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"왜 이 종목인가" 답하는 AI…LG AI연구원, 금융 에이전트 국내 첫 추진

LG AI연구원이 런던증권거래소그룹(LSEG)·키움증권과 손잡고 인공지능(AI)이 투자 판단 근거까지 설명하는 AI 투자 서비스의 국내 첫 상용화에 나선다. LG AI연구원은 전날 서울 여의도 키움증권 본사에서 LSEG·키움증권과 전략적 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 현장엔 엄주성 키움증권 대표, 니콜라스 팔마뉴 LSEG 글로벌영업대표, 임우형 LG AI연구원장이 참석했다. 이번 협약은 ▲키움증권 투자자 플랫폼에서 종목별 예측 점수와 해설을 제공하는 리테일 AI 투자 인사이트 고도화 ▲AI와 데이터 플랫폼 역량을 결합한 자산관리 특화 서비스 공동 발굴 ▲AI 기반 투자 서비스 시장 표준 선도를 위한 공동 마케팅 등 세 가지 방향으로 추진된다. 핵심은 LG AI연구원의 금융 AI 에이전트 '엑사원-BI(EXAONE-Business Intelligence)'다. 예측 점수만 산출하는 기존 AI와 달리 판단 근거와 해설을 함께 제공해 투자자가 AI의 논리를 직접 확인할 수 있도록 했다. 텍스트·수치 데이터를 통합 활용해 모든 섹터와 산업에 대해 분석·예측하고 판단 근거까지 제공하는 방식이다. 엑사원-BI는 4개 AI 에이전트가 협업하는 구조로 설계됐다. 뉴스·공시·거시 지표 등 외부 데이터를 실시간 수집·정제하는 AI 저널리스트, 시장 흐름과 경제 전망을 예측하는 AI 경제학자, 핵심 요인 및 이상 신호를 찾아 보고서를 생성하는 AI 애널리스트, 시나리오를 종합 비교해 최종 점수를 산출하는 AI 의사결정자로 구성된다. LG AI연구원은 LSEG와 함께 올해 초부터 엑사원-BI 기반 데이터 상품 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'를 전 세계 투자자들에게 판매하고 있다. LG AI연구원은 AI 에이전트가 금융 시장을 비롯한 다양한 산업 현장에서 사람의 의사결정 과정을 돕도록 기술을 고도화할 계획이다. 임우형 LG AI연구원장은 "금융 AI 에이전트는 정확도만큼 설명 가능성과 신뢰성이 중요하다"며 "우리 버티컬 AI 기술이 글로벌 금융 인프라와 결합해 실제 서비스로 연결되는 사례라는 점에서 의미가 크다"고 강조했다.

2026.04.14 09:34이나연 기자

LG AI연구원, 독파모 2차 앞두고 엑사원에 '눈' 달았다

정부가 추진하는 독자 인공지능(AI) 모델 개발 프로젝트에 참여 중인 LG AI연구원이 멀티모달 확장 가능성을 선제 검증하며 피지컬 AI로의 로드맵을 가시화했다. 오픈 웨이트 공개와 한국 문화 특화 학습까지 더하며 정부의 '모두의 AI' 정책 방향과 보조를 맞추는 행보로도 읽힌다. LG AI연구원이 9일 공개한 멀티모달 AI '엑사원 4.5'는 자체 개발한 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어 모델(VLM)이다. LG AI연구원은 이번 모델을 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업에서 모달리티 확장을 위한 준비 단계로 규정했다. 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 엑사원을 발전시키겠다는 포부다. 독파모는 외산 AI 의존도를 낮추고 독자 기술력을 확보하기 위해 정부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국가 사업이다. 지난해 8월 최초 5개 정예팀이 선발돼 경쟁을 벌인 결과, 개발 모델 전부가 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델'로 등재됐다. LG AI연구원은 이 사업을 통해 2360억 개 파라미터 규모 LLM 'K-엑사원'을 개발했다. K-엑사원은 올해 초 1차 단계평가에서 벤치마크·전문가·사용자 평가 전 항목 최고점을 받으며 기술력과 실용성을 동시에 인정받았다. K-엑사원, 3차수 진출 시 멀티모달 승부수 LG AI연구원은 오는 8월 2차 단계평가 이후 3차 진출이 확정되면 K-엑사원을 이미지·음성·영상까지 이해하는 멀티모달로 확장할 계획이다. 엑사원 4.5는 이 로드맵에 따른 기술 역량을 2차 평가 전 외부에 공개 검증한 셈이다. 실제 이번 모델은 330억 개 파라미터 규모(33B)로 K-엑사원 대비 7분의 1 크기지만 텍스트 이해·추론 영역에서 동등 성능을 구현했다. 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반 고속 추론 기술을 적용한 결과다. 벤치마크 결과도 글로벌 경쟁 모델과 견줄 만한 수준이다. 엑사원 4.5는 계약서·기술 도면·재무제표 등 산업 현장의 복합 문서를 읽고 추론하는 데 강점이 있으며, STEM(과학·기술·공학·수학) 5개 지표 평균 77.3점으로 오픈AI GPT5-미니(73.5점)·앤트로픽 클로드 소넷4.5(74.6점)·알리바바 큐원3 235B(77.0점)를 앞섰다. 일반 시각 이해·문서 추론을 포함한 13개 지표 평균에서도 동일 모델들을 웃돌았고, 코딩 벤치마크 라이브코드벤치v6에선 81.4점으로 구글 젬마4(80.0점)를 넘었다. 지원 언어도 한국어·영어에서 스페인어·독일어·일본어·베트남어까지 확장했다. '모두의 AI' 실현…모델 공개 더해 접근성 간극 정조준 LG AI연구원의 행보는 정부가 독파모 사업을 추진하는 목적과도 맞닿아 있다. 정부는 독파모의 최종 목표를 모델 개발 자체가 아닌 '모두의 AI' 생태계 구현에 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 국무회의에서 독파모를 8월 허깅페이스 등에 전면 오픈소스로 공개해 제조업 AI 전환 등 전 국민 배포에 나서겠다고 밝혔다. LG AI연구원은 이보다 앞서 엑사원 4.5를 허깅페이스에 오픈 웨이트로 공개하고 동북아역사재단 데이터를 확보해 한국 역사·문화 특화 학습을 진행 중이다. 이달 초 엑사원 경량화 모델 개발을 주제로 청년 AI 전문가 육성 프로그램 'LG 에이머스' 해커톤을 열어 엑사원을 교육 자원으로도 활용했다. 독파모 1차 단계평가 기준 중 하나인 '국민 AI 접근성 증진 실적 및 지원 계획'이 2차 평가에서도 유효하다는 점에서 기술 전략인 동시에 정책 대응이기도 하다. 다만 일반 국민의 실질적 접근성은 여전히 과제다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난달 국무회의에서 "독파모 1차 기업 모델들이 허깅페이스에 올려져 기업과 학생들은 지금도 내려받아 쓸 수 있지만, 일반 국민은 모델을 그대로 쓰기 어렵기 때문에 쉽게 활용할 수 있는 툴 개발이 추가로 필요하다"고 짚었다. 모델 공개와 실제 활용 사이의 간극을 정부가 인정한 것으로 풀이된다. LG AI연구원의 오픈 웨이트 공개와 교육 프로그램 운영이 이 간극을 얼마나 실질적으로 좁힐 수 있을지는 2차 평가 이후 본격적인 모달리티 확장 과정에서 가늠될 전망이다. 김명신 LG AI연구원 신뢰안전사무국 총괄은 "한국어 능력을 갖춘 AI는 늘고 있지만, 역사와 문화적 민감성을 깊이 이해하는 것은 차원이 다른 문제"라며 "엑사원은 자체 설계한 AI 위험 분류체계(K-AUT)를 기반으로 풍부한 표현력과 신뢰성을 동시에 확보한 AI로 진화할 것"이라고 강조했다.

2026.04.09 12:29이나연 기자

"이미지·텍스트 통합 추론"…LG AI연구원, '엑사원 4.5' 공개

LG AI연구원이 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 인공지능(AI) 모델을 내놨다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE) 4.5'를 9일 공개했다. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 2021년 12월 국내 첫 멀티모달 AI 모델 '엑사원 1.0'을 개발하며 축적한 기술력으로 개발됐다. 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전 언어 모델(VLM)이다. 이번 모델은 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에서 개발 중인 'K-엑사원'의 모달리티 확장을 위한 준비 단계다. LG AI연구원은 오는 8월 프로젝트 2차수 종료 이후 3차수 진출이 확정되면 모달리티로 영역을 확장할 계획이다. 엑사원이 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 거듭나는 것을 목표하고 있다. 엑사원 4.5는 계약서, 기술 도면, 재무제표, 스캔 문서 등 산업 현장에서 실제로 다루는 복합 문서를 정확하게 읽고 추론하는 능력에 강점이 있다. LG AI연구원이 공개한 벤치마크 점수 결과에 따르면 엑사원 4.5는 STEM(과학·기술·공학·수학) 성능을 측정하는 5개 지표 평균 77.3점을 기록했다. 이는 미국 오픈AI GPT5-미니(73.5점), 앤트로픽 클로드 소넷4.5(74.6점), 중국 알리바바 큐원3 235B(77.0점)를 모두 앞선 점수다. 일반 시각 이해를 측정하는 3개 지표와 이미지와 텍스트가 결합된 인포그래픽, 전문 문헌 속 복합 정보를 읽어내는 문서 이해 및 추론 성능 평가 지표 5개를 포함한 13개 지표 평균 점수에서도 GPT5-미니와 클로드 소넷4.5, 큐원3-VL을 상회하는 성능을 보였다. 특히 코딩 성능 대표 지표인 라이브코드벤치v6에선 81.4점으로 구글의 최신 모델 젬마4(80.0점)를 넘었으며, 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 차트QA 프로에선 62.2점을 받았다. LG AI연구원 관계자는 "시각 능력 평가 지표에서 높은 평균 점수를 기록했다는 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 인식하는 수준을 넘어, 맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 의미"라고 설명했다. 엑사원 4.5는 효율성도 대폭 향상됐다. 330억 개 파라미터 규모(33B)로 K-엑사원의 약 7분의 1 크기이지만 텍스트 이해·추론 영역에서 동등한 성능을 달성했다. 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반 고속 추론 기술을 적용한 결과로, 지원 언어도 한국어·영어에서 스페인어·독일어·일본어·베트남어까지 확장해 글로벌 활용도를 높였다. LG AI연구원은 이번 모델을 글로벌 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스에 오픈 웨이트로 공개했다. 2024년 8월 엑사원 3.0을 국내 최초 오픈 웨이트 모델로 선보인 이후 생태계 확장 행보를 이어가는 것으로, 연구·학술·교육 목적 활용이 가능하다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 "엑사원 4.5는 LG AI가 텍스트를 넘어 시각 정보까지 이해하는 멀티모달 시대로 진입했음을 보여주는 모델"이라며 "음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들겠다"고 강조했다.

