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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

中 문샷, 신형 AI '키미 K3' 공개…오픈AI·앤트로픽 턱밑 추격

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI(Moonshot AI)가 미국 오픈AI와 앤트로픽의 최신 모델에 맞서는 대규모 AI 모델 '키미(Kimi) K3'를 공개했다. 업계에서는 올해 초 글로벌 AI 시장을 뒤흔든 딥시크(DeepSeek)에 이어 중국 AI 기술 경쟁력을 보여주는 또 하나의 상징적인 모델이 등장했다는 평가가 나온다. 18일 문샷AI는 공식 블로그를 통해 키미 K3를 공개하고 모델 가중치(Weights)를 개방할 계획이라고 밝혔다. 키미 K3는 총 2조8천억 개 파라미터를 갖춘 전문가 혼합(MoE) 방식의 초거대 AI 모델이다. 896개의 전문가 네트워크 가운데 일부만 선택적으로 활성화하는 구조를 통해 성능과 연산 효율을 동시에 확보했다. 특히 키미 K3는 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도를 지원한다. 이는 수백 권 분량의 문서나 대규모 코드베이스를 한 번에 분석할 수 있는 수준이다. 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 네이티브 멀티모달 기능도 제공한다. 문샷AI는 키미 K3를 단순한 챗봇이 아닌 '업무 수행형 AI'로 소개했다. 장기 코딩(Long-Horizon Coding), 지식 노동(Knowledge Work), 심층 추론(Deep Reasoning), AI 에이전트 작업 등에 최적화됐다는 설명이다. 회사 측은 "AI의 역할이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 완성하는 방향으로 진화하고 있다"며 "키미 K3는 복잡한 작업을 계획하고 실행할 수 있도록 설계됐다"고 밝혔다. 성능도 주목받고 있다. 문샷AI가 공개한 자료에 따르면 키미 K3는 소프트웨어 엔지니어링 성능을 평가하는 SWE 벤치 인증에서 69.6점을 기록했다. 코드 생성 능력을 평가하는 라이브코드벤치에서는 53.7점을 얻었으며, 수학 추론 평가인 AIME 2025에서는 99.1점, 대학원 수준 과학 문제 해결 능력을 측정하는 GPQA-다이아몬드에서는 84.3점을 기록했다. 또 AI 모델의 종합적인 지식과 추론 능력을 평가하는 HLE(Humanity's Last Exam)에서는 26.3점을 기록하며 주요 오픈웨이트 모델 가운데 최상위권 성능을 나타냈다. 특히 실제 웹 애플리케이션 개발 역량을 평가하는 웹데브 아레나에서는 상위권 성적을 기록했다. 문샷AI는 키미 K3가 일부 영역에서 오픈AI와 앤트로픽의 최신 폐쇄형 모델에 근접하거나 경쟁 가능한 수준의 성능을 보여줬다고 설명했다. 업계에서는 키미 K3가 최근 AI 시장의 화두로 떠오른 '저비용 고성능' 전략을 한 단계 발전시킨 사례로 보고 있다. 딥시크가 추론 모델 분야에서 비용 효율성을 입증했다면, 키미 K3는 초거대 오픈 모델 역시 미국 빅테크 수준에 근접할 수 있다는 점을 보여줬다는 평가다. 이와 함께 중국 AI 기업들이 미국의 첨단 반도체 수출 규제에도 불구하고 빠르게 기술 격차를 좁히고 있다는 점도 다시 한번 확인시켰다는 분석이 나온다. 실제로 키미 K3 공개 이후 글로벌 AI 업계에서는 중국 오픈 모델 진영의 경쟁력이 한층 강화됐다는 평가가 잇따르고 있다. 시장조사업체들은 향후 AI 경쟁이 단순한 모델 규모 경쟁에서 벗어나 비용 효율성과 실제 업무 수행 능력 중심으로 재편될 것으로 전망하고 있다. 이런 관점에서 키미 K3는 중국 AI 기업들이 글로벌 시장에서 존재감을 확대할 수 있는 중요한 전환점이 될 것으로 보인다. 양즈린 문샷AI 최고경영자(CEO)는 "개방형 AI 생태계는 혁신을 가속화하는 가장 효과적인 방법"이라며 "개발자와 기업들이 보다 강력한 AI를 자유롭게 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.19 07:39남혁우 기자

中, 개발도상국에 AI 영향력 확대…오픈소스 앞세워 美 견제

중국이 개발도상국 지원·협력을 앞세워 글로벌 인공지능(AI) 주도권 확보에 나선다. 18일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 시진핑 중국 국가주석은 이날 상하이에서 열린 '세계인공지능대회·인공지능 글로벌 거버넌스 고위급 회의(WAIC 2026)'에서 개발도상국에 AI 교육을 제공하고 기술 역량 구축을 지원해 글로벌 AI 영향력을 넓히겠다고 밝혔다. 시 주석 발언은 러시아와 브라질, 인도네시아 등 약 30개국이 '세계인공지능협력기구(WAICO)'에 참여한 지 하루 만에 나왔다. WAICO는 중국이 주도해 설립한 AI 분야 국제기구다. AI 국제 협력과 기술 확산, 글로벌 거버넌스, 기술 표준 논의를 추진하기 위해 만들어졌다. 본부는 중국 상하이에 들어선다. 다수 외신은 해당 협력기구가 중국 거대언어모델(LLM)의 해외 활용을 넓히고 AI 국제 표준과 거버넌스 논의에서 중국의 영향력을 높일 것으로 전망했다. 개발도상국이 중국 오픈소스 모델과 기술 체계를 채택하도록 지원해 미국 모델 중심의 글로벌 AI 생태계를 흔들고 중국식 기술 표준을 확산하려는 것으로 풀이된다. 중국은 개발도상국 지원을 발판으로 중국 AI 기술을 해외에 확산할 방침이다. 향후 5년간 AI 교육과 세미나 프로그램 5000건을 제공하고 국제 AI 응용 협력센터를 설립해 각국 기술 도입을 지원할 계획도 알렸다. 이 과정에서 중국산 오픈소스 모델이 핵심 수단으로 활용될 것으로 보인다. 중국 국가발전개혁위원회는 "개도국이 비싼 서방 제품 대신 저비용 오픈소스 모델로 AI를 개발할 수 있도록 지원할 계획"이라고 밝혔다. 실제 중국 AI 기업 기술력은 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 구글 모델에 근접한 성능을 갖춘 LLM을 연달아 공개하고 있다. 2024년 딥시크에 이어 최근 문샷AI의 모델 '키미 K3'가 출시됐다. 업계에서는 키미 K3가 중국 AI 기술 경쟁력을 보여주는 상징적인 모델이라는 평가가 나오고 있다. 시진핑 중국 국가주석은 "AI는 한 국가 독주가 아니라 국제 협력의 교향곡이 돼야 한다"며 "감독과 거버넌스의 적정 수준을 더 정확히 파악하고 통제 불능을 막기 위한 조치를 신속히 보완해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.19 07:36김미정 기자

