AI 슬립테크 기업 ㈜비브레스트(vivRest, 대표 하상우)는 김주환 열린성모이비인후과 원장을 의료 자문역으로 위촉하고, AI 기반 수면 측정 및 분석 기술의 임상적 신뢰도 제고와 모델 성능 고도화에 나선다고 밝혔다. 김주환 원장은 가톨릭대학교 의과대학과 동 대학원을 졸업하고 가톨릭대 의대 이비인후과학교실 외래교수를 지냈다. 대한의사협회 자문위원, 대한이비인후과의사회 부회장, 건강보험심사평가원 임상전문가패널(CPEP) 위원 등을 역임했으며, 15년 이상 현장에서 수면 장애 환자를 진료해 온 이비인후과 전문의다. 코골이와 수면 무호흡증은 상기도 구조와 기능적 요인에 큰 영향을 받는 대표적인 수면 질환이다. 김 원장은 비브레스트의 의료 자문역으로서 풍부한 임상 경험을 바탕으로 AI 수면 분석 알고리즘 설계, 주요 수면 지표의 의학적 해석 기준 정립, 임상 검증 프로토콜 수립 전반에 걸쳐 자문을 제공할 예정이다. 비브레스트는 이번 의료 자문역 위촉을 계기로 수면 의료 전문가와의 상시 자문 체계를 구축하고, 의료기관과의 공동 연구 및 검증을 통해 AI 수면 분석 기술의 임상적 완성도를 높여 나갈 계획이다. 서울아산병원, 충남대학교병원 등과의 기존 협력에 이어 AI 기반 수면 측정 기술의 정밀도를 검증할 의료기관과의 파트너십도 지속적으로 확대할 방침이다. 비브레스트는 심박과 호흡 등 생체 신호를 비접촉 방식으로 파악하는 센싱 기술을 바탕으로, 수면 소음, 생체 바이오마커, 온·습도와 공기질 등 복합 데이터를 통합 처리하는 멀티모달 AI 기술을 구축해 왔다. 현재까지 약 250만 시간, 1억 9000만 건 이상의 수면 데이터를 확보했으며, 이를 토대로 개인 맞춤형 수면 분석의 정확도를 지속 개선하고 있다. 김주환 원장은 “AI를 활용한 수면 환경 개선에 대한 다양한 시도가 있었지만, 데이터의 질과 분석 모델의 완성도 측면에서 임상적 신뢰도를 확보하는 것이 중요한 과제였다”며 “멀티모달 방식으로 수집·축적된 대규모 수면 데이터에 임상적 판독 기준과 전문성을 결합한다면, 코골이와 같은 수면 이상 징후를 보다 정밀하게 분석하고 수면 건강 관리에 활용할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 하상우 비브레스트 대표는 “측정에서 멈추지 않고 실제 수면의 변화를 만드는 것이 비브레스트가 지향하는 방향”이라며 “의료 전문가 자문과 의료기관과의 공동 검증을 통해 AI 모델의 신뢰도를 높이고, 슬립테크가 헬스케어 영역에서 제 역할을 할 수 있도록 기술 고도화를 이어가겠다”고 밝혔다.

제주대학교가 생성형 인공지능(AI)을 활용해 학내에서 사용하지 않는 사무용 가구와 전산기기 등을 부서 간 공유하는 플랫폼을 선보인다. 외부 용역 대신 대학 내부 인력이 AI를 활용해 직접 개발하면서 3000만원 이상의 예산을 절감하는 효과도 거뒀다. 제주대 디지털정보처는 학내 미사용 물품 정보공유 플랫폼 ‘이음(ieum)’을 10일부터 시범 운영한다고 밝혔다. ‘이음’은 학내 부서나 학과에 사용하지 않고 방치된 물품을 등록하면 이를 필요로 하는 다른 부서가 확인해 재사용할 수 있도록 연결하는 플랫폼이다. 물품의 폐기와 중복 구매를 줄이고 대학 자산의 활용도를 높이기 위해 마련됐다. 플랫폼 구축의 출발점은 지난 6월 열린 ‘단과대학별 총장과의 대화’였다. 당시 공과대학 등을 중심으로 “재사용할 수 있는 물품이 있어도 다른 부서에서 이를 알 방법이 없다”는 현장 의견이 나왔다. 제주대 재정과와 AI디지털정보과는 협업을 통해 해결책 마련에 나섰다. 특히 최근 주목받는 ‘바이브 코딩’ 방식을 적용했다. 바이브 코딩은 개발자가 복잡한 코드를 직접 작성하기보다 생성형 AI에 자연어로 원하는 기능을 설명하고 AI의 도움을 받아 프로그램을 구축하는 방식이다. 제주대는 외부 업체에 개발을 맡기는 대신 내부 인력이 AI를 활용해 플랫폼을 직접 구축했다. 이에 따라 시스템 개발 비용을 크게 줄여 최소 3000만원 이상의 예산을 절감할 수 있었다. ‘이음’은 PC뿐 아니라 모바일에서도 이용할 수 있도록 설계됐다. 물품 담당자가 현장에서 스마트폰으로 물품 사진을 찍어 곧바로 등록할 수 있다. 특히 멀티모달 생성형 AI 기술(텍스트·이미지·음성·영상 등 서로 다른 형태의 데이터 동시 처리)을 적용해 물품관리표 사진 한 장만 올리면 자산번호와 품명, 규격명, 취득일자, 취득가액 등을 자동으로 입력할 수 있다. 물품의 대·세분류 역시 AI가 자동으로 지정한다. 제주대는 멀티모달 AI 분석 기술을 행정업무 시스템에 직접 적용한 첫 사례로 보고 있다. 기존에 물품 정보를 일일이 확인하고 입력해야 했던 절차를 줄여 행정 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이용 방법도 간단하다. 물품 담당자가 불용 또는 재사용이 가능한 물품을 사진과 함께 등록하면 다른 부서가 카테고리와 썸네일을 통해 필요한 물품을 검색할 수 있다. 인수를 원하는 부서는 댓글 등을 통해 의사를 밝히고, 부서 간 협의가 끝나면 국립대학 자원관리시스템(KORUS)을 통해 정식 관리전환 절차를 밟는다. 플랫폼에는 가구와 사무기기, 전산기기, 가전제품 등 다양한 물품이 등록된다. 물품 상태도 상·중·하 등급으로 구분하고 취득일과 보관 위치 등을 함께 확인할 수 있도록 했다. 제주대는 ‘이음’이 학내 자원의 선순환을 촉진할 것으로 기대하고 있다. 필요한 부서와 유휴 자산을 신속하게 연결해 중복 구매를 줄이는 동시에 대학 예산을 절감하고, 물품 폐기를 줄여 환경·사회·지배구조(ESG) 경영에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 투명한 자산 관리 체계를 구축한다는 점에서 청렴 문화 확산에도 기여할 것으로 전망된다. 조정원 제주대 디지털정보처장은 “이음은 단순한 물품 거래 장터가 아니라 대학 내 자원을 효율적으로 공유하는 ‘따뜻한 연결’의 장이 될 것”이라며 “8월 시범 운영을 통해 기능을 보완한 뒤 9월부터 본격적인 서비스에 들어갈 계획”이라고 말했다.

