“하객룩을 골라줘.” 7일 서울 코엑스 ‘AI 페스타 2026’ KT 전시장. 이용자가 20만원 이내 하객룩을 요청하자 인공지능(AI)이 옷과 신발을 골라 13만 8210원짜리 조합을 내놨다. 할인 가격까지 반영하자 구매 화면이 이어졌다. KT가 오는 12월 선보일 ‘모두의 AI’는 이처럼 검색과 추천을 넘어 실제 행동까지 연결하는 데 초점을 맞췄다. 향후 예약·구매·신청·일정 등록은 물론 정부 행정·민원 서비스까지 연계할 계획이다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이다. KT는 다음·업스테이지·모티프·NC AI·솔트룩스·리벨리온 등과 컨소시엄을 꾸렸다. 하나의 거대언어모델(LLM)에 모든 일을 맡기는 대신 여러 국산 모델 중 질문과 작업에 맞는 모델을 골라 쓰는 방식이다. 복잡한 추론은 고성능 모델에, 일상적인 질문은 가벼운 모델에 맡긴다. 이를 조율하는 역할은 KT의 ‘토큰 팩토리’가 맡는다. 질문의 난도와 성격을 분석해 적합한 모델을 연결하고 불필요한 연산을 줄인다. KT는 이를 통해 토큰 사용량을 16~20% 절감할 수 있다고 설명했다. AI 인프라에는 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU)를 적용한 클러스터를 활용한다. 새로운 AI 모델이 나오면 추가로 탑재할 수 있는 개방형 구조도 택했다. 이용자가 ‘모두의 AI’를 접하는 통로도 다양해진다. KT는 ‘이음 인사이드(Inside)’를 통해 별도 앱뿐 아니라 다음·다나와·무신사·콴다·딥서치·직방 등 기존 서비스 안에서도 AI를 쓸 수 있도록 할 계획이다. 이날 전시장에서는 하객룩 추천 외에 수학 풀이, 금융 리서치, 부동산 검색 등도 체험 가능했다. NC AI 기술로 만든 캐릭터를 3D 프린터로 출력해 가져가는 공간도 마련했다. KT는 이달 제한된 이용자를 대상으로 클로즈 베타를 시작한다. 베타 기간에는 날씨·주식·생활정보 등 다양한 질문의 의도를 정확히 파악하고 답하는 기능을 우선 검증한다. 다음달에 이용자를 늘린 뒤 오는 12월에 전 국민 대상으로 정식 서비스를 선보일 예정이다.

AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 퓨리오사AI(대표 백준호)와 손잡고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 상용화와 시장 확대에 나선다. 오케스트로 그룹은 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 ‘NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘RNGD(레니게이드)’와 오케스트로 AI 인프라 소프트웨어 간 긴밀한 기술 협력을 이어왔다. 퓨리오사AI NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고, RNGD 기반 LLM을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현해 왔다. 그 성과로 오케스트로는 기존 GPU 중심으로 제공해 온 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’의 지원 범위를 퓨리오사AI RNGD까지 확장했다. CONCERTO A.I.는 AI 모델의 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사의 기술 협력을 통해 고객이 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고, NPU에서도 AI 서비스를 보다 손쉽게 구축·운영할 수 있는 기반을 마련했다. CONCERTO A.I.는 단순한 NPU 기반 모델 구동을 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 지능형 라우팅(Intelligent Routing)과 토폴로지 기반 스케줄링(Topology-aware Scheduling) 기능도 지원한다. 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 적합한 추론 경로를 구성하고, GPU·NPU 등 이종 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 맞춰 활용할 수 있도록 한다. 이번 MOU는 그동안 축적한 기술 검증 성과를 실제 고객 사업으로 연결하기 위한 협력의 다음 단계다. 양사는 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 퓨리오사AI RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 지속 검증하고, 고객 대상 BMT(벤치마크테스트)와 실증을 통해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 아울러 검증을 마친 기술의 시장 안착을 도모하기 위해 사업적 협업 체계도 대폭 강화한다. 공공·금융·산업 분야 고객별 요구사항과 업무 특성을 다각도로 분석하여 RNGD 기반 AI 인프라를 맞춤형으로 공동 설계·제안하고, BMT 및 실증 사업을 성공적인 상용 구축으로 연계함으로써 업종별 대표 레퍼런스를 구축할 방침이다. 이에 더해 공동 마케팅과 영업, 밀착 기술 지원을 유기적으로 연계해 RNGD 인프라의 시장 도입을 가속화하고 혁신적인 비즈니스 모델 창출에도 적극 나선다. 향후에는 다채로운 AI 모델과 복잡한 워크로드에 유연하게 대응 가능하도록 차세대 AI 추론 인프라 대상의 공동 기술 검증 작업 역시 한층 확대 진행한다. AI 모델부터 추론 런타임, 가속기를 아우르는 통합 관리·모니터링 체계를 한 단계 끌어올리는 한편, GPU와 NPU 등 다종 가속기를 업무 성격에 따라 최적의 상태로 배분·활용하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 환경으로 파트너십을 확장해 나갈 구상이다. 오케스트로는 이러한 기술 협력을 자체 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 역량과도 연계한다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’ 등을 기반으로 AI 인프라의 구축부터 플랫폼 운영, 통합 관리까지 아우르는 역량을 강화하고 NPU를 포함한 다양한 AI 컴퓨팅 자원을 활용하는 사업으로 영역을 넓힌다. 특히 양사는 국산 AI 모델과 국산 AI 가속기, 이를 실제 서비스로 연결하는 AI 인프라 소프트웨어를 결합한 ‘K-AI 인프라’ 생태계 확산에도 협력한다. 퓨리오사AI의 RNGD 하드웨어 및 소프트웨어와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI 및 소버린 AI 구축 수요를 공략하고, 기술 검증과 구축 경험을 축적해 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 영역을 지속 확대할 방침이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI가 실제 기업과 공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라, 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고, 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고, GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 CONCERTO A.I.의 기술 범위를 확장해 왔다”며 “이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고, 양사의 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다”고 말했다.

