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'AI연구원'통합검색 결과 입니다. (118건)

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"쓸만한 휴머노이드 20년 걸린다"...산학연, 로봇 상용화 환상 경고

비용과 개발 난도 문제로 휴머노이드 상용화가 20년 이상 걸릴 것이란 전망이 나왔다. 박종우 서울대 교수(기계항공공학부)는 28일 서울 양재에서 열린 '한국전자통신연구원(ETRI) 창립 50주년 기념 포럼'에서 "휴머노이드는 분명 (상용화)되겠지만, 쓸만한 휴머노이드가 나오려면 20년이 걸릴 것"이라며 "실험실에서 완벽히 돌아가는 휴머노이드가 나와도, 그로부터 최소 5~10년이 추가로 필요하다"고 말했다. 박 교수는 로봇 공학계의 고질적 난제 '모라벡의 역설'을 들어 휴머노이드 상용화의 높은 벽을 설명했다. 모라벡의 역설이란 인간에게 어려운 미적분 연산이나 체스 등은 컴퓨터에 쉽지만, 인간이 특별한 의식 없이 행하는 걷기, 물건 집기 등은 로봇에 극도로 어렵다는 원칙이다. 박 교수는 "춤을 추거나 발차기를 하는 등의 복잡하고 정형화된 행동은 쉽게 구현할 수 있지만, 단순해 보이는 문고리 돌리기, 볼트 조이기, 가위질 같은 조작 작업은 여전히 잘 못한다"고 설명했다. 박 교수는 현재 로봇 진영이 겪는 또 다른 오류로 '빅데이터 수집의 착시'를 지적했다. 흔히 인공지능(AI) 학습을 위해 데이터의 양이 많을수록 좋다고 믿지만, 물리적 세계와 상호작용하는 로봇 분야에서는 양보다 '작업에 꼭 필요한 양질의 데이터'가 필수라고 그는 강조했다. 박 교수는 "유튜브로 화장실·바닥 청소 영상을 10시간 이상 시청각 학습을 시켜봤자 로봇 제어에는 실질적인 도움이 되지 않는다"며 "빗자루를 써야 한다거나 스펀지로 거울을 닦아야 한다는 식의 표면적 지식은 일반 언어 모델도 충분히 답변할 수 있는 수준"이라고 말했다. 이어 "로봇에 정작 중요한 데이터는 거울을 닦을 때 접촉면에 '얼마나 세게 눌러야 하는가'에 대한 힘 제어 데이터나, 빗자루를 쓸 때 손목의 미세한 각도와 마찰력 등 보이지 않는 '물리적 상호작용' 데이터"라며 "이러한 데이터는 글로벌 표준 없이 파편화돼 있어 수집이 극히 어렵다"고 덧붙였다. 또한 그는 많은 이들이 휴머노이드 로봇의 조기 상용화 가능성을 자율주행 기술의 발전 속도와 비교하곤 하지만, 자율주행 기술 이면을 보면 로봇 자율제어가 얼마나 험난한 길인지 알 수 있다고 꼬집었다. 박 교수는 "현재 상용화된 자율주행은 완전한 자율이 아니고, 기업들이 후방에 원격 관제탑을 두고 수십 명의 엔지니어가 대기하며 시스템이 막힐 때마다 사람이 직접 명령을 내린다"고 말했다. 그러면서 "자동차는 차선이 존재하고 '가다, 서다, 좌·우회전'이라는 2차원 평면의 명확한 제어 규칙이 있지만, 물리 로봇은 규격화되지 않은 비구조적인 3차원 공간 환경에서 수많은 관절을 동시 제어해야 하므로 시스템 복잡성이 자동차와 비교가 되지 않는다"고 설명했다. "비정형 공정, 실패 시 비용 커 ROI 안 나와" 김승환 LG AI연구원 상무 역시 휴머노이드 도입의 현실적 어려움을 지적했다. 김 상무는 "현재 제조 공정의 80%는 이미 자동화돼 있다. 나머지 자동화되지 않은 20%는 매번 위치나 각도가 달라지는 비정형 공정인데, 이 영역은 기술 난도가 너무 높고 실패 시 발생하는 수율 저하 비용이 커서 실제 도입률이 매우 낮다"며 "휴머노이드를 지금 당장 도입한다면 투자 대비 효율(ROI)을 뽑아내기 어렵다"고 말했다. 다만 김 상무는 "유해물질 공정, 고위험 작업, 반복적이지만 예외가 많은 공정 등에서 휴머노이드가 효과적으로 사용될 수 있다"며 "현재 모든 제조 공정과 설비·도구가 사람을 기준으로 설계돼 있어 환경 호환성을 가진 휴머노이드가 제조현장 투입에 용이하다"고 말했다.

2026.05.28 17:19진운용 기자

[현장] "쓸모 있냐 묻던 AI, 이제 산업 생태계 바꾼다"

"처음 LG AI연구원이 출범했을 때만 해도 내부에서는 '인공지능(AI)이 정말 쓸모 있나'라는 질문이 많았습니다. 하지만 지금 AI는 제조와 바이오, 금융을 넘어 산업 생태계 전반을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았습니다." 임우형 LG AI연구원장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026 키노트에서 이같이 말했다. 임 원장은 "엑사원, 에이전틱 AI로 진화하는 산업 생태계"를 주제로 발표하며 자체 AI 모델인 엑사원의 개발 성과와 산업 현장 적용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 지난 2020년 12월 출범했다. 당시만 해도 AI 기술의 실질적인 효용성을 두고 내부 논의가 이어졌다. 임 원장은 "그때만 해도 AI가 정말 비즈니스에 도움이 되느냐는 질문이 계속 나왔다"며 "지금 돌아보면 불과 몇 년 사이 산업 현장의 분위기가 완전히 달라졌다"고 회고했다. LG AI연구원은 2021년 대규모 언어모델의 가능성을 확인한 뒤 자체 기반 모델 개발에 본격 착수했다. 이후 엑사원을 중심으로 독자적인 AI 기술 내재화를 추진해왔다. 그는 "우리는 처음부터 모든 것을 다 잘하는 범용 AI보다 어려운 현장 문제를 풀 수 있는 AI를 만들고 싶었다"며 "최근 공개된 엑사원이 이런 방향성을 보여주는 대표 사례"라고 소개했다. 최근 선보인 엑사원은 기존 대형 모델보다 크기를 크게 줄여 운영 효율성을 높이면서도 문서와 이미지 이해 성능을 강화한 것이 특징이다. 임 원장은 "모델이 커질수록 비용 부담도 함께 커진다"며 "기업 현장에서 실제로 쓰이려면 성능뿐 아니라 운영 가능성까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 실제 성과는 제조 현장에서 나타나고 있다. 석유화학 공장에서는 강화학습 기반 AI 에이전트가 원료 수급부터 혼합, 용광로 공정까지 각각 역할을 나눠 협업하며 생산 일정을 최적화하고 있다. 그는 "처음에는 현장에서 "AI가 생산 계획까지 짤 수 있겠느냐"는 반응도 있었다"며 "하지만 수많은 테스트와 검증을 거친 뒤 지금은 실제 공장 운영의 상당 부분이 AI가 편성한 일정에 따라 돌아가고 있다"고 말했다. 이어 "AI가 사람을 대체한다기보다 사람과 함께 더 좋은 결정을 만드는 구조"라고 덧붙였다. 업무 환경 변화도 이어지고 있다. LG그룹 내부 생성형 AI 서비스인 '챗엑사원'은 지난해 12월 출시 이후 현재 8만명 이상 임직원이 사용하고 있다. 문서 검색과 요약, 보고서 작성 등 일상 업무에 활용되고 있다. 임 원장은 "이제 AI는 일부 전문가만 쓰는 기술이 아니라 모든 임직원이 매일 사용하는 업무 도구가 됐다"며 "예전에는 정보를 찾는 데 시간이 걸렸다면 지금은 AI와 함께 판단하는 시대로 넘어가고 있다"고 말했다. 의료·바이오 분야에서도 AI 적용이 확대되고 있다. 엑사원 패스는 암 환자의 조직 검사 이미지를 분석해 특정 치료제의 적합성을 판독하는 모델이다. 의료진이 보다 빠르고 정밀하게 판단할 수 있도록 지원한다. 그는 "신약 개발과 의료 진단처럼 시간이 곧 생명과 연결되는 분야에서 AI의 역할은 더욱 커질 것"이라며 "AI가 연구 속도를 높이고 더 빠른 치료 기회를 만들 수 있다"고 설명했다. 금융 분야 AI 전환도 본격화되고 있다. LG AI연구원은 원자재 수요예측 기술에 엑사원의 비정형 데이터 분석 기능을 결합해 금융 전망 서비스를 고도화했다. 뉴스와 시장 흐름, 기업 정보를 종합 분석해 보다 정교한 예측 정보를 제공하는 방식이다. 이를 기반으로 최근에는 런던증권거래소 그룹 상품 목록에 AI 인사이트 서비스를 올리며 글로벌 시장에 진출했다. 국내에서는 키움증권과 협력하고 있다. 임 원장은 "AI는 숫자만 보는 것이 아니라 뉴스와 문맥까지 함께 이해하는 수준으로 발전하고 있다"며 "앞으로 금융 의사결정 역시 AI와 함께하는 방식으로 빠르게 바뀔 것"이라고 내다봤다. 그는 이제 AI 시대가 언제 오느냐가 아니라 AI로 인해 세상이 어떻게 바뀔지, 그리고 우리는 그 변화에 어떻게 대비할지를 고민해야 할 시점이라고 지적했다. 이어 "기존 산업과 AI 기업이 긴밀하게 연결돼 함께 생태계를 만들 때 진정한 AI 전환이 가능하다"며 "AI는 더 이상 기술 자체가 아니라 산업의 운영 방식과 경쟁력을 다시 정의하는 인프라가 되고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.27 13:09남혁우 기자

