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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

[AI 리더스] 신현석 투라인클라우드 공동대표 "MSA 기술로 AI 도입·확산 조력자 될 것"

"AI를 '말하는 기술'이 아니라, 기업에서 실제로 '일하게 만드는 기술'로 구현하는 최고의 파트너가 되겠습니다." 신현석 투라인클라우드 공동대표는 13일 서울 강남 사옥에서 지디넷코리아와 만나 이같은 포부를 밝혔다. 그는 많은 기업이 AI 도입을 추진하는 가운데, 투라인클라우드가 보유한 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 역량을 앞세워 기존 IT 구조를 AI·클라우드 친화적으로 재설계하고 고객 업무 환경에 안정적인 안착을 지원한다는 목표다. 신 대표는 마이크로소프트(MS)와 아마존웹서비스(AWS), SK C&C(현 SK AX) 등 국내외 주요 IT 기업에서 클라우드 사업과 파트너 전략을 이끌어온 인물이다. 이후 스마일게이트 베트남 법인장을 맡아 현지 법인 설립과 사업 안착을 주도하며 아시아 시장 경험을 쌓았다. 최근 투라인클라우드에 공동대표로 합류해 중장기 성장 전략과 글로벌 확장을 이끌고 있다. AI 도입 최대 장벽 '레거시'…MSA로 해결한다 신 대표는 현재 기업들이 AI 도입에 어려움을 겪는 가장 큰 이유로 레거시 시스템과 AI 사이의 단절을 꼽았다. AI 자체에 대한 관심은 높지만, 기존 시스템과 어떻게 연결해야 할지에 대한 해법이 부족하다는 것이다. 그는 "대부분 기업 시스템은 여전히 모놀리식 구조에 묶여 있다"며 "이 상태에서는 새로운 AI 기술이 나와도 실제 업무에 적용하기가 쉽지 않다"고 지적했다. 단순 챗봇이나 시범 사업 수준을 넘지 못하는 사례가 반복되는 배경도 이 때문이라는 설명이다. 투라인클라우드는 이 문제를 AI 연결 구조라는 관점에서 접근 중이다. 기존 레거시 시스템을 유지한 채 AI를 안전하게 연결할 수 있는 중간 계층을 MSA와 클라우드를 기반으로 먼저 구축하는 방식이다. 신 대표는 "AI 도입을 위해 시스템을 전면 개편하기보다는 단계적 전환을 하는 것이 비용과 리스크를 동시에 줄일 수 있다"며 "변화가 잦거나 트래픽이 많은 영역부터 점진적으로 마이크로서비스로 전환함으로써 AI 도입과 이후 성과를 만드는 것이 현실적인 전략"이라고 말했다. 이같은 접근은 공공과 금융 시장에서도 유효하다고 봤다. 보안과 안정성이 중요한 산업일수록 통제 가능한 AI 도입과 점진적 MSA 전환이 필요하다는 설명이다. 이에 투라인클라우드는 ▲AI 자동화 플랫폼 '투라코' ▲MSA 전환을 지원하는 'MSAP.ai' ▲DaaS 기반 스마트워크 솔루션 '하이퍼덱스'를 통해 기업 AI 실행 환경 구축을 전방위적으로 지원하고 있다. 공동대표 체제·사옥 통합…조직 실행력 강화 신 대표 합류와 함께 투라인클라우드는 공동대표 체제와 강남 사옥 통합 이전을 동시에 추진하며 조직 실행력을 강화했다. 이를 통해 전략과 실행이 분리되지 않는 구조를 만들겠다는 구상이다. 공동대표 체제에서 기존 현승엽 대표는 재무 안정성과 조직 운영, 기술 실행의 안정성을 책임지고 신 대표는 사업·영업·인사를 총괄하며 시장 확장과 글로벌 전략에 집중한다. 여기에 최근 서울 강남으로 사옥을 통합 이전하면서 분산돼 있던 개발·영업·운영 조직이 한 공간에서 협업하는 구조를 갖췄다. 기술 개발부터 고객 대응, 파트너 협업까지 의사결정과 실행 속도를 높이기 위한 물리적 기반을 마련했다. 그간 현 대표가 클라우드 네이티브와 MSA 기반 기술 역량을 탄탄하게 구축해온 만큼, 신 대표는 이를 바탕으로 한 파트너 생태계 확장과 해외 진출 등 스케일아웃 전략에 집중한다. 특히 사옥 통합 이전 후 AI 자동화 플랫폼과 MSA, DaaS 솔루션·영업 조직을 하나의 기술 흐름으로 묶어 시너지를 창출한다는 목표다. 신 대표는 "전사 조직이 한 공간에 모이면서 기술과 사업 전략이 현장에서 바로 맞물려 돌아가는 구조가 만들어졌다"며 "빠른 판단과 안정적인 실행의 균형을 이룰 것"이라고 설명했다. 올해 핵심 전략은 파트너십…시장 확장 속도 높인다 신 대표는 올해 투라인클라우드가 추진할 핵심 전략으로 파트너십 확대를 꼽았다. AI와 MSA 전환 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 다양한 산업과 고객 환경에 보다 신속하게 대응하기 위해 파트너와 함께 성장하는 구조가 필요하다는 판단에서다. 신 대표는 "AI와 MSA 전환은 특정 산업이나 고객군에 국한되지 않고 전방위적으로 확산되고 있다"며 "파트너와 함께 사업을 확장해야 더 많은 고객에게 빠르게 가치를 전달할 수 있다"고 말했다. 파트너가 투라인클라우드가 보유한 솔루션을 기반으로 직접 사업을 수행하고 각자 강점을 결합해 시장을 키우는 구조를 만들겠다는 설명이다. 이를 위해 투라인클라우드는 파트너 전략 전담 조직을 구성하고 공동 사업 모델과 수익 분배 구조를 정비할 방침이다. 단발성 프로젝트 중심 협업이 아닌 반복 가능한 사업과 구독형 수익으로 이어질 수 있는 구조를 만드는 데 초점을 맞췄다. 이같은 파트너 전략은 국내 시장에만 국한되지 않는다. 한국에서 검증한 사업 모델을 해외 시장으로 확산한다는 목표다. 현지 CSP와 로컬 파트너를 중심으로 일본과 베트남, 인도네시아 등 아시아 시장에서 동일한 사업 구조를 단계적으로 적용할 계획이다. 신 대표는 "국내에서 축적한 기술과 사업 경험을 파트너와 함께 확산시키는 것이 글로벌 전략의 핵심"이라며 "파트너십 전략은 우리와 파트너의 성장을 가속하는 동시에 클라우드·MSA·AI 시장 전체를 키우는 동력이 될 것"이라고 강조했다. "AI 도입 고민, 앞장서 해결하는 회사 되겠다" 신 대표는 투라인클라우드의 중장기 비전을 기업 AI 도입의 출발점이 되는 회사로 정의했다. AI를 도입해야 한다는 공감대는 형성됐지만, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 명확한 답을 찾지 못한 기업들에게 현실적인 출발점과 실행 경로를 제시하겠다는 포부다. 이를 위해 투라인클라우드는 기존 SI 중심 사업 구조에서 벗어나 플랫폼·구독 기반 모델로의 전환을 추진하고 있다. AI를 기존 시스템과 연결하는 플랫폼을 중심으로 AI 에이전트가 실제로 업무를 수행할 수 있는 실행 환경과 DaaS 기반 업무 환경을 결합해 기업 AI 전환을 단계적으로 지원한다는 전략이다. 특히 지속적으로 활용되고 확장 가능한 구조를 만드는 데 초점을 맞췄다. 아시아 시장 공략을 위한 준비도 본격화한다. 한국에서 축적한 기술과 사업 경험을 바탕으로 베트남과 일본, 인도네시아를 중심으로 현지 파트너 및 CSP와 협력해 동일한 사업 모델을 단계적으로 확산할 계획이다. 국내에서 검증한 구조를 현지 환경에 맞게 적용해 재현성을 높인다는 방침이다. 신 대표는 "많은 기업이 AI 전환의 필요성을 인식하고 있지만, 이를 장기적인 성과로 연결하는 과정에서는 여전히 구조적인 과제가 존재한다"며 "레거시 시스템 중심 모놀리식 구조에서는 새로운 기술을 유연하게 적용하고 반복적으로 개선하는 데 한계가 있다"고 설명했다. 이어 "이러한 한계를 MSA와 클라우드 기술력으로 해소하는 것이 우리가 지향하는 역할"이라며 "AI를 도입하려는 기업들이 어떻게 추진해야 할지 고민할 때, 가장 먼저 앞장서서 돕는 회사가 되겠다"고 강조했다.

