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정부, AI 인프라 지원 체계화한다…'고성능컴퓨팅' 운영기관 공모

정부가 국내 인공지능(AI) 기업과 연구기관을 대상으로 체계적인 고성능컴퓨팅 인프라 지원에 나선다. 8일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 최근 과학기술정보통신부와 NIPA는 올해 '고성능컴퓨팅지원 사업'을 총괄 운영할 전문 운영기관을 공개 모집하며 본격적인 사업 준비에 착수했다. 이 사업은 민간이 보유한 최신 그래픽처리장치(GPU) 자원과 국산 AI 반도체(NPU) 활용을 지원해 국내 AI 기업 및 기관의 경쟁력과 사업화 역량을 강화하는 것이 목적이다. 지난해 정부는 AI 연구·개발 연산 인프라를 확대하기 위해 정부 추경 예산을 바탕으로 이 사업을 추진해왔다. 공급사로는 삼성SDS·KT클라우드·엘리스클라우드 등 3개사를 선정했다. 올해도 추진되는 사업 총 예산 규모는 174억원이 책정됐다. 이 중 167억원은 GPU·NPU 등 연산자원 공급 비용으로, 7억원은 운영기관의 사업 운영비로 편성됐다. 사업 기간은 운영기관과의 협약 체결일부터 올해 12월 31일까지다. 특히 이번 공모를 통해 선정되는 전문 운영기관은 사업 전반을 총괄하게 된다. 공급사와 사용자 모집·선정, 자원 배분 및 사용 관리, 성과 조사와 우수 사례 발굴, 사업 정산 등 사업 운영 전 과정을 맡는다. 이번 사업을 통해 총 1천 개 내외의 국내 중소·벤처기업과 대학·병원·연구기관 등이 지원 대상이 될 예정이다. AI 모델 학습을 위한 GPU 자원뿐 아니라 국산 AI 반도체를 활용한 추론 서비스까지 포함해 기술 검증과 상용화 연계를 동시에 수행할 방침이다. 운영기관 신청 자격은 비영리기관·협단체 또는 중소기업이며 컨소시엄 구성도 가능하다. 단독 신청의 경우에도 적격 평가를 통해 운영기관으로 선정될 수 있다. 선정 평가는 사업 이해도, 고성능컴퓨팅 자원 운영 역량, 국산 AI 반도체 활용 관리 방안, 성과 관리 체계 등을 종합적으로 고려해 진행된다. 사업 추진 과정에서는 사용자와 공급사에 대한 체계적인 관리가 강조된다. 운영기관은 사용자 선정 이후 중간 점검과 결과 평가를 수행하고 GPU 사용률 관리, NPU 기반 추론 단계별 검증, 기술 지원 체계 구축 등을 통해 자원의 효율적 활용을 도모해야 한다. 아울러 정부는 사업 성과를 정량·정성적으로 평가하기 위해 설문조사와 성과 조사도 병행한다. AI 제품·서비스 개발 성과, 매출 창출, 특허·논문 실적, 투자 유치 등 사업화 지표를 중심으로 우수 성과 기업·기관을 선정해 사례집 제작과 성과 보고회도 추진할 계획이다. 운영기관 모집 공고의 사업계획서 접수는 이달 21일부터 다음 달 2일까지 진행된다. 이후 사전검토와 선정평가, 협약 체결 절차를 거쳐 다음 달 말 최종 운영기관이 확정된다. NIPA 측은 "고성능컴퓨팅 자원과 국산 AI 반도체 활용 지원을 통해 기업·연구기관이 기술 개발과 사업화에 집중할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표"라며 "전문 운영기관 운영을 통해 지원 전 과정을 체계적으로 관리하고 수요 기업의 실제 활용 성과가 산업 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 사업을 운영할 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.08 10:49한정호

보건의료연구원, 의료 현장 생성형 AI 활용 원칙 제시

한국보건의료연구원(이하 NECA)은 의료현장에서 빠르게 확산되고 있는 생성형 인공지능(AI)에 대해 'AI를 잘 만드는 것이 아니라, 잘 사용하는 것'을 목표로 '의료 분야 생성형 인공지능 적정 활용 원칙'을 발표했다. 최근 대규모 언어모델(LLM)과 다중모달모델(LMM)을 기반의 생성형 AI는 의료 현장에서 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 기술 활용이 확대될수록 환자 안전, 개인정보 보호, 의료 판단에 대한 과신, 책임 소재와 같은 쟁점도 함께 제기되고 있으며, 제도적 규제만으로는 실제 이용 행태와 다양한 적용 환경을 충분히 포괄하기 어렵다는 한계도 지적되고 있다. 이에 NECA는 2025년 원탁회의 주제를 '의료 AI'로 선정하고, 두 차례에 걸쳐 의료인·연구자·산업계·법·정책 전문가 및 국민참여단과 함께 의료 AI 적정 활용 원칙에 대해 논의했다. 원칙은 ▲개발자·서비스 제공자 ▲의료인 ▲국민(이용자) 등 세 주체별 핵심 역할과 실천 원칙으로 구성되며, 기술 규제나 세부 가이드라인을 제시하기보다, 의료 AI를 사용하는 모든 주체가 공유해야 할 '사회적 약속(Social Compact)'에 초점을 두고 있다. 개발자·서비스 제공자는 의료 AI를 신뢰할 수 있는 기술과 서비스를 설계·제공하는 주체로서, 환자 안전과 투명성 확보, 공정성·설명가능성의 강화, 인간 감독의 내재화(Human-in-the-loop) 등을 핵심 원칙으로 제시했다. 오류 발생 시 신속한 개선과 정보 공개, AI 생성 결과의 명확한 표시, 정보취약층을 고려한 쉬운 말 모드와 필수 정보 자동 확인(slot filling) 등 접근성 강화 책임도 포함됐다. 의료인은 AI를 임상 판단을 돕는 참고 도구로 활용하되, 최종 의사결정의 책임은 의료인에게 있음을 분명히 했다. 이를 위해 보조적 활용 원칙, 근거 기반 검증, 환자 중심 설명과 동의, 오류 예방과 학습, 지속적인 디지털 역량 강화를 핵심 실천 원칙으로 제시했다. 국민(이용자)은 AI를 자신을 보호하고 판단하는 보조 도구로 인식하고, 자율과 책임, 안전한 사용, 개인정보 보호, 비판적 이해를 핵심 원칙으로 제시했다. 특히 응급·고위험 상황에서는 AI의 답변만으로 판단하지 말고 즉시 의료기관을 이용하도록 했으며, AI가 이상하거나 불편한 답변을 할 경우 즉시 사용을 중단하는 등 생활 속 실천 수칙을 함께 제시했다. 이재태 NECA 원장은 “의료 AI는 국민 건강 증진을 위한 중요한 기회인 동시에, 잘못 활용될 경우 의료 신뢰를 훼손할 수 있는 위험도 함께 가지고 있다”며 “이번 원칙은 규제를 넘어 의료 현장에서 실제로 참고할 수 있는 공공적 기준점으로서 의미가 있다”고 밝혔다. 한편 NECA 원탁회의는 보건의료 현안에 대해 다양한 이해관계자가 참여해 논의하는 공론의 장이다. '의료 분야 생성형 인공지능 적정 활용 원칙'은 이러한 원탁회의 논의를 종합해 도출된 결과로, 향후 의료 현장과 정책 논의에서 참고자료로 활용될 예정이다.

2026.01.07 14:22조민규

[신년 인터뷰] 임우형 LG AI 연구원장 "AI, 이제 실행의 시대…신뢰가 성패 가른다"