버넥트가 육군의 ‘AR·AI 기반 정비지원체계 전투실험’ 사업을 따내며, 육군종합군수학교를 거점 삼아 본격적인 정비 교육 실증 시험에 돌입한다고 밝혔다. 본 사업은 국방 중소·벤처 기업이 개발한 제품과 기술을 실제 부대 환경에서 검증해 군 전력화로 연결하는 공모 사업이다. 국방부는 2023년 ‘국방혁신 4.0’ 선포 이후 AI 등 첨단과학기술 도입을 확대해 왔으나, K-방산 수출 확대로 국산 무기체계 정비 수요는 늘어나는 반면 국내 숙련 정비 인력은 빠르게 줄어 기존 기술교범만으로는 어려운 정비를 제대로 수행하기엔 부족하다는 인식이 늘어나고 있다. 본 과제는 XR·AI 기반 정비지원체계를 군 교육 현장에 이식해 이러한 공백을 해소하는 데 초점을 맞춘다. 버넥트는 본 실증에 VIRNECT Make(AR 콘텐츠 저작 도구), VIRNECT View(AR 뷰어), ChatX(온프레미스 LLM 기반 AI 에이전트), AR 스마트 글라스를 투입한다. 정비병이 착용한 AR 스마트 글라스에는 실제 부품 위 정비 위치와 순서가 화면으로 겹쳐 표시되고, 정비 도중 음성으로 묻는 질문에 부대 내 폐쇄망에서 동작하는 AI 에이전트가 정비 수치와 절차를 실시간으로 답할 예정이다. 교관은 현장 상황에 맞춰 지시문이나 위험 구역 표시를 직접 수정해 교육생 화면에 즉시 반영할 수 있다. 본 과제 기술은 버넥트의 ‘휴먼 중심 피지컬 AI’ 전략 가운데, 사람이 디바이스의 지원을 받아 현장에서 임무를 수행하는 영역에 해당한다. 버넥트는 2024년 ‘방산혁신기업 100’에 선정된 이후 한컴라이프케어와 훈련통제 소프트웨어(SW)를 공동 개발했고, 2025년 6월에는 산업통상자원부의 산업용 XR 디바이스 통합기술 국책과제를 207억 원 규모로 수주해 차세대 현장 AI 디바이스 개발에 들어갔다. 올해는 ‘2026 초격차 스타트업 1000+’ 방산 트랙에 선정됐고, 과학기술정보통신부의 멀티모달 감각 AI 통합 R＆D 71억 원 규모와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI 디지털 트윈 안전관리 사업까지 잇따라 수주하며 공공·방산 영역에서 사업을 지속적으로 넓혀 왔다. 본 실증은 해병대에 이어 두 번째 ‘실전 부대 검증’ 단계라는 점에서 의미를 갖는다. 버넥트는 이번 성과를 발판 삼아 타 교육단 및 정비부대로 적용 범위를 넓히고, 전군 표준 정비지원체계 편성과 K-방산 수출품의 후속 군수지원 체계 디지털 전환까지 사업 영역을 적극적으로 확장할 방침이다. 버넥트 관계자는 “산업 현장에서 축적해 온 XR·AI 원격 지원 기술을 군 교육·정비 체계로 전환·이식하는 것이 본 과제의 목표”라며 “본 실증이 완료되면 비숙련 정비병도 숙련 교관에게 직접 배우듯 어려운 정비를 수행할 수 있을 전망”이라고 밝혔다. 이어 이번 실증 사업의 성과를 토대로 전군 도입을 가속화하고, 향후 글로벌 시장까지 무대를 점진적으로 넓혀 나갈 계획이라고 덧붙였다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

삼성SDS가 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU·딥러닝 계산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 특화된 반도체 칩)인 ‘레니게이드’를 기반으로 한 NPUaaS(서비스로서 NPU)를 삼성클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다고 20일 밝혔다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하고 문서를 분석할 때 그래픽처리장치(GPU) 대비 효율이 좋다. AI 산업이 기존의 거대언어모델(LLM)에 적합한 ‘학습’에서 ‘추론·실행’ 중심으로 이동하면서 비용 효율성이 좋은 NPU의 인기도 증가하고 있다. 이전에는 LLM 모델 자체를 제작하는 게 중요했지만, 현재는 수억 명이 LLM을 함께 사용할 수 있어야 해서다. NPU는 전력 소모가 적어 기업 입장에서 GPU 대비 전력과 운영 비용을 절감할 수 있다. 또 AI 추론을 전용 하드웨어에서 수행해 연산 시간을 단축할 수 있다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 사용할 수 있다. 기업의 수요 및 데이터 규모에 따라 NPU를 1장, 2장, 4장, 8장 등 원하는 단위로 자유롭게 선택해 활용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용이 가능하다.

울산시가 제조산업 인공지능 전환(AX)에 속도를 내려고 정부와 기업을 방문해 협력 및 지원을 요청했다. 14일 울산시에 따르면 김 시장은 이날 기후에너지환경부, HD현대 글로벌R＆D센터, 삼성SDI 본사를 잇달아 방문해 지역 현안을 건의하고 협력 방안을 논의한다. 기후부는 3대 메가프로젝트 발표자료를 통해 올해 하반기 지역별 전기요금제를 추진하겠다고 밝힌 바 있다. 이에 김 시장은 영남권을 비롯한 5개 권역으로 전기요금을 차등 적용하고, 원자력 등 지역별 발전원별 발전단가 평균을 지역별 전기요금제 총괄원가에 반영해 줄 것을 제안한다. 시는 저렴한 전기요금이 인공지능(AI) 데이터센터 등 전력 다소비 업종의 투자 유치에 핵심 경쟁력으로 작용할 것으로 보고 있으며 울산지역 산업계에서도 해당 제도 도입을 지속해서 요구하고 있다. 김 시장은 또 국산 전기저상버스 추가 도입 지원도 기후부에 건의한다. 시는 민선 9기 인수위원회 때부터 버스 증차를 위한 단계별 대책을 마련해 왔으며 단기 대책으로 한국환경공단 전기버스 2차 공모사업을 통해 국산 전기저상버스 28대를 추가 확보해 시내버스 노선을 확대할 계획을 수립한 상태다. 이와 함께 김 시장은 지난달 30일 기후부에서 발표한 ‘2026년 상반기 해상풍력 경쟁입찰 결과’와 관련해 중앙부처 차원에서 향후 국내기업 참여 방안을 마련할 것을 건의하고, 신규 원전 건설 동향 등에 대해서도 의견을 교환한다. 김 시장은 오후에는 경기 성남시 HD현대 글로벌R＆D센터를 찾아 금석호 HD현대중공업 사장 등 임원진과 조선산업 특화 소형언어모형(sLLM) 개발 등 제조산업 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 논의한다. 울산과학기술원(UNIST) 내 조선 설계 인공지능 전환(AX) 실증단지 조성을 제안하면서 산학 협력사업, 연구인력 파견 등 향후 구체적 실무협의를 요청할 방침이다. 이어 김 시장은 경기 용인시 삼성SDI 본사를 방문해 허은기 부사장 등을 만난다. 이 자리에서는 지난 3일 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 발표된 약 16조원 규모 전고체 배터리, 배터리에너지저장장치(BESS) 분야 투자계획에 대한 구체적 협의를 진행한다. 김 시장은 삼성SDI 울산사업장이 30만평 이상 부지(10만평 이상 유휴부지)와 공업용수, 전기 등 투자 기반을 충분히 갖췄다는 점을 강조하면서 공장 증설을 위한 조속한 투자를 당부할 계획이다. 김 시장은 “시민께 약속드린 시내버스 정책 정상화를 위해 다각적 방안을 검토하고 있다”며 “기업 투자 유치와 관련해서도 기업 결정을 기다리기보다 본사를 직접 찾아 투자 애로사항을 청취하고, 적극적 투자 유치 활동을 펼쳐 나가겠다”고 밝혔다.