[AI는 지금] "비싼 미국 AI 왜 써?"…비용 폭탄에 美·유럽 기업, 中 AI로 갈아탔다

기업들이 급증하는 인공지능(AI) 이용료를 줄이기 위해 중국산 오픈웨이트 모델을 실제 업무에 투입하고 있다. 가장 성능이 뛰어난 미국 프런티어 모델을 모든 작업에 사용하는 대신 업무 난도에 따라 저렴한 중국 모델과 고성능 모델을 나눠 쓰는 방식이 확산하는 모습이다. 17일 파이낸셜타임스(FT)와 업계에 따르면 도어대시, 지멘스, 에어비앤비 등 미국·유럽 기업들은 최근 딥시크와 알리바바 큐원, 문샷AI 키미, 지푸AI(Z.ai) GLM 계열 모델을 도입하거나 기존 미국 모델과 병행해 사용하고 있다. 기업들의 선택을 이끈 가장 큰 요인은 비용이다. 생성형 AI 활용이 문서 작성과 검색을 넘어 코딩, 고객 응대, 연구개발, 생산관리 등으로 확대되면서 토큰 사용량도 빠르게 증가하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업이 일부 기업용 서비스를 정액제에서 사용량 기반 과금으로 바꾸면서 비용 부담은 더 커졌다. 도어대시는 상대적으로 난도가 낮은 업무를 중국 문샷AI의 키미 K2.6에 맡기고, 가장 복잡한 작업에만 앤트로픽 모델을 사용하는 전략을 택했다. 앤디 팡 도어대시 공동창업자는 이러한 조합이 미국 프런티어 모델만 사용하던 기존 방식보다 더 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 밝혔다. 미국 AI 에이전트 스타트업 린디는 앤트로픽 모델에서 딥시크 V4로 사용 트래픽을 옮겼다. 린디 측은 전환 이후 수백만달러를 절감하고 여러 핵심 업무에서 성능도 개선됐다고 설명했다. 최고 성능보다 실제 업무에서 필요한 성능과 비용 효율을 우선한 사례다. 독일 인사관리 스타트업 타임버틀러도 약 6개월 전부터 앤트로픽 클로드가 처리하던 일부 작업을 알리바바 큐원으로 이전했다. 클로드를 완전히 대체하지는 않았지만 특정 미국 AI 기업에 대한 의존도를 낮추고 비상시 대체할 수 있는 운영 체계를 마련했다. 독일 지멘스는 딥시크와 Z.ai를 비롯해 미국 AI 기업, 엔비디아, 프랑스 미스트랄 모델을 함께 사용하고 있다. 특정 모델에 업무를 집중하기보다 작업별로 적합한 모델을 선택하는 멀티모델 방식을 채택한 것이다. 에어비앤비는 제한된 수의 중국산 모델을 승인된 미국 서비스 제공업체를 통해 운영하고 있다. 중국산 모델을 쓰면서도 데이터가 외부로 직접 이전되는 위험을 줄이기 위해 실행 환경을 통제하는 방식이다. 중국 모델을 기반으로 자체 제품을 개발하는 사례도 등장했다. AI 코딩 도구 기업 커서는 중국 문샷AI의 오픈웨이트 모델을 기반으로 자체 코딩 모델을 개발했다. 외부 모델을 단순히 호출하는 수준을 넘어 중국산 기반 모델을 추가 학습해 자사 제품에 맞게 재설계한 사례다. 기업들이 중국 AI를 선택하는 이유는 가격뿐만이 아니다. 주요 중국 모델 상당수는 가중치를 공개해 기업이 자체 서버나 클라우드 환경에서 운영할 수 있다. 기업 데이터로 추가 학습하거나 모델을 특정 업무에 맞게 조정하기도 상대적으로 쉽다. 오픈웨이트 모델은 개발사가 제공하는 API에 전적으로 의존하지 않아 서비스 중단이나 가격 인상, 수출 통제에 대응하기도 용이하다. 유럽에선 미국 정부가 AI 모델 수출과 이용을 제한할 가능성이 공급망 위험으로 인식되면서 자체 호스팅이 가능한 중국 모델에 대한 관심이 커지고 있다. AI 도입 전략도 최고 성능 모델을 일괄 적용하는 방식에서 업무별 모델을 나눠 배치하는 구조로 이동하고 있다. 복잡한 추론과 고난도 코딩에는 미국 프런티어 모델을 사용하고, 문서 분류와 요약, 반복 작업에는 중국산 저비용 모델을 투입하는 방식이다. 오픈라우터에 따르면 딥시크와 Z.ai 등 중국 AI 모델은 올해 토큰 사용량에서 미국 경쟁 모델을 빠르게 따라잡거나 일부 구간에서 앞선 것으로 나타났다. 알리바바 큐원도 허깅페이스에서 다운로드와 파생 모델 수를 늘리며 오픈웨이트 생태계를 확대하고 있다. 중국 모델의 확산은 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업의 가격 정책에도 영향을 미치고 있다. 오픈AI와 메타, 스페이스XAI는 최근 토큰 효율과 저비용 운영을 강조한 모델을 잇달아 내놓고 있다. 최고 성능만으로 높은 이용료를 유지하기 어려워지면서 비용 대비 성능이 기업용 AI 시장의 주요 경쟁 기준으로 떠올랐다. 베르너 포겔스 아마존 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 고가의 대형 모델과 저렴한 오픈소스 모델 사이에서 선택을 바꾸고 있다"며 "모든 업무에 가장 크고 성능이 높은 모델이 필요한 것은 아니고, 비용과 투명성, 투자 대비 효과를 함께 검토해야 한다"고 강조했다. 다만 중국 AI 모델이 미국 프런티어 모델을 전면 대체하는 단계는 아니다. 민감한 데이터 처리와 안정성, 보안 검증, 규제 준수 등 해결해야 할 과제도 남아 있다. 기업들은 단일 모델을 선택하기보다 여러 모델을 조합해 비용과 공급망 위험을 낮추는 방향으로 움직이고 있다. 샘 브레스닉 조지타운대 안보·신흥기술센터 연구원은 "필요한 업무 상당수에서 중국 모델을 활용할 수 있다면, 앞으로는 기업들이 오픈AI와 앤트로픽 모델에 계속 프리미엄을 지불할 이유가 있는지 따져보게 될 것"이라고 말했다.

2026.07.17 09:18장유미 기자

전국민에 '모두의 AI' 보급...반도체·AIDC·피지컬AI 집중 육성

과학기술정보통신부가 전국민이 AI를 사용하는 'AI 기본사회'를 실현하기로 했다. 아울러 국가적인 대도약을 위한 반도체, AI 데이터센터, 피지컬AI 등 3대 메가프로젝트를 추진하는데 총력을 기울이기로 했다. 과기정통부는 16일 청와대 영빈관에서 이같은 내용을 담은 업무보고를 실시했다. 앞서 보고 전날 사전브리핑에서 과기정통부는 하반기 주요 핵심 과제로 ▲3대 메가프로젝트 총력 추진 ▲모두가 누리는 AI 기본사회 실현 ▲세계 최고에 도전하는 과학기술 생태계 조성 ▲청년의 성장사다리 구축과 지역의 혁신성장 지원 ▲세계 5대 우주항공 강국 도약 등을 꼽았다. 연내 'AI 챗봇' 무상 보급 정부는 하반기 전 국민이 쉽고 부담 없이 한국 AI를 활용할 수 있도록 모두의 AI 서비스를 출시한다. 한국 AI 모델로 챗GPT와 같은 범용 AI 챗봇 서비스를 이용량 제약 없이 무상 제공할 예정이다. 과기정통부는 “기업들과 30차례 이상 논의하며 모델 개발이 아닌 서비스 개발 사업으로 방향을 잡아 연내 서비스 출시가 가능한 것으로 확인됐다”며 “미토스 등 기존 모델과의 차별성을 두고, 우리가 독자적으로 어떤 모델을 개발할 수 있을지 지속해서 고민하고 있다”고 설명했다. 하반기 온라인 AI 교육 환경을 조성하고, AI디지털배움터 찾아가는 교육을 강화한다. 내년엔 AI 에이전트로 서비스를 발전·고도화해 전 국민에 공공 AI 에이전트를 보급한다. 550조 투입해 8.4GW 대규모 AIDC 구축...핵심 장비 국산화·수출 추진 과기정통부는 지난 15일 서울정부청사에서 열린 과기정통부 하반기 업무보고 사전브리핑에서 “2028년까지 550조 원 규모, 8.4GW 대규모 AIDC 구축을 목표로 한다”며 “정부는 민간 투자가 신속하게 집행될 수 있도록 전력, 용수 등 인프라 문제를 적극지원하고, 이를 수출 산업화하기 위해 노력하겠다”고 밝혔다. 정부는 AIDC 구축을 넘어 관련 하드웨어와 솔루션 국산화와 수출 패키지 전략을 펼친다. 과기정통부는 “냉각기, UPS(무정전 전원장치), 발전기 등 데이터센터 핵심 장비 중 성장 가능성이 높은 품목을 국산화하고 이를 패키지화하여 수출 시장을 확대할 계획이다”고 설명했다. AIDC에 들어가는 기술과 장비를 국산화해 내년부터 국가 전략산업화를 추진하고, AI 데이터센터 특별법에 따라 클러스터를 지정해 전후방 산업 육성 거점을 세운다. 첨단 GPU 약 5만장을 차질없이 확보해 국가 AI 프로젝트에 투입할 수 있도록 올해 하반기부터 내년 배분계획을 수립한다. 제조 현장에 입히는 '피지컬 AI'… 전북·경남 중심 자체 기술 국산화 속도 제조 현장 중심 피지컬 AI 기술 개발과 글로벌 협력을 진행하며 세계최고 수준의 피지컬AI 경쟁력을 확보하는 것도 목표다. 과기정통부는 부처TF, 얼라이언스, 전담지원단 등 3축 체제를 본격 가동해 전력·부지·인허가 등을 지원하고 실행을 가속화한다. 과기정통부는 “전북, 경남은 지난해 사전 검증 사업을 토대로 적정성 검토를 거쳐 진행 중”이라며 “피지컬AI 컨소시엄에 외국 기업이 참여해 경쟁하는 것에 제한은 없으나, 궁극적인 정부의 목표는 한국 자체 기술을 통한 피지컬 AI의 국산화와 이를 통한 해외 진출이다”고 밝혔다. '정부 5만·민간 21만 장' GPU 확보 총력...'출자' 방식 R&D 이같은 AI 인프라를 뒷받침하기 위한 GPU에 대해서 과기정통부는 “민간 21만 장, 정부 5만 장을 목표로 한다”며 “현재 정부는 3만 5000장을 확보해 이중 1만 1600장을 사용중이다”고 밝혔다. 이어 “남은 2만장 물량을 포함해 산학연 지원, 독자파운데이션모델(독파모), 주요 정부 프로젝트 등 3대 축을 중심으로 가장 효율적으로 배분할 수 있는 세부 로드맵을 수립할 예정이다”고 덧붙였다. 또 정부 R&D 방식의 패러다임 변화와 민간 주도 기술 개발에 관한 내용을 공유했다. 과기정통부는 “투자 R&D를 단순 출연이 아닌 출자 방식으로 진행하고, 지분 가치 산정과 회수는 전문 기관이 대행하며, 실패 시 투자금 손실을 감수하고 성공 시 이익을 수령한다”고 밝혔다. 민간 R&D와의 차별점으로는 “단순 저층형 HBM 개발을 넘어, 메모리와 연산 소자를 묶은 이중 적층 방식을 개발해 반도체 성능과 에너지 효율을 10배 이상 향상하는 사업이며, 연내 로드맵을 발표할 예정이다”고 설명했다. 초기 정착비 최대 10년 지원...청년 연구자 육성 아울러 인재들이 지속 유입도록 과학기술·AI 인재 전주기 지원체계를 구축한다. 과학기술원 부설 지역 영재학교, 석박사 국가장학금, 신진 연구자 기초연구 수혜율을 확대하고, 해외 인재를 유치해 청년 인재를 육성한다. 이공계 연구생활장려금을 기존 1.3%에서 연내 2.8%까지 높이고, 신진교원 기초연구 수혜율도 지속 확대한다. 과기정통부는 “한국 신진연구자를 연내 600명 지원하고, 지역 우수 인재 정착을 위해 초기 정착비를 최대 10년간 지원하는 방안을 구상 중이다”며 “해외 우수 인재도 2030년까지 2000명 유치가 목표이며, 올해는 연내 600명 유치를 위해 과감한 재정 투자를 아끼지 않을 계획이다”고 밝혔다. 통신 주권과 국가 안보 위한 우주 도전...저궤도 통신 기술 자립화 시동 또 연내 5G 단독망(SA)을 상용화하고, AI-RAN을 시범 사업으로 구축하며 한국형 저궤도 통신망을 완성하겠다는 목표를 제시했다. 과기정통부는 “하반기 한국형 위성 저궤도 통신망을 완성해 6G 시대를 주도하겠다”며 “하이퍼 AI 네트워크 전략에 따라 네트워크 보완 전략을 꾸준히 추진하겠다”고 밝혔다. 그러면서 “저궤도 통신은 통신 주권과 국가 안보의 문제이며, 국방과 재난재해, 공공 분야 등 가장 필요한 부문에 최소 용량을 제공하는 것부터 서비스 제공을 시작하겠다”며 “저궤도 위성통신 기술 개발 사업은 과기정통부와 우주항공청이 함께 사업을 진행중이다”고 강조했다. 이어 “2030년에 핵심 기술 국산화, 자립화를 목표로 기술을 개발하고, 2035년에 한국 독자망을 구축하겠다”며 “국가 통신 인프라를 2030년까지 4배 이상 확충하고, 하반기 AI와 RAN을 결합해 AI-RAN을 시범 사업을 구축하겠다”고 설명했다. 과기정통부는 또 출연연구기관(PBS) 행정 효율화와 제도적 기반 마련을 추진한다. 과기정통부는 “감사, 홍보, 채용 등 4개 분야 통합을 추진 중이고 하반기 목표로 상세 규모와 시점을 조율하고 있다”며 “이달 시행령 개정을 통해 자산화 관리 근거를 마련하고, 이를 토대로 과기정통부가 주도해 구체적인 사업 지정을 규모를 협의해 나갈 계획이다”고 밝혔다. K문샷 프로젝트에 대해선 “기존 R&D 관리 제도가 따라가지 못했던 한계를 보완 중이라며, 전문가 중심의 기획·평가 제도를 강화해 속도를 낼 예정이며, 오는 8월 중 12개 마일스톤 계획을 종합 발표하겠다”고 설명했다.

