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'인공지능 모델'통합검색 결과 입니다. (393건)

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[현장] AGI 시대 성큼…전문가들 "데이터·제도·사회 전환 함께 준비해야"

다가오는 범용인공지능(AGI) 시대에 대비해 한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 확보하려면 데이터 선순환 구조와 사후학습 기술에 대한 투자를 강화하고 노동·의료·교육 등 사회 전반의 제도 변화까지 준비해야 한다는 제언이 나왔다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 중구 프레지던트호텔에서 'AGI 시대의 서막'을 주제로 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'를 개최했다. 이번 회의에선 AGI 시대를 대비해 기술·인프라 확보에서 경제·산업 전환을 거쳐 사회적 연착륙으로 이어지는 세 가지 주제의 발제가 진행됐다. 첫 발제자로 나선 신진우 KAIST 김재철AI대학원 교수는 '최상위급 AI 모델 확보 방안'을 주제로 한국이 글로벌 프론티어 AI 모델 경쟁에서 추격을 넘어 선두권으로 올라서기 위해 데이터와 사후학습에 대한 투자를 확대해야 한다고 강조했다. 그는 최근 국내 AI 모델의 성능이 발전 중이지만 여전히 미국·중국 최상위 모델과의 격차도 벌어지고 있다고 진단했다. 신 교수는 "최상위급 모델에는 데이터·모델·컴퓨팅 세 가지 요소가 필요한데 이는 더하기가 아니라 곱하기"라며 "하나라도 0이 되면 나머지가 아무리 많아도 쓸모가 없다"고 말했다. 이어 "현재 국내 AI 투자에서 컴퓨팅이나 모델 기술에 비해 상대적으로 데이터에 대한 투자가 부족하다"고 지적했다. 특히 해외 AI 기업들은 서비스를 통해 확보한 사용자 데이터를 다시 모델 학습에 활용하면서 성능을 높이는 '데이터 플라이휠'을 구축한 반면, 국내에는 이같은 선순환 구조가 부족하다고 평가했다. 국산 AI 모델 사용이 늘어나야 서비스 과정에서 새로운 데이터가 생성되고 이를 다시 모델 고도화에 활용할 수 있다는 설명이다. 신 교수는 "데이터를 공급하고 모델을 만든 뒤 사용자가 쓰게 하고 거기서 나온 데이터를 가지고 다시 모델을 개선해야 하는데 국산 모델을 쓰지 않기 때문에 이런 선순환 구조가 끊겨 있는 것이 가장 큰 문제"라고 말했다. 그러면서 에이전틱 AI 시대에는 온라인 환경과 상호작용하며 강화학습하는 '포스트트레이닝' 기술과 데이터 순환 구조에 집중적으로 투자해야 한다고 제언했다. 공공부문부터 국산 모델 활용을 확대해 실제 사용 과정에서 생성되는 데이터를 다시 학습에 활용하는 방안도 제시했다. 다음으로 최경진 가천대 법학과 교수는 '토큰 경제 시대의 법과 제도의 설계'를 주제로 AI 대전환 과정에서 발생할 비용과 책임, 편익을 어떻게 분배할 것인지에 대한 법·제도적 논의가 필요하다고 밝혔다. 특히 AI 활용에 필요한 토큰 비용이 높아지면서 자체 인프라나 협상력을 갖춘 대기업과 달리 중소기업·개인·연구자에게 부담이 집중될 가능성을 짚었다. 그는 "중소기업이나 개인, 연구자 같은 경우 토큰 비용의 증가를 고민하지 않을 수 없다"며 "중소기업과 연구개발자를 위한 적극적인 컴퓨팅 자원을 제공하는 형태의 법적인 기반이 필요하다"고 설명했다. 정부가 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하는 동시에 이를 다양한 주체가 실제 활용할 수 있도록 제도적 근거를 갖춰야 한다고도 주장했다. 또 AI 규제를 무조건 앞당기기보다는 기술 발전을 촉진하면서 실제 발생하는 분쟁을 해결할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 것이 중요하다는 점도 강조했다. 최 교수는 "법 제도가 너무 빠른 속도로 나가서도 안 되고 너무 늦은 속도로 나가서도 안 된다"며 "AI 기본법을 비롯한 관련 규제가 합리적인 수준에서 운영되도록 지속적으로 모니터링하고 발전시켜야 한다"고 제언했다. 마지막으로 김현철 연세대 의과대학 교수는 'AGI와 사회: AI가 바꾸는 세 개의 시장'을 주제로 노동시장과 보건의료, 교육 분야에서 나타날 변화를 진단했다. 노동시장 전체에서 AI로 인한 급격한 고용 충격이 아직 뚜렷하게 나타나지는 않았지만 미국에선 AI 노출도가 높은 직군을 중심으로 젊은 세대의 고용이 감소하는 현상이 관찰되고 있다고 설명했다. 반면 국내에는 AI가 고용에 미치는 영향을 파악할 모니터링 체계조차 충분히 구축되지 않았다고 지적했다. 이에 AI 도입에 따른 청년 고용 변화를 지속적으로 추적하고 실업률 변화 등에 대비해 사회보장체계의 재정 영향까지 함께 분석해야 한다고 제안했다. 보건의료 분야에선 AI가 의료진의 생산성을 높이고 의료 접근성을 개선할 가능성에 주목했다. 김 교수는 특히 의료취약지역 문제를 단순히 의사 수 확대로 해결하기보다 AI와 데이터, 기술을 활용하는 접근이 필요하다고 주장했다. 이를 위해 병원마다 분산된 의료 데이터를 표준화하고 연계해 의료 AI 개발에 활용할 수 있는 기반을 갖춰야 한다고 밝혔다. 교육 역시 AI 시대에 맞춰 인지능력 중심 체계에서 변화해야 한다고 강조했다. AI가 지식 습득과 문제 해결 등 인지 기능을 빠르게 대체하는 만큼, 다른 사람과 협력하고 공감하며 스스로 판단하는 비인지 역량의 중요성이 커질 것이라는 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AGI는 개별 기술·산업의 혁신을 넘어 국가 체계 전반을 재편하고 우리 삶의 모습까지 근본적으로 바꿔놓을 엄청난 파급력을 가질 것으로 전망되는 만큼, 경제·산업의 변화는 물론 노동·복지·교육 등 사회 전반의 패러다임 전환에도 함께 대비해야 한다"며 "이번 자리에서 나온 고견을 바탕으로 AGI 시대를 선제적으로 준비해 나가도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.27 10:58한정호 기자

다가오는 AGI 시대…정부·산학연 머리 맞댄다

과학기술과 인공지능(AI)이 발전하면서 범용인공지능(AGI) 시대가 다가오는 가운데, 정부와 산학연 전문가들이 정책 방향성을 모색하기 위해 머리를 맞댔다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 프레지던트호텔에서 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'를 개최했다. 이번 2차 회의는 'AGI 시대의 서막'을 주제로 마련됐다. AGI에 대해 아직 전 세계적으로 합의된 정의는 없으나 일반적으로 특정 분야·목적에만 뛰어난 성능을 보여 활용이 국한되는 현재의 AI와 달리, 다양한 분야에서 인간 수준 이상의 범용적 지능을 갖는 AI로 통용되고 있다. 주요 전문가들은 2030년대 초중반을 AGI 도래 시점으로 내다보고 있다. 이날 회의에선 AGI 시대를 대비하기 위한 ▲기술·인프라 확보 ▲경제·산업 전환 ▲사회 연착륙 순서로 3건의 발제가 진행됐다. 먼저 신진우 KAIST 김재철AI대학원 교수는 '최상위급 AI 모델 확보 방안'을 주제로 컴퓨팅 인프라 확충과 함께 데이터 확보 및 사후학습에 대한 투자를 확대해 나가야 한다고 강조했다. 또 공공부문부터 국산 모델 활용을 늘려 사용 데이터가 다시 학습으로 이어지는 선순환 구조를 갖출 필요가 있다고 제안했다. 다음으로 최경진 가천대 법학과 교수는 '토큰 경제 시대의 법과 제도의 설계'를 주제로 발표했다. AI 대전환에 따른 비용·책임·편익의 분배 기준을 미리 설계해야 한다고 짚으며 법과 제도를 통해 노동·기업·데이터 기여자·국가가 함께 참여할 필요가 있다고 제안했다. 마지막으로 김현철 연세대 의과대학 교수는 'AGI와 사회: AI가 바꾸는 세 개의 시장'을 주제로 노동시장·보건의료·교육을 관통하는 변화의 흐름을 진단했다. 또 이에 대응하기 위해 청년 고용 보호와 의료·교육 제도 정비가 필요하다고 강조했다. 이어진 자유토론에선 발제에서 제기된 최상위급 AI 모델 확보, 토큰 경제 설계, 노동·보건의료·교육 시장 재편과 정부의 대응 방향에 대해 논의하고 산업·연구개발·국방·방송 등 AGI가 각 분야에 미치는 영향에 대해 의견을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "최상위급 AI 모델 확보 경쟁이 치열해지고 AI 발전 속도도 기하급수적으로 빨라지고 있다"며 "AGI 시대의 도래는 시간의 문제일 뿐 예정된 미래인 만큼, 우리도 이에 필요한 기술·인프라·제도 등을 어떻게 준비해 나가야 할지 지금부터 고민해야 할 시점"이라고 강조했다. 이어 "AGI는 개별 기술·산업의 혁신을 넘어 국가 체계 전반을 재편하고 우리 삶의 모습까지 근본적으로 바꿔놓을 엄청난 파급력을 가질 것으로 전망되는 만큼, 경제·산업의 변화는 물론 노동·복지·교육 등 사회 전반의 패러다임 전환에도 함께 대비해야 한다"며 "이번 자리에서 나온 고견을 바탕으로 AGI 시대를 선제적으로 준비해 나가도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.27 09:31한정호 기자

