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국가AI전략위, 조직 개편 '임박'…"분과 신설·10명 증원"

국가인공지능(AI)전략위원회가 AI기본법 시행에 맞춰 조직 확장에 나선 것으로 전해졌다. 22일 IT 업계에 따르면 국가AI전략위는 AI법 시행 후 법적 권한을 가진 집행 기구로 격상하면서 조직 규모와 분과 체계 전반을 선볼 예정이다. 정부는 이달 22일부터 AI기본법을 공식적으로 시행한다. 이에 따라 국가AI전략위는 정부 기관에 시정 요구를 할 수 있는 법정 위원회 지위를 갖게 된다. AI 정책 이행과 조정을 직접 다루는 구조로 격상한 것이다. 앞서 임문영 AI전략위 부위원장은 지난주 지디넷코리아를 만나 조직 확대 계획을 알렸다. 임 부위원장은 "우리는 AI기본법 시행 후 기존 자문위원회와는 다른 의결권을 갖게 될 것"이라며 "조직을 기존 50명에서 60명으로 10명 증원할 것"이라고 설명했다. 이날 임 부위원장은 분과 구성도 바꿀 것이라고 예고했다. 임 부위원장은 "현재 8개 부문으로 구성된 공식 분과는 추가 신설을 통해 기능과 역할을 확대할 것"이라고 밝혔다. 그는 조직 개편 방향성을 AI 기본 사회와 윤리·실천 부문 강화에 맞출 것이라고 강조했다. 기술 중심 논의에 더해 사회적 영향과 책임 이행을 다루는 구조를 보강하겠다는 구상이다. 구체적인 개편안은 청와대와 협의 중이다. AI전략위 관계자는 "아직 내부 검토 단계"라며 "세부 내용은 확정되지 않았다"고 지디넷코리아에 설명했다.

2026.01.22 15:29김미정 기자

국가AI전략위, AI 기본법 심의·의결·권고 나선다

국가인공지능(AI)전략위원회가 국가 AI 정책 컨트롤타워로서 역할을 강화한다. 오는 22일 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)' 시행과 함께 위원회 운영 근거와 정책 총괄·조정에 필요한 기능 등이 법률에 규정되면서다. 국가AI전략위원회는 기존 대통령령에서 법률에 기반하는 법정위원회로 전환된다고 21일 밝혔다. 먼저 위원회 구성 및 운영과 관련한 주요 사항이 법률에 명시된다. 대통령을 위원장으로 해 관계 중앙행정기관의 장과 민간 전문가가 참여하는 민·관 협력 구조가 법적으로 확립됐다. 또 심의·의결, 권고·의견 표명 등 위원회 주요 기능이 법률에 명시되며 범정부 AI 정책 총괄·조정을 수행하기 위한 법적 권한이 강화된다. 위원회는 AI 관련 국가 비전 수립, AI 정책·사업의 부처 간 조정, 부처별 이행점검 및 성과관리, AI 투자 방향 설정 및 전략 수립 등을 포함해 주요 정책 사항을 심의·의결할 법적 권한을 갖는다. 위원회는 국가기관등의 장 및 AI사업자 등에 대해 올바른 AI 사용과 AI윤리 실천 등에 관한 권고 또는 의견을 표명할 수 있다. 국가기관 등은 3개월 이내에 개선방안을 수립해 위원회에 보고해야 한다. 아울러 AI 주요 시책 수립 및 효율적 추진을 위해 위원회 내 운영 중인 인공지능책임관협의회(CAIO협의회)가 법정 협의회로 승격된다. 현재 CAIO협의회는 AI미래기획수석비서관을 의장으로 하며 관계 부처 차관급 공무원인 AI책임관으로 구성돼 있다. 임문영 부위원장은 "법정 위원회로의 전환은 위원회가 범정부 차원의 최상위 AI 전략을 논의하는 법정 기구로 출범해 국가 정책 거버넌스가 법적으로 완성된 것을 의미한다"고 말했다. 이어 "법률에 근거한 권한을 바탕으로 강력한 추진력을 통해 국가 역량을 결집해 AI 대전환 시대를 이끌겠다"고 강조했다.

2026.01.21 16:35이나연 기자

[AI는 지금] 대기업 발 뺀 독파모 '패자부활전'…모티프·트릴리온랩스 덕에 활기

정부가 국가대표 AI를 선발하는 독자 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 '패자부활전'을 도입한 후 여러 대기업이 외면하는 것과 달리 스타트업이 잇따라 도전장을 던지면서 새로운 활기를 불어넣고 있다. 이들 중 한 곳이 추가 컨소시엄으로 선정될 경우 독파모 사업이 대기업과 스타트업의 대결 구도로 펼쳐질 것으로 예상된다.20일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스는 조만간 진행되는 독파모 개발 사업 추가 공모에 참여할 예정이다. 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스는 각각 주관기업, 참여기업으로 독파모 1차 공모에 도전했다가 탈락한 바 있다. 모티프테크놀로지스는 반도체 기업 모레 자회사로, 고성능 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달모델(LMM) 모두를 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖췄다. 특히 지난 해 11월 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 순수 국산 기술이란 점에서 주목 받고 있다. 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발해 적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스 관계자는 "이는 단순히 모델을 바닥부터 학습시키는 '프롬 스크래치'를 넘어 지능 핵심인 어텐션 함수와 모델의 아키텍처 자체를 새롭게 설계한 것"이라며 "12.7B 파라미터의 비교적 작은 LLM인 이 모델은 글로벌 AI 모델 성능을 종합평가하는 '아티피셜 애널리시스'의 인텔리전스지수(AAII)에서 675B에 달하는 '미스트랄 라지 3' 같은 대형 LLM보다 높은 점수를 기록했다"고 설명했다. 트릴리온랩스도 핵심 전략으로 완전한 '프롬 스크래치'를 내세워 이번에 도전장을 던진다. 이곳은 이미 의료 AI 스타트업 루닛과 함께 정부의 'AI 특화 파운데이션 모델' 사업자로 선정돼 의과학·바이오 특화 AI 모델 개발 과제를 수행하며 기술력을 입증하고 있다.특히 설립 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 LLM을 자체 기술로 개발한 경험이 있다는 점에서 기대감을 높이고 있다. 또 트릴리온랩스가 보유한 '도메인 특화 증류 기반 소형 LLM 전문가 혼합(MoE) 구조 기술'은 국가전략기술로 채택되기도 했다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "특화 AI 모델 개발 과제에 참여 중이어서 그동안 독파모 추가 공모에 참여해도 될지 망설였다가 최근 정부로부터 지원 자격에 제한이 없다는 답변을 받고 이처럼 결정하게 됐다"며 "그동안 프롬 스크래치 모델을 만들기 위해 전력을 쏟았던 만큼, 이번에 도전하면 승산이 있다고 생각했다"고 밝혔다. 이어 "GPU를 H100 기준 2천 장을 사용해 '덴스(Dense)' 구조로 70B 모델을 선보여 봤던 경험이 있다는 점도 우리의 경쟁력"이라며 "H100, H200, B200 등 다양한 GPU를 사용했던 경험과 완전한 프롬 스크래치 아키텍처로 AI 모델을 개발해봤던 저력이 있던 만큼 충분히 경쟁할 수 있을 것으로 본다"고 덧붙였다. 실제 트릴리온랩스가 강조한 '덴스 모델'은 독파모 1차 경쟁 5개 업체 중 네이버클라우드가 유일하게 적용해 주목 받은 바 있다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다.다만 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수가 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 평가가 많았다. 당초 1차 심사 때 옴니 모델을 14B로 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 것도 아쉬운 점으로 지목됐다.트릴리온랩스는 70B에 '덴스 모델'을 적용했다는 점에서 이번 추가 모집에서 우위를 차지할 수 있을 것으로 자신하는 분위기다. 또 개발 과정에서 '중간 체크포인트(Checkpoint)'를 매번 공개하면서 그간 독파모 선발 과정에서 제기됐던 '독자성'에 대한 의혹도 즉시 차단한다는 방침이다. 신 대표는 "10% 학습된 모델, 20% 학습된 모델 등을 개발했을 때마다 공개해 누구나 다운 받아 트래킹할 수 있도록 개방할 것"이라며 "최종 공개된 모델까지 극단적으로 투명하게 공개해 독자성 등과 관련한 논란을 원천 봉쇄할 수 있게 할 것"이라고 설명했다. 이어 "우리 모델이 진화하는 모습을 보면서 더 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하게 될 것이라 믿는다"며 "자연스럽게 국내를 넘어 글로벌 AI 학습 생태계가 더 활발히 조성될 수 있도록 하는 것이 목표"라고 부연했다. 이 같은 분위기 속에 정부는 조만간 LG AI연구원과 업스테이지, SK텔레콤 등 독파모 2차 단계에서 함께 실력을 겨룰 1개 컨소시엄 선발에 대한 공고를 할 예정이다. 이번에 선발된 1개 팀은 이르면 7월 중순께 시행될 2차 평가에서 3개 컨소시엄과 실력을 겨루게 된다. 만약 모티프테크놀로지스나 트릴리온랩스 중 한 곳이 선정되면 LG AI연구원, SK텔레콤 등 대기업 2곳과 업스테이지 등 스타트업 2곳의 경쟁이 펼쳐질 것으로 보인다. 그러나 네이버클라우드와 KT, 카카오, NC AI 등 기존 독파모 탈락 대기업들은 지식재산권(IP) 부담과 '탈락 기업'이라는 낙인 리스크에 대한 우려로 추가 선발전에 참여하지 않기로 했다. 이처럼 대기업의 잇따른 불참 결정으로 독파모 패자부활전의 불씨가 꺼져가는 듯 했으나 스타트업들이 참여 의사를 밝히면서 정부도 흥행에 다시 기대감을 드러내는 눈치다. 코난테크놀로지스 등 일부 업체들도 참여 여부를 두고 고심 중인 것으로 알려졌다. 류제명 과기정통부 2차관은 지난 15일 브리핑에서 "추가 참여 기업에도 총 프로젝트 기간과 정부가 지원하는 GPU·데이터는 동일하게 설계해 제공할 것"이라며 "프로젝트 종료 시점이 다르더라도 2단계를 마칠 때까지 동일한 기간을 보장하고, 평가는 6~7월로 한 달 정도 유연하게 운영할 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.20 16:27장유미 기자

정부, AI 시대 K-콘텐츠 경쟁력 키운다…방송업계 맞손

정부가 글로벌 인공지능(AI) 시대 K-미디어·콘텐츠 경쟁력 지키기에 나섰다. 국가AI전략위원회는 한국방송협회와 20일 오찬 회동을 갖고 국내 AI 산업과 미디어·콘텐츠 산업 성장을 위한 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 회동은 글로벌 AI·미디어 환경 변화 속에서 AI 기술 발전과 방송 산업이 분리될 수 없다는 인식 하에 마련됐다. 특히 AI 학습과 활용 과정에서 발생하는 저작권 문제와 콘텐츠 산업 진흥 방안이 주요 논의 대상으로 다뤄졌다. 이날 자리에는 위원회 측에서 임문영 부위원장, 백은옥 데이터 분과장, 유재연 사회 분과장이 참석했고, 한국방송협회에서는 방문신 회장(SBS 사장)을 비롯해 KBS 박장범 사장, MBC 안형준 사장, EBS 김유열 사장이 자리했다. 한국방송협회는 위원회의 AI 3대 강국 도약 전략에 공감했다. 미디어·콘텐츠 산업 역시 국가 AI 전략의 한 축으로서 논의에 적극 협조하겠다는 입장을 밝혔다. 방송협회 측은 K-콘텐츠 산업 속 AI 대전환이 해외 빅테크 기술 의존으로만 전개될 경우, 창의성과 기획 역량이 해외로 유출돼 장기적으로 글로벌 경쟁력이 약화될 수 있다고 우려했다. 이에 대한 대안으로 국내 방송 산업에 적합한 미디어 특화 AI 모델 확보, 방송사 콘텐츠 저작물의 합리적인 학습 데이터 유통·거래 구조 구축이 필요하다는 점을 제안했다. AI전략위는 K-콘텐츠가 AI 기술을 통해 확장되고, AI 산업은 양질의 데이터를 안정적으로 확보하며, 저작권자는 정당한 권리를 보장받는 구조를 만들기 위해 관계 부처와의 협의를 이어가겠다는 방침을 밝혔다. 임문영 AI전략위원회 부위원장은“"대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 여정에서 미디어·콘텐츠 산업이 'AI시대 르네상스'를 이끌 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.

