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'연구 AI'통합검색 결과 입니다. (467건)

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KIMM, 프라운호퍼와 원전해체 레이저 절단기술 고도화 추진

한국기계연구원이 프라운호퍼와 원전해체 레이저 절단 기술 고도화를 추진한다. 류석현 한국기계연구원장은 16일(현지시간) 독일 아헨 프라운호퍼 레이저기술연구소(ILT, 소장 요한 슈톨렌베르크)를 찾아 AI 기반 레이저 장비 개발 및 지능형 제조기술 분야 협력 확대를 위한 연구 협약을 체결했다. 류 원장은 유럽 연구기관과의 협력 본격화를 위해 기계연 4개 연구팀과 독일, 프랑스 등을 방문 중이다. 기계연은 글로벌 협력 프로그램 'KIMM과 함께 세계로(With KIMM, to the World)'를 통해 해외 연구기관과의 국제공동연구 등 협력을 확대하고 있다. 이 협약에는 기계연 레이저 분야 2개 연구팀이 참석했다. 양 기관은 이번 협약을 계기로 중수로 및 경수로 원전해체를 위한 레이저 절단기술 고도화를 공동 진행한다. 또 고출력 레이저 응용기술을 바탕으로 AI 기반 지능형 레이저 제조기술, 가공공정 실시간 모니터링 기술, 친환경·신에너지 제조기술 공동 연구 등 다양한 미래 전략산업 분야로 협력 및 교류 범위를 확대해 나갈 계획이다. 양 기관은 현재 차세대 레이저 제조기술 연구 및 싱크로트론 기반 실시간 공정 관측 분야 신규 국제공동연구 과제를 발굴 중이다. 프라운호퍼 레이저기술연구소는 1985년 설립됐다. 레이저 기반 제조공정, 광학 시스템, 적층제조, 디지털 생산 및 AI 기반 제조기술을 중심으로 산업 현장 적용을 위한 연구를 수행한다. 연구인력은 490명이다. 기계연 동남권기계연구본부 레이저기술실용화연구실은 프라운호퍼 ILT와 지난 2022년 MOU를 체결하고, 차세대 금속 연료전지 분리판 고속 레이저 가공기술을 공동 개발했다. 레이저 가공 장비는 현재 ILT 현지에 구축, 공동연구 플랫폼으로 활용 중이다. 기계연은 또 미래에너지사회를 위한 질소자원화글로벌탑전략연구단(단장 이대훈) 주관으로 같은 날 독일 알체나우(Alzenau)에 위치한 프라운호퍼 물질재활용 및 자원활용전략연구소(IWKS)에서 '국가과학기술연구회(NST)-프라운호퍼 연구소 글로벌 기술교류회'를 개최했다. 이 행사에는 기계연 나노디스플레이연구실도 참여했다. 이 자리에서 연구단은 프라운호퍼 화학기술연구소(ICT)와 질소고정 공정 및 탄화수소 고온 전환공정 분야 연구협약(MOU)을 체결했다. ICT는 독일 프라운호퍼 협회 산하 응용연구기관이다. 배터리와 연료전지 등 에너지 저장장치, 자동차·항공용 경량 소재, 탄소중립 유기합성 공정 분야에서 세계적인 연구 역량을 갖췄다. 이 협약에 따라 양 기관은 질소고정 공정과 유기물 고온 전환공정 분야 공동 연구를 추진할 계획이다. 특히, 질소고정 공정 개념검증(PoC)과 질소 비료 생산공정 경제성 분석 등을 공동 수행한다. 또 생산된 질소계 비료의 작물 적용성 평가를 독일 현지에서 추진하는 방안도 향후 협의하기로 했다. 연구단은 현재 재생에너지를 활용한 플라즈마 공정 기술을 기반으로 암모니아, 질소계 비료, 청정수소 및 기능성 탄소소재 생산 기술을 개발하고 있다. 나노디스플레이연구실도 프라운호퍼 재료 및 광선기술 연구소(IWS)와 이차전지 건식 공정 기술 관련 연구 협력을 추진하기로 했다. 인라인 라만(In-line Raman) 기반 건식 분체 혼합도 및 전극 코팅 균일도 분석 기술과 이차전지 건식 바인더 제조 기술을 프라운호퍼 IWS의 이차전지 건식 제조 장비 및 지능화 기술과 융합하는 공동 연구 가능성을 타진할 계획이다. 류석현 원장은 17일 KIST 유럽연구소(KIST Europe) 설립 30주년 기념행사에 참석했다. 18일에는 독일 뮌헨에서 기계연 창립 50주년을 맞아 기관 설립과 발전에 기여한 헬무트 쉬미커 박사에게 감사패를 전달할 예정이다. 헬무트 쉬미커 박사는 기계연 설립 초기 독일과의 기술협력 기반 조성과 기계기술 발전에 기여했다. 20일에는 프랑스 툴루즈에서 개최되는 EKC 2026(과학기술 유럽-한국 컨퍼런스)에 참석한다. 21일에는 EKC 2026과 연계, 과학기술정보통신부가 주관하는 글로벌 인재유치 행사에 참석한다. 류석현 원장은 "유럽 주요 연구기관 및 과학기술인과의 전략적 협력을 확대하고 국제공동연구 기반을 한층 강화하는 중요한 계기가 될 것"이라며 "AI 제조기술 분야 국제공동연구를 지속 확대하고, 글로벌 협력 네트워크 강화 및 우수인력 확보를 통해 세계 최고 경쟁력을 확보해 갈 것"이라고 말했다.

2026.07.17 13:22박희범 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

AI산업 4대 키워드는 '에이전트·인프라 병목·피지컬AI·수익화'