2026.07.16 12:33홍지후 기자

'K-문샷' 사임한 이민형, 의혹 제기 교수 고소…공방 격화

국가 인공지능(AI) 연구개발(R&D) 프로젝트 'K-문샷'에서 AI 과학자 프로젝트 디렉터(PD)를 맡았다가 학력·경력 의혹 제기 이후 사의를 표명한 이민형 아스테로모프 대표가 의혹 제기자를 경찰에 고소했다. 18일 업계에 따르면 이 대표는 최근 A교수를 명예훼손, 업무방해, 모욕, 협박 등 혐의로 경찰에 고소했다. 지난달 27일 K-문샷 출범식 이후 사회관계망서비스(SNS)를 통해 이 대표의 학력·경력, 아스테로모프 기술력에 대한 의혹을 제기해 온 A교수는 SNS에 이 대표와 회사 관계자 등을 대상으로 한 게시물을 수백 차례 올렸다. 이 대표 측은 단순히 학력·경력에 대한 공적 검증이나 의혹 제기 자체를 문제 삼는 것이 아니라, 해당 주장이 허위이며 개인 명예와 기업 경영 활동에 피해를 줘 법적 대응에 나섰다는 것이다. 그 내용이 이 대표의 미성년 시절 사진 등 개인정보 공개와 조롱, 이 대표 지인들에 대한 거론 및 인신공격성 표현으로까지 이어졌기 때문이다. 이 대표는 지난달 K-문샷 AI 과학자 분야 PD로 발탁됐다. K-문샷은 AI를 과학기술 연구에 접목해 국가 난제를 해결하겠다는 범부처 R&D 프로젝트다. 정부는 기존 R&D 체계를 뛰어넘겠다며 PD 중심 추진 체계를 내세웠다. PD는 미션 발굴과 기획, 연구자 구성, 과제 운영, 성과 활용 등에 관여하는 역할로 설계됐다.16세에 서울대 의대 연구원으로 취업했으며, 이후 독학학위제 시험과 학점은행제를 병행해 공학사 학위를 취득했다. 이후 회사를 창업하고 서울대 의대 의과학 석·박사 통합 과정에 재학 중이다. 그러나 지난달 K-문샷 프로그램 디렉터로 활동을 시작한 뒤부터 해당 이력에 대한 의혹을 받기 시작했다.특히 A교수가 이 대표의 독학학위 취득 과정과 서울대 의대 연구원 경력, AI를 활용한 생물학 기전 발견 주장 등에 의문을 제기하면서 논란이 확산됐다. A교수는 아스테로모프의 기술력을 '사기'라고 표현하는 등 강도 높게 이 대표를 비판해왔다. 이 탓에 이 대표는 기업 신뢰도와 경영 활동에 심각한 피해를 입고 있다. 이에 대해, 과기정통부는 선임 과정에 대해 그간 공모 절차를 거쳤고 제출 서류상 하자는 발견되지 않았다고 설명해 왔다. AI 과학자 분야는 국내 전문가 풀이 넓지 않아 비전, 창업 경험, 기술 역량을 종합적으로 평가했다는 입장이다. 하지만 과기정통부는 지난 11일 이 대표가 기업 경영 전념을 이유로 돌연 사의를 표명했다고 밝혔다. PD가 국가과학기술연구회(NST) 소속 특임연구원으로 전환될 경우 공직자윤리법·이해충돌방지법 적용으로 영리활동이 제한되기 때문이다. 이 대표는 "온라인상에서 왜곡된 내용과 인신공격성 게시물이 반복 확산되고 있다"며 "현재 온라인상에 퍼진 허위 정보를 수집했다"고 밝혔다.이 대표의 고소 소식에 A교수는 자신의 SNS에 "아직 고소장은 못 받았다"며 "저는 과기정통부를 고발할 생각이 전혀 없었는데, (이 대표의) 진술로 인해 수사되는 건 나도 못 막는다"고 밝혔다.

2026.06.18 17:50장유미 기자

과기정통부, AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 6곳 구축 시동

과학기술정보통신부가 올해부터 3년간 인공지능(AI)를 이용한 첨단바이오 자율실험실 6개를 구축한다. 실증까지 마무리할 계획이다. 과기정통부는 이를 위해 12일 가톨릭대락교 서울성모병원 옴니버스파크에서 AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 구축 사업 착수보고회를 개최했다. AI 네이티브는 AI를 핵심적으로 활용하는 산업 및 기업을 말한다. 이 사업은 이재명 정부 28번 국정과제인 '세계를 선도할 넥스트(NEXT) 전략기술 육성' 차원에서 진행됐다. 첨단바이오 연구는 아직까지 실험 상당 부분이 연구자 수작업으로 진행되고 있다. 이에 따라 과기정통부는 올해부터 오는 2028년까지 3년간 범용 자율실험실 1개와 특화 자율실험실 5개를 구축하기로 했다. 예산은 총 495억원을 배정했다. 우선 첨단바이오 실험에서 일어나는 병목 프로세스를 자동화·고속화·표준화할 계획이다. AI가 실험을 설계하고 로봇이 이를 수행하는 시스템도 갖춘다. 이를 통해 '폐쇄루프' 형태의 AI-네이티브 연구 환경을 구현한다는 복안이다. 이날 착수보고회에는 과기정통부, 한국연구재단, K-문샷 신약개발 가속화 미션을 총괄하는 K-문샷 신약개발 PD, 연구책임자 및 연구진 등이 참석한 가운데 선정된 6개 연구과제 계획이 발표됐다. 범용 실험실 과제로는 가톨릭대학교(주지현 교수) '첨단바이오 AI 전환을 위한 K-셀 범용 자율실험실 플랫폼 구축' 계획이 공개됐다. 또 특화 분야에서는 ▲액체생검(DGIST 김민석 교수) ▲감염병(KAIST 김호민 교수) ▲유전자 전달체(고려대 이규리 교수) ▲초병렬 효소 개량(POSTECH 이정욱 교수) ▲오가노이드 기반 약물효능 검증(UNIST 조윤경 교수) 등을 발표했다. 오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 “AI와 로보틱스가 결합한 자율실험실은 바이오 연구개발 패러다임을 근본적으로 바꾸는 게임체인저가 될 것”이라고 말했다.

