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[AI는 지금] SKT, 몸집·현장력 갖췄다…'모두의 AI' 출사표

SK텔레콤이 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 주관사 중 가장 큰 매개변수 모델로 자체 기록을 갈아치우며 2차수 경쟁에 나섰다. 벤치마크 성능 향상에 그치지 않고 제조·국방·바이오 현장 실증과 전국민 무료 AI 서비스 사업인 '모두의 AI' 참여를 통해 실사용 확산에 집중하는 전략이다. SK텔레콤은 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개했다고 29일 밝혔다. 매개변수는 6880억 개(688B) 규모로, 519B 수준이었던 직전 모델 'A.X K1'보다 더 몸집을 키웠다. A.X K2는 수학·과학 추론 능력과 한국 지식, 장문 추론 능력을 함께 강화한 것이 특징이다. A.X K2는 A.X K1 대비 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%p 올랐다. 특히 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 향상돼 개선 폭이 두드러졌다. SK텔레콤은 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)를 적용했다. 이는 AI가 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별해 참조하는 구조다. 회사에 따르면 A.X K2는 최근 6개월 이내 출시된 '큐원3.5', '딥시크 V4 플래시', 'GLM5.1', '키미 K2.6' 등 해외 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 보였다. 매개변수, 조 단위까지 넘본다…비전·오디오 모델로 AX SK텔레콤은 글로벌 주요 AI 모델들이 조(兆) 단위 매개변수 규모를 기본 경쟁력으로 삼는 흐름에 맞춰 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확장한다. 독파모 1차 평가부터 500B 이상 대형 모델을 개발하며 매개변수 목표치를 빅테크 수준에 맞춘 것의 연장선이다. 최근 중국에서 출시된 '키미 K3'는 매개변수 2조 8000억 개 규모로, 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이며 주목받고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 미국 빅테크는 모델 규모를 공개하지 않지만 최정상급 AI 모델은 조 단위 매개변수를 기반으로 구축한 뒤 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 꼽힌다. A.X K2를 중심으로 파생 라인업도 구축했다. 비전 인코더 기반의 비전언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델을 함께 갖춰 다양한 산업 수요에 대응한다는 구상이다. 이 가운데 'A.X K2 VL 라이트 프리뷰'와 'A.X K2 오디오언어모델(ALM)'은 SK텔레콤이 직접 개발했다. 'A.X K2 라온 스피치'는 SK텔레콤 정예팀에 참여 중인 크래프톤이 독자 개발했다. A.X K2 VL 라이트 프리뷰 경우, 이미지와 텍스트를 함께 이해해 보고서·매뉴얼·현장 이미지를 다루는 업무에 활용할 수 있다. 영수증과 논문 등 이미지 형태 서류를 인식하고 분석하는 것은 물론, 이미지 형식 법률 문서를 분석해 리스크를 진단하거나 산업용 배관을 해석하는 수준까지 활용 가능하다. SK텔레콤은 상담·회의·현장 음성을 인식·분석하는 A.X K2 ALM을 고객센터 음성통화에 활용하는 방안도 검토하고 있다. 크래프톤은 A.X K2 라온 스피치 모델 개발 과정에서 쌓은 기술을 향후 자사 게임 내 플레이어와 AI 간 음성 상호작용 고도화에 활용할 예정이다. 모두의 AI 참여 공식화…제조·국방·바이오 실증 이날 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 독파모 후속 사업으로 추진하는 모두의 AI 사업 참여 의사도 공식화했다. 모두의 AI는 해외 생성형 AI 의존도를 낮추고 국민 누구나 무료로 쓸 수 있는 국산 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 범용 AI 챗봇 서비스는 물론, 알림·예약·결제 등을 수행하는 분야별 에이전트까지 함께 선보이는 것이 골자다. 모두의 AI는 독파모 2차 평가가 진행되는 다음 달 중 서면 및 발표평가를 거쳐 단일 기업 혹은 정예팀 형태의 민간 기업 2~3개사를 선정할 계획이다. 오는 9월 말 베타 서비스를 시작해 연내 모두의 AI 서비스를 공식 출시한다는 목표다. 참여 기업은 독파모 기준에 부합하는 국산 AI 모델을 50% 이상 활용하고 생태계 다원화를 위해 타사의 국산 AI 모델도 30% 이상 함께 써야 한다. 모두의 AI 사업자 선정 시 향후 서비스 흥행 여부도 살펴보는 만큼, 기존 실증 경험 역시 평가 요소가 될 전망이다. SK텔레콤이 벤치마크 점수 못지않게 산업 현장 실증에 힘을 싣는 배경도 정부가 잇따른 AI 사업에서 모델 성능뿐 아니라 활용성과 확산 가능성을 중시하기 때문으로 보인다. 실제 SK텔레콤은 다양한 분야에서 활용 사례를 발굴하고 있다. 우선 제조 영역에서는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 손잡고 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다. 하반기에는 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 적용할 예정이다. 국방부와 협업해 A.X K1 기반 양자화 모델 3종도 개발했다. 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있다. 그 결과 통상 1~2년 걸리던 신약 개발 초기 연구 기간을 5개월로 단축하는 성과를 냈다. 사무 영역에서는 A.X K2를 업무용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A. Biz)'에 적용해 뉴스레터를 만들거나 자료를 수집·분석해 보고서를 생성하는 기능을 제공하고 있다. SK하이닉스 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 활용 중이다. 자체 AI 서비스 '에이닷' 경우 통화 내용 기반 일정·할 일 추출 기능인 에이닷 전화의 'AI 제안'과 에이닷 '노트' 정리 기술에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.29 15:29이나연 기자

