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'AI 모델'통합검색 결과 입니다. (393건)

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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

가장 안정적인 분자설계 AI모델 개발…"양자화학 정확도"

에너지 크기를 분석해 가장 안정적인 분자를 설계하는 인공지능(AI)모델이 개발됐다. KAIST는 김우연 화학과 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 '리만 확산 모델(R-DM)'을 개발했다고 10일 밝혔다. 핵심은 화학의 기본 원리인 '물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다'는 법칙을 인공지능이 스스로 학습해 분자 모델을 설계한다. 기존 AI가 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지까지 고려, 구조를 스스로 다듬는다. 분자 구조를 에너지 강약에 따라 언덕과 골짜기로 표현한 지도를 만들어 AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기로 이동하도록 설계했다. 분자는 에너지가 낮을수록 안정적이다. 실험 결과, R-DM은 기존 인공지능 대비 최대 20배 이상 높은 정확도를 나타냈다. 예측 오차는 화학정확도 (1kcal/mol 이하) 수준으로 정밀 양자화학 계산과 거의 차이가 없다. 이는 예측 가능한 가장 정확한 정확도를 의미한다. 김우연 교수는 "AI 기반 분자 구조 예측 기술 중 세계 최고 수준"이라며 "신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다"고 말했다. 김 교수는 "많은 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 크게 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 'AI 시뮬레이터'로 활용 가능하다"며 "화학 사고나 유해 물질 확산처럼 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있어, 환경·안전 분야에서도 활용 가능성이 크다"고 설명했다. 김 교수는 또 "AI가 화학의 기본 원리를 이해하고 분자의 안정성을 스스로 판단한 첫 사례”라며 “신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술”이라고 말했다. 연구는 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터 우제헌 박사와 KAIST 혁신신약연구단 김성환 박사가 공동 1저자로 연구를 주도했다. 연구 결과는 국제 학술지 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science)에 게재됐다. 사업은 ▲한국환경산업기술원의 화학사고 예측-예방 고도화 기술개발사업 ▲과학기술정보통신부 과학기술원 인노코어(InnoCore) 사업 ▲한국연구재단 데이터사이언스 융합인재양성사업 일환으로 수행됐다.

2026.02.10 11:39박희범 기자

화면 왜곡 없이 상상하는 AI…트릴리온랩스, 세계 첫 모바일 월드모델 공개

트릴리온랩스가 모바일 환경에서 사용자 조작에 따른 미래 변화를 코드로 시뮬레이션하는 기술을 선보이며 실행형 인공지능(AI) 시장 선점에 나선다. 단순 이미지 생성을 넘어 웹 코드를 통해 화면을 재현함으로써 기존 월드모델의 고질적인 문제인 화면 왜곡을 해결했다. 트릴리온랩스는 주변 환경의 인과관계를 학습해 화면 변화를 실시간으로 재현하는 모바일 월드모델 'g월드-32B'를 세계 최초로 개발했다고 9일 밝혔다. g월드-32B는 AI 에이전트가 특정 행동을 하기 전 그 결과를 시각적·논리적으로 상상해 시뮬레이션하는 기술이다. 기존 월드모델은 다음 화면을 이미지(픽셀) 단위로 생성해 글자가 뭉개지거나 형태가 왜곡되는 한계가 있었다. g월드-32B는 실행 가능한 웹 코드(HTML·CSS) 형태로 결과물을 예측해 구조적 한계를 개선한 것이 특징이다. 이 기술은 다음 화면의 사진을 찍어 보내는 방식이 아닌, 정교한 설계도에 해당하는 코드를 생성해 실시간 고화질 렌더링을 유도한다. 렌더링 실패율을 1% 미만으로 낮췄으며 텍스트와 아이콘을 왜곡 없이 선명하게 유지하는 높은 정확도를 확보했다. 특히 모델 최적화 기술로 매개변수 규모가 50배 이상 큰 초거대 AI 모델 '라마(Llama)-4-402B'를 상회하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 예측 성능을 기록했다. 국내 모바일 환경에 특화된 한국어 벤치마크인 KApps(한국 모바일 앱 조작 성능 평가 지표)에서도 별도 추가 학습 없이 바로 실전에 투입 가능한 '제로샷(Zero-shot)' 성능을 구현했다. 트릴리온랩스는 이 모델을 실행형 AI 기술로 발전시켜 디지털 서비스 운영 전반의 자동화를 지원할 계획이다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "묻고 답하는 AI를 넘어 복잡한 디지털·물리적 환경에서 직접 행동하는 실행형 AI 시대가 도래했다"며 "이는 정부 AI 전략 과제가 본격화되기 이전부터 월드모델에 집중해 온 결과물"이라고 말했다. 신 대표는 "로보틱스와 공공 서비스 자동화 등 다양한 영역에서 대한민국 AI 주권과 산업 경쟁력에 혁신을 가져올 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2026.02.09 14:56이나연 기자

