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'LG 독파모'통합검색 결과 입니다. (33건)

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[AI는 지금] 모티프, 독파모 2차전 앞두고 '반전'…글로벌 경쟁력 입증

국가대표 인공지능(AI) 기업을 가리는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 2차 평가를 앞두고 참여 기업 간 경쟁이 달아오르고 있다. 가장 늦게 합류한 모티프테크놀로지가 프리뷰 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록하면서 예상 선발 구도에 변화가 생길지 주목된다. 모티프는 독파모 사업을 통해 개발 중인 대규모언어모델(LLM) '모티프 3' 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '모티프 3 프리뷰'는 딥시크 최신 모델과 같은 44점을 기록해 미국과 중국을 제외한 국가에서 개발된 모델 가운데 가장 높은 성적을 거뒀다. 글로벌 오픈소스 모델 순위에서도 문샷AI의 키미와 즈푸AI의 GLM에 이어 미니맥스, 딥시크 모델과 함께 3위권에 올랐다. 이번 결과는 모티프가 독파모 2차 평가용 최종 모델을 제출하기 전에 확보한 성적이라는 점에서 주목된다. 모티프는 이달 말 모델을 제출한 뒤 8월 초 성능을 높인 최종 버전을 공개할 예정이다. '모티프 3'는 전체 파라미터 3140억 개 규모의 전문가혼합(MoE) 모델이다. 추론 과정에선 전체의 약 4%인 130억 개 파라미터만 선택적으로 활성화하는 구조를 적용했다. 회사 측은 해외 오픈소스 모델을 개량하지 않고 아키텍처 설계부터 학습까지 자체 개발했다고 설명했다. 개발 규모도 경쟁사보다 작다. 모티프는 직원 약 30명이 정부가 제공한 그래픽처리장치(GPU) 700여 장을 활용해 선정 후 약 5개월 만에 프리뷰 모델을 완성했다. 이처럼 상대적으로 적은 인력과 연산 자원으로 글로벌 상위권 벤치마크 점수를 제시하면서 기술 효율성과 독자성을 드러낸 것으로 평가됐다. 독파모 2차 평가는 기존 4개 정예팀 가운데 1곳을 탈락시키는 방식으로 진행될 예정이다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 지난 6월 말 평가용 모델을 제출했으며 패자부활전을 통해 한 달 늦게 합류한 모티프는 이달 말까지 모델을 제출한다. 과학기술정보통신부는 8월 초부터 심사에 들어갈 계획이다. 이번 평가는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용과 서비스 확산 가능성도 주요 평가 요소로 거론된다. 또 글로벌 벤치마크 반영 비중이 높아지는 동시에 실제 사업 적용 사례와 생태계 확장 능력도 함께 살피는 것으로 알려졌다. 업스테이지는 2차 평가에서 기존 1000억 개 규모 모델을 2000억 개 수준으로 확대할 예정이다. 이곳은 AAII에서 44.4점을 기록한 모델 성능과 국산 AI 모델·국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 풀스택 역량을 강점으로 내세우고 있다. 최근에는 검색 플랫폼 다음을 인수하고 AI 요약 서비스에 자체 거대언어모델(LLM) 기술을 적용하며 서비스 확장에도 나섰다. LG AI연구원은 그룹 계열사와 외부 산업 현장에서 축적한 적용 사례를 앞세우고 있다. 최근 코스콤과 협력해 국내 상장기업 약 2500개 종목의 주가 예측과 해설 서비스를 추진하고 있으며 LG유플러스와 함께 정부의 '모두의 AI' 사업 참여도 준비 중이다. SK텔레콤은 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 추가하며 산업 확산 역량을 강화했다. SK AX는 제조와 금융, 공공 분야의 AI 전환 사례를 발굴하고 테크노매트릭스는 독자 모델의 현장 운영과 고도화를 지원하는 역할을 맡는다. 모티프도 삼일회계법인과 딥서치 등 컨소시엄 참여 기업 및 협력사와 모델 공급을 논의하고 있다. 성능 중심의 개발 전략을 유지하면서 회계와 금융 데이터, 산업 현장 적용 사례를 확대해 상용화 평가에 대응할 계획이다. 업계에선 모티프가 공개한 AAII 성적이 2차 평가를 앞두고 선두권과 후발 주자의 격차가 예상보다 크지 않을 수 있다는 점을 드러냈다고 평가했다. 기존에는 자본력과 인력, 산업 적용 경험을 갖춘 대기업 계열 팀이 유리할 것이라는 관측이 많았지만, 이번에 모티프가 프리뷰 단계에서 성능 경쟁력을 입증하면서 평가 변수로 떠오른 분위기다. 다만 일각에선 기업별 AAII 점수가 모델 공개 시점과 평가 버전, 오픈소스 범위가 달라 단순 비교에는 한계가 있다고 지적했다. 모티프가 제시한 '글로벌 오픈소스 3위권'도 44점을 받은 여러 모델이 함께 포함된 순위인 만큼, 실제 경쟁력은 8월 독파모 평가에서 다른 정예팀과 동일한 기준으로 비교해야 확인할 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "2차 평가부터는 벤치마크 점수만 높다고 통과할 수 있는 구조는 아닐 것"이라며 "독자 기술로 성능을 얼마나 끌어올렸는지와 실제 산업에서 활용할 수 있는지를 함께 증명하는 팀이 유리할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:08장유미 기자