2026.04.09 10:01이나연 기자

스타트업 주도 '국가대표 AI'팀, 인재 확보 총력전

'국가대표 인공지능(AI)'으로 불리는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이끄는 스타트업 정예팀들이 인재 확보 전선에 직접 뛰어들었다. 관련 행보가 두드러지지 않는 대기업 정예팀들과 달리, 모티프테크놀로지스와 업스테이지는 채용 홍보에 팔을 걷어붙인 모습이다. 소수정예 구조 특성상 인력 한 명 한 명이 개발 속도를 좌우하기 때문으로 풀이된다. 모티프테크놀로지스는 독파모 개발 고도화와 사업 확장을 위한 공개 채용을 진행한다고 6일 밝혔다. 이번 채용은 AI 리서치 엔지니어, 응용형 AI 엔지니어 등 개발 인력부터 사업 개발·운영 인력까지 기술·비기술직을 망라한다. 독파모는 외산 AI 모델 의존에 따른 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 지난해 8월 과학기술정보통신부가 출범시킨 국가 프로젝트다. 초기 선정된 5개 정예팀이 경쟁을 벌였으나 1차 평가에서 네이버클라우드(독자성 미충족)와 NC AI(종합점수 미달)가 탈락하면서 모티프테크놀로지스가 추가 공모로 합류했다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 모레, 서울대, 한국과학기술원, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 함께 3000억(300B) 파라미터급 추론형 LLM을 개발 중이다. 업스테이지도 독파모 관련 ▲AI 모델 프로덕션(LLM) ▲LLM 포스트트레이닝 ▲LLM 평가 ▲비전언어모델(VLM) 등 정규직 직군과 LLM 포스트트레이닝·VLM 인턴십까지 총 6개 직군에서 인력을 모집 중이다. 독파모 1차 단계평가를 앞두고 공개한 1000억(100B) 파라미터급 모델 '솔라 오픈'의 후속인 솔라 오픈2 개발이 한창인 가운데 이를 뒷받침할 인재 확보에 속도를 내고 있다. 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 사회관계망서비스(SNS)에서 수차례 독파모 사업 인력 채용 홍보에 나서기도 했다. LG AI연구원과 SK텔레콤 등 대기업 주도 정예팀은 기존 AI 조직 인력을 독파모 사업에 재배치할 여력이 있다. 반면 스타트업 정예팀은 프로젝트를 위한 인력을 처음부터 새로 꾸려야 하는 경우가 많다. 연구 인력 한 명의 합류 여부가 개발 방향과 속도를 직접 좌우할 수밖에 없는 이유다. 기업 자체 채용뿐 아니라 정부의 인재 지원 사업에 손을 든 곳도 스타트업이 전부였다. 과기정통부는 지난해 통과된 추가경정예산(추경)을 바탕으로 약 2000억원을 투입해 각 정예팀에 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인재를 지원 중이다. 인재 지원은 QS 랭킹 컴퓨터과학(CS) 분야 100위권 내 대학에서 10년 이상 연구개발(R&D) 경험을 쌓았거나, 시가총액 2000억 달러 이상 빅테크에서 7년 이상 프로젝트를 수행한 해외 우수 연구자 유치 비용을 정부가 매칭 지원하는 방식이다. 초기 선발된 5개 정예팀 가운데 신청에 나선 곳은 업스테이지뿐이었다. 과기정통부 측은 지난해 독파모 사업 선정 결과 발표 당시 "촉박했던 프로젝트 일정상 이 같은 조건과 연구 방향에 맞는 인재를 찾기 어려웠던 게 인재 지원 신청률이 저조했던 이유가 아닌가 싶다"고 설명했다. 과기정통부는 오는 8월 전후로 2차 단계평가를 열고 정부 지원을 받아 모델 개발을 이어갈 정예팀을 4곳에서 3곳으로 압축한다. 2차 평가는 단순 모델 고도화에서 나아가 실제 산업 현장의 AI전환(AX) 확장성에 초점을 맞출 것으로 보이면서 스타트업 정예팀들의 인재 확보 경쟁은 한층 치열해질 전망이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모티프는 조립이 아닌 설계에 집중해 왔고, 개발한 모델과 접근 방식은 글로벌 엔지니어 커뮤니티에서도 의미 있는 반응을 얻고 있다"며 "300B급 추론 모델을 넘어 VLM과 시각언어행동(VLA) 모델로 확장하는 여정에 깊게 몰입할 인재들의 관심을 바란다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표도 앞서 자신의 SNS를 통해 "새로운 하이브리드 구조인 솔라 오픈2의 손실(loss)이 빠르게 떨어지고 있는 것을 확인했다"며 "멋진 모델이 나올 독파모 프로젝트에 함께 할 분들을 모시고 있다"고 전했다.

2026.04.06 14:45이나연 기자

고려대 AI보안연구소 출범..."AI보안 세계1위 기여"

고려대학교 AI보안연구소(AISRI)가 3일 오후 대학내 미래융합기술관에서 개소식을 열고 출범했다. 연구소장은 이상근 정보보호대학원 교수가 맡았다. 이 소장은 서울대 컴퓨터공학부에서 2003년 학사(B.S.) 학위를 취득했다. 석사는 한국과 미국에서 취득했다. 2005년 서울대 전기컴퓨터공학부 석사(M.S.) 학위에 이어 미국 위스콘신 매디슨 대학교 컴퓨터과학과에서 2008년 석사(M.S.) 학위를 받았다. 박사 학위는 2011년 미국 위스콘신 매디슨 대학교에서 컴퓨터과학으로 취득했다. 대통령 안보실 자문(2025년)과 국가정보원 AI 보안 가이드라인 자문(2025년)을 지냈고 현재 개인정보위원회 '인공지능 프라이버시 민관정책협의회' 위원 등으로 활동하고 있다. 이날 이 소장은 "AI시대 핵심 과제는 신뢰"라면서 고려대 AI보안연구소가 추구하는 미션 두 가지를 제시했다. 첫째, 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 것 둘째, AI로 안전한 사회를 만드는 것이다. 그는 "이 두 미션은 우리가 다하겠다는 게 아니라 여기 모이신 분들과 함께 만들어 나가겠다"면서 "K-컬처는 유명하지만 K-보안은 잘 안떠오른다. 하루빨리 AI신뢰 1등을 달성해야 한다. 내 개인적 포부이면서 여러분에게 말하고 싶은 것이다. 대한민국 AI 신뢰를 선도하는 AI보안 연구 거점이 되겠다"고 강조했다. 이 소장은 대리자에게 믿고 맡기는 것이 신뢰라면서 "믿고 맡기기 위해서는 불확실성과 취약성 문제를 먼저 해결해야 한다"면서 "AI라는 에이전트에게 맡기려면 AI 목적(개발 의도), 과정(작동 원리), 성능이 먼저 검증돼야 한다"고 짚었다. 연구소가 답하려는 질문 4가지도 밝혔다. 첫째, AI로 더 안전한 사회를 어떻게 만들 것인가(AI해커를 방어하는 AI) 둘째, 공격에 강한 AI를 어떻게 만들 것인가(AI 자체 공격에 대한 강인성) 셋째, 통제 및 신뢰성을 검증 가능한 AI를 어떻게 만들 것인가 넷째, 산업과 사회가 신뢰할 수 있는 AI생태계를 어떻게 만들 것인가 등이다. AI 시대에 보안이 중요해진 배경에 대해 “AI가 단순히 답을 생성하는 도구를 넘어 스스로 판단하고 외부 도구를 호출하며 행동하는 단계로 가고 있다. 이제 잘 작동하는 것으로는 부족하다. 무엇을 하도록 설계됐는지, 실제로 어떤 방식으로 움직이는지, 그 결과를 사람이 통제하고 검증할 수 있는 지가 더 중요해졌다"고 짚었다. 연구소는 고려대 정보보호대학원 산하로 세워졌다. 고려대 정보보호대학원은 2001년 설립, 25년 역사를 자랑한다. 초대 대학원장은 임종인 현 명예교수다. 현재 18명 전임교수와 500명 이상 재학생, 10개 이상 부설센터 연구실을 갖고 있다. 2012년에는 사이버국방학과를, 2024년에는 개인정보보호 대학원을 각각 설립했다. 올해 AISRI가 설립, 25년 역사에 한 페이지를 더했다. 현 대학원장은 정익래로 5대다. 미국 상무부 산하 국가 표준·기술 연구기관인 NIST(National Institute of Standards and Technology(NIST)가 정의하고 있는 신뢰할수 있는 AI(Trustworthy AI)의 7가지 특성도 소개했다. ▲Valid&Reliable(검증 가능하고 일관된 결과물 산출) ▲Safe(사용자와 사회에 위해를 가하지 않음) ▲Secure&Resilient(공격에 강하고 장애시 복원 가능) ▲Accountable&Transparent(의사결정 과정을 추적하고 공개) ▲Explainable&Interpretable(AI이 판단 근거를 사람이 이해 가능) ▲Privacy-Enhanced(개인정보보호와 데이터보안 보장) ▲Fair(유해한 판단을 관리하고 공정한 결과를 보장) 등이다. AISRI는 '보호-검증-확산'을 연결하는 '허브'를 지향한다. 이를 위한 액션으로 리서치, 어슈어런스(Assuracne), 생태계 조성에 주력한다. 리서치와 관련 이 소장은 "정부 부처 자문을 하면서 느낀 것은, 해외 싱크탱크 같은 것이 우리나라에서는 부족하다고 느꼈다"면서 "이 역할을 하겠다"고 약속했다. 또 인증기관 평가와 체계, 표준화 등이 잘 연계돼야 한다면서 산학연이 잘 어우러지는 생테계 조성에도 힘을 쏟겠으며, 생태계가 잘 굴러가게 작은 핵심 톱니바퀴 역할을 하겠다고 말했다. AISRI 조직은 이 소장 외에 3개 센터(AI기술 보안 연구센터, AI기반 보안 연구센터, AI보안 시험평가센터)와 1연구단(산업특화 AI보안 연구단)이 있다. 이외에 운영위원회와 자문위원회, AI보안얼라이언스를 둔다. 이 소장은 독일과 캐나다, 영국을 거론하며 "글로벌 협력도 생각하고 있다"고 덧붙였다. AISRI 설립 멤버는 8명으로 이 소장과 정익래 대학원장(블록체인 ZKP), 김휘강 교수(자동차 보안, CTI), 이중희 교수(공급망 보안, AI HW 트로이목마), 박정흠 교수(디지털포렌식, 침해사고 대응), 신영주 교수(모델 난독화), 윤지원 교수(퀀텀AI, 로봇보안) 등이 이름을 올렸다. 이 소장은 "멤버가 앞으로 더 늘어날 것"이라면서 AISRI가 연구하려는 분야를 매트릭스로 제시했다. 즉, 전략 4축(적대적 공격, 모델 복제, 백도어, 탈옥) × 기술 프런티어(초거대 모델 안정성, 자율에이전트 보안 및 통제) ×공격 지형(AI에이전트 보안 취약점, 오펜시브 보안, AI해커, AI사이버전) ×악용 시나리오(딥페이크, 피싱, 허위정보, 범죄도구)로 구분, 빈틈없는 AI보안연구에 나서겠다면는 것이다. 이 소장은 "이것들이 국가 전략이나 정책 표준화, 인증으로도 이어질 수 있는 그림을 그려본다. 포부는 거창한데, 하나씩 만들어 나가야 할 것 같다. 빌드(Build) 단계, 연결(Connect) 단계, 리드 단계의 세 단계로 나눠 접근하겠다"면서 "연말이나 내년 초에 더 큰 행사를 열기위해 기획하고 있다"고 들려줬다. 홍진배 IITP 원장과 박상원 금보원장이 축사 이날 행사에는 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장과 박상원 금융보안원 원장이 참석, 축사를 했다. 홍 원장은 오늘날 우리는 인공지능이 산업과 사회 전반을 근본적으로 변화시키는 시대를 살아가고 있다면서 "특히, 생성형 AI 확산을 넘어 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI와 로봇·자율 시스템 등 현실 세계에 확장되는 피지컬 AI 등장은 혁신의 기회를 크게 넓히는 동시에, 기존의 사이버 공간을 넘어 물리적 공간까지 연결되는 새로운 보안 위협을 만들어 내고 있다"고 진단했다. 과기정통부 실장 출신인 홍 원장은 부처에 있을때 실장을 포함해 보안 보직을 4번이나 맡은 이 분야 정책전문가이기도 하다. 홍 원장은 에이전틱 AI가 목표 기반으로 스스로 취약점을 탐색하고 공격을 실행하는 특성으로 공격자가 이를 악용할 경우 취약점 탐색부터 공격까지 과정이 지능화 및 자동화 되는 새로운 위협을 만들어 내고 있다면서 "피지컬 AI 시스템을 대상으로 한 사이버 공격은 실제 물리적 사고로 이어질 수 있다"고 우려했다. 이에, 보호해야 할 대상이 전통적인 ICT 인프라 뿐만 아니라 AI 모델과 데이터, 에이전트와 물리 시스템까지 확대되며 보안의 범위 또한 전방위적으로 확장되고 있다면서 "'AI를 활용한 공격'과 'AI를 통한 방어'가 격돌하는 지능형 사이버 전장에서 공격자가 AI를 무기화해 보안 취약점을 파고들 때, 우리의 방어체계 역시 그보다 더 빠르고 정교하게 진화해야 한다"고 강조했다. 특히 AI 기술을 안전하게 활용함과 동시에 지능형 사이버 공격으로부터 안전하게 방어하는 AI 보안기술이 곧 경쟁력인 시대가 도래했다고 생각하면서 "이러한 흐름 속에서 고려대학교 AI보안연구소의 출범은 매우 의미가 크다. 단순한 연구소 설립을 넘어 인공지능 시대에 요구되는 신뢰 기반을 구축하고 AI 보안 분야에서 국가 경쟁력을 확보하기 위한 중요한 연구 거점이 될 것으로 기대한다"고 말했다. 박상원 금융보안원장은 인공지능이 경영의 기본이 되는 'AX(AI 대전환)' 라는 거대한 패러다임 전환을 맞아 금융권이 수백 개 AI 에이전트를 도입하고, 수천억 원을 투자하는 등 'AI 퍼스트' 시대를 열어가고 있다면서 "하지만 AI확산만큼 이를 악용한 보안 위협 또한 전례 없는 속도로 진화하고 있다"고 짚었다. 이어 금융보안원의 올해 AI 레드티밍 수요가 전년 대비 5배 이상 급증했다면서 "이는 안전한 AI 환경을 구축하려는 금융권의 노력을 잘 보여주것"이라면서 "AI 시대 경쟁력은 '신뢰'에서 나오며, 그 신뢰를 가능하게 하는 기반은 'AI 보안'이다"고 강조했다. 이런 시점에서 고려대 AI보안연구소 개소는 무엇보다 중요한 의미를 갖는다면서 "이곳에서 창출될 연구 성과들이 금융산업 뿐만 아니라 국가 전체의 AI 경쟁력을 한차원 높여줄 것으로 기대한다. 금융보안원도 금융권 AI 보안을 위해 노력하겠다"고 약속했다. 또 이번달 '금융분야 AI 보안 실무안내서'를 배포하고, 하반기에는 AI 레드팀 조직을 대폭 확대하겠다면서 "두 기관이 기술 연구와 인력 양성 등에서 긴밀히 협력해 금융산업 뿐 아니라 국가 전체의 AI 경쟁력을 한차원 높여 줄 시너지를 낼 수 있기를 희망한다"고 말했다.