2026.01.13 10:49한정호 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

최휘영 문체부 장관, 국가대표 선수단 새해 훈련 현장 찾아 격려

최휘영 문화체육관광부 장관은 7일 진천국가대표선수촌에서 열린 '2026 국가대표 훈련개시식'에 참석해 국가대표 선수단을 격려하고 체육인들과 새해 인사를 나눴다. 이번 훈련개시식에는 국가대표 선수단과 대한체육회, 회원종목단체, 시·도 및 시·군·구 체육회 관계자 등 6백여 명이 참석했다. 행사에서는 김우진 선수(양궁), 최민정 선수(쇼트트랙), 김성진 지도자(근대5종)가 대표자 선서를 통해 새해 각오를 전했으며, 분야별 대표 체육인들이 공정하고 청렴한 스포츠 실천을 다짐하는 '케이 스포츠 실천 약속'을 낭독했다. 최 장관은 “2026년에는 밀라노 코르티나담페초 동계올림픽 등 주요 국제대회가 다수 예정된 만큼, 우리 선수들이 최고의 경기력을 발휘할 수 있기를 기대한다”며 “정부는 선수들이 훈련에만 전념할 수 있도록 지속적으로 지원할 계획”이라고 밝혔다. 또한 “공정하고 폭력 없는 체육 환경 조성을 위해 체육계 모두가 한마음으로 협력해 주길 바란다”고 강조했다.

2026.01.07 16:18김한준 기자

'AX 분기점' 선 IT서비스 업계…리더십 전략에 시선

국내 대표 IT서비스 기업들이 인공지능 전환(AX)을 둘러싼 경쟁 구도 속에서 각기 다른 리더십 전략과 사업 방향을 꺼내 들고 있다. 생성형 AI와 클라우드를 넘어 산업 현장에 실제 가치를 만드는 AX 실행력이 핵심 경쟁 요소로 부상하면서, 대표 교체를 통한 변화와 기존 체제 기반의 전략 연속성이 대비되는 양상이다. 7일 업계에 따르면 주요 IT서비스 기업들은 올해 AX 경쟁력 강화를 경영 최우선 과제로 설정하고 조직 개편과 사업 전략 재정비에 속도를 내고 있다. 특히 대표 교체를 단행한 SK AX와 현대오토에버는 기술 중심 체질 개선과 특화 영역 강화를 전면에 내세운 반면, 삼성SDS와 LG CNS는 기존 리더십 체제 아래에서 축적해온 전략을 가속화하는 데 방점을 찍었다. 리더십 교체한 SK AX·현대오토에버…기술 중심 성장 속도 SK AX는 지난해 사명 변경과 함께 김완종 사장을 선임하며 AI 중심 회사로의 전환을 본격화했다. 단순 조직 개편을 넘어 정체성 자체를 AX 전문기업으로 재정의한 점이 특징이다. 김완종 사장은 클라우드와 AX를 현장에서 이끌어온 인물로, 대표 취임 이후 전사 전략을 AX 실현에 맞춰 재정렬하고 있다. 최고경영자(CEO) 직속 최고AI혁신책임자(CAIO) 조직 신설, AX 프로덕트·프라이스·오퍼링 체계 정비 등을 토대로 기술 연구부터 상품화, 사업 실행까지를 하나의 흐름으로 묶는 변화를 주도했다. 조직 운영 측면에서도 성장 스쿼드와 센터 오브 엑설런스(CoE)를 통해 핵심 과제를 집중 수행하고 에이전틱 AI를 활용한 내부 생산성 혁신을 병행하는 구조를 도입했다. AX를 내부 운영과 외부 사업 모두에 적용해 수익성과 실행력을 동시에 끌어올리겠다는 전략이다. 이같은 변화는 실적에서도 일부 성과로 이어지고 있다. SK AX는 AX 사업 확대와 운영 효율화에 힘입어 2025년도 3분기 영업이익을 전년 대비 78.9% 개선했다. AI 중심 사업 모델 전환이 실질적인 성과로 연결되고 있다는 평가다. 현대오토에버 역시 지난달 말 대표 교체를 통해 전략적 방향 전환에 나섰다. 개발자 출신 류석문 대표를 전면에 내세우며 외형 성장 중심에서 기술과 품질 중심의 내실 강화로 무게중심을 옮겼다. 류 대표는 데이터 기반 실시간 의사결정, 수평적 조직문화, 핵심 업무 집중을 경영 키워드로 제시하며 개발 중심 기업 문화 정착을 강조하고 있다. 보고 체계 간소화와 협업 도구 활용 확대 등 조직 운영 방식의 변화도 함께 추진 중이다. 사업 측면에서는 차량 소프트웨어(SW)와 SW 중심 차량(SDV) 전환 등 주요 전략을 확대 추진할 전망이다. 독자 차량 SW 플랫폼 '모빌진'을 중심으로 품질과 안전성 인증을 강화하며 현대차그룹의 핵심 의제인 SDV를 실질적으로 뒷받침할 수 있는 기술 역량 확보에 집중하는 모습이다. 대표 교체를 단행한 두 회사는 공통적으로 기술 리더십을 전면에 내세우고 조직과 사업 구조를 재설계 중이다. AX를 단순한 신사업이 아닌 기업 체질 변화의 축으로 삼았다. 류석문 현대오토에버 대표는 지난 6일 임직원 대상 신년사를 통해 "SW 중심 모빌리티 기업으로 전환 중인 그룹을 뒷받침하기 위해 기술과 품질의 수준을 높여야 한다"며 "모빌리티 테크 컴퍼니로서의 정체성과 역량을 고도화하자"고 당부했다. 삼성SDS·LG CNS·CJ올리브네트웍스, 기존 체제 아래 AX 확장 가속 삼성SDS는 지난해 선임된 이준희 대표 체제하에 AI 풀스택 전략을 한층 구체화하고 있다. 클라우드 인프라, AI 플랫폼, 솔루션을 아우르는 구조를 기반으로 기업·공공 AX 시장을 동시에 공략 중이다. 최근 임원 인사에서도 AX 전략 컨설팅, AI 연구개발, 클라우드 사업을 이끌어온 인물들이 전면에 배치됐다. 축적된 사업 경험과 기술 역량을 바탕으로 실행력을 높이는 데 초점을 맞췄다는 평가다. 특히 삼성SDS는 오픈AI와의 협력, 국가 AI 인프라 사업 참여, 공공 AX 플랫폼 구축 등 대형 프로젝트 중심의 AX 포트폴리오를 강화하고 있다. 글로벌 AI 기술과 자체 플랫폼을 결합해 AX 풀스택 파트너로서의 입지를 공고히 하려는 전략이다. LG CNS 역시 현신균 사장 체제 아래 AX 중심 성장 전략을 가속할 전망이다. 지난해 기업공개(IPO) 이후 첫 정기 인사에서 AI·클라우드와 AX 전략 조직을 중심으로 승진 인사를 단행하며 중장기 성장 스토리를 강화했다. LG CNS는 에이전틱 AI를 넘어 피지컬 AI, 로봇 전환(RX)까지 시야를 넓히며 제조·물류·도시 영역으로 AX 적용 범위를 확장하고 있다. 글로벌 데이터센터 투자와 해외 사업 확장 역시 기존 전략의 연장선에서 추진 중이다. CJ올리브네트웍스 역시 유인상 대표 체제로 AX 전환 흐름에 꾸준히 보폭을 맞추고 있다. 지난해 창립 30주년을 맞은 CJ올리브네트웍스는 안정적인 수익 구조를 바탕으로 AX·DX 역량을 단계적으로 확장 중이며 2030년 국내 톱5 기업 도약을 목표로 제시했다. 스마트 제조·물류, 미디어 IT, 마테크, 데이터센터 등 사업 포트폴리오를 다각화하며 그룹 외 매출 비중 확대도 병행 중이다. 최근 전라남도 1호 데이터센터인 '장성 파인데이터센터' 구축에 참여하며 AI 인프라 기업으로서의 성장 발판을 마련했다. 이 외에도 세일즈포스·노션 등 글로벌 AI 기업과 전략적 협력 체계를 구축해 산업 맞춤형 서비스 확산에 속도를 내고 있다. 이같은 지속적인 외형 성장 속에 2024년 기준 32% 수준인 CJ 그룹 외 매출 비중을 2028년까지 43%로 높인다는 목표다. 유인상 CJ올리브네트웍스 대표는 이날 신년사를 통해 "어려운 대내외 환경 속에서도 창립 30주년을 맞은 지난해 견조한 매출 성장과 수익성 중심의 내실 경영을 이뤘다"며 "올해는 그룹의 디지털 혁신을 위한 핵심 파트너로서 AI와 디지털 기술을 기반으로 한 미래 성장 전략을 본격화 하는 첫 해"라고 강조했다.

