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투비유니콘, ETRI와 손잡고 미션크리티컬 AI 시장 "정조준"

미션크리티컬 AI 선도기업 투비유니콘(대표 윤진욱)이 한국전자통신연구원(ETRI)으로부터 고신뢰 생성형 AI 구축을 위한 핵심 기술을 이전받아 본격적인 상용화에 나선다. 특허와 함께 이번에 이전받은 대형 언어모델(LLM) 관련 기술은 ▲도메인 특화 지속 사전학습과 복합 추론 능력을 극대화하는 '사용자 선호 기반 지식인출을 위한 사후학습 기술' ▲데이터 최신성을 유지하는 '한국어 특화 텍스트 임베딩 및 군집화 기술' 등이다. 윤진욱 대표는 "이 기술은 생성형 AI의 고질적 문제인 환각 현상을 제어하고 답변 정확도를 획기적으로 높이는 데 초점이 맞춰져 있다"고 설명했다. 투비유니콘은 이번에 확보한 원천 기술을 자체 개발한 특화 언어모델 'TBU LLM'에 전면 적용, 사소한 오류도 허용되지 않는 '미션크리티컬(Mission-Critical)' AI 솔루션 성능을 극대화할 계획이다. 단 1%의 오류가 치명적인 리스크로 이어질 수 있는 핵심 산업군을 타깃으로, 데이터 보안과 신뢰성이 완벽하게 담보된 프라이빗 대형 언어모델(LLM) 및 경량화 모델(sLLM)을 개발한다는 복안이다. 윤 대표는 "스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 등 실행력을 갖춘 엔터프라이즈 AI 시장에서의 지배력을 한층 강화할 방침"이라고 부연 설명했다. 투비유니콘은 그동안 축적해 온 통신 음영지역, 산불, 산사태, 위성 데이터 등 특수 도메인 데이터 처리 노하우 및 인프라 기술을 새롭게 고도화한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인과 전면 결합할 계획도 공개했다. 이를 통해 기존 범용 AI 모델 실무 적용 한계를 극복하고, 도입 즉시 현업에 투입해 업무 생산성을 극대화하는 '즉시 전력형(Ready-to-use)' 맞춤형 AI 인프라를 제공할 계획이다. 투비유니콘은 이번 기술 융합을 기점으로 본격적인 AI 시대에 데이터 보안과 신뢰성이 담보된 프라이빗 산업 생태계의 판도를 바꾸는 강력한 게임체인저로 도약한다는 구상도 내놨다. 윤진욱 대표는 "작은 오류가 치명적인 결과로 이어지는 미션크리티컬 환경에서는 데이터의 최신성과 AI의 무결성이 기업의 핵심 경쟁력"이라며, "ETRI의 독보적인 LLM 원천 기술을 투비유니콘만의 차별화된 상용화 노하우 및 애자일한 실행력과 융합, 공공 및 엔터프라이즈 시장에서 가장 신뢰할 수 있는 맞춤형 초거대 AI 혁신을 이끌어 갈 것'이라고 밝혔다. 운 대표는 또 "개별 솔루션 공급을 넘어, 국가적 재난 대응 및 첨단 R&D 환경까지 아우르는 국가 단위의 신뢰형 AI 혁신 서비스를 개발할 것"이라며 "글로벌 수준의 미션크리티컬 AI 표준을 새롭게 정립해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.29 12:00박희범 기자

[AI는 지금] "이미지도 자체 기술로"…脫 오픈AI 노린 MS, 멀티모달 경쟁 본격화

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 이미지 생성 모델 '마이(MAI)-이미지-2'를 최근 공개하며 인공지능(AI) 시장 주도권 확보 경쟁에 본격적으로 나섰다. 오픈AI 등 외부 모델 의존에서 벗어나 기술 내재화를 추진하는 동시에 코파일럿 중심 생태계를 강화하려는 전략적 행보로 풀이된다. 27일 업계에 따르면 MS는 지난 19일 자사 AI 슈퍼인텔리전스 팀이 개발한 텍스트-이미지 변환 모델 '마이-이미지-2'를 공개했다. 해당 모델은 성능 평가 플랫폼 아레나 리더보드에서 상위권에 오르며 구글, 오픈AI와 함께 글로벌 이미지 생성 경쟁 구도에 진입했다. 이번 모델은 무스타파 술레이먼 MS AI 최고경영자(CEO)가 이끄는 초지능 팀에서 개발됐다. MS는 이를 통해 이미지 생성 분야에서도 독자 기술 기반을 강화하겠다는 방침이다.술레이먼 CEO는 "우리는 이 모델 출시로 세계 3대 텍스트 이미지 변환 연구소로 도약하게 됐다"며 "초지능 팀은 앞으로 더 많은 것을 선보일 예정인 만큼 기대해 달라"고 밝혔다.이처럼 MS가 자체 모델을 전면에 내세운 것은 오픈AI에 대한 의존도를 낮추려는 전략으로 분석된다. MS는 그간 오픈AI에 대규모 투자를 단행하며 협력 관계를 유지해왔지만, 핵심 AI 기능을 외부에 의존할 경우 비용 부담과 서비스 통제력에 한계가 있다는 평가를 받아왔다. 이에 MS는 자체 모델 확보를 통해 비용 구조를 개선하고 기능, 정책, 업데이트 방향을 독자적으로 설계할 수 있는 기반 마련에 본격 나선 것으로 보인다. 기술 경쟁 측면에서는 멀티모달 AI 시장을 겨냥한 행보로 읽힌다. 최근 AI 산업은 빅테크를 중심으로 텍스트에서 이미지, 음성, 영상까지 아우르는 멀티모달로 빠르게 확장되고 있다. 단일 모델이 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성하는 능력도 플랫폼 경쟁력의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 시장 성장세도 가파르다. 글로벌 시장조사업체 그랜드뷰리서치는 멀티모달 AI 시장이 2024년 약 17억3000만 달러에서 2030년 108억9000만 달러 규모로 확대될 것으로 내다봤다. 또 콘텐츠 제작, 광고, 게임, 커머스 등 산업 전반에서 시각 콘텐츠 자동화 수요가 급증하고 있어 멀티모달 영역이 향후 핵심 성장 축이 될 것으로 관측됐다. 이 같은 분위기에 맞춰 MS는 '마이-이미지-2'를 앞세워 멀티모달 시장 내 주도권을 잡기 위해 속도를 낼 것으로 보인다. '마이-이미지-2'는 자연광과 질감, 공간감을 정교하게 구현하는 사실감은 물론, 이미지 내 긴 문장과 복잡한 타이포그래피를 안정적으로 생성하는 기능을 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 이는 기존 이미지 생성 모델의 한계로 지적되던 텍스트 표현 문제를 개선한 것으로, 디자인·콘텐츠 제작 영역까지 활용 범위를 넓힐 수 있다는 점에서 주목된다. 제품 전략 측면에서는 코파일럿 생태계와의 결합이 눈에 띈다. MS는 해당 모델을 '코파일럿'과 '빙' 이미지 생성기에 단계적으로 적용할 계획이다. 워드, 파워포인트 등 생산성 도구와 연계될 경우 문서 작성 과정에서 이미지 생성이 기본 기능으로 자리잡을 가능성이 높다. 이는 텍스트 중심 생산성 도구를 멀티모달 플랫폼으로 확장하려는 시도다. 기업 시장 공략도 병행된다. MS는 현재 일부 기업 고객을 대상으로 API를 제공하고 있으며 향후 마이크로소프트 파운드리를 통해 개발자 접근성을 확대할 예정이다. 또 광고·마케팅 기업 등 대량 이미지 생성 수요를 겨냥해 이미지 AI를 산업용 생산 도구로 확장하기 위해 적극 나설 것으로 보인다. 다만 현재 서비스는 기능과 정책 측면에서 일부 제약이 있다. 생성 속도 지연과 사용 횟수 제한, 이미지 비율 고정, 편집 기능 부재 등이 대표적이다. 콘텐츠 필터링 기준도 비교적 엄격하게 적용되고 있다. 이는 기업용 서비스에서 요구되는 안정성과 리스크 관리를 반영한 설계로 해석된다. 업계 관계자는 "MS가 이미지 생성까지 자체 모델로 내재화하면서 AI 경쟁의 판이 텍스트에서 멀티모달 전반으로 빠르게 확장되고 있다"며 "향후 플랫폼 주도권은 얼마나 다양한 데이터를 하나의 경험으로 통합하느냐에 달려 있을 것"이라고 말했다.

