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고성능 AI 대기시간 줄인다…사이오닉AI, '솔라 오픈2' 10배 가속

사이오닉AI가 대규모언어모델(LLM)의 응답 지연을 줄이는 추론 가속 기술을 공개했다. 사이오닉AI는 31일 업스테이지의 오픈웨이트 LLM '솔라 오픈2(Solar-Open2-250B)'의 추론 속도를 10배 향상시킨 신규 버전을 허깅페이스를 통해 공개했다. 이번에 공개된 모델은 '솔라 오픈2 250B 울트라패스트 드래프트(Solar-Open2-250B-ultrafast-Draft)'다. 업스테이지의 '솔라 오픈2 250B-A15B' 원본 가중치에 사이오닉AI가 개발한 블록 드래프트 기반 스펙큘레이티브 디코딩용 드래프트 모델을 결합했다. 드래프트 모델은 경량 모델이 먼저 다음 토큰 후보를 제안하고, 원본 250B 모델이 이를 검증·채택하는 구조다. 초대형 모델이 모든 토큰을 순차적으로 직접 생성하는 과정에서 발생하는 추론 병목을 줄이기 위한 방식이다. 사이오닉AI는 이를 통해 초당 800토큰 이상의 생성 성능을 구현했으며, 이는 기존 대비 약 10배 향상된 수준이라고 밝혔다. 고석현 사이오닉AI 대표는 "사람은 생각할 때 한 번에 하나의 단어만 떠올리지 않는다"며 "여러 가능성을 동시에 검토하고 다음 생각을 예측하며 사고를 이어가는 것처럼 LLM도 반드시 한 번에 하나의 토큰만 생성해야 하는지 의문이었다"고 기술 개발 배경을 설명했다. 일반적으로 초대형 모델은 높은 성능을 제공하지만 실제 서비스 환경에서는 추론 지연과 비용 부담 때문에 활용 범위가 제한되는 경우가 많다. 이에 업계는 상대적으로 가벼운 모델을 별도로 운용하거나 고성능 모델 호출을 제한하는 방식으로 속도 문제를 우회해왔다. 글로벌 AI 서비스도 사용 목적과 비용, 응답 속도 등에 따라 서로 다른 모델 경로를 병행 운용하는 방식으로 성능과 효율의 균형을 맞추고 있다. 사이오닉AI는 별도의 경량 모델로 우회하는 방식이 아니라 250B급 원본 모델 자체의 추론 과정과 생성 경로를 가속했다는 점에서 차별화된다. 고석현 사이오닉AI 대표는 링크드인 게시물을 통해 키미(Kimi) K3 2.8T 모델을 최적화해 초당 300토큰 속도로 간단한 횡스크롤 게임을 구현한 영상도 공개했다. 그는 해당 모델이 국내 인프라에서 구동되며 추론 최적화 기술이 특정 모델군에만 한정되지 않는 것이라고 설명했다. 이번 결과는 오픈웨이트 모델 생태계에서 외부 기업이나 개발자가 직접 도입·활용할 수 있는 가속 방안을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 보안 등의 이유로 기업 내부에 자체 대규모 AI 모델을 구축하더라도, 응답 지연으로 실무 적용이 쉽지 않았던 한계를 일부 완화할 가능성이 있다. AI 에이전트 기반 AX 환경에서의 활용성도 주목된다. AI 에이전트는 검색, 툴 호출, 다단계 추론, 반복 생성 등을 수행하기 때문에 모델 품질뿐 아니라 토큰 생성 속도와 처리량이 중요하다. 초대형 모델의 추론 속도가 개선되면 기존에는 부담이 컸던 고성능 경로를 실제 업무 자동화나 복합 추론 서비스에 투입할 여지가 커진다. 다만 성능 수치 해석에는 주의가 필요하다. 사이오닉AI가 제시한 지표는 GPU 구성, 배치 크기, 입력·출력 길이, 동시 요청 수, 측정 방식에 따라 달라질 수 있어 실제 기업 인프라와 업무 환경에서의 재현 가능성은 별도 검토가 필요하다. 고석현 사이오닉에이아이 대표는 "대형 모델은 뛰어난 추론 능력을 갖추더라도 속도가 느리면 실제 업무에서 반복적으로 활용하기 어렵다"며 "이번 성과는 모델과 추론 엔진, GPU 커널을 함께 최적화해 250B급 모델을 본격적인 에이전트 업무에 투입할 수 있는 처리량을 확보했다는 데 의미가 있다"고 말했다. 이어 "모델의 크기가 더 이상 느린 응답의 이유가 되지 않도록 빠르고 실용적인 AI 실행 환경을 만들어가겠다"며 "국내 파운데이션 모델이 실제 서비스와 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 최적화 기술과 검증 결과를 지속적으로 공개하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.31 09:38남혁우 기자

'K-AI' 성능 국민이 평가…정부, 일반 심사단 200명 모집

정부가 국민이 직접 국산 인공지능(AI) 모델을 사용하고 성능을 평가하는 절차를 마련했다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 내달 4일 오후 6시까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 국민 평가단 200명을 모집한다고 28일 밝혔다. 평가단에는 일반 국민 누구나 지원할 수 있다. 선정된 평가단은 내달 8일부터 11일까지 LG AI연구원과 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스 정예팀이 개발한 AI 모델을 직접 사용한다. 이후 각 모델을 절대평가 방식으로 평가한다. 국민 평가단 평가 결과는 오는 8월 진행되는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 반영된다. 2차 평가에서는 벤치마크 평가와 전문가 평가도 진행된다. 과기정통부와 NIPA는 평가단 대표성을 높이기 위해 주민등록인구 통계 기준으로 성별과 연령별 인원을 배분할 계획이다. 평가단 선정 결과는 지원자에게 개별 통보한다. 참여 희망자는 NIPA 홈페이지 게시물에 포함된 QR코드를 통해 신청할 수 있다. 선정된 뒤 천재지변 등으로 평가에 참여하지 못하면 해당 평가 결과에는 반영되지 않는다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 민관이 협력해 글로벌 수준의 자체 AI 모델을 개발하는 사업이다. 세부 평가 기준과 2차 단계평가 결과는 8월 중 공개될 예정이다.

2026.07.28 09:41김미정 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

'다음'으로 돌아온 AXZ…AI 입은 포털 경쟁력 키운다

포털 다음(Daum) 운영사 에이엑스지(AXZ)가 사명을 '다음'으로 변경하고 인공지능(AI)을 중심으로 한 차세대 포털 전환에 나선다. 대표 서비스와 기업 브랜드를 일치시켜 정체성을 강화하고 다음 포털 이용자 및 파트너와의 소통을 강화하겠다는 전략이다. AXZ는 지난 20일 개최한 임시주주총회에서 회사명을 '주식회사 다음'으로 변경하는 안을 의결했다고 27일 밝혔다. 사명 변경 이후에도 다음을 비롯한 기존 서비스의 이용 방법과 회원 계정은 동일하게 유지된다. 다음은 이용자에게 익숙한 서비스 경험과 브랜드 자산을 지키면서 AI 기반의 새로운 기능과 서비스를 단계적으로 선보일 계획이다. 1995년 시작된 다음은 검색, 뉴스, 메일, 카페, 블로그 등 다양한 서비스를 통해 사람과 정보, 사람과 사람을 연결하며 대한민국 인터넷 산업의 성장과 함께해 왔다. 현재 다음앱과 검색·뉴스·메일·카페를 비롯해 창작자 플랫폼 티스토리 등 다양한 디지털 서비스를 운영하고 있다. 다음은 이번 사명 변경을 계기로 기업 홈페이지와 공식 채널을 개편하고, 검색·콘텐츠·커뮤니티 분야에서 축적한 서비스 역량에 AI 기술을 결합한 포털 구축에 나선다. 기존 키워드 중심 검색에서 나아가 이용자의 질문과 상황을 종합적으로 이해하는 AI 검색을 강화한다. 뉴스 및 콘텐츠 영역에서는 신뢰할 수 있는 정보를 편리하게 탐색할 수 있도록 개인화 및 요약 기능을 고도화한다. 카페와 티스토리 등 커뮤니티·창작자 생태계의 경쟁력도 지속적으로 강화할 방침이다. 이건수 다음 대표는 "이번 사명 변경은 단순히 회사 명칭을 바꾸는 일이 아니라, 다음 서비스와 미래에 대한 책임을 더 분명히 하는 일"이라며 "다음이 30여 년 동안 축적해 온 신뢰와 가치를 계승하면서 AI 기술을 결합해 새로운 인터넷과 AI 시대를 선도하는 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2026.07.27 10:08이나연 기자

