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사티아 나델라 MS CEO "특정 AI 모델 의존하는 기업, 살아남기 어렵다"

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)가 기업이 특정 인공지능(AI) 모델이나 AI 기업에 업무 전반을 의존하는 구조는 장기적으로 경쟁력을 잃을 수 있다고 경고했다. 데이터와 프롬프트, AI 활용 과정에서 생성되는 메타데이터까지 기업이 직접 통제하는 구조를 갖춰야 향후 자체 AI 경쟁력을 확보할 수 있다는 제언이다. 나델라 CEO는 27일(현지시간) CNN 프로그램 '파리드 자카리아 GPS' 인터뷰에서 "기업들이 AI 모델 제공업체와 얼마나 많은 정보를 공유하는지 신중하게 살펴봐야 한다"며 "데이터와 프롬프트뿐 아니라 모델을 사용할 때 생성되는 메타데이터도 기업이 직접 보유해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI 도입 과정에서 가장 중요한 것은 특정 모델 성능보다 데이터 주권을 확보하는 것이라고 강조했다. AI를 활용하며 축적되는 정보가 향후 기업의 자체 모델 개발과 경쟁력을 좌우할 핵심 자산이 될 수 있다는 설명이다. 그러면서 AI 기업이 제공하는 폐쇄형 모델이나 개발 도구에 과도하게 의존하는 구조에 대해 우려를 나타냈다. 기업이 핵심 데이터와 AI 활용 과정 전체를 외부 플랫폼에 맡기면 장기적으로 기술 주도권을 잃을 수 있다는 판단이다. 나델라 CEO는 "모델을 사용할 때마다 생성되는 메타데이터를 기업이 직접 보유해야 향후 자체 가중치나 오픈 모델을 학습시키는 데 활용할 수 있다"고 말했다. 이어 "통제권을 확보하지 못한 기업은 사실상 자신의 사고를 외주화한 것이나 다름없다"며 "그런 기업은 결국 살아남기 어려울 것"이라고 지적했다. 이를 해결하기 위한 방안으로는 특정 모델에 종속되지 않는 AI 인프라 구축을 제시했다. 기업 내부에서 프롬프트와 데이터를 관리하는 'AI 게이트웨이'를 구축하고 여러 AI 모델을 목적에 따라 선택적으로 활용할 수 있는 구조가 필요하다는 것이다. 또 앤트로픽의 클로드 코드나 오픈AI의 챗GPT 코덱스처럼 AI 기업이 제공하는 내장형 코딩 도구에도 지나치게 의존해선 안 된다고 조언했다. 개발 도구와 데이터, 메모리 등을 AI 모델과 분리 관리해야 다양한 모델을 유연하게 활용할 수 있다는 설명이다. 업계에선 생성형 AI 활용이 확산되면서 멀티모델 전략과 데이터 통제권 확보 중요성이 커지고 있다는 분석이 나온다. 최근 기업들은 비용과 성능뿐 아니라 벤더 종속을 최소화하기 위해 오픈웨이트 모델과 자체 AI 플랫폼 구축을 확대하는 추세다. 앞서 알렉스 카프 팔란티어 CEO도 이달 초 CNBC와의 인터뷰를 통해 AI 주권 확보를 위한 개방형 AI 생태계의 필요성을 주장한 바 있다. 나델라 CEO는 "모델을 맥락과 메모리에서 분리하면 각각의 강점에 맞춰 여러 AI를 활용할 수 있다"며 "이때 특정 모델 하나가 사라지더라도 기업은 AI 전략 주도권을 계속 유지할 수 있다"고 강조했다.