정부 업무 조력자 'K-AI'…예산심의·민원·돌봄 현장 적용

정부가 국산 인공지능(AI) 모델을 공공 행정과 국민 생활 현장에 적용해 K-AI 활용 범위를 넓혔다. 과학기술정보통신부는 국내 AI 기업 독자 모델 활용 현황을 이같이 26일 밝혔다. 해당 모델은 정부가 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트에 참여했거나 참여 중인 모델 대상으로 한다. 정부는 이들 모델을 공공 행정과 과학기술, 안전, 복지 분야에 단계적으로 적용해 K-AI 활용 기반을 넓히겠다는 구상이다. 해당 모델은 국가 연구·개발(R&D) 예산 심의와 범정부 행정망, 과학 특화 AI 모델 개발, 전국민 AI 경진대회, 국민 안전 서비스, 지방 행정, 독거노인 돌봄 등에 적용 중인 것으로 나타났다. 가장 먼저 국가 R&D 예산 심의 현장에 업스테이지 독자 AI 모델이 우선 투입된다. AI는 방대한 연구과제 자료와 예산 내역을 분석·정리해 심의 담당자가 더 깊고 정확한 판단에 집중할 수 있도록 돕는다. 정부는 이를 통해 데이터 기반 과학적 R&D 예산 심의 체계로 전환한다는 구상이다. AI 기반 R&D 예산심의 시스템은 지능형 유사·중복성 분석과 행정 프로세스 자동화, 초안 생성, 협업 기능 등을 지원한다. 범정부 행정망에도 K-AI 기업 모델이 도입되고 있다. 과기정통부와 행안부가 협업하는 범정부 AI 공통기반을 통해 중앙정부와 지방정부가 다양한 AI 모델을 공동 활용할 수 있게 된다. 정부는 AI가 단순·반복 업무를 보조하면 공무원이 정책 검토와 판단, 대국민 서비스 등 핵심 업무에 더 집중할 수 있을 것으로 보고 있다. 행정 처리 속도와 정확성을 높여 국민이 체감하는 정부 서비스 개선으로 이어지게 한다는 목표다. 과학기술 분야에서는 바이오와 반도체 등 전략기술 특화 AI 모델 개발이 추진된다. 정부와 국내 AI 기업은 독자 AI 파운데이션 모델을 연계해 신약 개발, 차세대 반도체 개발, 핵융합 등 고도의 전문성이 필요한 분야에서 과학 난제 해결을 지원할 계획이다. 정부는 이를 'K-문샷' 과제로 제시했다. 목표는 AI 활용을 통한 과학기술 혁신 가속화와 국가 미션 해결이며 2030년까지 과학기술과 AI 기반 연구생산성을 2배 높이고 2035년까지 8대 분야 12대 국가미션 해결을 추진한다. 국민 참여형 사업도 함께 진행된다. 정부는 올해 K-AI 모델을 플랫폼으로 삼아 일반 국민과 초·중·고 학생, 대학생, 연구자, 예비교사, 공공기관, 군인, 디지털 취약층, 고령층 등이 참여하는 전국민 AI 경진대회를 열 계획이다. 경진대회는 AI 퀴즈 대회와 AI 활용사례 공모전, AI 오류찾기, AI 창작대회, 로보틱스 챌린지, AI 루키, AI 챔피언, AI 에듀톤, 공공기관 AI 혁신 챌린지, 국방 AI 경진대회 등으로 구성된다. 정부는 우수 사례가 사업화와 취업·창업으로 이어질 수 있는 경로도 모색한다. 국민 안전 분야에는 LG AI연구원의 엑사원 기반 AI 모델이 활용된다. 정부는 행정안전부의 'AI 안전신문고'를 개발하고 연내 시범 서비스를 추진해 재난 예방과 시설물 위험 감지, 이상 징후 분석 등 공공 안전 영역에 국산 AI를 적용할 방침이다. 지방정부 행정에도 K-AI 적용이 확대되고 있다. 파주시는 LG AI연구원의 AI 모델을 민원·행정 서비스에 도입하고 부산시는 네이버 AI 모델을 기반으로 부산시 특화 'AI 부기 주무관'을 개발해 행정에 접목하고 있다. 복지 영역에서는 네이버 케어콜이 독거노인 등 사회적 약자 보호 사례로 제시됐다. 네이버 케어콜은 네이버 AI 기술을 기반으로 정기 안부전화를 걸어 독거노인의 건강과 일상생활을 자연스러운 대화 방식으로 확인하는 서비스다. 이 서비스는 서울시, 부산시, 경기도사회서비스원 등 160여 개 기관과 5만여 명을 대상으로 제공되고 있다. 정부 자료에 따르면 2025년에는 약 340억원 규모의 사회적 가치를 창출한 것으로 조사됐다. 옥상훈 네이버클라우드 네이버 케어콜 사업전략 리더는 "네이버 케어콜은 AI가 독거 어르신이나 돌봄이 필요한 분들께 정기적으로 전화를 걸어 안부를 확인하고, 건강·감정 상태를 자연스럽게 대화 속에서 파악하는 AI 기반 돌봄 서비스"라며 "사회적 돌봄의 사각지대를 줄이고 사람 곁을 더 자주 지켜주는 사회적 안전망 역할을 하길 바란다"고 밝혔다.