SKT, 688B 규모 독파모 2차 모델 공개...산업 적용 확산

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 공개했다. 매개변수 6880억개 모델로 이전보다 규모를 키워 수학과 과학 추론 능력, 한국 지식과 장문 추론 능력을 가화했다. 이를 통해 국민 일상과 산업 현장의 AI 전환을 지원한다. SK텔레콤이 29 오픈소스 커뮤니티 허깅 페이스에 공개한 A.X K2는 K1 대비 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2% 포인트 향상됐다. 특히 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서 약 83.9% 포인트 향상돼 개선 폭이 컸다. 성능 향상은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA 구조가 뒷받침했다. AI가 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별해 참조하는 구조로, 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 개발됐다. A.X K2는 최근 6개월 이내 출시된 큐원(Qwen3.5-397B-A17B), 딥시크(DeepSeek-V4-Flash), 지엘엠(GLM-5.1), 키미 K2.6(Kimi-K2.6) 등의 해외 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 보였다. 실제로 쓰인다...제조·국방·바이오 등 AI 전환 지원 SK텔레콤은 A.X K2를 다양한 산업 현장과 국민의 일상으로 확산할 계획이다. 이를 위해 총 네 차례의 사후 학습을 거쳐 모델의 응답 품질과 안정성, 운영 효율을 종합적으로 점검했으며, 제조 국방 바이오 등 다양한 분야에서 활용 사례를 발굴하고 있다. 먼저 제조 영역에서는 산업 현장의 실무 노하우를 AI에 담는다. SK텔레콤은 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다. 하반기에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸의 당진공장 냉간 압연 라인과 코넥의 주조 가공 공정에 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다. 또한 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3가지를 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야 특성을 고려했다. A.X K1의 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다. 국방부와 SK텔레콤은 육해공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야 진출도 검토되고 있다. 현재 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있다. SK바이오팜이 통상 1~2년 걸리던 신약 개발 초기 연구 기간을 5개월로 단축되는 성과를 확인했다. 사무 영역에서는 A.X K2를 에이닷비즈에 적용해 뉴스레터를 만들거나 자료를 수집·분석해 보고서를 생성하는 기능을 제공 중이다. SK하이닉스 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 제공해 문서 작성, 정보 정리 등 다양한 업무에 활용하고 있다. SK텔레콤은 과학기술정보통신부 주최 '전국민AI경진대회'에 참여하는 일반 국민과 중소기업벤처부가 진행 중인 '모두의 챌린지 AX-LLM'에 선정된 스타트업 등에 A.X K1을 API 형태로 제공하고 있다. 일상생활 영역에서는 A.X K2 경량 모델을 에이닷 서비스에 적용하고 있다. 에이닷 전화의 'AI 제안' 기능은 통화 내용을 바탕으로 일정과 할 일을 추출해 이용자의 후속 행동을 지원한다. 또한 에이닷 '노트'에 기록된 내용을 용도에 맞게 정리하는 기술 설계 일부에도 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 이와 함께 SK텔레콤은 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다. AI 모델, 서비스, 인프라 전반에 걸친 풀스택 AI 역량을 바탕으로 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스 확산에 기여할 계획이다. 조 단위 규모로 확대...비전·오디오 모델로 AI 전환 가속화 SK텔레콤은 A.X K2의 후속 모델을 조(兆) 단위 매개변수 규모로 확장해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 1차 평가부터 500B 이상의 대형 모델을 개발하며 매개변수 규모를 글로벌 선도 사업자 수준으로 확대해 왔다. 최근 출시된 키미3는 매개변수 2조 8000억 개 규모로, 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이며 주목받고 있다. 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 미국 빅테크는 모델 규모를 공개하지 않지만, 최정상급 AI 모델은 조 단위 매개변수를 기반으로 구축한 뒤 경량화하는 방식이 일반적인 흐름이다. 이에 따라 글로벌 주요 모델들이 조 단위 매개변수 규모를 기본 경쟁력으로 삼고 있는 만큼, 규모와 성능 측면에서 빅테크 수준에 근접할 수 있도록 A.X 모델을 지속 고도화할 방침이다. 이에 앞서 SK텔레콤은 A.X K2를 중심으로 비전 인코더 기반 비전 언어(VL) 모델, 오디오 인코더 디코더 기반 음성 모델 등 파생 라인업을 구축해 다양한 산업 수요에 대응할 수 있는 준비를 갖췄다. 각각의 파생 모델 중 A.X K2 비전랭기지 라이트 프리뷰, A.X K2 오디오랭기지모델을 SK텔레콤이 개발했다. A.X K2 라온 스피치는 크래프톤의 독자 개발 모델이다. 비전랭기지 라이트 프리뷰는 이미지와 텍스트를 함께 이해해 보고서, 매뉴얼, 현장 이미지를 다루는 업무에 활용할 수 있다. 영수증과 논문 등의 이미지 형태 서류를 인식하고 분석하는 것은 물론, 이미지 형식의 법률 문서를 분석해 리스크를 진단하거나 산업용 배관을 해석하는 수준까지도 활용 가능하다. SK텔레콤은 상담, 회의, 현장 음성을 지원 인식하고 분석할 수 있는 A.X K2 ALM을 고객센터 음성통화에 활용하는 방안을 검토하고 있다. 크래프톤은 A.X K2 라온 스피치 모델 개발 과정에서 축적한 기술을 향후 자사 게임에서 플레이어와 AI 간 자연스러운 음성 상호작용을 고도화하는데 활용할 예정이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “개인의 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다”며 “앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용 발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다”라고 말했다.

2026.07.29 09:37박수형 기자

크래프톤, 한국어 1위 음성 AI 공개…'말하는 AI 캐릭터' 구현 속도

크래프톤이 독자적인 AI 기술을 적용해 한국어 성능 1위를 기록한 음성 AI 파운데이션 모델을 공개하며 AI 기반 게임 플레이 환경 구축에 속도를 낸다. 크래프톤은 음성 AI 파운데이션 모델 'A.X K2 Raon-Speech'를 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 29일 밝혔다. 이번 모델은 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차수 성과로 개발된 21B 파라미터 규모의 음성 언어 모델이다. 30B 이하급 공개 음성 언어 모델 중 한국어 종합 성능 1위, 영어 종합 성능 3위를 기록했으며, 음성 인식·합성·이해 등 6개 영역 46개 벤치마크 평가를 거쳤다. A.X K2 Raon-Speech는 SK텔레콤의 소형 언어 모델에 크래프톤이 자체 학습한 음성 인코더와 코덱을 적용한 것이 특징이다. 사용자 목소리에 담긴 감정과 억양을 손실 없이 활용해 자연스러운 음성 답변을 생성할 수 있으며, 크래프톤은 향후 해당 역량을 이용자와 함께 플레이하는 AI 캐릭터인 'CPC(Co-Playable Character)' 고도화에 활용할 계획이다. 이강욱 크래프톤 CAIO는 “A.X K2 Raon-Speech는 크래프톤이 AI 파운데이션 기술을 꾸준히 연구하고 고도화해 온 결과물”이라며 “앞으로도 게임에 필요한 AI 파운데이션 기술을 지속적으로 고도화해 새로운 게임 경험을 만들어 나갈 것”이라고 전했다.

2026.07.29 09:27정진성 기자

'K-AI' 성능 국민이 평가…정부, 일반 심사단 200명 모집

정부가 국민이 직접 국산 인공지능(AI) 모델을 사용하고 성능을 평가하는 절차를 마련했다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 내달 4일 오후 6시까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 국민 평가단 200명을 모집한다고 28일 밝혔다. 평가단에는 일반 국민 누구나 지원할 수 있다. 선정된 평가단은 내달 8일부터 11일까지 LG AI연구원과 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스 정예팀이 개발한 AI 모델을 직접 사용한다. 이후 각 모델을 절대평가 방식으로 평가한다. 국민 평가단 평가 결과는 오는 8월 진행되는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 반영된다. 2차 평가에서는 벤치마크 평가와 전문가 평가도 진행된다. 과기정통부와 NIPA는 평가단 대표성을 높이기 위해 주민등록인구 통계 기준으로 성별과 연령별 인원을 배분할 계획이다. 평가단 선정 결과는 지원자에게 개별 통보한다. 참여 희망자는 NIPA 홈페이지 게시물에 포함된 QR코드를 통해 신청할 수 있다. 선정된 뒤 천재지변 등으로 평가에 참여하지 못하면 해당 평가 결과에는 반영되지 않는다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 민관이 협력해 글로벌 수준의 자체 AI 모델을 개발하는 사업이다. 세부 평가 기준과 2차 단계평가 결과는 8월 중 공개될 예정이다.

