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글로벌 빅테크·국가대표 AI 총출동…6만 8000명 찾은 AI 페스타, K-AI 존재감 높였다

국내 최대 인공지능(AI) 축제인 'AI 페스타'가 사흘 간의 대장정을 마치고 화려하게 막을 내렸다. 'AI 3대 강국(AI G3)'을 목표로 한 이재명 정부의 움직임에 발맞춰 진행된 과학기술정보통신부의 공식 AI 행사로, 글로벌 빅테크와 국내 대표 기업, 정부, 학계가 한 자리에 모여 우리나라 AI 미래 청사진을 제시했다는 점에서 많은 주목을 받았다. 이달 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스에서 진행된 'AI 페스타 26'는 과기정통부 AI 주간의 대표 행사로, 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 진행됐다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세워 참가자들의 호응을 얻었다. 또 사흘 간 관람객 수는 총 6만 8000여 명으로 집계됐다. 오픈AI·앤트로픽·화웨이·퍼플렉시티·IBM·젠스파크 등 글로벌 AI 대표 기업들을 포함해 삼성SDS·KT·롯데이노베이트·현대차그룹 등 국내외 100여 명의 연사가 참여한 다양한 컨퍼런스들이 펼쳐진 것이 이번 행사의 흥행 비결로 꼽혔다. 'AI 페스타 27'은 내년 9월 30일부터 10월 1일까지 사흘간 코엑스 D홀에서 개최된다. 이번 행사 첫날에 열린 'AI 서밋'에선 AI를 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 끌어올리기 위한 전략 논의가 이어졌다. 구글 딥마인드는 문화와 언어적 맥락을 반영한 글로벌 AI 평가 체계를 제안했고, AWS는 아시아태평양 시장 확대를 위한 데이터 거버넌스와 클라우드 전략을 소개했다. 앤트로픽은 프론티어 AI 확산에 따른 기업 대응 방안을, KT와 티맥스소프트는 각각 AX 플랫폼과 K-AI 풀스택 기반 엔터프라이즈 AI 전략을 제시했다. 또 오후 세션에선 국가AI전략위원회 조준희 산업 AX생태계 분과위원장과 하용호 공공 AX 분과위원이 각각 산업과 공공 부문의 AI 전환 전략을 소개했다. 두 연사는 현장 적용을 위한 정책 방향과 실행 과제를 짚으며 국가 차원의 AI 확산 전략을 구체화했다. 특히 구글 '제미나이' 개발에 참여한 로라 아로요 구글 딥마인드 수석 과학자는 'AI 서밋'에서 기조연설을 맡아 벤치마크 평가 방식을 개편해야 한다고 주장해 눈길을 끌었다. 현재 AI 모델은 70~100개 언어를 지원하지만 대부분의 벤치마크가 10~20개 언어에 머물고 영어 문항을 번역하는 방식에 의존해 각 지역의 문화와 사회 규범을 제대로 평가하지 못한다고 판단해서다. 아로요 수석 과학자는 "현지 전문가가 데이터 수집과 평가에 참여해 높임말·관용 표현·방언·전통·법률 등 지역별 특성을 처음부터 반영해야 하고, 텍스트뿐 아니라 이미지와 AI 에이전트·피지컬 AI까지 평가 범위를 넓혀야 한다"며 "언어를 자연스럽게 구사하는 능력과 문화를 이해하는 능력은 다르기 때문에 모델의 안전성과 문화적 적절성을 별도로 측정하는 평가 체계가 필요하다"고 강조했다. 둘째 날 진행된 '퓨처 테크 컨퍼런스'에선 AI가 실제 산업과 기업 운영에 어떻게 구현될지가 주요 화두로 다뤄졌다. 두산로보틱스와 현대차그룹, 롯데이노베이트는 제조·로봇·산업 현장에서 피지컬 AI를 적용하는 전략을 공유했고, 화웨이와 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티는 대규모 AI 인프라부터 에이전트가 회사를 운영하는 조직 구조, 에이전트 행동 통제와 책임, AI 에이전트 기반 서비스 확장까지 차세대 AI의 방향을 제시했다. 이어 디노티시아와 웹케시, 몽고DB, AWS는 AI 에이전트 확산으로 급증하는 검색·메모리 수요와 데이터 인프라, 기업 시스템 현대화, 데이터베이스 마이그레이션 전략 등을 소개하며 AI 반도체와 인프라, 데이터, 클라우드가 함께 바뀌어야 한다는 점을 강조했다. 이 중 브랜든 우 화웨이 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 AI 모델이 향후 5년 내 100조 개 파라미터, 하루 100경 토큰 처리 규모로 커질 것으로 전망하며 개별 칩 성능을 높이는 방식만으로는 이를 감당하기 어렵다고 진단해 주목 받았다. 그러면서 그는 수천~수만 개의 가속기와 중앙처리장치(CPU), 메모리, 스토리지를 하나의 시스템처럼 연결하는 '슈퍼팟' 아키텍처를 이번 행사에서 제시했다. 우 CTO는 "대규모 모델 학습에서 장치 간 통신이 전체 시간의 절반가량을 차지할 수 있다"며 "P2P 연결과 풀메시 통신, 통합 프로토콜, 광 기반 상호연결 기술을 통해 병목을 줄여야 한다"고 강조했다. 이어 "긴 컨텍스트와 KV 캐시 증가에 대응해 HBM·D램·고속 스토리지를 계층적으로 활용하고, 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 장기적으로 100만 개 이상의 가속기까지 확장할 수 있는 구조를 구축하겠다"고 덧붙였다. 셴커 V 셀바두라이 IBM 아시아태평양(APAC) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)도 같은 날 강연자로 나서 참관객들의 많은 관심을 받았다. 그는 이번 행사에서 AI가 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무와 의사결정에 관여하는 에이전트 단계로 발전하면서 모델 소유 여부보다 에이전트가 실제로 어떤 행동을 했는지 추적하고 검증할 수 있는 체계가 중요해졌다고 강조했다. 셀바두라이 CTO는 "에이전트가 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 승인 당시 시스템과 실제 운영 시스템이 달라질 수 있다"며 "문제가 발생했을 때 무엇을 하도록 승인받았는지가 아니라 실제로 무엇을 했고 누구의 권한으로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다"고 설명했다. 이어 "이를 위해 기업은 에이전트가 어디서 실행되는지, 누가 중단할 수 있는지, 어떤 데이터를 읽고 쓰는지, 행동 기록을 어디에 남기고 누가 열람할 수 있는지 점검해야 한다"며 "특히 대출 심사처럼 결과를 되돌리기 어려운 업무에는 에이전트 설계 단계부터 행동 기록 기능을 넣어야 한다"고 제안했다. 행사 마지막 날 열린 '에어 쇼케이스(AI Realization Showcase)'에서는 AI 기술을 실제 기업 운영과 산업 현장에 구현하는 방안이 집중적으로 다뤄졌다. ▲퓨처플레이는 투자 관점에서 AI 산업화의 분기점을 짚었고 ▲더존비즈온과 팀뷰어, 모비젠, 지란지교소프트, 아이티센글로벌은 AI 네이티브 기업 운영과 자율형 IT, 온톨로지 기반 AX, AI 에이전트 통제와 생산성 혁신 전략을 소개했다. 또 ▲아크릴은 GPU 클러스터 네트워크 최적화 방안을 ▲딥엑스는 피지컬 AI 확산 과정에서 K-신경망처리장치(NPU)가 확보할 수 있는 기회를 제시했으며 ▲콴델라는 양자컴퓨팅을 차세대 AI 컴퓨팅 인프라의 한 축으로 제시했다. 현장에 방문한 한 업체 관계자는 "발표를 들으면서 기업의 AI 활용이 단순히 도구를 도입하는 수준을 넘어 실제 업무를 AI가 수행하는 단계로 빠르게 넘어가고 있다는 분위기가 느껴져 인상깊었다"며 "소프트웨어뿐 아니라 인프라와 반도체, 차세대 컴퓨팅까지 함께 준비해야 한다는 점도 체감할 수 있었다"고 말했다. 올해 'AI 페스타 26'은 기술 전시와 컨퍼런스에 그치지 않고 실제 사업 기회를 만드는 비즈니스 플랫폼 역할도 강화했다. 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영했다. 행사장에는 에이전틱 AI, 피지컬 AI·로봇, AI 반도체, 인프라, 보안, 양자, 국방 AI 등 분야별 특별관이 마련됐고 KT와 한국화웨이를 비롯해 삼성SDS, 롯데이노베이트, 메가존클라우드, NHN클라우드, 한컴, 더존비즈온, 포티투마루, 플리토, 딥엑스, 두산로보틱스 등 다양한 기업이 참여해 관람객들의 주목을 받았다. 또 조직위는 AI 도입을 원하는 수요기업과 기술을 공급하는 기업을 사전에 연결해 현장에서 1대1 상담을 진행하고, 기술 검토와 실증(PoC), 구매·계약, 사업 제휴 등 후속 협력으로 이어질 수 있도록 지원했다. 스타트업과 투자사를 잇는 접점도 넓혔다. 행사 첫날에는 AI 기업과 투자 관계자들이 자유롭게 교류하는 'AI 밍글링'을 마련해 정형화된 기업설명회(IR) 대신 현장에서 기술과 사업 모델, 투자 가능성을 직접 논의할 수 있도록 했다. AI 기술 개발 경쟁이 실제 도입과 수익 창출 경쟁으로 옮겨가면서, 전시장에서 기술을 확인하고 상담을 거쳐 고객과 투자자를 만나는 구조를 행사 안에 함께 담은 셈이다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 겸 AI페스타 조직위원장은 "AI페스타가 자랑스러운 점은 다른 행사보다 고객사, 즉 수요기업이 많이 찾는 행사라는 것"이라며 "각 밸류체인에 있는 수많은 공급기업들도 이곳에서 만나 협업하고 동맹을 만들어 풀스택 형태로 정부와 민간 프로젝트를 함께하고 있다"고 말했다. LG AI 연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업'에서 경쟁을 벌이고 있는 3개 사를 비롯해 국가대표 AI 기업들이 한 자리에 모였다는 점도 참관객들의 호응을 이끌어 냈다. 또 'AI 챔피언관'에서도 대한민국 AI 챔피언 자리를 노린 15개 팀이 한 자리에 모여 실력을 겨뤘다. 류제명 과기정통부 2차관은 'AI 페스타 26'에서 프랑스, 유럽연합(EU) 등 22개국 주한 외국대사, 외교관들과 함께 전시회를 참관했다. 이들은 AI 국가대표 5대 기업관 등 전시관을 방문해 우리나라 기업들이 개발한 최신 AI 모델과 서비스 설명을 듣고 시연을 관람했다. 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석비서관과 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장도 행사 첫날 나란히 현장을 찾아 AI 정책과 산업 간 접점을 넓히는 데 주력했다. 두 사람이 인선 이후 산업계 공개 행사에 함께 참석한 것은 이번이 처음이다.이 수석은 개막식에서 공공·산업 현장의 수요를 AI 서비스와 시장으로 연결하고 검증된 서비스를 확산하는 '문제 해결 중심 국가 AI 정책 2.0' 방향을 소개한 뒤, 전시장을 돌며 국내 AI 모델의 활용성과 산업 적용 가능성, 보안 사업 등을 집중적으로 살폈다. 하 부위원장은 독자 AI 파운데이션 모델 특별관과 피지컬 AI, 클라우드·인프라 기업 부스를 찾아 경량·멀티모달 모델 확대와 제조 현장 적용, 로봇 학습 데이터 확보 방안 등을 점검했다. 두 사람 모두 이번 행사에서 모델 자체 성능을 넘어 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 쓰일 수 있는 생태계 구축에 관심을 보였다. 또 하 부위원장은 행사 기간 동안 정책 토크쇼도 진행해 현장에서 좋은 반응을 얻었다. 이번 행사는 AI 기업들이 현장에서 겪는 어려움과 국가 전략에 대한 의견을 직접 듣기 위해 마련됐다.그는 이 자리에서 한국이 AI 3강으로 도약하려면 모델뿐 아니라 전력·AI 반도체·GPU·데이터센터·에이전트·피지컬 AI까지 생태계 전반의 경쟁력을 함께 키워야 한다고 강조했다. 더불어 정부와 공공기관이 국산 AI 제품과 서비스를 먼저 구매해 초기 시장과 레퍼런스를 만들고, 이를 민간과 해외 시장으로 확산시키는 구조가 필요하다고 밝혔다. 그러면서 하 부위원장은 이번 행사를 통해 국내 AI 생태계가 모델 개발을 넘어 인프라와 서비스, 피지컬 AI까지 빠르게 확장되고 있다고 긍정적으로 평가해 눈길을 끌었다. 또 행사 현장에서 나온 기업과 시민들의 의견도 향후 정책 수립에 적극 반영하겠다는 뜻을 밝혔다. 하 부위원장은 "지난해보다 행사 규모가 커진 가운데 독자 AI 파운데이션 모델 3개 기업이 글로벌에서도 인정받는 수준에 도달했고, 인프라부터 모델·에이전트 서비스·피지컬 AI까지 국내 AI 생태계의 풀스택 경쟁력을 확인할 수 있었다"며 "전 국민 AI 경진대회와 '모두의 AI 실험실'을 통해 국민의 AI 활용 역량도 높아지고 있다는 점에서 AI 3강이라는 정부 비전에 한 걸음씩 다가가고 있다는 느낌을 받았다"고 말했다. 이어 "토크콘서트에서도 많은 청중이 실제적인 질문과 현실적인 제언을 해줘 향후 정책을 수립하는 데 큰 도움이 될 것 같다"며 "국가AI전략위원회도 부처와 지방자치단체가 국민이 체감할 수 있는 가시적인 성과를 만들 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.08 16:32장유미 기자