2026.05.26 10:18김미정 기자

한글 문서에 '엑사원' 붙인다…한컴·LG, 공공 AI 시장 정조준

한컴이 LG AI연구원과 손잡고 공공 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 국내 문서 소프트웨어 생태계와 국산 초거대 AI 모델이 결합한 만큼 공공 AI 시장에서 국산 솔루션 진영의 입지도 한층 커질 전망이다. 한컴은 LG AI연구원과 AI 기술, 서비스 플랫폼, 공공·민간 시장 전반을 아우르는 전략적 사업 얼라이언스 협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약의 핵심은 한컴의 AI 에이전트 기술을 LG AI연구원의 생성형 AI 플랫폼 '챗엑사원(ChatEXAONE)'에 접목하는 것이다. 양사는 한컴의 문서 AI 기술과 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)' 기반 서비스 인프라를 결합해 공공·민간 고객을 위한 통합 AI 솔루션 개발을 추진한다. 한컴의 AI 에이전트가 외부 대화형 AI 플랫폼에 정식 탑재되는 사례라는 점도 주목된다. 한컴은 그동안 한컴어시스턴트, 한컴피디아 등 자체 AI 서비스를 중심으로 문서 AI 사업을 전개해 왔다. 이번 협력을 통해 자체 서비스 영역을 넘어 외부 생성형 AI 플랫폼에서도 문서 작성·편집·확인 기능을 제공하는 방식으로 사업 확장에 나선다. 챗엑사원에서는 한컴의 문서 작성 에이전트가 구동될 예정이다. 사용자가 챗엑사원 채팅창에서 기획서 작성을 요청하면 한컴 에이전트가 문서 구조를 분석하고 양식을 적용해 초안을 만든다. 생성된 결과물은 웹 기반 한글 뷰어에서 바로 확인하거나 저장할 수 있다. 이는 생성형 AI가 단순 답변 제공을 넘어 실제 업무 산출물 생성까지 이어지는 구조다. 특히 공공기관 업무는 보고서, 사업계획서, 회의자료, 공문 등 문서 중심으로 이뤄지는 경우가 많다. 한컴의 문서 처리 기술과 한글 생태계가 챗엑사원과 결합하면 공공기관의 반복적인 문서 업무를 자동화하는 데 활용될 수 있다. LG AI연구원도 이번 일을 통해 챗엑사원의 업무 적용 범위를 넓히는 효과를 얻을 것으로 보인다. 생성형 AI 플랫폼 경쟁이 모델 성능을 넘어 실제 업무 활용성으로 이동하는 가운데, 문서 작성과 검토, 저장까지 이어지는 기능은 공공·기업 시장 공략에 필요한 핵심 사용 사례가 될 수 있다. 양사는 이번 협력을 바탕으로 공공 AI 시장 진출도 본격화한다. 한컴 에이전트와 챗엑사원 결합 솔루션을 앞세워 공공기관, 정부부처, 공기업 대상 사업 발굴부터 수주, 납품까지 전 과정을 공동으로 대응할 계획이다. 이번 협약은 양사가 지난 2024년 12월 체결한 업무협약(MOU)을 사업 협력 단계로 확대한 것이다. 그동안 양사는 한컴의 서비스 경쟁력과 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 엑사원을 결합하는 방향으로 협력해 왔다. 한컴은 AI 서비스를 제공하고, LG AI연구원은 엑사원 모델을 핵심 AI 엔진으로 공급하는 상호 보완적 구조다. 향후 협력 범위도 넓힌다. 양사는 온디바이스 AI, AI 기반 문서 자동화, B2B AI 솔루션, 글로벌 시장 진출 등 추가 협력 분야를 지속 모색할 방침이다. 서비스 플랫폼 결합과 신규 AI 사업 발굴을 통해 국내 AI 산업 생태계 확대에도 힘을 보탠다는 계획이다. 임우형 LG AI연구원 원장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 기술력을 입증한 K-엑사원과 한컴의 독보적인 문서 AI 기술이 결합하는 만큼 양사의 협력 시너지가 클 것으로 기대한다"며 "양방향 기술 융합을 바탕으로 대정부 및 공공 AX 사업을 주도하는 동시에 대한민국 AI 주권 확보에도 기여하겠다"고 말했다. 김연수 한컴 대표는 "최근 에이전틱 OS(Agentic OS) 기업으로의 진화를 선언한 한컴에게 이번 협약은 그 비전을 실현하는 강력한 모멘텀"이라며 "우리의 독보적인 AI 에이전트 역량과 LG AI연구원의 초거대 AI 기술을 융합해 시장 주도권을 확고히 해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.22 10:55장유미 기자

KIST, LG전자 등과 AI 휴머노이드 개발 '시동'…"의료·돌봄 로봇 20대 현장투입"

KIST와 LG전자, LG AI연구원, LG에너지솔루션, 로보틱스, 위로보틱스 컨소시엄이 '한국형 AI휴머노이드' 개발에 본격 착수했다. 한국형 휴머노이드는 이재명 정부가 야심차게 추진중인 K-문샷 핵심 사업으로 AI·HW·SW·배터리 등 패키지형으로 개발하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 18일 한국과학기술연구원(KIST)에서 '민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 사업('26~30)' 착수회의를 개최했다. 오는 2030년까지 총 504억원을 들여 지능과 신체능력이 통합된 '한국형 대표 AI휴머노이드 플랫폼'을 확보한다는 전략이다. KIST를 주관기관으로 LG전자 등 산·연 4곳, 학계에서는 서울대학교와 KAIST, 고려대학교, 경희대학교와 한림대학교 성심병원이 참여한다. 이들은 기술개발부터 양산, 실증까지 연계되는 민관 협력체계를 구축해 나간다는 방침이다. 휴머노이드 플랫폼은 KIST가 독자 개발한 '카펙스(KAPEX)'를 LG전자가 개발중인 홈로봇 클로이드에 적용, 이를 차세대 양산형 인간형 로봇 모델로 고도화할 계획이다. 또 위로보틱스도 '카펙스' 기반의 이동형 인간형 로봇 플랫폼 고도화에 나선다. 지능 고도화를 위한 핵심 기술 개발도 본격화한다. 시각·촉각·언어·행동을 통합적으로 이해하고 판단할 수 있는 차세대 인공지능 모델 개발이 목표다. LG에너지솔루션은 세계 최초 고안전 전고체 배터리 기술을 로봇 플랫폼에 적용한다.화재 위험을 낮추고 안정적인 장시간 작업 수행이 가능한 휴머노이드 개발과 글로벌 안전 표준을 선점할 계획이다. 한림대학교성심병원 등은 이를 의료·돌봄 환경에서 검증할 예정이다. 연구팀은 휴머노이드 20대를 실제 현장에 투입한다. 인간 의식주 생활 보조와 공공 서비스 수행을 위한 장기 복합 작업 수행능력과 실제 환경에서의 안전성 및 신뢰성을 검증, 확보해 나가기 위해서다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 “이 사업은 AI, 휴머노이드, 배터리, 양산 기술, 실증 역량을 하나로 묶어 대한민국 대표 AI휴머노이드 플랫폼을 구축하기 위한 출발점”이라고 말했다.

2026.05.18 15:39박희범 기자

"법률·게임·화장품까지"…정부, K-AI 모델 활용 사례 공개

정부가 국내 인공지능(AI) 모델이 주요 산업에 활용된 사례를 추가 공유했다. 과학기술정보통신부는 '우리 K-AI 모델이 현장에 펼쳐지고 있습니다' 2차 사례로 업스테이지와 로앤컴퍼니, SK텔레콤과 크래프톤, LG AI연구원과 LG생활건강, NC AI과 중소벤처기업부·창업진흥원 협업 사례를 18일 소개했다. 정부는 지난 11일부터 오는 7월 13일까지 10주간 국내 AI 모델 활용 사례를 순차적으로 조명하고 있다. 업스테이지 AI 모델 '솔라 오픈'은 로앤컴퍼니 법률 AI 서비스 '슈퍼로이어' 온프레미스 상품에 적용된다. 슈퍼로이어는 판례 검색과 법리 검토, 서류 초안 작성 등 변호사 핵심 업무를 지원하는 서비스로 정부기관을 대상으로 베타테스트가 진행 중이다. SK텔레콤 'A.X K1'은 크래프톤 게임 캐릭터 기술 고도화에 활용됐다. 크래프톤은 이를 바탕으로 플레이어와 교감하는 'CPC' 기술 기반 '펍지 앨라이'를 선보일 예정이다. 배틀그라운드 내 캐릭터 한국어 소통 능력을 높이기 위해 A.X K1으로 데이터를 고도화했다. LG AI연구원의 신물질 발굴 AI 모델 '엑사원 디스커버리'는 LG생활건강의 화장품 소재 개발 현장에 투입된다. 이 모델은 대량 분자 구조와 화학 반응 데이터를 학습해 물질 특성과 합성 결과를 예측한다. 기존 22개월이 걸리던 소재 탐색 과정을 하루로 줄였다. NC AI의 AI 모델은 스타트업 AI 사업화 지원에 활용된다. 중기부와 창업진흥원은 스타트업이 기업과 산업 현장에 특화된 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 관련 생태계를 조성하고 있으며 '모두의 챌린지 AX' 사업에는 NC AI를 포함한 여러 K-AI 기업이 참여하고 있다. 정부는 이번 사례들이 국내 AI 모델의 활용 범위가 연구개발 단계를 넘어 실제 산업 문제 해결로 넓어지고 있음을 보여준다고 봤다. 법률 서비스 접근성 제고와 게임 이용자 경험 개선, 연구개발 효율화, 스타트업의 AI 전환 지원이 대표 성과로 제시됐다. 과기정통부 관계자는 "우리나라 AI모델들이 경쟁력을 갖추며 다양한 현장에 접목·활용되고 있다"고 말했다.