2026.07.28 09:41김미정 기자

노타, 업스테이지 '솔라 오픈2' GPU 8장→2장으로 줄였다

노타가 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서 엔비디아 H100 그래픽처리장치(GPU) 8장이 필요했던 업스테이지의 차세대 모델을 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화하는 데 성공했다. 노타는 독파모 사업 내 업스테이지 컨소시엄에서 2차수 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 글로벌 AI 플랫폼인 허깅페이스에 공개했다고 27일 밝혔다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 에이전트 AI 구현에 초점을 맞춘 거대언어모델이다. 총 2500억 개의 매개변수(파라미터) 규모로, 실제 작업 시에는 필요한 150억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택했다. 이를 통해 토큰 사용량이 많은 에이전트 업무에서도 효율적인 운영이 가능하게 했다. 노타는 솔라 오픈2 연산 효율을 실제 기업 환경에서의 배포 효율을 극대화하기 위해 ▲데이터 기반 MoE 양자화 ▲라우터 인지형 MoE 양자화 ▲비균일 전역 프루닝 기술을 적용했다. 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 INT4 또는 NVFP4 기반의 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 기술인 'PASCAL-MoE'를 활용했다. '라우터 인지형 MoE 양자화'에는 양자화 이후에도 라우터의 전문가 선택이 안정적으로 유지되도록 설계한 자체 양자화 알고리즘을 적용했다. 중요도가 낮은 전문가 모듈을 선택적으로 제거하는 '비균일 전역 프루닝 기술'도 도입했다. 결과적으로 노타는 모델 가중치를 4비트 형식으로 변환하고 중요도가 낮은 연산 모듈을 선별적으로 정리해 원본 모델 가중치 메모리를 500.6 기가바이트(GB)에서 117.8 GB로 약 76.5% 감축하는 데 성공했다. 메모리 용량 기준으로 엔비디아 H100 GPU 8장이 필요했던 원본 모델을 2장 환경에서도 구동할 수 있도록 최적화했다는 설명이다. 특히 양자화 이후에도 솔라 오픈2의 에이전트 AI 핵심 기능인 툴 호출이 안정적으로 유지됐다. 김태호 노타 최고기술책임자(CTO)는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.07.27 10:43이나연 기자

[AI는 지금] 업스테이지 '솔라 오픈 2' 출격…독파모 2라운드 승부수

다음달 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2차 평가를 앞두고 참여사들의 차세대 모델 윤곽이 하나둘 드러나고 있다. 최근 모티프테크놀로지가 '모티프 3 프리뷰' 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록한 데 이어, 업스테이지는 전작 대비 에이전트 성능과 한국어 능력을 끌어올린 모델을 공개했다. 업스테이지는 자체 개발한 오픈웨이트 거대언어모델(LLM) '솔라 오픈 2'를 23일 발표했다. 모델 가중치는 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개됐으며 아키텍처와 학습 방법론 전반을 담은 테크 리포트도 공개됐다. 에이전트·한국어 벤치마크서 두각…"GPU 2장으로 구동" 솔라 오픈 2는 총 2500억 개 매개변수 중 실제 작업 시 150억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택해 최대 100만 토큰 분량의 문서를 한 번에 처리할 수 있다. 업스테이지에 따르면 이 모델은 지시 이행(IFBench), 도구 호출(MCP-Atlas), 에이전트 종합평가(APEX-Agents) 등 에이전트 관련 지표에서 딥시크 'V4 플래시', 미스트랄 '미디엄 3.5', 코히어 '커맨드 A+' 등을 상회했다. 전작 '솔라 오픈'과 비교하면 과학추론(GPQA-Diamond), 수학(HMMT), 코딩 등 주요 벤치마크에서 20점 이상 올랐다. 한국어 성능도 고도화했다. 솔라 오픈 2는 한국어 벤치마크 종합 평균에서 오픈AI 'GPT-5.4 미니', 앤트로픽 '클로드 하이쿠 4.5' 등을 웃돌았다. 국내 산업 현장 업무 평가인 Ko-GDPval에서는 86.75점을 받아 크기가 6배 이상 큰 '딥시크 V4 프로'에 준하는 결과를 냈다. 회사가 공개한 테크 리포트에 따르면 솔라 오픈 2는 100만 토큰의 컨텍스트를 소프트맥스 단독 구조 대비 약 4분의 1 수준의 메모리·연산만으로 처리한다. 전체 48개 레이어 중 25%만 소프트맥스 어텐션을 쓰고 나머지 75%는 선형 어텐션으로 구성한 하이브리드 구조를 적용한 결과다. 학습 과정에서도 효율화를 꾀했다. 전작 '솔라 오픈 1'의 파라미터 중 2.3%만 재사용하는 '선택적 가중치 전이' 방식으로 학습 비용을 줄였다. 코딩·오피스워크 등 12개 영역별로 따로 학습시킨 전문 모델을 하나로 통합하는 '다중 교사 온폴리시 증류(MOPD)' 기법으로 에이전트 역량도 모았다. 다만 SWE-벤치 베리파이드, 터미널 벤치 하드 등 저장소·터미널 단위 소프트웨어 엔지니어링 영역에서는 딥시크 V4 플래시 등 비교 모델 대비 여전히 격차가 있는 것으로 나타났다. 업스테이지도 이 부분을 향후 보완 과제로 꼽았다. 기업이 자체 인프라에 AI를 도입할 때의 비용 부담을 낮추는 데도 주력했다. 솔라 오픈 2는 양자화 적용 시 엔비디아 H200 칩 2장만으로 구동된다. 김성훈 업스테이지 대표는 지난 22일 개발자 행사 '솔라 오픈 웨이트 데이'에서 "최근 공개된 일부 모델 툴은 엔비디아 B200 GPU 16장이 필요한 경우도 있다"면서 "기업들이 실제 도입할 수 있는 실용성이 중요하다"고 말했다. 허깅페이스에 가중치 전면 공개…다음·타임리로 실사용 확산 과학기술정보통신부는 독파모 프로젝트를 통해 개발한 모델을 오픈소스로 전면 공개하고 공공·민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구현하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 업스테이지가 솔라 오픈 2의 가중치를 허깅페이스에 전면 공개한 것도 그 일환이다. 라이선스는 '업스테이지 솔라 라이선스(아파치 2.0 기반)'로, 상업적 활용과 파생 모델 개발이 가능하다. 업스테이지는 올해 상반기 인수 절차를 마친 포털 '다음' 운영사 AXZ 및 범용 AI 에이전트 플랫폼 '타임리'를 두 축으로 한 AI 실사용 확산 계획도 제시했다. 주간 이용자 1000만 명 이상인 포털 다음에 솔라 오픈 2를 적용해 검색·요약을 넘어 대화형 에이전트 서비스로 확장한다. 타임리를 통해서는 지자체와 공공·교육기관의 에이전트 도입을 지원한다는 방침이다. 산업별로는 컨소시엄 정예팀과 함께 금융·법률·의료·공공·국방·제조·소비재·로봇·교육 등 전 산업 영역에 AI 전환(AX) 서비스를 확대하며 국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 '풀스택 소버린 AI' 구축을 추진한다. 해외 개발자 생태계 진입을 위해 오픈라우터, 헤르메스 에이전트 등 글로벌 플랫폼에도 모델을 등재할 계획이다. 김 대표는 "솔라 오픈 2는 단순 벤치마크 점수를 넘어 실제 업무 현장에서 스스로 일을 완수하는 에이전트의 사용성에 방점을 두고 만든 모델"이라며 "우리 기술력으로 개발한 강력한 모델을 오픈웨이트로 공개해 AI 연구 생태계를 고도화하겠다"고 말했다. 또 "다양한 산업 AX를 확산해 한국의 소버린 AI 주도권을 확보하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.23 15:58이나연 기자