글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더들의 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "현시점 AI 산업은 모델 규모 경쟁을 넘어 실질적인 문제 해결 능력을 증명하고 비즈니스 가치를 창출하는 실행의 시대로 완전히 진입했습니다. 거품 논쟁이 있지만 AI 기술이 전 산업을 크게 변화시킬 것이라는 잠재력 만큼은 거품이 아니라고 판단됩니다." 임우형 LG AI 연구원장은 7일 신년을 맞아 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰를 통해 AI 산업 현황 분석과 올해 전망에 대해 이처럼 말했다. 임 원장은 지난해 7월 이홍락 부사장(CSAI, 최고AI과학자)과 함께 LG AI 연구원장에 선임된 인물로, 국내에서 연구원 운영 전반을 맡으며 자사 AI 모델인 '엑사원' 기반의 AI 서비스를 확대하는 역할을 맡고 있다. "AI, 모델 경쟁 넘어 '실행의 시대'로" 업계에선 현재 AI 거품이 붕괴될지 아니면 미래 신기술로 올해도 시장의 중심에 설지를 두고 의견이 분분하다. 또 AI 과잉 투자 우려 속에서 올해는 실행력을 갖춘 기업을 중심으로 '옥석 가리기'가 본격화될 것이란 전망도 나온다. 임 원장도 올해 '에이전틱 AI', '피지컬 AI' 등 두 가지 축을 중심으로 AI 실행력이 높아질 것으로 봤다. 또 AI가 소프트웨어 산업의 경계를 넘어 제조와 물류 등 산업 전반의 패러다임을 근본적으로 재편하는 거대한 전환기에 들어섰다고 진단했다. 그는 "과거의 AI가 사용자의 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 보조적 역할에 머물렀다면, 이제는 스스로 목표를 설정하고 적절한 도구를 선택해 과업을 완수하는 자율적 주체로 발전했다"며 "이는 단순한 정보 제공을 넘어 제한된 범위에 대해서는 스스로 실질적인 업무를 수행하는 수준으로 도약했음을 의미한다"고 설명했다.이어 "AI의 영향력이 모니터 속 세계를 넘어 로봇, 자율주행, 스마트 제조 등 하드웨어와 결합하며 현실 세계로 투사되고 있다는 점도 앞으로 주목해야 한다"고 덧붙였다. 하지만 국내외 기업들은 AI의 중요성을 인지하면서도 실행력을 키우는데 많은 어려움을 겪어왔다. 특히 기술적 한계보다 조직·프로세스 문제로 좌초되는 경우도 많아 AI 시장의 빠른 변화에 민첩하게 대응하지 못한다는 지적도 받고 있다. 이에 임 원장은 기술 중심의 접근에서 벗어나 AI를 통해 해결하고자 하는 '페인 포인트(Pain Point)'를 명확히 정의하는 것이 선행돼야 AI 도입에 성공할 수 있다고 조언했다. 또 단순히 새로운 설루션을 도입하는 차원을 넘어 '일하는 방식의 근본적인 변화'를 통해 현장의 난제를 해결하겠다는 합의도 필수적이라고 강조했다. 여기에 AI 성능을 좌우하는 핵심 동력인 '학습 가능한 고품질 데이터'를 확보하는 것도 중요하다고 밝혔다. 그는 "도메인 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 부족한 데이터를 확보하는 것이 반드시 필요하다"며 "비즈니스 난제를 정교하게 정의하는 것부터 데이터 수집, 정제에 이르는 전 과정을 표준화함을써 일회성 프로젝트가 아닌 지속 가능한 AI 도입 프로세스를 정립해야 할 것"이라고 강조했다. 임 원장이 이끌고 있는 LG AI 연구원은 지난 2020년 설립 이후 '엑사원 1.0'을 시작으로 꾸준히 모델을 발전시켜왔다. 특히 지난해에는 최고 수준 추론 모델 '엑사원 딥'과 국내 최초 하이브리드 모델 '엑사원 4.0'을 선보여 업계의 주목을 받았다. 또 정부 주도로 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'에서도 'K-엑사원'을 공개해 호응을 얻었다. 'K-엑사원'은 236B 규모의 프런티어급 모델로, 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B', 오픈AI 'GPT-4o-미니' 등 글로벌 빅테크 최신 모델의 성능을 앞선 것으로 분석됐다. 임 원장은 "독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업을 통해 단순히 기술적 성취를 넘어 대한민국 AI 산업의 자생력을 확보하고 글로벌 지형에서 독자적인 경쟁력을 구축하는 것에 기여하고자 한다"며 "글로벌 AI 시장이 소수 빅테크 기업에 의한 기술 종속 우려가 커지는 상황 속에 'K-엑사원'을 통해 국가 차원의 기술 주권을 실현해나갈 것"이라고 강조했다.이처럼 LG AI 연구원이 지금까지 우수한 모델을 선보일 수 있었던 것은 시계열 예측이나 스케줄링 최적화와 같은 전문 영역에서의 AI 기술을 글로벌 최고 수준으로 연구한 덕분이다. 이곳은 전문가 AI 도구를 '엑사원'과 결합해 다양한 난제 해결을 할 수 있는 에이전트도 개발 중으로, 단순 반복 업무 자동화뿐 아니라 복잡한 문제 해결도 스스로 할 수 있도록 발전시킬 계획이다. 임 원장은 "'엑사원'을 기반으로 한 에이전트로 특정 범위 업무에 한정된 것이 아닌, 연구개발과 제조, 물류 등 다양한 영역에 걸쳐 AX(AI 전환)를 가속화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다"며 "이러한 실행 체계를 통해 그룹 내 AX를 가속화하고 실제 비즈니스 가치를 창출하는 글로벌 표준을 제시해 나갈 것"이라고 말했다. 그러면서 "'엑사원'은 에이전트 실행 구조를 지속적으로 고도화해 AI가 단순히 질의응답을 하는 단계를 넘어 스스로 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다"며 "올해는 LG그룹이 독보적인 경쟁력을 보유한 제조 및 R&D 분야에서 기술적 난도가 높은 업무들의 자동화 범위를 획기적으로 확장하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다"고 덧붙였다. "에이전트 확산의 그늘…신뢰성·제어는 과제" 하지만 AI 에이전트가 업무를 수행하는 데 있어 신뢰성과 제어 문제가 중요해졌다는 지적이 나오면서 업계의 고민도 많아졌다. AI 에이전트는 여러 도구와 시스템을 연속적으로 호출하며 의사결정을 수행하는 구조로, 한 번의 판단 오류가 실제 업무 리스크로 직결될 수 있다는 우려가 제기된다. 생성형 AI 초기의 환각(hallucination) 논란이 에이전트 단계에서는 잘못된 실행과 통제 불가능한 자동화 문제로 옮겨가고 있다는 분석도 나온다. 이에 따라 업계에서는 모델 성능 경쟁을 넘어 판단 과정의 투명성과 제어 체계, 인간 개입 구조를 포함한 거버넌스 설계를 AI 도입의 핵심 과제로 보고 있다.임 원장은 "AI 에이전트가 맡게 되는 업무 범위가 점점 더 넓어지고 있는 만큼 에이전트의 신뢰성 확보가 최우선 과제로 부상하고 있다"며 "에이전트가 실행하는 결과에 대해 검증을 해 주는 에이전트뿐 아니라 에이전트의 판단 중간 과정을 투명하게 리뷰를 하고 제어할 수 있도록 하는 기술이 앞으로 산업 현장에서 AI의 안정성을 보장하는 핵심 장치가 될 것"이라고 전망했다. 업계에선 장문 컨텍스트·멀티모달·에이전트 기능이 확장되면서 AI 모델을 키우는 것보다 제어·검증·운영 문제가 더 어려워지고 있다는 의견도 나오고 있다. 그러나 LG AI 연구원은 자체 AI 윤리원칙에 기반한 모델 개발·검증·운영 체계를 통해 리스크를 관리하고 있다는 입장이다. 임 원장은 "데이터 수집과 활용, 모델 학습, 성능 검증 등 전 과정에 걸쳐 사회적인 이슈가 될 부분이 있을지 꼼꼼하게 점검하면서 AI 모델을 개발하고 있다"며 "데이터 관리 체계, 모델 버전 관리 체계, 운영 체계 등은 새로운 AI 기술의 등장에도 안정적으로 운영하고 배포할 수 있도록 기존 노하우를 바탕으로 프로세스를 연속성있게 운영하고 있다"고 설명했다.그러면서 "AI 기술은 양이 너무 많아 사람이 하기 어려운 일, 너무 난이도가 높아 전문가도 쉽게 해결하기 어려운 일 등을 중심으로 AI가 많은 도움을 줄 것으로 기대하며 발전하고 있다"며 "기술 본질은 인간의 대체가 아닌 협력을 통한 가치의 극대화에 있고, 이 지점에서 AI 산업의 지속 가능한 미래가 결정될 것"이라고 덧붙였다. "벤치마크 한계 드러나…국가 AI, '실증 기준'이 관건" 업계에선 AI 에이전트 확산과 함께 모델 성능을 어떻게 평가할 것인지에 대한 논쟁도 다시 불 붙고 있다. 장문 컨텍스트, 멀티모달, 에이전트 기능이 결합되면서 기존 벤치마크 점수가 실제 활용 가치를 제대로 반영하지 못한다는 지적이 잇따르고 있기 때문이다. 이에 단순 질의응답이나 추론 능력을 평가하던 기존 지표만으로는 복잡한 업무를 수행하는 AI의 실행력과 신뢰성을 가늠하기 어렵다는 목소리도 나온다. 임 원장 역시 벤치마크의 한계를 분명히 짚었다. 그는 "벤치마크 점수가 높다고 해서 현장의 난제를 모두 해결할 수 있다고 보기는 어렵다"면서도 "그렇다고 벤치마크의 효용성을 부정할 수는 없다"고 말했다. 그러면서 "각 지표는 설계된 기준에 따라 모델의 기초 체력을 검증하는 객관적 가늠자 역할을 한다"며 "결국 중요한 것은 '시험 성적'이 아니라 실제 현장에서의 '실무 적용성'을 어떻게 입증하느냐에 있다"고 덧붙였다. 이에 맞춰 LG AI 연구원은 공개 벤치마크를 폭넓게 참고하는 한편, 그룹의 AX에 필요한 영역에 대해서는 별도의 내부 테스트 세트를 구성해 성능을 검증하고 있다. 범용 지능을 넘어 산업별 특화 지능의 완성도를 극대화하기 위해서다. 또 단일 지표 경쟁이 아닌 실제 문제 해결 능력을 중심에 둔 평가 체계가 필요하다고도 강조했다. 이 같은 문제 의식은 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 중요한 기준으로 작용하고 있다. LG AI 연구원은 이 사업을 통해 공개한 'K-엑사원' 기술을 단순한 기술 성과가 아닌, 국가 차원의 AI 자생력 확보를 위한 실험으로 보고 있다. 임 원장은 "AI 경쟁력은 곧 기업의 경쟁력이자 국가의 경쟁력"이라며 "글로벌 기술 환경 변화나 외부 공급망 리스크에 흔들리지 않는 견고한 AI 생태계를 만드는 것이 중요하다"고 밝혔다. 또 그는 국가 AI 사업의 성과를 단기간 수치로만 평가하는 접근에도 선을 그었다. 독자 AI 파운데이션 모델이 특정 분야에만 활용되는 것이 아닌, 이 모델을 기반으로 다양한 서비스가 개발된다는 점에서다. 임 원장은 "난이도 높은 글로벌 벤치마크에서 경쟁력을 확보하는 것은 기본 조건"이라며 "실제로 다양한 서비스를 개발했을 때 글로벌 톱 수준 모델과 비교해 뒤처지지 않는 품질을 구현할 수 있어야 실증에 성공했다고 볼 수 있다"고 말했다. 그러면서도 "공공 성격의 AI 사업일수록 적용 분야에 맞춘 맞춤형 벤치마크 기준은 필요하다"고 말했다. 모델부터 인재까지…AI 풀스택 주도권 확보 '관건' 임 원장은 국내 AI 경쟁력이 발전하기 위해선 점차 수요가 높아지고 있는 모델, 데이터, 컴퓨팅, 운영도 모두 독자적으로 확보해 나갈 필요가 있다고 강조했다. 특히 모델과 이를 개발할 기술력, 관련 데이터, 실행할 수 있는 반도체(NPU, 신경망처리장치)를 빠르게 준비해 'AI 풀스택'에 대한 주도권을 확보해야 한다고 봤다. AI 경쟁력의 또 다른 축으로 인재도 꼽았다. 수백억원을 쏟아부어 인프라를 마련해도 정작 이 장비로 거대언어모델(LLM)을 고도화 할 고급 기술 인재를 구하지 못하면 아무 소용이 없기 때문이다.그러나 우리나라는 'AI 인재 순유출국'이라는 불명예를 안고 있다. 대한상공회의소 SGI 분석에 따르면 한국의 인구 1만 명당 AI 인재 순유출입 지표는 마이너스(-) 0.36명으로, OECD 38개국 중 하위권인 35위에 머물렀다.임 원장은 "한국의 가장 큰 장점은 인재이지만, 우수 인재들이 학교에서 많이 배출되고 있음에도 해외로 많이 유출되는 현재의 구조가 가장 안타깝다"며 "인재를 수용하려면 기업이 성장하거나 스타트업들이 많이 생겨나야 하고, 기업에선 과감하게 AI 인재에 대한 투자들을 진행할 필요가 있다"고 지적했다. 이어 "좋은 아이디어를 가진 다양한 스타트업들이 생겨나고 글로벌 유니콘으로 성장할 수 있는 지원도 필요하다"며 "실패를 교훈삼아 새로운 도전을 할 수 있는 사회적 안전망 등 제도, 문화 등도 갖추는 것도 인재 확보 차원에서 중요하다"고 부연했다.업계에선 최근 AI 인재 확보 경쟁이 연봉이나 처우를 넘어 어떤 문제를 풀 수 있는지와 그 문제의 난이도·임팩트로 이동하고 있다고 분석했다. 이에 임 원장은 최상위 AI 인재들이 어떤 성향을 가지고 있는지 면밀히 살펴보고, 이들의 수요에 맞춘 환경을 조성하면 자연스럽게 유입될 것이라고 조언했다. 그는 "미래 인재들이 실제 산업 현장의 생생한 데이터와 도전적인 과제를 직접 경험할 수 있는 기회를 제공하는 데에 깊은 관심을 기울이고 있다"며 "최상위 AI 인재들은 자신이 얼마나 의미 있는 문제를 해결했고, 그 결과가 실제 현장에서 어떤 가치를 만들었는지를 중요하게 본다"고 설명했다. 이어 "우리는 LG 계열사와 함께 글로벌 최고 난도의 문제를 풀 수 있는 환경을 제공하는 동시에 실전형 인턴십 프로그램을 통해 미래 인재들이 산업 현장의 데이터를 직접 다뤄볼 수 있도록 하고 있다"며 "단순 보조 역할이 아닌, 주도적으로 문제 해결에 참여하도록 설계해 검증된 인재가 연구원의 정식 구성원으로 합류하는 선순환 채용 구조를 구축해 우수 인재를 끌어들이고 있다"고 덧붙였다. 최근 우리나라가 정부 차원에서 공들이고 있는 피지컬 AI에 대해선 실제 잘 활용할 수 있는 수준으로 발전되지는 못했다고 진단했다. 또 섬세한 동작을 만들어내고 환경 변화가 다양한 상황에서도 중요 업무들을 스스로 안정적으로 완수할 수 있도록 하는 기술 발전이 필요하다고 강조했다. 더불어 해외에서 주목하고 있는 초지능(ASI)에 대해선 기술 활용 여부에 따른 기업 간 극심한 양극화를 초래할 수 있는 만큼, 정부 차원에서 고려해봐야 한다고 조언했다. 이에 대응해 개인, 기업, 사회 전반적으로 AI를 선제적으로 내재화하고 적극 활용함으로써 ASI 시대의 구조적 격차를 해소하는 준비가 필요하다고 피력했다. 임 원장은 "ASI를 통한 바이오 혁신으로 난치병 치료와 정밀 의료 시대가 열릴 것"이라며 "경제·산업 분야에선 새로운 물질 발견과 최적 공정 설계 등 창조적 가치를 생산하며 경제 성장의 핵심 동력이 될 것"이라고 긍정적으로 봤다. 그러면서도 "ASI 시대엔 AI에 전적으로 의존하기보다 인간의 판단력과 창의성이 뒷받침돼야 한다"며 "이를 바탕으로 AI를 효과적으로 활용하는 역량을 키워가는 것이 미래 경쟁력의 본질이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.07 09:24장유미