[K-미토스③] '국산 보안 AI' 업계 시각은…"오픈소스 공격 탐지·추적 갖춰야"

정부가 추진하는 보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업이 성과 내려면 모델 개발에 그치지 않고 실제 사이버 공격을 탐지·대응할 수 있는 환경을 함께 구축해야 한다는 목소리가 나왔다. 특히 오픈소스 AI를 악용한 공격이 새로운 위협으로 떠오르는 만큼 탐지·추적 기술과 실전 검증 환경을 확보하고 지속적으로 모델을 고도화할 수 있는 지원 체계가 필요하다는 주장이다. 26일 IT 업계에 따르면 정부가 모델 실전 활용 능력을 높이는 방향으로 지원 정책을 설계해야 한다는 의견이 이같이 나오고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 이날 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버보안 분야)' 사업 공모를 마감했다. 이번 사업은 AI를 악용한 사이버 공격에 대응하고 국내 보안 산업의 AI 전환을 촉진하기 위해 보안에 특화된 자체 AI 모델을 개발하는 사업이다. 정부는 제출서류의 적합성 검토와 외부 전문가 평가를 거쳐 9월 중 최종 1개 컨소시엄을 선정해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 10개월간 지원할 예정이다. 현재 SK텔레콤과 네이버클라우드가 각각 보안 기업들과 컨소시엄을 구성했다. 업계에선 정부가 보안 특화 모델을 구축하면서 오픈소스 AI를 악용한 사이버 공격을 탐지·추적하는 기술도 확보해야 한다는 제언이 나오고 있다. 오픈AI나 앤트로픽처럼 서비스를 직접 운영하는 기업은 이용 기록을 토대로 악성 이용 사례를 분석할 수 있지만, 오픈소스 모델은 공격자가 직접 내려받아 로컬 환경에서 구동할 수 있다는 이유에서다. 이에 공격 주체를 추적하기 어렵다. 특히 중국계 오픈소스 모델이 빠르게 고도화하면서 이에 대한 대응 필요성도 커지고 있다. 최신 GPU를 대규모로 확보하지 못한 공격 주체도 이미 학습된 모델을 내려받아 추론에 활용할 수 있어 북한 등 외부 공격 주체가 이를 사이버 공격에 활용할 가능성을 고려해야 한다는 설명이다. 익명을 요청한 AI 업계 관계자는 "오픈소스 모델은 일정 수준 컴퓨팅 파워만 있으면 활용할 수 있고 계속 새로운 버전이 나오면서 더 똑똑해지고 있다"며 "이런 모델을 활용한 공격을 어떻게 탐지하고 대응할 것인지에 대한 정책적 고민이 필요하다"고 강조했다. 정부가 모델 개발 자체보다 실제 공격을 검증할 수 있는 환경을 제공하는 데 역할을 집중해야 한다는 의견도 나온다. 민간이 확보하기 어려운 실제 보안 데이터를 공급하고 공격 환경을 재현할 수 있는 테스트베드를 구축한 뒤 공공·국방 분야를 초기 수요처로 활용해 모델을 반복적으로 검증하는 방식이다. 한 국내 AI 스타트업 대표는 "실제 보안 데이터를 확보·공급하고 실제 공격 환경에서 검증 가능한 테스트베드가 필요하다"며 "보안은 벤치마크보다 실전이 우선"이라고 강조했다. 이어 "정부는 공공·국방 초기 수요를 지원해 민간에 확산될 수 있도록 도와야 한다"고 덧붙였다. 사업 종료 후 지속적인 모델 고도화 체계를 마련하는 것도 과제로 꼽힌다. 모델을 지속적으로 최신화해야 사이버 공격에 대응할 수 있다는 설명이다. 또 다른 관계자는 "보안 특화 파운데이션 모델은 계속 똑똑해져야 한다"며 "정부는 파운데이션 모델을 자산으로만 볼 것이 아니라 계속 운영·최신화·배포하는 존재로 관점을 바꿔야 한다"고 말했다.

2026.08.26 16:51김미정 기자

배경훈 "AI 모델은 국가 안보"…독자 AI 글로벌 톱티어 도전

정부가 올해 하반기 독자 AI 모델을 세계 최고 수준의 개방형 모델로 고도화하고, 내년에는 최상위급 프론티어 AI 모델 개발에 도전한다. 9월에는 독자 AI를 활용한 대국민 서비스 '모두의 AI' 베타 서비스를 시작한다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 25일 이재명 대통령 주재로 열린 국무회의에서 독자 AI 파운데이션 모델 개발의 의미와 성과, 향후 추진 방향을 보고했다. 배 부총리는 최근 미국과 중국이 자국 최상위급 AI 모델의 해외 접근을 차단했거나 이를 논의하고 있다는 점을 언급하며 독자 AI 모델 확보를 국가 안보와 직결된 과제로 강조했다. 그는 “AI 모델은 이제 국가 안보 그 자체”라며 “독자 모델을 만드는 것은 기술을 다룰 수 있는 인재와 그 인재들이 성장할 생태계를 이 땅에 갖는 일”이라고 말했다. 현재 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에는 79개 기업 대학과 1000명이 넘는 AI 인재가 참여하고 있다. 배 부총리는 설립 6년이 채 되지 않은 AI 스타트업 앤트로픽이 기존 제조업 기업을 능가하는 수준의 높은 기업가치를 인정받고 있다는 점을 언급하며 “AI를 가진 자가 세계 경제의 판을 다시 짜고 있다”고 평가했다. 이어 “독자 AI 모델 개발 역량 확보는 단순한 기술 문제가 아니라 국가가 스스로 설 수 있느냐 없느냐의 문제”라고 강조했다. 독자 AI 글로벌 평가 두각...산업 현장 적용 확대 정부는 독자 AI 모델 개발에 대한 투자가 글로벌 경쟁력 확대로 이어지고 있다고 평가했다. 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI가 선정한 '주목할 만한 AI 모델'에는 한국 모델 5개가 이름을 올렸다. 미국 29개, 중국 19개에 이어 세 번째로 많은 수준이다. 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스(AA)의 국가별 최고점에서도 한국 모델은 47점을 기록해 싱가포르 40점, 프랑스 30점, 캐나다 23점 등을 앞섰다. AA 평가에 이름을 올린 국내 AI 모델 개발 기업도 7곳으로 집계됐다. 독자 AI 프로젝트 2차 평가를 통과한 4개 컨소시엄도 성과를 내고 있다. SK텔레콤은 제조·국방 분야 등에 적용할 수 있는 AI 모델을 개발하고 있다. LG AI연구원은 국내 최대 규모인 7500억개 매개변수 모델을 개발하면서 안전성과 신뢰성 분야에서도 높은 평가를 받았다. 업스테이지 모델은 글로벌 AI 모델 이용 플랫폼 '오픈라우터'에서 하루 사용량 기준 세계 9위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 글로벌 AI 모델 성능 종합점수에서 국내 최고점을 기록하고 세계 개방형 모델 가운데 6위에 올랐다. 산업 현장의 활용 성과도 나타났다. SK텔레콤은 법률 AI를 통해 소송 재판 준비 시간을 45.7% 줄였다. LG AI연구원은 신물질 발굴 AI를 활용해 기존 22개월이 걸리던 화장품 신소재 발굴 기간을 하루로 단축했다. 업스테이지 '솔라 오픈2'는 연구개발(R&D) 예산 심의 AI에 활용돼 사용자 검토 시간을 78% 줄였고, 모티프테크놀로지스는 철강 제조 특화 AI를 적용해 제조설비 오류 대응 시간을 30% 단축했다. 배 부총리는 “독자 AI 모델 개발은 단지 하나의 기술을 만드는 것이 아니라 국민 서비스에서 산업 경쟁력, 공공서비스까지 AX 전체 판을 통째로 바꾸는 것”이라고 말했다. 하반기 中 추격…9월 '모두의 AI' 베타서비스 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 3차 단계로 이어가면서 모델 성능을 세계 최고 수준까지 끌어올린다는 목표다. 현재 국내 독자 AI 모델은 중국의 주요 개방형 AI 모델에 다소 못 미치지만 올해 하반기 추가 고도화를 통해 이를 추격한다. 내년에는 GPU와 데이터 투입을 확대해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전한다. 독자 AI의 실제 활용도 본격화한다. 대국민 AI 서비스 '모두의 AI'는 9월 베타 서비스를 시작해 12월 정식 서비스를 제공한다. 이후 2027년에는 국민 개개인이 AI 에이전트를 활용하는 '1인 1에이전트' 구현을 추진한다. 보안 분야에서는 올해 하반기 보안 특화 AI 1차 개발을 통해 취약점 탐지 등에 활용하고, 내년 추가 개발과 데이터 투자를 거쳐 AI 기반 보안체계로 고도화한다. 범정부 행정망에도 독자 AI 모델을 기본 모델로 활용해 정부 업무 효율화와 대국민 공공서비스의 질적 향상을 추진한다. 배 부총리는 “세계적 수준의 독자 AI를 확보하는 것이 전 국민의 AI 역량을 키우고 산업을 성장시키며 공공서비스의 품질을 높이는 최선의 길”이라며 “우리나라가 명실공히 AI 강국으로 도약할 수 있도록 AI 모델을 지속적으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