[현장] 흥행 여부가 성적표…한국형 챗GPT, 이용자 수로 평가한다

정부가 올해 연말 출시를 계획한 '한국형 챗GPT' 서비스 사업의 성과를 모델 성능 점수보다 실제 이용자 반응을 중심으로 평가하기로 했다. 서비스 출시 후 일주일 안에 흥행 여부가 사실상 판가름 난다는 업계 의견을 반영해 이용자 규모를 핵심 성과지표(KPI)로 삼겠다는 것이다. 이용자가 현저히 적은 서비스는 연차평가를 통해 사업자를 교체하는 방안도 열어뒀다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 21일 서울 마포 프론트원에서 '전 국민 AI서비스 보편적 활용 지원(모두의 AI)' 사업 설명회를 열고 이같이 밝혔다. 이날 현장에는 LG유플러스, SK텔레콤, 네이버클라우드, 카카오 등 대기업부터 업스테이지(AXZ·타임리), 라이너, 리벨리온, 솔트룩스, 스켈터랩스, 이스트소프트, 에이투시스, 크라우드웍스, 폴라리스오피스 등 AI 모델 및 서비스, 인프라 업체까지 100여곳이 참석했다. 대다수가 모두의 AI 사업의 토대가 되는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트에 주관기관 또는 참여기관으로 지원했거나 현재 참여 중인 곳들이다. 국산 AI 활용 조건 채워야…"원칙은 별도 앱 출시" 모두의 AI는 해외 생성형 AI 의존도를 낮추고 국민 누구나 무료로 사용할 수 있는 국산 AI 서비스를 구축하기 위한 사업이다. 과기정통부는 국내 생성형 AI 이용자 상당수가 해외 무료 서비스를 이용하고 있지만 이용량 제한과 해외 플랫폼 의존 리스크 등을 고려하면 공공성이 담보된 국산 AI 서비스가 필요하다는 입장이다. 참여 기업들은 독파모 기준에 부합하는 국산 AI 모델을 50% 이상 활용하고 생태계 다원화를 위해 다른 기업의 국산 AI 모델도 30% 이상 함께 써야 한다. 자체 모델이 없는 기업이라도 국내 AI 모델을 응용 프로그램 인터페이스(API) 또는 오픈소스 방식으로 활용하면 사업에 참여할 수 있다. 다음달 독파모 사업 2차 평가를 앞둔 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스가 최신 버전 모델을 오픈소스를 공개하는 만큼, 활용 가능한 국산 모델 선택지가 충분하다는 게 정부 측 설명이다. 모델 활용 비율은 출력 토큰 기준으로 산정하는 방안이 유력하다. 평가 단계에서는 모델 티어링과 라우팅 설계의 적정성을 심사하고 이후 로그 등을 통해 실제 활용 비율을 점검할 계획이다. 외산 AI 모델은 국산 모델만으로 구현이 어려운 특정 고도화 기능에 한해 허용된다. 과도한 외산 모델 활용은 평가에 반영될 수 있다. 공진호 과기정통부 인공지능정책기획과장은 "외산 모델을 최대 20%까지 사용할 수 있다는 의미로 오해하는 경우가 많다"며 "국산 모델을 우선 활용하고 필요한 경우에만 외산 모델을 최소한으로 사용하라는 취지"라고 설명했다. 모두의 AI 서비스 형태는 별도 앱 출시가 원칙이다. 기존에 운영 중인 서비스와 연계는 가능하지만 별도 서비스를 운영하지 않고 기존 플랫폼에 일부 기능만 얹는 방식은 허용되지 않는다. 이종근 과기정통부 인공지능정책기획과 서기관은 "평가 항목상 기존 서비스에 국산 모델을 갈아끼우는 것만으로는 좋은 점수를 받기 어렵다"며 "이는 사업 취지와도 거리가 멀다"고 말했다. 모두의 AI는 범용 AI 챗봇을 넘어 예약·결제 등 실무를 수행하는 AI 에이전트로 발전하는 것을 지향한다. 올해 과기정통부는 범용 챗봇과 함께 공공 서비스 사전 알림·신청을 지원하는 공공 AI 에이전트 연계 서비스를 우선 출시한다. 2027년 이후에는 자산 관리·노후 설계·주거 계획 등 분야별 에이전트로 넓힐 계획이다. 이 서기관은 "서비스 운영 수익 모델 경우 기본 기능 무료 제공을 원칙으로 하되 고도화 기능에 대해서는 기업 판단에 따라 자체 유료 모델을 운영하는 것도 가능하다"고 덧붙였다. ◆연내 B200 GPU 512장 지원…"서비스 고도화 활용 가능" 과기정통부는 모두의 AI 서비스 개발 및 개시에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 중심의 지원에 나설 방침이다. 올해는 정부가 보유한 엔비디아 B200 GPU 512장을 배분한다. 2개 기업 선정 시 256장씩, 3개 기업 선정 시 1순위 기업에 256장, 2~3순위 기업에 각각 128장을 차등 배정하는 식이다. B200 1장당 환산 단가는 월 660만원으로, 1차년도 협약기간 4개월(9~12월) 기준으로 정부 지원금이 산정된다. 2027~2030년 지원 방식과 규모는 관계 부처 및 국회 협의를 거쳐 확정할 예정이다. 다만 현장에서는 이렇게 고정된 GPU 물량으로 서비스 운영이 가능할지를 우려하는 목소리도 나왔다. 이용자 접속이 특정 시간대에 몰리는 AI 서비스 특성상, 모델 크기를 어떻게 잡느냐에 따라 감당할 수 있는 트래픽 폭이 달라지기 때문이다. 이동수 에이투시스 대표는 "모델 규모를 키우면 감당 가능한 트래픽이 줄고 반대로 작은 모델을 쓰면 서비스 품질이 떨어질 수 있다"며 "서비스 출시 첫날 이용자가 몰릴 경우 총 GPU 512장으로 충분할지 우려된다"고 지적했다. 김명선 NIPA AI활용본부 모두의AI TF팀 수석은 "올해 사업은 모델 개발이 아니라 서비스 개발과 출시를 지원하는 사업인 만큼 현재 GPU 규모로도 충분히 추진 가능하다"며 "GPU를 추론 용도로만 제한하지 않고 서비스 개발과 고도화에도 활용할 수 있도록 유휴시간 GPU 사용을 허용할 계획"이라고 답했다. 공공 AI 에이전트 구현을 위한 공공 서비스 연계 방법도 관심사였다. 실제 민원 신청까지 처리하려면 정부24와 공공 마이데이터, 간편 공동인증 등과의 연계가 필수인 만큼 기업들은 관련 표준 제공과 정부 차원의 지원 여부를 질의했다. 이 서기관은 "관계 부처와 사전 협의를 진행 중"이라며 "기업 수요가 있는 부분은 관계 기관과의 협의를 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 과기정통부는 다음달 11일까지 사업 공모 후 서면 및 발표평가를 거쳐 단일 기업 혹은 컨소시엄(정예팀) 형태의 민간 기업 2~3개사를 선정할 계획이다. 오는 9월 말 베타 서비스를 시작해 연내 모두의 AI 서비스를 공식 출시한다는 목표다. 김용범 청와대 정책실장은 이날 자신의 페이스북에서 모두의 AI 사업 관련해 "AI에 대한 접근은 이제 하나의 기본권으로 봐야 한다"며 "무료 AI가 일상에 AI를 뿌리내려 토대를 쌓는 정책이라면 공공 에이전트는 그 토대 위에서 시장을 여는 정책"이라고 역설했다.

