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독파모 4개 팀 모두 해냈다…美 에포크AI '주목할 모델' 선정

정부가 추진하는 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 4개 정예팀이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 인정받았다. 과학기술정보통신부는 4개 정예팀인 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프의 올 상반기 독자 AI 파운데이션 모델이 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI '주목할 만한 모델'에 등재됐다고 11일 밝혔다. 올해 현재까지 에포크AI의 주목할 만한 모델을 배출한 국가는 미국과 중국 한국 등 3개국이다. 과기정통부는 이번 등재가 한국이 세계적 수준의 AI 경쟁력을 확보하고 있음을 보여주는 성과라고 평했다. 에포크AI의 주목할 만한 모델은 국가별 AI 기술 경쟁력을 살펴보는 주요 지표로 활용된다. 미국 스탠퍼드대 사람 중심 AI 연구소가 매년 발간하는 'AI 인덱스' 보고서에도 관련 수치가 포함된다. 스탠퍼드대의 'AI 인덱스 2026'에 따르면 지난해 국가별 주목할 만한 모델 수는 미국이 59개로 가장 많았다. 중국은 35개였으며 한국은 8개를 기록했다. 4개 정예팀은 글로벌 빅테크보다 상대적으로 제한된 자원과 여건에서 올해 상반기 독자 AI 파운데이션 모델의 성능을 끌어올렸다는 평을 받고 있다. 개발한 모델을 오픈소스로 공개해 국내 AI 경쟁력과 개방형 생태계 조성 역량도 입증했다는 것이 과기정통부 설명이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "대한민국 기술로 만든 독자 AI 모델이 글로벌 수준 기술력을 입증하며 저력을 보여주고 있다"며 "이제는 더 큰 무대에서 주요 선도국과 어깨를 나란히 하며 경쟁해야 하는 만큼 국민이 체감할 수 있는 성과를 이어 나갈 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 15:22김미정 기자

LG CNS, 3370억 규모 새마을금고 계정계 최신화 우선협상자 선정

LG CNS가 새마을금고중앙회에서 추진하는 3370억원 규모 MG새마을금고 계정계 최신화 구축 사업의 우선협상대상자로 선정됐다. LG CNS는 지난 10일 전자공시시스템(DART)을 통해 해당 계약이 현재 협의 중이며 계약금액은 본계약 체결 시 확정될 예정이라고 밝혔다. 이번 사업은 계약예정액이 2025년 말 연결 재무제표 기준 최근 매출액의 2.5% 이상에 해당해 공시 의무 대상이 됐다. 새마을금고중앙회와 LG CNS는 약 15일간 우선협상을 진행하게 된다. 협상이 원만하게 성립될 경우 협상 성립일로부터 약 10일 이내 본계약이 체결될 전망이다. 새마을금고 측은 늦어도 9월 초까지 계약을 마무리한다는 방침이다. 계약금액도 본계약 체결 시 확정될 예정이다. 이번 사업은 새마을금고 계정계 전반을 최신화하는 대형 프로젝트다. 사업 범위는 공통 부문, 계정계 부문, 통합단말, 대내외 인터페이스, 데이터 관리 환경 고도화, IT 운영·관리 환경 고도화 등으로 구성된다. 공통 부문은 사용자 경험(UX)을 고려한 시스템 설계와 구축에 초점이 맞춰져 있다. 업무 특성과 환경을 반영한 설계를 통해 직관적인 UI/UX 기반의 서비스 환경을 구현하는 것이 핵심이다. 계정계 부문에서는 코어뱅킹 재구축이 핵심 과제로 꼽힌다. 코어뱅킹 시스템의 자바 전환, 대면·비대면 서비스 분리, 뱅킹 업무 재구축 등을 통해 업무 효율성을 높인다는 계획이다. 이와 함께 거래내역 조회 전용 DB 구축, 코어단위 시스템 분리 재구축, 코어일반 시스템 분리 재구축, 여수신 상품팩토리 재구축, 카드 상품팩토리 구축, 공제 상품팩토리 구축 등도 포함된다. 통합단말 부문은 HTML5 기반 통합단말 화면 전환이 골자다. OSMU가 가능한 HTML5 기반 통합 개발툴을 도입해 전자서식(디지털창구)과 태블릿브랜치(ODS)를 구축하고, 디자인관리시스템과 통합단말 화면 디자인 기능, 의사소통 기능, 타 시스템 연계 등을 구현할 예정이다. 대내외 인터페이스 부문에서는 대외(FEP)·대내(EAI)·채널(MCI) 재구축과 전문통합관리시스템(EIMS) 구축, ETL 대응 개발 등이 추진된다. 데이터 관리 환경 고도화 부문에서는 대량 데이터 이관 환경 구축, 시계열 및 만료 데이터 이관 지원, 메타데이터 시스템 재구축, 데이터 품질관리(DQ) 시스템 구축, SQL 성능 최적화 솔루션 구축 등이 포함됐다. IT 운영·관리 환경 고도화 부문에서는 통합로그 기반 모니터링 환경 구축, E2E 모니터링 시스템 고도화, 변경관리 강화방안 수립, 형상관리도구 고도화, 영향도 분석 환경 구축, 테스트 환경 및 체계 고도화, 계정계 배치관리 시스템 재구축 등이 추진될 예정이다. AI 관련해서는 별도 AI 인프라를 이번 사업에서 직접 도입하지는 않는다. 대신 별도 사업에서 도입하는 AI 인프라를 활용해 과제를 수행해야 한다는 방침이다. 이번 사업에는 AI 코드 어시스턴트 적용, 통합단말 개발 편의성 향상을 위한 AI 변환 기능 적용, AI-OCR 기능을 활용한 업무 자동화 체계 구현 등이 반영된다. 다만 업계에서는 사업 규모와 범위가 큰 만큼 기술 및 가격 협상을 단기간 내 마무리하는 것이 쉽지 않을 수 있다는 관측도 내놓고 있다. 특히 투입인력 적정성 검증과 변경관리 체계의 철저한 운영이 주요 변수로 꼽힌다. LG CNS 측은 "새마을금고중앙회와 기술·가격 협상을 거쳐 세부 구축 범위와 계약 조건을 확정한 후 28개월 간 해당 프로젝트를 수행할 예정"이라고 밝혔다.

