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GPU 천하 AI 시장에 '추론 강점' 국산 NPU 파고든다

글로벌 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 전환하면서 AI 반도체 경쟁도 개별 칩 성능을 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 플랫폼 경쟁으로 확대되고 있다. 이에 정부는 국산 NPU를 중심으로 다양한 연산 자원을 결합하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축에 나선다. 과학기술정보통신부는 20일 서울 광화문 HJ비즈니스센터에서 국내 AI 반도체 업계 관계자들과 '개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 구축을 위한 간담회'를 열어 국산 NPU 시장 확산과 글로벌 컴퓨팅 생태계 참여 방안을 논의했다. 이는 지난 7월 과기정통부와 AMD가 체결한 업무협약 후속 조치다. 최근 생성형 AI 서비스가 확산하면서 AI 컴퓨팅 시장의 무게중심은 대규모 모델을 만드는 학습에서 실제 서비스를 구동하는 추론으로 이동하고 있다. 이에 따라 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 비용 경쟁력이 AI 인프라의 주요 경쟁 요소로 부상하고 있다. AI 서비스마다 요구하는 연산 환경도 달라지면서 특정 반도체에 의존하기보다 CPU와 GPU, NPU를 메모리 네트워크 소프트웨어와 조합하는 개방형 컴퓨팅 구조의 중요성도 커지고 있다. 특히 정부와 업계는 글로벌 AI 반도체 경쟁이 개별 칩의 성능 경쟁에서 전체 시스템을 얼마나 효율적으로 구성하느냐를 겨루는 방향으로 바뀌고 있다고 봤다. 이날 퓨리오사AI는 개방형 AI 컴퓨팅 인프라의 글로벌 동향과 국내 AI 반도체 업계 대응 방향을 발표했다. AMD코리아는 과기정통부와 체결한 MoU의 주요 내용과 실행 계획을 공유했으며, 망고부스트와 모레는 AMD와 추진 중인 AI 컴퓨팅 최적화와 소프트웨어 협력 현황을 소개했다. 참석 기업들은 GPU 중심의 단일 구조에서 벗어나 AI 반도체와 메모리, 네트워크, 소프트웨어를 유기적으로 연결하는 생태계를 구축해야 한다는 데 의견을 모았다. 이를 위해 CPU, GPU 등 가속기와 메모리를 고속으로 연결하는 CXL과 네트워크 저장장치 등의 데이터 처리를 전담하는 DPU 등 차세대 인프라 기술 활용을 확대할 필요성이 제기됐다. 메모리 내부에서 연산을 수행하는 PIM과 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 반도체 등 미래 AI 반도체 원천기술에 대한 투자도 강화해야 한다는 의견이 나왔다. 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어와 플랫폼을 아우르는 풀스택 경쟁력 확보도 과제로 꼽혔다. 개방형 인터페이스와 국제표준, 오픈소스를 기반으로 서로 다른 기업의 AI 반도체와 소프트웨어를 연결하고 이를 실제 환경에서 검증할 국가 차원의 실증 기반이 필요하다는 설명이다. AMD와의 협력을 실제 사업 성과로 연결해야 한다는 주문도 나왔다. 참석 기업들은 과기정통부와 AMD의 MoU가 국내 AI 반도체 기업의 글로벌 생태계 진입 기회를 넓혔다고 평가하면서도 구체적인 공동 과제 발굴과 후속 실행이 필요하다고 강조했다. 과기정통부는 국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스에서 활용될 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화할 방침이다. 추론 시장 확대를 국산 AI 반도체의 시장 진입 기회로 활용하겠다는 전략이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “글로벌 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 전환되면서 AI 경쟁의 무대도 개별 칩 성능을 넘어 전력 비용 효율성을 갖춘 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 경쟁으로 확대되고 있다”며 “이는 추론 효율성에 강점을 가진 국내 NPU 기업에 새로운 기회가 될 것”이라고 말했다. 이어 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”고 밝혔다.

2026.08.20 17:01박수형 기자

배경훈 "AI, 모델·인프라 넘어 산업·일상 활용 수준 돼야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 AI 산업이 기술적 가능성을 증명하는 단계를 넘어 실제 산업과 생활 속에서 성과를 내는 단계로 전환해야 한다고 강조했다. 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어, AI데이터센터와 같은 인프라 구축 단계를 거쳐 실제 AI를 활용하는 수준에 이르러야 한다는 뜻이다. 배경훈 부총리는 20일 서울 광화문에서 개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 간담회를 주재하며“(독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 탈락한) 모티프가 의미 있는 선전을 했다고 생각하고 스타트업의 가능성을 보여줬다”며 “이제 정부의 기본적인 AI 정책도 AI 고속도로 구축과 데이터센터 등 3대 메가프로젝트를 중심으로 방향이 정립됐고 달려가고 있다”고 말했다. 이어 “이제 해야 할 것은 독자 AI 파운데이션 모델도 지표 같은 숫자나 경쟁보다 실제적인 성과를 내면서 산업과 생활 속에서 모델을 잘 쓸 수 있도록 활용을 확산하는 것”이라며 “연말 진행될 '모두의 AI'를 통해 본격적인 확산이 이뤄지는 시점이 되지 않을까 생각한다”고 밝혔다. 과거 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여했던 기업들이 함께 참여하고 데이터센터 구축도 본격화하면서 국내 AI 활용을 확대할 수 있는 계기를 마련하자는 발언이다. 그는 또 AI 데이터센터 정책 역시 단순히 GPU를 확보하고 서버와 랙을 구축하는 데 그쳐서는 안 된다고도 강조했다. 배 부총리는 “AI 워크로드가 증가하면서 CPU, GPU, NPU를 효율적으로 관리하고 메모리를 비롯한 각종 자원을 최적화하는 기술의 중요성이 커지고 있다”면서 “프로세스 유닛 간 연결과 메모리 운영 효율화 등 실제 AI 인프라를 운영하고 연동하는 역량까지 확보해야 한다”고 강조했다. 파운데이션 모델을 실제 서비스로 연결하기 위한 에이전트 기술도 언급했다. AI 서비스가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 에이전틱 AI 시대가 본격화하면 폭증하는 토큰 수요를 처리하기 위한 인프라와 에이전트 최적화 기술이 중요해질 것으로 내다봤다. 배 부총리는 “모델 개발뿐 아니라 실제적인 운영·연동 역량과 파운데이션 모델이 작동할 수 있는 에이전트 기능을 강화해야 한다”며 “추론이 활성화되고 에이전틱 시대를 맞아 토큰 수요를 어떻게 감당할 것인지, 에이전트 최적화 등을 많이 봐야 한다”고 말했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 지원 범위를 확대할 방침이다. 내년 AI 관련 예산을 확대하고 국내 AI 모델과 소프트웨어를 비롯해 국산 AI 반도체 기업과 관련 개발사들이 실제 사업을 실행할 수 있도록 전방위적인 지원을 준비하고 있다는 설명이다. 배 부총리는 국내 AI 기업들에 기술적 가능성을 보여주는 데서 한발 더 나아가 사업적 성과를 증명해 달라고 주문했다. 그는 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”며 “여기 계신 분들이 산증인이 돼 가능성을 증명하는 시대를 넘어 매출과 수익을 일으켜 대한민국이 AI 산업의 중심이라는 것을 증명해 주시길 바란다”고 했다. 글로벌 AI 생태계 진출도 강조했다. 최근 AMD와 체결한 업무협약(MOU)을 언급하며 개방형 AI 인프라 생태계 구축을 통해 국내 NPU 기업을 비롯한 AI 기업들의 글로벌 진출 기반을 넓히겠다는 구상도 밝혔다. 배 부총리는 “AMD의 개방형 인프라 생태계에 정부도 함께하기로 했고 NPU 회사들도 참여하면서 전방위적으로 AI 생태계를 확장할 준비를 하는 시점”이라며 “글로벌 AI 생태계에 적극 참여하고 세계 시장에서 우리를 증명하는 것이 중요하다”고 강조했다. 그러면서 “많은 기업이 대한민국뿐 아니라 세계 시장의 문을 두드리고 있다”며 “정부도 최대한 지원하고 빠짐없이 생태계를 만들기 위해 노력하겠다”고 약속했다.

