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'연구 AI'통합검색 결과 입니다. (313건)

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산업부, 올해 소재부품 기술개발에 1조2910억원 투자

산업통상부는 올해 소재부품기술개발에 지난해보다 9.6% 증가한 1조2910억원을 투입한다고 10일 밝혔다. 업종별로는 반도체(1454억원), 디스플레이(883억원), 이차전지(1257억원), 바이오(1112억원) 등 첨단전략산업의 초격차 확보를 위한 소재부품 개발에 총 4706억원을 투자하고 기계금속(3085억원), 자동차(902억원), 화학(1470억원) 등 주력산업의 고부가가치화와 친환경 경쟁력 강화를 위한 소재 개발과 우주·항공(694억원), 수소(245억원) 등 미래 유망산업 선점을 위한 소재 개발에도 총 8204억원을 투자한다. 산업부는 이번 신규과제 공고를 통해 ▲철강·석유화학 산업의 고부가 전환 ▲첨단산업 공급망 대응 ▲소재 연구개발과 AI 연계를 지원할 계획이다. 우선, 철강·석유화학 산업의 고부가 전환을 위해 30개 과제, 220억원을 신규 지원한다. 철강 분야는 초심도 시추환경용 초내부식 강관 소재 등 고부가 특수탄소강 개발을 지원하고, 석유화학 분야는 소형 전장부품용 초고순도·초박막 폴리프로필렌 필름 소재 등 스페셜티 화학 소재 개발을 지원한다. 첨단산업 공급망 대응을 위해 65개 과제 427억5000만원을 신규 지원한다. AI 반도체용 초고순도 구리소재, 피지컬 AI 디바이스용 유리기판 소재·부품, 제련 부산물 활용 희소금속 정련 기술 등 개발을 지원한다. 소재개발 분야 AI 활용 촉진을 위해 소재부품기반구축사업(가상공학플랫폼)과 연계하는 소재 AI 연계 과제를 처음 도입한다. 이를 통해 연구개발 단계에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하고, 특성 예측·구조 최적화·가상설계 및 시뮬레이션 등 AI 기반 소재 디지털 개발방식을 접목해 신속한 개발을 지원한다. 산업부는 소재부품기술개발사업 신규과제 수행기관을 4월까지(투자연계형 과제는 6월) 선정할 예정이며, 관련 기술개발 내용과 양식은 한국산업기술기획평가원 R&D 디지털 플랫폼이나 범부처통합연구지원시스템 IRIS사이트에서 확인할 수 있다. 송현주 산업부 산업공급망정책관은 “소부장 산업은 국가 경제안보를 뒷받침하는 핵심 산업”이라며 “철강·석유화학 소재의 고부가화 연구개발을 차질없이 지원하고, 소재 연구개발에 AI 융합을 확산해 소재기업의 혁신역량을 고도화해 나가겠다”고 말했다.

2026.02.10 16:30주문정 기자

[독자 AI 재도전] 신재민 대표 "무늬만 국산, 의미 없다…AI 주권, 구조서 갈려"

과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 '패자부활전'을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주] "진정한 '사업보국'은 남의 기술을 빌려 쓰는 데 있지 않습니다. 설계도부터 직접 그리는 독자 아키텍처 확보만이 대한민국 인공지능(AI) 주권을 지키고 국가에 이바지하는 유일한 길이라고 생각합니다." 신재민 트릴리온랩스 대표는 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발전에 도전장을 내밀게 된 이유에 대해 이처럼 말했다. 그는 지난 2024년 8월 트릴리온랩스를 설립한 인물로, 국내 최대 AI 모델인 네이버 '하이퍼클로바' 개발의 핵심 주역으로도 유명하다. 신 대표는 AI 파운데이션 모델이 더 이상 단순한 서비스 경쟁의 도구가 아니라 과학·의료·제조 등 국가 핵심 산업 전반의 기반 기술로 빠르게 확장되고 있다고 진단했다. 이 과정에서 외산 모델에 대한 의존은 단기적 효율을 넘어 장기적 주도권 상실로 이어질 수 있다는 위기감이 커지고 있다고 봤다. 그는 "지금은 외부 모델을 쓰는 것이 편리해 보일 수 있지만, 시간이 지날수록 우리가 통제할 수 없는 영역이 빠르게 늘어날 수 있다"며 "AI는 결국 국가 경쟁력과 직결되는 전략 산업"이라고 말했다. "규모 경쟁은 한계…아키텍처 혁신서 해법 찾아야" 트릴리온랩스의 기술 전략은 명확하다. 미국·중국과 같은 방식으로 자본을 투입해 모델 크기를 키우는 경쟁은 한국 현실에 맞지 않고 지속 가능하지 않다고 보고 있다. 이에 신 대표는 한정된 자원 환경에서 경쟁력을 확보하려면 규모가 아니라 구조를 바꿔야 한다고 강조했다. 또 그는 현재 글로벌 AI 산업이 겉으로는 성능 경쟁을 벌이고 있지만, 이면에서는 확장 비용과 전력, 인프라 의존이라는 구조적 한계에 직면해 있다고 봤다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)에 대한 의존이 심화될수록 개발 비용은 기하급수적으로 증가하고, 이는 결국 소수 국가·기업 중심의 기술 집중으로 이어질 수 있다고 주장했다. 신 대표는 "지금의 트랜스포머 기반 구조는 분명한 성과를 만들어냈지만 동시에 한계도 뚜렷해지고 있다"며 "컨텍스트 길이, 추론 효율, 비용 문제를 동시에 해결하려면 새로운 아키텍처에 대한 도전이 불가피하다"고 말했다. 이어 "이런 시도는 단기간 성과를 내기 어렵고 실패 가능성도 높지만, 누군가는 반드시 해야 할 영역"이라고 덧붙였다. "프롬 스크래치·신규 아키텍처로 기술 주권 확보" 이 같은 전략 아래 트릴리온랩스는 기존 대규모 언어모델의 성능 추격보다는 차세대 구조에 대한 선제적 연구에 무게를 두고 있다. 단기적인 벤치마크 성과보다 향후 AI 확장 과정에서 병목이 될 수 있는 구조적 문제를 어떻게 해결할 것인가에 초점을 맞췄다. 디퓨전 모델, 월드 모델 등 새로운 접근을 지속적으로 연구해온 이유도 여기에 있다. 신 대표는 독파모 사업 역시 단순한 정부 지원 과제가 아니라 한국 AI 산업의 방향성을 검증하는 시험대가 돼야 한다고 봤다. 한 번의 성과로 끝나는 프로젝트가 아니라 장기적으로 지속 가능한 기술 축적과 생태계 형성으로 이어져야 한다는 주장이다.그는 "독파모는 누가 더 큰 모델을 만들었는지를 가리는 자리가 아니라 한국이 어떤 방식으로 AI를 발전시킬 것인지를 보여주는 과정"이라며 "스타트업도 파운데이션 모델을 만들 수 있다는 사실을 국가적으로 증명하고 싶다"고 말했다. 이어 "추격자가 아니라 개척자로 가는 선택이 당장은 더 어렵고 느려 보일 수 있지만, 그 길만이 한국 AI가 장기적인 주도권을 확보할 수 있는 해법이라고 믿는다"고 강조했다. 트릴리온랩스가 이번 추가 선발전에 다시 도전한 배경에 대해선 이미 민간 자본만으로 초거대 모델을 학습해본 경험이 있다는 자신감 덕분이라고 강조했다. 신 대표는 회사의 핵심 경쟁력으로 민간 자본만으로 700억 개(70B) 파라미터 규모의 모델을 학습·운영한 실전 경험을 꼽았다.그는 "정부 지원을 전제로 설계된 계획이 아니라 이미 자체적으로 대규모 모델을 학습하고 운영해본 경험이 있다"며 "이 과정에서 인프라 구축, 분산 학습, 장애 대응까지 전 주기를 직접 겪은 것이 강점"이라고 말했다. 이어 "독파모는 새로 시작하는 실험이 아니라 이미 축적해온 기술과 경험을 국가 차원에서 확장하는 과정이 돼야 한다"며 "그 역할을 스타트업도 충분히 수행할 수 있다는 점을 보여주고 싶다"고 덧붙였다. "국가 예산 투입한 독파모, 글로벌 기준 냉혹한 평가 필요" 신 대표가 강조하는 '독자 아키텍처'는 단순히 모델 구조를 일부 변형하는 수준에 머물지 않는다. 그는 외부 모델의 가중치를 가져와 미세 조정하는 방식으로는 진정한 기술 자립에 도달할 수 없다고 선을 그었다. 겉으로는 국산 모델처럼 보일 수 있지만, 핵심 유전자는 여전히 외부에 있다는 판단이다. 신 대표는 "남의 모델 위에 얹혀서 파인튜닝만 하는 방식은 결국 '무늬만 국산'에 불과하다"며 "엔진 설계도부터 직접 그려야만 그 모델이 어떤 방향으로 진화할지, 어디까지 확장할 수 있을지를 스스로 결정할 수 있다"고 피력했다. 그러면서 "가중치 초기화뿐 아니라 모델 구조 자체를 새로 설계하는 아키텍처 혁신까지 포함해 처음부터 끝까지 통제 가능한 기술을 확보하는 것이 트릴리온랩스가 존재하는 이유"라고 덧붙였다. 이러한 접근은 국가 과제에 대한 신 대표의 인식에서도 분명히 드러난다. 그는 독파모와 같은 정부 주도 사업일수록 단기 성과에 안주하기보다 글로벌 기준에서 경쟁력을 입증할 수 있는 구조를 만들어야 한다고 강조했다.그는 독파모 사업을 두고 "국가 예산이 투입되는 사업일수록 목표를 낮춰서는 안 된다"며 "실패를 피하기 위해 무난한 성과에 머무르는 것이 아니라 글로벌 선도 기업과 정면으로 비교 가능한 수준을 목표로 해야 한다"고 주장했다. 이어 "구글이나 오픈AI 같은 글로벌 기업의 기준으로 냉정하게 평가받아도 경쟁력이 있다는 것을 증명하는 것이 국가 과제의 역할"이라며 "성과 기준(OKR, 매우 높은 목표를 설정해 달성치를 측정하는 형태)과 평가 과정 역시 투명하고 엄격하게 해야하고, 참여하는 기업들은 그 부담을 감수하는 책임을 져야 사업이 기술적으로 의미를 남길 수 있다"고 부연했다. "新 아키텍처로 실전형 '액션 에이전트' 선점" 신 대표는 현재 AI 기술이 맞닥뜨린 가장 큰 병목으로 '연산 효율'을 꼽았다. 트랜스포머 구조가 문맥 길이에 따라 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 특성을 갖고 있어 비용과 추론 속도 측면에서 실전형 AI 확산에 뚜렷한 제약을 만든다고 본 것이다. 그는 "지금의 AI는 말을 잘하는 데까지는 왔지만, 실제 행동을 하기에는 아직 비효율이 너무 크다"며 "추론 속도를 4~5배 이상 끌어올릴 수 있는 새로운 아키텍처를 통해 실전형 지능으로 넘어가야 한다"고 말했다. 이어 "스마트폰이나 PC를 직접 제어해 업무를 수행하는 '액션 에이전트'가 다음 단계"라며 "이 영역에서 구조 혁신이 없다면 진짜 AI 시대는 열리지 않는다"고 덧붙였다. 신 대표가 연산 효율과 아키텍처 혁신을 강조하는 이유는 단순한 성능 개선 차원을 넘어 회사의 성장 전략과도 맞닿아 있다. 그는 AI 기술이 실전 단계로 진입할수록 효율 격차가 곧 사업 경쟁력으로 직결될 수밖에 없다고 보고 있다. 신 대표가 그리는 트릴리온랩스의 성장 경로 역시 단기 수익보다 기술 축적을 우선하는 방식이다. 초기에는 연구와 인프라 구축에 집중하고 연산 효율과 구조적 완성도를 높인 뒤 이를 바탕으로 사업 모델로 확장하는 단계적 접근이 필요하다는 판단이다. 그는 "연구만 하는 회사도, 사업만 하는 회사도 오래 가기 어렵다"며 "기술을 축적하고 효율을 높인 뒤 이를 바탕으로 수익 구조를 만들고 다시 연구에 투자하는 선순환 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "AI 기업도 결국 기술 기업으로서의 성장 경로를 가져야 한다"고 부연했다. "AI판 스페이스X 넘어 '기술 생태계' 마중물 될 것" 그가 이러한 방향을 설정하는 데 참고한 사례로는 스페이스X를 들었다. 신 대표는 스페이스X가 재사용 로켓이라는 원천 기술을 확보한 뒤 발사 비용을 낮추고, 위성 인터넷 사업으로 확장한 성장 경로가 기술 기업의 한 모델이 될 수 있다고 봤다. 그는 "스페이스X는 처음부터 돈을 벌기 위한 회사가 아니라 반드시 필요한 기술을 먼저 확보한 뒤 그 기술을 효율화해 사업으로 연결했다"며 "AI 기업도 자본 투입 경쟁이 아니라 기술 효율을 높이는 방향으로 성장 경로를 설계해야 한다"고 말했다. 또 신 대표는 트릴리온랩스의 목표가 특정 기업의 성공에 그치지 않는다고 강조했다. 하나의 파운데이션 모델 기업이 아니라 기술 중심 AI 스타트업들이 지속적으로 등장할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다는 판단에서다. 그는 "트릴리온랩스가 잘 되는 것도 중요하지만, 그 이후에 또 다른 기술 기업들이 나올 수 있어야 한다"며 "파운데이션 모델을 만드는 것이 대기업만의 영역이 아니라는 점을 보여주는 것이 의미 있다고 생각한다"고 말했다. 이어 "기술 기업이 성장하고, 그 성장이 국가 경쟁력으로 이어지는 구조를 만드는 것이 결국 '사업보국'이라고 본다"며 "앞으로도 기술적 실체를 남기는 데 더 집중할 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.08 12:00장유미 기자