[AI는 지금] 업스테이지 '솔라 오픈 2' 출격…독파모 2라운드 승부수

다음달 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2차 평가를 앞두고 참여사들의 차세대 모델 윤곽이 하나둘 드러나고 있다. 최근 모티프테크놀로지가 '모티프 3 프리뷰' 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록한 데 이어, 업스테이지는 전작 대비 에이전트 성능과 한국어 능력을 끌어올린 모델을 공개했다. 업스테이지는 자체 개발한 오픈웨이트 거대언어모델(LLM) '솔라 오픈 2'를 23일 발표했다. 모델 가중치는 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개됐으며 아키텍처와 학습 방법론 전반을 담은 테크 리포트도 공개됐다. 에이전트·한국어 벤치마크서 두각…"GPU 2장으로 구동" 솔라 오픈 2는 총 2500억 개 매개변수 중 실제 작업 시 150억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택해 최대 100만 토큰 분량의 문서를 한 번에 처리할 수 있다. 업스테이지에 따르면 이 모델은 지시 이행(IFBench), 도구 호출(MCP-Atlas), 에이전트 종합평가(APEX-Agents) 등 에이전트 관련 지표에서 딥시크 'V4 플래시', 미스트랄 '미디엄 3.5', 코히어 '커맨드 A+' 등을 상회했다. 전작 '솔라 오픈'과 비교하면 과학추론(GPQA-Diamond), 수학(HMMT), 코딩 등 주요 벤치마크에서 20점 이상 올랐다. 한국어 성능도 고도화했다. 솔라 오픈 2는 한국어 벤치마크 종합 평균에서 오픈AI 'GPT-5.4 미니', 앤트로픽 '클로드 하이쿠 4.5' 등을 웃돌았다. 국내 산업 현장 업무 평가인 Ko-GDPval에서는 86.75점을 받아 크기가 6배 이상 큰 '딥시크 V4 프로'에 준하는 결과를 냈다. 회사가 공개한 테크 리포트에 따르면 솔라 오픈 2는 100만 토큰의 컨텍스트를 소프트맥스 단독 구조 대비 약 4분의 1 수준의 메모리·연산만으로 처리한다. 전체 48개 레이어 중 25%만 소프트맥스 어텐션을 쓰고 나머지 75%는 선형 어텐션으로 구성한 하이브리드 구조를 적용한 결과다. 학습 과정에서도 효율화를 꾀했다. 전작 '솔라 오픈 1'의 파라미터 중 2.3%만 재사용하는 '선택적 가중치 전이' 방식으로 학습 비용을 줄였다. 코딩·오피스워크 등 12개 영역별로 따로 학습시킨 전문 모델을 하나로 통합하는 '다중 교사 온폴리시 증류(MOPD)' 기법으로 에이전트 역량도 모았다. 다만 SWE-벤치 베리파이드, 터미널 벤치 하드 등 저장소·터미널 단위 소프트웨어 엔지니어링 영역에서는 딥시크 V4 플래시 등 비교 모델 대비 여전히 격차가 있는 것으로 나타났다. 업스테이지도 이 부분을 향후 보완 과제로 꼽았다. 기업이 자체 인프라에 AI를 도입할 때의 비용 부담을 낮추는 데도 주력했다. 솔라 오픈 2는 양자화 적용 시 엔비디아 H200 칩 2장만으로 구동된다. 김성훈 업스테이지 대표는 지난 22일 개발자 행사 '솔라 오픈 웨이트 데이'에서 "최근 공개된 일부 모델 툴은 엔비디아 B200 GPU 16장이 필요한 경우도 있다"면서 "기업들이 실제 도입할 수 있는 실용성이 중요하다"고 말했다. 허깅페이스에 가중치 전면 공개…다음·타임리로 실사용 확산 과학기술정보통신부는 독파모 프로젝트를 통해 개발한 모델을 오픈소스로 전면 공개하고 공공·민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구현하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 업스테이지가 솔라 오픈 2의 가중치를 허깅페이스에 전면 공개한 것도 그 일환이다. 라이선스는 '업스테이지 솔라 라이선스(아파치 2.0 기반)'로, 상업적 활용과 파생 모델 개발이 가능하다. 업스테이지는 올해 상반기 인수 절차를 마친 포털 '다음' 운영사 AXZ 및 범용 AI 에이전트 플랫폼 '타임리'를 두 축으로 한 AI 실사용 확산 계획도 제시했다. 주간 이용자 1000만 명 이상인 포털 다음에 솔라 오픈 2를 적용해 검색·요약을 넘어 대화형 에이전트 서비스로 확장한다. 타임리를 통해서는 지자체와 공공·교육기관의 에이전트 도입을 지원한다는 방침이다. 산업별로는 컨소시엄 정예팀과 함께 금융·법률·의료·공공·국방·제조·소비재·로봇·교육 등 전 산업 영역에 AI 전환(AX) 서비스를 확대하며 국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 '풀스택 소버린 AI' 구축을 추진한다. 해외 개발자 생태계 진입을 위해 오픈라우터, 헤르메스 에이전트 등 글로벌 플랫폼에도 모델을 등재할 계획이다. 김 대표는 "솔라 오픈 2는 단순 벤치마크 점수를 넘어 실제 업무 현장에서 스스로 일을 완수하는 에이전트의 사용성에 방점을 두고 만든 모델"이라며 "우리 기술력으로 개발한 강력한 모델을 오픈웨이트로 공개해 AI 연구 생태계를 고도화하겠다"고 말했다. 또 "다양한 산업 AX를 확산해 한국의 소버린 AI 주도권을 확보하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.23 15:58이나연 기자

[AI는 지금] 모티프, 독파모 2차전 앞두고 '반전'…글로벌 경쟁력 입증

국가대표 인공지능(AI) 기업을 가리는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 2차 평가를 앞두고 참여 기업 간 경쟁이 달아오르고 있다. 가장 늦게 합류한 모티프테크놀로지가 프리뷰 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록하면서 예상 선발 구도에 변화가 생길지 주목된다. 모티프는 독파모 사업을 통해 개발 중인 대규모언어모델(LLM) '모티프 3' 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '모티프 3 프리뷰'는 딥시크 최신 모델과 같은 44점을 기록해 미국과 중국을 제외한 국가에서 개발된 모델 가운데 가장 높은 성적을 거뒀다. 글로벌 오픈소스 모델 순위에서도 문샷AI의 키미와 즈푸AI의 GLM에 이어 미니맥스, 딥시크 모델과 함께 3위권에 올랐다. 이번 결과는 모티프가 독파모 2차 평가용 최종 모델을 제출하기 전에 확보한 성적이라는 점에서 주목된다. 모티프는 이달 말 모델을 제출한 뒤 8월 초 성능을 높인 최종 버전을 공개할 예정이다. '모티프 3'는 전체 파라미터 3140억 개 규모의 전문가혼합(MoE) 모델이다. 추론 과정에선 전체의 약 4%인 130억 개 파라미터만 선택적으로 활성화하는 구조를 적용했다. 회사 측은 해외 오픈소스 모델을 개량하지 않고 아키텍처 설계부터 학습까지 자체 개발했다고 설명했다. 개발 규모도 경쟁사보다 작다. 모티프는 직원 약 30명이 정부가 제공한 그래픽처리장치(GPU) 700여 장을 활용해 선정 후 약 5개월 만에 프리뷰 모델을 완성했다. 이처럼 상대적으로 적은 인력과 연산 자원으로 글로벌 상위권 벤치마크 점수를 제시하면서 기술 효율성과 독자성을 드러낸 것으로 평가됐다. 독파모 2차 평가는 기존 4개 정예팀 가운데 1곳을 탈락시키는 방식으로 진행될 예정이다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 지난 6월 말 평가용 모델을 제출했으며 패자부활전을 통해 한 달 늦게 합류한 모티프는 이달 말까지 모델을 제출한다. 과학기술정보통신부는 8월 초부터 심사에 들어갈 계획이다. 이번 평가는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용과 서비스 확산 가능성도 주요 평가 요소로 거론된다. 또 글로벌 벤치마크 반영 비중이 높아지는 동시에 실제 사업 적용 사례와 생태계 확장 능력도 함께 살피는 것으로 알려졌다. 업스테이지는 2차 평가에서 기존 1000억 개 규모 모델을 2000억 개 수준으로 확대할 예정이다. 이곳은 AAII에서 44.4점을 기록한 모델 성능과 국산 AI 모델·국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 풀스택 역량을 강점으로 내세우고 있다. 최근에는 검색 플랫폼 다음을 인수하고 AI 요약 서비스에 자체 거대언어모델(LLM) 기술을 적용하며 서비스 확장에도 나섰다. LG AI연구원은 그룹 계열사와 외부 산업 현장에서 축적한 적용 사례를 앞세우고 있다. 최근 코스콤과 협력해 국내 상장기업 약 2500개 종목의 주가 예측과 해설 서비스를 추진하고 있으며 LG유플러스와 함께 정부의 '모두의 AI' 사업 참여도 준비 중이다. SK텔레콤은 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 추가하며 산업 확산 역량을 강화했다. SK AX는 제조와 금융, 공공 분야의 AI 전환 사례를 발굴하고 테크노매트릭스는 독자 모델의 현장 운영과 고도화를 지원하는 역할을 맡는다. 모티프도 삼일회계법인과 딥서치 등 컨소시엄 참여 기업 및 협력사와 모델 공급을 논의하고 있다. 성능 중심의 개발 전략을 유지하면서 회계와 금융 데이터, 산업 현장 적용 사례를 확대해 상용화 평가에 대응할 계획이다. 업계에선 모티프가 공개한 AAII 성적이 2차 평가를 앞두고 선두권과 후발 주자의 격차가 예상보다 크지 않을 수 있다는 점을 드러냈다고 평가했다. 기존에는 자본력과 인력, 산업 적용 경험을 갖춘 대기업 계열 팀이 유리할 것이라는 관측이 많았지만, 이번에 모티프가 프리뷰 단계에서 성능 경쟁력을 입증하면서 평가 변수로 떠오른 분위기다. 다만 일각에선 기업별 AAII 점수가 모델 공개 시점과 평가 버전, 오픈소스 범위가 달라 단순 비교에는 한계가 있다고 지적했다. 모티프가 제시한 '글로벌 오픈소스 3위권'도 44점을 받은 여러 모델이 함께 포함된 순위인 만큼, 실제 경쟁력은 8월 독파모 평가에서 다른 정예팀과 동일한 기준으로 비교해야 확인할 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "2차 평가부터는 벤치마크 점수만 높다고 통과할 수 있는 구조는 아닐 것"이라며 "독자 기술로 성능을 얼마나 끌어올렸는지와 실제 산업에서 활용할 수 있는지를 함께 증명하는 팀이 유리할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:08장유미 기자