AWS, AI 항체 어시스턴트 개발 지원…생명과학 혁신 주도

아마존웹서비스(AWS)가 생명과학 연구를 가속화하는 업계 최초 인공지능(AI) 항체 어시스턴트 개발을 지원했다. AWS는 프로틴테크가 자사를 우선 클라우드 제공업체로 선정했다고 6일 밝혔다. 프로틴테크는 AWS의 컴퓨팅·컨테이너·데이터베이스(DB)·분석 서비스를 활용해 6개월 만에 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 구축했다. 프로틴테크는 항체·나노바디·단백질·키트 등 다양한 생명과학 시약을 생산·판매하며 전 세계 학술기관과 제약사를 대상으로 프로테오믹스, 세포 배양, cGMP 기반 바이오 제조 솔루션을 제공 중이다. 현재 전체 워크로드의 약 85%를 AWS로 이전했으며 이를 통해 본사와 글로벌 자회사 간 통합 운영 환경을 구축하고 글로벌 비즈니스 확장 속도를 높였다. 에이블은 프로틴테크의 제품 데이터와 실험 데이터, 과학 지식을 기반으로 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 AI 실험 어시스턴트다. 연구자는 대화형 인터페이스를 통해 보다 정확한 기술 지원을 받고 연구 효율성과 과학적 발견 속도를 동시에 높일 수 있다. AWS의 클라우드 인프라를 활용해 에이블의 출시 주기는 기존 대비 50% 단축됐다. 운영 측면에서도 AWS는 안정성과 비용 효율성을 동시에 확보하는 기반이 됐다. 에이블은 아마존 EC2 기반으로 구축돼 수요에 따라 유연한 확장·축소를 지원하며 아마존 ECS를 통해 추론, 웹 게이트웨이, 벡터 검색 등 주요 마이크로서비스를 통합 관리한다. 이를 토대로 무중단 업데이트와 안정적인 서비스 운영이 가능해졌다. 데이터 처리 영역에서는 아마존 RDS와 아마존 레드시프트를 활용해 대규모 연구 데이터를 효율적으로 분석한다. 구조화된 비즈니스 데이터는 RDS 다중 가용 영역 환경에서 안정적으로 관리되며 레드시프트 기반 데이터 웨어하우스를 통해 연구 행동 데이터와 실험 결과를 빠르게 교차 분석할 수 있도록 했다. 프로틴테크 그룹 마 리 IT 부사장은 "AWS를 기반으로 업계 최초의 AI 항체 어시스턴트 에이블을 성공적으로 구축해 지능적이면서도 정확한 과학 질의응답 서비스를 제공하고 연구 효율성을 가속화했다"며 "앞으로도 AWS와 함께 더 많은 혁신적인 애플리케이션 시나리오를 지속적으로 탐색할 것"이라고 밝혔다. AWS 자레드 사울 상업용 헬스케어·생명과학 부문 최고의료책임자는 "우리는 생명과학 분야를 위한 가장 안전하고 규정을 준수하며 복원력 있는 클라우드"라며 "프로틴테크가 선도적인 클라우드 서비스와 생성형 AI 기술을 활용해 과학자들의 바이오마커 발견 가속화, 연구 효율성 향상, 획기적인 과학적 발견 추진을 지원할 수 있게 돼 기쁘다"고 말했다.

2026.01.06 18:04한정호

메타 떠난 얀 르쿤, 알렉산더 왕 공개 비판…"젊고 경험 부족"

인공지능(AI) 분야 대부로 불리는 얀 르쿤 전 메타 수석 AI 과학자가 메타의 새 AI 리더십을 공개적으로 비판하며 연구 문화 붕괴와 인재 이탈 가능성을 경고했다. 6일 파이낸셜타임즈(FT)에 따르면 얀 르쿤 어드밴스드 머신 인텔리전스 랩스(AMI 랩스) 창립자는 최근 인터뷰에서 메타가 영입한 알렉산더 왕 최고AI책임자(CAIO)에 대해 "젊고 경험이 부족하다"고 평가했다. 그는 왕 CAIO가 "학습 속도는 빠르지만 연구를 실제로 어떻게 수행하는지, 연구자에게 무엇이 매력적이고 무엇이 반감을 사는지에 대한 경험이 전혀 없다"고 지적했다 . 르쿤은 이러한 리더십 변화가 메타 내부 연구 문화에 부정적인 영향을 미치고 있다고 주장했다. 메타가 차세대 AI 전략에서 대규모언어모델(LLM)에만 과도하게 집중하고 있으며 '월드 모델'과 같은 대안적 연구 방향은 사실상 배제되고 있다는 설명이다. 이 과정에서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 기존 생성형 AI 조직 전반에 대한 신뢰를 잃었고 그 결과 조직 영향력이 축소됐다고도 밝혔다. 특히 그는 "이미 많은 사람들이 회사를 떠났고 아직 남아 있는 사람들 중에서도 앞으로 떠날 이들이 더 나올 것"이라며 메타에서의 추가 인재 이탈 가능성을 언급했다. 안전하고 검증된 접근만을 고수하는 전략이 장기적으로는 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 경고도 덧붙였다. 르쿤은 메타를 떠난 배경에 대해서도 "남아 있는 것이 정치적으로 어려워졌다"며 "내부적으로 연구 철학과 회사의 전략 방향 간 괴리가 컸다"고 설명했다. 이어 "연구는 명령으로 굴러가는 것이 아니며 안전한 선택만 반복하면 결국 뒤처지게 된다"며 메타를 비판했다. 르쿤은 현재 프랑스 파리에 기반을 둔 AMI 랩스를 통해 언어 중심 LLM이 아닌, 물리적 세계를 이해하는 월드 모델 연구에 집중하고 있다. 기업가치는 30억 유로(약 5억868억원)를 인정받을 것으로 예상된다.

2026.01.06 10:43한정호

포스트 PBS 대응한 조직·체제 정비 주력…누리호 5차 발사도

정부 R&D 예산 5.2조원을 쓰는 정부출연연구기관 새해 R&D는 과학기술정보통신부가 주도하는 AI+AX기조아래 포스트 PBS(연구과제중심운영제도) 대응 등 경영적인 측면이 강조됐다. 5일 각 기관별 갑오년 신년사에 따르면 창립 60주년을 맞은 한국과학기술연구원(KIST)과 50주년인 한국기계연구원(KIMM) 등과 임기가 만료된 기관 간 신년사도 차이를 나타냈다. 기관장 임기가 만료된 기관일수록 신년사가 두루뭉실하거나 맥이 빠졌다. 특히, 올해 50주년을 맞은 한국전자통신연구원(ETRI)은 상대적으로 R&D 목표 제시의 불확실성이 컸다. 출연연구기관 23개를 총괄하는 국가과학기술연구회(NST)는 새해 혁신적 연구생태계 현장 정착과 실질적 성과 창출에 올인한다. NST는 능동적인 역할도 강조했다. 국가 R&D 추진 과정에서 필요한 역할을 적극 수행해 과학기술 주권 확립에 기여하자는 취지다. 지난해 논란을 일으켰던 행정업무 전문화(행정통합)와 현재도 논란이 진행형인 연구개발능률성과급 배분 등에서도 해결방안을 적극 모색하겠다는 취지로 읽혔다. 김 이사장은 "조직·인력·제도를 체계적으로 정비해 연구현장 역량이 정책으로 연결되고, 정책이 다시 현장에서 작동하는 구조를 책임있게 만들어 갈 것”이라며 "AI 3대 강국으로 도약하는 주도적 역할을 수행할 수 있도록 체계적으로 지원하고 뒷받침하겠다”고 말했다. KIST는 60주년을 맞아 새해를 "다가올 새로운 60년을 향한 도약을 준비하는 원년"으로 선언하며 '일마당선(一馬當先)'이라는 화두를 제시했다. 가장 앞선 말이 무리를 이끌고 길을 연다는 의미대로 KIST가 출연연을 이끌겠다는 뜻이 담겼다. 구체적인 R&D 목표는 언급하지 않았지만, 임무중심 연구가 '손에 잡히는 성과'로 완결되도록 정진하겠다는 것이 오상록 KIST 원장 시무식 골자다. 오상록 원장은 "대한민국을 넘어 인류 난제를 해결하고, 지속 가능한 미래를 여는 글로벌 리더로 나아가겠다"고 선언했다. ETRI는 신년사에 포스트-PBS 체계 전환을 통해 국가적 임무 중심의 전략적 연구기획과 몰입도 높은 연구 수행체계로의 전환에 방점을 찍어놨다. 지역 기반 AI 통합 디지털 변환(ADX) 확산도 선도한다는 계획이다. 다만, 기관장 임기가 지난 해 12월 13일 만료된 때문인지, R&D 목표는 빠졌다. 연구자와 연구지원 인력간 갈등의 골만 키운 연구개발능률성과급 등이 잘 정리될지 우려됐다. 새해 경영 중점 과제로 ETRI는 ▲PBS 단계적 폐지에 따른 국가 임무 중심 R&D 역량 강화 ▲연구성과의 사회·산업적 활용 극대화 ▲지역 연계 강화와 국민 공감대 형성을 제시했다. ETRI는 지난 1976년 KIST 부설 한국전자통신연구소로 출발한지 만 50년됐다. 과거엔 전자교환기(TDX)나 초고집적반도체(D램), 부호분할다중접속(CDMA) 개발 등 괄목할 만한 성과를 많이 냈다. 방승찬 ETRI 원장은 "ETRI가 국가적 난제 해결과 AI·ICT 대전환을 선도하는 국가 연구기관으로서 미래 50년 방향을 분명히 설정해야 할 중요한 시점에 서 있다"고 강조했다. 한국기계연구원은 50주년을 맞은 올해를 아예 'AX/DX 본격 추진의 해'로 정했다. 'KIMM-NEXT 50, 새로운 50년의 출발'이 새해 케치프레이즈다. AX/DX 3축 체계인 디지털트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 성과를 고객가치로 연결할 계획이다. 국내 최초로 AX/DX 테스트베드 역할을 담당할 'DX 허브' 건설 사업도 착수한다. 킴사이버랩을 포함한 5개 대표브랜드 활동도 본격 추진한다. 실행 과제로는 ▲50주년 준비와 실행(역사관 개관, KIMM-FBO(최초·최고·유일) 명예의 전당 헌액 등) ▲AX/DX 본격 추진과 대표 브랜드 육성 ▲픽처경영(B), 본질경영(E), 속도경영(S), 인재경영(T) 등 B·E·S·T 경영전략' 실천 등으로 정했다. 류석현 원장은 "휴머노이드 로봇, 바이오 자율랩, 차세대 반도체 장비, 탄소중립기술, 무탄소에너지 기술, 나노기술, 가상공학기술 등 KIMM-NEXT 50을 견인하는 혁신원천기술에서 국민체감 성과를 창출할 것"이라며 "서로를 격려하며 같은 방향을 바라보고 대한민국 기계 기술 미래를 함께 열어갈 것"이라고 말했다. 표준연 지난해 양자 분야서 줄줄이 성과…"글로벌 기관으로 나아갈 것" 한국표준과학연구원은 지난해 양자과학기술 분야에서 일군 독보적인 성과를 바탕으로 내실과 대한민국 기술 주권에 방점을 찍어놨다. 이를 바탕으로 비전과 계획을 풀어나간다는 복안이다. 이호성 한국표준과학연구원장은 "100년 역사를 시작하는 중요한 시점에 와 있다"며 "과거의 성과를 넘어, 세상 기준을 만드는 글로벌 표준연구기관으로 나아가야 한다"고 당부했다. 지난 해 40년을 맞았던 한국생명공학연구원은 "글로벌 퍼스트 무버'를 강조했다. 또 부서 칸막이 해소와 글로벌 연구 거점으로의 도약 시동, 행정부문 AI 전환(AX) 본격 실행 등을 올해 화두로 제시했다. 생명연은 또 연구몰입 환경 조성과 국가바이오파운드리 구축, 자원동 리모델링 등을 추진한다. 권석윤 한국생명공학연구원장은 포스트 PBS로 올해 신설하는 전략연구사업에 대해 "국가적 난제를 해결하는 중장기 대형 성과 창출로 우리의 체질을 완전히 바꾸어야 한다는 시대적 명령"이라고 언급했다. 이외에 생명연은 연구몰입 환경 조성과 국가바이오파운드리 구축, 자원동 리모델링 등을 차질없이 추진하겠다고 덧붙였다. 항우연 "항공우주 선도기술 저장고 역할 선언" 지난해 10월 국정감사에서의 어려웠던 분위기를 11월 누리호 4차 발사 성공으로 반전시키는데 성공한 한국항공우주연구원은 새해 국가 항공우주 선도기술 저장고 역할을 선언했다. R&D 목표를 분명하게 언급한 것이 특징이다. 주요 목표로는 ▲다목적실용위성 6호 발사 ▲다목적실용위성 7호 하반기 임무 수행 ▲다목적실용위성 7A호 발사 준비 ▲누리호 5차 발사(차세대 중형위성 2,4호 포함) ▲초소형군집위성 2~6호 발사 ▲하반기 차사대발사체 엔진 예비설계검토회의 등을 꼽았다. 이외에 ▲30일 성층권 장기체공 비행 재도전 ▲4D 궤적 기반의 항공교통 흐름 관리 시스템 검증 시험 ▲다수·이종 무인이동체 육해공 통합 운용 시험 ▲대기환경 무인기 ONe-Stop 플랫폼 설계 ▲항공 AI 안전성 확보를 위한 자율임무 신뢰성 기술 개발 ▲준도심 지역 UAM 검증 인프라 구축 ▲UAM 가상 물리 환경 개발 ▲민간 소형발사체 발사장 공사 완료 ▲KPS(한국형위성항법시스템) 상세설계 완료 등을 제시했다. 이상철 한국항공우주연구원장은 "향후 수십 기 위성 운영에 대비한 AI 기반 자동화·지능화 등 지상 시스템 고도화 사전 연구를 진행한다"며 "위성정보 부가가치를 높이는 핵심기술을 확보하고, 위성영상 AI 학습 데이터 셋을 지속 공개할 것"이라고 말했다. 한편 ETRI를 포함해 KAIST와 한국한의학연구원, 국가녹색기술연구소, 한국뇌연구원, 기초과학연구원, 한국원자력연구원은 기관장 임기가 지난해 모두 만료됐다. 한국전기연구원과 한국화학연구원도 조만간 기관장 임기가 만료된다.