2026.01.20 14:34김미정 기자

허민 국가유산청장 "규제 완화해 민생 속으로…AI 대전환 통해 100조 시장 열 것"

국가유산청이 인공지능(AI) 기술을 전면에 내세워 국가유산의 경제적 가치를 100조원 규모로 키우고, 지난 수십 년간 정체됐던 관람료 현실화와 보존 갈등 등 핵심 현안 해결에 나선다. 국가유산청은 지난 16일 국립현대미술관 서울관에서 열린 신년 업무보고에서 AI 대전환과 산업 육성, 규제 혁신을 골자로 한 2026년 중점 추진 과제를 발표했다. 문화체육관광부는 지난 13일부터 이어진 59개 소속·공공기관에 대한 신년 업무보고를 이날 모두 마쳤다. 이번 업무보고의 핵심 동력은 올해 1월 1일 자로 신설된 '국가유산 인공지능(AI)전략팀'을 필두로 한 지능화 혁신이다. 국가유산청은 기존 산업육성팀을 폐지하고 기획조정관 산하에 AI전략팀을 배치해 지능형 혁신의 컨트롤타워를 구축했다. 이를 통해 2030년까지 누적 100조원의 가치를 창출하고, 현재 약 9조원 수준인 산업 시장 규모를 연평균 7.5%씩 성장시킨다는 구상이다. 허민 국가유산청장은 "올해는 국가유산이 규제에서 벗어나 민생 속으로 들어가는 가시적인 성과를 거둘 것"이라며 "국가유산 중심의 K-컬처 홍보와 함께 부처 간 협력으로 시너지 효과를 내는 것이 필요하다"고 강조했다. 국가유산청은 지난해 서산 보원사지 5층 석탑 등 67건의 유산을 새롭게 지정·등록하고, 반구천의 암각화를 세계유산에 등재하는 등 체계적인 보호 기반을 다지는 데 주력했다. 최보근 국가유산청 차장은 "지난해 전체 궁궐과 왕릉을 찾은 외국인 관람객 수가 전년 대비 34% 증가한 427만 명을 기록하는 등 우리 유산을 찾는 발길이 크게 늘었다"고 평가했다. 이어 그는 "올해는 세계유산 영향평가 제도를 도입하고 종묘와 창덕궁 등을 세계유산지구로 순차 지정해 보존 관리의 전문성을 제도화하겠다"고 밝혔다. 국민 삶과 조화를 이루는 규제 혁신과 미래 자산 확보를 위한 구체적인 로드맵도 제시됐다. 최 차장은 "제작된 지 50년 미만인 영화, 대중가요 초기 자료 등을 예비문화유산으로 목록화해 미래 유산을 선제적으로 관리할 것"이라며 "경주 황리단길의 성공 모델을 전국 9대 역사 문화권으로 확산해 지역 관광 활성화의 원동력으로 삼겠다"고 설명했다. 또한 산불 등 재난에 대비해 소화 시설과 방염포 도입 등 안전 관리 예산을 30% 이상 증액하고 전담 인프라를 구축하여 현장 대응력을 대폭 강화한다는 방침이다. K-헤리티지의 세계화와 산업화를 위한 기술 혁신에도 역량을 집중한다. 특히 올해부터는 4대 궁과 종묘 등을 대상으로 다국어 맞춤형 해설을 제공하는 '국가유산 AI 해설 서비스'를 본격적으로 준비해 2027년부터 전국으로 확대할 계획이다. 최 차장은 "AI 해설 서비스를 개발해 국민들이 시간과 공간, 언어의 제약 없이 국가유산의 정보와 가치를 쉽게 이해할 수 있도록 하겠다"며 "AI와 디지털 트윈 분야 R&D 투자를 확대해 100조원 규모의 시장을 열고, 이집트와 페루 등 주요 협력국에 대한 ODA 사업을 통해 보존 역량을 국제사회에 전파하겠다"고 다짐했다. 산업화와 관광 활성화를 위한 글로벌 마케팅 전략도 가시화됐다. 2005년 이후 20년째 동결된 궁·능 관람료의 현실화가 추진되며, 경복궁 내에 약 1천평 규모의 '플래그십 스토어' 조성을 위해 현재 설계 공모를 준비 중이다. 또한 외국인 비율이 90%에 달하는 유튜브 '국가유산 채널(구독자 200만명)'을 문체부 해외문화원과 공동 활용해 글로벌 확산을 꾀하고 있다. 최휘영 문체부 장관은 "K-컬처에 대한 세계적 인기 속에 우리 상품을 체계적으로 특화하고 시너지를 만들어달라"고 당부했다. 장기 미해결 과제인 보존 현안에 대해서는 정면 돌파 의지를 보였다. 종묘 앞 세운4구역 개발과 관련해 허 청장은 "세계유산 영향평가는 개발과 보존의 균형을 맞추는 것이지 개발을 막는 것이 아니다"라며 "서울시가 정쟁이 아닌 현명한 대화 채널로 들어와야 한다"고 유감을 표했다. 울산 반구천 암각화 보존 문제 역시 7월 세계유산위원회를 앞두고 임시 수위 조절 등 대안을 찾기 위해 관계 기관과 긴밀히 협의 중이다. 최 장관은 "종묘와 반구천 등 지켜야 할 것들을 잘 지킬 수 있도록 기민하게 대응해달라"고 주문하며 보고를 마무리했다.

2026.01.19 12:16정진성 기자

국가유산청, 'AI전략팀' 신설…'K-헤리티지' 100조 가치 창출 시동

국가유산청이 인공지능(AI) 기술을 국가유산 전반에 접목해 관련 산업 규모를 100조원대로 키우기 위한 전담 조직인 '국가유산 인공지능(AI)전략팀'을 신설하고 본격적인 혁신에 착수했다. 이번 행보는 단순히 유산을 보존하는 차원을 넘어 디지털 전환을 통해 국가유산의 경제적 가치를 극대화하고, 국민이 체감할 수 있는 지능형 서비스를 제공하겠다는 전략적 선택으로 풀이된다. 산업육성팀 폐지 후 AI전략팀 공식 출범…사업 영속성 확보 국가유산청은 올해 1월 1일 자로 '국가유산 인공지능(AI)전략팀' 신설을 골자로 한 조직 개편을 단행했다. 개정안에 따라 기존에 산업 육성과 일자리 창출 업무를 담당했던 '국가유산 산업육성팀'은 폐지되었으며, 해당 기능은 기획조정관 소속의 AI전략팀으로 통합·개편되었다. 이와 함께 세종시에 건립될 국립디지털문화유산센터의 운영 역시 해당 팀이 전담하게 되어, 국가유산 기록을 디지털 콘텐츠로 전환하고 활용하는 허브 역할을 수행하게 된다. 조직 개편 이후에도 기존 산업육성팀 정책은 이어간다. 이준용 국가유산청 사무관은 "AI전략팀은 기존 산업팀에 인공지능 기능을 추가해 개편한 조직"이라며 "명칭 변화와 상관없이 추진해오던 산업 육성이나 R&D, 신라 왕경 복원 프로젝트와 같은 주요 사업들은 변함없이 지속적으로 이어가고 있다"고 밝혔다. 실제로 신설 팀은 기존 인력에 AI 정책 도입을 위한 전산 5급 등 전문 인력을 보강해 구성됐으며, 국가유산 보존과 관련된 기존 핵심 과제들을 차질 없이 수행 중이다. 100조 가치 창출 위한 R&D 가동…AI 해설 등 체감형 서비스 확대 이번 조직 신설은 국가유산청이 확정한 '2026년 주요업무계획'인 'K-헤리티지 100조 시장 완성' 목표를 실현하기 위한 구체적 조치다. 국가유산청은 AI와 실감 기술 등을 활용해 2030년까지 누적 100조원 규모의 가치를 창출하고, 현재 약 9조원 수준인 산업 시장 규모를 연평균 7.5%씩 성장시킨다는 청사진을 제시한 바 있다. 이를 위해 지난 15일에는 총 91억원 규모의 '2026년 국가유산 연구개발사업(R&D) 신규과제'를 공고하고, AI 기반 건축유산 자동 복원 설계 등 20개 연구 과제에 본격 착수했다. AI전략팀 핵심 목표는 특화된 AI 서비스 개발과 학습용 데이터셋 구축을 통해 지능화 혁신을 선도하는 것이다. 이준용 사무관은 "국가유산 데이터의 디지털 전환을 넘어 지능형 서비스를 통해 국민의 유산 향유 기회를 확대하는 것이 전략적 취지"라고 설명했다. 특히 올해부터는 과학기술정보통신부 공모 사업으로 선정된 '국가유산 AI 해설 서비스'를 본격 준비한다. 해당 서비스는 올해 시범 운영을 거쳐 2027년부터 전국으로 확대될 예정이며, 4대 궁과 종묘 등을 대상으로 다국어 맞춤형 해설을 제공할 계획이다. 업계에서는 이번 조직 개편과 R&D 투자가 국가유산 행정의 패러다임을 '단순 보존'에서 '지능형 활용'으로 전환하는 결정적인 계기가 될 것으로 내다보고 있다. 특히 인공지능이 국가유산의 방대한 데이터와 결합할 경우, 전통문화의 고증과 복원 속도를 획기적으로 높이는 것은 물론 민간 산업과의 융합을 통한 새로운 부가가치 창출이 가능해질 것이라는 분석이다. 이는 결국 'K-헤리티지'를 글로벌 문화 자산으로 브랜딩하여 100조원 규모의 경제 가치를 실현하려는 국가 전략의 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. 허민 국가유산청장은 올해 주요 업무계획 발표를 통해 "2026년은 새 정부 국가유산 정책의 성과를 본격적으로 창출하는 시기"라며 "문화강국의 뿌리이자 K-컬처의 원천인 국가유산이 미래와 세계로 뻗어나갈 수 있게 다양한 정책을 발굴하고 국민이 체감할 수 있도록 속도감 있게 추진해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.01.16 10:11정진성 기자

K헤리티지산업포럼 출범..."전통문화-문화유산 글로벌 산업화"

