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'AI 모델'통합검색 결과 입니다. (359건)

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한컴, 오픈데이터로더 PDF v2.0 공개…문서 AI 시장 공략 박차

한글과컴퓨터가 인공지능(AI) 기반 PDF 데이터 추출 기술을 고도화해 오픈소스 생태계 확장에 나선다. AI와 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진을 앞세워 문서 AI 시장 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 한컴은 오픈소스 PDF 데이터 추출 부문에서 벤치마크 1위 성능을 달성한 '오픈데이터로더 PDF v2.0'을 공개했다고 12일 밝혔다. 이번 버전의 가장 큰 특징은 AI 방식과 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진이다. 기업과 개발자는 외부 서버로의 데이터 유출 우려 없이 완전히 차단된 로컬 환경에서 고성능 PDF 데이터 추출 기능을 무료로 활용할 수 있다. 문서 내 복잡한 요소를 분석하기 위한 무료 AI 애드온 4종도 기본 탑재됐다. 광학문자인식(OCR)은 이미지 기반 PDF와 스캔 문서 텍스트 인식률을 높였고 표 추출 기능은 초경량 AI 모델을 활용해 병합된 셀 등 복잡한 표 구조를 정밀하게 분석한다. 수식 추출 기능은 과학·수학 논문의 복잡한 수식을 로컬 환경에서 인식하며 차트 분석 기능은 차트가 의미하는 내용을 문장 형태로 설명한다. 애드온은 도클링 등 타사 오픈소스 AI 모델과 호환되도록 구현됐다. 특정 기업과 공식 제휴 관계는 아니지만 사용자가 기존 기술 환경에서 쉽게 연동할 수 있도록 객관적인 기술 호환성을 확보했다. 향후 유연한 애드온 구조를 통해 더 많은 AI 모델을 추가할 수 있다는 설명이다. 오픈데이터로더 PDF v2.0은 자체 벤치마크 테스트에서 읽기 순서, 표, 제목 추론 등 다양한 항목에서 1위 수준의 성능을 기록했다. 한컴은 오픈소스의 핵심 가치인 투명성을 위해 벤치마크 테스트 데이터와 재현 가능한 상세 코드를 공식 깃허브 저장소에 공개했다고 밝혔다. 이번 출시와 함께 오픈소스 라이선스도 기존 MPL 2.0에서 아파치 2.0으로 전환했다. 상업적 활용이 자유로운 라이선스를 적용해 외부 개발자와 글로벌 IT 기업의 진입 장벽을 낮추고 웹 애플리케이션이나 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 다양한 비즈니스 모델이 형성되는 생태계를 구축한다는 계획이다. AI 에이전트 시대에 대응한 생태계 확장도 추진한다. 한컴은 지난해 랭체인 연동을 완료했으며 올해는 랭플로우·라마인덱스·제미나이 CLI 등 다양한 AI 프레임워크와의 연동을 확대할 예정이다. AI 에이전트 지원을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능도 준비 중이다. 올 하반기에는 독자 문서 AI 기술을 기반으로 한 상용 AI 애드온도 출시할 계획이다. AI가 문서 구조를 분석해 접근성 태그를 자동 생성하는 기술을 오픈소스 최초로 탑재해 글로벌 접근성 표준(PDF/UA)을 충족하는 PDF AI 접근성 솔루션으로 확장한다는 방침이다. 정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 "오픈데이터로더 PDF v2.0은 AI 하이브리드 엔진과 아파치 2.0 라이선스 전환을 통해 누구나 자유롭게 활용·확장할 수 있는 개방형 PDF 데이터 플랫폼으로 진화했다"며 "향후 상용 AI 애드온과 접근성 솔루션을 통해 전 세계 PDF 문서가 AI에 활용되는 것은 물론, 모든 사람에게 열린 문서가 되도록 글로벌 생태계를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.03.12 15:46한정호 기자

시선AI, 코딩 자동화 AI '인트라젠엑스' 공개…공공·금융 시장 겨냥

시선AI가 대보DX와 공동 개발한 온프레미스 기반 코딩 자동화 인공지능(AI) 솔루션을 출시하며 공공, 금융 차세대 시스템 개발 시장 공략에 나섰다. 시선AI는 코딩 자동화에 특화된 소형 거대언어모델(sLLM) 기반 온프레미스 AI 코드 어시스턴트 '인트라젠엑스(IntraGenX) 1.0'을 출시했다고 9일 밝혔다. 이번 제품은 자회사 대보DX와 공동 개발했으며 공공기관과 금융권 등 높은 보안 수준이 요구되는 환경을 주요 타깃으로 한다. 인트라젠엑스는 자연어 프롬프트를 통해 개발자의 코딩 작업을 지원하는 AI 기반 개발 보조 도구다. AI 페어 프로그래밍과 프롬프트 기반 개발 방식을 적용해 논리 설계, 코드 리뷰, 오류 탐지 및 수정 등 개발 전 과정의 자동화를 지원한다. 설계 문서나 데이터 모델(ERD), 디자인 산출물 등을 연동하면 프런트엔드와 백엔드 코드를 자동 생성할 수 있는 것이 특징이다. 프런트엔드 개발 환경에서는 리액트, 뷰 등 글로벌 표준 프레임워크와 국내 주요 UI 플랫폼을 지원한다. 이를 통해 화면 설계, HTML 퍼블리싱, 자바스크립트 개발 등 기존 단계별 개발 과정을 단축하고 코드 생성 자동화를 통해 개발 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 특히 대규모 인력이 투입되는 공공기관과 금융권 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 효과가 클 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 설계 문서를 기반으로 코드를 일괄 생성해 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 대규모 개발 조직에서도 일관된 코드 품질을 유지할 수 있기 때문이다. 보안성도 주요 차별화 요소다. 인트라젠엑스는 외부망 차단 환경에서도 운영 가능한 온프레미스 방식으로 설계됐다. 이를 통해 데이터 유출을 차단하고 데이터 주권 확보와 규제 준수를 지원한다. 최근 기업 내부 민감 정보 유출 우려로 클라우드 기반 LLM 활용을 제한하는 사례가 늘어나는 상황에서 보안 우려를 해소할 수 있는 대안이라는 설명이다. 기술적으로는 대형 LLM 구조를 기업 환경에 맞게 경량화하고 최적화한 sLLM 기술을 적용했다. 자체 파인튜닝과 학습 기술을 통해 코딩 작업에 특화된 성능을 확보했으며 비교적 가벼운 구동 환경에서도 개발 맥락을 이해하고 정밀한 코드 생성을 수행할 수 있도록 설계됐다. 시선AI는 자회사 대보DX와 협력해 공공기관과 금융권 등 보안 요구가 높은 시장을 중심으로 제품 확산에 나설 계획이다. 대보DX는 고객 발굴과 영업, 시스템 구축, 기술 지원을 담당하는 전략 파트너 역할을 수행한다. 남운성 시선AI 대표는 "생성형 AI와 LLM이 제공하는 생산성 혁신 효과에도 불구하고 많은 기관과 기업들이 보안 문제로 인해 이를 적극 활용하지 못하는 상황"이라며 "인트라젠엑스는 높은 보안성을 유지하면서도 개발 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 기업용 AI 도구가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.09 17:40남혁우 기자

[알파고 10년 ③] AI 3강 노리는 한국…인프라·인재가 '승부처'

