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포털 AI 검색 올라탄 'K-엑사원'…독파모서 먼저 웃을까

이스트에이드가 포털 줌(zum) 인공지능(AI) 검색 전반을 LG AI연구원의 'K-엑사원'으로 교체하며 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 4개 참여사 중 처음으로 대국민 서비스 상용화에 돌입했다. 과학기술정보통신부는 오는 8월 2차 단계평가를 앞두고 '국민 AI 접근성 증진'을 핵심 지표로 내세우고 있다. 포털 검색 서비스로 본격적인 모델 상용화에 나선 LG AI연구원 컨소시엄이 다가올 평가에서 우위를 점할지 주목된다. 이스트에이드는 LG AI연구원 컨소시엄 참여사로서 포털 줌의 'AI 1초 요약'과 'AI 이슈 트렌드'에 적용한 핵심 AI 모델을 K-엑사원으로 교체했다고 29일 밝혔다. K-엑사원은 LG AI연구원이 과기정통부 독파모 사업을 통해 개발한 2360억 개 파라미터 규모의 국산 거대언어모델(LLM)이다. 이 모델은 1차 단계평가에서 벤치마크·전문가·사용자 평가 전 항목 최고점을 받았다. 이스트에이드는 지난 1분기 기술 검토를 시작해 4월 부분 적용과 안정성 검증을 거쳐 이달 검색 전반으로 적용 범위를 확대했다. 이번 전면 도입의 주요 성과는 실서비스 환경에서의 안정성 입증이다. 이스트에이드는 임베딩 캐싱과 병렬 처리 등 최적화 기술을 적용해 응답 지연 시간을 기존 모델 수준으로 유지하면서도 운영 비용을 글로벌 모델 대비 약 2배 절감했다. 자체 검색 엔진과 K-엑사원을 연계해 할루시네이션(사실과 다른 정보 생성)을 줄이고 최신 정보 반영력도 높였다. 과기정통부가 그래픽처리장치(GPU), 데이터 등을 종합 지원하는 독파모 사업에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이 참여 중이다. 1차 평가 이후 추가 공모로 합류한 모티프테크놀로지스를 제외한 3곳은 이미 세계 최대 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 모델을 공개했다. 다만 실제 포털 서비스에 모델을 적용해 대국민 트래픽 환경에서 성능 검증에 나선 것은 LG AI연구원 컨소시엄이 가장 빠르다. 이 같은 행보는 국내 포털의 AI 검색 경쟁이 본격화하는 시점과도 맞물린다. 네이버는 지난 26일 AI 기반 대화형 검색 서비스 'AI탭'을 전체 이용자에게 정식 출시했다. 업스테이지가 인수한 다음도 다음달 'AI 오버뷰'와 'AI 모드'를 선보인 뒤 연말까지 확대할 계획이다. 검색이 키워드 나열에서 맞춤형 답변과 예약, 구매까지 이어지는 대화형 구조로 재편되는 가운데, 줌도 K-엑사원을 앞세워 포털 AI 검색 경쟁 대열에 합류했다. 김남현 이스트에이드 대표는 "AI는 일부 전문가의 전유물이 아니라 모두의 일상을 더 나은 방향으로 이끄는 도구가 되어야 한다"며 "누구나 자연스럽게 국산 AI를 경험하는 '모두의 AI' 환경을 만들겠다"고 말했다. 이어 "줌 AI 검색을 쇼핑·금융·여행 등 버티컬 영역으로 확장해 사용자의 고민과 시간을 줄여주는 '버티컬 AI 에이전트' 서비스로 발전시키겠다"고 덧붙였다.

2026.06.29 16:29이나연 기자

SKT, 독파모 선행연구 기반 세미나 열어

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델에 관심이 있는 학생, 개발자와 소통하기 위한 세미나를 개최했다. 지난 17일 오후 서울 을지로 SK텔레콤 본사 사옥에서 열린 세미나에서는 서울대학교 수리과학부 서인석 교수가 '수학 인공지능: 그럴싸함과 올바름의 차이'를 주제로 발표했다. 서 교수는 이 자리에서 'AI는 어떻게 생각하는가'라는 화두를 던졌다. 인공지능이 어떤 수학을 하고 있는지, 거대언어모델(LLM)은 수학을 어떻게 배우는지에 대해 수학자의 관점에서 이해하기 쉽게 풀이했다. 세미나에는 개발자, 학생, SK 그룹사 직원 등 200여 명의 AI 관계자들이 참석해 다양한 질문을 던지며 토론을 진행했다. SK텔레콤 정예팀은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 수행하며 연구해 온 AI 기술의 흐름을 대중과 공유하기 위해 이번 세미나를 마련했다. 총 3회에 걸쳐 진행되는 세미나는 'AI가 어떻게 생각하고 행동하며 하나의 산업 시스템으로 진화하는가'라는 화두를 종합적으로 풀어내는 자리다. 특히 SK텔레콤 정예팀이 어떤 선행연구를 바탕으로 모델을 개발하는지에 대한 학문적 기반을 누구나 이해할 수 있는 수준으로 안내하는 것이 목표다. 연사로는 SK텔레콤 정예팀에서 선행연구를 담당하는 연구진을 대표해 서울대 교수진이 나섰다. 1차 세미나에서는 서인석 교수가 수학적 관점에서 AI의 원리를 설명했다. 오는 23일에는 컴퓨터공학부 유영재 교수가 인공지능 추론 방법을, 7월 1일에는 전기정보공학부 윤성로 교수가 AI 모델 생태계를 주제로 발표한다. 각 강연은 A.X K2 개발 관점에서도 의미를 갖는다. 서인석 교수의 강연은 AI가 추론 역량을 어떻게 습득하는지, 유영재 교수의 강연은 SK텔레콤 정예팀이 추구하는 멀티모달 역량의 기반이 무엇인지, 윤성로 교수의 강연은 개발된 인공지능 모델이 산업과 어떻게 연계되고 기여할 수 있는지를 다룬다. 세미나 당일에는 실시간 온라인 중계를 통해 간편하게 참여할 수 있다. 온라인 중계 시청을 원하는 경우 A.X 링크드인을 통해 신청하면 된다. SK텔레콤 정예팀은 'A.X K2'가 수학 문제 풀이와 코딩 등 에이전트 기능을 비롯해 모델 활용과 산업 확장에 적합한 성능을 갖출 수 있도록 컨소시엄 차원의 산학 협력을 진행할 예정이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델 담당은 “모델 학습에 담긴 기술적 배경을 쉽게 전달해 독자 파운데이션 모델이 어떤 역량을 갖춰야 하는지 누구나 이해하고 공감할 수 있도록 하는 것이 이번 세미나의 취지”라고 말했다.

