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'AI 연구'통합검색 결과 입니다. (430건)

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韓·英, 사이버 안보 협력 강화…"신기술 공동 개발 논의"

한국 정부와 영국이 전략적 사이버 안보 협력을 한 단계 끌어올리기 위한 장을 연다. 영국 왕립합동군사연구소(RUSI)는 오는 4일 서울 롯데호텔에서 '한영 사이버 안보 협력 강화(Strengthening UK-South Korea Cyber Security Cooperation)' 보고서 출범 행사를 개최한다고 1일 밝혔다. 행사는 RUSI가 주최하고 국가보안기술연구소(NSR)와 주한영국대사관이 협력 기관으로 참여한다. 이번 보고서는 2023년 두 국가가 합의한 '한영 전략적 사이버 파트너십' 이행 현황을 점검하고, 공동 위협 대응과 상호 이익 증진을 위한 실행 과제를 제시한 것이 핵심이다. 양국 협력 필요성을 재확인하는 데서 나아가 구체적 실천 방향까지 짚었다. 보고서는 사이버 협력 강화와 정보 공유 체계 고도화를 주요 과제로 제시했다. 또 사이버 위험 억제와 선제적 방어 협력 강화 필요성도 강조했다. 인공지능(AI) 등 신기술 분야 공동 개발 필요성도 담았다. 행사는 오후 6시 네트워킹으로 시작해 6시 30분부터 기조연설이 진행된다. 콜린 크룩스 주한영국대사와 윤종권 외교부 국제사이버협력대사가 발표를 진행한다. 이후 제임스 설리번 RUSI 사이버 테크팀 디렉터와 배선하 NSR 선임연구원, 권헌영 고려대 정보보호대학원 교수가 패널로 참여해 보고서 주요 내용과 향후 협력 우선순위를 논의한다. RUSI는 "이번 행사를 통해 양국 협력이 의지 표명에 머물지 말고 구체적 실행으로 이뤄질 것"이라고 밝혔다.

2026.03.01 10:10김미정 기자

[현장] "전차 이미지부터 총소리까지"…국방 데이터랩, AI 데이터 갈증 해소 나서

철저한 보안이 요구되는 국방 분야의 '인공지능(AI) 데이터 부족' 해소 방안이 공개됐다. 군 데이터를 보안 통제 하에 활용할 수 있도록 구축된 '국방 데이터랩'을 통해 군 보안 장벽을 유지하면서도 산, 학, 연 전문성을 결집해 지속 가능한 국방 AI 혁신 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 성균관대학교는 27일 경기도 판교캠퍼스에서 국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 성균관대와 육군 교육사령부가 공동으로 운영 중인 국방 데이터랩 성과를 공유하고 데이터를 기반으로 한 국방 AI 및 무인 체계 미래 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 '데이터 갈증'이 매우 심각한 영역"이라며,"이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속 가능한 '윈윈(Win-Win) 네트워크' 터전이 되기를 바란다"고 행사 포문을 열었다. "철저한 보안 속 군 데이터 개방"… 방산 AI 연구의 산실 된 '국방 데이터랩' 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 '국방 데이터랩 성과 및 발전 방안'을 발표했다. 2024년 4월 판교에 개소한 제2국방 데이터랩은 군사 보안이 강구된 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 활용해 AI 연구를 수행할 수 있는 인프라다. 현재 데이터랩은 방첩사령부의 철저한 보안 통제하에, 원본 데이터 반출 없이 학습된 산출물만 반출하는 형태로 운영된다. 내부에는 러시아 T80U 전차 이미지를 비롯한 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량 다급 보안 처리 데이터가 구비되어 있다. 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산 기업들이 데이터랩을 활용해 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 성과를 거두었다. 현재 동시 수용 인원은 약 10명 규모로 향후 공간 확대 및 GPU 서버급 장비 확충도 추진될 예정이다. 김 센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며, "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 피지컬 AI 실증랩 구상도 공개됐다. 다음 달 중 공개 예정인 실증랩은 클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 중심으로 다종 로봇을 통합 관리하는 구조다. OTA 기반 원격 업데이트, 군 표준 DDS 통신 지원, 센서 데이터 보안 전송, VLA 기반 명령 생성 기능 등을 갖춘 플랫폼을 통해 로봇을 데이터 중심으로 운영하겠다는 구상이다. 시뮬레이션 환경에서 생성된 명령과 실제 물리 환경에서의 동작 데이터를 비교 및 학습해 고도화하는 체계도 포함된다. 美 국방부 '데이터 전략 자산화'…"국내도 국방 데이터 팩토리 절실" 이준호 크라우드데이터 대표는 'AI 학습 데이터 구축' 관점에서 국방 AI의 미래를 조망했다. 이 대표는 "미국 국방부는 전통 방산 업체에서 최근 팔란티어, 스케일 AI 등 데이터 및 신생 기술 스타트업 중심으로 조달 체계를 전환하고 있다"며, "국가 안보와 전투력을 좌우하는 전략적 자산을 '데이터'로 보고 있는 것"이라고 설명했다. 또한 실제 K1, K2 전차 데이터를 수집하기 위해 주·야간으로 드론을 띄워 촬영하고, 기상 악화 시에는 디오라마와 3D 모델링을 활용해 데이터를 구축했던 실무 사례를 공유했다. 그는 "중국 등 해외에서는 원격조작을 통해 로봇 수천 대의 '피지컬 AI' 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라며 "우리 군도 글로벌 경쟁력을 잃지 않기 위해 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문 인력 양성이 필수적"이라고 강조했다. 김병규 센터장은 "이번 세미나는 국방 데이터랩의 1차적인 데이터 개방 성과를 넘어, 무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신의 청사진을 확인한 뜻깊은 자리"라며, "앞으로도 국방 데이터 생태계 확장을 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 15:45남혁우 기자

[유미's 픽] "말하는 AI는 끝났다"…MWC 2026서 '에이전틱 AI' 주도권 경쟁 본격화

다음 달 스페인 바르셀로나에서 열리는 세계 최대 이동통신 전시회 '모바일월드콩그레스(MWC 2026)'가 인공지능(AI) 소프트웨어 경쟁의 분기점이 될 것으로 전망된다. 단순 생성형 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행까지 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'가 통신·커머스·엔터프라이즈 현장으로 빠르게 확산되면서 산업 지형을 바꾸고 있어서다. 26일 업계에 따르면 MWC 2026은 다음 달 2일(현지시간)부터 5일까지 세계이동통신사업자협회(GSMA) 주최로 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 열린다. 올해는 2006년 바르셀로나로 MWC 개최지를 옮긴 뒤 20주년이 되는 해로, 지난 20년간의 여정을 돌아보는 상징적인 행사가 될 전망이다.GSMA는 AI와 차세대 네트워크 기술이 결합하면서 산업과 사회 전반이 지능화되는 변곡점에 진입했다고 보고 올해 슬로건을 '지능화 시대(The IQ Era)'로 내세웠다. 업계에선 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 업무 수행 능력과 신뢰성을 가르는 국면에 접어들었음을 이번 전시에서 확인할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 글로벌 빅테크와 클라우드 기업, AI 스타트업, 컨설팅·보안 업체들은 자율형 소프트웨어를 앞세워 MWC 2026에서 새로운 비즈니스 모델을 제시할 예정이다. 각 기업들은 단순 기능 시연이 아닌 AI가 목표를 설정하고 데이터를 분석한 뒤 실행까지 이어가는 구조를 실제 서비스 형태로 구현하겠다는 전략을 앞세우고 있다.올해 전시의 핵심은 '보고 듣는 AI'에서 '행동하는 AI'로의 전환이다. 이에 맞춰 일정 관리와 고객 응대, 구매·결제 등 실제 업무를 단계적으로 수행하는 '에이전틱 AI'가 주요 데모로 등장한다. 사람의 승인 하에 실행까지 이어지는 구조로, AI가 보조 도구를 넘어 업무 대리인으로 확장되는 단계라는 분석이 나온다.구체적인 기업 전략도 이를 뒷받침한다. 유통·커머스 분야에서는 구글이 제미나이를 기반으로 음성 인터페이스와 결합한 실행형 AI 전략을 강조하며 사용자의 승인 하에 구매 단계까지 연결되는 구조를 제시한다. AWS는 '베드록(Bedrock)'을 통해 산업별 맞춤형 AI 에이전트 구축 사례를 소개하며 워크플로 자동화와 비용 절감 효과를 부각할 예정이다. 업계에선 이를 '에이전틱 커머스'의 초기 단계로 해석한다. 엔터프라이즈 영역에서는 마이크로소프트가 AI 보안·거버넌스를 강화한 플랫폼 전략을 앞세운다. 실행 로그 추적과 권한 통제 기능을 강화해 자율형 AI가 기업 시스템 안에서 안전하게 작동할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞추고 있다. AWS와 구글 클라우드 역시 다중 에이전트 오케스트레이션 기능을 고도화해 기업 고객의 업무 자동화를 지원한다는 방침이다. AI 신뢰성 확보 움직임도 활발하다. 셀렉트스타는 '글로벌 AI 레드팀 챌린지'를 통해 SK텔레콤 'A.X K1', LG유플러스 '익시젠(ixi-GEN)', AT&T '애스크(Ask) AT&T' 등 통신 특화 대형언어모델(LLM)의 취약점을 점검한다. 또 자사 신뢰성 평가 플랫폼 '다투모(Datumo)'를 활용해 편향, 허위정보 유도, 유해성 등 다양한 기준에서 모델을 검증한다는 계획이다. 해외 전문 AI 기업들도 산업별 특화 솔루션을 선보인다. 음성 기반 AI 분야에서는 미국 사운드하운드 AI가 매장 현장에서 고객 응대를 지원하는 '세일즈 어시스트(Sales Assist)'를 선보인다. 중국 타임케틀은 40여 개 언어를 지원하는 실시간 통역 소프트웨어 X1을 통해 협업 환경에서의 활용 가능성을 강조한다. 모델 초경량화 기술을 보유한 유럽 스타트업 컴팩티파이AI 역시 클라우드 연결 없이 기기 내부에서 연산이 가능한 알고리즘을 공개할 계획이다.MWC와 함께 열리는 스타트업 행사 '4YFN(4 Years From Now)'에서도 실행형 AI 흐름이 감지된다. 올해 주제는 '인피니트 AI(Infinite AI)'로, 산업과 일상에 밀착된 지능형 애플리케이션이 소개된다. 이 자리에서 핀란드 스타트업 스카이포라는 AI 기반 기상 지능 소프트웨어를 통해 극단적 기상 변화를 예측하는 솔루션을 선보이고, 마이브로는 감성 지능(EQ)을 반영한 'AI 스포츠 코치'를 공개한다. 국내 기업들도 상용화 경쟁에 나선다. 래블업은 개인용 AI 플랫폼 '백엔드닷AI:고(Backend.AI:GO)'를 통해 오프라인 환경에서도 소형언어모델(SLM)을 구동할 수 있는 구조를 선보인다. 다수의 기기를 연결하는 '메시 모드(Mesh Mode)'와 외부 클라우드로 전환하는 '하이브리드 버스팅' 기능을 통해 확장성을 확보했다.이스트소프트는 실시간 대화형 AI 휴먼 서비스 '페르소 인터랙티브'를 공개하며 NTT·니혼교통과 협력한 일본 택시 도입 사례를 비롯해 리테일·라이브커머스 적용 시나리오를 소개한다. 전시장에서는 KT 부스와 삼성전자 부스에서 각각 연계 시연도 진행될 예정이다. 실행형 AI 확산에 맞춰 인프라 경쟁도 본격화되고 있다. LG그룹은 'AI 원팀'을 구성해 MWC 2026에 참가하고 LG유플러스를 중심으로 AI 데이터센터(AIDC) 기술 역량을 공개한다. 이 자리에서 전력·냉각·운영을 통합 설계한 AI 특화 데이터센터 구축 전략과 함께 LG AI연구원·퓨리오사AI와 협업한 '소버린 AI 어플라이언스'를 선보일 예정이다. 또 그룹 차원의 냉각·전력 관리 기술과 데이터센터 운영 역량을 앞세워 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 안정적으로 운용하는 'AI 공장' 모델을 제시한다는 구상이다. 업계 관계자는 "이번 MWC는 AI 기술이 실험 단계를 넘어 실제 산업 운영 구조에 편입되는 과정을 확인하는 무대가 될 것"이라며 "실행력과 신뢰성을 갖춘 소프트웨어가 경쟁력을 좌우하는 시대가 본격화하고 있다는 신호"라고 말했다.