엔비디아 GPU 의존 넘을까…정부에 발 맞춘 LG CNS, 국산 AI 반도체로 공공 AX 공략

LG CNS가 인공지능(AI) 반도체 기업 퓨리오사AI와 손잡고 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 서비스를 개발해 공공 AX 시장 공략에 나선다. 정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 내세운 가운데 대기업과 국내 AI 반도체 스타트업 간 협력이 본격화하는 모습이다.LG CNS는 서울 마곡 LG사이언스파크 본사에서 퓨리오사AI와 'AI 인프라 사업 협력 확대'를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약식에는 LG CNS AI클라우드사업부 김태훈 부사장과 퓨리오사AI 백준호 대표 등 주요 경영진이 참석했다. 퓨리오사AI는 AI 연산에 특화된 반도체인 NPU를 설계·개발하는 AI 반도체 스타트업이다. 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD(레니게이드)'는 대규모 AI 서비스에 필요한 고성능 요건을 충족하고, 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 소모와 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. 퓨리오사AI는 지난 1월 TSMC로부터 RNGD 4000장을 인도받으며 양산에 성공, 글로벌 시장 공략 및 보급에 박차를 가하고 있다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 내 협력을 강화한다. LG CNS는 퓨리오사AI의 RNGD를 적용한 K-엑사원(EXAONE)을 기반으로 AI 서비스의 성능을 최적화하고, 상용화해 시너지를 극대화하는 역할을 맡는다. 퓨리오사AI는 안정적인 RNGD 공급과 함께 NPU 관련 기술 지원을 담당한다.이번 협력은 국산 AI 반도체가 실제 AI 서비스 환경에서 상용화 가능성을 검증하는 사례라는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 그동안 국내 AI 반도체는 기술력 대비 상용 레퍼런스 부족이 한계로 지적돼 왔는데, 이번 협력을 계기로 대기업 AI 서비스 인프라에 토종 NPU가 적용되는 실증 사례가 추가됐다는 평가다. 업계에선 이번 협력이 토종 AI 반도체가 엔비디아 중심의 GPU 생태계에 도전할 수 있는 가능성을 보여주는 사례이자, 국내 AI 반도체 기업들이 본격적으로 공급망에 참여할 수 있는 신호탄이라는 분석도 나온다. GPU 중심 인프라 구조에서 벗어나려는 시도라는 점도 이번 협력의 의미로 꼽힌다. 퓨리오사AI의 NPU는 GPU 대비 전력 효율과 추론 성능 측면에서 경쟁력을 갖췄다는 평가를 받아왔다. 이번 프로젝트를 통해 단순한 하드웨어 대체를 넘어 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 병행·최적화하는 인프라 구조의 가능성을 검증한다는 점에서 AI 인프라 생태계 확장으로 이어질 수 있다는 해석도 나온다. LG CNS 역시 협력 배경으로 GPU 중심 생태계에 대한 종속성을 줄이고, 국내 AI 기술과 인프라 경쟁력을 강화하려는 전략을 강조하고 있다. 특히 공공 AX 시장의 경우 비용 효율성과 안정성이 중요한 만큼, NPU 기반 인프라가 현실적인 대안이 될 수 있다는 판단이다. 퓨리오사AI 입장에서도 이번 협력은 성장의 중요한 분기점으로 평가된다. 국내 대기업의 AI 서비스 인프라에 자사 NPU가 채택되면서 기술력뿐 아니라 상용성과 안정성을 동시에 입증할 수 있는 레퍼런스를 확보하게 됐기 때문이다. 회사는 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 고객 확보에 나선다는 전략이다. 업계 관계자는 "LG CNS와의 협력이 특정 기업의 성과를 넘어 국내 팹리스 기업들이 AI 반도체 분야에서 자체 제품을 실제 서비스에 적용하는 사례를 늘리는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 제시한 상황에서 민간 차원의 실질적인 상용화 사례가 등장하고 있다는 점에서 의미가 있다"고 분석했다. 양사는 이번 협력을 계기로 토종 AI 모델과 서비스, 인프라, AI반도체로 구성된 '소버린 AI 생태계'를 더욱 강화하고 공공 AX 시장에 최적화된 서비스를 제공한다는 전략이다. 공공 부문 특성상 보안성과 비용 효율, 안정성이 중요한 만큼, GPU 중심 인프라의 대안으로 NPU 기반 AI 인프라를 제시하겠다는 구상이다. 협력의 첫 단계로 LG CNS는 자체 개발한 기업용 에이전틱AI 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)' 구동 인프라에 퓨리오사AI NPU를 적용해 기술 검증을 진행한다. 에이전틱AI는 스스로 목표를 설정하고 복잡한 업무를 수행하는 만큼, 이를 뒷받침할 고성능·고효율 인프라가 필수적이다. LG CNS는 NPU 기반 인프라를 통해 에이전틱AI 서비스의 전력 효율과 운영 효율을 동시에 높일 계획이다. 양사는 NPU 기반 GPUaaS(GPU as a Service) 성능 최적화 기술도 실증한다. GPUaaS는 GPU를 가상화해서 제공하는 방식으로, 사용자는 실제 하드웨어를 구매하지 않고도 고성능 연산 환경을 활용할 수 있어 AI 시대의 핵심 모델로 각광받고 있다. 양사는 AI 학습과 AI 서비스 운영, 추론 등 모든 단계에 NPU를 적용해 전력 효율과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 인프라 최적화에 나선다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부 부사장은 "퓨리오사AI와의 협력을 통해 고객들이 에이전틱AI를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 NPU 기반 AI 인프라 기술력과 전문인력을 확보할 것"이라며 "LG AI연구원과 협력해 국가대표AI 모델 고도화를 지원하고 국내 AI 산업 발전에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.05 10:05장유미 기자

논문 속 분자 구조 보고 화학반응 예측…LG AI연구원, '길목 특허' 선점

정부 주도 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 1차 평가에서 전 부문 1위를 달성한 LG AI연구원이 스스로 분자 구조를 읽고 신물질을 설계하는 'AI 연구 동료' 기술을 통해 독점적 기술 장벽 구축에 나선다. LG AI연구원은 AI 기반 신소재·신약 개발 플랫폼인 '엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery)' 핵심 기술에 대한 특허 등록을 완료했다고 3일 밝혔다. 이번 특허는 단순한 알고리즘 개선이 아닌, 신물질 연구개발 프로세스 전체를 아우르는 '길목 특허'로 평가받는다. 엑사원 디스커버리는 논문, 특허, 이미지 등 다양한 형태의 비정형 데이터(멀티모달)를 분석해 유망 후보 물질을 발굴하는 기술이다. 문서 내 분자 구조를 스스로 인식해 구조화하고, 연구자가 'm3', 'm5'와 같은 태그를 활용해 질문하면 화학 반응 결과를 예측하거나 실험을 설계해 주는 '에이전틱 AI' 기능을 갖췄다. 이번 특허는 데이터 분석부터 신물질 예측에 이르는 전 과정을 보호 범위로 설정했다. 경쟁사가 유사한 성능의 AI 모델을 개발하더라도 연구자가 직접 화학식을 입력하거나 수동으로 연결하는 번거로운 과정을 거쳐야만 한다. 사실상 LG AI연구원과 특허 사용 계약이 필수적일 만큼의 진입 장벽을 구축한 셈이다. 산업 현장 적용 성과도 구체화되고 있다. LG AI연구원은 이 기술을 화장품 소재 개발에 적용해 4,000만건 이상의 물질에 대한 합성 용이성과 유해성 검토를 진행했다. 그 결과 기존 22개월이 걸리던 과정을 단 하루 만에 마쳤다. LG생활건강은 이를 통해 발굴한 신물질 기반 화장품 출시를 앞두고 있다. LG AI연구원은 이번 성과에 대해 구광모 LG 대표가 올해 신년사에서 강조한 '기존 성공 방식을 뛰어넘는 새로운 혁신'의 실천 사례라고 강조했다. LG AI연구원은 지난 2022년부터 국내 255건, 해외 188건 등 총 573건의 특허를 출원했다. LG AI연구원은 배터리, 반도체 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 넓혀 산업의 판도를 바꿀 '화학 에이전틱 AI'로 기술을 고도화할 계획이다. 유경재 LG AI연구원 지식재산권(IP) 리더는 "AI 모델의 성능은 시간이 지나면 변할 수 있지만, 핵심 프로세스 특허를 선점하는 것은 기술을 법적으로 강력하게 보호받는 길"이라며 "글로벌 AI 경쟁의 새로운 표준을 제시하며 국가 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 강조했다.

