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AI 모델 개발부터 서비스까지 한 번에…KACI, AI-PaaS 성과 공개

한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 인공지능(AI) 모델 개발부터 실제 산업 서비스 구현까지 지원하는 서비스형 플랫폼(PaaS) 기술의 연구개발 성과 확산에 나선다. 바이오·물류·문서 등 다양한 분야에서 실증한 기술을 실제 서비스 적용과 사업화로 연결한다는 목표다. KACI는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발 성과공유회'를 개최하고 AI-PaaS 핵심 기술과 산업별 실증 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 연구개발 과제의 성과를 산업계와 공유하기 위해 마련됐다. 해당 과제는 다양한 클라우드서비스제공사(CSP) 환경에서 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 AI 모델과 서비스를 개발하고 외부 시스템 연동부터 서비스 배포까지 지원하는 AI-PaaS 기술 확보를 목표로 추진됐다. 이노그리드가 주관기관을 맡았으며 써로마인드와 한국과학기술정보연구원(KISTI), 바이오브레인, 소프트온넷, 폴라리스오피스, KACI 등이 참여했다. 참여기관들은 AI 모델 개발과 데이터 활용부터 모델 등록·실행, 성능 모니터링, 외부 시스템 연동과 AI 서비스 구현까지 이어지는 기술을 개발했다. 이노그리드는 모델 등록부터 서비스 실행까지 지원하는 AI-PaaS 통합 게이트웨이와 포털을 개발했다. 써로마인드는 AI 모델 개발 워크플로우 통합과 모델 성능 모니터링 체계를, KISTI는 AI-PaaS 데이터 레이크하우스 개발 성과를 각각 공개했다. 산업 현장에 AI-PaaS 기술을 적용한 실증 결과도 공유했다. 바이오브레인은 외부 사전학습 AI 모델 연동·활용 기술을 활용해 백신·신약 분야에서 실증을 진행했다. 소프트온넷은 AI-PaaS 기반 물류 운송자산 관리 비전 AI 서비스를 실증했으며 폴라리스오피스는 AI-PaaS를 활용한 문서 작성·편집 지원 기술을 검증했다. 이를 통해 연구개발 단계에서 확보한 기술을 바이오와 물류, 문서 등 실제 산업 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다는 설명이다. 주관기관인 이노그리드는 연구개발 성과의 사업화에도 나서고 있다. 지난 7월 AI·머신러닝 운영(MLOps) 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 출시했으며 개발 기술을 실제 서비스로 연결하는 작업을 이어갈 계획이다. KACI도 AI-PaaS 산업 네트워크를 활용해 수요기업을 발굴하고 참여기관 간 기술교류와 성과 홍보를 지원한다. 이를 통해 이번 과제에서 확보한 기술의 산업 확산과 후속 사업화를 지원한다는 방침이다. 과제 총괄책임자인 권경민 이노그리드 전무는 "이번 과제를 통해 다양한 CSP 환경에서 AI 모델과 데이터를 활용해 실제 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하는 AI-PaaS 기술을 단계적으로 확보해왔다"며 "각 참여기관의 전문기술을 연계하고 바이오·물류·문서 등 다양한 서비스 분야에서 실증을 추진했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다. 이어 "이번 성과공유회를 계기로 개발 기술과 실증성과가 산업계에 보다 폭넓게 공유되고 향후 실제 서비스 적용과 후속 사업화로 이어질 수 있도록 참여기관 간 협력을 지속해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.02 14:25한정호 기자

"AI 경쟁력 높이려면 인프라·클라우드 함께 키워야"

정부와 국회, 인공지능(AI)·클라우드 업계가 AI 경쟁력을 높이기 위해 모델뿐 아니라 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드·플랫폼을 아우르는 산업 생태계를 함께 키워야 한다고 입을 모았다. 김봉균 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) 회장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 영상 개회사를 통해 "AI 경쟁력은 AI 모델만으로 완성되지 않는다"고 강조했다. 김 회장은 "대규모 AI 서비스를 안정적으로 구현하고 확장하기 위해선 그래픽처리장치(GPU)와 AI 데이터센터를 비롯한 강력한 컴퓨팅 인프라, 이를 효율적으로 연결하고 운영하는 클라우드와 플랫폼, 실제 산업 현장에서 활용되는 서비스가 유기적으로 연결돼야 한다"고 말했다. 이어 "이제 클라우드는 AI를 지원하는 하나의 기술을 넘어 AI 산업의 성장과 혁신을 가능하게 하는 핵심 기반"이라며 "AI와 클라우드가 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 만들고 우리 기업의 기술과 서비스가 글로벌 시장으로 확장될 수 있도록 산업계와 정부를 연결하는 역할을 충실히 하겠다"고 밝혔다. 정부도 AI 산업 확산을 위한 인프라와 소프트웨어 생태계의 중요성을 강조했다. 권은태 과학기술정보통신부 인공지능전환지원과장은 "AI가 산업 현장에서 제대로 활용되고 확산되기 위해선 우수한 AI 모델뿐 아니라 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드와 플랫폼, 다양한 산업 수요에 맞는 AI 서비스와 소프트웨어 생태계가 함께 발전해야 한다"고 말했다. 그러면서 AI 기업과 클라우드·인프라·소프트웨어 기업 간 협력도 주문했다. 그는 "AI 전환의 성과가 산업 전반으로 확산될 수 있도록 필요한 정책적 지원과 산업 기반 조성에 지속적으로 힘쓰겠다"며 "우리나라가 AI 시대의 기술 경쟁력을 확보하고 새로운 산업과 시장을 만들어갈 수 있도록 민간과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 밝혔다. 최형두 국민의힘 의원도 영상 축사를 통해 글로벌 AI 인프라 경쟁에 대응하기 위한 제도적 지원 필요성을 강조했다. 최 의원은 "전 세계 주요국과 빅테크 기업들이 AI 주권과 컴퓨팅 인프라를 선점하기 위해 치열한 총력전을 벌이고 있다"며 "산업 간 경계를 허무는 융합 전략과 초거대 연산을 감당할 차세대 클라우드 인프라, 지속 가능한 디지털 생태계 구축 방안에 대한 논의가 중요하다"고 말했다. 이어 "현장의 혁신 노력이 제도와 규제라는 벽에 가로막히지 않도록 온 힘을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.01 10:48한정호 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

"AI 모델 다음은 산업현장…韓, 피지컬 AI·에이전트 육성해야"

