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불꽃축제 100만명 운집에 데이터 10배↑…통신망 어떻게 버텼나

지난 주말 '서울세계불꽃축제'에 약 100만 명이 몰리면서 여의도 일대 모바일 데이터 사용량이 평소보다 10배 이상 치솟았으나, 별다른 통신 장애는 발생하지 않았다. 이동통신 3사가 지난해 트래픽을 바탕으로 네트워크 용량을 선제적으로 증설하고, 행사 당일에는 실시간 관제 체계를 가동해 트래픽 변화에 즉각 대응한 결과로 풀이된다. 7일 통신업계에 따르면 서울세계불꽃축제가 열린 지난 5일 저녁 여의도 한강공원 일대의 1시간 최대 데이터 사용량은 전주 같은 시간보다 10배 이상 증가했다. 통화량도 5배 이상 늘었다. 행사 주최 측인 한화에 따르면 이날 여의도 일대에는 약 100만명이 모였다. 관람객들이 현장 사진과 영상을 SNS로 공유하고 유튜브 등 동영상 서비스를 이용하면서 데이터 사용량이 한꺼번에 치솟은 것으로 분석된다. 업계 관계자는 “행사장에 대규모 인파가 몰리면서 SNS로 현장 생중계를 함께 시청하거나, 현장 사진과 영상을 주고받는 규모가 늘었다”며 “유튜브 시청이나 SNS 이용이 증가하며 데이터 전송량이 급증한 결과”라고 설명했다. 이통 3사는 트래픽 폭증에 대비해 행사 전부터 비상 대책을 가동했다. 이동기지국을 추가 배치하고 망 용량을 증설했으며, 행사 당일에는 실시간으로 트래픽을 관리했다. SK텔레콤은 지난해 축제 데이터를 바탕으로 올해 필요한 네트워크 용량을 미리 산출해 혼잡 예상 구역의 통신 시설을 보강했다. 자체 개발한 AI 네트워크 운용 시스템 'A-One'으로 실시간 트래픽을 모니터링하고 이동기지국의 최적 배치 장소를 판단했다. KT는 관람객이 집중된 한강공원과 주변 지하철역을 중심으로 기지국 용량을 확대하고 이동식 기지국을 추가 배치했다. 행사 당일에는 종합 관제실을 중심으로 실시간 관리에 돌입했다. LG유플러스는 이동기지국을 추가하고 행사장 주변 무선망을 최적화했다. AI 기반 자율 운영 플랫폼 'AION'을 활용해 네트워크 과부하를 선제 차단하고 트래픽을 제어했다. 통신업계 관계자는 “트래픽 관리 방안을 사전에 준비하고, 현장에서도 실시간으로 대응함으로써 큰 불편 없이 서비스를 제공할 수 있었다”고 강조했다.

2026.09.07 16:58홍지후 기자

AI '데이터 벽'에 갇힌다...SKT, 사후학습·추론으로 돌파구

AI 모델 성능을 높이는 데 필요한 학습 데이터가 부족해지는 '데이터 벽(Data Wall)' 문제가 현실이 되고 있다. 단순히 공개된 데이터의 고갈에 그치지 않고 웹 접근 제한과 합성 데이터의 품질 문제까지 겹치면서 AI 경쟁 방식도 달라질 것이란 분석이다. 7일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI정책연구원은 기고를 통해 AI 업계가 맞닥뜨린 데이터 제약을 ▲공개 텍스트의 물량 ▲웹 데이터 접근성 ▲합성 데이터 품질 등 세 가지로 구분했다. 먼저 데이터 총량에는 한계가 있다. 미국 AI 연구기관 에포크AI는 인간이 작성한 고품질 공개 텍스트를 약 300조 토큰으로 추산했다. 현재와 같은 AI 확장 추세가 이어지면 2032년 이내에 소진될 가능성이 있다. 학습 방식과 데이터 활용 효율에 따라 시점은 크게 달라질 것으로 봤다. 중요한 것은 고갈 시점보다 데이터의 한계효용이다. 데이터를 계속 늘리는 것만으로 얻을 수 있는 성능 향상에는 한계가 나타나고 있어 앞으로는 같은 데이터에서 얼마나 높은 학습 효율을 끌어내느냐가 중요해진다는 설명이다. 웹에 있는 데이터를 자유롭게 가져다 쓰기도 어려워지고 있다. 클라우드플레어는 오는 15일부터 광고가 게재된 페이지에서 AI 학습 에이전트용 크롤러를 기본 차단하고 검색과 학습을 함께 수행하는 크롤러에 대한 관리도 강화한다. 데이터가 웹에 존재하는 것과 AI 기업이 실제 사용할 수 있는 것은 별개의 문제가 된 셈이다. AI가 만든 합성 데이터도 완전한 대안은 아니다. 네이처에 게재된 연구에서는 모델이 생성한 데이터로 후속 모델을 반복 학습하면 희귀 사례와 예외적 패턴이 사라지면서 성능이 퇴화하는 '모델 붕괴' 가능성이 제기됐다. 수학이나 코딩처럼 결과 검증이 쉬운 분야에서는 유용하지만 인간이 만든 데이터를 전면적으로 대체하기는 어렵다는 분석이다. 이 같은 변화로 데이터의 경제적 가치도 달라지고 있다. 오픈AI는 악셀 슈프링어와 뉴스코프 등 미디어 기업과 계약을 맺고 콘텐츠 이용 접근 권한을 확보하고 있다. 레딧도 실시간 데이터 API를 AI 기업에 제공한다. 데이터를 한 번 판매하는 데 그치지 않고 지속적인 접근권을 제공하는 라이선싱 방식이 중요해지고 있다. AI를 활용하는 일반 기업에는 공개 데이터 고갈보다 내부 데이터를 얼마나 제대로 활용할 수 있느냐가 더 중요한 문제다. 거래 운영 로그와 고객 상담 기록, 설계 정비 이력, 현장 계측치 등 외부에서 구하기 어려운 데이터의 상대적 가치가 높아지기 때문이다. 데이터를 많이 보유했다고 곧바로 AI 경쟁력이 생기는 것은 아니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 정제하고 활용 목적과 권리관계를 명확히 한 뒤 실제 업무와 연결할 수 있어야 한다. 처음부터 모델 학습에 투입하기보다 검색증강생성(RAG)으로 데이터를 활용하고 효과가 확인된 분야부터 사후학습을 확대하는 방식도 대안으로 제시됐다. 그런 가운데 SK텔레콤은 모델, 데이터, 인프라 측면에서 대응하고 있다. 자체 AI 모델 A.X 개발에서는 상대적으로 부족한 고품질 한국어 데이터를 발굴하고 정제하는 데 집중하고, 보유 데이터는 개인정보 보호와 비식별화 등을 전제로 활용한다. AI의 성능 확장 방식이 대규모 사전학습에서 사후학습과 추론 시점 연산으로 넓어지는 데 맞춰 인프라도 강화한다. SK텔레콤은 2029년까지 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 목표로 투자를 추진하고 GPUaaS 사업도 전개하고 있다. SK텔레콤 AI정책연구원은 “데이터 벽 이후 경쟁의 초점이 단순히 더 많은 데이터를 확보하는 데서 보유한 데이터를 실제 AI에 활용할 수 있도록 만드는 역량으로 이동할 것”이라고 내다봤다.

2026.09.07 10:10박수형 기자

'투자 한파' 맞은 AI 스타트업…상장사 손잡고 판로 뚫는다

국내 인공지능(AI) 스타트업들이 상장기업과 손잡고 기술 실증(PoC)부터 고객사 연계, 공동 사업화까지 협력 범위를 넓히고 있다. 상장사가 보유한 인프라와 고객망을 활용해 기술을 검증하고 신규 시장에 진출하려는 움직임이다. 6일 IT 업계에 따르면 AI 스타트업들은 SK텔레콤과 KT 등 코스피·코스닥 상장사와 산업 현장 실증과 공동 영업을 추진하고 있다. 이를 통해 초기 기업이 자체적으로 확보하기 어려운 사업 레퍼런스와 고객 접점을 넓히고 상장사는 외부 기술을 활용해 신사업 발굴 속도를 높이고 있다. 현재 국내 스타트업 투자 시장은 전체 투자금이 크게 늘었지만 초기 기업에 대한 투자는 위축되고 있다. 더브이씨에 따르면 올해 상반기 국내 스타트업·중소기업 투자액은 7조 8005억원으로 전년 동기보다 204.7% 증가했지만 투자 건수는 540건으로 5.4% 감소했다. 시드부터 시리즈A 단계까지 초기 투자 건수도 368건으로 16.9% 줄었다. 지난해 공개된 '한국 스타트업 폐업 통계'에서는 2025년 상반기 투자 유치 이력이 있는 기업 가운데 최소 88곳이 폐업한 것으로 나타났다. 폐업 기업 92%는 초기 투자 단계에 머물렀다. 투자금이 일부 기업과 성장 단계에 집중되면서 초기 스타트업은 자금 조달뿐 아니라 기술을 실제 매출로 연결하는 데도 어려움을 겪는 셈이다. 지난달 19일 경기도의회에서 열린 '스타트업 & AI 전문가 현장 정책 간담회'에서도 초기 기업은 매출과 실적 부족으로 지원사업 진입에 어려움을 겪는다는 지적이 나왔다. PoC부터 판로 개척까지 지원할 수 있는 전문 파트너사와의 협업 네트워크가 필요하다는 의견도 제기됐다. 고객 연결부터 공동 영업까지…상장사, AI 스타트업 사업 지원 KT는 최근 오픈이노베이션 프로그램 'K-패스(Path) 2026'을 통해 7개 분야에서 AI 스타트업 16개사를 선정하고 사업 협력에 착수했다. 선정 기업을 관련 사업부서와 연결해 고객 프로젝트와 공동 PoC을 추진하기 위한 조치다. 향후 연구개발과 고객 발굴·시장 진출·투자 연계까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. SK텔레콤은 지난 7월 가우스랩스와 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스 등 피지컬 AI·로보틱스 분야 스타트업 8개사와 간담회를 열었다. 제조·물류·서비스 현장에서 PoC를 추진하고 공동 사업 기회를 발굴하기 위한 자리다. SK텔레콤은 그룹이 보유한 AI 반도체와 데이터센터, 디지털 트윈 등 인프라를 스타트업의 기술과 결합할 방침이다. 이를 통해 스타트업 기술의 산업 현장 적용 가능성을 확인하고 후속 사업으로 연결할 수 있는 협력 기반을 마련한다. 코스닥 상장사들도 고객 네트워크와 사업화 역량을 외부 기술기업에 제공하며 신규 시장 개척에 나서고 있다. 스타트업에 실제 사업 과제를 PoC 장으로 제공하거나 공동 영업을 추진하는 방식이다. 링크드는 지난 6월 AI 근무관리 솔루션 '오피오' 운영사 매치스플랜과 파트너십을 체결했다. 매치스플랜은 서비스 개발과 운영을 맡고 링크드는 기존 기업 고객 네트워크를 활용해 영업과 시장 확대를 담당한다. 기술기업이 솔루션 개발과 고도화에 집중하는 동안 링크드는 고객 접점과 영업 역량을 제공해 신규 수요를 함께 발굴했다. 링크드는 최근 확장현실 기술기업 라이크코퍼레이션과도 전략적 파트너십을 맺고 AI 전환 분야로 협력 범위를 확대했다. 두 기업은 각사가 보유한 기술과 사업 역량을 결합해 AI 전환 분야 공동 사업 기회를 발굴할 계획이다. 링크드는 이를 바탕으로 컨설팅과 교육, 플랫폼 구축, 인프라 연계 등 관련 솔루션과 사업 기반을 단계적으로 넓힐 방침이다. 다우데이타는 실제 사업 과제를 스타트업의 PoC 기회로 연결한다. 지난달부터 서울 AI 허브와 '2026 오픈이노베이션 프로그램'을 운영하고 최대 3개사를 선정해 키움페이 사업과 연계한 약 3개월간의 PoC를 진행한다. 실증 과제는 가맹점 맞춤형 데이터 수집과 개인화 AI 상품 추천, 챗봇 기반 결제 등이다. 선정 기업에는 최대 1000만원의 사업화 지원금과 협력 네트워크 구축, 사업 레퍼런스 확보, 후속 비즈니스 연계 기회를 제공한다. 업계 관계자는 "AI 스타트업은 기술력뿐만 아니라 이를 실제 고객과 매출로 연결하는 사업화 역량이 중요하다"며 "상장기업이 보유한 고객 네트워크와 사업화 역량을 결합하면 PoC에서 한발 더 나아가 공동 영업과 사업 수주 등 실질적인 성과로 이어질 가능성을 높일 수 있다"고 말했다.