[독자 AI 재도전] 모티프 "국가대표 AI 패자부활전 참가…AI 스타트업 최고의 도전"

과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 '패자부활전'을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주] "스타트업의 본질은 빅테크가 놓치고 있는 빈틈 그 불가능해 보이는 문제에 뛰어들어 해답을 찾는 것입니다. 오픈AI와 구글이 장악한 것 같은 인공지능(AI) 시장에서도 여전히 풀지 못한 숙제와 채워지지 않은 요소는 넘쳐납니다. 바로 그 지점이 우리 같은 스타트업에게는 축복이자 기회입니다." 정부 주도 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 구축 사업에 재도전장을 낸 모티프의 임정환 대표는 확신에 찬 목소리로 말했다. 그는 이번 독파모 사업을 단순한 정부 과제 수행이 아닌, 스타트업이 기술적 낭만과 생존 본능을 증명하고 글로벌 빅테크의 틈새를 공략할 수 있는 가장 큰 기회가 될 것이라고 강조했다. 8일 임 대표는 지디넷코리아와의 대담에서 "결과와 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라며 "이번 재도전을 통해 국내 AI 생태계에 새로운 기준점을 제시하겠다"고 포부를 밝혔다. 또 그는 이번 재도전을 단순한 사업 참여가 아니라 국내 AI 생태계 논의의 기준점을 만드는 과정으로 바라봤다. 더불어 독자 파운데이션 모델과 함께 최근 화제가 된 몰트북과 AI 버블론, 독파모 패자부활전에 나선 스타트업의 생존 전략에 대해서도 이번 인터뷰에서 의견을 밝혔다. 빅테크와 직접 경쟁은 비현실적...'경량화·특화 모델'로 틈새 공략" 임 대표는 독파모에서 스타트업 특유의 유연함과 실행력을 무기로 거대 자본이 지배하는 AI 시장의 틈새를 파고들겠다는 전략이다. 오픈AI나 구글이 조 단위의 인프라 투자를 감행하는 '머니 게임' 속에서 스타트업이 독자 파운데이션 모델을 개발하는 것은 무모해 보일 수도 있다. 이에 대해 그는 "우리가 가진 한정된 자원으로 빅테크와 파라미터 경쟁을 하는 것은 불가능하다"고 냉정하게 진단했다. 대신 '선택과 집중'을 택했다. 범용 거대언어모델(LLM)뿐만 아니라 이미지, 비디오 생성 등 특화된 영역의 파운데이션 모델을 직접 개발하며 기술을 내재화하는 방식이다. 임 대표는 "단순히 남들이 만든 API를 가져다 쓰는 것이 아니라, 원천 기술을 확보해야만 급변하는 미래에 대응할 수 있다"고 강조했다. 그는 "모델의 크기가 커진다고 무조건 좋은 것은 아니다"라며 "특정 도메인이나 기업 환경에 맞춰 최적화된, 작지만 강력한 모델이 오히려 시장에서 더 큰 가치를 발휘할 수 있다"고 설명했다. 이는 막대한 비용이 드는 범용 모델 대신, 효율성과 실용성을 갖춘 '경량화된 파운데이션 모델'로 승부를 보겠다는 의지로 풀이된다. AI 버블 아닌 전환기...몰트북 같은 UX 혁신이 대중화 이끌 것 최근 불거진 AI 버블 논란에 대해 그는 "지금은 과열 국면이 아니라 개발 방식 자체가 완전히 바뀌는 거대한 전환기"라고 의견을 밝혔다. 특히 코드 생성과 업무 자동화 영역에서 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다는 점을 강조했다. 