하정우 부위원장 "독파모 3사, 글로벌 수준 도달"…현장선 활용법 관심↑

정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 향한 관심이 기술 성능에서 실제 활용으로 확산하고 있다. 국산 모델 경쟁력뿐 아니라 이를 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보는 시민 눈높이도 높아졌다는 반응도 이어지고 있다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' 참석 후 "독파모 3개사가 글로벌에서도 인정받는 수준에 도달했다는 점에서 의미가 있었다"고 밝혔다. 하 부위원장은 "이번 행사에서 국민 모두의 AI 역량이 향상되고 있음을 확인할 수 있었다”며 “AI 3강이라는 정부 비전 달성에 한 걸음씩 다가가고 있음을 느꼈다"고 강조했다. 현장에서도 일반 참관객 관심이 단순 모델 성능을 넘어 실제 업무 활용으로 넓어졌다는 평가가 나왔다. 독자 AI 모델을 알아보는 데서 나아가 개인 업무에 이를 도입할 조건을 구체적으로 살펴보기 시작했다는 설명이다. 부스를 지키던 한 기업 관계자는 “과거에는 모델의 기본 정보나 기능을 주로 물었다면, 이제는 기존 업무 시스템과의 연동 여부와 운영 비용, 민감한 데이터 처리 방식까지 질문이 이어졌다”고 밝혔다. 이에 발맞춰 SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 독파모 특별관에서 자체 모델 활용 사례를 선보였다. 문서 검토와 웹사이트 제작, 업무 에이전트 구축 등을 통해 관람객이 국산 AI 성능을 직접 시연했다. SK텔레콤은 'A.X K2'를 활용한 이미지 이해와 문서 검토 기능을 소개했다. 그래프나 업무 자료를 입력하면 내용을 분석하고 이용자가 제시한 기준에 따라 검토하는 방식이다. 부스에서는 전사적자원관리(ERP)나 오피스 프로그램 등 기존 업무 시스템과 연동하는 방안을 묻는 참관객도 심심찮게 확인할 수 있었다. LG AI연구원은 'K-엑사원 2.0' 문서 이해와 추론, 코딩 역량을 활용한 사례를 제시했다. 부스에는 자연어로 별자리 궁합 애플리케이션과 게임을 만들 수 있는 코너가 마련됐다. 연말정산 관련 PDF 바탕으로 질문에 답하거나 수능 수학 고난도 문항 풀이 과정과 다른 풀이 방식을 제시하는 사례도 소개했다. 업스테이지는 '솔라 프로 4' 운영 효율성을 강점으로 내세웠다. 기업이 적은 자원으로 모델을 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 업스테이지 관계자는 "우리 모델은 다른 대형 모델보다 규모가 작아 운영에 필요한 연산 자원이 적다"며 "기업은 API로 기존 서비스에 모델을 연결하거나, 민감한 데이터를 외부로 보내지 않도록 사내 서버에 설치해 사용할 수 있다"고 설명했다. 이날 업스테이지는 문서를 처리하는 AI 에이전트 제작 기능도 선보였다. 이용자가 문서를 올리고 계약서 검토 등 원하는 업무를 말로 설명하면, AI가 필요한 작업 순서를 구성하는 식으로 작동했다. 관계자는 "사용자가 각 단계를 직접 설정하는 수고를 줄일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.10.08 14:03김미정 기자

AI페스타26 개막…에이전틱·피지컬 AI 앞세워 '역대 최대' 규모

국내외 인공지능(AI) 기업과 연구기관, 정부가 한자리에 모여 기술 전시를 넘어 산업 현장 적용과 사업화, 글로벌 협력 방안을 찾는 행사가 막을 올렸다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 'AI페스타26'이 6일 서울 코엑스 C홀에서 개막했다. 과기정통부 'AI 주간 2026'의 대표 행사로 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 슬로건으로 8일까지 사흘간 열린다. 과기정통부에 따르면 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영하는 국내 AI 분야 최대 규모 행사다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세웠다. 입구 앞 주요 참가기업 자리를 차지한 화웨이는 네트워크, 스토리지, AI 서버, 운영체제(EulerOS), 데이터베이스(GaussDB), 클라우드, 디지털 파워를 아우르는 AI 풀스택 솔루션을 전시한다. 바로 옆 KT는 AI·클라우드·네트워크 인프라 기반 AI 전환(AX) 솔루션을 선보이고, 정부 특별관 내 한국지능정보사회진흥원(NIA) 특별전시관에도 참여한다. 메인 무대 옆 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지가 한데 모였다. 세 곳은 지난 8월 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 2차 단계평가를 통과한 정예팀으로 각각 'K-엑사원 2.0', '에이닷엑스 K2', '솔라 오픈 2'로 평가를 받았다. 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀이 가려질 예정이어서 최종 경쟁을 앞둔 국가대표 AI 후보가 한 전시관에서 맞붙은 셈이다. 메인 무대 앞에는 전국민 AI 경진대회 우수작을 모은 특별관이 자리했다. 전시장 중앙 A존에는 삼성SDS, 한컴, 포티투마루, 야놀자 등이 부스를 마련했다. 전시장은 ▲독자 AI 파운데이션 모델 ▲AI 경진대회 ▲피지컬 AI & 로봇 ▲K-AI 파트너십 ▲에이전틱 AI+X ▲AI 반도체 ▲AI 인프라 ▲국방 AI ▲보안 & 양자 등 테마 특별관과 정부 특별관으로 구성됐다. 전시장 오른편 피지컬 AI & 로봇 특별관에는 두산로보틱스, 라이드플럭스, 이스트소프트, 롯데이노베이트가 참여했다. 두산로보틱스는 협동로봇 팔과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 '스캔앤고', 이스트소프트는 리테일·전시·공공 등에 적용하는 대화형 피지컬 AI '페르소 인터랙티브'를 선보인다. 바로 옆 정보통신기획평가원(IITP) 월드모델 특별관에서는 로보티즈가 국산 월드모델을 적용한 세미 휴머노이드 'AI 워커'를 시연한다. 에이전틱 AI+X 특별관에서는 원더무브가 멀티 에이전트 플랫폼 '클로포드'를, 인핸스가 웹사이트와 기업 시스템을 직접 조작하는 컴퓨터 이용 에이전트 'ACT-2'를 공개한다. 와이즈넛, 더존비즈온, NHN, 유라클, 지란지교소프트 등도 부스를 냈다. 전시장 왼편에는 AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안 & 양자 특별관이 줄지어 있다. 딥엑스·모빌린트·파네시아·디노티시아가 AI 반도체를, 망고부스트가 AI 인프라를, 솔트룩스·펀진·코난테크놀로지가 국방 AI를 전시한다. 보안 & 양자 특별관에는 한국표준과학연구원(KRISS), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 큐심플러스, 안랩, 지니언스 등이 참여했다. 버즈니, 야놀자, 시공간, 제로웹 등은 쇼핑·여행·돌봄·접근성 분야 생활밀착형 AI를 선보인다. 이날 오후 3시 메인 무대에서 열린 개막식에는 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장과 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석을 비롯한 산·학·연·관 인사가 참석했다. 조준희 AI페스타조직위원장이 개회사를 했고 요슈아 벤지오 교수가 영상으로 축사를 전했다. 개막식에 이어 오후 4시부터는 하정우 부위원장이 주재하는 AI 산업 정책 토크쇼가 열린다. '현장의 목소리, 정책에 담다'를 주제로 AI 산업계, 투자기관, 학계, 일반 국민 등 200여 명이 참여해 산업계 애로사항과 건의를 정책에 반영하는 방안을 논의한다. 오후 5시에는 국가 AI 대상 시상식이 이어져 다온아이앤씨와 라이드플럭스가 과기정통부 장관상을 받는다. 메인 무대에서는 오전부터 200이명 규모의 'AI 서밋'이 진행됐다. 로라 아로요 구글 딥마인드 연구원, 프레데리코 코스타 아마존웹서비스(AWS) 아시아태평양·일본 AI·데이터 정책 총괄, 최기영 앤트로픽 코리아 대표, 박상원 KT AX사업부문장(전무)이 차례로 무대에 오른다. 같은 시각 웨스틴 서울 파르나스에서는 양자 기술 전략을 논의하는 퀀텀 포럼이 열렸다. 7일에는 류제명 과기정통부 2차관이 12개국 주한 외국대사를 포함해 영국, 중국, 스웨덴 등 20개국 외교사절을 초청해 오찬간담회와 전시 투어를 진행한다. 각국 AI 정책을 공유하고 기업 간 실증·사업화, 해외 진출 연계 방안을 논의한 뒤 전국민 AI 경진대회 특별관과 독자 AI 파운데이션 모델 특별관을 찾아 시연을 관람할 예정이다. 같은 날 '퓨처 테크 컨퍼런스'에는 오픈AI, 두산로보틱스, 현대차그룹 로보틱스랩, 롯데이노베이트, 화웨이, 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티, 밀라(Mila) 연사가 나서 피지컬 AI와 글로벌 AI 전략을 다룬다. 국가정보원, AI안전연구소, 보안기업 등 100여 명이 참석하는 사이버보안 컨퍼런스도 함께 열리며, 마지막 날인 8일에는 현장 적용 사례를 소개하는 'AIR 쇼케이스'가 진행된다. 류제명 2차관은 AI 페스타가 "정책과 산업, 현장의 목소리를 연결하고 글로벌 협력의 기회를 넓히는 자리"라며 "국내 AI 기업의 세계 시장 도약과 국민 체감 성과를 위해 정책 지원과 국제협력을 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 14:19남혁우 기자

네이버클라우드 "공격·방어형 AI 키운다…보안 데이터 830TB 확보"

"우리는 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 준비를 모두 마쳤습니다. 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 보안 데이터 830테라바이트(TB)를 활용해 공격·방어용 모델을 구축할 것입니다. 이를 통해 국가 핵심시설과 기업 사이버 위협 대응 역량을 높일 것입니다." 김진휘 네이버클라우드 전무는 22일 더 그랜드 롯데 서울 3층 사파이어볼룸에서 열린 '사이버보안 특화 AI 모델 개발사업 착수간담회'에서 프로젝트 전략을 이같이 밝혔다. 네이버클라우드 컨소시엄은 앞으로 10개월간 보안 특화 AI 모델 2종을 개발한다. 컨소시엄은 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 약 830테라바이트(TB) 보안 데이터를 모델 개발에 활용한다. 참여기관 33곳과 협력기관 8곳 등 총 41개 기관은 데이터 수집과 모델 개발부터 성능 검증·현장 실증까지 역할을 나눠 수행한다. GPU 4512장은 네이버클라우드·LG AI연구원의 자체 자원 4256장, 정부 지원 물량 256장으로 구성된다. 네이버클라우드는 지난 8월부터 엔비디아 B200 4000장을 모델 개발에 투입한 바 있다. LG AI연구원은 H200 256장을 활용할 계획이다. 정부가 제공하는 B200 256장은 데이터 전처리와 모델 학습·현장 실증에 배분한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 모델 학습에 필요한 보안 데이터 약 830TB를 우선 확보했다. 확보한 데이터에는 네이버클라우드와 LG CNS가 보유한 위협·운영 데이터와 국가 핵심 인프라·보안 산업 현장에서 수집한 실제 데이터가 포함됐다. 컨소시엄은 원천 데이터를 학습용 데이터로 가공하고 데이터셋과 라벨을 자동으로 구축하는 체계도 마련한다. 네이버클라우드와 LG AI연구원은 '하이퍼클로바X'와 '엑사원' 기반으로 보안 특화 모델을 각각 개발할 방침이다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 여러 시스템의 위협 정보를 분석하고 대응 방안을 제시하는 방어 능력을 강화한다. 엑사원 기반 모델은 소스코드를 분석해 취약점과 실제 공격 경로를 찾아내는 능력에 집중한다. 김 전무는 "우리 컨소시엄은 두 모델의 공격과 방어 과정서 얻은 결과를 서로의 학습에 활용할 것"이라며 "공격형 모델이 발견한 취약점은 방어형 모델의 학습 데이터로, 방어형 모델이 제시한 대응 방식은 공격형 모델이 다시 검증할 과제로 활용할 것"이라고 밝혔다. 컨소시엄은 전체 개발 과정을 2단계로 나눠 진행할 계획이다. 1단계에서는 학습 방법을 최적화하고 평가·검증 체계를 확정할 방침이다. 2단계에서는 앞서 마련한 학습 방법을 적용해 각각 파라미터 약 7000억개급 보안 특화 모델의 성능을 높일 계획이다. 김 전무는 국제 벤치마크와 공인기관 검증을 통해 두 모델 취약점 발굴 능력과 침해사고 조사 성능을 측정한다고 설명했다. 그는 "금융·전력·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 분야의 국가 기반시설과 핵심 전략산업에서도 모델을 실증할 것"이라며 "검증을 마친 모델은 국내 보안 솔루션과 연동해 취약점 진단과 사이버 공격 대응·침해사고 조사 서비스에 적용할 것"이라고 말했다. 컨소시엄은 개발한 모델 2종을 오픈소스로 공개하고 중소기업에 취약점 점검 서비스를 지원할 계획이다. 네이버클라우드의 글로벌 AI 팩토리 사업과 LG그룹의 13개국 해외 거점을 활용해 현장 구축형 보안 AI 패키지의 해외 공급도 추진한다. 이날 김유원 네이버클라우드 대표는 "해외 모델로 지킬 수 없는 대한민국을 한국형 보안 특화 AI 모델로 지킬 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 16:57김미정 기자

[인터뷰] 카카오 "모두의 AI 생태계 확장…외부 협력·에이전트 늘릴 것"