한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에서 경쟁력을 확보하려면 초거대 모델 개발 중심의 정책에서 벗어나 에이전트형 AI와 피지컬 AI의 산업 적용, 실증 인프라, 안전·신뢰 체계를 아우르는 정책으로 무게중심을 옮겨야 한다는 제언이 나왔다. 특히 제조 경쟁력을 활용한 피지컬 AI 육성과 함께 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하는 '한국형 AI 거버넌스' 구축이 필요하다는 분석이다. 6일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '2025년 국내외 인공지능 산업 동향 연구' 보고서에 따르면 주요국의 AI 정책은 초거대 모델 중심의 1단계를 넘어 에이전트형 AI로 행정·기업 업무를 혁신하고 피지컬 AI로 실물경제와 산업 현장을 재편하는 방향으로 전환되고 있다. 이에 국내 AI 정책 역시 모델 개발 자체보다 실제 산업과 사회 문제 해결로 이어지는 활용 기반을 강화해야 한다는 게 연구진의 진단이다. 보고서는 우선 피지컬 AI를 국가 차원의 중점 전략 분야로 명확하게 설정해야 한다고 제언했다. 휴머노이드 로봇과 자율주행·무인이동체, 스마트팩토리, 물류·건설 로봇 등을 주요 분야로 정하고 초거대 모델과 AI 에이전트 기술을 결합한 범부처 연구개발(R&D)·실증 프로그램을 체계화해야 한다는 설명이다. 피지컬 AI를 단순 소프트웨어 산업으로 접근해서도 안 된다고 지적했다. 센서와 모터, 배터리, 엣지 컴퓨팅, AI 반도체, 디지털 트윈 등이 결합되는 복합 산업인 만큼 AI 반도체와 로봇 부품, 제조 장비 등을 묶은 정책 패키지를 마련해 국내 공급망 경쟁력까지 함께 강화해야 한다고 주문했다. 기술 개발 이후 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 제도적 기반도 필요하다. 자율주행과 로봇, 산업설비 등 실제 환경에서 기술을 시험·검증할 수 있도록 실증 특례와 규제 샌드박스를 확대하고 안전 인증체계를 선제적으로 구축해 기업들의 상용화 불확실성을 낮춰야 한다는 분석이다. 인재 양성 역시 소프트웨어 중심에서 기계·전기·제어·로봇공학과 AI를 결합한 융합 인재 육성으로 확대할 필요가 있다고 봤다. 에이전트형 AI 확산에 맞춘 정책 체계 전환도 요구된다. 미국과 경제협력개발기구(OECD) 국가를 중심으로 AI가 여러 시스템과 데이터, 규칙을 연계해 업무 전 과정을 수행하기 시작하면서 공공조달과 규제 샌드박스, 거버넌스 기준 역시 개별 모델이 아닌 에이전트를 전제로 재설계되는 추세다. 국내에서도 AI 에이전트의 실제 업무 적용을 고려한 정책 기준 마련이 필요하다는 것이다. AI 산업 진흥과 함께 안전·신뢰 정책도 구체화해야 한다고 강조했다. 한국은 인공지능기본법 제정과 AI 안전연구소 설립 등 제도적 기반을 마련했지만 전체적인 거버넌스 체계와 실제 집행 수단은 아직 정립 과정에 있다는 평가다. 보고서는 유럽연합(EU)의 위험 기반 규율과 유엔(UN), OECD 등의 논의를 참고해 '한국형 책임 있는 AI 거버넌스'를 정교화할 것을 제안했다. 구체적으로 AI 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하면서 기업의 혁신을 보장하는 한국형 위험 기반 규제 모델을 마련해야 한다고 봤다. AI 시스템의 설계부터 학습·배포·운영까지 전 주기에 걸친 투명성과 설명가능성, 인권영향평가 체계를 마련하고 국가 차원의 AI 안전·시험·인증 인프라 구축과 국제 상호인정 체계 참여도 추진할 필요가 있다고 제언했다. 또 데이터 보호와 알고리즘 공정성, 딥페이크·허위정보 대응을 개별 규제로 다루기보다 통합적인 AI 규범 체계로 설계해야 한다고 강조했다. 정부 주도의 법·규제에만 의존하기보다 기업과 연구기관, 시민사회가 자율규범과 모범사례를 축적할 수 있도록 지원하고 공공부문이 책임 있는 AI 활용 기준을 먼저 제시하는 역할도 필요하다는 분석이다. SPRi는 "피지컬 AI 중점 전략 분야를 명시적으로 정의하고 초거대 모델·에이전트 기술과의 결합을 전제로 한 범부처 R&D·실증 프로그램을 체계화할 필요가 있다"며 "이러한 전략은 우리나라가 초거대 AI 기술 경쟁을 넘어 AI가 실제 산업과 사회 문제 해결에 기여하는 현장 중심 AI 강국으로 도약하기 위한 핵심 정책 방향이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.06 09:47한정호 기자

KAIST·DGIST·서울대, AI로 과학 난제 해결 나선다

과학 난제를 해결할 AI+S&T 사업단 4개가 선정돼, 본격적인 연구 개발에 착수했다. 과학기술정보통신부는 24일 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술 개발사업' 착수보고회를 개최하고, 신규 선정된 KAIST 2곳과 DGIST, 서울대 각 1개팀이 기술 개발에 착수했다고 밝혔다. 선정 사업단은 ▲물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야 2개 기관 ▲차세대 AI 구조 연구 분야 2개 기관 등 총 4개 기관이다. 사업기간은 올해 7월부터 노는 2031년 6월까지 5년이다. 예산은 사업단별 평균 50억원씩 총 200억원이 지원된다. 물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야에서는 조건이 달라져도 안정적으로 작동하는 AI 모델 개발이 목표다. 하우석 KAIST 교수팀이 조건과 환경이 달라져도 데이터에 내재된 인과 구조와 지배방정식을 추론하는 수학·물리 기반 인과 AI 모델을 개발한다. 또 유재석 DGIST 교수팀은 다양한 현상에서 어떤 물리 법칙이 지배적으로 작용하는지 가시화를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 해석 전략을 선택하는 AI 역학자를 개발한다. 형상·조건이 바뀔 때마다 반복해야 했던 시뮬레이션 비용을 줄이고, 배터리·열교환기 등 다양한 분야의 설계·개발 속도가 향상될 것으로 예상했다. 차세대 AI 구조 연구 분야에서는 오민환 서울대학교 교수팀은 문맥이 길어질수록 연산량이 급격히 늘어나는 구조적 한계를 수학적으로 규명하고, 이를 극복해 긴 문맥에도 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 구조와 학습법을 개발하는 것이 목표다. 긴 문맥을 처리하는 계산·메모리늬 효율·학습 안정성 향상이 기대됐다. 윤철희 KAIST 교수팀은 생성형 AI 모델이 학습하며 성능을 높여가는 원리를 수학적으로 규명하고 구조 설계부터 학습, 신뢰성 검증까지 전 과정에 적용할 차세대 AI 개발 방법론을 확보할 계획이다. 시행착오에 의존했던 기존 AI 모델 개발 방식에서 벗어나, 원리에 기반한 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 설계·개발 기반을 마련한다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “물리와 수학 법칙에 기반한 AI 모델을 확보하면 과학 연구의 엄밀성과 정확성이 높아져 연구 현장은 물론 반도체·배터리 등 산업 분야에도 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.