2026.02.03 10:00이나연 기자

[유미's 픽] 풀스택으로 중동 뚫은 'K-AI 연합군'…조준희 리더십 빛났다

조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장이 지난 수년간 공들여온 '중동 세일즈'가 세계 최대 에너지 기업 사우디 아람코와의 실질적 협력으로 결실을 맺었다. '한국형 인공지능(AI) 풀스택' 패키지가 이번 협업으로 본격적인 해외 진출 모델로 자리 잡으며 한국 SW·AI 산업의 새로운 수출 이정표를 세웠다는 평가가 나오고 있다. 2일 KOSA에 따르면 조 회장은 지난 1일 사우디 다란에 위치한 아람코 디지털 본사에서 국내 AI·클라우드 기업 7개사와 함께 아람코 디지털 간 산업용 풀스택 AI 협력 양해각서(MOU)를 체결했다. 이번 일은 KOSA에서 지난해 11월 구성한 'K-AI 풀스택 컨소시엄'의 첫 번째 성과다.'K-AI 풀스택 컨소시엄'은 AI 반도체, 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, AI 운영·관리, AI 애플리케이션 등 5단계 풀스택 구조로, 국가 차원의 AI 경쟁력을 글로벌 시장에 제시하기 위해 KOSA에서 발족했다. 이곳에 참여한 기업은 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지, 퓨리오사AI, 리벨리온 ,메가존클라우드, 유라클 등 7개 기업과 KOSA 컨소시엄 운영사다. 이번 계약은 단순한 기술 교류를 넘어 AI 반도체부터 모델, 인프라까지 전 과정을 하나로 묶은 '한국형 AI 풀스택 패키지'가 해외 산업 현장에 적용되는 첫 사례란 점에서 많은 관심을 받고 있다. 그동안 한국 소프트웨어(SW)·AI 기업의 수출이 전체 ICT 수출 구조에서 차지하는 비중이 크지 않았던 만큼, 이번 협약이 새로운 전환점이 될 것이란 전망도 나온다.업계 관계자는 "글로벌 SW 시장 규모에 비해 한국 기업들의 해외 점유율은 낮았던 편"이라며 "최근 성장 기반을 다지고 있지만 AI 기술력도 본격적인 대규모 수출 성과로 이어지는 단계가 아직 초기에 머물러 있었다"고 분석했다.하지만 최근 KOSA를 중심으로 서비스형소프트웨어(SaaS)와 산업 특화 AI 모델 등 수출형 비즈니스 모델을 강화하려는 움직임이 확대되면서 기대감이 커지고 있다. 정부와 기관 역시 맞춤형 해외 진출 지원을 강화하고 있어 아람코 협력 사례처럼 '풀스택 패키지' 형태의 실전 수출 모델이 향후 중동을 넘어 다른 신흥시장으로 확산될 가능성도 제기된다. 이 같은 분위기에 맞춰 조 회장은 글로벌 빅테크가 시장을 독점하는 상황에서 국내 기업들이 단독으로 경쟁하기 어렵다고 보고 'K-AI'를 대표하는 7개 기업을 '연합군' 형태로 결집시켜 중동 공략에 나섰다. 이를 통해 아람코 디지털은 우리나라의 하드웨어부터 모델, 운영까지 한 번에 제공받을 수 있는 '원스톱 솔루션'을 확보하게 돼 AI 경쟁력을 단 번에 끌어올릴 수 있게 됐다.이번 협약에 참여한 기업들이 'K-AI' 경쟁력의 대표 주자란 점에서도 관심이 쏠린다. ▲리벨리온, 퓨리오사AI는 AI 반도체 ▲업스테이지·LG AI연구원·NC AI 등 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 5개사로 선정됐던 3곳은 산업 특화 LLM ▲유라클은 운영 서비스 ▲메가존클라우드는 클라우드 인프라를 맡아 국내 기업의 기술력을 중동 현지에 전파시킬 예정이다. 이처럼 기업들을 하나로 모은 것은 조 회장의 리더십이 한 몫 했다. 특히 조 회장은 중동 국가들이 데이터 주권과 안보를 이유로 해외 빅테크 의존도를 줄이려는 '소버린 AI' 수요가 크다는 점에 주목해 한국 기업들이 현지 산업 환경에 최적화된 형태로 진출할 수 있도록 협력 모델을 설계해왔다.또 그는 지난 수년간 사우디와 UAE를 수차례 오가며 아람코 경영진과 직접 교류하는 등 현장 중심의 네트워크를 구축했다. 협회 차원에서는 기업들의 요구사항을 조율하며 이번 MOU 성사의 기반을 마련했다.정부와 민간을 잇는 가교 역할도 조 회장이 맡았다. 과기정통부와 긴밀히 협력해 '민·관 원팀' 체계를 구축함으로써 협약의 공신력을 높였고, 국내 기업들이 중동 시장에서 안정적으로 사업 기회를 확보할 수 있도록 지원했다. 이에 업계에선 조 회장의 노력을 바탕으로 성사된 이번 협약이 단순한 MOU를 넘어 한국 AI 산업이 풀스택 경쟁력을 기반으로 글로벌 시장에서 새로운 수출 모델을 만들어낸 상징적 사례라고 평가했다. 일부 업체들은 이번 일로 해외 수출 성과뿐 아니라 실적에도 긍정적인 영향을 받을 것으로 보인다. 업계에 따르면 아람코디지털과 소버린 멀티 클라우드 플랫폼으로는 이미 240만 달러 계약을 해 잔금까지 받았고, 추가 600만 달러 계약도 앞두고 있는 것으로 전해졌다.특히 이번 협력의 핵심인 메가존클라우드는 지난해 아람코 디지털과 클라우드 통합 관리 플랫폼 공급계약을 체결하고 프로젝트 구축을 완료해 기대감이 크다. 또 이번 방문을 통해 아람코 그룹 내 사업 추진을 위한 협약을 체결하고 공동 프로젝트에 속도를 낼 예정이다. 다른 기업들도 현지 산업 환경에 최적화된 AI 적용 사례를 발굴하고 에너지·제조 등 아람코 그룹 전반의 디지털 전환 사업으로 협력 범위를 확대해 나갈 계획이다. 또 아람코 측이 제시한 수요에 맞춰 AI 반도체, 산업 특화 LLM, 클라우드 인프라 운영·관리 등 풀스택 관점에서 핵심 기술을 최적화해 제공한다는 방침이다. 더불어 단순한 기술 공급을 넘어 현지 산업 현장에서 실제 활용 가능한 '버티컬 AI' 모델로 발전시킬 가능성도 제기된다.아람코 디지털은 그룹 내 방대한 산업 인프라와 공급망에 AI 기술을 접목할 수 있는 분야를 도출하고 구체적인 적용 방안을 검토할 예정이다. 정부 역시 이번 협약을 한국 AI 산업의 해외 진출 표준 모델로 확산하겠다는 구상이다. 과기정통부는 이번 협력이 민간 기업들의 기술 역량을 하나로 결집해 중동 산업 현장에 적용할 수 있는 협력 기반을 마련했다는 점에서 향후 후속 사업 확대 가능성에 주목하고 있다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "최근 글로벌 AI 평가기관에서 한국을 세계 3위 수준의 AI 국가로 지목하는 등 K-AI에 대한 국제적 관심이 높아지고 있다"며 "이번 협력은 우리 기업들이 신흥시장에서 더 많은 성공 사례를 만들어낼 수 있는 중요한 계기가 될 것"이라고 강조했다.조준희 KOSA 협회장은 "협회는 산업 수요에 기반한 풀스택 AI 협력 구조를 민간 차원에서 운영해왔고, 이번 MOU가 한국 기업과 사우디 산업 간 실질적인 협력으로 이어지는 출발점이 되기를 기대한다"며 "향후 사우디 측의 수요에 기반해 컨소시엄을 단계적으로 확대해나갈 예정"이라고 밝혔다.

2026.02.02 15:41장유미 기자

"가장 맛있는 김치 2~3년내 나올 것"…발효 예측 AI기술 개발

인공지능(AI)을 이용한, 가장 맛있는 김치 개발이 2년 내 가능할 전망이다. 세계김치연구소(김치연)는 원태웅 지능형발효연구단장과 홍영식 전남대 교수 연구팀(제1저자 김유진 박사과정생)이 AI 머신러닝 기법을 활용해 김치 발효 단계를 9가지 핵심 성분을 중심으로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 원태웅 단장은 "무균김치 기반으로 발효 모델을 구축했다"며 "한국인에 가장 맛있는 김치 발효 상태를 파악하고, 이를 확산하는 것이 이번 연구의 궁극적 목표"라고 말했다. 원 단장은 "마중기술인 GPU를 이용해 딥러닝으로 시계열적 데이터까지 확보해야 연구가 정리될 것"이라며 "여기까지 오는데 3년이 걸렸고, 한국적인 최적의 맛을 찾는데는 2~3년이 더 걸릴 것"으로 내다봤다. 김치 발효는 유산균 활동에 따라 산, 당, 아미노산 조성이 복합적으로 변화하면서 맛과 향이 형성된다. 그러나 실제 제조 현장에서는 원재료 특성, 발효 온도, 미생물 구성 등이 매번 달라 발효 진행 정도를 주로 경험과 감각에 의존해 판단해 왔다. 이로 인해 외관상 큰 차이가 없어 보이더라도 특정 시점 이후 맛이 급격히 변하는 구간에서는 적정 숙성 시점을 놓치기 쉬웠고, 그 결과 신맛과 단맛 편차 등 품질 불균형이 발생하는 한계가 있었다. 이번에 연구팀이 구축한 모델은 유산균을 인위적으로 접종해 발효를 진행함으로써, 미생물 조성 변화와 발효 특성을 정밀하게 분석할 수 있다. 유산균 10종을 동일한 비율로 혼합하거나 단일 접종한 무균 김치를 6·10·15도조건에서 발효시키고, 온도와 유산균 종류에 따른 발효 특성을 체계적으로 비교·분석했다. 연구 결과, 사람의 감각만으로는 구분이 어려운 구간에서도 발효 단계를 명확히 구분해 주는 성분 조합이 존재한다는 사실이 확인됐다. 연구팀은 AI 분석을 통해 발효 단계 예측에 필요한 9가지 핵심 성분을 선별하고, 이를 기반으로 발효 단계를 예측하는 모델을 개발했다. 선별된 9가지 성분은 산류(젖산, 숙신산), 당류(자당, 과당, 포도당), 아미노산류(글라이신, 글루탐산, 트레오닌) 및 기타 성분(콜린)으로, 김치 신맛(산미)·단맛·감칠맛 형성과 밀접하게 연관된 물질들이다. 특히 '젖산, 자당, 과당'은 발효 단계 구분에 가장 크게 기여하는 핵심 지표로 나타났다고 연구팀은 설명했다. 이 예측 모델은 연구팀 내부 실험 데이터뿐 아니라 외부에 공개된 김치 발효 데이터에서도 동일한 분류 성능을 재현해(AUC > 0.8), 실제 제조 현장에서도 활용 가능성이 확인됐다. 유산균과 성분 간 관계를 네트워크 분석한 결과, 류코노스톡 메센테로이데스와 락토코커스 락티스가 발효 성분 변화를 주도하는 핵심 유산균으로 확인됐다. 이번 연구 성과는 제조 현장에서 김치 발효 정도의 불균형으로 인한 품질 변동을 최소화하고, 소비자에게는 선호하는 숙성도의 김치를 보다 안정적으로 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다. 원태웅 단장은 “이번 성과는 김치 발효를 경험과 감각의 영역에서 측정과 AI 분석을 통한 예측의 영역으로 확장한 중요한 전환점”이라며, “앞으로도 발효식품의 품질을 일정하게 유지하고 공정을 정밀하게 관리할 수 있는 기술로 발전시켜, K-푸드의 신뢰성과 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 밝혔다. 연구성과는 식품과학기술 분야 국제 학술지 '푸드 케미스트리'(Food Chemistry, IF 9.8)에 게재됐다.