2026.03.27 15:56장유미 기자

[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

[AI는 지금] "실험 대신 시뮬레이션"…메타, 뇌 기반 'AI 월드모델' 경쟁 본격화

메타가 인간 뇌 활동을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 데이터 처리 중심이던 AI 경쟁이 인간 인지 구조를 모사하는 '뇌 기반 기술'로 확장되면서 산업 패러다임 전환의 신호탄이 될 것이란 분석이 나온다. 메타는 27일 자사 공식 블로그를 통해 시각·청각·언어 자극에 따른 뇌 반응을 예측하는 기초 모델 '트라이브 v2(TRIBE v2, TRImodal Brain Encoder)'를 발표했다. 이 모델은 오디오·영상·텍스트를 동시에 처리하는 구조를 기반으로 자극에 따른 뇌 활동을 디지털 형태로 예측·재현하는 것이 특징이다. '트라이브 v2'는 700명 이상의 피실험자와 500시간 이상의 기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터를 학습했다. 이를 통해 약 7만 개 뇌 영역(voxel)의 반응을 정밀하게 예측할 수 있으며 학습하지 않은 자극에도 대응하는 '제로샷' 성능을 확보했다. 이 모델은 개별 뇌 측정 데이터를 넘어 인간의 공통된 반응 패턴을 모델링했다는 점에서도 주목된다. 실제 fMRI 데이터가 노이즈에 영향을 받는 것과 달리 '트라이브 v2'는 집단 평균에 가까운 '표준화된 뇌 반응'을 생성할 수 있다. 업계에선 이번 기술이 신경과학 연구 방식의 전환을 가져올 가능성에 주목하고 있다. 기존에는 실험마다 뇌 촬영이 필요했지만, 모델 기반 시뮬레이션을 통해 실험 과정을 대체할 수 있어 연구 효율성이 크게 개선될 수 있다는 분석이다. 산업적 활용 범위도 넓다. 의료 분야에서는 신경 질환 진단과 신약 개발 과정에서 활용 가능성이 제기된다. 임상 이전 단계에서 뇌 반응을 예측하는 방식으로 개발 비용과 시간을 줄일 수 있기 때문이다. AI와 로보틱스 분야에서는 인간의 감각·인지 구조를 반영한 차세대 모델 설계로 이어질 수 있다는 전망이 나온다. 콘텐츠 산업에서도 변화가 예상된다. 이용자의 감정과 몰입도를 뇌 반응 수준에서 분석할 수 있게 되면서 콘텐츠 제작과 추천 방식이 한층 정교해질 수 있다. 업계 관계자는 "이 모델은 단순한 응용 기술이 아니라 산업 전반의 의사결정 방식을 바꿀 수 있는 인프라 성격이 강하다"며 "콘텐츠, 의료, 로보틱스 모두에서 사람이 어떻게 반응하는지를 실험 없이 예측할 수 있다는 점에서 파급력이 클 것으로 보인다"고 밝혔다. 업계에선 이번 기술이 메타가 강조해온 '월드모델' 구현과도 맞닿아 있다는 분석을 내놨다. 외부 자극에 대한 인간의 인지 반응을 직접 모델링함으로써 단순 데이터 학습을 넘어 인간처럼 세상을 이해하고 예측하는 AI 구조에 한 발 더 다가섰다는 평가다. 특히 시각·청각·언어 정보를 통합해 공통 표현으로 처리한 뒤 이를 뇌 반응과 연결한 구조는 현실 세계를 내부적으로 시뮬레이션하는 월드모델의 핵심 요소를 반영한 것으로 분석됐다. 이처럼 다양한 산업으로 확장 가능한 범용 모델이라는 점에서 메타는 논문과 코드, 모델 가중치를 공개하는 오픈소스 전략을 병행했다. 신경과학 기반 AI 생태계에서 기술 확산과 표준 선점을 동시에 노린 행보로 해석된다. 메타는 "트라이브 v2는 수개월이 걸리던 신경과학 실험을 수초 단위 계산으로 전환할 수 있는 기반 모델"이라며 "뇌 반응 시뮬레이션을 통해 연구와 의료, AI 개발 전반을 가속화할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.27 11:01장유미 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

구글, 애자일로봇 파트너십 체결…AI 로봇 생태계 선점 가속

구글이 차기 인공지능(AI) 경쟁 격전지로 '로봇'을 지목하며 관련 생태계 장악에 속도를 내고 있다. 구글 딥마인드는 25일 독일 로봇 기업 애자일로봇와 전략적 연구 파트너십을 체결했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 협력은 AI를 실제 물리 환경에 적용하는 핵심 전략으로, 산업용 로봇을 중심으로 한 AI 확장에 초점을 맞춘다. 구글은 이번 파트너십을 통해 '제미나이 로보틱스' 파운데이션 모델을 애자일로봇의 산업용 로봇에 적용할 계획이다. 이를 통해 로봇의 작업 수행 능력과 상황 판단, 추론 기능을 한층 고도화한다는 전략이다. 애자일로봇은 센서 기반 지능형 로봇 팔과 휴머노이드 로봇을 개발하는 기업이다. 현재 전 세계에 2만대 이상의 산업용 로봇 시스템을 구축하며 대규모 현장 적용 경험을 확보하고 있다. 구글은 이번 협력을 통해 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 확보하게 된다. 이는 AI 모델 성능 개선과 로봇 기능 확장을 동시에 이루는 핵심 자산이다. 제미나이 로보틱스 모델은 생성형 AI 기반으로 로봇의 행동을 제어한다. '제미나이 로보틱스-ER'은 확장된 추론 능력을 통해 복잡한 작업 수행을 지원한다. 이 기술은 애자일로봇의 센서 기반 로봇 팔과 휴머노이드 시스템에 적용돼 제조 현장에서 실증될 예정이다. 특히 구글은 로봇 배치, 데이터 수집, 모델 학습, 재배포로 이어지는 'AI 플라이휠' 구조 구축에 집중하고 있다. 실제 환경에서 축적된 데이터를 기반으로 모델을 고도화하고, 개선된 모델을 다시 현장에 적용하는 방식이다. 애자일로봇은 이미 전 세계 2만대 이상의 로봇을 운영 중으로 대규모 실증 환경을 제공할 수 있는 파트너로 평가된다. 구글은 최근 로봇 분야에서 협력을 빠르게 확대하고 있다. 지난해 미국 앱트로닉과 휴머노이드 로봇 개발에 나섰고, 올해 초에는 현대차그룹의 보스턴 다이내믹스와 협력해 아틀라스 로봇용 AI 모델 개발을 추진한다고 밝혔다. 로봇 소프트웨어 기업 인트린식도 최근 본사 조직으로 편입해 제조업 중심 플랫폼으로 육성하고 있다. 이 같은 행보는 아마존, 테슬라 등과의 경쟁을 의식한 전략으로 풀이된다. 물류, 제조, 건설 등 물리 산업에서 AI 활용이 본격화되면서, 실제 환경에서 작동하는 로봇 기술이 새로운 경쟁 축으로 부상하고 있기 때문이다. 다만 내부에서는 우려도 제기된다. 보스턴 다이내믹스가 국방 분야와 협력해온 이력으로 인해 일부 딥마인드 직원들이 윤리적 문제를 제기한 것으로 알려졌다. 그럼에도 구글은 관련 인재 영입과 투자를 확대하며 로봇 전략을 강화하고 있다. 자오펑 첸 애자일로봇 CEO는 "이미 전 세계 2만대 이상의 로봇 솔루션을 설치하며 대규모 지능형 자동화를 입증했다"며 "구글 딥마인드의 제미나이 로보틱스 모델을 통합해 빠르게 성장하는 시장에서 기술 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다. 캐롤리나 파라다 구글 딥마인드 로보틱스 총괄은 "차세대 로봇을 위한 더 발전된 AI 모델을 개발하고 다양한 산업으로 확산하기 위해 협력하게 됐다"며 "이번 연구는 AI의 실제 적용을 확대하는 중요한 단계"라고 말했다.

