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'과학 AI'통합검색 결과 입니다. (759건)

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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

지미션, 글로벌 AI 협력 무대서 존재감… 공공·금융 AX 기술 해외 공략 본격화

지미션이 국제 AI 포럼에서 공공·금융 분야 인공지능 전환(AX) 기술을 선보이며 해외 시장 확대에 속도를 내고 있다. 지미션은 지난 24일 한국과학기술원(KAIST) 본원에서 열린 'AI+ 글로벌 번영 포럼 2026(AI+ Global Prosperity Forum 2026)'에 참가해 AI 기반 문서 자동화 기술과 기업 업무 혁신 사례를 공개했다고 29일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), KAIST 글로벌디지털혁신대학원이 공동 주관한 국제 AI 포럼이다. '협력과 혁신을 통한 글로벌 AI 리더십 강화'를 주제로 국내외 정부기관, 대학, 연구기관, 기업 관계자들이 참석해 AI 기술 발전과 디지털 전환 전략, 국제 협력 방안을 논의했다. 지미션은 행사 전시관에서 에이전틱 G-팩스(Agentic G-FAX), AI 팩스(AI FAX), VLM OCR, 닥스훈드(DXHUND) 등 자체 개발한 AI 솔루션을 소개했다. 특히 생성형 AI와 비전언어모델(VLM)을 활용해 다양한 형태의 비정형 문서를 자동으로 분석·처리하는 기술을 선보이며 참관객들의 관심을 모았다. 회사는 AI 기반 문서 처리 기술이 공공기관과 금융권 업무 효율화에 어떻게 적용되는지 실제 사례를 중심으로 설명하며 기업들의 AX 추진 전략도 함께 제시했다. 행사 기간 진행된 비즈니스 매칭 프로그램에서는 인도네시아 정부기관 및 금융기관, 브룬디 정부기관, 에콰도르 정부기관 관계자들과 만나 기술 협력 및 사업 확대 방안을 논의했다. 지미션은 AI 문서 자동화 기술의 현지 적용 가능성과 공공·금융 분야 활용 사례를 공유하며 향후 공동 프로젝트 추진 가능성을 모색했다. 지미션은 최근 일본과 베트남, 인도네시아 등 아시아 시장을 중심으로 글로벌 사업을 확대하고 있으며, 해외 기관과의 기술 협력 및 현지화 프로젝트를 지속 추진하고 있다. 회사는 이번 포럼을 통해 신규 파트너 발굴과 글로벌 네트워크 강화에 의미 있는 성과를 거뒀다고 설명했다. 지미션은 AI FAX, 닥스훈드, 리트리버(RETRIEVER), 덱스마(DEXMA) 등 AI 기반 문서·데이터·영상 분석 솔루션을 공급하며 공공, 금융, 제조 분야의 디지털 전환을 지원하고 있다. 현재 국내외 300여 개 기관을 고객사로 확보하며 글로벌 시장 공략을 강화하고 있다. 한준섭 지미션 대표는 "AI 경쟁력은 기술 자체를 넘어 다양한 국가와 기관이 함께 성장하는 협력 생태계에서 더욱 큰 가치를 창출한다"며 "이번 포럼에서 구축한 글로벌 네트워크를 기반으로 AI 문서 자동화 기술의 해외 확산과 국제 협력 사업을 적극 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.29 16:50남혁우 기자