본격적인 인공지능(AI) 에이전트 시대에 접어들며 디지털 세상의 AI가 물리 세계에서 실현되는 피지컬AI가 화두로 떠올랐다. 급속한 AI 확산에 GPU를 비롯해 전력과 메모리반도체 부족 현상이 극심해졌고, 투자 경쟁에서 AI가 수익성을 증명해야 하는 시대에 접어들었다. SK텔레콤 AI정책연구원이 분석한 올해 상반기 AI 산업의 트렌드를 정리한 내용이다. 15일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI 정책연구원은 올해 상반기 AI 산업을 관통하는 4대 키워드로 ▲AI 에이전트 ▲AI 인프라 ▲피지컬AI ▲수익화 등을 제시했다. “말하는 AI에서 행동하는 AI로” 올해 초부터 글로벌 빅테크는 일제히 AI 에이전트를 차세대 핵심 전략으로 내세웠다. 엔비디아는 GTC 2026에서 '에이전틱 AI'를 핵심 화두로 제시했고, 구글은 24시간 동작하는 개인 AI 에이전트 '제미나이 스파크'를 공개했다. 애플도 WWDC에서 차세대 애플 인텔리전스와 '시리 AI'를 선보이며 AI 전략을 본격화했다. 기업들의 구호에 그치지 않고 이용자 경험도 빠르게 변화하는 모양새다. 구글 AI 검색 모드는 월간 이용자 10억 명을 돌파했고, 검색은 키워드를 입력해 링크를 찾는 방식에서 AI가 맥락을 이해하고 작업을 수행하는 형태로 진화하고 있다. 아울러 국내기업도 계획 수립부터 실행, 피드백까지 수행하는 에이전틱 AI를 업무에 도입하고 있다. “GPU 넘어 메모리·전력 확보 경쟁” AI 경쟁은 모델 성능보다 인프라 확보가 더 중요한 시대에 접어들었다는 평가다. 인프라 투자 수요가 공급을 훨씬 뛰어넘기 때문이다. 그간 엔비디아 GPU 확보가 투자 경쟁을 좌우하는 요소로 꼽혔는데 GPU 공급 외에도 인프라 투자에 대한 병목이 동시 다발로 발생하고 있다. 연구원은 이에 따라 올해 AI 인프라 경쟁을 '칩, 메모리, 전력' 등 삼중 병목으로 규정했다. 추론형 AI 확산으로 GPU 수요가 급증했고, 이에 따라 HBM을 비롯한 메모리 공급 부족도 심화됐다. 시장조사업체 IDC는 메모리 부족 현상이 최소 2027년까지 이어질 것으로 내다봤다. 전력 문제도 줄곧 화두다. 미국에서는 향후 5년간 추가 전력 수요 절반 이상이 AI 데이터센터에서 발생할 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 AI 경쟁은 GPU 확보를 넘어 메모리와 전력, 냉각까지 포함한 종합 인프라 경쟁으로 확대되고 있다. “AI가 현실 물리 세계로 나온다” AI 활동 무대가 디지털을 넘어 현실 세계로 확장되고 있다. 피지컬AI 이야기다. 올 상반기를 넘어 앞으로 오랜 기간 AI 산업을 관통할 이슈로 꼽힌다. 먼저 올해 CES와 GTC에서는 휴머노이드 로봇과 자율주행, 스마트 제조 등 피지컬 AI 기술이 핵심 화두로 떠올랐다. 엔비디아는 실제 환경 대신 가상 공간에서 학습 데이터를 만드는 피지컬 AI 데이터 팩토리를 공개하며 산업 적용을 가속화하고 있고, 각국 여러 기업을 대상으로 우군을 늘리고 있다. SK텔레콤은 GTC에서 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용한 에이전틱 디지털 트윈 모델링 기술을 선보였는데, 이는 제조 현장 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 자동 변환해 디지털 트윈 구축을 지원하는 기술이다. 피지컬AI를 실제 산업 현장에 적용하려는 시도에 따라 제조 현장의 휴머노이드 도입과 물류 자동화를 중심으로 피지컬AI 실증이 본격화되고 있다. 본격적인 산업 재편이 이뤄질 수 있다는 전망도 힘을 얻는다. “AI 투자, 이제는 돈을 벌어야” AI 산업은 이제 투자 경쟁을 넘어 수익성을 입증해야 하는 단계에 들어섰다. 알파벳과 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 빅테크 4사의 올해 AI 관련 자본지출은 약 7250억 달러에 이를 것으로 예상된다. 다만 이같은 막대한 자본 투자가 실제 기업의 매출로 이어지는 부분에 대해서는 여전히 물음표가 남아있다. 그러면서 토큰 이코노미 논의가 시작됐다. 예컨대 구글은 월 100달러의 'AI 울트라' 플랜을 내놓으며 프로 플랜 대비 사용 한도를 5배 높였고, 애플은 시리 AI를 일정량까지 무료로 제공하되 초과 사용분은 아이클라우드+ 유료 구독으로 연결하는 구조를 택하고 있다.

2026.07.15 15:55박수형 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

AI 기업들 '모두의 AI' 참여 검토…사업 조건 놓고 의견 엇갈려

정부가 추진하는 '모두의 인공지능(AI)' 사업을 둘러싸고 업계 관심이 이어지고 있다. AI 스타트업 컨소시엄 구성이 본격화될 것이라는 전망이 나오는 가운데, 해외 AI 모델 활용을 허용한 사업 조건을 놓고 소버린 AI 정책 취지와의 정합성을 둘러싼 논의도 이어지고 있다. 14일 IT 업계에 따르면 일부 AI 기업이 모두의 AI 사업 지원을 확정하거나 고려 중인 것으로 전해졌다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 13일부터 '전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업' 공모를 시작했다. 정부는 기업 2~3곳을 선정해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 나눠 지원할 예정이다. 신청 마감은 내달 11일 오후 5시다. 현재 대기업을 제외하고 참여 확정 기업은 이스트소프트와 라이너다. 이스트소프트는 그룹이 보유한 AI 기술과 기존 서비스를 결합해 사업에 도전한다고 밝혔다. AI 아바타 기반 생성형 서비스 '페르소AI'와 에이전틱 AI '앨런' 중심으로 알툴즈와 알약 줌 등을 연계한다. 중소·중견기업과 AI 스타트업이 함께하는 컨소시엄 구성도 검토하고 있다. 라이너는 AI 검색과 에이전트 서비스 운영 경험을 앞세울 방침이다. 라이너가 서비스 부문을 이끌고 AI 모델 기업과 플랫폼 기업이 기술과 이용자 기반을 보완하는 형태로 컨소시엄을 구성할 계획이다. 업스테이지와 와이즈넛, 솔트룩스, 뤼튼테크놀로지스, 슈퍼브에이아이, 포티투마루, 코난테크놀로지 등은 사업 참여를 검토하고 있다. 코난테크놀로지는 "다음주 사업 설명회에서 조건을 확인한 뒤 참여 여부를 정할 계획"이라고 밝혔다. 플리토는 "다른 기업에서 협업 요청이 오면 컨소시엄에 참여할 의향이 있다"고 말했다. "스타트업 성패, 컨소시엄에 달려...해외 모델 허용, 소버린 AI 취지 흔들" AI 업계 관계자들은 이번 사업에 해외 거대언어모델(LLM) 활용을 허용한 점을 문제로 삼고 있다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국산 AI 모델을 30% 이상 함께 사용하도록 제시했다. 이 외 나머지 비중 20%에는 해외 모델 활용이 가능하다. 익명을 요청한 AI 기업 관계자는 "국산 AI 경쟁력 강화를 목표로 국민 세금을 투입하는 사업에 해외 모델 사용을 허용하는 것은 소버린 AI 취지와 맞지 않는다"며 "국산 모델을 육성하면서 해외 모델 사용료를 별도 지불하는 구조가 만들어질 것"이라고 지적했다. 이에 정부 관계자는 "해외 모델 사용료는 정부 지원 대상에서 제외"라고 밝혔다. 현재 국산·외산 모델 활용 비율 기준과 검증 절차 방법이 불투명하다는 지적도 나오고 있다. AI 기업 관계자는 "모델 활용 기준이 수치적으로 명확하지 않다"며 "향후 이를 지속적으로 검증할 수 있는 방안도 없다"고 우려했다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 사용해야 '독자성'을 인정할 수 있다는 기준에 따라 비중을 설정했다고 설명했다. 또 국내 모델로 구현하기 어려운 멀티모달이나 고난도 추론 등 최소한 기능에 한해 예외적으로 허용했다고 밝혔다. 과기정통부 관계자는 "국내외 모델 비중을 기술적으로 정밀하게 산정한 수치는 아니다"며 "정책적 기준으로 설정한 것"이라고 말했다. 최근 거론된 통신 3사와 네이버·카카오 등 대형 플랫폼사 참여 가능성은 중소기업과 스타트업 고민을 키우고 있는 것으로 나타났다. 해당 대기업은 대국민 서비스 운영 경험과 GPU·데이터센터 등 자체 인프라를 갖췄다. 카카오톡과 포털처럼 대규모 이용자 기반을 확보한 기업도 사업 참여 가능성이 제기되고 있다. 이에 스타트업이 단독으로 경쟁하기보다 AI 모델과 서비스 인프라를 보유한 기업들과 컨소시엄을 구성해야 한다는 의견이 나오고 있다. 어떤 기업과 손잡고 컨소시엄 안에서 어떤 역할을 맡느냐가 사업 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. AI 업계 관계자는 "스타트업은 사업 참여 여부뿐 아니라 컨소시엄 안에서 맡을 역할도 관건이 될 것"이라며 "어떤 기업과 협력하고 자사 기술과 서비스를 어느 분야에 배치하느냐가 사업 경쟁을 좌우할 수 있다"고 말했다. 이어 "스타트업이 대기업과 단독으로 경쟁하기는 어려운 만큼 여러 기업이 모델과 서비스 인프라를 나눠 맡는 컨소시엄 방식이 확산할 것"이라고 내다봤다.