2026.07.28 17:16한정호 기자

슈퍼브에이아이, 코스닥 기술성 평가 통과…상장예심 나선다

슈퍼브에이아이가 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가를 통과했다. 슈퍼브에이아이는 이번 기술성 평가 통과를 기점으로 상장예비심사 신청 준비를 본격화한다고 28일 밝혔다. 회사는 주관사 미래에셋증권을 통해 상장 후속 절차를 진행할 예정이다. 슈퍼브에이아이의 핵심 기술은 노코드 인공지능(AI) 구축 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼'과 자체 개발 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'로 구성된다. 슈퍼브 플랫폼은 코딩이나 머신러닝 지식 없이도 데이터 구축부터 모델 학습·배포·운영까지 지원한다. 제로는 별도 데이터 라벨링 없이도 새로운 객체를 즉시 인식한다. 회사는 이 모델을 통해 컴퓨터 비전 분야 세계 최대 학회 'CVPR 2026' 퓨샷 객체 탐지 챌린지에서 한국 기업 최초로 종합 1위를 차지했다. 슈퍼브에이아이는 이들 기술을 기반으로 로봇과 자율주행에 필요한 학습 데이터를 대량 공급하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'로 사업 영역을 확장하고 있다. 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'에서는 LG AI연구원 컨소시엄 내 비 LG 계열사 중 유일하게 피지컬 AI 기반 기술과 데이터 구축 등을 맡았다. 최근 제조·물류를 넘어 국방 등 보안 산업으로도 적용 범위를 넓히고 있다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "이번 결과는 AI 개발 자동화 기술과 산업 특화 파운데이션 모델 역량을 공식적으로 인정받은 것"이라며 "로봇·자율주행 등 피지컬 AI 영역으로도 적용을 확장하며 성장하겠다"고 말했다.

2026.07.28 11:33이나연 기자

국토부, 제주서 K-UAM 초기 상용화 서비스 모델 첫선

한국형 도심항공교통(K-UAM) 초기 상용화 서비스 모델이 제주 섭지코지에서 첫 선을 보인다. 국토교통부는 29일 제주 서귀포시 성산읍 섭지코지에서 K-UAM 초기 상용화 서비스 모델을 선보이는 '제주 UAM 서비스 쇼케이스'를 개최한다. 이날 행사는 UAM 초기 상용화를 위한 제주형 UAM 서비스 모델을 통합 비행시연으로 선보인다. 쇼케이스에서는 제주도가 준비 중인 시범사업을 기반으로 실제 운항 시나리오를 구현해 국민이 체감할 수 있는 초기 상용화 모델을 검증하기 위해 마련됐다. 글로벌 UAM 기업인 독일 볼로콥터의 유인 기체를 활용해 성산일출봉과 섭지코지 인근 해상에서 비행하며, 관광을 비롯한 지역 교통과 공공서비스 분야에서 활용 가능한 운항 모델을 시연한다. 또 고화질 항공카메라로 하늘에서 바로 본 제주 풍경을 송출해 실제 UAM 이용환경을 간접 체험할 수 있도록 하고, 미래 항공교통서비스 모습을 현장에서 전달할 예정이다. 행사장에서는 국내에서 개발 중인 삼보모터스그룹의 B-33X 실물 크기 모형도 함께 전시해 국내 UAM 기체 개발현황도 소개한다. 이날 국토부는 UAM 팀코리아(UTK) 본협의체를 개최해 K-UAM 초기 상용화 모델과 제1호 UAM 조종사·정비사 양성계획을 보고받고, 정부와 산업계가 함께 초기 상용화 추진방안을 논의한다. 국토부는 이날 쇼케이스와 UTK 본협의체를 계기로 지역별 여건에 맞는 초기 상용화 모델을 구체화하고, 기체·인력·제도 등 상용화 기반을 본격적으로 마련해 나갈 계획이다. 홍지선 국토부 제2차관은 “UAM은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다”며 “정부는 2028년 초기 상용화를 목표로 준비에 속도를 내는 동시에, 국민이 안심하고 이용할 수 있도록 안전도 끝까지 꼼꼼하게 챙기겠다”고 밝혔다.

2026.07.28 11:00주문정 기자

앤트로픽 "오픈웨이트 AI 금지 해법 아냐…칩 통제·안전성 검증 우선"