2026.05.18 11:12김미정 기자

정부, 올 상반기 '에이전틱 AI 발전 전략' 낸다…워크숍 개최

정부가 에이전틱 인공지능(AI) 산업을 육성하기 위해 국가 전략 마련에 나섰다. 과학기술정보통신부는 27일 서울에서 에이전틱 AI 얼라이언스 유관기관 워크숍을 열고 생태계 발전 방향과 구체적인 추진 전략을 논의했다고 밝혔다. 이번 행사는 지난 1일 출범한 얼라이언스 활동 성과를 가시화하고 실질적인 육성 방안을 도출하기 위해 마련됐다. 에이전틱 AI는 사용자 명령을 스스로 이해하고 직접 업무 수행하는 차세대 기술이다. 기존 생성형 AI가 단순 정보를 제공하는 수준에 머물렀다면 에이전틱 AI는 실무를 직접 처리하는 단계로 진화한 개념이다. 워크숍에는 NC AI와 LG AI연구원, 카카오 등 기업과 숭실대 AI 안전성연구센터가 분과장사로 참여했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 정보통신산업진흥원(NIPA) 등 간사기관들은 분과별 세부 목표와 운영계획을 공유하며 유기적인 협업 체계 구축을 약속했다. 정부는 올해 상반기 내 '에이전틱 AI 생태계 발전 전략'을 수립할 계획이다. 주요 추진 과제로는 AI 에이전트 활용 확산과 안전·신뢰 기반 조성, 기술 경쟁력 강화, 인프라 구축 등이 포함됐다. 참석자들은 에이전틱 AI 중심으로 글로벌 AI 시장 주도권 경쟁이 치열해지는 상황에서 이번 전략 수립이 매우 시의적절하다고 평가했다. 각 기관은 에이전틱 AI가 가져올 산업적 변화에 대응하기 위해 다각적인 검토를 이어가기로 했다. 이진수 과기정통부 AI정책기획관은 "AI 경쟁은 단일 주체 역량을 넘어 산학연관 긴밀한 협력이 필수적"이라며 "얼라이언스와 적극 소통해 현장의 목소리가 반영된 정책을 수립하고 우리 국민과 기업이 체감할 수 있는 에이전틱 AI 생태계를 조성하는 데 정책 역량을 집중하겠다"고 밝혔다.

2026.04.27 13:01김미정 기자

몬드리안에이아이, LG AI 교육에 인프라 공급…GPU 클라우드 시장 입지 강화

몬드리안에이아이가 LG AI연구원 교육 조직에 프라이빗 인공지능(AI) 클라우드 플랫폼을 공급하며 엔터프라이즈 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 자원 운영과 맞춤형 지원 체계를 앞세워 AI 교육·연구 환경 최적화에 나섰다는 평가다. 몬드리안에이아이는 LG AI연구원 산하 교육 프로그램 'LG AI 아카데미'에 최적화된 프라이빗 AI 클라우드 플랫폼을 구축하고 서비스를 제공 중이라고 24일 밝혔다. 이번 프로젝트는 LG그룹 내 AI 전문 인재 양성을 위한 교육 환경 구축을 목적으로 추진됐다. 교육생들이 대규모 연산 자원을 안정적으로 활용할 수 있도록 인프라 효율성과 운영 편의성을 동시에 확보하는 것이 핵심 과제였다. 몬드리안에이아이는 자사 AI 클라우드 솔루션 '런유어 클라우드'를 기반으로 맞춤형 인프라를 구축했다. 고성능 GPU 자원을 중단 없이 사용할 수 있도록 안정성을 확보하는 동시에 교육 과정별로 상이한 요구사항을 유연하게 반영할 수 있도록 설계했다. 특히 하이브리드 기술 지원 체계를 도입해 차별화된 운영 방식을 구현했다. 단순 기술 지원을 넘어 교육 단계에 따라 맞춤형 심화 지원을 제공하며 집중형 지원과 티켓형 지원을 병행해 운영 효율성과 서비스 품질을 동시에 높였다. 운영 편의성도 강화했다. LG AI연구원 전용 엔터프라이즈 포털을 구축해 관리자가 직접 교육생에게 자원을 할당하고 GPU·CPU·메모리·네트워크 트래픽 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 했다. 이를 통해 관리 효율성을 높이는 동시에 비용 절감 효과도 기대할 수 있다는 설명이다. 회사 측에 따르면 이번 사업은 대형 클라우드 사업자들이 참여한 경쟁 속에서 수주한 성과다. 몬드리안에이아이는 AI 특화 클라우드 기술력과 신속한 데모 시연, 보안 규정 준수 이력 등을 기반으로 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 이번 사례를 통해 AI 인프라 구축 역량을 검증받으며 주요 레퍼런스를 확보한 것으로 평가된다. 회사는 이번 프로젝트를 발판으로 AI 인프라 사업 확장에 박차를 가한다. 향후 멀티 벤더 자원 운영 역량을 고도화하고 GPU 클라우드를 넘어 AI 에이전트, API 라우터 등 고급 기능을 접목해 엔터프라이즈 AI 시장에서 입지를 강화할 계획이다. 고영민 몬드리안에이아이 총괄매니저는 "국가대표 AI '엑사원'을 만드는 LG AI연구원을 고객사로 확보한 것은 우리 기술적 완성도와 운영 노하우를 입증하는 중요한 이정표"라며 "이번 성공 사례를 발판 삼아 AI 전환을 검토 중인 기업·연구소·교육기관 등을 대상으로 맞춤형 인프라 사업을 적극 확장해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.04.24 13:29한정호 기자

[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다는 평이 이어졌다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

[현장] 정부 "글로벌급 AI 서비스 필요…멀티모달·피지컬 AI 논의할 것"

