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"AI 모델만으론 부족…에이전트 AI 활용 확대해야"

정부가 독자 인공지능(AI) 모델과 대국민 AI 서비스에 대규모 투자를 예고한 가운데 산업계에서는 '에이전트 AI'의 산업 활용을 위한 지원을 확대해야 한다는 목소리가 나왔다. 모델 개발에서 나아가 산업 현장의 실증과 기업 데이터 활용, 에이전트 플랫폼, 추론 인프라까지 갖춰야 AI를 실제 업무에 적용할 수 있다는 주장이다. 3일 국회에서 열린 '에이전틱 AI 포럼' 참석자들은 국내 기업이 에이전트 AI를 시험하고 서비스를 축적할 수 있는 기반을 조기에 마련해야 한다는 요구가 나왔다. 글로벌 시장의 경쟁 구도와 기술 표준이 아직 형성되는 단계인 만큼 에이전트AI의 산업 활용을 확대하기 위한 정책이 필요하다는 지적이다. 이번 포럼은 조인철 더불어민주당 의원실과 이인선 국민의힘 의원실이 공동 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관했다. 이경선 정보통신정책연구원(KISDI) 연구위원은 정부의 AI 투자가 인프라와 파운데이션 모델 확보에 집중된 데 비해 실제 서비스와 산업으로 연결하는 지원은 상대적으로 부족하다고 지적했다. AI 경쟁 중심이 모델 성능에서 실제 활용과 경제적 가치 창출로 옮겨가면서 정책 지원 대상도 함께 넓혀야 한다고 조언했다. 이 연구위원은 "내년 정부 예산안을 보면 서비스나 소프트웨어, 에이전트 AI는 잘 보이지 않는다"며 "에이전트 AI 시장의 구도와 표준이 고착되기 전에 지원해야 하며 적시는 지금"이라고 말했다. 실제로 정부가 1일 발표한 2027년도 예산안에서는 AI 모델 확보에 대규모 재원이 배정됐다. 글로벌 최상위 수준의 독자 AI 모델 개발에 4조 7000억원을 투입한다. 독자 AI 모델을 활용해 국민이 일상에서 직접 사용할 수 있는 서비스를 만드는 '모두의 AI'에는 2500억원이 편성됐다. 다만 정부도 모두의 AI를 통해 에이전트 AI의 서비스 확산에 나선다. AI가 이용자를 대신해 주민등록 발급과 KTX 예매, 여권 재발급 등을 찾아 신청하고 여행 분야에서는 교통수단과 숙박시설을 탐색·예약하는 서비스를 개발할 계획이다. 산업계에서는 이 같은 서비스 개발과 함께 에이전트 AI가 기업과 산업 현장으로 확산할 수 있는 기반까지 갖춰야 한다고 요구했다. 산업 현장에서 기술을 검증할 환경과 기업 데이터를 활용할 체계, 서비스를 구동할 플랫폼과 컴퓨팅 인프라 등이 주요 과제로 제시됐다. 먼저 산업 현장에서 에이전트의 성능과 안전성을 충분히 검증할 환경이 필요하다는 의견이 나왔다. 신동훈 NC AI 센터장은 "개인의 업무를 돕는 AI는 이미 높은 수준에 도달했다"며 "앞으로는 기업이나 공장 전체를 에이전트가 제어하고 자동화하는 단계까지 발전할 것"이라고 전망했다. 그는 실제 산업 현장을 가상으로 구현하는 '디지털 트윈'을 대안으로 제시했다. 현실의 기업이나 공장을 직접 제어하기 전에 가상 환경에서 다양한 상황을 경험하고 대응 능력을 검증하는 방식이다. 에이전트에 부여할 업무 권한과 문제가 발생했을 때의 책임 소재, 보안 체계도 함께 풀어야 할 과제로 꼽았다. 기업 내부에 흩어진 데이터를 연결하는 것도 에이전트 AI의 산업 활용을 위한 과제로 지목됐다. 이현동 슈퍼브에이아이 부대표는 "기업 내부에서 데이터가 전혀 순환되지 않고 있고 데이터 정책이 만들어지지 않고 있다"며 부서별로 단절된 데이터 문제를 짚었다. 에이전트가 필요한 정보를 안전하게 활용하려면 데이터의 위치와 접근 권한 등을 체계적으로 관리하는 데이터 거버넌스가 필요하다고 강조했다. 모델을 실제 에이전트 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 투자 요구도 나왔다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "같은 AI 모델이라도 어떤 에이전트 플랫폼과 결합하느냐에 따라 성능이 달라질 수 있다"며 "에이전트를 만들고 배포·운영하는 플랫폼과 런타임 기술도 함께 키워야 한다"고 주문했다. 이날 포럼은 조인철 더불어민주당 의원실과 이인선 국민의힘 의원실이 공동 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관했다.

2026.09.03 14:57김동원 기자

베스핀글로벌, 미국 교통 인프라에 AI 입힌다…대규모 프로젝트 뒷받침

베스핀글로벌이 인공지능(AI)·클라우드 기술을 미국 교통 인프라에 접목하며 모빌리티 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 현지 기술 기업과 손잡고 교통 시스템의 현대화에 앞장선다는 목표다. 베스핀글로벌 미국 법인(US)은 니올로지와 전략적 파트너십을 체결했다고 3일 밝혔다. 니올로지는 미국 캘리포니아 칼스배드에 본사를 둔 교통 기술 기업이다. AI를 활용한 전자 통행료 징수 시스템을 비롯해 차량 자동 식별·분류, 데이터 처리, 디지털 결제 솔루션 등을 전 세계에 공급 중이다. 현재까지 차량 단말기 1억 3000만 개를 공급했으며 통행료 징수 기기 1만 5000개와 5000개 차선의 교통 흐름을 관리하고 있다. 연간 3억 2000만 건 이상의 통행료를 처리 중이며 규모는 16억 달러에 달한다. 관련 특허도 500여 건 보유하고 있다. 양사는 이번 파트너십을 기반으로 미국 조지아주 도로·유료도로청(SRTA) 프로젝트를 추진한다. 니올로지는 SRTA로부터 약 1억 2000만 달러 규모의 10년간 통행료 통합 서비스 계약을 수주했다. 회사 측에 따르면 SRTA 역사상 최대 규모 통합 계약이다. 프로젝트를 통해 I-75·I-85 고속도로를 포함한 SRTA의 4개 통행료 징수 시설에 설치된 도로변 장비를 교체하고 새로운 교통 기술과 백오피스 시스템을 구축할 계획이다. 이후 시스템 운영 지원도 지속 제공한다. 특히 AI 기반 교통 기술도 적용한다. AI 스마트 카메라를 활용해 차량 번호판 인식 정확도를 높이고 수작업을 줄이는 방식이다. 니올로지의 차량 식별 기술은 시속 129㎞ 이상으로 주행하는 차량 데이터를 수집해 0.12초 안에 처리할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 베스핀글로벌 US는 니올로지의 교통 기술 인프라를 현대화하고 확장하는 역할을 맡는다. 멀티클라우드 환경의 매니지드 서비스와 클라우드 마이그레이션, 클라우드 네이티브 개발, 핀옵스, 보안 등 자사 기술 역량을 제공할 방침이다. 주요 협력 분야는 ▲클라우드·AI 혁신 ▲매니지드 운영 ▲보안·복원력 ▲전략적 연계 등이다. 클라우드와 AI 기술을 교통 시스템에 적용해 업무 효율성을 높이는 동시에 핵심 기술 환경을 대상으로 확장 가능한 운영을 지원한다는 목표다. 커넥티드 교통 솔루션 확대에 맞춰 보안과 운영 안정성도 강화한다. 양사는 임원·기술진 간 파트너십을 지속하면서 교통 기관에 필요한 보안성과 복원력, 운영 효율성을 높이는 장기 협력체계를 구축할 계획이다. 브래들리 H. 펠드먼 니올로지 최고경영자(CEO)는 "미국의 연간 통행료 수익 규모는 약 250억 달러이나, 그 중 약 20%에 해당하는 수익이 손실되고 있다"며 "우리 솔루션이 고객들의 수익 회수를 도울 것"이라고 말했다. 김써니 베스핀글로벌 CEO는 "니올로지는 신뢰를 바탕으로 같은 비전을 공유하고 측정 가능한 성과를 함께 이뤄갈 최적의 파트너"라며 "클라우드와 AI, 매니지드 서비스, 보안을 통합적으로 지원하는 이번 협력이 니올로지의 지속적인 혁신을 뒷받침하고 고객과 지역 사회에 더 큰 가치를 전하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 14:45한정호 기자

티빙 해킹 피해 윤곽..."실 이용자 규모는 추가 확인 예정"

