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"암 치료부터 자율용접까지"…K-AI 모델, 산업 현장 침투 시작

한국 인공지능(AI) 기업들이 의료와 조선, 국방, 반도체 등 국가 핵심 산업에서 생산성과 경쟁력을 강화하고 있다. 과학기술정보통신부는 LG AI연구원과 NC AI, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스가 각각 의료와 조선, 국방, 반도체 분야에서 추진한 독자 AI 모델 협력 사업을 22일 소개했다. LG AI연구원은 미국 벤더빌트대 메디컬센터 손잡고 암 치료 전 과정을 지원하는 '암 에이전틱 AI' 개발에 나선다. 해당 시스템은 초거대 AI '엑사원'과 암 병리 특화 AI를 기반으로 여러 AI 에이전트가 협업하는 구조로 설계된다. 이 시스템은 암 조직 이미지 분석과 유전자 활성 정보 확인, 후보 약물 검증, 치료 전략 설계, 의료진 의사결정 지원 등을 단계적으로 수행한다. 이를 통해 방대한 의료 데이터를 신속히 처리하고 임상 현장에서 치료 효율을 높일 것으로 기대된다. NC AI는 한화오션과 조선 산업용 피지컬 AI 기술 개발을 추진한다. 스마트야드에서 축적한 데이터를 활용해 용접 품질을 예측하고 작업 조건을 스스로 최적화하는 자율 용접 체계를 구축할 계획이다. 피지컬 AI 기반 자율 용접 기술이 적용되면 보다 균일한 품질 확보와 작업 안전성 향상이 가능할 전망이다. 숙련 인력 감소와 기술 전수 단절 문제를 해결하는 데도 도움이 될 것으로 평가받고 있다. SK텔레콤은 국방부와 협력해 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진한다. AI 파운데이션 모델인 'A.X K1' 기반으로 국방 데이터 활용 체계를 구축하고 국방 분야 AI 전환(AX)을 지원한다. 모티프테크놀로지스는 팹리스 기업 파두와 손잡고 반도체 설계 전 과정에 AI를 적용한다. 회로 설계와 검증, 배치·배선 최적화, 전력 효율 개선 등 반도체 개발 전 주기에 AI 활용 범위를 확대할 예정이다. 박선영 NC AI 멀티모달 AI팀 연구원은 "대한민국 조선업을 세계 최고 수준으로 지탱해 온 기술자 고령화와 신규 인력 감소는 단순한 인력난을 넘어 현장 노하우 소실을 의미한다"며 "명장이 현장을 떠날 때마다 사라지는 그들의 감각과 경험을 다음 세대로 이어가기 위해 K-AI로 자산화해 대한민국 조선업 세계 1위 자리를 더욱 굳건히 다지겠다"고 밝혔다.

2026.06.22 10:00김미정 기자

금융부터 농업·사법행정까지…'K-AI' 모델 현장 적용 속도

한국 인공지능(AI) 모델이 연구소를 나와 금융과 로봇, 검색, 농업, 사법행정 등 실제 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스, 네이버클라우드, KT가 분야 기업·기관과 협력해 K-AI 모델 기반 산업 특화 서비스를 추진하고 있다고 15일 밝혔따. 주요 적용 분야는 금융 AI 에이전트, 피지컬 AI, AI 검색, 금융 특화 거대언어모델(LLM), 농업 AI 에이전트, 재판지원 AI다. LG AI연구원은 키움증권 손잡고 금융 특화 AI 에이전트 구축에 나선다. 두 기업은 LG AI연구원의 AI 모델과 런던증권거래소그룹 금융 데이터 기반으로 개인 투자 판단을 돕는 서비스를 마련할 계획이다. LG AI연구원은 '엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)' 기반으로 AI가 종목 투자 점수를 예측하는 데 그치지 않고 판단 근거와 이유까지 설명하는 '설명가능한 AI투자' 서비스를 구현하고 있다. 이를 통해 금융 AI 에이전트의 핵심 요소인 정확도와 설명 가능성을 함께 높이겠다는 구상이다. 업스테이지는 피지컬 AI 스타트업 리얼월드와 로봇 파운데이션 모델 연계를 추진한다. 리얼월드는 로봇이 실제 세계를 보고 이해하고 행동할 수 있도록 하는 로봇 파운데이션 모델 'RLDX-1'을 공개한 바 있다. 두 기업은 업스테이지가 개발할 독자 AI 모델 '솔라 오픈 비전언어모델(VLM)'을 리얼월드의 로봇 파운데이션 모델과 연계하기 위한 작업을 진행할 계획이다. 기술 요구사항을 정의하고 리얼월드 액션 모듈과 결합한 통합 모델의 성능을 검증하는 방식이다. SK텔레콤은 라이너와 AI 기반 검색·정보 서비스 고도화에 나선다. SK텔레콤 독자 AI 모델 'A.X K1'에 라이너의 고정밀 검색증강생성 기술을 결합해 답변 정확도와 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 라이너는 실사용 기반 데이터셋과 랭커 모델 기반 평가 시스템, 문장 단위 검증 모듈을 통해 AI 환각 현상을 줄이는 데 집중하고 있다. SK텔레콤은 라이너의 검색·검증 역량을 기반으로 출처가 명확한 정보를 제공할 수 있는 기반을 고도화하고 있다. 모티프테크놀로지스는 딥서치와 금융 특화 거대언어모델을 공동 개발한다. 양사는 국내 AI 모델에 딥서치의 금융 데이터와 구조화된 지식을 결합해 금융사 내부망 환경에 최적화된 모델을 구현할 계획이다. 이 모델은 향후 복잡한 금융 업무를 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI로 발전할 예정이다. 기업 분석과 가치평가, 자산운용 포트폴리오 형성 및 최적화, 인수합병 관련 피인수기업 분석 등 전문 금융 업무를 지원하는 방향이다. 네이버클라우드는 대동과 농업 특화 AI 에이전트를 만든다. 국내 토양과 기후, 작물 데이터를 학습한 AI 모델에 네이버클라우드의 음성·언어 기술과 대동에이아이랩의 스마트파밍·농업 AI 플랫폼 운영 노하우를 결합한다. 농민은 농업 특화 AI 에이전트를 통해 영농일지 작성, 농장 맞춤형 재배 관리, 농업 컨설팅 서비스를 제공받을 수 있다. 향후 유통과 운영 관리까지 AI 기반 서비스 범위가 확대될 예정이다. KT는 대법원과 생성형 AI 기반 재판지원 AI 시스템 구축 사업을 수행하고 있다. 법률 분야에 특화된 데이터 체계를 구축하고 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 AI 서비스 포털을 개발해 생성형 AI를 실제 업무에 활용할 수 있는 통합 환경을 마련했다. 재판지원 AI는 법령, 판례, 결정례, 주석서, 실무제요 등 법률정보를 기반으로 답변을 제공하도록 개발됐다. 사용자는 답변의 근거가 되는 법령과 판례도 함께 확인할 수 있다. KT는 "자체 개발 AI 모델 '믿음 2.0'을 재판지원 AI에 적용할 계획"이라며 "법률 분야 AI 서비스 성능을 고도화하고 공공 분야에서 안전하고 신뢰할 수 있는 생성형 AI 활용 모델을 제시할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.15 15:57김미정 기자

[유미's 픽] 젠슨 황 만난 LG·SKT·업스테이지…독자 AI 2차전 변수될까

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 계기로 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁 구도에도 변화가 감지된다. LG AI연구원과 SK텔레콤이 엔비디아와 기술 협력 접점을 넓히고 업스테이지가 국내 대표 AI 스타트업으로 황 CEO와 만나면서 2차 평가를 앞둔 경쟁에 새 변수가 더해졌다는 분석이 나온다. 9일 업계에 따르면 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4곳이 정예팀으로 참여하고 있다. 이들 기업은 오는 8월 2차 평가를 거쳐 1곳이 탈락하고, 내년 2월 최종 2곳이 선정되는 일정을 앞두고 있다. 1차 평가 이후 독자성 논란이 불거졌던 만큼 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 활용성, 기술 자립성, 산업 적용 가능성 등이 더 면밀히 다뤄질 가능성이 거론된다. 이 같은 상황에서 이번 엔비디아 협력은 LG AI연구원과 SK텔레콤에 비교적 직접적인 기회로 작용할 수 있을 것으로 예상된다. 두 회사 모두 엔비디아와의 협력 범위가 단순 회동을 넘어 모델 개발, 학습 인프라, AI 클라우드, 추론 최적화 등으로 연결돼 있어서다. 또 대규모 AI 모델 경쟁이 벤치마크 점수를 넘어 실제 서비스 구현 역량까지 따지는 방향으로 바뀌면서 글로벌 AI 인프라 기업과의 협력 가치도 커지고 있다. LG AI연구원은 자체 모델 엑사원(EXAONE) 고도화에 엔비디아 기술을 활용할 예정이다. LG와 엔비디아는 전날 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 산업 협력 방안을 논의했다. 이 자리에서 엑사원 생태계 확장을 위한 기술 협력도 함께 다뤄졌다. LG AI연구원은 엑사원 성능 강화 과정에서 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 블랙웰과 AI 개발 플랫폼 네모 프레임워크, 추론 성능 강화 소프트웨어 텐서RT-LLM을 활용할 계획이다. 또 AI 모델 데이터 학습 품질을 높이기 위해 엔비디아의 네모트론 오픈 데이터셋도 활용키로 했다. 이는 엑사원의 학습 효율과 추론 성능을 높이고 실제 산업 현장 적용 기반을 넓히려는 행보로 풀이된다. LG AI연구원은 1차 평가에서 K-엑사원을 앞세워 국내 모델 중 1위(90.2점)를 기록했다. 2차 평가에서는 모델 규모와 성능을 끌어올려 글로벌 최신 오픈웨이트 모델과 경쟁할 수 있는 수준을 목표로 하고 있다. 지식, 추론, 지시어 이행, 롱 컨텍스트뿐 아니라 에이전틱 툴 활용과 코딩 영역에서도 성능 개선을 추진 중이다. SK텔레콤은 엔비디아와의 협력을 모델 개발과 AI 인프라 사업 양쪽으로 연결하고 있다. 이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 에이닷엑스 케이원(A.X K1)의 후속 모델인 에이닷엑스 케이투(A.X K2)를 개발하고 있다. 엔비디아와는 학습 데이터, 인프라, 프레임워크 전반에서 기술 협력을 이어가고 있다. SK그룹 차원의 협력도 SK텔레콤에 힘을 싣는 구조다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼 기반 AI팩토리 구축과 운영을 맡는다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발한다. SK텔레콤은 이를 기가와트급 인프라로 확장해 아시아 AI 클라우드 사업자로 도약하겠다는 구상을 제시했다. 3개 팀을 선별할 오는 8월 평가에서는 이 같은 인프라 구상이 A.X K2의 모델 경쟁력을 얼마나 보완할 수 있을지도 관심사다. 다만 AI 클라우드 사업 계획보다 모델 자체의 성능과 활용성이 별도로 검증될 가능성이 크다. 업스테이지는 LG AI연구원이나 SK텔레콤처럼 대규모 그룹 인프라를 갖춘 것은 아니지만, 지난 8일 오후 젠슨 황 CEO와 진행된 국내 AI 스타트업 간담회에 주요 기업으로 참석해 시장 주목도를 높였다. 다만 엔비디아와의 구체적인 기술 협력 발표가 나온 것은 아닌 만큼 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서는 솔라 계열 모델의 실제 성능과 활용 사례가 더 중요한 판단 기준이 될 가능성이 크다. 모티프테크놀로지스는 이번 엔비디아 방한 흐름에서는 상대적으로 주목도가 낮지만, 독자 아키텍처를 앞세운 차별화 전략을 내세우고 있다. 뒤늦게 정예팀에 합류한 만큼 2차 평가까지 남은 기간 동안 성능 안정화와 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여줄지가 과제로 꼽힌다. 업계 관계자는 "엔비디아 협력이 평가 우위를 곧바로 보장하지는 않을 것"이라며 "정부 프로젝트가 지향하는 방향이 해외 AI 생태계와의 친밀도보다 국내 주도의 모델 개발 역량과 산업 활용 생태계 구축에 있기 때문"이라고 봤다. 그러면서 "각 기업이 자체 모델의 성능과 활용 사례, 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여주느냐가 더 중요하게 작용할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.09 10:31장유미 기자