2026.09.06 10:50김미정 기자

AI·OTT 구독료도 '통신비'일까

어젯밤 TV에서 본 드라마를 두고 이야기를 나누던 풍경은 옛일이 됐다. 이제 대화의 중심에는 넷플릭스·티빙 같은 OTT에서 새롭게 공개된 콘텐츠가 자리한다. 궁금한 것을 검색하거나 간단한 업무를 처리할 때도 챗GPT·클로드·제미나이 등 생성형 AI를 찾는 게 일상이다. 디지털로 다채롭게 변한 일상 뒤에는 새로운 비용이 따라붙는다. OTT를 하나둘 구독하고 음원 서비스와 유튜브 프리미엄을 이용하는 데 이어 AI까지 유료로 쓰기 시작하면서 매달 결제해야 하는 서비스가 크게 늘었다. 통신 요금 자체는 크게 오르지 않았는데도 디지털 생활비가 늘어났다고 느끼는 이유다. 실제로 통신 물가는 큰 변동이 없는 반면, 유료 OTT 이용은 꾸준히 늘었고 AI 서비스에 지갑을 여는 이용자도 빠르게 증가했다. 통신요금과 단말기 가격을 중심으로 집계해 온 기존 가계 통신비와 소비자가 실제 체감하는 디지털 지출 사이의 격차가 커진 상황이다. 통신물가 제자리...늘어나는 OTT·AI 구독 통계상 통신비는 최근 몇 년간 큰 변화를 보이지 않았다. 소비자물가지수(CPI)는 가계가 일상생활에서 구입하는 상품과 서비스의 가격 변화를 측정하는 대표적인 물가지표다. 이 중 '통신' 물가는 이동전화료와 인터넷 이용료 등 통신 관련 상품·서비스 가격 변화를 보여준다. 국가데이터처 CPI를 보면 통신 물가는 2023년에 전년 대비 1.0% 오른 뒤 2024년 상승률이 0.3%로 낮아졌고, 지난해에는 오히려 1.0% 하락했다. 올해 7월에도 전년 동월 대비 상승률은 0.7%에 그쳤다. 소비자가 실제 지불하는 통신 관련 상품·서비스의 가격 수준을 기준으로 보면 2023년 이후 통신물가 등락률은 대체로 ±1% 범위에서 움직인 셈이다. 올해 8월 통신 물가가 전년 동월 대비 16.6% 오른 것은 지난해 같은 달 일회성 통신요금 감면에 따른 기저효과가 반영된 예외적인 수치로, 전월 대비 상승률은 0.5%에 그쳤다. 2023년 1월부터 지난달까지 따져보면 국가데이터처 CPI 기준 통신 물가는 1.8% 오른(100.69→102.48) 것으로 나타난다. 이 기간 전체 소비자물가는 약 9.1% 상승한(110.07→120.05) 점을 고려하면 통신 물가는 상대적으로 상승폭이 미미한 수준이다. 같은 기간 유료 디지털 서비스는 빠르게 확산됐다. 방송미디어통신위원회 방송매체 이용행태조사에 따르면 OTT 이용자 가운데 유료 서비스를 이용하는 비율은 2023년 57.0%에서 2024년 59.9%, 지난해 65.5%로 높아졌다. 2년 만에 8.5%포인트 상승한 수치다. 지난해 유료 OTT 이용자 가운데 본인이 직접 구독료를 부담하는 비율은 72.2%로 전년 60.1%보다 12.1%포인트 높아졌다. 앞선 조사에서는 유료 OTT 이용자가 평균 2.8개의 서비스를 이용하는 것으로 나타났다. 하나의 OTT만 선택하는 데 그치지 않고 여러 서비스를 동시에 구독하면서 매달 고정적으로 지출하는 구조가 확산된 셈이다. 생성형 AI도 새로운 유료 지출 항목으로 가세했다. 방미통위와 정보통신정책연구원(KISDI)의 지능정보사회 이용자 패널조사에 따르면 생성형 AI 이용자 가운데 유료 구독 경험이 있는 비율은 2023년 0.9%에서 2024년 7.0%로 크게 뛰었다. 2025년부터는 조사 방식이 서비스별 유료 구독 경험을 묻는 형태로 바뀌어 이전 수치와 직접 비교할 수는 없으나 생성형 AI 이용 자체는 계속 확산되고 있다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2025년 인터넷이용실태조사에서는 생성형 AI 이용 경험률이 44.5%로 집계됐다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화되면서 유료 서비스 지출이 확대될 기반도 빠르게 커진 셈이다. 요금·출고가만 따지던 통신비...이젠 구독료까지 과거 가계통신비 논쟁은 이동통신 요금과 단말기 출고가 중심으로 이뤄졌다. 매달 통신사에 내는 서비스 요금뿐 아니라 200만원을 넘나드는 프리미엄 스마트폰 구매 비용도 함께 고려해야 소비자가 실제 부담하는 통신비 수준을 제대로 파악할 수 있다는 논리였다. 스마트폰 대중화와 함께 모바일 기반 서비스가 빠르게 확산됐고, 이제는 월 구독료 기반의 OTT와 생성형 AI 이용이 주요 지출 목록에 이름을 올리고 있다. OTT와 같은 서비스는 잇따른 구독료 인상으로 '스트림플레이션'이란 신조어가 탄생했다. 생성형 AI 구독료는 가격 인상보다 여러 AI 서비스를 동시에 사용하는 추세를 두고 해외서 '예산 항목(budget line)'이 됐다는 표현이 등장하고 있다. KB국민카드가 2024~2025년 생성형 AI 관련 결제 고객 34만8000명을 분석한 결과, 2025년 4분기 생성형 AI 유료 구독 고객은 2024년 1분기보다 413%, 이용금액은 516% 증가했다. 이처럼 AI 서비스 지출에 대한 부담, 지불 능력 차이에 따른 디지털 격차 등을 고려해 이재명 정부에서 주요 공약으로 추진되는 '모두의AI'도 이와 같은 대목에서 비롯된 정책이다. OTT와 AI 이용료가 늘면서 소비자가 이를 통신비의 일부처럼 받아들이는 경향도 나타난다. 기존 통신비에 새로운 디지털 서비스 비용이 더해지면서 영상 콘텐츠와 AI 서비스 이용료까지 전체 통신비로 여겨지는 셈이다. 이 같은 디지털 서비스는 통신망이 없으면 이용하기 어렵지만, 그런 이유만으로 통신망 위에서 소비되는 모든 서비스의 가격을 통신비로 분류할 수는 없다. 다만 소비자가 느끼는 비용의 경계는 이보다 흐릿하다. 통신사들이 이동통신 요금제에 OTT와 AI 서비스를 결합하거나 구독상품을 통신요금과 함께 청구하기 때문이다. 즉, 통신요금 청구서에 찍힌다고 모두 통신비인 것은 아니라는 설명이다. 통신사가 결제를 대신하거나 요금제와 묶어 판매하더라도 OTT·AI 구독료는 통신서비스 이용대가와 성격이 다르다. 통신비에 숨어든 디지털서비스 이용료 따로 살펴야 통신비 지출이 늘지 않더라도 OTT와 생성형 AI 구독이 증가하면 가계가 디지털 생활을 유지하는 데 쓰는 전체 비용은 커진다. 기존 가계통신비만으로 소비자가 실제 부담하는 디지털 지출을 모두 설명하기 어려워진 이유다. 콘텐츠 소비와 각종 디지털 서비스 이용료까지 포괄해 살펴보는 '가계디지털비' 개념이 대안으로 거론되기도 했다. 통신요금 자체가 얼마나 올랐는지를 따지는 것과, 한 가구가 디지털 생활을 위해 실제 얼마를 쓰는지를 구분해 살펴보자는 취지다. AI가 일상과 업무 전반으로 확산되는 속도를 고려하면 향후 가계의 AI 관련 지출이 생성형 AI 구독에만 머물 것이라고 단정하기 어렵다. AI 서비스가 다양해지고 이용 방식이 달라지는 만큼 새로운 비용이 어떤 형태로 가계 지출에 추가될지도 예측하기 쉽지 않다. 이에 소비자가 실제 부담하는 디지털 비용을 파악할 수 있도록 통계 기준도 달라져야 한다는 지적이 나온다. 기존 통신비만을 중심으로 가계의 디지털 지출 부담을 설명하기 어려워지고 있기 때문이다. 국제 통계 기준도 이미 이런 변화를 반영하고 있다. UN은 2018년 가계 소비지출 국제분류를 개정하면서 기존 '통신'을 '정보통신'으로 확대했다. 당시 UN 통계위원회가 승인한 목적별 개별소비 분류(COICOP 2018)에 따르면 기존 분류 8번에 해당하는 통신이 정보통신으로 이름이 바뀌면서 통신 장비, 소프트웨어, 정보통신 서비스 등을 포함하게 됐다. OTT와 같은 스트리밍 서비스는 정보통신 서비스, AI 구독은 소프트웨어 항목에 해당하는 셈이다. 한국에서는 국가데이터처가 UN의 취지를 반영한 COICOP-K 2019를 마련해 가계동향조사에는 적용하고 있으나 소비자물가지수는 현재까지 COICOP-K 2008을 사용하고 있어 지출목적별 물가가 여전히 '통신'으로 집계된다. 디지털 전환에 이어 AI가 새로운 가계 지출 항목으로 자리 잡는 만큼, 통계와 정책도 달라진 소비 구조를 반영할 필요가 있다는 게 전문가 의견이다. 권오상 디지털미래연구소장은 “일부 이용자만 쓰는 선택적 서비스가 아니라 일반적인 가계 지출 항목으로 자리를 잡고 있다면 국가 통계에서도 본격적으로 다룰 필요가 있다”면서 “전문기관 이용 실태를 조사하고 있지만 이제는 국가 차원의 공식 통계에 어떻게 반영할지 검토할 때가 됐다”고 했다. 이어 “통신비는 데이터 이용에 따라 지불하는 요금으로 시장의 경쟁과 기술의 발전으로 하향 안정화 흐름을 보인다”며 “새롭게 부담하는 디지털 서비스의 영역은 확장되고 있는데, 통신요금 약관이나 신고 등 기존 규제의 틀에 머물기보다 새로운 관점을 가져야 한다”고 강조했다.