티빙 개인정보 유출 침해사고의 피해 윤곽이 드러났다. 이용자 정보가 담긴 계정과 서비스 운영에 사용되는 소스코드가 외부로 유출된 것으로 확인됐다. 다만 유출된 계정에는 동일인이 여러 개를 보유한 경우가 포함돼 실제 피해 이용자 규모는 추가 확인이 이뤄질 예정이다. 과학기술정보통신부는 민관합동조사단의 티빙 침해사고 조사 결과, 이용자 정보가 유출된 계정은 중복을 포함해 총 3954만 697개로 파악됐다고 3일 밝혔다. 조사단은 지난 6월부터 개발자 접속키가 탈취된 경위와 공격자의 침투 경로, 정보 유출 범위, 티빙의 정보보호 관리체계 등을 조사했다. 조사 결과 이용자 정보가 유출된 계정은 중복을 포함해 총 3954만 697개로 파악됐다. 현재 로그인이 가능한 활성화 계정 2206만 3021개, 휴면 계정 850만 2679개, 탈퇴 계정 886만 8174개, 테스트 계정 10만 6823개 등이다. 다만 이 숫자를 실제 피해 이용자수로 볼 수는 없다. 티빙은 동일인이 여러 계정을 보유할 수 있는 구조로, 조사 과정에서는 한 사람이 최대 13개 계정을 갖고 있는 사례도 확인됐기 때문이다. 일부 계정에서는 중복을 제외한 규모도 확인됐다. 본인인증 과정에서 생성되는 연계정보(CI)를 보유한 계정은 중복을 포함해 1903만 6223개였지만, 중복 제거 시 1323만 5452개로 줄었다. 전체 유출 계정 가운데 실제 이용자가 몇 명인지는 이번 조사 결과에 포함되지 않았다. 구체적인 개인정보 유출 규모는 개인정보보호위원회가 추가 분석해 발표할 예정이다. 가입 방식과 계정 상태가 제각각이고 일부 계정에는 정확하지 않은 정보가 입력돼 있어 계정 수만으로 실제 피해 인원을 산정하기 어렵다는 이유에서다. 유출된 정보의 종류도 계정에 따라 차이가 있었다. 조사단이 전체적으로 확인한 정보는 ID와 비밀번호, 성명, 휴대전화 번호, 이메일 주소, 생년월일, CI, 중복가입 확인정보(DI), 결제이력 등 20개 항목 70종이다. CI를 보유한 계정에서는 평균 11.1개 항목, 17.6종의 정보가 유출됐다. CI가 없는 계정에서는 평균 4.6개 항목, 5.9종이었다. CI 미보유 계정 중에는 성명이나 휴대전화 번호, 이메일 주소 등이 없거나 실제 정보와 맞지 않는 경우도 다수 확인됐다. 비밀번호는 일방향 암호화된 상태로 유출돼 평문으로 되돌릴 수 없는 것으로 조사됐다. 휴대전화 번호와 이메일 주소 일부도 암호화돼 있었지만 암호화키가 함께 유출돼 복호화할 수 있는 것으로 파악됐다. 이용자 정보 외에 티빙의 기술자산도 유출됐다. 소스코드가 포함된 개발 프로젝트 361건, 약 30.35GB 규모다. 여기에는 이용자 맞춤형 콘텐츠 추천 검색 알고리즘과 이용자 관리·인증체계, 결제 관리, 유료 서비스 운영 등에 사용되는 기술이 포함됐다. 개발환경서 시작해 운영환경까지 침투 공격은 개발자가 사용하는 개발환경 접속키가 탈취되면서 시작됐다. 공격자는 지난 5월29일 탈취한 접속키를 이용해 티빙 개발환경에 들어간 뒤 접근할 수 있는 개발 프로젝트를 외부로 가져갔다. 조사단은 피싱과 악성코드, 공급망 공격, 접속키 공유·오남용, 취약점 악용 등 여러 가능성을 조사했지만 최초 개발환경 접속키가 어떤 경로로 탈취됐는지는 확인하지 못했다. 공격자는 유출한 개발 프로젝트에서 티빙 운영환경에 접근할 수 있는 접속키도 확보했다. 당시 개발 프로젝트에는 운영환경 접속키 43개가 포함돼 있었으며 일부는 소스코드에 직접 입력되거나 설정값에 평문으로 저장돼 있었다. 이를 통해 운영환경에 들어간 공격자는 이용자 정보가 저장된 데이터베이스(DB)의 접속정보를 확보했다. 첫 번째 정보 유출 시도는 5월30일 이뤄졌다. 공격자가 DB에서 대량의 정보를 조회하는 과정에서 서버 CPU 이용률이 100%까지 올라갔고, 티빙은 이상징후 알림을 확인해 해당 작업을 차단했다. 공격자는 이튿날 다시 정보 유출을 시도했다. 이번에는 운영환경 내부에 가상서버를 생성한 뒤 DB 이용자 정보를 이곳에 일괄 저장하고 외부 서버로 반출했다. 가상서버에 저장된 데이터는 약 24GB 규모였다. 두 번째 시도에서는 CPU 이용률이 10% 이내로 유지되면서 앞선 공격 때와 같은 이상징후 알림이 발생하지 않았다. 공격자는 정보 반출 이후 사용한 가상서버를 삭제한 것으로 조사됐다. 정부, 보안체계 개선 요구...내년부터 이행점검 조사단은 사고 경위와 함께 티빙의 정보보호 관리체계도 점검했다. 접속키 발급 사용 변경 폐기 등을 관리하는 체계와 개발자 접근권한 관리, 비정상 행위 탐지 대응체계 등에 개선이 필요한 것으로 판단했다. 정보보호 조직과 사고 대응체계도 점검 대상이 됐다. 티빙은 전체 임직원 265명, 개발인력 149명 가운데 정보보호 전담인력이 외주인력을 제외하고 4명이다. 최초 이상징후가 발생한 뒤 정보보호 전담조직과 정보보호 최고책임자(CISO)에게 상황이 공유되기까지 약 14시간이 걸린 사실도 확인됐다. 과기정통부는 티빙에 접속키 관리 통제 및 접근권한 체계를 구축하고 비정상 행위와 대량 데이터 조회에 대한 모니터링을 강화하도록 요구했다. 정보보호 인력과 예산을 확보하고 부서 간 침해사고 대응체계를 재정립하는 방안도 재발방지 대책에 포함됐다. 침해사고 신고가 법정 기한을 넘긴 데 대해서는 과태료가 부과될 예정이다. 조사단은 정보보안팀에 상황이 전달된 5월31일 오전 10시10분을 사고 인지 시점으로 판단했다. 티빙은 다음날 오후 3시8분 KISA에 신고해 24시간 신고 기한을 넘겼다. 정보통신망법상 최대 3000만원의 과태료 부과 대상이다. 티빙은 이달 중 재발방지 대책 이행계획을 제출하고 10월부터 12월까지 개선 조치를 진행한다. 과기정통부는 내년 1월부터 이행 여부를 점검하고 추가 보완이 필요한 경우 시정조치를 명령할 계획이다. 현재까지 유출된 이용자 정보를 악용한 스미싱이나 보이스피싱 등 피해 사례는 확인되지 않았다. 다크웹이나 SNS, 해킹포럼 등을 통한 불법 거래·유통 정황도 발견되지 않았다.

2026.09.03 14:09박수형 기자

AI 검증 넘어 구축으로…제조업계, '돈 버는 AI' 찾는다

인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 모델 성능과 기술 검증(PoC)을 넘어 실제 산업 현장의 생산성 향상으로 이동하고 있다. 제조업계는 AI와 로봇을 결합한 자율공장부터 현장 전문가의 노하우를 학습한 AI 에이전트까지 도입 범위를 넓히며 생산·운영 전반을 AI 중심으로 재편하는 모습이다. 마키나락스는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 'AI, 현장에 착륙하다'를 주제로 산업 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'을 개최했다. 올해 3회째를 맞은 행사에는 제조·에너지·반도체·국방·공공 분야 관계자 약 700명이 참석했으며 마키나락스를 비롯해 KAIST·한국앤컴퍼니그룹·HD현대 등이 산업 현장 AI 적용 전략과 성과를 공유했다. 이날 기업들은 AI 기술 자체보다 실제 현장의 문제를 해결하고 투자 대비 효과(ROI)를 만들어내는 역량이 향후 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 제조 현장에서 요구되는 정확도와 기업별 데이터·업무 노하우를 범용 AI만으로 해결하기 어려운 만큼 현장 데이터와 도메인 지식, AI를 연결하는 운영체계 구축이 중요하다는 데 의견을 모았다. 장영재 KAIST 지정 석좌교수 겸 다임리서치 대표는 제조업이 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체를 AI가 통합 운영하는 '5세대 자율공장'으로 전환될 것으로 전망했다. 그는 "AI 기술도 중요하지만 궁극적인 목표는 효율적으로 공장을 운영하고 돈 버는 공장을 만드는 것"이라며 "개별 프로세스뿐 아니라 전체 공장을 아우르는 운영체계를 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이를 구현할 핵심 기술로는 피지컬 AI를 꼽았다. 장 교수는 AI가 로봇과 설비 등 물리적 시스템을 이해하고 제어하면서 로봇 활용의 기술적 장벽과 비용을 낮출 것으로 예상했다. 이에 KAIST와 다임리서치는 생산·물류·로봇을 단일 운영체계로 통합하는 AI 기반 자율공장 오케스트레이션 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'를 개발했다. 이를 통해 공장 내 개별 장비의 자동화를 넘어 원부자재 투입부터 완제품 생산까지 전체 흐름을 AI가 조율하는 체계를 구현했다. 한국앤컴퍼니그룹은 AI를 기존 업무에 단순히 추가하는 수준에서 벗어나 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계하고 있다. 김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무는 AI를 도입한 기업 가운데 실제 비즈니스 가치 창출로 이어지는 비율이 30% 미만이라며 상당수 기업이 여전히 PoC 단계에 머물러 있다고 진단했다. 이 가운데 회사는 연구개발(R&D)·생산·물류·재무 데이터를 연결하는 통합 데이터 플랫폼을 구축하고 현업 직원이 AI를 활용해 필요한 업무 시스템을 직접 만드는 'AI 바이브 코딩' 체계를 확대 중이다. AI와 사람의 전문성을 결합하는 시도도 이어지고 있다. 한국앤컴퍼니그룹은 마키나락스와 3년째 협력해 '타이어 패턴 생성 AI'를 개발하고 있으며 디자이너 전문성과 AI의 생성 능력을 결합하는 방식으로 디자인 다양성과 개발 효율을 높이고 있다. HD현대는 AI를 조선업의 인력 부족과 환경 규제, 비용 구조 변화에 대응하기 위한 핵심 수단으로 보고 제조 AI 전환(AX)을 확대 중이다. 현업 전문성과 데이터, 공통 AI 플랫폼을 축으로 설계·생산·품질·안전 전반을 지능화하고 궁극적으로는 지능형 자율운영 조선소를 구축한다는 구상이다. 특히 현장 숙련공의 경험과 노하우를 AI에 학습시켜 설계부터 안전까지 지원하는 '조선 AI 명장 에이전트' 구축도 추진하고 있다. 또 마키나락스를 비롯해 팔란티어·지멘스·구글 등 글로벌 기업과 제조 AI 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 김영옥 HD현대 상무는 "피지컬 AI는 단순히 기술만 갖고 하는 것이 아니라 현장이 중요하다"며 "전방 배치 엔지니어(FDE)가 직접 현장 문제를 발굴해 협동설비와 크레인 예지보전, 생산공정 최적화 등을 AI 구축 전략으로 전환해야 한다"고 설명했다. 마키나락스는 이같은 산업 AI 확산을 뒷받침하기 위해 AI 운영체제 '런웨이'와 FDE를 중심으로 현장 적용 역량을 강화하고 있다. 현재까지 5개국 32개 도시 80여개 고객 현장에서 6000건 이상의 AI 모델을 배포했다. 장기적으로는 AI가 생산·물류·설비 운영을 스스로 판단하는 완전 자율 제조공장 구현까지 목표로 하고 있다. 전동 액추에이터 기업 에너토크와 협력해 사무·생산 영역에서 80개 이상의 AX 과제를 발굴하는 등 3개년 로드맵을 추진 중이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 강조했다.