2026.08.20 10:55박수형 기자

[AI 리더스] 권경민 이노그리드 CTO "AI 인프라 경쟁력, GPU보다 운영 기술에 달렸다"

"그래픽처리장치(GPU)를 많이 확보했느냐보다 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 앞으로 AI 인프라 경쟁력을 결정할 것입니다." 권경민 이노그리드 최고기술책임자(CTO)는 20일 서울 중구 본사에서 지디넷코리아와 만나 AI 인프라 시장 변화와 운영 기술 전략에 대해 이같이 밝혔다. 최근 정부와 기업들은 대규모 AI 인프라 구축을 목표로 최신 GPU 확보에 나서고 있다. 하지만 고가의 최신 GPU를 확보한 것 자체보다 이 자원을 다양한 워크로드에 맞춰 효율적으로 운영할 수 있는지가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다는 게 권 CTO의 진단이다. 이노그리드는 이 변화에 맞춰 GPU 운영 효율화 기술을 개발하는 국책 과제 'GRIM-GPU' 프로젝트를 수행 중이다. 단순한 GPU 공유 기술을 넘어 가상머신(VM)과 컨테이너가 혼재된 환경에서 GPU를 유연하게 분할·재구성하고 성능 간섭을 최소화하는 AI 인프라 운영 기술을 확보하는 것이 목표다. GPU 확보 경쟁 다음 단계는 '운영 효율화' 권 CTO는 최근 2~3년 동안 AI 인프라 시장이 급격하게 변화했다고 짚었다. 그는 "초기 AI 시장에선 GPU를 빨리 수급하는 것이 경쟁력이었지만 최근에는 공급 부족 현상이 다소 완화되고 있다"며 "이제는 GPU를 어떤 서비스와 워크로드에 배치하고 기존 장비를 어떻게 효율적으로 활용할 것인지가 더 중요한 시점"이라고 설명했다. 그러면서 글로벌 빅테크와 같은 방식의 AI 인프라 경쟁은 국내 기업이 선택할 수 있는 전략이 아니라고 강조했다. 그는 "국내 소프트웨어(SW) 기업이 글로벌 기업처럼 막대한 자본을 투입해 GPU를 확보하는 방식으로 경쟁하기는 쉽지 않다"며 "기업과 기관이 이미 보유한 GPU를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 운영 기술에 집중해야 한다"고 말했다. 이에 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GRIM-GPU 프로젝트에 주관기관으로 참여해 GPU 공유와 재구성 기술 연구에 앞장서고 있다. VM·컨테이너 혼재 환경 해결하는 'GRIM-GPU' GRIM-GPU는 정부가 추진하는 AI 클라우드 경쟁력 강화 기술개발 사업 가운데 하나로, VM과 컨테이너가 혼재된 단일 노드 환경에서 GPU를 유연하게 공유하는 기술을 개발하는 것이 주 목적이다. 현재 AI 인프라는 크게 VM 기반 환경과 컨테이너 기반 환경으로 나뉜다. 문제는 두 환경의 GPU 활용 방식이 다르다는 점이다. 공공·금융 분야는 보안성과 격리 수준이 높은 VM을 선호하는 반면, AI 학습과 추론 환경은 쿠버네티스 기반 컨테이너를 중심으로 운영되는 경우가 많은 것으로 알려졌다. 이에 대해 권 CTO는 "기존에는 GPU를 활용하기 위한 VM과 컨테이너 환경을 각각 별도로 구성해야 했지만, GRIM-GPU는 워크로드 특성에 따라 단일 환경에서 GPU를 동적으로 할당하는 기술을 목표로 하고 있다"고 밝혔다. 특히 동적 재구성 기술이 이번 과제의 핵심 연구 분야다. 통상 업무를 하는 주간에는 추론 서비스에 GPU를 사용하다가 야간에는 대규모 AI 학습에 활용하는 구조로 자원 활용 방식을 빠르게 전환할 수 있어야 한다는 관점이 담겼다. 성능 간섭을 최소화하는 스케줄링 기술도 함께 개발 중이다. GPU 메모리와 SM, L2 캐시 등 다양한 자원의 사용 패턴을 분석해 워크로드 간 충돌을 사전에 예측하고 이를 완화하는 방식이다. 권 CTO는 "기존의 엔비디아 MIG 기술을 활용하면 자원 격리 수준은 높일 수 있지만, 다양한 서비스 환경에서 GPU를 빠르게 재구성하는 것은 또 다른 문제"라며 "이번 과제에선 GPU 재구성을 5초 이내에 수행하는 것을 주요 성능 지표(KPI) 가운데 하나로 설정했다"고 말했다. 이어 "GPU 한 장을 하나의 작업에만 사용하는 방식에서 벗어나 여러 워크로드를 동시에 안정적으로 운영할 수 있도록 구성할 것"이라고 덧붙였다. GRIM-GPU는 정부 공개SW 연구개발 과제로 추진되고 있다. 이에 따라 과제 결과물은 오픈소스로 공개된다. 이노그리드는 프로젝트 컨소시엄 차원의 깃허브 저장소를 운영 중이며 올해 하반기에는 초기 기술 버전을 공개할 예정이다. 공개된 기술은 개발자와 연구기관, 기업 등이 자유롭게 활용할 수 있도록 개방할 계획이다. GPUaaS·AI 데이터센터까지…통합 AI 인프라 플랫폼 확장 이노그리드는 이번 연구개발 성과를 단순 국책과제로 끝내지 않고 서비스형 GPU(GPUaaS)와 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) 등 자사 솔루션으로 확장할 계획이다. 권 CTO는 "GRIM-GPU를 통해 확보한 GPU 공유와 스케줄링, 경량 모니터링 기술을 실제 제품에 적용할 예정"이라며 "궁극적으로는 GPU를 서비스 형태로 제공하는 GPUaaS의 기술적 기반이 될 것"이라고 밝혔다. 최근 NHN인재아이엔씨 합병 이후 회사의 AI 인프라 전략도 더욱 구체화되고 있다. 이노그리드는 프라이빗 클라우드 구축 역량을, NHN은 대규모 인프라 운영 경험을 각각 보유하고 있는 만큼 양사 강점을 결합해 리전형·모듈형 AI 데이터센터 시장을 공략하겠다는 구상이다. 현재 이노그리드는 서비스형 인프라(IaaS)부터 플랫폼(PaaS), 거대언어모델 운영관리(LLM옵스) 등 AI 인프라를 구성하는 솔루션 라인업을 갖췄다. 향후에는 GPU를 비롯한 신경망처리장치(NPU), 양자처리장치(QPU) 등 다양한 연산자원 운영과 AI 에이전트 관리 역량도 키운다는 목표다. 권 CTO는 "3년 안에 AI 데이터센터의 클라우드 영역부터 AI 가속기, 데이터 관리, 에이전트 운영까지 모두 아우를 수 있는 특화 플랫폼을 구축할 것"이라고 강조했다. 끝으로 그는 "GRIM-GPU 국책과제를 통해 얻은 성과를 오픈소스로 공공에 다시 환원할 것"이라며 "국내 AI 개발자와 연구기관이 모두 활용할 수 있는 AI 인프라 생태계를 구축하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.20 10:36한정호 기자

