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[AI는 지금] "AI가 짠 코드, AI가 잡는다"…시스코, 개발보안 시장 정조준

시스코가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 개발보안 시장 공략에 나섰다. 대형 범용 모델 대신 비용 부담을 낮추고 내부 환경에서도 운영할 수 있는 특화 모델을 앞세워 코드 변경 때마다 취약점을 점검하는 체계를 확산하려는 전략이다. 23일 업계에 따르면 시스코는 최근 코드 저장소에서 알려진 취약점이 포함됐을 가능성이 높은 파일을 찾아주는 소형언어모델(SLM) 제품군 '안타레스'를 공개했다. 3억5000만개 매개변수의 '안타레스-350M'과 10억개 규모의 '안타레스-1B'를 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했으며 30억 개 규모 모델도 추가할 예정이다. 안타레스는 취약점 설명을 입력받아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 탐색한다. 또 새로운 단서를 반영해 검색 경로를 수정하고 가능성이 높은 파일 순위와 탐색 과정을 함께 제시한다. 여기에 취약점을 직접 수정하거나 최종 판정하기보다 보안 담당자가 우선 검토할 파일을 좁혀 초기 조사 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 시스코가 소형 모델을 택한 것은 AI 코딩 도구 확산으로 검사해야 할 코드가 빠르게 늘고 있어서다. 대형 모델을 이용해 코드 저장소를 반복 분석하면 토큰과 추론 비용이 커지고, 기업의 소스코드를 외부 클라우드에 전송해야 한다는 부담도 따른다. 안타레스는 로컬이나 온프레미스 환경에서 실행할 수 있어 민감한 소스코드를 기업 내부에 유지할 수 있다. 덕분에 금융·공공·국방·제조 분야에선 외부 AI 서비스에 소스코드를 전송하지 않고 취약점을 분석할 수 있다. 또 대형 모델 도입이 부담스러운 중소 보안팀의 AI 활용 문턱도 낮출 것으로 보인다. 주요 외신도 안타레스의 비용과 데이터 통제에 주목했다. 특히 악시오스는 기업이 민감한 소스코드를 외부 AI 사업자와 공유하지 않고 대규모 코드베이스를 더 자주 검사할 수 있는 저비용 수단이라고 평가했다. 또 안타레스가 코딩 도우미보다 코드 저장소를 추적하는 보안 조사관에 가깝다는 점도 강조했다. 시스코는 자체 개발한 500개 과제의 취약점 위치 탐색 벤치마크에서 안타레스가 다수의 대형 공개·비공개 모델보다 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 주장했다. 회사 측 측정에 따르면 전체 평가 비용은 안타레스가 1달러 미만으로, GLM-5.2(약 12.5달러)와 GPT-5.5(약 141달러)보다 낮았다. 다만 안타레스가 기존 애플리케이션 보안 제품을 곧바로 대체할 가능성은 크지 않을 것으로 보인다. 규칙 기반 정적 분석이 다수의 경고를 생성하면 소형 AI가 코드 저장소를 추가로 탐색해 검토 대상을 압축하는 결합 방식이 먼저 확산될 것으로 예상된다. 성능 경쟁도 취약점 탐지 건수에서 오탐 감소와 검사 비용, 탐색 근거의 추적 가능성, CI·CD 연동 능력으로 넓어질 수 있다. 시스코는 안타레스를 단일 모델보다 AI 개발보안 생태계의 구성 요소로 배치하고 있다. 안전한 코딩 규칙을 제공하는 '코드가드', AI 보안 에이전트의 역할과 검증 절차를 정의한 '파운드리 시큐리티 스펙'에 취약점 위치 탐색 모델을 추가했다. 이는 코드 생성 단계의 예방부터 취약점 탐색과 평가까지 이어지는 체계를 오픈 기술로 확산한 뒤 자사 보안 플랫폼과 연결할 기반을 확보하려는 구상으로 풀이된다. 업계에선 AI 코딩 에이전트가 생산하는 코드가 늘면서 사람이 모든 변경 사항을 검사하기 어려워질 것으로 보고 있다. 개발 과정에 소형 모델을 배치해 커밋마다 취약점 후보를 추리는 방식이 확산되면 보안 AI 시장의 경쟁 기준도 대형 모델의 성능보다 비용과 검사 빈도, 운영 효율로 옮겨갈 가능성이 크다. 아민 사베리 스탠퍼드대 교수는 "첨단 AI 탐지는 대규모 예산을 가진 조직의 영역에 머물러 있었다"며 "비용을 낮추고 모든 코드 변경 때 실행할 수 있는 효율성이 모든 팀의 상시 보안 검사를 가능하게 한다"고 말했다.

2026.07.23 12:28장유미 기자

[AI는 지금] 로봇 두뇌에 1억 달러 몰렸다…中 피사이봇, 유니콘 등극

중국 피지컬 인공지능(AI) 스타트업 피사이봇이 14억8000만 달러의 기업가치를 인정받으며 유니콘 기업에 합류한다. 중국이 제조·물류 현장에서 확보한 대규모 데이터를 바탕으로 로봇과 자율주행차용 월드모델 개발에 속도를 내면서 미·중 AI 경쟁도 언어모델에서 물리적 환경을 이해하는 피지컬 AI로 확대되는 분위기다. 23일 블룸버그통신에 따르면 피사이봇은 현재 약 1억 달러 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이다. 이번 투자에는 중국 자동차업체 체리자동차와 애플·테슬라 등에 부품을 공급하는 렌즈테크놀로지 등이 참여한 것으로 알려졌다. 링추인텔리전스로도 불리는 피사이봇은 2024년 중국 상하이에서 설립됐다. 신규 투자가 완료되면 누적 투자금은 약 3억 달러로 늘어난다. 피지컬 AI와 월드모델을 주력으로 하는 중국 스타트업 가운데 기업가치 10억 달러를 넘어선 사례는 아직 많지 않다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차가 카메라·센서로 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 월드모델은 AI가 현실 세계의 구조와 사물의 움직임을 학습해 다음 상황을 예측하고 행동하도록 돕는다. 피사이봇은 장갑과 휴머노이드 로봇 등 자체 하드웨어로 사람과 기계의 움직임을 수집해 모델 학습에 활용하고 있다. 현재 중국 대형 물류업체와 글로벌 광섬유 케이블 제조사 현장에서 플랫폼을 시험 중이다. 중국 AI 기업들은 풍부한 제조·물류 데이터와 산업 현장을 활용해 피지컬 AI 경쟁력을 높이고 있다. 오픈소스 생태계와 정부 지원도 로봇 데이터 확보와 모델 상용화 속도를 끌어올리는 요인으로 꼽힌다. 빅터 왕 피사이봇 공동창업자는 "월드모델은 대규모언어모델과 챗봇보다 더 중대한 성과를 목표로 한다"고 말했다. 피지컬 AI 개발의 핵심 자원은 현실 세계에서 수집한 고품질 행동 데이터다. 인터넷에 공개된 텍스트와 이미지로 학습할 수 있는 대규모언어모델(LLM)과 달리 로봇 데이터는 장비와 인력을 투입해 직접 확보해야 해 비용 부담이 크다. 수집 환경과 로봇 종류에 따라 데이터 형식이 달라 표준화도 쉽지 않다. 데이터가 특정 작업과 공간에 편중되면 새로운 환경에서 로봇의 판단 정확도가 떨어질 가능성도 있다. 피사이봇은 올해 100만 시간 분량의 데이터를 확보해 다양한 로봇과 작업에 적용할 수 있는 범용 월드 액션 모델을 개발한다는 목표다. 회사는 향후 2년 안에 피지컬 AI 분야에서도 기술 성능이 급격히 도약하는 전환점이 나타날 것으로 보고 있다. 왕 공동창업자는 "오픈AI와 메타 같은 실리콘밸리 선도 AI 연구소도 충분한 고품질 데이터를 갖고 있지 않다"며 "올해 100만 시간의 데이터를 수집해 범용 월드 액션 모델 구축을 추진하겠다"고 말했다.