2026.09.03 13:50한정호 기자

네이버클라우드, 정부 보안 특화 AI 사업자 선정…공격·방어 '투트랙' 개발

네이버클라우드가 국내 사이버보안 환경에 맞는 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에 나선다. 자체 AI 모델 '하이퍼클로바X'와 LG AI연구원의 '엑사원'을 기반으로 공격과 방어 역량을 각각 강화한 모델을 만들고 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 정부 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 본격적인 개발에 착수한다고 3일 밝혔다. 컨소시엄에는 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 최종 7000억개(700B) 매개변수급 전문가 혼합(MoE) 구조의 초거대 AI 모델을 구축한다. 하나의 모델에 모든 기능을 넣기보다 하이퍼클로바X는 방어 역량을 강화하고 엑사원은 공격 역량에 초점을 맞춰 두 모델을 병렬로 개발한다. 공격자의 움직임을 파악하는 능력과 이를 방어하는 능력을 함께 확보하기 위해서다. 개발 속도를 높이기 위해 대규모 그래픽처리장치(GPU)도 선제적으로 투입했다. 네이버클라우드는 사업이 정식으로 시작되기 전부터 자체 보유한 엔비디아 B200 GPU 4000장으로 모델 사전학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 B200 256장과 별도로 LG의 H200 256장도 추가로 활용한다. 네이버클라우드가 보유한 B200 4000장은 올해 1월 구축한 대규모 AI 클러스터다. 당시 네이버는 기존 인프라에서 약 18개월이 필요했던 대규모 AI 학습을 약 1.5개월로 단축할 수 있다고 설명했다. 이번 사업에서는 정식 착수 전부터 해당 인프라를 활용해 학습 시간을 줄이고 확보한 기간을 모델 성능 개선과 현장 검증에 투입한다. 모델 학습에는 약 830테라바이트(TB) 규모의 실제 데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN과 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI), LG유플러스 등이 보유한 데이터를 확보했다. 한 기관이 자체적으로 마련하기 어려운 전력과 금융 및 통신 등 주요 산업의 데이터를 함께 학습에 활용한다. 실제 사이버 위협을 모델이 학습할 수 있도록 데이터 가공 과정도 거친다. 위협 정보를 수집한 뒤 라벨링과 표준화 및 검증 작업을 거쳐 학습 데이터로 구축한다. 단순히 보안 관련 문서나 지식을 학습하는 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 발생하는 위협에 대응하는 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 업계에서도 사이버보안은 AI 모델의 주요 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 앤트로픽은 최근 사이버보안과 생명과학 연구 역량을 강화한 '클로드 미토스 5.1'을 공개했다. 앤트로픽은 사이버보안 능력이 악용될 위험을 고려해 현재 검증된 일부 기관에만 모델 접근을 허용하고 있다. 실제로 AI가 소프트웨어 취약점을 찾아내거나 공격 방법을 탐색하는 능력도 빠르게 발전하고 있다. 앤트로픽은 앞서 미토스 계열 모델을 이용해 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾고 악용하는 능력을 시험했고 암호 알고리즘의 새로운 취약점을 발견하는 연구에도 활용했다. AI의 보안 역량이 방어뿐 아니라 공격에도 활용될 수 있다는 점에서 양쪽 능력을 함께 확보하는 경쟁이 본격화되고 있는 것이다. 네이버클라우드 컨소시엄은 개발한 모델을 실제 국가 기반시설과 산업 현장에 투입해 성능을 검증한다. 전력과 금융, 과학기술, 통신, 반도체, 방위산업, 항공우주 등 7개 분야가 대상이다. 현장에서 확인한 결과를 다시 모델 개발에 반영해 성능을 높일 계획이다. 외부 인터넷과 연결하기 어려운 환경에서도 AI를 사용할 수 있도록 폐쇄망 운용 기술도 개발한다. 국가 핵심시설은 보안 문제로 외부 AI 서비스를 그대로 사용하기 어려운 만큼 내부 데이터를 외부로 보내지 않고 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞춘다. 개발한 모델은 상업적으로 활용할 수 있는 오픈소스로 공개할 예정이다. 중소기업에는 취약점과 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스를 제공하고 국내 보안기업이 해당 모델을 활용해 AI 서비스를 상용화할 수 있도록 네이버클라우드 마켓플레이스와 연계한다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 11:27김동원 기자

[속보] 네이버클라우드, 정부 '보안 특화 AI 모델' 사업 선정

네이버클라우드가 이끄는 컨소시엄이 정부 '사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발' 사업자로 최종 선정됐다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 네이버클라우드 컨소시엄을 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 수행기관으로 선정했다고 3일 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄이 최종 경쟁을 벌였다. 두 컨소시엄은 지난 2일 발표평가를 진행했으며 평가 결과 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 사업권을 확보한 것이다. 네이버클라우드 컨소시엄은 네이버의 AI 기술에 LG의 AI 역량과 국내 보안기업 데이터를 결합해 사이버보안 분야에 특화된 AI 모델을 개발할 계획이다. 정부는 선정 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장 규모의 컴퓨팅 자원을 지원한다. 개발된 모델은 취약점 분석과 보안관제 등 실제 사이버보안 업무에 활용될 예정이다.

2026.09.03 09:09김미정 기자

AI시대 네트워크 투자 해법..."규제·세제 전면 손질"

AI 시대를 맞아 네트워크 고도화가 시급하지만, 통신사의 수익성 정체로 대규모 투자가 쉽지 않은 상황이다. 이에 네트워크 슬라이싱·망 중립성 제도 개선·AI 인프라 세제 지원 등을 하나의 정책 패키지로 묶어 추진해야 한다는 학계 제안이 나왔다. 정부는 민관협의체를 통해 관련 제도 개선 논의에 나선다는 방침이다. 이경원 동국대 경제학과 교수는 2일 국회에서 열린 AI 시대 네트워크 고도화 방안 토론회에서 “한국 통신사는 현재 투자 재원 마련에 어려움이 있어 AI 시대에 걸맞은 네트워크 고도화를 달성하기 어렵다”며 “이용자에게 맞춤형 네트워크 품질을 제공해 수익을 확보하고 이를 다시 네트워크에 투자하는 선순환 구조를 구축해야 한다”고 밝혔다. 생성형 AI와 동영상 이용 확대로 데이터 트래픽뿐 아니라 업링크 수요도 크게 늘어날 것으로 예상되지만 통신사의 투자 여력은 갈수록 제한되는 상황이다. 정보통신정책연구원의 2025년 통신시장경쟁상황평가에 따르면 SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 이동통신 3사의 매출은 2015~2024년 25조원 안팎에 머물렀다. 영업이익률도 2015~2018년 10%를 웃돌았지만 2020년대 들어 8%대로 낮아졌다. 망중립성 풀어 맞춤형 통신…투자 선순환 만들어야 이 교수는 통신사 수익성이 네트워크 고도화 투자를 결정하는 핵심 요인으로 보고 이용자의 네트워크 활용도를 높여 새로운 수익을 창출할 수 있는 환경을 마련해야 한다고 강조했다. 특히 자율주행에는 초저지연, 원격의료에는 높은 신뢰성이 요구되는 것처럼 AI 시대에는 서비스 특성에 맞춘 통신 품질이 중요해질 것으로 내다봤다. 이를 위해 네트워크 슬라이싱을 유연하게 활용하고 망중립성 기준도 재검토할 필요가 있다는 주장이다. 이 교수는 “망중립성과 관련해 획일적인 품질 제공이라는 틀에 갇히기보다 불합리한 차별 방지와 이용자 선택권 확대에 초점을 맞춰 실증 검증을 기반으로 접근할 필요가 있다”고 말했다. 신상민 SK텔레콤 정책개발실장도 “통신사의 네트워크 투자가 수익으로 연결될 수 있도록 제도적으로 길을 열어줘야 한다”며 네트워크 슬라이싱을 통해 새로운 서비스를 제공할 수 있는 환경이 필요하다고 강조했다. 투자 비용을 낮추기 위한 정책 지원 요구도 이어졌다. 이 교수는 회선과 기지국 중심의 설비투자(CAPEX) 개념에서 벗어나 네트워크 등 AI 인프라 투자 비용을 폭넓게 반영하고 주파수 재할당 대가를 낮춰 확보된 재원이 네트워크 투자로 이어지도록 해야 한다고 제안했다. 서은일 KT 통신정책담당은 해저케이블과 저궤도 위성 등 차세대 통신망에 대한 세액공제와 정부 보조금, 공공 수요 확보 지원을 강조했다. 이아영 LG유플러스 대외전략담당은 미래 네트워크 세제 지원과 주파수 정책, AI-RAN 실증을 하나의 투자 패키지로 검토해야 한다고 역설했다. 정부도 민관협의체 가동…망중립성 실증 결과 곧 공개 정부도 통신사의 투자 환경을 개선하기 위한 정책 패키지 필요성에 공감했다. 홍사찬 과학기술정보통신부 통신정책기획과장은 “통신사 규제 개선과 네트워크 투자 환경 조성을 위한 패키지 필요성에 대해 정부도 공감한다”며 “지난주 민관협의체를 발족해 구체적인 논의를 시작했다”고 밝혔다. 망중립성 제도 개선도 검토하고 있다. 통신사별 특정 서비스를 대상으로 실증을 진행하면서 현행 망중립성 제도를 어떻게 해석하고 적용할지 살펴보고 있으며 조만간 구체적인 결과를 내놓을 예정이다. 해저케이블과 위성망 등 차세대 네트워크 투자에 대해서도 민관협의체를 중심으로 세제와 관련 제도 개선 방안을 논의한다. 홍 과장은 “논의의 목표는 통신사 비용 절감이나 네트워크 투자 강제가 아니라 통신사가 새로운 AI 서비스를 창출해 네트워크 생태계 전반의 편익을 높이는 데 있다”고 밝혔다. AIDC 세제지원도 손질…한국 산업 기여도가 기준 AI 데이터센터(AIDC) 정책에서는 세제 지원 대상을 어떻게 정할지가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 모정훈 연세대 산업공학과 교수는 정부의 AIDC 특별법과 대규모 투자 계획을 긍정적으로 평가하면서도, 막대한 전력 소비와 수요 불확실성을 고려해 한국 경제에 실질적인 효과를 가져오는 방향으로 정책을 설계해야 한다고 주장했다. 모 교수는 “정부는 향후 10년간 18기가와트(GW) 규모 AIDC를 한국에 짓는다는 계획이지만 국내 수요만으로는 이를 모두 소화하기 어렵다”며 해외 자본과 글로벌 AI 기업이 국내 컴퓨팅 자원을 활용하면서 한국은 전력과 부지 부담만 떠안을 가능성을 경계했다. 특히 국내 데이터센터의 90% 이상을 차지하는 개방형 데이터센터를 세제 지원에서 제외할 경우 중소기업과 소상공인의 AI 활용 기회까지 줄어들 수 있다고 지적했다. 모 교수는 “자본의 국적이나 개방형, 폐쇄형 여부보다 해당 컴퓨팅 자원이 한국 AI 인프라와 미래 IT 산업에 얼마나 기여하는지 목적에 맞춰 세제 지원 기준이 설정돼야 한다”고 강조했다. AIDC 특별법 시행령에는 인허가 타임아웃제의 구체적인 접수·통보 기한과 연장 사유, 기반시설 비용 분담 등에 대한 기준이 필요하다고 주문했다. 전력과 용수, 입지 등 공공 인프라에 대한 정부 지원과 단계별 증설 방안도 함께 마련해야 한다고 덧붙였다. 장기철 과기정통부 AI데이터진흥과장은 “개방형 AIDC에 대한 세제 지원 필요성에 공감한다”면서 “개방형 AIDC까지 AIDC 특별법 정의와 적용 대상에 포함할 수 있도록 시행령을 준비하고 있다”고 밝혔다. 다만 세제 혜택을 받으려면 조세특례제한법에 따라 해당 시설이 국가전략기술인 AI 개발과 서비스에 실제 사용된다는 점을 증명해야 한다. 해외 빅테크에만 서비스를 제공하는 AIDC는 지원 대상에서 제외될 가능성도 있다. 인허가 타임아웃제와 관련해서는 국가전략위원회 심의·의결에 필요한 요건을 갖추는 과정에서 보완 요구가 불가피하지만, 형식적인 거부나 반복적인 부당 보완 요구는 할 수 없도록 제도를 설계한다는 방침이다. 기반시설 지원 비율에 대해서는 현행 AIDC 특별법에 정부 지원 비율이 별도로 규정돼 있지 않아 시행령에 곧바로 명시하려면 추가적인 법 개정이나 검토가 필요하다는 입장을 밝혔다. 과기정통부는 내년 3월 AIDC 특별법 시행을 목표로 이달부터 11월까지 법조계와 학계, 업계 의견을 수렴해 시행령 등 세부 제도를 마련할 계획이다.

