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AI 스타트업 비드래프트, 독자 개발 파운데이션 모델 'Aether-7B-5Attn' 선봬

AI 스타트업 비드래프트(대표 김민식)는 독자 개발한 오픈소스 파운데이션 모델 'Aether-7B-5Attn'을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다고 20일 밝혔다. Aether-7B-5Attn은 Apache-2.0 라이선스로 공개됐으며, 모델 가중치뿐 아니라 학습 데이터 레시피, 전체 학습 코드, 하이퍼파라미터, 학습 로그, 중간 체크포인트, 평가 코드까지 포함한 완전 공개형 모델을 지향한다고 회사 측은 설명했다. 비드래프트는 서울 소재 AI 딥테크 기업으로, Pre-AGI 수준의 AI 기술과 양자컴퓨터 기술 기반 물리·화학·생명·의약 등 연구개발 분야가 다양하다. 이 회사는 Darwin 모델 패밀리, AETHER 아키텍처, PROMETHEUS 월드모델, HEPHAESTUS 임바디드 AI로 이어지는 4계층 통합 AGI 시스템을 제시하고 있으며, 공식 홈페이지에서 'Darwin이 결과를 만들고, AETHER가 미래를 설계한다'는 방향성을 내세우고 있다. 비드래프트는 2026년 Darwin 계열 모델로 K-AI 리더보드 종합 1위, GPQA Diamond 90.9%, Polaris 글로벌 신약개발 리더보드 14관왕, 메타인지 리더보드 1위 등의 성과를 공개해 왔다. 또한 Darwin 모델 패밀리는 허깅페이스 누적 다운로드 100만 건을 돌파한 것으로 소개되고 있으며, 회사는 모델 개발뿐 아니라 추론 가속 엔진 VKAE, 경량 구동 엔진 VKUE 등 AI 인프라 기술도 함께 개발하고 있다. 그동안 AI 업계에서 '오픈소스 LLM'이라고 불린 다수 모델은 실제로는 가중치만 배포하는 '오픈 웨이트' 형태에 가까웠다. 가중치는 내려받아 실행할 수 있지만, 어떤 데이터로 어떻게 학습됐는지, 어떤 설정값과 코드로 만들어졌는지 확인하기 어려운 경우가 많았다. 이 경우 외부 연구자와 기업은 모델을 사용할 수는 있어도 동일한 과정을 재현하거나 독립적으로 검증하기 어렵다. Aether-7B-5Attn은 이러한 한계를 넘어서는 데 초점을 맞췄다. 공개 저장소만으로 학습 데이터 구성과 토큰화 과정, 학습 코드, 설정값, 로그, 평가 절차를 추적할 수 있도록 설계해 모델의 '결과'뿐 아니라 '제조 공정' 자체를 공개했다. 이는 Allen AI의 OLMo처럼 재현 가능성을 중시하는 오픈 파운데이션 모델 흐름과 같은 방향의 시도다. Aether-7B-5Attn은 총 65.9억 파라미터 규모의 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택했으며, 토큰당 약 29.8억 파라미터만 활성화해 추론 효율을 높였다. 또한 Full Attention, Differential Attention, Sliding Window, NSA 계열 희소 어텐션, Hybrid 방식 등 5종의 이종 어텐션 메커니즘을 하나의 모델 안에 결합했다. 49개 층은 7×7 라틴 스퀘어 구조로 배치해 특정 어텐션 방식이 특정 깊이에 편중되지 않도록 설계했다. 학습은 엔비디아 B200 GPU 16장을 활용해 약 1442억 토큰 규모로 진행됐다. 데이터 구성은 수학 37.8%, 한국어 21.6%, 영어 21.6% 등을 포함하며, 영어 중심 모델이 아닌 한국어와 영어를 함께 고려한 독자 파운데이션 모델이라는 점도 특징이다. 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 라이브 데모는 허깅페이스를 통해 공개됐다. 이번 공개는 '소버린 AI' 논의에서도 의미가 있다. 소버린 AI는 단순히 특정 국가나 기업이 모델 가중치를 보유하는 것을 넘어, 데이터·코드·학습 과정·평가 절차를 이해하고 필요할 경우 독립적으로 재현할 수 있는 능력에서 출발한다. 제조 공정 전체가 공개된 모델은 국가, 기업, 대학, 연구기관이 외부 빅테크에 대한 의존도를 줄이고 자신들의 언어·산업·보안 환경에 맞는 AI를 구축할 수 있는 기반이 된다. 완전 공개형 파운데이션 모델은 그동안 OLMo, Apertus, LLM-jp 등 해외 연구기관 또는 국가 단위 컨소시엄 중심으로 추진돼 왔다. 비드래프트는 단일 스타트업으로서 유사한 수준의 개방성과 재현 가능성을 지향하는 모델을 공개함으로써, 한국 AI 생태계에서도 독자 파운데이션 모델을 만들고 공개적으로 검증받는 흐름이 가능하다는 점을 보여줬다. 김민식 비드래프트 대표는 “남이 만든 가중치를 내려받는 것만으로는 AI 주권이 완성되지 않는다”며 “데이터와 코드, 학습 과정까지 공개해 누구나 다시 만들고 검증할 수 있게 하는 것이 오픈소스의 본질이자 소버린 AI의 출발점”이라고 전했다. 이어 “Aether-7B-5Attn 공개가 국내 AI 생태계에서 투명성, 재현성, 독자 모델 개발 역량에 대한 논의를 한 단계 끌어올리는 계기가 되길 바란다”고 덧붙였다.

2026.07.20 14:45이도원 기자

미국, '키미 K3' 성능 입증에 '긴장'…"중국 AI 확산 억제책 필요"

문샷AI의 새 인공지능(AI) 모델 '키미 K3'가 독립 평가에서 성능을 인정받자 미국 AI 업계에 긴장감이 높아지고 있다. 여기에 중국 정부가 오픈소스 모델을 글로벌 공공재로 확산하겠다는 구상까지 내놓으면서 시장 주도권을 빼앗길 수 있다는 우려가 커졌다. 20일 IT 업계에 따르면 문샷AI가 최신 AI 모델 '키미 K3'를 공개한 직후 미국 업계에 중국 오픈소스 모델 확산을 경계하는 분위기가 고조된 것으로 나타났다. 실제 독립 평가에서 키미 K3 경쟁력이 확인됐다. 아레나AI의 웹 개발 평가에서 키미 K3는 '클로드 페이블 5'와 'GPT-5.6 솔'을 제치고 1위에 올랐다. 발스AI 종합평가에서도 전체 38개 모델 중 2위를 기록했다. 특히 소프트웨어 오류 수정과 개발 작업 항목에서 각각 95%가 넘는 높은 점수를 받은 것으로 나타났다. 시진핑 중국 국가주석도 지난 17일 상하이에서 열린 세계인공지능대회 기조연설에서 오픈소스 AI를 세계가 함께 활용해야 할 핵심 기술로 제시했다. 각국이 오픈소스와 개방·협업·공유를 확대해 AI 기술 혁신과 산업 적용을 촉진해야 한다고 강조했다. 시 국가주석은 "국가 간 AI 접근성 격차는 새로운 불평등을 낳을 수 있다"며 "우리는 국내 오픈소스 모델을 글로벌 공공재처럼 확산시킬 것"이라고 구상을 밝혔다. 중국이 외부 평가에서 키미 K3 성능을 인정받자 미국 AI 업계는 경계 수위를 높였다. 미국의 AI 규제가 재구축 돼야 한다는 의견이 나온 반면, 중국 모델 사용 억제책을 만들자는 주장이 공존하고 있다. 일각에서는 중국의 기술 발전보다 미국 내부 규제가 더 큰 위협이 될 수 있다는 주장도 나왔다. 데이비드 색스 전 미국 AI 정책 총괄은 "미국이 데이터센터 건설을 제한하고 주정부 규제를 늘리는 동안 중국이 AI 경쟁에서 앞서갈 수 있다"고 지적했다. 중국 기업이 미국 AI 모델 출력 결과를 모델 학습에 활용하는 '모델 증류' 의혹도 논쟁 중심에 섰다. 트래비스 캘러닉 우버 전 최고경영자(CEO)는 "중국 기업의 증류 행위를 막기 어렵다면 미국 기업도 다른 모델을 같은 방식으로 활용할 수 있어야 한다"고 주장했다. 모델 증류를 중국 기업만의 문제로 규정하기 어렵다는 반론도 나왔다. 미국에서 개발된 일부 모델 역시 키미 계열 모델 기반으로 구축된 사례가 있다는 이유에서다. 이에 모델 간 학습과 기술 활용 범위를 명확히 구분하기 어렵다는 설명이다. 딘 볼 오픈AI 전략적 미래 부문 책임자는 중국의 오픈소스 모델이 디지털 공공 인프라로 자리 잡을 수 있다고 내다봤다. 이에 중국 모델 직접 사용을 금지하기보다 도입을 꺼리도록 만드는 방안이 필요하다고 주장했다. 그는 "금융·보안 당국이 중국 AI 활용에 따른 개인정보와 국가안보 위험을 경고할 필요가 있다"며 "기업이 향후 제재 가능성을 부담으로 느껴 자발적으로 중국 모델 사용을 줄일 수 있을 것"이라고 분석했다.