2026.08.24 15:03박희범 기자

2년 만에 AI 유니콘 반열 '젠스파크'…한·일 엔터프라이즈 AI 플랫폼 정조준

미국 인공지능(AI) 스타트업 젠스파크가 검색과 챗봇을 넘어 실제 업무 결과물을 만드는 'AI 워크스페이스' 기업으로 도약하고 있다. AI를 지식 노동자 업무를 대신 수행하는 '디지털 동료'로 발전시킨다는 비전 아래, 글로벌 모델 기업과 현지 파트너 생태계를 결합한 엔터프라이즈 전략에 속도를 낸다는 목표다. 젠스파크는 23~26일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 자사 AI 워크스페이스 비전과 글로벌 파트너십, 한국·일본 엔터프라이즈 시장 공략 전략을 발표했다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 초기 AI 검색 서비스로 출발했다. 이후 슈퍼 에이전트와 AI 워크스페이스로 사업 영역을 확장하며 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어 문서·슬라이드·시트·디자인·영상 등 실제 업무 산출물을 만드는 AI 에이전트 플랫폼을 개발 중이다. 검색에서 업무 플랫폼으로 젠스파크 제품 전략은 AI 검색에서 실행형 AI로 빠르게 전환됐다. 웬 상 젠스파크 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 회사가 검색 서비스로 빠르게 사용자를 확보했지만 검색 자체보다 정보가 실제 업무로 연결되는 과정에 더 큰 기회를 포착했다고 설명했다. 그는 "AI 워크스페이스 1.0 출시 이후 45일 만에 이용자 200만 명을 확보했다"며 "5개월 안에 연간반복매출(ARR) 5천만 달러(약 768억원), 9개월 만에 1억 달러(약 1537억원)를 넘어섰고 이후 성장 속도는 더 빨라졌다"고 밝혔다. 기업 고객의 수요도 빠르게 늘었다. 젠스파크는 일본 지식재산권(IP) 기업, 런던 투자은행, 두바이 정부기관, 콜롬비아 에너지 기업 등 다양한 조직이 개인 직원의 사용 경험을 바탕으로 기업용 도입 문의를 받아왔다. 이에 맞춰 싱글사인온(SSO), 역할 기반 권한 관리, 중앙 결제, 통합 보안 인증 등을 갖춘 '젠스파크 포 비즈니스'를 구축했다. 회사는 기관·기업 시장 공략을 위해 SOC 2 타입2와 ISO 27001 인증을 확보했으며 GDPR, ISO 42001, HIPAA, 페드램프 등 추가 인증도 검토 중이다. "엔진은 빅테크가, 자동차는 젠스파크가" 젠스파크는 자체 파운데이션 모델 개발보다 오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트(MS)·아마존웹서비스(AWS) 등과의 협력을 택했다. 각 모델이 잘하는 영역이 다른 만큼, 이를 하나의 업무 플랫폼 안에서 조합해 사용자에게 제공하는 방식이다. 웬 상 COO는 "프론티어 모델을 개발하는 회사들이 AI 엔진을 만든다면 우리는 이를 조합해 자동차를 만드는 것"이라며 "사용자가 최종 목적지에 도달해 실제로 쓸 수 있는 결과물을 얻도록 만드는 것이 우리 역할"이라고 말했다. 젠스파크는 주요 AI 모델 출시 전 초기 접근 권한을 받아 테스트하고 피드백을 제공하는 방식으로 모델 기업들과 협력하고 있다. 회사는 GPT·클로드·제미나이 등 다양한 모델을 업무 목적에 맞게 연결해 오피스 스위트, 크리에이티브 도구, 빌더 기능 등으로 확장 중이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "오픈AI·앤트로픽·구글이 강력한 AI 모델을 만든다면 우리는 사용자에게 가장 적합한 엔진을 선택해 주는 역할을 한다"며 "급변하는 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있도록 AI 워크스페이스 플랫폼 하나로 쉽고 빠르게 지원한다"고 말했다. 투자자들도 이 전략에 주목했다. 젠스파크는 최근 4억 8500만 달러(약 7456억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했으며 투자 후 기업가치는 26억 달러(약 4조원)로 평가받았다. LG테크놀로지벤처스, 미래에셋, SBI 등 한국·일본 관련 투자사들도 다수 참여했다. 웬 상 COO는 "우리는 2년도 안 된 젊은 회사지만 총 6억 4500만 달러(약 9916억원) 이상 투자를 유치했다"며 "투자자들이 본 것은 단순한 제품이 아니라 인간이 직접 일하던 방식이 AI 에이전트 중심으로 바뀌는 구조적 변화"라고 강조했다. 한국·일본 엔터프라이즈 공략 시동 젠스파크는 한국과 일본을 미국에 이은 핵심 시장으로 보고 있다. 올해 서울 강남에 오피스를 열고 현지 기업 고객 확보와 파트너십 논의를 진행 중이다. 에릭 CEO는 한국 기자단과의 인터뷰에서 "한국은 우리가 주목하는 글로벌 톱3 AI 시장 가운데 하나"라며 "한국 기업과 지식 노동자들이 AI를 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 젠스파크는 한국 포춘500 기업 일부와의 협력 가능성도 시사했다. 다만 구체적인 기업명이나 계약 단계는 공개하지 않았다. 회사는 한국 내 고투마켓(GTM) 조직 확대와 파트너십, 현지 전략적 투자 확대를 검토 중이다. 일본 시장에선 NTT그룹 계열사 NTT도코모, NTTVC 등과 접점을 넓히고 있다. 젠스파크는 다음 달 한국·미국·일본에서 공식 론칭 행사를 열고 자사 AI 워크스페이스 차세대 버전을 공개할 예정이다. 이를 바탕으로개인 생산성 도구를 넘어 팀과 기업 단위 업무 시스템으로 확장한다는 방침이다. 에릭 CEO는 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "AI 모델 개발 이외의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.29 09:33한정호 기자

"AI 도입 늦으면 뒤처진다…한국 기업, 지금 시작해야"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 기업 도입 단계로 옮겨가면서 한국·일본 기업들도 AI 활용을 더 이상 미룰 수 없다는 진단이 나왔다. 실리콘밸리 투자자와 AI 인프라 기업들은 AI 경쟁력이 뛰어난 모델보다 빠른 도입과 현장 적용에서 갈릴 것이라며 지금부터 AI 활용 경험을 축적해야 한다고 입을 모았다. 밥 고엘 NTTVC 공동창업자는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 젠스파크 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "AI가 완벽해질 때까지 기다린다면 경쟁에서 너무 늦을 수 있다"며 "한국과 일본 기업들도 지금 AI를 실제 업무에 적용하기 시작해야 한다"고 강조했다. 이날 행사에는 고엘 공동창업자를 비롯해 줄리 최 세레브라스 최고마케팅책임자(CMO), 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)가 참석해 AI 도입과 인프라, 엔터프라이즈 시장 전망을 논의했다. 고엘 공동창업자는 현재 AI 시장이 인터넷 등장 당시보다 더 큰 변곡점에 놓여 있다고 평가했다. 불과 2년 전만 해도 AI가 검색이나 문서 작성 도구 수준으로 여겨졌지만 이제는 제조·재무·법무·영업 등 기업의 거의 모든 업무가 AI 중심으로 재설계되고 있다는 설명이다. 그는 "오늘날 기업들은 모든 업무를 AI와 함께 다시 생각하고 있다"며 "분기나 연 단위 제품 계획을 세우던 시대는 끝났고 이제는 매주 새로운 기능과 서비스를 내놓는 속도가 경쟁력이 됐다"고 말했다. 줄리 최 CMO는 AI 인프라 역시 학습보다 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그러면서 세레브라스가 제작하는 추론용 AI 반도체를 소개했다. 이 회사는 웨이퍼 한 장 전체를 거대한 단일 AI 칩으로 만드는 기술로 주목받으며 지난달 나스닥에 상장했다. 그는 "이제 데이터센터와 컴퓨팅 구조는 AI 모델을 더 빠르게 서비스하기 위한 방향으로 바뀌고 있다"며 "인프라의 역할은 애플리케이션 개발 속도를 높여 더 많은 AI 서비스를 만들어내는 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 덕분에 현재 10명이 하는 일이 앞으로는 100명이 하는 수준의 생산성을 낼 수 있을 것"이라며 "AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 최소 10배 이상이 될 것"이라고 전망했다. 아울러 고엘 공동창업자는 AI 스타트업이 기업 시장에서 성공하려면 기술보다 고객과의 접점을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 젠스파크를 사례로 들며 창업진이 고객 의견을 제품에 빠르게 반영하고 있다는 점을 높이 평가했다. 그는 "기술이 아무리 뛰어나도 고객이 없으면 결국 실패한다"며 "젠스파크는 최고경영자(CEO)부터 고객 의견을 직접 듣고 제품에 반영하는 문화를 갖고 있다는 점이 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. NTTVC 역시 실리콘밸리 기술을 일본과 한국 등 아시아 기업으로 연결하는 역할에 집중하고 있다고 소개했다. 고엘 공동창업자는 NTT가 먼저 젠스파크를 내부에서 활용해 사용 사례를 만든 뒤 이를 고객사로 확산시키는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "전략적 투자자는 단순히 자금을 투자하는 데 그치지 않는다"며 "수십 년간 쌓아온 고객 관계를 활용하면 스타트업은 훨씬 빠르게 시장에 진입하고 기업 고객을 확보할 수 있다"고 짚었다. 특히 그는 한국과 일본 기업들에게 AI 도입을 최고경영진만의 과제로 보지 말라고 조언했다. AI 활용 방식은 젊은 직원들이 가장 잘 이해하는 만큼 현업 실무자와 경영진이 함께 도입 전략을 만들어야 한다는 제언이다. 고엘 공동창업자는 "AI는 젊은 세대의 기술"이라며 "30년 경력의 관리자들 이야기만 듣지 말고 현업에서 AI를 가장 많이 활용하는 젊은 직원들에게도 의사결정 권한을 줘야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 5~10년 안에 세계 대기업 직원의 절반은 AI 에이전트 형태로 업무를 수행하게 될 것"이라며 "지금은 AI가 기업 경쟁력을 다시 쓰는 거대한 기회인 만큼 이를 먼저 활용하는 기업이 시장을 주도하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 06:06한정호 기자