2026.09.05 09:35박수형 기자

[현장] '모두의 AI' 연내 출시 속도…3개 컨소시엄 핵심 전략은

정부 사업인 '모두의 인공지능(AI)' 컨소시엄사가 국민 일상 속 문제를 해결할 국산 AI 에이전트 개발 청사진을 공개했다. 이들은 챗봇·포털·전화 등 익숙한 채널을 활용한 서비스를 연말 우선 공개하고, 경쟁과 협업을 통해 이를 국가 대표 AI 서비스로 키우겠다고 입을 모았다. 과학기술정보통신부는 4일 오전 서울 중구 한국프레스센터에서 '모두의 AI' 프로젝트 사업자 간담회를 열었다. 프로젝트에 선정된 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄은 서비스 시제품 영상을 시연하고 개발 계획과 출시 협력 방안을 공개했다. 우선 카카오 컨소시엄은 카카오톡과 LG유플러스의 전화 서비스를 통해 별도 앱 없이 AI를 이용할 수 있도록 한다. 카카오 '카나나'와 LG AI연구원 'K-엑사원'을 활용해 공공서류 신청부터 예약·결제까지 대화 안에서 처리한다. 기본 챗봇을 중심으로 10월 중순 베타 서비스를 시작할 예정이다. 김세웅 카카오 부사장은 "우리는 일자리·금융·의료·라이프케어 분야의 전문 에이전트를 연계하고 '플레이엠시피'를 통해 외부 기업의 참여도 확대할 것"이라며 "월간활성이용자(MAU) 목표는 올해 말 500만명과 2027년 말 1000만명"이라고 밝혔다. KT 컨소시엄은 앱·웹·인터넷TV 등 채널이 달라도 같은 AI 경험을 제공하는 '이음' 프로젝트를 추진한다. '이음 인사이드'를 통해 공공·교육·금융·쇼핑 서비스에 AI를 탑재하고 다음 검색부터 상품 추천·구매까지 연결한다. KT는 다음 검색과 연동한 서비스를 9월 말이나 10월 초부터 내부적으로 점검하고 있다. 개발 상황에 따라 베타 일정은 미뤄질 수 있다. 초기 월간활성이용자 목표는 500만명 이내에서 검토하고 있으며 2027년에는 최대 2천만명을 수용할 수 있는 시스템을 갖출 계획이다. SK텔레콤 컨소시엄은 이용자가 요청하기 전에 필요한 정보를 제공하고 후속 업무까지 처리하는 실행형 에이전트를 개발한다. 범용 챗봇과 공공·의료 데이터를 활용한 AI 공공비서 및 실행형 에이전트를 서비스의 세 축으로 삼는다. SK텔레콤은 10월 기본 챗봇과 검색 연계 기능을 먼저 공개할 예정이다. '에이닷엑스 K2'와 업스테이지·K-엑사원·모티프 등 여러 국산 모델을 조합하고 굿닥·티맵과 연계해 병원 검색부터 대기 인원 확인과 이동 안내까지 지원한다. 월간활성이용자 목표는 올해 말 500만명과 2027년 1천만명이다. 초기 베타 서비스는 일반 국민에게 전면 공개하지 않고 제한된 이용자를 대상으로 운영한다. 정부와 세 컨소시엄은 보안과 시스템 안정성을 우선 검증한 뒤 오는 12월 공개 서비스를 시작할 예정이다. 구체적인 베타 대상과 일정은 안정성 점검 상황을 반영해 추후 확정한다. 정부는 사업자 선정 과정에서 공정성과 객관성을 최우선으로 적용했다고 설명했다. 선정된 세 컨소시엄의 평가 점수에는 큰 차이가 없었으며 사업 안정성과 AI 생태계 확장 가능성 및 참여 기업의 사업 의지 등을 주요 기준으로 평가했다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "향후 지원 과정에서도 공정성과 객관성이라는 원칙을 유지할 것"이라며 "세 컨소시엄이 이용자 확보와 서비스 품질을 놓고 경쟁하면서도 국내 AI 생태계 확대를 위해 협력하도록 사업을 운영하도록 지원할 것"이라고 말했다. SK텔레콤·KT·카카오 수장 "모두의 AI, 국가 사업 그 이상" 세 컨소시엄 대표들도 '모두의 AI'를 단순한 정부 지원사업이 아닌 국가 AI 경쟁력과 국민의 일상을 바꿀 핵심 서비스로 키우겠다는 의지를 밝혔다. 국산 AI의 자립 역량을 강화하는 동시에 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스를 만들겠다는 데 뜻을 모았다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 국산 AI가 국민 불편 없이 작동하는 수준으로 성장했다고 평했다. 한국어와 국민의 생활 방식·국내 제도를 제대로 이해하는 서비스라는 점에서 외산 AI와 차별화할 수 있다고 강조했다. 정 대표는 "AI가 국가별 전략자산이 된 상황에서 외산 서비스에 의존하다가 여러 문제로 이를 제대로 활용하지 못하게 되면 그 서비스를 기반으로 한 국민의 일상이 멈출 수 있다"며 "저희도 이를 단순한 사업이 아니라 국가 차원의 과제로 보고 최선을 다하겠다"고 말했다. 박윤영 KT 대표는 '모두의 AI'를 전 국민 '1인 1에이전트' 시대와 AI 3강 도약을 위한 징검다리로 규정했다. 국민의 질문에 답하는 데 그치지 않고 실생활의 문제를 실제 행동으로 해결하는 AI를 구현하겠다는 목표를 제시했다. 박 대표는 "단순히 묻고 답하는 데 그치지 않고 국민의 실생활에 꼭 맞는 답을 실제 실행으로 연결하는 '해결하는 AI'를 구현하겠다"며 "누구도 소외되지 않도록 온라인을 넘어 오프라인 현장까지 직접 찾아가 'AI 라스트마일'을 완성하겠다"고 밝혔다. 정신아 카카오 대표는 AI 기술을 국민의 일상으로 확산해 실질적인 변화를 만드는 것이 이번 사업의 성패를 좌우할 것이라고 강조했다. 카카오와 LG그룹 및 전문기업의 역량을 결합해 여러 전문 에이전트가 협업하는 '1인 N에이전트'와 개방형 AI 생태계를 구축할 계획이다. 정 대표는 "저희 컨소시엄은 올해 12월 월간 방문자 500만 명을 시작으로 2030년에는 3천만 명이 사용하는 서비스로 '모두의 AI'를 성장시키겠다"며 "'모두의 AI'를 보여주기 위한 AI가 아니라 실제로 쓰이는 AI이자 누구에게나 필요하고 없으면 불편한 일상의 기본으로 만들어가겠다"고 말했다. 이날 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 외산 AI뿐 아니라 기존 국내 통신사와 플랫폼 서비스와도 차별화된 가치를 만들어야 한다고 주문했다. 안전성과 신뢰성을 확보하고 AI 이용 격차를 줄여 'AI 기본사회' 실현 출발점으로 만들어야 한다고 강조했다. 배 부총리는 "서비스를 처음 출시했을 때 기존 통신사와 플랫폼사가 내놓은 서비스와 비교해 별다른 차이가 없다면 국민이 첫 경험에서 크게 실망할 수 있다"며 "획기적인 서비스를 선보일 수 있도록 모두 뜻을 모아주길 바란다"고 말했다.

2026.09.04 16:09김미정 기자

[현장] 정부, 이용자 많은 '모두의 AI'에 GPU 더 준다

정부가 내년도 '모두의 인공지능(AI)' 예산 2500억원 가운데 1700억원을 그래픽처리장치(GPU) 확보에 투입하고 컨소시엄 운영과 AI 에이전트 확장에 각각 300억원과 500억원을 지원한다. GPU 예산은 실제 서비스 이용량과 이용자 활성도를 기준으로 차등 배분해 컨소시엄 간 경쟁·협력을 촉진한다. 과학기술정보통신부는 4일 한국프레스센터에서 카카오·KT·SK텔레콤 컨소시엄이 참여하는 '모두의 AI' 프로젝트의 내년도 후속 지원 예산으로 2500억원 편성안 세부사항을 공유했다. 정부는 GPU 이용 비용 1700억원과 컨소시엄 운영 지원비 300억원, 에이전트 확장 지원비 500억원을 위해 2500억원을 배정했다고 밝혔다. 가장 큰 비중을 차지하는 1700억원은 AI 서비스 운영에 필요한 GPU를 확보하는 데 사용한다. B200 GPU 약 2000장을 임차할 수 있는 규모로 현재 운영되는 챗봇 서비스에 투입되는 수준을 웃도는 연산 자원을 지원한다는 구상이다. 정부는 세 컨소시엄에 각각 100억원씩 총 300억원을 배정한다. 해당 예산은 시스템 운영과 서비스 안정성 확보 및 참여 기업과의 협업 비용 등에 사용될 예정이다. 나머지 500억원은 공공 에이전트와 개인 맞춤형 검색 등 AI 에이전트 생태계를 확장하는 데 투입한다. 외부 기업이 개발한 에이전트가 카카오·KT·SK텔레콤의 플랫폼에 자연스럽게 탑재돼 국민에게 서비스될 수 있도록 지원할 계획이다. 이날 김경만 과기정통부 AI정책실장은 GPU 지원 규모는 실제 서비스 이용량에 따라 달라질 수 있다고 봤다. 정부는 서비스 출시 이후 내년 3월께 컨소시엄별 이용자 수와 활성도를 확인한 뒤 GPU 사용량을 반영해 지원 예산을 배분할 방침이다. 김 실장은 "많은 이용자를 확보하고 서비스 활성도가 높은 컨소시엄이 더 많은 GPU 예산을 받을 것으로 보인다"며 "세 컨소시엄이 이용자 확보와 서비스 품질을 놓고 경쟁하도록 유도하면서 공공·민간 에이전트 확장에서는 협력하는 구조를 만들겠다"고 강조했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "실제 우리가 원하는 것은 경쟁하면서 협조 관계도 하는 것"이라며 "경쟁보다 협업의 형태를 띠면서 같이 꾸준하게 성장하는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.04 12:18김미정 기자

