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"1GB 모델을 125MB로"…퀄컴, '1비트 AI'로 웨어러블 메모리 장벽 깬다

[마우이(미국)=지디넷코리아 전화평 기자] 퀄컴이 메모리 공간과 배터리 제약이 극심한 소형 웨어러블 기기용 메모리 절감 기술과 플랫폼 최적화 전략을 내놨다. 퀄컴은 24일(현지시간) 미국 하와이 마우이에서 열린 '스냅드래곤 서밋 2026' 퍼스널 인공지능(AI) 및 사운드 질의응답(Q&A) 세션에서 프리즘 ML(Prism ML)과 함께 개발한 '1비트 추론 엔진'을 해결책으로 제시했다. 이는 기존 8비트 AI 모델을 1비트로 양자화해 메모리 사용량을 8분의 1 수준(1GB 모델 기준 125MB)으로 대폭 축소하는 기술이다. 퀄컴은 압축에 따른 정확도 손실을 최소화해, 시각 장애인을 위한 주변 사물 인식 등 복잡한 멀티모달 AI 연산을 초소형 기기 내부에서 원활하게 구동할 수 있다고 설명했다. 플랫폼 경량화를 통한 원가 절감 방안도 도입했다. 기존에는 개발 편의를 위해 무거운 리눅스나 안드로이드 운영체제(OS)를 활용하면서 고용량 D램이 필요했다. 퀄컴은 이를 대체할 '스냅드래곤 사운드 앱스 앤 에이전트' 아키텍처를 선보이며 불필요한 D램 요구량을 줄였다. 동시에 필요에 따라 외부 메모리를 확장하거나 분산 처리를 지원하는 유연한 메모리 아키텍처도 적용했다. 앤드루 레이스터 퀄컴 수석 제품 매니저는 "새 아키텍처는 개발 편의성을 유지하면서도 기기 제조사의 메모리 비용과 제품 총원가를 획기적으로 낮출 수 있는 솔루션"이라며 "이를 통해 압도적인 전력 소비 절감 효과까지 얻을 수 있다"고 설명했다. 지아드 아스가르 퀄컴 수석 부사장은 "1비트 모델은 메모리가 극도로 제한된 소형 기기들이 자체적으로 훨씬 더 많은 AI 연산을 수행할 수 있는 강력한 무기"라며 "이러한 혁신이 스마트 안경을 비롯한 차세대 초소형 웨어러블 기기에서 마주했던 수많은 제약들을 실질적으로 해결할 것"이라고 강조했다.

2026.09.24 11:02전화평 기자

네이버클라우드 "공격·방어형 AI 키운다…보안 데이터 830TB 확보"

"우리는 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 준비를 모두 마쳤습니다. 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 보안 데이터 830테라바이트(TB)를 활용해 공격·방어용 모델을 구축할 것입니다. 이를 통해 국가 핵심시설과 기업 사이버 위협 대응 역량을 높일 것입니다." 김진휘 네이버클라우드 전무는 22일 더 그랜드 롯데 서울 3층 사파이어볼룸에서 열린 '사이버보안 특화 AI 모델 개발사업 착수간담회'에서 프로젝트 전략을 이같이 밝혔다. 네이버클라우드 컨소시엄은 앞으로 10개월간 보안 특화 AI 모델 2종을 개발한다. 컨소시엄은 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 약 830테라바이트(TB) 보안 데이터를 모델 개발에 활용한다. 참여기관 33곳과 협력기관 8곳 등 총 41개 기관은 데이터 수집과 모델 개발부터 성능 검증·현장 실증까지 역할을 나눠 수행한다. GPU 4512장은 네이버클라우드·LG AI연구원의 자체 자원 4256장, 정부 지원 물량 256장으로 구성된다. 네이버클라우드는 지난 8월부터 엔비디아 B200 4000장을 모델 개발에 투입한 바 있다. LG AI연구원은 H200 256장을 활용할 계획이다. 정부가 제공하는 B200 256장은 데이터 전처리와 모델 학습·현장 실증에 배분한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 모델 학습에 필요한 보안 데이터 약 830TB를 우선 확보했다. 확보한 데이터에는 네이버클라우드와 LG CNS가 보유한 위협·운영 데이터와 국가 핵심 인프라·보안 산업 현장에서 수집한 실제 데이터가 포함됐다. 컨소시엄은 원천 데이터를 학습용 데이터로 가공하고 데이터셋과 라벨을 자동으로 구축하는 체계도 마련한다. 네이버클라우드와 LG AI연구원은 '하이퍼클로바X'와 '엑사원' 기반으로 보안 특화 모델을 각각 개발할 방침이다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 여러 시스템의 위협 정보를 분석하고 대응 방안을 제시하는 방어 능력을 강화한다. 엑사원 기반 모델은 소스코드를 분석해 취약점과 실제 공격 경로를 찾아내는 능력에 집중한다. 김 전무는 "우리 컨소시엄은 두 모델의 공격과 방어 과정서 얻은 결과를 서로의 학습에 활용할 것"이라며 "공격형 모델이 발견한 취약점은 방어형 모델의 학습 데이터로, 방어형 모델이 제시한 대응 방식은 공격형 모델이 다시 검증할 과제로 활용할 것"이라고 밝혔다. 컨소시엄은 전체 개발 과정을 2단계로 나눠 진행할 계획이다. 1단계에서는 학습 방법을 최적화하고 평가·검증 체계를 확정할 방침이다. 2단계에서는 앞서 마련한 학습 방법을 적용해 각각 파라미터 약 7000억개급 보안 특화 모델의 성능을 높일 계획이다. 김 전무는 국제 벤치마크와 공인기관 검증을 통해 두 모델 취약점 발굴 능력과 침해사고 조사 성능을 측정한다고 설명했다. 그는 "금융·전력·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 분야의 국가 기반시설과 핵심 전략산업에서도 모델을 실증할 것"이라며 "검증을 마친 모델은 국내 보안 솔루션과 연동해 취약점 진단과 사이버 공격 대응·침해사고 조사 서비스에 적용할 것"이라고 말했다. 컨소시엄은 개발한 모델 2종을 오픈소스로 공개하고 중소기업에 취약점 점검 서비스를 지원할 계획이다. 네이버클라우드의 글로벌 AI 팩토리 사업과 LG그룹의 13개국 해외 거점을 활용해 현장 구축형 보안 AI 패키지의 해외 공급도 추진한다. 이날 김유원 네이버클라우드 대표는 "해외 모델로 지킬 수 없는 대한민국을 한국형 보안 특화 AI 모델로 지킬 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 16:57김미정 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

답변 대신 선택하는 AI '제브' 돌풍…개발자들이 주목한 이유

글을 쓰지 않는 인공지능(AI) 모델이 개발자들 사이에서 빠르게 확산되고 있다. 질문에 문장으로 답하거나 코드를 생성하는 대신 정해진 선택지에서 하나를 고르거나 점수를 매기는 데 특화한 모델이다. 범용 AI가 사람과의 대화와 콘텐츠 생성에 집중하는 것과 달리, 소프트웨어가 직접 사용할 수 있는 AI를 만들겠다는 접근이다. 21일 업계에 따르면 미국 AI 스타트업 타입세이프 AI는 지난 15일(현지시간) 첫 모델인 '제브(Jev)'를 공개했다. 오픈AI 연구원 출신인 디오고 알메이다가 설립한 타입세이프 AI는 모델 출시와 함께 4000만 달러의 투자 유치 소식도 알렸다. 알메이다 타입세이프 AI 최고경영자(CEO)가 엑스(X·옛 트위터)에 올린 제브 소개 게시물은 이날 기준 3800만회가 넘는 조회수를 기록했다. 개발자 플랫폼 기업 버셀은 18일(현지시간) 제브 출시 24시간 만에 유료 사용팀의 약 13%가 이를 사용했다며 자사 AI 게이트웨이 역사상 가장 빠르게 채택된 모델이라고 발표했다. 얼리 액세스 형태로 제공 중인 제브는 거대언어모델(LLM)과 비교해 출력 자체가 다르다. 일반적인 LLM이 텍스트를 생성하면 소프트웨어는 생성된 결과에서 필요한 값을 다시 추출해야 한다. 제브는 처음부터 소프트웨어가 사용할 수 있는 구조화된 값을 반환한다. 입력된 상태를 바탕으로 최대 255개 선택지 중 하나를 고르거나 2~10단계 점수를 매길 수 있다. 특정 진술이 참일 확률을 반환하는 것도 가능하다. 모든 결과에는 확률과 신뢰도가 제공된다. 이같은 설계는 모델 속도와 비용을 낮추는 데 기여한다. 타입세이프 AI에 따르면 제브의 입력 가격은 100만 토큰당 0.042달러이며 출력 토큰은 무료다. 응답 시간은 70~500밀리초(ms·1000분의 1초) 수준이다. 회사 자체 평가에서는 기존 모델보다 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴한 것으로 나타났다. 제브는 범용 생성형 AI를 대체하기보다 소프트웨어 내부의 판단을 맡는 모델을 지향한다. 고객 문의를 분류하거나 적절한 경로로 전달하고 대규모 데이터에서 특정 정보를 추출하는 작업이 대표적이다. 다른 AI 모델의 결과를 검증하거나 위험도를 판단하는 데도 활용할 수 있다. 타입세이프 AI는 이를 AI 기반 워크플로와 실시간 애플리케이션에 적용할 수 있다고 설명한다. 다만 구조화된 출력을 보장한다고 해서 판단 자체의 정확성까지 보장되는 것은 아니다. 실제 업무 환경에서 성능과 비용 효율이 유지되는지는 추가 검증이 필요하다. 타입세이프 AI는 공식 홈페이지에서 "AI에는 소프트웨어가 의존할 수 있는 인터페이스가 필요하다고 믿기에 회사를 시작했다"며 "새로운 활용 사례가 커뮤니티와 경제 전반으로 확산되기를 기대한다"고 말했다.