2026.09.02 17:34홍지후 기자

유비파이, 드론코드 재단 '플래티넘 회원사' 합류…글로벌 기술 표준 이끈다

드론 군집비행 기술 기업 유비파이는 드론코드 재단의 최상위 등급인 플래티넘 회원사로 합류했다고 2일 밝혔다. 리눅스 재단 산하 비영리 기구인 드론코드 재단은 전 세계 드론 표준 비행 제어 소프트웨어인 PX4 오토파일럿 프로젝트를 총괄한 곳이다. 유비파이 관계자는 "이번 플래티넘 등급은 회사가 이사회 의석을 배정받는다는 점에서 의의를 지닌다"며 "회사는 앞으로 재단과 유기적인 협업 체계를 구축해 드론 산업의 생태계와 기술 표준을 주도하겠다"고 말했다. 유비파이는 군집비행 기술을 활용해 대규모 드론쇼를 전문으로 하는 회사다. 지난해 서울 한강 넷플릭스 케이팝 데몬 헌터스, 올해 부산 광안리 M 드론 라이트쇼를 비롯해 지드래곤, 블랙핑크 등 K-팝 아티스트 무대에서 드론쇼를 수행한 바 있다. 임현 유비파이 대표는 "이번 최상위 회원사 도약으로 글로벌 의사결정 과정에 적극적으로 참여할 수 있게 됐다"며 "지금까지 확보한 경험과 네트워크를 바탕으로 드론 시장 기술 표준화에 앞장서겠다"고 밝혔다.

2026.09.02 16:44진운용 기자

비싸진 SSD 더 알뜰하게 쓴다…카카오엔터프라이즈, 오픈소스 활용 최적화 제시

카카오엔터프라이즈가 메모리와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 가격 상승에 대응해 클라우드 스토리지 자원 활용 효율을 높이는 기술을 공개했다. 오픈소스 기반 스토리지 기술을 활용해 디스크 사용률을 높이면서도 데이터 처리 지연을 줄여 서비스 안정성을 확보하는 전략이다. 카카오엔터프라이즈는 서울 용산구 인근에서 열린 클라우드 오픈소스 콘퍼런스 '오픈인프라데이코리아'에 참여해 카카오클라우드의 스토리지 최적화 기술과 적용 사례를 공개했다고 2일 밝혔다. 올해 행사는 클라우드 네이티브 기술 표준인 쿠버네티스, 오픈소스 분산 스토리지 플랫폼 '세프(Ceph)', 개방형 인프라 기술을 다루는 오픈인프라 등 3개 커뮤니티가 공동 주최했다. 국내외 클라우드 전문가들이 참여해 오픈소스 클라우드 기술과 현장 적용 경험을 공유했다. 이날 발표에 나선 박찬영 카카오엔터프라이즈 IAM·스토리지개발팀 매니저는 '디스크 사용률에 흔들리지 않는 블루스토어 최적화'를 주제로 디스크 사용률을 높이면서 서비스 안정성과 사용자 경험을 개선한 사례를 소개했다. 최근 낸드 플래시 메모리와 이를 기반으로 한 SSD 가격이 상승하면서 클라우드 사업자와 기업 입장에선 기존 스토리지 자원을 효율적으로 활용하는 것이 중요해지고 있다. 다만 디스크 사용률이 높아질수록 데이터가 디스크 여러 곳에 흩어지는 파편화가 발생해 데이터 읽기·쓰기 과정에서 지연시간이 증가할 수 있다는 점이 문제로 꼽힌다. 카카오클라우드는 이를 해결하기 위해 오픈소스 분산 스토리지 플랫폼 세프와 스토리지 엔진 블루스토어를 활용했다. 디스크 파편화로 발생하는 병목 현상을 완화해 높은 수준의 디스크 사용률을 유지하면서 안정적인 서비스 환경을 확보하는 방식이다. 특히 카카오클라우드의 블록 스토리지 서비스는 원본 데이터뿐 아니라 데이터 위치 정보를 담은 메타데이터에서도 기록과 수정이 빈번하게 이뤄진다. 이에 실제 원본 데이터 영역과 메타데이터 영역을 분리하는 '파티셔닝' 기법을 단일 SSD에 적용했다. 이는 단일 SSD 내부에서 각 영역에 별도의 공간 할당자를 설정해 나눠 운영하는 구조다. 이를 통해 디스크 사용률을 높은 수준으로 유지하면서도 낮은 지연시간을 확보할 수 있었다는 게 회사 측 설명이다. 카카오엔터프라이즈는 오픈인프라데이코리아를 비롯해 전 세계 클라우드 개발자와 엔지니어들이 참여하는 '오픈인프라서밋' 등 글로벌 오픈소스 콘퍼런스에 참여하며 관련 기술과 운영 경험을 공유하고 있다. 박 매니저는 "최근 낸드 플래시 메모리와 이를 기반으로 한 디스크의 가격이 크게 상승함에 따라 다수 기업들은 더욱 효율적으로 메모리와 디스크 자원을 활용하려는 시도를 하고 있다"며 "카카오클라우드 사용자가 스토리지 서비스를 원활하게 사용할 수 있도록 오픈소스를 활용해 디스크 파편화로 인한 병목현상을 완화하고 저지연시간을 확보하는 등 선제적인 조치를 취하고 있다"고 강조했다.

2026.09.02 14:50한정호 기자

정부 5년간 국가R&D에 200조원 이상 투입

정부가 국가 R&D에 향후 5년간 200조원을 투입하기로 했다. 국가과학기술자문회의(의장 대통령)는 지난 31일 국가과학기술자문회의 대회의실에서 이경수 부의장 주재로 제9회 심의회의를 개최했다. 심의에서 자문회의는 제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획('26-'30)(안)과 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략('26-'30)(안) 등 2건을 심의‧의결하고 '2027년도 국가연구개발사업 예산 편성(안)'을 접수했다. 제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획은 원안대로 의결했다. 이번 기본 계획은 학령인구 감소와 이공계 기피 현상 등 국가적 위기 상황을 타개하고, 우리 과학기술인재들이 세계 무대에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 조성하기 위해 마련됐다. 정부는 '과학기술인이 되고 싶은 나라, 과학기술인이 존중받는 나라'를 비전으로 제시하고, 인재의 유입부터 성장・활약에 이르는 경로는 '두뇌 고속도로(Brain Highway)'로 연결하고, '인재의 가치를 극대화(Value Up)'해 대한민국을 과학기술인재 강국으로 도약시키겠다는 구상을 밝힌 바 있다. 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략은 역대 처음으로 5년간 국가 R&D에 200조원 이상을 투자하는 내용을 담았다. '과감한 혁신과 투자로 여는 대체불가 대한민국'이라는 국정 기조를 과학기술 투자로 구현하는 실행 로드맵이다. 매년 R&D 투자방향과 예산 배분·조정 기준이 될 전망이다. 투자의 최우선 순위도 제시했다. 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 3대 메가프로젝트에 기술을 결집해 반도체 제조 세계 1위를 사수하고 소부장 자립화율을 30%에서 50%로, 글로벌 AI 경쟁력을 5위에서 3위로 끌어올린다는 복안이다. 피지컬 AI는 2030년 글로벌 1강이 목표다. 여기에 SMR·양자 등 7대 SEED(첨단바이오·양자·우주항공의 차세대 프론티어, SMR·핵융합·재생에너지의 미래청정에너지, 첨단공급망)를 본격 육성한다. 블록버스터 신약 3개, 국산 풀스택 양자컴퓨터 완제품, 2030년 국내 최초 민간 주도 달착륙이라는 손에 잡히는 이정표를 제시했다. 지역 자율형 R&D도 관심을 끌었다. 전체 지역R&D 예산의 4.2%에서 15%로 늘려 5극 3특 균형성장을 뒷받침하고, 출연연 PBS(연구성과중심제) 폐지와 기초연구 블록펀딩 등을 추진할 계획이다. 이외에 2027년도 정부R&D 예산안을 보고했다. 내년 R&D 예산 총액은 39.5조원이다. 이는 지난해 대비 11.2%(4.0조원) 늘었다. 과기정통부 과학기술혁신본부가 배분·조정하는 주요R&D 예산안은 33.8조원으로 올해 대비 11.5%(3.5조원) 증가했다.

