ZDNet 검색 페이지

'AI '통합검색 결과 입니다. (8765건)

배경훈 부총리 "새해가 대한민국에 아주 중요...퀀텀 점프 기대"

"과학기술이 성장해야 미래가 있다. 2030년을 위해선 몇 단계 성장해야 한다. 올해가 대한민국에 아주 중요한 해다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 2일 10시 과기정통부 4층 대회의실에서 열린 시무식에서 "지난해 정권 교체 과정과 부총리제 신설 등으로 모두가 많은 스트레스 받은 것은 안다. 하지만 새해에도 더 열심히 뛰어달라. 모든 부처가 우리를 지켜보고 있다"며 재차 "중요한 해"임을 강조했다. 배 부총리는 이날 시무식에서 지난 1일 발표한 신년사와는 별도로 그간 겪었던 허심탄회한 소감을 토로하며 새해 바람을 피력했다. 배 부총리는 "지난해 예상치 못한 일도 있었음에도 모두가 힘합쳐 일해줘서 감사하다"며 "다만, 올해도 지난해보다 안바쁠 것이라고 얘기하기가 어렵다. 불확실성도 많이 해소됐고, 지난해 준비한 일을 차근차근 풀어 실행하는 일을 올해 모두 해야 한다"고 말했다. 일하는 방식과 관련 배 부총리는 공식 신년사에 담기지 않은 새로운 조직 문화 정착에 대해 언급했다. 배 부총리는 "대통령께서도 효율적인 방식에 대한 얘기가 있었다. 과기정통부의 일하는 실험적 방식에 대한 질문도 나왔다"며 "지난해 말 정부가 공무원에 도입한 '범정부 초거대AI 공통기반' 서비스를 A시대 전략과 전문성 확보를 위해서라도 내년엔 직원 90%가 이 시스템을 사용할 것을 기대한다"고 언급했다. 배 부총리는 "기업에서 느낀 것은 경제상황이 생각보다 심각하다는 것"이라며 "나라를 살리는 길이라 생각하고, 더 큰 소명감 갖고, 도전해 달라. 올해 몇 단계 퀀텀점프 해야 한다. 전문성 확보와 성장을 더 고민해달라"고 덧붙였다. 한편 과기정통부는 이날 오후 직원 사기진작 차원에서 AI실에 핏자를 배달할 계획이다.

2026.01.02 11:31박희범

정신아 카카오 "AI·글로벌 응축된 에너지로 성장 기어 전환"

카카오그룹이 2026년에 대해 '응축의 시간'을 마무리하고 '방향성 있는 성장'을 본격화하는 원년임을 선언했다. 올해 인공지능(AI)과 글로벌 팬덤을 새 성장 동력으로 그룹의 가치를 높여나간다는 전략이다. 정신아 의장은 2일 신년사를 통해 “지난해는 내실을 다지고 시스템을 정비하며 그룹의 역량을 핵심 중심으로 모아온 응축의 시간이었다”며 “이제는 응축된 에너지를 바탕 삼아 '성장'으로 기어를 전환할 시점”이라고 밝혔다. 카카오그룹은 지난 2년여 동안 그룹 전반의 강도 높은 거버넌스 효율화를 단행했다. 그 결과 한때 147개에 달했던 계열사를 지난해 말 기준 94개까지 줄였고, 지난해 2분기와 3분기 연속으로 사상 최대 실적을 기록하며 재무적 안정성을 달성했다. 카카오그룹은 올해 성장을 이끌 두 개의 핵심 축으로 '사람 중심의 AI(Human-centric AI)'와 '글로벌 팬덤 OS(Global Fandom Operating system)'를 제시했다. '사람 중심의 AI'는 5천만 사용자의 일상과 관계 속 맥락을 이해해 온 카카오만의 강점을 극대화하는 전략이다. 이를 위해 카카오그룹은 개인정보를 보호하는 온디바이스 AI(On-device AI)를 더욱 고도화해 나갈 계획이다. 정 의장은 “AI가 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 사용자의 의도와 상황을 먼저 이해하고 다음 행동을 연결해주는 에이전틱 AI(Agentic AI)로 진화해 갈 것”이라고 강조했다. AI 전략의 실행력을 높이기 위해, B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라 영역은 외부 파트너십을 통해 유연하게 확장하는 구조를 구축한다. 효율성과 확장성을 동시에 확보함으로써 지속가능한 성장을 담보하려는 전략이다. 두 번째 성장 축인 '글로벌 팬덤 OS'는 카카오그룹이 보유한 슈퍼 IP, 플랫폼, 온·오프라인 인터페이스 등 '풀스택(Full-stack) 자산'을 결합해 전 세계 팬들이 소통하고 가치를 창출하는 글로벌 팬덤 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 두 가지 성장 축을 연결하는 핵심 인프라는 '웹(Web)3'가 맡는다. 웹3는 AI 에이전트의 예약·결제부터 팬들의 참여에 대한 혜택까지, 다양한 활동을 안전하고 투명하게 연결하는 신뢰망으로 작동한다. 이는 결국 카카오그룹이 그리는 '넥스트 파이낸스(Next Finance)'의 실현으로 이어지게 될 것이라는 기대다. 정 의장은 “2026년은 카카오의 새로운 15년이 시작되는 해”라며 “과거의 성공 방정식에 안주하지 않고, AI를 각자의 역량과 아이디어를 증폭시키는 '창의적 승수'로 삼아 1+1이 2를 넘어서는 담대한 도전을 이어가자”고 당부했다.