2026.07.21 14:06이나연 기자

[AI는 지금] 모티프, 독파모 2차전 앞두고 '반전'…글로벌 경쟁력 입증

국가대표 인공지능(AI) 기업을 가리는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 2차 평가를 앞두고 참여 기업 간 경쟁이 달아오르고 있다. 가장 늦게 합류한 모티프테크놀로지가 프리뷰 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록하면서 예상 선발 구도에 변화가 생길지 주목된다. 모티프는 독파모 사업을 통해 개발 중인 대규모언어모델(LLM) '모티프 3' 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '모티프 3 프리뷰'는 딥시크 최신 모델과 같은 44점을 기록해 미국과 중국을 제외한 국가에서 개발된 모델 가운데 가장 높은 성적을 거뒀다. 글로벌 오픈소스 모델 순위에서도 문샷AI의 키미와 즈푸AI의 GLM에 이어 미니맥스, 딥시크 모델과 함께 3위권에 올랐다. 이번 결과는 모티프가 독파모 2차 평가용 최종 모델을 제출하기 전에 확보한 성적이라는 점에서 주목된다. 모티프는 이달 말 모델을 제출한 뒤 8월 초 성능을 높인 최종 버전을 공개할 예정이다. '모티프 3'는 전체 파라미터 3140억 개 규모의 전문가혼합(MoE) 모델이다. 추론 과정에선 전체의 약 4%인 130억 개 파라미터만 선택적으로 활성화하는 구조를 적용했다. 회사 측은 해외 오픈소스 모델을 개량하지 않고 아키텍처 설계부터 학습까지 자체 개발했다고 설명했다. 개발 규모도 경쟁사보다 작다. 모티프는 직원 약 30명이 정부가 제공한 그래픽처리장치(GPU) 700여 장을 활용해 선정 후 약 5개월 만에 프리뷰 모델을 완성했다. 이처럼 상대적으로 적은 인력과 연산 자원으로 글로벌 상위권 벤치마크 점수를 제시하면서 기술 효율성과 독자성을 드러낸 것으로 평가됐다. 독파모 2차 평가는 기존 4개 정예팀 가운데 1곳을 탈락시키는 방식으로 진행될 예정이다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 지난 6월 말 평가용 모델을 제출했으며 패자부활전을 통해 한 달 늦게 합류한 모티프는 이달 말까지 모델을 제출한다. 과학기술정보통신부는 8월 초부터 심사에 들어갈 계획이다. 이번 평가는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용과 서비스 확산 가능성도 주요 평가 요소로 거론된다. 또 글로벌 벤치마크 반영 비중이 높아지는 동시에 실제 사업 적용 사례와 생태계 확장 능력도 함께 살피는 것으로 알려졌다. 업스테이지는 2차 평가에서 기존 1000억 개 규모 모델을 2000억 개 수준으로 확대할 예정이다. 이곳은 AAII에서 44.4점을 기록한 모델 성능과 국산 AI 모델·국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 풀스택 역량을 강점으로 내세우고 있다. 최근에는 검색 플랫폼 다음을 인수하고 AI 요약 서비스에 자체 거대언어모델(LLM) 기술을 적용하며 서비스 확장에도 나섰다. LG AI연구원은 그룹 계열사와 외부 산업 현장에서 축적한 적용 사례를 앞세우고 있다. 최근 코스콤과 협력해 국내 상장기업 약 2500개 종목의 주가 예측과 해설 서비스를 추진하고 있으며 LG유플러스와 함께 정부의 '모두의 AI' 사업 참여도 준비 중이다. SK텔레콤은 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 추가하며 산업 확산 역량을 강화했다. SK AX는 제조와 금융, 공공 분야의 AI 전환 사례를 발굴하고 테크노매트릭스는 독자 모델의 현장 운영과 고도화를 지원하는 역할을 맡는다. 모티프도 삼일회계법인과 딥서치 등 컨소시엄 참여 기업 및 협력사와 모델 공급을 논의하고 있다. 성능 중심의 개발 전략을 유지하면서 회계와 금융 데이터, 산업 현장 적용 사례를 확대해 상용화 평가에 대응할 계획이다. 업계에선 모티프가 공개한 AAII 성적이 2차 평가를 앞두고 선두권과 후발 주자의 격차가 예상보다 크지 않을 수 있다는 점을 드러냈다고 평가했다. 기존에는 자본력과 인력, 산업 적용 경험을 갖춘 대기업 계열 팀이 유리할 것이라는 관측이 많았지만, 이번에 모티프가 프리뷰 단계에서 성능 경쟁력을 입증하면서 평가 변수로 떠오른 분위기다. 다만 일각에선 기업별 AAII 점수가 모델 공개 시점과 평가 버전, 오픈소스 범위가 달라 단순 비교에는 한계가 있다고 지적했다. 모티프가 제시한 '글로벌 오픈소스 3위권'도 44점을 받은 여러 모델이 함께 포함된 순위인 만큼, 실제 경쟁력은 8월 독파모 평가에서 다른 정예팀과 동일한 기준으로 비교해야 확인할 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "2차 평가부터는 벤치마크 점수만 높다고 통과할 수 있는 구조는 아닐 것"이라며 "독자 기술로 성능을 얼마나 끌어올렸는지와 실제 산업에서 활용할 수 있는지를 함께 증명하는 팀이 유리할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:08장유미 기자

[유미's 픽] 독파모 고배 뒤 더 잘나간다…산업 AI 공략 속도 내는 두 기업, 어디?

올 초 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에서 함께 선정이 불발된 네이버클라우드와 NC AI가 산업 현장 공략에 속도를 내고 있다. 범용 모델의 성능과 독자성을 겨루던 정부 사업에서 벗어나 국방·조선·철강 등 실제 수요가 있는 분야로 기술과 사업 역량을 집중하는 분위기다. 21일 업계에 따르면 네이버클라우드는 최근 국방·제조기업의 AI 학습과 운영을 지원하는 인프라·플랫폼 사업 확대에 본격 나섰다. 특히 올해 국방을 핵심 사업으로 정하고 방산기업과의 공동 개발과 국책사업 참여를 확대하고 있다. 제조 분야에서도 조선과 스마트팩토리를 중심으로 AI·클라우드 사업 발굴에 나섰다. 일단 네이버와 네이버클라우드는 한국항공우주산업(KAI)과 방산 특화 AI 파운데이션 모델을 공동 개발하고 있다. 향후 무인기와 AI 파일럿, 유무인복합체계 등 미래전투체계에 적용하는 방안도 추진한다. 네이버클라우드는 국방부가 발주한 '초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술' 사업에 한화시스템 컨소시엄으로도 참여했다. 한화시스템이 지휘통제체계 적용과 통합을 맡고 네이버클라우드는 AI 모델과 클라우드·데이터 플랫폼 분야에서 역할을 나누는 구도다. 이 사업은 텍스트와 영상, 음성, 센서, 레이더 등 전장 데이터를 통합 처리하는 국방 특화 대규모언어모델(LLM)을 개발해 한국군 지휘통제체계에 적용하는 것이 목표다. 수주에 성공하면 네이버클라우드는 폐쇄망에서 국방 데이터를 학습·운영하는 핵심 레퍼런스를 확보할 수 있다. 제조 분야에선 HD한국조선해양과 조선 산업에 특화된 AI·클라우드 환경을 구축한다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 프라이빗 클라우드를 기반으로 설계·생산 데이터를 처리하고 차세대 선박 플랫폼과 피지컬 AI까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. 이처럼 네이버클라우드의 최근 사업은 자체 거대언어모델(LLM) 공급보다 AI 운영 기반 전체를 제공하는 데 무게가 실려 있다. GPU와 프라이빗 클라우드, 데이터 플랫폼, AI 모델을 묶어 보안과 데이터 통제 요건이 높은 산업을 공략하는 방식이다. 특히 국방과 제조는 올해 네이버클라우드가 가장 적극적으로 사업을 확대하는 분야로 꼽힌다. 지멘스 등과 맺은 협력도 특정 공정에 머물기보다 국내 제조업 전반의 데이터를 AI와 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 네이버클라우드 관계자는 "올해 국방을 핵심 사업으로 지정한 뒤 관련 사업을 적극적으로 추진하고 있다"며 "제조 분야는 현재 업무협약을 토대로 실제 사업을 만들어가는 단계"라고 말했다. NC AI는 산업용 로봇이 현장을 인식하고 판단·행동하는 데 필요한 피지컬 AI 기술로 방향을 좁히고 있다. 게임과 콘텐츠 개발 과정에서 축적한 비전 AI와 3D 가상세계, 월드모델, 합성 데이터 기술을 제조와 국방 현장에 적용하는 전략이다. 최근에는 한화오션의 자율 용접 AI 개발 과제를 수주해 주목 받았다. 향후 강한 아크광과 용접 분진, 거친 야외 환경에서도 용접선을 인식하고 결함을 탐지하는 비전 모델을 개발해 협동로봇에 적용할 예정이다. 포스코DX와는 로봇 파운데이션 모델 공동 개발에 나섰다. 시각과 언어, 물리적 행동을 통합 처리하는 시각언어행동(VLA) 모델을 고도화하고 디지털 트윈 환경에서 산업용 로봇을 학습시키는 것이 목표다. 현대로템과 구성한 컨소시엄은 국방과학연구소의 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 과제를 수주했다. NC AI는 국방 지형과 작전 상황을 가상 공간에 구현하고 로봇 학습에 필요한 합성 데이터를 공급하는 월드모델 개발을 맡는다. 이 같은 한화오션·포스코DX·현대로템과의 협력은 비전 인식과 VLA, 월드모델을 제조·국방 로봇에 적용하는 방향으로 이어지고 있다. NC AI는 이를 토대로 산업 현장의 인식부터 학습·판단·행동까지 아우르는 피지컬 AI 사업을 확대한다는 방침이다. 업계 관계자는 "두 기업 모두 독파모 참여를 통해 범용 모델 개발에 필요한 기술과 운영 역량을 점검한 경험이 이후 산업 AI 사업의 기반이 된 것으로 보인다"며 "당시 축적한 역량을 국방·제조처럼 수요가 분명한 분야에 적용하면서 사업화 범위를 넓히고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:36장유미 기자