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 바둑판 위에서 시작된 AI 기술 경쟁은 10년이 지난 지금 국가 경쟁력의 핵심 축으로 확대됐다. 생성형 AI 확산 이후 AI 경쟁은 국가 전략 차원으로 격상됐고 미국과 중국을 중심으로 패권 경쟁이 본격화되고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 인프라와 기술, 인재 확보에 속도를 내며 새로운 10년을 준비하고 있다. 정부는 AI 경쟁력을 국가 핵심 성장 동력으로 규정하고 범정부 차원의 정책을 추진하고 있다. 최근 국가AI전략위원회는 '대한민국 AI 행동계획'을 확정하며 향후 3년간 추진할 AI 정책 로드맵을 제시했다. 이 계획은 총 99개 실행 과제를 담고 있으며 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 데이터 생태계 구축, 핵심 인재 확보 등을 중심으로 국가 AI 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 이러한 정책을 통해 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 목표다. AI 경쟁에서 중요한 요소로는 컴퓨팅 인프라가 꼽힌다. 초거대 AI 모델을 개발하고 서비스하기 위해선 대규모 GPU와 데이터센터, 고속 네트워크 등 막대한 연산 환경이 필요하기 때문이다. 정부는 이러한 인프라 확보를 위해 '국가AI컴퓨팅센터' 구축과 GPU 확충 사업 등을 지난해부터 추진하며 국가 차원의 AI 연산 자원을 확대 중이다. 대한민국 AI 행동계획에서도 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 핵심 AI 컴퓨팅 자원을 국가 전략 인프라로 규정하고 대규모 확보 계획을 제시했다. 정부는 2030년까지 최소 5만 장 이상의 GPU를 단계적으로 확보하고 국산 NPU 도입도 확대해 AI 컴퓨팅 인프라의 자립도를 높이겠다는 목표를 세웠다. 특히 국산 AI 반도체 생태계 활성화를 목표로 관련 연구개발(R&D)과 실증 사업을 추진 중이다. 동시에 공공과 민간이 협력해 국내 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하는 'K-클라우드 프로젝트'도 진행되고 있다. 국산 AI 반도체와 국내 클라우드 인프라를 결합해 AI 서비스 환경을 구축하고 데이터 주권과 기술 자립을 강화한다는 목표다. 국가 AI 모델 경쟁력 확보를 위한 프로젝트도 추진 중이다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 글로벌 수준의 초거대 AI 모델을 확보하는 사업을 진행하고 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 연구기관이 컨소시엄을 이뤄 글로벌 선도 모델에 필적할 독자 아키텍처 기반 AI 모델을 개발하고 있으며 단계 평가를 거쳐 최종 정예팀 2곳을 선발할 예정이다. 글로벌 시장에선 이미 빅테크를 중심으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국은 오픈AI·구글·메타·앤트로픽 등이 초거대 모델과 AI 인프라 생태계를 주도하고 있으며 중국 역시 바이두·알리바바·딥시크 등 기업을 중심으로 AI 모델 개발과 산업 적용을 빠르게 확대 중이다. 현재 AI 경쟁은 텍스트 중심의 거대언어모델(LLM) 기술 개발을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 생성형 AI 이후 차세대 경쟁 무대로 주목받는 분야는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 행동하는 기술이다. 글로벌 기술 패권 경쟁 역시 텍스트와 이미지 생성 중심에서 물리 환경을 인식하고 행동하는 AI로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 국가 전략 차원에서 추진 중이다. 미국은 빅테크 중심의 소프트웨어(SW)와 플랫폼 결합 전략을 기반으로 로봇 행동 모델과 시뮬레이션 기술을 발전시키고 있으며 중국은 제조 기반을 활용해 로봇과 자율 시스템을 산업 현장에 빠르게 적용하는 전략을 펼치고 있다. 한국 역시 이 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있다. 정부는 대한민국 AI 행동계획에서 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 차세대 전략 기술로 지정했다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보를 추진할 방침이다. 한국이 강점을 지닌 제조와 모빌리티 산업 기반을 활용해 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 피지컬 AI 경쟁력을 확보한다는 전략이다. AI 경쟁의 또 다른 핵심은 인재다. 정부는 AI 인재 확보를 위해 교육과 연구, 산업 전반에서 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 올해 AI 대학원 지원사업과 AI 중심대학 사업을 통해 석·박사급 AI 연구 인력 양성에 나섰다. 산업 현장의 AI 활용 역량을 높이기 위한 K-디지털 트레이닝(KDT) 등 인력 양성 프로그램도 확대한다. 또 초·중·고 교육 과정에서도 AI 교육을 강화하고 대학과 연구기관을 중심으로 글로벌 수준의 연구 인재를 확보하는 정책을 추진한다. 해외 인재 유치를 위한 제도 개선과 연구 환경 지원도 병행해 AI 인재 경쟁력을 높이겠다는 계획이다. 최근 국내 AI 산업 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 실시하는 '인공지능산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 관련 기업 수는 2020년 933개에서 2024년 2517개로 약 2.7배 증가했다. 같은 기간 AI 산업 종사자 수도 20만여 명에서 50만 명 이상으로 늘어났으며 AI 관련 매출 역시 크게 확대된 것으로 나타났다. 다만 글로벌 경쟁 속에서 한국이 넘어야 할 과제도 적지 않다. 미국과 중국은 초거대 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 이어가며 AI 패권 경쟁을 주도하고 있다. 이같은 상황에서 한국이 기술 격차를 좁히기 위해선 지속적인 투자와 정책 실행력이 필요하다는 지적이 나온다. 업계에선 AI 경쟁의 승부처가 인프라와 인재 확보에 달려 있다고 강조한다. 알파고 대국이 AI 가능성을 보여준 사건이었다면, 앞으로의 10년은 국가 경쟁력으로서 AI 성패가 판가름 나는 시기가 될 전망이다. 컴퓨팅 인프라와 반도체, 데이터, 인재를 둘러싼 경쟁이 본격화되는 가운데 한국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있을지 주목된다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 25일 위원회 제2차 전체회의에서 "정부와 민간이 똘똘 뭉쳐 하나의 목표를 만들어간다면 분명한 성과를 보여줄 수 있을 것"이라며 "이제는 계획을 넘어 행동으로 옮겨야 할 시점"이라고 강조했다. 배경훈 부총리는 "정부 출범 이후 AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며 "이젠 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고 속도감 있게 이행해야하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 17:20한정호 기자

미국, AI 정부조달 규칙 강화…"AI 모델 사용 제한 못 한다"

도널드 트럼프 미국 행정부가 정부 인공지능(AI) 계약에 적용될 새로운 가이드라인을 마련하며 AI 기업을 둘러싼 공급망 위험 관리와 기술 통제 논쟁이 확산되고 있다. 정부 계약을 맺은 AI 기업이 기술 사용을 제한할 수 없도록 하는 조항이 포함되면서 민간 AI 기업과 미국 정부 간 갈등이 본격화되는 양상이다. 7일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 미국 연방총무청(GSA)은 정부의 민간 AI 계약에 적용할 새로운 지침 초안을 마련했다. 이 초안에는 정부와 계약을 맺는 AI 기업이 자사의 AI 모델을 '모든 합법적 목적'에 사용할 수 있도록 허용해야 한다는 조건이 포함됐다. GSA는 미국 연방정부 전체의 소프트웨어(SW) 조달을 담당하는 기관으로, 산하 연방조달서비스(FAS)를 통해 오픈AI·메타·xAI·구글 등 주요 AI 기업들과 정부용 AI 모델 공급 계약을 체결해 왔다. 이번 지침은 정부가 AI 서비스를 조달할 때 기술 접근권을 강화하기 위한 정책의 일환으로 마련됐다. 정부가 계약한 AI 시스템을 모든 합법적 범위에서 자유롭게 활용할 수 있도록 미국 정부에 취소 불가능한 라이선스를 부여해야 한다는 내용도 담겼다. 이번 조치는 최근 미국 전쟁부와 AI 기업 앤트로픽 간 갈등 이후 추진된 것으로 알려졌다. 전쟁부는 앤트로픽이 자사 모델 '클로드'의 군사적 사용 범위를 제한하려 하자 약 2억 달러(약 2900억원) 규모 계약을 파기하기로 했다. 앞서 앤트로픽은 자사 AI 기술이 모든 합법적 사용 조건으로 제공될 경우 대규모 국내 감시나 치명적 자율무기 등에 활용될 수 있다며 우려를 제기해 왔다. 피트 헤그세스 미국 전쟁부 장관은 이 의도가 미군의 작전 결정에 사실상 거부권을 행사하려는 것이라고 비판했다. 트럼프 행정부는 이 과정에서 앤트로픽을 '공급망 위험 요소'로 지정하기도 했다. 이 조치는 통상 중국이나 러시아 기업 등에 적용되던 조치와 유사한 수준의 대응으로 평가된다. 새 가이드라인에는 AI 모델의 정치적 중립성 확보를 요구하는 조항도 포함됐다. 계약 기업은 다양성·형평성·포용성 등 특정 이념을 반영해 응답을 조작하지 않는 '중립적이고 비당파적인 도구'를 제공해야 한다는 내용이다. 또 다른 조항은 AI 모델이 유럽연합(EU)의 디지털서비스법(DSA) 등 미국 외 규제 체계에 맞춰 수정됐는지 여부를 공개하도록 요구하는 내용을 담고 있다. 미국 AI 기업의 해외 규제 준수 여부가 정부 계약에 영향을 미칠 수 있을 것으로 풀이된다. GSA 측은 "새로운 AI 조달 지침에 대해 산업계 의견을 추가로 수렴한 뒤 최종 가이드라인을 확정할 예정"이라고 밝혔다.

