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美, 전투용 로봇 5만대 만든다…터미네이터 현실화?

미국 샌프란시스코에 본사를 둔 로봇 스타트업 파운데이션이 2027년까지 최대 5만 대의 전투용 휴머노이드 로봇을 생산하겠다는 계획을 발표했다. 포브스, 인터레스팅엔지니어링 등 외신들은 파운데이션이 휴머노이드 로봇 양산 로드맵을 공개했다고 최근 보도했다. 파운데이션은 국방 및 산업 분야를 동시에 겨냥하는 몇 안 되는 로봇 회사 중 하나로 평가받고 있다. 이번에 공개된 팬텀 MK-1 휴머노이드 로봇은 산업 현장과 전장 배치를 모두 고려해 개발된 제품이다. 팬텀 MK-1은 높이 175cm·무게 79~82㎏으로, 정찰·폭발물 처리·고위험 지상 작전 등 전투와 유사한 역할을 할 수 있도록 특별히 설계됐다. 검은색 프레임, 넓은 어깨, 카메라가 내장된 특징 없는 얼굴을 가진 이 로봇은 영화 '스타워즈'에 나오는 전투 드로이드를 연상시킨다고 인터레스팅엔지니어링은 평했다. 산케트 파탁 파운데이션 재단 최고경영자(CEO)는 포브스와의 인터뷰에서 “휴머노이드 로봇은 위험한 임무에서 가장 먼저 투입되는 전력으로 활용돼야 하며, 치명적인 무기를 휴대할 수 있으면서 인간 병사들을 즉각적인 위험으로부터 보호해야 한다”고 밝혔다. 올해 40대•내년 1만대•2027년 5만 대 생산 목표 파운데이션의 로봇 생산 일정은 당초 제시됐던 2026년 1만 대 목표보다 더 공격적으로 변경됐다. 파탁 CEO는 올해 40대의 로봇을 현장에 배치하고 2026년 1만 대, 2027년 말까지 5만 대의 휴머노이드 로봇을 생산하는 것을 목표로 하고 있다고 설명했다. 이 같은 대량 생산이 가능한 배경으로 인공지능(AI) 및 액추에이터 기술을 초기 단계에서 확보해 개발 기간을 단축한 점과 테슬라·보스턴 다이내믹스·스페이스X·1X 출신 경영진의 경험을 꼽았다. 제조 부문 책임자는 과거 테슬라 모델X와 모델Y 생산량 증대 프로젝트에 참여한 바 있다. 파운데이션은 로봇을 판매하는 대신 로봇 한 대당 연간 약 10만 달러의 가격으로 임대하는 사업모델을 구상 중이다. 전장 특화 설계…자율성은 '인간 참여형'으로 제한 팬텀 MK-1은 라이다 센서 대신 카메라 기반 인식 시스템을 채택했다. 이는 데이터 통합을 단순화하고 열악한 환경에서도 신뢰성을 높이기 위한 의도적인 선택이다. 또한 자체 개발한 사이클로이드 액추에이터를 적용해 강력하면서도 조용한 구동이 가능하다. 또 역구동 기능을 통해 전투 상황에서도 인간과 보다 안전한 상호작용을 할 수 있도록 설계됐다. 파탁 CEO는 팬텀 MK-1이 완전 자율형 살상 무기로 운용되지는 않을 것이라고 강조했다. 현재 군용 드론과 유사한 '인간 참여형' 모델을 구상하고 있으며, 로봇이 이동과 항법을 담당하는 동안 살상 여부에 대한 최종 결정권은 인간이 유지하게 될 것이라고 파탁 CEO가 설명했다. 그는 휴머노이드 로봇이 정밀한 지상 작전을 수행함으로써 인명 피해와 부수적 피해를 줄일 수 있다며, 전투 작전에 인간의 통제와 판단이 계속 개입되는 것이 중요하다고 강조해 왔다. 하지만 포브스는 이런 전투 로봇 시스템은 병사들을 직접적인 위험에서 제외시킴으로써 정치적 부담을 낮추는 효과를 가져 올 수 있으며, 그 결과 군사 행동이 줄어들기보다 오히려 증가할 가능성도 있다고 지적했다. 외신들은 파운데이션의 로봇이 전장 내 사상자 수를 의미 있게 줄이거나 전쟁 양상을 바꿀 수 있을지는 아직 불확실하나, 회사의 공격적인 생산 계획을 보면 전투용 휴머노이드 로봇이 예상보다 빨리 실전에 투입될 가능성이 있다고 평가했다.

2025.12.20 12:40이정현 미디어연구소

SKT 컨소시엄, '독자 AI 파운데이션 모델' 5대 핵심 경쟁력 공개

SK텔레콤이 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 구축 사업을 수행 중인 'SK텔레콤 컨소시엄'의 5대 핵심 경쟁력을 공개하고, 한국형 인공지능(AI) 풀스택 개발에 속도를 낸다. SK텔레콤은 14일 자사 뉴스룸을 통해 컨소시엄에 참여한 라이너·셀렉트스타·크래프톤·포티투닷·리벨리온 등 기업 5곳의 역할과 기술적 강점을 소개했다. 우선 AI 검색 분야 스타트업 '라이너'는 모델의 '정확성'을 책임진다. 라이너는 자체 전문 지식 검색 에이전트를 통해 확보한 데이터 처리 능력을 바탕으로, AI 모델의 정보 정확도를 높이는 역할을 맡았다. 특히 한국어 환경에 특화된 정보 처리 능력과 실제 서비스에서 검증된 기술력을 토대로 실사용 품질을 고도화할 계획이다. 데이터 전문 기업 '셀렉트스타'는 모델의 '신뢰성' 검증을 주도한다. 자체 플랫폼 '다투모 이밸'을 활용해 한국어 환경에 맞는 평가 체계도 구축한다. 개발 초기 단계부터 오류와 편향을 탐지해 안정적인 AI 모델의 기초도 다진다. 국내 대표 게임사 '크래프톤'은 멀티모달 기술과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 '확장성'을 강화한다. 전 세계 사용자를 대상으로 축적한 데이터와 시뮬레이션 기술을 모델에 적용해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 모빌리티 기술 기업 '포티투닷'은 온디바이스 AI 기술을 통해 '범용성'을 확보한다. 차량 내 실시간 데이터 처리와 경량화 모델 최적화 역량을 투입, 하드웨어 제약 없이 다양한 환경에서 구동 가능한 모델 구조를 설계한다. AI 반도체 팹리스 '리벨리온'은 국산 신경망처리장치NPU() 기반의 '효율성' 극대화를 맡는다. 국산 모델과 반도체를 결합한 최적화 작업을 통해 저비용·고효율의 AI 추론 인프라를 구축, 모델의 상용화 가능성을 높일 예정이다. SK텔레콤은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 중심으로 국내 AI 생태계의 경쟁력을 강화할 것"이라며 "국가대표 AI 3강 진입을 향한 기반을 강화해 한국형 풀스택 AI 모델이 가진 가능성을 확장해 나갈 예정"이라고 밝혔다.

2025.12.14 16:44진성우 기자

팀네이버, 독자 파운데이션 모델로 버티컬 AI 스타트업 키운다

네이버클라우드가 독자 파운데이션 모델 기반의 산업 인고지능(AI) 고도화와 글로벌 시장 진출 지원에 나선다. 네이버클라우드와 네이버 아라비아는 코리아스타트업포럼(코스포)과 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 버티컬 AI 스타트업 육성을 지원하고 중동 지역을 중심으로 한 글로벌 협력을 확대하기 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 이번 협약은 국내 AI 생태계의 선순환 구조를 구축하고 유망 스타트업의 글로벌 경쟁력 확보를 목표로 한다. 특히 네이버클라우드가 국가대표 AI 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델을 스타트업이 활용해 산업별 AI 서비스를 고도화하고 국내 소버린 AI 생태계를 적극 확대하는 데 3사가 협력할 방침이다. 네이버클라우드와 코스포는 각 사의 기술 역량과 기업 발굴 역량을 연계해 AI 기술을 적용할 수 있는 유망 스타트업을 공동 발굴한다. 이를 통해 산업 현장에서 활용 가능한 버티컬 AI 사례를 만들어 업계 전반의 혁신을 촉진한다는 계획이다. 선발된 스타트업에는 공모전과 멘토링 등 다양한 방식의 지원 프로그램을 운영하고 네이버클라우드의 거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X'와 클라우드 인프라 등 최신 AI 기술과 플랫폼 활용 환경을 제공해 기술 성장을 지원한다. 또 스타트업의 글로벌 진출 기회도 제공한다. 네이버 아라비아와의 협력을 통해 중동 현지 시장 정보뿐 아니라 현지 파트너사와의 네트워크 형성 및 협력 기회를 제공해 실질적인 시장 진출 기반을 마련할 계획이다. 최근 중동 시장은 산업별 디지털 전환과 AI 수요가 빠르게 증가하고 있는 지역으로, 이번 협약을 통해 국내 스타트업이 서비스를 글로벌 무대로 확장하는 교두보를 마련한다는 목표다. 한편 네이버클라우드는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 일환으로 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 이종 데이터를 통합적으로 이해하고 생성하는 '옴니 파운데이션 모델'을 개발해 선보일 계획이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 국내 기술로 개발된 독자 파운데이션 모델이 스타트업을 통해 산업 전반에 확산되고 소버린 AI 생태계를 한 단계 확장하는 데 중요한 역할을 할 것"이라며 "유망 스타트업이 중동을 비롯한 글로벌 시장에서 성장할 수 있도록 아낌없이 지원할 것"이라고 말했다.