2026.02.26 13:50장유미 기자

[현장] "AI 보안이 혁신이자 안보"…AI안전연구소, 미국 랜드·마이터와 전략 공조

한국전자통신연구원(ETRI) 산하 인공지능(AI)안전연구소가 미국 글로벌 정책 싱크탱크 및 연구기관과 손잡고 AI 시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 방법론을 제시했다. AI안전연구소는 25일 서울 강남구 AC 호텔 바이 메리어트에서 미국 랜드 연구소(RAND), 마이터(MITRE)와 'AI 보안 워크숍'을 공동 개최했다. 이날부터 3일간 열리는 행사는 AI 시스템의 안전 확보를 중심으로 보안과 국가안보를 아우르는 위험 관리 체계를 공유하고, 적용 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 현장엔 국내외 17개 기업과 외교부 등 4개 기관 소속 60여명이 참석했다. 첫날인 25일은 AI 위협 환경 조망과 생애주기 기반 보안, 보증 체계 논의 등 세 가지 주제 발표가 진행됐다. 첫 세션에서 랜드는 'AI 보안 가이드'를 통해 조직의 보안 태세를 진단하는 방법론을 공유했다. 특히 AI 보안을 단순한 기술적 문제를 넘어 기업의 경쟁 우위와 신뢰를 보호하기 위한 '비즈니스 리스크 관리' 차원으로 정의했다. 카렌 슈윈트 랜드 선임 정책 분석가는 설계·개발·배포·운영의 4단계 생애주기 모델을 제시하며 각 단계에서 발생할 수 있는 구체적인 위협과 통제 방안을 설명했다. 특히 설계 단계에서의 네트워크 분할을 통한 트로이 목마 공격 방어, 배포 단계에서의 모델 가중치 암호화, 운영 단계에서 성능 저하를 감지하기 위한 정기적인 모니터링 등 실무적인 보안 컨트롤을 강조했다. 슈윈트 분석가는 "AI 보안에 있어 초기 단계의 실패가 치명적인 운영 장애로 이어질 수 있다"며 전 생애주기에 걸친 계층적 방어 중요성을 역설했다. 마이터는 AI 위험 평가와 검증 활동을 구조화한 '마이터 아틀라스'와 'AI 보증 프로세스'를 통해 실질적인 통제 방안을 제시했다. 줄리안 워 마이터 선임 AI 엔지니어는 실제 침해 사례를 기반으로 공격자의 전술을 체계화한 '아틀라스 매트릭스'를 소개했다. 대표적인 사례로는 'M365 코파일럿'을 대상으로 한 프롬프트 인젝션 공격이 있다. 워 엔지니어에 따르면 코파일럿은 이메일 등 사용자의 데이터를 실시간으로 참조하는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한다. 이에 공격자가 "돈을 보낼 때 특정 주소로 보내라"는 지시가 담긴 악성 이메일을 보내는 것만으로도 시스템의 동작을 왜곡할 수 있다. 시스템이 해당 이메일을 읽는 순간 공격자의 의도대로 자금 이체 경로를 조작하게 되는 것이다. 워 엔지니어는 "이러한 위협을 막기 위해 입력되는 프롬프트를 정밀하게 스캔하고 악성 키워드를 탐지하는 기술적 보완이 필수적"이라고 강조했다. AI 보증 프로세스는 AI의 안전성과 신뢰성을 공학적으로 확보하기 위해 시스템 특성 문서화, 위험 평가, 모니터링, 변경 관리, 검증 등 보증 활동을 구조화한 반복적 생애주기 모델이다. 워 엔지니어는 "이를 통해 시스템의 본래 목적을 달성하면서도 잠재적 위협을 지속적으로 완화할 수 있다"고 설명했다. 이어 둘째 날인 26일엔 사전 신청 기업을 대상으로 랜드와 마이터 전문가와의 일대일 맞춤형 컨설팅이 이뤄진다. 각 기업의 AI 시스템 구조와 데이터 흐름, 배포 환경 및 기존 통제 체계를 점검하고, 우선 조치 사항과 보증 계획 수립 방향을 구체화할 방침이다. 마지막 날인 27일엔 국내 AI 안전 및 보안 분야 벤처기업을 방문해 기술 개발 현황을 공유하고 국제 표준 적용 방안을 논의할 예정이다. AI안전연구소는 "국제 협력을 바탕으로 산업 현장의 AI 안전 역량을 강화하고 신뢰 가능한 생태계 조성을 지속적으로 지원할 계획"이라고 말했다.

2026.02.25 15:19이나연 기자

아마존 AI 연구소 책임자, 회사 떠난다

아마존에서 자율 에이전트 개발을 이끌어온 인공지능(AI) 연구소 책임자가 회사를 떠난다. 24일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 데이비드 루안 아마존 AI 연구소 책임자는 링크드인을 통해 이번 주 말 회사를 퇴사한다고 밝혔다. 그는 “새로운 무언가를 만들어보기 위해 떠난다”고 덧붙였다. 오픈AI에서 엔지니어링 리더로 일했던 루안은 자신이 공동 창업한 스타트업 어댑트 AI 랩스의 주요 임원들이 아마존에 들어간 2024년 회사에 합류했다. 그는 아마존의 거대한 엔지니어링 조직과 분리된 작고 민첩한 조직을 꾸려 최고 수준의 엔지니어를 채용하고 프로젝트를 추진하라는 임무를 부여받았다. 해당 조직은 지난해 말 기준 약 100명 규모였으며, 웹 브라우저 내에서 자율적으로 작업을 수행하도록 설계된 AI 모델 '노바 액트' 개발을 주도해왔다. 루안은 링크드인을 통해 “아마존에는 여전히 할 일이 많고, 더 많은 영역을 맡을 기회도 있었다”며 “범용인공지능(AGI)이 매우 가까워진 상황에서 AI 시스템에 새로운 역량을 가르치는 데 내 시간 전부를 쓰기로 결정했다”고 설명했다. 루안의 전 상사이자 아마존 AGI 총괄이었던 로히트 프라사드도 지난해 말 회사를 떠났으며, 이후 아마존웹서비스 클라우드 부문 임원인 피터 드산티스가 오픈AI, 앤트로픽, 알파벳 산하 구글과 경쟁할 최첨단 AI 모델 개발을 총괄하게 됐다.

2026.02.25 09:30박서린 기자

NST, 출연연 AI 통합교육 시행…AX과정 개설도

국가과학기술연구회(NST)는 이달부터 정부 부처 및 과학기술정보통신부 직할 연구기관, 정부출연연구기관 재직자를 대상으로 '출연연 AI 통합교육'을 실시한다. 온·오프라인으로 운영한다. AI 입문부터 AX까지 총 3단계 7개 과정, 92개 과목으로 커리큘럼을 짰다. 기존 'AI 혁신과정'을 'AX 과정'으로 재편, 차세대 AI 컴퓨팅(양자 등), AI 반도체, 의료 AI, AI-네이티브 네트워킹 등 AI와 국가과학기술 분야를 융합한 문제해결 중심 교육으로 재구성했다. NST 측은 출연연 연구자가 연구설계·데이터 분석·성과 창출 전 과정을 AI 중심으로 수행할 수 있도록 지원할 계획이라고 밝혔다. NST는 출연연 재직자 AI-R&D 역량 강화를 목적으로 2022년부터 한국전자통신연구원(ETRI), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 국가과학기술인력개발원(KIRD) 등 3개 기관과 함께 2만여 명의 AI 수료생을 배출했다.

2026.02.23 22:58박희범 기자

LG AI연구원이 제시한 글로벌 AI 거버넌스 미래는?