'K-AI 모델' 적용 범위 확대…"국가유산·반도체·모빌리티·금융까지"

한국 인공지능(AI) 모델이 공공서비스를 비롯한 반도체 인프라, 차량용 AI, 금융 영업점 운영 등 실제 서비스 영역으로 활용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 모티프테크놀로지스를 비롯한 LG AI연구원, SK텔레콤, NC AI 등이 각각 국가유산진흥원, 퓨리오사AI, 포티투닷, 신한은행과 협력해 K-AI 모델을 현장에 적용하고 있다고 8일 밝혔다. 모티프테크놀로지스는 국가유산진흥원과 국가유산 행정, 대민 서비스에 자사 AI 모델을 활용한다. 국가유산진흥원은 이를 통해 행정 효율성을 높이고 보다 신속하고 안정적인 공공서비스 제공 기반을 마련할 계획이다. 국가유산진흥원은 현재 제공 중인 국가유산 이미지 생성 서비스 '하이'에 해당 모델을 탑재할 예정이다. 하이는 텍스트 입력 기반으로 국가유산 이미지를 생성하는 AI 서비스로 올해 7월 스위스 제네바에서 열리는 'AI 포 굿 글로벌 서밋' 공식 발표 사례로 선정됐다. LG AI연구원은 퓨리오사AI와 국산 AI반도체 기반 AI 인프라 생태계 구축에 나선다. LG AI연구원의 엑사원 전문성과 퓨리오사AI의 2세대 고성능 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 결합한 풀스택 협업이 핵심이다. 정부는 이 협업이 단순 기술 실증을 넘어 고유 AI 인프라를 주도적으로 설계하고 운용하려는 기업들에 글로벌 표준을 제시할 수 있을 것으로 봤다. 두 기업은 2023년부터 협력해 왔으며 전력 효율을 개선한 국산 NPU와 자체 AI 모델 시너지 바탕으로 국내외 AI 생태계 확장을 추진할 계획이다. SK텔레콤은 포티투닷과 차량용 AI 분야에서 협력 중이다. 포티투닷은 최근 차량용 음성 AI 에이전트 '글레오 AI'를 공개하고 차량 안에서 사람처럼 자연스럽게 소통하는 AI 기반 이동 경험을 선보였다. SK텔레콤의 AI 모델과 포티투닷은 차량 거대언어모델(LLM)을 개발하고 있다. 특화 AI 에이전트 음성 데이터셋 구축 지원을 통해 차량 안에서 보다 자연스러운 대화를 구현하는 것이 목표다. NC AI의 AI 모델은 신한은행 금융 현장에 도입된다. 오프라인 금융 영업점과 동일한 디지털 트윈 환경을 구축해 운영 흐름을 분석하고 창구 배치나 키오스크 구성 변화를 사전에 시뮬레이션하는 방식이다. 디지털 트윈은 현실 세계 공간을 가상 세계에 동일하게 구현해 다양한 상황을 미리 실험하고 결과를 예측·최적화하는 기술이다. 신한은행은 이를 통해 영업점 공간과 서비스 구성을 고객 경험에 맞게 개선할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 정부는 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 글로벌 수준의 AI 모델 개발뿐 아니라 국산 AI반도체와의 협업도 함께 진행하고 있다"고 설명했다.

2026.06.08 15:06김미정 기자

K-AI 독자모델, 반도체·농업·원전 현장으로 확산

국내 인공지능(AI) 모델이 연구실을 넘어 반도체 제조와 농업 모빌리티, 업무 자동화 등 실제 산업 문제 해결에 활용되는 사례가 소개됐다. 정부는 SK텔레콤을 비롯한 모티프테크놀로지스, 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들이 각각 반도체 산업과 농기계, 기업 업무 자동화, 원전 운영 관리 분야에서 K-AI 모델 활용을 추진하고 있다고 1일 밝혔다. SK텔레콤은 독자 AI 모델 기술을 SK하이닉스 업무 환경에 적용하고 있다. 양사는 보안 민감도가 높은 반도체 산업 특성에 맞춰 AI 기반 업무 지원 환경을 효율화하고 고도화하는 데 협력하고 있다. 이 회사는 첨단 반도체 제조 현장에 K-AI를 도입하는 방안도 검토 중이다. 정부는 국내 AI가 반도체 특화 업무 맥락을 이해하고 처리하면 첨단 제조업 생산성 향상과 국내 제조업 AI 전환에 기여할 것으로 기대했다. 농업 분야에서는 모티프테크놀로지스가 모비루스 손잡고 농기계 분야 AI 전환에 나선다. 모비루스는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 연계해 파운데이션 모델이 산업에서 작동하는 피지컬 AI 구현을 추진하고 있다. 양사는 자율주행 농기계에 비전·언어·행동(VLA) 기반 AI를 접목한다. 다양한 환경 변수가 있는 농작업 현장에서 숙련자 수준 이상 작업 결과를 내는 정밀 자율작업 기술 구현이 목표다. 업무 자동화 분야에서는 업스테이지 독자 AI 모델 '솔라'가 올거나이즈 서비스 '알리'에 도입됐다. 알리는 기업 현장에서 코딩 없이 앱과 AI 에이전트를 직접 구축하고 활용할 수 있는 서비스다. 올거나이즈는 알리를 LH공사와 한전KDN 등 공공기관을 비롯한 한화생명, NH투자증권, 우리투자증권 등에 공급하고 있다. 이번 K-AI 모델 결합으로 기업 업무 자동화 서비스의 성능과 신뢰도를 높인다는 구상이다. 에너지 분야에서는 한국수력원자력이 네이버클라우드 AI 모델로 원전 산업 전용 생성형 AI 플랫폼을 구축했다. 자료는 원자력발전소 운영·관리 분야에 생성형 AI를 적용한 세계 최초 사례로 꼽힌다고 설명했다. 해당 플랫폼은 방대한 원전 운영 데이터와 기술문서를 AI가 분석하고 지원하는 방식이다. 정부는 이를 통해 원전 현장의 안전성과 운영 효율성을 동시에 높일 수 있을 것으로 기대했다. 오동빈 모티프테크놀로지스 멀티모달 팀장은 "지능과 행동의 접점에서, 자율작업 기술을 고도화하고 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 피지컬 AI 솔루션으로 거듭나도록 기술적 완성도를 높이고 개척하는 데에 역량을 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.01 10:02김미정 기자

