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'AI 소프트웨어'통합검색 결과 입니다. (335건)

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GPU 활용률 '90%' 이상 가능…아크릴, AI 인프라 비용 줄인다

"실제 업무 환경에서 GPU는 다양한 문제로 50~60%의 활용률에 머무르는 경우가 있다. 아크릴의 플랫폼을 적용하면 이를 90% 이상으로 끌어올릴 수 있어, AI 인프라 운영비용율 획기적으로 절감할 수 있다" 김종율 아크릴 이사는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 인프라 운영 효율화를 위한 기술을 소개했다. 지난 2011년 설립된 아크릴은 AX 인프라 소프트웨어 전문 기업이다. AI 인프라 오케스트레이션 플랫폼인 'GPUBASE'를 공급하고 있다. GPUBASE는 여러 서버에 분산된 GPU를 하나의 자원 풀처럼 관리하고, 각 워크로드에 필요한 자원을 배분해 GPU 활용률을 높이는 솔루션이다. 또한 GPUBASE는 네트워크 최적화 기능을 갖췄다. 특정 경로에 트래픽이 몰리는 경우를 방지하기 위해 다중 경로를 활용하고, 작업별 우선순위에 따라 트래픽을 처리하는 기술이다. 김 이사는 "실제 업무 환경에서 모니터링된 GPU 할당률은 90%지만, 실제 연산 가동률은 50~60%에 머무르는 사례들이 보고되고 있다"며 "이에 아크릴은 AI로 필요한 메모리와 코어를 예측해, 맞는 크기로 GPU를 배치하는 시스템을 구축했다"고 설명했다. 현재 아크릴은 실제 대규모 GPU 환경에서 GPUBASE 검증을 완료한 상황이다. AWS, 구글, 마이크로소프트 등 3대 클라우드 환경에서 총 1272장의 GPU장을 운용한 결과, AI 학습 속도는 최대 24배 향상된 것으로 나타났다. GPU 활용률은 90%를 상회했다. 엔크릴은 GPUBASE와 같은 AI 인프라용 소프트웨어 기술이 대한민국의 소버린 AI 구축에 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 내다봤다. 김 이사는 "GPU 등 각종 AI 반도체를 하나의 풀로 운영해, 특정 공급사와 공급망에 종속되지 않는 연산 주권을 확보해야 한다"며 "폐쇄망에서 완전 구동될 수 있는 망 주권, 자체 모델과 운영 도구로 모델을 직접 만드는 모델 주권도 중요하다"고 강조했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다.

2026.10.08 15:44장경윤 기자

"우회로 대신 최단 경로 뚫는다"…국립부경대, AI페스타서 자율주행 로봇 'MoNa' 눈길

국립부경대학교 소프트웨어융합혁신원이 산업 현장과 실내 공간 주행 효율을 높이는 로봇 인공지능(AI) 신기술을 선보였다. 현장 부스에서는 경로 위 장애물을 직접 치우며 최단 경로로 달리는 자율주행 로봇과 내부 데이터 기반으로 로봇 모터 불량을 예측하는 시스템이 소개됐다. 국립부경대 소프트웨어융합혁신원은 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 동남권 지역혁신을 이끌 AI·SW 융합 인재 양성 성과와 학부생 중심 연구 결과물을 전시했다. 부스에서 주목받은 실내 자율주행 로봇 시스템 '모나(MoNa)'는 시각언어모델(VLM) 기반 인지와 로봇 조작(Manipulation) 기술을 결합해 무조건 우회하던 기존 주행 방식의 비효율을 해결했다. 카메라로 경로 위 물체를 인식해 이동 가능한 장애물로 판단하면 직접 밀어내 최단 직선 경로로 이동하며, 제거가 불가능한 경우에만 안전하게 우회 경로로 전환한다. 함께 전시된 '로봇 모터 내구성 분석 및 불량 예측 시스템'은 별도 외부 센서 추가 없이 모터 내장 센서에서 발생하는 전류, 속도, 위치, 온도 데이터만으로 고장 징후를 실시간 탐지하는 기술이다. 기준 운전 범위를 벗어난 과부하나 전압 강하, 기구 마찰 증가 등 이상 조건을 시계열 패턴으로 정상 운전 데이터와 비교 분석해 설비 고장 전 최적의 정비 시점을 사전에 판단할 수 있도록 돕는다. 이 밖에도 소프트웨어융합혁신원은 동남권 지역혁신 디지털 허브로서 구축한 '4Able' 인재 양성 체계와 산학협력 프로젝트, 오픈소스 SW 교육 프로그램 등을 함께 소개했다. 제조·물류, 조선해양, 헬스케어, 핀테크, 미디어콘텐츠 등 지역 특화 산업과 연계한 다학제 융합 교육 성과도 공유했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 이달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀 등에서 열린다. 올해 행사는 212개사·501개 부스 규모로 마련됐다.

2026.10.08 13:02진성우 기자

코오롱베니트, IBM '밥' 앞세워 기업 AI 공략…개발부터 인프라까지

코오롱베니트가 IBM의 에이전틱 소프트웨어 개발 플랫폼 '밥(Bob)'과 고성능 스토리지를 앞세워 기업 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. AI를 활용한 소프트웨어 개발부터 이를 뒷받침하는 인프라까지 기업에 필요한 AI 환경을 함께 제시한다는 전략이다. 코오롱베니트는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 파트너사 인프라소프트와 공동 부스를 마련하고 IBM 밥과 왓슨x 오케스트레이트, IBM 스토리지 스케일 시스템 등을 선보였다. 코오롱베니트는 IBM 총판으로 하드웨어와 소프트웨어를 국내에 공급 중이다. 이번 부스에서도 AI 워크로드를 위한 인프라와 기업의 AI 개발·업무 자동화를 지원하는 소프트웨어 전반을 함께 전시했다. 소프트웨어 분야에선 IBM 밥을 전면에 내세웠다. 밥은 단순한 AI 코딩 도구를 넘어 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전반을 지원하는 AI 개발 파트너다. 기존 코드베이스와 개발자의 의도를 파악하고 설계부터 코드 작성, 검증과 현대화 등을 지원하는 것이 특징이다. IBM은 지난 7월 밥을 기업용 에이전틱 소프트웨어 개발 플랫폼으로 확대하면서 멀티에이전트와 기업 시스템 현대화 기능을 강화했다. 코오롱베니트와 인프라소프트는 기업이 기존에 운영하던 복잡한 시스템을 이해하고 변경 작업을 지원하는 데 중점을 뒀다. 코드베이스를 분석해 개발자의 의도를 파악하고 설계부터 검증까지 여러 단계의 작업을 연속적으로 수행하도록 지원한다는 목표다. 밥은 개발자가 직접 작업하는 환경에서 작동해 기존 개발 흐름을 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 보안과 비용 관리도 기업 환경에 맞췄다. 개발 초기부터 보안 정책 적용과 검증을 지원하고 AI 사용량을 모니터링해 비용을 관리할 수 있도록 했다. 복잡한 기존 시스템을 분석해 필요한 부분을 현대화하는 작업도 지원한다. 전시 부스에선 IBM 왓슨x 오케스트레이트도 함께 소개했다. 기업이 여러 AI 에이전트를 구축·배포하고 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 중앙화된 제어 환경에서 에이전트의 실행 위치와 관계없이 상태를 확인하고 거버넌스와 정책을 적용할 수 있는 것이 특징이다. 밥과 왓슨x 오케스트레이트의 연계도 확대 중이다. 밥에서 AI 에이전트를 개발하고 왓슨x 오케스트레이트에서 이를 실행·관리하는 방식이다. AI 소프트웨어를 뒷받침하는 인프라로는 IBM 스토리지 스케일 시스템을 소개했다. 부스에선 실제 스토리지 장비와 함께 그래픽처리장치(GPU) 서버나 고성능컴퓨팅(HPC) 환경에 스토리지를 연결하는 구성도를 선보였다. 스토리지와 배포에 필요한 서버, 통신용 스위치를 구성한 뒤 GPU 서버나 HPC 서버와 연결해 사용하는 구조다. 대규모 AI 학습과 데이터 처리에 필요한 스토리지 인프라 구성을 한눈에 확인할 수 있도록 실제 장비와 구성도를 함께 배치했다. 코오롱베니트 관계자는 "AI 개발과 에이전트 운영, GPU·HPC를 지원하는 데이터 인프라까지 IBM 제품군을 연결해 기업의 AI 전환 수요에 대응할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.07 13:13한정호 기자

[포토] 참가사·부스 역대 최대…AI 페스타 첫날 이모저모

정부가 주최하는 국내 최대 인공지능(AI) 행사 'AI페스타 26'이 개막 첫날부터 북적였다. AI가 산업과 일상에 적용되는 현장을 직접 살펴보기 위해 하루 만에 약 2만명의 참관객이 서울 코엑스를 찾았다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 'AI페스타 26'이 6일 서울 코엑스 C홀에서 개막했다. 과기정통부 AI 주간의 대표 행사인 AI페스타는 올해 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 오는 8일까지 사흘간 열린다. 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영한다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세웠다. 아래 사진은 이날 열린 AI페스타 26의 현장 모습.