에릭 징 젠스파크 CEO "한국은 톱3 AI 시장…생산성 혁신 함께 만들 것"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] "한국은 젠스파크의 글로벌 톱3 시장 가운데 하나입니다. 한국 기업과 지식 노동자들이 인공지능(AI)을 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 24일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 한국 기자단과 만나 이같이 밝혔다. 미국 AI 스타트업 젠스파크는 한국 시장을 전략 거점으로 삼고 사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. 올해 서울 오피스를 설립한 데 이어 향후 국내 기업들과의 협업을 확대해 B2C 시장에 더해 기업용 AI 시장 공략도 본격화한다는 계획이다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 AI 검색 서비스로 출발해 현재는 AI 워크스페이스 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하고 있다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원) 수준으로 평가받고 있다. "한국은 글로벌 톱3 AI 시장" 에릭 CEO는 한국 시장에 대한 기대감을 드러냈다. 그는 아시아 시장 전반에서 AI 수요가 빠르게 늘고 있으며 특히 한국은 젠스파크가 집중하는 지식 노동자 중심 AI 시장과 잘 맞는다고 설명했다. 그는 "한국은 AI 생산성 향상에 대한 수요가 매우 강한 시장"이라며 "우리는 한국을 글로벌 톱3 시장 가운데 하나로 보고 있으며 지속적으로 투자할 계획"이라고 말했다. 실제 한국 조직도 확대 단계에 들어섰다. 젠스파크는 지난 4월부터 서울 강남에서 오피스 운영을 시작했다. 이곳을 거점으로 기업 고객 확보와 현지화 작업을 병행할 방침이다. 시장 반응에 따라 고투마켓(GTM) 인력 채용과 조직 확대도 검토 중이다. 젠스파크는 다음 달 서울·뉴욕·도쿄에서 공식 론칭 행사를 열고 새로운 'AI 워크스페이스 6.0' 서비스를 공개할 예정이다. 이를 통해 한국에서도 실제 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트형 플랫폼 전략을 강화한다는 목표다. 에릭 CEO는 "우리는 이미 여러 한국 기업과 논의 중이며 엔터프라이즈 시장에서도 기회를 보고 있다"며 "한국은 앞으로 우리에게 매우 중요한 성장 시장이 될 것"이라고 강조했다. "소비자에서 기업으로 확장" 젠스파크는 기업 시장 공략 전략도 공개했다. 회사는 고객을 소비자와 프로슈머, 엔터프라이즈 등 세 그룹으로 구분하고 있다. 우선 개인 사용자가 서비스를 업무에 활용한 뒤 조직 내 다른 구성원에게 확산시키는 방식으로 시장을 확대한다는 구상이다. 실제 미국과 일본에선 개인 사용자가 기업 도입을 이끄는 사례가 늘고 있다고 설명했다. 기업 고객이 늘어날수록 데이터 보안과 컴플라이언스 요구도 커지는 만큼, 젠스파크는 엔터프라이즈 서비스 고도화에도 집중하고 있다. 젠스파크는 특정 모델에 종속되지 않는 전략을 택했다. 다양한 상용·오픈소스 AI 모델을 활용해 사용자에게 최적의 결과물을 제공하는 방식이다. AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스, AI 슬라이드·시트·문서 등 업무 생산성을 높이는 플랫폼 'AI 워크스페이스'를 대표 서비스로 제공 중이다. 에릭 CEO는 "기업 고객들은 생산성뿐 아니라 데이터 보안과 기존 업무 시스템 연동을 중요하게 고려한다"며 "우리는 엔터프라이즈 환경에 적합한 서비스를 지속적으로 강화하고 있다"고 말했다. 이어 "기업 사용자들은 업무 효율 향상을 위해 AI 도구에 비용을 지불할 의사가 높다"며 "이런 차원에서 한국 기업 역시 중요한 고객군이 될 것"이라고 덧붙였다. "AI 모델보다 사용자 경험이 중요" 에릭 CEO는 AI 산업이 점차 모델 경쟁을 넘어 사용자 경험 경쟁으로 이동할 것으로 전망했다. 그는 현재 AI 모델 시장을 자동차 산업 초창기와 비교했다. 지금은 오픈AI·앤트로픽·구글 등 AI 모델 엔진 성능에 관심이 집중돼 있지만 시간이 지나면 소비자는 내부 기술보다 사용 경험과 가격, 생태계를 더 중요하게 보게 될 것이라는 전망이다. 에릭 CEO는 "현재 AI 시장에는 너무나 다양한 모델들이 있어 사용자들이 어떤 것을 써야 할지 점점 더 혼란을 느끼고 있다"며 "중요한 것은 특정 모델이 아니라 실제 업무를 얼마나 쉽게 수행할 수 있느냐"라고 말했다. 이어 "우리는 AI 기술 자체보다 사용자가 더 좋은 결과물을 만들 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다"며 "한국 시장에서도 가장 앞선 AI 업무 경험을 제공하겠다"고 덧붙였다. 끝으로 그는 "AI 혁명은 아직 초기 단계에 불과하다"며 "평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 플랫폼이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.25 11:01한정호 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

[현장] AWS "AI 에이전트 시대, 데이터·모델 결합 스택으로 승부"

아마존웹서비스(AWS)가 데이터 중심 인공지능(AI) 전략과 글로벌 협력 확대를 앞세워 에이전틱 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 한국을 포함한 주요 시장에서 파트너 생태계와 인프라 경쟁력을 결합해 기업의 '즉시 성과형' AI 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 라훌 파탁 AWS 데이터·AI GTM 부문 부사장은 22일 서울 역삼 한국 오피스에서 열린 기자간담회에서 "2026년은 에이전트의 해"라며 "이 가운데 한국은 글로벌 AI 혁신의 중심에 있는 시장"이라고 강조했다. 그는 삼성·LG·SK 등 국내 주요 기업과 협력해 온 메가존클라우드·LG CNS·GS네오텍·베스핀글로벌 등 파트너를 언급하며 이들이 한국 시장의 AI 경쟁력 확보를 지원해왔다는 점을 짚었다. 이날 파탁 부사장은 AI 경쟁력의 핵심을 데이터로 지목했다. 그는 "이제 AI 모델 자체는 차별화 요소가 아니다"라며 "기업이 보유한 고객·업무 데이터를 AI와 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. AWS는 이러한 흐름에 대응해 데이터와 AI를 통합한 '에이전틱 AI 스택'을 전면에 내세우고 있단. 아마존 베드록과 세이지메이커, 에이전트코어를 중심으로 데이터 레이크, 거버넌스, 인프라를 모두 아우르는 구조다. 베드록은 다양한 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있는 플랫폼으로, 기업이 특정 모델에 종속되지 않도록 설계됐다. 여기에 세이지메이커를 통한 모델 개발·운영과 에이전트코어 기반 실행 환경을 결합해 AI 서비스 전 과정을 지원한다는 설명이다. 특히 개발 생산성을 높이는 핵심 도구로 '키로(Kiro)'를 강조했다. 키로는 코드를 생성·배포하는 AI 개발 환경으로, 기존 개발 과정을 자동화하고 에이전트 기반 개발 방식을 지원한다. 이를 통해 코드 생성부터 운영, 개선까지 이어지는 자동화된 개발 사이클 구축을 돕는다. 또 AWS는 클라우드 인프라 전환 및 레거시 인프라 현대화를 동시 지원하며 기업들이 기존 시스템 전환을 기다리지 않고도 AI 가치를 빠르게 구현하는 '트랜스폼'도 공급한다. 이에 대해 파탁 부사장은 "고객은 AI 도입 이후 수개월이 아니라 수주 내 성과를 원한다"며 "현대화와 혁신을 동시에 추진하는 것이 중요하다"고 말했다. AWS는 실제 AI 성과를 내는 기업의 공통 요소로 목표·데이터·가드레일·실행 등 네 가지를 제시했다. 특히 보안과 규제는 혁신의 장애물이 아니라 빠른 실행을 가능하게 하는 기반이라고 짚었다. 파트너 생태계도 핵심 축이다. AWS는 액센추어와 같은 글로벌 파트너가 에이전틱 AI 플랫폼을 구축해 생산성 50~85% 향상과 투자수익률(ROI) 4배를 높이는 성과를 냈다고 밝혔다. 한국에서도 다양한 산업에서 유사한 적용 사례가 확대되고 있다는 설명이다. AWS는 AI 경쟁력 강화를 위해 글로벌 기술 기업과 협력도 확대하고 있다. 오픈AI·앤트로픽·엔비디아·세레브라스 등과 협력해 다양한 모델과 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 통합 제공하는 다각화 전략을 추진 중이다. 최근 AWS는 아마존 베드록을 통해 앤트로픽의 최신 모델 '클로드 오푸스 4.7'을 제공한다고 발표했다. 여기에 앤트로픽은 AWS 자체 칩 '트레이니움' 기반 5기가와트(GW) 인프라를 확보하고 아마존은 앤트로픽에 50억 달러(약 7조 3900억원)를 신규 투자하는 전략적 협력을 강화한다. 동시에 AWS는 오픈AI 파트너십도 확대해 고객이 다양한 모델을 선택할 수 있는 환경을 제공할 방침이다. 파탁 부사장은 "AI는 단일 도구가 아니라 다양한 에이전트와 서비스를 조합하는 방향으로 진화하고 있다"며 "AWS는 한국을 포함한 글로벌 고객이 빠르게 성과를 창출할 수 있도록 가장 포괄적인 플랫폼과 파트너 생태계를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.22 11:51한정호 기자

