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[인터뷰] 2000억 투입한 네이버, '보파모'로 사업보국 실현…"AI 보안 주권 지킬 것"

"국가 위기 상황에서 해외 모델에 기대지 않고 사용할 수 있는 우리나라만의 인공지능(AI) 모델이 반드시 필요합니다. 네이버 경영진이 '보안 특화 AI 사업'에 약 2000억원 상당의 자체 그래픽처리장치(GPU) 4000장을 투입하기로 결단한 것도 이런 이유에서입니다. 앞으로 국내 AI 보안 역량을 키워 국가 발전에 이바지하고자 합니다."김진휘 네이버클라우드 보안 전무와 성낙호 하이퍼스케일 AI 전무는 지난 9일 지디넷코리아와 만나 정부 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 구체적인 개발·실증 전략을 공개했다. 이들은 외산 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술로 'AI 보안 주권'을 확보하는 데 개발 초점을 맞췄다.앞서 네이버클라우드는 SK텔레콤과의 경쟁 끝에 지난 3일 이 사업의 최종 수행기관으로 선정됐다. 과학기술정보통신부는 보안 위협이 커지는 상황에 대응할 수 있는 AI 모델을 확보하는 것이 필요하다고 판단해 이 사업을 추진했다. 네이버클라우드는 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스, 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 32개 산·학·연·공공기관과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 사업에 참여키로 했다. 여기에 9개 협력기관까지 더해 총 42개 기관이 모델 개발과 실증에 협력한다. 대규모 연합체는 이달 중 협약을 체결하고 본격적인 모델 개발에 착수할 예정이다. 정부는 사이버 보안 AI 학습 기반 구축(500억원)을 비롯한 관련 예산을 확보한 상태로, 내년에는 'AI 사이버 쉴드돔' 기술개발 550억원과 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원 700억원 예산을 새로 편성해 보안 위협 대응 체계 구축을 더 강화해나간다는 방침이다. 또 내년부터는 모델 고도화와 산업 확산을 위한 후속 사업도 본격화 할 예정이다. 김 전무는 "우리가 이 사업에서 가장 중점을 둔 것은 실증"이라며 "모델을 아무리 잘 만들어도 현장에서 쓸 수 없다면 의미가 없는 만큼, 사업이 끝나는 단계에서 바로 투입할 수 있도록 준비하고 있다"고 밝혔다. 내년 2월, 300B급 '보안 AI' 개발…"엑사이틴 벤치 그룹4 목표" 네이버클라우드는 내년 2월로 예정된 정부 중간평가까지 약 300B급 보안 특화 모델을 개발할 계획이다. '하이퍼클로바X' 기반 방어 모델은 글로벌 보안 벤치마크인 MSF 엑사이틴 벤치(msf-excytin-bench) 그룹4 진입을 목표로 하고 있다. 모델 개발은 네이버클라우드가 방어, LG AI연구원이 공격 영역에 상대적으로 무게를 두는 투트랙 방식으로 진행한다. 공격 모델이 취약점을 찾고 공격 경로를 만들어내면 방어 모델이 이를 탐지·차단하는 과정을 반복하면서 서로 성능을 높이는 구조다. LG 측은 '엑사원' 기반 공격 모델로 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 글로벌 오픈 모델인 GLM 5.3 대비 80% 이상의 성능 달성을 목표로 하고 있다.다만 양사는 각 모델의 역할을 완전히 고정하지 않을 방침이다. 또 학습 과정에서 확보한 역량을 바탕으로 사업 종료 이후에는 공격과 방어 양쪽 역량을 모두 수행할 수 있는 모델로 고도화할 계획이다.컴퓨팅 자원도 각 모델 개발에 맞춰 투입한다. 우선 네이버클라우드는 자체 GPU 4000장을 투입해 기존 체크포인트를 활용하지 않는 '프롬 스크래치' 방식으로 모델을 학습할 계획이다. LG AI연구원은 H200 GPU 256장을 자사 모델 학습에 투입할 예정이다. 또 정부가 지원하는 B200 GPU 256장은 포스트트레이닝과 데이터 가공 등에 활용하고, 모델 개발 이후에는 컨소시엄 참여기업들이 보안 솔루션 연동과 실증에 공동 활용할 계획이다.성 전무는 "스타트업에 GPU를 나눠 모델을 학습시키는 용도로 쓰지는 않을 것"이라며 "개발된 모델을 활용한 솔루션 연동과 실증 단계에서 GPU를 함께 활용하는 방식이 될 것"이라고 말했다. 300B급이라는 모델 규모 자체는 글로벌 프론티어 모델보다 작지만, 네이버클라우드는 사이버보안에 데이터와 연산을 집중해 성능 격차를 좁힐 수 있다고 보고 있다. 또 취약점 탐지와 공격 분석, 방어 등 특정 보안 업무에 학습 역량을 집중하면 더 큰 범용 모델과도 경쟁할 수 있을 것으로 예상했다. 성 전무는 "글로벌 범용 모델과 같은 규모의 자원을 투입하기는 어렵지만 특정 분야에 집중해 훨씬 작은 모델로 큰 모델과 비슷한 성능을 낸 사례는 이미 있다"며 "범용적인 과학이나 수학 능력 일부를 포기하더라도 사이버보안 분야에선 높은 성능을 내는 것이 목표"라고 강조했다. 830TB 보안 데이터 확보…전문가 대응 이력까지 AI에 학습 네이버클라우드는 보안 특화 AI의 성능을 높이기 위해 실제 공격·방어 현장에서 축적된 고품질 보안 데이터 확보에도 힘을 쏟을 계획이다. 현재 약 830TB의 보안 원천 데이터를 확보한 상태로, 이 가운데 약 700TB를 고품질 데이터 후보로 분류해 실제 모델 학습에 활용할 수 있는지도 이미 검증에 나섰다. 또 컨소시엄 참여기관 가운데 22곳이 데이터 제공 의사를 밝혔다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 확보한 데이터는 클리닝·필터링과 라벨링·어노테이션, 구조화, 토큰화, 샘플링 등의 과정을 거쳐 모델 학습에 사용할 수 있는 형태로 가공할 예정이다. 여기에는 악성코드가 어떤 경로로 유입돼 내부에서 어떻게 동작하고 어떤 결과를 냈는지를 기록한 프로파일링 데이터도 포함된다. 공격에 악용된 IP와 도메인, 악성코드 배포·경유 이력, 서버 인증서 등 일반 인터넷에서는 확보하기 어려운 보안 현장 데이터도 활용할 예정이다. 특히 네이버클라우드는 보안 전문가가 실제 공격·방어 과정에서 문제를 해결한 이력을 모델에 학습시키는 데 공을 들일 예정이다. 해킹은 여러 도구를 사용하고 실패와 수정을 반복하며 취약점을 찾아가는 작업인 만큼 결과값뿐 아니라 문제 해결 과정까지 학습해야 실제 보안 업무 수행 능력을 높일 수 있다는 판단이다. 성 전무는 "강화학습 환경이 아무리 좋아도 복잡한 문제를 어떻게 푸는지 먼저 시범을 보여줘야 한다"며 "컨소시엄에 참여한 보안 전문가들이 가진 문제 해결 과정은 인터넷에서는 구하기 어려운 데이터"라고 설명했다. 모델 학습 이후에는 실제 보안 업무에 활용할 수 있도록 하네스와 툴체인 개발도 병행한다. 공격과 방어에 필요한 보안 도구를 모델과 연결해 취약점 탐지와 분석, 대응까지 수행할 수 있는 보안 솔루션으로 발전시킬 계획이다. 성 전무는 "저희가 만들려고 하는 것은 모델만이 아니라 보안 솔루션"이라며 "학습할 때는 강화학습 환경이 필요하고 실제 만들어지는 시스템은 모델과 툴체인이 함께 결합된 형태가 될 것"이라고 말했다. 33개 기관 역할 나눠 개발…보안기업도 후학습 참여 컨소시엄 참여기관들도 데이터 제공이나 실증에만 머물지 않도록 운영될 예정이다. 네이버클라우드는 33개 기관을 ▲데이터 분석·처리 ▲모델 학습 ▲평가·검증 ▲실증·확산 등 4개 워킹그룹으로 나눠 각 기관의 전문성을 모델 개발 과정에 활용할 예정이다. 또 네이버클라우드는 LG AI연구원과 함께 모델 학습을 주도하고 보안기업과 대학들은 포스트트레이닝, 강화학습 환경 구축, 에이전트 개발 등에 참여할 계획이다. 대학과 금융보안원 등은 성능과 안전성 평가를 맡고, 국가보안기술연구소 등 외부 기관을 통한 추가 검증도 추진할 방침이다. 네이버클라우드는 컨소시엄을 구성할 때도 기업 규모보다 보안 기술 영역을 우선 고려했다고 강조했다. 이를 위해 엔드포인트탐지대응(EDR), 침입탐지·방지(IDS·IPS), 위협 인텔리전스 등 모델 학습과 현장 적용에 필요한 기능을 먼저 나눈 뒤 각 분야에 기술력을 가진 보안기업을 참여시켰다. 김 전무는 "필요한 보안 스택을 먼저 나열한 뒤 각 영역에 적합한 기업들을 찾았다"며 "규모가 작은 국내 보안기업들이 AI 모델 기업들과 함께 기술력을 키우고 향후 해외에도 함께 나갈 수 있도록 하는 부분도 고려했다"고 밝혔다. 금융·통신·전력에 먼저 적용…공공·국방은 구축형으로 네이버클라우드는 '보안 특화 AI 모델'을 금융·통신·과학기술·전력 등 국가 기반시설을 중심으로 우선 실증할 예정이다. 항공우주와 방위산업, 반도체 등 국가 전략산업으로도 적용 범위를 넓혀 실제 보안 환경에서 성능과 활용 가능성을 검증할 계획이다. 항공우주 분야에서는 컨소시엄에 참여한 한국항공우주산업(KAI)과 실증을 추진한다. 방위산업에서도 협력기관과 적용 방안을 논의하고 있으며, 반도체 분야는 관련 협회와 협의를 이어가고 있다. 특히 보안 전담 조직이나 예산이 충분하지 않은 중소기업을 대상으로는 AI 기반 취약점 탐지와 위협 대응 체계를 적용하는 방안도 검토 중이다. 또 네이버클라우드는 공공·금융·국방처럼 망분리와 데이터 반출 규제가 강한 분야에는 보안 특화 AI를 내부 인프라에 직접 설치하는 구축형 방식을 고려하고 있다. 국정원 보안성 검토 등 실제 도입에 필요한 절차도 모델 개발과 병행해 사업 완료 후 곧바로 실증에 나설 수 있도록 준비하고 있다. 김 전무는 "보안 수준이 높은 기관에서는 우리가 먼저 구축을 제안하기보다 '언제 구축할 수 있느냐'고 문의할 정도로 수요가 있다"며 "현행 규제 때문에 적용하기 어려운 부분이 있다면 정부와 소통하면서 가이드라인을 검토해 실제 현장에서 사용할 수 있도록 준비할 것"이라고 피력했다. 모델 공개·사업화 병행…"중소 보안기업 해외 진출도 지원할 것" 네이버클라우드는 개발한 모델을 공개하는 것을 원칙으로 하되 실제 공격에 악용될 가능성이 높은 기술에 대해선 공개 범위를 제한할 것이란 방침도 세웠다. 모델 자체는 개방하면서도 취약점을 실제 공격으로 연결하는 익스플로잇 하네스나 공격 성능을 높이는 일부 강화학습 환경 등은 과기정통부와 협의해 별도로 관리한다는 방침이다. 또 보안 특화 모델을 오픈웨이트 형태로 공개할 경우 후학습을 통해 기존 가드레일이 제거될 가능성도 고려하고 있다. 네이버클라우드는 모델 성능 확보와 활용 생태계 확대를 추진하면서 공격에 직접 활용할 수 있는 툴체인이나 학습 환경은 구분해 공개하는 방식으로 안전성을 확보할 계획이다. 김 전무는 "사이버보안 모델은 일반 AI와 달리 공격 능력 자체가 무기가 될 수 있다"며 "개방 원칙은 지키되 실제 공격에 활용될 수 있는 부분은 안전성을 고려해 신중하게 다뤄야 한다"고 강조했다. 네이버클라우드는 앞으로 사업에 참여한 중소 보안기업들이 개발 모델을 자체 솔루션에 활용할 수 있는 환경도 마련한다는 방침이다. 특히 소프트웨어개발키트(SDK)와 에이전트 등을 제공해 기존 보안 제품과 모델의 연동을 지원하고, 실증을 마친 솔루션은 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 공공·민간 고객에게 공급하는 방안도 검토하고 있다. 더불어 네이버클라우드는 중소 보안기업들의 해외 진출 가능성도 열어뒀다. 이를 위해 국내 보안 데이터를 학습한 모델과 참여기업의 솔루션을 결합해 실증을 거친 뒤 네이버클라우드의 해외 인프라와 사업망을 활용하는 방안을 검토하고 있다. 또 정부 사업이 끝난 뒤에도 보안 특화 AI 모델 고도화를 이어갈 계획도 내놨다. 사업 기간에는 공격과 방어 영역에 상대적으로 역할을 나눠 개발하되 이후에는 두 역량을 모두 갖춘 모델로 발전시키고, 참여 보안기업들과의 협업도 지속한다는 방침이다. 김 전무는 "국내 보안기업들도 해외 AI 모델을 자사 솔루션에 어떻게 적용할지 치열하게 고민하고 있었다"며 "이번 사업을 통해 우리 데이터를 학습한 국내 모델과 보안 솔루션이 함께 발전하고 현장 실증을 거쳐 해외에서도 경쟁할 수 있는 선순환 구조를 만들고 싶다"고 밝혔다.