글로벌 AI 시장, 미·중 모델 고집 여전...한국 현주소는

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

2026.07.16 08:56김미정 기자

[현장] 국방부 "민간 모델로 한국형 통합 플랫폼 구축"…비용·데이터 장벽 극복

국방부가 민간 대규모언어모델(LLM)과 월드모델을 활용한 국방 AI 통합 플랫폼 구축을 추진한다. 예산, 시간 등을 고려했을때 검증된 민간 기술을 국방 환경에 맞게 튜닝·적용하는 것이 현실적이라는 판단에서다. 전준범 국방부 AI기획국장은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '제26~27차 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나에서 이 같은 AI 전환(AX) 정책 방향을 소개했다. 이번 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼이 공동 개최했다. 하윤철 한화시스템 상무, 김성훈 업스테이지 대표, 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 최용환 LIG넥스원 D&A 기술위원 등이 참석해 군 특화 AI 추진 방향을 논의했다. 한정된 예산과 인력, 민간 기술로 극복 전 국장은 국방부의 역할을 개별 AI 서비스 개발보다 제도·인프라·플랫폼 기반 조성에 두겠다고 밝혔다. 국방부가 직접 초거대 LLM을 개발하기에는 GPU·데이터·비용 부담이 큰 만큼 민간의 우수한 LLM을 가져와 국방 환경에 맞게 파인튜닝하고 검색증강생성(RAG) 등을 결합하는 방식이 현실적이라는 설명이다. 월드모델도 같은 논리로 접근한다. 과학기술정보통신부가 추진하는 월드모델 사업과 협력해 국방 특화 버전을 확보하겠다는 구상이다. 전 국장은 "한정된 예산과 인력 안에서 서로 잘할 수 있는 부분을 나눠서 해야 한다"고 말했다. 업계에서도 같은 방향에 공감했다. 최용환 LIG D&A 기술위원은 독자 모델 개발보다 데이터 구조화와 도메인 적용 역량이 더 현실적인 경쟁력이라고 짚었다. 그는 "국내 데이터를 다 모아도 방산 특화 파운데이션 모델은 만들 수 없다"며 강한 범용 모델에 RAG, 온톨로지 DB, 국방 용어 체계 등을 결합하는 방식이 더 실용적이라고 밝혔다. 모델이 3개월마다 새로 나오는 만큼 그때마다 재계약·파인튜닝하는 것은 비현실적이며, 방산기업의 역할은 데이터를 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공하는 데 있다고 덧붙였다. 실제 전장에서는 중앙의 대형 모델과 현장의 소형 온디바이스 모델을 병행하는 구조가 적합하다고도 강조했다. 각군과 기관 아우르는 통합 플랫폼…목표는 "한국형 팔란티어" 전 국장은 국방 AI의 성패를 모델 성능 자체보다 보안 체계, 데이터 활용 환경, 공통 소프트웨어 기반을 어떻게 갖추느냐에 두고 있다고 설명했다. 그는 "그동안 개별적인 접근을 많이 해왔는데, 일정 성과는 있었지만 분명한 한계가 있다"며 "각 군과 기관이 개별적으로 AI 서비스를 구축하는 방식으로는 중복 투자와 비효율을 피하기 어렵다"고 지적했다. 이에 따라 국방부는 에이전트 오케스트레이션, 데이터 온톨로지, 공통 모듈 등을 포함한 국방 AI 소프트웨어 플랫폼 구축을 검토하고 있다. 전 국장은 "팔란티어의 파운드리, 안두릴 등의 사례를 참고해 장기계약을 통해 한국형 팔란티어를 육성하는 것이 목표"라며 "관련 기업·연구기관·대학과 협의해 올 3분기 안에 큰 그림을 그리고, 내년부터 R&D 사업을 본격화할 계획"이라고 설명했다. 국방 AI, 로드맵·제도·데이터가 관건 하윤철 한화시스템 상무는 국방 AI 추진 방향에는 공감하면서도, 이제는 구체적인 로드맵과 예산이 뒤따라야 한다고 지적했다. 지난해 국방 AI 데이터센터 기획 과정에서 대규모 GPU 확보 필요성이 제기됐지만 예산 설득에 어려움이 있었다며 앞으로도 비슷한 장벽이 반복될 수 있는 만큼 중장기 계획이 필요하다고 말했다. 전준범 국방부 AI기획국장은 AI 기술과 기존 획득 체계가 맞지 않는 측면이 크다고 진단했다. 이에 따라 국방부는 인공지능법, 첨단전력 획득법 등을 통한 절차 간소화와 함께 미국 기타거래권한(OTA)과 유사한 유연한 계약제도 도입을 추진하고 있다고 밝혔다. 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장은 전영역 합동지휘통제(JADC2) 구현을 위한 '픽스(FICS)' 사업을 추진 중이라고 소개했다. 그는 지휘통제체계 고도화 과정에서 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 여러 LLM의 기능 적합성을 검증하는 실증을 진행 중이지만 현재 체계는 AI가 바로 구동되기 어렵고 기능 하나를 추가하는 데도 수개월이 걸리는 구조라고 설명했다. 데이터 개방은 제한적으로 이뤄질 전망이다. 전 국장은 모든 업체에 국방 데이터를 일괄 개방하기는 어렵다며, 보안 역량에 따라 차등 개방하고 역량이 부족한 업체는 'AX 거점'이나 '안심존' 같은 통제된 환경에서 작업하도록 하는 방안을 제시했다. 전준범 국장은 "한정된 예산과 인력 여건을 고려하면 초거대 모델을 처음부터 독자 개발하기보다 민간의 우수한 LLM과 월드모델을 국방에 맞게 특화해 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 제도 개선과 인프라 구축, 공통 플랫폼 마련에 집중하고 올해 3분기 안에 큰 그림을 제시하겠다"고 말했다.

2026.07.15 18:26남혁우 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

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

2026.07.15 17:43이나연 기자

[현장] "국방 AI, 모델만으론 안 돼…초지능·파트너십 필요"

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

2026.07.15 16:44이나연 기자

업스테이지·퓨리오사AI·AXZ, 검색 서비스 기반 AI 모델 고도화 나선다

업스테이지가 국산 인공지능(AI) 모델과 반도체, 검색 서비스를 연결한 풀스택 소버린 AI 상용화에 시동 걸었다. 업스테이지는 15일 온라인 대담을 열고 포털 '다음' 운영사 AXZ, AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 이같은 계획을 추진한다고 밝혔다. 업스테이지는 한국어 특화 거대언어모델(LLM) '솔라'를 제공한다. 퓨리오사AI는 솔라의 추론 연산을 처리하는 레니게이드(RNGD)를 공급한다. AXZ는 솔라와 RNGD를 결합해 다음 검색 서비스 '다음 AI 요약'에 적용할 방침이다. 세 회사는 다음 AI 요약을 운영하며 얻은 결과를 모델과 반도체 개선에 활용할 방침이다. 다음에서 검색 질의와 서비스 처리 데이터가 쌓이면 업스테이지는 이를 바탕으로 솔라의 성능을 높일 수 있고, 퓨리오사AI도 실제 이용 환경에 맞춰 칩 처리량과 전력 효율을 개선할 수 있어서다. 다음 AI 요약은 사용자가 검색창에 질문이나 키워드를 입력하면 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 요약해 보여주는 서비스다. 언론사 제휴 콘텐츠를 비롯한 카페, 티스토리 등에 올라온 문서를 검색에 활용된다. 이 서비스는 답변과 함께 근거도 제공하며, 새로운 정보가 나오면 요약 내용에 반영한다. 이건수 AXZ 대표는 "우리는 최신 정보와 검색어 연관성을 높이는 기술에 집중했다"고 밝혔다. 이어 "키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 관련 문서를 선별한다"며 "이후 솔라가 해당 문서를 바탕으로 답변을 생성하는 식으로 작동한다"고 설명했다. 그러면서 "사전 학습된 지식에 의존하거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 하네스 엔지니어링도 적용했다"고 덧붙였다. 업스테이지는 솔라의 소형 모델 구조와 한국어 요약 성능을 다음 AI 요약에 활용할 방침이다. 대규모 범용 모델을 그대로 적용하기보다 검색 결과를 빠르게 읽고 정리하는 작업에 맞춰 모델을 운영할 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실제 검색 서비스에서 축적한 결과는 솔라 요약 정확도와 응답 성능을 개선하는 데 활용할 것"이라고 밝혔다. 퓨리오사 "NPU,온프레미스에 유리…GPU 비용 대비 50%↓목표" 퓨리오사AI는 다음 AI 요약의 3개 서버 노드에 레니게이드 약 24개를 투입했다. 이를 통해 매일 약 5억개 토큰을 처리하고 있다. AI 모델을 가속기에 배치하는 컴파일러와 서비스 환경에 맞춰 추론을 처리하는 서빙 엔진도 적용했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 레니게이드 도입 시 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) H200 기반 인프라와 비교해 추론 비용을 50% 이상 줄일 수 있다고 자신했다. 칩 가격과 전력 사용량, 서버 운영비를 포함하면 동일한 비용으로 최대 2배 수준의 연산을 처리할 수 있다는 주장이다. 백 대표는 "레니게이드는 GPU 전력·가격 대비 성능이 높다"며 "토큰 사용량이 많은 검색과 에이전틱 AI 서비스에 적합할 것"이라고 강조했다. 백 대표는 온프레미스 환경에서도 레니게이드 비용 경쟁력을 내세웠다. 기업이 내부에 AI 인프라를 구축할 경우 GPU와 비슷한 응답 속도를 유지하면서, 낮은 비용으로 동시 사용자와 토큰 처리량을 확보할 수 있다는 이유에서다. 현재 퓨리오사AI는 솔라를 비롯한 오픈소스 모델과 임베딩 모델 지원을 위해 소프트웨어 최적화를 확대할 계획이다. AXZ는 낮아진 추론 비용으로 AI 요약 노출을 확대할 계획이다. 현재 베타 서비스 중인 AI 요약은 전체 검색 질의 약 20%에 제공된다. 이 대표는 "향후 노출 비중을 절반 이상으로 높일 것"이라며 "쇼핑과 맛집 등 분야별 정보를 깊이 있게 제공하는 버티컬 AI 검색으로 확장할 것"이라고 말했다. 이어 "장기적으로 다음 이용자에게 1인 1 에이전트를 제공하는 플랫폼으로 성장할 것"이라고 목표를 밝혔다. 김성훈 대표는 "차세대 솔라 모델과 임베딩 모델에도 국산 NPU 적용을 확대할 계획"이라며 "소버린 AI와 소버린 인프라가 결합한 새로운 풀스택 구조에 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.07.15 13:45김미정 기자

