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AX엔진 강화 AI 3강 도약 "시동"...과기정통부, 기초·전략기술 등 포함 8.1조원 투입

과학기술정보통신부 새해 총 8조 1,188억원을 투자하는 연구개발사업 종합시행계획을 확정하고, 본격적으로 사업을 추진한다고 1일 밝혔다. 과학기술 분야에는 6조 4,402억원, 정보통신‧방송(ICT) 분야는 1조 6,786억원을 지원한다. 전년대비 약 25.4% 증가한 예산이다. 이 예산에는 국가과학기술연구회, 직할출연기관, 과학기술단체지원사업 등은 제외됐다. 목표는 과학기술 기반 혁신성장 추진 및 AI 3강 도약 본격 시동이다. 과학기술 기반 혁신성장에 6.4조원 투입…기초·전략기술 육성이 핵심 과학기술분야는 도전적·혁신적 연구개발을 기반으로 미래 전략기술 육성에 전력 투구한다. 바이오, 양자 등 미래 유망기술 투자를 확대하고, 반도체·디스플레이·이차전지 등 초격차 실현을 위한 원천기술개발에 집중한다. 세부적으로 ▲AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실('26 신규, 135억원), ▲양자과학기술 플래그십 프로젝트('26, 500억원) ▲차세대 광기반 연산반도체 핵심기술개발('26 신규, 46.3억원), ▲차세대 융복합 프리폼 디스플레이 핵심기술개발('26 신규, 47억원), ▲미래혁신선도형 이차전지 원천기술개발('26 신규, 50억원) 등이다. 글로벌 공급망에 대응할 나노·소재, 에너지 수요 및 기후변화 대응을 위한 미래에너지 투자도 강화하고, 변혁적 기술 선점을 위한 한계도전 R&D와 융합연구 지원도 지속한다. 특히, 과학기술에 인공지능(AI) 접목을 통해 강점 분야 연구개발 및 과학적 난제 해결 등 인공지능 모델을 활용한 기술혁신도 가속화한다. 예산은 ▲국가전략기술미래소재개발('26, 935.7억원) ▲가동원전 안전성 향상 핵심기술 개발('26, 383.2억원) ▲AI+S&T 혁신기술개발('26 신규, 45억원) 등이다. R&D 기초체력도 강화한다. 예측 가능하고 지속성 있는 기초연구 생태계 조성을 위해, 기본연구 복원과 함께 연구기간 확대, 우수성과 과제에 대한 후속연구 확대 등 연구자 성장 지원을 확대한다. 기초연구사업(개인연구+집단연구)이 지난해 2.3조원, 1.2만여개 과제에서 새해엔 2.7조원, 1.5만여개 과제로 늘었다. 우수 과학기술 인재 확보를 위해선 미래 첨단기술 분야 석·박사급 인재양성 지원과 이공계 연구생활장려금 참여대학을 확대('25, 600억, 35개교 → '26, 830억, 50개교 이상)한다. 또 국가과학자제도를 도입해 우수과학자·공학자가 국가와 공동체를 위한 연구에 몰입하도록 하고, 해외 우수인재 확보를 위한 홍보 활동 및 유치사업도 확대한다. 과학기술혁신인재양성 사업에는 769억원), 국가과학자 지원에는 25억원을 책정했다. 이외에 ▲다목적 방사광가속기 구축('26, 1,188억원) ▲국가 플래그십 초고성능 컴퓨팅 인프라 고도화 사업('26, 684.4억원) ▲4극 3특별 과학기술혁신지원('26, 789억원) ▲공공연구성과 사업화·창업지원('26, 930.5억원) ▲공공행정서비스 혁신기술개발('26, 98억원) ▲유럽연합 다자연구혁신 프로그램 참여지원('26, 125.1억원) ▲해외 우수연구기관 협력허브 구축('26, 301억원) 등을 적극 추진한다. AI대전환 가속…반도체·양자·보안·인재 양성에 과감한 투자 ICT 분야에서는 국가 AI 대전환 가속화를 위한 AX 엔진(AI, AI반도체, 양자 등) 및 첨단 인프라(차세대통신, 사이버보안 등) 핵심기술 확보와 AI 고급인재 양성에 집중 투자하고, 피지컬AI 등 지역 AX 혁심거점 조성도 본격 착수한다. 우선 AI, AI반도체, 양자 등 AX 엔진 분야 핵심기술 투자를 강화한다. 기존 AI의 한계를 극복하는 차세대 AI 원천기술 개발을 확대하고, 피지컬AI 선도기술 확보에 착수한다. 저전력 AI반도체 고도화와 함께 국산 NPU 기반의 AI컴퓨팅 기술 자립화를 추진하는 한편, 양자통신·센서 상용화, 양자 공정 기술 국산화 등 양자분야 R&D도 적극 지원한다. 세부 예산은 ▲경량·저전력AI한계극복('26 신규, 90억원), ▲인간인지기반AI핵심원천('26 신규, 100억원), ▲피지컬AI선도기술개발('26 신규, 150억원), ▲자율행동체온디바이스응용지원('26 신규, 60억원), ▲차세대지능형반도체기술개발(설계)('26, 189억원), ▲K-클라우드기술개발('26, 608억원), ▲양자플래그십프로젝트(통신‧센서)('26, 302억원), ▲국가양자팹혁신생태계조성('26 신규, 50억원) 등이다. 디지털 첨단 인프라 확보를 위해 AI 기반 네트워크, 6G, 저궤도 위성통신 등 차세대통신 분야 기술 주도권을 확보하고 AI 보안 내재화, 양자내성암호 체계 전환 등 사이버보안 강화를 위한 투자도 강화한다. 주요 예산을 보면 ▲AI-RAN선도프로젝트('26 신규, 90억원), ▲차세대네트워크(6G)산업기술개발('26, 1,068억원), ▲AI생태계보안내재화('26 신규, 36억원), ▲정보보호핵심원천기술개발('26, 1,074억원) 등이다. AI·디지털 전환을 선도하는 고급인재 양성도 강화한다. AX대학원 신설 등 전략분야 특화대학원 지원을 확대하고 신진연구자 중심 R&D 연계, 기업‧대학 공동연구, 해외 AI 연구자 유치 등을 통한 인재양성도 대폭 강화한다. 예산과 사업은 ▲AI대학원('26, 400억원, 10개), ▲AX대학원('26 신규, 150억원, 10개), ▲AI융합대학원('26, 60억원, 4개), ▲AI반도체대학원('26, 90억원, 3개), ▲융합보안대학원('26, 55억원, 7개), ▲AI최고급신진연구자('26, 340억원), ▲생성AI선도인재('26, 270억원), ▲최고급AI해외인재('26, 100억원) 등이다. 4개 권역(호남권, 대경권, 동남권, 전북) AX 혁신거점 조성을 위한 대형 R&D에 착수한다. 광주‧대구 지역에 AX R&D‧실증 허브를 조성*하고, 경남‧전북 지역에서는 제조분야 피지컬AI** 특화 핵심기술 확보를 추진한다. 예산은 ▲AX실증밸리조성('26 신규, 226억원), ▲지역거점AX혁신기술개발('26 신규, 110억원), ▲인간-AI협업형LAM('26 신규, 667억원), ▲협업지능피지컬AI기반SW플랫폼('26 신규, 767억원) 등이다. 과기정통부는이와함께 데이터 기반 R&D 관리도 본격 추진한다. 또 불필요한 연구행정 절차를 간소화하고, 해외에서 복귀한 연구자들이나 국내에서 활동하는 해외 연구자들도 R&D에 참여할 수 있도록 영문 공고 사업도 확대한다. 이와 함께, 대국민 공모전, 경진대회 등 R&D 기획 단계부터 국민 참여를 제고할 계획이다. ICT 분야는 연구자 도전·창의적 연구몰입을 위해 과제신청 및 수행 시 불필요한 제출 서류를 축소(13종→10종)하고, 제출 분량을 제한하는 등 연구자의 행정 부담을 최소화한다. 또한 도전적인 연구목표 달성 실패를 용인하고, 연구자가 도전적인 목표를 설정하여 연구를 수행하도록 평가등급을 폐지한다. 한편, 과기정통부는 이번에 확정된 종합시행계획에 따라 신규사업·과제별 추진 일정을 1월 2일자로 공고한다. 1월 중 진행되는 정부 연구개발사업 부처합동 설명회를 통해 구체적인 내용, 과제 공모 시기, 절차 등을 설명할 예정이다.

2026.01.01 20:45박희범

[신년사] 김정관 산업부 장관 "M.AX를 제조업 재도약 결정적 승부수로”

김정관 산업통상부 장관은 1일 “제조업 AI 대전환(M.AX)을 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼겠다”고 밝혔다. 김 장관은 신년사에서 “산업정책이라는 큰 틀 안에서 지역·AI·통상을 유기적으로 결합해 '강한 산업정책'을 구현하겠다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “2026년 새해가 밝았지만 실물경제 여건은 녹록지 않고 산업 기초체력은 약해지고 있는 반면에 글로벌 제조업 경쟁은 더욱 치열해지고 있다”고 진단했다. 이어 “한미 관세협상을 마무리했지만 15% 상호관세는 여전히 수출에 큰 부담이고 글로벌 공급망 분절도 경제 안보를 계속 위협하고 있다”고 덧붙였다. 김 장관은 “지금까지 걸어온 우리 경제에 위기가 아닌 적은 없었고 우리는 그때마다 결국 길을 찾는 위기 극복의 역사를 써왔다”며 “지난해 뿌린 성장의 씨앗들을 올해 반드시 결실을 맺도록 하겠다”고 강조했다. 김 장관은 “2026년은 '속도'와 '실행'의 해가 될 것이며 그 선두에 산업통상부가 서겠다”고 말했다. 김 장관은 “1천300개가 넘는 기업·학계·연구소·AI 기관 등이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 중심으로 '제조 인공지능 대전환(M.AX)을 본격 가동하고 석유화학·철강 등 공급과잉 업종은 정부가 선제적으로 구조개편의 원칙과 틀을 제시해 산업 스스로 재편을 추진할 수 있는 첫 단추도 꿰었다”고 전했다. 김 장관은 “지역 대표 산업을 성장거점으로 육성하고 M.AX를 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼아 통상전쟁에서 흔들리지 않고 국익 사수를 넘어 국익을 학장해 나가겠다”고 강조했다.