2026.01.02 11:16김민아

곽노정 SK하이닉스 사장 "AI는 상수…선행 기술·제품 한발 앞서 개발해야"

곽노정 SK하이닉스 대표이사는 2일 신년사를 통해 새해 경영 전략 및 목표를 공유했다. 곽 사장은 "2025년은 역대 최고의 성과를 달성하며 질적, 양적으로 분명한 성장을 이뤄낸 의미 있는 한 해였다"며 "구성원과 경영진이 원팀 정신으로 역량을 집중한 데 따른 결과"라고 밝혔다. 그러면서 "이제는 작년 성과를 발판으로 새로운 도전에 나서야 할 시점"이라며 "예상을 뛰어넘었던 AI 수요는 기대 이상의 호재가 아닌 상수가 됐으며 경쟁의 강도는 높아지고 있다"고 전했다. 이에 SK하이닉스는 단순히 1등이 되는 것을 넘어, 고객의 만족을 최우선으로 하는 진정한 파트너 역할을 수행하고 사회의 지속 발전에 기여하는 초일류 기업으로 나아가는 것을 목표로 삼고 있다. 곽 사장은 "이를 위해 SKMS(SK 매니지먼트 시스템)를 바탕으로 한 기술 우위와 수익성 중심 경영 기조를 유지하면서도 미래를 준비하기 위해 충분한 투자와 노력을 기울여야 한다"며 "업계를 선도한다는 동기부여는 극대화하되 패기 있게 도전하는 SUPEX 정신과 끊임없이 점검하는 겸손한 태도, 협업의 문화 역시 지속되어야 한다"고 강조했다. 또한 "치열한 기술적∙전략적 논의를 통해 원팀 정신을 완성하는 것 역시 중요하다"고도 덧붙였다. 곽 사장은 격변하는 AI 환경 속에서 차별화된 시장경쟁력 확보를 위해선 속도가 무엇보다 중요하다고 내다봤다. 그는 "선행 기술과 차세대 제품을 한발 앞서 개발해 입지를 확고히 하고, AI 기술 도입도 속도감있게 추진함으로써 O/I 전반의 경쟁력을 지속 강화해야 한다"며 "아울러 진정한 풀스택 AI 메모리 크리에이터로 도약하기 위해 기존의 틀에 머무르지 않고 고객이 가장 필요로 하는 가치를 창의적인 방식으로 제시하고 구현해 나가는 노력도 필요하다"고 밝혔다. 끝으로 곽 사장은 "이러한 노력을 바탕으로 고객에게 차별화된 제품을 제공하고 명확한 미래 비전을 제시하며 가장 신뢰받는 파트너로 자리매김하는 것은 물론, 초일류 기업으로 한 단계 도약하는 2026년을 함께 만들어가길 바란다"고 강조했다.

2026.01.02 10:21장경윤

KAIST-네오젠로직, AI 항암 백신 설계…"2027년 FDA 승인 목표"

AI(인공지능) 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술이 개발됐다. 오는 2027년 FDA(미식품의약국) 승인이 목표다. KAIST는 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 네오젠로직과 공동으로 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다. B세포는 항체를 만드는 백혈구 일종이다. 활성화되면 암 항체를 대량 분비하는 형질세포와 면역을 유도하는 기억B 세포로 분화한다. 그러나 그동안 암 치료 등에 쓰이는 신생항원은 주로 T 세포 반응성 예측에 의존했다. T세포는 세포성 면역(cell-mediated immunity)을 담당하는 백혈구의 한 종류다. 최정균 교수는 "대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증했다"며 "신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술"이라고 설명했다. 신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원이다. 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA(메신저RNA) 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발했다. 현재 글로벌 제약사와 항암백신 임상시험을 진행 중이다. 그러나 항암백신 기술은 대부분 T 세포 면역반응으로 이루어져왔다. B 세포가 매개하는 면역반응에 대한 검증과 연구는 부족했다. 최 교수는 "존스홉킨스대학교 연구를 보면 B 세포 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다고 지적한다"고 말했다. 연구팀은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다. 논문 공동 제1저자인 김정연 박사는 "쥐 실험을 통해 임상 자료 검증이 이루어졌고, B세포의 효과에 대해선 유의미한 결과를 얻었다"고 설명했다. 최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 네오젠로직과 개인맞춤형 항암백신 플랫폼 전임상 개발을 진행하고 있다"며 "오는 2027년 임상 진입을 목표로 FDA IND 제출을 준비 중”이라고 말했다. FDA IND는 사람에게 처음으로 신약을 투여하기 전, FDA에 임상시험을 해도 되는지 허가를 받는 절차다. 네오젠로직은 지난해 SCL사이언스 자회사로 인수됐다. 본래 펜타메딕스였은데, 인수 과정에서 네오젠로직으로 개명했다. 암 백신 개발 전문기업이다. 최정균 교수가 대표를 맡고 있다. 연구는 김정연 박사와 함께 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐다.