[유미's 픽] "해외 정부와 다르다"…AI G3 노린 韓, 전국민 무료 AI 내세운 까닭은

정부가 전국민에게 이용량 제한 없이 국산 인공지능(AI)을 제공하는 '모두의 AI' 사업에 착수하면서 국내 AI 시장의 경쟁 구도가 서비스 중심으로 옮겨가고 있다. 해외 주요국이 행정 안내와 공무원 업무 지원, 컴퓨팅 인프라 확충을 각각 추진하는 것과 달리 우리나라 정부는 전국민 무료 AI 서비스에 승부수를 던진 모습이다. 15일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원에 따르면 모두의 AI는 국민의 AI 접근성과 활용 역량 격차를 줄이고 국산 AI 모델의 서비스 경쟁력을 높이기 위해 추진된다. 정부가 연산 자원만 제공하는 데서 벗어나 전국민 이용 수요를 직접 만들어 국산 모델에 대규모 실사용 경험을 공급하는 구조다. 정부는 오는 8월 11일까지 공모를 거쳐 2~3개 기업 또는 컨소시엄을 선정한다. 사업자는 9월 베타서비스를 시작하고 12월부터 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트, 특화 서비스를 제공해야 한다. 올해는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 기업당 256장 또는 128장씩 배분한다. 자부담금 매칭이 필요하며 2027년 이후 GPU 비용과 운영비 지원 방식·규모는 관계부처와 국회 협의를 거쳐 결정된다.정부가 이번 사업을 추진한 이유는 외산 AI 서비스 의존과 AI 활용 격차에 대한 우려 때문이다. 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만 명에 달하지만 상당수 외산 서비스 무료 버전을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또 현재 국민 약 3분의 1은 여전히 AI를 이용하지 않는 것으로 집계됐다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "모두의 AI는 단순한 서비스를 넘어 우리 국민들이 AI와 함께 일하고 배우며 일상을 영위할 수 있도록 지원하는 AI 시대의 계산기·컴퓨터"라고 밝혔다. 행정 효율 넘어 산업 육성까지…한국형 AI 정책 실험 모두의 AI는 행정서비스 개선이나 인프라 공급에 머문 해외 정책보다 한발 더 나아가 전국민 이용 수요와 국산 AI 산업 육성을 동시에 겨냥했다는 점에서 많은 주목을 받고 있다. 현재 해외에선 AI를 특정 행정서비스에 적용하거나 공무원 업무를 지원하고, 민간 기업에 컴퓨팅 인프라를 공급하는 방식이 주로 활용되고 있다. 한국처럼 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영까지 직접 지원하는 사례는 드문 편이다. 해외 사례를 살펴보면 국민 대상 행정 안내, 공무원 업무 지원, 민간 AI 인프라 공급으로 정책 방향이 나뉜다. 영국은 '거브닷UK 챗(GOV.UK Chat)'을 통해 정부 공식 정보를 기반으로 복지와 연금, 주택, 직업훈련 등 국민의 행정 관련 질문에 답하는 서비스를 제공 중이다. 정부 웹사이트를 일일이 찾거나, 상담센터에 문의하는 불편을 줄이는 디지털 행정 창구에 초점을 맞췄다. 싱가포르는 공무원의 자료 조사와 문서 작성, 아이디어 생성을 지원하는 내부 AI 도구 '페어(Pair)'를 앞세우고 있다. 정부 업무 생산성과 보안성을 높이는 것이 주된 목적이다. 인도는 '인디아AI 미션'을 통해 1만8000개 이상의 AI 연산 자원을 확보하고 스타트업과 연구기관 등에 최대 40% 낮은 비용으로 공급하고 있다.미국은 연방기관의 AI 도입과 공무원 업무 효율화에, 중국은 정무서비스 적용과 기업의 연산·모델 이용 지원에 무게를 두고 있다. 두 나라 모두 국가 차원의 AI 활용을 확대하고 있지만 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영을 직접 지원하는 한국과는 정책 구조가 다르다. 이와 달리 우리나라는 국민이 직접 쓰는 범용 AI를 정책의 중심으로 삼고 있다. 무료 서비스에 국산 모델 활용 조건과 GPU 지원을 더해 AI 이용 격차를 줄이고, 외산 서비스에 몰린 수요와 데이터를 국내 산업으로 끌어오겠다는 구상을 펼치고 있다. 이에 사업자는 독자 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고 자사 외 다른 기업의 국산 모델도 30% 이상 사용해야 한다. 외산 모델은 제한적으로 병용할 수 있지만 해당 사용분은 정부 지원에서 제외된다. 디지털플랫폼정부위원회 인공지능플랫폼혁신국장 출신인 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "외산 AI와의 병용을 일부 허용한 하이브리드 전략은 영리하고 실리적인 소버린 AI 확보 방안"이라며 "국산 모델이 일정 수준의 성능을 갖췄더라도 글로벌 빅테크보다 대규모 서비스 운영 경험이 부족한 만큼 초기 품질을 보완하면서 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 인프라에 축적할 수 있다"고 말했다. 'K-AI' 확산 노린 정부, 독자 모델 개발·모두의 AI 투트랙 추진 업계에선 '모두의 AI'가 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업과 지원 대상이 일부 겹치면서 AI 예산과 GPU가 분산될 수 있다고 우려했다. 반면 일각에선 두 사업이 같은 영역을 중복 지원하기보다 모델 개발과 서비스 구현을 나눠 맡는 구조로 봐야 한다는 의견도 내놨다. 실제 독자 AI 파운데이션 모델 사업은 글로벌 선도 모델과 경쟁할 기반 모델 확보에 초점을 두고 있다. 모두의 AI는 국산 모델을 검색과 데이터, 외부 도구 등과 결합해 국민이 실제로 사용하는 서비스로 구현하고 대규모 운영 경험을 쌓는 데 중점을 두고 있다. 이는 모델 개발과 제품 구현을 각각 맡겨 역량과 자원이 한쪽에 과도하게 분산되는 것을 줄이려는 취지다. 업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델 사업은 모델 자체를 개발하는 영역이고 모두의 AI는 여러 모델과 기술을 결합해 제품을 만드는 엔지니어링 영역"이라며 "모델 개발사에 촉박한 일정으로 전국민 서비스 구축까지 동시에 맡기면 인력과 시간, 인프라 측면에서 부담이 커질 수 있다"고 말했다. 다만 두 사업의 성과가 따로 쌓이면 정책 효과가 제한될 수 있다는 점은 다소 우려된다. 모두의 AI에서 확보한 이용자 상호작용과 에이전트 실행 기록, 오류·장애 대응 경험이 독자 모델 고도화에 반영돼야 모델 개발과 서비스 운영이 선순환 구조를 만들 수 있어서다. 이 연결이 약하면 학습과 서비스에 각각 투입한 GPU와 예산의 효율도 떨어질 수 있다. 이 에반젤리스트는 "단순한 모델 스펙 경쟁을 넘어 서빙 단계에서 국산 모델이 얼마나 밀도 높은 트래픽 경험과 실전 데이터를 축적하느냐가 중요하다"며 "에이전트 구동 과정에서 발생하는 핵심 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 자산으로 쌓아 국산 모델 개선에 활용해야 한다"고 강조했다. 정부 지원 이후 자생력 입증해야 업계는 우리나라가 반도체와 디지털 인프라를 활용해 전국민 단위의 AI 수요를 만든다는 점을 두고 과감한 소버린 AI 정책을 펼치고 있다고 평가했다. 그러나 정부 지원으로 확보한 이용량이 독자적인 서비스 경쟁력과 수익성, 해외 확장으로 이어지는지는 별도로 입증해야 하는 부담도 크다고 봤다. 정부도 이를 의식해 이번 발표 평가에서 서비스 편의성과 이용자 확보·유지 전략을 가장 높은 50점으로 배정했다. 모델 성능보다 국민이 실제로 사용하고 계속 찾는 서비스를 만들 수 있는지를 중점적으로 살피겠다는 의지를 드러낸 것이다. 이 외에 서비스 품질·안정성은 30점, 국내 AI 생태계 기여도는 20점이 만점이다.일각에선 새롭게 구축한 서비스만으로 단기간에 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않다는 의견도 내놨다. 또 이미 대규모 이용자를 확보한 포털과 앱에 국산 모델과 AI 기술을 접목하는 방식이 이용 확산과 비용 효율 측면에서 현실적일 수 있다고 주장했다. 업계 관계자는 "범용 모델을 통해 국민의 AI 리터러시를 높이겠다는 사업 취지에는 공감한다"며 "다만 새로운 서비스를 만들어 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않은 만큼 국내 모델과 기술을 이미 국민이 사용하는 포털과 앱 등 다양한 플랫폼에 접목해 AI 활용 범위를 넓히는 것이 효과와 비용 측면에서 더 현실적일 수 있다"고 강조했다. 전국민 무료 서비스가 기존 민간 AI 구독 시장과 경쟁하거나 일부 사업자에 GPU와 데이터가 집중될 가능성이 있다는 점 역시 부담 요소로 지목됐다. 9월 베타서비스와 12월 정식 출시 일정도 촉박해 여러 모델을 연결하고 보안과 개인정보 보호, 장애 대응 체계를 단기간에 갖춰야 한다는 점도 기업들이 해결해야 할 과제로 남았다. 정부 역시 대응책 마련에 적극 나서야 할 것으로 보인다. 공공 AI 에이전트가 효용을 내려면 기존 행정 절차와 시스템 개선을 병행해야 하기 때문이다. 부처별로 파편화된 절차를 그대로 둔 채 AI만 추가할 경우에는 이용자 접점과 책임 체계가 더 복잡해질 수 있다. 또 에이전트의 권한과 실행 이력, 품질과 보안을 관리하는 에이전트옵스 체계도 앞으로 필요하다. 이 에반젤리스트는 "정부 부처 간 복잡한 절차와 파편화된 시스템을 혁신하지 않은 채 AI 에이전트만 얹으면 또 다른 파편화를 낳을 수 있다"며 "국민이 실제 효용을 느끼도록 행정 절차 혁신과 에이전트 운영 체계를 함께 준비해야 한다"고 강조했다.