2026.09.11 06:01장유미 기자

[종합] 네이버, '보안 AI' 품었다…GPU·데이터·실증 역량 앞세워

정부의 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 네이버클라우드가 선정됐다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 830TB 규모 보안 데이터에 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스 등 32개 참여기관의 보안·AI 역량을 더한 개발 체계가 기술력과 실현 가능성 평가에서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 선정됐다. 전날 진행된 발표평가에서 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄이 경쟁한 결과다. 평가는 기술력과 개발 경험, 개발 전략·기술과 목표의 우수성·실현 가능성, 시장성과 파급효과 등을 중심으로 진행됐다. 과기정통부는 네이버클라우드 컨소시엄이 대규모 산학연 협력체계를 구축하고 복수의 AI 에이전트와 하네스를 활용한 개발 전략을 제시한 점을 높게 평가했다. GPU·830TB 데이터·에이전트 총동원…네이버, '개발 실현 가능성'서 우위 네이버클라우드 컨소시엄은 AI 모델 개발에 필요한 인프라와 데이터, 보안 실증 역량을 두루 확보했다는 점에서도 경쟁력을 인정받았다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 다수의 보안기업, 금융보안원·한국과학기술정보연구원, 주요 대학·연구기관이 참여하면서 모델 개발부터 데이터 확보, 기술 검증까지 이어지는 수행 능력을 갖췄다는 평가다. 사업 시작 전부터 사전학습을 진행할 수 있는 환경을 마련한 점도 개발 실현 가능성을 높인 것으로 평가된다. 네이버클라우드는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU 256장과 별도로 자체 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측 H200 256장도 활용할 계획이다. 정부 지원에만 의존하지 않고 초기 학습을 앞당겨 모델 고도화와 검증에 투입할 시간을 확보한 셈이다. 대규모 학습 환경을 뒷받침할 데이터 확보도 강점으로 꼽힌다. 네이버클라우드 컨소시엄은 약 830TB 규모의 보안 데이터를 확보했으며 한전KDN과 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원 등이 보유한 실제 공격·침해사고·관제 로그 등을 학습에 활용할 계획이다. 또 확보한 데이터는 위협정보 수집과 자동 라벨링, 표준화·검증을 거쳐 취약점 분석과 공격 재현, 합성·증강 데이터 등으로 가공된다. 금융·전력·국방 등 7개 분야 실증…에이전트·하네스로 현장 적용 확대 네이버클라우드는 복수의 AI 에이전트와 하네스를 결합한 개발 전략도 평가에서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 하네스는 AI 모델과 외부 보안 도구를 연결하고 여러 에이전트의 역할과 실행 과정, 결과 검증을 관리하는 체계다. AI가 위협을 설명하는 수준을 넘어 보안관제와 취약점 분석, 대응 업무까지 수행하도록 하는 데 활용된다. SK텔레콤도 업스테이지와 보안기업들을 묶어 멀티모델과 에이전틱 보안 서비스 실증을 내세웠지만 이번에 고배를 마셨다. 네이버클라우드는 대규모 학습 기반에 에이전트와 하네스를 결합하고 실제 산업 현장에서 검증하는 구조까지 제시하며 경쟁력을 인정받은 것으로 보인다. 실증 범위가 넓다는 점도 강점으로 평가된다. 네이버클라우드 컨소시엄은 금융과 전력, 과학기술, 통신, 반도체, 방위산업, 항공우주 등 7개 분야에서 개발 모델을 검증할 계획이다. 또 네이버클라우드의 폐쇄망 AI 구축·운영 경험과 LG CNS의 공공·금융·제조 분야 보안·AX 경험을 바탕으로 산업별 환경에 맞춘 실증을 진행할 예정이다. 과기정통부는 이달 중 네이버클라우드 컨소시엄과 협약을 체결하고 실무협의체를 구성할 예정이다. 사업 기간은 10개월로, 정부는 우선 5개월간 B200 GPU 256장을 지원한 뒤 중간평가를 거쳐 잔여 5개월 지원 여부를 결정한다. 이 같은 상황에서 네이버클라우드가 사업자 선정 전부터 사전학습에 착수해 모델 고도화와 실증에 필요한 시간을 확보한 점은 향후 개발 과정에서도 강점으로 작용할 것으로 보인다. 다만 대규모 GPU와 보안 데이터를 활용해 취약점 탐지와 공격 분석, 침해사고 대응 등에서 범용 AI와 차별화된 성능을 확보하는 것은 과제다. 여기에 실제 보안 업무에 투입되는 AI 에이전트의 안전성을 얼마나 확보할 수 있을지도 관건이다. 보안관제 시스템과 방화벽, 취약점 진단 도구 등에 연결되는 만큼 권한 관리와 실행 통제, 결과 검증 체계를 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 현장 적용 과정에서 중요해질 것으로 보여서다. 업계 관계자는 "사이버보안 특화 AI는 모델 크기나 GPU 규모보다 실제 공격 데이터를 얼마나 정교하게 학습시키고 보안 업무에 안정적으로 적용할 수 있느냐가 중요하다"며 "AI 에이전트가 다양한 보안 도구를 활용하면서도 오작동을 통제할 수 있는 체계를 갖추는 것이 향후 성과를 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.09.03 10:51장유미 기자