이재명 대통령 "한국형 AI 동맹 필요…미·중 모델 의존도 낮춰야"

이재명 대통령이 독자 인공지능(AI) 모델 개발 초기부터 각국과 언어·데이터 협력 체계를 구축하라고 주문했다. 미국과 중국 중심 AI 생태계 의존도를 낮추고 한국형 모델을 앞세워 소버린 AI 협력망을 만들기 위해서다. 이재명 대통령은 16일 과학기술정보통신부 업무보고에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관에게 독자 AI 모델의 다국어 확장 전략과 해외 협력 방안을 이같이 강조했다. 이 대통령은 한국이 미국과 중국에 이은 AI 3강을 목표로 하더라도 모델 성능 경쟁에만 머물러서는 안 된다고 봤다. AI 종속을 우려하는 국가들과 초기부터 협력하면 새로운 시장과 국가 간 협력 기반을 함께 확보할 수 있다는 판단이다. 그는 "미국과 중국 AI 모델에 대한 의존도가 높아질수록 국가적 위험도 커질 수 있다"며 "최근 미토스 사태처럼 해외 기업이 갑자기 서비스를 중단하거나 이용 정책을 바꾸면 해당 AI를 활용하는 국가가 대응하기 어려울 것"이라고 우려했다. 이 대통령은 각국 정상이 자국의 독자 AI 모델을 갖기를 원하고 있다고 주장했다. 특히 규모가 작은 국가나 고유 언어를 사용하는 국가와 협력하려면 해당 언어와 데이터를 모델 개발 초기부터 반영하는 방안을 마련해야 한다고 주문했다. 그는 AI 모델을 완성한 뒤 수출하는 구조보다 모델 개발 과정부터 협력국 손잡는 체계를 만들어야 한다고 강조했다. 국가별 언어·데이터를 한국형 범용 모델에 결합해야 특정 빅테크에 종속되지 않는 공동 AI 생태계를 만들 수 있다는 구상이다. 이날 배경훈 부총리는 국내 AI 모델 개발사들이 한국어와 영어에서 경쟁력을 확보했으며, 스페인어와 일본어도 일정 수준 지원하고 있다고 설명했다. 특히 베트남과 몽골도 자국 언어로 작동하는 소버린 AI 구축을 희망하고 있어 이를 위한 다국어 확대 전략도 알렸다. 배 부총리는 "우리는 한국어와 영어 성능을 세계 최고 수준으로 높인 뒤 국가별 언어를 추가하는 방식을 검토하고 있다"며 "협력국으로부터 언어 데이터를 받아 모델의 초기 학습 단계부터 이를 반영하거나 범용 거대언어모델(LLM)을 만든 뒤 해당 국가 데이터를 추가 학습하는 방식을 진행할 것"이라고 밝혔다. 배 부총리는 소수 언어를 지원하는 기술적 난도보다 학습에 필요한 데이터를 확보·정비하는 과정이 더 큰 과제라고 봤다. 그는 "각국 언어가 디지털 자료로 충분히 축적됐으면 추가 학습이 비교적 쉽다"며 "만약 데이터가 부족하면 디지털화와 정제 작업부터 진행해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "AI 모델을 만드는 기업·기관이 모든 데이터를 수집하기는 어렵다"며 "각국이 데이터만 잘 모아 정비해 놓으면 각국 소버린 AI 협력 체계는 수월할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.16 13:32김미정 기자

