정부가 피지컬 인공지능(AI) 핵심 기술의 국산화를 본격 추진한다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 원천기술을 자체적으로 개발해 2년 내 글로벌 최고 수준의 성능을 달성한다는 목표도 세웠다. 과학기술정보통신부는 9일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도 기술 개발’ 착수보고회를 열고 ‘피지컬 AI 국산화’ 구상을 밝혔다. 이날 보고회에는 LG전자와 마음 AI, 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT 등 산업계와 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 학계·연구계 관계자들이 총출동했다. 피지컬 AI는 과기정통부가 올해 초 발표한 AI 기반 국가 혁신 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제 중 하나다. 가상공간에서 현실공간으로 나와 몸체를 얻은 AI로 국방·농업·돌봄·제조·서비스 산업의 판도를 바꿀 미래 기술로 꼽힌다. 정부는 피지컬 AI의 핵심 기술인 가상 환경 시뮬레이션 플랫폼 ‘월드모델’의 국산화를 추진한다. 두뇌 역할을 하는 월드모델은 피지컬 AI 기술의 ‘마지막 퍼즐’로 꼽힌다. 과기정통부는 “독자적인 월드모델 원천기술을 확보하고, 이와 연계된 국산 시뮬레이터 기술을 검증해 국내 기술로 차세대 피지컬 AI 파운데이션 모델을 구현할 것”이라고 강조했다. 정부는 개선된 시뮬레이션 환경에서 로봇을 충분히 학습시킨 뒤 현실 환경에서의 작업 성공률을 극대화할 방침이다. 최종적으로는 월드모델을 적용한 뒤 동작 성공률을 적용 전과 비교해 20% 포인트 이상 끌어올릴 계획이다. 류제명 과기정통부 2차관은 “피지컬 AI는 국가적 핵심 기술”이라며 “국산화는 피지컬 AI 강국으로 도약하기 위한 출발점”이라고 말했다.

네이버가 엔비디아와 손잡고 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 단계적으로 데이터센터를 확대하고, 아시아를 넘어 유럽·중동 시장까지 공동 진출하기로 했다. 네이버는 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 파트너십에 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 제휴를 넘어 글로벌 수요 발굴부터 인프라 구축·운영, 사업화까지 전 과정을 함께 추진하는 형태다. 특히 네이버는 사업 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 우선 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 인프라를 확대한다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확장할 계획이다. 이후 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축을 추진한다. 1GW는 각 세종 최대 용량의 약 4배 규모로, 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 양사는 이를 통해 폭증하는 글로벌 AI 수요에 대응하고 차세대 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. AI 팩토리 구축에는 네이버가 축적한 대규모 GPU 클러스터 운영 경험과 하이퍼스케일 데이터센터 노하우가 활용된다. 여기에 엔비디아의 차세대 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 결합해 데이터센터 설계와 전력·냉각 시스템, 네트워크, AI 소프트웨어 운영까지 아우르는 차세대 AI 인프라를 구축할 계획이다. 양사는 글로벌 시장 공략에도 속도를 낸다. 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’에서 만나 사업 로드맵과 글로벌 진출 전략을 논의한다. 양사는 아시아·태평양 지역을 넘어 유럽과 중동 시장까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 방향에 공감대를 형성한 것으로 알려졌다. 엔비디아는 이날 별도로 진행한 미디어 브리핑에서 네이버를 한국 소버린 AI 전략의 핵심 파트너로 소개했다. 라즈 미르푸리 엔비디아 글로벌 AI 클라우드 및 인프라 에코시스템 부문 부사장은 “네이버는 뛰어난 기술 인재와 강력한 클라우드 역량, 한국 시장에 대한 깊은 이해를 갖추고 있다”며 “한국어와 산업 환경에 특화된 AI 모델을 발전시킬 수 있는 강점을 보유하고 있다”고 말했다. AI 모델 분야 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론 3 울트라’를 활용해 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 고도화할 계획이다. 최근 네이버는 커서, 미스트랄AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업들이 참여한 ‘네모트론 연합’에 국내 기업 최초로 합류했다. 네이버는 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 하이퍼클로바X의 성능과 글로벌 경쟁력을 높인다는 전략이다. 피지컬 AI 분야 협력도 본격화한다. 네이버는 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’와 자체 공간 모델링 기술, 거리뷰 데이터를 결합해 ‘서울 월드 모델’ 구축에 나선다. 서울 월드 모델은 현실 공간을 디지털 환경에 구현하는 AI 모델로, 향후 로보틱스와 스마트시티, 공간지능 서비스 개발 등에 활용될 전망이다. 엔비디아는 한국을 소버린 AI와 피지컬 AI 확산의 핵심 시장으로 평가했다. 미르푸리 부사장은 “현재는 생성형 AI와 AI 에이전트가 시장 성장을 이끌고 있지만 피지컬 AI 역시 빠르게 중요성이 커질 것”이라며 “한국은 제조업 경쟁력이 뛰어난 국가인 만큼 로봇과 산업 시스템, 각종 센서를 활용한 피지컬 AI 분야에서 큰 기회를 갖고 있다”고 말했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 됐다”며 “네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

생성형 인공지능(AI) 경쟁이 챗봇에서 ‘행동하는 AI’로 넘어가면서 빅테크들의 전략도 빠르게 달라지고 있다. 엔비디아가 AI 연산에 특화된 ‘AI PC’ 생태계 확대에 나선 가운데, 마이크로소프트(MS)는 AI가 실제로 업무를 수행하는 ‘에이전트 플랫폼’ 구축에 승부수를 던졌다. MS는 2일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 행사 ‘빌드 2026’에서 AI 에이전트 플랫폼과 자체 AI 모델, AI PC 전략 등을 공개했다. 업계에서는 이번 행사의 핵심을 단순 AI 기능 경쟁보다 ‘AI 시대 운영체제(OS) 주도권 경쟁’으로 해석하는 분위기다. 초기 생성형AI 경쟁이 챗GPT 중심 ‘챗봇 AI’였다면 최근에는 AI가 실제 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’로 산업 흐름이 이동 중이다. 회의 일정 조율과 이메일 발송, 자료 검색 등을 AI가 직접 수행하는 방향으로 진화하고 있다는 것인데, 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 AI가 실제 ‘디지털 노동력’ 역할을 하기 시작했다는 의미다. MS는 이번 행사에서 ‘마이크로소프트 IQ)’와 ‘스카우트’ 등을 공개하며 AI 에이전트 전략을 전면에 내세웠다. 사내 이메일과 문서, 회의 기록, 인터넷 정보 등을 AI가 함께 이해하고 활용해 기업 업무를 실제로 대신 수행하게 하겠다는 구상이다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 행사에서 “핵심은 특정 기술이 아니라 플랫폼 위에서 가치를 만들고 확장하도록 지원하는 것”이라고 말했다. 이는 최근 MS의 위기의식과도 무관치 않다는 분석이 나온다. 초기 생성형AI 열풍 당시 MS는 오픈AI와의 협력을 앞세워 AI 시장 최대 수혜주로 꼽혔지만 최근 들어서는 엔비디아가 AI 반도체 시장을 장악하고, 오픈AI와 구글·앤트로픽 등이 모델 경쟁 중심에 서면서 상대적으로 존재감이 약해졌다는 평가가 나오고 있어서다. 이 때문에 이번 빌드에서는 단순 AI 기능 경쟁보다 ‘AI가 실제 일하는 환경 전체를 누가 장악하느냐’에 초점을 맞춘 전략 변화가 두드러졌다는 평가다. 특히 엔비디아와의 연결고리도 부각됐다. 엔비디아는 최근 ‘GTC 타이베이’에서 “모든 PC가 AI 컴퓨터가 될 것”이라며 AI PC 전략을 공개했고, MS 역시 엔비디아 ‘RTX 스파크’ 기반 AI 개발용 장비를 공개하며 ‘로컬 AI’ 흐름에 합류했다. 이는 AI를 클라우드 서버뿐 아니라 개인 PC 안에서도 직접 실행하는 흐름과 맞닿아 있다. 에이전트 AI 시대에는 개인정보와 보안, 응답속도 문제 때문에 AI를 기기 안에서 직접 처리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. 업계에서는 엔비디아가 AI 연산 인프라를, MS가 AI 실행 플랫폼을 맡는 방식으로 역할 분화가 이뤄지고 있다는 분석도 나온다. 과거 PC 시대 인텔-마이크로소프트 구도가 AI 시대에 재현되고 있다는 평가다. 이번 행사에서 자체 AI 모델 ‘MAI’ 시리즈를 공개한 점도 주목된다. MS는 추론 모델 ‘MAI-싱킹-1’을 포함한 모델 제품군을 선보이며 오픈AI 의존도를 줄이려는 움직임을 본격화했다. 특히 MS가 자체 추론(reasoning) 모델을 전면에 내세운 것은 사실상 처음이라는 점에서 의미가 크다는 평가다. MS는 해당 모델이 다른 AI 결과물을 학습하는 ‘증류’ 방식이 아니라 자체 데이터 기반으로 처음부터 학습됐다고 강조했다. 업계에서는 이를 두고 MS가 단순 오픈AI 협력사를 넘어 독자 AI 플랫폼 사업자로 변신하려는 흐름이 본격화하고 있다는 분석도 나온다. MS는 또 ‘마이크로소프트 실행 컨테이너(MXC)’를 공개하며 AI 보안 문제에도 집중했다. AI가 파일·네트워크·회사 시스템에 직접 접근하기 시작하면서 보안과 통제 문제가 핵심 이슈로 떠오르고 있기 때문으로 풀이된다.