2026.09.01 21:43박희범 기자

[카드뉴스] 16년 기다려주는 돈 이야기

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 오늘은 정부가 새로 만든 8,800억 원 규모의 초장기 펀드 이야기를 전해드릴게요. 이 펀드의 가장 큰 특징은 무려 15년이라는 시간을 기다려준다는 건데요, 저금통과는 비교도 안 될 만큼 큰 규모예요. 예전에는 투자 기간이 7~8년에 불과해서 기술이 채 크기도 전에 자금이 빠져나가는 경우가 많았다고 해요. 그래서 더 긴 호흡으로 기술을 키울 수 있는 판을 만들자는 취지로 이 펀드가 탄생하게 됐어요. 이 돈은 정부와 민간 기업이 함께 만들었는데요, 정부가 45%를 먼저 넣고 대기업을 비롯한 민간이 55%를 더 크게 보탰어요. 여기에는 정부, 대기업, 투자회사, 스타트업까지 네 주체가 얽혀 있는데요, 정부는 자금을, 대기업은 기술 선점을, 투자회사는 자금 운용을, 스타트업은 생존을 위한 자금을 각각 필요로 하며 서로 맞물려 움직이고 있어요. 하지만 이 펀드도 동전처럼 양면이 있어요. 긴 기다림은 스타트업에게 든든한 힘이 될 수 있지만, 자칫하면 자본력 있는 큰 회사에게만 유리하게 돌아갈 수 있다는 우려도 나와요. 결국 15년이라는 시간은 그냥 주어지는 선물이 아니라, 약속이 제대로 지켜져야 진짜 의미가 생기는 것이겠죠. 더 자세한 내용은 AI의 눈 보고서 에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0e18feb5.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.01 19:09AMEET

노타, '모두의 AI' SKT 컨소시엄 합류…실행형 AI 구현 지원

노타가 국가 인공지능(AI) 프로젝트 참여를 확대하며 AI 모델 개발부터 국민 대상 서비스 구현까지 최적화 기술 적용 범위를 넓힌다. '독자 AI 파운데이션 모델'에 이어 '모두의 AI' 사업에도 참여하며 국가 AI 개발과 활용 과정에서 최적화 기술을 제공한다. 노타는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업에 참여한다고 1일 밝혔다. 노타는 SK텔레콤이 주관하는 컨소시엄에서 AI 모델 인프라 분야를 맡아 사업에 활용되는 AI 모델의 경량화와 최적화를 담당한다. '모두의 AI'는 국민 누구나 일상에서 AI를 쉽고 안전하게 활용할 수 있도록 추진되는 사업이다. 노타는 앞서 국가 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여한 데 이어 실제 국민 대상 서비스 구현 단계까지 역할을 확대한다. SK텔레콤 컨소시엄은 이용자의 상황과 필요를 파악해 공공·생활 정보를 맞춤형으로 안내하고 필요한 후속 행동까지 연결하는 AI 서비스를 구현할 계획이다. 공공 서비스 탐색과 신청 및 증명서 발급을 비롯해 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 지원하는 실행형 AI로 확대하는 것이 목표다. 국민 대상 AI 서비스는 다수 이용자의 다양한 요청을 동시에 처리해야 한다. 단순 정보 검색부터 여러 단계의 판단과 도구 활용이 필요한 복잡한 업무까지 요청 유형이 다양한 만큼 여러 AI 모델과 AI 에이전트가 동시에 작동하게 돼 한정된 연산 자원을 효율적으로 활용하는 최적화 기술이 중요하다. 노타는 이 과정에서 AI 모델의 연산량과 메모리 사용량을 줄이고 실제 서비스 환경에서 빠르고 안정적으로 구동될 수 있도록 지원한다. AI 모델 최적화뿐 아니라 대규모 AI 서비스의 운영 효율까지 함께 높인다는 계획이다. 노타는 자체 AI 모델 경량화 및 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 모델 성능을 유지하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄인다. AI 모델의 특성과 목표 하드웨어 환경을 함께 분석해 데이터센터와 기업 서버 및 엣지 디바이스 등 다양한 인프라에서 효율적으로 구동될 수 있도록 지원한다. 채명수 노타 대표는 "국가 AI 경쟁력은 우수한 모델 개발을 넘어 국민이 실제 사용하는 서비스를 구현하고 이를 대규모 환경에서도 빠르고 안정적으로 운영하는 역량에서 완성된다"며 "우리는 일상 어디서든 AI 가치를 체감할 수 있도록 최적화 기술을 발전시켜온 만큼 모두의 AI 프로젝트에서도 모델 개발부터 실제 서비스 운영까지 최적화 역량을 폭넓게 적용해 독자적인 AI 기술과 활용 기반을 갖추는 '소버린 K-AI' 실현에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 16:19김동원 기자

국내외 금융기관 140여 곳이 선택한 '에버스핀'의 초격차 보안기술 비결

“해커가 진화하면 보안도 스스로 변해야 한다.” 국내외 금융기관 140여 곳이 선택한 인공지능(AI) 사이버보안 기업 에버스핀(대표 하영빈)에서 보안기술 연구개발(R&D)을 책임지는 윤성욱 최고기술책임자(CTO·부사장)가 말하는 초격차 기술의 비결이다. 에버스핀은 독자적인 AI-동적표적방어(MTD·Moving Target Defense)와 AI-화이트리스트 기술을 기반으로 에버세이프(웹)·페이크파인더 등 해킹·피싱 방지 솔루션으로 국내는 물론 해외로 시장 저변을 확대하고 있다. 윤 부사장이 꼽는 에버스핀 기술의 핵심은 '공격을 찾아 막는 보안에서 공격 자체를 어렵게 만드는 보안으로의 전환'이다. 에버스핀의 핵심 기술인 AI-MTD는 보안 모듈을 지속적으로 변화시켜 공격자가 분석해야 할 대상을 고정하지 않는 방식이다. 고정된 방어체계를 분석하고 우회하는 기존 공격 방식 자체를 어렵게 만드는 것이 핵심이다. 윤 부사장은 “공격 기술이 AI를 통해 빠르게 진화하는 상황에서 고정된 보안 체계만으로 공격자를 계속 앞서가기는 어렵다”며 “에버스핀이 집중해 온 방향은 공격을 발견한 뒤 대응하는 것을 넘어, 공격자가 분석해야 할 대상 자체를 지속적으로 변화시키는 것”이라고 설명했다. AI-MTD와 함께 에버스핀의 또 다른 핵심 기술자산은 AI-화이트리스트다. 에버스핀은 2019년부터 축적한 2300만개 이상의 앱 데이터를 기반으로 독자적인 AI-화이트리스트 체계를 구축해 페이크파인더 등 피싱·악성앱 탐지 기술에 활용하고 있다. 단순히 알려진 악성앱을 찾아 차단하는 방식이 아니라 대규모 앱 데이터를 기반으로 정상 앱에 대한 데이터 체계를 구축함으로써 금융 이용자에게 접근하는 앱의 위험 여부를 판별하는 것이 핵심이다. 에버스핀의 양대 핵심 기술은 개별 제품을 넘어 새로운 보안 서비스로 확장되고 있다. AI-MTD는 에버세이프 웹·모바일에 적용되고 있으며, AI-화이트리스트를 기반으로 한 페이크파인더의 악성앱 탐지 기술은 금융기관 간 위험 정보를 실시간으로 공유하는 서비스와 명의도용 방지 서비스 등으로 확대되고 있다. 윤 부사장은 “좋은 보안기술은 하나의 제품으로 끝나는 것이 아니라 축적된 기술과 데이터가 다시 새로운 제품과 서비스를 만들어내야 한다”며 “에버스핀은 AI-MTD와 AI-화이트리스트라는 양대 핵심 기술을 중심으로 해킹·피싱·명의도용·금융사기 대응까지 기술 영역을 확장하고 있다”고 말했다. 윤 부사장은 소프트웨어와 사이버보안 분야에서 20년 넘게 기술 전문성을 쌓아온 개발자 출신 기술경영자다. 학창 시절부터 알고리즘 분야에서 두각을 나타내 일반적인 학업 성적 중심의 진학이 아닌, 알고리즘 올림피아드 수상 경력을 인정받아 특기자로 연세대학교에 진학한 이색적인 이력도 갖고 있다. 현재 12년째 에버스핀의 핵심 기술 개발과 기술 전략을 총괄하고 있다. 윤 부사장은 “에버스핀의 경쟁력은 단기간에 만들어진 하나의 솔루션이 아니라 오랜 기간 축적한 기술과 데이터, 그리고 실제 금융 환경에서의 운영 경험이 응집돼 있다는 점”이라며 “기업공개(IPO) 이후에도 AI 시대의 공격 기술보다 한발 앞서 움직이는 보안기술을 만들어 글로벌 사이버보안 시장에서 기술 경쟁력을 더욱 확대하겠다”고 밝혔다. 에버스핀은 현재 IPO를 위한 막바지 준비를 진행하고 있다. KB국민은행·한국투자증권을 비롯해 일본 SBI증권, 인도네시아 BRI다나렉사증권 등 한국·일본·인도네시아를 중심으로 국내외 금융사 약 150곳을 고객사로 확보하며 기술력을 실제 금융 환경에서 검증해 왔다. AI-MTD와 AI-화이트리스트를 양대 핵심 기술축으로 웹·모바일 해킹방지와 악성앱 탐지, 금융사기 예방 및 금융권 공동대응 영역까지 보안기술을 지속해서 확대하며 상장 이후 글로벌 사이버보안 기업으로의 도약을 준비하고 있다.