정부가 총 18.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하기 위해 2035년까지 1000조원이 넘는 금액을 투자하기로 했다. 또 2030년까지 피지컬 AI 글로벌 1강 도약 목표를 발표했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 “우선 2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이어 “수도권 집중에서 벗어나 지역별로 AIDC를 지어 지역 활성화에도 기여하겠다”고 덧붙였다. 피지컬 AI 육성 전략도 내놨다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략 산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 그는 피지컬 AI가 기존 로봇과 본질적으로 다르다는 점을 강조했다. 배 부총리는 “기존 로봇은 인간이 가이드한 룰 기반의 수동적 도구였지만, 피지컬 AI는 사람처럼 상황을 인식하고 의사결정을 예측하며 행동한다”며 “이런 자율성으로 인해 산업현장과 일상생활이 변하는 대전환의 시기를 맞이하고 있다”고 언급했다. 그러면서 한국이 피지컬 AI를 선도할 최적 조건을 갖추고 있다고도 했다. 배 부총리는 “강력한 제조 기반의 산업 인프라와 세계적 수준의 AI 역량을 보유하고 있고, 반도체 분야에서는 세계 1·2위 기업이 한국에 있다”고 했다. 배 부총리는 피지컬 AI의 핵심 과제로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “생성형 AI는 10만 년에 달하는 데이터를 확보하고 있는 반면 피지컬 AI는 1만 시간 수준으로 턱없이 부족하다”며 “지금의 피지컬 AI를 현재 수준의 대규모언어모델(LLM)로 만들기 위해서는 10만 년의 시간이 걸릴 수 있다”고 설명했다. 특히 제각기 다른 물체별로 물리법칙을 적용한 동작 데이터를 일일이 수집해야 하는 피지컬 AI 데이터 확보 어려움을 지적하며 “현장 데이터를 최대한 확보하는 동시에 목적에 맞는 가상 시뮬레이션 환경을 구축해 합성 데이터를 만들어내는 것이 중요하다”고 강조했다. 데이터 기반이 갖춰지면 그다음 단계로 실제 세상을 이해하고 행동을 예측하는 ‘월드모델’ 기반의 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축한다는 계획이다. 이를 토대로 분야별 특화 모델을 개발해 현장에 적용하고, 로봇과 범용 피지컬AI 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 피지컬 AI 풀스택 전반의 국산화도 추진한다. 배 부총리는 “농업, 제조, 안전돌봄 등 다양한 분야에서 실증 사업을 지원하고, 피지컬 AI 플랫폼이 수출 산업이 될 수 있도록 적극 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 이어 “피지컬 AI로 주력 산업의 생산성을 20% 높여 초격차를 만들고, 가정 내 로봇 도입을 통한 복지 수요 대응, 지역경제 활성화, 산재사망 제로 구현까지 대한민국의 지속가능한 성장 전략을 만들어가겠다”고 말했다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

한국, 가전 생태계와 소버린 AI 역량네트워크 연결된 가전 정보 공유로봇 센서 못 읽는 주거 맥락 파악미국, 원천 AI알고리즘 ‘뇌 선점’ 거대언어모델 넘어 VLA로 주도권80시간 학습으로 복잡한 가전 다뤄중국, 독보적 공급망으로 ‘몸’ 장악30분에 로봇 1대 생산 속도전 돌입원가 파격 인하… 점유율 30% 조준일본, 초정밀 부품 기술 우위감속기·모터 등 압도적 기술 활용미세한 근육 움직임까지 ‘정복 중’ 인류의 가사 노동을 완전히 대체할 ‘휴머노이드’가 연구실을 넘어 안방으로 눈을 돌리고 있다. 미국이 독보적 지능으로 ‘뇌’를 선점하고, 중국이 거대 공급망으로 ‘몸체’를 장악했으며, 일본이 노련한 하드웨어 기술로 정밀도를 높이는 가운데 한국은 ‘가전 생태계’를 지렛대 삼아 미·중·일의 공세에 맞선 독자적 방어선 구축에 부심하고 있다. 단순한 기계 제조 경쟁을 넘어 우리 국민의 생활 양식이 담긴 행동 데이터를 자산화하여 한국만의 강점을 살린 차별화된 로봇 생태계를 구축해야 한다는 목소리가 업계 안팎에서 힘을 얻고 있다. 21일 로봇 업계에 따르면 휴머노이드 경쟁의 축은 인공지능(AI)이 물리적 신체와 결합해 실제 환경을 인지하고 행동하는 ‘체화 지능’(Embodied AI)의 완성으로 옮겨가고 있다. 미국은 거대언어모델(LLM)을 넘어 시각·언어·행동을 통합 학습하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델로 이 분야의 지능적 주도권을 선점했다. 대표적인 예가 오픈AI와 엔비디아로부터 대규모 투자를 유치한 피규어 AI다. 이 회사의 3세대 휴머노이드 ‘피규어 03’에 탑재된 ‘헬릭스’(Helix) 엔진은 수만 개의 가사 동작 영상을 분석해 ‘컵을 집는다’는 언어 명령을 실제 관절의 각도와 힘이라는 물리적 수치로 즉각 치환한다. 단 80시간의 영상 학습만으로 식기세척기의 복잡한 구조를 파악해 그릇을 배치하거나 커피 머신의 작은 버튼을 정교하게 조작하는 능력을 갖췄다. 다만 지능의 고도화가 곧 하드웨어의 자립으로 이어지지는 않는다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신 분석에 따르면 미국산 휴머노이드조차 근육 역할을 하는 감속기와 에너지원인 배터리 등 핵심 부품의 상당수를 중국산에 의존하고 있다. 지능을 구현할 ‘물리적 실체’가 중국 공급망에 묶여 있는 역설적 상황이다. 이는 미·중 패권 다툼 속에서 언제든 공급 중단이나 기술 유출 리스크로 번질 수 있는 미국의 아킬레스건으로 지목된다. 화려한 소프트웨어 지능도 결국 이를 실행할 하드웨어 장악력이 뒷받침되지 않으면 ‘모래성’에 불과하다는 지적이다. 중국은 이처럼 미국조차 발목 잡힌 독보적인 공급망 경쟁력을 지렛대 삼아 몸통과 규칙을 동시에 장악해 나가고 있다. 지난 2월에는 세계 최초로 ‘휴머노이드 로봇 및 체화 지능 표준 체계’를 발표하며 부품 규격부터 안전 윤리까지 중국식 가이드라인을 세계 표준으로 이식하겠다는 야심을 드러냈다. 실제 광둥성 포산에서는 30분마다 로봇 1대를 찍어내는 연간 생산 1만대 규모의 자동화 라인이 가동을 시작하며 속도전에 돌입했다. 핵심 부품 국산화율을 75%까지 끌어올린 중국은 미국산의 절반 이하인 2만 2000달러(약 3000만원) 수준의 파격적 원가를 무기로 올해 글로벌 점유율 30% 선점을 정조준하고 있다. 일본 정부는 지난 3월 경제산업성을 중심으로 확정한 ‘AI 로봇 국가전략’을 통해 반격에 나섰다. 일본이 독보적 우위를 점하고 있는 감속기, 모터 등 초정밀 부품 경쟁력을 피지컬 AI 기술과 결합해 2040년까지 글로벌 시장 점유율 30%를 탈환하겠다는 구체적인 로드맵을 제시한 것이다. 세븐일레븐 현장에 투입된 진열 로봇 ‘아스트라’와 가사 로봇 ‘오네로 H1’은 인간의 미세한 근육 움직임까지 재현해내며 소프트웨어 지능만으로는 해결하기 어려운 ‘손기술’의 영역을 정복 중이다. 일본은 고령화 사회를 미리 경험하며 축적해온 방대한 돌봄 행동 데이터를 정교한 하드웨어와 결합해 실질적인 가사 수행 능력에서 미·중과 차별화하겠다는 복안이다. 미·중·일의 거센 기술 공세 속에서 우리나라 업계는 단일 기기의 성능 경쟁을 넘어선 ‘생태계 기반의 우회 전략’에 주목하고 있다. 휴머노이드가 가정 내 무수한 변수를 단독 지능만으로 극복하기엔 기술적·비용적 한계가 뚜렷하다는 이유에서다. 이에 따라 세계 최고 수준의 가전 인프라와 소버린 AI 역량을 보유한 한국이 이를 로봇과 결합해 시너지를 내야 한다는 분석이 나온다. 로봇이 시각 센서에만 의존하는 대신, 네트워크로 연결된 가전들이 정보를 공유하며 로봇의 지각 능력을 보완하고 한국형 AI가 주거 맥락을 읽어주는 방식이다. 정밀 제조 기술력을 갖춘 한국 기업들이 이 같은 소프트웨어 결합 모델을 구체화할 경우, 미·중·일의 방식과는 차별화된 실질적인 가사 자동화의 해법을 선점할 수 있다는 관측이 적지 않다. 이 전략의 성패는 우리 주거 문화에 최적화된 ‘데이터 주권’ 확보에 귀결될 전망이다. 가사 행동 데이터는 로봇 학습의 핵심 원료인 동시에 가장 민감한 사생활의 영역이기 때문이다. 업계 관계자는 “안방 싸움은 기계 성능만큼이나 ‘누가 더 우리 집의 맥락을 잘 아느냐’와 ‘그 데이터를 얼마나 신뢰할 수 있느냐’에서 갈릴 것”이라며 “보안 신뢰도가 낮은 해외 플랫폼이 안방의 통제권을 쥐게 될 경우, 시장 점유율 상실 이상의 프라이버시 리스크가 발생할 수 있다”고 지적했다.

