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[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

두나무, 자체 블록체인서 활동할 빌더·개발자 발굴 나서

두나무가 자체 블록체인 기와(GIWA) 생태계에서 활동할 빌더, 개발자, 창업자 발굴에 나섰다. 두나무는 이러한 내용의 '가속(GASOK)' 프로그램을 이번달 말까지 운영한다고 20일 밝혔다. 참가팀은 피치덱을 포함한 MVP 데모영상이나 웹사이트, 스마트 컨트랙트 퍼블릭 링크, 기술 세부사항 등을 제출해야 한다. 우수 팀에게는 10만 달러 상금과 블록체인 컨퍼런스 '코리아 블록체인 위크2026(KBW 2026)'에서 프로덕트를 소개할 수 있는 기회가 주어진다. 또 개발, 운영에 필요한 기와 인프라를 무상으로 제공한다. 한편 기와는 두나무가 만든 웹3 인프라로, 레이어2 블록체인 기와체인과 지갑 서비스인 기와월렛이 포함됐다.

2026.07.20 10:53홍하나 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

국내 VC, 스타트업에 매출부터 요구…해외선 기술·시장 평가후 대규모 투자

기술사업화의 연결 구조 안에서 보면 경상기술료는 여전히 약한 고리다. 경상기술료는 장점도 있지만, 연구자, 기관, 기업 모두를 만족시키기 어려운 구조적 한계가 있다. 앞서 한국형 디스커버리 제도에 대한 논의도 있었지만, 그 제도가 보완된다고 해서 경상기술료가 곧바로 안정적인 궤도에 오를 것이라고 기대하기는 쉽지 않다. 따라서 앞으로의 기술사업화는 기업을 통해 실질적인 시장 성과로 연결되는 방식이 더 명확하고 효율적일 수 있다. NST가 기술창업을 강조하는 것도 바로 이러한 문제의식에서 출발한 것이다. 기술창업은 기술이전과 비교할 때 몇 가지 분명한 장점이 있다. 우선 창업은 청년을 위한 새로운 일자리를 만들어낸다. 또한 기업 자체를 하나의 완결된 사업화 단위로 본다면, 연구성과가 보다 구체적인 형태로 시장에 진입하는 경로가 된다. 국가 경제 성장에도 기여할 수 있고, 출연연 입장에서도 보유 기술이 실제 기업 활동을 통해 혁신으로 이어지는 기회를 얻게 된다. 정부출연연구기관 기술 사업화 패러다임이 변하고 있다. 정부 모두다 창업 기조에 따라 기획 창업에 힘이 실린다. 과학기술정보통신부도 국민 체감과 기술 주도 성장에 방점을 찍고, R&D 사업화 시스템 고도화를 본격 추진 중이다. 그러나 기술사업화는 지난 30년간 같은 이슈로 매년 머리를 싸맸다. 대한민국 미래를 위한 잠재적 투자도 반드시 필요하지만, 과학기술계 ROI(투자대비 수익률) 또한 피해가기 어렵다. 이중적 현실 앞에 놓인 출연연구기관 사업화 상황을 진단하고, 앞으로 어떻게, 어떤 방향으로 끌고 가야할지를 논의하는 자리를 마련했다. [편집자주] ◆글 싣는 순서 풀지못한 30년 묵은 이슈들 현실극복 성공사례 들어보니 어디로 가야하나…해법을 찾아라 ◆참석자(가나다순) -심용호 한국전자통신연구원 (ETRI) 사업화전략실장 -이영석 한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장 -이용규 한국기계연구원 (KIMM) 성과확산본부장 -지영종 과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관 -최치호 한국과학기술지주(KST) 대표 -홍성관 국가과학기술연구회 (NST) 기술사업화 부장 *사회 : 박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자 ▲사회(박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자)=기술사업화 핵심은 경상 기술료일텐데, 이를 어떻게 해야하나. -이용규(한국기계연구원(KIMM) 성과확산본부장)=기업이 이전받은 기술로 성공할 경우 경상기술료는 매출액 기준, 부담으로 작용한다. 이러다보니, 기업은 딜을 시도한다. 연구자는 서로 아는 처지라서, 매몰차게 못한다. 소송걸면, 결과 훤히 드러날 텐데, 연구자는 그리 못한다. 서로 협의를 한다. 그러다보면 경상 기술료는 계속 가면 갈수록 줄 수 밖에 없다. -홍성관(국가과학기술연구회(NST) 기술사업화 부장)=기술사업화의 연결 구조 안에서 보면 경상기술료는 여전히 약한 고리다. 경상기술료는 장점도 있지만, 연구자, 기관, 기업 모두를 만족시키기 어려운 구조적 한계가 있다. 앞서 한국형 디스커버리 제도에 대한 논의도 있었지만, 그 제도가 보완된다고 해서 경상기술료가 곧바로 안정적인 궤도에 오를 것이라고 기대하기는 쉽지 않다. 따라서 앞으로의 기술사업화는 기업을 통해 실질적인 시장 성과로 연결되는 방식이 더 명확하고 효율적일 수 있다. NST가 기술창업을 강조하는 것도 바로 이러한 문제의식에서 출발한 것이다. 기술창업은 기술이전과 비교할 때 몇 가지 분명한 장점이 있다. 우선 창업은 청년을 위한 새로운 일자리를 만들어낸다. 또한 기업 자체를 하나의 완결된 사업화 단위로 본다면, 연구성과가 보다 구체적인 형태로 시장에 진입하는 경로가 된다. 