2026.08.11 10:30남혁우 기자

[현장] 공공 AX 확산, 관건은 '제도'…AI 특성 맞는 발주·계약 체계 갖춰야

공공부문 인공지능(AI) 도입을 국가 AI 대전환의 핵심 축으로 삼기 위한 논의가 국회에서 이어졌다. 이날 토론회에서는 공공 AI 확산의 필요성을 넘어 실제 공공사업을 움직이는 발주·계약 체계와 정책 집행 구조를 어떻게 바꿀지가 핵심 쟁점으로 다뤄졌다. 이주희 더불어민주당 의원은 10일 서울 여의도 국회의원회관 제8간담회의실에서 '공공AI도입을 통한 국가 AI대전환 촉진 2차 국회 토론회'를 개최했다. 공공 AX, 보여주기식 아닌 실행 방안 논의해야 이주희 의원은 개회사에서 이번 토론회가 공공 AI 전환(AX)의 필요성을 넘어 실행 방안을 본격적으로 논의하는 자리라고 강조했다. 이 의원은 "보여주기식 사업과 정책에 그치지 않도록 토론회에서 나온 제안을 구체적인 입법과 정책 성과로 이어가겠다"고 말했다. 신장호 한국IT서비스산업협회장은 공공 AI 확산의 최대 관건으로 제도 정비를 지목했다. 그는 "1차 토론회에서 공공 AI 도입 필요성과 AI 네이티브 정부 전환 방향을 논의했다면 이번에는 공공 AI를 현실에서 구현하기 위한 발주 제도와 계약 체계, 혁신 실행이 가능한 정책 방안을 함께 모색해야 할 단계"라고 말했다. 이어 "AI 시대에는 국민이 원하는 서비스를 얼마나 빠르고 유연하게 제공하느냐가 국가 경쟁력으로 이어진다"며 "기술 혁신뿐 아니라 AI 서비스 특성을 반영한 발주와 계약 제도도 함께 바뀌어야 한다"고 강조했다. 공공 AI 확산, 기존 발주 체계로는 한계 주제발표를 맡은 김우제 서울과학기술대 교수는 공공 AI 확산의 성패가 기존 정보화 사업 중심 발주 체계를 얼마나 빨리 AI에 맞게 바꾸느냐에 달려 있다고 진단했다. 그는 "AI 기술 변화 속도가 매우 빠르고, 공공 업무에 적용되는 AI는 일반 소프트웨어(SW)와 달리 품질과 불확실성 관리가 사업 성패를 좌우하는 만큼 지금의 조달·계약 방식으로는 대응에 한계가 있다"며 "정해진 기능을 구현하는 기존 사업 구조를 넘어 실제 현장에서 활용 가능한 수준의 성능을 확보하는 것이 중요하다"고 강조했다. 김 교수는 이를 극복하기 위한 방안으로 본사업에 앞선 개념검증(POC) 제도화와 품질 목표의 사전 구체화를 제안했다. 그는 "AI 솔루션은 요구사항대로 개발하더라도 기대 성능이 나오지 않으면 활용이 어렵다"며 "정확도를 끌어올리는 데 드는 비용도 급격히 커질 수 있어 기존 기능 중심 발주 방식만으로는 한계가 있다"고 설명했다. 특히 AI 도입 실패에 따른 제재 부담을 완화하는 이른바 '성실 실패 인정' 장치 마련이 촉구됐다. AI 사업은 속도가 중요한 만큼 예산·타당성 검토와 발주 절차를 압축한 별도 패스트트랙이 필요하며, POC 단계에서 목표 성능에 미달하더라도 사업을 성실하게 수행한 경우에는 제재 부담을 덜 수 있는 장치가 마련돼야 한다는 설명이다. 김우제 교수는 "AI 시스템은 구축 이후에도 데이터 보완, 재학습, 성능 개선이 계속 이뤄져야 하는 만큼 기존 장애 대응 중심의 유지보수 체계로는 한계가 있다"며 "현재 공공 SW 사업비 산정 기준인 기능점수(FP) 방식 역시 AI 서비스의 복잡도와 품질 목표를 충분히 반영하지 못하는 만큼 공공 AI에 맞는 새로운 발주·계약·대가 기준 마련이 필요하다"고 말했다. 공공 AI 제도 개선, 국회 넘어 범정부 논의 필요 이어진 패널토론에서도 공공 AI 사업은 기존 정보화사업 방식으로는 한계가 있다는 지적이 이어졌다. AI 사업이 도입 이후에도 지속적인 성능 개선과 운영 고도화가 필요한데, 현재 공공 발주 구조는 여전히 구축하고 끝내는 방식에 머물러 있다는 것이다. 송호철 크루온AI 대표는 기술 변화 속도가 빠른데도 공공 사업은 발주와 수행 과정이 경직돼 있어 AI를 제대로 이해하는 기업들이 정부 사업에 적극적으로 참여하기 어려운 구조라고 말했다. 그는 사업 완료 자체에 초점이 맞춰지면서 서비스 완성도보다 형식적 종료가 우선되고 있다고 비판했다. 이어 구축 이후 운영과 개선이 핵심인 AI 사업의 특성이 제도에 충분히 반영되지 못하고 있다고 지적했다. 손경자 공공부문발주자협의회장은 예비타당성 조사부터 발주, 구축까지 긴 시간이 걸리는 사이 기술이 급변하면서 사업이 시작되기도 전에 낡아지는 일이 반복된다고 지적했다. 또 기능점수(FP) 방식 등 기존 사업비 산정 기준으로는 AI 사업의 복잡성과 변화 속도를 반영하기 어렵다고 밝혔다. 이 같은 현실과 맞지 않는 구조 탓에 차세대 사업 상당수가 소송으로 이어지고 있다고도 짚었다. 발주기관 내부의 전문성 부족 역시 주요 문제로 거론했다. 채효근 한국IT서비스산업협회 부회장은 현행 국가계약 체계가 여전히 건설·물품·용역 중심으로 짜여 있어 SW, AI 같은 지식서비스 사업의 특수성을 충분히 담아내지 못하고 있다고 비판했다. 단순 용역과 고도화된 AI·SW 사업을 같은 틀로 다루는 데는 분명한 한계가 있으며, SW진흥법의 취지가 국가계약 체계에 제대로 반영되지 않는 점도 문제로 거론했다. 아울러 채 부회장은 정부 예산만으로는 AI 전환 수요를 모두 감당하기 어려운 만큼, 정부가 직접 해야 할 영역과 민간이 투자·구축·운영할 수 있는 영역을 보다 유연하게 구분할 필요가 있다고 제안했다. 이빌립 행정안전부 디지털인프라혁신과장은 이에 공감하면서도 예산 편성, RFP, 총액계약, 대가 기준 개편 등은 관계부처 협의가 필요한 사안이라고 설명했다. 성실 실패 인정과 POC 제도화 역시 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 다만 공공부문의 AX 전환 필요성에는 충분히 공감하는 만큼, 관련 사례를 축적해가며 제도화를 추진할 필요가 있다고 밝혔다. 김국현 과학기술정보통신부 SW정책과장도 현장의 문제의식에 공감한다며 공공 AI 사업에 맞는 제도 마련을 위해서는 공공과 민간의 사례를 축적해가며 단계적으로 제도화를 추진할 필요가 있다고 밝혔다. 특히 AI 사업 대가체계와 발주 기준을 새로 설계하려면 실제 사업 사례와 비용 산정 근거가 더 축적돼야 한다는 점을 강조했다. 참가자 의견을 경청한 이주희 의원은 "발제를 들으며 굉장히 구체적일 뿐 아니라 공공 AI 제도 개선 과제가 예상보다 크다는 걸 느꼈다"며 "이 내용을 정책으로 구현하려면 국회 차원을 넘어 대통령실과 정부 여러 부처가 함께 머리를 맞대야 할 사안"이라고 밝혔다. 이어 "하위법규를 손보기 전에 국가계약법 등 상위법에서 무엇이 먼저 바뀌어야 하는지부터 점검하고 그에 맞춰 하위 법규를 정리해 나가는 과정이 필요하다"며 "한 번에 해결하기보다 어디서부터 첫걸음을 뗄지에 대한 후속 아이디어가 중요하다"고 말했다. 이어 각 부처와 협회, 전문가들의 추가 의견을 요청하며 토론회를 마무리했다.

2026.08.10 17:04남혁우 기자

[비욘드IT] 오픈AI·팔란티어도 쓰는 'FDE'...SI 파견직과 뭐가 다를까

인공지능(AI) 확산과 함께 현장 배치 엔지니어(FDE)라는 새로운 직군이 국내에 본격 도입되고 있다. FDE는 팔란티어 등 해외 기술기업·벤더 환경에서 먼저 등장한 개념이다. 국내 현장에서는 이름은 새롭지만 기존 시스템통합(SI) 파견·상주 업무와 상당 부분 겹친다는 시선도 적지 않다. 일각에서는 AI 시대에 맞는 업무·서비스 환경을 구축하고 운영하기 위해 필요한 직군이라는 평가와 함께 기존 SI 파견직에 대한 낮은 처우와 인식 역시 일부 개선할 수 있을 것이란 기대도 나온다. 7일 업계에 따르면 LG CNS, 크래프톤, 메가존클라우드, 마키나락스 등은 최근 FDE 관련 채용에 나서거나 조직 정비를 진행하고 있다. 생성형 AI 확산으로 부상한 FDE FDE가 빠르게 주목받는 배경에는 생성형 AI 도입 수요 확대가 있다. 기업들이 AI 도입을 서두르면서 단순 자문에 그치지 않고, 실제 현장에 들어가 문제를 정의하고 기존 시스템과 연동하며 초기 운영 안정화까지 맡을 인력이 필요해졌기 때문이다. 기업들이 FDE라는 명칭을 앞세우는 것도 이 같은 변화와 맞닿아 있다. 단순히 시스템을 구축·운영하는 데서 끝나는 것이 아니라, AI 도입에 맞춰 고객사 업무 프로세스를 조정하고 임직원 역할을 재설계하며 현업 조직이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하는 일까지 요구되고 있어서다. FDE가 기존 SI와 완전히 같다고 보기 어려운 이유로는 AI 기술 자체의 속성도 거론된다. 전통적인 구축 프로젝트와 달리 생성형 AI는 설계 이후에도 모델과 도구, 정책, 적용 방식이 빠르게 바뀌기 때문에 설계와 구현, 운영을 분리하기 어렵다는 설명이다. 한 업계 관계자는 "AI 같은 경우는 초기 설계를 해놓고 구현하는 동안에도 계속 바뀐다"며 "이걸 잘 아는 사람이 처음부터 끝까지 책임을 가져가는 게 맞다는 판단이 생기고 있고, 그런 맥락에서 FDE라는 역할이 나오는 것 같다"고 말했다. 요구사항 수행하는 SI, AI 도입 주도하는 FDE 다만 국내 현장에서는 FDE와 기존 SI 파견·상주 업무의 차이가 뚜렷하지 않다는 반응도 적지 않다. 고객 환경과 인프라를 분석하고 요구사항에 맞춰 시스템을 구축한 뒤, 운영 초기 문제를 해결하며 안착을 지원하는 업무는 상주형 SI와 상당 부분 닮아 있기 때문이다. 최근 FDE로 직무를 옮긴 한 개발자도 "이름은 달라졌지만 실제로는 고객과 함께 프로젝트를 진행하면서 구현까지 같이 가는 역할이라는 점에서 비슷한 측면이 있다"고 말했다. 그럼에도 업계는 FDE의 차이를 고객을 대하는 방식에서 찾는다. 기존 SI 파견직이 사전에 정리된 요구사항을 수행하는 역할에 가까웠다면, FDE는 고객 현장에서 문제를 함께 정의하고 AI 도입 방향을 설계한 뒤 실제 활용이 자리잡을 때까지 개입하는 역할이라는 설명이다. 고객사의 준비 부족도 FDE 필요성을 키우는 요인으로 꼽힌다. 특히 중견·중소기업이나 커머셜 시장에서는 내부 IT 인력이나 디지털 전환 경험이 충분하지 않아 정보요청서(RFI)나 요구사항 문서 작성 단계부터 벤더의 도움을 필요로 하는 경우가 많다는 게 업계 설명이다. 한 관계자는 "AI 도입을 원하는 기업 현장에 가보면 관련 플랜도 전략도 아무것도 없는 경우가 많다"며 "무엇을 어떻게 도입할지 정하지 못한 채 '데이터로 뭔가 해달라', '알아서 해달라'는 식으로 요청하는 사례도 적지 않다"고 말했다. 이어 "이 과정에서는 FDE가 기존 구축 사례를 바탕으로 고객사의 방향 설정을 주도할 수밖에 없다"며 "기존 파견직이 고객 요구사항을 수행하는 역할에 가까웠다면, FDE는 AI 도입 경험이 부족한 고객을 이끌며 문제를 정의하고 실행 방향을 제시하는 역할"이라고 설명했다. 한 클라우드 기업 임원은 "많은 기업이 AI 도입을 시도하고 있지만 개념검증(POC) 단계를 넘어서지 못하고 있다"며 "AI를 어떻게 사용해야 하고, 도입 비용만큼 성과를 낼 수 있는지를 수치화하기 어렵기 때문"이라고 말했다. 이어 "FDE는 AI 도입 과정에서 고객사가 감당하기 어려운 리스크를 대신 해결해주는 역할"이라며 "AI 코딩이 본격화되며 누구나 할 수 있는 역할로 보일 수 있지만, 컨설팅부터 기업 분석, 확산 교육까지 전방위 역량이 필요하다"고 설명했다 SI 이미지 벗고 고부가가치 직군으로 재정의 국내 기업이 FDE를 강조하는 또 다른 이유는 기존 SI 파견·상주 인력이 지닌 낮은 수익성과 직무 위상, 하청 이미지에서 벗어나려는 고민과 맞닿아 있다. 실무상으로는 SI와 중복되는 지점이 적지 않지만 FDE를 직접고용 기반의 제품 중심 조직이자 AI 구현 역량과 현장 경험 축적을 결합한 고부가가치 역할로 재정의하려는 분위기다. 단순 상주 지원이 아니라 고객 현장에서 솔루션 도입과 안착, 확산까지 책임지는 실행 조직으로 격상하려는 시도라는 것이다. 이 같은 구상은 법적 구분과도 맞물린다. 파견직이 '파견근로자 보호 등에 관한 법률'상 제도인 반면, FDE는 법률상 개념이 아닌 직무 명칭이다. AI, SW 기업 소속 정규직 엔지니어가 고객사에 상주하더라도 원칙적으로 지휘명령권은 AI, SW 기기업에 있어야 한다. 다만 현장에서는 도급이나 상주 지원 형태로 계약하더라도 실제로는 고객사나 원청 관리자가 업무를 직접 지시하는 사례가 적지 않아 위장도급 논란이 끊이지 않았다. 법원도 계약 명칭이 아니라 실질적인 사용·지휘 관계를 기준으로 파견 여부를 판단해 왔다. FDE가 기존 파견·상주 인력과 실질적으로 구분되려면 명칭 변경만으로는 부족하다는 지적이 나온다. 직접고용, 제품 중심성, AI 기반 구현, 현장 경험 축적이라는 차별점이 실제 업무 지시 체계와 책임 구조, 보상 체계, 경력 경로 변화로 이어져야 한다는 것이다. 한 업계 관계자는 "많은 기술 인력을 이런 방향으로 전환해 기존 직군의 가치를 높이려는 의도가 있다"며 "기존 업무 방식에 AI를 통한 새로운 역할이 부여되면서 기업과 직군이 공동성장할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.08.07 11:23남혁우 기자