부산대가 미국 스탠퍼드대학 등과 손잡고 정밀의료 인공지능(AI) 글로벌 협력 허브를 구축한다고 3일 밝혔다. 송길태 정보컴퓨터공학부 교수 연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 ‘2026년도 해외우수연구기관 협력허브구축사업’에 최종 선정됐다고 추진하는 사업이다. 부산대는 이 사업을 통해 교내에 AI 협력 허브 연구센터를 설립하고 환자 맞춤형 의료 인공지능 기술 개발과 바이오헬스 AX(인공지능 전환) 혁신을 선도할 계획이다. 센터는 부산대와 부산대병원, 스탠퍼드대, 건국대 연구진이 참여하는 국제공동연구 거점이다. 환자 맞춤형 정밀의료 AI 플랫폼과 치료 후보 물질을 개발하는 등 AX 의료 기술 연구를 수행한다. 지원 규모는 향후 6년간 33억 원이다. 연구진으로는 송 교수와 감진규 부산대 정보컴퓨터공학부 교수, 이혜원 부산대병원 순환기내과 교수, 김재범 건국대 첨단바이오공학부 교수가 참여한다. 해외에서는 미국 스탠퍼드대의 알렉산더 어번 교수, 다니엘 에니스 교수, J. 마이클 체리 교수와 세인트 주드 아동연구병원의 용 청(Yong Cheng) 교수가 합류한다. 국내 연구진은 의료 AI 기술 개발, 의료 데이터 확보와 임상적 검증을 담당하고, 해외 연구진은 멀티오믹스 및 바이오마커 분석과 실험적 검증을 맡는다. 부산대와 스탠퍼드대는 2016년부터 협력을 이어 오며 멀티오믹스 및 멀티모달 의료 AI 분야에서 ‘Cell’ 논문 게재 등 성과를 거뒀다. 또 2017년부터 부산대 AI융합대학원생 22명이 스탠퍼드대 단기 연수를 다녀왔으며, 해외 연구진이 부산을 직접 방문해 국제공동연구 워크숍과 의료 AI 콜로퀴엄 강연을 진행하는 등 활발하게 교류했다. 부산대 AI 협력허브 연구센터장인 송 교수는 “10여 년간 쌓아 온 국제공동연구 성과를 바탕으로 최근 주목받는 바이오·의료 인공지능 분야에서 도전적인 연구를 수행할 것”이라며 “센터가 정밀의료 AI 글로벌 협력 거점이자, 의료 AX 분야에서 세계적 수준의 석·박사 전문 인력을 양성하는 선도 기관으로 발돋움하도록 최선을 다하겠다”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.

중부대학교가 생성형 인공지능(AI)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 시대를 이끌 미래 인재 양성에 속도를 내고 있다. AI가 산업 전반의 핵심 기술로 자리 잡으면서 교육과정을 산업 변화에 맞춰 개편하고, 현장에서 즉시 활용할 수 있는 실무형 AI 인재 양성에 교육 역량을 집중하고 있다. 이를 위해 중부대는 AI 전공을 중심으로 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 AI 기초부터 응용 기술까지 체계적으로 교육한다. 특히 이론 중심 교육에서 벗어나 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 프로젝트 수업을 확대해 학생들이 데이터 수집과 분석, AI 모델 설계, 서비스 구현까지 전 과정을 경험하도록 하고 있다. 교육과정도 생성형 AI 시대에 맞춰 빠르게 고도화하고 있다. 학생들은 대규모 언어모델(LLM)과 프롬프트 설계, 멀티모달 AI를 비롯해 검색증강생성(RAG), 파인튜닝, 데이터베이스 연계, 생성형 AI 서비스 개발을 실습하며 기업과 공공기관이 요구하는 실무 역량을 쌓는다. 최근에는 AI 에이전트와 피지컬 AI 교육도 강화했다. 생성형 AI와 업무 자동화 기술을 활용한 AI 에이전트 개발은 물론 머신러닝, 컴퓨터 비전, IoT, 엣지 AI, 로봇 제어를 융합해 현실 환경을 인식하고 스스로 판단·행동하는 지능형 시스템 구현 능력을 키우고 있다. 이를 통해 스마트 제조와 물류, 모빌리티, 돌봄, 안전관리 등 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 융합형 인재를 양성하고 있다. 산업계가 요구하는 인재상도 단순한 코딩 개발자에서 AI 기술을 실제 서비스로 구현하는 실무형 인재로 바뀌고 있다. 이에 맞춰 중부대는 현장실습과 캡스톤 디자인, 산학협력 프로젝트, 기업 연계 교육을 확대하고 있다.

