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글로벌 AI 시장, 미·중 모델 고집 여전...한국 현주소는

글로벌 개발자 시장에서 한국 인공지능(AI) 모델이 미국과 중국 모델에 비해 존재감을 보이지 못한 것으로 확인됐다. 16일 오픈라우터 수치에 따르면 실사용량 기준으로 집계된 모델 순위에서 한국 모델은 2025년 기준 상위권에 오르지 못한 것으로 나타났다. 반면 중국 모델은 지난해 6월부터 사용량 부문에서 미국을 앞지른 것으로 집계됐다. 오픈라우터는 세계 AI 모델을 하나의 응용프로그램인터페이스(API)로 이용할 수 있게 연결하는 플랫폼이다. 매일 처리된 전체 토큰량 기준으로 상위 50개 모델을 집계해 공개한다. AI 개발자와 기업이 실제로 어떤 모델을 사용하는지 보여주는 대표 지표로 알려졌다. 지난해부터 중국은 개방형 모델을 낮은 가격에 공급하며 빠르게 사용량을 늘린 것으로 나타났다. 파이낸셜타임스(FT)는 2025년 일부 주간 기준 딥시크와 큐원 등 모델은 오픈라우터 전체 토큰 사용량 비중 약 30%라고 보도하기도 했다. 특히 딥시크는 지난해 5월 중순부터 오픈라우터에서 가장 많이 사용된 모델 기업에 올랐으며, 6월 초 토큰 점유율은 약 20%에 달했다. 이때 중국 모델 전체 사용량도 미국 모델을 넘어선 것으로 확인됐다. 미국 역시 오픈AI와 구글 등이 구축한 클라우드와 개발 도구 기반으로 글로벌 시장에서 사용량을 키웠다. 한국도 업스테이지 '솔라', 네이버클라우드 '하이퍼클로바X', LG AI연구원 '엑사원' 등 자체 모델을 개발했다. 그러나 글로벌 API 제공, 해외 개발자 문서, 가격 경쟁력, 무료 체험, 개발자 공동체 등 모델 외적인 유통 기반에서는 미국이나 중국보다 부족했다는 평가가 나온다. 오픈라우터가 분석한 2025년 개방형 모델 사용량 상위 개발사에도 한국 기업은 포함되지 않았다. 정부는 올해 AI 3강 도약을 위해 세계 10위 수준 독자 AI 모델을 확보하고 한국 AI 생태계의 해외 진출을 지원할 방침이다. 다만 한국이 실질적인 AI 3강으로 올라서려면 모델의 벤치마크 점수뿐 아니라 글로벌 이용량과 개발자 채택률에서도 경쟁력을 입증해야 한다는 분석이 나오고 있다. 국내 AI 스타트업 대표는 "모델 성능이 우수하지만 실제 이용률이 적다는 건 수능 만점자가 사회에 나가서 일을 제대로 못 하는 것과 같다"며 "정부·기업은 글로벌 API 시장에서 우리 모델 실사용 사례를 늘리기 위한 노력도 필요하다"고 말했다.

2026.07.16 08:56김미정 기자

[현장] 국방부 "민간 모델로 한국형 통합 플랫폼 구축"…비용·데이터 장벽 극복

국방부가 민간 대규모언어모델(LLM)과 월드모델을 활용한 국방 AI 통합 플랫폼 구축을 추진한다. 예산, 시간 등을 고려했을때 검증된 민간 기술을 국방 환경에 맞게 튜닝·적용하는 것이 현실적이라는 판단에서다. 전준범 국방부 AI기획국장은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '제26~27차 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나에서 이 같은 AI 전환(AX) 정책 방향을 소개했다. 이번 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼이 공동 개최했다. 하윤철 한화시스템 상무, 김성훈 업스테이지 대표, 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 최용환 LIG넥스원 D&A 기술위원 등이 참석해 군 특화 AI 추진 방향을 논의했다. 한정된 예산과 인력, 민간 기술로 극복 전 국장은 국방부의 역할을 개별 AI 서비스 개발보다 제도·인프라·플랫폼 기반 조성에 두겠다고 밝혔다. 국방부가 직접 초거대 LLM을 개발하기에는 GPU·데이터·비용 부담이 큰 만큼 민간의 우수한 LLM을 가져와 국방 환경에 맞게 파인튜닝하고 검색증강생성(RAG) 등을 결합하는 방식이 현실적이라는 설명이다. 월드모델도 같은 논리로 접근한다. 과학기술정보통신부가 추진하는 월드모델 사업과 협력해 국방 특화 버전을 확보하겠다는 구상이다. 전 국장은 "한정된 예산과 인력 안에서 서로 잘할 수 있는 부분을 나눠서 해야 한다"고 말했다. 업계에서도 같은 방향에 공감했다. 최용환 LIG D&A 기술위원은 독자 모델 개발보다 데이터 구조화와 도메인 적용 역량이 더 현실적인 경쟁력이라고 짚었다. 그는 "국내 데이터를 다 모아도 방산 특화 파운데이션 모델은 만들 수 없다"며 강한 범용 모델에 RAG, 온톨로지 DB, 국방 용어 체계 등을 결합하는 방식이 더 실용적이라고 밝혔다. 모델이 3개월마다 새로 나오는 만큼 그때마다 재계약·파인튜닝하는 것은 비현실적이며, 방산기업의 역할은 데이터를 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공하는 데 있다고 덧붙였다. 실제 전장에서는 중앙의 대형 모델과 현장의 소형 온디바이스 모델을 병행하는 구조가 적합하다고도 강조했다. 각군과 기관 아우르는 통합 플랫폼…목표는 "한국형 팔란티어" 전 국장은 국방 AI의 성패를 모델 성능 자체보다 보안 체계, 데이터 활용 환경, 공통 소프트웨어 기반을 어떻게 갖추느냐에 두고 있다고 설명했다. 그는 "그동안 개별적인 접근을 많이 해왔는데, 일정 성과는 있었지만 분명한 한계가 있다"며 "각 군과 기관이 개별적으로 AI 서비스를 구축하는 방식으로는 중복 투자와 비효율을 피하기 어렵다"고 지적했다. 이에 따라 국방부는 에이전트 오케스트레이션, 데이터 온톨로지, 공통 모듈 등을 포함한 국방 AI 소프트웨어 플랫폼 구축을 검토하고 있다. 전 국장은 "팔란티어의 파운드리, 안두릴 등의 사례를 참고해 장기계약을 통해 한국형 팔란티어를 육성하는 것이 목표"라며 "관련 기업·연구기관·대학과 협의해 올 3분기 안에 큰 그림을 그리고, 내년부터 R&D 사업을 본격화할 계획"이라고 설명했다. 국방 AI, 로드맵·제도·데이터가 관건 하윤철 한화시스템 상무는 국방 AI 추진 방향에는 공감하면서도, 이제는 구체적인 로드맵과 예산이 뒤따라야 한다고 지적했다. 지난해 국방 AI 데이터센터 기획 과정에서 대규모 GPU 확보 필요성이 제기됐지만 예산 설득에 어려움이 있었다며 앞으로도 비슷한 장벽이 반복될 수 있는 만큼 중장기 계획이 필요하다고 말했다. 전준범 국방부 AI기획국장은 AI 기술과 기존 획득 체계가 맞지 않는 측면이 크다고 진단했다. 이에 따라 국방부는 인공지능법, 첨단전력 획득법 등을 통한 절차 간소화와 함께 미국 기타거래권한(OTA)과 유사한 유연한 계약제도 도입을 추진하고 있다고 밝혔다. 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장은 전영역 합동지휘통제(JADC2) 구현을 위한 '픽스(FICS)' 사업을 추진 중이라고 소개했다. 그는 지휘통제체계 고도화 과정에서 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 여러 LLM의 기능 적합성을 검증하는 실증을 진행 중이지만 현재 체계는 AI가 바로 구동되기 어렵고 기능 하나를 추가하는 데도 수개월이 걸리는 구조라고 설명했다. 데이터 개방은 제한적으로 이뤄질 전망이다. 전 국장은 모든 업체에 국방 데이터를 일괄 개방하기는 어렵다며, 보안 역량에 따라 차등 개방하고 역량이 부족한 업체는 'AX 거점'이나 '안심존' 같은 통제된 환경에서 작업하도록 하는 방안을 제시했다. 전준범 국장은 "한정된 예산과 인력 여건을 고려하면 초거대 모델을 처음부터 독자 개발하기보다 민간의 우수한 LLM과 월드모델을 국방에 맞게 특화해 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 제도 개선과 인프라 구축, 공통 플랫폼 마련에 집중하고 올해 3분기 안에 큰 그림을 제시하겠다"고 말했다.