정부, 독파모 2차 평가 돌입…"데이터·비용·활용성 검증 관건"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 들어가면서 평가체계 전반을 정교화해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 벤치마크 점수뿐 아니라 모델이 답하는 데 들어가는 토큰과 추론 시간·비용, 한국어 데이터 활용 능력, 산업 현장 적용 가능성까지 구체적으로 봐야 한다는 지적이다. 7일 IT 업계에 따르면 정부는 2차 평가에서도 벤치마크 평가와 전문가 평가, 사용자 평가 등 기존 단계평가 틀을 유지할 방침이다. 글로벌 주요 리더보드에 활용되는 벤치마크를 선정하고, 전문가 평가에서는 모델 독자성을 세분화해 검증하는 방안도 검토하고 있다. 업계에서는 초기 데이터와 학습 로그를 보유했는지, 개발 과정서 발생한 문제를 외부 기술에 의존하지 않고 자체적으로 해결할 수 있는지가 독자성 판단 핵심 기준이 될 것이란 분위기다. 이는 1차 평가 과정서 독자 모델 정의와 평가 기준을 둘러싼 논란을 줄이려는 조치다. 다만 2차 평가가 또다시 성능 점수 중심으로 흐를 경우 독파모 사업의 정책적 목표를 충분히 반영하기 어렵다고 보고 있다. 국가대표 AI 모델을 선정하는 사업인 만큼 한국어와 국내 제도·문화에 대한 이해도, 공공·산업 분야 활용 가능성까지 종합적으로 검증해야 한다는 주장이다. 익명을 요청한 AI 업계 관계자는 "벤치마크 평가도 단일 점수를 비교하는 기존 방식에서 벗어나야 한다"며 "최근 추론형 모델은 답을 생성하는 데 사용하는 토큰 수와 연산 시간, 비용에 따라 성능 차이가 벌어질 수 있다"고 설명했다. 이어 "같은 문제를 맞힌 모델이라도 한쪽이 수십 배 많은 토큰과 연산 자원을 사용했다면 실제 서비스 운영 비용은 달라질 수 있다"며 "최고 성능만 보면 앞선 모델이더라도 속도와 비용을 고려하면 산업 현장에서는 경쟁력이 낮을 수 있다"고 덧붙였다. 앞서 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장도 최근 열린 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'에서 AI 모델 평가에 추론 자원을 별도로 반영해야 한다고 주장했다. 그는 "추론 자원은 안전성 평가와도 연결된다"며 "짧은 시간과 적은 비용으로 시험할 때 나타나지 않았던 도구 오용이나 공격적 행동이 모델에 더 많은 시간과 연산 자원을 제공했을 때 드러날 수 있다"고 지적했다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가의 취지에는 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 지적이다. 국민평가가 단순한 선호도 조사나 인기투표로 흐르지 않도록 해야 한다는 의견도 제기된다. 평가 참여자의 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과의 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있다는 설명이다. 사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다는 목소리도 나온다. 국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 한다는 주장이다. "성능만큼 데이터 확보 중요…국민 평가에 전문가 의견 보완" 국내 데이터 확보·활용 역량도 독파모 2차 평가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 국내 공공데이터를 얼마나 효과적으로 학습하고, 한국어 맥락에 맞는 답을 내놓는지도 관건이라는 설명이다. 실제 독파모 참여 기업들은 국가AI전략위원회와 간담회를 열고 데이터 확보 방안을 논의한 바 있다. LG AI연구원과 업스테이지는 국립중앙도서관 도서 데이터화와 학습 목적 저작물 활용을 위한 텍스트·데이터 마이닝(TDM) 면책 규정 마련을 요청했다. SK텔레콤은 정부 데이터 정제 체계 고도화와 한국어 평가 데이터셋 확대를 제안했다. 모티프테크놀로지스는 대규모 한국어 사전학습 데이터를 국가 차원에서 구축하고 정제·분류·후처리까지 지원해야 한다고 강조했다. 당시 임문영 전 국가AI전략위원회 부위원장은 "기업은 모델 개발에 그치지 않고 제조·금융·공공·의료 등 산업 현장에서 실제 서비스로 확장할 수 있는지도 함께 살펴야 한다"고 강조한 바 있다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가 취지엔 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 제언이다. 한 AI 업계 관계자는 "평가 참여자 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있을 것"이라고 언급했다. 이어 "사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다"며 "국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:51김미정 기자

'산업 특화' LG 엑사원, 구글·알리바바 앞섰다

LG가 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터를 예측하는 글로벌 평가에서 미·중 빅테크를 앞섰다. LG AI연구원은 표 데이터를 다루는 '엑사원 태뷸러(Tabular)'와 시계열 데이터를 다루는 '엑사원 포캐스트(Forecast)'가 각각 글로벌 리더보드에서 전 세계 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 7일 밝혔다. 두 모델은 화학·의료·금융·제조·영업·마케팅 등 다양한 산업에서 만들어지는 실제 데이터를 활용해 AI 파운데이션 모델의 예측 능력을 평가하는 글로벌 리더보드에서 각각 검증받았다. 엑사원 Tabular는 범주형 데이터 예측 부문 리더보드 '탭아레나(TabArena)'에서 종합 1위를 기록했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 지난달 공개한 최신 모델 'TabFM'의 1749점을 앞섰다. 정상·불량 등 2개 범주를 예측하는 이진형 부문과 3개 이상 범주를 예측하는 다중 범주형 예측 부문에서 모두 세계 최고 수준 성능을 기록했다. 엑사원 Forecast는 세일즈포스가 개발한 시계열 예측 리더보드 'GIFTeval'에서 제로샷 부문 1위(SOTA)를 달성했다. 에이전틱AI 부문에서도 구글, 알리바바를 제치고 2위를 기록했다. 엑사원 Tabular는 표 형태의 합성 데이터를 대규모로 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델(TFM)이다. 표를 텍스트로 변환해 분석하는 기존 범용 언어모델과 달리 행과 열로 구성된 표의 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해한다. 적은 데이터만으로 새로운 문제에 빠르게 적응할 수 있고 결측치가 발생해도 남은 정보의 관계를 분석해 예측 정확도를 유지한다. 엑사원 Forecast는 시간의 흐름에 따라 변화하는 대규모 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM)이다. 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 데이터와 현실을 모사한 2조 개 규모의 가상 시계열 데이터를 함께 학습해, 과거에 관측되지 않은 변화에도 안정적으로 대응하는 일반화 성능을 확보했다. LG AI연구원은 하반기 제조, 바이오·헬스케어, 금융 3개 분야에서 엑사원 Tabular의 개념검증(PoC)을 진행하고 사업화를 추진할 계획이다. 배터리 셀 검사 데이터를 활용한 불량 예측, 임상 데이터 기반 질병 위험도 예측, 금융 데이터 기반 연체·부도 예측 등에 적용을 검토하고 있다. 산업 특화 파운데이션 모델의 적용 범위도 넓히고 있다. 2024년 병리학 파운데이션 모델(PFM) '엑사원 패스'를 공개했다. 현재 암 진단을 지원하는 '암 에이전틱 AI'와 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동 중"이라며 "이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례"라고 말했다.