2026.08.25 14:24박수형 기자

[현장] 델 "AI 에이전트 수천개 쓰는 시대…일하는 방식부터 바꿔야"

델 테크놀로지스가 인공지능(AI)을 단순한 업무 생산성 도구에서 기업 비즈니스와 산업 현장을 움직이는 핵심 인프라로 확장하는 청사진을 제시했다. AI 에이전트 확산에 맞춰 데이터센터와 데이터, 보안, 업무 환경을 아우르는 인프라를 현대화하고 'AI 팩토리'를 중심으로 기업 AI 투자를 실질적인 비즈니스 성과로 연결한다는 목표다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 25일 서울 코엑스에서 개최한 '델 테크놀로지스 포럼 2026'에서 "많은 기업이 AI를 새로운 성장 기회로 받아들이고 있지만 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 보안과 규제, 데이터 거버넌스, 인프라 준비 등 다양한 어려움에 직면하고 있다"며 "엔드투엔드 포트폴리오와 개방형 생태계를 바탕으로 기업의 장기적인 기술 로드맵을 제시하고 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 전략적 파트너 역할을 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 행사는 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장이 무대에 등장해 로봇과 악수하며 시작됐다. 그는 3년 전 생성형 AI 시대가 도래한 당시 포럼에서도 AI를 주요 화두로 제시했던 점을 언급하며 이제는 생활과 업무에서 AI를 빼놓기 어려운 시대가 됐다고 진단했다. 또 기업의 관심 역시 AI 도입 자체에서 비용과 전력 소비를 낮추면서 실제 업무에 얼마나 효과적으로 활용할 수 있느냐로 옮겨가고 있다고 설명했다. 유 사장도 지난 1년간 AI 산업의 변화 속도가 예상보다 빨랐다고 평가했다. 그러면서 AI 모델 비용은 낮아지고 있지만 사용량과 토큰 소비는 빠르게 증가하고 있고 AI가 산업 현장으로 확산되면서 사이버 복원력과 리스크 관리, 거버넌스의 중요성도 함께 커졌다고 강조했다. 실제 델이 최근 진행한 '2026년 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사'에 따르면 응답 기업의 87%는 급변하는 환경에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 대해 유 사장은 "기업들은 AI와 업무·산업 현장, 데이터센터를 별개의 과제로 추진해선 안 되며 AI·데이터·보안을 아우르는 실행 가능한 로드맵을 마련해야 한다"며 "특히 보안과 사이버 복원력은 AI 구축 이후 추가하는 기능이 아니라 초기 설계부터 포함해야 할 필수 요소"라고 말했다. "AI, 전기만큼 근본적인 인프라…데이터가 기업 경쟁력 좌우" 마이클 델 회장도 이날 포럼 영상 메시지를 통해 AI가 기업과 사회의 기반 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 "AI 지능은 전기만큼이나 근본적인 인프라가 돼 병원·공장·연구소·도시로 스며들고 있다"며 "이런 상황 속 기업의 차별점은 각자가 보유한 고유한 데이터이며 모든 조직은 이를 얼마나 빠르게 영향력으로 전환할 수 있느냐는 과제에 직면했다"고 짚었다. 델은 이를 지원하기 위해 기업 데이터가 존재하는 곳에서 AI를 구동할 수 있는 하이브리드 AI 인프라 전략을 강화하고 있다. 현재 5000곳 이상 기업 고객이 '델 AI 팩토리'에서 워크로드를 운영 중이며 신약 개발과 산업 자동화, 금융 서비스 등으로 활용 분야를 확대하고 있다. 이와 관련해 맷 던피 델 테크놀로지스 수석부사장은 AI를 실제 사업 성과로 연결하기 위해선 기존 업무 방식 자체를 재설계해야 한다고 제언했다. 단순히 기존 프로세스에 AI를 추가하는 방식으로는 투자 효과를 충분히 거둘 수 없다고도 지적했다. 시장에서 큰 경쟁력을 지닌 업무부터 AI를 적용하고 이후 투자 효과를 실현할 수 있도록 운영 모델까지 변화시켜야 한다는 설명이다. 또 기업용 에이전트를 구축하는 과정에선 데이터 준비와 업무 흐름에 대한 이해, 온톨로지 구축, 기존 시스템과의 통합 등을 거쳐야 한다고 짚었다. 던피 수석부사장은 "기업용 에이전트 구축은 혼자 할 수 있는 영역이 아닌 다양한 플레이어가 필요한 분야"라며 "기업 내 마케팅, 사업부서, 데이터 사이언스, 보안, 법무·개인정보보호 조직 등이 모두 함께 움직여야 실제 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있다"고 강조했다. 데이터센터 현대화부터 '토크노믹스'까지…AI 비용 구조 바뀐다 델은 AI 확산에 대응하기 위한 출발점으로 데이터센터 현대화를 꼽았다. 델이 실시한 조사에서 국내 응답자의 72%는 현재 IT 인프라가 AI를 지원할 준비가 충분하지 않다고 답했다. 이에 던피 수석부사장은 데이터 구조를 정비하는 동시에, AI에 최적화된 빠르고 유연한 인프라를 구축해야 한다고 설명했다. AI 에이전트 확산에 따른 '토크노믹스(Tokenomics)'도 새로운 핵심 과제로 제시됐다. AI 모델의 토큰 단가는 하락하고 있지만 에이전트와 AI 서비스 사용량이 더 빠르게 늘어나면서 기업이 부담해야 하는 전체 비용은 오히려 커질 수 있어서다. 워크로드와 모델, 이를 구동할 시스템·인프라 위치까지 함께 고려한 비용 구조를 설계해야 하는 상황이다. 이에 따라 IT 조직의 역할도 달라질 것으로 전망했다. 던피 수석부사장은 "기존 시스템·애플리케이션 관리자들은 AI 워크로드와 지식 계층, 컨텍스트 엔진을 이해하고 적절한 모델과 데이터 배치 방식을 설계하는 'AI 아키텍트'가 될 것"이라며 "다양한 AI 모델 가운데 워크로드 특성에 따라 온프레미스와 PC, 퍼블릭 클라우드 등을 선택해 비용 효율적인 아키텍처를 구성하는 역량이 요구된다"고 말했다. 젠슨 황·마이클 델 "에이전트 시대 온다" 이날 행사에선 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드'에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마이클 델 회장이 나눈 대담 영상도 공개됐다. 황 CEO는 생성형 AI가 에이전틱 시스템으로 진화하면서 처음으로 실질적으로 유용한 AI가 등장했고 이에 맞춰 AI 컴퓨팅 수요가 가파르게 증가하고 있다고 진단했다. 엔비디아와 델은 AI 에이전트를 구동하기 위한 새로운 컴퓨팅 시스템 개발에 나서고 있다. 기업이 자체 데이터와 특화 모델을 로컬 환경에서 구동하는 동시에, 대규모언어모델(LLM)은 클라우드에서 활용하는 하이브리드 AI 구조다. 양사는 31년간 이어온 협력 관계를 바탕으로 AI 인프라 협력을 확대한다는 방침이다. 파트너십의 핵심 솔루션은 델 AI 팩토리다. 델이 보유한 제품과 프레임워크를 넘어 기업이 다양한 에이전트를 운영할 수 있도록 돕는 통합 포트폴리오다. 델 AI 서버, 스토리지, 플랫폼에 더해 고객별로 구축한 AI 솔루션도 표준화해 빠른 AI 도입과 배포를 지원한다는 목표다. 던피 수석부사장은 "기업은 AI의 경제성을 이해하고 직접 실험하며 새로운 업무 방식을 만들어가야 한다"며 "우리는 고객이 AI의 잠재력을 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있도록 함께 혁신하는 전략적 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.08.25 13:03한정호 기자

익명 'Ox 알파', 하루 100조 토큰 무료 제공...개발사 정체 놓고 추측 '무성'