그는 "과거에는 개발자가 AI에 코딩을 맡기면 실력이 부족하다는 인식이 있었지만, 지금은 오히려 뛰어난 개발자일수록 AI를 더 적극적으로 활용하는 구조가 됐다"며 "이제는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐가 개발자 역량의 핵심 기준이 되고 있다"고 설명했다. 최근 업계의 화두로 떠오른 몰트북에 대해서도 같은 맥락에서 해석했다. 임 대표는 "몰트북은 개발자가 아닌 일반 대중도 AI가 일을 대신 처리하는 모습을 직접 목격하게 된 첫 사례"라고 평가했다. 복잡한 개발 워크플로를 몰라도, 대화만으로 자동화 결과를 즉각 확인할 수 있다는 점이 대중의 관심을 폭발시켰다는 분석이다. 그는 "이는 기술 성능보다 사용자 경험(UX)이 임계점을 넘었을 때 어떤 파급력이 나타나는지를 보여주는 사례"라고 덧붙였다. 다만 기업 환경에서의 무분별한 AI 도입에 대해서는 신중한 접근이 필요하다고 경고했다. 개인 사용자와 달리 기업은 보안과 접근 권한 관리가 핵심이기 때문이다. 임 대표는 "실제 기업 내부 문서를 AI에 연동하는 과정에서 전 직원의 연봉 정보가 여과 없이 노출된 사례도 있었다"고 언급하며, "정교한 접근 권한 설계 없이 단순히 AI 모델만 도입하면 대형 보안 사고로 이어질 수 있다"고 지적했다. 기업용 AI는 모델의 성능보다 통제 구조와 보안 시스템이 먼저 갖춰져야 한다는 것이 그의 지론이다. 텍스트를 넘어 세계를 이해하는 AI 목표 모티프가 그리고 있는 장기 비전의 키워드는 '월드 모델(World Model)'이다. 임 대표는 텍스트를 처리하는 수준을 넘어, 현실 세계의 물리적 법칙과 환경, 사물 간 상호작용을 이해하고 예측하는 AI로의 진화를 자연스러운 흐름으로 봤다. 단순히 질문에 답하는 모델이 아니라, 세계를 하나의 구조로 인식하고 스스로 가설을 세우는 단계로 나아가야 한다는 문제의식이다. 그는 이 변화가 먼 미래의 이야기는 아니라고 봤다. 다만 시점에 대해서는 신중한 태도를 유지했다. 임 대표는 "기술 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 그 시점이 내년일 수도 있고, 조금 더 시간이 걸릴 수도 있다"고 말했다. 그러면서도 방향성만큼은 분명하다고 강조했다. AI가 현실을 이해하는 방식으로 진화하는 것은 되돌릴 수 없는 흐름이라는 판단이다. 임 대표는 기술 변화의 속도를 체감하는 이유로 연구 환경의 변화를 꼽았다. 그는 "매일 수백 편씩 쏟아지는 논문을 훑어보면서, 자고 일어나면 세상이 달라져 있다는 걸 실감한다"고 말했다. 어제의 최첨단이 하루 만에 기준점이 되는 상황에서, 기술을 따라가는 전략만으로는 살아남기 어렵다는 인식도 함께 드러냈다. 이 때문에 모티프는 외부 기술을 빠르게 적용하는 데 그치지 않고, 자체적인 기술 해답을 찾는 데 집중하겠다는 입장이다. 임 대표는 "모티프 역시 이 빠른 흐름 속에서 우리만의 방식으로 문제를 정의하고, 기술적으로 풀어낼 것"이라며 "작더라도 방향이 분명한 기술을 쌓아가는 것이 결국 경쟁력이 될 것"이라고 말했다. 독자 파운데이션 모델 도전 역시 이런 비전의 연장선에 있다. 거대 자본이 주도하는 AI 경쟁에서 정면 승부를 벌이기보다는 세계를 이해하는 AI라는 장기 목표를 향해 한 단계씩 접근하겠다는 전략이다. 임 대표는 "지금의 선택이 당장 성과로 이어지지 않더라도 결국 미래를 준비하는 과정이 될 것"이라고 말했다.