조선소 파운데이션 모델 개발 400억원 투입…산업현장 적용 추진

UNIST는 과학기술정보통신부 '초거대산업 AI 연구지원사업' 공모에서 조선 분야 과제 총괄연구기관으로 최종 선정됐다고 12일 밝혔다. UNIST는 HD현대중공업과 HD한국조선해양, 크라우드웍스를 참여기관으로 컨소시엄을 구성했다. 사업은 총 403억원 규모(국비 285억원, 울산시 25억원, 기업부담금 93억원)가 투입되는 대형 연구개발 프로젝트다. 조선소 현장에서 생성되는 다양한 데이터를 기반으로 초거대산업 AI(파운데이션 모델)를 개발하고 이를 실제 산업 현장에 적용·실증하는 것이 목표다. HD현대중공업과 HD한국조선해양은 조선소 현장에서 축적된 설계·생산·품질 데이터를 제공하고, 개발된 AI 기술을 현장에 적용·검증하는 핵심 역할을 수행한다. 크라우드웍스는 대규모 산업 데이터 구축·정제와 학습 데이터셋 개발을 담당한다. 고품질 데이터 기반의AI 학습 환경 조성을 지원한다. UNIST는 인공지능대학원, 산업공학과, 컴퓨터공학과, 기계공학과, 지역 싱크탱크인 U미래전략원 연구진이 참여할 계획이다. 이를 통해 설계 도면, 작업 지시서, 현장 영상, 센서 데이터 등 조선소에서 발생하는 다양한 데이터를 통합 학습하는 멀티모달 기반 초거대 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 또 선박 설계, 생산계획 등 조선업 핵심 과업을 자동화·최적화하고, 실제 현장 적용을 통해 기술의 실효성도 검증한다. 박종래 UNIST 총장은 “인공지능 연구 역량과 지역 주력 산업이 결합된 대표적인 산학협력 사례”라며 “지역 대표 산업 AX 전환을 견인하고, 산업 현장 중심의 혁신을 이끄는 연구를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다. 김성엽 UNIST 산업AI추진단장은 “참여기관과 신뢰 기반 산학 협력 모델을 구축할 것"이라며 "산업 현장이 실제로 필요로 하는 기술을 개발하고, 현장 적용까지 이어지는 실질적 성과를 창출하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.04.12 14:09박희범 기자

이연수 NC AI 대표 "모두가 크리에이터…다른 기업과 협력 원해"

"기술을 소개하는 세미나보다는 네트워킹을 통해 협력을 얘기하고, AI와 관련한 후속사업들을 같이 얘기하고 싶다." 지난 8일 대전에서 열린 한국인공지능시스템포럼(의장 유회준 KAIST 교수) 조찬 강연회에서 이연수 NC AI 대표가 회사를 소개하며 참석자들에 던진 메시지다. 평범한 인사말이지만, "혼자보다 모두와 함께 일하고 싶다"는 메시지를 담았다. 이날 행사에 굳이 김민재 CTO를 동행한 이유이기도하다. 후속 사업 아이템이나 함께 할 사업 기회를 찾겠다는 의지의 표현으로 읽혔다. "NC AI는 게임 회사에서 출발했다. 2011년 TF가 생기고, 리서치 본부가 300명 정도됐다. 분사하면서 가진 미션은 "모두가 크리에이터가 될 수 있다. 모두가 디렉터가 될 수 있다"였다." NC AI는 사실 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 1차평가에서 탈락하며 성장통을 겪기도 했으나, 최종적으로 국가대표 5개사 가운데 하나로 선정됐다. 이 대표는 AI시대 인간의 역할을 거론하며 "NC AI는 게임 AI에서 다양한 산업특화 AI로 확장중"이라고 말했다. 5대 확장 분야는 ▲NCSOFT를 위한 사내AI기술 ▲게임 산업장 ▲콘텐츠 AI ▲완전히 다른 산업 ▲글로벌 등을 꼽았다. "생성형 AI에 가장 적합한 회사였다. 분사하면서 돈도 많이 썼으니, 돈 좀 벌어보라는 말을 들었다. 다양한 사업으로 기술 확장을 시도중인데, 그 모델이 바로 바르코(VARCO)와 배키(VAETKI)다." 이 대표는 "에이전트 게임에서는 이미 MPC 챗봇이 많이 동작하고 있다. LMM(거대언어모델) 리즈닝 레그(RAG) 기술들이 다 쓰이고 있다. 7개 게임 1천만 유저에 대해 동시접속 100만까지도 에이전트와 번역을 지원한다"고 언급했다. 이 대표는 또 "오디오나 번역은 이미 빅테크들이 잘하고 있다"며 NC AI만의 강점으로 3D를 언급했다. 규모 큰 게임 개발에는 애니메이터만 200~300명 "3D 구현은 단순히 영상만을 생성하는 일이 아니다. 게임 화면에서 때리면 리얼하게 부서져야 하고, 자율로 움직여야하는 등 상호작용이 일어나야 한다. 그러다보니, 큰 게임들은 개발자만 500명이다. 그런데 그 가운데 200~300명 정도가 애니메이터다." 이 대표는 "기존에 손으로 직접 3D를 제작하고, 스캔하고 애니메이션화하는 과정들을 자동화했다"며 "프롬프트로 만들거나 컨셉 아트 이미지를 가져다 3D형태로 메시부터 텍스처링, 애니메이션까지 같이 할 수 있는 통합 툴을 제공한다. 이것이 NC AI가 글로벌 사스(SaaS ) 플랫폼으로 가는 가장 중요한 기술"이라고 강조했다. 피지컬AI와 관련해서는 "1,000만 유저가 40만~50만 동시접속 상황에서 LLM을 돌리면 서버 비용이 엄청나게 커진다"며 "모델이 크지 않더라도 여러 가지 리즈닝이나 딥서치 기술 등을 잘 결합하면, 두 번째 중간급 모델들도 '환각현상' 없이 서비스가 가능하다"고 설명했다. NC AI가 끊임없이 기술개발을 하는 이유에 대해 이 대표는 "어느 순간 하드웨어가 너무 싸질 수도 있다. 전세계 연구자들도 다양한 방향으로 연구를 한다. 큰 모델만 연구하고 있지 않다"며 "미래를 위해 경량화된 모델들을 많이 연구하고 있고 그런 기술들을 계속 확보해 나갈 필요가 있다"고 말했다. "기술 의존성을 낮추는 등 언젠가 하드웨어적인 인프라가 잘 갖춰졌을 때는 독자 개발 능력도 필요하다. 그런 측면서 NC AI가 잘하는 비전이나 3D 분야에서 바르코 비전을 베키 비전으로 해서 산업이나 로봇에 특화된 비전 모델을 연구하고 서비스하려 한다." 이 대표는 "대부분 스타트업으로 출발할 때 엣지있는 기술을 가지고 시작한다. 그러나 NC AI는 처음부터 통합적인 서비스를 많이 했다. 그래서 풀스탭으로 기업 파트너가 되서 서비스와 컨설팅하는 것을 지향한다"고 덧붙였다. "최근 많이 얘기하는 피지컬 AI는 NC AI가 잘할 수 있는 디지털 트윈과 월드모델 등에서 역할을 찾고 있고, 잘할 수 있을 것이라고 판단한다." 이어 마이크를 넘겨 받은 김민재 CTO는 "다양한 산업 분야에서 기술 POC(개념증명)을 진행 중"이라며 "조선, 제철, 물류, 서비스 등 다양한 환경에서 WM(월드모델), RFM(로보틱 파운데이션 모델),디지털트윈 등을 수행 중이다. 도메인 노하우를 축적해 새로운 환경에서 개발 주기를 단축하고자 한다"고 설명했다. 주로 기술적인 설명을 이어간 김민재 CTO는 하이드리드 캡처기술이나 스캔기반 디지털트윈 제작과정, 뉴럴 렌더링기술, 가상세계에서 학습된 지능을 물리적 실제와 결합해 자율형 인공지능을 구현하는 기술 등에 대해 자세히 소개했다. 한편 강연뒤 필드에서 AI R&D 전문 기업으로 성장중인 채영환 시즌 대표가 천문학적인 비용이 들어가는 파운데이션 모델 효용성과 대안을 언급해 관심을 끌었다.