2026.01.01 20:25주문정

[유미's 픽] 뿔난 업스테이지, '솔라 오픈 100B' 中 모델 파생 의혹에 공개 검증 '맞불'

정부에서 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참가한 업스테이지가 첫 성과를 공개한 후 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델을 제출했다는 의혹에 휩싸였다. 업스테이지는 억울함을 표하며 모델 공개 검증 행사와 함께 향후 의혹 제기에 대해 강경 대응에 나설 것을 시사했다. 1일 업계에 따르면 고석현 사이오닉에이아이 대표는 이날 자신의 소셜 미디어(SNS)에 깃허브 리포트를 게재하며 업스테이지 '솔라 오픈 100B'가 중국 지푸(Zhipu) AI의 'GLM-4.5-에어'에서 파생된 모델이라고 주장했다. 고 대표는 "국민 세금이 투입된 프로젝트에서 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델이 제출됐다"며 "상당히 큰 유감"이라고 말했다. 이번 논란은 이날 오후 1시께 올라온 깃허브 리포트가 발단이 됐다. 이 리포트는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어'의 가중치 구조를 통계적으로 비교 분석한 결과를 담고 있다. 앞서 업스테이지는 지난 달 30일 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 개발했다고 소개했다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 하지만 리포트 작성자는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어' 두 모델의 레이어별 파라미터 유사도를 측정한 결과 일부 계층에서 매우 높은 수준의 유사성이 관측됐다고 설명했다. 또 동일 모델 내부 레이어 비교보다 솔라와 GLM 간 동일 레이어 비교에서 더 높은 유사도가 나타났다고 주장하며, 이를 근거로 솔라 오픈 100B가 GLM-4.5-에어에서 파생됐다고 결론 내렸다. 다만 일각에서는 해당 분석이 두 모델의 학습 과정이나 개발 경로를 직접 확인한 것이 아니라는 점에서 해석에 신중할 필요가 있다는 지적이 나온다. 공개된 모델 가중치를 기반으로 한 사후적 통계 비교 방식으로 진행된 데다 실제 학습에 사용된 데이터셋, 학습 로그, 내부 코드베이스 등은 검증 대상에 포함되지 않았기 때문이다. 특정 가중치가 그대로 복사됐거나 모델 바이너리 차원에서 직접적인 공유가 있었다는 증거 역시 이번에 제시되지 않았다. 이 같은 의혹 제기에 대해 업스테이지는 즉각 반박에 나섰다. 고 대표가 게시물을 올린 지 2시간 후 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북을 통해 "솔라 오픈 100B가 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물이라는 주장은 사실과 다르다"며 "해당 모델은 명백히 프롬 스크래치 방식으로 학습됐다"고 강조했다. 그러면서 김 대표는 오는 2일 오후 3시 서울 강남역 부근에서 솔라 오픈 100B의 개발 과정을 공개적으로 검증받겠다고 밝혔다. 이 자리에는 의혹을 제기한 고석현 대표를 포함해 추가 검증에 참여하고 싶은 업계 및 정부 관계자들을 초청할 계획이다. 또 업스테이지 측은 이후에도 이 같은 의혹이 제기될 경우 더 강경하게 대응할지에 대해서도 내부 검토에 착수했다. 김 대표는 "학습에 사용한 중간 체크포인트(checkpoint)와 AI 모델 학습 과정과 실험 결과를 기록·관리하는 도구인 '웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases·wandb)'를 모두 공개할 예정"이라며 "명확한 검증 절차를 공개해 사실 관계를 바로잡도록 할 것"이라고 말했다. 업계에서는 이번 공개 검증이 논란의 분수령이 될 수 있다는 평가를 내놨다. 실제 학습 체크포인트와 로그가 공개될 경우 '솔라 오픈 100B'가 특정 시점에서 외부 모델을 기반으로 파인튜닝됐는지, 독립적인 학습 경로를 거쳤는지를 보다 명확히 확인할 수 있기 때문이다. 동시에 통계적 유사성만으로 모델 복제 여부를 단정하기는 어렵다는 신중론도 제기된다. 대규모 언어모델 개발 과정에서는 유사한 아키텍처와 데이터, 학습 레시피를 사용할 경우 높은 유사도가 나타날 수 있어서다. 또 지식 증류(distillation)나 합성 데이터 활용 여부에 따라 통계적 패턴이 겹칠 가능성도 존재한다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논란이 주목받는 이유는 해당 모델이 정부 예산이 투입되는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 결과물이기 때문"이라며 "사업 취지상 해외 모델에 대한 기술적 의존 여부와 개발 과정의 투명성은 핵심적인 검증 대상이 될 수밖에 없다"고 설명했다. 그러면서 "결국 이번 사안의 핵심은 통계 분석을 둘러싼 해석 논쟁을 넘어 실제 개발 과정에 대한 객관적 검증으로 옮겨가고 있다"며 "업스테이지가 예고한 공개 검증을 통해 솔라 오픈 100B의 학습 경로와 독립성이 어느 수준까지 입증될지에 많은 관심이 쏠리고 있다"고 덧붙였다.또 다른 관계자는 "이번 논란이 특정 기업의 문제를 넘어 독자 AI 파운데이션 모델 사업 전반의 검증 기준을 끌어올리는 계기가 될 수 있다"며 "다른 참여 기업들 역시 향후 모델 공개 과정에서 학습 출처와 개발 경로에 대한 설명 책임이 더 커질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.01.01 18:09장유미

韓, AI 기대치 아태 지역서 가장↑…'연합형 AI' 부상

다수 한국 기업이 인공지능(AI) 역량을 필수 경쟁력으로 인식하고 있다는 분석 결과가 나왔다. 1일 줌이 공개한 보고서에 따르면 한국 AI 네이티브 92%가 AI에 대해 이같은 인식을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 아시아·태평양 지역 내 가장 높은 수치다. 보고서는 올해 기업 성패가 단일 AI 모델에 의존하기보다 정확도와 비용 효율성을 극대화하기 위해 여러 모델을 조합하는 '연합형 AI 접근법' 채택 여부에 따라 갈릴 것으로 전망했다. 여러 AI 모델의 강점을 결합한 유연한 구조를 갖춰야만 급변하는 시장 환경에 민첩하게 대응하고 미래 확장성을 확보할 수 있기 때문이다. 에이전틱 AI 보급은 회의 일정 조율이나 진행 상황 관리 등 '업무를 위한 업무'를 획기적으로 줄여줄 것으로 예상된다. 지능형 에이전트가 반복 업무를 대신 수행함에 따라 일하는 방식은 회의 중심에서 성과 중심으로 이동하며, 직원들은 창의적 전략 수립과 인간적 소통에 더 많은 시간을 할애하게 될 것이란 예측이다. 마케팅 분야에서는 AI 생성 콘텐츠가 범람할수록 역설적으로 브랜드 진정성과 휴먼 터치가 더욱 중요한 가치로 부상할 것으로 보인다. 마케팅 전략은 AI가 할 수 있는 기술적 영역보다 인간적 연결을 강화하기 위해 AI를 어디까지 활용할지 결정하는 '절제의 미학'과 윤리적 선택이 핵심 경쟁력이 된다. 브랜드 권위를 증명하는 방식도 키워드 중심의 검색 경쟁에서 신뢰도와 전문성 중심으로 재편되며, 홍보와 언드 미디어 역할이 더욱 강조될 예정이다. 또 고객 경험 전반에 걸쳐 개인화와 프라이버시 사이 균형을 정교하게 관리하고, 데이터 분석을 통해 마케팅과 영업, 전략을 인간적인 방식으로 정렬하는 능력이 요구될 것으로 전망된다. 줌은 이런 변화 흐름이 국내에 가시화했다고 보고 있다. 대표 예시로 대한항공이 줌 폰과 줌 컨택센터 도입 후 글로벌 운영 간소화와 업무 효율성 개선을 이뤘다는 사례가 공유됐다. 또 이달 시행을 앞둔 한국 'AI 기본법'은 기업들이 투명하고 책임 있는 방식으로 시스템을 운용하는 데 있어 중요한 제도적 기준이 될 것으로 관측된다. 김채곤 줌코리아 지사장은 "올해 AI를 도입할 것인가가 아니라 어떤 파이프라인과 거버넌스를 설계할 것인가가 기업 핵심 과제가 될 것"이라며 "한국은 AI 도입 기대치가 가장 높은 만큼 개별 기술 도입을 넘어 조직 전반을 재설계하는 AI 전환이 이뤄질 것"이라고 밝혔다.