2026.10.06 18:50이나연 기자

"챗GPT 못 써도 OK"…그래파이, 기업 AI 보안 해법 제시

기업용 인공지능(AI) 도입이 늘면서 내부 데이터 외부 유출 우려가 AI 활용의 주요 과제로 떠오르고 있다. 엔터프라이즈 AI 데이터 인프라 기업 그래파이는 'AI 페스타 26'에서 기업 내부 데이터를 연결해 AI 답변의 정확도를 높이는 기술을 선보였다. 그래파이는 6일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 통합 데이터베이스(DB) 엔진 '아카식DB'와 이를 기반으로 한 '엔터프라이즈 메모리'를 전시했다. 회사는 기업이 보유한 문서, 정형 데이터, 이미지, 관계 데이터 등을 AI가 활용할 수 있는 형태로 구축하는 데 초점을 맞췄다. 아카식DB는 관계형 DB와 벡터 DB, 그래프 DB, 전문 검색 기능 등을 하나로 통합한 데이터베이스 엔진이다. AI 서비스를 구축할 때 용도별 DB를 각각 운영해야 하는 부담을 줄이고, 기업 데이터의 통합 관리 기반을 마련한다는 설명이다. 부스에서는 이미지 검색 데모도 공개했다. 그래파이는 이미지 검색에 한정된 기술이 아니라 기업이 보유한 여러 형태의 데이터를 통합해 AI 활용 기반을 만드는 제품이라고 밝혔다. 함께 선보인 엔터프라이즈 메모리는 아카식DB를 통해 구축한 데이터를 기반으로 기업의 지식과 정보를 연결하는 솔루션이다. 일반적인 검색증강생성(RAG) 방식이 질문과 관련한 문서를 찾아 LLM에 제공하는 방식이라면, 그래파이는 문서 간 관계 데이터까지 함께 활용해 답변에 필요한 정보를 구성하는 방식이라고 설명했다. 기업은 보안 문제로 외부 생성형 AI 서비스 활용에 제약을 받는 경우가 있다. 특히 내부 문서나 고객 정보, 사업 데이터를 외부로 반출하기 어려운 기업은 온프레미스 환경에서 AI를 활용할 수 있는 인프라를 요구한다. 그래파이는 LLM을 직접 학습시키기보다, 기업 내부 데이터를 AI가 이해하기 쉬운 형태로 구성해 모델의 활용도를 높이는 전략을 택했다. 그래파이 관계자는 "기업별 데이터 환경과 보안 요구에 맞춰 AI 데이터 인프라를 구축하고 있다"며 "내부 데이터 활용도를 높여 기업용 AI의 답변 품질을 개선하는 것이 목표"라고 말했다. 그래파이는 현재 기업별 맞춤 구축을 중심으로 기술을 공급하고 있다. 그래파이는 내년에 도입과 활용이 쉬운 엔드투엔드 제품을 선보일 계획이라고 밝혔다. 그래파이는 2022년 KAIST 데이터베이스 연구실에서 설립된 기업이다. 현재 LG유플러스, KT, 한화오션, 한화시스템, KB증권, 한국타이어앤테크놀로지, 현대자동차, 국방과학연구소 등을 고객사로 확보하고 있다. 통신·금융·제조·방산 등 보안과 데이터 관리 수요가 큰 산업군을 중심으로 AI 데이터 인프라 구축 사례를 넓히고 있다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타조직위원회가 주관하는 'AI 페스타 26'은 8일까지 열린다. 올해 행사에는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 참여해 500여 개 부스를 운영한다.

2026.10.06 18:02김재성 기자

휴머스온 "고객 행동 읽고 AI가 마케팅 설계"

휴머스온이 28년간 쌓아온 기업 메시징·고객 데이터 사업을 기반으로 AI 마케팅과 채용, 사내 지식관리로 서비스 범위를 넓히고 있다. AI가 고객 행동 데이터를 분석해 캠페인을 제안하고, 채용 지원자 평가와 사내 문서 검색까지 지원하는 기업용 AI가 핵심이다. 휴머스온은 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에서 기존 메시징·마케팅 자동화 서비스에 AI를 결합한 'AI TMS'와 'TasOn MA', 고객데이터플랫폼(CDP), 'GEO 트래커'를 비롯해 AI 채용 시스템 'HATS', 사내 지식관리 시스템 'COMKI'를 공개했다. 가장 눈길을 끈 것은 고객 행동 데이터에 맞춰 마케팅 전 과정을 연결한 TasOn MA 시연이었다. 현장 화면에서는 고객의 구매·조회 이력, 관심 상품, 마케팅 수신 가능 여부 등을 통합해 보여주고 AI가 이를 바탕으로 고객군과 캠페인 방향을 제안했다. 휴머스온 관계자는 "고객사에 흩어진 데이터베이스를 기반으로 마케터에게 인사이트를 제공하고, AI가 더 나은 캠페인을 추천하는 서비스"라며 "캠페인 추천에 머무르지 않고 실행과 성과 분석까지 할 수 있도록 구성했다"고 말했다. 예를 들어 AI가 최근 특정 상품군에 관심을 보이는 고객이 늘었다고 판단하면 관련 고객군과 추천 상품을 제시한다. 마케터가 제안을 선택하면 발송 대상, 채널별 메시지, 이미지 소재 등을 만들어 캠페인 초안을 구성한다. 이후 결과 데이터를 다시 분석해 다음 캠페인에서 제외할 고객이나 우선 공략할 고객을 찾는 방식이다. 휴머스온 관계자는 "고객마다 이메일에 반응하는지 문자에 반응하는지가 다르다"며 "발송 결과를 학습해 고객별로 적합한 채널과 콘텐츠를 제안한다"고 설명했다. 이어 "자동차 기업처럼 고객 데이터베이스를 보유하고 CRM 마케팅을 하려는 기업도 활용할 수 있다"고 덧붙였다. AI TMS는 마케터가 '가을 등산용품 판매 확대'처럼 목표를 입력하면 AI가 대상 고객과 메시지, 발송 여정을 설계하는 서비스다. 광고 표기와 수신 거부, 야간 발송 제한 등 발송 전 검토 항목을 점검하고, 발송 후에는 대조군과 비교해 추가 매출을 분석하는 기능을 갖췄다. 기존 TMS 사업의 구축·운영 사례도 AI 전환의 기반으로 제시됐다. 휴머스온은 A사 고객 사례에서 기존 CRM 대비 비용이 62% 줄고 업무 절차가 일원화됐다고 소개했다. B사 사례에서는 별도 운영·개발 인력 없이 메시지 발송을 운영했다고 밝혔다. 브랜딩 영역에서는 GEO 트래커를 선보였다. 챗GPT·클로드·제미나이 등 생성형 AI 답변에서 브랜드가 언급되는지, 어느 도메인이 인용됐는지 등을 추적하는 서비스다. 기존 검색엔진최적화(SEO)가 검색 결과 순위를 중심으로 봤다면, 이 서비스는 AI가 생성한 답변 안의 언급 순서와 인용 출처를 측정 대상으로 삼는다. 경영 지원 부문에서는 HATS와 COMKI가 부스 전면에 배치됐다. HATS는 채용 공고 등록부터 지원자 분류, 역량 평가, 면접 일정 관리, 합격·불합격 안내 메시지 발송을 한 시스템에서 관리하도록 설계됐다. 휴머스온 관계자는 "이력서를 올리면 AI가 지원자 정보를 정리하고 기업이 설정한 기준에 따라 평가를 지원한다"며 "다만 다음 전형으로 넘길지 등 최종 채용 결정은 사람이 한다"고 말했다. 이어 "채용 정보는 개인정보 성격이 강한 만큼 외부 AI 서비스가 아니라 자체 구성한 서버 기반 LLM으로 추론을 진행한다"고 설명했다. COMKI는 지라·컨플루언스·노션 등 업무 도구에 분산된 문서를 하나의 지식 기반으로 묶는 서비스다. 임직원이 자연어로 질문하면 관련 문서와 작성자, 근거를 함께 제시하고, 업무 이슈와 리스크를 정리한 브리핑도 제공한다. 휴머스온 관계자는 "휴머스온은 데이터 기반 비즈니스를 10년 이상 해왔고, 최근 AI 환경에 맞춰 제품을 상용화·고도화하고 있다"며 "이번 전시에서는 기업이 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 AI 제품군을 알리는 데 집중했다"고 말했다. 휴머스온은 1998년 이메일 광고 서비스 '에이메일(A-mail)'로 출발한 마케팅 기술(MarTech) 기업이다. 문자·카카오·이메일·팩스·푸시 등 5개 채널을 통합 관리하는 TMS와 마케팅 자동화 플랫폼 'TasOn'을 주력으로 운영해 왔다. 이 기간동안 1000곳 이상 기업에 서비스를 제공했다고 밝혔다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 8일까지 열린다. 올해 행사에는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 참여해 500여 개 부스를 운영한다.