국가 경제 성장에도 기여할 수 있고, 출연연 입장에서도 보유 기술이 실제 기업 활동을 통해 혁신으로 이어지는 기회를 얻게 된다. 이러한 장점 때문에 기술창업을 보다 적극적으로 추진하고 있다. 다만 창업은 기술이전보다 훨씬 난이도가 높고, 후속 지원과 관리에도 높은 전문성이 요구된다. 그래서 NST 총괄 TLO를 통해 출연연 창업에 필요한 전문 서비스와 투자 지원을 강화하려고 노력하고 있다. 실제로 KISTI뿐 아니라 ETRI, KIST, 기계연, 전기연 등에서도 별도 투자를 위한 펀드를 조성해 운영하고 있다. 앞으로도 전통적인 기술이전 중심의 사업화에서 기술창업과 스핀오프 중심의 사업화로 무게 중심이 더 이동할 것으로 보인다. 관련 법과 제도가 개선되면 연구자가 지분을 취득하고, 성과에 따른 추가적인 수익을 얻을 수 있는 기반도 보다 명확해질 것으로 기대한다. -이영석(한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장)=경상기술료가 꾸준히 증가하는 구조를 만들기 어려운 이유가 있다. 상대적으로 다수의 계약에서 적은 규모의 경상기술료 발생한다. 가끔 대형 경상기술료가 발생하는 계약이 있어 경상기술료가 크게 늘기도 하지만 기간이 영원하지 않다. 길어야 특허 존속 기간까지이다. 이후에는 또 급격히 줄어든다. 징수의 어려움도 있지만, 문제들이 복합적으로 엮여 있기 때문에 여러 측면을 함께 봐줘야 한다. -최치호(한국과학기술지주(KST) 대표)=프론티어 사업단 캡슐형 내시경 과제는 경상기술료가 1년에 1억원씩 들어왔다. 기업들이 알아서 입금한다. 사업화를 잘 지원해 협력관계가 잘 이루어져 있다. 기술료 중 20~40%는 지분 회수다. 과기정통부와 NST 덕분에 기술이전 대가를 지분으로 받을 수 있게 됐다. 기업가치가 상승하면, 기술료 수익도 좀 개선될 것으로 본다. ▲사회=창업 걸림돌이 연구자와 해당 소속 기관 간 이해충돌 관련 법규 등이다. 이에 대해 많이 개선됐다고 하는데, 보충 설명해달라. -지영종(과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관)=연구자 창업기업 주식 지분에 대해서는 이야기가 많다. 출연연 연구자도 공직유관단체 소속 임직원으로 이해충돌방지법에 적용 받는 준 공직자다. 본인이 창업하였거나 기술 이전의 보상으로 기업 주식 지분 30% 이상을 갖고 있으면, 사적 이해관계자가 성립한다. 감사나 인허가 등 특정 직무하는 자는 직무관련자가 사적이해관계자임을 알 때 회피 신청을 해야한다. 그런데 창업 등으로 인한 휴직 기간은 법적으로 최대 7년이다. 휴직후 복직할 때 지분 30% 이하를 유지하거나, 100% 처분하라는 기관들이 꽤 있었다. 본인 연구 성과를 바탕으로 창업한 경우, KST나 NST를 통해 조사해보면, 처음에 지분은 거의 70~80% 가지고 시작한다. 휴직 기간에는 문제가 되지 않으나, 복직할 때 주식 지분의 처분 또는 직무 배제 등의 고려할 점이 생기게 된다. 창업한 이후 투자를 받고 성장하며 주식 지분이 줄어드는 과정 중에 있었으나, 7년이라는 한정된 기간 내 복직하게 되고 지분을 처분해야 하는 상황인 것이다. 최근 과기출연기관법 개정을 통해 추진중인 창업기업 주식 보유 및 직무 관련 외부활동에 대한 근거 조항이 마련되면 연구자 창업 등 출연연 연구성과 확산 활성화에 큰 도움을 줄 것이라고 기대하고 있다. ▲사회=기술료 수익 쓰임새는. -지영종=공공연구기관의 기술료 수익의 60%는 연구자에게 보상한다. 미국 등과 비교했을 대 높은 비율이다. 예를 들어 민간 기업에서도 연구소에서 나온 성과에 의한 매출의 60%를 연구자에게 보상한다는 것은 쉽지 않을 것이다. 출연연은 대형 기술이전에 의한 기술료 수익이 발생하였을 때 부자 과학자가 나올 수 있는 법체계다. 나머지 중 15%는 사업화에 재투자되거나, 특허 등 지재권 유지비 등으로 쓰여지게 된다. 사업화 재투자에 많이 쓰였으면 하는 바람이다. 기관이 기술료 수익의 일부를 펀드에 출자하여 기관의 창업기업에게 투자되게 하는 방법도 그 중 하나이다. 이외에 기술료 수익의 10%는 기여자 보상금으로 지급한다. 기술이전 중계자 기여에 주는 보상금이다. 그리고 나머지 15% 이하가 R&D 재투자 등에 쓰인다. -홍성관=조금 덧붙이면, 기술이전법에는 출연연 연구자가 지분을 보유할 수 있다는 근거가 이미 명시되어 있다. 다만 이해상충 방지와 관련된 구체적인 절차는 각 기관이 마련하도록 되어 있어, 현장에서는 이를 어떻게 설계하고 운영해야 할지 상당한 어려움이 있었다. 말하자면 원칙적으로는 허용되어 있었지만, 실제로 운영할 수 있는 구체적인 방안은 부족했던 셈이다. 이번에 과기정통부가 적극적으로 제도 개선을 지원해 주고 있어, 이 병목이 상당 부분 해소될 수 있을 것으로 기대한다. ▲사회=KST가 어떤 기술에 투자하고 있고 투자 기준이 어떤지, 성공 케이스는 어떤게 있는지 들어보자. 마지막으로 덧붙일 말도 함께 해달라. -최치호=우리나라는 OECD(경제협력개발기구) 회원국 가운데 혁신 기업 비율이 17%로 최하위다. 그동안 R&D에 엄청나게 투자했음에도 불구하고, 지극히 낮은 수치다. 