2026.02.08 12:00남혁우 기자

엔비디아 GPU 의존 넘을까…정부에 발 맞춘 LG CNS, 국산 AI 반도체로 공공 AX 공략

LG CNS가 인공지능(AI) 반도체 기업 퓨리오사AI와 손잡고 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 서비스를 개발해 공공 AX 시장 공략에 나선다. 정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 내세운 가운데 대기업과 국내 AI 반도체 스타트업 간 협력이 본격화하는 모습이다.LG CNS는 서울 마곡 LG사이언스파크 본사에서 퓨리오사AI와 'AI 인프라 사업 협력 확대'를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약식에는 LG CNS AI클라우드사업부 김태훈 부사장과 퓨리오사AI 백준호 대표 등 주요 경영진이 참석했다. 퓨리오사AI는 AI 연산에 특화된 반도체인 NPU를 설계·개발하는 AI 반도체 스타트업이다. 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD(레니게이드)'는 대규모 AI 서비스에 필요한 고성능 요건을 충족하고, 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 소모와 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. 퓨리오사AI는 지난 1월 TSMC로부터 RNGD 4000장을 인도받으며 양산에 성공, 글로벌 시장 공략 및 보급에 박차를 가하고 있다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 내 협력을 강화한다. LG CNS는 퓨리오사AI의 RNGD를 적용한 K-엑사원(EXAONE)을 기반으로 AI 서비스의 성능을 최적화하고, 상용화해 시너지를 극대화하는 역할을 맡는다. 퓨리오사AI는 안정적인 RNGD 공급과 함께 NPU 관련 기술 지원을 담당한다.이번 협력은 국산 AI 반도체가 실제 AI 서비스 환경에서 상용화 가능성을 검증하는 사례라는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 그동안 국내 AI 반도체는 기술력 대비 상용 레퍼런스 부족이 한계로 지적돼 왔는데, 이번 협력을 계기로 대기업 AI 서비스 인프라에 토종 NPU가 적용되는 실증 사례가 추가됐다는 평가다. 업계에선 이번 협력이 토종 AI 반도체가 엔비디아 중심의 GPU 생태계에 도전할 수 있는 가능성을 보여주는 사례이자, 국내 AI 반도체 기업들이 본격적으로 공급망에 참여할 수 있는 신호탄이라는 분석도 나온다. GPU 중심 인프라 구조에서 벗어나려는 시도라는 점도 이번 협력의 의미로 꼽힌다. 퓨리오사AI의 NPU는 GPU 대비 전력 효율과 추론 성능 측면에서 경쟁력을 갖췄다는 평가를 받아왔다. 이번 프로젝트를 통해 단순한 하드웨어 대체를 넘어 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 병행·최적화하는 인프라 구조의 가능성을 검증한다는 점에서 AI 인프라 생태계 확장으로 이어질 수 있다는 해석도 나온다. LG CNS 역시 협력 배경으로 GPU 중심 생태계에 대한 종속성을 줄이고, 국내 AI 기술과 인프라 경쟁력을 강화하려는 전략을 강조하고 있다. 