2026.07.15 10:40김미정 기자

반도체 키운다더니…30년 인력 요람 IDEC 예산 40% 삭감

국내 시스템 반도체 설계인력 양성 중추이자 '석·박사 요람' 역할을 해온 반도체설계교육센터(IDEC)가 정부 지원 감소로 흔들리고 있다. 정부가 연일 반도체 인재 육성의 시급성을 외치며 신규 프로그램들을 쏟아내지만, 지난 30년간 검증된 핵심 인프라인 IDEC 예산이 크게 줄면서 오히려 대학 연구실이 설계연구 공백과 각자도생 위기로 내몰리고 있다는 우려가 높다. 석·박사 요람 IDEC의 비명…EDA 툴 유료화에 TSMC 공정 막혀 13일 반도체 학계·업계에 따르면 IDEC의 올해 사업 예산은 전년비 40% 급감했다. IDEC은 국내 반도체 석·박사급 설계인력을 키워내는 대표적인 교육·연구 지원기관이다. 지난 30여 년간 국내 시스템 반도체 인력 공급 중추 역할을 담당해 왔다. 글로벌 선단 공정 설계경험의 핵심축이었던 대만 TSMC 파운드리 연계 사업도 가로막혔다. IDEC은 예산 부족을 이유로 기존에 연간 70개 규모로 지원했던 TSMC 공정 활용 다중프로젝트웨이퍼(MPW) 지원 사업을 올해 전면 중단했다. 글로벌 시장에서 가장 널리 쓰이는 파운드리 공정을 대학원생이 아예 밟아보지도 못하고 졸업해야 하는 처지에 놓인 셈이다. 예산 감축 원인은 신규 단기 과제 증가가 지목된다. 반도체 인재들에 대한 수요가 급증하며, 인재 양성을 위한 여러 부처의 신규 과제가 양산되고 있다. IDEC 관계자는 "최근 반도체 인력 수요가 급증하면서 교육부, 산자부 등 부처마다 단기 교육 프로그램이나 특화 사업을 신설하고 있다"며 "한정된 예산이 쪼개져, IDEC 예산이 오히려 깎였다"고 설명했다. 실제로 대학과 기업이 단기 집중 교육을 운영하는 '첨단산업 인재양성 부트캠프' 참여 학교만 해도 지난 2024년 32개교에서 2026년 88개교로 2년 만에 2.7배 이상 급증했다. 대한상공회의소, 한국반도체산업협회, 한국팹리스산업협회 등에서 저마다 반도체 인력양성 프로그램을 쏟아내고 있다. 예산 삭감 부작용은 고스란히 대학 연구실 부담으로 전가되고 있다. 개별 연구실 단위로는 구매가 불가능에 가까울 정도로 고가인 전자설계자동화(EDA) 툴 무상 보급체계가 흔들리기 시작했다. IDEC은 부족한 예산을 메우기 위해 기존에 전액 무상으로 지원하던 EDA 툴 중 일부를 유료로 전환했다. 각 대학 연구실이 보유한 자체 연구비를 쪼개 일부 툴을 공동 구매하는 방식으로 구조가 바뀐 것이다. 전국서 벤치마킹해 간 '동탄 IDEC'마저 내년 사라질 위기 문제는 대전 본원 예산 삭감에 그치지 않고, IDEC 동탄교육장마저 사라질 위기에 처했다는 점이다. IDEC 동탄교육장은 실무인재 양성을 목적으로 시작한 IDEC의 핵심 사업이다. 출범 후, 타 기관에서 설계인력 양성 모델을 구축할 때 가장 먼저 찾아 참고할 만큼 성공적인 모델로 꼽힌다. 최근 진행된 다른 반도체 인력 프로그램 강사들조차 수강생들에게 "설계 교육은 동탄 IDEC에서 받는 것이 가장 좋다"고 추천할 정도로 국내 업계와 학계가 인정하는 독보적 실효성을 입증해 왔다. 그러나 정부가 한정된 예산을 두고 국책연구기관이나 유관 협회 등에 '유사 사업'을 난립시키면서 동탄 IDEC도 직격탄을 맞았다. IDEC 관계자는 "동탄 사업은 처음 생길 때만 해도 타 도시에서 벤치마킹할 정도로 독보적이었는데, 최근 유사한 사업들이 우후죽순 생기면서 결국 내년에 사업이 없어질 위기"라며 "기존에 잘하고 있던 사업을 밀어주는 게 가장 좋은데, 검증되지 않은 신규 기관들에 예산을 쪼개주는 방식이 투입 대비 얼마나 효과를 낼지 모르겠다"고 씁쓸함을 토로했다.

2026.07.13 17:46전화평 기자

팀네이버, 국제 머신러닝 학회서 'AI 풀스택' 기술력 공개

팀네이버가 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학회인 'ICML 2026'에서 대규모언어모델(LLM) 안전성부터 AI 에이전트 운영, 피지컬 AI까지 아우르는 연구 성과를 공개하며 AI 풀스택 기술 경쟁력을 선보였다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026'에 참가해 'AI 연구가 현실이 되는 곳(Where AI Research Becomes Reality)'을 주제로 주요 AI 연구 성과와 실제 서비스 사례를 공개했다고 13일 밝혔다. 회사는 AI 모델 연구에 그치지 않고 실제 서비스와 산업 현장에 적용 가능한 기술을 함께 공개하며 글로벌 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽히며 올해 처음으로 한국에서 개최됐다. 이번 행사에서 팀네이버는 AI 안전성 강화, 모델·에이전트 운영 효율화, 3차원(3D) 공간 이해 및 피지컬 AI 등 세 분야를 중심으로 총 6편의 논문을 발표했다. 가장 주목받은 연구는 LLM 취약점을 공격자 관점에서 탐색하는 레드티밍 기술 '스테이블 지플로우넷'이다. 기존 방식의 학습 불안정성과 유사 패턴 반복 문제를 개선한 기술로, ICML 전체 채택 논문 가운데 상위 약 2.2%에만 주어지는 '스포트라이트'에 선정됐다. 실제 서비스 배포 전 다양한 공격 시나리오에서 AI 모델의 안전성을 보다 정교하게 검증할 수 있다는 평가를 받았다. 모델과 AI 에이전트 운영 효율을 높이는 연구도 공개했다. '시머지'는 서로 다른 작업에 특화된 AI 모델을 하나로 통합하는 모델 병합 기술로, 단 하나의 레이어만 조정해 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 구현했다. 또 '플로우봇'은 여러 AI가 협업할 때 작업 순서를 AI 스스로 설계하는 기술로, AI 에이전트 운영 효율을 높이는 핵심 연구 성과로 소개됐다. 아울러 여러 데이터셋을 분할 학습한 뒤 한 번의 병합만으로 LLM 후공정 성능을 높이는 기술도 함께 발표했다. 피지컬 AI 기반 기술도 선보였다. 팀네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상만으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 공개했다. 기존에는 움직임으로 인해 형태와 동작 정보를 동시에 복원하기 어려웠지만, 운동 궤적 기반 추정 방식을 적용해 복원 정확도를 높였다는 설명이다. 논문 발표와 함께 팀네이버는 실제 서울을 가상으로 재현한 '서울 월드 모델'도 집중 소개했다. 팀네이버 측은 "네이버·네이버랩스·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 시뮬레이션했다"며 "로봇의 경로·행동 학습에 직접 활용할 수 있는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼으로 큰 주목을 받았다"고 전했다.