정부와 인공지능(AI) 기업이 글로벌 수준 AI 기술력 확보를 위한 논의에 나섰다. AI 서비스를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 단계로 확장하려는 전략에 시동 걸 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 교보빌딩에서 '독자 AI 관계 기업 간담회'를 열고 AI 서비스 개발을 위한 정책 방향을 공유했다. 이날 간담회에는 네이버, 카카오, LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 주요 AI 기업이 참석했다. 그동안 정부는 'AI 고속도로' 정책을 통한 인프라 확충과 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'를 통한 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 간담회는 이를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 AI 서비스 단계로 확장하려는 후속 전략을 논의하는 자리다. AI 생태계는 그래픽처리장치(GPU)·AI 데이터센터(AIDC) 중심 인프라와 데이터 학습 기반 모델, 실제 활용 서비스 등 3단계로 구성된다. 배 부총리는 "기존 정책으로 확보된 인프라와 모델을 실제 서비스까지 유기적으로 연결해야 한다"며 "이를 국가 단위 AI 전환(AX)을 통해 완성하겠다"고 구상을 밝혔다. 배 부총리는 최근 미국-이란 전쟁 등 불안정한 국제 정세로 인해 독자 AI 기술 확보 필요성이 커졌다고 말했다. 그는 "국방·안보 영역에서 자주적인 AI 경쟁력이 있어야 통제가 가능하다"며 "AI 주도권을 확보하지 못하면 근본적인 경쟁력을 잃을 수 있다"고 강조했다. 이날 정부와 기업 간 논의에서는 AI 서비스 상용화 과제로 '비용'과 '수익모델'이 꼽혔다. 참석 기업도 산업별 특화영역에서 AI 적용을 확대하는 전략을 검토한 것으로 전해졌다. 배 부총리는 글로벌 시장 수준의 AI 서비스 개발을 목표로 제시했다. 단순 국내 활용을 넘어 해외 기업도 선택할 수 있는 '글로벌 톱10 수준' 경쟁력을 확보해야 한다는 판단이다. 그는 "글로벌 톱 수준이 아니면 국내에서도 선택받기 어렵다"며 "한국에서도 구글딥마인드와 앤트로픽이 탄생할 수 있다"고 자신했다. 배 부총리는 AI 기업 지원 방식으로 프로젝트성 자금과 펀드형 투자가 검토되고 있다고 밝혔다. 그는 "대기업에는 사업 단위 지원을, 스타트업에는 '국민성장펀드' 같은 지분 투자 방식이 거론되고 있다"고 설명했다. 독파모서 불거진 '독자성' 논란…"기술력에 우선 초점" 배 부총리는 독파모 사업을 둘러싸고 제기된 독자성 논란에 대해 기술 자체 완성도와 경쟁력을 우선시해야 한다고 주장했다. 단순히 순수 독자 기술 여부에 집중하기보다 실제 시장에서 선택받을 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심이라는 설명이다. 배 부총리는 "모델을 프롬스크래치로 개발했는지, 오픈소스를 일부 활용했는지는 본질이 아니다"며 "우리가 세계적인 수준의 모델을 만들 수 있느냐가 더 중요하다"고 강조했다. 이어 "독자성만 강조하다 아무도 쓰지 않는 모델을 만드는 것은 의미가 없다"고 덧붙였다. 정부는 향후 기업과 협의체를 구성해 관련 정책 논의를 정례화할 계획이다. 배 부총리는 "향후 2~3년이 AI 서비스 경쟁 분수령이 될 것"이라며 "올해 거대언어모델(LLM) 경쟁력 확보, 이후 멀티모달과 피지컬 AI로 확장해 생태계를 완성하겠다"고 강조했다.

2026.03.18 16:54김미정 기자

국내 최초 사내대학원, 'LG AI대학원' 출범

LG경영개발원 AI연구원이 설치한 국내 첫 사내대학원인 'LG AI 대학원'이 4일 개원식을 열고, 본격적인 석박사 학위과정 운영에 들어갔다. 사내대학원은 '첨단산업 인재혁신 특별법'에 따라 기업이 사내 근로자를 석박사급 전문 인력으로 양성하기 위해 교육부 인가를 받아 설치·운영하는 평생교육시설이다. 사내대학원을 졸업하면 대학원 졸업자와 동등한 학력과 학위를 인정받을 수 있다. 교육부는 한시조항인 '평생교육법'과 하위법령을 연내에 개정해 사내대학원 설치·운영 근거를 마련하고 제도를 지속적으로 이어갈 예정이다. LG AI 대학원은 지난해 1월 제도가 시행된 이후, 교육부 인가를 받아 설치된 국내 최초 사내대학원으로 인공지능학과 석사(입학정원 25명)와 박사(입학정원 5명) 학위과정을 운영한다. 교육 비전은 '도메인 지식과 AI 역량을 갖춘 최고의 AI 인재 양성'으로, ▲산업 밀착형 AI 실무 인재 ▲글로벌 기술혁신 선도 AI 연구 리더 ▲AI 연구와 사업화를 연결하는 인재를 체계적으로 육성함을 목표로 한다. 교수진은 산업계와 학계를 아우르는 융합형 체제로 구성했다. 전임교원은 AI 분야 연구 전문성을 갖춘 국내외 유수 연구기관 출신이나 산업 현장 경험을 가진 신진 연구자로 구성한다. 겸임교원은 LG경영개발원 AI연구원 소속 임직원을 중심으로 실습 중심 과목과 연구 과제 지도를 담당한다. 교육과정은 석사 학위과정의 경우 문제해결 중심의 실무형 인재 양성을 목표로 1년 파견(3학기) 교육과정으로 운영한다. 박사 학위과정은 산업 현장의 복잡한 문제를 새롭게 정의하고 이를 해결할 수 있는 독창적인 방법론을 개발하는 연구리더를 양성하는 것을 목표로 하며, 3년 이상의 파견 과정으로 운영한다. 박사 학위과정의 졸업요건으로는 SCI(E)급 논문 1편 이상을 게재하거나 세계 정상급 학술대회 발표가 필수로 포함하는 등 산업 현장과 학계에 모두 기여할 수 있는 인재를 배출하는 데 중점을 두고 있다. 이해숙 교육부 고등평생정책실장은 “LG AI대학원 출범을 기점으로 이론과 실무역량을 겸비한 첨단분야 고급 인재를 양성하는 성공적인 선례가 확산하기를 기대한다”며 “향후 지역대학 육성 등과 관련해 기업과 대학 간 교원 교류·공동연구 등 산학협력 활성화를 위해 기업·산업통상부 등과 적극 협력해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 박동일 산업부 산업정책실장은 “제조업 등 우리 산업의 AI 전환, M.AX는 선택이 아닌 필수 과제가 되고 있는 만큼, LG AI대학원이 첨단산업의 제조 AI 전환(M.AX)를 선도할 핵심 인재 양성에 중추적 역할을 하길 기대한다”고 말했다.

2026.03.04 09:30주문정 기자

LG 멀티모달 '엑사원 4.5' 공개 초읽기...휴머노이드 두뇌 노린다

[바르셀로나(스페인)=박수형 기자] LG가 멀티모달을 갖춘 엑사원 4.5를 올해 상반기 내에 선보인다. 한국형 휴머노이드의 두뇌 역할을 맡는 게 목표다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 1일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 MWC26 개막에 앞서 이상협 LG유플러스 CTO 주재 간담회에서 이같이 밝혔다. 임우형 원장은 “LG는 5년 전인 2021년에 이미 국내 최초로 멀티모달 AI 모델인 엑사원 1.0을 개발했다”며 “수년간 쌓아온 개발 노하우를 기반으로 차원이 다른 경험을 전할 수 있는 멀티모달 AI 모델을 개발할 것”이라고 말했다. 비전언어모델(VLM)로 개발중인 엑사원 4.5는 언어 지능과 시각 지능을 결합, 텍스트와 시각 정보를 인간처럼 복합적으로 이해하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 엑사원 4.5를 시작으로 향후 고도화할 엑사원 VLM 기술이 한국형 휴머노이드인 '케이팩스(KAPEX)' 두뇌 역할을 수행하며 피지컬 AI 시대를 열 핵심 기술로 자리잡는 게 목표다. 엑사원 4.5는 현재 개발 마무리 단계로, 오픈 웨이트 모델로 공개 시점을 조율하고 있다. LG유플러스는 에이전틱 아키텍처 전략을 통해 스스로 진화하는 AI를 구현한다. LG AI연구원과 협력을 통해 실제 고객 문제를 해결하겠다는 뜻이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 “AI 파운데이션 모델 성능 개선과 함께, 실제 고객의 문제를 해결할 수 있는 시스템적인 진화 구조가 중요하며 이를 위한 '에이전틱 아키텍처'를 확보하는 것이 LG유플러스의 에이전틱 AI 전략의 핵심”이라고 설명했다. LG유플러스는 '계획-실행-평가-수정' 과정을 끊임없이 반복하는 과정에서 스스로 학습하며 진화하는 다단계 에이전틱 AI 구조를 구현해 기존 사용자의 질의에 응답하는 방식의 한계를 뛰어넘는다는 계획이다. 이상엽 CTO는 “단일 추론을 넘어 계획과 실행, 평가와 수정이 반복되는 순환 고리를 통해 스스로 진화하는 에이전틱 아키텍처를 얼마나 정교하게 설계하느냐가 승부처가 될 것”이라고 내다봤다. 이어, “LG유플러스는 LG AI연구원과 한 팀으로 움직이는 밀착 협업으로 시간이 지날수록 똑똑해지는, 고객이 안심할 수 있고, 개인 맞춤형으로 편리함을 제공하는 에이전틱 AI의 표준을 제시하겠다”며 “고객들이 'LG의 AI는 언제 어디서나 나를 정말 잘 이해하고 있구나'라고 체감할 수 있는 경험을 제공하며 시장의 판도를 바꾸겠다”고 강조했다.