2025.12.12 15:49한정호 기자

트웰브랩스, 차세대 영상 이해 모델 '마렝고 3.0' 공개…"업계 최고 수준"

트웰브랩스가 영상 속 장면의 텍스트·음성·움직임·상황 맥락을 통합적으로 이해하는 인공지능(AI)을 선보인다. 트웰브랩스는 차세대 영상 AI 파운데이션 모델 '마렝고 3.0'을 공식 출시했다고 2일 밝혔다. 마렝고 3.0은 영상 속 대사와 몇 분 후에 등장하는 동작을 연결해 해석하고 사물·행동·감정·상황 변화를 시간의 흐름에 따라 추적하는 등 인간에 가까운 수준의 영상 이해 능력을 구현한다. 특히 이미지와 텍스트를 동시에 검색할 수 있는 '복합 이미지 검색' 기능과 사람이나 제품을 별도로 등록해 찾아볼 수 있는 '고유명사 검색' 기능도 도입됐다. 이번 모델은 36개 언어를 지원해 글로벌 기업 환경에서도 안정적으로 활용할 수 있다. 또 스토리지 비용 50% 절감, 인덱싱 속도 2배 향상 등의 효율성 개선도 확인했다는 게 트웰브랩스 측 설명이다. 마렝고 3.0은 기존 프레임 기반 분석이나 이미지·오디오 모델의 단순 조합 방식에서 벗어나 영상 이해를 위해 처음부터 설계된 네이티브 파운데이션 구조를 갖췄다. 영상 전체를 시간·공간적으로 해석하는 방식이다. 장면 간의 연속성과 맥락을 자연스럽게 파악하며 스포츠·미디어·엔터테인먼트·광고 등 고난도 콘텐츠에 대한 이해 능력이 대폭 강화된 것이다. 공공·보안 등의 영상 분석 환경에서도 높은 정확도를 보인다. 마렝고 3.0은 다양한 산업 현장에서 즉시 활용 가능하다. 프로 스포츠 리그에서는 특정 선수의 득점 장면이나 결정적 플레이만을 즉시 검색해서 찾아내 하이라이트를 빠르게 제작할 수 있으며 경기 분석 효율 향상을 지원한다. 방송·포스트 프로덕션 분야에서는 수십 년치 아카이브에서 특정 유명인의 얼굴을 '고유명사'로 등록해 원하는 행동을 하는 장면을 몇 초 만에 찾아낼 수 있다. 공공보안 쪽에서는 CCTV 영상 전체를 몇시간씩 볼 필요 없이 빠르게 원하는 장면만을 정확하게 찾아낼 수 있다. 이커머스 분야에서도 브랜드, 제품 혹은 호스트가 언제 등장하고 어떤 행동을 하고 있는지 원하는대로 즉시 검색해 볼 수 있다. 이재성 트웰브랩스 대표는 "전 세계 디지털 데이터의 90%가 영상인데 사람이 직접 분석하기에 너무 오래 걸리고 기존 기술로는 모든 것을 파악하기가 어려워 그동안 대부분 제대로 활용되지 못했다"며 "이 문제를 해결하는 것이 우리의 목표"라고 말했다. 이어 "마렝고 3.0은 그동안 영상 이해 기술이 가졌던 한계를 완전히 뛰어넘는 모델로, 기업과 개발자에게 기존과 다른 혁신적인 기준을 제시할 것"이라고 덧붙였다. AWS 니샨트 메타 AI 인프라 부문 부사장은 "트웰브랩스의 영상 이해 기술은 그동안 수작업 중심이었던 영상 분석 프로세스에 전례 없는 속도와 효율성을 제공하며 산업 전반의 혁신을 이끌고 있다"며 "마렝고와 페가수스 모델이 아마존 베드록에서 큰 성과를 거둔 데 이어, 마렝고 3.0은 세계 최고 수준의 영상 이해 능력을 필요로 하는 고객들에게 최적의 솔루션이 될 것으로 기대한다"고 강조했다.

2025.12.02 17:51한정호 기자

[현장] AI G3 향한 대전환 '시동'…산·학계, 피지컬 AI·독자 모델 투트랙 비전 제시

우리나라의 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략으로 '피지컬 AI'와 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발이 부상하고 있다. 로봇·AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·제조업 현장이 한데 맞물린 산업 AI 대전환(AX) 방향성을 논의하기 위해 정부·국회·산업·학계가 머리를 맞댔다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원은 26일 국회 의원회관에서 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 공동 개최했다. 이날 포럼에는 김윤·정진욱·유용원·민형배·이성윤·강경숙·이주희 의원 등 여야 상임위 국회의원들을 비롯해 과학기술정보통신부 김경만 인공지능정책실장과 정보통신산업진흥원(NIPA) 김득중 부원장이 참석했다. 또 네이버·SK하이닉스·LG·한화에어로스페이스 등 주요 ICT 기업과 서울대·카이스트·성균관대 등 학계 관계자들이 함께했다. 첫 발제를 맡은 김민표 두산로보틱스 대표는 글로벌 제조업 인력난, 저출생·고령화로 인한 생산가능인구 급감 등을 근거로 피지컬 AI가 인류 산업구조의 필연적 대전환임을 강조했다. 그는 "챗GPT 등장 이후 지능형 모델이 폭발적으로 발전했고 추론 비용이 급감했다"며 "이제는 AI가 실제 기계·로봇에 접목되는 시대가 시작됐다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI는 기존 생성형 AI가 학습하는 인터넷 데이터로는 학습이 불가능하다"며 "힘·압력·접촉·관절 정보 등 센서 기반 비정형 데이터를 대량 수집해야 한다"고 강조했다. 이는 숙련공의 장기 노동 경험에서만 얻어지는 고난도 데이터다. 엔비디아를 비롯한 빅테크 기업에서 이를 시뮬레이션으로 대체하려는 시도도 있으나, 실제 적용 단계에서 발생하는 현실과 시뮬레이션의 격차 때문에 완전한 대체는 불가능하다는 설명이다. 이에 대해 김 대표는 "숙련 기술을 대신할 수 있는 AI 로봇을 만들려면 지금의 자율주행 산업보다 훨씬 큰 장기 투자가 필요하다"며 "용접·샌딩·고하중 반송 등 제조 현장 핵심 직무를 중심으로 피지컬 AI의 로드맵을 설계해야 한다"고 제안했다. 이어 그는 피지컬 AI 활성화를 위한 정책을 제언했다. 먼저 지능형 로봇 안전 인증제도 개편이다. 현재는 철창 안에서 반복동작만 수행하는 산업용 로봇을 기준으로 한 안전규격만 존재해 AI 기반 로봇의 능동적 판단을 전혀 반영하지 못한다는 지적이다. 또 국내 기업 중심의 로봇 보조금 제도 설계도 제시했다. 과거 보조금이 오히려 중국산 서빙 로봇만 확산시킨 사례를 언급하며 "국산 플레이어에 혜택이 돌아가는 구조를 만들어야 산업이 성장한다"고 설명했다. 다음으로 SKT 이영탁 부사장은 현재 참여 중인 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 전략을 소개했다. SKT는 2018년부터 자체 LLM을 개발한 경험과 대규모 AI 데이터센터 운영 역량을 기반으로 5천억 파라미터 규모의 초거대 모델을 구축한다는 목표다. SKT 컨소시엄에는 크래프톤·포티투닷·리벨리온·셀렉트스타·서울대·카이스트 등이 참여해 AI 서비스·모델·데이터·인프라 전 과정을 아우르는 풀스택 개발을 진행 중이다. 이 부사장은 "5천억 파라미터 모델은 고급 추론·전문 도메인 이해·복잡한 사고 능력을 갖춰 글로벌 모델과 경쟁할 수 있다"며 "'전문가 혼합(MoE)' 구조로 비용 효율을 극대화하겠다"고 설명했다. 특히 AI 접근성을 전화·문자 등 기본 통신서비스로 확장해 '모든 국민의 AI, 모든 국민의 에이닷'이라는 슬로건을 제시했다. 아울러 국내 제조업 전반의 AX도 주도하겠다는 비전을 밝혔다. 이날 포럼에서는 피지컬 AI와 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 병렬 추진 필요성이 제기됐다. 학계에서는 불확실성·센서 한계·반복정확도 확보 없이는 피지컬 AI가 실제 산업에 들어갈 수 없다고 지적하며 데이터·물리기반(PBF) 모델링, 전문인재 양성의 시급성을 강조했다. 성균관대 김광수 AI융합원장은 "AI 기술만 발전해선 안 되고 위험 작업을 맡길 수 있는 새로운 인증제도와 법·제도 기반이 동시 구축돼야 한다"고 짚었다. 산업계는 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU) 생태계 강화가 AI G3 도약의 핵심이라고 목소리를 냈다. 리벨리온·딥엑스·모빌린트·퓨리오사AI 등은 GPU 의존 구조를 벗어나려면 국가 차원의 학습용·온디바이스용 NPU 투자가 병행돼야 한다는 점을 지적했다. 또 NPU 상용화를 통해 비용효율성이 높아지면 피지컬 AI와 실제 산업 현장 적용이 확대될 것으로 전망했다. 이에 대해 정진욱 의원은 "피지컬 AI 산업에 적용될 움직이는 로봇을 전제로 한 완전히 새로운 인증 제도마련이 시급하다"며 "광주에서 추진하는 NPU 특화 데이터센터 등 국산 생태계 중심의 인프라 투자를 국회가 적극 뒷받침하겠다"고 밝혔다. 과기정통부 김경만 실장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 2027년까지 LLM 모델부터 거대행동모델(LAM)과 피지컬 AI 접목까지 단계적으로 확대할 것"이라며 "피지컬 AI 투자를 위한 예타는 물론 국산 AI 반도체 밸류체인 강화, 공공 데이터 생태계도 준비하겠다"고 설명했다. 최형두 의원은 "NPU를 활용하는 것이 '진짜 AI'라는 데 동의하며 피지컬 AI 예산 확보에 총력을 다하는 중"이라며 "국회가 산업·연구·스타트업이 함께 뛰는 AI 생태계를 만들기 위해 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2025.11.26 10:56한정호 기자