2026.10.06 17:55김재성 기자

큐노바 "하이브리드 SW가 '양자 경제' 여는 핵심 승부처"

양자 산업이 발전하기 위해 당장 활용 가능한 양자 자원으로 경제적 가치를 창출해야 하며, 다양한 컴퓨팅 하드웨어와 플랫폼을 유기적으로 연결하는 하이브리드 소프트웨어가 핵심 승부처가 될 것이라는 주장이 제기됐다. 김재완 큐노바 전무는 6일 웨스틴조선 서울 파르나스 호텔 아틀라스홀에서 열린 AI 페스타 26 퀀텀포럼에서 “최근 AI와 양자 컴퓨터의 상호보완성이 양자 경제를 성장시킬 핵심 화두로 부상했다”며 “AI가 양자 시스템을 더욱 안정적으로 다듬어주면, 양자는 AI가 고전 컴퓨팅으로 해결하기 힘든 복잡한 연산을 보완해 준다”고 밝혔다. 김 전무는 AI는 양자 컴퓨터의 오류 정정과 운영 자동화를 맡고, 양자 컴퓨터는 정밀 계산과 탐색 최적화를 담당하는 상호보완성을 강조했다. 이어 AI와 양자를 원활하게 연결하는 하이브리드 소프트웨어 중요성을 강조했다. 새로운 컴퓨팅 플랫폼과 하드웨어가 잇따라 등장하면서 고객 환경이 다양해지고 QPU 생태계가 빠르게 변화하는 만큼, 이를 하나로 통합할 수 있는 소프트웨어 생태계 구축이 필수적이라고 진단했다. 이날 김 전무는 AWS SaaS, 온프레미스 등 어떠한 환경에서도 실행 가능하며, 다양한 하드웨어(QPU)에 동일한 알고리즘을 적용할 수 있는 자사 양자화학 계산용 하이브리드 양자 HPC 소프트웨어 'HI-VQE'를 소개했다. HI-VQE엔 경우의 수가 너무 많아 고전 컴퓨터만으로는 한계가 있는 문제에서 수많은 선택지 중 최선의 조합을 찾아내는 큐노바 반복형 하이브리드(Handover-Iterative) 알고리즘이 적용됐다. QPU는 전자 배치 샘플링을 통해 핵심적인 양자 회로 배치를 탐색하고, HPC와 CPU·GPU는 선택된 배치를 고전 계산해 노이즈 없는 파동함수와 에너지를 확보한다. 계산 결과를 다시 QPU로 전달해 부분공간을 갱신하고 회로 파라미터를 최적화하며, 에너지가 수렴할 때까지 이 과정을 반복해 화학 정확도에 도달하게 된다. QPU는 가장 난도 높은 핵심 연산만 맡고 나머지는 HPC와 CPU가 받쳐줌으로써, 현재의 NISQ 하드웨어 환경에서도 유의미한 결과를 도출해 내는 구조다. 큐노바는 효율적인 알고리즘 설계를 통해 비용 절감과 정확도 향상을 달성했다. 김 전무는 “HI-VQE는 샘플링 비용을 최소화하고 노이즈 영향을 억제해 60큐비트 이상 규모에서도 화학 정확도를 기록했다”고 강조했다. 이는 정확도가 상대적으로 낮거나 투입 비용이 높았던 기존 하이브리드 알고리즘, 후처리 하이브리드 알고리즘, 순수 고전 알고리즘의 한계를 극복한 성과다. 큐노바는 HI-VQE의 성공을 발판 삼아 적용 분야를 확장하고 있다. 물류 경로와 금융 포트폴리오 최적화에 쓰이는 'HI-VQO', 항공·로봇·공정 설계·풍력터빈 등 전산유체역학(CFD) 분야 시뮬레이션에 활용되는 'HI-VQNS' 등이 대표적이다. 현재의 NISQ 환경에서도 산업적 성과가 나타나고 있다. 실제 산업 현장 실증 결과, 채권거래 체결확률 예측 개선 34% 향상, 계산화학 워크플로 20배 가속, 기존 양자 접근 방식 대비 100배 적은 계산 자원 소모 등 성과를 거뒀다. 김 전무는 이런 기술력을 바탕으로 HI-VQE가 상용화돼 현재 6개국 9개 고객사에서 실질적인 매출을 창출하고 있다고 덧붙였다. 김 전무는 “양자 산업을 성장시키려면 정부 차원의 정책적 투자와 민간 투자도 중요하지만, 무엇보다 지금 당장 활용 가능한 양자 컴퓨팅 자원으로 경제적 가치를 만들어내야 한다”며 “다양한 하드웨어와 플랫폼을 유기적으로 연결하는 하이브리드 소프트웨어가 양자 시장의 가장 중요한 승부처가 될 것”이라고 강조했다.

2026.10.06 14:50홍지후 기자

"대기업·인재, 알고리즘 등 양자 생태계 선점해야"

양자컴퓨터가 물리학 실험실 단계를 넘어 실질적인 산업 도입 단계로 진입하고 있다는 진단이 나왔다. 기술적 난제였던 오류 정정(QEC) 분야에서 글로벌 빅테크 중심의 성과가 잇따르면서 제2차 부흥기를 맞이하고 있다는 분석이다. 이근우 오리엔텀 부사장(CSO)은 6일 서울 웨스틴 파르나스에서 열린 'AI페스타26 퀀텀 포럼'을 통해 글로벌 양자컴퓨팅 최신 기술 동향과 산업 실증 사례를 공유하고 한국의 선제적인 생태계 구축 필요성을 강조했다. 이 부사장은 "2019년 구글이 53큐비트 프로세서로 양자 우월성을 발표한 이후 기대감이 치솟았으나, 양자 오류 문제로 인해 한동안 침체기를 겪었다"며 "그러나 최근 1~2년 사이 큐비트 수 확장과 오류 정정을 결합한 칩셋이 대거 등장하면서 다시 강력한 전환점을 맞고 있다"고 설명했다. 실제로 글로벌 시장에서는 초전도 큐비트 기반의 구글 '윌로우'를 비롯해 마이크로소프트의 위상 큐비트 칩 '마요라나 1', 아마존웹서비스(AWS)의 캣 큐비트 기반 '오셀롯' 등 하드웨어 아키텍처 다변화와 오류 정정 기술 혁신이 동시다발적으로 진행 중이다. 이 부사장은 현재의 노이즈 중간단계(NISQ)를 지나 논리 큐비트 중심의 완전 오류정정 양자컴퓨터(FTQC) 시대가 향후 2~3년 내 본격화될 것으로 내다봤다. 산업계 활용 속도도 빨라지고 있다. 이 부사장은 "완전한 양자컴퓨터 상용화 이전이라도 고전 슈퍼컴퓨터와 양자 알고리즘을 결합한 하이브리드 연산 방식을 통해 최적화와 시뮬레이션 난제를 해결하는 시도가 활발하다"고 짚었다. 글로벌 물류 기업들은 경로 최적화에 착수했으며, JP모건·HSBC 등 글로벌 금융사는 이상 거래 탐지와 포트폴리오 최적화, 파생상품 가격 결정 등에 양자 알고리즘을 적용하고 있다. 오리엔텀 역시 국내외 금융기관 및 산학 연구진과 협력해 양자 금융 알고리즘과 소프트웨어 플랫폼 개발에 집중하고 있다. 고가의 양자 하드웨어를 직접 구축하기 어려운 금융 환경을 고려해 자체 에뮬레이터 '타이타늄큐'와 양자-고전 하이브리드 연산 미들웨어 '아톰큐'를 개발, 국민은행 등과 파생상품 평가 실증 과제를 수행 중이다. 이 부사장은 한국 양자 산업 생태계에 대한 쓴소리도 아끼지 않았다. 그는 "해외 주요 기업들은 7~8년 전부터 양자 기술 실증에 선제적으로 뛰어들었지만, 국내 대기업들은 시장이 성숙한 뒤 진입하겠다는 관망세를 유지하는 경우가 많다"고 지적했다. 이어 "양자 하드웨어를 직접 제작하는 데는 막대한 자본이 들지만, 특정 산업 문제를 해결하는 양자 알고리즘과 소프트웨어 개발은 적은 비용으로도 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 영역"이라며 "지금 당장 국내 유수 기업과 청년 연구 인력들이 알고리즘 생태계에 뛰어들어 다가올 양자 전환기(Quantum Shift)에 대비해야 한다"고 당부했다.