2026.08.07 10:15이나연 기자

LGU+, AIDC에 2조원 투자…'자체 자금·수요 기반' 전략

LG유플러스가 급증하는 AI 인프라 수요에 대응하기 위해 약 2조원을 추가 투입해 AI 데이터센터(AIDC) 사업을 확대한다. 수도권 최대 규모인 파주 AIDC 구축을 앞당기고, 외부 차입 없이 수요 기반 투자 원칙을 유지해 미래 성장과 재무 건전성을 동시에 확보한다는 전략이다. 여명희 LG유플러스 부사장(CFO)은 6일 열린 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 "늘어나는 AI 수요에 대한 대응 속도가 기업의 미래 경쟁력을 좌우한다"며 "AI 확산을 새로운 성장 기회로 연결해 투자 효율성과 재무 건전성을 유지하면서 중장기 성장 기반을 강화하겠다"고 밝혔다. LG유플러스는 약 2조원을 AIDC 설계·구축·운영(DBO) 사업에 추가 투자하고 지방 AIDC 구축 전략도 추진할 계획이다. 여 부사장은 "올해 설비투자(CAPEX)는 AIDC 투자 확대를 반영해 전년보다 증가할 것"이라면서도 "분기 EBITDA(상각 전 영업이익) 범위 내에서 투자 기조를 유지해 현금흐름 부담을 완화하겠다"고 설명했다. 투자 재원은 자체적으로 마련한다. 여 부사장은 "AIDC 사업은 자체 센터뿐 아니라 임차와 DBO 방식을 병행해 자본 효율성을 높이고 있다"며 "외부 자금 조달 없이 중장기 재무구조 목표 범위 내에서 관리할 계획"이라고 말했다. 케빈 조 최고전략책임자(CSO)도 "AI 인프라 확대 과정에서도 수요 기반으로 투자를 집행해 운영 리스크를 관리하고 효율적인 자본 운영을 통해 투자 효율을 높이겠다"고 강조했다. 현재 건설 중인 파주 AIDC를 중심으로 AI 인프라 확대에도 속도를 낸다. 정영훈 기업인프라담당은 "파주 AIDC는 수도권 최대 규모인 200메가와트(MW)급으로 2027년부터 2028년까지 4개 동을 순차적으로 가동할 예정"이라면서 "앞으로 기업 인프라 사업은 파주 AIDC를 비롯한 신규 데이터센터 고객 확보에 집중할 것"이라고 말했다. 신규 데이터센터의 수익성도 기존 시설보다 높을 것으로 전망했다. 정 담당은 "AI 서버 운영 확대로 전력 인프라 수요가 증가하면서 판매 단가와 상면 단가가 모두 상승하고 있다"며 "전기료는 종량제 구조인 만큼 서버 가동률이 높아질수록 전력 사용량과 매출도 함께 증가할 것"이라고 설명했다. LG유플러스는 그룹 차원의 '원(One) LG' 전략을 통해 AIDC 경쟁력도 강화한다. 케빈 조 CSO는 "LG그룹은 냉각, 전력, 네트워크 등 그룹사 역량을 결집해 AI 인프라를 고도화하고 있다"면서 "LG유플러스는 그룹 AI 인프라의 핵심 축으로 데이터센터와 통신 네트워크를 통합 제공하는 AIDC를 구축하고 있다"고 말했다. AI 서비스 경쟁력도 강화한다. 여 부사장은 "AI 통화 서비스 '익시오' 기능을 고도화하고 에릭슨과 협력을 통해 차별화된 음성 AI 기능을 확대하겠다"고 밝혔다. 정 담당은 "AICC는 금융권을 중심으로 수요를 확보하고 있으며 하반기에는 LLM 기반 콜봇과 챗봇 상품 라인업을 확대할 계획"이라고 말했다. 통신 사업에서는 요금제 구조를 단순화해 가입자 편의성과 마케팅 효율을 높인다는 방침이다. 강진욱 모바일디지털사업그룹장은 "2분기 모바일 서비스 매출은 전년 동기 대비 2.2% 증가했고 전체 가입자와 5G 가입자도 꾸준히 늘고 있다"며 "마케팅 비용은 5721억원으로 전년보다 약 6% 감소해 비용 효율성이 개선됐다"고 설명했다. 이어 "상반기 5G·LTE 통합 요금제와 모바일·인터넷 결합상품 등을 출시해 가입자 경험을 개선했다"며 "앞으로도 요금제 구조를 단순화해 고객 선택 편의성을 높여나가겠다"고 덧붙였다. 대규모 투자에도 주주환원 정책은 유지한다. 여 부사장은 "올해 900억원 규모 자사주 매입을 결정했다"며 "미래 투자와 재무 건전성, 주주환원의 균형을 맞추면서 주주환원을 지속 확대하겠다"고 밝혔다. 연간 실적 전망은 유지했다. 여 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 매출이 3.4% 증가해 연초 제시한 연간 성장 가이던스(2% 이상)를 웃돌았다"며 "하반기 성장세는 다소 완만해지겠지만 연간 목표 달성은 충분히 가능할 것"이라고 전망했다.

2026.08.06 16:57홍지후 기자

LG CNS, 727억원 규모 중간배당…AI 투자·주주환원 병행

LG CNS가 약 727억원 규모 중간배당을 실시하며 주주환원 정책을 이어간다. 올해 2분기 일시적 투자와 프로젝트 이연 영향으로 수익성이 다소 둔화됐지만, 안정적인 현금 창출력을 바탕으로 배당 기조를 유지하며 주주가치 제고에 나선 것으로 풀이된다. 6일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 보통주 1주당 750원의 현금 중간배당을 실시하기로 결정했다. 배당금 총액은 726억 6446만원에 달하며 시가배당률은 1.2%다. 배당 기준일은 오는 20일, 지급 예정일은 다음 달 4일이다. 이번 중간배당은 별도 주주총회 없이 이사회 결의로 확정됐다. LG CNS는 주주명부를 폐쇄하지 않고 기준일만으로 권리주주를 확정한다. 이에 따라 오는 20일 기준 주주명부에 등재된 주주에게 배당금이 지급될 예정이다. 이번 중간배당은 LG CNS가 올해 실적 성장과 함께 강조해온 주주환원 정책의 연장선으로 해석된다. 회사는 연결기준 당기순이익의 40% 이상을 배당하는 것을 기본 원칙으로 제시해왔다. LG CNS는 올해 상반기 성장세를 이어갔다. 2분기 연결 기준 매출은 1조 5208억원으로 전년 동기 대비 4.2% 증가했고 상반기 누적 매출은 2조 8358억원으로 6.1% 늘었다. 영업이익은 2분기 1279억원으로 9.2% 감소했지만, 상반기 기준으로는 2221억원을 기록해 전년 대비 1.1% 증가했다. 핵심 성장 동력은 인공지능(AI)·클라우드 사업이다. 상반기 AI·클라우드 매출은 1조 6714억원으로 전년 동기 대비 5.1% 증가했다. 또 삼송·죽전 하이퍼스케일 AI 데이터센터 프로젝트와 1조원 이상 규모의 DBO(설계·구축·운영) 사업 수주가 실적을 뒷받침했다. 아울러 제조·방산·조선·제약 등 대외 AI·스마트엔지니어링 프로젝트와 금융권 차세대 시스템 구축 사업도 매출 확대에 기여했다. 회사는 구독형 AI 인프라 서비스 'XPU웍스'를 출시하고 AI 플랫폼 사업과 글로벌 파트너십도 확대 중이다. 하반기엔 로봇 학습 플랫폼 공급을 비롯한 피지컬 AI 사업에 속도를 낼 계획이다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 지난달 31일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "주주환원은 연결기준 당기순이익 40% 이상 배당을 기본 원칙으로 하고 있다"며 "안정적 재무구조와 현금 창출력 바탕으로 지속적 주주환원을 할 것이고 올해도 중간배당 실시를 검토 중"이라고 밝힌 바 있다. 그러면서 "AI와 클라우드 중심 핵심 경쟁력을 강화하는 한편, 대외 사업 확대와 미래 성장 동력에 대한 투자를 병행해 지속적인 성장을 이어가겠다"고 강조했다.

2026.08.06 08:44한정호 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

'싱크대 밑에 쏙~'...LG전자, 청소로봇 'AI 오브제컬렉션 로니' 체험존 운영

LG전자가 청소로봇 'LG 홈봇 AI 오브제컬렉션 로니(이하 LG 로니)'의 팝업 체험존을 운영한다고 5일 밝혔다. 고객들은 주방 싱크대 하단 걸레받이 공간에 제품을 숨겨 설치하는 '히든스테이션'과 협탁형 디자인을 적용한 '오브제스테이션'을 살펴볼 수 있다. LG전자는 "히든스테이션은 청소로봇과 스테이션이 외부에 드러나지 않아 깔끔한 인테리어를 유지할 수 있다"며 "높이가 15cm에 불과해 별도로 하부장을 시공하거나 기존 수납공간을 줄이지 않고 설치할 수 있다"고 말했다. 그러면서 "청소를 마친 LG 로니가 스테이션으로 복귀하면 도어가 닫혀 제품에 탑재된 카메라가 외부에 노출되지 않는다"고 덧붙였다. 오브제스테이션은 제품 높이, 손잡이 두께, 물통을 꺼내는 위치 등을 인체공학적으로 설계해 사용 편의성을 높였다. 체험존에서는 LG 로니의 성능도 확인할 수 있다. LG전자는 세계 최초로 청소로봇 본체와 스테이션 모두에 100℃ 스팀 기능을 적용했으며, 30와트(W)의 흡입력과 분당 180회 고속 회전하는 물걸레 청소를 시연한다. LG전자는 현대백화점 판교점을 시작으로 롯데백화점 인천점(8월 14일~23일), 신세계백화점 강남점(8월 25일~31일)에서 순차적으로 팝업 행사를 이어간다. LG전자 관계자는 "LG 로니는 LG전자가 2003년부터 출시했던 청소로봇 중 가장 높은 판매량을 기록하고 있다"며 "기존 흡입·물걸레 겸용 청소로봇 신제품의 동기간 판매량과 비교하면 약 3배에 달한다"고 말했다.