정체를 알 수 없는 AI 랩이 스텔스 모델 'Ox 알파(Ox Alpha)'를 무료로 공개하며 AI 업계가 술렁이고 있다. 개발 주체를 밝히지 않은 채 하루 100조 토큰 규모의 처리 용량을 무료로 내걸면서 프론티어급 모델 개발사를 둘러싼 추측이 무성하게 이어지고 있다. 23일 테크밈 등 외신에 따르면 Ox 알파는 AI 모델 라우팅 서비스 오픈라우터(OpenRouter)와 코딩 에이전트 오픈코드(OpenCode)에 정체가 공개되지 않은 채 업로드됐다. 오픈라우터는 공식 계정을 통해 Ox 알파를 효율적인 코딩과 지속적인 에이전틱 작업, 실제 프로덕션 환경에 최적화된 프론티어 모델이라고 소개했다. 텍스트·이미지·비디오를 함께 처리하는 멀티모달 모델로 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창과 최대 13만1072 토큰의 출력 용량을 갖춘 것으로 소개됐다. 공개 글에는 일주일간 완전 무료로 서비스를 제공하며 하루 100조 토큰을 처리할 수 있는 용량을 갖췄다는 내용이 포함됐다. 이 같은 조건이 알려지자 시장의 관심은 곧바로 모델의 정체로 쏠렸다. 하루 100조 토큰이라는 수치는 통상적인 체험용 공개 수준을 넘어서는 규모로 이를 실제로 감당할 수 있는 AI 랩이 많지 않기 때문이다. 업계에서는 단순히 새로운 모델이 등장했다는 사실보다 이 정도 인프라와 자본력을 동원할 수 있는 주체가 누구인지를 더 주목하는 분위기다. 가장 유력한 후보로는 중국 AI 기업 지푸 AI(Z.ai)가 거론된다. 지푸 AI는 과거 자사의 GLM-5 모델을 '포니 알파(Pony Alpha)'라는 이름으로 익명 필드 테스트한 전례가 있어 이번에도 유사한 방식으로 신형 모델을 시험하고 있다는 해석이 나온다. 일부 분석가들은 Ox 알파의 비디오 인코딩 파이프라인과 토크나이저 연산 방식, 응답 패턴이 지푸 AI의 기존 모델 구조와 상당히 유사하다고 보고 있다. 서드파티 리더보드 킹벤치에서는 Ox 알파가 87.5%를 기록해, GLM-5.3의 91.25%에 근소하게 못 미치는 점수를 받기도 했다. 다만 현재 공개된 GLM-5.3은 이미지·비디오 입력을 지원하지 않는 텍스트 전용 모델인 반면 Ox 알파는 멀티모달 입력을 지원한다는 점에서 차이가 있다. 이 때문에 지푸 AI가 실제 배후라면, 아직 공개되지 않은 상위 멀티모달 버전일 가능성이 제기된다. 업계 일각에서는 지푸 AI가 최근 대규모 GPU 클러스터와 1기가와트(GW)급 데이터센터를 가동한 것으로 알려진 만큼, 하루 100조 토큰 수준의 대규모 무료 제공을 감당할 컴퓨팅 여력이 있을 수 있다는 분석도 내놓고 있다. 일각에서는 딥시크(DeepSeek) 가능성도 제기됐다. 공격적인 무료 배포 전략이 딥시크의 기존 행보와 닮아 있다는 이유에서다. 실제로 딥시크의 V4 모델도 지난 3월 11일 '헌터 알파(Hunter Alpha)'라는 이름으로 익명 테스트를 거친 바 있다. 그러나 최근 V4-플래시 모델 가격 인상 흐름을 고려하면 Ox 알파가 내세운 수준의 처리량을 감당할 컴퓨팅 여력이 충분하지 않을 수 있다는 반론이 나온다. 여기에 딥시크 V4 플래시가 104만8576 토큰이라는 특정 컨텍스트 창 구조에 최적화돼 있지 않고, 토큰화 방식도 Ox 알파와 다르다는 점이 근거로 제시됐다. 일론 머스크 진영의 AI 모델일 가능성도 언급됐다. 다만 Ox 알파가 중국의 민감한 정치적 주제에 대해 비교적 세밀한 답변 정책을 보인다는 점에서 중국 본토 데이터셋 기반으로 학습된 모델일 가능성이 더 높다는 반론이 뒤따랐다. 이 때문에 현재로서는 단순한 자본력이나 연산 능력만으로 배후를 특정하기는 어렵다는 평가가 나온다. 최근에는 마이크로소프트의 차세대 프론티어 모델 'MAI' 계열의 미공개 버전일 수 있다는 분석도 새롭게 부상했다. 이 주장은 Ox 알파가 오픈AI가 개발한 바이트페어 인코딩(BPE) 방식의 토크나이저를 사용하는 것으로 보인다는 점에 근거한다. 중국계 모델이 오픈AI 계열 토크나이저를 사용할 가능성은 상대적으로 낮다는 시각에서 오픈AI·구글·앤트로픽·xAI와 중국계 프론티어 모델 대부분을 배제하면 마이크로소프트의 파이(Phi) 계열이 유력하다는 논리다. IBM의 그래나이트(Granite) 계열도 후보군으로 언급되지만 가능성은 크지 않다는 평가가 우세하다. 정체 논쟁과 별개로 Ox 알파의 성능도 화제를 모으고 있다. 개발자 벤 데이비스가 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 '딥SWE(DeepSWE)'의 10개 문항으로 테스트한 결과 Ox 알파는 약 80%의 정답률을 기록해 앤트로픽 페이블 5의 65%, 오픈AI GPT-5.6 솔의 52%를 앞섰다는 평가가 나왔다. 코딩과 장기 에이전트 작업에 최적화됐다는 공개 측 설명과 맞물리며 성능 측면에서도 관심이 커지는 모습이다. 다만 이 결과만으로 성능을 단정하기는 이르다는 지적도 만만치 않다. 해당 테스트는 전체 113개 문항 가운데 10개만을 표본으로 삼은 결과여서 편차가 클 수 있고 딥SWE 벤치마크 하네스가 bash 명령어만 지원해 실제 개발 환경을 온전히 반영하지 못한다는 비판도 제기된다. 일부 사용자는 단순 실무 작업에서는 오히려 소형 모델보다 낮은 성능을 보였다며, 벤치마크에 특화해 점수를 끌어올리는 이른바 '벤치맥싱' 가능성을 언급하기도 했다. 결국 Ox 알파의 실질적 경쟁력은 보다 다양한 환경에서의 검증이 필요하다는 의미다. 그럼에도 업계가 이번 사례를 주목하는 이유는 분명하다. 실제 개발사가 어디인지를 떠나 익명의 주체가 하루 100조 토큰 규모의 연산 자원을 무료로 방출하겠다고 나선 것 자체가 AI 모델 시장의 경쟁이 얼마나 격화하고 있는지를 보여주는 상징적 장면이기 때문이다. 기업과 개발자 입장에서는 기대와 우려가 교차한다. 장문 처리와 코드 생성, 멀티모달 분석 같은 기능을 무료에 가깝게 시험할 수 있다는 점은 매력적이다. 반면 개발 주체와 운영 정책이 불분명한 상태에서 서비스를 업무에 곧바로 적용하기에는 부담도 적지 않다. 데이터 처리 방식과 보안, 무료 정책의 지속 가능성, 향후 가격 전환 여부 등을 확인하기 전까지는 신중하게 접근해야 한다는 목소리도 나온다. 정체 논쟁과 별개로 일부 업계 관계자 초기 반응도 나오고 있다. 온라인 결제 기업 스트라이프(Stripe)의 공동창업자 겸 최고경영자(CEO) 패트릭 콜리슨은 자신의 소셜미디어에 Ox 알파를 직접 테스트한 뒤 "매우 인상적"이라고 평가했다.

2026.08.24 11:01남혁우 기자

메타, 외부 AI에 거액 지출…오픈AI 기술로 모델 품질 점검

메타가 외부 인공지능(AI) 모델 활용에 거액을 지출하며 마이크로소프트 최대 고객 반열에 오른 것으로 전해졌다. 20일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 마이크로소프트 애저 클라우드를 통해 외부 AI 모델을 이용하는 데 연간 수억 달러를 투입했다고 보도했다. 해당 플랫폼에서 매주 사용하는 AI 연산량은 수조 토큰에 달한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 문장을 처리하고 생성할 때 사용하는 기본 단위다. 토큰 사용량이 많을수록 모델을 구동하는 데 필요한 컴퓨팅 자원과 비용도 늘어난다. 메타는 마이크로소프트의 AI 모델 플랫폼 '파운드리'를 통해 외부 모델을 이용하고 있다. 파운드리는 여러 기업이 개발한 AI 모델을 제공하는 애저 기반 마켓플레이스로 지난 7월 기준 고객사 10만곳을 확보했다. 마이크로소프트는 제조업과 운송업 등 전통 산업의 AI 도입 사례를 적극 소개하고 있다. 다만 파운드리에서 가장 많은 비용을 지출하는 고객은 대부분 기술 기업인 것으로 알려졌다. 중국 소셜미디어 틱톡을 운영하는 바이트댄스는 파운드리의 최대 지출 고객으로 꼽힌다. 어도비와 퍼플렉시티를 비롯해 고객 서비스 AI 스타트업 시에라도 주요 고객사에 포함됐다. 마이크로소프트의 AI 매출도 소수 IT 기업에 집중돼 있다. 오랜 협력사인 오픈AI는 최근 회계연도 기준 마이크로소프트 전체 AI 매출의 약 70%를 차지했다. 메타는 소프트웨어(SW) 개발을 지원하기 위해 여러 플랫폼에서 외부 AI 모델을 이용하고 있다. 모델의 이용 가능 여부와 비용을 따져 필요한 플랫폼과 모델을 선택하는 방식이다. 메타 개발자들은 파운드리로 오픈AI 기술을 이용해 자체 모델이 생성한 결과물을 평가하기도 했다. 앤드루 보즈워스 메타 최고기술책임자(CTO)는 지난 7월 '빅 테크놀로지' 팟캐스트에서 "우리는 자체 AI 모델을 개발하면서도 개발 과정에서 다른 선도 모델을 빌려 쓰고 있다"고 설명했다. 메타는 외부 모델을 이용하면서도 여러 AI 모델 접근권을 판매하는 API 사업도 추진하고 있다. 해당 사업이 본격화하면 마이크로소프트 파운드리와 경쟁하면서 외부 서비스 지출을 줄일 수 있다. 메타가 마이크로소프트 기술을 이용하다 자체 인프라로 전환한 사례는 이전에도 있었다. 페이스북 웹 검색에 마이크로소프트 검색엔진 '빙'을 적용했다가 2014년 말 사용을 중단했으며 현재는 자체 모델 개발을 위한 대규모 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 블룸버그통신은 "AI가 시장의 기대에 부응하려면 일부 기술 기업에만 머물지 않고 경제 전반에 광범위하게 도입돼야 한다"고 분석했다.