2026.07.20 12:14김미정 기자

이재명 대통령 "한국형 AI 동맹 필요…미·중 모델 의존도 낮춰야"

이재명 대통령이 독자 인공지능(AI) 모델 개발 초기부터 각국과 언어·데이터 협력 체계를 구축하라고 주문했다. 미국과 중국 중심 AI 생태계 의존도를 낮추고 한국형 모델을 앞세워 소버린 AI 협력망을 만들기 위해서다. 이재명 대통령은 16일 과학기술정보통신부 업무보고에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관에게 독자 AI 모델의 다국어 확장 전략과 해외 협력 방안을 이같이 강조했다. 이 대통령은 한국이 미국과 중국에 이은 AI 3강을 목표로 하더라도 모델 성능 경쟁에만 머물러서는 안 된다고 봤다. AI 종속을 우려하는 국가들과 초기부터 협력하면 새로운 시장과 국가 간 협력 기반을 함께 확보할 수 있다는 판단이다. 그는 "미국과 중국 AI 모델에 대한 의존도가 높아질수록 국가적 위험도 커질 수 있다"며 "최근 미토스 사태처럼 해외 기업이 갑자기 서비스를 중단하거나 이용 정책을 바꾸면 해당 AI를 활용하는 국가가 대응하기 어려울 것"이라고 우려했다. 이 대통령은 각국 정상이 자국의 독자 AI 모델을 갖기를 원하고 있다고 주장했다. 특히 규모가 작은 국가나 고유 언어를 사용하는 국가와 협력하려면 해당 언어와 데이터를 모델 개발 초기부터 반영하는 방안을 마련해야 한다고 주문했다. 그는 AI 모델을 완성한 뒤 수출하는 구조보다 모델 개발 과정부터 협력국 손잡는 체계를 만들어야 한다고 강조했다. 국가별 언어·데이터를 한국형 범용 모델에 결합해야 특정 빅테크에 종속되지 않는 공동 AI 생태계를 만들 수 있다는 구상이다. 이날 배경훈 부총리는 국내 AI 모델 개발사들이 한국어와 영어에서 경쟁력을 확보했으며, 스페인어와 일본어도 일정 수준 지원하고 있다고 설명했다. 특히 베트남과 몽골도 자국 언어로 작동하는 소버린 AI 구축을 희망하고 있어 이를 위한 다국어 확대 전략도 알렸다. 배 부총리는 "우리는 한국어와 영어 성능을 세계 최고 수준으로 높인 뒤 국가별 언어를 추가하는 방식을 검토하고 있다"며 "협력국으로부터 언어 데이터를 받아 모델의 초기 학습 단계부터 이를 반영하거나 범용 거대언어모델(LLM)을 만든 뒤 해당 국가 데이터를 추가 학습하는 방식을 진행할 것"이라고 밝혔다. 배 부총리는 소수 언어를 지원하는 기술적 난도보다 학습에 필요한 데이터를 확보·정비하는 과정이 더 큰 과제라고 봤다. 그는 "각국 언어가 디지털 자료로 충분히 축적됐으면 추가 학습이 비교적 쉽다"며 "만약 데이터가 부족하면 디지털화와 정제 작업부터 진행해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "AI 모델을 만드는 기업·기관이 모든 데이터를 수집하기는 어렵다"며 "각국이 데이터만 잘 모아 정비해 놓으면 각국 소버린 AI 협력 체계는 수월할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.16 13:32김미정 기자

앤트로픽 IPO 채비…투자자 사전 면담 나선다

인공지능(AI) 챗봇 '클로드' 개발사 앤트로픽이 기업공개(IPO)를 앞두고 투자자들과의 사전 면담에 나선다. 상장 전 투자 수요를 가늠하는 절차인 만큼, 앤트로픽의 상장 준비가 순조롭게 진행될지 주목된다. 15일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽 IPO 주관 투자은행인 모건스탠리, 골드만삭스 그룹, JP모건체이스 등은 투자자와 앤트로픽 경영진 간 면담 일정을 조율하고 있다. 앤트로픽은 이르면 오는 10월 상장을 목표로 준비 중으로 파악됐다. 다만 구체적인 시기를 비롯한 세부 사항은 아직 유동적이라고 알려졌다. 이번 상장이 예정대로 진행되면 앤트로픽은 경쟁사 오픈AI보다 먼저 뉴욕 증시에 입성하게 된다. 오픈AI는 애초 올가을 상장을 목표로 했으나 최근 시점을 내년으로 미뤘다. 앤트로픽의 이번 행보는 중국 AI 기업 딥시크보다도 앞선다. 딥시크는 연내 IPO 신청서 제출을 준비 중인 것으로 파악된다. 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 과정에서 기업가치 9650억달러(약 1440조원)를 인정받아 오픈AI 몸값을 처음으로 넘어섰다. 상장 시 1조달러 이상으로 가치가 뛰어오를 것이라고 업계는 내다본다. 실제로 장외시장에서는 이미 앤트로픽 주식이 1조2000억달러 수준의 가치로 거래되고 있다. 앤트로픽의 상장 추진 배경에는 코딩 지원 도구를 앞세운 AI 모델 수요와 이에 따른 가파른 매출 성장세가 있다. 이는 AI발 기업공개 랠리와도 궤를 같이한다. 블룸버그 집계에 따르면 스팩(SPAC)과 리츠 등을 제외한 올해 상장 조달액은 2275억달러로 2021년 이후 최대 규모다. 지난달에는 스페이스X가 역대 최대 규모 상장을 마쳤고, 지난주에는 SK하이닉스가 역대 세 번째로 큰 미국 상장을 완료하며 AI 인프라 수요에 따른 훈풍을 보여줬다. 다만 도널드 트럼프 행정부와의 관계는 여전히 변수다. 미국 정부는 앤트로픽의 최상위 모델 미토스5·페이블5에 대한 외국인 접근을 제한하는 수출 통제를 약 18일간 내린 바 있다. 앤트로픽은 과거 전쟁부(국방부)가 자사를 공급망 위험 기업으로 지정하자 이에 반발해 소송을 제기하기도 했다. 블룸버그는 앤트로픽 측이 이번 IPO 관련 논평 요청에 응하지 않았다고 전했다.

2026.07.16 10:29이나연 기자

글로벌 AI 시장, 미·중 모델 고집 여전...한국 현주소는

글로벌 개발자 시장에서 한국 인공지능(AI) 모델이 미국과 중국 모델에 비해 존재감을 보이지 못한 것으로 확인됐다. 16일 오픈라우터 수치에 따르면 실사용량 기준으로 집계된 모델 순위에서 한국 모델은 2025년 기준 상위권에 오르지 못한 것으로 나타났다. 반면 중국 모델은 지난해 6월부터 사용량 부문에서 미국을 앞지른 것으로 집계됐다. 오픈라우터는 세계 AI 모델을 하나의 응용프로그램인터페이스(API)로 이용할 수 있게 연결하는 플랫폼이다. 매일 처리된 전체 토큰량 기준으로 상위 50개 모델을 집계해 공개한다. AI 개발자와 기업이 실제로 어떤 모델을 사용하는지 보여주는 대표 지표로 알려졌다. 지난해부터 중국은 개방형 모델을 낮은 가격에 공급하며 빠르게 사용량을 늘린 것으로 나타났다. 파이낸셜타임스(FT)는 2025년 일부 주간 기준 딥시크와 큐원 등 모델은 오픈라우터 전체 토큰 사용량 비중 약 30%라고 보도하기도 했다. 특히 딥시크는 지난해 5월 중순부터 오픈라우터에서 가장 많이 사용된 모델 기업에 올랐으며, 6월 초 토큰 점유율은 약 20%에 달했다. 이때 중국 모델 전체 사용량도 미국 모델을 넘어선 것으로 확인됐다. 미국 역시 오픈AI와 구글 등이 구축한 클라우드와 개발 도구 기반으로 글로벌 시장에서 사용량을 키웠다. 한국도 업스테이지 '솔라', 네이버클라우드 '하이퍼클로바X', LG AI연구원 '엑사원' 등 자체 모델을 개발했다. 그러나 글로벌 API 제공, 해외 개발자 문서, 가격 경쟁력, 무료 체험, 개발자 공동체 등 모델 외적인 유통 기반에서는 미국이나 중국보다 부족했다는 평가가 나온다. 오픈라우터가 분석한 2025년 개방형 모델 사용량 상위 개발사에도 한국 기업은 포함되지 않았다. 정부는 올해 AI 3강 도약을 위해 세계 10위 수준 독자 AI 모델을 확보하고 한국 AI 생태계의 해외 진출을 지원할 방침이다. 다만 한국이 실질적인 AI 3강으로 올라서려면 모델의 벤치마크 점수뿐 아니라 글로벌 이용량과 개발자 채택률에서도 경쟁력을 입증해야 한다는 분석이 나오고 있다. 국내 AI 스타트업 대표는 "모델 성능이 우수하지만 실제 이용률이 적다는 건 수능 만점자가 사회에 나가서 일을 제대로 못 하는 것과 같다"며 "정부·기업은 글로벌 API 시장에서 우리 모델 실사용 사례를 늘리기 위한 노력도 필요하다"고 말했다.

