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[현장] 델 테크놀로지스 "AI, 기술 아닌 기업 문화의 전환"

"인공지능(AI)은 기술이 아니라 기업 전체를 갈아엎는 문화의 변화입니다." 윤원상 델테크놀로지스 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 AI를 단순 기술 도입 차원이 아닌 전사적 전략 전환의 문제로 접근해야 한다고 강조했다. 윤 상무는 이날 '2026년 AI 팩토리 전략'을 주제로 발표에 나섰다. "클라우드는 기술이 아니라 문화를 바꿨다"며 "AI는 IT를 넘어 기업 전체의 구조, 조직, 일하는 방식을 통째로 바꿀 더 큰 물결"이라고 말했다. 부서별로 개별 AI를 도입하는 방식은 위험하며 거버넌스를 먼저 세우고 단계적으로 추진해야 한다고 짚었다. 그는 AI 시대의 데이터 구조가 기존과 완전히 달라진다고 설명했다. 기존 RDBMS 기반의 행·열 중심 데이터가 아니라, 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스처럼 관계성과 의미 기반의 데이터 구조가 핵심 연료가 된다는 것이다. 이미지, 영상, 음성 같은 비정형 데이터와 노드 간 관계를 중심으로 한 그래프 구조까지 통합 관리해야 진정한 엔터프라이즈 AI가 가능하다고 밝혔다. 에이전틱 AI 시대에 대한 준비도 강조했다. 윤 상무는 "앞으로는 에이전트끼리 통신하며 의사결정을 내리는 멀티 에이전트 구조가 확산될 것"이라며 "이 경우 토큰 사용량은 기존 산정 대비 몇 배가 아니라 몇십 배, 몇백 배로 폭증할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 기존 아키텍처를 재설계해야 할 가능성이 크다는 전망했다. AI 인프라의 회복 탄력성도 주요 화두로 제시했다. 그는 "지금은 AI가 없어도 업무를 할 수 있지만, 앞으로는 AI가 멈추면 ERP와 이메일, PC가 동시에 다운된 것보다 더 큰 충격을 줄 수 있다"고 경고했다. 단순 백업이나 재해복구를 넘어, AI 전용 복구 전략과 데이터 리커버리 체계가 필요하다고 설명했다. 국내 구축 사례도 소개했다. 한 대규모 제조사는 기존 수율 시스템에 AI를 접목하고 비정형·벡터·그래프 데이터를 통합한 데이터 레이크하우스를 구축해 생산성을 끌어올렸다. 또 다른 기업은 생성형 AI 플랫폼에 비정형 데이터를 결합해 운영 시스템을 3개월 만에 구축했다. 증권사는 투자자 대상 앱에 AI를 적용해 기업 실적 발표와 공시 정보를 요약 제공하는 서비스를 구현했다. 이들 사례의 공통 기반으로는 '델 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 해당 플랫폼은 정형, 비정형, 벡터, 그래프 데이터를 한 곳에 저장하고 쿼리·연동까지 지원하는 어플라이언스 형태의 통합 아키텍처다. 윤 상무는 "AI 구축 속도를 좌우하는 것은 결국 데이터 통합과 인프라 완성도"라고 말했다. 그는 2026년을 엔터프라이즈 AI가 본격적으로 드라이브를 거는 해로 규정했다. 중앙 LLM 중심 구조에서 엣지 단의 마이크로 LM과 연결되는 분산형 구조로 진화하고 피지컬 AI, 즉 로봇과 연동하는 아키텍처까지 고려해야 할 시점이라는 설명이다. 윤원상 상무는 발표를 마무리하며 "AI는 선택이 아니라 기업 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "거버넌스부터 데이터, 인프라, 회복 탄력성까지 준비한 기업만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] VM웨어 "AI 팩토리 회복 탄력성,기업 경쟁력 좌우"

"인공지능(AI)는 이제 국가와 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라입니다. 회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것입니다." 허진성 VM웨어 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 기업 AI 인프라 전략의 핵심을 '플랫폼화'와 '주권 전략 정렬'로 제시했다. 허 아키텍트는 발표에서 AI 도입이 실험 단계를 넘어 전사 확산 단계로 접어들면서 인프라 안정성과 거버넌스 체계가 무엇보다 중요해졌다고 진단했다. 특히 AI 워크로드가 급증하는 환경에서는 단순한 GPU 확충이 아니라 장애 상황에서도 서비스가 유지할 수 있는 AI 팩토리 수준 회복 탄력성이 확보돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI를 공장처럼 운영하려면 생산성뿐 아니라 중단 없는 운영 구조가 전제돼야 한다"고 강조했다. 최근 한국을 비롯해 미국, 중국 등 주요 국가에서 부상하고 있는 '소버린 AI' 전략을 언급하며 기업 AI 거버넌스가 국가 전략과 정합성을 갖추는 것이 중요하다고 말했다. 데이터 주권, 모델 통제권, 인프라 자립성 등이 국가 경쟁력과 직결되는 상황에서, 기업 역시 자사 AI 전략을 국가 프레임 안에서 설계해야 한다는 것이다. 그는 "기업 AI 거버넌스 전략이 국가 소버린 AI 방향성과 어긋나면 장기적으로 리스크가 될 수 있다"고 짚었다. 허 아키텍트는 LG AI연구원이 국내 소버린 AI 후보군으로 유력하게 거론되는 점도 언급했다. 그는 "LG 그룹은 소버린 AI 흐름 속에서 유리한 고지에 있다"며 "그룹 차원의 인프라 역량과 AI 연구 역량을 결합할 경우 글로벌 경쟁에서도 차별화된 위치를 확보할 수 있다"고 평가했다. 이어 AI 팩토리를 통해 실제 구축한 사례도 간략히 소개했다. 해당 사례에서는 GPU 자원 통합 관리, 모델 거버넌스 체계화, 데이터 보안 통제를 동시에 구현해 비용 효율성과 안정성을 확보했다고 설명했다. 특히 플랫폼 기반으로 모델을 서비스화해 여러 조직이 공동 활용하도록 하면서도 데이터는 분리 관리하는 구조를 적용했다고 밝혔다. 허진성 아키텍트는 "AI는 더 이상 실험이 아니라 국가와 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라"라며 "회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] LLM보다 20배 자원 쓰는 에이전틱 AI…레드햇 "해법은 추론 최적화"