'독파모' 학습데이터 29종 푼다…1.56조 토큰 'AI허브' 개방

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 과정에서 확보한 학습용 데이터를 민간에 개방했다. 국내 기업과 연구자가 대형 AI 모델과 멀티모달·안전성 기술을 개발할 수 있는 기반을 넓히기 위한 전략이다. 과학기술정보통신부는 독파모 5개 정예팀이 1차 단계평가 과정에서 확보한 데이터 29종을 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI허브에 공개했다고 27일 밝혔다. 개방 규모는 약 3544만건으로 토큰으로 환산하면 약 1조 5600억개다. 이번 데이터는 정예팀들이 각자 AI 모델 개발 전략에 맞춰 2025년 데이터 구축·가공 예산 150억원으로 확보했다. 대규모 사전학습 데이터부터 영상·음성 기반 멀티모달 데이터와 AI 안전성 확보를 위한 레드티밍 데이터까지 포함됐다. 전체 데이터는 이론적으로 약 700~800억개 매개변수 수준의 대형 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 규모다. 독자 AI 모델 개발에 참여한 정예팀들의 학습 전략과 데이터 구축 경험도 담겼다. 네이버클라우드는 공개 영상 234만건과 방송 영상 52만건을 비롯해 영상 클립을 기반으로 만든 텍스트 1550만건과 음성 질의응답 1200만건을 구축했다. 장면을 문장 단위로 설명한 캡션 등이 포함돼 AI의 영상 이해 능력과 이미지 생성 모델 학습에 활용할 수 있다. 업스테이지는 1조 토큰 규모의 사전학습 데이터와 50만건의 사후학습 데이터를 공개했다. 사전학습 데이터는 대형 AI 모델을 처음부터 학습하는 데 쓸 수 있으며 사후학습 데이터는 추론과 판단·실행 능력을 갖춘 AI 에이전트 개발에 활용할 수 있다. SK텔레콤은 수학·과학·법률 분야의 고난도 다단계 추론 데이터와 음성·이미지 기반 사후학습 데이터를 구축했다. 국내 법령과 한국 사회의 보편적 가치관을 반영한 한국형 레드티밍 데이터 약 1만건도 포함했다. NC AI는 제조 분야 기술문서와 민원 상담 음성 등 산업 현장에서 확보한 실제 데이터 기반으로 7종의 학습 데이터를 마련했다. 긴 문맥 이해와 단계별 추론·멀티턴 대화·질의응답·멀티모달 학습 등에 활용할 수 있다. LG AI연구원은 국내 50개 실제 가정환경에서 50종 넘는 가사 활동을 촬영해 한국 가정환경에 특화된 피지컬 AI 멀티모달 데이터를 구축했다. 17만개 이상의 영상 클립에 객체와 분할·자세·맥락 정보를 다층으로 표시해 비전 언어 모델 학습과 상용 서비스 개발 등에 이용할 수 있도록 했다. NIA와 한국정보통신기술협회(TTA)는 정예팀들로부터 데이터를 제공받아 품질과 개인정보·유해성을 검증했다. 라이선스 제약이 있는 데이터는 개방 대상에서 제외했다. 사업 참여 조건에 따라 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터 가운데 50% 이상을 공개해야 한다. 네이버클라우드와 업스테이지·SK텔레콤·NC AI는 검증을 마친 데이터를 모두 개방하고 LG AI연구원은 의무 개방량을 충족하도록 세부 데이터셋을 통계적으로 선별해 공개했다. 국내 기업과 연구자·학생 등 대한민국 국민은 누구나 AI허브 '독자AI모델 데이터' 항목에서 데이터를 무료로 내려받아 활용할 수 있다. 일부 데이터는 보안이 보장된 온라인 AI 모델 개발 공간인 '안심존' 이용을 별도로 신청해야 한다. 과기정통부는 독파모 고도화 지원을 이어갈 방침이다. 향후 2차 단계평가 과정에서 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터도 품질검증을 거쳐 추가로 개방할 예정이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "독파모 프로젝트는 단순히 AI모델 개발을 넘어 개발과정에서 축적된 경험과 노하우를 통해 AI생태계 전반의 질적 성장에 기여한다는 점에서 큰 의미"라면서 "오늘 개방된 데이터는 정예팀의 AI학습 전략이 담긴 귀중한 자산인 만큼 AI생태계의 성장과 자생력 강화를 이끄는 밑거름이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 14:00김미정 기자

LG 컨소시엄, '엑사원' 앞세워 보안 특화 AI 모델 개발 추진

LG CNS와 LG AI연구원, LG유플러스가 LG 컨소시엄을 꾸리고 대규모언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 기반 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발에 나선다. 12일 업계에 따르면 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등은 과학기술정보통신부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버보안 분야) 사업' 참여를 준비하고 있다. 이번 사업은 국내 산업 현장에서 활용 가능한 특화 AI 모델을 육성하고 관련 생태계 조성 기반을 마련하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 네이버클라우드도 이번 사업 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. 국내 주요 ICT 기업 간 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 선점 경쟁이 본격화하는 양상이다. LG 컨소시엄은 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 보안 데이터셋으로 파인튜닝해 사이버보안 특화 AI 모델을 공동 개발할 계획이다. LG AI연구원과 LG CNS가 모델 개발을 주도한다. 이 과정에서 LG CNS는 AI 학습용 보안 데이터의 정제, 라벨링, 표준화, 가공을 맡는다. 동시에 개발 모델의 보안 성능 검증도 수행할 예정이다. LG유플러스는 모델 학습에 필요한 보안 데이터를 제공하고, 개발된 모델의 실증 검증을 담당한다. LG CNS는 그룹 내 사이버보안 역량을 바탕으로 이번 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 실제 공격자 관점에서 시스템 취약점을 점검하는 '레드팀', 공격 탐지와 방어를 맡는 '블루팀', AI 모델과 데이터, 서비스 전반의 보안 위협에 대응하는 'AI보안팀' 등 전문 조직을 운영하고 있다. 여기에 공공, 금융, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 AX 사업을 수행하며 축적한 현장 경험도 강점으로 꼽힌다. LG CNS는 산업별 디지털 전환과 AI 적용 경험을 기반으로 사이버보안 특화 AI 모델의 실효성을 높인다는 방침이다. LG 컨소시엄은 이번 사업을 통해 확보한 모델을 국내 보안 기업과 기관이 활용할 수 있도록 해 보안 서비스 개발 기반을 넓힌다는 계획이다. 단순한 모델 개발을 넘어 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화로 연결하겠다는 의미다. LG CNS 측은 "이번 사업을 통해 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델을 확보하고, 국내 보안 기업과 기관이 이를 활용해 다양한 보안 서비스를 개발할 수 있는 기반을 마련함으로써 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화에 기여할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.12 16:15남혁우 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

네이버클라우드, 고려대와 국방 AI 맞손…합참 AX 거점사업 착수

네이버클라우드가 고려대학교 C5ISRT융합연구센터와 손잡고 국방 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가한다. AI·클라우드 기술과 국방 연구 역량을 결합해 차세대 지휘통제체계와 국방 AI 핵심 기술을 공동 개발하고 군·산·학 협력 생태계 구축에도 속도를 낸다는 목표다. 네이버클라우드는 고려대 기술경영전문대학원 국방기술경영학과 C5ISRT융합연구센터와 국방 C5ISRT(지휘·통제·통신·컴퓨터·사이버·정보·감시·정찰·표적처리) 분야 산학협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양측은 약 200억원 규모의 국방 AI 관련 핵심 사업을 공동 추진할 계획이다. 고려대 C5ISRT융합연구센터는 국방기술경영 분야에서 40년 가까이 연구를 이어온 강석중 교수가 이끄는 국방기술 전문 연구조직이다. 강 교수는 국방획득체계와 지휘통제체계, 방산안보 등 국방 기술과 정책 전반에 대한 연구와 자문을 수행해왔다. 이번 협약을 통해 네이버클라우드는 AI·클라우드 기술에 연구센터의 국방 전문성을 접목해 국방 환경에 특화된 AI 기술 확보와 차세대 지휘통제체계 개발에 필요한 연구개발을 추진할 계획이다. 특히 국방부가 추진하는 국방 AX 거점 중 '합참 군·산·학 협력센터'를 비롯해 초거대 AI 기반 지휘통제체계 기술 공동 연구와 2027년 합동지휘통제체계(KCCS) 사업 선행 연구개발에도 협력할 예정이다. 합참 군·산·학 협력센터는 국방 데이터를 활용한 민·군 AI 협력 거점으로 서울 용산(합참), 판교·대전(육군), 양재(공군), 부산(해군·해병대) 등 전국 5개 권역에 구축된다. 네이버클라우드는 고려대와 함께 합참 AX 거점 구축에 참여해 군과 공동 연구 체계를 마련하고 국방 특화 AI 기술 발굴과 실증을 추진할 계획이다. 아울러 국방 공용·표준 플랫폼 구축 연구와 방위산업 전문인력 양성 교육과정도 공동 운영할 예정이다. 연구개발부터 실증, 사업화, 전문인력 양성까지 아우르는 산학협력 체계를 구축해 국방 AI 생태계를 확대한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국방 분야는 뛰어난 기술력뿐 아니라 연구기관과 산업계, 군이 긴밀하게 연결된 협력 생태계가 중요한 분야"라며 "국방 연구를 이끌어온 고려대 C5ISRT 연구센터와 협력해 국방 핵심사업 참여 기반을 확대하고 대한민국 국방 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다. 강석중 고려대 기술경영전문대학원 교수는 "최근 전장 환경은 AI와 데이터 기반의 지능형 C5ISRT체계 중심으로 빠르게 변화하고 있다"며 "우리 군도 이러한 추세에 대응하기 위해선 첨단 AI 기술과 한반도 군사안보 환경에 대한 전문성이 융합된 사업 추진이 이뤄져야 한다"고 말했다. 이어 "네이버클라우드와의 협력은 대한민국 국방 AX 생태계를 구축하는 중요한 출발점"이라며 "연구개발·실증·사업화·전문인력 양성을 아우르는 국방 대표 산학협력 모델을 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.07.21 09:36한정호 기자