2026.07.16 08:56김미정 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

[현장] "국방 AI, 모델만으론 안 돼…초지능·파트너십 필요"

국방을 비롯한 각 산업 현장에서 버티컬 특화 인공지능(AI) 모델을 만들어야 한다는 목소리가 커지고 있지만, 정작 이 같은 접근이 AI 경쟁력을 후퇴시킬 수 있다는 반론이 나왔다. 김성훈 업스테이지 공동 창업자 겸 대표는 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 열린 26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나에서 "특화 모델이 아니라 초지능에 집중해야 한다"라며 "국방 AI도 이 원칙에서 예외가 아니다"라고 밝혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼이 개최한 이날 행사는 '군 특화 AX 추진 방향'을 주제로 진행됐다. 현장에는 사전 신청한 200여명이 참석해 높은 관심을 보였다. 업스테이지 "특화 모델 대신 범용 기반 초지능 지향해야" 김 대표는 특화 모델을 만들어 온 그간의 경험이 오히려 시장에서 뒤처지는 결과로 이어졌다고 말했다. 업스테이지는 자체 개발한 '솔라 10.7.B' 모델을 기점으로 수학·법률·커머스 등 각 영역에 맞춘 특화 모델을 순차적으로 개발했지만 그사이 일반 모델 경쟁에서는 순위가 급격히 떨어졌다. 김 대표는 "특화 모델을 만드는 동안 글로벌 AI 성능평가 기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 순위에서 미스트랄, 라마, 미니맥스 등에 밀렸다"며 "이를 중단하고 '솔라 오픈2' 등 일반 모델 개발에 집중한 결과 코히어, 미스트랄 등 해외 경쟁 모델을 앞서기 시작했다"고 말했다. 김 대표는 이 경험을 근거로 파라미터 10조(10T) 이상 규모로 추정되는 앤트로픽 '클로드 미토스'급 모델이 한국에서 탄생하려면 국방 분야도 특화 모델이 아닌 초지능 개발에 자원을 집중해야 한다고 강조했다. 초지능은 스스로 생성한 데이터를 다시 학습에 활용해 성능을 끌어올리는 셀프 임프루브먼트(자기개선)가 가능한 수준의 일반 지능을 뜻한다. 초지능 작동 원리에 대해서는 기반 모델의 성능 수준이 관건이라고 짚었다. 그는 기반 모델의 성능이 낮은 단계에서는 모델이 만든 데이터로 재학습할 경우 오히려 성능이 떨어지는 '모델 붕괴' 현상이 나타나지만, 특정 성능 문턱을 넘어서면 같은 방식의 재학습으로도 성능이 매번 끌어올려진다고 설명했다. 이 지점부터 모델 출시 주기가 월 단위로 단축된다는 것이다. 김 대표는 한국형 초지능 개발에 필요한 자원으로 그래픽처리장치(GPU) 1만장(3개월간 1회 학습 기준), 인재 영입 예산 100억원, 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책을 통한 데이터 확보 등을 꼽았다. 이같은 자원들이 확보되면 자기개선이 가능한 수준의 모델 개발이 3개월 내 가능하다는 전망이다. 김 대표는 "국방부가 셀프 임프루브먼트가 가능한 초지능 개발에 힘을 실어준다면 지금의 격차를 뒤집을 수 있다"며 특화 모델이 아닌 일반 지능 확보에 자원을 모아야 한다고 역설했다. LG AI연구원 "기업, 모델 공급자 넘어 현장 파트너돼야" 다만 모델 성능만으로는 임무 능력 전환이 완성되지 않는다는 업계 진단도 나왔다. 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더는 국방 AI 전환(AX) 실행 속도를 좌우하는 마지막 변수로 민간 협력의 방식을 짚었다. 문제 정의와 데이터, 에이전트 조합, 운영 체계, 신뢰성 관리가 하나의 사슬로 연결돼야 실제 전력화로 이어진다는 게 그의 설명이다. 유 리더는 협력 기업이 모델이나 소프트웨어를 공급하는 역할에만 머물지 않도록 이들에게 요구되는 역할도 달라져야 한다고 말했다. 모델을 공급하는 것만으로는 부족하고 문제 정의부터 실제 운영까지 전 주기를 함께 책임지는 파트너십이 필요하다는 취지다. 유 리더는 "좋은 모델은 기본이고 문제 정의와 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 이를 운영하는 거버넌스까지 연결해야 모델 공급자가 아니라 미션 투 오퍼레이션 파트너가 될 수 있다"고 밝혔다. 미션 투 오퍼레이션 파트너는 문제 정의, 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 온프레미스 운영, 거버넌스를 하나의 주기로 묶어 임무 수행을 끝까지 책임지는 협력 모델을 뜻한다. 유 리더는 이 네 영역에서 LG AI연구원이 이미 실적을 쌓았다고 강조했다. 문제 정의는 LG그룹 내 전자·화학·바이오·통신 등 다양한 도메인 현장의 난제를 AI 과제로 정의하고 해결해 온 경험이 강점이다. 데이터 영역에서는 희소하고 보안성이 높은 국방 데이터의 한계를 보완할 고품질 도메인 합성 데이터 생성 플랫폼 '엑사원 데이터 파운드리'를 앞세웠다. 유 리더는 "도메인 전문가 20명이 3개월간 만들 데이터를 전문가 1명이 32시간 안에 생성 및 검증할 수 있다"며 "이 플랫폼을 식품의약품안전처와 국민연금공단이 검증하며 쓰고 있다"고 부연했다. 에이전트 오케스트레이션 역량은 LG그룹 임직원 7만명이 쓰는 사내 업무 에이전트 '챗엑사원'을 3년째 운영한 경험을 제시했다. 거버넌스는 유네스코 AI 윤리 글로벌 표준에 따라 매년 발간하는 AI 윤리 책무성 보고서를 근거로 들었다. 유 리더는 "처음 미션을 세우고 어떻게 운영할지부터 오퍼레이션까지 같이 고민하고 기획하고 운영할 수 있는 파트너로서 민간 협력이 필요하다"고 강조했다.

2026.07.15 16:44이나연 기자

창립 6주년 다올티에스, 'AI 에코시스템 오케스트레이터' 선언

창립 6주년을 맞은 다올티에스가 IT 유통기업을 넘어 인공지능(AI) 생태계를 연결하는 플랫폼 기업으로 사업 전환에 속도를 낸다. AI 플랫폼 '다올퓨전'과 'AI 팩토리'를 앞세워 고객 AI 도입·운영·최적화를 지원하는 'AI 에코시스템 오케스트레이터'로 진화한다는 목표다. 다올티에스는 창립 6주년 기념 올 핸즈 미팅에서 AI 에코시스템 오케스트레이터를 새로운 성장 비전으로 제시했다고 15일 밝혔다. 2020년 설립된 다올티에스는 델 테크놀로지스 총판 사업을 기반으로 수세·팔로알토네트웍스·업스테이지 등과 총판 계약을 체결하며 AI와 클라우드, 사이버보안 분야로 사업을 확대해왔다. 회사는 지난 5년간 매출을 두 배 이상 늘렸다. 2021년 1604억원이던 매출은 지난해 3336억원으로 증가했으며 연평균 성장률(CAGR)은 약 18%를 기록했다. 임직원도 약 30명에서 80명 수준으로 확대됐고 대전·광주·대구·부산 등 전국 주요 거점에 지사를 설립하며 조직 경쟁력을 강화했다. 다올티에스는 생성형 AI 시장 확대에 대응하기 위해 선제적인 투자도 이어왔다. 'AI 팩토리 개념검증(PoC) 센터'를 구축해 지난 2년간 30여 건의 AI PoC를 수행했다. 이를 바탕으로 16개 국내 AI 독립소프트웨어기업(ISV)과 글로벌 벤더를 연결하는 AI 생태계를 구축했다. 이같은 경험을 기반으로 AI 올인원 플랫폼 다올퓨전도 출시했다. 다올퓨전은 지난해 하반기 출시 이후 공공·금융·제조·교육 등에서 30건 이상의 구축 사례를 확보했다. 델 테크놀로지스 APJC 파트너 베스트 프랙티스와 수세 글로벌 행사 우수사례로 선정되는 등 사업 모델과 기술력을 인정받았다는 게 회사 측 설명이다. 회사는 최근 AI 시장이 개별 모델이나 솔루션 경쟁을 넘어 다양한 AI 모델과 데이터, GPU 인프라, 보안, 운영 환경을 유기적으로 연결하는 생태계 중심으로 재편되고 있다고 진단했다. 이에 AI 플랫폼 경쟁력을 높이고자 AI·보안·클라우드·데이터 플랫폼 역량 강화와 다올퓨전 사업 확대, 국내 AI ISV와 글로벌 벤더 협력 생태계 확대, 지역 시장 공략 등을 핵심 성장 전략으로 추진할 계획이다. 특히 시장별 글로벌 벤더와의 협력 네트워크를 기반으로 국내 AI ISV의 사업 확대와 해외 진출도 적극 지원한다는 방침이다. 고객과 파트너, 글로벌 벤더를 하나의 AI 생태계로 연결하는 AI 에코시스템 오케스트레이터 역할을 강화한다는 청사진이다. 홍정화 다올티에스 대표는 "지난 6년은 우리가 단순 IT 유통기업을 넘어 AI 시대를 준비하며 새로운 성장 기반을 만들어온 시간이었다"며 "사업 영역 확대와 AI에 대한 선제적 투자, 플랫폼 중심 사업 전환이 오늘의 성장으로 이어졌다"고 말했다. 이어 "앞으로 AI 시장은 개별 솔루션 중심에서 다양한 AI 모델·데이터·인프라를 연결하고 운영하는 생태계 중심으로 더욱 빠르게 재편될 것"이라며 "AI 팩토리와 다올퓨전을 기반으로 고객 AI 도입부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하고 고객과 파트너, 글로벌 벤더를 하나의 AI 생태계로 연결하는 AI 에코시스템 오케스트레이터로서 고객의 AI 성공을 이끌어 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.15 11:21한정호 기자