"에이전틱 AI는 하나의 질문에도 모델을 여러 번 호출하며 일반 챗봇 대비 GPU 자원을 5배에서 최대 20배까지 더 소모하는 구조입니다. 기업이 이를 도입해 수익을 창출하려면 비용 통제와 성능 확보, 서비스 안정성을 동시에 달성할 수 있는 추론 최적화가 필수입니다." 이호진 레드햇 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 강조했다. 그는 '에이전틱 AI로의 진화와 추론 최적화 전략'을 주제로 발표하며, 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환되는 흐름과 이에 따른 인프라 전략 변화를 짚었다. 이 아키텍트는 가트너와 IDC 리서치를 인용하며 올해 기업 애플리케이션 40%가 업무 특화 AI 에이전트를 탑재하거나 AI 에이전트와 함께 일하게 될 것이라고 설명했다. 단순 질의응답을 수행하는 생성형 AI에서 벗어나, 멀티스텝 업무 자동화와 워크플로우 판단·실행까지 수행하는 구조로 진화하고 있다는 분석이다. 문제는 자원 소모다. 에이전틱 AI는 하나의 요청에도 모델 호출과 도구 실행, 검색과 재시도를 반복한다. 그 결과 일반 챗봇 대비 GPU 자원이 5배에서 최대 20배까지 더 필요할 수 있다. 그는 "이 구조에서는 추론 비용이 급격히 증가할 수밖에 없다"며 "추론 최적화 없이 에이전틱 AI를 확장하는 것은 현실적으로 어렵다"고 말했다. 이어 추론의 개념과 운영 환경에서의 과제를 설명했다. 대규모언어모델(LLM) 추론은 입력을 토큰으로 변환하고 토큰 간 관계를 계산해 답변을 생성하는 과정이다. 현재 AI 시장의 예산과 컴퓨팅 중심이 학습에서 추론 영역으로 이동하고 있으며 상시 운영 환경에서는 성능과 비용 최적화의 효과가 더욱 크게 나타난다고 강조했다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 GPU 자원 효율화뿐 아니라 보안 검증, 모델 안정성 확보, 지연 편차 관리까지 함께 고려해야 한다고 짚었다. 레드햇은 이를 해결하기 위한 전략으로 가상대규모언어모델(vLLM), LLM 컴프레서, 검증된 모델 컬렉션, 대규모 분산 추론 기술(LLM-D)을 제시했다. vLLM은 고성능 모델 서빙 엔진으로, 신규 모델과 다양한 AI 가속기를 지속적으로 지원하며 업계 표준처럼 활용되고 있다고 설명했다. LLM 컴프레서는 양자화를 통해 모델 크기와 GPU 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 기술이다. 실제 70B 모델을 GPU 8장에서 2장으로 줄이면서 99% 이상의 정확도를 확보한 사례도 소개했다. 또한 오픈시프트 기반으로 검증·최적화된 모델을 제공해 엔터프라이즈 AI의 품질과 안정성을 빠르게 확보할 수 있다고 밝혔다. LLMD는 대규모 분산 추론을 지원하는 기술로 여러 서버에 모델을 분산 배치하고 라우팅과 로드밸런싱, KV 캐시 효율화를 통해 고성능과 비용 효율을 동시에 달성할 수 있도록 돕는다고 설명했다. BC카드 사례도 공유했다. 초기에는 오라마 기반으로 최대 20건 요청을 처리했으나, vLLM 전환과 API 캐싱, 튜닝을 거치며 최대 25만건 요청을 처리하는 구조로 확장했다. 특히 LLM 컴프레서를 통한 양자화로 모델 크기를 절반으로 줄이고 성능은 3배 높이면서도 정확도 차이는 0.01% 수준에 그쳤다고 밝혔다. 이 과정에서 기업이 모든 기술 레이어를 자체적으로 감당하기보다 안정적인 플랫폼을 기반으로 전문 역량을 결합하는 전략이 필요하다고 강조했다. 이호진 아키텍트는 "에이전틱 AI 시대에는 추론이 곧 경쟁력"이라며 "레드햇 AI 플랫폼과 전문 역량, 컨설팅을 통해 고객의 추론 최적화와 AI 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

오픈AI "AI는 기업 운영의 일부…지금 의사결정이 미래 좌우"