2026.04.11 14:02박희범 기자

[현장] 네이버, 독파모 탈락에도 '소버린 AI' 지속 의지…한국은행 전용 플랫폼 가동

네이버가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 1차 단계평가 탈락 이후에도 '소버린 AI' 전략을 공공·금융 현장으로 확산하겠다는 의지를 밝혔다. 전 세계 중앙은행 최초로 한국은행 내부망 기반 전용 생성형 AI 플랫폼을 구축하는 등 보안과 신뢰를 앞세운 공공 AI 전환(AX) 모델 실증에 집중하는 모습이다. 이해진 네이버 의장은 21일 한국은행과 공동 개최한 AX 컨퍼런스에서 "국가 경제의 근간이 되는 한국은행의 방대한 데이터는 그 자체로 대한민국의 중대한 전략 자산"이라며 "이번 프로젝트는 기술 속도뿐 아니라 신뢰와 안정성도 함께 고려해야 한다는 공감대 아래 팀네이버의 모든 역량을 집중해 추진했다"고 강조했다. 네이버와 한국은행은 이날 금융·경제 분야에 특화된 전용 생성형 AI 서비스 '보키(BOKI)' 구축을 완료하고 운영에 돌입했다고 발표했다. 이번 서비스는 전 세계 중앙은행 가운데 자체 AI 플랫폼을 구축해 운영 단계에 적용한 첫 사례로 평가된다. 이날 행사에 참석한 김유원 네이버클라우드 대표는 이번 협력의 핵심을 소버린 AI의 결과물이 아닌 소버린 AI를 구현하는 과정으로 규정했다. 그는 "한국은행의 경제 전문가들, 네이버에 근무하는 AI 엔지니어들이 함께 힘을 합쳐 AI 플랫폼 구축을 위한 문제들을 해결해 나가는 이 전체 프로세스가 소버린 AI가 필요한 이유이자 추구해야 하는 방향"이라고 말했다. 아울러 김 대표는 소버린 AI가 단순히 모델 개발에 국한되지 않는다고 강조했다. 그는 "소버린 AI는 AI 모델뿐만 아니라 보안을 위한 인프라 환경도 중요하다"며 "AI 모델도 새로운 요구 사항과 장기적인 로드맵에 맞춰 고도화해 나가야한다"고 덧붙였다. 앞서 네이버클라우드는 과학기술정보통신부가 주도하는 독파모 프로젝트 1차 단계평가에서 탈락한 바 있다. 과기정통부는 네이버클라우드가 종합 점수 기준 상위권에 포함됐지만 독자성 요건을 충족하지 못했다고 판단했다. 당시 네이버클라우드 측은 "과기정통부의 판단을 존중하고 앞으로 AI 기술 경쟁력을 높이기 위해 다각적인 노력을 이어갈 것"이라고 밝혔다. 또 2차 재도전에 대해선 검토하지 않는다고 전했다. 그럼에도 네이버는 이번 한국은행 전용 AI 플랫폼 구축 사례를 통해 독파모 탈락 이후에도 소버린 AI 기조를 공공·금융 영역에서 지속 선도한다는 목표다. 네이버클라우드 측은 이번 구축 경험을 토대로 보안과 데이터 주권이 중요한 중앙부처 및 주요 금융기관 등 공공부문 AX 확산을 가속화하겠다고 밝혔다. 이날 행사에 참석한 네이버클라우드 성낙호 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 독파모 1차 탈락 후 AI 사업 방향에 대해 "기존부터 추진해온 AI 사업의 연장선으로 독파모에 참여했던 것"이라며 "앞으로도 그동안 추진해온 방향대로 AI 사업을 계속 이어갈 계획"이라고 말했다.

2026.01.21 17:27한정호 기자

[현장] AX 시대, IT서비스 업계도 변화한다…"혁신 실행 주체로"

인공지능 전환(AX)이 산업 전반으로 확산되면서 국내 IT서비스 업계도 인력 투입 중심 관행에서 벗어나 생산성과 수익 구조를 동시에 재편해야 한다는 목소리가 커지고 있다. AI 적용 경쟁이 본격화되며 IT서비스 기업의 역할도 구축·운영에서 혁신 실행으로 확대되는 양상이다. 최현택 한국IT서비스산업협회장은 16일 서울 여의도 한국경제인협회 FKI타워에서 개최한 세미나에서 "이제는 단순한 시스템 구축이나 운영을 넘어 산업 전환의 방향을 구체화하고 새로운 가치를 창출하는 역할이 그 어느 때보다 중요해질 것"이라고 강조했다. 이어 "최근 전 세계는 AI를 중심으로 산업 경쟁 질서와 시장 구조가 빠르게 재편되고 있으며 이는 개별 기술 발전을 넘어 산업 전략과 성장 방식 전반에 영향을 미치고 있다"며 "IT서비스 산업은 이러한 AI가 실제 산업 현장에서 적용하고 서비스되도록 구현하는 핵심적인 위치에 있다"고 진단했다. 한국IT서비스산업협회가 주최한 이번 세미나는 AI 시대 속 AX를 이끄는 IT서비스 시장·기술 동향을 공유하고 올해 신산업·신기술 전망과 향후 과제를 논의하기 위해 마련됐다. 이날 행사에선 글로벌 AI 트렌드와 국내 IT서비스 산업의 구조 전환 과제가 논의됐다. AI 도입 여부를 넘어 조직·업무·수익 모델을 어떻게 바꾸느냐가 핵심 경쟁력이 될 것이라는 전문가들의 제언이 나왔다. 이날 첫 발표를 맡은 한국IBM 김민성 상무는 글로벌 전사 차원에서 진행한 설문 리포트를 바탕으로 올해 AI 기술 트렌드와 산업별 적용 확산 흐름을 소개했다. 그는 IBM이 바라보는 AI 발전 단계를 ▲자동화 및 생산성 향상 ▲인간 능력 증강 ▲경쟁적 차별화 ▲비즈니스 모델 재창조 ▲새로운 수익 창출 등 다섯 가지로 정리했다. 김 상무는 "기존에는 단순 반복 업무를 AI가 대신해주는 관점이었다면, 이제는 그 관점을 넘어서 실제로 부가가치적인 분석 역량을 AI가 대신하고 사람이 고부가가치 업무를 수행할 수 있는 방향으로 전환되고 있다"고 설명했다. AI 에이전트 활용이 대표 사례로 언급됐다. 또 그는 글로벌 기업 C레벨 1천28명을 대상으로 조사한 결과, AI를 적용한 기업의 64%가 비핵심 분야가 아닌 자사 핵심 분야와 시스템에 AI를 적용하고 있었다는 점을 공유했다. 투자 관점에서도 인식이 빠르게 바뀌고 있는 것으로 나타났다. 김 상무는 "95%의 AI 적용 기업 입장에서는 올해부터 AI를 단순 투자로만 보는 것이 아니라 자체적인 수익이 발생할 수 있는 분야로 보고 있다"며 "AI가 단순히 비용 지출하는 요소를 넘어 전략적 자산으로 바뀌고 있다"고 진단했다. 아울러 기술 흐름과 관련해선 소버린 AI 확산과 양자컴퓨팅 결합 가능성도 함께 제시됐다. 김 상무는 "한국처럼 기술력이 앞서가는 국가는 보다 더 주체적으로 소버린 AI를 적용해 데이터 주권과 안보 성과를 달성할 수 있을 것"이라고 평가했다. 이어 "최근 글로벌 시장에서는 AI 모델 학습과 연산에서 그래픽처리장치(GPU) 부담을 줄이기 위해 양자컴퓨팅을 활용한 접근이 검토되고 적용되고 있다"며 IBM이 과학기술정보통신부와 퀀텀 센트릭 슈퍼컴퓨팅 적용 논의를 진행 중이라고 소개했다. SK AX 최혜원 하이테크 CoE장은 AX 혁신을 통한 IT서비스업의 변화 방향성을 주제로, 국내 IT서비스 산업이 기존 인력 투입 중심 구조에서 벗어나야 한다고 강조했다. 그는 "이제는 얼마나 많은 인력을 투입하느냐가 아니라 AX를 통해 우리가 어떻게 구조적으로 변해야 하는가가 중요하다"고 말했다. 최 CoE장은 업계에 뿌리 깊은 등급제 중심 인력 관행이 AI 시대 경쟁력과 충돌한다고도 지적했다. 그는 "여전히 학력·기사 자격증·연차로 대변되는 등급제가 통용되는데, 최근처럼 AI를 잘 쓰는 인력들을 달리 구분하는 체계는 부족하다"며 "IT서비스 시장에서는 AI로 업무를 효율화할수록 인력 투입 규모가 줄어들어 사업자 매출 규모가 줄어드는 딜레마가 생긴다"고 짚었다. 그러면서 "IT서비스 사업자와 수요 기업·기관이 직무 단가 체계에 대한 합의가 필요하다"며 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 국가직무능력표준(NCS)에 IT서비스업의 특성을 결합한 직무 단가 체계를 개발했다고 밝혔다. 이에 대해 최 CoE장 "AX 시대에 맞춤화된 객관적인 역량 기준을 마련했기에 건전한 IT서비스 생태계가 이뤄질 것으로 기대한다"며 "다만 우리와 KOSA, 한국IT서비스산업협회만의 움직임으로는 부족하고 업계 전반의 공동 대응이 필요하다"고 강조했다. 끝으로 그는 "우리의 미래는 IT서비스 업계가 본원적인 경쟁력과 가치를 높일 것인가, 아니면 여전히 사람 중심의 인건비 방식에 의존할 것인가 두 가지 기로에 서 있다"며 AX는 기업 생존을 위한 최소 조건이며 경영진을 비롯한 모든 구성원이 AI 시대에 같이 변화를 추진해 나가야 한다"고 제언했다.