글로벌 AI 시장, 미·중 모델 고집 여전...한국 현주소는

글로벌 개발자 시장에서 한국 인공지능(AI) 모델이 미국과 중국 모델에 비해 존재감을 보이지 못한 것으로 확인됐다. 16일 오픈라우터 수치에 따르면 실사용량 기준으로 집계된 모델 순위에서 한국 모델은 2025년 기준 상위권에 오르지 못한 것으로 나타났다. 반면 중국 모델은 지난해 6월부터 사용량 부문에서 미국을 앞지른 것으로 집계됐다. 오픈라우터는 세계 AI 모델을 하나의 응용프로그램인터페이스(API)로 이용할 수 있게 연결하는 플랫폼이다. 매일 처리된 전체 토큰량 기준으로 상위 50개 모델을 집계해 공개한다. AI 개발자와 기업이 실제로 어떤 모델을 사용하는지 보여주는 대표 지표로 알려졌다. 지난해부터 중국은 개방형 모델을 낮은 가격에 공급하며 빠르게 사용량을 늘린 것으로 나타났다. 파이낸셜타임스(FT)는 2025년 일부 주간 기준 딥시크와 큐원 등 모델은 오픈라우터 전체 토큰 사용량 비중 약 30%라고 보도하기도 했다. 특히 딥시크는 지난해 5월 중순부터 오픈라우터에서 가장 많이 사용된 모델 기업에 올랐으며, 6월 초 토큰 점유율은 약 20%에 달했다. 이때 중국 모델 전체 사용량도 미국 모델을 넘어선 것으로 확인됐다. 미국 역시 오픈AI와 구글 등이 구축한 클라우드와 개발 도구 기반으로 글로벌 시장에서 사용량을 키웠다. 한국도 업스테이지 '솔라', 네이버클라우드 '하이퍼클로바X', LG AI연구원 '엑사원' 등 자체 모델을 개발했다. 그러나 글로벌 API 제공, 해외 개발자 문서, 가격 경쟁력, 무료 체험, 개발자 공동체 등 모델 외적인 유통 기반에서는 미국이나 중국보다 부족했다는 평가가 나온다. 오픈라우터가 분석한 2025년 개방형 모델 사용량 상위 개발사에도 한국 기업은 포함되지 않았다. 정부는 올해 AI 3강 도약을 위해 세계 10위 수준 독자 AI 모델을 확보하고 한국 AI 생태계의 해외 진출을 지원할 방침이다. 다만 한국이 실질적인 AI 3강으로 올라서려면 모델의 벤치마크 점수뿐 아니라 글로벌 이용량과 개발자 채택률에서도 경쟁력을 입증해야 한다는 분석이 나오고 있다. 국내 AI 스타트업 대표는 "모델 성능이 우수하지만 실제 이용률이 적다는 건 수능 만점자가 사회에 나가서 일을 제대로 못 하는 것과 같다"며 "정부·기업은 글로벌 API 시장에서 우리 모델 실사용 사례를 늘리기 위한 노력도 필요하다"고 말했다.

2026.07.16 08:56김미정 기자

[현장] 국방부 "민간 모델로 한국형 통합 플랫폼 구축"…비용·데이터 장벽 극복

국방부가 민간 대규모언어모델(LLM)과 월드모델을 활용한 국방 AI 통합 플랫폼 구축을 추진한다. 예산, 시간 등을 고려했을때 검증된 민간 기술을 국방 환경에 맞게 튜닝·적용하는 것이 현실적이라는 판단에서다. 전준범 국방부 AI기획국장은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '제26~27차 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나에서 이 같은 AI 전환(AX) 정책 방향을 소개했다. 이번 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼이 공동 개최했다. 하윤철 한화시스템 상무, 김성훈 업스테이지 대표, 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 최용환 LIG넥스원 D&A 기술위원 등이 참석해 군 특화 AI 추진 방향을 논의했다. 한정된 예산과 인력, 민간 기술로 극복 전 국장은 국방부의 역할을 개별 AI 서비스 개발보다 제도·인프라·플랫폼 기반 조성에 두겠다고 밝혔다. 국방부가 직접 초거대 LLM을 개발하기에는 GPU·데이터·비용 부담이 큰 만큼 민간의 우수한 LLM을 가져와 국방 환경에 맞게 파인튜닝하고 검색증강생성(RAG) 등을 결합하는 방식이 현실적이라는 설명이다. 월드모델도 같은 논리로 접근한다. 과학기술정보통신부가 추진하는 월드모델 사업과 협력해 국방 특화 버전을 확보하겠다는 구상이다. 전 국장은 "한정된 예산과 인력 안에서 서로 잘할 수 있는 부분을 나눠서 해야 한다"고 말했다. 업계에서도 같은 방향에 공감했다. 최용환 LIG D&A 기술위원은 독자 모델 개발보다 데이터 구조화와 도메인 적용 역량이 더 현실적인 경쟁력이라고 짚었다. 그는 "국내 데이터를 다 모아도 방산 특화 파운데이션 모델은 만들 수 없다"며 강한 범용 모델에 RAG, 온톨로지 DB, 국방 용어 체계 등을 결합하는 방식이 더 실용적이라고 밝혔다. 모델이 3개월마다 새로 나오는 만큼 그때마다 재계약·파인튜닝하는 것은 비현실적이며, 방산기업의 역할은 데이터를 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공하는 데 있다고 덧붙였다. 실제 전장에서는 중앙의 대형 모델과 현장의 소형 온디바이스 모델을 병행하는 구조가 적합하다고도 강조했다. 각군과 기관 아우르는 통합 플랫폼…목표는 "한국형 팔란티어" 전 국장은 국방 AI의 성패를 모델 성능 자체보다 보안 체계, 데이터 활용 환경, 공통 소프트웨어 기반을 어떻게 갖추느냐에 두고 있다고 설명했다. 그는 "그동안 개별적인 접근을 많이 해왔는데, 일정 성과는 있었지만 분명한 한계가 있다"며 "각 군과 기관이 개별적으로 AI 서비스를 구축하는 방식으로는 중복 투자와 비효율을 피하기 어렵다"고 지적했다. 이에 따라 국방부는 에이전트 오케스트레이션, 데이터 온톨로지, 공통 모듈 등을 포함한 국방 AI 소프트웨어 플랫폼 구축을 검토하고 있다. 전 국장은 "팔란티어의 파운드리, 안두릴 등의 사례를 참고해 장기계약을 통해 한국형 팔란티어를 육성하는 것이 목표"라며 "관련 기업·연구기관·대학과 협의해 올 3분기 안에 큰 그림을 그리고, 내년부터 R&D 사업을 본격화할 계획"이라고 설명했다. 국방 AI, 로드맵·제도·데이터가 관건 하윤철 한화시스템 상무는 국방 AI 추진 방향에는 공감하면서도, 이제는 구체적인 로드맵과 예산이 뒤따라야 한다고 지적했다. 지난해 국방 AI 데이터센터 기획 과정에서 대규모 GPU 확보 필요성이 제기됐지만 예산 설득에 어려움이 있었다며 앞으로도 비슷한 장벽이 반복될 수 있는 만큼 중장기 계획이 필요하다고 말했다. 전준범 국방부 AI기획국장은 AI 기술과 기존 획득 체계가 맞지 않는 측면이 크다고 진단했다. 이에 따라 국방부는 인공지능법, 첨단전력 획득법 등을 통한 절차 간소화와 함께 미국 기타거래권한(OTA)과 유사한 유연한 계약제도 도입을 추진하고 있다고 밝혔다. 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장은 전영역 합동지휘통제(JADC2) 구현을 위한 '픽스(FICS)' 사업을 추진 중이라고 소개했다. 그는 지휘통제체계 고도화 과정에서 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 여러 LLM의 기능 적합성을 검증하는 실증을 진행 중이지만 현재 체계는 AI가 바로 구동되기 어렵고 기능 하나를 추가하는 데도 수개월이 걸리는 구조라고 설명했다. 데이터 개방은 제한적으로 이뤄질 전망이다. 전 국장은 모든 업체에 국방 데이터를 일괄 개방하기는 어렵다며, 보안 역량에 따라 차등 개방하고 역량이 부족한 업체는 'AX 거점'이나 '안심존' 같은 통제된 환경에서 작업하도록 하는 방안을 제시했다. 전준범 국장은 "한정된 예산과 인력 여건을 고려하면 초거대 모델을 처음부터 독자 개발하기보다 민간의 우수한 LLM과 월드모델을 국방에 맞게 특화해 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 제도 개선과 인프라 구축, 공통 플랫폼 마련에 집중하고 올해 3분기 안에 큰 그림을 제시하겠다"고 말했다.