크래프톤이 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회 중 하나인 국제머신러닝학회(ICML) 2026에서 메인 트랙 논문 10편이 채택되는 성과를 거뒀다. 세계 3대 AI 학회의 단일 행사 기준으로 크래프톤의 역대 최대 메인 트랙 채택 기록이다. 크래프톤은 서울에서 지난 11일까지 열린 이번 ICML에서 메인 트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표했다고 13일 밝혔다. 메인 트랙 논문에는 월드모델과 멀티모달 대규모언어모델(LLM), 선호 학습, 추론, 최적화 등 AI 파운데이션 모델의 핵심 기술 연구가 담겼다. AI가 가상환경을 이해하고 예측하는 월드모델과 LLM의 추론 성능을 높이는 기술 등 게임을 넘어 다양한 AI 모델에 활용할 수 있는 기반 기술을 폭넓게 제시했다. 학회 기간에는 게임과 AI 연구자들이 교류하는 ‘AI 포 게임스(AI for Games)’ 행사도 개최했다. 행사에는 소니AI와 마이크로소프트 리서치, 엔비디아, NC AI 등 국내외 학계와 산업계 관계자 500여명이 참석해 AI 게임 에이전트와 인터랙티브 월드모델, AI 기반 게임 제작 기술의 발전 방향 등을 논의했다. 크래프톤은 이번 행사를 통해 게임과 AI 연구 생태계 간 협력도 확대했다. 크래프톤은 지금까지 뉴립스(NeurIPS), ICML, 국제표현학습학회(ICLR) 등 세계 3대 AI 학회를 포함한 주요 글로벌 학회에서 총 85편의 논문을 발표했다. 올해도 현재까지 17편의 논문을 게재했다. 회사는 연구 성과를 실제 게임 개발과 AI 기술 고도화에 적용하는 한편 국내외 AI 연구 생태계와의 협력을 지속적으로 확대할 계획이라고 밝혔다.

울산시가 고위험·고용량 배터리 에너지 설비의 화재를 선제적으로 방지하기 위한 인공지능(AI) 기반 안전관리체계 구축에 나선다. 시는 행정안전부 주관 ‘2026년도 지역 맞춤형 재난안전 문제해결 기술개발 지원 공모 사업’에 선정돼 ‘다중탐지(멀티센서)·AI 기반 사고 데이터화 통합안전관리시스템’ 개발과 현장 실증을 본격 추진한다고 밝혔다. 이번 사업에는 올해부터 2028년까지 3년간 국비 16억원, 시비 4억원 등 총 20억원의 사업비가 투입된다. 주관 연구개발기관으로는 스마트 안전진단 전문기업인 아이티공간이 참여하고 울산대, 한국화학융합시험연구원(KTR), 도시와 농촌이 공동 연구를 맡는다. 실증은 한국동서발전이 함께 진행한다. 국가산업단지와 이차전지 특화단지가 공존하는 울산은 대용량 배터리 에너지 저장장치(ESS) 등 고위험 인프라가 밀집해 있어 화재 시 대규모 피해 우려가 컸다. 이번에 개발되는 시스템은 기존 배터리관리시스템의 한계를 넘어 오프가스, 미세 진동, 음향 등 비전기적 화재 전조 증상까지 실시간으로 감지하는 다중양식(멀티모달) 기술을 적용한다. 특히 통신망이 단절된 상황에서도 독립적으로 작동하는 저전력 경량화 AI 모델을 탑재해 1초 이내에 위험을 독자 추론하고 자동 격리 및 소화설비를 연동하는 보완 체계를 갖춘다. 아울러 사고 전후 데이터를 블랙박스 형태로 저장해 원인을 규명하는 플랫폼과, 모바일에서도 직관적으로 현장을 확인하는 3D 디지털 트윈 시각화 기술도 구현할 예정이다. 시는 2027년부터는 KTR의 열폭주 모사 실험을 거쳐 한국동서발전 울산발전본부에서 1㎿h 이상 설비를 대상으로 3개월간 장기 실증을 수행해 신뢰성을 검증한다. 시 관계자는 “발화 전 이상 징후를 1초 이내에 잡아내고 사고 데이터를 자산화하는 국산 안전 플랫폼을 확보해, 대한민국에서 가장 안전한 첨단 안전 선도도시 울산을 만들겠다”고 밝혔다.