2026.03.09 10:22한정호 기자

"양심상 못한다" 앤트로픽, 美전쟁부 군사활용 요구 거부…법적 공방 가능성

앤트로픽이 자사 인공지능(AI) 모델 클로드의 군사적 활용 범위를 둘러싸고 미국 전쟁부의 최후통첩을 거부하면서, AI 통제권을 둘러싼 갈등이 정면충돌 양상으로 번지고 있다. 완전 자율무기와 대규모 시민 감시에 대한 윤리적 우려를 이유로 내세운 앤트로픽의 결정이 실제 법적 분쟁으로 이어질지 주목된다. 27일 CNBC 등 주요 외신에 따르면 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 전쟁부가 자사 모델을 모든 합법적 목적에 제한 없이 사용할 수 있도록 허용하라는 요구에 대해 "양심상 도저히 수용할 수 없다"고 밝혔다. 그는 "전쟁부의 위협이 우리의 입장을 바꾸지는 않는다"고 강조했다. 아모데이 CEO는 성명을 통해 "미국과 다른 민주주의 국가들을 방어하고 독재적 적대 세력에 맞서기 위해 AI를 활용하는 것은 실존적으로 중요한 일"이라면서도 "극히 일부 사례에서는 AI가 민주적 가치를 수호하기보다 오히려 훼손할 수 있다"고 지적했다. 또 대규모 감시 활동과 인간의 통제를 벗어난 완전 자율무기를 언급하며 "일부 AI 사용 사례는 현재 기술 수준에서 안전하고 신뢰할 수 있는 수행 범위를 벗어난다"고 덧붙였다. 이번 갈등은 전쟁부가 클로드를 향후 합법적인 모든 용도에 제한 없이 활용하겠다는 입장을 밝히면서 촉발됐다. 클로드는 현재 미군 기밀 시스템에서 사실상 유일하게 활용 가능한 AI 모델로 알려져 있다. 전쟁부는 앤트로픽이 요구를 수용하지 않을 경우 공급망 위험 기업으로 지정하거나 국방물자생산법(DPA)을 발동해 기술 제공을 강제하는 방안을 검토하겠다고 경고했다. 피트 헤그세스 전쟁부 장관은 아모데이 CEO를 만나 27일(현지시간) 오후 5시 1분까지 입장을 정리하라고 통보한 것으로 전해졌다. 숀 파넬 전쟁부 수석 대변인은 "미국인을 대상으로 한 대규모 불법 감시에 AI를 활용할 의사가 없으며 인간 개입 없이 작동하는 자율무기를 개발할 계획도 없다"고 반박했다. 다만 전쟁부가 구체적으로 어떤 합법적 목적에 모델을 활용하려는 지에 대해선 명확히 밝히지 않았다. 앤트로픽은 지난해 전쟁부와 최대 2억 달러(약 2900억원) 규모의 계약을 체결했으며 기밀 네트워크 환경에 모델을 통합한 첫 AI 기업으로 평가받아 왔다. 오픈AI·구글·xAI 등 경쟁사들도 유사한 계약을 체결했으나, 이들 기업은 군의 비기밀 시스템에서 모든 합법적 목적 사용에 동의한 것으로 전해졌다. 업계에선 전쟁부가 실제로 공급망 위험 기업 지정을 단행할 경우 법적 다툼으로 번질 가능성이 클 것으로 보고 있다. 공급망 위험 지정은 통상 적대국 기업에 적용돼 왔다는 점에서 미국 내 AI 기업에 이를 적용하는 것이 법 취지에 부합할지에 관한 논란도 예상된다. 아모데이 CEO는 "우리는 국가 안보를 지원하기 위한 협력을 계속할 준비가 돼 있지만, 안전장치가 없는 상태에서 모델을 무제한 허용할 수는 없다"며 "정부가 우리를 배제하기로 결정하더라도 군의 작전과 계획에 차질이 없도록 원활한 전환을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 14:55한정호 기자

엘리스그룹, 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 참여

엘리스그룹(대표 김재원)이 정부 주도 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(이하 독파모)' 프로젝트를 수행하는 LG AI연구원 컨소시엄에 합류한다고 25일 밝혔다. 이번 2차 컨소시엄 구성 과정에서 엘리스그룹은 AI 특화 인프라 및 서비스 확산 역량을 인정받아 전략적 파트너로 추가 합류했다. 1차에서 검증된 LG AI연구원의 거대 언어 모델 'K-엑사원'의 성능을 공공 및 민간 현장에 효율적으로 전달할 수 있는 인프라 기술력을 갖췄다는 점이 이번 합류의 배경으로 꼽힌다. 대한민국 자체 AI 생태계인 '소버린 AI' 구축을 목표로 하는 이번 프로젝트에서 엘리스그룹은 엘리스 AI 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC) 운영체계를 기반으로 'K-엑사원'을 안정적인 API 형태로 제공할 계획이다. 이를 통해 AI 모델을 즉시 활용할 수 있는 '관리형 AI 플랫폼' 환경을 마련, 공공기관 및 민간 기업은 막대한 인프라 구축이나 운영 부담 없이 각자의 수요에 맞춰 전용 AI 환경을 신속하게 구성하고 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 엘리스클라우드 서비스 운영 역량을 활용해 제조, 금융, 공공 등 보안과 신뢰성이 중요한 산업 현장에 'K-엑사원' 모델을 즉시 적용할 수 있도록 도울 예정이다. 업무 자동화, 지식 검색(RAG), 문서 생성 등 각 산업에 특화된 서비스를 제공하며 B2G와 B2B 시장 확산을 본격화한다는 구상이다. 일반 사용자를 위한 접근성도 강화한다. 엘리스그룹은 현재 운영 중인 기업∙기관 전용 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에 K-엑사원 모델을 4월 중 탑재한다. 이를 통해 더 많은 사용자가 국내 비즈니스 환경에 최적화된 독자 파운데이션 모델을 일상적인 업무 환경에서 손쉽게 경험할 수 있게 될 전망이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “대한민국의 AI 주권을 지키는 국가적 프로젝트에 엘리스그룹의 AI 풀스택 역량을 보탤 수 있게 돼 뜻깊다”며 “누구나 쉽고 안정적으로 국내 독자 AI 모델을 활용할 수 있는 환경을 조성해 국내 AI 생태계 발전과 기술 자립에 앞장서겠다”고 말했다.

2026.02.25 08:52백봉삼 기자

정부, 전 부처 AX 시동…13개 AI 기업 한자리

정부가 전 부처 인공지능 전환(AX) 사업을 앞두고 민관 협력 체계 구축에 나섰다. 과학기술정보통신부는 23일 국가AI전략위원회에서 'AI 전주기 풀스택 공급기업 관계부처 간담회'를 열고 부처별 AX 사업 준비 현황과 향후 전략을 논의했다고 밝혔다. 간담회에는 하정우 대통령실 AI미래기획 수석과 과기정통부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 행정안전부 등 4개 부처, 13개 AI 풀스택 공급기업이 참석했다. 정부는 이날 부처별로 준비 중인 AX 사업 추진 방향과 현황을 공유하고 AI 풀스택 공급기업의 참여를 촉진하기 위한 요구사항을 공유했다. 자유 토론에서는 기업들이 준비 상황과 애로사항을 밝히고 전 부처 AX 사업의 본격 착수를 앞둔 협력 방안을 논의했다. 참석 기업은 클라우드 분야에선 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드, 앨리스클라우드다 자리했다. AI 모델 분야로는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI가 참석했다. AI 반도체 분야는 퓨리오사AI, 하이퍼엑셀, 리벨리온, 딥엑스, 모빌린트 등이 자리했다. 정부는 이들 기업이 전주기 역량을 기반으로 AX 사업에 참여할 수 있도록 지원 방향을 공유했다. 과기정통부는 관계 부처와 간담회에서 나온 의견을 검토해 전 부처 AX 사업 추진 방향을 도출할 계획이다. 범정부 차원 AX 협업체계도 만들어 대규모 AX 예산과 AI 풀스택 기업 역량을 효과적으로 연계 활용하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 "관계 부처와 간담회에서 나온 의견들을 적극 검토해 성공적인 전부처 AX 사업 추진 방향을 도출하고 범정부 차원 AX 협업체계를 구축할 예정"이라며 "정부 AX 사업과 국내 AI모델 AI반도체 육성을 연계해 국내 AI 생태계를 발전시켜나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.02.23 16:29김미정 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] 추가 합류 모티프테크놀로지스 "기존 팀 뛰어넘는 성과 확신"