2026.07.15 18:26남혁우 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

AI 기업들 '모두의 AI' 참여 검토…사업 조건 놓고 의견 엇갈려

정부가 추진하는 '모두의 인공지능(AI)' 사업을 둘러싸고 업계 관심이 이어지고 있다. AI 스타트업 컨소시엄 구성이 본격화될 것이라는 전망이 나오는 가운데, 해외 AI 모델 활용을 허용한 사업 조건을 놓고 소버린 AI 정책 취지와의 정합성을 둘러싼 논의도 이어지고 있다. 14일 IT 업계에 따르면 일부 AI 기업이 모두의 AI 사업 지원을 확정하거나 고려 중인 것으로 전해졌다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 13일부터 '전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업' 공모를 시작했다. 정부는 기업 2~3곳을 선정해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 나눠 지원할 예정이다. 신청 마감은 내달 11일 오후 5시다. 현재 대기업을 제외하고 참여 확정 기업은 이스트소프트와 라이너다. 이스트소프트는 그룹이 보유한 AI 기술과 기존 서비스를 결합해 사업에 도전한다고 밝혔다. AI 아바타 기반 생성형 서비스 '페르소AI'와 에이전틱 AI '앨런' 중심으로 알툴즈와 알약 줌 등을 연계한다. 중소·중견기업과 AI 스타트업이 함께하는 컨소시엄 구성도 검토하고 있다. 라이너는 AI 검색과 에이전트 서비스 운영 경험을 앞세울 방침이다. 라이너가 서비스 부문을 이끌고 AI 모델 기업과 플랫폼 기업이 기술과 이용자 기반을 보완하는 형태로 컨소시엄을 구성할 계획이다. 업스테이지와 와이즈넛, 솔트룩스, 뤼튼테크놀로지스, 슈퍼브에이아이, 포티투마루, 코난테크놀로지 등은 사업 참여를 검토하고 있다. 코난테크놀로지는 "다음주 사업 설명회에서 조건을 확인한 뒤 참여 여부를 정할 계획"이라고 밝혔다. 플리토는 "다른 기업에서 협업 요청이 오면 컨소시엄에 참여할 의향이 있다"고 말했다. "스타트업 성패, 컨소시엄에 달려...해외 모델 허용, 소버린 AI 취지 흔들" AI 업계 관계자들은 이번 사업에 해외 거대언어모델(LLM) 활용을 허용한 점을 문제로 삼고 있다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국산 AI 모델을 30% 이상 함께 사용하도록 제시했다. 이 외 나머지 비중 20%에는 해외 모델 활용이 가능하다. 익명을 요청한 AI 기업 관계자는 "국산 AI 경쟁력 강화를 목표로 국민 세금을 투입하는 사업에 해외 모델 사용을 허용하는 것은 소버린 AI 취지와 맞지 않는다"며 "국산 모델을 육성하면서 해외 모델 사용료를 별도 지불하는 구조가 만들어질 것"이라고 지적했다. 이에 정부 관계자는 "해외 모델 사용료는 정부 지원 대상에서 제외"라고 밝혔다. 현재 국산·외산 모델 활용 비율 기준과 검증 절차 방법이 불투명하다는 지적도 나오고 있다. AI 기업 관계자는 "모델 활용 기준이 수치적으로 명확하지 않다"며 "향후 이를 지속적으로 검증할 수 있는 방안도 없다"고 우려했다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 사용해야 '독자성'을 인정할 수 있다는 기준에 따라 비중을 설정했다고 설명했다. 또 국내 모델로 구현하기 어려운 멀티모달이나 고난도 추론 등 최소한 기능에 한해 예외적으로 허용했다고 밝혔다. 과기정통부 관계자는 "국내외 모델 비중을 기술적으로 정밀하게 산정한 수치는 아니다"며 "정책적 기준으로 설정한 것"이라고 말했다. 최근 거론된 통신 3사와 네이버·카카오 등 대형 플랫폼사 참여 가능성은 중소기업과 스타트업 고민을 키우고 있는 것으로 나타났다. 해당 대기업은 대국민 서비스 운영 경험과 GPU·데이터센터 등 자체 인프라를 갖췄다. 카카오톡과 포털처럼 대규모 이용자 기반을 확보한 기업도 사업 참여 가능성이 제기되고 있다. 이에 스타트업이 단독으로 경쟁하기보다 AI 모델과 서비스 인프라를 보유한 기업들과 컨소시엄을 구성해야 한다는 의견이 나오고 있다. 어떤 기업과 손잡고 컨소시엄 안에서 어떤 역할을 맡느냐가 사업 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. AI 업계 관계자는 "스타트업은 사업 참여 여부뿐 아니라 컨소시엄 안에서 맡을 역할도 관건이 될 것"이라며 "어떤 기업과 협력하고 자사 기술과 서비스를 어느 분야에 배치하느냐가 사업 경쟁을 좌우할 수 있다"고 말했다. 이어 "스타트업이 대기업과 단독으로 경쟁하기는 어려운 만큼 여러 기업이 모델과 서비스 인프라를 나눠 맡는 컨소시엄 방식이 확산할 것"이라고 내다봤다.

2026.07.15 10:40김미정 기자

팀네이버, 국제 머신러닝 학회서 'AI 풀스택' 기술력 공개

팀네이버가 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학회인 'ICML 2026'에서 대규모언어모델(LLM) 안전성부터 AI 에이전트 운영, 피지컬 AI까지 아우르는 연구 성과를 공개하며 AI 풀스택 기술 경쟁력을 선보였다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026'에 참가해 'AI 연구가 현실이 되는 곳(Where AI Research Becomes Reality)'을 주제로 주요 AI 연구 성과와 실제 서비스 사례를 공개했다고 13일 밝혔다. 회사는 AI 모델 연구에 그치지 않고 실제 서비스와 산업 현장에 적용 가능한 기술을 함께 공개하며 글로벌 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽히며 올해 처음으로 한국에서 개최됐다. 이번 행사에서 팀네이버는 AI 안전성 강화, 모델·에이전트 운영 효율화, 3차원(3D) 공간 이해 및 피지컬 AI 등 세 분야를 중심으로 총 6편의 논문을 발표했다. 가장 주목받은 연구는 LLM 취약점을 공격자 관점에서 탐색하는 레드티밍 기술 '스테이블 지플로우넷'이다. 기존 방식의 학습 불안정성과 유사 패턴 반복 문제를 개선한 기술로, ICML 전체 채택 논문 가운데 상위 약 2.2%에만 주어지는 '스포트라이트'에 선정됐다. 실제 서비스 배포 전 다양한 공격 시나리오에서 AI 모델의 안전성을 보다 정교하게 검증할 수 있다는 평가를 받았다. 모델과 AI 에이전트 운영 효율을 높이는 연구도 공개했다. '시머지'는 서로 다른 작업에 특화된 AI 모델을 하나로 통합하는 모델 병합 기술로, 단 하나의 레이어만 조정해 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 구현했다. 또 '플로우봇'은 여러 AI가 협업할 때 작업 순서를 AI 스스로 설계하는 기술로, AI 에이전트 운영 효율을 높이는 핵심 연구 성과로 소개됐다. 아울러 여러 데이터셋을 분할 학습한 뒤 한 번의 병합만으로 LLM 후공정 성능을 높이는 기술도 함께 발표했다. 피지컬 AI 기반 기술도 선보였다. 팀네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상만으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 공개했다. 기존에는 움직임으로 인해 형태와 동작 정보를 동시에 복원하기 어려웠지만, 운동 궤적 기반 추정 방식을 적용해 복원 정확도를 높였다는 설명이다. 논문 발표와 함께 팀네이버는 실제 서울을 가상으로 재현한 '서울 월드 모델'도 집중 소개했다. 팀네이버 측은 "네이버·네이버랩스·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 시뮬레이션했다"며 "로봇의 경로·행동 학습에 직접 활용할 수 있는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼으로 큰 주목을 받았다"고 전했다.

2026.07.13 13:46한정호 기자

월드 모델 경쟁 확산…"한국은 제조 분야서 기회 찾아야"