2026.03.25 10:39남혁우 기자

NC AI, 은행 영업점 공간 설계 혁신한다…신한금융과 피지컬 AI 협약

NC AI가 디지털 트윈과 시각언어행동(VLA) 기술로 오프라인 금융 영업점의 물리적 환경을 시뮬레이션·최적화하는 금융권 피지컬 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. NC AI는 신한금융그룹과 디지털 트윈과 VLA 기반 기술의 금융 영역 적용을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 전날 진행된 협약식엔 이연수 NC AI 대표, 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 최혁재 신한금융지주회사 AX·디지털부문장, 한동영 신한금융지주회사 본부장을 비롯한 양 측 주요 관계자가 참석해 향후 협력 방안을 논의했다. 이번 협약 핵심은 NC AI가 보유한 피지컬 AI 기술을 금융이라는 새로운 도메인으로 확장하는 데 있다. 양사는 현실 세계를 깊이 이해하고 상호작용하는 월드모델 기반의 혁신 기술을 오프라인 금융 현장에 구현할 방안을 다각도로 모색할 방침이다. 양측은 이를 위해 ▲디지털 트윈 및 VLA 모델 기반 협력과제 공동 발굴 및 기획 ▲영상 데이터 기반 분석∙활용에 대한 기술 및 제도적 적용 가능성 검토 등을 공동 추진할 예정이다. 우선 오프라인 영업점을 방문하는 고객의 환경을 획기적으로 개선하는 것을 최우선 과제로 다룬다. 실제 현장 및 영상 데이터를 토대로 고객의 이용 패턴, 대기 시간, 전반적인 운영 흐름을 정밀하게 분석할 계획이다. NC AI는 디지털 트윈으로 구현된 가상 환경 내에서 창구 배치나 키오스크 구성 등의 변화가 미치는 영향을 사전에 시뮬레이션해 최적의 금융 환경도 설계할 예정이다. 새로운 기술 도입에 발맞춰 고객 데이터 보호에도 만전을 기한다. NC AI는 현장의 데이터를 수집하고 분석하는 과정에 비식별화 기술을 적용하는 등 안전한 정보 처리 체계를 구축할 계획이다. NC AI는 자체 개발 중인 월드모델 기술 고도화에 박차를 가한다. 현실 세계의 물리 법칙과 상호작용을 스스로 이해하고 시뮬레이션하는 연구 성과를 바탕으로, 제조·국방·금융 등의 산업 현장에 피지컬 AI 적용 범위를 넓혀간다는 설명이다. 이연수 대표는 "피지컬 AI의 금융권 도입은 우리가 주도할 물리 공간 혁신의 시작"이라며 "금융 환경 혁신을 이끌고 국가 주요 산업 현장 패러다임을 뒤바꾸는 글로벌 피지컬 AI 선도 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2026.03.25 10:17이나연 기자

기업 80% 이상 "AI 인재 필요"…'AI 박사' 아닌 '데이터 읽는 실무자' 원해

국내 기업 열곳 가운데 여덟 곳 이상이 인공지능(AI) 인재를 필요로 하지만 정작 원하는 인재는 'AI 모델을 개발하는 전문가'가 아니라 '현장에서 데이터를 읽고 문제를 해결하는 실무형 인재'인 것으로 나타났다. 한국표준협회(회장 문동민)가 국내 기업 재직자 487명을 대상으로 실시한 '2026 기업 AI 인재 수요 트렌드 조사' 결과, 응답자의 84.4%가 “AI 인재가 필요하다”고 답했다. 가장 필요한 인재 유형은 데이터 분석가가 58.9%로 압도적 1위였고 AI 모델 기반 SW 개발자(35.9%), AI 모델 개발자(34.7%)가 뒤를 이었다. 채용 기준도 달라졌다. 신입 채용 시 가장 중시하는 역량은 실무 프로젝트·현장 적용 경험(32.9%)이었고, 커뮤니케이션·협업(28.0%)이 2순위였다. AI 모델·딥러닝 기술(19.9%)은 3순위에 그쳤다. 학력·전공 요건도 유연해져 '전공 무관' 응답이 38.6%에 이르렀다. 교육 수요도 실무 프로젝트·현장 적용(30.3%)이 1순위로, 프로그래밍(7.5%)이나 딥러닝 기술(6.3%) 수요를 크게 앞질렀다. 문동민 표준협회 회장은 “기업이 원하는 AI 인재는 현장에서 데이터를 읽고 조직과 함께 결과를 만들어낼 수 있는 실무형 인재”라며 “실무 프로젝트 중심 교육으로 기업 현장과 AI 기술이 만날 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 표준협회는 KSA 에듀 사이트에서 직무별 AI 활용 과정과 NVIDIA AI 인증 과정 참가 신청을 받고 있다.

2026.03.23 14:01주문정 기자

엔비디아, 오픈 모델로 '의료 AI' 혁신…헬스케어·신약 개발 가속

엔비디아가 오픈 모델과 데이터 플랫폼을 결합해 의료·생명과학 분야에 인공지능(AI) 활용 범위를 넓혔다. 엔비디아는 19일(현지시간)까지 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 '네모트론' 오픈 모델과 '네모 라이브러리'를 공개하고 의료 특화 AI 구축·배포를 지원한다고 밝혔다. 네모트론 오픈 모델은 오픈 가중치와 학습 레시피를 제공한다. 이를 통해 의료진과 개발자가 자체 인프라에서 맞춤형 AI 에이전트를 직접 구축할 수 있게 돕는다. 멀티모달 의료 데이터 증가에 대응해 고효율·저지연 처리 구조까지 제공해 기존 폐쇄형 시스템 의존도를 줄인다. 네모 라이브러리는 의료 전문 용어에 맞춘 파인튜닝을 지원해 범용 모델의 한계를 보완한다. 실제 헤이디 헬스는 네모트론 스피치 도입 후 지연 시간을 75% 줄이고 운영 비용을 64% 절감했다. 헬스케어 기업도 네모트론 기반으로 에이전틱 AI 도입을 확대하고 있다. 히포크라틱 AI는 임상 대화 모델을 구축했으며, 소드 헬스는 정신 건강 지원 모델을 고도화하고 있다. 또 아이큐비아와 오픈에비던스 베릴리도 각각 생명과학 연구와 의료 지식 통합 서비스에 활용하고 있다. 엔비디아는 바이오네모 플랫폼을 통해 생명과학 데이터 처리 영역도 확장했다. 파라브릭스와 쿠다-X 데이터 사이언스 라이브러리를 결합해 유전체 분석 속도를 높이고 연구 기간을 크게 단축하는 구조다. 베이스캠프 리서치는 초대규모 유전체 데이터 프로젝트를 통해 기존 공개 데이터 대비 10배 이상 큰 데이터셋을 구축했다. 이를 기반으로 수천조 개 DNA 염기쌍을 분석하며 기존 수십 년 걸리던 작업을 2년 미만으로 줄일 수 있는 환경을 마련했다. 타호 테라퓨틱스는 1억 개 세포 데이터 기반으로 가상 세포 모델을 개발했다. 향후 10억 개 세포 규모로 확장해 실제 실험 없이 치료 연구를 진행하는 시뮬레이션 환경을 구축할 계획이다. 퍼터브AI는 약 800만 개 뇌 세포 데이터를 활용한 CRISPR 유전체 아틀라스를 공개했다. 그래픽처리장치(GPU) 가속을 통해 분석 시간을 기존 며칠에서 실시간 수준으로 단축하며 질환 연구 속도를 높이고 있다. 엔비디아가 발표한 '헬스케어와 생명과학 분야 AI 현황' 조사에 따르면 의료 업계 리더 82%가 오픈소스를 핵심 전략으로 보고 있다. 엔비디아는 "의료 기관은 오픈 모델을 도입하고 이를 파인튜닝함으로써 데이터 주권을 확보할 수 있다"며 "투명성과 재현성에 대한 통제력을 유지하면서도 복잡한 에이전틱 애플리케이션에 필요한 높은 정확도를 확보할 것 이라고"고 밝혔다.

