여 장 확보에 이어 올해는 공모 단계부터 대규모·최신 GPU 클러스터와 연내 서비스 개시를 전면에 내세우며 산학연과 국가 인공지능(AI) 프로젝트를 뒷받침할 'AI 고속도로' 구축을 본격화한다. 과학기술정보통신부는 12일 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모를 이날부터 다음 달 13일까지 진행한다고 발표했다. 국내 AI 생태계 활성화와 AI 3대 강국 도약의 핵심 인프라인 AI 고속도로 구축을 본격 추진한다는 목표다. 이번 사업은 약 2조 805억원을 투입해 첨단 GPU와 통합 운영환경을 민관 협력 방식으로 신속히 확보하는 것이 핵심이다. 협약 기간은 올해 협약 체결 시점부터 2031년 12월 31일까지 약 68개월이다. 올해는 구축과 서비스 개시, 2027년부터 2031년까지는 운영 단계로 이어진다. 정부는 이번 사업 예산을 GPU 서버와 랙, 냉각장치, 스토리지, 네트워크 케이블·스위치, 소프트웨어(SW) 라이선스, 기술지원 패키지 등 구매 비용에 집중 투입할 계획이다. 공고에 따르면 정부는 단순히 GPU 수량을 늘리는 것을 넘어 ▲비용 대비 높은 성능 ▲대규모 클러스터링 ▲직접 클러스터링을 통한 기술력 확보 ▲최신 기종 우선 도입 ▲연내 서비스 개시 등을 중점 추진 방향으로 제시했다. 특히 정부 활용분 가운데 최소 1개 이상 클러스터를 256서버(GPU 2048개) 이상 규모로 구성하는 제안이 우대되며 최신 GPU는 엔비디아 블랙웰급 이상을 기본으로 보고 차세대 베라루빈 제안 시에도 우대한다는 기준을 내세웠다. 사업 참여 대상은 국내에서 클라우드 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 제공·운영이 가능한 사업자다. 단독 또는 컨소시엄 형태 모두 가능하지만 최근 3년 이내 관련 매출과 운영 실적을 사업계획서에 포함해야 한다. 참여 기업은 국내 데이터센터에 상면을 확보하고 같은 공간 또는 같은 층에서 GPU 서버를 물리적으로 집적해야 한다. 대규모 클러스터를 구성할 수 있는 전력·냉각·항온항습·네트워크 인프라 계획도 제출 요건이다. 이는 정부가 단순 조달보다 실제 대형 AI 학습과 추론을 감당할 수 있는 고성능 집적 인프라 구축 역량을 전면 평가하겠다는 것으로 풀이된다. 정부는 공고에 관한 사업설명회를 오는 20일 서울 포스코타워 역삼에서 개최한다. 다음 달까지 공모 접수를 거쳐 오는 4~5월 평가위원회 선정평가와 데이터센터 현장실사를 진행하고 5월 사업수행기관을 확정할 예정이다. 이후 12월까지 협약 체결과 정부출연금 교부, GPU 발주·구축·테스트·연내 서비스 개시가 이어지며 중간보고는 9월, 결과보고와 평가는 내년 1월, 정산은 내년 2월로 예정됐다. 올해 사업은 지난해 GPU 확보 사업의 연장선으로 진행된다. 정부는 지난해 추가경정예산 약 1조 4000억원을 투입해 1만 3000여 장 규모 GPU 확보를 추진했다. 이 사업에는 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오가 최종 선정됐다. 이후 정부와 기업이 실무협의체를 구성해 확보·구축·운용 계획과 GPU 통합지원 플랫폼 구축, 산학연 지원 일정 등을 논의해왔다. 