2026.02.02 09:00박희범 기자

국가과학기술연구회 조직 소폭 손질…"전략연구사업·행정혁신이 핵심"

국가과학기술연구회(NST)가 연구성과중심제(PBS) 단계적 폐지, 출연연 연구행정혁신, 과학 인공지능(AI) 허브 조성 등 정책·연구환경 변화에 대응하기 위해 조직개편을 단행했다. 임무중심형 연구체제 전환, 연구자 행정부담 완화 및 연구몰입 제고를 위한 연구행정 지원 강화, 경영 효율성 제고가 포인트다. 조직체계는 기존 3본부 1단 11부 1실 22팀(38개 조직)을 3본부 3단 10부 1실 24팀(40개 조직)으로 확대했다. 늘어난 조직은 2개단과 2개 팀이다. 부는 1개 줄었다. 우선 전략연구사업 전주기 관리를 위해 융합전략본부를 연구전략본부로 개편하고, 전략연구지원단을 신설했다. 융합연구사업부는 융합연구부로, 기술사업화추진단은 기술사업화부로 재편했다. AI전략 전담팀도 설치했다. 출연연 AI 융합‧협력 전략과 과학AI 허브 조성을 위해 융합연구부 내 AI전략팀을 만들었다. AI 관련 정부 정책 지원과 출연연 AI 경쟁력 제고를 전담한다. 연구행정 혁신을 위해 정책기획본부에 연구행정혁신추진단을 신설했다. 추진단은 기존 연구행정기획팀, 연구행정혁신팀, 정보화혁신팀을 옮겨놨다. 오는 7월까지 공통행정 기획과 실행을 통해 전환직무 이행단계에 따라 확대 개편할 예정이다. 평가·정책·인사 기능도 재정비했다. 통합평가 시행에 맞춰 기관평가 기능을 분리했다. 정책 아젠다 선도와 연계 사업 발굴 등을 위해 재정전략부를 신설했다. 인사문화부는 경영지원본부 내 인사혁신부로 개편했다. 감사위원회 기능도 조정했다. 감사기획부 감사기획총괄팀을 폐지하고, 연구개발 기획, 수행관리 및 성과 등에 관한 감사를 강화하기 위하여 감사2부 내 연구감사팀을 설치했다. NST는 융합기획부 및 글로컬혁신부, 시범평가TF팀 및 연구제도팀 등은 폐지하고, 기존 기능은 재편성 부서로 이관했다. 김영식 NST 이사장은 “전략연구 강화, 연구행정혁신화, 과학AI 허브 조성을 통해 출연연 성과가 국민이 체감하는 결과로 이어질 수 있도록 책임과 역할을 충실히 수행해 나가겠다”며 “연구자들이 글로벌 경쟁 환경 속에서 국가 과학기술 역량을 선도할 수 있도록 제도적·정책적 지원 기반을 지속적으로 만들어갈 것"이라고 말했다.

2026.02.01 11:55박희범 기자

[현장] "美·中 AI 개발 자금, 韓보다 100배 커…국제 공동연구 필수"

"현재 미국과 중국은 한국보다 인공지능(AI) 연구개발(R&D)에 100배 더 많은 자금을 투자하고 있습니다. 단일 국가 중심 R&D 구축만으로는 지속 가능한 발전이 어렵다는 설명입니다. 우리는 AI 기술과 인프라 논의 출발점을 기술이 아닌 국제 협력 구조에서 찾아야 합니다." 안희철 법무법인 DLG 대표변호사 겸 인간:지능연구소(H:AI) 고문은 31일 서울 여의도 FKI 빌딩에서 열린 'AI 시대, 지속가능한 디지털 인프라 미래'에서 AI 기술 경쟁력 확보를 위해 국제 협력 구조가 절실하다며 이같이 밝혔다. 안 변호사는 국가 간 AI 산업 예산과 인력 격차가 극단적으로 벌어진 상태라고 지적했다. 그는 "미국이나 중국은 동시에 수십, 수백 개 연구 분야에 동시 투자가 가능하다"며 "반면 한국은 선택과 집중 외에는 현실적 대안이 제한적인 구조"라고 말했다. 그는 "AI 산업을 특정 분야 하나에 집중해 경쟁력 확보하기 어려운 특성을 지닌다"고 언급했다. 이어 "어떤 기술 영역이 핵심이 될지 사전 예측이 어렵다"며 "단일 분야 집중은 나머지 기술 가능성을 포기하는 결과로 이어질 수 있기 때문"이라고 설명했다. 안 변호사는 한국이 AI R&D 발전을 위해 국제협력을 적극 활용해야 한다고 주장했다. 한국을 비롯한 일본, 대만, 싱가포르 등이 연구를 공동 수행하고, 그 성과를 참여국 간 공유하는 식이다. 이를 위해 각국 정부는 개별적으로 배정한 R&D 예산을 함께 투입하고, 표준화된 절차에 따라 연구 과제를 공동 설계·수행하는 구조다. 그는 "국제 협력은 예산, 인력, 연구 성과를 공동으로 설계하고 활용하는 방식"이라며 "단순 교류를 넘어선 산업 인프라 구축까지 할 수 있다"고 강조했다. 안 변호사는 한국은 국제 공동 연구 성과가 상대적으로 낮다고 지적했다. 한 보고서에 따르면 지난해 기준 한국의 국제 공동 연구 성과는 국제협력개발기구(OECD) 주요국 가운데 20위권에 머무른 상태다. 그는 "절대적인 연구 성과는 상위권이지만 국제 협력을 통한 성과 창출은 부족한 실정"이라고 짚었다. 또 그는 는 국내 법·제도가 국제 공동 연구를 실질적으로 뒷받침하기에는 미흡한 상태라고 진단했다. 안 변호사는 "국내과학기술기본법과 국가연구개발혁신법에 관련 규정이 있지만 성과 귀속을 비롯한 지식재산권 처리, 안보 기술 보호, 예산 집행 구조 등 핵심 쟁점은 구체화되지 않았다"고 설명했다. "연구자가 국제 공동 연구 집중할 '표준 규칙' 시급" 안 변호사는 국제 공동 연구를 제도적으로 뒷받침하는 유럽연합(EU)의 '호라이즌 유럽'을 모범 사례로 꼽았다. 국제 협력을 선언에 그치지 않고, 연구 전 과정에 적용되는 표준 규칙으로 제도화했다는 점에서다. 호라이즌 유럽은 공동 연구 착수 단계부터 기술과 특허를 어느 범위까지 공개할지, 해당 기술을 어떻게 보호할지를 사전에 명확히 규정한다. 연구 결과가 도출된 이후에는 성과물의 소유권을 국가별로 개별 보유할지, 공동으로 소유할지까지 계약과 규칙으로 정리한다. 연구 성과를 상용화하거나 특허를 유동화할 경우의 수익 귀속 기준도 미리 정해진다. 공동 연구 과정에서 분쟁이 발생할 가능성을 고려해 분쟁 해결 절차와 관할 구조 역시 제도적으로 마련됐다. 안 변호사는 "현재 호라이즌 유럽에 참여하는 연구기관·기업들은 연구 자체에 집중할 수 있다"며 "한국 일부 연구기관과 기업도 해당 프로그램에 참여해 동일한 규칙 아래에서 국제 공동 연구를 수행하고 있다"고 설명했다. 그는 호라이즌 유럽 외 국제 공동 연구에서는 이런 통일된 기준이 거의 없는 상황이라고 지적했다. 연구 주제 설정부터 역할 분담, 성과 처리, 권리 배분까지 모든 과정을 개별 협의로 시작해야 해 연구 진입 장벽이 높다는 설명이다. 안 변호사는 "국내에선 국가 예산을 활용한 R&D가 국제 공동 연구에 적용되지 않거나 제한되는 사례가 적지 않다"며 "국가 핵심 기술과 첨단 기술을 안보로 분류해 국제 공동 연구를 제한하는 기준 역시 명확히 정립되지 않은 상태"라고 말했다. 이어 "AI처럼 국가 예산의 한계가 분명한 분야일수록 국제 공동 연구는 선택이 아니라 필수"라고 강조했다.

2026.01.31 18:01김미정 기자

[AI는 지금] "무료·무제한 협업"…오픈AI '프리즘' 등장에 연구툴 스타트업 술렁

오픈AI가 연구 보조 도구 '프리즘(Prism)'을 새롭게 공개하면서 연구 생산성 도구 시장 전반에 긴장감이 감돌고 있다. 논문 작성과 수정, 참고문헌 탐색, 라텍(LaTeX, 논문·수식 작성에 쓰이는 학술 문서 편집 시스템) 기반 협업, 도식 생성까지 하나로 묶은 무료 도구의 등장으로 그동안 기능 단위로 시장을 나눠 갖던 연구툴 스타트업들의 입지가 흔들릴 수 있다는 관측이 나온다. 오픈AI는 과학 연구를 지원하는 GPT‑5.2 기반의 무료 AI 워크스페이스 '프리즘'을 출시했다고 28일 밝혔다. 프리즘은 웹 브라우저에서 작동하며 학술 출판에서 널리 쓰이는 '라텍' 환경을 기본으로 한다. 논문 문장 교정, 관련 논문 추천, 손으로 그린 도식의 디지털 변환 등 연구 과정에서 반복적으로 발생하는 작업을 통합했다. 별도 구독이나 협업 인원 제한 없이 무료로 제공된다는 점도 기존 연구 생산성 도구와의 차별 요소다. 프리즘은 우선 개인 사용자에게 제공된 뒤 기업과 교육 시장으로 확대될 예정이다.오픈AI는 "프리즘은 무제한 공동 작업자를 지원해 작업자 수 제한이나 접근 제한 없이 연구팀이 자유롭게 협업을 이어갈 수 있도록 한다"며 "클라우드 기반으로 제공되기 때문에 설치나 환경 관리가 필요 없고, 팀이 하나의 공유된 워크스페이스에서 보다 쉽게 협업할 수 있다"고 설명했다. 연구자는 프리즘을 통해 초안 작성과 수정, 협업, 출판 준비까지 모든 과정을 하나의 클라우드 기반 워크스페이스에서 처리할 수 있다. 또 아이디어를 탐색하거나 가설을 점검하고 연구 맥락을 고려해 복잡한 과학적 문제를 검토할 수 있으며 현재 원고 맥락에서 자료를 검토해 원고에 반영할 수 있다. 더불어 수식, 인용, 그림 등 다양한 요소를 생성하고 수정할 수 있도록 했으며 공동 저자, 학생, 지도교수들이 하나의 워크스페이스에서 수정과 댓글로 변경 사항을 반영할 수 있다. 이처럼 오픈AI가 연구 전용 도구를 선보인 것은 수요층이 두텁다고 봐서다. 오픈AI에 따르면 챗GPT에는 주당 평균 840만 건의 고급 과학·수학 관련 메시지가 유입되고 있고, 지난해 동안 해당 메시지는 47% 증가했다. 이에 오픈AI는 연구자들이 비공식적으로 활용해오던 도구를 전면에 내세워 제품화 해 시장 공략에 본격 나선 것으로 분석된다. AI 업계 전반적인 흐름도 프리즘 출시에 힘을 실었다. 코딩 보조 영역에서 AI 활용이 빠르게 확산된 이후 주요 기업들이 과학 연구 전반을 차기 확장 영역으로 주목하고 있다는 점에서다. 이에 오픈AI는 연구 생산성과 협업이라는 실용 영역을 전면에 내세워 과학 분야에서의 활용 범위를 넓히려는 전략을 택한 것으로 풀이된다. 하지만 프리즘은 기존 연구툴 스타트업에 부담으로 작용할 가능성이 크다. 연구 생산성 도구 시장이 그동안 논문 교정, 레퍼런스 추천, 라텍 협업, 다이어그램 자동화 등 기능별 서비스형소프트웨어(SaaS)로 분화돼 왔기 때문이다. 프리즘은 이들 기능을 하나의 제품으로 통합해 무료로 제공하면서 연구자가 여러 서비스를 선택·구독해야 할 필요성을 크게 낮췄다. 특히 연구툴의 핵심 과금 요소였던 협업 기능을 기본 제공함으로써 1인당 구독이나 팀 단위 과금, 기관 라이선스를 중심으로 형성돼 온 기존 수익 모델과 직접적으로 충돌하고 있다는 분석이 나온다. 플랫폼 효과도 변수다. 스타트업은 개별 기능의 완성도를 경쟁력으로 삼지만, 오픈AI는 챗GPT라는 기존 사용자 기반 위에 연구 기능을 제공한다는 점에서 우위에 있다고 평가된다. 별도 가입이나 환경 전환 없이 바로 활용할 수 있다는 점에서 접근성과 확산 속도에서 격차가 발생할 것으로 예상돼서다. 연구·논문 시장 특유의 보수성도 플랫폼 쏠림 현상을 강화하는 요인으로 작용할 가능성이 있다. 학계에서는 도구의 편의성뿐 아니라 윤리성, 지속성, 표준 적합성 등이 중요한 판단 기준으로 작용하는데, 이 같은 특성상 글로벌 기업이 제공하는 연구 도구가 상대적으로 안정적인 선택지로 인식될 여지가 높다. 다만 프리즘의 확산이 연구툴 스타트업 전반의 위기로 직결되는 것은 아니라는 시각도 있다. 범용 글쓰기 보조나 기본 레퍼런스 추천 기능은 경쟁 압력이 커질 수 있지만, 특정 학문 분야에 특화된 분석이나 저널·기관 규정 준수, 출처 검증과 컴플라이언스, 연구 데이터 관리 등 고도의 전문성이 요구되는 영역은 차별화 여지가 남아 있다는 평가다. 업계 관계자는 "기능 경쟁을 넘어 연구 도구의 표준과 유통을 둘러싼 경쟁으로 국면이 이동하는 분위기"라며 "연구 현장의 반복 업무를 대체하는 AI 도구가 무료 표준으로 자리 잡을 경우 연구 생산성 도구 시장은 성장 국면보다 구조 재편 국면에 먼저 접어들 가능성이 크다"고 분석했다.