2026.03.20 18:15김미정 기자

AI에 실시간 소셜 트렌드 연동…바이브컴퍼니, '썸트렌드 MCP' 출시

바이브컴퍼니가 소셜 데이터를 기반으로 생성형 인공지능(AI) 분석 정확도를 높이는 데이터 인프라를 선보이며 AI 시장 공략에 나섰다. 상용 거대언어모델(LLM)에 실시간 트렌드 데이터를 연결해 기업 의사결정 활용도를 높인다는 전략이다. 바이브컴퍼니는 소셜 데이터 분석 서비스 '썸트렌드'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용한 '썸트렌드 MCP'를 출시했다고 18일 밝혔다. 이번 서비스는 국내 최초로 소셜 데이터 분석 MCP를 상용화한 사례로 평가된다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터를 연결하는 기술 표준으로, 기업은 챗GPT나 클로드 등 글로벌 LLM과 썸트렌드 MCP를 연동해 활용할 수 있다. 이를 통해 단순 정보 요약을 넘어 실제 비즈니스 전략 수립 단계까지 AI 활용 범위를 확장할 수 있다는 설명이다. 기존 LLM은 특정 산업이나 최신 트렌드에 대한 데이터 부족으로 일반적인 답변에 머무르거나, 정보 공백을 보완하는 과정에서 환각 문제가 발생하는 한계가 있었다. 썸트렌드 MCP는 정제된 소셜 데이터를 실시간으로 공급해 이같은 한계를 보완하고 AI의 추론과 분석을 데이터 기반으로 고도화한다. 특히 소비자 언어의 맥락을 분석하는 기능이 강점이다. 키워드와 함께 언급되는 연관어와 감성 반응을 종합적으로 분석해 소비자의 의도와 사용 맥락을 파악할 수 있도록 지원한다. 이를 활용해 기업은 시장 조사와 전략 수립 과정에서 보다 정교한 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있다. 시장 성장성도 크다. 시장조사업체 마켓닷유에스에 따르면 AI 데이터 분석 시장은 2033년 약 2361억 달러(약 350조원) 규모로 성장할 전망이다. 바이브컴퍼니는 썸트렌드 MCP를 기반으로 자사 서비스를 범용 AI 생태계 내 데이터 공급 인프라로 확장한다는 계획이다. 바이브컴퍼니 관계자는 "썸트렌드 MCP는 AI가 시장을 이해할 수 있도록 돕는 데이터 인텔리전스 인프라"라며 "엔터프라이즈 환경에서 활용 가능한 데이터 기반 AI 서비스를 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.18 16:42한정호 기자

미스트랄AI, 주권 앞세운 AI 플랫폼 '포지' 공개…빅테크에 도전장

프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄AI가 기업이 자체 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 모델을 직접 구축할 수 있는 플랫폼을 공개하며 오픈AI·앤트로픽·구글 등과의 기업 시장 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 17일(현지시간) 테크크런치에 따르면 미스트랄AI는 엔비디아 연례 개발자 행사 'GTC'에서 기업이 자체 데이터를 활용해 AI 모델을 처음부터 학습·구축할 수 있는 플랫폼 '미스트랄 포지'를 발표했다. 포지는 기업 내부 문서, 업무 프로세스, 도메인 지식 등을 기반으로 AI 모델을 설계·학습할 수 있도록 지원한다. 기존 기업용 AI가 인터넷 기반 데이터로 학습된 범용 모델을 활용하면서 실제 비즈니스 맥락을 충분히 반영하지 못하는 한계를 겨냥했다. 현재 기업용 AI 시장은 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드, 구글 제미나이 등이 제공하는 범용 모델을 기반으로 파인튜닝이나 검색증강생성(RAG) 방식으로 활용하는 구조가 주류로 평가된다. 이 방식은 빠른 도입에는 유리하지만, 기업 고유 데이터나 복잡한 업무 환경을 완전히 반영하기 어렵다는 한계가 지적돼 왔다. 미스트랄AI는 이러한 접근 대신 모델을 처음부터 재학습하는 방식을 내세웠다. 이를 통해 특정 산업, 언어, 내부 정책 등에 최적화된 AI를 구축할 수 있으며 에이전틱 AI 시스템까지 자체적으로 설계할 수 있다는 설명이다. 특히 이번 서비스 출시로 미스트랄AI는 아마존 베드록, 마이크로소프트 애저 AI, 구글 버텍스 AI 등 글로벌 대표 클라우드 기업과도 경쟁 구도를 형성하게 됐다. 이들 서비스가 클라우드 기반 API 중심의 AI 제공에 집중하는 반면, 미스트랄은 온프레미스 환경까지 포함한 AI 주권 확보 전략을 전면에 내세웠다. 미스트랄AI는 기업이 자체 인프라에서 모델을 학습할 경우 데이터가 외부로 노출되지 않으며 모델 업데이트나 서비스 정책 변화에 따른 의존성도 줄일 수 있다고 강조했다. 이는 금융·국방· 공공기관 등 데이터 민감도가 높은 산업에서 경쟁력이 될 수 있다는 분석이다. 포지는 사전학습부터 파인튜닝과 강화학습까지 전체 모델 학습 주기를 지원하며 기업 내부 기준에 맞춰 지속적으로 모델을 개선할 수 있도록 설계됐다. 또 미스트랄AI 엔지니어가 고객사에 직접 투입돼 데이터 구성과 학습 전략을 지원하는 임베디드 AI 인력 모델도 제공한다. 회사에 따르면 이미 에릭슨·유럽우주국(ESA)·ASML 등 주요 기관이 초기 파트너로 참여했으며 정부·금융·제조·IT 기업을 중심으로 활용 사례가 확대되고 있다. 미스트랄AI는 이를 기반으로 기업용 AI 인프라 시장에서 존재감을 키운다는 목표다. 업계에선 이번 포지 출시가 단순 신제품 공개를 넘어 AI를 서비스로 소비하는 시대에서 AI를 직접 구축·소유하는 시대로의 전환을 겨냥한 전략적 행보라는 평가가 나온다. 엘리사 살라만카 미스트랄AI 제품 총괄은 "포지는 제품 자체에 합성 데이터 파이프라인을 생성하는 데 필요한 모든 도구와 인프라를 이미 갖췄다"며 "기업과 정부가 특정 요구사항에 맞춰 AI 모델을 맞춤 설정할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.03.18 14:19한정호 기자

오케스트로, 업스테이지와 한국 소버린 AI 풀스택 구축 '맞손'