국가 중장기 R&D 전략을 보면, 이걸 30%까지 끌어올리려 한다. 중기부는 3%로 목표를 잡아 놨다. 그런데 이 문제는 출연연이나 대학 쪽에서 해결해야 하는데, 기술 사업화를 통해 혁신 기업이 과연 나올까 우려도 된다. 왜냐면, 기술 사업화 88%가 중소기업에 기술이전을 하고 있고, 또 기존 제품 개선용이다. 혁신기업이 나오려면 결국 출연연 기술을 갖고, 스핀오프 활동을 통해 기업이 성장해서 혁신기업이 돼야 한다. 2가지 길이 있는데, 하나는 스핀오프 기업들이 TRL 8단계까지 민간 자본을 끌어들여 기업역량을 끌어 올리면서 기존 기업에 기술이전하거나, M&A 하거나, 자체 성장 트랙으로 커야 한다. 두 번째 경로가 아주 중요하다. 최근 유럽이나 미국 등에서 국가 연구소 스핀오프 기업들이, 성장성 임팩트가 가장 크다는 보고서가 지속 나오고 있다. 스핀오프가 활성화 되기 위해서는 기술 중계나 기업을 팔로업할 전문 조직이 반드시 필요하다. KST가 정부출연연구기관 기술 사업화 성공률을 따져봤다. 기술이전은 됐는데, 사업화가 되지 않은 비율이 사실 좀 있다. 공공기술 사업화 비율은 보통 15% 정도 본다. 정리하면, R&D 사업 기술이전 비율이 40%다. 기술이전 케이스 가운데 사업화 성공률을 따져보면 15~20% 정도다. 이를 분석하면 8%가 사업화에 성공하는 비율이다. ▲사회=스핀오프 사업화 성공률은 얼마라는 얘기인가. -최치호=연구자들이 나와 창업하는 스핀오프의 경우만 보면 우선 KST가 투자하고, 이어 민간투자와 정부 사업을 연계하고 있다. 이 경우 사업화 성공률은 65% 가량 된다. 이 방식이 혁신 기업 비율을 향상시키는 길이라고 판단한다. 연구자가 창업해서 투자받아 성장하는 케이스는 민간이 선호하지 않는다. 출연연 기술은 일단 무겁고, 사업화에 시간이 오래 걸린다. 스핀오프 창업뒤 KST 투자→민간투자 이어지면 성공률 65% 우리가 보통 펀더블 스핀오프라고 부르는 창업이 있는데, 이런 구조를 갖고 있는 기업을 만드는게 굉장히 중요하다. 이런 부분으르 감당하는 일을 KST 같은 곳에서 한다. 반드시 필요한 부분이라고 생각한다. ▲사회=국내선 VC들이 스타트업 투자 때 매출 규모부터 따진다. 해외선 기술가치 평가후 투자하는 것으로 안다. KST 투자 기준에 대해 설명해달라. -최치호=KST 투자 기준은 기존 시장 밸류체인에 들어가 기존 기업과 경쟁하면서, 점유율을 뺏어오는 기업을 만들어 내는 것이 아니라, 공급망이나 국산화, 또는 산업 병목을 해결하거나 미래 산업의 병목을 선점하는 기업을 많이 만들어 내는 것이 KST 역할이다. KST는 그런 기업들에 대한 투자를 지속하는데, 이들은 민간 투자 부문에서 선호하는 기업이 아니다. 그런 면에서 어려움이 또 있다. 예를 들면,내일 테크놀로지라는 한국원자력연구원 스핀오프 기업이 있다. BNNT(질화붕소나노튜브)제조 공정에 독보적인 기술력을 보유했다. NASA(미항공우주국) 공정보다 더 우수하다고 한다. 최근엔 아마존 디바이스 기후기술엑셀러레이터(ADCTA)로 선정될 만큼 탄탄한 기술력을 자랑한다. 모험자본, 리스트 있어도 앞단에서 투자해야 이에 KST도 펀딩했다. 그런데, 민간 투자가 이루어지지 않고 있다. 왜냐하면 민간 VC들은 공장에서 대량 생산할 수 있는 데이터들이 있어야 투자 한다는 입장이다. 그러나 해외 VC들은 그렇게 하지 않는다. 모험 자본은 리스크가 있더라도, 앞단에서 투자를 해, 성장할 구조를 만들어줘야 한다. 국내서 투자해보니, 이 부분이 가장 어려웠다. 해외 VC나 해외 소재 기업들은 이같은 기업 가치를 알면, 바로 투자를 진행한다. 매출이니 대량생산이니, 이런 것을 따지는 것은 후순위다. 이 같은 사례가 또 있다. 한국재료연구원에서 3대 원천기술로 창업한 솔룸신소재다. 방열 소재를 만든다. 정부가 원하는 공공기술 사업화가 활발해지려면, 앞단보다 뒷단 문제를 어떻게 해결할 것인가를 고민해야 할 것이다. 결국은 사업화를 지원하는 회사들이 초기에 붙어 현장에서 실증해 주고 구매해 주는 구조가 만들어져야 한다. 스타트업에 대기업이나 중견기업이 붙기는 굉장히 어려운 구조다. ▲사회=대안있나. -최치호=대안은 예비창업 단계에서 대기업이나 중견기업이 붙고, 출연연이 실증 등 POC(개념검증) 해주고, 다시 대기업이나 중견기업이 현장에 적용할 수 있는 구조가 만들어질 가능성이 있다고 판단됐을 때 스핀오프해서 나오게 된다면, 민간 자본도 투입이 쉽고, KST도 투자가 쉬울 것이다. 성공 기간도 많이 앞당길 수 있을 것이다. 이 부분에 대해 출연연이 인식 전환하고, 실천해야 할 부분이다. 민간 자본이 앞단에서 들어갈 수 있는 구조가 되려면, 결국 모태펀드 쪽 데이터(투자실적)가 보이고, 시장에 들어온 기업에 투자하는 벤처빌더 자본이 필요하다. 과기정통부가 만든 기술사업화 종합 전문회사 등이 바로 벤처 빌더다. 그런데 모태펀드에는 AC펀드가 없다. VC펀드만 있다. 신한자산운용이 맡고 있는 과기정통부 과학기술 혁신 펀드도 VC 펀드다. 수익률 중심으로 가고 있다. 