LG그룹이 인도 뉴델리서 열린 인공지능(AI) 정상회의에서 글로벌 AI 거버넌스·협력 방안을 논의했다. LG AI연구원은 지난 20일(현지시간) 인도 뉴델리 바라트 만다팜에서 개최된 '인도 AI 영향 정상회의'에 참가해 글로벌 협력 방안과 실행 사례를 발표했다고 23일 밝혔다. 유네스코와 유엔 인권최고대표가 공동 주관한 행사에서 한국 대표 기업으로 참여했다. 이번 행사에서 김유철 LG AI연구원 전략부문장은 범용 AI 위험분류체계 한국판인 'K-AUT'를 공개했다. K-AUT는 인류 보편적 가치와 사회 안전, 한국적 특수성, 미래 위험 등 4개 핵심 영역 226개 세부 항목으로 이뤄졌다. 각 항목마다 5가지 판별 기준을 뒀다. 이 체계는 단순 가이드라인이 아니라 AI 모델과 서비스 안전성을 검증하고 강화하는 도구로 개발됐다. LG AI연구원은 이를 AI 파운데이션 모델 '엑사원' 안전성 검증에 활용했으며 그 결과를 공개하고 있다. 한국적 특수성 영역은 각 국가와 지역의 고유한 맥락을 반영한 항목으로 대체할 수 있도록 설계해 향후 다른 국가로 확장 적용할 수 있도록 했다. 구글과 마이크로소프트, 인도 소프트웨어산업협회, 월드 벤치마킹 얼라이언스 등과 기업의 책임 있는 AI 정책 내재화 방안을 논의했다. LG AI연구원은 오는 5월 글로벌 공개를 앞둔 'AI 윤리 MOOC 프로젝트'도 소개했다. 이 프로젝트는 전 세계 전문가와 연구자 정책 입안자 대상으로 AI 기술의 올바른 개발과 활용 사례를 교육 프로그램으로 제공해 공공과 민간의 윤리 역량을 높이는 것이 목적이다. 해당 MOOC는 윤리영향평가와 데이터 컴플라이언스 AI 에이전트 등 실제 운영 노하우를 공개하고 10개 모듈로 구성됐다. 하버드대와 뉴욕대, 노트르담대, 유엔대 모질라 재단 세계과학기술윤리위원회 등 기관 석학 15명으로 구성된 국제자문위원회도 운영 중이다. LG AI연구원과 유네스코는 5월 서울에서 MOOC 론칭 행사를 열 예정이다. 강의는 글로벌 온라인 교육 플랫폼 코세라를 통해 누구나 무료로 수강할 수 있다. 팀 커티스 유네스코 남아시아 지역 사무소장은 "이번 MOOC 핵심은 '설계에 의한 윤리'"라며 "문제가 발생한 이후에 윤리를 묻는 것이 아니라 처음부터 이 질문을 개발 과정 안에 내재화해야 한다"고 밝혔다.

2026.02.23 09:38김미정 기자

[종합] 모티프 합류한 독파모 2차전, 8월에 결판…독자성·데이터 활용성 '관건'

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스가 선정되면서 3개 자리를 둘러싼 2차전의 본격적인 막이 올랐다. 이번 경쟁이 대기업 2곳과 스타트업 2곳 구도로 재편된 가운데 2차 평가에서 정부가 어떤 기준을 내세울지, 모티프테크놀로지스가 기존 정예팀과 달리 어떤 전략으로 실력을 드러낼 수 있을지 관심이 집중된다. 20일 과학기술정보통신부에 따르면 모티프테크놀로지스는 트릴리온랩스를 제치고 기존 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 2차 평가에 도전할 네 번째 'K-AI' 정예팀으로 이날 선정됐다. 독자 아키텍처로 AI 모델을 설계한 경험, 상대적으로 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적인 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성한 경험에서 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다.지난해 2월 설립된 모티프테크놀로지스는 반도체 기업 모레 자회사로, 고성능 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달모델(LMM) 모두를 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖췄다. 특히 지난 해 11월 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 순수 국산 기술이란 점에서 주목받았다. 또 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발·적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스는 정예팀으로 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST), 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등을 포함시켰다. 또 300B급 추론형 LLM(거대언어모델)을 시작으로 310B급 VLM(비전언어모델), 320B급 VLA(비전언어액션모델) 등으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 개발·확보하겠다는 목표를 세웠다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 말했다. 이어 "모델과 SW를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축할 것"이라며 "산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI G3로 도약하는 데 기여하겠다"고 덧붙였다. 업계에선 모티프테크놀로지스가 독파모 2차전 마지막 정예팀으로 합류하면서 대기업 2곳, 스타트업 2곳이라는 이상적인 밸런스로 경쟁 구도가 갖춰졌다고 평가했다. 자본과 인프라를 갖춘 대기업의 안정감에 속도감 있고 혁신 지향적인 스타트업의 패기가 더해지며 국가 AI 프로젝트가 한층 역동적으로 추진될 것이란 기대감도 내비쳤다. 또 정부가 기존 업체들과의 형평성을 맞추기 위해 모티프테크놀로지스에 전폭적인 지원에 나섰다는 점에서 얼마나 기술 격차를 줄여나갈 수 있을지를 두고 주목하고 있다. 정부는 모티프테크놀로지스에 독자 AI 모델 개발에 필요한 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200만 768장을 지원할 예정으로, H100과 B200을 함께 공급받는 LG AI연구원, 업스테이지에 비해 모티프테크놀로지스가 좀 더 유리한 고지에 오른 것으로 보인다. 개발 기간도 모티프테크놀로지스에 불이익이 없도록 형평성을 맞췄다. 정부는 기존 3개 정예팀은 1월부터 6월 말까지 AI 모델을 개발하고, 모티프테크놀로지스는 2월부터 7월 말까지 개발할 수 있도록 기간을 정했다. 또 모든 정예팀이 AI 모델 개발을 마친 이후 8월 초 내외에 단계 평가를 진행키로 했다. 데이터 지원은 기존 업체와 동일하게 진행된다. 정부는 데이터 개별 구축·가공에 17억5000만원, 데이터 공동구매·활용에 100억원 수준을 모티프테크놀로지스에 지원하고 'K-AI 기업' 명칭도 부여키로 했다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스가 트릴리온랩스보다 기술력이 조금 더 있다고 평가돼 추가 사업자로 선정은 됐지만, 기존 3개 업체들과 이미 경쟁해 한 번 탈락했던 상황에서 이번 정부 지원으로 얼마나 격차를 좁힐지가 관건"이라며 "기존 3개 업체들이 단계평가 전 한 달의 시간 동안 미리 3차 평가 준비에 나설 가능성이 높다는 점도 고려할 부분"이라고 말했다. 일각에선 모티프테크놀로지스의 합류로 업스테이지가 제일 긴장감이 높을 것으로 예상했다. 같은 스타트업인데다 모티프테크놀로지스와 달리 업스테이지가 B200을 온전히 지원 받지 못한다는 점에서다. 또 모티프테크놀로지스가 300B급 추론형 LLM을 2차 평가 목표로 내세운 것이 200B 모델을 앞세운 업스테이지를 겨냥한 것이란 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스 입장에선 일단 GPU를 정부 지원으로 돌려 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 도전할 수 있고, 인지도도 높일 수 있다는 점에서 엄청난 기회를 잡은 것이라고 보여진다"며 "업스테이지를 넘어설 목표로 2차 평가전에 나설 가능성이 높다"고 밝혔다. 이 같은 상황에서 정부는 정예팀들과 2차 평가 기준·방안 등을 조만간 협의·확정해 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 뒷받침하고, 이를 통해 우리나라 AI 생태계 경쟁력 제고 등을 적극 도모한다는 계획을 내놨다. ▲벤치마크 평가 ▲전문가 평가 ▲사용자 평가 등 기존 단계평가의 큰 틀은 유지하되, 글로벌 주요 리더보드 타겟으로 글로벌 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에 '독자성' 평가 세분화 등도 검토키로 했다. 또 재공고 시행 배경이 된 개발 모델의 독자성 잣대는 '초기 데이터 로그 보유 및 자체 문제해결 능력'으로 규정해 논란을 불식시키기 위한 노력에도 나섰다. 업계에선 2차 평가 핵심으로 단순한 성능 고도화를 넘어 산업 현장 적용을 위한 '확장성 및 활용성'이 될 것이라고 예상했다. 또 최근 정부가 공공 데이터 개방에 적극 나서고 있는 만큼 데이터를 AI 모델로 얼마나 잘 활용할 수 있을지도 관건이 될 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "2차 평가 기준이 1차 때랑 크게 바뀌지 않을 듯 해 모티프테크놀로지스가 기존 3사와의 기술 격차를 어떻게 좁힐 수 있을지가 관건"이라면서도 "정부가 2차 평가에선 컨소시엄에 참여한 기업들과 주관사가 AI 모델 개발 과정에서 어떻게 구체적으로 협업할 수 있는지가 주요 기준이 될 것"이라고 예상했다. 그러면서 "AI 모델 개발에서 끝나는 게 아니라 각 컨소시엄들이 현장에서 어떻게 활용할지에 대한 계획을 잘 드러내는 것이 중요해보인다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "정부가 개방한 공공 데이터를 AI 모델을 학습할 때 잘 활용해 우리나라에 특화된 AI로 얼마나 잘 만들 수 있는지가 2차 평가에서 중요하게 반영될 것"이라며 "모델 성능이나 크기보다 데이터 활용도, 우리나라 상황과 한국어 맥락에 맞는 답변을 제대로 내놓을지에 대한 평가가 좀 더 심도있게 진행될 듯 하다"고 전망했다.

2026.02.20 18:47장유미 기자

[독파모 4파전] 프로젝트 2차 평가 국면…정예팀 핵심 전략은?