[유미's 픽] 독파모 올라탄 AI 기업들, 자금전 본격화…업스테이지·모티프 실탄 확보

정부의 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트를 계기로 국내 AI 기업들의 자금 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 참여 기업들이 민간 투자와 정책금융을 잇달아 확보하며 대규모 모델 개발과 인프라 확충에 속도를 내는 모습이다. 모티프테크놀로지스는 240억원 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 27일 밝혔다. 이번 투자 라운드에는 기존 투자사인 나이스투자파트너스와 노틸러스인베스트먼트가 후속 투자자로 참여했다. 디토인베스트먼트와 포레스트벤처스는 신규 투자자로 이름을 올렸다. 모티프테크놀로지스는 이번 투자금을 AI 딥테크 역량 강화와 기업 AX 솔루션 개발, 차세대 AI 인프라 및 서비스 고도화 등에 투입할 계획이다. 오는 8월 독자 AI 파운데이션 모델 단계평가를 앞두고 모델 개발과 인프라 고도화에 필요한 실탄을 확보한 셈이다. 모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레의 자회사로 지난해 2월 출범했다. 이 회사는 모델 아키텍처 연구개발(R&D), 그래픽처리장치(GPU) 인프라, 시스템 운영 솔루션, 사후학습·강화학습 방법론을 아우르는 풀스택 엔지니어링 역량을 강점으로 내세우고 있다. 또 설립 4개월 만에 프롬 스크래치 방식으로 개발한 소형언어모델(sLLM) '모티프(Motif)-2.6B'를 오픈소스로 공개해 주목받기도 했다. 이후 텍스트 기반 이미지 생성 모델 '모티프-이미지-6B(Motif-Image-6B)', 자체 개발 대규모언어모델(LLM) '모티프-2-12.7B' 등을 선보이며 모델 라인업을 확대했다. 여기에 모티프테크놀로지스는 지난 2월 과학기술정보통신부가 주관하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 추가 공모에서 정예팀으로 선정되며 시장의 높은 관심을 받았다. 현재는 기존 정예팀인 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지와 함께 오는 8월 단계평가를 받기 위해 전력을 쏟고 있다. 모티프테크놀로지스는 모레, 서울대, 한국과학기술원, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 함께 300B급 추론형 LLM도 개발하고 있다. 이후 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동(VLA) 모델로 단계적으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 계획이다. 독자 AI 모델 개발 기업을 향한 자금 공급은 업스테이지에서도 두드러진다. 업스테이지는 지난달 국민성장펀드 직접투자 2호 기업으로 선정돼 차세대 AI 모델 개발 등을 위한 5600억원 규모의 직접투자 안건 승인을 받았다. 이 중 1000억원은 첨단전략산업기금으로 투입된다. 업스테이지는 기업·정부용 AI 솔루션과 LLM을 개발하는 국내 대표 AI 스타트업으로, 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 벤처·중소기업 가운데 유일하게 1차 평가를 통과했다. 또 최근에는 1800억원 규모의 시리즈C 1차 투자도 마무리한 상태로, 국내 생성형 AI 스타트업 중 처음으로 기업가치 1조원을 인정받는 유니콘에 올랐다. 누적 투자금은 약 4000억원으로 확대됐다. 업스테이지는 자체 개발 LLM '솔라'와 문서처리 AI '다큐먼트 파스'를 앞세워 기업 시장을 공략하고 있다. 확보한 자금은 독자 파운데이션 모델 프로젝트 등 AI 모델 고도화를 위한 GPU 인프라 확충, 국내외 인재 영입, 미국·일본 등 해외 시장 개척에 투입할 방침이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "한국을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 자체 AI 모델을 고도화해 단순 기업가치가 아닌 매출로 증명하는 기업이 되겠다"며 "기업가치 1조원을 넘어 매출 1조원을 돌파하는 회사가 되기 위해 계속 앞으로 전진하겠다"고 말했다. 두 회사는 모두 독자 AI 파운데이션 모델 사업에 참여하고 있지만 성장 전략에는 차이가 있다. 업스테이지가 상용화 성과와 정책금융 지원을 기반으로 소버린 AI 기업으로 체급을 키우고 있다면, 모티프테크놀로지스는 독자 아키텍처와 풀스택 개발 역량을 앞세워 대규모 추론형 모델 개발에 무게를 두고 있다. 업계에선 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 계기로 국내 AI 기업 간 경쟁축이 기술 개발에서 자금 조달로 확장되고 있다고 보고 있다. 대규모 모델 개발에는 GPU 인프라와 데이터, 고급 인재, 사후학습 역량, 상용화 능력이 동시에 요구되는 만큼, 안정적인 자금 확보 여부가 향후 단계평가와 글로벌 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 특히 업스테이지가 정책금융을 통해 대규모 투자 승인이라는 발판을 마련하고, 모티프테크놀로지스가 민간 벤처투자 시장에서 후속 투자를 유치하면서 독자 AI 기업을 둘러싼 자본 경쟁은 더 치열해질 전망이다. 정부 사업을 통해 기술력을 검증받은 기업들이 민간 투자와 정책 자금을 동시에 끌어들이는 구조가 만들어지고 있다는 분석도 나온다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "이번 투자 유치는 모티프의 AI 딥테크 역량 강화의 발판이 될 것"이라며 "현재 진행 중인 프로젝트를 비롯해 기업 AX 솔루션 개발, 차세대 AI 인프라 및 서비스 고도화 등 다양한 사업을 계획대로 차질 없이 추진해 시장 경쟁력을 더욱 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.05.27 15:53장유미 기자

모티프테크, 240억 투자 유치…독자 AI 모델 개발 '속도'

모티프테크놀로지스가 240억원 규모의 시리즈B 투자를 유치하며 독자 설계 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에 속도를 낸다. 모티프테크놀로지스는 나이스투자파트너스·노틸러스인베스트먼트의 후속 투자와 디토인베스트먼트·포레스트벤처스의 신규 참여로 240억원 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 27일 밝혔다. 모티프테크놀로지스는 외산 오픈소스 모델 구조를 차용하지 않는 순수 독자 설계 철학으로 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 정예팀에 선정됐다. 현재 모레·서울대·한국과학기술원(KAIST)·삼일회계법인·국가유산진흥원·HDC랩스 등 17개 기관과 함께 300B급 추론형 대규모언어모델(LLM) 개발을 진행하고 있다. 이를 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동(VLA) 모델로 단계적으로 고도화해 글로벌 정상 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하겠다는 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "이번 투자 유치는 AI 딥테크 역량 강화의 발판이 될 것"이라며 "기업 AI 전환(AX) 솔루션 개발, 차세대 AI 인프라 및 서비스 고도화 등 다양한 사업을 차질없이 추진해 시장 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.05.27 15:49이나연 기자

[현장] "벤치마크보다 중요한 건 실전"… AI 리더가 짚은 국내 AI 생태계 과제

"벤치마크 점수가 높다고 고객이 만족하는 것은 아닙니다. 실제 기업 환경에서 실질적인 성능을 내는 것이 진짜 성과입니다." 21일 서울 마포 디캠프에서 열린 '엔비디아 네모트론 개발자 데이 서울 2026'에서 진행된 기술 패널 토론에는 한국 인공지능(AI) 생태계를 이끄는 주요 리더가 참석해 치열하고 솔직한 현장 경험담을 제시했다. 이날 토론은 정규형 엔비디아 솔루션아키텍트(SA) 팀장이 좌장을 맡았고 천성준 SKT AI리서치 엔지니어, 최홍준 업스테이지 부사장, 임정환 모티프 대표, 김수인 엘리스그룹 최고연구책임자(CRO)가 참석해 'K-AI 빌더들의 연결과 글로벌 진출'을 주제로 논의를 이어갔다. "점수보단 실전"… 글로벌 수준 도달한 K-AI, 이제는 추론 효율이 과제 패널들은 공통적으로 국내 기업들이 자체 AI 모델을 개발하는 단계를 넘어, 이를 실제 서비스에 올릴 수 있는 수준으로 고도화하는 것이 중요하다고 입을 모았다. 천성준 SK텔레콤 AI리서치 엔지니어는 "한국 기업도 글로벌 프런티어 모델에 근접한 성능을 낼 수 있다는 점은 이미 입증했다"며 "이제 과제는 추론 효율성과 배포 가능성을 높여 '쓸 만한 모델'을 넘어 '실제로 쓸 수 있는 모델'을 만드는 것"이라고 말했다. 임정환 모티프 대표는 단순한 매개변수 규모 경쟁을 경계했다. 그는 "비슷한 규모의 모델과 경쟁하는 것이 아니라 2~3배 큰 모델과 비견되거나 더 나은 성능을 내는 것이 진짜 기술력의 증거"라며 "현재 3000억개 매개변수(300B) 규모 모델을 비롯해 음성·비디오 생성까지 포함한 다양한 생성형 모델을 개발 중이고 장기적으로는 월드 모델 등으로 확장할 계획"이라고 밝혔다. "데이터 반출 장벽 넘어야"…엣지 환경과 엔드투엔드 인프라 부상 김수인 엘리스그룹 CRO는 산업 현장 도입의 가장 큰 장벽으로 데이터 거버넌스를 지목했다. 김 CRO는 "세계 최고 수준의 모델을 만들어도 실제 현장에 적용하려고 하면 데이터 반출 불가 등 수많은 병목 현상에 부딪힌다"며 "결국 칩, 인프라, 데이터, 모델, 애플리케이션까지 전 레이어를 아우르는 엔드투엔드 전략이 필요하다"고 설명했다. 그는 또 현장 수요가 엣지와 온프레미스 환경으로 확장되고 있다고 진단했다. 고객 데이터가 외부로 나갈 수 없는 경우가 많은 만큼, 실제 서비스 환경에서는 모델 성능뿐 아니라 배포 방식과 운영 구조까지 함께 설계해야 한다는 설명이다. 주최 측인 엔비디아의 소프트웨어 생태계에 대한 개선점도 제기됐다. 천성준 엔지니어는 네모 큐레이터, 메가트론LM 등을 유용하게 활용하고 있다고 언급하면서도 "새로운 알고리즘이 엔비디아의 고속 학습 프레임워크에 반영되는 속도는 지금보다 훨씬 더 빨라질 필요가 있다"고 짚었다. 임정환 대표는 한발 더 나아가 기술적 종속성을 경계했다. 그는 "모델 아키텍처 실험의 자유도가 무엇보다 중요하기 때문에 현재 엔비디아 소프트웨어는 잘 사용하지 않는다"며 "엔비디아가 제공하는 거대한 패키지 틀 안에 갇히게 되면 독자적인 혁신에 한계가 생길 수밖에 없다"고 지적하며 유연한 개발 환경의 필요성을 언급했다. 좌장을 맡은 정규형 팀장은 "현장의 따끔하고 생생한 피드백에 깊이 감사드린다"며 "개발자들이 더 효율적이고 자유롭게 사용할 수 있도록 한국 AI 기업들의 다양한 요구를 본사에 적극 전달해 프레임워크의 유연성을 개선하겠다"고 화답했다. 독자 파운데이션 모델과 소버린 AI… 글로벌 확장 가능성 주목 패널들은 정부가 추진 중인 독자 파운데이션 모델 사업에도 의미를 부여했다. 최홍준 부사장은 "글로벌 수준의 오픈 모델이 국내에 구축되면 민간이 이를 바탕으로 다양한 서비스를 만들 수 있고, 그 혜택이 산업 전반으로 확산될 수 있다"고 말했다. 이어 "동남아 등 많은 국가들은 언어, 문화, 규제 맥락이 달라 각국에 맞는 소버린 AI를 원하고 있다"며 "한국에서의 모델 구축과 인프라 운영 경험은 해외 진출의 자산이 될 수 있다"고 덧붙였다. 이날 토론은 AI 경쟁의 승부처가 더 큰 모델, 더 높은 벤치마크 점수에서 실제 배포와 운영, 데이터 주권, 산업 적용으로 이동하고 있음을 보여줬다. 이번 패널 토론은 독자 파운데이션 모델 프로젝트를 추진 중인 정보통신산업진흥원(NIPA)과 엔비디아가 협력해 마련한 자리다. NIPA는 자사가 보유한 국내 개발자·기업 네트워크를 바탕으로 이번 행사와 국내 AI 생태계를 연결하는 역할을 했다는 설명이다. 박진홍 NIPA 글로벌협력팀장은 "국내 기업에 실질적으로 도움이 될 만한 것이 무엇인지 계속 찾아보면서 함께 하려 한다"며 "구체적으로 어떤 사업을 추가로 추진할지, 어떤 프로그램을 만들지는 아직 확정되지 않았고 향후 더 논의가 필요하다"고 말했다.