2026.01.07 15:26한정호 기자

MICE 전문기업 마인즈그라운드, 홍보광고 대행사업 진출

마이스(MICE) 전문기업 마인즈그라운드가 종합 홍보광고 대행사업에 진출한다고 6일 밝혔다. MICE 중심의 기존 비즈니스에 PR, 광고, 대외협력을 결합해 기업과 기관 대상 통합 마케팅 역량을 반영한 차별화된 종합 홍보광고 대행사업을 추진할 계획이다. 류준형 부대표이사는 지난 2024년 5월 마인즈그라운드에 합류한 이후 사업 포트폴리오 개편과 대외 커뮤니케이션 체계를 전면적으로 정비하면서 조직 성장의 전환점을 마련했다. 특히 산업군별 수요를 반영해 비즈니스 구조를 재정렬하고 성과 중심의 운영 방식을 도입해 신규 프로젝트 수주 확대와 고객사 업종 다변화를 동시에 이끌었다. 지난 3월 방위산업사업부문 신설, 방산 MICE사업도 강화하고 있다. 이같은 변화는 회사의 사업 기반을 강화하고 지난해 매출이 전년 대비 3배 급성장한 약 200억 원 규모로 성장하는 데에도 핵심적 역할을 했다. 또한 류 부대표이사는 조직 기능 재편, 의사결정 구조 단순화, 수행 프로세스 표준화 등을 추진해 내부 실행력을 끌어올렸으며, 전략 운영 커뮤니케이션을 유기적으로 연결하는 통합 관리 체계를 구축해 프로젝트 품질과 대외 신뢰도를 높였다. 마인즈그라운드 류 부대표이사는 삼성SDI, KT, 하이트진로, 제너시스BBQ그룹 등 IT, 통신, 식음료와 프랜차이즈 등 다양한 업계를 두루 거쳤으며 언론홍보, 광고 MPR, 대외협력, SNS 전략, 전시와 이벤트 등 핵심 커뮤니케이션 업무를 총괄한 경력을 보유하고 있다. 이에 따른 업계에서 전략과 실무 역량을 모두 갖춘 PR 리더로 평가받고 있다. 마인즈그라운드는 커뮤니케이션부문 신설을 계기로 PR, 광고, 대외협력 기능을 한 축으로 통합하고 이를 기존 전시와 컨벤션 중심의 MICE 사업과 결합해 기업·기관 대상 통합 마케팅 경쟁력을 높이겠다는 전략이다. 중장기적으로는 ▲전략 중심형 홍보 캠페인 ▲전시 박람회 기반 홍보모델 고도화 ▲산업별 특화 PR 패키지 개발 ▲디지털PR과 콘텐츠 제작 역량 강화 등을 통해 홍보, 광고, MICE를 아우르는 복합형 서비스 모델을 구축한다. 이를 통해 기업의 연간 커뮤니케이션 운영부터 브랜드 전략 수립, 글로벌 홍보까지 지원하는 풀서비스 체계를 공고히 한다는 구상이다. 이를 통해 기업의 연간 커뮤니케이션 운영부터 브랜드 전략 수립, 글로벌 홍보까지 지원하는 풀서비스 체계를 강화한다는 구상이다. 류 부대표이사는 “PR은 기업 신뢰를 구축하고 시장과의 관계를 형성하는 핵심 전략 영역”이라며 “그동안의 경험과 노하우를 기반으로 마인즈그라운드의 커뮤니케이션 역량을 한층 고도화해 고객사의 성장에 기여하는 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다.

2026.01.06 10:48박수형 기자

검찰, 더본코리아 원산지표시법 위반 무혐의..."고의성 없어"

더본코리아의 원산지표시법 위반 사건에 대해 검찰이 무혐의 처분을 내렸다. 5일 관련업계에 따르면 서울서부지검은 지난달 29일 더본코리아 법인의 원산지표시법 위반 혐의에 대해 불기소 결정을 내렸다. 해당 사건은 더본코리아가 회사 공식 온라인몰을 통해 일부 제품을 판매하면서 실제로는 외국산 원재료를 사용했음에도 국내산으로 표시했다는 신고로 인해 접수됐다. '덮죽' 제품 광고 문구에 국내산 재료 사용을 강조했으나, 실제 제품에는 베트남산 새우가 포함돼 있었다는 의혹도 제기됐다. 앞서 국립농산물품질관리원은 지난해 3월 간장·된장·농림가공품 등의 원산지 표시가 부적절하다고 판단해 표시 삭제 및 변경 처분을 내렸다. 이후 농관원 특별사법경찰은 같은 해 6월 4일 원산지표시법 위반 혐의가 인정된다고 보고 사건을 기소 의견으로 검찰에 송치했다. 그러나 검찰의 보완 수사 지휘 이후 농관원 특사경은 지난달 24일 혐의없음 의견으로 사건을 다시 넘겼고, 검찰은 추가 수사 결과 담당 직원이 원산지를 허위로 표시했다는 인식이나 고의성이 있다고 보기 어렵다고 판단한 것으로 전해졌다.