중국 미니맥스, 2조8000억원 자금 조달 추진…오픈소스 AI 개발 확대

중국 인공지능(AI) 기업 미니맥스(MiniMax)가 20억달러(약 2조8천억원) 규모 자금 조달을 추진한다. 오픈소스 AI 모델 연구개발(R&D) 확대를 위한 투자 재원 확보 차원이다. 블룸버그 등 외신은 13일 미니맥스가 신주 발행과 전환사채(CB) 발행을 통해 총 20억달러를 조달할 계획이라고 보도했다. 조달 금액의 절반 이상은 신주 발행으로 확보하고 나머지는 전환사채 발행을 통해 마련할 예정이다. 미니맥스는 이번 자금 조달 이후 추가로 65억달러 규모의 무이자 전환사채(제로쿠폰 전환사채)를 발행할 계획인 것으로 알려졌다. 해당 채권은 투자자들이 현재 주가보다 12.6% 높은 가격으로 주식 전환이 가능하며 만기는 2027년이다. 대규모 증자 계획이 알려지자 투자자들은 기존 주주 지분 희석 가능성을 우려했다. 이에 미니맥스 주가는 이날 9.8% 하락 마감했다. 미니맥스는 올해 초 홍콩 증시에 상장해 약 6억1900만달러를 조달한 바 있다. 회사는 중국을 대표하는 오픈소스 AI 모델 개발 기업 중 하나로 평가받고 있다. 지난 6월 공개한 최신 대규모언어모델(LLM) '미니맥스-M3'는 4270억개 파라미터를 갖춘 초대형 모델이다. 최대 100만 토큰 규모의 입력을 처리할 수 있으며 긴 문맥 처리 능력을 강점으로 내세우고 있다. 회사에 따르면 미니맥스-M3는 이전 주력 모델 대비 프리필(prefill) 단계에서 9배, 디코드(decode) 단계에서 15배 향상된 처리 속도를 제공한다. 이러한 성능 개선은 자체 개발한 '미니맥스 스파스 어텐션(MSA)' 기술을 통해 구현됐다. MSA는 플래시어텐션(FlashAttention) 기법을 활용해 GPU 내 SRAM과 HBM 메모리 간 데이터 이동을 줄여 추론 효율을 높인다. 여기에 블록 스파스 프리필(block-sparse prefill)과 양자화(quantization) 기술을 적용해 긴 프롬프트 처리 속도와 메모리 효율을 개선했다. 미니맥스는 LLM 외에도 멀티모달 AI 분야 연구를 확대하고 있다. 회사는 이미지를 벡터 형태로 변환하는 오픈소스 비주얼 토크나이저 'VTL' 시리즈를 개발해 공개했다. 비주얼 토크나이저는 이미지를 AI 모델이 처리하기 쉬운 수학적 표현으로 변환하는 역할을 수행한다. 수익 사업으로는 클라우드 기반 AI 플랫폼과 소비자용 생성형 AI 서비스를 운영하고 있다. 기업 고객에게는 자체 AI 모델 API를 제공하며, 일반 소비자를 대상으로 이미지·영상 생성 애플리케이션도 판매 중이다. 옌쥔제 미니맥스 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 AGI 개발에 대한 강한 의지를 드러냈다. 그는 사내 공지를 통해 "AGI를 달성할 때까지 급여를 받지 않겠다"며 "보유 지분의 5%를 직원 보상과 오픈소스 프로젝트 지원에 활용하겠다"고 밝혔다. 이어 "우리가 만드는 기술의 가치는 더 많은 사람들이 함께 발전시키고 혜택을 누릴 수 있을 때 극대화된다"며 "미니맥스는 AGI 개발과 오픈소스 생태계 확장을 동시에 추진해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.14 09:59남혁우 기자

팀네이버, 국제 머신러닝 학회서 'AI 풀스택' 기술력 공개

팀네이버가 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학회인 'ICML 2026'에서 대규모언어모델(LLM) 안전성부터 AI 에이전트 운영, 피지컬 AI까지 아우르는 연구 성과를 공개하며 AI 풀스택 기술 경쟁력을 선보였다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026'에 참가해 'AI 연구가 현실이 되는 곳(Where AI Research Becomes Reality)'을 주제로 주요 AI 연구 성과와 실제 서비스 사례를 공개했다고 13일 밝혔다. 회사는 AI 모델 연구에 그치지 않고 실제 서비스와 산업 현장에 적용 가능한 기술을 함께 공개하며 글로벌 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽히며 올해 처음으로 한국에서 개최됐다. 이번 행사에서 팀네이버는 AI 안전성 강화, 모델·에이전트 운영 효율화, 3차원(3D) 공간 이해 및 피지컬 AI 등 세 분야를 중심으로 총 6편의 논문을 발표했다. 가장 주목받은 연구는 LLM 취약점을 공격자 관점에서 탐색하는 레드티밍 기술 '스테이블 지플로우넷'이다. 기존 방식의 학습 불안정성과 유사 패턴 반복 문제를 개선한 기술로, ICML 전체 채택 논문 가운데 상위 약 2.2%에만 주어지는 '스포트라이트'에 선정됐다. 실제 서비스 배포 전 다양한 공격 시나리오에서 AI 모델의 안전성을 보다 정교하게 검증할 수 있다는 평가를 받았다. 모델과 AI 에이전트 운영 효율을 높이는 연구도 공개했다. '시머지'는 서로 다른 작업에 특화된 AI 모델을 하나로 통합하는 모델 병합 기술로, 단 하나의 레이어만 조정해 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 구현했다. 또 '플로우봇'은 여러 AI가 협업할 때 작업 순서를 AI 스스로 설계하는 기술로, AI 에이전트 운영 효율을 높이는 핵심 연구 성과로 소개됐다. 아울러 여러 데이터셋을 분할 학습한 뒤 한 번의 병합만으로 LLM 후공정 성능을 높이는 기술도 함께 발표했다. 피지컬 AI 기반 기술도 선보였다. 팀네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상만으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 공개했다. 기존에는 움직임으로 인해 형태와 동작 정보를 동시에 복원하기 어려웠지만, 운동 궤적 기반 추정 방식을 적용해 복원 정확도를 높였다는 설명이다. 논문 발표와 함께 팀네이버는 실제 서울을 가상으로 재현한 '서울 월드 모델'도 집중 소개했다. 팀네이버 측은 "네이버·네이버랩스·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 시뮬레이션했다"며 "로봇의 경로·행동 학습에 직접 활용할 수 있는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼으로 큰 주목을 받았다"고 전했다.