정부 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트가 2차 평가 국면에 들어서면서 4개 정예팀은 멀티모달 확장과 산업 적용을 앞세운 로드맵으로 경쟁력 강화에 나섰다. 20일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 독파모 신규 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정하고 2차 심사 절차에 착수했다. 이에 따라 기존 3개 팀을 포함한 총 4개 정예팀이 기술 경쟁을 시작한다. 이번에 합류한 모티프테크놀로지스는 300B급 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 비전언어모델(VLM), 320B급 비전·언어·행동 통합 모델(VLA)로 모델을 단계적으로 확장하는 로드맵을 제시했다. 모델 가중치와 소스코드, 연산 최적화 라이브러리까지 전 영역을 오픈소스로 공개하고, 대국민 플랫폼과 API를 통해 생태계 확산을 병행한다는 전략이다. LG AI연구원은 2360억 개 매개변수 규모 'K-엑사원'을 중심으로 성능 고도화 전략을 이어간다. 해당 모델은 전문가혼합(MoE) 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 메모리 요구량과 연산량을 70% 절감한 것이 특징이다. 모델의 핵심 언어 이해·추론 성능을 글로벌 수준까지 끌어올리는 것에 집중한다. 이후 LG 계열사에 모델 적용을 확대하고 국내 기업 대상 API 확산과 연구 협력을 강화할 계획이다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B'를 200B 규모로 확장한다. 법률·의료·공공·제조·교육 등 분야별 기업과 협력 체계를 구축해 실사용 사례를 추가 확보할 방침이다. 최종적으로는 모델을 300B급까지 업그레이드할 예정이다. SK텔레콤은 '에이닷엑스(A.X) K1' 멀티모달 확장을 핵심 과제로 제시했다. 이미지 인식을 넘어 음성·영상까지 처리 가능한 구조로 고도화하고, 후속 모델 '에이닷엑스(A.X) K2' 등 차세대 모델을 연이어 개발해 산업 현장 적용성을 강화한다. 기존 3개 정예팀은 1월~6월말까지 AI모델을 개발하고, 추가 1개 정예팀은 선정된 2월부터 7월말까지 개발한다. 정부는 8월초 내외에 단계평가를 진행할 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "기업이 도전을 통해 우리 AI 생태계를 살아 숨쉬게 하고, 이를 통해 더 크고 경쟁력 있는 대한민국 AI 생태계를 만드는데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.02.20 17:55김미정 기자

[독파모 4파전] 1개 정예팀 추가…LG·업스테이지·SKT "기존 로드맵대로"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀을 선정한 가운데 기존 3개 팀은 계획대로 모델 기술 경쟁력을 업그레이드하겠다고 입장을 밝혔다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사에서 브리핑을 열고 독파모 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정했다고 발표했다. 이로써 독파모 프로젝트 정예팀은 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스로 구성됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다. 신규 정예팀 소식에 기존 3개 팀은 전략 변화 없이 모델 고도화에 집중하겠다는 입장을 밝혔다. LG 관계자는 "이번 프로젝트를 통해 4개팀 모두 동반 성장하길 바란다"고 밝혔다. 업스테이지 관계자는 "우리가 당초 세웠던 계획대로 모델 기술력을 꾸준히 업그레이드할 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자 "모델 규모와 성능, 추론 능력을 올리는 데 주력할 것"이라며 "특히 모델이 다양한 언어를 커버할 수 있게 학습 데이터량을 늘릴 것"이라고 말했다. 과기정통부는 4개 팀 경쟁 체제를 곧장 가동할 방침이다. 오는 6월 말에서 7월 초로 예상되는 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 일정이다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 내년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200과 데이터 공동구매, 구축·가공 지원 등을 받는다. 업계에선 신규 선발팀이 1단계 경쟁을 거치지 않고 2단계부터 합류하는 점을 들어 형평성 문제가 나왔다. 개발 현장에서는 이를 특혜가 아닌 후발 주자가 감수해야 할 기술적 이중고로 분석했다. 지난 6개월간 축적한 데이터 정제 노하우와 시행착오 경험 측면에서는 기존 정예팀들이 앞설 수밖에 없다는 이유에서다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "기존 팀은 한 차례 평가받은 모델 기반으로 고도화 작업에만 집중하면 되지만, 신규 팀은 1단계 평가 수준의 모델 구축과 2단계 평가 목표인 고도화 작업을 동시에 수행해야 한다"며 "물리적인 시간 격차를 단기간에 압축적으로 극복해야 하는 만큼 신규 진입 팀에게 기술적 난이도가 더 높은 상황"이라고 말했다. 또 다른 업계 관계자도 "정부의 인프라 지원으로 GPU 등 하드웨어적 격차는 줄일 수 있겠지만, 모델 크기를 키우고 학습시키는 과정에서 얻은 최적화 경험은 단시간에 확보하기 어렵다"며 "기존 팀들이 구축한 기술적 격차가 존재해 신규 팀 합류가 경쟁 구도를 즉각적으로 변화시키기는 어려울 것"이라고 설명했다.

2026.02.20 17:09김미정 기자

기업 10곳 중 7곳 AI 도입했지만…90% "생산성 체감 못해"

미국과 영국, 독일, 호주 4개국 주요 기업 10곳 중 7곳에서 인공지능(AI)을 도입했지만 약 90%에 달하는 기업이 아직 생산성 향상을 체감하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 20일 미국 국립경제연구소(NBER)는 미국, 영국, 독일, 호주 4개국 최고경영자(CEO), 최고재무책임자(CFO) 등 기업 임원 약 6천 명을 대상으로 한 설문조사 리포트 '기업 AI 활용 실태 분석(Firm Data on AI)'을 공개했다. 조사에 따르면, 응답 기업 중 69%가 AI를 도입했 이들 중 89%는 지난 3년간 AI로 인한 생산성 변화를 전혀 체감하지 못했다고 답했다. 직원 1인당 매출 기준으로 측정한 평균 생산성 상승 폭은 0.29% 수준에 그쳤다. 대규모 투자와 시장 기대에 비해 체감 효과는 미미한 셈이다. 흥미로운 점은 직원과 경영진 간 인식 차이다. 미국 근로자 대상 별도 조사에서는 향후 3년간 고용이 0.5% 증가할 것으로 예상됐다. 반면 경영진은 감소를 전망했다. 생산성 기대치 역시 직원은 0.9%, 경영진은 1.4%로 차이를 보였다. 현장 체감과 경영 전략 간 간극이 존재하는 셈이다. 이번 연구는 AI 상업적 효과가 아직 기대에 미치지 못한다는 최근 조사 흐름과도 맞닿아 있다. PwC가 4500명 이상 기업 임원을 대상으로 실시한 조사에서는 절반 이상이 매출 증가나 비용 절감 효과를 보지 못했다고 답했다. 딜로이트 조사에서도 74% 조직이 AI로 매출 확대를 기대하지만 실제 성과를 확인한 비율은 20%에 불과했다. 마이크로소프트의 M365 코파일럿을 도입한 영국 정부 부처 시범 사업에서도 생산성 향상은 확인되지 않았다. 일부 업무는 빨라졌지만, 다른 업무는 오히려 지연되는 현상이 나타났다. 마이크로소프트의 'AI 앳 워크' 책임자인 재러드 스파타로 역시 지식 노동의 특성상 투자 대비 수익률을 명확히 수치화하기 어렵다고 인정한 바 있다. 리포트에 따르면 AI는 이미 광범위하게 도입됐지만 아직 거시적 생산성 향상으로 이어지지는 않았음을 보여준다. 기업 현장에서 활용은 늘고 있으나 수치로 확인되는 성과는 제한적이라는 의미다. 반면 향후 효과에 대한 기대는 여전히 크다. 설문조사에 참여한 경영진은 향후 3년간 AI 도입으로 생산성이 평균 1.4% 증가하고 고용은 0.7% 감소할 것으로 예상했다. 연구진은 이를 단순 환산할 경우 2028년까지 미국·영국·독일·호주 4개국 기존 기업 기준 약 175만 개 일자리가 줄어들 수 있다고 추산했다. 다만 이는 기존 기업을 기준으로 한 수치이며 고용 감소는 대규모 해고보다는 신규 채용 축소를 통해 점진적으로 이뤄질 가능성이 높다고 분석했다. AI 열풍에 따른 시장 압박 역시 도입을 가속하는 요인으로 지목된다. 가트너 조사에 따르면 고객 서비스 부문 임원의 91%가 경영진으로부터 인공지능 도입 압박을 받고 있다고 응답했다. 약 80% 기업은 반복 업무 자동화에 따라 일부 상담 인력을 새로운 역할로 재배치할 계획이라고 밝혔다. 동시에 84%는 상담원 직무에 새로운 역량을 추가할 예정이라고 답했다. 자동화로 단순 업무는 줄이고, 인간은 복잡하거나 감정이 개입되는 영역에 집중하는 병행 모델이 현실적 해법으로 부상하는 분위기다. AI 열풍에 따른 시장 압박 역시 도입을 가속하는 요인으로 지목된다. 가트너 조사에 따르면 고객 서비스 부문 임원의 91%가 경영진으로부터 인공지능 도입 압박을 받고 있다고 응답했다. 약 80% 기업은 반복 업무 자동화에 따라 일부 상담 인력을 새로운 역할로 재배치할 계획이라고 밝혔다. 동시에 84%는 상담원 직무에 새로운 역량을 추가할 예정이라고 답했다. 자동화로 단순 업무는 줄이고, 인간은 복잡하거나 감정이 개입되는 영역에 집중하는 병행 모델이 현실적 해법으로 부상하는 분위기다. 무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI부문 책임자는"회계, 법률, 마케팅, 프로젝트 관리 등 컴퓨터 앞에 앉아 수행하는 대부분의 업무는 1년에서 1년 반 안에 자동화될 것"이라며 "성과 체감 정체기'가 끝나는 순간, 사무직 노동 시장에 유례없는 변화가 있을 것"이라고 강조했다. NBER 연구진도 "현재 고요함은 폭풍 전야의 정적일 수 있다"고분석하며 "과거 전력이나 컴퓨터의 도입 사례처럼 AI 또한 생산성 수치로 증명되기까지는 기술적 성숙과 조직 개편이라는 '지연 시간'이 필요할 뿐, 그 변화의 폭은 이전의 어떤 기술보다도 파괴적일 것"이라고 제언했다.