2026.06.12 10:00박희범 기자

[단독] 'K-문샷 PD' 이민형 대표 "학력·경력 의혹, 사실 아냐…법적 대응 검토"

정부의 'K-문샷 프로그램 디렉터'로 활동을 시작한 이민형 아스테로모프 대표가 온라인상에서 제기된 학력·경력 의혹과 인신공격성 게시물 확산에 대해 법적 조치를 검토 중인 것으로 확인됐다. 관련 의혹도 증빙서류를 검토한 결과 사실이 아닌 것으로 나타났다. 9일 지디넷코리아가 확보한 자료에 따르면 그동안 온라인에서 퍼진 이 대표의 서울대 연구원 경력을 비롯한 대학원 학력 의혹은 사실무근인 것으로 파악됐다. 이민형 대표는 지난달부터 과학기술정보통신부가 추진하는 K-문샷 프로그램 디렉터(PD)로 활동을 시작했다. K-문샷은 인공지능(AI)을 활용해 과학 난제를 해결하고, 세계적 수준 연구 성과를 창출하기 위한 국가 연구개발 사업이다. 이 대표는 지난해 2월 과학 AI 스타트업 아스테로모프를 설립했다. 스스로 생명공학 가설을 생성하는 AI 모델 '스페이서'를 개발하고 있으며, 최근 프레임워크 '스페이서 1.0'을 공개했다. 지난달 420억원 규모 시드 투자 유치도 완료했다. 이 대표는 16세에 서울대 의대 연구원으로 취업했으며, 이후 독학학위제 시험과 학점은행제를 병행해 공학사 학위를 취득했다. 이후 회사를 창업하고 서울대 의대 의과학 석박사 통합 과정에 재학 중이다. 그는 지난달 K-문샷 프로그램 디렉터로 활동을 시작한 뒤부터 해당 이력에 대한 의혹을 받기 시작했다. 한 대학 교수는 개인 소셜네트워킹서비스(SNS)를 통해 이 대표 학력과 경력을 둘러싼 의혹을 제기했다. 그는 이 대표의 '16세 서울대 의대 연구원' 경력과 서울대 약학과·의과학과 학력, 영문 약력상 직함 표기를 주요 쟁점으로 제시했다. 그러면서 이 대표가 K-문샷 프로그램 디렉터로 적합한지에 대한 글까지 올렸다. 이후 아스테로모프 모델과 기술을 문제 삼는 익명 게시글도 확산되기 시작했다. 일부 글은 사실관계가 확인되지 않은 채 리포스팅되면서 논란을 키웠다. 정부 "K-문샷 PD 지원 서류에 문제 없어"...이 대표 "법적 대응 검토 중" 지디넷코리아가 확인한 경력증명서에는 이 대표가 서울대 시스템면역의학연구소에서 근무한 사실이 적혀 있었다. 해당 문서에는 이 대표 소속이 '서울대 시스템면역의학연구소', 직급이 '자체직원', 재직기간이 '2017년 12월 18일~2018년 6월 30일'로 기재됐다. 자료에 따르면 이 대표는 2001년 10월 22일생이다. 경력증명서상 재직 시작일 기준으로 이 대표가 만 16세에 해당 연구소에서 근무를 시작한 것은 사실관계와 부합한다. 서울대 시스템면역의학연구소는 서울대 의과대학 소속 연구기관이다. 경력증명서상 당시 이 대표 직급은 '자체직원'이다. 자체직원은 서울대 본부의 정규 인사체계와 구분되는 기관 자체 채용 인력의 행정상 고용 구분이며, 연구소에 소속돼 근무하는 연구자가 기관 자체 채용 규정에 따르는 경우는 학계에서 일반적이다. 행정상 직급과 별개로 대외 직명은 연구원인 것으로 확인됐다. 당시 명함에도 소속이 '서울대 시스템면역의학연구소', 직함이 '연구원'으로 표시됐다. 학력 사항도 증빙자료로 확인됐다. 서울대 약학 관련 증명서에는 이 대표가 2022년 3월 1일 서울대 대학원 석·박사통합과정 약학과 약학전공에 입학한 사실이 기재돼 있다. 이 대표는 "약학과 입학 후 휴학 상태를 유지하다가 2025년 자퇴했다"며 "이후 같은 해 서울대 의과대학 의과학과 석박사통합과정에 입학해 현재 재학 중"이라고 밝혔다. 지디넷 취재에 따르면 K-문샷 임용 절차에 제출된 이력서에도 이 대표는 해당 경력을 '서울대 시스템면역의학연구소·연구원'으로 기재했다. 이력서에는 아스테로모프 대표, 대통령직속 국가AI전략위원회 과학 분과위원, 서울대 의과학과 석박사통합과정 학력 사항도 포함됐다. 이 대표는 서울대 암연구소 연구인턴 경력을 K-문샷 이력서에 포함하지 않은 이유도 설명했다. 당시 이 대표는 시스템면역의학연구소 근무가 끝난 뒤인 2018년 7월부터 2019년 1월까지 서울대 암연구소에서 연구인턴으로 활동했다. 근무지는 서울시 연건동이었다. 그는 "암연구소 연구인턴 활동은 시스템면역의학연구소 근무와 달리 직원 고용관계가 아니었다"며 "경력증명서 발급 대상이 아닌 만큼, K-문샷 임용 과정서 제출한 이력서에 해당 경력을 기재하지 않았다"고 밝혔다. 이 대표는 영문 약력에 쓰인 '리서치 어소시에이트(Research Associate)' 표현에 대한 쟁점에 대해서도 입을 열었다. 이를 직역하면 '연구원'에 가깝지만, 직급에 따라 표기에 차이를 두는 경우도 있다. 일부 기관에서는 박사급 연구자나 독립적으로 연구 과제를 수행하는 인력에게 쓰는 직명으로 사용되기도 한다. 이 대표는 "영문 약력에서 연구원 경력을 'Research Associate'로 번역 표기한 것은 공식적 대외 직명이 아닐 수 있다"며 "K-문샷 임용 과정에서 제출한 이력서에도 별도 영문 표기를 하지 않았다"고 설명했다. 앞서 정부도 K-문샷 PD 선정 서류 검토 과정에서 문제가 확인된 요소는 없다는 입장을 밝힌 바 있다. 과학기술정보통신부는 PD를 둘러싼 이력 논란과 관련해 "지원 서류를 검토한 결과 문제가 확인된 사례는 없다"고 설명했다. 이에 대해 이 대표는 "온라인상에서 왜곡된 내용과 인신공격성 게시물이 반복 확산되고 있다"며 "현재 온라인상에 퍼진 허위 정보를 수집 중으로, 필요한 법적 조치를 검토 중"이라고 밝혔다.

2026.06.10 11:26김미정 기자

아스테로모프, 오픈AI 추격한 '과학 AI 모델' 공개…시드 470억 확보

아스테로모프가 과학 추론 인공지능(AI) 기술로 400억원대 시드 투자 유치와 국가 프로젝트 참여 기회를 동시에 잡았다. 아스테로모프는 최근 시드 라운드에서 420억원을 조달해 설립 1년 만에 누적 시드 투자금 470억원을 확보했다고 29일 밝혔다. 이번 투자는 본엔젤스벤처파트너스가 주도했다. 퓨처플레이, 미래에셋벤처투자, 미래에셋캐피탈, IMM인베스트먼트, 프리미어파트너스, 한국산업은행, 산은캐피탈, SV인베스트먼트, 스틱벤처스 등이 공동으로 참여했다. 이민형 아스테로모프 대표는 지난 27일 국가 전략 프로젝트 'K-문샷' AI 과학자 미션 총괄책임자로 위촉됐다. 위촉식은 과학기술정보통신부가 서울 용산 드래곤시티에서 연 'K-문샷 추진단' 출범식서 진행됐다. K-문샷은 AI를 활용해 국가적 과학 난제를 해결하기 위해 추진되는 범국가 프로젝트다. 미국 '제네시스 미션'과 중국 '반석 미션'을 벤치마킹한 형태다. 전체 12개 미션 중 이 대표는 AI 과학자 개발 미션을 맡는다. 이 대표는 "단순 업무 보조형 AI가 아니라 실제 과학 연구 과정에서 복잡한 문제를 풀고 과학적 돌파구를 찾는 AI 시스템을 개발할 것"이라고 밝혔다. '스페이서 1.0' 공개…'GPT-5.4 프로'와 나란히 아스테로모프는 지난 28일 오픈 웨이트 기반 과학 AI 시스템 '스페이서 1.0'을 공개했다. 현재 기관만 접근 가능하며, 정식 출시는 올 연말이다. 스페이서 1.0은 온프레미스 환경에서 작동하는 거대언어모델(LLM) 기반 멀티 에이전트 시스템이다. 주요 기반 모델은 Z.ai 'GLM-5.1'이다. 스페이서 1.0은 오픈AI가 공개한 과학 역량 평가 벤치마크 '프런티어사이언스 리서치'에서 33.9%를 기록했다. 이는 오픈AI 'GPT-5.4 프로'에 이어 2위에 해당하는 성과다. 세 번의 독립 실행 중 최고 결과를 반영하는 패스앳3 기준으로는 GPT-5.4 프로와 공동 1위를 기록했다. 프런티어사이언스 리서치는 실제 과학 연구 과정에 가까운 개방형 문제 해결 능력을 평가한다. 단순 정답 일치가 아니라 루브릭 기반으로 추론 과정과 근거 정확성까지 본다. 과학 AI가 단순 지식 암기를 넘어 복잡한 인과관계를 구성할 수 있는지 확인하는 데 초점이 맞춰져 있다. 스페이서 1.0은 일부 문제에서 GPT-5.4 프로보다 높은 점수도 받은 것으로 나타났다. 백금 착물의 핵자기공명 위성 피크를 묻는 화학 문제에서 GPT-5.4 프로는 0.5점을 받았지만, 스페이서 1.0은 9점을 받았다. TDP-43 단백질 응집 경로를 묻는 생물학 문제에서는 GPT-5.4 프로가 3점을 받은 반면 스페이서 1.0은 10점을 기록했다. 두 사례 공통점은 단순한 지식 회상보다 여러 과학적 메커니즘을 연결하는 추론을 요구했다는 점이다. 스페이서 1.0은 문제별로 필요한 근거와 분야별 자료를 활용해 답을 구성했다. 인터넷 검색 없이 전문 코퍼스와 데이터베이스를 제공받아 단계별 추론을 수행한 것이 특징이다. 이번 투자와 국가 프로젝트 참여는 아스테로모프가 과학 AI 개발을 연구 단계에서 국가 전략 영역으로 확장하는 계기가 될 전망이다. 특히 K-문샷의 AI 과학자 미션은 AI가 연구자의 보조 도구를 넘어 과학 난제 해결 과정에 직접 관여하는 시스템을 만드는 데 초점 둘 가능성이 크다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI 핵심 가치는 그동안 풀지 못했던 난제를 해결하고 이를 통해 과학적 돌파구와 미래 산업을 만들어내는 데 있다"며 "글로벌 AI 경쟁 속에서 한국은 바로 그 지점에 승부를 걸어야 한다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:14김미정 기자

