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[AI는 지금] "韓 모델 누락 방지"…글로벌 지표 대응 'AI 3강' 다진다

정부가 미국 스탠퍼드대학교 인공지능(AI) 인덱스에서 반복된 한국 AI 모델 누락 사례를 계기로 글로벌 평가 지표 대응 강화에 본격 나섰다. 국내 기업과 연구기관이 개발한 AI 모델 성과를 국가 차원에서 정리하고 해외 평가기관에 제공하는 체계를 갖추려는 움직임이다. 30일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 이날 문을 연 인공지능정책센터를 통해 국내외 AI 동향 분석과 정책 지원 기능을 본격화한다. 센터는 AI기본법 제11조에 따라 AI 정책 개발과 국제 규범 정립·확산에 필요한 업무를 수행하는 전문기관이다. 운영 계획에는 AI 기본계획 수립·시행 지원, AI 활용 확산에 따른 영향 조사·분석, 국내외 AI 이슈 동향 분석, 미래 예측과 법제도 연구 등이 포함됐다. 정부가 특히 주목하는 부분은 국내외 AI 이슈 동향 분석이다. 해외 주요 AI 보고서가 공개 자료와 기업 발표, 논문, 정책 지표 등을 토대로 국가별 경쟁력을 비교하는 만큼 국내 모델 정보가 체계적으로 정리되지 않으면 실제 개발 성과가 평가에서 빠질 수 있어서다. 특히 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)가 발간하는 AI 인덱스에서 한국 AI 모델이 잇따라 과소 집계된 사례가 나타나자 정부가 AI정책센터를 통해 대응에 나섰다. AI 인덱스는 각국의 AI 연구개발, 민간 투자, 인재, 특허, 산업 도입, 정책 환경 등을 종합한 글로벌 보고서다. 각국 정부와 기업, 투자자가 국가별 AI 경쟁력을 판단할 때 참고하는 자료로 활용된다. 하지만 스탠퍼드 HAI는 'AI 인덱스 2026'에서 2025년 출시된 한국의 '주목할 만한 AI 모델' 수를 5개로 집계한 후 부정확한 정보를 발표해 논란이 됐다. 한국은 미국 50개, 중국 30개에 이어 3위로 평가됐지만 국내 모델 일부가 빠진 것이다. 이에 지디넷코리아와 과기정통부는 스탠퍼드 HAI에 한국 AI 모델에 대한 추가 확인을 요청했다. 이후 HAI는 한국의 주목할 만한 AI 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정해 AI 인덱스의 신뢰성에 금이 갔다. 이번에 AI 인덱스에 오른 국내 AI 모델은 ▲업스테이지 '솔라 오픈 100B' ▲LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0 32B', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥 32B' ▲NC AI '배키' ▲SK텔레콤 '에이닷엑스 K1' ▲네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크' 등이다. 여기에 스탠퍼드 HAI는 지난 2024년에도 국내 AI 모델을 잘못 집계해 논란이 됐다. 당시 스탠퍼드 HAI는 'AI 인덱스 2024'에서 한국의 파운데이션 모델 개발 건수를 0건으로 집계했다. 미국 109개, 중국 20개, 영국 8개, 아랍에미리트 4개와 달리 한국은 명단에 포함되지 않았다. 이에 과기정통부는 당시 미국 샌프란시스코 총영사관의 과학기술정보통신 외교 채널을 통해 스탠퍼드 측에 집계가 사실과 다르다고 반박했다. 또 ▲네이버 '하이퍼클로바X' ▲LG AI연구원 '엑사원' ▲삼성전자 '가우스' ▲코난테크놀로지 '코난 LLM' ▲엔씨소프트 '바르코' 등 국내 기업의 독자 파운데이션 모델이 이미 존재한다고 주장하며 정정을 요청했다. 이처럼 잇따라 스탠퍼드 HAI에서 한국 AI 모델에 대한 평가가 제대로 이뤄지지 않자 과기정통부는 사후 정정 요청이 아닌 AI정책센터를 통해 공식 대응 채널 마련에 나섰다. AI정책센터를 통해 국내 AI 모델 현황과 산업 데이터를 지속적으로 정리하는 구조를 만들겠다는 취지에서다. 이 같은 글로벌 지표 대응은 정부가 추진하는 AI G3 전략의 대외 신뢰도와도 직결된다. 미국과 중국이 AI 모델, 반도체, 클라우드 인프라를 중심으로 패권 경쟁을 벌이는 상황에서 한국이 제3의 AI 강국으로 자리 잡기 위해서는 기술 개발 성과를 국제 지표에서 입증할 수 있어야 한다는 판단이 정부에 영향을 미친 것으로 보인다. 업계에선 독자 모델, AI 반도체, 데이터센터, 산업 AI 전환 성과가 해외 보고서에 제대로 반영되지 않으면 대외 인지도와 산업 신뢰도 확보에 불리하게 작용할 수 있다고 분석했다. 일각에선 국내 AI 모델 생태계의 분산 구조가 해외 평가기관의 조사 한계를 키우는 요인이 되고 있다는 점에서 정부의 움직임에 대해 환영하는 분위기다. 그간 대기업, 통신사, 인터넷 기업, 게임사, 스타트업, 연구기관이 각각 AI 모델을 내놨지만, 공개 방식과 활용 범위는 제각각이었다. 또 기술보고서와 논문, API 제공 여부, 벤치마크 공개 수준도 기업별로 달라 해외 기관이 공개 자료만으로 전체 현황을 파악하기 어렵다는 점이 한계로 지적됐다. 이용진 NIA 인공지능정책실장은 "스탠퍼드와 같은 여러 글로벌 AI 인덱스에서는 우리 데이터를 정확히 파악하지 못해 우리의 결과와 노력이 반영되지 못하는 경우가 있다"며 "관련 데이터를 수집해 정확한 데이터를 제공하고, 우리가 하는 노력들이 정확히 반영될 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.06.30 18:53장유미 기자