모티프테크놀로지스가 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에서 정예팀으로 최종 선정되며 독자 설계 기반의 차세대 인공지능(AI) 모델 구축에 나선다. 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)을 넘어 이미지·비디오·오디오를 아우르는 멀티모달 파운데이션 모델, 나아가 피지컬 AI로 확장해 글로벌 톱 수준의 독자 AI를 확보하고 산업·공공 전 분야에서 AI 전환(AX)을 실증한다는 목표다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 20일 과기정통부가 발표한 독파모 추가 공모 선정에 대해 "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 밝혔다. 과기정통부는 이번 추가 공모에서 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄을 심층평가했으며 이 가운데 모티프테크놀로지스를 추가 정예팀으로 선정했다. 이에 독파모 사업은 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스까지 총 4개 정예팀 체제로 올 상반기까지 글로벌 톱 수준 모델 개발 경쟁을 가속하게 된다. 모티프테크놀로지스는 이번 선정이 단순한 참여 기업 확대를 넘어 국가 AI 프로젝트의 기술적 재편이라는 점을 강조했다. 외산 오픈소스 모델을 미세조정하는 방식이 아니라 구조 설계 단계부터 독자 기술을 적용해온 점이 핵심 경쟁력으로 평가받았다는 설명이다. 회사는 기존 트랜스포머 구조를 그대로 따르지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)'과 새로운 활성화 구조인 '폴리놈 GLU' 등 자체 아키텍처와 학습 방법론을 개발해왔다. 이를 기반으로 지난해 11월 공개한 '모티프-2-12.7B' 모델은 글로벌 AI 모델 성능 종합지표에서 한국 모델 1위를 기록했으며 동급 사이즈 모델은 물론 일부 대형 모델보다 높은 점수를 받은 바 있다. 언어모델에 그치지 않고 이미지 생성 모델 '모티프-이미지-6B', 비디오 생성 모델 '모티프-비디오-1.9B'까지 자체 개발하며 멀티모달 기술력도 입증했다. 설계·학습·최적화 전 과정을 자체 역량으로 수행하는 풀스택 엔지니어링 구조가 강점이라는 평가다. 이번 사업에서 모티프테크놀로지스는 총 17개 참여 기관, 12개 수요 기관이 함께하는 컨소시엄을 구성했다. 모티프테크놀로지스가 모델 설계를 총괄하고 AI 인프라 소프트웨어 기업 모레가 대규모 GPU 클러스터 최적화와 분산 추론·경량화를 담당한다. 카이스트·서울대학교·한양대학교 등 학계는 멀티모달 모델 설계와 영상 품질 고도화, 데이터 전처리 자동화 기술 개발에 참여한다. 데이터 분야에서는 크라우드웍스와 매스프레소가 고품질 데이터 구축을 맡고 엔닷라이트는 로보틱스용 시각언어행동(VLA) 합성 데이터를 대규모로 생성한다. 산업 확산 전략도 구체화했다. 국민 체감 분야에서는 HDC랩스가 스마트홈·스마트빌딩 서비스에 AI를 적용하고 매스프레소와 에누마코리아가 교육 서비스 고도화를 추진한다. 국가 핵심 인프라 분야에서는 국가유산진흥원이 한국 문화 정체성을 반영한 서비스를 공동 개발하며 모비루스와 전북테크노파크는 농업·오프로드 환경에서 피지컬 AI 기반 자율주행·자율작업 실증을 진행한다. 로봇 기술 기업 엑스와이지는 서비스 로봇부터 휴머노이드까지 확장 가능한 비전언어행동(VLA) 모델 기반 로보틱스 적용을 맡는다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B급 추론형 LLM을 시작으로 310B급 VLM, 320B급 VLA 모델로 단계적으로 고도화해 글로벌 톱 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 목표다. 개발된 모델은 상업용 오픈소스로 공개하고 대국민 플랫폼과 API 형태로도 제공해 금융·제조·방산·교육 등 산업 전반의 AX를 지원할 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모델과 소프트웨어를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축하고 산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 기여하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.02.20 17:15한정호 기자

[독파모 4파전] 트릴리온랩스, 추가 공모 탈락…"독자 아키텍처 개발 지속"

과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에 도전한 트릴리온랩스가 최종 탈락했다. 회사는 결과를 수용하되, 프롬 스크래치 기반 독자 아키텍처 개발 기조를 이어가겠다는 입장이다. 트릴리온랩스는 20일 과기정통부가 발표한 독파모 추가 공모 선정 결과에 대해 "이번 독자 파운데이션 모델 구축 사업 결과를 겸허히 수용한다"고 밝혔다. 이날 과기정통부는 독파모 추가 공모 심층평가 결과 모티프테크놀로지스를 정예팀으로 추가 선정했다고 발표했다. 이번 평가에는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄이 참여했으며 두 팀 모두 역량을 인정받았지만 최종 선정은 모티프테크놀로지스에 돌아갔다. 이에 대해 트릴리온랩스는 해당 사업이 본격 논의되기 이전부터 가중치 초기화 단계부터 설계하는 독자 모델 개발의 중요성을 강조해 왔다고 설명했다. 이미 자체 아키텍처 설계와 새로운 구조에 대한 연구·개발을 지속해왔으며 이번 결과와 무관하게 기술적 방향성을 유지한다는 입장이다. 회사 측은 "해당 사업이 논의되기 이전부터 프롬 스크래치 기반 독자 모델 개발의 중요성을 강조해 왔으며 이미 그 길을 묵묵히 걸어오고 있었다"며 "이번 결과는 아쉽지만 트릴리온랩스의 방향은 달라지지 않는다"고 밝혔다. 이어 "가중치 초기화부터 설계하는 독자 아키텍처와 새로운 구조에 대한 도전을 앞으로도 멈추지 않을 것"이라며 "소중한 경험과 기회를 준 점에 감사드리며 향후 또 다른 기회가 주어진다면 더욱 준비된 모습으로 다시 도전하겠다"고 덧붙였다.

2026.02.20 16:57한정호 기자

페이페이 리 월드랩스, 10억 달러 투자 유치…공간 지능 AI 상용화 속도

페이페이 리 스탠퍼드대 교수가 설립한 인공지능(AI) 스타트업 월드랩스가 대규모 투자 유치에 성공하며 '월드 모델' 기반 3차원(3D) AI 기술 상용화에 속도를 낸다. 물리 세계를 정밀하게 반영하는 '공간 지능' 구현을 목표로, 생성형 AI 이후 차세대 패러다임 선점에 나선다는 전략이다. 19일 블룸버그통신에 따르면 월드랩스는 최근 10억 달러(약 1조 4500억원) 규모 신규 투자 라운드를 마무리했다. 이 가운데 오토데스크가 2억 달러(약 2900억원)를 투자했으며 엔비디아, AMD, 앤드리슨호로위츠 등 주요 기술·투자 기업들이 참여했다. 월드랩스는 3차원 공간을 이해하고 탐색하며 의사결정을 내릴 수 있는 이른바 '월드 모델' 개발에 집중하는 AI 기업이다. 단순히 텍스트나 이미지 생성을 넘어 물리적 제약과 기하 구조를 반영한 가상 세계를 구성하고 추론하는 기술을 지향하고 있다. 같은 분야에서는 최근 메타를 떠난 얀 르쿤 교수가 이끄는 AMI 랩스 등도 투자자들의 관심을 받고 있다. 월드랩스는 지난해 11일 첫 상용 제품인 '마블'을 출시했다. 마블은 이미지나 텍스트 프롬프트를 기반으로 편집·다운로드 가능한 3D 환경을 생성하는 모델이다. 회사는 이번 자금을 활용해 로보틱스와 과학 연구 등 다양한 분야로 모델 응용 범위를 확대할 계획이다. 이번 투자에선 소프트웨어(SW) 설계 기업 오토데스크의 전략적 참여가 주목받았다. 오토데스크는 월드랩스와 협력해 자사 3D 컴퓨터 지원 설계(CAD) SW와 월드 모델을 연계하는 방안을 모색할 방침이다. 초기에는 미디어·엔터테인먼트 분야를 중심으로 협업을 시작하고 향후 설계·제조 등 다양한 산업 워크플로우로 확장하는 방안이 거론된다. 오토데스크는 현재 기하학 데이터에 기반해 부품과 시스템 단위까지 추론할 수 있는 '뉴럴 CAD' 모델을 개발 중이다. 이는 단순 이미지 생성이 아닌 실제 작동 가능한 3D 설계를 생성하는 AI 모델로, 월드랩스의 공간 지능 기술과 결합할 경우 물리 세계를 보다 통합적으로 표현하는 디지털 환경 구현이 가능할 것으로 보고 있다. 월드랩스는 이번 투자 라운드에서 기업가치를 공개하지 않았다. 다만 블룸버그를 비롯한 주요 외신에선 회사가 약 50억 달러(약 7조 2495억원) 수준의 기업가치를 기준으로 투자 협의를 진행 중이라고 보도한 바 있다. 페이페이 리 월드랩스 대표는 "AI가 진정으로 유용해지기 위해선 텍스트를 넘어 세계를 이해해야 한다"며 "기하학과 물리, 역학 법칙의 의미와 공간적 요소를 통합하는 것이 AI의 다음 개척지가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.02.19 15:19한정호 기자

