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답변 대신 선택하는 AI '제브' 돌풍…개발자들이 주목한 이유

글을 쓰지 않는 인공지능(AI) 모델이 개발자들 사이에서 빠르게 확산되고 있다. 질문에 문장으로 답하거나 코드를 생성하는 대신 정해진 선택지에서 하나를 고르거나 점수를 매기는 데 특화한 모델이다. 범용 AI가 사람과의 대화와 콘텐츠 생성에 집중하는 것과 달리, 소프트웨어가 직접 사용할 수 있는 AI를 만들겠다는 접근이다. 21일 업계에 따르면 미국 AI 스타트업 타입세이프 AI는 지난 15일(현지시간) 첫 모델인 '제브(Jev)'를 공개했다. 오픈AI 연구원 출신인 디오고 알메이다가 설립한 타입세이프 AI는 모델 출시와 함께 4000만 달러의 투자 유치 소식도 알렸다. 알메이다 타입세이프 AI 최고경영자(CEO)가 엑스(X·옛 트위터)에 올린 제브 소개 게시물은 이날 기준 3800만회가 넘는 조회수를 기록했다. 개발자 플랫폼 기업 버셀은 18일(현지시간) 제브 출시 24시간 만에 유료 사용팀의 약 13%가 이를 사용했다며 자사 AI 게이트웨이 역사상 가장 빠르게 채택된 모델이라고 발표했다. 얼리 액세스 형태로 제공 중인 제브는 거대언어모델(LLM)과 비교해 출력 자체가 다르다. 일반적인 LLM이 텍스트를 생성하면 소프트웨어는 생성된 결과에서 필요한 값을 다시 추출해야 한다. 제브는 처음부터 소프트웨어가 사용할 수 있는 구조화된 값을 반환한다. 입력된 상태를 바탕으로 최대 255개 선택지 중 하나를 고르거나 2~10단계 점수를 매길 수 있다. 특정 진술이 참일 확률을 반환하는 것도 가능하다. 모든 결과에는 확률과 신뢰도가 제공된다. 이같은 설계는 모델 속도와 비용을 낮추는 데 기여한다. 타입세이프 AI에 따르면 제브의 입력 가격은 100만 토큰당 0.042달러이며 출력 토큰은 무료다. 응답 시간은 70~500밀리초(ms·1000분의 1초) 수준이다. 회사 자체 평가에서는 기존 모델보다 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴한 것으로 나타났다. 제브는 범용 생성형 AI를 대체하기보다 소프트웨어 내부의 판단을 맡는 모델을 지향한다. 고객 문의를 분류하거나 적절한 경로로 전달하고 대규모 데이터에서 특정 정보를 추출하는 작업이 대표적이다. 다른 AI 모델의 결과를 검증하거나 위험도를 판단하는 데도 활용할 수 있다. 타입세이프 AI는 이를 AI 기반 워크플로와 실시간 애플리케이션에 적용할 수 있다고 설명한다. 다만 구조화된 출력을 보장한다고 해서 판단 자체의 정확성까지 보장되는 것은 아니다. 실제 업무 환경에서 성능과 비용 효율이 유지되는지는 추가 검증이 필요하다. 타입세이프 AI는 공식 홈페이지에서 "AI에는 소프트웨어가 의존할 수 있는 인터페이스가 필요하다고 믿기에 회사를 시작했다"며 "새로운 활용 사례가 커뮤니티와 경제 전반으로 확산되기를 기대한다"고 말했다.

2026.09.21 14:50이나연 기자

월드 모델 개발사, 제품·사업 계획 '함구'…"경쟁사 유입 경계"

월드 모델 기업들이 제품·상용화 계획을 숨긴 채 연구·개발을 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 사업 방향을 일찍 공개해 경쟁사를 불러들이기보다 물밑에서 기술을 완성해 시장 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 얀 르쿤이 이끄는 AMI랩스와 페이페이 리가 설립한 월드랩스는 대규모 투자를 유치했지만 구체적인 제품과 사업화 일정은 공개하지 않고 있다. 두 회사는 공간지능을 연구하는 월드 모델 분야의 대표 기업으로 꼽힌다. 월드 모델은 현실 공간의 구조와 사물 움직임을 이해하고 앞으로 일어날 일을 예측하는 인공지능(AI) 기술이다. 자율주행차가 주변 도로 상황을 파악하거나 휴머노이드 로봇이 물건을 옮기도록 훈련하는 데 활용될 수 있다. 짧은 영상을 비디오게임처럼 둘러볼 수 있는 가상공간으로 만드는 기술 구현도 가능하다. 두 회사는 아직 이 기술을 어느 분야에서 우선 상용화할지 밝히지 않았다. AMI랩스는 제조와 바이오의학·로봇 분야를 연구 중이며 의료진용 AI 소프트웨어(SW)도 개발하고 있지만 핵심 사업은 베일에 싸여 있는 상태다. 월드랩스의 '마블'은 현재 공개된 월드 모델 중 제품화에 가장 가까운 사례로 평가받고 있다. 미디어 콘텐츠와 컴퓨터그래픽을 제작하고 비디오게임에서 이용자가 탐험할 수 있는 공간도 구현할 수 있다. 다만 지금까지 공개된 결과물은 실제 사업보다 기술력을 보이는 데 초점 맞췄다. 현재 월드 모델 개발사에 데이터 공급하는 협력사도 비공개인 것으로 나타났다. 월드 모델용 데이터를 제공하는 피지클은 고객사 사업·기술 사례를 공개하지 않고 있다. 테크크런치는 해당 기업들이 사업 방향을 감추는 이유로 방대한 월드 모델 활용 범위를 꼽았다. 로봇과 자율주행·영상 제작 등 특정 시장을 먼저 지목하면 다른 월드 모델 기업이나 신생 AI 연구소가 곧바로 같은 사업에 뛰어들 수 있다는 이유에서다. 월드 모델 투자금도 사업 계획을 감추는 배경으로 제시되고 있다. 해당 개발사는 당장 수익을 내야 한다는 압박이 적어 특정 사업에 집중할 필요가 없기 때문이다. 다만 시장성이 확인되면 같은 투자금이 잠재적 경쟁사로 흘러가 경쟁을 키울 수 있다. 마이클 라바트 AMI랩스 공동창업자 겸 월드 모델 담당 부사장은 "우리는 아직 연구·개발 단계에 있다"며 "제품 계획이나 출시 일정에 관해서는 공개적으로 이야기하지 않고 있다"고 밝혔다.

2026.09.21 11:23김미정 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

리얼월드-CJ대한통운, 물류 특화 '피지컬 AI' 공동 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 CJ대한통운과 손잡고 물류 산업에 특화된 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다. RFM은 작업별로 새로 개발하지 않고도 다양한 로봇과 과제에 범용적으로 적용할 수 있는 휴퍼모이드 AI 모델이다. 리얼월드는 CJ대한통운과 물류 작업에 전문화된 RFM 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업화를 골자로 하는 양해각서(MOU)를 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 리얼월드의 RFM 기술과 CJ대한통운의 현장 운영 인프라를 결합한다. 우선 적용 대상 공정을 선정해 핵심 동작을 검증하는 개념증명(PoC)을 추진하며, 이후 적용 범위와 기술 완성도를 높여 피지컬 AI 기반 서비스형 물류(LaaS) 상용화를 완성한다는 구상이다. LaaS는 기업이 물류센터·운송망·자동화 설비 등을 직접 보유하지 않고, 주문 처리부터 보관, 피킹·패킹, 배송, 반품, 데이터 분석까지 필요한 물류 기능을 서비스 형태로 이용하는 개념이다. 물류 현장은 비정형 화물과 유동적인 작업 환경 탓에 스스로 판단하고 적응하는 학습 기반 자동화가 요구된다. 리얼월드는 휴머노이드의 정교한 손재주 구현에 주력한 독자 RFM 'RLDX-1'을 개발하고 있으며, 이를 실제 물류 환경에 적용할 방침이다. 양사는 국내 물류 현장에서 확보한 실증 성과를 토대로 글로벌 시장 진출도 모색한다. 리얼월드의 글로벌 네트워크와 CJ대한통운의 사업 역량을 묶어 공동 시장진출(Co-GTM) 및 전략적 얼라이언스를 추진할 계획이다. 류중희 리얼월드 대표는 "피지컬 AI가 산업의 생산성으로 이어지려면 현장 데이터 축적과 AI 지능 고도화의 선순환이 필수"라며 "CJ대한통운의 운영 역량과 리얼월드의 AI 기술을 결합해 현장 문제를 해결하고 글로벌 확장성을 갖춘 물류 특화 모델을 구축하겠다"고 말했다.

2026.09.21 09:24진운용 기자

[AI는 지금] AI 투자, 오픈AI·앤트로픽에 몰렸다…韓도 상위 10곳 74.5% 점유

인공지능(AI) 벤처투자 시장이 빠르게 커지고 있지만 자금은 소수 대형 기업으로 쏠리고 있는 것으로 나타났다. 글로벌 시장에선 오픈AI·앤트로픽 등 프론티어 AI 기업의 초대형 후속투자가 전체 시장을 끌어올렸고, 국내에서도 AI 반도체와 모델 기업을 중심으로 후기단계 투자가 늘면서 상위 기업의 자금 흡수력이 크게 높아진 것으로 드러났다. 19일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 '글로벌 AI 벤처투자 동향과 투자 집중구조 : 국내 현황과 시사점' 보고서에 따르면 올해 상반기 글로벌 벤처캐피털(VC) 투자액 가운데 AI가 차지한 비중은 75.9%에 달했다. 2021년 23.5%에서 52.4%포인트 상승한 수치로, 같은 기간 거래건수 비중은 20.4%에서 36.6%로 상대적으로 완만하게 늘었다. 이처럼 투자액 비중이 거래건수보다 훨씬 빠르게 늘면서 AI 투자시장 확대가 신규 투자 대상 증가보다 개별 거래의 대형화에 더 크게 영향을 받은 것으로 분석된다. 실제 AI VC의 건당 평균 투자액은 2021년 1350만 달러에서 올해 상반기 5550만 달러로 4배 이상 늘었다. 전체 VC 평균과 비교해도 격차가 커졌다. AI VC의 건당 투자규모는 2021년 전체 VC 평균의 1.15배 수준이었지만 올해 상반기에는 2.08배까지 높아졌다. 자금은 미국과 후기단계(시리즈 C 이상) 기업으로 빠르게 집중됐다. 올해 상반기 동안 미국은 글로벌 AI VC 투자액의 84.1%를 차지했다. 미국·중국·영국 등 상위 3개국 비중도 92.9%에 달했고 국가별 투자 집중도를 나타내는 허핀달-허시먼지수(HHI)는 2022년 3684에서 올해 상반기 7124로 상승했다. 투자 단계에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 올해 상반기 시드(창업 초기)·초기단계(시리즈 A~B) 투자는 전체 거래건수의 92.8%를 차지했지만 투자액 기준 비중은 27.2%에 그쳤다. 후기단계는 거래건수 비중이 7.2%에 불과했지만 투자액의 72.8%를 차지했다. 또 지난 2023년 39.5%까지 떨어졌던 후기단계 투자액 비중은 2025년 61.8%로 올라선 뒤 올해 들어 더 높아졌다. 초대형 거래의 영향은 더 커졌다. 10억 달러 이상 AI 투자거래는 2021년 13건에서 2025년 22건으로 늘었고 올해 상반기에만 34건을 기록했다. 해당 거래들의 투자액은 올해 상반기 3167억 달러로 전체 AI VC 투자액의 약 74%를 차지했다. 기업별 집중도 역시 크게 높아졌다. 글로벌 AI VC 투자액 가운데 상위 3개 피투자기업이 차지하는 비중은 2021년 3.6%에서 올해 상반기 55.7%로 높아졌다. 상위 10개 기업 비중은 같은 기간 8.9%에서 67.5%로 확대됐다. 이는 오픈AI와 앤트로픽, xAI 등이 대규모 자금조달을 반복한 영향이 컸다. 투자 대상도 AI 서비스에서 기반 기술로 이동했다. 2500만 달러 이상 대형 투자에서 AI 모델 기업의 비중은 2021년 1.5%에 불과했지만 올해 상반기에 61.0%까지 상승했다. AI 서비스·애플리케이션 비중은 같은 기간 73.9%에서 18.7%로 낮아졌다. 국내 AI VC 시장은 투자액 자체가 크게 늘지 않았으나, 전체 VC 시장에서 차지하는 비중만 높아졌다. 국내 전체 VC 투자액에서 AI가 차지하는 비중은 2021년 19.9%에서 올해 상반기 44.3%로 상승했다. 반면 AI VC 투자액은 2021년 20억4800만 달러, 2025년 17억9500만 달러, 올해 상반기 18억5400만 달러로 큰 폭의 증가세를 보이지 않았다. 전체 VC 시장이 축소되면서 AI 투자의 상대적 비중이 커진 것이다. 다만 국내 자금도 후기단계와 일부 기업에 빠르게 몰리고 있는 것으로 나타났다. 올해 상반기 국내 AI VC 투자액 가운데 후기단계 비중은 72.3%로, 글로벌 72.8%와 비슷했다. 상위 3개 기업이 전체 투자액의 55.8%, 상위 10개 기업은 74.5%를 차지했다. 2021년 상위 10개 기업 비중이 31.0%였던 것과 비교하면 두 배 이상 높아졌다. 투자 분야에서도 글로벌 시장과 국내 시장은 차이를 보였다. 글로벌 대형 투자가 AI 모델에 집중된 반면, 국내에선 AI 반도체와 AI 모델이 양대 투자 분야로 부상했다. 실제 올해 상반기 국내 AI VC 투자액 가운데 AI 반도체 비중은 33.4%, AI 모델은 26.8%로, 두 분야를 합쳐 60.2%를 차지했다. 2021년 79.4%에 달했던 AI 서비스·애플리케이션 비중은 같은 기간 21.0%까지 낮아졌다. 이는 리벨리온과 퓨리오사AI, 엑시나 등 AI 반도체 기업과 업스테이지 등 AI 모델 기업의 대규모 후속투자가 이어진 영향이다. SPRi는 "투자금이 성장기업으로 몰리는 상황에서 초기 기업의 시장 진입 경로와 후속 자금조달 체계를 함께 확충할 필요가 있다"며 "특히 초기 AI 기업은 투자 이후에도 컴퓨팅 자원과 고객 확보, 기술 검증이 필요한 만큼 자본 공급만으로는 성장 과정의 자금 공백을 해소하기 어렵다"고 진단했다. 이어 "정책펀드 간 후속투자 연계와 컴퓨팅 지원, 민간 전략적 투자자의 사업협력을 함께 묶는 방안이 필요하다"며 "분야별로 필요한 자본 규모와 회수기간, 기술개발 기간이 다른 만큼 기술·산업 특성에 따라 투자체계를 달리 검토할 필요가 있다"고 덧붙였다.