2026.04.21 18:22남혁우 기자

한국, 스탠퍼드 AI 인덱스 '주목할 AI' 3위…하정우 AI수석 "새 정부 성과"

대한민국 정부와 민간이 추진해 온 인공지능(AI) 전략이 글로벌 AI 생태계에서 인정 받았다. 14일 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석은 지난 13일 공개된 '스탠퍼드 AI 인덱스 2026' 보고서가 한국을 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 단독 3위에 올렸다는 소식을 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 공개했다. 미국(50개)과 중국(30개)에 이어 한국은 5개를 기록하며 프랑스·영국·캐나다·홍콩(각 1개)을 앞섰다. 보고서 세부 지표에서도 국내 상승세는 뚜렷한 것으로 집계됐다. 한국은 AI 채택률 증가율 1위, 1인당 특허 수 1위, 메모리 반도체 경쟁력 1~2위, 산업용 로봇 4위 등 주요 산업 기반에서 상위권을 유지했다. 한국은 AI 정책 측면에서도 빠른 속도를 보인 것으로 나타났다. G20 국가 중 AI 관련 입법 속도 2위, 혁신 우선주의 순위 2위를 기록하며 제도 정비와 실행력 모두 경쟁력을 보였다는 평가다. 하 수석은 "이번 성과는 새 정부 출범 후 약 8개월간 민관 협력으로 축적된 결과"라며 "AI G3를 향한 여정은 순항 중"이라고 강조했다. 같은 날 하 수석은 AI 스타트업 대표를 만나 생태계 현장 목소리를 공유하는 자리에도 참석해 눈길을 끌었다. 김성훈 업스테이지 대표를 비롯한 김진우 라이너 대표, 임정환 모티프 대표, 안재만 베슬 대표 등이 함께했다. 김성훈 대표는 "이 자리에서는 AI 3강 도약을 위한 비전과 함께 스타트업이 직면한 현실적 어려움이 집중적으로 공유됐다"며 "참석자들은 인재 확보, 인프라 비용, 시장 진입 장벽 등 현장의 문제를 두고 공감대를 형성했다"고 페이스북을 통해 밝혔다. 또 그는 "우리는 점심을 거른 채 저녁을 맞이할 정도로 바쁜 일정 속에서도 논의에 집중했다"며 "일부 대표는 이날 저녁이 첫 식사일 정도"였다고 말했다. 이어 "치열하게 사업을 이어가는 스타트업 대표들에게 이번 하 수석 만남은 큰 힘이 되는 자리였다"고 덧붙였다.

2026.04.14 09:53김미정 기자

스타트업 주도 '국가대표 AI'팀, 인재 확보 총력전

'국가대표 인공지능(AI)'으로 불리는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이끄는 스타트업 정예팀들이 인재 확보 전선에 직접 뛰어들었다. 관련 행보가 두드러지지 않는 대기업 정예팀들과 달리, 모티프테크놀로지스와 업스테이지는 채용 홍보에 팔을 걷어붙인 모습이다. 소수정예 구조 특성상 인력 한 명 한 명이 개발 속도를 좌우하기 때문으로 풀이된다. 모티프테크놀로지스는 독파모 개발 고도화와 사업 확장을 위한 공개 채용을 진행한다고 6일 밝혔다. 이번 채용은 AI 리서치 엔지니어, 응용형 AI 엔지니어 등 개발 인력부터 사업 개발·운영 인력까지 기술·비기술직을 망라한다. 독파모는 외산 AI 모델 의존에 따른 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 지난해 8월 과학기술정보통신부가 출범시킨 국가 프로젝트다. 초기 선정된 5개 정예팀이 경쟁을 벌였으나 1차 평가에서 네이버클라우드(독자성 미충족)와 NC AI(종합점수 미달)가 탈락하면서 모티프테크놀로지스가 추가 공모로 합류했다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 모레, 서울대, 한국과학기술원, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 함께 3000억(300B) 파라미터급 추론형 LLM을 개발 중이다. 업스테이지도 독파모 관련 ▲AI 모델 프로덕션(LLM) ▲LLM 포스트트레이닝 ▲LLM 평가 ▲비전언어모델(VLM) 등 정규직 직군과 LLM 포스트트레이닝·VLM 인턴십까지 총 6개 직군에서 인력을 모집 중이다. 독파모 1차 단계평가를 앞두고 공개한 1000억(100B) 파라미터급 모델 '솔라 오픈'의 후속인 솔라 오픈2 개발이 한창인 가운데 이를 뒷받침할 인재 확보에 속도를 내고 있다. 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 사회관계망서비스(SNS)에서 수차례 독파모 사업 인력 채용 홍보에 나서기도 했다. LG AI연구원과 SK텔레콤 등 대기업 주도 정예팀은 기존 AI 조직 인력을 독파모 사업에 재배치할 여력이 있다. 반면 스타트업 정예팀은 프로젝트를 위한 인력을 처음부터 새로 꾸려야 하는 경우가 많다. 연구 인력 한 명의 합류 여부가 개발 방향과 속도를 직접 좌우할 수밖에 없는 이유다. 기업 자체 채용뿐 아니라 정부의 인재 지원 사업에 손을 든 곳도 스타트업이 전부였다. 과기정통부는 지난해 통과된 추가경정예산(추경)을 바탕으로 약 2000억원을 투입해 각 정예팀에 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인재를 지원 중이다. 인재 지원은 QS 랭킹 컴퓨터과학(CS) 분야 100위권 내 대학에서 10년 이상 연구개발(R&D) 경험을 쌓았거나, 시가총액 2000억 달러 이상 빅테크에서 7년 이상 프로젝트를 수행한 해외 우수 연구자 유치 비용을 정부가 매칭 지원하는 방식이다. 초기 선발된 5개 정예팀 가운데 신청에 나선 곳은 업스테이지뿐이었다. 과기정통부 측은 지난해 독파모 사업 선정 결과 발표 당시 "촉박했던 프로젝트 일정상 이 같은 조건과 연구 방향에 맞는 인재를 찾기 어려웠던 게 인재 지원 신청률이 저조했던 이유가 아닌가 싶다"고 설명했다. 과기정통부는 오는 8월 전후로 2차 단계평가를 열고 정부 지원을 받아 모델 개발을 이어갈 정예팀을 4곳에서 3곳으로 압축한다. 2차 평가는 단순 모델 고도화에서 나아가 실제 산업 현장의 AI전환(AX) 확장성에 초점을 맞출 것으로 보이면서 스타트업 정예팀들의 인재 확보 경쟁은 한층 치열해질 전망이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모티프는 조립이 아닌 설계에 집중해 왔고, 개발한 모델과 접근 방식은 글로벌 엔지니어 커뮤니티에서도 의미 있는 반응을 얻고 있다"며 "300B급 추론 모델을 넘어 VLM과 시각언어행동(VLA) 모델로 확장하는 여정에 깊게 몰입할 인재들의 관심을 바란다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표도 앞서 자신의 SNS를 통해 "새로운 하이브리드 구조인 솔라 오픈2의 손실(loss)이 빠르게 떨어지고 있는 것을 확인했다"며 "멋진 모델이 나올 독파모 프로젝트에 함께 할 분들을 모시고 있다"고 전했다.

2026.04.06 14:45이나연 기자

"AI 스타트업 성패는 '인프라'…글로벌 확장 기회 좌우"