2026.06.18 09:57박수형 기자

[유미's 픽] 젠슨 황 만난 LG·SKT·업스테이지…독자 AI 2차전 변수될까

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 계기로 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁 구도에도 변화가 감지된다. LG AI연구원과 SK텔레콤이 엔비디아와 기술 협력 접점을 넓히고 업스테이지가 국내 대표 AI 스타트업으로 황 CEO와 만나면서 2차 평가를 앞둔 경쟁에 새 변수가 더해졌다는 분석이 나온다. 9일 업계에 따르면 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4곳이 정예팀으로 참여하고 있다. 이들 기업은 오는 8월 2차 평가를 거쳐 1곳이 탈락하고, 내년 2월 최종 2곳이 선정되는 일정을 앞두고 있다. 1차 평가 이후 독자성 논란이 불거졌던 만큼 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 활용성, 기술 자립성, 산업 적용 가능성 등이 더 면밀히 다뤄질 가능성이 거론된다. 이 같은 상황에서 이번 엔비디아 협력은 LG AI연구원과 SK텔레콤에 비교적 직접적인 기회로 작용할 수 있을 것으로 예상된다. 두 회사 모두 엔비디아와의 협력 범위가 단순 회동을 넘어 모델 개발, 학습 인프라, AI 클라우드, 추론 최적화 등으로 연결돼 있어서다. 또 대규모 AI 모델 경쟁이 벤치마크 점수를 넘어 실제 서비스 구현 역량까지 따지는 방향으로 바뀌면서 글로벌 AI 인프라 기업과의 협력 가치도 커지고 있다. LG AI연구원은 자체 모델 엑사원(EXAONE) 고도화에 엔비디아 기술을 활용할 예정이다. LG와 엔비디아는 전날 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 산업 협력 방안을 논의했다. 이 자리에서 엑사원 생태계 확장을 위한 기술 협력도 함께 다뤄졌다. LG AI연구원은 엑사원 성능 강화 과정에서 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 블랙웰과 AI 개발 플랫폼 네모 프레임워크, 추론 성능 강화 소프트웨어 텐서RT-LLM을 활용할 계획이다. 또 AI 모델 데이터 학습 품질을 높이기 위해 엔비디아의 네모트론 오픈 데이터셋도 활용키로 했다. 이는 엑사원의 학습 효율과 추론 성능을 높이고 실제 산업 현장 적용 기반을 넓히려는 행보로 풀이된다. LG AI연구원은 1차 평가에서 K-엑사원을 앞세워 국내 모델 중 1위(90.2점)를 기록했다. 2차 평가에서는 모델 규모와 성능을 끌어올려 글로벌 최신 오픈웨이트 모델과 경쟁할 수 있는 수준을 목표로 하고 있다. 지식, 추론, 지시어 이행, 롱 컨텍스트뿐 아니라 에이전틱 툴 활용과 코딩 영역에서도 성능 개선을 추진 중이다. SK텔레콤은 엔비디아와의 협력을 모델 개발과 AI 인프라 사업 양쪽으로 연결하고 있다. 이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 에이닷엑스 케이원(A.X K1)의 후속 모델인 에이닷엑스 케이투(A.X K2)를 개발하고 있다. 엔비디아와는 학습 데이터, 인프라, 프레임워크 전반에서 기술 협력을 이어가고 있다. SK그룹 차원의 협력도 SK텔레콤에 힘을 싣는 구조다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼 기반 AI팩토리 구축과 운영을 맡는다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발한다. SK텔레콤은 이를 기가와트급 인프라로 확장해 아시아 AI 클라우드 사업자로 도약하겠다는 구상을 제시했다. 3개 팀을 선별할 오는 8월 평가에서는 이 같은 인프라 구상이 A.X K2의 모델 경쟁력을 얼마나 보완할 수 있을지도 관심사다. 다만 AI 클라우드 사업 계획보다 모델 자체의 성능과 활용성이 별도로 검증될 가능성이 크다. 업스테이지는 LG AI연구원이나 SK텔레콤처럼 대규모 그룹 인프라를 갖춘 것은 아니지만, 지난 8일 오후 젠슨 황 CEO와 진행된 국내 AI 스타트업 간담회에 주요 기업으로 참석해 시장 주목도를 높였다. 다만 엔비디아와의 구체적인 기술 협력 발표가 나온 것은 아닌 만큼 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서는 솔라 계열 모델의 실제 성능과 활용 사례가 더 중요한 판단 기준이 될 가능성이 크다. 모티프테크놀로지스는 이번 엔비디아 방한 흐름에서는 상대적으로 주목도가 낮지만, 독자 아키텍처를 앞세운 차별화 전략을 내세우고 있다. 뒤늦게 정예팀에 합류한 만큼 2차 평가까지 남은 기간 동안 성능 안정화와 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여줄지가 과제로 꼽힌다. 업계 관계자는 "엔비디아 협력이 평가 우위를 곧바로 보장하지는 않을 것"이라며 "정부 프로젝트가 지향하는 방향이 해외 AI 생태계와의 친밀도보다 국내 주도의 모델 개발 역량과 산업 활용 생태계 구축에 있기 때문"이라고 봤다. 그러면서 "각 기업이 자체 모델의 성능과 활용 사례, 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여주느냐가 더 중요하게 작용할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.09 10:31장유미 기자

"한국형 챗GPT 무료로 푼다"…정부, '모두의 AI' 사업 이달 공고

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)'을 기반으로 한국형 챗GPT인 '모두의 AI'를 연내 무료 출시하는 가운데, 이를 위한 사업 공고를 이르면 이달 중 정식으로 낼 예정이다. 독파모 프로젝트와 연계한 실제 서비스 상용화 차원의 후속 사업인 만큼 흥행 여부가 주목된다. 4일 정보기술(IT) 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 모두의 AI 사업 공고를 내기 위해 막바지 검토 작업을 진행하고 있다. 모두의 AI는 오픈AI의 챗GPT 같은 AI 챗봇으로, 과기정통부 주도로 지원 및 개발 중인 독파모를 기반으로 만들어질 예정이다. 이를 통해 전 국민이 양질의 한국어 및 한국어 문화 특화 AI 에이전트를 하나씩 소유하도록 하겠다는 것이 이 사업 취지다. 과기정통부는 모두의 AI 제공 시 AI를 잘 활용하기 어려운 노년층과 소외계층을 위한 특화 모델 서비스도 제공할 계획이다. 국민 모두가 무료로 사용하는 AI 서비스를 지속 제공한다는 목표에 따라 2028년까지는 정부 재정이 투입된다. 이후 모두의 AI 운영 비용은 기업들과 공동 투자하는 방안 등을 검토할 방침이다. 모두의 AI 서비스에 공식 활용될 모델 종류는 오는 8월 전후에 있을 독파모 2차 단계평가 후에 좁혀질 것으로 보인다. 과기정통부는 지난해부터 경쟁형 압축 방식의 독파모 프로젝트를 통해 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 등 주요 AI 모델 영역에서 독자 기술력 고도화에 나서고 있다. 올해 초 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 정예팀과 기술 독자성 논란으로 생긴 선발 공백에 따른 재공고로 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀이 참여 중이다. 오는 8월 2차 평가에 이어 연말 3차 평가 결과가 나오면 최종 2곳이 남게 된다. 과기정통부는 2차 평가가 치러질 8월 독파모를 오픈소스로 전면 공개하겠다는 계획을 발표한 바 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지는 이미 세계 최대 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 각 사 모델인 'K-엑사원'과 '에이닷엑스(A.X) K1', '솔라 오픈 100B'를 각각 올려 누구나 모델 내역을 확인하고 내려받을 수 있게 했다. 추가 공모로 합류한 모티프테크놀로지스는 2차 평가 시점에 3000억(300B) 파라미터급 추론형 LLM을 오픈소스로 공개할 예정이다. 정부 지원으로 개발 및 고도화한 AI 모델의 확산을 지향하는 독파모 프로젝트 취지를 고려할 때 기존 정예팀들의 모두의 AI 사업 참여는 자연스러운 수순이 될 전망이다. 실제로 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 중 대다수 기업이 모두의 AI 사업 참여를 검토 중인 것으로 알려졌다. 다만 과기정통부는 모두의 AI 사업자 지원 자격을 독파모 정예팀뿐만 아니라 독파모를 활용하는 기업에 전부 열어뒀다고 설명했다. 자체 파운데이션 모델이 없는 스타트업이나 중소기업도 공개된 독파모를 가져다 서비스를 구성하면 사업에 도전할 수 있다는 의미다. 과기정통부 관계자는 "오픈소스 및 응용 프로그램 인터페이스(API)로 독파모가 이미 공개됐기 때문에 이 사업에 반드시 독파모 정예팀만 지원 가능한 것은 아니다"고 말했다.

2026.06.04 17:13이나연 기자

한국형 챗GPT 무료 출시하는 정부, 독자 AI 검증 체계 개발한다

정부가 국산 인공지능(AI) 모델의 성능과 안전성을 검증할 평가 체계를 마련하는 것으로 확인됐다. 국가대표 AI라 불리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 기반으로 한국형 챗GPT인 '모두의 AI'를 연내 선보이는 만큼 이들 모델의 실력을 독립적으로 가늠할 잣대를 갖추겠다는 구상이다. 1일 정보기술(IT)업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 지난달 말 '2026년 벤치마크 데이터 활용 AI 모델 평가 지원' 사업 발주를 위한 사전규격 공개에 나섰다. 3억 4800만원 규모로 오는 12월까지 진행되는 이 사업은 벤치마크 데이터로 AI 파운데이션 모델 성능과 안전성을 정밀 측정하는 객관·독립 평가·검증 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 평가 방식은 객관식과 단답형을 넘어 서술형 응답까지 자동 채점하는 데 초점을 맞췄다. 복수의 '평가형 LLM(LLM-as-a-Judge)'를 동원해 채점 기준 기반의 정성 평가를 자동화한다. 기업이 자사 로컬 환경에서 같은 방식으로 평가받도록 지원하고 그 결과를 NIA 'K-AI 리더보드'에 반영한다. NIA는 이번 사업이 과학기술정보통신부 주도로 진행 중인 독파모 프로젝트와 '월드 베스트 LLM 데이터 활용 지원' 사업의 일환이라고 명시했다. 이에 따라 독파모 수행기관으로 최종 선정된 기관은 평가 지원 사업에 참여할 수 없다. 평가하는 쪽과 평가받는 쪽을 분리해 검증의 독립성을 담보하려는 장치다. 독파모 프로젝트는 단계별 평가로 팀을 추려내는 경쟁형 압축 방식이다. 올해 초 1차 단계평가에서는 대상 5개 기업이 세계적 성능 지표 기준치를 모두 통과했다. LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지·모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 오는 8월 2차 평가를 받을 예정이다. 이어 올 연말 3차 평가를 기점으로 최종 2곳만 살아남는다. 정부는 2차 평가에 나서는 8월 독파모를 오픈소스로 공개하고 이 모델을 기반으로 만든 모두의 AI를 이르면 오는 11월 무료로 출시한다. 챗GPT 같은 범용 AI 챗봇 형태 서비스로 전 국민이 AI 에이전트를 활용할 수 있게 적극 돕는다는 취지다. 정부는 AI를 활용하기 어려운 노년층과 소외계층을 위한 특화 모델 서비스도 제공할 계획이다. 정부 재정을 투입한 국산 AI 서비스에 탑재될 독파모 성능은 글로벌 모델 기준 20위권으로 평가된다. 미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI) 보고서에 따르면 '주목할 만한 AI'에 포함된 한국 모델은 2024년 1개에서 2025년 8개로 늘었는데, 이들 중 다수가 독파모를 개발 중인 기업 자체 모델이었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 3월 제11차 국무회의에서 "세계 10위권 안에 드는 한국 AI 모델을 만드는 게 최종 목표"라고 말했다.