“모두의 AI 핵심은 이용자가 익숙한 채널에서 필요한 일을 끝까지 처리하도록 돕는 것입니다. 누구나 카카오톡·전화·웹뿐 아니라 외부 기업 서비스에서도 플랫폼을 이용할 수 있도록 외부 협력·에이전트 적용도 늘릴 것입니다." 김세웅 카카오 부사장은 지난 15일 고진태 LG유플러스 상무와 함께한 공동 인터뷰에서 카카오 컨소시엄의 모두의 AI 개발 방향을 이같이 밝혔다. 모두의 AI는 과학기술정보통신부가 국민의 AI 활용을 확대하기 위해 추진하는 '전 국민 AI서비스 보편적 활용지원' 사업이다. 사업자로 선정된 카카오와 SK텔레콤·KT 컨소시엄은 국산 AI 모델을 활용해 범용 챗봇과 공공·분야별 특화 에이전트를 개발한다. 이를 통해 국민이 일상에서 AI를 활용하고 필요한 공공·생활 서비스를 편리하게 이용하도록 지원한다. 카카오 컨소시엄이 구축하는 모두의 AI 플랫폼은 범용 챗봇과 공공·분야별 전문 에이전트를 연결하는 서비스다. 여기서 카카오톡과 전화·웹은 이용자가 요청을 전달하는 창구 역할을 한다. 에이전트는 플랫폼에 연결된 서비스를 활용해 이용자 업무를 처리하도록 개발된다. 카카오는 카카오톡 이용자 기반을 활용해 모두의 AI 초기 이용자를 확보할 계획이다. 이에 초기 월간활성이용자(MAU) 500만명을 목표로 설정했다. 현금성 마케팅보다 알림톡과 배너 등 기존 채널로 이용자를 끌어모을 방침이다. 김 부사장은 지속적인 이용자 활용을 유도할 핵심 분야로 공공서비스를 꼽았다. AI가 이용자 조건에 맞는 공공서비스를 찾고, 본인 인증부터 서류 발급·제출까지 한 흐름에 지원하겠다는 구상이다. 김 부사장은 "우리가 지향하는 것은 안내에서 끝나는 것이 아니다"며 "공공서류나 장학금이 이용자에 전달되는 단계까지 잇는 것"이라고 강조했다. 이어 "이용자가 신청 절차를 한 번에 마치지 못하면 알림톡이나 문자로 후속 안내를 제공할 것"이라며 "모든 공공서비스를 한 흐름에 끝낼 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다. 김 부사장은 여러 기업·기관이 모두의 AI 서비스를 함께 운영하려면 이용자 정보 공유 범위와 처리 기준이 명확해야 한다고 봤다. 예를 들어 카카오가 수집한 이용자 정보를 LG유플러스에 보내 처리를 맡길 경우, 어떤 정보를 전달할 수 있는지와 이용자에게 어떤 동의를 받아야 하는지를 먼저 정해야 한다는 설명이다. 그는 "현행법을 지키면서 서비스를 개발하되, 현행 제도로 해결하기 어려운 부분은 정부와 협의하겠다"고 말했다. 이어 "현재 과학기술정보통신부에 관련 규제 샌드박스 적용을 요청했으며, 개인정보보호위원회에도 기업 간 데이터 연계와 이용자 동의 범위에 관한 기준을 마련해 달라는 의견을 전달했다"고 밝혔다. 김 부사장은 모두의 AI 사업으로 구축하는 AI 에이전트 플랫폼을 외부 서비스에도 제공하는 방안을 고려하고 있다고 말했다. 현재 별도 추진하는 'AI 에이전트 마켓플레이스'에서 외부 기업 에이전트를 검증한 뒤 플랫폼에 연결할 방침이다. 카카오는 컨소시엄사 기술적 요구를 플랫폼 개발에 우선 반영하되 외부 기업과도 협력할 계획이다. 컨소 참여 의사를 밝힌 기업을 '생태계 얼라이언스'로 모아 모두의 AI 플랫폼 연계 방안을 고려할 예정이다. 그는 "여러 사업자가 경쟁해야 이용자들이 고품질 서비스를 누릴 수 있을 것"이라고 말했다. LG유플러스, 모델·GPU 운영 맡아…대국민 AI 서비스 경험 확보 LG유플러스는 카카오 컨소시엄에서 AI 모델과 인프라 운영을 담당한다. 이를 통해 전 국민이 이용하는 대규모 AI 서비스를 운영한 경험과 기술 역량을 확보할 계획이다. 고진태 LG유플러스 상무는 이번 사업을 준비하면서 LG AI연구원 모델 개발 역량과 LG CNS의 시스템 통합 역량 등 그룹이 보유한 자산을 먼저 검토했다고 설명했다. 고 상무는 "우리는 모델과 인프라 분야에 강점을 갖췄지만 대국민 서비스를 독자적으로 개발하려면 막대한 자원과 비용이 필요하다고 판단했다"며 "이에 카카오 서비스 개발 역량과 이용자 기반을 결합하는 방향으로 협력을 결정했다"고 밝혔다. LG유플러스는 그동안 기업용 AI 사업에서 쌓은 운영 경험을 수백만 명이 사용하는 서비스에 적용할 계획이다. 이용자가 늘어나도 AI 답변의 품질과 속도를 유지하면서 안전성과 비용까지 관리하는 것이 핵심 과제다. 고 상무는 "전 국민이 사용하는 AI 서비스를 운영하려면 여러 클라우드와 모델, 서로 다른 하드웨어(HW) 환경을 다뤄야 한다”며 “이 사업을 통해 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하는 역량을 확보하는 데 의미를 뒀다”고 말했다. LG유플러스는 모두의 AI에서 쌓은 모델·인프라 운영 경험을 기업용 AI 사업에도 활용할 방침이다. 카카오와 함께 진출할 수 있는 연관 사업도 발굴할 계획이다. 카카오 컨소시엄은 10월 초·중순 베타 서비스 출시를 목표로 개발을 진행하고 있다. 컨소시엄은 기본 챗봇을 먼저 공개하고 연내 기초적인 에이전트 기능을 구현할 계획이다. 금융 등 분야별 에이전트 서비스는 내년부터 본격적으로 제공하는 것을 목표로 준비한다. 김세웅 카카오 부사장은 "이용자들이 써본 뒤에는 사용하지 않으면 불편하다고 느낄 만큼 일상에 꼭 필요한 서비스를 만들겠다"고 강조했다.

2026.09.17 09:01김미정 기자

"혁신 속도 따라갈 안전장치는 사람"…LG가 꺼낸 AI 안전 해법

인공지능(AI) 개발 속도를 늦춰 안전장치가 따라갈 시간을 벌자는 '속도조절론'이 확산하는 가운데 LG가 AI 안전을 높이기 위해 이를 만드는 사람의 역량도 함께 키워야 한다고 강조했다. 16일 AI 업계에 따르면 김유철 LG AI연구원 전략부문장은 사우디아라비아 리야드에서 열린 '제4회 유네스코 AI 윤리 글로벌 포럼' 패널 토론에서 AI 개발자와 정책 담당자를 대상으로 한 윤리 교육 필요성을 제기했다. AI 활용법을 가르치는 교육은 빠르게 늘었지만 AI 시스템을 직접 설계·개발·관리하는 사람을 위한 교육은 부족하다고 진단했다. 'AI 윤리 글로벌 포럼'은 각국 정부와 산업계, 학계, 국제기구 관계자들이 모여 AI 윤리와 거버넌스 방향을 논의하는 국제 행사다. 유네스코와 사우디아라비아가 공동 주최하며 지난 14일부터 오는 17일까지 리야드에서 열린다. 김 부문장은 이번 포럼에서 AI 안전을 기술적인 장치만으로 확보하기 어렵다고 강조했다. 개발자와 정책 담당자가 AI를 만드는 과정에서 위험을 파악하고 대응 방법을 판단할 수 있도록 사람의 역량도 함께 높여야 한다고 주장했다. LG AI연구원은 이를 위해 유네스코와 'AI 윤리 무크(MOOC·온라인 공개강좌)'를 공동 개발했다. 지난해 7월 프로젝트를 시작해 올해 7월 정식 공개한 이 강좌에는 약 두 달 만에 전 세계에서 약 3만명이 등록했다. 교육은 11개 언어로 제공한다. 교육은 AI 활용법보다 개발 과정에서 필요한 윤리적 판단에 초점을 맞춘다. 개발자와 연구자, 정책 담당자, 학생 등이 AI를 설계하고 운영하면서 마주하는 문제를 판단하고 대응하는 데 필요한 내용을 담았다. 교육과정은 유네스코 'AI 윤리 권고'를 토대로 구성했다. 공정성과 포용성, 개인정보와 데이터 거버넌스, 투명성과 책임성, 안전·보안 등을 실제 사례를 중심으로 다룬다. LG AI연구원은 자체 AI 개발 과정에서 쌓은 경험도 교육에 반영했다. 모델과 서비스를 개발할 때 위험 요소를 점검하는 윤리영향평가와 데이터 컴플라이언스 사례 등을 공유했다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 AI 개발 속도를 둘러싼 안전 논쟁이 거세졌다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 지난 12일 AI 발전 속도가 이를 이해하고 통제하는 능력을 앞지를 수 있다며 프런티어 AI 모델의 개발 속도를 늦춰야 한다고 주장했다. 아모데이는 AI 개발을 중단하자는 것이 아니라 안전 연구와 평가가 기술 발전을 따라갈 시간을 확보해야 한다고 강조했다. 앤트로픽은 외부 평가기관에 내부 직원에 준하는 접근 권한을 제공하고 AI 기업 간 공동 안전기준과 국제 공조도 추진하겠다는 방안을 내놨다. 반면 도널드 트럼프 미국 대통령은 중국과의 AI 경쟁을 이유로 개발 속도를 늦추는 데 부정적인 입장을 나타냈다. 미국이 중국에 앞선 상황에서 AI 개발을 제한하면 경쟁 우위를 내줄 수 있다는 이유를 들었다. LG AI연구원 역시 AI 모델 개발 경쟁에 뛰어들고 있다. 자체 AI 모델 '엑사원'을 개발하고 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 참여 중이다. 모델 성능을 끌어올리는 동시에 개발 과정에서는 윤리영향평가와 데이터 컴플라이언스 체계를 운영하고 있다. 김 부문장은 "AI 도구를 사용하는 방법을 가르치는 프로그램은 많지만 AI 시스템을 설계하고 개발하고 관리하는 사람을 위한 교육은 거의 없다"며 "혁신의 속도를 따라갈 만큼 빠른 유일한 안전장치는 사람의 역량이라고 믿는다"고 강조했다.

2026.09.16 09:23김동원 기자

LG AI연구원 "엑사원 외부 공급 계획…프런티어 모델 도전 병행"

LG가 그룹 계열사에서 검증한 인공지능(AI) 모델 '엑사원'을 외부 산업에 공급하는 사업을 확대한다. 독자 AI 파운데이션 모델도 글로벌 프런티어 수준으로 고도화해 기업용 AI 시장을 공략할 방침이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이같은 사업 전략을 밝혔다. LG AI연구원은 지난 5년간 제조와 금융 등 계열사 산업 난제를 해결한 사례를 100건 이상 확보했다. 일부 프로젝트에서는 수백억원 규모 비용 절감이나 수익 개선 효과를 거뒀다. 연구원은 계열사에서 성능과 사업성을 확인한 기술을 제품과 서비스로 전환해 제약·의료·에너지 등 외부 산업에 공급할 계획이다. 직접 상품화하거나 LG CNS와 LG유플러스 등 계열사와 협력해 시장에 선보일 방침이다. 대표적인 외부 사업화 대상은 테이블형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'다. 엑사원 태뷸러는 적은 연산 자원으로 빠르게 작동하도록 설계됐다. 낮은 그래픽처리장치(GPU) 사양에서도 기업 내부에 설치할 수 있으며 수천건 요청에 빠르게 응답할 수 있다는 설명이다. 이 모델은 글로벌 테이블형 데이터 모델 평가인 '탭아레나'에서 최상위권 성능을 확보한 것으로 전해졌다. LG AI연구원은 경량성과 비용 효율성을 앞세워 제조기업의 AI 도입 장벽을 낮출 방침이다. LG AI연구원은 LG이노텍을 시작으로 글로벌 기업과 제약사·병원·에너지 기업 등으로 엑사원 태뷸러 공급 범위를 넓히고 있다. 연구원은 고객사 보안 요구와 이용 환경에 따라 온프레미스와 클라우드 응용프로그램 인터페이스(API) 방식으로 솔루션을 공급한다. 국내 온프레미스 구축은 LG CNS 등 시스템통합(SI) 파트너사와 추진하고 해외에서는 클라우드 사업자와 협력할 계획이다. 이화영 LG AI연구원 상무는 "병원은 중환자실에서 생성되는 생체 신호를 분석해 환자의 다음 상태를 예측하는 데 엑사원 태뷸러를 활용할 수 있다"며 "제약사는 의약품 생산 과정에서 축적되는 수치 데이터로 이후 공정 상태를 예측할 수 있다"고 설명했다. 이 외에도 LG AI연구원은 산업별 학습 데이터를 빠르게 확보하기 위한 '데이터 파운드리'도 외부 확산에 활용한다고 밝혔다. 데이터 파운드리는 도메인 전문가 개입을 줄이면서 합성 데이터를 대량 생성하고 이를 AI 모델에 학습시키는 솔루션이다. 연구원은 데이터 파운드리를 정부 기관과 금융기관 등에도 적용하고 있다. 식품의약품안전처와는 의약품 심사 담당자의 업무를 지원하도록 거대언어모델(LLM)을 고도화하고 있다. 금융 분야에서는 제품 수요와 원재료 가격을 예측하던 시계열 기술을 기업 전망 분석으로 확장했다. 런던증권거래소그룹(LSEG)과 코스콤을 비롯한 외부 기관과 미국 상장기업·국내 기업의 미래를 분석하는 AI 모델을 개발해 금융 상품으로 판매하고 있다. "독파모 3차수서 에이전틱·툴 콜링 성능 보완" LG AI연구원은 외부 사업 확대를 뒷받침하기 위해 파운데이션 모델 경쟁력도 강화한다고 밝혔다. 특히 독파모 2차수에 적용된 모델을 글로벌 프런티어 모델로 키우기 위해 3차수 개발을 준비하고 있다고 설명했다. 김유철 부문장은 "2차수 모델은 산업 현장에서 다양한 업무를 수행할 수 있는 수준에 도달했지만 글로벌 빅테크 모델과 비교하면 일부 성능 격차가 남은 것으로 평가됐다"고 말했다. 그러면서 "우리는 3차수 모델 학습 데이터 품질을 높이고 사전학습과 사후학습·강화학습 방식을 고도화할 것"이라며 "복잡한 업무를 수행하는 에이전틱 성능과 외부 도구를 선택해 호출하는 툴 콜링 능력도 보완할 예정"이라고 강조했다. 김 부문장은 단순히 모델 벤치마크 점수를 높이기보다 산업 현장 활용성과 비용 효율성·맞춤화·통제 가능성을 함께 확보하는 데 집중한다고 밝혔다. 기업 데이터와 노하우를 보호할 수 있는 소버린 AI와 보안 역량도 강화하기 위한 전략이라는 설명이다. 김 부문장은 "독파모 2차수 모델은 글로벌 프런티어 모델로 나아가기 위한 중간 단계"라며 "학습 데이터와 사전학습·사후학습·강화학습을 고도화해 글로벌 프런티어 수준의 3차수 모델을 만들겠다"고 강조했다.