2026.01.05 17:15박희범

AI 패권 경쟁, '소프트웨어'에서 갈린다…"SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"

전 세계적으로 인공지능(AI) 열풍이 거세다. 빅테크 기업은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하고 거대한 데이터센터를 짓는 데 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 하지만 화려한 하드웨어 경쟁 이면에서 AI 혁신을 가능케 하는 핵심 동력인 '소프트웨어(SW)'의 중요성은 간과되고 있다는 지적이 제기됐다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 1일 발간한 이슈리포트 '인공지능 혁명의 숨은 동력, 소프트웨어의 역할과 함의'를 통해 AI 시대를 이끄는 실질적인 힘은 소프트웨어에 있으며 SW 생태계 강화 없이는 AI 경쟁력을 확보할 수 없다고 분석했다. 보고서는 AI 개발 생애주기 전반에 걸쳐 소프트웨어가 수행하는 결정적인 역할에 주목했다. 흔히 AI라고 하면 복잡한 알고리즘이나 고성능 칩(Chip)을 떠올리지만, 이를 실제 작동 가능한 서비스로 만드는 것은 정교한 SW 기술이다. 연구진은 AI 개발 과정을 ▲데이터 수집 ▲전처리 ▲모델 개발 및 학습 ▲최적화 ▲추론 ▲운영 및 배포(MLOps) ▲애플리케이션 개발 등 7단계로 구분하고, 각 단계마다 핵심적인 SW 기술이 어떻게 적용되는지 분석했다. 예를 들어 데이터 전처리 단계에서는 팬더스나 아파치 에어플로 같은 도구가 방대한 데이터를 AI가 학습하기 좋은 형태로 가공한다. 모델 학습 단계에서는 파이토치, 텐서플로' 같은 딥러닝 프레임워크가 복잡한 신경망 설계를 돕고, 쿠다(CUDA) 같은 기술이 하드웨어 가속을 이끌어낸다. 특히 최근 중요성이 커진 '모델 경량화 및 최적화' 단계에서는 거대언어모델(LLM)을 모바일 기기에서도 구동할 수 있도록 돕는 ONNX, 텐서플로 라이트등 SW 기술이 필수적이다. 보고서는 특히 "SW 발전이 하드웨어 비용 절감을 이끄는 핵심 요인"이라고 강조했다. 무어의 법칙보다 더 빠른 속도로 AI 모델 운용 비용이 감소하고 있는데, 이는 하드웨어 자체 성능 향상뿐만 아니라 SW 기반 최적화 기술 덕분이다. 실제로 최근 중국 딥시크(DeepSeek) 등이 선보인 모델은 하드웨어 자원을 극한으로 효율화하는 SW 기술을 통해 경쟁사 대비 훨씬 저렴한 비용으로 고성능을 구현해내며 시장에 충격을 주기도 했다. 보고서는 현재 AI 혁신 상당 부분이 '오픈소스 SW' 진영에서 일어나고 있다는 점도 강조했다. 메타의 라마(LLaMA) 시리즈 등 오픈소스 모델이 빠르게 확산되면서, 전 세계 개발자 협업해 기술을 발전시키는 '개방형 혁신'이 대세가 되었다는 분석이다. 이에 따라 우리나라도 폐쇄적인 기술 개발보다는 오픈소스 생태계에 적극 참여하고, 국가 R&D 성과를 개방형으로 공개해 기술 축적 선순환을 만들어야 한다고 제언했다. 보고서를 작성한 SPRi 유재흥 책임연구원 등 연구진은 "AI는 더 이상 개별 기술이 아닌 '소프트웨어 생태계 전체 산물'로 인식해야 한다"고 보고서를 통해 주장했다. 이를 위해 정부와 기업은 ▲AI 개발 전 주기를 아우르는 SW 툴체인 강화 ▲개방형 오픈소스 생태계 전략적 활용 ▲AI와 SW를 통합한 'AI 시스템 엔지니어링' 인재 양성 ▲SW 안전 및 신뢰성 확보 체계 구축 등에 나서야 한다고 제언했다. 유 책임연구원은 "결국 SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"이라며 "AI 강국 도약을 위해서는 견실한 SW 생태계 조성을 위한 지속적인 정책 지원이 필수적"이라고 밝혔다.

2026.01.02 07:03남혁우

AX엔진 강화 AI 3강 도약 "시동"...과기정통부, 기초·전략기술 등 포함 8.1조원 투입

과학기술정보통신부 새해 총 8조 1,188억원을 투자하는 연구개발사업 종합시행계획을 확정하고, 본격적으로 사업을 추진한다고 1일 밝혔다. 과학기술 분야에는 6조 4,402억원, 정보통신‧방송(ICT) 분야는 1조 6,786억원을 지원한다. 전년대비 약 25.4% 증가한 예산이다. 이 예산에는 국가과학기술연구회, 직할출연기관, 과학기술단체지원사업 등은 제외됐다. 목표는 과학기술 기반 혁신성장 추진 및 AI 3강 도약 본격 시동이다. 과학기술 기반 혁신성장에 6.4조원 투입…기초·전략기술 육성이 핵심 과학기술분야는 도전적·혁신적 연구개발을 기반으로 미래 전략기술 육성에 전력 투구한다. 바이오, 양자 등 미래 유망기술 투자를 확대하고, 반도체·디스플레이·이차전지 등 초격차 실현을 위한 원천기술개발에 집중한다. 세부적으로 ▲AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실('26 신규, 135억원), ▲양자과학기술 플래그십 프로젝트('26, 500억원) ▲차세대 광기반 연산반도체 핵심기술개발('26 신규, 46.3억원), ▲차세대 융복합 프리폼 디스플레이 핵심기술개발('26 신규, 47억원), ▲미래혁신선도형 이차전지 원천기술개발('26 신규, 50억원) 등이다. 글로벌 공급망에 대응할 나노·소재, 에너지 수요 및 기후변화 대응을 위한 미래에너지 투자도 강화하고, 변혁적 기술 선점을 위한 한계도전 R&D와 융합연구 지원도 지속한다. 특히, 과학기술에 인공지능(AI) 접목을 통해 강점 분야 연구개발 및 과학적 난제 해결 등 인공지능 모델을 활용한 기술혁신도 가속화한다. 예산은 ▲국가전략기술미래소재개발('26, 935.7억원) ▲가동원전 안전성 향상 핵심기술 개발('26, 383.2억원) ▲AI+S&T 혁신기술개발('26 신규, 45억원) 등이다. R&D 기초체력도 강화한다. 예측 가능하고 지속성 있는 기초연구 생태계 조성을 위해, 기본연구 복원과 함께 연구기간 확대, 우수성과 과제에 대한 후속연구 확대 등 연구자 성장 지원을 확대한다. 기초연구사업(개인연구+집단연구)이 지난해 2.3조원, 1.2만여개 과제에서 새해엔 2.7조원, 1.5만여개 과제로 늘었다. 우수 과학기술 인재 확보를 위해선 미래 첨단기술 분야 석·박사급 인재양성 지원과 이공계 연구생활장려금 참여대학을 확대('25, 600억, 35개교 → '26, 830억, 50개교 이상)한다. 또 국가과학자제도를 도입해 우수과학자·공학자가 국가와 공동체를 위한 연구에 몰입하도록 하고, 해외 우수인재 확보를 위한 홍보 활동 및 유치사업도 확대한다. 과학기술혁신인재양성 사업에는 769억원), 국가과학자 지원에는 25억원을 책정했다. 이외에 ▲다목적 방사광가속기 구축('26, 1,188억원) ▲국가 플래그십 초고성능 컴퓨팅 인프라 고도화 사업('26, 684.4억원) ▲4극 3특별 과학기술혁신지원('26, 789억원) ▲공공연구성과 사업화·창업지원('26, 930.5억원) ▲공공행정서비스 혁신기술개발('26, 98억원) ▲유럽연합 다자연구혁신 프로그램 참여지원('26, 125.1억원) ▲해외 우수연구기관 협력허브 구축('26, 301억원) 등을 적극 추진한다. AI대전환 가속…반도체·양자·보안·인재 양성에 과감한 투자 ICT 분야에서는 국가 AI 대전환 가속화를 위한 AX 엔진(AI, AI반도체, 양자 등) 및 첨단 인프라(차세대통신, 사이버보안 등) 핵심기술 확보와 AI 고급인재 양성에 집중 투자하고, 피지컬AI 등 지역 AX 혁심거점 조성도 본격 착수한다. 우선 AI, AI반도체, 양자 등 AX 엔진 분야 핵심기술 투자를 강화한다. 기존 AI의 한계를 극복하는 차세대 AI 원천기술 개발을 확대하고, 피지컬AI 선도기술 확보에 착수한다. 저전력 AI반도체 고도화와 함께 국산 NPU 기반의 AI컴퓨팅 기술 자립화를 추진하는 한편, 양자통신·센서 상용화, 양자 공정 기술 국산화 등 양자분야 R&D도 적극 지원한다. 세부 예산은 ▲경량·저전력AI한계극복('26 신규, 90억원), ▲인간인지기반AI핵심원천('26 신규, 100억원), ▲피지컬AI선도기술개발('26 신규, 150억원), ▲자율행동체온디바이스응용지원('26 신규, 60억원), ▲차세대지능형반도체기술개발(설계)('26, 189억원), ▲K-클라우드기술개발('26, 608억원), ▲양자플래그십프로젝트(통신‧센서)('26, 302억원), ▲국가양자팹혁신생태계조성('26 신규, 50억원) 등이다. 디지털 첨단 인프라 확보를 위해 AI 기반 네트워크, 6G, 저궤도 위성통신 등 차세대통신 분야 기술 주도권을 확보하고 AI 보안 내재화, 양자내성암호 체계 전환 등 사이버보안 강화를 위한 투자도 강화한다. 주요 예산을 보면 ▲AI-RAN선도프로젝트('26 신규, 90억원), ▲차세대네트워크(6G)산업기술개발('26, 1,068억원), ▲AI생태계보안내재화('26 신규, 36억원), ▲정보보호핵심원천기술개발('26, 1,074억원) 등이다. AI·디지털 전환을 선도하는 고급인재 양성도 강화한다. AX대학원 신설 등 전략분야 특화대학원 지원을 확대하고 신진연구자 중심 R&D 연계, 기업‧대학 공동연구, 해외 AI 연구자 유치 등을 통한 인재양성도 대폭 강화한다. 예산과 사업은 ▲AI대학원('26, 400억원, 10개), ▲AX대학원('26 신규, 150억원, 10개), ▲AI융합대학원('26, 60억원, 4개), ▲AI반도체대학원('26, 90억원, 3개), ▲융합보안대학원('26, 55억원, 7개), ▲AI최고급신진연구자('26, 340억원), ▲생성AI선도인재('26, 270억원), ▲최고급AI해외인재('26, 100억원) 등이다. 4개 권역(호남권, 대경권, 동남권, 전북) AX 혁신거점 조성을 위한 대형 R&D에 착수한다. 광주‧대구 지역에 AX R&D‧실증 허브를 조성*하고, 경남‧전북 지역에서는 제조분야 피지컬AI** 특화 핵심기술 확보를 추진한다. 예산은 ▲AX실증밸리조성('26 신규, 226억원), ▲지역거점AX혁신기술개발('26 신규, 110억원), ▲인간-AI협업형LAM('26 신규, 667억원), ▲협업지능피지컬AI기반SW플랫폼('26 신규, 767억원) 등이다. 과기정통부는이와함께 데이터 기반 R&D 관리도 본격 추진한다. 또 불필요한 연구행정 절차를 간소화하고, 해외에서 복귀한 연구자들이나 국내에서 활동하는 해외 연구자들도 R&D에 참여할 수 있도록 영문 공고 사업도 확대한다. 이와 함께, 대국민 공모전, 경진대회 등 R&D 기획 단계부터 국민 참여를 제고할 계획이다. ICT 분야는 연구자 도전·창의적 연구몰입을 위해 과제신청 및 수행 시 불필요한 제출 서류를 축소(13종→10종)하고, 제출 분량을 제한하는 등 연구자의 행정 부담을 최소화한다. 또한 도전적인 연구목표 달성 실패를 용인하고, 연구자가 도전적인 목표를 설정하여 연구를 수행하도록 평가등급을 폐지한다. 한편, 과기정통부는 이번에 확정된 종합시행계획에 따라 신규사업·과제별 추진 일정을 1월 2일자로 공고한다. 1월 중 진행되는 정부 연구개발사업 부처합동 설명회를 통해 구체적인 내용, 과제 공모 시기, 절차 등을 설명할 예정이다.