2026.08.21 12:53김미정 기자

엘리스그룹, 기업용 AI 제품군 확대…코딩 에이전트 '헬피코드' 공개

엘리스그룹이 인공지능(AI) 코딩 에이전트와 사내 지식 관리 솔루션을 공개하며 기업·기관 대상 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 엘리스그룹은 오는 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 '2026 AI 서밋 서울 앤 엑스포(AISE 2026)'에 참가한다고 18일 밝혔다. 이번 행사에서 회사는 기업 AX를 지원하는 '엘리스AX' 제품군과 AI 인프라·클라우드 기술을 선보인다. 특히 AI 코딩 에이전트 '헬피코드'와 사내 지식을 구조화하는 '헬피컨텍스트'를 처음 공개한다. 기존 AI 문서 분석 솔루션 '헬피비전'과 생성형 AI 솔루션 '헬피챗'에 신규 서비스를 추가해 기업 AI 포트폴리오를 확대했다는 설명이다. 엘리스그룹은 교육 특화 AI 모델을 시작으로 생성형 AI와 문서 분석, 지식 구조화, AI 에이전트 등으로 기술 영역을 확대해왔다. 이번에 공개한 제품들을 연계해 조직의 실질적인 AX를 지원한다는 방침이다. 회사 측에 따르면 엘리스AX 제품군은 기업 데이터를 읽고 연결하며 활용하는 전 과정을 지원한다. 헬피비전은 비전언어모델(VLM)을 기반으로 그림과 표가 포함된 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환·분석한다. 헬피컨텍스트는 사내 문서와 담당자, 프로젝트 등 분산된 정보를 연결해 지식 계층으로 구조화하는 솔루션이다. AI가 기업 고유 업무 맥락을 이해할 수 있도록 지원하며 실시간 정보 업데이트와 사용자별 권한 관리 기능도 제공한다. 헬피코드는 기업 내부 서버에 구축돼 사내 코드와 지식을 기반으로 개발 업무를 지원하는 AI 코딩 에이전트다. 특히 프론티어 모델 대비 5분의 1 미만 비용으로 사용할 수 있어 기업의 AI 도입 비용 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. 헬피챗은 조직 내부 데이터와 지식을 활용해 다양한 업무에 생성형 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 주요 데이터를 외부로 반출하지 않고 데이터 분석과 지식 구조화, 실제 업무 활용까지 이어지는 AX 환경을 구현할 수 있다. 엘리스그룹은 AI 솔루션과 함께 AI 인프라·클라우드 기술도 함께 공개한다. 최근 정부 그래픽처리장치(GPU) 사업을 잇달아 수주한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 GPU 최적화 솔루션 'ECI'를 소개하며 AI 풀스택 역량을 선보일 계획이다. 행사 둘째 날인 20일에는 '데이터센터에서 모델까지, 에이전트 시대를 위한 확장'을 주제로 쇼케이스 발표도 진행한다. AI 에이전트 확산에 따른 컴퓨팅 환경 변화와 데이터센터, 클라우드, AI 모델, 에이전트를 연결하는 기술 전략을 소개할 예정이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "기업 AX를 위해선 보안이 철저한 인프라를 기반으로 조직이 보유한 데이터와 지식을 AI가 이해하고 실제 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다"며 "기업 데이터를 안전하게 활용하는 AI 솔루션부터 이를 안정적으로 구동하는 클라우드와 인프라까지 연결해 기업·기관의 실질적인 AX를 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 16:00한정호 기자

베스핀글로벌, 오픈AI 셀렉트 파트너 선정…운영·최적화 프레임워크 전면에

베스핀글로벌이 오픈AI 최신 모델과 자체 인공지능(AI) 운영 프레임워크를 결합해 기업 AI 도입·운영·최적화 전 과정 지원에 나선다. 베스핀글로벌은 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 18일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI 기술과 제품을 기반으로 AI 솔루션을 구축하고 판매, 제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업별 전문성과 AI 구축·운영 역량을 갖춘 기업을 대상으로 기술 리소스와 교육, 지원 프로그램을 제공한다. 베스핀글로벌은 이번 파트너 선정을 계기로 기업 고객이 최신 GPT 모델과 챗GPT 워크를 실제 업무 환경에 효과적으로 도입할 수 있도록 지원할 계획이다. 회사는 고객 비즈니스 환경과 요구 사항에 맞는 AI 서비스를 구축하고 업무 생산성과 운영 효율성을 높일 수 있는 AI 활용 환경을 제공한다는 방침이다. 이를 위해 자체 AI 운영 프레임워크인 '7 레이어 AI 스택(7 Layer AI Stack)'을 기반으로 AI 서비스 포트폴리오를 강화했다. AI 인프라·데이터·모델·에이전트·보안·거버넌스·운영 최적화에 이르는 전 과정을 체계적으로 지원할 수 있도록 설계했다. 7 레이어 AI 스택은 ▲인프라 및 배포 ▲데이터 플랫폼 및 워크플로우 ▲모델·지식·AI 운영 ▲에이전트 오케스트레이션 ▲거버넌스·신뢰·보안 ▲운영 및 최적화 ▲성과 구현 등 7개 계층으로 구성된다. 베스핀글로벌은 오픈AI 모델을 활용한 AI 서비스 구축·운영 역량을 확대하고 이를 기반으로 기업용 AI 매니지드 서비스(AI MSP) 제공 범위도 넓힐 계획이다. 다양한 산업 분야 기업이 오픈AI 모델을 활용해 AI 전환(AX)을 추진하고 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 AI 구축부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원한다는 목표다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "이번 오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리가 AI 구축·운영 역량을 바탕으로 오픈AI 파트너 네트워크에 참여하게 된 의미 있는 이정표"라며 "7 레이어 AI 스택을 기반으로 고객이 오픈AI 최신 AI 모델을 실제 업무 환경에 효과적으로 적용하고 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 15:36한정호 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

[독파모 2차 발표] '국가대표 AI' 3파전 돌입…정예팀에 B200 3천장 푼다

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 3차 단계에 진출한 정예팀에 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 약 3000장을 투입한다. 앞선 개발 단계에서 정예팀별로 서로 다른 GPU가 제공됐던 것과 달리 이번에는 정예팀마다 B200 1000장을 지원해 독자 AI 모델 고도화를 가속한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가 결과, 업스테이지·SK텔레콤(SKT)·LG AI연구원 등 3개 정예팀을 3차 단계 진출팀으로 선정했다고 18일 밝혔다. 올해 추가 정예팀으로 합류한 모티프테크놀로지스는 이번 평가를 끝으로 프로젝트를 마무리하게 됐다. 독파모는 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 정부가 추진하는 국가 핵심 AI 프로젝트다. 정부는 단계별 평가를 통해 정예팀을 압축하고 데이터와 컴퓨팅 자원을 집중 지원하는 방식으로 사업을 추진 중이다. 3차전부터 GPU 상향…팀당 B200 1천장 지원 정부는 3차 단계에 진출한 정예팀에 지난해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 확보한 B200 총 3000장을 지원할 예정이다. 앞서 LG AI연구원과 업스테이지는 2차 단계평가를 준비하는 과정에서 각각 B200 512장과 H100 512장 수준의 컴퓨팅 자원을 지원받았다. 올해 추가 정예팀으로 뒤늦게 합류한 모티프테크놀로지스에는 B200 768장이 제공됐다. 정부는 3차 단계 진출팀에 대한 GPU 지원 규모도 확대하기로 했다. 올해 상반기 768장 수준이던 지원 규모를 하반기에는 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. SKT는 그동안 정부 GPU 임차지원 사업자로 참여해 별도의 정부 GPU를 지원받지 않았다. 다만 정부는 3단계 평가에 진출할 경우부터 GPU를 지원할 수 있도록 했다. 이에 따라 SKT도 이번 단계부터 정부가 확보한 GPU를 활용할 수 있게 됐다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "다음 단계에 진출한 정예팀들에게 고성능 GPU 지원을 확대해 독자 AI 모델을 빠르게 고도화할 수 있도록 뒷받침하겠다"고 말했다. NHN클라우드·카카오 인프라 투입…지난해 확보 물량 활용 독파모에 공급되는 B200은 정부가 지난해 추진한 대규모 GPU 확보 사업을 통해 마련됐다. 정부는 지난해 약 1조 4600억원을 투입해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오를 사업자로 선정했다. 이들 기업은 총 1만 3136장의 GPU를 확보·구축했다. 사업자별로 NHN클라우드는 B200 7656장, 카카오는 B200 2424장, 네이버클라우드는 H200 3056장을 구축했다. 이 가운데 정부 활용 물량은 NHN클라우드 B200 6120장, 카카오 B200 2040장, 네이버클라우드 H200 2296장이다. 이번 독파모 3차 단계에는 B200만 투입되는 만큼 NHN클라우드와 카카오가 구축한 B200 인프라가 공급 기반으로 활용될 예정이다. 최근까지 산학연에 제공돼온 정부 GPU 자원이 독파모에 집중 투입될 전망이다. 과기정통부는 정예팀당 GPU 임차 비용이 6개월 기준 약 400억원으로, 총 1200억원이 될 것으로 추산했다. 베라루빈까지 확보…차기 국가 AI 프로젝트는 검토 정부는 올해도 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 이어가고 있다. 지난 6월 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 수행기관으로 선정했다. 이를 통해 베라루빈과 B300을 포함한 최신 GPU 9704장을 추가 구축할 계획이다. 이 가운데 정부 활용 물량은 베라루빈 2016장과 B300 4360장 등 총 6376장이다. 다만 독파모 후속 사업이나 '모두의 AI' 등 특정 국가 AI 프로젝트에 해당 GPU를 어떻게 배분할지는 아직 결정되지 않았다. 과기정통부 관계자는 "내년도에 정부 활용분 GPU를 어떻게 투입할지는 아직 정해지지 않았다"며 "산학연과 국가 프로젝트를 다양하게 지원하는 방향이 될 수 있지만 아직 확정된 것은 없으며 내부 검토를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.18 14:28한정호 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