혁신기업 비율 높이려면 정부 실증예산·전환자본 절실 다시 정리하면, 우리나라 혁신 기업 비율을 높이려면, 결국 벤처 빌더 자본을 늘려야 하고, 랩 기술을 시장 기술로 전환하는 정부 실증예산, 또는 전환 자본이 필요하다. 또 R&D의 R(리서치)에서는 POC를, D(개발)에서는 POV(가치검증)을 통해 기술이전할건지, 스핀오프로 갈 것인를 판단할 수 있는 구조로 빨리 바뀌어야만, 사업화 뒷단에 민간자본을 끌어들 일 수 있을(클라우드 인 메커니즘) 것이다. 이게 기술 사업화의 가장 큰 숙제다. ▲사회=KST 성과는 어떤가. -최치호=출연연이 KST에 펀딩한 액수는 총 530억원이다. 이를 기반으로 우리가 후속투자 받은 액수가 7,000억원이다. R&D를 지원받게 해준것이 2,000억원이다. 이를 레버리지 효과로 보면, 거의 20배 가량 된다. 그럼 우리가 이리 하지 않았을 때 랩 기술이 이 정도까지 갈 수 있었을까. 출연연 성과지표나 비영리 R&D에서 기술료 수익 등 이익 중심으로 너무 많이 평가지표가 가 있는 부분이 있다. 그런데 이를 얼마나 시장에 영향을 줬는지, 산업 병목은 얼마나 해결했는지, 사회문제를 해결했는지 등 임팩트 중심으로 평가 기준을 전환해야 현재 스타트업이 활성화될 것이다. 이게 앞으로의 숙제라고 본다. 기술료의 15%를 기술 사업화에 재투자하기 보다는 기관고유사업이나 전략연구사업에서 15~20% 정도를 떼, 전환 연구로 넣어야 할 것이다. 기술료로 재투자하는 부분은 킴펀드처럼 기계연 안의 대표 기술에 투자하면 될 것이다. 프랑스에 원자력·대체에너지청(CEA)이 있다.여기선 유니콘도 나온다. 국가 전략 기술이 글로벌 공급망과 연결돼 밸류체인을 이루기 때문에, 유니콘이 나올 수 있는 구조다. 단순히 KST가 출연연에서 나온 기술을 지원해 주면서 성장을 도모하는 구태의연한 방식은 앞으로 유효하지 않다고 본다. 출연연 내부에서 기술 검증과 실증이 이루어진 다음에 기업이 설계돼 나와야 한다. 그렇게 되면 KST가 들어가, 이 기술을 출연연 대표 상품화하고, 글로벌과 연결해 유니콘도 만들어 낼 수 있을 것이다. 현재는 기술사업화 성공을 위한 구조 혁신이 가장 필요하다고 본다. -홍성관=기술사업화는 출연연의 정체성이 국가와 사회의 경쟁력을 확보하는 데 있다는 전제에서 출발해야 한다. 또한 연구자에게 합리적인 보상을 제공하는 동기부여 메커니즘도 함께 고려되어야 한다고 생각한다. 이를 위해서는 기술사업화 과정에서 비어 있는 연결고리와 약한 연결고리를 찾아 보완하는 방향으로 정책과 사업이 설계되어야 한다. 연구자와 TLO가 기술사업화의 모든 과정을 홀로 감당하도록 하기보다는, 전문성을 갖춘 여러 주체가 함께 공통 플랫폼을 만들고, 필요한 서비스를 적시에 제공할 수 있는 환경을 갖추는 것이 바람직한 접근이라고 본다. -최치호=유럽 RTO라는 국가 연구소가 스핀오프 기업 지원을 어디까지 하냐면, 시리즈 B까지 지원하도록 하고 있다. 원활한 지원으로 시제품은 물론, 대량생산까지 갈 수 있도록 한다. 그런데 우리나라는 여러가지 이해충돌 문제 때문에, 스핀오프하면 더 협력하기 어려운 구조다. 스핀오프를 출연연 미션 수행 행위로 인식해야 스핀오프는 출연연의 미션이라는 인식 전환이 필요하다. 스핀오프는 연구자 사익을 추구하는 행위가 아니고, 출연연 미션을 수행하는 행위로 인식을 바꿔야 할 것이다. 미국 국가 연구소들은 기업가형 연구자를 육성하는 것이 기관의 큰 과제로 돼 있다. 우리도 출연연에서 창업 아카데미 같은 프로그램이 필요하다. 연구자 연구 성과가 사회에 어떻게 가치를 만들어내고, 이를 어떻게 구현하고, 이를 연구에서는 어떻게 담아낼 것인가에 대한 고민이 보다 깊이있게 이루어질 것이다. 기업가적 대학이나 기업가적 국가 연구소 지향이 요즘 트랜드다. 경제 성장과 지역 혁신 성장, 그다음에 사회 문제 해결로 한 단계 더 나가야 되는 게 우리가 당면한 과제인 것 같다. ▲사회=이를 풀려면, 어떻게 해야할까. -최치호=스타트업이 데스밸리를 잘 넘기 위해서는 먼저, 정부의 출연연 R&D의 구조전환을 해야하고, 이를 정부-민간이 협력해서 풀어야 한다. 미국 MIT ILP(기업연계프로그램)는 글로벌 기업들이 많이 참여하는데, 오픈 이노베이션 비율이 70%에서 85%다. 우리나라 기업 오픈 이노베이션 비율은 15%에서 20%다. 자체 개발 중심이기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 인센티브를 더 줘야 할 것이다. 기업 세제 혜택에서 사내 유보금을 쌓아 놓는 것이 가장 비용이 많이 들고, 그 다음 자체 개발이 조금 덜 비싸고, 협력 R&D, 그 다음이 기술이전해가는 부분이 가장 비용이 싼 세제고, 그 다음에 스타트업에 투자하고 M&A 하는 것이 가장 싸다는 인식을 가질 시스템이 만들어져야한다. 이 같이 기업들이 출연연 R&D에 들어올 유인 구조가 만들어져야 할 것이다. -이영석=출연연은 전략연구사업 중심으로 임무 지향적으로 가고 있다. 수탁연구는 일정 부분 축소되는 방향으로 갈 것으로 생각된다. 상용화 연구를 위해서는 별도의 수탁과제가 필요한 경우가 많을 텐데 이리되면 나중에 딜레마도 생길 수도 있을 것 같다. 