美, AI로 제조·양자·바이오·원자력 등 '슈퍼가속' 한다

미국이 인공지능(AI) 패권전을 주도하며 과학적 도전을 가속화하고 나섰다. 속도가 곧 힘이라는 인식이 기저에 깔려 있다. 미국 에너지부(DOE)는 지난 주 제네시스 미션을 위한 26가지 '국가적 중요 과학 및 기술 도전'을 발표했다. 누가 더 좋은 기술을 갖고 있느냐가 아니라, 누가 더 빨리 발견하고 상용화하는냐가 경쟁력이라는 인식아래 속도전을 펴고 있는 것. AI는 이를 뒷받침할 슈퍼가속기가 됐다. 제네시스 미션은 지난해 11월 미국 연방 정부가 AI 기술로 과학연구를 위해 내놓은 이니셔티브다. AI 컴퓨팅을 에너지 개발, 우주 탐사, 헬스케어, 국가 안보 등에서 혁신을 가속화할 AI 플랫폼을 만들겠다는 것이다. 미국이 내세운 26개 도전 과제 핵심은 과학 발견 속도의 비약적 향상과 에너지 시스템 신뢰성·효율성 강화, 국가 안보 역량 확충, 미국 기술·경제 경쟁력 확보다. AI 핵심 축은 디지털트윈과 자율실험실, 파운데이션모델이다. 이를 기반으로 ▲제조·건설·바이오·자원/에너지 공급망 ▲양자·반도체·AI 인프라 ▲소재·실험 자동화·가속기·기초물리 ▲물·전력망·지하자원 ▲핵안보·비확산·핵기업(생산/규제) 등 5개 분야 도전과제를 풀어갈 계획이다. 미국은 우선 제조/산업 AI를 이용해 첨단제조·산업생산성 개선에 나선다. 요체는 에이전트·생성형 AI와 디지털 트윈이다. 이를 이용해 설비·공정·공급망을 최적화하는 것이 목표다. 바이오테크 혁명에도 AI를 적용하고, 디지털 트윈으로 공정 개발·최적화·스케일업 리스크 감소에 나설 계획이다. 바이오연료·바이오화학·바이오제품 생산 전주기 가속화와 경제성장·일자리 창출을 기대했다. 원자력 부문에선 설계·인허가·제조·시공·운영 전 과정을 AI로 가속한다는 복안이다. 또 핵융합은 디지털 트윈으로 플라즈마·재료·시스템 거동을 통합 예측하는 플랫폼을 개발한다. AI로 양자 알고리즘 발견과 이를 발견할 양자 시스템 구현에도 사활을 걸었다. 또 반도체와 데이터센터 리더십 확보도 미국 관련 산업의 관건으로 부상했다. 소재·실험 자동화·가속기·기초물리 부문에선 AI기반 자율 실험실(실험 자동화/로보틱스)과 입자 가속기 성능향상 등을 목표로 제시했다. 특히, 국방소재는 설계→자동시험→자격인증을 하나의 데이터 기반 워크플로로 연결할 계획이다. 이외에 물·전력망·지하자원, 핵안보·비확산·핵기업(생산/규제) 등에도 AI를 이용해 수자원 예측, 전력망 확장 및 현대화, 날씨 예측과 핵·방사능 포렌식 역량 강화 등을 향후 DOE가 추진할 도전과제로 설정했다.

2026.02.18 14:00박희범 기자

베슬AI, 네오클라우드 앞세워 매출 3.4배↑…글로벌 진출 속도

베슬AI가 지난해 매출과 고객 지표 실적 전반에서 가파른 성장세를 기록하며 국내 인공지능(AI) 인프라 시장에서의 입지를 강화했다. 베슬AI는 2025년 연간 매출이 전년 대비 약 3.4배 성장했다고 13일 밝혔다. 특히 지난달 기준 자사 멀티 클라우드 솔루션을 통해 전년도 연매출의 절반을 넘어서는 수준의 매출을 기록해 눈길을 끌었다. 이를 두고 회사 측은 AI 워크로드를 운영·제공하는 인프라 사업이 빠르게 확대되고 있다고 설명했다. 기업·기관의 도입 문의도 전년 대비 4.3배 이상 늘었다. 거대언어모델(LLM) 확산과 함께 모델 개발 이후의 운영 안정성·비용 효율·자원 활용까지 고려한 AI 인프라 최적화 수요가 본격화된 것으로 풀이된다. 이러한 흐름 속에서 베슬AI는 자사 플랫폼 '베슬 클라우드'를 기반으로 AI 워크로드 운영에 특화된 인프라를 직접 제공하는 네오클라우드 사업자로서의 정체성을 강화하고 있다. 이는 범용 인프라 중심의 기존 클라우드와 달리, AI 연구·개발 및 상용 환경에서 요구되는 운영 효율성과 유연성을 구조적으로 개선한 인프라 운영 모델로 평가된다. 이용자 지표에선 월간 활성 사용자(MAU)는 전년 말 대비 약 3.7배 성장했으며 특히 미국 시장을 중심으로 고객 저변이 빠르게 확대되고 있다. UC버클리와 카네기멜론대학교(CMU) 등 글로벌 주요 대학과 연구기관에서도 도입 사례가 늘어나고 있으며 해외 고객 인입 규모도 전년 대비 약 3배 성장했다. 베슬AI는 현재 15곳 이상의 글로벌 고객·파트너를 확보 중이며 위스콘신 매디슨 대학교와 미네소타 대학교 등 다수 고객이 정식 유료 고객으로 '베슬 클라우드'를 이용 중이다. 국내에선 티맵모빌리티와 한화생명 등 대형 엔터프라이즈 고객과 공공기관 실증 사례를 통해 상용 환경에서의 안정성을 검증했다. 베슬AI는 이러한 성과를 바탕으로 올해 국내 AI 생태계에서 인프라 영역을 대표하는 스타트업으로 자리매김하는 것을 목표로 하고 있다. 특히 지방 AI 전환(AX) 클러스터와 연계한 신경망처리장치(NPU) 데이터센터 사업과 소버린 AI 전략을 통해 공공·정부 영역과의 협력도 확대해 나갈 계획이다. 아울러 베슬AI는 국내에 구축된 AI 인프라 자원을 해외 수요와 연결하는 글로벌 브릿지 전략도 추진 중이다. 이 전략의 일환으로 미국 데이터센터 에너지 최적화 기업 파도 AI와 파트너십을 체결하고 해외 데이터센터 환경에서의 AI 워크로드 운영 및 에너지 효율 최적화 모델을 검증하고 있다. 해당 협력은 국내 AI 인프라를 글로벌 시장에서 활용 가능한 형태로 연결하는 실증 사례로, 국가 차원의 AI 인프라 자원 활용 효율을 높이는 데 기여할 모델로 평가된다. 안재만 베슬AI 대표는 "지난해는 AI 인프라를 실제로 운영하는 현장에서 우리의 역할과 사업성이 수치로 확인된 한 해였다"며 "올해는 베슬 클라우드를 기반으로 한 네오클라우드 사업을 더 고도화해 국내 AI 인프라의 활용 가치를 글로벌 시장으로 확장해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.02.13 11:07한정호 기자

[독자 AI 재도전] 모티프테크놀로지스, 독파모 추가 공모 참여…경량화 전략 전면에

모티프테크놀로지스가 국가대표 인공지능(AI) 정예팀 합류에 다시 도전한다. 지난해 서면평가를 통과했지만 발표평가에서 고배를 마신 뒤 기존 모델 고도화 전략을 앞세워 재승부에 나섰다. 모티프테크놀로지스는 12일 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIPA)이 진행한 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 참여 컨소시엄 접수에 참여했다. 이번 재공모는 기존 3개 정예팀과 대등한 기술 경쟁이 가능한지를 판단하는 절차로, 서면 검토와 발표 평가를 통해 최종 1개 팀만 선발된다. 모티프테크놀로지스는 모레 자회사로, 고성능 거대언어모델(LLM)과 대형 멀티모달모델(LMM)을 모두 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖춘 스타트업이다. 지난해 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 자체 수행한 국산 기술로, 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)'을 적용해 아키텍처를 재설계한 것이 특징이다. 이번 독파모 도전에서도 완전히 새로운 모델을 처음부터 개발하기보다는 기존 LLM과 비전 모델 성과를 바탕으로 고도화된 로드맵을 제시하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 컨소시엄 명단은 구체적으로 공개되진 않았다. 업계에 따르면 모회사 모레를 비롯해 삼일회계법인·서울대학교·카이스트 등 기존에 함께했던 산학연 파트너들이 참여하며 여기에 추가 기관과 기업이 다수 합류한 것으로 전해졌다. 추가 선발이 확정되면 2차 평가는 8월 초께 시작된다. 정부는 신규 합류 팀이 기존 정예팀과 동일한 조건에서 개발을 이어갈 수 있도록 이달 중 최종 선발 절차를 마무리할 계획이다. 선정 기업에는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 768장 규모 인프라를 비롯해 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원이 제공된다. 다만 평가에서 경쟁력이 충분하지 않다고 판단될 경우 추가 선발 자체가 무산될 가능성도 있다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 지난 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "결과와 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라며 "경량화·특화 모델 전략을 통해 스타트업만의 방식으로 독자 파운데이션 모델의 가능성을 증명하겠다"고 밝혔다.