정부, '충청권 AX' 시동…"과학 AI 연구·바이오 키울 것"

정부가 충청권을 방문해 국가 과학 인공지능(AI) 연구개발 현황을 살폈다. 임문영 국가AI전략위원회 상근부위원장은 지난 28일 대전과 충복 오송을 방문해 연구 인프라를 확인하고 기업 간담회를 개최했다고 29일 밝혔다. 이번 방문은 영남과 호남을 이은 세 번째 권역별 행보다. 지역 연구 성과가 실제 산업으로 이어지는 전 주기를 확인하기 위한 자리다. 임 부위원장은 충남대에서 열린 포럼에 참석해 AI 시대 대학교육 미래를 주제로 기조강연을 진행했다. 그는 대학이 단순 지식 전달자를 넘어 미래를 이끌 핵심 인재를 길러내는 혁신의 중심이 돼야 한다고 강조했다. 대전 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 6호기 구축 현황과 AI 연산 자원 개방 사례를 점검했다. 특히 연구 데이터와 모델을 통합하는 '국가과학AI통합플랫폼' 구축 현황과 과학기술 AI 역량 허브가 될 '국가과학AI연구센터(NAIS)' 설립 추진 상황을 공유했다. 오송에서는 보건복지부와 과기정통부가 협업하는 'K-AI 신약개발 사업' 현장을 살폈다. 아론티어와 에이인비 등 관련 기업 관계자들을 만나 바이오 파운데이션 모델 확보와 현장 맞춤형 제도 개선 등 산업 육성을 위한 건의 사항을 청취했다. 위원회는 대전의 과학 AI 연구 역량과 오송의 바이오·의료 산업 기반을 결합해 충청권을 국가 핵심 거점으로 육성할 계획이다. 향후 대전과 세종 그리고 오송을 잇는 축을 중심으로 체계적인 지원책을 관계 부처와 함께 마련해 나갈 방침이다. 임문영 상근부위원장은 "AI는 가설 수립부터 실험·분석까지 연구 전 주기를 함께하는 연구 동료로 진화하고 있다"며 "2030년 AI 기반 글로벌 바이오·헬스 5대 강국 도약을 위해 현장 애로 사항을 정책에 신속히 반영하겠다"고 밝혔다.

2026.04.29 10:14김미정 기자

[AI는 지금] 딥시크, V4 앞두고 내몽골行…중국 AI, 칩·데이터센터 전쟁 본격화

중국 인공지능(AI) 산업이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 자체 데이터센터 구축과 국산 AI 칩 최적화 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 정부 주도의 인프라 정책이 맞물리면서 스타트업부터 빅테크까지 '풀스택 AI 인프라 내재화' 전략이 확산되는 모습이다. 13일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 차세대 플래그십 모델 V4 출시를 앞두고 중국 내몽골 울란차브 지역에서 서버 유지보수 엔지니어와 데이터센터 구축 관리자 등 현장 인력 채용을 확대하고 있다. 이는 해당 기업이 소프트웨어·연구 중심 채용에서 벗어나 데이터센터 운영 등 물리적 인프라 영역으로 확장하는 첫 공개 사례로 해석된다. 특히 업계에선 이번 행보가 단순한 인력 확충이 아니라 AI 인프라 전략 전환의 신호라고 해석했다. 그동안 딥시크는 모델 개발과 알고리즘 고도화에 집중해왔지만, V4를 기점으로 대규모 학습·추론을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 직접 확보·운영하는 구조로 이동한 분위기다. 이는 AI 모델 경쟁이 '성능'에서 '연산 인프라 확보 능력'으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 또 내몽골은 중국 정부가 추진하는 '동수서산(東數西算)' 전략의 핵심 거점으로, 전력 비용과 토지 가격이 낮아 대규모 데이터센터 구축에 유리한 지역이다. 특히 딥시크가 해당 지역에서 데이터센터 운영 인력을 직접 채용하기 시작했다는 점은 기존의 외부 클라우드 의존 구조에서 벗어나 자체 인프라 내재화로 전환하려는 움직임으로 해석된다. 일각에선 V4가 단순한 모델 업그레이드를 넘어 컴퓨팅 구조 자체를 재설계하는 계기가 될 수 있다고 관측했다. 또 화웨이의 AI 칩 생태계와의 연계 가능성까지 거론하며 국산 칩 기반 최적화 전략을 본격화할 가능성이 있다고 봤다. 이 같은 흐름은 딥시크에 국한되지 않고 중국 AI 산업 전반으로 확산되고 있다. 이른바 '중국 AI 6룡'으로 불리는 스타트업들과 빅테크 기업들은 공통적으로 미국 기술 의존도를 줄이고 국산 AI 칩 기반 인프라를 구축하는 방향으로 전략을 재편하는 모습이다. 대표적으로 지푸AI는 엔비디아 칩 없이 화웨이의 AI 반도체 '어센드(Ascend)' 계열만으로 대규모 모델 학습을 수행했다고 밝히며 국산 칩 기반 학습 가능성을 강조하고 있다. 또 화웨이의 AI 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 활용해 소프트웨어부터 하드웨어까지 전 과정을 자국 기술로 구축하는 전략도 병행하고 있다. 문샷AI와 미니맥스는 저비용 고효율 구조를 중심으로 서부 및 내륙 데이터센터 자원 확보에 나서고 있다. 전력·토지 비용이 낮은 지역을 중심으로 AI 연산 인프라를 선점하는 흐름이 강화되며 관련 투자도 가속화되고 있다.빅테크 기업들도 인프라 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 바이두는 자체 AI 칩 '쿤룬'을 기반으로 수백만 개 칩을 수용할 수 있는 초대형 '슈퍼 노드' 구축 계획을 추진 중이다. 알리바바그룹은 클라우드 인프라를 활용해 스타트업과 기업 고객에게 내륙 데이터센터 자원을 패키지 형태로 공급하며 생태계 영향력을 확대하고 있다. 업계에선 중국 AI 산업의 경쟁 축이 구조적으로 이동하고 있다는 분석이 지배적이다. 기존에는 모델 성능과 알고리즘 혁신이 핵심이었다면, 현재는 데이터센터 입지, 전력 비용, AI 칩 확보, 운영 인력 등 물리적 인프라 요소가 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "이제 AI 경쟁은 모델을 잘 만드는 문제가 아니라 얼마나 안정적으로 대규모 연산 인프라를 확보하고 운영할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "중국 기업들은 사실상 소프트웨어 기업에서 인프라 사업자로 빠르게 진화하고 있다"고 말했다.