[유미's 픽] "해외 정부와 다르다"…AI G3 노린 韓, 전국민 무료 AI 내세운 까닭은

정부가 전국민에게 이용량 제한 없이 국산 인공지능(AI)을 제공하는 '모두의 AI' 사업에 착수하면서 국내 AI 시장의 경쟁 구도가 서비스 중심으로 옮겨가고 있다. 해외 주요국이 행정 안내와 공무원 업무 지원, 컴퓨팅 인프라 확충을 각각 추진하는 것과 달리 우리나라 정부는 전국민 무료 AI 서비스에 승부수를 던진 모습이다. 15일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원에 따르면 모두의 AI는 국민의 AI 접근성과 활용 역량 격차를 줄이고 국산 AI 모델의 서비스 경쟁력을 높이기 위해 추진된다. 정부가 연산 자원만 제공하는 데서 벗어나 전국민 이용 수요를 직접 만들어 국산 모델에 대규모 실사용 경험을 공급하는 구조다. 정부는 오는 8월 11일까지 공모를 거쳐 2~3개 기업 또는 컨소시엄을 선정한다. 사업자는 9월 베타서비스를 시작하고 12월부터 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트, 특화 서비스를 제공해야 한다. 올해는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 기업당 256장 또는 128장씩 배분한다. 자부담금 매칭이 필요하며 2027년 이후 GPU 비용과 운영비 지원 방식·규모는 관계부처와 국회 협의를 거쳐 결정된다.정부가 이번 사업을 추진한 이유는 외산 AI 서비스 의존과 AI 활용 격차에 대한 우려 때문이다. 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만 명에 달하지만 상당수 외산 서비스 무료 버전을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또 현재 국민 약 3분의 1은 여전히 AI를 이용하지 않는 것으로 집계됐다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "모두의 AI는 단순한 서비스를 넘어 우리 국민들이 AI와 함께 일하고 배우며 일상을 영위할 수 있도록 지원하는 AI 시대의 계산기·컴퓨터"라고 밝혔다. 행정 효율 넘어 산업 육성까지…한국형 AI 정책 실험 모두의 AI는 행정서비스 개선이나 인프라 공급에 머문 해외 정책보다 한발 더 나아가 전국민 이용 수요와 국산 AI 산업 육성을 동시에 겨냥했다는 점에서 많은 주목을 받고 있다. 현재 해외에선 AI를 특정 행정서비스에 적용하거나 공무원 업무를 지원하고, 민간 기업에 컴퓨팅 인프라를 공급하는 방식이 주로 활용되고 있다. 한국처럼 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영까지 직접 지원하는 사례는 드문 편이다. 해외 사례를 살펴보면 국민 대상 행정 안내, 공무원 업무 지원, 민간 AI 인프라 공급으로 정책 방향이 나뉜다. 영국은 '거브닷UK 챗(GOV.UK Chat)'을 통해 정부 공식 정보를 기반으로 복지와 연금, 주택, 직업훈련 등 국민의 행정 관련 질문에 답하는 서비스를 제공 중이다. 정부 웹사이트를 일일이 찾거나, 상담센터에 문의하는 불편을 줄이는 디지털 행정 창구에 초점을 맞췄다. 싱가포르는 공무원의 자료 조사와 문서 작성, 아이디어 생성을 지원하는 내부 AI 도구 '페어(Pair)'를 앞세우고 있다. 정부 업무 생산성과 보안성을 높이는 것이 주된 목적이다. 인도는 '인디아AI 미션'을 통해 1만8000개 이상의 AI 연산 자원을 확보하고 스타트업과 연구기관 등에 최대 40% 낮은 비용으로 공급하고 있다.미국은 연방기관의 AI 도입과 공무원 업무 효율화에, 중국은 정무서비스 적용과 기업의 연산·모델 이용 지원에 무게를 두고 있다. 두 나라 모두 국가 차원의 AI 활용을 확대하고 있지만 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영을 직접 지원하는 한국과는 정책 구조가 다르다. 이와 달리 우리나라는 국민이 직접 쓰는 범용 AI를 정책의 중심으로 삼고 있다. 무료 서비스에 국산 모델 활용 조건과 GPU 지원을 더해 AI 이용 격차를 줄이고, 외산 서비스에 몰린 수요와 데이터를 국내 산업으로 끌어오겠다는 구상을 펼치고 있다. 이에 사업자는 독자 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고 자사 외 다른 기업의 국산 모델도 30% 이상 사용해야 한다. 외산 모델은 제한적으로 병용할 수 있지만 해당 사용분은 정부 지원에서 제외된다. 디지털플랫폼정부위원회 인공지능플랫폼혁신국장 출신인 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "외산 AI와의 병용을 일부 허용한 하이브리드 전략은 영리하고 실리적인 소버린 AI 확보 방안"이라며 "국산 모델이 일정 수준의 성능을 갖췄더라도 글로벌 빅테크보다 대규모 서비스 운영 경험이 부족한 만큼 초기 품질을 보완하면서 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 인프라에 축적할 수 있다"고 말했다. 'K-AI' 확산 노린 정부, 독자 모델 개발·모두의 AI 투트랙 추진 업계에선 '모두의 AI'가 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업과 지원 대상이 일부 겹치면서 AI 예산과 GPU가 분산될 수 있다고 우려했다. 반면 일각에선 두 사업이 같은 영역을 중복 지원하기보다 모델 개발과 서비스 구현을 나눠 맡는 구조로 봐야 한다는 의견도 내놨다. 실제 독자 AI 파운데이션 모델 사업은 글로벌 선도 모델과 경쟁할 기반 모델 확보에 초점을 두고 있다. 모두의 AI는 국산 모델을 검색과 데이터, 외부 도구 등과 결합해 국민이 실제로 사용하는 서비스로 구현하고 대규모 운영 경험을 쌓는 데 중점을 두고 있다. 이는 모델 개발과 제품 구현을 각각 맡겨 역량과 자원이 한쪽에 과도하게 분산되는 것을 줄이려는 취지다. 업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델 사업은 모델 자체를 개발하는 영역이고 모두의 AI는 여러 모델과 기술을 결합해 제품을 만드는 엔지니어링 영역"이라며 "모델 개발사에 촉박한 일정으로 전국민 서비스 구축까지 동시에 맡기면 인력과 시간, 인프라 측면에서 부담이 커질 수 있다"고 말했다. 다만 두 사업의 성과가 따로 쌓이면 정책 효과가 제한될 수 있다는 점은 다소 우려된다. 모두의 AI에서 확보한 이용자 상호작용과 에이전트 실행 기록, 오류·장애 대응 경험이 독자 모델 고도화에 반영돼야 모델 개발과 서비스 운영이 선순환 구조를 만들 수 있어서다. 이 연결이 약하면 학습과 서비스에 각각 투입한 GPU와 예산의 효율도 떨어질 수 있다. 이 에반젤리스트는 "단순한 모델 스펙 경쟁을 넘어 서빙 단계에서 국산 모델이 얼마나 밀도 높은 트래픽 경험과 실전 데이터를 축적하느냐가 중요하다"며 "에이전트 구동 과정에서 발생하는 핵심 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 자산으로 쌓아 국산 모델 개선에 활용해야 한다"고 강조했다. 정부 지원 이후 자생력 입증해야 업계는 우리나라가 반도체와 디지털 인프라를 활용해 전국민 단위의 AI 수요를 만든다는 점을 두고 과감한 소버린 AI 정책을 펼치고 있다고 평가했다. 그러나 정부 지원으로 확보한 이용량이 독자적인 서비스 경쟁력과 수익성, 해외 확장으로 이어지는지는 별도로 입증해야 하는 부담도 크다고 봤다. 정부도 이를 의식해 이번 발표 평가에서 서비스 편의성과 이용자 확보·유지 전략을 가장 높은 50점으로 배정했다. 모델 성능보다 국민이 실제로 사용하고 계속 찾는 서비스를 만들 수 있는지를 중점적으로 살피겠다는 의지를 드러낸 것이다. 이 외에 서비스 품질·안정성은 30점, 국내 AI 생태계 기여도는 20점이 만점이다.일각에선 새롭게 구축한 서비스만으로 단기간에 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않다는 의견도 내놨다. 또 이미 대규모 이용자를 확보한 포털과 앱에 국산 모델과 AI 기술을 접목하는 방식이 이용 확산과 비용 효율 측면에서 현실적일 수 있다고 주장했다. 업계 관계자는 "범용 모델을 통해 국민의 AI 리터러시를 높이겠다는 사업 취지에는 공감한다"며 "다만 새로운 서비스를 만들어 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않은 만큼 국내 모델과 기술을 이미 국민이 사용하는 포털과 앱 등 다양한 플랫폼에 접목해 AI 활용 범위를 넓히는 것이 효과와 비용 측면에서 더 현실적일 수 있다"고 강조했다. 전국민 무료 서비스가 기존 민간 AI 구독 시장과 경쟁하거나 일부 사업자에 GPU와 데이터가 집중될 가능성이 있다는 점 역시 부담 요소로 지목됐다. 9월 베타서비스와 12월 정식 출시 일정도 촉박해 여러 모델을 연결하고 보안과 개인정보 보호, 장애 대응 체계를 단기간에 갖춰야 한다는 점도 기업들이 해결해야 할 과제로 남았다. 정부 역시 대응책 마련에 적극 나서야 할 것으로 보인다. 공공 AI 에이전트가 효용을 내려면 기존 행정 절차와 시스템 개선을 병행해야 하기 때문이다. 부처별로 파편화된 절차를 그대로 둔 채 AI만 추가할 경우에는 이용자 접점과 책임 체계가 더 복잡해질 수 있다. 또 에이전트의 권한과 실행 이력, 품질과 보안을 관리하는 에이전트옵스 체계도 앞으로 필요하다. 이 에반젤리스트는 "정부 부처 간 복잡한 절차와 파편화된 시스템을 혁신하지 않은 채 AI 에이전트만 얹으면 또 다른 파편화를 낳을 수 있다"며 "국민이 실제 효용을 느끼도록 행정 절차 혁신과 에이전트 운영 체계를 함께 준비해야 한다"고 강조했다.