2026.03.02 08:00박수형 기자

[유미's 픽] "말하는 AI는 끝났다"…MWC 2026서 '에이전틱 AI' 주도권 경쟁 본격화

다음 달 스페인 바르셀로나에서 열리는 세계 최대 이동통신 전시회 '모바일월드콩그레스(MWC 2026)'가 인공지능(AI) 소프트웨어 경쟁의 분기점이 될 것으로 전망된다. 단순 생성형 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행까지 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'가 통신·커머스·엔터프라이즈 현장으로 빠르게 확산되면서 산업 지형을 바꾸고 있어서다. 26일 업계에 따르면 MWC 2026은 다음 달 2일(현지시간)부터 5일까지 세계이동통신사업자협회(GSMA) 주최로 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 열린다. 올해는 2006년 바르셀로나로 MWC 개최지를 옮긴 뒤 20주년이 되는 해로, 지난 20년간의 여정을 돌아보는 상징적인 행사가 될 전망이다.GSMA는 AI와 차세대 네트워크 기술이 결합하면서 산업과 사회 전반이 지능화되는 변곡점에 진입했다고 보고 올해 슬로건을 '지능화 시대(The IQ Era)'로 내세웠다. 업계에선 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 업무 수행 능력과 신뢰성을 가르는 국면에 접어들었음을 이번 전시에서 확인할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 글로벌 빅테크와 클라우드 기업, AI 스타트업, 컨설팅·보안 업체들은 자율형 소프트웨어를 앞세워 MWC 2026에서 새로운 비즈니스 모델을 제시할 예정이다. 각 기업들은 단순 기능 시연이 아닌 AI가 목표를 설정하고 데이터를 분석한 뒤 실행까지 이어가는 구조를 실제 서비스 형태로 구현하겠다는 전략을 앞세우고 있다.올해 전시의 핵심은 '보고 듣는 AI'에서 '행동하는 AI'로의 전환이다. 이에 맞춰 일정 관리와 고객 응대, 구매·결제 등 실제 업무를 단계적으로 수행하는 '에이전틱 AI'가 주요 데모로 등장한다. 사람의 승인 하에 실행까지 이어지는 구조로, AI가 보조 도구를 넘어 업무 대리인으로 확장되는 단계라는 분석이 나온다.구체적인 기업 전략도 이를 뒷받침한다. 유통·커머스 분야에서는 구글이 제미나이를 기반으로 음성 인터페이스와 결합한 실행형 AI 전략을 강조하며 사용자의 승인 하에 구매 단계까지 연결되는 구조를 제시한다. AWS는 '베드록(Bedrock)'을 통해 산업별 맞춤형 AI 에이전트 구축 사례를 소개하며 워크플로 자동화와 비용 절감 효과를 부각할 예정이다. 업계에선 이를 '에이전틱 커머스'의 초기 단계로 해석한다. 엔터프라이즈 영역에서는 마이크로소프트가 AI 보안·거버넌스를 강화한 플랫폼 전략을 앞세운다. 실행 로그 추적과 권한 통제 기능을 강화해 자율형 AI가 기업 시스템 안에서 안전하게 작동할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞추고 있다. AWS와 구글 클라우드 역시 다중 에이전트 오케스트레이션 기능을 고도화해 기업 고객의 업무 자동화를 지원한다는 방침이다. AI 신뢰성 확보 움직임도 활발하다. 셀렉트스타는 '글로벌 AI 레드팀 챌린지'를 통해 SK텔레콤 'A.X K1', LG유플러스 '익시젠(ixi-GEN)', AT&T '애스크(Ask) AT&T' 등 통신 특화 대형언어모델(LLM)의 취약점을 점검한다. 또 자사 신뢰성 평가 플랫폼 '다투모(Datumo)'를 활용해 편향, 허위정보 유도, 유해성 등 다양한 기준에서 모델을 검증한다는 계획이다. 해외 전문 AI 기업들도 산업별 특화 솔루션을 선보인다. 음성 기반 AI 분야에서는 미국 사운드하운드 AI가 매장 현장에서 고객 응대를 지원하는 '세일즈 어시스트(Sales Assist)'를 선보인다. 중국 타임케틀은 40여 개 언어를 지원하는 실시간 통역 소프트웨어 X1을 통해 협업 환경에서의 활용 가능성을 강조한다. 모델 초경량화 기술을 보유한 유럽 스타트업 컴팩티파이AI 역시 클라우드 연결 없이 기기 내부에서 연산이 가능한 알고리즘을 공개할 계획이다.MWC와 함께 열리는 스타트업 행사 '4YFN(4 Years From Now)'에서도 실행형 AI 흐름이 감지된다. 올해 주제는 '인피니트 AI(Infinite AI)'로, 산업과 일상에 밀착된 지능형 애플리케이션이 소개된다. 이 자리에서 핀란드 스타트업 스카이포라는 AI 기반 기상 지능 소프트웨어를 통해 극단적 기상 변화를 예측하는 솔루션을 선보이고, 마이브로는 감성 지능(EQ)을 반영한 'AI 스포츠 코치'를 공개한다. 국내 기업들도 상용화 경쟁에 나선다. 래블업은 개인용 AI 플랫폼 '백엔드닷AI:고(Backend.AI:GO)'를 통해 오프라인 환경에서도 소형언어모델(SLM)을 구동할 수 있는 구조를 선보인다. 다수의 기기를 연결하는 '메시 모드(Mesh Mode)'와 외부 클라우드로 전환하는 '하이브리드 버스팅' 기능을 통해 확장성을 확보했다.이스트소프트는 실시간 대화형 AI 휴먼 서비스 '페르소 인터랙티브'를 공개하며 NTT·니혼교통과 협력한 일본 택시 도입 사례를 비롯해 리테일·라이브커머스 적용 시나리오를 소개한다. 전시장에서는 KT 부스와 삼성전자 부스에서 각각 연계 시연도 진행될 예정이다. 실행형 AI 확산에 맞춰 인프라 경쟁도 본격화되고 있다. LG그룹은 'AI 원팀'을 구성해 MWC 2026에 참가하고 LG유플러스를 중심으로 AI 데이터센터(AIDC) 기술 역량을 공개한다. 이 자리에서 전력·냉각·운영을 통합 설계한 AI 특화 데이터센터 구축 전략과 함께 LG AI연구원·퓨리오사AI와 협업한 '소버린 AI 어플라이언스'를 선보일 예정이다. 또 그룹 차원의 냉각·전력 관리 기술과 데이터센터 운영 역량을 앞세워 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 안정적으로 운용하는 'AI 공장' 모델을 제시한다는 구상이다. 업계 관계자는 "이번 MWC는 AI 기술이 실험 단계를 넘어 실제 산업 운영 구조에 편입되는 과정을 확인하는 무대가 될 것"이라며 "실행력과 신뢰성을 갖춘 소프트웨어가 경쟁력을 좌우하는 시대가 본격화하고 있다는 신호"라고 말했다.

2026.02.26 13:50장유미 기자

LG AI연구원이 제시한 글로벌 AI 거버넌스 미래는?