2026.09.19 11:05장유미 기자

투모로로보틱스, 중기부 '스케일업 팁스' 선정…로봇 파운데이션 모델 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 투모로로보틱스는 중소벤처기업부가 주관하는 '스케일업 팁스'에 선정됐다고 18일 밝혔다. 스케일업 팁스는 민간 투자사가 먼저 투자한 기업에 정부가 연구개발(R&D) 자금을 지원하는 사업이다. 투모로로보틱스는 이번 과제를 통해 다양한 휴머노이드에 공통으로 적용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 현장 운영 소프트웨어를 개발한다. 회사는 영상, 언어, 센서 정보를 로봇 행동으로 연결하는 지능형 기술을 고도화할 계획이며다. 산업 현장에서 안정적으로 사용할 수 있는 모델을 확보하는 것이 목표다. 투모로로보틱스는 모델 개발에서 특정 제조사나 기종에 국한하지 않고 구조가 다른 휴머노이드에 적용 가능한 범용성에 초점을 맞춘다. 회사는 현장 작업자가 로봇에 직접 작업을 지시하고 운영할 수 있는 소프트웨어도 개발한다. AI 모델과 학습·운영 시스템을 연계해 로봇 지능이 작업 수행으로 이어지도록 하고, 현장 사용자가 활용할 수 있는 통합 서비스로 발전시킬 예정이다. 장병탁 투모로로보틱스 대표는 "휴머노이드의 산업 현장 도입을 위해서는 작업을 안정적으로 반복 수행할 수 있는 지능이 필요하다"며 "스케일업팁스 선정을 계기로 다양한 휴머노이드에 적용 가능한 AI를 개발할 것"이라고 말했다.

2026.09.18 17:52진운용 기자

[AI는 지금] AI 위험 경고만 해선 안 된다…팔란티어, '기업 책임론' 제기

팔란티어가 인공지능(AI) 안전 논쟁에 '기업 책임론'을 꺼냈다. AI 개발 속도를 늦추거나 외부 감시를 강화하기에 앞서 기술을 만든 기업이 발생한 문제에 직접 법적 책임을 져야 한다는 주장이다. 알렉스 카프 팔란티어 최고경영자(CEO)는 17일(현지시간) CNBC와 인터뷰에서 "AI에는 합리적인 가이드라인이 필요하다"며 "이 문제를 막기 위한 첫 번째 단계는 자기 행동에 대해 책임지는 것"이라고 말했다. 카프 CEO는 AI를 개발한 기업과 경영진에게 민사뿐 아니라 형사 책임까지 물을 수 있어야 한다고 주장했다. 기업이 위험한 기술을 개발했다면 그로 인해 발생하는 피해에도 책임을 져야 한다고도 강조했다. AI 기업이 안전 지침과 안전장치를 제대로 지키는지 독립적인 제3자가 평가하는 방안에는 부정적인 의견을 밝혔다. AI 안전을 평가하려면 관련 기술을 이해하는 전문가가 필요하지만 이들 상당수가 이미 기업 등에 고용돼 있어 평가자를 신뢰하기 어렵다고 지적했다. 카프 CEO는 AI 기업이 떠안을 법적 책임을 설명하면서 국유화 가능성도 언급했다. 고객사의 데이터와 사업 노하우가 AI 모델에 들어간 뒤 경쟁사 등에 활용될 경우 해당 기업들이 대규모 소송에 직면할 가능성을 제기했다. 팔란티어 고객사들도 자사 사업 노하우가 AI 모델에 흡수돼 다른 기업에 활용될 가능성을 우려하고 있다고 전했다. 카프 CEO는 AI 기업을 국유화하지 않을 경우 고객사들이 소송에 나설 수 있다며 정부 개입 가능성까지 거론했다. 카프 CEO는 "전 세계 10%를 파괴할 수 있는 기술을 만든다면 그에 따른 민사·형사 책임이 뒤따라야 한다"며 "우리는 이 문제를 진지하게 다뤄야 한다"고 말했다.

2026.09.18 17:38김동원 기자

제논, 초거대 AI에 '컴퓨터 조작' 능력 더했다…B200 8장으로 후학습

제논이 초거대 오픈소스 모델에 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 실행력을 더해 활용도를 높이고, 제한된 그래픽처리장치(GPU) 자원으로 이를 구현한 후학습 기술까지 선보였다. 제논은 3970억개 파라미터 규모의 오픈소스 모델 '훈민 VLM(비전언어모델) 397B'를 공개했다고 18일 밝혔다. 훈민 VLM 397B는 큐원3.5-397B를 기반으로 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작할 수 있도록 후학습한 모델이다. 화면 속 버튼이나 입력창 등을 찾아내는 그라운딩 능력과 컴퓨터 작업을 수행하는 능력을 강화했다. 제논에 따르면 이 모델은 화면 속 조작 대상의 위치를 식별하는 5개 벤치마크에서 기본 모델인 큐원3.5-397B와 컴퓨터 조작 특화 모델인 큐원-CUA보다 높은 성능을 기록했다. 고난도 화면 인식 벤치마크인 스크린스팟-프로에서는 정확도 75.6점을 기록하며 허깅페이스 공식 리더보드 2위에 올랐다. 등록된 48개 모델 가운데 국내 기업 모델로는 유일하다고 회사 측은 설명했다. 컴퓨터 작업 수행 능력도 향상됐다. 리눅스 데스크톱 작업 360개로 구성된 OS월드에서는 70.5점을 기록해 기본 모델보다 22.3점 높았으며 윈도우 에이전트 아레나에서는 9.1점 향상된 성능을 보였다. 컴퓨터 사용 능력을 추가하면서 기존 언어 성능이 떨어지는 문제도 최소화했다. KMMLU와 K-MM벤치를 포함한 8개 한국어 벤치마크에서 기본 모델과의 성능 차이를 2점 이내로 유지했다. 특히 이번 모델에는 초거대 공개 모델을 제한된 컴퓨팅 자원으로 고도화하는 제논의 후학습 기술이 적용됐다. 제논은 공개된 컴퓨터 조작 모델의 능력을 저랭크 방식으로 이식한 뒤 FP8 양자화 상태에서 지도학습(SFT)과 강화학습(RL)을 거쳤다. 전체 후학습 과정에는 엔비디아 B200 GPU 8장을 활용했다. 훈민 VLM 397B는 오픈소스인 아파치 2.0 라이선스로 공개됐으며 원본 모델과 용량을 절반 수준으로 줄인 FP8 버전도 제공됐다. 제논은 모델뿐 아니라 비교 평가 조건과 방법론도 문서로 공개했다. 명대우 제논 최고기술책임자(CTO)는 "AI 경쟁의 무게중심이 파라미터 규모에서 효율적인 능력 추가와 실제 활용으로 이동하고 있다"며 "제한된 컴퓨팅 자원으로 397B 모델의 컴퓨터 사용 능력을 강화하면서 한국어 성능까지 유지한 경험을 바탕으로 액셔너블 AI와 방법론을 지속 공개하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:27이나연 기자