최근 자율주행에 대한 관심이 높아지면서 기업들의 시선은 자연스레 그 원천인 ‘데이터 수집’으로 향하고 있다. 하지만 기업들이 방대한 주행 데이터를 앞다퉈 모으고 있다고 해서 안심할 단계는 아니다. 자율주행 기술의 고도화를 위해서는 데이터의 양을 넘어 데이터의 질과 수집 방식 그리고 활용 생태계에 대한 근본적인 고민이 필요하다. 이를 위해 다음의 세 가지 전략이 필요하다. 첫째, ‘단순 영상’을 넘어선 ‘복합 데이터’의 수집이다. 자율주행 엔드투엔드(E2E) 모델을 학습시키기 위해 단순히 차량에 달린 카메라 영상만 모으면 된다고 생각하기 쉽지만, 이는 큰 오산이다. 인간의 뇌가 시각, 청각 등을 종합해 운전하듯 자율주행 인공지능(AI) 역시 다각도의 정보가 필요하다. 카메라뿐만 아니라 라이다(LiDAR), 레이더(Radar) 등의 데이터는 물론 고정밀 지도(HD Map), 정밀 측위 정보, 주변 객체 정보 등이 동기화된 ‘복합 데이터’가 수집되어야 한다. 둘째, 데이터의 ‘양’보다 ‘질’에 집중해야 한다. 대량의 데이터를 모으는 것은 중요하지만 텅 빈 직선 도로를 수만 시간 달린 데이터는 AI 학습에 큰 도움이 되지 않는다. 자율주행의 진정한 난관은 교차로에서의 꼬리물기, 무단횡단, 악천후 등 복잡하고 예측 불가능한 상황에서 발생한다. 따라서 통제된 환경을 넘어 일상에서 마주할 수 있는 각종 예외 상황에 대한 데이터를 누적하고 분류하는 작업이 필수적이다. 셋째, 개별 기업의 한계를 극복할 산학연 데이터 연합의 구축이다. 앞서 언급한 고품질의 복합 데이터를 대량으로 수집, 저장, 가공하는 데에는 상당한 자본과 비용이 소모된다. 하나의 기업, 특히 스타트업이 독자적으로 감당하기에는 진입 장벽이 너무 높아 그동안 국내에서는 이렇다 할 대규모 데이터 축적 시도가 부족했던 것이 현실이다. 이제는 학계와 정부, 민간 기업들이 힘을 합쳐 데이터를 공동으로 수집하고 나누어 쓸 수 있는 데이터 풀을 조성해야 한다. 마지막으로 일부 도시의 인프라와 교통 환경에만 국한된 데이터로는 범용성을 갖춘 모델을 학습시키기 어렵다. 복잡한 도심 도로망과 심한 교통 체증을 겪는 도심 지역, 굴곡진 산악 지형, 혹한이나 폭설이 잦은 지역, 해변 도로 등 다양한 지리적 및 환경적 특성을 반영할 수 있도록 실증도시가 전국 곳곳으로 추가 지정되어야 한다. 다양한 환경의 주행 데이터를 규모 있게 수집해 학습시켜야만 안전하게 작동하는 완벽한 자율주행 기술을 완성할 수 있다. 정부와 기업이 원팀이 되어 고품질 복합 데이터를 대규모로 구축하고 규제의 허들을 낮춰 데이터가 막힘없이 흐르게 할 때, 우리는 글로벌 피지컬 AI 시대의 진정한 선도 국가로 자리매김할 수 있을 것이다. 김진규 카카오모빌리티 부사장

인공지능(AI)붐으로 촉발된 반도체 랠리에서 소외됐던 LG그룹이 최근 주식시장에서 급등세다. 1일 한국거래소에 따르면 LG전자는 개장 직후부터 급등세를 보인 뒤 장중 38만 500원을 찍으며 상한가로 마감했다. 지주사인 ㈜LG와 LG CNS 역시 20% 안팎의 상승률을 기록했다. 반도체 사업부가 없는 LG전자는 그간 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 글로벌 반도체 협력에서 수혜를 받지 못했다. 하지만 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 구광모 LG그룹 회장의 회동 계획이 알려지며 LG그룹이 추진하고 있는 AI 사업에 이목이 집중되는 분위기다. LG전자는 지난 1월 첫 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한 데 이어 올해를 ‘로봇 사업 본격화’의 원년으로 삼고 세부 전략에 속도를 내고 있다. 완제품 외에도 올해 상반기 안에 로봇 관절 ‘액추에이터’의 초도 물량 양산에 돌입할 계획이고, AI 데이터센터의 열 관리용 ‘칠러’와 냉각수 분배 장치 등 HVAC 사업도 육성 중이다. LG CNS는 피지컬 AI를 현장에 확산시키는 인프라 사업에 주력하며 존재감을 키웠다. 로봇의 학습부터 운영까지 전담하는 로봇전환(RX) 플랫폼 ‘피지컬웍스’가 대표적이다. 구 회장은 지난 4월 LG CNS와 협력 중인 스타트업 ‘스킬드AI’를 직접 찾아 협력 관계를 다졌다. 이외 독자 AI 모델 ‘엑사원’을 고도화하고 있는 LG AI연구원과 글로벌 로봇 스타트업 ‘피규어AI’에 투자한 LG테크놀로지벤처스 등 그룹사의 AI 사업 영역도 확장되는 추세다. 향후 클로이드의 기술검증(PoC) 성과, 글로벌 빅테크를 상대로 한 실제 수주 실적 등이 과제다.