2026.07.23 12:27장유미 기자

정부, 보안특화 AI 내년 7월까지 개발...공모 착수

정부가 공언한 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 내년 7월 모습을 드러낸다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 정보통신산업진흥원(NIPA, 원장 박윤규)과 함께 '사이버 보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발' 사업 공모를 시작한다고 22일 밝혔다. 공모는 이달 22일부터 다음달 21일까지 약 30일간 진행한다. 선정 팀에는 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발에 필요한 GPU(B200) 256장(32노드)을 10개월간 지원한다. 규모로 보면 약 200~300억 원 수준이다. 세계적으로 고성능 인공지능 모델 발달에 따른 사이버보안 위협이 날로 고도화하고 있다. 이에, 국내서도 보안 특화 인공지능 모델 개발 필요성이 제기됐다. 정부는 "사이버 보안 패러다임 변화에 대한 중장기적 대응을 검토하는 한편, AI 기술의 빠른 환경 변화 여건 등을 고려, 가용 GPU 자원을 신속히 투입해 국내 AI 기반'사이버 보안 특화 파운데이션 모델'을 확보하기 위해 이번 사업을 추진하게 됐다"고 설명했다. 이번 사업은 국내 인공지능 및 사이버 보안 분야 역량을 한데 모아 국내 보안 생태계에서 활용 가능한 국내 독자 AI기술·모델 기반의 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델' 확보를 목표로 했다. 참여팀은 모델 개발을 위한 최적 방안을 자유롭게 제안할 수 있다. 참여 대상은 국내의 인공지능 및 사이버보안 관련 기업, 대학, 연구기관 등이다. 최종 1개 팀만 선정한다. 공모 참여팀은 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 방법론, AI 모델 기반의 서비스 실증 분야 및 서비스 수 등을 주도적으로 제시해야 한다. ■ 평가 및 선정 선정은 국내 인공지능 및 사이버 보안 관련 전문가로 구성한 평가위원회가 ①기술력 및 개발경험 ②개발 목표 ③시장성 및 파급효과를 중점 평가, 선정한다. 아울러, 참여팀의 개발 성과에 대해서는 별도의 평가위원회 구성을 통해 목표 달성여부, 성과 혁신성 등 평가지표를 마련하고 5개월 단위로 단계평가, 최종 평가(내년 7월)도 순차 추진할 계획이다. ■ 후속 확산 이번 사업의 최종 성과물인 사이버 보안 분야 특화 AI 모델 개발 및 확산을 기반으로 향후 국내 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 고도화를 이어나갈 수 있게 내년부터 이어달리기 형태의 후속 지원도 검토할 계획이다, 기존 특화 AI 파운데이션 모델 사업과 같이 오픈소스를 지향하며, 이번 사업을 통해 개발한 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델은 국내 보안산업 혁신을 위해 사이버 보안 생태계 전반에 확산할 예정이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “이번 사업은 최근 급변하는 AI 개발 환경과 사이버 보안 패러다임에 선제적으로 대응하기 위한 것”이라며 “국내 환경에 최적화한 보안 특화 AI 파운데이션 모델을 확보하고, 이를 확산함으로써 대한민국 인공지능 기반 사이버 보안 생태계의 핵심 기반이 마련되기를 기대한다”고 밝혔다. 한편, 사이버 보안 특화 인공지능 파운데이션 모델 개발 사업 참여팀 공모에 대한 상세 내용은 과기정통부, 정보통신산업진흥원 누리집을 통해 확인할 수 있다.

2026.07.22 20:27방은주 기자

이통3사, '메타 AI 글래스' 최대 할인가 비교...SKT·LGU+·KT 순

이동통신 3사가 22일부터 온라인몰과 일부 대리점에서 메타 AI 글래스 '레이벤 메타 웨이페어러'(이하 메타 AI 글래스)를 요금제 연계 할인을 적용해 실구매가를 낮춰 판매한다. SK텔레콤은 10만원대 요금제를 사용하면 70만원 대 기기값 전액에 더해 카드 할부 수수료까지 지원하고, KT는 기기를 단독 구매하는 가입자에게도 기기값 약 10%를 할인하며, LG유플러스는 6만원대 중간 요금제를 사용해도 50만원대 할인을 제공한다. 22일 이통 3사에 따르면, 메타 AI 글래스는 정가 69만원 기본 모델과 정가 74만원 편광 렌즈 모델, 정가 81만원 변색 렌즈 모델로 구성됐다. 기본 모델은 스마트폰 등 디스플레이 화면을 잔상 없이 보기 좋아 일상 보행용에, 편광 모델은 도로·수면 반사광을 차단해 눈 피로를 줄여줘 야외 레저 활동에 적합하다. 편광 모델은 화면 각도에 따라 어두워지거나 무지개 잔상이 남일 수 있다. 변색 모델은 자외선 양에 따라 실내에선 투명한 안경으로, 야외에선 어두운 선글라스로 자동으로 변색되는 자동 빛 조절 기능이 담겼다. SK텔레콤과 LG유플러스는 기본, 편광 모델을, KT는 기본·편광·변색 모델을 선보인다. 이통사는 요금제와 연계해 단말 할부금 할인을 선택한 가입자에게 요금제 가격에 따라 할인을 제공한다. 높은 요금제를 쓸수록 더 높은 할인율이 적용되는 구조다. 다만 할부 납부 기간 중 통신사를 옮기거나 할인 적용 요금제를 바꾼다면 기기 할인 적용은 사라지고, 일반 할부금을 납부해야 한다. 해지 또는 변경 전 받았던 할인 금액은 따로 반환하지 않아도된다. SK텔레콤은 베스트 109·베스트 프로·베스트 맥스 등 10만원 대 요금제 24개월 또는 36개월 약정 가입자에게 월 최대 1만 2000원~2만 4000원 할인해준다. 이 회사 관계자는 “가장 고가 요금제를 사용하면 36개월 할부 시 최대 79만원 할인을 제공한다”며 “카드 할부 수수료를 포함해 기기값 전액을 지원하는 셈”이라고 설명했다. KT는 6만원대 요금제 요고69 가입자 대상으로 월 1만 2000원씩 24개월 간 최대 28만 8000원 할인을 제공한다. 기기를 단독으로 구매하는 KT 멤버십 가입자에게도 10%(약 6만 9000원) 할인해준다. LG유플러스도 가입자가 6만원 대 중간제 요금제 너겟 69·65를 36개월 간 이용하면 월 1만 5310원을 할인, 최대 55만 1160원을 할인 혜택을 준다. 이 회사 관계자는 “스마트 기기에 대한 관심도가 높은 젊은층을 겨냥해 비교적 중저가 요금제에 할인 폭을 크게 적용했다”고 말했다. 이통 3사의 이같은 할인은 다른 판매처와 비교했을 때 할인율이 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 현재 메타 공식 홈페이지와 하이마트, 네이버스토어 입점 매장에선 69만원 정가에, 쿠팡에선 해외 직구로 구매 시 최대 약 10% 할인된 58만원 대에 구매할 수 있다. 쓱닷컴은 특정 카드를 이용할 경우 약 10% 할인해준다. 이통3사는 레이벤 메타 웨이페어러 체험 공간도 마련했다. SK텔레콤은 잠실롯데점, 대치점, IFC점, 수원스타필드점, 을지로점, 화정역점 등 서울, 경기 지역 매장에서 시연 공간을 운영할 계획이다. 현재 기기 수급 물량과 운영 날짜는 논의 중이다. KT는 이날부터 광화문 온맞이점, 강남 애비뉴점을 포함한 전국 11개 매장에, LG유플러스는 홍대입구직영점, 대구통신골목직영점, 부산 광복직영점 전국 6개 매장에 체험 공간을 마련했다. 레이벤 메타 웨이페어러는 카메라·마이크·스피커가 내장돼 ▲한국어로 질문하기 ▲사진·영상 촬영 ▲미디어 제어 ▲메시지 응답 작업을 할 수 있는 스마트 안경이다. 1200만 화소 초광각 카메라, 마이크 5개, 귀를 막지 않는 오픈 이어 스피커가 탑재돼 주변 소리를 들으며 통화·음악 감상·음성 AI 서비스 이용이 가능하다. 무게는 50그램으로, 1회 충전으로 최대 8시간 사용 가능하다. 충전 케이스를 함께 쓰면 최대 48시간까지 배터리가 지속된다. 생활 방수를 지원하는 IPX4 등급 내구성을 갖췄다.