민간 싱크탱크 K헤리티지산업포럼(의장 이석민)이 15일 서울 강남 한국컨퍼런스센터에서 '발족식 및 신년 세미나'를 개최하고 포럼 출범을 공식화했다. 디지털트윈 기업 위프코가 후원한 이날 첫 행사는 포럼이 지향하는 'AI 헤리티지' 비전과 실행 전략, 협력 방식 등을 알리기 위해 마련됐다. 특히 'K-헤리티지'를 전통문화와 문화유산을 포괄하는 개념으로 규정하고, 이를 K-콘텐츠와 K-컬처로 확장하는 산업 구조를 민간 차원에서 설계하겠다는 포럼 운영 방향을 밝혔다. 또 K-관광을 중심으로 K-푸드, K-패션, K-뷰티 등 연관산업과 연결되는 경험 설계와 유통 구조를 핵심 과제로 제시했다. 여기에 K-관광과 연관산업까지 연결되는 헤리티지 기반 프로젝트 파이프라인을 고도화하고, AI와 디지털콘텐츠를 중심으로 한 실행 과제를 전국 단위로 확장해 민간 실행 플랫폼으로서의 역할을 강화한다는 계획도 밝혔다. 포럼 초대 의장은 이석민 온나무 대표(숭실대 겸임교수), 부의장은 박진호 박사(고려대 연구교수), 운영위원장은 이창근 헤리티지랩 소장이 맡았다. 포럼 발기인으로는 학자, 예술가, 기업인 등 40여 명이 참여했다. 포럼 구성은 개인회원을 비롯해 기업회원사와 운영위원회(기업분과, 예술분과, 산업분과)로 조직됐다. 또 학술, 정책 및 공공자문단도 운영한다. AI 헤리티지 중요성 부각…새해 추진 프레임 의제-설계-실행 3축 K헤리티지산업포럼이 내세운 핵심 키워드는 'AI 헤리티지'다. 전통문화와 문화유산을 AI·디지털 전환 시대에 맞는 데이터와 경험, 서비스, 산업 구조로 재구성해 K-콘텐츠와 K-컬처의 확장 동력으로 삼겠다는 취지다. 포럼은 유산을 과거 기억으로만 남기지 않고, 산업 현장에서 반복 활용 가능한 자산으로 전환하는 것을 목표로 내걸었다. 특히 우리 유산 활용을 전면에 세웠다. 데이터가 산업으로 작동하기 위해서는 표준과 품질, 저작권과 출처, 안전한 유통 질서가 먼저 갖춰져야 하고, 그 위에서 AI와 디지털콘텐츠가 지속적으로 생산되고 확산될 수 있다는 판단 때문이다. 포럼은 이러한 기반 설계를 통해 콘텐츠산업과 전통문화산업이 현장에서 반복 생산 가능한 구조로 재편될 수 있다고 기대했다. 포럼은 K-헤리티지의 가치가 문화 영역에만 머무르지 않고, K-관광을 중심으로 연관산업 전반의 성장 엔진이 될 수 있다는 점을 강조했다. 유산은 방문 동기를 만들고, 콘텐츠는 체류 시간을 늘리며, 서비스는 소비를 촉진한다는 관점에서다. 즉 '유산을 보러 오는 관광'을 넘어 '유산을 경험하고 소비하는 관광'으로 전환될 때 지역은 단발성 행사 중심에서 벗어나 상설형 경험경제로 이동할 수 있다는 메시지다. K-푸드, K-패션, K-뷰티는 단순한 부가 요소가 아니라는 점도 분명히 했다. 현장에서 관람 경험을 체감 가치와 구매 경험으로 바꾸는 연결 산업의 가능성이다. 이에 포럼은 헤리티지 기반 콘텐츠가 관광 동선과 결합하고, 지역의 음식과 라이프스타일, 브랜드 소비까지 이어질 때 K-컬처가 산업적 시장으로 완성된다는 방향을 제시했다. 이와 함께 K헤리티지산업포럼은 학계·예술계·산업계가 함께 참여하는 민간 싱크탱크 역할을 한다. 의제를 설정하고 프로젝트를 설계해 실제 사업으로 연결되는 협력 모델을 만드는 것을 목표로 한다. 새해 추진 프레임은 ▲의제 ▲설계 ▲실행 3축이다. 의제 단계에서는 콘텐츠산업, 전통문화산업, 국가유산산업, AI, 디지털콘텐츠 등의 키워드를 중심으로 현장 과제를 정리하고, '설계' 단계에서는 이를 사업 구조와 성과 구조로 틀을 마련한다. '실행' 단계에서는 공공과 민간의 과제를 프로젝트 파이프라인으로 연결해 파일럿, 실증, 확산의 단계로 고도화하겠다는 구상이다. 첫 행사에서 창립 메시지 제시…협력 방식까지 구체화 오늘 첫 행사는 운영위원회 발족총회와 세미나로 진행됐다. 세미나는 기조발표, 주제발표, 트렌드특강, 패널토의 순이었다. 먼저 이석민 의장은 '왜 지금 K-헤리티지인가'를 주제로 기조발표를 했으며, 우리 문화를 보전하고 이를 확장해 알리는 노력에 포럼이 앞장서겠다고 강조했다. 이어 박진호 부의장은 '헤리티지 AI영화 현황과 전망' 발표를 통해 AI가 문화자원 기반 창작·제작·유통의 구조를 어떻게 변화시키는지 진단했다. 최한이 국악인은 'K-컬처의 뿌리, 국악' 트렌드 특강에 나서 전통의 현대화가 현장에서 작동하는 방식과 확장 가능성을 사례 중심으로 풀어냈다. 패널토의 주제는 'K-헤리티지 협력 모델'이었다. 토의는 홍희경 건국대 초빙교수(전 한국문화정보원장)가 모더레이터를 맡아 이끌었다. 패널로는 이석민 의장과 박진호 부의장, 최한이 국악인이 참여했다. 토의 결과는 연간 의제와 프로젝트 기획으로 이어갈 계획이다. 이석민 의장은 “K-헤리티지는 보존의 언어를 넘어 산업과 미래의 언어로 번역돼야 한다”며 “전통문화와 문화유산을 데이터와 경험, 서비스로 재구성해 K-콘텐츠와 K-컬처로 확장되는 협력 모델을 만들겠다”고 말했다. 이창근 운영위원장은 “이번 발족식과 신년 세미나는 포럼 창립 메시지를 대외적으로 선언하고, 참여자 네트워크를 실행 조직으로 묶는 출발점”이라며 “AI 시대 K-헤리티지가 무엇을 바꾸고 무엇을 만들 수 있는지 현장에서 확인하며 프로젝트 파이프라인을 설계해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.01.15 17:32이도원 기자

LG AI연구원, 'K-엑사원'으로 국가대표 AI 입증…구광모 'ABC 전략' 빛났다

LG AI연구원이 개발한 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 정부가 주관하는 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(이하 독파모) 프로젝트 1차 1위를 차지하며 국가대표 AI 모델로서의 입지를 굳혔다. 구광모 LG그룹 회장 미래 성장 동력으로 낙점하고 강력하게 추진해 온 'ABC전략'이 구체적인 결실을 맺은 것이란 평가다. 15일 과학기술정보통신부가 발표한 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 1차 단계 평가 결과에 따르면 LG AI연구원의 K-엑사원이 가장 우수한 성적을 거두며 2차 단계 진출을 확정 지었다. 이번 평가에서 K-엑사원은 객관적인 성능 지표를 측정하는 '벤치마크 평가', 기술의 완성도를 검증하는 '전문가 평가', 그리고 실제 효용성을 판단하는 '사용자 평가' 등 모든 부문에서 최고점을 기록했다. 경쟁사들을 압도하는 기술력을 입증하며 명실상부한 국내 최고의 AI 파운데이션 모델임을 증명한 셈이다. LG 측은 이번 성과가 지난 2020년 구광모 대표의 주도로 설립된 LG AI연구원이 지난 5년간 묵묵히 쌓아온 기술력이 빛을 발한 결과라고 설명했다. 구 대표는 평소 AI를 미래 사업의 핵심 축으로 강조하며 전폭적인 지원을 아끼지 않았다. 특히 새해 신년사를 통해 "새로운 미래가 열리는 변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다"며 '선택과 집중'을 강조한 바 있는데, 이번 성과는 LG의 AI 분야에 대한 집중적인 투자가 헛되지 않았음을 증명하는 사례다. LG 컨소시엄이 프로젝트 착수 단 5개월 만에 완성도 높은 모델을 선보일 수 있었던 배경에는 LG AI연구원이 축적해 온 독자적인 AI 파운데이션 모델 개발 노하우가 결정적인 역할을 했다는 후문이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원에서 시작된 혁신은 이제 개별 기업의 성과를 넘어, 대한민국 산업 전반의 AI 생태계를 주도하는 핵심 엔진이 될 것"이라며, "K-엑사원이 지닌 독보적인 기술력을 바탕으로 글로벌 시장 내 기술 주도권을 확보하고, 대한민국이 AI 강국으로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 소감을 밝혔다. 이어 "이번 결과는 K-엑사원이 글로벌 선도국과 어깨를 나란히 하며, 대한민국의 'AI 3대 강국' 도약을 보여주는 결정적 지표"라면서 "단순히 글로벌 수준의 모델을 확보하는 것에 그치지 않고 산업 현장으로의 적용 확산과 핵심 인재 육성 등 전방위적인 AI 생태계 구축을 선도해 나갈 것"이라고 포부를 덧붙였다. LG AI연구원은 이번 1차 평가 1위를 발판 삼아 AI 기술 역량을 한층 더 끌어올릴 계획이다. 현재의 성과에 안주하지 않고 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 기술을 고도화하여 글로벌 시장의 '게임 체인저'가 되겠다는 목표다. 임 연구원장은 "이번 1차수 모델은 프런티어급 AI로 도약하기 위한 견고한 기반을 다지는 시작점"이라며 "이제 본격적인 성능 고도화 단계를 거쳐 글로벌 경쟁력을 확보한 완성형 K-엑사원을 구현해 나갈 것"이라고 강조했다. 또한 "엑사원을 시작으로 멈추지 않고 달려온 여정 속에서, 이번 결과는 더 큰 도약을 향한 중요한 변곡점"이라며 "K-엑사원을 더욱 고도화하여 글로벌 생태계로 진화하는 국가대표 AI 모델로 자리매김하겠다"고 밝혔다. 한 업계 관계자는 "구광모 대표의 뚝심 있는 AI 투자와 LG AI연구원의 기술력이 시너지를 내면서 가시적인 성과가 나타나고 있다"며 "K-엑사원이 대한민국을 넘어 글로벌 AI 시장에서 어떤 활약을 펼칠지 귀추가 주목된다"고 말했다.