2026.01.01 20:45박희범

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미

AI기본법 개정안 국회 통과...국가AI전략위·AI연구소 법적 근거 마련

과학기술정보통신부는 AI기본법 개정안이 30일 국회 본회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 최민희, 이정헌, 장철민, 최보윤 의원이 대표 발의한 AI기본법 개정안 9건에 대해서 국회 심사 과정에서 여야 합의를 통해 하나의 법안으로 병합해 마련됐다. 내년 1월22일 시행을 앞두고 있는 상황에서 공공분야가 마중물이 되어 AI산업 혁신을 촉진하고 장애인 등 취약계층의 AI 접근성을 강화하는 내용 등이 핵심이다. 법안의 주요 내용은 ▲국가인공지능전략위원회 개편 사항의 법제화 ▲인공지능연구소 설립 운영 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 분야 창업 활성화 지원 ▲AI 전문인력 지원 ▲공공데이터의 학습용데이터 제공 근거 마련 ▲AI기술 활용 교육 지원 ▲AI취약계층 접근성 보장 및 비용 지원 근거 마련 등이다. 먼저 AI기본법 제17조에 따라 대통령 소속으로 국가인공지능위원회의 설치 근거를 두고 있으나 지난 9월 국가인공지능위원회가 국가인공지능전략위원회로 개편됨에 따라 AI기본법이 시행되기 전 관련 규정의 정비가 필요했다. 이에 따라 국가인공지능위원회의 명칭을 국가인공지능전략위원회로 개편하고 위원회 심의 의결 기능을 강화해 위원회가 명실상부한 국가 AI정책 컨트롤타워 기능을 역할을 하도록 법률상 근거를 마련했다. 범용 인공지능(AGI) 등 AI 분야의 최첨단 기술을 확보를 위한 인공지능연구소의 설립 운영 근거를 법률에 신설했다. 인공지능연구소는 과기정통부 또는 대학과 기업 등이 설립할 수 있고, 정부와 지자체가 이를 지원할 수 있다. 공공분야의 AI 활용을 촉진하고 AI 수요를 창출하기 위하여 국가기관 등이 업무 수행에 필요한 제품·서비스를 구매하거나 용역 발주 시 AI제품과 서비스를 우선 고려하도록 하고, AI제품과 서비스를 도입한 기관에 손해 발생 시 해당 AI제품과 서비스의 구매 사용 업무 담당자는 고의 또는 중과실이 없는 경우 해당 기관에 대한 배상 책임을 면책하도록 법적 근거를 마련했다. 중앙행정기관의 장은 중소기업벤처부 장관과 협의해 벤처투자모태조합을 활용해 AI분야 창업을 지원할 수 있도록, AI창업 지원 펀드 조성 근거를 신설했다. 또한 해당 펀드에 국가·지자체 뿐만 아니라 일반 국민도 참여할 수 있는 AI창업 지원 국민 펀드도 조성할 수 있도록 했다. 개정안에서는 법 제6조에 따른 인공지능 기본계획 수립 시 공공데이터를 학습용 데이터로 제공하기 위한 기준·범위 등에 관한 사항을 포함하도록 해 공공데이터를 학습용 데이터로 적극 활용하기 위한 제도적 기반을 마련했다. 또한 인공지능 기본계획에 AI기술의 이해와 활용을 위한 교육의 지원 홍보에 관한 사항도 포함하도록 하여 대국민 AI기술 활용 교육을 적극 지원할 수 있는 근거도 포함됐다. 과기정통부 장관은 전문인력에 대한 ▲교육훈련 프로그램을 개발·활용하는 사업을 추진할 수 있도록 하고 ▲전문인력의 취업 지원, 공직 진출 기회 확대, 국제교류 활성화, 처우 증진 등 근로환경 개선을 위한 사업도 추진할 수 있는 근거를 확보했다. AI 취약계층에 대한 접근성을 보장하고 저소득층 비용지원을 위한 근거도 마련했다. AI제품과 서비스의 이용에 어려움을 겪는 AI취약계층의 의견을 국가AI 정책 개발과 수립 과정에 반영하도록 하고, 국가와 지자체가 경제적 여건으로 AI제품과 서비스를 이용하기 어려운 국민에 대하여 비용을 지원할 수 있도록 했다. 개정안은 국무회의, 대통령 재가를 거쳐 AI기본법이 시행되는 새해 1월22일에 맞춰 함께 시행될 예정이다. 단, AI기본법 시행령 개정이 필요한 ▲AI분야 창업 활성화 지원 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 취약계층 비용지원 관련 사항은 개정안 공포 후 6개월 뒤에 시행될 예정이다. 배경훈 부총리은 “이번 AI기본법 개정안 국회 통과는 국내 AI 산업 발전을 위해 정부와 국회가 함께 협력한 의미있는 성과”라며 “AI기본법이 국내 AI산업발전을 돕는 든든한 파트너가 되도록 지원하겠다”고 말했다.

2025.12.30 20:22박수형

'AI 국가대표' 5개 정예팀, 첫 성적표 공개…"초거대·멀티모달 승부수"

정부가 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 성과가 공개되면서 정예팀 AI 전략 윤곽이 드러났다. 각 팀은 초거대·멀티모달·산업 특화 모델을 앞세워 AI 기술 경쟁력을 제시했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열었다. 이날 네이버클라우드를 비롯한 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 1차 성과를 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 정부는 이번 1차 발표 이후 내년 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 정예팀들의 주요 성과와 향후 계획을 종합적으로 점검한 뒤 평가 결과를 공개하고, 이를 토대로 5개 팀 가운데 4개 팀을 최종 선별할 방침이다. 네이버클라우드, '옴니'모델 공개…NC AI, '배키'로 승부수 네이버클라우드는 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니(Omni) 모델'을 제시했다. 기존 텍스트 중심 AI의 한계를 넘어 현실 세계를 보다 입체적으로 이해하는 것이 목표다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아니라, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 앞으로 네이버클라우드는 옴니 모델를 에이전트 AI와 버티컬 서비스 기반 기술로 활용할 계획이다. 이를 통해 소버린 AI 경쟁력을 강화하고 향후 월드 모델과 로보틱스, 자율주행 등 물리 세계 AI로의 확장도 추진할 방침이다. NC AI는 파운데이션 모델 '배키' 중심으로 산업 특화 AI 기술과 사업 성과를 이뤘다고 강조했다. 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고, 100B급 LLM 개발을 마쳤다는 설명이다. 이연수 NC AI 대표는 배키가 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용됐다고 말했다. 그는 "현대오토에버와 손잡고 산업 AX 목표로 기술 적용을 추진했다"며 "제조·운영 데이터 기반의 AI 활용 가능성을 현장에서 검증하고 있다"고 설명했다. NC AI는 다중 전문가 구조(MoU)와 메모리 최적화 기반 MLA 아키텍처를 고도화해 기존 대비 그래픽처리장치(GPU) 사용량을 최대 83%까지 줄이고 연산 처리 시간도 약 15% 단축했다고 밝혔다. 또 데이터 부문에서는 20조 토큰 규모 다국어 사전 학습 데이터와 제조·공공·AI 안전성 등 14종의 전략적 멀티모달 데이터를 구축한 성과도 공유했다. 업스테이지, '솔라'로 한국어 추론 경쟁력 강조 업스테이지는 파운데이션 오픈 모델 '솔라 100B'를 공개하며 고성능과 효율성을 동시에 확보했다고 밝혔다. 솔라 100B는 LLM 성능을 유지하면서도 실제 활용을 염두에 둔 구조로 설계된 것이 특징이다. 전체 파라미터 규모는 1천억 개로 구성됐지만 실제 추론 과정에서는 약 120억 개 수준 파라미터만 활성화되는 구조로 작동한다. 김성훈 업스테이지 대표는 "이 모델은 대형 모델 수준 추론 능력을 유지하면서도 응답 속도와 자원 효율성을 크게 높였다"고 강조했다. 업스테이지는 해당 모델 학습 과정에서도 효율성을 강조했다. 대규모 GPU 환경에서 발생하는 장애를 자동 감지하고 즉시 대체하는 학습 시스템을 구축해 학습 중단 시간을 절반 이상 줄였다. 김 대표는 "우리는 제한된 기간과 자원 속에서도 약 20조 토큰에 달하는 대규모 데이터를 안정적으로 학습할 수 있었다"고 설명했다. 김 대표는 솔라 100B 특장점으로 우수한 한국어 이해와 추론 능력을 꼽았다. 그는 "해당 모델은 단순 암기가 아닌 단계적 추론과 맥락 이해에 초점을 맞춰 설계됐다"며 "한국어 뉘앙스와 복합 질문에서도 자연스러운 응답을 제공할 수 있다"고 말했다. 업스테이지는 솔라 100B가 산업 현장에서 실질적 생산성 향상을 이끄는 기반 모델로 자리 잡을 것으로 기대하고 있다. 김 대표는 "검색·요약·팩트체크·슬라이드 생성·심층 리포트 작성 등 복합 업무를 에이전트 방식으로 처리할 수 있다"며 "오픈 모델로 공개돼 기업과 연구기관이 커스터마이징할 수 있다"고 강조했다. SK텔레콤, '에이닷 엑스 K1' 공개…"국내 첫 5천억 파라미터" SK텔레콤은 AI 모델 '에이닷 엑스 K1(A.X K1)'을 공개했다. 에이닷 엑스 K1은 5천억 개의 파라미터를 보유한 국내 첫 LLM이다. 한국형 소버린 AI 경쟁력 확보를 목표로 개발됐다. SK텔레콤 정석근 AI CIC장은 "해당 모델은 한국어와 국내 산업 환경을 집중적으로 학습해 높은 언어 이해도와 복합 추론 능력을 갖췄다"고 설명했다. 해당 모델은 웹 탐색과 정보 분석, 요약, 이메일 발송 등 여러 단계를 거치는 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다. 여행 일정 수립, 요금 조회, 예약 처리 같은 일상 업무뿐 아니라, 제조 현장 데이터와 작업 패턴을 학습해 업무 효율을 높이는 데도 활용되고 있다. 에이닷 엑스 K1은 이미 1천만 명 이상이 사용하는 '에이닷' 서비스에 적용됐다. 향후 앱을 비롯한 전화, 문자 등 여러 채널을 통해 제공될 예정이다. 정 CIC장은 "우리는 국민 누구나 일상에서 초거대 AI를 직접 활용할 수 있는 환경을 구축할 계획"이라고 강조했다. 이날 최태원 SK그룹 회장도 에이닷 엑스 K1 경쟁력을 영상을 통해 강조했다. 최 회장은 "우리는 AI를 반도체와 에너지, 배터리 등 핵심 산업에 빠르게 확산해 산업 경쟁력을 강화할 것"이라며 "대한민국 독자 AI 생태계를 주도할 것"이라고 밝혔다. LG AI연구원, 'K-엑사원' 5개월만 출시…"AI 3강 국가 발판" 이날 LG AI연구원도 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원 최정규 AI에이전트 그룹장 "우리는 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 것"이라며 "대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저 될 것"이라고 강조했다. 정부 관계자 '한자리'…"정예팀 모두 승자" 이날 정부 관계자도 한자리에 모여 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여한 정예팀을 격려했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고, 경제·사회 전반의 AX 전환을 가속하는 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "독자 AI 모델 개발을 통한 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"고 평가했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "다섯 정예팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 도전의 끝이 아니라 본격적인 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 18:45김미정