2026.04.13 14:46장유미 기자

[AI는 지금] "스마트폰서도 AI 추론"…구글, '젬마4'로 클라우드 중심 판 흔든다

구글이 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 '젬마4(Gemma 4)'를 공개하며 AI 실행 환경을 클라우드에서 디바이스로 확장하는 전략을 본격화했다. 스마트폰부터 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 복잡한 추론과 자율형 에이전트 구현이 가능해지면서 온디바이스 AI 확산과 오픈 모델 생태계 변화에 큰 영향을 줄 것으로 전망된다. 구글 딥마인드는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '젬마4'를 공개했다. 이번 모델은 '제미나이3(Gemini 3)'와 동일 계열의 연구 및 기술을 기반으로 개발됐으며 로컬 환경에서 고급 AI 기능을 수행할 수 있도록 설계됐다. 젬마4는 이펙티브 2B(E2B), 이펙티브 4B(E4B), 26B 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE), 31B 덴스(Dense) 등 4종으로 구성된다. 이 가운데 E2B와 E4B 모델은 안드로이드 스마트폰과 라즈베리파이 등 경량 디바이스에 최적화됐으며 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 반면 26B MoE와 31B 덴스 모델은 워크스테이션급 환경에서 고성능 추론을 수행하도록 설계돼 디바이스부터 고성능 컴퓨팅 환경까지 폭넓은 계층을 아우른다. 26B MoE 모델은 추론 과정에서 약 38억 개의 파라미터만 활성화하는 구조를 통해 처리 속도를 높이면서도 대형 모델 수준의 성능을 유지하도록 설계됐다. 31B 모델은 품질 중심 구조로 고도화된 추론 능력을 제공한다. '젬마4'는 단순 대화형 모델을 넘어 실제 작업 수행을 지원하는 '에이전트형 AI' 구현을 핵심 방향으로 제시했다. 이 모델은 함수 호출과 구조화된 JSON(Javascript Object Notation) 출력 기능을 네이티브로 지원해 외부 도구 및 API와 연동한 다단계 작업 수행이 가능하다. 이는 AI가 정보 생성에서 실행 중심으로 진화하고 있음을 보여주는 변화다. 또 모든 모델이 이미지와 비디오 입력을 처리할 수 있으며 E2B와 E4B 모델은 오디오 입력을 지원해 기기 내 음성 이해 기능을 제공한다. 구글은 "개발자 생태계를 제한 없이 지원하기 위해 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 공개했다"며 "데이터와 인프라, 모델에 대한 통제권을 개발자에게 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. '젬마4'는 모델 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 형태로 제공되면서 기업과 개발자가 자체 인프라에서 AI를 직접 구축·운영할 수 있는 기반을 제공한다. 이에 따라 클라우드 의존도를 낮추고 비용 구조를 재편하는 한편, 기업 맞춤형 AI 개발과 데이터 통제 요구가 높은 산업을 중심으로 활용이 확대될 가능성이 제기된다. 모델은 구글 클라우드를 비롯해 허깅페이스, 캐글, 올라마 등 다양한 플랫폼에서 제공된다. 젬마4 출시는 오픈 모델 경쟁 구도에도 변화를 예고한다. 기존 메타 '라마(Llama)' 시리즈에 더해 알리바바 '큐웬(Qwen)', 즈푸AI 'GLM', 문샷AI '키미(Kimi)' 등 중국 기업 모델이 빠르게 부상하는 가운데 구글은 성능 대비 효율성과 온디바이스 실행을 결합한 전략으로 차별화를 시도한 모습이다. 젬마4가 구글의 기존 대형 모델 '제미나이'와 병행되는 전략적 포지션을 갖는다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 제미나이가 클라우드 기반 초대형 모델 역할을 담당하는 반면, 젬마는 로컬 및 경량 환경을 맡는 식이다. 구글은 이를 통해 클라우드와 디바이스를 아우르는 AI 플랫폼 전략을 구축하고 있다. 젬마4는 오픈모델의 성능 고도화와 온디바이스 AI 확산, 에이전트 기반 자동화를 동시에 겨냥한 모델로 평가된다. 이는 AI 활용 방식이 중앙 서버 중심에서 분산형 구조로 이동하고 있음을 보여주는 흐름으로, 향후 기업의 AI 도입 전략과 비용 구조에도 변화를 가져올 가능성이 제기된다. 업계 전문가는 "젬마4는 고성능 AI를 클라우드 밖으로 확장해 디바이스까지 끌어내린 모델"이라며 "손바닥 크기의 컴퓨터에서도 복잡한 추론이 가능한 수준까지 발전했다는 점에서 앞으로 AI 경쟁은 성능뿐 아니라 어디에서 실행되느냐가 핵심 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.04.03 09:46장유미 기자

AI 열풍 타고 中 기업 홍콩行 가속…지푸·미니맥스 이어 문샷도 IPO 추진

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷(Moonshot AI)이 홍콩 증시 상장을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 글로벌 투자자들의 AI 기업 선호가 확대되는 흐름 속에서 자금 조달 전략 다변화에 나선 것으로 해석된다. 26일 블룸버그통신에 따르면 중국 베이징에 본사를 둔 문샷은 홍콩 기업공개(IPO)를 초기 단계에서 검토 중인 것으로 전해졌다. 투자은행 중국국제금융공사(CICC)와 골드만삭스 등과 상장 관련 논의를 진행했으며 구체적인 일정은 아직 정해지지 않았다. 정책 환경도 주요 변수다. 중국 당국은 해외 자본 유입을 위한 역외 법인 구조의 '레드칩' 기업에 대한 홍콩 상장 규제를 강화하는 흐름을 보이고 있다. 동시에 AI와 로보틱스 등 전략 산업에 대해서는 자국 기업 육성을 위한 지원 기조를 유지하고 있다. 시장 상황은 긍정적이다. 홍콩에 상장한 AI 기업 즈푸(Zhipu)와 미니맥스(MiniMax)는 올해 초 상장 이후 기업가치가 약 400억 달러 수준까지 상승했다. AI 산업에 대한 투자 수요가 자본시장 전반으로 확산되고 있다는 평가다. 문샷은 비상장 시장에서도 적극적인 자금 조달을 이어가고 있다. 올해 초 7억 달러 이상을 유치했으며 추가 투자 라운드를 통해 최대 10억 달러 조달을 논의 중이다. 기업가치는 약 180억 달러 수준으로 거론된다. 이 회사는 칭화대 출신 양즈린 교수가 설립했으며 알리바바·텐센트·5Y캐피털 등이 주요 투자자로 참여하고 있다. 주력 모델 '키미(Kimi)'는 텍스트·이미지·영상 등을 동시에 처리하는 멀티모달 AI로, 최근 고도화 버전(K2.5)을 공개했다. 블룸버그통신은 "문샷의 검토는 현재 진행 중"이라며 "결국 기업공개로 이어지지 않을 가능성도 있다"고 말했다.

2026.03.26 17:13장유미 기자

와이브레인, 정부 '뇌 미래산업' 국가 대표 참여

전자약 플랫폼 기업 와이브레인(대표 이기원)늠 지난 11일 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 추진하는 대형 R&D 프로그램인 'K-문샷(K-Moonshot) 프로젝트'에 산업계 BCI 분야 단독 파트너로 참여해 업무협약을 체결했다도 24일 밝혔다. 이번 프로젝트에서 와이브레인은 비침습 뇌 자극 기술과 임상 데이터를 활용해 뇌과학 난제 해결을 위한 기술 표준 수립 및 생태계 구축의 핵심축을 담당하게 된다. 이어 지난 18일에는 국가 최고 수준의 정책 심의기구인 '제44회 생명공학종합정책심의회'가 경기 성남시 와이브레인 본사에서 개최되며, 민관이 협력하는 뇌 산업 생태계의 전초기지 역할을 수행했다. 이번 정책심의회는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 위원장을 맡아 '뇌 미래산업 국가 R&D 전략'을 심의·의결하는 자리로 마련됐다. 현장에 참석한 위원들은 임상 확대 및 기술사업화 가속화 전략 등을 논의하는 한편, 와이브레인이 보유한 비침습 뇌 자극 기술과 BCI 결합 플랫폼의 상용화 사례를 직접 확인하며 뇌공학 기술이 실제 의료 현장에서 일으키고 있는 업무 혁신 지표들을 심도 있게 살폈다. 와이브레인의 솔루션은 국내 정신건강의학과의 약 35%에 달하는 767개 병의원에 도입됐다. 마인드 플랫폼 3개 제품군은 누적 140만 건 이상의 처방 및 측정 실적을 달성하며 의료 현장에서 독보적인 안전성과 유효성을 입증했다. 이러한 대규모 데이터와 실질적인 처방 경험은 와이브레인이 향후 뇌질환 치료 및 재활 분야를 성공으로 이끌 핵심 동력이 될 것으로 평가받고 있다. 와이브레인은 이번 K-문샷 프로젝트를 통해 뇌 신호를 읽고 자극하여 신체 및 인지 한계를 극복하는 차세대 BCI 기술 개발에 박차를 가할 예정이다. 뇌 의료기기 플랫폼의 세계 최초 재택 임상 등 기술상용화 경험을 기반으로 일론 머스크의 뉴럴링크와 경쟁할 수 있는 침습형 BCI까지 사업화 영역을 확대하겠다는 계획이다. 이기원 와이브레인 대표는 “K-문샷 참여와 본사에서의 정책심의회 개회는 와이브레인이 선도해 온 뇌공학 분야 기술 상용화 역량이 BCI 국가 미래 전략의 핵심임을 상징한다”며 “정부의 뇌 산업 육성 의지에 발맞춰 전 세계 뇌 인터페이스 시장을 선도하는 상용 기술 표준을 만들어 나가겠다'고 밝혔다.

2026.03.24 08:39안희정 기자

[AI는 지금] 美 커서, 中 모델로 코딩 AI 개발 인정…여파는?