"AI앱 1900개가 회사 업무"…SKB, 상품부터 조직까지 AI로 재설계

SK브로드밴드가 상품 서비스부터 네트워크와 IPTV 운영, 사내 업무 방식까지 AI 중심으로 재설계한다. 기존 업무에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어 회사 전반에 AI를 내재화하는 'AI 네이티브 서비스 컴퍼니'로 전환한다는 구상이다. SK브로드밴드는 통신과 미디어 영역을 넘어 고객 가치를 중심으로 상품과 서비스를 설계하고 AI를 활용해 이를 제공하는 'AI 네이티브 서비스 컴퍼니'로의 전환을 본격 추진한다고 밝혔다. AI 네이티브 서비스 컴퍼니는 상품 서비스 기획과 제공부터 회사 운영까지 전 과정에 AI를 내재화한 회사를 뜻한다. 고객의 이용 상황과 이력에 맞춰 서비스를 제공하고 복잡한 이용 절차를 줄이는 동시에 반복 업무와 데이터 분석을 AI에 맡겨 구성원이 고객 문제 해결과 의사결정에 집중하도록 하는 것이 핵심이다. SK브로드밴드는 서비스 품질과 디지털 경험, AI 서비스 등 고객 접점 전반을 혁신하기 위해 A를 중심으로 사업과 업무 체계를 바꾼다는 방침이다. 이를 위해 고객이 변화를 직접 체감할 수 있는 '상품·서비스 혁신'과 사람·오프라인 중심의 기존 운영 방식을 AI 기반으로 바꾸는 'AX 프로세스 전환'을 양대 실행 축으로 정했다. 구성원 개개인의 AI 활용 역량도 높여 고객 요구와 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 조직으로 전환한다. AI 챗봇 문의 93% 셀프 처리…Btv 에이닷 이용 1억4000만건 고객이 직접 이용하는 서비스에는 이미 AI 적용이 확대되고 있다. 가입부터 A/S까지 24시간 상담할 수 있는 AI 챗봇은 UI UX 개선과 커스터마이징을 거쳐 이용 편의성을 높였다. 요금과 설치, 이사, 사후관리(AS) 등 주요 상담 시나리오를 확대하면서 전체 고객 문의 가운데 약 93%를 고객이 직접 처리할 수 있도록 했다. IPTV Btv에는 AI 미디어 에이전트 '에이닷'과 대규모언어모델(LLM)을 적용했다. 이를 통해 한 번의 질문과 답변에 그치지 않고 대화의 맥락을 이어가는 멀티턴 방식의 'AI B tv'를 제공하고 있다. SK브로드밴드는 단순히 콘텐츠를 전달하는 IPTV에서 벗어나 AI가 이용자별 취향과 상황에 맞는 미디어 경험을 제공하는 서비스로 B tv를 발전시킨다는 계획이다. 최근 B tv에 적용된 에이닷의 누적 이용 건수는 1억 4000만건을 넘어섰다. 하루 22억건 데이터 분석…장애 발생 전 AI가 품질 관리 AI는 고객이 보지 못하는 네트워크와 IPTV 운영 영역에도 투입되고 있다. 장애가 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 이상 징후를 먼저 찾아내고 조치하는 체계를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 유선 네트워크에는 AI 관제·진단 에이전트 'C-one'을 도입했다. C-one은 고객경험지표(CEI)를 기반으로 네트워크 이상 징후를 자동으로 탐지하고 원인과 점검 우선순위를 식별한다. 점검이 필요한 지점을 찾아 관련 보고서를 자동으로 작성해 담당자에게 전달하는 기능도 갖췄다. 네트워크 담당자가 데이터를 일일이 확인하는 시간을 줄이고 장애 가능성이 높은 지점을 우선 점검할 수 있도록 해 운영 효율성과 대응 속도를 함께 높이는 방식이다. IPTV에서는 AI 기반 품질 관리 시스템 'AQUA'가 품질 이상 여부를 상시 확인한다. Btv 시청 과정에서 발생할 수 있는 이상 징후를 AI가 실시간으로 감지하고 고객이 불편을 신고하기 전에 품질 개선이 필요한 구간을 찾아 선제적인 조치를 지원한다. 이를 위해 SK브로드밴드는 Btv 셋톱박스에서 하루 22억건이 넘는 데이터를 수집한다. 방송 설비와 네트워크를 거쳐 셋톱박스와 TV에 이르는 서비스 전달 전 과정에서 740개 품질 지표를 365일 24시간 분석하고 있다. 고객 상담과 미디어 서비스뿐 아니라 실제 통신·방송 인프라 운영까지 AI가 관여하면서 상품·서비스와 운영 프로세스를 동시에 바꾸는 구조다. AI 앱 1900개 개발·운영…60여개 에이전트 현장 투입 SK브로드밴드는 이 같은 상품·서비스와 프로세스 혁신을 지속하려면 구성원 개개인의 AI 활용 능력이 뒷받침돼야 한다고 보고 사내 업무 환경도 AI 중심으로 바꾸고 있다. 전사 AX 추진을 담당하는 CEO 직속 조직 'AI 보드(AI Board)'가 중심 역할을 맡는다. AI 보드는 각 조직이 AX를 추진하는 과정에서 발생하는 병목을 진단하고 해결을 지원한다. 현업에서 발굴된 AI 활용 사례를 전사 AI 에이전트 개발과 활용으로 확산하는 역할도 담당한다. 구성원들이 AI 활용법을 공유할 수 있는 사내 AX 커뮤니티 '단비(DAN-B)'도 운영한다. 단비에서는 구성원들이 AI 활용 노하우를 묻고 답할 수 있으며 '오픈오피스아워(OOH)'를 통해 실제 업무 과정에서 발생한 문제를 등록하고 멘토의 컨설팅을 받아 해결 방안을 구체화할 수 있다. 이 과정에서 만들어진 경험과 결과물은 다시 단비에 축적된다. 다른 구성원이 이를 검색해 자신의 업무에 활용하면서 개인의 AI 활용 경험을 조직 전체의 지식 자산으로 전환하는 구조다. 현장에서 AX 확산을 지원하는 'AI 프론티어'도 지난 7월부터 운영하고 있다. 선정된 구성원은 AI 보드와 함께 각 조직의 AX 성공 사례와 활용법을 전파하고 현장에서 구성원들이 겪는 AI 활용상의 어려움을 해결하는 역할을 맡는다. 네트워크 업무에는 별도의 AI 플랫폼도 구축했다. SK브로드밴드는 지난 2월부터 사내 네트워크 조직과 AT·DT센터가 협력해 네트워크 데이터 분석과 코딩 지원 기능을 갖춘 '플레이그라운드'를 업무에 활용하고 있다. 현재 플레이그라운드에서 개발하거나 운영하고 있는 AI 앱은 약 1900개에 달한다. 이 가운데 상황을 스스로 판단하고 필요한 행동까지 수행하는 AI 에이전트 60여개가 실제 현장 업무에 활용되고 있다. 구성원이 업무 특성에 따라 AI 도구를 직접 선택할 수 있는 환경도 확대했다. 사내 업무에 특화된 에이전트를 구현하는 '에이닷 비즈'를 비롯해 노코드 기반 AI 개발 도구 '아르고스 스튜디오', '제미나이 엔터프라이즈' 등을 제공하고 있다. AI 활용 교육도 전사 단위로 확대한다. 신입사원부터 팀장, 임원까지 직급별 맞춤형 AI 리더십 과정을 필수화하고 본사뿐 아니라 지역 사업장에서도 AI 관련 포럼을 정기적으로 진행한다. 일부 조직이나 개발 인력에 AI 활용을 맡기는 대신 구성원 전체가 일상적인 업무에서 AI를 사용하는 체계를 구축한다는 취지다. SK브로드밴드는 궁극적으로 AI와 구성원이 함께 업무를 수행하는 구조를 구축해 고객 서비스 개선이 다시 업무 혁신으로 이어지는 선순환 체계를 만든다는 계획이다. SK브로드밴드 관계자는 “AI 네이티브 서비스 컴퍼니는 기존 상품과 업무에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 상품·서비스·조직 전반을 AI 중심으로 재설계하는 것”이라며 “AI와 구성원이 긴밀하게 협업하는 업무 체계를 구축해 고객 가치를 최우선으로 하는 AX 기반 선순환 구조를 정착시키겠다”고 말했다.

2026.09.04 10:54박수형 기자

정부, SK텔레콤·카카오·KT와 '모두의 AI' 출시 협력 논의

정부가 모두의 인공지능(AI) 프로젝트에 선정된 컨소시엄과 서비스 출시 협력 방안을 논의했다. 과학기술정보통신부는 5일 오전 서울 중구 한국프레스센터에서 '모두의 AI' 프로젝트 사업자 간담회를 열었다. 프로젝트에 선정된 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄은 서비스 시제품 영상을 시연하고 개발 계획과 출시 협력 방안을 공개했다. 과기정통부는 간담회에 앞서 '모두의 AI 서비스 출시 준비계획'을 발표했다. 공공 AI 에이전트 연계와 개인정보보호·보안 대책을 마련하고 이용자 확보를 위한 민관 협력을 추진해 연내 대국민 서비스 출시를 지원한다고 밝혔다. 카카오 컨소시엄은 카카오톡과 전화 등 국민에게 익숙한 채널을 중심으로 범용 챗봇과 공공·특화 AI 에이전트를 제공한다. 카카오 '카나나'와 LG '엑사원' 등 국산 AI 모델을 활용해 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 한 번의 대화로 처리할 수 있는 플랫폼을 구축할 계획이다. 카카오는 개인별 AI 에이전트와 개방형 에이전트 장터도 단계적으로 확대한다. 이를 통해 AI 접근성을 높이고 국산 AI 모델 고도화와 국내 AI 기업의 사업 기회 확대를 추진한다. KT 컨소시엄은 실시간 검색 기반 범용 AI 에이전트와 공공·교육·금융·쇼핑 등 10여 개 분야의 특화 서비스를 연결한 '이음'을 선보인다. 국산 AI 모델과 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영하는 AI 플랫폼 '토큰팩토리'도 활용한다. 토큰팩토리는 서비스에 적합한 AI 모델을 자동으로 연결하는 역할을 맡는다. KT는 이를 토대로 국내 AI 기업의 기술 역량을 결집하는 개방형 플랫폼을 구축할 방침이다. SK텔레콤 컨소시엄은 단순한 질의응답을 넘어 인증부터 신청과 결제까지 이용자를 대신해 처리하는 실행형 AI 서비스를 제공한다. 전화와 문자 기반 에이전트 기능도 도입해 모바일 애플리케이션이나 웹 이용이 어려운 사용자까지 서비스 접근성을 높일 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "'모두의 AI' 프로젝트의 궁극적인 목표는 새로운 국산 AI 서비스가 국민 일상 속에 자연스럽게 자리 잡도록 하는 것"이라며 "국민이 서비스를 얼마나 쉽게 접하고 자주 찾는지 그리고 그 과정에서 실제 삶에 얼마나 도움이 되는지가 무엇보다 중요하다"고 밝혔다.

2026.09.04 10:00김미정 기자

삼성전자, 2분기 HBM 점유율 33%로 급등…SK하이닉스와 격차 축소

삼성전자가 고대역폭메모리(HBM) 시장에서 업계 1위 SK하이닉스와 격차를 좁혔다. 올 2분기 양사 점유율 차이는 17%p로, 전년 동기(43%p), 전 분기(37%p) 대비 크게 줄었다. 3일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올 2분기 전세계 HBM 시장 점유율(매출액 기준)은 SK하이닉스가 50%로 1위를 유지했다. 다만 점유율 수치는 지속 감소하고 있다. SK하이닉스의 올 2분기 점유율(50%)은 전 분기 대비 8%p, 전년 동기 대비 14%p 감소했다. 반면 삼성전자는 올 2분기 33% 점유율로 SK하이닉스와 격차를 17%p로 좁혔다. 전 분기 대비 12%p, 전년 동기 대비 18%p 개선했다. 카운터포인트리서치는 "삼성전자가 HBM4 출하를 본격화하면서 점유율이 점차 늘어날 것"이라고 내다봤다. HBM4는 올해 본격 상용화된 최신형 HBM이다. 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 가속기 '베라 루빈(Vera Rubin)' 시리즈에 탑재된다. 마이크론은 시장 점유율 변동폭이 비교적 작았다. 마이크론은 올 2분기 18% 점유율을 기록했다. 전 분기 및 전년 동기 대비 3%p 감소했다. 카운터포인트리서치는 "현재 HBM 매출 대부분은 HBM3E에서 발생한다"며 "HBM4 출하는 올 하반기부터 본격 가시화될 전망"이라고 밝혔다.

2026.09.03 16:43장경윤 기자

베슬AI, 제약·바이오로 AI 인프라 영토 넓힌다…SK바이오팜에 B200 공급

베슬AI가 대규모 인공지능(AI) 연산 인프라 공급을 바탕으로 제약·바이오 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 베슬AI는 SK바이오팜과 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 128장 규모의 공급 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 계약에 따라 베슬AI는 지난 8월부터 GPU 클라우드 플랫폼 '베슬 클라우드'를 통해 B200 16개 노드, 총 128장 규모 GPU 컴퓨팅 자원을 SK바이오팜에 제공한다. SK바이오팜은 공급받은 GPU 인프라를 화합물과 약물정보를 활용한 연구개발과 의료 데이터 기반 파운데이션 모델의 사전학습 등에 활용할 계획이다. 대규모 연산이 필요한 AI 연구 환경을 확보해 신약 연구개발 과정에서 AI 기술의 적용 가능성을 검증하고 실제 활용 사례를 구축한다는 목표다. 베슬AI는 이번 계약을 계기로 기존 AI 기업과 연구기관 중심이었던 고객 기반을 제약·바이오 산업으로 확장한다. 화합물 구조 탐색과 약물정보 분석 등 바이오 분야에서 증가하는 고성능 컴퓨팅 수요를 공략한다는 방침이다. 베슬 클라우드는 기업과 연구기관이 별도 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 모델 학습과 추론에 필요한 고성능 GPU 자원을 이용할 수 있도록 지원하는 클라우드 서비스다. 베슬AI는 복수의 글로벌 데이터센터에서 확보한 GPU를 고객별 워크로드 특성에 맞춰 연결·제공하는 '네오클라우드' 모델을 운영 중이다. 이를 기반으로 GPU 자원 활용과 운영 효율을 높인다는 전략이다. 회사는 최근 SK텔레콤과 대규모 GPU 인프라 확보·운영 협력을 추진하는 등 GPU 공급 기반도 확대 중이다. 한국을 비롯해 미국·이스라엘·핀란드 등의 글로벌 데이터센터와 협력하고 있으며 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 글로벌 고객사도 확보했다. GPU 인프라 규모도 대폭 확대할 계획이다. 베슬AI는 연내 GPU 1만 장을 확보하고 내년에는 5만 장과 100메가와트(MW)급 인프라 구축을 목표로 하고 있으며 네오클라우드와 AI 팩토리 사업도 확대할 방침이다. 안재만 베슬AI 대표는 "신약 연구개발과 바이오 파운데이션 모델 구축에는 대규모 연산 자원과 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량이 필수적"이라며 "SK바이오팜의 AI 연구 및 AX 과제를 지원하고 제약·바이오를 비롯한 다양한 산업에서 AI 활용이 연구개발 과정에 기여할 수 있도록 GPU 인프라 공급을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:26한정호 기자