2026.07.15 10:40장유미 기자

국산 AI 모델, 자동차 부품·오피스·공공 업무 적용 확산

한국 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 제조와 공공을 비롯한 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 SK텔레콤과 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지가 자동차 부품 제조와 사무 업무, 중소기업 AI 전환, 공공 서비스 분야에 국산 AI 모델 활용을 확대한다고 13일 밝혔다. SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 경량화 모델을 자동차 부품 업체 코넥의 생산 현장에 도입한다. 올 하반기부터 코넥의 주조·가공 공정 데이터를 학습한 AI 에이전트를 활용해 현장 실증에 나선다. SK텔레콤은 숙련공이 보유한 경험과 업무 지식을 거대언어모델(LLM)로 데이터화할 방침이다. 이를 학습한 AI 에이전트가 공정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 작업 방식의 표준화를 지원한다. 독자 AI 모델을 활용해 제조 현장 보안 요구에도 대응한다. 경량화 모델의 연산 효율을 높여 AI 도입과 운영에 필요한 비용 부담도 낮출 계획이다. LG AI연구원과 한컴은 공공·민간 AI 오피스 시장을 겨냥한 전략적 협업을 추진한다. LG AI연구원 AI 모델 '엑사원'을 한컴의 '한컴 어시스턴트'와 '한컴피디아' 등 주요 AI 서비스에 접목할 계획이다. 두 기업은 한컴의 AI 에이전트 기술과 LG AI연구원의 AI 모델·서비스 인프라를 결합한 통합 설루션을 개발할 예정이다. 이를 기반으로 공공기관과 민간기업 사무 업무에 AI 도입을 확대한다는 목표다. NC AI는 이노비즈협회와 국내 중소기업의 AI 전환을 지원한다. 전문 인력 부족과 높은 비용으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업을 대상으로 적은 인프라 자원에서도 고성능 AI를 운영할 수 있는 산업 현장형 아키텍처를 제공한다. 업스테이지와 오케스트로그룹은 국산 AI 모델 '솔라'를 활용한 공공 부문 생성형 AI 서비스를 구축한다. 공공기관별 데이터에 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 기관 업무에 맞춘 답변과 정보를 제공할 계획이다. 이 서비스는 오케스트로 그룹의 AI 설루션 '클라리넷'에 탑재된다. 클라리넷은 다수 공공기관에 도입된 설루션으로 조직 내 반복 업무 자동화와 효율화를 지원한다. 두 기업은 천안·아산에서 추진되는 'AI 특화 시범도시 사업'에도 참여한다. 해당 사업에는 2026년부터 2030년까지 5년간 약 6109억원이 투입된다. AI 인프라와 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI 등 관련 기술을 개발·실증한다. 김종호 NC AI 글로벌사업실 매니저는 "그동안 다수 중소기업은 AI 도입 필요성을 절감하면서도 비용과 전문 인력 부족으로 도입에 어려움을 겪어왔다"며 "대규모 인프라 투자 없이도 산업과 업무에 최적화된 AI를 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:40김미정 기자

다음도 'AI 요약' 참전…네이버·구글과 AI 검색 맞대결

네이버와 구글에 이어 다음도 '인공지능(AI) 요약' 서비스를 내놓으며, AI 검색 경쟁에서 맞붙게 됐다. 이들은 모두 자체 초거대 언어모델(LLM)을 서비스에 적용했으며, 각각 양질의 답변, 사용성, 정확성을 강점으로 시장 경쟁력을 확보한다. 5일 IT업계에 따르면, 다음은 지난 1일 검색 결과를 자동으로 요약해주는 'AI 요약' 베타 서비스를 공개한 바 있다. 해당 서비스는 검색창에 키워드를 입력하면 LLM이 웹 문서를 직접 분석해 검색 결과에 대한 종합적 답변을 제공한다. 앞서 네이버와 구글도 유사 서비스를 내놓은 바 있다. 네이버와 구글은 'AI 브리핑', 'AI 오버뷰'를 선보였으며 각각 웹사이트 검색 시 요약된 답변 옆에 원본 콘텐츠를 표시해준다. 네이버·다음·구글, 자체 LLM 활용…서비스 자율성↑ 세 서비스 모두 자체 LLM을 사용한 것이 특징이다. 네이버 AI 브리핑은 하이퍼클로바X를, 구글 AI 오버뷰는 제미나이를, 다음은 업스테이지의 '솔라'를 기반으로 개발됐다. 자체 LLM을 보유할 경우 워크플로우(작업 흐름)에 대한 통제권을 가져, 보다 자유롭게 활용 가능하다. 솔라는 업스테이지가 주관사로 참여하는 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 고도화되고 있다. 하이퍼클로바X는 다량의 한국어 데이터를 학습해 한국어에 특화됐다. 제미나이는 멀티모달 기술력과 구글 생태계 안의 자료를 바탕으로 방대한 지식을 학습했다. 답변의 질·사용성·정확성이 무기…AI 검색 경쟁 본격화 그 중에서도 네이버는 블로그, 카페, 지식인, 플레이스 등 실생활에 밀접한 서비스를 30년 가까이 운영하며 쌓아온 데이터뿐만 아니라 자체 생태계 내의 최신 자료를 기반으로 잘 요약된 답변을 내놓는다는 것을 AI 브리핑의 특장점으로 꼽았다. 다음은 AI 요약의 '사용성'을 강점으로 내세웠다. 다음 운영사 AXZ 관계자는 “솔라 모델 도입으로 보다 정확하고 빠른 AI 검색을 제공할 수 있고, 추후 실제 생활에서 활용성 높은 버티컬 특화 영역도 구상하고 있다. 다음의 AI 검색 경쟁력을 높이기 위해 단계적으로 준비하고 있다”고 설명했다. 구글은 정확성을 AI 오버뷰의 특징으로 언급했다. 최상위 웹 결과로 뒷받침할 수 있는 정보만 표시하도록 설계됐으며, 타 LLM처럼 환각(할루시네이션)을 일으키거나 없는 사실을 지어내지 않는다는 것이다. 여기에 구글은 앞뒤가 맞지 않는 쿼리를 보다 잘 감지하는 매커니즘을 구축하고, 풍자·유머 콘텐츠를 답변에 포함하지 않도록 서비스를 개선했다. 아울러, 콘텐츠 정책을 위반하는 개요에 대해서도 조치를 취했다고 덧붙였다.