2026.01.01 11:16김미정

메타, '제2의 딥시크' 마누스 인수…AI 에이전트 강화

메타가 중국계 창업진이 설립한 인공지능(AI) 스타트업 마누스를 전격 인수하며 글로벌 AI 에이전트 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 미국 빅테크가 아시아 AI 생태계에서 개발된 기술을 대규모 인수합병(M&A)으로 흡수한 상징적 사례로 평가된다. 1일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 메타는 싱가포르에 본사를 둔 마누스를 20억 달러(약 2조8천900억원)가 넘는 금액에 인수하기로 합의했다. 마누스는 중국계 창업자가 설립한 회사로, 복잡한 조사·분석·코딩·웹사이트 구축 등을 자율적으로 수행하는 범용 AI 에이전트 기술로 주목받아 왔다. 마누스는 지난해 3월 공개한 데모를 통해 상세한 리서치 보고서 작성과 맞춤형 웹사이트 제작이 가능한 AI 에이전트를 선보이며 빠르게 이용자를 확보했다. 이 과정에서 미국 앤트로픽과 중국 알리바바가 개발한 대형언어모델(LLM)을 결합해 활용한 점도 업계의 관심을 끌었다. 저비용·고성능을 앞세운 중국산 AI 모델 딥시크가 실리콘밸리에 충격을 준 직후 등장했다는 점에서 '제2의 딥시크'로 불리기도 했다 . 이번 인수는 메타의 AI 전략 전환과도 맞닿아 있다. 메타는 그동안 오픈소스 기반 LLM과 챗봇 중심의 AI 전략을 추진해왔지만, 오픈AI·구글·마이크로소프트 등이 앞다퉈 자율형 AI 에이전트 경쟁에 나서면서 관련 역량 강화가 시급하다는 평가를 받아왔다. 메타는 마누스의 기술을 인스타그램과 왓츠앱 등 자사 서비스 전반에 통합하고 기업용 AI 시장으로도 확장할 계획이다. 마누스는 중국 스타트업 버터플라이 이펙트에서 출발했으나 미·중 기술 패권 경쟁과 반도체 수출 규제 여파 속에서 글로벌 확장을 위해 본사를 싱가포르로 이전했다. 이후 미국 벤처캐피털 벤치마크로부터 7천500만 달러(약 1천억원) 투자를 유치하며 중국 내 사업 비중을 정리했고 결과적으로 미국 빅테크에 인수되는 드문 사례가 됐다. 메타는 이번 거래 이후 마누스의 중국 내 서비스와 운영을 중단하고 중국 자본의 소유 지분도 유지되지 않을 것이라고 밝혔다. 이는 미국 내 규제 리스크를 최소화하기 위한 조치로 해석된다. 마누스는 인수 이후에도 기존 구독 기반 서비스를 유지하며 사용자와 기업 고객을 대상으로 사업을 확대할 예정이다. 샤오훙 마누스 최고경영자(CEO)는 "메타에 합류함으로써 운영 방식이나 의사 결정 구조를 바꾸지 않으면서도 더 강력하고 지속 가능한 기반 위에서 기술과 제품을 발전시킬 수 있게 됐다"고 밝혔다.

2026.01.01 11:07한정호

소프트뱅크, 오픈AI에 57조원 투자 완료…지분율 10% 상회

손정의 회장이 이끄는 소프트뱅크가 오픈AI에 약속했던 400억 달러(약 57조원) 투자를 모두 완료했다. 이번 투자로 오픈AI 핵심 주주로 올라서며 AI 인프라와 생태계 전반에 대한 대규모 베팅을 본격화하고 있다. 1일 CNBC에 따르면 소프트뱅크는 최근 오픈AI에 대한 투자 약정 잔금인 220억~225억달러를 납입하며 총 400억 달러 투자 약속을 이행했다. 소프트뱅크는 앞서 지난해 4월 80억 달러를 직접 출자한 데 이어 공동 투자자들과 함께 100억 달러를 추가 조성하는 등 단계적으로 자금을 집행해왔다. 이번 투자는 지난해 2월 오픈AI 기업가치를 2천600억달러(약 376조원)로 평가한 조건을 기준으로 이뤄졌다. 이후 오픈AI의 기업가치는 급격히 상승해 10월 기준 5천억 달러(약 723조원)까지 치솟았으며 향후 기업공개(IPO)에 나설 경우 1조 달러(약 1천447조원) 수준의 평가를 받을 수 있다는 관측도 나온다. 소프트뱅크는 이번 투자로 오픈AI 지분율 10%를 넘기며 마이크로소프트(MS)와 비영리 오픈AI 재단에 이은 주요 주주로 자리매김했다. 오픈AI는 지난 10월 공익과 영리를 동시에 추구하는 공익법인(PBC)으로 기업 구조를 개편하며 MS와 재단의 지분율을 각각 27%, 26%로 조정한 바 있다. 소프트뱅크는 오픈AI 투자 재원을 마련하기 위해 보유 중이던 약 58억 달러(약 8조4천억원) 규모 엔비디아 지분을 전량 매각하기도 했다. 당시 손정의 회장은 "오픈AI 등에 투자하기 위해 울며 겨자 먹기로 매각했다"고 밝혔다. 이번 투자금의 일부는 소프트뱅크·오픈AI·오라클이 공동 추진하는 미국 내 초대형 AI 데이터센터 구축 프로젝트 '스타게이트'에 투입될 예정이다. 앞서 소프트뱅크는 최근 AI 인프라 투자 확대를 위해 데이터센터 전문 투자사 디지털브리지를 40억 달러(약 5조7천억원)에 인수한다고 발표했다.

2026.01.01 09:30한정호

오픈AI 직원 1인당 평균 21억원 받았다…빅테크 중 최고

챗GPT 개발사 오픈AI가 직원들에게 지급하는 주식 보상 규모가 주요 기술 기업들과 비교해 이례적으로 큰 수준인 것으로 나타났다. 인공지능(AI) 인재 확보 경쟁이 심화되면서 보상 구조 역시 빠르게 확대되는 양상이다. 31일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 오픈AI는 직원 약 4천 명에게 2025년 기준 1인당 평균 150만 달러(약 21억7천만원)의 주식 기반 보상(SBC)을 지급한 것으로 집계됐다. 이는 2003년 기업공개(IPO)를 앞둔 구글이 공시했던 직원 주식 보상액보다 7배 이상 높은 수준이다. WSJ가 기업 보상 데이터 분석업체 에퀼라의 자료를 분석한 결과, 오픈AI의 1인당 평균 주식 보상액은 지난 25년간 상장한 주요 기술기업 18곳이 IPO 전년도에 지급한 평균 보상액과 비교해 약 34배에 달했다. 해당 수치는 물가 상승률을 반영해 2025년 기준으로 환산된 값이다. 매출 대비 주식 보상 비중도 다른 기업보다 높은 것으로 나타났다. 오픈AI의 주식 보상은 2025년 매출의 약 46%에 이를 것으로 추산됐다. 이는 알파벳(약 15%)과 메타(약 6%)를 웃도는 수준이며 IPO 전 과도한 주식 보상으로 지분 희석 논란을 겪었던 팔란티어(약 33%)보다도 높다. 이같은 보상 확대는 AI 인재 확보 경쟁과 맞물려 있다. 올여름 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 수억 달러에 달하는 보상 패키지를 제시하며 경쟁사 인력 영입에 나선 이후, 오픈AI에서도 핵심 인력 이탈이 발생한 것으로 알려졌다. 실제 챗GPT 공동 개발자인 셩자 자오를 포함해 20명 이상의 직원이 메타로 이동했다. 이에 오픈AI는 일부 연구·엔지니어링 직군을 대상으로 수백만 달러 규모의 일회성 보너스를 지급했으며 주식 보상 확정을 위해 최소 6개월 이상 근무해야 했던 기존 내부 규정도 최근 폐지했다. 투자자 대상 자료에 따르면 오픈AI의 주식 보상 규모는 2030년까지 매년 약 30억 달러(약 4조원)씩 증가할 것으로 전망된다. 다만 대규모 주식 보상은 운영 손실 확대와 기존 주주 지분 희석으로 이어질 수 있다는 지적도 나온다. WSJ는 "오픈AI의 높은 주식 보상은 AI 인재 유출을 막기 위한 조치이지만, 동시에 기존 주주들의 지분 가치를 낮출 가능성이 있다"고 분석했다.