2026.07.13 13:46한정호 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

[AI인재강국] AI 3대 강국으로 가는 길, 국가AI연구시스템에 있다

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 지난 7월 3일 더 웨스틴 서울 파르나스에서 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'이 열렸다. 국가AI연구거점과 글로벌AI프론티어랩이 공동 주관한 이번 행사에는 국내외 연구자와 산업계 리더 1000여 명이 모였다. 올해 주제는 'AI Beyond Intelligence: Into the Real World', 지능을 넘어 현실 세계로 나아가는 AI였다. '현실 세계로 나아가는 AI'란 주제 의식은 연단에서도 그대로 이어졌다. 레슬리 팩 캘블링 MIT 교수는 3차원 세계를 이해하고 행동을 추론하는 '합리적 로봇'을 이야기했고, 노엄 브라운 오픈AI 부사장은 추론 단계에 투입되는 연산이 성능과 안전성을 좌우한다고 설명했다. 지난 몇 해 동안 세계는 더 똑똑한 모델을 만드는 경쟁에 몰두해 왔지만, 이제 질문이 바뀌고 있다. AI가 얼마나 똑똑한가가 아니라, AI가 현실을 어떻게 바꾸는가다. 이번 심포지엄은 세계 AI 연구의 최전선이 연구실을 넘어 산업과 일상으로 향하고 있음을 확인시켜 준 자리였다. 그렇다면 이 전환기에 한국은 무엇을 해야 하는가. 정부는 AI 3대 강국이라는 목표를 제시했다. 목표에 이르는 길은 결국 두 가지로 요약된다. 우수한 인재가 마음껏 연구할 수 있는 환경을 만드는 것, 그리고 그 환경에서 만들어진 기술을 산업계가 실제로 활용할 수 있게 하는 것이다. 먼저 인재다. AI 경쟁력의 원천은 최고 수준의 연구자이고, 최고 수준의 연구자를 붙잡는 것은 결국 연구 환경이다. 세계적 석학과 교류하며 난제에 도전할 수 있는 연구 주제, 충분한 컴퓨팅 자원과 데이터, 그리고 안정적으로 연구에 몰입할 수 있는 여건이 갖춰진 곳으로 인재는 모인다. 우리 인재가 해외로 나가는 이유도, 해외 인재가 한국에 오지 않는 이유도 여기에 있다. AI 3대 강국의 첫째 조건은 세계의 인재가 연구하고 싶어 하는 환경을 국내에 만드는 일이다. 다음은 시스템이다. 아무리 뛰어난 연구 성과도 산업으로 이어지지 않으면 국가 경쟁력이 되지 못한다. 대학과 연구기관에서 만들어진 기술이 기업의 제품과 서비스로 흐르고, 산업 현장의 수요가 다시 연구 과제로 되돌아오는 순환 구조, 즉 연구와 산업을 잇는 국가AI연구시스템을 구축하는 것이 둘째 조건이다. AI가 현실 세계로 들어오는 지금, 연구 따로 산업 따로인 구조로는 이 전환기를 통과할 수 없다. 이러한 취지에서 정부가 구축한 것이 국가AI연구거점이다. 2024년 출범 이후 KAIST·고려대·연세대·POSTECH의 연구 역량을 한데 모으고, 국내 기업과 연구기관, 지자체와 협력의 폭을 넓혀 왔다. 인재가 모여 연구하는 환경과 그 성과를 산업으로 잇는 시스템이라는 두 조건을 하나의 플랫폼에서 구현하려는 시도다. 이번 심포지엄에 세계적 연구자와 산업계 리더가 한자리에 모인 것은 이 플랫폼이 작동하기 시작했다는 신호이기도 하다. 이제 필요한 것은 이 거점을 글로벌 AI 연구 허브로 키우는 일이다. 그동안 거점은 미국·캐나다·프랑스·UAE 등 해외 14개 연구기관과 국제 공동연구를 수행하고, 일본 이화학연구소(RIKEN)·캐나다 IVADO와 업무협약을 맺으며 국제 협력의 기반을 꾸준히 다져 왔다. 해외 연구진이 국내에 상주하며 우리 학생들과 함께 연구하는 문화도 자리 잡아 가고 있다. 씨앗은 뿌려졌지만 허브는 하루아침에 만들어지지 않는다. 세계의 인재와 기업이 한국의 연구거점을 먼저 찾게 하려면, 정부의 일관되고 지속적인 지원과 육성이 뒷받침되어야 한다. 그것이 AI 3대 강국이라는 목표를 구호가 아닌 현실로 만드는 길이며, 이번 심포지엄이 우리에게 남긴 과제다.

2026.07.10 15:22민원기 컬럼니스트

삼성SDS·엘리스, 정부 AI 연구용 컴퓨팅 공급 맡는다…AWS 제쳐

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 인프라 사업을 수주하며 지난해 해당 사업을 맡았던 아마존웹서비스(AWS)에 이어 올해 공급사로 선정됐다. 국내 산학연에 AI 연구 환경을 제공하는 사업으로, 공공 AI 인프라 시장 경쟁에서 레퍼런스를 확대하게 됐다. 9일 조달청 나라장터에 따르면 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 발주한 '2026년 AI연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 그래픽처리장치(GPU) 자원 공급 및 유지보수' 사업 협상대상자로 삼성SDS와 엘리스그룹이 복수 선정됐다. 경쟁에는 AWS코리아까지 3개사가 참여했다. 이번 사업은 계약일부터 오는 12월 31일까지 클라우드 기반 GPU 자원을 공급·운영하는 프로젝트다. 연구기관이 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM) 등을 개발할 수 있도록 GPU 인프라와 운영 환경을 제공할 예정이다. 사업 예산은 153억원 규모다. 제안요청서(RFP)에 따르면 선정 사업자는 엔비디아 H100급 이상 GPU를 포함한 AI 컴퓨팅 자원을 확보해 연구자에게 제공하게 된다. 특히 다수 GPU를 하나로 묶어 활용할 수 있도록 클러스터 구성과 고속 네트워크 구축이 요건으로 제시됐다. GPU 운영 방식은 연구 목적에 따라 고정할당과 동적할당을 모두 지원하도록 했다. GPU뿐 아니라 중앙처리장치(CPU)·메모리·스토리지·네트워크를 포함한 연구 환경을 지원해 연구자가 컴퓨팅 자원을 즉시 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 입찰은 기술평가 100% 방식으로 진행됐다. 평가엔 GPU 제공 계획과 보유 자원 규모, 연구환경 수준, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 중점적으로 반영됐다. 아울러 RFP상 기술평가 결과를 바탕으로 1·2순위인 삼성SDS와 엘리스그룹이 사업 협상대상자로 선정됐다. 이번 사업은 지난해 AWS가 처음으로 정부 AI 연구용 GPU 공급 사업을 수주한 이후 1년 만에 추진된 것으로, 공급사가 다시 국내 클라우드 기업으로 바뀌었다. 당시 AWS는 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 글로벌 클라우드 기업 가운데 처음으로 정부 AI 연구 프로젝트에 GPU 인프라를 공급했다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 향후 현장실사와 협상을 거쳐 최종 계약을 체결할 예정이다.