"하천 넘치면 AI가 먼저 안다"…미소정보기술, 차세대 도시안전망 사업 참여

하천 수위가 급격히 상승하면 현장에 설치된 인공지능(AI) 장비가 통신망 연결 없이도 위험 상황을 스스로 판단해 경보를 발령한다. 공원과 산책로 등 CCTV 사각지대에는 사족보행 로봇이 순찰하며 범죄와 응급 상황을 실시간 감지한다. 미소정보기술은 충남테크노파크(충남TP)와 함께 과학기술정보통신부가 추진하는 '2026년 온디바이스 AI 서비스 실증·확산 사업'에 최종 선정됐다고 29일 밝혔다. 이번 사업은 천안시가 제안한 '멀티태스크 기반 온디바이스 AI 도시안전망 구축' 과제로, 총사업비 107억원 규모다. 사업은 2027년까지 단계적으로 추진되며 재난·안전 분야에 국산 AI 반도체 기반 기술을 적용해 도시 안전 체계를 고도화하는 것이 목표다. 온디바이스 AI는 데이터를 클라우드 서버로 전송하지 않고 현장 기기에서 직접 분석·처리하는 기술이다. 네트워크 장애나 통신 두절 상황에서도 독립적으로 작동할 수 있어 재난 대응의 신속성과 안정성을 높일 수 있다. 미소정보기술은 천안시 하천과 지하차도 등 침수 위험 지역에 온디바이스 AI 장비를 설치해 수위 변화와 위험 상황을 실시간 감시할 계획이다. 위험 수위가 감지되면 즉시 관제센터에 경보를 전달하며, 통신망이 마비된 상황에서도 현장 장비가 자체적으로 차량 진입을 통제하는 등 긴급 대응 기능을 수행할 수 있다. 기존 영상관제 시스템은 영상을 중앙 서버로 전송한 뒤 분석하는 구조여서 처리 지연이 발생할 수 있었다. 반면 온디바이스 AI는 분석 기능을 현장 장비에 탑재해 대응 시간을 단축하고 영상 데이터 외부 전송을 최소화함으로써 개인정보 보호 효과도 높일 수 있다. 사업에는 AI 기반 사족보행 순찰로봇도 투입된다. 로봇은 공원과 하천 산책로 등 고정형 CCTV가 감시하기 어려운 지역을 이동하며 폭력 행위나 이상행동, 응급 상황 등을 탐지한다. 위험 상황 발생 시 위치 정보와 영상 데이터를 관계기관에 실시간 전송해 신속한 대응을 지원한다. 특히 사족보행 로봇은 계단과 경사로, 비포장 구간 등 일반 바퀴형 로봇의 이동이 어려운 환경에서도 안정적인 순찰이 가능하다. 이를 통해 야간이나 취약 지역의 감시 공백을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 이번 사업에는 국산 신경망처리장치(NPU)가 적용된다. 단일 장비에서 침수 감지와 객체 인식 등 복수의 AI 기능을 동시에 수행할 수 있어 도시 안전 서비스 운영 효율성을 높일 전망이다. 미소정보기술은 이번 실증 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 기반으로 도시 안전 모델을 다른 지방자치단체로 확대 적용한다는 계획이다. 향후 국방·산업안전·스마트시티 등 다양한 분야로 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혀간다는 방침이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "온디바이스 AI와 피지컬 AI 기술을 결합해 시민의 생명과 안전을 보호하는 차세대 도시안전 플랫폼을 구현할 것"이라며 "공공 분야 AI 혁신과 스마트시티 안전 인프라 확산에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.29 15:01남혁우 기자

시스코-과기정통부, 사이버보안 인턴십 확대…"실무 인재 200명 양성"