2026.01.05 11:12류승현 기자

[유미's 픽] 고석현發 中 모델 의혹에 정부도 '움찔'…국가대표 AI 개발 경로까지 본다

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀을 대상으로 최종 모델뿐 아니라 복수의 중간 학습 기록까지 제출받아 검증하기로 하면서 국가 AI 사업의 평가 기준이 성능 경쟁에서 개발 경로 검증 중심으로 전환되고 있다. 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'를 둘러싼 모델 유사성 논란을 계기로, 정부가 '프롬 스크래치(from scratch)' 여부를 기술적으로 입증하는 체계를 본격화했다는 해석이 나온다. 4일 과학기술정보통신부에 따르면 정부는 다음 주부터 평가를 진행해 오는 15일께 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀 중 한 팀을 탈락시킨다. 이번 평가에서는 모든 팀으로부터 최종 모델 파일과 함께 복수의 중간 체크포인트(checkpoint)를 제출받아 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA)를 통해 면밀한 기술 검증을 실시할 예정이다. 중간 체크포인트는 AI 모델이 학습 과정에서 일정 단계마다 저장한 가중치 상태로 ▲모델이 랜덤 초기화에서 출발했는지 ▲학습이 연속적인 경로를 거쳤는지 ▲외부 모델 가중치가 중간에 유입됐는지 여부를 사후적으로 확인할 수 있는 핵심 자료다. 단일 최종 결과물만으로는 확인하기 어려웠던 개발 이력을 추적할 수 있다는 점에서 업계에선 이번 방침을 프롬 스크래치 주장에 대한 증빙 책임을 제도화한 조치로 보고 있다.배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "평가 과정에서 모든 정예팀으로부터 개발 모델의 최종 파일과 복수의 중간 체크포인트 파일 등을 제출받아 검증할 예정"이라며 "전문가 평가위원회를 통해서도 같은 자료를 바탕으로 계획에 부합한 AI 모델이 개발됐는지 여부를 검증해 확인할 것"이라고 설명했다. 정부가 이처럼 나선 것은 고석현 사이오닉에이아이 대표가 지난 1일 업스테이지의 독자 AI 프로젝트 모델 '솔라 오픈 100B'가 중국 AI를 도용·파생했다는 의혹을 제기한 것이 계기가 됐다. 고 대표는 '솔라 오픈 100B'의 기술 분석 자료를 공개하고 중국 지푸AI의 'GLM-4.5-에어' 모델에 기반을 둔 파생 모델이라고 의혹을 제기했다. 또 정부가 독자 AI 프로젝트의 참여 조건으로 제시한 프롬 스크래치(처음부터 만드는 것) 방식으로 학습된 모델이라면 나타나기 어려운 유사도라고 강조했다.이에 업스테이지는 곧바로 다음날 서울 강남역 인근에서 기술 공개 검증 행사를 열어 단순 레이어 유사성만으로 모델 파생 여부를 단정하는 것은 무리가 있다고 반박했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "학습된 다른 모델의 가중치를 그대로 가져왔다면 프롬 스크래치가 아니지만, 모델 아이디어나 인퍼런스 코드 스타일을 참조하는 건 허용된다"며 "오픈소스 생태계에서 모델이 상호 호환되려면 구조가 비슷해야 한다"고 주장했다. 이후 문제를 제기한 고 대표는 또 다른 게시물을 통해 "상이한 모델도 레이어 값에선 높은 유사도를 보일 수 있다고 본다"면서도 "중국 모델 코드와 구조를 잘 학습하는 게 국가적인 AI 사업의 방향으로 타당한지는 의문"이라고 재차 문제를 제기했다. 이를 두고 업계에선 고 대표가 제시한 분석이 기술적으로 성립하기 어렵다는 점을 지적하며 전반적으로 업스테이지의 손을 들어줬다. 고 대표 역시 이날 또 다시 입장문을 통해 자신의 분석 방법에 한계가 있었음을 인정하며 "해당 근거를 보다 엄밀하게 검증하지 않은 채 공개함으로써 불필요한 혼란과 논란을 야기했다"고 사과했다. 그러나 고 대표는 이번 사안을 단순한 기술적 도용 논쟁이 아니라 '소버린 AI'와 '독자 파운데이션 모델'의 기준을 어떻게 정의할 것인가에 대한 구조적 질문으로 봐야 한다는 입장은 여전히 유지했다. 해외 모델의 코드나 구조를 참고·학습하는 방식이 국가 주도 독자 AI 사업의 취지에 부합하는지, 독자성을 판단하는 기준이 기술·학술적으로 얼마나 명확히 정리돼 있는지에 대한 논의가 필요하다고도 주장했다. 일각에선 고 대표의 초기 문제 제기 방식에 대해선 비판적인 태도를 보였으나, 이번 논쟁을 통해 독자 AI 모델의 개발 경로, 외부 레퍼런스 활용 범위, 학습 과정 공개 수준 등에 대한 사회적 합의 필요성이 수면 위로 떠올랐다는 점에 대해선 긍정적으로 봤다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 옳고 그르냐를 가르는 사건이라기보다 한국형 파운데이션 모델을 어떤 기준으로 검증하고 설명해야 하는지를 집단적으로 학습한 과정에 가깝다"며 "검증 로그 공개, 체크포인트 관리, 참고 문헌 표기 같은 관행이 정착되는 계기가 될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "(고 대표가) 의혹을 제기하는 과정에서는 분명히 성급했던 부분이 있었지만, 사과와 인정이 공개적으로 이뤄졌다는 점 자체가 국내 AI 생태계의 성숙도를 보여주는 장면"이라며 "장기적으로는 정부 프로젝트 전반의 신뢰성을 높이는 방향으로 이어질 가능성이 크다"고 평가했다.정부 역시 이번 사안을 계기로 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 평가 기준을 보다 구체화해야 한다는 과제를 안게 됐다. 성능 중심 평가를 넘어 학습 경로의 투명성, 외부 기술 활용에 대한 명확한 가이드라인, 검증 가능한 공개 방식 등이 제도적으로 보완될 필요가 있다는 지적이다.이번 일에 대해 배 부총리는 긍정적으로 평가하며 독자 AI 파운데이션 모델의 검증 체계를 보완해야 할 필요성을 언급했다. 또 이번 사안을 계기로 정부가 정의한 '독자 AI 파운데이션 모델'을 어떻게 기술적으로 검증할 것인가에 대해서도 고민하는 모습을 보였다. 그는 지난 3일 자신의 소셜 미디어(SNS)를 통해 "데이터 기반의 분석과 이에 대해 공개 검증으로 답하는 기업의 모습은 우리 AI 생태계가 이미 글로벌 수준의 자정 작용과 기술적 투명성을 갖추고 있음을 보여준다"며 "성장통 없는 혁신은 없다"고 밝혔다. 이어 "의혹 제기는 할 수 있는 것"이라며 "이를 공개 검증으로 증명한 기업과 인정하고 사과한 문제 제기자 모두에게 감사하다"고 덧붙였다.국가AI전략위원회 관계자들도 이번 일에 대해 긍정적으로 평가했다. 박태웅 국가AI전략위원회 공공 AX 분과장은 "순식간에 다양한 검증과 토론이 이뤄지는 과정을 통해 한국 AI 생태계의 저력을 확인했다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장 역시 "검증 논란을 통해 방법의 한계와 개선점이 드러났고, 이는 AI 생태계가 건강하게 작동하고 있음을 보여준다"고 밝혔다.조준희 국가AI전략위원회 산업 AX·생태계 분과장도 최근 독자 파운데이션 모델의 유사성 논란이 건강한 기술 토론으로 이어진 점을 매우 고무적이라고 평가했다. 그러면서도 이제는 기술의 원천에 대한 논쟁을 넘어 '우리 모델이 글로벌 빅테크 대비 어떠한 차별적 경쟁력을 갖출 것인가'라는 소비자 관점의 본질에 집중해야 한다는 점도 강조했다. 그는 "'독자 기술'이라는 명분에만 함몰되면 정작 사용성이 뒤처져 시장에서 외면 받는 결과를 초래할 수 있다"며 "모델의 성패가 사용자의 선택에 달려 있다"고 밝혔다. 이어 "국내 모델이 지속 가능한 선순환 구조를 만들려면 적시성 있는 답변과 높은 활용도 등 철저히 고객 친화적 개발 방향을 견지해야 할 것"이라며 "5개 컨소시엄들이 이 기술을 어떻게 '잘 팔리는 서비스'와 '매력적인 상품'으로 연결할지 치열하게 고민해야 할 시점"이라고 덧붙였다. 다만 일각에선 정부가 '프롬 스크래치'를 어디까지 허용할 것인지에 대한 세부 기술 기준을 공식 문서로 명시하진 않았다는 점에서 여전히 우려를 나타냈다. 오픈소스 아키텍처 활용 범위, 구조적 유사성의 허용선, 토크나이저 재사용 여부 등은 여전히 정책적 해석의 영역으로 남아 있어서다. 업계에선 이번 정부 방침을 독자 AI 평가가 '결과물 중심'에서 '개발 경로와 증빙 책임 중심'으로 이동하고 있음을 보여주는 신호로 받아들이는 분위기다. 성능 지표만으로는 설명할 수 없는 '독자성'을 앞으로 학습 이력과 로그로 입증해야 하는 단계에 들어섰다는 점에서 고무적으로 평가했다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 맞고 틀렸는지를 가리는 사건이라기보다 한국 AI 생태계가 공개 검증과 공개 토론을 감당할 수 있는 단계에 들어섰음을 보여준 사례"라며 "이 경험이 제도와 기준으로 남는다면 독자 AI를 둘러싼 논쟁은 반복되지 않을 것"이라고 말했다. 배 부총리는 "지금의 논쟁은 대한민국 AI가 더 높이 도약하기 위해 반드시 거쳐야 할 과정"이라며 "정부는 공정한 심판이자 든든한 페이스메이커로서 우리 AI 생태계가 성숙하게 발전할 수 있도록 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.01.04 06:00장유미 기자