"인공지능(AI)은 기업 운영의 일부가 되고 있습니다. AI를 단순도구로 사용할 것인지 기업 운영체제(OS)로 만들지는 지금 의사결정에 달려있습니다." 김양용 오픈AI AD(Account Director)는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 생성형 AI를 조직 자산으로 전환하기 위한 전략과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 방향성을 제시했다. 김 AD는 AI 확산 속도를 언급하며 기술 전환의 가속도를 강조했다. 그는 "인터넷이 1억 사용자를 확보하는 데 7년이 걸렸고, 페이스북은 4년 반이 걸렸다"며 "챗GPT는 2개월 만에 1억 사용자를 확보했다"고 말했다.이어 "이는 기술의 문제가 아니라 수용 속도의 문제"라며 "AI는 이미 전 산업에 보편적으로 스며들고 있다"고 설명했다. 김 AD는 수 많은 기업에서 다양한 생성형 AI 툴을 도입해 활용하고 있지만, 진짜 과제는 전사적 전환이라고 짚었다. 그는 "모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 조직 전체의 생산성 혁신으로 연결하는 운영 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다"며 "사내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고, 개발자 중심 API 영역과 사용자 중심 툴 사이에 간극이 존재하고 있다"고 설명했다. 이를 해결하기 위해 오픈AI는 기업 내부에 통합 AI 레이어를 구축하는 '엔터프라이즈 AI 플랫폼' 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 김 AD는 "데이터를 연결하고 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 기반 위에 에이전트를 배포하고, 이를 단일 콘솔에서 관리하는 구조를 제공하고 있다"며 "자연어로 에이전트를 만들고 런타임 환경에 배포해 실제 업무 워크플로를 자동화하는 방식"이라고 설명했다. AI 조직 전환은 3단계로 접근해야 한다고도 강조했다. 구성원 각자가 AI를 일상적으로 활용하고, 도메인 전문가가 자신의 노하우를 반영한 유스케이스를 만들며 이를 연결해 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 구조로 확장해야 한다는 설명이다. 김 AD는 "AI 도입의 성과를 단순히 인력 감축으로 계산하는 것은 한계가 있다"며 "전체 구성원이 AI를 활용하고 그 결과가 조직 자산으로 축적될 때 진짜 혁신이 일어난다"고 강조했다.

2026.02.26 18:00남혁우 기자

AI 시대, '바른채용'이란 무엇인가...HR 전문가들 해법 나눠

팀핏(Team Fit), 스킬 기반 채용, AI 리터러시 검증, 그리고 탈락자 피드백까지. AI 확산 속에서 채용의 본질을 다시 묻는 자리가 마련됐다. 한국바른채용인증원(원장 조지용, 이하 인증원)은 청년재단과 함께 26일 하나금융그룹 명동사옥 4층 대강당에서 '제7회 대한민국 바른채용 컨퍼런스'를 개최했다. 이번 컨퍼런스는 최신 채용 트렌드와 국내외 베스트 사례를 공유하고, AI 시대에 부합하는 올바른 채용 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 민간·공공 부문 채용 책임자 및 담당자들이 대거 참석해 높은 관심을 보였다. “컬처핏에서 팀핏으로”…채용 기준의 재정의 발표자로 나선 윤영돈 커리어코치협회 부회장은 2026년 채용 트렌드를 ▲팀핏 중심 채용 ▲스킬 기반 채용 ▲커리어 오너십 강화의 세 가지로 정리했다. 그는 “과거에는 조직 문화와의 적합성을 의미하는 '컬처 핏(Culture Fit)'이 중요했다면, 이제는 특정 팀과의 궁합을 의미하는 팀 핏이 더 중요해졌다”고 강조했다. 윤 부회장에 따르면, 같은 회사 안에서도 영업·R&D·콘텐츠·기획 등 팀별 특성과 요구 역량은 다르다. 단순히 '우수 인재'를 선발하는 방식에서 벗어나, 팀 내에서 상호보완적으로 시너지를 낼 수 있는 조합을 고려해야 한다는 설명이다. 또 그는 “이제는 역량(Competency)보다 실제 수행 가능한 스킬(Skill)이 평가의 중심이 되고 있다”면서 스킬 기반 채용의 확산을 짚었다. AI와 자동화 기술이 고도화되면서 단순 지식보다 실제 적용 경험과 문제 해결 능력이 중요해졌다는 뜻이었다. 아울러 커리어 오너십의 부상도 강조했다. 조직이 설계한 경로를 따르는 시대에서, 개인이 스스로 커리어를 설계하고 필요한 역량을 학습하는 시대로 전환되고 있다는 분석이다. “AI 잘 쓴다고 좋은 인재는 아니다”…인성·책임감은 여전히 핵심 조지용 원장은 AI 확산에 따른 채용 현장의 고민을 공유했다. 그는 “기업이 사내 AI 교육을 강화한다는 것은 채용 단계에서 기본적인 AI 활용 역량을 갖춘 인재를 선발하고 싶다는 의미”라며 “지원자의 AI 리터러시를 어떻게 검증할 것인지가 중요한 과제가 됐다”고 말했다. 특히 생성형 AI를 활용해 자기소개서나 면접 답변을 준비하는 사례가 늘고 있는 만큼, 'AI 실력인지 지원자 본인의 실력인지' 구분하는 평가 체계가 필요하다고 지적했다. 그러나 흥미로운 점은 AI가 채용 시장을 장악한 상황에서도 3년 연속 채용 트렌드 1위가 '조직문화 적합성 검증'이라는 사실이다. 채용전문면접관 400여 명이 선정한 결과다. 조 원장은 “AI를 잘 다룬다고 해서 책임감이 강하거나 팀 지향적인 인재라고 볼 수는 없다”며 “기업은 여전히 책임감, 협력, 팀워크 등 인재의 본질을 가장 중요한 평가 요소로 보고 있다”고 강조했다. 책임감은 어려운 과제를 끝까지 완수한 경험으로, 팀 지향성은 개인의 이익보다 팀의 성공을 위해 기여한 사례로 구체화해 검증해야 한다는 설명이다. AI 시대일수록 오히려 인간적 역량에 대한 정교한 평가가 필요하다는 의미다. AI 리터러시 검증부터 탈락자 피드백까지…현장 사례 공유 이날 행사에서는 다양한 기업·기관의 실천 사례도 소개됐다. 한성주 SK AX교육사업2팀 매니저는 '생성형 AI 활용 역량을 어떻게 키우고 평가할 것인지에 대한 기준'을 공유했고, 정준호 LG이노텍 인재역량확보팀 팀장은 '애자일 채용 전략과 AI 시대 인재 확보 방안'을 발표했다. 한국원자력환경공단은 탈락자에게 구체적 피드백과 코칭을 제공해 재도전 끝에 합격으로 이어진 사례를 소개해 주목을 받았다. 이는 채용 결과에 대한 적극적 피드백이 공공기관 경영평가 항목에 반영된 흐름과도 맞닿아 있다. 또 김석집 네모파트너즈POC 대표는 AI 시대 'Culture Lag(문화 지체)'를 줄이기 위한 채용 단계의 해법을 제시했다. 이번 행사에서는 '청년 AI 솔루션 챌린지 대회' 본선과 시상식도 함께 진행됐다. 예선을 거쳐 선발된 청년들이 AI를 활용한 사회문제 해결 방안을 발표했으며, 이를 통해 AI 리터러시에 대한 도전과 성장의 기회를 제공했다. 청년 구직자를 대상으로 한 AI 채용 인식 조사 결과도 현장에서 공개됐다. 조지용 원장은 “AI 활용 확대로 소규모·질적 채용의 시대가 열렸다”며 “지원자의 AI 활용 역량을 어떻게 평가하고 검증할지에 대한 고민이 필요한 시점”이라고 말했다. 이어“기술이 아무리 발전해도 결국 채용의 본질은 사람에 대한 평가”라고 강조했다.