2026.04.04 16:47방은주 기자

[유미's 픽] 독파모 탈락 오명 지울까...'KT 수장' 박윤영, LG AI 성공 방정식 이식 총력

박윤영 대표 체제로 본격 전환된 KT가 대대적인 조직 개편과 외부 인재 영입을 통해 인공지능(AI) 전략 재정비에 나섰다. 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 탈락 이후 AI 사업에 난항을 겪던 KT가 'AX(AI 전환)'를 전면에 내세운 박 대표의 리더십을 통해 시장에서 다시 존재감을 키울 수 있을지 주목된다. 1일 업계에 따르면 KT는 기존 조직을 AX사업부문, AX미래기술원, IT부문으로 재편해 사업·기술·운영 기능을 분리했다. 임원 조직은 약 30% 축소하고 전체 임원의 20%도 외부 인재로 채웠다. 특히 AX사업부문장으로 삼정KPMG컨설팅 대표 출신 박상원 전무를, AX미래기술원장에는 LG AI연구원 에이전틱 AI그룹장을 맡았던 최정규 상무를 내정해 주목된다. 또 AX미래기술원 산하 에이전틱AI 랩장으로 네이버 AI 기반 통·번역 서비스 '파파고' 개발 주역인 김준석 한화생명 AI실장을 영입했고, AX데이터랩장도 외부 출신인 이상봉 상무를 수장으로 발탁했다. 이처럼 KT가 외부 전문가를 대거 수혈한 배경에는 과거 AI 전략이 체계적으로 이뤄지지 않았다는 지적이 이어져왔기 때문이다. 특히 지난해 정부가 추진한 독파모 프로젝트에서 KT는 초기 단계에서 탈락하며 경쟁사 대비 기술력과 실행력 모두에서 부족하다는 평가를 받았다. 당시에는 조직 간 역할이 모호하고 책임 구조가 불명확하다는 지적도 제기됐다. 이후 내부 혼선도 이어졌다. 특히 자체 AI 모델 '믿:음K 2.0' 개발을 주도했던 신동훈 최고AI책임자(CAIO)는 올 초 회사를 떠나 NC AI로 복귀해 눈길을 끌었다. 이번 인사에선 유서봉 AX사업본부장(상무)과 배순민 AI 퓨처랩장(상무), 윤경아 에이전틱 AI랩장(상무), 김훈동 AXD 본부장(상무) 등 AI 관련 임원들이 잇따라 이탈했다. '믿:음K 2.0' 데모 서비스 역시 공개 약 3개월 만인 올해 3월 종료돼 전략 지속성에 의문도 제기됐다. 또 KT는 자체 모델을 강조했지만 주요 서비스에서는 외부 기술 의존도가 높았다. 실제 '지니 TV AI 에이전트'에는 마이크로소프트(MS)의 애저 오픈AI 서비스가 적용됐고 자체 모델은 일부 콜센터 등에 제한적으로 활용되는 수준에 그쳤다. 이 같은 상황에서 KT는 박 대표 체제에서 AI 사업 전략 대수술에 돌입했다. 특히 최정규 AX미래기술원장 내정자를 중심으로 LG AI연구원이 구축한 '초거대 모델 개발–서비스 확산' 구조를 내부에 이식해 기술과 사업 간 연결을 강화하려는 움직임을 보이고 있다. LG는 정부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업자로 선정되며 기술력을 입증한 데 이어 초거대 AI '엑사원(EXAONE)'을 계열사 전반에 확산시키며 연구 성과를 실제 사업으로 연결하는 데 성공했다는 평가를 받는다. 업계 관계자는 "최정규 내정자는 LG AI 연구원의 사업 구조를 설계·운영해온 인물"이라며 "KT가 최 내정자를 영입해 해당 성공 방정식을 빠르게 내재화하려는 것으로 보인다"고 해석했다. 업계에선 KT가 이번 조직 개편을 기점으로 앞으로 범용 대형언어모델(LLM) 경쟁보다 산업별 특화 AI와 에이전틱 AI 중심으로 AI 전략을 재편할 것으로 예상했다. 금융, 공공, 통신 등 특정 산업에 최적화된 모델을 통해 기업 고객 대상 AX 사업을 확대하고 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 '실행형 AI' 구현에도 더 속도를 낼 것으로 관측했다. 이를 위해 자체 모델과 외부 협력을 병행하는 '멀티 AI 전략'도 유지할 것으로 전망된다. 마이크로소프트(MS), 팔란티어 등과의 협업을 기반으로 단기간 서비스 경쟁력을 확보하는 동시에 자체 모델 '믿:음'을 고도화해 차별화 포인트를 확보할 것이란 기대감도 나온다. 업계 관계자는 "KT가 글로벌 빅테크와의 정면 경쟁보다는 통신 인프라와 데이터 강점을 활용한 산업형 AI에 집중할 것으로 보인다"며 "이번 개편은 독파모 탈락 이후 드러난 문제를 외부 인재 영입과 구조 재설계를 통해 보완하려는 시도란 점에서 단순 조직 개편이 아닌 '전략 리셋'으로 봐야 한다"고 분석했다. 일각에선 외부 인재 중심 조직이 내부와 충돌할 가능성이 있고 자체 모델과 외부 플랫폼을 병행하는 전략이 기술적 복잡성을 높일 수 있다는 점에서 우려도 나타냈다. 특히 AI 투자가 실제 수익으로 이어질 수 있을지가 향후 전략의 지속 가능성을 좌우할 핵심 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 "KT의 승부는 AI를 얼마나 빠르게 사업화하느냐에 성패가 달려 있다"며 "조직 개편과 인재 영입을 통해 마련한 구조적 기반이 실제 AX 사업 성과로 이어질 지는 미지수"라고 밝혔다. 그러면서 "KT는 이번 조직 개편을 통해 AI 전략의 방향성을 다시 세운 만큼 이제는 결과로 증명해야 하는 단계"라며 "향후 1~2년 내 의미 있는 사업 성과가 나오지 않을 경우 전략 자체가 다시 시험대에 오를 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.01 15:33장유미 기자