2026.09.01 15:01주문정 기자

삼성SDS, 오픈AI·앤트로픽과 AX 전략 공개…8일 '리얼 서밋 2026' 개최

삼성SDS가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·솔루션까지 아우르는 풀스택 전략을 앞세워 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 삼성SDS는 오는 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 개최한다고 1일 밝혔다. 올해 행사는 '삼성SDS AI 풀스택으로 완성하는 성공적인 AX 혁신의 미래'를 주제로 열린다. 기업이 AI를 단순 도입하는 데 그치지 않고 실제 업무와 사업에 적용해 성과로 연결할 수 있는 전략과 실행 방안을 제시할 계획이다. 이번 행사에선 AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 아우르는 AI 풀스택 역량을 선보인다. 이를 활용해 기업 AX를 지원하는 기술과 서비스뿐 아니라 실제 고객 적용 사례도 소개할 예정이다. 기조연설에는 이준희 삼성SDS 대표를 비롯해 김경훈 오픈AI 한국총괄대표와 최기영 앤트로픽 한국 대표가 연사로 나선다. 이 대표는 기업의 업무와 비즈니스를 AI 중심으로 재설계하는 AX의 방향과 성공을 위한 핵심 요소를 제시할 계획이다. 삼성SDS의 AI 풀스택을 기반으로 고객의 AX 실행 전략도 발표한다. 오픈AI와 앤트로픽은 글로벌 AI 기술 발전 방향과 기업의 AI 활용 전략을 공유한다. 특히 삼성SDS와의 협력을 바탕으로 기업 고객의 다양한 AX 수요에 대응하기 위한 방안도 소개할 예정이다. 국내 기업의 실제 사례도 공개된다. 김영주 GS칼텍스 VCPO실장(CTO)과 박종성 동원그룹 DT본부장(전무), 안재만 베슬AI 대표 등이 연사로 참여해 삼성SDS와 추진한 AI 기반 비즈니스 혁신 사례와 성과를 공유한다. 오후에는 AX 전략과 실행, 제조, 유통·서비스, 물류, 공공, 국방, 금융 등을 아우르는 총 10개 트랙에서 59개 발표 세션이 진행된다. 산업별 AX 전략과 구체적인 실행 사례를 집중적으로 다룰 예정이다. 오픈AI와 앤트로픽을 비롯해 구글 클라우드, 델 테크놀로지스, 월든 로보틱스, 퓨리오사AI, 테이텀 시큐리티 등 삼성SDS의 국내외 주요 AI 파트너도 세션에 참여한다. 이들은 최신 AI 기술 동향과 기업 적용 사례를 소개한다. 참가자가 AI와 클라우드 기술을 직접 활용할 수 있는 체험 프로그램도 확대한다. 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'에서 AI 에이전트를 직접 제작하거나 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'에서 클라우드 자원을 생성·배포하는 실습을 진행할 수 있도록 지원한다. 삼성SDS는 업무협업 솔루션 '브리티웍스'의 새로운 기능인 '코워크'도 이번 행사에서 처음 공개한다. 참가자가 해당 기능을 직접 사용해 볼 수 있는 프로그램도 마련한다. 이와 함께 40여 개 전시 부스를 운영해 삼성SDS와 파트너사의 엔터프라이즈 AI 솔루션을 선보일 예정이다.

2026.09.01 14:05한정호 기자

투라인클라우드, 산업 특화 AX 박차…물리 AI·MSA 결합

투라인클라우드가 물리 기반 인공지능(AI) 기술 기업과 손잡고 산업 현장 AI 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 AI 기술과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반 클라우드 기술을 결합해 특화 서비스를 개발한다는 목표다. 투라인클라우드는 지난 달 31일 양재 본사에서 PIKAI와 산업 현장 AX 및 신규 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 협약은 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술과 투라인클라우드의 MSA 기반 AX 역량을 결합해 산업 현장 AI 활용을 확대하고 양사 기술을 기반으로 새로운 사업 기회를 발굴하고자 마련됐다. 양사는 이번 협약을 통해 단기적으로 투라인클라우드의 고객 네트워크를 기반으로 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술을 소개하고 실제 산업 현장을 대상으로 개념검증(PoC)을 공동 추진할 계획이다. PIKAI는 PoC 수행에 필요한 AI 엣지 박스와 기술 지원, 데모 및 엔지니어링 역량을 제공한다. 투라인클라우드는 고객사 발굴과 기술 적용 기회 확대를 담당한다. 양사는 PoC 결과와 시장 수요를 바탕으로 향후 PIKAI 기술의 사업 적용 범위를 단계적으로 확대할 예정이다. 중장기적으로는 산업 현장에서 생성되는 데이터를 활용한 공동 SaaS 사업 모델 구축을 추진한다. PIKAI가 산업 현장에 물리 기반 AI 플랫폼을 구축해 설비 데이터를 수집·처리하고 투라인클라우드는 해당 데이터를 활용할 수 있는 MSA 기반 SaaS 플랫폼을 구축·운영하는 방식이다. 양사는 이를 통해 실시간 설비 효율 최적화,설비 에너지 절감, 예지정비 등 산업 현장에서 수요가 높은 분야를 중심으로 공동 서비스를 발굴하고 향후 국내외 기업 고객을 대상으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 단순한 설비 모니터링을 넘어 산업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 분석하고 서비스화함으로써, 설비 운영 효율 향상과 장애 예방 등 실질적인 비즈니스 가치를 제공한다는 전략이다. 양사는 이번 협약을 시작으로 실무 협력 체계를 구축하고 공동 PoC와 신규 사업 발굴을 지속할 계획이다. 향후 물리 기반 AI 데이터와 MSA 기반 플랫폼을 결합한 산업 AX 서비스의 국내외 시장 확대에도 협력할 방침이다. 신현석 투라인클라우드 공동대표는 "이번 협약은 AI 기술을 단순 도입하는 것을 넘어 산업 현장에서 발생하는 실제 데이터를 활용해 새로운 서비스를 만들어 나가기 위한 협력"이라며 "PIKAI의 물리 기반 AI 기술과 우리 MSA·AX 역량을 결합해 고객이 체감할 수 있는 산업 AX 사례를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 13:54한정호 기자

'피지컬AI' 예산 3배로 증액…과기정통부, 전 부처 CTO 역할

정부가 내년 피지컬 인공지능(AI)에 3조 1000억원을 투입한다. 올해 9000억원에서 3배 이상 늘어난 규모다. 제조와 스마트팩토리, 건설, 농업, 국방, 돌봄, 물류, 항만 등 8대 산업·공공 분야에서 피지컬 AI 실증을 본격화한다. 과학기술정보통신부는 피지컬AI 분야에서 전 부처의 최고기술책임자(CTO) 역할을 맡는다. 다른 부처보다 앞서 추진한 기술개발과 실증 성과를 각 부처 사업에 빠르게 적용해 시행착오를 줄이고 피지컬 AI 확산을 지원한다는 게 정부 구상이다. 1일 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 예산안 사전브리핑에서 “피지컬AI 분야에서 과기정통부가 CTO 역할을 맡는 것으로 예산 당국 등과 합의가 이뤄졌다”면서 “과기정통부가 1년이라도 앞서 추진한 것들을 다른 부처에 빨리 적용한다면 시행착오를 줄일 수 있다”고 말했다. 이어 “전체 부처 가운데 선도적으로 피지컬AI를 해온 부처가 과기정통부이기 때문에 그동안의 성과를 다른 부처가 추진하는 사업에 본격적으로 확대 적용할 수 있다”며 “각 부처가 사업을 추진할 때 가이드하고 적극적으로 도와주는 역할을 하겠다”고 강조했다. 구체적으로 과기정통부가 피지컬AI의 소프트웨어와 모델 등 공통 기반기술을 먼저 확보하고, 제조 농업 국방 돌봄 등 각 분야를 담당하는 부처가 이를 활용하는 방식이다. 8대 분야 피지컬AI 실증에 5000억원…국산 AI로봇 2000여대 도입 정부의 2027년 예산안에 따르면 피지컬 AI는 반도체, AI 데이터센터(AIDC)와 함께 3대 메가프로젝트로 추진된다. 정부는 산업 생산성 혁신과 인구 감소에 대응하기 위해 내년 민간 공공 8대 핵심 분야 피지컬AI 현장 실증에 5000억원을 투입한다. 전체 사업비는 2조 6000억원이다. 분야별로는 제조에 1182억원을 투입해 공급망 협력사에 AI 솔루션과 국산 휴머노이드를 보급한다. 스마트팩토리에는 1728억원을 들여 중소 제조공장의 수작업 공정을 로봇 기반으로 자동화한다. 건설 분야에는 585억원, 농업에는 208억원을 투입한다. 국방에서는 탄약 운반 등 위험임무를 국산 로봇으로 대체하는 데 430억원을 배정했다. 돌봄에는 377억원, 우체국 소포 분류·포장 등 물류에는 260억원, 항만 하역·이송에는 74억원을 각각 투입한다. 공공 부문을 통한 초기 시장 창출에도 나선다. 정부는 연구 교육 650대, 국방 214대, 경찰·소방 369대, 돌봄 200대, 농식품 210대 등 국산 AI로봇 2000여대를 도입할 계획이다. 피지컬AI 핵심기술 확보에는 1조 5000억원을 투자한다. 제조 현장에서 숙련자의 경험과 노하우를 데이터화해 활용하는 제조 암묵지 AI 솔루션에 2900억원, 풀스택 AI 팩토리에 1200억원, 로봇 생태계 고도화에 370억원 등을 투입한다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 기반도 확충한다. 트레이닝센터 구축에 400억원, 데이터팩토리에 450억원, 데이터를 공동 활용하기 위한 데이터 라이브러리에 590억원을 투입한다. 전북·경남 제조 피지컬 AI 본사업…PoC 성과 확산 과기정통부의 선도 역할은 제조 분야에서 먼저 구체화되고 있다. 전북과 경남에서 추진하는 제조 분야 피지컬AI 사업은 지난해 개념검증(PoC)을 거쳐 올해 본사업에 들어간다. PoC를 통해 기술 적용 가능성을 먼저 확인한 뒤 본격적인 현장 적용으로 확대하는 방식이다. 과기정통부는 월드모델 개발과 피지컬AI 학습에 필요한 합성데이터 생성 기술 등 기반기술 개발도 추진하고 있다. 개별 산업에 적용되는 로봇 자체뿐 아니라 다양한 분야에서 공통으로 활용할 수 있는 소프트웨어와 AI 모델을 먼저 확보한다는 전략이다. 박태완 국장은 “월드모델 개발이나 합성데이터를 만드는 기술개발도 추진하고 있다”며 “소프트웨어적인 모델이 있고 각 부처가 전담해서 해야 하는 부분이 있는 만큼 과기정통부가 같이 가이드하고 도와주는 방향”이라고 설명했다. 과기정통부의 2027년 예산안에도 이 같은 역할이 반영됐다. 실제 데이터와 합성 데이터를 아우르는 고품질 데이터 확보 활용 체계를 만들고 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 개발해 플랫폼 국산화를 추진한다. 내년까지 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 모델을 내놓는 것이 목표다. 이를 위해 피지컬AI 트레이닝센터 구축에 400억원, 핵심기술개발 R&D에 550억원을 신규 투입한다. 우정사업본부와 협력해 국산 피지컬AI를 실제 물류 현장에 적용하는 실증·확산 사업에도 260억원을 편성했다. 국가 AI 통합돌봄 플랫폼 구축·기술개발에는 50억원을 신규 투자한다. 민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 예산도 올해 64억원에서 내년 77억원으로 확대한다. 과기정통부는 자체 사업 규모를 키우는 데 그치지 않고 먼저 확보한 피지컬AI 기술과 실증 경험을 다른 부처 사업으로 확산하는 데 초점을 맞출 방침이다. 공통 기반기술은 과기정통부가 선행 개발하고 각 부처가 담당 산업과 공공 분야에 적용하도록 지원해 정부 전체 피지컬AI 투자 시행착오를 줄인다는 구상이다.