중국 브랜드 자동차가 국내 수입차 시장에서 사상 처음으로 일본을 누르고 국가별 판매 3위에 올랐다. 가성비뿐 아니라, 독자적인 소프트웨어 기술력과 상품성으로 국내 소비자들의 견고한 선입견까지 무너뜨리고 있다는 분석이 나온다. 1일 한국수입자동차협회(KAIDA)에 따르면 지난달 수입차 시장에서 국가별 신차 등록 대수는 유럽(1만 6385대), 미국(1만 3611대)에 이어 중국이 2023대를 기록하며 4위 일본(1974대)을 제쳤다. 시장 점유율에서도 중국(6.0%)이 일본(5.8%)을 근소한 차이로 앞질렀다. 특히 렉서스(1079대), 도요타(829대), 혼다(66대) 등 일본 완성차 진영의 합산 판매량(1974대)을 중국 전기차 업체인 BYD 단일 브랜드(2023대)가 넘어섰다. 브랜드별 등록 순위도 미국 테슬라(1만 3190대), 독일 BMW(6658대), 메르세데스 벤츠(4796대)에 이어 BYD가 4위에 안착했다. 그동안 국내 자동차 시장에서는 중국차의 약진을 두고 “국내 거주 외국인(조선족 등) 위주의 소비일 뿐”이라거나 “카셰어링·법인 업무용 밀어내기 물량”이라는 폄하가 있었지만 이는 사실과 달랐다. BYD코리아에 따르면 지난해부터 올해 3월까지 국내 BYD 개인 구매자 중 내국인(한국인)의 비율은 98%(7810명), 외국인 구매자는 2%(160명)에 불과했다. BYD의 순수 개인 구매 비중은 79.1%(7970대)로 법인 비중(20.9%)을 압도했다. 이는 국내 전체 수입차 시장의 평균적인 개인 구매 비율(65%)보다 높은 수치다. BYD 관계자는 “실제 차량을 경험한 운전자들 사이에서 주행 감각과 상품성에 대한 긍정적인 평가가 확산한 결과”라며 “40~50대 소비자들이 실리를 추구하며 구매 의욕을 보이고 있다”고 설명했다. 실제 고유가 흐름 속에서 중국 전기차는 소프트웨어중심차량(SDV)으로서의 경쟁력을 전면에 내세워 돌파구를 마련했다. 최근 BYD는 중국 현지에서 자체 개발한 4나노급 차량용 자율주행 칩 ‘쉬안지 A3’를 공개하고 대규모 양산에 돌입했다. 시내 자율주행 중 사고가 발생하면 제조사가 전액 보상하겠다는 파격적인 선언을 할 만큼 기술적 자신감을 드러냈다. 비록 국내 규제 체계와 기준 문제로 해당 기능이 국내 출시 모델에 즉각 도입되지는 못했으나, 중국차의 기술 수준이 이미 수입차 시장의 새로운 기준을 제시하고 있다는 인식을 심어주기엔 충분했다. 여기에 지리자동차그룹의 프리미엄 전기차 브랜드 ‘지커’ 등 또 다른 중국 완성차 기업들이 올해 국내 프리미엄 전기차 시장 진출을 공언하며 공세를 가속화하고 있다. 지커는 최근 서울 강남구 영동대로에 초대형 전시장을 열었다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “현재 국내 수입차 시장은 내연기관에서 전기차 시장으로 급격히 재편되는 과도기에 있는데, 세계 최고 수준의 제조 인프라를 가진 중국 브랜드가 치고 나오는 것은 필연적인 흐름”이라며 “앞으로도 국내 시장에서 중국 브랜드 차량이 더 많이 팔릴 가능성이 있다”고 전망했다.

프롭테크 스타트업 자취백과지도(대표 김성찬)가 신용보증기금이 운영하는 스타트업 육성 플랫폼 ‘스타트업 네스트(Start-up NEST)’ 참여 기업으로 선정됐다고 밝혔다. 스타트업 네스트는 신용보증기금이 액셀러레이터, 공공기관, 대기업 등과 협력해 성장 가능성이 있는 스타트업을 발굴해 육성하는 프로그램이다. 선정 기업에는 액셀러레이팅, 신용보증, 투자 유치 연계, 네트워킹 등의 금융 및 비금융 지원이 제공된다. 자취백과지도는 호실 단위 데이터 표준화를 기반으로 부동산 매물 정보를 처리하는 프롭테크 모델을 제시해 이번 스타트업 네스트에 선정됐다. 자취백과지도는 100만 구독자를 보유한 유튜버 ‘자취남’과 함께하는 프롭테크 스타트업으로, 매물마다 하나의 표준 데이터를 부여하는 ‘1매물 1데이터 표준’ 시스템을 구축하고 있다. 이를 통해 부동산 매물 정보의 신뢰성과 투명성을 높이고, 허위·중복 매물이 발생하기 어려운 거래 환경을 만드는 것을 목표로 한다. 또한 임차인이 계약 전에 매물의 실재 여부와 임대차 위험 요소를 확인할 수 있도록 AI 기반 임대차 권리분석 서비스를 개발하고 있으며, 공인중개사용 전자계약 및 고객관리(CRM) 통합 SaaS도 함께 구축 중이다. 이를 통해 임대차 시장의 정보 비대칭을 완화하고 부동산 거래 과정을 데이터 기반으로 전환한다는 계획이다. 자취백과지도는 최근 청년창업사관학교 경기북부 입교 기업으로 선정돼 씨엔티테크의 보육을 받고 있으며, 호실 단위 데이터 표준화 및 AI 기반 권리분석 기술 관련 특허를 출원했다. 김성찬 대표는 프롭테크 기업, 감정평가법인, 부동산중개법인 등에서 10년 이상 근무한 공인중개사로, 현재 한국공인중개사협회 남부회 정보위원장을 맡고 있다. 그는 실무 경험과 업계 네트워크를 바탕으로 임대차 시장의 매물 검증과 정보 비대칭 문제 대응에 집중하고 있다. 김 대표는 “부동산 시장에는 아직도 계약 전에 집의 실재 여부와 임대차 위험을 충분히 검증할 수 있는 기준이 부족하다”며 “신용보증기금의 지원을 바탕으로 호실 단위 데이터 표준화 기술을 더욱 고도화하고, 허위 매물 없는 부동산 거래 환경을 만드는 데 집중하겠다”고 밝혔다. 이어 “자취백과지도가 임차인이 안심하고 집을 구할 수 있는 새로운 기준이 될 수 있도록 데이터와 인공지능 기술을 활용한 서비스 혁신을 지속해 나가겠다”고 덧붙였다.