2026.09.14 15:41김미정 기자

[AI 리더스] 한국 온 조지 카메론 AA 창업자 "AAII 개편, 모티프 독파모 탈락과 무관"

"이번 개편은 특정 사건에 반응해 이뤄진 조치가 아닙니다. 우리는 일반적인 관점에서 인공지능(AI)을 가장 잘 측정할 수 있는 방법론을 만드는 데만 집중하고 있습니다."조지 카메론 아티피셜 애널리시스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)가 이달 초 진행된 '인텔리전스 인덱스(AAII) v4.2' 개편을 두고 한국의 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서 불거진 모티프테크놀로지스 탈락 논란과는 무관하다고 선을 그었다. 모티프가 AAII에서는 참여팀 가운데 가장 높은 점수를 받고도 정부 종합평가에서 탈락하면서 벤치마크와 실제 성능 간 괴리를 둘러싼 논쟁이 커졌지만, 이번 개편은 특정 기업이나 사례에 대응한 조치가 아니라고 강조했다. 카메론 CPO는 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석한 후 지디넷코리아와 만나 "인텔리전스 인덱스는 최신 AI 역량을 반영할 수 있도록 계속 업데이트해 왔다"며 "이번에는 터미널 벤치 최신 버전을 반영하고 비공개 테스트셋을 갖춘 'AA 브리프케이스'를 추가한 것이 주요 변화"라고 말했다. 앞서 아티피셜 애널리시스는 지난 4일 AAII를 v4.2로 개편한 바 있다. 이번 개편에선 비공개 테스트가 전체 평가에서 차지하는 비중을 기존 20%에서 40%로 확대하고 실제 업무 수행 능력을 측정하는 평가 항목도 강화했다. 이는 공개된 평가 문제와 정답을 활용해 점수를 끌어올리는 벤치마크 게이밍 우려가 커지면서 평가 신뢰도를 높이기 위한 조치로 해석된다. 벤치마크 게이밍은 국내에서 '벤치맥싱(Benchmaxxing)'으로도 불리는 방식으로, 미국 애프터쿼리처럼 특정 벤치마크 성능 향상을 위한 데이터와 학습 방법론을 제공하는 업체도 등장하면서 평가 점수가 실제 활용 성능을 얼마나 반영하는지를 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 다만 카메론 CPO는 비공개 테스트 비중 확대가 최근 특정 논란에 대응해 단기간에 결정한 것이 아니라고 강조했다. 그는 "비공개 테스트셋은 이전부터 벤치마크에 포함해 왔고 그 비중도 계속 늘려왔다"며 "이번 변화 역시 어떤 특정 사건에 반응해 결정한 것이 아니라 인텔리전스 인덱스를 지속적으로 개선해 온 과정의 하나"라고 말했다. 또 카메론 CPO는 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 게이밍을 막기 위해 평가 구조도 분산하고 있다고 주장했다. 특정 시험 하나에 모델을 집중적으로 학습해 높은 점수를 얻더라도 전체 평가에선 우위를 확보하기 어렵도록 여러 평가를 함께 적용하는 방식을 택한 것이다. 카메론 CPO는 "게이밍을 방지하기 위해 여러 방법을 사용하고 있다"며 "특히 인텔리전스 인덱스 안에 10개의 서로 다른 평가를 두고 특정 벤치마크 하나에만 집중하기 어렵게 했다"고 설명했다. 그러면서 "비공개 테스트셋도 운영하고 있다"며 "새로운 벤치마크를 계속 반영해 인덱스를 최신 상태로 유지하고 있다"고 덧붙였다. 최근 AI 모델 경쟁의 중심이 단순한 문제풀이 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 옮겨가고 있는 점도 평가 방식 변화에 영향을 주고 있다. 웹을 탐색하고 외부 도구를 활용하며 여러 단계를 거쳐 장시간 업무를 수행하는 에이전트형 AI가 확산되면서 기존 정적 벤치마크만으로 모델 성능을 충분히 비교하기 어려워지고 있어서다. 실제로 최신 AI 모델은 코딩과 도구 활용, 컴퓨터 사용, 장기 업무 수행 등에서 빠르게 성능을 높이고 있다. 평가기관들도 이에 맞춰 단순 정답률보다 실제 업무에 가까운 환경에서 모델이 얼마나 안정적으로 과제를 수행하는지를 측정하는 방향으로 평가 범위를 넓히고 있다. 이에 아티피셜 애널리시스는 이번 개편에서 'AA 브리프케이스'도 새로 반영했다. 비공개 테스트셋을 활용해 실제 지식 노동에 가까운 업무 수행 능력을 평가하고, 공개 문제에 맞춘 과적합 가능성을 낮추기 위해서다. 카메론 CPO는 "AA 브리프케이스는 비공개 테스트셋을 갖춘 에이전틱 지식 업무 벤치마크"라며 "이를 인텔리전스 인덱스에 통합해 AI가 실제로 무엇을 할 수 있는지를 더 잘 반영하도록 했다"고 설명했다. 하지만 국내에선 벤치마크 점수와 실제 모델 역량을 어떻게 함께 평가할지를 두고 논쟁이 꾸준히 이어지고 있다. 특히 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에서 모티프테크놀로지스가 AAII 평가에서 참여팀 가운데 가장 높은 점수를 기록했지만 전문가·사용자 평가에서 뒤지며 최종 탈락한 것이 화근이 됐다. 이후 업계에선 벤치마크 점수만으로 모델의 실제 활용성과 경쟁력을 판단하기 어렵다는 의견이 나왔다. 반면 실제 추론과 업무 수행, 에이전틱 역량을 객관적으로 비교하려면 벤치마크가 여전히 필요하고 이를 실제 성능에 가깝게 측정하도록 계속 고도화해야 한다는 주장도 제기됐다. 이를 두고 카메론 CPO는 모티프 사례와 같은 개별 평가 결과보다 모든 모델에 동일하게 적용할 수 있는 평가 방법론을 만드는 것이 중요하다고 주장했다. 특정 기업이나 국가의 평가 결과에 따라 기준을 달리하지 않고 동일한 조건에서 모델 성능을 비교해야 한다고 봐서다. 그는 "우리는 매우 표준화된 방법론을 유지하고 있다"며 "생태계 내 모든 모델에 동일한 벤치마크를 적용하고 특정 모델에 따라 평가 방식을 바꾸지 않는다"고 피력했다. 카메론 CPO는 한국 AI 기업들과의 교류가 AAII 평가 방식에 영향을 미치는지에 대한 질문에도 같은 원칙을 강조했다. 또 아티피셜 애널리시스는 AI 기업과 이용자들로부터 평가 방식에 관한 의견을 받고 있지만, 특정 기업이나 모델에 맞춰 벤치마크 구성을 바꾸지는 않고 있다고 주장했다. 그는 "모든 모델에 동일한 표준화된 방법론을 적용하고 있으며 모델에 따라 평가 방식을 다르게 운영하지 않는다"며 "AI 생태계에 있는 기업들과 아티피셜 애널리시스를 사용하는 수많은 이용자들로부터 폭넓게 피드백을 받고 있다"고 설명했다. 업계에선 AAII가 지속적으로 개편되면서 서로 다른 버전에서 나온 점수와 순위를 어떻게 비교해야 하는지도 관심사로 떠올랐다. 같은 모델이라도 새로운 벤치마크가 추가되거나 평가 비중이 바뀌면 이전 버전과 점수, 순위가 달라질 수 있어서다. 실제 아티피셜 애널리시스는 지난 3일 기존 지수에서 오픈AI의 'GPT-6 아스트라'를 61점으로 평가해 메타의 '뮤즈 스파크 1.3'보다 낮은 순위에 뒀지만, 하루 뒤 v4.2로 개편하면서 아스트라의 순위를 2위로 끌어올렸다. 새 지수에서는 앤트로픽의 '클로드 페이블 5.1'이 1위에 올랐다. 이에 대해 카메론 CPO는 평가판이 바뀌면 같은 모델의 점수와 순위도 달라질 수 있다고 설명했다. AI 모델이 할 수 있는 일이 계속 달라지는 만큼 이를 측정하는 기준도 함께 바뀌며 새 평가 항목과 비중이 적용되면 이전 버전과 결과가 달라질 수 있다는 것이다. 그는 "AI 모델이 할 수 있는 일이 계속 변하고 있기 때문에 인텔리전스 인덱스도 이를 최신 상태로 유지하기 위해 계속 바뀐다"며 "AI 지능에 대한 기대와 평가 방식이 발전하는 만큼 점수와 순위가 달라지는 것도 자연스러운 일"이라고 말했다.