한국이 월드 모델서 경쟁력을 확보하려면 이를 제조 분야에 접목해야 한다는 분석 결과가 나왔다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 26일 공개한 이슈리포트 '월드 모델: 현실을 이해하는 AI의 진화'에 따르면 한국이 월드 모델 분야에서 경쟁력 갖추려면 이같은 전략을 취해야 하는 것으로 나타났다. 월드 모델은 인공지능(AI)이 현실 세계 구조와 움직임을 이해하도록 돕는 기술이다. AI가 미래 상태를 예측하고 그 결과를 바탕으로 의사결정을 내리게 하는 것이 핵심이다. 이는 인간의 '멘탈 모델'과 비슷한 개념이다. 사람이 실제 겪지 않은 상황도 미리 떠올려 판단하듯 AI도 여러 상황을 사전에 시뮬레이션할 수 있다는 설명이다. 보고서는 월드 모델이 범용 AI와 피지컬 AI 구현을 위한 기반 기술로 떠오르고 있다고 분석했다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차처럼 현실 세계에서 직접 움직이고 판단하는 AI를 뜻한다. 기존 로봇은 정해진 규칙이나 제한된 데이터에 의존하는 경우가 많았다. 이 때문에 새로운 환경이나 예외 상황에 유연하게 대응하는 데 한계가 있었다. 월드 모델은 이 한계를 줄이는 기술로 주목받고 있다. 로봇이 물리 법칙과 인과관계를 내부적으로 학습하면 앞으로 벌어질 일을 예측하고 더 안전한 행동을 선택할 수 있어서다. 피지컬 AI 발전의 가장 큰 병목은 데이터 부족과 사전 검증 문제다. 실제 환경에서 로봇을 훈련하려면 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 전도 같은 사고 위험도 있다. 보고서는 월드 모델이 합성 데이터와 가상 시뮬레이션으로 이 문제를 보완할 수 있다고 봤다. 현실에서 만들기 어렵거나 위험한 상황을 가상세계에서 먼저 만들어 보고 AI를 훈련할 수 있다는 설명이다. 글로벌 기업들도 월드 모델 개발에 속도를 내고 있다. 구글딥마인드는 텍스트 명령으로 상호작용 가능한 3D 가상 세계를 만드는 '지니 3'를 개발했다. 메타는 비디오 데이터와 로봇 상호작용 데이터를 학습한 'V-제파 2'를 공개했다. 엔비디아는 피지컬 AI 개발자를 위한 '코스모스' 모델을 내세웠다. 코스모스는 로봇과 자율 시스템이 물리 세계를 학습하고 실험할 수 있는 가상 환경 구축에 활용된다. 페이페이 리 교수의 월드랩스는 '마블'이라는 월드 모델을 개발 중이다. 이 모델은 텍스트 이미지 비디오 입력을 바탕으로 사용자가 직접 돌아다닐 수 있는 3차원 가상 공간을 만든다. 중국과 유럽도 경쟁에 뛰어들었다. 중국은 자율주행과 로봇 산업을 중심으로 월드 모델을 빠르게 적용하고 있다. 유럽은 거대언어모델(LLM) 한계를 넘어 물리 세계를 이해하는 차세대 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 한국서도 NC AI와 네이버가 월드 모델 연구 성과 공개에 나서고 있다. 정부도 피지컬 AI 정책 중 하나로 월드 모델 개발을 지원하고 있다. 보고서는 한국이 제조업 강점을 적극 활용해야 한다고 제언했다. 제조 현장에서 나오는 물리 행동 데이터를 체계적으로 모아 '월드 모델용 제조 데이터셋'으로 만들어야 한다는 설명이다. 또 실제 물리 법칙과 맞물리는 고충실도 가상환경 구축도 필요하다고 봤다. 현실에서 얻기 어려운 희귀 상황 데이터를 가상으로 만들면 로봇과 자율 시스템의 학습 속도를 높일 수 있다는 설명이다. 보고서는 도메인 특화 월드 모델 육성도 강조했다. 물류 서비스, 국방 가상융합 등 한국이 강점을 가진 분야부터 월드 모델을 적용하면 글로벌 경쟁에서 차별화할 수 있다는 분석이다. SPRi는 "물론 국가 차원의 공동 연구 플랫폼도 필요하다"며 "비전-언어-행동 모델(VLA)과 시뮬레이션 제조 데이터를 하나로 묶는 연구개발 체계가 갖춰져야 한다"고 밝혔다.

2026.05.26 16:56김미정 기자

정부 업무 조력자 'K-AI'…예산심의·민원·돌봄 현장 적용

정부가 국산 인공지능(AI) 모델을 공공 행정과 국민 생활 현장에 적용해 K-AI 활용 범위를 넓혔다. 과학기술정보통신부는 국내 AI 기업 독자 모델 활용 현황을 이같이 26일 밝혔다. 해당 모델은 정부가 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트에 참여했거나 참여 중인 모델 대상으로 한다. 정부는 이들 모델을 공공 행정과 과학기술, 안전, 복지 분야에 단계적으로 적용해 K-AI 활용 기반을 넓히겠다는 구상이다. 해당 모델은 국가 연구·개발(R&D) 예산 심의와 범정부 행정망, 과학 특화 AI 모델 개발, 전국민 AI 경진대회, 국민 안전 서비스, 지방 행정, 독거노인 돌봄 등에 적용 중인 것으로 나타났다. 가장 먼저 국가 R&D 예산 심의 현장에 업스테이지 독자 AI 모델이 우선 투입된다. AI는 방대한 연구과제 자료와 예산 내역을 분석·정리해 심의 담당자가 더 깊고 정확한 판단에 집중할 수 있도록 돕는다. 정부는 이를 통해 데이터 기반 과학적 R&D 예산 심의 체계로 전환한다는 구상이다. AI 기반 R&D 예산심의 시스템은 지능형 유사·중복성 분석과 행정 프로세스 자동화, 초안 생성, 협업 기능 등을 지원한다. 범정부 행정망에도 K-AI 기업 모델이 도입되고 있다. 과기정통부와 행안부가 협업하는 범정부 AI 공통기반을 통해 중앙정부와 지방정부가 다양한 AI 모델을 공동 활용할 수 있게 된다. 정부는 AI가 단순·반복 업무를 보조하면 공무원이 정책 검토와 판단, 대국민 서비스 등 핵심 업무에 더 집중할 수 있을 것으로 보고 있다. 행정 처리 속도와 정확성을 높여 국민이 체감하는 정부 서비스 개선으로 이어지게 한다는 목표다. 과학기술 분야에서는 바이오와 반도체 등 전략기술 특화 AI 모델 개발이 추진된다. 정부와 국내 AI 기업은 독자 AI 파운데이션 모델을 연계해 신약 개발, 차세대 반도체 개발, 핵융합 등 고도의 전문성이 필요한 분야에서 과학 난제 해결을 지원할 계획이다. 정부는 이를 'K-문샷' 과제로 제시했다. 목표는 AI 활용을 통한 과학기술 혁신 가속화와 국가 미션 해결이며 2030년까지 과학기술과 AI 기반 연구생산성을 2배 높이고 2035년까지 8대 분야 12대 국가미션 해결을 추진한다. 국민 참여형 사업도 함께 진행된다. 정부는 올해 K-AI 모델을 플랫폼으로 삼아 일반 국민과 초·중·고 학생, 대학생, 연구자, 예비교사, 공공기관, 군인, 디지털 취약층, 고령층 등이 참여하는 전국민 AI 경진대회를 열 계획이다. 경진대회는 AI 퀴즈 대회와 AI 활용사례 공모전, AI 오류찾기, AI 창작대회, 로보틱스 챌린지, AI 루키, AI 챔피언, AI 에듀톤, 공공기관 AI 혁신 챌린지, 국방 AI 경진대회 등으로 구성된다. 정부는 우수 사례가 사업화와 취업·창업으로 이어질 수 있는 경로도 모색한다. 국민 안전 분야에는 LG AI연구원의 엑사원 기반 AI 모델이 활용된다. 정부는 행정안전부의 'AI 안전신문고'를 개발하고 연내 시범 서비스를 추진해 재난 예방과 시설물 위험 감지, 이상 징후 분석 등 공공 안전 영역에 국산 AI를 적용할 방침이다. 지방정부 행정에도 K-AI 적용이 확대되고 있다. 파주시는 LG AI연구원의 AI 모델을 민원·행정 서비스에 도입하고 부산시는 네이버 AI 모델을 기반으로 부산시 특화 'AI 부기 주무관'을 개발해 행정에 접목하고 있다. 복지 영역에서는 네이버 케어콜이 독거노인 등 사회적 약자 보호 사례로 제시됐다. 네이버 케어콜은 네이버 AI 기술을 기반으로 정기 안부전화를 걸어 독거노인의 건강과 일상생활을 자연스러운 대화 방식으로 확인하는 서비스다. 이 서비스는 서울시, 부산시, 경기도사회서비스원 등 160여 개 기관과 5만여 명을 대상으로 제공되고 있다. 정부 자료에 따르면 2025년에는 약 340억원 규모의 사회적 가치를 창출한 것으로 조사됐다. 옥상훈 네이버클라우드 네이버 케어콜 사업전략 리더는 "네이버 케어콜은 AI가 독거 어르신이나 돌봄이 필요한 분들께 정기적으로 전화를 걸어 안부를 확인하고, 건강·감정 상태를 자연스럽게 대화 속에서 파악하는 AI 기반 돌봄 서비스"라며 "사회적 돌봄의 사각지대를 줄이고 사람 곁을 더 자주 지켜주는 사회적 안전망 역할을 하길 바란다"고 밝혔다.

2026.05.26 10:18김미정 기자

[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다는 평이 이어졌다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