2026.07.15 10:40장유미 기자

포털 AI 검색 올라탄 'K-엑사원'…독파모서 먼저 웃을까

이스트에이드가 포털 줌(zum) 인공지능(AI) 검색 전반을 LG AI연구원의 'K-엑사원'으로 교체하며 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 4개 참여사 중 처음으로 대국민 서비스 상용화에 돌입했다. 과학기술정보통신부는 오는 8월 2차 단계평가를 앞두고 '국민 AI 접근성 증진'을 핵심 지표로 내세우고 있다. 포털 검색 서비스로 본격적인 모델 상용화에 나선 LG AI연구원 컨소시엄이 다가올 평가에서 우위를 점할지 주목된다. 이스트에이드는 LG AI연구원 컨소시엄 참여사로서 포털 줌의 'AI 1초 요약'과 'AI 이슈 트렌드'에 적용한 핵심 AI 모델을 K-엑사원으로 교체했다고 29일 밝혔다. K-엑사원은 LG AI연구원이 과기정통부 독파모 사업을 통해 개발한 2360억 개 파라미터 규모의 국산 거대언어모델(LLM)이다. 이 모델은 1차 단계평가에서 벤치마크·전문가·사용자 평가 전 항목 최고점을 받았다. 이스트에이드는 지난 1분기 기술 검토를 시작해 4월 부분 적용과 안정성 검증을 거쳐 이달 검색 전반으로 적용 범위를 확대했다. 이번 전면 도입의 주요 성과는 실서비스 환경에서의 안정성 입증이다. 이스트에이드는 임베딩 캐싱과 병렬 처리 등 최적화 기술을 적용해 응답 지연 시간을 기존 모델 수준으로 유지하면서도 운영 비용을 글로벌 모델 대비 약 2배 절감했다. 자체 검색 엔진과 K-엑사원을 연계해 할루시네이션(사실과 다른 정보 생성)을 줄이고 최신 정보 반영력도 높였다. 과기정통부가 그래픽처리장치(GPU), 데이터 등을 종합 지원하는 독파모 사업에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이 참여 중이다. 1차 평가 이후 추가 공모로 합류한 모티프테크놀로지스를 제외한 3곳은 이미 세계 최대 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 모델을 공개했다. 다만 실제 포털 서비스에 모델을 적용해 대국민 트래픽 환경에서 성능 검증에 나선 것은 LG AI연구원 컨소시엄이 가장 빠르다. 이 같은 행보는 국내 포털의 AI 검색 경쟁이 본격화하는 시점과도 맞물린다. 네이버는 지난 26일 AI 기반 대화형 검색 서비스 'AI탭'을 전체 이용자에게 정식 출시했다. 업스테이지가 인수한 다음도 다음달 'AI 오버뷰'와 'AI 모드'를 선보인 뒤 연말까지 확대할 계획이다. 검색이 키워드 나열에서 맞춤형 답변과 예약, 구매까지 이어지는 대화형 구조로 재편되는 가운데, 줌도 K-엑사원을 앞세워 포털 AI 검색 경쟁 대열에 합류했다. 김남현 이스트에이드 대표는 "AI는 일부 전문가의 전유물이 아니라 모두의 일상을 더 나은 방향으로 이끄는 도구가 되어야 한다"며 "누구나 자연스럽게 국산 AI를 경험하는 '모두의 AI' 환경을 만들겠다"고 말했다. 이어 "줌 AI 검색을 쇼핑·금융·여행 등 버티컬 영역으로 확장해 사용자의 고민과 시간을 줄여주는 '버티컬 AI 에이전트' 서비스로 발전시키겠다"고 덧붙였다.

2026.06.29 16:29이나연 기자

[유미's 픽] 젠슨 황 만난 LG·SKT·업스테이지…독자 AI 2차전 변수될까

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 계기로 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁 구도에도 변화가 감지된다. LG AI연구원과 SK텔레콤이 엔비디아와 기술 협력 접점을 넓히고 업스테이지가 국내 대표 AI 스타트업으로 황 CEO와 만나면서 2차 평가를 앞둔 경쟁에 새 변수가 더해졌다는 분석이 나온다. 9일 업계에 따르면 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4곳이 정예팀으로 참여하고 있다. 이들 기업은 오는 8월 2차 평가를 거쳐 1곳이 탈락하고, 내년 2월 최종 2곳이 선정되는 일정을 앞두고 있다. 1차 평가 이후 독자성 논란이 불거졌던 만큼 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 활용성, 기술 자립성, 산업 적용 가능성 등이 더 면밀히 다뤄질 가능성이 거론된다. 이 같은 상황에서 이번 엔비디아 협력은 LG AI연구원과 SK텔레콤에 비교적 직접적인 기회로 작용할 수 있을 것으로 예상된다. 두 회사 모두 엔비디아와의 협력 범위가 단순 회동을 넘어 모델 개발, 학습 인프라, AI 클라우드, 추론 최적화 등으로 연결돼 있어서다. 또 대규모 AI 모델 경쟁이 벤치마크 점수를 넘어 실제 서비스 구현 역량까지 따지는 방향으로 바뀌면서 글로벌 AI 인프라 기업과의 협력 가치도 커지고 있다. LG AI연구원은 자체 모델 엑사원(EXAONE) 고도화에 엔비디아 기술을 활용할 예정이다. LG와 엔비디아는 전날 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 산업 협력 방안을 논의했다. 이 자리에서 엑사원 생태계 확장을 위한 기술 협력도 함께 다뤄졌다. LG AI연구원은 엑사원 성능 강화 과정에서 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 블랙웰과 AI 개발 플랫폼 네모 프레임워크, 추론 성능 강화 소프트웨어 텐서RT-LLM을 활용할 계획이다. 또 AI 모델 데이터 학습 품질을 높이기 위해 엔비디아의 네모트론 오픈 데이터셋도 활용키로 했다. 이는 엑사원의 학습 효율과 추론 성능을 높이고 실제 산업 현장 적용 기반을 넓히려는 행보로 풀이된다. LG AI연구원은 1차 평가에서 K-엑사원을 앞세워 국내 모델 중 1위(90.2점)를 기록했다. 2차 평가에서는 모델 규모와 성능을 끌어올려 글로벌 최신 오픈웨이트 모델과 경쟁할 수 있는 수준을 목표로 하고 있다. 지식, 추론, 지시어 이행, 롱 컨텍스트뿐 아니라 에이전틱 툴 활용과 코딩 영역에서도 성능 개선을 추진 중이다. SK텔레콤은 엔비디아와의 협력을 모델 개발과 AI 인프라 사업 양쪽으로 연결하고 있다. 이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 에이닷엑스 케이원(A.X K1)의 후속 모델인 에이닷엑스 케이투(A.X K2)를 개발하고 있다. 엔비디아와는 학습 데이터, 인프라, 프레임워크 전반에서 기술 협력을 이어가고 있다. SK그룹 차원의 협력도 SK텔레콤에 힘을 싣는 구조다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼 기반 AI팩토리 구축과 운영을 맡는다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발한다. SK텔레콤은 이를 기가와트급 인프라로 확장해 아시아 AI 클라우드 사업자로 도약하겠다는 구상을 제시했다. 3개 팀을 선별할 오는 8월 평가에서는 이 같은 인프라 구상이 A.X K2의 모델 경쟁력을 얼마나 보완할 수 있을지도 관심사다. 다만 AI 클라우드 사업 계획보다 모델 자체의 성능과 활용성이 별도로 검증될 가능성이 크다. 업스테이지는 LG AI연구원이나 SK텔레콤처럼 대규모 그룹 인프라를 갖춘 것은 아니지만, 지난 8일 오후 젠슨 황 CEO와 진행된 국내 AI 스타트업 간담회에 주요 기업으로 참석해 시장 주목도를 높였다. 다만 엔비디아와의 구체적인 기술 협력 발표가 나온 것은 아닌 만큼 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서는 솔라 계열 모델의 실제 성능과 활용 사례가 더 중요한 판단 기준이 될 가능성이 크다. 모티프테크놀로지스는 이번 엔비디아 방한 흐름에서는 상대적으로 주목도가 낮지만, 독자 아키텍처를 앞세운 차별화 전략을 내세우고 있다. 뒤늦게 정예팀에 합류한 만큼 2차 평가까지 남은 기간 동안 성능 안정화와 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여줄지가 과제로 꼽힌다. 업계 관계자는 "엔비디아 협력이 평가 우위를 곧바로 보장하지는 않을 것"이라며 "정부 프로젝트가 지향하는 방향이 해외 AI 생태계와의 친밀도보다 국내 주도의 모델 개발 역량과 산업 활용 생태계 구축에 있기 때문"이라고 봤다. 그러면서 "각 기업이 자체 모델의 성능과 활용 사례, 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여주느냐가 더 중요하게 작용할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.09 10:31장유미 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

엘리스그룹, 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 참여

엘리스그룹(대표 김재원)이 정부 주도 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(이하 독파모)' 프로젝트를 수행하는 LG AI연구원 컨소시엄에 합류한다고 25일 밝혔다. 이번 2차 컨소시엄 구성 과정에서 엘리스그룹은 AI 특화 인프라 및 서비스 확산 역량을 인정받아 전략적 파트너로 추가 합류했다. 1차에서 검증된 LG AI연구원의 거대 언어 모델 'K-엑사원'의 성능을 공공 및 민간 현장에 효율적으로 전달할 수 있는 인프라 기술력을 갖췄다는 점이 이번 합류의 배경으로 꼽힌다. 대한민국 자체 AI 생태계인 '소버린 AI' 구축을 목표로 하는 이번 프로젝트에서 엘리스그룹은 엘리스 AI 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC) 운영체계를 기반으로 'K-엑사원'을 안정적인 API 형태로 제공할 계획이다. 이를 통해 AI 모델을 즉시 활용할 수 있는 '관리형 AI 플랫폼' 환경을 마련, 공공기관 및 민간 기업은 막대한 인프라 구축이나 운영 부담 없이 각자의 수요에 맞춰 전용 AI 환경을 신속하게 구성하고 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 엘리스클라우드 서비스 운영 역량을 활용해 제조, 금융, 공공 등 보안과 신뢰성이 중요한 산업 현장에 'K-엑사원' 모델을 즉시 적용할 수 있도록 도울 예정이다. 업무 자동화, 지식 검색(RAG), 문서 생성 등 각 산업에 특화된 서비스를 제공하며 B2G와 B2B 시장 확산을 본격화한다는 구상이다. 일반 사용자를 위한 접근성도 강화한다. 엘리스그룹은 현재 운영 중인 기업∙기관 전용 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에 K-엑사원 모델을 4월 중 탑재한다. 이를 통해 더 많은 사용자가 국내 비즈니스 환경에 최적화된 독자 파운데이션 모델을 일상적인 업무 환경에서 손쉽게 경험할 수 있게 될 전망이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “대한민국의 AI 주권을 지키는 국가적 프로젝트에 엘리스그룹의 AI 풀스택 역량을 보탤 수 있게 돼 뜻깊다”며 “누구나 쉽고 안정적으로 국내 독자 AI 모델을 활용할 수 있는 환경을 조성해 국내 AI 생태계 발전과 기술 자립에 앞장서겠다”고 말했다.