2026.10.06 13:14진성우 기자

[소외된 SW ㊦] GPU·모델만으론 부족…AI 투자, '돈 버는 SW'로 이어져야

정부가 인공지능(AI)을 국가 핵심 성장동력으로 내세워 대규모 투자를 확대하는 가운데, 정책 무게중심을 인프라와 기술 확보에서 국내 소프트웨어(SW) 기업의 사업화와 성장으로 넓혀야 한다는 목소리가 커지고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 AI 모델 확보에 그치지 않고 산업별 서비스와 솔루션 개발, 실제 구매와 운영까지 이어지는 시장을 만들어야 AI 투자가 국내 SW 산업 경쟁력으로 확산될 수 있다는 지적이다. 4일 업계에 따르면 국내 SW 기업들은 정부의 AI 투자 확대에 맞춰 기존 공공SW 구매와 계약, 과금 체계를 AI 시대에 맞게 재설계해야 한다고 요구하고 있다. AI 기술을 적용한 제품이 빠르게 늘고 있지만, 기존 구축형 SW를 전제로 만들어진 예산·계약 제도가 그대로 유지되면서 새로운 제품과 서비스의 시장 진입을 가로막을 수 있다는 전망 때문이다. 특히 AI에 맞는 새로운 과금 체계가 필요하다는 목소리가 나온다. 기존 공공SW 사업은 제품이나 시스템을 도입하는 자산 취득 방식이 중심이지만 AI 서비스는 사용량에 따라 비용을 지불하는 토큰 기반 과금 등 새로운 방식이 확산되고 있다고 알려졌다. 현행 국가계약 체계가 이를 충분히 반영하지 못하면 우수한 AI 서비스가 등장해도 공공시장에서 실제 구매로 연결하기 어렵다는 설명이다. 한 SW 업계 관계자는 "AI는 사용한 만큼 비용을 내는 토큰 방식 등으로 과금 체계가 바뀌어야 하는데 우리나라 예산은 자산취득비로 잡히는 경우가 많다"며 "AI 강국으로 가고자 한다면 그 방향에 맞춰 제도도 함께 바뀌어야 한다"고 말했다. 이어 "기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 활성화 정책에서 충분한 성과를 내지 못했던 방식을 AI에서도 그대로 답습해선 안 된다"고 덧붙였다. 단순히 AI 기술 개발을 지원하는 것을 넘어 실제 산업별 수요와 연결하는 정책도 필요하다는 지적도 나온다. 기업이 제조·금융·물류·공공 등 각 산업의 업무에 적용할 AI 서비스를 개발하더라도 이를 구매하고 지속적으로 사용하는 고객이 없다면 정부 지원이 일회성 기술개발이나 실증에 그칠 수 있어서다. 실제 공공 AI 사업에서도 기술과 실제 구매 사이의 간극이 나타나고 있다. 최근 한국상용인공지능소프트웨어협회가 주최한 포럼에선 30억원 규모 공공사업에서 비정형 데이터 처리에 배정된 예산이 3000만원에 그친 사례가 제시됐다. AI 제품·서비스 확인 제도 역시 마련됐지만 발주기관과 사업자의 인지도가 낮아 실제 사업에선 인프라와 플랫폼, 데이터, 응용SW 등이 다시 하나의 사업으로 묶여 발주되는 경우가 있다는 지적이 나왔다. SW 기업이 AI 사업을 통해 기술과 제품을 축적할 수 있는 구조도 과제로 꼽힌다. 공공사업을 한 차례 수주해 구축 실적을 확보하더라도 사업 종료 이후 운영 경험과 데이터가 자산화되지 않는다면 다음 제품 개발과 재구매로 연결되기 어렵다는 우려다. 업계에선 공공사업이 끝난 뒤 개발한 코드나 로직을 기업 자산으로 활용하기 어려운 현재 구조 역시 개선할 필요가 있다고 지적한다. 김숙경 KAIST 교수도 국내 SW 산업이 단순히 프로젝트를 수행하는 기업에서 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 쌓는 제품 기업으로 전환해야 한다고 강조했다. AI 기술 자체가 빠르게 평준화될수록 기능 구현만으로 차별화하기 어려워지고 고객 업무에 대한 이해와 데이터, 운영 경험 등이 실제 제품 경쟁력을 좌우할 수 있다는 것이다. 이를 위해 정부 지원 역시 기술 개발이나 일회성 사업 수주를 넘어 실제 제품이 시장에서 반복적으로 판매되는 단계까지 연결돼야 한다고 주장했다. 김 교수는 정부와 산업이 기술 투자에서 시장 형성으로, 단년도 프로젝트에서 지속적인 운영으로, 맞춤형 시스템통합(SI)에서 제품 중심으로 정책과 사업 구조를 전환해야 한다고 제언했다. 국내 공공 레퍼런스를 확보하는 데 그치지 않고 같은 제품을 다른 고객과 해외시장에서도 반복 판매할 수 있는 구조를 만들어야 한다는 설명이다. SW의 가격과 유지보수 대가를 현실화하는 문제도 함께 풀어야 할 과제로 꼽힌다. 업계에선 AI 기술검증(PoC)을 늘리는 것보다 이미 도입된 제품을 지속적으로 운영하고 개선할 수 있도록 유지보수 요율을 현실화하는 것이 기업의 기술 축적에 도움이 된다는 목소리가 나온다. 제품 가격을 사실상 0원으로 책정하고 인력 투입 비용만 받는 사례까지 발생하는 현재 구조에선 기술력을 갖춘 SW 기업이 지속적으로 연구개발에 투자하기 어렵다는 지적이다. 내년도 AI 예산 확대의 성과를 GPU 확보량이나 모델 개발 건수뿐 아니라 이를 활용해 성장한 국내 SW 제품과 기업으로 평가해야 한다는 게 업계의 요구다. AI 기술을 산업 현장에서 활용하는 응용SW 기업이 실제 고객을 확보하고 운영 경험을 쌓아 다시 제품을 고도화하는 구조가 형성돼야 정부의 AI 투자가 산업 전반으로 확산될 수 있다는 것이다. AI 3대 강국이라는 목표 달성 역시 좋은 기술을 빠르게 따라가는 것만으로는 충분하지 않으며 고객 문제를 해결하는 기업과 제품이 지속적으로 성장하는 생태계가 필요하다는 지적이 나온다. 업계 관계자는 "AI에 많은 예산을 투입하는 것만으로 국내 SW 산업의 경쟁력이 높아지는 것은 아니다"라며 "기업이 실제 제품을 판매하고 운영 경험을 쌓아 다시 투자할 수 있도록 AI 투자가 시장 형성으로 이어지는 구조를 만들어야 한다"고 밝혔다.

2026.10.04 09:06한정호 기자

"AI 예산만 늘려선 강국 못 된다…공공SW 조달 구조 바꿔야"