2026.01.28 11:48장유미 기자

KISDI, 'OECD 통합 GPAI와 韓 AI국제협력 전략' 보고서 발간

정보통신정책연구원(KISDI)은 'OECD 통합 GPAI와 한국의 AI 국제협력 전략' 보고서를 최근 발간했다고 27일 밝혔다. OECD 통합 GPAI는 AI의 실용적 활용을 위한 연구와 AI 정책에 대해 전문적으로 논의하는 정부 간 협의체이다. 한국은 2026년부터 OECD AIGO, GPAI 의장직을 맡을 예정으로 프로젝트 지원과 워크숍, 고위급 회의 개최 등을 연계한 체계적 GPAI 활용 전략 마련이 요구된다. 보고서는 OECD 인공지능거버넌스작업반(WPAIGO)을 포함해 GPAI 발전 경과와 주요 활동 및 의제를 소개하고, 주요국들의 GPAI 기능 및 활용 방안과 한국의 협력 사례를 분석했다. 또한 한국의 GPAI 활용 방안과 더 나아가 AI 국제협력 전략에 시사점을 제공하기 위해 OECD 내 AI 논의의 발전 경과와 GPAI의 창설 및 통합 배경, 통합 GPAI의 운영 구조와 거버넌스 체계를 체계적으로 분석하고 통합 GPAI에서 논의되고 있는 주요 활동과 의제를 중심으로 국제 논의의 특징과 변화 양상을 검토했다. GPAI가 정책 설계와 이행 지원, 프로젝트 기반 연구 협력, 전문가 중심의 다중이해관계자 논의, 국제 비교 및 동료 압박을 통한 정책 확산 등 복합적 기능을 수행하고 있음을 주요국 활용 사례를 통해 분석했다. 이밖에 한국의 OECD AI 원칙 수립 기여, GPAI 창립회원국 활동, AI 관련 행사 및 워크숍 개최, 의장단 활동 등 그간의 협력 사례를 정리하고, GPAI 활용 현황과 한계를 진단했다. 김병우 전문연구원은 “한국이 그간 정책 홍보 중심의 OECD GPAI 참여에서 나아가 중점 의제 설정과 프로젝트 기반 참여를 통해 국제 논의 형성에 보다 적극적으로 개입할 필요가 있다”며 “GPAI 논의를 국내 정책 설계와 실질적으로 연계하고, 글로벌 AI 의제 선점과 국제적 영향력 제고를 도모해야 한다”고 밝혔다. 이어, “향후 한국이 AI 국제협력 및 글로벌 의제 형성 과정에서 핵심 국가로 자리매김하기 위해서는 중장기적 관점에서의 AI 국제협력 전반을 포괄하는 전략과 로드맵이 필요하다”고 강조했다.

2026.01.27 11:25박수형 기자

[유미's 픽] "실적 새 역사 또 썼다"…현신균號 LG CNS, 매출·영업익 6년 연속 역대 최대

사장 승진 1주년을 맞은 현신균 LG CNS 대표가 지난해 기업공개(IPO)를 성공적으로 이끈 데 이어 또 다시 실적 경신에 성공하며 실력을 입증했다. 금융·공공 부문의 인공지능 전환(AX) 수주 잔고가 실제 수익으로 연결되기 시작한 데다 고객 맞춤형 인공지능(AI) 적용 사례가 늘어나며 AX 전문 기업으로도 입지를 확고히 한 모습이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS의 지난해 연결 기준 매출은 전년 동기 대비 2.5% 증가한 6조1천295억원을 기록했다. 같은 기간 영업이익은 1년새 8.4% 상승한 5천558억원, 영업이익률은 전년 대비 0.5%포인트(p) 증가한 9.1%로 집계됐다. 당기순이익도 현금성 자산 증가로 인한 순이익수익 확대, 투자수익 관련 이익 증가 영향 덕분에 전년 같은 기간보다 21.2% 늘어난 4천421억원으로 마무리됐다. 연간 매출이 6조원을 넘어선 것은 이번이 처음으로, 사상 최대치를 기록했다. 또 핵심 성장 동력인 AI와 클라우드 분야에서 선전한 덕분에 매출, 영업이익 모두 6년 연속 최대 실적 경신이란 기록 달성에도 성공했다. 다만 매출은 시장 컨센서스(6조3천291억원)에 다소 못미쳤고, 영업이익(5천548억원)은 비슷한 수준을 기록했다. 이에 대해 LG CNS 관계자는 "AI 분야에서 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 업계 최다 수준의 대외 고객을 확보하며 AX 사업을 확장 중"이라며 "에이전틱 AI 풀스택 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)'를 활용한 사업을 본격화하는 한편, 글로벌 클라우드 3사의 AI 서비스를 적용한 AX 사업도 활발히 전개하며 국내 AX 사업 주도권을 공고히 하고 있다"고 설명했다. 이 같은 호실적은 AI와 클라우드 분야 덕분으로, 전체 실적 상승을 이끈 것으로 분석됐다. 이 분야의 연간 매출은 3조5천872억원으로, 전년 대비 7.0% 성장한 모습을 보였다. 이는 LG CNS가 한 해 동안 클라우드 분야에서 다양한 성과를 나타낸 것이 주효했다. 이곳은 국내 최초로 데이터센터 DBO(Design, Build, Operation) 사업을 시작한 이래 성과를 꾸준히 창출하며 업계를 이끌고 있다. 또 최적의 설계·구축·운영 역량, 고효율 냉각솔루션, 첨단 전력 시스템 등 LG의 핵심 역량을 결집한 '원(One) LG' 솔루션을 기반으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하며 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략도 가속화하고 있다. 이를 위해 LG전자의 데이터센터 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리 솔루션 등 그룹 내 핵심 역량까지 끌어들였다. 특히 지난해 8월에는 국내 기업 최초로 해외에서 AI데이터센터 구축 사업을 맡았다는 점에서 긍정적인 평가가 많다. LG CNS는 인도네시아 수도 자카르타에 약 1천억원 규모의 초거대(하이퍼스케일급) AI데이터센터를 올해 말까지 완공할 계획으로, 이를 위해 현지 재계 서열 3위인 시나르마스 그룹과 손잡고 합작법인까지 설립했다. 여기에 최근에는 정부 주도 사업인 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 중심축으로도 급부상하며 시장의 기대감을 한 몸에 받고 있다. LG CNS는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원 컨소시엄에 참여해 파인튜닝 방법론 개발, 데이터 수집 및 정제 등의 역할을 맡고 있는 상태로, 이 컨소시엄은 'K-엑사원'으로 평가 종합 1위를 기록했다. 덕분에 이후 주가는 꾸준히 상승해 평가 발표 전날인 이달 14일 종가(6만1천800원) 대비 이날 오전 10시 5분 현재 주가(7만2천원)은 약 16.5% 증가했다.업계 관계자는 "'K-엑사원'이 최종 국가대표 AI 모델로 선정될 경우 LG CNS는 장기 수혜 가능성이 크다"며 "향후 정부가 추진하는 AX 사업에서 유리한 고지를 선점할 수 있다"고 전망했다. 정원석 신영증권 연구원은 "이번 프로젝트를 통해 엑사원 모델의 성능이 개선되고 신뢰도가 상승할 경우 LG CNS의 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 가능성이 있다"며 "특히 공공 프로젝트 수주에도 유리할 것으로 예상된다"고 말했다. 하지만 AI·클라우드 사업과 달리 주요 사업의 또 다른 축인 스마트엔지니어링, 디지털비즈니스 분야에선 다소 주춤한 모습을 보였다. 스마트엔지니어링 분야의 연간 매출은 1조1천935억원을 기록했으나, 전년 동기 대비 3.5% 하락해 아쉬움을 남겼다. 매출 인식 시점이 다소 늦어지는 사업 구조 특성과 시장 수요 둔화, 경쟁 입찰로 인한 수익성 압박, 성장 리소스가 AI·클라우드 쪽에 더 집중된 것이 복합적으로 작용한 탓이다. 하지만 지난해 상반기에 비해 하반기로 갈수록 스마트물류 사업이 뷰티·푸드·패션·방산 분야로 포트폴리오를 확장한 데다 해외에 진출한 국내 기업의 물류 자동화 사업도 수주하는 등 글로벌 시장 확대를 위한 기반을 마련해 하락폭을 둔화시켰다. LG CNS 관계자는 "스마트팩토리 사업은 방산·반도체·제약 분야에서 수주한 프로젝트를 안정적으로 수행 중"이라며 "중소·중견 제조기업을 위한 경량형 스마트팩토리 솔루션 판매도 확대하고 있다"고 설명했다.디지털 비즈니스 서비스 부문의 연간 매출도 1년 새 3.2% 하락한 1조3천488억원으로 집계됐다. 이는 전통적인 시스템 통합(SI)·운영(SM) 중심의 디지털 서비스 수요 둔화 때문으로, 기업과 공공 부문의 대형 시스템 구축·운영 프로젝트가 일부 지연되면서 매출 인식 시점이 뒤로 밀렸기 때문으로 분석된다. 또 고객사의 IT 투자 방향이 기존 SI 중심에서 AI·클라우드·데이터 기반 사업으로 빠르게 이동한 점도 영향을 미친 것으로 보인다. 업계 관계자는 "LG CNS 내부적으로도 성장성이 높은 AI·클라우드 사업에 전략적 자원을 집중한 것으로 보인다"며 "이 탓에 디지털 비즈니스 서비스 부문의 상대적 매출 비중이 줄어드는 구조가 나타났다"고 분석했다. 하지만 LG CNS는 지난해 한국예탁결제원, 미래에셋생명보험, NH농협은행 등 대형 금융 IT 사업을 수주하며 위기 타개에 적극 나섰다. 에이전틱 AI로 진화하는 IT 서비스 시장 변화에 맞춰 AI 기반 개발 방식을 적극 도입하며 SI와 SM 역량을 지속 강화하려는 모습도 보였다. 특히 '프로젝트 한강'의 주사업자로 나서며 경쟁력도 입증했다. 이곳은 지난해 말 한국은행과 국내 최초로 '에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템'을 실증하며 차세대 결제 인프라 구현에 성과를 냈다. 또 최근에는 토큰증권과 스테이블코인 관련 사업도 활발히 전개하며 시장의 기대감을 높이고 있다. 김준성 KB증권 연구원은 "LG CNS는 지난해 말 NH농협은행의 차세대 시스템 구축 프로젝트를 수주했다"며 "단일 계약 기준 최대 규모로 알려져 있고 2028년 4월까지 사업이 진행될 예정"이라고 설명했다. 이어 "정부의 AI 예산이 전년 대비 3배 확대되는 등 금융권을 중심으로 AX 수요가 급증하고 있다"며 "LG CNS의 AX 프로젝트 이력이 대형 수주에 긍정적으로 작용했을 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 상황 속에 LG CNS는 올해 국내 AX·RX(로봇 전환) 선도 사업자로서의 입지를 한층 강화해 또 다시 실적 경신에 도전한다는 방침이다. 에이전틱 AI 분야에서는 에이전틱웍스 플랫폼에 탑재 가능한 산업별·업무별 특화 에이전트를 추가 개발하고 코히어, 오픈AI 등 글로벌 빅테크와의 협력을 통해 AX 시장 영향력을 확대한다는 전략이다.업계 관계자는 "LG CNS는 글로벌 빅테크의 AI 모델과 자사 AX 플랫폼을 결합해 고객 맞춤형 AI 서비스 구현 역량을 고도화하고 있다"며 "덕분에 단순 SI를 넘어 AI 서비스 사업자로의 전환 속도를 높이고 있다"고 평가했다. 미래 성장 동력으로는 피지컬 AI 사업을 전략적으로 추진하고 있다. 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 활용해 산업 현장 데이터를 기반으로 로봇 동작을 파인튜닝하고, 자체 로봇 통합 운영 플랫폼을 확보해 RX(로봇 전환) 역량을 강화하고 있다. 현재 10여 개 고객사의 물류센터와 공장에서 로봇 업무 수행 개념검증(PoC)을 진행 중으로, 산업용 휴머노이드 로봇의 현장 적용도 준비하고 있다. 글로벌 시장 공략도 확대한다. 물류·제조 AX 사업은 북미 지역에서 계열사 공장의 완전 자동화를 위한 로봇 도입을 확대하고 있다. 또 데이터센터 사업은 국내 기업 최초로 해외(인도네시아) AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 베트남 등으로 확장을 준비하고 있다. K-뱅킹 시스템을 인도네시아·싱가포르 등 아태 지역으로 수출하는 글로벌 금융 사업도 본격 확대하고 있다. 성장 전략의 한 축인 인수·합병(M&A)도 올해 성사시킬지 주목된다. 현 대표는 지난해 상장에 앞서 열린 기자간담회에서 M&A에 대한 질문에 "전략적인 이유로 구체적으로 밝힐 순 없지만, 가까운 시일 내에 깜짝 뉴스가 나올 수 있을 것"이라고 언급한 바 있다. 또 상장을 통해 약 6천억원의 투자 자금을 확보한 상태로, 보유한 현금성 자산도 있어 적극적인 투자가 가능하다는 점도 공개했다. 하지만 LG CNS는 지난해 유의미한 M&A 성과를 드러내지 못했다. 이를 두고 현 대표는 이달 초 진행한 기자간담회에서 "M&A는 결혼과 비슷하다"며 "서로의 의지가 맞아야 하고 고려해야 할 요소가 많다"고 비유했다. 그러면서 "전략적으로 한 개의 기업이 아닌 여러 분야의 여러 기업과 M&A를 추진하고 있고, 인올가닉 그로스(인수합병·지분투자·전략적 제휴 등 외부 자원을 활용해 빠르게 성장하는 방식)를 위한 M&A도 지속 추진 중"이라고 부연했다. 현 대표는 지난해 사업 성과에 대해서 만족감을 드러내며 올해도 성장세를 이어가겠다는 의지도 밝혔다. 또 올해 목표에 대해 구체적인 수치를 제시하지 않았지만, 방향성은 분명하게 밝혔다. 현 대표는 "항상 성장해야 한다"며 "숫자를 앞세우기보다 실제 성과로 시장의 평가를 받겠다"고 말했다. 시장에선 LG CNS의 올해 실적을 두고 일찌감치 기대감을 드러냈다. 신성장 동력으로 LG CNS가 로봇 전환(RX) 전략을 제시한 것도 긍정적으로 평가했다. KB증권은 "SI 사업자들이 피지컬 AI를 새로운 성장 축으로 접근하는 가운데 LG CNS는 로봇의 '지능'과 '관제'를 담당하는 소프트웨어 전략을 강조하고 있다"며 "산업용 로봇에 중국산 하드웨어와 AI 소프트웨어를 결합해 고부가가치를 창출하는 전략을 추진할 것"이라고 설명했다. 이어 "CES 2026에서 휴머노이드 로봇 보급이 화두로 부각된 가운데 LG CNS와 미국 로봇 기업 스킬드 AI와의 협업도 주목된다"고 덧붙였다. 그러면서 "LG CNS의 투자 포인트는 향후 5년간 연평균 13% 수준의 영업이익 성장에 있다"며 "클라우드·AI 사업 부문의 고성장과 함께 '피지컬 AI'와 같은 신성장 동력이 기업가치를 뒷받침하고 있다"고 강조했다.