규모 커지는 미국 국방 '피지컬 AI' 시장…한국 제조 역량이 진출 열쇠

드론으로 대표되는 피지컬 인공지능(AI) 시대를 맞아 한국의 하드웨어 제조와 양산 역량이 국방 분야 글로벌 진출의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 미국을 중심으로 재편되는 국방 AI 시장에서 한국 기업이 새로운 기회를 잡을 수 있다는 전망이 나온다. 성균관대학교 미래국방융합연구센터는 30일 판교 스타트업캠퍼스에서 '2026-2차 국방 AI 기술교류 세미나'를 개최했다. 이번 행사는 산·학·연·관 AI 전문가들이 모여 국방 AI 발전 방향을 논의하는 자리다. 방위사업청 지원 정책과 글로벌 기술 동향이 주요 의제로 다뤄졌다. 피지컬 AI 시대, 한국 제조 역량 글로벌 진출 핵심 요소 배정융 글로벌혁신센터(KIC) 실리콘밸리 센터장은 미국 실리콘밸리 중심 AI 산업 구조 변화와 글로벌 국방 시장 기회를 설명했다. 그는 "실리콘밸리는 막대한 자본과 우수 인재, 고수익을 겨냥한 리스크 감수 문화를 기반으로 글로벌 표준을 만들어가고 있다"며 "AI 중심 산업 구조 전환 속에서 적은 인력으로도 큰 성과를 내는 패러다임 변화가 진행되고 있다"고 말했다. 특히 드론과 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI가 국방 분야 핵심 기술로 부상하고 있다고 강조했다. 이 과정에서 데이터가 경쟁력의 핵심 요소로 작용한다고 짚었다. 배 센터장은 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 데이터에서 나온다"며 "데이터 확보와 활용 능력이 기술 격차를 좌우하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "현재 미국은 소프트웨어 중심 제조 체계로 전환하는 동시에 탈중국 공급망 구축을 추진하고 있다"며 "센서, 배터리, 모터 등 핵심 부품 분야에서 한국 기업의 제조 경쟁력과 고품질 양산 노하우는 중요한 기회가 될 수 있다"고 분석했다. 그는 "미국은 소프트웨어에 집중하는 반면 하드웨어 양산 역량은 상대적으로 부족한 영역"이라며 "한국 기업이 이 공백을 채울 수 있다"고 덧붙였다. 또한 미국 시장 진입 전략에 대해서는 단순 기술 경쟁력만으로는 부족하다고 강조했다. 미국 국방 시장은 민·관·군과 산업, 지역 정치가 결합된 구조로 생태계 이해와 네트워크 확보가 필수적이라는 설명이다. 배 센터장은 "국방 분야는 전 세계적으로 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나"라며 "한국 방산 기업들이 글로벌 흐름을 활용해 새로운 수출 기회를 확보해야 한다"고 말했다. 이어 "진입 장벽은 높지만 일단 진입하면 보안, 공공, 민간 시장으로 확장되는 파급 효과가 매우 크다"며 "이미 이스라엘과 일본 기업들이 미국 국방 시장에 진출한 사례가 있는 만큼 국내 기업도 충분히 가능할 것으로 생각한다"고 말했다. 방위사업청 방산 중소벤처 지원 1369억원…"실증부터 수출까지 확대" 최건환 방위사업청 방산중소기업지원과 소령은 중소·벤처기업의 방산 진입을 위한 지원 정책을 설명했다. 올해 관련 예산은 전년 대비 53.8% 증가한 1369억원으로 확대됐다. 기술, 경영, 행정, 법률 분야 컨설팅을 1:1로 지원하며 국비 75%를 지원한다. 신규 사업도 확대됐다. 창업 7년 이내 기업을 대상으로 하는 'K방산 스타트업 지원 사업'이 신설됐다. 혁신기술 지원 사업은 최대 3년 20억원 규모로 확대됐다. 초기 진입 부담을 낮추는 데 초점이 맞춰졌다. 올해 처음 도입된 '실증시험 지원 사업'도 주목된다. 기업이 개발한 로봇과 AI 기술을 육·해·공군 및 해병대 환경에서 시험할 수 있도록 기업당 최대 2억5천만원을 지원한다. 시험 결과는 군 인증서 형태로 제공돼 해외 수출에도 활용할 수 있다. 글로벌 진출 지원도 강화됐다. 해외 방산 기업 공급망 진입을 지원하는 'GVC 프로젝트'를 통해 최대 2년 50억원 규모의 개발비를 지원한다. 기존 '국가대표 100대 기업' 사업은 '방산혁신기업 사업'으로 개편돼 R&D와 군 수요 연계 지원이 지속된다. 최 소령은 "지원 정책이 크게 확대됐음에도 불구하고 이를 알지 못해 활용하지 못하는 기업이 여전히 많다"며 "국내 중소·중견기업들이 적극적으로 참여해 방산 시장 진입 기회를 확보하길 바란다"고 말했다.

2026.03.30 13:07남혁우 기자

[AI는 지금] AI 인력 부족, '미스매치'가 원인…"개발자 중심 직무 체계 벗어나야"

인공지능(AI) 인력 부족 문제가 심화되고 있는 가운데 단순한 인력 수 부족이 아니라 산업 구조 변화에 따른 '미스매치'가 핵심 원인이라는 분석이 나왔다. 기존처럼 개발자 중심으로 인력을 늘리는 방식만으로는 한계가 있다는 지적이다. 29일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 보고서에 따르면 AI 기술이 산업 전반으로 확산되면서 인력 수요는 모델 개발에서 검증·운영·서비스 적용 등으로 빠르게 이동하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 AI가 기업 업무 전반에 내재화되면서 요구되는 역할 역시 세분화되는 흐름이다. 하지만 현행 인력 분류체계는 이러한 변화를 반영하지 못하고 있다. 직무 중심 체계는 AI 인력을 '개발자' 중심으로 포괄적으로 묶어 집계하는 구조다. 이로 인해 실제 현장에서 수요가 증가하고 있는 검증·평가, 운영(MLOps), 데이터 관리, 산업 적용 인력은 정책과 통계에서 상대적으로 가려지고 있다. 이 탓에 AI 인력 부족 문제는 결국 총량 부족으로 단순화되고 있다. 산업 현장에서 발생하는 병목은 특정 역할과 단계에 집중돼 있음에도 정책 대응은 이를 정밀하게 반영하지 못하는 상황이다. 보고서는 "AI 인력 수요가 가치사슬 전반으로 확산되고 있다"며 "이젠 데이터 수집과 관리, 인프라 구축, 모델 개발, 검증과 신뢰 확보, 서비스 구현, 운영과 모니터링, 산업 적용까지 전 과정에서 인력이 필요하다"고 진단했다. 이어 "특히 운영과 검증 영역의 역량 부족은 AI 도입 성과를 제한하는 주요 요인"이라고 지목했다. 이에 따라 연구진은 '가치사슬 기반 AI 인력 분류체계' 도입을 제안했다. 직무가 아닌 역할 중심으로 인력을 재구성해 AI 전 주기에서 필요한 기능을 기준으로 인력 수요를 분석하는 방식이다. 이를 통해 어느 단계에서 인력 부족이 발생하는지 구조적으로 진단할 수 있다고 강조했다. AI 인력의 범위도 확대된다. 모델을 개발하는 코어 인력뿐 아니라 이를 서비스로 구현하는 응용 인력, 산업 문제에 적용하는 융합 인력, 업무에 AI를 활용하는 일반 인력까지 포함하는 구조다. AI 인력이 특정 직군이 아닌 조직 전반으로 확산되고 있다는 현실을 반영한 것이다. 정책 방향 역시 전환이 필요하다고 제언했다. 보고서는 개발자 양성 중심에서 벗어나 산업 전환을 지원하는 인력 구조로 정책을 재설계해야 한다고 주장했다. 또 공통 AI 역량과 산업별 특화 역량을 구분해 체계적으로 육성하는 전략이 필요하다고 짚었다. 보고서는 "AI 인력 부족 문제는 단순한 총량 부족이 아니라 가치사슬 단계별·역할별 수급 불균형이라는 구조적 문제"라며 “가치사슬 기반 인력 분류체계로의 전환은 향후 AI 인력 수급 전망과 교육·훈련 정책 설계의 핵심 인프라로 활용될 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.29 08:00장유미 기자

시행 두 달만 재정비 나선 AI기본법…배포자·딥페이크·안전성 등 '수술대'

정부가 '인공지능(AI)기본법' 시행 두 달 만에 딥페이크·고영향AI 등 핵심 조항의 구체적 수정 방향을 내부적으로 제시하고 본격적인 제도 손질에 나섰다. 27일 정보기술(IT)업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 25일 개최한 'AI기본법 제도개선 연구반' 착수회의에서 법률 개정이 필요한 사항으로 ▲'배포자(Deployer)' 정의 신설 ▲딥페이크 범위를 '사람에 대한 결과물'로 한정 ▲안전성 기준을 누적연산량에서 실제 위험성 기준으로 변경 ▲고영향AI 범위 축소 및 정부 관리 데이터베이스(DB) 등록제 도입 ▲공공분야 AI시스템 영향평가 결과 공개 의무화 등 5개 항목을 명시했다. 이들 쟁점은 확정된 의제가 아니라 AI기본법 하위법령 마련 과정에서 수렴된 의견 중 법률 개정이 필요하다고 판단한 사안을 예시로 든 것이다. 다만 업계는 추후 진행될 논의가 이 틀에서 크게 벗어나지 않을 것으로 내다본다. 5개 항목을 세부적으로 살펴보면 딥페이크 범위 축소와 고영향AI 범위 조정 등 산업계가 지속 요구해 온 사안이 다수 포함됐다. 배포자 정의는 현행법의 의무 주체 구분 방식에서 비롯된 문제다. AI기본법은 의무 대상을 AI를 직접 개발하거나 개량하는 '개발사업자'와 이미 만들어진 AI를 제품·서비스로 제공하는 '이용사업자'로 나누고 있다. 반면 AI기본법보다 먼저 제정된 유럽연합(EU)의 'AI 액트(Act)'는 모델을 개발하는 '제공자(Provider)'와 이를 실제 서비스에 적용하는 '배포자(Deployer)'를 별도로 구분해 각각 다른 의무를 부과한다. 국내법엔 배포자에 해당하는 개념 자체가 없어 책임 주체가 불분명하다는 지적이 제기돼 왔다. 다만 EU식 개념을 그대로 도입할 경우 서비스 이용자까지 규제 대상에 포함될 수 있어 수범자 범위가 크게 확대될 수 있다는 우려도 나온다. 딥페이크의 경우 현행 규정이 사람뿐 아니라 자연물·인공물로 만들어진 결과물까지 포함해 적용 범위가 지나치게 넓다는 논란이 있었다. AI가 생성한 가상의 풍경이나 사물 이미지에도 표시 의무가 생길 수 있는 만큼 해당 범위를 사람에 대한 결과물로 한정하는 방향이 제시됐다. 안전성 기준도 연산량 대신 실제 위험성을 기준으로 삼는 방향으로의 전환이 논의될 것으로 보인다. 현행법은 누적연산량 10의26승 플롭스(FLOPs) 이상인 AI를 규제 대상으로 삼고 있는데 이는 AI가 특정 작업을 완료하는 데 필요한 총 연산 횟수를 뜻한다. 연산 규모가 크고 사회에 광범위한 영향을 미치는 AI를 따로 관리하겠다는 취지지만, 과기정통부는 "그래픽처리장치(GPU) 수만 장을 수개월 돌려야 해당되는 수준으로 국내 기업 중 실질적 규제 대상은 없다"고 밝힌 바 있다. 이에 따라 실효성 있는 기준 재설계가 불가피하다는 공감대가 형성돼 왔다. 고영향AI는 '특정 영역에서 사용되는 AI'라는 현행 정의가 지나치게 넓다는 지적에 따라 '사용하도록 의도된'으로 좁히는 방향이 제안됐다. 정부 관리 DB 등록제 신설도 병행 검토된다. AI영향평가 결과 공개는 공공분야 도입 AI시스템에 한해 결과를 공개하도록 의무화하는 방향이 언급됐다. 다음 달부터 본격적인 활동에 나서는 연구반은 학술·법체계, 산업계, 시민사회 3개 분과별로 월 2~3회 회의를 열고 제도개선 필요 사항을 발굴한다. 과기정통부는 오는 6월 중으로 분과별 개선방향 초안을 마련한 후, 3분기 조정·통합을 거쳐 4분기에 국가AI전략위원회 안건 상정 및 실제 제도개선까지 추진한다는 구상이다. 이 과정에서 AI 에이전트, 성 편향성 등 현행 AI기본법 밖의 새로운 주제도 논의 대상에 포함된다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부가 명확하지 않은 부분을 보완하겠다는 건 긍정적"이라면서도 "AI기본법이 시행된 지 얼마 안 된 상황에서 개정에 나선 것 자체가 법이 불안정하다는 의미"라고 평가했다. 이어 "보완이 아니라 규제 추가로 이어질 경우 생태계에 어떤 영향을 미칠지 우려된다"고 부연했다.