국립부경대는 우주항공청이 추진하는 국가연구개발사업인 ‘우주기술혁신인재양성(R＆D)-AI 기반 우주항공 연구개발 프로젝트 고도화’ 사업의 주관 연구기관으로 선정됐다고 30일 밝혔다. 이 사업은 2030년까지 5년간 정부 연구개발비 총 70억 원을 투입하는 국책사업이다. 이번 선정으로 국립부경대는 AI와 우주기술을 융합한 차세대 연구개발과 전문 인재 양성을 이끌게 됐다. 연구 책임자는 이양원 위성정보융합공학전공 교수가 맡고 최철웅, 김진수, 이한림, 정욱교, 지준화, 주문갑, 류지열 교수 등 원격탐사와 빅데이터, 정보통신 분야 전문가가 참여한다. 한국해양과학기술원(KIOST)과 우주 스타트업인 나라스페이스테크놀로지가 참여해 산학연 협력체계도 구축했다. 이번 사업의 핵심 목표는 ‘큐브위성(CubeSat) 기반 해양환경감시 Space+AI 융합인재양성 플랫폼 구축’이다. 국립부경대 컨소시엄은 해양환경 감시에 특화된 큐브위성 시작품을 설계·제작하고, 위성이 수집하는 정보를 실시간 분석할 수 있는 AI 기반 원천기술을 확보할 계획이다. 이를 위해 연구팀은 약 20종의 해양환경감시 AI 핵심기술을 개발할 예정이다. 특히 기존 위성 영상과 자체 큐브위성 데이터를 결합하는 멀티모달(여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 기술) AI 융합기술을 적용해 저비용 큐브위성 데이터의 품질을 높이고, 해양환경을 보다 정밀하게 감시할 수 있는 차세대 위성정보 활용 기반을 마련할 계획이다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

네이버가 기존에 베타 서비스로 운영하던 생성형 인공지능(AI) 기반의 대화형 검색 서비스 ‘AI탭’을 정식 출시하고 본격적으로 AI 검색 체계를 확대한다고 26일 밝혔다. AI탭은 사용자의 검색 의도와 맥락을 이해해 답변을 제공하는 것을 넘어 쇼핑, 장소 탐색, 예약 등 실제 행동까지 연결하는 에이전틱 검색 서비스다. 네이버 사용자는 누구나 모바일과 PC 검색창의 AI탭 버튼을 통해 서비스를 쉽게 이용할 수 있다. 7월부터는 AI 브리핑 하단의 대화창에서도 AI탭으로 진입해 탐색을 이어갈 수 있다. 기존 검색창인 ‘그린닷’은 AI탭 중심으로 재편된다. 그린닷의 기능 중 멀티모달(다양한 콘텐츠) 검색의 핵심 도구 ‘스마트렌즈’는 검색창에서 바로 이용할 수 있도록 AI탭 버튼 옆으로 이동하고 ‘음악 검색’은 AI탭 안으로 통합됐다. 지난 4월 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 서비스에서 시작한 AI탭은 약 2개월 만에 누적 사용자 400만 명을 돌파했다. 정보 탐색을 넘어 사용자 행동을 유기적으로 이끄는 ‘실행형 AI 에이전트’가 사용자들의 편의를 향상시켰다. AI탭 베타 서비스 기간 동안 상품과 장소의 카드 클릭률(CTR)은 각각 20% 이상을 기록했으며, AI탭 이용 빈도가 높을수록 쇼핑과 플레이스 서비스 등으로 연결되는 비율도 함께 증가했다. 실제 AI탭을 11회 이상 방문한 사용자는 1회 방문 사용자 대비 상품 클릭은 2.7배, 장소 클릭은 2배 높게 나타났다. 이번 AI탭 정식 버전에는 네이버 지도 및 실시간 예약 가능 시간대를 답변 안에서 직관적으로 안내하는 기능도 더해졌다. 사용자는 식당이나 카페, 특정 장소를 탐색하는 과정에서 관련 정보를 확인하는 데 그치지 않고, 지도 확인부터 예약 및 방문까지 필요한 행동을 한 흐름 안에서 자연스럽게 이어갈 수 있다. 네이버는 해당 특화 모델을 기반으로 AI탭의 에이전트 역량을 지속 강화한다는 계획이다. 하반기에는 사용자의 예산과 선호 지역 등을 반영해 맞춤형 부동산 매물을 추천하는 기능을 선보인다. 또 건강검진 결과지를 업로드하면 개인 맞춤형 생활 습관 및 건강 관리 방법을 제안하는 건강 에이전트 기능도 선보일 예정이다. 김광현 네이버 최고데이터·콘텐츠책임자(CDO)는 “AI탭은 네이버의 독보적인 서비스 생태계와 데이터 인프라, AI 기술력이 집약된 대표 사례”라며 “수천만 네이버 사용자가 검색창에서 바로 AI탭을 이용할 수 있게 된 만큼, 탐색에서 실행까지 연결되는 차별화된 에이전트 경험을 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