2026.07.13 13:46한정호 기자

중국 지푸AI 창업자 "최첨단 AI, 소수가 독점해선 안 된다"

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 최첨단 AI 모델을 오픈소스로 공개하며 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 단기 수익성보다 기술 고도화에 집중해 글로벌 AI 생태계 확산을 주도하겠다는 목표다. 12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 탕제 지푸AI 창업자는 최근 사내 메모를 통해 "최첨단 AI는 소수에게 통제되는 것이 아니라 더 많은 참여·공유·감시를 통해 안전성을 확보해야 한다"며 자사 최신 AI 모델 'GLM-5.2'를 오픈소스 라이선스로 공개한 배경을 밝혔다. 그는 "우리는 다른 길을 선택했다"며 "한 손으로는 지능의 한계를 향해 도전하고 다른 손으로는 최첨단 AI 역량을 가능한 한 널리 개방하는 길을 만들겠다"고 전했다. 이 발언은 초거대 AI 모델의 안전성과 국가 안보를 둘러싼 글로벌 논쟁이 이어지는 가운데 나왔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업들은 최근 고성능 모델이 사이버 공격이나 민감한 시스템 악용에 활용될 가능성을 우려하며 접근 통제를 강화하고 있다. 실제 앤트로픽은 미국 정부 요청에 따라 일부 최상위 AI 모델의 해외 이용을 일시 제한한 바 있으며 현재도 국가안보를 이유로 중국 개발자의 서비스 이용을 제한 중이다. 최근에는 중국 정부 역시 일부 첨단 오픈소스 AI 모델의 해외 접근 제한 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 지푸AI는 폐쇄형 모델을 중심으로 안전성을 강조하는 미국 AI 기업들의 전략과 달리 개방형 생태계 구축을 내세우고 있다. 탕제 창업자는 사내 메모에서 향후 2년간 AI 애플리케이션의 단기 수익 창출에는 집중하지 않겠다는 계획도 공개했다. 대신 장기 추론, AI 에이전트, 완전 자가학습 AI 모델 등 차세대 핵심 기술 개발에 연구 역량을 집중하겠다는 입장이다. 지푸AI는 중국 정부 지원을 받아 설립된 기업으로, 국가 전략 차원에서 AI 기술을 발전시키는 것을 핵심 목표로 삼고 있다. 최근 복잡한 코딩과 AI 에이전트 업무 수행에 특화된 GLM-5 플랫폼을 공개하면서, 성능면에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스 시리즈와 비교되고 있다. 지푸AI 외에도 중국 AI 업계는 딥시크와 알리바바 큐원 시리즈 등을 중심으로 오픈소스 전략을 적극 채택하고 있다. 이는 글로벌 개발자들의 활용도를 높이는 동시에 미국과의 AI 기술 격차를 줄이기 위한 전략으로 평가된다. 탕제 창업자는 "최첨단 AI 역량을 가능한 한 개방적이고 널리 접근할 수 있도록 만드는 것이 우리 방향"이라고 강조했다.

2026.07.13 10:16한정호 기자

[AI 고속도로] 메타, 자체 AI칩 9월 양산…인프라 자립 승부수

메타가 자체 설계한 인공지능(AI) 칩 양산을 오는 9월 시작하며 AI 인프라 자립에 속도를 낸다. 데이터센터 컴퓨팅 용량을 내년까지 두 배로 확대하는 동시에 자체 반도체와 클라우드 인프라를 결합해 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 9일(현지시간) 로이터통신은 메타 내부 메모를 인용해 메타가 코드명 '아이리스(Iris)'로 불리는 데이터센터용 AI 칩을 오는 9월부터 양산할 계획이라고 보도했다. 이칩은 메타가 자체 개발하는 '메타 훈련·추론 가속기(MTIA)' 4세대 프로젝트의 일부로, 브로드컴이 설계를 지원하고 대만 TSMC가 생산을 맡는다. 칩 테스트는 6주 만에 마쳤다. 아이리스는 메타가 페이스북과 인스타그램 등 자사 서비스에 적용하는 AI 학습·추론 성능을 높이기 위해 개발한 맞춤형 반도체다. 자체 설계 칩을 활용해 막대한 AI 컴퓨팅 비용을 절감하는 동시에 엔비디아와 AMD 등 외부 그래픽처리장치(GPU) 공급업체에 대한 의존도를 낮추는 움직임으로 풀이된다. 메타는 지난 3월 자체 AI 프로세서 4종을 공개한 데 이어 내년까지 약 6개월 간격으로 차세대 칩을 선보일 계획이다. 통상 1년 이상인 업계 개발 주기보다 훨씬 빠른 일정으로 AI 반도체 경쟁력을 확보한다는 목표다. AI 인프라 투자도 확대한다. 메타는 올해 총 7기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 내년에는 같은 규모를 추가해 전체 컴퓨팅 용량을 14GW까지 확대할 방침이다. 자체 AI 모델 학습·추론을 위한 데이터센터 확충을 가속하는 투자다. 대규모 컴퓨팅 인프라 확장은 최근 메타가 시사한 클라우드 전략과도 맞물린다. 회사는 자체 데이터센터를 기반으로 AI 역량을 강화하는 동시에, 남는 AI 인프라 자원은 클라우드 형태로 외부 고객에 제공할 것으로 알려졌다. 여기에 자체 칩을 활용하면 GPU 구매 비용을 줄이고 데이터센터 운영 효율도 높일 수 있어 클라우드 사업 수익성 개선에도 도움이 될 것이라는 관측이 나온다. 메타는 올해 AI 인프라에 최대 1450억 달러(약 218조원)를 투자할 계획이다. 이는 올해 빅테크 전체 AI 투자 전망치인 7000억 달러(약 1057조원)의 약 5분의 1에 해당하는 규모다. 공급망 확보 소식도 전해졌다. 내부 메모에선 메타가 삼성전자 메모리 반도체, 샌디스크 플래시 스토리지, 스미토모전기 광섬유 장비 등에 대해 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. AI 데이터센터 확산으로 메모리와 반도체 수급이 빠듯해지는 상황에 대응하기 위한 조치다. 메타는 이날 AI 코딩 모델 '뮤즈 스파크 1.1'을 유료 API 형태로 공개하며 오픈소스 중심이던 기존 전략에서 벗어나 자체 AI 모델 사업도 확대하고 있다. 이같은 투자 확대 기대감에 주가도 반등했다. 이날 메타 주가는 전 거래일보다 4.7% 오른 631.5달러로 거래를 마쳤다. 장 초반 약세를 보였지만 AI 칩 양산 계획과 AI 서비스 확대 소식이 전해지며 상승세로 전환했다. 마이크 구알티에리 포레스터 부사장은 "다른 회사 칩에 의존하면서 AI 빅테크가 될 수는 없다"며 "모델 가격 경쟁력을 확보할 수 있는 사실상 유일한 방법은 메타처럼 자체 칩을 개발하는 것"이라고 평가했다.

2026.07.10 11:56한정호 기자

[AI 리더스] 센드버드 CRO "답변하는 AI는 끝…고객은 해결 원한다"