2026.07.15 18:26남혁우 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

[현장] "국방 AI, 모델만으론 안 돼…초지능·파트너십 필요"

국방을 비롯한 각 산업 현장에서 버티컬 특화 인공지능(AI) 모델을 만들어야 한다는 목소리가 커지고 있지만, 정작 이 같은 접근이 AI 경쟁력을 후퇴시킬 수 있다는 반론이 나왔다. 김성훈 업스테이지 공동 창업자 겸 대표는 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 열린 26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나에서 "특화 모델이 아니라 초지능에 집중해야 한다"라며 "국방 AI도 이 원칙에서 예외가 아니다"라고 밝혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼이 개최한 이날 행사는 '군 특화 AX 추진 방향'을 주제로 진행됐다. 현장에는 사전 신청한 200여명이 참석해 높은 관심을 보였다. 업스테이지 "특화 모델 대신 범용 기반 초지능 지향해야" 김 대표는 특화 모델을 만들어 온 그간의 경험이 오히려 시장에서 뒤처지는 결과로 이어졌다고 말했다. 업스테이지는 자체 개발한 '솔라 10.7.B' 모델을 기점으로 수학·법률·커머스 등 각 영역에 맞춘 특화 모델을 순차적으로 개발했지만 그사이 일반 모델 경쟁에서는 순위가 급격히 떨어졌다. 김 대표는 "특화 모델을 만드는 동안 글로벌 AI 성능평가 기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 순위에서 미스트랄, 라마, 미니맥스 등에 밀렸다"며 "이를 중단하고 '솔라 오픈2' 등 일반 모델 개발에 집중한 결과 코히어, 미스트랄 등 해외 경쟁 모델을 앞서기 시작했다"고 말했다. 김 대표는 이 경험을 근거로 파라미터 10조(10T) 이상 규모로 추정되는 앤트로픽 '클로드 미토스'급 모델이 한국에서 탄생하려면 국방 분야도 특화 모델이 아닌 초지능 개발에 자원을 집중해야 한다고 강조했다. 초지능은 스스로 생성한 데이터를 다시 학습에 활용해 성능을 끌어올리는 셀프 임프루브먼트(자기개선)가 가능한 수준의 일반 지능을 뜻한다. 초지능 작동 원리에 대해서는 기반 모델의 성능 수준이 관건이라고 짚었다. 그는 기반 모델의 성능이 낮은 단계에서는 모델이 만든 데이터로 재학습할 경우 오히려 성능이 떨어지는 '모델 붕괴' 현상이 나타나지만, 특정 성능 문턱을 넘어서면 같은 방식의 재학습으로도 성능이 매번 끌어올려진다고 설명했다. 이 지점부터 모델 출시 주기가 월 단위로 단축된다는 것이다. 김 대표는 한국형 초지능 개발에 필요한 자원으로 그래픽처리장치(GPU) 1만장(3개월간 1회 학습 기준), 인재 영입 예산 100억원, 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책을 통한 데이터 확보 등을 꼽았다. 이같은 자원들이 확보되면 자기개선이 가능한 수준의 모델 개발이 3개월 내 가능하다는 전망이다. 김 대표는 "국방부가 셀프 임프루브먼트가 가능한 초지능 개발에 힘을 실어준다면 지금의 격차를 뒤집을 수 있다"며 특화 모델이 아닌 일반 지능 확보에 자원을 모아야 한다고 역설했다. LG AI연구원 "기업, 모델 공급자 넘어 현장 파트너돼야" 다만 모델 성능만으로는 임무 능력 전환이 완성되지 않는다는 업계 진단도 나왔다. 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더는 국방 AI 전환(AX) 실행 속도를 좌우하는 마지막 변수로 민간 협력의 방식을 짚었다. 문제 정의와 데이터, 에이전트 조합, 운영 체계, 신뢰성 관리가 하나의 사슬로 연결돼야 실제 전력화로 이어진다는 게 그의 설명이다. 유 리더는 협력 기업이 모델이나 소프트웨어를 공급하는 역할에만 머물지 않도록 이들에게 요구되는 역할도 달라져야 한다고 말했다. 모델을 공급하는 것만으로는 부족하고 문제 정의부터 실제 운영까지 전 주기를 함께 책임지는 파트너십이 필요하다는 취지다. 유 리더는 "좋은 모델은 기본이고 문제 정의와 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 이를 운영하는 거버넌스까지 연결해야 모델 공급자가 아니라 미션 투 오퍼레이션 파트너가 될 수 있다"고 밝혔다. 미션 투 오퍼레이션 파트너는 문제 정의, 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 온프레미스 운영, 거버넌스를 하나의 주기로 묶어 임무 수행을 끝까지 책임지는 협력 모델을 뜻한다. 유 리더는 이 네 영역에서 LG AI연구원이 이미 실적을 쌓았다고 강조했다. 문제 정의는 LG그룹 내 전자·화학·바이오·통신 등 다양한 도메인 현장의 난제를 AI 과제로 정의하고 해결해 온 경험이 강점이다. 데이터 영역에서는 희소하고 보안성이 높은 국방 데이터의 한계를 보완할 고품질 도메인 합성 데이터 생성 플랫폼 '엑사원 데이터 파운드리'를 앞세웠다. 유 리더는 "도메인 전문가 20명이 3개월간 만들 데이터를 전문가 1명이 32시간 안에 생성 및 검증할 수 있다"며 "이 플랫폼을 식품의약품안전처와 국민연금공단이 검증하며 쓰고 있다"고 부연했다. 에이전트 오케스트레이션 역량은 LG그룹 임직원 7만명이 쓰는 사내 업무 에이전트 '챗엑사원'을 3년째 운영한 경험을 제시했다. 거버넌스는 유네스코 AI 윤리 글로벌 표준에 따라 매년 발간하는 AI 윤리 책무성 보고서를 근거로 들었다. 유 리더는 "처음 미션을 세우고 어떻게 운영할지부터 오퍼레이션까지 같이 고민하고 기획하고 운영할 수 있는 파트너로서 민간 협력이 필요하다"고 강조했다.

2026.07.15 16:44이나연 기자

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

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

2026.07.15 10:40장유미 기자

AI 기업들 '모두의 AI' 참여 검토…사업 조건 놓고 의견 엇갈려

정부가 추진하는 '모두의 인공지능(AI)' 사업을 둘러싸고 업계 관심이 이어지고 있다. AI 스타트업 컨소시엄 구성이 본격화될 것이라는 전망이 나오는 가운데, 해외 AI 모델 활용을 허용한 사업 조건을 놓고 소버린 AI 정책 취지와의 정합성을 둘러싼 논의도 이어지고 있다. 14일 IT 업계에 따르면 일부 AI 기업이 모두의 AI 사업 지원을 확정하거나 고려 중인 것으로 전해졌다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 13일부터 '전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업' 공모를 시작했다. 정부는 기업 2~3곳을 선정해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 나눠 지원할 예정이다. 신청 마감은 내달 11일 오후 5시다. 현재 대기업을 제외하고 참여 확정 기업은 이스트소프트와 라이너다. 이스트소프트는 그룹이 보유한 AI 기술과 기존 서비스를 결합해 사업에 도전한다고 밝혔다. AI 아바타 기반 생성형 서비스 '페르소AI'와 에이전틱 AI '앨런' 중심으로 알툴즈와 알약 줌 등을 연계한다. 중소·중견기업과 AI 스타트업이 함께하는 컨소시엄 구성도 검토하고 있다. 라이너는 AI 검색과 에이전트 서비스 운영 경험을 앞세울 방침이다. 라이너가 서비스 부문을 이끌고 AI 모델 기업과 플랫폼 기업이 기술과 이용자 기반을 보완하는 형태로 컨소시엄을 구성할 계획이다. 업스테이지와 와이즈넛, 솔트룩스, 뤼튼테크놀로지스, 슈퍼브에이아이, 포티투마루, 코난테크놀로지 등은 사업 참여를 검토하고 있다. 코난테크놀로지는 "다음주 사업 설명회에서 조건을 확인한 뒤 참여 여부를 정할 계획"이라고 밝혔다. 플리토는 "다른 기업에서 협업 요청이 오면 컨소시엄에 참여할 의향이 있다"고 말했다. "스타트업 성패, 컨소시엄에 달려...해외 모델 허용, 소버린 AI 취지 흔들" AI 업계 관계자들은 이번 사업에 해외 거대언어모델(LLM) 활용을 허용한 점을 문제로 삼고 있다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국산 AI 모델을 30% 이상 함께 사용하도록 제시했다. 이 외 나머지 비중 20%에는 해외 모델 활용이 가능하다. 익명을 요청한 AI 기업 관계자는 "국산 AI 경쟁력 강화를 목표로 국민 세금을 투입하는 사업에 해외 모델 사용을 허용하는 것은 소버린 AI 취지와 맞지 않는다"며 "국산 모델을 육성하면서 해외 모델 사용료를 별도 지불하는 구조가 만들어질 것"이라고 지적했다. 이에 정부 관계자는 "해외 모델 사용료는 정부 지원 대상에서 제외"라고 밝혔다. 현재 국산·외산 모델 활용 비율 기준과 검증 절차 방법이 불투명하다는 지적도 나오고 있다. AI 기업 관계자는 "모델 활용 기준이 수치적으로 명확하지 않다"며 "향후 이를 지속적으로 검증할 수 있는 방안도 없다"고 우려했다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 사용해야 '독자성'을 인정할 수 있다는 기준에 따라 비중을 설정했다고 설명했다. 또 국내 모델로 구현하기 어려운 멀티모달이나 고난도 추론 등 최소한 기능에 한해 예외적으로 허용했다고 밝혔다. 과기정통부 관계자는 "국내외 모델 비중을 기술적으로 정밀하게 산정한 수치는 아니다"며 "정책적 기준으로 설정한 것"이라고 말했다. 최근 거론된 통신 3사와 네이버·카카오 등 대형 플랫폼사 참여 가능성은 중소기업과 스타트업 고민을 키우고 있는 것으로 나타났다. 해당 대기업은 대국민 서비스 운영 경험과 GPU·데이터센터 등 자체 인프라를 갖췄다. 카카오톡과 포털처럼 대규모 이용자 기반을 확보한 기업도 사업 참여 가능성이 제기되고 있다. 이에 스타트업이 단독으로 경쟁하기보다 AI 모델과 서비스 인프라를 보유한 기업들과 컨소시엄을 구성해야 한다는 의견이 나오고 있다. 어떤 기업과 손잡고 컨소시엄 안에서 어떤 역할을 맡느냐가 사업 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. AI 업계 관계자는 "스타트업은 사업 참여 여부뿐 아니라 컨소시엄 안에서 맡을 역할도 관건이 될 것"이라며 "어떤 기업과 협력하고 자사 기술과 서비스를 어느 분야에 배치하느냐가 사업 경쟁을 좌우할 수 있다"고 말했다. 이어 "스타트업이 대기업과 단독으로 경쟁하기는 어려운 만큼 여러 기업이 모델과 서비스 인프라를 나눠 맡는 컨소시엄 방식이 확산할 것"이라고 내다봤다.