2026.06.01 15:23이나연 기자

[유미's 픽] "독파모 잊었다"…NC AI, 국방·산업·콘텐츠로 특화 AI 승부수

올해 초 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 고배를 마신 NC AI가 산업 특화 인공지능(AI) 시장에서 반격의 발판을 마련하며 영역 확장에 속도를 내고 있다. 범용 초거대 AI 모델 경쟁에서 벗어나 로봇, 디지털 트윈, 3D 생성 AI 등 자사가 강점을 가진 분야로 사업 무게 중심을 빠르게 옮긴 분위기다. NC AI는 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 발주한 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 국책 연구개발 과제의 최종 사업자로 선정됐다고 28일 밝혔다. NC AI는 이번 과제에서 로봇 파운데이션 모델(RFM) 구현에 필요한 핵심 기술인 '월드모델' 개발을 총괄한다. 월드모델은 로봇이 현실 세계의 물리 법칙과 환경 변화를 가상 환경에서 학습하도록 돕는 기술이다. 무인 로봇이 실제 전장이나 야지 환경에 투입됐을 때 시뮬레이션과 현실 간 차이를 줄이는 데 활용된다. NC AI는 고정밀 3D 가상 세계 구축 역량과 자체 3D 생성 AI 기술을 결합해 로봇 학습용 합성 데이터 공급 체계를 구축할 계획이다. NC AI는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업 1차 평가 탈락 이후 범용 모델 경쟁보다 산업 현장 적용에 초점을 맞추고 있다. 이번 국방 과제 선정도 이 같은 전략 변화를 보여주는 사례로, 파운데이션 모델을 기반 기술로 활용하면서도 실제 사업화는 산업별 솔루션과 멀티모달 모듈을 통해 추진하는 방향을 택했다. 올해 초에는 이노비즈협회와 중소기업 AX 혁신을 위한 업무협약을 체결하며 산업 현장형 AI 도입 모델 발굴에도 나섰다. NC AI는 2만3000여 개 이노비즈기업 및 회원사 네트워크를 기반으로 현재 업종, 규모, 디지털 수준에 맞춘 AI 솔루션 적용 방안을 논의하고 있다. 이는 범용 AI를 일괄 적용하기보다 산업별 업무 구조에 맞춘 버티컬 AI 모델을 확산하려는 전략으로 풀이된다. 피지컬 AI 영역에서도 협업 범위를 넓히고 있다. NC AI는 신한금융그룹과 월드모델, 시각언어행동(VLA), 디지털 트윈 기술을 오프라인 영업점 공간 분석과 운영 효율화에 적용하는 실증을 진행 중인 것으로 알려졌다. 또 강원 춘천시 AI 특화 시범도시 사업에도 참여하며 도시 인프라 단위의 공간 AI 적용 가능성을 모색하고 있다. 콘텐츠 분야에선 바르코(VARCO) 생태계를 앞세우고 있다. 영상, 3D, 오디오 등 멀티모달 기술 킷을 창작자와 기업 고객에게 개방하고, 생성형 AI 기반 광고영상 공모전 등을 통해 실무 접점을 늘리고 있다. 패션·라이프스타일 커머스 분야에서도 텍스트 기반 패션 생성, 가상 피팅, 초개인화 비주얼 에이전트 등 버티컬 AI 적용을 추진 중이다. 산업 모델 '배키(VAETKI)'도 국방, 제조, 물류 등 보안과 현장성이 중요한 분야를 겨냥하고 있다. 특정 산업 데이터와 업무 흐름을 반영한 모델을 통해 범용 AI와 다른 비용 효율성과 적용성을 내세우려는 시도다. 업계에선 NC AI가 독파모 탈락 이후 범용 모델 성능 경쟁보다 현장 적용성과 수익화 가능성에 초점을 맞추고 있다고 봤다. 국방 피지컬 AI 과제와 중소기업 AX, 금융·도시·콘텐츠 실증이 개별 프로젝트를 넘어 공통 기술 자산으로 축적될 경우 산업 AI 사업 확장에도 힘이 실릴 수 있다. 업계 관계자는 "범용 파운데이션 모델 경쟁에서는 컴퓨팅 자원과 대규모 자본이 중요하지만 산업 AI는 현장 데이터, 도메인 이해도, 구축 경험이 더 크게 작용한다"며 "NC AI가 월드모델과 3D·멀티모달 기술을 국방, 금융, 도시, 콘텐츠 분야에서 반복 적용 가능한 형태로 만들 수 있다면 독자적인 사업 기회를 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.05.28 08:10장유미 기자

[유미's 픽] 독파모 올라탄 AI 기업들, 자금전 본격화…업스테이지·모티프 실탄 확보

정부의 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트를 계기로 국내 AI 기업들의 자금 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 참여 기업들이 민간 투자와 정책금융을 잇달아 확보하며 대규모 모델 개발과 인프라 확충에 속도를 내는 모습이다. 모티프테크놀로지스는 240억원 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 27일 밝혔다. 이번 투자 라운드에는 기존 투자사인 나이스투자파트너스와 노틸러스인베스트먼트가 후속 투자자로 참여했다. 디토인베스트먼트와 포레스트벤처스는 신규 투자자로 이름을 올렸다. 모티프테크놀로지스는 이번 투자금을 AI 딥테크 역량 강화와 기업 AX 솔루션 개발, 차세대 AI 인프라 및 서비스 고도화 등에 투입할 계획이다. 오는 8월 독자 AI 파운데이션 모델 단계평가를 앞두고 모델 개발과 인프라 고도화에 필요한 실탄을 확보한 셈이다. 모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레의 자회사로 지난해 2월 출범했다. 이 회사는 모델 아키텍처 연구개발(R&D), 그래픽처리장치(GPU) 인프라, 시스템 운영 솔루션, 사후학습·강화학습 방법론을 아우르는 풀스택 엔지니어링 역량을 강점으로 내세우고 있다. 또 설립 4개월 만에 프롬 스크래치 방식으로 개발한 소형언어모델(sLLM) '모티프(Motif)-2.6B'를 오픈소스로 공개해 주목받기도 했다. 이후 텍스트 기반 이미지 생성 모델 '모티프-이미지-6B(Motif-Image-6B)', 자체 개발 대규모언어모델(LLM) '모티프-2-12.7B' 등을 선보이며 모델 라인업을 확대했다. 여기에 모티프테크놀로지스는 지난 2월 과학기술정보통신부가 주관하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 추가 공모에서 정예팀으로 선정되며 시장의 높은 관심을 받았다. 현재는 기존 정예팀인 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지와 함께 오는 8월 단계평가를 받기 위해 전력을 쏟고 있다. 모티프테크놀로지스는 모레, 서울대, 한국과학기술원, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 함께 300B급 추론형 LLM도 개발하고 있다. 이후 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동(VLA) 모델로 단계적으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 계획이다. 독자 AI 모델 개발 기업을 향한 자금 공급은 업스테이지에서도 두드러진다. 업스테이지는 지난달 국민성장펀드 직접투자 2호 기업으로 선정돼 차세대 AI 모델 개발 등을 위한 5600억원 규모의 직접투자 안건 승인을 받았다. 이 중 1000억원은 첨단전략산업기금으로 투입된다. 업스테이지는 기업·정부용 AI 솔루션과 LLM을 개발하는 국내 대표 AI 스타트업으로, 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 벤처·중소기업 가운데 유일하게 1차 평가를 통과했다. 또 최근에는 1800억원 규모의 시리즈C 1차 투자도 마무리한 상태로, 국내 생성형 AI 스타트업 중 처음으로 기업가치 1조원을 인정받는 유니콘에 올랐다. 누적 투자금은 약 4000억원으로 확대됐다. 업스테이지는 자체 개발 LLM '솔라'와 문서처리 AI '다큐먼트 파스'를 앞세워 기업 시장을 공략하고 있다. 확보한 자금은 독자 파운데이션 모델 프로젝트 등 AI 모델 고도화를 위한 GPU 인프라 확충, 국내외 인재 영입, 미국·일본 등 해외 시장 개척에 투입할 방침이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "한국을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 자체 AI 모델을 고도화해 단순 기업가치가 아닌 매출로 증명하는 기업이 되겠다"며 "기업가치 1조원을 넘어 매출 1조원을 돌파하는 회사가 되기 위해 계속 앞으로 전진하겠다"고 말했다. 두 회사는 모두 독자 AI 파운데이션 모델 사업에 참여하고 있지만 성장 전략에는 차이가 있다. 업스테이지가 상용화 성과와 정책금융 지원을 기반으로 소버린 AI 기업으로 체급을 키우고 있다면, 모티프테크놀로지스는 독자 아키텍처와 풀스택 개발 역량을 앞세워 대규모 추론형 모델 개발에 무게를 두고 있다. 업계에선 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 계기로 국내 AI 기업 간 경쟁축이 기술 개발에서 자금 조달로 확장되고 있다고 보고 있다. 대규모 모델 개발에는 GPU 인프라와 데이터, 고급 인재, 사후학습 역량, 상용화 능력이 동시에 요구되는 만큼, 안정적인 자금 확보 여부가 향후 단계평가와 글로벌 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 특히 업스테이지가 정책금융을 통해 대규모 투자 승인이라는 발판을 마련하고, 모티프테크놀로지스가 민간 벤처투자 시장에서 후속 투자를 유치하면서 독자 AI 기업을 둘러싼 자본 경쟁은 더 치열해질 전망이다. 정부 사업을 통해 기술력을 검증받은 기업들이 민간 투자와 정책 자금을 동시에 끌어들이는 구조가 만들어지고 있다는 분석도 나온다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "이번 투자 유치는 모티프의 AI 딥테크 역량 강화의 발판이 될 것"이라며 "현재 진행 중인 프로젝트를 비롯해 기업 AX 솔루션 개발, 차세대 AI 인프라 및 서비스 고도화 등 다양한 사업을 계획대로 차질 없이 추진해 시장 경쟁력을 더욱 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.05.27 15:53장유미 기자