2026.09.21 14:50이나연 기자

월드 모델 개발사, 제품·사업 계획 '함구'…"경쟁사 유입 경계"

월드 모델 기업들이 제품·상용화 계획을 숨긴 채 연구·개발을 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 사업 방향을 일찍 공개해 경쟁사를 불러들이기보다 물밑에서 기술을 완성해 시장 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 얀 르쿤이 이끄는 AMI랩스와 페이페이 리가 설립한 월드랩스는 대규모 투자를 유치했지만 구체적인 제품과 사업화 일정은 공개하지 않고 있다. 두 회사는 공간지능을 연구하는 월드 모델 분야의 대표 기업으로 꼽힌다. 월드 모델은 현실 공간의 구조와 사물 움직임을 이해하고 앞으로 일어날 일을 예측하는 인공지능(AI) 기술이다. 자율주행차가 주변 도로 상황을 파악하거나 휴머노이드 로봇이 물건을 옮기도록 훈련하는 데 활용될 수 있다. 짧은 영상을 비디오게임처럼 둘러볼 수 있는 가상공간으로 만드는 기술 구현도 가능하다. 두 회사는 아직 이 기술을 어느 분야에서 우선 상용화할지 밝히지 않았다. AMI랩스는 제조와 바이오의학·로봇 분야를 연구 중이며 의료진용 AI 소프트웨어(SW)도 개발하고 있지만 핵심 사업은 베일에 싸여 있는 상태다. 월드랩스의 '마블'은 현재 공개된 월드 모델 중 제품화에 가장 가까운 사례로 평가받고 있다. 미디어 콘텐츠와 컴퓨터그래픽을 제작하고 비디오게임에서 이용자가 탐험할 수 있는 공간도 구현할 수 있다. 다만 지금까지 공개된 결과물은 실제 사업보다 기술력을 보이는 데 초점 맞췄다. 현재 월드 모델 개발사에 데이터 공급하는 협력사도 비공개인 것으로 나타났다. 월드 모델용 데이터를 제공하는 피지클은 고객사 사업·기술 사례를 공개하지 않고 있다. 테크크런치는 해당 기업들이 사업 방향을 감추는 이유로 방대한 월드 모델 활용 범위를 꼽았다. 로봇과 자율주행·영상 제작 등 특정 시장을 먼저 지목하면 다른 월드 모델 기업이나 신생 AI 연구소가 곧바로 같은 사업에 뛰어들 수 있다는 이유에서다. 월드 모델 투자금도 사업 계획을 감추는 배경으로 제시되고 있다. 해당 개발사는 당장 수익을 내야 한다는 압박이 적어 특정 사업에 집중할 필요가 없기 때문이다. 다만 시장성이 확인되면 같은 투자금이 잠재적 경쟁사로 흘러가 경쟁을 키울 수 있다. 마이클 라바트 AMI랩스 공동창업자 겸 월드 모델 담당 부사장은 "우리는 아직 연구·개발 단계에 있다"며 "제품 계획이나 출시 일정에 관해서는 공개적으로 이야기하지 않고 있다"고 밝혔다.

2026.09.21 11:23김미정 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

리얼월드-CJ대한통운, 물류 특화 '피지컬 AI' 공동 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 CJ대한통운과 손잡고 물류 산업에 특화된 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다. RFM은 작업별로 새로 개발하지 않고도 다양한 로봇과 과제에 범용적으로 적용할 수 있는 휴퍼모이드 AI 모델이다. 리얼월드는 CJ대한통운과 물류 작업에 전문화된 RFM 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업화를 골자로 하는 양해각서(MOU)를 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 리얼월드의 RFM 기술과 CJ대한통운의 현장 운영 인프라를 결합한다. 우선 적용 대상 공정을 선정해 핵심 동작을 검증하는 개념증명(PoC)을 추진하며, 이후 적용 범위와 기술 완성도를 높여 피지컬 AI 기반 서비스형 물류(LaaS) 상용화를 완성한다는 구상이다. LaaS는 기업이 물류센터·운송망·자동화 설비 등을 직접 보유하지 않고, 주문 처리부터 보관, 피킹·패킹, 배송, 반품, 데이터 분석까지 필요한 물류 기능을 서비스 형태로 이용하는 개념이다. 물류 현장은 비정형 화물과 유동적인 작업 환경 탓에 스스로 판단하고 적응하는 학습 기반 자동화가 요구된다. 리얼월드는 휴머노이드의 정교한 손재주 구현에 주력한 독자 RFM 'RLDX-1'을 개발하고 있으며, 이를 실제 물류 환경에 적용할 방침이다. 양사는 국내 물류 현장에서 확보한 실증 성과를 토대로 글로벌 시장 진출도 모색한다. 리얼월드의 글로벌 네트워크와 CJ대한통운의 사업 역량을 묶어 공동 시장진출(Co-GTM) 및 전략적 얼라이언스를 추진할 계획이다. 류중희 리얼월드 대표는 "피지컬 AI가 산업의 생산성으로 이어지려면 현장 데이터 축적과 AI 지능 고도화의 선순환이 필수"라며 "CJ대한통운의 운영 역량과 리얼월드의 AI 기술을 결합해 현장 문제를 해결하고 글로벌 확장성을 갖춘 물류 특화 모델을 구축하겠다"고 말했다.

2026.09.21 09:24진운용 기자

배민, 서울대 기숙사에 다회용기 수거 공간 만든다

배달의민족이 서울대학교 기숙사에 다회용기 배달음식을 받을 수 있는 픽업 공간과 사용한 용기를 반납하는 수거 공간을 마련한다. 대학 캠퍼스를 거점으로 다회용기 이용을 늘리고 향후 다른 대학으로 협력 모델을 확대한다는 계획이다. 배민 운영사 우아한형제들은 서울대 관악학생생활관, 다회용기 서비스 운영사 잇그린과 '제로웨이스트 캠퍼스 협약'을 체결했다고 20일 밝혔다. 세 기관은 배달 수요가 많은 서울대 기숙사를 중심으로 다회용기 이용 환경을 구축한다. 관악학생생활관에 배달음식 픽업과 다회용기 반납이 가능한 별도 공간을 만들고 QR코드 등을 활용해 학생들에게 이용 방법을 안내할 예정이다. 다회용기 이용을 알리는 캠페인도 공동으로 진행한다. 서울대에서 운영 결과를 살펴본 뒤 대학가에서 적용할 수 있는 자원순환 모델을 만들고 다른 대학으로 확산하는 것이 목표다. 지난 18일 서울대 관악학생생활관에서 열린 협약 행사에는 서은영 관악학생생활관장과 송대섭 부관장을 비롯해 서울대 재학생 50여명이 참석했다. 우아한형제들에서는 김중현 지속가능경영실장, 잇그린에서는 김선 대표가 참여했다. 외식업주 대표로 정용선 막불감동 파트너도 자리했다. 박민규 국회의원과 주무열 서울시의회 의원, 표태룡 관악구의회 의장 등도 참석해 대학 내 다회용기 사용 확대 방안을 논의했다. 배민은 다회용기 배달 서비스 지역도 넓혔다. 지난 18일부터 금천구와 도봉구에서도 서비스를 시작하면서 서울 25개 자치구 전역에서 다회용기 배달을 이용할 수 있게 됐다. 서울 전역 확대를 기념한 프로모션도 진행한다. 오는 27일까지 서울 지역 이용자를 대상으로 다회용기 주문에 사용할 수 있는 7000원 쿠폰을 선착순 제공한다. 김중현 우아한형제들 지속가능경영실장은 "이번 협력이 청년 세대의 일상에서 친환경 실천을 확산하는 계기가 되길 바란다"며 "친환경 배달 문화를 조성하기 위한 활동을 이어가겠다"고 말했다.