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

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

2026.03.18 16:54김미정 기자

국방 AI 경쟁력, 반도체 주권에 달렸다…국산 NPU·생태계 구축 시급

국방 AI 반도체 경쟁력 확보를 위해 소버린 반도체 구축과 공급망 안정화가 핵심 과제로 제시됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 2026년 3월 18일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '제26-3차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 공동 개최했다. '국방 AI 반도체'를 주제로 열린 이번 세미나에서는 무기체계 고도화와 국방 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체 기술 동향을 점검하고, 군의 AI 도입 전략과 국내 반도체 생태계 협력 방안이 집중 논의됐다. 발제자로 나선 백준호 퓨리오사AI 대표는 '국방 AI 반도체: 현재와 미래'를 주제로 발표했다. 그는 "국방 AI의 핵심은 무기체계에 들어가는 엣지 디바이스뿐 아니라, 강력한 모델을 학습하고 전체 상황을 통제하는 데이터센터 인프라에 있다"고 강조했다. 이어 "AI 사용 확대로 추론 수요가 학습을 넘어서는 구조로 바뀌고 있다"고 진단했다. 국방 AI 역시 개별 무기체계보다 데이터센터 중심 구조가 중요하며, 이를 위한 인프라 투자가 필수라는 설명이다. 발제 이후에는 심승배 KIDA 책임연구위원의 사회로 패널 토의가 이어졌다. 토론에는 이형진 방위사업청 서기관, 신성규 리벨리온 부사장, 서영우 한화에어로스페이스 전무, 신동주 모빌린트 대표, 이승영 LIG넥스원 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 김중훈 네이버클라우드 리더가 참여했다. 이형진 방위사업청 서기관은 국방 반도체 정책 추진 상황을 소개하며 "2025년부터 국방 반도체 R&D를 본격 시작했고 전담 조직을 신설해 AI와 반도체를 통합적으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "향후 예산 확대를 통해 AI 반도체 과제를 늘리고 관계 부처 협력을 통해 대형 과제도 추진할 계획"이라며 "수출 통제 환경을 고려하면 자체 반도체 확보는 필수"라고 강조했다. 신성규 리벨리온 부사장은 국방 AI 반도체의 핵심 과제로 공급망과 규제를 지목했다. 그는 "저지연 성능은 기본 전제"라며 "실제 사업에서는 전략물자 규제와 수출 통제 대응이 더 큰 장벽이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "국내에서 설계, 제조, 패키징까지 이어지는 반도체 생태계를 구축하는 것이 공급망 관점에서 중요하다"고 밝혔다. 서영우 한화에어로스페이스 전무는 국산화 필요성을 강조했다. 그는 "국방은 국가 생존과 직결된 영역으로 외산 반도체와 AI에 의존하는 것은 리스크"라며 "국산 반도체와 국산 AI 모델을 함께 활용하는 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "민간 기업만으로는 한계가 있는 만큼 정부 차원의 적극적인 투자와 지원이 필요하다"고 덧붙였다. 신동주 모빌린트 대표는 엣지 AI 환경에서의 반도체 중요성을 강조했다. 그는 "드론과 로봇 등 차세대 무기체계에서는 온디바이스 AI 반도체가 핵심 역할을 한다"며 "국내 기술력은 이미 글로벌 수준에 올라와 있다"고 평가했다. 이어 "향후 2~3년이 산업 경쟁력을 좌우할 골든타임으로, 이 기간 내 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어야 한다"고 말했다. 이승영 LIG넥스원 CTO는 실무 도입 관점에서의 과제를 짚었다. 그는 "무기체계는 높은 신뢰성과 검증이 요구된다"며 "NPU가 바뀌어도 기존 알고리즘이 동일하게 동작할 수 있는 소프트웨어 표준이 필요하다"고 설명했다. 이어 "시험·검증 인프라와 공통 소프트웨어 스택이 구축돼야 산업 확산이 가능하다"고 강조했다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 AI 반도체의 방향성을 특화로 제시했다. 그는 "범용 칩보다는 사용 시나리오에 맞춘 특화 반도체가 중요해지고 있다"며 "국방도 요구사항을 명확히 제시하면 최적화된 칩을 빠르게 개발할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "사용자 피드백 기반 생태계가 기술 발전을 가속화할 것"이라고 덧붙였다. 김중훈 네이버클라우드 리더는 실제 서비스 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 반도체 평가는 결국 사용자 시나리오가 기준"이라며 "지연시간, 처리량, 동시 접속자 수 등 실제 운영 환경을 고려해야 한다"고 설명했다. 이어 "데이터센터와 엣지 사이 중간 영역까지 고려한 아키텍처 설계도 필요하다"고 말했다.

2026.03.18 13:06남혁우 기자

"2030까지 연구생산성 2배로"…K-문샷 민관 원팀 본격 가동

민관이 손잡고, 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 올릴 K-문샷 프로젝트에 시동을 걸고 나섰다. 과학기술정보통신부는 11일 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업 18개와 첨단바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업 15개 등 모두 33개 기업과 'K-문샷 추진전략 협력기업 업무협약식'을 체결했다. 'K-문샷 추진전략'은 AI와 과학기술을 융합, 국가 핵심 미션을 해결하고 과학기술 혁신을 가속화하는 범국가 프로젝트다. 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이자는 것이 핵심 취지다. 2035년까지는 첨단바이오·소재·미래에너지·피지컬AI 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 한다. 이번 협약식은 K-문샷을 구체적으로 이행하기 위한 첫 실행 조치다. 배경훈 부총리를 비롯한 AI·인프라 및 K-문샷 8대 미션 관련 기업 대표 등 50여 명이 참석했다. 참여기업은 ▲ AI 모델·에이전트 분야에서 LG AI 연구원, SKT, 업스테이지, 네이버클라우드, NC AI, 모티프테크놀로지, KT, 포티투마루, 노타, 라이너, 아스테로모프 ▲ 컴퓨팅 인프라 분야에서 LGU+, 엘리스그룹, 망고부스트(데이터 분야) 페르소나AI, 플리토, 메가존, 솔트룩스 등이다. 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자 등 8대 미션 분야에서는 와이브레인, 한국양자산업협회, 한국수력원자력, 심플랫폼, 삼성중공업, 리얼월드, 마음AI, 위로보틱스, 주성엔지니어링, 퓨리오사AI, 성림첨단산업 등 15개 기업이 참여한다. 과기정통부는 협력의사를 밝힌 161개 기업 가운데 AI 모델·컴퓨팅·데이터 등 88개 AI·인프라 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구축할 계획이다. 파트너십에 참여하는 기업은 △AI 모델 △컴퓨팅·네트워크 △데이터 등 3개 분과로 나눠 AI 자원 제공 및 기술 협력, 공동 연구개발 및 실증, AI 기반 과학기술 생태계 조성 등을 추진한다. 또한, 협력기업을 대상으로 연구데이터·GPU 등 인프라와 후속 사업화 지원 등 다양한 인센티브를 제공할 계획이다. 이날 행사에서는 또 협력기업과 관련 출연연(KIST, ETRI, KISTI) 등이 K-문샷 협력 방안을 논의했다. 이와함께 이날 열린 관학기술관계장관회의에서도 세 번째 안건으로 K-문샷 추진현황이 보고됐다. 이 보고에서는 지난 회의에서 공개된 전략기술 8대 분야 12대 국가 미션 후보안에 대한 협의를 진행, 미션 확정과 함께 소관 부처 참여 및 협력 의사를 확인했다. 또 K-문샷 정책 실행을 위해 우선, 이를 책임질 PD(프로젝트 매니저)를 선임하기로 했다. PD는 미션 로드맵을 완성하고, 내년 신규 R&D 사업 기획 등 예산 작업에 참여한다. 이들은 오는 5월 출범할 범부처 'K-문샷 추진단'을 통해 미션 세부 추진계획을 발표할 예정이다. 배경훈 부총리는 “AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임”이라며, “대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록, 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 K-문샷을 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.11 16:00박희범 기자

[유미's 픽] 독파모 추가 공모 나선 정부, 기업 반응은?