2026.01.02 09:43박희범

챗GPT에 속은 학생들 "아는 것만 물어볼래요"…'AI 검증 전략' 스스로 개발

그리스 고등학생 109명을 대상으로 한 실험에서 챗GPT-5의 허위 정보 생성(환각) 문제를 직접 경험한 학생들이 AI 사용 방식을 스스로 제한하는 흥미로운 행동 패턴이 발견됐다. 이들은 AI에게 질문할 때 자신이 이미 알고 있는 주제만 선택해 답변의 정확성을 검증할 수 있도록 하는 전략을 취했다. 연구자들은 이를 '인식론적 안전장치(epistemic safeguarding)'라는 새로운 개념으로 명명했다. AI 환각 경험 후 달라진 학생들의 대처법 해당 논문에 따르면, 그리스 국립 아테네대학교 연구팀은 2025년 9월부터 10월까지 그리스 아테네 인근 3개 고등학교의 16세 학생 109명을 대상으로 챗GPT-5 활용 수업을 진행했다. 이 연구의 핵심은 학생들에게 의도적으로 챗GPT-5의 환각 현상을 경험하게 했다는 점이다. 연구팀은 8시간에 걸친 수업에서 학생들에게 정보 검색, 이력서 작성, 문서 및 영상 요약, 이미지 생성, 퀴즈 제작 등 7가지 활동을 제공했다. 특히 챗GPT-5가 허위 과학적 사실을 만들어내거나 잘못된 역사·지리 정보를 제공하는 사전 확인된 질문들을 학생들에게 직접 입력하도록 했다. 학생들은 AI가 생성한 답변을 검색을 통해 확인하면서 오류를 직접 발견했다. 36명의 학생을 대상으로 한 심층 인터뷰에서 많은 학생들이 "앞으로는 내가 어느 정도 아는 주제에 대해서만 챗GPT에 물어볼 것"이라고 답했다. 이들은 자신이 기존에 알고 있는 지식을 활용해 AI의 답변이 정확한지 판단할 수 있을 때만 AI를 사용하겠다는 전략을 세운 것이다. 연구팀은 이러한 행동을 단순한 사실 확인을 넘어서 학생들이 AI 사용 영역을 스스로 제한함으로써 인식론적 통제권을 유지하려는 능동적인 메타인지 전략으로 해석했다. AI에 대한 태도는 긍정적이지만 불안감도 공존 학생들의 AI에 대한 태도를 측정하기 위해 연구팀은 'SATAI(Student Attitude Toward Artificial Intelligence)' 척도를 사용했다. 5점 척도로 측정한 결과, 전체 평균은 3.24점으로 중간 이상의 긍정적 태도를 보였다. 특히 "AI가 사람들의 삶을 더 편리하게 만든다"(3.65점)와 "학교에서 AI에 대해 배우는 것이 중요하다"(3.52점) 항목에서 높은 점수를 받았다. 그러나 세부적으로 살펴보면 흥미로운 차이가 나타났다. 인지적 태도(AI가 중요하다는 생각)는 3.44점, 정서적 태도(AI에 대한 감정)는 3.38점으로 비교적 높았지만, 행동적 의도(실제 AI를 사용하거나 관련 진로를 선택하려는 의향)는 3.04점으로 상대적으로 낮았다. "AI 분야에서 일자리를 선택하겠다"는 항목은 2.58점으로 가장 낮은 점수를 받았다. 이는 학생들이 AI의 교육적 가치는 인정하지만 실제 행동으로 옮기는 데는 주저하고 있음을 보여준다. 흥미롭게도 이전에 챗GPT를 사용해 본 경험이 있는 학생들(31.2%)은 모든 태도 항목에서 더 높은 점수를 보였다. 경험이 있는 학생들의 전체 SATAI 점수는 3.57점인 반면, 경험이 없는 학생들은 3.09점에 그쳤다. 이는 AI에 대한 직접적인 경험이 긍정적인 태도 형성에 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 일자리 대체 우려가 학습 불안보다 크다 AI 관련 불안감을 측정하는 'AIAS(Artificial Intelligence Anxiety Scale)' 조사에서는 7점 척도로 측정한 결과, 학습 관련 불안은 3.09점으로 중간 이하 수준이었다. "AI 기술/제품 사용법을 배울 때 불안하다"(3.27점), "AI가 실제로 어떻게 작동하는지 배울 때 불안하다"(3.19점) 등의 항목이 이에 해당한다. 반면 일자리 대체와 관련된 불안은 4.07점으로 훨씬 높았다. 특히 "AI 기술/제품이 우리를 더 게으르게 만들까 봐 두렵다"는 항목이 4.46점으로 가장 높은 점수를 받았으며, "AI 기술/제품이 인간을 대체할까 봐 두렵다"(4.37점)도 높은 불안감을 나타냈다. 이는 고등학생들이 미래 직업 세계에서 AI로 인한 변화에 대해 상당한 우려를 갖고 있음을 보여준다. 주목할 만한 점은 AI에 대한 긍정적인 태도와 AI 관련 불안감이 거의 무관하다는 것이다. AI 태도 점수가 높은 학생들이라고 해서 AI 불안감이 낮지 않았고, 반대로 AI에 대해 부정적인 학생들이 더 불안해하는 것도 아니었다. 이는 학생들이 교육 현장에서 AI의 유용성을 인정하면서도 동시에 AI가 사회와 고용에 미칠 광범위한 영향에 대해서는 별도로 걱정할 수 있음을 의미한다. 성별 차이도 발견됐다. AI 불안감에서는 남녀 간 유의미한 차이가 없었지만, AI에 대한 태도에서는 여학생들이 남학생들보다 더 긍정적이었다. 특히 인지적 태도에서 여학생은 3.68점, 남학생은 3.09점으로 뚜렷한 차이를 보였다. 즉각적 피드백과 친숙한 인터페이스가 장점 질적 분석에서는 챗GPT-5 사용의 4가지 교육적 장점이 확인됐다. 가장 많은 학생(29명)이 언급한 것은 '새로운 지식 생성'이었다. 학생들은 챗GPT-5를 특정 주제에 대한 지식을 확장하는 도구로 활용했다. 다만 환각 현상을 경험한 후에는 자신이 사전 지식을 갖고 있는 주제에 대해 질문하는 경향을 보였다. 두 번째로 18명의 학생이 '즉각적인 피드백'을 장점으로 꼽았다. 