뇌분야 AI파운데이션 모델 첫 개발…"당장 실용화 가능"

딥러닝 기반 뇌신호 분석에서 한계로 꼽혀 온 '레이블 데이터 부족' 문제를 국내 연구진이 새로운 AI 파운데이션 모델로 해결했다. 기술성숙도(TRL)로는 실용화 수준인 5단계 정도로, 상용화 바로 전단계라는 것이 연구진 설명이다. DGIST는 지능형로봇연구부 안진웅 박사 연구팀이 뇌신호를 스스로 학습하도록 설계, 극도로 적은 양의 레이블만으로도 기존 대비 높은 정확도(최저8~최고20% 향상)를 구현할 수 있는 AI파운데이션 모델을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 안진웅 박사(지능형로봇연구부 책임연구원, 융합전공 겸무교수)와 정의진 박사후연수연구원(로봇및기계전자공학연구소, 바이오체화형피지컬AI연구단)이 공동 수행했다. 연구팀은 "EEG(뇌파)와 fNIRS(기능적 뇌혈류) 신호를 모두 이해하고 분석할 수 있는 '뇌파–기능뇌혈류 멀티모달 파운데이션 모델'을 세계 최초로 구현했다"고 말했다. 이들은 총 918명으로부터 약 1천250시간에 걸친 초대형 뇌신호 데이터를 확보해, 레이블 없이 비지도 방식으로 모델을 학습시켰다. 이를 통해 EEG와 fNIRS 각각의 고유한 특징뿐 아니라 두 신호가 공유하는 잠재적인 표현까지 동시에 파악할 수 있도록 설계했다. 기존에는 EEG와 fNIRS를 동시에 측정한 데이터 확보가 거의 불가능해 멀티모달 AI 구축에 큰 제약이 있었지만, 이번 연구에서 개발된 모델은 동시계측 데이터 없이도 학습이 가능하도록 설계했다. 소량의 레이블만으로도 높은 정확도를 구현하며 EEG 단독 분석, fNIRS 단독 분석, 두 신호를 결합한 멀티모달 분석까지 하나의 모델로 모두 수행할 수 있어 기존 기술의 구조적 한계를 완전히 넘어섰다. 안진웅 박사는 “멀티모달 뇌신호 분석이 가진 구조적 제약을 뛰어넘은 최초의 프레임워크"라며 "뇌신호 AI 분야에서 근본적인 혁신을 이뤄냈다”고 설명했다. 안 박사는 또 “특히 두 신호 간 공유 정보를 정렬하는 대조 학습 전략이 모델의 표현력을 대폭 확장했고, 이는 뇌창발인공지능(Brain-Inspired AI)과 뇌–컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 미래 뇌공학 기술 발전에 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 공동 연구자인 정의진 박사후연수연구원은 "실용화가 바로 가능한 수준이다. 안진웅 박사가 대표로 있는 포피엠엑스를 통해 상용화를 추진 중"이라고 덧붙였다. 이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐더. 연구결과는 계산생물학 및 의료정보학 분야 국제 학술지(Computers in Biology and Medicine)에 게재됐다.

2025.11.26 10:20박희범 기자

배스트데이터-래블업, 韓 AI 모델 개발 지원 가속

배스트데이터가 래블업 손잡고 '독자 파운데이션 인공지능(AI) 모델' 개발 지원을 위한 인프라를 구축했다. 배스트데이터는 '백엔드닷AI' 개발사 래블업과 협업해 국가 AI 컨소시엄이 대규모 언어 모델을 국내 인프라에서 직접 학습·배포할 수 있도록 데이터 기반을 구축했다고 21일 밝혔다. 래블업은 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 참여 기업이다. 백엔드닷AI는 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 자원을 아우르는 통합형 모델 학습·배포·추론 환경을 제공한다. 이번 협력으로 백엔드닷AI에 배스트 AI 운영체제가 결합되면서 학습 데이터, 체크포인트, 모델 아티팩트를 높은 처리량과 복원력으로 관리하고 실시간 서비스까지 이어지는 데이터 흐름을 확보하도록 설계됐다. 래블업은 초거대 모델 학습에서 기존 스토리지 인프라가 요구 성능을 충족하기 어렵다고 판단해 배스트데이터를 선택했다고 밝혔다. 두 기업은 멀티테넌트 연구 환경에서 필요한 성능·통제·신뢰성을 유지하면서도 병목을 제거해 데이터 레이어를 현대화했다. SK텔레콤 소버린 AI 클러스터에서 구동되는 백엔드닷AI·배스트 AI OS 통합 환경은 고성능 GPU 전반에 걸쳐 모델 학습을 자동화·가속화한다. 국내 연구기관은 이를 기반으로 훈련부터 추론까지 아우르는 통합 AI 컴퓨팅 환경을 확보한다. 백엔드닷AI는 배스트의 분리형 공유(DASE) 아키텍처 기반으로 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장한다. 단일 글로벌 네임스페이스 '배스트 데이터스페이스'를 통해 연구자들은 체크포인트와 데이터셋, 출력물을 프로젝트 간 지연 없이 공유할 수 있다. 통합 환경은 소버린 데이터 통제, 고처리량 데이터 액세스, 단일 네임스페이스 제공, 안전한 멀티테넌트 확장성 등을 구현한다. 국가 컨소시엄 내부 협업은 간소화되고 GPU 전반의 일관된 성능이 확보되며, 정부·학계·기업은 독립적 확장성과 예측 가능한 품질을 보장받는다. 또 이 기반은 향후 추론·에이전틱 AI까지 대비하는 구조다. 배스트 데이터엔진은 대규모 데이터셋을 실시간으로 오케스트레이션하며, 고객이 고정형 모델 학습을 넘어 지속 학습·적응·서비스가 가능한 지능형 시스템으로 확장하도록 돕는다. 배스트 AI OS는 래블업의 자체 인프라에도 적용됐다. 이를 통해 모델 개발·테스트·오케스트레이션을 지원한다. 양사는 초기 지연 문제를 공동 엔지니어링으로 해결해 안정적이고 확장 가능한 학습 환경을 구축했다. 현재 백엔드닷AI와 배스트 AI 운영체제는 한국형 파운데이션 모델 컨소시엄에서 초거대 규모 데이터를 처리하며 대형 사전 트레이닝과 파인튜닝을 수행하는 인프라로 활용되고 있다. 알론 호레브 배스트데이터 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 컴퓨트 오케스트레이션과 데이터 인텔리전스를 통합해 병목을 제거할 수 있을 것"이라며 "한국이 AI 혁신을 스스로 소유하고 통제하며 가속할 수 있는 단일 패브릭을 구축했다"고 말했다.