2026.09.20 10:49안희정 기자

[AI는 지금] AI 투자, 오픈AI·앤트로픽에 몰렸다…韓도 상위 10곳 74.5% 점유

인공지능(AI) 벤처투자 시장이 빠르게 커지고 있지만 자금은 소수 대형 기업으로 쏠리고 있는 것으로 나타났다. 글로벌 시장에선 오픈AI·앤트로픽 등 프론티어 AI 기업의 초대형 후속투자가 전체 시장을 끌어올렸고, 국내에서도 AI 반도체와 모델 기업을 중심으로 후기단계 투자가 늘면서 상위 기업의 자금 흡수력이 크게 높아진 것으로 드러났다. 19일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 '글로벌 AI 벤처투자 동향과 투자 집중구조 : 국내 현황과 시사점' 보고서에 따르면 올해 상반기 글로벌 벤처캐피털(VC) 투자액 가운데 AI가 차지한 비중은 75.9%에 달했다. 2021년 23.5%에서 52.4%포인트 상승한 수치로, 같은 기간 거래건수 비중은 20.4%에서 36.6%로 상대적으로 완만하게 늘었다. 이처럼 투자액 비중이 거래건수보다 훨씬 빠르게 늘면서 AI 투자시장 확대가 신규 투자 대상 증가보다 개별 거래의 대형화에 더 크게 영향을 받은 것으로 분석된다. 실제 AI VC의 건당 평균 투자액은 2021년 1350만 달러에서 올해 상반기 5550만 달러로 4배 이상 늘었다. 전체 VC 평균과 비교해도 격차가 커졌다. AI VC의 건당 투자규모는 2021년 전체 VC 평균의 1.15배 수준이었지만 올해 상반기에는 2.08배까지 높아졌다. 자금은 미국과 후기단계(시리즈 C 이상) 기업으로 빠르게 집중됐다. 올해 상반기 동안 미국은 글로벌 AI VC 투자액의 84.1%를 차지했다. 미국·중국·영국 등 상위 3개국 비중도 92.9%에 달했고 국가별 투자 집중도를 나타내는 허핀달-허시먼지수(HHI)는 2022년 3684에서 올해 상반기 7124로 상승했다. 투자 단계에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 올해 상반기 시드(창업 초기)·초기단계(시리즈 A~B) 투자는 전체 거래건수의 92.8%를 차지했지만 투자액 기준 비중은 27.2%에 그쳤다. 후기단계는 거래건수 비중이 7.2%에 불과했지만 투자액의 72.8%를 차지했다. 또 지난 2023년 39.5%까지 떨어졌던 후기단계 투자액 비중은 2025년 61.8%로 올라선 뒤 올해 들어 더 높아졌다. 초대형 거래의 영향은 더 커졌다. 10억 달러 이상 AI 투자거래는 2021년 13건에서 2025년 22건으로 늘었고 올해 상반기에만 34건을 기록했다. 해당 거래들의 투자액은 올해 상반기 3167억 달러로 전체 AI VC 투자액의 약 74%를 차지했다. 기업별 집중도 역시 크게 높아졌다. 글로벌 AI VC 투자액 가운데 상위 3개 피투자기업이 차지하는 비중은 2021년 3.6%에서 올해 상반기 55.7%로 높아졌다. 상위 10개 기업 비중은 같은 기간 8.9%에서 67.5%로 확대됐다. 이는 오픈AI와 앤트로픽, xAI 등이 대규모 자금조달을 반복한 영향이 컸다. 투자 대상도 AI 서비스에서 기반 기술로 이동했다. 2500만 달러 이상 대형 투자에서 AI 모델 기업의 비중은 2021년 1.5%에 불과했지만 올해 상반기에 61.0%까지 상승했다. AI 서비스·애플리케이션 비중은 같은 기간 73.9%에서 18.7%로 낮아졌다. 국내 AI VC 시장은 투자액 자체가 크게 늘지 않았으나, 전체 VC 시장에서 차지하는 비중만 높아졌다. 국내 전체 VC 투자액에서 AI가 차지하는 비중은 2021년 19.9%에서 올해 상반기 44.3%로 상승했다. 반면 AI VC 투자액은 2021년 20억4800만 달러, 2025년 17억9500만 달러, 올해 상반기 18억5400만 달러로 큰 폭의 증가세를 보이지 않았다. 전체 VC 시장이 축소되면서 AI 투자의 상대적 비중이 커진 것이다. 다만 국내 자금도 후기단계와 일부 기업에 빠르게 몰리고 있는 것으로 나타났다. 올해 상반기 국내 AI VC 투자액 가운데 후기단계 비중은 72.3%로, 글로벌 72.8%와 비슷했다. 상위 3개 기업이 전체 투자액의 55.8%, 상위 10개 기업은 74.5%를 차지했다. 2021년 상위 10개 기업 비중이 31.0%였던 것과 비교하면 두 배 이상 높아졌다. 투자 분야에서도 글로벌 시장과 국내 시장은 차이를 보였다. 글로벌 대형 투자가 AI 모델에 집중된 반면, 국내에선 AI 반도체와 AI 모델이 양대 투자 분야로 부상했다. 실제 올해 상반기 국내 AI VC 투자액 가운데 AI 반도체 비중은 33.4%, AI 모델은 26.8%로, 두 분야를 합쳐 60.2%를 차지했다. 2021년 79.4%에 달했던 AI 서비스·애플리케이션 비중은 같은 기간 21.0%까지 낮아졌다. 이는 리벨리온과 퓨리오사AI, 엑시나 등 AI 반도체 기업과 업스테이지 등 AI 모델 기업의 대규모 후속투자가 이어진 영향이다. SPRi는 "투자금이 성장기업으로 몰리는 상황에서 초기 기업의 시장 진입 경로와 후속 자금조달 체계를 함께 확충할 필요가 있다"며 "특히 초기 AI 기업은 투자 이후에도 컴퓨팅 자원과 고객 확보, 기술 검증이 필요한 만큼 자본 공급만으로는 성장 과정의 자금 공백을 해소하기 어렵다"고 진단했다. 이어 "정책펀드 간 후속투자 연계와 컴퓨팅 지원, 민간 전략적 투자자의 사업협력을 함께 묶는 방안이 필요하다"며 "분야별로 필요한 자본 규모와 회수기간, 기술개발 기간이 다른 만큼 기술·산업 특성에 따라 투자체계를 달리 검토할 필요가 있다"고 덧붙였다.

2026.09.19 11:05장유미 기자

투모로로보틱스, 중기부 '스케일업 팁스' 선정…로봇 파운데이션 모델 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 투모로로보틱스는 중소벤처기업부가 주관하는 '스케일업 팁스'에 선정됐다고 18일 밝혔다. 스케일업 팁스는 민간 투자사가 먼저 투자한 기업에 정부가 연구개발(R&D) 자금을 지원하는 사업이다. 투모로로보틱스는 이번 과제를 통해 다양한 휴머노이드에 공통으로 적용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 현장 운영 소프트웨어를 개발한다. 회사는 영상, 언어, 센서 정보를 로봇 행동으로 연결하는 지능형 기술을 고도화할 계획이며다. 산업 현장에서 안정적으로 사용할 수 있는 모델을 확보하는 것이 목표다. 투모로로보틱스는 모델 개발에서 특정 제조사나 기종에 국한하지 않고 구조가 다른 휴머노이드에 적용 가능한 범용성에 초점을 맞춘다. 회사는 현장 작업자가 로봇에 직접 작업을 지시하고 운영할 수 있는 소프트웨어도 개발한다. AI 모델과 학습·운영 시스템을 연계해 로봇 지능이 작업 수행으로 이어지도록 하고, 현장 사용자가 활용할 수 있는 통합 서비스로 발전시킬 예정이다. 장병탁 투모로로보틱스 대표는 "휴머노이드의 산업 현장 도입을 위해서는 작업을 안정적으로 반복 수행할 수 있는 지능이 필요하다"며 "스케일업팁스 선정을 계기로 다양한 휴머노이드에 적용 가능한 AI를 개발할 것"이라고 말했다.