학생들은 자신의 글쓰기에 대한 피드백을 요청하거나 영상과 파일 요약을 받을 때 빠른 응답 시간이 동기 부여와 시간 효율성 측면에서 유리하다고 평가했다. 16명의 학생은 소셜미디어와 유사한 '친숙하고 직관적인 사용자 인터페이스'를 언급했으며, 10명은 챗GPT-5가 계산적 사고, 문제 해결, 비판적 사고, 디지털 리터러시 등 '기술 개발'에 도움이 된다고 답했다. 한편 제약 사항으로는 21명의 학생이 '콘텐츠 정확성에 대한 불확실성'을 지적했다. 흥미롭게도 챗GPT-5 입력창 하단에 "챗GPT가 잘못 답할 수 있습니다"라는 경고문을 읽었던 학생 20명은 이것이 수학 계산 오류를 의미한다고 생각했지, 환각 현상을 통한 잘못된 정보 제공을 의미한다고는 해석하지 않았다. 11명의 학생은 'AI 피드백과 관련된 불안'을 언급했다. 이들은 챗GPT-5가 지속적으로 수정 제안을 하는 피드백 루프 때문에 자신의 작업이 "결코 충분히 좋지 않을 것"이라는 느낌을 받았다고 답했다. 4명의 학생은 개인정보 보호에 대한 우려를 표현하며, 자신이 입력한 정보가 어디에 저장되고 누가 접근할 수 있는지에 대한 불확실성을 지적했다. AI 리터러시 교육의 새로운 방향 이번 연구는 중등교육에서 생성형 AI 활용에 대한 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 학생들에게 AI의 한계를 직접 경험하게 하는 것이 오히려 더 현명한 AI 사용 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 환각 현상을 숨기거나 회피하기보다는 교육 과정에서 명시적으로 다루는 것이 학생들의 비판적 AI 리터러시를 강화한다. 둘째, '인식론적 안전장치' 개념은 단순한 팩트체크를 넘어서는 능동적인 메타인지 전략이다. 학생들은 AI를 완전히 거부하거나 맹목적으로 의존하는 대신, 자신이 통제할 수 있는 범위 내에서 AI를 활용하는 중간 지점을 찾았다. 이는 AI 시대에 필요한 인식론적 주체성(epistemic agency)의 중요한 사례다. 셋째, AI에 대한 긍정적 태도와 불안감이 독립적으로 존재할 수 있다는 발견은 교육 정책 수립 시 고려해야 할 중요한 요소다. 학생들이 AI의 교육적 가치를 인정하도록 하는 것만으로는 충분하지 않으며, 일자리 대체와 같은 장기적 우려에 대한 논의와 대비 교육도 함께 제공해야 한다. 넷째, 이전 챗GPT 경험이 있는 학생들이 더 긍정적인 태도를 보인다는 결과는 조기 노출의 중요성을 시사한다. 다만 이러한 노출은 비판적 사고와 검증 능력 개발과 함께 이루어져야 한다. 다섯째, 여학생들이 남학생들보다 AI에 대해 더 긍정적인 인지적 태도를 보인 것은 기존의 성별 고정관념과 상반되는 결과로, AI 교육이 기술 분야의 성별 격차를 줄이는 데 기여할 가능성을 보여준다. 마지막으로, 이 연구는 AI 교육이 단순히 기술적 사용법을 가르치는 것을 넘어, 학생들이 AI와의 상호작용을 어떻게 구조화하고 제한할지를 스스로 결정할 수 있는 능력을 키워야 함을 강조한다. AI의 성능을 향상만큼 학생들이 AI를 비판적으로 활용하는 능력을 키우도록 돕는 것이 중요하다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 챗GPT를 사용해 본 학생과 처음 사용하는 학생의 태도 차이가 있나요? A: 네, 이번 연구에서 이전에 챗GPT를 사용해 본 경험이 있는 학생들(31.2%)은 처음 사용하는 학생들보다 AI에 대해 훨씬 긍정적인 태도를 보였습니다. 경험이 있는 학생들의 AI 태도 점수는 3.57점인 반면, 경험이 없는 학생들은 3.09점으로 약 0.5점 차이가 났습니다. 특히 인지적 태도(AI가 중요하다는 생각)에서는 3.72점 대 3.31점, 정서적 태도(AI에 대한 감정)에서는 3.75점 대 3.22점으로 뚜렷한 차이를 보였습니다. 이는 AI에 대한 직접적인 경험이 긍정적인 태도 형성에 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다. Q2. 학생들이 AI를 좋아하면 AI에 대한 불안감도 낮아지나요? A: 흥미롭게도 그렇지 않습니다. 연구 결과에 따르면 AI에 대한 긍정적인 태도와 AI 불안감은 거의 상관관계가 없었습니다. 즉, 학생들은 AI가 학습에 유용하고 미래에 중요하다고 생각하면서도, 동시에 AI가 일자리를 빼앗거나 사람들을 의존적으로 만들 수 있다는 우려를 할 수 있습니다. 실제로 학습과 관련된 AI 불안은 3.09점으로 낮았지만, 일자리 대체에 대한 불안은 4.07점으로 상대적으로 높게 나타났습니다. 특히 "AI가 우리를 더 게으르게 만들까 봐 두렵다"는 항목은 4.46점으로 가장 높은 불안감을 보였습니다. Q3. 인식론적 안전장치란 무엇을 의미하나요? A: 인식론적 안전장치(epistemic safeguarding)는 이번 연구에서 새롭게 제시된 개념으로, 학생들이 AI의 환각 현상을 경험한 후 자신이 이미 알고 있는 지식 영역에서만 AI를 사용하도록 스스로 제한하는 전략을 말합니다. 학생들은 자신의 기존 지식을 활용해 AI의 답변을 검증할 수 있을 때만 AI를 활용함으로써, 잘못된 정보에 오도될 위험을 최소화하고 인식론적 통제권을 유지합니다. 이는 단순한 팩트체크를 넘어서는 능동적이고 메타인지적인 AI 리터러시 전략입니다. * 해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.02 08:31AI 에디터