2026.02.26 17:40백봉삼 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

[현장] "챗봇 도입이 기업 AI 아냐"…팔란티어가 제시하는 실패 없는 기업 AI 구축법

"기업용 인공지능(AI)은 단순한 챗봇 도입이 아니라 회사 운영 전반에 AI를 녹여내는 전략입니다. 활용 정의 없이 기술만 도입하면 결국 아무도 쓰지 않는 프로젝트로 끝나버리게 됩니다." 권남오 팔란티어 총괄이 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 '기업 AI를 위한 팔란티어의 접근 방식'을 주제로 이와 같이 말하며 엔터프라이즈 AI 구축 전략을 공개했다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI는 회사 운영에 직접적으로 AI를 활용하는 것"이라며 "단순히 챗봇을 도입하거나 문서를 요약하는 수준으로는 기업 AI라고 말하기 어렵다"고 강조했다. 이어 "AI를 어디에, 어떻게 쓸 것인지에 대한 정의 없이 기술만 도입하면 결국 쓰는 사람이 없는 프로젝트가 된다"고 지적했다. 그는 최근 2~3년간 많은 기업이 대규모언어모델(LLM 도입)과 인프라 구축에 집중했지만 실제 현업 오퍼레이션에는 연결되지 못한 사례가 적지 않다는 점도 짚었다. 권 총괄은 "특정 부서에서는 성공 사례라고 발표하지만, 회사 전체로 보면 아무도 쓰지 않는 경우가 있다"며 "운영을 고려하지 않은 AI 도입은 실패로 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 그러면서 그는 엔터프라이즈 AI 도입이 막히는 원인으로 세 가지를 제시했다. ▲오퍼레이션이 고려되지 않은 기술 중심 접근 ▲AI를 챗봇이나 요약 도구로 한정하는 제한적 정의 ▲기술 조직, 현업, 경영진 간 전략 정렬 부족 등이 원인으로 꼽힌다. 권 총괄은 "엔지니어링 팀, 현업, 경영진이 같은 방향을 바라보지 않으면 장기적으로 갈 수 없다"며 "3년, 5년, 길게는 10년을 보는 비전이 필요하다"고 말했다. 팔란티어의 접근 방식은 '뇌만 사는 것'으로는 부족하다는 점으로 비유했다. 거대언어모델(LLM)이라는 똑똑한 두뇌를 도입해도 회사의 맥락을 모르면 제대로 작동할 수 없다고 강조하며 회사의 데이터를 연결하고, 실제 업무 의사결정 로직을 시스템에 인코딩해야 한다고 주장했다. 그러면서 이를 '디지털 트윈'과 '온톨로지' 구축 과정으로 설명했다. 구체적으로는 데이터 통합, 비즈니스 로직 인코딩, 공통 관점 구축이 핵심 단계라고 밝혔다. 그는 "데이터만 연결해서는 안 되고, 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 그 로직을 시스템에 녹여야 한다"며 "그 위에서 AI가 작동해야 비로소 기업 AI가 된다"고 설명했다. AI의 역할에 대해서도 분명히 했다. 권 총괄은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 일의 총량을 늘리는 것"이라며 "이를 증강에서 자동화로 가는 과정이라고 본다"고 말했다. 이어 "반복 업무는 자동화하고, 사람은 더 복잡하고 의미 있는 문제에 집중하게 만드는 구조가 목표"라고 덧붙였다. 실행 전략으로는 '작지만 중요한 문제'를 먼저 해결하는 방식을 제시했다. 그는 "쉬운 과제부터 시작하는 것이 아니라, 회사가 가장 어려워했던 문제를 정의하고 해결해야 한다"며 "하나의 핵심 과제를 제대로 풀면 인접 영역으로 자연스럽게 확산된다"고 설명했다. 그러면서 "이 과정에서 데이터 거버넌스, 보안, 접근 통제 체계도 함께 구축해야 한다"고 부연했다. 또 팔란티어의 '고객 현장 파견 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 방식을 소개하며 현장 밀착형 문제 해결을 강조했다. 권 총괄은 "문제를 제대로 정의하지 않으면 해결할 수 없다"며 "현장에 들어가 실제 업무를 보고, 기술로 해결하고, 그 경험을 반복 가능한 구조로 만든다"고 설명했다. 그러면서 그는 궁극적으로는 고객 조직 내부에 같은 역량을 내재화하는 것이 목표라고 밝혔다. 또 장기 전략 수립의 중요성도 거듭 강조했다. 권 총괄은 "기업 AI는 단기 성과 프로젝트가 아니라 체질 개선으로 쉽지 않은 길이지만, 운영과 조직을 바꾸지 않으면 진정한 엔터프라이즈 AI는 어렵다"며 "AI는 비용 절감 도구가 아니라 기업의 의사결정 체계를 재설계하는 기반"이라고 피력했다.