"이제 기업들은 인공지능(AI) 모델 자체에 투자하지 않습니다. 얼마나 똑똑한 AI인지보다 실제 고객 문제를 얼마나 안전하고 효율적으로 해결할 수 있는지를 가장 중요하게 평가합니다." 마이크 보넷 센드버드 최고수익책임자(CRO)는 지난 9일 서울 송파구 롯데월드호텔에서 개최한 '센드버드 스파크 코리아 2026'에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 이날 센드버드는 지난해 선보인 AI 고객 경험(CX) 플랫폼 '딜라이트.ai(delight.ai)'를 중심으로 차세대 AI 컨시어지 전략을 공개했다. 여러 AI 에이전트와 시스템을 조율하는 '에이전트 스튜어드(Agent Steward)'를 비롯해 AI 운영 플랫폼 '트러스트 OS 2.0', AI 자가 개선 기능 '제로 터치 개선(ZTI)', 고객센터 전환 솔루션 '딜라이트 데스크' 등을 선보이며 고객 문제 해결 AI 전략을 전면에 내세웠다. "성과로 증명하는 AI"…문제 해결률 95%·주문금액 20% 증가 보넷 CRO는 고객 경험 분야에서 AI는 신뢰성이 중요하다고 강조했다. AI가 잘못된 답변을 하거나 예기치 않은 행동을 했을 때 이를 즉시 파악하고 원인을 찾아 복구할 수 있는 체계가 갖춰져야 실제 기업 환경에서 활용할 수 있다는 설명이다. 이에 센드버드의 핵심 플랫폼 딜라이트.ai는 특정 AI 모델 하나에 의존하지 않는다. 고객이 사용하는 채널과 언어, 해결해야 하는 업무, 비용 등을 종합적으로 고려해 약 20개에 달하는 기반 AI 모델 가운데 가장 적합한 모델을 선택하는 구조다. 음성·채팅·문자마다 서로 다른 모델을 활용하고 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드 등 새로운 모델이 등장하면 즉시 교체할 수 있도록 설계했다. AI 도입 효과를 판단하는 기준도 달라지는 추세다. 과거에는 문의 자동화율이나 응답 속도가 핵심이었다면 이제는 고객 문제를 얼마나 해결했고 그것이 실제 비즈니스 성과로 이어졌는지가 더 중요한 평가 기준이 되고 있다. 센드버드는 지원과 프리세일즈, 고객 참여 등 다양한 영역에서 성과를 측정 중이다. 대표 고객인 한샘은 딜라이트.ai를 도입한 이후 고객 문의 해결률을 기존 약 50%에서 95% 이상으로 끌어올렸다. 단순 상담 효율 개선에 그치지 않고 고객 만족도와 브랜드 평판 향상, 재구매 증가 등 연쇄적인 효과로 이어진 것이다. 미국 대형 리테일 기업 BJ's 홀세일도 대표 사례로 꼽힌다. 이곳은 센드버드 쇼핑 AI 에이전트를 도입한 이후 평균 주문 금액(AOV)이 약 20% 증가했다. AI가 구매 이력과 행동 데이터를 분석해 상품을 추천하고 재구매 시점을 안내하면서 매출 증대 효과를 거뒀다. 보넷 CRO는 "고객 경험을 개선하면 단순히 상담에서 멈추는 게 아니라 브랜드 평판이 높아지고 고객이 다시 구매하며 주변에도 추천하는 선순환이 만들어진다"며 "AI의 가치는 핵심성과지표(KPI)를 넘어 기업 전체에 파급효과를 미친다"고 말했다. "한국은 AI 의사결정 빠른 시장"…파트너 전략 강화 보넷 CRO는 한국을 AI 도입 경쟁력이 높은 시장으로 평가했다. 특히 최고경영진(CEO)이 AI 투자와 도입 과정에 적극 참여하는 문화가 빠른 의사결정을 가능케 하는 강점이라고 진단했다. 그는 "미국에서도 C레벨이 AI 전략에 관심은 많지만 직접 만나 의사결정을 논의하기는 쉽지 않다"며 "반면 한국은 CEO와 최고재무책임자(CFO) 등 경영진이 직접 AI 도입을 검토하고 질문을 던지기에 기업의 방향성이 더 명확하게 결정되는 경우가 많다"고 밝혔다. 이어 "이런 점은 한국 기업들이 AI를 도입하는 데 상당한 경쟁력이 될 수 있다"고 덧붙였다. 센드버드는 이 특성에 맞춰 장기적인 파트너 전략을 강화하고 있다. 한국에서 10년 이상 사업을 운영하며 확보한 엔터프라이즈 고객 기반과 국내 연구개발(R&D) 조직을 활용해 장애 대응부터 신규 기능 제안까지 함께하는 고객 밀착형 지원 체계를 차별점으로 내세우고 있다. 또 아마존웹서비스(AWS)와 GS네오텍 등 클라우드·시스템 통합(SI) 파트너십도 확대해 국내 AI 고객 확보에 속도를 낼 계획이다. 보넷 CRO는 "우리는 단순한 벤더가 아니라 고객 비즈니스를 함께 성장시키는 파트너가 되고자 한다"며 "새로운 기능이 나왔을 때 고객에게 가장 적합한 활용 방안을 먼저 제안하고 실제 성과를 함께 만드는 것이 우리만의 차별점"이라고 강조했다. 답만 하는 AI는 끝…고객 경험, 응답에서 해결로 그는 앞으로 고객 경험 시장 경쟁의 기준도 달라질 것으로 전망했다. 과거에는 얼마나 빨리 고객에게 답변을 제공하는지가 중요했다면 앞으로는 고객 문제를 얼마나 빠르게 해결했는지가 경쟁력을 좌우하게 될 것이라는 분석이다. 생성형 AI가 확산되면서 고객들의 기대 수준도 높아지고 있다. '새벽배송'과 '당일배송'이 소비자의 새로운 기준이 된 것처럼 AI 역시 고객 경험의 새로운 기준을 만들고 있다는 설명이다. 보넷 CRO는 "앞으로 고객들은 AI가 얼마나 똑똑한지보다 내 문제를 얼마나 빨리 해결해 주는지를 기준으로 서비스를 평가하게 될 것"이라며 "좋은 AI와 그렇지 않은 AI를 고객들이 직접 구분하는 시대가 올 것"이라고 말했다. 고객센터 역할도 변화할 것으로 내다봤다. 반복적인 문의 응대와 단순 업무는 AI가 담당하고 사람은 고객과 신뢰를 구축하거나 복잡한 의사결정, 예외 상황을 처리하는 역할에 집중하게 될 것이라는 전망이다. 이런 변화는 센드버드가 공개한 에이전트 스튜어드에도 반영됐다. 이는 여러 부서와 시스템, 외부 파트너를 연결해 문제 해결 과정을 끝까지 조율하는 AI 컨시어지다. 기존 고객센터 챗봇과 달리 실제 실행과 해결 중심 에이전트로 설계됐다. 센드버드는 향후 AI 에이전트끼리 서로 협업하는 '에이전트 투 에이전트(A2A)' 환경도 구현해 고객 경험 플랫폼을 고도화한다는 목표다. 보넷 CRO는 "시장에서 살아남는 AI는 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라 고객 문제를 가장 효율적으로 해결하는 AI"라며 "우리는 기업들이 최고의 고객 경험을 제공할 수 있도록 AI 컨시어지 플랫폼을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.10 10:52한정호 기자

네이버클라우드, 미스트랄AI와 제조 특화 소버린 AI '동맹'

네이버클라우드가 미스트랄AI와 손잡고 제조 특화 소버린 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 양사 AI 모델과 클라우드 인프라를 결합해 국내 제조기업을 대상으로 AI 서비스를 공동 제공하고 이를 발판으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 사업을 확대한다는 구상이다. 네이버클라우드는 미스트랄AI와 제조 AI 혁신을 위한 전방위 파트너십을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 미국 빅테크 중심으로 재편되는 AI 시장에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 협력하는 사례로 평가된다. 양측은 제조 산업을 첫 전략 시장으로 삼고 소버린 AI 비즈니스를 공동 추진할 계획이다. 양사는 엔비디아가 글로벌 주요 기업들과 구성한 '네모트론 연합' 회원사로도 함께 활동 중이다. 이번 파트너십으로 양사는 유럽과 아시아 제조 현장의 데이터 주권과 산업 특성에 최적화된 소버린 AI 솔루션을 공동 개발해 글로벌 제조 기업을 공략할 계획이다. 네이버클라우드의 클라우드 인프라와 미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 검증한 AI 기술력을 결합해 제조 산업에 특화된 AI 서비스를 제공한다는 목표다. 이번 계약 체결 직후에는 네이버 제2사옥 1784에서 양사 주요 기술진이 참여하는 공동 워크숍을 열고 제조 분야 상용 서비스 출시와 실행 로드맵 수립에 착수했다. 앞으로 연구개발(R&D) 협업과 기술 교류를 지속하며 산업 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 현장에서 검증·고도화하는 체계를 구축할 예정이다. 미스트랄AI는 에어버스, BMW, ASML 등 유럽 주요 제조기업과 협업하며 제조 AI 역량을 확보해왔다. 양사는 이같은 경험을 바탕으로 실제 제조 현장에 즉시 적용 가능한 소버린 AI 솔루션을 글로벌 시장에 공동 공급할 방침이다. 국내 사업도 본격화한다. 네이버 클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 모델과 플랫폼 등 풀스택 상품을 제공하며 국내 고객사에는 미스트랄AI 현장 전담 엔지니어(FDE)를 직접 파견해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 계획이다. 우선 과제로는 미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 축적한 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 활용 사례를 국내 제조 환경에 적용한다. 국내 제조기업이 데이터를 외부에 노출하지 않는 환경에서 글로벌 수준의 제조 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 우리의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 밝혔다. 제프 순 미스트랄AI APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "우리가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.08 13:29한정호 기자