2026.07.15 10:40김미정 기자

[현장] 韓 기업이 공개한 SAP AI 성과는…"ERP 비용 절감·자동 분석"

한국 기업들이 SAP 기반 전사적자원관리(ERP)와 인공지능(AI)을 활용해 업무 효율을 높이고 데이터 중심 경영 기반을 강화했다. AI를 단순 도구가 아닌 운영체제로 확장해 '자율형 기업' 환경을 구축했다고 입을 모았다. 삼성전기를 비롯한 LG이노텍, 현대오토에버는 14일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'SAP 나우 AI 투어 코리아 2026'에서 SAP 플랫폼 활용 사례를 발표했다. 삼성전기는 ERP 구축 비용과 업무 프로세스를 줄였으며, LG이노텍은 데이터·업무 표준화로 AI 적용 환경을 넓혔다. 현대오토에버는 엑셀과 이메일에 의존하던 수익성 분석을 자동화해 AI가 실적 변동 원인까지 설명하도록 구현했다. 우선 박준호 삼성전기 ERP·SCM 담당 그룹장은 지난 3년 동안 SAP 플랫폼으로 차세대 전사적자원관리(ERP) 시스템을 구축한 사례를 발표했다. 그는 사내 업무 프로세스를 단순화하고 시스템 전환 비용을 크게 줄였다고 밝혔다. 공급망관리(SCM) 데이터도 ERP와 통합해 AI 기반 분석과 자동화에 필요한 데이터 기반을 마련한 셈이다. 삼성전기는 대규모 시스템 전환에 앞서 기존 ERP의 불필요한 기능과 프로그램을 정리하는 선행 작업부터 진행했다. 이후 출하와 결산, 재무, 원가, 제조 등 주요 업무 프로세스를 통합했다. 기존 시스템에 별도로 개발한 프로그램은 지우거나 SAP 표준 기능으로 전환했다. 박 그룹장은 "우리는 이번 프로젝트로 전체 업무 프로세스 약 40%를 줄였다"며 "차세대 ERP 구축에 투입되는 총비용도 기존 예상치보다 약 62% 절감했다"고 강조했다. 삼성전기는 내부 인력의 SAP 활용 역량도 강화한 것으로 나타났다. 2022년 당시 삼성전기 ERP 담당 조직에는 SAP 자격증을 보유한 인력이 없었지만, 이후 전원이 자격증 취득을 목표로 교육을 받았다. 내부 인력이 SAP 표준 기능을 활용해 기존 자체 개발 프로세스를 직접 전환하면서 외부 사업자 의존도를 낮추고 시스템 운영 역량을 확보했다는 설명이다. 삼성전기는 ERP와 SCM, 데이터 분석 시스템에 분산됐던 데이터베이스(DB)도 통합했다. ERP에서 발생하는 거래 데이터와 SCM의 계획 데이터를 데이터 통합 환경에 모아 생산계획과 실행 현황, 제조원가와 재무 정보를 함께 분석할 수 있도록 지원했다. 불필요한 시스템 간 연결도 제거해 ERP가 데이터 처리라는 본래 역할에 집중하도록 구성했다. 그는 시스템 전환 과정에서 예상됐던 업무 중단 시간도 대폭 줄였다고 강조했다. 삼성전기는 당초 144시간으로 예상됐던 ERP 비가동 시간을 시스템 전환 최적화 기술을 적용해 76% 단축한 것으로 전해졌다. ERP가 중단된 상황에서도 생산 설비가 작동하도록 임시 서버와 보완 시스템을 구성해 제조 라인을 멈추지 않고 차세대 ERP 전환을 완료할 수 있었다. 삼성전기는 ERP와 SCM을 연결한 폐쇄형 자동화 체계를 구축할 계획이다. SCM에서 수립한 계획이 ERP를 통해 자동으로 실행되고, 사람 판단이 필요한 업무는 AI 에이전트가 지원하는 것이 목표다. 그는 "실행 결과가 경영 목표와 다르면 AI가 원인을 분석해 대응 계획과 새로운 시나리오를 만들고 이를 다시 SCM 계획에 반영할 것"이라며 "이를 2028년까지 구현할 것"이라고 밝혔다. LG이노텍 '업무 프로세스·데이터 표준화…AI 환경 확보" LG이노텍이 SAP로 ERP와 공급망, 데이터, AI를 한 구조로 연결했다. 단순한 시스템 교체를 넘어 향후 AI 에이전트가 실제 업무를 수행할 수 있는 디지털 기반을 마련하는 데 초점 맞췄다. 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장은 차세대 ERP인 '이노 ERP' 구축 과정에 SAP의 클린 코어 전략을 적용했다고 밝혔다. 기존처럼 맞춤 기능을 ERP 내부에 계속 추가하기보다 SAP 표준 기능을 우선 사용한 셈이다. 이를 통해 꼭 필요한 기능만 별도로 확장한 것으로 전해졌다. 박 실장은 프로젝트 초기부터 SAP 표준 프로세스를 검토했다. 이후 현업 프로세스 담당자가 직접 설계에 참여하기도 했다. 회사 고유 경쟁력을 만드는 특화 업무와 일반적인 표준 업무를 구분해 불필요한 맞춤 개발을 줄인 것으로 전해졌다. LG이노텍은 ERP뿐 아니라 공급망관리 시스템까지 업그레이드한 것으로 나타났다. SAP ERP를 중심으로 생산계획과 통합사업계획, 재무·세무 관련 솔루션을 연결하고, 별도 기능과 외부 시스템 연동에는 SAP BTP를 활용했다. LG이노텍은 SAP 플랫폼으로 내부 데이터 활용 기반도 강화했다. SAP 비즈니스 데이터 클라우드와 기존 데이터브릭스 환경을 연계해 ERP 데이터를 별도로 복사하지 않고 활용활 수 있게 구축했다. 이 데이터 위에 SAP AI 비서 '줄'과 AI 모델을 연결해 자재 수요 산출, 구매 요청, 수요 변동과 고객 납기 위험 감지 등에 적용하고 있다. 박 실장은 "이번 프로젝트를 통해 업무 프로세스와 데이터를 표준화하고, AI를 적용할 수 있는 환경을 확보했다"며 "최종 성과가 모두 공개된 단계는 아니지만, 시스템 유지 부담을 줄이고 사업 변화에 빠르게 대응할 수 있는 기반을 마련했다"고 강조했다. 현대오토에버, 엑셀·이메일 의존 벗다...분석 자동화 현대오토에버는 SAP AI로 관리회계 분야의 수익성 분석 자동화를 구현했다. 엑셀과 이메일에 의존하던 계획·실적 분석을 시스템 안으로 옮기고, AI가 주요 이상 징후와 원인을 먼저 제시하도록 한 것이 핵심이다. 박혁 현대오토에버 팀장은 "우리는 다양한 업무에서 AI 활용 방안을 검토해 왔다"며 "수작업 비중이 높았던 관리회계 수익성 분석을 첫 번째 개념검증(PoC) 과제로 선정했다"고 밝혔다. 그는 현업 부서가 엑셀로 사업계획을 작성하고 이메일로 취합한 뒤, 실적 데이터와 수작업으로 비교했다고 밝혔다. 이번 PoC에서는 계획 데이터를 SAP 시스템에 직접 반영했다고 설명했다. 이후 AI 비서 '줄'이 계획 대비 실적과 손익 변동 원인을 자연어로 설명하도록 구현한 것으로 전해졌다. 현대오토에버는 향후 구매·자재 분야의 악성 재고 예측과 차량 하위 부품 조사 자동화, 인사 정보 조회 등으로 AI 활용 검증 범위를 넓히고 있다. 박 팀장은 "현업이 체감하는 AI 활용 가능성은 충분히 확인했다”고 말했다.

2026.07.14 13:46김미정 기자

LG전자-GS건설, 차세대 AI홈 개발 맞손…B2B 시장 공략 가속

LG전자가 GS건설과 차세대 인공지능(AI)홈 솔루션 기업 간 거래(B2B) 사업에 속도를 낸다고 13일 밝혔다. 양사는 지난 10일 서울 종로구 그랑서울 빌딩에서 '차세대 AI홈 공동개발을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 이번 협약에 따라 LG전자는 자사 AI홈 허브 '씽큐 온(ThinQ ON)'을 중심으로 한 가전, 사물인터넷(IoT) 기기, 제어 시스템을 GS건설 주거 브랜드 '자이(Xi)'의 단지 인프라와 연계할 계획이다. 이를 통해 개별 세대 내 조명, 난방, 가스밸브 제어는 물론 엘리베이터 호출, 주차 위치 확인, 커뮤니티 시설 예약 등 단지 전체를 아우르는 통합 시스템을 구축한다는 방침이다. 이번 협약은 지난 4월 체결한 '미래형 주거 로봇 서비스 모델 구축 업무협약' 연장선상이다. 당시 양사는 로봇 친화형 아파트 설계 기준을 마련하고 주거공간 내 로봇 서비스 시나리오를 공동 개발하는 데 뜻을 모았다. 이를 통해 홈로봇 'LG 클로이드'와 자율주행 기반 서빙·배송 로봇을 활용한 단지 내 서비스 구현도 추진하고 있다. 행사에는 류재철 LG전자 최고경영자(CEO) 사장과 허윤홍 GS건설 대표 등 양사 경영진이 참석했다. 류재철 사장은 "LG전자의 AI홈 솔루션과 자이의 단지 인프라를 결합해 고객 일상을 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것"이라며 "AI·로봇·공간이 조화를 이루는 미래 주거 표준을 만들겠다"고 말했다.