모티프테크, 240억 투자 유치…독자 AI 모델 개발 '속도'

모티프테크놀로지스가 240억원 규모의 시리즈B 투자를 유치하며 독자 설계 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에 속도를 낸다. 모티프테크놀로지스는 나이스투자파트너스·노틸러스인베스트먼트의 후속 투자와 디토인베스트먼트·포레스트벤처스의 신규 참여로 240억원 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 27일 밝혔다. 모티프테크놀로지스는 외산 오픈소스 모델 구조를 차용하지 않는 순수 독자 설계 철학으로 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 정예팀에 선정됐다. 현재 모레·서울대·한국과학기술원(KAIST)·삼일회계법인·국가유산진흥원·HDC랩스 등 17개 기관과 함께 300B급 추론형 대규모언어모델(LLM) 개발을 진행하고 있다. 이를 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동(VLA) 모델로 단계적으로 고도화해 글로벌 정상 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하겠다는 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "이번 투자 유치는 AI 딥테크 역량 강화의 발판이 될 것"이라며 "기업 AI 전환(AX) 솔루션 개발, 차세대 AI 인프라 및 서비스 고도화 등 다양한 사업을 차질없이 추진해 시장 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.05.27 15:49이나연 기자

배경훈 부총리 "국방·안보엔 외산 AI 어렵다…통제 가능한 자체 모델 필요"

정부가 글로벌 빅테크 중심의 인공지능(AI) 경쟁 속에서 국가 안보와 산업 경쟁력을 지키기 위해 '통제 가능한 자체 AI 모델' 확보가 필요하다는 입장을 밝혔다. AI 도입의 성과가 기업에만 집중되지 않고 국민 전체가 체감할 수 있는 'AI 포용 사회'를 구축하겠다는 방향도 제시했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 26일 미국 경제매체 CNBC와의 인터뷰에서 한국의 AI 전략과 자체 모델 필요성에 대해 이같이 밝혔다. 이날 인터뷰에서 배 부총리는 한국형 AI 모델이 정부 지원과 민간 수익화가 결합된 구조라는 점에서 중국과 유사한 것 아니냐는 질문에 대해 국가별 차이는 '자체 모델의 적용 방식'에서 갈린다고 답했다. 그는 "한국이 생성형 AI를 구축하는 기본 구조가 중국이나 미국과 크게 다르다고 보지는 않는다"며 "결과를 결정짓는 것은 각 국가가 자체 파운데이션 모델을 어떻게 적용하느냐에 달려 있다"고 말했다. 배 부총리는 미국과 중국이 서비스와 산업 전반에서 AI 확산을 빠르게 추진할 수 있었던 배경으로 자국이 통제할 수 있는 AI 모델을 보유하고 있다는 점도 들었다. 이는 한국 역시 외산 모델에만 의존하지 않고 자체 AI 모델을 개발해야 한다는 취지다. 그는 "미국과 중국이 서비스와 비즈니스 영역 전반에서 앞으로 나아갈 수 있었던 것은 자신들이 통제할 수 있는 AI 모델을 갖고 있었기 때문"이라며 "그렇기 때문에 한국도 자체 AI 모델을 개발해야 한다"고 강조했다. 특히 국방·안보 등 민감 영역에서는 독자 AI 모델의 필요성이 더 크다고 봤다. AGI가 가까워질수록 AI가 스스로 발전하고 데이터를 생성하며 산업과 연결돼 자율적으로 업무와 결과물을 만들어내는 만큼, 핵심 산업에서는 통제 가능한 AI 모델을 확보해야 한다는 취지다. 배 부총리는 "AGI가 가까워지면 AI가 스스로 발전하고 자체 데이터를 생성한다"며 "관련 산업과 연결돼 자율적으로 업무와 결과물을 만들어내는 시대에 들어서게 될 것"이라고 말했다. 국가 안보와 직결되는 분야에서는 외산 AI 모델 적용이 제한될 수 있다는 점도 짚었다. 이에 한국이 직접 통제할 수 있는 특화 AI 모델과 서비스가 필요하다는 점도 강조했다. 그는 "국방과 안보 같은 영역, 민감한 산업에서는 다른 나라의 AI 모델을 적용하기 어려운 경우가 있다"며 "이런 경우 한국만의 특화 AI 모델과 서비스가 필요하고, AI 적용이 제한되며 국내 통제가 필요한 영역도 많아질 것"이라고 밝혔다. AI 개발 주체 역시 정부와 기업 중 한쪽에만 둘 수 없다고 봤다. 또 AGI 시대에는 핵심 AI 역량을 누가 확보하고 통제할 것인지가 국가 경쟁력과 산업 경쟁력을 함께 좌우할 수 있다고 분석했다. 배 부총리는 "그런 AI를 우리가 직접 만들어야 하는가, 아니면 기업이 만들어야 하는가를 생각해야 한다"며 "한국의 답은 둘 다"라고 강조했다. 산업 전략 측면에서는 한국이 강점을 가진 제조업과 반도체 생태계를 AI 전환의 기반으로 삼겠다는 구상도 드러냈다. AI 수요 폭발로 메모리 반도체 수요가 늘고 있는 가운데 한국은 현재 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 메모리 경쟁력뿐 아니라 반도체 생산을 뒷받침하는 소재·부품·장비 생태계도 갖추고 있다는 평가를 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 배 부총리는 반도체를 넘어 한국이 경쟁 우위를 확보하려는 분야로 피지컬 AI를 언급했다. 피지컬 AI는 제조 현장, 로봇, 자동화 설비 등 물리 세계와 결합하는 AI를 뜻한다. 한국은 제조업 기반을 활용해 피지컬 AI 전환을 추진하고 있으며 정부도 관련 투자를 확대하고 있다. 그는 한국이 제조업 강점을 바탕으로 AI 전환을 앞당길 수 있다고 전망했다. 기업들이 AI 도입을 통해 수익을 창출하고 산업별 특화를 추진하면, 이는 다시 AI 인프라와 반도체 수요 증가로 이어질 수 있다고 봤다. 다만 배 부총리는 AI 확산의 성과가 기업에만 집중돼서는 안 된다고 선을 그었다. AI 기술을 산업 경쟁력 강화 수단으로 활용하는 동시에 국민 전체가 AI 혜택을 누릴 수 있는 기반을 마련해야 한다는 것이다. 그는 "AI 도입으로 기업들이 수익을 내고 산업 특화를 이끌면 결국 AI 인프라와 반도체 수요 증가로 이어질 것"이라면서도 "이를 기업 중심으로만 둘 수는 없다"고 말했다. 정부는 국내 기업을 중심으로 독자 AI 파운데이션 모델 개발도 추진하고 있다. 현재 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등은 이 프로젝트에 참여하고 있는 상태다. 이와 함께 정부는 피지컬 AI 분야에서도 제조 현장 적용과 산업 경쟁력 강화를 위한 지원을 확대한다는 방침이다. 그는 "정부가 AI 포용 사회, 즉 AI 시대에 누구도 소외되지 않는 사회를 만드는 데 깊이 집중하는 이유가 여기에 있다"며 "우리가 집중하는 것은 모든 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 모델과 서비스 플랫폼을 구축하는 일"이라고 강조했다.