송구영 LG헬로비전 "새해, 회사 수익 턴어라운드 해야"

송구영 LG헬로비전 대표가 2일 “새해는 회사 수익을 턴어라운드 하는 해가 되어야 한다”고 밝혔다. 송 대표는 이날 신년 영상을 통해 임직원에 새해 인사를 전하며 이같이 말했다. 영상에서는 임직원 노고를 격려하고 사업 경쟁력과 기본기 강화를 통해 지속 가능한 성장의 토대를 마련하겠다는 의지를 강조했다. 먼저 송 대표는 “지난 한 해는 여러 도전적인 환경 속에서 많은 변화가 있었다”며 “올해는 회사 방향성을 재설정하고 회복과 성장을 함께 준비하는 해야 되어야 한다”고 운을 뗐다. 이어, 수익 턴어라운드를 강조하며 ▲사업 경쟁력 강화 ▲경영관리 효율화를 통한 성장 기반 구축 ▲기본기 강화 등을 중점 경영 방향으로 제시했다. 송 대표는 “고객 관점에서 경쟁력을 다시 점검하고, 사업의 본질적 가치를 지키는 것이 중요하다”며 “경영 효율화를 통해 사업 전반을 정비하고, 지속적으로 수익을 만들어낼 수 있는 구조로 전환해 나가야 한다”고 했다. 선택과 집중을 통한 체질 개선과 함께 “개인정보 보호와 서비스 품질은 모든 사업의 출발점이자 어떠한 상황에서도 타협할 수 없는 기준”이라며 거듭 강조했다. 송 대표는 끝으로 “지속 가능한 성장 구조를 차근차근 함께 만들어 가고자 한다”며 “2026년을 새로운 성장의 기회를 하나씩 쌓아가는 해로 삼아, 더 단단한 회사로 만들어 갔으면 한다”고 했다.

2026.01.02 08:11박수형 기자

[유미's 픽] 뿔난 업스테이지, '솔라 오픈 100B' 中 모델 파생 의혹에 공개 검증 '맞불'

정부에서 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참가한 업스테이지가 첫 성과를 공개한 후 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델을 제출했다는 의혹에 휩싸였다. 업스테이지는 억울함을 표하며 모델 공개 검증 행사와 함께 향후 의혹 제기에 대해 강경 대응에 나설 것을 시사했다. 1일 업계에 따르면 고석현 사이오닉에이아이 대표는 이날 자신의 소셜 미디어(SNS)에 깃허브 리포트를 게재하며 업스테이지 '솔라 오픈 100B'가 중국 지푸(Zhipu) AI의 'GLM-4.5-에어'에서 파생된 모델이라고 주장했다. 고 대표는 "국민 세금이 투입된 프로젝트에서 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델이 제출됐다"며 "상당히 큰 유감"이라고 말했다. 이번 논란은 이날 오후 1시께 올라온 깃허브 리포트가 발단이 됐다. 이 리포트는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어'의 가중치 구조를 통계적으로 비교 분석한 결과를 담고 있다. 앞서 업스테이지는 지난 달 30일 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 개발했다고 소개했다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 하지만 리포트 작성자는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어' 두 모델의 레이어별 파라미터 유사도를 측정한 결과 일부 계층에서 매우 높은 수준의 유사성이 관측됐다고 설명했다. 또 동일 모델 내부 레이어 비교보다 솔라와 GLM 간 동일 레이어 비교에서 더 높은 유사도가 나타났다고 주장하며, 이를 근거로 솔라 오픈 100B가 GLM-4.5-에어에서 파생됐다고 결론 내렸다. 다만 일각에서는 해당 분석이 두 모델의 학습 과정이나 개발 경로를 직접 확인한 것이 아니라는 점에서 해석에 신중할 필요가 있다는 지적이 나온다. 공개된 모델 가중치를 기반으로 한 사후적 통계 비교 방식으로 진행된 데다 실제 학습에 사용된 데이터셋, 학습 로그, 내부 코드베이스 등은 검증 대상에 포함되지 않았기 때문이다. 특정 가중치가 그대로 복사됐거나 모델 바이너리 차원에서 직접적인 공유가 있었다는 증거 역시 이번에 제시되지 않았다. 이 같은 의혹 제기에 대해 업스테이지는 즉각 반박에 나섰다. 고 대표가 게시물을 올린 지 2시간 후 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북을 통해 "솔라 오픈 100B가 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물이라는 주장은 사실과 다르다"며 "해당 모델은 명백히 프롬 스크래치 방식으로 학습됐다"고 강조했다. 그러면서 김 대표는 오는 2일 오후 3시 서울 강남역 부근에서 솔라 오픈 100B의 개발 과정을 공개적으로 검증받겠다고 밝혔다. 이 자리에는 의혹을 제기한 고석현 대표를 포함해 추가 검증에 참여하고 싶은 업계 및 정부 관계자들을 초청할 계획이다. 또 업스테이지 측은 이후에도 이 같은 의혹이 제기될 경우 더 강경하게 대응할지에 대해서도 내부 검토에 착수했다. 김 대표는 "학습에 사용한 중간 체크포인트(checkpoint)와 AI 모델 학습 과정과 실험 결과를 기록·관리하는 도구인 '웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases·wandb)'를 모두 공개할 예정"이라며 "명확한 검증 절차를 공개해 사실 관계를 바로잡도록 할 것"이라고 말했다. 업계에서는 이번 공개 검증이 논란의 분수령이 될 수 있다는 평가를 내놨다. 실제 학습 체크포인트와 로그가 공개될 경우 '솔라 오픈 100B'가 특정 시점에서 외부 모델을 기반으로 파인튜닝됐는지, 독립적인 학습 경로를 거쳤는지를 보다 명확히 확인할 수 있기 때문이다. 동시에 통계적 유사성만으로 모델 복제 여부를 단정하기는 어렵다는 신중론도 제기된다. 대규모 언어모델 개발 과정에서는 유사한 아키텍처와 데이터, 학습 레시피를 사용할 경우 높은 유사도가 나타날 수 있어서다. 또 지식 증류(distillation)나 합성 데이터 활용 여부에 따라 통계적 패턴이 겹칠 가능성도 존재한다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논란이 주목받는 이유는 해당 모델이 정부 예산이 투입되는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 결과물이기 때문"이라며 "사업 취지상 해외 모델에 대한 기술적 의존 여부와 개발 과정의 투명성은 핵심적인 검증 대상이 될 수밖에 없다"고 설명했다. 그러면서 "결국 이번 사안의 핵심은 통계 분석을 둘러싼 해석 논쟁을 넘어 실제 개발 과정에 대한 객관적 검증으로 옮겨가고 있다"며 "업스테이지가 예고한 공개 검증을 통해 솔라 오픈 100B의 학습 경로와 독립성이 어느 수준까지 입증될지에 많은 관심이 쏠리고 있다"고 덧붙였다.또 다른 관계자는 "이번 논란이 특정 기업의 문제를 넘어 독자 AI 파운데이션 모델 사업 전반의 검증 기준을 끌어올리는 계기가 될 수 있다"며 "다른 참여 기업들 역시 향후 모델 공개 과정에서 학습 출처와 개발 경로에 대한 설명 책임이 더 커질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.01.01 18:09장유미 기자

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '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. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미 기자