LG부터 현대차까지…K-휴머노이드 CES 출정식

세계 최대 가전·IT 전시회 CES가 더 이상 '보는 기술'의 무대가 아니라 '일하는 기술'을 검증하는 장으로 바뀌고 있다. 새해 1월 미국 라스베이거스에서 열리는 CES에서는 휴머노이드 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI가 공장과 가정, 산업 현장을 가로지르며 본격적인 실전 단계에 들어섰음을 보여줄 전망이다. 이번 CES에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 국내 휴머노이드 로봇 기업들이 처음으로 공동 전시관을 구성했다는 점이다. 산업통상부와 로봇 업계가 협력한 '휴머노이드 맥스(M.AX) 얼라이언스'는 약 20부스 규모 공동관을 마련했다. 이번 전시 핵심은 콘셉트 시연이 아니다. 국내에서 생산된 휴머노이드들이 실제 제조 공정을 가정한 반복·연속 작업을 수행하는 협업 시연을 통해 기술이 이미 실증 단계에 접어들었음을 강조한다. 에이로봇은 휴머노이드 '앨리스' 시리즈를 활용해 두 대의 로봇이 역할을 나눠 공정을 이어가는 시나리오를 선보인다. 컨베이어에서 물체를 집어 옮기고, 다시 다른 위치로 이송하는 작업을 끊임없이 반복하며 실제 공장 환경과 유사한 흐름을 구현한다. 로브로스는 휴머노이드 로봇 '이그리스-C'를 선보이며, 외부 보조 장치 없이 이족 보행하는 자율 이동 시연을 진행한다. 안정적인 균형 제어와 AI 기반 실시간 반응 기술을 바탕으로, 로봇이 스스로 판단해 이동하는 모습을 공개할 예정이다. 위로보틱스도 휴머노이드 로봇 '알렉스'를 글로벌 무대에 처음 선보이며 기술 스펙트럼 확장을 예고한다. 위로보틱스는 CES 언베일드에서는 웨어러블 로봇을 통한 실사용 경험을 강조하고, 본 행사에서는 알렉스를 통해 웨어러블-휴머노이드로 이어지는 단계적 로봇 전략을 제시한다는 계획이다. 부품사들도 공동관에 합류한다. 로봇 핸드, 감속기, 서보모터 등 핵심 부품을 공급하는 기업들은 일부 기술이 개발 단계를 넘어 양산 단계에 진입했음을 강조하며, 휴머노이드 상용화의 또 다른 조건인 부품 생태계 완성도를 부각할 계획이다. 산업 현장에 이어 가정에서도 피지컬 AI의 존재감이 커진다. LG전자는 CES에서 새로운 홈로봇 'LG 클로이드'를 공개하며, 스마트홈 전략을 한 단계 확장한다. 클로이드는 양팔과 다섯 손가락을 갖춘 인간형 로봇으로, 물건을 집고 옮기는 등 가사 작업 수행을 전제로 설계됐다. 단순히 가전을 제어하는 AI 비서가 아니라, 집안일 자체를 수행하는 새로운 폼팩터라는 점이 특징이다. LG전자는 홈로봇을 '명확한 미래'로 규정하고, 전사 조직을 재정비하며 기술 고도화에 속도를 내고 있다. 외부 로봇 기업 및 연구기관과의 협업, 글로벌 로봇 기업 투자 역시 홈로봇의 안전성과 실용성을 높이기 위한 전략의 일환이다. CES에서 LG전자가 제시하는 메시지는 분명하다. 스마트홈의 진화는 더 많은 화면이나 음성이 아니라, 사람 대신 움직이고 일하는 로봇이라는 것이다. 모빌리티 분야에서도 중심축은 바뀌고 있다. 현대자동차그룹은 이번 CES에서 신차 공개 대신 AI 로보틱스와 제조 혁신을 전면에 내세운다. 보스턴다이내믹스와 함께 차세대 전동식 휴머노이드 '아틀라스'를 실물로 시연하며, 로봇을 연구 대상이 아닌 실제 활용 가능한 산업 자산으로 제시한다. 현대차그룹은 로봇을 제조 현장과 연결하는 '소프트웨어 정의 공장(SDF)' 전략을 통해, 휴머노이드를 생산성 향상의 핵심 요소로 포지셔닝한다. 현대모비스는 차세대 콕핏과 전자·제어 기술을, 현대위아는 미래차 핵심 부품과 AI 기반 공조 시스템을 선보이며 그룹 차원의 기술 스토리를 완성한다. 정의선 회장이 직접 로봇과 함께 무대에 오르는 연출 역시, 현대차그룹이 자신을 더 이상 '자동차 제조사'로만 규정하지 않겠다는 선언에 가깝다. 휴머노이드는 더 이상 미래를 설명하는 전시물이 아니다. 공장에서는 반복 작업을 수행하고, 가정에서는 집안일을 맡으며, 모빌리티 영역에서는 제조와 도시를 잇는 새로운 노동 주체로 자리 잡고 있다. 국내 기업들이 선보이는 휴머노이드는 범용화를 향한 과정에 놓여 있다. 현장 중심 실증과 단계적 확장을 통해 기술 완성도를 높이려는 시도가 CES 무대에서 처음으로 종합적으로 제시될 전망이다.

2026.01.02 07:21신영빈

삼성·LG 신임 수장, 'CES 2026'서 미래 AI·로봇 비전 꺼낸다

삼성전자·LG전자가 새해 초 열리는 'CES 2026'에서 회사의 신성장동력 확보를 위한 비전을 제시한다. 특히 이번 행사에서는 각 사 수장인 노태문 삼성전자 사장·류재철 LG전자 사장이 글로벌 데뷔전을 치를 예정으로, AI와 로봇 등이 핵심 화두로 떠오를 전망이다. 2일 업계에 따르면 삼성전자·LG전자는 오는 6일(현지시간)부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 IT·가전 전시회 CES 2026에서 혁신 기술을 대거 공개한다. 삼성전자, 모든 기기·서비스 AI로 이어진 '초연결 생태계' 강조 삼성전자는 CES 메인 행사장인 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC)가 아닌 윈(Wynn) 호텔에 별도의 대규모 단독 전시관을 마련했다. 전시 공간은 업계 최대 규모인 4천628㎡(약 1천400평)에 달한다. 단일 제품이나 기술을 나열하는 기존 전시 방식에서 벗어나, 삼성전자의 통합 AI 비전과 전략을 유기적으로 선보이고자 채택한 전략이다. 이번 CES에서 내건 비전도 '당신의 AI 일상 동반자'다. TV·가전·모바일 등 삼성전자의 모든 제품군 및 서비스가 AI로 이어져, 고객의 AI 경험을 한 차원 높이겠다는 뜻이 담겨 있다. 가장 먼저 열리는 '더 퍼스트룩' 행사에서는 노태문 삼성전자 대표이사 사장을 비롯해 각 사업부별 주요 임원이 참석할 예정이다. 직무대행 꼬리표를 떼고 지난해 말 디바이스경험(DX)부문장 자리에 오른 노 사장은 삼성전자의 향후 성장 방향으로 'AI 드리븐 컴퍼니'(AI Driven Company)'를 꾸준히 강조해 왔다. 그만큼 이번 CES에서도 회사의 핵심 사업인 '갤럭시 AI 생태계'를 전면에 내세울 것으로 관측된다. 가전 제품 중 최초로 구글의 생성형 AI 모델 '제미나이'를 탑재한 '비스포크 AI 냉장고' 등이 기대작으로 꼽힌다. 또한 삼성전자는 '삼성 기술 포럼'을 열고 AI·가전·서비스·디자인 총 4개 세션에 대한 전문가 패널 토론을 진행한다. 각계 전문가가 업계 트렌드 및 기술을 깊이 있게 조명할 예정으로, 미래 기술이 나아가야 할 올바른 방향과 가치를 제시하는 데 초점을 둔다. '공감지능' 내세운 LG전자…AI홈·로봇 등 신시장 정조준 LG전자는 이번 CES에서 회사의 브랜드 핵심가치인 공감지능(Affectionate Intelligence)을 강조할 계획이다. 공감지능은 기존 기술적 관점에서 논의되던 인공지능의 지향점을 'AI로 고객을 배려하고 공감하며 보다 차별화된 경험을 제공한다'는 의미로 재정의한 것이다. 이를 위해 LG전자는 '당신에게 맞춘 혁신'을 주제로 'LG 월드 프리미어'를 개최한다. 해당 행사에는 류재철 LG전자 사장이 대표 연사로 무대에 오른다. 류 사장은 HS사업본부장으로서 LG전자의 생활가전 사업을 이끌어오다, 지난해 말 임원인사에서 신임 CEO(최고경영자)로 선임됐다. 현재 류 사장이 LG전자의 새로운 성장 기회 발굴 영역으로 주목하는 산업은 AI홈과 스마트팩토리, AI 데이터센터 냉각솔루션, 로봇 등이다. 이번 CES에서도 이와 관련된 제품 및 기술 로드맵을 공개할 것으로 예상된다. 대표적으로 LG전자는 이번 CES에서 ▲모니터 자체에 온디바이스 AI 솔루션을 탑재한 차세대 게이밍 모니터 'LG 울트라기어 에보' ▲AI 성능을 강화한 프리미엄 TV 'LG 시그니처' ▲AI 기반의 새로운 홈로봇 'LG 클로이드' 등을 공개할 예정이다.