정부의 인공지능(AI) 투자를 국내 소프트웨어(SW) 산업 경쟁력으로 연결하기 위해선 단발성 구축과 실증 중심 공공SW 사업 구조에서 벗어나, 기업에 운영 경험과 데이터가 축적되고 반복 구매로 이어지는 생태계를 만들어야 한다는 제언이 나왔다. 김숙경 KAIST 교수는 2일 더그랜드롯데 서울에서 열린 '2026 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼'에서 "우리가 프론티어 모델을 가진다고 AI 3대 강국이 되진 않는다"며 "기존 생태계와 기업, 산업 없이는 그 위에 AI가 올라갈 수 없다"고 밝혔다. 김 교수는 정부가 AI 분야에 대규모 예산을 투입하고 있지만 기존 SW 산업과 기업의 경쟁력이 뒷받침되지 않으면 투자 효과를 산업 전반으로 확산하기 어렵다고 진단했다. AI 역시 실제 산업과 서비스에 적용되는 과정에선 SW 애플리케이션을 기반으로 구현되는 만큼 인프라와 모델뿐 아니라 이를 활용하는 SW 생태계에 대한 투자가 함께 이뤄져야 한다는 설명이다. 특히 정부와 공공기관에서 늘어나고 있는 AI 개념검증(PoC)과 연구개발(R&D) 사업이 실제 구매와 운영으로 연결되는 구조를 만들어야 한다고 강조했다. 현재는 기술 검증이나 구축 단계에서 사업이 끝나는 경우가 많아 기업이 운영 과정에서 데이터를 확보하고 제품을 개선한 뒤 재구매로 이어지는 선순환 구조를 만들기 어렵다는 지적이다. 공공SW 발주 구조도 문제로 지목했다. 사업 규모가 커질수록 이를 수행할 수 있는 기업이 제한되고 중소 SW 기업의 참여 기회가 줄어드는 만큼 대규모 사업을 기능별·단계별로 나누는 방식으로 조달 구조를 전환할 필요가 있다는 주장이다. 김 교수는 "공공SW 시장이 발주기관의 위험 회피와 상세 제안요청서(RFP), 공급기업의 수주 중심 사업과 낮은 마진, 제품화 투자 부족이 맞물리는 '공동진화 함정'에 빠졌다"고 진단했다. 이와 관련해 기존 단발성 일괄발주에서 '진화형 모듈 조달'로 전환하는 방안을 제시했다. 여러 기관의 공통 수요를 모으되 한 기업에 사업 전체를 맡기지 않고 복수 공급자가 경쟁하도록 하고 업무를 작은 단위로 나눠 PoC와 파일럿을 거쳐 실제 운영으로 연결하는 방식이다. 성과와 운영 경험을 다음 구매에 반영해야 한다는 입장이다. 그는 "단발성 대형 발주가 아니라 서로가 학습·경쟁하면서 반복 구매될 수 있는 유기적인 조달 생태계가 굉장히 중요하다"고 말했다. AI처럼 결과를 사전에 예측하기 어려운 사업에 대해선 기존 확정가격 중심의 계약 방식에서 벗어나 사업의 불확실성에 따라 계약과 가격, 보상 방식을 달리하고 성과가 입증된 기업에 인센티브를 제공하는 방안도 제안했다. SW 기업의 사업 방식에도 변화가 필요하다고 봤다. 고객마다 시스템을 새로 구축하는 프로젝트 중심 기업에서 벗어나 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 지속적으로 쌓는 제품기업으로 전환해야 한다는 것이다. 김 교수는 AI 기술이 평준화될수록 도메인과 데이터, 연결성, 운영 경험, 신뢰, 반복성 등 제품 자체에 축적되는 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 김 교수는 "AI 강국의 조건은 좋은 기술을 빨리 따라가는 능력만으로 충분하지 않다"며 "결국 고객의 고통점을 해결하는 기업과 제품이 계속 성장할 수 있는 생태계여야 한다"고 강조했다. 정부는 AI 중심의 정책·사업 재편이 기존 SW 기업의 공공시장 참여 기회를 축소하는 방향으로 이어지지는 않을 것이라고 봤다. AI와 SW를 별개 산업으로 나누기보다 AI를 SW의 한 분야로 보고 관련 정책과 제도를 함께 살펴보고 있다는 입장이다. 권오민 과학기술정보통신부 과장은 "AI와 SW를 어떻게 구분해서 바라볼 것인지부터 고민할 필요가 있다"며 "정부 사업도 변화에 맞춰 재편해 나가면서 현장의 의견을 정책에 잘 반영하겠다"고 밝혔다.

2026.10.02 10:44한정호 기자

"AI 경쟁력 높이려면 인프라·클라우드 함께 키워야"

정부와 국회, 인공지능(AI)·클라우드 업계가 AI 경쟁력을 높이기 위해 모델뿐 아니라 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드·플랫폼을 아우르는 산업 생태계를 함께 키워야 한다고 입을 모았다. 김봉균 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) 회장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 영상 개회사를 통해 "AI 경쟁력은 AI 모델만으로 완성되지 않는다"고 강조했다. 김 회장은 "대규모 AI 서비스를 안정적으로 구현하고 확장하기 위해선 그래픽처리장치(GPU)와 AI 데이터센터를 비롯한 강력한 컴퓨팅 인프라, 이를 효율적으로 연결하고 운영하는 클라우드와 플랫폼, 실제 산업 현장에서 활용되는 서비스가 유기적으로 연결돼야 한다"고 말했다. 이어 "이제 클라우드는 AI를 지원하는 하나의 기술을 넘어 AI 산업의 성장과 혁신을 가능하게 하는 핵심 기반"이라며 "AI와 클라우드가 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 만들고 우리 기업의 기술과 서비스가 글로벌 시장으로 확장될 수 있도록 산업계와 정부를 연결하는 역할을 충실히 하겠다"고 밝혔다. 정부도 AI 산업 확산을 위한 인프라와 소프트웨어 생태계의 중요성을 강조했다. 권은태 과학기술정보통신부 인공지능전환지원과장은 "AI가 산업 현장에서 제대로 활용되고 확산되기 위해선 우수한 AI 모델뿐 아니라 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드와 플랫폼, 다양한 산업 수요에 맞는 AI 서비스와 소프트웨어 생태계가 함께 발전해야 한다"고 말했다. 그러면서 AI 기업과 클라우드·인프라·소프트웨어 기업 간 협력도 주문했다. 그는 "AI 전환의 성과가 산업 전반으로 확산될 수 있도록 필요한 정책적 지원과 산업 기반 조성에 지속적으로 힘쓰겠다"며 "우리나라가 AI 시대의 기술 경쟁력을 확보하고 새로운 산업과 시장을 만들어갈 수 있도록 민간과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 밝혔다. 최형두 국민의힘 의원도 영상 축사를 통해 글로벌 AI 인프라 경쟁에 대응하기 위한 제도적 지원 필요성을 강조했다. 최 의원은 "전 세계 주요국과 빅테크 기업들이 AI 주권과 컴퓨팅 인프라를 선점하기 위해 치열한 총력전을 벌이고 있다"며 "산업 간 경계를 허무는 융합 전략과 초거대 연산을 감당할 차세대 클라우드 인프라, 지속 가능한 디지털 생태계 구축 방안에 대한 논의가 중요하다"고 말했다. 이어 "현장의 혁신 노력이 제도와 규제라는 벽에 가로막히지 않도록 온 힘을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.01 10:48한정호 기자

LG CNS, 글로벌 AI·SW 기업 투자 나선다…美 제너럴 애틀랜틱과 맞손

LG CNS가 글로벌 투자사 제너럴 애틀랜틱과 손잡고 기업용 소프트웨어(SW)와 인공지능(AI) 기업 투자에 나선다. 안정적인 수익을 창출할 수 있는 엔터프라이즈 SW 자산을 확보하고 기존 AI 전환(AX) 역량과 결합해 글로벌 사업 확대에 나선다는 전략이다. LG CNS는 제너럴 애틀랜틱과 공동투자 파트너십을 체결하고 글로벌 엔터프라이즈 기술 기업을 대상으로 투자를 추진한다고 1일 밝혔다. 양사는 미국 현지시간 지난달 24일 뉴욕 제너럴 애틀랜틱 본사에서 공동투자 협약을 체결했다. 체결식에는 현신균 LG CNS 사장과 마틴 에스코바리 제너럴 애틀랜틱 공동 사장 겸 글로벌 성장 자산 총괄 등 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약에 따라 양사는 기업용 SW와 AI 분야에서 유망한 엔터프라이즈 기술 기업을 공동으로 발굴하고 투자 가능성을 검토할 방침이다. 구체적인 투자 규모와 조건은 투자 대상 기업이 확정되는 시점에 건별로 공개할 예정이다. 제너럴 애틀랜틱은 올해 6월 말 기준 운용자산이 1300억 달러(약 175조원)에 달하는 글로벌 투자회사다. 미국 뉴욕 본사를 비롯해 전 세계 20개국에서 900명 이상의 임직원이 근무하고 있으며 45년 이상 기술 기업 투자 경험을 쌓아왔다. LG CNS는 자사의 AX 실행 역량과 제너럴 애틀랜틱의 투자 전문성 및 글로벌 네트워크를 결합한다는 구상이다. LG CNS가 이번 공동투자에 나선 것은 기존 IT서비스와 AX 중심의 사업 포트폴리오를 엔터프라이즈 SW까지 확대하기 위해서다. 제조·금융·물류·에너지 등 산업 현장의 핵심 업무를 지원하는 SW와 AI 기술을 확보해 새로운 성장 기반을 마련한다는 목표다. 특히 지적재산권(IP)을 보유한 SW 자산 확보에 초점을 맞춘다. 라이선스와 구독 등을 통해 안정적이고 반복적인 매출 기반을 강화하는 동시에 확보한 SW 기술과 고객 기반을 기존 IT서비스·AX 사업과 연계할 계획이다. 에이전틱 AI 확산도 엔터프라이즈 SW 투자를 확대하는 배경이다. AI가 기업 업무를 이해하고 스스로 판단·실행하려면 핵심 업무와 데이터를 관리하는 시스템과 연결돼야 한다. 보안과 규제 등 기업 환경의 요구사항을 충족하는 엔터프라이즈 SW의 중요성이 커질 수밖에 없다는 게 LG CNS의 판단이다. LG CNS는 향후 확보한 엔터프라이즈 SW를 활용해 해외 사업도 확대한다. 북미 시장을 중심으로 고객 기반을 넓힌 뒤 아시아·태평양 등으로 사업 영역을 확장하고 IT서비스와 AX, SW를 연계한 새로운 사업 기회를 발굴한다는 목표다. 현신균 LG CNS 사장은 "AI가 기업의 일하는 방식의 혁신을 가속화하는 가운데, 기업 핵심 업무와 데이터를 다루는 엔터프라이즈 SW의 선제적 확보는 미래 성장 기반을 다지는 중요한 모멘텀이 될 것"이라며 "제너럴 애틀랜틱과 함께 미래 성장을 좌우할 핵심 사업 기반을 확보하고 이를 LG CNS의 AX 역량과 결합해 새로운 고객 가치를 창출해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 10:01한정호 기자