인공지능(AI) 스타트업이 클라우드 인프라를 단순 개발 도구가 아닌 사업 확장 핵심축으로 인식하고 있다. 과거에는 성능과 비용이 주요 선택 기준이었다면, 최근에는 보안과 안정성, 글로벌 고객 접점과 협업 구조까지 함께 고려하는 방향으로 바뀌고 있다. 이런 흐름은 국내 AI 스타트업 생태계서도 뚜렷하게 나타났다. AI 사업은 초기부터 글로벌을 전제로 이뤄지기 때문에 특정 지역 기반 인프라만으로는 대응이 어렵다는 이유에서다. 이에 글로벌 스케일 인프라를 보유한 기업과 협력이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 지디넷코리아는 최근 AI 스타트업 대표를 만나 좌담회를 진행했다. 모두 마이크로소프트 애저 클라우드 기반으로 AI 개발하는 기업들이다. 참석자들은 "AI 경쟁력은 모델 자체를 넘어 데이터, 인프라, 협업 구조가 결합된 '전체 시스템'에서 결정된다"며 "마이크로소프트 클라우드 인프라는 AI 개발 효율을 넘어 사업 확장과 고객 신뢰 확보까지 돕는 전략 자산"이라고 강조했다. ◆좌담회 주제: 마이크로소프트 인프라 통한 AI 스타트업 성공 사례◆패널: 류중희 리얼월드 대표, 이승현 인핸스 대표, 임정환 모티프테크놀로지스 대표, 최윤영 솔버엑스 대표(가나다순)◆사회·정리: 김미정 기자 모티프테크놀로지스는 AI 모델을 개발하는 기업이다. 마이크로소프트 애저 기반으로 모델 학습부터 배포, 고객 적용까지 전 과정을 운영하고 있다. 최근 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 정예팀에 합류했다. 솔버엑스는 제조 산업 대상으로 AI 기반 시뮬레이션과 설계 최적화 기술을 제공하는 기업이다. 기존 중앙처리장치(CPU) 중심 해석 구조에서 벗어나 애저 기반 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 활용해 연산 효율과 속도를 높이고 있다. 리얼월드는 현실 환경을 이해하는 비전언어액션(VLA) 모델을 개발하는 기업이다. 마이크로소프트 애저 기반으로 대규모 데이터를 학습했으며, 마이크로소프트 리서치(MSR)와 협업해 피지컬 AI 기술 고도화를 추진하고 있다. 인핸스는 AI 에이전트로 업무 자동화와 의사결정을 지원하는 기업이다. 애저 인프라 기반으로 에이전트 서비스를 운영하며, 마이크로소프트의 글로벌 영업 체계와 연계해 고객 접점을 확대하고 있다. "마이크로소프트 애저, 운영 안정성 우수" 패널들은 마이크로소프트 애저를 선택한 이유로 단순 성능이 아닌 '운영 안정성'과 '신뢰성'을 공통으로 꼽았다. 각 기업은 사업 영역에 따라 요구 조건은 달랐지만, 보안·GPU 자원·데이터 인프라·기술 지원 등에서 애저가 경쟁력을 갖췄다고 입을 모았다. 이승현 대표: 애저를 선택한 가장 큰 이유는 보안과 안정성이다. AI 에이전트 기업 입장에서는 다양한 모델과 인프라를 유연하게 활용할 수 있는 환경도 중요한데, 애저는 이러한 요구를 충족했다. 글로벌 엔터프라이즈 고객과 협업할 수 있는 구조가 마련됐다는 점도 결정적인 요인으로 작용했다. 류중희 대표: 피지컬 AI는 여러 데이터 기반으로 학습하기 때문에 안정적인 스토리지 인프라가 필수다. 애저는 AI 학습에 적합한 데이터 저장 구조를 제공한다. 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 갖췄다. 이미 애저를 사용하고 있는 고객이 많아 데이터 활용과 연계 측면에서도 유리하게 작용했다. 보안이 중요한 데이터를 안정적으로 다룰 수 있다는 점도 중요한 선택 요인이다. 최윤영 대표: 제조 AI는 물리 기반 데이터 특성상 높은 정밀도가 필요하다. 연산 과정서 신뢰성이 중요한 이유다. 이에 따라 특정 조건에 맞는 GPU 자원을 안정적으로 확보하고 유연하게 확장할 수 있는 인프라가 필요했다. 애저는 이런 GPU 자원을 지속적이고 가변적으로 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있어 적합한 선택지였다. 보안과 안정성 측면에서도 기존 요구사항을 충족했다. 임정환 대표: 대규모 AI 모델 개발에서는 클러스터 안정성과 운영 기술 지원 역량이 중요하다. 기존 환경에서는 문제가 발생했을 때 원인을 직접 찾아야 하는 경우가 많았다. 반면 애저는 높은 전문성을 기반으로 안정적인 운영을 지원한다. 인프라 자체 기술 수준이 높아 개발 과정에서 학습과 활용 모두에서 편의성이 크다는 점도 긍정적으로 작용했다. 이런 운영 경험이 주요 선택 배경이 됐다. "전반적 개발 효율 개선 이뤄...오류 시 실시간 복구" 패널들은 애저 도입 이후 가장 큰 변화는 개발 과정 안정성과 속도 향상이라고 강조했다. 실험 중단이나 오류 발생 시 빠른 복구와 재실행이 가능해지면서 개발 지연이 크게 줄었고, 프로젝트 일정도 단축됐다는 이유에서다. 또한 엔지니어 작업 환경의 편의성이 높아져 전반적인 개발 효율이 개선됐다는 후기도 공유됐다. 최윤영 대표: AI 기반 시뮬레이션은 GPU 중심 구조가 필수적이지만, 제조 기업들이 기존에 구축한 CPU 기반 HPC 인프라로는 이를 효율적으로 활용하기 어렵다. 이에 따라 클라우드를 활용한 방식이 현실적인 대안으로 떠올랐다. 특히 애저는 신뢰성과 안정성을 갖춘 환경으로, 고객사와의 협업 과정에서도 부담 없이 도입할 수 있었다는 점에서 선택의 중요한 기준이 됐다. 애저 기반 환경에서는 기존 8~16시간 걸리던 시뮬레이션 결과를 1분 내로 확인할 수 있을 정도로 속도가 크게 개선됐다. 일부 정확도 손실이 존재하더라도, 빠른 반복 실험을 통해 전체 설계 효율을 높일 수 있다는 점에서 실질적인 가치가 있다고 판단했다. 류중희 대표: 피지컬 AI에서는 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고, 이를 학습과 가공에 효율적으로 활용하는 것이 핵심이다. 애저는 데이터 수집부터 학습, 파인튜닝까지 이어지는 전 과정을 돕는다. 중요한 데이터가 클라우드에 저장되는 만큼 신뢰성이 중요한데, 마이크로소프트 인프라는 이런 신뢰를 확보하는 데 긍정적인 역할을 하고 있다. 동시에 높은 자유도와 안정성까지 제공해 새로운 형태의 AI 모델을 실험하고 개발하는 데 적합한 환경이라는 점도 강점이다. 임정환 대표: 애저 도입 이후 가장 크게 체감한 변화는 개발 환경 안정성과 대응 속도다. AI 모델 개발 과정에서는 실험 중단이나 오류가 빈번하게 발생하는데, 애저는 이에 대해 거의 실시간 수준으로 대응하며 복구를 지원한다. 이로 인해 개발 지연이 크게 줄었고, 전체 프로젝트 일정이 월 단위로 단축되는 효과를 경험했다. 엔지니어 입장에서 작업 환경 편의성이 높아져 생산성이 향상됐다. 실제로 다른 환경 대비 작업 효율 차이를 체감하고 있다. 이승현 대표: 애저는 단순한 인프라를 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 보안 체계와 권한 관리 기능을 제공한다는 점에서 강점이 있다. 특히 글로벌 엔터프라이즈 고객을 대상으로 서비스를 제공하는 과정에서, 다양한 산업과 국가별 요구사항을 충족할 수 있는 기반이 마련돼 있다는 점이 중요하게 작용했다. 또한 이러한 인프라를 기반으로 고객사와 협업하며 실제 서비스에 빠르게 적용할 수 있었고, 다양한 산업으로의 확장도 비교적 수월하게 이뤄지고 있다는 점에서 실질적인 사업 확장 효과를 체감하고 있다고 설명했다. "빅테크와 협업, 인프라 넘어 매출로 연결" 참석자들은 마이크로소프트와 협력이 단순한 인프라 지원을 넘어 실제 사업 성과로 이어지고 있다고 입을 모았다. 글로벌 엔터프라이즈 네트워크를 기반으로 고객 문제 정의부터 해결까지 연결되는 구조가 형성됐다는 평가다. 특히 공동 영업과 기술 검증이 동시에 작동하면서 시장 진입 속도가 크게 단축되고 있다는 후기가 이어졌다. 스타트업이 단독으로 확보하기 어려운 글로벌 고객 접점을 현실화하는 핵심 경로를 확보할 수 있다는 설명이다. 임정환 대표: 마이크로소프트는 다양한 AI 모델을 바로 활용할 수 있는 환경을 이미 갖췄다. 모델을 직접 다운로드하고 환경을 구성해야 하는 부담 없이 빠르게 테스트와 적용이 가능하다. 모델 선택과 검증을 위한 자원과 비용 지원까지 제공한다. 이를 통해 우리는 고객에게 다양한 선택지를 빠르게 제시할 수 있고, 신뢰 기반으로 의사결정을 유도할 수 있다. 결과적으로 스타트업은 인프라 구축보다 고객 문제 해결에 집중할 수 있게 됐다. 이는 사업 속도를 높이는 핵심 요인으로 작용하고 있다. 이승현 대표: 마이크로소프트는 글로벌 엔터프라이즈 각 조직과 팀 단위까지 깊이 있는 네트워크를 이미 확보하고 있다. 단순히 고객을 아는 수준을 넘어, 각 조직이 어떤 문제를 가지고 있고 이를 어떻게 해결하려는 지까지 이해하고 있다. 마이크로소프트는 고객 과제를 스타트업에 직접 연결하는 구조를 갖췄다. 스타트업은 해당 문제를 자사 솔루션으로 해결할 수 있는지 빠르게 검토한 뒤 이를 곧바로 고객 미팅으로 연계할 수 있다. 이런 구조는 실제 사업 성과로 이어지고 있다. 글로벌 엔터프라이즈 시장에서는 기술 검증과 신뢰 확보가 핵심인데, 마이크로소프트 협업은 개념검증(PoC)부터 상용 계약까지 전환 속도를 높인다. 그 결과 우리는 단독 영업 대비 더 빠르게 계약을 체결하고 사업을 확장할 수 있다. 최윤영 대표: 초기에는 해외 고객을 직접 발굴해 영업을 진행했지만, 실제 계약으로 이어지는 경우는 많지 않았다. 특히 제조 데이터 특성상 해외 기업들은 데이터 제공에 대해 높은 경계심을 보였다. 마이크로소프트 협업 후에는 상황이 달라졌다. 담당자가 직접 고객과 협업 기회를 연결하고, 미팅에도 함께 참여하면서 국가별 문화와 고객 요구를 보완해 줬다. 글로벌 기업과 계약을 고려하는 단계까지 진입했다. 이는 단독 영업 대비 확연히 빠른 성과다. 류중희 대표: 마이크로소프트는 유망 스타트업을 먼저 발굴하고 협업을 제안할 정도로 생태계 이해도가 높다. 특히 한국 스타트업을 글로벌 조직과 직접 연결하는 구조가 인상적이다. 국내 조직을 넘어 아시아, 글로벌 팀과 바로 연결되면서 물리적 거리의 한계를 사실상 제거했다. 이는 스타트업 입장에서 매우 강력한 기회로 작용하고 있다. 또한 연구 조직과의 협업을 통해 글로벌 표준과 기술 개발에도 참여하고 있다. 이런 구조는 단순 사업 협력을 넘어 생태계 확장으로 이어지고 있다. "글로벌 AI 생태계 안착 목표" AI 스타트업들은 마이크로소프트와의 협력을 단순한 기술 파트너십이 아닌 글로벌 경쟁력 확보의 수단으로 보고 있다. 투자 유치부터 산업 혁신, 글로벌 시장 확장까지 서로 다른 목표를 제시했지만, 공통적으로는 '글로벌 스케일' 확보를 핵심 과제로 꼽았다. 류중희 대표: AI 사업은 처음부터 글로벌을 전제로 할 수밖에 없으며, 연구 인력과 고객 역시 전 세계에 분산됐다. 이런 구조에서는 특정 국가에 국한된 인프라로는 대응이 어렵다. 결국 글로벌 스케일 인프라를 가진 기업과 협력은 필수적이다. 이를 기반으로 휴머노이드 분야에서 세계 최고 수준의 파운데이션 모델을 개발하는 것이 목표다. 임정환 대표: '넥스트 오픈AI' 수준으로 인식되는 기업으로 성장하는 것이 목표다. 이를 통해 글로벌 빅테크가 대규모 투자를 결정할 수 있을 정도의 기술 경쟁력을 확보하는 것을 지향하고 있다. 또 국가 단위 과학기술 혁신에도 기여할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 최윤영 대표: 단기적으로는 설계·해석 엔지니어 반복 업무를 AI로 대체하는 것이다. 보다 본질적인 연구와 설계에 집중할 수 있는 환경을 만들기 위해서다. 이를 위해 마이크로소프트 애저 클라우드 인프라와 자체 AI 모델, 에이전트를 결합해 생산성을 높이고 있다. 중장기적으로는 이런 기술을 글로벌 시장에 확산하는 것이다. 궁극적으로 다양한 물리 현상을 AI가 이해하고 예측하는 '피지컬 AI' 수준까지 키우는 것을 지향하고 있다. 이승현 대표: 글로벌 시장에서 단순한 기술 공급을 넘어, 기업과 조직을 운영할 수 있는 AI 오퍼레이팅 시스템을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 특정 기능이 아니라 산업 전반을 선도하는 플랫폼 기업으로 자리 잡고자 한다. 궁극적으로는 기업이 업무를 수행할 때 가장 먼저 선택하는 소프트웨어가 되는 것을 지향하고 있다.