2026.01.01 09:14한정호

김병수 로보티즈 대표 "피지컬 AI 이후 로봇 시장, 비교 불가할 만큼 커진다"

"피지컬 AI가 있기 전에는 로봇 회사들이 공장 자동화 회사에 가까웠지만, 이후에는 로봇 회사들이 바라보는 시장 규모가 뭐라고 얘기할 수 없을 정도로 커지고 있습니다." 김병수 로보티즈 대표가 피지컬 인공지능(AI)을 기점으로 로봇 산업의 시장 구조가 근본적으로 바뀌고 있다고 진단했다. 그는 최근 신년사에서 올해 실적과 함께 로봇 산업의 변화, 휴머노이드 시장, 로보티즈의 기술 전략과 글로벌 방향성을 설명했다. 김 대표는 실적과 관련해 "올해 1분기부터 흑자 전환했다"며 "연간으로 보면 매출은 20% 이상 성장했다"고 설명했다. 그는 "큰 투자를 하는 과정에 있고 특히 해외에 설비투자(CAPEX) 증설을 하고 있는 중"이라고 말했다. 하드웨어 기업 특성상 "주문이 들어오는 만큼 바로 매출이 늘어나기에는 시간이 걸린다"는 설명도 덧붙였다. 김 대표는 기존 로봇 산업의 한계를 짚었다. 그는 "그동안 로봇은 수학적인 모델에 의존해 왔다"며 "굉장히 정밀하게 움직이고 빠르게 움직이지만 할 수 있는 건 굉장히 제한적이었다"고 말했다. 공장 자동화 환경을 예로 들며 “위치와 방향이 정의될 수 있는 일만 했던 것"이라며 "조금이라도 환경이 바뀌면 로봇이 적응하기 어려웠다"고 설명했다. 김 대표는 변화의 핵심으로 피지컬 AI를 언급했다. 그는 "지금은 피지컬 AI로 바뀌어서 인간이 하는 대부분의 일들을 로봇이 할 수 있지 않을까 보고 있다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI 이전에는 로봇 회사들이 그냥 공장 자동화(FA) 회사였다면, 이후에는 완전히 다른 시장을 보게 된다"며 "시장적인 측면에서는 다른 차원으로 넘어간다고 볼 수 있다"고 강조했다. 휴머노이드 시장에 대해서는 시장 규모의 관점에서 설명했다. 김 대표는 "휴머노이드가 할 수 있는 일의 범위를 인간이 노동으로 움직여서 하는 시장 대부분으로 보기 때문에 시장 규모가 커진다"고 말했다. 자동차, 디지털 디바이스, 부동산 시장을 예로 들며 "이 시장들을 다 합하면 결국 인간이 노동해서 벌어들인 것을 쓰는 시장"이라며 "휴머노이드는 그 전체를 보는 것"이라고 설명했다. 로보티즈의 역할에 대해서는 "우리는 여전히 액추에이터에 근간을 두고 있다"면서 "로봇 하드웨어와 소프트웨어를 다 하고, 그 안에서 필요한 데이터를 공급하는 것이 핵심"이라고 말했다. 그는 "휴머노이드에서 쓸 수 있는 로봇 파운데이션 모델을 만드는 빅테크들은 로봇을 만들고 데이터를 공급해 줄 회사를 찾고 있다"며 "그런 회사들을 대상으로 한 매출이 중요해질 것"이라고 밝혔다. 기술적으로 가장 어려운 부분으로는 '손'을 꼽았다. 김 대표는 "대부분의 핸드는 6자유도 수준인데, 사람처럼 일하려면 20개 이상의 자유도가 필요하다"면서 "그걸 작고 힘 있게 만드는 게 굉장히 어렵다"고 전했다. 해외 생산기지로 우즈베키스탄을 선택한 이유에 대해서는 "우즈베키스탄은 기계 산업 기반이 있고 정부 기업 유치 의지도 굉장히 강하다"며 "로봇 관절과 액추에이터 생산을 빠르게 늘릴 수 있는 곳"이라고 평가했다. 지정학적 환경에 대해서는 "중국은 지금 굉장히 무서운 나라가 되고 있다"며 "위기와 가능성이 동시에 폭발하고 있다"고 말했다. 그러면서 "이제는 미국과의 관계가 굉장히 중요하다"며 "중국을 제외한 하드웨어 공급 파트너가 필요해지는 상황에서 우리가 역할을 할 수 있을 것이며, 미국 업체들과의 협력에 열심히 뛰고 있다"고 밝혔다.

2026.01.01 09:06신영빈

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미

삼성-KAIST, 센서·연산·저장 통합한 AI반도체 첫 공개…"전력난 해소 큰 도움"

인공지능(AI)이 불러온 전력난을 반도체 제조 기술로 해결할 방법이 제시됐다. KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '센서–연산–저장'을 통합한 새로운 AI 반도체 제조 방식을 공개했다고 31일 밝혔다. 이 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다. 이 기술은 지난 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 전상훈 교수팀이 이와 관련한 6개의 기술을 공개, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 각각 선정됐다고 31일 밝혔다. 이들 6개 기술의 핵심은 센서–연산–메모리를 통합해 AI 반도체 풀스택을 구현했다는 점이다. AI 반도체 입력(Perception)-전처리·연산(Computation)-저장(Storage) 전 계층을 단일 재료 및 공정 플랫폼으로 통합, AI 활용에서 대두되는 전력 문제를 최소화했다. 전상훈 교수는 "특히, 입력단 뉴로모픽 센서와 니어-픽셀 기반 아날로그 연산, 하프니아 기반 3D NAND·FeNAND 메모리를 모두 한 플랫폼에서 구현, 엣지 AI·모바일·자율주행·로보틱스·헬스케어 등 분야에서 전력 소모를 획기적으로 줄였다"고 말했다. 주요 연구결과는 ▲ M3D 인-센서 스파이킹 비전(하이라이트 논문) ▲고신뢰성 낸드플래시메모리(최우수 학생논문) ▲2T–2 근접-픽셀 아날로그 MAC(곱셈·누산) 기술 ▲촉각 뉴로모픽 소자 ▲3.5 nm NC-낸드 기술 ▲ΔP(분극변화량) /ΔQit(계면트랩 전하 변화량)/ΔQit'(분극 비의존 계면 트랩 저하 변화량) 완전 분리 측정법 확립 등이다. 하이라이트로 선정된 논문을 통해 빛을 감지하는 기능과 신경세포처럼 신호를 스파이크 형태로 변환하는 기능을 단일 칩에 집적한 연구결과를 공개했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣어 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성한 것. 사람의 눈과 뇌 기능을 모사해 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체 연구 결과다. M3D는 센서와 회로층을 수직으로 한 칩에 적층하는 차세대 집적 기술이다. 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동이 필요없다. 전상훈 교수는 "이로인해 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다"며 "특히, 기존 카메라–연산–메모리 분리형 구조를 대체할 수 있는 장점이 있다"고 말했다. 뉴로모픽 연구 논문 2편도 관심을 끌었다. 이 논문에서는 기존 이미지 센서에 필요한 복잡한 변환 회로(ADC/DAC)를 제거하고, 픽셀 인근에서 아날로그 방식으로 특징을 추출하는 초저전력 연산 기술을 제안했다. 이로 인해 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 가능하다. 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. =============== 나머지 세 편의 연구에서는 차세대 3D 메모리에 필요한 고신뢰성 저장 구조, 열 안정성이 높은 산화물 채널, 전압을 줄여주는 특수 박막 설계 등의 방법을 제시했다. 이를 통해 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 연구팀은 대규모 데이터 저장 과정의 안정성과 내구성을 크게 향상시켰다는 평가를 받았다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS) 지원을 받았다.

2025.12.31 14:20박희범

2025년 공공 디지털서비스 계약 1536억원…AI가 판 키웠다

2025년 한 해 공공부문 디지털서비스 도입 시장이 빠르게 확대되며 디지털 전환이 본격적인 궤도에 올랐다. 디지털서비스 이용지원시스템을 통한 계약 규모가 전년 대비 큰 폭으로 늘어난 가운데, 인공지능(AI) 기반 융합서비스가 시장 성장을 주도하며 공공 IT 조달 구조 변화의 신호탄을 쐈다는 평가가 나온다. 31일 디지털서비스 이용지원시스템에 따르면 올 한 해 공공 디지털서비스 이용계약 규모는 총 565건, 약 1천536억원으로 집계됐다. 이는 지난해 기록한 538건, 854억원과 비교해 계약 금액 기준 약 80% 이상 증가한 수치다. 특히 올해는 상반기부터 성장세가 두드러졌다. 2025년 1·2분기 상반기 계약 규모만 280건, 1천92억원을 기록하며 지난해 전체 실적을 넘어섰다. 디지털서비스 이용지원시스템은 국가기관이 민간의 클라우드·AI·서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스를 신속하게 도입할 수 있도록 지원하는 전문계약 제도다. 기존 수개월이 소요되던 조달 절차를 약 2주 내외로 단축하고 카탈로그·수의계약 방식을 허용해 행정 부담을 크게 낮춘 것이 특징이다. 서비스 유형별로 보면 올해 실적 확대를 이끈 핵심은 융합서비스다. 올해 융합서비스 계약 규모는 14건에 554억원으로, 지난해 6건에 7억7천만원과 비교해 금액 기준 압도적인 증가세를 보였다. 현재 융합서비스에는 ▲KT AI 스튜디오 ▲LG CNS DAP MLDL AI 분석 플랫폼 ▲네이버클라우드 클로바 스튜디오 ▲업스테이지 AI 워크스페이스 ▲코난테크놀로지 AI 챗 플랫폼 등 약 20여 개 AI 기반 서비스가 등재돼 있다. 기존 서비스형 인프라(IaaS)와 SaaS 역시 안정적인 성장 흐름을 유지했다. 올해 IaaS 계약은 277건, 571억원으로 전년 대비 소폭 증가했으며 SaaS는 216건, 106억원으로 꾸준한 확장세를 이어갔다. 다만 성장 속도는 AI 융합서비스에 비해 상대적으로 완만했다. 클라우드 지원서비스도 58건, 304억원을 기록하며 공공기관의 클라우드 운영·관리 수요가 지속되고 있음이 나타났다. 단순 인프라 도입을 넘어 운영 안정성과 활용 효율을 중시하는 흐름이 자리 잡았다는 평가다. 수요기관별로는 공공기관이 전체 계약의 대부분을 차지했다. 올해 공공기관 계약 규모는 302건, 1천172억원으로 전체 실적의 절반 이상을 차지했으며 지자체와 학교에서도 디지털서비스 활용이 고르게 확산됐다. 이같은 실적은 공공 IT 도입 방식이 구축형·시스템 통합(SI) 중심에서 서비스 기반 직접 계약 구조로 이동하고 있음을 시사한다. 특히 AI 기반 융합서비스의 급성장은 공공부문에서도 생성형 AI와 지능형 서비스 활용이 선택이 아닌 필수 단계로 접어든 것으로 풀이된다. 다만 제도적 과제도 남아 있다. 업계에서는 디지털서비스 전문계약제도의 실효성을 높이기 위해 직접구매 확대, 절차 간소화, 중소 SW·SaaS 기업의 진입 부담 완화가 필요하다는 지적이 나온다. 특히 AI·SaaS 중심 시장 재편이 가속화될수록 제도 정비의 중요성도 커질 전망이다. 업계 관계자는 "올해 디지털서비스 이용지원시스템 실적은 공공부문 AI·클라우드 전환이 실제 계약과 예산으로 이어지고 있음을 보여준다"며 "AI 융합서비스 중심의 성장이 이어지는 만큼 제도 안정화와 민간 기업 참여 확대가 공공 디지털 전환의 성패를 가를 것"이라고 말했다.