2026.08.05 10:19진운용 기자

LG CNS, 전국 14개 공항 AI 전환 청사진 그린다

LG CNS가 한국공항공사의 인공지능 전환(AX) 마스터플랜 수립 사업을 맡아 전국 14개 공항의 디지털 혁신에 나선다. 공항 운영부터 고객 서비스, 안전관리까지 AI를 적용하는 중장기 로드맵을 마련해 AI 기반 미래공항 구현을 지원한다는 목표다. LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략과 실행 로드맵을 수립하는 프로젝트다. 재정경제부의 AI 선도기관으로 선정된 한국공항공사는 AI 혁신을 통한 미래공항 구현을 목표로 지난해부터 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진 중이다. LG CNS는 이번 사업에서 한국공항공사의 AI 전략을 구체화하고 마스터플랜을 수립하는 역할을 맡는다. 공항 운영 최적화와 고객 서비스 혁신, 안전관리 체계 구축을 중심으로 AI 활용 방안을 도출하고 실행 기반을 마련할 계획이다. 회사는 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 핵심 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행계획 수립까지 전 과정을 수행할 방침이다. 단계별 AI 도입 전략을 마련해 실제 공항 운영에 적용 가능한 과제를 발굴하고 기술 검증도 함께 진행할 예정이다. 대표 서비스로는 에이전틱 AI 기반 안전관리가 꼽힌다. 공항 내 이상 상황이 발생하면 현장 직원이 음성으로 상황을 기록하고 AI 에이전트가 이를 자동으로 정리해 보고서 초안을 작성하는 동시에 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 이를 통해 긴급 상황에서 현장 직원의 보고 업무 부담을 줄이고 신속한 초동 대응 체계를 구축할 수 있을 전망이다. LG CNS는 공공·금융·제조·물류 등 다양한 산업에서 축적한 AX 경험과 생성형 AI, 에이전틱 AI, 클라우드, 데이터 기술 역량을 이번 사업에 적용한다는 목표다. 이를 기반으로 한국공항공사의 운영 효율화와 고객 경험 혁신을 지원하는 동시에 공항·항공 분야까지 AX 사업 포트폴리오를 확대한다는 방침이다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장은 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AX 방향을 설계하는 프로젝트"라며 "우리가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.08.05 10:01한정호 기자

개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은

국가대표 인공지능(AI) 개발사들이 차세대 오픈웨이트(가중치 개방형) 모델을 잇달아 공개하며 본격적인 확산 경쟁에 돌입했다. 4일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 2차 평가용 모델을 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 차례로 공개했다. 1차 평가 이후 합류해 최종 버전이 아닌 프리뷰(베타) 모델을 선공개한 모티프테크놀로지스를 제외하면 나머지 3개 팀 모두 올해 초 1차 평가 당시 공개했던 초기 모델보다 성능을 높인 버전들이다. 정부는 이렇게 개발된 모델을 전 국민의 AI 문해력을 키우고 국산 모델 사용 기반을 확대하는 '모두의 AI' 사업에 활용한다는 계획이다. 체급부터 효율까지…같은 목표, 다른 해법 이번 공개는 단순한 모델 업데이트를 넘어 각 기업이 내세우는 독자 AI 개발 방향을 구체화했다는 점에서 의미가 있다. 1차 평가를 통과한 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 각각 체급 확대와 산업 적용, 효율성 강화에 초점을 맞췄다. 올해 새롭게 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 기반 모델을 앞세워 경쟁에 뛰어들었다. LG AI연구원은 직전 모델보다 3배 이상 몸집을 키워 4개 팀 가운데 가장 큰 규모를 갖췄다. 기존 K-엑사원 가중치를 재활용하는 업사이클링 방식으로 'K-엑사원 2.0'을 7500억 개(750B) 매개변수(파라미터) 규모까지 키우면서다. 학습 비용을 줄이면서도 성능을 끌어올렸고 라이선스도 아파치 2.0으로 전환해 상업적 활용 범위를 넓혔다. SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모 '에이닷 엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하며 장문 추론과 에이전트 성능을 강화했다. 향후 조(兆) 단위 모델과 비전·음성 모델까지 확장하는 로드맵도 함께 제시했다. 라이선스 역시 아파치 2.0을 적용해 누구나 수정과 상업적 활용이 가능하도록 개방했다. 올해 합류한 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 3140억 개(314B) 매개변수 규모 전문가혼합(MoE) 모델 '모티프3'를 선보였다. 프리뷰 모델은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44점을 기록했다. 정식 버전에는 MIT 라이선스를 적용해 상업적 이용 제한 없이 공개할 예정이다. 업스테이지는 2500억 개(250B) 매개변수 규모 '솔라 오픈 2'를 통해 효율성을 앞세웠다. MoE 구조를 기반으로 에이전트 성능과 한국어 경쟁력을 높였고 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현했다. 특히 기업이 자체 인프라에서도 비용 부담을 줄여 활용할 수 있도록 설계했다. '잘 만든 AI'보다 '많이 쓰는 AI'로 독파모 프로젝트도 모델 성능뿐 아니라 개방성과 실제 활용성을 함께 평가하는 단계에 접어들었다. 초기에는 독자 모델 개발과 성능 확보가 핵심이었다면 이제 산업 적용과 생태계 확산 역량의 비중이 커지고 있다. 이에 맞춰 기업들도 서로 다른 모델 확산 및 서비스 전략을 내놓고 있다. 업스테이지는 올 상반기 인수한 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 기반으로 서비스 적용을 확대하고 있다. LG AI연구원은 공공 서비스 적용 경험을 바탕으로 대국민 체험 서비스를 준비 중이다. SK텔레콤은 제조·국방·바이오 등 산업 현장 실증과 '모두의 AI' 참여를 추진하고 있으며 모티프테크놀로지스는 금융·회계 분야 협력사를 중심으로 초기 상용 레퍼런스를 확보하는 데 집중하고 있다. 글로벌 경쟁 역시 치열해지고 있다. 오픈웨이트 모델이 AI 산업의 새로운 축으로 자리 잡으면서 개발자 생태계 확보 경쟁도 본격화되는 모습이다. 중국에서는 딥시크와 알리바바, 문샷AI, Z.AI(옛 지푸) 등이 공격적으로 오픈웨이트 모델을 공개하며 생태계를 넓히고 있다. 미국도 메타를 비롯해 구글, 오픈AI 등이 오픈웨이트 모델을 확대하며 전략을 다변화하고 있다. 모델 경쟁력의 기준도 단순 벤치마크 점수보다 얼마나 많은 개발자와 기업이 실제 활용하느냐로 옮겨가는 분위기다. 업계 관계자는 "2차 평가는 모델 성능뿐 아니라 실제 활용성과 생태계 확장 가능성이 중요한 평가 요소"라며 "결국 산업 현장에서 선택받고 개발자들이 지속적으로 활용하는 모델이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:25이나연 기자