비큐AI가 데이터 파트너를 위한 상위 데이터 공급 파이프라인 플랫폼 ‘RDPGROUP’을 구축하고, AI 데이터 인프라 시장 공략에 나섰다고 밝혔다. RDPGROUP은 데이터 파트너와 데이터 수요 기업을 연결하는 플랫폼으로, AI 데이터의 확보와 공급 과정을 하나의 체계로 통합한 것이 특징이다. 데이터 파트너가 보유하거나 적법하게 유통할 수 있는 데이터를 공급하면, 해당 데이터는 비큐AI의 AI·데이터 서비스인 AISURFER, RDPLINE, WIGOVIEW 등에 연계되거나 고객사의 활용 목적에 맞춘 형태로 제공될 수 있다. 비큐AI는 이번 플랫폼 구축을 통해 데이터 파트너사와 고객사를 연결하는 AI 데이터 공급망을 강화한다는 방침이다. 회사는 그동안 축적해온 데이터 수집, 정제, 가공, 구조화 기술과 공급 경험을 RDPGROUP에 반영해, 데이터 파트너사는 보유 데이터를 유통 가능한 자산으로 활용하고 고객사는 필요한 데이터를 보다 신속하게 확보할 수 있는 구조를 마련했다고 설명했다. 데이터 파트너사는 RDPGROUP을 통해 보유 데이터의 활용 범위를 넓히고 추가 수익화 기회를 모색할 수 있다. 고객사는 비큐AI의 정제·가공·구조화 과정을 거친 데이터를 AI 학습, 검색증강생성(RAG), 검색, 금융 분석, 기업 모니터링 등 다양한 목적에 맞춰 공급받을 수 있다. 회사 측은 승인형 온보딩과 사전 검토 체계를 통해 데이터 제공 권한과 적법성, 공급 안정성을 확인함으로써 권리 관계가 불명확한 데이터의 유통 가능성을 낮추는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. AI 산업에서는 반도체와 데이터센터 중심의 물리적 인프라 경쟁에 이어, 양질의 데이터를 안정적으로 확보·공급하는 데이터 인프라 경쟁이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. AI 모델 성능 경쟁이 심화되는 가운데, 데이터의 출처와 권리 구조, 공급 안정성 등이 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 시장 성장 전망도 제시됐다. 글로벌 시장조사업체 그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 AI 데이터 관리 시장은 2023년 255억 2000만 달러에서 2030년 1043억 2000만 달러 규모로 확대될 것으로 전망된다. AI 학습 데이터의 저작권과 라이선스 이슈가 부각되면서, 적법성과 신뢰성을 갖춘 데이터 인프라의 중요성도 커지고 있다. 비큐AI의 RDPLINE은 삼성, LG 등 국내 주요 대기업을 대상으로 정제 데이터를 실시간 공급해온 서비스다. 비큐AI는 이 같은 공급 경험과 데이터 정제·구조화 역량을 RDPGROUP에 연계해 데이터 파트너 생태계를 확대하고, 멀티모달 데이터와 논문, 전문 문서 등으로 데이터 확보 범위를 넓혀갈 계획이라고 밝혔다. 회사는 이를 통해 권리 기반 데이터 확보, 실시간 공급 기술, 서비스 연동 인프라를 결합한 데이터 인프라 체계를 강화해 나간다는 구상이다.

이미지스가 최근 등록한 ‘단일 층 기반 상호 정전용량 방식의 터치 감지 장치 및 이를 포함하는 디스플레이 시스템’ 특허를 기반으로 AI 로봇손용 촉각센서 플랫폼 개발에 나선다고 밝혔다. 이번 특허는 단일 층에 배열된 다수의 센서 전극을 사용해 전극 간 상호 정전용량 변화를 검출하는 기술이다. 멀티플렉서(Multiplexer), 구동/감지(Tx/Rx) 레지스터, 뮥스(Mux) 컨트롤러를 통해 센서 전극의 역할을 구동 전극(Tx)과 감지 전극(Rx)으로 변경하도록 설계됐다. 이를 통해 센서 전극의 고정 배치를 탈피하고 상황에 따라 변동시킬 수 있으며, 감도와 해상도 조절이 가능하다. 회사는 해당 기술을 사람 손의 부위별 촉각 분포 특성을 적용하는 로봇손용 촉각센서 구현의 기반 기술로 활용한다. 사람의 손은 부위별로 촉각 수용체 밀도가 다르게 분포한다. 물체 파지와 질감 인식을 담당하는 손가락 끝은 촉각 수용체가 밀집돼 있으며, 손바닥과 손등은 상대적으로 낮은 밀도로 구성된다. 로봇손 역시 정밀 파지, 미끄럼 감지, 접촉 위치 판단, 압력 분포 인식을 위해 부위별 특성에 맞춘 센서 설계가 요구된다. 이미지스는 이 특허 기술을 활용해 손가락 끝에는 고밀도 센서 전극과 정밀 스캔 패턴을 적용하고, 손바닥 및 손등 부위에는 저전력·광역 감지 구조를 적용하는 차등형 촉각센서 개발을 진행할 계획이다. 또한 전극의 역할을 주기적으로 변경할 수 있는 구조적 특성을 활용해 상황별 감지 모드 전환도 가능하다. 예를 들어 물체 접근 단계에서는 근접(Proximity) 및 접촉 위치 감지 중심으로 동작하고, 물체를 집는 과정에서는 힘(Force)과 그립(Grip) 상태를 분석하며, 파지 이후에는 미끄럼과 압력 변화를 감지하는 고속 스캔 모드로 전환하는 방식이다. 회사는 여기에 AI 알고리즘을 접목해 단순한 터치 좌표 검출을 넘어 접촉 위치, 압력 변화, 그립 안정성, 미끄럼 발생 가능성 등을 종합적으로 분석하는 멀티모달 촉각센서 플랫폼으로 발전시킨다는 전략이다. 특히 손가락 끝, 중간 마디, 손바닥 등 각 부위에서 수집되는 데이터를 AI가 통합 분석함으로써 사람 손과 유사한 수준의 정교한 반응 구현을 목표로 하고 있다. 이미지스 관계자는 “이번 특허는 단일 층 구조를 기반으로 하면서도 상호 정전용량 방식의 장점을 활용할 수 있고, 전극의 역할과 감지 패턴을 유연하게 조정할 수 있다는 점에서 로봇손 촉각센서에 적합한 기반 기술”이라며 “향후 Force, Grip, Proximity, 온도 감지 기능과 AI 분석 기술을 결합해 전자·반도체 정밀 조립, 물류 피킹, 휴머노이드 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 분야로 적용 범위를 확대할 계획”이라고 밝혔다. 한편 이미지스는 2010년 코스닥에 상장한 센서 및 반도체 설계 전문기업으로, 기존 터치 컨트롤러 및 센서 설계 역량을 바탕으로 로봇용 촉각센서와 AI 기반 감각 솔루션 개발을 추진하고 있다. 회사는 모바일·디스플레이 중심의 기존 사업 영역을 넘어 Physical AI 시대에 필요한 로봇 감각 솔루션 기업으로 사업을 확대해 나간다는 방침이다.