2025.11.21 15:52김미정 기자

독자 AI파운데이션 모델 'SKT 컨소시엄', 대학생 연구자들과 워크숍 열어

과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여중인 SK텔레콤 정예팀이 대학생 AI 연구자들과 함께한 '2025 파운데이션 모델 테크 워크숍'을 성황리에 마쳤다. 워크숍은 크래프톤이 서울 성수동에 마련한 SK텔레콤 정예팀 전용 공간 '워룸'에서 진행됐다. 정예팀이 AI 연구자, 대학생 등 다양한 관계자들에 독자 파운데이션 모델 프로젝트 추진 방향을 소개하고, 국내 AI 기술 발전을 위한 상호 의견을 교류하기 위해 마련된 자리다. 이날 참여한 SK텔레콤, 크래프톤, 포티투닷(42dot), 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타, 서울대학교, KAIST 등 8개 기관은 파운데이션 모델 연구의 최신 기술과 응용 사례를 공유하며 국내 AI 생태계의 협력 강화 방안을 모색했다. 발표 세션에서는 ▲대규모 모델 학습(SK텔레콤) ▲파운데이션 모델 선행 연구(서울대·KAIST) ▲AI 반도체(리벨리온) ▲현업 응용 사례(크래프톤) 등 다양한 주제가 다뤄졌다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 '대한민국 AI 국가대표, SKT 컨소시엄이 만드는 독자 파운데이션 모델'을 주제로 국내에서는 이례적으로 500B(5천억 개) 파라미터급 초대형 모델 개발에 도전하게 된 배경과 연구 방향을 공유했다. 김건희 서울대학교 교수와 이기민 KAIST 교수는 각각 멀티모달 학습 기반 오디오 생성과 대규모 언어모델을 확장한 액션 모델 연구 성과를 발표했으며, 김홍석 리벨리온 최고 소프트웨어 아키텍트는 국산 AI 반도체 기반 추론 최적화 기술을 공유했다. 크래프톤에서는 제갈윤 매니저가 사내 AI 에이전트인 'KRIS'를 소개했다. 이어서 김현승 팀장이 이용자와 함께 게임을 플레이하며 실시간으로 대화하고 소통하는 새로운 개념의 CPC '펍지 앨라이(PUBG Ally)'를 설명했다. 두 세션은 AI 기술이 연구를 넘어 실제 게임 플레이 경험을 혁신하는 사례들로 주목받았다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “SKT 정예팀의 독자 AI 파운데이션 모델이 추구하는 개발 철학에 대해 워크숍 참가자들과 교감하고 사용자 시각에서 갖고 있는 궁금증도 풀어볼 수 있었던 소중한 시간”이라고 말했다. 이강욱 크래프톤 AI 본부장은 “이번 워크숍은 SK텔레콤 컨소시엄의 연구 성과를 공유하고, 국내 AI 연구자와 산업계가 함께 협력의 기반을 다진 뜻깊은 자리였다”며 “크래프톤은 앞으로도 국내 AI 생태계 발전에 기여할 수 있는 활동을 확대해 나갈 것”이라고 전했다.

2025.11.19 09:21박수형 기자

자주적 'AI 생태계' 조성 힘 모은다…제조·국방 확산 협력

우리나라 대표 인공지능(AI) 개발을 목표로 한 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'가 궤도에 오른 가운데 정부와 국회, 산업계가 자주적이고 지속 가능한 AI 생태계 구축을 위한 전략 수립을 위해 머리를 맞댔다. 'K-AI'를 국가 혁신의 축으로 삼아 제조·국방·문화 영역 전반에 AI를 확산시킨다는 의지다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원은 12일 국회 의원회관에서 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 공동 개최했다. 이날 포럼에는 김경만 과학기술정보통신부 인공지능정책실장과 박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장을 비롯해 네이버·SK하이닉스·LG·한화에어로스페이스 등 주요 ICT 기업과 서울대·카이스트·성균관대 등 학계 관계자들이 참석했다. 기조 발표는 이연수 NC AI 대표가 맡아 산업 특화 국가대표 K-AI 전략을 공유했다. 현재 NC AI는 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 일환으로 14개 기업과 컨소시엄을 구성해 제조·로봇·문화콘텐츠 분야에서 오픈형 모델을 개발 중이다. 앞서 NC AI는 게임 개발 경험을 기반으로 텍스트와 3D를 결합한 3D 파운데이션 모델을 개발해왔다. 이연수 대표는 "텐센트 등 글로벌 기업이 이미 3D 파운데이션 모델의 상업화 단계에 진입했지만 한국도 고품질 3D 데이터와 그래픽처리장치(GPU) 역량을 결합해 도전하고 있다"며 "프롬프트 기반의 3D 제작 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼을 통해 언리얼 엔진과 실시간 연동하는 자동화 시스템을 완성했다"고 소개했다. 이어 이러한 기술력을 바탕으로 콘텐츠 현지화, AI 챗봇, 음성 합성 등으로 확장시킨 사례를 발표하며 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 핵심 추진 방향으로 산업별 도메인 특화 AI를 제시했다. 이 대표는 "파운데이션 모델을 단발성 개발로 끝내지 않고 연구기관·스타트업·전통산업 기업이 함께 참여하는 개방형 플랫폼으로 발전시킬 것"이라며 "18개 산업군, 40개 기업이 수요기관으로 참여해 산업 확산 구조를 만들고 있다"고 말했다. 특히 제조와 국방을 대표적인 적용 분야로 소개했다. 예지보전과 자산·품질 관리 등 실제 제조 생산 라인과 현장에서 작동 가능한 산업 코파일럿을 구축하고 국방 영역에서는 디지털 트윈 기반 작전 시뮬레이션과 군수품 예지보전 등 특수 도메인용 AI 개발에 나선다는 목표다. 끝으로 이 대표는 "AI가 단순히 데이터를 학습하는 데 그치지 않고 사람의 판단과 현장 상황을 반영할 수 있도록 '설명 가능한 AI'와 '피지컬 AI'로 진화해야 한다"고 강조했다. 또 그는 "온도·습도 등 물리적 환경이 수시로 변하는 제조 현장에서는 유연하고 경량화된 모델이 필요하다"며 "기존 시스템과의 호환성도 필수 과제"라고 덧붙였다. 이날 포럼에서는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄에 참여하는 국내 AI 반도체 기업들의 의견도 공유됐다. SK텔레콤 컨소시엄에 참여한 리벨리온의 김영신 이사는 "정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 관련 정책은 자주적 AI를 만들겠다는 의미가 있다"며 "AI 반도체·인프라·소프트웨어 스택을 모두 갖춘다면 우리나라 AI가 외부 변화에 흔들리지 않는 전략 산업으로 성장할 것"이라고 말했다. NC AI와의 협력을 소개한 신동주 모빌린트 대표는 "AI 반도체 기업들의 역할은 실제 모델이 현장에서 구동될 때 국산 신경망처리장치(NPU)가 적용되도록 하는 것"이라며 "국산 칩이 고성능·저비용 구조의 AI 시스템을 실현하는 핵심 경쟁력이 될 수 있다"고 강조했다. 정부 측도 우리나라의 자주적 AI 생태계를 활성화하기 위한 적극적인 지원 의사를 드러냈다. 과기정통부 김경만 실장은 "현재 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하는 5개 컨소시엄의 개발이 약 60% 진척됐고 올해 말 1차 평가를 통해 2027년까지 단계적으로 2개 팀으로 압축할 계획"이라며 "GPU 공급과 인재 확보를 병행하며 열린 자세로 업계 의견을 수렴해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.11.12 11:12한정호 기자

리얼월드 "내년 초 엔비디아 넘는 VLA 모델 공개"

"지금 시장에 오픈소스로 풀려 있는 시각-언어-행동(VLA) 모델이 몇 개 안 돼요. 오픈VLA나 파이제로, 그루트가 대표적이죠. 리얼월드가 내년 초에 그들의 성능을 뛰어넘는 VLA를 공개합니다." 류중희 리얼월드 대표는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 "내년 초 자세한 논문과 함께 VLA 모델을 공개할 것"이라고 예고했다. 텍스트·이미지 이해를 넘어 실시간 행동까지 생성하는 VLA를 핵심 축으로 삼고, 텔레오퍼레이션 대신 '4D+ 모션 캡처'로 숙련 작업자의 손기술 데이터를 대량 수집해 학습 효율을 높인다는 전략이다. 리얼월드는 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)의 한계를 '행동'으로 돌파하겠다는 구상을 밝혔다. 위로보틱스와 공동 개발한 휴머노이드 '알렉스'를 통해 정교한 손 조작 데모도 선보이기도 했다. 류 대표는 "텍스트·비전 이해만으로는 현실세계의 과제를 풀 수 없다"며 "시각·언어·행동을 하나로 엮은 VLA가 범용 로봇지능의 관문"이라고 강조했다. 업계가 모델 크기와 파라미터 경쟁에 치중해 온 것과 달리, 리얼월드는 현장 데이터의 질과 로봇 내 실시간 추론 능력(밀리초 단위)을 VLA 성능의 관건으로 제시했다. 리얼월드가 제시한 차별점은 데이터 파이프라인이다. 기존 로보틱스 학습에서 많이 쓰이는 텔레오퍼레이션(원격조종) 방식은 ▲전문 오퍼레이터 필요 ▲장비 비용·시간 부담 ▲현장 숙련도의 반영 한계 등 문제가 있었다. 리얼월드는 소형 다중 카메라(6~12대)와 장갑형 촉·운동 센서를 활용한 '4D+ 모션 캡처'로 우회한다. 이 방식은 공정 현장에서 숙련 작업자의 손가락·손바닥·팔 움직임과 접촉 압력, 경로, 타이밍을 3D 시공간 정보로 정밀 기록한다. 핵심은 현장 베테랑의 몸에 체화된 노하우를 직접 추출해 모델에 주입한다는 점이다. 리얼월드는 이 데이터를 직접 투입해 파인튜닝 하는 방식으로 데이터 수집 비용·시간을 줄이면서 효율성과 유연성을 높였다고 밝혔다. 모델의 방향성을 구현하는 물리 플랫폼으로 리얼월드는 위로보틱스와 함께 휴머노이드 알렉스를 개발해 운용 중이다. 알렉스가 세 손가락 이상을 활용해 컵 뚜껑을 열고, 유리컵을 움직여도 우유를 흘리지 않도록 따르는 동작을 수행했다. 또한 상체 48축 모터를 미세 제어해 직선·곡선 필기를 안정적으로 수행, 진동·미세 위치 오차를 제어하는 정밀 제어 루프를 입증했다는 설명이다. 류 대표는 "휴머노이드 경쟁의 진짜 승부처는 손재주"라며 "사람 손에 가까운 감각-제어 융합을 구현해야 피킹·플레이스·조립·정렬 같은 '라스트 마일' 자동화를 대체할 수 있다"고 말했다. 리얼월드는 제조·유통·농업 등 인력난이 심화된 산업에서 범용·사람대응형 로봇 수요가 급증하고 있다고 진단한다. 편의점 진열, 케이블 삽입·정렬 같은 고난도 미세 조작 작업은 산업용·협동로봇으로 오래 전부터 자동화를 시도했지만 손의 자유도·감각 통합 한계로 공정 완결이 어려웠다. VLA와 4D+ 데이터, 알렉스 같은 휴머노이드 플랫폼을 결합하면, 멀티모달 이해부터 실시간 행동 생성, 정밀 손작업으로 이어지는 엔드투엔드 '피지컬 AI 스택'을 구축할 수 있다는 것이 리얼월드의 구상이다.