2026.02.20 11:01남혁우 기자

[AI 리더스] 권태형 "감·촉만 믿던 채용 이제 끝…마이다스 AI로 진짜 인재 뽑는다"

"우리나라에서 오랫동안 이어져 온 스펙 중심 채용 관행으로 그동안 수많은 인재가 서류 단계에서 탈락했습니다. 면접에선 면접관의 '감'이나 '촉'에 의존하면서 특정 스타일의 사람만 선호하는 경향도 강했구요. 이번에 새롭게 내놓은 '에이치닷 채용 에이전트'로 인적자원(HR) 영역 내 인공지능 전환(AI Transformation·AX)을 추진함으로써 기업들이 '진짜 인재'를 선발할 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 권태형 마이다스인 HR 솔루션 사업 총괄(CP)은 19일 지디넷코리아와의 인터뷰를 통해 최근 마이다스그룹이 선보인 '에이치닷 채용 에이전트'를 소개하며 이 같은 포부를 밝혔다. '에이치닷 채용 에이전트'는 원하는 인재 조건을 입력하면 채용 프로세스 설계부터 운영까지 전 과정을 자동으로 처리하는 AI 에이전트 기반 채용 자동화 솔루션이다. 마이다스그룹은 세계 1위 건설 엔지니어링 솔루션과 국내 1위 HR 솔루션을 개발하고 보급하는 글로벌 소프트웨어 그룹이다. 지난 2000년 마이다스아이티로 시작해 우리나라 최초로 소프트웨어를 수출하며 세계 시장 점유율 1위의 글로벌 기업으로 성장했고, 2015년 HR 솔루션 시장에도 진출했다. 이후 HR 솔루션 전문 기업인 마이다스인과 마이다스원을 설립했고, 2021년에는 자인연구소를 출범시켜 '사람 경영' 철학을 체계화해 왔다. "AX, 채용의 본질로 돌아가는 과정" 최근에는 HR 시장에서 AX가 핵심 키워드로 급부상함에 따라 '채용 AI 에이전트'를 개발해 시장의 높은 관심을 받고 있다. 특히 마이다스원이 개발하고 마이다스인이 보급하는 '에이치닷 채용 에이전트'를 지난 10~11일 'AX 데이'에서 첫 공개하자, 현대위아·LG CNS·HD한국조선해양·현대오토에버·삼성웰스토리·우리은행 등 주요 기업의 HR 실무자가 대거 참석해 눈길을 끌기도 했다.권 CP는 "HR에서의 AX는 본질로 회귀하는 과정이라고 생각한다"며 "디지털전환(DX)이 프로세스의 디지털화를 통해 HR 업무 효율을 높였다면, AX는 한 단계 더 나아가 HR 담당자가 '우리 조직에 적합한 인재를 정확히 선발하는 일'에 집중하도록 돕는 것이라고 본다"고 정의했다. 이어 "현실에서 HR 담당자들은 과도한 업무량과 반복 업무로 인해 정작 좋은 인재를 선발하는 채용의 본질에 집중하지 못하고 있는 듯 하다"며 "적합한 인재가 적합한 곳에서 일할 때 기업의 선순환이 가능하다고 보고 이를 돕기 위해 '에이치닷 채용 에이전트'를 선보이게 됐다"고 덧붙였다. 권 CP는 최근 HR 시장에서 AX가 주목받는 배경으로 채용 환경의 급격한 변화를 들었다. 공채 중심 구조가 빠르게 수시 채용 체제로 전환되면서 기업 인사 조직의 업무 방식도 크게 달라졌다고 분석했다. 또 채용이 연중 상시적으로 이뤄지다 보니 HR 담당자 한 명이 여러 포지션을 동시에 관리하는 일도 일상화됐다는 점도 주목했다. 그는 "공고 등록부터 지원자 응대, 면접 일정 조율, 결과 통보까지 같은 업무가 반복되면서 정작 인재를 깊이 있게 판단할 시간은 부족해졌다"며 "이 구조를 그대로 둔 채 '좋은 사람을 뽑자'고 말하는 것은 현실과 맞지 않는다"고 지적했다. 4가지 에이전트로 채용 전 과정 자동화…"최종 결정은 HR" 이 같은 환경에서 '에이치닷 채용 에이전트'는 채용 운영의 상당 부분을 자동화하고 지원자 데이터를 일관된 기준으로 분석하는 역할을 맡는다. 기업이 인재상과 직무 조건을 입력하면 AI가 이를 바탕으로 채용 절차를 구성하고 지원자의 역량도 체계적으로 분류·정리한다. 면접 단계에서는 역량 데이터를 토대로 질문 가이드를 제시해 평가 편차를 줄이고 업무 효율성을 더 높여준다. 권 CP는 "우리는 채용 업무를 ▲프로세스 설계 ▲채용 운영 ▲인재 선발 ▲성과 보고로 나누고, 각 단계별로 4가지 에이전트를 설계해 '에이치닷 채용 에이전트'로 선보였다"며 "'최종 의사결정은 반드시 HR 담당자가 한다'는 것을 핵심 원칙으로 삼고 개발에 나섰다"고 설명했다. 그러면서 "채용 에이전트는 더 나은 의사결정을 위한 보조 도구이지, 사람을 대체하는 존재가 아니다"며 "AI가 '사람을 대체한다'는 우려가 있지만, AI는 HR 담당자가 본질적 역할에 집중하도록 돕는 에이전트가 돼야 한다"고 덧붙였다. 또 그는 한국 HR 환경에서 AX가 특히 중요해지는 배경으로 ▲수시 채용 확산에 따른 HR 업무량 폭증 ▲채용 공정성과 투명성에 대한 높은 사회적 요구 ▲스펙 중심에서 역량 중심 사회로의 전환 필요성 등 세 가지를 꼽았다. 공채 중심 구조가 빠르게 수시 채용 체제로 전환되면서 채용은 상시 업무가 됐고, 이에 따라 HR 담당자들의 운영 부담은 이전보다 훨씬 커졌다고 봐서다. 여기에 채용 과정의 공정성과 평가 기준의 일관성에 대한 사회적 기대도 높아지면서 기존 방식만으로는 한계가 분명해졌다고 진단했다.권 CP는 "한국은 다른 나라보다 변화 속도가 빠르고 요구도 강하다"며 "AX는 이 간극을 메울 수 있는 해법"이라고 설명했다. 과학적 검증 거친 AI 채용…카이스트 연구로 입증 이에 맞춰 마이다스그룹은 AX를 통해 채용 구조 자체를 재설계하겠다는 방침이다. 단순히 업무를 줄이는 차원이 아니라 역량 중심 선발 체계를 실질적으로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 그는 "AX 시대의 우리 역할은 역량 중심 사회를 만드는 것"이라며 "스펙 중심 구조에서 벗어나 실제 성과와 연결되는 역량을 기반으로 인재를 선발할 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 밝혔다. 이를 위해 마이다스그룹은 뇌신경과학 기반 AI역량검사(역검)와 채용 관리 솔루션(ATS)을 결합해 '에이치닷 채용 에이전트'로 통합했다. 지원 초기 단계부터 역량을 과학적으로 측정하고, 채용 전 과정을 자동 운영함으로써 선발의 정확성과 운영 효율을 동시에 확보하겠다는 전략이다.또 권 CP는 데이터의 객관성을 입증하기 위해 구체적인 수치도 제시했다. 마이다스그룹의 분석에 따르면 AI역량검사의 성과 타당도는 0.51에 달한다. 이는 미국 고용노동부 기준 '매우 유용' 단계인 0.35를 크게 상회하는 수치다. 반면 기존 채용 지표인 학벌(0.01)이나 면접(-0.04)은 성과 예측과의 상관관계가 거의 없거나 오히려 마이너스인 것으로 나타났다. 그는 "카이스트가 세계적인 학술지 네이처 자매지(Scientific Reports)에 발표한 연구에서도 우리의 AI역량검사가 기존 방식 중 유일하게 입사 1년 후 성과를 예측한다는 점이 확인됐다"며 "에이치닷은 이러한 과학적 기반 위에 AI 에이전트의 효율성을 더한 결정체"라고 역설했다.이어 "그동안 기업들이 역검을 면접 이전 단계의 보조 도구로 인식하는 한계가 있었지만, AX 시대에는 통합 에이전트 형태로 제공하면서 효과성과 효율성을 함께 구현할 수 있게 됐다"며 "기업은 이를 통해 정확한 선발과 운영 효율을 동시에 얻을 수 있다"고 덧붙였다. 또 권 CP는 공정성과 일관성 확보도 AX의 중요한 과제라고 강조했다. 면접관마다 질문과 평가 기준이 달라 발생하는 편차를 줄이고 동일한 기준을 모든 지원자에게 적용하는 체계를 만드는 것도 필요하다고 주장했다. 권 CP는 "수천 명의 지원자를 사람의 직관만으로 평가하는 데는 한계가 있다"며 "AI는 같은 기준을 흔들림 없이 적용할 수 있다는 점에서 보완적 역할을 한다"고 밝혔다. 더불어 그는 채용 데이터가 축적되면 HR 조직의 역할도 한층 확대될 것으로 전망했다. 또 단순히 채용을 진행하는 부서를 넘어 어떤 역량을 가진 인재가 성과를 내는지 분석하고 이를 다음 채용 전략에 반영하는 체계도 가능할 것이라고 예상했다. 권 CP는 "성과 리포트와 분석을 통해 어떤 역량의 사람이 성과를 내는지, 어느 단계에서 좋은 인재를 놓치는지를 확인할 수 있다"며 "HR이 경영진에게 데이터 기반으로 채용 전략을 제안하는 구조로 바뀔 것"이라고 말했다. 이어 "AX 시대 핵심은 대체가 아니라 전환"이라며 "HR은 운영자에서 전략가로, 실무자에서 의사결정자로 진화해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "채용은 비용이 아니라 투자"라며 "데이터 기반으로 인재 전략을 설계하는 조직으로 HR이 자리 잡을 때 기업 경쟁력도 함께 높아질 것"이라고 마무리했다.