2026.07.13 10:00진운용 기자

국산 AI 모델, 자동차 부품·오피스·공공 업무 적용 확산

한국 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 제조와 공공을 비롯한 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 SK텔레콤과 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지가 자동차 부품 제조와 사무 업무, 중소기업 AI 전환, 공공 서비스 분야에 국산 AI 모델 활용을 확대한다고 13일 밝혔다. SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 경량화 모델을 자동차 부품 업체 코넥의 생산 현장에 도입한다. 올 하반기부터 코넥의 주조·가공 공정 데이터를 학습한 AI 에이전트를 활용해 현장 실증에 나선다. SK텔레콤은 숙련공이 보유한 경험과 업무 지식을 거대언어모델(LLM)로 데이터화할 방침이다. 이를 학습한 AI 에이전트가 공정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 작업 방식의 표준화를 지원한다. 독자 AI 모델을 활용해 제조 현장 보안 요구에도 대응한다. 경량화 모델의 연산 효율을 높여 AI 도입과 운영에 필요한 비용 부담도 낮출 계획이다. LG AI연구원과 한컴은 공공·민간 AI 오피스 시장을 겨냥한 전략적 협업을 추진한다. LG AI연구원 AI 모델 '엑사원'을 한컴의 '한컴 어시스턴트'와 '한컴피디아' 등 주요 AI 서비스에 접목할 계획이다. 두 기업은 한컴의 AI 에이전트 기술과 LG AI연구원의 AI 모델·서비스 인프라를 결합한 통합 설루션을 개발할 예정이다. 이를 기반으로 공공기관과 민간기업 사무 업무에 AI 도입을 확대한다는 목표다. NC AI는 이노비즈협회와 국내 중소기업의 AI 전환을 지원한다. 전문 인력 부족과 높은 비용으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업을 대상으로 적은 인프라 자원에서도 고성능 AI를 운영할 수 있는 산업 현장형 아키텍처를 제공한다. 업스테이지와 오케스트로그룹은 국산 AI 모델 '솔라'를 활용한 공공 부문 생성형 AI 서비스를 구축한다. 공공기관별 데이터에 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 기관 업무에 맞춘 답변과 정보를 제공할 계획이다. 이 서비스는 오케스트로 그룹의 AI 설루션 '클라리넷'에 탑재된다. 클라리넷은 다수 공공기관에 도입된 설루션으로 조직 내 반복 업무 자동화와 효율화를 지원한다. 두 기업은 천안·아산에서 추진되는 'AI 특화 시범도시 사업'에도 참여한다. 해당 사업에는 2026년부터 2030년까지 5년간 약 6109억원이 투입된다. AI 인프라와 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI 등 관련 기술을 개발·실증한다. 김종호 NC AI 글로벌사업실 매니저는 "그동안 다수 중소기업은 AI 도입 필요성을 절감하면서도 비용과 전문 인력 부족으로 도입에 어려움을 겪어왔다"며 "대규모 인프라 투자 없이도 산업과 업무에 최적화된 AI를 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:40김미정 기자

LG전자, 대용량 상업용 세탁가전 'LG 프로페셔널' 출시

LG전자가 고효율 기술과 인공지능(AI)을 결합한 대용량 상업용 세탁가전 'LG 프로페셔널'을 출시하며 글로벌 B2B(기업 간 거래) 시장 영토를 확장한다. LG전자는 이달 유럽을 시작으로 아시아, 북미 등 주요 시장에 LG 프로페셔널 라인업을 순차 출시한다고 9일 밝혔다. 글로벌 시장조사기관 스카이퀘스트에 따르면 글로벌 상업용 세탁 시장은 오는 2032년까지 108억 달러(약 16조원) 규모로 성장할 전망이다. 그동안 LG전자는 20kg 미만 상업용 세탁가전을 앞세워 학교 기숙사, 주거단지 빨래방 등을 중심으로 국내외 사업 기반을 다졌다. 이번 신제품은 30·25·20kg 세탁기와 30·25kg 건조기를 비롯해, 세탁과 건조를 한 대로 수행하는 일체형 세탁건조기 콤보(세탁 25kg, 건조 16kg) 등 총 6종의 대용량 라인업으로 구성했다. 이를 통해 호텔, 병원, 요양시설 등 대형 세탁 수요가 높은 B2B 고객층을 집중 공략한다는 방침이다. LG 프로페셔널은 핵심 부품 기술력에 AI를 더한 'AI 코어테크'를 기반으로 대용량 세탁물을 섬세하게 관리하면서도 에너지 효율을 높인 것이 특징이다. AI가 세탁물 무게를 실시간 분석해 물 사용량을 조절하고 최적의 건조 조건을 찾아 시간과 자원 소비를 모두 줄여준다. 세탁기는 1초에 약 18회 회전하는 최대 1100rpm 고속 탈수 기능을 갖춰 잔류 수분을 최소화하고 건조 시간을 단축한다. 여기에 자이로 센서로 드럼 내부 불균형을 감지·보정하는 '다이내믹 볼 코어 시스템'을 탑재해 고속 탈수 시 진동과 소음을 잡고 부품 마모를 완화했다. 건조기와 일체형 콤보 모델에는 저온 제습 방식 '듀얼 인버터 히트펌프'를 적용했다. 히터 방식 대비 옷감 손상이 적고 전기 사용량이 낮아 에너지 효율을 중시하는 유럽 시장에 최적화했다. 열기 배출용 덕트 설치나 벽면 타공 공사가 필요 없어, 구조 변경이 까다로운 유럽의 오래된 건축물이나 임대형 상업 공간에도 간편하게 설치할 수 있는 것이 강점이다. 기기 조작과 운영 관리 편의성도 높였다. 직관적인 7인치 터치 액정표시장치(LCD) 스크린을 통해 초보 사용자도 코스를 쉽게 선택할 수 있다. 상업용 세탁 운영 관리 플랫폼 '런드리크루(LaundryCrew)'를 함께 제공해, 원격 관리와 스마트 진단, 오류 알림 등을 통해 여러 대의 장비를 실시간으로 효율적으로 제어할 수 있도록 돕는다. 손창우 LG전자 리빙솔루션사업부장은 "차별화된 AI 기술과 고효율 하드웨어, 그리고 통합 관리 솔루션을 결합해 고객들이 세탁 사업장을 효율적으로 운영할 수 있도록 지원할 것"이라며 "유럽과 북미를 비롯한 글로벌 상업용 세탁 시장에서 사업을 확대하겠다"고 말했다.