2026.03.27 16:07김미정 기자

[현장] AI 스타트업이 MS 인프라 택한 이유…"빠른 사업 확장 도와"

한국 인공지능(AI) 스타트업 기업들이 마이크로소프트를 신뢰도 높은 파트너라고 입을 모았다. 글로벌 고객 연결부터 인프라, 실시간 기술 지원을 통해 사업 확장을 빠르게 돕는다는 이유에서다. 마이크로소프트는 25일 서울 신사동 모스스튜디오에서 '마이크로소프트 스타트업 커넥션 2026-더 시크릿 에이전트' 개최했다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표를 비롯한 이승현 인핸스 대표, 최윤영 솔버엑스 대표, 류중희 리얼월드 대표는 행사 패널토크에서 애저 기반 클라우드 인프라 활용 경험과 주요 성과를 공유했다. 이들은 마이크로소프트 인프라를 통해 기술 개발과 사업화 속도가 동시에 개선됐다고 강조했다. 애저 인프라와 시장 전략(GTM), 연구 협력이 유기적으로 결합되면서 개념검증(PoC)부터 실제 서비스 적용까지 전환 기간이 단축됐다는 설명이다. 임정환 모티프 대표는 마이크로소프트 협력을 기술 경쟁력 강화 측면에서 높이 평했다. 애저를 통해 모델 개발부터 인프라 운영, 실제 적용까지 전 과정에서 기술 경쟁력을 끌어올렸다는 이유에서다. 현재 모티프는 마이크로소프트와 고객 요구 대응에도 협력하고 있다. 그는 "마이크로소프트는 단순 협력사가 아니라 회사 성장을 함께 고민하는 파트너"라고 강조했다. 이승현 인핸스 대표는 마이크로소프트 인프라가 사업 확장을 지원했다고 말했다. 마이크로소프트가 인핸스 문제를 이미 파악하고 있어 적합한 지원을 즉각 제공한다는 이유에서다. 이로 인해 영업 초기 단계가 크게 단축되는 효과를 보고있는 것으로 전해졌다. 그는 "우리는 마이크로소프트와 에이전트 기술을 고도화해 글로벌 시장서 입지를 확보할 것"이라고 말했다. 최윤영 솔버엑스 대표는 마이크로소프트 기존에 막혔던 개념검증(PoC) 단계에 진입할 수 있었다고 밝혔다. 마이크로소프트가 글로벌 고객 미팅을 비롯한 기술 검증, 보안 신뢰를 모두 지원했다는 이유에서다. 마이크로소프트 GTM과 글로벌 세일즈 조직을 통해 고객사 신뢰 확보가 가능했다는 설명이다. 최 대표는 "제조 AI 기업은 설계 도면과 실험 데이터 등 민감 정보 기반으로 사업하기 때문에 신뢰 장벽이 높다"며 "실제 미팅은 성사되더라도 데이터 제공 단계에서 논의가 중단되는 경우가 있다"고 말했다. 그는 "현재 글로벌 완성차, 반도체 기업과 비밀유지계약(NDA) 체결과 PoC 단계까지 진입할 수 있었다"며 "국내 제조 산업에서 확보한 레퍼런스 기반으로 글로벌 고객 확대에 나설 계획"이라고 덧붙였다. 류중희 리얼월드 대표는 마이크로소프트와 고객사 협력 범위가 시장까지 확장된 점을 높이 봤다. 리얼월드는 현재 마이크로소프트 리서치와 로봇 연구를 진행하고 있다. 애저 기반 환경에서 대규모 데이터 학습과 모델을 개발하고 있다. 그는 "마이크로소프트는 연구, 인프라, 시장을 모두 연결해 주는 파트너"라며 "우리는 이를 기반으로 피지컬 AI 상용화를 확대해 노동력 부족 문제를 해결할 것"이라고 말했다.

2026.03.25 16:08김미정 기자

[현장] 정부 "글로벌급 AI 서비스 필요…멀티모달·피지컬 AI 논의할 것"

정부와 인공지능(AI) 기업이 글로벌 수준 AI 기술력 확보를 위한 논의에 나섰다. AI 서비스를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 단계로 확장하려는 전략에 시동 걸 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 교보빌딩에서 '독자 AI 관계 기업 간담회'를 열고 AI 서비스 개발을 위한 정책 방향을 공유했다. 이날 간담회에는 네이버, 카카오, LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 주요 AI 기업이 참석했다. 그동안 정부는 'AI 고속도로' 정책을 통한 인프라 확충과 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'를 통한 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 간담회는 이를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 AI 서비스 단계로 확장하려는 후속 전략을 논의하는 자리다. AI 생태계는 그래픽처리장치(GPU)·AI 데이터센터(AIDC) 중심 인프라와 데이터 학습 기반 모델, 실제 활용 서비스 등 3단계로 구성된다. 배 부총리는 "기존 정책으로 확보된 인프라와 모델을 실제 서비스까지 유기적으로 연결해야 한다"며 "이를 국가 단위 AI 전환(AX)을 통해 완성하겠다"고 구상을 밝혔다. 배 부총리는 최근 미국-이란 전쟁 등 불안정한 국제 정세로 인해 독자 AI 기술 확보 필요성이 커졌다고 말했다. 그는 "국방·안보 영역에서 자주적인 AI 경쟁력이 있어야 통제가 가능하다"며 "AI 주도권을 확보하지 못하면 근본적인 경쟁력을 잃을 수 있다"고 강조했다. 이날 정부와 기업 간 논의에서는 AI 서비스 상용화 과제로 '비용'과 '수익모델'이 꼽혔다. 참석 기업도 산업별 특화영역에서 AI 적용을 확대하는 전략을 검토한 것으로 전해졌다. 배 부총리는 글로벌 시장 수준의 AI 서비스 개발을 목표로 제시했다. 단순 국내 활용을 넘어 해외 기업도 선택할 수 있는 '글로벌 톱10 수준' 경쟁력을 확보해야 한다는 판단이다. 그는 "글로벌 톱 수준이 아니면 국내에서도 선택받기 어렵다"며 "한국에서도 구글딥마인드와 앤트로픽이 탄생할 수 있다"고 자신했다. 배 부총리는 AI 기업 지원 방식으로 프로젝트성 자금과 펀드형 투자가 검토되고 있다고 밝혔다. 그는 "대기업에는 사업 단위 지원을, 스타트업에는 '국민성장펀드' 같은 지분 투자 방식이 거론되고 있다"고 설명했다. 독파모서 불거진 '독자성' 논란…"기술력에 우선 초점" 배 부총리는 독파모 사업을 둘러싸고 제기된 독자성 논란에 대해 기술 자체 완성도와 경쟁력을 우선시해야 한다고 주장했다. 단순히 순수 독자 기술 여부에 집중하기보다 실제 시장에서 선택받을 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심이라는 설명이다. 배 부총리는 "모델을 프롬스크래치로 개발했는지, 오픈소스를 일부 활용했는지는 본질이 아니다"며 "우리가 세계적인 수준의 모델을 만들 수 있느냐가 더 중요하다"고 강조했다. 이어 "독자성만 강조하다 아무도 쓰지 않는 모델을 만드는 것은 의미가 없다"고 덧붙였다. 정부는 향후 기업과 협의체를 구성해 관련 정책 논의를 정례화할 계획이다. 배 부총리는 "향후 2~3년이 AI 서비스 경쟁 분수령이 될 것"이라며 "올해 거대언어모델(LLM) 경쟁력 확보, 이후 멀티모달과 피지컬 AI로 확장해 생태계를 완성하겠다"고 강조했다.

2026.03.18 16:54김미정 기자

"2030까지 연구생산성 2배로"…K-문샷 민관 원팀 본격 가동

민관이 손잡고, 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 올릴 K-문샷 프로젝트에 시동을 걸고 나섰다. 과학기술정보통신부는 11일 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업 18개와 첨단바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업 15개 등 모두 33개 기업과 'K-문샷 추진전략 협력기업 업무협약식'을 체결했다. 'K-문샷 추진전략'은 AI와 과학기술을 융합, 국가 핵심 미션을 해결하고 과학기술 혁신을 가속화하는 범국가 프로젝트다. 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이자는 것이 핵심 취지다. 2035년까지는 첨단바이오·소재·미래에너지·피지컬AI 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 한다. 이번 협약식은 K-문샷을 구체적으로 이행하기 위한 첫 실행 조치다. 배경훈 부총리를 비롯한 AI·인프라 및 K-문샷 8대 미션 관련 기업 대표 등 50여 명이 참석했다. 참여기업은 ▲ AI 모델·에이전트 분야에서 LG AI 연구원, SKT, 업스테이지, 네이버클라우드, NC AI, 모티프테크놀로지, KT, 포티투마루, 노타, 라이너, 아스테로모프 ▲ 컴퓨팅 인프라 분야에서 LGU+, 엘리스그룹, 망고부스트(데이터 분야) 페르소나AI, 플리토, 메가존, 솔트룩스 등이다. 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자 등 8대 미션 분야에서는 와이브레인, 한국양자산업협회, 한국수력원자력, 심플랫폼, 삼성중공업, 리얼월드, 마음AI, 위로보틱스, 주성엔지니어링, 퓨리오사AI, 성림첨단산업 등 15개 기업이 참여한다. 과기정통부는 협력의사를 밝힌 161개 기업 가운데 AI 모델·컴퓨팅·데이터 등 88개 AI·인프라 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구축할 계획이다. 파트너십에 참여하는 기업은 △AI 모델 △컴퓨팅·네트워크 △데이터 등 3개 분과로 나눠 AI 자원 제공 및 기술 협력, 공동 연구개발 및 실증, AI 기반 과학기술 생태계 조성 등을 추진한다. 또한, 협력기업을 대상으로 연구데이터·GPU 등 인프라와 후속 사업화 지원 등 다양한 인센티브를 제공할 계획이다. 이날 행사에서는 또 협력기업과 관련 출연연(KIST, ETRI, KISTI) 등이 K-문샷 협력 방안을 논의했다. 이와함께 이날 열린 관학기술관계장관회의에서도 세 번째 안건으로 K-문샷 추진현황이 보고됐다. 이 보고에서는 지난 회의에서 공개된 전략기술 8대 분야 12대 국가 미션 후보안에 대한 협의를 진행, 미션 확정과 함께 소관 부처 참여 및 협력 의사를 확인했다. 또 K-문샷 정책 실행을 위해 우선, 이를 책임질 PD(프로젝트 매니저)를 선임하기로 했다. PD는 미션 로드맵을 완성하고, 내년 신규 R&D 사업 기획 등 예산 작업에 참여한다. 이들은 오는 5월 출범할 범부처 'K-문샷 추진단'을 통해 미션 세부 추진계획을 발표할 예정이다. 배경훈 부총리는 “AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임”이라며, “대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록, 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 K-문샷을 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.11 16:00박희범 기자