제조 현장 파고든 NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 올라탔다

올 초 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 탈락한 NC AI가 제조 현장을 겨냥한 피지컬 AI 사업에 속도를 내고 있다. 범용 파운데이션 모델 경쟁에서 한발 물러난 뒤 디지털트윈과 월드모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 앞세워 제조·조선·철강·방산 등 산업 현장 중심으로 사업 범위를 넓히는 모습이다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여한다고 17일 밝혔다. 이 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입되는 대형 국책 프로젝트다. 정부는 이번 사업을 통해 현실 세계의 데이터를 AI가 학습하고 이를 센서∙설비∙로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술을 확보할 계획이다. 전북은 공장 전체를 지능적으로 연결∙운영하는 자율 공장 기술, 경남은 제조 공정의 정밀 제어를 중심으로 추진된다. 정부는 개발된 기술을 K-AI 공장 패키지로 발전시켜 글로벌 제조 시장으로 확산한다는 구상이다. NC AI는 이번 사업에서 전북과 경남 양 지역의 피지컬 AI 과제에 동시에 선정돼 기술 경쟁력을 입증했다는 평가를 받는다. 전북에선 디지털트윈과 무인공장 관련 2개 과제를 수행할 예정으로, '협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발' 과제를 통해 공장 설비와 작업 공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임까지 시뮬레이션한다. 이를 기반으로 AI 학습 데이터를 만들고 비전언어모델(VLM)과 비전언어행동모델(VLA)의 학습·검증 환경을 구축할 계획이다. NC AI는 '무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발' 과제에도 참여한다. 이를 통해 거대언어모델(LLM)과 VLM 등을 활용해 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 인식하고, 설비와 로봇이 현장 상황에 맞춰 대응할 수 있는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발할 예정이다. 경남에선 '물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발' 과제를 맡았다. 우선 센서와 비전 데이터를 활용해 제조 현장의 물리적 변화를 이해하고 예측하는 월드모델을 개발한다는 방침이다. 또 대규모 행동모델(LAM)을 연계해 설비와 로봇의 행동까지 제어하는 기술을 확보할 계획으로, 개발 기술은 조선 용접과 반도체 후공정 등에 적용할 예정이다. NC AI는 "전북과 경남에서 서로 다른 산업·기술 분야를 중심으로 연구개발을 추진하고 있다"며 "두 지역의 핵심 과제에 모두 참여하는 것은 우리가 가상환경 기반 학습 및 검증부터 물리적 상황 이해와 로봇의 자율 대응까지 폭넓은 기술 역량을 확보하고 있음을 보여주는 성과"라고 말했다. NC AI는 올해 들어 피지컬 AI 기술을 제조 현장에 적용하는 작업을 확대하고 있다. 한화오션과는 조선 분야 협동로봇 기반 자율 용접 기술을, 포스코DX와는 철강 현장에서 활용할 휴머노이드 로봇 행동 학습 기술을 개발하고 있다. 현대로템과도 월드모델 기반 가상 전장 환경과 로봇 학습 기술 개발을 진행 중이다. 이를 통해 NC AI는 디지털트윈과 월드모델, 행동모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 연계한 피지컬 AI 기술을 앞세우고 있다. 공장과 설비를 3D 가상환경에 구현해 AI를 학습시키고, 월드모델이 현실의 물리적 상황을 이해·예측하면 행동모델과 RFM을 통해 설비와 로봇의 동작으로 연결하는 방식이다. 다만 올해 상반기 수익성은 다소 아쉽다. 올해 상반기 매출은 173억7737만원으로 전년 동기 135억8373만원보다 27.9% 늘었다. 반면 영업이익은 24억1085만원에서 16억2148만원으로 32.7% 감소했고, 반기순이익도 20억3319만원에서 14억1961만원으로 30.2% 줄었다. 하지만 이번 전북·경남 국책과제 참여로 피지컬 AI 기술을 실제 제조 공정에서 검증할 기회가 늘어난 만큼 NC AI의 실적 개선에도 청신호가 켜졌다. 이연수 NC AI 대표는 "피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제"라며 "이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.17 09:33장유미 기자

클라우드 넘어 AI까지 통합…KT클라우드, '컴포지트 AI' 승부수

KT클라우드가 여러 클라우드 환경과 데이터, 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU), 인공지능(AI) 모델과 에이전트를 하나로 연결하는 '컴포지트 AI' 전략을 본격화한다. 공용준 KT클라우드 클라우드본부장은 15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'KT클라우드 서밋 2026'에서 "AI 시대에는 특정 벤더의 클라우드 하나만으로 모든 워크로드를 해결하기 어려운 것이 현실이 됐다"며 "각각 목적을 지닌 시스템들이 공존할 수밖에 없다면 이를 어떻게 효율적으로 운영할 것인지 고민해야 한다"고 밝혔다. KT클라우드가 제시한 해법은 '컴포지트 클라우드'다. 기존 하이브리드 클라우드가 서로 다른 인프라와 네트워크를 연결하는 데 초점을 맞췄다면, 컴포지트 클라우드는 업무에 필요한 자원을 여러 클라우드에서 선택하고 이를 하나의 정책과 운영체계 아래 관리하는 개념이다. 기업이 필요한 기술과 자원을 각각 선택해 조합하면서도 하나의 환경처럼 운영할 수 있도록 지원하고 공공 분야에서 실제 적용 사례를 확대한다는 구상이다. 실제 KT클라우드는 자체 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 마이크로소프트 애저, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 서로 다른 환경을 하나의 거대한 컴퓨팅 자원처럼 관리할 수 있도록 통합 중이다. 계정과 권한부터 포털, 정책·보안, 모니터링, 비용 관리 등을 단계적으로 연결해 내년까지 관련 체계를 구축할 계획이다. 클라우드 넘어 AI까지 조합 최근 AI 확산에 따라 인프라 통합 대상도 확장되는 양상이다. 기존 클라우드가 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 중심으로 설계됐다면 이제는 GPU를 어디에 배치할지부터 데이터와 AI 모델, 애플리케이션·에이전트를 어떻게 연결할지까지 함께 고려해야 한다는 설명이다. 이에 KT클라우드는 컴포지트 클라우드를 데이터와 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원, AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 단일 실행 체계로 연결하는 컴포지트 AI로 확장할 계획이다. 공 본부장은 "GPU나 NPU를 갖추고 있다고 해도 이를 잘 엮어 서비스화하지 않으면 고객이 가치를 만들어내기 어렵다"고 짚었다. KT클라우드는 업스테이지·디노티시아·리벨리온·폴라리스오피스 등 국내 AI 기업과 협력하며 관련 생태계를 확대 중이다. 이를 기반으로 케이뱅크의 GPU 인프라를 비롯해 교육 분야 AI GPU·학습관리시스템(LMS), 한국마사회의 검색증강생성(RAG)·추론 기반 AI API 등 실제 적용 사례도 확보했다. 경북 정보시스템 65% 클라우드로 공공 AI 전환(AX) 지원 사례로는 경상북도가 소개됐다. 경북도는 KT클라우드와 협력해 '경북 AI·클라우드 데이터센터(AI·CDC)'를 구축하고 이를 지역 공공 AX의 거점으로 활용하고 있다. 김민석 경북도청 정책실장은 "AI를 실제로 실행하려면 전력이 있어야 하고 데이터센터와 클라우드가 있어야 하며 실제 적용할 산업이 있어야 한다"고 말했다. 이어 "AI 시대에는 지방정부도 얼마나 좋은 기술·기업과 연결되고 얼마나 빨리 실험하느냐가 중요하다"고 말했다. 경북도는 전체 정보시스템 가운데 약 65%를 단계적으로 클라우드로 전환할 계획이다. 데이터와 AI를 활용해 정책결정·행정·재난·돌봄 등 공공서비스를 고도화하고 경북에서 검증한 AX 모델을 다른 지역으로 확산한다는 구상이다. 김 실장은 "클라우드는 단순히 서버를 옮기는 일이 아니라 공공 혁신의 기반을 옮기는 것"이라며 "경북을 대한민국 공공 AX의 테스트베드로 만들어 성공 모델을 전국으로 확산하겠다"고 강조했다.

2026.09.15 13:11한정호 기자

KISIA 회장 "한국, 보안 잘하는 나라...정부가 좋은 고객돼야"