LG그룹이 인도 뉴델리서 열린 인공지능(AI) 정상회의에서 글로벌 AI 거버넌스·협력 방안을 논의했다. LG AI연구원은 지난 20일(현지시간) 인도 뉴델리 바라트 만다팜에서 개최된 '인도 AI 영향 정상회의'에 참가해 글로벌 협력 방안과 실행 사례를 발표했다고 23일 밝혔다. 유네스코와 유엔 인권최고대표가 공동 주관한 행사에서 한국 대표 기업으로 참여했다. 이번 행사에서 김유철 LG AI연구원 전략부문장은 범용 AI 위험분류체계 한국판인 'K-AUT'를 공개했다. K-AUT는 인류 보편적 가치와 사회 안전, 한국적 특수성, 미래 위험 등 4개 핵심 영역 226개 세부 항목으로 이뤄졌다. 각 항목마다 5가지 판별 기준을 뒀다. 이 체계는 단순 가이드라인이 아니라 AI 모델과 서비스 안전성을 검증하고 강화하는 도구로 개발됐다. LG AI연구원은 이를 AI 파운데이션 모델 '엑사원' 안전성 검증에 활용했으며 그 결과를 공개하고 있다. 한국적 특수성 영역은 각 국가와 지역의 고유한 맥락을 반영한 항목으로 대체할 수 있도록 설계해 향후 다른 국가로 확장 적용할 수 있도록 했다. 구글과 마이크로소프트, 인도 소프트웨어산업협회, 월드 벤치마킹 얼라이언스 등과 기업의 책임 있는 AI 정책 내재화 방안을 논의했다. LG AI연구원은 오는 5월 글로벌 공개를 앞둔 'AI 윤리 MOOC 프로젝트'도 소개했다. 이 프로젝트는 전 세계 전문가와 연구자 정책 입안자 대상으로 AI 기술의 올바른 개발과 활용 사례를 교육 프로그램으로 제공해 공공과 민간의 윤리 역량을 높이는 것이 목적이다. 해당 MOOC는 윤리영향평가와 데이터 컴플라이언스 AI 에이전트 등 실제 운영 노하우를 공개하고 10개 모듈로 구성됐다. 하버드대와 뉴욕대, 노트르담대, 유엔대 모질라 재단 세계과학기술윤리위원회 등 기관 석학 15명으로 구성된 국제자문위원회도 운영 중이다. LG AI연구원과 유네스코는 5월 서울에서 MOOC 론칭 행사를 열 예정이다. 강의는 글로벌 온라인 교육 플랫폼 코세라를 통해 누구나 무료로 수강할 수 있다. 팀 커티스 유네스코 남아시아 지역 사무소장은 "이번 MOOC 핵심은 '설계에 의한 윤리'"라며 "문제가 발생한 이후에 윤리를 묻는 것이 아니라 처음부터 이 질문을 개발 과정 안에 내재화해야 한다"고 밝혔다.

2026.02.23 09:38김미정 기자

[종합] 모티프 합류한 독파모 2차전, 8월에 결판…독자성·데이터 활용성 '관건'

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스가 선정되면서 3개 자리를 둘러싼 2차전의 본격적인 막이 올랐다. 이번 경쟁이 대기업 2곳과 스타트업 2곳 구도로 재편된 가운데 2차 평가에서 정부가 어떤 기준을 내세울지, 모티프테크놀로지스가 기존 정예팀과 달리 어떤 전략으로 실력을 드러낼 수 있을지 관심이 집중된다. 20일 과학기술정보통신부에 따르면 모티프테크놀로지스는 트릴리온랩스를 제치고 기존 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 2차 평가에 도전할 네 번째 'K-AI' 정예팀으로 이날 선정됐다. 독자 아키텍처로 AI 모델을 설계한 경험, 상대적으로 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적인 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성한 경험에서 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다.지난해 2월 설립된 모티프테크놀로지스는 반도체 기업 모레 자회사로, 고성능 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달모델(LMM) 모두를 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖췄다. 특히 지난 해 11월 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 순수 국산 기술이란 점에서 주목받았다. 또 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발·적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스는 정예팀으로 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST), 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등을 포함시켰다. 또 300B급 추론형 LLM(거대언어모델)을 시작으로 310B급 VLM(비전언어모델), 320B급 VLA(비전언어액션모델) 등으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 개발·확보하겠다는 목표를 세웠다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 말했다. 이어 "모델과 SW를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축할 것"이라며 "산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI G3로 도약하는 데 기여하겠다"고 덧붙였다. 업계에선 모티프테크놀로지스가 독파모 2차전 마지막 정예팀으로 합류하면서 대기업 2곳, 스타트업 2곳이라는 이상적인 밸런스로 경쟁 구도가 갖춰졌다고 평가했다. 자본과 인프라를 갖춘 대기업의 안정감에 속도감 있고 혁신 지향적인 스타트업의 패기가 더해지며 국가 AI 프로젝트가 한층 역동적으로 추진될 것이란 기대감도 내비쳤다. 또 정부가 기존 업체들과의 형평성을 맞추기 위해 모티프테크놀로지스에 전폭적인 지원에 나섰다는 점에서 얼마나 기술 격차를 줄여나갈 수 있을지를 두고 주목하고 있다. 정부는 모티프테크놀로지스에 독자 AI 모델 개발에 필요한 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200만 768장을 지원할 예정으로, H100과 B200을 함께 공급받는 LG AI연구원, 업스테이지에 비해 모티프테크놀로지스가 좀 더 유리한 고지에 오른 것으로 보인다. 개발 기간도 모티프테크놀로지스에 불이익이 없도록 형평성을 맞췄다. 정부는 기존 3개 정예팀은 1월부터 6월 말까지 AI 모델을 개발하고, 모티프테크놀로지스는 2월부터 7월 말까지 개발할 수 있도록 기간을 정했다. 또 모든 정예팀이 AI 모델 개발을 마친 이후 8월 초 내외에 단계 평가를 진행키로 했다. 데이터 지원은 기존 업체와 동일하게 진행된다. 정부는 데이터 개별 구축·가공에 17억5000만원, 데이터 공동구매·활용에 100억원 수준을 모티프테크놀로지스에 지원하고 'K-AI 기업' 명칭도 부여키로 했다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스가 트릴리온랩스보다 기술력이 조금 더 있다고 평가돼 추가 사업자로 선정은 됐지만, 기존 3개 업체들과 이미 경쟁해 한 번 탈락했던 상황에서 이번 정부 지원으로 얼마나 격차를 좁힐지가 관건"이라며 "기존 3개 업체들이 단계평가 전 한 달의 시간 동안 미리 3차 평가 준비에 나설 가능성이 높다는 점도 고려할 부분"이라고 말했다. 일각에선 모티프테크놀로지스의 합류로 업스테이지가 제일 긴장감이 높을 것으로 예상했다. 같은 스타트업인데다 모티프테크놀로지스와 달리 업스테이지가 B200을 온전히 지원 받지 못한다는 점에서다. 또 모티프테크놀로지스가 300B급 추론형 LLM을 2차 평가 목표로 내세운 것이 200B 모델을 앞세운 업스테이지를 겨냥한 것이란 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스 입장에선 일단 GPU를 정부 지원으로 돌려 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 도전할 수 있고, 인지도도 높일 수 있다는 점에서 엄청난 기회를 잡은 것이라고 보여진다"며 "업스테이지를 넘어설 목표로 2차 평가전에 나설 가능성이 높다"고 밝혔다. 이 같은 상황에서 정부는 정예팀들과 2차 평가 기준·방안 등을 조만간 협의·확정해 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 뒷받침하고, 이를 통해 우리나라 AI 생태계 경쟁력 제고 등을 적극 도모한다는 계획을 내놨다. ▲벤치마크 평가 ▲전문가 평가 ▲사용자 평가 등 기존 단계평가의 큰 틀은 유지하되, 글로벌 주요 리더보드 타겟으로 글로벌 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에 '독자성' 평가 세분화 등도 검토키로 했다. 또 재공고 시행 배경이 된 개발 모델의 독자성 잣대는 '초기 데이터 로그 보유 및 자체 문제해결 능력'으로 규정해 논란을 불식시키기 위한 노력에도 나섰다. 업계에선 2차 평가 핵심으로 단순한 성능 고도화를 넘어 산업 현장 적용을 위한 '확장성 및 활용성'이 될 것이라고 예상했다. 또 최근 정부가 공공 데이터 개방에 적극 나서고 있는 만큼 데이터를 AI 모델로 얼마나 잘 활용할 수 있을지도 관건이 될 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "2차 평가 기준이 1차 때랑 크게 바뀌지 않을 듯 해 모티프테크놀로지스가 기존 3사와의 기술 격차를 어떻게 좁힐 수 있을지가 관건"이라면서도 "정부가 2차 평가에선 컨소시엄에 참여한 기업들과 주관사가 AI 모델 개발 과정에서 어떻게 구체적으로 협업할 수 있는지가 주요 기준이 될 것"이라고 예상했다. 그러면서 "AI 모델 개발에서 끝나는 게 아니라 각 컨소시엄들이 현장에서 어떻게 활용할지에 대한 계획을 잘 드러내는 것이 중요해보인다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "정부가 개방한 공공 데이터를 AI 모델을 학습할 때 잘 활용해 우리나라에 특화된 AI로 얼마나 잘 만들 수 있는지가 2차 평가에서 중요하게 반영될 것"이라며 "모델 성능이나 크기보다 데이터 활용도, 우리나라 상황과 한국어 맥락에 맞는 답변을 제대로 내놓을지에 대한 평가가 좀 더 심도있게 진행될 듯 하다"고 전망했다.