MS, 오픈AI·앤트로픽 의존 줄인다…엑셀·아웃룩에 자체 모델 적용

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 적용 범위를 확대하며 오픈AI와 앤트로픽 의존도를 줄이는 작업에 속도를 낸다. 엑셀과 아웃룩 등 핵심 업무용 소프트웨어(SW)에 자체 AI 모델을 투입해 비용을 절감하는 동시에 AI 모델 경쟁력 확보에도 나선 모습이다. 8일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 MS는 엑셀과 아웃룩에서 기존에 주로 활용하던 오픈AI와 앤트로픽 모델 대신 자체 개발한 'MAI' 모델 사용을 확대하고 있다. 현재 두 서비스에선 매주 수만 건 규모의 AI 프롬프트가 MAI 모델을 통해 처리되는 것으로 알려졌다. 그동안 엑셀과 아웃룩은 오픈AI와 앤트로픽의 AI 모델 의존도가 높았지만, 최근에는 내부 AI 모델 활용 비중을 점진적으로 늘리고 있다. 다만 회사는 구체적인 적용 규모를 밝히지 않았다. 이번 조치는 AI 서비스 운영 비용을 낮추기 위한 전략으로 풀이된다. MS는 업무용 AI 비서인 '코파일럿' 등 주요 서비스에서 막대한 규모의 AI 토큰을 사용 중이며 현재는 오픈AI와의 장기 협력 관계를 바탕으로 비교적 낮은 비용에 AI 모델을 공급받고 있다. 하지만 향후 AI 모델 사용료가 상승할 가능성에 대비해 자체 모델 경쟁력을 확보하려는 움직임도 병행 중이다. 외부 AI 기업의 가격 정책 변화에 따른 영향을 최소화하고 장기적으로 AI 인프라 비용을 통제하겠다는 전략이다. MS는 지난달 연례 개발자 행사인 '빌드(Build)'에서 신규 AI 모델 7종을 공개하며 자체 모델 생태계 확대 계획도 공개했다. 이 가운데 일부 모델은 앤트로픽의 이전 세대 대표 모델인 '오퍼스 4.6' 수준의 코딩 성능을 보다 낮은 비용으로 구현할 수 있다고 설명했다. MAI 모델 적용 범위도 점차 확대되고 있다. 현재 깃허브 코파일럿에서도 MAI 모델을 사용할 수 있으며 향후에는 MS 팀즈의 음성 기능과 다른 서비스에도 자체 AI 모델을 순차 적용할 예정이다. MS는 자체 AI 모델 확대가 외부 AI 기업과의 협력을 중단하는 것은 아니라는 입장이다. 다만 장기적으로 핵심 업무용 서비스에서 자체 모델 비중을 늘리며 비용 효율성과 기술 경쟁력을 동시에 확보한다는 목표다. 무스타파 술레이만 MS AI 부문 최고경영자(CEO)는 지난달 빌드 행사에서 "우리는 앤트로픽에 많은 비용을 지불하고 있다"며 "우리 목표는 그 비용을 줄이고 궁극적으로는 없애는 것"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.08 10:42한정호 기자

세계 AI 기업 안전 성적표…9개 기업 중 'C+'가 최고점

인공지능(AI) 모델의 고도화로 군사·안보 영역에 대한 오남용 위험이 현실화되는 가운데 세계 주요 AI 기업들의 안전성 평가 결과가 나왔다. 앤트로픽이 투명성과 안전 체계에서 가장 높은 'C+' 등급을, xAI·딥시크·미스트랄 3곳은 낙제점인 'F'를 받았다. 퓨처오브라이프 인스티튜트(FLI)는 이러한 내용의 '2026 상반기 AI 안전성 지수'를 8일 공개했다. AI 안전 분야 싱크탱크인 FLI가 발간하는 AI 안전성 지수는 2024년 12월 처음 발표된 이래 반기별로 평가가 이뤄져 왔다. 모델 카드, 연구 논문, 정책 문서 등 공개 자료와 설문으로 각 등급이 매겨진다. 이번 지수에서는 앤트로픽, 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타, 지푸(Z.ai), 알리바바 클라우드, xAI, 딥시크, 미스트랄 등 전 세계 AI 기업 9곳이 조사 대상에 올랐다. 몬트리올대, 위스콘신-매디슨대, UC버클리대, 옥스퍼드대, 인민대 등에 소속된 AI·거버넌스 전문가 7명이 평가를 맡아 ▲위험 평가 ▲현재의 피해 ▲안전 프레임워크 ▲인류 생존 차원의 안전 ▲거버넌스 및 책임 ▲정보 공개·소통 등 6개 항목을 살폈다. 조사 결과 앤트로픽(C+)·오픈AI(C)·구글 딥마인드(C)가 상위 3위를 지켰다. 앤트로픽은 6개 부문 중 5개에서 선두를 차지했고 오픈AI는 위험 평가 부문에서 가장 높은 점수를 받았다. 메타는 6위에서 4위로 올라선 반면 xAI는 4위에서 7위로 떨어졌다. 이번 지수에 처음 등장한 유럽 대표 AI 기업 미스트랄은 거의 모든 부문에서 낙제점을 받으며 최하위를 기록했다. 낙제점을 받은 3곳이 미국(xAI)·중국(딥시크)·유럽(미스트랄)에서 각각 나오면서 안전 부실이 특정 지역이 아닌 글로벌 문제라는 점도 드러났다. 평가 위원들은 주요 AI 기업이 안전 약속에서 후퇴하고 있다는 점을 핵심 문제로 지목했다. 이들 기업은 AI 활용 범위를 두고 넘어서는 안 되는 한계선인 '레드라인'에 근접할 경우 개발을 중단하겠다고 대외적으로 약속해 왔다. 그러나 앤트로픽·오픈AI·구글 딥마인드·메타 모두 내부적으로 이를 약화하거나 폐기한 것으로 나타났다. 2024년부터 2026년 사이 군사적 활용을 금지했던 기업들이 잇따라 방침을 뒤집고 방산 협력을 확대한 점도 새로운 위험 요인으로 꼽혔다. 인류 생존 차원의 안전은 업계 전체에서 가장 취약한 부문으로 나타났다. C- 등급을 넘은 기업이 한 곳도 없었으며 대부분 D 이하에 머물렀다. 앤트로픽의 헌법적 분류기, 오픈AI의 거버넌스 기구 설립 제안, 구글 딥마인드의 모니터링 약속 등 일부 시도가 있었지만 갈수록 자율성이 커지는 AI를 통제하기에는 미흡하다는 평가다. 평가 위원들은 AI 내부 작동을 들여다보는 해석 가능성, AI의 사고 과정을 추적하는 생각사슬(CoT) 모니터링 등 업계 주류 안전 연구 패러다임에 대해서도 회의적인 시각을 보였다. 위험을 사후에 탐지하는 기술일 뿐 위험 자체를 사전에 막는 방법은 아니라는 이유에서다. 맥스 테그마크 FLI 회장(MIT 교수)은 "AI 기업들이 초인공지능(ASI)의 위험을 스스로 경고하면서도 정작 그것을 만들기 위한 경쟁은 멈추지 않는다"며 "자발적 약속만으로는 애초에 충분하지 않다"고 분석했다.

2026.07.08 10:00이나연 기자

메타, 이미지 생성 AI '뮤즈 이미지' 공개…초지능연구소 작품

메타가 새로운 이미지 생성 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 해당 모델은 회사가 약 1년 전 알렉산더 왕 최고AI책임자(CAIO) 체제에서 조직 재편에 수십억 달러를 투입한 이후 처음 선보이는 이미지 생성 모델이다. 7일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 메타는 '뮤즈 이미지'라는 이름의 새 모델을 메타 AI 챗봇에 적용한다고 밝혔다. 이 모델은 인스타그램과 왓츠앱 등 메타의 다양한 소셜 앱에도 탑재된다. 이용자는 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 수정하도록 요청할 수 있다. 광고주도 조만간 이 모델을 활용해 마케팅 콘텐츠를 제작할 수 있게 된다. 이용자는 공개된 인스타그램 게시물을 기반으로 친구나 크리에이터가 등장하는 이미지를 생성할 수도 있다. 자신의 콘텐츠가 AI를 통해 재사용되거나 재가공되는 것을 원하지 않는 이용자는 설정 메뉴에서 해당 기능을 비활성화할 수 있다. 메타는 지난 1년간 AI 조직 재건을 위해 대규모 투자를 이어왔다. 왕 CAIO를 포함해 높은 보수를 받는 연구진을 대거 영입해 오픈AI와 앤트로픽 등 경쟁사에 맞설 수 있는 새로운 AI 모델 개발에 나섰다. 이 조직은 '메타 초지능연구소'로 불리며, 지난 4월 첫 초거대 언어모델(LLM)을 공개했다. 수개월 내 영상 생성 모델도 선보일 예정이다. 메타는 장기적으로 자사의 다양한 AI 모델을 클라우드 서비스를 통해 외부 개발자에게 제공할 계획이다. 이를 통해 자사의 AI 인프라에서 모델을 운영하고 개발자들에게 이용료를 받는 사업을 추진한다. 이 계획은 메타가 개발 중인 클라우드 컴퓨팅 사업의 일부다. 메타는 대규모 데이터센터와 고가의 AI 반도체를 활용해 수익을 창출할 방안을 모색하고 있다. 다만, 메타는 여전히 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 함에 따라 신규 데이터센터 건설 계획을 계속 추진하고 있다. 최근 코어위브, 구글, 오라클 등과 대규모 컴퓨팅 계약을 체결했다. 메타는 뮤즈 이미지로 생성되는 모든 이미지에 보이지 않는 워터마크를 삽입할 예정이다. 또한, 아동 성착취물을 포함해 메타 서비스 이용약관을 위반하는 콘텐츠를 생성하지 못하도록 여러 안전장치를 적용했다. 과거에도 메타는 자체 모델인 '에뮤'를 포함한 다양한 이미지 생성 기술을 활용해 왔다. 또한, 미드저니 등 다른 기업의 기술도 라이선스 계약을 통해 사용해왔다.