한국정보보호산업협회(KISIA)가 정부의 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발에 합류할 수 있는 방안을 모색 중인 것으로 전해졌다. 340곳의 보안업체들의 역량을 결집해 'K-미토스' 개발에 기여하겠다는 계획이다. KISIA는 14일 기자간담회를 개최하고 김진수 KISIA 회장을 비롯한 임원진과 취재진 간 질의응답하는 시간을 가졌다. 이날 정부의 보안 특화 AI 모델 개발 사업과 KISIA 내 위협 인텔리전스 협의체 가동 현황에 대한 질문이 잇달았다. 앞서 KISIA는 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업' 공모 당시 SK텔레콤 컨소시엄에 이름을 올렸으나, 최종 사업 컨소시엄으로 네이버클라우드 컨소시엄이 선정된 바 있다. 이와 관련 김 회장은 "KISIA는 네이버클라우드 컨소시엄에 합류·기여할 수 있는 방안을 나름대로 모색 중"이라며 "SK텔레콤 컨소시엄에 참여할 당시 정부 차원에서 참여 기업들에 대한 정보 제공이 제한적이여서 네이버클라우드 컨소시엄에도 보안 업체들의 참여 현황을 면밀히 파악하지는 못했다"고 설명했다. 그는 이어 "최종 사업 컨소시엄으로 선정되지는 않았으나, KISIA는 보안 기업들의 모임이며, AI발 보안 위협이 고도화되는 상황에서 'K-미토스'는 반드시 필요하고, 협력할 수 있는 내부 프로세스를 밟고 있다"면서 "협회 내에는 340여개 보안 기업들이 모여 있는데, 각 기업별로 나름의 기여할 수 있는 정보나 데이터들이 있다"고 부연했다. 이어 배중섭 KISIA 상근부회장도 "보안 특화 AI 모델 개발에 KISIA가 기여할 수 있는 부분은 데이터 제공은 물론 전문인력 양성 현장과도 연결시킬 수 있을 것으로 예상된다"며 "컨소시엄에 개별 기업으로 이름을 올리지 못한 수많은 기업들이 있는데 이들 역시 보안 특화 모델 개발에 기여할 수 있는 많은 데이터가 있다. 이에 협회의 이름으로 SK텔레콤 컨소시엄에 합류했던 것이다. 어떤 컨소시엄이 보안 특화 AI모델을 만든다고 할지라도 컨소시엄 내부에서는 각 도메인 지식과 보안 기업들의 역할이 클 것이기 때문에 기여할 수 있는 방안을 모색하는 것"이라고 설명했다. 또한 KISIA는 보안 특화 AI 모델 개발에 합류하는 것 외에도 자체적으로 AI발 보안 위협에 대응하는 협의체를 마련하고 회원사 간 위협 인텔리전스를 공유할 수 있는 체계를 구축했다. 김 회장은 "지난 6월 KISIA는 AI발 위협에 대응해 'AI 보안 인텔리전스 협의체'를 출범했으며, 1차 회의도 진행했다"며 "박찬암 스틸리언 대표가 협의체 의장을 맡고 있으며, 올해 2차, 3차 회의가 예정돼 있다"고 밝혔다. 그는 이어 "협의체는 AI발 다양한 위협 정보를 공유하는 것이 1차적인 목표이며, 국산 정보보호 솔루션에 대한 자체 보안 검증 체계를 갖추는 것도 특수한 목적 중의 하나"라며 "국산 보안제품에 내재할 수 있는 위협 체계를 선제적으로 탐색하고 대응할 수 있는 역할을 할 것"이라고 설명했다. 다음은 기자간담회 현장에서 나온 질의응답. Q. 공공 부문에서 추진되는 NIS(국정원)-SBOM에 대한 산업계 이견은 없는지. -김진수 회장: 오픈소스 안에는 잠재적으로 많은 취약점들이 있고, 이를 계속해서 찾아내고 매칭하지 않으면 공급망 리스크는 더욱 커진다. 우리 보안 기업들 역시 그 위협을 충분히 인지하고 있으며, SBOM(소프트웨어 자재명세서) 준비를 잘 해내고 있다. -김민수 수석부회장: SBOM은 소프트웨어에 어떤 컴포넌트가 안전한지 위험한지 파악하는 것인데, NIS-SBOM은 공공기관에도입된 소프트웨어에 어떤 컴포넌트가 포함돼 있고, 심해지는 제로데이 공격에 대응할 수 있는지 파악하기 위함이다. 공공기관에서 파악을 더욱 명확하게 하기 위해 NIS-SBOM이 등장한 것이다. 협회는 NIS-SBOM이 공급망 체계에 대한 안정성을 제고하는 부분에 중요성을 동감하고 있으며, 협력하고자 한다. Q. 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 참여 당시 네이버클라우드 컨소시엄이 아닌 SK텔레콤 컨소시엄을 선정한 이유는? -배중섭 상근부회장: SK텔레콤 컨소시엄을 선택한 이유는 독립 파운데이션 모델 기업 중 우수하다고 판단했다. 컨소시엄 선정 과정에서 어떤 내용이 상세하게 오갔는지는 밝히기 곤란하다. Q. 코스닥 상장폐지 기준이 강화되는 추세인데, 정보보호 분야에서는 협회가 어떻게 대응하고 있는지. - 김진수 회장: 개인적인 의견이지만, 사이버 보안은 국가 안보와도 맞닿아 있는 문제이며, 시가총액을 기준으로 제약이 적용되는 부분에 있어서는 고민이 든다. 정책당국의 투명성 제고라는 방향성에는 공감하지만, 안보 차원에서 바라볼 때에는 우리 보안 기업들이 매출과 영업이익이 성장하고 있음에도 단순히 시가총액 기준을 맞추지 못해 어려움을 겪는다면 협회장으로서는 걱정이 된다. 대상이 되는 기업들과 협회는 소통을 이어가고 있다. Q. SK텔레콤 컨소시엄에 합류한 보안 기업들을 보면 우연인지 모르겠으나, 전 회장사(파이오링크), 전전 회장사(지니언스) 등 편가르기 식으로 나눠진 것으로 보인다. 네이버클라우드 컨소시엄과 보안 특화 AI 모델 개발 사업에 기여할 계획이 있다면, 회원사들과 소통은? -김진수 회장: 매출 규모나 보안 도메인의 대표성을 판단해 선정했으며, 협회에 포함된 340개 기업의 모든 개별 기업 이름을 등록할 수 없기 때문에 협회 이름으로 참여한 것이다. 전 회장사 등이 포함됐다는 시선은 오해다. 특정 섹터에서 1등하는 기업들을 앞세운 것이다. 협회는 회원사를 대표하는 곳이기 때문에 상징적인 기업들을 포함해 이름을 올리지 못한 보안 기업들도 사업에 기여할 수 있게끔 전면에 배치할 계획을 갖고 있었다. Q. 서버 가격 상승이 보안 기업들의 고민을 깊어지게 하고 있다. KISIA도 조달청에 원가를 반영할 수 있는 방안을 요청했으나, 조달청이 어려운 조건을 제시해서 불발된 것으로 알고 있다. 아직 조율 중인 상태로 알고 있는데 현황은? -배중섭 상근부회장: 연초부터 하드웨어 가격 급등에 대한 논의가 많았던 것은 사실이다. 협회 차원에서 조달청과 논의한 결과, 원가 비용을 개별 기업들이 산정해서 공개해주면 조달 가격에 반영을 하겠다는 조달청 측의 입장이 나왔지만, 개발 기업들의 입장에서는 원가가 영업상 비밀에 해당하기 때문에 공개를 꺼려했다. 현재로서는 현실적인 방안을 조달청에 제시했고, 중간 합의점을 도출해 일부 기업들은 개별 원가 구조를 조달청에 제시하고 가격을 반영하고 있는 사례가 있다. 향후 급등한 원가를 반영하기 위해 산업계 의견을 논의·전달할 계획이다. Q. 국내 보안 기업의 해외 진출 지원 현황은? 김진수 회장: 일본을 비롯해 인도네시아도 중요한 시장으로 떠오르고 있다. 먼저 일본은 현지 전시회 지원 등 연계 행사를 개최한다. 일본은 단일 국가 중에서 한국의 글로벌 사이버보안 매출이 가장 많은 국가다. 성공적으로 일본 시장을 론칭한 기업들과 후발 기업들이 배울 수 있는 밋업 데이도 준비 중이다. 내달 예정된 현지 행사에서 KISIA가 화력을 집중할 계획이다. Q. 'AI 보안 인텔리전스 협의체' 회의가 6월 개최된 이후 3개월여 시간이 흘렀는데, AI발 위협은 하루가 다르게 고조되고 있다. 대응이 늦어지는 것은 아닌지. - 김진수 회장: 박찬암 스틸리언 대표이자 AI 보안 인텔리전스 협의체 의장이 협의체에 소속된 회원사들과 지속적으로 소통하고 있다. 모든 회원사가 모이는 공식적인 모임이 시간이 지나서 대응이 늦어 보일 뿐이지, 워킹그룹 내에서 논의는 계속되고 있다. 다음 2차, 3차 모임에서는 구체적으로 정해진 사항들과 어떤 일들을 해왔는지 공유될 것으로 예상된다. Q. 티오리한국 등 일부 기업을 중심으로 AI발 보안 위협에 대응하는 'K-글래스윙 프로젝트'인 '프로젝트 캐노피'가 있는데, 협회 차원에서도 협의체가 구성된다면 AI발 보안 위협 대응이 분산되는 것은 아닌지. - 김진수 회장: AI발 보안 위협은 여러 프로젝트들이 복수로 존재하면서 다양한 방향성을 내놓는 것이 효과적이라고 판단된다. 따라서 분산이 아닌 다양성적인 측면으로 이해하는 것이 맞다. Q. 국가안보실 간담회 등 협회 차원에서 정부에 목소리를 낸 자리가 있었던 것으로 보이는데, 어떤 내용을 전달했는지. - 김진수 회장: 우리 보안 기업들이 성장하려면 개별 기업의 노력도 필요하지만 정부에서 마중물 역할을 하는 것이 중요하다. 정부가 좋은 고객이 돼야 한다는 당부의 말을 전했다. 이런 내용을 반영해 정보보호 예산이 늘어나지 않을까 하는 예상을 한다. 국가안보실을 대면했을 때에는 글로벌 기업들이 국내 정보보호 시장에 적극 진출하고 있는 것과 관련한 우려의 목소리를 냈다. 보안 주권 측면에서 자국 보안 달성을 위해 자국 솔루션을 사용해야 하는 점은 무엇보다 중요하다. 그러나 현재 금융권을 중심으로 글로벌 보안 기업들이 상당 부분 진출하고 있으며, 도입 기관에서 솔루션 도입 기준 등을 명확하게 공개하지 않고 있는 점 등을 아쉬운 점으로 제시했다. - 최영철 수석부회장: 미토스에 이어 오픈AI의 아스트라의 등장 등 AI발 보안 위협은 시장에 혼란을 야기했다. 미국조차도 어떤 AI 보안 정책이 필요한지 준비 중인 단계다. 그러나 국내 보안 기업들은 글로벌 보안 기업 대비 수준이 뒤떨어지지 않고 충분히 대응할 수 있는 역량을 갖췄다. 자국 보안 기업들의 연합체가 글로벌 보안 기업이 제시하는 통합 보안 체계보다 더욱 강할 수 있다. 이 외에도 글로벌 기업들의 솔루션이 한국 기업보다 낫다는 명확한 기준이 부재한 상황이다. 글로벌 보안 기업 제품의 선호도가 높아지고 있는 상황이지만, 기능명세 등 기술 역량에 대한 비교가 가능해야 한다고 본다. Q. 이달부터 개인정보보호법도 강화됐으며, 유럽 등 국가에서도 보안 관련 규제가 강화되는 추세다. 국내 보안 기업들의 입장에서는 새로운 기회가 열린 것이라고 볼 수도 있는데 수요에 대한 변화가 체감되는지. 김진수 회장: 보안업계 중 가장 수혜를 입고 있는 분야는 컨설팅, 모의해킹, 취약점 분석 등 분야로 파악된다. 심지어 현장에서는 인력이 모자라서 지원하지 못하는 수준이라는 얘기까지 들었다. 컨설팅 사업이 활발하다는 것은 솔루션 도입으로 이어진다는 것이며, 향후 국내 보안 생태계의 점진적인 성장세가 기대된다. 정보보호 시장의 가능성은 매우 높다. 한국은 사이버 보안을 잘 하는 나라이며, 자국에서 개발한 솔루션으로 자국 보안을 할 수 있는 몇 안 되는 나라가 한국이다. 최근 회원사를 연이어 방문하고 있는데, 각 회사별로 밤새 개발하고 연구하며 성장하기 위해 몸부림을 치고 있다. 언젠가는 한국 보안 기업들이 대한민국을 넘어 세계에서 중추적인 역할 하는 기업이 나올 것이라 기대한다.

2026.09.14 16:20김기찬 기자

[AI 리더스] 한국 온 조지 카메론 AA 창업자 "AAII 개편, 모티프 독파모 탈락과 무관"

"이번 개편은 특정 사건에 반응해 이뤄진 조치가 아닙니다. 우리는 일반적인 관점에서 인공지능(AI)을 가장 잘 측정할 수 있는 방법론을 만드는 데만 집중하고 있습니다."조지 카메론 아티피셜 애널리시스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)가 이달 초 진행된 '인텔리전스 인덱스(AAII) v4.2' 개편을 두고 한국의 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서 불거진 모티프테크놀로지스 탈락 논란과는 무관하다고 선을 그었다. 모티프가 AAII에서는 참여팀 가운데 가장 높은 점수를 받고도 정부 종합평가에서 탈락하면서 벤치마크와 실제 성능 간 괴리를 둘러싼 논쟁이 커졌지만, 이번 개편은 특정 기업이나 사례에 대응한 조치가 아니라고 강조했다. 카메론 CPO는 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석한 후 지디넷코리아와 만나 "인텔리전스 인덱스는 최신 AI 역량을 반영할 수 있도록 계속 업데이트해 왔다"며 "이번에는 터미널 벤치 최신 버전을 반영하고 비공개 테스트셋을 갖춘 'AA 브리프케이스'를 추가한 것이 주요 변화"라고 말했다. 앞서 아티피셜 애널리시스는 지난 4일 AAII를 v4.2로 개편한 바 있다. 이번 개편에선 비공개 테스트가 전체 평가에서 차지하는 비중을 기존 20%에서 40%로 확대하고 실제 업무 수행 능력을 측정하는 평가 항목도 강화했다. 이는 공개된 평가 문제와 정답을 활용해 점수를 끌어올리는 벤치마크 게이밍 우려가 커지면서 평가 신뢰도를 높이기 위한 조치로 해석된다. 벤치마크 게이밍은 국내에서 '벤치맥싱(Benchmaxxing)'으로도 불리는 방식으로, 미국 애프터쿼리처럼 특정 벤치마크 성능 향상을 위한 데이터와 학습 방법론을 제공하는 업체도 등장하면서 평가 점수가 실제 활용 성능을 얼마나 반영하는지를 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 다만 카메론 CPO는 비공개 테스트 비중 확대가 최근 특정 논란에 대응해 단기간에 결정한 것이 아니라고 강조했다. 그는 "비공개 테스트셋은 이전부터 벤치마크에 포함해 왔고 그 비중도 계속 늘려왔다"며 "이번 변화 역시 어떤 특정 사건에 반응해 결정한 것이 아니라 인텔리전스 인덱스를 지속적으로 개선해 온 과정의 하나"라고 말했다. 또 카메론 CPO는 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 게이밍을 막기 위해 평가 구조도 분산하고 있다고 주장했다. 특정 시험 하나에 모델을 집중적으로 학습해 높은 점수를 얻더라도 전체 평가에선 우위를 확보하기 어렵도록 여러 평가를 함께 적용하는 방식을 택한 것이다. 카메론 CPO는 "게이밍을 방지하기 위해 여러 방법을 사용하고 있다"며 "특히 인텔리전스 인덱스 안에 10개의 서로 다른 평가를 두고 특정 벤치마크 하나에만 집중하기 어렵게 했다"고 설명했다. 그러면서 "비공개 테스트셋도 운영하고 있다"며 "새로운 벤치마크를 계속 반영해 인덱스를 최신 상태로 유지하고 있다"고 덧붙였다. 최근 AI 모델 경쟁의 중심이 단순한 문제풀이 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 옮겨가고 있는 점도 평가 방식 변화에 영향을 주고 있다. 웹을 탐색하고 외부 도구를 활용하며 여러 단계를 거쳐 장시간 업무를 수행하는 에이전트형 AI가 확산되면서 기존 정적 벤치마크만으로 모델 성능을 충분히 비교하기 어려워지고 있어서다. 실제로 최신 AI 모델은 코딩과 도구 활용, 컴퓨터 사용, 장기 업무 수행 등에서 빠르게 성능을 높이고 있다. 평가기관들도 이에 맞춰 단순 정답률보다 실제 업무에 가까운 환경에서 모델이 얼마나 안정적으로 과제를 수행하는지를 측정하는 방향으로 평가 범위를 넓히고 있다. 이에 아티피셜 애널리시스는 이번 개편에서 'AA 브리프케이스'도 새로 반영했다. 비공개 테스트셋을 활용해 실제 지식 노동에 가까운 업무 수행 능력을 평가하고, 공개 문제에 맞춘 과적합 가능성을 낮추기 위해서다. 카메론 CPO는 "AA 브리프케이스는 비공개 테스트셋을 갖춘 에이전틱 지식 업무 벤치마크"라며 "이를 인텔리전스 인덱스에 통합해 AI가 실제로 무엇을 할 수 있는지를 더 잘 반영하도록 했다"고 설명했다. 하지만 국내에선 벤치마크 점수와 실제 모델 역량을 어떻게 함께 평가할지를 두고 논쟁이 꾸준히 이어지고 있다. 특히 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에서 모티프테크놀로지스가 AAII 평가에서 참여팀 가운데 가장 높은 점수를 기록했지만 전문가·사용자 평가에서 뒤지며 최종 탈락한 것이 화근이 됐다. 이후 업계에선 벤치마크 점수만으로 모델의 실제 활용성과 경쟁력을 판단하기 어렵다는 의견이 나왔다. 반면 실제 추론과 업무 수행, 에이전틱 역량을 객관적으로 비교하려면 벤치마크가 여전히 필요하고 이를 실제 성능에 가깝게 측정하도록 계속 고도화해야 한다는 주장도 제기됐다. 이를 두고 카메론 CPO는 모티프 사례와 같은 개별 평가 결과보다 모든 모델에 동일하게 적용할 수 있는 평가 방법론을 만드는 것이 중요하다고 주장했다. 특정 기업이나 국가의 평가 결과에 따라 기준을 달리하지 않고 동일한 조건에서 모델 성능을 비교해야 한다고 봐서다. 그는 "우리는 매우 표준화된 방법론을 유지하고 있다"며 "생태계 내 모든 모델에 동일한 벤치마크를 적용하고 특정 모델에 따라 평가 방식을 바꾸지 않는다"고 피력했다. 카메론 CPO는 한국 AI 기업들과의 교류가 AAII 평가 방식에 영향을 미치는지에 대한 질문에도 같은 원칙을 강조했다. 또 아티피셜 애널리시스는 AI 기업과 이용자들로부터 평가 방식에 관한 의견을 받고 있지만, 특정 기업이나 모델에 맞춰 벤치마크 구성을 바꾸지는 않고 있다고 주장했다. 그는 "모든 모델에 동일한 표준화된 방법론을 적용하고 있으며 모델에 따라 평가 방식을 다르게 운영하지 않는다"며 "AI 생태계에 있는 기업들과 아티피셜 애널리시스를 사용하는 수많은 이용자들로부터 폭넓게 피드백을 받고 있다"고 설명했다. 업계에선 AAII가 지속적으로 개편되면서 서로 다른 버전에서 나온 점수와 순위를 어떻게 비교해야 하는지도 관심사로 떠올랐다. 같은 모델이라도 새로운 벤치마크가 추가되거나 평가 비중이 바뀌면 이전 버전과 점수, 순위가 달라질 수 있어서다. 실제 아티피셜 애널리시스는 지난 3일 기존 지수에서 오픈AI의 'GPT-6 아스트라'를 61점으로 평가해 메타의 '뮤즈 스파크 1.3'보다 낮은 순위에 뒀지만, 하루 뒤 v4.2로 개편하면서 아스트라의 순위를 2위로 끌어올렸다. 새 지수에서는 앤트로픽의 '클로드 페이블 5.1'이 1위에 올랐다. 이에 대해 카메론 CPO는 평가판이 바뀌면 같은 모델의 점수와 순위도 달라질 수 있다고 설명했다. AI 모델이 할 수 있는 일이 계속 달라지는 만큼 이를 측정하는 기준도 함께 바뀌며 새 평가 항목과 비중이 적용되면 이전 버전과 결과가 달라질 수 있다는 것이다. 그는 "AI 모델이 할 수 있는 일이 계속 변하고 있기 때문에 인텔리전스 인덱스도 이를 최신 상태로 유지하기 위해 계속 바뀐다"며 "AI 지능에 대한 기대와 평가 방식이 발전하는 만큼 점수와 순위가 달라지는 것도 자연스러운 일"이라고 말했다.