2026.01.27 10:58장유미 기자

[유미's 픽] 독파모 추가 공모 나선 정부, 기업 반응은?

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀 선발 공모가 본격화됐지만 업계가 미온적인 반응을 보이고 있다. 정부가 '독자성'에 대한 기준을 여전히 명확히 제시하지 않은 상황에서 사후 약방문식 규칙 변경으로 정책 신뢰도가 하락했을 뿐 아니라 뒤늦게 합류하는 기업의 실익이 없을 것이라고 판단해서다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 23일부터 다음 달 12일까지 독파모 프로젝트 추가 정예팀 1곳을 선정하기 위한 공모 절차에 돌입했다. 당초 4개 팀 경쟁 구도를 목표로 했던 1차 단계 평가에서 독자성 논란 등으로 2개 팀이 탈락하며 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지만 남게 되자 경쟁 구도를 복원하겠다는 취지에서 이처럼 나섰다.하지만 추가 공모가 공식화되자 업계의 반응은 냉담했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 예선 단계에서 고배를 마셨던 카카오와 한국과학기술원(KAIST), 유력 후보로 거론되던 KT까지 모두 불참을 선언했다. 코난테크놀로지스 역시 재도전에 나서지 않겠다는 입장을 밝혔다. 현재까지 참여 의사를 밝힌 곳은 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스 등 스타트업 2곳에 그쳤다. 업계 관계자는 "대기업들이 독파모 '패자부활전'에 참여하지 않으면서 사실상 정부 사업에 대한 관심도가 뚝 떨어진 상황"이라며 "LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지도 추가 참가업체 선정이 사실상 큰 의미가 없다고 보고 8월께 진행하는 2차 평가보다 올 연말에 진행될 최종 평가에 초점을 맞춰 모델 개발에 나선 분위기"라고 말했다. 이처럼 독파모에 대한 업계의 집중도가 떨어진 가장 큰 이유는 정부의 기준이 모호했기 때문이다. 특히 '기술 독자성' 정의가 사전에 명확히 제시되지 않으면서 시장과의 간극이 크게 벌어진 것이 주 요인으로 분석됐다. 실제 1차 평가에서 정부는 해외 모델을 단순 미세조정한 파생형이 아닌, 설계부터 사전학습까지 자체 수행한 모델을 독자 모델로 규정했다. 특히 외부 오픈소스 모델의 가중치(weight)를 사용한 경우 독자성 기준을 충족하지 못한다고 판단했다. 그러나 이 기준은 사업 초반부터 명확하게 공유·해석되지 않아 문제를 일으켰다. 이 탓에 네이버클라우드는 성능·사용성 평가에서 상위권에 포함됐음에도 불구하고 중국 알리바바의 큐원(Qwen) 계열 가중치를 활용했다는 이유로 독자성 기준에 미달해 탈락했다. 네이버 측은 이미 검증된 모듈을 활용해 완성도를 높이기 위한 전략적 선택이었다고 설명했지만, 결과적으로 정부와 기업 간 독자성 해석의 간극만 드러냈다. 다만 독자성 논란을 정부 탓으로만 돌리긴 어렵다는 지적도 있다. 독파모는 '소버린 AI' 성격의 국가 사업인 만큼, 해외 모델 가중치 활용은 통제권·공급망 리스크 논쟁을 불러올 수밖에 없는데도 네이버클라우드가 큐원 계열 비전 인코더와 가중치를 활용한 모델을 제출했기 때문이다. 이 탓에 네이버는 국가 사업의 정책 목표와 심사 관점이 민간 서비스 개발과 다르다는 점을 간과했다는 지적을 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 정부는 독자성 논란이 커지자 추가 공모와 함께 전문가 평가 항목에서 독자성 평가를 보강하겠다고 밝히며 해결책 마련에 나서는 모습을 보였다. 그러나 세부 가이드라인은 여전히 '추후 구체화'라는 수준에 머물러 있어 업계의 실망감은 해소되지 않고 있다. 업계 관계자는 "룰을 명확히 하지 않은 채 경기 도중 기준을 강화한 뒤 문제가 되자 다시 판을 짜는 모양새"라며 "정부가 일부 기업 구제 성격으로 패자부활전을 하려고 했지만, 해당 기업이 나서지 않고 기준도 명확히 제시하지 못하면서 독파모 사업이 애매해져 버렸다"고 지적했다. 이처럼 혼선이 빚어지면서 향후 2차 평가에 대한 부담도 커지는 분위기다. 과기정통부는 8월께 독파모 2차 평가를 진행할 계획이지만, 독자성 기준을 둘러싼 불확실성이 해소되지 않을 경우 유사한 논란이 반복될 수 있다는 우려가 나오고 있다. 특히 2차 평가는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀과 추가 공모를 통해 선발될 1개 팀이 경쟁하는 구조로 설계돼 있다는 점도 문제다. 현재 상태로선 평가 기준의 일관성과 예측 가능성이 보장됐다고 보기 힘들어서다.업계 관계자는 "새로 추가로 선발된 기업은 기존 3개팀보다 1개월이나 더 늦게 2차 평가를 위한 준비를 시작해야 한다는 점에서 부담감이 더 클 수밖에 없다"며 "그렇다고 1차 선발된 3팀을 두고 뒤늦게 선발된 기업에게 특혜를 줄 수도 없는 노릇인 만큼 정부의 고민이 많을 것"이라고 밝혔다. 정부는 업계에서 우려하는 사항을 의식한 듯 2차 평가부터 멀티모달 역량과 실사용성을 주요 평가 요소로 삼을 것으로 알려졌다. 텍스트 중심의 대형언어모델(LLM)을 넘어 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 역량이 글로벌 AI 경쟁에서 필수 요소로 자리 잡고 있다는 판단에서다. 실제로 SK텔레콤과 업스테이지는 향후 개발 과정에서 멀티모달 기능을 단계적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 상태다. 업계 관계자는 "멀티모달 경쟁이 본격화되더라도 독자성 기준이 여전히 '전제 조건'으로 작동하는 구조가 유지된다는 점에서 문제가 해소되진 않을 듯 하다"며 "1차 평가처럼 성능·활용성보다 독자성이 탈락 여부를 좌우하는 핵심 기준으로 작용할 경우 기업 입장에서는 기술 전략 수립 자체가 불확실해질 수밖에 없을 것"이라고 말했다. 이어 "소버린 AI 확보와 글로벌 경쟁력 있는 국가대표 AI 육성을 동시에 달성하겠다는 목표는 방향성에 따라 평가 기준이 크게 달라질 수 있다"며 "정부가 추구하는 정책 목표가 하루 빨리 명확히 정리돼야 독파모 사업의 필요성도 더 부각될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "기술 자립을 최우선으로 볼 것인지 아니면 글로벌 시장에서 실제로 쓰일 수 있는 경쟁력 있는 모델을 만들 것인지에 따라 허용 가능한 기술 선택의 범위가 달라진다"며 "정부가 어떤 가치를 우선할지 명확히 하지 않으면 기업들은 계속 눈치를 보며 보수적으로 움직일 수밖에 없다"고 밝혔다. 일각에선 추가 공모에 뒤늦게 합류하는 기업의 불확실성이 더 커 불리할 것으로 봤다. 이미 상당 기간 개발이 진행된 상황에서 제한된 기간 안에 모델을 완성해 기존 정예팀과 동일한 기준으로 평가받아야 하는 데다 탈락 시 감수해야 할 평판 리스크까지 고려하면 이익이 크지 않을 것으로 분석했다. 반면 독파모 참여만으로도 기업 인지도를 빠르게 구축할 수 있다는 이점이 있다는 의견도 나왔다. '패자부활전'에 도전장을 던진 업체들도 B200 768장 규모 GPU 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등의 혜택이 있다는 점에서 일단 매력을 느끼는 분위기다. 또 그간 독자성 논란을 의식한 듯 이에 대한 투명성을 확보하기 위해 적극 나서겠다는 의지도 내비쳤다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "10% 학습된 모델, 20% 학습된 모델 등을 개발했을 때마다 공개해 누구나 다운 받아 트래킹할 수 있도록 개방할 것"이라며 "최종 공개된 모델까지 극단적으로 투명하게 공개해 독자성 등과 관련한 논란을 원천 봉쇄할 수 있게 할 것"이라고 설명했다. 이어 "우리 모델이 진화하는 모습을 보면서 더 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하게 될 것이라 믿는다"며 "자연스럽게 국내를 넘어 글로벌 AI 학습 생태계가 더 활발히 조성될 수 있도록 하는 것이 목표"라고 부연했다. 그러나 정부는 예상과 달리 '패자부활전'이 스타트업 2곳의 경쟁으로 압축되자 추가 선발을 하지 않을 수도 있다는 의사를 내비쳐 정책 일관성이 없음을 또 다시 드러냈다는 지적도 받고 있다. 과기정통부 관계자는 "평가위원 과반이 심사 기준에 해당하는 정예팀이 없다고 평가할 때 3개팀 체제로 갈 것"이라며 "(세부적인 평가 항목은) 추후 내용이 구체화될 것"이라고 말했다. 업계 관계자는 "정부가 제대로 된 기준 없이 독파모 사업을 하려고 하다보니 국가대표 싸움이 주먹구구식 동네 싸움으로 변질된 느낌"이라며 "독파모 사업이 '국가대표 AI 선발전'이라는 상징성보다는 정책 신뢰 논란 속에서 표류하고 있다"고 지적했다.