2026.07.09 18:37한정호 기자

효성, 전사 AX 시동…AI융합연구원 출범

효성이 중공업·섬유·화학 등 주력 제조사업에 인공지능(AI) 기술을 접목하기 위해 전담 조직을 신설했다. 업무 효율화 수준을 넘어 신제품 개발과 신사업 발굴, 스마트팩토리 고도화까지 AI 활용 범위를 넓히며 전사 차원 AX 전환에 속도를 낸다는 구상이다. 효성은 8일 중공업·섬유·화학 등 주력 제조사업에 AI를 접목하기 위해 'AI융합연구원'을 신설하고 전사 차원의 AX 추진에 나선다고 밝혔다. AI융합연구원은 효성이 60여 년간 키워온 중공업, 섬유, 화학 등 주력 사업에 최신 AI 기술을 접목하는 역할을 맡는다. 단순한 업무 자동화나 비용 절감 차원을 넘어 고부가가치 신제품 개발과 신사업 설계, 실행을 지원하는 조직으로 운영될 예정이다. 효성은 제조 현장에도 AI 활용을 확대한다. 회사가 축적한 제조 전문성과 AI 기술을 결합해 스마트팩토리를 고도화하고, 현장 전반의 생산성과 운영 효율을 높인다는 계획이다. 초대 AI융합연구원장에는 맹성현 카이스트 명예교수를 부사장으로 영입했다. 맹 원장은 시라큐스대와 카이스트 전산학부 교수를 지냈으며, 의미 기반 정보검색과 텍스트 마이닝, 자연어처리, 언어 모델링 분야에서 30여 년간 연구해 온 AI 전문가다. 맹 원장은 최근 8개월간 효성 AI 담당 고문으로 활동하며 회사의 디지털 전환 방향을 자문하고 임직원 대상 AI 역량 강화 특강을 진행해 왔다. 효성은 앞으로 AI 전환에 필요한 핵심 기술 인력과 산업 현장 전문성, AI 활용 역량을 함께 갖춘 인재를 확보해 그룹 차원의 AX 추진 기반을 강화할 방침이다.

2026.07.08 10:41류은주 기자

LG, 세계 최고 AI 학회서 '엑사원' 성과 총출동

LG의 인공지능(AI) '엑사원'이 실험실을 넘어 신소재·금융·데이터 등 산업 현장 곳곳에서 성과를 내며 전문가 AI로 자리 잡고 있다. LG AI연구원은 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열리는 '국제머신러닝학회(ICML) 2026'에 참가해 연구 성과와 엑사원의 산업 적용 사례를 발표한다고 8일 밝혔다. 이번 학회에서 LG AI연구원은 엑사원 디스커버리, 엑사원 BI, 엑사원 데이터 파운드리 등 산업 특화 솔루션을 한자리에 선보였다. 먼저 신소재 발굴 AI 플랫폼 '엑사원 디스커버리'의 실시간 데모와 함께 AI로 발굴해 상용화를 준비 중인 탈모 관리 신소재 '람시딜'과 차세대 AI 데이터센터 '액침 냉각유 소재' 실물을 공개했다. 람시딜은 LG생활건강이 LG AI연구원과 함께 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 AI가 하루 만에 찾아낸 신소재다. 액침 냉각유 소재는 GS칼텍스와 공동 개발했다. 금융 분야에서는 한국·미국 증시 약 8000개 상장 종목을 매일 분석해 예측 점수와 분석 코멘터리를 제공하는 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'를 시연했다. LG AI연구원은 올해 초 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 증시 예측 AI 서비스를 출시한 데 이어 이번 주 코스콤과 계약을 맺고 국내 증시 예측 서비스 사업도 시작했다. AI 데이터 공장 플랫폼 '엑사원 데이터 파운드리'도 시연했다. 데이터 생산성을 최소 1000배 이상 높이고 품질은 평균 20% 이상 개선하는 성과를 거뒀으며, 국민연금공단과 진행한 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. LG AI연구원은 이번 학회에서 논문 14편을 발표했다. 특히 신소재 생성 AI 기술은 글로벌 성능 지표 'LeMat-GenBench'에서 종합 순위 세계 2위를 기록했다. LG AI연구원은 2020년 12월 출범 이후 세계 최상위 AI 학회에서 논문 363편을 발표하고 총 838건의 특허를 출원했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원은 더 이상 실험실이 아닌 현장에서 답을 찾는 전문가 AI"라며 "산업 난제 해결을 위한 퍼스트 무버 전략으로 글로벌 AI 주도권을 잡아갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.08 10:00이나연 기자

[유미's 픽] SI 넘어선 LG CNS, LG전자 로봇 두뇌 키운다…'원 LG' 핵심축 부상

LG CNS가 LG전자의 로봇 데이터팩토리에 피지컬 인공지능(AI) 인프라를 공급한다. LG전자가 최고경영자(CEO) 직속 로보틱스사업센터를 신설하고 로봇 상용화 체계를 갖추는 가운데, LG CNS가 GPU와 스토리지, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화 인프라를 맡으며 그룹 내 피지컬 AI 협업의 핵심 축으로 떠오른 모습이다. 7일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 LG전자와 1897억4724만원 규모의 'LG전자 피지컬 AI 인프라 계약'을 체결했다. 계약기간은 오는 8월 1일부터 2029년 7월 31일까지로, 계약금액은 LG CNS의 지난해 연결 매출 6조1295억원 대비 3.10% 수준이다. 이번 계약에 따라 LG CNS는 LG전자가 구축 중인 데이터팩토리에 로봇 학습용 인프라를 공급한다. 이곳에는 로봇 학습에 활용될 그래픽처리장치(GPU)와 스토리지가 들어가고, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화를 위한 인프라도 함께 구축된다. RFM은 로봇이 물리 환경에서 움직임과 작업 수행 방식을 학습하는 데 쓰이는 기반 모델을 뜻한다. 이는 일반적인 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업과는 성격이 다르다. 데이터센터 자체를 지어 운영하는 사업이 아닌, LG전자가 로봇을 학습시키고 검증하는 데 필요한 AI 컴퓨팅 기반을 공급하는 구조다. 피지컬 AI는 소프트웨어 모델만으로 구현되기 어려운 만큼 실제 동작 데이터, 고성능 연산 자원, 저장 인프라, 학습·운영 플랫폼이 함께 필요하다. LG전자는 피지컬 AI 사업 강화를 위해 최근 CEO 직속 로보틱스사업센터를 신설하고 로봇 학습용 데이터팩토리 구축에 본격 나섰다. 로봇 사업을 제품 개발에 그치지 않고 데이터 생산, 모델 학습, 상용화 검증까지 묶어 추진하기 위해서다. 이 과정에서 LG CNS의 역할도 단순 인프라 공급을 넘어 학습·운영 영역으로 넓어지고 있다. LG CNS는 자체 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스'와 RFM 기술을 활용해 LG전자의 휴머노이드 로봇 '클로이드'를 학습시키고 검증하는 데 협력할 계획이다. LG CNS 관계자는 "이번 계약은 LG전자 데이터팩토리에서 로봇 학습용으로 활용될 GPU, 스토리지 및 RFM 고도화를 위한 인프라 공급에 대한 계약"이라며 "앞으로 LG전자 로보틱스사업센터와 로봇 상용화를 위해 협력할 계획"이라고 말했다. 이어 "인프라와 플랫폼 역량을 바탕으로 '원(One) LG' 차원의 피지컬 AI 협업을 강화해 나갈 것"이라고 덧붙였다. 이번 계약은 LG CNS가 피지컬 AI 인프라 사업 레퍼런스를 확보했다는 점에서 의미가 있다. 클라우드, 데이터센터, 스마트팩토리 중심 사업 역량을 로봇 학습 인프라와 운영 플랫폼 영역으로 확장하는 계기가 될 수 있어서다. LG그룹 차원의 피지컬 AI 협업도 구체화된 모습이다. LG전자는 로보틱스사업센터를 중심으로 로봇 사업 실행력을 높이고, LG CNS는 학습·운영 플랫폼과 인프라를 제공하는 구조다. LG AI연구원 등 계열사의 AI 모델 역량까지 결합될 경우 로봇 상용화 과정에서 '원(One) LG' 차원의 기술 조합은 더 강화될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "휴머노이드 로봇을 실제 산업 현장에 투입하려면 학습·검증·운영 플랫폼과 고성능 인프라가 함께 필요하다"며 "LG CNS는 피지컬웍스와 이번 인프라 계약을 기반으로 LG그룹 피지컬 AI 협업에서 핵심 역할을 맡을 가능성이 크다"고 말했다.또 다른 관계자는 "LG CNS는 기존 SI 사업에 더해 데이터센터, AI 인프라, 로봇 전환 영역으로 사업 모델을 넓히는 단계"라며 "LG전자 데이터팩토리 계약은 그룹 내 AX 컨트롤타워 역할과 피지컬 AI 사업 확장성을 동시에 확인할 수 있는 사례"라고 밝혔다.