[현장] 알리바바 클라우드, 韓 제3 데이터센터 가동…풀스택 AI 지원 앞장선다

알리바바 클라우드가 국내 세 번째 데이터센터를 개소하며 한국 시장 공략에 속도를 낸다. 국내 인공지능(AI)·클라우드 인프라를 확충하는 동시에 AI 모델·플랫폼·애플리케이션을 아우르는 풀스택 전략을 앞세워 기업 고객 확보에 나선다는 목표다. 윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장은 18일 조선 팰리스 서울 강남에서 열린 제3 데이터센터 출범 기자간담회에서 "한국은 디지털 인프라와 AI에 대한 수요가 매우 높은 시장"이라며 "국내 기업이 안정적으로 AI와 클라우드 서비스를 운영할 수 있도록 지속적으로 인프라 투자를 확대하겠다"고 밝혔다. 알리바바 클라우드는 2016년 국내 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 개소했다. 지난해 두 번째 데이터센터를 추가한 데 이어 올해 세 번째 데이터센터를 가동했다. 이를 계기로 AI 에이전트 서비스 확대와 현지 파트너 생태계를 강화한다는 방침이다. 데이터센터 3곳으로 확대…SLA 99.99%까지 상향 이번에 개소한 알리바바 클라우드 국내 제3 데이터센터는 기업 AI 도입과 클라우드 서비스 운영을 지원하기 위한 인프라 확장 전략의 핵심 거점이 될 전망이다. 알리바바 클라우드는 새 데이터센터를 통해 컴퓨팅·스토리지·네트워크·보안·데이터베이스·컨테이너·클라우드 네이티브 서비스 등 기업용 클라우드 서비스를 제공할 계획이다. 국내 데이터센터가 3곳으로 늘어나면서 서비스 장애시 지연 시간을 줄이고 재해복구(DR) 역량도 강화하게 됐다. 윤 지사장은 "기존에는 데이터센터가 두 곳이었지만 이제 세 곳으로 확대되면서 서비스 안정성과 가용성이 크게 강화됐다"며 "하나의 데이터센터에 장애가 발생하더라도 나머지 두 곳이 서비스를 안정적으로 지원할 것"이라고 설명했다. 실제로 알리바바 클라우드는 제3 데이터센터 개소를 계기로 국내 리전의 서비스 수준 협약(SLA)을 기존 99.95%에서 99.99%로 상향했다고 밝혔다. 네트워크 접속 지점이 늘어나면서 저지연 환경도 강화했다. 또 윤 지사장은 클라우드 및 데이터센터 보안과 관련해 "한국 리전에 저장되는 고객 데이터는 고객 동의 없이 절대 해외로 이전되지 않는다"며 "데이터 주권과 국내 규제를 준수하는 것이 핵심 원칙"이라고 말했다. 이번 투자는 지난해 알리바바그룹이 발표한 530억 달러(약 75조원) 규모 AI·클라우드 투자 계획의 일환이다. 이번 데이터센터 개소로 알리바바 클라우드의 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역으로 확대됐다. 현재 알리바바 클라우드는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS), 구글클라우드에 이어 전 세계 4위 클라우드 사업자로 평가된다. AI 모델부터 애플리케이션까지…엔드투엔드 풀스택 전면에 알리바바 클라우드는 인프라 확장과 함께 AI 사업도 지속 강화하고 있다. 핵심 전략은 인프라부터 모델, 플랫폼, 애플리케이션까지 모두 제공하는 엔드투엔드 AI 풀스택이다. 특히 이번 제3 데이터센터 개소를 계기로 한국에서 ▲에이전트런(AgentRun) ▲스타옵스(STAROps) ▲ACS 에이전트 샌드박스 ▲AI 시큐리티 가드레일 2.0 ▲에이전틱 SOC 등 AI 에이전트 서비스를 확대할 계획이다. 기업이 AI 에이전트를 개발하고 배포한 뒤 운영과 보안까지 통합 관리할 수 있도록 지원한다는 목표다. 윤 지사장은 "앞으로는 AI 모델 자체보다 이를 활용한 AI 애플리케이션과 에이전트 개발이 더욱 중요해질 것"이라며 "한국 기업이 AI 에이전트를 효율적으로 구축하고 운영할 수 있도록 관련 서비스를 지속적으로 확대하겠다"고 밝혔다. AI 모델 부문에선 자체 대규모 언어모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 앞세웠다. 최근 공개한 '큐원 3.8 맥스'는 2조 4000억 개 규모의 파라미터를 갖춘 모델로, 오픈소스 커뮤니티에도 공개됐다. 큐원 모델 제품군의 누적 다운로드 수는 30억 회를 넘어섰으며 이를 기반으로 개발된 파생 모델도 30만 개 이상에 달한다. 알리바바 클라우드는 이미지 생성 모델과 영상 생성 모델도 함께 제공하며 멀티모달 AI 생태계를 확대 중이다. 파트너 생태계 확대…한국 기업 아시아 진출 지원 알리바바 클라우드는 국내 파트너십 확대에도 박차를 가한다. 현재 전 세계적으로 약 1만 2000 개 파트너 네트워크를 운영 중이며 국내에선 메가존클라우드를 포함한 약 20개 기업과 협력하고 있다. 최근에는 AI 수요 확대에 맞춰 팀스파르타와 같은 AI 네이티브 기업도 파트너 생태계에 합류했다. 이날 간담회에는 알리바바 클라우드의 영상 및 이비지 생성 모델을 AI 에이전트 플랫폼에 적용한 AI 전문기업 젠다이브가 참석해 업무 자동화 활용 사례를 발표했다. 네이버제트 역시 메타버스 플랫폼 '제페토' 서비스에 알리바바 클라우드 인프라를 활용 중이다. 알리바바 클라우드는 중소기업과 스타트업 지원을 지속 강화한다는 방침이다. 다른 클라우드 빅테크와 달리 가격 경쟁력을 앞세워 AI 도입 장벽을 낮추고 국내 기업의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 현지 인력 채용도 확대할 계획이다. 향후에는 공공·금융 등 AI 수요가 있는 영역군으로도 사업을 확장한다는 목표다. 특히 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 보유 인프라와 네트워크 역량를 기반으로 지원할 방침이다. 윤 지사장은 "폐쇄형 AI를 내세우는 다른 경쟁사와 달리 오픈소스 전략을 기반으로 누구나 AI를 활용할 수 있는 환경을 조성할 것"이라며 "데이터 주권을 보장하는 소버린 AI 전략을 앞세워 한국 기업의 디지털 전환을 지속 지원하겠다"고 강조했다.