2026.02.12 17:57한정호 기자

[독자 AI 재도전] 트릴리온랩스, 국가대표 AI 정조준…독자 아키텍처 '승부수'

트릴리온랩스가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에 재도전하며 국가대표 AI 정예팀 합류를 다시 노린다. 지난해 1차 평가에서 탈락한 뒤 독자 아키텍처 고도화와 실전형 모델 역량을 앞세워 재승부에 나섰다. 트릴리온랩스는 12일 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIPA)이 진행한 독파모 추가 참여 컨소시엄 접수에 참여했다. 이번 추가 공모는 기존 3개 정예팀과 유의미한 경쟁이 가능한 1개 팀을 선발하기 위한 절차로, 서면·발표평가를 거쳐 전문가 평가위원 과반의 인정을 받아야 한다. 트릴리온랩스는 설립 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 거대언어모델(LLM)을 자체 설계·학습해 공개한 스타트업이다. 초기 설계 단계부터 모델 아키텍처를 직접 구현했으며 최근 1년간 22건의 기술 기여를 기록하는 등 프롬 스크래치 개발 역량을 강조해 왔다. 특히 외부 모델을 미세조정하는 방식이 아닌 구조 혁신 중심 전략을 내세우고 있다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 지난 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "남의 모델 위에 얹혀 파인튜닝만 하는 방식은 무늬만 국산에 불과하다"며 독자 아키텍처 확보 필요성을 강조한 바 있다. 구체적인 컨소시엄 구성은 아직 공개되지 않았다. 업계에 따르면 이곳은 국가 기간 인프라·제조·국방·공공·보안 분야 기업과 연구기관 등 20곳 이상이 참여하는 대규모 연합을 꾸린 것으로 전해졌다. 추가 선발이 이뤄질 경우 2차 단계평가는 8월 초 진행될 예정이다. 과기정통부는 추가 합류팀이 기존 정예팀과 동등한 수준의 AI 모델 개발 기간을 확보할 수 있도록 이달 안에 최종 정예팀을 확정한다는 방침이다. 추가 선발 팀에는 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원과 데이터 공동구매·구축 지원 등이 제공된다. 다만 평가 기준에 부합하지 않을 경우 추가 선정이 없을 가능성도 열려 있다. 트릴리온랩스 측은 "추격형 모델 경쟁과 고비용 구조로는 AI 3강에 진입할 수 없다"며 "규모 확장만이 아닌 비용 구조 혁신과 아키텍처 재설계를 통해 게임의 룰을 바꿔야 한다"고 밝혔다. 이어 "이번 프로젝트는 국가 인프라 현장에서 실제로 작동하는 AI를 구현해 독자 기술 기반의 산업 내재화를 이루는 전환점이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.12 17:57한정호 기자

대기업 줄 불참 속 2파전…K-AI 마지막 한 자리 주인은

국산 인공지능(AI) 기술 독립을 위한 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트의 추가 공모가 오늘(12일) 오후 4시 마감된다. 첫 단계평가를 통과한 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 등 정예팀 3곳과 어깨를 나란히 할 마지막 한 자리를 두고 막판 경쟁이 치열하다. 12일 업계에 따르면 이번 추가 공모는 사실상 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스의 2파전이 될 것으로 보인다. 흥미로운 건 두 기업 모두 지난해 최초 공모 당시 고배를 마셨던 곳들이라는 점이다. 반년 만에 전열을 재정비해 사업 재도전에 나선 양측은 서로 다른 전략과 파트너십을 내세워 막판 승부수를 띄웠다. 모티프테크놀로지스, 모회사 모레 필두로 연합군 강화 모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레의 핵심 인력을 주축으로 작년 2월 설립된 신생 기업이다. 엔비디아가 아닌 AMD 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 거대언어모델(LLM)과 이미지·비디오 생성 모델을 개발하는 것이 특징이다. 모티프테크놀로지스는 작년 사업 지원 당시 협력했던 산학연 및 법조계와 함께하되, 추가 참여사를 늘리며 탄탄한 네트워크를 무기로 삼았다. 실제 모티프테크놀로지스 컨소시엄에는 모회사 모레를 비롯해 삼일회계법인, 서울대학교, KAIST 등 기존 파트너들이 대거 참여했다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "완전히 새로운 모델을 밑바닥부터 개발하기보다, 기존에 보유한 LLM과 비전 모델 성과를 바탕으로 이를 고도화하는 현실적인 로드맵을 제시할 계획"이라고 말했다. 트릴리온랩스, "실전 산업용 드림팀" 자신감 이에 맞서는 트릴리온랩스는 지난 2024년 설립한 지 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 LLM을 자체 개발해 기술력을 입증한 스타트업이다. 트릴리온랩스는 이번 컨소시엄을 "국가 기간 산업 적용을 위한 드림팀"으로 정의했다. 모델을 개발하는 것을 넘어 실제 산업 현장에서 작동하는 실증 레퍼런스 확보에 방점을 뒀다는 설명이다. 트릴리온랩스 관계자는 "국가 근간이 되는 산업을 담당하는 대기업과 각 AI 분야에서 전문성을 인정받은 유명 스타트업들이 전 영역에 포진했다"고 밝혔다. 가장 큰 차별점은 하드웨어 국산화 전략이다. 컨소시엄에는 국내 신경망처리장치(NPU) 기업이 주요 파트너로 합류했다. 외산 GPU 의존도를 낮추고 국산 NPU를 적극 활용해 소프트웨어와 하드웨어의 동반 성장을 꾀하겠다는 구상이다. 선행 연구를 위해 KAIST 등 주요 연구기관도 힘을 보탰다. 주요 기업 줄줄이 손사래…사이오닉AI도 장고 끝 불참 두 기업의 적극적인 행보와 달리, 독파모 사업 재공모 소식에 대다수 기업은 소극적인 반응을 보였다. 이미 6개월 이상 사업이 진행돼 격차가 벌어진 데다, 또다시 탈락할 경우 떠안아야 할 위험이 크다는 판단에서다. 실제로 지원 가능성이 높게 점쳐진 주요 기업들이 줄줄이 불참을 선언하면서 흥행에 빨간불이 켜지기도 했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 본선 문턱을 넘지 못한 카카오와 KAIST는 사업 추가 공모에 불참 의사를 전했다. KT와 코난테크놀로지도 정부가 추가 공고를 게시한 당일 재도전하지 않겠다는 입장을 공식화했다. 최근 업계의 이목을 끈 스타트업 사이오닉AI 역시 장고 끝에 참전하지 않기로 했다. 사이오닉AI는 지난달 초 독파모 선정 기업인 업스테이지의 모델에 대해 기술적 이의를 제기하며 화제의 중심에 섰던 곳이다. 고석현 사이오닉AI 대표는 "내부 논의 결과 독파모 사업 지원 없이 기존 수익 사업과 자체 모델 개발에 집중하기로 했다"고 불참 의사를 밝혔다. "적격자 없으면 안 뽑는다"…기존 정예팀과 경쟁력 입증 관건 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 이번 추가 공모의 핵심 기준을 '기존 정예 팀과 유의미한 경쟁이 가능한가'에 두고 있다. 정부가 제시한 기준에 따르면 우선 기술적으로는 독창적 아키텍처 설계, 데이터 확보·가공, 독자적 학습 알고리즘 적용 등 전 과정에서 주체적인 학습 수행이 필요하다. 오픈소스를 활용하더라도 가중치 초기화 후 학습·개발하는 것이 최소 조건이다. 정책적으로는 국가 안보 위협 해소를 위해 AI 모델을 스스로 개발·고도화할 수 있는 자주권과 주체적 운영·통제권 확보를 지향한다. 윤리적 측면에서는 오픈소스 활용 시 레퍼런스 고지 등 라이선스 정책을 준수해 AI 생태계 신뢰 확보와 투명성 제고를 요구하고 있다. 추가 선발된 1개 팀에게는 '한국형 인공지능(K-AI) 기업'이라는 명칭과 함께 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원, 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원 등의 혜택이 주어진다. 다만 정부는 평가위원 과반이 이 같은 기준을 충족하는 곳이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않겠다는 방침이다. "동등한 개발 시간 보장" 심사 속도전 예고 과기정통부는 추가 선정 팀에게 기존 선발 팀과 최대한 동등한 개발 시간을 보장하기 위해 속도감 있는 심사를 예고했다. 접수 마감 다음 날인 13일부터 즉각적인 심사 체제에 돌입할 예정이다. 정부는 심사 기간 단축을 위해 과제 제안서 접수 시 발표 평가 자료까지 함께 제출할 것을 요구한 것으로 알려졌다. 일각에서는 설 연휴 직후인 오는 19~20일경 결과가 나올 것으로 내다보지만, 해당 주를 넘길 가능성이 높다는 관측이 지배적이다. 수백 쪽에 달하는 제안서 검토와 대면 방식의 발표 평가를 소화하기에는 물리적 시간이 절대적으로 부족하기 때문이다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부의 속도전 의지는 확인했으나 심사 분량과 절차를 고려할 때 이달 마지막 주에 결과가 나올 것으로 보인다"고 전망했다.

