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"우리 AI, 잘 쓰게 만들어야"…이해민·하정우, 산업 활용성 '집중 점검'

“모델을 많이 사용할 수 있도록 만든 것이 굉장히 인상적입니다. 잘 사용할 수 있도록 응용 프로그램 인터페이스(API) 가이드라인이나 헬프센터도 잘되기를 바랍니다.” 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석비서관은 6일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI페스타 26' 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에서 SK텔레콤 에이닷엑스(A.X) K2 시연을 살펴본 뒤 이같이 밝혔다. 인공지능(AI) 모델 자체 성능뿐 아니라 개발자와 기업이 실제 산업 현장에서 얼마나 쉽게 활용할 수 있는지에 관심을 보인 것이다. 이해민 수석을 비롯해 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장, 조준희 AI페스타조직위원회 위원장 등 VIP 사절단은 이날 AI페스타 26 전시장을 돌며 국내외 기업·기관의 AI 기술과 산업 적용 사례를 살펴봤다. 올해 행사에는 기업·기관 350여 곳이 총 500여 개 부스를 마련했다. 작년 대비 참가 규모는 약 72%, 부스 수는 약 7% 늘었다. 이들이 첫 순서로 찾은 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에는 지난 8월 2차 단계평가를 통과한 SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지가 나란히 자리했다. SK텔레콤은 A.X K2가 CSV 파일을 분석해 작업 목적과 주요 지표를 스스로 파악하고 대시보드를 생성하는 과정을 선보였다. 이미지와 지시를 바탕으로 웹페이지를 직접 구현하는 모습도 시연하고 현재 후속 모델 'A.X K3'를 개발하고 있다고 소개했다. LG AI연구원은 자체 모델의 그룹 내 업무와 산업 현장 적용 사례를 소개했다. 하 부위원장은 AI가 산업 전반으로 확산되기 위해서는 대규모 모델뿐 아니라 실제 기업이 부담 없이 활용할 수 있는 경량 모델이 필요하다는 점에 주목했다. 멀티모달 역량까지 확보해 산업 현장의 선택지를 넓혀달라는 주문도 내놨다. 하 부위원장은 “산업 확산을 위해 작은 모델이 필요하다”며 “멀티모달과 작은 모델도 꼭 부탁한다”고 말했다. 업스테이지는 독파모 '솔라 오픈 2' 기반으로 상용화한 '솔라 프로 4' 글로벌 이용 성과를 앞세웠다. 업스테이지는 솔라 프로 4가 글로벌 AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 하루 최대 약 3000억 토큰 사용량을 기록했으며 미국과 아시아, 특히 인도 개발자를 중심으로 이용되고 있다고 설명했다. 코딩 에이전트 도구 등에 솔라 모델이 탑재되면서 실제 글로벌 이용량을 확보하고 있다는 점도 강조했다. 이어 찾은 메가존클라우드 멀티클라우드관에는 마이크로소프트(MS), 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드, 인텔 등 글로벌 기술기업의 AI·클라우드 기술이 한자리에 모였다. 메가존클라우드는 여러 하이퍼스케일러의 인프라를 기업 환경에 맞게 연결하고 AI 도입부터 운영과 보안까지 지원하는 관리 서비스 제공사(MSP)의 역할을 소개했다. 이 수석의 관심은 AI가 실제 국내 사업으로 얼마나 이어지고 있는지에 쏠렸다. AI 활용이 늘면서 함께 커지고 있는 보안 수요와 이에 대응하는 사업 전략도 주요 질문으로 던졌다. 