2026.09.01 13:00박수형 기자

과기정통부, 내년 AI 예산 85% 증액…독자모델·산업·국민 AI 키운다

과학기술정보통신부가 내년 인공지능(AI) 예산을 9조원대로 끌어올리며 AI 경쟁력 확보에 재정 투입을 대폭 확대한다. 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 기반 투자뿐 아니라 독자 AI 모델 개발, 산업·지역 인공지능 전환(AX), 국민 대상 AI 서비스까지 지원 범위를 넓히면서 AI 정책의 무게중심도 인프라 구축에서 산업·서비스 확산으로 한층 넓어지는 모습이다. 1일 과기정통부가 발표한 '2027년도 예산안'에 따르면 내년 과기정통부 AI 예산은 9조 4211억원으로, 올해 5조938억원보다 약 84.9% 늘어난다. 정부 전체 AI 예산 가운데 과기정통부가 담당하는 비중은 57%다. 과기정통부 전체 예산도 올해 23조8204억원에서 내년 29조6476억원으로 24.5% 증가한다. 지난해 편성한 2026년도 예산안에서는 첨단 GPU 1만5000장 추가 확보와 국가AI컴퓨팅센터 설립 등 연산 인프라 확충에 예산이 대거 투입됐다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 피지컬 AI, 독자 AI 파운데이션 모델, 지역 AX 사업도 함께 추진했지만, 대규모 재정은 컴퓨팅 자원 확보에 집중됐다. 이에 과기정통부는 내년에 인프라 투자를 더 늘리면서 모델 개발과 데이터, 인재, 서비스 확산까지 투자 범위를 넓힐 방침이다. 가장 많은 예산이 배정된 분야는 '최상위 AI 모델·기술 확보'로, 관련 예산은 올해 2조6146억원에서 내년 5조5937억원으로 두 배 이상 증가한다. GPU 확충 예산은 올해 2조841억원에서 내년 3조8500억원으로 늘어난다. 특히 정부는 최상위급 독자 AI 모델 개발을 위해 엔비디아의 차세대 GPU '베라 루빈' 1만 장을 확보하는 데 주력할 계획이다. 데이터 투자 증가폭은 더 크다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 확대된다. 생성AI 프론티어 인재 양성에도 250억원을 새로 편성했다. GPU 중심이던 AI 경쟁력 확보 정책을 데이터와 고급 인재까지 확장하는 것이다. 차세대 AI 기술 개발 투자도 확대한다. 경량·저전력 AI와 온디바이스 AI, 자율에이전트, 시계열 파운데이션 모델 등을 개발하고 AI 안전 기술과 차세대 범용 AI 연구도 강화한다. AI 안전 기술개발 예산은 79억원에서 152억원으로, 인간지향적 차세대 도전형 AI 기술개발은 70억원에서 160억원으로 각각 늘어난다. AI 보안 분야에는 신규 사업이 대거 포함됐다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원, 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 700억원을 투입한다. AI 생태계 보안 내재화 핵심기술 개발 예산도 36억원에서 72억원으로 확대한다. AI를 실제 서비스와 산업 현장에 적용하기 위한 투자도 늘어난다. AI 서비스·활용 분야 예산은 올해 1조2067억원에서 내년 1조8611억원으로 증가한다. 범용 AI 서비스부터 지역·산업 AX, 과학기술 분야 AI 적용까지 포괄한다. 대표 신규 사업은 '모두의 AI'다. 정부는 국내 AI 모델로 개발한 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 국민이 이용할 수 있도록 지원하고, 이용자가 필요한 AI 에이전트를 직접 활용하거나 만들 수 있는 환경도 구축한다. 전국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업에는 내년에 2500억원을 신규 편성했다. 지역 AX 투자도 크게 늘어난다. 대경(대구-경북권)·서남(광주-전남)·전북·동남(부산-울산-경남) 등 4대 권역 AX 연구개발(R&D) 예산은 올해 1770억원에서 내년 3345억원으로 약 89% 증가한다. 대경은 바이오·로봇, 서남은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남은 정밀제조를 중심으로 AI 적용을 확대한다. 의료와 제조 분야에서도 신규 사업을 시작한다. AI 통합 이동형 병원 진단 지원 고도화·실증에 35억원, 이차전지 특화 역설계 AI 에이전트 구축에 67억원을 투입한다. 에이전틱 AI 트윈 핵심기술 개발에는 40억원을 배정한다. 민간 AI 개발자를 채용해 행정과 국민 서비스를 개선하는 '국민AI서비스혁신추진단'에도 운영비 68억원을 편성했다. AI 인재와 국민 활용을 포함한 'AI 포용사회' 예산은 올해 9744억원에서 내년 1조1707억원으로 늘어난다. 글로벌 AI 협력과 고급 인재 양성, 국민 AI 역량 강화 등이 주요 사업이다. AI중심대학은 올해 18개에서 내년 67개로 확대한다. 관련 예산도 1180억원에서 1850억원으로 늘어난다. 인공지능융합혁신인재양성 사업은 210억원에서 936억원으로, AI 최고급 신진연구자 지원은 340억원에서 540억원으로 증가한다. 산학 협력 기반 AX대학원도 신설한다. 전 국민의 AI 활용을 지원하는 사업도 확대한다. 전국민 AI 활용 서비스 개발환경 조성 예산은 125억원에서 151억원으로, 스마트빌리지 보급·확산은 887억원에서 1064억원으로 늘어난다. 모두의 AI 경진대회에는 올해보다 60억원 늘어난 190억원을 투입한다. 이처럼 예산 규모가 빠르게 커지는 만큼 재정 집행 구조를 둘러싼 논란이 재발할 가능성도 있다. 앞서 올해 과기정통부 AI 예산 가운데 GPU 구매 지원에 2조원 이상이 배정되면서 정부 AI 투자가 해외 GPU 기업과 대규모 사업을 수행할 수 있는 일부 기업에 집중된다는 지적이 제기된 바 있다. 내년에도 GPU 투자가 대폭 확대되는 만큼, 재정 집행의 수혜가 특정 기업에 쏠리지 않도록 사업 구조를 설계할 필요성도 커질 것으로 보인다. 반면 글로벌 최상위 수준의 AI 모델을 개발하려면 대규모 연산 자원 확보가 선행돼야 한다는 시각도 있다. 정부가 추진하는 프론티어급 독자 AI 모델은 학습 단계부터 막대한 GPU가 필요한 만큼 국내 기업이 자체적으로 감당하기 어려운 비용을 재정으로 뒷받침할 필요가 있다는 것이다. 이에 정부도 모델 개발 속도를 높이기 위해 기존에 확보한 GPU 7000장을 우선 투입하고 산·학·연 민간 임차 물량 8000장을 추가 활용한 뒤 베라루빈 1만 장을 새로 확보할 계획이다. 동시에 내년에는 데이터와 AI 반도체, 피지컬 AI, 지역 AX, 중소기업 AI 보안 서비스 등으로도 지원 범위를 넓힐 예정이다. 또 예산 확대가 실제 국내 AI 기업의 사업 기회와 서비스 확산, 산업 생산성 향상으로 이어지도록 집행 구조를 설계하는 일도 중요해질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "GPU와 데이터에 대한 대규모 투자는 프론티어 AI 경쟁을 위해 필요하지만, 실제 성과를 내려면 모델 개발 이후 서비스와 산업 적용까지 이어지는 생태계가 함께 커져야 한다"며 "중소 AI·소프트웨어 기업이 실증과 사업화 단계에서 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.01 12:21장유미 기자