2026.02.20 18:47장유미 기자

[독파모 4파전] 프로젝트 2차 평가 국면…정예팀 핵심 전략은?

정부 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트가 2차 평가 국면에 들어서면서 4개 정예팀은 멀티모달 확장과 산업 적용을 앞세운 로드맵으로 경쟁력 강화에 나섰다. 20일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 독파모 신규 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정하고 2차 심사 절차에 착수했다. 이에 따라 기존 3개 팀을 포함한 총 4개 정예팀이 기술 경쟁을 시작한다. 이번에 합류한 모티프테크놀로지스는 300B급 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 비전언어모델(VLM), 320B급 비전·언어·행동 통합 모델(VLA)로 모델을 단계적으로 확장하는 로드맵을 제시했다. 모델 가중치와 소스코드, 연산 최적화 라이브러리까지 전 영역을 오픈소스로 공개하고, 대국민 플랫폼과 API를 통해 생태계 확산을 병행한다는 전략이다. LG AI연구원은 2360억 개 매개변수 규모 'K-엑사원'을 중심으로 성능 고도화 전략을 이어간다. 해당 모델은 전문가혼합(MoE) 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 메모리 요구량과 연산량을 70% 절감한 것이 특징이다. 모델의 핵심 언어 이해·추론 성능을 글로벌 수준까지 끌어올리는 것에 집중한다. 이후 LG 계열사에 모델 적용을 확대하고 국내 기업 대상 API 확산과 연구 협력을 강화할 계획이다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B'를 200B 규모로 확장한다. 법률·의료·공공·제조·교육 등 분야별 기업과 협력 체계를 구축해 실사용 사례를 추가 확보할 방침이다. 최종적으로는 모델을 300B급까지 업그레이드할 예정이다. SK텔레콤은 '에이닷엑스(A.X) K1' 멀티모달 확장을 핵심 과제로 제시했다. 이미지 인식을 넘어 음성·영상까지 처리 가능한 구조로 고도화하고, 후속 모델 '에이닷엑스(A.X) K2' 등 차세대 모델을 연이어 개발해 산업 현장 적용성을 강화한다. 기존 3개 정예팀은 1월~6월말까지 AI모델을 개발하고, 추가 1개 정예팀은 선정된 2월부터 7월말까지 개발한다. 정부는 8월초 내외에 단계평가를 진행할 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "기업이 도전을 통해 우리 AI 생태계를 살아 숨쉬게 하고, 이를 통해 더 크고 경쟁력 있는 대한민국 AI 생태계를 만드는데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.02.20 17:55김미정 기자

[독파모 4파전] 1개 정예팀 추가…LG·업스테이지·SKT "기존 로드맵대로"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀을 선정한 가운데 기존 3개 팀은 계획대로 모델 기술 경쟁력을 업그레이드하겠다고 입장을 밝혔다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사에서 브리핑을 열고 독파모 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정했다고 발표했다. 이로써 독파모 프로젝트 정예팀은 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스로 구성됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다. 신규 정예팀 소식에 기존 3개 팀은 전략 변화 없이 모델 고도화에 집중하겠다는 입장을 밝혔다. LG 관계자는 "이번 프로젝트를 통해 4개팀 모두 동반 성장하길 바란다"고 밝혔다. 업스테이지 관계자는 "우리가 당초 세웠던 계획대로 모델 기술력을 꾸준히 업그레이드할 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자 "모델 규모와 성능, 추론 능력을 올리는 데 주력할 것"이라며 "특히 모델이 다양한 언어를 커버할 수 있게 학습 데이터량을 늘릴 것"이라고 말했다. 과기정통부는 4개 팀 경쟁 체제를 곧장 가동할 방침이다. 오는 6월 말에서 7월 초로 예상되는 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 일정이다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 내년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200과 데이터 공동구매, 구축·가공 지원 등을 받는다. 업계에선 신규 선발팀이 1단계 경쟁을 거치지 않고 2단계부터 합류하는 점을 들어 형평성 문제가 나왔다. 개발 현장에서는 이를 특혜가 아닌 후발 주자가 감수해야 할 기술적 이중고로 분석했다. 지난 6개월간 축적한 데이터 정제 노하우와 시행착오 경험 측면에서는 기존 정예팀들이 앞설 수밖에 없다는 이유에서다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "기존 팀은 한 차례 평가받은 모델 기반으로 고도화 작업에만 집중하면 되지만, 신규 팀은 1단계 평가 수준의 모델 구축과 2단계 평가 목표인 고도화 작업을 동시에 수행해야 한다"며 "물리적인 시간 격차를 단기간에 압축적으로 극복해야 하는 만큼 신규 진입 팀에게 기술적 난이도가 더 높은 상황"이라고 말했다. 또 다른 업계 관계자도 "정부의 인프라 지원으로 GPU 등 하드웨어적 격차는 줄일 수 있겠지만, 모델 크기를 키우고 학습시키는 과정에서 얻은 최적화 경험은 단시간에 확보하기 어렵다"며 "기존 팀들이 구축한 기술적 격차가 존재해 신규 팀 합류가 경쟁 구도를 즉각적으로 변화시키기는 어려울 것"이라고 설명했다.

2026.02.20 17:09김미정 기자

LG AI연구원, '피지컬 AI' 전담팀 확대 개편…"로봇 상용화 시동"

LG그룹이 휴머노이드 로봇 상용화를 앞당기기 위해 피지컬 인공지능(AI) 전담팀을 확대한 것으로 전해졌다. 15일 업계에 따르면 LG AI연구원은 지난달 기존 '비전랩'을 '피지컬인텔리전스랩'으로 확대 개편했다. 해당 랩은 연구원을 구성하는 7개 최상위 조직 중 하나다. 기존 이미지·영상 인식 중심 연구에서 한발 더 나아가 로봇과 스마트팩토리를 구동하는 행동 모델 개발을 전담한다. 행동 모델은 로봇이 단순히 주변 환경을 인식하는 단계를 넘어 물체를 집거나 장애물을 피하는 과정에서 관절과 액추에이터를 어떻게 움직일지 구체적으로 명령하는 기술이다. 언어·비전 모델보다 기술 난도가 높아 피지컬 AI 시대 핵심 경쟁력으로 평가된다. 특히 로봇이 인간의 동작을 모방하도록 학습시키는 행동 데이터는 확보 자체가 쉽지 않고 구조도 복잡해 모델 고도화가 까다롭다. 이에 따라 연구원은 데이터 연구를 담당하는 '데이터인텔리전스랩'과 협업 체계를 강화해 학습·검증 환경을 체계화했다. 그동안 LG AI연구원은 한국이 국가 차원에서 피지컬 AI를 위한 행동 데이터 수집이 시급하다고 강조한 바 있다. 김승환 LG AI연구원 상무는 지난해 지디넷코리아 인터뷰에서 국가 차원 로봇 데이터 생산 센터 구축이 중요하다고 밝혔다. 김 상무는 "로봇 데이터센터에서는 로봇 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 덧붙였다.

2026.02.15 10:38김미정 기자

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