[유미's 픽] "해외 정부와 다르다"…AI G3 노린 韓, 전국민 무료 AI 내세운 까닭은

정부가 전국민에게 이용량 제한 없이 국산 인공지능(AI)을 제공하는 '모두의 AI' 사업에 착수하면서 국내 AI 시장의 경쟁 구도가 서비스 중심으로 옮겨가고 있다. 해외 주요국이 행정 안내와 공무원 업무 지원, 컴퓨팅 인프라 확충을 각각 추진하는 것과 달리 우리나라 정부는 전국민 무료 AI 서비스에 승부수를 던진 모습이다. 15일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원에 따르면 모두의 AI는 국민의 AI 접근성과 활용 역량 격차를 줄이고 국산 AI 모델의 서비스 경쟁력을 높이기 위해 추진된다. 정부가 연산 자원만 제공하는 데서 벗어나 전국민 이용 수요를 직접 만들어 국산 모델에 대규모 실사용 경험을 공급하는 구조다. 정부는 오는 8월 11일까지 공모를 거쳐 2~3개 기업 또는 컨소시엄을 선정한다. 사업자는 9월 베타서비스를 시작하고 12월부터 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트, 특화 서비스를 제공해야 한다. 올해는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 기업당 256장 또는 128장씩 배분한다. 자부담금 매칭이 필요하며 2027년 이후 GPU 비용과 운영비 지원 방식·규모는 관계부처와 국회 협의를 거쳐 결정된다.정부가 이번 사업을 추진한 이유는 외산 AI 서비스 의존과 AI 활용 격차에 대한 우려 때문이다. 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만 명에 달하지만 상당수 외산 서비스 무료 버전을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또 현재 국민 약 3분의 1은 여전히 AI를 이용하지 않는 것으로 집계됐다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "모두의 AI는 단순한 서비스를 넘어 우리 국민들이 AI와 함께 일하고 배우며 일상을 영위할 수 있도록 지원하는 AI 시대의 계산기·컴퓨터"라고 밝혔다. 행정 효율 넘어 산업 육성까지…한국형 AI 정책 실험 모두의 AI는 행정서비스 개선이나 인프라 공급에 머문 해외 정책보다 한발 더 나아가 전국민 이용 수요와 국산 AI 산업 육성을 동시에 겨냥했다는 점에서 많은 주목을 받고 있다. 현재 해외에선 AI를 특정 행정서비스에 적용하거나 공무원 업무를 지원하고, 민간 기업에 컴퓨팅 인프라를 공급하는 방식이 주로 활용되고 있다. 한국처럼 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영까지 직접 지원하는 사례는 드문 편이다. 해외 사례를 살펴보면 국민 대상 행정 안내, 공무원 업무 지원, 민간 AI 인프라 공급으로 정책 방향이 나뉜다. 영국은 '거브닷UK 챗(GOV.UK Chat)'을 통해 정부 공식 정보를 기반으로 복지와 연금, 주택, 직업훈련 등 국민의 행정 관련 질문에 답하는 서비스를 제공 중이다. 정부 웹사이트를 일일이 찾거나, 상담센터에 문의하는 불편을 줄이는 디지털 행정 창구에 초점을 맞췄다. 싱가포르는 공무원의 자료 조사와 문서 작성, 아이디어 생성을 지원하는 내부 AI 도구 '페어(Pair)'를 앞세우고 있다. 정부 업무 생산성과 보안성을 높이는 것이 주된 목적이다. 인도는 '인디아AI 미션'을 통해 1만8000개 이상의 AI 연산 자원을 확보하고 스타트업과 연구기관 등에 최대 40% 낮은 비용으로 공급하고 있다.미국은 연방기관의 AI 도입과 공무원 업무 효율화에, 중국은 정무서비스 적용과 기업의 연산·모델 이용 지원에 무게를 두고 있다. 두 나라 모두 국가 차원의 AI 활용을 확대하고 있지만 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영을 직접 지원하는 한국과는 정책 구조가 다르다. 이와 달리 우리나라는 국민이 직접 쓰는 범용 AI를 정책의 중심으로 삼고 있다. 무료 서비스에 국산 모델 활용 조건과 GPU 지원을 더해 AI 이용 격차를 줄이고, 외산 서비스에 몰린 수요와 데이터를 국내 산업으로 끌어오겠다는 구상을 펼치고 있다. 이에 사업자는 독자 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고 자사 외 다른 기업의 국산 모델도 30% 이상 사용해야 한다. 외산 모델은 제한적으로 병용할 수 있지만 해당 사용분은 정부 지원에서 제외된다. 디지털플랫폼정부위원회 인공지능플랫폼혁신국장 출신인 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "외산 AI와의 병용을 일부 허용한 하이브리드 전략은 영리하고 실리적인 소버린 AI 확보 방안"이라며 "국산 모델이 일정 수준의 성능을 갖췄더라도 글로벌 빅테크보다 대규모 서비스 운영 경험이 부족한 만큼 초기 품질을 보완하면서 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 인프라에 축적할 수 있다"고 말했다. 'K-AI' 확산 노린 정부, 독자 모델 개발·모두의 AI 투트랙 추진 업계에선 '모두의 AI'가 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업과 지원 대상이 일부 겹치면서 AI 예산과 GPU가 분산될 수 있다고 우려했다. 반면 일각에선 두 사업이 같은 영역을 중복 지원하기보다 모델 개발과 서비스 구현을 나눠 맡는 구조로 봐야 한다는 의견도 내놨다. 실제 독자 AI 파운데이션 모델 사업은 글로벌 선도 모델과 경쟁할 기반 모델 확보에 초점을 두고 있다. 모두의 AI는 국산 모델을 검색과 데이터, 외부 도구 등과 결합해 국민이 실제로 사용하는 서비스로 구현하고 대규모 운영 경험을 쌓는 데 중점을 두고 있다. 이는 모델 개발과 제품 구현을 각각 맡겨 역량과 자원이 한쪽에 과도하게 분산되는 것을 줄이려는 취지다. 업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델 사업은 모델 자체를 개발하는 영역이고 모두의 AI는 여러 모델과 기술을 결합해 제품을 만드는 엔지니어링 영역"이라며 "모델 개발사에 촉박한 일정으로 전국민 서비스 구축까지 동시에 맡기면 인력과 시간, 인프라 측면에서 부담이 커질 수 있다"고 말했다. 다만 두 사업의 성과가 따로 쌓이면 정책 효과가 제한될 수 있다는 점은 다소 우려된다. 모두의 AI에서 확보한 이용자 상호작용과 에이전트 실행 기록, 오류·장애 대응 경험이 독자 모델 고도화에 반영돼야 모델 개발과 서비스 운영이 선순환 구조를 만들 수 있어서다. 이 연결이 약하면 학습과 서비스에 각각 투입한 GPU와 예산의 효율도 떨어질 수 있다. 이 에반젤리스트는 "단순한 모델 스펙 경쟁을 넘어 서빙 단계에서 국산 모델이 얼마나 밀도 높은 트래픽 경험과 실전 데이터를 축적하느냐가 중요하다"며 "에이전트 구동 과정에서 발생하는 핵심 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 자산으로 쌓아 국산 모델 개선에 활용해야 한다"고 강조했다. 정부 지원 이후 자생력 입증해야 업계는 우리나라가 반도체와 디지털 인프라를 활용해 전국민 단위의 AI 수요를 만든다는 점을 두고 과감한 소버린 AI 정책을 펼치고 있다고 평가했다. 그러나 정부 지원으로 확보한 이용량이 독자적인 서비스 경쟁력과 수익성, 해외 확장으로 이어지는지는 별도로 입증해야 하는 부담도 크다고 봤다. 정부도 이를 의식해 이번 발표 평가에서 서비스 편의성과 이용자 확보·유지 전략을 가장 높은 50점으로 배정했다. 모델 성능보다 국민이 실제로 사용하고 계속 찾는 서비스를 만들 수 있는지를 중점적으로 살피겠다는 의지를 드러낸 것이다. 이 외에 서비스 품질·안정성은 30점, 국내 AI 생태계 기여도는 20점이 만점이다.일각에선 새롭게 구축한 서비스만으로 단기간에 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않다는 의견도 내놨다. 또 이미 대규모 이용자를 확보한 포털과 앱에 국산 모델과 AI 기술을 접목하는 방식이 이용 확산과 비용 효율 측면에서 현실적일 수 있다고 주장했다. 업계 관계자는 "범용 모델을 통해 국민의 AI 리터러시를 높이겠다는 사업 취지에는 공감한다"며 "다만 새로운 서비스를 만들어 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않은 만큼 국내 모델과 기술을 이미 국민이 사용하는 포털과 앱 등 다양한 플랫폼에 접목해 AI 활용 범위를 넓히는 것이 효과와 비용 측면에서 더 현실적일 수 있다"고 강조했다. 전국민 무료 서비스가 기존 민간 AI 구독 시장과 경쟁하거나 일부 사업자에 GPU와 데이터가 집중될 가능성이 있다는 점 역시 부담 요소로 지목됐다. 9월 베타서비스와 12월 정식 출시 일정도 촉박해 여러 모델을 연결하고 보안과 개인정보 보호, 장애 대응 체계를 단기간에 갖춰야 한다는 점도 기업들이 해결해야 할 과제로 남았다. 정부 역시 대응책 마련에 적극 나서야 할 것으로 보인다. 공공 AI 에이전트가 효용을 내려면 기존 행정 절차와 시스템 개선을 병행해야 하기 때문이다. 부처별로 파편화된 절차를 그대로 둔 채 AI만 추가할 경우에는 이용자 접점과 책임 체계가 더 복잡해질 수 있다. 또 에이전트의 권한과 실행 이력, 품질과 보안을 관리하는 에이전트옵스 체계도 앞으로 필요하다. 이 에반젤리스트는 "정부 부처 간 복잡한 절차와 파편화된 시스템을 혁신하지 않은 채 AI 에이전트만 얹으면 또 다른 파편화를 낳을 수 있다"며 "국민이 실제 효용을 느끼도록 행정 절차 혁신과 에이전트 운영 체계를 함께 준비해야 한다"고 강조했다.