2026.07.09 10:00전화평 기자

[유미's 픽] GPU 다음은 국산 NPU…IT서비스 빅2, AI 추론 인프라 키운다

국내 IT서비스 대기업들이 신경망처리장치(NPU)를 구독형 인공지능(AI) 인프라 시장에 올리기 위한 준비에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 급증한 가운데 기업용 AI 서비스가 학습보다 추론 운영 단계로 넓어지면서 전력 효율과 비용 경쟁력을 앞세운 국산 NPU가 새로운 선택지로 떠오르는 모습이다. 9일 업계에 따르면 삼성SDS는 이달 중 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 국내 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 가운데 국산 NPU를 클라우드 구독형 서비스로 제공하는 첫 사례다. 삼성SDS는 지난해 9월부터 퓨리오사AI와 협력해 레니게이드를 SCP 환경에 최적화하고 서비스형 모델로 상품화하는 작업을 진행해왔다. 양사는 별도 업무협약 체결보다 기술 협력을 중심으로 사업화를 추진해온 것으로 알려졌다. 이번 서비스는 국산 AI 반도체를 단순 장비 납품이 아니라 클라우드 인프라 상품으로 제공한다는 점에서 의미가 있다. 고객사는 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 레니게이드를 구독형으로 사용할 수 있다. 사용 규모도 1장부터 8장까지 단위별 확장이 가능해 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용할 수 있다. 삼성SDS는 레니게이드를 SCP의 스토리지, 네트워크, 컴퓨트 등 기존 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있도록 준비 중이다. 이를 위해 레니게이드 서버를 가상화하고 SCP의 가상화 계층과 통합하는 작업도 진행해왔다. 물리적 NPU 자원을 클라우드 환경에 맞게 추상화해 자원 활용 효율을 높이고 고객 접근성을 개선하려는 구상이다. NPUaaS 도입은 삼성SDS의 AI 인프라 포트폴리오를 넓히는 의미도 갖는다. 기존 GPUaaS 중심에서 벗어나 NPU 기반 연산 자원을 추가하면 고객이 AI 워크로드 특성에 따라 인프라를 선택할 수 있다. 대규모 모델 학습이나 범용 연산에는 GPU를 활용하고, 반복적인 추론 작업에는 NPU를 붙이는 방식이다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변 생성, 문서 분석, 이미지 판별 등을 처리하는 단계에서 전력 효율과 비용 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 업계 관계자는 "기업들이 최근 챗봇, 검색증강생성(RAG), 문서 요약, 코드 분석, 비전 AI 등을 업무 시스템에 붙이기 시작했다"며 "이 탓에 추론 인프라를 GPU만으로 운영하기에는 비용 부담이 커지면서 NPU 활용에 대한 관심도 높아진 분위기"라고 설명했다. 이에 맞춰 LG CNS도 NPU를 구독형 AI 인프라 라인업에 포함하기 위한 검증을 진행 중인 것으로 파악됐다. LG CNS는 오는 15일 XPU 구독 서비스 플랫폼 'XPU웍스'를 출시할 예정으로, CPU와 GPU, NPU 등 다양한 연산 자원을 고객 업무 목적에 맞게 제공할 계획이다. 이를 위해 LG CNS는 지난 2월 퓨리오사AI와 AI 인프라 사업 협력 확대를 위한 업무협약을 맺고 국산 NPU 활용 가능성을 검토해왔다. 양사는 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드를 LG CNS 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스' 구동 인프라에 적용하고, LG AI연구원의 초거대 AI 모델 엑사원 기반 서비스 최적화와 상용화를 추진하기로 했다. 양사 협력에는 NPU 기반 GPUaaS 성능 최적화도 포함됐다. LG CNS는 AI 학습과 추론 등 서비스 전 과정에서 NPU 적용 가능성을 검증하고, 이를 통해 전력 효율과 운영 비용을 낮추는 방안을 살펴보고 있다. 또 공공 AX와 금융 등 보안 요구가 높은 시장에서 국산 AI 반도체 활용도를 높이려는 포석도 깔려 있다. 다만 XPU웍스 출시 초기부터 NPU가 정식 서비스로 제공되지는 않을 전망이다. LG CNS는 우선 엔비디아 H200, B300 등 고성능 GPU를 중심으로 서비스를 제공할 예정이다. NPU 상용 제공 시점은 아직 정해지지 않았다. 향후 LG CNS가 NPU를 정식 라인업으로 확정하면 삼성SDS에 이어 국내 대형 IT서비스 기업의 NPU 구독형 인프라 경쟁도 본격화될 것으로 전망된다. 이는 정부의 AI 반도체 육성 정책과도 맞물리는 움직임으로, 정부는 AI 추론 시장 확대에 대응해 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국산 AI 반도체 생태계를 키우겠다는 방침을 그간 밝혀왔다. 업계에선 올해를 기점으로 AI 인프라 경쟁이 GPU 확보전에서 GPU와 NPU를 함께 활용하는 구조로 넓어질 것으로 보고 있다. 기업들이 구독형 서비스를 통해 NPU를 써볼 수 있게 되면 직접 장비를 구매하지 않고도 실제 업무 적용 가능성과 비용 절감 효과를 검증할 수 있다는 점에서 삼성SDS, LG CNS를 통한 NPU 수요도 늘어날 것으로 기대된다. 또 국산 NPU 기업도 대형 클라우드 플랫폼을 통해 고객 접점을 확보할 수 있어 레퍼런스 확대와 생태계 확산에도 속도가 붙을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 클라우드 구독형 서비스로 제공되면 기업들이 초기 투자 부담 없이 실제 AI 서비스에 적용해볼 수 있는 환경이 만들어질 것"이라며 "GPU 중심 인프라를 보완하는 추론 특화 자원으로 NPU 활용 사례가 늘어날수록 국산 AI 반도체 생태계도 커질 것"이라고 말했다.

2026.07.09 09:58장유미 기자

LG, 세계 최고 AI 학회서 '엑사원' 성과 총출동

LG의 인공지능(AI) '엑사원'이 실험실을 넘어 신소재·금융·데이터 등 산업 현장 곳곳에서 성과를 내며 전문가 AI로 자리 잡고 있다. LG AI연구원은 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열리는 '국제머신러닝학회(ICML) 2026'에 참가해 연구 성과와 엑사원의 산업 적용 사례를 발표한다고 8일 밝혔다. 이번 학회에서 LG AI연구원은 엑사원 디스커버리, 엑사원 BI, 엑사원 데이터 파운드리 등 산업 특화 솔루션을 한자리에 선보였다. 먼저 신소재 발굴 AI 플랫폼 '엑사원 디스커버리'의 실시간 데모와 함께 AI로 발굴해 상용화를 준비 중인 탈모 관리 신소재 '람시딜'과 차세대 AI 데이터센터 '액침 냉각유 소재' 실물을 공개했다. 람시딜은 LG생활건강이 LG AI연구원과 함께 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 AI가 하루 만에 찾아낸 신소재다. 액침 냉각유 소재는 GS칼텍스와 공동 개발했다. 금융 분야에서는 한국·미국 증시 약 8000개 상장 종목을 매일 분석해 예측 점수와 분석 코멘터리를 제공하는 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'를 시연했다. LG AI연구원은 올해 초 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 증시 예측 AI 서비스를 출시한 데 이어 이번 주 코스콤과 계약을 맺고 국내 증시 예측 서비스 사업도 시작했다. AI 데이터 공장 플랫폼 '엑사원 데이터 파운드리'도 시연했다. 데이터 생산성을 최소 1000배 이상 높이고 품질은 평균 20% 이상 개선하는 성과를 거뒀으며, 국민연금공단과 진행한 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. LG AI연구원은 이번 학회에서 논문 14편을 발표했다. 특히 신소재 생성 AI 기술은 글로벌 성능 지표 'LeMat-GenBench'에서 종합 순위 세계 2위를 기록했다. LG AI연구원은 2020년 12월 출범 이후 세계 최상위 AI 학회에서 논문 363편을 발표하고 총 838건의 특허를 출원했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원은 더 이상 실험실이 아닌 현장에서 답을 찾는 전문가 AI"라며 "산업 난제 해결을 위한 퍼스트 무버 전략으로 글로벌 AI 주도권을 잡아갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.08 10:00이나연 기자

[유미's 픽] SI 넘어선 LG CNS, LG전자 로봇 두뇌 키운다…'원 LG' 핵심축 부상

LG CNS가 LG전자의 로봇 데이터팩토리에 피지컬 인공지능(AI) 인프라를 공급한다. LG전자가 최고경영자(CEO) 직속 로보틱스사업센터를 신설하고 로봇 상용화 체계를 갖추는 가운데, LG CNS가 GPU와 스토리지, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화 인프라를 맡으며 그룹 내 피지컬 AI 협업의 핵심 축으로 떠오른 모습이다. 7일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 LG전자와 1897억4724만원 규모의 'LG전자 피지컬 AI 인프라 계약'을 체결했다. 계약기간은 오는 8월 1일부터 2029년 7월 31일까지로, 계약금액은 LG CNS의 지난해 연결 매출 6조1295억원 대비 3.10% 수준이다. 이번 계약에 따라 LG CNS는 LG전자가 구축 중인 데이터팩토리에 로봇 학습용 인프라를 공급한다. 이곳에는 로봇 학습에 활용될 그래픽처리장치(GPU)와 스토리지가 들어가고, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화를 위한 인프라도 함께 구축된다. RFM은 로봇이 물리 환경에서 움직임과 작업 수행 방식을 학습하는 데 쓰이는 기반 모델을 뜻한다. 이는 일반적인 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업과는 성격이 다르다. 데이터센터 자체를 지어 운영하는 사업이 아닌, LG전자가 로봇을 학습시키고 검증하는 데 필요한 AI 컴퓨팅 기반을 공급하는 구조다. 피지컬 AI는 소프트웨어 모델만으로 구현되기 어려운 만큼 실제 동작 데이터, 고성능 연산 자원, 저장 인프라, 학습·운영 플랫폼이 함께 필요하다. LG전자는 피지컬 AI 사업 강화를 위해 최근 CEO 직속 로보틱스사업센터를 신설하고 로봇 학습용 데이터팩토리 구축에 본격 나섰다. 로봇 사업을 제품 개발에 그치지 않고 데이터 생산, 모델 학습, 상용화 검증까지 묶어 추진하기 위해서다. 이 과정에서 LG CNS의 역할도 단순 인프라 공급을 넘어 학습·운영 영역으로 넓어지고 있다. LG CNS는 자체 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스'와 RFM 기술을 활용해 LG전자의 휴머노이드 로봇 '클로이드'를 학습시키고 검증하는 데 협력할 계획이다. LG CNS 관계자는 "이번 계약은 LG전자 데이터팩토리에서 로봇 학습용으로 활용될 GPU, 스토리지 및 RFM 고도화를 위한 인프라 공급에 대한 계약"이라며 "앞으로 LG전자 로보틱스사업센터와 로봇 상용화를 위해 협력할 계획"이라고 말했다. 이어 "인프라와 플랫폼 역량을 바탕으로 '원(One) LG' 차원의 피지컬 AI 협업을 강화해 나갈 것"이라고 덧붙였다. 이번 계약은 LG CNS가 피지컬 AI 인프라 사업 레퍼런스를 확보했다는 점에서 의미가 있다. 클라우드, 데이터센터, 스마트팩토리 중심 사업 역량을 로봇 학습 인프라와 운영 플랫폼 영역으로 확장하는 계기가 될 수 있어서다. LG그룹 차원의 피지컬 AI 협업도 구체화된 모습이다. LG전자는 로보틱스사업센터를 중심으로 로봇 사업 실행력을 높이고, LG CNS는 학습·운영 플랫폼과 인프라를 제공하는 구조다. LG AI연구원 등 계열사의 AI 모델 역량까지 결합될 경우 로봇 상용화 과정에서 '원(One) LG' 차원의 기술 조합은 더 강화될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "휴머노이드 로봇을 실제 산업 현장에 투입하려면 학습·검증·운영 플랫폼과 고성능 인프라가 함께 필요하다"며 "LG CNS는 피지컬웍스와 이번 인프라 계약을 기반으로 LG그룹 피지컬 AI 협업에서 핵심 역할을 맡을 가능성이 크다"고 말했다.또 다른 관계자는 "LG CNS는 기존 SI 사업에 더해 데이터센터, AI 인프라, 로봇 전환 영역으로 사업 모델을 넓히는 단계"라며 "LG전자 데이터팩토리 계약은 그룹 내 AX 컨트롤타워 역할과 피지컬 AI 사업 확장성을 동시에 확인할 수 있는 사례"라고 밝혔다.