2026.09.14 15:41장유미 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 기자

모티프 독파모 이의제기 기각…정부, 구체적 사유는 추후 설명

모티프테크놀로지가 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계평가 결과에 제기한 이의신청이 기각됐다. 과학기술정보통신부는 모티프 측에 심의 결과와 관련한 설명을 별도로 진행할 예정이다. 11일 업계에 따르면 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 10일 모티프에 '2026년 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가 결과 이의신청 심의결과'를 통보했다. 모티프는 지난달 18일 발표된 독파모 2차 단계평가에서 탈락한 뒤 평가 결과에 이의를 제기했다. 자사가 개발한 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표에서 평가 대상 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했지만 정부 종합평가에서는 낮은 평가를 받은 만큼 세부 평가점수와 판단 기준을 공개해 달라고 요구했다. 모티프는 당시 재심 결과와 관계없이 독파모 3차 단계평가에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. 평가 결과와 기준을 확인해 향후 모델 개발에 반영하겠다는 취지였다. 이번 심의 결과는 '기각'으로 결정됐다. 다만 모티프에 전달된 문서에는 회사가 제기한 쟁점에 대한 판단이나 구체적인 기각 사유가 담기지 않은 것으로 전해졌다. 과기정통부는 "이의신청 심의 결과와 관련해 모티프 측에 별도로 판단 근거를 설명할 계획"이라고 밝혔다.

2026.09.11 17:15김동원 기자

[인터뷰] 2000억 투입한 네이버, '보파모'로 사업보국 실현…"AI 보안 주권 지킬 것"