데이원컴퍼니, AX 지원회사 설립…핵심 인재 100명 공채

데이원컴퍼니는 기업의 인공지능(AI) 구축·적용 과정을 지원하는 AI 전환(AX) 사업인 '데이원 AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 출범, 100명을 공개 채용한다고 20일 밝혔다. 데이원 AI 디플로이먼트 컴퍼니는 기업의 AI 도입을 실제 업무 현장의 변화와 성과로 연결하는 사업이다. ▲AX 진단·전략 수립부터 ▲교육·변화관리 ▲AI 기술 구축 ▲현장 적용 ▲운영·확산까지 기업의 AI 전환에 필요한 과정을 하나의 흐름으로 연결하는 것이 핵심이다. 이를 통해 데이원컴퍼니는 ▲AI 교육과 ▲기업 인재 육성을 넘어 ▲기업별 AI 과제 발굴과 시스템 구축 ▲현장 적용까지 사업 영역을 확장할 계획이다. 최근 인수한 엔터프라이즈 AX 기업 스페이스와이도 이러한 사업 확대의 일환이다. 데이원컴퍼니는 기존 AI 교육 및 인재 육성 역량에 스페이스와이의 FDE와 AI 에이전트 기반의 AX 실행 역량을 결합해 기업 현장에서 AI를 직접 구축·적용할 수 있는 역량을 강화했다. ▲교육과 ▲기술 구축 ▲현장 실행을 유기적으로 연결해 엔터프라이즈 AX 시장에서 새로운 성장 기회를 발굴한다는 전략이다. 사업 본격화에 맞춰 100명 규모의 전문인력 공개채용에도 나선다. 모집 분야는 기업의 AI 전환 전략과 로드맵을 설계하는 ▲AX 전략·전환을 비롯해 ▲AX 교육·변화관리 ▲AI 기술·구축 ▲산업별 AX 사업 ▲AI 현장 적용 등 신규 사업 전반이다. 특히 고객 현장에서 직접 문제를 정의하고 필요한 AI 시스템을 설계·구현하는 FDE 등 기업의 AX를 현장에서 구현할 전문 인력도 적극 확보한다. 이번 채용은 단순한 인력 확충이 아닌 데이원컴퍼니 AX 사업의 초기 조직과 사업 모델을 함께 만들어갈 핵심 인재를 확보하는 데 초점을 맞췄다. 데이원컴퍼니는 대규모 인재 확보를 시작으로 사업의 실행력을 빠르게 높이고, 향후 사업 규모와 독립성이 충분히 확보되면 별도 법인으로 확장하는 방안도 검토할 계획이다. 이강민 데이원컴퍼니 최고인공지능책임자(CAIO)는 "데이원컴퍼니는 지난 10여 년간 빠르게 변화하는 기술을 교육에 접목하며 개인과 기업이 새로운 역량을 갖출 수 있도록 지원해 왔다"며 "이제는 그 경험을 바탕으로 기업의 실질적인 AI 전환을 지원하는 영역까지 새로운 성장 기회를 만들어 갈 것"이라고 말했다. 이어 "이번 채용을 시작으로 각 분야의 전문성을 갖춘 인재들과 데이원 AI 디플로이먼트 컴퍼니를 함께 만들어가며 데이원컴퍼니의 다음 10년을 이끌 성장축으로 키워 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.20 10:32박서린 기자

ETRI, 부산시와 AI로 도시 침수 예측 실증 나선다

인공지능(AI)과 디지털트윈을 활용한 도시 홍수 대응 플랫폼 개발이 본격화됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 극한호우와 침수 재난에 대응하기 위해 부산광역시 및 정부출연연구기관과 AI 기반 도시홍수 대응 플랫폼 개발을 위한 업무협력 의향서(LOI)에 서명하고, 기술 개발에 나섰다고 19일 밝혔다. 참여 기관은 부산광역시, 한국건설기술연구원(KICT), 한국지질자원연구원(KIGAM), 한국철도기술연구원(KRRI) 등이다. ETRI는 국가과학기술연구회(NST) 융합형 기본사업인 '홍수 안심도시(No WET City) 실현을 위한 디지털 도시홍수 제어 기술 개발' 일환으로 현장 실증과 기술 상용화에 나섰다. NST 사업 꼭지 전체 규모는 오는 2029년까지 총 5년간 338억 원이다. 목표는 기관별 전문 기술과 데이터를 연계해 도시홍수 예측·분석·대응·상황전파까지 가능한 통합형 디지털 재난대응 체계를 공동으로 구축할 계획이다. ETRI는 AI 모델 기반 위험검출 및 도시침수 예측 기술 개발을 주도한다. 강우 정보와 함께 CCTV 영상, 배수관망, 저류시설, 지형·시설물 정보, 센서 데이터, 과거 침수 이력 등 다양한 도시 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 플랫폼 핵심기술을 개발할 예정이다. ETRI 외 기관별 목표는 ▲부산광역시=배수관망, 지형·구조물 등 도시데이터 제공 및 현장실증 추진 ▲한국건설기술연구원=도시 인프라 연계 도시침수 예측 및 제어기술 확보 ▲한국지질자원연구원=도시 지질환경 통합 서비스 플랫폼 구축 ▲한국철도기술연구원=철도인프라의 극한강우 대응능력 향상 기술 개발 등이다. 장윤섭 ETRI 재난안전ADX연구실 책임연구원은 “AI와 디지털 기술이 시민 생명과 재산을 보호하는 핵심 수단으로 자리매김할 것으로 기대한다”며 “부산시를 기후위기 대응 스마트 안전도시 대표 모델로 만드는 데 ETRI의 ICT 기술 역량을 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 15:18박희범 기자

"AI·데이터로 혁신"…정부, 공공서비스 창업팀 모집

정부가 인공지능(AI)·데이터 등 민간 기술로 공공서비스를 구축할 창업팀 발굴에 나섰다. 과학기술정보통신부는 오는 20일부터 내달 21일까지 '2026 고브테크 창업경진대회' 참가자를 모집한다고 19일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞은 이번 대회는 총상금 7000만원 규모로 열린다. 대회는 '아이디어 기획'과 '제품·서비스 개발' 등 2개 트랙으로 운영된다. 예비 창업자는 두 트랙 모두 신청할 수 있으며 초기 창업기업은 제품·서비스 개발 트랙에만 참가할 수 있다. 참가자는 대국민 공공서비스와 지역·사회문제 해결, 공공인프라 혁신 중 한 분야를 선택해 자유주제로 지원하면 된다. 고브테크는 AI와 데이터 등 민간의 첨단 기술을 공공 분야에 도입해 서비스와 인프라를 혁신하는 분야다. 과기정통부는 9월 1차 서면평가를 거쳐 수상작의 3배수인 42개 팀 안팎을 선발한다. 트랙별로 약 21개 팀을 뽑은 뒤 멘토링을 제공해 최종 결과물을 고도화하도록 지원한다. 오는 11월에는 1차 평가 통과팀을 대상으로 발표평가를 진행한다. 이를 통해 트랙별 7개 팀씩 총 14개 수상팀을 선정한다. 최종 수상팀에는 12월 시상식에서 총 7000만원 상금과 상훈을 수여한다. 수상팀이 다음 해 '고브테크 창업기업 AI 실증·사업화 지원사업'에 신청할 경우 우대 혜택도 제공한다. 참가 신청은 대회 홈페이지를 통해 할 수 있다. 세부 일정과 평가 요소도 홈페이지에서 확인할 수 있으며 개별 문의는 대회 운영사무국에서 받는다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "고브테크 창업경진대회는 민간 아이디어와 기술력을 발굴할 수 있는 공공 혁신의 출발점"이라며 "고브테크 분야 예비 창업자와 초기 창업기업들의 많은 관심과 적극적인 참여를 바라며 이번 대회가 참여자들에게 창업과 성장의 발판이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.19 12:00김미정 기자