2026.07.05 14:10박서린 기자

검색 결과 자동 정리…다음, 'AI 요약' 베타 출시

포털 다음은 업스테이지 자체 언어모델(LLM) '솔라'를 바탕으로 검색 결과를 자동 요약해주는 '인공지능(AI) 요약' 베타 서비스를 공개한다고 1일 밝혔다. AI 요약은 LLM이 웹 문서를 직접 분석해 검색 결과에 대한 종합적인 답변을 정리해주는 기능이다. 다음 검색창에 키워드를 입력하면 핵심 요약과 근거를 함께 제공하며, 내용이 바뀌면 AI가 자동 반영해 늘 최신 정보를 확인할 수 있다. 짧은 단어뿐만 아니라 문장형 질문도 의도를 파악해 정리하고 절차가 중요한 검색은 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표로 보여주는 등 검색어 성격에 맞춰 가독성을 높였다. AI 요약 기능에는 업스테이지의 자체 LLM '솔라'가 기반 모델로 탑재됐다. 이는 지난 5월 업스테이지가 AXZ를 인수한 이후 AI의 첫 본격 적용이다. 이를 통해 다음 검색은 기존 키워드 검색과 AI 요약이 결합된 하이브리드 검색으로 고도화된다. AI 요약 기능은 ▲이슈(실시간 트렌드) ▲금융 ▲엔터 ▲건강 ▲사전 ▲일상 등 생활과 밀접한 6개 영역에 우선 베타 서비스로 적용한 뒤, 연내까지 영역을 확대해 정식 버전을 배포할 계획이다. 또 AXZ는 연내 다음의 통합검색을 완전히 대화형 AI로 대체하는 'AI 모드'를 출시할 예정이다. 단순 요약을 넘어 AI와 직접 대화를 통해 다양한 정보를 깊이있게 탐색할 수 있다는 점이 특징이다. 솔라는 업스테이지가 주관사로 참여하는 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 고도화되고 있는 국가대표 AI 모델이다. 모델 개발사인 업스테이지를 중심으로 포털 다음과 AI 멀티 플랫폼 기업 '타임리'로 구성된 업스테이지 컴퍼니는 이를 시작으로 자체 AI 모델을 대국민 서비스로 넓혀, 누구나 일상에서 AI의 효용을 누리는 '대국민 AI 생태계'를 키워간다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "다음 AI 요약은 AI 모델이 수많은 사람들의 일상과 만났을 때 어떤 변화를 만들 수 있는지 보여주는 시작점"이라며 "앞으로 다음 서비스 곳곳에 업스테이지의 AI를 더, 누구나 일상에서 자연스럽게 AI의 효용을 누리는 모두를 위한 AI 시대를 함께 열어가겠다"고 말했다.

2026.07.01 18:03박서린 기자

K-AI 모델 현장 확산 '속도'…방송 제작부터 공공행정·반도체까지

한국 기업이 독자 인공지능(AI) 모델 산업·공공 현장 적용 사례를 넓혀 K-AI 생태계 확산에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부는 NC AI를 비롯한 업스테이지, KT, SK텔레콤이 방송 콘텐츠 제작부터 공공 업무 효율화, 지방자치단체 행정 AI 전환, 국산 AI 반도체 기반 모델 구동 분야에 K-AI를 적용한다고 29일 밝혔다. NC AI는 MBC 손잡고 방송 콘텐츠 후반 제작 과정에 멀티모달 AI 기술을 도입한다. 그동안 방송산업은 촬영 후 편집과 자막 삽입 등 포스트 프로덕션 과정을 수작업에 의존했다. 이에 NC AI는 시각언어모델 등 멀티모달 기술을 활용해 편집과 자막 삽입 업무의 비효율을 줄이고 전체 제작 공정을 단축할 계획이다. 방송 제작진이 기획과 연출 등 창의적 업무에 더 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 업스테이지는 조달청과 공공 업무용 생성형 AI 업무 지원 서비스 공급 계약을 맺고 조달청 공급사로 선정됐다. 업스테이지는 '솔라' 모델과 광학문자인식(OCR) 기반 문서처리 AI 기술을 에이전트로 통합한 '공공 AI 워크스페이스'를 조달청 디지털서비스몰에 등재했다. 공공 AI 워크스페이스는 한글 파일과 워드, PDF 등 문서 형식을 지원한다. 문서 작업 비중이 큰 공공 업무망에서도 안전하고 신속하게 AI를 적용해 업무 생산성과 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. KT는 경기도청 '경기 생성형 AI 플랫폼 구축' 사업을 통해 공공행정 AI 전환 기반을 마련하고 있다. 이 사업에는 KT가 독자 기술로 처음부터 개발한 AI 모델 '믿음 2.0'과 행정 분야 특화 데이터 체계 구축, 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라 통합형 플랫폼 구현 등이 포함됐다. 경기 생성형 AI 플랫폼은 여러 AI 모델을 적용할 수 있는 개방형 플랫폼 구조로 구축된다. 행정문서를 비롯한 업무지침, 법령, 제도자료 등 행정 정보를 활용해 문서 작성, 자료 정리, 정보 검색, 분석 기능을 제공하고 행정업무 수행을 지원할 예정이다. 경기도는 우리 AI 모델 기반으로 '경기도 생성형 AI 플랫폼 v1.0'과 'AI 거버넌스'에 대한 한국정보통신기술협(TTA) 인증도 받았다. 이를 통해 AI 서비스 신뢰성·안전성과 운영체계에 대한 객관적 검증을 확보했다. SK텔레콤과 리벨리온은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 일환으로 SK텔레콤 AI 모델 'A.X K1'을 리벨리온 서버에서 구동했다. 해당 서버에는 국산 AI 반도체 '리벨100'이 탑재됐다. 두 기업은 5천억 파라미터 이상 초거대 모델도 국산 AI 반도체 인프라에서 운영 가능하다는 점을 확인했다. 양사는 지난해부터 에이닷 통화 녹음 요약과 엑스칼리버 등 SK텔레콤 대규모 AI 서비스를 리벨리온 신경망처리장치(NPU)로 운영해 왔다. 이번 사례는 독자 AI 모델과 국산 AI 반도체가 실제 서비스 환경에서 작동할 수 있음을 보여준 결과다. 나아가 SK텔레콤과 리벨리온은 글로벌 반도체 기업 Arm의 중앙처리장치(CPU)와 리벨리온 NPU를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고 SK텔레콤 데이터센터에서 실전 검증하고 있다. 정부는 이를 통해 소버린 AI 인프라의 글로벌 표준 정립 가능성도 기대하고 있다. 고현웅 업스테이지 모델테크 매니저는 "AI는 이미 일하는 방식과 산업의 기준을 빠르게 바꾸고 있다"며 "앞으로 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 우리나라 AI 기술이 다양한 산업 현장에서 실질적인 혁신과 가치를 만들어낼 수 있도록 노력할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.29 09:29김미정 기자