2026.02.12 09:44이나연 기자

국대 AI 패자부활전, 12일 접수 마감…심사 '속도전'

정부가 국가대표 인공지능(AI) 기업을 선발해 그래픽처리장치(GPU)와 데이터, 인재 지원을 총동원하는 '독자 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트' 사업의 추가 모집 마감이 임박했다. 네이버클라우드와 KT 등 주요 대기업이 줄줄이 불참을 선언한 가운데, 기술력을 앞세운 스타트업 간의 치열한 2파전이 예상된다. 과학기술정보통신부는 공백을 최소화하기 위해 설 연휴도 반납하고 심사에 속도를 낸다는 방침이다. 대기업 빠진 자리, '기술 스타트업'이 채운다 11일 업계에 따르면 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 등이 주관하는 독파모 프로젝트 추가 공모가 오는 12일 마감된다. 이번 공모는 지난 1차 단계평가 이후 '프롬 스크래치(바닥부터 독자개발)' 논란 등으로 인해 불거진 공정성 시비를 해소하고, 상반기 4개 정예팀 경쟁 체제를 유지하기 위해 마련됐다. 앞서 대기업들의 이탈로 흥행 부진이 우려됐으나 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 등 스타트업들이 참전 의사를 밝히며 분위기가 반전됐다. AI 인프라 솔루션 기업 모레 자회사인 모티프테크놀로지스는 독자적인 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 적용한 모델을 보유하고 있다. 이에 맞서는 트릴리온랩스는 설립 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 거대언어모델(LLM)을 자체 개발했으며, 모든 파라미터가 계산에 참여하는 '덴스' 구조를 적용해 기술적 차별성을 강조하고 있다. 정부, 13일부터 검증 레이스 본격화 과기정통부는 공모가 마감되는 직후인 13일부터 즉각적인 심사 체제에 돌입한다. 추가 선발팀에게 부여되는 개발 기간이 이달부터 오는 7월까지로 고정된 만큼, 기존 선발팀들과 동등한 개발 시간을 보장하려면 일정이 촉박하기 때문이다. 과기정통부를 비롯한 심사위원단은 다가오는 설 연휴 기간에도 휴가를 반납하고 서면 심사를 진행할 예정이다. 과기정통부는 조만간 선정될 추가 팀이 즉시 개발에 착수해야 하는 일정을 감안해 행정 절차를 최대한 신속하게 진행할 방침이다. 서면 심사와 발표 심사를 연달아 진행해 이달 안으로 최종 정예팀을 확정하고 결과를 발표할 계획이다. 'K-AI 기업' 명칭·GPU 등 지원…기준 미달 시 '선정 無' 패자부활전에서 살아남는 최후의 1팀에는 정부의 파격적인 혜택이 주어진다. 선정된 기업은 '한국형 인공지능(K-AI) 기업'이라는 명칭과 함께 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원, 데이터 구축 등을 지원받게 된다. 다만 최종 평가 관문을 통과하기 위해서는 기존 3개 정예팀에 버금가는 경쟁력을 입증해야 한다. 정부는 전문가 평가위원 과반이 기존 3개 정예팀(LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지)과 유의미한 경쟁이 어렵다고 판단할 경우, 추가 선정을 하지 않을 방침이다. 평가 항목에는 '독자성'이 보강될 것으로 보이며 우리 AI 생태계 확장에 기여할 수 있는지가 핵심 평가 요소가 될 전망이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 이날 오전 서울 중구에서 열린 한국정보통신법학회 등 주최 조찬간담회에서 "독파모 프로젝트는 최종 승자를 가리는 자리가 아니라, 경쟁 과정에서 직·간접적인 정부 지원을 통해 기술력을 글로벌 수준으로 끌어올리는 과정"이라고 강조했다.

2026.02.11 14:58이나연 기자

알리바바, 피지컬AI 모델 '린브레인' 공개…"구글·엔비디아 넘었다"

알리바바가 피지컬 인공지능(AI) 전용 모델 '린브레인'을 오픈소스로 공개하며 글로벌 로보틱스 AI 경쟁에 뛰어들었다. 구글과 엔비디아의 로보틱스 AI 모델과의 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 기록했다고 밝히며 기술 경쟁력을 전면에 내세웠다. 알리바바는 산하 다모(DAMO) 아카데미가 로봇과 스마트 기기의 복잡한 현실 세계 작업을 돕는 AI 파운데이션 모델 '린브레인'을 허깅페이스와 깃허브를 통해 오픈소스로 공개했다고 11일 밝혔다. 린브레인은 알리바바 다모 아카데미가 개발한 파운데이션 모델로 알리바바의 비전 언어 모델 '큐웬3-VL(Qwen3-VL)'을 기반으로 학습됐다. 단순한 시각 인식을 넘어, 물리 공간에서의 행동과 결과를 연계해 이해하는 것이 특징이다. 함께 공개한 데모 영상에서는 린브레인 기반 로봇이 가정 환경을 연상시키는 장면에서 여러 작업을 수행하는 모습이 공개됐다. 씽크대에서 지정한 포크나 컵을 정확하게 집어내고 과일 바구니에서 오렌지를 자연스럽게 집어드는 사물 특성에 맞춰 작업하는 모습을 확인할 수 있다. 이 밖에도 냉장고 문을 열거나 책을 책장에 정리하는 등 가정 환경에서 다양한 작업을 수행하는 모습이 담겼다. 알리바바는 이 모델이 객체 위치 추적, 궤적 예측, 환경 탐색 등에서 구글의 '제미나이 로보틱스-ER 1.5'와 엔비디아의 '코스모스-리즌2' 대비 최고 수준의 성능을 보였다고 설명했다. 모델은 총 세 가지 기본 버전으로 공개됐다. 파라미터 수 2억 개와 8억 개의 일반 밀집형 모델, 그리고 30억 파라미터 규모의 혼합전문가(MoE) 모델이다. 여기에 로봇 작업 계획에 특화된 '린브레인-플랜', 비전 언어 기반 내비게이션을 위한 '린브레인-내비', 체인 오브 포인트 추론을 강화한 '린브레인-CoP' 등 후처리 모델도 함께 제공된다. 모든 모델은 허깅페이스와 깃허브를 통해 오픈소스로 배포된다. 기술적으로 린브레인은 자아 시점 영상 이해와 세밀한 공간 추론에 강점을 가진다. 영상 기반 질의응답, 개수 세기, 문자 인식 등 세부적인 작업을 수행하며, 시간에 따른 객체 변화와 이동 경로를 정밀하게 파악한다. 텍스트 추론과 공간적 그라운딩을 교차 적용하는 방식으로, 추론 과정 자체를 물리 공간에 밀착시키는 구조를 채택했다. 이를 통해 로봇이 실제 환경에서 실행 가능한 수준의 정밀한 행동 계획을 수립할 수 있다. 아키텍처 측면에서는 통합 인코더-디코더 구조를 적용해, 다양한 시각 입력과 텍스트 지시를 동시에 처리한다. 출력 결과는 단순 텍스트를 넘어 공간 경로, 물리적 포인팅, 행동 계획 등 멀티모달 형태로 제공된다. 대규모 시공간 데이터와 물리 공간 중심 학습을 통해 범용성을 유지하면서도 로봇 특화 추론 능력을 강화했다는 설명이다. 이번 공개는 중국 AI 업계가 일관되게 유지해온 오픈소스 전략의 연장선으로 평가된다. 그동안 물리 AI 분야의 오픈소스는 스탠퍼드대, 캘리포니아대 버클리 캠퍼스 등 학계가 주도해왔다. 알리바바는 린브레인을 전면 개방함으로써 글로벌 개발자와 연구자의 참여를 유도하고 기술 고도화 속도를 끌어올리겠다는 전략이다. 이는 서구권 중심의 로보틱스 AI 주도권에 도전하는 행보로도 해석된다. 알리바바의 로보틱스 행보는 투자 측면에서도 이어지고 있다. 최근 알리바바는 휴머노이드 로봇 제조사 '엑스 스퀘어 로봇(X Square Robot)'에 1억4000만 달러를 투자했다. 해당 기업의 로봇은 이미 학교, 호텔, 의료기관 등에 적용되고 있다. 이는 알리바바가 단순 연구를 넘어, 실제 상용 로봇 시장까지 염두에 두고 있음을 보여준다. 업계에서는 린브레인이 오픈소스 기반 로봇 AI 생태계 확산의 기폭제가 될 가능성에 주목하고 있다. 개발자 접근성을 앞세운 전략이 기술 혁신 주기를 단축시키고, 글로벌 로보틱스 경쟁 구도를 재편할 수 있을지 관심이 쏠리고 있다. 다모 아카데미 롱하오 당 연구원 등 연구진은 "린브레인은 물리적 현실에 기반을 둔 파운데이션 모델로 수동적인 관찰을 넘어 물리적 세계에 대한 이해를 확고히 한다"며 "이러한 체계적인 개선을 통해 능동적이고 물리적 현실을 고려한 추론 및 복잡한 작업 실행이 가능하다"고 설명했다.