서울대, 'AI반도체혁신연구소' 개소…시스템 인재 110명 양성

서울대학교가 생성형 인공지능(AI)과 피지컬 AI 시대에 맞춰 AI 반도체와 시스템 분야 실전형 연구 인재 양성에 착수한다. 서울대는 29일 오전 관악캠퍼스 반도체공동연구소 설계연구관 도연홀에서 'AI반도체혁신연구소' 개소식을 열고 본격 운영을 시작했다고 밝혔다. 최근 AI 기술이 데이터센터를 넘어 로봇, 모빌리티, 온디바이스 기기 등으로 빠르게 확산하면서 단순 칩 설계를 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 시스템 최적화 역량이 핵심으로 떠올랐다. 소자·회로·아키텍처·컴파일러·시스템 소프트웨어·AI 알고리즘이 유기적으로 맞물려야 최상의 전력 효율과 성능을 낼 수 있기 때문이다. AI반도체혁신연구소는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '산학연계 AI반도체 선도기술 인재양성 사업' 수행기관으로 선정됐다. 서울대는 2026년부터 2031년까지 5년간 총 110억원 정부 지원을 받는다. 매년 20명 이상, 총 110명 이상 석·박사급 인재를 양성할 계획이다. 연구소는 류수정 소장을 중심으로 총 5개 연구센터를 가동한다. 주요 협력기업은 LG전자, 퓨리오사AI, 아날로그AI, 제노스큐브 코리아, 스퀴즈비츠 등이다. 연구소는 협력기업이 제시한 실제 산업 현장 기술 문제를 연구과제로 전환하고, 참여 학생들이 반도체 설계부터 구현, 검증까지 전 과정을 직접 수행하도록 운영한다. 산학 공동연구와 기업 파견, 기술교육, 연수 프로그램도 병행한다. 류수정 AI반도체혁신연구소장은 "대학의 연구 인프라와 기업의 실제 문제, 데이터, 플랫폼을 밀접하게 연결해 교육과 현장 경험이 선순환하는 인재양성 체계를 구축하겠다"고 말했다. 이혁재 AI반도체대학원 사업단장역시 "반도체공동연구소의 팹과 설계 인프라, AI반도체대학원 역량을 결합해 산학협력 효과를 극대화하겠다"고 밝혔다.

2026.09.29 17:04전화평 기자

AI 모델 성능만으론 부족…CTO들이 꼽은 경쟁력은 최적화

국내 주요 기술기업의 최고기술책임자(CTO)들이 인공지능(AI) 에이전트 확산으로 AI 산업의 경쟁 축이 단순 모델 성능에서 추론 비용과 인프라 효율성으로 빠르게 이동할 것이란 전망을 내놨다. AI 반도체와 모델이 다양해지면서 특정 하드웨어의 성능만 높이기보다 모델부터 반도체, 소프트웨어, 실제 워크로드까지 함께 최적화하는 역량이 중요해질 것이란 분석이다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 29일 서울 코엑스에서 열린 래블업 기술 컨퍼런스 'lab | up > /conf/6'에서 "AI 시장의 무게중심이 학습에서 추론으로 빠르게 이동하고 있다"며 "추론 시장에서는 결국 비용을 얼마나 절감할 수 있느냐가 중요하다"고 밝혔다. 그는 AI 활용처가 늘어날수록 단일 반도체가 모든 요구를 충족하기 어려워질 것으로 내다봤다. 빠른 응답 속도가 필요한 서비스가 있는 반면, 비용 효율성이 중요한 서비스도 있어 워크로드에 따라 필요한 반도체와 인프라 구성이 달라진다는 설명이다. 이 CTO는 "AI 반도체는 속도와 전력 효율, 비용 등 모든 지표를 동시에 최고 수준으로 끌어올리기 어렵다"며 "각 요소가 트레이드오프 관계에 있는 만큼 목표로 하는 AI 서비스에 맞춰 전략적으로 선택해야 한다"고 말했다. AI 모델 개발 단계에서도 추론 최적화가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이활석 업스테이지 CTO는 엔비디아·AMD·퓨리오사AI 등 서로 다른 AI 반도체를 활용하면서 범용적인 최적화만으로는 한계가 있다고 설명했다. 모델이 실제 어떤 서비스에서 어떻게 사용되는지까지 파악해야 하드웨어 성능을 제대로 끌어낼 수 있다는 진단이다. 이활석 CTO는 "애플리케이션 정보가 칩까지 흘러가야 경쟁력이 생길 수 있다"며 "워크로드 성격부터 고객의 특성, 칩의 특성까지 각 레이어를 연결해 AI를 최적화해야 한다"고 말했다. 모델과 반도체 사이를 연결하는 최적화 기술의 역할도 커질 전망이다. 김태호 노타AI CTO는 데이터 보안과 비용, 특정 업무에 특화된 AI 수요 등으로 향후 AI 생태계가 더욱 다변화될 것으로 내다봤다. 다양한 모델을 서로 다른 AI 반도체에서 효율적으로 구동할 수 있도록 연결하는 기술이 중요해진다는 설명이다. 그러면서 AI가 기존 기술을 조합해 모델을 최적화하는 능력은 빠르게 향상되고 있지만, 새로운 모델 구조와 워크로드에 맞는 최적화 기법을 만드는 데는 여전히 한계가 있다고 봤다. 인프라 운영 단계에선 서로 다른 하드웨어와 워크로드의 조합이 급증하는 양상이 새로운 병목으로 꼽혔다. 김준기 래블업 CTO는 오케스트레이션 미들웨어가 하위의 다양한 하드웨어와 상위의 워크로드·애플리케이션을 연결해야 하는 만큼 지원해야 할 조합 자체가 빠르게 늘어나고 있다고 짚었다. 김 CTO는 "AI 하드웨어와 워크로드가 다양해지면서 이를 연결해야 하는 조합도 빠르게 늘고 있다"며 "결국 얼마나 다양한 조합과 실제 서비스 환경, 사용자 시나리오에서 검증했는지가 중요해질 것"이라고 말했다. 이날 CTO들은 AI 추론 효율을 높이기 위해 어느 하나의 기술만 개선해선 한계가 있다고 입을 모았다. 모델과 소프트웨어, 메모리와 AI 반도체, 오케스트레이션에 이르는 각 영역을 실제 서비스의 특성에 맞춰 연결하는 역량이 AI 인프라 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. 이진원 CTO는 "AI 기술이 빠르게 고도화되면서 앞으로는 AI를 위한 모델과 사람이 사용하는 모델이 서로 다른 방향으로 발전할 수 있다"며 "이를 뒷받침하는 AI 인프라 역시 용도에 따라 분리되는 시대가 올 것"이라고 전망했다.