2026.02.19 15:44장유미 기자

구광모, AI "컴플라이언스, 기업 성장 핵심 인프라"…AI 신뢰 정조준

구광모 LG그룹 회장이 컴플라이언스를 기업 성장의 핵심 인프라로 정의하며 전 구성원의 인식 전환을 통한 인공지능(AI) 윤리 실천을 주문했다. LG가 글로벌 수준 투명성을 확보하며 고객이 안심하고 사용할 AI 생태계 구축에 속도를 내야 한다고 봐서다. LG AI연구원은 책임 있는 AI와 포용적 AI 실현을 위한 그룹 차원의 성과를 담은 'AI 윤리 책무성 보고서'를 발간했다고 19일 밝혔다. LG는 지난 2023년부터 매년 전 세계 기업 중 유일하게 유네스코의 AI 윤리 권고 이행 현황을 보고서 형식으로 공개하고 있다. 구 회장은 "컴플라이언스를 기업 성장과 발전의 핵심 인프라로 생각하는 인식 전환이 필요하다"며 "LG 구성원 그 누구도 예외가 될 수 없다"고 강조했다. 이어 "컴플라이언스가 최고경영진에서부터 사업 일선까지 단단히 뿌리내리도록 각별히 노력해 왔다"며 "시대와 사회 변화를 적시에 반영하도록 체계를 지속 고도화할 것"이라고 덧붙였다. 이번 보고서에는 LG전자, LG유플러스 등 주요 계열사의 AI 윤리 실천 사례가 담겼다. LG AI 윤리원칙은 ▲인간존중 ▲공정성 ▲안전성 ▲책임성 ▲투명성을 5대 핵심 가치로 한다. 연구 자율성을 해치는 규제가 아닌 고객의 삶을 가치 있게 만드는 AI를 만들기 위한 기준을 담았다. 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장은 "AI 기본법 시행 등 시시각각 변하는 규제에 수동적으로 대응하는 것이 아니라 기술의 안전과 신뢰를 선제적으로 구축하는 것이 LG가 AI로 추구하려는 본질적인 가치"라고 강조했다. 앞으로도 LG는 위험 관리 차원을 넘어 국제 표준에 부합하는 컴플라이언스 경영을 기업 생존 전략의 핵심 축으로 삼을 방침이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "기술 혁신 혜택이 소수에게만 집중되지 않고 AI가 사회의 신뢰를 얻을 수 있도록 노력할 것"이라며 "불확실성의 시대에도 변하지 않는 신뢰의 가치를 증명하겠다"고 말했다.

2026.02.19 10:25이나연 기자

AI로 찾은 신규 물질이 항생제 내성 살모넬라 치료 효과 확인

기후에너지환경부 산하 국립호남권생물자원관(관장 박진영)은 인공지능(AI) 기술로 찾아낸 신규 펩타이드가 기존 항생제에 내성을 가진 살모넬라를 막아, 염증성 장질환 치료에 효과가 있음을 최근 확인했다고 19일 밝혔다. 매우 작은 단백질 조각인 펩타이드는 기존 항생제와 구조·기능적 특성이 다른 생체 유래 물질이다. 몸속에서 세포 간 신호 전달과 면역 조절·조직 회복 등 다양한 생리적 기능을 수행한다. 신규 펩타이드 연구는 호남권생물자원관 섬야생생물소재 선진화연구단 송하연 책임연구원 연구팀과 전남대학교 약학과 조남기 교수팀, 인실리코젠 펩타이드 연구팀, 한국식품연구원 기능성플랫폼연구단 유귀재 박사 연구팀이 참여했다. 신규 펩타이드 연구 결과는 섬야생생물소재 선진화연구단이 2023년부터 수행하고 있는 '다부처 국가생명연구자원 선진화사업(전문기관 한국환경산업기술원)' 중 하나로 '섬 야생생물 유래 오믹스(유전정보) 빅데이터 및 펩타이드 소재 확보'를 통해 도출됐다. 연구진은 섬·연안 야생생물에서 확보한 대규모 유전정보를 기반으로 AI 분석 기술을 활용해 항균 기능이 우수할 것으로 예측되는 펩타이드를 선별했다. 이후 AI 예측 결과를 토대로 단계적 실험 검증을 수행했고, 기존 탐색 방식보다 신약 후보 물질을 더욱 신속하고 정밀하게 찾아냈다. 한편, 살모넬라에 의한 감염성 대장염은 사람과 가축 모두에서 흔히 발생하는 질병으로 최근 항생제에 내성을 가진 균주의 증가로 치료가 점점 어려워지고 있다. 특히 가축에서는 성장 지연·사료 효율 저하·폐사율 증가 등으로 축산 생산성 저하와 방역 비용 증가로 이어지고 있어 여러 항생제를 함께 사용하는 기존 치료 방법만으로는 한계가 있다. 이번 연구 결과는 AI 기술로 찾아낸 펩타이드가 살모넬라 감염으로 인한 장 염증을 효과적으로 완화하는 것을 실험 결과로 확인했으며, 염증 유발 물질 분비를 조절하고 장 점막을 보호하는 작용도 나타났다. 이로인해 살모넬라균에 의한 장질환 감소율은 기존 항생제인 키프로플록사신의 87.78%보다 높은 89.17%로 나타났다. 박진영 국립호남권생물자원관장은 “이번 연구는 항생제 내성균으로 인해 치료가 어려운 장질환에 대해 새로운 대안을 제시한 의미 있는 성과”라며 “AI를 활용한 섬·연안 야생생물 유래 펩타이드 발굴은 기존 신약 개발의 한계를 극복할 수 있는 중요한 접근법으로, 앞으로 적용 범위를 더욱 넓혀나가고 향후 실용화 가능성에 대비한 추가 연구를 지속할 계획”이라고 밝혔다.

2026.02.19 06:00주문정 기자

젠슨 황·샘 알트먼 한자리에...인도서 'AI 임팩트 서밋' 개막

선진국 중심으로 진행되던 인공지능(AI) 논의가 개발도상국으로 확장하는 가운데 빅테크과 주요 석학이 인도 뉴델리에 모인다. 15일 업계에 따르면 오는 16일부터 닷새간 인도 뉴델리서 열리는 '2026 인도 AI 임팩트 서밋'에 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 등 전 세계 AI 리더들이 기술 미래를 논의한다. 이번 서밋은 런던과 서울, 파리에 이어 열리는 네 번째 글로벌 AI 정상회의이자 신흥국에서 열리는 행사다. 인도 정부 주도로 열리는 이번 행사는 행동을 넘어 실질적인 영향력을 창출하는 데 방점이 찍혔다. 나렌드라 모디 인도 총리는 '모두를 위한 복지, 모두를 위한 행복'을 주제로 내걸며 그동안 선진국 중심으로 진행되던 AI 논의를 개발도상국으로 확장하겠다는 의지를 내비쳤다. 100여 개국 정부 대표단과 기업인들이 모여 AI 기술의 포용적 성장을 모색한다. 이번 행사에는 젠슨 황 엔비디아 CEO를 비롯해 샘 알트먼 오픈AI CEO, 순다 피차이 알파벳 CEO, 데미스 하사비스 구글딥마인드 CEO, 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO, 빌 게이츠 게이츠 재단 이사장 등 산업계 핵심 인물들이 참석한다. 미국 정부에서는 마이클 크라치오스 백악관 과학기술정책실장이 대표단을 이끈다. 인도는 이번 서밋 기점으로 자국의 철학을 담은 '수트라'와 '차크라' 프레임워크를 글로벌 표준으로 제안한다. 인간 중심의 '사람', 기후 대응을 위한 '지구', 포용적 성장을 위한 '진보' 등 세 가지 원칙을 바탕으로 한다. 이를 구체화하기 위해 인적 자본 확보와 안전한 AI 시스템 구축 등 7개 주제별 세부 실행 계획을 논의 테이블에 올린다. 행사 기간 중에는 초고위급 인사만 초청되는 비공개 전략 포럼인 'AI 세이프티 커넥트(AI Safety Connect)'도 열린다. 유엔(UN) 총회나 주요 정상회의와 연계해 열리는 이 행사는 일반인공지능(AGI) 시대의 안보 위협에 대응하기 위한 국제 공조를 목표로 한다. 이 자리에는 AI 석학과 기업 관계자들이 머리를 맞댄다. 'AI 4대 천왕'으로 꼽히는 요슈아 벤지오 교수와 스튜어트 러셀 UC버클리 교수가 참석해 AI 통제 방안을 논의한다. 앤트로픽과 구글딥마인드, 아마존웹서비스(AWS)의 정책 총괄 임원들과 미래 삶 연구소(Future of Life Institute), 파 AI(FAR AI) 등 주요 안전 연구기관 관계자들도 참석한다. 국내에서는 김기응 KAIST AI대학원 교수 겸 국가 AI 연구거점(거점) 센터장이 패널로 참석한다. 거점 링크드인에 따르면 김 센터장은 급변하는 AI 기술 환경 속에서 AI 안정성과 신뢰성 구현을 위한 기술적 방안을 소개하고 선진국과 개발도상국을 잇는 공동 연구·인재 교류 협력 모델을 제안할 예정이다. 국가 AI 연구거점은 지난 2024년 개소한 국가 AI 연구 생태계로, 산·학·연을 연결해 AI 원천기술 연구를 수행하는 동시에 국제 협력 네트워크를 확장하고 있다. 업계 관계자는 "인도가 글로벌 AI 생태계의 핵심 축으로 부상하는 시점에 전 세계 빅테크와 석학들이 한자리에 모이는 것은 의미가 크다"며 "이번 서밋 논의가 국제 협력과 구체적 실행으로 이어질 가능성이 큰 만큼 업계도 주목하고 있다"고 밝혔다.

2026.02.15 10:41김미정 기자

LG AI연구원, '피지컬 AI' 전담팀 확대 개편…"로봇 상용화 시동"

LG그룹이 휴머노이드 로봇 상용화를 앞당기기 위해 피지컬 인공지능(AI) 전담팀을 확대한 것으로 전해졌다. 15일 업계에 따르면 LG AI연구원은 지난달 기존 '비전랩'을 '피지컬인텔리전스랩'으로 확대 개편했다. 해당 랩은 연구원을 구성하는 7개 최상위 조직 중 하나다. 기존 이미지·영상 인식 중심 연구에서 한발 더 나아가 로봇과 스마트팩토리를 구동하는 행동 모델 개발을 전담한다. 행동 모델은 로봇이 단순히 주변 환경을 인식하는 단계를 넘어 물체를 집거나 장애물을 피하는 과정에서 관절과 액추에이터를 어떻게 움직일지 구체적으로 명령하는 기술이다. 언어·비전 모델보다 기술 난도가 높아 피지컬 AI 시대 핵심 경쟁력으로 평가된다. 특히 로봇이 인간의 동작을 모방하도록 학습시키는 행동 데이터는 확보 자체가 쉽지 않고 구조도 복잡해 모델 고도화가 까다롭다. 이에 따라 연구원은 데이터 연구를 담당하는 '데이터인텔리전스랩'과 협업 체계를 강화해 학습·검증 환경을 체계화했다. 그동안 LG AI연구원은 한국이 국가 차원에서 피지컬 AI를 위한 행동 데이터 수집이 시급하다고 강조한 바 있다. 김승환 LG AI연구원 상무는 지난해 지디넷코리아 인터뷰에서 국가 차원 로봇 데이터 생산 센터 구축이 중요하다고 밝혔다. 김 상무는 "로봇 데이터센터에서는 로봇 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 덧붙였다.