특히 공공 AX 시장의 경우 비용 효율성과 안정성이 중요한 만큼, NPU 기반 인프라가 현실적인 대안이 될 수 있다는 판단이다. 퓨리오사AI 입장에서도 이번 협력은 성장의 중요한 분기점으로 평가된다. 국내 대기업의 AI 서비스 인프라에 자사 NPU가 채택되면서 기술력뿐 아니라 상용성과 안정성을 동시에 입증할 수 있는 레퍼런스를 확보하게 됐기 때문이다. 회사는 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 고객 확보에 나선다는 전략이다. 업계 관계자는 "LG CNS와의 협력이 특정 기업의 성과를 넘어 국내 팹리스 기업들이 AI 반도체 분야에서 자체 제품을 실제 서비스에 적용하는 사례를 늘리는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 제시한 상황에서 민간 차원의 실질적인 상용화 사례가 등장하고 있다는 점에서 의미가 있다"고 분석했다. 양사는 이번 협력을 계기로 토종 AI 모델과 서비스, 인프라, AI반도체로 구성된 '소버린 AI 생태계'를 더욱 강화하고 공공 AX 시장에 최적화된 서비스를 제공한다는 전략이다. 공공 부문 특성상 보안성과 비용 효율, 안정성이 중요한 만큼, GPU 중심 인프라의 대안으로 NPU 기반 AI 인프라를 제시하겠다는 구상이다. 협력의 첫 단계로 LG CNS는 자체 개발한 기업용 에이전틱AI 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)' 구동 인프라에 퓨리오사AI NPU를 적용해 기술 검증을 진행한다. 에이전틱AI는 스스로 목표를 설정하고 복잡한 업무를 수행하는 만큼, 이를 뒷받침할 고성능·고효율 인프라가 필수적이다. LG CNS는 NPU 기반 인프라를 통해 에이전틱AI 서비스의 전력 효율과 운영 효율을 동시에 높일 계획이다. 양사는 NPU 기반 GPUaaS(GPU as a Service) 성능 최적화 기술도 실증한다. GPUaaS는 GPU를 가상화해서 제공하는 방식으로, 사용자는 실제 하드웨어를 구매하지 않고도 고성능 연산 환경을 활용할 수 있어 AI 시대의 핵심 모델로 각광받고 있다. 양사는 AI 학습과 AI 서비스 운영, 추론 등 모든 단계에 NPU를 적용해 전력 효율과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 인프라 최적화에 나선다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부 부사장은 "퓨리오사AI와의 협력을 통해 고객들이 에이전틱AI를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 NPU 기반 AI 인프라 기술력과 전문인력을 확보할 것"이라며 "LG AI연구원과 협력해 국가대표AI 모델 고도화를 지원하고 국내 AI 산업 발전에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.05 10:05장유미 기자