미국 정부가 중국산 가중치 공개형(오픈웨이트) 인공지능(AI) 모델 규제를 검토하는 가운데 앤트로픽이 오픈웨이트 모델 자체를 금지하는 것은 해법이 아니라는 입장을 내놨다. 대신 고성능 AI 칩의 대중국 수출 통제와 산업 규모의 모델 증류 단속, 최첨단 AI 모델에 대한 안전성 검증이 우선돼야 한다고 강조했다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 27일(현지시간) 공식 홈페이지에 '오픈웨이트 모델에 대한 우리 입장'이라는 제목의 글을 공개했다. 이번 입장문은 엔비디아와 마이크로소프트(MS), 메타, IBM 등 미국 기술기업 20여 곳이 최근 '오픈웨이트와 미국의 AI 리더십' 공개서한을 통해 오픈웨이트 모델에 대한 성급한 규제에 반대 의사를 밝힌 후 나왔다. 이들은 공개서한에서 미국 AI 리더십은 하나의 최첨단 모델이 아니라 개방적인 AI 생태계 전반의 확산으로 평가받아야 한다고 주장했다. 중국 AI 기업의 모델 증류 문제 역시 기술 자체를 제한하기보다 표적화된 법적·상업적 대응 등으로 해결해야 한다는 입장이다. 오픈AI와 구글 등도 이름을 올리면서 서한 참여 기업·단체는 50곳으로 늘었다. 반면 앤트로픽은 이 서한에 서명하지 않으면서 규제에 찬성한다는 비판을 받았다. 아모데이 CEO는 이날 성명에서 "앤트로픽은 오픈웨이트 모델 금지를 주장한 적이 없다"며 "위험한 능력을 갖추지 않은 오픈웨이트 모델은 기업과 개발자, 연구자에게 가치를 제공하는 공공재"라고 밝혔다. 그는 오픈웨이트 모델 자체보다 권위주의 국가의 AI 경쟁력 확보를 더 큰 위험으로 지목했다. 특히 중국 등 권위주의 국가가 미국보다 앞선 AI를 군사와 감시 체계에 활용하는 상황을 가장 우려한다고 설명했다. 아모데이 CEO는 "이들 모델이 오픈웨이트로 공개됐는지는 중요하지 않다"고 말했다. 오픈웨이트 모델의 위험성도 언급했다. 가중치가 공개되면 안전장치를 제거하거나 사용을 추적하기 어렵고 한 번 공개된 모델은 사실상 회수할 수 없다는 이유에서다. 다만 아모데이 CEO는 "미국 기업의 오픈웨이트 모델 사용을 금지하는 것은 실효성이 없다"며 "그렇게 하는 것은 위험을 해결하는 데 아무런 도움이 되지 않는다"고 선을 그었다. 아모데이 CEO는 세 가지 정책을 제안했다. 중국에 대한 고성능 AI 칩과 반도체 제조장비 수출 및 밀수를 차단하고 미국 AI 모델을 활용한 산업 규모의 증류를 단속해야 한다는 것이다. 또 오픈웨이트와 폐쇄형을 구분하지 않고 일정 수준 이상의 AI 모델에는 의무적인 안전성 시험을 적용해야 한다고 덧붙였다. 아모데이 CEO는 "우리는 오픈웨이트 모델이라는 범주 자체를 금지하자는 것이 아니다"라며 "강력한 AI 칩이 권위주의 국가에 넘어가는 것을 막고, 산업 규모의 증류를 차단하며, 충분히 강력한 AI 모델에 안전성 테스트를 적용하는 데 정책의 초점을 맞춰야 한다"고 거듭 강조했다.