2026.01.26 16:21장유미 기자

산업부, 산업혁신기반구축사업에 2685억원 지원…AI 기반 제조 혁신 가속

산업통상부는 시설·장비 구축을 통해 초격차 기술개발과 신속한 사업화를 지원하는 산업혁신기반구축사업에 올해 총 2천685억원을 지원한다고 26일 밝혔다. 산업부는 지난해보다 11.5% 증가한 역대 최대 예산 규모로 급변하는 글로벌 기술 경쟁 속에서 국내 산업 기술 자립과 경쟁력 강화를 적극 뒷받침한다는 계획이다. 산업부는 올해 지난해보다 12개 늘어난 28개 신규과제(280억원)를 선정할 예정이다. 신규예산 가운데 약 40%를 AI 기반구축에 집중 투입한다. AI 자율실험실·제조 AI 전환(M.AX) 등 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 시설·장비 인프라를 확충함으로써, AI 강국 도약을 위한 산업 저변 확보에 견인차 역할을 할 것으로 기대했다. 올해 신규과제부터는 AI·반도체·이차전지 등 첨단 기술분야에서 산학연 협력을 촉진하는 공유형 연구공간을 전국 각지의 연구기반센터에 구축하는 것을 의무화한다. 이를 통해 앵커기업-제품을 공급하는 중소·중견기업-대학·연구기관 협력을 도모하고 기술 혁신과 사업화 가속 등 실질적 혁신지원으로 '산업기술 허브'로 기능을 할 계획이다. 한편, 현장 수요 중심 맞춤형 기반구축 지원을 위해 ▲연구장비 공동활용 실적이 우수한 자립화 센터의 노후장비 업그레이드· 유지보수 등을 지원하는 '연구기반고도화형 기반구축' ▲가상 실험으로 결과를 예측하고, 실험계획에서 결과 도출까지 자율실험을 지원하는 'AI자율실험실형 기반구축' 등도 추진한다. 올해 산업혁신기반구축사업 공고는 총 3회로 나눠 진행된다. 27일 1차 공고를 통해 9개 과제를 우선 선정한다. 자세한 내용은 산업부 홈페이지나 한국산업기술진흥원 홈페이지에서 확인할 수 있다. 최연우 산업부 산업기술융합정책관은 “AI 대전환 등 급격하게 변화하는 첨단기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 연구시설·장비의 선제적 확보가 무엇보다 중요하다”며 “중소·중견기업이 직접 구축하기 어려우나 산업기술 개발에 필수적인 공동활용 인프라를 구축하고 활용을 지원하는 산업혁신기반구축사업으로 국내 기업 현장의 신기술 대응을 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.26 15:28주문정 기자

AAII "한국, AI 3위 국가 확실"…정부, 독자 AI 성과 확산 '약속'

정부가 글로벌 인공지능(AI) 생태계서 한국 기업이 얻은 성과를 제시하며 해당 기술을 국내 산업·사회 전반으로 확산하겠다고 약속했다. 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석비서관은 지난 24일 미국 대형언어모델 종합 기능 점수를 평가하는 AAII(Articifial Analysis Intelligence Index) 결과를 링크드인에 리포스팅하며 이같이 밝혔다. AAII는 AI 모델 추론과 에이전트 활용, 지시 이행 등 고난도 성능을 종합해 AI 모델 프런티어 근접도를 수치화한 지표다. 모델 지표 점수가 30점 이상이면 글로벌 프런티어 최상위권으로 분류된다. 20점대 초중반일 경우 국가대표급 모델로 평가받는다. 10점대는 상용 가능하지만, 프런티어와는 거리가 있는 모델이다. AAII는 "한국은 '명확한 AI 3위 국가(clear #3 nation in AI)'"라며 "정부 주도 '국가 소버린 AI 이니셔티브'가 단계별 경쟁과 탈락을 통해 국내 AI 모델을 프런티어 수준으로 끌어올리는 핵심 동력"이라고 평가했다. 게시물에는 한국 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'도 언급됐다. AAII는 "한국 독파모 사업은 우수팀을 선별해 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 직접적인 정부 재원을 지원하는 구조로 설계됐다"며 "2025년 8월 1차 선정에서 네이버와 SK텔레콤, LG, 업스테이지, NC AI 등 5곳이 뽑혔고, 최근 평가를 통해 LG, SK텔레콤, 업스테이지 3곳으로 압축됐다"고 설명했다. 보고서는 LG AI연구원의 'K-엑사원'을 한국 대표 모델로 꼽았다. AAII는 "K-엑사원은 236B 규모 오픈 웨이트 모델"이라며 "과학적 추론과 지시 이행, 에이전틱 코딩 전반에서 강점을 보이며 AAII 32점을 기록했다"고 밝혔다. AAII는 업스테이지 '솔라 오픈 100B'이 낮은 환각률과 안정적인 지시 이행 성능을 갖췄다고 봤다. 네이버의 하이퍼클로바 X 시드 싱크 32B' 관해서는 한국어 환경에 최적화된 에이전트 도구 활용 성능을 높게 평가했다. 특히 보고서에는 이번 독파모에 참여하지 않은 KT 모델도 언급됐다. KT의 '믿음 K 2.5 프로' 점수는 23점으로 집계됐다. 에이전틱 기반 도구 활용 성능을 높게 평가받은 것으로 나타났다. 또 최근 독파모 패자부활전에 참여한다고 밝힌 모티프테크놀로지스의 소형 오픈웨이트 모델 '모티프-2-12.7B'도 24점을 기록한 것으로 나타났다. AAII는 "이 모델은 장문 맥락 추론과 지식 처리 능력이 우수한 것이 특징"이라고 언급했다. 이어 "AAII 평가를 수행하는 데 약 1억2천만 토큰을 사용할 정도로 토큰 소모량이 많은 편"이라고 지적하기도 했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리도 다음날인 25일 페이스북을 통해 AAII 분석 결과를 공유했다. 배 장관은 "내년 이맘때는 대한민국이 AI를 가장 잘 활용하는 국가가 되길 기대한다"며 "국민 누구나 민생 서비스를 AI로 쉽게 이용하고, 제조 현장에서는 AI전환(AX) 확산을 통해 생산성이 획기적으로 높아졌다는 평가가 자연스럽게 나오길 기대한다"고 밝혔다. 이어 "정부도 할 수 있다는 자신감을 갖고 더 최선을 다해 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.25 11:23김미정 기자

'독파모' 경쟁판 키운다…1개 정예팀 추가 모집

정부가 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁력 강화를 위해 정예팀을 추가 모집한다. 과학기술정보통신부는 23일부터 내달 12일까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여할 1개 정예팀을 추가 공모한다고 밝혔다. 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동으로 해당 사업을 지원한다. 이번 추가 공모는 글로벌 최고 수준 AI 모델 대비 95% 이상 성능 목표로 독자적 개발 전략과 방법론을 제시할 수 있는 국내 AI 기업·기관 대상으로 진행된다. 단독 참여뿐 아니라 컨소시엄 형태 참여도 가능하다. 추가 선정될 정예팀은 기존 3개 정예팀과 유의미한 기술 경쟁이 가능해야 하며 단순 모델 개발을 넘어 국내 AI 생태계 성장과 확장에 기여할 수 있는 역량을 갖춰야 한다. 전문가 평가위원 서면 검토와 발표 평가에서 과반 인정을 받아야 선정된다. 정부는 기준을 충족하는 팀이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않을 수 있다고 밝혔다. 단독 응모된 경우에도 해당 컨소시엄만을 대상으로 평가를 진행한다. 선정된 추가 정예팀에는 B200 768장 규모 그래픽처리장치(GPU)가 제공되며, 데이터 공동구매와 구축 가공 지원도 이뤄진다. 기존 정예팀과 동일하게 K-AI'기업 명칭도 이용할 수 있다. 개발 기간 형평성을 위해 8월 초 단계 평가가 추진된다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가 구조는 유지된다. 글로벌 주요 리더보드 기준으로 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에는 독자성 기준이 보강될 예정이다. 과학기술정보통신부는 "지금 이 순간에도 해외 빅테크는 미래를 향해 도전하며 AI 경쟁력을 높이고 있다"며 "장기적 관점에서 대한민국 AI 생태계 경쟁력을 높이는 데 정책적 전력을 다하겠다"고 강조했다.

2026.01.23 15:20김미정 기자

보산진, 바이오 인재 확보 투트랙 R&D 지원 시동

한국보건산업진흥원이 '첨단바이오 융합인재 양성(R&D) 사업'과 '최고급 해외인재 유치(R&D) 사업'의 참여 기관을 모집한다. 보산진은 이번 사업을 통해 ▲국내에서 양성·확보 가능한 AI·빅데이터 기반 첨단바이오 융합인재 ▲해외에서 연구를 이끈 경험을 다수 보유한 최고급 글로벌 연구인재 등을 각각 전략적으로 유치·활용하는 이원화된 인재 확보 R&D 지원 체계를 구축한다는 계획이다. 두 사업 모두 기업과 병원 주도의 연구개발 과제 수행과 인재 활용을 직접 연계가 목표다. 두 사업은 모두 자유공모형으로 추진된다. 세부 신청 요건, 평가 기준, 지원 내용 등이 기재된 사업별 제안요청서(RFP)는 범부처통합연구지원시스템에서 확인할 수 있다. 첨단바이오 융합인재 양성은 오는 30일까지, 최고급 해외인재 유치는 다음 달 26일까지 신청해야 한다. 우선 '첨단바이오 융합인재 양성(R&D) 사업'은 AI·빅데이터 전문성을 보유한 인재를 국내 바이오헬스 기업의 연구개발 현장에 채용·활용하도록 지원하는 사업이다. 융합인재 1명당 1억5천만 원의 연구개발비가 지원된다. 과제 당 최대 7억5천만 원까지 신청할 수 있다. 기업에 AI·바이오 융합 연구 역량을 내재화하고, 특허 출원·등록이나 실증·상용화 성과를 창출하겠다는 목표다. 또 '최고급 해외 인재 유치(R&D) 사업'은 국내 제약·의료기기 기업 및 연구중심병원이 글로벌 석학급 연구자를 유치할 수 있도록 인건비와 프로젝트 운영비를 패키지로 지원하는 사업이다. 과제당 연간 6억 원 이내의 연구개발비가 지원된다. 총연구비의 60% 이상을 유치 후보 연구자의 인건비로 집행해야 한다. 해당 인재는 해외에 체류하면서 연구소장, 정부·산업계 연구 책임자, CTO급 경력을 보유한 최고 수준의 연구자로, 글로벌 사업화 및 상용화 성과 창출이 목표다. 두 사업 모두 특허, 후보물질 발굴, 임상 진입 파이프라인, 기술이전, 글로벌 공동연구 수주 등 기술·사업화 성과와 함께 고용유지율, 연구인력 활용 만족도 등 고용·사회적 성과 달성이 요구된다. 연구 종료 이후에도 인재가 지속적으로 활용될 수 있도록 중장기 활용계획을 평가에 반영하기로 했다. 보산진 관계자는 “두 사업은 국내 산업 현장에 필요한 융합형 핵심 인재와 세계적 수준의 연구 리더를 동시에 확보하기 위한 전략적 인재 R&D 정책”이라며 “연구개발 성과 창출과 국내 바이오헬스 산업의 글로벌 도약을 견인할 인재 생태계 구축의 중요한 전환점이 될 것”이라고 밝혔다.