2026.02.15 10:38김미정 기자

[AI는 지금] 오픈소스AI, 미·중 패권경쟁 흔든다…"韓, 전략적 활용 시급"

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁의 무게추가 '폐쇄형 모델'에서 '오픈소스AI'로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국 빅테크 기업들이 고성능 오픈소스 모델을 앞다퉈 공개하며 생태계 주도권 확보에 나선 가운데 한국 역시 AI 3대 강국 도약을 위해 오픈소스AI를 전략 자산으로 재정립해야 한다는 분석이 나왔다. 15일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 이슈리포트에 따르면 최근 오픈소스 생태계는 AI 기술 혁신과 확산의 핵심 기반으로 자리 잡았다. 주요 딥러닝 프레임워크 28개 중 25개가 오픈소스로 개발됐으며 트랜스포머(Transformer), 버트(BERT) 등 핵심 모델 구조 역시 공개를 통해 빠르게 확산됐다. 깃허브 432만개·허깅페이스 225만개…폭증하는 오픈소스 생태계 오픈소스AI의 확산은 플랫폼 지표에서도 뚜렷하다. 2024년 기준 깃허브 내 AI 프로젝트는 432만 개에 달한다. 지난해 12월 기준 허깅페이스에 공개된 오픈소스 모델 수는 225만 개를 넘어섰다. 이는 AI 모델 개발과 배포, 데이터 공유가 개방형 협업 구조를 중심으로 빠르게 재편되고 있음을 보여준다. 기업 현장에서도 오픈소스는 사실상 표준으로 자리 잡았다. 기업의 89%가 AI 개발 과정에서 오픈소스 기술을 활용하고 있으며, 63%는 오픈소스 모델을 실제로 도입하고 있다. 도입 이유로는 혁신 촉진(67%), 시장 표준 확보(67%), 생산성 향상(50%), 개발 비용 절감(49%) 등이 꼽혔다. 특히 종사자 10~249명 규모 중소기업의 오픈소스AI 활용률은 78%로, 대기업(67%)보다 높게 나타났다. 비용 부담 완화와 기술 자율성 확보 측면에서 오픈소스가 실질적인 경쟁력 수단으로 작용하고 있다는 분석이다. 성능 경쟁도 '개방'이 주도 플랫폼 확산을 넘어 모델 경쟁력 측면에서도 오픈소스의 영향력은 뚜렷하다. 실제 2018년 이후 발표된 대표적 AI 모델 가운데 47.3%는 오픈소스(완화된 오픈웨이트 기준 포함) 모델로 집계됐다. 이는 오픈소스 모델이 더 이상 '보조적 대안'이 아니라 주류 기술 흐름으로 자리 잡았다는 의미로 해석된다. 선정 사유를 보면 오픈소스 모델의 71% 이상은 '최고 성능 개선(SOTA)'을 근거로 주목받았다. 성능 경쟁에서 밀리지 않으면서도 비용 효율성을 갖춘 모델이 증가하고 있다는 점이 특징이다. 모델 유형별로는 언어 모델과 비전 모델이 중심을 이뤘다. 활용 분야는 언어 생성, 문제 응답, 이미지 분류, 번역, 코드 생성, 대화 등 실용 영역에 집중됐다. 특히 바이오·단백질 분야에서 오픈소스 모델 비중이 높게 나타나 과학 연구 영역에서의 개방형 협력이 두드러졌다. 미·중, 오픈소스로 생태계 주도권 경쟁 초기 오픈소스AI 생태계는 메타와 구글 등 미국 기업이 주도했다. 메타는 '라마' 시리즈를 공개하며 수만 개의 파생 모델을 확산시켰고, 이를 자사 SNS 및 광고·추천 서비스 고도화에 활용하고 있다. 구글 역시 '젬마'를 공개하고 클라우드·개발 플랫폼과 연계하는 전략을 펼치며 생태계 확장에 나섰다. 그러나 지난해부터 중국 기업의 부상도 뚜렷하다. 딥시크는 고성능·저비용 모델을 공개하며 기술력을 입증했고, 알리바바의 '큐원'은 상업적 활용 제약을 완화한 라이선스를 적용해 글로벌 확산 속도를 높였다. 일부 지표에서는 중국 오픈소스 모델의 누적 다운로드 수와 월간 도입 비중이 미국을 추월한 것으로 나타났다. SPRi는 "오픈소스 전략은 단순 공개를 넘어 ▲기술 공개 ▲개방형 검증 ▲신뢰성 확보 ▲생태계 확산으로 이어지는 구조를 형성한다"며 "성능이 입증된 모델은 글로벌 개발자 커뮤니티를 통해 빠르게 파생·응용되며 영향력을 확대한다"고 설명했다. "기술 내재화·생태계 구축이 승부처" 오픈소스AI는 미·중 경쟁이 격화되는 상황에서 최신 기술을 내재화할 수 있는 유리한 환경을 제공한다는 평가도 받고 있다. 모델 구조와 학습·추론 코드가 공개되는 만큼, 이를 단순 활용하는 수준을 넘어 기술 원리를 이해하고 재설계할 수 있는 역량도 더욱 중요해졌다. SPRi는 "오픈소스AI는 비용 절감과 기업 종속성 완화 측면에서 전략적 가치가 높다"며 "산업 특화 AI 모델 개발과 범국가적 AI 전환을 위한 핵심 도구로 활용될 수 있다"고 강조했다. 이어 "AI 3대 강국 도약을 위해서는 전략적 오픈소스AI 활용이 중요해지고 있다"며 "선진 오픈소스AI 기반 R&D 추진을 통해 원천 AI 기술 역량을 내재화하고, 오픈소스AI 활용 확산을 위한 기반(생태계) 조성과 전문 인력 양성이 필요하다"고 덧붙였다.

2026.02.15 09:20장유미 기자

산업부, 올해 소재부품 기술개발에 1조2910억원 투자

산업통상부는 올해 소재부품기술개발에 지난해보다 9.6% 증가한 1조2910억원을 투입한다고 10일 밝혔다. 업종별로는 반도체(1454억원), 디스플레이(883억원), 이차전지(1257억원), 바이오(1112억원) 등 첨단전략산업의 초격차 확보를 위한 소재부품 개발에 총 4706억원을 투자하고 기계금속(3085억원), 자동차(902억원), 화학(1470억원) 등 주력산업의 고부가가치화와 친환경 경쟁력 강화를 위한 소재 개발과 우주·항공(694억원), 수소(245억원) 등 미래 유망산업 선점을 위한 소재 개발에도 총 8204억원을 투자한다. 산업부는 이번 신규과제 공고를 통해 ▲철강·석유화학 산업의 고부가 전환 ▲첨단산업 공급망 대응 ▲소재 연구개발과 AI 연계를 지원할 계획이다. 우선, 철강·석유화학 산업의 고부가 전환을 위해 30개 과제, 220억원을 신규 지원한다. 철강 분야는 초심도 시추환경용 초내부식 강관 소재 등 고부가 특수탄소강 개발을 지원하고, 석유화학 분야는 소형 전장부품용 초고순도·초박막 폴리프로필렌 필름 소재 등 스페셜티 화학 소재 개발을 지원한다. 첨단산업 공급망 대응을 위해 65개 과제 427억5000만원을 신규 지원한다. AI 반도체용 초고순도 구리소재, 피지컬 AI 디바이스용 유리기판 소재·부품, 제련 부산물 활용 희소금속 정련 기술 등 개발을 지원한다. 소재개발 분야 AI 활용 촉진을 위해 소재부품기반구축사업(가상공학플랫폼)과 연계하는 소재 AI 연계 과제를 처음 도입한다. 이를 통해 연구개발 단계에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하고, 특성 예측·구조 최적화·가상설계 및 시뮬레이션 등 AI 기반 소재 디지털 개발방식을 접목해 신속한 개발을 지원한다. 산업부는 소재부품기술개발사업 신규과제 수행기관을 4월까지(투자연계형 과제는 6월) 선정할 예정이며, 관련 기술개발 내용과 양식은 한국산업기술기획평가원 R&D 디지털 플랫폼이나 범부처통합연구지원시스템 IRIS사이트에서 확인할 수 있다. 송현주 산업부 산업공급망정책관은 “소부장 산업은 국가 경제안보를 뒷받침하는 핵심 산업”이라며 “철강·석유화학 소재의 고부가화 연구개발을 차질없이 지원하고, 소재 연구개발에 AI 융합을 확산해 소재기업의 혁신역량을 고도화해 나가겠다”고 말했다.