[GPU 200% 활용법] GPU 26만장 확보한 정부, 다음은 '운영 효율'…GRIM-GPU 기술 주목

정부가 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 신규 확보하면서 인공지능(AI) 인프라의 방향성이 'GPU 운영 효율'로 옮겨가고 있다. 대규모 예산을 들여 GPU를 확보한 만큼 이제 확보한 자원을 다양한 업무 환경에 맞춰 얼마나 유연하게 실제 활용률을 끌어올릴 수 있느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 이런 흐름 속에서 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 공유·재구성 기술 개발 과제 'GRIM-GPU(GPU 재구성 및 간섭 최소화 GPU 공유)' 기술이 주목받고 있다. 19일 관련 업계에 따르면 GRIM-GPU 과제 주관기업으로 이노그리드가 선정돼 산학연 컨소시엄을 이끌며 연구개발을 진행 중이다. GPU 확보 다음은 운영 효율...유연한 자원 분할 지원하는 GRIM-GPU GRIM-GPU는 여러 작업에서 GPU 하나를 함께 사용할 때 발생하는 성능 간섭을 최소화하면서 GPU 자원을 보다 유연하게 분할·재구성해 배분할 수 있도록 하는 GPU 공유 기술이다. 이 기술이 주목받는 이유는 국가 AI 인프라 정책 방향성과 맞닿아 있기 때문이다. 그동안 대규모 AI 구동을 위한 GPU 확보에 집중해왔다. 정부는 아시아태평양경제협력체(APEC) 계기로 GPU 26만장을 신규 확보하며 그동안 국내 AI 연구·산업 확대를 가로막던 컴퓨팅 인프라 병목을 상당 부분 해소했다는 평가를 받는다. 여기에 정부와 클라우드 서비스 기업(CSP) 3사가 참여하는 실무협의체를 통해 1조4천억원 규모 GPU 확보 사업도 본격화된 상태다. 하지만 GPU를 많이 확보하는 것과 GPU를 효율적으로 굴리는 것은 다른 문제다. 현재 시장의 GPU 서비스는 대부분 GPU를 특정 사용자나 작업에 통째로 할당하는 패스스루 방식에 머물러 있다. 구조가 단순하고 성능 예측이 쉽다는 장점은 있지만 고가 장비를 여러 작업이 나눠 쓰기 어렵고 워크로드가 바뀔 때마다 자원을 다시 구성하는 데 수일이 걸린다는 한계가 있다. 특히 공공·엔터프라이즈 환경은 가상환경(VM)과 컨테이너, 온프레미스 등 다양한 작업 환경이 산재하고 어떤 작업은 대규모 자원을 장시간 점유하고 어떤 작업은 일부 자원만 짧게 필요로 하는 등 업무 특성이 다양하다. 이런 수요 편차에 맞춰 GPU를 얼마나 유연하게 배분하고 운영하느냐에 따라 실제 활용도가 크게 달라진다. 그래서 GRIM-GPU은 GPU를 나누는 데 그치지 않고, 공유 과정에서 발생하는 간섭을 예측하고 줄이는 기술까지 함께 지원한다. 여기에 GPU 상태를 실시간에 가깝게 파악할 수 있는 경량 모니터링과 운영 관리 체계까지 더해 효율성을 극대화한다는 방침이다. GRIM-GPU, VM·컨테이너 혼재 환경부터 간섭 제어까지 이노그리드는 이 과제의 주관기업을 맡아 2028년까지 산학연 컨소시엄을 이끈다. 단순히 특정 기업의 기술 개발 프로젝트가 아니라, 정부가 국책 R&D로 지정해 국내 여러 기관이 함께 참여하는 원천기술 확보 사업이다. 이노그리드는 GRIM-GPU 구현을 위해 기술 개발의 초점을 크게 세 갈래로 두고 있다. VM과 컨테이너가 혼재된 환경에서도 GPU 자원을 유연하게 분할·재구성할 수 있는 구조를 마련하는 데 집중하고 있다. 실제 클라우드 현장에서는 단일 환경보다 다양한 워크로드와 운영 방식이 혼재하는 경우가 많은 만큼, 특정 환경에 한정되지 않는 범용성을 확보하겠다는 취지다. 동시에 GPU 공유 과정에서 발생할 수 있는 성능 간섭을 줄이는 기술 개발에도 힘을 싣고 있다. 여러 작업이 하나의 GPU를 함께 사용할 경우 처리량 저하나 지연시간 증가 같은 문제가 발생할 수 있는 만큼, 자원 분배를 넘어 간섭을 예측·완화할 수 있는 운영 기술까지 함께 확보하겠다는 것이다. 운영 단계에서의 가시성을 높이기 위한 경량 모니터링 체계 구축도 주요 과제다. GPU 상태와 자원 사용 현황, 이상 징후를 실시간에 가깝게 파악할 수 있어야 실제 서비스 환경에서 안정적인 운영이 가능하기 때문이다. 이노그리드는 이를 통해 단순한 연구용 기술이 아니라 공공·엔터프라이즈 환경에 적용 가능한 실질적 운영 기술로 고도화하는 데 무게를 두고 있다. 향후 계획도 명확하다. 초기에는 핵심 기능 구현과 성능 검증에 집중하고, 이후에는 실제 클라우드 환경에서 적용 가능한 수준으로 기술 완성도를 높인다는 구상이다. 여기에 산학연 협력을 바탕으로 기술 검증 범위를 넓히고, 단계적으로 오픈소스 공개를 추진해 생태계 확산 기반도 마련할 방침이다. 김명진 이노그리드 대표이사는 "AI 인프라 경쟁은 이제 GPU를 얼마나 확보하느냐를 넘어, 확보한 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영하느냐가 핵심이 되고 있다"며 "GRIM-GPU 과제는 고가의 GPU 자원을 보다 유연하게 활용하고, AI 서비스 확산에 필요한 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 연구개발 과제"라고 설명했다. 이어 "이노그리드는 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라 전문기업으로서 국가 AI 인프라 운영 기술 고도화에 기여하고, 향후 서비스형 GPU*GPUaaS)·AI CMP 등 AI 인프라 기술 스택과 연계해 현장에서 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 책임감 있게 추진하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.08.19 11:07남혁우 기자

풀스택부터 대규모 연합까지…'모두의 AI' 6개 진영 강점과 전략은

'모두의 AI' 프로젝트에 도전장을 낸 6개 사업자가 저마다의 강점을 앞세워 수주 의지를 드러냈다. SK텔레콤은 인공지능(AI) 풀스택 역량을 카카오는 검증된 파트너와의 협력을 KT는 국내 대표 AI 기업 연합을 내세우며 국민 일상에 스며드는 AI 서비스를 만들겠다는 포부를 밝혔다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. '모두의 AI' 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. 이 가운데 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 가장 눈길을 끄는 것은 통신 3강 가운데 SK텔레콤과 KT, 그리고 플랫폼 강자인 카카오가 정면 승부에 나섰다는 점이다. 각 진영은 저마다 가장 잘할 수 있는 영역을 전면에 내세웠다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료, 금융, 모빌리티, 세무 등 생활 밀착형 분야를 폭넓게 묶어 활용 범위를 넓힌 것이 특징이다. SK텔레콤 측은 "독자 AI 모델 경험과 AI 풀스택 역량으로 대국민 AI 서비스 구축에 힘쓸 것"이라고 밝혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손을 잡았다. 의료와 금융은 물론 기업용 AI, 반도체 분야까지 아우르며 기술과 서비스 양쪽을 동시에 겨냥한 구성이 눈에 띈다. 카카오 관계자는 "모두의 AI는 AI 모델과 국민 접점, 서비스 운영 역량, 국민 생활 전반의 분야별 전문성이 함께 결합돼야 성공할 수 있는 과제"라며 "각 영역에서 검증된 역량을 가진 파트너들과 협력해 전 국민이 신뢰하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고자 한다"고 말했다. KT도 만만치 않은 진용을 꾸렸다. 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 함께 AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠를 망라하는 연합 전선을 구축했다. KT 측 관계자는 "국내 대표 AI 기업과 함께 모두의 AI 사업에 참여해 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 적극적으로 기여하겠다"고 밝혔다. 이스트소프트도 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 꾸리고 경쟁에 합류했다. 알툴즈, 알약 등 국민 소프트웨어 서비스 운영 경험과 AI 서비스 역량을 결합해 경쟁에 나선다. AI 서비스와 클라우드, 보안, 생산성 소프트웨어 분야 전문 기업들이 힘을 모은 것이 특징이다. 이스트소프트는 "공급 인프라, 보안, 국민 서비스 경험 등 각 영역별로 충분한 노하우와 경험을 확보한 기업들이 모인 컨소시엄이기 때문에 이번 경쟁에서 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 기대한다"고 했다. 단독 참여한 제논은 이미 운영 중인 AI 서비스 플랫폼을 강점으로 내세웠다. 회사는 지난해부터 '모두의 AI' 취지에 맞춰 B2C 기반 AI 서비스 플랫폼 '제나(GenA)'를 기획·개발해 올해 5월부터 운영하고 있다. 한 제논 관계자는 "제나는 국민 누구나 한곳에서 손쉽게 다양한 AI 서비스를 이용할 수 있도록 구축된 통합 포털 서비스"라며 "선정된다면 빠르게 모두의 AI 서비스로 전환해 운영할 수 있기 때문에 이번 모두의 AI에 도전하게 됐다"고 설명했다. 또 다른 단독 참가 기업인 MKD는 자체 개발 AI 모델 기반의 업무 자동화 통합 AI 플랫폼 '큐럴(Keural)'을 사업에 참여했다. 큐럴은 조직 내부 데이터를 기반으로 질의응답과 문서 정리, 에이전트 업무 처리를 지원하며, 온프레미스와 SaaS를 모두 지원해 기업 보안 환경에 맞춰 도입할 수 있는 것이 특징이다. 김민근 MKD 대표는 "현재 해외 중심 AI 서비스를 국산화하는 서비스를 제공하고 있다"며 "기존에 기업용으로 제공하며 검증된 AI 플랫폼이 모두의 AI 사업 방향과 유사하다고 판단해 사업에 참여하게 됐다"고 말했다. 이어 "이를 통해 국민들에게 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 한다"고 덧붙였다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 또 무료로 제공되는 대국민 AI 서비스 특성상 안정적인 추론 인프라 운영 능력과 장애 대응 체계, 서비스 운영 경험도 중요한 평가 요소가 될 것으로 예상된다. 반면 복수의 국산 AI 모델을 결합해야 하는 사업 구조는 기술 통합과 운영 측면에서 적지 않은 부담으로 작용할 수 있다는 분석도 나온다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 한 업계 관계자는 "정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다"며 "결국 이번 사업은 모델 경쟁보다 국민이 실제 사용하는 서비스를 얼마나 편리하고 안정적으로 제공할 수 있는지가 승부를 가를 것"이라고 말했다.