2025.12.31 10:22한정호

AI PC 확산 본격화... 새해도 GPU·NPU 성능 경쟁 예고

2025년은 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI에너지로봇반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼소프트웨어모빌리티유통금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다[편집자주] 2025년 PC 산업은 신경망처리장치(NPU)를 앞세운 로컬 AI 구동과 각종 편의기능 구현, 윈도10 지원 종료를 핵심 동력으로 삼아 전진했다. IDC, 가트너 등 주요 시장조사업체는 올해 출하량이 2024년 대비 5% 내외 증가할 것으로 내다봤다. 새해 역시 GPU와 NPU 성능 강화를 앞세운 AI PC 보급에 따라 기업 시장의 생산성 향상, 콘텐츠 제작, 엔터프라이즈 응용프로그램 확산 등이 기대된다. 또 클라우드 의존성을 낮춘 로컬 AI 실행 및 보안 강화도 더 많은 소비자의 관심을 끌 전망이다. 그러나 올해 11월부터 시작된 메모리 반도체 수급난이 AI PC의 판매와 보급 확대에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보인다. 주요 글로벌 제조사들은 기존 제품 가격은 그대로 유지하며 새해 출시할 신제품 가격을 올리는 방안을 검토중이다. 올해 NPU 탑재 PC용 프로세서 대거 등장 올해 인텔, AMD, 퀄컴 등 주요 PC용 프로세서 제조사들은 거의 모든 신제품에 NPU를 내장한 프로세서를 출시했다. 인텔은 데스크톱 PC·노트북용 코어 울트라 시리즈2 프로세서, AMD는 라이젠 AI 프로세서에 NPU를 내장했다. 퀄컴은 PC용 스냅드래곤 X 엘리트에 40 TOPS(1초당 1조 번 연산) 급 NPU를 앞세웠다. NPU는 배경 흐림, 소음 감소, 보안 강화, 상시 구동이 필요한 각종 기능을 GPU 대비 저전력으로 실행하면서 지연 시간 단축 등을 실현한다. 이를 통해 클라우드에 의존하지 않는 다양한 AI 기능을 실행할 수 있게 됐다. 새해도 GPU·NPU 성능 경쟁 치열 새해 PC 시장은 AI 처리 능력 강화를 두고 GPU와 NPU 강화 흐름이 더 거세질 것으로 보인다. 단 GPU와 NPU 중 어느 쪽에 중점을 둘 것인지는 강점을 지닌 IP 포트폴리오가 서로 다른 회사마다 차이가 있다. 인텔과 AMD등 전통적인 x86 기반 프로세서 제조사는 게임 성능과 AI 성능을 동시에 높일 수 있는 GPU에 중점을 뒀다. 새해 본격 출시될 코어 울트라 시리즈3 프로세서 내장 GPU는 120 TOPS, NPU는 50 TOPS급이다. 퀄컴이 새해 공급할 스냅드래곤 X2 엘리트/엘리트 익스트림은 전 세대 대비 두 배 가까운 80 TOPS급 NPU를 탑재한다. 주요 연산을 저전력 NPU로 처리해 배터리 지속시간이 중요한 노트북 분야에서 경쟁력을 확보하겠다는 것이다. 다만 올 11월 이후 심화된 D램·SSD(낸드 플래시메모리) 등 메모리 반도체 수급난은 AI PC 보급에 적지 않은 변수가 될 것으로 보인다. 제조 원가 상승은 물론 출하량 감소도 예상되는 상황이다. 메모리 반도체 수급난, PC 출하량·가격 전체에 영향 IDC는 이달 중순 발표한 보고서에서 "최악의 경우 새해 PC 출하량이 올해 대비 8.9% 줄어들고 가격 상승 압박도 커질 것"이라고 설명했다. 또 이런 메모리 반도체 수급난이 AI PC에 더 큰 영향을 줄 것이라고 설명했다. IDC는 "AI PC는 소형언어모델(SLM)과 대형언어모델(LLM)을 PC 메모리에 바로 올려 실행해야 하기 때문에 기존 PC 대비 메모리를 더 많이 쓴다. 많은 고성능 시스템이 32GB 이상 메모리로 옮겨갈 것이며 원가와 출하량 관련 압박도 커질 것"이라고 설명했다. 글로벌 PC 제조사 국내 법인 관계자들도 "원가 부담이 더해진 탓에 이득을 줄이면서 판매 대수를 늘리는 행사를 진행하기 어려워졌다. 출고가·권장판매가와 실제 시장가의 차이도 급속히 줄어들 것"이라고 내다봤다. AI 처리의 중심을 클라우드 대신 PC나 하이브리드 환경으로 옮기려는 주요 PC 제조사의 계획도 지연될 가능성이 있다. 웹 기반으로 구동되는 클라우드 기반 각종 서비스는 접속하는 PC 성능에 큰 영향을 받지 않기 때문이다.

2025.12.31 10:13권봉석

AI 거품 논쟁에 로봇이 답했다…"시간이 말해줄 것"

올해 내내 기술 업계에서 가장 뜨거운 논쟁은 '거대한 인공지능(AI) 거품'이 실제로 존재하느냐는 질문이었다. 그리고 한 로봇이 이 논쟁에 대해 자신의 의견을 내놨다. 유니트리의 휴머노이드 로봇 코이드(KOID)는 31일(현지시간) CNBC에 출연해 AI 거품 논쟁에 대한 의견을 묻자 "지금 AI를 둘러싼 기대감이 큰 것은 사실이지만, 이것이 거품인지 아니면 변혁적 파도인지 여부는 시간만이 말해줄 것”이라고 답했다. 이어 "AI와 휴머노이드는 앞으로도 계속 존재할 것이며 진화할 것”이라고 덧붙였다. KOID는 유니트리의 G1 모델 중 하나로, 무게 약 35kg다. 이 로봇은 23개 자유도(독립적으로 움직일 수 있는 관절·구동 지점)를 갖춰 춤부터 복싱까지 전신 동작을 수행할 수 있다. 미국 최대 유통사인 로보스토어에서 구매할 수 있다. 테디 해거티 로보스토어 최고경영자(CEO)는 CNBC와의 인터뷰에서 "KOID가 다양한 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있지만, 로봇이 일상생활에서 어떤 역할을 맡아야 하는지 산업 전반이 아직 프로토타이핑 단계에 있다"고 말했다. 그러면서 “우리가 로봇에게 정말 원하는 일이 무엇인지, 가사도우미인지, 제조 지원인지, 일자리 대체인지정의하는 과정에 있다”고 덧붙였다. 반면 KOID는 로봇의 미래에 대해 상대적으로 확신을 보였다. KOID는 “로봇은 더 다재다능해지고 일상에 더 깊이 통합될 가능성이 크다”며 “가정용 보조부터 산업 작업까지 다양한 분야에서 활용되며 삶을 더 쉽고 효율적으로 만들 것”이라고 말했다. 휴머노이드 로봇 경쟁은 지난 1년간 뜨거웠다. 보스턴다이내믹스, 애질리티 로보틱스 등 기업들이 이 분야에서 존재감을 키우고 있다. 테슬라의 옵티머스 로봇도 주목을 받았는데, 일론 머스크 테슬라 CEO는 옵티머스가 향후 회사 가치에 핵심 기여를 할 것이라고 언급해왔다. 다만 옵티머스가 아직 시장에 나오지 않은 가운데, 중국 기업들은 미국보다 한발 앞서기 위해 생산을 끌어올리고 있으며, 그 선두에 유니트리가 서 있다고 CNBC는 전했다. 유니트리는 월드 로봇 콘퍼런스, 월드 휴머노이드 로봇 게임 등 행사에서 경쟁사들 대비 두각을 나타냈다. 기업공개(IPO)를 추진 중인 유니트리는 최대 70억달러(약 7조원) 수준 기업가치를 인정받을 수 있다는 관측도 나온다. 유니트리는 올해 초 최신 H2 모델을 공개했다.