데이터 정책을 총괄하는 범부처 기구로 ‘데이터 관계장관 회의체’가 신설된다. 글로벌 인공지능(AI) 시장의 성패를 가를 핵심 자산인 ‘데이터’의 확보와 활용을 위해 범국가적 역량을 투입하겠다는 것으로, 고품질 데이터 공급과 규제 완화를 통해 ‘AI 3대 강국’으로 도약하겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부·행정안전부·문화체육관광부·개인정보보호위원회·국가데이터처 등 부처는 28일 정부서울청사에서 열린 데이터관계장관회의에서 이런 내용의 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진방향’을 발표했다. 이날 회의는 김민석 국무총리가 주재했다. 정부는 향후 2~3년이 핵심 국정과제인 ‘AI 3대 강국 도약’ 실현 적기라고 진단하고 현장에 필요한 데이터를 적기에 공급할 계획이다. 이에 민간이 자체 확보하기 어려운 고품질 추론데이터(CoT), AI 안전·신뢰성 데이터셋, 성능 벤치마크 평가 데이터를 구축하고, 멀티모달·고난이도 데이터 등 독자 AI 모델 개발에 필요한 핵심 데이터를 확충·지원한다. 부처와 기관이 개별 관리하던 AI 학습용 데이터는 업사이클링을 거쳐 공개할 예정이다. 민간 수요를 기반으로 공공데이터 개방도 확대한다. 민간 수요가 많은 ‘AI·고가치 공공데이터 Top 100’을 선정하고 개방한다는 방침이다. 정책연구 보고서나 국가자격시험 문답 등 비정형 데이터도 AI 활용이 쉬운 형태로 바꾼다. 피지컬 AI·제조, 모빌리티, 바이오·보건의료, 농업, 문화 등 업종·분야별 특성을 반영해 AX(AI 전환) 특화 데이터를 확보하고, 자발적 데이터 공유가 어려운 의료 등의 전략 분야에는 수익 배분을 기반으로 데이터 공유·활성을 촉진하는 ‘데이터 스페이스’를 시범 적용한다. 또 모든 데이터가 모이고 연결되는 ‘데이터 고속도로’를 구축한다. 정부는 국가 데이터 통합플랫폼 ‘원-윈도우’를 중심으로 플랫폼 간 연계를 강화하기로 했다. 또 AI 학습용 데이터를 모은 ‘AI 허브’(aihub.or.kr) 플랫폼은 AI 학습용 데이터 통합제공시스템으로 확대·개편한다. AI 학습용 데이터 개방을 가로막는 제도를 합리적으로 개선하기로 했다. 정부는 AI 학습을 위한 저작물 활용 등을 규정하는 ‘저작권법’ 개정 필요성을 검토한다. 개인정보를 포함하는 데이터를 안전을 전제로 AI 학습에 이용할 수 있도록 ‘개인정보보호법’ 개정도 추진한다. 중소·스타트업의 데이터 활용을 돕기 위해선 데이터와 AI 기술, 인프라를 패키지로 지원하는 ‘AX 원스톱 바우처’를 제공할 방침이다. 민간 데이터 거래 시장을 활성화하기 위해 AI 학습용 데이터 구매 비용에는 세액공제를 적용한다. 이외에도 해외 주요 선도대학과 연계한 데이터 전문인력 양성과 기업 현장 데이터를 교육용으로 가공하는 방안도 검토한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI 혁신의 골든타임 내에, 현장에서 필요한 데이터를 적시에 활용할 수 있도록 관계 부처가 힘을 모아 적극 지원하겠다”고 말했다. 김 총리는 “그간에는 영역별 전문성을 축적하는 데 집중했다면, 이제는 부처 간 장벽을 허물고 유기적으로 협업하는 방안을 고민할 시점”이라며 부처 간 협력을 주문했다.

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

한국전력은 20일(현지시간) 독일 베를린에서 글로벌 전력설비 분야 선도 기업인 MR사(Maschinenfabrik Reinhausen)와 전력설비 예방진단솔루션(SEDA) 기술이전 계약을 체결했다고 21일 밝혔다. 한전은 이번 계약으로 MR사로부터 134만 달러(약 20억원)의 기술이전료를 받게 됐으며, 이는 한전 단일 기술이전 사례 중 역대 최대 규모다. 이번 계약은 한전의 예방진단 기술력과 운영 노하우가 글로벌 시장에서 인정받았다는 점에서 의미가 크다는 평가다. 양사는 지난해 9월 독일 레겐스부르크에서 ‘전력설비 예방진단솔루션 공동 개발 및 사업화 추진을 위한 양해각서(MOU)’를 체결한 이후 총 21회에 걸친 사업화 협의와 기술가치 평가 등을 통해 맞춤형 사업모델 개발과 기술 최적화를 추진해 왔다. SEDA는 IoT 센서 데이터와 빅데이터 분석, AI 기술을 활용해 변전설비의 상태를 실시간으로 자동 판정하고 진단하는 한전의 독자 기술이다. MR사는 이 기술을 자사 예방진단솔루션 ‘TESSA’와 결합한 통합 플랫폼 ’TESSA 2.0‘을 통해 글로벌 시장에 출시할 계획이다. 이를 통해 한전의 예방진단 기술이 유럽과 북미를 비롯한 글로벌 시장에 본격 진출할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 특히 이번 계약은 한전이 보유한 약 200만 건의 개폐장치 운영 데이터와 3만 건 이상의 정제된 현장 데이터를 기반으로 개발된 SEDA 기술의 경쟁력을 세계 시장에서 평가받았다는 점에서 의미가 크다. 다수의 예방진단 기업들이 제한된 데이터 환경에서 기술을 개발하는 것과 달리, 한전은 대규모 실적 데이터를 기반으로 기술 신뢰도를 높여왔으며, 이러한 데이터 경쟁력이 글로벌 시장에서도 높은 평가를 받았다. 여근택 한전 송변전운영처장은 “이번 기술이전은 한전의 예방진단 기술이 유럽과 북미 등 글로벌 시장에 본격 진출할 수 있는 핵심 동력을 확보했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 국내외 사업 확대와 맞춤형 사업모델 개발을 통해 글로벌 시장 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다.

AI 기반 수학 교육 브랜드 ‘깨봉수학’이 오프라인 교육 사업인 ‘깨봉러닝센터’를 공식 론칭하고 가맹 모집에 나선다고 밝혔다. 깨봉러닝센터는 검증된 온라인 콘텐츠 자산과 직영 캠퍼스(학원) 운영 노하우를 프랜차이즈로 확장한 모델이다. 학생은 센터에서 자기주도적으로 학습을 하고 원장(또는 강사)에게 1:1 코칭을 받는다. 태블릿으로 개념 영상을 시청하고, 교재 활동과 설명하기(쓰기+말하기), 오답 노트 정리 등을 통해 스스로 이해도를 점검하며 심화한다. 수준별 커리큘럼은 A~E 5단계로 구성되며, 총 500개 레슨에 달하는 체계적인 학습 로드맵을 제공한다. 기존의 대한민국 수학 교육은 공식 암기와 문제 유형별 요령 습득, 기계적인 반복 계산을 중심으로 이루어져 왔다. 이러한 방식은 익숙한 유형의 문제는 빠르게 풀어낼 수 있지만, 낯선 문항 앞에서는 한계를 드러낸다. 단기 기억에 의존한 암기는 휘발성이 강하고 단순 계산은 AI가 더 빠르고 정확하게 수행하는 만큼, 현재의 주입식 교육은 아이들의 사고력을 확장하기보다 수학에 대한 흥미를 떨어뜨리는 주요 원인으로 지적되고 있다. 이러한 교육 현실 속에서 에듀테크 브랜드 ‘깨봉수학’은 차별화된 접근법으로 주목받고 있다. 깨봉수학은 눈에 보이지 않는 추상적인 수학 개념을 직관적인 애니메이션과 시각적 이미지로 구현하여, 아이들이 스스로 원리를 이해하도록 유도한다. 특히 학습한 내용을 직접 글로 쓰고 말로 설명하는 과정을 통해 개념의 완전한 체화를 돕는다. 공식을 외우는 주입식 학습이 아닌, 원리 이해를 바탕으로 처음 마주하는 고난도 문제도 스스로 해결할 수 있는 ‘본질적인 사고력’을 기르는 것이 깨봉수학의 핵심 경쟁력이다. 깨봉수학은 유튜브 구독자 47만명, 온라인 학습 회원 10만명을 보유하고 있는 등 온라인 교육 시장에서 이미 그 가치를 증명한 것은 물론, 초·중등학교 13곳 이상에 도입돼 공교육에서도 공신력을 인정받았다. 2025년 기준 국내 수학 사교육 시장 규모는 약 8조원으로, 학령인구 감소에도 불구하고 매년 성장세를 이어가고 있다. AI 시대가 본격화되면서 기계적 반복 학습의 한계가 뚜렷해지자, 원리 중심의 개념 교육에 대한 수요가 빠르게 증가하는 추세다. 깨봉수학은 이 시장에서 명확히 차별화된 포지션을 차지하고 있다. 추상적인 수학 개념을 시각화해 학생이 스스로 이해하고 설명할 수 있도록 하는 학습 방식은 기존 수학 교육 브랜드에서는 찾아보기 어렵다. 깨봉수학은 이 차별화된 교육 모델을 기반으로 전국적인 가맹사업 확장을 통해 더욱 많은 학생의 수학 머리를 깨워 AI 시대 인재로 키워내는 것을 목표로 하고 있다. 조봉한 깨봉수학 대표는 “깨봉은 10년 이상 개발해온 독보적인 수학 개념 교육 프로그램”이라며 “온라인에서 검증된 이 힘을 오프라인으로 확장해 더 많은 아이가 수학의 개념과 원리를 눈으로 보고, 손으로 쓰고, 입으로 말하며 스스로 이해하는 경험을 할 수 있도록 하는 것이 깨봉러닝센터의 목표”라고 밝혔다. 한편 깨봉러닝센터는 오는 26일 첫 번째 오프라인 사업설명회를 개최한다. 센터는 깨봉수학의 교육 철학과 러닝센터 운영 모델, 본사 지원 내용 및 가맹 절차 전반을 상세히 소개할 예정이다. 자세한 내용은 깨봉러닝센터 공식 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.