[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다는 평이 이어졌다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자

코난테크, 국내 첫 의료 생성형 AI 플랫폼 '완수'…국가대표 AI 선발전 '청신호'

정부가 약 2천억원을 들여 추진하는 '국가대표 AI' 선발전에서 첫 관문을 넘은 코난테크놀로지가 국내 첫 거대언어모델(LLM) 기반 의료 플랫폼 개발을 성공적으로 완수하며 기술력을 입증했다. 코난테크놀로지는 지난 15일 한림대학교성심병원 일송문화홀에서 한림대학교의료원과 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 'HAI(Hallym Artificial Intelligence)' 오픈 설명회를 개최하며 전 교직원을 대상으로 성과를 공식적으로 공유했다고 28일 밝혔다. 양 사는 지난 해 12월 계약 체결 후 '입원환자 전주기 기록지 작성 및 의료원 지식상담 플랫폼 구축'을 목표로 공동 개발을 진행해 이달 플랫폼 개발을 완수했다. 의료 기록 전 과정에 LLM 기술을 적용하는 사례는 국내 최초로, 이로써 국내 의료분야에서 LLM 기반 진료 플랫폼을 실제로 구현한 초유의 케이스로 이름을 올렸다. 현재 적용 대상은 뇌졸중, 담낭염, 제왕절개분만, 수정체 수술, 편도 및 아데노이드 절제술 등 5개 진료과의 주요 질환이다. HAI의 EMR 초안 작성 기능은 환자 데이터와 진료과별 맞춤 항목을 활용해 작성 시간을 단축하고 품질을 높였다. 덕분에 의료진의 기록 작성 시간이 연간 약 8만3천 시간 줄고, 진료에 쓸 수 있는 시간이 연간 30일 이상 늘어났다. 또 지식기반 AI 서비스의 경우 병원 규정 1천57건을 학습해 80% 이상의 정확도를 나타냈다. 사업을 총괄한 코난테크놀로지 김규훈 이사는 "생성형 AI 플랫폼 완수를 계기로 향후 진료지원, 데이터 관리, 환자 서비스 등 의료 AI 영역 확장과 제품화에 박차를 가하겠다"고 밝혔다. 코난테크놀로지는 이번 일을 계기로 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업'에서도 좋은 성과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 이 사업의 최종 5팀 선정 결과 발표는 다음 달 초께 진행될 예정이다. 코난테크놀로지는 "'코난 LLM'은 공공·국방·의료 등 세 부문을 주축으로 다수의 수행 실적을 확보하며 국내 LLM 시장의 레퍼런스 기준을 새로 쓰고 있다"며 "이번 의료 플랫폼 완수로 국내 생성형 AI의 실질적 의료 혁신 선도 모델로 자리 잡을 전망"이라고 말했다.