이 수석은 “한국 시장에서 AI 비즈니스는 어떻게 발전하고 있느냐”고 물은 데 이어 AI와 사이버보안 솔루션 전략을 질문했다. 메가존클라우드는 “지난해부터 보안 사업에 집중하고 있으며 헤일로 등을 통해 기업 환경에 맞춘 서비스를 제공하고 있다”고 설명했다. 하 부위원장은 글로벌 하이퍼스케일러의 기술을 국내 기업에 연결하는 MSP의 역할에 주목했다. 특히 제조업에서는 AI와 클라우드가 실제 설계·생산 등 개별 업무 단계에 어떻게 들어가는지가 중요하다는 점을 짚었다. 하 부위원장은 하이퍼스케일러 기반에서 MSP가 맡는 역할을 물은 뒤 “제조 산업 현장에서는 설계 등 각각의 단계에서 어떻게 활용하고 있느냐”고 질문했다. 메가존클라우드는 “고객사 각 업무와 시스템을 연결하면서 전체 환경을 관리하는 역할을 맡고 있다”고 답했다. 이어 VIP 사절단은 NIPA 피지컬AI 특별관을 찾아 리얼월드 컨베이어벨트 로봇의 물체 집기 시연을 관람했다. 이 수석은 가장 어려운 과제가 무엇인지 질문했고, 리얼월드 관계자는 얇은 물체나 유연체를 잡는 것이 까다롭다며 현재 성능 고도화를 진행하고 있다고 설명했다. 이어 하 부위원장이 로봇기초모델(RFM) 제작 시 학습 데이터 수집에 대해 질의하자, 관계자는 정부 과제를 통해 데이터를 빠르게 수집하고 있으며 2027년에는 실증을 계획하고 있다고 답했다. 이와 함께 LG전자는 피지컬 AI 모델 학습을 위한 멀티 파운데이션 모델 기술 개발 현황을 소개하며, 크라우드웍스와 알체라가 월드 모델 학습용 데이터를 모으는 과정을 선보였다. 로보티즈는 RFM, 로봇 제작·제어 데이터를 받아 실시간 데이터 수집에 유리한 시스템을 구축하고 있다고 설명했으며, KAIST는 단 한 장의 사진으로 3D 모델을 구현해 데이터를 제공하는 월드 모델을 소개했다. 계속해서 사절단은 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 기업용 AI 시스템부터 피지컬 AI, 데이터센터 액침냉각, 미디어·통신 AI까지 인프라·플랫폼·서비스를 아우르는 AX 기술을 선보인 KT 부스를 찾았다. KT는 자체 보유한 해저케이블과 위성을 바탕으로 B2B 에이전틱 플랫폼 '에이전틱 On', '믿음 K시리즈'를 비롯해 B2C AI 서비스인 '모두의 AI', AI 보이스피싱 탐지 기술 등을 구현하고 있다고 설명했다. 특히 사내 인프라망 NPU 서버에 플랫폼과 모델을 직접 설치해 외부 유출 없이 내부의 민감 데이터를 안전하게 활용할 수 있다고 강조했다. 또한 KT는 AI가 현장 작업 데이터를 학습하고 시뮬레이션과 디지털트윈으로 운영 방식을 검증한 뒤 실제 로봇과 설비에 적용하는 인공지능데이터센터(AIDC) 자체 관제 시스템을 소개했다. 운영 과정에서 쌓인 데이터는 다시 AI 학습에 피드백되어 성능과 효율을 높인다고 설명했다. 하 수석이 현재 실증 규모를 묻자, KT는 현재 전북과 경남 등에서 피지컬AI 실증 사업을 진행 중이라고 답했다. 이후 사절단은 풀스택 AI 역량을 선보인 화웨이 부스를 방문해 연산·네트워크·스토리지·클라우드·데이터센터 역량을 모두 갖춘 엔드투엔드 솔루션 설명을 들었다. 특히 주요 오픈소스 모델을 지원하는 '아틀라스 900 슈퍼노드'를 통해 친환경적이고 효율적인 데이터센터 운영이 가능하다는 점을 확인했다. 이 수석은 이날 개막식 축사에서 “지난 1월 인공지능기본법 시행과 2월 국가인공지능전략위원회의 대한민국 인공지능 행동계획 발표로 AI 기본사회를 향한 제도적 토대가 마련됐다”며 “좋은 정책은 결국 현장의 목소리에서 시작되고, 현장 목소리가 범국가적 정책으로 이어질 수 있도록 가장 가까이에서 뛰고 듣겠다”고 밝혔다.