데이터 유출 막고 행정 효율 높여민관 협력 ‘소버린 AI 전략’ 가늠자국내 최고 수준의 인공지능(AI) 기술력을 국방 행정 전반에 투입하는 국방 인공지능 전환(AX) 프로젝트가 본궤도에 오른다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 국방 현장에 적용하는 첫 사례로, 국가 안보와 직결된 데이터 주권을 민간 기술로 확보하는 ‘소버린 AI’ 전략의 가늠자가 될 전망이다. SK텔레콤은 14일 서울 중구 본사에서 국방부와 ‘독자 AI 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 SK텔레콤이 지난 1월 국내 최초로 매개변수 5000억개를 돌파하며 과기정통부의 독자 AI 모델 프로젝트 2단계에 진출시킨 ‘A.X K1’을 국방 환경에 최적화해 이식하는 것이 핵심이다. 범용 모델을 빌려 쓰는 단계를 넘어 안보 특수성을 반영한 ‘전용 엔진’을 구축한다는 방침이다. 국방부는 이번 협약을 계기로 2분기 중에 과기정통부의 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 배정하기로 했다. 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 연산 자원을 정부가 직접 지원하고, 민간은 독자 모델과 경량화 기술을 제공해 국가 연구개발(R＆D) 인프라와 민간 기술력의 시너지를 극대화하는 구조다. 보안이 생명인 국방 환경을 고려해 기술적 해법도 정교화한다. SK텔레콤은 대규모 모델의 연산 부담은 낮추되 처리 속도는 높이는 경량화 기술을 전면에 배치한다. 특히 외부 클라우드 연결이 제한되는 폐쇄적인 군 네트워크 특성에 맞춰 국방 데이터를 집중 학습시킨 ‘온프레미스’형 AI를 구현한다. 이를 통해 데이터 유출을 원천 차단하면서 군 행정 효율성을 끌어올린다는 구상이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약은 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 국방 AX가 한걸음 도약하는 결정적 계기”라며 “민간과의 협력을 지속 확대해 국방 전반에 AI를 효과적으로 안착시키겠다”고 밝혔다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 본부장 역시 “데이터 주권과 보안이 중요한 금융, 제조 등 공공 영역 전반으로 K-AI 경쟁력을 확산해 나가겠다”고 했다.

(사)한국인공지능협회가 창립 10주년을 맞아 ‘한국형 AI 전략의 방향’을 제시해 눈길을 끌었다. AI협회는 지난 7일 COEX에서 ‘10주년 비전 선포식’을 통해 단순 산업 지원 조직을 넘어 대한민국 AI 생태계의 미래를 설계하는 ‘기술·산업 플랫폼’으로의 전환을 공식 선언했다. 핵심 화두는 ‘체인저(Changer)’와 ‘오픈월드(Open World)’였다. 협회가 새롭게 정의한 체인저는 변화에 적응하는 수동적 존재가 아니다. AI를 활용해 사회적 난제를 해결하고 새로운 시대 질서를 만들어가는 능동적 주체를 의미한다. 여기에는 인간뿐 아니라 기업·기관·AI 에이전트·로봇까지 포함된다. 김현철 AI협회장은 “AI는 이제 단순한 생산성 향상 도구를 넘어 문명의 운영 원리를 다시 쓰는 단계로 진입하고 있다”며 “체인저의 개념 역시 인간 중심을 넘어 지능화된 모든 존재로 확장될 것”이라고 밝혔다. 이번 비전 발표에서 가장 눈길을 끈 대목은 ‘실세계(Real-world) AI’ 전략이다. 김 회장은 ”그동안 글로벌 AI 경쟁은 인터넷 기반 텍스트 데이터와 거대언어모델(LLM)을 중심으로 전개돼 왔다“면서 ”앞으로의 승부처는 공장·도시·물류·에너지·로봇 등 현실 공간에서 발생하는 인과관계와 행동 데이터를 이해하고 연산하는 영역으로 이동할 것이다“고 밝혔다. 김 회장은 특히 ”한국이 이 분야에서 독자적 경쟁력을 확보할 가능성이 높다“며 ”미국 빅테크 기업들이 인터넷 데이터를 사실상 장악한 반면, 한국은 반도체·자동차·조선·철강·배터리 등 세계 최고 수준의 제조 산업 현장에서 축적되는 방대한 실세계 데이터를 보유하고 있기 때문이다“고 강조했다. 김 회장은 이어 “인터넷 데이터는 글로벌 플랫폼 기업 중심으로 재편됐지만 제조 공정과 산업 현장에서 발생하는 행동 데이터는 한국이 세계적 우위를 가진 영역”이라며 “실세계 AI 시대에는 제조 강국의 경쟁력이 AI 경쟁력으로 직결될 가능성이 크다”고 설명했다. AI협회는 이를 기반으로 현실 세계의 물리 법칙과 인과 구조를 학습하는 ‘월드모델(World Model)’ 개발에 본격 착수할 계획이다. 월드모델은 로봇·자율주행·산업 자동화 등 차세대 피지컬 AI의 핵심 기술로 꼽힌다. 이를 실행하기 위한 조직 개편도 병행된다. 우선 새롭게 출범하는 ‘오픈월드 인텔리전스 연구소’는 실세계 행동 데이터와 월드모델, 피지컬 AI 연구를 총괄하는 핵심 조직 역할을 맡는다. 협회는 이를 통해 특정 빅테크 기업에 종속되지 않는 ‘인류에 의한 AGI(일반인공지능)’ 기반을 구축하겠다는 구상이다. ‘AIDC 추진위원회’는 분산형 데이터센터와 추론 인프라 구축을 담당한다. 지역 산업과 AI 연산 자원을 연결해 ‘지역의 문제를 지역의 지능으로 해결하는 구조’를 만드는 것이 목표다. 또 ‘AGSF’는 산업·안보·외교를 아우르는 국가 AI 전략 싱크탱크 역할을 수행하고, ‘CAIO 포럼’은 기업의 AI 전환(AX)을 이끄는 실행 리더 조직으로 운영된다. 협회는 이와 함께 DID(탈중앙화 신원증명) 기반의 ‘체인저 DID’, 온라인 문제 해결 플랫폼 ‘체인저스(Changers)’, 글로벌 문제 해결 프로젝트인 ‘AI 올림픽’ 등도 병행 추진할 예정이다. AI협회가 최종적으로 제시한 ‘오픈월드’는 AI로 증강된 개인들이 사회 문제 해결에 참여하고, 그 기여가 데이터 자산으로 축적되는 새로운 문명 체제를 뜻한다. 지능을 소수 플랫폼 기업의 독점 자산이 아니라 인류 전체의 공공 역량으로 확장하겠다는 구상이다.