2026.09.29 13:04한정호 기자

"복잡한 제품 개발 간소화"…매스웍스, 매트랩·시뮬링크 업데이트

매스웍스가 복잡한 제품 설계와 검사 과정을 간소화하기 위해 솔루션을 업그레이드했다. 매스웍스는 '매트랩'과 '시뮬링크' 새 버전인 '릴리즈 2026b'를 29일 발표했다. 이번 버전은 설계 구성 관리와 AI 기반 외관 검사, 소프트웨어(SW) 테스트 자동화 기능을 강화했다. 새 버전에 추가된 '시뮬링크 배리언트 매니저'는 공통 모델 바탕으로 만든 여러 설계안과 제품 구성을 관리하는 도구다. 개발팀이 제품군별 설계 정보를 일관되게 관리하고 변경 사항을 추적하며 협업할 수 있도록 지원한다. '비주얼 인스펙션 툴박스'는 AI와 영상 처리 기술을 활용해 제조 현장 외관 검사 자동화를 돕는다. 이상 탐지와 결함 위치 식별, 치수 측정 등을 지원해 검사 애플리케이션 개발과 배포 과정을 간소화한다. SW 검증에는 '폴리스페이스 테스트 서버'가 새로 도입됐다. 내장된 SW 테스트를 자동화하고 전체 코드 중 테스트로 확인한 범위를 분석할 수 있다. 이를 통해 수작업 검증 부담을 줄이고 SW 품질 관리와 규정 준수를 지원한다. 매스웍스는 새 버전에 AI 모델을 활용하는 기능도 확대했다. '딥러닝 툴박스'에는 시간 흐름에 따라 쌓이는 데이터를 다루는 '타임 시리즈 모델러' 앱을 추가했다. 매트랩과 시뮬링크에서 파이토치 모델을 함께 실행하는 기능도 지원한다. 센서 정보를 활용하는 인식 시스템 개발도 지원한다. 새로 추가한 '포인트 클라우드 툴박스'는 라이다와 카메라와 레이다 등을 활용하는 개발 작업을 돕는다. 로봇과 자동화, 운송 분야 애플리케이션에 활용할 수 있다. 매스웍스는 기존 제품의 작업 편의성도 개선했다. 매트랩은 구글 시트 연동과 패키지 관리 기능 등을 통해 데이터 접근성과 프로젝트 관리를 강화했다. 시뮬링크는 모델을 다시 빌드하지 않고 재사용하는 기능과 '시뮬링크 코파일럿'의 AI 기반 성능 분석 정보를 제공한다. 특히 항공우주 분야에서는 위성군 설계와 달 탐사 등 임무 설계·분석 기능을 확대했다. 음향 시스템의 모델링과 평가 기능을 강화하고 통계 분석 도구에는 측정 시스템의 변동성과 실험 결과를 분석하는 대화형 앱을 추가했다. 아비나시 네헤미아 매스웍스 설계 자동화 부문 제품 관리 및 마케팅 총괄은 "릴리즈 2026b는 엔지니어링 팀이 설계, 시뮬레이션, 테스트, 배포 워크플로를 연결할 수 있도록 지원한다"며 "이를 통해 복잡성을 관리하는 데 드는 시간을 줄이고 개념 단계에서 실제 제품화 단계까지 보다 신속하게 진행할 수 있다"고 밝혔다.

2026.09.29 09:22김미정 기자

하정우 부위원장, AI 현장 소리 직접 듣는다…정책 토크쇼 개최

국가인공지능전략위원회(이하 국가AI전략위)가 인공지능(AI) 산업 현장 애로사항과 정책 제안을 직접 듣는 소통의 장을 마련한다. AI페스타 조직위원회는 서울 강남구 코엑스 C홀 메인무대에서 열리는 'AI 페스타26'에서 AI 산업 정책 토크쇼를 개최한다고 28일 밝혔다. 선정된 참가자에게는 페이스사인 사전등록과 행사장 출입 방법을 별도로 안내할 예정이다. 참가 신청 마감은 28일. 오는 10월 6일 진행하는 이번 토크쇼에는 하정우 국가AI전략위 부위원장이 참석해 AI 기업과 산업계 관계자들의 의견을 청취하고 AI 산업 발전을 위한 정책 방향을 논의할 예정이다. '현장의 목소리, 정책이 됩니다-AI 산업계와 함께 묻고 답하다'는 주제로 진행될 이번 토크쇼에서는 AI 기술 개발과 사업화 과정에서 발생하는 규제·인프라·인재·데이터 활용 등의 과제를 중심으로 현장의 목소리를 수렴한다. 참가자들은 현장에서 체감하는 애로사항과 정책 건의, 국내 AI 산업의 경쟁력 강화를 위한 제안을 자유롭게 제시할 수 있다. 국가AI전략위는 행사 전 접수된 질문과 제안을 비롯해 토크쇼에서 논의된 의견을 향후 AI 정책 검토와 과제 발굴을 위한 기초자료로 활용할 계획이다. 특히 AI 기술 경쟁이 거대언어모델과 서비스 개발을 넘어 고성능 컴퓨팅 인프라, 전력, 데이터, 전문인력, 투자와 제도 환경 등 산업 생태계 전반으로 확대되는 상황에서, 현장과 정책 당국 간 접점을 넓히는 자리가 될 전망이다. AI페스타 26은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타 조직위원회가 주관하며 다음 달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 이번 행사는 'AI 위크 2026'의 핵심 행사로, 인공지능 기술의 최신 동향과 산업 생태계의 흐름을 한눈에 조망할 수 있는 종합 AI 축제다. 단순한 기술 전시를 넘어 AI 기업, 연구기관, 수요기업, 투자자(VC), 일반 참관객 등 생태계 구성원 전체가 한자리에 모여 실질적인 비즈니스 창출과 기술 교류를 도모하는 소통의 장으로 꾸며진다. 전시 현장에서는 유망 AI 스타트업부터 중견·대기업들이 대거 참여해 생성형 AI, 대규모 언어모델(LLM), 산업 특화 AI 솔루션 등 혁신적인 기술과 융합 서비스들을 선보일 예정이다. 또한 참관객들이 일상과 산업 생태계를 혁신하고 있는 AI 기술을 직접 체감할 수 있는 다채로운 체험형 부스도 마련된다. 한 업계 관계자는 "국내 AI 기업들은 기술 개발뿐 아니라 컴퓨팅 인프라 확보, 데이터 활용, 전문인력 수급, 사업화와 해외 진출 등 복합적인 과제를 안고 있다"며 "현장의 구체적인 어려움이 정책에 충실히 반영돼 기업이 체감할 수 있는 지원과 예측 가능한 제도 환경으로 이어지기를 기대한다"고 말했다.

2026.09.28 13:16남혁우 기자

모빌린트, LG·두산·대동과 '온디바이스 AI 칩' 공동 개발

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 모빌린트가 LG전자, 두산로보틱스, 대동과 손잡고 로봇 및 가전에 탑재될 차세대 온디바이스 AI 반도체 기술 개발에 착수한다. 모빌린트는 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업'의 총 4개 주요 과제에 참여한다고 28일 밝혔다. 이번 사업은 국내 AI 반도체 기업과 수요 기업이 밀접하게 협력해 산업별 제품에 필요한 반도체를 개발하고 실증하는 국가 연구개발(R&D) 프로젝트다. 개발 단계부터 수요기업의 실제 제품 적용과 연계해 향후 상용화 기반을 확보하는 데 목적이 있다. 이번 과제에서 모빌린트는 LG전자의 휴머노이드, 두산로보틱스의 협동로봇, 대동의 무인 농작업 로봇 과제에서 각각 AI 반도체 개발 세부 과제를 주관한다. 또한 LG전자와 함께 진행하는 AI홈 분야 과제에는 공동연구개발기관으로 참여해 가전제품에 특화된 온디바이스 AI 기술을 구현한다. 모빌린트는 완성된 칩을 기반으로 판로를 개척하던 기존 방식에서 벗어나, 기술 개발 초기부터 수요기업이 제시하는 요구 사양에 맞춰 AI 반도체를 설계하고 실제 기기 환경에서 적용·검증하는 구조를 추진한다. 세부적으로 LG전자의 휴머노이드 과제에서는 로봇이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하는 온디바이스 AI 가속기를 개발한다. 두산로보틱스의 협동로봇 과제에서는 차세대 로봇용 AI 반도체와 소프트웨어 개발도구(SDK)를 구축해 로봇 플랫폼 연계성을 검증한다. 대동의 무인 농작업 로봇 과제에서는 농업 현장의 복잡한 환경을 인식하고 자율 작업을 가능하게 하는 AI 반도체 및 개발 환경을 구현한다. 특히 휴머노이드, 협동로봇, 무인 농기계는 AI가 주변 상황을 인지해 정교한 물리적 움직임으로 연결하는 '피지컬 AI'라는 공통점을 갖는다. 국산 NPU가 피지컬 AI 시장의 초기 단계부터 실제 제품 요구사항에 맞춰 개발·실증된다는 점에서 산업적 의의가 크다. 또한 LG전자와 함께하는 AI홈 과제에서는 제품별 성능·전력·비용 조건을 반영해 AI 기능을 기기 자체에서 효율적으로 실행할 수 있는 기반을 마련한다. 모빌린트는 자체 보유한 신경망처리장치(NPU) 기술과 소프트웨어 개발 환경을 바탕으로 수요기업의 실제 기기에서 AI 성능과 경제성을 다각도로 검증할 계획이다. 이를 통해 반도체 단위의 성능을 넘어 고객 제품이 요구하는 AI 기능을 실제로 구현할 수 있는지 입증하고, 검증 결과를 향후 고도화 및 사업화에 적극 반영할 방침이다. 신동주 모빌린트 대표는 “국산 NPU의 경쟁력은 칩 자체의 성능을 넘어 실제 제품과 서비스에서 성능과 경제성을 입증하는 데 달려 있다”며 “로봇·가전에서 데이터센터까지 각 환경에 맞는 반도체와 소프트웨어를 결합하고 적용 사례를 확보하는 것이 국산 AI 생태계 성장과 해외 시장 진출의 기반이 될 것”이라고 밝혔다.