2026.07.28 09:53이나연 기자

노타, 업스테이지 '솔라 오픈2' GPU 8장→2장으로 줄였다

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

2026.07.27 10:43이나연 기자

[AI 고속도로] AI 인프라 새 승부처 '랙 스케일'…칩·서버 업계 총력전

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 '랙 스케일(Rack Scale)'로 빠르게 이동하고 있다. 개별 서버를 조립해 공급하던 방식에서 벗어나 GPU·중앙처리장치(CPU)·네트워크·전력·냉각을 하나의 랙으로 통합하는 구조가 새로운 표준으로 자리 잡으면서, 반도체 기업은 물론 서버 제조사들까지 시장 선점에 속도를 내는 모습이다. 26일 외신과 업계에 따르면 엔비디아·AMD를 비롯해 델 테크놀로지스·HPE·슈퍼마이크로 등 주요 AI 인프라 기업들이 최근 차세대 제품 전략으로 랙 스케일 아키텍처를 내세우고 있다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 개별 서버 공급이 아닌 랙 단위 통합 시스템 경쟁으로 전환되는 양상이다. 랙 스케일은 GPU·CPU·네트워크 스위치·메모리·전력 공급 장치·액체냉각 시스템 등을 하나의 랙에 통합 제공하는 AI 인프라 구조다. 데이터센터에 개별 서버를 연결하는 과정을 줄여 구축 기간을 단축하고 장애 가능성도 낮출 수 있다는 게 강점이다. 이같은 랙 스케일 확산은 AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 기존 데이터센터 구조만으로는 연산 수요를 감당하기 어려워진 데 따른 것으로 풀이된다. 최신 AI 시스템은 랙당 전력 소비가 과거 수십 키로와트(kW) 수준에서 200kW 이상으로 높아지고 있으며 향후 1메가와트(MW) 수준까지 증가할 것으로 전망된다. 기존 공랭 방식만으로는 발열을 감당하기 어려워 전력과 직접 수랭(DLC), 냉각 분배 장치(CDU) 등을 처음부터 랙 단위로 통합 설계하는 방식이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 가장 적극적으로 움직인 곳은 엔비디아다. 회사는 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈'의 NVL72 시스템을 앞세워 오픈AI와 구글 클라우드, 마이크로소프트(MS), 메타, 코어위브, 델 등에 공급을 확대 중이다. 베라 루빈은 GPU·CPU·네트워크를 단일 랙으로 통합해 설치 시간을 줄이고 생산 자동화까지 고려한 구조로 설계됐다. AMD도 최근 첫 랙 스케일 AI 플랫폼 '헬리오스'를 공개하며 맞불을 놨다. 헬리오스는 72개의 MI455X GPU와 18개의 6세대 에픽 CPU, 네트워크와 소프트웨어를 하나로 통합한 개방형 플랫폼이다. 회사는 경쟁 제품보다 달러당 최대 30% 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다고 강조했으며 오픈AI와 앤트로픽, 메타, MS 등 주요 AI 기업들이 도입을 추진 중이라고 밝혔다. 실제 AI 모델 기업들도 랙 스케일 기반 인프라 확보 경쟁에 나서고 있다. 앤트로픽은 최근 AMD와 최대 50억 달러(약 7조 3155억원) 규모 AI 서버 공급 계약을 체결하고 내년부터 헬리오스 기반 최대 2기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기로 했다. 이번 계약은 단순 칩 구매를 넘어 AI 기업과 반도체 기업이 투자와 인프라 구축을 함께 추진하는 새로운 협력 모델로 평가된다. 전통적인 서버 제조사들도 랙 스케일을 새로운 성장 동력으로 삼고 있다. 특히 델은 지난 5월 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 엔비디아와 함께 '델 AI 팩토리 위드 엔비디아' 전략과 랙 스케일 인프라를 공개하며 시장 확대를 선언했다. 행사에 참석한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 델의 AI 랙 제품 '파워랙'을 직접 소개하기도 했다. 업계에선 향후 서버 업체들의 역할이 달라질 것으로 보고 있다. 엔비디아와 AMD가 칩과 기본 랙 구조를 표준화할수록 서버 제조사는 단순 하드웨어 설계보다 액체냉각 기술과 생산 자동화, 데이터센터 구축·운영 역량으로 경쟁하게 될 가능성이 크다는 이유에서다. 동시에 대기업·금융권·공공기관 등 자체적으로 초고전력 AI 인프라를 구축하기 어려운 고객을 대상으로 '턴키' 방식 AI 데이터센터 구축 사업도 확대될 것으로 전망된다. 리사 수 AMD CEO는 헬리오스 발표 당시 "생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공할 것"이라며 "고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.26 14:39한정호 기자