2026.02.26 17:25남혁우 기자

[현장] "GPU 개수 경쟁 끝났다"…엔비디아가 제시한 '수직 통합' AI 인프라

"그래픽처리장치(GPU) 몇 장을 도입할지 경쟁하는 시대는 지났습니다. 이제는 기업 전체 구조를 다시 설계하는 단계로 들어섰습니다." 정구형 엔비디아 코리아 팀장은 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 애플리케이션부터 데이터센터, 전력까지 아우르는 차세대 AI 인프라 청사진을 제시했다. 정 팀장은 AI 인프라를 ▲애플리케이션 ▲모델 ▲AI 플랫폼 ▲가속 컴퓨팅 인프라 ▲데이터센터, 에너지 인프라 등 5개 레이어로 구분해 설명했다. 그는 "AI는 한 층만 잘 만든다고 완성되지 않는다"며 "애플리케이션부터 전력까지 수직 통합 관점에서 설계해야 한다"고 말했다. 가장 위에는 기업이 실제로 사용하는 업무용 AI 애플리케이션과 에이전트가 있다. 그 아래로는 대형 언어모델 등 모델 레이어, 이를 학습·배포·운영하는 플랫폼 레이어가 이어진다. 이어 GPU, CPU, 네트워킹, DPU 등으로 구성된 가속 컴퓨팅 인프라가 이를 떠받친다. 마지막으로 대규모 전력과 냉각을 감당하는 데이터센터, 에너지 인프라가 기반을 이룬다. 정 팀장은 "AI 경쟁은 이제 GPU 수량이 아니다"며 "이 5개 레이어를 얼마나 유기적으로 설계하느냐의 문제"라고 강조했다. 엔비디아 내부 사례도 공개했다. 그는 단순히 요약된 답을 제시하는 것이 아니라 어떤 문서의 어느 부분을 참고했는지까지 추적 가능하도록 설계했다는 것을 강조했다. 정 팀장은 "우리도 사내에서 에이전틱 AI를 적극 활용하고 있다"며 "컨플루언스, 셰어포인트 등 내부 협업 시스템과 직접 연동해 답변의 근거를 함께 제시하는 구조를 구축했다"고 설명했다. 이 같은 내부 적용을 통해 제품 개발과 의사결정 속도가 빨라졌다고도 밝혔다. 반복적으로 확인해야 했던 기술 문서, 설계 변경 이력, 사내 정책 자료 등을 에이전트가 즉시 찾아 제시하면서 업무 시간이 단축됐다는 설명이다. 정 팀장은 "엔터프라이즈 환경에서는 정확도만큼이나 '출처 투명성'이 중요하다"며 "이를 통해 개발자와 엔지니어가 정보 검색에 쓰는 시간을 줄이고 실제 설계와 검증에 더 집중할 수 있게 됐다"고 말했다. 엔비디아는 이러한 시행착오와 운영 경험을 정리해 '엔터프라이즈 AI 팩토리 디자인' 가이드로 공개했다. 가이드에는 에이전트 설계 방식, 내부 데이터 연동 구조, 플랫폼 구성, 인프라 선택 기준 등 기업이 AI를 도입할 때 고려해야 할 기술적 의사결정 요소가 담겼다. 모델 전략에 대해서는 오픈소스 기반 접근을 강조했다. 시스템 구조가 얼마나 개방돼 있는고 실제 서비스에서 얼마나 효율적인지가 실제 업무 성능을 좌우하기 때문이다. 그는 오픈 모델 제품군인 '네모트론3'를 언급하며 "성능 지표뿐 아니라 서빙 효율 측면에서도 의미 있는 진전을 이뤘다"며 "기업이 자체 모델을 고도화할 때 충분히 고려할 수 있는 기반이 될 것"이라고 설명했다. 하드웨어와 인프라 설계 방향도 구체적으로 제시했다. 그는 차세대 GPU 아키텍처 기반 랙 단위 통합 설계를 소개하며 "수십 개 GPU를 하나의 도메인처럼 묶어 동작시키는 구조가 표준이 되고 있다"고 말했다. 이어 "고속 네트워킹과 DPU를 결합해 서버, 스토리지, 네트워크를 유기적으로 연결해야 진짜 AI 인프라가 완성된다"고 강조했다. 데이터센터와 에너지 이슈에 대해서도 언급했다. 정 팀장은 "AI 인프라의 끝은 결국 전력"이라며 "기가와트급 데이터센터 시대가 이미 시작됐다"고 말했다. 이어 "디지털 트윈 기반 설계를 통해 가상 환경에서 충분히 검증한 뒤 실제 구축에 들어가야 시행착오를 줄일 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "AI 인프라는 장비 조합의 문제가 아니라 애플리케이션에서 에너지까지 하나로 이어진 설계 철학의 문제"라며 발표를 마무리했다.