2026.07.22 18:28홍지후 기자

허깅페이스 해킹한 '외부 AI' 정체…알고 보니 오픈AI 모델

최근 허깅페이스를 해킹한 외부 인공지능(AI) 에이전트 실체가 오픈AI 모델인 것으로 드러났다. 21일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 자사 모델이 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 시스템에 무단 접근한 사실을 인정했다. 허깅페이스는 오픈AI와 별도 관계 없는 기업으로 당초 공격 주체를 외부 AI 에이전트로 추정했다. 이번 사고에는 'GPT-5.6 솔'을 비롯한 오픈AI 미출시 버전 모델이 관여한 것으로 나타났다. 해당 모델들은 사이버 공격 능력을 평가받기 위해 안전 거부 기능이 완화된 상태로 내부 시험에 투입됐다. 시험에는 기존 보안 취약점을 이용한 공격 능력을 측정하는 공개 벤치마크 '익스플로잇짐'이 사용됐다. 모델들은 벤치마크 문제 정답을 찾는 과정에서 허깅페이스 시스템까지 침입·공격한 것으로 조사됐다. 해당 모델은 원칙적으로 외부 인터넷에 접속할 수 없도록 격리돼 있었다. 다만 시험에 필요한 소프트웨어(SW)를 설치할 수 있도록 패키지 설치 도구에는 접근할 수 있었다. 모델은 패키지 설치 프로그램에서 공개되지 않은 취약점을 찾아 인터넷 접속 제한을 우회했다. 이후 허깅페이스에 익스플로잇짐 관련 모델과 데이터셋, 문제 해결 정보가 저장돼 있을 가능성이 있다고 판단했다. 해당 모델은 허깅페이스 인프라 취약점도 추가로 찾아냈다. 이를 통해 허깅페이스 운영 데이터베이스(DB)에 접근하고 익스플로잇짐 시험 문제 정답을 직접 확보한 것으로 파악됐다. 허깅페이스는 "이번 공격은 단순한 일회성 침입이 아니었다"며 "AI 모델은 여러 임시 실행 환경을 옮겨 다니며 수천 건 공격을 수행했다"고 밝혔다. 이어 "공개 인터넷 서비스를 공격 명령을 전달하는 중간 거점으로 활용한 정황도 포착됐다"고 덧붙였다. 오픈AI는 패키지 설치 도구와 허깅페이스 인프라에서 발견된 취약점을 신고했다. 현재 허깅페이스와 추가 조사를 진행하고 있으며, 모델 시험과 관련 인프라에 새로운 통제 장치를 적용할 방침이다. 이번 사건으로 오픈AI가 법적 책임을 질지는 확인되지 않았다. 다만 외신은 모델 무단 시스템 접근이 미국 '컴퓨터 사기 및 남용 방지법'을 위반했을 가능성이 있다고 분석했다. 오픈AI는 "모델들은 익스플로잇짐의 해결책을 찾는 데 지나치게 몰두했고 매우 제한적인 시험 목표를 달성하기 위해 극단적인 수단까지 동원했다"며 "인터넷에 접근한 뒤 평가에서 부정행위를 하는 데 이용할 수 있는 비밀 정보를 찾아냈다"고 밝혔다.

2026.07.22 09:20김미정 기자

[AI 고속도로] 메타, AWS 핵심 임원 영입…AI 클라우드 사업 속도

메타가 아마존웹서비스(AWS)에서 컴퓨팅·인공지능(AI) 서비스를 총괄했던 핵심 임원을 영입하며 AI 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 최근 외부 기업에 AI 연산 자원을 제공하는 클라우드 사업을 검토하는 가운데, 데이터센터 구축과 인프라 사업 확대에 속도가 붙을 것이란 전망이 나온다. 20일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 메타는 AWS에서 컴퓨팅 및 머신러닝(ML) 서비스를 이끌었던 데이브 브라운 부사장을 수주 내 영입할 것으로 알려졌다. 브라운 부사장은 산토시 자나르단 메타 인프라 총괄 산하에서 AI 데이터센터 구축을 담당할 것으로 전해졌다. 브라운 부사장은 약 19년간 AWS에서 근무한 핵심 임원으로, 컴퓨팅과 AI 서비스 사업을 총괄해왔다. 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)에게 전략을 조언하는 핵심 경영진인 'S-팀' 멤버로도 활동했다. 이번 영입은 메타가 AI 인프라 사업 확대를 본격화하는 과정으로 풀이된다. 브라운 부사장과 더불어 오픈AI 출신 인프라 전문가들도 잇따라 영입하는 등 AI 인프라 조직 강화에 공을 들이고 있다. 메타는 최근 자체 AI 모델 개발뿐만 아니라 유휴 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 인프라를 외부 기업에 제공하는 클라우드 사업 진출을 검토 중이다. 실제 지난달 앤트로픽과 데이터센터 연산 자원을 2년간 최대 100억 달러에 임대하는 방안을 논의한 것으로 알려졌다. 협상은 초기 단계이지만 계약 체결시 메타의 클라우드 사업이 가시화될 전망이다. 메타는 AI 인프라 확대를 위해 공격적인 투자도 이어가고 있다. 올해 자본지출 규모는 1250억~1450억 달러로 예상되며 대부분 AI 데이터센터 구축에 투입될 예정이다. 또 클라우드 프로젝트를 통해 장기적으로 수백 기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라 확보를 추진 중이다. 업계에선 AWS·마이크로소프트(MS)·구글 등이 기존 범용 클라우드 서비스를 제공하는 것과 달리, 메타는 초거대 AI 모델 학습과 추론에 특화된 GPU 기반 AI 인프라를 새로운 수익원으로 육성할 가능성이 제기된다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)도 지난 5월 주주총회에서 클라우드 사업 가능성을 직접 언급한 바 있다. 당시 저커버그 CEO는 "클라우드 구축은 분명히 선택지 가운데 하나"라며 "외부 기업들이 우리 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 이용하기 위해 거의 매주 문의하고 있다"고 밝혔다. 그러면서 "향후 필요 이상으로 인프라를 구축하게 된다면 이를 사업화하는 방안을 고려할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.21 11:50한정호 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

허깅페이스, 데이터·인증정보 털려…"이용자에 보안키 교체 권고"

허깅페이스가 해킹으로 내부 데이터와 서비스 인증정보를 탈취당한 것으로 전해졌다. 현재 이용자에게 보안키 교체와 계정 점검을 권고한 상태다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 허깅페이스는 지난주 플랫폼에 업로드된 데이터셋을 통해 내부 시스템이 침해됐다고 밝혔다. 고객이나 협력사 데이터까지 유출됐는지는 조사하고 있다. 공격에 이용된 데이터셋은 보안 취약점을 악용해 허깅페이스 서버에서 악성코드를 실행했다. 공격자는 이후 자신의 접근 권한을 높여 내부 시스템으로 침투 범위를 넓혔다. 회사는 공격 과정에서 노출된 서비스 인증정보를 폐기하고 새로 발급했다. 이용자에게도 플랫폼에 저장한 보안키를 교체하고 계정에서 의심스러운 활동이 발생했는지 확인하라고 안내했다. 공격에 악용된 보안 취약점은 수정됐다. 공개된 이용자용 모델과 데이터셋이 변조됐거나 소프트웨어 공급망이 침해된 증거는 현재까지 발견되지 않았다. 허깅페이스는 이번 공격 과정에 외부 인공지능(AI) 에이전트가 동원됐다고 주장했다. 해당 에이전트는 짧은 시간만 운영되는 여러 샌드박스를 옮겨 다니며 수천 건의 개별 작업을 수행한 것으로 분석됐다. 공격자는 공개 서비스를 활용해 명령·제어 체계도 구축한 것으로 나타났다. 다만 허깅페이스는 AI 에이전트가 공격을 수행했다는 주장을 뒷받침할 구체적인 증거를 테크크런치에 즉시 제시하지 않았다. 이번 공격은 허깅페이스의 자체 이상징후 탐지 시스템을 통해 처음 포착됐다. 회사는 이후 공격 과정이 기록된 서버 로그를 분석하는 데 AI 모델을 활용했다. 초기 로그 분석에는 외부 업체가 제공하는 상용 프런티어 AI 모델이 투입됐다. 그러나 해당 모델이 사이버 공격 관련 분석 요청을 안전 정책에 따라 차단하자 자체 서버에서 구동하는 거대언어모델(LLM)로 전환했다. 자체 모델을 활용하면서 공격 정보가 담긴 민감한 서버 로그를 외부 AI 업체 서버에 전송하지 않아도 됐다. 일부 상용 AI 모델의 안전장치가 사이버 공격 방어와 침해 사고 조사까지 제한할 수 있다는 문제도 드러났다. 허깅페이스는 이번 사건을 수사기관에 신고했다. 사이버보안 포렌식 전문가도 투입해 침해 범위와 내부 보안 체계를 조사하고 있다. 허깅페이스는 외부 AI 에이전트가 "수명이 짧은 여러 샌드박스에서 수천 건의 개별 작업을 수행했다"며 "공개 서비스를 기반으로 스스로 이동하는 명령·제어 체계를 구축했다"고 밝혔다.