민관 협력으로 이달 초부터는 지난해 확보된 정부 GPU가 본격적으로 산학연에 공급되기 시작했다. 이번 공모는 이미 가동을 시작한 1차 공급 체계에 추가 물량과 더 큰 클러스터를 얹는 2단계 확장 사업으로 평가된다. AI 고속도로 구축 속도를 높이고자 정부는 올해 공고에 지난해보다 한층 구체적인 운영 조건도 담았다. 제안사는 전체 GPU 자원 중 자체 활용 허용 자원 비중을 스스로 제안할 수 있지만, 정부 활용 자원 비중이 높을수록 평가에서 우대받는다. 동시에 독자 AI 파운데이션 모델 등 국가 AI 프로젝트와 국내 산학연 대상 지원 계획, 국내 직접 운영·통제 체계, GPU 자원 관리 시스템, 통합 SW 플랫폼, 모니터링과 기술지원 체계 등이 핵심으로 제시됐다. 업계에선 단순 GPU 확보를 넘어 공급·운영·지원이 결합된 상시 GPU 서비스 체계를 만들겠다는 의지로 보고 있다. 정부 주도 대형 AI 인프라 사업인 만큼 어떤 사업자가 이번 공모에 뛰어들지도 주목된다. 지난해 사업에 참여했던 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오는 물론, 대형 데이터센터·클라우드 인프라를 보유한 KT클라우드와 같은 주요 클라우드 서비스 기업(CSP)과 GPU 운용 역량을 키우고 있는 통신사업자 등이 경쟁 구도를 형성할 가능성이 거론된다. 공모상 정부가 복수 사업자 선정도 가능하게 열어둔 만큼, 대규모 단일 클러스터 구축 역량과 운영 경험, 보안 인증, 직접 운영 체계 등을 얼마나 설득력 있게 제시하느냐가 관전 포인트다. 특히 정부가 국가 AI 경쟁력 뒷받침을 중점으로 국내 AI 생태계를 실질적으로 지원할 수 있는 운영·지원 능력이 최종 승부를 가를 전망이다. 실제 공고에 기재된 평가 항목엔 총 100점 만점 중 구축계획 우수성이 32점으로 가장 크고 뒤를 이어 AI 생태계 발전 노력이 26점으로 높은 배정이 산정됐다. 이번 사업으로 확보되는 GPU는 대규모 학습과 추론 자원이 필요한 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발, 스타트업 AI 서비스 고도화 등에 폭넓게 쓰일 전망이다. 정부가 지난해 확보 물량 공급을 시작한 데 이어 올해 추가 공모에 착수하면서 국내 AI 인프라는 초기 확보에서 확장·고도화 단계로 넘어가고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "지난해 사업을 통해 국가 AI 생태계를 지원할 GPUaaS 운영 기반이 마련됐다"며 "올해는 규모가 더 커진 만큼 기존 참여 기업을 비롯한 주요 클라우드 사업자들이 참여 여부를 검토하며 경쟁 구도가 형성될 것으로 보인다"고 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "작년 추경을 통해 확보한 정부 GPU는 현장의 뜨거운 반응과 함께 이달 초부터 본격적으로 산학연에 공급되고 있다"며 "첨단 GPU를 추가로 확보해 더 많은 기업과 연구자들이 좋은 아이디어를 AI로 구현해 볼 수 있도록 지원하고 더 많은 팀이 도전할 수 있도록 정부가 함께 뛰겠다"고 강조했다.