2026.02.10 16:30주문정 기자

[독자 AI 재도전] 신재민 대표 "무늬만 국산, 의미 없다…AI 주권, 구조서 갈려"

과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 '패자부활전'을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주] "진정한 '사업보국'은 남의 기술을 빌려 쓰는 데 있지 않습니다. 설계도부터 직접 그리는 독자 아키텍처 확보만이 대한민국 인공지능(AI) 주권을 지키고 국가에 이바지하는 유일한 길이라고 생각합니다." 신재민 트릴리온랩스 대표는 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발전에 도전장을 내밀게 된 이유에 대해 이처럼 말했다. 그는 지난 2024년 8월 트릴리온랩스를 설립한 인물로, 국내 최대 AI 모델인 네이버 '하이퍼클로바' 개발의 핵심 주역으로도 유명하다. 신 대표는 AI 파운데이션 모델이 더 이상 단순한 서비스 경쟁의 도구가 아니라 과학·의료·제조 등 국가 핵심 산업 전반의 기반 기술로 빠르게 확장되고 있다고 진단했다. 이 과정에서 외산 모델에 대한 의존은 단기적 효율을 넘어 장기적 주도권 상실로 이어질 수 있다는 위기감이 커지고 있다고 봤다. 그는 "지금은 외부 모델을 쓰는 것이 편리해 보일 수 있지만, 시간이 지날수록 우리가 통제할 수 없는 영역이 빠르게 늘어날 수 있다"며 "AI는 결국 국가 경쟁력과 직결되는 전략 산업"이라고 말했다. "규모 경쟁은 한계…아키텍처 혁신서 해법 찾아야" 트릴리온랩스의 기술 전략은 명확하다. 미국·중국과 같은 방식으로 자본을 투입해 모델 크기를 키우는 경쟁은 한국 현실에 맞지 않고 지속 가능하지 않다고 보고 있다. 이에 신 대표는 한정된 자원 환경에서 경쟁력을 확보하려면 규모가 아니라 구조를 바꿔야 한다고 강조했다. 또 그는 현재 글로벌 AI 산업이 겉으로는 성능 경쟁을 벌이고 있지만, 이면에서는 확장 비용과 전력, 인프라 의존이라는 구조적 한계에 직면해 있다고 봤다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)에 대한 의존이 심화될수록 개발 비용은 기하급수적으로 증가하고, 이는 결국 소수 국가·기업 중심의 기술 집중으로 이어질 수 있다고 주장했다. 신 대표는 "지금의 트랜스포머 기반 구조는 분명한 성과를 만들어냈지만 동시에 한계도 뚜렷해지고 있다"며 "컨텍스트 길이, 추론 효율, 비용 문제를 동시에 해결하려면 새로운 아키텍처에 대한 도전이 불가피하다"고 말했다. 이어 "이런 시도는 단기간 성과를 내기 어렵고 실패 가능성도 높지만, 누군가는 반드시 해야 할 영역"이라고 덧붙였다. "프롬 스크래치·신규 아키텍처로 기술 주권 확보" 이 같은 전략 아래 트릴리온랩스는 기존 대규모 언어모델의 성능 추격보다는 차세대 구조에 대한 선제적 연구에 무게를 두고 있다. 단기적인 벤치마크 성과보다 향후 AI 확장 과정에서 병목이 될 수 있는 구조적 문제를 어떻게 해결할 것인가에 초점을 맞췄다. 디퓨전 모델, 월드 모델 등 새로운 접근을 지속적으로 연구해온 이유도 여기에 있다. 신 대표는 독파모 사업 역시 단순한 정부 지원 과제가 아니라 한국 AI 산업의 방향성을 검증하는 시험대가 돼야 한다고 봤다. 한 번의 성과로 끝나는 프로젝트가 아니라 장기적으로 지속 가능한 기술 축적과 생태계 형성으로 이어져야 한다는 주장이다.그는 "독파모는 누가 더 큰 모델을 만들었는지를 가리는 자리가 아니라 한국이 어떤 방식으로 AI를 발전시킬 것인지를 보여주는 과정"이라며 "스타트업도 파운데이션 모델을 만들 수 있다는 사실을 국가적으로 증명하고 싶다"고 말했다. 이어 "추격자가 아니라 개척자로 가는 선택이 당장은 더 어렵고 느려 보일 수 있지만, 그 길만이 한국 AI가 장기적인 주도권을 확보할 수 있는 해법이라고 믿는다"고 강조했다. 트릴리온랩스가 이번 추가 선발전에 다시 도전한 배경에 대해선 이미 민간 자본만으로 초거대 모델을 학습해본 경험이 있다는 자신감 덕분이라고 강조했다. 신 대표는 회사의 핵심 경쟁력으로 민간 자본만으로 700억 개(70B) 파라미터 규모의 모델을 학습·운영한 실전 경험을 꼽았다.그는 "정부 지원을 전제로 설계된 계획이 아니라 이미 자체적으로 대규모 모델을 학습하고 운영해본 경험이 있다"며 "이 과정에서 인프라 구축, 분산 학습, 장애 대응까지 전 주기를 직접 겪은 것이 강점"이라고 말했다. 이어 "독파모는 새로 시작하는 실험이 아니라 이미 축적해온 기술과 경험을 국가 차원에서 확장하는 과정이 돼야 한다"며 "그 역할을 스타트업도 충분히 수행할 수 있다는 점을 보여주고 싶다"고 덧붙였다. "국가 예산 투입한 독파모, 글로벌 기준 냉혹한 평가 필요" 신 대표가 강조하는 '독자 아키텍처'는 단순히 모델 구조를 일부 변형하는 수준에 머물지 않는다. 그는 외부 모델의 가중치를 가져와 미세 조정하는 방식으로는 진정한 기술 자립에 도달할 수 없다고 선을 그었다. 겉으로는 국산 모델처럼 보일 수 있지만, 핵심 유전자는 여전히 외부에 있다는 판단이다. 신 대표는 "남의 모델 위에 얹혀서 파인튜닝만 하는 방식은 결국 '무늬만 국산'에 불과하다"며 "엔진 설계도부터 직접 그려야만 그 모델이 어떤 방향으로 진화할지, 어디까지 확장할 수 있을지를 스스로 결정할 수 있다"고 피력했다. 그러면서 "가중치 초기화뿐 아니라 모델 구조 자체를 새로 설계하는 아키텍처 혁신까지 포함해 처음부터 끝까지 통제 가능한 기술을 확보하는 것이 트릴리온랩스가 존재하는 이유"라고 덧붙였다. 이러한 접근은 국가 과제에 대한 신 대표의 인식에서도 분명히 드러난다. 그는 독파모와 같은 정부 주도 사업일수록 단기 성과에 안주하기보다 글로벌 기준에서 경쟁력을 입증할 수 있는 구조를 만들어야 한다고 강조했다.그는 독파모 사업을 두고 "국가 예산이 투입되는 사업일수록 목표를 낮춰서는 안 된다"며 "실패를 피하기 위해 무난한 성과에 머무르는 것이 아니라 글로벌 선도 기업과 정면으로 비교 가능한 수준을 목표로 해야 한다"고 주장했다. 이어 "구글이나 오픈AI 같은 글로벌 기업의 기준으로 냉정하게 평가받아도 경쟁력이 있다는 것을 증명하는 것이 국가 과제의 역할"이라며 "성과 기준(OKR, 매우 높은 목표를 설정해 달성치를 측정하는 형태)과 평가 과정 역시 투명하고 엄격하게 해야하고, 참여하는 기업들은 그 부담을 감수하는 책임을 져야 사업이 기술적으로 의미를 남길 수 있다"고 부연했다. "新 아키텍처로 실전형 '액션 에이전트' 선점" 신 대표는 현재 AI 기술이 맞닥뜨린 가장 큰 병목으로 '연산 효율'을 꼽았다. 트랜스포머 구조가 문맥 길이에 따라 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 특성을 갖고 있어 비용과 추론 속도 측면에서 실전형 AI 확산에 뚜렷한 제약을 만든다고 본 것이다. 그는 "지금의 AI는 말을 잘하는 데까지는 왔지만, 실제 행동을 하기에는 아직 비효율이 너무 크다"며 "추론 속도를 4~5배 이상 끌어올릴 수 있는 새로운 아키텍처를 통해 실전형 지능으로 넘어가야 한다"고 말했다. 이어 "스마트폰이나 PC를 직접 제어해 업무를 수행하는 '액션 에이전트'가 다음 단계"라며 "이 영역에서 구조 혁신이 없다면 진짜 AI 시대는 열리지 않는다"고 덧붙였다. 신 대표가 연산 효율과 아키텍처 혁신을 강조하는 이유는 단순한 성능 개선 차원을 넘어 회사의 성장 전략과도 맞닿아 있다. 그는 AI 기술이 실전 단계로 진입할수록 효율 격차가 곧 사업 경쟁력으로 직결될 수밖에 없다고 보고 있다. 신 대표가 그리는 트릴리온랩스의 성장 경로 역시 단기 수익보다 기술 축적을 우선하는 방식이다. 초기에는 연구와 인프라 구축에 집중하고 연산 효율과 구조적 완성도를 높인 뒤 이를 바탕으로 사업 모델로 확장하는 단계적 접근이 필요하다는 판단이다. 그는 "연구만 하는 회사도, 사업만 하는 회사도 오래 가기 어렵다"며 "기술을 축적하고 효율을 높인 뒤 이를 바탕으로 수익 구조를 만들고 다시 연구에 투자하는 선순환 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "AI 기업도 결국 기술 기업으로서의 성장 경로를 가져야 한다"고 부연했다. "AI판 스페이스X 넘어 '기술 생태계' 마중물 될 것" 그가 이러한 방향을 설정하는 데 참고한 사례로는 스페이스X를 들었다. 신 대표는 스페이스X가 재사용 로켓이라는 원천 기술을 확보한 뒤 발사 비용을 낮추고, 위성 인터넷 사업으로 확장한 성장 경로가 기술 기업의 한 모델이 될 수 있다고 봤다. 그는 "스페이스X는 처음부터 돈을 벌기 위한 회사가 아니라 반드시 필요한 기술을 먼저 확보한 뒤 그 기술을 효율화해 사업으로 연결했다"며 "AI 기업도 자본 투입 경쟁이 아니라 기술 효율을 높이는 방향으로 성장 경로를 설계해야 한다"고 말했다. 또 신 대표는 트릴리온랩스의 목표가 특정 기업의 성공에 그치지 않는다고 강조했다. 하나의 파운데이션 모델 기업이 아니라 기술 중심 AI 스타트업들이 지속적으로 등장할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다는 판단에서다. 그는 "트릴리온랩스가 잘 되는 것도 중요하지만, 그 이후에 또 다른 기술 기업들이 나올 수 있어야 한다"며 "파운데이션 모델을 만드는 것이 대기업만의 영역이 아니라는 점을 보여주는 것이 의미 있다고 생각한다"고 말했다. 이어 "기술 기업이 성장하고, 그 성장이 국가 경쟁력으로 이어지는 구조를 만드는 것이 결국 '사업보국'이라고 본다"며 "앞으로도 기술적 실체를 남기는 데 더 집중할 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.08 12:00장유미 기자

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

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

2026.02.05 10:05장유미 기자

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