2026.03.27 14:37이나연 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

과기정통부, AI 기본법 손본다…제도개선 연구반 출범

과학기술정보통신부가 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)' 시행 이후 미반영 의견을 제도에 담기 위한 연구반 운영에 본격 착수했다. 과기정통부는 AI기본법 제도개선 연구반을 출범하고 착수회의를 25일 개최했다. AI 관련 학술단체와 산업계 협·단체, 시민단체 및 국가인공지능전략위원회가 추천한 전문가 40여명이 참여하는 연구반은 학술·법체계, 산업계, 시민사회 3개 분과로 운영된다. 분과별 논의 결과는 전체회의에서 조정·통합한다. 연구반은 AI기본법 하위법령 마련 과정에서 수렴된 의견 중 추가 논의가 필요한 사항을 유예기간 내에 검토하기 위해 출범했다. 과기정통부는 일부 의견을 시행령에 반영했으나, 다양한 이해관계자 합의가 필요하거나 법령 개정이 필요한 의견은 이번 연구반을 통해 논의하기로 했다. 연구반은 올 한 해 운영되며 상반기 제도개선 과제를 발굴하고 하반기엔 이를 구체화한 'AI기본법 제도개선 방안'을 마련할 계획이다. 과기정통부는 해당 방안을 토대로 관계 기관과 협의해 법령 개정을 추진한다. AI기본법은 4년 넘는 국회 논의 끝에 2024년 12월 여야 합의로 본회의를 통과해 이듬해 1월 21일 제정됐다. 이는 유럽연합(EU) 'AI 액트(AI Act)'에 이어 세계에서 두 번째다. 지난 1월 22일부터 시행됐으나 기업 혼란을 막기 위해 최소 1년 이상의 규제 유예를 적용하고 있다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 "AI기본법 제도개선 연구반을 통해 우리 사회의 다양한 목소리를 경청하고 이를 제도에 반영해 AI기본법이 국가 AI 경쟁력 강화를 위한 명실상부한 제도적 초석이 될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.03.25 15:03이나연 기자

기계연구원, 연구데이터셋 189건 출연연 첫 공개

한국기계연구원이 25일 출연연구기관 처음으로 기계 연구데이터 셋 189건을 공개하고, 데이터 수요자와 공급자를 연결하는 '기계데이터 플랫폼' 가동에 들어갔다. DX전략연구단 데이터플랫폼연구팀(팀장 선경호)은 "플랫폼은 기계연이 보유한 연구데이터 메타정보를 중심으로 데이터 현황을 체계적으로 제공하는 시스템"이라며 "AI 기반 기계산업 혁신을 가속화하는 전환점이 될 것"으로 기대했다. 이 플랫폼은 산업계와 연구기관 등 데이터 수요자와 기계연 공급자를 연결하는 공공 데이터 허브 역할을 수행하게 된다. 어떤 기계 데이터가 존재하는지와 데이터 생성 조건, 데이터 생산자 정보 등을 확인하고 협업 가능성을 탐색할 수 있다. 연구팀은 데이터 취득 과정과 실험 조건, 활용 방법 등을 정리한 데이터 가이드북을 함께 제공, 실제 연구와 산업 현장에서 데이터 활용도를 높였다. 일부 분야에서는 베어링 열화 데이터, 실내 공기질 제어를 위한 실시간 측정 데이터 등 AI 학습에 활용 가능한 원시 데이터도 공개했다. 최근 주목받고 있는 피지컬 AI는 기계 설계와 제어, 진단·예측 등 기계공학 전반으로 확장 중이지만, 실제 산업과 연구 현장에서 활용 가능한 AI 학습용 기계데이터 확보와 접근성은 여전히 제한적인 상황이었다. 이번 데이터 공개는 기계연의 8대 중점육성 연구분야를 중심으로 추진됐다. 8대 분야는 ▲ 수소사회 ▲ AI로봇 ▲ 모빌리티 ▲ 바이오·의료 ▲ 첨단제조장비 ▲ 에너지 기술 ▲ 환경 및 자원순환 ▲ 국방기술 등이다. AI·DX, 가상공학플랫폼, 신뢰성평가, 나노융합 등 기반 기술과 연계해 활용도도 높였다. 선경호 팀장은 “연구데이터를 기반으로 한 데이터 중심 연구체계로 전환하는 중요한 이정표”라며, “앞으로 자동화된 데이터 파이프라인 구축을 통해 양질의 기계데이터를 지속적으로 생산·제공할 계획”이라고 말했다. 기계연은 앞으로도 AI 활용 가능성이 높은 데이터를 중심으로 공개 범위를 단계적으로 확대하고, AI-레디 기계데이터 생태계 구축을 통해 국가 차원의 피지컬 AI 산업 발전에도 기여할 계획이다. 한편 기계연은 오는 6월 25일 부산 웨스틴조선에서 한국PHM학회와 공동으로 기계데이터 플랫폼을 활용한 데이터 챌린지를 개최한다.

2026.03.25 14:47박희범 기자

멀티모달 AI '망각 현상' 외부저장법으로 해결했다…성능도 2배 개선

국내 연구진이 AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 문제를 원천적으로 해결했다. 지식 편집 성능도 2배이상 개선했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 임수종 언어지능연구실장 연구팀이 POSTECH(포항공대), 성균관대학교와 공동으로 '연속·복합 지식 편집 원천 기술(MemEIC)'을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 기술은 지난해 미국 샌디에이고에서 열린 세계적인 인공지능 학술대회 '뉴립스(NeurIPS) 2025'에 채택, 공개됐다. 최근 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 빠르게 확산되고 있다. 그러나 이들에는 맹점이 있다. AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 현상이 발생한다. 특히 시각 정보와 언어 정보를 동시에 수정해야 하는 경우 두 종류의 지식이 서로 섞이면서 AI가 제대로 이해하지 못해 복합적인 질문에 틀린 답을 내놓는 경우가 빈번하게 나타났다. 연구팀이 이 같은 문제를 해결할 지식 편집 AI 기술을 공개했다. 이 기술은 새로운 정보를 AI 내부가 아닌 외부 메모리(보조기억장치)에 저장한다. 필요할 때만 정보를 불러와 사용하기 때문에 기존 모델 안정성을 유지하면서도 새로운 정보를 유연하게 추가할 수 있다. 기존 방식에서는 AI 내부의 핵심 파라미터를 직접 수정해 지식을 바꾸는 방식이 주로 사용됐다. 이로 인해 지식을 수정하는 과정에서 기존에 저장된 정보까지 영향을 받을 수 있다는 한계가 있었다. 논문 주저자인 성진 언어지능연구실 연구원은 "사람의 뇌가 좌우로 나뉘어 서로 다른 역할을 하듯 AI도 지식을 나누어 저장하도록 만든 것"이라고 말했다. 성진 연구원은 상용화 관련 "메믹이 기존 기술 대비 우수한 성능을 나타내지만, 실사용을 위해선 정확도가 90% 정도는 되어야 한다고 본다"며 "올해 말 기술이전이 이루어질 것으로 예상한다"고 덧붙였다. 이미지 관련 시각 정보는 '시각 어댑터'에 저장하고, 텍스트 관련 언어 정보는 '언어 어댑터'에 각각 독립적으로 저장한다. AI가 이미지와 텍스트를 함께 이해해야 하는 복합적인 질문을 받으면 '지식 커넥터'가 두 정보를 문맥에 맞게 연결해 답을 만든다. 연구진은 기술 성능 확인을 위해 1,278개 항목으로 구성된 복합 지식 편집 벤치마크(CCKEB)를 구축하고, 수백 건의 지식을 순차적으로 편집하는 실험을 진행했다. 그 결과 이 기술은 복합 질문 정확도가 70% 수준으로 나타냈다. 이는 기존 기술들이 36~52% 수준이었던 것과 비교하면 두 배 이상 향상된 성능이다. 또한 새로운 지식을 추가한 뒤에도 기존 질문에 대한 답이 변하지 않아 응답 안정성이 유지되는 '지역성(Locality)' 보존 특성도 확인됐다. 임수종 언어지능연구실장은 “향후 산업 현장의 다양한 정보를 안정적으로 반영할 수 있도록 기술을 더욱 고도화할 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.24 09:39박희범 기자