"국가 위기 상황에서 해외 모델에 기대지 않고 사용할 수 있는 우리나라만의 인공지능(AI) 모델이 반드시 필요합니다. 네이버 경영진이 '보안 특화 AI 사업'에 약 2000억원 상당의 자체 그래픽처리장치(GPU) 4000장을 투입하기로 결단한 것도 이런 이유에서입니다. 앞으로 국내 AI 보안 역량을 키워 국가 발전에 이바지하고자 합니다."김진휘 네이버클라우드 보안 전무와 성낙호 하이퍼스케일 AI 전무는 지난 9일 지디넷코리아와 만나 정부 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 구체적인 개발·실증 전략을 공개했다. 이들은 외산 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술로 'AI 보안 주권'을 확보하는 데 개발 초점을 맞췄다.앞서 네이버클라우드는 SK텔레콤과의 경쟁 끝에 지난 3일 이 사업의 최종 수행기관으로 선정됐다. 과학기술정보통신부는 보안 위협이 커지는 상황에 대응할 수 있는 AI 모델을 확보하는 것이 필요하다고 판단해 이 사업을 추진했다. 네이버클라우드는 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스, 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 32개 산·학·연·공공기관과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 사업에 참여키로 했다. 여기에 9개 협력기관까지 더해 총 42개 기관이 모델 개발과 실증에 협력한다. 대규모 연합체는 이달 중 협약을 체결하고 본격적인 모델 개발에 착수할 예정이다. 정부는 사이버 보안 AI 학습 기반 구축(500억원)을 비롯한 관련 예산을 확보한 상태로, 내년에는 'AI 사이버 쉴드돔' 기술개발 550억원과 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원 700억원 예산을 새로 편성해 보안 위협 대응 체계 구축을 더 강화해나간다는 방침이다. 또 내년부터는 모델 고도화와 산업 확산을 위한 후속 사업도 본격화 할 예정이다. 김 전무는 "우리가 이 사업에서 가장 중점을 둔 것은 실증"이라며 "모델을 아무리 잘 만들어도 현장에서 쓸 수 없다면 의미가 없는 만큼, 사업이 끝나는 단계에서 바로 투입할 수 있도록 준비하고 있다"고 밝혔다. 내년 2월, 300B급 '보안 AI' 개발…"엑사이틴 벤치 그룹4 목표" 네이버클라우드는 내년 2월로 예정된 정부 중간평가까지 약 300B급 보안 특화 모델을 개발할 계획이다. '하이퍼클로바X' 기반 방어 모델은 글로벌 보안 벤치마크인 MSF 엑사이틴 벤치(msf-excytin-bench) 그룹4 진입을 목표로 하고 있다. 모델 개발은 네이버클라우드가 방어, LG AI연구원이 공격 영역에 상대적으로 무게를 두는 투트랙 방식으로 진행한다. 공격 모델이 취약점을 찾고 공격 경로를 만들어내면 방어 모델이 이를 탐지·차단하는 과정을 반복하면서 서로 성능을 높이는 구조다. LG 측은 '엑사원' 기반 공격 모델로 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 글로벌 오픈 모델인 GLM 5.3 대비 80% 이상의 성능 달성을 목표로 하고 있다.다만 양사는 각 모델의 역할을 완전히 고정하지 않을 방침이다. 또 학습 과정에서 확보한 역량을 바탕으로 사업 종료 이후에는 공격과 방어 양쪽 역량을 모두 수행할 수 있는 모델로 고도화할 계획이다.컴퓨팅 자원도 각 모델 개발에 맞춰 투입한다. 우선 네이버클라우드는 자체 GPU 4000장을 투입해 기존 체크포인트를 활용하지 않는 '프롬 스크래치' 방식으로 모델을 학습할 계획이다. LG AI연구원은 H200 GPU 256장을 자사 모델 학습에 투입할 예정이다. 또 정부가 지원하는 B200 GPU 256장은 포스트트레이닝과 데이터 가공 등에 활용하고, 모델 개발 이후에는 컨소시엄 참여기업들이 보안 솔루션 연동과 실증에 공동 활용할 계획이다.성 전무는 "스타트업에 GPU를 나눠 모델을 학습시키는 용도로 쓰지는 않을 것"이라며 "개발된 모델을 활용한 솔루션 연동과 실증 단계에서 GPU를 함께 활용하는 방식이 될 것"이라고 말했다. 300B급이라는 모델 규모 자체는 글로벌 프론티어 모델보다 작지만, 네이버클라우드는 사이버보안에 데이터와 연산을 집중해 성능 격차를 좁힐 수 있다고 보고 있다. 또 취약점 탐지와 공격 분석, 방어 등 특정 보안 업무에 학습 역량을 집중하면 더 큰 범용 모델과도 경쟁할 수 있을 것으로 예상했다. 성 전무는 "글로벌 범용 모델과 같은 규모의 자원을 투입하기는 어렵지만 특정 분야에 집중해 훨씬 작은 모델로 큰 모델과 비슷한 성능을 낸 사례는 이미 있다"며 "범용적인 과학이나 수학 능력 일부를 포기하더라도 사이버보안 분야에선 높은 성능을 내는 것이 목표"라고 강조했다. 830TB 보안 데이터 확보…전문가 대응 이력까지 AI에 학습 네이버클라우드는 보안 특화 AI의 성능을 높이기 위해 실제 공격·방어 현장에서 축적된 고품질 보안 데이터 확보에도 힘을 쏟을 계획이다. 현재 약 830TB의 보안 원천 데이터를 확보한 상태로, 이 가운데 약 700TB를 고품질 데이터 후보로 분류해 실제 모델 학습에 활용할 수 있는지도 이미 검증에 나섰다. 또 컨소시엄 참여기관 가운데 22곳이 데이터 제공 의사를 밝혔다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 확보한 데이터는 클리닝·필터링과 라벨링·어노테이션, 구조화, 토큰화, 샘플링 등의 과정을 거쳐 모델 학습에 사용할 수 있는 형태로 가공할 예정이다. 여기에는 악성코드가 어떤 경로로 유입돼 내부에서 어떻게 동작하고 어떤 결과를 냈는지를 기록한 프로파일링 데이터도 포함된다. 공격에 악용된 IP와 도메인, 악성코드 배포·경유 이력, 서버 인증서 등 일반 인터넷에서는 확보하기 어려운 보안 현장 데이터도 활용할 예정이다. 특히 네이버클라우드는 보안 전문가가 실제 공격·방어 과정에서 문제를 해결한 이력을 모델에 학습시키는 데 공을 들일 예정이다. 해킹은 여러 도구를 사용하고 실패와 수정을 반복하며 취약점을 찾아가는 작업인 만큼 결과값뿐 아니라 문제 해결 과정까지 학습해야 실제 보안 업무 수행 능력을 높일 수 있다는 판단이다. 성 전무는 "강화학습 환경이 아무리 좋아도 복잡한 문제를 어떻게 푸는지 먼저 시범을 보여줘야 한다"며 "컨소시엄에 참여한 보안 전문가들이 가진 문제 해결 과정은 인터넷에서는 구하기 어려운 데이터"라고 설명했다. 모델 학습 이후에는 실제 보안 업무에 활용할 수 있도록 하네스와 툴체인 개발도 병행한다. 공격과 방어에 필요한 보안 도구를 모델과 연결해 취약점 탐지와 분석, 대응까지 수행할 수 있는 보안 솔루션으로 발전시킬 계획이다. 성 전무는 "저희가 만들려고 하는 것은 모델만이 아니라 보안 솔루션"이라며 "학습할 때는 강화학습 환경이 필요하고 실제 만들어지는 시스템은 모델과 툴체인이 함께 결합된 형태가 될 것"이라고 말했다. 33개 기관 역할 나눠 개발…보안기업도 후학습 참여 컨소시엄 참여기관들도 데이터 제공이나 실증에만 머물지 않도록 운영될 예정이다. 네이버클라우드는 33개 기관을 ▲데이터 분석·처리 ▲모델 학습 ▲평가·검증 ▲실증·확산 등 4개 워킹그룹으로 나눠 각 기관의 전문성을 모델 개발 과정에 활용할 예정이다. 또 네이버클라우드는 LG AI연구원과 함께 모델 학습을 주도하고 보안기업과 대학들은 포스트트레이닝, 강화학습 환경 구축, 에이전트 개발 등에 참여할 계획이다. 대학과 금융보안원 등은 성능과 안전성 평가를 맡고, 국가보안기술연구소 등 외부 기관을 통한 추가 검증도 추진할 방침이다. 네이버클라우드는 컨소시엄을 구성할 때도 기업 규모보다 보안 기술 영역을 우선 고려했다고 강조했다. 이를 위해 엔드포인트탐지대응(EDR), 침입탐지·방지(IDS·IPS), 위협 인텔리전스 등 모델 학습과 현장 적용에 필요한 기능을 먼저 나눈 뒤 각 분야에 기술력을 가진 보안기업을 참여시켰다. 김 전무는 "필요한 보안 스택을 먼저 나열한 뒤 각 영역에 적합한 기업들을 찾았다"며 "규모가 작은 국내 보안기업들이 AI 모델 기업들과 함께 기술력을 키우고 향후 해외에도 함께 나갈 수 있도록 하는 부분도 고려했다"고 밝혔다. 금융·통신·전력에 먼저 적용…공공·국방은 구축형으로 네이버클라우드는 '보안 특화 AI 모델'을 금융·통신·과학기술·전력 등 국가 기반시설을 중심으로 우선 실증할 예정이다. 항공우주와 방위산업, 반도체 등 국가 전략산업으로도 적용 범위를 넓혀 실제 보안 환경에서 성능과 활용 가능성을 검증할 계획이다. 항공우주 분야에서는 컨소시엄에 참여한 한국항공우주산업(KAI)과 실증을 추진한다. 방위산업에서도 협력기관과 적용 방안을 논의하고 있으며, 반도체 분야는 관련 협회와 협의를 이어가고 있다. 특히 보안 전담 조직이나 예산이 충분하지 않은 중소기업을 대상으로는 AI 기반 취약점 탐지와 위협 대응 체계를 적용하는 방안도 검토 중이다. 또 네이버클라우드는 공공·금융·국방처럼 망분리와 데이터 반출 규제가 강한 분야에는 보안 특화 AI를 내부 인프라에 직접 설치하는 구축형 방식을 고려하고 있다. 국정원 보안성 검토 등 실제 도입에 필요한 절차도 모델 개발과 병행해 사업 완료 후 곧바로 실증에 나설 수 있도록 준비하고 있다. 김 전무는 "보안 수준이 높은 기관에서는 우리가 먼저 구축을 제안하기보다 '언제 구축할 수 있느냐'고 문의할 정도로 수요가 있다"며 "현행 규제 때문에 적용하기 어려운 부분이 있다면 정부와 소통하면서 가이드라인을 검토해 실제 현장에서 사용할 수 있도록 준비할 것"이라고 피력했다. 모델 공개·사업화 병행…"중소 보안기업 해외 진출도 지원할 것" 네이버클라우드는 개발한 모델을 공개하는 것을 원칙으로 하되 실제 공격에 악용될 가능성이 높은 기술에 대해선 공개 범위를 제한할 것이란 방침도 세웠다. 모델 자체는 개방하면서도 취약점을 실제 공격으로 연결하는 익스플로잇 하네스나 공격 성능을 높이는 일부 강화학습 환경 등은 과기정통부와 협의해 별도로 관리한다는 방침이다. 또 보안 특화 모델을 오픈웨이트 형태로 공개할 경우 후학습을 통해 기존 가드레일이 제거될 가능성도 고려하고 있다. 네이버클라우드는 모델 성능 확보와 활용 생태계 확대를 추진하면서 공격에 직접 활용할 수 있는 툴체인이나 학습 환경은 구분해 공개하는 방식으로 안전성을 확보할 계획이다. 김 전무는 "사이버보안 모델은 일반 AI와 달리 공격 능력 자체가 무기가 될 수 있다"며 "개방 원칙은 지키되 실제 공격에 활용될 수 있는 부분은 안전성을 고려해 신중하게 다뤄야 한다"고 강조했다. 네이버클라우드는 앞으로 사업에 참여한 중소 보안기업들이 개발 모델을 자체 솔루션에 활용할 수 있는 환경도 마련한다는 방침이다. 특히 소프트웨어개발키트(SDK)와 에이전트 등을 제공해 기존 보안 제품과 모델의 연동을 지원하고, 실증을 마친 솔루션은 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 공공·민간 고객에게 공급하는 방안도 검토하고 있다. 더불어 네이버클라우드는 중소 보안기업들의 해외 진출 가능성도 열어뒀다. 이를 위해 국내 보안 데이터를 학습한 모델과 참여기업의 솔루션을 결합해 실증을 거친 뒤 네이버클라우드의 해외 인프라와 사업망을 활용하는 방안을 검토하고 있다. 또 정부 사업이 끝난 뒤에도 보안 특화 AI 모델 고도화를 이어갈 계획도 내놨다. 사업 기간에는 공격과 방어 영역에 상대적으로 역할을 나눠 개발하되 이후에는 두 역량을 모두 갖춘 모델로 발전시키고, 참여 보안기업들과의 협업도 지속한다는 방침이다. 김 전무는 "국내 보안기업들도 해외 AI 모델을 자사 솔루션에 어떻게 적용할지 치열하게 고민하고 있었다"며 "이번 사업을 통해 우리 데이터를 학습한 국내 모델과 보안 솔루션이 함께 발전하고 현장 실증을 거쳐 해외에서도 경쟁할 수 있는 선순환 구조를 만들고 싶다"고 밝혔다.