2026.01.15 16:32남혁우 기자

[유미's 픽] "특혜는 없었다"…독자 AI 1차 평가 결과에 정부 '호평' 받은 까닭

과학기술정보통신부가 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 프로젝트 1차 평가에서 성능과 브랜드를 가리지 않고 엄격한 잣대를 적용하면서 정부 AI 정책의 기준선이 분명해진 모습이다. 이번 일을 두고 '특혜 시비' 없이 공정하게 이뤄졌다는 분석과 함께 독자 AI를 둘러싼 정책 신뢰도가 한층 높아진 것으로 평가된다. 과학기술정보통신부는 15일 정부서울청사에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 등 3개 정예팀이 'K-AI' 2차 단계에 진출했다고 발표했다. 기존 정예팀 가운데 네이버클라우드와 NC AI는 1차 단계에서 탈락했다.이번 1차 평가는 단순한 기술 성능 경쟁이 아니라 정부가 정의한 '독자 AI 파운데이션 모델'의 요건을 실제 평가에 어떻게 반영하는지를 가늠하는 과정으로 평가됐다. 앞서 과기정통부는 이 사업의 목적을 'AI 3강' 도약과 함께 글로벌 AI 모델 의존으로 인한 기술·경제·안보적 종속 해소로 설정한 바 있다. 또 해외 모델을 미세조정한 파생형(파인튜닝)이 아닌 모델 설계부터 사전학습 전 과정을 수행한 국산 모델만을 독자 AI로 인정한다는 기준을 공모 단계부터 명확히 해왔다. 이에 따라 1차 평가는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합해 진행됐다. 이 과정에서 LG AI연구원이 전 부문에서 가장 높은 점수를 기록했고 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지가 상위권에 이름을 올렸다. 다만 네이버클라우드는 성능과 별개로 독자성 기준을 충족하지 못했다는 정책적 판단에 따라 2차 단계 진출에서 제외됐다. 반면 NC AI는 독자성 문제는 제기되지 않았지만, 종합 점수 경쟁에서 상위권에 들지 못해 이번 단계에서는 탈락했다. 업계에서는 이번 1차 평가를 결과보다 과정 중심으로 해석하는 분위기다. 단순히 탈락 여부를 가르는 선발전이라기보다 정부가 독자 AI를 어떤 기준과 관점에서 바라보고 있는지를 현장에서 확인하는 계기였다고 평가했다. 특히 성과 자체보다 제한된 조건 속에서 각 팀이 주어진 기회를 어떻게 활용했는지가 중요하게 다뤄졌다는 분석이 나온다. 업계 관계자는 "여러 컨소시엄 가운데 5개 정예팀으로 선발돼 도전 기회를 얻었다는 것 자체가 이미 역량을 인정받았다는 의미"라며 "제한된 시간과 자원 속에서 정예팀 모두가 상당한 노력을 기울였다고 본다"고 말했다. 이어 "평가 과정에서 정부는 K-AI 정예팀들이 주어진 기회를 얼마나 충실히 살렸는지를 중점적으로 검토했을 것”이라고 덧붙였다. 이번 평가를 계기로 독자 AI에 대한 기준이 한층 정교해질 가능성도 제기된다. 단순한 성능 순위나 '프롬 스크래치' 여부를 넘어 가중치 주권을 전제로 한 모델 설계 역량과 비용 효율성, 실제 현장에서의 활용 가능성까지 함께 평가하는 방향으로 심사 기준이 진화할 수 있다는 분석이다. 정부 역시 2차 심사에서 독창성과 기술적 기여도를 평가 항목에 포함하겠다고 밝히면서 향후 독자 AI 경쟁이 데이터·자본 경쟁을 넘어 '누가 더 깊이 모델을 설계했는가'를 가리는 국면으로 접어들 것이란 전망이 나온다. 다만 이 같은 기준 정교화를 위해서는 개념과 용어에 대한 선행 정리가 필요하다는 지적도 제기된다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "현재 독자 개발과 프롬 스크래치에 대한 개념이 혼재된 상황"이라며 "정부 차원에서 기술적 기여도에 따른 명확한 정의와 가이드라인 마련이 시급하다"고 강조했다. 2차 평가가 더욱 엄격해질 수 있다는 전망 속에 선발된 정예팀의 부담감도 더 커진 분위기다. 업계에선 1차가 '자격과 원칙'을 검증하는 단계였다면, 2차는 실제 성과를 증명해야 하는 '퍼포먼스 경쟁'이 될 가능성이 크다고 보고 있다. '퍼포먼스'에 대한 개념에 대해선 단순한 벤치마크 점수 경쟁과는 다르게 봐야한다는 것이 중론이다. 이승현 포티투마루 부사장은 "독자 AI 2차 심사에서 퍼포먼스는 단순히 점수로 줄 세울 문제가 아니다"며 "가중치를 처음부터 자체 학습했는지, 데이터와 학습 과정에 대한 통제권을 갖고 있는지, 같은 조건에서 성능을 안정적으로 재현할 수 있는지가 먼저 봐야 할 기준"이라고 말했다. 이어 "이 전제가 빠진 성능 비교는 기술 평가라기보다 보여주기에 가깝다"고 덧붙였다. 과기정통부는 1차 평가 이후 추가 공모를 통해 정예팀 1곳을 더 선정해 올해 상반기에는 총 4개 정예팀 경쟁 체제를 구축할 계획이다. 최종 2개팀 선정은 오는 12월이 목표다. 업계 관계자는 "이번 독파모 1차 경쟁은 우리나라가 AI 강국으로 도약하기 위해 겪는 성장통으로 볼 수 있다"며 "여러 이해관계와 논란 속에서도 정부의 많은 고민의 흔적이 보이는 발표였다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 과기정통부는 "이번 프로젝트는 대한민국이 글로벌 AI 경쟁에서 독자적 기술로 당당히 맞서기 위한 역사적 도전"이라며 "독자 AI 파운데이션 모델을 반드시 확보해 지속 가능하고 건강한 AI 생태계를 구축하고, 글로벌 AI 기술 경쟁의 선두에 설 수 있도록 가용한 모든 국가 역량을 집중하겠다"고 밝혔다.

2026.01.15 16:02장유미 기자

5곳 중 단 2곳 생존…국가대표 AI 최종 결과, 연말에 나온다

'K-인공지능(AI)'이라 불리는 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 최종 정예팀이 올해 말 결정될 예정이다. 정보통신산업진흥원(NIPA)은 14일 서울 중구 중앙우체국에서 열린 과학기술정보통신부 산하 기관 업무보고에서 오는 12월까지 K-AI 정예팀 2곳을 최종 선정할 계획이라고 밝혔다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 소버린(주권) AI 실현을 목표로 글로벌 최신 AI 모델 대비 95% 이상 성능을 가진 모델을 개발하는 것이 골자다. 과기정통부는 작년 6월 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP)과 함께 이 사업에 참여할 국내 정예팀을 공모했다. 이어 서면평가와 발표평가를 거쳐 같은 해 8월 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 정예팀 5곳을 선정했다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 공고에 따르면 내년 상반기까지 사업이 진행되는 만큼, 최종 2곳을 선발하는 시점도 2027년으로 예상됐다. 하지만 사업이 본격 시행되면서 일부 조율이 이뤄진 것으로 풀이된다. 실제 과기정통부는 작년 12월 말로 계획한 1차 평가 발표 일정을 이달로 한 차례 연기했다. 그래픽처리장치(GPU) 환경 최적화와 데이터 공급 지연 요소를 고려한 결정이었다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 결과는 오는 15일 전후로 나올 예정이다. 과기정통부는 6개월 단위 단계평가를 통해 정예팀 1곳을 탈락시킨다. 오는 6월 말 또는 7월 초 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 구조다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 오는 2027년 상반기까지 정부 지원을 받을 수 있다. 박윤규 NIPA 원장은 이날 업무보고 내용에 대해 "정예팀 최종 선정 일정을 앞당긴 것이 아니라, 단계별 평가 절차에 따른 것"이라며 "계획된 일정 흐름 내에서 진행된다"고 강조했다.

2026.01.14 16:58이나연 기자

[유미's 픽] '독자 AI' 논쟁, 韓서 유독 격화된 이유는

정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업을 둘러싼 논란이 기업 간 경쟁을 넘어 정책·기술 논쟁으로 확산되고 있다. 해외 모델과의 유사성, '프롬 스크래치' 정의, 외부 가중치 사용 여부를 두고 해석이 엇갈리면서 논쟁의 강도도 커지는 양상이다. 나아가 업체 간 '진흙탕 싸움'으로도 번지자 이번 사업에서 국내 독자 AI 정책 설계 방식과 기준 설정이 미흡했기 때문이란 지적이 나온다. 14일 업계에 따르면 이번 논란이 확산된 것은 '독자 AI'라는 정책 목표가 기술적 정의보다 먼저 제시됐기 때문이다. 일단 정부는 지난 해 공모 단계에서 해외 AI 모델을 단순 미세조정(fine-tuning)한 파생형 모델을 독자 AI로 인정하지 않겠다는 원칙을 밝혔다. 그러나 '프롬 스크래치'와 '독자성'을 어디까지로 해석할 것인지에 대해서는 구체적인 기준을 제시하지 않았다. AI 연구 현장에서 통용되는 '프롬 스크래치'는 일반적으로 기존 모델의 가중치를 사용하지 않고 랜덤 초기화 상태에서 학습했는지를 의미한다. 반면 정책 논의 과정에서는 이 개념이 모델 구조, 아키텍처 차용, 모듈 활용 여부까지 포함하는 방식으로 확장되면서 기술적 정의와 정책적 해석 간의 차이가 드러났다는 평가가 나온다. 업계에선 이 간극이 이후 논쟁을 키운 근본 배경이라고 보고 있다. 평가 기준이 개발 전이 아닌 5개 팀 선발 결과 공개 이후에 본격적으로 논의됐다는 점도 논란을 키운 요인으로 꼽힌다. 짧은 개발 기간과 제한된 자원으로 글로벌 수준의 성능을 요구받은 상황 속에 다수 참여 기업이 오픈소스 생태계와 기존 연구 성과를 일정 부분 활용할 수밖에 없었다는 것도 문제다. 이를 활용했을 때 어느 수준까지 허용되는지에 대한 사전 합의가 충분히 공유되지 않은 탓이다. 이에 각 기업의 기술 선택은 현재 독자성 논쟁의 대상이 됐다. 업계 관계자는 "사전 가이드라인이 명확하지 않은 상태에서 사후 검증이 강화되다 보니 기술적 판단이 정책적·정치적 논쟁의 중심에 놓이게 됐다"며 "기술 선택의 맥락보다는 결과를 기준으로 한 평가가 이뤄지면서 논쟁이 과열됐다"고 진단했다. 이번 사업이 단순한 연구개발(R&D) 지원을 넘어 '국가대표 AI'를 선발하는 성격을 띠고 있다는 점도 논쟁을 증폭시킨 요인으로 분석된다. 기업 간 경쟁이 국가 기술 자립의 상징으로 해석되면서 기술적 차이보다 독자성의 순수성을 둘러싼 평가가 부각됐다는 점에서다. 글로벌 AI 연구 환경에서는 오픈소스와 기존 연구 성과를 활용하는 것이 일반적이지만, 국내에서는 안보와 기술 주권 담론이 결합되며 기술 선택 하나하나가 상징적 의미를 띠게 됐다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논쟁의 본질은 특정 기업의 기술 선택 문제가 아니라 기술 기준과 정책 기준이 혼재된 구조적 문제"라며 "AI 연구 관점에서는 구조 차용과 독자 학습을 구분해 평가하는 반면, 정책 관점에서는 외부 의존성과 통제 가능성이 더 중요한 판단 기준이 된다"고 말했다. 그러면서 "이번 독자 AI 사업에서는 이 두 기준이 동일한 언어로 정리되지 않은 상태에서 추진되면서 혼선이 커졌다"고 분석했다. 이로 인해 기술적으로는 합리적인 선택이 정책적으로는 부적절해 보일 수 있게 됐다. 반대로 정책적 메시지가 강한 선택이 기술적 완성도와는 별개로 평가되는 상황도 만들어졌다. 업계에선 이번 논쟁이 '유사성' 여부를 따지는 문제를 넘어 무엇을 기준으로 독자성을 판단할 것인지에 대한 논의로 이어지고 있다고 보고 있다. 일각에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI의 기준을 보다 정교화할 필요가 있다는 의견을 내놨다. 단순한 성능 지표나 선언적 독자성보다 가중치 통제권, 설계 역량, 비용 효율성, 장기적 운용 가능성 등을 종합적으로 평가하는 체계가 필요하다는 지적이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 한국 AI 산업에 반드시 부정적인 신호만은 아니라고 본다"며 "독자 AI의 정의와 정책 목표를 다시 정립하는 계기로 삼을 필요가 있다"고 밝혔다.이어 "앞으로 기술 논쟁을 도덕적 공방으로 몰고 가기보다 정책 목적과 기술 현실을 구분해 설명할 수 있는 기준을 우선 마련하는 것이 필요해보인다"며 "이번 독자 AI 논쟁은 개별 기업의 성패를 넘어 한국이 어떤 방식으로 AI 주권을 확보할 것인지에 대한 정책적 시험대가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 16:54장유미 기자

국가AI전략위, 세미나·회의 생중계로…"AI 정책 투명성 우선"

국가인공지능(AI)전략위원회가 AI 정책 투명성을 높이고 국민과 소통을 늘리기 위해 논의 과정을 실시간 공개한다. 국가AI전략위원회는 14일부터 위원회 주관 세미나, 토론회를 생중계 방식으로 전면 공개한다고 밝혔다. 전체회의뿐 아니라 분과, 특위, 태스크포스 회의까지 공개 대상에 포함된다. 위원회는 공식 유튜브 채널을 통해 '제네시스 미션 : AI 시대, 과학 혁신의 새로운 여명' 세미나를 실시간 생중계했다. 이는 위원회 회의와 논의 과정을 국민에게 직접 공유하기 위한 공개 정책 첫 사례다. 위원회는 각종 회의 기록과 녹화본 등을 홈페이지와 공식 유튜브 채널을 통해 순차적으로 공개할 계획이다. 공개 채널은 위원회 공식 홈페이지와 유튜브 채널로 통합 운영된다. 또 분과 간 상호 교류를 확대하기 위해 연합 세미나, 토론회도 늘릴 방침이다. 이를 통해 AI 정책 논의 과정에서 다양한 관점과 전문성을 결합한다는 구상이다. 임문영 국가AI전략위 부위원장은 "모든 국민 삶과 직결되는 AI정책 결정에 있어 전문성 못지않게 투명성도 매우 중요하다"며 "우리는 업무를 투명하게 공개하고 의견을 폭넓게 반영할 수 있는 체계를 갖추겠다"고 밝혔다.