2026.01.16 16:35한정호 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

글로벌 AI안전 전문가들 "AI 규제와 혁신, 함께 가야 한다"

"인공지능(AI) 안전이 혁신을 가로막아선 안 됩니다. 신뢰를 기반으로 한 책임 있는 생태계가 중요합니다." 바네사 윌프레드 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA) 부국장은 28일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 열린 '2025 인공지능 안전 서울 포럼' 라운드테이블에서 이같이 말했다. 그는 AI 안전을 단순히 규제의 영역으로만 보지 말아야 한다고 지적하며 AI 기술의 혁신과 안전이 균형을 이루는 선순환 구조를 만드는 것이 목표라고 강조했다. 이날 라운드테이블은 'AI 안전 거버넌스의 실행'을 주제로 각국 정부·연구기관·산업계 관계자들이 한자리에 모여 현실적인 협력 방안을 논의했다. 좌장은 박세아 국가AI전략위원회 안전신뢰팀장이 맡았고 유럽연합(EU)·일본·싱가포르·한국 등 주요국의 AI 안전 기관 관계자들이 패널로 참여했다. 라운드테이블의 첫 화두는 규제와 혁신의 균형이었다. 먼저 윌프레드 부국장은 "싱가포르는 AI 전담 법률을 제정하기보다 기존 산업 규제를 보완해 AI 시대에 맞게 확장 적용하는 방식을 취하고 있다"고 밝혔다. EU는 보다 체계적인 규제 접근법을 소개했다. 라이너 베셀리 주한 유럽연합대표부 디지털·리서치 담당 참사관은 "AI 모델이 제어 불가능한 형태로 발전한다면 그것은 기술 문제가 아니라 사회 전체의 리스크"라고 경고했다. 그는 "EU AI법은 기본권을 침해하거나 사이버 공격에 악용될 수 있는 모델을 금지하는 것이 핵심"이라며 위험 수준에 따라 AI 시스템을 단계적으로 관리하는 프레임워크를 설명했다. 이어 "AI가 노동시장에 미치는 영향도 새로운 정책 변수로 보고 있다"며 "규제의 목적은 혁신을 막는 것이 아니라 사회적 효용과 위험을 함께 관리하는 것"이라고 덧붙였다. 아키코 무라카미 일본 AI안전연구소장은 사회적 책임의 관점에서 접근했다. 그는 "AI 안전은 기술적 문제가 아니라 사회가 어떻게 책임 있게 기술을 수용하느냐의 문제"라며 "일본은 AI법 제정을 계기로 공공과 민간이 공동으로 안전 기준을 마련하고 있다"고 말했다. 김명주 한국 AI안전연구소장은 정부가 추진 중인 실증 중심 평가를 소개했다. 그는 "우리 정부는 AI 모델 평가 대회를 통해 실제 시스템의 안전성과 신뢰도를 검증하고 있다"며 "프라이버시 보호와 신뢰 확보를 중심으로 평가체계를 준비 중"이라고 밝혔다. 그러면서 "AI 사회로 전환하는 지금, 사회적 약자의 접근성을 높이는 것도 AI 안전의 한 축"이라며 "디지털 격차 해소 경험을 바탕으로 AI 포용성을 정책의 핵심 가치로 삼고 있다"고 강조했다. 좌장을 맡은 박세아 팀장은 AI 안전이 정부나 연구소만의 일이 아니라고 짚으며 산업계와 다양한 이해관계자의 참여를 촉구했다. 이에 윌프레드 부국장은 싱가포르의 민관 협력 사례를 소개했다. 그는 "각 기업이 스스로 테스트하고 검증할 수 있도록 샌드박스 환경을 운영 중"이라며 기업 책임성과 자율 규제를 병행하는 모델을 설명했다. 아울러 무라카미 소장은 기업 역할의 중요성을 강조했다. AI 안전에 대한 투자가 단순한 비용이 아니라 기업의 지속 가능성을 높이는 투자라는 설명이다. 특히 모든 기업이 지속가능발전목표(SDG)의 관점에서 AI 안전을 전략적으로 접근해야 한다고 제언했다. 글로벌 협력 방안에 대한 논의도 이어졌다. 베셀리 참사관은 "국제 협력의 핵심은 상호운용성과 공동 리스크 평가 체계"라며 "EU는 표준화 요청을 통해 AI 평가 도구를 공동 개발 중"이라고 설명했다. 이어 "각국이 같은 기준으로 위험을 평가할 수 있어야 진정한 글로벌 협력이 가능하다"고 덧붙였다. 이와 관련해 김명주 소장은 "국제 네트워크를 통해 공동 연구와 표준화를 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 끝으로 "AI 안전은 특정 국가나 기업의 책임이 아니라 인류가 함께 구축해야 할 글로벌 과제"라며 "규제와 혁신이 조화를 이룰 때 비로소 지속가능한 AI 생태계가 완성될 것"이라고 강조했다.