2026.09.14 15:41장유미 기자

LG, 제조·금융·과학에 '엑사원' 투입…전문가 AI 사업화 속도

LG AI연구원이 제조와 금융·과학 분야 난제를 해결하는 '전문가 인공지능(AI)' 활용 사례를 공개했다. 범용 AI를 넘어 산업 현장 변화를 예측하고 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI로 사업 경쟁력을 높인다는 전략이다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 제조·금융·과학 분야에 특화한 AI 기술과 적용 성과를 발표했다. 연구원은 과학 분야에서는 '엑사원 디스커버리'와 로봇을 결합한 AI 자율 실험실을 올해 말부터 가동한다고 밝혔다. 제조 분야에서는 '엑사원 태뷸러'를 LG이노텍 공정에 적용해 모델 대응 시간을 약 85% 줄인 성과가 공유됐다. 금융 분야에서는 '엑사원 BI' 기반으로 국내외 상장사 향후 전망과 판단 근거를 제공하는 서비스를 확대하고 있다. 이날 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 기조연설에서 "좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만, 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 우리 미션"이라고 설명했다. 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 겸 최고AI과학자(CSAI)는 조지 카메론 아티피셜 애널리지스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)와 '글로벌 AI 트렌드 및 대한민국 AI에 대한 인사이트'를 주제로 패널 토의를 진행했다. 연말부터 'AI 자율 실험실' 가동…신소재 개발 24시간 돌린다 LG AI연구원이 AI와 로봇을 결합해 신소재 개발 전 과정을 자동으로 수행하는 'AI 자율 실험실'을 올해 말부터 가동한다. 연구자가 반복 실험에 들이는 시간을 줄이고 AI가 24시간 신물질 후보를 탐색하도록 해 소재 개발 속도를 높인다는 구상이다. LG AI연구원은 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'와 AI 자율 실험실 구축 계획을 공개했다. AI 모델이 실험 대상을 정하면 로봇이 합성과 평가를 수행하고, 그 결과를 AI가 재학습하는 구조로 이뤄졌다. 화학 소재 특화 AI는 가능한 실험을 무작정 수행하지 않고 현재 가장 확인할 가치가 높은 실험부터 제안할 수 있다. 성능이 유망한 분자 영역에서는 정밀한 실험을 진행하고, 정보가 부족한 영역에서는 탐색 범위를 넓혀 최소한의 실험으로 방대한 화학 공간을 살핀다. 이 AI는 실험 과정에서 발생할 수 있는 위험도 사전에 점검한다. AI가 화학물질 위험성과 안전성을 예측하고, 온도와 압력 범위 등 장비의 현실적인 제약을 반영해 실제 수행할 수 있는 실험만 설계하는 식이다. 박제섭 LG화학 R&D AX 추진팀장은 "실험 결과는 다시 모델을 고도화하는 학습 데이터로 활용된다"며 "AI가 합성 대상을 선정하고 로봇이 실험·평가한 뒤 새 데이터를 AI에 다시 투입하는 루프가 반복될수록 모델이 파악할 수 있는 화학 영역도 넓어진다"고 강조했다. LG AI연구원은 이미 GS칼텍스와 AI 데이터센터용 액침 냉각유 후보 물질을 발굴하는 개념검증(PoC)을 진행했다. 엑사원 디스커버리가 목표 성능을 충족할 가능성이 높은 후보를 추천하면서 기존 방식보다 개발 시간을 줄인 것으로 전해졌다. 박 팀장은 산업 현장에 AI 자율 실험실을 적용하려면 모델 성능뿐 아니라 운영 체계도 갖춰야 한다고 주장했다. 재현 가능한 실험 데이터와 장비·시스템 연동, 위험물질 취급을 위한 안전 기준, 예외 상황 기록 체계가 필요하다는 설명이다. 연구자가 최종 의사결정 주체로 남는 것도 중요한 조건으로 꼽혔다. AI와 로봇이 만든 결과로 연구자가 새로운 가설을 세우고 다음 연구 방향을 결정해야 자율 실험실이 실제 연구 조직에 정착할 수 있다는 이유에서다. 임종구 GS칼텍스 기반기술팀장은 "자율 실험실의 가치는 단순한 공정 자동화를 넘어 숙련된 연구자 통찰력과 전문성을 디지털화해 연구개발 과정에 내재화하는 데 있다"며 "궁극적으로 연구 지능을 시스템으로 구현하는 것이 목표"라고 강조했다. LG이노텍, '엑사원 태뷸러'로 제조 AI 대응 시간 85%↓ 이날 LG AI연구원은 정형 데이터 파운데이션 모델 '엑사원 태뷸러'를 LG이노텍 제조 공정에 적용해 AI 모델 대응 시간을 약 85% 단축했다고 밝혔다. 유정선 LG이노텍 AX 담당 "기존 머신러닝(ML) 모델을 재학습하려면 최소 14일에 해당하는 약 300시간 넘는 생산·운영 데이터가 필요했다"며 "엑사원 태뷸러를 적용한 뒤에 최대 50시간 분량 데이터만으로 변화한 공정 조건을 반영해 추론할 수 있었다"고 강조했다. 이어 "모델 대응 리드타임을 약 85% 줄여 개발 기간을 단축했다"며 "대응 시간을 줄이면서도 고객을 설득할 수 있는 수준의 예측 결과를 확보했다"고 설명했다. 엑사원 태뷸러는 숫자와 범주형 데이터 등 표 형태의 정형 데이터를 분석하는 파운데이션 모델이다. 공정마다 새로운 모델을 개발하거나 재학습하지 않아도 소량의 데이터를 콘텍스트로 입력하면 곧바로 예측을 수행한다. 제조 현장은 새로운 제품과 공정이 계속 추가되는 데다 데이터 분포도 수시로 변한다. 기존 ML 방식은 변화가 발생할 때마다 모델을 재학습해야 한다. 이에 실제 현장에 신속히 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 엑사원 태뷸러는 결측치가 포함된 불완전한 데이터도 처리할 수 있다. LG AI연구원이 자체 평가한 결과 전체 입력 데이터의 20%가 누락된 상황에서도 안정적인 예측 성능을 유지한 것으로 나타났다. 별도 전처리를 거치지 않은 원시 데이터도 예측에 활용할 수 있는 것으로 확인됐다. 모델은 예측값뿐 아니라 결과 분포와 위험도까지 제공한다. 제조 AI 에이전트가 예측 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지 판단하고 후속 작업을 수행하도록 지원하기 위해서다. 모델 규모는 약 2600만 파라미터로 현장 온프레미스 서버에 직접 배포할 수 있다. 외부 네트워크와 분리된 환경에서도 구동할 수 있어 보안이 중요한 제조 데이터 처리에 적합하다는 평을 받고 있다. LG이노텍은 "우리는 카메라 모듈과 반도체 기판을 비롯한 전체 제조 공정에 엑사원 태뷸러 적용을 확대할 계획"이라며 "오토노머스 팩토리를 구축하고 제조·연구개발·경영 부문을 에이전틱 엔터프라이즈 체계로 바꿀 것"이라고 강조했다. LG AI연구원은 "올 하반기 여러 열을 동시에 예측하는 '멀티컬럼' 기능과 단계적 추론을 활용하는 CoT 구조를 추가할 예정"이라며 "내년에는 모델 규모를 확대하고 텍스트 입력까지 함께 처리할 수 있는 멀티모달 구조로 고도화하는 것이 목표"라고 밝혔다. 금융 AI 국내 확대…"투자 판단보다 정보 분석 지원" LG AI연구원이 금융 특화 AI 솔루션 '엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)' 국내외 시장 적용을 확대하고 있다. 엑사원 BI는 금융 데이터를 분석해 기업 전망을 예측하고, AI가 해당 판단을 내린 근거까지 설명하는 솔루션이다. 대표 상품은 엑사원 BI를 기반으로 개발한 'AI 기반 주가 전망 점수(AEFS)'다. LG AI연구원은 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 상장사 대상 서비스를 출시한 데 이어 지난 7월 7일 코스콤과 국내 상장사 대상 서비스를 선보였다. AEFS는 기업의 향후 4주간 주가 전망을 점수로 제시하고 결과가 도출된 배경을 해설한다. 엑사원 BI는 기업 한 곳을 분석할 때 평균 약 2만건의 뉴스와 재무 데이터, 공시 등을 종합해 투자 판단에 필요한 정보를 선별한다. 이동현 코스콤 데이터융합사업TF 과장은 금융 AI의 가장 큰 가치로 파편화된 정보를 신속하게 종합하는 능력을 꼽았다. 다만 이를 국내 시장에 적용하려면 한국 기업 지배구조와 산업 규제, 공시, 국내 뉴스 등 시장 특성을 분석에 반영해야 한다고 강조했다. 최광일 국민연금공단 기금운용본부 전임운용역은 금융 현장 병목이 데이터 부족보다 이를 처리할 시간과 인력 부족에서 발생한다고 진단했다. 다만 현재는 AI가 투자를 직접 결정하기보다 리서치와 정보 분석을 지원해야 하며, 장기간 성능 평가와 설명 가능성 검증을 거쳐 활용 범위를 넓혀야 한다고 밝혔다. LG AI연구원은 "LSEG·코스콤과 협력해 엑사원 BI의 국내외 금융시장 적용을 확대할 계획"이라며 "현재 주식 전망에 집중된 분석 범위를 앞으로 원자재를 비롯한 다양한 금융상품으로 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.09.14 14:09김미정 기자

아티피셜 애널리시스 "한국 AI 강점, 오픈웨이트·제조업…AGI도 키워야"

"한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 높이려면 산업 특화 모델 개발을 공략하면서도 범용인공지능(AGI) 기술 역량도 지속적으로 강화해야 합니다." 조지 카메론 아티피셜 애널리지스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)는 14일 오전 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이홍락 LG AI연구원 공동원장과 진행한 대담에서 한국 AI 생태계 경쟁력과 향후 기술 개발 방향을 이같이 제시했다. 아티피셜 애널리시스는 전 세계 AI 모델의 성능과 비용·속도 등을 평가하는 독립 벤치마크 기업이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 1~2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지했다. 카메론 CPO는 한국 AI 생태계가 최근 1년 동안 빠르게 발전했다고 평가했다. LG AI연구원을 비롯한 국내 AI 기업 기술 개발과 한국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 성장을 뒷받침했다고 설명했다. 그는 국내 AI 모델 지능 수준이 여전히 미국과 중국 최상위 모델에 뒤처진다고 진단했다. 다만 모델 경쟁력을 지능만으로 판단해서는 안 된다고도 강조했다. 카메론 공동창업자는 "AI 모델별 과업 수행 비용은 100배 이상 차이 날 수 있다"며 "기업은 성능뿐 아니라 비용 효율성과 운영 방식도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. "한국 AI, 비용·현지화 경쟁력 갖춰" 카메론 CPO는 다수 한국 AI 모델이 오픈웨이트로 공개된 점을 경쟁력으로 꼽았다. 기업이 해당 모델을 자체 하드웨어(HW)와 시스템에 구축할 수 있어 비용을 줄이고 내부 업무에 맞춰 모델을 조정하기 쉽다는 이유에서다. 카메론 CPO는 한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 현지화 역량도 강점으로 봤다. 범용 벤치마크 점수가 가장 높은 모델이 아니더라도 한국 기업 업무와 규제·데이터 환경에서는 국산 모델이 더 적합할 수 있다는 분석이다. 그는 한국 AI 기업이 우선 공략할 분야로 첨단 제조업과 지식 업무 부문을 꼽았다. 한국이 이미 제조업 기반과 관련 기업을 갖춘 만큼 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 기술을 개발하면 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다는 이유에서다. 또 과학 연구를 지원하는 AI와 장시간 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트 기술도 주요 개발 분야로 꼽혔다. 모델이 현실에서 과업을 수행하려면 직접 코드를 작성하고 외부 시스템을 조작할 수 있는 코딩 역량도 필요하다는 평가다. 카메론 CPO는 한국이 산업 특화 전략에만 집중해 범용 모델 개발을 소홀히해선 안 된다고 지적했다. 범용 지능이 제조·과학 등 특정 분야 문제를 해결하는 기반이 되는 만큼 한국 기업도 AGI 경쟁을 지속해야 한다는 주장이다. 그는 이에 발맞춰 AI 평가 방식도 실제 업무 수행 능력을 측정하는 방향으로 바뀌어야 한다고 내다봤다. 실제 아티피셜 애널리시스는 이메일 작성과 파워포인트 제작·엑셀 분석 등 기업 지식 업무를 평가하는 'AA-브리프케이스' 벤치마크를 인텔리전스 인덱스에 반영했다. 카메론 CPO는 "향후 문제가 발생하기 전 상황을 감지하고 조치하는 AI 능력도 주요 평가 대상이 될 전망"이라며 "제조 공정에서 이상이 발생하면 AI 에이전트가 이를 스스로 파악해 대응하고 담당자에게 결과를 알릴 수 있어야 할 것"이라고 강조했다.

2026.09.14 12:35김미정 기자

[AI는 지금] 임우형 LG AI연구원장 "AI 경쟁, 성능만으론 안돼…전문가 AI로 승부수"

"인공지능(AI) 경쟁은 이제 단순히 모델의 성능을 비교하는 데서 그치지 않습니다. 누가 AI로 더 큰 현실의 변화를 만들어내느냐가 중요한 기준이 되고 있습니다." 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 산업 현장의 난제를 직접 해결하는 '전문가 AI'를 앞세워 글로벌 AI 경쟁에 나서겠다는 청사진을 내놨다. 프론티어급 AI를 목표로 개발 중인 'K-엑사원 3.0'의 추론·에이전트 역량을 끌어올리고 로봇 파운데이션 모델까지 연결해 공장 전체가 스스로 판단하고 움직이는 자율형 공장으로 기술 적용 범위를 넓힌다는 구상이다. 임 원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석해 "좋은 AI 모델을 만드는 것에 머물지 않고 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 데 집중하고 있다"며 "현장의 문제를 해결하려면 수많은 변수를 비롯해 단 1%의 특이 사항까지도 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요하기 때문"이라고 말했다. LG AI연구원은 지난 2020년 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별, 생산·자재 관리 최적화, 신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 현장 문제를 AI로 해결했다. 글로벌 주요 AI 학회에서 368편의 논문이 채택됐으며 국내외에서 1000건이 넘는 특허도 출원했다.이를 바탕으로 LG AI연구원은 범용 모델 경쟁보다 제조·금융·과학 등 산업별 전문성을 갖춘 AI 개발에 무게를 두고 있다. 또 현장 데이터와 전문 지식, 문제 해결 과정에서 축적한 노하우를 모델에 반영해 실제 업무 효율과 생산성, 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 이런 산업별 전문성을 파운데이션 모델로 확장하고, AI가 스스로 문제를 정의해 해결 방법을 계획한 뒤 직접 실행하는 에이전틱 AI로 기술 범위를 넓히고 있다.임 원장은 "저희가 만드는 제조의 미래는 문제가 생기기 전에 먼저 예측하는 것"이라며 "AI가 판단을 돕고 필요한 조치를 선제적으로 실행할 뿐 아니라 사후 대응에서 선제 조치로 전환하는 것이 LG AI연구원이 그리는 제조의 미래"라고 말했다. LG AI연구원은 이날 이 같은 전략을 구현할 기술도 공개했다. 대표 기술로는 정형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'와 비전 검사 파운데이션 모델 '엑사원 옴니 인스펙트'를 앞세웠다. 이 가운데 엑사원 태뷸러는 온도와 압력, 공정 조건, 품질 검사 등 제조 현장에 쌓이는 데이터를 분석해 변수 간 관계를 파악하고 불량 가능성과 최적 공정 조건을 예측하는 역할을 맡는다. 이를 위해 1억개 이상의 테이블 데이터를 학습해 데이터가 부족한 새로운 분야에서도 추가 학습 없이 예측할 수 있도록 설계했다. 이런 성능을 바탕으로 글로벌 정형 데이터 리더보드 '탭아레나'에서 분류와 다중 범주형 예측 부문 1위, 종합 성능 2위를 기록했다. 엑사원 옴니 인스펙트는 제품이나 공정이 바뀌더라도 별도 재학습 없이 이미지와 프롬프트만으로 검사에 적용할 수 있도록 개발됐다. 기존 비전 검사 기술은 신규 제품이나 공정이 추가될 때마다 데이터를 다시 확보하고 모델을 재학습해야 해 적용에 수주에서 수개월이 걸렸지만, 이를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 AI 에이전트가 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 자율적으로 수행해 검사 모델을 지속적으로 업데이트하도록 했다. LG AI연구원은 엑사원 옴니 인스펙트를 올해 안에 실제 검사 공정에 적용할 예정이다. 과학 분야에서는 AI가 후보 물질을 찾는 단계에서 실제 실험까지 수행하는 자율 연구 체계로 확장해나간다는 방침이다. '엑사원 디스커버리'가 축적된 과학 지식을 바탕으로 가능성이 높은 물질을 탐색·설계하고, 로봇팔과 자동화 장비가 실험을 수행한 뒤 결과를 다시 AI가 학습하는 방식이다. LG AI연구원은 이를 위해 24시간 스스로 실험하고 학습하는 'AI 자율 실험실'을 구축할 계획이다. 소재 개발 파운데이션 모델이 물질의 합성 결과를 예측하면 자동화 장비가 실험을 진행하고 AI가 다시 다음 실험을 설계하는 구조다. 실제 산업 적용 사례도 늘리고 있다. 특히 LG생활건강과는 42만 개가 넘는 후보 물질을 검토해 하루 만에 유망 물질을 찾아냈다. 또 미국 밴더빌트대 메디컬센터와는 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 분석해 맞춤 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 공동 개발하고 있다. 평균 4주 이상 걸리던 분석 과정을 하루 수준으로 줄이는 것이 목표다. 금융 분야에서는 예측 결과뿐 아니라 판단 근거까지 설명하는 AI에 초점을 맞췄다. 다수의 AI 에이전트가 데이터 분석부터 추론, 예측, 설명 생성까지 수행하는 '엑사원 BI'를 통해 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 기업을 매일 분석하고 향후 4주간의 주가 흐름을 예측하고 있다. 엑사원 BI는 현재 런던증권거래소그룹을 통해 글로벌 투자자에게 제공되고 있으며 코스콤과 협력해 국내 시장으로도 확대하고 있다. 이 기술에는 시간에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 미래를 예측하는 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'가 적용됐다. LG AI연구원은 산업별로 확보한 전문 AI 역량을 프론티어급 모델 개발에도 활용한다는 방침이다. 특히 현재 진행 중인 'K-엑사원' 프로젝트를 통해 복잡한 업무를 스스로 수행하는 에이전트 역량과 깊이 있는 추론 능력, 한국어와 전문 지식 이해 수준, 실행 효율을 함께 높이고 있다. K-엑사원은 LG AI연구원이 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여해 개발 중인 프론티어급 AI 모델이다. 이날 임 원장은 차기 모델인 'K-엑사원 3.0'의 개발 방향도 공개했다. 이 모델을 제조·금융·과학 등 산업 현장에서 복잡한 문제를 해결하는 전문가 AI로 발전시킨다는 구상이다. LG AI연구원은 이 같은 AI를 물리적 현장까지 확장하기 위해 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 현실 세계를 이해하고 상황을 판단해 스스로 행동하는 로봇 지능을 구현해 적은 데이터만으로도 새로운 공정과 업무에 빠르게 적응하도록 하는 것이 목표다. 향후에는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 연결해 스스로 운영 계획을 세우는 자율형 공장으로 확대할 계획이다. 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체를 하나의 AI 시스템처럼 운영하겠다는 구상이다. 임 원장은 산업 현장에서 축적한 AI 역량을 제조 자동화와 로봇 지능으로 연결해 적용 범위를 계속 넓히겠다는 방침도 밝혔다. AI가 사람의 판단을 보조하는 수준에서 벗어나 실제 현장의 운영까지 맡는 단계로 발전시키겠다는 목표다. 그는 "앞으로는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 이해하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 하나로 연결해 스스로 계획을 세우고 공장을 운영하게 될 것"이라며 "로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 미래를 향해 나아가고 있다"고 말했다.이어 "더 깊이 이해하고 스스로 판단하며 현실과 연결되는 지능을 통해 사람의 일을 더 가치 있게 하고 가능성을 더 크게 열며 삶을 더 풍요롭게 만드는 AI를 지향한다"며 "누구나 전문가가 될 수 있고 전문가는 새로운 지평을 열 수 있도록 AI의 가능성을 더 나은 삶을 위한 변화로 만들어 가겠다"고 강조했다.