2026.07.07 18:55장유미 기자

LG-코스콤, 근거까지 제시하는 '한국 증시 예측 AI' 선보인다

LG AI연구원과 코스콤이 인공지능(AI) 기반 한국 주식시장 예측 서비스를 선보이며 금융 분야 AI 전환에 나선다. LG AI연구원과 코스콤은 7일 서울 여의도 코스콤 본사에서 'AI 기반 한국 금융 데이터 분석 서비스 제공을 위한 전략적 업무협약' 체결식을 진행했다. 이날 체결식에는 윤창현 코스콤 사장, 이창진 전무 등 코스콤 경영진과 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장, 이화영 사업개발부문장 등이 참석했다. 양사는 LG AI연구원의 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'에 코스콤의 금융 데이터를 결합해 한국 주식시장에 특화된 AI 예측·분석 서비스를 구축한다. 엑사원 BI는 다수의 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석·추론·예측·설명 생성을 수행하며 복잡한 비즈니스 의사결정을 지원하는 금융 특화 AI다. 이번 서비스는 설명 가능성에 차별점이 있다고 양사는 강조했다. 엑사원 BI를 기반으로 개발한 데이터 상품 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'는 매일 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 분석해 종목별 예측 점수와 함께 향후 4주간 주가 흐름 판단 근거를 코멘터리 형태로 제공한다. 단순 예측에 그치지 않고 AI가 해당 판단에 도달한 근거까지 제시해 투자자의 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 양사는 코스콤의 국내 고객 기반과 LSEG의 글로벌 유통 채널을 활용해 국내외 고객에게 서비스를 제공할 계획이다. LG AI연구원은 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 미국 증시 상장 종목을 AI로 예측·분석하는 서비스를 글로벌 시장에 출시한 바 있다. 코스콤과의 협력은 이 같은 경험을 한국 시장으로 확장한 사례다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "주식시장에서는 예측 정확도만큼이나 AI가 왜 그런 결과를 제시했는지를 설명하는 능력이 중요하다"며 "국내외 투자자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고 금융 분야의 AI 서비스 혁신에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.07 10:00이나연 기자

장석복 IBS 원장 "30대 연구단장 뽑아 '돌파형' 연구할 것"

한국기초과학연구원(IBS)이 연구 단장급 연령대를 10년 정도 앞당기는 파격적인 인사를 예고했다. 돌파형 연구를 위한 프로그램도 준비 중이다. 장석복 한국기초과학연구원(IBS) 원장은 지난 1일 기관 운영 방향을 설명하는 기자간담회를 갖고, 이같이 말했다. 장 원장은 "젊은 개척가형 연구자를 모셔, 돌파형 연구가 시작될 수 있도록 계획하고 있다. 독일 막스프랑크나 헬름홀츠 연구소는 노벨상 수상자가 31명이 나왔다. 그들 임용시기가 평균 41~44세고, 일을 처음 시작한 것이 보통 37~38세다"라며 "우리도 연구의 중심 축인 연구단장 임용 시기를 10년 정도 점진적으로 당길 계획"이라고 말했다. 이를 위해 장 원장은 혁신적인 30~40대 연구자가 주도하는 개척가형 연구단을 5년 내 10개 이상 출범시킬 계획이다. "노벨상 수상이 우리가 추구하는 목표는 아니지만, 의미는 있다. 10년 이내 우리도 받을 것으로 기대한다." 장 원장은 우리나라 노벨상 수상에 대해 "통계적으로 보거나 외국에서 노벨상을 받는 잣대 등을 평가해보면, 국내에도 후보자들이 여러 명 있다. 단장급 중에서도 있다. 지금은 조명받지 못할지 몰라도 순식간에 각광받는 인물이 나올 수 있다"며 "조금만 호흡을 갖고 기다려달라. 10년 정도면 기대할 수 있지 않겠나"라며 조심스럽게 전망했다. 개방형 연구생태계 조성에도 목소리에 힘을 실었다. IBS가 그동안 기초연구만 하도록 하는 경직된 연구 방향을 갖고 있었는데, 이를 전면 오픈해 대학이나 출연연구기관, 기업, 병원 등의 연구주체와 협력 연구를 확대할 방침이다. 기초과학 범주를 중요시 하되, 연구단 특성에 맞게 유연하게 가져간다는 것. 장 원장은 "기관운영 기본철학은 '사람이 우선'이다. 사람이 연구분야를 창출하는 관점에서 접근할 것"이라며 "정책이나 연구 방향에 맞춰 연구단장을 임용하는 것이 아니라, 우수한 사람을 먼저 발굴할 것이다. 그가 어떤 연구하든 자율성을 부여할 것"이라고 말했다. 장 원장은 또 "최근 하사비스 구글 딥 마인드 CEO가 노벨상을 받았듯 과학기술이 기초과학을 앞서는 경우도 종종 발생한다"며 "연구분야 역시 기초과학만 고집하지 않고 유연 확장형으로 기관을 운영해 나갈 것"이라고 말했다. 예시로 장 원장은 양자과학, 합성생물학, 신소재, 유전자 치료, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등 차세대 연구 분야를 집중 발굴, 육성할 뜻을 내비쳤다. 인공지능(AI)도 강조했다. 장 원장은 "AI가 전 분야에 혁신을 가져오고 있다. 기초과학 분야도 마찬가지다. 효율성과 집중도 면에서 이미 AI역할이 벅찰 정도로 쇄도하고 압도하고 있다. IBS도 AI를 기초과학에 접목하는 방향으로 연구를 이끌어 갈 것"이라고 덧붙였다. 인프라도 확충 문제도 거론했다. 본원 2차 청사를 중심으로 연구 성과 축적과 함께 UNIST, GIST, DGIST 캠퍼스를 순차로 건립해 나갈 계획이다. 또 중이온 가속기(라온) 신임 소장 조기 선임으로 내실화를 기할 방침이다. 장 원장은 "현재 라온은 빔라인이 잘 작동하고 있다"며 "많은 이용자들이 높은 수준의 빔을 이용해 연구를 수행하고, 사용자 중심의 시설로 발전시켜 나갈 것"이라고 언급했다. GPU 1천장 도입 계획…연구영역 확대가 응용분야 한다는 말은 아냐" 이외에 장원장은 질의 응답에서 "돌파형 연구 의미는 그라운드브레이킹(혁신적인)이다. 새로운 지형을 돌파하거나 만드는, 연구영역을 새로 개척하는 것이다. 유명 저널에 연구결과 발표하는 것도 좋지만, 새로운 영역을 만들고 이끌어 내는 연구가 훨씬 더 중용한 일로 여기고, 평가해야 한다"고 강조했다. AI접목과 관련해서는 GPU 1,000장 정도를 도입할 계획이라고 언급했다. 조만간 UNIST에 AI를 기반으로 하는 합성 생물학 분야 연구단이 출범한다는 말도 덧붙였다. IBS 연구영역 확장과 관련 장 원장은 "출연연까지 영구 영역을 넓히려는 것은 아니다"라며 "인위적인 확장이 아니다. 현재는 IBS가 다른 분야 연구진과 협력도 제한적인 상황이다. 이 규제 높이를 좀 들어올려 임상 등의 협업이 원활하게 진행되게 하겠다는 것이다. IBS가 응용 연구를 한다는 건 아니다"라고 못박았다.