전력망 교체·데이터센터 수요 급증글로벌 전력기기 기업들 기술 경쟁대한전선, HVDC·해저케이블 공개효성중공업 등도 수출용 모델 전시 미국 내 인공지능(AI) 데이터 센터 확장과 노후 전력망 교체가 맞물리면서 전력 산업이 ‘슈퍼사이클’을 맞은 가운데 우리나라 전력 인프라 기업들이 미국 현지 최대 전시회인 ‘IEEE PES T＆D 2026’에 총출동했다. AI 데이터센터를 위한 초고효율·고용량 솔루션과 노후 전력망 교체, 환경 규제와 재생에너지 확대 등 북미 시장의 수요에 맞춰 시장 공략에 나선다는 계획이다. 국제전기전자공학회(IEEE)는 4일(현지시간)부터 7일까지 미국 시카고에서 열리는 IEEE PES T＆D 2026 전시회에 전세계 72개국에서 930여개 기업이 참여했다고 6일 밝혔다. 2년전 850여곳보다 규모가 대폭 확대된 것은 물론 역대 최대 규모다. 이는 글로벌 AI 경쟁의 병목이 반도체를 넘어 전력망으로 확장되고 있기 때문으로 보인다. AI 데이터센터 확산에 따른 전력 수요 급증으로 변압기, 송배전 설비, 케이블, 에너지저장장치(ESS), 전력반도체, 스마트그리드 등이 핵심 인프라로 부상했다. IEEE PES T＆D는 북미 최대 규모의 송배전 전문 전시회로 2년마다 열린다. 이번 전시는 ‘중단없는 공급, 흔들림 없는 회복’이 주제다. AI 데이터센터를 위한 전력망 혁신, 탈탄소 기술 상용화, 신재생 에너지 안정성 확보, 연계와 분산형 전력 시스템 등이 눈에 띈다. 북미 시장에서 급성장 중인 우리나라 기업들도 참여했다. 대한전선은 차세대 전력망 구축을 위한 전략 제품을 선보였다. 미국에서 수주한 320㎸급을 포함해 525㎸급 초고압 직류송전(HVDC) 지중·해저케이블 등 차세대 기술력을 집중적으로 강조했다. 미국 내 AI 서버 가동을 위한 전력량은 일반 서버 대비 최대 수십 배에 달해 고용량 송전이 가능한 HVDC(초고압 직류송전 시스템) 케이블이 필수 인프라로 꼽힌다. 대한전선 관계자는 “노후 전력 인프라 비중이 높은 미국 시장을 겨냥해 기존 관로를 활용해 송전 용량을 높이는 노후 전력망 교체 설루션을 배치해 현지 전력청 관계자의 큰 관심을 모았다”고 전했다. 효성중공업은 세계 최대 용량 800㎸ 7000A GCB(가스절연차단기), 차세대 데이터센터의 핵심 전력 설루션 SST(반도체 변압기), 국내 최초 독자 기술로 개발한 전압형 HVDC 등을 공개한다. HD현대일렉트릭, LS일렉트릭 등도 전시관을 마련하고 북미 시장 공략에 속도를 냈다. 업계 관계자는 “현재 미국 등 전 세계적으로 전력기기 관련 수요가 넘치다 보니 유럽 기업 뿐 아니라 우리나라 기업에게도 시장이 크게 열린 상황”이라고 말했다. 북미 시장은 1970년대 설치된 노후 전력망 교체와 AI 데이터센터 수요가 급증하면서 글로벌 전력기기 기업들의 각축장이 됐다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스에 따르면 북미 데이터센터 전력 인프라 시장 규모는 2025년 약 158억 달러(약 22조 9500억원)에서 2031년 234억 달러(약 34조원)로 연평균 6.7%씩 성장할 전망이다. 초고압 송전 등에서 독보적인 기술을 보유한 독일의 지멘스나 스위스의 ABB, 미국 GE버노바, 일본의 히타치 역시 미국 내 공장을 증설하고 있다.