2026.09.14 12:33장유미 기자

LG, 제조·금융·과학 난제 푸는 '전문가 AI' 공개…자율형 공장 앞당긴다

LG AI연구원이 제조와 금융·과학 분야 난제를 해결하는 '전문가 인공지능(AI)'을 공개했다. 범용 AI를 넘어 산업 현장 변화를 예측하고 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI로 사업 경쟁력을 높인다는 전략이다. LG AI연구원은 14일 오전 10시 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 제조·금융·과학 분야에 특화한 AI 기술과 적용 성과를 발표했다. 이날 제조 분야에서는 공정 조건과 품질 정보를 분석해 변화를 예측하는 '엑사원 태뷸러'와 제품 외관이 달라져도 재학습 없이 불량 여부를 판별하는 '엑사원 옴니 인스펙트'가 소개됐다. 이는 소량 현장 데이터만으로 생산 상태를 파악하고 공정 변화에 대응할 수 있도록 설계한 산업 특화 AI 파운데이션 모델이다. LG AI연구원은 데이터 표본 추출과 라벨링부터 모델 학습까지 스스로 수행하는 비전 검사 에이전트도 개발하고 있다고 밝혔다. 향후 로봇 파운데이션 모델과 결합해 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능처럼 움직이는 자율형 공장을 구현할 방침이다. 과학 분야에서는 새로운 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'가 공개됐다. 물질 예측과 설계부터 실제 실험까지 AI가 수행하는 자율 실험 체계를 구축하는 것이 목표다. LG AI연구원은 LG생활건강과 손잡고 42만개 후보 물질을 검토해 하루 만에 탈모 완화 효능 물질 '람시딜'을 발굴했다. 디앤디파마텍과는 차세대 경구용 펩타이드 신약을 개발하고 있으며 GS칼텍스와 AI 데이터센터용 액침 냉각유 소재 발굴 범위도 넓히고 있다. '엑사원 4.5'는 식품의약품안전처 신약 심사 AI에도 적용됐다. LG AI연구원은 이를 통해 향후 신약 허가 심사 기간을 단축하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다. 연구원은 금융 분야에서 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명을 수행하는 '엑사원 비즈니스 인텔리전스'를 발표했다. 시간에 따라 달라지는 정보를 이해하는 AI 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'를 기반으로 예측 결과의 근거까지 제시하는 것이 특징이다. LG AI연구원은 올해 초 엑사원 비즈니스 인텔리전스를 정식 출시한 뒤 런던증권거래소그룹과 글로벌 시장 진출을 추진하고 있다. 국내에서는 코스콤과 사업을 확대하고 있으며 국민연금공단을 비롯한 핵심 고객사도 확보했다고 밝혔다. 향후 적용 범위를 채권과 원자재 등 다양한 자산군으로 넓힐 계획이다. LG AI연구원은 2020년 12월 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별·생산 및 자재 관리 최적화·신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 난제를 해결한 소식도 공유했다. 같은 기간 글로벌 주요 AI 학회에서 논문 368편을 발표하고 국내외 특허 1080건을 출원했다고 발표했다. 연구원은 실제 환경에서 판단하고 행동하는 로봇의 두뇌 역할을 할 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 로봇 작동 과정에서 발생할 수 있는 사고를 사전에 차단하기 위한 독자적인 안전 알고리즘 연구를 함께 진행 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 미션"이라며 "우리는 지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔으며 이제 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.14 10:00김미정 기자

LG AI연구원, 국민연금과 환율 예측 AI 만든다

LG AI연구원과 국민연금공단이 인공지능(AI) 기술력과 투자 전문성을 결합해 기금운용 업무에 특화된 AI 서비스 구축에 나선다. LG AI연구원은 국민연금공단과 서울 마곡 LG AI연구원 본사에서 연금 기금운용의 전문성과 효율성을 높이는 AI를 공동 개발하기 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 11일 밝혔다. 양측은 첫 번째 협력 프로젝트로 'AI 기반 환율 분석 서비스'를 개발한다. LG AI연구원은 금융 AI 에이전트 '엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)'로 거시경제 지표와 뉴스, 리서치 자료 등 비정형 시장 정보와 국민연금공단 데이터를 활용해 연금 기금운용에 특화된 AI 기반 예측·분석 모델을 개발한다. 엑사원 BI는 이미 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤(KOSCOM), 키움증권 등의 서비스에 투입돼 매일 한국과 미국에 상장된 8000여 개 종목을 분석하고 종목별 예측 점수와 금융 전문가 수준의 분석 코멘터리를 제공 중이다. LG AI연구원은 캐나다 국민연금을 비롯한 다수의 글로벌 투자기관과 협력하고 연달아 계약을 체결한 바 있다. 국민연금공단은 연금 기금운용 부문에서 투자 리서치 및 의사결정 과정에 AI를 도입해 투자 판단 전문성과 효율성을 높이고 장기 투자 수익률을 제고한다. 우선 AI 기반 환율 분석 서비스 가능성을 검증하고 실제 기금운용 현장에서 AI 적용 가능 분야를 확장할 계획이다. 이화영 LG AI연구원 사업개발부문장은 "우리 금융 특화 AI 기술력은 이미 다수의 글로벌 투자자들에게 인정받았다"며 "공공부문 AI 활용을 선도하는 모범 사례를 만들겠다"고 말했다.

2026.09.11 17:00이나연 기자

[인터뷰] "해외 의존엔 한계"…LG CNS, '미토스급' 한국형 보안 AI 개발할 것

"미토스 같은 모델을 쓰면 되는데 왜 굳이 만드느냐는 반응도 있었습니다. 하지만 신형 AI 모델은 수출통제 사례가 반복되는 만큼 해외 의존엔 한계가 있습니다. 국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 다른 나라에만 의존할 수는 없습니다." 전은숙 LG CNS 보안사업담당은 10일 서울 마곡 LG CNS에서 진행한 인터뷰에서 지난 4월 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 LG AI연구원에 제안한 배경을 이같이 설명했다. LG CNS는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 추진하는 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델(이하 보안 특화 AI) 개발 사업에 네이버클라우드 컨소시엄으로 참가했다. 이 사업은 생성형 AI를 사이버보안에 특화해 악성코드 분석, 취약점 탐지, 위협정보 분석 등 공격·방어 업무에 활용할 수 있는 AI 모델을 개발하는 국책 사업이다. 전 담당은 "LG그룹은 이전부터 자체적인 보안 특화 AI 모델 개발을 준비해 왔다"며 "이번 사업을 통해 그룹 보안 수준을 높이고, 궁극적으로는 국가 사이버안보 강화에도 기여하고자 한다"고 강조했다. 언제 중단될 지 모르는 해외 AI, 보안 대체 불가 LG CNS는 2005년부터 보안관제센터를 운영하며 보안관제와 컨설팅, 아키텍처, 침해대응 등 보안 전 영역에서 경험을 축적해 왔다. 최근에는 생성형 AI를 활용한 보안 에이전트와 하네스 개발을 추진하며 AI와 보안 기술의 결합 가능성도 검토해 왔다. 이 같은 경험을 바탕으로 LG CNS는 지난 4월 LG AI연구원에 보안 특화 AI 모델 개발을 제안했다. LG AI연구원의 AI 모델 개발 역량과 LG CNS의 보안 데이터·운영 경험을 결합하면, 범용 모델을 보안 업무에 적용하는 수준을 넘어 국내 위협환경에 특화된 모델을 개발할 수 있다고 판단한 것이다. 전 담당은 보안 특화 AI 모델 개발을 추진한 배경으로 해외 모델에 대한 의존 위험을 꼽았다. 그는 "보안 모델 개발 당시에도 '미토스 같은 해외 모델을 사용하면 되는데 왜 굳이 만드느냐'는 반응이 있었다"며 "하지만 당시 미국 정부가 해외 서비스 이용을 일시적으로 제한하는 사례가 있었고, 국내에서 해외 서비스를 사용하는 과정에서도 정책 변화에 따라 접근이 제한될 수 있다는 우려가 있었다"고 말했다. 이어 "특히 보안은 상시 연결과 지속적인 운영이 중요한 분야인 만큼, 서비스 이용이 중단되거나 조건이 바뀌는 상황은 치명적일 수 있다고 판단했다"며 "국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 해외 기술에만 의존해서는 안 된다는 결론을 내렸다"고 설명했다. 한국형 보안 AI의 차별화 요소로는 북한발 공격을 비롯한 국내 위협환경에 특화된 데이터를 꼽았다. 국내 보안기업들은 북한 관련 공격 패턴과 침해사고 정보를 지속적으로 축적해 왔으며, 이 같은 데이터는 해외 모델이 확보하기 어려운 국내 고유의 보안 자산이라는 설명이다. 전 담당은 "국내에는 북한 관련 공격과 위협정보가 많이 축적돼 있다"며 "이 부분을 우리나라 보안 AI가 가질 수 있는 특장점으로 보고 최대한 활용할 계획"이라고 말했다. 이어 "한국산 위협정보(TI)를 해외 고객이 구독하는 이유 중 하나도 북한 관련 정보에 대한 수요가 있기 때문"이라며 "국내 위협 데이터를 바탕으로 개발한 보안 AI가 글로벌 시장에서도 차별화된 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. LG 계열사 역량 결집…내부 보안·고객 사업에 활용 이번 사업에는 LG CNS를 비롯해 LG AI연구원과 LG유플러스 등 LG 계열사가 함께 참여한다. LG CNS는 보안관제센터 운영 경험과 자체 데이터를 바탕으로 보안 데이터 정제와 모델 검증, 실증 및 사업화를 맡는다. AI 학습에 필요한 보안 데이터를 정제·라벨링·표준화·가공하고, 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 걸러 학습에 적합한 데이터셋으로 구축한다. 이후 해당 데이터셋을 활용해 LG AI연구원의 엑사원 기반 보안 AI 모델을 파인튜닝하고, 실제 보안 업무에 적용할 수 있는 수준인지 성능을 검증할 예정이다. LG AI연구원은 엑사원을 기반으로 공격 역량을 강화한 보안 AI 모델 개발을 담당한다. LG유플러스는 통신 네트워크 데이터를 제공하고, 실제 통신 환경을 활용한 실증 검증을 지원한다. 전 담당은 "LG 계열사가 컨소시엄에 함께 참여한 것은 보안·AI·데이터 분야의 역량을 결집해 보안 특화 AI의 개발과 사업화를 효율적으로 추진하기 위한 것"이라며 "각 계열사가 보유한 전문성을 활용할 수 있을 뿐 아니라, 그룹 내부 협력과 조율이 원활하다는 점도 강점"이라고 밝혔다. LG그룹은 이번 사업에서 개발한 보안 AI를 계열사 내부 보안 강화와 고객 대상 사업에 함께 활용할 계획이다. 우선 LG유플러스의 통신 네트워크 환경에서 모델의 탐지·분석 성능을 검증한 뒤, LG CNS가 강점을 가진 금융·공공 분야로 적용 범위를 확대하는 방안을 검토하고 있다. 장기적으로는 기존 관리형 보안서비스(MSSP)에 AI를 결합하거나, 고객 환경에 맞춘 AI 보안관제센터(AI-SOC)를 구축하는 방식으로 사업화할 예정이다. 다만 LG AI연구원과 LG CNS는 현재 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에도 참여하고 있어 두 사업을 동시에 추진하는 과정에서의 인력 운용은 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 전 담당은 "두 사업은 목적과 활용 분야가 다른 만큼 관련 인력을 사업별로 배치하고, 필요에 따라 AI 모델 개발자와 보안 전문가가 협업하는 방식으로 대응할 방침"이라며 "보안 데이터 정제와 모델 검증, 레드팀·블루팀 운영 등 핵심 기능은 전담 인력을 중심으로 수행하고, 일부 전문인력은 사업 일정과 단계에 따라 탄력적으로 투입할 계획"이라고 밝혔다. 미토스급 성능 갖춘 한국형 보안 AI 개발 목표 전 담당은 국가 기반시설과 보안기업이 보유한 대규모 실데이터를 정제·통합해 국내 위협환경에 특화된 보안 AI를 개발한다는 청사진을 제시했다. 사업의 최종 성능 목표는 해외에서 공개된 사이버보안 특화 AI 모델 '미토스'에 견줄 만한 수준이다. 정부와 컨소시엄은 이른바 'K-미토스' 개발을 목표로 원천 모델 개발을 완료한다는 계획이다. 미토스 자체를 구현하는 것이 아니라 국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 이에 상응하는 성능을 갖춘 한국형 보안 AI를 개발한다는 의미다. 공격 역량을 갖춘 AI의 오작동과 통제 이탈을 막기 위한 안전장치도 함께 구축한다. 샌드박스 환경과 최소 권한 원칙을 적용하고, 위험도가 높은 행위는 사람의 승인 없이는 다음 단계로 진행되지 않도록 통제할 예정이다. 에이전트의 행위와 이상징후를 모니터링하는 체계도 마련하고 공격 시뮬레이션은 외부와 분리된 폐쇄 환경에서 진행한다. 초대형 모델을 폐쇄망이나 온프레미스 환경에서 운용하기 어려운 현실을 고려해 국산 클라우드 기반 서비스와 모델 경량화도 병행 검토한다. 이를 통해 공공·금융·의료 등 외산 클라우드 활용이 어려운 분야와 완전 폐쇄망 환경에 대한 대응력을 높인다는 구상이다. 또한 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원 등 국가 기반시설 관련 기관과 참여 보안기업이 보유한 약 830TB 규모의 실데이터를 활용해 국내 위협환경에 특화된 데이터셋을 구축한다. 데이터는 기관과 기업별 특성에 따라 유형을 분류한 뒤 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 제거·비식별화하고, 학습과 검증에 적합한 형태로 가공할 예정이다. 전 담당은 "방대한 데이터를 분석하고 AI 학습에 맞게 정제하는 데 시간이 걸릴 수는 있지만, 데이터가 모두 제각각인 것은 아니다"라며 "일정한 유형의 데이터 덩어리로 구성돼 있는 만큼 유형별 정제 루틴을 만들어 적용하면 사업 기간 내 활용이 가능할 것"이라고 말했다. 이어 "현재 개발 과정에서는 GLM 5.3을 실무적인 비교 기준으로 삼고 있지만 최종적으로 지향하는 수준은 미토스급 보안 AI"라며 "국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 확보하는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.09.10 12:21남혁우 기자