2026.05.26 18:12장유미 기자

행안부 "범정부 AI 공통기반에 '독파모' 탑재"

정부가 국가 인공지능(AI) 대전환 촉진 차원에서 국가대표 AI라 불리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 본격 활용에 나선다. 공무원이 행정망에서 쓰는 범정부 AI 공통기반에 독파모를 탑재하는 게 핵심이다. 이세영 행정안전부 인공지능정부정책국장은 24일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '공공 AI도입을 통한 국가AI대전환 촉진' 토론회에서 "AI 모델은 과학기술정보통신부에서 진행하고 있는 독자 파운데이션 모델들까지 확대할 계획"이라고 밝혔다. 22종 AI 모델이 탑재된 범정부 AI 공통기반의 모델 범위를 독파모로 넓히겠다는 것이다. 행안부는 과기정통부와 공동으로 범정부 AI 공통기반을 구축 중이다. 공무원이 내부 행정망에서도 민간 AI 기술을 안전하게 활용할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원과 AI 모델, 공통 데이터(RAG)를 제공하는 인프라다. 독파모는 과기정통부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국산 AI 핵심 모델 개발 사업이다. LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 정예팀과 재공고를 통해 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀 등 4개 팀이 경쟁 중이다. 오는 8월 2차 평가에 이어 연말 3차 평가를 거쳐 최종 2개 팀이 선발된다. 선발된 팀은 2027년 상반기까지 엔비디아 최신 GPU(B200) 및 데이터 공동 구매·가공 지원을 받는다. 독파모의 공공 우선 활용 기조는 이미 정부 차원에서 방향이 잡힌 상태다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난 1월 "국방·교육 등 공공 행정 분야는 독파모 사용을 기본 원칙으로 하고 쓰지 않으려면 허락받아야 한다"고 밝힌 바 있다. 민간 기업이 독파모를 도입·활용할 경우 정부 사업 입찰에서 가점을 받을 수 있도록 하는 방안도 검토 중이다. 이날 이 국장은 공무원이 AI를 업무에 직접 활용할 수 있도록 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI'를 구축 중이라고 소개했다. AI 챗봇 기반 보고서 초안 작성, 화상회의록 자동 생성, 메일 내용 요약 등의 기능을 제공한다. 다음 달부터는 모바일 서비스도 시작된다. 공무원 AI 역량 강화를 위한 'AI 챔피언' 인재 육성 계획도 밝혔다. 500여명 수준인 AI 챔피언을 2030년까지 2만명으로 늘리는 게 목표다. 이 국장은 "공공 AI 전환(AX) 혁신을 통해 정부와 국민에게 새로운 가치를 전달하고 공공 분야가 AI 생태계 조성에서 선도적 시장을 창출하는 역할을 하겠다"고 강조했다.

2026.04.24 16:06이나연 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

네이버, 중국 AI 모델 걷어낸다…독자 비전 인코더 개발

정부 주도의 소버린(주권) 인공지능(AI) 개발 프로젝트 참여 당시 기술 독자성 논란에 휩싸였던 네이버가 자체 개발한 비전 인코더를 멀티모달 AI 모델에 전면 적용한다. 중국산 모델을 차용해 제기됐던 논란을 해소하는 동시에 한국어·한국 문화 특화 멀티모달 경쟁력을 확보하기 위한 행보로 풀이된다. 17일 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 초 독자 비전 인코더 개발을 마치고 자사 멀티모달 모델 전반에 이를 탑재하기 위한 내재화 작업에 착수했다. 비전 인코더는 이미지·영상 정보를 AI가 처리 가능한 형태로 변환하는 모듈로, 텍스트·이미지·음성을 종합 처리하는 멀티모달 모델에서 시신경 역할을 담당한다. 네이버클라우드가 이번에 완성한 비전 인코더는 기존 자체 기술인 'VUClip'을 대폭 개선한 버전으로, 오픈소스 생태계에서 검증된 큐원 등 최상위권 인코더와 대등한 성능을 확보한 것으로 전해졌다. 특히 AI를 학습 단계부터 한국어로 훈련시켜 별도 번역 과정 없이 이미지와 한국어를 직접 연결하는 구조를 갖췄다. 글로벌 인코더들이 제주 '하르방' 이미지를 단순히 '석상(Statue)'으로 인식하는 것과 달리, 네이버 모델은 이미지 입력 즉시 '하르방'이라는 한글 단어를 직접 떠올리는 식이다. 앞서 네이버클라우드는 올해 초 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 사업에서 자사 멀티모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크'에 큐원 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 일부 활용했다가 논란을 빚었다. 학습 초기 단계부터 자체 기술로 구축하는 '프롬 스크래치' 원칙을 표방한 독파모 사업 취지와 맞지 않는다는 비판이 제기됐기 때문이다. 당시 네이버클라우드는 "비전 인코더는 언제든 교체 가능하며 교체 불가능한 핵심 영역도 아니다"라는 입장을 밝힌 바 있다. 이미 오픈소스로 공개된 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크의 인코더 교체 여부는 아직 결정되지 않은 것으로 알려졌다. 네이버클라우드 관계자는 "자체 개발한 비전 인코더를 멀티모달 모델에 적용할 계획"이라며 "해당 시점은 아직 확정되지 않았다"고 말했다.

2026.04.17 09:31이나연 기자

[현장] 토종 AI, 국방 소요 10%도 못 채워…"민간 모델 파인튜닝 핵심"

국방 분야 인공지능(AI) 전환은 민간 주도 파운데이션 모델을 군에 탑재해 파인튜닝(미세조정)하는 방식으로 가야 한다는 제언이 나왔다. 특히 감시·정찰(ISR)과 지휘통제, 무인체계를 아우르는 3종 체계 구축이 선결 과제로 꼽혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 15일 서울 강남구 모두의연구소에서 '국방 AI 혁신 네트워크' 세미나를 개최했다. 국가AI전략위원회 국방·안보분과위원인 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 이날 발표에서 국방에 파운데이션 모델이 필요한 이유로 운용 장비·외부 측정 데이터의 폭증, 사이버·우주 영역까지 확장된 합동작전으로 인한 임무 복잡화, 새 무기체계 도입 시 재학습이 불가능한 구조적 한계를 짚었다. 이를 해결할 핵심 수단으로는 위성·항공·드론 영상 등 지리공간정보를 처리하는 '지리공간(Geospatial) 파운데이션 모델', 교리·전술 데이터 기반으로 작전계획을 수립하는 '거대언어모델(LLM)', 무인전차·드론·잠수정이 전장을 인식하고 행동하는 '월드 파운데이션 모델' 3종을 제시했다. 전 대표는 "이 세 층위를 얼마나 빠르게 통합하느냐가 한국 국방 AI 경쟁력을 결정한다"며 "국방부가 데이터를 개방해 AI 모델을 만드는 방식이 아니라, 민간이 구축한 파운데이션 모델을 국방부에 탑재하고 임무 데이터로 파인튜닝해 써야 한다"고 강조했다. 특히 지리공간 모델 필요성을 역설했다. 표적 탐지 정확도는 ISR 핵심 지표지만 숨어 다니는 주요 표적의 학습 데이터는 수십 건에 불과해 기존 태스크 기반 AI로는 첫 단계부터 막힌다. 단일 파운데이션 모델로 데이터가 희소한 대상과 다양한 업무를 동시에 처리해야 이 한계를 넘을 수 있다. 전 대표는 "역사상 모든 전투는 적이 무엇을 하는지 보는 것부터 시작했다"며 "전장의 눈을 담당하는 지리공간 모델이 가장 먼저 갖춰져야 한다"고 부연했다. SIA는 2023년부터 지리공간 모델을 자체 개발했다. 비전 기반 모델에서 시작해 비전언어모델(VLM), 광학·영상레이더(SAR) 통합 모델로 고도화 했으며 올해 연말까지 전 해상도를 단일 모델로 처리하는 버전 완성이 목표다. 전 대표는 "미국과 중국, 한국 3대 지리공간 모델 가운데 가장 큰 규모와 검증된 성능을 갖추고 있다"고 자신했다. 정부는 소버린(주권) AI 경쟁력을 위해 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 추진 중이다. 이 결과물을 공공과 민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구축한다는 구상이다. 올해 연말 최종 컨소시엄 2곳이 선정되면 전방위적인 모델 상용화에 속도가 붙을 것으로 전망된다. 현재 독파모 사업 주관사인 LG AI연구원·SK텔레콤·모티프테크놀로지스와 업스테이지 컨소시엄 참여사 마키나락스는 국방 AI 모델 기획 단계부터 기업과 국방 당국이 함께 설계 테이블에 앉아야 한다고 입을 모았다. 국방 특화 벤치마크와 태스크 데이터 부재도 실질적 장벽으로 지목됐다. 심상우 마키나락스 최고기술책임자(CTO)가 국방기술기획서를 분석한 결과 국내 민간 AI 모델들은 소요 기술의 10% 수준만 충족한 것으로 나타났다. 군 내부 데이터는 접근이 쉽지 않고 외부 데이터는 이미 기존 파운데이션 모델 학습에 활용된 것과 크게 다르지 않다는 설명이다. 심 CTO는 "군 관련 지식을 담은 민간 데이터를 발굴해 업무 특화 모델을 구축하는 방향을 고민 중"이라고 말했다. 모델 고도화 방향이 실제 군 소요와 맞닿아야 한다는 목소리도 나왔다. 이를 위해선 벤치마크 설계 주도권을 군이 쥐어야 한다는 주장이다. 이성민 모티프테크놀로지스 그룹장도 "벤치마크는 결국 성공하고 싶은 시나리오를 설정하는 것"이라며 "군이 먼저 정의하지 않으면 기업도 군도 고도화가 안 된다"고 부연했다. 유정상 LG AI연구원 리더는 데이터 품질 문제를 짚었다. 교리와 문서를 실제 임무 수행 기반의 태스크 데이터로 변환해야 LLM이 제대로 작동하고, 실제 일을 할 수 있다는 지적이다. 유 리더는 "문서 100만 페이지보다 태스크 데이터가 중요하다"며 "작전사 벙커 워게임에서도 교리대로 하는 경우는 없다"고 밝혔다. 조동연 SK텔레콤 상무는 경량화보다 성능 고도화가 선행돼야 한다는 입장을 피력했다. 에이전트 도입과 처리 정보량 증가로 파운데이션 모델에 요구되는 역량이 갈수록 복잡해져 성능이 뒷받침되지 않으면 국방이든 민간이든 실제 활용할 수 없는 모델이 된다는 논리다. 조 상무는 "똑똑하지 않으면 파운데이션 모델로서 가치가 없다"며 "성능·확장성·적용성 세 축을 모두 고려해 개발 중"이라고 설명했다. 이어 "적용성 측면에선 리벨리온 신경망처리장치(NPU)에 모델을 올려 추론 속도를 최적화하는 기술을 병행 개발하고 있다"고 덧붙였다. 군 실무 현장에선 모델 경량화와 호환성 필요성이 강하게 제기됐다. 국방과학연구소(ADD)는 내부에서 약 10개 LLM을 운용 중이다. 독파모 공식 출시 전까지 해외 모델로 서비스를 먼저 구성하고 국내 모델로 순차 교체할 계획이다. 정진호 ADD 국방AI기술연구원 박사는 "독파모가 벤치마크 경쟁으로 거대화되는 추세인데 군의 제한된 자원으로는 다수 인스턴스 구동이 어렵다"며 "경량·고성능 평가 기준이 확대돼야 한다"고 제시했다. 이어 "LLM 교체 시 출력 형식이 깨지는 프롬프트 호환성 문제도 해결해야 한다"고 덧붙였다.