[현장] SK텔레콤 "차기 독파모 핵심은 '에이전트', 실행력 높인다"

SK텔레콤이 인공지능(AI)이 실제 업무를 스스로 수행하는 '에이전트 AI' 경쟁에 속도를 낸다. 현재 개발 중인 차기 독자 AI 파운데이션 모델의 실행 능력을 높여 복잡하고 장시간이 필요한 업무까지 처리하도록 고도화할 계획이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 3일 국회에서 열린 '에이전틱 AI 포럼'에서 "현재 차기 독자 AI 파운데이션 모델을 설계하고 있는데 에이전트 기능을 가장 중요하게 보고 있다"며 "과거에는 AI가 얼마나 똑똑하고 무엇을 알고 있는지가 중요했다면 이제는 어떤 일을 어디까지 할 수 있는지가 중요하기 때문"이라고 말했다. 이날 포럼은 조인철 더불어민주당 의원실과 이인선 국민의힘 의원실이 공동 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관했다. SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀으로 참여하며 자체 AI 모델 'A.X'를 고도화하고 있다. 지난 7월에는 6880억개 매개변수 규모의 2차 모델 'A.X K2'를 공개했다. 직전 모델인 A.X K1보다 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 83.9%포인트 향상됐다고 밝혔다. 전 국민이 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발하는 정부의 '모두의 AI' 프로젝트에도 참여 중이다. SK텔레콤은 이 사업을 통해 이용자의 요청을 이해하는 데 그치지 않고 계획을 세워 실제 업무까지 처리하는 '실행형 AI' 개발을 목표로 한다. SK텔레콤이 에이전트 기능에 주목하는 이유는 AI가 처리할 수 있는 업무의 범위와 시간이 빠르게 늘고 있어서다. 초기 생성형 AI가 번역이나 간단한 질의응답을 처리했다면 최근에는 코드 작성과 보고서 초안 등 사람이 수 시간에 걸쳐 하던 업무까지 맡는 수준으로 발전했다. 김 담당은 AI가 연속해서 수행할 수 있는 작업 시간이 앞으로 더 길어질 것으로 내다봤다. 사람이 중간에 진행 상황을 확인하지 않아도 AI가 수 시간 동안 스스로 작업을 이어가고 향후에는 하루 이상 걸리는 업무까지 처리할 수 있다는 전망이다. 여러 AI가 역할을 나눠 일하는 '멀티 에이전트'도 다음 단계로 꼽았다. 하나의 AI가 장시간 작업하는 것을 넘어 여러 에이전트가 조직처럼 협업하고 서로 진행 상황을 확인하며 하나의 업무를 완성하는 방식이다. 이 같은 변화에 따라 파운데이션 모델을 개발하는 방식도 달라지고 있다. 기존에는 대규모 데이터를 학습해 지식과 언어 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다면 에이전트 AI에서는 컴퓨터를 사용하고 복잡한 업무를 계획·실행하는 능력이 중요해졌다. 에이전트 AI 시대에는 강화학습의 역할도 커질 것으로 봤다. AI가 실제 문제를 해결하면서 성공과 실패에 따른 피드백을 학습하고 이를 다시 모델에 반영해 실행 능력을 높이는 방식이다. 산업 현장에서 축적되는 업무 데이터 역시 모델 성능을 지속적으로 높이는 자산이 될 수 있다. 이러한 데이터 선순환은 국내 독자 파운데이션 모델을 확보해야 하는 이유와도 연결된다. 해외 AI 모델을 중심으로 에이전트가 확산하면 국내 산업 현장에서 발생하는 업무 데이터와 피드백이 국내 모델의 성능 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. SK텔레콤은 자체 모델의 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강과 자동차 부품 분야에서는 과거 품질 보고서를 검색해 필요한 정보를 제공하는 방식으로 실증에 나섰다. 국방 분야에서는 보안 환경에 맞는 활용 시나리오를 검증하고 바이오 분야에서는 신물질 탐색 등에 AI 모델을 접목했다. 공공 분야에서는 응용프로그램인터페이스(API)와 AI를 연동해 필요한 정보를 찾고 문서를 작성하거나 각종 증명서 발급을 돕는 기능을 준비하고 있다. 김 담당은 관련 서비스를 향후 6개월 안에 누구나 사용할 수 있도록 준비할 계획이라고 밝혔다. 그는 "파운데이션 모델 자체가 에이전트 AI의 중심부에서 돌아가지만 모델 혼자서는 에이전트 AI를 구성할 수 없다"며 "국내의 좋은 모델로 서비스가 돌아가기 시작하면 데이터가 쌓이고 이를 통해 모델과 플랫폼, 서비스의 밸류체인이 안정화될 수 있다"고 말했다.

2026.09.03 11:29김동원 기자

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

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

2026.09.03 10:51장유미 기자

AI시대 네트워크 투자 해법..."규제·세제 전면 손질"

AI 시대를 맞아 네트워크 고도화가 시급하지만, 통신사의 수익성 정체로 대규모 투자가 쉽지 않은 상황이다. 이에 네트워크 슬라이싱·망 중립성 제도 개선·AI 인프라 세제 지원 등을 하나의 정책 패키지로 묶어 추진해야 한다는 학계 제안이 나왔다. 정부는 민관협의체를 통해 관련 제도 개선 논의에 나선다는 방침이다. 이경원 동국대 경제학과 교수는 2일 국회에서 열린 AI 시대 네트워크 고도화 방안 토론회에서 “한국 통신사는 현재 투자 재원 마련에 어려움이 있어 AI 시대에 걸맞은 네트워크 고도화를 달성하기 어렵다”며 “이용자에게 맞춤형 네트워크 품질을 제공해 수익을 확보하고 이를 다시 네트워크에 투자하는 선순환 구조를 구축해야 한다”고 밝혔다. 생성형 AI와 동영상 이용 확대로 데이터 트래픽뿐 아니라 업링크 수요도 크게 늘어날 것으로 예상되지만 통신사의 투자 여력은 갈수록 제한되는 상황이다. 정보통신정책연구원의 2025년 통신시장경쟁상황평가에 따르면 SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 이동통신 3사의 매출은 2015~2024년 25조원 안팎에 머물렀다. 영업이익률도 2015~2018년 10%를 웃돌았지만 2020년대 들어 8%대로 낮아졌다. 망중립성 풀어 맞춤형 통신…투자 선순환 만들어야 이 교수는 통신사 수익성이 네트워크 고도화 투자를 결정하는 핵심 요인으로 보고 이용자의 네트워크 활용도를 높여 새로운 수익을 창출할 수 있는 환경을 마련해야 한다고 강조했다. 특히 자율주행에는 초저지연, 원격의료에는 높은 신뢰성이 요구되는 것처럼 AI 시대에는 서비스 특성에 맞춘 통신 품질이 중요해질 것으로 내다봤다. 이를 위해 네트워크 슬라이싱을 유연하게 활용하고 망중립성 기준도 재검토할 필요가 있다는 주장이다. 이 교수는 “망중립성과 관련해 획일적인 품질 제공이라는 틀에 갇히기보다 불합리한 차별 방지와 이용자 선택권 확대에 초점을 맞춰 실증 검증을 기반으로 접근할 필요가 있다”고 말했다. 신상민 SK텔레콤 정책개발실장도 “통신사의 네트워크 투자가 수익으로 연결될 수 있도록 제도적으로 길을 열어줘야 한다”며 네트워크 슬라이싱을 통해 새로운 서비스를 제공할 수 있는 환경이 필요하다고 강조했다. 투자 비용을 낮추기 위한 정책 지원 요구도 이어졌다. 이 교수는 회선과 기지국 중심의 설비투자(CAPEX) 개념에서 벗어나 네트워크 등 AI 인프라 투자 비용을 폭넓게 반영하고 주파수 재할당 대가를 낮춰 확보된 재원이 네트워크 투자로 이어지도록 해야 한다고 제안했다. 서은일 KT 통신정책담당은 해저케이블과 저궤도 위성 등 차세대 통신망에 대한 세액공제와 정부 보조금, 공공 수요 확보 지원을 강조했다. 이아영 LG유플러스 대외전략담당은 미래 네트워크 세제 지원과 주파수 정책, AI-RAN 실증을 하나의 투자 패키지로 검토해야 한다고 역설했다. 정부도 민관협의체 가동…망중립성 실증 결과 곧 공개 정부도 통신사의 투자 환경을 개선하기 위한 정책 패키지 필요성에 공감했다. 홍사찬 과학기술정보통신부 통신정책기획과장은 “통신사 규제 개선과 네트워크 투자 환경 조성을 위한 패키지 필요성에 대해 정부도 공감한다”며 “지난주 민관협의체를 발족해 구체적인 논의를 시작했다”고 밝혔다. 망중립성 제도 개선도 검토하고 있다. 통신사별 특정 서비스를 대상으로 실증을 진행하면서 현행 망중립성 제도를 어떻게 해석하고 적용할지 살펴보고 있으며 조만간 구체적인 결과를 내놓을 예정이다. 해저케이블과 위성망 등 차세대 네트워크 투자에 대해서도 민관협의체를 중심으로 세제와 관련 제도 개선 방안을 논의한다. 홍 과장은 “논의의 목표는 통신사 비용 절감이나 네트워크 투자 강제가 아니라 통신사가 새로운 AI 서비스를 창출해 네트워크 생태계 전반의 편익을 높이는 데 있다”고 밝혔다. AIDC 세제지원도 손질…한국 산업 기여도가 기준 AI 데이터센터(AIDC) 정책에서는 세제 지원 대상을 어떻게 정할지가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 모정훈 연세대 산업공학과 교수는 정부의 AIDC 특별법과 대규모 투자 계획을 긍정적으로 평가하면서도, 막대한 전력 소비와 수요 불확실성을 고려해 한국 경제에 실질적인 효과를 가져오는 방향으로 정책을 설계해야 한다고 주장했다. 모 교수는 “정부는 향후 10년간 18기가와트(GW) 규모 AIDC를 한국에 짓는다는 계획이지만 국내 수요만으로는 이를 모두 소화하기 어렵다”며 해외 자본과 글로벌 AI 기업이 국내 컴퓨팅 자원을 활용하면서 한국은 전력과 부지 부담만 떠안을 가능성을 경계했다. 특히 국내 데이터센터의 90% 이상을 차지하는 개방형 데이터센터를 세제 지원에서 제외할 경우 중소기업과 소상공인의 AI 활용 기회까지 줄어들 수 있다고 지적했다. 모 교수는 “자본의 국적이나 개방형, 폐쇄형 여부보다 해당 컴퓨팅 자원이 한국 AI 인프라와 미래 IT 산업에 얼마나 기여하는지 목적에 맞춰 세제 지원 기준이 설정돼야 한다”고 강조했다. AIDC 특별법 시행령에는 인허가 타임아웃제의 구체적인 접수·통보 기한과 연장 사유, 기반시설 비용 분담 등에 대한 기준이 필요하다고 주문했다. 전력과 용수, 입지 등 공공 인프라에 대한 정부 지원과 단계별 증설 방안도 함께 마련해야 한다고 덧붙였다. 장기철 과기정통부 AI데이터진흥과장은 “개방형 AIDC에 대한 세제 지원 필요성에 공감한다”면서 “개방형 AIDC까지 AIDC 특별법 정의와 적용 대상에 포함할 수 있도록 시행령을 준비하고 있다”고 밝혔다. 다만 세제 혜택을 받으려면 조세특례제한법에 따라 해당 시설이 국가전략기술인 AI 개발과 서비스에 실제 사용된다는 점을 증명해야 한다. 해외 빅테크에만 서비스를 제공하는 AIDC는 지원 대상에서 제외될 가능성도 있다. 인허가 타임아웃제와 관련해서는 국가전략위원회 심의·의결에 필요한 요건을 갖추는 과정에서 보완 요구가 불가피하지만, 형식적인 거부나 반복적인 부당 보완 요구는 할 수 없도록 제도를 설계한다는 방침이다. 기반시설 지원 비율에 대해서는 현행 AIDC 특별법에 정부 지원 비율이 별도로 규정돼 있지 않아 시행령에 곧바로 명시하려면 추가적인 법 개정이나 검토가 필요하다는 입장을 밝혔다. 과기정통부는 내년 3월 AIDC 특별법 시행을 목표로 이달부터 11월까지 법조계와 학계, 업계 의견을 수렴해 시행령 등 세부 제도를 마련할 계획이다.