2025.07.28 10:15장유미 기자

헥토그룹, 차세대 AI 전문가 키운다

헥토그룹이 주최한 차세대 AI 인재 육성을 위한 헥토 채용 연계형 AI 경진대회 'HAI(하이)! 헥토 AI 챌린지'가 성황리에 마무리됐다고 9일 밝혔다. 본 대회는 AI 기술 내재화를 핵심 전략으로 삼고, 전담 조직인 'HAI본부'를 중심으로 AI 중심 경영체계를 구축 중인 헥토그룹이 미래형 인재를 발굴하기 위해 기획한 프로그램이다. 이번 대회에는 국내 유수 대학의 재학생은 물론 현업 직장인·군인까지 총 1천4백여 명이 참가해 중고차 이미지 기반 차종 분류 AI 모델 개발을 주제로 치열한 경쟁을 벌였다. 가장 창의적이고 기술적 완성도가 높은 모델을 선보인 고려대학교 재학생이 대상을 수상하며 1천만원의 상금을 받았다. 최우수상과 우수상은 서울대∙한양대∙연세대 연합 학생팀, 서울대 학생 팀 등으로 총 5개팀이 수상했다. 실무 적용 가능한 AI역량과 창의성을 고루 갖춘 인재들이 두각을 나타냈다. 이들을 포함한 전체 입상자에게 헥토그룹 입사 지원 시 서류 전형 및 1차 면접 면제 혜택이 제공되며, 실제 채용과 연계된 실질적인 인재 발굴로 이어질 예정이다. 대상을 받은 고려대 김민섭 학생은 “학부 졸업 전 그동안 배운 것들을 실제 서비스에 적용해보며 AI 활용 역량을 높일 수 있는 좋은 기회였다”며 “예상 밖의 높은 성과를 얻어 기쁘며 앞으로도 더욱 정진하겠다”고 말했다. 헥토그룹은 '소프트웨어 전문인재 양성사업'의 일환으로 서경 대학교 SW학과 학생들에게 멘토링을 제공하는 '서경SW아카데미'를 정기적으로 운영하며, AI 및 디지털 역량 강화를 위한 산학 협력 모델을 꾸준히 이어가고 있다. 2025년 1학기에는 멘토링 참여 학생 중 2명이 '2025 아시아 임팩트 해커톤' 국제대회에서 우승하는 등 긍정적인 결실을 맺기도 했다. HAI! 헥토 AI 챌린지와 서경 SW 아카데미는 모두 상∙하반기 연 2회 정례적으로 운영된다. 헥토 그룹은 이런 프로그램들을 통해 잠재력 있는 AI융합형 인재를 조기에 발굴하고 그룹내 채용과도 연계해 인재 기반을 강화해가겠다는 목표다. 헥토그룹 관계자는 “AI 시대를 이끌어 나갈 인재를 양성하기 위해 다양한 교육 및 채용 연계 프로그램을 운영 중“이라며 “앞으로도 HAI 챌린지와 서경SW아카데미 등을 통해 인재 중심 기술 경영을 이어갈 계획”이라고 말했다.

2025.07.09 09:13백봉삼 기자

어니스트AI, 'BaaS AI 대출 플랫폼' 4월 출시

금융 특화 AI 플랫폼 기업 어니스트AI(대표 서상훈, 이하 HAI)가 온투업 기관 연계투자 기반의 Banking-as-a-Service(BaaS) 모델인 '어니스트펀드'를 이달 본격 시장에 선보인다고 8일 밝혔다. 이번에 출시되는 BaaS AI 대출 플랫폼은 29곳의 금융규제 샌드박스 혁신금융서비스 지정 저축은행과의 협업으로 개발됐다. 현재 전산연동 작업을 마무리하고 4월 중순 서비스를 시작할 예정이다. HAI의 어니스트펀드는 금융기관이 투자금을 맡기면 AI 플랫폼을 통해 대출자에게 가장 합리적인 금리로 대출이 실행되는 서비스다. 이 플랫폼은 HAI가 자체 개발한 AI 기반 신용평가시스템 '렌딩인텔리전스'를 활용해 대출 리스크를 최소화하고, 복잡한 대출 프로세스의 95% 이상이 AI 소프트웨어로 자동 처리되는 것이 특징이다. 기존 전통적인 신용평가 방식에서는 평가 자체가 불가능했거나, 고위험군으로 분류하던 중저신용, 씬파일러 고객들을 추가 식별해 새로운 대출 기회를 제공하기도 한다. 렌딩인텔리전스는 2024년 삼성금융 C-lab Outside에서 인공지능 CSS 개발로 삼성카드 부문 1위를 차지했다. 2023년에는 금융위원회가 주관한 D-테스트베드에서 대안 CSS 개발로 대상(금융위원장상)을 수상했다. 또 은행, 보험, 카드, 캐피탈, 저축은행 등 전 업권 24개사와 기술 검증을 완료했다. 회사는 기존 CSS 대비 대손비용을 최대 60%까지 절감하는 효과를 확인했다. 서상훈 HAI 대표는 "이번 저축은행과의 공동사업은 AI 대출이 더 안전하고 편리하다는 것을 본격 증명하는 첫 사례가 될 것"이라며 "저축은행이 자금만 맡기면 별도 전산 구축에 따른 대규모 투자 없이 AI 플랫폼을 활용해 양질의 신용대출 실행이 가능하다"고 말했다.

2025.04.08 08:54백봉삼 기자