SKT, 독파모 AI 모델로 스타트업 세곳 혁신 지원

SK텔레콤은 국내 스타트업이 AI 서비스를 보다 쉽게 개발하고 검증하기 위해 자사 AI 모델 기반의 API를 지원한다고 26일 밝혔다. SK텔레콤 중소벤처기업부가 주관하고 하는 '2026년 모두의 챌린지 AX-LLM'에 참여하고 있다. 국내 스타트업이 국산 AI 모델을 도입하고 활용하는 과정에서 필요한 기술 협업을 지원하기 위해 추진되는 사업이다. 이에 따라 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 모델이 스타트업, 개발자 생태계에서도 활용될 수 있도록 지원을 이어가고 있다. 지난해 말 개발을 마친 A.X K1 모델의 활용 범위를 확대하고, 다양한 적용 사례를 축적하기 위한 취지다. 2026년 모두의 챌린지 AX-LLM에는 자체 LLM을 보유한 7개 수요기업이 참여한다. 스타트업이 수요기업 가운데 한 곳을 선택해 사업 계획을 제출하면, 수요기업이 협업 대상을 선정해 지원하는 방식으로 운영된다. SK텔레콤이 협업 대상으로 선정한 팀리미티드는 영수증 플랫폼 기반 개인화 쇼핑 큐레이션 에이전트를 서비스하는 회사다. 퍼셀리는 AI 기반 인플루언서 마케팅 프로모션 자동화 솔루션 기업이고, 데브올컴퍼니는 연체 채권 관리 AI 솔루션을 제공하고 있다. SK텔레콤은 선정된 스타트업을 대상으로 올해 연말까지 A.X K1 API를 제공할 계획이다. 또한 SK텔레콤 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램인 '스케치 위드 AI'와 연계해 서비스 고도화 및 사업화 검증을 지원한다. 각 스타트업은 협업 기간 동안 고객 접점에서 활용 가능한 AI 서비스를 검증할 예정이다. '모두의 챌린지 AX-LLM' 기간 동안 자사의 서비스를 A.X K1 모델 기반으로 전환하고, 향후 SKT와의 본격 사업 협력을 위한 개념 검증(PoC)을 준비하고 있다. 엄종환 SK텔레콤 지속가능경영실장은 “스타트업과의 협력을 통해 SK텔레콤 독자 AI 모델의 활용 범위를 확대하고, 국내 AI 생태계 활성화에 기여하겠다”라고 말했다.

2026.07.26 10:18박수형 기자

메가존클라우드-아크릴, AI 인프라 사업 맞손…헬스케어·공공 공략

메가존클라우드가 아크릴과 손잡고 기업·공공기관 대상 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축과 운영 최적화 기술을 결합해 산업별 AI 전환(AX) 사업을 공동 추진하고 글로벌 시장 진출도 모색한다는 구상이다. 메가존클라우드는 아크릴과 AI 인프라 사업 확대 및 글로벌 시장 진출을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 24일 밝혔다. 협약은 지난 23일 과천 메가존산학연센터에서 진행됐다. 양사는 이번 협력을 통해 대규모 GPU 인프라가 필요한 기업과 공공기관을 대상으로 AI 인프라 구축부터 운영, 모델 개발까지 아우르는 통합 AX 환경을 제공한다는 목표다. 메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 역량과 아크릴의 AI 개발 및 인프라 최적화 기술을 결합해 고객 맞춤형 사업 모델을 공동 발굴할 계획이다. 메가존클라우드는 엔비디아 기반 GPU 서버와 클라우드 인프라를 공급·구축하고 고객 환경에 맞는 시스템 설계와 비용 효율화 방안을 지원한다. 아크릴은 AI 풀스택 플랫폼 '조나단'과 AI 인프라 운영·최적화 플랫폼 'GPU베이스'를 활용해 AI 모델 개발부터 GPU 자원 관리까지 담당한다. 조나단은 데이터 준비와 AI 모델 학습·검증, 배포, 서비스 적용까지 전 과정을 하나의 환경에서 지원하는 AI 풀스택 플랫폼이다. GPU베이스는 GPU·서버·스토리지·네트워크 자원을 통합 관리해 작업 스케줄링과 자원 할당, 가상화, 모니터링 등을 지원하는 AI 인프라 운영 솔루션이다. 우선 양사는 대규모 GPU 환경에서 성능 테스트를 진행한 뒤 기업과 공공기관 대상 공동 프로젝트를 단계적으로 추진할 예정이다. 향후에는 헬스케어·공공·보험 분야를 중심으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 양사가 보유한 파트너 및 고객 네트워크를 활용해 해외 시장 진출도 함께 추진할 계획이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입이 확대되면서 AI 인프라 수요도 빠르게 늘고 있는 만큼, 안정적이고 효율적인 GPU 인프라 운영 역량이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다"며 "우리의 AI·클라우드 인프라 구축 노하우와 아크릴의 GPU 최적화 기술을 바탕으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 국내외 파트너십을 기반으로 글로벌 사업 기회도 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 협력을 통해 고성능 AI 인프라 아키텍팅부터 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 적용까지 연결되는 통합 사업 체계를 마련할 수 있게 됐다"며 "헬스케어와 공공 분야에서 성공 사례를 확보하고 국내외 시장에서 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다.