2026.07.21 10:04김미정 기자

美 AI 정책 지휘체계 공백…안전성 평가기관 수장 사임

도널드 트럼프 미국 행정부가 첨단 인공지능(AI) 모델에 대한 안전성 검증과 감독을 강화하는 가운데, 이를 담당하는 핵심 기관 수장이 취임 3개월 만에 사임했다. 백악관 AI 정책 총괄 자리까지 수개월째 공석인 상황에서 정책 지휘체계의 불확실성이 커지는 모습이다. 20일(현지시간) CNBC에 따르면 미국 상무부 산하 AI 표준·혁신센터(CAISI)의 크리스 폴 소장이 자리에서 물러났다. 상무부는 국립표준기술연구소(NIST)의 아르빈드 라만 소장이 CAISI 직무대행을 맡는다고 밝혔지만 구체적인 사임 이유는 공개하지 않았다. CAISI는 미국 정부가 상용 AI 시스템에 대한 시험과 공동 연구를 지원하고 첨단 AI 모델의 안전성과 신뢰성을 평가하기 위해 운영하는 조직이다. 바이든 행정부 당시 출범한 미국 AI 안전연구소를 트럼프 행정부가 개편해 만든 기관으로, AI 시험·평가 체계와 표준 마련을 담당하고 있다. 이번 사임은 백악관 AI 정책 지휘체계 공백이 이어지는 상황에서 나왔다. 트럼프 행정부의 AI·가상자산 정책을 총괄했던 데이비드 색스가 지난 3월 물러난 뒤 아직 후임이 임명되지 않은 상황이다. 이에 백악관 정책 총괄 조직과 상무부의 AI 안전성 평가 기관이 동시에 공석 또는 직무대행 체제로 운영되게 됐다. 미국 정부는 AI 규제를 최소화하겠다는 초기 기조에서 벗어나 최근 국가안보를 이유로 첨단 AI 모델에 대한 감독을 강화하고 있다. 지난달 트럼프 대통령은 AI 행정명령에 서명하며 기업들이 정부에 AI 모델을 자발적으로 제출하면 출시 전 성능과 안전성을 평가하는 체계를 마련하도록 지시했다. 연방기관에는 60일 안에 평가 기준을 수립하도록 요구했다. 실제 오픈AI는 미국 정부 요청에 따라 GPT-5.6 모델군의 초기 공개 대상을 일부 '신뢰할 수 있는 파트너'로 제한했고 앤트로픽도 상무부의 수출통제 지침에 따라 최신 모델인 '클로드 페이블5'와 '미토스5' 공개를 일시 제한한 바 있다. 이후 양사는 정부와 협의를 거쳐 일반 이용자 대상으로 서비스를 확대했다. 아울러 트럼프 행정부는 AI 기반 사이버보안 대응 체계인 '골드 이글'도 출범시켰다. 이 체계는 정부와 AI 기업이 보안 취약점을 공동으로 탐지하고 공유하는 정보 허브로, AI가 발견한 사이버보안 취약점을 신속히 조치하는 것을 목표로 한다. 다만 골드 이글 구축 과정에는 CAISI가 참여 기관으로 포함되지 않은 것으로 알려졌다. 주요 외신에선 AI 규제가 강화되는 반면 정책을 총괄 리더십은 약화되고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 모델의 공개와 수출, 안전성 평가를 둘러싼 정부 개입이 확대되는 가운데 정책 집행 일관성과 예측 가능성이 떨어질 수 있다는 우려가 나온다. 여기에 최근 중국 오픈소스 AI 모델의 경쟁력이 빠르게 높아지고 있다는 점도 미국 정부의 부담을 키우고 있다는 분석이 제기된다. 문샷AI가 공개한 '키미 K3'를 비롯한 중국 AI 모델들이 글로벌 시장에서 영향력을 확대하면서 미국은 AI 혁신과 국가안보를 동시에 고려해야 하는 과제를 안게 됐다는 것이다. 상무부는 이번 인사와 관련해 "크리스 폴의 퇴임 이후 아르빈드 라만 NIST 소장이 CAISI를 계속 감독하며 직무대행을 맡게 될 것"이라며 "새로운 CAISI 책임자는 향후 수주 내 발표할 예정"이라고 밝혔다.

2026.07.21 09:41한정호 기자

팀스파르타 초경량 언어모델, 'K-AI 리더보드' 초고난도 추론 1위

팀스파르타(대표 이범규)가 자체 개발한 초경량 언어모델 'K-AX 스파르탄 1.8B'가 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 'K-AI 리더보드'의 초고난도 추론 평가인 'HLE(Ko)' 분야에서 1위를 차지했다. 이번 성과에 대해 회사는 "대형 모델 중심의 AI 시장에서 독자적인 초경량 모델의 압도적인 효율성과 고난도 추론 성능을 입증했다는 점에서 의의가 크다"고 밝혔다. HLE(Humanity's Last Exam)는 미국 AI안전센터와 스케일AI가 공동 개발한 초고난도 AI 추론 벤치마크다. 수학, 과학, 인문학 등 100여 개 분야 전문가가 출제한 2500개 문항으로 구성돼 최상위 AI 모델조차 통과가 까다로운 평가로 알려져 있으며, K-AI 리더보드의 핵심 평가 지표 중 하나다. HLE(Ko)에서 평가에서 'K-AX 스파르탄 1.8B'는 0.123점을 기록하며 2위 모델(0.077점) 대비 4.6%포인트, 약 60% 높은 성능을 보였다. 10위권 모델 대부분이 0.068~0.077점대에 분포한 가운데 단독 선두에 오른 것이다. 18억 개 파라미터의 초경량 모델이 수백억에서 수천억 개 규모의 대형 모델들을 제친 결과로, 상위 10개 모델의 평균(약 38.7B)과 비교하면 20분의 1 크기로 거둔 성과다. 특히 236B급 모델 대비 파라미터는 131분의 1에 불과하지만, 점수는 두 배 이상 높았다. 메모리 요구량도 약 256M에 불과해 CCTV나 초소형 컴퓨터인 라즈베리 파이(Raspberry PI)처럼 고도로 제한된 환경에서도 고난도 추론을 한다. 236B급 대형 모델을 구동하려면 수백 GB 메모리의 멀티 GPU 클러스터가 필요한 데 반해 하드웨어 요구량이 100분의 1 이하다. 즉, 거대 모델이 데이터센터의 GPU 서버 한 대가 필요할 때 K-AX 스파르탄 1.8B는 초소형 컴퓨터 한 대에 들어가는 셈으로, 고난도 추론 성능은 유지하면서 AI 인프라 비용을 90% 이상 낮출 수 있는 구조다. 비결은 자체 개발한 학습 방법론 'SGT·SSGT'에 있다. 문장 전체 토큰을 고르게 학습하는 기존 방식과 달리, 추론의 방향을 좌우하는 핵심 토큰을 선별해 학습을 집중하고, 답변 과정에서 오류 가능성을 점검해 스스로 경로를 수정하는 자기 교정 학습을 결합했다. 팀스파르타는 검증된 방법론을 대형화해 주력 프런티어 모델 'K-AX 스파르탄 122B'를 완성했다. 양자화(경량화) 기술을 적용해 기업 내부 장비에서도 운용된다. 122B를 엔진으로 쓰는 'AX 포트리스'는 인터넷과 분리된 폐쇄망에서 작동하는 AI 코딩 에이전트다. 소스코드와 내부 데이터를 외부로 보내지 않고 코드 생성, 자동완성, 검토부터 빌드, 테스트, 배포 도구 호출까지 수행하며, 자동완성 응답 속도는 워크스테이션 한 대 기준 0.3초 미만으로 실측됐다. 주요 대상은 금융·공공·국방·제조 등 외부 생성형 AI 사용이 제한되는 분야다. AX 포트리스를 사용하면, 정보 유출 우려로 클라우드 기반 코딩 도구를 도입하지 못한 기업도 사내망에서 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 보안관제 분야에서는 도메인 특화 학습과 내부 관제 시스템 연동 검증을 마쳤으며, 향후 법률 문서 검토, 금융 규제 해석, 의료 가이드라인 분석 등 복합적인 판단이 필요한 업무로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 이범규 팀스파르타 대표는 “이번 1위는 팀스파르타의 독자적인 설계와 학습 기술만으로 세계적 수준의 추론 성능을 구현할 수 있음을 입증한 결과”라며 “검증된 기술을 적용한 K-AX 스파르탄 122B와 AX 포트리스를 기반으로 보안과 생산성이 함께 필요한 기업의 실질적인 AX를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.07.20 18:30백봉삼 기자