2026.09.18 17:52진운용 기자

[AI는 지금] AI 위험 경고만 해선 안 된다…팔란티어, '기업 책임론' 제기

팔란티어가 인공지능(AI) 안전 논쟁에 '기업 책임론'을 꺼냈다. AI 개발 속도를 늦추거나 외부 감시를 강화하기에 앞서 기술을 만든 기업이 발생한 문제에 직접 법적 책임을 져야 한다는 주장이다. 알렉스 카프 팔란티어 최고경영자(CEO)는 17일(현지시간) CNBC와 인터뷰에서 "AI에는 합리적인 가이드라인이 필요하다"며 "이 문제를 막기 위한 첫 번째 단계는 자기 행동에 대해 책임지는 것"이라고 말했다. 카프 CEO는 AI를 개발한 기업과 경영진에게 민사뿐 아니라 형사 책임까지 물을 수 있어야 한다고 주장했다. 기업이 위험한 기술을 개발했다면 그로 인해 발생하는 피해에도 책임을 져야 한다고도 강조했다. AI 기업이 안전 지침과 안전장치를 제대로 지키는지 독립적인 제3자가 평가하는 방안에는 부정적인 의견을 밝혔다. AI 안전을 평가하려면 관련 기술을 이해하는 전문가가 필요하지만 이들 상당수가 이미 기업 등에 고용돼 있어 평가자를 신뢰하기 어렵다고 지적했다. 카프 CEO는 AI 기업이 떠안을 법적 책임을 설명하면서 국유화 가능성도 언급했다. 고객사의 데이터와 사업 노하우가 AI 모델에 들어간 뒤 경쟁사 등에 활용될 경우 해당 기업들이 대규모 소송에 직면할 가능성을 제기했다. 팔란티어 고객사들도 자사 사업 노하우가 AI 모델에 흡수돼 다른 기업에 활용될 가능성을 우려하고 있다고 전했다. 카프 CEO는 AI 기업을 국유화하지 않을 경우 고객사들이 소송에 나설 수 있다며 정부 개입 가능성까지 거론했다. 카프 CEO는 "전 세계 10%를 파괴할 수 있는 기술을 만든다면 그에 따른 민사·형사 책임이 뒤따라야 한다"며 "우리는 이 문제를 진지하게 다뤄야 한다"고 말했다.

2026.09.18 17:38김동원 기자

제논, 초거대 AI에 '컴퓨터 조작' 능력 더했다…B200 8장으로 후학습

제논이 초거대 오픈소스 모델에 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 실행력을 더해 활용도를 높이고, 제한된 그래픽처리장치(GPU) 자원으로 이를 구현한 후학습 기술까지 선보였다. 제논은 3970억개 파라미터 규모의 오픈소스 모델 '훈민 VLM(비전언어모델) 397B'를 공개했다고 18일 밝혔다. 훈민 VLM 397B는 큐원3.5-397B를 기반으로 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작할 수 있도록 후학습한 모델이다. 화면 속 버튼이나 입력창 등을 찾아내는 그라운딩 능력과 컴퓨터 작업을 수행하는 능력을 강화했다. 제논에 따르면 이 모델은 화면 속 조작 대상의 위치를 식별하는 5개 벤치마크에서 기본 모델인 큐원3.5-397B와 컴퓨터 조작 특화 모델인 큐원-CUA보다 높은 성능을 기록했다. 고난도 화면 인식 벤치마크인 스크린스팟-프로에서는 정확도 75.6점을 기록하며 허깅페이스 공식 리더보드 2위에 올랐다. 등록된 48개 모델 가운데 국내 기업 모델로는 유일하다고 회사 측은 설명했다. 컴퓨터 작업 수행 능력도 향상됐다. 리눅스 데스크톱 작업 360개로 구성된 OS월드에서는 70.5점을 기록해 기본 모델보다 22.3점 높았으며 윈도우 에이전트 아레나에서는 9.1점 향상된 성능을 보였다. 컴퓨터 사용 능력을 추가하면서 기존 언어 성능이 떨어지는 문제도 최소화했다. KMMLU와 K-MM벤치를 포함한 8개 한국어 벤치마크에서 기본 모델과의 성능 차이를 2점 이내로 유지했다. 특히 이번 모델에는 초거대 공개 모델을 제한된 컴퓨팅 자원으로 고도화하는 제논의 후학습 기술이 적용됐다. 제논은 공개된 컴퓨터 조작 모델의 능력을 저랭크 방식으로 이식한 뒤 FP8 양자화 상태에서 지도학습(SFT)과 강화학습(RL)을 거쳤다. 전체 후학습 과정에는 엔비디아 B200 GPU 8장을 활용했다. 훈민 VLM 397B는 오픈소스인 아파치 2.0 라이선스로 공개됐으며 원본 모델과 용량을 절반 수준으로 줄인 FP8 버전도 제공됐다. 제논은 모델뿐 아니라 비교 평가 조건과 방법론도 문서로 공개했다. 명대우 제논 최고기술책임자(CTO)는 "AI 경쟁의 무게중심이 파라미터 규모에서 효율적인 능력 추가와 실제 활용으로 이동하고 있다"며 "제한된 컴퓨팅 자원으로 397B 모델의 컴퓨터 사용 능력을 강화하면서 한국어 성능까지 유지한 경험을 바탕으로 액셔너블 AI와 방법론을 지속 공개하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:27이나연 기자

제조 현장 파고든 NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 올라탔다

올 초 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 탈락한 NC AI가 제조 현장을 겨냥한 피지컬 AI 사업에 속도를 내고 있다. 범용 파운데이션 모델 경쟁에서 한발 물러난 뒤 디지털트윈과 월드모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 앞세워 제조·조선·철강·방산 등 산업 현장 중심으로 사업 범위를 넓히는 모습이다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여한다고 17일 밝혔다. 이 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입되는 대형 국책 프로젝트다. 정부는 이번 사업을 통해 현실 세계의 데이터를 AI가 학습하고 이를 센서∙설비∙로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술을 확보할 계획이다. 전북은 공장 전체를 지능적으로 연결∙운영하는 자율 공장 기술, 경남은 제조 공정의 정밀 제어를 중심으로 추진된다. 정부는 개발된 기술을 K-AI 공장 패키지로 발전시켜 글로벌 제조 시장으로 확산한다는 구상이다. NC AI는 이번 사업에서 전북과 경남 양 지역의 피지컬 AI 과제에 동시에 선정돼 기술 경쟁력을 입증했다는 평가를 받는다. 전북에선 디지털트윈과 무인공장 관련 2개 과제를 수행할 예정으로, '협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발' 과제를 통해 공장 설비와 작업 공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임까지 시뮬레이션한다. 이를 기반으로 AI 학습 데이터를 만들고 비전언어모델(VLM)과 비전언어행동모델(VLA)의 학습·검증 환경을 구축할 계획이다. NC AI는 '무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발' 과제에도 참여한다. 이를 통해 거대언어모델(LLM)과 VLM 등을 활용해 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 인식하고, 설비와 로봇이 현장 상황에 맞춰 대응할 수 있는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발할 예정이다. 경남에선 '물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발' 과제를 맡았다. 우선 센서와 비전 데이터를 활용해 제조 현장의 물리적 변화를 이해하고 예측하는 월드모델을 개발한다는 방침이다. 또 대규모 행동모델(LAM)을 연계해 설비와 로봇의 행동까지 제어하는 기술을 확보할 계획으로, 개발 기술은 조선 용접과 반도체 후공정 등에 적용할 예정이다. NC AI는 "전북과 경남에서 서로 다른 산업·기술 분야를 중심으로 연구개발을 추진하고 있다"며 "두 지역의 핵심 과제에 모두 참여하는 것은 우리가 가상환경 기반 학습 및 검증부터 물리적 상황 이해와 로봇의 자율 대응까지 폭넓은 기술 역량을 확보하고 있음을 보여주는 성과"라고 말했다. NC AI는 올해 들어 피지컬 AI 기술을 제조 현장에 적용하는 작업을 확대하고 있다. 한화오션과는 조선 분야 협동로봇 기반 자율 용접 기술을, 포스코DX와는 철강 현장에서 활용할 휴머노이드 로봇 행동 학습 기술을 개발하고 있다. 현대로템과도 월드모델 기반 가상 전장 환경과 로봇 학습 기술 개발을 진행 중이다. 이를 통해 NC AI는 디지털트윈과 월드모델, 행동모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 연계한 피지컬 AI 기술을 앞세우고 있다. 공장과 설비를 3D 가상환경에 구현해 AI를 학습시키고, 월드모델이 현실의 물리적 상황을 이해·예측하면 행동모델과 RFM을 통해 설비와 로봇의 동작으로 연결하는 방식이다. 다만 올해 상반기 수익성은 다소 아쉽다. 올해 상반기 매출은 173억7737만원으로 전년 동기 135억8373만원보다 27.9% 늘었다. 반면 영업이익은 24억1085만원에서 16억2148만원으로 32.7% 감소했고, 반기순이익도 20억3319만원에서 14억1961만원으로 30.2% 줄었다. 하지만 이번 전북·경남 국책과제 참여로 피지컬 AI 기술을 실제 제조 공정에서 검증할 기회가 늘어난 만큼 NC AI의 실적 개선에도 청신호가 켜졌다. 이연수 NC AI 대표는 "피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제"라며 "이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.17 09:33장유미 기자