2026.09.11 06:01장유미 기자

[인터뷰] "해외 의존엔 한계"…LG CNS, '미토스급' 한국형 보안 AI 개발할 것

"미토스 같은 모델을 쓰면 되는데 왜 굳이 만드느냐는 반응도 있었습니다. 하지만 신형 AI 모델은 수출통제 사례가 반복되는 만큼 해외 의존엔 한계가 있습니다. 국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 다른 나라에만 의존할 수는 없습니다." 전은숙 LG CNS 보안사업담당은 10일 서울 마곡 LG CNS에서 진행한 인터뷰에서 지난 4월 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 LG AI연구원에 제안한 배경을 이같이 설명했다. LG CNS는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 추진하는 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델(이하 보안 특화 AI) 개발 사업에 네이버클라우드 컨소시엄으로 참가했다. 이 사업은 생성형 AI를 사이버보안에 특화해 악성코드 분석, 취약점 탐지, 위협정보 분석 등 공격·방어 업무에 활용할 수 있는 AI 모델을 개발하는 국책 사업이다. 전 담당은 "LG그룹은 이전부터 자체적인 보안 특화 AI 모델 개발을 준비해 왔다"며 "이번 사업을 통해 그룹 보안 수준을 높이고, 궁극적으로는 국가 사이버안보 강화에도 기여하고자 한다"고 강조했다. 언제 중단될 지 모르는 해외 AI, 보안 대체 불가 LG CNS는 2005년부터 보안관제센터를 운영하며 보안관제와 컨설팅, 아키텍처, 침해대응 등 보안 전 영역에서 경험을 축적해 왔다. 최근에는 생성형 AI를 활용한 보안 에이전트와 하네스 개발을 추진하며 AI와 보안 기술의 결합 가능성도 검토해 왔다. 이 같은 경험을 바탕으로 LG CNS는 지난 4월 LG AI연구원에 보안 특화 AI 모델 개발을 제안했다. LG AI연구원의 AI 모델 개발 역량과 LG CNS의 보안 데이터·운영 경험을 결합하면, 범용 모델을 보안 업무에 적용하는 수준을 넘어 국내 위협환경에 특화된 모델을 개발할 수 있다고 판단한 것이다. 전 담당은 보안 특화 AI 모델 개발을 추진한 배경으로 해외 모델에 대한 의존 위험을 꼽았다. 그는 "보안 모델 개발 당시에도 '미토스 같은 해외 모델을 사용하면 되는데 왜 굳이 만드느냐'는 반응이 있었다"며 "하지만 당시 미국 정부가 해외 서비스 이용을 일시적으로 제한하는 사례가 있었고, 국내에서 해외 서비스를 사용하는 과정에서도 정책 변화에 따라 접근이 제한될 수 있다는 우려가 있었다"고 말했다. 이어 "특히 보안은 상시 연결과 지속적인 운영이 중요한 분야인 만큼, 서비스 이용이 중단되거나 조건이 바뀌는 상황은 치명적일 수 있다고 판단했다"며 "국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 해외 기술에만 의존해서는 안 된다는 결론을 내렸다"고 설명했다. 한국형 보안 AI의 차별화 요소로는 북한발 공격을 비롯한 국내 위협환경에 특화된 데이터를 꼽았다. 국내 보안기업들은 북한 관련 공격 패턴과 침해사고 정보를 지속적으로 축적해 왔으며, 이 같은 데이터는 해외 모델이 확보하기 어려운 국내 고유의 보안 자산이라는 설명이다. 전 담당은 "국내에는 북한 관련 공격과 위협정보가 많이 축적돼 있다"며 "이 부분을 우리나라 보안 AI가 가질 수 있는 특장점으로 보고 최대한 활용할 계획"이라고 말했다. 이어 "한국산 위협정보(TI)를 해외 고객이 구독하는 이유 중 하나도 북한 관련 정보에 대한 수요가 있기 때문"이라며 "국내 위협 데이터를 바탕으로 개발한 보안 AI가 글로벌 시장에서도 차별화된 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. LG 계열사 역량 결집…내부 보안·고객 사업에 활용 이번 사업에는 LG CNS를 비롯해 LG AI연구원과 LG유플러스 등 LG 계열사가 함께 참여한다. LG CNS는 보안관제센터 운영 경험과 자체 데이터를 바탕으로 보안 데이터 정제와 모델 검증, 실증 및 사업화를 맡는다. AI 학습에 필요한 보안 데이터를 정제·라벨링·표준화·가공하고, 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 걸러 학습에 적합한 데이터셋으로 구축한다. 이후 해당 데이터셋을 활용해 LG AI연구원의 엑사원 기반 보안 AI 모델을 파인튜닝하고, 실제 보안 업무에 적용할 수 있는 수준인지 성능을 검증할 예정이다. LG AI연구원은 엑사원을 기반으로 공격 역량을 강화한 보안 AI 모델 개발을 담당한다. LG유플러스는 통신 네트워크 데이터를 제공하고, 실제 통신 환경을 활용한 실증 검증을 지원한다. 전 담당은 "LG 계열사가 컨소시엄에 함께 참여한 것은 보안·AI·데이터 분야의 역량을 결집해 보안 특화 AI의 개발과 사업화를 효율적으로 추진하기 위한 것"이라며 "각 계열사가 보유한 전문성을 활용할 수 있을 뿐 아니라, 그룹 내부 협력과 조율이 원활하다는 점도 강점"이라고 밝혔다. LG그룹은 이번 사업에서 개발한 보안 AI를 계열사 내부 보안 강화와 고객 대상 사업에 함께 활용할 계획이다. 우선 LG유플러스의 통신 네트워크 환경에서 모델의 탐지·분석 성능을 검증한 뒤, LG CNS가 강점을 가진 금융·공공 분야로 적용 범위를 확대하는 방안을 검토하고 있다. 장기적으로는 기존 관리형 보안서비스(MSSP)에 AI를 결합하거나, 고객 환경에 맞춘 AI 보안관제센터(AI-SOC)를 구축하는 방식으로 사업화할 예정이다. 다만 LG AI연구원과 LG CNS는 현재 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에도 참여하고 있어 두 사업을 동시에 추진하는 과정에서의 인력 운용은 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 전 담당은 "두 사업은 목적과 활용 분야가 다른 만큼 관련 인력을 사업별로 배치하고, 필요에 따라 AI 모델 개발자와 보안 전문가가 협업하는 방식으로 대응할 방침"이라며 "보안 데이터 정제와 모델 검증, 레드팀·블루팀 운영 등 핵심 기능은 전담 인력을 중심으로 수행하고, 일부 전문인력은 사업 일정과 단계에 따라 탄력적으로 투입할 계획"이라고 밝혔다. 미토스급 성능 갖춘 한국형 보안 AI 개발 목표 전 담당은 국가 기반시설과 보안기업이 보유한 대규모 실데이터를 정제·통합해 국내 위협환경에 특화된 보안 AI를 개발한다는 청사진을 제시했다. 사업의 최종 성능 목표는 해외에서 공개된 사이버보안 특화 AI 모델 '미토스'에 견줄 만한 수준이다. 정부와 컨소시엄은 이른바 'K-미토스' 개발을 목표로 원천 모델 개발을 완료한다는 계획이다. 미토스 자체를 구현하는 것이 아니라 국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 이에 상응하는 성능을 갖춘 한국형 보안 AI를 개발한다는 의미다. 공격 역량을 갖춘 AI의 오작동과 통제 이탈을 막기 위한 안전장치도 함께 구축한다. 샌드박스 환경과 최소 권한 원칙을 적용하고, 위험도가 높은 행위는 사람의 승인 없이는 다음 단계로 진행되지 않도록 통제할 예정이다. 에이전트의 행위와 이상징후를 모니터링하는 체계도 마련하고 공격 시뮬레이션은 외부와 분리된 폐쇄 환경에서 진행한다. 초대형 모델을 폐쇄망이나 온프레미스 환경에서 운용하기 어려운 현실을 고려해 국산 클라우드 기반 서비스와 모델 경량화도 병행 검토한다. 이를 통해 공공·금융·의료 등 외산 클라우드 활용이 어려운 분야와 완전 폐쇄망 환경에 대한 대응력을 높인다는 구상이다. 또한 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원 등 국가 기반시설 관련 기관과 참여 보안기업이 보유한 약 830TB 규모의 실데이터를 활용해 국내 위협환경에 특화된 데이터셋을 구축한다. 데이터는 기관과 기업별 특성에 따라 유형을 분류한 뒤 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 제거·비식별화하고, 학습과 검증에 적합한 형태로 가공할 예정이다. 전 담당은 "방대한 데이터를 분석하고 AI 학습에 맞게 정제하는 데 시간이 걸릴 수는 있지만, 데이터가 모두 제각각인 것은 아니다"라며 "일정한 유형의 데이터 덩어리로 구성돼 있는 만큼 유형별 정제 루틴을 만들어 적용하면 사업 기간 내 활용이 가능할 것"이라고 말했다. 이어 "현재 개발 과정에서는 GLM 5.3을 실무적인 비교 기준으로 삼고 있지만 최종적으로 지향하는 수준은 미토스급 보안 AI"라며 "국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 확보하는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.09.10 12:21남혁우 기자

[유미's 픽] 예산 4.7조 더 쏟는 정부, '프론티어 AI' 새 개발진 꾸리나

"현재는 중국의 개방형 인공지능(AI) 모델에 다소 못 미치는 상황이지만 올 하반기에는 이를 추격해 달성할 것입니다. 내년에도 보다 많은 그래픽처리장치(GPU)와 데이터를 투입해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전하겠습니다." 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 지난달 25일 이재명 대통령 주재 국무회의에서 이처럼 강조하고 나선 가운데 정부가 '프론티어 AI' 개발을 위한 사업 설계에 착수했다. 기존 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)에서 확보한 기술과 인력을 최대한 연계한다는 목표를 세운 상태로, 기존 참여 기업을 비롯해 어떤 개발 주체를 중심으로 대규모 자원을 투입할지 관심이 쏠린다. 10일 업계에 따르면 정부가 약 4조7000억원을 투입하는 '프론티어 AI' 모델 개발은 여러 기업이 참여하는 컨소시엄 방식이 유력한 선택지로 떠오르고 있다. 현재 독파모 경쟁에 남은 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 중 한 곳이 개발을 주도하는 방식뿐 아니라 제3의 기업이 주도하고 기존 독파모 참여 기업들이 합류해 새로운 컨소시엄을 꾸리는 방안도 검토되고 있다. 과기정통부 관계자는 "독파모에서 확보된 기술력과 인력을 연계·발전되도록 하는 것이 목표"라면서도 "독파모 기업 중 하나를 뽑아 모든 것을 맡겨야 한다는 뜻은 아니다"고 말했다. 이어 "제3의 기업이 이끌고 독파모 기업이 들어가는 방식 등 형태는 다양하게 될 수 있다"고 덧붙였다. 프론티어 AI 개발 자금은 내년 신설되는 미래대응기금에서 마련된다. 기획예산처가 미래대응기금에서 4조7000억원을 과기정통부에 배정하고, 과기정통부가 이를 산업은행을 경유해 출자하는 방식이다. 별도의 프론티어 AI 법인을 설립할지, 참여 기업들이 어떤 형태로 자본을 구성할지 등은 아직 결정되지 않았다. 과기정통부 관계자는 "산업은행을 경유해 출자하는 것은 맞지만 전환사채(CB) 방식으로 출자할지 등 세부적인 내용은 아직 확정되지 않았다"며 "관계부처 협의와 국무회의 의결 등의 절차가 남아 있는 만큼 사업 구조는 준비되는 대로 공개할 것"이라고 말했다. 업계에선 정부의 프론티어 AI 사업을 두고 기존 독파모와의 중복 투자 가능성을 우려하고 있다. 정부가 이미 독파모 참여 기업에 GPU와 데이터 등을 지원해 국산 AI 모델 개발을 추진하고 있는 상황에서 4조7000억원 규모의 별도 사업을 추가하면 유사한 분야에 정부 재정이 이중으로 투입될 수 있다고 봐서다. 독파모의 역할을 다시 정립해야 한다는 주장도 나오고 있다. 프론티어 AI가 글로벌 최상위 수준의 국산 모델 확보를 목표로 별도 추진되면서 독파모를 통해 선별·육성한 모델과 기업을 앞으로 어떤 방식으로 활용할지 정리가 필요해져서다. 일각에선 독파모에서 최종 사업자를 가리는 경쟁을 계속하면서 별도로 프론티어 AI 개발 주체를 선정할 경우 두 사업을 각각 운영해야 하는 정책적 필요성을 분명히 해야 한다고 지적했다. 일단 정부는 프론티어 AI에 투입할 컴퓨팅 자원을 대폭 늘릴 계획이다. 내년도 예산안에 따르면 정부는 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈' 1만장을 확보하는 데 약 3조9000억원을 투입할 예정이다. 또 신규 GPU가 확보되기 전에는 정부가 이미 확보한 GPU 약 7000장을 우선 투입하고 산·학·연 민간 임차 등을 통해 약 8000장을 추가 활용할 계획이다. 이 같은 대규모 지원에도 글로벌 선두 AI 기업과의 컴퓨팅 자원 격차가 큰 만큼 프론티어 AI 사업의 실효성을 두고 회의적인 반응도 나온다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)에 따르면 오픈AI는 최근 공개한 'GPT-6 아스트라' 학습에 엔비디아 그레이스 블랙웰(GB) NVL72 10만 개 이상을 사용했다. 업계 관계자는 "정부가 독파모와 별도로 대규모 재정을 투입해 새로운 개발 체계를 만드는 것보다 기존에 확보한 모델과 인력, GPU를 한데 모아 경쟁력을 높이는 데 집중해야 할 듯 하다"며 "글로벌 기업과 컴퓨팅 자원 규모에서 큰 차이가 나는 상황에서 또 다른 경쟁을 처음부터 시작하는 것은 효율적이지 않다"고 지적했다.