2026.08.18 20:36남혁우 기자

모두의 AI, 6개 컨소시엄 출사표…SKT·카카오·KT 맞대결

SK텔레콤(SKT), 카카오, KT를 비롯한 국내 주요 인공지능(AI) 기업이 정부의 '모두의 AI' 프로젝트 수주 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. 모두의 AI 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료·금융·모빌리티·세무 등 다양한 생활 밀착형 서비스 기업들이 참여해 활용 범위를 넓혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손잡았다. 의료·금융·기업용 AI·반도체 분야 주요 기업들이 대거 합류한 점이 특징이다. KT는 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 컨소시엄을 꾸렸다. AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠 등 다양한 산업군의 기업을 포함했다. 이스트소프트 역시 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성하며 경쟁에 나섰다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 이달 말 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다.

2026.08.18 19:30남혁우 기자

카카오, 'AI 루키 캠프' 2기 성료...'위시트' 대상 수상

카카오(대표 정신아)가 비수도권 청소년의 AI 교육 기회를 확대하고, AI 인재 양성을 위해 마련한 '카카오 AI 루키 캠프' 2기 과정을 마무리했다. 이번 기수에서는 위시트의 'AI 스마트 교통약자석'이 대상을 수상했다. 카카오는 지난 14일 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 카카오 AI 루키 캠프 2기 수료식을 진행했다고 밝혔다. 이번 캠프는 강원·경상·전라·제주·충청 등 비수도권 지역 중학교 2학년부터 고등학교 1학년 학생 총 100명이 참여했으며, 4일부터 14일까지 2회에 걸쳐 각각 3박 4일간 진행됐다. 정신아 카카오 대표는 2회차 AI 루키 캠프 수료식에 참석해 우수 프로젝트 3개 팀을 시상하고 참가 학생들을 격려했다. 정 대표는 “이번 캠프에서 참가 학생들이 주변 문제를 스스로 발견해 정의하고, 이를 실제 결과물로 만들어 가는 모습을 보며 청소년은 미래를 준비하는 인재를 넘어 현재의 변화를 만들어가는 문제 해결자가 될 수 있음을 확인했다”고 말했다. 이어 “기술의 방향을 정하는 것은 결국 사람의 몫”이라며 “이번 경험이 기술을 잘 사용하는 데서 나아가, 자신이 중요하게 생각하는 문제의 해법을 만들어가는 출발점이 되길 바란다”고 덧붙였다. 이번 2기 캠프는 지난 2월 진행한 1기 프로그램의 운영 경험과 참가자 의견을 반영해 학생들이 프로젝트 수행에 더욱 몰입할 수 있도록 교육 과정을 고도화한 것이 특징이다. 1기 캠프가 현장에서 기술 학습과 프로젝트를 함께 진행했다면, 2기는 피지컬 AI 기초와 바이브 코딩 등 온라인 사전학습을 새롭게 도입해 참가자들이 현장에서 프로젝트 수행에 집중할 수 있는 환경을 구축했다. 프로젝트 결과물의 완성도를 높이기 위한 실습 장비도 확충했다. 각종 센서와 디스플레이 모듈, 레이저 커팅기, 카메라와 마이크가 탑재된 개발 보드 등을 구비해 학생들의 아이디어가 실제 작동하는 시제품으로 구현될 수 있도록 지원했다. 이를 통해 학생들이 ▲문제 발견 및 정의 ▲아이디어 설계 ▲핵심 기능 구현 ▲결과물 완성 ▲사용자 관점의 검증 ▲발표 등 AI 서비스 개발의 전 과정을 직접 경험할 수 있도록 했다. 또 각 팀에 멘토를 배치해 문제 해결 방안을 함께 고민하고, 피드백을 통해 결과물의 완성도를 높일 수 있는 과정도 마련했다. 이번 수료식에서는 위시트의 'AI 스마트 교통약자석'이 대상을 받았다. 이 팀은 AI를 활용해 교통 약자 좌석을 효율적으로 관리할 수 있는 운영 시스템을 선보여 ▲문제 정의 구체성 ▲솔루션 설계 논리성 ▲기술 구현·검증 완성도 등 전체 평가 항목에서 고르게 높은 점수를 받았다. 심사에는 카카오 임직원으로 구성된 '크루 심사단'과 현직 중·고등학교 교사로 구성된 '루키 티쳐스'가 참여했다. 특히 올해 처음 심사를 맡은 루키 티쳐스는 결과물의 기술적 완성도뿐만 아니라 문제 접근 방식과 해결 방안 설계, 실제 구현에 이르기까지 학생들이 보여준 사고력과 성장 가능성을 종합적으로 살폈다. 심사 후에는 프로젝트 발전 방향에 대한 구체적인 피드백과 격려도 전했다. 대상을 수상한 이대현 학생(울산유곡중 3학년)은 “AI와 기기를 연동하는 과정에서 팀원들과 함께 의견을 검증하고, 수정해 나간 과정이 가장 기억에 남는다”며 “AI 기술이 실제 서비스로 만들어지는 과정과 협업의 중요성을 배울 수 있어 기쁘다”고 말했다. 카카오는 지역 청소년의 AI 역량 강화를 위한 지원을 확대해 나간다는 계획이다. 올해 하반기 중 AI 루키 캠프 3기 참가자를 모집하고 2027년 상반기에 캠프를 진행할 예정이다.

2026.08.18 14:44백봉삼 기자

"국민 아이디어를 AI 서비스로”…전국민 경진대회 개최

모든 국민 아이디어를 AI 서비스로 구현하는 경진대회가 열린다. 우수한 아이디어는 창업과 사업화까지 연결한다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '모두의 AI 실험실 AI 서비스 경진대회'를 개최한다고 18일 밝혔다. 지난 3일 출범한 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 일환으로, 국민 AI 활용 역량을 높이고 일상과 지역 사회 문제를 해결할 수 있는 AI 서비스를 발굴하는 게 목표다. 대회 주제는 '모두의 AI 실험실 온라인 플랫폼을 활용한 개인·지역 및 사회 현안 해결을 위한 아이디어 제안 및 AI 서비스 개발'이다. 만 15세 이상 국민이면 누구나 참여할 수 있다. 개인 또는 최대 4명으로 구성된 팀으로 신청할 수 있으며 참가 신청은 이날부터 다음 달 6일까지 진행된다. 먼저 참가자가 제출한 AI 서비스 기획서를 평가해 수도권 강원권 충청권 경상권 전라제주권 등 5개 권역에서 각각 10개 팀, 총 50개 팀을 선발한다. 문제 정의와 제안 필요성, 창의성, AI 활용 적절성, 실현 가능성, 완성도 등을 평가한다. 권역별 예선은 AI 서비스 개발·실증을 지원하는 오프라인 거점 '모두의 AI 라운지'에서 진행한다. 다음 달 15일 경상권을 시작으로 전라제주권, 수도권, 충청권, 강원권 순으로 열린다. 각 권역 상위 2개 팀씩 총 10개 팀이 본선에 진출한다. 본선 진출팀에는 약 2개월간 국내 주요 기업 전문가의 코칭과 멘토링을 제공한다. 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있도록 공공·민간 데이터와 API, 바이브코딩 토큰, 클라우드 자원, 개발지원도구 등도 지원한다. 총상금은 2600만원이다. 대상 1개 팀에는 부총리 겸 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 수여한다. 최우수상 1개 팀에는 NIA 원장상과 500만원, 우수상 2개 팀에는 각각 250만원, 장려상 6개 팀에는 각각 100만원을 지급한다. 정부는 대회를 통해 발굴한 우수 서비스가 창업이나 사업화로 이어질 수 있도록 후속 지원도 추진할 계획이다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "AI 활용 역량이 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 미래 경쟁력의 핵심으로 자리 잡고 있다"며 "참가자들의 혁신적인 도전이 실제 서비스로 구현되고 창업 사업화 등으로 확장되는 계기가 되기를 기대한다"고 말했다.