아이엔아이소프트, 우리은행 EIMS 구축 완료…인터페이스 통합 관리 고도화

아이엔아이소프트가 우리은행 통합 인터페이스 관리 시스템(EIMS) 구축 사업을 완료했다. 금융권 시스템 연계 환경이 복잡해지는 가운데 인터페이스 정보를 통합 관리할 수 있는 체계를 마련하며 관련 시장 공략에 속도를 내고 있다. 아이엔아이소프트는 최근 우리은행 EIMS 구축 사업에 통합 인터페이스 관리 솔루션 '모델인(ModelIN)'을 적용했다고 15일 밝혔다. 이번 사업은 우리은행의 IT 인프라 고도화 전략의 일환으로 추진됐다. 디지털 금융 서비스 확대와 대외기관 연계 증가로 인터페이스 수와 전문(메시지) 정보가 빠르게 늘어나면서 이를 체계적으로 관리하고 운영 효율성을 높이기 위한 목적이다. 모델인은 아이엔아이소프트가 자체 개발한 GS인증 1등급 통합 인터페이스 관리 솔루션이다. MCA, EAI, FEP 등 다양한 연계 시스템에서 운영되는 인터페이스와 전문 정보를 단일 플랫폼에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 인터페이스 기본 정보와 전문 구조, 데이터 항목, 형상 정보, 변경 이력 등을 한곳에서 조회하고 관리할 수 있다. 기존에 여러 시스템에 분산돼 있던 인터페이스 관련 정보를 통합해 관리 체계의 일관성과 가시성을 높인 것이 특징이다. 이번 구축에서는 사용자 편의성과 운영 유연성 강화에도 초점을 맞췄다. 일반 사용자는 직관적인 화면과 간소화된 등록 절차를 통해 인터페이스 정보를 손쉽게 조회하고 신규 정보를 등록할 수 있다. 관리자는 인터페이스 유형과 관리 항목에 따라 입력 화면을 유연하게 구성할 수 있다. 신규 인터페이스 유형이 추가되거나 업무 요건이 변경되더라도 별도 개발 부담 없이 관리 체계를 확장할 수 있도록 설계됐다. 전문 변경 및 형상 관리 기능도 강화했다. 변경 전후 전문 구조와 데이터 항목을 비교해 차이점을 쉽게 확인할 수 있도록 했으며, 인터페이스 변경 이력을 체계적으로 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 아이엔아이소프트는 이를 통해 인터페이스 등록부터 전문 관리, 변경·형상·이력 관리까지 인터페이스 라이프사이클 전반을 통합 관리할 수 있다고 설명했다. 최근 금융권은 오픈API 확대와 디지털 채널 증가, 내부 시스템 고도화로 관리 대상 인터페이스가 급증하고 있다. 이에 따라 단순 목록 관리 수준을 넘어 시스템 간 연계 관계와 변경 이력, 전문 구조를 종합적으로 관리할 수 있는 EIMS의 중요성이 커지고 있다. 이경훈 아이엔아이소프트 대표는 "금융 IT 환경에서는 인터페이스와 전문 정보가 지속적으로 증가하고 시스템 간 연계 구조도 더욱 복잡해지고 있다"며 "이번 구축은 인터페이스 정보 통합뿐 아니라 실제 업무를 수행하는 사용자와 관리자의 편의성, 운영 효율성 향상에 중점을 뒀다"고 말했다. 이어 "금융권에서 축적한 시스템 연계 및 인터페이스 관리 경험을 바탕으로 모델인을 지속적으로 고도화하고 금융기관의 안정적인 IT 운영을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.09.15 17:36남혁우 기자

이노그리드, 공공 재해복구 고도화 맡는다…5개 기관 12개 시스템 설계

이노그리드가 주요 공공 정보시스템의 재해복구(DR) 체계 고도화에 나선다. 지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터 화재 이후 정부가 정보시스템 이중화와 DR 체계 구축을 확대하는 가운데, 기관별 업무 중요도와 시스템 특성을 반영한 DR 목표모델과 상세설계를 마련한다는 목표다. 이노그리드는 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주한 '2026년 공공 재해복구시스템(DR) 구축 정보화전략계획(ISP) 사업 6차'의 주관사로 선정돼 사업에 착수했다고 15일 밝혔다. 사업 기간은 계약일부터 내년 1월 28일까지다. 이노그리드는 현재 수행 중인 DR 구축 ISP 5차 사업에 이어 6차 사업까지 연속 수행하며 공공 정보시스템의 업무 연속성과 재해복구 체계 구축을 위한 컨설팅·설계 경험을 확대하게 됐다. 이번 사업 대상은 소방청 3개, 기후에너지환경부 2개, 해양수산부 1개, 행정안전부 2개, 국가보훈부 4개 등 5개 기관의 총 12개 주요 정보시스템이다. 이노그리드는 각 시스템 인프라와 애플리케이션, 데이터, 네트워크, 보안 및 대내외 연계 환경을 분석할 예정이다. 이를 토대로 재난 상황에서도 주요 행정서비스가 중단되지 않도록 시스템별 DR 적용 범위와 목표모델을 구체화할 계획이다. 특히 대상 시스템의 업무 중요도와 서비스 특성에 따라 '액티브-액티브(A-A)'와 '액티브-스탠바이(A-S)' 방식의 DR 체계를 상세설계한다. A-A는 주센터와 DR센터가 동시에 서비스를 처리할 수 있도록 구성하는 방식이며 A-S는 평상시 주센터가 서비스를 담당하다 장애가 발생하면 대기 중인 DR센터로 전환하는 방식이다. 이노그리드는 데이터 복제·동기화와 네트워크·보안 아키텍처, 통합운영·보안관제, 장애 발생 시 서비스 전환 방식 등을 종합적으로 고려해 후속 구축 단계에서 활용할 수 있는 설계안을 마련할 방침이다. 클라우드 기반 DR센터 환경을 고려한 설계도 주요 과제다. 가상화와 베어메탈 등 다양한 인프라 환경을 분석하고 기존 주센터 시스템과의 연계성·호환성, 운영 안정성을 고려해 DR 목표모델을 제시할 계획이다. 기존 사업에서 축적한 경험도 활용한다. 현재 수행 중인 5차 사업과 이번 6차 사업에는 모두 국가보훈부 관련 시스템이 포함돼 있다. 이노그리드는 5차 사업에서 확보한 국가보훈부 업무·시스템에 대한 이해를 6차 사업의 현황 분석과 목표모델 설계에 연계한다는 방침이다. 컨소시엄 참여사인 코넥의 소방청 ISP 수행 경험도 활용한다. 소방청 업무와 정보시스템 환경에 대한 이해를 바탕으로 기관별 특성을 반영한 재해복구 설계의 완성도를 높인다는 계획이다. 이노그리드는 상세설계와 함께 실제 DR 구축을 위한 세부 실행과제와 이행 우선순위도 도출한다. 기관별 구축 절차 가이드와 소요예산, 후속 구축사업을 위한 제안요청서(RFP)까지 마련해 ISP 결과가 실제 구축으로 이어질 수 있도록 지원할 예정이다. 김명진 이노그리드 대표는 "5차 사업에 이어 6차 사업까지 연속 수행하게 된 것은 그동안 축적해온 공공 DR 컨설팅과 데이터센터 구축 경험을 한 단계 더 확장할 수 있는 의미 있는 기회"라며 "각 기관 업무와 시스템 특성을 면밀히 분석해 재난 상황에서도 주요 행정서비스가 안정적으로 이어질 수 있는 실효성 있는 DR 목표모델과 상세설계를 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.15 13:56한정호 기자