2026.07.05 13:13박희범 기자

[기고] AI 패권 전쟁, '필수불가결 AI'로 승부하라

지난 6월 12일, 워싱턴발 서한 한 장이 한국 AI 생태계를 뒤흔들었다. 미국 상무부가 국가안보를 이유로 인공지능 기업 앤트로픽에 최상위 모델 '미토스5'와 '페이블5'에 대한 외국인 접근을 전면 차단하라고 지시했기 때문이다. 그 여파로 앤트로픽 글로벌 보안 협력체에 참여했던 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 한국인터넷진흥원(KISA) 접근 권한이 불과 열흘 만에 사라졌다. 혈맹이라 불리는 동맹국조차 예외는 없었다. 대한민국 반도체와 통신을 지탱하는 첨단 AI 인프라가, 태평양 건너 어느 관료 서명 한 번으로 하루아침에 멈출 수 있다는 사실이 눈앞에서 확인된 순간이었다. 19일이 지난 6월 30일(현지시간), 앤트로픽은 미 상무부로부터 수출통제 해제 통보를 받았다고 밝혔다. 세계 유료 이용자들은 미국시간 7월 1일(한국시간 7월 2일) 부터 순차적으로 페이블5에 다시 접근할 수 있게 됐다. 초기 일정 기간은 정액 구독이 아닌 사용량 기반 종량 과금 방식으로 운영될 것으로 알려졌다. 언뜻 해프닝은 봉합된 듯 보인다. 그러나 봉합 조건을 들여다보면 오히려 위기감은 더 짙어진다. 미 상무장관은 앤트로픽이 향후 출시할 모델 보안 위험을 정부와 사전 협의하고, 모델에서 발견되는 이상 활동을 정부에 보고하기로 합의한 뒤에야 통제를 풀었다고 밝혔다. 즉 접근이 복원된 것이 아니라, 미국 정부 상시적 감독과 재량 아래 '허가'된 것이다. 국내 기업들이 19일간 겪은 마비는 우연한 소동이 아니라, 앞으로도 언제든 재연될 수 있는 구조적 위험의 예고편이었던 셈이다. 세상은 인공지능(AI)이 국가 생존을 결정짓는 'AI 대전환' 시대에 진입했다. 미국과 중국이 주도하는 G2 체제 속에서 세계 각국은 '소버린 AI' 전략에 사활을 걸고 있다. 우리나라도 독자적인 대규모언어모델(LLM)을 보유한 몇 안 되는 국가로서 AI 주권을 지키기 위한 행보를 가속화해 왔다. 이번 사태는 그 절박함이 기우가 아니었음을, 그것도 실시간으로 증명했다. 문제는 그다음이다. 한국의 '소버린 AI' 전략을 바라보는 미국과 유럽의 시선에는 이미 '기술 민족주의' 혹은 '신보호무역주의'라는 오해와 경계가 서려 있다. 미국 빅테크의 시장 지배력이 공고해지는 상황에서 한국의 독자적 행보는 자칫 통상 마찰이나 기술 고립으로 이어질 위험이 크다. 실제 국내 AI 업계에서도 "외산 기술을 들여와 국산 상표만 붙인다고 소버린 AI가 되는 것은 아니다"라는 자성의 목소리가 나올 만큼, '소버린'이라는 구호만으로는 국제 사회 신뢰도와 시장 선택을 얻기 어려운 것이 현실이다. 이제 우리는 '소버린'이라는 배타적 성벽을 넘어, 글로벌 시장이 거부할 수 없는 새로운 전략적 프레임으로 전환해야 한다. 그 해답이 바로 '필수불가결 AI(Mission-Critical AI)'다. 필수불가결 AI 초고신뢰성 지향…"없으면 나라도 멈출 수 있다" '소버린'이 국가 주권을 강조하는 정치적·방어적 용어라면, '필수불가결'은 산업적 실리와 기술적 필연성에 집중하는 용어다. 필수불가결 AI란 단 1초의 오차, 단 0.1%의 불량도 치명적 결과로 이어지는 제조·에너지·국방 등 국가 핵심 인프라에서 작동하는 초고신뢰성 AI를 뜻한다. 쉽게 말해 '멈추면 안 되는 AI', '없으면 공장도 나라도 멈추는 AI'다. 특히 우리가 강점을 가진 제조 분야는 필수불가결 AI의 가장 강력한 전쟁터다. 반도체, 조선, 배터리 등 한국이 세계를 호령하는 제조 현장은 0.1%의 불량도 허용되지 않는 영역이다. 정부도 이미 이 흐름을 읽고 있다. 산업통상부는 자동차·IoT가전·기계로봇·방산 등 4대 분야를 대상으로 하는 'K-온디바이스 AI반도체' 사업을 예비타당성조사까지 면제받아 국가전략사업으로 추진 중이다. 국내 팹리스 기업 딥엑스는 현대차 로보틱스랩과 손잡고 실제 운영 환경에서 검증된 온디바이스 AI 반도체를 로봇에 탑재하는 단계까지 나아갔다. 이곳에서 쓰이는 AI는 단순히 글을 쓰고 그림을 그리는 범용 생성형 AI와는 차원이 달라야 한다. 현장 데이터를 실시간으로 처리하고 외부 유출을 원천 차단하는 온디바이스 기술과 저전력 AI 반도체가 결합된 '피지컬 AI'가 그 핵심이다. 이러한 전략적 명칭의 전환은 대외 관계에서 강력한 레버리지가 된다. 미국을 향해서는 "우리는 당신들의 경쟁자가 아니라, 미국 제조 부활(Reshoring)을 돕는 필수적인 안전장치이자 파트너"라는 논리를 펼칠 수 있다. 유럽AI법 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 요구 기준 엄격 규제의 칼날을 세우는 유럽에는 더 구체적인 카드가 있다. 지난 6월 EU AI법의 고위험(High-risk) AI 시스템 요건이 본격 발효됐다. 제조 현장 안전 구성요소에 쓰이는 AI에는 위험관리 체계, 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 엄격한 기준이 요구된다. 애초부터 '0.1%의 불량도 허용하지 않는' 신뢰성을 설계 목표로 삼아온 한국의 필수불가결 AI는 이 요건을 위협이 아니라 우리가 먼저 도달해 있는 표준으로 제시할 수 있다. "우리는 AI법이 요구하는 최고 수준의 안전성과 투명성을 기술적으로 구현하는 모범 사례"라는 명분이 그것이다. 즉 '주권'을 내세워 대립하는 것이 아니라, '필수성'을 내세워 상호 의존성을 극대화하는 전략이다. 결국 기술의 완성은 사업화에 있다. 아무리 훌륭한 주권론도 시장에서 선택받지 못하면, 그리고 상대국이 접근을 차단하는 순간 무력해진다면 공허한 구호에 그칠 뿐이다. 19일 만에 접근이 복원됐다고 안도할 일이 아니다. 그 복원조차 미국 정부의 승인과 감독을 조건으로 이뤄졌다는 사실이 보여주듯 우리가 추구해야 할 진정한 주권은 고립된 성벽 안의 독점권이 아니라 글로벌 공급망에서 '한국의 기술 없이는 세계의 공장이 돌아가지 않는' 불가대체성(Irreplaceability)에서 나온다. 정부와 기업은 이제 '소버린 AI'라는 용어에 담긴 애국적 열망을 '필수불가결 AI'라는 냉철한 실리 전략으로 고도화해야 한다. 폐쇄적 자국 중심주의라는 오해를 불식시키고, 전 세계 산업 현장의 심장을 장악하는 기술 리더십을 발휘할 때다. 미토스·페이블 사태가 던진 경고를 잊지 말아야 한다. 다음 번 서한 한 장이 다시 날아왔을 때, 우리 손에 대체 불가능한 카드가 쥐어져 있어야 한다. 대한민국 AI가 세계의 비즈니스를 멈추지 않게 만드는 '신뢰의 엔진'이 되기를 기대한다.