2026.01.02 07:20장경윤

"개발만 AI 쓰는 시대 끝났다"…스타트업, 일하는 방식 바꾸는 AX 경쟁 본격화

최근 생성형 인공지능(AI)의 보편화로 IT 스타트업을 중심으로 개발뿐만 아니라 영업·인사·마케팅 등 비개발 직무까지 인공지능 전환(AI Transformation·AX)을 추진하려는 시도가 이어지고 있다. 기존 업무 관행에서 AI 기반 자동화를 구현함과 동시에 구성원들의 일하는 방식까지 탈바꿈해 조직 생산성 제고와 경쟁력 강화를 꾀하려는 모양새다. 2일 산업통상자원부가 E컨슈머를 통해 수행한 '산업 인프라 및 AI 활용 방안 조사' 최종 보고서에 따르면 국내 기업 10곳 중 4곳은 AI를 실제 업무에서 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또 생산성 향상(33.6%), 운영 비용 절감(26%), 의사결정 개선(22.1%) 등 실질적 효과를 체감한 것으로 조사됐다. 이 같은 움직임에 가장 잘 대응하고 있는 대표적인 곳은 '채널톡' 운영사인 채널코퍼레이션이다. 이곳은 개발팀에서 검증된 AI 효율화를 전사 단위로 확장하기 위해 지난 5월 전사 AX TF를 신설했다. 최근에는 AX팀으로 정식 출범해 사내에서 만연하게 발생하고 있는 단순·반복 업무를 AI로 효율화하는 데 매진하고 있다. 채널코퍼레이션 AX 추진의 출발점은 내부 개발 조직에서의 AI 활용 사례였다. 회사 측에 따르면 한 개발자는 바이브코딩(Vibe Coding) 서비스 커서(Cursor)를 활용해 개발 코드 작성과 리뷰를 약 90% 자동화했다. 이 사례는 사내에서 생성형 AI를 활용한 업무 효율화 우수 사례로 소개되며 다른 직무 적용 가능성을 검토하는 태스크포스(TF) 프로젝트로 이어졌다. 이후 약 3개월간 진행된 TF에서는 세일즈팀 직원별 주 4시간 이상 소요되던 회의록 작성 업무를 전면 자동화하는 성과를 거뒀다. 결국 이 TF는 사내를 넘어 고객사의 AX 전환 전략을 수립·지원하는 정식 조직으로 출범하게 됐다. 채널코퍼레이션 측은 "AX팀의 첫 번째 업무 자동화 대상은 세일즈팀이었다"며 "세일즈팀은 직무 특성상 하루 3~4건의 미팅을 진행하며 주간 4시간 이상을 회의록 작성에 할애하고 있었다"고 설명했다. 그러면서 "연이어 진행된 미팅으로 중요 논의 사항이 신속하게 정리되지 않아 비즈니스 논의 흐름이 끊기는 문제가 발생하곤 했다"며 "AX팀은 세일즈팀과의 수 차례 미팅을 통해 실제 업무 과정에서 AI로 효율화가 가능한 영역을 진단해 해결책을 찾았다"고 덧붙였다. 덕분에 세일즈팀은 다양한 앱과 서비스를 연결해 자동으로 작업을 처리할 수 있도록 돕는 노코드 자동화 툴 '엔에잇엔(n8n)'을 활용해 회의 요약 및 CRM 입력 프로세스를 구현했다. 이를 통해 세일즈팀은 회의가 종료됨과 동시에 주요 논의 사항이 자동으로 정리·저장돼 고객 인사이트 도출과 영업 활동에 더욱 집중할 수 있는 업무 환경을 구축했다. 채널코퍼레이션 관계자는 "지난 AX TF의 성공 경험을 계기로 사내뿐만 아니라 채널톡 고객사의 산업 현장에도 적용 가능한 AI 업무 혁신 모델을 적극 발굴하기 위해 'AX 팀'을 정식 출범시켰다"며 "그간 AX 팀을 통해 축적한 AX 경험과 노하우를 기반으로 고객사 비즈니스 전반의 업무 효율화와 생산성 제고를 적극 지원할 것"이라고 말했다. 뤼튼테크놀로지스는 고객사 업무 특성에 최적화된 AI 개발을 전담하고자 AX 사업에 직접 뛰어들었다. 이를 위해 지난 10월 사내독립기업 '뤼튼 AX'를 설립하고 박민준 뤼튼 기획전략실장을 대표로 세운 후 현재 기업, 학교, 공공기관 등 다양한 현장을 공략 중이다. 이곳의 주요 사업 영역은 ▲AI 전환을 위한 교육·컨설팅 ▲특화형 뤼튼 플랫폼 제공 ▲RAG(검색 증강 생성) 및 MCP 서버 기반 에이전트 구축 등이다. 이미 문화체육관광부의 보도자료 작성용 AI 도구 개발 프로젝트를 진행하거나, 경기도교육청의 생성 AI 플랫폼 구축 사업에 참여하는 등 다수 기관·기업들과 실제적인 AX 성공 사례도 만들어 가고 있다. 최근에는 중소벤처기업부가 주관하는 'AX 소상공인 지원 사업' 참여 기업에 선정돼 주목 받았다. 또 뤼튼은 AX 성과를 더 확산시키기 위해 지난 9월 '오토비 글로벌(AutoBE Global) 해커톤' 대회도 개최했다. 이 대회에는 전 세계에서 40여 개 팀이 참여해 '오토비'를 활용함으로써 단 48시간 내에 레시피 공유 플랫폼, 기업 교육 플랫폼 등 다양한 서비스들을 개발해냈다. 박민준 뤼튼 AX 대표는 "AX 사업 본격 추진에 따라 AI 에이전트 개발자 채용에 박차를 가하고 있다"며 "다수의 AX 협업 프로젝트가 진행 중인 만큼 추가 성과들이 계속 이어질 것"이라고 밝혔다. 노코드 홈페이지 제작 플랫폼 아임웹도 전사 AI 도입을 위해 적극 나서고 있는 스타트업으로 주목 받고 있다. 이곳은 개발자를 포함한 전 직군을 대상으로 챗GPT, 클로드, 퍼플렉시티 등 AI 도구를 지원하고 있다. 또 AI 활용을 조직의 업무 방식에 내재화하고자 지난 9월부터 11월까지 'AI 도구 사용왕 선발 대회'라는 사내 콘테스트를 개최해 수상자들에게 상금을 전달했다. 김형섭 아임웹 CTO는 "전사 AI 도입의 핵심은 실행력에 있다"며 "AI를 활용한 빠른 실험과 실행을 통해 실제 업무 혁신으로 이어지는 구조를 만들고 있다"고 설명했다. 이어 "AI로 향상된 내부 생산성을 기반으로 향후 제품 전반에 AI를 접목함으로써 고객 비즈니스의 성장을 본격적으로 견인해 나갈 예정"이라고 덧붙였다. 이처럼 생성형 AI 활용이 일부 조직이나 직무에 국한되지 않고 전사 차원의 업무 혁신으로 확산되면서 업계에선 기업들이 AI를 단순한 보조 도구가 아닌 핵심 업무 인프라로 인식하기 시작했다고 분석했다. 또 반복적이고 정형화된 업무에서 실질적인 효율 개선 성과가 확인되면서 AI 전환을 일회성 도입이 아닌 지속 가능한 경쟁력 확보 전략으로 추진하려는 움직임도 뚜렷해지는 분위기다. 이러한 흐름 속에서 내부 업무 효율화 경험을 바탕으로 고객사와 외부 산업 현장까지 AX 적용 범위를 넓히려는 시도 역시 점차 늘어나는 모습이다. 업계 관계자는 "AI가 등장한 초기에는 자사 제품에 AI를 어떻게 접목할지 고민했다면, 이제는 일하는 환경 자체를 AI로 효율화하고 더 나아가 고객의 업무 환경까지 '맞춤형 자동화 프로세스'로 재설계를 지원하는 것까지 고려하고 있다"며 "향후 산업별로 특화된 AI 협업 모델이 급속히 확산될 것으로 예상된다"고 말했다.