독자 AI 파운데이션 모델 1차 성과 공개…"글로벌 경쟁력 확인

정부가 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁을 위해 진행 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 첫 번째 결과물이 공개됐다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회'를 개최했다고 30일 밝혔다. 행사에는 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 국내 AI 산업을 이끄는 5개 정예팀이 참석해 그동안의 개발 성과를 공유했다. 현장에는 산·학·연 관계자와 일반 시민 등 1천여 명이 몰렸다. 이번 프로젝트는 글로벌 빅테크에 종속되지 않는 독자적인 AI 기술력을 확보하고 'AI 강국'으로 도약하기 위한 범국가적 도전의 일환이다. 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장 등 정부 핵심 인사들이 총출동해 민간의 도전에 힘을 실었다. 배경훈 부총리는 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전은 대한민국 경제·사회 전반의 AX(AI 대전환)를 완성하는 결정적 동력이 될 것"이라고 강조했다. 발표회에서는 5개 정예팀이 개발한 1차 AI 모델이 공개됐다. 각 팀은 최신 글로벌 모델과 견주어도 손색없는 성능 지표를 제시해 이목을 끌었다. 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원은 단순한 모델 개발을 넘어 전 산업 분야에 AI를 접목하는 구체적인 확산 전략도 함께 발표하며, 실질적인 AI 생태계 조성에 대한 의지를 다졌다. 행사장 로비에 마련된 체험 부스 열기도 뜨거웠다. 관람객들은 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 시연해보고 피드백을 주고받았으며, 함께 전시된 파트너사들의 연계 서비스를 통해 확장된 AI 생태계를 직접 체험했다. 과기정통부는 이번 발표회 내용을 바탕으로 내년 1월 중 1차 단계평가를 진행해 정예팀들의 성과를 점검하고 향후 지원 방향을 구체화할 계획이다. 하정우 AI수석은 "국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"며 아시아의 AI 수도로 도약하기 위한 전폭적인 지원을 약속했다.

2025.12.30 17:39남혁우

"美·中 모델 능가"…LG AI연구원, 'K-엑사원' 성능 공개

LG AI연구원이 독자 기술력을 집약한 파운데이션 모델을 공개해 인공지능(AI) 기술력 강화에 나섰다. LG AI연구원은 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'서 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원은 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 계획이다. 이를 통해 대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저가 되겠다는 포부다. 이날 LG AI연구원은 부스를 마련해 K-엑사원 데모를 시연했다. 데모는 문서 분석과 전문 지식 질의, 복합 추론, 코드 작성 등 기업 업무 시나리오 중심으로 구성됐다. LG AI연구원 관계자는 K-엑사원 경쟁력으로 업무 친화적 설계·운영 효율성을 꼽았다. 복잡한 법·정책 분석이나 수치 계산처럼 사람이 처리하기 어려운 질문에도 단계적으로 분석해 결과를 도출할 수 있다는 이유에서다. 관계자는 "모델을 직접 구축·운영할 수 있는 오픈웨이트 구조를 통해 챗GPT나 제미나이와 달리 과금 부담 없이 기업 내부 시스템에 적용 가능하다는 점도 차별화 요소"라며 "모델 크기는 커졌지만 처리 속도는 유지돼 실무 투입 효율성이 높다"고 강조했다.

2025.12.30 16:02김미정

"실무에 강해"…업스테이지, '다큐먼트 AI' 문서 인식 시연

업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델 '솔라'를 앞세워 문서 인식 경쟁력을 한층 강화했다. 업스테이지는 30일 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'서 부스를 꾸리고 '다큐먼트 AI' 데모를 시연했다. 다큐먼트 AI는 문서를 구조화된 정보 단위로 인식할 수 있는 AI 기술이다. PDF 스캔본부터 표, 도표, 계약서 등 여러 문서 형식과 의미를 동시에 해석할 수 있다. 이날 부스를 지키고 있던 업스테이지 관계자는 다큐먼트 AI 특장점으로 정교한 레이아웃 분석 기술을 꼽았다. 관계자는 "다큐먼트 AI는 문서 레이아웃과 항목 구조를 먼저 파악한 뒤 텍스트를 추출한다"며 "문서 제목부터 본문, 표, 각주 등 각 요소를 명확히 구분해 인식할 수 있어 전체 맥락을 유지할 수 있다"고 강조했다. 이어 "이 기술은 철저히 사용자가 입력한 문서 범위 내에서만 답변을 생성하도록 설계됐다"며 "근거 없는 정보가 섞일 가능성을 원천차단했다"고 덧붙였다. 이날 업스테이지는 다큐먼트 AI가 문서 처리하는 기능을 시연했다. AI가 수출입 신고서나 인보이스 등 여러 서류를 동시에 비교해 항목별 일치 여부를 자동으로 검증할 수 있었다. 이를 통해 오류 지점까지 정확히 찾아냈다. 여기에 이미지 이해 기능을 결합해 도면이나 그래프 속 문자까지 인식했으며, 그 수치가 갖는 의미까지 제시했다. 업스테이지는 다큐먼트 AI로 기업뿐 아니라 공공 시장까지 적용 범위를 확장하고 있다. 이 기술은 현재 조달청 디지털서비스몰에 등록돼 관세청 등에서 실무에 활용되고 있다. 특히 통계청 보고서와 데이터를 요약해 문서를 생성하는 등 데이터 무결성 보장이 필요한 고난도 작업에 투입되고 있다. 업스테이지는 PDF나 PPT뿐 아니라 HWP, DOC 등 국내 업무 환경에 필수적인 문서 규격 지원도 다큐먼트 AI에 추가했다. 보안이 최우선인 기관을 위해 폐쇄망에서도 구동 가능한 온프레미스 형태로 서비스를 제공하며 기술 도입 장벽을 낮췄다. 업스테이지는 "우리는 문서 구조 해석과 언어 모델 결합이라는 독자적인 기술 노선을 구축했다"며 "실무 효율을 중시하는 엔터프라이즈 AI 시장에서 한국형 AI의 강력한 경쟁 우위를 증명할 것"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:38김미정

정부, '국가 AI 프로젝트' 1차 성과 공개…"AX 핵심 동력"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 확보를 위한 국가 프로젝트 1차 성과를 내놨다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열고 5개 정예팀 개발 현황을 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 이번 프로젝트에는 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 참여했다. 각 팀은 독자 AI 모델 개발을 목표로 1단계 연구·개발 성과를 공유했다. 행사에는 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 현장에서는 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 체험할 수 있는 전시 부스도 운영됐다. 학생, 연구자, 기업 관계자뿐 아니라 일반 국민까지 참여해 모델 시연과 피드백이 이어졌다. 특히 체험 부스에는 정예팀과 협력하는 다양한 파트너사의 연계 서비스도 함께 전시됐다. 이를 통해 국내 AI 기술이 개별 기업을 넘어 생태계 전반으로 확산되고 있음을 보여줬다. 발표회에서는 각 정예팀이 최신 글로벌 AI 모델과 견줄 수 있는 수준의 성능을 구현한 1차 결과물을 공개했다. 기술 성과와 함께 향후 모델 고도화 방향과 적용 전략도 제시됐다. 정예팀들은 파운데이션 모델 개발에 그치지 않고, 산업 전반에 AI를 확산시키는 'AX(AI 전환)' 실행 계획을 강조했다. 제조, 서비스, 공공 등 다양한 영역으로 AI 적용을 넓히겠다는 구상이다. 과기정통부는 이번 1차 발표 이후 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 평가를 통해 정예팀의 성과와 향후 계획을 종합 점검하고 결과를 공개할 방침이다. 배경훈 과기정통부 부총리는 축사에서 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고 경제·사회 AX를 완성하는 데 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "글로벌 수준의 독자 AI 모델 개발·확보를 통한 AI 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 결과로 확인할 수 있었다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "어려운 여건 속에서도 1단계 목표를 성실히 수행해준 다섯 팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 담대한 도전의 마침표가 아니라 본격적인 대장정의 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:30김미정

"AI도 팀코리아"…'K-AI' 풀스택으로 뭉친 韓 AI, 글로벌 본격 공략

글로벌 인공지능(AI) 인프라·플랫폼 발주 경쟁이 국가 단위로 확대되고 있는 가운데 우리나라 AI 산업을 대표하는 기업들이 기술 역량을 하나의 '국가 브랜드(K-AI)'로 묶어 해외 시장 공략에 함께 나선다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 ▲메가존클라우드 ▲LG AI연구원 ▲NC AI ▲업스테이지 ▲유라클 ▲퓨리오사AI ▲리벨리온 등 국내 AI 핵심 기업들과 함께 'K-AI 풀스택(Full-Stack) 모델' 컨소시엄을 구성하고 글로벌 시장 공동 진출 프로젝트를 본격 추진한다고 30일 밝혔다. 초기 컨소시엄은 속도와 실행력을 중시한 소수정예 체계로 운영된다. 해외 대형 프로젝트 수행 경험을 보유한 메가존클라우드가 주 계약 대상사를 맡고, 나머지 참여 기업들이 공동으로 참여하는 방식으로 추진된다. 추후 산업용 파운데이션 모델, AI 에이전트 서비스, 피지컬 AI 및 보안 관련 기업들도 지속적으로 추가하며 참여 기업과 산업 영역을 동시에 확장해 나갈 계획이다. 이번 컨소시엄 구성은 개별 기업의 해외 진출을 넘어 한국 AI 산업 전체의 신뢰도와 확장성을 높이기 위한 전략적 시도로 평가된다. 프로젝트는 개별 기업 중심의 해외 진출을 넘어 한국 AI 산업의 기술 역량을 하나의 '국가 브랜드(K-AI)'로 묶어 제시하는 것이 핵심이다. 참여 기업들은 AI 풀스택 연합 모델을 통해 한국 AI가 실제 산업 현장에서 작동하는 완성형 모델을 해외 시장에 제안할 계획이다. K-AI 풀스택 모델은 5단계 구조로 구성된다. ▲AI 반도체(AI Semiconductor) ▲클라우드 인프라(Cloud Infrastructure) ▲파운데이션 모델(Foundation Models) ▲AI·NPU 운영·관리(AI·NPU Management) ▲AI 애플리케이션(AI applications)이 이에 해당한다. 각 단계에는 참여 기업들의 검증된 기술과 실제 산업 적용 사례가 결합된다. 프로젝트는 단순 기술 소개나 기업 나열 방식이 아닌, 한국 AI 풀스택이 실제로 연결·운영·확장되는 모습을 패키지 형태로 보여주는 글로벌 브랜딩 프로젝트라는 점에서 차별화된다. 참여 기업들의 AI 애플리케이션과 플랫폼, 모델, 인프라가 하나의 체계로 연동되는 구조를 실증함으로써 해외 발주처가 국가·산업 단위 프로젝트를 직접 선택할 수 있도록 설계됐다. K-AI 풀스택 모델은 에너지·제조 등 다양한 산업을 타겟으로 하며 도시·국가 운영 영역까지 확장 가능한 글로벌 레퍼런스 모델을 구축한다는 전략이다. KOSA는 이를 통해 '국가 차원에서 검증된 산업용 AI 풀스택'이라는 브랜드 이미지를 글로벌 시장에 각인시킬 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "이번 프로젝트는 한국 AI 기업들이 경쟁자가 아닌 K-AI 풀스택 모델 아래 팀코리아 정신으로 글로벌 시장에 나서고자 하는 시도"라며 "한국형 AI 풀스택을 통해 해외 시장에서 신뢰할 수 있는 국가 단위 AI 파트너로 자리매김하는 것이 목표"라고 밝혔다.