2026.01.14 16:02김미정 기자

우정사업본부, 민간 클라우드 도입 추진…공공 전환 신호탄 될까

우정사업본부가 지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 화재로 촉발된 공공 전산 인프라 위기 이후 대국민 서비스를 민간 클라우드로 전환하는 방안을 본격 추진한다. 우편·금융 등 국민 생활과 직결된 핵심 시스템을 '액티브-액티브' 방식으로 분산 운영해 장애 대응력을 높인다는 구상으로, 공공부문 민간 클라우드 전환 논의에도 속도가 붙을지 주목된다. 우정사업본부는 지난 13일 과학기술정보통신부에 이같은 내용을 담은 올해 업무계획을 보고했다. 우정사업본부는 올해 우편 서비스와 우체국쇼핑몰 등 국민 생활과 밀접한 서비스 기반을 민간 클라우드로 전환하겠다는 방침을 공식화했다. 이는 지난해 국정자원 화재로 핵심 서비스가 대규모로 마비된 제2의 국정자원 사태를 막기 위한 선제 조치로 풀이된다. 당시 화재로 인해 우편·은행 서비스가 일시 중단되는 등 국민 불편이 확산되면서 공공 디지털 인프라의 구조적 취약성이 드러났다는 평가가 이어졌다. 특히 일부 핵심 시스템이 특정 센터에 집중된 구조 속에서 재난 대응을 위한 복수 시스템 운영과 트래픽 분산 체계가 미흡했다는 지적이 나왔다. 이번 우정사업본부의 민간 클라우드 전환 구상은 국가인공지능(AI)전략위원회 논의 흐름과도 맞물려 있다. 국가AI전략위원회가 지난달 공개한 '대한민국 AI 행동계획(안)'에는 공공 정보화 사업을 민간 클라우드 중심으로 전환하겠다는 방향성이 담겼다. 민간 클라우드 이용을 제한해 온 법·제도 전반을 점검하고 단계적 전환 계획을 마련하라는 정책 권고가 포함되면서 공공 전환 흐름이 권고를 넘어 제도화 단계로 가고 있다는 분석이 나온다. 행동계획안에 따르면 행정안전부·과기정통부·국가정보원은 공공기관의 민간 클라우드 활용을 저해하는 법·제도를 정리하고 개선안을 마련해야 한다. 행안부에는 내년 2분기까지 공공 정보화 사업의 민간 클라우드 전환 계획을 수립하라는 권고도 내려졌다. 우정사업본부 역시 단순 이전이 아닌, 장애 대응력을 높이기 위한 운영 구조까지 함께 재설계하겠다는 전략을 세웠다. 우정사업본부는 여러 시스템이 동시에 운영되며 부하를 분산 처리하는 액티브-액티브 기반 서비스를 목표로 잡았으며 이를 통해 대국민 서비스의 재난 대응력을 높이겠다는 구상이다. 또 인프라 전환 방향을 구체화하는 동시에, 향후 사업 발주와 예산 편성까지 이어질 수 있는 내부 로드맵 마련에 착수한다는 목표다. 곽병진 우정사업본부장 직무대리는 "민간 클라우드로 전환이 추진되는 국가 서비스에는 우체국 쇼핑·우편 등의 시스템도 포함됐고 올해 관련된 정보전략계획(ISP)을 추진할 계획"이라고 밝혔다. 다만 현장에서는 공공부문 민간 클라우드 전환이 속도를 내기 위해선 규제 정비가 선행돼야 한다는 지적이 나온다. 대표적으로 과기정통부의 클라우드 보안인증(CSAP)과 국정원의 보안성 검토가 동시 적용되는 이중 규제 구조가 공공 시장 진입 장벽으로 작용하고 있다는 설명이다. 국내 클라우드 업계 관계자는 "향후 제도 정비 속도와 부처 간 역할 조정이 공공부문 민간 클라우드 전환과 확산의 핵심 변수가 될 것"이라며 "클라우드 전환이 선언에 그치지 않으려면 보안·조달·책임 체계까지 함께 손질해 정책 실행력을 높여야 한다"고 강조했다.

2026.01.14 10:10한정호 기자

中, 가성비로 개도국 AI 시장 뚫어...MS 사장 "美, 해결책 찾아야"

중국 인공지능(AI) 기업이 높은 가격 경쟁력으로 개발도상국 시장에서 미국을 앞지르고 있다는 분석 결과가 나왔다. 13일 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 미국과 중국 간 AI 패권 격차가 신흥국 시장에서 이같이 벌어지고 있다고 파이낸셜타임스(FT)를 통해 밝혔다. 스미스 사장은 "특히 중국은 저비용 오픈소스 모델과 국가 보조금을 결합해 가격 경쟁력을 앞세우며 개발도상국 시장에서 영향력을 빠르게 확대하고 있다"며 "특히 딥시크 기술이 아프리카 등지에서 빠르게 채택되고 있는 점이 이런 흐름을 보여준다"고 설명했다. 마이크로소프트가 공개한 보고서에 따르면 '딥시크-R1'은 접근성·저비용을 앞세워 글로벌 사우스 지역에서 AI 확산을 가속하고 있는 것으로 나타났다. 이 영향으로 중국은 오픈 AI 모델 글로벌 시장에서 미국을 앞질렀다는 평가를 받고 있다. 반면 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 미국 기업들은 최첨단 기술 통제와 구독형 수익 모델을 유지하는 전략을 택했다. 이런 전략은 수익성 측면에서는 유리하지만 가격 경쟁력에서는 한계를 보인다는 분석이 이어지고 있다. 마이크로소프트는 딥시크가 에티오피아에서 18% 짐바브웨에서 17% 점유율을 기록한 것으로 추정했다. 미국 기술 제품이 제한되는 국가에서는 벨라루스 56% 쿠바 49% 러시아 43%로 딥시크 비중이 더 높았다. 스미스 사장은 중국이 현재 경쟁력 있는 오픈소스 모델을 여러 개 보유하고 있다는 점도 강조했다. 그는 "중국 기업들은 정부 보조금 혜택을 받고 있다"며 "이같은 지원 덕에 가격 기준으로 미국 기업을 사실상 저가로 압도할 수 있다"고 주장했다. 이 외에도 스미스 사장은 향후 글로벌 AI 기술 확산 격차가 더 벌어질 것으로 봤다. 마이크로소프트는 2025년 4분기 기준 미국·유럽 등 서방 선진국 AI 사용 비중이 약 25%인 반면 개발도상국은 14%에 그쳤다고 분석했다. 전 세계 평균은 16%로 AI 확산이 선진국에 집중된 것으로 집계됐다. 스미스 사장은 아프리카 국가들이 데이터센터를 구축하고 전력 비용을 낮추기 위해서는 국제개발은행과 대출기구 지원이 필요하다고 당부했다. 민간 자본만으로는 중국 기업들과 경쟁하기 어렵다는 평가다. 그는 "불균형한 AI 기술 확산은 글로벌 경제 격차를 더 벌릴 수 있다"며 "특히 인구가 젊고 성장 속도가 빠른 아프리카에서 어떤 AI 생태계가 자리 잡느냐가 향후 국제 질서에 영향을 줄 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.13 16:57김미정 기자

[박희범의 과학카페] 부총리는 뛰는데…이제 신발끈 매는 출연연구기관

배경훈 부총리겸 과학기술정보통신부 장관이 6개월 째 힘겹게 오르고 있는 '산'이 있다. 에베레스트만큼 높아 보이는 '에이아이(AI) 산' 등정이다. 뒤에는 과기정통부 공무원과 정부출연연구기관 관계자 등 수만 명이 따르고 있다. 배 부총리는 이에 사활을 걸었고, 따르는 사람들도 모두가 정복해야할 산이라는 것에는 깊이 공감하고 있다. 다만, 방법과 시기에 대해서는 서로 생각이 달라 보인다. 처음부터 그 길이 순탄하지만은 않을 것이라는 것은 누구나 알았다. 길이 험하고, 곳곳에 복병도 많다. 모든 걸 새로 개척하며 나아가야 했기에 지도가 따로 있는 것도 아니다. 모두가 처음 가보는 길이다. 현재를 돌아보니, 서로 간 간격이 너무 크다는 것이 드러났다. 부총리와 공무원들은 이미 산 중턱까지 올랐다. 몇 달만 더 가면 7부 능선이다. 올해 내 정상 도달이 목표다. 반면 등산 전문가들로 구성된 정부출연연구기관은 아직도 신발끈을 매고 있다. 등산 배낭과 등산 지도를 찾고 있는 모양새다. 지난 12일 세종 국가과학기술연구회에서 열린 과학기술정보통신부 소관 과학기술분야 공공·유관 기관 28곳의 첫날 업무보고를 듣고, 느낀 바다. 이날 업무보고에서 배 부총리 의중은 딱 2개였다. "과학기술 연구에 제발 인공지능(AI)을 붙여달라. 그리고 기업이 할 수 있는 일은 기업이 하고, 출연연은 그들이 잘 못하는 한계 도전형· 임무 중심형 연구를 해달라." 지난 2024년 노벨물리학상과 노벨화학상이 모두 AI에서 나온 것도 출연연구기관이 AI를 해야하는 논리적 배경이 됐다. AI 강조는 갑질이 아니다. 세금을 집행하는 정부가 국민을 만족시킬 방법으로 찾은 대안이다. 물론 연구자도 소통해야하는 국민이란 걸 누구나 잘 안다. 그래서 업무보고 생중계도 하는 것이고. 첫 질문은 출연연 맏형으로 불리는 한국과학기술연구원(KIST)이 받았다. "중국도 휴머노이드에서 구동이슈나 사용자 인터렉션 측면에서 앞서가고 있고, 우리나라도 현대차 중심으로 휴머노이드를 선보이고 있는데, 그런 상황에서 KIST가 무엇을 해야할 것인가." 배 부총리는 "이제는 속도전"이라고 했다. "생태계 관점에서 고민해달라"고도 했다. 지엽적인 역할이 아니라, 전체를 보는 정책적 눈을 갖고, 미션을 명확히 해달라는 주문이었다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 지난 2024년 공개한 과학기술 특화 생성형 AI 언어 모델 코니(KONI)와 GPU 보급이 관심을 끌었다. 배 부총리는 코니 업데이트를 계속 해 달라고 특별히 주문도 했다. 양자 부문에선 상이한 답변도 나왔다. 부총리는 우리가 잘하는 우선순위에 대한 질문을 한국표준과학연구원에 던졌다. 초전도와 중성원자란 대답이 돌아왔다. 하지만 배 부총리가 듣고 싶었던 단어는 우리나라 강점인 통신이나 센싱이었다. 양자는 결국 잘하는 걸 살펴보고, 상용화를 고려해 기업을 많이 참여시켜 달라는 것으로 정리했다. 한국표준과학연구원은 LG전자와 함께 연구한다는 말로 갈무리했다. 이날 업무보고에서는 구혁채·류제명 차관과 박인규 과학기술혁신본부장도 날카로운 질문을 쏟아냈다. 지적이 마치 청문회 같았다. 김영식 국가과학기술연구회 이사장에게 경영목표를 묻기도 했고, 연구회의 저조한 소통 실적 등도 거론했다. 홈페이지에서 기관 경영공시를 찾기 어렵게 만들어 놓은 이유도 따져 물었다. ETRI 기업이 못하는 걸 개발해 달라…대기업과의 협력에 칭찬도 KISTI 장애인 고용이 지난 5년간 단 한 건도 없다는 말도 꺼냈다. KISTI가 플랫폼 기관으로 운영 중인 과학향기, 성과확산플랫폼 등도 실적 등을 살펴 정리해 달라는 요청도 했다. ETRI 업무보고와 관련해 과기정통부는 기업이 못하는 걸 개발해 달라고 요청했다. 이외 부총리는 핵융합과 원자력, 보안이나 연구실 안전 등에 대해서도 각별한 관심을 드러냈다. 이례적으로 칭찬도 나왔다. 한국재료연구원이 지난해 개소한 한화재료공동연구센터, 재료연-삼성중공업 재료혁신연구센터에 대해 부총리가 관심을 드러냈다. 출연연구기관이 먼저 기업에 제안해 연구센터를 만든 좋은 사례라는 것. 한국화학연구원은 AI 전담 조직 신설과 화학 기술 AX 기본계획 수립으로 AI 수범사례로 꼽혔다. 기관장 직속 AI 전담 조직 '화학 AI연구팀(가칭)' 신설이 평가 받았다. 사실 KIST도 지난해 말 조직개편을 단행하며, AIX전략실을 만들었다. 한국원자력연구원과 한국에너지기술연구원은 이미 AI관련한 연구실을 운영중이다. 다만, R&D에 AI를 어떻게 붙일 것인지에 대한 전반적 고민은 모자라 보인다. 과기정통부는 현재 2일차 업무보고가 진행 중이다. 역시 AI가 강조됐다. 정부출연연구기관이 1년에 쓰는 예산만 5조2천억원이다. 과학기술 AI화(AIfication)는 전세계 흐름이다. 과학기술 R&D 전반에서 AI를 어떻게 활용할 것인가, 활용하기 위해서는 무엇을 할 것인지 NST와 정부출연연구기관이 주도해, 신나게 달렸으면 한다. 언제까지 신발끈만 매고 있을 것인가.