따라서 상용화를 위한 수탁연구에 대해서 정책이 유연하게 운영될 수 있다면 연구자가 상용화 과정에 참여하는데 도움이 될 수 있을 것이다. -이용규=국민이 기여한 세금을 가지고 연구를 하는데 성과를 내야한다. 출연연은 국가 기술을 보관하는 댐이라고 생각한다. 창고처럼 보유하고 있다가 필요에 따라 지원하면 된다. PBS를 없앤다고 전략 연구 사업을 몰아가면서도 성과가 없을 사업이 아니면 못하게 한다. "출연연은 국가 기술 보관하는 댐" 기술 사업화가 목적이 아니라 정말 언제 어떻게 쓰일지는 모르지만 국가가 꼭 보유해야 되는 기술 레저버(댐) 같은 연구 트랙이 필요하다고 생각한다. 출연연이 국가 임무형 사업도 있지만 과학기술이라는 게 예측 불가능하다. 예측 불가능성을 대비할 수 있는 기술의 레저버 역할도 출연연의 가장 큰 임무중 하나라고 생각한다. -지영종=올해 초 과기정통부가 실험실 창업 실태조사 발표했다. 대학, 출연연, 과기원 등의 연구개발성과를 바탕으로 창업한 기업이 3,850개 정도 존재한다. 이들을 대상으로 세분화된 데이터를 구축하는 작업을 진행했다. NST나 KST, 과학기술사업화진흥원, 특구재단, 미래기술지주 등이 모두 함께 모여 이 중 3400개 정도 기업의 뿌리 기관과 핵심기술, 투자 단계나 매출액 등 자료로 활용할 수 있는 데이터셋을 구축했다. 앞으로 해당 공공연구성과 기반 창업기업들을 추적 관리하며 성장까지의 지원을 KST 등 투자기관과 함께 노력하고자 한다. 기술 이전 실태조사에 따르면 매년 400개 정도의 공공연구성과 기반 창업 기업들이 나오는데, 이 기업들이 잘 성장하고 생존하는 것에도 집중할 것이다. -최치호=3,800개 기업에는 산업 병목이라는 것이 다 있다. 산업 병목이 100개 나오면 그와 관련된 기업들을 진단해서, 어디에서 막혀 있는지, 기업에 붙여주거나 아니면 후속 투자를 해주거나 해야 할 것이다. 현재 실험실 창업기업 500개를 대상으로 산업병목을 해결하고 있는데, 이들 기업에는 자금이 잘 안들어온다. 이들에 자금 구조를, 인내자금 구조를 만들어줘야하고, 산업 현장에서 실증하고, 나아가 구매와 연결시켜 주는 부분을 공공 기관이 지원할 필요가 있다. 혁신 조달과 연결시켜주는 부분이 굉장히 필요하다. 이 두 개만 연결되면 산업 병목 부분은 어느 저도 해결될 것으로 본다. 여튼 산업병목을 과학기술사업화진흥원이나 과기정통부가 '집요하게' 풀어야하지 않을까싶다. -지영종=조달청에서 혁신제품 지정제도를 총괄 운영하고 있고, 과기정통부도 우수연구개발 혁신제품 지정제도를 함께 운영하고 있다. 정부 R&D에 기반한 신 제품이 혁신제품에 지정받으면, 공공 조달 시장에서 판로를 확보할 수 있는 기회를 얻는다. 정부가 마중물 역할을 해주는 좋은 제도라고 생각한다. 최근에는 해당 기술 및 제품들에게 후속 R&D까지 연계하는 과제가 추진되고 있다. -심용호=향후에는 기술과 기업 스케일업 지원이 함께 강화되어야 할 필요가 있다. 첫째, 기술 스케일업 사업 확대가 필요하다. 대학 및 출연연 개발 기술은 원천성이 높은 반면 시장 요구사항을 충족하지 못하고 TRL이 낮은 경우가 많다. 이러한 기술이 사업화 단계로 이어지지 못하고 중간에서 단절되는 것을 막기 위해서는 수요기업과 연계한 추가 기술개발(R&BD)이 보다 활성화될 필요가 있다. 단순히 TRL이 높은 기술만 사업화 대상으로 삼기보다는, TRL이 낮더라도 시장 수요가 확인된 기술에 대해서는 기업과 공동으로 실증·검증을 수행하며 기술을 고도화할 수 있는 사업이 확대되어야 한다. 기술사업화 성공여부는 기술이전보다 시장진입에 달려 둘째, 기업 스케일업 사업이 확대돼야 한다. 기술사업화 성공 여부는 결국 기술을 얼마나 많이 이전했느냐보다, 기업이 제품화와 시장 진입에 성공하느냐에 달려 있다. 이를 위해서는 기술을 개발한 연구자가 실증, 테스트베드 구축, 기술 고도화 과정에 지속적으로 참여하는 것이 매우 중요하다. TLO뿐만 아니라 연구자가 함께 참여할 때 기업의 기술 이해도와 문제 해결 속도도 높아지고, 사업화 성공 가능성도 크게 향상될 수 있다. 그러나 현재 기업 스케일업 사업은 대부분 비R&D 사업으로 운영되고 있어 연구자가 참여하기 어려운 구조이다. 특히 방송통신발전기금이나 정보통신진흥기금 등으로 추진되는 비R&D 사업은 국가연구개발사업과 예산 체계가 달라 연구자가 참여하더라도 적절한 보상을 받을 수 없는 경우가 많다. 이러한 구조에서는 연구자 입장에서 사업화 지원에 적극적으로 참여할 유인이 부족할 수밖에 없다. 좋은 기술이 사업화로 이어지려면 기술도 스케일업되어야 하지만, 그 기술을 활용하는 기업도 함께 성장해야 한다. 그 연결고리에는 기술을 가장 잘 아는 연구자가 반드시 함께해야 한다. -홍성관=정부가 국가 예산의 5% 이상을 R&D 예산으로 편성하고 있다는 점은 실효성뿐 아니라 상징성도 크다고 본다. 기술사업화 예산도 그에 걸맞은 구조적 혁신이 필요하다고 생각한다. 정부가 지금처럼 기술사업화를 개별 과제나 단기 지원의 대상으로만 보기보다는, R&D 성과를 사회·경제적 가치로 연결하는 전환자본·인내자본 예산으로 인식하고 보다 파격적인 대안을 제시하는 것이 기술사업화 활성화를 위한 중요한 분기점이 될 수 있다고 본다.