인공지능(AI) 코딩 스타트업 커서(Cursor)가 자사 최신 모델에 중국 문샷 AI의 '키미(Kimi)'를 활용한 사실을 인정하면서 글로벌 시장에서 오픈소스 기반 AI 활용과 보안 이슈가 동시에 주목받고 있다. 기술 패권 경쟁이 이어지는 가운데서도 국가 간 모델 활용이 이뤄지는 사례가 확인되면서 업계의 관심이 커지는 모습이다. 23일 IT 전문 매체 테크크런치에 따르면 커서는 최근 '컴포저 2(Composer 2)' 모델을 공개하며 최첨단 코딩 성능을 강조했지만, 해당 모델이 문샷 AI의 '키미'를 기반으로 했다는 점을 뒤늦게 인정했다. 또 오픈소스 기반에서 출발했다고 밝히면서도 전체 연산의 일부만 해당 모델에 의존했으며 나머지는 자체 학습을 통해 구축했다고 설명했다. 리 로빈슨 커서 개발자 교육 담당 부사장은 "'컴포저 2'는 오픈소스 기반에서 출발했다"면서도 "최종 모델에 사용된 연산의 약 4분의 1만 오픈소스에서 가져왔고 나머지는 자체 학습을 통해 구축됐다"고 밝혔다. 이어 "그 결과 벤치마크 성능은 키미와 상당한 차이를 보인다"고 덧붙였다.문샷 AI 측도 이번 협력에 대해 긍정적인 입장을 밝혔다. 오픈소스 기반 모델의 활용 확대라는 측면에서 의미를 부여하는 분위기다. 키미 측은 "키미-2.5가 기반을 마련한 것을 자랑스럽게 생각한다"며 "커서의 사전 학습과 강화 학습을 통해 모델이 효과적으로 통합되는 모습을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "이는 개방형 모델 생태계가 지향하는 방향"이라고 덧붙였다. 이 같은 방식은 최근 AI 모델 개발 흐름과 비슷하다. 현재 업계에선 자체 모델을 처음부터 개발하기보다 오픈소스 모델을 기반으로 성능을 개선하는 방식이 점차 확산되고 있다. 기업 입장에서 개발 비용과 시간을 줄이면서도 제품 출시 속도를 높일 수 있다는 점에서 효율성이 크다고 봐서다. 이에 따라 경쟁의 초점도 모델 자체보다는 튜닝과 서비스 통합 역량으로 옮겨가는 분위기다. 오픈소스 기반 모델의 확산 속도도 빨라지고 있다. 키미와 같은 모델은 긴 컨텍스트 처리 능력과 접근성을 앞세워 개발자 사이에서 활용도가 높아지는 추세다. 이를 기반으로 중국 AI 기업들의 개방형 전략도 글로벌 시장에서 영향력을 확대하는 모습이다. 다만 모델 출처 표기와 라이선스 준수 여부를 둘러싼 논란은 업계 내 주요 이슈로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스 기반 모델 활용이 확산되면서 국가 간 경계도 옅어지는 분위기"라며 "산업 현장에선 성능과 효율성을 기준으로 국가와 관계없이 모델을 선택하는 흐름이 이어지고 있는데, 이번처럼 미국 기업이 중국 모델을 기반으로 제품을 개발하는 사례도 점차 늘어나는 모습"이라고 말했다. 일각에선 보안 문제에 대한 우려도 제기했다. 코딩 AI가 소스코드와 내부 시스템 구조 등 민감한 데이터를 다루는 만큼 데이터 유출 가능성이 주요 리스크로 꼽혀서다. 특히 외부 서버 기반 서비스의 경우 입력 데이터가 저장되거나 학습에 활용될 가능성이 있어 기업들의 주의가 요구된다. 중국 모델의 경우 관련 법·제도 환경에 따른 불확실성도 고려 요소로 언급된다. 보안 위험이 모델의 출신보다 데이터 처리 방식에 좌우된다는 의견도 나왔다. 온프레미스 운영 여부와 데이터 저장 정책, API 호출 구조 등이 주요 판단 기준으로 작용한다고 봐서다. 이에 따라 기업들은 민감한 데이터는 내부 시스템에서 처리하고 일반 업무에는 외부 AI 서비스를 활용하는 방식으로 대응하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 어떤 국가의 모델이냐보다 데이터를 어떻게 통제하고 제품에 녹여내느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"며 "AI 도입 전략도 성능 중심에서 거버넌스와 활용 중심으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다.

2026.03.23 10:31장유미 기자

[AI는 지금] 자고 나면 '조 단위' 뛴다… 中 AI 스타트업, 전례 없는 몸값 폭등 러시

전 세계에 불어닥친 '딥시크 쇼크' 이후 중국 인공지능(AI) 스타트업들의 기업가치가 단기간에 급등하는 사례가 잇따르고 있다. 생성형 AI 경쟁 격화로 중국에서도 대형 투자금이 빠르게 유입되며 일부 스타트업은 수개월 사이 기업가치가 수배 뛰는 등 'AI 유니콘'이 빠르게 늘어나는 모습이다. 16일 블룸버그통신에 따르면 중국 AI 스타트업 문샷 AI는 최근 약 180억 달러(약 27조원) 기업가치를 목표로 최대 10억 달러 규모의 투자 유치 추진에 나섰다. 올해 초 7억 달러 이상을 조달하며 기업가치 약 100억 달러를 인정받은 이후 불과 몇 달 만에 가치가 크게 상승한 것이다. 또 지난해 말 투자 당시 기업가치가 약 43억 달러 수준이었던 점을 고려하면 단기간에 네 배 이상 뛰었다. 문샷은 AI 챗봇 '키미(Kimi)'를 개발한 스타트업으로, 알리바바와 텐센트, 5Y캐피털 등이 주요 투자자로 참여하고 있다. 최근에는 최신 모델 '키미 K2.5' 기반 에이전트 서비스 '키미 클로'를 선보이며 사용자 확대에 속도를 내고 있다. 중국 AI 스타트업 중에선 미니맥스와 지푸AI도 기업가치가 빠르게 상승한 기업으로 꼽힌다. 두 회사는 최근 시장에서 약 300억~400억 달러 수준의 기업가치로 평가되며 중국 AI 유니콘 가운데 가장 높은 평가를 받는 기업군으로 거론된다. 특히 미니맥스는 생성형 AI 모델과 AI 캐릭터 서비스 등을 앞세워 빠르게 성장하며 한때 시장 평가 기준으로 중국 검색기업 바이두를 넘어서는 수준까지 언급되기도 했다. 이 같은 투자 열기는 중국 AI 기술 경쟁의 핵심 기업으로 떠오른 딥시크의 등장 이후 더욱 확산됐다는 분석도 나온다. 딥시크는 비교적 낮은 비용으로 고성능 AI 모델을 구현했다는 평가를 받으며 글로벌 AI 시장에서 주목을 받았다. 이후 중국 내 AI 스타트업과 클라우드 기업들이 잇따라 자체 모델과 에이전트 서비스를 출시하는 계기가 됐다. 업계에선 중국 AI 스타트업 투자 열기가 당분간 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 미국의 오픈AI와 앤스로픽 등과 경쟁하기 위해 중국 빅테크와 투자자들이 AI 모델 개발과 인프라 구축에 공격적으로 투자하고 있기 때문이다. 업계 관계자는 "중국에선 대형 플랫폼 기업과 벤처투자가 동시에 AI 모델 개발 경쟁에 뛰어들면서 자금 유입 속도가 매우 빠른 상황"이라며 "향후 몇 년 동안 중국에서도 글로벌 수준의 AI 스타트업이 추가로 등장할 가능성이 높다"고 말했다.

2026.03.16 09:31장유미 기자

"과학 난제 해결"…정부 'K-문샷' 참여 기업은

국내 인공지능(AI) 기업들이 정부 연구개발 프로젝트 'K-문샷 프로젝트'에 대거 합류했다. 민관 협력을 통해 국가 과학기술 난제 해결하고 AI 기반 연구개발 생태계를 구축할 방임이다. 과학기술정보통신부는 11일 서울 더플라자 호텔에서 'K-문샷 추진전략' 협력기업 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 LG AI연구원, SK텔레콤, 네이버클라우드, 업스테이지 등 AI·인프라 기업 관계자들이 참석했다. 이번 협약에는 총 161개 기업이 참여 의사를 밝혔으며, 이 가운데 88개 기업이 AI 모델·컴퓨팅·데이터 등 핵심 인프라 분야 파트너로 참여한다. 정부는 이들 기업을 중심으로 AI 기반 과학기술 연구 협력 체계를 구축할 계획이다. AI 모델 분야에서는 포티투마루가 참여한다. 포티투마루는 검색증강생성(RAG) 기술 'RAG42'와 AI 독해 기술 'MRC42'를 결합해 환각 현상을 줄인 경량화 언어모델 'LLM42'를 개발해 왔다. 이번 프로젝트에서는 과학 연구 특화 AI 모델 고도화와 국가 과학 AI 통합 플랫폼 구축 협력에 나설 예정이다. 데이터 분야에서는 플리토가 협력 기업으로 참여한다. 플리토는 대규모 언어 데이터 구축 경험 바탕으로 데이터 설계부터 정제·가공·검증까지 이어지는 데이터 전 주기 관리 체계를 지원한다. 특히 과학기술 연구에 필요한 고신뢰 데이터셋 구축과 품질 관리 역할을 맡을 계획이다. 라이너는 과학 연구용 AI 에이전트 개발을 맡는다. 라이너는 4억6천만 건 규모 학술 데이터베이스 기반 '라이너 스콜라'를 통해 연구 가설 제안과 자료 탐색, 논문 작성 지원 등 연구 전 과정에 AI 에이전트를 적용하는 기술을 제공한다. 연구자가 반복적인 탐색 작업을 줄이고 창의적 연구에 집중할 수 있도록 돕는 것이 목표다. 피지컬 AI와 온디바이스 AI 영역에서는 노타가 기술 협력에 나선다. 노타는 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 통해 모델 크기를 줄이면서도 정확도를 유지하는 경량화 기술을 제공한다. 이를 통해 로봇·산업 자동화 등 다양한 디바이스 환경에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. K-문샷 프로젝트는 AI와 과학기술을 결합해 국가 연구개발 생산성을 높이기 위한 범국가 프로젝트다. 정부는 2030년까지 연구 생산성을 두 배로 높이고, 2035년까지 첨단바이오·소재·미래에너지·피지컬 AI 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 하고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI가 과학기술 연구 방식 자체를 재설계하는 전환점에 서 있다”며 "미지의 우주를 향해 나아갔던 달 탐사처럼 'AI 아폴로 시대'를 향한 K-문샷 프로젝트를 추진하겠다"고 말했다.