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.

광주과학기술원(GIST)은 전남대학교 의과대학·전남대병원·화순전남대병원과 함께 한국형 의사과학자·의과학자 융합인재 양성 사업을 본격화한다고 19일 밝혔다. 이번 사업의 공식 명칭은 ‘K-MediST(Korea Medical Science ＆ Technology)’로, 과학기술정보통신부와 보건복지부가 공동 지원하는 국가적 프로젝트다. GIST-전남대 컨소시엄은 오는 2030년까지 총 194억 원(국비 166억 원 포함)의 사업비를 투입하여 의료 현장의 미충족 수요를 기술로 해결할 융합 인재를 육성한다는 구상이다. 특히 GIST는 배정된 66억 원의 예산을 활용해 AI, 생명과학, 의공학 분야의 연구 역량을 실제 임상 현장과 긴밀히 결합시키고, 독자적인 의사과학자 양성 체계를 구축하는 것을 핵심 목표로 삼고 있다. 전남대 의대와 공동 학위과정을 개설해 향후 5년간 150명 이상의 융합형 인재를 양성하고 16개 이상의 공동 교과목을 개발한다. 전남대 의대 전공의와 의학도를 대상으로 AI·오믹스(유전체·단백질체 등 첨단 바이오 데이터 분석)·의공학 분야 교과목을 제공하고 GIST 의생명공학과 대학원생은 전남대 의대의 임상의학·병태생리 교육과정을 이수하는 교차 공동학위를 운영한다. 의학과 AI를 접목한 면역항암·재생의료·멀티모달(다양한 의료데이터 통합 분석) 분야 세부 트랙을 운영하고 화순전남대병원에 1천332㎡ 규모의 공동연구소를 구축해 의사과학자 6명과 의과학자 12명 등 총 18명의 전담 교원을 확보한다 과학기술논문인용색인(SCI)급 논문 30건 이상, 특허 출원 22건·등록 8건을 목표로 기술 이전과 창업 기반도 마련할 예정이다.

‘모두의 AI, 실증도시 광주’를 목표로 하는 광주 곳곳에서 인공지능 관련 기술을 확보하고 상용화하기 위한 실증 실험이 한창이다. 광주시는 공원과 주차장 등 광주 지역 3300여곳을 ‘AI 실증 무대’로 운용, 도심 전체를 AI혁신기술로 채운다는 복안이다. 광주시는 AI혁신 기술 기업의 성장을 지원하기 위해 지역내 행정복지센터와 공원, 주차장 등 실증장소 3375개소(동구 663곳, 서구 815곳, 남구 240곳, 북구 795곳, 광산구 862곳)에 대한 실증 신청을 상시 접수한다고 18일 밝혔다. 실증장소는 광주시가 인공지능 기술을 시민 일상에 접목하고 기업의 실증 기회를 확대하기 위해 운영한다. 광주시는 실증장소를 지속 확충해 혁신 기술의 상용화를 지원할 계획이며, 실증 실행 후에는 애로사항 해결과 판로 개척을 위해 기존 지원사업을 연계하는 등 사후관리도 진행한다. 인공지능 혁신 기술을 보유한 기업은 위치·규모와 무관하게 실증에 참여할 수 있으며, 광주시 기업실증원스톱지원센터 누리집에서 관련 서류를 내려받아 신청하면 된다. 광주시는 실증장소와 진행 중인 실증사업의 내용 등을 기업실증원스톱지원센터 누리집에 공개해 기업의 참여를 유도하고 시민들의 혁신기술 접근성을 높일 예정이다. 광주·전남 통합 이후에는 실증 자원을 추가 확보하고, 초광역 단위 실증을 위한 ‘통합관리시스템’ 구축 방안을 모색할 방침이다. 손두영 인공지능산업실장은 “도심 전체를 실증현장으로 활용해 기업에는 기술 상용화의 기회를, 시민에게는 혁신 기술 체험의 기회를 제공할 것”이라며 “시민들이 체감할 수 있는 인공지능(AI) 문화를 확산시켜 내일이 빛나는 기회도시 광주를 만들어 가겠다”고 말했다. 한편 광주에서는 ▲AI기반 3D동화체험관(프뢰벨) ▲디지털치매예방 뇌건강놀이터 운영(㈜영앤) ▲AI기반 MCI(경도인지장애) 조기 선별 시스템(㈜인더스) ▲스마트 멀티모달 쉼터-고령자 적응형(천부기업) 등의 실증이 이뤄지고 있다. 또 ▲보이스피싱 예방 ‘그놈 목소리’(메타크라우드)와 ▲미주신경자극 기반 정신건강 개선 실증(㈜이노바메디) ▲자전거도로 AI 안전관리(한국건설기술연구원) ▲AI 감지센서 어린이 안전지킴이(에이치인텔리젼스) ▲버스정류장 Net-Zero 스마트쉘터(레플러스) 등의 실증이 진행 중이다.