2025.12.31 09:55류은주

양자 보안 시대, NPU가 핵심 인프라로 떠오르는 이유

양자컴퓨터 시대를 대비한 양자내성암호(PQC) 전환이 본격화되면서, NPU(신경망처리장치)가 차세대 보안 인프라의 핵심 요소로 부상하고 있다. NPU가 PQC 연산을 직접 수행하는 것은 아니지만, PQC 도입으로 증가하는 시스템 부담을 흡수하는 역할을 맡으면서 존재감이 커지고 있다는 평가다. PQC는 기존 암호 체계를 대체하는 차세대 보안 기술로, 양자컴퓨터 환경에서도 안전성을 유지하는 것을 목표로 한다. 그러나 PQC는 대규모 행렬·다항식 연산을 요구해 연산량과 전력 소모가 크게 늘어나게 된다. 이로 인해 인증, 통신, 업데이트 과정에서 CPU 부담이 증가한다. 특히 엣지 디바이스 환경에서는 성능 저하와 지연이 문제로 지적된다. PQC 도입이 만든 시스템 부담 30일 반도체 업계에서는 PQC로의 전환을 단순한 암호 알고리즘 교체가 아니라 시스템 설계 전반의 문제로 보고 있다. 연산량 증가로 인한 CPU 병목을 어떻게 완화하느냐가 PQC 도입의 현실성을 좌우한다는 분석이다. PQC를 위한 암호 연산 자체는 여전히 CPU와 HSM(하드웨어 보안 모듈), TPM(하드웨어 기반 보안 칩) 등 보안 영역에서 수행된다. 신뢰 경계와 보안 요구사항 때문이다. NPU가 PQC 연산을 직접 처리하는 구조는 아닌 셈이다. 문제는 PQC 도입으로 인해 CPU에 연산이 집중된다는 점이다. 이를 그대로 둘 경우 시스템 전체의 효율과 안정성이 급격히 떨어질 수 있다. 이 때문에 업계에서는 PQC 전환 과정에서 연산 부하를 분산할 수 있는 구조가 필요하다는 지적이 나온다. NPU, 연산을 대신하지 않고 부담을 나눈다 이 과정에서 NPU의 역할이 부각되고 있다. NPU는 AI 추론을 위해 설계된 가속기로, 저지연과 전력 효율이라는 구조적 강점을 갖는다. 김현호 AMD 재팬 연구원은 “NPU의 가치는 단순한 성능 수치보다 저지연과 전력 효율에 있다”며 “PQC처럼 시스템 전반의 연산 부담을 키우는 기술이 도입될수록 이런 특성이 더욱 중요해진다”고 설명했다. NPU는 AI·데이터 처리 등 기존 CPU 워크로드 일부를 오프로딩함으로써 CPU가 암호 연산에 집중할 수 있는 여유를 만든다. 오프로딩은 CPU 부담을 다른 가속기로 분산하는 구조를 의미한다. 김 연구원은 “NPU가 PQC 연산을 직접 수행하는 것은 아니지만, 그 과정에서 발생하는 유사한 연산 부담을 분산시켜 시스템 차원에서 PQC를 가능하게 한다”고 말했다. 업계에서는 PQC 연산과 NPU 연산이 구조적으로 유사한 점이 많지만 완전히 동일하지는 않다고 보고 있다. 이로 인해 NPU의 역할이 단순화돼 전달되는 경우도 있었지만, 시스템 관점에서 보면 PQC 전환 흐름 속에서 NPU가 자연스럽게 핵심 인프라로 자리 잡고 있다는 분석이 나오는 이유다. 다만 국내 업계에서는 보다 신중한 시각도 제기된다. NPU가 PQC 구현의 중심으로 보기에는 다소 이르다는 의견이다. 오히려 PQC 병목 해결의 현실적인 방법으로 NTT(Number Theoretic Transform) 최적화를 제시했다. 국내 팹리스 ICTK 관계자는 “PQC 성능의 핵심 병목은 여전히 다항식 연산, 특히 NTT 최적화에 있다”며 “현재로서는 CPU와 전용 암호 가속기를 중심으로 성능을 끌어올리는 접근이 가장 현실적”이라고 말했다. 이어 “NPU는 시스템 부하 완화 측면에서 의미가 있지만, PQC 구현의 중심 축으로 보기는 이르다”고 덧붙였다.

2025.12.31 09:09전화평

AI기본법 개정안 국회 통과...국가AI전략위·AI연구소 법적 근거 마련

과학기술정보통신부는 AI기본법 개정안이 30일 국회 본회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 최민희, 이정헌, 장철민, 최보윤 의원이 대표 발의한 AI기본법 개정안 9건에 대해서 국회 심사 과정에서 여야 합의를 통해 하나의 법안으로 병합해 마련됐다. 내년 1월22일 시행을 앞두고 있는 상황에서 공공분야가 마중물이 되어 AI산업 혁신을 촉진하고 장애인 등 취약계층의 AI 접근성을 강화하는 내용 등이 핵심이다. 법안의 주요 내용은 ▲국가인공지능전략위원회 개편 사항의 법제화 ▲인공지능연구소 설립 운영 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 분야 창업 활성화 지원 ▲AI 전문인력 지원 ▲공공데이터의 학습용데이터 제공 근거 마련 ▲AI기술 활용 교육 지원 ▲AI취약계층 접근성 보장 및 비용 지원 근거 마련 등이다. 먼저 AI기본법 제17조에 따라 대통령 소속으로 국가인공지능위원회의 설치 근거를 두고 있으나 지난 9월 국가인공지능위원회가 국가인공지능전략위원회로 개편됨에 따라 AI기본법이 시행되기 전 관련 규정의 정비가 필요했다. 이에 따라 국가인공지능위원회의 명칭을 국가인공지능전략위원회로 개편하고 위원회 심의 의결 기능을 강화해 위원회가 명실상부한 국가 AI정책 컨트롤타워 기능을 역할을 하도록 법률상 근거를 마련했다. 범용 인공지능(AGI) 등 AI 분야의 최첨단 기술을 확보를 위한 인공지능연구소의 설립 운영 근거를 법률에 신설했다. 인공지능연구소는 과기정통부 또는 대학과 기업 등이 설립할 수 있고, 정부와 지자체가 이를 지원할 수 있다. 공공분야의 AI 활용을 촉진하고 AI 수요를 창출하기 위하여 국가기관 등이 업무 수행에 필요한 제품·서비스를 구매하거나 용역 발주 시 AI제품과 서비스를 우선 고려하도록 하고, AI제품과 서비스를 도입한 기관에 손해 발생 시 해당 AI제품과 서비스의 구매 사용 업무 담당자는 고의 또는 중과실이 없는 경우 해당 기관에 대한 배상 책임을 면책하도록 법적 근거를 마련했다. 중앙행정기관의 장은 중소기업벤처부 장관과 협의해 벤처투자모태조합을 활용해 AI분야 창업을 지원할 수 있도록, AI창업 지원 펀드 조성 근거를 신설했다. 또한 해당 펀드에 국가·지자체 뿐만 아니라 일반 국민도 참여할 수 있는 AI창업 지원 국민 펀드도 조성할 수 있도록 했다. 개정안에서는 법 제6조에 따른 인공지능 기본계획 수립 시 공공데이터를 학습용 데이터로 제공하기 위한 기준·범위 등에 관한 사항을 포함하도록 해 공공데이터를 학습용 데이터로 적극 활용하기 위한 제도적 기반을 마련했다. 또한 인공지능 기본계획에 AI기술의 이해와 활용을 위한 교육의 지원 홍보에 관한 사항도 포함하도록 하여 대국민 AI기술 활용 교육을 적극 지원할 수 있는 근거도 포함됐다. 과기정통부 장관은 전문인력에 대한 ▲교육훈련 프로그램을 개발·활용하는 사업을 추진할 수 있도록 하고 ▲전문인력의 취업 지원, 공직 진출 기회 확대, 국제교류 활성화, 처우 증진 등 근로환경 개선을 위한 사업도 추진할 수 있는 근거를 확보했다. AI 취약계층에 대한 접근성을 보장하고 저소득층 비용지원을 위한 근거도 마련했다. AI제품과 서비스의 이용에 어려움을 겪는 AI취약계층의 의견을 국가AI 정책 개발과 수립 과정에 반영하도록 하고, 국가와 지자체가 경제적 여건으로 AI제품과 서비스를 이용하기 어려운 국민에 대하여 비용을 지원할 수 있도록 했다. 개정안은 국무회의, 대통령 재가를 거쳐 AI기본법이 시행되는 새해 1월22일에 맞춰 함께 시행될 예정이다. 단, AI기본법 시행령 개정이 필요한 ▲AI분야 창업 활성화 지원 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 취약계층 비용지원 관련 사항은 개정안 공포 후 6개월 뒤에 시행될 예정이다. 배경훈 부총리은 “이번 AI기본법 개정안 국회 통과는 국내 AI 산업 발전을 위해 정부와 국회가 함께 협력한 의미있는 성과”라며 “AI기본법이 국내 AI산업발전을 돕는 든든한 파트너가 되도록 지원하겠다”고 말했다.