2026.04.15 16:16이나연 기자

이연수 NC AI 대표 "모두가 크리에이터…다른 기업과 협력 원해"

"기술을 소개하는 세미나보다는 네트워킹을 통해 협력을 얘기하고, AI와 관련한 후속사업들을 같이 얘기하고 싶다." 지난 8일 대전에서 열린 한국인공지능시스템포럼(의장 유회준 KAIST 교수) 조찬 강연회에서 이연수 NC AI 대표가 회사를 소개하며 참석자들에 던진 메시지다. 평범한 인사말이지만, "혼자보다 모두와 함께 일하고 싶다"는 메시지를 담았다. 이날 행사에 굳이 김민재 CTO를 동행한 이유이기도하다. 후속 사업 아이템이나 함께 할 사업 기회를 찾겠다는 의지의 표현으로 읽혔다. "NC AI는 게임 회사에서 출발했다. 2011년 TF가 생기고, 리서치 본부가 300명 정도됐다. 분사하면서 가진 미션은 "모두가 크리에이터가 될 수 있다. 모두가 디렉터가 될 수 있다"였다." NC AI는 사실 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 1차평가에서 탈락하며 성장통을 겪기도 했으나, 최종적으로 국가대표 5개사 가운데 하나로 선정됐다. 이 대표는 AI시대 인간의 역할을 거론하며 "NC AI는 게임 AI에서 다양한 산업특화 AI로 확장중"이라고 말했다. 5대 확장 분야는 ▲NCSOFT를 위한 사내AI기술 ▲게임 산업장 ▲콘텐츠 AI ▲완전히 다른 산업 ▲글로벌 등을 꼽았다. "생성형 AI에 가장 적합한 회사였다. 분사하면서 돈도 많이 썼으니, 돈 좀 벌어보라는 말을 들었다. 다양한 사업으로 기술 확장을 시도중인데, 그 모델이 바로 바르코(VARCO)와 배키(VAETKI)다." 이 대표는 "에이전트 게임에서는 이미 MPC 챗봇이 많이 동작하고 있다. LMM(거대언어모델) 리즈닝 레그(RAG) 기술들이 다 쓰이고 있다. 7개 게임 1천만 유저에 대해 동시접속 100만까지도 에이전트와 번역을 지원한다"고 언급했다. 이 대표는 또 "오디오나 번역은 이미 빅테크들이 잘하고 있다"며 NC AI만의 강점으로 3D를 언급했다. 규모 큰 게임 개발에는 애니메이터만 200~300명 "3D 구현은 단순히 영상만을 생성하는 일이 아니다. 게임 화면에서 때리면 리얼하게 부서져야 하고, 자율로 움직여야하는 등 상호작용이 일어나야 한다. 그러다보니, 큰 게임들은 개발자만 500명이다. 그런데 그 가운데 200~300명 정도가 애니메이터다." 이 대표는 "기존에 손으로 직접 3D를 제작하고, 스캔하고 애니메이션화하는 과정들을 자동화했다"며 "프롬프트로 만들거나 컨셉 아트 이미지를 가져다 3D형태로 메시부터 텍스처링, 애니메이션까지 같이 할 수 있는 통합 툴을 제공한다. 이것이 NC AI가 글로벌 사스(SaaS ) 플랫폼으로 가는 가장 중요한 기술"이라고 강조했다. 피지컬AI와 관련해서는 "1,000만 유저가 40만~50만 동시접속 상황에서 LLM을 돌리면 서버 비용이 엄청나게 커진다"며 "모델이 크지 않더라도 여러 가지 리즈닝이나 딥서치 기술 등을 잘 결합하면, 두 번째 중간급 모델들도 '환각현상' 없이 서비스가 가능하다"고 설명했다. NC AI가 끊임없이 기술개발을 하는 이유에 대해 이 대표는 "어느 순간 하드웨어가 너무 싸질 수도 있다. 전세계 연구자들도 다양한 방향으로 연구를 한다. 큰 모델만 연구하고 있지 않다"며 "미래를 위해 경량화된 모델들을 많이 연구하고 있고 그런 기술들을 계속 확보해 나갈 필요가 있다"고 말했다. "기술 의존성을 낮추는 등 언젠가 하드웨어적인 인프라가 잘 갖춰졌을 때는 독자 개발 능력도 필요하다. 그런 측면서 NC AI가 잘하는 비전이나 3D 분야에서 바르코 비전을 베키 비전으로 해서 산업이나 로봇에 특화된 비전 모델을 연구하고 서비스하려 한다." 이 대표는 "대부분 스타트업으로 출발할 때 엣지있는 기술을 가지고 시작한다. 그러나 NC AI는 처음부터 통합적인 서비스를 많이 했다. 그래서 풀스탭으로 기업 파트너가 되서 서비스와 컨설팅하는 것을 지향한다"고 덧붙였다. "최근 많이 얘기하는 피지컬 AI는 NC AI가 잘할 수 있는 디지털 트윈과 월드모델 등에서 역할을 찾고 있고, 잘할 수 있을 것이라고 판단한다." 이어 마이크를 넘겨 받은 김민재 CTO는 "다양한 산업 분야에서 기술 POC(개념증명)을 진행 중"이라며 "조선, 제철, 물류, 서비스 등 다양한 환경에서 WM(월드모델), RFM(로보틱 파운데이션 모델),디지털트윈 등을 수행 중이다. 도메인 노하우를 축적해 새로운 환경에서 개발 주기를 단축하고자 한다"고 설명했다. 주로 기술적인 설명을 이어간 김민재 CTO는 하이드리드 캡처기술이나 스캔기반 디지털트윈 제작과정, 뉴럴 렌더링기술, 가상세계에서 학습된 지능을 물리적 실제와 결합해 자율형 인공지능을 구현하는 기술 등에 대해 자세히 소개했다. 한편 강연뒤 필드에서 AI R&D 전문 기업으로 성장중인 채영환 시즌 대표가 천문학적인 비용이 들어가는 파운데이션 모델 효용성과 대안을 언급해 관심을 끌었다.