AI 스타트업 비드래프트, 독자 개발 파운데이션 모델 'Aether-7B-5Attn' 선봬

AI 스타트업 비드래프트(대표 김민식)는 독자 개발한 오픈소스 파운데이션 모델 'Aether-7B-5Attn'을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다고 20일 밝혔다. Aether-7B-5Attn은 Apache-2.0 라이선스로 공개됐으며, 모델 가중치뿐 아니라 학습 데이터 레시피, 전체 학습 코드, 하이퍼파라미터, 학습 로그, 중간 체크포인트, 평가 코드까지 포함한 완전 공개형 모델을 지향한다고 회사 측은 설명했다. 비드래프트는 서울 소재 AI 딥테크 기업으로, Pre-AGI 수준의 AI 기술과 양자컴퓨터 기술 기반 물리·화학·생명·의약 등 연구개발 분야가 다양하다. 이 회사는 Darwin 모델 패밀리, AETHER 아키텍처, PROMETHEUS 월드모델, HEPHAESTUS 임바디드 AI로 이어지는 4계층 통합 AGI 시스템을 제시하고 있으며, 공식 홈페이지에서 'Darwin이 결과를 만들고, AETHER가 미래를 설계한다'는 방향성을 내세우고 있다. 비드래프트는 2026년 Darwin 계열 모델로 K-AI 리더보드 종합 1위, GPQA Diamond 90.9%, Polaris 글로벌 신약개발 리더보드 14관왕, 메타인지 리더보드 1위 등의 성과를 공개해 왔다. 또한 Darwin 모델 패밀리는 허깅페이스 누적 다운로드 100만 건을 돌파한 것으로 소개되고 있으며, 회사는 모델 개발뿐 아니라 추론 가속 엔진 VKAE, 경량 구동 엔진 VKUE 등 AI 인프라 기술도 함께 개발하고 있다. 그동안 AI 업계에서 '오픈소스 LLM'이라고 불린 다수 모델은 실제로는 가중치만 배포하는 '오픈 웨이트' 형태에 가까웠다. 가중치는 내려받아 실행할 수 있지만, 어떤 데이터로 어떻게 학습됐는지, 어떤 설정값과 코드로 만들어졌는지 확인하기 어려운 경우가 많았다. 이 경우 외부 연구자와 기업은 모델을 사용할 수는 있어도 동일한 과정을 재현하거나 독립적으로 검증하기 어렵다. Aether-7B-5Attn은 이러한 한계를 넘어서는 데 초점을 맞췄다. 공개 저장소만으로 학습 데이터 구성과 토큰화 과정, 학습 코드, 설정값, 로그, 평가 절차를 추적할 수 있도록 설계해 모델의 '결과'뿐 아니라 '제조 공정' 자체를 공개했다. 이는 Allen AI의 OLMo처럼 재현 가능성을 중시하는 오픈 파운데이션 모델 흐름과 같은 방향의 시도다. Aether-7B-5Attn은 총 65.9억 파라미터 규모의 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택했으며, 토큰당 약 29.8억 파라미터만 활성화해 추론 효율을 높였다. 또한 Full Attention, Differential Attention, Sliding Window, NSA 계열 희소 어텐션, Hybrid 방식 등 5종의 이종 어텐션 메커니즘을 하나의 모델 안에 결합했다. 49개 층은 7×7 라틴 스퀘어 구조로 배치해 특정 어텐션 방식이 특정 깊이에 편중되지 않도록 설계했다. 학습은 엔비디아 B200 GPU 16장을 활용해 약 1442억 토큰 규모로 진행됐다. 데이터 구성은 수학 37.8%, 한국어 21.6%, 영어 21.6% 등을 포함하며, 영어 중심 모델이 아닌 한국어와 영어를 함께 고려한 독자 파운데이션 모델이라는 점도 특징이다. 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 라이브 데모는 허깅페이스를 통해 공개됐다. 이번 공개는 '소버린 AI' 논의에서도 의미가 있다. 소버린 AI는 단순히 특정 국가나 기업이 모델 가중치를 보유하는 것을 넘어, 데이터·코드·학습 과정·평가 절차를 이해하고 필요할 경우 독립적으로 재현할 수 있는 능력에서 출발한다. 제조 공정 전체가 공개된 모델은 국가, 기업, 대학, 연구기관이 외부 빅테크에 대한 의존도를 줄이고 자신들의 언어·산업·보안 환경에 맞는 AI를 구축할 수 있는 기반이 된다. 완전 공개형 파운데이션 모델은 그동안 OLMo, Apertus, LLM-jp 등 해외 연구기관 또는 국가 단위 컨소시엄 중심으로 추진돼 왔다. 비드래프트는 단일 스타트업으로서 유사한 수준의 개방성과 재현 가능성을 지향하는 모델을 공개함으로써, 한국 AI 생태계에서도 독자 파운데이션 모델을 만들고 공개적으로 검증받는 흐름이 가능하다는 점을 보여줬다. 김민식 비드래프트 대표는 “남이 만든 가중치를 내려받는 것만으로는 AI 주권이 완성되지 않는다”며 “데이터와 코드, 학습 과정까지 공개해 누구나 다시 만들고 검증할 수 있게 하는 것이 오픈소스의 본질이자 소버린 AI의 출발점”이라고 전했다. 이어 “Aether-7B-5Attn 공개가 국내 AI 생태계에서 투명성, 재현성, 독자 모델 개발 역량에 대한 논의를 한 단계 끌어올리는 계기가 되길 바란다”고 덧붙였다.

2026.07.20 14:45이도원 기자

미국, '키미 K3' 성능 입증에 '긴장'…"중국 AI 확산 억제책 필요"