2026.08.18 14:39박수형 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

쏟아지는 재난무전, AI가 돕는다…소방·경찰 '스마트워치' 개발

경찰과 소방 등 재난현장 대응 인력이 사용하는 교신이 폭주하는 무전 내용을 AI가 분석하고 요약해 스마트워치로 전달하는 기술이 개발된다. 과학기술정보통신부는 행정안전부와 '국민생활안전 긴급대응연구' 사업을 통해 '재난안전통신망 연동 스마트워치 및 AI 무전요약·알림시스템 개발' 과제를 추진한다고 17일 밝혔다. 현재 경찰과 소방, 지방정부 공무원 등 재난현장 대응 인력은 재난안전통신망 단말기와 무전기, 개인 휴대전화 등 여러 장비를 동시에 휴대하고 조작해야 한다. 대형 재난이 발생해 무전 교신이 한꺼번에 몰리는 경우 여러 내용이 중첩되면서 현장 인력이 핵심 정보나 지시사항을 명확하게 파악하기 어렵다. 정부는 이를 해결하기 위해 재난안전통신망과 직접 연동되는 스마트워치를 개발한다. AI가 실시간 교신 내용을 분석 요약하고 현장 대응에 필요한 주요 정보와 임무를 스마트워치를 통해 전달하는 방식이다. 현장 인력의 안전을 확인하는 기능도 탑재한다. 스마트워치로 이용자의 심박수와 피부 온도, 위치 등을 모니터링해 재난 대응 과정에서 발생할 수 있는 위험을 파악할 수 있도록 할 계획이다. 정부는 기술이 현장에 적용되면 대응 인력이 여러 통신장비를 일일이 확인해야 하는 부담을 줄이는 동시에 긴박한 상황에서도 필요한 지시와 현장 정보를 빠르게 파악할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 과제는 정부가 올해 추진하는 국민생활안전 긴급대응연구 11개 가운데 마지막으로 선정됐다. 앞서 산불과 지반함몰, 해양사고, 폭설, 홍수 등에 대응하기 위한 기술 개발 과제가 선정됐다. 연구기관 공모는 오는 9월7일까지 진행된다. 선정된 연구기관에는 과기정통부와 행안부가 2년간 9억원 안팎의 연구개발비를 지원한다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 "인공지능과 웨어러블 디바이스 기술을 재난 안전 분야에 적용해 현장에서 체감할 수 있는 안전 인프라를 구축하겠다"고 말했다. 박형배 행안부 안전예방정책실장은 "재난현장 대응 인력이 장비 휴대 부담에서 벗어나 신속하고 정확하게 상황을 인지하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "스마트워치가 정부의 재난대응 역량을 강화하는 장비로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.17 12:44박수형 기자

정부 AX 드라이브…산업계, AI 데이터 확보전

미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화하는 가운데 정부가 인공지능(AI) 국가 경쟁력과 기술 주권 확보에 나섰다. AI 모델 경쟁력을 높이려면 이를 학습시킬 양질의 데이터가 뒷받침돼야 한다는 인식이 확산하면서 분야별 데이터 인프라를 구축하려는 움직임도 빨라지고 있다. 16일 업계에 따르면 정부는 지난 6월 반도체, 로봇·피지컬 AI, AI 데이터 센터를 3대 축으로 삼는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이 중 로봇·피지컬 AI 분야의 핵심 축인 맥스(M.AX, 제조업 AI 대전환) 경우 오는 2030년까지 민관 합동으로 20조 원을 투자하고 100조 원 이상 경제적 부가가치를 창출하겠다는 목표다. 가장 먼저 핵심이 되는 제조 데이터 확보에 착수해 기업별로 흩어진 데이터를 수집하고 '제조 AI전환(AX) 데이터 라이브러리'에 구축할 계획이다. 데이터 인프라 확보는 제조업을 넘어 제약·특허·나노 등 다른 기술 산업에서도 주목받고 있다. 원활한 AX를 구현하기 위해 AI 학습에 적합한 도메인 데이터가 필수적이기 때문이다. 제약 분야 역시 활발한 AX가 일어나는 대표적인 산업군이다. 하지만 개인정보 유출 우려와 고품질 데이터의 확보·통합 분석 장벽으로 AI 도입이 까다로운 영역으로 꼽혀왔다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업'은 의료기관 간 데이터를 안전하게 연결하려는 사례 중 하나다. 이 사업 수행기관으로 선정된 카카오헬스케어 컨소시엄은 27개 의료기관이 각 데이터를 보유한 상태에서 안전하게 공유·활용할 수 있는 분산형 연합 데이터 체계를 구축한다. 한미약품은 보건복지부가 주관하는 371억 원 규모 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업'의 공동 연구기관으로서 데이터 인프라 강화에 나섰다. 전임상과 임상 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI 소프트웨어 개발이 목표로, 항암·대사질환 분야 데이터를 활용한다. 특허는 기업의 미래 기술 전략을 가늠할 수 있는 주요 기술 지표다. 다만 법률·기술적 맥락이 복잡하다는 특성상 특허 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업이 까다롭다. 워트인텔리전스는 106개국 3억 건의 특허 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 구축하고 특허 특화 거대언어모델(LLM) '플루토LM'을 개발했다. 이 데이터와 모델은 지식재산처의 '특허 AI 에이전트' 사업과 한국전자통신연구원(ETRI)의 특허 검색 솔루션 사업에 활용됐다. LG AI연구원과 LG전자 등 민간 분야에서도 특허 AX 협력을 확대하고 있다. 나노소재 기업들의 데이터는 장비, 과제 등 부서별로 분산돼 있고 표준화된 기준이 부재해 AI 학습에 활용하기 어려웠다. 한국나노융합산업협회는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업'의 주관기관으로 선정돼 이 문제 해결에 나섰다. 협회는 참여 기업들의 실험·공정·품질 데이터를 진단하고 AI 학습이 가능한 형태로 정제·구조화할 예정이다. 이후 실제 AI 모델에 적용해 업계가 공동 활용 가능한 AI 데이터 기준과 서비스 모델을 마련할 계획이다. 업계 관계자는 "산업별 데이터 표준화가 뒷받침되지 않으면 AX는 구호에 그칠 수밖에 없다"며 "정부와 민간이 함께 데이터 인프라를 쌓는 지금 단계가 향후 AX 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.08.16 15:09이나연 기자

정부, 'AI 윤리원칙' 초안 공개…업계 "권리 보호·기업 지침 보강해야"