2026.08.18 11:59한정호 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

엔비디아, '네모트론 3.5 라이트닝' 공개…로컬 AI 생태계 확장

엔비디아가 오픈모델과 소프트웨어·개발자 도구·하드웨어를 아우르는 로컬 인공지능(AI) 생태계 확대에 나섰다. 엔비디아는 30B 규모 오픈 전문가 혼합 모델 '네모트론 3.5 라이트닝'을 공개하고 여러 대 DGX 스파크를 연결하는 '엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트'를 선보였다고 12일 밝혔다. 메타의 '뮤즈 글리머'와 영상 생성 모델 'LTX-2.5' 등 신규 오픈모델에 대한 그래픽처리장치(GPU) 최적화 지원도 확대했다. 네모트론 3.5 라이트닝은 상시 작동하는 AI 에이전트에 특화된 오픈웨이트 모델이다. 엔비디아에 따르면 동급 오픈모델보다 토큰 생성 속도가 최대 4배 빠르고 작업 완료 시간은 30% 짧다. 개발자는 자체 데이터를 활용해 해당 모델을 파인튜닝할 수 있다. 이메일과 보고서 작성 방식부터 전문 분야 용어와 작업 절차, 코딩 규칙, 프레임워크까지 특정 업무 환경에 맞게 조정할 수 있다. 모델은 엔비디아 RTX PC와 DGX 스파크·젯슨에서 로컬로 실행할 수 있다. RTX 프로 워크스테이션과 DGX 스테이션·GB300 데스크사이드 시스템·데이터센터·클라우드로도 확장할 수 있다. 엔비디아는 원활한 로컬 배포를 위해 가상거대언어모델(vLLM)과 올라마(Ollama), 라마닷시피피(llama.cpp), LM 스튜디오 등 주요 추론·배포 도구 개발사와 협력했다. 개발자는 엔비디아의 저정밀 데이터 형식 'NVFP4'와 범용 양자화 모델 형식 'GGUF' 가운데 사용 환경에 적합한 방식을 선택할 수 있다. 에이전트 작업마다 적합한 AI 모델을 자동으로 선택하는 오픈소스 라우팅 라이브러리 '네모 스위치야드'도 제공된다. 정확도와 처리 속도·비용을 기준으로 각 작업 단계를 여러 모델과 서비스에 분산하는 방식이다. 엔비디아 내부 벤치마크에서는 네모 스위치야드가 프론티어 모델 수준의 작업 완료 성능을 유지하면서 비용을 '오퍼스 4.8'의 약 3분의 1로 낮춘 것으로 나타났다. 네모 스위치야드는 깃허브에서 이용할 수 있다. 엔비디아는 대규모 오픈모델을 로컬에서 실행하기 위한 시스템 연결 기능도 강화했다. 엔비디아 싱크의 클러스터 어시스턴트는 두 대 이상의 DGX 스파크를 하나의 고속 클러스터로 구성해 메모리와 추론·훈련 성능을 확장한다. 개발자가 엔비디아 커넥트엑스-7(NVIDIA ConnectX-7) 포트로 시스템을 연결하면 엔비디아 싱크가 네트워크 구성과 노드 간 작업 분배·시스템 상태 점검을 자동으로 수행한다. 윈도와 맥OS에서 연결된 시스템을 감지하고 테일스케일(Tailscale)을 이용한 비공개 원격 접속도 지원한다. 엔비디아는 이달 말 DGX 스파크에 구글 크롬의 네이티브 ARM64 리눅스 버전과 새로운 자원 모니터 기능을 추가할 예정이다. 사용자는 개별 시스템이나 전체 클러스터의 중앙처리장치와 그래픽처리장치 사용량을 실시간 또는 과거 데이터로 확인할 수 있다. 메타가 공개한 300억 파라미터 규모 오픈웨이트 모델 '뮤즈 글리머'에 대한 지원도 확대했다. 코딩과 로컬 에이전트 작업에 특화된 이 모델은 12만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 RTX 5090에서 초당 200토큰 이상의 처리 성능을 제공한다. 뮤즈 글리머는 단일 소비자용 GPU에서도 실행할 수 있다. 로컬 파일과 이메일을 읽고 요약하거나 인증 정보를 활용해 작업을 수행하고 여러 단계의 도구 호출과 장시간 실행 작업을 처리하도록 설계됐다. 오픈 영상 생성 모델 'LTX-2.5'도 엔비디아 RTX GPU와 DGX 스파크·DGX 스테이션에 최적화됐다. 여러 장면으로 구성된 영상을 생성하면서 캐릭터와 장면·음성의 일관성을 유지하고 기존 영상의 세부 요소를 생성형 AI로 수정할 수 있다. 엔비디아에 따르면 LTX-2.5는 RTX 프로 6000 GPU에서 기존 대비 최대 20% 빠른 처리 성능과 40%의 메모리 절감 효과를 제공한다. 크리에이터는 컴피UI 기반 작업 환경을 이용해 텍스트와 이미지·영상 사이의 변환 작업을 로컬에서 수행할 수 있다.

2026.08.12 15:18김미정 기자

클루커스, 오픈AI '셀렉트 파트너' 선정…글로벌 AI MSP 속도

클루커스가 오픈AI와 협력을 확대하며 글로벌 인공지능(AI) 매니지드 서비스 제공(MSP) 사업 강화에 나선다. 오픈AI의 최신 AI 모델·제품에 클라우드 관리·운영 역량을 결합해 기업 AI 도입부터 보안·거버넌스, 운영·최적화까지 지원하고 국내외 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 확대한다는 목표다. 클루커스는 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 12일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI와 함께 AI 솔루션을 구축하고 공동 판매·제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업 전문성과 서비스 제공 역량, 고객 관계를 갖춘 파트너를 연결하고 기업이 오픈AI의 프런티어 모델과 제품을 도입해 실제 성과로 연결할 수 있도록 관련 리소스와 역량 강화 프로그램 등을 제공한다. 클루커스는 이번 셀렉트 파트너 선정을 계기로 기업의 AI 솔루션 구축·배포·확장을 지원하기 위한 오픈AI와의 협력을 강화할 계획이다. 특히 오픈AI의 최신 모델 'GPT-5.6'과 업무용 AI 환경 '챗GPT 워크' 활용을 지원한다. 기업이 GPT-5.6을 활용해 비용 대비 성능을 높이고 챗GPT 워크를 통해 복잡한 업무와 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원할 방침이다. 클루커스는 마이크로소프트 애저를 포함한 엔터프라이즈 클라우드 환경에 대한 전문성과 클라우드·AI 매니지먼트 역량을 이번 협력에 활용할 계획이다. 고객의 기존 IT 환경과 데이터, 보안·거버넌스 요건을 고려해 오픈AI 모델과 제품을 기업 업무에 적용할 수 있도록 지원한다는 목표다. AI 도입 이후 운영·관리 영역도 주요 사업이다. 개별 업무나 프로젝트에서 시작한 AI 활용을 조직 전반으로 확대할 수 있도록 보안·거버넌스와 운영 체계 수립, 매니지드 서비스, 지속적인 최적화 등을 제공할 계획이다. 또 자체 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '클루스피어'를 기반으로 모델 관리와 운영 모니터링, 품질 평가, 가드레일, 권한 제어, 감사 로그 기능도 지속 지원할 예정이다. 클루커스는 오픈AI의 프런티어 모델과 제품을 클루스피어와 AI MSP 서비스 포트폴리오에 연계하고 관련 컨설팅과 도입 지원, 보안·거버넌스, 운영·최적화 역량을 강화할 방침이다. 이를 통해 글로벌 AI MSP 사업도 박차를 가한다. 현재 운영 중인 한국·미국·말레이시아·일본 서비스 거점을 기반으로 국내외 기업의 AI 도입과 전사 확산을 지원하고 글로벌 시장에서 AI MSP 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 홍성완 클루커스 대표는 "오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리의 글로벌 AI MSP 전략을 강화하고 고객에게 제공하는 AI 서비스 포트폴리오를 확대하는 중요한 이정표"라며 "오픈AI의 프런티어 모델·제품과 우리 엔터프라이즈 클라우드 관리·운영 역량을 결합해 고객이 AI를 실제 업무에 안정적으로 적용하고 조직 전반으로 확산할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 "기업의 AI 활용이 확대될수록 보안과 거버넌스, 운영 가시성, 비용 관리 및 지속적인 최적화의 중요성도 함께 높아지고 있다"며 "AI 도입 이후 운영·관리까지 지원함으로써 고객 AI 활용이 생산성 향상, 운영 효율화 및 지속 가능한 비즈니스 성과로 이어질 수 있도록 하겠다"고 강조했다.