[종합] 모티프 합류한 독파모 2차전, 8월에 결판…독자성·데이터 활용성 '관건'

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스가 선정되면서 3개 자리를 둘러싼 2차전의 본격적인 막이 올랐다. 이번 경쟁이 대기업 2곳과 스타트업 2곳 구도로 재편된 가운데 2차 평가에서 정부가 어떤 기준을 내세울지, 모티프테크놀로지스가 기존 정예팀과 달리 어떤 전략으로 실력을 드러낼 수 있을지 관심이 집중된다. 20일 과학기술정보통신부에 따르면 모티프테크놀로지스는 트릴리온랩스를 제치고 기존 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 2차 평가에 도전할 네 번째 'K-AI' 정예팀으로 이날 선정됐다. 독자 아키텍처로 AI 모델을 설계한 경험, 상대적으로 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적인 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성한 경험에서 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다.지난해 2월 설립된 모티프테크놀로지스는 반도체 기업 모레 자회사로, 고성능 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달모델(LMM) 모두를 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖췄다. 특히 지난 해 11월 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 순수 국산 기술이란 점에서 주목받았다. 또 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발·적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스는 정예팀으로 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST), 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등을 포함시켰다. 또 300B급 추론형 LLM(거대언어모델)을 시작으로 310B급 VLM(비전언어모델), 320B급 VLA(비전언어액션모델) 등으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 개발·확보하겠다는 목표를 세웠다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 말했다. 이어 "모델과 SW를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축할 것"이라며 "산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI G3로 도약하는 데 기여하겠다"고 덧붙였다. 업계에선 모티프테크놀로지스가 독파모 2차전 마지막 정예팀으로 합류하면서 대기업 2곳, 스타트업 2곳이라는 이상적인 밸런스로 경쟁 구도가 갖춰졌다고 평가했다. 자본과 인프라를 갖춘 대기업의 안정감에 속도감 있고 혁신 지향적인 스타트업의 패기가 더해지며 국가 AI 프로젝트가 한층 역동적으로 추진될 것이란 기대감도 내비쳤다. 또 정부가 기존 업체들과의 형평성을 맞추기 위해 모티프테크놀로지스에 전폭적인 지원에 나섰다는 점에서 얼마나 기술 격차를 줄여나갈 수 있을지를 두고 주목하고 있다. 정부는 모티프테크놀로지스에 독자 AI 모델 개발에 필요한 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200만 768장을 지원할 예정으로, H100과 B200을 함께 공급받는 LG AI연구원, 업스테이지에 비해 모티프테크놀로지스가 좀 더 유리한 고지에 오른 것으로 보인다. 개발 기간도 모티프테크놀로지스에 불이익이 없도록 형평성을 맞췄다. 정부는 기존 3개 정예팀은 1월부터 6월 말까지 AI 모델을 개발하고, 모티프테크놀로지스는 2월부터 7월 말까지 개발할 수 있도록 기간을 정했다. 또 모든 정예팀이 AI 모델 개발을 마친 이후 8월 초 내외에 단계 평가를 진행키로 했다. 데이터 지원은 기존 업체와 동일하게 진행된다. 정부는 데이터 개별 구축·가공에 17억5000만원, 데이터 공동구매·활용에 100억원 수준을 모티프테크놀로지스에 지원하고 'K-AI 기업' 명칭도 부여키로 했다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스가 트릴리온랩스보다 기술력이 조금 더 있다고 평가돼 추가 사업자로 선정은 됐지만, 기존 3개 업체들과 이미 경쟁해 한 번 탈락했던 상황에서 이번 정부 지원으로 얼마나 격차를 좁힐지가 관건"이라며 "기존 3개 업체들이 단계평가 전 한 달의 시간 동안 미리 3차 평가 준비에 나설 가능성이 높다는 점도 고려할 부분"이라고 말했다. 일각에선 모티프테크놀로지스의 합류로 업스테이지가 제일 긴장감이 높을 것으로 예상했다. 같은 스타트업인데다 모티프테크놀로지스와 달리 업스테이지가 B200을 온전히 지원 받지 못한다는 점에서다. 또 모티프테크놀로지스가 300B급 추론형 LLM을 2차 평가 목표로 내세운 것이 200B 모델을 앞세운 업스테이지를 겨냥한 것이란 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스 입장에선 일단 GPU를 정부 지원으로 돌려 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 도전할 수 있고, 인지도도 높일 수 있다는 점에서 엄청난 기회를 잡은 것이라고 보여진다"며 "업스테이지를 넘어설 목표로 2차 평가전에 나설 가능성이 높다"고 밝혔다. 이 같은 상황에서 정부는 정예팀들과 2차 평가 기준·방안 등을 조만간 협의·확정해 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 뒷받침하고, 이를 통해 우리나라 AI 생태계 경쟁력 제고 등을 적극 도모한다는 계획을 내놨다. ▲벤치마크 평가 ▲전문가 평가 ▲사용자 평가 등 기존 단계평가의 큰 틀은 유지하되, 글로벌 주요 리더보드 타겟으로 글로벌 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에 '독자성' 평가 세분화 등도 검토키로 했다. 또 재공고 시행 배경이 된 개발 모델의 독자성 잣대는 '초기 데이터 로그 보유 및 자체 문제해결 능력'으로 규정해 논란을 불식시키기 위한 노력에도 나섰다. 업계에선 2차 평가 핵심으로 단순한 성능 고도화를 넘어 산업 현장 적용을 위한 '확장성 및 활용성'이 될 것이라고 예상했다. 또 최근 정부가 공공 데이터 개방에 적극 나서고 있는 만큼 데이터를 AI 모델로 얼마나 잘 활용할 수 있을지도 관건이 될 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "2차 평가 기준이 1차 때랑 크게 바뀌지 않을 듯 해 모티프테크놀로지스가 기존 3사와의 기술 격차를 어떻게 좁힐 수 있을지가 관건"이라면서도 "정부가 2차 평가에선 컨소시엄에 참여한 기업들과 주관사가 AI 모델 개발 과정에서 어떻게 구체적으로 협업할 수 있는지가 주요 기준이 될 것"이라고 예상했다. 그러면서 "AI 모델 개발에서 끝나는 게 아니라 각 컨소시엄들이 현장에서 어떻게 활용할지에 대한 계획을 잘 드러내는 것이 중요해보인다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "정부가 개방한 공공 데이터를 AI 모델을 학습할 때 잘 활용해 우리나라에 특화된 AI로 얼마나 잘 만들 수 있는지가 2차 평가에서 중요하게 반영될 것"이라며 "모델 성능이나 크기보다 데이터 활용도, 우리나라 상황과 한국어 맥락에 맞는 답변을 제대로 내놓을지에 대한 평가가 좀 더 심도있게 진행될 듯 하다"고 전망했다.

2026.02.20 18:47장유미 기자

[독파모 4파전] 프로젝트 2차 평가 국면…정예팀 핵심 전략은?

정부 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트가 2차 평가 국면에 들어서면서 4개 정예팀은 멀티모달 확장과 산업 적용을 앞세운 로드맵으로 경쟁력 강화에 나섰다. 20일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 독파모 신규 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정하고 2차 심사 절차에 착수했다. 이에 따라 기존 3개 팀을 포함한 총 4개 정예팀이 기술 경쟁을 시작한다. 이번에 합류한 모티프테크놀로지스는 300B급 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 비전언어모델(VLM), 320B급 비전·언어·행동 통합 모델(VLA)로 모델을 단계적으로 확장하는 로드맵을 제시했다. 모델 가중치와 소스코드, 연산 최적화 라이브러리까지 전 영역을 오픈소스로 공개하고, 대국민 플랫폼과 API를 통해 생태계 확산을 병행한다는 전략이다. LG AI연구원은 2360억 개 매개변수 규모 'K-엑사원'을 중심으로 성능 고도화 전략을 이어간다. 해당 모델은 전문가혼합(MoE) 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 메모리 요구량과 연산량을 70% 절감한 것이 특징이다. 모델의 핵심 언어 이해·추론 성능을 글로벌 수준까지 끌어올리는 것에 집중한다. 이후 LG 계열사에 모델 적용을 확대하고 국내 기업 대상 API 확산과 연구 협력을 강화할 계획이다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B'를 200B 규모로 확장한다. 법률·의료·공공·제조·교육 등 분야별 기업과 협력 체계를 구축해 실사용 사례를 추가 확보할 방침이다. 최종적으로는 모델을 300B급까지 업그레이드할 예정이다. SK텔레콤은 '에이닷엑스(A.X) K1' 멀티모달 확장을 핵심 과제로 제시했다. 이미지 인식을 넘어 음성·영상까지 처리 가능한 구조로 고도화하고, 후속 모델 '에이닷엑스(A.X) K2' 등 차세대 모델을 연이어 개발해 산업 현장 적용성을 강화한다. 기존 3개 정예팀은 1월~6월말까지 AI모델을 개발하고, 추가 1개 정예팀은 선정된 2월부터 7월말까지 개발한다. 정부는 8월초 내외에 단계평가를 진행할 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "기업이 도전을 통해 우리 AI 생태계를 살아 숨쉬게 하고, 이를 통해 더 크고 경쟁력 있는 대한민국 AI 생태계를 만드는데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.02.20 17:55김미정 기자

[독파모 4파전] 추가 합류 모티프테크놀로지스 "기존 팀 뛰어넘는 성과 확신"