정부가 새 인공지능(AI) 윤리원칙 초안을 공개하자 시민사회와 산업계가 원칙 실효성을 높이기 위한 후속 조치를 주문했다. 시민사회는 기본권 보호와 피해 구제 절차를, 산업계는 기업이 현장에서 적용할 수 있는 구체적인 가이드와 지원 체계 필요성을 강조했다. 14일 과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원(KISDI)은 서울 중구 프레지던트호텔에서 '대한민국 인공지능 윤리원칙 대토론회'를 열고 각계 의견을 수렴했다. 이번 초안은 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 인류의 지속가능성을 3대 가치로 제시했다. 이를 실현하기 위한 7대 원칙으로 인간중심성, 프라이버시 보호, 공정성·포용성, 책임성, 안전성, 신뢰성, 투명성을 담았다. 시민사회는 AI 영향을 받는 사람을 단순 보호 대상이 아니라 권리를 행사하는 당사자로 규정해야 한다고 주장했다. 접근성과 당사자 참여, 이의 제기, 피해 구제 절차를 윤리원칙과 후속 해설서에 구체적으로 담아야 한다는 입장이다. 홍윤희 사단법인 무의 이사장은 "장애인과 소수자를 단순한 수혜자가 아니라 권리를 지닌 당사자이자 시민으로 바라보는 관점이 이전보다 강화됐다"고 평하면서도 "'포용성'이라는 표현이 소수자에게 혜택을 베푼다는 시혜적 의미로 받아들여질 수 있다"고 지적했다. 이어 "이를 '포함성'으로 표현을 바꾸거나 모든 시민 권리를 아우르는 '접근성'을 원칙에 명시하는 것이 좋을 것"이라고 덧붙였다. 시민사회는 AI 학습에 필요한 장애인·소수자 관련 데이터 구축도 과제로 꼽았다. 시장에서 수집하기 어려운 정보를 공익 데이터로 규정하고 정부가 데이터 구축과 활용 기반을 지원해야 한다는 주장이다. 이지은 참여연대 선임간사는 AI 윤리원칙에 인권에 기반한 접근과 피해 구제 절차를 보강해야 한다고 요구했다. AI 영향을 받는 사람이 관련 사실을 고지받고 의사결정에 참여하며, 피해가 발생했을 때 이의를 제기할 수 있어야 한다는 설명이다. 이 선임간사는 "법이 포괄하지 못하는 영역까지 함께 고민하고 실천하자는 것이 윤리원칙 역할"이라며 "기업 내부에도 AI의 사회적 영향을 독립적이고 객관적으로 평가할 수 있는 감사 체계를 마련해야 한다"고 강조했다. 윤명 소비자시민모임 사무총장도 윤리원칙이 선언에 머물러선 안 된다고 강조했다. 정부와 기업, 소비자가 함께 참여해 분야별 적용 방안을 논의하는 협력 체계가 필요하다고 제안했다. 산업계 "기업별 적용 지침 필요"…정부 "자율규범으로 운영" 이날 산업계는 국가 차원의 윤리원칙이 기업 불확실성을 줄일 수 있다는 점에서 초안 마련을 긍정적으로 평했다. 다만 기업 규모와 서비스 유형에 따라 원칙을 실제 업무에 적용할 수 있도록 세부 지침과 상담 창구가 필요하다고 밝혔다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "기업도 AI 개발과 활용, 위험 관리에 적용할 국가 차원 기준을 기다렸다"며 "이번 원칙 토대로 내부 윤리 기준과 위험 관리 체계를 다시 점검할 수 있을 것"이라고 강조했다. 김 리더는 학습 데이터 공개를 투명성 원칙에 포함한 부분은 신중하게 검토해야 한다고 지적했다. 공개 범위가 저작권과 영업비밀, 산업 경쟁력과 연결돼 있고 관련 입법 논의도 끝나지 않았기 때문이다. 그는 윤리원칙과 자율 점검표, 공개 토론, 영향평가를 연계하는 운영 체계도 제안했다. 기업이 현장에서 발견한 문제를 공유하고 이를 다시 윤리원칙에 반영하는 순환 구조가 필요하다는 설명이다. 김현주 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 본부장은 중소기업과 스타트업도 원칙을 이행할 수 있는 환경을 조성해야 한다고 강조했다. 중소기업은 대기업과 달리 AI 윤리를 전담하는 조직이나 인력을 갖추기 어렵다는 이유에서다. 김 본부장은 "기업들은 개별 법 조항 의미보다 자사 서비스가 적용 대상인지, 어떤 영향을 받는지를 주로 묻는다"며 "작은 기업도 이해하고 따를 수 있는 상세한 해설서와 온라인 상담 채널이 필요하다"고 말했다. 정부는 이번 윤리원칙이 기업에 새로운 의무를 부과하는 규제가 아니라 사회 구성원이 자율적으로 실천하는 연성규범이라고 설명했다. 개발자와 사업자뿐 아니라 이용자, 시민사회, 정부 등 모든 주체의 역할을 제시한 점도 특징으로 꼽았다. 이진수 과기정통부 AI정책기획관은 "법이 경성규범이라면 윤리원칙은 연성규범"이라며 "특정 기업만의 문제가 아니라 각 주체가 AI 윤리를 함께 풀어나가야 한다는 방향을 담았다"고 밝혔다. 정부는 윤리원칙을 확정한 뒤 하반기에 구체적인 사례와 적용 방법을 담은 해설서를 발간할 계획이다. 산업계가 활용할 자율 점검표를 마련하고 학교와 교육 현장을 대상으로 AI 윤리교육도 추진한다. 이 기획관은 "윤리원칙은 제정으로 끝나는 것이 아니라 현장에서 실천하는 과정이 중요하다"며 "기술과 사회 변화에 따라 새로운 윤리적 쟁점이 생기는 만큼 원칙도 지속적으로 개정하고 발전시켜야 한다"고 말했다.

2026.08.14 16:15김미정 기자

독파모 '벤치맥싱' 논란에 AAII 입장…"평가 방법론 지속 업데이트"

글로벌 인공지능(AI) 평가기관 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 맞춤형 학습으로 실제 성능 개선 없이 점수만 높아질 수 있다는 우려를 인정했다. 현재 이같은 이슈를 최소화하기 위해 내부적으로 기술적 조치를 강화하고 있는 것으로 확인됐다. 14일 아티피셜 애널리시스는 지디넷코리아에 보낸 이메일에서 "벤치마크를 활용해 모델 약점을 보완하는 것은 통상적인 개발 과정"이라면서도 "특정 평가에 과도하게 최적화해 점수만 끌어올리는 방식은 경계해야 한다"고 밝혔다. 아티피셜 애널리시스는 글로벌 AI 모델 성능과 속도, 비용 등을 비교·분석하는 민간 평가기관이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지한다. 아티피셜 애널리시스는 이같은 벤치마크 이슈를 최소화하기 위해 내부 분석과 검증, 자체 평가 데이터 활용, 지속적 평가 방법론 업데이트 등 세 가지 장치를 추진하고 있다고 말했다. 아티피셜 애널리시스 관계자는 "우리는 개별 평가와 전체 지수 차원에서 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 검토한다"며 "이를 통해 비정상적인 점수 변화나 특정 평가에만 특화된 최적화 흔적을 찾는다"고 말했다. 이어 자체적으로 개발·관리하는 평가와 외부 벤치마크도 활용한다고 밝혔다. 특정 공개 데이터나 하나의 평가 방식에 대한 의존도를 낮춰 일부 시험에 특화된 학습이 전체 점수 상승으로 이어지는 것을 막기 위해서다. 관계자는 평가 항목과 가중치, 채점 방식도 정기적으로 바꾸겠다고 밝혔다. 최신 AI 기술과 산업에서 중요해진 역량을 반영해 평가 체계를 지속적으로 개편함으로써 AAII가 개발사 공략 대상이 되지 않도록 한다는 취지다. 기관이 현재 사용 중인 'AAII 4.1.1' 버전은 에이전트 업무와 코딩, 과학적 추론, 장문 맥락 추론, 지식과 환각 등을 측정하는 9개 평가로 구성됐다. 아티피셜 애널리시스는 한 영역에서만 점수를 높이더라도 성능이 다른 과제로 확장되지 않으면 전체 지수에 미치는 영향은 제한적이라고 주장하고 있다. 그러나 아티피셜 애널리시스는 실제 벤치마크 과적합 징후를 발견한 사례가 있는지는 공개하지 않았다. 과적합 징후를 확인했을 때 해당 점수를 제외하거나 모델을 재평가하는지, 순위를 조정하거나 외부에 경고하는지 등 사후 조치 기준도 밝히지 않았다. 독파모 평가 25점 걸린 AAII...업계 "실제 성능 왜곡 우려" 최근 업계에선 일부 독파모 참여사 일부가 AAII 점수를 겨냥한 맞춤형 사후학습 데이터를 활용하고 있다는 의혹이 제기되고 있다. 이에 일각에선 일부 참여사가 모델이 낮은 점수를 받은 지식 영역과 문제 유형을 분석한 뒤 유사한 사후학습 데이터를 구매하거나 별도 구축하고 있다는 주장이 나온다. 벤치마크 문제와 정답을 그대로 학습하는 방식은 아니지만, 실제 사용 역량보다 특정 평가 점수만 높아진다면 모델 성능을 왜곡하는 벤치맥싱으로 이어질 수 있다는 우려다. AAII 순위가 독파모 2차 평가의 최종 결과를 의미하는 것은 아니다. NIA 벤치마크와 전문가·사용자 평가가 별도로 진행되는 데다 AAII 역시 버전과 평가 구성에 따라 점수가 달라질 수 있어서다. 과학기술정보통신부는 AAII만으로 모델 우열을 판단하지 않고 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크와 전문가·사용자 평가를 종합한다는 입장이다. 그러나 AAII에 전체 점수의 4분의 1이 배정된 만큼 벤치마크 맞춤형 학습을 실제 성능 향상과 어떻게 구분할지가 평가 공정성을 가를 핵심 과제로 꼽힌다. 아티피셜 애널리시스는 "우리는 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 분석해 평가에만 특화된 최적화 방법론을 꾸준히 연구 중"이라고 밝혔다.