클라우드 넘어 AI까지 통합…KT클라우드, '컴포지트 AI' 승부수

KT클라우드가 여러 클라우드 환경과 데이터, 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU), 인공지능(AI) 모델과 에이전트를 하나로 연결하는 '컴포지트 AI' 전략을 본격화한다. 공용준 KT클라우드 클라우드본부장은 15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'KT클라우드 서밋 2026'에서 "AI 시대에는 특정 벤더의 클라우드 하나만으로 모든 워크로드를 해결하기 어려운 것이 현실이 됐다"며 "각각 목적을 지닌 시스템들이 공존할 수밖에 없다면 이를 어떻게 효율적으로 운영할 것인지 고민해야 한다"고 밝혔다. KT클라우드가 제시한 해법은 '컴포지트 클라우드'다. 기존 하이브리드 클라우드가 서로 다른 인프라와 네트워크를 연결하는 데 초점을 맞췄다면, 컴포지트 클라우드는 업무에 필요한 자원을 여러 클라우드에서 선택하고 이를 하나의 정책과 운영체계 아래 관리하는 개념이다. 기업이 필요한 기술과 자원을 각각 선택해 조합하면서도 하나의 환경처럼 운영할 수 있도록 지원하고 공공 분야에서 실제 적용 사례를 확대한다는 구상이다. 실제 KT클라우드는 자체 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 마이크로소프트 애저, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 서로 다른 환경을 하나의 거대한 컴퓨팅 자원처럼 관리할 수 있도록 통합 중이다. 계정과 권한부터 포털, 정책·보안, 모니터링, 비용 관리 등을 단계적으로 연결해 내년까지 관련 체계를 구축할 계획이다. 클라우드 넘어 AI까지 조합 최근 AI 확산에 따라 인프라 통합 대상도 확장되는 양상이다. 기존 클라우드가 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 중심으로 설계됐다면 이제는 GPU를 어디에 배치할지부터 데이터와 AI 모델, 애플리케이션·에이전트를 어떻게 연결할지까지 함께 고려해야 한다는 설명이다. 이에 KT클라우드는 컴포지트 클라우드를 데이터와 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원, AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 단일 실행 체계로 연결하는 컴포지트 AI로 확장할 계획이다. 공 본부장은 "GPU나 NPU를 갖추고 있다고 해도 이를 잘 엮어 서비스화하지 않으면 고객이 가치를 만들어내기 어렵다"고 짚었다. KT클라우드는 업스테이지·디노티시아·리벨리온·폴라리스오피스 등 국내 AI 기업과 협력하며 관련 생태계를 확대 중이다. 이를 기반으로 케이뱅크의 GPU 인프라를 비롯해 교육 분야 AI GPU·학습관리시스템(LMS), 한국마사회의 검색증강생성(RAG)·추론 기반 AI API 등 실제 적용 사례도 확보했다. 경북 정보시스템 65% 클라우드로 공공 AI 전환(AX) 지원 사례로는 경상북도가 소개됐다. 경북도는 KT클라우드와 협력해 '경북 AI·클라우드 데이터센터(AI·CDC)'를 구축하고 이를 지역 공공 AX의 거점으로 활용하고 있다. 김민석 경북도청 정책실장은 "AI를 실제로 실행하려면 전력이 있어야 하고 데이터센터와 클라우드가 있어야 하며 실제 적용할 산업이 있어야 한다"고 말했다. 이어 "AI 시대에는 지방정부도 얼마나 좋은 기술·기업과 연결되고 얼마나 빨리 실험하느냐가 중요하다"고 말했다. 경북도는 전체 정보시스템 가운데 약 65%를 단계적으로 클라우드로 전환할 계획이다. 데이터와 AI를 활용해 정책결정·행정·재난·돌봄 등 공공서비스를 고도화하고 경북에서 검증한 AX 모델을 다른 지역으로 확산한다는 구상이다. 김 실장은 "클라우드는 단순히 서버를 옮기는 일이 아니라 공공 혁신의 기반을 옮기는 것"이라며 "경북을 대한민국 공공 AX의 테스트베드로 만들어 성공 모델을 전국으로 확산하겠다"고 강조했다.

2026.09.15 13:11한정호 기자

KISIA 회장 "한국, 보안 잘하는 나라...정부가 좋은 고객돼야"