2026.07.05 11:00김재수 컬럼니스트

국보연 첫 백서 발간…디지털포렌식 범죄 이슈 총망라

중·고등학생 SNS 사진과 졸업앨범 사진 등을 딥페이크로 음란물에 합성, 유포하는 사례가 국가보안기술연구소의 디지털포렌식 10대 이슈에 올랐다. 국가보안기술연구소는 경찰청과 국가정보원, 검찰청, 해양경찰청, 고위공직자범죄수사처, 과학기술정보통신부, 국방부검찰단, 국방부조사본부, 육군수사단, 국세청과 공동으로 디지털포렌식 분야 이슈와 정책, 제도, 기술수준, 산업 및 인력 현황 등을 망라한 백서를 처음 발간했다고 3일 밝혔다. 국가 차원에서 디지털포렌식 분야 백서가 만들어지기는 이번이 처음이다. 국가보안연구소 관계자는 "최근 생성형 AI를 악용한 허위정보와 딥페이크 범죄, 가상자산 기반 자금세탁, 고도화된 암호화 기술을 활용한 증거 은닉 등 새로운 형태의 범죄와 사이버 위협도 함께 증가하고 있다"며 "변화하는 디지털 환경에 대응하기 위한 정책 수립과 전략적 의사결정의 기초자료로 활용될 것"으로 기대했다. 백서는 인공지능을 악용하는 딥페이크 등 지난해 디지털포렌식 분야 범죄 이슈를 10개로 정리, 분석했다. 백서에 따르면 지난해 디지털포렌식 분야에서 주목해야 할 주요 변화로 인공지능 기술 확산에 따른 신종 범죄 증가를 꼽았다. 특히, 딥페이크를 이용한 영상 조작, AI 음성 합성을 활용한 보이스피싱, 자동화된 피싱 및 금융사기 등이 기존 범죄보다 더 정교하고 빠르게 확산되고 있다고 지적했다. 대표적으로 중·고등학생 SNS 사진과 졸업앨범 사진 등의 악용 사례를 소개했다. 같은 학교 학생 얼굴을 음란물에 합성하고 이를 텔레그램 등을 통해 유포한 경우로, 딥페이크 디지털 기술이 국민 생활과 사회 안전에 직접적인 위협이 될 것으로 내다봤다. 최근 법원 참여권 보장 추세…혐의와 무관한 별건 수사 제한 법제도 분야에서는 디지털 증거 객관성과 공정성을 중시하는 흐름이 뚜렷해진다는 분석도 내놨다. 최근 법원이 전자정보 압수수색 과정에서 변호인 참여권 보장, 혐의사실과 무관한 별건 수사 제한, 관련 없는 자료의 삭제·폐기 등 절차적 통제를 엄격히 요구하고 있다는 것. 국가보안연구소 관계자는 "이는 디지털포렌식 수행 과정 전반에서 적법성과 신뢰성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다"고 설명했다. 이밖에도 백서는 △클라우드 포렌식과 원격지 서버 압수수색 법제화 논의 △AI 시대 형사소송법 개정 및 인공지능 활용 가이드라인 마련 △대규모 개인정보 유출 사건에 따른 디지털포렌식 중요성 확대 △디지털포렌식 전문가의 사이버안보 분야 핵심 역할 확대 △암호화 해제와 모바일 포렌식 신뢰성 논란 △가상자산 체인 호핑 추적 기술 △디지털포렌식 KOLAS 민간영역 확대 및 해외 수사기관 숙련도시험 참여 △K-디지털포렌식 위크 2025 개최 등을 이슈로 선정했다. 백서는 또 설문조사와 전문가 인터뷰를 싣고, 디지털포렌식 현장 지원과 투자가 여전히 충분하지 않다는 의견도 제시했다. 특히 외산 포렌식 도구의 라이선스 비용과 매년 갱신·보급 비용은 기관 규모가 작을수록 큰 부담으로 작용하고 있다는 지적도 담았다. 수사기관 한 관계자는 “신규 도구 도입 시 예산이 10% 이상 증액돼 부서 내에서도 부담스러워한다”고 응답했다. 국내 디지털포렌식 도구 개발 역량 강화와 공공 수사기관이 안정적으로 활용할 수 있는 표준 도구 보급 필요성을 드러냈다. 교육·훈련에 대한 수요도 높게 나타났다. 응답자 상당 수는 도구 사용 교육 과정의 비용 부담이 크기 때문에 수사관 대상 교육이 국가 또는 공공기관 차원에서 체계적으로 제공할 필요도 있다고 지적했다. 신규인력 양성·현직자 재교육 연계 필요성 제기도 백서는 또 국가보안기술연구소가 개발·보급 중인 DFT(디지털 포렌식 툴) 등 국가용 디지털포렌식 도구가 예산 절감뿐만 아니라 기관 간 분석 역량 격차 완화와 표준화된 수사 기반 마련에도 기여하고 있다는 평가도 제시됐다. 백서는 향후 학계, 연구기관, 수사기관 협력아래 표준 교육과정을 발굴하고, 신규 인력 양성과 현직자 재교육을 연계할 필요가 있다고 제안했다. 이는 디지털포렌식 분야 전문인력 기반을 강화하고, 현장 수사관 실무 대응 역량도 함께 높일 수 있는 효과가 있을 것으로 기대했다. 현재 디지털포렌식 분야는 국가 과학기술 표준분류체계와 ICT 연구개발(R&D) 기술분류체계에서 독립적이고 체계적인 기술 분야로 분류돼 있지 않다. 이로 인해 연구개발 기획, 기술 통계 관리, 산업 육성, 전문인력 양성 정책 수립 등 디지털포렌식 산업 및 기술 전반을 한눈에 보고 정책을 만드는데는 어려움이 많았다. 국가보안연구소 측은 이번 백서 발간을 계기로 디지털포렌식이 국가 과학기술 및 ICT R&D 표준분류체계에 반영될 수 있는 기반이 마련되고, 관련 연구개발 기획과 산업 육성, 전문인력 양성 정책이 보다 체계적으로 추진될 계기로 될 것으로 기대했다. 한편 경찰청, 국가정보원, 검찰청 등 주관기관과 국가보안기술연구소는 '2026 국가디지털포렌식백서' 첫 발간을 기념해 3일 엘타워 데이지홀에서 '2026 상반기 국가 디지털포렌식 연구개발 협의체 회의'를 개최했다. 황수훈 국가보안기술연구소장은 발간사에서 “디지털포렌식은 국가안보와 산업 경쟁력, 디지털 주권을 지탱하는 핵심 분야로, 중요성이 더욱 커질 것”이라며, “AI와 양자 기술 등 미래 기술 환경 속에서 디지털포렌식 역시 새로운 도전에 직면하고 있는 만큼, 이에 대응하기 위한 기술 혁신과 협력 체계를 지속적으로 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.03 14:00박희범 기자

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