2026.04.11 14:02박희범 기자

LG AI연구원, 독파모 2차 앞두고 엑사원에 '눈' 달았다

정부가 추진하는 독자 인공지능(AI) 모델 개발 프로젝트에 참여 중인 LG AI연구원이 멀티모달 확장 가능성을 선제 검증하며 피지컬 AI로의 로드맵을 가시화했다. 오픈 웨이트 공개와 한국 문화 특화 학습까지 더하며 정부의 '모두의 AI' 정책 방향과 보조를 맞추는 행보로도 읽힌다. LG AI연구원이 9일 공개한 멀티모달 AI '엑사원 4.5'는 자체 개발한 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어 모델(VLM)이다. LG AI연구원은 이번 모델을 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업에서 모달리티 확장을 위한 준비 단계로 규정했다. 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 엑사원을 발전시키겠다는 포부다. 독파모는 외산 AI 의존도를 낮추고 독자 기술력을 확보하기 위해 정부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국가 사업이다. 지난해 8월 최초 5개 정예팀이 선발돼 경쟁을 벌인 결과, 개발 모델 전부가 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델'로 등재됐다. LG AI연구원은 이 사업을 통해 2360억 개 파라미터 규모 LLM 'K-엑사원'을 개발했다. K-엑사원은 올해 초 1차 단계평가에서 벤치마크·전문가·사용자 평가 전 항목 최고점을 받으며 기술력과 실용성을 동시에 인정받았다. K-엑사원, 3차수 진출 시 멀티모달 승부수 LG AI연구원은 오는 8월 2차 단계평가 이후 3차 진출이 확정되면 K-엑사원을 이미지·음성·영상까지 이해하는 멀티모달로 확장할 계획이다. 엑사원 4.5는 이 로드맵에 따른 기술 역량을 2차 평가 전 외부에 공개 검증한 셈이다. 실제 이번 모델은 330억 개 파라미터 규모(33B)로 K-엑사원 대비 7분의 1 크기지만 텍스트 이해·추론 영역에서 동등 성능을 구현했다. 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반 고속 추론 기술을 적용한 결과다. 벤치마크 결과도 글로벌 경쟁 모델과 견줄 만한 수준이다. 엑사원 4.5는 계약서·기술 도면·재무제표 등 산업 현장의 복합 문서를 읽고 추론하는 데 강점이 있으며, STEM(과학·기술·공학·수학) 5개 지표 평균 77.3점으로 오픈AI GPT5-미니(73.5점)·앤트로픽 클로드 소넷4.5(74.6점)·알리바바 큐원3 235B(77.0점)를 앞섰다. 일반 시각 이해·문서 추론을 포함한 13개 지표 평균에서도 동일 모델들을 웃돌았고, 코딩 벤치마크 라이브코드벤치v6에선 81.4점으로 구글 젬마4(80.0점)를 넘었다. 지원 언어도 한국어·영어에서 스페인어·독일어·일본어·베트남어까지 확장했다. '모두의 AI' 실현…모델 공개 더해 접근성 간극 정조준 LG AI연구원의 행보는 정부가 독파모 사업을 추진하는 목적과도 맞닿아 있다. 정부는 독파모의 최종 목표를 모델 개발 자체가 아닌 '모두의 AI' 생태계 구현에 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 국무회의에서 독파모를 8월 허깅페이스 등에 전면 오픈소스로 공개해 제조업 AI 전환 등 전 국민 배포에 나서겠다고 밝혔다. LG AI연구원은 이보다 앞서 엑사원 4.5를 허깅페이스에 오픈 웨이트로 공개하고 동북아역사재단 데이터를 확보해 한국 역사·문화 특화 학습을 진행 중이다. 이달 초 엑사원 경량화 모델 개발을 주제로 청년 AI 전문가 육성 프로그램 'LG 에이머스' 해커톤을 열어 엑사원을 교육 자원으로도 활용했다. 독파모 1차 단계평가 기준 중 하나인 '국민 AI 접근성 증진 실적 및 지원 계획'이 2차 평가에서도 유효하다는 점에서 기술 전략인 동시에 정책 대응이기도 하다. 다만 일반 국민의 실질적 접근성은 여전히 과제다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난달 국무회의에서 "독파모 1차 기업 모델들이 허깅페이스에 올려져 기업과 학생들은 지금도 내려받아 쓸 수 있지만, 일반 국민은 모델을 그대로 쓰기 어렵기 때문에 쉽게 활용할 수 있는 툴 개발이 추가로 필요하다"고 짚었다. 모델 공개와 실제 활용 사이의 간극을 정부가 인정한 것으로 풀이된다. LG AI연구원의 오픈 웨이트 공개와 교육 프로그램 운영이 이 간극을 얼마나 실질적으로 좁힐 수 있을지는 2차 평가 이후 본격적인 모달리티 확장 과정에서 가늠될 전망이다. 김명신 LG AI연구원 신뢰안전사무국 총괄은 "한국어 능력을 갖춘 AI는 늘고 있지만, 역사와 문화적 민감성을 깊이 이해하는 것은 차원이 다른 문제"라며 "엑사원은 자체 설계한 AI 위험 분류체계(K-AUT)를 기반으로 풍부한 표현력과 신뢰성을 동시에 확보한 AI로 진화할 것"이라고 강조했다.

2026.04.09 12:29이나연 기자

스타트업 주도 '국가대표 AI'팀, 인재 확보 총력전

'국가대표 인공지능(AI)'으로 불리는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이끄는 스타트업 정예팀들이 인재 확보 전선에 직접 뛰어들었다. 관련 행보가 두드러지지 않는 대기업 정예팀들과 달리, 모티프테크놀로지스와 업스테이지는 채용 홍보에 팔을 걷어붙인 모습이다. 소수정예 구조 특성상 인력 한 명 한 명이 개발 속도를 좌우하기 때문으로 풀이된다. 모티프테크놀로지스는 독파모 개발 고도화와 사업 확장을 위한 공개 채용을 진행한다고 6일 밝혔다. 이번 채용은 AI 리서치 엔지니어, 응용형 AI 엔지니어 등 개발 인력부터 사업 개발·운영 인력까지 기술·비기술직을 망라한다. 독파모는 외산 AI 모델 의존에 따른 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 지난해 8월 과학기술정보통신부가 출범시킨 국가 프로젝트다. 초기 선정된 5개 정예팀이 경쟁을 벌였으나 1차 평가에서 네이버클라우드(독자성 미충족)와 NC AI(종합점수 미달)가 탈락하면서 모티프테크놀로지스가 추가 공모로 합류했다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 모레, 서울대, 한국과학기술원, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 함께 3000억(300B) 파라미터급 추론형 LLM을 개발 중이다. 업스테이지도 독파모 관련 ▲AI 모델 프로덕션(LLM) ▲LLM 포스트트레이닝 ▲LLM 평가 ▲비전언어모델(VLM) 등 정규직 직군과 LLM 포스트트레이닝·VLM 인턴십까지 총 6개 직군에서 인력을 모집 중이다. 독파모 1차 단계평가를 앞두고 공개한 1000억(100B) 파라미터급 모델 '솔라 오픈'의 후속인 솔라 오픈2 개발이 한창인 가운데 이를 뒷받침할 인재 확보에 속도를 내고 있다. 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 사회관계망서비스(SNS)에서 수차례 독파모 사업 인력 채용 홍보에 나서기도 했다. LG AI연구원과 SK텔레콤 등 대기업 주도 정예팀은 기존 AI 조직 인력을 독파모 사업에 재배치할 여력이 있다. 반면 스타트업 정예팀은 프로젝트를 위한 인력을 처음부터 새로 꾸려야 하는 경우가 많다. 연구 인력 한 명의 합류 여부가 개발 방향과 속도를 직접 좌우할 수밖에 없는 이유다. 기업 자체 채용뿐 아니라 정부의 인재 지원 사업에 손을 든 곳도 스타트업이 전부였다. 과기정통부는 지난해 통과된 추가경정예산(추경)을 바탕으로 약 2000억원을 투입해 각 정예팀에 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인재를 지원 중이다. 인재 지원은 QS 랭킹 컴퓨터과학(CS) 분야 100위권 내 대학에서 10년 이상 연구개발(R&D) 경험을 쌓았거나, 시가총액 2000억 달러 이상 빅테크에서 7년 이상 프로젝트를 수행한 해외 우수 연구자 유치 비용을 정부가 매칭 지원하는 방식이다. 초기 선발된 5개 정예팀 가운데 신청에 나선 곳은 업스테이지뿐이었다. 과기정통부 측은 지난해 독파모 사업 선정 결과 발표 당시 "촉박했던 프로젝트 일정상 이 같은 조건과 연구 방향에 맞는 인재를 찾기 어려웠던 게 인재 지원 신청률이 저조했던 이유가 아닌가 싶다"고 설명했다. 과기정통부는 오는 8월 전후로 2차 단계평가를 열고 정부 지원을 받아 모델 개발을 이어갈 정예팀을 4곳에서 3곳으로 압축한다. 2차 평가는 단순 모델 고도화에서 나아가 실제 산업 현장의 AI전환(AX) 확장성에 초점을 맞출 것으로 보이면서 스타트업 정예팀들의 인재 확보 경쟁은 한층 치열해질 전망이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모티프는 조립이 아닌 설계에 집중해 왔고, 개발한 모델과 접근 방식은 글로벌 엔지니어 커뮤니티에서도 의미 있는 반응을 얻고 있다"며 "300B급 추론 모델을 넘어 VLM과 시각언어행동(VLA) 모델로 확장하는 여정에 깊게 몰입할 인재들의 관심을 바란다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표도 앞서 자신의 SNS를 통해 "새로운 하이브리드 구조인 솔라 오픈2의 손실(loss)이 빠르게 떨어지고 있는 것을 확인했다"며 "멋진 모델이 나올 독파모 프로젝트에 함께 할 분들을 모시고 있다"고 전했다.