해외 오픈소스 무임승차 논란정부, 4개 팀 중 2곳 선발 계획 우리나라 인공지능(AI) 국가대표 선발전에서 국내 대표 AI 기업인 네이버클라우드와 NC가 탈락하고 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀이 2단계 무대에 올랐다. 무난한 통과가 예상됐던 네이버클라우드는 ‘기술 주권’에 부적합하다는 평가를 받으며 충격적인 탈락을 당했다. NC AI는 종합점수가 기준에 미달했다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 15일 정부서울청사에서 “벤치마크(성능 평가 시험지) 평가를 통해 종합 평가한 결과 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 2단계에 진출했다”고 말했다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가에서 LG AI연구원이 모두 1위를 차지했다. 본래 4개 팀을 2단계에 올리려던 과기정통부는 네이버클라우드가 종합점수로는 상위 4개 팀에 속했음에도 탈락시켰다. 류 차관은 “네이버클라우드의 AI 모델은 독자성 기준을 충족하지 못하는 것으로 판단했고 전문가 평가위원들도 독자성 한계에 대한 문제를 제기했다”고 설명했다. 10일간 이의 제기가 없으면, 과기정통부는 공석이 된 네 번째 자리를 메우기 위해 탈락 팀과 예비 컨소시엄 전체를 대상으로 ‘추가 선발’을 진행한다. 이어 정부는 이들 4개 팀 중에 국가대표 AI로 2개 팀을 최종 선발한다. 네이버클라우드가 이번 선발전에서 고배를 마신 결정적 사유는 ‘가중치’다. 가중치는 AI가 데이터를 학습하며 터득한 정보 간의 상관관계로, 인간으로 치면 학습을 통해 형성된 ‘뇌세포 사이의 연결 고리’와 같다. 네이버는 모델 개발 과정에서 해외 오픈소스 모델이 이미 완성해둔 이 ‘지능의 연결 고리’를 초기화하지 않고 그대로 활용한 것으로 확인됐다. 정부는 이를 프로젝트 취지에 부합하지 않는 ‘기술적 무임승차’ 사례로 규정했다. 네이버 측은 이번 결정에 앞서 소명서를 통해 “외부 인코더 활용 비중이 낮고 핵심 엔진은 자체 기술”이라며 효율성을 강조했으나, 전문가들의 판단은 냉정했다. 밑바닥부터 데이터를 쌓아 올리는 ‘프롬 스크래치’ 방식의 독자 학습 과정을 거치지 않은 모델은 국방·외교 등 국가 안보 인프라에 활용될 ‘국가대표 AI’로서 부적합하다는 평가다. 합격점을 받은 3개 팀은 ‘기술 자립도’와 ‘실무 적용성’에서 강점을 보였다. 1위를 차지한 LG AI연구원은 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 자체 수행하며 독보적인 기술력을 입증했다. SK텔레콤은 풍부한 통신 데이터를 기반으로 한 특화 모델의 실용성을 인정받았고, 업스테이지는 거대언어모델(LLM)의 효율적 튜닝과 한국어 처리 능력에서 높은 점수를 받았다. 이들은 외산 모델 차용 없이도 글로벌 수준의 성능을 구현하며 ‘기술 주권’ 확보라는 정부 정책에 가장 부합한다는 평가를 끌어냈다. 네이버클라우드는 이날 “과기부의 판단을 존중한다”면서 “추가 선발에는 지원하지 않을 예정”이라고 밝혔다. 업계 관계자는 “(기술 자립도라는) 세계적 추세와 동떨어진 잣대로 기술력을 부정당한 상황에서 굳이 정부 사업에 목맬 필요가 없다는 판단 아니겠느냐”며 “정부 예산 지원 없이도 민간 시장에서 독자적으로 비즈니스 모델을 입증해 보이겠다는 자존심 섞인 결단일 것”이라고 해석했다. 그럼에도 이번 결과는 네이버 내부에 뼈아픈 자성론을 불러일으켰다. 막강한 리소스를 보유한 본체가 ‘독자성 부적합’ 판정으로 체면을 구긴 사이, 관문을 통과한 외부 팀의 주역들이 대거 ‘네이버 클로바’ 출신들로 채워졌기 때문이다. 실제로 업스테이지의 김성훈 대표는 과거 네이버 클로바 AI 총괄을, SK텔레콤의 정석근 CIC장은 클로바 대표를 지내며 국내 AI 생태계의 기틀을 닦았던 인물들이다. 이날 장중 보합세를 유지하던 네이버 주가는 정부 발표 직후인 오후 3시를 기점으로 수직 낙하하며 전일 대비 1만 500원(-4.05%) 급락한 24만 9000원을 기록했다. 정부가 공석이 된 한 자리를 두고 추진하는 ‘추가 선발’ 계획은 사실상 정보기술(IT) 기업들을 위한 마지막 ‘패자부활전’이 될 전망이다. 다만 지난해 8월 예비 심사 단계에서 고배를 마셨던 카카오는 “재도전을 고려하지 않고 있다 ”고 밝혔다.