2026.10.06 18:06홍지후 기자

기술자립·데이터·제조실증 3대 축 가동…'피지컬 AI 강국' 도약 선포

국내 인공지능(AI)과 로봇 산업의 미래를 이끌 '피지컬 AI 얼라이언스 2기'가 공식 출범했다. 이와 함께 정부와 유관 기관은 국산 피지컬 AI 핵심 기술 확보와 데이터 인프라 구축, 제조 현장 실증을 축으로 한 대규모 프로젝트를 본격 추진한다. 연구실 수준에 머물던 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 적용해 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 19일 정보통신산업진흥원(NIPA)과 정보통신기획평가원(IITP)은 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에서 피지컬 AI 산업 육성 전략과 주요 사업 추진 계획을 공개했다. 기술 자주성 확보와 '풀스택' 국산화 조준 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역 AX 본부장은 2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기의 핵심 과제로 ▲기술 자립 ▲데이터 확보 ▲규제 개선 등 3대 중점 프로젝트를 제시하며 산업 경쟁력 강화를 위한 민관 협력 필요성을 강조했다. 정 본부장은 얼라이언스 1기 운영 과정에서 200여 개 기업의 의견을 수렴한 결과, 글로벌 피지컬 AI 경쟁력 확보를 위해 기술 종속 문제와 데이터 부족, 규제 장벽이 가장 시급한 과제로 도출됐다고 설명했다. 첫 번째 과제는 국산 기술 기반의 피지컬 AI 풀스택(Full Stack) 구축이다. 그는 현재 국내 산업이 해외 AI 플랫폼과 컴퓨팅 생태계에 크게 의존하고 있다며 국방, 보안, 국가 전략기술 분야에서는 기술 주권 확보와 핵심 기술 내재화가 필수적이라고 강조했다. 이를 위해 과학기술정보통신부와 함께 피지컬 AI 핵심 기술 확보 사업을 추진하고 있으며, 제조 분야 특화 피지컬 AI 모델도 고도화하고 있다고 밝혔다. 또한 연구개발을 넘어 기업 간 협력과 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있는 생태계 구축이 필요하다고 덧붙였다. 두 번째 과제는 피지컬 AI용 행동 데이터 생산 체계 구축이다. 정 본부장은 피지컬 AI는 단순히 기존 데이터를 활용하는 방식만으로는 한계가 있다고 설명했다. 실제 산업 현장에서 요구되는 데이터를 생성하고 검증할 수 있는 전용 인프라가 필요하다는 것이다. 이를 위해 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진하고 있으며, 이곳에서 데이터 생성과 시뮬레이션, 합성 데이터 생산이 가능한 통합 환경을 조성할 계획이라고 밝혔다. 해당 사업은 과기정통부 신규 사업으로 기획 단계에 있으며 얼라이언스 참여 기업들과 함께 구체적인 운영 방안을 마련할 예정이다. 세 번째 과제는 법·제도 개선이다. 정 본부장은 피지컬 AI가 실제 산업과 비즈니스로 확산되기 위해서는 규제 개선이 필수적이라고 말했다. 기업이 기술 개발과 사업화 과정에서 겪는 제도적 애로사항을 지속적으로 수렴해 정책과 법제도 개선에 반영하겠다는 계획도 밝혔다. 정 본부장은 "피지컬 AI 세계 1등 국가가 되기 위해서는 기술과 데이터, 제도뿐 아니라 더 많은 과제가 필요하다"며 "산업계와 협단체, 정부가 함께 논의하며 부족한 부분을 채워나가겠다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI 얼라이언스가 국내 기업의 성장과 글로벌 진출을 적극 지원해 한국이 세계적으로 주목받는 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다. 피지컬 AI 경쟁력 핵심은 데이터...트레이닝 센터 구축 추진 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 데이터 인프라 구축도 추진된다. 피지컬 AI는 로봇이 실제 환경을 인식하고 판단·행동해야 하는 만큼 생성형 AI보다 훨씬 방대한 데이터가 필요하다. 업계에서는 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 규모가 거대언어모델(LLM)의 수백~수천배에 이를 것으로 전망하고 있다. 이에 따라 NIPA는 실제 산업 현장 데이터와 시뮬레이션 기반의 합성데이터(Synthetic Data)를 동시에 생산·검증할 수 있는 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진한다. 센터에서는 데이터 생성부터 디지털 트윈, 가상 시뮬레이션, 합성데이터 제작 환경을 풀스택(Full Stack)으로 통합 구축하여 국내 기업이 고품질 학습 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 김욱 IITP 피지컬AI PM은 "피지컬 AI는 기존 LLM 대비 100배에서 1000배 이상 데이터 양이 필요하다"며 "단순한 데이터 개방을 넘어 실데이터와 가상 데이터를 유기적으로 통합 정제하는 대규모 데이터 파이프라인 구축이 기술 성패를 가를 핵심 과제"라고 강조했다. 이어 "이렇게 확보된 데이터는 로봇이 미래를 예측해 자율 제어하도록 돕는 '월드 모델(World Model)' 학습에 투입된다"며 "나아가 로봇의 실시간 제어를 뒷받침할 '초저지연·저전력 온디바이스 AI 반도체'와의 공동 디자인(Co-design)을 통해 하드웨어와 소프트웨어가 완전 융합된 생태계를 완성하겠다"고 덧붙였다. 전북·경남서 미래형 AI 공장 실증...5년 프로젝트 시동 제조 현장 실증은 지역 거점을 중심으로 본격화된다. 이준우 NIPA 전북·경남 AX 사업 PM은 전북과 경남을 두 축으로 하는 대형 실증 프로젝트 추진 계획을 공개했다. 이 PM은 "피지컬 AI의 핵심은 물리 세계에서 자율적으로 상호작용하는 것"이라며 기술 개발뿐 아니라 현장 적용과 검증의 중요성을 피력했다. 전북 지역에서는 AI 기반 미래형 제조공장 구축을 목표로, 휴머노이드와 다양한 지능형 장비가 유기적으로 협력하는 '무인·자율 공장 모델'을 개발한다. 실제 제조 현장에서 작동 가능한 테스트베드와 데이터 플랫폼을 구축해 미래형 공장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 경남 지역에서는 제조업 현장의 '물리지능(Physical Intelligence) 고도화'에 초점을 맞춘다. 제조 장비와 공정에서 발생하는 데이터를 기반으로 물리 법칙을 스스로 학습하는 AI 모델을 개발하고 인간과 AI가 협업하는 차세대 제조 환경을 구현하는 것이 목표다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우를 AI에 이식해 생산성을 극대화하고 작업자 안전을 강화하는 데 집중할 계획이다. 이준우 PM은 "궁극적으로는 AI가 공장 운영 전반을 자율적으로 지원하는 미래형 제조 레퍼런스를 구축하는 것이 목표"라며 "지역 제조 산업의 체질을 개선하는 동시에, 향후 글로벌 시장에 공장 자체를 패키지 형태로 수출할 수 있는 새로운 산업 모델까지 창출해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.06.19 14:08남혁우 기자