2026.02.25 08:52백봉삼 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

[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

[유미's 픽] "실적 새 역사 또 썼다"…현신균號 LG CNS, 매출·영업익 6년 연속 역대 최대

사장 승진 1주년을 맞은 현신균 LG CNS 대표가 지난해 기업공개(IPO)를 성공적으로 이끈 데 이어 또 다시 실적 경신에 성공하며 실력을 입증했다. 금융·공공 부문의 인공지능 전환(AX) 수주 잔고가 실제 수익으로 연결되기 시작한 데다 고객 맞춤형 인공지능(AI) 적용 사례가 늘어나며 AX 전문 기업으로도 입지를 확고히 한 모습이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS의 지난해 연결 기준 매출은 전년 동기 대비 2.5% 증가한 6조1천295억원을 기록했다. 같은 기간 영업이익은 1년새 8.4% 상승한 5천558억원, 영업이익률은 전년 대비 0.5%포인트(p) 증가한 9.1%로 집계됐다. 당기순이익도 현금성 자산 증가로 인한 순이익수익 확대, 투자수익 관련 이익 증가 영향 덕분에 전년 같은 기간보다 21.2% 늘어난 4천421억원으로 마무리됐다. 연간 매출이 6조원을 넘어선 것은 이번이 처음으로, 사상 최대치를 기록했다. 또 핵심 성장 동력인 AI와 클라우드 분야에서 선전한 덕분에 매출, 영업이익 모두 6년 연속 최대 실적 경신이란 기록 달성에도 성공했다. 다만 매출은 시장 컨센서스(6조3천291억원)에 다소 못미쳤고, 영업이익(5천548억원)은 비슷한 수준을 기록했다. 이에 대해 LG CNS 관계자는 "AI 분야에서 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 업계 최다 수준의 대외 고객을 확보하며 AX 사업을 확장 중"이라며 "에이전틱 AI 풀스택 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)'를 활용한 사업을 본격화하는 한편, 글로벌 클라우드 3사의 AI 서비스를 적용한 AX 사업도 활발히 전개하며 국내 AX 사업 주도권을 공고히 하고 있다"고 설명했다. 이 같은 호실적은 AI와 클라우드 분야 덕분으로, 전체 실적 상승을 이끈 것으로 분석됐다. 이 분야의 연간 매출은 3조5천872억원으로, 전년 대비 7.0% 성장한 모습을 보였다. 이는 LG CNS가 한 해 동안 클라우드 분야에서 다양한 성과를 나타낸 것이 주효했다. 이곳은 국내 최초로 데이터센터 DBO(Design, Build, Operation) 사업을 시작한 이래 성과를 꾸준히 창출하며 업계를 이끌고 있다. 또 최적의 설계·구축·운영 역량, 고효율 냉각솔루션, 첨단 전력 시스템 등 LG의 핵심 역량을 결집한 '원(One) LG' 솔루션을 기반으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하며 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략도 가속화하고 있다. 이를 위해 LG전자의 데이터센터 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리 솔루션 등 그룹 내 핵심 역량까지 끌어들였다. 특히 지난해 8월에는 국내 기업 최초로 해외에서 AI데이터센터 구축 사업을 맡았다는 점에서 긍정적인 평가가 많다. LG CNS는 인도네시아 수도 자카르타에 약 1천억원 규모의 초거대(하이퍼스케일급) AI데이터센터를 올해 말까지 완공할 계획으로, 이를 위해 현지 재계 서열 3위인 시나르마스 그룹과 손잡고 합작법인까지 설립했다. 여기에 최근에는 정부 주도 사업인 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 중심축으로도 급부상하며 시장의 기대감을 한 몸에 받고 있다. LG CNS는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원 컨소시엄에 참여해 파인튜닝 방법론 개발, 데이터 수집 및 정제 등의 역할을 맡고 있는 상태로, 이 컨소시엄은 'K-엑사원'으로 평가 종합 1위를 기록했다. 덕분에 이후 주가는 꾸준히 상승해 평가 발표 전날인 이달 14일 종가(6만1천800원) 대비 이날 오전 10시 5분 현재 주가(7만2천원)은 약 16.5% 증가했다.업계 관계자는 "'K-엑사원'이 최종 국가대표 AI 모델로 선정될 경우 LG CNS는 장기 수혜 가능성이 크다"며 "향후 정부가 추진하는 AX 사업에서 유리한 고지를 선점할 수 있다"고 전망했다. 정원석 신영증권 연구원은 "이번 프로젝트를 통해 엑사원 모델의 성능이 개선되고 신뢰도가 상승할 경우 LG CNS의 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 가능성이 있다"며 "특히 공공 프로젝트 수주에도 유리할 것으로 예상된다"고 말했다. 하지만 AI·클라우드 사업과 달리 주요 사업의 또 다른 축인 스마트엔지니어링, 디지털비즈니스 분야에선 다소 주춤한 모습을 보였다. 스마트엔지니어링 분야의 연간 매출은 1조1천935억원을 기록했으나, 전년 동기 대비 3.5% 하락해 아쉬움을 남겼다. 매출 인식 시점이 다소 늦어지는 사업 구조 특성과 시장 수요 둔화, 경쟁 입찰로 인한 수익성 압박, 성장 리소스가 AI·클라우드 쪽에 더 집중된 것이 복합적으로 작용한 탓이다. 하지만 지난해 상반기에 비해 하반기로 갈수록 스마트물류 사업이 뷰티·푸드·패션·방산 분야로 포트폴리오를 확장한 데다 해외에 진출한 국내 기업의 물류 자동화 사업도 수주하는 등 글로벌 시장 확대를 위한 기반을 마련해 하락폭을 둔화시켰다. LG CNS 관계자는 "스마트팩토리 사업은 방산·반도체·제약 분야에서 수주한 프로젝트를 안정적으로 수행 중"이라며 "중소·중견 제조기업을 위한 경량형 스마트팩토리 솔루션 판매도 확대하고 있다"고 설명했다.