정부, 독자 AI에 5조6천억원 쏟는다…GPU 1만장 확충해 '프론티어' 도전

정부가 독자 인공지능(AI) 모델과 차세대 AI 기술 확보에 내년 약 5조 6000억원에 달하는 예산을 투입한다. 지난해부터 속도를 높여온 그래픽처리장치(GPU) 확충과 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 발판으로 내년에는 첨단 GPU 1만 장과 대규모 학습 데이터를 추가 투입해 글로벌 최상위급 프론티어 AI 모델 개발에 도전한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 2027년도 예산안 중 '최상위 AI모델·기술 확보' 분야에 5조 5937억원을 편성했다고 1일 발표했다. 올해 2조 6146억원보다 2조 9791억원 늘어난 규모로 1년 만에 두 배 이상으로 확대됐다. 가장 큰 비중을 차지하는 부문은 AI 컴퓨팅 인프라 확충이다. 정부는 독자 AI 모델 개발 등에 활용할 대규모 GPU 1만 장을 추가 확보하기 위해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화' 사업 내 GPU 확충 예산을 올해 2조 841억원에서 내년 3조 8500억원으로 늘릴 예정이다. 모델 성능을 좌우하는 데이터 투자도 크게 확대한다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 약 27배 늘어난다. 글로벌 수준의 생성형 AI 연구를 이끌 인재를 확보하기 위한 '생성AI 프론티어 인재' 사업에도 신규로 250억원을 투입한다. GPU·데이터·인재를 묶어 독자 AI 모델 경쟁력을 끌어올리는 전략으로 풀이된다. 정부는 지난해부터 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 확충 속도를 높여왔다. 지난해 약 1조 4600억원을 투입한 GPU 확보 사업을 통해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 총 1만 3136장의 고성능 GPU를 구축했다. 사업자 자체 활용분과 정부 활용분 GPU를 통해 국가 AI 프로젝트와 산학연을 지원하고 있다. 특히 올해 사업에선 2조 805억원을 투입해 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU 9704장 확보에 나섰다. 수행 사업자로는 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹을 선정했고 B300 서비스를 우선 개시한 후 내년 상반기부터 베라루빈 기반 컴퓨팅 자원을 공급할 예정이다. 확충한 GPU는 독자 AI 모델 개발에 투입되고 있다. 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에선 최근 2차 단계 평가를 거쳐 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다. 정부는 이들 팀에 엔비디아 B200 GPU를 각각 1000장씩 총 3000장을 지원해 모델 고도화를 뒷받침할 계획이다. 독파모 사업은 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내에서 독자적으로 개발·고도화할 수 있는 AI 모델을 확보하기 위해 지난해 시작됐다. 정부는 국내 모델 성능이 아직 중국의 주요 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 것으로 보고 올 하반기 추가 학습과 고도화를 통해 격차를 좁힌 뒤 내년에는 글로벌 최상위 프론티어 모델 개발 단계로 올라선다는 목표다. 내년 예산은 모델 개발뿐 아니라 현재 AI 기술의 한계를 넘어설 차세대 기술에도 투입된다. 경량·저전력 AI 기술 개발 예산을 90억원에서 120억원으로 늘리고 자율행동체 온디바이스 핵심기술 개발에는 100억원을 투입한다. 시계열 파운데이션 모델 개발 사업도 신규 추진하며 AI 안전 기술 개발에는 올해 79억원보다 약 두 배 많은 152억원을 배정했다. AI를 활용한 사이버보안 기술 투자도 확대한다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원을 신규 투입하고 AI가 해킹을 탐지·방어하는 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술 개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 새롭게 700억원을 편성했다. 최상위 AI 모델 확보와 함께 이를 안전하게 활용할 수 있는 기술 기반까지 구축한다는 구상이다. 업계 관계자는 "글로벌 AI 경쟁에선 GPU와 고품질 데이터에 얼마나 지속 투자할 수 있느냐가 중요한 만큼 정부가 관련 예산을 대폭 확대한 것은 긍정적"이라며 "확보한 컴퓨팅 자원을 실제 AI 모델 성능 향상으로 연결할 수 있도록 장기적인 지원과 효율적인 자원 배분이 함께 이뤄지길 기대한다"고 말했다. 정부는 내년 대규모 GPU와 데이터, 인재 투자를 바탕으로 독자 AI 모델의 글로벌 경쟁력을 끌어올린다는 방침이다. 그간 기업들이 독파모 프로젝트를 통해 축적한 모델 개발 경험에 정부의 컴퓨팅 인프라 지원을 더해 글로벌 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 25일 이재명 대통령 주재 국무회의에서 "현재는 중국의 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 상황이지만 올 하반기에는 이를 추격해 달성할 것"이라며 "내년에도 보다 많은 GPU와 데이터를 투입해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전하겠다"고 강조했다.

2026.09.01 12:20한정호 기자

정부, '모두의 AI'에 2500억원 투입…"주민등록·KTX 예약도 AI로"

정부가 독자 인공지능(AI) 모델 개발에 집중했던 예산 지원 범위를 전 국민을 위한 AI 서비스로 넓힌다. 대국민 챗봇과 AI 에이전트를 구축해 누구나 쉽고 부담 없이 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 대국민 AI 서비스 '모두의 AI' 개발·제공에 2500억원을 신규 편성했다고 1일 밝혔다. 정부가 개발을 지원하는 독자 AI 모델을 실제 국민 서비스와 연결하고 공공·민간 영역에서 AI 활용을 확산하는 데 재정을 투입할 방침이다. 모두의 AI는 단순히 이용자의 질문에 답하는 챗봇을 넘어 필요한 업무까지 수행하는 AI 에이전트 형태로 구축된다. 이용자에게 필요한 공공서비스를 찾아주고 복잡한 절차를 거쳐야 하는 신청 업무까지 이어주는 방식이다. 예산안에는 주민등록증 발급과 KTX 예매 여권 재발급 등이 공공 AI 에이전트 활용 사례로 제시됐다. 이용자가 필요한 서비스를 직접 찾아 신청 방법을 확인하는 대신 AI가 관련 서비스를 탐색하고 실제 이용 단계까지 지원하는 구조다. 정부는 민간 서비스에서도 AI 에이전트 활용을 확대한다. 여행과 돌봄 등을 주요 분야로 제시했으며 여행의 경우 AI가 이용자의 조건에 맞는 교통수단과 숙박시설을 찾아 예약까지 처리할 수 있도록 서비스를 구축할 방침이다. 정부는 앞서 모두의 AI 사업 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오 KT 컨소시엄을 선정했다. 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 AI 모델·서비스 경쟁력과 그래픽처리장치(GPU) 활용 계획 서비스 편의성·품질·안전성 등을 평가해 3개 사업자를 최종 선정했다. 각 사업자는 보유한 서비스와 이용자 접점을 활용해 서로 다른 형태의 모두의 AI를 구축한다. SKT는 앱과 웹뿐 아니라 전화·문자로 이용할 수 있는 실행형 AI를 개발하고 카카오는 메신저에서 챗봇과 AI 에이전트를 함께 이용할 수 있도록 지원한다. KT는 하나의 대화 안에서 정보 탐색과 비교·판단부터 공공·생활서비스 실행까지 지원할 계획이다. 선정된 3개 사업자에는 올해 엔비디아 B200 GPU 총 512장이 지원된다. 과기정통부는 9월 중 사업자들과 협약을 체결하고 베타 서비스를 거쳐 연내 전 국민을 대상으로 모두의 AI를 정식 출시할 예정이다. 모두의 AI는 정부가 별도로 추진하는 프론티어급 독자 AI 모델 개발 사업과도 연계된다. 정부는 프론티어급 독자 AI 모델 개발에 4조 7000억원을 신규 편성하고 이를 통해 확보한 독자 AI 모델을 대국민 AI 서비스의 기반으로 활용할 계획이다. 과기정통부는 "우리는 독자 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 이를 공공서비스와 생활 밀착형 AI 에이전트에 적용할 것"이라며 "국민이 직접 체감할 수 있는 서비스로 연결하는 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 12:19김미정 기자

지역 AX 3345억원으로 확대…의료·농업·제조 AI 확산 가속

과학기술정보통신부가 지역 산업과 공공서비스의 인공지능(AI) 전환(AX)을 촉진하기 위해 지역 인공지능(AI) 전환(AX) 예산을 2배 가까이 확대한다. 정부는 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 농업·의료·에너지·제조 분야의 AI 적용을 늘리고, 민간 AI 개발자를 활용한 국민 서비스·행정 혁신에도 나선다는 방침이다. 1일 과기정통부는 2027년도 예산안에서 AI 대전환 분야에 9조4211억원을 편성하고 지역·산업 AX 사업을 전년대비 89.0% 증가 3345억원으로 확대했다고 발표했다. 지역 AX 사업은 수도권에 집중된 AI 기술과 인프라를 지역 산업 현장으로 확산하는 데 초점을 맞춘다. 지역별 주력산업과 특성을 반영해 AI 기술을 실증하고, 지역 기업과 연구기관이 관련 서비스를 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원한다. 권역별로는 대경권에서 바이오·로봇 분야 AX를 추진한다. 서남권은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남권은 정밀제조를 중심으로 사업을 진행한다. 농업·의료·에너지 분야의 AI 활용도 확대한다. 농업에서는 작물 생육과 기상 데이터를 활용한 스마트농업, 병해충 예측, 농업 자동화 등을 지원한다. 의료 분야에서는 지역 의료기관의 진료·판독 보조와 의료서비스 격차 완화를 위한 AI 도입이 추진된다. 에너지 분야에서는 수요 예측과 에너지 관리 최적화 등 지역 특화형 AI 서비스 개발이 이뤄질 예정이다. 제조 분야에서는 AI 공장 플랫폼과 정밀제조 기술을 기반으로 설비 이상 예측, 불량 검출, 공정 최적화, 물류 자동화 등을 지원한다. 지역 중소·중견기업의 AI 도입 부담을 낮추고, 현장 적용이 가능한 기술을 확산하는 것이 목표다. 4대 지역 AX 사업은 올해 신규 사업으로 선정돼 추진 중이며 내년에는 계속사업으로 운영된다. 사업 기간은 올해 9개월에서 내년 12개월로 늘어난다. 이에 따라 사업 내용의 대폭적인 변경보다는 1년 치 사업비가 반영되면서 예산 규모가 확대된 것으로 풀이된다. 과기정통부는 지역 AX와 함께 민간 AI 개발자를 채용해 AI 기반 국민 서비스와 행정을 혁신하는 '국민AI서비스혁신추진단'도 본격 운영한다. 민간의 AI 개발 역량을 공공서비스에 접목해 국민이 체감할 수 있는 행정 혁신을 추진한다는 계획이다. 추진단은 국민이 자주 이용하는 행정서비스를 중심으로 AI 적용 과제를 발굴하고, 행정업무 효율화와 맞춤형 서비스 제공을 지원할 예정이다. 민간 개발자와 공공부문 간 협업을 통해 서비스 기획부터 개발·실증·현장 적용까지 이어지는 체계를 구축할 방침이다. 한편 과기정통부는 2027년 전체 예산안으로 29조6476억원을 편성했다. 이는 2026년 추경예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가한 역대 최대 규모다. 정부 R&D 예산은 14조1000억원, AI 예산은 9조4211억원으로 각각 확대된다. 전창훈 과기정통부 정책기획관 재정팀장은 "지역에 대한 요구가 많다 보니 AX도 지역 중심으로 방향성을 잡는 과정에서 4대 지역 AX 대형 사업 예산이 확대된 부분이 크게 작용했다"고 말했다.

2026.09.01 12:18남혁우 기자

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