2026.09.28 10:59전화평 기자

[AI는 지금] 中, 소프트웨어 산업 판 바꾼다…2030년까지 개발·서비스 AI 전환

중국이 인공지능(AI)을 소프트웨어 개발과 제품, 서비스 전 과정에 적용하며 소프트웨어 산업 재편에 나섰다. 개발자가 AI를 보조도구로 활용하는 수준을 넘어 코드 생성·테스트·유지보수부터 기업용 서비스까지 AI가 직접 참여하는 구조로 바꾸고 제조·금융·의료 등 주요 산업으로 확산한다는 구상이다. 25일 대한무역투자진흥공사(KOTRA)에 따르면 중국 공업정보화부는 최근 'AI+소프트웨어 특별행동 실시방안'을 발표하고 오는 2030년까지 AI와 소프트웨어·정보기술 서비스업의 융합을 확대하기로 했다. 중국 정부는 우선 2028년까지 일정 규모 이상 소프트웨어 기업 2만 개사로 AI 활용을 확대한다. 소프트웨어 기업의 지능화 기술개조 프로젝트 100건을 추진하고 주요 산업에서 AI 에이전트 소프트웨어 대표 적용 사례 100건도 구축한다. 우수 오픈소스 프로젝트는 5개 이상 육성할 계획이다. 특히 중국 정부는 소프트웨어 개발 방식부터 AI 중심으로 바꾼다는 계획이다. AI 기반 프로그래밍 도구를 고도화해 코드 작성뿐 아니라 테스트와 오류 탐지, 운영·유지보수 등 개발 전 과정에 적용하도록 유도한다는 방침이다. 또 AI 개발도구를 제조·금융·의료 등 주요 산업으로 확산하고 기존 시스템의 취약점 탐지와 위험 평가에도 활용할 계획이다. 중국 정부는 기초·산업 소프트웨어의 AI 전환도 추진한다. 운영체제(OS)와 데이터베이스(DB) 등 기초 소프트웨어에는 AI 모델과 에이전트 관리, 성능 최적화 기능 등을 접목하고, 컴퓨터지원설계(CAD), 컴퓨터지원공학(CAE), 전자설계자동화(EDA) 등 산업용 소프트웨어에도 AI 활용을 확대할 예정이다. 중국 정부는 AI 도입으로 소프트웨어 개발 방식뿐 아니라 제품과 서비스 형태도 달라질 것으로 보고 있다. 이를 위해 단순히 기존 소프트웨어에 AI 기능을 추가하는 데 그치지 않고 개발부터 운영, 서비스 제공 방식까지 전반을 바꿀 계획이다. 더불어 AI 에이전트도 별도 소프트웨어 시장으로 키워나갈 예정이다. 범용 에이전트뿐 아니라 특정 산업과 업무에 특화된 전문 에이전트를 육성하고 기업의 기존 정보시스템과 연동할 수 있는 개발·운영 환경도 마련할 계획이다. 소프트웨어 기업의 사업모델 변화도 이번 정책에 포함됐다. 프로그램이나 라이선스를 판매하는 기존 방식에서 벗어나 AI 모델과 데이터, 에이전트 등을 지속적으로 제공하는 서비스 중심 구조로 전환하도록 지원하는 것이 골자다. 이에 따라 중국 소프트웨어 시장의 경쟁 기준도 달라질 것으로 예상된다. 자체 프로그램 개발 역량을 넘어 고객 데이터를 활용해 AI를 실제 업무에 적용하고 지속적으로 운영할 수 있는 능력이 중요해질 가능성이 커져서다. 중국 정부는 중소 소프트웨어 기업과 스타트업 육성도 병행한다. 특히 AI 중소기업 창업지원 프로그램을 통해 특정 산업과 업무에 특화된 경량형 소프트웨어 기업을 지원하고 전문성·정밀성·독창성·혁신성을 갖춘 '전정특신 소거인' 기업 육성도 확대할 방침이다. 지방정부 차원의 인프라 지원도 추진한다. 여건을 갖춘 지역에는 'AI+소프트웨어' 혁신·창업 집적구역을 조성하고 입주 기업에 사무공간과 컴퓨팅 자원을 함께 제공할 계획이다. KOTRA 관계자는 "지방정부가 사무공간과 컴퓨팅 자원을 함께 지원하면 AI 스타트업의 초기 인프라 부담을 낮출 수 있다"며 "지역별 AI 산업단지와 컴퓨팅센터, 소프트웨어 산업정책의 연계도 더 활발해질 가능성이 있다"고 말했다. 이번 정책으로 중국의 AI 육성 범위는 반도체와 데이터센터, 대규모언어모델(LLM)에서 실제 산업에 AI를 적용하는 소프트웨어 영역으로 더 넓어지게 됐다. 중국 정부는 오는 2030년까지 핵심 소프트웨어의 지능화 업그레이드를 추진하고 지능형 프로그래밍과 AI 에이전트, AI 기반 서비스를 새로운 성장 분야로 육성한다는 계획이다. KOTRA 관계자는 "앞으로 중국에서는 AI를 활용하는 소프트웨어 기업과 그렇지 않은 기업 간 차이가 점차 커질 수 있다"며 "소프트웨어 개발과 서비스 방식도 지금보다 훨씬 빠르게 AI 중심으로 바뀔 가능성이 있다"고 말했다.

2026.09.25 12:33장유미 기자

"AI 파편화 끝낸다"… 퀄컴, '모듈러' 품고 스냅드래곤·윈도 생태계 통합

[마우이(미국)=지디넷코리아 전화평 기자] 퀄컴이 각기 다른 인공지능(AI) 하드웨어로 인해 발생하는 소프트웨어 파편화 문제를 해결하기 위해 '통합 AI 소프트웨어 스택' 구축에 승부수를 던졌다. 데이터센터부터 로컬 PC, 초저전력 에지 디바이스까지 아우르는 스냅드래곤 전체 포트폴리오를 하나의 개발환경으로 묶겠다는 구상이다. 퀄컴은 24일(현지시간) 미국 하와이 마우이에서 열린 '스냅드래곤 서밋 2026'에서 최근 인수한 AI 소프트웨어 스타트업 '모듈러(Modular)'를 통한 차세대 AI 생태계 통합 비전을 발표했다. 크리스 래트너 퀄컴 첨단 AI 소프트웨어 총괄 부사장(전 모듈러 공동창업자 겸 CEO)은 업계가 직면한 '컴퓨트 위기'를 지적했다. 래트너 부사장은 "수많은 하드웨어 팀이 각자의 스택을 처음부터 구축해야 했고, 이는 개발자에게 큰 부담"이라며 "서로 다른 플레이어들이 하나의 공유된 스택에 모일 수 있다면 업계 전체가 한 단계 도약할 수 있을 것"이라고 강조했다. 이를 위해 퀄컴은 모듈러가 구축한 '모조(Mojo)', '맥스(MAX)', '모듈러 클라우드' 등 엔드투엔드(End-to-End) 통합 스택을 전면에 내세웠다. 가장 주목받는 것은 AI 하드웨어를 위한 고성능 프로그래밍 언어 '모조'다. 모조는 AI 연구자들이 즐겨 쓰는 파이썬(Python)의 쉬운 문법과 생산성을 유지하면서도, C++ 수준의 시스템 제어와 고성능을 제공한다. 지난달에는 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 오픈소스화된 모조 1.0 버전을 정식 공개했다. 모델 구축과 고성능 서빙을 지원하는 풀스택 프레임워크 '맥스', 대규모 인프라 운영 복잡성을 단순화하는 '모듈러 클라우드'를 통해 개발자 운영 부담을 최소화한다. 퀄컴은 통합 AI 스택을 자사 데이터센터용 가속기뿐만 아니라 스냅드래곤 전체 포트폴리오로 확대 적용하는 작업에 착수했다. 래트너 부사장은 "모듈러의 스택은 6개의 서로 다른 주요 아키텍처를 단일 스택으로 지원한다"며 "모든 개발자가 특정 하드웨어에 얽매이지 않고 확장 가능한 소프트웨어 스택의 이점을 누릴 것"이라고 밝혔다. 마이크로소프트(MS)와 협력으로 윈도 개발자 생태계 진입도 가속한다. 로건 아이어 MS 윈도 플랫폼 개발자 부사장은 영상을 통해 "윈도에서 모조를 기본으로 지원하기 위해 퀄컴 모듈러 팀과 협력하고 있다"며 "개발자는 파이썬과 유사한 문법으로 윈도에서 최적 성능을 끌어내고, 에지에서 클라우드까지 뛰어난 이식성을 확보할 수 있을 것"이라고 설명했다.

2026.09.25 05:57전화평 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

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