2025.12.30 20:22박수형

'AI 국가대표' 5개 정예팀, 첫 성적표 공개…"초거대·멀티모달 승부수"

정부가 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 성과가 공개되면서 정예팀 AI 전략 윤곽이 드러났다. 각 팀은 초거대·멀티모달·산업 특화 모델을 앞세워 AI 기술 경쟁력을 제시했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열었다. 이날 네이버클라우드를 비롯한 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 1차 성과를 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 정부는 이번 1차 발표 이후 내년 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 정예팀들의 주요 성과와 향후 계획을 종합적으로 점검한 뒤 평가 결과를 공개하고, 이를 토대로 5개 팀 가운데 4개 팀을 최종 선별할 방침이다. 네이버클라우드, '옴니'모델 공개…NC AI, '베키'로 승부수 네이버클라우드는 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니(Omni) 모델'을 제시했다. 기존 텍스트 중심 AI의 한계를 넘어 현실 세계를 보다 입체적으로 이해하는 것이 목표다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아니라, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 앞으로 네이버클라우드는 옴니 모델를 에이전트 AI와 버티컬 서비스 기반 기술로 활용할 계획이다. 이를 통해 소버린 AI 경쟁력을 강화하고 향후 월드 모델과 로보틱스, 자율주행 등 물리 세계 AI로의 확장도 추진할 방침이다. NC AI는 파운데이션 모델 '베키(VEKI)' 중심으로 산업 특화 AI 기술과 사업 성과를 이뤘다고 강조했다. 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고, 100B급 LLM 개발을 마쳤다는 설명이다. 이연수 NC AI 대표는 베키가 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용됐다고 말했다. 그는 "현대오토에버와 손잡고 산업 AX 목표로 기술 적용을 추진했다"며 "제조·운영 데이터 기반의 AI 활용 가능성을 현장에서 검증하고 있다"고 설명했다. NC AI는 다중 전문가 구조(MoU)와 메모리 최적화 기반 MLA 아키텍처를 고도화해 기존 대비 그래픽처리장치(GPU) 사용량을 최대 83%까지 줄이고 연산 처리 시간도 약 15% 단축했다고 밝혔다. 또 데이터 부문에서는 20조 토큰 규모 다국어 사전 학습 데이터와 제조·공공·AI 안전성 등 14종의 전략적 멀티모달 데이터를 구축한 성과도 공유했다. 업스테이지, '솔라'로 한국어 추론 경쟁력 강조 업스테이지는 파운데이션 오픈 모델 '솔라 100B'를 공개하며 고성능과 효율성을 동시에 확보했다고 밝혔다. 솔라 100B는 LLM 성능을 유지하면서도 실제 활용을 염두에 둔 구조로 설계된 것이 특징이다. 전체 파라미터 규모는 1천억 개로 구성됐지만 실제 추론 과정에서는 약 120억 개 수준 파라미터만 활성화되는 구조로 작동한다. 김성훈 업스테이지 대표는 "이 모델은 대형 모델 수준 추론 능력을 유지하면서도 응답 속도와 자원 효율성을 크게 높였다"고 강조했다. 업스테이지는 해당 모델 학습 과정에서도 효율성을 강조했다. 대규모 GPU 환경에서 발생하는 장애를 자동 감지하고 즉시 대체하는 학습 시스템을 구축해 학습 중단 시간을 절반 이상 줄였다. 김 대표는 "우리는 제한된 기간과 자원 속에서도 약 20조 토큰에 달하는 대규모 데이터를 안정적으로 학습할 수 있었다"고 설명했다. 김 대표는 솔라 100B 특장점으로 우수한 한국어 이해와 추론 능력을 꼽았다. 그는 "해당 모델은 단순 암기가 아닌 단계적 추론과 맥락 이해에 초점을 맞춰 설계됐다"며 "한국어 뉘앙스와 복합 질문에서도 자연스러운 응답을 제공할 수 있다"고 말했다. 업스테이지는 솔라 100B가 산업 현장에서 실질적 생산성 향상을 이끄는 기반 모델로 자리 잡을 것으로 기대하고 있다. 김 대표는 "검색·요약·팩트체크·슬라이드 생성·심층 리포트 작성 등 복합 업무를 에이전트 방식으로 처리할 수 있다"며 "오픈 모델로 공개돼 기업과 연구기관이 커스터마이징할 수 있다"고 강조했다. SK텔레콤, '에이닷 엑스 K1' 공개…"국내 첫 5천억 파라미터" SK텔레콤은 AI 모델 '에이닷 엑스 K1(A.X K1)'을 공개했다. 에이닷 엑스 K1은 5천억 개의 파라미터를 보유한 국내 첫 LLM이다. 한국형 소버린 AI 경쟁력 확보를 목표로 개발됐다. SK텔레콤 정석근 AI CIC장은 "해당 모델은 한국어와 국내 산업 환경을 집중적으로 학습해 높은 언어 이해도와 복합 추론 능력을 갖췄다"고 설명했다. 해당 모델은 웹 탐색과 정보 분석, 요약, 이메일 발송 등 여러 단계를 거치는 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다. 여행 일정 수립, 요금 조회, 예약 처리 같은 일상 업무뿐 아니라, 제조 현장 데이터와 작업 패턴을 학습해 업무 효율을 높이는 데도 활용되고 있다. 에이닷 엑스 K1은 이미 1천만 명 이상이 사용하는 '에이닷' 서비스에 적용됐다. 향후 앱을 비롯한 전화, 문자 등 여러 채널을 통해 제공될 예정이다. 정 CIC장은 "우리는 국민 누구나 일상에서 초거대 AI를 직접 활용할 수 있는 환경을 구축할 계획"이라고 강조했다. 이날 최태원 SK그룹 회장도 에이닷 엑스 K1 경쟁력을 영상을 통해 강조했다. 최 회장은 "우리는 AI를 반도체와 에너지, 배터리 등 핵심 산업에 빠르게 확산해 산업 경쟁력을 강화할 것"이라며 "대한민국 독자 AI 생태계를 주도할 것"이라고 밝혔다. LG AI연구원, 'K-엑사원' 5개월만 출시…"AI 3강 국가 발판" 이날 LG AI연구원도 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원 최정규 AI에이전트 그룹장 "우리는 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 것"이라며 "대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저 될 것"이라고 강조했다. 정부 관계자 '한자리'…"정예팀 모두 승자" 이날 정부 관계자도 한자리에 모여 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여한 정예팀을 격려했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고, 경제·사회 전반의 AX 전환을 가속하는 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "독자 AI 모델 개발을 통한 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"고 평가했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "다섯 정예팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 도전의 끝이 아니라 본격적인 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 18:45김미정

독자 AI 파운데이션 모델 1차 성과 공개…"글로벌 경쟁력 확인

정부가 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁을 위해 진행 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 첫 번째 결과물이 공개됐다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회'를 개최했다고 30일 밝혔다. 행사에는 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 국내 AI 산업을 이끄는 5개 정예팀이 참석해 그동안의 개발 성과를 공유했다. 현장에는 산·학·연 관계자와 일반 시민 등 1천여 명이 몰렸다. 이번 프로젝트는 글로벌 빅테크에 종속되지 않는 독자적인 AI 기술력을 확보하고 'AI 강국'으로 도약하기 위한 범국가적 도전의 일환이다. 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장 등 정부 핵심 인사들이 총출동해 민간의 도전에 힘을 실었다. 배경훈 부총리는 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전은 대한민국 경제·사회 전반의 AX(AI 대전환)를 완성하는 결정적 동력이 될 것"이라고 강조했다. 발표회에서는 5개 정예팀이 개발한 1차 AI 모델이 공개됐다. 각 팀은 최신 글로벌 모델과 견주어도 손색없는 성능 지표를 제시해 이목을 끌었다. 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원은 단순한 모델 개발을 넘어 전 산업 분야에 AI를 접목하는 구체적인 확산 전략도 함께 발표하며, 실질적인 AI 생태계 조성에 대한 의지를 다졌다. 행사장 로비에 마련된 체험 부스 열기도 뜨거웠다. 관람객들은 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 시연해보고 피드백을 주고받았으며, 함께 전시된 파트너사들의 연계 서비스를 통해 확장된 AI 생태계를 직접 체험했다. 과기정통부는 이번 발표회 내용을 바탕으로 내년 1월 중 1차 단계평가를 진행해 정예팀들의 성과를 점검하고 향후 지원 방향을 구체화할 계획이다. 하정우 AI수석은 "국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"며 아시아의 AI 수도로 도약하기 위한 전폭적인 지원을 약속했다.