2026.07.16 08:00박희범 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

마케팅부터 물류·배송까지 한 번에…카페24, '빌드 업 2026' 진행

카페24는 오는 22일 쇼핑몰 운영 초기 사업자부터 마케팅, 글로벌 진출, 물류·배송 등 브랜드 성장을 고민하는 사업자까지 누구나 무료로 참여할 수 있는 셀러 성장 전략 컨퍼런스 '카페24 빌드 업 2026'을 개최하고 참가자를 모집한다고 13일 밝혔다. 이번 컨퍼런스는 셀러들이 브랜드 성장에 필요한 실전 전략을 한자리에서 확인할 수 있도록 마련됐다. 이번 행사에서는 '카페24 프로'를 통해 성장한 브랜드 대표가 직접 무대에 올라 경험을 공유한다. '카페24 프로'는 ▲상품 등록 ▲콘텐츠 제작 ▲마케팅 ▲고객관리(CS) 등 쇼핑몰 운영 전반을 시스템 기반으로 지원하는 통합 운영 서비스다. 프리미엄 캡슐커피·캡슐차 브랜드 슈퍼프레소의 이성배 대표는 '운영을 맡기고 나서야, 브랜드가 보였습니다'를 주제로 발표한다. 13개 마켓 운영 과정에서 반복되는 운영 업무에 많은 시간을 쓰던 슈퍼프레소가 해당 서비스를 통해 운영 효율을 높이고, 상품 개발과 브랜드 성장에 집중하게 된 과정을 소개한다. 슈퍼프레소는 실제로 ▲운영 MD ▲디자이너 ▲마케터 등 직원 3명의 업무를 '카페24 프로' 하나로 대체했다. 브랜드의 성장 노하우는 카페24 전문가 세션으로 이어진다. 운영 효율을 높인 뒤 마케팅 성과를 개선하고, 해외 판로를 넓히며 물류 경쟁력까지 확보하는 전 과정을 단계별로 살펴볼 수 있도록 구성했다. 'AGI 시대, 커머스의 전환'을 주제로 사업자가 준비해야 할 방향을 짚고, 데이터 기반 PRO 마케팅 전략으로 성과 개선 방법을 제시한다. 이어 '글로벌 컬처 브랜드가 주도하는 스케일업 공식'을 통해 해외 시장 진출 전략을 소개한다. 마지막으로 무재고 소싱 전략과 배송 경쟁력 강화를 위한 물류·배송 서비스 활용법을 안내한다. 현장에서는 분야별 전문가와의 1:1 맞춤 상담과 네트워킹 시간도 마련된다. ▲쇼핑몰 운영 ▲마케팅 ▲글로벌 ▲물류·배송 등 각 분야 전문가에게 직접 상담받을 수 있으며, 참가자 대상 스페셜 기프트도 준비됐다. 이재석 카페24 대표는 "이번 컨퍼런스는 셀러들이 브랜드를 키워가는 과정에서 마주하는 다양한 과제를 직접 점검하고 해법을 찾을 수 있도록 마련한 자리"라며 "앞으로도 사업자들이 브랜드 성장에 집중할 수 있는 환경을 만드는 데 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.07.13 11:05박서린 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

레벨인피니트 '승리의 여신: 니케', 2026 여름 팝업스토어 오픈 예정

레벨 인피니트는 시프트업이 개발한 미소녀 건슈팅 RPG '승리의 여신: 니케'의 2026 여름 팝업스토어를 오픈할 예정이라고 10일 밝혔다. 이번 여름 팝업스토어는 서울 여의도에 위치한 더현대 서울 지하1층 아이코닉 B1에서 오는 17일부터 30일까지 2주간 운영된다. 운영 시간은 평일 오전 10시 30분부터 오후 7시 30분까지, 금요일부터 일요일까지는 오전 10시 30분부터 오후 8시까지 연장 운영된다. 사전 예약은 오늘 오후 6시부터 네이버 사전 예약을 통해 진행되며, 행사 첫째 날부터 셋째 날까지는 사전 신청자에 한해 입장이 가능하다. 오픈 나흘차인 20일부터는 사전 예약과 함께 현장 대기 접수도 함께 운영될 예정이다. 이번 행사장은 게임 속 여름 시즌 세계관을 현실 공간으로 구현, 해변·정글·등대 등 다양한 테마를 곳곳에 녹여낼 예정이라고 회사 측은 설명했다. 메인 포토존은 LED 파도 연출과 아크릴 거울을 활용해 조성됐으며, 모래사장을 연상시키는 바닥 시트로 여름 해변 분위기를 한층 살렸다. 이곳에서는 여름 화보를 준비 중인 니케들과 함께 기념사진을 촬영할 수 있다. 또한 주말에는 '신데렐라 : 크리스탈 웨이브', '마르차나 : 마린 스터디', '리틀 머메이드 - 쉘 프린세스', 캐릭터로 분장한 코스어 초청 포토타임이 진행된다. 이벤트존에서는 이번 팝업에서만 만날 수 있는 '스페셜 시크릿 프레임'이 포함된 무료 포토부스와 함께, 정글을 콘셉트로 한 공간에서 '신데렐라 : 크리스탈 웨이브'의 피팅룸 연출을 재현한 '신데렐라의 정글 피팅룸'도 만나볼 수 있다. 이와 함께 핸드 스텝퍼 방식의 미니 게임 'NIKKE 등대 점등 작전'도 운영되며, 참가자 전원에게는 신규 캐릭터 SD스티커가 랜덤 증정된다. 정글 비치 스토어 테마로 꾸며진 굿즈존에서는 ▲레드 후드 키보드 ▲알트아이젠 MK.VI 블록 에디션 ▲ 갓데스 아티산 키캡 ▲ 도로롱 인형 등 다채로운 상품을 만나볼 수 있다. 현장 방문객에게는 입장 특전으로 도로롱 부채, 캔뱃지, 기념 티켓 등이 전원 제공되며, 구매 금액에 따라 쇼핑백, 홀로그램 포토카드, 홀로그램 포스터 등도 선착순 지급된다. 레벨 인피니트 관계자는 "이번 팝업스토어는 단순한 굿즈 판매 공간을 넘어 '승리의 여신: 니케'의 여름 세계관을 팬 여러분이 직접 몸으로 느낄 수 있도록 기획했다"며 "메인 포토존의 LED 파도 연출부터 정글 피팅룸, 등대 점등 미니게임까지, 니케와 함께하는 특별한 순간을 즐겨주길 바란다"고 전했다.