2026.07.07 18:55장유미 기자

LG전자, 매출·영업익 모두 역대 2분기 최대...로봇·CDU 신산업 가시화

LG전자가 매출과 영업이익 모두 역대 2분기 최대 실적을 갈아치웠다. 고수익 사업 성장이 이어지며 수익구조가 개선된 영향이다. 회사는 올 상반기 영업이익으로만 지난해 연간 영업이익을 뛰어넘는 '어닝 서프라이즈'를 기록했다. LG전자는 7일 잠정실적 공시를 통해 올해 2분기 연결 기준 매출액 23조 8297억원, 영업이익 1조 5788억원을 달성했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간과 비교해 매출은 14.9%, 영업이익은 146.9% 급증한 수치다. 이 같은 실적은 증권가 전망치를 뛰어넘은 수치다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 LG전자의 2분기 컨센서스(증권사 전망치 평균)는 매출 22조 5354억원, 영업이익 1조 184억원이었다. 매출은 1조 2943억원, 영업이익은 5604억원 상회하는 셈이다. 올해 1분기를 합산한 상반기 누적 실적도 역대 최대 기록을 새로 썼다. 상반기 누적 매출액은 47조 5569억원, 영업이익은 3조 2525억원을 기록했다. 전년 동기와 비교해 매출은 9.4%, 영업이익은 71.3% 급증했다. 회사의 상반기 영업이익은 지난해 연간 2조 4784억원을 훌쩍 뛰어넘는 실적이다. LG전자는 보도자료를 통해 “매출 성장에 따른 레버리지 효과에 더해 웹OS, 구독, 온라인 등 고수익 사업의 성장이 이어지며 수익구조 개선에 기여했다”며 “인력구조 효율화 차원에서 지난 4월 실시한 희망퇴직 비용을 인식했지만, 사업 전반의 원가경쟁력 개선 노력과 경영환경 불확실성에 선제 대응해 실시한 전사 비상경영 체제 등으로 수익성 영향을 최소화했다”고 설명했다. LG전자는 하반기에도 사업을 다각화해 호실적을 이어나갈 계획이다. 생활가전(HS) 사업본부는 프리미엄·볼륨존 투트랙 전략과 B2B 가전 확대를 통해 성장세를 이어가며, 로봇 액추에이터 등으로 부품 포트폴리오를 넓히고 있다. TV와 플랫폼 사업을 맡은 MS 사업본부는 올레드 에보 등 프리미엄 신제품을 앞세워 성과를 개선하는 동시에 원가경쟁력과 재고 건전성 확보에 주력한다. B2B 영역의 핵심 캐시카우로 안착한 전장(VS) 사업본부는 높은 수주잔고와 전략적 파트너십을 기반으로 프리미엄 인포테인먼트 수요에 적극 대응하며 안정적인 매출과 수익성을 확보했다. 냉난방공조(ES) 사업본부는 유럽 등 해외 폭염 특수 속에 히트펌프 등 신규 수요에 대응하며 AI 데이터센터 냉각솔루션 투자를 지속 중이다. 증권가에서는 데이터센터, 로봇 등 신사업의 실체가 구체화되고 있다고 분석했다. 양승수 메리츠증권 연구원은 "현재 AI 데이터센터향 고효율 쿨링 시스템은 북미 하이퍼스케일러 고객사의 퀄(품질) 테스트가 막바지 단계에 진입해 최종 수주 이후 6~9개월 내 실적 기여가 시작될 것"이라며 "액체냉각 CDU(냉각분배장치) 제품 역시 AI GPU 고객사향 퀄을 진행 중"이라고 분석했다. 로봇 사업에 대해서도 "엔비디아와의 피지컬 AI 협업을 통해 로봇 구동 환경에서의 데이터 확보와 알고리즘 고도화를 진행 중"이라며 "단순 하드웨어 공급을 넘어 로봇 플랫폼 역량 강화로 이어져 중장기적인 사업 확장 가능성이 높다"고 진단했다. 한편, 이번에 발표한 잠정실적은 한국채택국제회계기준에 의거한 예상치다. LG전자는 이달 말 예정된 실적설명회를 통해 순이익과 사업본부별 세부 경영실적을 발표할 계획이다.

2026.07.07 12:11전화평 기자

LG-코스콤, 근거까지 제시하는 '한국 증시 예측 AI' 선보인다

LG AI연구원과 코스콤이 인공지능(AI) 기반 한국 주식시장 예측 서비스를 선보이며 금융 분야 AI 전환에 나선다. LG AI연구원과 코스콤은 7일 서울 여의도 코스콤 본사에서 'AI 기반 한국 금융 데이터 분석 서비스 제공을 위한 전략적 업무협약' 체결식을 진행했다. 이날 체결식에는 윤창현 코스콤 사장, 이창진 전무 등 코스콤 경영진과 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장, 이화영 사업개발부문장 등이 참석했다. 양사는 LG AI연구원의 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'에 코스콤의 금융 데이터를 결합해 한국 주식시장에 특화된 AI 예측·분석 서비스를 구축한다. 엑사원 BI는 다수의 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석·추론·예측·설명 생성을 수행하며 복잡한 비즈니스 의사결정을 지원하는 금융 특화 AI다. 이번 서비스는 설명 가능성에 차별점이 있다고 양사는 강조했다. 엑사원 BI를 기반으로 개발한 데이터 상품 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'는 매일 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 분석해 종목별 예측 점수와 함께 향후 4주간 주가 흐름 판단 근거를 코멘터리 형태로 제공한다. 단순 예측에 그치지 않고 AI가 해당 판단에 도달한 근거까지 제시해 투자자의 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 양사는 코스콤의 국내 고객 기반과 LSEG의 글로벌 유통 채널을 활용해 국내외 고객에게 서비스를 제공할 계획이다. LG AI연구원은 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 미국 증시 상장 종목을 AI로 예측·분석하는 서비스를 글로벌 시장에 출시한 바 있다. 코스콤과의 협력은 이 같은 경험을 한국 시장으로 확장한 사례다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "주식시장에서는 예측 정확도만큼이나 AI가 왜 그런 결과를 제시했는지를 설명하는 능력이 중요하다"며 "국내외 투자자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고 금융 분야의 AI 서비스 혁신에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.07 10:00이나연 기자

할인받고, 나눠쓰고...휴가철 이통사별 '로밍' 꼭 확인하세요

SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 이동통신 3사가 여름 휴가철을 맞아 할인, 데이터 추가 제공 등 다양한 이벤트를 펼치고 있다. 현지 유심(USIM)이나 이심(eSIM)은 칩을 별도로 구매하거나 QR코드를 스캔해야 하는 등 불편이 있지만, 로밍은 한국 번호 그대로 사용하며 문자와 통화를 받을 수 있다는 게 장점이다. SK텔레콤은 로밍을 처음 사용하는 2030세대에 오는 8월21일까지 70% 할인을 제공한다. 최근 36개월 동안 로밍 요금제를 이용한 적 없는 1986년부터 2006년생까지 SK텔레콤 가입자가 대상이다. 할인을 적용하면 ▲바로 3GB는 2만 9000원에서 8700원 ▲바로 8GB는 3만 9000원에서 1만 1700원 ▲바로 16GB는 5만 9000원에서 1만 7700원 ▲바로 32GB는 7만 9000원에서 2만 3700원 ▲바로 64GB는 9만 9000원에서 2만 9700원이 된다. 만 34세 이하 가입자는 바로 YT 요금제를 가입하면 데이터 1GB를 추가로 받을 수 있다. 데이터를 다 쓰더라도 바로 3GB와 바로 YT 4GB는 최대 400Kbps로, 타 요금제는 최대 1Mbps 속도로 사용 가능하다. 할인은 연 최대 2회, 월 1회 적용된다. KT는 모바일 가입자에게 8월31일까지 함께 쓰는 로밍 가입 시 기본 데이터 50%를 추가 제공한다. 함께 쓰는 로밍은 가족, 친구, 연인 등 최대 5명이 데이터를 함께 사용할 수 있는 로밍 서비스다. 함께 쓰는 로밍은 15일 3만 3000원에 원래 4GB였는데 6GB로, 30일 4만 4000원에 12GB로, 6만 8000원에 18GB 데이터를 사용할 수 있다. 만 34세 이하 가입자가 가입할 수 있는 Y함께 쓰는 로밍은 ▲15일 19800원에 8GB ▲30일 2만 6400원에 14GB, 3만 9600원에 20GB가 제공된다. 한국에서 월 13만원 이상 고가 5G 요금제를 사용 중이라면 따로 로밍을 신청하지 않아도 해외에서 3Mbps 속도로 데이터 무제한 사용이 가능하다. LG유플러스는 30일 이용 가능한 로밍패스를 통해 일본, 호주, 그리스, 미국, 사우디아라비아, 튀니지 등 전 세계 83개국에서 서비스를 제공한다. ▲4GB는 2만 9000원에 ▲13GB는 4만 4000원에 ▲25GB는 5만 9000원에 ▲49GB는 7만 9000원에 이용할 수 있다. 제공되는 데이터를 모두 사용한 경우, 400kbps로 속도로 계속 이용 가능하다. 여기에 3000원을 추가하면 가족, 친구와 데이터를 나눠쓸 수 있다. 일본, 중국, 베트남, 홍콩, 마카오, 대만 6개국에서 최대 30일 이용 가능한 아시아 로밍패스는 7GB에 3만 9000원이다.