2025.10.28 14:33한정호 기자

韓 AI·로보틱스 스타트업, AWS 글로벌 육성 사업에 올랐다

아마존웹서비스(AWS)가 전 세계 생성형 인공지능(AI) 혁신 스타트업을 선정해 액셀러레이터 프로그램을 진행한다. 한국에서는 로보틱스와 언어 모델 분야에서 각각 리얼월드와 트릴리온랩스가 이름을 올렸다. AWS는 '생성형 AI 액셀러레이터 3기'에 참여할 글로벌 스타트업 40곳을 선정했다고 16일 밝혔다. 이번 프로그램은 생성형 AI 기반 기술을 구축하는 초기 단계 기업의 성장을 지원하기 위해 설계된 8주 과정 지원 사업이다. 선정된 기업에는 최대 100만 달러(약 14억원) 상당의 AWS 크레딧과 기술·비즈니스 멘토링, AWS의 전체 AI 기술 스택 활용 기회가 제공된다. AWS는 올해 프로그램을 통해 머신러닝 성능 향상, 스택 최적화, 시장 진출 전략 등 비즈니스와 기술 역량 전반의 성장을 돕는다는 방침이다. AWS 셰리 카람다쉬티 북미 스타트업 사업 총괄은 "올해 선정된 기업들은 산업 전반의 혁신을 가속화하고 고객에게 실질적인 AI 혜택을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다. 이번 3기에는 아시아태평양·일본지역 10개사, 유럽·중동·아프리카 8개사, 북미 17개사, 라틴아메리카 5개사 등 전 세계 스타트업이 참여한다. 모두 소프트웨어(SW)·바이오테크·금융·미디어·로보틱스·제조 등 다양한 산업 분야에서 생성형 AI를 활용하고 있다. 특히 한국에서는 두 기업이 선정됐다. 리얼월드는 고정밀 손재주와 산업 데이터를 기반으로 한 로보틱스 파운데이션 모델을 제공해 산업 리더들의 복잡한 물리적 작업 자동화를 지원한다. 트릴리온랩스는 한국어와 아시아 언어에 특화된 차세대 언어모델을 개발해 AI의 문화적 다양성과 기술 혁신에 나서고 있다. 이번 프로그램은 12월 미국 라스베이거스에서 열리는 'AWS 리인벤트 2025' 행사에서 마무리된다. 선정된 40개 스타트업은 행사에서 투자자·고객·파트너를 대상으로 솔루션을 공개할 예정이다. 류중희 리얼월드 대표는 "AWS 생성형 AI 액셀러레이터를 통해 AWS의 강력한 AI와 인프라를 활용하는 것은 다양한 산업 분야에 적용될 휴머노이드 로봇 제어용 로보틱스 파운데이션 모델 상용화의 중요한 전환점이 될 것"이라고 강조했다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "이번 AWS 프로그램 선정을 통해 글로벌 시장에서 기술력과 혁신성을 인정받았다"며 "AWS 인프라를 기반으로 대규모 모델 학습과 서비스 확장을 가속화해 한국 생성형 AI 기술이 글로벌 표준으로 자리 잡도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2025.10.16 18:01한정호 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

국회서 선포된 '피지컬 AI' 비전…"한국의 새로운 성장 동력"

"피지컬 인공지능(AI) 도입은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 우리나라도 조선·자동차·제조 등 강점을 보유한 분야에서 독자 기술 경쟁력을 확보해야 합니다." 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 1일 서울 국회의사당 의원회관에서 열린 '피지컬 AI 국가 대전환 전략' 행사에서 영상 축사를 통해 이같이 강조했다. 배 장관은 "고령화로 숙련 노동자가 줄고 있으며 중국 등 경쟁국이 제조업에 AI를 적극 접목하는 상황에서 한국도 월드모델 기반 핵심 기술 확보와 데이터셋 구축을 추진하겠다"고 밝혔다. 행사는 한국피지컬AI협회 출범을 기념해 마련됐다. 디지털 AI를 넘어 실제 물리적 세계로 확장되는 피지컬 AI의 국가 전략과 민관 실행 로드맵을 공유하고 정부와 산업계, 학계가 함께 협력할 방안을 모색했다. 축사에 나선 국회의원들은 정부 차원의 적극적인 지원을 한목소리로 약속했다. 더불어민주당 허영 의원은 "국민 성장 펀드 150조원 중 AI 반도체에만 60조원을 투자할 계획"이라며 "피지컬 AI가 국가 성장 동력으로 자리잡도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 안도걸 의원도 "피지컬 AI가 신성장 전략의 핵심 무기가 될 것"이라며 제도적 뒷받침을 약속했다. 송명수 의원은 "이미 중국과 미국에서는 무인 자율주행 택시가 상용화됐다"며 "한국도 빠른 추격을 통해 세계 1등으로 도약해야 한다"고 덧붙였다. 이날 행사에서는 유태준 한국피지컬AI협회장(마음AI 대표)이 '대한민국 피지컬AI 선도국가 비전'을 선포했다. 유 회장은 "피지컬AI는 시각·이해·행동을 동시에 수행하는 차세대 AI로, 우리 협회는 범용 월드모델 개발을 목표로 한다"며 "국방·농업·헬스케어 등 다양한 산업 도메인별 모델을 구축해 세계 최고 수준의 범용 피지컬 AI로 발전시키겠다"고 밝혔다. 이어 박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장과 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장이 한국피지컬AI협회기를 전달하며 출범을 공식화했다. 아울러 학계와 정부, 산업계를 대표하는 전문가들의 강연 발표가 이어졌다. 국민대학교 이태희 교수는 글로벌 피지컬 AI 가치사슬을 분석하며 "엔비디아와 테슬라가 이미 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 자율주행을 시장에 적용했다"며 "한국도 응용 애플리케이션 수요 창출을 위한 펀드 조성이 필요하다"고 제언했다/ 한국산업기술기획평가원(KEIT) 장종찬 본부장은 온디바이스 AI 반도체 개발 계획을 발표했다. KEIT는 내년부터 2030년까지 총 1조원을 투입해 자동차·로봇·IoT·방산 등의 분야에 최적화된 AI 반도체를 개발하고 국내 팹리스와 삼성 파운드리 협력으로 맞춤형 칩 생태계를 활성화할 계획이다. NIPA 정수진 본부장은 "최근 피지컬 AI 글로벌 얼라이언스를 출범시켰고 전북 지역을 중심으로 카이스트·현대차·네이버·SKT 등이 참여하는 'AI 다크팩토리'를 추진 중"이라며 "국가AI컴퓨팅센터 확대, 독자 AI 파운데이션 모델 지원 등을 통해 AI 3대 강국 도약에 기여하겠다"고 설명했다. 최홍섭 마음AI 대표는 피지컬 AI 실증과 데이터 구축의 중요성을 강조했다. 피지컬 AI 데이터를 만들기 위해 필수적인 로봇 실증 테스트베드와 시뮬레이션 환경이 결합된 '디지털 프로빙 그라운드(DPG)의 중요성을 발표하며 데이터센터와 융합한 피지컬 AI 통합 팩토리의 방향성을 소개했다. 산업별 사례 발표도 진행됐다. 퓨리오사 AI·대동로보틱스·LIG넥스원·삼성서울병원이 각각 AI 반도체·농업·국방·헬스케어 영역에서의 피지컬 AI 활용 방안과 실증 전략을 공유했다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 "피지컬 AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 대한민국의 산업 경쟁력을 지킬 핵심 전략"이라며 "산업계·학계·정부와 힘을 모아 세계 최고 수준의 피지컬 AI 선도국가로 도약할 것"이라고 강조했다.

2025.10.01 12:51한정호 기자

네이버, KAIST·서울대와 AI 인재 동맹…국가대표 인력 확보 나선다

네이버클라우드가 국내 주요 5개 대학과 손잡고 국가대표급 인공지능(AI) 인재 양성에 나선다. 학생에게는 현장 경험을, 기업에는 우수 인재 확보 기회를 제공해 국내 AI 생태계의 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 네이버클라우드는 지난 22일 성남 네이버 1784에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 일환으로 산학협력 컨소시엄 협약식을 개최했다고 25일 밝혔다. 이 자리에는 카이스트, 서울대학교, 포항공과대학교, 고려대학교, 한양대학교 등 5개 대학의 교수진과 학생 100여 명이 참석했다. 이 회사는 '산학협력 레지던시 프로그램'을 통해 컨소시엄에 소속된 석박사 과정 학생 30-40여 명을 지원한다. 이들은 연구에만 전념하며 AI 모델 개발과 응용 연구를 공동으로 추진하게 된다. 더불어 이번 협력은 학생들에게 실제 산업 현장에서의 모델 개발 경험을 제공한다. 기업 입장에서는 우수 인재를 조기에 발굴하고 확보할 기회가 열려 산학이 함께 성장하는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. 컨소시엄에는 글로벌 영상 멀티모달 AI 스타트업 트웰브랩스도 참여한다. 네이버클라우드는 자사의 음성·언어 기술에 트웰브랩스의 비전 AI 역량을 결합해 '옴니모델 AI'를 구현할 계획이다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 기술총괄은 "이번 컨소시엄은 기업과 학계가 각자의 강점을 결합해 미래 AI 인재를 양성하고 국가 차원의 기술 주권과 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 토대가 될 것"이라며 "단순한 기술 개발을 넘어 국민 누구나 체감할 수 있는 AI 활용 경험으로 이어지도록 완성도를 높여갈 것"이라고 밝혔다.

2025.08.25 11:48조이환 기자

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