2026.07.10 12:14이도원 기자

시프트업 '니케', 일본 구글 매출 1위…여름 업데이트 효과

시프트업 '승리의 여신: 니케'가 여름 대규모 업데이트에 힘입어 한국과 일본 등 글로벌 주요 앱 마켓에서 매출 순위 최상위권에 진입했다. 시프트업은 '승리의 여신: 니케'가 일본 구글 플레이 매출 순위 1위를 기록했다고 8일 밝혔다. 이날 기준 구글 플레이 매출 순위에서 일본 1위, 한국 2위, 대만 4위, 북미 23위를 달성했다. 앞서 지난 3일에는 애플 앱스토어 기준 한국 1위, 일본과 대만 2위에 올랐다. 출시 3년 반이 넘은 시점에서도 주요 업데이트 시기마다 글로벌 매출 순위 최상단에 위치하며 장기 흥행 IP로서의 경쟁력을 보이고 있다. 이번 순위 역주행은 지난 2일 진행된 여름 업데이트의 영향으로 분석된다. 수영복 콘셉트의 신규 니케 '신데렐라: 크리스탈 웨이브'와 '마르차나: 마린 스터디'가 새로 추가됐다. 이와 함께 풀보이스 스토리 이벤트 'WAVE TO YOU', 리듬게임 'TRACING THE STARS'의 여름 테마곡 및 신규 미니게임 등 다수의 연계 콘텐츠를 도입했다.

2026.07.08 15:25정진성 기자

네이버파이낸셜·두나무 주식교환 일정, 또 3개월 연기

네이버 자회사 네이버파이낸셜과 두나무가 진행하는 주식교환 일정이 9월에서 12월로 또 다시 미뤄졌다. 6일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면, 네이버는 당초 9월 30일이던 네이버파이낸셜과 두나무 주식교환일을 12월 31일로 변경한다고 공지했다. 이에 따라 주주총회 예정일도 8월 18일에서 11월 19일로 변경됐다. 주주들 반대의사표시 접수기간 역시 당초 7월 31일부터 8월 14일까지였으나, 11월 4일부터 11월 18일까지로 연기됐다. 시장에서는 공정거래위원회 기업결합 심사가 이번 일정 지연에 영향을 미쳤을 것으로 보고 있다. 지난달 공정위는 증권사 18곳을 대상으로 두 기업 합병 관련 의견을 수렴했다. 증권사들은 시장지배력을 가진 두 회사 결합을 우려하는 입장을 전한 것으로 알려졌다. 두나무 측은 이번 주식교환 일정 변경 배경에 대해 “디지털금융 패러다임 전환기에 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 결합 취지를 성실히 설명하고 있다”고 밝혔다. 두 회사가 주식교환 일정을 미룬 것은 이번이 두 번째다. 앞서 관련 주주총회와 거래종결 일정을 한 차례 약 3개월씩 연기한 바 있다. 당시 네이버는 디지털자산기본법 미비를 이유로 들었다. 가상자산 거래소 대주주의 지분(15~20%) 제한이 논의되고 있던 만큼, 이를 의식했다는 해석이 이어졌다. 네이버는 “최근 디지털자산기본법 입법에 관한 논의가 진행 중인 것으로 보이는 바 향후 제정 및 시행되는 해당 법령의 내용 등이 본건 포괄적 주식 교환 진행이나 결과 등에 영향을 미칠 가능성이 있다”고 설명한 바 있다. 한편 이번 주식 교환은 네이버파이낸셜은 두나무를 100% 자회사로 편입하기 위한 절차다. 교환비율은 네이버파이낸셜 1주당 두나무 2.5422618주이며, 1주당 평가액은 두나무 43만 9252원, 네이버파이낸셜 17만 2780원이다.

2026.07.06 18:12홍하나 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

시프트업 '니케', 여름 업데이트로 국내 앱스토어 매출 1위 탈환

시프트업 모바일 게임 '승리의 여신: 니케(이하 니케)'가 여름 기념 업데이트에 힘입어 국내외 주요 시장에서 매출 순위 역주행에 성공했다. 시프트업은 니케가 여름 업데이트의 흥행으로 한국 애플 앱스토어 매출 1위, 일본과 대만에서 각각 2위를 기록했다고 3일 밝혔다. 지난 5월 진행된 3.5주년 업데이트 이후 약 두 달 만에 다시 한번 글로벌 차트 최정상권을 탈환하며 장기 흥행 지식재산권(IP)의 저력을 입증했다. 이번 업데이트에서는 수영복 콘셉트의 신규 니케 '신데렐라: 크리스탈 웨이브'와 '마르차나: 마린 스터디'가 새롭게 추가됐다. 이와 함께 두 캐릭터를 중심으로 한 풀 보이스 스토리 이벤트 'WAVE TO YOU', 여름 테마곡을 포함한 미니게임, 스페셜 애니메이션 예고 등 다채로운 콘텐츠가 이용자들의 큰 호응을 얻고 있다. 아울러 시프트업은 온·오프라인 콘텐츠를 통해 이용자 접점을 전방위로 확대한다. 공식 유튜브 채널에서 오케스트라 콘서트와 여름 콘셉트 ASMR 영상을 순차 공개하는 한편, 이달 17일부터 30일까지 더현대 서울에서 여름 팝업스토어를 운영한다. 또한 오는 18일부터 이틀간 예스24 라이브홀에서 밴드 라이브 공연을 개최할 예정이다. 글로벌 시장 공략도 지속한다. 시프트업은 미국 최대 규모의 애니메이션 전시 행사 '애니메 엑스포'에 3년 연속 참가하며 글로벌 팬덤 강화에 집중할 계획이다.