2025.12.30 09:34장유미

정부, 'AI 국가대표' 기술력 가른다…전문 심사 시작

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에 참여하는 5개 정예팀 심사를 시작한다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 오는 30일 오후 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 대국민 발표회를 진행한다. 지난 8월 선정된 네이버클라우드와 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 무대 발표와 체험 부스를 운영할 예정이다. 이번 발표회는 각 팀이 약 4개월간 개발한 AI 모델과 서비스를 처음 공개하는 자리다. 평가에는 직접 반영되지 않지만, 각 컨소시엄 기술 방향과 완성도를 가늠할 수 있는 첫 공개 무대다. 정부는 이번 행사를 평가와 별도로 운영할 방침이다. 당초 현장 반응을 점수에 반영하는 대국민 콘테스트 방식이 검토됐으나, 기업 규모나 브랜드 인지도에 따른 결과 왜곡 우려로 이번 단계에서는 제외됐다. 이에 따라 1차 단계 평가는 전문가 중심으로 진행된다. 모델 성능과 기술 완성도, 향후 확장성, 상용화 계획 등을 종합 점검해 5개 팀 가운데 4개 팀만 다음 단계로 압축한다. 특히 성능 목표는 고정 기준이 아닌 '무빙 타깃' 방식이 적용된다. 각 팀은 평가 시점 기준 최근 6개월 내 공개된 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상 성능을 달성해야 한다고 알려졌다. 업계에서는 단순 성능 수치보다 목표를 달성하기 위한 기술 구조와 로드맵이 평가 핵심이 될 것으로 보고 있다. 단기 성과뿐 아니라 중장기 경쟁력까지 검증하는 구조라는 분석이다. 정부는 발표회 직후 평가 절차에 착수해 15일 이내 1차 단계 평가를 마무리할 계획이다. 내부 종합 과정을 거쳐 이르면 새해 1월 19일께 결과를 발표하는 것을 목표로 하고 있다. 현재 각 팀은 서로 다른 전략을 제시하고 있다. 네이버클라우드는 옴니 파운데이션 모델 기반 텍스트, 코딩, 검색 기능과 포털, 쇼핑, 지도 연계 에이전트를 내세웠다. 업스테이지는 문서 요약, 계약서 리뷰 등 서비스형 소프트웨어(Saa)로 글로벌 확장성을 강조했다. 향후 3년간 1천만 명 사용자 확보가 목표다. SK텔레콤은 500B급 초거대 모델 로드맵과 한국어 특화 대화, 콘텐츠 생성 역량을 앞세웠다. 정확성, 신뢰성, 확장성, 범용성, 효율성 등 5대 경쟁력을 강조한다. NC AI는 54개 산학연 컨소시엄 기반으로 3D, 애니메이션 생성, 방송 콘텐츠 제작, 제조, 물류 최적화 등 산업 AX 특화 전략을 제시했다. LG AI연구원은 차세대 엑사원 기반 복합 추론과 생성 능력을 시연한다. 프론티어급 기술력과 기업 간 거래 활용 가능성에 초점을 맞췄다.

2025.12.28 09:05김미정

"제조 특화 피지컬AI 우선 집중…'로봇 데이터센터' 구축 필수"

"글로벌 인공지능(AI) 경쟁이 피지컬AI로 집중될 전망입니다. 한국은 제조업에 강한 만큼 제조 특화 피지컬AI 구축을 우선 과제로 삼아야 합니다. 중장기적으로는 로봇 행동 데이터를 수집·활용할 수 있는 '로봇 데이터센터'를 국가 차원에서 마련해야 합니다." LG AI연구원 김승환 상무는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 한국형 피지컬AI 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략을 이같이 제시했다. 김 상무는 지난 9월 출범한 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'에서 기술분과장을 맡고 있다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 제조·로봇·AI·데이터·클라우드 등 다양한 분야의 기업과 연구기관, 대학이 참여하는 협의체다. 피지컬 AI 기술의 정의와 방향성을 정리하고, 산업 현장에서 실제로 작동하는 기술과 정책 과제를 도출하는 것을 목표로 한다. 단순한 기술 논의에 그치지 않고, 중장기 국가 전략과 연계된 실행 과제 발굴을 지향한다는 점이 특징이다. 총 10개 분과로 이뤄진 이 얼라이언스는 기술을 비롯한 솔루션, 거버넌스, 인재, 글로벌 협력 등 5개 생태계 분과와 AI정의차량(ADV), 완전자율로봇, 주력산업, 웰니스테크, AI컴퓨팅자원(ACR) 등 5개 도메인 분과로 구성됐다. 또 얼라이언스 공동의장은 과학기술정보통신부를 비롯한 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 각 부처별 장관과 더불어민주당 정동영 의원, 국민의힘 최형두 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장(KOSA), 한국자동차모빌리티산업협회장 7인이 맡았다. 韓 피지컬 AI, 이제 막 태동…"방향·정의 설정 우선" 김 상무는 글로벌 AI 경쟁이 생성형 AI에서 물리 세계로 확장하는 피지컬AI 주도권 싸움이 될 것이라고 내다봤다. 그는 "세계 각국이 이를 차세대 산업 핵심 전략으로 점찍고 속도전에 나서고 있다"고 설명했다. 김 상무는 한국도 국가 차원 대응에 나서고 있지만 당장은 피지컬AI 개발 인프라가 부족하다는 점을 한계로 짚었다. 그는 "미국 등 해외 기업들은 피지컬AI 연구개발(R&D)에 투입할 수 있는 자본 여력이 커 선제적으로 움직일 수 있었다"며 "특히 구글 딥마인드는 수년간 축적한 로보틱스 데이터와 AI 모델링 기술을 결합해 '제미나이 로보틱스' 연구를 선도하고 있다"고 말했다. 김 상무는 현재 국내 산업계가 피지컬AI 경쟁력 확보를 전적으로 맡는 것도 무리라고 진단했다. 그는 "한국은 피지컬AI 기술과 데이터, 산업 적용까지 전 주기에 걸쳐 공통된 합의와 방향 설정을 하는 것이 급선무"라며 "이 과정이 정리되지 않으면 개별 기술 논의는 쉽게 흩어질 수 있다"고 당부했다. 김 상무는 우선적인 과제로 피지컬AI 용어 정의도 정리해야 한다고 봤다. 피지컬AI가 단순히 로봇에 국한된 개념이 아니라는 이유에서다. 그는 "피지컬AI는 우주, 해양, 의료 등 물리 세계 전반을 아우르는 매우 넓은 개념"이라며 "얼라이언스 역시 특정 영역에 국한하지 않는 방향으로 논의를 막 시작했다"고 말했다. 김 상무는 지식과 실제 행동을 결합한 형태를 피지컬AI라고 정의했다. 그는 "피지컬AI는 반드시 데이터 기반이어야 하며, 판단에 그치지 않고 실제 행동까지 이어져야 한다"며 "과제 이해부터 계획, 인식, 의사결정, 실행까지 전 과정이 작동할 때 비로소 피지컬 AI"라고 설명했다. "제조 특화 피지컬AI 공략…로봇 행동 데이터 확보 관건" 김 상무는 한국이 글로벌 피지컬AI 경쟁력 확보를 위한 전략을 제시했다. 단기적으로는 제조 특화 피지컬AI 개발에 우선 집중하고, 장기적으론 피지컬AI 전 주기 개발을 위한 로봇 데이터센터를 건설하는 것이다. 또 그는 한국 제조 현장에서 실제 효과가 검증되는 피지컬AI 사례부터 신속히 마련해야 한다고 주장했다. 김 상무는 "국가 경쟁력 관점에서 제조 분야는 한국이 가장 강점을 가질 수 있는 영역"이라며 "피지컬AI로 효과 볼 수 있는 첫 산업이라 판단했다"고 밝혔다. 제조 특화 피지컬AI 구현에 대해선 얼라이언스 참여 기업들이 제조 현장에서 쌓아온 경험을 기반으로 해야 한다고 강조했다. 실제 LG그룹 내부에서도 이미 비전 검사 자동화, 공정 최적화, 화학 공정 스케줄링 최적화 등 제조형 AI 개발 경험을 축적했다. 그는 "제조 AI 에이전트를 유기적으로 연결해 엔드 투 엔드로 구현하는 것이 진정한 제조 특화 피지컬AI 확보 시작점"이라고 강조했다. 김 상무는 중장기적으로 국가 차원 로봇 데이터센터 구축이 필요하다고 주장했다. 해당 센터는 로봇이 직접 움직이며 학습용 데이터를 생산하는 물리적 인프라를 의미한다. 이를 통해 피지컬AI의 가장 고질적 문제인 데이터 부족을 해결할 수 있다는 이유에서다. 그는 "한국은 피지컬AI 행동 데이터를 거의 축적하지 못한 상태"라며 "이를 로봇 데이터센터를 통해 해결할 수 있다"고 강조했다. 이와 함께 김 상무는 중국 피지컬AI 육성 방안을 예시로 들었다. 현재 중국 기업은 정부 지원을 통해 대규모 로봇 데이터 취득 시설을 운영하고 있다. 여기서 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 행동 데이터를 수집하고 있다. 사람이 원격으로 로봇을 조작하면서 움직임 전체를 학습용 데이터로 기록하는 식이다. 김 상무는 한국도 국가 차원에서 로봇 데이터 생산 센터를 구축하는 것이 매우 중요하다고 강조했다. 이를 통해 도메인 특화 로봇 파운데이션 모델을 구축하고, 중·장기적으로는 범용 로봇 파운데이션 모델을 지향하는 투트랙 전략을 추진해야 한다는 설명이다. 그는 "로봇 데이터센터에서는 로봇의 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "이는 텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "로봇 데이터센터는 국내 기업과 연구기관이 함께 활용할 수 있는 기반이 될 것"이라며 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 강조했다.