[종합] 네이버, '보안 AI' 품었다…GPU·데이터·실증 역량 앞세워

정부의 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 네이버클라우드가 선정됐다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 830TB 규모 보안 데이터에 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스 등 32개 참여기관의 보안·AI 역량을 더한 개발 체계가 기술력과 실현 가능성 평가에서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 선정됐다. 전날 진행된 발표평가에서 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄이 경쟁한 결과다. 평가는 기술력과 개발 경험, 개발 전략·기술과 목표의 우수성·실현 가능성, 시장성과 파급효과 등을 중심으로 진행됐다. 과기정통부는 네이버클라우드 컨소시엄이 대규모 산학연 협력체계를 구축하고 복수의 AI 에이전트와 하네스를 활용한 개발 전략을 제시한 점을 높게 평가했다. GPU·830TB 데이터·에이전트 총동원…네이버, '개발 실현 가능성'서 우위 네이버클라우드 컨소시엄은 AI 모델 개발에 필요한 인프라와 데이터, 보안 실증 역량을 두루 확보했다는 점에서도 경쟁력을 인정받았다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 다수의 보안기업, 금융보안원·한국과학기술정보연구원, 주요 대학·연구기관이 참여하면서 모델 개발부터 데이터 확보, 기술 검증까지 이어지는 수행 능력을 갖췄다는 평가다. 사업 시작 전부터 사전학습을 진행할 수 있는 환경을 마련한 점도 개발 실현 가능성을 높인 것으로 평가된다. 네이버클라우드는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU 256장과 별도로 자체 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측 H200 256장도 활용할 계획이다. 정부 지원에만 의존하지 않고 초기 학습을 앞당겨 모델 고도화와 검증에 투입할 시간을 확보한 셈이다. 대규모 학습 환경을 뒷받침할 데이터 확보도 강점으로 꼽힌다. 네이버클라우드 컨소시엄은 약 830TB 규모의 보안 데이터를 확보했으며 한전KDN과 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원 등이 보유한 실제 공격·침해사고·관제 로그 등을 학습에 활용할 계획이다. 또 확보한 데이터는 위협정보 수집과 자동 라벨링, 표준화·검증을 거쳐 취약점 분석과 공격 재현, 합성·증강 데이터 등으로 가공된다. 금융·전력·국방 등 7개 분야 실증…에이전트·하네스로 현장 적용 확대 네이버클라우드는 복수의 AI 에이전트와 하네스를 결합한 개발 전략도 평가에서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 하네스는 AI 모델과 외부 보안 도구를 연결하고 여러 에이전트의 역할과 실행 과정, 결과 검증을 관리하는 체계다. AI가 위협을 설명하는 수준을 넘어 보안관제와 취약점 분석, 대응 업무까지 수행하도록 하는 데 활용된다. SK텔레콤도 업스테이지와 보안기업들을 묶어 멀티모델과 에이전틱 보안 서비스 실증을 내세웠지만 이번에 고배를 마셨다. 네이버클라우드는 대규모 학습 기반에 에이전트와 하네스를 결합하고 실제 산업 현장에서 검증하는 구조까지 제시하며 경쟁력을 인정받은 것으로 보인다. 실증 범위가 넓다는 점도 강점으로 평가된다. 네이버클라우드 컨소시엄은 금융과 전력, 과학기술, 통신, 반도체, 방위산업, 항공우주 등 7개 분야에서 개발 모델을 검증할 계획이다. 또 네이버클라우드의 폐쇄망 AI 구축·운영 경험과 LG CNS의 공공·금융·제조 분야 보안·AX 경험을 바탕으로 산업별 환경에 맞춘 실증을 진행할 예정이다. 과기정통부는 이달 중 네이버클라우드 컨소시엄과 협약을 체결하고 실무협의체를 구성할 예정이다. 사업 기간은 10개월로, 정부는 우선 5개월간 B200 GPU 256장을 지원한 뒤 중간평가를 거쳐 잔여 5개월 지원 여부를 결정한다. 이 같은 상황에서 네이버클라우드가 사업자 선정 전부터 사전학습에 착수해 모델 고도화와 실증에 필요한 시간을 확보한 점은 향후 개발 과정에서도 강점으로 작용할 것으로 보인다. 다만 대규모 GPU와 보안 데이터를 활용해 취약점 탐지와 공격 분석, 침해사고 대응 등에서 범용 AI와 차별화된 성능을 확보하는 것은 과제다. 여기에 실제 보안 업무에 투입되는 AI 에이전트의 안전성을 얼마나 확보할 수 있을지도 관건이다. 보안관제 시스템과 방화벽, 취약점 진단 도구 등에 연결되는 만큼 권한 관리와 실행 통제, 결과 검증 체계를 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 현장 적용 과정에서 중요해질 것으로 보여서다. 업계 관계자는 "사이버보안 특화 AI는 모델 크기나 GPU 규모보다 실제 공격 데이터를 얼마나 정교하게 학습시키고 보안 업무에 안정적으로 적용할 수 있느냐가 중요하다"며 "AI 에이전트가 다양한 보안 도구를 활용하면서도 오작동을 통제할 수 있는 체계를 갖추는 것이 향후 성과를 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.09.03 10:51장유미 기자

이의 제기에 공개된 독파모 점수…참여 업체들 "이젠 모티프가 답할 차례"

정부 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 거듭 이의를 제기하자 참여 업체들이 비판에 나섰다. 정작 자사 모델을 둘러싼 의혹엔 답하지 않으면서 정부 평가만 문제 삼는다는 지적이다. 27일 AI 업계에 따르면 독파모 사업에 참여한 업체들 사이에서는 모티프테크놀로지스의 잇단 문제 제기에 "결과에 아쉬움은 이해하지만 방식에는 동의하기 어렵다"는 반응이 많은 것으로 나타났다. 앞서 모티프테크놀로지스는 자사 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 평가지표 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII)에서 참여 모델 중 1위를 기록하고도 종합 최하위로 탈락하자 이의를 제기했다. 정부가 이례적으로 전체 세부 점수를 공개하자 이번에는 전문가 평가 채점 기준과 평가위원 구성을 다시 문제 삼았다. 공개된 세부 점수를 보면 모티프 3는 AAII에서만 11.9점으로 1위였고 나머지는 모두 최하위였다. 한국어와 안전성을 반영한 NIA 벤치마크가 12.7점, 전문가 평가 27.1점, 사용자 평가 14.1점으로 모두 꼴찌였다. 종합 점수는 65.8점으로 ▲SK텔레콤(70.6점) ▲업스테이지(69.9점) ▲LG AI연구원(69.0점)에 뒤처졌다. AI 업계가 대표적으로 지적한 대목은 문제 제기의 초점이 계속 바뀐다는 점이다. A사 관계자는 "세부 점수를 공개하라고 해서 정부가 전체 점수를 공개했더니 이번에는 전문가 평가와 평가위원을 문제 삼는다"고 말했다. C사 관계자도 "붙었으면 아무 말 없었을 텐데 떨어지니 따질 대상을 계속 바꾼다"며 "판정에 불만이 있다고 심판 자질부터 문제 삼는 격"이라고 꼬집었다. 정작 모티프테크놀로지스 스스로는 검증에 침묵한다는 비판도 나왔다. 이 회사는 최근 이른바 '벤치맥싱' 논란에 휩싸였다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. C사 관계자는 "특정 벤치마크만 겨냥해 점수를 끌어올리는 것은 얼마든지 가능하다"며 "AAII 1위가 곧 최강이라는 뜻은 아니다"라고 선을 그었다. 이어 "떳떳하다면 애프터쿼리와 협업하기 전과 후로 점수가 어떻게 달라졌는지 공개하면 될 일"이라고 강조했다. A사 관계자도 "정부에는 투명성을 요구하면서 자사 의혹은 공격으로만 규정한다"며 "같은 잣대를 스스로에게도 적용해야 한다"고 지적했다. 이에 대해 모티프테크놀로지스 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다. 모티프테크놀로지스가 요구한 평가위원 공개는 비현실적이라는 반론도 있다. C사 관계자는 "심사위원을 공개하면 그 사람은 다음부터 평가에 참여할 수 없다"며 "국내 전문가 풀이 좁아 해외 교수까지 거론됐던 상황"이라고 전했다. 평가 기준도 4개 팀이 함께 모여 여러 번 논의 끝에 정한 만큼 모티프테크놀로지스가 몰랐을 리 없다는 설명이다. 다만 전문가 평가 방식은 손볼 여지가 있다는 데 일부가 공감했다. B사 관계자는 세부 점수 공개는 긍정적으로 보면서도 "전문가 평가는 종합 점수로만 나왔을 뿐 평가위원을 어떻게 뽑고 무엇을 기준으로 채점했는지 알 수 없다"고 말했다. 이 관계자는 벤치마크 비중을 줄이자는 일각의 주장에는 신중한 입장을 보였다. 그는 "다른 평가 방식을 찾는 것은 가능하지만 단순히 벤치마크 비중만 줄이면 전문가나 사용자 평가 비중이 그만큼 높아진다"며 "지금도 불명확한 전문가 평가를 보완 없이 키우면 문제가 더 커질 수 있다"고 말했다. 모티프테크놀로지스가 이번 일로 얻을 실익이 없다는 반응도 이어졌다. A사 관계자는 "이미 3차에 참여하지 않겠다고 한 상황에서 정부와 충돌해 얻을 것이 무엇인지 모르겠다"고 토로했다. C사 관계자는 "정부에 답을 요구하기 전에 자사 모델을 둘러싼 의혹부터 스스로 풀어야 할 때"라고 강조했다.