2026.09.02 17:34홍지후 기자

中 낸드, 글로벌 1위 되기 어려운 이유

글로벌 낸드(NAND) 플래시 메모리 산업 지형도가 급변하고 있다. 선두업체를 추격하기 위해, 해외 후발주자 기업들이 앞다퉈 공격적인 증설 계획을 꺼내들고 있다. 특히 중국 양쯔메모리테크놀로지스(YMTC)의 투자 속도가 매우 빠른 것으로 평가된다. 반면 시장점유율 1위인 삼성전자의 낸드 투자는 증설보다 세대 전환에 초점이 맞춰져 있어, 총 생산능력이 오히려 감소하는 추세다. 때문에 삼성전자와 후발주자간 낸드 생산능력 격차가 2~3년 내 빠르게 좁혀질 것이라는 우려도 제기된다. 다만 기업 간 낸드 경쟁을 단순히 생산능력만으로 평가할 수는 없다는 게 업계 전문가들의 중론이다. 데이터를 저장하는 셀(Cell)을 복수로 쌓는 낸드 특성 상, 동일한 양의 웨이퍼를 투입하더라도 적층 수에 따라 메모리 총량이 크게 달라지기 때문이다. 시장 측면에서의 한계도 존재한다. YMTC의 총 낸드 출하량은 삼성전자·SK하이닉스를 위협하는 추세지만, AI 데이터센터에 필요한 기업용 SSD(eSSD) 매출은 아직 5위권 밖에 머물러 있다. 중국 현지 외 글로벌 고객사 확보가 어렵다는 점도 문제다. 최정동 테크인사이츠 수석부사장은 최근 기자와의 서면 인터뷰를 통해 "중국 YMTC가 웨이퍼 기준 생산능력에서 선두권에 진입할 가능성은 있지만, 선두업체들이 고적층 낸드를 통해 공급하는 메모리 총량이 더 크다는 점을 고려해야 한다"며 "글로벌 매출과 수익성 측면에서는 중국 기업이 단기간에 1위에 오를 가능성은 매우 낮다"고 분석했다. YMTC, 공격적인 증설 속도…"부지 확보 충분" 최근 업계 낸드의 최대 화두는 중국 YMTC의 공격적인 설비 투자다. YTMC는 중국 최대 낸드 제조업체로, 우한시에 주요 생산거점을 두고 있다. 올해 말에는 신규 3공장의 가동을 앞두고 있다. 업계가 추산하는 YMTC의 생산능력은 웨이퍼 투입량 기준 월 16만~17만장 수준이다. 우한 3공장이 본격 가동되는 내년에는 월 20만장을 넘어설 것으로 전망된다. 중장기적으로는 생산능력을 월 30만~40만장 수준까지 확대할 계획을 세우고 있는 것으로 전해진다. YMTC 협력사인 한 반도체 장비업계 관계자는 "YMTC가 내년 및 내후년에도 생산능력을 추가 확보할 계획을 세우고 있다"며 "팹을 10개까지 지을 수 있는 부지를 이미 갖추고 있어, 낸드 제조기업 중 증설 속도가 가장 빠르다고 평가 받는다"고 설명했다. YMTC의 최근 발언도 향후 증설 계획에 대한 자신감을 근간에 둔 것으로 풀이된다. 앞서 YMTC는 기업공개(IPO)를 앞두고 투자자들과 만나 내년 말까지 글로벌 낸드 시장에서 1위를 달성하겠다는 목표를 제시한 바 있다. 삼성·SK 신규 팹 구축 시점 아직 멀어…최소 2028~2029년 반면 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업들은 신규 증설보다 최첨단 낸드용 전환투자에 집중하고 있다. 때문에 절대적인 생산능력은 근 2~3년간 정체를 기록해 왔다. 일례로 업계 1위인 삼성전자의 낸드 총 생산능력은 월 39만장 수준으로 추산된다. 화성 일부 라인에서 구형 낸드를 양산하던 시점에는 생산능력이 50만장을 넘어선 적도 있었으나, 구형 낸드 양산을 순차적으로 종료하면서 수치가 감소했다. 최첨단 낸드 생산능력은 신규 팹이 아닌 평택·중국 시안 라인에 대한 전환투자로 확충해 왔다. 삼성전자가 가장 최근 구축한 낸드 전용 라인은 지난 2022년 가동을 시작한 P3 Ph1(페이즈1)다. 당초 P4에서도 낸드 라인을 구축하려고 했으나, 시황을 고려해 D램을 함께 양산하는 하이브리드 라인으로 조성했다. 삼성전자가 신규 낸드 양산 라인을 가장 빠르게 구축할 수 있는 곳은 P5다. P5는 올 하반기부터 클린룸 구축이 시작된 팹으로, 가동 목표 시점은 오는 2027년 말이다. 다만 P5도 현재로선 D램 및 고대역폭메모리(HBM) 라인 조성에 우선순위 둘 가능성이 높다. 때문에 삼성전자의 낸드 생산능력이 크게 확대되는 시점은 아무리 빨라도 2028년께가 될 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자의 경우 근 3년간 대규모 낸드 라인 증설이 없었고, 현재도 전환투자에 집중하고 있어 후발주자와의 생산능력 격차는 2~3년 내 크게 축소될 것"이라고 밝혔다. SK하이닉스의 경우 청주 및 중국 다롄 지역에서 낸드 팹을 운영하고 있다. 현재 생산능력은 월 25만장 내외로 추산된다. 현재 다롄 2공장 증설을 위한 설비투자가 시작됐으나, 규모는 월 3만장으로 비교적 적은 규모다. SK하이닉스의 대규모 낸드 생산능력 확보는 청주 신규 낸드 팹인 M17이 준공된 뒤에나 가능하다. M17은 오는 2028년 말 첫 클린룸 오픈을 목표로 하고 있다. 생산능력만으론 1위 어려워…eSSD 키우고 해외 시장 뚫어야 그러나 YMTC가 낸드 업계 선두권으로 진입하기 위해서는 아직 해결해야 할 과제들이 많다는 지적이 제기된다. 최 부사장은 "낸드의 지속적인 고단화로 적층 수가 400~500단 이상이 되면 웨이퍼 당 비트(Bit) 출하량은 더욱 증가하게 된다"며 "YMTC가 실제 내년 말까지 비트 출하량 1위를 기록하려면 신규 팹에 대한 제조 장비의 국산화, 300~400단 이상의 차기 제품들에 대한 수율 및 생산성 확보, 낸드에 탑재되는 컨트롤러의 고객 인증을 동시에 모두 해결해야 한다"고 평가했다. 현재 YMTC는 267단 낸드까지 상용화에 성공한 것으로 알려져 있다. 낸드는 구성 요소인 셀과 페리를 각각 제조해 칩과 칩을 직접 이어 붙이는 하이브리드 본딩 방식으로 제조된다. YMTC는 이를 '엑스태킹(Xtacking)'이라고 부른다. 국내 기업들은 300~400단 낸드에 이미 진입한 상태다. 삼성전자는 지난달부터 420단대의 V10(10세대) 낸드의 초도 양산을 시작했다. 당장의 출하량은 크지 않지만, 업계 최초로 400단 이상의 낸드에 진입했다는 점에서 의의가 있다. SK하이닉스도 지난해 321단 낸드 상용화에 이어, 올해에는 375단 적층의 10세대 낸드 양산을 계획하고 있다. 시장적인 한계도 존재한다. 특히 AI 데이터센터에서 각광받는 eSSD의 경우, 현지 최대 고객사인 화웨이가 YMTC 제품만을 고집하기 어려운 상황이다. eSSD는 일반 소비자용 SSD 대비 높은 제품 성능 및 안정성을 요구한다. 또한 YMTC의 전체 낸드 출하량에서 eSSD가 차지하는 비중은 아직 낮은 것으로 평가된다. 시장조사업체 트렌드포스가 집계한 올 2분기 eSSD 시장 점유율은 삼성전자가 35.1%로 1위, SK하이닉스가 21.1%로 2위다. 그 뒤로 마이크론·키오시아·샌디스크가 뒤를 따르고 있다. 최 부사장은 "YMTC가 웨이퍼 기준 생산능력과 중국 내 출하량에서는 선두권에 진입할 가능성은 있다"며 "그러나 글로벌 매출과 수익성, eSSD 비중까지 고려한 업계 1위는 1~2년 내에 달성하기가 사실상 어렵다"고 말했다.

2026.09.02 14:56장경윤 기자

SKT, 달리는 차량으로 통신망 점검…AI가 이상징후 찾는다

SK텔레콤이 차량 장착 AI 카메라로 전국 통신 인프라를 자동 점검하는 '톺다' 솔루션을 상용화했다. 디지털트윈 기술 '비스타'와 함께 인력 중심 점검의 한계를 보완해 네트워크 운용의 안전성과 효율성을 높인다는 구상이다. SK텔레콤은 차량 주행 영상을 AI로 분석해 전국 통신 인프라 안전 점검을 자동화하는 톺다 솔루션을 상용화했다고 1일 밝혔다. 톺다는 지구 5바퀴 길이에 달하는 광케이블과 235만개의 전주 등 사람이 일일이 확인하기 어려운 통신 설비를 효율적으로 점검하기 위해 개발된 시스템이다. AI 카메라 달고 달리며 점검…탐지 정확도 88% 업무용 차량에 AI 카메라를 장착해 민원 처리나 고장 조치 등을 위해 이동하는 동안 통신 설비를 자동으로 점검하는 방식이다. 별도 점검 차량이나 인력을 투입하지 않고도 공사장과 중장비, 선로 시설물 불량 등 11개 유형의 점검 요소를 탐지한다. SK텔레콤은 지난 5년간 축적한 현장 사진을 AI로 학습시켜 2024년 65%였던 탐지 정확도를 올해 88%까지 끌어올렸다. 2027년에는 정확도를 95% 수준까지 높일 계획이다. 수도권 시범 운영에서는 기존 업무 차량의 이동 동선만 활용해 주요 유선 구간의 절반을 점검했다. 향후 투입 차량을 늘려 점검 구간을 2027년 70%, 2028년 90% 이상으로 확대할 예정이다. 위험도가 높은 터널 내 유선설비 점검에도 톺다를 활용한다. 올해 말 저조도 카메라를 탑재한 차량을 투입해 사람이 직접 수행하는 점검 업무를 줄일 방침이다. 촬영 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 유출에도 대비했다. 차량에 탑재된 AI 모델이 얼굴과 차량 번호판을 즉시 모자이크 처리한 뒤 영상을 전송하는 방식으로, 원본 영상은 서버에 저장되지 않는다. 톺다에는 비전·맥락·공간 AI 기술이 활용된다. 비전 AI가 설비와 공사 장비를 인식하고, 맥락 AI는 단순 이동 중인 장비와 실제 공사 현장을 구분해 조치가 필요한 곳을 선별한다. 공간 AI는 2D 영상에 고정밀 위성 측위 정보를 결합해 점검 지점의 위치를 오차 1~2m 수준으로 추정하고 지도에 구현한다. 드론 띄워 철탑까지 점검…작업시간 60% 단축 SK텔레콤은 디지털트윈 기술 '비스타(VISTA)'를 활용한 드론 기반 통신 인프라 점검도 진행하고 있다. 현실 공간의 통신 설비를 가상 공간에 구현해 설비 상태를 확인하는 방식이다. 비스타 드론은 촬영한 영상을 바탕으로 철탑을 3차원 모델로 재구성하고 AI를 활용해 안테나의 위치와 각도, 크기는 물론 볼트와 너트까지 자동으로 인식한다. 기존에는 2인 1조가 철탑 최상단까지 직접 올라 설비를 확인해야 했지만 비스타 드론을 활용하면 점검 시간을 60%, 판독 시간을 85% 줄일 수 있다. SK텔레콤은 향후 카메라 품질과 AI 학습 파이프라인을 고도화해 현장 맞춤형 AI 모델을 발전시킬 계획이다. 가스와 전력, 송유관 등 설비 점검이 필요한 다른 산업으로 기술과 데이터 활용 범위를 확대하는 방안도 검토한다. 복재원 SK텔레콤 네트워크 운용담당은 “앞으로도 AI와 현장 데이터를 바탕으로 네트워크 운용 안전성과 효율을 높이고, 자율 네트워크 전환에 속도를 내겠다”고 말했다.