'국가대표 AI' 1차전 D-1…'왕좌' 노린 네이버, 옴니모달 모델 공개로 격차 벌린다

정부 주도로 추진되고 있는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 사업 첫 성과 발표를 앞두고 네이버클라우드가 새로운 무기를 공개했다. 국내 첫 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델이란 점에서 이번 심사에서 유리한 고지에 오를 수 있을지 주목된다.네이버클라우드는 29일 '네이티브 옴니모델(HyperCLOVA X SEED 8B Omni)'과 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 '고성능 추론모델(HyperCLOVA X SEED 32B Think)'을 각각 오픈소스로 공개했다. 이는 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 주관 사업자로서 추진 중인 '옴니 파운데이션 모델' 개발 과제의 첫 성과다. 이번에 공개된 '네이티브 옴니모델'은 텍스트·이미지·오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 단일 모델에서 처음부터 함께 학습하는 네이티브 옴니모달 구조를 전면 적용한 모델이다. 옴니모달 AI는 정보의 형태가 달라지더라도 하나의 의미 공간에서 맥락을 통합적으로 이해할 수 있어 말과 글, 시각·음성 정보가 복합적으로 오가는 현실 환경에서 활용도가 높은 차세대 AI 기술로 주목받고 있다. 이러한 특성으로 인해 글로벌 빅테크 기업들 역시 옴니모달을 차세대 파운데이션 모델의 핵심 기술 축으로 삼고 있다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI의 잠재력을 극대화하기 위해 기존 인터넷 문서나 이미지 중심의 학습을 넘어 현실 세계의 다양한 맥락을 담은 데이터 확보에 집중한다는 전략이다. 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 성낙호 기술 총괄은 "모델을 대규모로 키워도 데이터 다양성이 한정돼 있다면 AI의 문제 해결 능력도 특정 영역 또는 특정 과목에만 집중되어 나타날 수밖에 없다"며 "이에 디지털화되지 않은 생활 맥락 데이터나 지역의 지리적 특성이 반영된 공간 데이터 등 차별화된 현실 세계 데이터를 확보하고 정제하는 과정이 선행돼야 한다"고 설명했다. 네이버클라우드는 이번 모델 공개를 통해 네이티브 옴니모달 AI 개발 방법론을 검증한 만큼, 향후 차별화된 데이터를 본격적으로 학습시키며 단계적인 스케일업에 나설 계획이다. 텍스트·이미지·음성 모델을 결합하는 방식의 기존 멀티모달 접근과 달리 단일 모델 구조의 옴니모달 AI는 규모 확장이 상대적으로 용이하다는 점도 특징이다. 회사 측은 이를 기반으로 산업과 일상 밀착 서비스에 필요한 다양한 크기의 특화 옴니모달 모델을 효율적으로 확장한다는 전략이다. 또 해당 모델은 텍스트 지시를 기반으로 이미지를 생성·편집하는 옴니모달 생성 기능도 갖췄다. 텍스트와 이미지의 맥락을 함께 이해해 의미를 반영한 결과물을 만들어내는 방식으로 단일 모델에서 텍스트 이해와 이미지 생성·편집을 자연스럽게 수행한다. 이는 글로벌 프런티어 AI 모델들이 제공해온 기능으로, 네이버클라우드는 이번 모델을 통해 해당 수준의 멀티모달 생성 역량을 확보했음을 보여줬다. 이와 함께 네이버클라우드는 향후 옴니모달 AI 에이전트 활용 가능성을 검증하기 위해 '고성능 추론모델'도 공개했다. 이 모델은 자체 추론형 AI에 시각 이해, 음성 대화, 도구 활용 능력을 결합해 복합적인 입력과 요청을 이해하고 문제를 해결하는 옴니모달 에이전트 경험을 구현했다. 또 이 모델은 글로벌 AI 평가 기관인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)가 종합 지식·고난도 추론·코딩·에이전트형 과제 등 10개 주요 벤치마크를 종합해 산출한 지수 기준에서도 글로벌 주요 AI 모델들과 유사한 성능 범위에 위치한 것으로 나타났다. 영역별 평가에서는 특히 실사용과 밀접한 항목에서 경쟁력을 보였다. 한국어 기반 종합 지식, 시각 이해, 실제로 도구를 활용해 문제를 해결하는 에이전트 수행 능력 등 주요 능력 항목에서 글로벌 모델들과 비교해 우수한 성능을 기록하며 복합적인 문제 해결 역량을 입증했다. 또 해당 모델로 올해 대학수학능력시험 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 측은 "다수의 AI 모델이 문제를 텍스트로 변환해 입력해야 하는 방식과 달리, 이 모델은 이미지 입력을 직접 이해해 문제를 해결했다는 점에서 차별화된다"고 말했다. 네이버클라우드는 이번 옴니모달 하이퍼클로바X를 기반으로 검색·커머스·콘텐츠·공공·산업 현장 등 다양한 영역에서 활용 가능한 AI 에이전트를 단계적으로 확장하며 '모두의 AI' 실현을 위한 기술 생태계 구축에 속도를 낼 계획이다. 성 총괄은 "텍스트·시각·음성 등 AI의 감각을 수평적으로 확장하는 동시에 사고와 추론 능력을 함께 강화했을 때 현실 문제 해결력이 크게 높아진다는 점을 확인했다"며 "이러한 기본기를 갖춘 구조 위에서 점진적으로 규모를 확장해야 단순히 크기만 큰 모델이 아닌, 실제로 쓰임새 있는 AI로 발전할 수 있다고 보고 이를 토대로 스케일업을 이어갈 계획"이라고 말했다.

2025.12.29 09:51장유미 기자

엘앤에프, 오너 경영 복귀…허제홍 대표 선임

이차전지 양극재 전문기업 엘앤에프가 전문경영인 체제에서 오너 경영으로 다시 전환한다. 엘앤에프는 22일 개최한 이사회를 통해 허제홍 이사회 의장을 신임 대표로 선임했다고 밝혔다. 허제홍 대표는 오너일가로 지분 1.85%를 보유하고 있다. 허제홍 대표는 이사회에서 “지난 2년간 캐즘을 돌파했고, 새해부터는 기술혁신과 역동적인 영업을 통해 고객사 다변화 및 본격적인 출하량 증대를 우선적으로 실현하겠다”며 “한국 최초로 리튬인산철(LFP) 신사업을 성공적으로 추진하며 시장 선점 우위를 확보하겠다”고 밝혔다. 허제홍 대표는 연세대학교 화학공학 학사, 미국 USC 화학공학 석사 학위를 취득한 뒤 LG필립스LCD(현 LG디스플레이)에서 근무를 시작했다. 지난 2018년부터 2021년까지 3년간 엘앤에프 대표를 역임했으며, 2021년부터는 이사회 의장으로 큰 틀에서 회사의 중장기 성장 전략 수립, 국내 완성차 업체 및 해외 고객사와 전략적 관계 확대, 해외투자 등 회사 미래 성장기반 구축과 경쟁력을 높이는 역할을 수행했다. 엘앤에프는 허제홍 대표 선임으로 새로운 책임경영 체계로 전환됨에 따라, 2026년 새해부터 회사의 중장기 전략 실행속도와 완성도가 높아질 것으로 전망했다. 엘앤에프 관계자는 “지난 2년간 이차전지 산업의 캐즘을 돌파한 만큼, 새해부터는 기술력과 마케팅 경쟁력에 따라 산업 내 성장 차별화가 본격적으로 확대되는 중요한 원년이 될 것”이라며 “허제홍 대표 책임 경영 체제로 전환되면서 강한 오너십을 바탕으로 전략 실행의 속도와 완성도를 높이며, 지속적인 경쟁 우위를 확보해 나갈 리더십을 확립했다”고 설명했다. 또한 엘앤에프는 하이니켈 양극재 분야에서 세계적으로 검증된 선도 기술 경쟁력을 기반으로, 중국 기업들이 주도해 온 LFP 양극재 사업 부문에서도 기술·품질·고객 대응 전략을 통해 신성장 동력을 확보하고 있다. 이에 따라 하이니켈과 LFP를 아우르는 투트랙 성장 체제를 구축했다. 한편, 지난 7년여간 재임 기간 동안 엘앤에프를 성공적으로 글로벌 이차전지 소재 기업으로 성장시킨 최수안 대표는 부회장으로 경영 일선에서는 물러난다. 최 부회장은 어려운 캐즘 국면이 이어진 지난 2년 동안 기술 경쟁력 강화와 고객 다변화를 지속적으로 추진해 해외 진출의 기반을 마련했으며, 올해는 실적 회복을 통해 새로운 성장 기반을 성공적으로 마련했다고 회사 측은 설명했다.