문샷AI의 새 인공지능(AI) 모델 '키미 K3'가 독립 평가에서 성능을 인정받자 미국 AI 업계에 긴장감이 높아지고 있다. 여기에 중국 정부가 오픈소스 모델을 글로벌 공공재로 확산하겠다는 구상까지 내놓으면서 시장 주도권을 빼앗길 수 있다는 우려가 커졌다. 20일 IT 업계에 따르면 문샷AI가 최신 AI 모델 '키미 K3'를 공개한 직후 미국 업계에 중국 오픈소스 모델 확산을 경계하는 분위기가 고조된 것으로 나타났다. 실제 독립 평가에서 키미 K3 경쟁력이 확인됐다. 아레나AI의 웹 개발 평가에서 키미 K3는 '클로드 페이블 5'와 'GPT-5.6 솔'을 제치고 1위에 올랐다. 발스AI 종합평가에서도 전체 38개 모델 중 2위를 기록했다. 특히 소프트웨어 오류 수정과 개발 작업 항목에서 각각 95%가 넘는 높은 점수를 받은 것으로 나타났다. 시진핑 중국 국가주석도 지난 17일 상하이에서 열린 세계인공지능대회 기조연설에서 오픈소스 AI를 세계가 함께 활용해야 할 핵심 기술로 제시했다. 각국이 오픈소스와 개방·협업·공유를 확대해 AI 기술 혁신과 산업 적용을 촉진해야 한다고 강조했다. 시 국가주석은 "국가 간 AI 접근성 격차는 새로운 불평등을 낳을 수 있다"며 "우리는 국내 오픈소스 모델을 글로벌 공공재처럼 확산시킬 것"이라고 구상을 밝혔다. 중국이 외부 평가에서 키미 K3 성능을 인정받자 미국 AI 업계는 경계 수위를 높였다. 미국의 AI 규제가 재구축 돼야 한다는 의견이 나온 반면, 중국 모델 사용 억제책을 만들자는 주장이 공존하고 있다. 일각에서는 중국의 기술 발전보다 미국 내부 규제가 더 큰 위협이 될 수 있다는 주장도 나왔다. 데이비드 색스 전 미국 AI 정책 총괄은 "미국이 데이터센터 건설을 제한하고 주정부 규제를 늘리는 동안 중국이 AI 경쟁에서 앞서갈 수 있다"고 지적했다. 중국 기업이 미국 AI 모델 출력 결과를 모델 학습에 활용하는 '모델 증류' 의혹도 논쟁 중심에 섰다. 트래비스 캘러닉 우버 전 최고경영자(CEO)는 "중국 기업의 증류 행위를 막기 어렵다면 미국 기업도 다른 모델을 같은 방식으로 활용할 수 있어야 한다"고 주장했다. 모델 증류를 중국 기업만의 문제로 규정하기 어렵다는 반론도 나왔다. 미국에서 개발된 일부 모델 역시 키미 계열 모델 기반으로 구축된 사례가 있다는 이유에서다. 이에 모델 간 학습과 기술 활용 범위를 명확히 구분하기 어렵다는 설명이다. 딘 볼 오픈AI 전략적 미래 부문 책임자는 중국의 오픈소스 모델이 디지털 공공 인프라로 자리 잡을 수 있다고 내다봤다. 이에 중국 모델 직접 사용을 금지하기보다 도입을 꺼리도록 만드는 방안이 필요하다고 주장했다. 그는 "금융·보안 당국이 중국 AI 활용에 따른 개인정보와 국가안보 위험을 경고할 필요가 있다"며 "기업이 향후 제재 가능성을 부담으로 느껴 자발적으로 중국 모델 사용을 줄일 수 있을 것"이라고 분석했다.

2026.07.20 12:14김미정 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

앤트로픽 IPO 채비…투자자 사전 면담 나선다

인공지능(AI) 챗봇 '클로드' 개발사 앤트로픽이 기업공개(IPO)를 앞두고 투자자들과의 사전 면담에 나선다. 상장 전 투자 수요를 가늠하는 절차인 만큼, 앤트로픽의 상장 준비가 순조롭게 진행될지 주목된다. 15일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽 IPO 주관 투자은행인 모건스탠리, 골드만삭스 그룹, JP모건체이스 등은 투자자와 앤트로픽 경영진 간 면담 일정을 조율하고 있다. 앤트로픽은 이르면 오는 10월 상장을 목표로 준비 중으로 파악됐다. 다만 구체적인 시기를 비롯한 세부 사항은 아직 유동적이라고 알려졌다. 이번 상장이 예정대로 진행되면 앤트로픽은 경쟁사 오픈AI보다 먼저 뉴욕 증시에 입성하게 된다. 오픈AI는 애초 올가을 상장을 목표로 했으나 최근 시점을 내년으로 미뤘다. 앤트로픽의 이번 행보는 중국 AI 기업 딥시크보다도 앞선다. 딥시크는 연내 IPO 신청서 제출을 준비 중인 것으로 파악된다. 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 과정에서 기업가치 9650억달러(약 1440조원)를 인정받아 오픈AI 몸값을 처음으로 넘어섰다. 상장 시 1조달러 이상으로 가치가 뛰어오를 것이라고 업계는 내다본다. 실제로 장외시장에서는 이미 앤트로픽 주식이 1조2000억달러 수준의 가치로 거래되고 있다. 앤트로픽의 상장 추진 배경에는 코딩 지원 도구를 앞세운 AI 모델 수요와 이에 따른 가파른 매출 성장세가 있다. 이는 AI발 기업공개 랠리와도 궤를 같이한다. 블룸버그 집계에 따르면 스팩(SPAC)과 리츠 등을 제외한 올해 상장 조달액은 2275억달러로 2021년 이후 최대 규모다. 지난달에는 스페이스X가 역대 최대 규모 상장을 마쳤고, 지난주에는 SK하이닉스가 역대 세 번째로 큰 미국 상장을 완료하며 AI 인프라 수요에 따른 훈풍을 보여줬다. 다만 도널드 트럼프 행정부와의 관계는 여전히 변수다. 미국 정부는 앤트로픽의 최상위 모델 미토스5·페이블5에 대한 외국인 접근을 제한하는 수출 통제를 약 18일간 내린 바 있다. 앤트로픽은 과거 전쟁부(국방부)가 자사를 공급망 위험 기업으로 지정하자 이에 반발해 소송을 제기하기도 했다. 블룸버그는 앤트로픽 측이 이번 IPO 관련 논평 요청에 응하지 않았다고 전했다.

2026.07.16 10:29이나연 기자

글로벌 AI 시장, 미·중 모델 고집 여전...한국 현주소는

글로벌 개발자 시장에서 한국 인공지능(AI) 모델이 미국과 중국 모델에 비해 존재감을 보이지 못한 것으로 확인됐다. 16일 오픈라우터 수치에 따르면 실사용량 기준으로 집계된 모델 순위에서 한국 모델은 2025년 기준 상위권에 오르지 못한 것으로 나타났다. 반면 중국 모델은 지난해 6월부터 사용량 부문에서 미국을 앞지른 것으로 집계됐다. 오픈라우터는 세계 AI 모델을 하나의 응용프로그램인터페이스(API)로 이용할 수 있게 연결하는 플랫폼이다. 매일 처리된 전체 토큰량 기준으로 상위 50개 모델을 집계해 공개한다. AI 개발자와 기업이 실제로 어떤 모델을 사용하는지 보여주는 대표 지표로 알려졌다. 지난해부터 중국은 개방형 모델을 낮은 가격에 공급하며 빠르게 사용량을 늘린 것으로 나타났다. 파이낸셜타임스(FT)는 2025년 일부 주간 기준 딥시크와 큐원 등 모델은 오픈라우터 전체 토큰 사용량 비중 약 30%라고 보도하기도 했다. 특히 딥시크는 지난해 5월 중순부터 오픈라우터에서 가장 많이 사용된 모델 기업에 올랐으며, 6월 초 토큰 점유율은 약 20%에 달했다. 이때 중국 모델 전체 사용량도 미국 모델을 넘어선 것으로 확인됐다. 미국 역시 오픈AI와 구글 등이 구축한 클라우드와 개발 도구 기반으로 글로벌 시장에서 사용량을 키웠다. 한국도 업스테이지 '솔라', 네이버클라우드 '하이퍼클로바X', LG AI연구원 '엑사원' 등 자체 모델을 개발했다. 그러나 글로벌 API 제공, 해외 개발자 문서, 가격 경쟁력, 무료 체험, 개발자 공동체 등 모델 외적인 유통 기반에서는 미국이나 중국보다 부족했다는 평가가 나온다. 오픈라우터가 분석한 2025년 개방형 모델 사용량 상위 개발사에도 한국 기업은 포함되지 않았다. 정부는 올해 AI 3강 도약을 위해 세계 10위 수준 독자 AI 모델을 확보하고 한국 AI 생태계의 해외 진출을 지원할 방침이다. 다만 한국이 실질적인 AI 3강으로 올라서려면 모델의 벤치마크 점수뿐 아니라 글로벌 이용량과 개발자 채택률에서도 경쟁력을 입증해야 한다는 분석이 나오고 있다. 국내 AI 스타트업 대표는 "모델 성능이 우수하지만 실제 이용률이 적다는 건 수능 만점자가 사회에 나가서 일을 제대로 못 하는 것과 같다"며 "정부·기업은 글로벌 API 시장에서 우리 모델 실사용 사례를 늘리기 위한 노력도 필요하다"고 말했다.