디지털 비즈니스 서비스 부문의 연간 매출도 1년 새 3.2% 하락한 1조3천488억원으로 집계됐다. 이는 전통적인 시스템 통합(SI)·운영(SM) 중심의 디지털 서비스 수요 둔화 때문으로, 기업과 공공 부문의 대형 시스템 구축·운영 프로젝트가 일부 지연되면서 매출 인식 시점이 뒤로 밀렸기 때문으로 분석된다. 또 고객사의 IT 투자 방향이 기존 SI 중심에서 AI·클라우드·데이터 기반 사업으로 빠르게 이동한 점도 영향을 미친 것으로 보인다. 업계 관계자는 "LG CNS 내부적으로도 성장성이 높은 AI·클라우드 사업에 전략적 자원을 집중한 것으로 보인다"며 "이 탓에 디지털 비즈니스 서비스 부문의 상대적 매출 비중이 줄어드는 구조가 나타났다"고 분석했다. 하지만 LG CNS는 지난해 한국예탁결제원, 미래에셋생명보험, NH농협은행 등 대형 금융 IT 사업을 수주하며 위기 타개에 적극 나섰다. 에이전틱 AI로 진화하는 IT 서비스 시장 변화에 맞춰 AI 기반 개발 방식을 적극 도입하며 SI와 SM 역량을 지속 강화하려는 모습도 보였다. 특히 '프로젝트 한강'의 주사업자로 나서며 경쟁력도 입증했다. 이곳은 지난해 말 한국은행과 국내 최초로 '에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템'을 실증하며 차세대 결제 인프라 구현에 성과를 냈다. 또 최근에는 토큰증권과 스테이블코인 관련 사업도 활발히 전개하며 시장의 기대감을 높이고 있다. 김준성 KB증권 연구원은 "LG CNS는 지난해 말 NH농협은행의 차세대 시스템 구축 프로젝트를 수주했다"며 "단일 계약 기준 최대 규모로 알려져 있고 2028년 4월까지 사업이 진행될 예정"이라고 설명했다. 이어 "정부의 AI 예산이 전년 대비 3배 확대되는 등 금융권을 중심으로 AX 수요가 급증하고 있다"며 "LG CNS의 AX 프로젝트 이력이 대형 수주에 긍정적으로 작용했을 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 상황 속에 LG CNS는 올해 국내 AX·RX(로봇 전환) 선도 사업자로서의 입지를 한층 강화해 또 다시 실적 경신에 도전한다는 방침이다. 에이전틱 AI 분야에서는 에이전틱웍스 플랫폼에 탑재 가능한 산업별·업무별 특화 에이전트를 추가 개발하고 코히어, 오픈AI 등 글로벌 빅테크와의 협력을 통해 AX 시장 영향력을 확대한다는 전략이다.업계 관계자는 "LG CNS는 글로벌 빅테크의 AI 모델과 자사 AX 플랫폼을 결합해 고객 맞춤형 AI 서비스 구현 역량을 고도화하고 있다"며 "덕분에 단순 SI를 넘어 AI 서비스 사업자로의 전환 속도를 높이고 있다"고 평가했다. 미래 성장 동력으로는 피지컬 AI 사업을 전략적으로 추진하고 있다. 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 활용해 산업 현장 데이터를 기반으로 로봇 동작을 파인튜닝하고, 자체 로봇 통합 운영 플랫폼을 확보해 RX(로봇 전환) 역량을 강화하고 있다. 현재 10여 개 고객사의 물류센터와 공장에서 로봇 업무 수행 개념검증(PoC)을 진행 중으로, 산업용 휴머노이드 로봇의 현장 적용도 준비하고 있다. 글로벌 시장 공략도 확대한다. 물류·제조 AX 사업은 북미 지역에서 계열사 공장의 완전 자동화를 위한 로봇 도입을 확대하고 있다. 또 데이터센터 사업은 국내 기업 최초로 해외(인도네시아) AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 베트남 등으로 확장을 준비하고 있다. K-뱅킹 시스템을 인도네시아·싱가포르 등 아태 지역으로 수출하는 글로벌 금융 사업도 본격 확대하고 있다. 성장 전략의 한 축인 인수·합병(M&A)도 올해 성사시킬지 주목된다. 현 대표는 지난해 상장에 앞서 열린 기자간담회에서 M&A에 대한 질문에 "전략적인 이유로 구체적으로 밝힐 순 없지만, 가까운 시일 내에 깜짝 뉴스가 나올 수 있을 것"이라고 언급한 바 있다. 또 상장을 통해 약 6천억원의 투자 자금을 확보한 상태로, 보유한 현금성 자산도 있어 적극적인 투자가 가능하다는 점도 공개했다. 하지만 LG CNS는 지난해 유의미한 M&A 성과를 드러내지 못했다. 이를 두고 현 대표는 이달 초 진행한 기자간담회에서 "M&A는 결혼과 비슷하다"며 "서로의 의지가 맞아야 하고 고려해야 할 요소가 많다"고 비유했다. 그러면서 "전략적으로 한 개의 기업이 아닌 여러 분야의 여러 기업과 M&A를 추진하고 있고, 인올가닉 그로스(인수합병·지분투자·전략적 제휴 등 외부 자원을 활용해 빠르게 성장하는 방식)를 위한 M&A도 지속 추진 중"이라고 부연했다. 현 대표는 지난해 사업 성과에 대해서 만족감을 드러내며 올해도 성장세를 이어가겠다는 의지도 밝혔다. 또 올해 목표에 대해 구체적인 수치를 제시하지 않았지만, 방향성은 분명하게 밝혔다. 현 대표는 "항상 성장해야 한다"며 "숫자를 앞세우기보다 실제 성과로 시장의 평가를 받겠다"고 말했다. 시장에선 LG CNS의 올해 실적을 두고 일찌감치 기대감을 드러냈다. 신성장 동력으로 LG CNS가 로봇 전환(RX) 전략을 제시한 것도 긍정적으로 평가했다. KB증권은 "SI 사업자들이 피지컬 AI를 새로운 성장 축으로 접근하는 가운데 LG CNS는 로봇의 '지능'과 '관제'를 담당하는 소프트웨어 전략을 강조하고 있다"며 "산업용 로봇에 중국산 하드웨어와 AI 소프트웨어를 결합해 고부가가치를 창출하는 전략을 추진할 것"이라고 설명했다. 이어 "CES 2026에서 휴머노이드 로봇 보급이 화두로 부각된 가운데 LG CNS와 미국 로봇 기업 스킬드 AI와의 협업도 주목된다"고 덧붙였다. 그러면서 "LG CNS의 투자 포인트는 향후 5년간 연평균 13% 수준의 영업이익 성장에 있다"며 "클라우드·AI 사업 부문의 고성장과 함께 '피지컬 AI'와 같은 신성장 동력이 기업가치를 뒷받침하고 있다"고 강조했다.