2026.07.24 17:56한정호 기자

[AI는 지금] 스트라이프, 오픈라우터 인수 추진…AI 모델 유통시장 판 키우나

글로벌 결제기업 스트라이프가 인공지능(AI) 모델 유통 플랫폼 오픈라우터 인수를 추진한다. 기업들이 비용과 업무 특성에 따라 여러 AI 모델을 골라 쓰는 멀티모델 전략을 확대하자 결제 처리에서 모델 연결과 사용량 기반 과금까지 사업 영역을 넓히려는 모습이다. 23일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 스트라이프는 오픈라우터 인수를 위한 협상을 진행하고 있다. 거래가 성사되면 스트라이프는 오픈AI와 앤트로픽을 비롯한 AI 모델 공급사와 기업 고객 사이를 연결하는 유통망을 확보하게 된다. 인수 가격은 확정되지 않았지만 시장에선 약 100억 달러가 거론되고 있다. 오픈라우터가 지난 5월 투자 유치 당시 인정받은 기업가치 13억 달러보다 약 8배 높은 규모다. 다른 대형 기술기업들도 인수를 검토한 것으로 알려져 경쟁 구도가 바뀔 가능성도 남아 있다. 오픈라우터는 2023년 설립된 AI 모델 중개 플랫폼이다. 개발자와 기업이 오픈AI·앤트로픽의 상용 모델부터 내려받아 자체 운영할 수 있는 오픈웨이트 모델까지 하나의 플랫폼에서 이용하도록 지원한다. 플랫폼에는 수백개의 대규모언어모델(LLM)이 등록돼 있다. 고객은 모델별 가격과 성능을 비교해 애플리케이션에 연결하고 필요에 따라 다른 모델로 전환할 수 있다. 각 모델 업체의 응용프로그램인터페이스(API)를 개별 연동하지 않아도 된다는 점이 강점으로 꼽힌다. 기업용 AI 시장에선 고성능 모델 하나를 모든 업무에 적용하기보다 작업의 난이도와 비용에 따라 모델을 나눠 쓰려는 수요가 커지고 있다. 복잡한 추론에는 고성능 모델을 투입하고 단순 요약이나 분류에는 저비용 모델을 배치하면 AI 운영비를 낮출 수 있어서다. 특정 AI 업체의 가격이나 서비스 정책 변화에 따른 위험도 줄일 수 있다. 스트라이프가 오픈라우터를 인수하면 모델 선택과 호출, 사용량 측정, 결제를 하나의 체계로 묶을 수 있다. AI 기업의 사용량 기반 과금 수요를 결제 사업으로 흡수하는 동시에 모델 유통 과정에서 발생하는 거래 데이터도 확보할 수 있다. 두 회사는 이미 협력 관계를 맺고 있다. 오픈라우터는 고객의 모델 이용료를 처리하는 데 스트라이프 서비스를 활용하고 있다. 스트라이프가 기존 결제 고객을 오픈라우터의 AI 모델 유통망과 연결하면 AI 인프라 사업 확대에도 속도가 붙을 것으로 예상된다. 스트라이프는 온라인 결제 처리를 주력으로 성장했지만 최근 AI 인프라와 스테이블코인 결제로 사업을 넓히고 있다. 올해 초 평가된 기업가치는 1590억 달러다. 오픈라우터의 주요 투자자로는 멘로벤처스와 구글 모회사 알파벳의 성장투자펀드 캐피털G가 있다. WSJ는 사안에 정통한 관계자의 말을 인용해 "거래가 조만간 발표될 수 있지만 협상이 결렬되거나 다른 인수 후보가 등장할 가능성도 있다"며 "오픈라우터는 매각될 경우 약 100억 달러의 가치를 인정받을 수 있다"고 전했다.

2026.07.24 10:36장유미 기자

[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

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