2026.07.08 09:24박서린 기자

AWS 공인 파트너 '노타', AI칩 최적화 서비스 출시

노타가 아마존웹서비스(AWS)와 함께 모바일(삼성), 반도체 IP(Arm), 데이터센터(퓨리오사AI), 엣지(모빌린트)에 이어 클라우드까지 인공지능(AI) 모델 경량화 사업 영역을 넓힌다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움을 포함한 AWS AI 칩 환경에서 고객 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 제공한다고 7일 밝혔다. 노타는 이번 협력으로 자사 플랫폼 '넷츠프레소' 기반 AI 모델 튜닝 서비스를 출시한다. 대규모 AI 모델 학습에서 토큰 경제성을 제공하는 AWS 트레이니움과 고성능 추론을 낮은 비용으로 제공하는 AWS 인퍼런시아 도입을 검토하는 기업 고객이 대상이다. 넷츠프레소는 AI 모델 크기를 최대 90% 이상 축소하면서도 정확도를 유지할 수 있는 경량화·배포 자동화 플랫폼이다. 서비스는 기술검증(PoC) 및 진단, 모델 포팅 및 경량화, 성능 튜닝 단계로 구성된다. 노타는 AWS 트레이니움 및 인퍼런시아 환경에서 대규모언어모델(LLM) 튜닝 경험을 축적해왔다. 320억 개 파라미터 규모의 고성능 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실을 1% 미만으로 유지하는 성과를 달성했다. 채명수 노타 대표는 "고객이 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하는 AWS AI 칩 성능을 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 강조했다.

2026.07.07 16:53이나연 기자

[AI 고속도로] AI 모델 가격정책 변화, 클라우드 생태계 흔든다…국내도 촉각

글로벌 인공지능(AI) 모델 기업들의 가격 정책이 클라우드 생태계에도 영향을 미치고 있다. 앤트로픽과 오픈AI를 중심으로 가격 정책 변화가 이어지면서, 글로벌 클라우드 사업자(CSP)는 물론 국내 클라우드 관리 서비스 사업자(MSP)와 AI 구축 기업들이 대응 전략 마련에 나서는 모습이다. 7일 업계에 따르면 최근 앤트로픽은 아마존과 AI 모델 이용 계약을 재조정하면서 일부 과금 체계를 기존 연산 시간 기반에서 토큰 기반으로 변경하는 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 아마존웹서비스(AWS)뿐 아니라 마이크로소프트(MS) 애저와 구글 클라우드 등 글로벌 3대 클라우드 사업자 모두에 자사 '클로드' 모델을 공급 중이다. 각사는 아마존 베드록, 애저 AI 파운드리, 버텍스 AI 등 플랫폼 서비스로 기업 고객에 모델을 제공하고 있다. 이에 AI 모델 공급사의 유통·과금 변화가 CSP 기업들의 수익 구조와 파트너 정책에도 영향을 미칠 것이라는 분석이 나온다. 실제 AWS는 올해 파트너 프로그램을 개편하며 기본 혜택과 기술 역량 인센티브를 통합하고 신규 고객 확보와 MSP 지원 중심으로 보상 체계를 재편했다. 파트너 투자 확대와 인센티브 단순화를 위한 조치지만, 업계에선 최근 AI 모델 시장 변화와 맞물려 클라우드 사업자들의 파트너 마진율 정책도 변화하는 흐름으로 보고 있다. AWS는 베드록을 통해 클로드를 제공하고 있지만 일부 리셀링 정책은 앤트로픽의 정책에 따라 운영되고 있는 것으로 알려졌다. 클라우드 사업자가 모든 자사 AI 서비스를 주도적으로 설계하던 기존 구조에서 모델 기업의 정책 비중이 커지고 있는 분위기다. 글로벌 클라우드 업계 관계자는 "국내 파트너사를 대상으로 한 클로드 공급 관련 리셀링 정책은 CSP 자체 방침이 아니라 앤트로픽이 자사 파트너 네트워크를 구축하면서 마련한 글로벌 정책"이라며 "모든 CSP에 동일한 기준이 적용되고 있는 것으로 안다"고 밝혔다. 오픈AI 역시 기업 고객을 겨냥한 가격 전략을 세분화하고 있다. 최고 성능 추론 모델에는 높은 단가를 적용하는 대신 경량 모델은 저렴하게 제공하고 데이터 레지던시 등 기업용 기능에는 별도 프리미엄을 적용하는 방식이다. 대규모 고객에게는 예약형 처리량 계약을 통한 할인 정책도 확대하며 사용 방식과 성능에 따라 가격을 세분화하고 있다. 이같은 흐름은 CSP들의 플랫폼 전략에 영향을 미치고 있다. 특정 AI 모델에 대한 의존도를 낮추기 위해 복수 모델을 함께 제공하거나 자체 모델을 확대하는 전략을 강화하는 양상이다. AWS는 오픈AI와 협력을 확대하는 동시에 자체 AI 모델인 '노바' 확산에도 속도를 내고 있다. 구글 클라우드도 자체 모델 제미나이를 고도화하는 것은 물론 텐서처리장치(TPU) 인프라 고객 확보에 나서고 있다. 국내 MSP 업계에도 영향을 미칠 전망이다. 국내 MSP들은 AWS와 MS, 구글 클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 기업용 생성형 AI 서비스를 구축하면서 클라우드 이용료와 AI 모델 사용료를 함께 설계해왔다. AI 모델 기업들의 가격 정책이 바뀌면 고객 제안 가격과 서비스 원가, 장기 계약 전략까지 다시 검토해야 하는 만큼 업계도 관련 정책 변화를 예의주시하는 분위기다. 국내 클라우드 업계 관계자는 "과거에는 AWS나 MS 같은 클라우드 사업자의 정책 변화가 주목할 변수였다면 이제는 오픈AI와 앤트로픽 같은 AI 모델 기업들의 가격 정책과 유통 전략까지 함께 살펴봐야 한다"며 "모델 기업의 정책 변화가 글로벌 클라우드를 거쳐 국내 MSP의 수익 구조와 고객 제안 방식에도 영향을 미치는 흐름이 이어질 것"이라고 말했다. 다만 아마존은 이번 사안과 관련해 비용 부담 확대 관측에는 선을 그었다. 회사는 "우리와 앤트로픽은 기술 협력을 기반으로 한 다층적인 파트너십을 유지하고 있고 협력은 계속 확대되고 있다"며 "협력 확대에 따른 계약 변경이 비용 증가로 이어진다는 주장은 사실이 아니다"라고 밝혔다. 앤트로픽 역시 "클로드는 세대가 바뀔수록 동일한 예산으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 비용 효율성이 개선되고 있으며 아마존은 여전히 핵심 파트너"라는 입장을 내놨다.

2026.07.07 10:32한정호 기자

경찰 수사부터 조선·해양까지…국산 AI 모델 확산 속도

국산 인공지능(AI) 모델이 경찰 수사 지원부터 제조업, K-팝, 조선·해양까지 다양한 산업 현장에 접목되고 있다. 과학기술정보통신부는 6일 K-AI 모델이 산업 현장에 활용되는 사례 4건을 소개했다. 과기정통부는 지난 5월부터 10주간 K-AI 모델 활용 사례를 알리는 기획을 이어오고 있다. LG AI연구원은 LG CNS와 함께 '엑사원'을 활용해 경찰청 '수사 지원 AI(KCIS-AI)' 고도화 작업을 진행 중이다. KCIS-AI는 경찰청 형사사법정보시스템(KICS)에 AI 기술을 결합한 수사 지원 시스템으로, 사건 쟁점 분석·정리, 법령·판례 검색, 영장 신청서 초안 작성 등 기능을 포함한 AI 서비스 구축을 완료했다. 비정형 수사 자료 분석과 신종 범죄 탐지 등 AI 기반 수사 지원 기능도 강화하고 있다. SK텔레콤은 국내 철강 제조업체 KG스틸과 'A.X K1' 기반 '제조 특화 AI 에이전트' 현장 실증을 위한 업무협약을 맺었다. SK텔레콤 AI 모델이 제조업 현장에 적용되는 첫 사례로, KG스틸이 보유한 공정 오류·사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 등 현장 데이터를 기반으로 특화 AI 에이전트를 개발하고 있다. 하반기에는 KG스틸 당진공장 냉간 압연 라인에서 실증(PoC)을 진행할 계획이다. NC AI는 한국콘텐츠진흥원(KOCCA)이 주관하는 'K-콘텐츠 AI 혁신 선도 프로젝트'에 참여해 AI 아이돌 제작에 나섰다. 고품질 아바타와 뮤직비디오 에셋, 음악을 효율적으로 생성해 기획 단계부터 다중 플랫폼에 즉각 활용 가능한 통합 파이프라인을 완성한다는 방침이다. 네이버클라우드는 HD현대가 보유한 2억건 이상의 조선·해양 관련 데이터베이스(DB)에 자사 AI 모델을 적용하고 있다. 임직원들은 AI 기반 시스템을 통해 선박 설계·건조 관련 문서의 검색과 요약 기능을 활용할 수 있게 됐다. HD현대마린솔루션의 선박·엔진 애프터서비스(A/S) 관련 고객 응대 AI 챗봇 서비스도 제공받을 수 있다.

2026.07.06 17:05이나연 기자

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