2026.03.12 18:31한정호 기자

국민 누구나 AI 쉽게 쓰고 배운다

모든 국민의 AI 활용역량을 강화하고 AI를 일상화하는 방안이 추진된다. AI가 일상 속 범용 기술로 자리를 잡고 있지만 연령과 계층에 따른 활용 차이는 새로운 불평등 요인으로 부각되면서 과학기술관계장관회의에서 관계부처 합동으로 모든 국민이 부담 없이 AI를 일상에서 잘 활용할 수 있도록 하는 지원 체계가 마련된 것이다. 과학기술정보통신부가 관계부처와 합동으로 마련한 이 방안은 ▲누구나 기본적으로 AI를 쉽게 접근, 학습, 적용할 수 있는 기회를 제공하고 ▲원하는 국민 누구나 맞춤형 교육받을 수 있도록 하며 ▲AI 활용에 대한 국민적 관심 고취와 올바른 AI 사용을 위한 저변확대를 주요 내용으로 삼았다. 누구나 AI 쉽게 쓴다 대국민 대상 AI 서비스의 기본적 활용을 위해 국내 독자 AI 서비스 확산을 지원한다. 이를 위해 대국민 접점을 가진 플랫폼, 서비스에 독자 AI 모델의 API를 제공하는 기업에 정부 구매 GPU 자원 중 일부를 올해 상반기부터 대국민 서비스용으로 배분한다. 올해 개최되는 각종 AI 경진대회에서 독자 AI 모델이 활발히 활용될 수 있도록 지원하고, 내년부터는 고도의 AI 서비스 수요가 높은 대학생과 대학원생을 대상으로 학업과 연구에 필요한 AI 서비스 활용을 지원하는 등 독자 AI 기반 대국민 서비스 초기 수요 창출을 위한 각종 사업도 병행 추진한다. 초중고교생부터 대학생, 일반 성인까지 국민 누구나 원하는 AI 교육을 한 곳에서 쉽고 편리하게 배울 수 있게 된다. 정부와 민간의 다양한 AI 교육 프로그램을 통합한 온라인 플랫폼 '우리의 AI 러닝'이 오는 6월 구축을 마치고, 7월부터 본격적인 대국민 서비스를 시작한다. 이를 통해 학습자는 여러 사이트를 직접 검색할 필요 없이 본인의 수준에 딱 맞는 맞춤형 교육과정을 추천받고 자유롭게 이용할 수 있게 된다. 또한 민간의 우수한 AI 콘텐츠도 8월부터 단계적으로 확대 제공될 예정이다. 배움을 넘어 직접 AI를 일상에 적용해보는 실습 공간이 열린다. 온라인 '모두의 AI 실험실'에서는 코딩을 몰라도 클라우드와 GPU 등을 지원받아 나만의 AI 서비스를 자유롭게 설계하고 시험할 수 있게 된다. 'AI 라운지'는 전국 5개소에 구축된다. 이곳에서 국민은 전문가와 함께 아이디어를 나누며 AI 서비스를 실제 구현한다. 특히 교육 플랫폼 '우리의 AI 러닝'과 연계해 학습, 실습, 경진대회 참여까지 한 번에 가능하다. 온오프라인 실습 환경 구축을 위해 올해 총 125억원이 투입되며, 6월부터 본격적인 서비스가 시작된다. 전세대에 맞춤형 AI 교육 제공 국민 개개인의 생애주기와 상황에 맞춘 생애주기별 AI 맞춤형 교육이 본격화된다. 초등학생부터 어르신, 구직자와 재직자에 이르기까지 누구나 소외 없이 AI 역량을 키울 수 있는 환경이 조성된다. 학생들은 학교 수업과 방과 후 활동을 통해 풍성한 AI 콘텐츠를 누린다. 'EBS 이솦'과 '스쿨 AI' 플랫폼을 통해 올해 150만 명 이상의 학생에게 맞춤형 학습 콘텐츠가 제공되며, AI 중점학교 또한 2028년까지 2000개 학교로 대폭 확대되어 체계적인 교육이 이루어진다. 대학생 대상으로는 전공에 상관없이 AI를 활용할 수 있도록 교육 기회가 넓어진다. 올해 상반기 내로 AI 중심대학, 거점대학 등 AI 특화대학 38개교를 선정해 AI 기초 활용 교육을 필수화하고, 비전공자의 AI 융합 역량을 강화한다. 