2025.12.22 17:44류은주 기자

국가대표 R&D 우수성과 100선에 비만치료제 기전 발견· K9자주포 엔진 국산화 등 선정

비만치료제 기전 발견과 K9 자주포 엔진 국산화 등이 국가대표 R&D 우수성과 100선에 선정됐다. 과학기술정보통신부는 2025년 국가연구개발 우수성과 100선을 최종 선정, 22일 발표했다. 각 부·처·청이 선별, 추천한 총 970건의 후보 성과를 대상으로 연구개발 효과(완성도, 수준 향상, 개발 촉진) 및 경제 사회적 파급 효과 등을 종합 평가한 결과 ▲기계·소재 17건 ▲생명·해양 25건 ▲에너지·환경 19건 ▲정보·전자 22건 ▲순수기초·인프라 5건 ▲융합 12건 등이 최종 100선으로 선정됐다. 대표적으로 KAIST 김경민 교수의 모트전이 반도체를 활용한 컴퓨팅 기술과 STX엔진 이세철 박사의 K9자주포에 탑재되는 1천마력급 엔진 개발 및 사업화, 아이엠바이오로직스 이정민 박사의 '자가면역질환 치료제(IMB-101), 미국 네비게이터 메디신 및 중국 화동제약에 1.7조원 규모 기술수출 등이 선정됐다. 또 에이치투 한창훈 박사의 바나듐 흐름전지용 스택 기술개발, 한국화학연구원 전남중 박사의 '건습식 소재 및 공정을 통한 페로브스카이트 대면적 태양전지 상용화 제작 기술, 한국전자통신연구원(ETRI) 김일규 박사의 세계 최초 200Gbps급 6G 무선전송기술 시연 성공 및 6G 핵심 원천기술 확보 등이 화학 및 정보통신 분야 100선 기술로 선정됐다. 이외에 ETRI 김혜진 박사의 전방위 촉각감지 로봇핸드 사업화 성과와 서울대 최형진 교수의 'GLP-1 식욕억제제의 기전 세계 최초 발견, 기초과학연구원 이효철 박사의 '분자 이온의 생성 및 구조 전이 과정의 실시간 포착', DGIST 장경인 교수의 영장류의 뇌에 완전이식하는 무선 텔레파시칩 개발' 등이 100선에 포함됐다. 과기정통부는 이번 우수성과 100선으로 최종 선정된 성과에 대해 인증서와 현판 수여 및 과제선정과 기관평가 가점, 국가연구개발 성과평가 유공포상 추천 등의 혜택을 제공할 예정이다. 또 내년부터는 우수성과 100선을 대상으로 후속과제 지원 사업 공모를 통해 선정된 과제에 3년간 약 13억원을 지원할 예정이다. 박인규 과학기술혁신본부장은 “대학, 연구소, 기업 등에서 끊임없는 도전과 혁신을 통해 일궈낸 선도적인 연구성과”라고 언급하며, “선정된 우수한 성과가 산업까지 이어질 수 있도록 후속과제 지원 확대 등을 지속 추진할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.22 17:09박희범 기자

"쿠팡 등 미국 상장사 건들지마"...美 트럼프 행정부, 韓 규제 발끈

미국 무역대표부(USTR)가 예정돼 있던 한미 자유무역협정 공동위원회 이행 회의를 전격 취소한 것으로 확인됐다. 한국의 디지털·플랫폼 규제 추진을 문제 삼아 미 연방정부 차원에서 강도 높은 경고에 나섰다는 평가가 나온다. 18일(현지시간) 폴리티코 등 외신에 따르면 USTR은 이날 열릴 예정이던 한미 FTA 공동위원회 회의를 취소했다. 해당 회의는 지난 10월 양국이 통상 프레임워크를 업데이트한 이후 처음 열리는 공식 회의다. 외신은 회의 취소 배경으로 한국의 디지털 규제 입법 움직임을 지목했다. 트럼프 행정부는 한국 국회에서 추진 중인 플랫폼 규제 법안들이 미국 기업을 차별하지 않기로 한 기존 통상 합의를 위반할 소지가 있다고 판단한 것으로 전해졌다. 특히 최근 국회 국정감사 과정에서 쿠팡 등 미국 상장 기업을 대상으로 한 데이터 관련 조사와 규제 압박이 미 정부 내에서 규제 과잉이자 부당한 대우로 인식되고 있다는 설명이다. 미 정부는 이를 한국의 디지털 정책 전반에 대한 신뢰 훼손 사례로 보고 있는 것으로 알려졌다. 제이미슨 그리어 미 무역대표부 대표는 앞선 한미 통상 협의에서 한국이 규제안을 철회하지 않을 경우, 관세 부과로 이어질 수 있는 무역법 301조 조사에 착수할 가능성까지 시사한 바 있다. USTR 측은 회의 취소와 관련해 공식 입장을 밝히지 않았지만, 또 다른 관계자는 회의가 내년 초로 연기될 가능성을 언급하며 디지털 정책을 둘러싼 양국 간 이견이 단기간에 해소되기 어려웠다고 전했다.

2025.12.19 15:38류승현 기자

엔코아, LG·포스코 출신 김주민 신임 대표 선임…"AI 데이터 전문기업 도약"

엔코아가 새로운 리더십을 구축하며 인공지능(AI) 데이터 전문기업으로의 빠른 전환과 성장에 속도를 낸다. 엔코아는 AI 업계 전문가 김주민 신임 대표를 선임했다고 18일 밝혔다. 김 대표는 LG전자의 정보기술 연구소, 미래 IT 융합연구소, 인공지능 연구소 소장으로서 다양한 기술 개발과 전략을 실행하고 포스코 미래기술연구원 AI 연구소장을 거친 AI 전문가로 알려졌다. 엔코아는 이사회를 개최해 김 대표를 정식 선임하고 내년 정기인사와 조직 개편을 단행했다. 이번 조직 개편은 기존 사업 성장의 견인뿐만 아니라 신규 AI 비즈니스의 효율적인 추진을 위해 명확한 목표 중심의 조직 체계를 갖춘 것이 특징이다. 김 대표는 데이터 지능 솔루션 전략 수립과 개발 추진을 위해 기술본부의 최고기술책임자(CTO)도 겸임하게 된다. 경영전략본부의 진창호 본부장은 경영 전략과 사업부문을 맡아 안정적 경영과 미래 성장 전략을 이끈다. 새롭게 선임된 김하정 실장이 사업추진실을, 노현규 실장이 사업전략실을 각각 책임지게 된다. 엔코아는 올해 ▲워크플로우 기반 AI 에이전트 개발 플랫폼 ▲에이아이피피(AIPP) ▲AI 기반의 데이터 표준화 자동화 프로세스를 지원하는 메타샵 AI 에이전트 ▲SQL 자동 변환을 지원하는 SQL 컨버전 AI 에이전트 등 AI를 활용한 다양한 솔루션과 'AI 레디 데이터' 전략을 제시해왔다. 엔코아 관계자는 "이번 신임 대표 선임과 조직 개편은 우리의 기술적 발전 가능성을 확대하고 새로운 AI 비즈니스로의 빠른 전환과 기존 비즈니스의 안정적인 성장을 위함"이라며 "엔코아의 28년 데이터 전문성과 AI의 혁신적인 융합으로 내년에는 고객의 AI 전환에 기여하는 서비스와 제품을 선보일 예정"이라고 밝혔다.