시스코가 정부 손잡고 국내 사이버보안 실무 인재 양성 프로그램을 확대 운영한다. 시스코코리아는 과학기술정보통신부와 협력해 내달 31일까지 '시스코 버추얼 인턴십 프로그램 2026'을 진행한다고 29일 밝혔다. 올해 프로그램은 정보보호특성화대학과 K-실드 주니어 프로그램 등 과기정통부 정보보호 전문인력 양성사업에 참여하는 학생 200명 대상으로 운영된다. 올해 프로그램은 지난해 30여 명 규모에서 200명으로 늘었다. 시스코코리아는 수도권에 집중됐던 보안 인턴십 기회를 지방 거점 대학생에게까지 넓혀 시간과 장소 제약 없이 실무 경험을 제공할 방침이다. 참가자는 시스코 사회공헌 교육 프로그램 '시스코 네트워킹 아카데미'를 통해 총 75시간 온라인 교육을 이수한다. 커리큘럼은 엔드포인트 보안, 사이버 위협 관리, 네트워크 디펜스 등 글로벌 보안 표준 과정으로 구성됐다. 실습 과정에서는 시스코 패킷 트레이서를 활용해 가상 네트워크 환경을 설계한다. 참가자는 보안 취약점 방어 관련 실습도 수행하며 실제 보안 업무에 필요한 대응 역량을 익힌다. 시스코는 프로그램 기간 참가자들의 보안 역량을 겨루는 '캡처 더 플래그' 대회도 연다. 모든 과정을 마친 참가자는 과기정통부와 시스코가 공동 인증하는 공식 수료증을 받는다. 시스코 글로벌 위협 인텔리전스 조직 탈로스와 고객 경험팀 등 국내외 보안 전문가도 프로그램에 참여한다. 이들은 최신 기술 트렌드 특강과 커리어 멘토링을 통해 참가자들의 현장 이해도를 높일 예정이다. 최지희 시스코코리아 대표는 "우리는 글로벌 시장에서 검증된 시스코 VIP 모델을 한국 환경에 맞게 발전시켜 국내 학생들이 필수적인 실무 경험을 쌓을 수 있도록 돕겠다"고 밝혔다.

2026.06.29 10:00김미정 기자

K-AI 모델 현장 확산 '속도'…방송 제작부터 공공행정·반도체까지

한국 기업이 독자 인공지능(AI) 모델 산업·공공 현장 적용 사례를 넓혀 K-AI 생태계 확산에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부는 NC AI를 비롯한 업스테이지, KT, SK텔레콤이 방송 콘텐츠 제작부터 공공 업무 효율화, 지방자치단체 행정 AI 전환, 국산 AI 반도체 기반 모델 구동 분야에 K-AI를 적용한다고 29일 밝혔다. NC AI는 MBC 손잡고 방송 콘텐츠 후반 제작 과정에 멀티모달 AI 기술을 도입한다. 그동안 방송산업은 촬영 후 편집과 자막 삽입 등 포스트 프로덕션 과정을 수작업에 의존했다. 이에 NC AI는 시각언어모델 등 멀티모달 기술을 활용해 편집과 자막 삽입 업무의 비효율을 줄이고 전체 제작 공정을 단축할 계획이다. 방송 제작진이 기획과 연출 등 창의적 업무에 더 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 업스테이지는 조달청과 공공 업무용 생성형 AI 업무 지원 서비스 공급 계약을 맺고 조달청 공급사로 선정됐다. 업스테이지는 '솔라' 모델과 광학문자인식(OCR) 기반 문서처리 AI 기술을 에이전트로 통합한 '공공 AI 워크스페이스'를 조달청 디지털서비스몰에 등재했다. 공공 AI 워크스페이스는 한글 파일과 워드, PDF 등 문서 형식을 지원한다. 문서 작업 비중이 큰 공공 업무망에서도 안전하고 신속하게 AI를 적용해 업무 생산성과 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. KT는 경기도청 '경기 생성형 AI 플랫폼 구축' 사업을 통해 공공행정 AI 전환 기반을 마련하고 있다. 이 사업에는 KT가 독자 기술로 처음부터 개발한 AI 모델 '믿음 2.0'과 행정 분야 특화 데이터 체계 구축, 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라 통합형 플랫폼 구현 등이 포함됐다. 경기 생성형 AI 플랫폼은 여러 AI 모델을 적용할 수 있는 개방형 플랫폼 구조로 구축된다. 행정문서를 비롯한 업무지침, 법령, 제도자료 등 행정 정보를 활용해 문서 작성, 자료 정리, 정보 검색, 분석 기능을 제공하고 행정업무 수행을 지원할 예정이다. 경기도는 우리 AI 모델 기반으로 '경기도 생성형 AI 플랫폼 v1.0'과 'AI 거버넌스'에 대한 한국정보통신기술협(TTA) 인증도 받았다. 이를 통해 AI 서비스 신뢰성·안전성과 운영체계에 대한 객관적 검증을 확보했다. SK텔레콤과 리벨리온은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 일환으로 SK텔레콤 AI 모델 'A.X K1'을 리벨리온 서버에서 구동했다. 해당 서버에는 국산 AI 반도체 '리벨100'이 탑재됐다. 두 기업은 5천억 파라미터 이상 초거대 모델도 국산 AI 반도체 인프라에서 운영 가능하다는 점을 확인했다. 양사는 지난해부터 에이닷 통화 녹음 요약과 엑스칼리버 등 SK텔레콤 대규모 AI 서비스를 리벨리온 신경망처리장치(NPU)로 운영해 왔다. 이번 사례는 독자 AI 모델과 국산 AI 반도체가 실제 서비스 환경에서 작동할 수 있음을 보여준 결과다. 나아가 SK텔레콤과 리벨리온은 글로벌 반도체 기업 Arm의 중앙처리장치(CPU)와 리벨리온 NPU를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고 SK텔레콤 데이터센터에서 실전 검증하고 있다. 정부는 이를 통해 소버린 AI 인프라의 글로벌 표준 정립 가능성도 기대하고 있다. 고현웅 업스테이지 모델테크 매니저는 "AI는 이미 일하는 방식과 산업의 기준을 빠르게 바꾸고 있다"며 "앞으로 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 우리나라 AI 기술이 다양한 산업 현장에서 실질적인 혁신과 가치를 만들어낼 수 있도록 노력할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.29 09:29김미정 기자