중국의 한 로봇 업체가 사람의 표정과 움직임을 상당한 수준으로 재현한 로봇 얼굴 영상을 공개했다. 로봇 회사 어헤드폼(AheadForm)이 지난달 유튜브에 공개한 영상을 보면 로봇 머리가 주변을 둘러보는 듯한 움직임을 보인다. 로봇 얼굴은 고개와 함께 눈동자를 움직여 자연스럽게 시선을 처리하고 자연스럽게 눈을 깜빡인다. 눈을 깜빡이거나 시선을 옮길 때 눈썹도 미묘한 움직임을 보이고, 입도 자연스럽게 벌린다. 이 로봇 얼굴이 향후 인간과 로봇의 상호작용을 연구하거나 고객 응대용 로봇 개발, 나아가 엔터테인먼트 분야 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 보여준다고 과학 매체 라이브사이언스는 전했다. 2024년 설립된 어헤드폼은 자사 웹사이트에서 ‘인간과 로봇 간의 상호작용을 더욱 자연스럽고 매력적으로 만드는 것을 목표로 한다’고 소개했다. 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 인공지능(AI) 시스템을 사실적인 로봇 얼굴과 통합해 실시간으로 사람을 이해하고 반응할 수 있도록 하는 것이 이 회사의 목표다. 회사 측은 “우리는 현재 감정을 표현하고, 주변 환경을 인지하며, 인간과 원활하게 상호작용할 수 있는 정교한 인간형 로봇 머리를 만드는 데 주력하고 있다”고 밝혔다. 어헤드폼은 정밀한 제어 시스템을 갖추고 뾰족한 귀를 가진 외양의 ‘엘프’ 라인과 비용 효율성과 직관적인 움직임을 우선시하도록 설계된, 보다 인간과 닮은 모습의 ‘란’ 시리즈 로봇을 포함해 다양한 형태의 로봇 시리즈를 개발 중이다. 2024년 사이언스 로보틱스 저널에 발표된 연구에서 어헤드폼 설립자 후위항과 동료들은 실시간으로 사람의 얼굴 표정을 분석하고 예측, 모방하는 로봇을 설계했다고 밝혔다. 영상에 나타난 것과 같이 미묘하고 정확한 얼굴 움직임을 구현하기 위해 어헤드폼은 ‘브러시리스 모터’를 사용한 것으로 전해졌다. 미세하고 정밀한 부품이 조용히 작동하고 서로 연동해 마치 실제 사람처럼 움직이는 듯한 모습과 눈빛을 만들어 현실감 있게 구현한 것이다. ‘오리진 M1’ 모델에는 얼굴 표정을 제어하는 25개의 소형 모터가 장착됐고, 동공에 내장된 카메라를 통해 주변 환경을 인식할 수 있도록 했으며, 사용자와 실시간으로 상호 작용할 수 있는 내장 스피커와 마이크도 있다. 다만 어헤드폼은 아직 로봇 머리를 상용화하는 단계에 이르진 않았다. 중국의 로봇 기술과 산업 규모는 양적 성장을 넘어 빠르게 발전하고 있다. ‘세계 로보틱스 2025’ 보고서에 따르면 2024년 기준 중국에 신규 설치된 산업용 로봇은 약 29만 5000대로, 이는 전 세계 다른 국가를 합친 것보다 많은 수치다. 누적 가동 중인 산업용 로봇은 200만대를 돌파해 미국과 일본, 한국을 합친 것보다 많다. 게다가 중국 내에 설치된 로봇 중 자국산 로봇 판매량이 처음으로 외국산 로봇을 앞질렀다. 중국은 산업용 로봇을 넘어 차세대 첨단 로봇인 휴머노이드 로봇을 미래 시장 주도권 확보를 위한 핵심 분야로 선정하고 대규모 투자에 나서고 있다.

정보통신(IT) 기업 코오롱베니트가 30일 ‘코오롱 베니트 AX(인공지능(AI) 전환) 부스트 서밋 2025’를 개최하고, AX 시대를 선도하며 국산 AI 반도체 기반 생태계 확대에 나서기로 했다. 강이구 코오롱베니트 대표는 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어선 AX 시대의 개막을 선언하고, 코오롱베니트가 글로벌 IT 기업과 국내 최대 AI 네트워크를 연결하는 AI 전환 조력자로서 고객 맞춤형 서비스를 원스톱으로 제공하겠다고 강조했다. 강 대표는 “AX는 혼자서 이룰 수 없는 변화로 준비된 생태계가 있어야 빠른 성과를 낼 수 있다”며 “최적의 솔루션을 신속하게 연결해 고객 성과를 가속하겠다”고 했다. 코오롱베니트는 이날 행사에서 기업용 AI 통합 플랫폼 ‘프롬튼’(PromptON)을 최초 공개했다. 기업이 AI를 도입할 때 마주하는 과제를 해결하기 위해 만들어진 이 플랫폼은 AI 도입 시 발생하는 시스템 연결, 보안, 모델 확장성 등의 문제를 해결하고 파트너 솔루션을 연계하는 개방적 AI 허브 역할을 수행한다. 특별 연사로 나선 AI 반도체 기업 리벨리온의 박성현 대표는 리벨리온이 개발한 AI 추론 반도체를 기반으로 코오롱베니트와 함께 AI 비전 및 엔터프라이즈 거대언어모델(LLM) 등의 상용화를 확대하고 신경망처리장치(NPU) 솔루션 센터를 공동 추진하겠다고 했다. 이는 국내 AI 기술의 실질적인 산업 적용과 글로벌 확장을 가속화할 전망이다. 리벨리온은 최근 3400억원 규모의 시리즈C 투자를 마무리했다고 밝혔다.