2026.02.26 15:17남혁우 기자

[현장] LG CNS AI 테크 서밋 2026 개막…엔비디아부터 오픈AI까지 총출동

LG CNS가 엔비디아, 오픈AI, 팔란티어 등 국내외 주요 인공지능(AI) 반도체 기업 함께 실행 중심 기업형 AI 전략을 제시했다. 26일 LG CNS는 AI 기술과 비즈니스 전략을 공유하는 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'을 서울 마곡 사이언스파크에서 개최했다. 이번 행사는 AI가 기업 전반에 확산되는 상황에서 안정적인 도입과 통제 체계 구축, 데이터 폭증에 따른 인프라 효율화, 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 전환, 데이터 주권을 확보하는 소버린 AI 구축 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 엔비디아, 팔란티어, 오픈AI, 시스코, IBM, HPE, VM웨어, 델 테크놀로지스 등 글로벌 테크 기업과 함께 망고부스트, 퓨리오사AI, 리벨리온 등 국내 AI 반도체 기업이 참여해 기술 전략과 실제 적용 사례를 공유했다. 김태훈 LG CNS 부사장은 "AI는 이제 가능성의 시대를 지나 실제 실행과 성과를 만들어내는 시대로 들어섰다"며 "이제 생성형 AI의 단순 응답을 넘어 업무 프로세스 안에서 스스로 계획하고 실행하는 '에이전틱 AI'로 빠르게 진화하고 있다고 설명했다. 동시에 기업 현장에서는 보안, 컴플라이언스, 거버넌스가 내재화된 '엔터프라이즈 AI'가 새로운 표준으로 자리 잡고 있다고 강조했다. 인프라 변화도 핵심 화두로 제시했다. 김 부사장은 학습뿐 아니라 추론의 중요성이 커지고 있으며, 추론 비용 효율화와 운영 자동화, 관측 가능성 확보가 기업 경쟁력을 좌우하고 있다고 진단했다. 또한 산업과 국가별 규제에 대응하는 프라이빗 AI와 소버린 AI가 주요 요구사항으로 부상하고 있다고 덧붙였다. 행사는 키노트를 시작으로 엔터프라이즈 AI와 거버넌스, AI 인프라 효율화, 에이전틱 AI와 데이터 관리, 소버린 AI 등 주제별 트랙으로 구성됐다. 각 세션은 현장 적용 중심의 인사이트 공유에 초점을 맞췄다. 진요한 AI센터장은 올해를 'AI실전 배치의 해'로 삼고 실제 운영 역량을 갖춘 소버린 엔터프라이즈로 전환하는 출발점이 되기를 기대한다고 밝혔다. 그는 "지난 1년의 변화가 그 이전 20년보다 더 컸다"고 진단하며, 2017년 트랜스포머 등장 이후 2025년 현재는 AI가 실제 산업과 물리적 세계까지 확장되는 전환점에 와 있다고 설명했다. 특히 생성형 AI 이후 모델이 비약적으로 똑똑해지면서 B2C 경험과 B2B 현실 사이의 기대 격차가 커졌다고 지적했다. 개인은 즉시 활용하지만 기업은 보안, 데이터 정합성, 시스템 연계 등 복합 요건을 충족해야 한다는 점을 짚었다. 그는 엔터프라이즈 AI의 핵심을 '모델, 데이터, 운영'의 통합 전략으로 제시했다. 단일 모델 선택이 아니라 경량 모델과 고성능 모델을 작업 특성에 따라 라우팅하는 전략이 필요하며, 데이터 연결과 권한 관리, 배치 전략이 곧 소버린 역량이라고 강조했다. "모델을 보유하는 것이 아니라, 모델을 실전에 배치해 운영할 수 있는 능력이 기업 경쟁력"이라고 말했다. LG CNS는 이에 대응해 자사 AI 플랫폼을 에이전틱 구조로 고도화하고, '에이전트웍스' 체계를 통해 기업용 에이전트 운영 환경을 제공하겠다는 구상도 밝혔다. 모델 라우팅, 다중 모델 운영, 기업 데이터 연계, 권한 통제, UI 설계까지 포함한 통합 운영체계를 지향한다는 설명이다. 인프라 전략도 구체화했다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 이분법을 넘어 상황별 혼합 구조가 필요하며, 추론 수요 확대에 대응해 XPU 기반 서비스도 준비하고 있다고 밝혔다. GPU를 모두 직접 구매하는 방식이 아니라 온디맨드 서비스 활용 등 유연한 전략이 필요하다고 강조했다. 외교부, 경기도교육청 등과의 로드맵 기반 AX 프로젝트 사례도 소개하며 선도 사례가 캐즘을 넘는 전환점이 될 수 있다고 강조했다. 또한 글로벌 파트너와의 협업을 통해 기술과 운영 역량을 결합한 실행형 AI 전략을 확대하겠다고 밝혔다. 김 부사장은 "LG CNS는 AX 마스터 플랜 수립부터 데이터 플랫폼, 인프라 구축, 보안과 거버넌스, 운영 자동화까지 고객의 AI 라이프사이클 전 과정을 책임지는 AX 이노베이터"라며 "오늘 공유되는 아이디어와 사례가 각 기업의 다음 실행을 더 빠르고 안전하게 만드는 출발점이 되길 바란다"고 밝혔다.