[단독] 하정우, 국가AI전략위로…李정부 AI 삼각축 재편 마무리

하정우 전 청와대 인공지능(AI)미래기획수석이 임문영 전 국가AI전략위원회 상근 부위원장 후임으로 내정된 것으로 알려졌다. 이기혁 아마존웹서비스(AWS) 한국 스타트업 생태계 총괄이 청와대 AI미래기획수석에 내정된 데 이어 하 전 수석까지 전략위로 복귀하면서 이재명 정부의 AI 3강(G3) 전략은 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관, 이기혁 AI수석, 하정우 전략위 상근 부위원장 3각축으로 재편되는 분위기다. 19일 업계와 정치권에 따르면 하 전 수석은 국가AI전략위원회 상근 부위원장으로 내정돼 조만간 임 전 부위원장 후임 역할을 맡을 것으로 보인다. 임 전 부위원장은 광주 광산을 보궐선거 출마를 위해 지난달 초 전략위를 떠났고 해당 자리는 한 달 넘게 공석이었다. 이 자리를 채우게 될 하 전 수석은 지난 4월 부산 북갑 보궐선거 후보로 투입되며 청와대 AI미래기획수석 자리에서 물러났다. 하지만 이달 3일 치러진 선거에서 낙선해 공식 활동을 줄여 왔다. 하 전 수석은 네이버클라우드 AI이노베이션센터장 출신으로 초거대 AI, 소버린 AI, 산업 AI 전환, 그래픽처리장치(GPU) 인프라 등 주요 의제를 다뤄 온 인물이다. 지난해부터 올해 4월까지 청와대에선 AI 3강 전략과 독자 파운데이션 모델, AI 데이터센터, K-문샷 프로젝트 등 국가 AI 정책의 밑그림을 그렸다. 업계에선 하 전 수석의 전략위 이동을 두고 선거 차출로 흔들렸던 AI 정책 연속성을 다시 세우는 인선으로 해석했다. 하 전 수석의 사퇴 후 AI 3강 전략이 실행 단계로 넘어가는 시점에 핵심 설계자가 사라져 그간 AI 업계의 우려가 깊었지만, 전략위 복귀가 현실화되면 청와대 밖에서 다시 정부 AI 정책의 핵심 축을 맡게 된다는 점에서 기대감이 나온다. 업계 관계자는 "하 전 수석은 AI 정책의 기술적 맥락과 정부 전략을 모두 이해하는 인물"이라며 "국가AI전략위 상근 부위원장으로 이동하면 선거 차출로 흔들렸던 정책 연속성을 다시 확보하는 효과가 있을 것"이라고 말했다. 이번 인선으로 정부 AI 정책은 설계보다 실행과 확산에 방점이 찍힐 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 독자 파운데이션 모델과 GPU 인프라, 국가컴퓨팅센터 등 실행 사업을 맡고, 이 수석이 청와대에서 민간 스타트업 생태계와 글로벌 협력 전략을 조율하는 구도다. 하 전 수석이 국가AI전략위에 합류하면 AI 3강 전략을 민관 협력과 범부처 조율로 이어가는 연결고리 역할을 할 것으로 보인다. 특히 정부가 추진하는 '모두의 AI', 1인 1 AI 에이전트, AI 국민비서 고도화 등 국민 체감형 AI 정책은 공공 부문에서 먼저 작동해야 민간과 산업 영역으로 확산될 수 있다. 이에 하 전 수석이 전략위 상근 부위원장을 맡게 되면 기술 전략과 현장 적용 사이를 조율하는 역할에 더 집중할 것으로 보인다. 일각에선 한성숙 중기부 장관의 국무총리 후보자 지명도 AI G3 전략에 힘을 실을 변수로 봤다. 한 후보자는 네이버 대표와 중기부 장관을 거치며 플랫폼, 스타트업, 소상공인 디지털 전환, 벤처 생태계를 다뤄 온 인물이다. 여기에 총리실이 부처 간 정책 조정과 예산 편성, 규제 개선 논의를 총괄하는 위치라는 점까지 더해지면 AI 정책의 실행 속도에도 영향을 줄 수 있다. 이에 총리 인준이 마무리되면 한 후보자는 배 부총리의 과기정통부 실행축, 이 수석의 글로벌 생태계축, 하 전 수석의 전략위 조율축을 총리실 차원에서 묶는 역할을 맡게 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "지금 정부 AI 전략은 기술 개발, 인프라 투자, 스타트업 육성, 공공 서비스 혁신, 제조 현장 적용, 지역 전환이 동시에 굴러가야 하는 구조"라며 "배경훈 부총리의 실행력, 이기혁 수석의 글로벌 생태계 경험, 하정우 전 수석의 전략 조율 능력이 맞물려야 AI 3강 전략도 힘을 받을 수 있다"고 말했다.

2026.06.19 08:32장유미 기자

소프트스퀘어드-업스테이지, 고객사 AX 지원 협력 파트너 된다

소프트스퀘어드가 업스테이지의 솔라 API(application Programming Interface)와 광학문자인식(OCR) 기술을 고객사 실제 업무 프로세스에 맞게 구현하고 운영하는 현장 파트너로 협력한다. 소프트스퀘어드는 업스테이지와 인공지능(AI) 기술 기반 사업 협력과 기업 AI 전환(AX) 지원을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 소프트스퀘어드는 ▲고객사 업무 맥락 분석 ▲AI 적용 과업 설계 ▲API 통합 ▲UI/UX 구현 ▲기존 시스템 연계 배포 및 운영까지 이어지는 AX 실행 과정을 담당하는 현장 파트너로 업스테이지와 협력한다. 소프트스퀘어드 업무를 세부적으로 살펴보면 기업 내부 챗봇, 문서 자동화, 고객 문의 응대, 사내 지식 검색, 업무 보고 자동화 등 AI 적용 수요가 있는 고객사를 대상으로 업스테이지의 솔라 API와 OCR 기술을 연결하고 이를 실제 업무 프로세스에 맞게 구현, 운영하게 될 예정이다. 예를 들어 사내 문서 검색 및 질의응답 시스템을 구축하려는 기업에는 솔라 기반 LLM을 연계해 업무 맥락에 맞는 인터페이스를 설계하고 계약서, 신청서, 보고서 등 문서 처리 자동화가 필요한 기업에는 OCR과 LLM을 결합해 문서 인식부터 요약, 분류, 후속 업무 처리까지 이어지는 자동화 흐름을 구현해주는 방식이다. 소프트스퀘어드는 그동안 500건 이상의 개발, 운영 프로젝트 수행 경험과 7000명 이상의 검증된 개발자, 빌더 풀을 보유하고 있다. 본사가 위치한 부산 및 동남권 기업 네트워크를 바탕으로 기업의 디지털 전환 과제를 다수 수행해왔다. 최근에는 기존 개발 조직 운영 역량을 확장해 고객사의 업무 현장에 AI 아키텍트와 FDE(전방배치 엔지니어)팀을 투입하고, AI 에이전트와 사람이 함께 일하는 협업 체계를 정착시키는 AX 운영 모델을 강화하고 있다. 이하늘 소프트스퀘어드 대표는 “소프트스퀘어드의 현장 실행력과 업스테이지의 국산 AI 기술이 결합하면 수도권 중심으로 흘러가던 AI 전환의 수혜를 지역 중소, 중견기업과 공공 영역까지 실질적으로 확대할 수 있을 것”이라며 “이번 협약을 계기로 구체적인 고객 적용 사례를 빠르게 만들고, 국내 AI 기술이 현장에서 성과로 이어지는 구조를 만들어 가겠다”고 덧붙였다.