모티프테크놀로지스가 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에서 정예팀으로 최종 선정되며 독자 설계 기반의 차세대 인공지능(AI) 모델 구축에 나선다. 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)을 넘어 이미지·비디오·오디오를 아우르는 멀티모달 파운데이션 모델, 나아가 피지컬 AI로 확장해 글로벌 톱 수준의 독자 AI를 확보하고 산업·공공 전 분야에서 AI 전환(AX)을 실증한다는 목표다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 20일 과기정통부가 발표한 독파모 추가 공모 선정에 대해 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 밝혔다. 과기정통부는 이번 추가 공모에서 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄을 심층평가했으며 이 가운데 모티프테크놀로지스를 추가 정예팀으로 선정했다. 이에 독파모 사업은 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스까지 총 4개 정예팀 체제로 올 상반기까지 글로벌 톱 수준 모델 개발 경쟁을 가속하게 된다. 모티프테크놀로지스는 이번 선정이 단순한 참여 기업 확대를 넘어 국가 AI 프로젝트의 기술적 재편이라는 점을 강조했다. 외산 오픈소스 모델을 미세조정하는 방식이 아니라 구조 설계 단계부터 독자 기술을 적용해온 점이 핵심 경쟁력으로 평가받았다는 설명이다. 회사는 기존 트랜스포머 구조를 그대로 따르지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)'과 새로운 활성화 구조인 '폴리놈 GLU' 등 자체 아키텍처와 학습 방법론을 개발해왔다. 이를 기반으로 지난해 11월 공개한 '모티프-2-12.7B' 모델은 글로벌 AI 모델 성능 종합지표에서 한국 모델 1위를 기록했으며 동급 사이즈 모델은 물론 일부 대형 모델보다 높은 점수를 받은 바 있다. 언어모델에 그치지 않고 이미지 생성 모델 '모티프-이미지-6B', 비디오 생성 모델 '모티프-비디오-1.9B'까지 자체 개발하며 멀티모달 기술력도 입증했다. 설계·학습·최적화 전 과정을 자체 역량으로 수행하는 풀스택 엔지니어링 구조가 강점이라는 평가다. 이번 사업에서 모티프테크놀로지스는 총 17개 참여 기관, 12개 수요 기관이 함께하는 컨소시엄을 구성했다. 모티프테크놀로지스가 모델 설계를 총괄하고 AI 인프라 소프트웨어 기업 모레가 대규모 GPU 클러스터 최적화와 분산 추론·경량화를 담당한다. 카이스트·서울대학교·한양대학교 등 학계는 멀티모달 모델 설계와 영상 품질 고도화, 데이터 전처리 자동화 기술 개발에 참여한다. 데이터 분야에서는 크라우드웍스와 매스프레소가 고품질 데이터 구축을 맡고 엔닷라이트는 로보틱스용 시각언어행동(VLA) 합성 데이터를 대규모로 생성한다. 산업 확산 전략도 구체화했다. 국민 체감 분야에서는 HDC랩스가 스마트홈·스마트빌딩 서비스에 AI를 적용하고 매스프레소와 에누마코리아가 교육 서비스 고도화를 추진한다. 국가 핵심 인프라 분야에서는 국가유산진흥원이 한국 문화 정체성을 반영한 서비스를 공동 개발하며 모비루스와 전북테크노파크는 농업·오프로드 환경에서 피지컬 AI 기반 자율주행·자율작업 실증을 진행한다. 로봇 기술 기업 엑스와이지는 서비스 로봇부터 휴머노이드까지 확장 가능한 비전언어행동(VLA) 모델 기반 로보틱스 적용을 맡는다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B급 추론형 LLM을 시작으로 310B급 VLM, 320B급 VLA 모델로 단계적으로 고도화해 글로벌 톱 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 목표다. 개발된 모델은 상업용 오픈소스로 공개하고 대국민 플랫폼과 API 형태로도 제공해 금융·제조·방산·교육 등 산업 전반의 AX를 지원할 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모델과 소프트웨어를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축하고 산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 기여하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.02.20 17:15한정호 기자

[독파모 4파전] 1개 정예팀 추가…LG·업스테이지·SKT "기존 로드맵대로"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀을 선정한 가운데 기존 3개 팀은 계획대로 모델 기술 경쟁력을 업그레이드하겠다고 입장을 밝혔다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사에서 브리핑을 열고 독파모 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정했다고 발표했다. 이로써 독파모 프로젝트 정예팀은 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스로 구성됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다. 신규 정예팀 소식에 기존 3개 팀은 전략 변화 없이 모델 고도화에 집중하겠다는 입장을 밝혔다. LG 관계자는 "이번 프로젝트를 통해 4개팀 모두 동반 성장하길 바란다"고 밝혔다. 업스테이지 관계자는 "우리가 당초 세웠던 계획대로 모델 기술력을 꾸준히 업그레이드할 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자 "모델 규모와 성능, 추론 능력을 올리는 데 주력할 것"이라며 "특히 모델이 다양한 언어를 커버할 수 있게 학습 데이터량을 늘릴 것"이라고 말했다. 과기정통부는 4개 팀 경쟁 체제를 곧장 가동할 방침이다. 오는 6월 말에서 7월 초로 예상되는 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 일정이다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 내년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200과 데이터 공동구매, 구축·가공 지원 등을 받는다. 업계에선 신규 선발팀이 1단계 경쟁을 거치지 않고 2단계부터 합류하는 점을 들어 형평성 문제가 나왔다. 개발 현장에서는 이를 특혜가 아닌 후발 주자가 감수해야 할 기술적 이중고로 분석했다. 지난 6개월간 축적한 데이터 정제 노하우와 시행착오 경험 측면에서는 기존 정예팀들이 앞설 수밖에 없다는 이유에서다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "기존 팀은 한 차례 평가받은 모델 기반으로 고도화 작업에만 집중하면 되지만, 신규 팀은 1단계 평가 수준의 모델 구축과 2단계 평가 목표인 고도화 작업을 동시에 수행해야 한다"며 "물리적인 시간 격차를 단기간에 압축적으로 극복해야 하는 만큼 신규 진입 팀에게 기술적 난이도가 더 높은 상황"이라고 말했다. 또 다른 업계 관계자도 "정부의 인프라 지원으로 GPU 등 하드웨어적 격차는 줄일 수 있겠지만, 모델 크기를 키우고 학습시키는 과정에서 얻은 최적화 경험은 단시간에 확보하기 어렵다"며 "기존 팀들이 구축한 기술적 격차가 존재해 신규 팀 합류가 경쟁 구도를 즉각적으로 변화시키기는 어려울 것"이라고 설명했다.

2026.02.20 17:09김미정 기자

[속보] 모티프테크놀로지스, '독파모' 정예팀 추가 선정…LG·SKT·업스테이지와 4파전

과학기술정보통신부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 공모 사업자로 모티프테크놀로지스 정예팀이 선정됐다. 과기정통부는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 곳의 서면 검토와 발표평가를 진행한 결과 이 같이 결정했다고 20일 밝혔다. 추가 선정된 모티프테크놀로지스 정예팀은 지난 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 정예팀 3곳과 경쟁하게 된다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다.

2026.02.20 16:07장유미 기자

[독자 AI 재도전] 'K-AI' 도전장 내민 모티프·트릴리온랩스, 업계 평가는

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 추가 공모를 마친 가운데, 업계에선 공모에 참여한 기업 기술력에 상반된 의견을 내놓고 있다. 독파모 정예팀으로 뽑히기에 충분한 기술을 갖췄다는 시각과 'K-AI' 모델로 선정되기 부족하다는 주장이 공존하고 있다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 1개를 추가 확보하기 위한 공모 절차를 마감했다고 12일 밝혔다. 이번 공모는 지난 23일부터 이달 12일까지 진행됐다. 이번 추가 공모는 글로벌 최고 수준 모델 대비 95% 이상 성능을 목표로 독자적 개발 전략을 제시할 수 있는 국내 기업·기관을 대상으로 하며, 컨소시엄 참여도 가능하다. 선정 팀에는 B200 그래픽처리장치(GPU) 768장과 데이터 공동구매·가공 지원이 제공된다. 'K-AI 기업' 명칭 사용도 허용된다. 8월 초 단계 평가를 통해 벤치마크·전문가·사용자 평가를 진행하며, 기존 3개 정예팀과 기술 경쟁이 가능한 수준의 역량이 요구된다. 이번 공모에는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 컨소시엄이 참여해 최종 선정을 앞두고 있다. 두 기업은 심사에 제출한 모델 규모나 기술을 공개하지 않았다. 업계는 양사가 효율성과 실용성을 갖춘 경량 파운데이션 모델을 제출한 것으로 보고 있다. 정부는 이르면 이달 중으로 최종 정예팀 1개를 선정할 계획이다. 임정환 모티프 대표는 "이번 재도전은 단순 사업 참여가 아니라 국내 AI 생태계 논의 기준점을 만드는 과정"이라고 밝혔다. 이어 "결과 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라고 덧붙였다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "따라잡기식 아닌 현재 비용구조를 해결할 수 있는 아키텍처를 재설계할 것"이라며 "실제 국가에서 활용할 수 있는 모델을 개발할 것"이라고 밝혔다. 업계 "모델 크기 매우 작아" vs "규모만 봐선 안 돼" AI 업계는 두 기업 기술력과 심사 결과에 대해 상반된 의견을 내놓고 있다. 독파모 정예팀으로 선발되기에 충분한 기술을 갖췄다는 의견과 K-AI 대표 모델이 되기에는 부족하다는 주장이 나오고 있다. 특히 두 기업 모델 규모가 국가 파운데이션 모델로 부족할 수 있다는 주장이 이어졌다. 익명을 요청한 국내 AI 기업 관계자는 "아무리 경량시대라 해도 두 기업이 그동안 개발한 모델 크기는 상대적으로 매우 작다"며 "이번 제출한 모델 규모 역시 K-AI 역할을 하기에 부족할 수 있다"고 말했다. 이어 "모델 성능이 독파모 기준점에 미치지 못할 경우 기존 정예팀으로 진행돼도 충분할 것"이라고 덧붙였다. 두 기업 모두 K-AI 정예팀으로 승산 있다는 의견도 등장했다. 익명을 요청한 AI 스타트업 관계자는 "해당 기업들은 제한적인 자원 환경에서 고도화된 경량화·최적화 기술을 축적해 왔다"며 "산업 특화 데이터 기반 모델 설계 경험도 충분히 갖췄다"고 평가했다. 양사 모델을 단순히 파라미터 규모로만 바라봐선 안 된다는 당부도 이어졌다. 해당 모델이 실제 활용성과 확장성 측면에서 강점을 지닐 수 있다는 이유에서다. 업계 관계자는 "두 기업이 보유한 최적화 역량과 응용 기술을 고려하면 충분히 반전을 만들 수 있을 것"이라고 내다봤다. 두 기업이 정예팀에 합류하지 못할 경우 독자적으로 AI 생태계 영향력을 강화할 것이란 전망도 나왔다. 또 다른 IT 업계 관계자는 "트릴리온랩스는 정부 과제보다는 민간 수요 기반 사업화에 속도 낼 것으로 보고 있다"며 "대규모 연산 경쟁 대신 효율 중심 전략으로 제조·금융·공공 시장을 공략할 수 있을 것"이라고 봤다. 이어 "모티프는 국내뿐 아니라 해외 오픈소스 생태계와 협력하거나 글로벌 연구 커뮤니티와 공동 연구를 확대하는 전략으로 방향을 바꿀 수 있을 것"이라고 내다봤다.

2026.02.12 18:13김미정 기자

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