크래프톤이 올해 1분기 역대 최대 분기 실적을 달성했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 사상 최고치다. 크래프톤은 30일 2026년 1분기 잠정 실적을 공시하고 매출 1조 3714억원, 영업이익 5616억원을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기와 비교해 매출은 56.9%, 영업이익은 22.8% 늘었다. 1분기 영업이익이 지난해 연간 영업이익의 53%를 기록한 셈이다. 핵심 IP인 배틀그라운드(PUBG)가 실적을 견인했다. PUBG IP 프랜차이즈 매출은 전년 동기 대비 24% 증가하며 분기 기준 1조원을 처음으로 돌파했다. PC 부문에서는 배틀그라운드 9주년을 기념해 진행한 영국 명차 브랜드 애스턴마틴과의 협업이 흥행했다. 모바일 부문에서는 인도 서비스인 BGMI의 결제 이용자 수가 전년 동기 대비 17% 증가했다. BGMI 공식 리그는 역대 최다 시청자 수를 기록하기도 했다. 신규 사업도 본격적인 궤도에 올라서는 모습이다. 지난해 얼리 액세스로 출시한 인생 시뮬레이션 게임 ‘인조이’는 콘솔 버전 출시와 멀티플레이 도입을 통해 이용자 저변을 넓힌다는 계획이다. 오픈 월드 생존 게임 ‘서브노티카 2’도 조만간 얼리 액세스 출시를 앞두고 있다. 여기에 자체 개발한 멀티모달 AI 모델 ‘Raon’을 게임에 접목해 AI 기반의 새로운 플레이 경험을 제공하는 ‘AI for Game’ 전략도 구체화하고 있다. 주주 환원도 속도를 높이고 있다. 크래프톤은 1분기 중 2000억원 규모의 자사주를 사들인 뒤 기존 보유분과 합산해 총 3362억원어치를 소각했다. 2분기에도 자사주 1000억원을 추가 취득해 전량 소각할 예정이다.

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.

- 3월 29일까지 접수, 취준생·개발자·소상공인 맞춤형 4개 과정 운영- 프롬프트·영상·코딩 등 실무 역량 강화 지원… 4월 28일 수료식 개최 동그라미재단(구 안철수재단, 이사장 장순흥)이 AI 실무 역량 강화를 위한 교육 프로그램 ‘동그라미재단 AI Academy(이하 AI 아카데미) 3기’ 참가자를 모집한다. 이번 프로그램은 AI 시대에 요구되는 실질적인 활용 능력을 키우고, 개인의 직무 경쟁력은 물론 취업과 창업 기회 확대를 지원하기 위해 마련됐다. 3기 과정은 AI 전문 교육기관 더프롬프트컴퍼니(대표 강수진)가 교육을 맡아 커리큘럼을 한층 강화했다. 프롬프트 엔지니어링을 비롯해 AI 영상 제작, 코딩 등 실무 중심 교육을 통해 참가자들이 현장에서 바로 활용 가능한 역량을 갖출 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 교육 프로그램은 참가자의 숙련도와 목적에 따라 4개 과정으로 세분화해 운영한다. AI/LLM 분야 커리어를 시작하려는 취업준비생 및 대학생을 위한 ‘AI 프롬프트(기초)’ 과정과 실전 환경에 투입 가능한 최적화 기술이 필요한 개발자 중심의 ‘AI 프롬프트(심화)’ 과정이 마련돼 있다. 또한 콘텐츠 제작 및 마케팅 역량이 필요한 소상공인과 1인 창업자를 위한 ‘AI 영상 멀티모달’ 과정, 복잡한 프로그래밍 없이 AI와의 협업으로 서비스를 구현하려는 비개발자 대상의 ‘AI 바이브 코딩’ 과정도 함께 운영한다. 모집 기간은 오는 3월 29일까지이며, 지원서 내용을 바탕으로 한 서류 심사를 통해 교육생을 선발한다. 선발 결과는 4월 1일 오후 4시 이후 개별 안내될 예정이다. 모든 교육은 서울 종로구 소재 동그라미재단 오픈챌린지랩에서 전 과정 무료로 진행하며, 수료 기준을 충족한 교육생에게는 재단 명의의 수료증을 발급한다. 아울러 4월 28일에는 교육생 간 협업 기회를 제공하기 위한 통합 수료식 및 네트워킹 프로그램을 진행할 계획이다. 동그라미재단 관계자는 “이번 3기는 프롬프트 엔지니어링을 넘어 영상과 코딩까지 교육 범위를 확장해 실질적인 AI 활용 인재 양성에 초점을 맞췄다”며 “취업준비생부터 실무자, 소상공인까지 각자의 영역에서 AI를 도구로 삼아 가치를 높이고자 하는 분들의 많은 참여를 바란다”고 밝혔다. 한편 2012년 설립된 비영리 공익법인인 동그라미재단은 혁신기술 연구지원 및 메디컬 분야 창업가 양성 프로그램, AI 교육 프로그램 등 다양한 공익 프로젝트를 통해 사회적 가치 확산을 위한 활동을 이어가고 있다.