2026.01.27 10:58장유미 기자

[유미's 픽] 독파모 추가 공모 나선 정부, 기업 반응은?

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀 선발 공모가 본격화됐지만 업계가 미온적인 반응을 보이고 있다. 정부가 '독자성'에 대한 기준을 여전히 명확히 제시하지 않은 상황에서 사후 약방문식 규칙 변경으로 정책 신뢰도가 하락했을 뿐 아니라 뒤늦게 합류하는 기업의 실익이 없을 것이라고 판단해서다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 23일부터 다음 달 12일까지 독파모 프로젝트 추가 정예팀 1곳을 선정하기 위한 공모 절차에 돌입했다. 당초 4개 팀 경쟁 구도를 목표로 했던 1차 단계 평가에서 독자성 논란 등으로 2개 팀이 탈락하며 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지만 남게 되자 경쟁 구도를 복원하겠다는 취지에서 이처럼 나섰다.하지만 추가 공모가 공식화되자 업계의 반응은 냉담했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 예선 단계에서 고배를 마셨던 카카오와 한국과학기술원(KAIST), 유력 후보로 거론되던 KT까지 모두 불참을 선언했다. 코난테크놀로지스 역시 재도전에 나서지 않겠다는 입장을 밝혔다. 현재까지 참여 의사를 밝힌 곳은 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스 등 스타트업 2곳에 그쳤다. 업계 관계자는 "대기업들이 독파모 '패자부활전'에 참여하지 않으면서 사실상 정부 사업에 대한 관심도가 뚝 떨어진 상황"이라며 "LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지도 추가 참가업체 선정이 사실상 큰 의미가 없다고 보고 8월께 진행하는 2차 평가보다 올 연말에 진행될 최종 평가에 초점을 맞춰 모델 개발에 나선 분위기"라고 말했다. 이처럼 독파모에 대한 업계의 집중도가 떨어진 가장 큰 이유는 정부의 기준이 모호했기 때문이다. 특히 '기술 독자성' 정의가 사전에 명확히 제시되지 않으면서 시장과의 간극이 크게 벌어진 것이 주 요인으로 분석됐다. 실제 1차 평가에서 정부는 해외 모델을 단순 미세조정한 파생형이 아닌, 설계부터 사전학습까지 자체 수행한 모델을 독자 모델로 규정했다. 특히 외부 오픈소스 모델의 가중치(weight)를 사용한 경우 독자성 기준을 충족하지 못한다고 판단했다. 그러나 이 기준은 사업 초반부터 명확하게 공유·해석되지 않아 문제를 일으켰다. 이 탓에 네이버클라우드는 성능·사용성 평가에서 상위권에 포함됐음에도 불구하고 중국 알리바바의 큐원(Qwen) 계열 가중치를 활용했다는 이유로 독자성 기준에 미달해 탈락했다. 네이버 측은 이미 검증된 모듈을 활용해 완성도를 높이기 위한 전략적 선택이었다고 설명했지만, 결과적으로 정부와 기업 간 독자성 해석의 간극만 드러냈다. 다만 독자성 논란을 정부 탓으로만 돌리긴 어렵다는 지적도 있다. 독파모는 '소버린 AI' 성격의 국가 사업인 만큼, 해외 모델 가중치 활용은 통제권·공급망 리스크 논쟁을 불러올 수밖에 없는데도 네이버클라우드가 큐원 계열 비전 인코더와 가중치를 활용한 모델을 제출했기 때문이다. 이 탓에 네이버는 국가 사업의 정책 목표와 심사 관점이 민간 서비스 개발과 다르다는 점을 간과했다는 지적을 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 정부는 독자성 논란이 커지자 추가 공모와 함께 전문가 평가 항목에서 독자성 평가를 보강하겠다고 밝히며 해결책 마련에 나서는 모습을 보였다. 그러나 세부 가이드라인은 여전히 '추후 구체화'라는 수준에 머물러 있어 업계의 실망감은 해소되지 않고 있다. 업계 관계자는 "룰을 명확히 하지 않은 채 경기 도중 기준을 강화한 뒤 문제가 되자 다시 판을 짜는 모양새"라며 "정부가 일부 기업 구제 성격으로 패자부활전을 하려고 했지만, 해당 기업이 나서지 않고 기준도 명확히 제시하지 못하면서 독파모 사업이 애매해져 버렸다"고 지적했다. 이처럼 혼선이 빚어지면서 향후 2차 평가에 대한 부담도 커지는 분위기다. 과기정통부는 8월께 독파모 2차 평가를 진행할 계획이지만, 독자성 기준을 둘러싼 불확실성이 해소되지 않을 경우 유사한 논란이 반복될 수 있다는 우려가 나오고 있다. 특히 2차 평가는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀과 추가 공모를 통해 선발될 1개 팀이 경쟁하는 구조로 설계돼 있다는 점도 문제다. 현재 상태로선 평가 기준의 일관성과 예측 가능성이 보장됐다고 보기 힘들어서다.업계 관계자는 "새로 추가로 선발된 기업은 기존 3개팀보다 1개월이나 더 늦게 2차 평가를 위한 준비를 시작해야 한다는 점에서 부담감이 더 클 수밖에 없다"며 "그렇다고 1차 선발된 3팀을 두고 뒤늦게 선발된 기업에게 특혜를 줄 수도 없는 노릇인 만큼 정부의 고민이 많을 것"이라고 밝혔다. 정부는 업계에서 우려하는 사항을 의식한 듯 2차 평가부터 멀티모달 역량과 실사용성을 주요 평가 요소로 삼을 것으로 알려졌다. 텍스트 중심의 대형언어모델(LLM)을 넘어 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 역량이 글로벌 AI 경쟁에서 필수 요소로 자리 잡고 있다는 판단에서다. 실제로 SK텔레콤과 업스테이지는 향후 개발 과정에서 멀티모달 기능을 단계적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 상태다. 업계 관계자는 "멀티모달 경쟁이 본격화되더라도 독자성 기준이 여전히 '전제 조건'으로 작동하는 구조가 유지된다는 점에서 문제가 해소되진 않을 듯 하다"며 "1차 평가처럼 성능·활용성보다 독자성이 탈락 여부를 좌우하는 핵심 기준으로 작용할 경우 기업 입장에서는 기술 전략 수립 자체가 불확실해질 수밖에 없을 것"이라고 말했다. 이어 "소버린 AI 확보와 글로벌 경쟁력 있는 국가대표 AI 육성을 동시에 달성하겠다는 목표는 방향성에 따라 평가 기준이 크게 달라질 수 있다"며 "정부가 추구하는 정책 목표가 하루 빨리 명확히 정리돼야 독파모 사업의 필요성도 더 부각될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "기술 자립을 최우선으로 볼 것인지 아니면 글로벌 시장에서 실제로 쓰일 수 있는 경쟁력 있는 모델을 만들 것인지에 따라 허용 가능한 기술 선택의 범위가 달라진다"며 "정부가 어떤 가치를 우선할지 명확히 하지 않으면 기업들은 계속 눈치를 보며 보수적으로 움직일 수밖에 없다"고 밝혔다. 일각에선 추가 공모에 뒤늦게 합류하는 기업의 불확실성이 더 커 불리할 것으로 봤다. 이미 상당 기간 개발이 진행된 상황에서 제한된 기간 안에 모델을 완성해 기존 정예팀과 동일한 기준으로 평가받아야 하는 데다 탈락 시 감수해야 할 평판 리스크까지 고려하면 이익이 크지 않을 것으로 분석했다. 반면 독파모 참여만으로도 기업 인지도를 빠르게 구축할 수 있다는 이점이 있다는 의견도 나왔다. '패자부활전'에 도전장을 던진 업체들도 B200 768장 규모 GPU 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등의 혜택이 있다는 점에서 일단 매력을 느끼는 분위기다. 또 그간 독자성 논란을 의식한 듯 이에 대한 투명성을 확보하기 위해 적극 나서겠다는 의지도 내비쳤다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "10% 학습된 모델, 20% 학습된 모델 등을 개발했을 때마다 공개해 누구나 다운 받아 트래킹할 수 있도록 개방할 것"이라며 "최종 공개된 모델까지 극단적으로 투명하게 공개해 독자성 등과 관련한 논란을 원천 봉쇄할 수 있게 할 것"이라고 설명했다. 이어 "우리 모델이 진화하는 모습을 보면서 더 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하게 될 것이라 믿는다"며 "자연스럽게 국내를 넘어 글로벌 AI 학습 생태계가 더 활발히 조성될 수 있도록 하는 것이 목표"라고 부연했다. 그러나 정부는 예상과 달리 '패자부활전'이 스타트업 2곳의 경쟁으로 압축되자 추가 선발을 하지 않을 수도 있다는 의사를 내비쳐 정책 일관성이 없음을 또 다시 드러냈다는 지적도 받고 있다. 과기정통부 관계자는 "평가위원 과반이 심사 기준에 해당하는 정예팀이 없다고 평가할 때 3개팀 체제로 갈 것"이라며 "(세부적인 평가 항목은) 추후 내용이 구체화될 것"이라고 말했다. 업계 관계자는 "정부가 제대로 된 기준 없이 독파모 사업을 하려고 하다보니 국가대표 싸움이 주먹구구식 동네 싸움으로 변질된 느낌"이라며 "독파모 사업이 '국가대표 AI 선발전'이라는 상징성보다는 정책 신뢰 논란 속에서 표류하고 있다"고 지적했다.

2026.01.26 16:21장유미 기자

'독파모' 경쟁판 키운다…1개 정예팀 추가 모집

정부가 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁력 강화를 위해 정예팀을 추가 모집한다. 과학기술정보통신부는 23일부터 내달 12일까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여할 1개 정예팀을 추가 공모한다고 밝혔다. 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동으로 해당 사업을 지원한다. 이번 추가 공모는 글로벌 최고 수준 AI 모델 대비 95% 이상 성능 목표로 독자적 개발 전략과 방법론을 제시할 수 있는 국내 AI 기업·기관 대상으로 진행된다. 단독 참여뿐 아니라 컨소시엄 형태 참여도 가능하다. 추가 선정될 정예팀은 기존 3개 정예팀과 유의미한 기술 경쟁이 가능해야 하며 단순 모델 개발을 넘어 국내 AI 생태계 성장과 확장에 기여할 수 있는 역량을 갖춰야 한다. 전문가 평가위원 서면 검토와 발표 평가에서 과반 인정을 받아야 선정된다. 정부는 기준을 충족하는 팀이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않을 수 있다고 밝혔다. 단독 응모된 경우에도 해당 컨소시엄만을 대상으로 평가를 진행한다. 선정된 추가 정예팀에는 B200 768장 규모 그래픽처리장치(GPU)가 제공되며, 데이터 공동구매와 구축 가공 지원도 이뤄진다. 기존 정예팀과 동일하게 K-AI'기업 명칭도 이용할 수 있다. 개발 기간 형평성을 위해 8월 초 단계 평가가 추진된다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가 구조는 유지된다. 글로벌 주요 리더보드 기준으로 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에는 독자성 기준이 보강될 예정이다. 과학기술정보통신부는 "지금 이 순간에도 해외 빅테크는 미래를 향해 도전하며 AI 경쟁력을 높이고 있다"며 "장기적 관점에서 대한민국 AI 생태계 경쟁력을 높이는 데 정책적 전력을 다하겠다"고 강조했다.