특구 내 기업 기술이전 고도화…2030년까지12,000건 달성

정부가 오는 2030년까지 특구 내 기업 매출 총액을 150조원으로 잡았다. 기술이전 12,000건과 글로벌 진출 기업 100개 목표도 눈길을 끌었다. 국가과학기술자문회의는 26일 국가과학기술자문회의 대회의실에서 이경수 부의장 주재로 제7회 심의회의를 개최했다. 상정된 안건은 모두 4개로 ▲제5차 연구개발특구육성종합계획(26~30) 보고와 ▲제2차 지역특화작목 연구개발 및 육성 종합계획(26~30) ▲2027년도 국가연구개발사업 예산배분·조정 ▲제6차 과학기술기본계획(26~30)」 등 3건을 각각 심의·의결했다. 특구 육성계획 보고에 따르면 연구개발특구를 5극 3특 균형성장을 선도하는 혁신거점으로 육성한다. 중심 축은 △딥테크 기업 창출·성장 △성장 생태계 고도화 △ 특구 혁신성장 3대 정책과제다. 2030년 목표는 특구 내 기업 매출 규모를 150조원까지 키울 계획이다. 지난 2024년 특구내 기업 총 매출액은 85조9,000억원이다. 또 딥테크 창업은 5년간 350개, 코스닥 등록기업 400개, 기술이전 12,000건, 글로벌 진출 100건을 각각 목표로 제시하고 이날 자문회의에 보고했다. 제2차 지역특화작목 연구개발 및 육성 종합계획(26~30)은 성장 단계별 지원체계를 강화하는데 방점을 찍었다. 이를위해 인공지능과 데이터 기반 스마트농업 기술을 지역특화작목에 본격 적용하기로 했다. 또 생산 중심 연구개발을 넘어 가공·상품화·유통·수출까지 연계되는 지역 농산업 생태계를 강화할 방침이다. 농촌진흥청은 제2차 종합계획을 통해 2030년까지 지역특화작목 생산액 13조 원, 가공판매액 4.3조 원, 평균 농업소득 690만원/10a 달성을 추진할 계획이다. 국정과제 26번 과학기술 5대강국 실현을 위한 시스템 혁신 일환으로 '국민주권정부 제6차 과학기술기본계획(26~30)'도 의결했다. '과학기술혁신과 AI대전환으로 모두가 누리는 새로운 성장'을 비전으로 △과학기술혁신체계, △AI대전환, △기술주도 성장, △모두의 성장 등 4대 전략, 12개 핵심과제, 40개 세부과제를 제시했다. 심의안건 3번째는 2027년도 국가연구개발사업 예산 배분·조정(안)이다. 본래는 이날 내년도 국가R&D 예산 총액을 발표할 예정이었으나, 8월 말까지 R&D 투자 확대 기조 및 재정여건 등을 고려한뒤 8월 말 '2027년도 정부R&D 예산안'을 마련하기로 했다.