2026.01.23 09:50김양균 기자

[현장] "소버린 AI 늦으면 도태된다…기술·데이터·인프라 통제권 갖춰야"

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 격화되는 가운데, 소버린 AI 확보가 지연될 경우 기술·데이터·인프라 통제권을 잃고 국가와 기업이 동시에 종속 위험에 직면할 수 있다는 AI 기업들의 우려가 나왔다. LG AI연구원 김유철 전략부문장은 21일 네이버와 한국은행이 공동 개최한 AX 컨퍼런스에서 "앞으로 AI는 국가 경쟁력을 좌우하는 전략 자산이 될 것"이라며 "각 나라가 AI 기술과 인프라를 스스로 통제하고 운영하려는 흐름이 소버린 AI"라고 말했다. 김 부문장은 소버린 AI 확보 논의가 단순 기술 트렌드를 넘어 생존 전략이라고 강조했다. 그는 "지금이 아니면 다시는 AI 기술을 확보하기 어려울 것"이라며 "이 기술과 인프라 역량을 확보하지 못하면 선진국에서 중진국·후진국으로 떨어질 수도 있다"고 경고했다. 특히 그는 소버린 AI를 둘러싼 경쟁이 국가 총력전 양상으로 치닫고 있다고 진단했다. 전력망·데이터센터·AI 반도체·파운데이션 모델 등 국가 단위 투자 경쟁이 본격화되는 상황에서 통제권을 잃으면 AI 활용 비용 자체가 외부 변수에 휘둘릴 수 있다는 설명이다. 아울러 네이버클라우드 성낙호 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 소버린 AI의 본질에 대해 "데이터를 지능으로 바꾸는 기술"이라고 정의하며 인터넷 데이터에만 머무르던 AI가 음악·영상·피지컬 AI로 확장되는 흐름을 짚었다. 그는 "최근 AI는 인터넷에 없는 데이터를 기반으로 만들어내는 것들을 보여주고 있다"며 "이를 구현할 때 독자적인 기술이 없으면 데이터가 있어도 새로운 지능을 만들어낼 방법이 없어진다"고 말했다. 또 성 총괄은 외산 AI 의존이 가져올 비용·주권 리스크도 언급했다. 그는 "소버린 AI 전략을 시도하지 않고 외산 AI를 쓰다 보면 갑자기 가격이 올라갈 수도 있고 전략 자산화될 수도 있다"고 지적했다. AI가 생활과 산업 전반의 기반 기술로 고착되는 만큼 가격 결정권이 해외로 넘어가면 종속 관계가 구조화될 수 있다는 우려다. 이날 토론에서 LG AI연구원과 네이버클라우드는 소버린 AI가 자립형 모델 개발에 그치지 않고 산업 현장과 업무 시스템에 뿌리내리는 것이 중요하다는 데에도 공감대를 형성했다. 특히 김 부문장은 AI 전환(AX)의 필요성을 강하게 주장했다. 그는 "AX가 국가 경쟁력과 기업 경쟁력에 도움이 되느냐를 넘어 현재는 AX를 하지 않으면 도태되는 상황"이라며 "기업은 AI 도입이 늦어져 생산성이 낮아지고 고정비가 커지면 다른 기업과 경쟁에서 이길 수 없고 국가도 AX가 늦어지면 마찬가지로 위험하다"고 역설했다. 이어 "외산 AI를 활용하는 것과 별개로 핵심 영역에서는 우리 스스로 운영 가능한 역량을 갖춰야 한다"며 "소버린 AI 기반을 갖추는 것이 장기적으로 지속 가능한 경쟁력을 만드는 길"이라고 덧붙였다.

2026.01.21 18:36한정호 기자

아워홈, 한국식품연구원과 맞손…식품안전 기술 고도화 나선다

아워홈은 한국식품연구원과 '식품안전 및 식품기술 전반에 대한 공동 연구 협업'을 위한 업무협약을 체결했다고 21일 밝혔다. 지난 20일 전라북도 완주군에 위치한 한국식품연구원에서 열린 업무협약식에는 양동운 아워홈 안전환경실장과 백현동 한국식품연구원장 등 관계자들이 참석했다. 양측은 이번 협약을 시작으로 ▲식품안전 기술 고도화 ▲현장 맞춤형 품질·위생 관리 기술 개발 ▲푸드테크 기반 연구 ▲신사업 및 상품화 연계 연구 등 아워홈 R&D 전 영역을 포괄하는 중장기 협력 체계를 구축한다. 아워홈은 단체급식, 외식, 제조·물류 등 전 사업 영역에서 축적된 현장 데이터를 기반으로 한국식품연구원의 식품과학·분석·공정 기술 역량을 결합해 현장 중심의 실효성 높은 연구개발 과제를 발굴, 추진한다. 향후 국내는 물론 글로벌 사업장에도 적용 가능한 식품안전 및 품질 관리 기술을 구축하고 단계적으로 확산해 나갈 계획이다. 특히 미생물 오염을 신속하게 진단하고 관리할 수 있는 기술 및 플랫폼을 공동 개발한다. 신속진단 키트와 센서 등 관련 기술을 활용해 식품 가공 시설, 단체급식장, 병원 등 다양한 환경에서 위생 상태와 오염도를 보다 객관적이고 효율적으로 관리할 수 있는 연구를 진행할 예정이다. 이밖에도 AI 기반 예측·관리 체계, 공정 및 품질 관리 기술 고도화, 식중독 예방 기술, 푸드테크 고도화를 위한 공동 연구를 추진하고, 신시장 진출에 필요한 상품 개발 및 품질·위생 관리 기술을 중심으로 협력 범위를 확대할 계획이다. 아워홈 관계자는 "한국식품연구원과의 협력을 통해 식품안전 기술 역량을 한 단계 끌어올리고, 현장 중심 안전관리 체계를 지속적으로 강화해 나가겠다”며 "기술 혁신과 안전관리 강화로 고객에게 더욱 신뢰받는 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2026.01.21 09:55김민아 기자

슈퍼브에이아이, 국대 AI 2차 돌입…'피지컬 AI' 비전 데이터 전담

LG AI연구원 컨소시엄에 속한 슈퍼브에이아이가 국가대표 인공지능(AI) 사업 다음 단계에서 '피지컬 AI' 구현 전제가 되는 고난도 비전 데이터 기술을 전담한다. 슈퍼브에이아이는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 사업 2차 수행에 돌입한다고 19일 밝혔다. 슈퍼브에이아이는 시각 정보 처리와 3차원(3D) 공간 정보 해석 기술을 활용해 LG AI연구원의 초거대 AI 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 물리적 세계를 이해하도록 지원할 예정이다. 앞서 이 회사는 독자 AI 사업 1차 단계평가에서 LG AI연구원 컨소시엄과 초거대 AI 학습용 멀티모달 데이터를 구축했다. LG AI연구원 컨소시엄은 LG유플러스, LG CNS 등 LG 그룹 계열사와 슈퍼브에이아이, 퓨리오사AI, 프렌들리AI, 이스트소프트, 이스트에이드, 한글과컴퓨터, 뤼튼테크놀로지스 등 각 분야 대표 기업 10개사가 참여 중이다. AI 전 주기에 걸친 한국형 AI 전환(AX) 생태계 자립을 목표하는 이 컨소시엄은 1차 평가에서 벤치마크, 전문가 및 사용자 평가 전 부문 최고점을 획득했다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "LG AI연구원 컨소시엄 핵심 파트너로 지난 1차 사업 평가에서 전 부문 1위라는 쾌거를 함께 달성해 기쁘다"며 "이번 국가대표 AI 사업을 통해 슈퍼브에이아이가 보유한 기술력을 입증하겠다"고 말했다. 그러면서 "한국이 글로벌 피지컬 AI 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 고품질 데이터 인프라와 기술 표준을 제시하겠다"고 덧붙였다.

2026.01.19 10:52이나연 기자

[AI는 지금] 독파모 '패자부활전' 할까 말까…"혜택 크다" vs "역효과"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 패자부활전 정책을 추진하지만 주요 기업들이 잇따라 불참 의사를 밝히면서 정책 실효성을 둘러싼 논란이 커지고 있다. 16일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 15일 독파모 1차 평가에서 5개 정예팀 중 네이버클라우드와 NC AI를 탈락시켰다. 네이버클라우드는 모델 독자성 논란이 평가에 영향 준 것으로 알려졌다. NC AI는 종합 점수가 기준에 미치지 못했다. 이에 기존 4개 팀 선발이던 계획과 달리 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지만 통과했다. 정부는 공석을 메우기 위해 올해 상반기 중 1개 팀을 추가 선정하는 재공모를 추진한다고 밝혔다. 대상에는 1차 탈락 컨소시엄인 네이버클라우드와 NC AI, 앞서 정예팀 선발 과정에서 탈락한 카카오, KT, 모티프테크놀로지스, 코난테크놀로지, 한국과학기술원 컨소시엄까지 포함된다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "신규 정예팀에도 기존 3개 팀과 동일한 그래픽처리장치(GPU)·데이터 지원과 'K-AI' 명칭 부여 등 개발 기회를 제공하겠다"고 밝혔다. 현재 주요 기업들은 재도전에 선을 긋고 있다. 네이버클라우드는 "정부 판단을 존중한다"며 "추가 공모를 검토하지 않겠다"고 밝혔다. 카카오 역시 참여 계획이 없다는 입장을 알렸다. NC AI도 "산업 특화 AI와 피지컬 AI 개발에 집중하겠다"며 패자부활전에 나서지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 업계에선 패자부활전 없이 갔어야 한다는 목소리가 나오고 있다. 업계 관계자는 "추가 선발 없이 기존 결과를 확정했다면 공정성 논란을 조기에 종식시킬 수 있었다"며 "잘못된 추가 선정이 이뤄질 경우 정부 지원 자체가 무용론에 빠질 수 있다"고 우려했다. 또 다른 관계자는 독파모 프로젝트 구조 자체가 문제라고 지적했다. 그는 "새 정예팀은 신규 GPU로 모델을 처음부터 학습할 수 있는 장점을 얻을 수 있지만 이를 실험할 시간적 여유가 부족하다"며 "결국 해외 모델을 카피해 학습만 프롬 스크래치로 진행할 수밖에 없는 상황일 것"이라고 분석했다. 이어 "'K-AI' 타이틀만 얻고 실질적 기술 자립을 못 할 가능성도 배제하기 어렵다"고 꼬집었다. 이 같은 상황 속에 정부는 신규 정예팀과 기존 정예팀 간 형평성 문제를 최소화하겠다고 밝혔다. 류 차관은 "기존 3개 팀 일정 지연은 최대한 피할 것"이라며 "팀 간 개발 시간과 환경 간극을 최소한으로 할 것"이라고 강조했다.

2026.01.16 18:37김미정 기자

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