2026.07.03 15:30정진성 기자

레벨인피니트 '니케', 여름 대규모 업데이트…한정 SSR 니케부터 신규 스토리 이벤트까지

레벨인피니트가 서비스하고 시프트업이 개발한 미소녀 건슈팅 액션 RPG '승리의 여신: 니케(이하 니케)'가 대규모 여름 시즌 업데이트로 이용자 공략에 나선다. 레벨인피니트는 '니케' 대규모 업데이트를 통해 여름 한정 SSR 니케 2종을 추가하고, 신규 스토리 이벤트 'WAVE TO YOU'를 선보인다고 2일 밝혔다. 이번 업데이트는 한여름 해변과 특수 해역의 섬을 배경으로 다채로운 수집 요소와 편의 콘텐츠를 제공하는 데 초점을 맞췄다. 이번에 새롭게 합류하는 SSR 화력형 니케 '신데렐라 : 크리스탈 웨이브'는 유리구두를 활용해 적을 공격하는 캐릭터다. 버스트 스킬을 사용하면 자신의 공격 능력을 대폭 강화하고 다수의 적에게 강력한 피해를 입힌다. 졸업 여행 인솔을 위해 바다를 찾은 설정의 SSR 화력형 니케 '마르차나 : 마린 스터디'는 적군이 적을수록 능력이 강해지며, 버스트 스킬로 자신을 강화한 뒤 전투를 이끈다. 신데렐라는 이날 점검 후부터 오는 23일까지, 마르차나는 오는 9월9일부터 30일까지 기간 한정 모집에서 각각 만나볼 수 있다. 신규 풀 보이스 스토리 이벤트는 졸업 여행을 떠난 마르차나 일행과 헨젤과 그레텔을 찾아 나선 신데렐라 일행이 소용돌이로 인해 특수 해역에서 조우하며 벌어지는 섬 탐험 이야기를 다룬다. 이용자는 오는 23일까지 전용 맵을 탐색하며 쥬얼, 육성 재료, 유실물 등을 획득할 수 있고, 스테이지 진행도에 따라 전용 여름 애니메이션을 감상할 수 있다. 이와 함께 공을 발사해 해변의 잔해물과 랩쳐를 제거하는 미니 게임 'ISLAND BREAKER'가 도입된다. 지난해 큰 인기를 끌었던 여름 한정 니케 '도로시 : 세렌디피티'(7월 2일~23일)와 '일레그 : 붐 앤 쇼크'(7월 9일~30일)의 복각 모집이 진행되며, '리틀 머메이드 - 쉘 프린세스'를 비롯한 신규 코스튬 3종 출시 및 기존 한정 코스튬 6종의 재판매도 시작된다. 인게임 음악 콘텐츠인 리듬게임 'TRACING THE STARS'에는 2023년 여름 테마곡 'Pro-Fusion!'이 무료 곡으로 추가된다. 아울러 신규 앨범 패키지 구매 시 마르차나의 테마곡을 포함한 총 9곡을 추가로 즐길 수 있다. 이 외에도 고급 모집 티켓을 지급하는 14일 누적 로그인 이벤트와 오는 4일부터 20일까지 매 주말 보상 획득량을 높여주는 'FULL BURST DAY' 이벤트가 순차적으로 전개된다.

2026.07.02 16:20진성우 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

키움증권, 빗썸 지분 인수 논의…신주 발행 방식 검토

키움증권이 국내 가상자산 거래소 빗썸의 지분 인수를 위한 협의에 나섰다. 29일 가상자산 업계에 따르면 키움증권과 빗썸은 제3자 배정 신주 발행 방식을 통한 지분 투자 방안을 논의하고 있다. 빗썸이 신주를 발행하면 이를 키움증권이 인수하는 구조로, 현재는 논의 초기 단계인 것으로 알려졌다. 양측은 아직 구체적으로 결정된 사항은 없다는 입장이다. 빗썸 관계자는 "금융권을 비롯한 여러 기업과 다양한 가능성을 염두에 두고 파트너십을 논의하고 있으나, 현재까지 구체적으로 검토되거나 결정된 사항은 없다"고 밝혔다. 빗썸은 키움증권 외에도 여러 사업자와 지분 매각 가능성을 논의 중인 것으로 전해졌다. 키움증권 역시 "확인해 줄 수 없다"는 입장만 밝혔다. 이번 지분 투자 논의가 성사될 경우 기존 빗썸 주주들의 지분은 희석될 전망이다. 현재 빗썸의 최대주주는 지분 73.56%를 보유한 빗썸홀딩스다. 빗썸홀딩스 최대주주는 빗썸 창업자인 이정훈 의장이 대표를 맡고 있는 디에이에이(34.20%)로, 사실상 이 의장이 최대 지배력을 행사하고 있다. 이밖에 빗썸 주요 주주로 비덴트(10.22%), 티사이언티픽(7.17%)이 이름을 올리고 있다. 키움증권이 신주를 인수할 경우 이 의장을 비롯한 기존 주주들의 지분율은 낮아지게 된다. 다만 희석 폭은 신주 발행 규모에 따라 달라질 것으로 보인다. 한편 빗썸을 제외한 국내 5대 원화 가상자산 거래소 가운데 3곳은 이미 금융권과 지분 투자 계약을 체결했다. 코빗은 지난 2월 미래에셋그룹 비금융 계열사인 미래에셋컨설팅과 지분 92.06%를 매각하는 계약을 맺었다. 두나무는 한화투자증권을 비롯해 하나은행, 삼성증권, 삼성카드 등과 지분 투자 계약을 체결했다. 또 네이버파이낸셜과는 공정거래위원회의 기업결합 심사를 진행 중이다. 코인원도 한국투자증권과 지분 20% 매각 계약을 체결했다. 금융권과 가상자산 거래소 간 협력이 확대되는 것은 디지털자산의 제도권 편입에 대한 기대감이 커진 영향으로 풀이된다. 업계에서는 스테이블코인과 토큰증권(STO) 등 신사업 분야에서 시너지가 기대된다는 기대감이 나온다. 이준호 하나증권 애널리스트는 "디지털자산기본법 논의가 본격화되면서 전통 금융사와 가상자산 거래소 간 투자와 협력의 역할이 점차 명확해질 것"이라며 "단기적으로는 양측 앱을 연동하는 수준이겠지만, 장기적으로는 하나의 모바일트레이딩시스템(MTS)에서 디지털자산과 전통 금융자산을 함께 거래하는 형태로 발전할 것"이라고 전망했다.

2026.06.29 12:31홍하나 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

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