2026.01.02 07:16장유미

미국 반도체 규제 '투트랙'…관세는 미루고 HBM·장비는 통제

미국 정부가 대중국 반도체 수출 규제를 강화하는 가운데, 중국산 반도체에 대한 추가 관세 부과는 2027년까지 연기됐다. 이는 미국의 반도체 산업 보호 정책과 미·중 경제 관계를 동시에 고려한 조치로 풀이된다. 2일 외신 및 업계에 따르면 미국 행정부는 중국산 반도체 제품에 대해 새로운 관세를 부과할 계획이지만, 시행 시점을 오는 2027년 6월로 미뤘다. 관세율은 아직 공개되지 않았으며, 시행 최소 30일 전에 공식 발표될 예정이다. 이번 관세 계획은 이전 조사 결과의 연장선상에 있다. 바이든 행정부 시절 시작된 섹션(Section) 301 조사는 중국이 구형 반도체 시장에서 높은 점유율을 확보하면서 미국 기업의 시장 접근을 어렵게 한다는 점을 문제로 삼았다. 이 같은 규제 환경 속에서도 미국 반도체 기업들은 중국 시장에 대한 제한적 접근을 이어가고 있다. 대표적인 예시가 엔비디아다. 엔비디아는 미국 정부의 수출 통제 기준을 충족하는 범위 내에서, 성능이 조정된 AI 가속기 제품을 중국에 공급해 왔다. 다만 해당 제품들은 사양과 출하 물량, 고객사에 따라 미국 상무부의 허가가 필요한 경우가 많아, 과거와 같은 대규모 출하는 이뤄지지 않고 있다. 미국 정부가 첨단 반도체 수출을 전면 금지하기보다는, 허가를 전제로 한 관리 체계를 운영하고 있는 사례인 셈이다. 다만 이후 규제 범위가 확대되면서, AI 가속기뿐 아니라 메모리와 장비 등 주변 기술까지 통제 대상에 포함되고 있다. 관세는 유예, 첨단 반도체 수출 규제는 유지 관세 유예와 별개로, 첨단 반도체를 둘러싼 수출 규제 기조는 유지되고 있다. 미국 상무부는 AI와 고성능 컴퓨팅에 활용될 수 있는 반도체와 관련 기술을 계속해서 통제 대상에 포함하고 있으며, 그 중심에 HBM(고대역폭 메모리)이 있다. HBM은 단순한 범용 D램이 아니라, AI 가속기의 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 분류된다. 미국 정부는 AI 연산 능력을 개별 칩 성능이 아닌, 연산 칩과 메모리, 인터커넥트가 결합된 시스템 단위의 성능으로 보고 있으며, HBM은 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필수적인 요소로 평가받고 있다. 이로 인해 HBM 역시 수출 규제 대상에 포함됐다. HBM은 생산 난도가 높아 공급 가능한 업체가 제한적이라는 점도 고려 요소다. 현재 글로벌 HBM 시장은 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 소수 기업이 주도하고 있으며, 미국은 고성능 메모리의 안정적 확보가 AI 연산 능력 확대로 이어질 수 있다고 보고 관리 범위를 확대했다. 중국 공장 장비 반입 제한도 계속 이와 함께 중국 내 반도체 공장에 대한 장비 반입 제한도 지속되고 있다. 미국은 자국 기술이 포함된 첨단 반도체 장비가 중국 공장에 반입되는 것을 제한하고 있으며, 이는 중국 기업뿐 아니라 중국에 생산 거점을 둔 글로벌 기업에도 적용된다. 특히 첨단 공정에 필요한 일부 노광·식각·증착 장비는 수출 허가 대상이거나 사실상 반입이 제한된 상태다. 이에 따라 중국 내 공장은 기존 설비 유지·보수나 제한적 업그레이드는 가능하지만, 첨단 공정 전환이나 대규모 증설에는 제약을 받고 있다. 업계 관계자는 "중국 공장의 운영이 급격한 혼란은 피하게 돼 불행 중 다행"이라면서도 "미중 기술 패권 경쟁이 구조화된 상황에서 중장기 경영 전략의 불확실성은 앞으로도 부담으로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.01.02 07:14전화평