2026.07.16 08:56김미정 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

[현장] "국방 AI, 모델만으론 안 돼…초지능·파트너십 필요"

국방을 비롯한 각 산업 현장에서 버티컬 특화 인공지능(AI) 모델을 만들어야 한다는 목소리가 커지고 있지만, 정작 이 같은 접근이 AI 경쟁력을 후퇴시킬 수 있다는 반론이 나왔다. 김성훈 업스테이지 공동 창업자 겸 대표는 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 열린 26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나에서 "특화 모델이 아니라 초지능에 집중해야 한다"라며 "국방 AI도 이 원칙에서 예외가 아니다"라고 밝혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼이 개최한 이날 행사는 '군 특화 AX 추진 방향'을 주제로 진행됐다. 현장에는 사전 신청한 200여명이 참석해 높은 관심을 보였다. 업스테이지 "특화 모델 대신 범용 기반 초지능 지향해야" 김 대표는 특화 모델을 만들어 온 그간의 경험이 오히려 시장에서 뒤처지는 결과로 이어졌다고 말했다. 업스테이지는 자체 개발한 '솔라 10.7.B' 모델을 기점으로 수학·법률·커머스 등 각 영역에 맞춘 특화 모델을 순차적으로 개발했지만 그사이 일반 모델 경쟁에서는 순위가 급격히 떨어졌다. 김 대표는 "특화 모델을 만드는 동안 글로벌 AI 성능평가 기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 순위에서 미스트랄, 라마, 미니맥스 등에 밀렸다"며 "이를 중단하고 '솔라 오픈2' 등 일반 모델 개발에 집중한 결과 코히어, 미스트랄 등 해외 경쟁 모델을 앞서기 시작했다"고 말했다. 김 대표는 이 경험을 근거로 파라미터 10조(10T) 이상 규모로 추정되는 앤트로픽 '클로드 미토스'급 모델이 한국에서 탄생하려면 국방 분야도 특화 모델이 아닌 초지능 개발에 자원을 집중해야 한다고 강조했다. 초지능은 스스로 생성한 데이터를 다시 학습에 활용해 성능을 끌어올리는 셀프 임프루브먼트(자기개선)가 가능한 수준의 일반 지능을 뜻한다. 초지능 작동 원리에 대해서는 기반 모델의 성능 수준이 관건이라고 짚었다. 그는 기반 모델의 성능이 낮은 단계에서는 모델이 만든 데이터로 재학습할 경우 오히려 성능이 떨어지는 '모델 붕괴' 현상이 나타나지만, 특정 성능 문턱을 넘어서면 같은 방식의 재학습으로도 성능이 매번 끌어올려진다고 설명했다. 이 지점부터 모델 출시 주기가 월 단위로 단축된다는 것이다. 김 대표는 한국형 초지능 개발에 필요한 자원으로 그래픽처리장치(GPU) 1만장(3개월간 1회 학습 기준), 인재 영입 예산 100억원, 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책을 통한 데이터 확보 등을 꼽았다. 이같은 자원들이 확보되면 자기개선이 가능한 수준의 모델 개발이 3개월 내 가능하다는 전망이다. 김 대표는 "국방부가 셀프 임프루브먼트가 가능한 초지능 개발에 힘을 실어준다면 지금의 격차를 뒤집을 수 있다"며 특화 모델이 아닌 일반 지능 확보에 자원을 모아야 한다고 역설했다. LG AI연구원 "기업, 모델 공급자 넘어 현장 파트너돼야" 다만 모델 성능만으로는 임무 능력 전환이 완성되지 않는다는 업계 진단도 나왔다. 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더는 국방 AI 전환(AX) 실행 속도를 좌우하는 마지막 변수로 민간 협력의 방식을 짚었다. 문제 정의와 데이터, 에이전트 조합, 운영 체계, 신뢰성 관리가 하나의 사슬로 연결돼야 실제 전력화로 이어진다는 게 그의 설명이다. 유 리더는 협력 기업이 모델이나 소프트웨어를 공급하는 역할에만 머물지 않도록 이들에게 요구되는 역할도 달라져야 한다고 말했다. 모델을 공급하는 것만으로는 부족하고 문제 정의부터 실제 운영까지 전 주기를 함께 책임지는 파트너십이 필요하다는 취지다. 유 리더는 "좋은 모델은 기본이고 문제 정의와 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 이를 운영하는 거버넌스까지 연결해야 모델 공급자가 아니라 미션 투 오퍼레이션 파트너가 될 수 있다"고 밝혔다. 미션 투 오퍼레이션 파트너는 문제 정의, 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 온프레미스 운영, 거버넌스를 하나의 주기로 묶어 임무 수행을 끝까지 책임지는 협력 모델을 뜻한다. 유 리더는 이 네 영역에서 LG AI연구원이 이미 실적을 쌓았다고 강조했다. 문제 정의는 LG그룹 내 전자·화학·바이오·통신 등 다양한 도메인 현장의 난제를 AI 과제로 정의하고 해결해 온 경험이 강점이다. 데이터 영역에서는 희소하고 보안성이 높은 국방 데이터의 한계를 보완할 고품질 도메인 합성 데이터 생성 플랫폼 '엑사원 데이터 파운드리'를 앞세웠다. 유 리더는 "도메인 전문가 20명이 3개월간 만들 데이터를 전문가 1명이 32시간 안에 생성 및 검증할 수 있다"며 "이 플랫폼을 식품의약품안전처와 국민연금공단이 검증하며 쓰고 있다"고 부연했다. 에이전트 오케스트레이션 역량은 LG그룹 임직원 7만명이 쓰는 사내 업무 에이전트 '챗엑사원'을 3년째 운영한 경험을 제시했다. 거버넌스는 유네스코 AI 윤리 글로벌 표준에 따라 매년 발간하는 AI 윤리 책무성 보고서를 근거로 들었다. 유 리더는 "처음 미션을 세우고 어떻게 운영할지부터 오퍼레이션까지 같이 고민하고 기획하고 운영할 수 있는 파트너로서 민간 협력이 필요하다"고 강조했다.

2026.07.15 16:44이나연 기자

창립 6주년 다올티에스, 'AI 에코시스템 오케스트레이터' 선언

창립 6주년을 맞은 다올티에스가 IT 유통기업을 넘어 인공지능(AI) 생태계를 연결하는 플랫폼 기업으로 사업 전환에 속도를 낸다. AI 플랫폼 '다올퓨전'과 'AI 팩토리'를 앞세워 고객 AI 도입·운영·최적화를 지원하는 'AI 에코시스템 오케스트레이터'로 진화한다는 목표다. 다올티에스는 창립 6주년 기념 올 핸즈 미팅에서 AI 에코시스템 오케스트레이터를 새로운 성장 비전으로 제시했다고 15일 밝혔다. 2020년 설립된 다올티에스는 델 테크놀로지스 총판 사업을 기반으로 수세·팔로알토네트웍스·업스테이지 등과 총판 계약을 체결하며 AI와 클라우드, 사이버보안 분야로 사업을 확대해왔다. 회사는 지난 5년간 매출을 두 배 이상 늘렸다. 2021년 1604억원이던 매출은 지난해 3336억원으로 증가했으며 연평균 성장률(CAGR)은 약 18%를 기록했다. 임직원도 약 30명에서 80명 수준으로 확대됐고 대전·광주·대구·부산 등 전국 주요 거점에 지사를 설립하며 조직 경쟁력을 강화했다. 다올티에스는 생성형 AI 시장 확대에 대응하기 위해 선제적인 투자도 이어왔다. 'AI 팩토리 개념검증(PoC) 센터'를 구축해 지난 2년간 30여 건의 AI PoC를 수행했다. 이를 바탕으로 16개 국내 AI 독립소프트웨어기업(ISV)과 글로벌 벤더를 연결하는 AI 생태계를 구축했다. 이같은 경험을 기반으로 AI 올인원 플랫폼 다올퓨전도 출시했다. 다올퓨전은 지난해 하반기 출시 이후 공공·금융·제조·교육 등에서 30건 이상의 구축 사례를 확보했다. 델 테크놀로지스 APJC 파트너 베스트 프랙티스와 수세 글로벌 행사 우수사례로 선정되는 등 사업 모델과 기술력을 인정받았다는 게 회사 측 설명이다. 회사는 최근 AI 시장이 개별 모델이나 솔루션 경쟁을 넘어 다양한 AI 모델과 데이터, GPU 인프라, 보안, 운영 환경을 유기적으로 연결하는 생태계 중심으로 재편되고 있다고 진단했다. 이에 AI 플랫폼 경쟁력을 높이고자 AI·보안·클라우드·데이터 플랫폼 역량 강화와 다올퓨전 사업 확대, 국내 AI ISV와 글로벌 벤더 협력 생태계 확대, 지역 시장 공략 등을 핵심 성장 전략으로 추진할 계획이다. 특히 시장별 글로벌 벤더와의 협력 네트워크를 기반으로 국내 AI ISV의 사업 확대와 해외 진출도 적극 지원한다는 방침이다. 고객과 파트너, 글로벌 벤더를 하나의 AI 생태계로 연결하는 AI 에코시스템 오케스트레이터 역할을 강화한다는 청사진이다. 홍정화 다올티에스 대표는 "지난 6년은 우리가 단순 IT 유통기업을 넘어 AI 시대를 준비하며 새로운 성장 기반을 만들어온 시간이었다"며 "사업 영역 확대와 AI에 대한 선제적 투자, 플랫폼 중심 사업 전환이 오늘의 성장으로 이어졌다"고 말했다. 이어 "앞으로 AI 시장은 개별 솔루션 중심에서 다양한 AI 모델·데이터·인프라를 연결하고 운영하는 생태계 중심으로 더욱 빠르게 재편될 것"이라며 "AI 팩토리와 다올퓨전을 기반으로 고객 AI 도입부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하고 고객과 파트너, 글로벌 벤더를 하나의 AI 생태계로 연결하는 AI 에코시스템 오케스트레이터로서 고객의 AI 성공을 이끌어 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.15 11:21한정호 기자