K배터리, ESS 사업 본궤도…'AI데이터센터'로 가속 목표

LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온 등 국내 배터리셀 3사가 에너지저장장치(ESS) 사업 성장에 힙입어 올해 2분기 실적 성장을 이뤘다. 향후 전력망 연계 ESS뿐 아니라 인공지능(AI)데이터센터(AIDC) 전력 인프라에 필요한 배터리 시장도 적극 공략해 ESS 사업 성장을 가속하겠다는 계획이다. 배터리 3사는 올해 2분기 실적발표와 함께 이 같은 사업 계획을 공유했다. 각사 올해 2분기 실적을 보면 ▲LG에너지솔루션 매출 7조 5602억원, 영업이익 1133억원 ▲삼성SDI 매출 3조 7688억원, 영업이익 2038억원 ▲SK온(배터리 사업) 매출 2조 9460억원, 영업이익 8218억원을 기록했다. 미국 전기차 시장 급랭에 따른 배터리 판매 감소분에 대한 ESS 상쇄 효과가 커지면서 LG에너지솔루션 분기 매출이 크게 증가했다. 삼성SDI도 유럽 전기차 배터리와 함께 ESS 판매 증가에 따라 당초 하반기로 예상했던 영업이익 흑자 전환 시점을 한 분기 앞당겼다. 분기 적자를 지속해오던 SK온도 아시아 지역 판매량 증가와 함께 일회성 이익에 따른 대규모 흑자를 거뒀다. AIDC 전력 병목에 '배터리' 주목…고성능 제품도 러브콜 배터리 3사는 공통적으로 수요가 지속 성장하는 북미 ESS 사업 확대에 집중하고 있다. 특히 현재 주된 수요처인 전력망 연계 인프라뿐 아니라, 고성능 배터리를 요구하는 AIDC향 전력 인프라 시장도 공략에 나선다. 빅테크들이 앞다퉈 투자 중인 AI데이터센터는 대규모 전력을 필요로 하지만, 노후화된 기존 송·배전망과 연계하는 데 수 년 이상의 시간이 소요되는 병목 문제가 부상하고 있다. 미국 정부는 이에 대한 대규모 투자를 데이터센터 투자 기업들이 직접 부담하게 하는 정책을 추진 중이다. 이런 상황 속에 보다 단기간에 전력 충당이 가능한 배터리ESS(BESS)가 해결책으로 떠오르고 있다. 배터리 3사는 ESS 외 AIDC의 안정적 운영에 필요한 무정전전원장치(UPS), 배터리백업유닛(BBU) 등에 대한 공급도 추진하고 있다. LG에너지솔루션은 특히 ESS 영역에서 배터리셀 공급 외 시스템통합(SI)·유지보수(O&M) 사업 역량을 지닌 점을 강점으로 삼고, 계량기 전후(FTM·BTM) 프로젝트 수주에 공들이고 있다. FTM 프로젝트 수주 성과를 냈고, 일부 빅테크에 배터리를 직납하는 BTM 프로젝트도 논의 중이라고 밝혔다. 하이퍼스케일러용 BBU 공급 논의도 추진 중이라고 밝혔다. 삼성SDI는 상반기 전력용 ESS와 UPS·BBU용 고출력 배터리를 중심으로 AIDC 관련 수요에 대응했다고 밝혔다. 하반기에도 이같은 수요에 대응해 ESS와 UPS 사업을 강화할 계획이다. 올해 UPS·BBU 배터리 매출도 전년 대비 각각 70% 이상 성장할 것으로 전망했다. 회사는 UPS·BBU 시장에서 각각 약 40~50% 점유율을 보유한 것으로 추정했다. UPS·BBU는 순간 고출력, 안정성 등에서 고도의 기술력을 요해 진입 장벽이 상대적으로 높다는 점도 강조했다. SK온은 올 하반기부터 ESS 배터리를 본격 생산한다. 후발주자로서 수주 확대와 함께 관련 생산능력(CAPA) 확충을 빠르게 병행할 방침이다. 미국 협력사인 플랫아이언과 앞서 계약한 물량 외 추가 공급을 협의 중이고, 연초 밝힌 20GWh 규모 북미 ESS 수주 논의도 지속 추진 중이라고 덧붙였다. 특히 SK그룹 관계사 및 관련 협력 네트워크를 활용해 경쟁력 강화를 꾀한다. 데이터센터의 전력 수요 패턴을 분석해 AIDC향 다기능 통합 ESS 제품을 개발하는 그룹사와 협업한다는 구상이다. 3사는 차세대 배터리로 소듐이온배터리 기반 제품을 개발 중이라고 밝혔다. LG에너지솔루션은 내년 양산, SK온은 내년 시제품 개발을 목표로 한다. 중국 기업들에 이어 우리나라 기업들도 소듐 배터리를 순차적으로 양산할 전망이다. 저점 통과...하반기 'ESS·전기차' 공급 증가 예상 배터리 3사는 올해 하반기 이후에도 ESS 사업 확대를 중점 과제로 삼을 전망이다. 여기에 유럽 전기차 시장 배터리 공급도 회복세를 보이면서 실적 개선세가 이어질 것으로 보고 있다. LG에너지솔루션은 올 3분기 북미 ESS 생산라인이 추가 가동되는 등 ESS 출하량이 전분기 대비 50% 이상 성장할 것으로 봤다. 가동이 중단됐던 GM과의 합작 공장 생산도 재개된다고 밝혔다. 유럽 전기차용 중저가 배터리 수요도 성장하고 있어 매출이 전분기 대비 20% 이상 성장할 것으로 예상했다. 회사는 4분기 ESS 사업에서 북미 현지 생산 세액공제 없이도 수익 달성을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 고출력 원통형 배터리 '46시리즈'에 대한 수요도 안정적으로 확대되는 등 전기차 배터리 공급 물량도 지속 성장을 기대했다. 삼성SDI는 10월 각형 LFP ESS 배터리셀 양산을 개시한다. 이에 대한 품질 검증을 추진 중이며 계획대로 연내 고객사에 ESS 솔루션으로 공급을 개시할 예정이다. 미국 현지 생산, 비중국 공급망 규제(PFE) 충족, 안전성에 특화된 각형 LFP 배터리 등 시장에서 선호하는 조건을 모두 갖추면서 오는 2029년까지의 CAPA 상당 부분을 채울 정도로 수주 활동이 활발하다고 밝혔다. 하반기 수주 가능성이 높은 프로젝트까지 고려하면 2028년부터는 CAPA 이상으로 배터리 수요를 확보했다고 추산했다. 전기차 배터리 사업에서도 유럽 중저가 모델향 배터리 공급 확대와 LFP 배터리 관련 수주를 추진해 성장을 꾀한다. BBU와 전동공구, 휴머노이드, 우주항공 시장 등에 적합한 고출력 원통형 배터리 CAPA도 확충할 계획이다. SK온은 작년 하반기부터 EVE에너지, 포드 등 합작사들과의 지분 정리 등을 추진, 재무 구조를 대폭 개선했다고 밝혔다. 하반기에는 이같은 효과가 더욱 확대될 것으로 전망했다. 특히 미국 내 전기차 최다 판매 지역인 캘리포니아주가 전기차 보조금을 재도입함에 따라 배터리 출하량 회복이 예상되고, 유럽에서도 수익성 높은 프로젝트중심으로 포트폴리오가 개선될 것으로 예상했다.

2026.08.01 07:23김윤희 기자

[AI는 지금] LG, 더 크게 진화한 'K-엑사원'…확산 속도전

LG AI연구원이 국내 최대인 750B(7500억 개) 파라미터 규모 거대언어모델(LLM)을 오픈웨이트로 공개하며 소버린(주권) 인공지능(AI) 경쟁력 확보에 나섰다. 처음부터 다시 학습시키는 대신 전작의 가중치를 확장해 재사용하는 업사이클링 방식으로 몸집을 키웠다. LG AI연구원은 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트' 2차수 모델인 'K-엑사원(K-EXAONE) 2.0'를 허깅페이스에 31일 공개했다. 라이선스는 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0으로 전환해 개방성을 높였다. 적은 자원으로 몸집 3배 불렸다…전작 대비 성능 10%↑ K-엑사원 2.0 테크 리포트에 따르면 이 모델은 처음부터 새로 학습시키지 않고 전작 K-엑사원의 가중치를 재사용해 구조를 확장하는 '업사이클링' 방식으로 개발됐다. LLM을 처음부터 학습시키면 이전 모델에 투입된 연산과 데이터, 학습 노하우를 모두 버리게 된다. LG AI연구원은 이를 그대로 이어받으면서 총 파라미터를 236B에서 750B로, 실제 작업 시 활성화되는 파라미터를 23B에서 37B로 늘렸다. 이 전략 덕분에 처음부터 다시 학습시키는 것보다 적은 자원으로 레이어를 48개에서 78개로, 레이어당 전문가 수를 128개에서 256개로 확장할 수 있었다는 설명이다. 종합 성능도 전작 대비 뚜렷한 향상을 보였다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원 2.0은 독파모 성능 평가 반영 항목을 포함한 9개 영역 24개 벤치마크에서 평균 70.1점을 기록해 전작(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈다. 코딩·에이전틱 코딩 영역 주요 지표 3개 평균은 30% 상승했다. 장문 문맥 이해 평가(OpenAI-MRCR·Ko-LongBench)에서 GLM-5.1을 웃돌았고, 에이전틱 툴 사용 능력 평가(Tau3-Bench Banking)에서는 GLM-5.1과 큐원3.5를 모두 앞섰다. 지원 언어는 한국어·영어·스페인어·독일어·일어·베트남어 등 6개에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더해 10개로 확장했다. LG AI연구원 관계자는 "국내 AI 파운데이션 모델 중 가장 많은 언어를 지원하는 것"이라며 "소버린 AI가 국내를 넘어 글로벌 시장까지 공략하는 발판을 마련했다"고 말했다. 엑사원, 정부 대국민 서비스 탑재…안전성 기준도 자체 확장 K-엑사원 2.0에 앞선 엑사원 계열 모델은 이미 정부기관의 대국민 서비스에 투입돼 가동 중이다. 비전언어모델(VLM) '엑사원 4.5'는 지난 4월 공개돼 행정안전부 'AI 안전신문고'의 분석 엔진으로 채택돼 하루 3만 9000건 이상의 안전 신고를 처리하고 있다. 식품의약품안전처의 '신약 심사 AI'에도 탑재돼 신약 허가 심사 기간 단축에 쓰이고 있다. LG AI연구원은 K-엑사원 2.0도 이 같은 실사용 궤도에 올리기 위한 준비를 진행하고 있다. 독파모 2차 심사 기간 실사용성 평가를 위한 대국민 평가 사이트 개발을 마무리하고 있다. 향후 전 국민이 K-엑사원 2.0을 직접 체험할 수 있는 서비스도 준비 중이다. 성능 못지않게 안전성 기준 자체를 확장하는 데도 공을 들였다. LG AI연구원은 유네스코 아시아태평양 국제이해교육원(APCEIU)과 협력해 세계시민교육 인증을 받은 교사 46명으로 구성된 자문위원회를 운영했다. 이들의 검토를 거쳐 기존 위험 영역 100여 개 판단 기준을 보완하고 70개를 새로 추가했다. 이에 따라 자체 안전성 분류체계인 'K-AUT'의 위험 영역은 226개에서 296개로 늘었다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "K-엑사원 2.0 성능은 완성된 결과가 아니라 글로벌 프런티어 스케일 모델의 잠재력을 본격적으로 끌어내기 위한 출발점"이라며 "데이터 품질 고도화와 후속 학습, 강화 학습, 추론 기술을 정교화해 K-엑사원 성능을 완성하겠다"고 강조했다.

2026.07.31 15:53이나연 기자

IT서비스 3사, 2분기 실적 선방…하반기 승부처는 'AI 수익화'