2025.11.11 16:35신영빈 기자

ETRI 100B급 파운데이션 모델 개발 "가속 페달"

한국전자통신연구원(ETRI)이 엔씨(NC) AI 컨소시엄에 참여해 추진 중인 과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 밑그림을 처음 공개했다. 이 사업은 지난 8월부터 시작됐다. 과제는 '산업 AI 전환을 위한 확장 가능한 멀티모달 생성형 파운데이션 모델 개발'이다. 산업 현장에서 활용 가능한 대규모 인공지능 모델을 자체 기술로 구현하기 위한 핵심 프로젝트로, 대규모 언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 기술을 독자적으로 확보해 산업·공공·학술 등 전 분야에 걸쳐 활용할 수 있는 기반 기술을 육성하는 것이 목표다. ETRI측은 "산업 현장 중심의 적용성을 확보함으로써 향후 제조·의료·교육·문화 등 주요 산업 전반의 AI 혁신을 가속화할 것"이라며 "독자 기술 기반 초거대 AI 모델 개발의 국내 기술 자립화를 견인할 것"으로 기대했다. 현재 ETRI는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 데이터 지원과 정보통신산업진흥원(NIPA) GPU 자원 지원을 기반으로 대규모 모델 개발에 필요한 안정적 연구 인프라를 구축했다. ETRI 지능정보연구본부는 이번 연구에 그간 수행해 온 자체 국책과제의 핵심 기술을 적극 접목하고 있다. 현재 총 3개 연구실이 모여 100B(1,000억 매개변수)급 모델 사전학습을 진행 중이다. 언어지능연구실은 그동안 '복합인공지능 원천기술 연구'를 통해 개발한 언어모델 'Eagle(이글)'의 개념적 이해 및 추론 능력, '생성형 언어모델의 최신성 학습 기술'의 희소 어댑터(sparse adapter) 기반 지속학습 기술을 대규모 모델에 적용해 모델의 최신성과 효율성을 확보할 계획이다. 체화복합지능연구실은 '퇴행성 뇌기능 저하 평가 기술'과 '다화자 대화 모델링 기술'등 기존 연구성과를 토대로 음성·영상 중심의 멀티모달 AI 모델을 개발 중이다. 궁극적으로 이를 범용 파운데이션 모델로 확장할 계획이다. 시각지능연구실 또한 텍스트 기반 이미지 생성 모델 'KOALA(코알라)', 시각언어 질의응답 모델 'Ko-LLaVA(코라바)'등을 통해 축적한 기술을 바탕으로 비전-언어 융합 생성 성능과 AI 안전성을 동시에 강화하는 연구를 진행 중이다. ETRI는 현재 기술개발–대규모 사전학습–산업 실증으로 이어지는 로드맵을 단계적으로 추진 중이다. 과제책임자인 권오욱 지능정보연구본부장은 “ETRI가 정부출연연구원 중 유일하게 국가대표 연구팀으로 선정된 이후, 초기의 자원 확보 난관을 극복하고 100B급 모델 사전학습을 안정적으로 수행하고 있다"고 말했다. 권 본부장은 또 "NC AI 컨소시엄과의 긴밀한 협력을 통해 산업 AI 전환을 이끄는 확장 가능하고 신뢰성 높은 멀티모달 파운데이션 모델을 개발해 글로벌 최고 수준의 기술력 확보에 기여할 것"이라고 덧붙였다.

2025.11.09 11:28박희범 기자

아이젠사이언스, 'AI 특화 파운데이션 모델' 프로젝트 공동연구개발기관 선정

아이젠사이언스는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 주관하는 '인공지능(AI) 특화 파운데이션 모델' 프로젝트의 공동연구개발기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 정부의 대규모 AI 생태계 구축 사업의 일환으로, 의료 등 주요 산업별로 도메인에 특화된 AI 모델을 개발해 국가 AI 경쟁력을 강화하기 위해 기획됐다. 아이젠사이언스는 루닛이 주관하는 '의과학' 분야 컨소시엄의 핵심 공동연구개발기관으로 합류한다. 루닛 컨소시엄은 '분자에서 인구까지 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 의과학 특화 파운데이션 모델 개발'을 목표로 아이젠사이언스를 비롯해 트릴리온랩스, SK바이오팜, 카카오헬스케어 등 7개 기업과 한국과학기술원(KAIST) 및 서울대의 6개 교수 연구팀, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원, 경희의료원 등 9개 의료기관이 참여, 총 23곳의 산·학·연·병 기관이 협력해 AI 기반 의과학 연구개발 생태계 조성에 나선다. 아이젠사이언스는 이번 사업에서 루닛, 트릴리온랩스와 함께 신약 개발 및 의과학 R&D 전반에 활용될 '의과학 파운데이션 모델' 개발을 담당하며, 이 분야에서 축적해온 독보적인 기술력을 활용할 계획이다. 아이젠사이언스는 고려대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던(ICL)과 공동 연구를 통해 70~80억개 매개변수 모델 중 세계 최초로 미국 의사 면허시험(USMLE)을 통과한 의생명 특화 소형언어모델(sLLM) '미어캣-7B(Meerkat-7B)'를 개발한 바 있다. 최근에는 이 기술력을 더욱 발전시켜 14B 모델로 미국 의사 면허시험 벤치마크(MedQA) 89.3점과 한국 의사 면허시험 벤치마크(KorMedMCQA) 90.6점을 달성했으며, 나아가 32B 모델로는 MedQA 91.3점, KorMedMCQA 91.5점을 기록하며 동일 크기(scale) 모델 중 최고 수준의 성능을 연이어 입증했다. 이는 병원이나 기업 내부에 직접 설치(On-premise)가 가능해 데이터 보안이 중요한 의료 현장의 수요를 해결할 실용적인 기술력을 입증한 성과라고 회사 측은 전했다. 또 아이젠사이언스는 이번 사업에서 신약 개발의 핵심 단계별 가설 생성 및 검증을 자율적으로 수행하는 '의생명과학 AI 연구동료'(BMCS, Bio-Medical Co-Scientist) 에이전틱 플랫폼 개발도 담당한다. BMCS는 신약 개발 전주기 지식을 통합해 연구 가설을 자동 생성하고 검증하는 지능형 연구동료 시스템이다. 아이젠사이언스는 이미 내부적으로 자동화된 LLM 멀티 에이전트 시스템 기반의 플랫폼을 구축·운영한 경험을 보유하고 있으며, 이러한 기술력을 바탕으로 BMCS가 표적 발굴, 환자 하위군 정의, 약물 재창출, 임상 가설 생성 등 핵심 R&D 가설을 근거 인용과 함께 산출할 수 있도록 시스템을 고도화할 계획이다. 강재우 아이젠사이언스 대표는 “이번 'AI 특화 파운데이션 모델' 사업은 국내 AI 신약 개발이 진정한 '전주기 혁신'으로 나아가는 전환점이 될 것”이라며 “아이젠사이언스는 '미어캣' 개발 경험과 같은 의과학 특화 모델 기술력과 BMCS 에이전틱 시스템 구축 역량을 결합함으로써 데이터의 경계를 넘어 협력할 수 있는 새로운 R&D 패러다임을 제시하겠다”고 포부를 밝혔다.