IBM, 연세대·후가쿠와 양자 슈퍼컴퓨팅 구축…난치병 정복 도전

연세대학교가 일본 이화학연구소(RIKEN), IBM과 손잡고 양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터를 결합한 초대형 연구 프로젝트에 착수하며 난치병 정복에 나섰다. 연세대학교는 슈퍼컴퓨터 '후가쿠(Fugaku)'와 자교의 'IBM 퀀텀 시스템 원'을 연결해 기존 계산 방식으로는 접근이 어려웠던 생명 현상의 원인을 규명하는 연구를 시작했다고 20일 밝혔다. 이번 프로젝트는 양자컴퓨팅과 초고성능 컴퓨팅(HPC)을 결합한 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅' 구조를 기반으로 한다. 이번 연구의 핵심 과제는 대표적인 난치 질환인 '리 증후군(Leigh Syndrome)'의 발병 메커니즘 규명이다. 해당 질환은 미토콘드리아가 정상적으로 에너지를 생성하지 못하면서 신생아에게 치명적인 영향을 미치는 질병이다. 세포 내 미토콘드리아는 음식에서 얻은 에너지를 전자 전달 과정을 통해 변환하는 역할을 하지만, 유전자 변이로 이 과정에 문제가 생기면 질환으로 이어진다. 문제는 이 과정을 정확히 분석하기 위해 필요한 계산 규모다. 연구진에 따르면 약 10억×10억 규모의 행렬 연산이 요구되며, 이는 기존 슈퍼컴퓨터로도 수십 년이 걸릴 수 있는 수준이다. 실제로 초당 100경 번 연산이 가능한 최고 성능 시스템을 활용하더라도 수십 년 이상이 소요될 것으로 추정된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연세대와 IBM, RIKEN은 슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 새로운 계산 구조를 도입했다. 대규모 연산은 슈퍼컴퓨터가 담당하고, 복잡한 양자 상태 계산은 양자컴퓨터가 처리하는 방식이다. 이를 통해 기존 대비 훨씬 빠르고 정밀한 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이번 프로젝트는 단순한 공동 연구를 넘어 국가와 기관 간 초연결 인프라 구축이라는 점에서도 의미가 크다. RIKEN은 이미 IBM 양자 시스템과 후가쿠를 연결한 경험을 갖고 있으며, 연세대는 이를 기반으로 국제 공동 연구 체계를 확장했다. 다국적 연구진이 참여하는 초학제 협력 구조도 함께 구축됐다. 연세대는 이번 인프라를 기반으로 '양자-AI 알고리즘 센터'를 본격 가동할 계획이다. 향후 난치암, 노화 등 생명과학 전반의 난제를 해결하는 연구로 확대하고, 인천시와 협력해 국가 차원의 양자 클러스터로 발전시키겠다는 구상이다. 정재호 연세대 양자사업단장은 "계산 능력의 한계가 과학 연구의 경계를 제한해 왔다"며 "양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터의 결합을 통해 인류가 풀지 못했던 문제에 도전할 수 있는 기반을 마련했다"고 밝혔다.

2026.03.23 16:52남혁우 기자

[AI 리더스] 구광모가 택한 이홍락…"LG AI 대학원서 실전형 인재 키울 것"

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "LG AI 대학원은 단순한 교육 기관이 아니라 현업 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인재를 키우는 곳이 되어야 한다고 생각합니다. 교육의 질을 최고 수준으로 끌어올려 내부뿐 아니라 외부에서도 인정받는 인재를 배출하는 것이 목표입니다." 이홍락 LG AI 연구원 공동원장은 23일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 LG그룹에서 최근 개원한 LG AI 대학원의 향후 운영 방안에 대해 이처럼 밝혔다. 국내 기업 중 최초로 교육부 인가를 받아 이달 4일 출범한 LG AI대학원은 구광모 LG그룹 회장의 'ABC(AI·바이오·클린테크) 전략' 일환으로 추진된 곳으로, 그룹 차원의 인공지능 전환(AX)을 이끌 핵심 인재를 본격 양성해나간다는 방침이다. 도메인·AI 융합 교육 체계 구축…실전형 인재 육성 본격화 LG AI 대학원은 단순한 사내 교육을 넘어 현업 인력이 연구에 몰입하며 학위와 실전 경험을 동시에 확보하는 기업형 AI 대학원 모델을 지향한다. 석·박사 학위 취득이 가능한 사내 대학원으로, 총 30명 정원이지만 코딩 테스트, AI 프로젝트 수행 이력, 심층면접 등의 선발 전형을 거쳐 석사 과정 11명, 박사 과정 6명의 신입생만 이번에 맞이했다. 이 원장은 "LG AI 대학원은 단순히 학위를 주는 곳이 아니다"며 "구성원 한 명이 여기서 1년, 2년을 집중적으로 보내는 것은 일반 현업에서는 불가능한 '퀀텀 점프'의 기회가 될 것"이라고 강조했다. LG AI 연구원은 그룹이 5년 전 설립한 LG AI 연구원 설립 초기부터 비공식 교육 과정을 운영해오며 'AI 엑스퍼트' 단기 과정을 통해 계열사 구성원들의 AI 역량을 키워온 것이 모태가 됐다. 단순 기술 교육이 아니라 각 계열사의 산업 도메인과 AI를 결합해 실제 문제를 해결할 수 있는 인재를 양성하는 데 초점을 맞춘 곳으로, 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터비전 등 핵심 이론 교육과 함께 현업 데이터를 기반으로 한 프로젝트 수행을 병행한다. LG AI 대학원이 기존 사내 교육과 가장 크게 다른 것은 '연구 중심 구조'란 점이다. 단순 역량 향상 교육을 넘어 학위 취득과 논문 성과까지 연결되는 체계를 갖춰 임직원들의 관심은 개원 전부터 높았다. 특히 현업에서는 다양한 업무와 일정으로 인해 깊이 있는 연구를 지속하기 어렵지만, 대학원 과정에서는 일정 기간 동안 연구에 집중할 수 있다는 점이 매력 요소로 꼽혔다. 이 기간 동안 구성원은 기술적 깊이를 확보하고 새로운 문제를 정의하고 해결하는 경험을 축적하게 된다. 이 원장은 "석사나 박사 학위는 단순 교육 이수가 아니라 공식적으로 역량을 인정받는 과정이라는 점에서 의미가 있다"며 "현업에서는 확보하기 어려운 집중 연구 기간을 통해 개인 역량이 크게 도약할 수 있다"고 말했다. 이어 "기술적으로 새로운 기여가 있다면 논문 출판도 적극 지원해 외부에서 인정받는 성과로 이어지도록 할 것"이라고 덧붙였다. AI 윤리·국방 활용까지…책임 있는 AI 인재 강조 LG AI 대학원은 기술 교육과 함께 AI 윤리 교육도 정규 과정에 포함했다. 교육 과정에는 LG의 AI 윤리 원칙을 반영한 'AI 윤리' 과목이 편성됐으며 '책임 있는 AI'와 '포용적인 AI'를 중심으로 한 사람 중심 철학을 교육 전반에 반영했다. 교육 내용 역시 단순 이론을 넘어 편향성, 보안, 저작권 등 실제 발생 가능한 리스크를 사전에 인지하고 대응할 수 있는 실무 역량 확보에 초점을 맞췄다. 개발 단계에서부터 윤리적 기준을 내재화하는 것이 향후 AI 활용의 안정성과 직결된다는 판단에서다. 이 원장은 AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향이 커지는 만큼 윤리 기준을 명확히 하는 것이 중요하다고 강조했다. 특히 최근 국제 정세 속에서 AI의 군사적 활용 가능성이 논의되는 상황과 관련해 인간 통제를 벗어난 자율 살상 무기 등은 명확히 배제해야 할 영역이라고 피력했다. 이 원장은 "AI는 사람의 삶에 긍정적인 영향을 주기 위해 개발되는 기술인 만큼 윤리적 책임은 필수"라며 "인간 통제를 벗어난 자율 살상 영역은 분명한 레드라인으로 보고 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 국가 차원에서는 자체적으로 통제 가능한 AI를 확보하려는 흐름이 존재하는 만큼 방어 목적의 활용은 별도의 관점에서 논의가 필요하다"고 덧붙였다. "내부 중심 운영…교육 품질·성과에 방점" LG AI 대학원은 당분간 내부 구성원 중심으로 운영된다. 초기 단계인 만큼 외연 확대보다 교육 품질과 실제 성과에 집중하겠다는 판단에서다. 향후 외부 개방 여부 역시 내부에서 충분한 성과와 임팩트가 검증된 이후에 검토한다는 입장이다. 교수진은 산업 현장과 학계를 아우르는 전문가들로 구성됐다. 총 25명의 교수진이 참여해 최신 AI 이론 교육과 함께 실제 산업 데이터 기반 문제 해결을 병행하는 방식으로 교육을 진행한다. 이론과 실전을 결합한 현장 중심 교육을 통해 즉시 활용 가능한 역량을 확보하도록 설계됐다. 또 재학생들은 LG 내부 산업 난제 해결 프로젝트, 산학 협력 등 다양한 실전 경험을 쌓게 된다. 단순 교육이 아닌 실제 문제 해결 과정에 참여하면서 연구와 현업을 동시에 경험하는 구조다. 교육 과정 역시 고밀도로 운영된다. 석사 과정은 3학기, 박사 과정은 약 2년 내외로 설계해 짧은 기간 안에 집중적으로 역량을 끌어올리는 것이 특징이다. 기업이 독자적으로 대학원 과정을 운영하고 학위를 부여하는 형태는 국내는 물론 글로벌에서도 사례가 드물다. LG는 이 같은 구조를 통해 그룹 내부 AI 역량을 끌어올리는 동시에 장기적으로는 글로벌 수준의 AI 인재를 배출하겠다는 목표다. 이 원장은 "저희가 처음부터 없는 조직에서 시작하는 것이 아니라 이미 풍부한 연구 경험과 현장 AI 적용 경험을 가진 인력들이 함께하고 있다"며 "겸임 교원과 전임 교원 모두 탑티어 논문 출판 경험을 갖고 있기 때문에 이런 역량들이 교육 과정에 잘 녹아들 것으로 보고 있다"고 말했다. '첨단인재법' 시행 후 첫 사례…기업형 대학원 첫 모델에 '관심' LG AI 대학원은 국내 최초의 사내 대학원 사례란 점에서 업계의 관심도 높다. 기존에는 기업이 전문대학 수준의 학력만 인정되는 사내대학 형태만 운영할 수 있었지만, 지난해 1월 '첨단산업 인재혁신 특별법' 시행으로 사내 대학원 설립이 가능해졌다. 해당 법은 AI, 반도체, 모빌리티 등 첨단 산업 분야에서 즉시 투입 가능한 인재를 양성하고, 기존 인력의 재교육을 지원하기 위해 마련됐다. 일정 경력 이상의 산업 전문가도 교수로 참여할 수 있도록 한 점이 특징으로, 기업은 자체 데이터와 설비, 현장 경험을 활용해 실무 중심 인재를 직접 육성할 수 있는 기반을 갖추게 됐다. 현재 대부분 기업 사내 교육 프로그램은 대학과의 산학 협력을 통해 학위를 부여하는 방식이 일반적이다. 삼성전자공과대학교(SSIT) 역시 대학은 자체 인가를 받았지만, 대학원 과정은 성균관대와의 협력을 통해 학위를 부여하는 구조다. 최근 현대차, SK 등 사내 대학원 도입을 검토하는 기업이 늘고 있는 가운데 이 원장은 단순한 제도 도입만으로는 성과를 내기 어렵다는 점도 함께 짚었다. 연구 인력, 프로젝트 경험, 교육 체계가 유기적으로 연결되는 구조가 갖춰져야 실질적인 효과를 낼 수 있다고 강조했다. 이 원장은 "사내 대학원은 형식적인 교육 조직이 아니라 실제 연구와 현업이 연결되는 구조가 갖춰져야 의미가 있다"며 "기업이 이미 가지고 있는 인적 자산과 연구 역량을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 선행돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "우리는 양적인 확대보다 교육의 완성도를 높이고 실제 현장에서 성과를 만들어내는 인재를 꾸준히 배출하는 방향으로 앞으로 대학원을 운영해 나갈 계획"이라고 마무리했다.