2026.07.15 10:40장유미 기자

경찰 수사부터 조선·해양까지…국산 AI 모델 확산 속도

국산 인공지능(AI) 모델이 경찰 수사 지원부터 제조업, K-팝, 조선·해양까지 다양한 산업 현장에 접목되고 있다. 과학기술정보통신부는 6일 K-AI 모델이 산업 현장에 활용되는 사례 4건을 소개했다. 과기정통부는 지난 5월부터 10주간 K-AI 모델 활용 사례를 알리는 기획을 이어오고 있다. LG AI연구원은 LG CNS와 함께 '엑사원'을 활용해 경찰청 '수사 지원 AI(KCIS-AI)' 고도화 작업을 진행 중이다. KCIS-AI는 경찰청 형사사법정보시스템(KICS)에 AI 기술을 결합한 수사 지원 시스템으로, 사건 쟁점 분석·정리, 법령·판례 검색, 영장 신청서 초안 작성 등 기능을 포함한 AI 서비스 구축을 완료했다. 비정형 수사 자료 분석과 신종 범죄 탐지 등 AI 기반 수사 지원 기능도 강화하고 있다. SK텔레콤은 국내 철강 제조업체 KG스틸과 'A.X K1' 기반 '제조 특화 AI 에이전트' 현장 실증을 위한 업무협약을 맺었다. SK텔레콤 AI 모델이 제조업 현장에 적용되는 첫 사례로, KG스틸이 보유한 공정 오류·사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 등 현장 데이터를 기반으로 특화 AI 에이전트를 개발하고 있다. 하반기에는 KG스틸 당진공장 냉간 압연 라인에서 실증(PoC)을 진행할 계획이다. NC AI는 한국콘텐츠진흥원(KOCCA)이 주관하는 'K-콘텐츠 AI 혁신 선도 프로젝트'에 참여해 AI 아이돌 제작에 나섰다. 고품질 아바타와 뮤직비디오 에셋, 음악을 효율적으로 생성해 기획 단계부터 다중 플랫폼에 즉각 활용 가능한 통합 파이프라인을 완성한다는 방침이다. 네이버클라우드는 HD현대가 보유한 2억건 이상의 조선·해양 관련 데이터베이스(DB)에 자사 AI 모델을 적용하고 있다. 임직원들은 AI 기반 시스템을 통해 선박 설계·건조 관련 문서의 검색과 요약 기능을 활용할 수 있게 됐다. HD현대마린솔루션의 선박·엔진 애프터서비스(A/S) 관련 고객 응대 AI 챗봇 서비스도 제공받을 수 있다.

2026.07.06 17:05이나연 기자

'국대 AI' 내달 2차 검증대…LG·SKT·업스테이지 보고서 제출

국가대표 인공지능(AI) 선발전으로 불리는 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'가 다음 달 2차 평가를 앞두고 본격적인 검증 단계에 돌입했다. 6일 업계에 따르면 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 지난달 말 독자 AI 모델 개발을 마치고 이날 정보통신산업진흥원(NIPA)에 성과 보고서를 제출했다. 지난 2월 추가 공모를 통해 정예팀에 합류한 모티프테크놀로지스는 동일한 개발 기간을 보장받아 이달 말까지 모델 개발을 마칠 예정이다. 구체적인 성과 보고서 제출 시점은 정해지지 않았지만 이르면 이달 말에서 다음 달 초 중이 될 것으로 보인다. 정부는 모티프테크놀로지스의 모델 개발이 마무리되는 대로 다음달 2차 평가를 실시해 4개 팀을 3곳으로 압축한다. 이어 내년 초 3개 팀을 대상으로 3차 평가를 거쳐 최종 2개 팀을 선정한다. 당초 정부는 올해 말까지 최종 선발을 마무리할 계획이었지만 기술 독자성 논란으로 재공모 절차가 진행되면서 전체 일정이 지연됐다. 이번 평가에서는 1차 평가에 앞서 진행했던 성과 발표회를 열지 않을 예정이다. 대신 각 정예팀은 성과 보고서에 모델 성과는 물론 개발 과정에서 겪은 어려움과 해결 과정, 향후 개발 계획 등을 종합적으로 담은 것으로 알려졌다. 평가 기준도 일부 보완됐다. 과기정통부는 정예팀들과 사전 협의를 거쳐 지난 평가의 벤치마크·전문가·사용자 평가 체계는 유지하되 글로벌 벤치마크 일부를 조정하고 전문가 평가 등의 기준을 더 세분화했다. 앞서 제기된 기술 독자성 논란을 반영한 조치로 풀이된다. 업계에서는 산업 현장 적용성과 실증 사례 확보 여부가 2차 평가의 핵심 변수가 될 것으로 보고 있다. 실제 각 정예팀은 1차 평가에서 공개한 모델을 고도화하는 동시에 산업별 현장에서 실증 사례를 구축하는 데 집중하는 모습이다. LG AI연구원은 지난 평가에서 전 항목 최고점을 받은 'K-엑사원'의 성능을 끌어올리며 산업 적용 범위를 넓히고 있다. 최근 이스트에이드가 운영하는 포털 줌(ZUM)의 AI 검색 서비스 핵심 모델로 채택되면서 'AI 3초 요약'과 'AI 이슈 트렌드' 기능을 지원하고 있다. 여기에 금융 AI 에이전트와 경찰청 수사 지원 AI, 의료·신약 개발 등으로 산업 현장 적용 사례를 확대하고 있다. SK텔레콤은 1차 평가 모델인 '에이닷엑스(A.X) K1'의 성능을 개선해 제조업을 중심으로 현장 실증을 확대하고 있다. 최근 KG스틸과 제조 특화 AI 에이전트 개발에 착수한 데 이어 자동차와 반도체, 국방, 검색 서비스 등으로 적용 분야를 넓히고 있다. 특히 제조 공정에서는 현장 데이터를 학습한 AI 에이전트를 개발해 하반기부터 실제 생산라인에 투입할 계획이다. 업스테이지는 지난 평가에 제출한 '솔라 오픈 100B'의 후속 모델인 '솔라 오픈2'를 앞세워 산업 확산에 속도를 내고 있다. 전작보다 추론 성능을 강화한 솔라 오픈2를 기반으로 공공과 금융, 법률, 제조까지 적용 범위를 확대하겠다는 목표다. 최근 회사가 인수한 포털 다음(Daum)에도 솔라를 활용한 'AI 요약' 베타 서비스를 시작했다. 공공 AI 워크스페이스와 법률 AI, 업무 자동화 서비스 등에서도 실증 사례를 늘려가고 있다. 추가 합류로 다음달 첫 평가를 받는 모티프테크놀로지스는 자체 대형언어모델(LLM) '모티프-2-12.7B'를 기반으로 한 300B급 모델을 개발 중이다. 언어모델뿐 아니라 이미지·비디오 생성 모델까지 기술 범위를 넓히는 동시에 농업 모빌리티와 금융, 반도체 설계, 국가유산 서비스 등 다양한 산업 분야에서 실증 사례를 축적하고 있다. 업계 관계자는 "이제 독파모는 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 가치를 입증하는 단계로 접어들었다"며 "다가올 평가는 우리 소버린 AI의 경쟁력을 가늠하는 중요한 분수령이 될 것"이라고 말했다.

2026.07.06 16:45이나연 기자

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

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