국내 주요 IT서비스 3사가 2분기 실적 시즌에서 시장 기대에 부합하는 성적표를 내놨다. 삼성SDS는 클라우드와 물류, LG CNS는 AI·클라우드, 현대오토에버는 엔터프라이즈 IT 사업을 앞세워 각각 성장세를 이어갔다. 3사 모두 AI를 하반기 핵심 성장 축으로 제시한 가운데, 금융·로봇·글로벌 시장 등 신규 사업 확대와 수익성 확보가 향후 성패를 가를 변수로 떠오르고 있다. 31일 업계에 따르면 삼성SDS, LG CNS, 현대오토에버는 2분기 실적 발표와 함께 하반기 사업 전략을 공개했다. 각 사는 AI·클라우드 사업을 기반으로 실적 개선 흐름을 이어간 데 이어 하반기 AI 수익화와 신사업 확장에 속도를 낼 계획이다. 삼성SDS, 클라우드·AI 성장 지속…AI 인프라 사업 확대 삼성SDS는 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원을 기록했다. 전년 동기 대비 각각 5.9%, 0.7% 증가한 수치다. 실적 성장은 클라우드 사업이 견인했다. 클라우드 사업 매출은 7천794억원으로 전년 동기 대비 17% 성장했다. 특히 기업용 클라우드와 생성형 AI 서비스 수요 확대가 실적 개선에 힘을 보탰다. 하반기에는 AI 인프라 사업 확대에 집중한다. GPU 서비스형 인프라(GPUaaS)와 AI 데이터센터 구축·운영 사업을 확대하고 데이터센터 구축·운영 투자(DBO) 사업도 새로운 성장동력으로 육성할 계획이다. 금융권 AX 사업과 공공 클라우드 시장 공략도 지속 추진한다. 이준희 삼성SDS 대표는 컨퍼런스콜에서 "AI 풀스택 역량을 바탕으로 AI 인프라와 플랫폼 사업을 확대해 미래 성장 기회를 선점하겠다"며 "서비스형 GPU(GPUaaS)와 AI 데이터센터 사업을 중심으로 경쟁력을 강화할 것"이라고 밝혔다. LG CNS, AI·클라우드 비중 59%…AI 인프라·피지컬 AI·금융 AX로 성장 가속 LG CNS는 상반기 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원을 기록했다. AI·클라우드 사업 매출은 1조6천714억원으로 전체 매출의 약 59%를 차지하며 성장세를 견인했다. 회사는 하반기 핵심 성장축으로 AI 인프라, 피지컬 AI, 금융 AX를 제시했다. AI·클라우드 사업은 생성형 AI 확산에 따른 기업 수요 증가와 클라우드 전환 사업 확대에 힘입어 성장세를 이어갔다. AI 인프라 부문에서는 AI 연산 자원을 서비스 형태로 제공하는 'xPU 웍스'와 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전트 웍스'를 중심으로 사업 확대에 나선다. 또한 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업과 AI 핀옵스(FinOps), MSP 사업을 연계해 기업 고객의 AI 인프라 구축부터 운영 최적화까지 지원한다는 전략이다. LG CNS는 AI 데이터센터 시장 성장과 GPU 수요 확대에 대응해 관련 사업 기회를 적극 확보할 계획이다. 피지컬 AI 분야에서는 LG전자와 추진 중인 로봇 데이터 팩토리 구축 사업을 대표 레퍼런스로 삼아 제조·물류 현장 중심의 사업 확대를 추진한다. 스마트팩토리와 스마트물류 사업 경험을 기반으로 산업 현장의 로봇 활용을 확대하고 해외 시장 진출도 모색하고 있다. 금융 AX 사업 역시 주요 성장 동력으로 꼽았다. KB국민은행 차세대 시스템 구축 사업과 한국은행 IT 아웃소싱 사업 등을 기반으로 금융권 디지털 전환 시장 공략을 강화하고 있다. 특히 금융권 AI 수요가 단순 업무 자동화를 넘어 AI 플랫폼 구축과 AI 에이전트 활용 단계로 확대되면서 관련 사업 기회도 늘어날 것으로 기대하고 있다. 진요한 LG CNS AI클라우드사업부 AI센터장(상무)은 "AI 및 데이터 구축 사업과 GPU 기반 AI 인프라, 클라우드 기반 AI 서비스에 대한 수요가 지속되면서 관련 매출은 견조한 성장 흐름을 이어갈 것으로 전망한다"며 "AI 활용 확대와 이에 따른 AI 인프라 투자 증가는 플랫폼·클라우드 인프라 전반의 사업 기회로 확대될 것"이라고 밝혔다. 현대오토에버, 엔터프라이즈 IT 호조…그룹 AX 사업 강화 현대오토에버는 2분기 매출 1조2507억원, 영업이익 905억원을 기록했다. 매출과 영업이익 모두 시장 기대치를 웃돌며 견조한 실적 흐름을 이어갔다. 엔터프라이즈 IT 부문이 실적을 이끌었다. 그룹사의 디지털 전환 수요와 스마트팩토리, 클라우드 사업 확대가 성장 배경으로 꼽힌다. 차량 소프트웨어와 모빌리티 플랫폼 사업도 사업 기반을 유지했지만, 향후 수익성 측면에서는 추가 점검이 필요한 영역으로 평가된다. 하반기에는 북미와 인도 등 해외 시장을 중심으로 글로벌 사업 확대에 나선다. 차량 소프트웨어와 엔터프라이즈 IT 부문의 수익성 제고도 주요 과제로 제시했다. 증권가의 전망은 다소 엇갈린다. NH투자증권은 해외법인의 차세대 ERP 전환 구축, 3분기 ITO 단가 협상, 차세대 내비게이션 탑재율 확대 등이 반영되며 하반기 실적 개선세가 이어질 것으로 봤다. 반면 키움증권은 차량SW 부문 부진이 지속되고 그룹 내 피지컬 AI 신사업의 수익화 방안도 아직 구체적이지 않다며 보수적인 시각을 유지했다. 한 업계 관계자는 "하반기가 국내 IT서비스 기업 AI 사업 성과를 가늠할 분수령이 될 전망"이라며 "글로벌 진출 등 신규 시장 공략 성과에 따른 성과가 기업별 성과를 가를 것으로 예상된다"고 말했다.

2026.07.31 14:39남혁우 기자

[컨콜종합] "피지컬 AI·금융 AX·GPU 인프라로 하반기 승부"…LG CNS, 3대 성장축 제시

LG CNS가 피지컬 AI, 금융 AX, AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. LG전자와의 로봇 데이터 팩토리, 금융권 차세대 사업, GPU 구독형 인프라 플랫폼을 앞세워 성장세를 이어가겠다는 구상이다. LG CNS는 31일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 사업 부문별 실적과 하반기 전략을 공개했다. 상반기 매출은 전년 동기 대비 6.1% 증가한 2조8천358억원, 영업이익은 1.1% 늘어난 2천221억원을 기록했다. 회사는 전 사업 영역에서 대외 사업 비중이 확대되며 실적 성장을 견인했다고 설명했다. AI·클라우드가 이끈 상반기 성장…"XPU웍스·에이전트웍스 확장" 상반기 실적의 중심은 AI·클라우드 사업이었다. 해당 부문 매출은 1조6천714억원으로 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 제조·물류를 중심으로 대외 고객 확보가 이어진 점도 눈에 띈다. 두산, 중소기업중앙회, 컬리, LX판토스 등과 AX 사업을 추진하는 한편 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 사업 영역을 넓히고 있다. 진요한 AI클라우드사업부 AI센터장(상무)은 "기업 내 AI 활용 확대와 이에 따른 AI 인프라 투자 증가는 플랫폼과 클라우드 인프라 전반의 사업 기회로 확대될 것"이라고 말했다. 이어 "AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 플랫폼 'XPU웍스'를 새롭게 론칭했다"며 "1분기 정식 출시한 엔드투엔드 AI 플랫폼 '에이전트웍스'도 다양한 산업 고객을 대상으로 적용 사례와 사업 범위를 확대하고 있다"고 설명했다. LG CNS는 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 회사는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내 시장은 이보다 높은 15~20% 수준으로 성장할 것으로 보고 있다. 오픈AI, 앤트로픽, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 신규 사업 기회 발굴로 이어지고 있다는 설명이다. 진 센터장은 "LG CNS는 시장 성장률을 상회하는 사업 확대 계획을 가지고 있으며 국내 DBO 시장 선도 지위를 더욱 공고히 할 계획"이라며 "2019년 국내 최초로 DBO 모델을 도입한 선발주자로서 시장 성장 이상의 확대 계획을 갖고 있다"고 말했다. 수익성에 대해서는 선제 투자 영향이 반영됐다는 설명이다. 송광륜 CFO(상무)는 "미래 성장 동력 확보를 위한 전략적 투자 확대와 일부 프로젝트의 계약 이연 영향이 있었다"며 "사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제 투자와 일시적 프로젝트 일정 영향"이라고 말했다. 이어 "이연된 프로젝트들은 하반기 계약 체결과 사업 수행이 본격화되며 실적 개선에 기여할 것"이라고 덧붙였다. LG전자 데이터 팩토리, 첫 피지컬 AI 레퍼런스 확보 스마트엔지니어링 사업 상반기 매출은 5천24억원으로 전년 동기 대비 6.2% 증가했다. 2분기 매출은 2천746억원으로 전년 동기 대비 13% 성장했다. 회사는 계열사 기반의 안정적 사업에 더해 물류 자동화 등 대외 사업 확대가 성장에 힘을 보탰다고 설명했다. 신재훈 스마트팩토리사업부장(상무)은 "스마트엔지니어링 사업은 계열사 사업을 안정적으로 수행하는 가운데 물류 자동화 등 대외 사업 확대에 힘입어 두 자릿수 성장을 기록했다"고 말했다. 이어 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하기 위해서는 GPU 등 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자에서 진행 중인 데이터 팩토리에 피지컬웍스 플랫폼과 GPU 인프라를 공급할 예정"이라고 밝혔다. LG CNS는 LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고, 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 선정됐다. 스마트팩토리 분야에서는 AI 기반 제조 플랫폼 '팩토바(Factova)'를 중심으로 제조 현장 지능화를 추진하고 있으며, 스마트물류 사업 역시 뷰티·패션·푸드 기업 대상 자동화 프로젝트 확대로 성장세를 이어가고 있다. 하반기 피지컬 AI 사업의 핵심은 LG전자 데이터 팩토리를 첫 레퍼런스로 삼아 외부 확산 기반을 만드는 데 있다. 신 상무는 "현재 그룹사와 대외 고객을 대상으로 피지컬 AI 도입 및 운영 체제 구축을 협의하고 있다"며 "LG전자 데이터 팩토리를 베스트 프랙티스로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "컬리 1차 PoC 검증을 완료했으며 연말까지 보완을 거쳐 확산 사업을 추진할 예정"이라며 "올해는 PoC와 현장 검증을 통해 베스트 프랙티스와 사업 수행 역량을 확보하고, 내년부터 제조·물류 고객을 중심으로 관련 사업을 본격 확대하겠다"고 밝혔다. KB국민은행·한국은행 수주로 하반기 매출 기여 확대 디지털 비즈니스 서비스 사업 상반기 매출은 6천621억원으로 전년 동기 대비 8.8% 증가했다. 은행, 손해보험, 생명보험 등 금융권 전반에서 고르게 성장했고, 대형 프로젝트 수주도 이어졌다. 조성우 디지털비즈니스사업부 금융AX1사업담당(상무)은 "KB국민은행 차세대 사업을 수주하며 금융 차세대 시장에서 경쟁력을 다시 한번 입증했다"며 "한국은행 2기 ITO 사업 수주를 통해 운영사업 기반도 강화했다"고 말했다. 금융 차세대 사업은 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 전망이다. 조 상무는 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "올해 1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도는 점진적으로 높아질 것"이라고 내다봤다. AI 네이티브 개발 플랫폼도 새롭게 선보였다. 조 상무는 "IT시스템 구축·운영 전 과정을 에이전틱 AI 기반으로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'을 2분기에 출시했다"며 "플랫폼 출시 이후 대형 사업 수주를 통해 실증 사례를 축적하고 있으며, 소규모 개발 사업과 유지보수 운영 사업까지 적용을 확대하고 있다"고 말했다. 금융권 AI 도입 환경 변화에 대한 진단도 내놨다. 그는 "망분리 규제로 외부 대규모언어모델(LLM) 활용에 제약이 있었지만 최근 규제 샌드박스와 제도 개선이 추진되면서 금융사들의 AI 도입 움직임이 크게 늘고 있다"며 "중장기적으로는 레거시 시스템과 AI 에이전트가 유기적으로 결합된 형태로 발전할 것"이라고 전망했다. 중국 LLM 약진, 기업 최적화 멀티 AI모델 전략으로 대응 중국 LLM의 약진에 대해서도 LG CNS는 단순 위협보다 활용 구조 변화에 주목했다. 최근 일부 중국계 모델이 성능과 비용 측면에서 경쟁력을 높이면서, 일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체하거나 보완하는 선택지로 검토되고 있다는 설명이다. 다만 회사는 이런 흐름이 특정 모델로의 일괄 전환으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 진요한 센터장은 "일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체·보완하는 실질적 선택지로 검토되고 있다"면서도 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라고 말했다. LG CNS가 주목하는 방향은 특정 모델의 우위보다 기업 맞춤형 활용 구조다. 고난도 추론, 민감 정보 처리, 대규모 반복 업무 등 용도에 따라 서로 다른 모델을 조합하는 방식이 기업 현장에서 늘어날 가능성이 크다는 판단이다. 진 센터장은 "LG CNS 역시 이런 변화에 맞춰 다양한 모델을 연결·운영하는 AI 실행 환경 구축 역량을 강화하겠다"고 말했다.