2026.01.13 16:42박희범 기자

오픈소스 활용한 딥시크, 어떻게 독자모델 인정받았나

현재 정부가 추진 중인 '독자적 파운데이션 모델(이하 독파모)' 선정 과정에서 오픈소스를 활용한 기업 독자 모델 인정여부를 두고 잡음이 일고 있다. 사용한 오픈소스가 더이상 지원하지 않거나 라이선스를 변경할 경우 독자 모델로서 존립하기 어렵다는 지적 때문이다. 하지만 지난해 초 중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'가 내놓은 AI 모델 R1과 비교하면 상황이 묘하다. 적은 비용으로 미국 빅테크들과 견줄 수 있는 성능을 낸 AI는 오픈소스 모듈을 적극적으로 차용해 개발됐지만 자체 AI모델로 인정받고 있다. 똑같이 외부 기술을 빌려 썼는데 딥시크는 독자 기술로 주목받고 국내 기업은 무늬만 독자라는 비판을 받고 있는 셈이다. 이에 대해 업계 전문가들은 양측의 가장 큰 차이로 기업이 가진 철학과 이를 구현하는 차별화를 꼽았다. 딥시크부터 구글까지...오픈소스 활용하는 글로벌 AI 딥시크의 기술 보고서에 따르면 R1을 비롯한 모델 라인업 개발 과정에서 주요 기능 구현에 경쟁사 모듈이 대거 사용됐다. 멀티모달 모델은 이미지를 인식하는 비전 인코더로 구글에서 개발한 모델을 도입했다. 딥시크-VL은 SigLIP-L, SAM-B를 하이브리드 비전 인코더로 썼고 야뉴스는 SigLIP-L을 비전 인코더로 채택했다 학습 과정도 마찬가지다. 딥시크는 모델 학습 속도를 극한으로 끌어올리기 위해 경쟁사인 오픈AI가 개발해 공개한 GPU 프로그래밍 언어 '트라이톤(Triton)'을 추론 및 커널 최적화 코드에서 활용했다. 학습 가속을 위해서는 스탠포드 대학 연구진이 개발한 플래시 어텐션 모듈을 차용했다. 이런 모듈 활용은 딥시크에 국한된 이야기가 아니다. 현재 오픈형 LLM 표준으로 불리는 메타의 라마 시리즈는 문맥 순서를 파악하는 위치 임베딩에 중국 AI 기업 쥬이이테크놀로지가 개발한 회전위치임베딩(RoPE) 모듈을 사용한다. 활성화 함수 역시 구글이 제안한 'SwiGLU' 방식을 채택했다. 구글 제미나이 역시 학습 효율을 위해 딥시크처럼 외부에서 개발한 플래시 어텐션 기술을 내부 인프라에 통합해 사용 중이다. 임정환 모티프 대표는 "자동차를 만들 때 타이어나 와이퍼를 전문 업체 부품으로 썼다고 해서 그 차를 독자 개발이 아니라고 하지 않는다"며 "인코더나 가속 라이브러리 같은 '부품을 외부에서 가져오는 방은 효율성을 위한 합리적인 선택"이라고 설명했다. 강화학습·MoE로 효율 혁신...딥시크, 기술로 증명한 독자 가치 다양한 오픈소스를 활용했음에도 딥시크가 독자 모델로 평가받는 이유는 그 동안 없었던 기술적 시도를 통해 새로운 가치를 증명했기 때문이다. 당시 중국은 미국 반도체 제재로 인해 최신 엔비디아 GPU를 구하기 어려운 상황에 처했다. 딥시크는 제한된 인프라 안에서 어떻게 하면 미국 빅테크와 대등한 성능을 낼 수 있을까라는 과제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 도입한 방법이 강화학습이었다. 당시 업계는 강화학습을 챗봇 말투를 교정하는 용도(RLHF)로 제한해 활용했다. 추론 능력을 높이는 데는 효율이 떨어진다고 여겨 잘 시도하지 않았다. 하지만 딥시크는 "강화학습을 통해 AI가 스스로 생각하는 과정을 훈련시키면 적은 데이터와 파라미터로도 추론 능력을 극대화할 수 있다"는 독자적인 가설을 세웠다. 그리고 이를 기술적으로 구현해 냄으로써 단순히 데이터를 많이 쏟아붓는 방식이 아닌 새로운 '지능 향상의 길'을 열었다. 기존 오픈소스 모델을 가져와 데이터만 주입하던 방식과는 차원이 다른 접근이었다. 또 다른 혁신은 아키텍처 효율화에 있다. 이들이 채택한 '전문가 혼합(MoE)' 모델은 거대 AI를 각 분야에 최적화된 여러 개 '작은 전문가 모델'로 나눈 뒤 질문에 따라 필요한 모델만 불러와 처리함으로써 효율을 극대화하는 기술이다. 1991년 처음 제안된 후 구글이 '스위치 트랜스포머(Switch Transformer)' 등을 통해 발전시킨 개념이다. 딥시크는 기존 MoE 보다 전문가 모델을 더 세분화하고 어떤 질문이든 공통적으로 필요한 지식을 다루는 일부 모델은 항상 대기시키는 방식을 더해 딥시크MoE라는 독자적인 변형 아키텍처로 발전시켰다. 기존에 존재하던 기술을 재설계해 경쟁사 모델 대비 메모리 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄이는 데 성공했다. 결과적으로 적은 자원으로도 고성능을 낼 수 있음을 증명했다. 유명호 스누아이랩 대표는 "오픈소스를 활용하는 것보다 중요한 건 오픈소스를 그대로 가져다 쓰는지 아니면 거기에 독창적인 아이디어와 방법론을 결합해 새로운 가치를 만들어내느냐 차이"라고 지적했다. 이어 "학계에서도 기존 모델에 새로운 엔진이나 방법론을 접목해 성능을 개선하면 새로운 이론으로 인정한다"며 "단순히 오픈소스를 썼냐 아니냐를 따질 게 아니라 기업에서 제시한 새로운 이론이나 기술이 얼마나 적용되었는가를 따지는 심사 기준이 필요하다"고 말했다. 한국어만 잘하는 AI는 넘어...차별화된 혁신성 제시해야 업계 전문가들은 이번 논란을 계기로 한국 AI 산업이 '독자 AI'라는 단어의 함정에서 빠져나와야 한다고 지적한다. 단순히 부품 국산화율을 따지는 제조업식 사고방식으로는 AI 기술 패권 경쟁 본질을 놓칠 수 있다. 유명호 대표는 "비전 인코더는 데이터 구축도 어렵고 개발 난도가 매우 높다"며 "우리도 자체 개발하는 데만 2~3년이 걸렸다"며 단시간에 AI 관련 모든 인프라를 구축하는 것은 한계가 있다고 지적했다. 현재 글로벌 시장은 AI 관련 모든 요소를 자체적으로 만들었는지 보다 특정 분야라도 얼마나 독창적이고 차별화된 아키텍처를 만들었는지, 그 결과 비용 효율성이나 특정 기술 특화 등 차별화 포인트가 무엇인지를 묻고 있다. 딥시크가 인정받는 이유도 이 지점이다. 더불어 압도적인 자본과 인력을 쏟아붓는 미국과 중국을 단순히 추격하는 방식으로는 승산이 없다는 지적이다. 특히 글로벌 시장에서 경쟁하기 위한 AI 모델을 목표로 하는 만큼 한국어 인식률이 높다는 포인트만으로는 차별화 포인트를 제시할 수 없다는 것이 업계 반응이다. 임정환 대표는 "정부와 시장이 벤치마크 점수 1등이라는 타이틀에만 집착하면 기업은 결국 검증된 오픈소스 모델을 가져와 점수만 올리는 '안전한 길'만 택하게 된다"고 경고했다. 단기적으로는 가시적인 성과처럼 보일지 몰라도 장기적으로는 원천 기술 부재로 인한 글로벌 기술 종속을 심화시키는 결과를 초래할 수 있다는 지적이다. 이를 방지하고 한국 AI 산업이 딥시크와 같은 반열에 오르기 위해서는 '보여주기식 성과'에 집착하는 현재 평가 체계를 개선해야 한다는 요구도 제기되고 있다. 임 대표는 "진정한 국가대표 AI라면 단순히 한국어를 잘하는 AI를 넘어 글로벌 시장에 내세울 수 있는 특화된 장점과 경쟁력이 있어야 한다"며 "설령 당장은 점수가 낮거나 실패하더라도 맨땅에 헤딩하며 독자적인 가설을 세우고 원천 기술을 확보하려는 기업에게 더 많은 기회와 지원을 제공해야 한다"고 제언했다

2026.01.13 14:03남혁우 기자

[AI는 지금] 프랑스, 미스트랄 AI와 군 계약 체결…韓 국방 AI에 던진 메시지는?