2026.02.26 13:51남혁우 기자

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

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

2026.02.26 13:50장유미 기자

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

LGU+, MWC26서 그룹사 역량 집결한 AI 데이터센터 전략 선봬

LG유플러스는 MWC26에서 LG그룹과의 시너지를 기반으로 AI 데이터센터(AIDC) 전략을 공개한다고 24일 밝혔다. LG 계열사 내 역량을 집결한 'ONE LG'를 중심으로 전력 냉각 운영 전 영역을 아우르는 비욘드 에이아이-레디 AIDC를 선보이고, AI 시대 핵심 인프라 사업자로서의 입지를 강화한다는 구상이다. MWC26에선 수도권 최대 규모로 건설 중인 '파주 AI 데이터센터'에 적용될 최신 기술과 차세대 운영 전략이 공개된다. 2027년 준공을 목표로 건립 중인 파주 AIDC는 핵심 요소인 운영 냉각 전력 시스템에 LG유플러스, LG전자, LG에너지솔루션 등 그룹사의 기술력이 총동원된다. AIDC의 핵심 난제인 발열 문제는 LG전자와의 협업으로 해결한다. 고성능 GPU가 생성하는 열은 기존 공기 냉각 방식만으로는 감당하기 어려워 새로운 솔루션이 필요하다. 이에 LG유플러스와 LG전자는 GPU 칩에 전용 금속판을 부착하고 냉각수 분배 장치(CDU)를 통해 액체를 순환시켜 열을 직접 제거하는(D2C) 방식의 액체냉각 솔루션을 선보인다. 액체냉각에 필요한 냉각수는 LG전자의 공랭식 '프리쿨링 칠러'가 생산한다. 외부의 찬 공기를 이용해 냉각수를 만들기 때문에 전력 소모를 기존 대비 약 10% 수준으로 대폭 절감할 수 있는 것이 특징이다. 안정적인 전력 공급을 위해 LG에너지솔루션의 기술이 적용된다. 파주 AIDC엔 고성능 UPS 배터리가 탑재돼 정전이나 전압 변동 시에도 즉각적으로 전력을 보정하며, 배터리셀부터 팩까지 자체 설계한 다중 안전 구조로 화재와 열폭주 위험을 최소화해 무중단 운영을 지원한다. LG유플러스는 파주 AIDC를 기점으로 AI 컴퓨팅 인프라를 단계적으로 확장할 계획이다. 이밖에도 MWC26에선 LG유플러스가 LG AI 연구원, 퓨리오사AI와 협업해 제작한 '소버린 AI 어플라이언스'를 선보인다. 이는 복잡한 인프라 구축 과정 없이 전원과 네트워크만 연결하면 AI를 즉시 업무에 활용할 수 있는 솔루션이다. 안형균 LG유플러스 AI사업그룹장은 “'ONE LG' 시너지를 기반으로 파주 AI데이터센터를 세계 최고 수준의 거점으로 만들겠다”며 “Beyond AI‑Ready 전략을 통해, GPU를 가장 안정적으로 운영하고 확장하는 AI DC로 도약하겠다”고 말했다.

2026.02.24 09:16홍지후 기자

LG AI연구원이 제시한 글로벌 AI 거버넌스 미래는?

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

2026.02.23 09:38김미정 기자

LGU+, MWC26서 AI 콜에이전트 '익시오 프로' 공개

LG유플러스는 MWC26에서 AI 통화앱 '익시오(ixi-O)'의 미래 모습인 '익시오 프로(ixi-O Pro)'를 공개한다고 23일 밝혔다. 익시오 프로는 사용자의 통화, 문자, 일정 등 일상 데이터를 종합적으로 이해하고 상황에 맞는 정보를 제안하는 미래형 AI 콜 에이전트다. 기존 익시오가 AI 비서 서비스가 고객의 요청에 반응하는 방식이었다면, 익시오 미래 모습인 익시오 프로는 대화의 맥락과 관계를 파악해 필요한 정보를 안내하는 것이 핵심이다. 예를 들어, 사용자가 특별히 익시오를 호출하지 않아도 먼저 지난 통화에서 언급된 일정이나 해야 할 일을 정리해 알려주고, 통화 중 궁금할 수 있는 사항은 실시간으로 확인해 알려주는 방식이다. 이를 통해 사용자가 사람들과 더욱 원활하게 소통할 수 있도록 돕는다. MWC26에선 익시오가 장소, 기기에 제약 없이 확장되는 미래 모습도 그려진다. 스마트폰을 넘어 집, 오피스, 차량, 로봇 등으로 확장돼 가입자와 연결되는 보이스 기반 슈퍼 에이전트로 진화하는 모습을 선보일 계획이다. LG유플러스는 익시오의 미래 모습뿐만 아니라, 사람 중심 AI의 근간인 '안심'을 고도화하기 위한 협업 체계도 공개한다. KB국민은행과 추진하는 통신, 금융 보이스피싱 실시간 대응 협업 체계는 익시오의 AI 보이스피싱 탐지 기술과 KB국민은행의 이상거래 모니터링 시스템을 연계해, 통신 단계에서 포착된 피싱 의심 징후를 금융 거래 이전에 차단한다. 익시오는 보이스피싱 의심 패턴, 악성 앱 설치 여부, 위험 URL 접속 여부 등을 실시간으로 탐지하고, 해당 정보를 KB국민은행과 공유한다. KB국민은행은 이를 자체 모니터링 시스템과 연동해 이상 거래를 모니터링하고, 필요시 계좌 지급 정지 등 선제적인 고객 보호 조치를 시행한다. LG유플러스는 또한 MWC26 전시를 통해 익시오가 가입자의 일상을 이해하고 보호하는 초개인화 AI 비서로 진화하고 있음을 글로벌 시장에 알릴 계획이다. 인간중심 AI 기술을 통해 편의성과 안전이라는 두 가지 가치를 동시에 제공하며, 미래 AI 서비스의 방향성을 제시한다는 전략이다. 최윤호 LG유플러스 AI사업그룹장은 “익시오는 고객의 통화 데이터를 단순히 처리하는 AI가 아니라, 고객의 맥락을 이해하고 먼저 도움을 주는 초개인화 AI 비서로 진화하고 있다”며 “MWC26에서 선보이는 신규 기능과 금융권 협업 사례를 통해, 가입자가 안심하고 AI 서비스를 이용할 수 있는 기준을 제시하겠다”고 말했다.