생성형 AI 패러다임 바뀔까…구글 '지니' 공개에 산업계 지형 변화 예고

구글 딥마인드가 AI 프로젝트 '지니(Genie)'를 공개했습니다. 지니는 텍스트 프롬프트 등을 활용해 가상 환경을 구현할 수 있는 차세대 생성형AI 모델로 요약됩니다. 아직 프로토타입 단계지만, 게임·영화·애니메이션·국방·안보 등 산업에서 큰 영향을 미칠 수 있을지 주목을 받고 있습니다. 이번 이슈진단에서는 총 시리즈 4편으로 지니가 어떤 존재인지, 각 산업에서 실제 활용이 가능한지 등을 살펴봤습니다. 구글이 텍스트·이미지·영상 생성에서 한 걸음 더 나아가 '가상 세계 생성' 영역까지 기술 범위를 넓히면서 생성형 인공지능(AI) 시장의 경쟁 축도 빠르게 이동하고 있다. 지금까지 챗봇 중심 경쟁이 답변 품질을 겨루는 단계였다면, 이제는 사용자가 직접 탐험 가능한 환경을 만들어내는 '월드 모델' 기술이 차세대 경쟁 무대로 떠오른 분위기다. 4일 업계에 따르면 구글이 지난달 29일 미국 내 구글 AI 울트라 유료 구독자를 대상으로 프로젝트 '지니' 접근을 순차 확대키로 한 후 AI 업체들이 긴장감을 드러내고 있다. 이 모델이 텍스트 몇 줄이나 이미지 입력만으로 가상 세계를 생성하고, 사용자가 그 안을 걸어 다니거나 날아다니며 탐험할 수 있는 형태이기 때문이다. '지니'가 주목받는 이유는 월드 모델 기반 기술이란 점에서다. 기존 생성형 AI가 이미지나 영상 같은 정적인 결과물을 만들어내는 데 그쳤다면, 월드 모델 기반 기술은 사용자의 움직임과 상호작용에 따라 다음 장면을 추론하며 환경을 이어붙이는 구조를 갖는다. 미리 제작된 데이터를 불러오는 전통적 가상현실(VR)과 달리 AI가 매 순간 추론을 통해 세계를 생성하는 방식이라는 점에서 산업적 의미도 크다. 특히 게임·콘텐츠 산업에서는 누구나 간단히 자신만의 게임을 만들 수 있는 환경이 만들어졌다는 점에서 위기감이 감지된다. 경쟁자가 급증하는 상황 속에 개별 게임사가 장기간 막대한 개발비를 들여 만들어낸 게임이 수익성 측면에서 도움이 되지 않을 가능성이 높아졌기 때문이다. 게임업계의 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 줄 것으로 기대된다. 대규모 개발 인력이 투입되는 기존 게임 제작과 달리 AI가 실시간으로 환경을 생성해 초기 기획과 테스트 과정을 단축할 수 있기 때문이다. 다만 현 단계에서는 완성형 게임 엔진을 대체하기보다는 제작 지원 도구로서의 활용 가능성이 더 크다는 시각이 많다. 영화·애니메이션 산업에서도 월드 모델 기술은 제작 효율을 높일 수 있는 도구가 될 것으로 보인다. 배경 환경이나 장면 구성을 AI가 즉석에서 생성할 수 있게 되면 기존에 수개월이 걸리던 콘셉트 아트와 프리비주얼(Pre-visualization) 과정이 단축될 수 있어서다. 특히 실시간으로 카메라 시점을 이동하며 장면을 탐색할 수 있다는 점에서 영상 제작 과정의 새로운 워크플로가 될 가능성이 거론된다. 교육 분야에서는 역사 체험형 학습과 같은 새로운 형태의 콘텐츠 확장이 가능하다는 전망도 나온다. 예컨대 고대 로마 도시나 조선 시대 한양과 같은 환경을 월드 모델로 재현해 학생들이 직접 탐험하는 방식의 교육 시뮬레이션이 가능해질 수 있다. 