2025.12.18 16:54한정호 기자

과실연 차기 상임대표에 안준모 고대 교수

안준모 고려대학교 행정학과 교수가 '바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(이하 과실연)' 이사회에서 차기 상임대표로 17일 선출됐다. 안 교수는 2026년 1월 1일 취임한다. 안 교수는 서울대학교 공과대학 응용화학부를 졸업하고, 영국 캠브리지 대학교에서 기술경영학 박사 학위를 취득한 과학기술 행정·정책 분야 전문가다. 제38회 기술고시 출신. 공직에 입문한 이후 중소기업청, 과학기술부, 교육과학기술부, 미래창조과학부 등에서 근무했다. 현재 고려대학교 행정학과에서 과학기술 및 산업기술, AI 기반 정부 정책 등을 연구하고 있다. 한국공학한림원 정회원, 한국과학기술한림원 동문회원, 차세대융합기술원 이사, 태재연구재단 자문위원 등으로 활동하고 있다. 한국정책학회 지식정보위원장, 기술경영경제학회 차기회장, 한국행정학회 편집위원, R&D Management Journal(SSCI) 부편집장을 맡고 있다. 그동안 광주과학기술원 감사, 바른과학기술실현을위한국민연합 공동대표, 원자력협력재단 이사 등을 역임했다.

2025.12.17 23:51박희범 기자

차기 KT 수장 박윤영은 어떤 인물?

박윤영 전 KT 기업사업부문장이 16일 열린 KT 이사회에서 차기 대표이사 최종 후보자로 발탁됐다. 김용현 KT 이사회 의장은 “박윤영 후보가 새로운 경영 비전 아래 지속 가능한 성장 기반을 마련하고, 변화와 혁신을 주도해 대내외 신뢰를 조속히 회복하며 이해관계자와 협력 관계를 구축할 적임자라고 판단한다”고 밝혔다. 이사회는 특히 박윤영 대표 후보자를 디지털 전환과 B2B 분야에서 성과를 거둔 인물이라고 평가했다. 박 후보는 이사회의 평가처럼 KT 내부에서 B2B 사업을 일군 대표적인 인물로 꼽힌다. KT가 통신회사에 머무르지 않고 통신 기반 신규 사업을 추진하는 데 큰 힘을 보탰다는 뜻이다. 1962년생으로 서울대 토목공학과를 졸업한 박 신임 사장은 KT 전신인 한국통신공사 시절인 1992년 네트워크 연구개발직으로 입사한 뒤 SK그룹으로 옮겼다 다시 KT로 돌아왔다. KT에서는 미래융합사업추진실 미래사업개발단장(상무)을 거쳐 지난 2015년부터 기업컨설팅본부장(전무)을 역임했고, 2017년부터 기업사업부문장(부사장)을 맡았다. 지난 2020년에는 KT 기업사업부문과 글로벌사업부문을 통합한 기업부문장을 맡으며 사장으로 승진했다. 이때 구현모 전 대표와 복수 사장 체계를 갖추게 됐다. KT CEO 공모에도 여러 차례 나섰는데 매번 최종 후보군에 꼽히면서 준비된 CEO로 꼽힌다. 구 전 대표와는 막판까지 CEO 자리를 겨뤘고 윤경림 전 사장이 차기 대표 후보직에 오를 때도 최종 4인 후보에 올랐다. 또 김영섭 현 사장이 CEO에 발탁될 당시에도 최종 3인 후보에 올랐고, 면접에서 최고 평가를 받기도 했다. KT 출신의 한 관계자는 “박 전 사장은 회사 내부에서 손에 꼽는 천재로 불렸고 기업사업이 현 수준까지 커지는데 절반 이상의 역할을 한 인물”이라며 “신규 사업을 발굴하고 추진하는데 누구보다 창의적이고 도전적인 면모를 보였다”고 말했다.

2025.12.16 17:54박수형 기자

KT CEO 찾기 최종 면접...오후 5시 넘어 발표

KT 차기 대표이사(CEO) 최종 후보자를 선임하기 위한 심사 막바지 단계에 접어들었다. 3명의 후보 대상으로 1시간 30분간 개별 면접을 연이어 진행한 뒤 최종 선임을 위한 논의를 하게 된다. KT 이사회는 16일 서울 강남구 한 호텔에서 박윤영 전 KT 사장, 주형철 전 국정기획위원, 홍원표 전 SK쉴더스 대표 대상으로 직무수행계획서 발표를 듣고 면접 심사를 진행했다. 이날 오전 10시 반부터 홍원표 전 대표를 시작으로 오후에는 주형철 전 국정기획위원, 박윤영 전 사장 순서로 면접이 이뤄졌다. 각 후보들은 심사의 공정성에 영향을 줄 수 있다며 기자들의 질문에 구체적인 답변을 아꼈다. 오후 4시께 면접이 종료되면 사외이사 8명으로 구성된 이사후보추천위원회는 면접 결과를 두고 논의를 거쳐 오후 5시를 넘어 최종 후보자를 발표할 것으로 예상된다. 최종 CEO 후보는 이사회 의결을 거쳐 내년 3월 말에 열리는 정기 주주총회에서 대표이사 선임 절차를 거치게 된다.

2025.12.16 15:05박수형 기자

KT CEO 최종후보 D-1...이사회 선택은

KT 차기 대표이사(CEO) 최종 후보 선임이 하루 앞으로 다가왔다. KT 이사후보추천위원회는 16일 박윤영 전 KT 사장, 주형철 전 국정기획위원, 홍원표 전 SK쉴더스 대표에게 직무수행계획서에 따른 성장 비전 발표를 듣고 개별 면접을 거쳐 내년 주주총회에 CEO 안건에 이름을 올릴 최종 후보자를 선택할 예정이다. 후보들의 개별 발표와 면접이 끝나면 사외이사 8명으로 꾸려진 이사후보추천위원회는 심사 결과를 논의하게 된다. 앞서 7명의 후보를 3명으로 압축하는 과정에서는 KT CEO에 가장 적합치 않은 후보를 4명씩 써내고, 이 중 득표수가 가장 적은 3명을 선발하는 방식을 썼다. 반면, 최종 후보자는 3명 중 과반 득표자가 없는 경우 결선 투표를 거쳐 최다 득표자를 선임하는 방식이 될 것으로 예상된다. 일단, 이사후보추천위는 최대한 공정성 시비에 휘말리지 않도록 하는데 주의를 기울일 전망이다. 3년 전 KT CEO 선임 때는 정치권이 개입하면서 선임 절차가 반복되는 일이 벌어지기도 했다. 후보 3인의 경쟁 구도를 보면 정통 KT맨과 외부 인사의 대결로 풀이된다. 박윤영 전 사장은 네트워크 연구개발직으로 입사해 구현모 전 대표 시절 공동 사장까지 올랐다. 주형철 후보는 기업 경력은 SK그룹에 집중됐고, 이후 공공기관 경영을 거쳐 정치 분야로 활동 영역이 확장됐다. 홍원표 전 대표도 KT 근무 이력이 있으나 민영화 이후 근무 기간은 짧은 편이며, 주요 경영 활동은 삼성전자, 삼성SDS, 이후 SK쉴더스 대표를 거쳤다. 전례를 찾기 어려운 정도의 사이버 침해사고를 겪은 KT 조직을 수습해야 하는 점이 차기 CEO의 최우선 과제로 꼽힌다. 이에 따라 후보들이 지닌 경력에 따라 조직을 안정시키고 회사 안팎의 신뢰를 다시 구축하는 방향을 두고 이사회가 크게 고민할 수밖에 없는 대목으로 부상했다. 전사적인 위기관리 능력이 CEO 평가 요소로 명시됐는데 내부 반발과 외풍이 겹치면 이사회의 거취가 당장 자유롭지 않아진다. 최종 후보 발표 직후 정치권의 반응을 두고 KT 내부에서는 민감한 분위기가 엿보인다. 대통령실에서는 정치가 개입할 영역이 아니라는 기류가 보이는 것과 달리 국회에서는 일부 의원들이 목소리를 높이고 있기 때문이다. KT 임원 출신의 한 관계자는 “최근 금융권 소유분산 기업의 경영자 인선에는 정치권에서 어떤 입김도 없었고 KT와 자주 비교되는 포스코도 자체적인 지배구조를 구축했다고 평가받는다”며 “CEO 후보 심사 과정에서는1만5천여 명이 재직하는 KT 조직이 무엇보다 우선적으로 고려돼야 한다”고 말했다.

2025.12.15 15:07박수형 기자

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