삼성전자가 오는 2일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 개막하는 ‘MWC 2026’에 출격해 인공지능(AI) 생태계 확장에 나선다. 지난달 26일 ‘갤럭시 언팩’에서 최신 라인업을 공개한 삼성전자는 이번 전시를 통해 산업 인프라와 의료, 통신망을 잇는 ‘에이전틱 AI’ 기술을 대규모로 선보일 방침이다. 삼성전자는 피라 그란 비아(Fira Gran Via) 전시장에 1745㎡ 규모의 전시관을 마련하고 ‘갤럭시 S26 시리즈’를 중심으로 한 AI 경험을 전면에 배치했다. 특히 모바일 기기 최초로 도입된 ‘프라이버시 디스플레이’는 측면 시야각을 제한해 공공장소에서의 사생활 노출을 차단하며, 울트라 모델은 역대 최고 수준의 조리개를 통해 저조도 촬영 환경의 한계를 개선했다. 또한 버즈4와 북6 등 주변 기기가 사용자의 맥락을 이해하고 정보를 선제적으로 제안하는 유기적인 연결성도 강조됐다. 이번 전시에서 주목할 점은 AI 전략이 소비자용 기기를 넘어 산업 인프라 영역으로 확장되었다는 사실이다. 생산 현장 환경을 실시간으로 인식해 공정을 자율적으로 최적화하는 ‘AI 기반 자율 제조’(AI-Driven Factories) 솔루션이 대표적이다. 헬스케어 분야에서도 디지털 헬스 플랫폼 ‘젤스’(Xealth)와 협업해 환자 데이터를 의료진의 진료 과정에 직접 연계하는 시스템을 구축하며 예방적 건강 관리 역량을 강화했다. B2B 고객을 위한 차세대 네트워크 솔루션도 구체화됐다. AI 에이전트가 네트워크의 설치부터 최적화까지 전 과정을 자율적으로 관리하는 ‘삼성 코그니티파이브 네트워크 오퍼레이션 스위트’와 여러 기능을 서버 하나에 통합한 ‘네트워크 인 어 서버’(Network in a Server)가 베일을 벗었다. 이는 기업들이 5G 특화망을 보다 경제적으로 구축하고 실시간 AI 서비스를 즉각 도입할 수 있게 돕는 핵심 인프라 기술이다. 차세대 모바일 경험을 위한 새로운 폼팩터들도 실체를 드러냈다. 세 번 접는 ‘갤럭시 Z 트라이폴드’와 멀티모달 AI를 탑재한 ‘갤럭시 XR’ 헤드기어 등은 현장 시연을 통해 미래 기술의 방향성을 제시했다. 노태문 삼성전자 사장은 개막에 앞서 “MWC 2026은 갤럭시 AI의 현재부터 앞으로의 방향성까지 함께 보여줄 수 있는 자리”라며 “모든 혁신의 중심에 사용자 경험을 두고 모바일 기술의 가능성을 지속적으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.

삼성전자가 AI 산업의 거대한 흐름 속에서 ‘기술 초격차’와 ‘사업 구조 전환’이라는 두 마리 토끼 잡기에 나선다. 기존 주력 사업인 모바일과 가전에 차별화된 AI를 이식하는 동시에, 반도체 부문의 근원적 경쟁력을 회복하고 공격적인 M＆A를 통해 신성장 동력을 확보한다는 전략이다. ●DX 부문, 모든 기기에 AI 이식… 초개인화 시대 연다 먼저 DX 부문은 올해 모바일 AI 시장 주도권을 이어간다. 갤럭시 S25 시리즈를 필두로 태블릿, 워치, 버즈 등 웨어러블 전 제품군에 ‘갤럭시 AI’를 확대 적용한다. 특히 텍스트를 넘어 카메라로 주변 환경을 인식해 답을 주는 ‘비전 AI’(Vision AI)를 통해 멀티모달(Multimodal) 영역을 선점한다는 계획이다. 가전과 TV 역시 AI를 통해 ‘지능형 홈’으로 진화한다. Neo QLED 8K는 AI 업스케일링 기술로 화질의 한계를 넘고, 냉장고와 세탁기 등 가전에는 ‘비전 AI 컴패니언’을 탑재해 사용자 맞춤형 일정을 제안한다. 특히 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 빅테크와의 ‘오픈 파트너십’을 통해 에코시스템을 확장하는 전략도 병행한다. ●DS 부문, 반도체 부활의 해… HBM 공급 2배 확대 DS 부문은 ‘근원적 경쟁력 회복’을 과제로 삼았다. 핵심은 HBM(고대역폭메모리)이다. 삼성전자는 차세대 HBM 제품의 적기 개발과 함께 올해 HBM 공급량을 전년 대비 2배 수준으로 늘려 고수익 시장에 대응할 방침이다. 파운드리는 GAA(Gate All Around) 공정과 첨단 패키징 기술을 연계해 모바일을 넘어 HPC(고성능 컴퓨팅), 차량용 반도체 등으로 고객사를 다변화한다. 시스템 LSI는 온디바이스 AI용 SoC(시스템온칩) 성능 극대화에 주력한다. ●로봇·공조·헬스케어 등 M＆A 승부수 삼성전자의 행보 중 눈에 띄는 것은 공격적인 M＆A다. 2024년 12월 레인보우로보틱스를 자회사로 편입하며 휴머노이드 로봇 개발을 본격화했다. 대표이사 직속 ‘미래로봇추진단’을 통해 원천 기술 확보에 사활을 걸고 있다. 사업 영역도 확장 중이다. 독일 ‘플랙트’를 인수해 데이터센터 공조 시장에 진출했으며, ‘옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스’ 인수로 개인화 지식 그래프 기술을 확보했다. 또한 자회사 하만을 통해 ‘바워스앤윌킨스’(B＆W) 등 프리미엄 오디오 브랜드를 인수, 컨슈머 오디오 시장 1위 굳히기에 나섰다. 디지털 헬스케어 분야에서도 미국 ‘젤스’(Xealth)를 손에 넣으며 ‘커넥티드 케어’ 생태계를 완성한다는 복안이다. ●R＆D에만 35조… 멈추지 않는 투자 이런 혁신의 밑바탕에는 사상 최대 규모의 투자가 자리 잡고 있다. 삼성전자는 2024년 R＆D에 35조원, 시설투자에 53조 6000억원을 쏟아부었다. 지난해 상반기에도 18조원의 연구개발비를 집행했다. 삼성전자 관계자는 “차별화된 제품과 기술 지배력을 기반으로 어떤 환경에서도 지속 성장할 수 있는 기반을 구축해 나갈 것”이라고 밝혔다.