2026.01.23 15:20김미정 기자

슈퍼브에이아이, 국대 AI 2차 돌입…'피지컬 AI' 비전 데이터 전담

LG AI연구원 컨소시엄에 속한 슈퍼브에이아이가 국가대표 인공지능(AI) 사업 다음 단계에서 '피지컬 AI' 구현 전제가 되는 고난도 비전 데이터 기술을 전담한다. 슈퍼브에이아이는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 사업 2차 수행에 돌입한다고 19일 밝혔다. 슈퍼브에이아이는 시각 정보 처리와 3차원(3D) 공간 정보 해석 기술을 활용해 LG AI연구원의 초거대 AI 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 물리적 세계를 이해하도록 지원할 예정이다. 앞서 이 회사는 독자 AI 사업 1차 단계평가에서 LG AI연구원 컨소시엄과 초거대 AI 학습용 멀티모달 데이터를 구축했다. LG AI연구원 컨소시엄은 LG유플러스, LG CNS 등 LG 그룹 계열사와 슈퍼브에이아이, 퓨리오사AI, 프렌들리AI, 이스트소프트, 이스트에이드, 한글과컴퓨터, 뤼튼테크놀로지스 등 각 분야 대표 기업 10개사가 참여 중이다. AI 전 주기에 걸친 한국형 AI 전환(AX) 생태계 자립을 목표하는 이 컨소시엄은 1차 평가에서 벤치마크, 전문가 및 사용자 평가 전 부문 최고점을 획득했다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "LG AI연구원 컨소시엄 핵심 파트너로 지난 1차 사업 평가에서 전 부문 1위라는 쾌거를 함께 달성해 기쁘다"며 "이번 국가대표 AI 사업을 통해 슈퍼브에이아이가 보유한 기술력을 입증하겠다"고 말했다. 그러면서 "한국이 글로벌 피지컬 AI 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 고품질 데이터 인프라와 기술 표준을 제시하겠다"고 덧붙였다.

2026.01.19 10:52이나연 기자

[AI는 지금] 독파모 '패자부활전' 할까 말까…"혜택 크다" vs "역효과"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 패자부활전 정책을 추진하지만 주요 기업들이 잇따라 불참 의사를 밝히면서 정책 실효성을 둘러싼 논란이 커지고 있다. 16일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 15일 독파모 1차 평가에서 5개 정예팀 중 네이버클라우드와 NC AI를 탈락시켰다. 네이버클라우드는 모델 독자성 논란이 평가에 영향 준 것으로 알려졌다. NC AI는 종합 점수가 기준에 미치지 못했다. 이에 기존 4개 팀 선발이던 계획과 달리 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지만 통과했다. 정부는 공석을 메우기 위해 올해 상반기 중 1개 팀을 추가 선정하는 재공모를 추진한다고 밝혔다. 대상에는 1차 탈락 컨소시엄인 네이버클라우드와 NC AI, 앞서 정예팀 선발 과정에서 탈락한 카카오, KT, 모티프테크놀로지스, 코난테크놀로지, 한국과학기술원 컨소시엄까지 포함된다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "신규 정예팀에도 기존 3개 팀과 동일한 그래픽처리장치(GPU)·데이터 지원과 'K-AI' 명칭 부여 등 개발 기회를 제공하겠다"고 밝혔다. 현재 주요 기업들은 재도전에 선을 긋고 있다. 네이버클라우드는 "정부 판단을 존중한다"며 "추가 공모를 검토하지 않겠다"고 밝혔다. 카카오 역시 참여 계획이 없다는 입장을 알렸다. NC AI도 "산업 특화 AI와 피지컬 AI 개발에 집중하겠다"며 패자부활전에 나서지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 업계에선 패자부활전 없이 갔어야 한다는 목소리가 나오고 있다. 업계 관계자는 "추가 선발 없이 기존 결과를 확정했다면 공정성 논란을 조기에 종식시킬 수 있었다"며 "잘못된 추가 선정이 이뤄질 경우 정부 지원 자체가 무용론에 빠질 수 있다"고 우려했다. 또 다른 관계자는 독파모 프로젝트 구조 자체가 문제라고 지적했다. 그는 "새 정예팀은 신규 GPU로 모델을 처음부터 학습할 수 있는 장점을 얻을 수 있지만 이를 실험할 시간적 여유가 부족하다"며 "결국 해외 모델을 카피해 학습만 프롬 스크래치로 진행할 수밖에 없는 상황일 것"이라고 분석했다. 이어 "'K-AI' 타이틀만 얻고 실질적 기술 자립을 못 할 가능성도 배제하기 어렵다"고 꼬집었다. 이 같은 상황 속에 정부는 신규 정예팀과 기존 정예팀 간 형평성 문제를 최소화하겠다고 밝혔다. 류 차관은 "기존 3개 팀 일정 지연은 최대한 피할 것"이라며 "팀 간 개발 시간과 환경 간극을 최소한으로 할 것"이라고 강조했다.

2026.01.16 18:37김미정 기자

이스트소프트, LG AI연구원과 국파모 1위 통과…"AI 생태계 구축 총력"

이스트소프트(대표 정상원)가 LG AI연구원과 함께 국가 주도 인공지능(AI) 프로젝트인 '독자 AI 파운데이션 모델(이하 국파모)' 사업에서 1위를 차지하며 2차 단계 진출을 확정 지었다고 16일 밝혔다. 이번 평가는 지난해 8월 선정된 5개 국가대표 AI 팀 중 하위 1개 팀을 탈락시키는 서바이벌 방식으로 진행됐다. 해당 컨소시엄은 벤치마크, 전문가, 사용자 평가 등 모든 부문에서 최고점을 기록하며 1등을 석권했다. 이들이 선보인 'K-엑사원(K-EXAONE)'은 이번 평가를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 프런티어급 AI로 도약할 기반을 확실히 다졌다는 평을 받았다. 컨소시엄은 향후 기술 역량을 더욱 고도화하여 글로벌 시장에서도 통하는 완성형 모델을 구현한다는 계획이다. 특히 지난 30일 열린 대국민 성과 공유회에서 이스트소프트와 이스트에이드는 K-엑사원을 실제 서비스로 구현해 내며 'AI 대중화' 역량을 입증했다. 현장에서는 LG AI연구원의 '엑사원 4.0'이 결합된 에이전틱 AI '앨런'이 고도화된 추론 능력으로 AI 검색과 슬라이드 생성을 시연했고 실시간 대화형 AI 휴먼 서비스 '페르소 인터랙티브'는 참관객의 질문에 즉각 대응하며 상용화 준비를 마쳤음을 알렸다. 1차 관문을 수석으로 통과한 양사는 탄탄한 사용자 기반을 무기로 K-엑사원의 실서비스 접목에 속도를 낸다. ▲2500만 사용자의 '알툴즈' ▲월 800만 명이 이용하는 포털 '줌(zum)' ▲글로벌 20만 회원을 보유한 '페르소 AI 더빙' ▲에이전틱 AI '앨런' 등을 통해 전 국민이 일상에서 K-엑사원을 경험하는 'AI 일상화' 시대를 연다는 구상이다. 정상원 이스트소프트 대표는 "국민 서비스를 운영해 온 경험과 노하우를 살려 전 국민 AX(AI 전환) 라이프사이클 생태계를 구축할 것"이라며 "K-엑사원의 우수한 성능과 기술적 혜택을 국민 모두가 일상생활에서 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"라고 강조했다.