2026.06.26 17:33박희범 기자

NHN클라우드, AI 인프라 '글로벌 톱20' 진입…"국내 최고 성능"

NHN클라우드가 글로벌 슈퍼컴퓨터 생태계에서 인공지능(AI) 인프라 역량을 인정받았다. NHN클라우드는 AI 인프라 브랜드 'NHN 팩토리X'의 그래픽처리장치(GPU) 클러스터가 최근 공개된 '글로벌 슈퍼컴퓨터 톱500'에서 국내 가장 높은 순위로 이름을 올렸다고 26일 밝혔다. 글로벌 슈퍼컴퓨터 톱500은 전 세계 슈퍼컴퓨터의 연산 성능을 측정해 순위를 발표하는 대표 성능 평가 지표다. 고성능컴퓨팅(HPC) 분야 연구기관과 전문가들이 매년 6월과 11월 최신 순위를 공개하며 글로벌 AI·과학기술 인프라 경쟁력을 가늠하는 기준으로 활용된다. NHN클라우드의 B200 GPU 4080장으로 구축한 'NIPA-CL1'은 글로벌 20위이자 국내 1위를 기록했고 B200 GPU 2040장 기반 'NIPA-CL2'는 글로벌 40위이자 국내 4위에 올랐다. 이번 GPU 클러스터는 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업을 통해 확보한 엔비디아 B200 GPU 7656장을 기반으로 구축됐다. NHN클라우드는 4080장 규모의 NIPA-CL1과 2040장 규모의 NIPA-CL2를 구축하며 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 가운데 2대를 운영한다. NIPA-CL1은 실제 측정 최고 성능(Rmax) 기준 137.4페타플롭스(FLOPS)를 기록했다. NIPA-CL2는 68.42FLOPS를 달성했다. NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 GPU 클러스터링 효율을 높였다. 인피니밴드 기반 초고속 네트워크와 AI 전용 데이터센터 기술을 적용했다. AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에는 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경을 지원하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. 이를 통해 기존 공랭식 대비 인프라 안정성을 높인 것으로 전해졌다. NHN클라우드는 이번 성과가 국내 AI 인프라가 글로벌 수준에 도달했음을 보여주는 사례라고 평했다. 또 정부 AI 컴퓨팅 자원 확충 정책 성과로 해외 의존도 높던 대규모 AI 연산 인프라를 국내에서 공급할 기반을 마련했다고 강조했다. NHN클라우드는 GPU 클러스터 최적화와 수랭식 데이터센터 설계 경험을 담은 'NHN 팩토리X 기술 백서'도 공개했다. 백서에는 AI 전용 데이터센터 구조 GPU 클러스터 구성 고속 네트워크 인터커넥트 D2C(Direct-to-Chip) 수랭식 인프라 GPUaaS 플랫폼 운영 구조 엑사스케일 클러스터 구축 사례 등이 포함됐다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "우리가 국가 AI 인프라 확보 사업 최전선에서 활약하고 있다는 것을 증명했다"며 "뛰어난 GPU 클러스터 구축 역량을 통해 명실상부한 국내 1위 AI 인프라 운영 기업으로 우뚝 섰음을 의미한다"고 밝혔다.