2026.03.23 16:34장유미 기자

엔비디아의 인재 영입에서 배우는 채용 전략

'2026년 빅테크에서 찾아낸 HR 트렌드'는 요즘 빅테크에서 일과 사람의 현상을 탐구하는 연재 코너입니다. '채용트렌드' 저자인 윤영돈 윤코치연구소 소장은 이번 칼럼을 통해 세계적인 기업의 인재 경영에서 발견한 '새로운 채용 전략'의 방향을 전합니다. 최근 빅테크 기업들은 채용 방식에서도 큰 전환을 보이고 있다. 과거에는 학벌, 스펙, 인터뷰 퍼포먼스 중심으로 인재를 평가했다면, 이제는 '이미 함께 일해본 사람의 증언'을 더 신뢰하는 흐름으로 바뀌고 있다. 지금의 채용 변화는 단순한 '전공의 위기'가 아니라 '역할의 재정의'다. 과거에는 '어디를 나왔는가?'가 경쟁력이었다면, 이제는 '무엇을 만들어낼 수 있는가', 그리고 'AI를 활용해 이를 구현할 수 있는가'가 더 중요해졌다. 신조어 '컴송'·'법송'·'의송'은 특정 전공의 문제가 아니라 'AI 리터러시를 갖춘 사람'과 'AI를 활용하지 못하는 사람' 사이의 격차를 상징하는 신호다. AI 리터러시(AI Literacy)는 단순히 AI를 사용할 줄 아는 수준을 넘어, AI의 작동 원리를 이해하고 적절한 질문과 명령으로 결과를 설계하며, 이를 비판적으로 해석하고 윤리적 책임까지 고려하는 능력을 의미한다. 이제 기업이 원하는 인재는 '코드를 많이 작성하는 사람'이 아니라, 'AI를 활용해 문제를 해결하고 가치를 만들어내는 사람'이다. 따라서 앞으로의 경쟁력은 전공이 아니라 다음 질문에 달려 있다. 특히 엔비디아는 이러한 변화의 중심에 있는 기업이다. 구성원보다 뛰어난 사람을 뽑는다 “우리가 할 수 없는 일을 할 수 있는 사람을 뽑는다(We hire people who can do things we cannot).” 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 인재를 채용할 때 단순한 이력서나 인터뷰보다 '레퍼런스 체크'를 매우 중요하게 본다. 기존 구성원보다 더 뛰어난 사람을 뽑는 것이 성장의 핵심이다. 엔비디아는 핵심 인재를 영입할 때 단순히 HR에 맡기지 않는다. 젠슨 황은 필요하다고 판단하면 직접 후보자에게 연락하고, 여러 차례 대화를 이어간다. 한 번의 제안으로 끝나지 않는다. 상대가 망설이면 다시 연락하고, 관심이 없다고 하면 시간을 두고 다시 연결한다. 중요한 것은 '지금 채용하느냐'가 아니라 '언젠가 함께 일할 수 있는 관계를 만드는 것'이기 때문이다. 강력한 보상, 낮아진 이직률 엔비디아의 이직률은 최근 5년 사이 급격히 낮아졌다. 2022년 약 4.9%, 2023년 약 5.3%, 2024년 약 2.7%, 2025년 약 2.5%로, 반도체 업계 평균인 약 16~18% 대비 약 1/6 수준이다. 특히 시가총액이 급등한 이후 이직률이 5.3%에서 2.7%로 급감했다는 점은 매우 중요한 변화다. 엔비디아의 보상 전략은 단순한 고연봉이 아니라 '떠나기 어렵게 만드는 구조'에 가깝다. 기본급과 성과급 위에 RSU(주식 보상)를 3~4년에 걸쳐 나눠 지급하고, 매년 새로운 보상을 추가하는 방식이다. 이 구조에서는 항상 미래에 받을 보상이 남아 있고, 주가 상승까지 더해지면서 그 가치는 시간이 지날수록 커진다. 결국 퇴사는 단순한 이직이 아니라 '확정된 미래 자산을 포기하는 결정'이 된다. “떠나는 것이 비합리적인 구조를 만든다(Leaving is irrational).” 엔비디아는 사람을 설득해 붙잡는 대신, 떠나는 것이 비합리적인 선택이 되도록 설계한다. '황금 족쇄(Golden Handcuffs)' 보상은 비용이 아니라 가장 강력한 인재 유지 전략이다. ① 단기 연봉이 아니라 장기 자산을 제공한다. ② 인재 유지를 위해 보상을 시간에 묶는다. ③ 떠나는 순간 손해가 발생하도록 설계한다. '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 채용에서 영입(Talent Acquisition)이 중요해지고 있다. 좋은 인재일수록 이력서에 적힌 내용보다 함께 일했던 사람들의 기억 속에 더 강하게 남아 있다. 문제를 해결하는 방식, 갈등을 조율하는 태도, 어려운 상황에서 보여준 책임감은 인터뷰로는 확인하기 어렵지만 레퍼런스를 통해서는 명확하게 드러난다. 결국 채용은 '정보의 비대칭'을 줄이는 과정이다. 엔비디아는 이를 줄이기 위해 가장 신뢰할 수 있는 데이터인 '사람의 경험'을 활용한다. 이제는 평가보다 평판이 중요해진다. 단순한 평판 조회를 넘어 실제로 함께 일했던 동료, 상사, 협업 파트너에게 팀핏(Team Fit)의 질문을 던진다. “이 사람과 다시 일하고 싶은가?” “이 사람이 팀의 기준을 끌어올리는가, 아니면 평균에 머무는가?” 이 질문은 단순하지만 강력하다. 기업은 더이상 '말을 잘하는 사람'을 원하지 않는다. 실제 현장에서 '함께 일해본 결과'로 검증된 사람을 원한다. “우리는 열정과 회복탄력성, 그리고 팀워크를 갖춘 사람을 찾는다(We look for people who are passionate, resilient, and team-oriented).” 엔비디아의 채용 방식은 '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 이동하고 있음을 보여준다. 겉으로 드러난 스펙보다 '일하는 방식'을 본다. 비슷한 기술력을 가진 두 사람이 있다면 협업 방식이 더 건강한 사람을 선택한다. 이는 단기 성과보다 장기적인 팀 생산성을 고려하기 때문이다. 이러한 기준은 결국 '인재 밀도'로 이어진다. 신뢰가 높은 팀은 의사결정이 빠르고 실행이 단순하다. 결국 채용은 개인의 능력을 평가하는 것이 아니라, '팀의 속도를 얼마나 높일 수 있는가'를 판단하는 일이다. 뛰어난 한 명보다 서로를 끌어올리는 팀이 더 강력하다. “이 사람과 함께 일하면, 우리 팀은 더 나아지는가?” 엔비디아의 채용 전략은 이 질문의 변화를 명확하게 보여준다. 기술보다 사람, 스펙보다 신뢰, 그리고 '이미 증명된 성과'가 중요해지고 있다. 이제 인재의 기준은 지행합일(知行合一)이다. 아는 것을 실행으로 연결하고, 실행을 성과로 증명하는 사람이 선택받는다. 앞으로 기업이 던져야 할 질문도 같다. '누구를 뽑을 것인가?'가 아니라 '누구와 함께 일할 것인가?'다.

2026.03.19 17:38윤영돈 컬럼니스트

[현장] 정부 "글로벌급 AI 서비스 필요…멀티모달·피지컬 AI 논의할 것"

정부와 인공지능(AI) 기업이 글로벌 수준 AI 기술력 확보를 위한 논의에 나섰다. AI 서비스를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 단계로 확장하려는 전략에 시동 걸 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 교보빌딩에서 '독자 AI 관계 기업 간담회'를 열고 AI 서비스 개발을 위한 정책 방향을 공유했다. 이날 간담회에는 네이버, 카카오, LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 주요 AI 기업이 참석했다. 그동안 정부는 'AI 고속도로' 정책을 통한 인프라 확충과 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'를 통한 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 간담회는 이를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 AI 서비스 단계로 확장하려는 후속 전략을 논의하는 자리다. AI 생태계는 그래픽처리장치(GPU)·AI 데이터센터(AIDC) 중심 인프라와 데이터 학습 기반 모델, 실제 활용 서비스 등 3단계로 구성된다. 배 부총리는 "기존 정책으로 확보된 인프라와 모델을 실제 서비스까지 유기적으로 연결해야 한다"며 "이를 국가 단위 AI 전환(AX)을 통해 완성하겠다"고 구상을 밝혔다. 배 부총리는 최근 미국-이란 전쟁 등 불안정한 국제 정세로 인해 독자 AI 기술 확보 필요성이 커졌다고 말했다. 그는 "국방·안보 영역에서 자주적인 AI 경쟁력이 있어야 통제가 가능하다"며 "AI 주도권을 확보하지 못하면 근본적인 경쟁력을 잃을 수 있다"고 강조했다. 이날 정부와 기업 간 논의에서는 AI 서비스 상용화 과제로 '비용'과 '수익모델'이 꼽혔다. 참석 기업도 산업별 특화영역에서 AI 적용을 확대하는 전략을 검토한 것으로 전해졌다. 배 부총리는 글로벌 시장 수준의 AI 서비스 개발을 목표로 제시했다. 단순 국내 활용을 넘어 해외 기업도 선택할 수 있는 '글로벌 톱10 수준' 경쟁력을 확보해야 한다는 판단이다. 그는 "글로벌 톱 수준이 아니면 국내에서도 선택받기 어렵다"며 "한국에서도 구글딥마인드와 앤트로픽이 탄생할 수 있다"고 자신했다. 배 부총리는 AI 기업 지원 방식으로 프로젝트성 자금과 펀드형 투자가 검토되고 있다고 밝혔다. 그는 "대기업에는 사업 단위 지원을, 스타트업에는 '국민성장펀드' 같은 지분 투자 방식이 거론되고 있다"고 설명했다. 독파모서 불거진 '독자성' 논란…"기술력에 우선 초점" 배 부총리는 독파모 사업을 둘러싸고 제기된 독자성 논란에 대해 기술 자체 완성도와 경쟁력을 우선시해야 한다고 주장했다. 단순히 순수 독자 기술 여부에 집중하기보다 실제 시장에서 선택받을 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심이라는 설명이다. 배 부총리는 "모델을 프롬스크래치로 개발했는지, 오픈소스를 일부 활용했는지는 본질이 아니다"며 "우리가 세계적인 수준의 모델을 만들 수 있느냐가 더 중요하다"고 강조했다. 이어 "독자성만 강조하다 아무도 쓰지 않는 모델을 만드는 것은 의미가 없다"고 덧붙였다. 정부는 향후 기업과 협의체를 구성해 관련 정책 논의를 정례화할 계획이다. 배 부총리는 "향후 2~3년이 AI 서비스 경쟁 분수령이 될 것"이라며 "올해 거대언어모델(LLM) 경쟁력 확보, 이후 멀티모달과 피지컬 AI로 확장해 생태계를 완성하겠다"고 강조했다.