2026.08.14 15:40김미정 기자

KISTI 'AI사이언티스트' 1차 개발 완료…KBSI 통해 연말 서비스

논문 탐색과 분석, 가설 수립까지 연구자 역할을 수행하는 'AI사이언티스트'와 개인 이력이나 실적을 특정 폼에 자동입력하는 '웹 에이전트'가 처음 개발됐다. 이경하 초거대 AI연구센터장은 전화통화에서 "상용화 수준으로 개발돼, 적용 시점과 기술이전을 각각 남겨 둔 상태"라고 말했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 ▲AI 사이언티스트 ▲웹 에이전트 ▲KONI-포즈 등을 지난 13일까지 제주에서 열린 데이터 마이닝 및 인공지능 분야 국제 학술대회 'KDD 2026'에서 공개했다. AI 사이언티스트는 이용자가 방대한 과학 문헌 데이터을 탐색·분석하고, 이를 바탕으로 새로운 연구 가설을 제시하도록 지원한다. 이경하 센터장은 "1차 개발이 완료됐다. 기초과학지원연구원(KBSI)이 반도체 재료 분야에 적용, 올해 말 서비스할 계획"이라며 "현재 논문 분석 보고서를 만들어주고, 이 분석 내용을 기반으로 연구 가설까지 제시한다"며 "연구에 활용 가능한 기능 등을 추가할 예정이다. 시간 단축 등 작업 효율을 10~20배 정도 끌어 올릴 것으로 기대한다 "고 설명했다. 이 센터장은 또 '웹 에이전트'도 소개했다. '웹 에이전트'는 정부 과제 수행시 '범부처통합연구지원시스템' 등에 타이핑으로 개별 입력하던 연구자 이력서와 계획서 등을 자동으로 입력하는 AI 모델이다. 연구자들의 반복적인 행정 업무가 크게 줄어들 전망이다. 이 센터장은 "상용화 수준으로 기술 개발이 완료돼, 당장 기술이전이 가능하다"고 부연 설명했다. 이외에 초거대AI연구센터는 거대언어모델(LLM) 운영방법론 및 체계인 'LLMOps' 플랫폼 '고니-포지(KONI-Forge)'도 공개했다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 기반으로 LLM의 파인튜닝부터 모델 평가, 최적화, 서비스까지 개발 전 과정을 통합 지원한다. 이 센터장은 "고니 모델은 이미 여섯차례에 걸쳐 기술이전도 진행했다. 모델이나 벤치마크 데이터는 모두 무료 공개한다"며 "다만, 상용화는 기술이전을 통해 진행한다고 덧붙였다. KISTI는 이번 학술대회에서 과학 특화 다중모달언어모델(MLLM) 플랫폼과 고성능 파인튜닝 기법, 대규모 과학 데이터셋 전처리 파이프라인 등 학계와 산업계가 공동 활용할 수 있는 독자적 오픈 사이언스 생태계 구축 현황도 소개했다.

2026.08.14 11:33박희범 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

김재수 전 KISTI 원장, 연구자→기관장→교수→벤처 대표로 변신

"사업 현장에 직접 뛰어들어, R&D 사업화를 실천해보자는 간절한 바람이 내 마음속에 숨어 있는 줄 몰랐다. 인생 2막을 R&D 연구자에서 벤처 사업가로 여는 계기가 됐다." 13일 열린 미션크리티컬 AI 전문기업 투비유니콘 주주총회에서 각자대표이사로 선임된 김재수 전 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장이 벤처 대표 도전에 나서며 던진 각오다. 김 신임 대표와 전화통화로 인터뷰를 진행했다. 김 신임 대표는 지난 2024년, 34년간 재직했던 한국과학기술연구원(KISTI)에서 원장직을 마지막으로 퇴직한 뒤 그해 9월 1일부터는 모교인 홍익대 교단에 섰다. 이후 1년 반만인 올해 1월 다시, 모든 걸 내려놓고 벤처의 길을 선택했다. 투비유니콘은 이번 주주총회 결과에 따라 윤진욱·김재수 각자대표 체제로 전환했다. 윤진욱 대표는 사업총괄과 재난안전 분야 현장 네트워크를, 김재수 신임 대표는 회사의 핵심 기술인 시맨틱 AI 연구개발과 기술 사업화, 대외 정책 협력 분야를 전담한다. 투비유니콘은 초거대언어모델(TBU-LLM)과 영상·공간 데이터에서 의미 정보를 추출하는 시맨틱 AI 기술을 기반으로 재난 안전 분야의 미션크리티컬 AI 시장을 선도하고 있다. 김 신임 대표는 "지난해 11월 김찬호 KISTI 전문위원 등 3명과 함께 '바보야, 문제는 사업화야'라는 책을 펴냈다"며 "이 저술 이유가 제2의 삶으로 벤처를 선택한 것과 같은 맥락"이라고 설명했다. "국가 R&D 성과가 논문이나 특허내고 끝나선 안된다. 그런데 연구만 하다보니, 그래선 안된다는 걸 사실 잘 몰랐다. 연구소에만 있다, 사회에 나와 기업속에 들어가 깊숙히 겪어보니, 정말 필요한 기술인데 왜 이렇게 기술들이 사장되나 하는 생각을 갖게 됐다." 김 신임 대표는 "R&D도 물론 중요하다. 그런데 기업 현장에서 보니 사업화가 더 중요하다는 걸 알았다"며 저술 동기과 벤처 선택에 대한 깨달음에 대해서도 언급했다. 저서에서 김 신임 대표는 R&D로 나온 성과를 어떻게 하면 사업화에 성공할 것인가에 대한 철학과 방법론을 주로 다뤘다. 휴렛패커드의 리턴맵을 예시로 들며, 초기투자와 회수까지의 과정을 강조했다. 특히, 살아있는 기술 사업화 바이블로 남기기 위해 심혈을 기울였다. "R&D 성과를 사업화하는 방법 자체를 모르는 경우가 너무 많았다. 그래서 어떻게 하면 사업화에 성공할 것인가를 챕터별로 썼다. 사실 국가 R&D는 공공성도 있기에, 특히 원천 연구는 돈이 안돼도 해야한다는 학계 주장에 대해 좀더 생각해볼 여지가 있다고 본다. 궁극적으로는 경제적 효과를 봐야 한다." 김 신임 대표는 2021년~ 2024년 8월까지 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장을 역임했다. 1985년 홍익대 전자계산학과를 졸업한 뒤 1987년 한국외국어대에서 전자계산학 석사를 취득했다. 2009년 홍익대에서 전자전산공학 박사 학위를 취득했다. 1991년 KISTI 연구원으로 들어가, 국가과학기술데이터본부장, 융합기술연구본부장, 첨단정보융합본부장 등을 역임했다.

2026.08.13 22:25박희범 기자

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