AI 패권 경쟁, '소프트웨어'에서 갈린다…"SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"

전 세계적으로 인공지능(AI) 열풍이 거세다. 빅테크 기업은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하고 거대한 데이터센터를 짓는 데 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 하지만 화려한 하드웨어 경쟁 이면에서 AI 혁신을 가능케 하는 핵심 동력인 '소프트웨어(SW)'의 중요성은 간과되고 있다는 지적이 제기됐다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 1일 발간한 이슈리포트 '인공지능 혁명의 숨은 동력, 소프트웨어의 역할과 함의'를 통해 AI 시대를 이끄는 실질적인 힘은 소프트웨어에 있으며 SW 생태계 강화 없이는 AI 경쟁력을 확보할 수 없다고 분석했다. 보고서는 AI 개발 생애주기 전반에 걸쳐 소프트웨어가 수행하는 결정적인 역할에 주목했다. 흔히 AI라고 하면 복잡한 알고리즘이나 고성능 칩(Chip)을 떠올리지만, 이를 실제 작동 가능한 서비스로 만드는 것은 정교한 SW 기술이다. 연구진은 AI 개발 과정을 ▲데이터 수집 ▲전처리 ▲모델 개발 및 학습 ▲최적화 ▲추론 ▲운영 및 배포(MLOps) ▲애플리케이션 개발 등 7단계로 구분하고, 각 단계마다 핵심적인 SW 기술이 어떻게 적용되는지 분석했다. 예를 들어 데이터 전처리 단계에서는 팬더스나 아파치 에어플로 같은 도구가 방대한 데이터를 AI가 학습하기 좋은 형태로 가공한다. 모델 학습 단계에서는 파이토치, 텐서플로' 같은 딥러닝 프레임워크가 복잡한 신경망 설계를 돕고, 쿠다(CUDA) 같은 기술이 하드웨어 가속을 이끌어낸다. 특히 최근 중요성이 커진 '모델 경량화 및 최적화' 단계에서는 거대언어모델(LLM)을 모바일 기기에서도 구동할 수 있도록 돕는 ONNX, 텐서플로 라이트등 SW 기술이 필수적이다. 보고서는 특히 "SW 발전이 하드웨어 비용 절감을 이끄는 핵심 요인"이라고 강조했다. 무어의 법칙보다 더 빠른 속도로 AI 모델 운용 비용이 감소하고 있는데, 이는 하드웨어 자체 성능 향상뿐만 아니라 SW 기반 최적화 기술 덕분이다. 실제로 최근 중국 딥시크(DeepSeek) 등이 선보인 모델은 하드웨어 자원을 극한으로 효율화하는 SW 기술을 통해 경쟁사 대비 훨씬 저렴한 비용으로 고성능을 구현해내며 시장에 충격을 주기도 했다. 보고서는 현재 AI 혁신 상당 부분이 '오픈소스 SW' 진영에서 일어나고 있다는 점도 강조했다. 메타의 라마(LLaMA) 시리즈 등 오픈소스 모델이 빠르게 확산되면서, 전 세계 개발자 협업해 기술을 발전시키는 '개방형 혁신'이 대세가 되었다는 분석이다. 이에 따라 우리나라도 폐쇄적인 기술 개발보다는 오픈소스 생태계에 적극 참여하고, 국가 R&D 성과를 개방형으로 공개해 기술 축적 선순환을 만들어야 한다고 제언했다. 보고서를 작성한 SPRi 유재흥 책임연구원 등 연구진은 "AI는 더 이상 개별 기술이 아닌 '소프트웨어 생태계 전체 산물'로 인식해야 한다"고 보고서를 통해 주장했다. 이를 위해 정부와 기업은 ▲AI 개발 전 주기를 아우르는 SW 툴체인 강화 ▲개방형 오픈소스 생태계 전략적 활용 ▲AI와 SW를 통합한 'AI 시스템 엔지니어링' 인재 양성 ▲SW 안전 및 신뢰성 확보 체계 구축 등에 나서야 한다고 제언했다. 유 책임연구원은 "결국 SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"이라며 "AI 강국 도약을 위해서는 견실한 SW 생태계 조성을 위한 지속적인 정책 지원이 필수적"이라고 밝혔다.

2026.01.02 07:03남혁우

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

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

전기차 국고 보조금 최대치 580만→680만원…내연차 교체 조건

한국정보과학회 50여년만에 여성 회장...2026년 6대 ICT 학회장들 누구?

삼성·LG 신임 수장, 'CES 2026'서 미래 AI·로봇 비전 꺼낸다

AI 패권 경쟁, '소프트웨어'에서 갈린다…"SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"

ZDNet Power Center