새 정부가 ‘소버린 인공지능(AI)’에 집중하자 그간 외부 빅테크와의 협업이나 인수 등에 관심을 기울였던 국내 통신사들이 자체 모델을 내세우고 나섰다. 특히 KT는 자사의 대규모 언어모델(LLM) 모델 ‘믿:음 2.0’을 오픈소스로 공개하기로 한 것은 물론, 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여하겠단 의사를 확고히 했다. 3일 KT는 자체 개발한 LLM인 믿:음 2.0의 오픈소스를 AI 개발자 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개할 예정이라고 밝혔다. 믿:음은 KT가 자체 개발한 한국적 독자 AI 모델로, 한국의 사회적 맥락 같은 무형 요소와 한국어 고유의 언어적·문화적 특성을 학습시켜, 한국 상황에 잘 맞게 개량된 AI다. 이번에 오픈소스로 공개됨에 따라 기업과 개인, 공공 누구나 믿:음 2.0을 상업적으로 활용할 수 있게 됐다. KT는 2023년 10월 믿:음 1.0을 처음 공개했는데, 지난해 9월 마이크로소프트(MS)와 5년간 조 단위의 AI 협력 계약을 체결하자 일각에선 KT가 자체 파운데이션 모델 개발에선 손을 뗀 게 아니냐는 관측이 나오기도 했다. 양사가 협력해 ‘한국적 AI 모델’을 내놓겠다고 밝혔기 때문이다. 이날 브리핑에 앞서 신동훈 KT 생성형 AI 랩장(CAIO) 상무는 이러한 세간의 인식의 의식한 듯 “‘KT가 믿:음 모델의 개발을 중단한 것이 아니냐’하는 의문을 갖고 바라보는 분들이 많은 것 같다”면서 “지난해 7월 합류한 이후 지속적으로 믿음을 개발을 해왔다. KT는 한 번도 이런 자체 기술을 기반으로 한 믿음 모델의 개발을 멈춘 적이 없다”고 강조했다. MS와 협력하면서 굳이 자체 모델을 개발하는 이유에 대해 신 상무는 “기간 통신 사업자로서 생성형 AI 원천 기술을 반드시 확보해야 한다는 믿음으로 믿:음 모델을 고도화했다”면서 “MS와의 협력을 통해서는 챗GPT 같은 모델을 한국 시장에 맞게 튜닝해서 제공할 예정”이라고 설명했다. 그러면서 “정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여하려고 준비 중”이라고 말했다. 이번에 오픈소스로 공개될 믿:음 2.0은 115억 파라미터(매개변수) 규모의 ‘믿:음 2.0 베이스’와 23억 파라미터 규모 ‘믿:음 2.0 미니’ 2종으로 출시되며 한국어와 영어를 지원한다. 베이스 모델은 범용 서비스에 적합한 모델로 한국 특화 지식과 문서 기반 질의응답에서 강력한 성능을 보였다는 설명이다. 향후 고성능 ‘프로’ 모델도 출시될 예정이며, 이후 추론모델이나 멀티모달 모델들도 순차적으로 공개될 예정이다. 같은 날 SK텔레콤 역시 한국어 특화 LLM A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다. 이와 관련해 KT는 “에이닷 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 가지고 있어 (믿:음에 비해) 더 큰 모델이라 직접 비교하는 것은 의미가 없다”면서도 “내부적으로 프리뷰 단계에 있는 (믿:음) 프로 모델이 그 정도를 상응하는 성능을 확보하고 있다”고 설명했다. 이어 “데이터 학습 측면에서 KT는 초기 단계부터 모두 저희가 학습한 모델이라며, SK텔레콤은 외부 모델을 기반으로 중간 단계부터 추가적인 학습을 했다는 점이 다르다”고 덧붙였다. 한편 KT는 국산 AI 생태계 구축을 위해 개발 과정에서 리벨리온 등 국내 신경망 처리장치(NPU) 기업과 협업했다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 집권 2기를 시작하면서 중국과의 갈등과 충돌이 국제사회 최고의 화제로 떠올랐다. 그런데 트럼프 대통령의 ‘미치광이 행보’가 이어지면서 미국 증시가 하락하고 중국 증시가 상승하고 있다. 중국 토종 인공지능(AI) ‘딥시크’의 등장이 미국의 불확실성 증폭과 맞물리면서 역설적으로 중국의 ‘안정성’이 재평가받기 시작한 것이다. 이런 가운데 중국 최대 연례 정치행사인 양회(전국인민대표대회·중국인민정치협상회의)가 마무리됐다. 올해는 중국 ‘14차 5개년’(2021~2025년) 규획을 마무리하는 동시에 ‘15차 5개년’(2026~2030년) 규획을 준비하는 해로, 전 세계가 중국의 발전을 관찰하고 최신 정책 방향을 이해하고자 양회를 지켜봤다. 최근 천르바오 주부산 중국 총영사는 중국외문국이 발간하는 한국어 매체 ‘월간 중국’에 이번 양회에 대한 인상과 소회를 게재했다. 4월 2일 트럼프 행정부의 ‘상호관세’ 부과를 앞두고 중국 정부 관리의 시각으로 양회에 대한 평가를 요약 정리했다. #“GDP 성장률 5% 안팎, 실업률 5.5% 안팎, 신규 고용 1200만명 이상” 목표 지난해 중국 경제는 ‘5% 성장’을 달성해 주요국 가운데 성장률 상위권을 유지했다. 세계 전체 경제 성장에서 30% 안팎을 이바지한 것으로 보인다. 2025년 양회 정부 업무보고에서 국무원은 국내총생산(GDP) 성장률 5% 안팎, 도시 실업률 5.5% 안팎, 도시 신규 고용 1200만명 이상을 목표를 제시했다. 최근 신산업이 빠르게 성장해 신에너지차(전기차·하이브리드차·수소차)와 태양광 발전, 조선 등이 글로벌 선두 수준에 도달했다. AI 관련 산업도 폭발적으로 커지면서 중국 경제의 활력이 증폭될 전망이다. #“고품질발전, 개혁 심화, 민생 지향, 민간기업 신뢰 진작” 강조 올해 정부 업무보고는 ‘고품질발전’과 ‘개혁 심화’, ‘민생 지향’을 강조했다. 첫째, 고품질발전을 시행해 질적으로 효과적인 향상과 양적으로 합리적인 성장을 이뤄야 한다고 강조했다. 둘째, 전면적 개혁 심화에 특히 주목했다. ‘개혁’이라는 단어가 40여 차례 언급돼 매우 중요한 키워드가 됐다. 다양한 경영 주체의 활력을 촉진하고 전국통일대시장(전국이 하나의 체계와 규칙으로 운영되는 시장) 건설을 위한 재무·세무·금융 시스템 개혁 계획을 발표했다. 셋째, ‘민생 제일’을 부각했다. 주민 소득 증대를 위해 다양한 채널을 모색하고 중산층과 저소득층의 소득 증대, 부담 경감을 추진하며 고용을 최대한 안정시키기로 했다. 기초 의료 및 보건 서비스 강화 등 인민의 실생활과 밀접하게 연결된 ‘민생 혜택’ 조치를 강화하기로 했다. 넷째, 민간기업의 경영 신뢰를 북돋고자 공정한 경쟁 시장 환경을 조성하고 연속성 있는 정책 환경을 유지하며 민영기업과 영세기업에 대한 융자 지원을 확대할 것을 주문했다. #“강력한 혁신만이 글로벌 경쟁에서 승리” 현재 중국은 새로운 과학기술 혁명과 산업 변혁이 진행 중이다. 이와 함께 태동 단계에 있는 신흥산업과 미래산업이 국제 경쟁의 새로운 초점이자 전장으로 부상하고 있다. 올해 들어 중국이 개발한 AI 대규모 언어 모델(LLM) 딥시크R1과 중국산 휴머노이드 로봇이 세계를 놀라게 했다. 중국의 신흥산업과 미래산업의 강력한 잠재력을 잘 보여줬다. 이번 정부 업무보고는 ‘AI+’ 행동을 지속해서 추진하고 디지털 기술과 제조·시장 우위를 결합해 대규모 AI 모델의 광범위한 응용을 지원하기로 했다. 또 스마트 커넥티드카(ICV) 및 신에너지차, AI 스마트폰·컴퓨터, AI 로봇 등 차세대 스마트 단말기와 스마트 제조 장비를 발전시킬 것을 요구했다. “오직 혁신을 추구하는 사람이나 조직만이 더욱 발전하고 강해지며 경쟁에서 승리할 수 있다”라는 말의 가치가 높아지고 있다. #“中, 반세계화 역풍에도 韓 등 여러 나라와 개방 협력 강화할 것” 현재 국제 정세는 혼란 속에서 세계화와 개방 협력이 ‘역풍’을 맞고 있다. 주요국이 어떤 선택을 하느냐에 따라 시대의 방향이 결정되고 세계 구도에 영향을 미친다. 중국은 경제 세계화를 굳게 믿고 추진해 왔고 개방의 문이 점차 더 크게 열리고 있다. 외자 진입 네거티브 리스트를 축소하고 있고 제조업 분야 외자 진입 제한 조치도 전면 폐지했다. 저개발국에 관세 철폐 혜택을 부여하고 무비자 입국 및 경유 비자 면제 정책을 최적화하고 있다. 중국은 전 세계 150여개 국가 및 지역의 주요 무역 파트너가 됐다. 전 세계적으로 보호주의가 대두되는 시기에 중국의 개방적 태도는 세계 경제의 호연호통(상호 연결과 통합), 호리공영(상호 이익과 공동 번영), 장기 안정에 기여하고 글로벌 협력과 발전을 돕고 있다. 중국은 새로운 발전 이념을 견지하고 협력 발전과 개방적 발전을 추진할 방침이다. 한국을 포함한 여러 나라와 발전 기회를 공유하고 안정적이고 지속 가능한 성장으로 전 세계에 더 큰 확신과 더 많은 활력을 가져다줄 것이다.