2026.06.17 13:55백봉삼 기자

[종합] AI 모델부터 포털까지…업스테이지 컴퍼니, 에이전트 시대 연다

업스테이지가 독자 인공지능(AI) 모델 '솔라'를 주축으로 범용 에이전트 플랫폼 '타임리', 포털 '다음'을 결합한 '업스테이지 컴퍼니' 출범을 선언하고 AI 대중화 청사진을 제시했다. 김성훈 업스테이지 대표는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 미디어 데이에서 "단순히 AI 챗봇과 대화하는 시대는 이미 지나갔다"며 "지능을 넘어 행동하는 에이전트가 모든 비즈니스의 중심이 될 것"이라고 밝혔다. 솔라 오픈 2 이달 말 공개…에이전트 98%로 '페이블5' 육박 과학기술정보통신부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발 프로젝트에 참여 중인 회사는 오는 8월 2차 단계평가에 앞서 모델 제출이 마감되는 이달 말 오픈소스 모델인 '솔라 오픈 2' 프리뷰 버전을 선보인다. 다음 달 말에는 상용 모델인 '프로 4'를 출시할 예정이다. 업스테이지에 따르면 솔라 오픈 2 프리뷰는 AI 성능평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44.4점을 기록했다. 이는 앤트로픽 '클로드 소넷 4.6'과 오픈AI 'GPT-5' 수준에 달한다. 에이전트 역량(타우2-벤치:τ²-bench 기준)도 98%를 달성하며 미국 행정부가 외국인 접근을 제한한 앤트로픽의 최상위 모델 '페이블5'(98.5%)에 육박하는 성능을 보인 것으로 나타났다. 김 대표는 "솔라 오픈 2 프리뷰가 받은 44.4점은 공신력 있는 외부 평가기관이 검증한 공식 점수"라며 "이달 말 최종 버전의 목표 점수는 45점 이상으로 상향 조정했다"고 말했다. 업스테이지는 이 같은 독자 기술력의 중요성을 최근 급변하는 AI 기반 글로벌 안보 환경과 연계해 설명했다. 미국 정부가 지난 12일(현지시간) 국가 안보 지침에 따라 앤트로픽의 최상위 모델 '미토스5'와 '페이블5'을 수출통제 대상으로 지정하면서 AI 모델에 대한 접근권 자체가 국가 간 기술 경쟁의 변수로 떠올랐다. 기술을 보유한 국가가 자국 이익에 따라 언제든 공급을 끊을 수 있는 만큼, 한국이 자체 기술력을 확보하지 못하면 글로벌 패권 경쟁에서 종속될 수밖에 없다는 것이 김 대표의 진단이다. 김 대표는 "AI는 이제 단순한 서비스나 도구가 아닌 국가 전략 자산이 됐다"며 "정부가 그래픽처리장치(GPU)를 지원해주는 독파모 프로젝트는 매우 시기적절한 지원"이라고 평가했다. 포털 다음과 에이전트 플랫폼 '시너지'…B2C·B2B 양면 공략 업스테이지는 이렇게 고도화한 자체 모델을 앞세워 기업과 소비자 간 거래(B2C)와 기업 간 거래(B2B) 분야를 동시 공략할 방침이다. 우선 B2C 분야에서는 AXZ가 운영하는 포털 다음의 체질 개선이 예고됐다. AXZ는 다음 달 중 'AI 오버뷰'와 'AI 모드'를 다음에 정식 도입하고 연말까지 커버리지를 전체 질의로 확대할 계획이다. AI 오버뷰는 정보성 검색어에 대해 출처를 함께 보여주는 요약 답변을 제공하는 기능이다. AI 모드는 해당 답변에서 한 걸음 더 나아가 추가적인 대화를 이어가며 심층 정보를 탐색할 수 있다. 다음은 기존 검색 시장 선두주자인 구글이나 네이버가 광고 수익 모델 때문에 취약했던 'AI 버티컬 서치(특화 검색)'를 차별화로 삼았다. 쇼핑과 맛집, 부동산 등 생활 밀착형 분야에서 실제 데이터베이스(DB)와 솔라의 에이전트 기능을 결합해 할루시네이션(환각) 없는 답변을 제공한다는 목표다. '대학생이 쓰기 좋은 150만원 미만 노트북 추천해줘' 혹은 '성수동에서 주차 가능한 맛집 찾아줘'와 같은 구체적인 생활밀착형 질의에 대해 AI 에이전트가 스스로 데이터를 비교·정리해 결과를 도출한다. 이건수 AXZ 대표는 "아직 특정 기업과 관련 제휴가 확정된 것은 아니다"라면서도 "각 분야에서 대중적 인지도가 높은 버티컬 강자들과 협업해 업스테이지 AI 모델과 파트너사의 데이터를 결합할 것"이라고 설명했다. 에이전트 다음의 확장성도 주목된다. 가장 먼저 적용되는 뉴스 에이전트는 사용자가 설정한 특정 키워드나 토픽을 기반으로 AI가 밤새 정보를 수집·분석해 아침마다 요약 브리핑을 배달하는 서비스다. 예를 들어 특정 종목의 주주가 브리핑을 설정할 경우 관련 뉴스뿐만 아니라 경쟁사 동향, 기업설명회(IR) 페이지 요약, 증권사 리포트 등을 종합해 자동으로 정리해준다. 뉴스 기사 자체를 검색의 맥락으로 활용하는 '컨텍스트 온 AI' 기술도 함께 적용된다. 이는 별도의 검색어 입력 없이도 AI가 기사 내용을 분석해 질문을 미리 생성해 제시하는 기능이다. 사용자는 제시된 질문을 클릭해 AI와 심층적인 질의응답을 이어갈 수 있다. 이건수 대표는 "뉴스 에이전트를 시작으로 블로그, 카페 게시글, 일반 웹사이트 등 다음 내의 모든 데이터로 에이전트 영역을 확대할 예정"이라고 말했다. B2B 영역에서는 통합 에이전트 플랫폼 타임리AI를 통해 기업과 개인을 위한 에이전트 환경을 제공한다. 업스테이지 솔라를 포함한 12개사 70개 모델을 하나의 검색창에서 활용할 수 있게 해 모든 에이전트 기능을 하나의 경험으로 통합 제공하면서다. 타임리AI는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 클라우드 에이전트 특성상 에이전트 프레임워크의 복잡한 설치 과정이 생략된다. 사용자 PC가 꺼져 있어도 클라우드 상에서 에이전트가 업무를 수행하고 메모리에 기록할 수 있다. 김대환 타임리 대표는 "어떤 AI를 쓰느냐보다 어떤 AI의 조합을 만드느냐가 경쟁력이 되는 시대"라며 "개인이 만든 챗봇, 템플릿, 에이전트 등을 스토어에 올려 조직 전체가 공유하게 해 기업의 'AI 자산'으로 승화시킬 것"이라고 말했다. 토큰 소비가 곧 매출…'AI 토크노믹스' 승부 업스테이지 컴퍼니는 'AI 토크노믹스'를 핵심 수익 모델로 제시했다. 자사 모델로 얼마나 많은 토큰이 소비되느냐가 곧 수익을 결정한다는 뜻으로, 다음 인수의 핵심 배경도 여기에 있다는 설명이다. 김 대표는 "다음 하루 방문자 1000만명이 검색을 10번씩 하면 1억 쿼리(사용자 요청 단위)가 나오고 그걸 토큰으로 처리한다면 기존보다 훨씬 많은 토큰이 발생한다"며 "다음 인수가 단순 플랫폼 확장이 아닌 토큰 소비 기반의 수익 구조를 키우기 위한 전략적 선택인 이유"라고 강조했다. GPU 등 인프라 업체가 수익 대부분을 가져가는 구조적 한계를 묻는 질문에는 "전체 스택에서 상위 단계로 올라갈수록 부가가치가 커지는 구조"라고 답했다. 김 대표는 "에이전트가 많이 공급돼 토큰이 활성화되는 것만이 모든 AI 풀스택 회사가 함께 성장하는 길"이라고 말했다. 투자금 절반 이상 GPU에…"필요 시 추가 M&A도 검토" 업스테이지는 AI 소프트웨어 기업 최초 유니콘 등극 이후 확보한 투자금 5600억원 중 절반 이상을 모델 학습용 GPU 구매와 리소스 확보에 투입할 예정이다. 나머지는 전반적인 사업 운영에 사용할 계획이다. 추가 인수합병(M&A) 가능성도 열어뒀다. 업스테이지는 AI 주권 확보라는 방향성에 부합하는 팀이 있다면 향후에도 추가 인수를 적극 검토하겠다는 방침이다. 조직 규모가 180명으로 커진 데 따른 리더십 원칙도 공개했다. 업스테이지는 회사의 이익이 곧 개인의 이익이 되는 보상 문화와 철저한 권한 위임을 두 축으로 조직을 운영하고 있다고 설명했다. 현재 주관사 선정을 마치고 기업공개(IPO) 준비에도 돌입한 상태다. 김 대표는 "업스테이지 컴퍼니의 탄생은 강력한 AI 모델과 에이전트, 그리고 모두가 쓰는 플랫폼을 국내 최초로 하나로 잇는 의미 있는 첫걸음"이라며 "기업을 위한 AI를 넘어 모두를 위한 AI 시대를 열겠다"고 강조했다.

2026.06.16 15:44이나연 기자

업스테이지, AI 모델·에이전트·포털 3각 체제 '가동'

업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델과 에이전트, 포털을 하나로 잇는 '모두를 위한 AI' 전략을 본격화한다. 업스테이지는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 미디어 데이를 열고 '업스테이지 컴퍼니' 출범을 선언했다. 업스테이지 컴퍼니는 업스테이지를 중심으로 최근 인수 절차를 마친 포털 '다음' 운영사 AXZ 및 범용 AI 에이전트 플랫폼 '타임리'로 구성된다. 업스테이지에 따르면 한국을 포함해 미국, 일본 등 전 세계 200여 개 이상 기업이 자사 AI를 도입 중이다. 올해 상반기 신규 계약액은 이미 전년도 전체 실적을 넘어선 것으로 나타났다. 김성훈 업스테이지 대표는 "이 같은 성장세에 힘입어 최근 국민성장펀드 첨단전략기금 1000억원 투자 등을 포함해 누적 투자 약 7300억원을 유치했다"며 "국내 AI 소프트웨어 기업 최초로 유니콘에 등극했다"고 말했다. 업스테이지는 미국과 중국 빅테크를 추격하기 위해 프런티어급 모델 개발에 집중하고 있다. 정부 주도의 '독자 파운데이션 AI 모델(독파모)' 프로젝트에서 개발 중인 오픈소스 모델 '솔라 오픈2' 프리뷰 버전은 AI 성능평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44.4점을 기록했다. 회사에 따르면 이는 앤트로픽 '클로드 소넷 4.6'과 오픈AI 'GPT-5' 수준 성능이다. 업스테이지는 모델의 에이전트 역량(타우2-벤치:τ²-bench 기준)은 98%를 달성해 딥시크 'V4 프로'(96.2%)를 넘어 앤트로픽 '페이블 5'(98.5%)에 필적하는 수준이라고도 덧붙였다. 업스테이지 컴퍼니에 합류한 타임리와 다음 운영사 AXZ의 향후 계획도 공개했다. 타임리는 솔라를 포함한 다양한 언어모델을 기반으로 이미지·영상 생성, 문서 변환 등 업무에 필요한 모든 에이전트를 하나의 경험으로 통합 제공한다. 김대환 타임리 대표는 "별도 코딩 없이 클릭 한 번으로 현업에 즉시 투입할 수 있어 누구나 자신만의 업무 환경을 손쉽게 구축할 수 있다"며 "개인의 AI 활용 경험을 조직 전체가 공유하는 자산으로 전환해주는 게 핵심"이라고 설명했다. 이건수 AXZ 대표는 AI 에이전트를 위한 포털 '에이전트 다음'의 청사진을 공개했다. 업스테이지 AI 모델을 기반으로 30여 년간 축적된 다음의 고품질 데이터와 주간 1000만 명 이상이 사용하는 주요 서비스에 AI를 결합한다는 구상이다. 분야별 전문 기업과의 제휴도 병행한다. 업스테이지는 사용자가 일일이 답을 찾는 대신 에이전트가 검색부터 답변까지 자동으로 정리해주는 'AI 오버뷰' 기능을 다음에 정식 출시할 예정이다. 정보성 검색을 넘어 쇼핑·맛집·여행·부동산 등 분야별로 특화된 버티컬 검색도 강화한다. '대학생이 쓰기 좋은 노트북 추천해줘', '성수동에서 주차 가능한 맛집 찾아줘'처럼 자연어로 검색하면 AI 에이전트가 스스로 검색하고 결과를 정리해주는 방식이다. 김성훈 대표는 "업스테이지 컴퍼니의 탄생은 국내 최초로 강력한 AI 모델과 에이전트, 모두가 쓰는 플랫폼을 하나로 잇는 의미 있는 첫걸음"이라며 "기업을 위한 AI를 넘어 모두를 위한 AI 시대를 열겠다"고 강조했다.

2026.06.16 12:00이나연 기자

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