2026.03.18 16:54김미정 기자

국방 AI 경쟁력, 반도체 주권에 달렸다…국산 NPU·생태계 구축 시급

국방 AI 반도체 경쟁력 확보를 위해 소버린 반도체 구축과 공급망 안정화가 핵심 과제로 제시됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 2026년 3월 18일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '제26-3차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 공동 개최했다. '국방 AI 반도체'를 주제로 열린 이번 세미나에서는 무기체계 고도화와 국방 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체 기술 동향을 점검하고, 군의 AI 도입 전략과 국내 반도체 생태계 협력 방안이 집중 논의됐다. 발제자로 나선 백준호 퓨리오사AI 대표는 '국방 AI 반도체: 현재와 미래'를 주제로 발표했다. 그는 "국방 AI의 핵심은 무기체계에 들어가는 엣지 디바이스뿐 아니라, 강력한 모델을 학습하고 전체 상황을 통제하는 데이터센터 인프라에 있다"고 강조했다. 이어 "AI 사용 확대로 추론 수요가 학습을 넘어서는 구조로 바뀌고 있다"고 진단했다. 국방 AI 역시 개별 무기체계보다 데이터센터 중심 구조가 중요하며, 이를 위한 인프라 투자가 필수라는 설명이다. 발제 이후에는 심승배 KIDA 책임연구위원의 사회로 패널 토의가 이어졌다. 토론에는 이형진 방위사업청 서기관, 신성규 리벨리온 부사장, 서영우 한화에어로스페이스 전무, 신동주 모빌린트 대표, 이승영 LIG넥스원 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 김중훈 네이버클라우드 리더가 참여했다. 이형진 방위사업청 서기관은 국방 반도체 정책 추진 상황을 소개하며 "2025년부터 국방 반도체 R&D를 본격 시작했고 전담 조직을 신설해 AI와 반도체를 통합적으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "향후 예산 확대를 통해 AI 반도체 과제를 늘리고 관계 부처 협력을 통해 대형 과제도 추진할 계획"이라며 "수출 통제 환경을 고려하면 자체 반도체 확보는 필수"라고 강조했다. 신성규 리벨리온 부사장은 국방 AI 반도체의 핵심 과제로 공급망과 규제를 지목했다. 그는 "저지연 성능은 기본 전제"라며 "실제 사업에서는 전략물자 규제와 수출 통제 대응이 더 큰 장벽이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "국내에서 설계, 제조, 패키징까지 이어지는 반도체 생태계를 구축하는 것이 공급망 관점에서 중요하다"고 밝혔다. 서영우 한화에어로스페이스 전무는 국산화 필요성을 강조했다. 그는 "국방은 국가 생존과 직결된 영역으로 외산 반도체와 AI에 의존하는 것은 리스크"라며 "국산 반도체와 국산 AI 모델을 함께 활용하는 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "민간 기업만으로는 한계가 있는 만큼 정부 차원의 적극적인 투자와 지원이 필요하다"고 덧붙였다. 신동주 모빌린트 대표는 엣지 AI 환경에서의 반도체 중요성을 강조했다. 그는 "드론과 로봇 등 차세대 무기체계에서는 온디바이스 AI 반도체가 핵심 역할을 한다"며 "국내 기술력은 이미 글로벌 수준에 올라와 있다"고 평가했다. 이어 "향후 2~3년이 산업 경쟁력을 좌우할 골든타임으로, 이 기간 내 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어야 한다"고 말했다. 이승영 LIG넥스원 CTO는 실무 도입 관점에서의 과제를 짚었다. 그는 "무기체계는 높은 신뢰성과 검증이 요구된다"며 "NPU가 바뀌어도 기존 알고리즘이 동일하게 동작할 수 있는 소프트웨어 표준이 필요하다"고 설명했다. 이어 "시험·검증 인프라와 공통 소프트웨어 스택이 구축돼야 산업 확산이 가능하다"고 강조했다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 AI 반도체의 방향성을 특화로 제시했다. 그는 "범용 칩보다는 사용 시나리오에 맞춘 특화 반도체가 중요해지고 있다"며 "국방도 요구사항을 명확히 제시하면 최적화된 칩을 빠르게 개발할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "사용자 피드백 기반 생태계가 기술 발전을 가속화할 것"이라고 덧붙였다. 김중훈 네이버클라우드 리더는 실제 서비스 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 반도체 평가는 결국 사용자 시나리오가 기준"이라며 "지연시간, 처리량, 동시 접속자 수 등 실제 운영 환경을 고려해야 한다"고 설명했다. 이어 "데이터센터와 엣지 사이 중간 영역까지 고려한 아키텍처 설계도 필요하다"고 말했다.

2026.03.18 13:06남혁우 기자

생명연, 퓨리오사AI와 NPU기반 AI 신약개발 나선다

한국생명공학연구원이 인공지능(AI) 신약 개발을 본격화한다. 13일 생명연은 국가전임상시험지원센터(센터장 고경철, KPEC)와 퓨리오사AI(대표 백준호) 간 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 신약개발 연구협력 체제 구축을 위한 업무협약을 체결했다. 협약 핵심은 최근 양산을 시작한 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드(RNGD)를 디지털 AI 세포(가상세포) 및 디지털바이오 플랫폼에 적극 활용하자는 것이다. 이번 협정은 생명연이 퓨리오사AI를 포함한 연세대학교 약학대학, 옴팔로스코리아, 인실리콕스 외에 고경철 센터장이 연구책임자를 맡은 '디지털 AI 세포 세종대왕 프로젝트 컨소시엄'을 중심으로 추진중인 산·학·연 AI 신약개발 연구 네트워크 구축 추진을 위해 이루어졌다. 이들은 향후 △AI 기반 신약개발 △디지털 AI 세포 및 디지털바이오 플랫폼 고도화 △바이오 특화 대형언어모델(LLM) 및 데이터 분석 플랫폼 △바이오 연구 환경에 최적화된 차세대 바이오 특화 로직 공동 연구 △데이터 분석 플랫폼과 컴퓨팅 팜 연계 활용 등 다양한 분야에서 협력을 강화, 확대할 예정이다. 고경철 센터장은 "AI 신약개발 연구는 대규모 바이오 데이터 분석과 AI 모델 학습·추론, 가상 스크리닝 등 막대한 연산 자원을 필요로 한다"며 "특히 추론에 강한 NPU 기반 고성능 AI 연산 인프라를 연구 환경에 도입, 신약 후보물질 발굴과 약물 반응 예측 등 디지털바이오 연구 역량을 강화할 계획"이라고 말했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI 반도체와 바이오 연구 결합으로 신약개발 패러다임이 빠른 변화를 보이고 있다”며 “디지털바이오 시대에 필요한 차세대 AI 컴퓨팅 기반 구축에 기여할 것"으로 기대했다.

2026.03.13 18:19박희범 기자

"2030까지 연구생산성 2배로"…K-문샷 민관 원팀 본격 가동

민관이 손잡고, 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 올릴 K-문샷 프로젝트에 시동을 걸고 나섰다. 과학기술정보통신부는 11일 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업 18개와 첨단바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업 15개 등 모두 33개 기업과 'K-문샷 추진전략 협력기업 업무협약식'을 체결했다. 'K-문샷 추진전략'은 AI와 과학기술을 융합, 국가 핵심 미션을 해결하고 과학기술 혁신을 가속화하는 범국가 프로젝트다. 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이자는 것이 핵심 취지다. 2035년까지는 첨단바이오·소재·미래에너지·피지컬AI 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 한다. 이번 협약식은 K-문샷을 구체적으로 이행하기 위한 첫 실행 조치다. 배경훈 부총리를 비롯한 AI·인프라 및 K-문샷 8대 미션 관련 기업 대표 등 50여 명이 참석했다. 참여기업은 ▲ AI 모델·에이전트 분야에서 LG AI 연구원, SKT, 업스테이지, 네이버클라우드, NC AI, 모티프테크놀로지, KT, 포티투마루, 노타, 라이너, 아스테로모프 ▲ 컴퓨팅 인프라 분야에서 LGU+, 엘리스그룹, 망고부스트(데이터 분야) 페르소나AI, 플리토, 메가존, 솔트룩스 등이다. 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자 등 8대 미션 분야에서는 와이브레인, 한국양자산업협회, 한국수력원자력, 심플랫폼, 삼성중공업, 리얼월드, 마음AI, 위로보틱스, 주성엔지니어링, 퓨리오사AI, 성림첨단산업 등 15개 기업이 참여한다. 과기정통부는 협력의사를 밝힌 161개 기업 가운데 AI 모델·컴퓨팅·데이터 등 88개 AI·인프라 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구축할 계획이다. 파트너십에 참여하는 기업은 △AI 모델 △컴퓨팅·네트워크 △데이터 등 3개 분과로 나눠 AI 자원 제공 및 기술 협력, 공동 연구개발 및 실증, AI 기반 과학기술 생태계 조성 등을 추진한다. 또한, 협력기업을 대상으로 연구데이터·GPU 등 인프라와 후속 사업화 지원 등 다양한 인센티브를 제공할 계획이다. 이날 행사에서는 또 협력기업과 관련 출연연(KIST, ETRI, KISTI) 등이 K-문샷 협력 방안을 논의했다. 이와함께 이날 열린 관학기술관계장관회의에서도 세 번째 안건으로 K-문샷 추진현황이 보고됐다. 이 보고에서는 지난 회의에서 공개된 전략기술 8대 분야 12대 국가 미션 후보안에 대한 협의를 진행, 미션 확정과 함께 소관 부처 참여 및 협력 의사를 확인했다. 또 K-문샷 정책 실행을 위해 우선, 이를 책임질 PD(프로젝트 매니저)를 선임하기로 했다. PD는 미션 로드맵을 완성하고, 내년 신규 R&D 사업 기획 등 예산 작업에 참여한다. 이들은 오는 5월 출범할 범부처 'K-문샷 추진단'을 통해 미션 세부 추진계획을 발표할 예정이다. 배경훈 부총리는 “AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임”이라며, “대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록, 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 K-문샷을 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.11 16:00박희범 기자

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