민간 4300억·첨단산업기금 등 활용솔라시도 AI컴퓨팅센터에 4000억국민펀드 소득공제 최대 1800만원국민성장펀드가 ‘소버린(주권) 인공지능(AI)’ 대표 기업인 업스테이지에 5600억원 규모의 직접 투자에 나섰다. 국민들도 성과를 나눌 수 있는 ‘국민참여형’ 펀드는 이달 출시된다. ●누적 11건, 8조 4000억 지원 승인 금융위원회는 지난달 30일 국민성장펀드 기금운용심의회에서 업스테이지의 차세대 AI 모델 개발 등을 위해 5600억원 규모의 직접 투자 안건을 승인했다고 3일 밝혔다. 재원은 민간투자 4300억원, 첨단전략산업기금 1000억원, 산업은행 300억원 등으로 조달한다. 소버린 AI는 해외 기술 의존도를 낮추고 국가 자체 인프라, 데이터, 인력을 바탕으로 AI 역량을 확보하는 개념이다. 업스테이지는 기업·정부용 AI 솔루션과 거대언어모델(LLM)을 만드는 벤처기업으로 독자 모델 개발을 통해 국가 경쟁력 강화에 기여할 것이란 설명이다. 이외에도 4건의 자금 지원이 승인됐다. 민관 합동 특수목적법인(SPC)을 설립해 전남 해남군 솔라시도에 국가 AI 컴퓨팅센터를 구축하는 사업에 4000억원이 투입된다. SPC는 최대 2조원 이상의 대출도 추진할 계획이다. 새만금 국가산업단지에 리튬이온 배터리용 음극재 핵심 소재 생산 공장을 짓는 데는 2500억원, 바이오 중견기업의 생산공장 증축 사업에는 850억원의 저리 대출이 이뤄진다. 울산의 반도체 공정용 불화수소가스 생산기업 ‘후성’에는 지역 소재 중소·중견기업에 대한 간소화 절차를 적용해 첨단전략산업기금 165억원 저리 대출이 승인됐다. 국민성장펀드는 4월까지 누적 11건의 사업에 총 8조 4000억원 지원을 승인했다. 한편 금융위는 이번 주 국민참여형 국민성장펀드의 자펀드 운용사 선정 결과를 발표할 예정이다. 펀드는 이달 중 출시된다. 국민참여형 국민성장펀드는 국민 자금을 모아 주식·채권 등에 투자하는 공모펀드다. 총 6000억원 규모에 재정 1200억원이 투입된다. ●국민펀드 운용사 10곳 조만간 발표 자금 모집을 담당할 운용사로는 미래·삼성·KB자산운용이 선정됐으며, 실제 투자를 맡을 자펀드 운용사 10곳도 발표될 예정이다. 개별 자펀드 성과는 통합해 정산한 뒤 투자자에게 배분하는 구조다. 기준수익률은 5년간 30%(연 6% 수준)로 설정됐으며, 이를 초과할 경우 운용사가 성과보수를 받는다. 3년간 투자하면 소득공제가 적용되며, 한도는 최대 1800만원이다. 투자금 3000만원까지는 40%, 3000~5000만원은 20%, 5000~7000만원은 10%의 공제가 적용된다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 28일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 제197차 회의를 열고 4월 보도를 평가했다. 회의에는 김춘식(한국외대 미디어커뮤니케이션학부 교수) 위원장을 비롯해 박경환(서울시 재무국장), 이명행(SK하이닉스 PR기획팀장·변호사), 이상은(고려대 미디어학과 석사과정·교사), 차윤주(연세드림세무회계 대표·세무사), 홍정석(법무법인 화우 GRC그룹장·파트너 변호사) 위원이 함께했다. 위원들은 서울신문이 로봇 산업과 고물가 시대의 생활상 등 현장의 생생한 목소리를 담았다고 총평했다. 다만 사례 나열에서 벗어나 사회 구조에 대한 분석과 ‘솔루션 저널리즘’을 강화해야 한다는 지적을 공통으로 제기했다. 다음은 위원들의 주요 의견. 이상은 고려대 미디어 석사과정학교 밖 청소년 짚은 기사 유의미일부 단순 에피소드 나열 아쉬워교육 보도를 눈여겨봤는데 현장 문제를 사소한 이슈부터 정책까지 다양하게 다뤘다. 영유아 사교육, 인공지능(AI) 시대 평가 변화, 교권 침해 등이다. 4월 26일 온라인으로만 보도된 ‘학교 밖 청소년 자살 시도 최대 3배… 이탈 이후 위험 커졌다’ 기사는 가장 눈에 띄었다. 후속 보도나 심층 기획으로 확장할 필요가 있어 보인다. 학교 밖 청소년 지원센터, 상담 체계, 진로 지원 등 보호망의 실제 작동 여부까지 이어지면 문제를 더 깊게 이해할 수 있을 것이다. 학부모의 악성 민원이나 체험학습 폐지 등을 다룰 때 화제성 위주 서술에 그친 점은 아쉬웠다. 단순 에피소드 나열은 가십성으로 소비될 우려가 있다. 현상에는 복합적 요인들이 있는 만큼 사례로만 소개하기보다 한국 사회에서 이런 일이 왜 반복되는지 짚고 원인 진단, 책임 소재 등을 심층 분석하는 내용이 보강되어야 한다. 이명행 SK하이닉스 PR기획팀장‘가정용 로봇’ 각국 전략 전체 조망독자 궁금증 해소해 준 접근 적절 2일자 ‘진짜 권력은 수양대군에 줄 선 엘리트들이었다’ 기사는 통계물리학으로 조선왕조실록을 해석하고 권력 이동을 분석해 흥미로웠다. 다만 지면에 들어간 ‘계유정란 당시 관료의 연결망’ 그래픽보다는 온라인 기사에 담긴 ‘과거 급제자 중 세도가 비율’ 그래픽이 전체 맥락을 이해하는 데 도움이 됐다. 지면 한계로 담지 못한 그래픽과 데이터를 독자가 볼 수 있도록 QR코드 등을 활용해 연결하는 노력이 필요하다. 10일자 ‘나홍진 ‘호프’ 연상호 ‘군체’ 칸 초청 한국 영화, 굴욕 딛고 1년 만에 귀환’ 기사는 제목에 ‘굴욕’이란 표현을 사용한 점이 아쉽다. 이전에 칸 영화제에 초청받지 못한 것이 굴욕인지는 관점에 따라 다르다. 20·22·28일자 ‘가정용 로봇, 특이점이 온다’ 기획은 가정용 로봇의 기반 기술, 산업 지형, 각국 전략까지 조망하는 시리즈로 독자들의 궁금증을 해소해 준 접근이었다. 대부분 다른 신문 기사는 경쟁국 산업의 동향을 다룰 때 한국의 경쟁력 저하를 언급하며 위기감을 조성하는데 이 기획은 로봇 산업 안에 담긴 함의를 제공했다. 경제 섹션 1면에서 시의적절하고 입체적인 기획을 자주 접하길 기대한다. 22일자 1면과 23면에 각각 사진과 ‘기업·언론의 백년 동행…상생 협력 첫걸음’이란 제목으로 들어간 파트너스 플랫폼의 취지와 필요성에는 충분히 공감한다. 다만 1면 상단을 길게 차지할 만큼 독자들에게 의미가 전달됐는지 의문이다. 박경환 서울시 재무국장유명한 길 소개한 ‘서울 로드’ 기획높은 퀄리티에 기자들 개성도 부각서울의 유명한 길을 소개한 ‘서울 로드’ 연재 기획은 타사 대비 높은 퀄리티와 기자의 개성 있는 시각이 돋보였다. 17일자 ‘청·일·미군 주둔한 이방인의 길…이젠 세계인 찾는 K감성의 길’ 기사에서 자연이나 정책적 산물 대신 용산이 가진 역사성을 주목한 점이 흥미로웠다. 고유가 시대에 멀리 나들이를 갈 수 없는 시민들에게 유용한 정보다. 14일자 ‘1시간짜리 반반반차 공장 문 닫으라는 것’ 기사는 현장의 목소리를 잘 담아냈다. 정책 입안자들에게 현장 상황을 알리는 언론 역할이 중요하다. 7일자 ‘거지맵 보며 싼 점심 찾아 삼만리 카풀 출근으로 티끌까지 모은다’ 기사는 시의적절해 재밌게 읽었다. 기자가 직접 절약 과정을 보여주는 체험기 형태였다면 더 생생했을 것이다. 9일자 ‘“몰랐다” 주차 유턴 실랑이 속출…“생계형 차량 지침 없어 혼란”’ 기사는 탁상행정의 허점을 짚었다. 다만 현장 혼란을 충분히 담지 못한 사진 선정이 아쉬웠고 비판 톤도 다소 약했다. 오피니언면에 좋은 칼럼이 있었다. 3일자 ‘정부가 깎아준 가격, 누가 대신 내고 있나’, 9일자 ‘언제나 민생을 염려하나니’ 등이다. 다만 일부 사설은 지나치게 강한 논조를 보이는데 1~5면 스트레이트나 종합 기사와 비교했을 때 논조가 강하다 보니 지면 전체의 일관성이 부족하게 느껴진다. 차윤주 연세드림세무회계 대표‘청년, 지역 내일…’ 사례 중심 서술캠페인 참여 취지 설명 땐 더 도움앞서 언급된 ‘가정용 로봇, 특이점이 온다’ 기획 기사는 독자 관심도가 높은 주제로 시의성이 좋았다. 다만 ‘소버린 AI’(AI 모델·데이터·인프라·인력을 자국이 직접 통제하고 운영하는 체계) 등 전문 용어에 대한 설명이 없어 다소 불친절했다. 23일자 ‘처칠도 까무러칠 英 금연 정책… 2009년생부터 평생 노담’ 기사는 영국 ‘비흡연 세대법’ 보도는 흥미로웠지만, 국내 상황과 연결해 대안을 모색하는 시도가 부족해 아쉬웠다. 같은 날 ‘씨줄날줄’에서는 영화 ‘소공녀’의 담배 기호품 서사를 언급하며 개인 자유권과 공중보건 규제 사이의 긴장을 성찰했다. 두 기사는 별개지만 같은 날 같은 주제를 스트레이트와 칼럼의 순서로 배치해 독자의 사고를 자연스럽게 확장하는 효과가 있었다. 17일자 ‘[서울신문·삼성 공동 기획] 청년, 지역의 내일을 만들다’ 기사는 현장 사례 중심 서술로 캠페인, 정책 홍보성 기사가 빠지기 쉬운 일방적 홍보 톤을 벗어나 즐겁게 읽힌다. 다만 삼성의 캠페인 참여 취지에 대한 설명이 없어 독자 입장에서 궁금증을 자아냈다. 작은 박스 기사라도 붙여서 캠페인 성격을 간단하게 설명해 주면 어떨까. 홍정석 법무법인 화우 변호사‘소녀, 메시지…’ 판결문 206건 분석치밀한 준비에 데이터로 접근 훌륭28일자 ‘소녀에게, 메시지가 도착했습니다’ 기획은 기획취재팀의 치밀한 준비와 노력이 돋보인 기사다운 기사였다. 판결문 206건 분석 등 데이터 기반 접근이 훌륭했다. 앞으로 남은 회차가 기대된다. 이런 기획일수록 현상 나열을 넘어 후속 대책과 예방책을 제시하는 ‘솔루션 저널리즘’ 관점을 유지해 주길 기대한다. 반도체 기업 성과급이나 교육감 선거 등에 대해 강하게 비판하는 기사도 있었는데 비판을 넘어 왜 이런 현상이 나타났는지 깊이 있는 분석이 부족하다. 독자들은 무엇이 잘못됐는지도 궁금하지만 어떻게 개선해야 하는지에 대한 대안적 프레임워크에 관심이 많다. 정치 보도에서도 후보 개인의 당선 가능성보다 중도층 독자들이 궁금해하는 정책 차별점을 담아내는 노력이 필요하다. 김춘식 한국외대 교수오피니언면 전문적인 역량 보여줘현 경제 상황 분석한 칼럼도 필요오피니언면이 알차다. 다른 신문은 오피니언에 정파적 견해를 강하게 발현하는데 서울신문은 데스크가 가진 전문성이 발휘된다고 생각한다. 다만 경제 전문가의 칼럼도 필요해 보인다. 24~25일자 주말판 1~3면을 보면 SK하이닉스 신기록을 언급하며 1분기 성장률 1.7% ‘깜짝 성장’을 말하는데 동시에 소비자 심리지수를 말하며 소비 경제를 부정적으로 전망한다. 국가 전체로 보면 호황이지만 소비자 개별 주체의 경우 부정적 전망을 하는 현상이 독자 입장에서 헷갈릴 수 있다. 1일자 ‘“일주일이면 문 닫을 판” “공장 가동률 70% 뚝”… 나프타 쇼크’에서는 취재원 인용의 일관성 문제를 지적하고 싶다. 한 기사에서 실명과 익명 취재원이 동시에 등장하는데 취재원의 성격과 역할이 거의 같아 합의된 기준이 필요해 보인다. 2일자 ‘피싱에 털리고, 횡령에 새고 개인 계좌 속 눈먼 학생회비’도 일부는 실명으로 나머지는 익명으로 표기했다. 22일자 1면과 23면에 ‘서울신문 파트너스’ 창립총회 소식은 뉴스 가치에 비해 지면 할애가 과하다. 23면에만 다뤄도 충분했다. 3월 독자권익위원회도 ‘K-과학인재 아카데미 비전선포식’에 지나치게 많은 지면 할애를 지적한 바 있다. 독자권익위의 지적이 지면에 반영될 수 있길 기대한다.