올림픽에서 메달을 차지하는 선수는 단 세 명이다. 세계 최고 3인은 자국 국기를 휘날리며 국위를 선양한다. 메달보다 막대한 국익을 두고 뜨거운 경쟁이 펼쳐지는 곳이 있다. 바로 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이다. 1950년대 AI 연구가 시작된 이래 알파고 등장까지 60년이 걸렸으나 이후 챗GPT 등장까지는 단 6년이 소요됐다. 수년 내 인간을 뛰어넘는 범용인공지능(AGI) 개발이 전망되고 있으며 지난해엔 AI 분야 학자들이 노벨상을 휩쓰는 등 발전이 가속화하고 있다. 발전하는 창작·소통·추론 능력으로 무장한 AI는 새로운 경제·안보 패권 수단이 되고 있다. 미국은 700조원이 넘는 ‘스타게이트 프로젝트’를 발표했고 프랑스와 유럽연합(EU)도 수백조원의 투자계획을 밝히는 등 앞다퉈 AI 패권 경쟁에 총력을 기울이고 있다. 우리나라는 1994년 전국에 정보고속도로를 뚫어 정보화 시대에 대비하기 위한 초고속정보통신망을 구축하는 계획을 발표했다. 당시 수십조원에 이르는 사업 규모에 무모하다는 비판도 있었지만 넓게 닦은 정보화고속도로에서 다양한 콘텐츠라는 자동차가 마음껏 달리고 곳곳에 세워진 휴게소(플랫폼)는 각종 정보·경제활동의 집결지가 됐다. 그 결과 정보통신 강국이 됐고 지금까지도 정보통신기술·산업은 우리의 성장동력이다. 30년이 지난 지금 글로벌 AI 패권 경쟁 속에 대한민국은 미래를 좌우할 담대한 결단에 다시 직면해 있다. 최근 딥시크 열풍은 혁신적 알고리즘 역량과 AI 컴퓨팅 인프라가 있으면 빅테크가 아니어도 AI 패권 판도를 바꿀 수 있음을 보여 줬다. 생성형 AI 논문 수 세계 3위 등 잠재력을 갖춘 우리에게도 충분한 기회가 있다는 의미다. 정부는 지난 20일 제3차 국가AI위원회에서 절대적으로 부족한 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 중심으로 세계 최고 거대언어모델(LLM) 개발 지원과 인재 확보, 시장 창출 전략을 담은 ‘AI 컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가 AI 역량 강화 방안’을 발표했다. 정부는 우선 AI 컴퓨팅 인프라 확충 마스터플랜을 이행한다. 시급한 AI 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 민간·공공이 보유한 그래픽처리장비(GPU) 자원을 본격 활용하고, 내년 상반기까지 첨단 GPU 1만 8000장분을 확보해 AI 컴퓨팅 인프라를 확충할 것이다. 이를 통해 ‘국가 AI 컴퓨팅센터’ 구축을 앞당기고 국산 AI 반도체도 적극 활용하며 독자적 AI 생태계를 구축할 것이다. 또한 세계 최고 수준에 버금가는 자체 파운데이션 모델 개발을 위한 ‘AI 국가대표 프로젝트’를 추진한다. 해외 유수의 AI 기업들과 당당히 경쟁할 정예팀을 선발하고 LLM 개발에 필요한 데이터, 컴퓨팅 자원과 인재 유치 비용 등을 전폭 지원할 것이다. 최고 수준 AI 인재도 양성한다. 국내외 AI 인재가 겨루는 ‘글로벌 AI 챌린지’를 열고 입상자에게는 파격 혜택을 제공할 계획이다. 세계 수준의 AI 연구를 위해 지난해 미 뉴욕에 문을 연 ‘글로벌 AI 프런티어랩’을 유럽, 중동으로 확대하고 기업과 대학 협력, 집중 멘토링을 통해 현장형 AI 인재도 확보한다. 법률·의료·교육 등 다양한 분야에 우리 AI 모델을 접목하는 분야별 선도 프로젝트로 초기 시장을 창출하고 국가 AI 전환을 가속화할 것이다. 2주 전 프랑스에서 열린 AI 정상회의에서 미국과 영국은 선언문 서명에 불참하고 EU도 규제 최소화를 언급하는 등 각국은 자국의 이익을 위해 기민하게 AI 정책을 결정하고 있다. AI 강국을 향한 우리의 꿈은 정부, 기업, 국민이 힘을 모을 때 실현할 수 있다. 유상임 과학기술정보통신부 장관

최근 제조업 분야 인공지능(AI) 혁신을 가속화하는 각종 신기술이 발전함에 따라 글로벌 스마트 제조 생산 경쟁도 심화하고 있다. 국내 역시 제조공정에 대규모 언어모델(LLM)을 적용해 생산성을 향상하고 제조물의 품질까지 높이는 기술의 중요성이 어느 때보다 높아지고 있다. 그러나 실제 공정에서 유의미한 산업 데이터 및 현장 지식 데이터, 노하우들을 디지털화하고 자산화하는 과정이 녹록하지 않은 것이 현실이다. 이에 인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 산업통상자원부 주관 전자부품산업 기술개발사업 중 한국산업기술평가관리원(KEIT)에서 추진하는 ‘철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’ 과제의 1차년도 개발을 추진하며 제조분야의 인공지능 기술 접목에 적극 나섰다고 밝혔다. 오는 2026년까지 총 3개년간 진행되는 본 연구는 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT(사물인터넷) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM·디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 한다. 과제 컨소시엄은 엠아이큐브솔루션의 주관하에 인공지능 전문기업 와이즈넛과 한국산업지능화협회(KOIIA), 고등기술연구원, 성균관대학교 산학협력단의 공동연구로 진행된다. 여기에 동국제강이 수요기관 및 공동연구기관으로서 향후 실증에 참여하게 된다. 와이즈넛은 이번 과제에서 자체 개발한 RAG(검색 증강 생성) 플랫폼을 기반으로 공정 과정에서 발생하는 각종 멀티모달 데이터를 기반으로 공정 지식베이스를 구축하고, 공정 매뉴얼 및 암묵지 등 고숙련자의 철강 공정지식과 노하우를 데이터화 해 공정 지원 가이드라인과 분석 리포트를 생성·배포하는 기술을 제공한다. 이를 통해 제조 현장 내 신규인력 및 저숙련자 의사결정을 지원하는 등 업무 역량을 대폭 강화할 계획이다. 특히 멀티모달 기반의 RAG 플랫폼을 통해 제조 분야 공정지원 가이드라인뿐만 아니라, 중대재해처벌법에 대응 가능한 능동형 재난안전 가이던스까지도 활용이 가능할 것으로 기대된다. 와이즈넛 RAG기술은 24년간 자연어처리기술 기반의 검색 기술력을 근본으로 LLM이 할루시네이션(환각·AI가 부정확하거나 조작된 정보를 생성하는 것)을 줄이고 최적화된 답변을 도출할 수 있도록 기업 내부 데이터 등 신뢰할 수 있는 지식데이터를 참조하도록 돕는다. 올해 초부터 이미 공공, 제조, 법률, 금융, 반도체 등 산업 분야의 실증 사례를 통해 그 우수성을 인정받았다. 강용성 와이즈넛 대표는 “그간 제조 환경이 전문 인력의 고령화 등 고숙련자 감소에 따른 지식과 노하우 소멸, 약 90%의 데이터가 활용되지 못한 다크데이터로 존재하는 등 AI 기술이 적용되기 어려운 환경이었음을 체감했다”며 “이번 사업을 통해 철강 제조산업에 특화된 LLM과 RAG 개발을 선도하고 특정 산업에 국한되어 있었던 LLM과 생성AI 활용 산업을 적극 확대해 제조 산업의 AI 기술 접근성을 확대해 나가기 위해 적극 노력할 것”이라고 의지를 밝혔다.