2025.12.30 17:39남혁우

"대한민국 AI 전략 핵심은 현장"…국가AI전략위, 자문단에 '행동계획' 공개

국가인공지능(AI)전략위원회가 '대한민국 인공지능행동계획(안)'을 공유하고 각계 의견을 수렴하기 위한 공개 행보에 나섰다. 정부가 AI 3대 강국 도약을 목표로 제시한 가운데, 실행 중심의 세부 전략을 민간 전문가들과 점검하며 정책 완성도를 끌어올리겠다는 구상이다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 30일 서울 대한상공회의소 국제회의장에서 열린 자문단 네트워킹 데이에서 "대한민국 인공지능행동계획은 위원과 분과, 자문위원들이 지난 3개월간 매주 논의를 거쳐 만들어 온 결과물"이라며 "각 분야 전문가들이 연결되는 이 자문단 네트워크가 국가 AI 전략 수립의 가장 큰 힘"이라고 강조했다. 이날 행사는 위원회 자문단을 대상으로 인공지능행동계획(안)을 설명하고 자유 토론을 통해 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 현장에는 임 부위원장을 비롯해 분과위원장과 태스크포스(TF) 리더, 자문위원 등 200여 명이 참석했다. 위원회는 동시에 350개 기관·단체 관계자를 대상으로 온라인 웨비나도 병행해 참여 폭을 넓혔다. 국가AI전략위원회 자문단은 산업계·학계·연구계·시민사회 전반에서 추천된 전문가들로 구성됐다. 자문위원들은 분과 및 TF 논의에 참여하며 행동계획(안) 수립 과정에서 정책의 전문성과 현장 수용성을 높이는 역할을 맡아왔다. 이날 행사에서는 먼저 기술혁신·인프라 분과가 그래픽처리장치(GPU) 기반 대규모 AI 클러스터 구축과 국산 AI 반도체 활용 전략을 핵심 과제로 제시했다. 국가 AI 데이터센터와 함께 지역 단위 강소형 데이터센터를 병행 구축하고 연구기관과 대학이 클라우드 기반으로 AI 인프라에 접근할 수 있도록 하는 방안이 담겼다. 산업AX·생태계 분과는 제조 데이터를 중심으로 한 산업 파운데이션 모델 구축을 통해 2030년 글로벌 제조 경쟁력 1위 달성을 목표로 제시했다. 반도체와 제조 데이터를 결합한 AI 모델과 에이전트 서비스를 고도화해 제조 AI 풀스택을 수출 산업으로 확장하겠다는 전략이다. 공공AX 분과는 AI 네이티브 정부 구현을 핵심 비전으로 내세웠다. 공무원 업무 전반에 AI 비서를 도입하고 클라우드 기반 AI 공동 플랫폼과 AI 통합 민원 플랫폼을 구축해 대국민 서비스 품질을 끌어올린다는 구상이다. 데이터 통합과 거버넌스 혁신을 통해 정부가 혁신을 창발하는 주체가 되겠다는 목표도 제시됐다. 데이터 분과는 국가 차원의 데이터 거버넌스 정립과 함께 개인정보·저작물의 AI 학습 활용 제도 개선을 주요 과제로 제시했다. 원본 개인정보의 안전한 활용을 전제로 한 AI 특례 제도 도입과 저작물 활용에 따른 법적 불확실성을 최소화하는 법·제도 정비를 추진할 계획이다. 사회 분과는 AI 기본사회를 핵심 키워드로 내걸었다. 노동·복지·돌봄 등 국민 접점이 큰 영역에 AI를 선제적으로 적용해 기존 사회 문제를 해결하고 사회적 취약계층의 AI 역량 강화를 통해 포용적 AI 활용 기반을 마련하겠다는 구상이다. AI 기반 문화콘텐츠 산업 육성 방안도 함께 논의됐다. 글로벌 협력 분과는 대한민국 AI 기술을 국제 표준으로 확산시키는 동시에 해외 AI 기술이 국내에서 안전하게 활용될 수 있는 협력 구조 구축을 목표로 한다. 국제 표준 논의, AI 특화지구 조성, ODA 연계 펀드 등 글로벌 협력 과제들을 행동계획(안)에 포함했다. 과학·인재 분과는 AI를 과학 연구의 동반자로 활용하는 과학 AI 전략을 제시했다. AI 연구동료 개발과 국가과학연구소 설립을 추진하고 바이오·제조·에너지 등 전략 분야에서 AI 융합 연구를 강화할 방침이다. 동시에 AI 중심 대학 확대와 글로벌 인재 유치를 통해 인재 생태계 전환을 이끌 계획이다. 국방·안보 분과는 국방 최고AI책임관(CAIO) 신설과 국방 AI 위원회 구축을 통해 거버넌스를 정비하고 국방 특화 AI 데이터센터와 독자 파운데이션 모델 개발을 추진한다. 이 외에도 보안 TF는 화이트해커를 활용한 선제적 보안 점검 체계 도입을 통해 사후 대응 중심의 보안 패러다임 전환을 제시했다. 위원회는 지난 16일부터 홈페이지에 행동계획(안)을 공개하고 이메일을 통해 의견을 접수 중이다. 이날 행사에서는 각계를 대표하는 350개의 기관·단체에 행동계획(안)을 안내해 의견 회신 등 참여를 독려했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "자문단 한 분 한 분의 적극적인 참여 덕분에 대한민국 인공지능행동계획(안)을 마련할 수 있었고 이는 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 첫걸음을 내딛는 소중한 성과"라며 "정책 현장과 가장 가까운 전문가들의 지혜와 협력이 있어야만 정책이 현장에서 제대로 작동할 수 있다"고 말했다. 이어 "앞으로도 현장의 목소리를 정책에 담아내고 정책이 다시 현장에서 힘을 발휘하도록 노력해 나가겠다"며 "각계 주요 단체와 기관들은 대한민국 인공지능행동계획(안)에 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드린다"고 덧붙였다.

2025.12.30 17:37한정호

노타, 삼성 '엑시노스 2600' AI 최적화 기술 공급...온디바이스 AI 시대 선도

노타(대표 채명수)가 삼성전자의 차세대 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) '엑시노스 2600' 개발에 참여하며 온디바이스 인공지능(AI) 시장에서의 입지를 공고히 했다. 노타는 삼성전자와 '엑시노스 2600'을 위한 AI 모델 최적화 플랫폼 기술 공급 계약을 체결했다고 30일 밝혔다. 이는 전작인 엑시노스 2400, 2500 프로젝트 참여에 이은 연속 수주로 노타의 기술력이 글로벌 반도체 시장에서 핵심적인 역할을 수행하고 있음을 다시 증명한 셈이다. 이번 협력의 핵심은 삼성전자의 AI 개발 툴체인인 '엑시노스 AI 스튜디오(Exynos AI Studio)'의 차세대 버전을 고도화하는 데 있다. 노타는 자사가 보유한 '넷츠프레소(NetsPresso)' 플랫폼 기술을 활용 AI 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지하는 최적화 작업을 수행하게 된다. 특히 이번 프로젝트는 대규모 생성형 AI 모델 지원 강화에 방점을 둔다. 노타는 생성형 AI가 엑시노스 2600 탑재 기기에서 정밀도를 잃지 않고 원활하게 구동될 수 있도록 최적화 파이프라인을 자동화할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 최신 AI 모델을 훨씬 쉽고 빠르게 모바일 환경에 구현할 수 있게 되며 최종 사용자들은 클라우드 연결 없이도 빠르고 강력한 온디바이스 AI 서비스를 경험할 수 있을 것으로 기대된다. 노타는 지난 10년간 축적해 온 AI 경량화·최적화 기술을 바탕으로 모바일뿐만 아니라 로보틱스, 가전, 자율주행, 스마트시티 등 다양한 산업 분야로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 글로벌 제조사 제품에 기술 탑재 사례가 늘어나며 실질적인 매출 성과와 상용화 능력을 시장에서 인정받고 있다. 채명수 노타 대표는 "엑시노스 2400부터 이어져 온 삼성전자와의 협력은 노타의 소프트웨어 기술이 최첨단 하드웨어와 결합해 실질적인 가치를 창출하고 있다는 증거"라며, "앞으로도 글로벌 파트너사들과의 긴밀한 협력을 통해 온디바이스 AI 시대를 이끄는 필수 기술 기업으로 자리매김하겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.12.30 17:10남혁우

나무기술, 글로벌 기업 ML 운영 환경 확장 사업 수주…"AI·ML 인프라 선도"

나무기술이 글로벌 대기업 S사의 기계학습(ML) 운영 환경 확장 사업을 수주하며 엔터프라이즈 인공지능(AI) 인프라 시장에서의 입지를 더욱 공고히 했다. 나무기술은 글로벌 S사의 기존 ML 운영 환경을 대폭 확장하고 고도화하는 사업을 수주했다고 30일 밝혔다. 앞서 진행된 초기 파일럿 운영을 통해 시스템의 안정성을 검증받은 후 급증하는 ML 워크로드에 유연하게 대응하기 위해 추진된 중대형 규모의 확장 프로젝트다. 이번 사업의 핵심은 쿠버네티스 기반의 기존 ML 운영 환경을 유지하면서도 물리적으로 확장된 환경을 안정적으로 관리하고 자원 활용의 효율성을 극대화하는 데 있다. 나무기술은 규모 확장 이후에도 일관된 성능과 운영 편의성을 보장하기 위해 기존 구성과 신규 확장 환경을 아우르는 통합 운영 체계를 정비했다. 특히 이번 확장 사업에는 나무기술의 주력 솔루션인 '칵테일클라우드'가 핵심적인 역할을 수행했다. 머신러닝 전용 노드와 클러스터에 칵테일클라우드 라이선스가 추가로 적용되었으며 이를 통해 기존 플랫폼과 유기적으로 연계된 통합 관리 환경이 구축됐다. 덕분에 고객사는 분산된 클러스터 환경을 단일 창에서 직관적으로 제어할 수 있게 되었다. 칵테일클라우드는 멀티·하이브리드 클러스터 환경에 대한 통합 모니터링 기능을 제공하여 운영 복잡성을 낮추고 효율성을 크게 높였다는 평가를 받는다. 또한 AI 모델의 개발부터 배포, 운영이 지속적으로 반복되는 ML 운영(MLOps) 환경에 최적화된 인프라 관리를 지원함으로써 고객사가 ML 서비스를 신속하게 확장할 수 있는 탄탄한 기반을 마련했다. 나무기술 관계자는 "이번 수주는 단순한 인프라 확장을 넘어 제조 현장의 까다로운 ML 운영 요구사항을 충족시키고 자원 최적화를 실현했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로도 칵테일클라우드의 기술력을 바탕으로 기업들의 AI·ML 운영 환경 고도화 수요에 적극적으로 대응해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.30 17:00남혁우

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