2026.09.01 17:56홍지후 기자

노타, '모두의 AI' SKT 컨소시엄 합류…실행형 AI 구현 지원

노타가 국가 인공지능(AI) 프로젝트 참여를 확대하며 AI 모델 개발부터 국민 대상 서비스 구현까지 최적화 기술 적용 범위를 넓힌다. '독자 AI 파운데이션 모델'에 이어 '모두의 AI' 사업에도 참여하며 국가 AI 개발과 활용 과정에서 최적화 기술을 제공한다. 노타는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업에 참여한다고 1일 밝혔다. 노타는 SK텔레콤이 주관하는 컨소시엄에서 AI 모델 인프라 분야를 맡아 사업에 활용되는 AI 모델의 경량화와 최적화를 담당한다. '모두의 AI'는 국민 누구나 일상에서 AI를 쉽고 안전하게 활용할 수 있도록 추진되는 사업이다. 노타는 앞서 국가 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여한 데 이어 실제 국민 대상 서비스 구현 단계까지 역할을 확대한다. SK텔레콤 컨소시엄은 이용자의 상황과 필요를 파악해 공공·생활 정보를 맞춤형으로 안내하고 필요한 후속 행동까지 연결하는 AI 서비스를 구현할 계획이다. 공공 서비스 탐색과 신청 및 증명서 발급을 비롯해 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 지원하는 실행형 AI로 확대하는 것이 목표다. 국민 대상 AI 서비스는 다수 이용자의 다양한 요청을 동시에 처리해야 한다. 단순 정보 검색부터 여러 단계의 판단과 도구 활용이 필요한 복잡한 업무까지 요청 유형이 다양한 만큼 여러 AI 모델과 AI 에이전트가 동시에 작동하게 돼 한정된 연산 자원을 효율적으로 활용하는 최적화 기술이 중요하다. 노타는 이 과정에서 AI 모델의 연산량과 메모리 사용량을 줄이고 실제 서비스 환경에서 빠르고 안정적으로 구동될 수 있도록 지원한다. AI 모델 최적화뿐 아니라 대규모 AI 서비스의 운영 효율까지 함께 높인다는 계획이다. 노타는 자체 AI 모델 경량화 및 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 모델 성능을 유지하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄인다. AI 모델의 특성과 목표 하드웨어 환경을 함께 분석해 데이터센터와 기업 서버 및 엣지 디바이스 등 다양한 인프라에서 효율적으로 구동될 수 있도록 지원한다. 채명수 노타 대표는 "국가 AI 경쟁력은 우수한 모델 개발을 넘어 국민이 실제 사용하는 서비스를 구현하고 이를 대규모 환경에서도 빠르고 안정적으로 운영하는 역량에서 완성된다"며 "우리는 일상 어디서든 AI 가치를 체감할 수 있도록 최적화 기술을 발전시켜온 만큼 모두의 AI 프로젝트에서도 모델 개발부터 실제 서비스 운영까지 최적화 역량을 폭넓게 적용해 독자적인 AI 기술과 활용 기반을 갖추는 '소버린 K-AI' 실현에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 16:19김동원 기자

[현장] 이수정 IBM 사장 "AI 경쟁, 핵심은 모델 아닌 운영"

"이제 인공지능(AI) 경쟁은 더 좋은 모델을 도입하는 데 있지 않습니다. 기업 내 데이터와 애플리케이션, 인프라, 보안 체계에 AI를 어떻게 연결하고 전사 규모로 확장할 수 있는 역량을 갖추느냐에 달렸습니다." 이수정 한국IBM 사장은 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026' 기조연설에서 이같이 말하며 기업 AI 전환 전략과 차세대 컴퓨팅 로드맵을 제시했다. 이 사장은 기업 AI 도입이 개인의 생산성을 높이는 수준을 넘어 업무 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 바꾸는 단계로 접어들고 있다고 진단했다. AI를 문서 작성이나 회의 요약 등에 활용하는 것만으로는 충분하지 않으며 핵심 업무와 시스템에 적용해 실질적인 비즈니스 성과를 내야 한다는 설명이다. 그는 AI 전환의 관건으로 '운영 역량'을 꼽았다. 기업 환경에서는 AI 모델뿐 아니라 데이터의 품질과 최신성, 애플리케이션 연계, 보안과 권한 관리, 비용 통제, 규제 준수 등을 함께 관리해야 한다는 것이다. 이 사장은 "문제는 기술 그 자체가 아니라 운영에 있다"며 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하게 되면 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 어떤 권한으로 무엇을 실행할 수 있는지를 통제해야 한다"고 말했다. 이를 위해 IBM은 ▲AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 두는 'AI 퍼스트 엔터프라이즈' ▲분산된 데이터와 시스템을 유연하게 연결하는 하이브리드 클라우드 ▲고난도 연산 문제 해결을 위한 양자 컴퓨팅을 핵심 전략으로 제시했다. AI 퍼스트 엔터프라이즈를 구축하기 위한 요소로는 실시간 인사이트를 제공하는 '인텔리전스', 이를 실제 업무 수행으로 연결하는 '액션', 전사 차원의 실행·관리 체계인 '오퍼레이션', 보안과 거버넌스를 포괄하는 '트러스트'를 들었다. AI가 답변을 생성하는 도구를 넘어 기업의 업무 흐름에 들어올수록 신뢰와 통제가 전제돼야 한다는 설명이다. 이 사장은 AI 전략과 클라우드 전략도 분리해 볼 수 없다고 강조했다. AI가 가치를 내려면 데이터가 있는 장소에서 안전하게 실행돼야 하며 기업은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 여러 애플리케이션 환경에 흩어진 데이터와 워크로드를 통합적으로 운영할 수 있어야 한다는 것이다. 이어 닐 순다레산 IBM 오토메이션 및 AI 총괄 사장은 AI 에이전트 시대에 필요한 개발·데이터·운영 관리 방안을 소개했다. 그는 AI 기반 개발 라이프사이클 솔루션 'IBM 밥'을 통해 요구사항 분석부터 설계, 코드 작성, 테스트, 배포, 운영까지 개발 전 과정을 지원할 수 있다고 설명했다. 순다레산 사장은 "기업 환경에서 중요한 것은 코드 자체가 아니라 아이디어를 구현하고 안전하게 배포한 뒤 지속적으로 운영·개선하는 전체 과정"이라고 말했다. 이와 함께 최신 데이터를 AI에 연결하고 애플리케이션·인프라·보안 환경의 가시성을 확보하며, AI와 클라우드 비용까지 관리해야 한다고 강조했다. 이지은 한국IBM CTO 전무가 진행한 패널 토론에서는 KB증권, SK텔레콤, 삼성생명 AI 전환 사례가 공유됐다. 패널들은 AI 성과를 위해 데이터 품질과 메타데이터 관리 기반을 갖추고, 기존 핵심 업무 시스템을 AI와 연결해야 한다고 입을 모았다. AI 에이전트가 늘어나는 환경에서는 데이터 접근 권한, 업무 수행 권한, 품질, 비용을 통합 관리하고 필요한 단계에서 사람이 검증하는 체계도 필요하다고 봤다. 마지막으로 IBM 리서치의 백한희 박사는 양자 컴퓨팅 로드맵을 소개했다. 백 박사는 양자 컴퓨팅이 기존 슈퍼컴퓨터나 그래픽처리장치(GPU)를 대체하는 기술이 아니라, 중앙처리장치(CPU)·GPU·양자처리장치(QPU)를 결합하는 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅'의 한 축이라고 설명했다. 양자 컴퓨팅은 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 모델링, 공급망 최적화 등 기존 컴퓨팅만으로 처리하기 어려운 문제에서 활용 가능성이 기대된다. IBM은 고성능컴퓨팅(HPC), AI, 양자 컴퓨팅이 각자의 강점을 가진 연산을 분담하는 하이브리드 컴퓨팅 환경을 미래 방향으로 제시했다. 이 사장은 "AI의 가치는 하나의 업무를 자동화하는 데서 끝나지 않는다"며 "기업이 일하는 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 재설계하는 데 있다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업이 AI를 실험 단계에 머물게 하지 않고, 신뢰할 수 있는 전사 운영 역량으로 확장할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:58남혁우 기자

정부, '모두의 AI'에 2500억원 투입…"주민등록·KTX 예약도 AI로"

정부가 독자 인공지능(AI) 모델 개발에 집중했던 예산 지원 범위를 전 국민을 위한 AI 서비스로 넓힌다. 대국민 챗봇과 AI 에이전트를 구축해 누구나 쉽고 부담 없이 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 대국민 AI 서비스 '모두의 AI' 개발·제공에 2500억원을 신규 편성했다고 1일 밝혔다. 정부가 개발을 지원하는 독자 AI 모델을 실제 국민 서비스와 연결하고 공공·민간 영역에서 AI 활용을 확산하는 데 재정을 투입할 방침이다. 모두의 AI는 단순히 이용자의 질문에 답하는 챗봇을 넘어 필요한 업무까지 수행하는 AI 에이전트 형태로 구축된다. 이용자에게 필요한 공공서비스를 찾아주고 복잡한 절차를 거쳐야 하는 신청 업무까지 이어주는 방식이다. 예산안에는 주민등록증 발급과 KTX 예매 여권 재발급 등이 공공 AI 에이전트 활용 사례로 제시됐다. 이용자가 필요한 서비스를 직접 찾아 신청 방법을 확인하는 대신 AI가 관련 서비스를 탐색하고 실제 이용 단계까지 지원하는 구조다. 정부는 민간 서비스에서도 AI 에이전트 활용을 확대한다. 여행과 돌봄 등을 주요 분야로 제시했으며 여행의 경우 AI가 이용자의 조건에 맞는 교통수단과 숙박시설을 찾아 예약까지 처리할 수 있도록 서비스를 구축할 방침이다. 정부는 앞서 모두의 AI 사업 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오 KT 컨소시엄을 선정했다. 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 AI 모델·서비스 경쟁력과 그래픽처리장치(GPU) 활용 계획 서비스 편의성·품질·안전성 등을 평가해 3개 사업자를 최종 선정했다. 각 사업자는 보유한 서비스와 이용자 접점을 활용해 서로 다른 형태의 모두의 AI를 구축한다. SKT는 앱과 웹뿐 아니라 전화·문자로 이용할 수 있는 실행형 AI를 개발하고 카카오는 메신저에서 챗봇과 AI 에이전트를 함께 이용할 수 있도록 지원한다. KT는 하나의 대화 안에서 정보 탐색과 비교·판단부터 공공·생활서비스 실행까지 지원할 계획이다. 선정된 3개 사업자에는 올해 엔비디아 B200 GPU 총 512장이 지원된다. 과기정통부는 9월 중 사업자들과 협약을 체결하고 베타 서비스를 거쳐 연내 전 국민을 대상으로 모두의 AI를 정식 출시할 예정이다. 모두의 AI는 정부가 별도로 추진하는 프론티어급 독자 AI 모델 개발 사업과도 연계된다. 정부는 프론티어급 독자 AI 모델 개발에 4조 7000억원을 신규 편성하고 이를 통해 확보한 독자 AI 모델을 대국민 AI 서비스의 기반으로 활용할 계획이다. 과기정통부는 "우리는 독자 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 이를 공공서비스와 생활 밀착형 AI 에이전트에 적용할 것"이라며 "국민이 직접 체감할 수 있는 서비스로 연결하는 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 12:19김미정 기자