한국정보보호산업협회(KISIA)가 정부의 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발에 합류할 수 있는 방안을 모색 중인 것으로 전해졌다. 340곳의 보안업체들의 역량을 결집해 'K-미토스' 개발에 기여하겠다는 계획이다. KISIA는 14일 기자간담회를 개최하고 김진수 KISIA 회장을 비롯한 임원진과 취재진 간 질의응답하는 시간을 가졌다. 이날 정부의 보안 특화 AI 모델 개발 사업과 KISIA 내 위협 인텔리전스 협의체 가동 현황에 대한 질문이 잇달았다. 앞서 KISIA는 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업' 공모 당시 SK텔레콤 컨소시엄에 이름을 올렸으나, 최종 사업 컨소시엄으로 네이버클라우드 컨소시엄이 선정된 바 있다. 이와 관련 김 회장은 "KISIA는 네이버클라우드 컨소시엄에 합류·기여할 수 있는 방안을 나름대로 모색 중"이라며 "SK텔레콤 컨소시엄에 참여할 당시 정부 차원에서 참여 기업들에 대한 정보 제공이 제한적이여서 네이버클라우드 컨소시엄에도 보안 업체들의 참여 현황을 면밀히 파악하지는 못했다"고 설명했다. 그는 이어 "최종 사업 컨소시엄으로 선정되지는 않았으나, KISIA는 보안 기업들의 모임이며, AI발 보안 위협이 고도화되는 상황에서 'K-미토스'는 반드시 필요하고, 협력할 수 있는 내부 프로세스를 밟고 있다"면서 "협회 내에는 340여개 보안 기업들이 모여 있는데, 각 기업별로 나름의 기여할 수 있는 정보나 데이터들이 있다"고 부연했다. 이어 배중섭 KISIA 상근부회장도 "보안 특화 AI 모델 개발에 KISIA가 기여할 수 있는 부분은 데이터 제공은 물론 전문인력 양성 현장과도 연결시킬 수 있을 것으로 예상된다"며 "컨소시엄에 개별 기업으로 이름을 올리지 못한 수많은 기업들이 있는데 이들 역시 보안 특화 모델 개발에 기여할 수 있는 많은 데이터가 있다. 이에 협회의 이름으로 SK텔레콤 컨소시엄에 합류했던 것이다. 어떤 컨소시엄이 보안 특화 AI모델을 만든다고 할지라도 컨소시엄 내부에서는 각 도메인 지식과 보안 기업들의 역할이 클 것이기 때문에 기여할 수 있는 방안을 모색하는 것"이라고 설명했다. 또한 KISIA는 보안 특화 AI 모델 개발에 합류하는 것 외에도 자체적으로 AI발 보안 위협에 대응하는 협의체를 마련하고 회원사 간 위협 인텔리전스를 공유할 수 있는 체계를 구축했다. 김 회장은 "지난 6월 KISIA는 AI발 위협에 대응해 'AI 보안 인텔리전스 협의체'를 출범했으며, 1차 회의도 진행했다"며 "박찬암 스틸리언 대표가 협의체 의장을 맡고 있으며, 올해 2차, 3차 회의가 예정돼 있다"고 밝혔다. 그는 이어 "협의체는 AI발 다양한 위협 정보를 공유하는 것이 1차적인 목표이며, 국산 정보보호 솔루션에 대한 자체 보안 검증 체계를 갖추는 것도 특수한 목적 중의 하나"라며 "국산 보안제품에 내재할 수 있는 위협 체계를 선제적으로 탐색하고 대응할 수 있는 역할을 할 것"이라고 설명했다. 다음은 기자간담회 현장에서 나온 질의응답. Q. 공공 부문에서 추진되는 NIS(국정원)-SBOM에 대한 산업계 이견은 없는지. -김진수 회장: 오픈소스 안에는 잠재적으로 많은 취약점들이 있고, 이를 계속해서 찾아내고 매칭하지 않으면 공급망 리스크는 더욱 커진다. 우리 보안 기업들 역시 그 위협을 충분히 인지하고 있으며, SBOM(소프트웨어 자재명세서) 준비를 잘 해내고 있다. -김민수 수석부회장: SBOM은 소프트웨어에 어떤 컴포넌트가 안전한지 위험한지 파악하는 것인데, NIS-SBOM은 공공기관에도입된 소프트웨어에 어떤 컴포넌트가 포함돼 있고, 심해지는 제로데이 공격에 대응할 수 있는지 파악하기 위함이다. 공공기관에서 파악을 더욱 명확하게 하기 위해 NIS-SBOM이 등장한 것이다. 협회는 NIS-SBOM이 공급망 체계에 대한 안정성을 제고하는 부분에 중요성을 동감하고 있으며, 협력하고자 한다. Q. 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 참여 당시 네이버클라우드 컨소시엄이 아닌 SK텔레콤 컨소시엄을 선정한 이유는? -배중섭 상근부회장: SK텔레콤 컨소시엄을 선택한 이유는 독립 파운데이션 모델 기업 중 우수하다고 판단했다. 컨소시엄 선정 과정에서 어떤 내용이 상세하게 오갔는지는 밝히기 곤란하다. Q. 코스닥 상장폐지 기준이 강화되는 추세인데, 정보보호 분야에서는 협회가 어떻게 대응하고 있는지. - 김진수 회장: 개인적인 의견이지만, 사이버 보안은 국가 안보와도 맞닿아 있는 문제이며, 시가총액을 기준으로 제약이 적용되는 부분에 있어서는 고민이 든다. 정책당국의 투명성 제고라는 방향성에는 공감하지만, 안보 차원에서 바라볼 때에는 우리 보안 기업들이 매출과 영업이익이 성장하고 있음에도 단순히 시가총액 기준을 맞추지 못해 어려움을 겪는다면 협회장으로서는 걱정이 된다. 대상이 되는 기업들과 협회는 소통을 이어가고 있다. Q. SK텔레콤 컨소시엄에 합류한 보안 기업들을 보면 우연인지 모르겠으나, 전 회장사(파이오링크), 전전 회장사(지니언스) 등 편가르기 식으로 나눠진 것으로 보인다. 네이버클라우드 컨소시엄과 보안 특화 AI 모델 개발 사업에 기여할 계획이 있다면, 회원사들과 소통은? -김진수 회장: 매출 규모나 보안 도메인의 대표성을 판단해 선정했으며, 협회에 포함된 340개 기업의 모든 개별 기업 이름을 등록할 수 없기 때문에 협회 이름으로 참여한 것이다. 전 회장사 등이 포함됐다는 시선은 오해다. 특정 섹터에서 1등하는 기업들을 앞세운 것이다. 협회는 회원사를 대표하는 곳이기 때문에 상징적인 기업들을 포함해 이름을 올리지 못한 보안 기업들도 사업에 기여할 수 있게끔 전면에 배치할 계획을 갖고 있었다. Q. 서버 가격 상승이 보안 기업들의 고민을 깊어지게 하고 있다. KISIA도 조달청에 원가를 반영할 수 있는 방안을 요청했으나, 조달청이 어려운 조건을 제시해서 불발된 것으로 알고 있다. 아직 조율 중인 상태로 알고 있는데 현황은? -배중섭 상근부회장: 연초부터 하드웨어 가격 급등에 대한 논의가 많았던 것은 사실이다. 협회 차원에서 조달청과 논의한 결과, 원가 비용을 개별 기업들이 산정해서 공개해주면 조달 가격에 반영을 하겠다는 조달청 측의 입장이 나왔지만, 개발 기업들의 입장에서는 원가가 영업상 비밀에 해당하기 때문에 공개를 꺼려했다. 현재로서는 현실적인 방안을 조달청에 제시했고, 중간 합의점을 도출해 일부 기업들은 개별 원가 구조를 조달청에 제시하고 가격을 반영하고 있는 사례가 있다. 향후 급등한 원가를 반영하기 위해 산업계 의견을 논의·전달할 계획이다. Q. 국내 보안 기업의 해외 진출 지원 현황은? 김진수 회장: 일본을 비롯해 인도네시아도 중요한 시장으로 떠오르고 있다. 먼저 일본은 현지 전시회 지원 등 연계 행사를 개최한다. 일본은 단일 국가 중에서 한국의 글로벌 사이버보안 매출이 가장 많은 국가다. 성공적으로 일본 시장을 론칭한 기업들과 후발 기업들이 배울 수 있는 밋업 데이도 준비 중이다. 내달 예정된 현지 행사에서 KISIA가 화력을 집중할 계획이다. Q. 'AI 보안 인텔리전스 협의체' 회의가 6월 개최된 이후 3개월여 시간이 흘렀는데, AI발 위협은 하루가 다르게 고조되고 있다. 대응이 늦어지는 것은 아닌지. - 김진수 회장: 박찬암 스틸리언 대표이자 AI 보안 인텔리전스 협의체 의장이 협의체에 소속된 회원사들과 지속적으로 소통하고 있다. 모든 회원사가 모이는 공식적인 모임이 시간이 지나서 대응이 늦어 보일 뿐이지, 워킹그룹 내에서 논의는 계속되고 있다. 다음 2차, 3차 모임에서는 구체적으로 정해진 사항들과 어떤 일들을 해왔는지 공유될 것으로 예상된다. Q. 티오리한국 등 일부 기업을 중심으로 AI발 보안 위협에 대응하는 'K-글래스윙 프로젝트'인 '프로젝트 캐노피'가 있는데, 협회 차원에서도 협의체가 구성된다면 AI발 보안 위협 대응이 분산되는 것은 아닌지. - 김진수 회장: AI발 보안 위협은 여러 프로젝트들이 복수로 존재하면서 다양한 방향성을 내놓는 것이 효과적이라고 판단된다. 따라서 분산이 아닌 다양성적인 측면으로 이해하는 것이 맞다. Q. 국가안보실 간담회 등 협회 차원에서 정부에 목소리를 낸 자리가 있었던 것으로 보이는데, 어떤 내용을 전달했는지. - 김진수 회장: 우리 보안 기업들이 성장하려면 개별 기업의 노력도 필요하지만 정부에서 마중물 역할을 하는 것이 중요하다. 정부가 좋은 고객이 돼야 한다는 당부의 말을 전했다. 이런 내용을 반영해 정보보호 예산이 늘어나지 않을까 하는 예상을 한다. 국가안보실을 대면했을 때에는 글로벌 기업들이 국내 정보보호 시장에 적극 진출하고 있는 것과 관련한 우려의 목소리를 냈다. 보안 주권 측면에서 자국 보안 달성을 위해 자국 솔루션을 사용해야 하는 점은 무엇보다 중요하다. 그러나 현재 금융권을 중심으로 글로벌 보안 기업들이 상당 부분 진출하고 있으며, 도입 기관에서 솔루션 도입 기준 등을 명확하게 공개하지 않고 있는 점 등을 아쉬운 점으로 제시했다. - 최영철 수석부회장: 미토스에 이어 오픈AI의 아스트라의 등장 등 AI발 보안 위협은 시장에 혼란을 야기했다. 미국조차도 어떤 AI 보안 정책이 필요한지 준비 중인 단계다. 그러나 국내 보안 기업들은 글로벌 보안 기업 대비 수준이 뒤떨어지지 않고 충분히 대응할 수 있는 역량을 갖췄다. 자국 보안 기업들의 연합체가 글로벌 보안 기업이 제시하는 통합 보안 체계보다 더욱 강할 수 있다. 이 외에도 글로벌 기업들의 솔루션이 한국 기업보다 낫다는 명확한 기준이 부재한 상황이다. 글로벌 보안 기업 제품의 선호도가 높아지고 있는 상황이지만, 기능명세 등 기술 역량에 대한 비교가 가능해야 한다고 본다. Q. 이달부터 개인정보보호법도 강화됐으며, 유럽 등 국가에서도 보안 관련 규제가 강화되는 추세다. 국내 보안 기업들의 입장에서는 새로운 기회가 열린 것이라고 볼 수도 있는데 수요에 대한 변화가 체감되는지. 김진수 회장: 보안업계 중 가장 수혜를 입고 있는 분야는 컨설팅, 모의해킹, 취약점 분석 등 분야로 파악된다. 심지어 현장에서는 인력이 모자라서 지원하지 못하는 수준이라는 얘기까지 들었다. 컨설팅 사업이 활발하다는 것은 솔루션 도입으로 이어진다는 것이며, 향후 국내 보안 생태계의 점진적인 성장세가 기대된다. 정보보호 시장의 가능성은 매우 높다. 한국은 사이버 보안을 잘 하는 나라이며, 자국에서 개발한 솔루션으로 자국 보안을 할 수 있는 몇 안 되는 나라가 한국이다. 최근 회원사를 연이어 방문하고 있는데, 각 회사별로 밤새 개발하고 연구하며 성장하기 위해 몸부림을 치고 있다. 언젠가는 한국 보안 기업들이 대한민국을 넘어 세계에서 중추적인 역할 하는 기업이 나올 것이라 기대한다.