프랑스 국방부가 자국 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄 AI와 국방 AI 프레임워크 계약을 체결해 주목 받고 있다. 국방 특화 데이터를 활용해 작전·행정 수요에 맞게 파인튜닝함으로써 '기술·데이터 주권' 강화에 나선 프랑스처럼 우리나라도 미국 기술 의존도를 줄이는 차원에서 독자 AI 모델 도입을 서두를 필요가 있다는 지적이 나온다.13일 비즈니스 인사이더에 따르면 프랑스 무장군부성은 지난 8일 미스트랄 AI와 '군용 AI 기술 공급에 관한 대규모 프레임워크 계약'을 체결했다. 이 계약은 프랑스 육군·해군·공군, 방위 기관, 공공 산하기관이 미스트랄 AI의 최신 AI 모델, 소프트웨어, 서비스에 접근할 수 있도록 허용한다는 내용이 담겼다. 이는 프랑스 국방부 산하 국방 AI 기관의 관리 하에 제공된다. AI 시스템은 프랑스가 통제하는 인프라 위에 배치될 예정으로, 군사 분야에서 처리되는 민감한 데이터가 어느 국가·클라우드 플랫폼의 법적·기술적 영향력 아래 놓이느냐에 대한 우려에 따른 것이다. 미스트랄 AI는 "해당 AI 시스템들이 프랑스 자체 인프라 위에 배치될 것"이라며 "국방 특정 데이터를 활용해 군 작전 및 행정적 필요에 맞춰 맞춤 조정될 것"이라고 밝혔다. 이번 계약의 규모와 구체적은 조건은 공개되지 않았다. 미스트랄 AI는 이번 일에 대해 입장을 밝히지 않은 상태다. 미스트랄 AI는 지난 2023년 설립된 이후 꾸준히 성장하며 약 136억 달러의 기업가치를 인정받아 지난해 17억 유로(약 20억 달러) 규모의 자금 조달에 성공했다. 또 미국 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등과 경쟁하는 유럽 대표 AI 기업으로 주목 받고 있는 상태다. 프랑스 국방부는 이번 파트너십에 대해 "프랑스의 '기술 주권'을 강화하기 위한 것"이라며 "군이 사용하는 주요 AI 도구에 대한 통제권을 유지하는 데 목적이 있다"고 말했다. 프랑스 국방부 산하 국방 AI 기관 책임자인 베르트랑 론드피에르는 "(이번 합의는) 생성형 AI 능력을 강화하고 미래의 도전에 대비하기 위한 중대한 진전"이라고 평가했다. 업계 관계자는 "프랑스의 움직임은 미국 정부가 오픈AI, xAI, 앤트로픽 및 기타 방위 기술 스타트업과의 계약을 통해 국내 기술 기반을 강화하려는 전략과 유사하다"며 "생성형 AI가 군사 계획, 물류, 분석 분야에 점점 더 깊이 통합되고 있는 가운데 이번 계약은 유럽에서 미국 기술 중심의 생태계 의존도를 줄이고자 하는 움직임 속에서 미스트랄 AI를 중요한 시장 내 플레이어로 자리매김하게 할 것"이라고 전망했다.업계에선 이번 계약을 두고 유럽 정부들이 클라우드 컴퓨팅, 반도체에 이어 AI 분야에서도 미국 기술에 대한 의존을 전략적으로 줄이기 위한 시도로 봤다. 특히 프랑스는 단순히 자국 기업의 기술을 채택하는 데 그치지 않고 AI 모델의 운용 환경과 데이터 통제권까지 국가가 직접 관리하는 구조를 선택했다는 점에서 의미가 크다고 평가했다.이는 우리나라 정부가 추진 중인 '대한민국 AI 인공지능행동계획(액션플랜안)'과도 방향성이 비슷하다. 국가AI전략위원회가 지난달 15일 공개한 이 계획은 AI 기반 국방 강국 구현을 위한 전략으로 국방 AI 데이터센터 구축, 국방 AI 기본법 제정, AI 인프라 확충 등 그간 선언에 머물렀던 구상이 구체적 실행 과제로 담겼다. 국가AI전략위원회는 이 계획에 국방 AI를 단기 실증이나 시범 사업이 아닌 상시 운영 체계로 전환하겠다는 의지를 반영했다. 또 인력·조직 부족으로 국방 AX가 더디게 진행돼 왔다는 지적을 반영해 국방부를 중심으로 방위사업청 등 관계 부처가 참여하는 AX 전담 조직을 법제화하고, 이를 뒷받침할 '국방 AI 기본법(가칭)' 제정까지 추진하겠다는 내용도 포함시켰다.이를 두고 업계에선 이달 22일 시행 예정인 현행 AI 기본법만으로는 군사·안보 분야의 특수성을 담기 어렵다는 판단이 작용한 것으로 보고 있다. 폐쇄망 환경, 군사 기밀, 실시간 의사결정, 생명·안보 리스크가 결합된 국방 영역을 일반 AI 규제 체계로 포괄하기에는 한계가 있다는 것이다. 이에 따라 'AI 기본법'과 '국방 특화법'이라는 이중 구조가 불가피해졌다고 해석했다.프랑스가 국방 AI를 국가 통제 인프라 위에서 운용하기로 한 것처럼 한국 역시 데이터와 인프라를 먼저 손보지 않으면 국방 AX 자체가 불가능하다는 문제의식도 이번 계획에 반영된 것으로 분석된다. 국방 클라우드 전환, 국방 AI 데이터센터 구축, 국방 데이터 이니셔티브를 하나의 묶음으로 제시했다는 점에서다. 여기에 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)'을 기반으로 한 '국방 AI 파운데이션 모델(국파모)'을 2027년까지 개발하겠다는 계획도 담겼다. 이는 범용 거대언어모델(LLM)이나 외산 AI에 의존한 국방 AX에는 구조적 한계가 있다는 판단에 따른 것이다. 국방 AI는 폐쇄망 환경에서 운용돼야 하고 군사 기밀과 직결된 데이터를 다루는 만큼 학습 데이터와 모델 구조를 국가가 직접 통제할 수 있어야 한다는 인식이 깔려 있다. 이 부분에서 프랑스 미스트랄 사례와 한국의 정책 방향은 닮은 것으로 평가된다. 프랑스 역시 '자국 AI 기업을 키운다'는 명분보다 국방 AI를 국가 주권 하에 두기 위한 구조 설계를 우선시했기 때문이다. 국방 AI를 단순 응용 서비스가 아니라 지휘·작전·결심 지원까지 아우르는 공통 기반으로 보겠다는 판단이 정책에 반영됐다는 점에서도 유사하다. 다만 일각에선 프랑스 사례를 그대로 한국에 적용하기에 구조적 차이가 있다고 지적했다. 프랑스가 단일 주권 국가의 군 지휘체계 아래에서 국방 AI를 설계할 수 있는 반면, 한국은 한미 연합 지휘체계라는 특수한 구조 속에서 AI의 활용 범위와 통제 권한을 함께 고민해야 하기 때문이다. 특히 국방 AI가 행정·분석을 넘어 지휘·결심 지원 영역으로 확장될 경우 AI 판단의 책임 주체와 데이터 공유 범위, 연합 작전에서의 신뢰 문제까지 함께 정리돼야 한다는 지적도 나온다. 이에 따라 국방 AI는 기술 도입 속도보다 어떤 영역까지 허용할 것인지, 이를 뒷받침할 법·조직·통제 구조를 먼저 설계하는 것이 중요하다고 봤다.이 같은 제도·통제 구조의 공백은 국방 AI 경쟁에서 국내보다 해외 기업에 유리한 환경으로 작용할 수 있다. 지휘·결심 지원 단계까지 AI 활용 범위와 책임 체계가 명확히 정리되지 않을 경우 이미 군사·정보 분야에서 검증된 레퍼런스를 보유한 글로벌 기업들이 표준을 선점할 가능성이 크다는 점에서다. 특히 팔란티어, 안두릴, 쉴드AI 등 글로벌 방산 AI 기업들이 이미 국방 AI를 '플랫폼 산업'으로 키우며 한국 시장 진입을 본격화하고 있다는 점은 눈여겨 볼 요소다. 이들은 미국 국방부와 정보기관을 상대로 축적한 실전 경험과 자본력을 앞세워 국내 기업들과의 격차를 빠르게 벌리고 있다. 반면 국내 기업들은 기술은 있으나 데이터 접근과 실증 기회가 제한되고 예산과 책임이 여러 기관으로 흩어져 경쟁력을 키우기 어려운 구조에 놓여 있다는 평가를 받아왔다. 이 같은 상황에서 국방 AI 기본법 제정과 데이터센터 구축, 국파모 개발이 동시에 추진될 경우 국내 기업들에게는 호재가 될 수 있다는 기대도 나온다. 업계 관계자는 "국방 AX는 기업 입장에서 기회이자 동시에 시험대"라며 "정부가 속도전을 예고한 만큼, 실증 경험과 기술력을 확보한 기업과 그렇지 못한 기업 간 격차는 더 벌어질 가능성이 크다"고 말했다. 이어 "프랑스 사례가 보여주듯 국방 AI의 핵심은 기술 성능보다 통제 구조"라며 "한국이 어떤 선택을 하느냐에 따라 국방 AI 주도권의 향방도 갈릴 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.13 10:48장유미 기자

국가AI연구소 6월 대전 개소…'AI 연구동료' 시범운영

과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)가 추진중인 국가AI연구소가 오는 6월 대전에 개소한다. 12일 세종 국가과학기술연구회에서 열린 과기정통부 55개 소속·공공·유관기관 업무보고에서 김영식 국가과학기술연구회 이사장은 "오는 6월까지 청사와 AI인프라, 운영체계 등을 갖춘 국가AI연구소를 개소할 것"이라고 보고했다. 국가AI연구소 올해 예산 규모는 400억 원, 'AI 연구동료'를 출연연을 대상으로 시범 운영하게 된다. 'AI동료연구'는 AI가 과학자의 연구 파트너로서 실험 설계, 데이터 분석, 결과 해석 등 연구 전 과정에 적극적으로 참여하는 새로운 연구 협력 모델이다. 본원 위치는 대전이다. 당장은 청사 건립이 어려워 임대 방안을 검토 중이다. 분원은 어디에 둘 지 현재 협의 중이다. 김 이사장은 연구행정 전문화 체계 구축을 위해 상반기 내 공통행정 업무 표준화 및 NST 중심 전문화, 오는 10월까지는 전문 연구행정 직종(예, 스태프-사이언티스트) 칭호도 개발할 예정이다. 또 3월부터 국가포스닥 펠로우십 사업 운영과 블라인드 채용 제도 폐지 및 특별채용 대상을 확대한다. 최근 논란이 된 연구개발능률성과급 등은 통합평가 성과급 등으로 정리하고, 우수 연구자(팀) 상여금 신설·운영 방안 등을 제시했다. 이 방안은 7월부터 도입한다. 이외에 4극3특 지역주도 성장지원에도 적극 나설 방침이다. 우선 4월부터 출연연 지역조직 지·산·학·연 R&D 공동기획 및 수행 지원, 10월부터는 출연연 공동관리 아파트(SBM) 개발기획 용역 및 예타 신청을 진행할 계획이다.