최태원 회장 "SK하이닉스, 일본 반도체 공장 설립 검토"...그간 입장 반복

최태원 SK그룹 회장이 일본 내 메모리 반도체 팹 투자를 검토 중이라고 밝혔다고 블룸버그가 31일(현지시간) 보도했다. 그간 최 회장은 일본 내 반도체 공장 투자 가능성을 지속 언급해왔는데, 기존 입장을 재차 확인한 것이다. 이날 최 회장은 일본 센다이에서 열린 한일상공회의소 회장단 회의에 참석해, 일본 투자 계획을 묻는 질문에 "검토 중이고, 검토가 끝나면 공개하겠다"(We are in the process of studying. As soon as we finish, I'll let you know.)고 답했다. 블룸버그는 "SK하이닉스가 인공지능(AI) 수요 급증에 대응하고 생산비용을 통제하기 위한 방안 중 하나로, 일본에서 메모리 반도체를 제조하기 위한 합작법인 설립 타당성을 검토 중"이라고 보도했지만, SK하이닉스는 사실이 아니라고 설명했다. 합작법인 설립을 검토 중이란 부분이 사실이 아니란 의미다. SK하이닉스가 그간 밝혀 온 일본 내 설비투자 계획은 현지 고객·협력사와 관계를 강화하기 위한 전략으로 보인다. SK하이닉스는 일본 주요 낸드 제조업체 키오시아 지분 14.19%를 간접 보유하면서, 사실상 최대주주 지위에 올랐다. SK하이닉스 핵심 공급망도 일본에 다수 위치해 있다. 반도체 장비업체 도쿄일렉트론과 히타치, 고대역폭메모리(HBM) 소재업체 나믹스 등이 대표적이다. 최 회장은 한일간 경제연대 강화를 위해 AI, 반도체 등 첨단 산업 분야 협력을 추진해야 한다고 주장해 왔다. 이날 역시 회장단 회의에서 "한일이 서로 시장을 넓혀주는 파트너가 되는 것이 현실적 선택이 될 수 있다"고 말했다. 현재 SK하이닉스는 AI 메모리 수요가 폭증하는 상황에 맞춰 해외 반도체 팹 증설을 추진 중이다. 지난 주에는 미국 인디애나주 웨스트라피엣에서 최첨단 메모리 패키징 팹 기공식을 개최했다. 기공식에서 곽노정 SK하이닉스 사장은 해당 팹에서 2029년 3분기부터 HBM4E(7세대 HBM)를 양산할 계획이라고 밝혔다.

2026.08.31 16:25장경윤 기자

[모두의 AI] 전 국민 'AI 사다리' 놓였다…의미와 남은 과제는

정부 대국민 AI 서비스 '모두의 AI' 프로젝트가 사업자 선정을 마치고 연내 서비스 개시를 앞뒀다. 28일 과학기술정보통신부는 공모에 참여한 6개 컨소시엄을 평가해 SK텔레콤·카카오·KT 3개 사업자를 최종 선정했다고 밝혔다. 모두의 AI는 전 국민이 비용 부담이나 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 선정된 3사는 9월 협약과 베타서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 시작한다. 정부는 올해 3사에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 제공한다. 2027년부터는 예산으로 서비스 비용도 지원한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 3일 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 출범식에서 "AI 활용 역량은 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 국가 경쟁력의 핵심"이라고 밝혔다. 3사, 접근성·행동형 AI로 각축 이번 선정은 모델 성능보다 '확산 역량'에 무게가 실렸다. 발표평가는 서비스 접근성·이용자 확보 전략에 50점, 품질·안정성·보안에 30점, 국내 AI 생태계 기여도에 20점을 배정했다. 배점 절반이 '얼마나 많은 국민에게 닿을 수 있나'에 걸린 셈이다. 통신·플랫폼으로 대규모 이용자 접점을 확보한 3사가 유리했던 이유로 꼽힌다. 사업에 선정된 3사는 공통적으로 '국민 누구나 쉽게 쓰는 AI'를 목표로 내세웠다. 3사는 모두 묻고 답하는 챗봇을 넘어 정보를 먼저 챙기고 예약·신청 등 후속 행동까지 대신하는 '행동형 AI 에이전트'를 지향한다. 소상공인 매출 분석과 지원 정책 안내, 청년 채용 정보와 자기소개서 작성 지원 등 생활 과업 해결도 모두 강조했다. 단 3사는 각사와 컨소시엄이 보유한 강점을 바탕으로 경쟁사와 전략을 차별화했다. SK텔레콤은 접근성을 앞세웠다. 스마트폰 앱뿐 아니라 전화·문자로도 AI를 쓸 수 있게 해 앱 이용이 익숙지 않은 고령층과 디지털 취약계층까지 끌어안겠다는 구상이다. SK텔레콤은 독자 모델 'A.X K2'를 중심으로 컨소시엄과 업무협약(MOU)으로 31개 기업·기관과 연합군을 편성했다. 공공 영역에서는 정부24·PASS와 연계해 주민등록표등본 등 증명서 83종 발급 기능을 구현하고 이용자 건강기록을 바탕으로 맞춤 진료 정보를 제안하는 의료 연계 기능도 준비한다. 일례로 건강검진을 받은 이용자에게는 흩어진 검진·처방 이력을 모아 쉬운 말로 설명하고 재검사 시점을 챙겨주는 '건강관리 비서' 역할을 한다. 생활 영역에서는 전화 걸기·예약 등 번거로운 일을 AI가 대신 처리하도록 고도화한다. 베타 서비스는 10월을 목표로 한다. 카카오는 국민 메신저 카카오톡을 접점으로 삼았다. 별도 앱 설치나 가입 없이 익숙한 대화 환경에서 AI를 쓰게 해 진입 장벽을 낮춘다는 전략이다. 카카오 컨소시엄에는 LG유플러스가 핵심 참여사로, LG AI연구원·LG전자 등 LG 계열사와 서울대병원·신한은행 등 14개 기업·기관이 참여했다. 서비스는 범용 AI 챗봇, 공공 AI 에이전트, 분야별 특화 에이전트로 구성되며 이를 하나의 흐름으로 연결한다. 카카오 자체 모델 카나나와 LG의 K-엑사원을 기반으로 운영하고 의료·금융·세무·교육·돌봄·반도체 등 참여사 전문성을 결합한다. LG유플러스의 전화 AI로 앱 설치 없이 전화 한 통으로 AI를 쓰는 환경을 제공해 취약계층 접근성도 보강한다. KT는 국민이 이미 쓰는 채널에 AI를 얹는 방식을 택했다. 전용 앱과 함께 포털 '다음', IPTV '지니TV' 등에 같은 AI 기능을 넣어 어디서 시작하든 동일한 경험을 제공한다는 구상이다. 무신사·직방·EBS 등 참여사 서비스 접점을 합치면 사용자 규모는 6000만을 넘는다. 업스테이지·모티프테크놀로지스 등 복수의 국산 모델과 리벨리온의 국산 NPU, 래블업·베슬AI의 GPU 운영 최적화 기술까지 결합했다. 이용자 동의를 기반으로 관심사·일정·진행 중인 과업을 기억하는 개인화 메모리 기능도 더한다. 포털 '다음'의 검색 역량을 결합해 정보 탐색부터 전문 서비스 실행까지 하나의 흐름에서 제공한다. 'AI 부익부 빈익빈' 해소 신호탄 모두의 AI 프로젝트 주요 목표 중 하나는 AI 접근성 격차 해소다. 2025년 인터넷이용실태조사 기준 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만 명에 달한다. 하지만 과기정통부에 따르면 이 가운데 2100만 명이 챗GPT·제미나이 등 외산 AI의 무료 버전에 머물러 있다. 국민 3명 중 1명은 여전히 AI를 제대로 활용하지 못하는 상황이다. 무료 외산 서비스는 하루 이용량에 제한이 있어 돈을 내고 고성능 유료 AI를 쓰는 사람과의 격차가 벌어질 수밖에 없다는 것이 정부의 문제의식이다. AI 접근성 격차는 이미 국가 문제로 떠오르고 있다. 마이크로소프트 산하 AI 이코노미 인스티튜트 보고서에 따르면 아랍에미리트(UAE) 국민의 70.1%가 생성형 AI를 쓰는 사이 캄보디아는 5.7%에 그쳐 국가 간 사용률이 12배 이상 벌어졌다. 국내로 좁혀도 대기업(49%)과 중소기업(29%), 수도권(40%)과 비수도권(18%) 기업의 활용률이 두 배 이상 차이 난다. 모두의 AI가 무료 제공과 소외계층 특화 서비스를 앞세운 것은 이 구조를 완화하려는 시도다. 선정된 3사도 접근성을 전면에 내세웠다. SKT는 앱 없이 전화·문자로 쓰는 방식을, 카카오는 국민 메신저 카카오톡을, KT는 다음·지니TV 등 기존 채널 연계를 각각 진입점으로 삼았다. "외산과 겨룰 품질이 관건"…인프라·수익성도 숙제 모두의 AI가 본격 발을 뗐지만 과제도 남는다. 최대 과제는 서비스 품질로 꼽힌다. 모두의 AI는 국산 모델을 50% 이상, 다른 국내 기업 모델도 30% 이상 활용하도록 규정했다. 연말 정식 출시되면 이용자는 무료 국산 서비스와 챗GPT·제미나이 등 유료 외산 서비스를 직접 비교하게 된다. 국산 모델이 외산과 대등한 체감 성능을 내지 못하면 이용으로 이어지기 어렵다. 김동환 포티투마루 대표는 "12월이면 외산 모델과 1대 1로 경쟁해야 하는데, 그만큼의 품질을 그때까지 끌어올릴 수 있느냐가 제일 중요하다"며 "벤치마크 결과나 국민 사용성 평가를 봐도 현재 2단계까지 진행된 수준으로는 외산 모델과 겨루기에 아직 부족하다"고 진단했다. 이어 "그동안 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 사업에 투자한 성과가 실제 서비스에서 판가름 나는 만큼, 남은 기간 품질을 끌어올리는 것이 관건"이라고 말했다. 인프라도 과제다. 정부는 올해 3사에 B200 GPU 512장을 지원한다. 이용량 제한 없는 무료 서비스에 2300만 명 규모 이용자가 유입되면 모델 추론과 서버 운영 비용이 함께 늘어난다. 2027년부터 정부 예산 지원이 시작되지만 구체적 규모와 방식은 아직 공개되지 않았다. 수익 구조는 사업 지속성과 직결된다. 과기정통부는 기본 기능은 무료로 유지하되, AI 에이전트가 고도화될수록 토큰 사용량이 늘어나는 점을 고려해 공공성을 해치지 않는 범위에서 기업이 수익모델을 마련할 수 있도록 했다. 다만 AI 서비스에 맞는 수익모델은 국내외를 막론하고 정립되지 않은 상태다. 김 대표는 "1단계는 무료로 가야 하고 그 이후 비즈니스 모델은 각 사업자가 풀어야 할 숙제"라며 "인터넷 초창기 검색 광고가 등장하며 수익 문제가 풀렸듯 AI 시대에 맞는 새로운 수익모델에 대한 고민이 필요하다"고 말했다.

2026.08.28 11:40김동원 기자

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