2026.09.14 16:20김기찬 기자

[AI 리더스] 한국 온 조지 카메론 AA 창업자 "AAII 개편, 모티프 독파모 탈락과 무관"

"이번 개편은 특정 사건에 반응해 이뤄진 조치가 아닙니다. 우리는 일반적인 관점에서 인공지능(AI)을 가장 잘 측정할 수 있는 방법론을 만드는 데만 집중하고 있습니다."조지 카메론 아티피셜 애널리시스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)가 이달 초 진행된 '인텔리전스 인덱스(AAII) v4.2' 개편을 두고 한국의 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서 불거진 모티프테크놀로지스 탈락 논란과는 무관하다고 선을 그었다. 모티프가 AAII에서는 참여팀 가운데 가장 높은 점수를 받고도 정부 종합평가에서 탈락하면서 벤치마크와 실제 성능 간 괴리를 둘러싼 논쟁이 커졌지만, 이번 개편은 특정 기업이나 사례에 대응한 조치가 아니라고 강조했다. 카메론 CPO는 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석한 후 지디넷코리아와 만나 "인텔리전스 인덱스는 최신 AI 역량을 반영할 수 있도록 계속 업데이트해 왔다"며 "이번에는 터미널 벤치 최신 버전을 반영하고 비공개 테스트셋을 갖춘 'AA 브리프케이스'를 추가한 것이 주요 변화"라고 말했다. 앞서 아티피셜 애널리시스는 지난 4일 AAII를 v4.2로 개편한 바 있다. 이번 개편에선 비공개 테스트가 전체 평가에서 차지하는 비중을 기존 20%에서 40%로 확대하고 실제 업무 수행 능력을 측정하는 평가 항목도 강화했다. 이는 공개된 평가 문제와 정답을 활용해 점수를 끌어올리는 벤치마크 게이밍 우려가 커지면서 평가 신뢰도를 높이기 위한 조치로 해석된다. 벤치마크 게이밍은 국내에서 '벤치맥싱(Benchmaxxing)'으로도 불리는 방식으로, 미국 애프터쿼리처럼 특정 벤치마크 성능 향상을 위한 데이터와 학습 방법론을 제공하는 업체도 등장하면서 평가 점수가 실제 활용 성능을 얼마나 반영하는지를 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 다만 카메론 CPO는 비공개 테스트 비중 확대가 최근 특정 논란에 대응해 단기간에 결정한 것이 아니라고 강조했다. 그는 "비공개 테스트셋은 이전부터 벤치마크에 포함해 왔고 그 비중도 계속 늘려왔다"며 "이번 변화 역시 어떤 특정 사건에 반응해 결정한 것이 아니라 인텔리전스 인덱스를 지속적으로 개선해 온 과정의 하나"라고 말했다. 또 카메론 CPO는 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 게이밍을 막기 위해 평가 구조도 분산하고 있다고 주장했다. 특정 시험 하나에 모델을 집중적으로 학습해 높은 점수를 얻더라도 전체 평가에선 우위를 확보하기 어렵도록 여러 평가를 함께 적용하는 방식을 택한 것이다. 카메론 CPO는 "게이밍을 방지하기 위해 여러 방법을 사용하고 있다"며 "특히 인텔리전스 인덱스 안에 10개의 서로 다른 평가를 두고 특정 벤치마크 하나에만 집중하기 어렵게 했다"고 설명했다. 그러면서 "비공개 테스트셋도 운영하고 있다"며 "새로운 벤치마크를 계속 반영해 인덱스를 최신 상태로 유지하고 있다"고 덧붙였다. 최근 AI 모델 경쟁의 중심이 단순한 문제풀이 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 옮겨가고 있는 점도 평가 방식 변화에 영향을 주고 있다. 웹을 탐색하고 외부 도구를 활용하며 여러 단계를 거쳐 장시간 업무를 수행하는 에이전트형 AI가 확산되면서 기존 정적 벤치마크만으로 모델 성능을 충분히 비교하기 어려워지고 있어서다. 실제로 최신 AI 모델은 코딩과 도구 활용, 컴퓨터 사용, 장기 업무 수행 등에서 빠르게 성능을 높이고 있다. 평가기관들도 이에 맞춰 단순 정답률보다 실제 업무에 가까운 환경에서 모델이 얼마나 안정적으로 과제를 수행하는지를 측정하는 방향으로 평가 범위를 넓히고 있다. 이에 아티피셜 애널리시스는 이번 개편에서 'AA 브리프케이스'도 새로 반영했다. 비공개 테스트셋을 활용해 실제 지식 노동에 가까운 업무 수행 능력을 평가하고, 공개 문제에 맞춘 과적합 가능성을 낮추기 위해서다. 카메론 CPO는 "AA 브리프케이스는 비공개 테스트셋을 갖춘 에이전틱 지식 업무 벤치마크"라며 "이를 인텔리전스 인덱스에 통합해 AI가 실제로 무엇을 할 수 있는지를 더 잘 반영하도록 했다"고 설명했다. 하지만 국내에선 벤치마크 점수와 실제 모델 역량을 어떻게 함께 평가할지를 두고 논쟁이 꾸준히 이어지고 있다. 특히 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에서 모티프테크놀로지스가 AAII 평가에서 참여팀 가운데 가장 높은 점수를 기록했지만 전문가·사용자 평가에서 뒤지며 최종 탈락한 것이 화근이 됐다. 이후 업계에선 벤치마크 점수만으로 모델의 실제 활용성과 경쟁력을 판단하기 어렵다는 의견이 나왔다. 반면 실제 추론과 업무 수행, 에이전틱 역량을 객관적으로 비교하려면 벤치마크가 여전히 필요하고 이를 실제 성능에 가깝게 측정하도록 계속 고도화해야 한다는 주장도 제기됐다. 이를 두고 카메론 CPO는 모티프 사례와 같은 개별 평가 결과보다 모든 모델에 동일하게 적용할 수 있는 평가 방법론을 만드는 것이 중요하다고 주장했다. 특정 기업이나 국가의 평가 결과에 따라 기준을 달리하지 않고 동일한 조건에서 모델 성능을 비교해야 한다고 봐서다. 그는 "우리는 매우 표준화된 방법론을 유지하고 있다"며 "생태계 내 모든 모델에 동일한 벤치마크를 적용하고 특정 모델에 따라 평가 방식을 바꾸지 않는다"고 피력했다. 카메론 CPO는 한국 AI 기업들과의 교류가 AAII 평가 방식에 영향을 미치는지에 대한 질문에도 같은 원칙을 강조했다. 또 아티피셜 애널리시스는 AI 기업과 이용자들로부터 평가 방식에 관한 의견을 받고 있지만, 특정 기업이나 모델에 맞춰 벤치마크 구성을 바꾸지는 않고 있다고 주장했다. 그는 "모든 모델에 동일한 표준화된 방법론을 적용하고 있으며 모델에 따라 평가 방식을 다르게 운영하지 않는다"며 "AI 생태계에 있는 기업들과 아티피셜 애널리시스를 사용하는 수많은 이용자들로부터 폭넓게 피드백을 받고 있다"고 설명했다. 업계에선 AAII가 지속적으로 개편되면서 서로 다른 버전에서 나온 점수와 순위를 어떻게 비교해야 하는지도 관심사로 떠올랐다. 같은 모델이라도 새로운 벤치마크가 추가되거나 평가 비중이 바뀌면 이전 버전과 점수, 순위가 달라질 수 있어서다. 실제 아티피셜 애널리시스는 지난 3일 기존 지수에서 오픈AI의 'GPT-6 아스트라'를 61점으로 평가해 메타의 '뮤즈 스파크 1.3'보다 낮은 순위에 뒀지만, 하루 뒤 v4.2로 개편하면서 아스트라의 순위를 2위로 끌어올렸다. 새 지수에서는 앤트로픽의 '클로드 페이블 5.1'이 1위에 올랐다. 이에 대해 카메론 CPO는 평가판이 바뀌면 같은 모델의 점수와 순위도 달라질 수 있다고 설명했다. AI 모델이 할 수 있는 일이 계속 달라지는 만큼 이를 측정하는 기준도 함께 바뀌며 새 평가 항목과 비중이 적용되면 이전 버전과 결과가 달라질 수 있다는 것이다. 그는 "AI 모델이 할 수 있는 일이 계속 변하고 있기 때문에 인텔리전스 인덱스도 이를 최신 상태로 유지하기 위해 계속 바뀐다"며 "AI 지능에 대한 기대와 평가 방식이 발전하는 만큼 점수와 순위가 달라지는 것도 자연스러운 일"이라고 말했다.

2026.09.14 15:41장유미 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 기자

모티프 독파모 이의제기 기각…정부, 구체적 사유는 추후 설명

모티프테크놀로지가 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계평가 결과에 제기한 이의신청이 기각됐다. 과학기술정보통신부는 모티프 측에 심의 결과와 관련한 설명을 별도로 진행할 예정이다. 11일 업계에 따르면 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 10일 모티프에 '2026년 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가 결과 이의신청 심의결과'를 통보했다. 모티프는 지난달 18일 발표된 독파모 2차 단계평가에서 탈락한 뒤 평가 결과에 이의를 제기했다. 자사가 개발한 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표에서 평가 대상 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했지만 정부 종합평가에서는 낮은 평가를 받은 만큼 세부 평가점수와 판단 기준을 공개해 달라고 요구했다. 모티프는 당시 재심 결과와 관계없이 독파모 3차 단계평가에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. 평가 결과와 기준을 확인해 향후 모델 개발에 반영하겠다는 취지였다. 이번 심의 결과는 '기각'으로 결정됐다. 다만 모티프에 전달된 문서에는 회사가 제기한 쟁점에 대한 판단이나 구체적인 기각 사유가 담기지 않은 것으로 전해졌다. 과기정통부는 "이의신청 심의 결과와 관련해 모티프 측에 별도로 판단 근거를 설명할 계획"이라고 밝혔다.

2026.09.11 17:15김동원 기자

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