오케스트로가 업스테이지와 협력해 클라우드 인프라와 생성형 인공지능(AI) 기술을 결합한 국산 소버린 AI 풀스택 구현에 박차를 가한다. 오케스트로는 지난 16일 서울 여의도 본사에서 업스테이지와 'K-소버린 AI 풀스택 서비스' 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 이날 행사에는 김민준 오케스트로 그룹 의장과 김성훈 업스테이지 대표 등 양사 최고경영진이 참석해 AI 기술 주권 확보라는 국가적 과제 해결을 위한 협력 방안을 논의하고 실행 의지를 확인했다. 이번 협약은 양사가 기존에 추진해온 '국가대표 AI' 프로젝트 협력을 기반으로 소버린 AI 서비스 공동 개발을 본격화하기 위해 추진됐다. 오케스트로의 소버린 AI 클라우드 데이터센터 플랫폼과 업스테이지의 생성형 AI 모델·에이전트 기술을 결합해 통합 AI 서비스 환경을 구현하는 것이 핵심이다. 앞서 오케스트로는 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 업스테이지 컨소시엄에 참여하며 기술 협력을 이어왔다. 양사는 이러한 협력 경험을 바탕으로 AI 인프라부터 모델, 서비스까지 아우르는 풀스택 구조를 구축해 시장에 대응할 계획이다. 특히 최근 그래픽처리장치(GPU) 가격 상승과 공급 불안정 등으로 특정 하드웨어(HW) 의존도를 낮춘 AI 환경 구축 필요성이 커지는 상황에서 양사는 다양한 HW 환경에서도 안정적으로 운영 가능한 소버린 AI 인프라 구현에 집중한다. GPU뿐 아니라 국산 신경망처리장치(NPU) 등 다양한 연산 자원을 활용할 수 있는 유연한 구조를 마련한다는 방침이다. 업스테이지는 '솔라 거대언어모델(LLM)'과 '도큐먼트 AI' 등 생성형 AI 기술을 기반으로 최적화된 AI 에이전트 서비스를 제공 중이다. 오케스트로는 AI 서비스 구축과 운영을 지원하는 클라우드 인프라와 플랫폼 기술을 담당해 양사 기술을 통합할 예정이다. 이를 통해 기업이 AI 모델부터 인프라까지 단일 환경에서 운영할 수 있으며 보안성과 확장성을 동시에 확보할 수 있도록 지원한다는 목표다. 양사는 향후 실증 사업과 신규 비즈니스 모델 발굴을 통해 소버린 AI 데이터센터 시장에서 경쟁력을 강화하고 기술 표준화와 생태계 확장에도 나설 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "이번 협약을 통해 우리의 소버린 AI 클라우드 인프라 기술과 업스테이지의 생성형 AI 기술 역량을 결합한 K-소버린 AI 풀스택 서비스를 선보일 계획"이라며 "국산 AI 기술을 기반으로 소버린 AI 서비스 모델을 고도화하고 글로벌 시장에서도 K-AI 경쟁력을 입증해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.17 16:54한정호 기자

엔비디아 손잡은 다쏘시스템, AI·버추얼 트윈 미래 제시

다쏘시스템이 인공지능(AI) 기반 버추얼 트윈 기술로 차세대 산업 혁신 방향을 제시했다. 다쏘시스템은 16~19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산호세에서 열리는 엔비디아 'GTC 2025'에서 산업용 AI 기술과 버추얼 트윈 혁신 사례를 공개했다고 17일 밝혔다. 다쏘시스템은 인더스트리얼 AI & 로보틱스 파빌리온 1841번 부스에서 AI 기반 버추얼 트윈 기술을 중심으로 산업 혁신 데모를 소개했다. 데모는 다쏘시스템 '인더스트리 월드 모델'과 '버추얼 컴패니언' 기술이 엔비디아의 AI 인프라와 오픈 모델 가속 소프트웨어(SW) 라이브리와 결합된 형태로 구성됐다. 이번 데모는 생성형 치료제 개발을 비롯한 소재 최적화, 물리 거동 시뮬레이션, 생성형 생산 시스템, 대규모 AI 팩토리 등 여러 산업 영역을 아우른다. 또 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼을 기반으로 기업이 복잡한 산업 문제를 해결하는 새로운 방식을 제시한다. 이날 다쏘시스템은 인더스트리 월드 모델 기반 버추얼 트윈을 활용한 자율 SW 정의 생산 환경 구현 가능성도 강조했다. 이를 통해 기업은 생산 시스템을 가상 환경에서 설계하고 성능을 검증해 실제 운영 효율을 높일 수 있다. 또 분자 동역학 기반 인더스트리 월드 모델을 활용해 수백만 가지 분자 구성을 탐색하고 시뮬레이션하는 기술도 소개한다. 이를 통해 신소재 발견과 소재 연구 속도를 높일 수 있다는 설명이다. 설계 분야에서는 버추얼 컴패니언 '레오'를 통해 최적 부품을 자동으로 생성하는 기술도 공개한다. 이는 설계와 엔지니어링 과정에서 AI 기반 생성 설계를 활용하는 방식이다. 플로랑스 휴 오비니 다쏘시스템 R&D 부문 수석 부사장은 "인더스트리 월드 모델 기반 생산 시스템 버추얼 트윈과 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 산업 혁신 가능성을 보여줄 것"이라고 밝혔다.

2026.03.17 11:41김미정 기자

알리바바그룹, 큐웬 연구팀·앱 부문 등 통합…CEO 직속으로 개편

알리바바그룹이 자사의 인공지능(AI) 서비스와 개발 프로젝트를 하나로 묶는 새로운 사업 부문을 설립한다. 이는 AI를 통해 수익을 창출하겠다는 의지를 보여주는 대목이다. 16일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 알리바바는 자사 AI 모델 '큐웬'을 개발하는 연구팀과 소비자용 애플리케이션 부문, 주요 AI 관련 제품들을 에디 우 최고경영자(CEO)가 이끄는 새로운 조직으로 이동시킬 계획이다. 알리바바 토큰 허브(ATH)라는 이름의 이 조직은 슬랙과 유사한 협업 앱 '딩톡'과 스마트 글라스 등 쿼크(Quark) 브랜드 기기도 함께 총괄하게 된다. 이번 조직 개편은 최근 큐웬 프로젝트의 핵심 연구 책임자가 갑작스럽게 퇴사하면서 알리바바의 AI 전략에 대한 의문이 제기된 상황에서 이뤄졌다. 회사는 연구, 제품 개발, 디자인 등 여러 팀 간 협업을 강화해 AI 개발 속도를 높이겠다는 구상이다. 또한 조직 이름에 토큰을 사용한 것은 AI 서비스를 이용할 때 기업들이 과금하는 연산 단위를 의미하는 것으로, AI 수익화를 명확히 하겠다는 의도를 보여준다는 평가다. 알리바바는 이번 개편과 함께 추가 투자 계획이 있는지 밝히지 않았지만, 기업 고객을 대상으로 한 AI 서비스 판매 전략을 강화하고 GPT와 유사한 모델인 큐웬의 확산을 촉진하려는 목적이 있는 것으로 해석된다. 그러나 중국에서는 AI 기술을 수익으로 연결하는 일이 쉽지 않은 상황이다. 중국 소비자들이 소프트웨어 구독료 지불에 상대적으로 소극적이기 때문이다. 알리바바와 미니맥스 등 중국 AI 기업들은 오픈AI와 같은 미국 빅테크들보다 수익화에 어려움을 겪고 있다. 또한 중국의 많은 AI 모델은 오픈소스 형태로 무료 제공되면서 엔트로픽과 같은 기업들과 매출 격차가 커지고 있다. 우 CEO는 “ATB는 하나의 핵심 목표를 중심으로 구축됐다”며 “토큰을 만들고, 토큰을 제공하며, 토큰을 활용하는 것”이라고 말했다. 이어 “나는 ATH를 직접 이끌며 AI 사업 전반의 전략적 협력을 강화하고, 업무 전반에 AI를 깊이 통합하며 빠르게 움직일 수 있는 민첩성을 유지하겠다”고 덧붙였다. 이번 주 분기 실적 발표를 앞두고 있는 알리바바는 그동안 주로 기업 고객을 대상으로 한 AI 및 클라우드 솔루션 판매에 집중해왔지만 지난해에는 큐웬 앱을 소비자용으로 개편하기도 했다. 이 앱은 지난달 춘절 기간 대규모 '홍바오' 기획전을 진행했음에도 바이트댄스의 AI 챗봇 '도우바오'에 비해 뒤처져 있다. 이번 조직 개편으로 알리바바는 다시 기업용 AI 사업에 더 많은 자원을 투입할 가능성도 나오고 있다. 또한 알리바바는 가까운 시일 내 기업을 위한 에이전트형 AI 서비스를 출시할 방침이다. 사안에 정통한 관계자들에 따르면 알리바바는 빠르면 이번 주 큐웬 모델을 기반으로 한 기업용 AI 에이전트를 발표할 가능성이 있다. 이 서비스는 향후 이커머스 타오바오와 핀테크 서비스 알리페이 등 다른 서비스와 점진적으로 통합될 계획이다.