2025.11.07 18:14조민규 기자

LG유플러스 "3분기 AIDC 매출 전년비 14.5%↑"

LG유플러스의 3분기 AI 데이터센터(AIDC) 사업이 전년 대비 14.5% 성장했다. 평촌2센터 가동률 상승과 가산데이터센터 설계·시공·운영(DBO) 매출 반영이 기여한 결과다. 이 같은 성장세로, 하반기 큰폭의 AIDC의 성장이 기대된다. 안형균 LG유플러스 기업AI사업그룹장은 5일 열린 3분기 실적 컨퍼런스콜에서 이같이 밝혔다. 안 그룹장은 “평촌2센터는 2024년 상반기부터 고객사 입주가 시작됐고, 올해 상반기에는 일부 대형 고객의 신규 입주도 완료되면서 3분기 AIDC 매출 상승에 기여했다”고 설명했다. 그러면서 “코람코자산운용이 보유한 가산데이터센터의 위탁운영을 시작하면서 DBO 매출이 추가로 반영됐다”며 “이에 올 하반기 AIDC 매출은 상반기 대비 큰 폭 개선이 있을 것으로 예상된다”고 덧붙였다. 회사는 B2C·B2B 각 부문의 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO)는 AI 서비스 전략에 대해 “B2C에서는 '익시오'로 서비스 차별화를, B2B에서는 AX 기술과 역량을 활용해 경쟁력을 강화하고 있다”고 말했다. 이어 그는 “내부 고객센터에 적용한 인공지능 컨택센터(AICC)로 생산성을 높이고, 축적된 노하우를 사업화 기회로 확장할 계획”이라고 덧붙였다. 아울러 여 CFO는 “7월에 오픈AI와 제휴해 B2B용 AICC 구독형 상품을 공동 개발 중”이라며 “정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 참여하고 있다”고 설명했다. LG유플러스는 연결 기준으로 올해 3분기 매출 4조108억원을 기록했다. 전년 동기 대비 5.5% 증가한 수치다. 반면 영업이익은 1천617억원, 당기순이익은 491억원으로 각각 34.3%, 63.6% 줄었다.

2025.11.05 18:15진성우 기자

"25년간 가상화 1위, 프라이빗 클라우드 선두 지킬 것"

VM웨어가 25년간 가상화 시장 1위를 지켜온 기술력을 바탕으로 인공지능(AI) 시대에 최적화된 통합 프라이빗 클라우드 전략을 제시했다. 하드웨어 종속을 벗어난 개방형 플랫폼으로 데이터센터와 클라우드를 하나로 연결하고, 보안·자동화·컴플라이언스를 모두 아우르는 차세대 인프라 혁신을 예고했다. VM웨어 바이 브로드컴(이하 VM웨어)이 4일 서울에서 'VCF 9.0 미디어 브리핑'을 열고 차세대 통합 프라이빗 클라우드 플랫폼 전략을 밝혔다. 행사에는 폴 사이모스 브로드컴 아시아 총괄 부사장, 크리스 울프 브로드컴 VCF 부문 글로벌 총괄, 김정환 브로드컴 코리아 부사장이 참석해 글로벌 및 국내 시장에서의 VM웨어 전략을 설명했다. 폴 사이모스 부사장은 "한국은 반도체, 제조, 금융 등 데이터 중심 산업이 발달해 AI 인프라 수요가 빠르게 성장하는 시장"이라며 "이번 행사는 VM웨어가 한국 시장을 아시아 전략의 핵심으로 보고 있다는 메시지를 담고 있다"고 강조했다. 이어 "전 세계 기업들이 AI 도입과 복잡한 하이브리드 환경을 동시에 관리해야 하는 상황에서 VCF 9.0은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 플랫폼"이라며 "기업이 개발 속도를 유지하면서도 보안과 비용, 통제력을 확보할 수 있는 기반이 될 것"이라고 설명했다. 최근 프라이빗 클라우드 시장은 오라클, 델, IBM 등 전통적인 인프라 기업들이 본격적으로 진입하며 경쟁이 치열해지고 있다. 오라클은 하드웨어 인프라와 데이터베이스(DB)를 결합한 통합형 클라우드 전략을 선보였으며 델은 서버·스토리지를 기반으로 한 멀티클라우드 관리 솔루션을 내세우며 점유율을 확대하고 있다. 이에 대해 폴 사이모스 부사장은 "다른 기업들이 하드웨어나 특정 워크로드 중심으로 접근하는 반면 VM웨어는 25년 이상 가상화 시장에서 표준을 만들어 온 기업으로 모든 형태의 인프라를 하나의 일관된 체계로 연결할 수 있다"며 "단일 데이터센터부터 여러 클라우드, 엣지 환경까지 동일한 방식으로 관리할 수 있는 기술적 깊이가 VM웨어의 핵심 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "단순히 가상머신(VM)이나 컨테이너를 관리하는 수준을 넘어 인프라·서비스·AI 워크로드를 완전히 통합 운영하는 유일한 플랫폼"이라고 강조했다. 크리스 울프 글로벌 총괄은 "VM웨어는 기업용 하이퍼바이저 기술의 사실상 표준"이라며 "VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF)는 그동안 축적된 가상화 기술을 집대성한 결과물로 가상머신과 컨테이너, AI 워크로드를 모두 지원하는 완전 통합형 프라이빗 클라우드 플랫폼"이라고 설명했다. 이어 "VCF는 스토리지, 서버 등 인프라 계층과 모니터링, 자동화, AI 등 서비스 계층을 단일 플랫폼으로 통합한 구조를 갖는다"며 "개별 모듈을 연결하는 다른 플랫폼과 달리 하나의 코드베이스로 구동돼, 보안 업데이트·리소스 최적화·장애 복구 등이 완전 자동화된다"고 말했다. 또한 AI 인프라의 핵심은 특정 하드웨어에 종속되지 않는 개방성으로 VCF 9.0은 엔비디아, AMD, 인텔 등 주요 GPU·CPU 아키텍처를 모두 지원하며 우분투·레드햇·수세 등 주요 리눅스 기반 환경에서도 완전한 호환성을 보장한다도 덧붙였다. 울프 총괄은 "VCF는 온프레미스는 물론 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드, 오라클 클라우드 등 주요 하이퍼스케일러 환경에서도 동일하게 작동한다"며 "기업은 클라우드 간 워크로드 이동을 몇 분 만에 자동화할 수 있어 유연성을 확보함과 동시에 운영 복잡성을 최소화할 수 있다"고 설명했다. 또한 보안과 거버넌스를 강화하기 위해 제로트러스트(Zero Trust) 구조를 적용하고, 글로벌 보안 인증 기준(ISO, SOC, GDPR 등)을 자동 점검·적용하는 '컴플라이언스 코드화' 기능을 도입했다. 김정환 부사장은 "한국은 AI·반도체·제조·금융 등 데이터 중심 산업이 발전해 있고, 클라우드 전환 속도도 빠르다"며 "VM웨어는 국내 주요 기업과 협력해 주권형 AI 인프라 구축 모델을 확산할 것"이라고 말했다. 폴 사이모스 부사장 역시 "한국은 기술 수용도가 높고 글로벌 트렌드에 대한 이해가 빠르다"며 "브로드컴과 VM웨어의 통합 기술이 한국 기업이 AI 시대의 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것"이라고 덧붙였다.

2025.11.04 14:02남혁우 기자

국내 최대 AI 인프라 삼성전자, VCF 9.0으로 비용 폭탄 잡는다

"한국에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터와 가장 큰 데이터센터, 그리고 가장 많은 그래픽처리장치(GPU)를 가진 기업이 삼성전자입니다. 반도체 산업은 국가급 IT 인프라 없이는 움직일 수 없는 산업이지만, 그만큼 막대한 운영비와 비효율이 뒤따릅니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리가 선택한 해법이 바로 VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF)입니다." 삼성전자 류경동 부사장은 4일 서울 강남구 웨스틴 조선 파르나스에서 열린 'VM웨어 테크 서밋 2025 서울'에서 브로드컴-VM웨어와의 협력 사례를 소개했다. 류 부사장은 삼성전자가 수원과 화성 등지에 슈퍼컴퓨터, 110메가와트급 하이퍼스케일 데이터센터, 대규모 GPU 클러스터 등 국내 최대 수준의 컴퓨팅 자원을 보유하고 있다고 밝혔다. 그는 "반도체 산업은 설계, 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 최적화가 결합된 초고성능 컴퓨팅 산업"이라며 "국가급 수준의 IT 인프라가 필수적"이라고 강조했다. 그러나 반도체 산업의 특성상 ▲제조 제어 시스템(Manufacturing Control) ▲설계용 고성능 컴퓨팅(HPC) ▲일반 IT 시스템(ERP·MIS 등) ▲AI 연산 시스템 등 네 가지 환경이 각각 독립적으로 운영되면서 컴퓨팅 자원이 분절되고 데이터 흐름이 단절되는 문제가 있었다. 이로 인해 리소스 중복과 데이터 사일로(Data Silo) 현상이 나타나고 AI 기반 설계 자동화(EDA)나 제조 공정 최적화 분야에서는 데이터 통합 분석이 지연되며 전력·장비·운영비용이 급증해 생산 효율이 떨어지는 한계가 있었다는 설명이다. 류 부사장은 이러한 구조적 비효율을 해소하기 위해 VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF)을 기반으로 한 '원(One) 클라우드' 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "VCF를 통해 반도체 설계 속도를 높이고, 소프트웨어로 제조를 제어하며, AI로 생산성을 극대화하는 '소프트웨어 정의 팩토리(Software-Defined Factory)'를 구현할 것"이라고 말했다. 이어 "GPU와 데이터 규모가 아무리 커도 이를 효율적으로 연결하고 운영하지 못하면 경쟁력이 없다"며 "VCF 기반의 원 클라우드는 반도체 산업 전 과정을 하나의 지능형 플랫폼으로 통합하는 핵심 인프라가 될 것"이라고 강조했다. 또 "AI와 반도체, 컴퓨팅이 하나의 순환 구조로 이어지는 생태계를 만드는 것이 목표"라며 "브로드컴과 VM웨어와의 협력이 이 변화를 가속화할 것"이라고 덧붙였다. 브로드컴 폴 사이모스 아시아 총괄 부사장은 기업이 하이브리드·멀티클라우드 환경에서 겪는 가장 큰 문제로 '운영 복잡성'과 '데이터 단절'을 지적하며 이를 해결하기 위한 해법으로 VCF 9.0을 제시했다. 그는 "VCF 9.0은 기업이 자체 데이터센터에서 퍼블릭 클라우드 수준의 유연성과 AI 성능을 확보하도록 돕는 통합 플랫폼"이라며 "기업이 개발 속도를 유지하면서도 보안, 비용, 통제력을 확보할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다. 이어 "브로드컴 인수 이후 VM웨어는 컴퓨트, 스토리지, 네트워크, 보안을 하나의 통합 구조로 묶었으며, AI 워크로드를 포함한 모든 환경에서 동일한 운영 경험을 제공한다"고 덧붙였다. 브로드컴 코리아 김정환 부사장은 "이제 기업의 경쟁력은 하드웨어가 아니라, 데이터를 얼마나 빠르고 안전하게 연결하고 활용하느냐에 달려 있다"며 "VCF는 그 기반을 구축하는 기술"이라고 강조했다. 그는 "AI와 클라우드가 결합한 새로운 시대에는 인프라가 곧 혁신의 무대가 된다"며 "VM웨어는 프라이빗 클라우드와 프라이빗 AI를 중심으로 기업이 스스로 혁신을 설계하고 실행할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 또 "모든 워크로드를 하나의 플랫폼에서 관리하고, 보안, 자동화, 복원력을 동시에 확보할 수 있는 것이 VCF의 가장 큰 차별점"이라며 "브로드컴-VM웨어는 기업이 데이터 중심의 미래 경쟁력을 갖출 수 있도록 기술적 토대를 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2025.11.04 10:59남혁우 기자