2026.07.03 10:55홍지후 기자

[현장] "로봇이 그린 인간의 생애, 홀로그램이 전한 온기"...LG CNS, 참여형 DX 전시 개최

LG CNS가 눈에 보이지 않는 최첨단 디지털 전환(DX) 기술을 감각적인 예술 콘텐츠로 풀어낸 이색 전시를 선보인다. LG CNS는 2일 서울경제진흥원(SBA)과 함께 서울 동대문디자인플라자(DDP) 디자인랩 쇼룸에서 대중 참여형 전시회 '기술이 사람을 만날 때: 연결은 마음을 향한다'를 개최했다. 오는 20일까지 진행되는 이번 전시는 복잡한 기업용 IT 기술을 대중의 눈높이에 맞춰 시각화하고, 일상 속에 스며든 인공지능(AI)·클라우드·로봇 기술의 가치를 직접 체감할 수 있도록 기획됐다. 도시, 교통, 금융, 물류, 공공 서비스 등 사회 전반의 디지털 시스템과 대형 인공지능(AI) 플랫폼을 구축해 온 LG CNS는 이번 전시를 통해 복잡하고 어려윤 기업 간 거래(B2B) 기술을 친근한 시각 요소와 체험 공간으로 재구성해 관람객과 소통에 나선다. 관람객은 ▲공연 ▲미디어 콘텐츠 ▲토크 ▲체험 등 4가지 프로그램을 통해 일상의 편의를 높여온 디지털 기술에 대한 이해도를 높이고, AI와 로봇 등 미래 핵심 기술이 가져올 변화를 살펴볼 수 있다. 가장 눈길을 끄는 것은 로봇과 홀로그램 기술을 활용한 공연 프로그램이다. 무인운반로봇(AGV)과 LG CNS의 브랜드 캐릭터 '씨에너스(CieNuS)'가 선보이는 런웨이 퍼포먼스와 모노드라마가 대표적이다. 모노드라마는 LG CNS가 바라보는 미래 사회의 모습을 구체적으로 제시한다. 영상 속에서는 병원에서 제공한 의료 로봇이 고령자의 무릎 상태를 지속적으로 모니터링하고 수집된 데이터를 기반으로 의료진이 맞춤형 처방을 제공한다. 드론 배송은 가족이 만든 음식을 먼 거리에 있는 가족에게 전달하고, 가족들은 마치 같은 공간에 있는 것처럼 일상을 공유한다. 또 홀로그램 통신을 통해 가족들이 실시간으로 대화를 나누고, 디지털 트윈 기술을 활용해 고령자 주거 환경을 가상 공간에 구현한 뒤 이동 동선과 위험 요소를 분석하는 장면도 등장한다. AI와 디지털 트윈, 로봇, 드론 물류 기술이 하나의 생태계로 연결돼 사람들의 삶을 지원하는 미래를 묘사했다. 이어지는 장면에서는 홀로그램으로 접속한 자녀가 어머니의 재활을 돕기 위해 디지털 트윈으로 집 안 계단과 동선을 점검하고, 주거환경 전문가와 협업해 안전한 인테리어 개선안을 마련하는 모습도 담겼다. 로봇 패션쇼는 '로봇이 표현하는 인간의 생애와 만남'을 주제로 진행됐다. 아기를 안고 있은 엄마를 시작으로 교복을 입은 학생, 서로를 마주하는 만남과 결혼, 그리고 피날레를 장식하는 노년까지 각 상황에 복장을 입은 로봇이 등장해 사람의 일생을 표현했다. 미래의 로봇 기술이 단순히 인간의 노동을 대체하는 것을 넘어, 인류의 삶 전체를 어떻게 돕고 따뜻하게 연결할 수 있는지를 직관적으로 보여주는 연출이다. 관람객이 직접 참여하는 체험 프로그램도 운영된다. 참가자들은 LG CNS의 브랜드 캐릭터 씨에너스와 타이포그래피 디자인 요소를 활용해 키링과 머그컵 등을 제작할 수 있다. 단순히 전시를 관람하는 데 그치지 않고 브랜드와 기술을 직접 경험할 수 있도록 구성했다. 전시 기간에는 문화·예술·과학·인문 분야 전문가들이 참여하는 토크 프로그램도 열린다. 참가자들은 AI 시대의 사회 변화와 인간의 역할, 기술 발전이 창작과 문화에 미치는 영향 등을 다양한 관점에서 논의한다. 유지연 LG CNS 브랜드경험(BX)전략팀장은 "이번 전시는 기술을 어렵고 멀리 있는 개념이 아니라 일상 속에서 보고 느낄 수 있는 경험으로 풀어내고자 한 시도"라며 "기술이 사람의 삶과 사회를 위해 어떤 방향으로 발전해야 하는지 함께 생각해보는 계기가 되길 바란다"고 말했다.

2026.07.02 13:21남혁우 기자

[유미's 픽] 현대차 디지털 투자 수혜 속 현대오토에버, 내부의존 부담도 확대

현대오토에버가 현대자동차와 체결한 차세대 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 계약 규모를 늘리면서 내부거래 의존 구조가 다시 부각되고 있다. 삼성SDS와 LG CNS가 대외 고객 확대를 통해 계열사 매출 비중을 낮추는 사이 현대오토에버는 현대차그룹 내부 물량을 더 키우는 모습이다. 2일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 현대오토에버는 지난달 30일 현대차와 체결한 '차세대 ERP 본사 및 미주 롤인 프로젝트' 계약 정정공시를 냈다. 계약금액은 기존 1054억원에서 1147억원으로 93억원 늘었다. 계약 종료일도 올해 3월 31일에서 이달 31일로 4개월 연장됐다. 증액 후 계약금액은 현대오토에버 2023년 연결 매출의 3.74% 수준이다. 이번 계약은 현대차 국내 본사와 북미 법인을 대상으로 한 ERP 구축 프로젝트다. 계약 상대는 현대오토에버 최대주주인 현대차로, 현대차는 31.59%의 지분을 보유하고 있다. 이 외에 현대모비스 20.13%, 기아 16.24%, 정의선 현대차그룹 회장 7.33% 등 동일인측이 현대오토에버 지분 75.29%를 보유하고 있다. 이처럼 최대주주인 현대차가 주요 고객인 만큼 그룹 투자 방향은 현대오토에버 실적에 미치는 영향이 상당히 크다. 지난해 기준 현대오토에버의 국내 IT서비스 매출액은 2조3027억원으로, 이 중 국내 계열사 대상 IT서비스 매출액은 2조2261억원이다. 국내 IT서비스 기준 계열사 비중은 약 96.7%로, 현대차 대상 매출은 9865억원, 기아 대상 매출은 3881억원으로 집계됐다. 현대오토에버 대규모기업집단현황 공시에 따르면 지난해 전체 매출액은 3조2500억원이다. 이 중 국내 계열사 매출은 2조5703억원, 국외 계열사 매출은 5146억원으로 국내외 계열사 대상 매출을 합치면 3조848억원이다. 전체 매출에서 계열사 매출이 차지하는 비중은 약 94.9%로 계산된다. 반면 현대오토에버와 함께 대기업 IT계열사 상위권으로 꼽히는 삼성SDS, LG CNS는 점차 대외 매출을 늘리며 다른 행보를 보이고 있다. 올해 1분기 기준 삼성SDS의 내부 거래 비중은 전년 동기 대비 2.9%포인트(p) 낮아진 79.2%, LG CNS는 같은 기간 5.2%p 감소한 47.1%를 기록했다. 반면 현대오토에버 내부 거래 비중은 4%p 오른 94.6%로 집계돼 대조적인 모습을 보였다. 실제 삼성SDS, LG CNS는 최근 들어 클라우드, 금융, 공공, 제조 등 대외 고객 확대에 힘을 싣고 있다. 삼성SDS는 공공 업종 서비스형 GPU(GPUaaS) 증가, 금융 업종 매출 상승, 범정부향 지능형 AI 서비스 확산 등에 힘입어 대외 매출을 늘리고 있고, LG CNS도 AI와 클라우드 등 AX 플랫폼 사업을 강화한 전략을 앞세워 대형 SI 기업 중 유일하게 내부 시장 의존도를 절반 이하로 떨어뜨리는 성과를 거뒀다. 반면 현대오토에버는 이번 현대차 ERP 계약 증액까지 더해지며 그룹 내부 물량만 점차 키워나가는 분위기다. 업계에선 현대오토에버가 그룹 차원에서 추진하는 디지털 전환 및 로봇 사업을 주도한다는 점에서 앞으로도 내부 거래 비중을 낮추기는 쉽지 않을 것으로 봤다. 현대차그룹이 ERP, 클라우드, 스마트팩토리, 차량용 소프트웨어 투자를 확대할수록 현대오토에버가 맡는 시스템 구축·운영 범위도 넓어질 것으로 예상했다. AI, 로보틱스, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 투자 확대 기대가 현대오토에버 기업가치에 반영되는 것도 이 때문이다. 하지만 공정거래위원회가 SI 업종 내부 거래를 꾸준히 들여다보고 있다는 점은 부담이다. 앞서 공정위는 SI 업종이 최근 수년간 내부거래 비중과 금액 모두 상위권을 차지해 지속적인 감시가 필요한 분야라고 지적해 왔다. 이에 현대오토에버는 그룹 IT 수요를 기반으로 성장한 사업 특성상 내부거래를 단기간에 줄이기는 어렵지만, 신규 사업까지 계열사 중심으로 커질 경우 대외 시장에서의 성장성 검증 부담이 더 커질 것으로 전망된다. 하늘 NH투자증권 연구원은 "현대차그룹의 자율주행 및 로보틱스 사업 가시성 확대로 현대오토에버의 역할도 구체화되고 있다"며 "피지컬 AI 업체로의 전환 과정에서 필수적인 데이터센터 구축과 소프트웨어 역량 강화에서도 존재감이 커질 것"이라고 관측했다.