2026.03.17 09:37박서린 기자

NC AI, 컴퓨팅 4분의 1로 글로벌 톱 80%…K-월드모델 띄웠다

NC AI가 글로벌 최고 성능 모델의 4분의 1 수준 컴퓨팅 자원으로 고난도 로봇 조작의 80% 성공률을 달성한 'K-월드모델' 기술로 피지컬 인공지능(AI) 시장을 공략한다. NC AI는 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)'을 자체 연구 인프라로 학습·검증해 주요 태스크에서 실무 적용 가능한 수준의 성공률을 달성했다고 16일 밝혔다. 전 세계 피지컬 AI 산업의 핵심 난제는 가상 시뮬레이션에서 학습한 로봇이 현실의 미세한 물리 변수 앞에서 오작동을 일으키는 '시뮬레이션-현실(Sim2Real) 격차'다. 미·중 빅테크들이 로봇 파운데이션 모델에 천문학적 투자를 쏟아붓는 가운데, NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 예측하는 WFM으로 해법을 제시했다. NC AI WFM의 핵심 차별점은 처리 구조다. 기존 WFM이 영상을 생성한 뒤 비전 언어 모델(VLM)로 추론해 행동을 선택하는 방식인 반면, NC AI의 WFM은 영상 생성 이전 단계인 잠재공간 정보에서 바로 행동을 생성한다. 영상 생성·추론 단계를 제거해 속도를 높이고, 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 활용해 행동 정확도까지 끌어올렸다. 여기에 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 대규모 다중접속역할수행게임(MMORPG) 서비스로 축적한 가상 세계 구축 노하우와 3차원(3D) 생성 모델 '바르코 3D(VARCO 3D)'를 결합해 현실 세계에 흡사한 수준의 3D 시뮬레이터를 구현할 수 있다. 성능과 효율성 지표도 눈에 띈다. 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 24개 고난도 조작 태스크 전체 기준으로 세계 최고 수준(SOTA) 대비 70% 성능을 확보했고, 현장 투입·상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 태스크에선 엔비디아 코스모스 등 최고 성능 모델의 80%에 달하는 태스크 성공률을 기록했다. 이를 글로벌 톱 성능 모델 파인튜닝에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원의 25%로 달성했다고 회사는 설명했다. NC AI는 로봇 학습의 또 다른 병목인 데이터 부족 문제도 WFM으로 정면 돌파한다. 기존엔 눈 내리는 공장, 야간 물류센터, 예상치 못한 인간 개입 등 현실 변수를 담은 영상 데이터 수집에 막대한 시간과 비용이 들었다. NC AI의 WFM 환경은 프롬프트 조작만으로 이런 극한 환경의 비디오 데이터를 대량 생성할 수 있다. A100 1대 기준 10초 분량 비디오 생성에 80초가 소요되는 고효율로, A100 성능의 3배 수준인 H100 GPU 100대를 활용하면 1만 시간 분량의 합성 비디오 데이터를 단 11일 만에 생성할 수 있다. NC AI는 이를 기반으로 반도체 클린룸·철강 공정·조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 도메인 특화 합성 데이터를 공급할 계획이다. NC AI는 리얼월드·삼성SDS·씨메스·컨피그 인텔리전스·레인보우로보틱스·엔닷라이트·펑션베이 등 기업과 ETRI·KETI·한국자동차연구원 등 정부출연연, 카이스트·서울대·고려대·GIST 등 학계를 아우르는 'K-피지컬AI 얼라이언스'의 핵심 주체로 참여한다. 정밀 물리 시뮬레이션부터 3D 에셋 생성, 로봇 현장 실증으로 이어지는 가치 사슬에서 WFM이 기반 역할을 수행할 예정이다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 WFM 연구로 막대한 연산 자원에 의존하던 기존 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처로 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명했다"며 "K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 구축하고, 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키울 것"이라고 말했다.

2026.03.16 08:41이나연 기자

수십억 달러 쏟았는데 '성능 미달'…메타, AI '아보카도' 출시 지연에 속앓이

메타가 개발 중인 차세대 인공지능(AI) 모델 '아보카도(Avocado)'의 공개 일정이 당초 계획보다 늦어질 것이란 주장이 나왔다. 로이터는 13일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT) 보도를 인용해 메타가 내부적으로 아보카도 모델의 출시 시점을 최소 5월 이후로 미루는 방안을 검토하고 있다고 보도했다. 당초 메타는 해당 모델을 3월 중순 공개하는 방안을 목표로 개발을 진행해 온 것으로 알려졌다.아보카도는 메타가 수십억 달러를 투자해 개발 중인 차세대 대형 언어모델(LLM)로, 구글·오픈AI·앤트로픽 등 주요 경쟁사와의 AI 경쟁에서 핵심 역할을 맡을 프로젝트로 평가된다. 기존 오픈소스 AI 모델 '라마(Llama)' 시리즈 이후 메타의 AI 전략을 이끌 후속 모델로도 주목받고 있다. 다만 내부 테스트 과정에서 모델 성능이 기대 수준에 미치지 못했다는 평가가 나오면서 일정 조정이 검토되고 있는 것으로 전해졌다. 특히 최신 AI 모델들과의 벤치마크 비교에서 일부 영역 성능이 뒤처진 것으로 알려졌다. 일정 지연 가능성이 제기되면서 메타 내부에서는 자체 모델 완성 이전까지 경쟁력을 유지하기 위한 대안도 논의된 것으로 전해졌다. 뉴욕타임스는 메타가 구글의 AI 모델 '제미나이'를 라이선스 형태로 활용하는 방안까지 검토한 바 있다고 전했다.이 같은 상황 속에 업계에선 메타의 향후 AI 전략에 관심을 보이고 있다. 공격적인 투자와 인재 영입에도 불구하고 차세대 모델 출시 일정이 늦어질 수 있다는 점에서 이번에 기술 경쟁의 부담이 드러났다는 분석도 내놨다. 실제 메타는 그간 최고급 연구 인력 영입에 수십억 달러를 썼다. 또 데이터센터 구축 등에도 6000억 달러(약 800조원)가량을 투입할 계획이다. 메타의 올해 AI 관련 지출액은 지난해의 두 배인 1350억 달러(약 200조원)에 달할 전망이다. 업계 관계자는 "메타가 공격적으로 AI 투자와 인재 확보에 나서고 있지만 생성형 AI 기술 경쟁이 워낙 빠르게 전개되고 있다"며 "구글 제미나이와 오픈AI 모델이 빠르게 발전하는 상황에서 메타가 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 향후 경쟁 구도의 핵심 변수"라고 말했다.