2026.02.11 10:22남혁우 기자

[AI는 지금] 정부 '2030 피지컬 AI 1위' 정조준…NC AI, 삼성 등 대기업과 판 키운다

피지컬 인공지능(AI)이 차세대 산업 경쟁의 핵심으로 부상하는 가운데 정부의 '2030년 글로벌 1위' 전략 아래 NC AI를 중심으로 국내 대기업과 기술 기업들이 한데 뭉쳤다. 제조·물류·로봇·서비스 현장에 바로 적용 가능한 실전형 AI를 앞세워 한국형 소버린 AI 생태계 구축에 나선다는 구상이다. NC AI는 정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 과제에 참여해 피지컬 AI 구현을 위한 국가대표급 기업들을 모은 'K-피지컬 AI 얼라이언스' 컨소시엄을 11일 공개했다. 이번 컨소시엄에는 NC AI를 비롯해 로보틱스, 시뮬레이션, 데이터, AI 모델 분야의 핵심 기업과 대학, 정부출연연 등 15개 공동 연구기관이 참여한다. 여기에 삼성, 롯데, 포스코, 한화 등 대기업과 스타트업, 호남·대경·동남·전북 등 주요 4대 권역 지방자치단체를 포함한 38개 수요기관이 가세했다. 기술 개발부터 실증, 산업 현장 적용까지 전 주기를 아우르는 총 53개 기관 규모의 연합체다. 컨소시엄의 핵심 목표는 기존 생성형 AI의 한계로 지적돼 온 '물리적 환각' 문제를 극복하고, 로봇과 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 이해해 스스로 행동할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 '월드 파운데이션 모델(WFM)'과 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 실제 산업 현장에서 검증까지 병행한다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 미국 투자은행 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자를 이어가고 있다. 다만 글로벌 빅테크조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 과학기술정보통신부와 IITP는 피지컬 AI와 월드 모델을 단순 생성 기술이 아닌 산업을 제어하는 차세대 AI 운영체제로 규정하고 있다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표다. 정부는 2030년을 목표로 피지컬 AI 글로벌 선도국 도약을 내걸고 대규모 연구개발과 함께 산업 현장 실증을 전제로 한 과제 구조를 설계했다. 연구 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 하겠다는 의도다. 이 과정에서 NC AI는 국내 피지컬 AI 전략의 민간 구심점 역할을 맡았다. 이곳은 게임 산업에서 축적한 대규모 시뮬레이션과 강화학습 경험, 3D 생성 기술을 바탕으로 가상 환경에서 학습한 지능을 현실로 이전하는 '심투리얼(Sim2Real)' 문제 해결에 강점을 갖고 있다. 컨소시엄에는 범용 로보틱스 파운데이션 모델을 개발하는 리얼월드와 실제 물류 현장에서 고난도 공정 자동화를 양산 단계까지 구현한 씨메스가 참여해 로봇 지능 개발을 맡는다. 펑션베이는 NASA와 글로벌 자동차 기업들이 사용하는 정밀 다물체 동역학 시뮬레이션 기술을 제공하고, ETRI와 한국자동차연구원은 산업용 로봇과 제조 환경에 최적화된 물리 모델과 검증 체계를 지원한다. 레인보우로보틱스는 데이터 수집에 최적화된 이동형 양팔 로봇 플랫폼을 제공한다. 또 컨피그인텔리전스의 휴먼 데이터 팩토리와 방송사 아카이브, 생성형 3D 에셋 기술, KETI의 데이터 아키텍처 설계·표준화 역량, KAIST·서울대·고려대 등 학계 연구진이 결합돼 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 공급한다. 이를 통해 컨소시엄은 데이터–모델–시뮬레이션–로봇–실증을 잇는 풀스택 밸류체인을 완성했다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS, 롯데이노베이트, 포스코DX, 한화오션 등 국내 주요 대기업 계열 IT·엔지니어링 기업들도 핵심 수요기관으로 참여한다. 이들은 단순 참관이 아닌 개발된 피지컬 AI 기술을 자사 제조·물류·중공업 현장에 실제로 도입하고 검증하는 역할을 맡는다. 삼성SDS는 반도체·전자 제조 현장의 물류 자동화와 스마트팩토리 운영 경험을 바탕으로 피지컬 AI를 복잡한 제조 공정과 물류 흐름을 스스로 판단·제어하는 지능형 시스템으로 발전시키는 데 주목하고 있다. 롯데이노베이트는 유통·물류·서비스 현장을 중심으로 비정형 작업이 많은 환경에서 피지컬 AI 기반 자동화 모델의 상용 가능성을 검증한다. 포스코DX는 철강·소재 공정과 같은 고위험·고정밀 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용한 작업 안전성과 생산성 동시 향상을 목표로 하고 있다. 한화오션은 조선·해양 플랜트와 같이 작업 환경이 복잡하고 자동화 난도가 높은 영역에 차세대 로봇·피지컬 AI 적용 가능성을 시험한다. 이 기업들의 참여로 컨소시엄은 연구 성과를 실제 산업 현장에 곧바로 연결할 수 있는 강력한 실증 기반을 확보했다는 평가다. 개발된 기술은 삼성SDS의 제조 물류 현장, 이커머스 풀필먼트 센터, 도심형 서비스 로봇, 공항 운영·보안 등 실제 산업 현장에서 검증된다. 현장에서 발생하는 실패 데이터는 다시 학습에 반영돼 상용화 속도를 끌어올리는 구조다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 컨소시엄은 기업 규모와 지역, 산업의 경계를 넘어 '피지컬 AI 글로벌 1위'라는 단일 목표를 위해 결집한 연합군"이라며 "참여 기관들의 기술력과 산업 현장의 요구를 결합해 가상과 현실을 잇는 AI 두뇌로 대한민국 산업 경쟁력의 새로운 축을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.02.11 09:50장유미 기자

HNIX, 울산에 전략 거점 'AI랩 센터' 구축…지역 산업 생태계 활성화

HNIX가 산업 경쟁력 핵심 요소로 자리 잡은 인공지능(AI) 전환(AX)을 선도하기 위해 AI 역량 강화에 본격 나섰다. HNIX는 울산지점을 확장 이전하고 'AI랩 센터'를 확대 구축해 지역 산업과 연계한 AI 생태계 조성을 강화한다고 10일 밝혔다. HNIX는 네이버 등 주요 기업과 전략적 제휴·파트너십을 통해 AI 기술 경쟁력을 높이고 기술 내재화를 추진해왔다. 다양한 산업에서 고객 맞춤형 AX 전략 수립과 실행 역량을 바탕으로 HD현대·HL만도·HDC산업개발 등 주요 고객사 AX 프로젝트를 수행하며 업무 혁신과 실질적 비즈니스 성과를 창출했다. AI랩 센터는 축적된 지식과 경험을 제조·에너지·물류 산업이 집적된 지역 특성과 결합해 현장 중심의 실증형 AI 적용 모델을 개발·확산하는 AX 전략 거점으로 운영된다. 지역 AI 인재 육성과 산업 생태계 확산을 목표로 실전형 교육과 연구 활동에도 집중할 계획이다. 지난해 개설된 AI 아카데미 1기는 기술 교육과 산업 도메인 분석, 문제 정의, AI 전략 수립 역량을 통합한 커리큘럼으로 진행됐다. 실습 중심 교육을 통해 수료 인력 일부가 AX 프로젝트에 참여하며 현장 적용 역량을 확보했다. HNIX는 올해부터 아카데미 2기와 3기를 동시 운영해 AI 기획·전략·개발·운영 전반을 아우르는 도메인 융합형 전문가를 양성하고 프로젝트 경험과 역량 축적이 선순환되는 구조를 구축할 예정이다. 올 하반기부터는 외부 대상 AI 아카데미도 운영한다. 지역 기업 실무자와 예비 창업자를 위한 개방형 교육 프로그램을 통해 부울경 지역의 AI 활용 기반을 넓히고 스타트업과 공동 프로젝트 및 기술 교류로 산업 협력 모델을 강화할 계획이다. 정득영 HNIX AI랩 센터장은 "울산은 제조 산업과 미래 기술이 만나는 전략적 요충지"라며 "AI랩 센터를 중심으로 인재 양성, 연구 개발, 프로젝트 수행, 스타트업 협력을 유기적으로 연결해 부울경을 대표하는 AX·AI 허브로 성장시키겠다"고 밝혔다. 이어 "산업 경쟁이 심화되는 환경에서 AI랩 센터는 지역 산업과 AI 기술을 잇는 실행 중심 거점으로서 기술 도입을 넘어 산업 현장에서 성공적인 AI 활용 모델을 제시하는 역할을 수행할 것"이라고 강조했다.

2026.02.10 13:21한정호 기자

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