2026.03.12 10:19김미정 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

[박희범의 과학카페] 출연연 휴머노이드 데이터 공개 '천리길'…그래도 한걸음씩 가야

과학기술정보통신부가 휴머노이드 개발을 가속화하기 위한 전초전을 시작했다. 출연연구기관을 모아 휴머노이드 전략 협의체를 발족한 것. 목표는 서로가 맞물려 있는 데이터 등 오픈 플랫폼 구조 확보와 기술 개발 속도 등 2개다. 휴머노이드 개발은 미국 제네시스 미션에 대응한 K-문샷 핵심 미션이다. 단순한 기능적 로봇을 뛰어넘는 피지컬 AI의 결정판으로 주목받고 있다. 지난 달 말 대전서 열린 '출연연 휴머노이드 전략 협의체' 1차회의는 로봇과 관련한 기관 7개가 모였다. 출연연에서는 한국기계연구원(KIMM)을 비롯한 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자통신연구원(ETRI), 한국생산기술연구원(KITECH), 한국철도기술연구원(KRRI)과 대학에서 KAIST와 GIST가 참여했다. 오프라인만 과기정통부를 포함해 총 28명이 모여 각자 가진 역량을 어떻게 모아 공개할 것인지 머리를 맞댔다. 이날 행사에는 줌기능을 이용한 온라인 참가 기관도 5개나 됐다. GIST는 버스 안에서 접속해 회의에 참가했다. 그만큼 절박하고, 절실하게 다가왔다. 이날 논의 테이블 위에 올라온 사업은 KIMM이 지난해부터 주도중인 총 2,194억 원 규모의 휴머노이드 엔지니어 및 하우스키퍼 개발과 KIST가 최근 공개한 한국형 차세대 휴머노이드를 지향하는 카펙스(KAPEX)와 이의 고도화다. 고도화에만 2026~2030년 485억 원 정도 필요하다. 데이터-바디-지능 역량 한 곳에 모을 방안 강구 이날 협의체 회의 골자는 휴머노이드 개발에서 핵심인 데이터와 바디, 지능 역량을 어떻게 한 곳에 모아 활용할 것인가였다. 이를 모아 궁극적으로 우리나라 기업들이 데이터든 뭐든 쉽게 활용할 오픈 플랫폼을 만들겠다는 것이다. 과기정통부 입장은 "데이터를 공개하는 방안을 찾아달라. 필요한건 다 지원한다"로 집약됐다. 회의 서두는 운경숙 기초원천연구정책관이 풀었다. "협의체는 브레인과 바디, 데이터 등 3대 핵심 분과로 운영한다. 모두가 원팀이 돼야 한다. 과기정통부도 여러 부서가 참여하고 2차관실에서도 협력한다. 나아가 부처간 협력도 할 것이다. 산업부는 제조현장 확산을 담당할 것이고, 우리 부는 데이터 결집 등을 맡아 연계한다. 산업체 협력은 말할 것도 없다. 중요한 부분이 각자 연구개발을 진행하는 등 최대한 존중할 것이지만, 데이터는 하나로 결집되야 한다. 데이터 활용을 어덯게 하느냐에 따라 이 협의체 성패가 좌우된다. 기관이 보유한 데이터를 최대한 개방하고 공유한다는 점을 특별히 유념해 달라. 데이터 공개를 위한 추가 예산 확보 등은 얘기해달라. 4월 1일부터 예산작업하니 적극 제안해달라." 윤 정책관은 협의체를 만든 취지에 대해선 이렇게 설명했다. "휴머노이드도 미국이나 중국이 글로벌 주도권 다툼을 시작했다. 우리도 총력을 다해야 한다. 좋은 결과를 내려면, 각자 분산형 연구로는 모자란 부분이 생긴다. 그건 모두가 동의하는 부분이다. 분산 연구에 따른 중복 투자나 연구단절을 방지하고 역량을 결집하기 위해 협의체를 만들었다." "분산연구 단점 해소 차원서라도 협업 절실하지만…" 그러나 이날 논의에 참가한 출연연구기관 입장은 대체로 어떻게 할 것인지를 논의하기 보다는 "이런 저런 점이 어렵다"는 쪽에 맞춰졌다. 어려운 이유에 대해 ▲기술 개발 공정 상 데이터를 당장 확보하는 것의 어려움 ▲데이터 포맷이나 정의, 표준 규약 등 서로 안맞거나 다른 부분에 대한 정리의 필요성 ▲데이터가 아무리 작은 작업도 테라급인데 이를 위한 컴퓨팅 파워 선결과제 ▲GPU 확보 ▲데이터 수집도 중요하지만, 검수 인력이 전체의 30~40% 필요한데, 이에 대한 대비 및 확보여부 ▲참여기관, 특히 기업 입장서는 데이터가 자산이고 경쟁력이라는 점 ▲데이터를 사고 판다는 측면에서 과제의 재정비 필요성 ▲데이터를 모아도 하드웨어가 다르면 소용 없기 때문에 일정기간 과도기 필요 등이 제시됐다. 또 ▲독자 플랫폼 만들자는 것은 말이 안된다 ▲시뮬레이터를 만들어 튜닝하며 협업환경부터 시도 ▲데이터를 마구 뿌리기보다 가이드라인을 정비하고, 수집-정제-가공 샘플 케이스 만들어 피드백부터 하자 ▲개방형 생태계 당장 만드는 것 쉽지 않다. 먼저 챌린지 태스크 디자인을 해보자 ▲하드웨어는 휴머노이드 개념도 없다 ▲이기종 하드웨어에 대한 데이터 활용 전략 수립 필요성▲자존심이 뭐 중요하냐, 남들 것 가져다 쓸 수있는것 쓰고 모자란 걸 채우자 등등 다양한 의견이 개진됐다. 이날 3시 30분부터 진행된 회의 대부분은 데이터 공개에 모아졌다. 가능하면 올해 내 데이터를 공개할 기반을 마련해 달라는 것이 과기정통부 입장이었다. "이렇게 하자, 그게 어렵다면 최소한의 공개 시스템이라도 만들어 시범적으로라도 해보자"는 설득적 입장을 주로 폈다. 논의는 예정시간보다 25분 초과했다. 원팀 논의가 생각보다 어렵고, 할 일도 엄청 많아 보였다. 그런데, KIST와 KIMM은 이미 여러 기관과 조인해 협업 연구를 진행 중이다. 애초부터 합쳐 개발했으면 모를까, 이들 2개 역량을 합친다고 효과가 나올까. 과기정통부는 KIMM과 KIST이 양산하는 데이터 프로토콜을 맞춰 기업에 공개하라는 주문이 최종 목표다. 국가차원서 휴머노이드 연구개발 판 들여다봐야 휴머노이드 개발에서 나오는 데이터를 서로 공유하고, 원팀이 되어 역량을 결집하자는, 명제는 단순하다. 그런데, 이 문제를 풀기 위해서는 부총리급 직위와 역량이 필요해 보인다. 과기정통부나 출연연구기관 뿐만이 아니라 우리나라 로봇 개발 전체의 판을 놓고 들여다봐야 하기 때문이다. KIMM이 주도하는 사업만도 ETRI와 KITECH, KAIST,GIST,서울대, DGIST, 성균관대, DLA,UCLA,뉴욕주립대, MIT, CWU, 에이로봇, 라이온로보틱스, LG전자, 등등 22개 기관으로 구성돼 있다. KIST는 KAIST와 연세대, 고려대, 엔비디아, KITECH, 위로보틱스, DGIST, LG전자, LG이노텍, LG에너지솔류션, 라이온로보틱스 등을 구상 중이다. 이미 판이 벌어졌다. 새로 짜면 모를까, 이미 벌어진 판을 새로 수습하기는 더 어렵다. 배경훈 부총리겸 과학기술정보통신부 장관이 올해 초 업무보고에서 휴머노이드 개발 속도를 강조한 바 있어, 협의체 가동이속도를 낼 것으로는 보인다. 그러나 한편으로는 걱정도 된다. 그동안 정부가 매년 몇 천 억원씩 들여 추진해온 인공지능 학습용 데이터셋 구축사업 성과를 잘 알기 때문이다.

2026.03.02 15:09박희범 기자

출연연 지능·본체·데이터 모아 '한국형 휴머노이드' 만든다

과학기술정보통신부는 27일 대전에서 '출연연 휴머노이드 전략 협의체(이하 '협의체')'를 구성하고 제1차 회의를 개최했다. 협의체는 글로벌 휴머노이드 시장의 급격한 성장에 대응, 다기관으로 분산 추진해 온 출연연 연구 역량을 결집하고 국가 차원에서 기술 경쟁력을 조기 확보하기 위해 발족했다. 정부는 휴머노이드를 범국가 프로젝트'K-문샷'의 핵심 미션(안)으로 선정하고, 파편화된 출연연 연구 역량을 하나로 묶는'원팀(One-Team)'체계를 본격 가동하기로 했다. 협의체는 전문성 강화를 위해 지능(Brain), 본체(Body), 데이터(Data)의 3대 핵심 분야를 중심으로 운영한다. 특히, 초기 단계에서는 주요 출연연 핵심 전문가들을 중심으로 운영하지만, 향후 학계와 산업계까지 폭넓게 참여하는'개방형 협력체제'로 운영함으로써 국가적 역량을 총결집할 방침이다. 이날 회의에서는 협의체 구성·운영방안 확정과 함께 휴머노이드 지능 고도화의 핵심인 데이터 구축 및 공동 활용방안에 대한 집중 논의가 이루어졌다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “휴머노이드 글로벌 경쟁에서 선점하기 위해서는 출연연 간의 칸막이를 허물고 역량을 결집하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조하며,“기관들이 보유한 데이터를 적극 공유하고, 필요한 핵심 데이터 생성이나 인프라가 필요하다면 정부에 적극 제안해 달라”고 당부했다. 과기정통부는 이번 킥오프 회의를 시작으로 분과별 세부 실행계획을 수립하고, 올해 상반기 중 출연연 공동 협력과제 발굴 및 신규사업 기획 등에 반영할 예정이다.

2026.02.27 15:30박희범 기자

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