2026.08.12 14:32한정호 기자

삼성SDS·엘리스그룹, 국가 AI 연구 인프라 책임진다…고성능 GPU 공급

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 사업에 나란히 참여해 국내 산학연 연구자들에게 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 엔비디아 최신 GPU부터 대규모 클러스터, AI 개발·운영 환경까지 제공해 연구자들이 인프라 구축 부담 없이 초거대 AI 모델과 생성형 AI 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 목표다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정됐다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하기 어려운 연구자에게 AI 연구용 GPU 자원을 제공하는 국가 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM), 생성형 AI 연구·개발에 필요한 클라우드 기반 고성능 GPU 인프라와 연구 환경을 지원한다. 전체 사업 규모는 약 153억원으로 서비스는 지난달부터 내년 3월까지 제공된다. 공급사 선정 과정에선 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 주요 평가 항목으로 반영됐다. 복수 사업자가 선정된 가운데 삼성SDS는 입찰에서 1순위로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업을 통해 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300 '블랙웰 울트라' 기반 GPU 클러스터를 공급한다. B300은 사업 제안요청서(RFP)가 요구한 호퍼급 이상 사양을 웃도는 최신 아키텍처 기반 GPU로, 대규모 파라미터 모델의 학습과 추론을 지원한다. 특히 다수 GPU를 하나의 자원 풀로 구성하고 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공할 예정이다. 이를 통해 장기간 대규모 연산이 필요한 연구부터 단기 실험 과제까지 연구 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. GPU뿐 아니라 CPU·메모리·스토리지·네트워크·개발 환경도 사전에 구성해 제공한다. 연구자가 직접 복잡한 인프라를 구축하는 데 투입하는 시간을 줄이고 AI 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 한다는 목표다. 삼성SDS는 자체 클라우드인 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 중심으로 AI 컴퓨팅 서비스를 지속 확대 중이다. 지난 3월 국내 최초로 엔비디아 B300 기반 서비스형 GPU(GPUaaS)를 출시한 데 이어 지난달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드(RNGD)' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 SCP에 탑재했다. 엘리스그룹도 이번 사업의 복수 공급사 가운데 하나로 선정됐다. 대규모 국가 GPU 임차사업 등 기존 AI 인프라 사업 수행 경험을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 자원부터 AI 학습·개발 환경, 운영·기술 지원까지 연구 전 과정을 지원하는 통합 체계를 제시했다. 엘리스그룹은 자체 기술로 구축한 엔드투엔드 AI 클라우드를 연구 환경에 활용할 계획이다. 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'를 시작으로 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI', AI 개발환경 '런박스', 데이터 관리 '데이터허브', 모델 배포 'ML API'까지 연결해 제공할 방침이다. 이를 통해 연구자들이 인프라 설정이나 시스템 간 호환성 문제를 직접 해결하지 않고 GPU 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 다수 GPU를 고속 네트워크로 연결한 클러스터 환경도 제공해 초거대 AI 모델 등 대규모 연산이 필요한 연구를 뒷받침할 계획이다. 삼성SDS 이호준 클라우드서비스사업부장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 수주는 대규모 AI 인프라 운영 경험과 하드웨어부터 소프트웨어 플랫폼까지 아우르는 엔드투엔드 AI 클라우드 기술력이 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 국내 산학연 연구자들이 AI 인프라 구축에 시간을 쓰지 않고 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 11:08한정호 기자

앤트로픽, 기관투자자 손잡고 美 AI 데이터센터 확장

앤트로픽이 글로벌 기관투자자들과 손잡고 미국 인공지능(AI) 데이터센터 인프라 확충에 나선다. 자체 자금만으로 대규모 데이터센터를 구축하는 대신 기관 투자자의 자본을 활용한 연산 인프라를 확보해 급증하는 AI 컴퓨팅 수요에 대응한다는 구상이다. 10일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 맥쿼리자산운용, 싱가포르 국부펀드 싱가포르투자청(GIC)과 전략적 파트너십을 맺고 AI 데이터센터 개발을 위한 합작법인 '테세우스 인프라스트럭처'를 설립했다. 초기 사업은 미국 내 AI 컴퓨팅 시설 개발에 집중할 방침이다. 테세우스 인프라스트럭처는 맥쿼리자산운용이 운용하는 펀드와 GIC가 소유하고 자금을 지원하는 구조다. 맥쿼리와 GIC는 개별 데이터센터 프로젝트에 필요한 지분 투자금의 대부분을 조달하고 앤트로픽은 핵심 장기 임차인으로 참여한다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 용량은 공개되지 않았다. 앤트로픽은 데이터센터 운영으로 소비자 전기요금이 상승할 경우 관련 비용을 부담하기로 했다. 대규모 AI 데이터센터의 전력 수요 증가가 지역 전기요금에 미칠 수 있는 영향을 고려한 조치다. 이번 협력은 AI 모델 개발사와 대형 기관투자자가 역할을 분담해 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하는 방식이라는 점에서 주목된다. 앤트로픽은 장기간 사용할 데이터센터 용량을 확보하고 맥쿼리와 GIC는 데이터센터 개발·운영 경험과 자본을 제공하는 구조다. 최근 AI 모델 개발 경쟁이 치열해지면서 데이터센터와 AI 가속기, 전력 등 인프라 확보를 위한 투자도 빠르게 늘고 있다. 맥킨지에 따르면 글로벌 디지털 인프라 개발에 투입되는 자금은 오는 2030년까지 7조 달러(약 9936조원)에 이를 것으로 전망된다. 앤트로픽은 자체 AI 모델 '클로드'의 이용 확대에 맞춰 컴퓨팅 인프라 투자를 강화하고 있다. 회사는 지난해 미국 텍사스와 뉴욕 등 여러 지역에 맞춤형 데이터센터를 구축하는 데 500억 달러(약 70조원)를 투자하겠다는 계획을 발표했다. 해당 시설은 올해부터 순차적으로 가동될 예정이다. 최근에는 구글과 파트너십을 맺고 5개 데이터센터에서 컴퓨팅 칩을 임차하기 위한 350억 달러(약 49조 6000억원) 규모 대출도 확보했다. 이번 테세우스 인프라스트럭처 설립까지 더해지면서 직접 투자뿐 아니라 금융기관과 인프라 투자자를 활용해 AI 연산 자원을 확보하는 전략을 병행하는 모습이다. 경쟁사 오픈AI가 '스타게이트' 프로젝트를 중심으로 대규모 AI 인프라 투자를 추진하는 것과 비교하면 앤트로픽은 그동안 데이터센터 분야에서 상대적으로 대형 파트너십을 많이 공개하지 않았다. 이번 협력을 통해 대규모 기관 자본을 AI 인프라 구축에 끌어들이면서 데이터센터 확장에도 속도를 낼 것으로 예상된다. 앤트로픽은 성명을 통해 "기업·개발자·소비자 전반에서 클로드에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있어 이를 충족하려면 상당한 규모의 컴퓨팅 자원이 필요하다"며 "맥쿼리의 대규모 디지털 인프라 개발·금융·운영 전문성과 GIC의 글로벌 인프라 투자 경험을 활용하기 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 08:49한정호 기자

中 키미 K3, 인터넷 무단접속→정답 확인…보안 강화해야

중국 인공지능(AI) 기업 문샷AI의 최신 모델 '키미 K3'가 사이버보안 평가 과정에서 격리된 시험 환경을 벗어나 외부 인터넷에 접속한 것으로 나타났다. 최근 첨단 AI 모델들의 사이버 역량이 높아지면서 평가 환경 자체의 보안 통제를 강화해야 한다는 지적이 나온다. 7일(현지시간) 미국 사이버보안 전문업체 프런티어 시큐리티에 따르면 문샷AI의 키미 K3는 영국 AI안전연구소(AISI)가 개발한 샌드박스 환경에서 보안 평가를 받던 중 외부 인터넷망에 접속했다. 샌드박스는 AI 모델이 외부 시스템에 영향을 미치지 못하도록 격리된 환경에서 성능과 안전성을 시험하는 장치다. 이번 평가는 취약점을 찾아 해결하는 '캡처더플래그(CTF)' 방식으로 진행됐다. 평가 환경은 외부에서 샌드박스 내부로 들어오는 통신을 차단했지만, 내부에서 깃허브로 향하는 일부 DNS·HTTPS 통신은 허용하고 있었다. 키미 K3는 명령줄 도구를 이용해 네트워크 환경을 점검하는 과정에서 이 경로를 찾아냈다. 이후 키미 K3는 외부 인터넷을 통해 개발자 코드 공유 플랫폼 깃허브에 접속했다. 깃허브 자체를 해킹한 것은 아니지만, 평가 문제의 정답이 담긴 벤치마크 저장소를 내려받아 내용을 확인한 뒤 이를 활용해 과제를 해결했다. 프런티어 시큐리티는 이번 사례가 샌드박스 자체를 해킹해 탈출한 것과는 다르다고 설명했다. 평가 환경을 설정하는 과정에서 외부로 향하는 일부 통신 경로를 열어둔 것이 원인이 됐다는 것이다. AISI 역시 샌드박스에 본질적인 취약점이 있었던 것은 아니라는 입장을 밝혔다. 업계가 주목하는 부분은 AI 모델이 주어진 과제를 해결하기 위해 허용된 통신 경로를 스스로 찾아 외부 정보를 활용했다는 점이다. 평가 환경에 작은 허점이 남아 있을 경우 고성능 AI 에이전트가 이를 찾아내 실제 능력과 다른 평가 결과를 만들어낼 가능성이 있다는 지적이다. 최근 고성능 AI 모델이 사이버보안 평가 환경의 허점을 찾아내는 사례가 잇따르고 있다. 프런티어 시큐리티에 따르면 오픈AI와 앤트로픽, 메타의 AI 모델에서도 각기 다른 방식으로 테스트 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근한 사례가 확인됐다. 특히 키미 K3는 누구나 내려받아 사용하거나 개조할 수 있는 오픈소스 모델이라는 점에서 보안 우려가 제기된다. 앞서 통제 환경 이탈 사례가 보고된 오픈AI·앤트로픽·메타 등의 모델과 달리 공개된 모델은 외부에서 별도 안전장치 없이 활용될 가능성이 있기 때문이다. 연구진은 "충분한 능력을 갖춘 에이전트라면 인터넷으로 향하는 경로를 반드시 찾아낸다"며 "AI 모델의 역량이 높아질수록 평가 환경 역시 이에 맞춰 더욱 엄격하게 설계할 필요가 있다"고 밝혔다.

2026.08.08 08:52한정호 기자

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