2025.12.26 09:00김미정

[유미's 픽] "韓 SW·AI 미래, 우리가 키운다"…이재용·구광모·조준희, 인재 육성 총출동

"국민들에게 조금이라도 더 신뢰받고 더 사랑받는 기업을 만들어보겠습니다." 지난 2022년 10월 27일 부회장에서 회장으로 승진하며 이처럼 다짐했던 이재용 삼성전자 회장이 기업의 사회적 책임(CSR) 차원에서 꾸준히 소프트웨어(SW)·인공지능(AI) 인재 육성에 나서 주목 받고 있다. 급변하는 AI 기술 발전으로 인재 확보가 어려워진 분위기 속에 이 회장이 이처럼 앞장서자 다른 오너들도 인재 육성 움직임에 하나, 둘 동참하고 있다. 23일 업계에 따르면 삼성은 지난 2018년부터 SW·AI 인재 육성 프로그램인 '삼성청년SW·AI아카데미(SSAFY)'를 운영해 12기까지 1만125명의 수료생을 배출했다. 이 중 8천566명은 삼성전자를 비롯해 KT DS, 현대모비스, LG유플러스 등 다양한 업종의 기업에 취업해 곳곳에서 활약하고 있다. 삼성은 SSAFY 교육생들의 취업에 실질적 도움을 주기 위해 진로 상담, 면접 컨설팅, 채용 정보 제공 등도 지원한다. 수료생이 기업 현장에서 '실전형 인재'로 인정받으면서 채용 시 서류전형 면제와 가점 부여 등 SSAFY 수료생을 우대하는 기업도 170여 개에 달한다. 올해부터는 국가 차원의 AI 인재 육성에 기여하기 위해 커리큘럼을 AI 중심으로 전면 개편해 정부의 AI 인재 부족에 대한 고민을 함께 해결하고자 나섰다. 현 정부는 AI를 미래 국가경쟁력의 핵심으로 보고 교육·고용·산업정책 전반에 걸쳐 AI 인재 양성을 핵심 과제로 추진하고 있다. 이에 SSAFY는 교육생이 직접 AI 모델을 개발하도록 지원하는 등 실무형 AI 인재를 육성하고 있다. AI 관련 실험을 마음껏 할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU)도 제공한다. 이 같은 노력 덕분에 SSAFY를 통한 수료생들의 취업률은 약 85%에 달한다. 비전공자여도 SSAFY만 거치면 SW와 AI 전문가로 성장할 수 있다는 점에서 젊은층들의 관심도 상당히 높다.이재명 대통령도 더불어민주당 대선후보였던 지난 3월 SAFFY에 직접 방문해 이를 운영하는 삼성전자와 이재용 회장을 격려했다. 당시 이 대통령은 "기업이 잘 돼야 나라가 잘 된다"며 "글로벌 경쟁이 격화되는 세상이라 대기업들의 국제 경쟁력을 키우는 게 정말 중요하다"고 말했다. 이어 "삼성이 현재 어려움을 이겨내는 과정에서 훌륭한 생태계가 만들어질 것"이라며 "많은 사람들이 함께 과실을 누리면서 새로운 세상을 열어주길 기대한다"고 덧붙였다.이에 이재용 회장은 "SSAFY는 사회와의 동행이란 이름으로 대한민국 미래와 청년들을 위해서 투자한다는 생각으로 지금까지 끌고 왔다"며 "대한민국 미래와 AI 미래를 짊어지고 나갈 청년들도 이 대통령의 방문에 대해 감사하게 느끼고 있다"고 밝혔다. 구광모 LG그룹 회장도 AI 산업을 미래 먹거리로 점찍고 대내외적으로 관련 인재 양성에 매진하고 있다. 실제 LG는 2020년 12월 설립한 그룹 내 AI 싱크탱크 'LG AI연구원'을 중심으로 AI 리터러시부터 석·박사 과정까지 전주기 교육 체계를 구축하며 임직원들의 AI 역량 강화를 위해 노력해 왔다. LG AI연구원은 그룹 내 임직원을 대상으로 한 맞춤형 AI 인재 양성 프로그램인 'LG AI 아카데미'도 운영하고 있다. LG AI 아카데미는 임직원들이 기초 지식부터 툴 사용 방법까지 AI를 실제로 활용할 수 있는 역량을 높일 수 있는 AI 리터러시 교육뿐만 아니라 실제 산업 현장에서 AI 프로젝트를 이끌어 갈 수 있도록 하는 문제 해결 능력 강화 교육도 진행한다. 사내 석사·박사 학위 과정까지 체계적인 전주기 교육 프로그램이다. 지금까지 임직원 1만5천 명 이상이 교육을 받았고 160개 이상의 연구 과제를 해결했다.또 LG는 석·박사급 인재를 발굴하기 위해 'LG AI 대학원'도 지난 9월 30일 개원했다. 국내 1호 교육부 공식 인가 사내 대학원으로, 사내에서 인공지능학과 석사학위 과정 입학생 30명을 모집해 내년 3월 입학식을 진행하고 본격적으로 교육과정을 운영한다. 중장기적으로는 외부 신입생 모집도 고려 중이다. LG는 소년부터 청년까지 AI 인재를 조기 발굴하고 육성하는 등 우리나라 AI 교육의 저변 확대와 디지털 교육 격차 해소에 기여하기 위한 실질적 지원도 이어오고 있다. 특히 국내 최초 체험형 AI 교육 기관인 'LG디스커버리랩'을 서울, 부산에서 운영 중으로, 매년 3만3천 명 이상의 청소년들에게 양질의 AI 교육을 무상으로 제공하고 있다.또 지난해부터는 서울대학교와 손잡고 교육 사회공헌사업인 'LG AI 청소년 캠프'를 새롭게 시작했다. 국내 교육 과정 우수 참가자를 대상으로 여름 방학 기간 중 2주간 미국 스탠드대학교와 실리콘밸리에서 진행하는 교육 과정 참가 기회도 제공한다.더불어 실전에 강한 '청년 AI 전문가' 교육 프로그램으로 알려진 'LG 에이머스(Aimers)'도 운영하고 있다. 참가자들은 LG가 국내 최고 AI 전문가들과 함께 만든 핵심 이론 강의를 무료로 수강할 수 있다. 또 LG 계열사가 보유한 산업 현장 실데이터를 제공해 실전 경험을 쌓을 수 있는 'LG 에이머스 해커톤'에도 참가할 수 있다.한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)를 이끌고 있는 조준희 회장도 미래 SW·AI 인재 육성을 위해 앞장서고 있다. 특히 지난 2022년부터는 이랜드복지재단과 협력해 '미래 SW 인재 육성 기부 캠페인'을 펼쳐 주목 받고 있다. '미래 SW 인재 육성 기부 캠페인'은 소프트웨어 개발, 코딩, 데이터·인공지능(AI) 등 디지털 기술 분야 진로를 희망하는 저소득 취약계층 청소년들을 지원하기 위해 만들어졌다. 또 디지털·소프트웨어 교육 기회의 격차를 해소하고, 산업 현장이 요구하는 인재를 장기적으로 육성하는 것을 목표로 한다. 올해는 지난 9월 중순부터 11월 말까지 KOSA와 두루이디에스, 아스크스토리, 지란지교소프트 등 총 18개 KOSA 회원사들이 자발적으로 참여해 기부금이 조성됐다. 올해 캠페인을 통해 약 580만 원의 기부금이 마련돼 지난 17일 이랜드복지재단에 전달됐다. 이 자리에선 조 회장이 사비 1천만원을 기부금에 보태 업계 리더로서 모범을 보이기도 했다. 캠페인 시작 이후 현재까지 누적 기부금은 조 회장의 기부금까지 합해 약 4천600여만원에 달한다.이 기부금은 복지 사각지대에 놓인 청소년 가운데 디지털·소프트웨어 분야 진로를 희망하지만 경제적인 어려움을 겪고 있는 이들을 위해 활용된다. 이를 통해 올해까지 총 33명의 저소득 취약계층 청소년이 지원받았다.조 회장은 "SW 산업은 인재가 곧 경쟁력인 분야로, 산업계가 직접 참여해 교육의 기회에서 소외된 미래 인재를 육성하는 것은 사회적 책임이자 지속가능한 성장 전략"이라며 "앞으로도 협회는 회원사들과 함께 디지털 인재 양성을 위한 협력과 지원을 지속해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.23 15:27장유미

커넥셔너리 "리서치 전용 AI 개발...연구원 등 직군에 유용"

"신뢰성을 기반으로 좋은 의사결정을 도와주는 인공지능(AI) 입니다." 이지원 커넥셔너리(Connectionary) 대표는 22일 지디넷코리아와 인터뷰에서 커넥셔너리의 리서치 전용 AI 'AID'를 이같이 소개했다. 커넥셔너리는 올해 6월 설립된 'AI 리서치 플랫폼' 전문 스타트업이다. 일반적으로 생성형 AI가 어떤 답변이나 데이터를 생성했다고 했을 때, 사용자는 AI가 생성한 값을 재차 검증하는 절차를 거친다. AI가 생성한 답변이 정확하지 않을 수 있기 때문이다. 이처럼 사실이 아닌 내용을 AI가 그럴듯하게 표시하는 현상을 '환각(Hallucination)' 현상이라고 한다. 번거로운 요청도 수분 내로 값을 생성해내기 때문에 생성형 AI는 업무 효율성을 크게 높인 것이 사실이다. 하지만 환각 현상 때문에 사용자는 올바른 값을 생성했는지 검증하는 시간을 추가로 써야 한다. 특히 인용, 통계, 논문명 등에서 환각 현상이 심하게 일어나는 것으로 알려져 있다. 이에 리서처, 분석가, 연구원 등 사실에 기반한 검증된 데이터가 필요한 사용자들은 AI로 데이터를 생성한다고 하더라도 추가적으로 검증하는 과정이 필요하다. AID는 신뢰성 있는 출처만 활용해 답변을 내놓기 때문에 이런 검증 과정을 대폭 줄여준다. 원본 문서에 기반한 추출·정렬 엔진이 탑재돼 사실과 다른 내용을 표시할 수 없도록 환각 현상을 구조적으로 차단한다는 장점이 있다. 정책 모니터링이나, 중요한 의사결정, 시장조사 등에서 정확한 데이터를 기반으로 AI를 통한 효율적인 자료 검색이 가능한 것이다. 이 대표는 "거대 언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI는 사용자가 요청한 내용을 '사람처럼 말하고 정리하는 것'에 특화돼 있기 때문에 환각 현상에 따른 불편함이 있다"며 "AID는 검색하고 싶은 키워드를 입력하면 언론, 논문, 연구 보고서 등 실제 등재된 내용만 표시하기 때문에 환각 현상이 거의 없다"고 설명했다. 이어 "특히 검색 기간을 설정하고, 생성한 값을 사용자가 직접 스크리닝하는 것도 가능하다"며 "기자, 연구원, 애널리스트 등 정확한 수치를 기반으로 분석을 진행해야 하는 직군에 효율적인 AI 도구로 자리잡을 것"이라고 강조했다. 키워드만 검색했는데 출처부터 통계까지 '한 눈' 기자가 직접 AID를 사용해봤다. 최근 치명적인 취약점으로 부상한 React2shell(리액트투쉘, CVE-2025-55182) 취약점을 키워드로 입력하자, 핵심 키워드별로 확실한 출처의 여러 문서들이 눈에 띄었다. 또 어떤 주제와 관련이 깊은지, 키워드와 관련해 직접 언급했던 사람은 누구인지 통계화한 그래프가 표시됐다. 아래에는 전체 검색 결과가 표시되는데, 모두 외신, 국내 언론, 논문, 보고서 등 믿을 만한 출처가 함께 표시됐다. 각 결과값마다 AI가 요약한 내용도 알아보기 쉽게 제공됐으며, '상세 정보'를 클릭하면 발언인 정보와 요약 및 키워드가 입력된 인용문 전체를 확인할 수 있다. 원본으로 연결되는 링크도 함께 기재돼 있다. 포털 사이트에서 검색한 자료를 사람이 일일이 걸러내고 신뢰할 만한 출처의 정보를 요약하는 일련의 과정을 AID가 한 번에 해결한 것이다. 또 검색한 키워드에 특수 문자 '골뱅이(@)'를 붙이면, 키워드와 관련한 모든 수치 정보가 표시된다. 이 대표에 따르면 아직은 제대로 구현되지 않은 기능이지만 향후 업데이트될 예정이다. 검색 결과만 일방적으로 표시되는 것이 아니라 'AI 분석' 탭으로 이동하면 검색 결과를 AI가 자동으로 요약해 표시하며, 여러 검색 결과 값과 비교하는 것도 가능하다. "AID 기능 고도화해 리서치 기관 의사결정 돕는 도구로 자리매김" AID는 현재 알파테스트가 진행 중이다. 내년 1월 중으로 베타테스트를 거쳐 제품을 고도화해 향후 상품화할 예정이다. 구체적으로 커넥셔너리는 AID를 올해 1분기까지 주요 정책기관 발표 원문, 기업 재무 정보 검색 등도 가능하도록 기능을 고도화할 계획이다. 이 대표 설명에 따르면 현재 베타테스트 버전을 리서치, 공공 등 분야에 배포해 놓은 상태이며, 고객 만족도를 수집하고 있다. 향후 1년 내로 솔루션을 출시하고 국내 시장에서 확실한 레퍼런스를 확보한다는 것이 단기 목표다. AID가 기업 및 리서치 기관의 정책, 의사결정에 효율적인 도구로 자리잡는 것을 목표로 하고 있는 만큼 정책 분야에 자문을 줄 수 있는 전문가도 함께하고 있다. 현재 국가정보원 3차장을 지낸 김선희 가천대 초빙교수가 보안 자문위원으로 합류했으며, 향후 정책·기술 등 분야에서도 전문가와 함께해 신뢰도를 높일 계획이다. 이 대표는 "신뢰성 있는 AI를 만드는 일이 즐거워서 평생 계속하고 싶다"며 "고객사에도 신뢰성을 높이는 모든 과정들이 진실성 있는 회사로 인식되게 하고, 이런 진실성을 기반으로 열심히 성장하는 회사가 되고 싶다"고 포부를 남겼다. ◆ 이지원 커넥셔너리 대표는..... - 1981년생 - 2025.06~현재 ㈜커넥셔너리 CEO(최고경영자) - 2024.04~2025.03 ㈜디노티시아 CSO (최고전략책임자, 부사장) - 2019.09~2024.02 ㈜에스투더블유 CSO (최고전략책임자, 부대표) - 2021.08~2022.06 법무부 디지털성범죄 등 TF 전문가 위원 - 2020.03~2024.12 경찰청 사이버테러대응 전문가 위원 - 2016.01~2019.07 롯데미략전략센터 산업전략 수석연구원 - 2014.03~2015.12 ㈜오비맥주 전략기획팀 부장 - 2010.10~2014.02 아서디리틀 컨설턴트 - 2006.03~2010.09 ㈜KT 전임연구원

2025.12.22 19:59김기찬

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