AI 의과학·바이오 모델 본격 시동…루닛·카이스트 컨소시엄 선정

인공지능(AI)을 기반으로 한 의과학과 바이오 분야 혁신이 본격화된다. 과학기술정보통신부는 'AI 특화 파운데이션 모델' 프로젝트의 수행팀으로 루닛 컨소시엄과 카이스트(KAIST) 컨소시엄을 최종 선정했다고 31일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 우리나라가 강점을 지닌 의과학과 바이오 분야에서 글로벌 최고 수준의 AI 모델을 내년까지 확보하고 즉시 확산하는 것을 목표로 한다. 이번 공모에는 총 18개 컨소시엄이 참여해 약 10대 1의 경쟁률을 기록했다. 서면과 발표 평가를 거쳐 루닛 컨소시엄(의과학 특화 AI 모델)과 KAIST 컨소시엄(바이오 특화 AI 모델)이 선정됐으며 오는 11월 1일부터 GPU 자원이 지원된다. 정부는 이를 계기로 의과학과 바이오 분야의 AI 기반 글로벌 경쟁력 강화를 기대하고 있다. 루닛 컨소시엄은 '분자에서 인구까지 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 AI 파운데이션 모델' 개발을 목표로 한다. 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, SK바이오팜 등 7개 기업과 KAIST·서울대 등 6개 대학, 국민건강보험공단 일산병원 등 9개 의료기관이 참여한다. 이들은 분자·경로·의약품·임상시험 등 의과학 전 과정을 아우르는 '증거사슬' 기반 AI 모델을 개발할 예정이다. 또한 최대 320억(32B) 파라미터 규모의 모델을 처음부터(From Scratch) 개발하고, 화합물·단백질, 오믹스, 임상 등 3개 도메인으로 재특화한 모델을 구축한다. 완성된 모델은 오픈소스(아파치 2.0 라이선스) 형태로 공개되며 추후 1T(1조 파라미터)급 초거대 모델로 확장하는 계획도 포함됐다. 루닛 컨소시엄은 카카오헬스케어 플랫폼을 통해 일반 국민 대상 건강관리 서비스 실증에도 나설 예정이다. KAIST 컨소시엄은 '차세대 바이오 파운데이션 모델 K-Fold'를 개발한다. 이 컨소시엄에는 KAIST, 히츠, 머크, 아토랩, 한국제약바이오협회, 한국바이오협회 등이 참여한다. 목표는 기존 글로벌 단백질 예측 모델(예: 알파폴드3)이 통계적 패턴에 의존하는 한계를 극복하고, 물리·화학적 상호작용의 인과구조를 학습하는 바이오 특화 AI 모델을 개발하는 것이다. 이를 통해 단백질의 동적 상태와 결합력을 정밀하게 예측하는 모델을 확보한다. KAIST 컨소시엄은 7B(70억 파라미터)급 메인 모델과 2B급 경량 모델을 모두 오픈소스로 공개해 국내 연구자와 기업의 접근성을 높일 계획이다. 또한 머크의 글로벌 신약개발 플랫폼 '디지털 케미스트리 솔루션'과 연계해 글로벌 협업과 시장 진출을 추진하고, 바이오 협회와 협력해 AI·바이오 인재 양성 프로그램을 운영할 예정이다. 과기정통부는 "AI 고속도로 구축·확장과 이를 통한 대한민국 AI 대전환, AI 강국 도약 등을 적극 추진하고 있으며, 앞으로도 AI컴퓨팅 인프라 등을 기반으로 국내 산업 전반의 혁신을 가속화할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "프로젝트의 성과 확장 등을 지원하기 위해, 데이터 스페이스 등 데이터 지원 사업 연계도 검토하며, 이를 통해 의료 등 분야의 데이터 활용 촉진 도모에도 노력할 것"이라고 덧붙였다.

2025.10.31 15:21남혁우 기자

이홍락 "LG, 'AI 오퍼레이팅 컴퍼니' 전환 목표…범용 아닌 전문가 수준 AI 개발 주력"

'국가대표 인공지능(AI)'으로 선정된 LG AI연구원의 수장인 이홍락 원장이 앞으로 LG를 AI로 운영되는 기업으로 전환시키겠다는 목표를 밝혔다. 또 범용 AI가 아닌, 각 산업에 특화된 전문가 수준의 AI를 개발하는 데 더 힘을 쏟을 것이란 의지도 드러냈다.이 원장은 30일 경북 경주 예술의전당에서 열린 '아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋' 무대에 올라 '지속 가능한 혁신을 위한 차세대 AI로드맵' 세션의 토론자로 참석해 이처럼 밝혔다. 이 원장은 "LG에선 단순히 AI를 활용하는 수준으로 보고 있지 않다"며 "AI를 회사의 핵심 운영 구조로 통합하는 'AI 오퍼레이팅 컴퍼니'로 전환하는 것이 목표"라고 소개했다. 그러면서 "대규모언어모델(LLM), 멀티모달 AI, AI 에이전트 등을 자체적으로 개발하고 있고, 이러한 범용 모델을 전자, 화학, 소재 등 LG의 다양한 비즈니스 영역에 깊이 통합해 전문가 수준의 AI를 구축하는 것이 목표"라며 "이를 위해 내부적으로 제조, R&D, 화학 및 소재 연구 부문과 긴밀히 협력하고 있고 때로는 구글과 같은 글로벌 기술 기업들과도 필수적으로 협력한다"고 덧붙였다. 이 원장은 우리나라 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI) 개발 프로젝트'를 통해 한국이 세계적인 AI 허브로 성장할 수 있는 기반을 마련할 것이라는 목표도 밝혔다. 앞서 정부는 지난 8월 LG AI 연구원이 참여하는 LG 컨소시엄을 포함해 네이버클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지 등 5곳을 최종 사업자로 선정한 바 있다. 이 프로젝트는 우리 독자 AI 모델(소버린 AI·외국 기술에 의존하지 않고 개별 국가 차원에서 개발한 AI) 확보가 목표로, 이재명 정부의 1호 국정 과제인 'AI 3대 강국' 실현을 위한 핵심 사업이다. 이 원장은 "LG AI연구원은 'K-AI 프로젝트'에 선정돼 글로벌 경쟁력을 갖춘 기초 AI 모델을 구축하는 대형 컨소시엄에 참여하고 있다"며 "이는 글로벌 경쟁력을 갖춘 기초 AI 모델을 개발하는 프로젝트로, 해당 모델은 오픈소스로 전 세계에 제공될 예정"이라고 설명했다. 이어 "파운데이션 AI 모델을 만드는 것은 '기초 체력을 단련한 운동선수'를 키우는 것과 같다"며 "새로운 종목을 빠르게 배워야 최고의 성과를 낼 수 있기 때문"이라고 부연했다. 이와 함께 이 원장은 데이터를 잘 활용할 수 있는 자동 데이터 생성 플랫폼도 함께 구축하고 있다는 계획도 공개했다. 단순히 오픈소스 모델을 파인-튜닝하는 것만으로는 AI를 제대로 활용하는 데 한계가 있다고 판단해서다. 그는 "데이터의 출처나 품질을 모르면 성능 저하나 편향 문제가 발생한다"며 "우리가 개발하는 데이터 생성·학습 자동화 도구를 통해 협력사와 고객들이 자신만의 전문 AI 모델을 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "데이터 수집·생성·학습·최적화 전 과정의 전문성을 축적함으로써 LG뿐 아니라 한국 전체, 나아가 글로벌 시장에서도 활용될 수 있는 AI 인프라를 구축하고 있다"고 덧붙였다. 또 이 원장은 우리나라가 우수 인재와 인프라 등을 보유하고 있는 만큼 앞으로 AI 산업군에서 대폭 성장할 역량이 충분하다고 봤다. 이를 기반으로 LG AI 연구원에서도 에이전틱AI 등 첨단 모델을 적극 도입하고 자사 모델을 오픈소스로 제공해 글로벌 커뮤니티에 다각적으로 기여할 것이란 의지를 드러냈다. 그는 "AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라 기업의 두뇌가 될 것"이라며 "우리가 만드는 파운데이션 모델과 데이터 인프라는 LG그룹을 넘어 산업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 될 것"이라고 말했다.