인간 뇌 구조와 기능을 모방한 원리로 전력 소모를 최소화하면서도 초고속으로 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 인공지능(AI) 반도체를 국내 연구진이 세계 최초로 개발했다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) A100의 41분의1 크기에 전력은 625분의1만 소모하면서 GPT 2 구동에 성공했다. 격화하는 세계 AI 반도체 전쟁에서 승기를 쥘 수 있는 실마리를 제공한 연구성과로 평가된다. 한국과학기술원(카이스트) PIM반도체 연구센터와 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀은 이 같은 초저전력 반도체 ‘상보형 트랜스포머’를 삼성전자 28㎚(나노미터) 공정을 통해 개발했다고 6일 과학기술정보통신부가 밝혔다. 연구팀은 그동안 다량의 GPU와 250W(와트)의 전력 소모를 통해 구동되던 GPT 2를 가로·세로 4.5㎜ 크기의 AI 반도체 한 개로 400㎽(밀리와트) 전력만 소모하면서 0.4초 만에 처리했다. 이번 연구 결과는 지난달 19∼23일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표·시연됐다. 상보형 트랜스포머란 뇌의 뉴런이 정보를 처리하는 방식을 모사한 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크’(SNN)와 여러 신경망 층으로 이뤄져 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 AI 모델인 ‘심층인공신경망’(DNN)을 선택적으로 사용할 수 있도록 한 기술이다. 생각할 것이 많을 때는 에너지 소모가 많고, 생각할 것이 적을 때는 에너지 소모가 적은 사람의 뇌 작동 원리를 AI반도체 형태로 구현했다. 입력값 크기가 클 때는 DNN을, 입력값이 작을 때는 SNN을 사용해 전력 소모를 최소화했다. 유회준 교수는 “뉴로모픽(뇌 기능 모사 기술) 컴퓨팅은 IBM, 인텔 같은 회사들도 의미 있게 구현하지 못한 기술로, 초저전력 뉴로모픽 가속기(상보형 트랜스포머)로 LLM을 구동한 것은 저희가 세계 최초라고 자부한다”고 말했다. 다만 당장 상용화로 이어질 수 있는 단계는 아니다. 연구팀은 향후 해당 기술을 LLM뿐 아니라 다양한 응용 분야로 확장해 연구하고, 상용화 관련 문제점들을 파악해 개선한다는 계획이다.

인공지능(AI) 개발 경쟁을 두고 미국과 경쟁을 벌이고 있는 중국이 챗GPT 개발사 오픈AI의 영상 생성 AI ‘소라’(Sora)에 충격을 받은 모습이다. 오픈AI는 중국산 동영상 플랫폼 틱톡에 계정을 개설하고, 닷새 만에 20개의 숏폼 영상을 게재했다. 21일 시각적으로 실망스러운 슈퍼볼 광고를 만들라는 주문에 소라가 생성한 10초짜리 영상과 함께 오픈AI의 틱톡 계정은 “소라로 다음엔 무엇을 만들어야 할까”란 질문을 올렸다. 이날 중국 재경망에 따르면 중국 인터넷 보안 기업 치후360 창립자 저우훙이는 오픈AI의 발표 직후 중국판 트위터인 웨이보에 “소라가 광고와 영화 예고편 업계를 완전히 흔들 것”이라고 내다봤다. 저우 창립자는 “소라가 틱톡을 그렇게 빨리 몰아내지는 않을 것이라며, 당분간 틱톡의 제작 도구에 머물 것”이라고 전망했다. 이어 소라의 등장으로 인간의 지능에 가까운 인공범용지능(AGI) 구현에 필요한 기간이 10년에서 1∼2년으로 단축될 것이라고 예측했다. 저우 창립자는 중국의 거대언어모델(LLM) 발전 수준이 오픈AI가 지난해 3월 내놓은 GPT4.0과 1년 반 정도 격차가 있다고 평가했다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트는 중국의 한 재계 고위 인사가 소라를 ‘뉴턴 모멘트’라 불렀다고 전했다.마이크로소프트(MS)의 지원을 받는 오픈AI가 미국과 중국의 AI 격차를 확대하는 또 다른 ‘비밀 병기’를 개발하고 있을 가능성도 제기됐다. 중국 소셜미디어(SNS)에서는 한 블로거가 소라를 이용해 만들었다는 단편 애니메이션 ‘서유기’가 화제가 됐다. 미술 작업 경력이 15년이라는 쓰촨성의 블로거 ‘AI 정신병원’은 “수작업으로 완성하는 데 최소 반년이 걸리는데, 소라의 도움으로 일주일 만에 뚝딱 완성할 수 있었다”며 “속도가 그야말로 (서유기의 주인공) 손오공보다 빠르다”고 감탄했다. 오픈AI가 챗GPT에 이어 소라를 공개하며 시장에 충격을 준 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 개발한 가상화폐 월드코인 가격도 최근 급등세를 보였다. 가상화폐 정보 사이트 코인마켓캡에 따르면 한국시간 21일 오전 10시 45분 기준 월드코인 가격은 일주일 전 대비 150%가량 오른 6.83달러 선에서 거래됐다. 월드코인 가격은 일주일 전인 14일만 해도 2.9∼3.0달러 수준이었지만 지난주 소라 공개 이후 급등세가 본격화해 19일 한때 7.95달러까지 찍었다가 상승분을 일부 반납한 상태다. 홍콩과 상하이 증시에서도 AI 관련 49개 기술, 엔터테인먼트, 미디어 기업의 주가가 급등하고 있다.