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.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

과학·기술·공학·수학 평가 77.3점오픈AI·앤트로픽 경쟁 모델 앞서차트 분석·추론 능력도 우위 보여‘독자 AI 파운데이션 모델’도 대비 LG AI연구원이 9일 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.5’를 공개했다. 설계도나 재무제표 등 서류 인식 능력을 고도화시킨 것이 특징으로 대중 서비스 보다는 산업용 활용이 확대될 전망이다. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 자체 개발한 ‘비전 인코더’와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 ‘비전-언어 모델’(VLM)로, 국내 최초 멀티모달 AI를 구현했던 엑사원 1.0부터 쌓아온 기술력의 집합체다. 엑사원 3.0부터 LLM에 집중해온 LG AI연구원이 다시 VLM으로 회귀한 것은 오는 8월 예정된 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 2단계 평가까지 대비한 것이다. LG AI연구원은 3단계 진출이 확정되면 본격적으로 모달리티 확장에 나서고, 궁극적으로 엑사원을 피지컬 AI까지 발전시킬 계획이다. 엑사원 4.5에서 가장 크게 향상된 성능은 복합 문서를 정확하게 읽고 추론하는 능력이다. 계약서, 재무제표, 전문 문헌 등 데이터와 숫자로 구성된 문서부터 기술 도면 등 그림 형태의 문서까지 이미지의 내용과 맥락을 이해해 텍스트로 출력할 수 있다. 설계도 등이 사용되는 건설업이나 제조현장, 연구원 및 학계 등 기업 간 거래(B2B)에서 활용성이 특히 높다. 소버린 AI를 목표로 하는 만큼 한국에 특화된 것도 강점이다. LG AI연구원은 지난 1월에는 동북아역사재단으로부터 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있다. 엑사원을 한국의 역사와 문화, 사회적 맥락까지 깊이 이해하는 AI로 발전시키려는 것이다. LG AI연구원이 공개한 벤치마크 점수에 따르면 엑사원 4.5는 과학·기술·공학·수학(STEM) 성능을 측정하는 5개 지표에서 평균 77.3점을 기록해 미국 오픈AI의 ‘GPT5-미니’(73.5점)와 앤트로픽의 ‘클로드 소넷 4.5’(74.6점), 중국 알리바바의 ‘큐웬3 VL 32B’(74.8점)를 모두 앞섰다. 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 ‘차트QA 프로’ 지표에서는 62.2점으로 GPT5-미니(60.9점), 클로드 소넷 4.5(62.1점)를 모두 넘어섰다. 시각 능력 평가 지표에서 높은 점수를 기록한 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 단순히 인식하는 수준을 넘어 맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 뜻이다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “엑사원 4.5를 시작으로 음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들어가겠다”고 밝혔다.

LG전자가 1분기 매출 역대 최대치를 달성하며 흑자 전환에 성공했다. 호실적을 기반으로 구광모 LG그룹 회장은 미국 실리콘밸리를 찾아 글로벌 인공지능(AI) 협력을 강화하며 인공지능 전환(AX)에 박차를 가했다. LG전자는 7일 연결 기준 올해 1분기 매출 23조 7330억원, 영업이익 1조 6736억원으로 잠정 집계됐다고 공시했다. 매출은 지난해 1분기보다 4.4% 증가하며 1분기 기준 역대 최대치를 경신했다. 영업이익은 32.9% 늘어나 직전 분기 1090억원의 영업손실에서 1개 분기만에 흑자로 돌아섰다. LG전자는 사업 부문 전반에서 미국 관세 정책에 선제적으로 대응하고 생산지 최적화 및 원가 구조 개선을 추진한 점이 수익성 개선에 영향을 미쳤다고 분석했다. 특히 생활가전 등 주력 사업의 견조한 성장과 전장 등 기업간거래(B2B) 부문이 견인한 것으로 풀이된다. 생활가전(HS) 사업은 고가형 프리미엄 제품과 대중 겨냥 볼륨존을 동시에 공략하고, 온라인 판매와 가전 구독 사업 비중을 확대해 견조한 성장을 유지했다. 글로벌 TV 산업 경쟁 심화로 지난해 적자를 냈던 미디어엔터테인먼트(MS) 부문은 운영 효율화를 통해 흑자 전환에 성공했다. 전장(VS) 사업 역시 수주잔고를 기반으로 안정적인 매출 성장세를 이어갔다. 다만 냉난방공조(ES) 사업은 중동 전쟁 등 외부 변수로 매출과 영업이익이 감소한 것으로 예상된다. 이 가운데 구 회장은 지난 2일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 미국의 AI 소프트웨어 선도 기업인 팔란티어의 알렉스 카프 최고경영자(CEO)와 회동했다. 구 회장과 카프 CEO는 팔란티어가 세계 주요 기업들과 쌓아온 데이터 통합 기술과 ‘온톨로지’(기업 내 데이터 연결) 기반 혁신 사례에 대해 논의한 것으로 전해졌다. 이는 제조·금융·물류 등에서 독보적인 AX 성과를 내는 팔란티어와의 협력을 통해 LG그룹의 AX에도 속도를 내려는 시도로 풀이된다. 구 회장은 지난달 주주총회에서 “LG만의 독자 AI 모델을 고도화하고 이를 기반으로 각 사업의 AI 전환을 가속화하겠다”고 밝혔다. 이어 실리콘밸리 소재의 ‘스킬드AI’ 사옥을 찾은 구 회장은 디팍 파탁, 아비나브 굽타 공동 창업자를 만나 스킬드AI의 지능을 장착한 휴머노이드 시연을 참관했다. 스킬드AI는 로봇의 두뇌 역할을 하는 파운데이션 모델(RFM) 영역에서 글로벌 선도 기업으로 꼽힌다. 자율주행 기반 서빙·배송·가이드 등 접객 로봇과 물류 로봇, 또 가정용 휴머노이드 ‘클로이드’ 등을 개발 중인 LG 계열사들의 글로벌 협력을 확대하려는 행보로 풀이된다. 지난달 LG의 이사회 의장직에서 물러나며 구 회장의 경영 책임이 강화된 점도 적극 행보의 계기가 된 것으로 분석된다. 구 회장은 지난달 미국 LG에너지솔루션의 에너지저장시스템(ESS) 자회사와 브라질 LG전자 생산법인 및 유통 매장을 찾아 중남미 시장 전략을 논의한 바 있다.