2025.10.30 15:28장유미 기자

[컨콜] LG CNS, 정부 AI 프로젝트 동참…국내 AI 생태계 강화 박차

LG CNS가 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 참여를 계기로 국내 AI 생태계 강화에 나섰다. 동시에 자체 AI 플랫폼 '에이전틱 웍스'를 앞세워 산업별 AI 확산에 박차를 가하고 있다. LG CNS 김태훈 AI클라우드사업부장은 30일 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "LG CNS가 참여한 AI 컨소시엄은 LG AI연구원이 주도하며 선도적 AI 기술력과 LG CNS의 프로젝트 추진 역량을 결합한 준비된 컨소시엄"이라고 밝혔다. 그는 "컨소시엄은 선행 기술 검증과 데이터 확보를 이미 완료해 착수 기간을 단축할 수 있는 준비된 조직"이라며 "엑사원(Exaone)은 영어권에서도 우수한 성능을 보여 글로벌 경쟁력도 확보했다"고 설명했다. 김 부장은 "스타트업부터 대기업까지 다양한 산업 주체가 AI를 활용할 수 있도록 생태계를 조성하고, 국가 AI 경쟁력 강화와 산업 혁신 가속화에 기여할 계획"이라고 덧붙였다. 이어 "에이전틱 웍스는 구축형 매출과 구독형 매출을 병행하는 모델로, 사용량 기반이 아닌 하드웨어 단위 라이선스 형태로 운영돼 안정적인 수익 구조를 갖추고 있다"고 설명했다. 김태훈 부장은 "플랫폼은 고객 환경에 맞춰 연간 또는 영구 라이선스로 제공되며, 금융·공공·제조·유통 등 다양한 산업군에서 실제 도입 논의가 활발하다"며 "특히 하반기 간담회 이후 신규 고객 문의가 급증했고 산업별 특화 프로젝트를 통해 적용 범위를 넓혀가고 있다"고 덧붙였다.

2025.10.30 11:33남혁우 기자

'국가대표 AI' 첫 탈락자, 국민 500명 손에 달렸다…정부, 국민평가단 선발 돌입

정부가 국가대표 인공지능(AI) 모델 개발 기업 5곳의 기술을 평가할 국민 500명을 선발한다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 최근 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 국민평가단을 모집하는 방안을 내부적으로 검토하고 있다. 선발 인원은 500명으로, 이들은 LG AI연구원, 업스테이지, 네이버클라우드, SK텔레콤, NC AI 등을 주축으로 한 5개 컨소시엄이 개발한 모델을 직접 써보고 평가하게 된다. 앞서 지난 8월 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 사업자로 최종 선정된 5개 컨소시엄들은 오는 12월 말 1차 평가를 앞두고 있다. 정부는 총 2천136억원을 투입하는 이 프로젝트에서 6개월 단위 평가를 거쳐 오는 2027년 상반기까지 최종 2개 팀만 추려낸다는 방침이다. 각 컨소시엄들은 국민·전문가 평가, 벤치마크 등 기반 검증평가(AI안전성 연계), 파생 AI 모델 수 평가 등 입체적인 단계 평가를 거치게 된다. 국민평가단은 정예팀의 첫 탈락 팀을 가르는 1차 평가에 참여한다. 정부는 성별·지역·연령·AI 활용도 등 4가지 기준을 바탕으로 대표성과 다양성을 확보한 평가단을 구성할 계획이다. 성별은 남·녀 250명씩, 지역은 수도권·비수도권 250명씩 절반 비율로 구성할 예정이다. 연령은 20·30·40·50대 및 60대 이상 등 5개 연령층으로 나눠 100명씩 배분한다. AI 활용도별로는 ▲전문직·개발자 등 고도 사용자 100명 ▲사무·교육·콘텐츠 분야 종사자 등 중간 사용자 250명 ▲AI 경험이 적은 초급·관심층 150명으로 구성된다. 정부는 5개 컨소시엄과의 협의를 통해 국민평가단의 구성 기준을 구체화 할 예정이다. 평가단 모집은 다음 달 중 무작위 추첨 방식으로 진행된다. 현장 평가는 오는 12월 30일 서울 강남구 코엑스에서 열리는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 대국민 콘테스트'에서 진행된다. 평가단은 이날 5개 정예팀의 모델 개발 성과 발표를 직접 확인하고 평가한다. 이후 10일간은 각 팀이 개발한 모델을 웹사이트를 통해 직접 사용해보며 사용성 평가를 진행한다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "(5개 컨소시엄들이) 우리 독자 파운데이션 모델을 글로벌 수준으로 만들 수 있다고 생각한다"며 "글로벌 톱10이 아니라 톱2·3 수준까지 도약할 수 있을 것으로 믿는다"고 강조했다.

2025.10.26 18:05장유미 기자

KETI, 국내 대표 산학연과 '제조 특화 AI 파운데이션 모델' 공동개발 착수

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 14일 경기도 성남 판교에서 서울대·KAIST·포스텍(포항공대)·원프레딕트·인이지와 '제조특화 AI 파운데이션 모델 공동 연구'를 위한 업무협약을 체결하rh 국내 제조업의 AI 전환을 선도하는 산학연 협력체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 제조특화 AI 파운데이션 모델(MFM)은 제조 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 AI 모델로, 제조 현장에서 필요한 고신뢰 AI 기능을 구현하는 데 활용된다. MFM은 설비·센서에서 발생하는 시계열 데이터나 머신비전 기반 이미지 데이터 등 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하기 때문에 대규모 텍스트를 학습하는 범용 언어모델(LLM)과는 본질적으로 다른 구조와 특성을 지닌다. KETI는 이번 협약으로 자율제조연구센터를 중심으로 산업AI 분야 선도 대학인 서울대(안성훈 교수)·KAIST트(이종석 교수)·포스텍(고영명 교수)과 AI 자율제조 전문기업인 원프레딕트(대표 윤병동)·인이지(대표 최재식)와 함께 약 100여 명 규모의 제조 AI 연구진을 구성했다. 연구진은 앞으로 ▲제조특화 AI 파운데이션 모델 공동개발 및 데이터·실증 인프라 공유 ▲기업 기술 고도화를 위한 제조 AI 파운데이션 모델 기술 지원 ▲공동랩 운영 등에서 협력할 계획이다. KETI 자율제조연구센터는 MFM을 바탕으로 제조 현장에서 손쉽게 AI를 사용하고, 이를 통해 공정 최적화를 지원하는 소프트웨어 기반 제조(SDM·Software Defined Manufacturing) 플랫폼 개발도 추진한다. SDM 운영 플랫폼은 AI 에이전트 플랫폼으로 소프트웨어로 제조 운영 기능을 유연하게 변경하고 대화형 인터페이스로 현장 맞춤형 AI 모델을 직접 생성·자동 실행할 수 있도록 지원한다. 플랫폼에는 디지털트윈 기반 공정 구성 및 최적화, 엣지 기반 설비 데이터 수집, 보안 사고 예방 등 다양한 핵심 기술이 포함된다. MFM 및 SDM 운영 플랫폼은 국내 대표 산업인 자동차, 정유·석유화학, 반도체 장비의 핵심 공정에 적용돼 현장 테스트베드에서 성능과 실효성을 검증할 계획이다. MFM은 산업부 AI 팩토리 선도 프로젝트에서 축적된 제조 데이터를 활용해 성능을 지속해서 고도화하며, 개발 완료 후에는 참여 기업에 제공된다. 한편, KETI는 지난 8월부터 대규모 제조 데이터의 AI 학습 및 제조 전용 AI 솔루션의 개발을 지원하는 '제조 AI 솔루션 개발지원센터'를 구축 중이다. 성남시 경기기업성장센터 안에 조성되는 센터는 전용 AI 인프라를 통해 제조특화 AI 모델 학습, AI 솔루션 검증, 기업 맞춤형 AI 도입 등을 상시 지원할 예정이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “국내 제조업의 위기를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 제조 AI 기술의 활용이 필수적”이라며 “센터는 제조특화 파운데이션 모델의 성공적 개발과 산업 확산을 통해 국내 제조업의 새로운 도약을 이끌어 가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 10:58주문정 기자

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