2026.08.27 22:29장유미 기자

베일 벗은 독파모 AI 평가 점수...전문가·국민 평가가 승패 갈랐다

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가의 상세 점수를 발표하면서, 모티프테크놀로지스가 최종 선정되지 못한 이유가 명확해졌다. 과학기술정보통신부는 27일 2차 단계평가 종합점수를 공개했다. SK텔레콤이 70.6점으로 1위를 차지했으며, 업스테이지 69.9점, LG AI연구원 69.0점으로 뒤를 이었다. 모티프테크놀로지스는 65.8점으로 4위를 기록했다. 모티프는 글로벌 벤치마크 평가에서는 가장 높은 점수를 받았지만 전문가와 사용자 평가에서 상대적으로 낮은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 모티프의 벤치마크 평가는 24.6점으로 4개 팀 중 가장 높았지만 전문가 평가는 27.1점과 사용자 평가는 14.1점으로 모두 최하위였다. 특히 글로벌 AI 성능을 측정하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII)' 평가에서 모티프는 11.9점으로 1위를 기록했다. 업스테이지가 9.4점으로 뒤를 이었으며 SK텔레콤은 8.8점과 LG AI연구원은 7.8점을 받았다. 한국어와 안전성 등 국내 활용 환경을 반영한 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 13.4점으로 가장 높은 점수를 받았다. 업스테이지는 13.3점과 LG AI연구원은 12.8점이었으며 모티프는 12.7점을 기록했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 29.5점으로 1위에 올랐다. SK텔레콤은 29.3점과 업스테이지는 29.1점을 기록했으며 모티프는 27.1점으로 가장 낮았다. 평가는 개발 전략과 기술 10점, 개발 성과와 계획 10점, 파급효과와 기여계획 15점으로 구성됐다. 실제 이용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 강점을 보였다. AI 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점으로 1위였으며 LG AI연구원 11.3점과 업스테이지 10.8점, 모티프 8.4점 순이었다. 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점으로 가장 높은 점수를 받았다. SK텔레콤은 7.5점과 업스테이지는 7.3점을 기록했으며 모티프는 5.7점에 그쳤다. 일반 국민 평가는 성별과 연령별 비율을 반영해 무작위로 선정된 200명 가운데 실제 참여한 185명을 대상으로 진행됐다. 정부는 이번 추가 공개가 모티프 요청에서 시작됐다고 설명했다. 이날 모티프는 입장문을 통해 세부 평가 결과 공개를 요청했으며, 다른 정예팀들도 이에 동의했다. 정부는 그동안 기업의 직·간접적 피해 가능성과 평가 과정 공정성·투명성을 함께 고려해 공개 범위를 신중하게 결정해왔다. 과기정통부는 "이번 결과 공개 이후에도 우리 기업들이 단순한 점수나 순위로 평가받기 보다 보유한 저력과 역량을 바탕으로 국내외 AI생태계에 폭넓게 기여해야 한다"며 "우리 AI생태계가 새롭고 경쟁력 있는 AI기업들이 끊임없이 도전하는 역동적인 생태계로 발전해 나가기를 기대한다"고 밝혔다. 임정환 모티프 대표는 AAII 평가에서는 1위를 기록했지만 국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서 최하위로 낮은 점수를 받은 데 대해서는 회사 모델 개발 전략에 따른 결과라고 선을 그었다. 모티프는 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 우선 확보하는 방향으로 개발하면서 한국어 데이터 확보와 성능 개선에는 상대적으로 역량을 덜 투입했다고 밝혔다. 그는 "우리가 한국어 성능까지 잡을 여력은 없었다"며 "한국어 데이터가 타사에 비해 많이 부족한 것도 사실"이라고 밝혔다. 이어 "궁극적으로 AI는 글로벌 경쟁을 해야 한다고 판단하고 있어서 한국어 성능을 완벽하게 잡고 갈 수는 없겠다는 내부 판단을 하고 진행한 것이고 거기에 맞는 숫자가 나온 것"이라고 말했다. 임 대표는 NIA 평가 결과 자체에 대해서도 별도 문제를 제기할 계획은 없다는 입장이다. 그는 "이건 시험 보듯 그냥 채점한 것이라 검수할 필요조차 없는 부분이고 특별히 다른 할 말은 없다"고 밝혔다.

2026.08.27 20:06김동원 기자

'독파모' 학습데이터 29종 푼다…1.56조 토큰 'AI허브' 개방

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 과정에서 확보한 학습용 데이터를 민간에 개방했다. 국내 기업과 연구자가 대형 AI 모델과 멀티모달·안전성 기술을 개발할 수 있는 기반을 넓히기 위한 전략이다. 과학기술정보통신부는 독파모 5개 정예팀이 1차 단계평가 과정에서 확보한 데이터 29종을 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI허브에 공개했다고 27일 밝혔다. 개방 규모는 약 3544만건으로 토큰으로 환산하면 약 1조 5600억개다. 이번 데이터는 정예팀들이 각자 AI 모델 개발 전략에 맞춰 2025년 데이터 구축·가공 예산 150억원으로 확보했다. 대규모 사전학습 데이터부터 영상·음성 기반 멀티모달 데이터와 AI 안전성 확보를 위한 레드티밍 데이터까지 포함됐다. 전체 데이터는 이론적으로 약 700~800억개 매개변수 수준의 대형 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 규모다. 독자 AI 모델 개발에 참여한 정예팀들의 학습 전략과 데이터 구축 경험도 담겼다. 네이버클라우드는 공개 영상 234만건과 방송 영상 52만건을 비롯해 영상 클립을 기반으로 만든 텍스트 1550만건과 음성 질의응답 1200만건을 구축했다. 장면을 문장 단위로 설명한 캡션 등이 포함돼 AI의 영상 이해 능력과 이미지 생성 모델 학습에 활용할 수 있다. 업스테이지는 1조 토큰 규모의 사전학습 데이터와 50만건의 사후학습 데이터를 공개했다. 사전학습 데이터는 대형 AI 모델을 처음부터 학습하는 데 쓸 수 있으며 사후학습 데이터는 추론과 판단·실행 능력을 갖춘 AI 에이전트 개발에 활용할 수 있다. SK텔레콤은 수학·과학·법률 분야의 고난도 다단계 추론 데이터와 음성·이미지 기반 사후학습 데이터를 구축했다. 국내 법령과 한국 사회의 보편적 가치관을 반영한 한국형 레드티밍 데이터 약 1만건도 포함했다. NC AI는 제조 분야 기술문서와 민원 상담 음성 등 산업 현장에서 확보한 실제 데이터 기반으로 7종의 학습 데이터를 마련했다. 긴 문맥 이해와 단계별 추론·멀티턴 대화·질의응답·멀티모달 학습 등에 활용할 수 있다. LG AI연구원은 국내 50개 실제 가정환경에서 50종 넘는 가사 활동을 촬영해 한국 가정환경에 특화된 피지컬 AI 멀티모달 데이터를 구축했다. 17만개 이상의 영상 클립에 객체와 분할·자세·맥락 정보를 다층으로 표시해 비전 언어 모델 학습과 상용 서비스 개발 등에 이용할 수 있도록 했다. NIA와 한국정보통신기술협회(TTA)는 정예팀들로부터 데이터를 제공받아 품질과 개인정보·유해성을 검증했다. 라이선스 제약이 있는 데이터는 개방 대상에서 제외했다. 사업 참여 조건에 따라 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터 가운데 50% 이상을 공개해야 한다. 네이버클라우드와 업스테이지·SK텔레콤·NC AI는 검증을 마친 데이터를 모두 개방하고 LG AI연구원은 의무 개방량을 충족하도록 세부 데이터셋을 통계적으로 선별해 공개했다. 국내 기업과 연구자·학생 등 대한민국 국민은 누구나 AI허브 '독자AI모델 데이터' 항목에서 데이터를 무료로 내려받아 활용할 수 있다. 일부 데이터는 보안이 보장된 온라인 AI 모델 개발 공간인 '안심존' 이용을 별도로 신청해야 한다. 과기정통부는 독파모 고도화 지원을 이어갈 방침이다. 향후 2차 단계평가 과정에서 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터도 품질검증을 거쳐 추가로 개방할 예정이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "독파모 프로젝트는 단순히 AI모델 개발을 넘어 개발과정에서 축적된 경험과 노하우를 통해 AI생태계 전반의 질적 성장에 기여한다는 점에서 큰 의미"라면서 "오늘 개방된 데이터는 정예팀의 AI학습 전략이 담긴 귀중한 자산인 만큼 AI생태계의 성장과 자생력 강화를 이끄는 밑거름이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 14:00김미정 기자

독파모, 3차 심사부터 일반 기업도 사용한다

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에서 개발 중인 AI 모델이 3차 심사부터는 일반 사용자와 기업도 체감할 수 있는 방향으로 확대될 전망이다. 그간 촉박한 개발 일정과 인프라 부담 등으로 외부 공개가 제한돼 왔지만, 3차부터는 사용성과 현장 적용성이 본격적으로 평가되면서 실제 서비스 형태의 공개·연동 가능성도 커지고 있기 때문이다. 24일 업계에 따르면 독파모 2차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지는 3차 심사를 준비하고 있다. 마지막 심사를 앞두고 모델 성능뿐 아니라 일반 사용자와 산업 현장에서 실제로 써볼 수 있는 환경을 얼마나 마련하느냐도 주요 평가 요소인 만큼 각 참가사도 사용성 확대에 집중하는 모양새다. LG AI연구원은 아직 구체적인 공개 방식은 확정하지 않았지만, 사용성 강화 방향에 맞춘 후속 계획을 논의 중이라는 입장이다. LG AI연구원 측은 "아직 구체적인 3차 공개 방식은 확정되지 않았지만 사용성 강화 방향에 맞춰 내부적으로 후속 계획을 논의하고 있다"며 "다만 대규모 모델은 상용 서비스 형태까지 연결하려면 리소스와 인력 부담이 큰 만큼 준비에 시간이 필요하다"고 밝혔다. 업스테이지 측은 "사용자 활용이 중요해지고 있다고 보고 있다"며 "업스테이지는 계속 모델 공급을 맡고, 법률·교육·의료 등 산업별 특화 서비스는 컨소시엄 파트너사가 만드는 구조가 될 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자는 "독파모는 AI 모델을 만드는 프로젝트로 서빙 인프라까지 갖춘 프로젝트는 아니었던 만큼 그동안 개발에만 집중해왔다"며 "현재 국방부 등 정부부처를 대상으로 서비스를 제공하고 있어 3차에서는 이를 더 고도화해 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 독파모는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 프로젝트로 해외 모델에 의존하지 않는 국산 소버린 AI를 육성하고 글로벌 프런티어 모델과 경쟁할 수 있는 국가대표 AI를 선발하기 위한 사업이다. 평가 방식도 단계별로 이뤄지고 있다. 참여 기업들은 일정 기간 동안 모델 개발과 고도화를 진행한 뒤 성능 평가와 전문가 심사, 국민 체감 평가 등을 거쳐 다음 단계 진출 여부를 가려왔다. 초기 단계에서는 한국어 성능과 추론·지식 능력 등 모델 자체 경쟁력 검증에 초점이 맞춰졌다면 후반으로 갈수록 실제 활용성과 서비스 연계 가능성까지 함께 따져보는 구조로 옮겨가고 있다. 이 과정에서 아쉬움도 있었다. 참가 기업별로 모델 공개 방식이 달라 일반 개발자나 기업이 직접 체감하기 쉽지 않았다. 일부는 오픈 웨이트나 라이선스 형태로만 공개됐고 일부는 특정 사업이나 협력 구조 안에서만 제한적으로 접근할 수 있었다. 특히 대형 AI 모델은 가중치를 내려받더라도 실제로 구동하려면 추가 인프라와 운영 인력이 요구됐다. 이로 인해 일반 사용자나 수요 기업 입장에서는 국민 체험 평가 외에 각 모델을 지속적으로 비교·검증해볼 기회가 제한적이었다는 반응도 나왔다. 업계에서는 1·2차 심사 기간 자체가 짧았다는 점을 주요 제약으로 꼽는다. 짧은 개발 기간 안에 모델 학습과 튜닝, 평가 대응까지 병행해야 하는 만큼 외부 공개용 서비스나 API 환경을 별도로 구축할 여력이 크지 않았다는 설명이다. 한 AI 기업 대표는 "1단계와 2단계가 각각 6개월 단위로 진행돼 기업들이 모델 완성도와 평가 대응에 우선 집중할 수밖에 없었을 것"이라며 "대형 모델을 일반 테스트용이나 서비스형 환경으로 별도 구성하려면 추가 작업이 필요한데 초기 단계에선 그런 여유가 부족했을 수 있다"고 말했다. 이어 "다만 3차에서도 이런 체감 환경이 충분히 갖춰지지 않으면 평가의 설득력이 떨어질 수 있다"며 "마지막 심사에서 일반 사용자와 기업이 직접 써볼 수 있는 서비스가 늘어나면 독파모 사업도 기술 검증을 넘어 시장 확산 단계로 넘어가게 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.24 15:01남혁우 기자

정부, 독파모 2차 평가 세부 점수 공개…"투명성 논란 해소"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 평가 항목별 1위 기업과 점수를 추가 공개했다. 과학기술정보통신부는 이번 2차 평가에서 모티프테크놀로지스와 SK텔레콤, LG AI연구원이 각 평가 항목에서 최고점을 기록했다. 과기정통부는 지난 18일 항목별 평균과 1위·4위 팀 점수 차만 발표했으나 이틀 만에 기업명과 점수를 공개했다. 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스가 배점 25점 가운데 11.9점을 받아 1위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 해당 항목에서 가장 높은 점수를 기록했지만 종합 평가에서는 탈락했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 15점 만점에 13.4점으로 선두를 차지했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 배점 35점 가운데 29.5점을 받아 가장 높은 점수를 얻었다. 전문가 평가위원회는 산업계 3명과 학계 5명 연구계 2명 등 외부 전문가 10명으로 구성됐다. 평가위원들은 약 5일 동안 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 사용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 각각 전문 사용자와 일반 국민 부문에서 1위를 기록했다. 배점 15점의 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점을 받았으며 배점 10점의 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점을 얻었다. 일반 국민 평가단에는 200명이 선정됐으며 이 가운데 185명이 실제 평가에 참여했다. 이번 2차 평가 대상은 업스테이지와 SK텔레콤 LG AI연구원 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이었다. 과기정통부는 "투명성 논란이 제기되는 것이 AI 생태계 발전에 도움이 되지 않는다고 판단해 1차 평가와 동일한 수준에서 1위 기업과 점수를 공개하기로 했다"고 밝혔다.

2026.08.20 17:27김미정 기자

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