2026.07.02 10:51장유미 기자

삼성·LG, 가전 A/S 1위…독자 AI 기술로 서비스 진검승부

삼성전자서비스와 LG전자가 국내 최고 권위의 서비스 품질 조사에서 나란히 정상을 차지하며, AI 기술을 접목한 첨단 애프터서비스(A/S) 경쟁에서 진검승부를 벌이고 있다. 2일 가전업계에서 발표한 2026 한국서비스품질지수(KS-SQI) 조사 결과에 따르면 삼성전자서비스는 가전제품, 휴대전화, 컴퓨터 A/S 전 부문 1위를 석권했으며, LG전자는 가전제품 A/S 부문에서 공동 1위에 올랐다. LG전자의 경우 가전 A/S 부문에서 재작년부터 3년 연속 1위 자리를 지켜냈다. KS-SQI는 실제 서비스를 이용한 소비자를 대상으로 만족도를 측정하는 지표로, 양사는 서비스 전문성과 이용 편리성 등 전 평가 항목에서 업계 최고 수준의 점수를 기록했다. 삼성전자서비스 '25년 연속 1위' 대기록…현장 배정까지 AI 활용 삼성전자서비스는 이번 조사에서 컴퓨터 부문 25년 연속 1위, 휴대전화 부문 23년 연속 1위라는 기록을 달성했다. 가전제품 부문에서도 통산 22회로 역대 최다 수상 기록을 다시 썼다. 삼성전자서비스는 차별화된 AI 기술을 접목한 '가전제품 원격진단(HRM)' 서비스를 앞세웠다. 스마트싱스에 연결된 제품의 상태를 AI가 분석해 최적의 조치 방법을 안내한다. 업계 최초로 도입한 IT 제품 원격 상담을 스마트폰과 가전까지 넓혀 방문 없는 점검 체계를 굳혔다. 특히 서비스 운영에도 AI 기반 데이터 분석 시스템을 가동, 전국 현황을 실시간 파악해 지역·제품·수리 유형별로 최적의 엔지니어를 자동 배정한다. 또한 전국으로 확대한 '서비스센터 예약 서비스'를 통해 고객이 원하는 시간에 대기 없이 신속하게 점검을 받을 수 있도록 편의성을 다졌다. 김영호 삼성전자서비스 대표이사(부사장)는 “전 부문 1위 선정에 감사드리며, 언제 어디서나 제품을 편리하게 사용하실 수 있도록 최선을 다하겠다”고 소감을 전했다. LG전자, 상담부터 수리까지 'AX 혁신' LG전자는 상담부터 수리까지 서비스 전반에 AI를 도입한 'AI 전환(AX)' 성과를 인정받았다. LG의 무인상담 서비스인 'AI 챗봇과 보이스봇'은 단순 문의 분석을 넘어 자가 조치 안내와 방문 접수까지 원스톱으로 해결한다. 올 하반기부터는 고객의 과거 상담 이력과 대화 의도까지 파악하도록 한층 고도화된다. 여기에 원격진단 솔루션 '아르구스(Argus)'가 고객의 불편을 최소화시켜준다. 'LG 씽큐(ThinQ)'와 연동된 가전의 상태를 상담사에게 실시간 전달해, 단순 이물 제거로 끝날 일인지 부품 고장인지를 사전에 판별해 불필요한 방문 대기 시간을 없애는 것이다. 현장 매니저에게는 500만 건의 데이터를 바탕으로 부품을 자동 추천하는 시스템과 제품 분해 없이 테스트하는 'LG 스마트 체크'를 지원해 수리 효율을 극대화했다. 정재웅 LG전자 고객가치혁신부문장(전무) 또한 “차별화된 고객경험을 위해 AX 확산을 통한 서비스 혁신을 지속할 것”이라고 강조했다.

2026.07.02 09:13전화평 기자

고성능 AI시대 보안은?...AWS, 다층 체계로 대응

아마존웹서비스(AWS)코리아가 고성능 AI 시대를 맞아 이에 대응하는 자사의 다층적 보안 전략을 밝혔다. AWS는 1일 AWS코리아 사무실에서 'AWS 시큐리티 101 기자간담회'를 개최했다. 이날 신은수 AWS코리아 수석(보안전문 솔루션즈 아키텍트)이 다층적 보안 전략을 소개했다. 이어 이진욱 LG CNS RED팀장은 AWS의 다측적 보안 전략을 도입한 효과를 설명했다. 신 수석은 "다수의 프론티어 AI 모델이 취약점을 탐지하는 시대가 도래하면서 평균 익스플로잇(취약점 공격) 소요 시간이 수년 단위에서 수시간 내로 단축됐다"며 "고성능 AI가 불러올 리스크는 다양하다. 다수의 취약점을 동시에 발견하며, 빠른 공격 속도는 물론 정교한 공격의 기술 진입장벽이 급격히 하락하는 결과를 낳았다"고 진단했다. 실제 AWS에 따르면 평균 익스플로잇 소요 시간은 2018년 기준 2.3년에서 2024년 5일, 올해 20시간으로 빨라졌다. 그러나 취약점에 대한 패치는 여전히 30일이 넘는 시간이 소요되는 것으로 나타났다. 이에 보안업계 현장이나 담당자들은 쏟아지는 취약점에 대응하느라 과부하가 일어날 수 있고, 보안 정책 또한 실제 위험을 반영하지 못하고 있을 수 있다는 것이 신 수석의 주장이다. 신 수석은 AWS가 수학적으로 증명 가능한 보안 기술인 '자동 추론'을 AWS 대부분의 보안 서비스에 내재했다고 설명했다. 또한 AWS 시큐리티(AWS Security)는 하루 400조 건의 네트워크 플로우를 분석하며, 아마존 가드듀티(Amazon GuardDuty)는 2025년 하반기 평균 시간당 8조8000억건의 이벤트를 모니터링하고 10억개 이상의 EC2 인스턴스를 보호한다고 설명했다. 이어 신 수석은 발견부터 검증된 수정까지 보안을 머신 스피드로 처리하는 AWS 컨티뉴엄(AWS Continuum)도 소개했다. AWS 컨티뉴엄은 우선순위 결정, 검증, 교정 에이전트가 결합해 펜테스트(Penetration Test), 코드 스캐닝, 위협 모델링까지 발견-조치 전 주기를 자동화한 AWS의 보안 프레임워크다. AWS상의 시스템이 아니더라도 적용이 가능한 것도 특징이다. AWS 컨티뉴엄에는 AWS 시큐리티 에이전트가 내장된다. AWS 시큐리티 에이전트는 비즈니스 영향도를 고려해 위협을 감지하고, 해당 위협이 실제 익스플로잇이 가능한지 검증한다. 이어 공격 가능성이 있는 경우 패치 등 교정 역할도 수행한다. 위협 모델링, 설계 리뷰, 코드 리뷰, 침투 테스팅 등 취약점 발견부터 조치까지 전주기를 자동화한 것이 핵심이다. AWS 발표에 이어 LG CNS 이진욱 팀장이 자사 레드팀에서 AWS 시큐리티 에이전트를 적용한 결과, 창출한 성과를 공유했다. LG CNS 레드팀은 LG CNS의 서비스나 시스템, 솔루션 등에 대한 취약점 점검, 침투 테스트 등 업무를 수행한다. 이 팀장은 "대형 보안사고가 잇달아 발생하는 가운데 AX(AI 전환) 프로젝트가 늘어나면서 침투 테스트 수요는 크게 늘어났다"면서 "이에 LG CNS는 지난해 말부터 AI를 활용한 침투테스팅을 검토하기 시작했다"고 밝혔다. 그는 "이 과정에서 AWS 시큐리티 에이전트를 도입한 결과, 낮은 오탐률, 추론 과정 및 근거 제시, 손쉬운 검증, 24시간 내 점검 등 효과를 확인했다"면서 "침투테스트 실행 결과를 요약한 대시보드, 보고서 생성, 위협 스코어링 등 침투테스트 수행 전주기 과정을 자동화해 업무 효율을 크게 높였다"고 평가했다. AWS 시큐리티 에이전트가 능동적으로 취약점을 찾아내는 과정에서 아티팩트를 기반으로 그간 발견되지 않은 다른 취약점을 도출해내는 것도 확인됐다. 이 팀장은 도입 효과로, 계정 권한 정보 등 맥락을 추가로 제공할 경우 점검 신뢰도가 60%에서 90%로 높아졌다고 설명했다. 전문가 검증을 포함한 방식에서는 평균 점검 비용이 30%, 점검 시간은 평균 5일에서 3일로 약 40% 줄었으며, 시큐리티 에이전트 단독 수행 시에는 비용 70%, 점검 시간은 5일에서 1일로 80% 단축되는 효과를 확인했다고 전했다. LG CNS는 속도, 전문성, 비용, 파이프라인 통합 측면에서 효과를 확인한 만큼 올해 2분기까지 일부 서비스에 PoV(Proof of Value,가치 증명)를 수행한 뒤 3분기 이후 적용 대상을 확대할 계획이다.

2026.07.01 13:33김기찬 기자

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