2026.04.06 14:45이나연 기자

"AI 핵심은 데이터"…정부, 독파모 정예팀과 전략 논의

정부가 한국형 인공지능(AI) 주권 확보를 위한 데이터 기반 구축에 나섰다. 국가AI전략위원회는 2일 국내 AI 기업 관계자들과 간담회를 열고 데이터 확보 방안을 논의했다고 밝혔다. 회의는 한국형 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 위한 데이터 전략을 점검하기 위해 마련됐다. 이날 기업들은 데이터 활용을 가로막는 규제와 인프라 문제를 핵심 과제로 지목했다. LG AI연구원과 업스테이지는 국립중앙도서관 도서 데이터화와 학습 목적 저작물 활용을 위한 TDM 면책 규정 마련 필요성을 제기했다. SK텔레콤은 즉각적인 정부 데이터 활용을 위한 정제 체계 고도화 필요성을 밝혔다. 한국어 평가 데이터셋 확대와 민감 정보 처리에 따른 법적 부담 완화 필요성도 언급했다. 모티프테크놀로지스는 대규모 한국어 사전학습 데이터를 국가 차원에서 구축해 운영해야 한다고 강조했다. 원천 데이터 확보를 넘어 모델 학습에 필요한 후처리와 가공 단계까지 지원 범위를 넓혀야 한다는 의견이다. 정부는 이미 지난 2월 대한민국 AI 행동계획을 통해 범용 파운데이션 모델 확보를 추진 중이다. 국가데이터통합플랫폼 구축과 개인정보 규제 정비 등 데이터 유통 생태계 활성화 방안도 포함됐다. 임문영 국가AI전략위원회 상근부위원장은 "독파모 프로젝트 성공이 AI 기본사회 구현출발점"이라며 "데이터 확보 문제는 특정 부처나 기관 역할이 아닌 범국가 차원 숙제"라고 밝혔다.

2026.04.02 16:33김미정 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

정부, 소버린 AI 모델 8월 오픈소스로 푼다…'모두의 AI' 본격화

정부가 외산 인공지능(AI) 의존도를 낮추기 위해 개발 지원 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)'을 오는 8월 오픈소스로 전면 공개하고, 일반 국민도 쓸 수 있는 AI 인프라 구축에 속도를 낸다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 24일 청와대에서 이재명 대통령이 주재한 제11차 국무회의에서 "독파모 사업 1차 단계평가 대상이었던 5개 기업이 세계적인 AI 성능 지표 기준치를 전원 통과했다"며 이같이 밝혔다. 모델 배포 방식은 세계 최대 오픈소스 플랫폼 허깅페이스 등에 올리는 것을 기본으로 한다. 산업 전반에서 활용할 수 있도록 공개 범위를 설계 중이며, 국내뿐 아니라 전 세계에서 내려받아 쓸 수 있도록 한다는 방침이다. 배 부총리는 "제조업 AI 전환(AX) 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 전 국민에 배포할 예정"이라고 말했다. 과기정통부는 경쟁형 압축 방식의 독파모 사업을 통해 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 등 주요 AI 모델 영역에서 독자 기술력을 확보하는 것을 목표하고 있다. 올해 초 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 정예팀과 기술 독자성 논란으로 생긴 선발 공백에 따른 재공고로 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀이 참여 중이다. 8월 2차 평가에 이어 올해 연말 3차 평가 결과가 나오면 최종 2곳이 남게 된다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 오는 2027년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU)인 B200과 데이터 공동 구매 및 구축·가공 지원 등을 받는다. 독파모 사업의 궁극적인 목표는 이렇게 개발된 모델을 공공과 민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구현하는 데 있다. 단순 모델 개발을 넘어선 오픈소스화와 현장 적용을 앞세워 전 국민 AI 활용 인프라 토대를 마련하겠다는 구상이다. 다만 일반 국민의 실질적 접근성 확보는 과제로 남아 있다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "독파모 1차 참여 기업 모델들이 허깅페이스에 올라가 있어 기업과 학생들은 지금도 내려받아 쓸 수 있다"면서도 "일반 국민은 모델을 그대로 쓰기 어렵기 때문에 쉽게 활용할 수 있는 툴(도구) 개발이 추가로 필요한 상황"이라고 피력했다. 성능 목표도 이날 구체화됐다. 독파모 정예팀들이 개발 중인 모델들의 글로벌 수준은 20위권으로 평가되는데 과기정통부는 2차 평가를 기점으로 이들 모델 성능이 대폭 향상될 것으로 기대했다. 배 부총리는 "세계 10위권 안에 드는 한국 AI 모델을 만드는 게 최종 목표"라고 부연했다. 정부는 소버린 AI 활용 저변을 넓히기 위한 '전국민 AI 경진대회'도 병행 추진한다. 오는 26일 개막식을 시작으로 11월까지 운영되는 이 행사는 전 과정에서 국내 기술로 개발된 AI 서비스를 사용하도록 한다. 수상자에겐 중소벤처기업부 '모두의 창업' 프로그램과 연계한 창업 지원도 제공한다. 배 부총리는 "이제 AI는 일부 전문가의 기술이 아니라 국민 모두가 한글이나 산수처럼 일상에서 배우고 활용해야 한다"고 역설했다.

2026.03.25 12:18이나연 기자

K-AI 경쟁 2차전…업스테이지 "솔라 오픈2, 전작의 2~3배 성능"

정부의 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 개발에 참여하는 4개 팀이 오는 8월 중 2차 단계평가를 앞둔 가운데, 업스테이지가 차세대 오픈소스 모델에서 전작 대비 2~3배 성능 향상을 확보한 것으로 나타났다. 17일 업계에 따르면 김성훈 업스테이지 대표는 전날 자신의 사회관계망서비스(SNS)를 통해 "솔라 오픈2의 어블레이션(ablation, 절제 실험) 결과 솔라 오픈1 대비 2~3배 더 좋은 성능을 보이고 있다"고 밝혔다. 어블레이션은 모델 구성 요소를 하나씩 제거하거나 변경하며 성능 변화를 검증하는 방식으로 최종 출시 전 설계 선택의 타당성을 확인하는 핵심 공정이다. 솔라 오픈 2는 아직 공개 전이지만 성능 수치가 가시화됐다는 점에서 개발이 상당 단계에 진입한 것으로 해석된다. 업스테이지는 솔라 오픈2 개발을 비롯한 독파모 사업 과제를 위해 사후 학습(포스트 트레이닝)·시각언어모델(VLM) 등 관련 직군 채용을 진행하고 있다. 특히 김 대표가 "포스트 트레이닝이나 검증 가능한 보상 기반 강화학습(RLVR) 경험이 있는 분들을 환영한다"고 언급한 만큼 이들 기법을 솔라 오픈2 개발에도 적극 활용할 것으로 보인다. RLVR은 수학·코딩처럼 정답이 명확한 문제에서 모델이 정답을 맞히면 보상을 주는 방식으로 추론 성능을 높이는 기법으로 딥시크 등이 성능 도약의 발판으로 활용해 주목받았다. 포스트 트레이닝은 사전 학습을 마친 모델이 사용자 명령을 이해하고 실제 서비스에 활용될 수 있도록 추가 학습시키는 과정으로 지도 학습 기반 미세조정(SFT)·강화학습 등이 대표적 기법이다. 업스테이지는 독파모 1단계에서 매개변수 1000억 개 규모의 '솔라 오픈 100B'를 선보였다. 이 모델은 비교적 적은 매개변수로 대규모 모델 수준의 성능을 구현하는 효율 중심 전략을 내세우며, 1차 단계평가 중 세계 개별 벤치마크 부문에서 만점(10점 만점)을 획득했다. 해당 평가에서 만점을 받은 팀은 업스테이지와 LG AI연구원 뿐이다. 솔라 오픈2도 이 같은 경량 고성능 전략을 계승하면서 추론 능력을 대폭 강화할 것으로 예상된다. 독파모 사업은 지난해 8월 과학기술정보통신부가 세계적인 AI 모델 의존으로 인한 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 출범시킨 국가 프로젝트다. 최초에 선정된 5개 정예 팀이 경쟁을 벌였으며 지난 1월 1차 평가 결과 발표에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀이 2단계에 진출했다. 당시 네이버클라우드는 독자성 미충족, NC AI는 종합 점수 미달로 각각 탈락하게 되면서 지난달 추가 공모를 통해 모티프테크놀로지스가 합류했다. 앞서 독파모 1단계에서 업스테이지 '솔라 오픈 100B'·LG AI연구원 'K-엑사원-236B'·SK텔레콤 'A.X K1'은 미국 비영리 AI 연구기관 '에포크(Epoch) AI'의 '주목할 만한 AI 모델'에 등재된 데 이어 허깅페이스 트렌딩 모델 첫 페이지에 동시에 오르며 글로벌 주목을 받았다. 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)가 태극기 이모티콘을 붙여 세 모델을 직접 홍보하며 한국 오픈소스 AI의 약진을 알린 것도 이때다. 김 대표는 지난 1월 1차 단계평가 결과 발표 이후 "4개월 학습으로 만든 모델이 이 정도 성능인데 2년간 독파모 프로젝트가 진행된다면 어떤 모델들이 나올지 벌써 설레고 기대가 된다"며 "글로벌에서 우뚝 선 프런티어 모델들이 쏟아져 나올 것"이라고 말했다.

2026.03.17 14:32이나연 기자

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