또한 K-MOOC, 방송통신대, KAIST의 우수한 AI 강의를 무료로 수강할 수 있도록 온라인을 통해 공유한다. 일반 성인들을 위한 교육 접근성도 획기적으로 개선된다. 구직자와 재직자(STEP), 소상공인(소상공인지식배움터), 일반성인(K-MOOC) 등 상황별 맞춤형 콘텐츠를 온라인으로 무료 이용할 수 있으며, 올해는 콘텐츠 구성이 더욱 풍성해진다. 아울러 내일배움카드와 평생교육이용권을 통해 연간 10만 명에게 AI 교육비가 지원된다. 특히 중소기업 재직자 13만 6000명에게는 기업 자부담 면제 등을 통해 AI 교육을 지원한다. 집 근처에서는 AI 디지털배움터와 AI 특화 과학관 등을 통해 일상 속에서 편하게 AI를 경험한다. 인재개발플랫폼 내에 마련된 'AI 전용관'을 통해 연간 31만 명의 공무원에게 온라인 학습콘텐츠가 제공된다. 군 장병들 역시 올해부터 고도화되는 국방 AI 교육 플랫폼을 이용하거나 직접 부대로 찾아오는 집합 교육을 통해 연간 5만 명이 AI 활용법을 실무에 익힌다. 2030년까지 모든 교원을 대상으로 연수를 통해 교사의 AI 역량을 집중 강화한다. 누적 55만 명 대상이 목표다. 또 현장의 AI 교육 수요에 대응하기 위해 올해부터 AI 디지털 강사를 연간 1000명 규모로 양성하며, 직업훈련 강사 역시 올해 1만 2000명을 시작으로 내년까지 연 2만 7000명 수준으로 교육을 확대한다. 디지털배움터를 AI디지털배움터로 전면 개편해 지역 내 AI취약계층을 위한 교육허브로 활용한다. 이를 통해 대형마트, 주민센터, 경로당, 사회복지관, 경로당, 지역아동센터, 학교밖청소년지원센터, 시군농업기술센터 등 지역 인프라 곳곳으로 강사를 파견하는 '찾아가는 교육'을 확대한다. 이를 통해 AI 교육 사각지대를 해소할 예정이다. 전국민 대상 AI 경진대회 열린다 AI 활용에 대한 국민적 관심과 참여를 높이기 위해 '전국민 AI 경진대회'가 열린다. 이달 개막 선포식을 시작으로 전 국민 대상 AI 퀴즈와 오류 찾기부터 초중고 AI 창작대회, 대학생 대상 AI활용 루키대회, 취약계층 대상 국민행복 AI 경진대회까지 대상과 수준에 따라 누구나 참여할 수 있도록 운영한다. 민간기업과 관계부처의 경진대회와 연계 개최해 국민적 축제로 확산하고 세부 대회별 국산 AI 활용을 촉진, 국내 AI 기술·서비스 확산의 계기로 삼을 계획이다. 경진대회 수상자가 참여해 각자의 직무와 직업 현장에서 AI를 똑똑하게 활용하는 실제 사례를 생생하게 소개한다. 나와 비슷한 직업을 가진 'AI 달인'의 노하우를 공유받아 복잡한 공부 없이도 AI의 효용을 생활에 즉시 적용해 볼 수 있게 된다. 이 프로젝트는 올해 하반기 경진대회 수상자를 대상으로 시범 운영할 계획이다. 이밖에 AI를 올바르게 사용하기 위한 AI 윤리원칙이 마련되고, 전국의 학교와 AI 디지털 배움터에 관련 교육 교재가 보급된다. 이를 통해 어르신부터 어린이까지 AI 기술을 단순히 이용하는 것을 넘어, 윤리적이고 안전하게 활용하는 방법을 체계적으로 배우게 된다. 특히 청소년의 AI 의존성 심화 예방을 적극 추진한다. 이를 위해 '청소년 AI 정신건강 연구단'이 2분기 내 구성돼 AI 이용이 청소년의 성장과 발달에 미치는 영향을 심층 분석할 예정이다. 연구 결과를 바탕으로 AI 이용 위험성을 진단하고 건강한 이용을 돕는 교육 가이드를 마련할 계획이다.

2026.03.12 10:49박수형 기자

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