2026.09.10 10:02장유미 기자

"일하는 AI 만들려면 오케스트레이션부터"…워카토, 엔터프라이즈 MCP 전면에

워카토가 인공지능(AI)을 실제 업무와 연결하는 'AI 오케스트레이션' 시장 공략에 속도를 낸다. AI 에이전트와 기업 시스템을 연결하고 업무 흐름과 권한까지 통제해 AI가 단순 정보 조회를 넘어 실제 업무를 수행할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 김도연 워카토 영업대표는 9일 서울 강남구 파크 하얏트 서울에서 열린 'C-스위트 & 리더스 포럼'에서 "AI를 실제 업무에 적용해 자동화하기 위해선 AI 오케스트레이션 또는 액션 레이어를 별도로 둬야 한다"며 "AI가 시스템과 바로 연결되는 것이 아니라 이 레이어에서 거버넌스와 통제, 비즈니스 로직을 담은 뒤 기간계 시스템과 연동돼야 한다"고 밝혔다. 워카토와 지디넷코리아가 공동 개최한 이번 행사는 'AI 오케스트레이션으로 만드는 새로운 기업 운영 방식'을 주제로 마련됐다. 기업 AI 활용을 개인 생산성 향상에서 핵심 비즈니스 운영으로 확대하기 위한 시스템 연결과 워크플로우, 거버넌스 구축 방안 등이 공유됐다. 워카토는 기업 애플리케이션과 데이터, 업무 프로세스를 연결·자동화하는 통합 플랫폼 기업으로, 최근 AI 오케스트레이션 사업을 확대 중이다. 김 영업대표는 AI가 기업 업무를 실질적으로 수행하려면 먼저 기존 IT 시스템과 연결돼야 한다고 강조했다. 기업 업무는 하나의 시스템에서 끝나지 않고 여러 시스템과 사람을 거쳐 처리되는 만큼, AI 역시 각 시스템의 업무 순서와 사용자 권한, 예외 처리 등 기존 비즈니스 로직을 따라야 한다는 설명이다. 그는 "이제는 AI에게 단순히 고객 정보를 보여달라는 수준을 넘어 고객의 환불을 처리해달라고 했을 때 백엔드 시스템에서 실제 처리가 자동화되는 형태를 고민해야 한다"며 "AI는 각 시스템의 거버넌스 통제를 따르면서 정해진 순서대로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. 특히 대규모언어모델(LLM)의 확률적 특성이 실제 업무 실행 단계에서는 위험 요인이 될 수 있다고 봤다. 숫자나 처리 순서에 오류가 허용되지 않는 업무는 LLM이 모든 과정을 직접 판단하도록 하기보다 검증된 워크플로우를 구축한 뒤 AI가 이를 호출하도록 해야 한다는 것이다. 워카토는 시스템 연결에 비즈니스 워크플로우를 결합하고 이를 AI가 활용하도록 하는 방식을 차별점으로 내세우고 있다. 김현수 워카토 상무는 기업 AI 도입이 실제 운영 단계에서 어려움을 겪는 주요 원인으로 시스템 연결 부족과 AI 정확도의 한계, 거버넌스 부재를 꼽았다. AI가 기업 시스템과 연결되지 않으면 최신 데이터를 조회하는 데 한계가 있을 뿐 아니라 데이터를 입력·수정하는 실제 업무까지 수행하기 어렵다고 짚었다. 김 상무는 "AI한테 모든 것을 맡길 수는 없다"며 "한 치의 오차도 발생하면 안 되는 업무는 검증된 비즈니스 로직을 AI가 호출하고 그 로직대로 동작하도록 해야 한다"고 강조했다. 이어 "AI 실행에는 권한 제어와 통제가 반드시 필요하고 사람의 승인이 필요한 단계나 시스템별 데이터 접근 제어, 실행 기록도 함께 관리돼야 한다"고 덧붙였다. 워카토는 이를 위한 핵심 기술로 '엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'를 제시했다. MCP는 AI 모델이나 에이전트가 기업의 각종 시스템·데이터와 연결돼 정보를 조회하거나 실제 업무를 수행할 수 있도록 하는 표준 기술이다. 워카토 플랫폼은 1만 4000개 이상의 커넥터를 기반으로 기업 내 다양한 시스템을 연결하고 구축한 워크플로우를 MCP 형태로 전환할 수 있도록 지원하고 있다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 없는 오래된 레거시 시스템도 기존 인터페이스를 활용해 워크플로우와 연결함으로써 AI가 사용할 수 있도록 구성할 수 있도록 돕는다. 기업 내에서 부서별로 구축되는 MCP를 통합 관리하는 기능도 제공한다. 외부 MCP 서버를 워카토의 MCP 프록시를 통해 연결하면 어느 부서가 LLM과 MCP를 어떤 권한으로 사용했는지 추적할 수 있다. 등록된 MCP는 레지스트리에서 검색·재사용할 수 있으며 로깅과 모니터링, 접근 권한 관리도 함께 지원한다. 실제 비용 절감 사례도 소개했다. 미국 회계·컨설팅 기업 아이드 베일리(Eide Bailly)는 워카토 엔터프라이즈 MCP 서버를 고객 서비스 업무에 적용해 LLM 토큰 사용량을 약 90% 줄인 것으로 나타났다. LLM이 각 업무 단계를 직접 판단하는 대신 검증된 워크플로우를 호출하도록 구성하면서 모델이 판단에 사용하는 토큰을 줄였다는 게 회사 측 설명이다. 워카토는 향후 MCP뿐 아니라 기업 내 여러 AI 모델을 통합 관리하는 영역으로 오케스트레이션 범위를 넓힐 계획이다. 회사는 연례 행사 '월드 오브 워카토'에서 AI 게이트웨이 기능을 새롭게 선보일 예정이다. 기업 정책과 사용량 등에 따라 적절한 LLM으로 요청을 전달하는 모델 라우팅을 비롯해 사용량 제한, 로드밸런싱, 과금 분석 등을 지원해 여러 AI 모델을 사용하는 기업의 거버넌스 체계 구축을 지원한다는 목표다. 김 영업대표는 "이제 기업 AI는 단순 조회가 아니라 실제 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖춰야 한다"며 "AI 에이전트나 LLM이 앞으로 어떻게 바뀌더라도 오케스트레이션 레이어가 견고하다면 기업은 변화에 관계없이 지속적으로 AI 서비스를 구축하고 활용할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.09.09 09:59한정호 기자

국가AI전략위, 독파모 평가 참여하나…"과기부와 공식 협의 없어"

국가인공지능(AI)전략위원회가 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 평가 결과 검증 체계 마련에 나선 것으로 전해졌다. 과학기술정보통신부 중심으로 진행돼 온 사업자 선정 절차에 전략위가 참여해 평가 객관성·신뢰성을 높이려는 취지다. 8일 IT 업계 관계자에 따르면 하정우 국가AI전략위 부위원장은 이날 오전 전략위 관계자들에게 독파모 평가 결과를 전략위 차원에서도 검증하는 방안을 추진하겠다는 계획을 공유한 것으로 전해졌다. 조만간 과기정통부에 전략위 평가 참여를 공식 요청할 방침이다. 하 부위원장은 관계자들에게 "독파모 3차 평가부터는 전략위가 선정 과정에 적극적으로 의견을 낼 필요가 있다"는 취지의 입장을 밝힌 것으로 알려졌다. 이번 방안은 2차 평가 과정에서 전략위가 독파모 사업의 주요 의사결정에 충분히 참여하지 못했다는 판단에 따른 것으로 전해지고 있다. 하 부위원장은 당시 과기정통부가 사실상 단독으로 평가 절차를 진행하면서 일부 시행착오가 있었다고 본 것으로 확인됐다. 이에 따라 3차 평가부터는 전략위가 과기정통부 평가 결과를 별도 검토하는 방안이 논의될 전망이다. 평가 기준과 절차를 설계하는 단계부터 전략위가 참여하는 방안도 검토 대상이다. 익명을 요청한 업계 관계자는 "과기정통부와 전략위 간 구체적인 평가 역할 분담과 검증 방식은 추가 협의를 거쳐 확정될 것"이라고 말했다. 현재 국가AI전략위는 "독파모 평가 참여 여부나 과기정통부와의 협의는 아직 공식화되지 않았다"고 지디넷코리아에 밝혔다. 하 부위원장은 이날 AI전략위 1주년 간담회에서 "내부 기술·인프라·데이터 분과 관계자들이 정부 AI 사업 평가 방법과 실행 체계에 참여해 사업 방향을 개선할 것"이라고 설명했다.

2026.09.08 17:44김미정 기자

삼성SDS, 기업용 AI 플랫폼 '패브릭스 2.0' 내달 출시…에이전트 운영 고도화

삼성SDS가 다음 달 기업용 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 '패브릭스(FabriX) 2.0'을 출시하고 기업 AI 전환(AX) 시장 공략을 강화한다. AI 에이전트를 만드는 단계를 넘어 실제 업무에 적용·운영하는 데 필요한 거버넌스와 에이전틱 앱, AI 게이트웨이·스마트 라우팅 등을 강화해 지속 가능한 AX를 지원한다는 목표다. 이태희 삼성SDS 부사장은 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 "지속 가능한 AX를 위해선 표준 중심으로 기술을 개발해 변화에 대응하고 성공과 실패의 결과를 자산으로 만들며 지속적으로 개선할 수 있는 운영 체계를 구축해야 한다"고 말했다. 이 부사장에 따르면 삼성SDS는 지난 6월 패브릭스 1.7 버전을 출시한 데 이어 다음 달 2.0 버전을 선보일 예정이다. 1.7 버전에서 에이전트 제작 도구와 인텔리전트 오케스트레이터, 어드밴스드 검색증강생성(RAG), 마켓플레이스 등 에이전트 자산화와 표준 기술을 도입했다면 2.0에선 운영 체계화와 에이전틱 앱 확장에 초점을 맞춘다. 패브릭스 2.0에는 에이전틱 앱과 AI 게이트웨이·스마트 라우팅, AI 코딩 툴, 거버넌스 기능 등이 포함된다. 내년에는 AI 워크스페이스와 에이전트 확장, 에이전트옵스(Ops) 강화, 데스크톱 에이전트 지원 등을 통해 에이전트 생태계의 자율 운영과 자산 공유·재사용을 확대할 계획이다. 이 부사장은 기업 AX를 지속하기 위한 핵심 요소로 '표준·자산·운영' 세 가지를 제시했다. AI 모델과 프레임워크, 사용자환경(UI)·사용자경험(UX), 인프라 등 관련 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 공통 인터페이스와 표준을 적용해 새로운 기술을 도입할 때 발생하는 교체 비용을 최소화해야 한다는 설명이다. AX 과정에서 발생하는 성공과 실패의 결과도 축적해 다음 프로젝트에 활용할 수 있는 기업 자산으로 만들어야 한다고 강조했다. 이를 구현하기 위한 AX 플랫폼은 에이전트 빌더, 지식·데이터, 마켓플레이스·거버넌스, 인텔리전트 오케스트레이션, AI옵스 등 5개 영역으로 구성된다. 에이전트를 표준에 따라 제작·등록·배포하고 기업이 보유한 데이터와 실행 이력을 자산으로 축적한 뒤 이를 마켓플레이스에서 재사용하는 구조다. 운영 단계에선 에이전트의 품질과 비용, 추론 시간 등을 관측해 지속 개선하는 것이 핵심 요건이다. 특히 기업이 여러 AI 모델을 사용하는 환경에선 비용과 성능에 따라 적합한 모델을 선택하는 기능이 중요해질 것으로 내다봤다. 모든 업무에 가장 비싸고 성능이 높은 모델을 사용하는 대신 요청의 난이도와 목적에 맞춰 모델을 선택해야 비용 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이에 맞춰 패브릭스 2.0에 적용되는 AI 게이트웨이는 기업 내 다양한 AI 요청을 단일 접점에서 받아 인증과 정책을 적용한다. 스마트 라우터는 오픈웨이트 모델과 기업 자체 모델, 글로벌 프론티어 모델 등 여러 선택지 가운데 업무에 적합한 모델을 찾아 연결하는 방식이다. 단순·유사 질문에는 캐시된 답변을 활용하고 복잡한 질문에는 고성능 모델, 코딩 업무에는 특화 모델을 선택하는 구조로, 새로운 AI 모델이 등장해도 기존 시스템의 변경을 최소화하면서 교체할 수 있다는 게 특징이다. 기업 데이터의 AI 활용 체계를 구축하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 이 부사장은 "기업이 보유한 데이터의 양보다 AI가 실제 업무에 사용할 수 있을 정도의 품질과 맥락을 갖추는 것이 중요하다"며 "데이터의 정의와 맥락, 품질 기준을 수립하고 접근 권한과 인증 체계를 갖추는 한편 에이전트 실행 이력과 생성 데이터도 다시 기업 자산으로 축적하는 선순환 구조가 필요하다"고 짚었다. 삼성SDS는 소프트웨어(SW) 개발과 사내 업무 자동화 등에서 이러한 AX 체계를 적용 중이다. 레거시 시스템 현대화 과정에선 AI 에이전트가 기존 코드와 문서를 분석하고 코드를 변환·테스트하며 사람이 중간 산출물을 검토하고 수정하는 방식으로 역할을 나눈다. 기존 업무 시스템도 에이전틱 앱으로 전환해 에이전트가 정보를 조회하고 외부 데이터를 수집한 뒤 사람의 승인을 거쳐 실제 업무를 수행하도록 하는 방식이다. 경비 처리 업무에도 기존 로봇프로세스자동화(RPA)와 AI 에이전트를 결합했다. 정해진 절차에 따른 업무는 자동화 기술이 수행하고 기존 RPA로 처리하기 어려웠던 예외 상황은 AI 에이전트가 판단하도록 했다. 사람이 예외 사례만 검토하는 구조를 통해 처리 시간을 줄이면서 판단 근거와 처리 상태를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 했다. 이 부사장은 "개발에서 업무까지 AI 적용을 확장하고 지속적으로 개선하는 운영 체계를 구축하는 이 세 가지의 축이 AX 과정에서 확장성과 유연성을 높이고 복잡도와 비용은 낮추는 지속 가능한 AX 전략"이라며 "이 과정을 함께 지원해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.09.08 12:22한정호 기자

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