2026.03.13 17:48장유미 기자

한컴, 오픈데이터로더 PDF v2.0 공개…문서 AI 시장 공략 박차

한글과컴퓨터가 인공지능(AI) 기반 PDF 데이터 추출 기술을 고도화해 오픈소스 생태계 확장에 나선다. AI와 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진을 앞세워 문서 AI 시장 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 한컴은 오픈소스 PDF 데이터 추출 부문에서 벤치마크 1위 성능을 달성한 '오픈데이터로더 PDF v2.0'을 공개했다고 12일 밝혔다. 이번 버전의 가장 큰 특징은 AI 방식과 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진이다. 기업과 개발자는 외부 서버로의 데이터 유출 우려 없이 완전히 차단된 로컬 환경에서 고성능 PDF 데이터 추출 기능을 무료로 활용할 수 있다. 문서 내 복잡한 요소를 분석하기 위한 무료 AI 애드온 4종도 기본 탑재됐다. 광학문자인식(OCR)은 이미지 기반 PDF와 스캔 문서 텍스트 인식률을 높였고 표 추출 기능은 초경량 AI 모델을 활용해 병합된 셀 등 복잡한 표 구조를 정밀하게 분석한다. 수식 추출 기능은 과학·수학 논문의 복잡한 수식을 로컬 환경에서 인식하며 차트 분석 기능은 차트가 의미하는 내용을 문장 형태로 설명한다. 애드온은 도클링 등 타사 오픈소스 AI 모델과 호환되도록 구현됐다. 특정 기업과 공식 제휴 관계는 아니지만 사용자가 기존 기술 환경에서 쉽게 연동할 수 있도록 객관적인 기술 호환성을 확보했다. 향후 유연한 애드온 구조를 통해 더 많은 AI 모델을 추가할 수 있다는 설명이다. 오픈데이터로더 PDF v2.0은 자체 벤치마크 테스트에서 읽기 순서, 표, 제목 추론 등 다양한 항목에서 1위 수준의 성능을 기록했다. 한컴은 오픈소스의 핵심 가치인 투명성을 위해 벤치마크 테스트 데이터와 재현 가능한 상세 코드를 공식 깃허브 저장소에 공개했다고 밝혔다. 이번 출시와 함께 오픈소스 라이선스도 기존 MPL 2.0에서 아파치 2.0으로 전환했다. 상업적 활용이 자유로운 라이선스를 적용해 외부 개발자와 글로벌 IT 기업의 진입 장벽을 낮추고 웹 애플리케이션이나 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 다양한 비즈니스 모델이 형성되는 생태계를 구축한다는 계획이다. AI 에이전트 시대에 대응한 생태계 확장도 추진한다. 한컴은 지난해 랭체인 연동을 완료했으며 올해는 랭플로우·라마인덱스·제미나이 CLI 등 다양한 AI 프레임워크와의 연동을 확대할 예정이다. AI 에이전트 지원을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능도 준비 중이다. 올 하반기에는 독자 문서 AI 기술을 기반으로 한 상용 AI 애드온도 출시할 계획이다. AI가 문서 구조를 분석해 접근성 태그를 자동 생성하는 기술을 오픈소스 최초로 탑재해 글로벌 접근성 표준(PDF/UA)을 충족하는 PDF AI 접근성 솔루션으로 확장한다는 방침이다. 정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 "오픈데이터로더 PDF v2.0은 AI 하이브리드 엔진과 아파치 2.0 라이선스 전환을 통해 누구나 자유롭게 활용·확장할 수 있는 개방형 PDF 데이터 플랫폼으로 진화했다"며 "향후 상용 AI 애드온과 접근성 솔루션을 통해 전 세계 PDF 문서가 AI에 활용되는 것은 물론, 모든 사람에게 열린 문서가 되도록 글로벌 생태계를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.03.12 15:46한정호 기자

시선AI, 코딩 자동화 AI '인트라젠엑스' 공개…공공·금융 시장 겨냥

시선AI가 대보DX와 공동 개발한 온프레미스 기반 코딩 자동화 인공지능(AI) 솔루션을 출시하며 공공, 금융 차세대 시스템 개발 시장 공략에 나섰다. 시선AI는 코딩 자동화에 특화된 소형 거대언어모델(sLLM) 기반 온프레미스 AI 코드 어시스턴트 '인트라젠엑스(IntraGenX) 1.0'을 출시했다고 9일 밝혔다. 이번 제품은 자회사 대보DX와 공동 개발했으며 공공기관과 금융권 등 높은 보안 수준이 요구되는 환경을 주요 타깃으로 한다. 인트라젠엑스는 자연어 프롬프트를 통해 개발자의 코딩 작업을 지원하는 AI 기반 개발 보조 도구다. AI 페어 프로그래밍과 프롬프트 기반 개발 방식을 적용해 논리 설계, 코드 리뷰, 오류 탐지 및 수정 등 개발 전 과정의 자동화를 지원한다. 설계 문서나 데이터 모델(ERD), 디자인 산출물 등을 연동하면 프런트엔드와 백엔드 코드를 자동 생성할 수 있는 것이 특징이다. 프런트엔드 개발 환경에서는 리액트, 뷰 등 글로벌 표준 프레임워크와 국내 주요 UI 플랫폼을 지원한다. 이를 통해 화면 설계, HTML 퍼블리싱, 자바스크립트 개발 등 기존 단계별 개발 과정을 단축하고 코드 생성 자동화를 통해 개발 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 특히 대규모 인력이 투입되는 공공기관과 금융권 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 효과가 클 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 설계 문서를 기반으로 코드를 일괄 생성해 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 대규모 개발 조직에서도 일관된 코드 품질을 유지할 수 있기 때문이다. 보안성도 주요 차별화 요소다. 인트라젠엑스는 외부망 차단 환경에서도 운영 가능한 온프레미스 방식으로 설계됐다. 이를 통해 데이터 유출을 차단하고 데이터 주권 확보와 규제 준수를 지원한다. 최근 기업 내부 민감 정보 유출 우려로 클라우드 기반 LLM 활용을 제한하는 사례가 늘어나는 상황에서 보안 우려를 해소할 수 있는 대안이라는 설명이다. 기술적으로는 대형 LLM 구조를 기업 환경에 맞게 경량화하고 최적화한 sLLM 기술을 적용했다. 자체 파인튜닝과 학습 기술을 통해 코딩 작업에 특화된 성능을 확보했으며 비교적 가벼운 구동 환경에서도 개발 맥락을 이해하고 정밀한 코드 생성을 수행할 수 있도록 설계됐다. 시선AI는 자회사 대보DX와 협력해 공공기관과 금융권 등 보안 요구가 높은 시장을 중심으로 제품 확산에 나설 계획이다. 대보DX는 고객 발굴과 영업, 시스템 구축, 기술 지원을 담당하는 전략 파트너 역할을 수행한다. 남운성 시선AI 대표는 "생성형 AI와 LLM이 제공하는 생산성 혁신 효과에도 불구하고 많은 기관과 기업들이 보안 문제로 인해 이를 적극 활용하지 못하는 상황"이라며 "인트라젠엑스는 높은 보안성을 유지하면서도 개발 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 기업용 AI 도구가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.09 17:40남혁우 기자

[알파고 10년 ③] AI 3강 노리는 한국…인프라·인재가 '승부처'