2026.01.12 10:44박희범 기자

[유미's 픽] 독자 AI 논란 속 '설계 주권' 시험대…LG 'K-엑사원'이 돋보인 이유

"이번 경쟁에서 고유 아키텍처를 고수하며 바닥부터 설계하는 곳은 LG AI연구원 정도입니다. 정부 과제의 짧은 데드라인과 제한된 자원 속에서 검증된 글로벌 오픈소스를 적극 활용할 수밖에 없는 환경 속에 특정 모듈 차용이 문제라면, 오픈소스 기반으로 개발한 국내 기업 다수도 그 비판에서 자유롭기 어려울 것입니다."최근 정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트를 둘러싼 잡음이 이어진 가운데 LG AI 연구원의 'K-엑사원'이 비교적 논란 없이 업계의 호평을 받으며 존재감을 드러내고 있다. 성능 평가에서도 미국, 중국이 점령한 글로벌 AI 상위 10위권에서 7위를 기록하며 유일하게 이름을 올려 'AI 3강'을 노린 한국을 대표할 AI 모델로 자리를 굳히는 분위기다.LG AI연구원은 'K-엑사원'이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개의 벤치마크 테스트 중 10개 부문 1위를 기록했다고 11일 밝혔다. 전체 평균 점수는 72점으로, 5개 정예팀 중 1위를 차지했다. 이 기준으로 평가를 했을 시 경쟁사들은 50점 중반대에서 60점 중반대 정도의 평균 점수를 기록하는 것으로 알려졌다. 일부 참가업체들이 최근 공개한 테크 리포트에서 13개 벤치마크 결과를 모두 기재하지 않은 것과 달리, LG AI연구원은 모든 결과를 공개해 비교 가능성을 높여 우위에 올라섰다는 평가도 나온다. 업계에선 독자 AI 모델의 가장 중요한 요소로 '프롬 스크래치'와 '독자성' 해석을 꼽고 있다. 최근 해외 모델 유사성 등 여러 논란 속에서 가장 중요한 요소가 외부 모델 '가중치(Weight) 사용' 여부가 핵심으로 떠오르고 있는데, 특히 LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이를 모두 충족시키는 모델로 평가 받고 있다. 가중치는 AI 모델이 학습을 통해 축적한 지식이 압축된 결과물로, 라이선스와 통제권 문제와 직결된다. 정부가 해외 모델을 파인튜닝한 파생형 AI를 독자 AI로 간주하지 않겠다고 밝힌 이유도 이 때문이다. 다만 일각에선 가중치 논쟁이 독자 AI의 기준을 지나치게 단순화할 수 있다는 지적도 나온다. 가중치는 독자 AI의 최소 조건일 뿐 그 위에서 어떤 기술적 선택을 했는지가 모델의 완성도를 가른다는 것이다. 특히 대규모 자본과 연산 자원을 투입해 데이터와 파라미터 규모를 늘리는 방식은 단기 성능 경쟁에는 유리할 수 있지만, 장기적인 국가 AI 전략과는 거리가 있다는 평가도 있다.이 때문에 최근에는 가중치 이후의 단계인 모델 구조에 대한 설계 역량이 중요 기준으로 떠오르고 있다. 대표적인 영역이 어텐션(Attention)과 토크나이저(Tokenizer)다. 어텐션은 AI가 방대한 정보 중 어떤 부분에 집중할지를 결정하는 핵심 메커니즘으로 연산량과 메모리 요구량을 좌우한다. 토크나이저는 문장을 토큰 단위로 분해하는 방식으로 학습 효율과 언어 이해 능력에 직접적인 영향을 미친다. 두 요소는 성능과 비용을 동시에 결정하는 구조적 레버로, 독자 AI의 '설계 주권'을 가늠하는 지표로 평가된다.이에 대해 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 독자 기술의 기준을 보다 구조적으로 봐야 한다고 지적했다. 그는 "엔비디아가 설계를 하고 TSMC가 생산을 맡는 구조나, 삼성 스마트폰이 다양한 외부 부품을 조합해 만들어지는 사례를 보더라도 핵심은 누가 설계의 주체냐는 점"이라며 "단순히 코드를 복제한 뒤 재학습하는 방식은 기술적 난이도가 낮아 독자 아키텍처로 보기 어렵다"고 말했다. 이어 "중국 딥시크는 기존 구조를 그대로 쓰지 않고 이를 변형해 자신들만의 기술적 철학을 담았기 때문에 독자 기술로 평가받는 것"이라고 덧붙였다.업계에선 독자 AI의 '설계 주권'을 판단하는 기준이 어텐션과 토크나이저에만 국한돼서는 안 된다는 지적도 나온다. 실제로 AI 모델의 성능과 효율은 어텐션 외에도 정규화(Normalization) 방식, 레이어 구성, FFN(Feed-Forward Network) 구조, 학습 커리큘럼 설계, 추론(Reasoning) 구조의 내재화 여부 등 복합적인 설계 선택에 의해 좌우된다. 정규화 방식과 레이어 구성은 학습 안정성과 스케일링 한계를 결정하는 요소로, 표준 레이어놈(LayerNorm)을 그대로 사용하는지, RMS놈(RMSNorm) 등 변형된 방식을 적용했는지에 따라 대규모 학습에서의 효율과 수렴 특성이 달라진다. 레이어놈이 모든 신호를 고르게 '정돈'하는 방식이라면, RMS놈은 꼭 필요한 크기 정보만 남겨 계산 부담을 줄이는 방식에 가깝다.FFN 구조 역시 전체 파라미터의 상당 부분을 차지하는 영역으로, 활성화 함수 선택이나 게이트 구조 도입 여부에 따라 연산량 대비 성능 효율이 크게 달라진다. FFN은 AI가 주목한 정보를 자기 언어로 다시 정리하는 '내부 사고 회로'에 해당한다. 학습 커리큘럼 역시 설계 주권을 가늠하는 중요한 지표로 꼽힌다. 단순히 대규모 데이터를 한 번에 투입하는 방식이 아니라, 언어 이해·추론·지시 이행·도메인 특화 학습을 어떤 순서와 비중으로 설계했는지가 모델의 안정성과 범용성을 좌우하기 때문이다. 여기에 프롬프트 기법에 의존하지 않고, 추론 과정을 모델 구조 내부에 내재화했는지 여부도 공공·국방·금융 등 고신뢰 영역에서 중요한 평가 요소로 거론된다. 업계 관계자는 "가중치는 독자 AI의 출발점이고, 어텐션과 토크나이저는 그 다음 단계"라며 "그 이후에는 학습 시나리오와 추론 구조, 스케일링 전략까지 얼마나 스스로 설계했는지가 진짜 기술적 자립도를 가른다"고 설명했다. LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이 지점에서 차별화된 접근을 택했다. LG AI연구원은 데이터 양이나 파라미터 규모를 무작정 키우는 방식 대신, 모델 구조 자체를 고도화해 성능은 높이고 학습·운용 비용은 낮추는 전략을 적용했다. 엑사원 4.0에서 검증한 '하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)'을 'K-엑사원'에 고도화해 적용, 국소 범위에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 이해하는 글로벌 어텐션을 결합했다. 이를 통해 메모리 요구량과 연산량을 이전 세대 대비 약 70% 절감했다는 설명이다. 토크나이저 역시 단순 재사용이 아닌 구조적 개선이 이뤄졌다. LG AI연구원은 학습 어휘를 약 15만 개로 확장하고, 한국어에서 자주 쓰이는 단어 조합을 하나의 토큰으로 묶는 방식을 적용했다. 그 결과 동일한 연산 자원으로 더 긴 문서를 기억하고 처리할 수 있게 됐으며 기존 대비 약 1.3배 긴 컨텍스트 처리 능력을 확보했다. 여기에 멀티 토큰 예측(MTP) 구조를 도입해 추론 속도도 크게 높였다. 이 같은 구조 혁신은 정부 프로젝트의 성격과도 맞닿아 있다. 독자 AI 파운데이션 모델의 목표는 단기적인 성능 순위 경쟁이 아니라 공공·산업 현장에서 실제로 활용 가능한 국가 AI 인프라를 구축하는 데 있기 때문이다. LG AI연구원이 고가의 최신 그래픽처리장치(GPU)가 아닌 A100급 환경에서도 프런티어급 모델을 구동할 수 있도록 설계해 인프라 자원이 제한된 기업과 기관에서도 활용 가능성을 넓혔다는 점도 우위 요소로 보인다. 다른 참가 기업들 역시 각자의 강점을 내세우고 있다. SK텔레콤은 최신 어텐션 기법과 초거대 파라미터 확장을 통해 스케일 경쟁력을 강조하고 있고, NC AI는 산업 특화 영역에서 운용 효율을 앞세우고 있다. 네이버클라우드는 멀티모달 통합 아키텍처를 독자성의 핵심으로 제시하고 있으며, 업스테이지는 데이터와 학습 기법을 통해 성능을 끌어올리는 전략을 취하고 있다. 다만 일부 모델은 외부 가중치나 구조 차용 여부를 둘러싼 논란으로 인해 기술 외적인 설명 부담을 안고 있는 상황이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 '순혈이냐, 개발이냐'의 이분법으로 끝나기보다 가중치 주권을 전제로 한 설계 주권 경쟁으로 진화하고 있다고 본다"며 "이 기준에서 'K-엑사원'은 성능, 비용 효율, 구조적 혁신이라는 세 요소를 동시에 충족한 사례로 평가되고, 한국형 독자 AI가 나아갈 한 방향을 보여주고 있다"고 분석했다.업계에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI에 대한 기준이 한층 정교해질 가능성이 높다고 봤다. 단순한 성능 순위나 '프롬 스크래치' 여부를 넘어 가중치 주권을 전제로 한 모델 설계 역량과 비용 효율, 실제 활용 가능성까지 함께 평가하는 방향으로 심사 기준이 진화할 수 있을 것으로 전망했다. 정부 역시 2차 심사 과정에서 독창성과 기술적 기여도를 평가 항목으로 포함하겠다고 밝힌 만큼, 향후 독자 AI 경쟁은 데이터·자본 경쟁을 넘어 누가 더 깊이 모델을 설계했는지를 가리는 국면으로 접어들 것이란 분석도 나온다.임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "현재 독자 개발과 프롬 스크래치에 대한 개념이 혼재된 상황"이라며 "(정부 차원에서) 기술적 기여도에 따른 명확한 정의와 가이드라인 마련이 시급하다"고 강조했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "독자 AI 2차 심사에서 퍼포먼스는 단순히 벤치마크 점수로 줄 세울 문제가 아니다"며 "가중치를 처음부터 자체 학습했는지, 데이터와 학습 과정에 대한 통제권을 갖고 있는지, 같은 조건에서 성능을 안정적으로 재현할 수 있는지가 먼저 봐야 할 기준"이라고 말했다. 이어 "이 전제가 빠진 성능 비교는 기술 평가라기보다 보여주기에 가깝다"고 덧붙였다.

2026.01.11 15:57장유미 기자

정부, AI로 전세사기 막는다…"계약 전 위험 포착"

정부가 인공지능(AI)으로 전세사기를 계약 전 포착하는 시스템을 구축해 주거 환경 개선에 나선다. 국가AI전략위원회는 지난해 10월 착수한 '전세사기 사전탐지 모델 연구' 정책 연구용역을 마무리했다고 9일 밝혔다. 이번 연구는 전세 계약 체결 전 사기 가능성을 예측하는 AI 모델을 시범 개발하는 것이 목표였다. 연구진은 국토교통부, 금융위원회, 한국부동산원, 한국신용정보원과 협업해 약 300만 건 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합한 머신러닝(ML) 모델을 구축했다. 개인식별정보를 제거한 뒤 폐쇄형 분석 환경에서 데이터를 처리해 개인정보 보호도 병행했다. 이 모델은 제한된 데이터만으로도 전세사기 고위험군 패턴 약 60%를 탐지할 수 있다. 연구진은 활용 가능한 데이터 범위와 품질이 확대되면 모델 탐지 정확도는 더 높아질 것으로 봤다. 전세사기 위험을 가르는 핵심 변수는 주택의 물리적 특성보다 임대인 대출 규모, 대출 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 지표가 더 중요한 것으로 나타났다. 이는 계약 이전 단계에서 금융 정보가 위험 신호를 더 잘 반영한다는 의미다. 위원회는 이번 연구 결과 바탕으로 국토부, 금융위, 행정안전부, 법무부 등 관계 부처와 실제 대국민 서비스로 확장하는 방안을 논의할 계획이다. 체납 정보, 등기 정보 등 핵심 데이터 추가 공유와 결합도 추진한다. 연구진은 개인정보를 과도하게 해석해 낙인을 찍는 '소셜 스코어링' 부작용을 막고, AI를 안전하게 활용하기 위한 기준도 사회분과와 협의한다. 기술 오남용을 막는 안전장치도 함께 설계한다는 방침이다. 유재연 국가AI전략위원회 사회분과장은 "AI 기술은 차가운 감시 도구가 아닌 우리 사회 약한 곳을 지키는 따뜻한 안전망이 돼야 한다"며 "AI 효용과 인간 존엄이 공존하는 '사람 중심 AI 기본 사회'를 구현하기 위해 지속적으로 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.01.09 17:46김미정 기자

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