2026.07.31 12:08남혁우 기자

[컨콜] LG CNS "금융 AX 본격화…차세대 넘어 AI 에이전트 수요 공략"

LG CNS가 금융권 차세대 시스템 구축을 발판으로 인공지능(AI) 플랫폼과 AI 에이전트, AI 기반 운영 서비스까지 사업 영역을 확대한다. 은행 중심 차세대 프로젝트를 넘어 보험·증권 등 금융권 전반의 AI 전환(AX) 수요를 선점하며 금융 AI 사업을 미래 성장축으로 키운다는 목표다. 조성우 LG CNS 금융AX사업담당 상무는 31일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "금융권 차세대 프로젝트는 일반적으로 약 2년이 소요되는 대규모 사업으로, 착수 후 약 6개월부터 매출이 본격적으로 인식되는 구조"라며 "미래에셋생명과 신한투자증권 프로젝트가 본격 개발 단계에 들어갔고 NH농협은행과 KB국민은행 차세대 사업도 착수하면서 올 하반기로 갈수록 매출 기여도가 점진적으로 높아질 것"이라고 밝혔다. 그는 "차세대 사업을 통해 확보한 신규 고객의 IT운영관리(ITO) 사업도 함께 확대되면서 단기 구축 매출뿐 아니라 안정적인 운영 매출 기반도 강화될 것"이라며 "내년에는 현재 수행 중인 금융 차세대 프로젝트의 진행률이 더욱 높아지고 은행뿐 아니라 카드·보험·증권업계의 차세대 사업 발주도 이어질 것으로 보고 있다"고 설명했다. 이어 "최근 금융권의 AX는 운영과 업무 혁신까지 AI를 지속적으로 적용하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다"며 "규제 샌드박스와 제도 개선이 추진되면서 금융사들의 최신 AI 기술 도입 움직임도 크게 늘어나 수요가 더 확대될 것"이라고 덧붙였다. 끝으로 조 상무는 "최근 은행권에선 차세대 시스템 구축 과정에서 AI 에이전트 개발과 AI 네이티브 개발 기술이 주요 요구사항으로 포함되고 있다"며 "금융권 차세대 구축 경험과 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 역량을 바탕으로 AI 플랫폼과 AI 에이전트, AI 기반 운영 서비스를 통합 제공하는 차별화된 경쟁력을 지속 강화해 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.31 11:48한정호 기자

[컨콜] LG CNS "내년 피지컬 AI·RX 사업 본격 확대"

LG CNS가 LG전자 데이터팩토리를 기반으로 피지컬 인공지능(AI) 레퍼런스를 확보한 뒤 내년부터 제조·물류 분야를 중심으로 관련 사업을 본격 확대한다고 밝혔다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장은 31일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하기 위해선 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 인프라 확보가 필수"라며 "우리는 고객이 AI 인프라를 최적으로 구축·운영할 수 있는 서비스와 서비스형 GPU(GPUaaS)까지 제공하며 차별화된 경쟁력을 확보하고 있다"고 말했다. 그는 "LG전자와 진행하는 데이터팩토리는 국내 최초의 대규모 지능형 로봇 학습 인프라 구축 사업으로, 피지컬웍스 플랫폼과 GPU 인프라를 공급할 예정"이라며 "이를 베스트 프랙티스로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "현재 다양한 개념검증(PoC)을 통해 기술과 레퍼런스를 확보하며 사업화를 추진 중"이라며 "올해는 피지컬웍스 플랫폼 고도화와 글로벌 파트너 협업을 강화하고 내년부터 제조·물류 고객을 중심으로 로봇전환(RX) 사업과 지능형 로봇 학습체계 구축 사업을 적극 추진하겠다"고 밝혔다. 또 계열사 투자 기조와 관련해선 "스마트팩토리와 로봇 투자는 단기적인 생산설비 증설이 아니라 제조 경쟁력을 강화하기 위한 전략적 투자라는 점에서 중장기적으로 지속 확대될 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.31 11:41한정호 기자

[컨콜] LG CNS "AI 비용관리가 경쟁력…에이전틱웍스로 운영 최적화"

LG CNS가 기업들의 인공지능(AI) 활용이 단순한 사용량 확대를 넘어 비용 대비 성과를 중시하는 단계로 전환되고 있다고 진단했다. 이에 맞춰 자체 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 중심으로 토큰 사용량과 비용을 통합 관리하는 AI 운영 플랫폼을 고도화한다는 전략이다. 진요한 LG CNS AI센터장은 31일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "기업의 AI 활용은 단순한 사용량 확대를 넘어 비용 대비 성과를 중시하는 단계로 전환되고 있다"며 "이와 관련한 사업 기회도 더욱 확대될 것으로 보고 있다"고 말했다. 그는 "에이전틱웍스는 챗GPT·클로드·제미나이 등 주요 AI 서비스의 사용량과 비용을 서비스별·조직별·사용자별로 확인할 수 있는 'AI 핀옵스' 대시보드를 제공한다"며 "사용자별 데이터 조회 권한 관리 기능을 통해 더욱 안전한 비용 관리 체계를 지원하고 있다"고 설명했다. 이어 "보안 요건과 업무 특성에 따라 적합한 AI 모델을 연결하고 성능과 비용을 함께 최적화하는 지능형 라우팅 기능도 강화하고 있다"며 "AI 코딩 분야에선 글로벌 전문기업과 개념검증(PoC)을 진행하며 상용 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 경량 모델의 성능 및 비용 효율성을 비교·검증하고 있다"고 덧붙였다. 그러면서 "관리 서비스(MSP) 사업에선 각 클라우드 서비스 제공사(CSP)의 AI 플랫폼 서비스를 활용한 최적 아키텍처를 구성하고 고객 환경에 맞춘 AI 플랫폼을 구축해 토큰 기반 서비스를 구현하고 있다"며 "CSP 환경 내 LLM 게이트웨이를 통해 사용량과 비용을 모니터링하고 업무 생산성 향상용 LLM의 모델 선택까지 통합 관리할 수 있는 핀옵스형 관리 도구를 준비 중"이라고 밝혔다.

2026.07.31 11:38한정호 기자

[컨콜] LG CNS "2분기 영업익 감소, 일시 프로젝트·투자 영향"

LG CNS가 올해 2분기 영업이익 감소 원인으로 일시적인 프로젝트 영향과 투자 영향을 지목했다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 31일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "2분기 연결 기준 영업이익은 1270억원으로 전년 동기 대비 9.2% 감소했다"며 "미래 성장 동력 확보를 위한 전략적 투자 확대와 일부 계열사 프로젝트의 계약 일정이 하반기로 이연된 영향이 반영된 결과"라고 밝혔다. 이어 "구조적 문제가 아닌 일시적인 프로젝트 일정 영향과 선제적 투자로 인한 영향"이라며 "이연된 것들은 정상적으로 추진 중이고, 하반기는 계약 체결과 사업 수행 본격화되며 실적 개선에 기여할 것으로 기대된다"고 덧붙였다. 송 CFO는 "주주환원은 연결기준 당기순이익 40% 이상 배당을 기본 원칙으로 하고 있다"며 "안정적 재무구조와 현금 창출력 바탕으로 지속적 주주환원을 할 것이고 올해도 중간배당 실시를 검토 중"이라고 말했다. 또 "AI와 클라우드 중심 핵심 경쟁력을 강화하는 한편, 대외 사업 확대와 미래 성장 동력에 대한 투자를 병행해 지속적인 성장을 이어가겠다"고 강조했다.

2026.07.31 11:09이나연 기자

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