2026.01.16 10:11남혁우 기자

"5개팀 모두 승자"…AI 3강 노린 韓, 'K-AI' 선별보다 육성책 마련 절실

'독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 프로젝트 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 동시 탈락한 가운데 정부가 정책 설계의 방향을 재점검해야 한다는 목소리가 나오고 있다. 이번 사업을 통해 기술력의 우열을 가리는 경쟁보다 이미 성과를 입증한 5개 정예팀 각자의 강점을 살려 육성하는 방안을 마련할 필요가 있다는 지적이 나온다.조준희 한국소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 15일 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 'K-AI' 1차 평가 대상자인 5개 컨소시엄의 역량이 사장되지 않도록 정부가 세심한 후속 대책을 내놔야 한다고 촉구했다. 또 선정이 안된 기업 중 재도전하는 경우와 산업 또는 피지컬 AI용 파운데이션 모델로 전환하기를 원하는 경우에도 그간의 성과를 토대로 연구·개발이 가속화되도록 정부가 새로운 해법을 제시해야 한다고 주장했다. 앞서 과학기술정보통신부는 이날 정부서울청사에서 'K-AI' 1차 단계 평가 결과 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 정예팀이 2차 단계에 진출했다고 발표했다. 기존 정예팀 중 네이버클라우드, NC AI는 고배를 마셨다. 이에 조 회장은 5개 컨소시엄이 '에포치(Epoch) AI'에 '주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models)'로 등재되는 성과를 이뤘다는 점을 근거로 정부가 모두 육성해야 한다고 강조했다. '에포치 AI'는 글로벌 AI 연구 흐름을 데이터로 기록하는 비영리 연구기관으로, 글로벌 연구 커뮤니티 관점에서 기술적으로 의미 있는 사례를 선별해 '주목할 만한 AI 모델'로 등재한다.업계에선 LG AI연구원이 대규모 파라미터를 갖춘 범용 파운데이션 모델을 자체 학습해 산업 현장 적용 가능성과 성능을 동시에 입증한 사례로 평가돼 '에포치 AI'의 관찰 대상에 포함된 것으로 봤다. NC AI는 게임 개발에서 축적한 데이터와 시뮬레이션 역량을 기반으로 특정 산업에 최적화된 버티컬 파운데이션 모델을 구현한 점에서 기술적 차별성을 인정받았을 것으로 분석됐다. 업스테이지는 상대적으로 적은 매개변수로 대형 모델에 준하는 성능을 구현하는 고효율 학습 전략을 제시해 연구적으로 의미 있게 다가갔을 것으로 해석됐다. SK텔레콤은 수천억개 매개변수 규모의 초거대 모델 학습에 도전하며 대규모 인프라 기반 범용 파운데이션 모델 개발 사례를 만들었다는 점에서 주목됐을 것으로 평가됐다. 네이버클라우드는 텍스트·이미지·음성을 통합 처리하는 옴니모달 모델을 국가 단위 서비스 확장 전략과 결합한 시도가 긍정적인 영향을 줬을 것으로 봤다. 조 회장은 "혼신의 힘을 다해 노력해준 5개 컨소시엄에게 머리 숙여 감사드린다"며 "애석하게 3개 컨소시엄에 선정 안 된 다른 컨소시엄에게도 위로와 지난 도전의 여정에 대한 열정, 노력이 높이 평가돼야 한다고 생각한다"고 치켜세웠다. 이어 "사실상 모두가 승자로, 도전에는 마침표가 없어야 한다"며 "AI 3강을 향해 좌절할 시간이 없고, 우리는 한 팀이라는 생각으로 스스로의 저력을 믿어야 한다"고 강조했다. 업계에서도 5개 팀의 다양성 자체가 경쟁력이 있는 만큼 국내 AI 생태계 활성화 차원에서 정부가 육성책을 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 각 팀 모두 짧은 기간 안에 글로벌 모델과 일정 수준 비교 가능한 결과물을 만들어냈다는 점 자체가 의미 있는 성과였단 점에서 기술을 사장시켜선 안된다고 봤다. 또 일각에선 정부가 2개 사업자만을 최종 선별해 집중 지원하는 방식이 유지될 경우 탈락 기업에 과도한 낙인이 찍히고 업계 전반이 방어적·공격적으로 변할 수밖에 없다는 점을 우려했다. 업계 관계자는 "단일 정답을 전제로 한 경쟁보다 이들의 다양성을 어떻게 국가 AI 자산으로 확장할지가 'K-AI' 프로젝트의 다음 과제가 될 것"이라며 "정부가 제시한 목표인 'AI 3강 도약'은 단기간에 2개 기업을 골라내는 방식만으로 달성하기 어렵다"고 말했다.이승현 포티투마루 부사장은 "정부 사업에서 탈락하면 해당 팀이 마치 '사망선고'를 받은 것처럼 인식되는 구조는 바람직하지 않다"며 "선별보다 육성 중심의 정책 전환이 필요하다"고 강조했다.

2026.01.15 17:20장유미 기자

LG AI연구원 컨소 한컴, 독파모 1차 통과에 "실사용·생태계 발전 기여할 것"

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 1차 단계평가를 통과한 LG AI연구원 컨소시엄 참여 기업인 한글과컴퓨터(한컴)가 독자 AI 모델의 실질적 활용 확대에 기여하겠다는 입장을 밝혔다. 한컴은 15일 이번 1차 단계평가 통과에 대해 "AI 모델 성능은 물론 기술적 독자성과 실제 서비스 적용을 통한 생태계 확산 가능성이 종합적으로 검증됐다는 점에서 의미가 크다"며 "LG AI연구원 컨소시엄 일원으로서 이번 평가 결과를 뜻깊게 생각한다"고 소감을 전했다. 한컴은 그동안 '한컴어시스턴트'와 '한컴피디아' 등 자사 AI 제품에 독자 AI 모델을 실제 적용·운영해 온 경험을 바탕으로 AI 모델의 실사용 가능성과 확장성을 검증하는 데 기여해 왔다고 설명했다. 이같은 실제 적용 사례가 LG AI연구원 컨소시엄 경쟁력과 AI 생태계 확산 가능성을 보여주는 요소로 작용했다는 평가다. 한컴은 "앞으로도 LG AI연구원 컨소시엄과 함께 AI 기반 문서 지식 서비스 전반에 독자 AI 모델의 적용을 확대할 것"이라며 "국내 AI 기술의 실질적 활용과 AI 생태계 발전에 기여해 나가겠다"고 강조했다.

2026.01.15 16:33한정호 기자

LG AI연구원, 'K-엑사원'으로 국가대표 AI 입증…구광모 'ABC 전략' 빛났다

LG AI연구원이 개발한 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 정부가 주관하는 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(이하 독파모) 프로젝트 1차 1위를 차지하며 국가대표 AI 모델로서의 입지를 굳혔다. 구광모 LG그룹 회장 미래 성장 동력으로 낙점하고 강력하게 추진해 온 'ABC전략'이 구체적인 결실을 맺은 것이란 평가다. 15일 과학기술정보통신부가 발표한 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 1차 단계 평가 결과에 따르면 LG AI연구원의 K-엑사원이 가장 우수한 성적을 거두며 2차 단계 진출을 확정 지었다. 이번 평가에서 K-엑사원은 객관적인 성능 지표를 측정하는 '벤치마크 평가', 기술의 완성도를 검증하는 '전문가 평가', 그리고 실제 효용성을 판단하는 '사용자 평가' 등 모든 부문에서 최고점을 기록했다. 경쟁사들을 압도하는 기술력을 입증하며 명실상부한 국내 최고의 AI 파운데이션 모델임을 증명한 셈이다. LG 측은 이번 성과가 지난 2020년 구광모 대표의 주도로 설립된 LG AI연구원이 지난 5년간 묵묵히 쌓아온 기술력이 빛을 발한 결과라고 설명했다. 구 대표는 평소 AI를 미래 사업의 핵심 축으로 강조하며 전폭적인 지원을 아끼지 않았다. 특히 새해 신년사를 통해 "새로운 미래가 열리는 변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다"며 '선택과 집중'을 강조한 바 있는데, 이번 성과는 LG의 AI 분야에 대한 집중적인 투자가 헛되지 않았음을 증명하는 사례다. LG 컨소시엄이 프로젝트 착수 단 5개월 만에 완성도 높은 모델을 선보일 수 있었던 배경에는 LG AI연구원이 축적해 온 독자적인 AI 파운데이션 모델 개발 노하우가 결정적인 역할을 했다는 후문이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원에서 시작된 혁신은 이제 개별 기업의 성과를 넘어, 대한민국 산업 전반의 AI 생태계를 주도하는 핵심 엔진이 될 것"이라며, "K-엑사원이 지닌 독보적인 기술력을 바탕으로 글로벌 시장 내 기술 주도권을 확보하고, 대한민국이 AI 강국으로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 소감을 밝혔다. 이어 "이번 결과는 K-엑사원이 글로벌 선도국과 어깨를 나란히 하며, 대한민국의 'AI 3대 강국' 도약을 보여주는 결정적 지표"라면서 "단순히 글로벌 수준의 모델을 확보하는 것에 그치지 않고 산업 현장으로의 적용 확산과 핵심 인재 육성 등 전방위적인 AI 생태계 구축을 선도해 나갈 것"이라고 포부를 덧붙였다. LG AI연구원은 이번 1차 평가 1위를 발판 삼아 AI 기술 역량을 한층 더 끌어올릴 계획이다. 현재의 성과에 안주하지 않고 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 기술을 고도화하여 글로벌 시장의 '게임 체인저'가 되겠다는 목표다. 임 연구원장은 "이번 1차수 모델은 프런티어급 AI로 도약하기 위한 견고한 기반을 다지는 시작점"이라며 "이제 본격적인 성능 고도화 단계를 거쳐 글로벌 경쟁력을 확보한 완성형 K-엑사원을 구현해 나갈 것"이라고 강조했다. 또한 "엑사원을 시작으로 멈추지 않고 달려온 여정 속에서, 이번 결과는 더 큰 도약을 향한 중요한 변곡점"이라며 "K-엑사원을 더욱 고도화하여 글로벌 생태계로 진화하는 국가대표 AI 모델로 자리매김하겠다"고 밝혔다. 한 업계 관계자는 "구광모 대표의 뚝심 있는 AI 투자와 LG AI연구원의 기술력이 시너지를 내면서 가시적인 성과가 나타나고 있다"며 "K-엑사원이 대한민국을 넘어 글로벌 AI 시장에서 어떤 활약을 펼칠지 귀추가 주목된다"고 말했다.

2026.01.15 16:32남혁우 기자

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