2026.02.23 08:57홍지후 기자

'사람중심 AI'...LGU+, MWC서 AI로 바꾸는 미래상 제시

LG유플러스가 MWC26에 참가해 AI 기반의 미래 기술을 선보인다. 올해 전시의 핵심 주제는 '사람중심 AI로, 사람과 사람을 연결하는 기술과 서비스를 통해 만드는 미래상을 공개할 예정이다. 3월2일(현지시간) 스페인 바르셀로나 피라 그란비아에서 개막하는 MWC26은 '연결과 지능이 융합된 미래'를 주제로, 전 세계 200개 이상의 국가와 2700여 개 기업이 참여해 다양한 기술과 서비스를 선보일 예정이다. LG유플러스는 MWC26 핵심 전시장인 피라 그란비아 제3홀 중심에 872제곱미터 규모의 대형 전시관을 꾸릴 계획이다. 앞서 LG유플러스는 지난해 MWC에서 첫 단독 부스를 운영한데 이어 2년 연속으로 참여하게 됐다. LG유플러스 전시관은 안심과 신뢰, 맞춤과 편리를 이끄는 '사람 중심 AI'를 중심으로 꾸며진다. 특히 목소리 기반의 초개인화 에이전틱 AI로 거듭나고 있는 '익시오(ixi-O)'와 피지컬 AI가 만나 고객의 일상을 바꾸는 미래 비전이 소개될 예정이다. 아울러 ▲고객의 감정까지 케어하는 맞춤형 'AICC' ▲LG그룹사와 협업해 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보한 'AIDC' ▲네트워크 전 과정에 AI를 적용해 스스로 판단하고 조치하는 'Autonomous NW' ▲동형암호, 양자내성암호(PQC), SASE, 알파키 등을 포함한 보안 솔루션 브랜드 '익시가디언(ixi-Guardian) 2.0' ▲통신과 금융을 결합한 보이스피싱 예방 대응 솔루션 ▲LG AI연구원 및 퓨리오사와 협력하는 '소버린 AI' 등이 공개된다. 핵심 주제인 '사람중심 AI'는 초개인화 미디어아트 전시를 통해 시각적으로 구현된다. LG유플러스는 영국 기반의 글로벌 미디어아트 그룹 'Universal Everything'과 협업해 AI와 예술이 결합된 디지털 경험을 선보인다. 전시는 관람객의 정보와 체험 데이터를 기반으로 LG유플러스의 기술을 결합해 '사람중심 AI가 만들어가는 미래 비전'을 시각적으로 구현할 예정이다. 장준영 LG유플러스 마케팅그룹장은 “지난해에 이어 MWC를 통해 익시오, AICC, AIDC, Autonomous NW 등 차별화된 기술과 서비스를 관람객들에게 소개할 것”이라며 “사람 중심 AI를 통해 사람과 사람이 연결되는 기술을 선보임으로써, 밝은 세상을 만들어가는 LG유플러스의 노력을 전 세계에 알리겠다”고 밝혔다. 한편, 이번 MWC26에는 LG유플러스의 홍범식 사장을 비롯한 주요 경영진이 참석해 전 세계 다양한 기업의 서비스와 기술을 살펴보고, AI·네트워크·플랫폼 등 다양한 분야의 글로벌 빅테크 기업들과 협력을 논의할 방침이다. 특히 홍범식 사장은 MWC26 개막에 맞춰 기조 연설자로 나서 '사람중심 AI'를 주제로 본격적인 AI 콜 에이전트시대에 대해 발표할 예정이다.

2026.02.22 09:00박수형 기자

이통 3사 5년간 직원 수 7800명 줄었다

최근 5년간 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 이동통신 3사의 직원 수가 약 7800명 줄었다. 20일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 이통3사의 합산 직원 수는 2020년 3만8391명에서 지난해 상반기 3만608명으로 5년 새 7783명, 약 20% 줄었다. 통신 업계에서 인력 규모가 가장 큰 KT의 감소 폭이 눈에 띈다. KT 직원 수는 2020년 2만2720명, 2021년 2만1759명, 2022년 2만544명, 2023년 1만9737명으로 꾸준히 감소했다. 이후 2024년 1만6927명, 지난해 상반기엔 1만4512명으로 급격하게 줄었다. 2024년 말부터 지난해 초엔 약 1700명 규모의 자회사 전출과 근속 15년 이상 직원 대상 약 2800명 규모의 희망퇴직이 진행됐다. 이를 통해 1년 새 약 14%의 인원을 감축했다. LG유플러스 직원 수는 2020년 1만319명, 2021년 1만187명, 2022년 1만433명, 2023년 1만824명, 2024년 1만571명, 지난해 상반기는 1만470명을 기록했다. 지난해 3분기엔 근속 10년 이상 직원을 대상으로 약 600명 규모의 희망퇴직을 진행했다. 희망퇴직 인원이 반영된다면 올해 직원 수는 1만 명을 밑도는 9000명 대 중후반이 될 것으로 예상된다. 약 5%의 인원을 희망퇴직으로 감축한 셈이다. 희망퇴직이 진행되던 2024년과 지난해에도 KT와 LG유플러스는 AI 개발, 컨설팅 직군을 중심으로 채용을 진행했다. 기존 고령·고임금 인력을 AI 중심 인력으로 재구성하려는 전략으로 분석된다. SK텔레콤 직원 수는 2020년 5352명에서 2021년 5339명, 2022년 5413명, 2023년 5579명, 2024년 5493명, 지난해 상반기엔 5626명으로 5년 간 꾸준하게 5000명대 초중반대를 유지했다. 이통3사 중 인력 규모가 가장 적은 SK텔레콤은 기존 인원을 유지하면서 AI 중심의 인력 정예화를 추진했다.

2026.02.22 08:40홍지후 기자

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

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

2026.02.20 18:47장유미 기자

[독파모 4파전] 프로젝트 2차 평가 국면…정예팀 핵심 전략은?

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

2026.02.20 17:55김미정 기자

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

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

2026.02.20 17:09김미정 기자

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