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀 선발 공모가 본격화됐지만 업계가 미온적인 반응을 보이고 있다. 정부가 '독자성'에 대한 기준을 여전히 명확히 제시하지 않은 상황에서 사후 약방문식 규칙 변경으로 정책 신뢰도가 하락했을 뿐 아니라 뒤늦게 합류하는 기업의 실익이 없을 것이라고 판단해서다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 23일부터 다음 달 12일까지 독파모 프로젝트 추가 정예팀 1곳을 선정하기 위한 공모 절차에 돌입했다. 당초 4개 팀 경쟁 구도를 목표로 했던 1차 단계 평가에서 독자성 논란 등으로 2개 팀이 탈락하며 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지만 남게 되자 경쟁 구도를 복원하겠다는 취지에서 이처럼 나섰다.하지만 추가 공모가 공식화되자 업계의 반응은 냉담했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 예선 단계에서 고배를 마셨던 카카오와 한국과학기술원(KAIST), 유력 후보로 거론되던 KT까지 모두 불참을 선언했다. 코난테크놀로지스 역시 재도전에 나서지 않겠다는 입장을 밝혔다. 현재까지 참여 의사를 밝힌 곳은 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스 등 스타트업 2곳에 그쳤다. 업계 관계자는 "대기업들이 독파모 '패자부활전'에 참여하지 않으면서 사실상 정부 사업에 대한 관심도가 뚝 떨어진 상황"이라며 "LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지도 추가 참가업체 선정이 사실상 큰 의미가 없다고 보고 8월께 진행하는 2차 평가보다 올 연말에 진행될 최종 평가에 초점을 맞춰 모델 개발에 나선 분위기"라고 말했다. 이처럼 독파모에 대한 업계의 집중도가 떨어진 가장 큰 이유는 정부의 기준이 모호했기 때문이다. 특히 '기술 독자성' 정의가 사전에 명확히 제시되지 않으면서 시장과의 간극이 크게 벌어진 것이 주 요인으로 분석됐다. 실제 1차 평가에서 정부는 해외 모델을 단순 미세조정한 파생형이 아닌, 설계부터 사전학습까지 자체 수행한 모델을 독자 모델로 규정했다. 특히 외부 오픈소스 모델의 가중치(weight)를 사용한 경우 독자성 기준을 충족하지 못한다고 판단했다. 그러나 이 기준은 사업 초반부터 명확하게 공유·해석되지 않아 문제를 일으켰다. 이 탓에 네이버클라우드는 성능·사용성 평가에서 상위권에 포함됐음에도 불구하고 중국 알리바바의 큐원(Qwen) 계열 가중치를 활용했다는 이유로 독자성 기준에 미달해 탈락했다. 네이버 측은 이미 검증된 모듈을 활용해 완성도를 높이기 위한 전략적 선택이었다고 설명했지만, 결과적으로 정부와 기업 간 독자성 해석의 간극만 드러냈다. 다만 독자성 논란을 정부 탓으로만 돌리긴 어렵다는 지적도 있다. 독파모는 '소버린 AI' 성격의 국가 사업인 만큼, 해외 모델 가중치 활용은 통제권·공급망 리스크 논쟁을 불러올 수밖에 없는데도 네이버클라우드가 큐원 계열 비전 인코더와 가중치를 활용한 모델을 제출했기 때문이다. 이 탓에 네이버는 국가 사업의 정책 목표와 심사 관점이 민간 서비스 개발과 다르다는 점을 간과했다는 지적을 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 정부는 독자성 논란이 커지자 추가 공모와 함께 전문가 평가 항목에서 독자성 평가를 보강하겠다고 밝히며 해결책 마련에 나서는 모습을 보였다. 그러나 세부 가이드라인은 여전히 '추후 구체화'라는 수준에 머물러 있어 업계의 실망감은 해소되지 않고 있다. 업계 관계자는 "룰을 명확히 하지 않은 채 경기 도중 기준을 강화한 뒤 문제가 되자 다시 판을 짜는 모양새"라며 "정부가 일부 기업 구제 성격으로 패자부활전을 하려고 했지만, 해당 기업이 나서지 않고 기준도 명확히 제시하지 못하면서 독파모 사업이 애매해져 버렸다"고 지적했다. 이처럼 혼선이 빚어지면서 향후 2차 평가에 대한 부담도 커지는 분위기다. 과기정통부는 8월께 독파모 2차 평가를 진행할 계획이지만, 독자성 기준을 둘러싼 불확실성이 해소되지 않을 경우 유사한 논란이 반복될 수 있다는 우려가 나오고 있다. 특히 2차 평가는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀과 추가 공모를 통해 선발될 1개 팀이 경쟁하는 구조로 설계돼 있다는 점도 문제다. 현재 상태로선 평가 기준의 일관성과 예측 가능성이 보장됐다고 보기 힘들어서다.업계 관계자는 "새로 추가로 선발된 기업은 기존 3개팀보다 1개월이나 더 늦게 2차 평가를 위한 준비를 시작해야 한다는 점에서 부담감이 더 클 수밖에 없다"며 "그렇다고 1차 선발된 3팀을 두고 뒤늦게 선발된 기업에게 특혜를 줄 수도 없는 노릇인 만큼 정부의 고민이 많을 것"이라고 밝혔다. 정부는 업계에서 우려하는 사항을 의식한 듯 2차 평가부터 멀티모달 역량과 실사용성을 주요 평가 요소로 삼을 것으로 알려졌다. 텍스트 중심의 대형언어모델(LLM)을 넘어 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 역량이 글로벌 AI 경쟁에서 필수 요소로 자리 잡고 있다는 판단에서다. 실제로 SK텔레콤과 업스테이지는 향후 개발 과정에서 멀티모달 기능을 단계적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 상태다. 업계 관계자는 "멀티모달 경쟁이 본격화되더라도 독자성 기준이 여전히 '전제 조건'으로 작동하는 구조가 유지된다는 점에서 문제가 해소되진 않을 듯 하다"며 "1차 평가처럼 성능·활용성보다 독자성이 탈락 여부를 좌우하는 핵심 기준으로 작용할 경우 기업 입장에서는 기술 전략 수립 자체가 불확실해질 수밖에 없을 것"이라고 말했다. 이어 "소버린 AI 확보와 글로벌 경쟁력 있는 국가대표 AI 육성을 동시에 달성하겠다는 목표는 방향성에 따라 평가 기준이 크게 달라질 수 있다"며 "정부가 추구하는 정책 목표가 하루 빨리 명확히 정리돼야 독파모 사업의 필요성도 더 부각될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "기술 자립을 최우선으로 볼 것인지 아니면 글로벌 시장에서 실제로 쓰일 수 있는 경쟁력 있는 모델을 만들 것인지에 따라 허용 가능한 기술 선택의 범위가 달라진다"며 "정부가 어떤 가치를 우선할지 명확히 하지 않으면 기업들은 계속 눈치를 보며 보수적으로 움직일 수밖에 없다"고 밝혔다. 일각에선 추가 공모에 뒤늦게 합류하는 기업의 불확실성이 더 커 불리할 것으로 봤다. 이미 상당 기간 개발이 진행된 상황에서 제한된 기간 안에 모델을 완성해 기존 정예팀과 동일한 기준으로 평가받아야 하는 데다 탈락 시 감수해야 할 평판 리스크까지 고려하면 이익이 크지 않을 것으로 분석했다. 반면 독파모 참여만으로도 기업 인지도를 빠르게 구축할 수 있다는 이점이 있다는 의견도 나왔다. '패자부활전'에 도전장을 던진 업체들도 B200 768장 규모 GPU 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등의 혜택이 있다는 점에서 일단 매력을 느끼는 분위기다. 또 그간 독자성 논란을 의식한 듯 이에 대한 투명성을 확보하기 위해 적극 나서겠다는 의지도 내비쳤다. 신재민 트릴리온랩스 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. 그러나 정부는 예상과 달리 '패자부활전'이 스타트업 2곳의 경쟁으로 압축되자 추가 선발을 하지 않을 수도 있다는 의사를 내비쳐 정책 일관성이 없음을 또 다시 드러냈다는 지적도 받고 있다. 과기정통부 관계자는 "평가위원 과반이 심사 기준에 해당하는 정예팀이 없다고 평가할 때 3개팀 체제로 갈 것"이라며 "(세부적인 평가 항목은) 추후 내용이 구체화될 것"이라고 말했다. 업계 관계자는 "정부가 제대로 된 기준 없이 독파모 사업을 하려고 하다보니 국가대표 싸움이 주먹구구식 동네 싸움으로 변질된 느낌"이라며 "독파모 사업이 '국가대표 AI 선발전'이라는 상징성보다는 정책 신뢰 논란 속에서 표류하고 있다"고 지적했다.

2026.01.26 16:21장유미 기자

AAII "한국, AI 3위 국가 확실"…정부, 독자 AI 성과 확산 '약속'

정부가 글로벌 인공지능(AI) 생태계서 한국 기업이 얻은 성과를 제시하며 해당 기술을 국내 산업·사회 전반으로 확산하겠다고 약속했다. 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석비서관은 지난 24일 미국 대형언어모델 종합 기능 점수를 평가하는 AAII(Articifial Analysis Intelligence Index) 결과를 링크드인에 리포스팅하며 이같이 밝혔다. AAII는 AI 모델 추론과 에이전트 활용, 지시 이행 등 고난도 성능을 종합해 AI 모델 프런티어 근접도를 수치화한 지표다. 모델 지표 점수가 30점 이상이면 글로벌 프런티어 최상위권으로 분류된다. 20점대 초중반일 경우 국가대표급 모델로 평가받는다. 10점대는 상용 가능하지만, 프런티어와는 거리가 있는 모델이다. AAII는 "한국은 '명확한 AI 3위 국가(clear #3 nation in AI)'"라며 "정부 주도 '국가 소버린 AI 이니셔티브'가 단계별 경쟁과 탈락을 통해 국내 AI 모델을 프런티어 수준으로 끌어올리는 핵심 동력"이라고 평가했다. 게시물에는 한국 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'도 언급됐다. AAII는 "한국 독파모 사업은 우수팀을 선별해 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 직접적인 정부 재원을 지원하는 구조로 설계됐다"며 "2025년 8월 1차 선정에서 네이버와 SK텔레콤, LG, 업스테이지, NC AI 등 5곳이 뽑혔고, 최근 평가를 통해 LG, SK텔레콤, 업스테이지 3곳으로 압축됐다"고 설명했다. 보고서는 LG AI연구원의 'K-엑사원'을 한국 대표 모델로 꼽았다. AAII는 "K-엑사원은 236B 규모 오픈 웨이트 모델"이라며 "과학적 추론과 지시 이행, 에이전틱 코딩 전반에서 강점을 보이며 AAII 32점을 기록했다"고 밝혔다. AAII는 업스테이지 '솔라 오픈 100B'이 낮은 환각률과 안정적인 지시 이행 성능을 갖췄다고 봤다. 네이버의 하이퍼클로바 X 시드 싱크 32B' 관해서는 한국어 환경에 최적화된 에이전트 도구 활용 성능을 높게 평가했다. 특히 보고서에는 이번 독파모에 참여하지 않은 KT 모델도 언급됐다. KT의 '믿음 K 2.5 프로' 점수는 23점으로 집계됐다. 에이전틱 기반 도구 활용 성능을 높게 평가받은 것으로 나타났다. 또 최근 독파모 패자부활전에 참여한다고 밝힌 모티프테크놀로지스의 소형 오픈웨이트 모델 '모티프-2-12.7B'도 24점을 기록한 것으로 나타났다. AAII는 "이 모델은 장문 맥락 추론과 지식 처리 능력이 우수한 것이 특징"이라고 언급했다. 이어 "AAII 평가를 수행하는 데 약 1억2천만 토큰을 사용할 정도로 토큰 소모량이 많은 편"이라고 지적하기도 했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리도 다음날인 25일 페이스북을 통해 AAII 분석 결과를 공유했다. 배 장관은 "내년 이맘때는 대한민국이 AI를 가장 잘 활용하는 국가가 되길 기대한다"며 "국민 누구나 민생 서비스를 AI로 쉽게 이용하고, 제조 현장에서는 AI전환(AX) 확산을 통해 생산성이 획기적으로 높아졌다는 평가가 자연스럽게 나오길 기대한다"고 밝혔다. 이어 "정부도 할 수 있다는 자신감을 갖고 더 최선을 다해 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.25 11:23김미정 기자

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