2026.06.26 15:59김미정 기자

메가존클라우드, 과기정통부 국산 AI반도체 실증 인프라 구축 참가

정부에서 추진하는 대규모 국산 인공지능(AI) 반도체 인프라 구축에 메가존클라우드(대표 염동훈)가 힘을 보탠다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 2차년도 사업에 참여한다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 국산 AI반도체를 기반으로 대규모 인프라를 구축하는 국가 과제다. 대규모언어모델(LLM) 기반 서비스와 GPU, NPU 혼용 환경을 실증한다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라의 통합 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어(SW)를 개발한다. AI컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제 인프라도 구축한다. 국산 AI반도체가 실제 서비스 환경에서 안정적으로 작동하도록 돕는 역할이다. 이번 사업은 오는 2027년까지 3개년에 걸쳐 추진된다. 올해 2차년도 목표는 연산용량 60페타플롭스 이상의 컴퓨팅 인프라 구축이다. 메가존클라우드는 지난해에 이어 2년 연속 참여해 운영 안정성을 높일 계획이다. 이번 사업에는 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 컨소시엄으로 함께 참여한다. 사업 성과는 제조, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업군의 AI 서비스 고도화에 활용된다. 메가존클라우드는 국산 AI반도체의 해외 실증도 이끈다. 지난 5월 'AI-반도체 해외실증 지원 사업' 주관사업자로 선정됐다. 사우디아라비아 아람코 디지털을 대상으로 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD' 기반 AI 서비스를 실증하고 있다. 황인철 메가존클라우드 CRO는 "국산 AI반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 함께 뒷받침돼야 한다"며 "국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 양면에서 경험을 축적해 국산 AI반도체 생태계의 실질적인 성숙에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.25 15:30남혁우 기자

정부, AX대학원 내달 추가 모집…"비수도권 대학 참여 확대"

정부가 인공지능전환(AX) 융합인재 양성을 위한 'AX대학원' 선정 결과를 각 대학에 통보하고 내달 추가 모집에 나설 예정인 것으로 전해졌다. 24일 IT 업계에 따르면 정부는 최근 2026년도 AX대학원 사업에 선정된 10개 대학에 결과를 지난주 개별 통보했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 내달 추가 모집을 통해 AX대학원 참여 대학을 더 확보할 방침이다. 정부 관계자는 "추가 AX대학원을 선정하기 위한 절차에 들어갈 예정"이라며 "정확한 규모나 선정 기준은 미정"이라고 밝혔다. 학계에서는 이번 첫 AX대학원 선정 결과가 서울·수도권 중심으로 이뤄졌다는 분위기다. 현재 10개 선정 대학 중 지방대는 3곳 안팎으로 파악되고 있다. 또 동남권에 위치한 대학은 이번 선정에서 포함되지 않은 것으로 알려졌다. 이에 정부가 권역별 AX 활성화를 위해 지역 대학 중심으로 추가 모집에 나서 균형을 맞추려는 것 아니냐는 해석이 나오고 있다. 익명을 요청한 한 국내 대학교수는 "보통 AX는 지역 특화 산업과 연관된다"며 "AX인재를 기르는 장소 자체가 서울·수도권에 몰리는 것은 취지에 맞지 않는다"고 밝혔다. 또 다른 대학교수는 "지역 균형을 이유로 모든 지역에 기회를 똑같이 나누는 방식은 바람직하지 않다"며 "지방에서도 AX를 특화할 수 있는 거점 대학에 우선 투자하는 것이 맞다"고 말했다. 이어 "지역 특화라는 명분만 앞세우면 사업 본래 의미가 희석될 수 있다"고 지적했다. AX대학원은 산업 현장에 AI를 실제 적용할 수 있는 석·박사급 융합인재를 키우기 위한 사업이다. 기존 AI대학원이 AI 기술 자체 개발 인재 양성에 집중했다면 AX대학원은 로봇, 반도체, 바이오, 에너지 등 산업 도메인 지식과 AI 기술을 함께 갖춘 인재 양성에 초점을 둔다. 특히 AX는 지역 주력 산업과 맞물려 추진될 때 현장 적용 효과가 크다는 평가가 나온다. 지역 제조업, 모빌리티, 바이오, 에너지 산업과 대학 교육·연구가 연결돼야 실제 산업 전환으로 이어질 수 있기 때문이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 3대 강국이 되려면 제조·바이오·에너지 등 우리 주력 산업에 AI를 실제로 적용할 수 있는 인재가 핵심"이라며 "새롭게 만들어지는 AX대학원이 필요한 핵심 인재를 키워내는 중심이 될 수 있도록 산업계·대학과 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.24 17:27김미정 기자

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