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 바둑판 위에서 시작된 AI 기술 경쟁은 10년이 지난 지금 국가 경쟁력의 핵심 축으로 확대됐다. 생성형 AI 확산 이후 AI 경쟁은 국가 전략 차원으로 격상됐고 미국과 중국을 중심으로 패권 경쟁이 본격화되고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 인프라와 기술, 인재 확보에 속도를 내며 새로운 10년을 준비하고 있다. 정부는 AI 경쟁력을 국가 핵심 성장 동력으로 규정하고 범정부 차원의 정책을 추진하고 있다. 최근 국가AI전략위원회는 '대한민국 AI 행동계획'을 확정하며 향후 3년간 추진할 AI 정책 로드맵을 제시했다. 이 계획은 총 99개 실행 과제를 담고 있으며 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 데이터 생태계 구축, 핵심 인재 확보 등을 중심으로 국가 AI 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 이러한 정책을 통해 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 목표다. AI 경쟁에서 중요한 요소로는 컴퓨팅 인프라가 꼽힌다. 초거대 AI 모델을 개발하고 서비스하기 위해선 대규모 GPU와 데이터센터, 고속 네트워크 등 막대한 연산 환경이 필요하기 때문이다. 정부는 이러한 인프라 확보를 위해 '국가AI컴퓨팅센터' 구축과 GPU 확충 사업 등을 지난해부터 추진하며 국가 차원의 AI 연산 자원을 확대 중이다. 대한민국 AI 행동계획에서도 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 핵심 AI 컴퓨팅 자원을 국가 전략 인프라로 규정하고 대규모 확보 계획을 제시했다. 정부는 2030년까지 최소 5만 장 이상의 GPU를 단계적으로 확보하고 국산 NPU 도입도 확대해 AI 컴퓨팅 인프라의 자립도를 높이겠다는 목표를 세웠다. 특히 국산 AI 반도체 생태계 활성화를 목표로 관련 연구개발(R&D)과 실증 사업을 추진 중이다. 동시에 공공과 민간이 협력해 국내 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하는 'K-클라우드 프로젝트'도 진행되고 있다. 국산 AI 반도체와 국내 클라우드 인프라를 결합해 AI 서비스 환경을 구축하고 데이터 주권과 기술 자립을 강화한다는 목표다. 국가 AI 모델 경쟁력 확보를 위한 프로젝트도 추진 중이다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 글로벌 수준의 초거대 AI 모델을 확보하는 사업을 진행하고 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 연구기관이 컨소시엄을 이뤄 글로벌 선도 모델에 필적할 독자 아키텍처 기반 AI 모델을 개발하고 있으며 단계 평가를 거쳐 최종 정예팀 2곳을 선발할 예정이다. 글로벌 시장에선 이미 빅테크를 중심으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국은 오픈AI·구글·메타·앤트로픽 등이 초거대 모델과 AI 인프라 생태계를 주도하고 있으며 중국 역시 바이두·알리바바·딥시크 등 기업을 중심으로 AI 모델 개발과 산업 적용을 빠르게 확대 중이다. 현재 AI 경쟁은 텍스트 중심의 거대언어모델(LLM) 기술 개발을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 생성형 AI 이후 차세대 경쟁 무대로 주목받는 분야는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 행동하는 기술이다. 글로벌 기술 패권 경쟁 역시 텍스트와 이미지 생성 중심에서 물리 환경을 인식하고 행동하는 AI로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 국가 전략 차원에서 추진 중이다. 미국은 빅테크 중심의 소프트웨어(SW)와 플랫폼 결합 전략을 기반으로 로봇 행동 모델과 시뮬레이션 기술을 발전시키고 있으며 중국은 제조 기반을 활용해 로봇과 자율 시스템을 산업 현장에 빠르게 적용하는 전략을 펼치고 있다. 한국 역시 이 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있다. 정부는 대한민국 AI 행동계획에서 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 차세대 전략 기술로 지정했다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보를 추진할 방침이다. 한국이 강점을 지닌 제조와 모빌리티 산업 기반을 활용해 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 피지컬 AI 경쟁력을 확보한다는 전략이다. AI 경쟁의 또 다른 핵심은 인재다. 정부는 AI 인재 확보를 위해 교육과 연구, 산업 전반에서 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 올해 AI 대학원 지원사업과 AI 중심대학 사업을 통해 석·박사급 AI 연구 인력 양성에 나섰다. 산업 현장의 AI 활용 역량을 높이기 위한 K-디지털 트레이닝(KDT) 등 인력 양성 프로그램도 확대한다. 또 초·중·고 교육 과정에서도 AI 교육을 강화하고 대학과 연구기관을 중심으로 글로벌 수준의 연구 인재를 확보하는 정책을 추진한다. 해외 인재 유치를 위한 제도 개선과 연구 환경 지원도 병행해 AI 인재 경쟁력을 높이겠다는 계획이다. 최근 국내 AI 산업 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 실시하는 '인공지능산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 관련 기업 수는 2020년 933개에서 2024년 2517개로 약 2.7배 증가했다. 같은 기간 AI 산업 종사자 수도 20만여 명에서 50만 명 이상으로 늘어났으며 AI 관련 매출 역시 크게 확대된 것으로 나타났다. 다만 글로벌 경쟁 속에서 한국이 넘어야 할 과제도 적지 않다. 미국과 중국은 초거대 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 이어가며 AI 패권 경쟁을 주도하고 있다. 이같은 상황에서 한국이 기술 격차를 좁히기 위해선 지속적인 투자와 정책 실행력이 필요하다는 지적이 나온다. 업계에선 AI 경쟁의 승부처가 인프라와 인재 확보에 달려 있다고 강조한다. 알파고 대국이 AI 가능성을 보여준 사건이었다면, 앞으로의 10년은 국가 경쟁력으로서 AI 성패가 판가름 나는 시기가 될 전망이다. 컴퓨팅 인프라와 반도체, 데이터, 인재를 둘러싼 경쟁이 본격화되는 가운데 한국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있을지 주목된다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 25일 위원회 제2차 전체회의에서 "정부와 민간이 똘똘 뭉쳐 하나의 목표를 만들어간다면 분명한 성과를 보여줄 수 있을 것"이라며 "이제는 계획을 넘어 행동으로 옮겨야 할 시점"이라고 강조했다. 배경훈 부총리는 "정부 출범 이후 AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며 "이젠 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고 속도감 있게 이행해야하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 17:20한정호 기자

미국, AI 정부조달 규칙 강화…"AI 모델 사용 제한 못 한다"

도널드 트럼프 미국 행정부가 정부 인공지능(AI) 계약에 적용될 새로운 가이드라인을 마련하며 AI 기업을 둘러싼 공급망 위험 관리와 기술 통제 논쟁이 확산되고 있다. 정부 계약을 맺은 AI 기업이 기술 사용을 제한할 수 없도록 하는 조항이 포함되면서 민간 AI 기업과 미국 정부 간 갈등이 본격화되는 양상이다. 7일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 미국 연방총무청(GSA)은 정부의 민간 AI 계약에 적용할 새로운 지침 초안을 마련했다. 이 초안에는 정부와 계약을 맺는 AI 기업이 자사의 AI 모델을 '모든 합법적 목적'에 사용할 수 있도록 허용해야 한다는 조건이 포함됐다. GSA는 미국 연방정부 전체의 소프트웨어(SW) 조달을 담당하는 기관으로, 산하 연방조달서비스(FAS)를 통해 오픈AI·메타·xAI·구글 등 주요 AI 기업들과 정부용 AI 모델 공급 계약을 체결해 왔다. 이번 지침은 정부가 AI 서비스를 조달할 때 기술 접근권을 강화하기 위한 정책의 일환으로 마련됐다. 정부가 계약한 AI 시스템을 모든 합법적 범위에서 자유롭게 활용할 수 있도록 미국 정부에 취소 불가능한 라이선스를 부여해야 한다는 내용도 담겼다. 이번 조치는 최근 미국 전쟁부와 AI 기업 앤트로픽 간 갈등 이후 추진된 것으로 알려졌다. 전쟁부는 앤트로픽이 자사 모델 '클로드'의 군사적 사용 범위를 제한하려 하자 약 2억 달러(약 2900억원) 규모 계약을 파기하기로 했다. 앞서 앤트로픽은 자사 AI 기술이 모든 합법적 사용 조건으로 제공될 경우 대규모 국내 감시나 치명적 자율무기 등에 활용될 수 있다며 우려를 제기해 왔다. 피트 헤그세스 미국 전쟁부 장관은 이 의도가 미군의 작전 결정에 사실상 거부권을 행사하려는 것이라고 비판했다. 트럼프 행정부는 이 과정에서 앤트로픽을 '공급망 위험 요소'로 지정하기도 했다. 이 조치는 통상 중국이나 러시아 기업 등에 적용되던 조치와 유사한 수준의 대응으로 평가된다. 새 가이드라인에는 AI 모델의 정치적 중립성 확보를 요구하는 조항도 포함됐다. 계약 기업은 다양성·형평성·포용성 등 특정 이념을 반영해 응답을 조작하지 않는 '중립적이고 비당파적인 도구'를 제공해야 한다는 내용이다. 또 다른 조항은 AI 모델이 유럽연합(EU)의 디지털서비스법(DSA) 등 미국 외 규제 체계에 맞춰 수정됐는지 여부를 공개하도록 요구하는 내용을 담고 있다. 미국 AI 기업의 해외 규제 준수 여부가 정부 계약에 영향을 미칠 수 있을 것으로 풀이된다. GSA 측은 "새로운 AI 조달 지침에 대해 산업계 의견을 추가로 수렴한 뒤 최종 가이드라인을 확정할 예정"이라고 밝혔다.

2026.03.09 10:22한정호 기자

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