기존 텍스트·영상 중심 교육을 넘어 학습자가 '공간 속 경험'을 통해 이해하는 방식으로 발전할 여지가 있다. 국방·안보 분야에서도 시뮬레이션 기술은 중요한 응용처로 꼽힌다. 군사 훈련과 작전 시나리오 검증은 실제 환경에서 실험하기 어렵기 때문에 가상 공간에서 반복적으로 수행되는데, 월드 모델이 보다 현실적인 동적 환경을 생성할 경우 훈련 시뮬레이터 고도화로 이어질 수 있다. 그러나 민감한 기술인 만큼 윤리적·정책적 논의가 병행돼야 한다는 지적도 나온다. 금융권 역시 월드 모델 기반 시뮬레이션 기술이 새로운 응용 분야로 거론된다. 금융기관들은 시장 변동과 리스크 시나리오를 가상 환경에서 반복적으로 실험해야 하는데, 월드 모델이 복잡한 경제 상황과 소비자 행동을 시뮬레이션하는 도구로 발전할 경우 리스크 관리와 의사결정 모델링에 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 제조·산업 현장에서도 월드 모델이 활용될 것으로 기대된다. 공장 자동화나 물류 시스템에서는 실제 환경에서 실험하기 어려운 상황을 가상 공간에서 먼저 검증해야 한다. 이 때 월드 모델이 현실과 유사한 시뮬레이션을 제공하면 스마트팩토리와 로봇 운영 효율을 높이는 기반 기술로 자리 잡을 수 있다. 산업적 파급 효과는 반도체 시장으로도 이어질 수 있다. 월드 모델 기반 시뮬레이션은 기존 거대언어모델(LLM)보다 훨씬 높은 추론 연산과 메모리 대역폭을 요구하기 때문에 구글이 개발한 텐서처리장치(TPU) 같은 AI 가속기 경쟁과 함께 HBM3E·HBM4 등 고대역폭 메모리 수요 확대 가능성도 제기된다. 이는 AI 서비스 고도화가 하드웨어 인프라 투자 확대로 연결되는 구조다. 구글은 아직 초기 단계인 만큼 사실성이 완벽하지 않고 생성 지속 시간이 최대 60초로 제한되는 등 기술적 한계가 있다고 함께 밝혔지만, AI 업계는 '월드 모델' 기술 경쟁이 본격화 될 것이란 점에 주목하고 있다. '제미나이'를 앞세운 구글의 AI 시장 내 영향력이 빠른 속도로 커지고 있는 만큼, '월드 모델'이 빠르게 업계 표준으로 올라설 것으로 예상돼서다. 실제로 구글 외 다른 업체들도 발 빠르게 월드 모델 개발 경쟁에 뛰어들었다. 'AI 대모'로 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 월드랩스(World Labs)와 영상 생성 스타트업 런웨이, 메타 전 최고과학자 얀 르쿤이 참여한 연구 조직 등이 대표적으로, 이들은 유사한 기술을 주요 목표로 내세우며 차세대 AI 주도권 잡기에 나섰다. 그러나 '지니'가 아직 초기 단계란 점에서 좀 더 상황을 지켜봐야 한다는 의견도 있다. 자동회귀(auto-regressive) 방식 특성상 연산 부담이 크고 조작 안정성이나 환경 일관성 측면에서도 제약이 존재하기 때문이다. 구글 역시 이를 연구용 프로토타입으로 규정하며 한계를 인정하는 듯한 모습이다. 업계 관계자는 "'지니' 공개는 생성형 AI 산업이 '콘텐츠 생성'에서 '세계 시뮬레이션'으로 확장되는 흐름을 보여준 것이란 점에서 의미가 있다"며 "로봇, 제조 시뮬레이션뿐 아니라 반도체 인프라 시장까지 연쇄적으로 영향을 미치며 AI 주도권 경쟁의 무대 자체를 바꿔놓을 가능성이 크다"고 말했다.