SKT-엔비디아, 'AI 클라우드' 공동 구축

SK텔레콤이 엔비디아와 글로벌 시장을 겨냥한 AI 인프라 구축에 나선다. 양사는 엔비디아의 풀스택 DSX 플랫폼 기반으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 AI 클라우드 협력을 추진하기로 했다. 이를 위해 AI 작업에 특화된 데이터센터 'AI 팩토리'를 G기가와트급 스케일을 목표로 확장한다. 지난 1일 대만에서 열린 회동에서 최태원 SK그룹 회장과 젠슨황 엔비디아 CEO는 양사가 구상해 온 AI 인프라 로드맵을 검토하고 그룹 차원의 협력을 추진하기로 합의했다. 협력의 주요 실행 주체인 SK텔레콤은 엔비디아와의 긴밀한 공조를 바탕으로 아시아 최대 AI 인프라 구축을 목표로 사업을 추진한다. AI 팩토리는 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 '토큰'을 지속적으로 생산하는 지능 공장으로, 엔비디아 DSX 기반 인프라를 토대로 구축된다. 이는 범용 컴퓨팅과 데이터 스토리지에 국한된 기존 데이터센터를 뛰어넘는 차세대 개념이다. AI 팩토리는 2027년 한국에서 첫 가동을 시작할 계획이다. 양사 AI 클라우드의 거버넌스와 운영 구조를 검증하는 첫 사례가 될 전망이다. SK텔레콤은 이 모델을 GW급 인프라로 단계적으로 확장하고 아시아 전역으로 AI 인프라를 넓혀 나간다. 이를 위해 SK텔레콤은 엔비디아 AI 인프라와 소프트웨어를 활용해 고성능 클라우드 AI 서비스를 제공하는 글로벌 파트너 생태계 프로그램인 '엔비디아 클라우드 파트너' 프로그램에 합류한다. AI 인프라 시장 경쟁력을 좌우하는 최저 토큰 비용과 와트당 최고 성능을 확보하기 위해서다. 엔비디아와의 협력은 SK텔레콤 AI 클라우드 사업의 핵심 기반이 될 전망이다. SK텔레콤은 블랙웰 GPU를 시작으로 AI 학습과 추론을 지원하고, 올해 하반기 공급 예정인 최신 엔비디아 베라 루빈 플랫폼도 순차적으로 활용할 계획이다. AI 팩토리 구현에는 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹과 소프트웨어를 아우르는 'AI 풀스택' 역량이 필수적이다. SK텔레콤은 컴퓨팅과 전용 소프트웨어 등 엔비디아 AI 인프라를 확보하고, 엔비디아는 SK하이닉스의 메모리 리더십과 SK텔레콤의 AI 팩토리 구축 운영 전문성을 활용할 수 있게 된다. SK텔레콤은 이를 기반으로 아시아 전역에서 엔비디아가 필요로 하는 AI 인프라와 사업 네트워크를 실질적으로 제공하는 핵심 파트너로 자리를 잡고 아시아를 대표하는 AI 클라우드 사업자 중 하나로 도약한다는 구상이다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다”며 “단순 서비스 제공을 넘어 양사가 GPU, 메모리, 에너지 문제까지 공동 대응함으로써 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고, 한국과 세계를 이끄는 기업 및 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.

2026.06.08 08:35박수형 기자

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