미닉스, '실제 사용' 배우 윤경호 모델 발탁

국내 음식물처리기 브랜드 미닉스가 실제 자사 제품을 사용하는 배우를 내세워 가사 해방 콘셉트 브랜드 마케팅을 전개한다. 앳홈은 자사 소형 가전 브랜드 미닉스의 첫 브랜드 모델로 배우 윤경호를 발탁했다고 14일 밝혔다. 브랜드 모델 발탁과 함께 신규 브랜드 캠페인 '나는 안 해, 미닉스가 해'를 본격 전개한다. 이번 캠페인은 음식물 쓰레기 수거와 보관, 배출 과정에서 소비자가 겪는 가사 노동 피로감에 주목했다. 단순 사양 나열이 아니라, 기술을 통한 일상의 편리함과 스트레스 해소라는 사용자 경험을 대중에게 전달한다는 방침이다. 윤경호가 참여한 캠페인 영상은 15일부터 미닉스 공식 SNS 채널과 넷플릭스, 티빙, 네이버 등 주요 OTT와 디지털 플랫폼에 동시 공개된다. 윤경호는 앞서 웹 예능 등에서 미닉스 음식물처리기를 '내돈내산(내 돈 주고 내가 산)'해 애용 중이라고 밝혔다. 미닉스 측은 대중 인지도와 친숙함을 갖춘 윤경호의 서사가 브랜드가 추구하는 일상 밀착형 정체성과 부합한다고 설명했다. 캠페인 메인 제품 '미닉스 더 플렌더 맥스(MAX)'는 최대 1700g(7~8인분) 용량 음식물을 고온 건조하고 강하게 분쇄해 부피를 줄인다. 악취와 세균 번식 등 위생 부담을 낮췄고, 소용량(500g 이하)의 경우 2시간 만에 처리하는 제어 시스템을 갖췄다. 소형 가구와 좁은 주방에 최적화된 컴팩트한 외형 디자인과 실시간 처리 과정을 표기하는 디스플레이 화면을 적용했다. 미닉스는 제품 출시 2년여 만인 2025년 음식물처리기 시장 판매 점유율 30%로 업계 1위로 올라섰다. 현재까지 브랜드 누적 판매량은 55만 대다. 미닉스는 디지털 캠페인 론칭을 기점으로 소비자 참여형 온·오프라인 연계 프로모션과 소통 콘텐츠를 전개해 잠재 고객층과 접점을 넓힐 계획이다. 미닉스 브랜드 관계자는 "제품을 실제 사용하며 기술력을 체감한 모델의 진정성 있는 메시지가 소비자와 공감대를 형성할 것"이라며 "시장 1위 브랜드로서 기술 역량과 모델 신뢰도를 결합해 가사 효율을 높이겠다"고 말했다.

2026.07.14 13:45전화평 기자

중국 미니맥스, 2조8000억원 자금 조달 추진…오픈소스 AI 개발 확대

중국 인공지능(AI) 기업 미니맥스(MiniMax)가 20억달러(약 2조8천억원) 규모 자금 조달을 추진한다. 오픈소스 AI 모델 연구개발(R&D) 확대를 위한 투자 재원 확보 차원이다. 블룸버그 등 외신은 13일 미니맥스가 신주 발행과 전환사채(CB) 발행을 통해 총 20억달러를 조달할 계획이라고 보도했다. 조달 금액의 절반 이상은 신주 발행으로 확보하고 나머지는 전환사채 발행을 통해 마련할 예정이다. 미니맥스는 이번 자금 조달 이후 추가로 65억달러 규모의 무이자 전환사채(제로쿠폰 전환사채)를 발행할 계획인 것으로 알려졌다. 해당 채권은 투자자들이 현재 주가보다 12.6% 높은 가격으로 주식 전환이 가능하며 만기는 2027년이다. 대규모 증자 계획이 알려지자 투자자들은 기존 주주 지분 희석 가능성을 우려했다. 이에 미니맥스 주가는 이날 9.8% 하락 마감했다. 미니맥스는 올해 초 홍콩 증시에 상장해 약 6억1900만달러를 조달한 바 있다. 회사는 중국을 대표하는 오픈소스 AI 모델 개발 기업 중 하나로 평가받고 있다. 지난 6월 공개한 최신 대규모언어모델(LLM) '미니맥스-M3'는 4270억개 파라미터를 갖춘 초대형 모델이다. 최대 100만 토큰 규모의 입력을 처리할 수 있으며 긴 문맥 처리 능력을 강점으로 내세우고 있다. 회사에 따르면 미니맥스-M3는 이전 주력 모델 대비 프리필(prefill) 단계에서 9배, 디코드(decode) 단계에서 15배 향상된 처리 속도를 제공한다. 이러한 성능 개선은 자체 개발한 '미니맥스 스파스 어텐션(MSA)' 기술을 통해 구현됐다. MSA는 플래시어텐션(FlashAttention) 기법을 활용해 GPU 내 SRAM과 HBM 메모리 간 데이터 이동을 줄여 추론 효율을 높인다. 여기에 블록 스파스 프리필(block-sparse prefill)과 양자화(quantization) 기술을 적용해 긴 프롬프트 처리 속도와 메모리 효율을 개선했다. 미니맥스는 LLM 외에도 멀티모달 AI 분야 연구를 확대하고 있다. 회사는 이미지를 벡터 형태로 변환하는 오픈소스 비주얼 토크나이저 'VTL' 시리즈를 개발해 공개했다. 비주얼 토크나이저는 이미지를 AI 모델이 처리하기 쉬운 수학적 표현으로 변환하는 역할을 수행한다. 수익 사업으로는 클라우드 기반 AI 플랫폼과 소비자용 생성형 AI 서비스를 운영하고 있다. 기업 고객에게는 자체 AI 모델 API를 제공하며, 일반 소비자를 대상으로 이미지·영상 생성 애플리케이션도 판매 중이다. 옌쥔제 미니맥스 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 AGI 개발에 대한 강한 의지를 드러냈다. 그는 사내 공지를 통해 "AGI를 달성할 때까지 급여를 받지 않겠다"며 "보유 지분의 5%를 직원 보상과 오픈소스 프로젝트 지원에 활용하겠다"고 밝혔다. 이어 "우리가 만드는 기술의 가치는 더 많은 사람들이 함께 발전시키고 혜택을 누릴 수 있을 때 극대화된다"며 "미니맥스는 AGI 개발과 오픈소스 생태계 확장을 동시에 추진해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.14 09:59남혁우 기자

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