2026.02.04 12:39장유미 기자

구글 지니, 상상 넘어 물리적 실체로...AGI 열쇠 '월드 모델' 전쟁 서막

구글 딥마인드가 AI 프로젝트 '지니(Genie)'를 공개했습니다. 지니는 텍스트 프롬프트 등을 활용해 가상 환경을 구현할 수 있는 차세대 생성형AI 모델로 요약됩니다. 아직 프로토타입 단계지만, 게임·영화·애니메이션·국방·안보 등 산업에서 큰 영향을 미칠 수 있을지 주목을 받고 있습니다. 이번 이슈진단에서는 총 시리즈 4편으로 지니가 어떤 존재인지, 각 산업에서 실제 활용이 가능한지 등을 살펴봤습니다. 인공지능(AI)이 텍스트 생성을 넘어 물리적 세계의 동역학을 시뮬레이션하는 '월드 모델' 시대로 진입했다. 구글 딥마인드가 선보인 '지니 3'가 사진 한 장으로 상호작용 가능한 가상 세계를 즉석에서 구축하며 게임 산업에 충격을 준 가운데, 일론 머스크의 xAI와 테슬라 역시 실세계 데이터를 결합한 월드 모델로 범용인공지능(AGI)을 향한 개발 속도를 높이고 있다. 코딩 없이 3D 세계 생성… 구글, 차세대 AI 판을 바꾸다 일찍이 업계는 AI가 텍스트 학습만으로는 인간 수준의 지능에 도달하기 어렵다는 데 의견을 모았다. 'AI의 대모'로 불리는 페이페이 리 스탠퍼드대 교수가 지적했듯, 기존 거대언어모델(LLM)은 방대한 지식을 갖췄으나 물리적 실재에 기반하지 못한 상태를 뜻하는 '어둠 속의 단어들'에 머물러 있어서다. 진정한 AGI는 로봇이나 자율주행차처럼 물리적 세계를 탐색하고 작업을 수행할 수 있어야 한다. 여기에는 시각과 청각 등 감각 정보를 통해 디지털 비트의 세계와 물리적 원자의 세계를 연결하는 '공간 지능'이 필수적이다. 월드 모델이 그 가교 구실을 한다. 이러한 흐름 속에서 구글은 텍스트와 이미지, 영상 생성을 넘어 차세대 시장인 가상 세계 생성으로 영역을 확장하고 있다. 구글의 지니 3는 복잡한 물리 엔진을 설계하거나 코딩하는 전통적인 3차원(3D) 그래픽 엔진의 문법 대신 데이터 주도 픽셀 예측 방식을 택했다. 작동 원리는 클라우드 스트리밍 게임과 유사하지만 그 실체는 이용자의 입력에 따라 다음 프레임을 실시간으로 예측하는 '블랙박스 신경망'이다. 이용자가 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 즉석에서 상호작용 가능한 세계를 생성하고, 사용자의 움직임에 맞춰 다음 프레임을 실시간으로 추론해 이어 붙인다. 이는 미리 제작된 데이터를 불러오는 기존 가상현실(VR)과 달리, 누구나 즉석 생성 가능한 인터랙티브 환경을 소유하게 됨을 의미한다. 구글의 이러한 시도는 로봇 에이전트 훈련 등 다양한 활용 가능성을 제시하기에 산업적 파급력이 상당할 것으로 보인다. xAI·테슬라는 '현실 모사'…왜 월드 모델인가 반면 xAI와 테슬라는 현실 데이터를 정교하게 모사하는 실전형 전략에 집중한다. 테슬라는 '생성형 가우시안 스플래팅' 기술을 활용해 로봇이나 자율주행차가 실제 마주할 시야를 사실적으로 시뮬레이션한다. 특히 '시맨틱 증강' 기술이 핵심이다. 이 기술은 맑은 날씨의 주행 영상에 눈을 내리게 하거나 가상의 보행자를 추가하는 식으로 현실에서 수집하기 어려운 위험 상황 데이터를 생성한다. 로봇이 실제 환경에 배포되기 전 다양한 변수를 안전하게 학습할 수 있는 샌드박스 역할인 셈이다. 업계가 월드 모델을 차세대 AI 표준으로 꼽는 이유는 현실 그 자체가 AGI의 데이터셋이라는 방향성에 공감하기 때문이다. 미국 AI 스타트업 루마 같은 기업들은 인간이 설정한 수식에 의존하는 대신, AI가 방대한 비디오 데이터를 관찰하며 중력이나 관성 같은 물리 법칙을 스스로 깨우치게 하는 방식을 택하고 있다. 월드 모델 시장은 엔터테인먼트와 로봇 공학이라는 두 축을 중심으로 성장할 전망이다. 할리우드나 게임업계는 시각적 개연성이 충분한 시뮬레이션을 요구하는 반면, 로봇 및 자율주행 업계는 현실과 일치하는 사실적 시뮬레이션이 필요하다. 전문가들은 이 두 영역이 결국 동전의 양면과 같다고 분석한다. 가상 세계를 실시간으로 생성하는 파운데이션 모델이 한쪽에서는 창작 도구가 되고, 다른 쪽에서는 로봇을 훈련하는 시뮬레이터가 되기 때문이다. 업계 관계자는 "가상과 현실을 모두 아우르는 강력한 월드 모델을 누가 먼저 선점하느냐가 향후 AI 패권의 향방을 가를 것"이라고 말했다.

2026.02.04 12:38이나연 기자

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