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.

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.

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.

LG유플러스는 국내 최초로 오픈AI 기술을 활용한 생성형 AI 기반 구독형 고객 전화 응대 서비스 ‘에이전틱 콜봇’을 출시했다고 16일 밝혔다. AI가 고객의 의도와 대화 맥락을 실시간으로 분석해 보다 복잡한 문의에도 대응할 수 있게 했다. 회사는 해당 콜봇이 제조·유통·서비스업을 비롯해 병원, 대학, 시설 관리 등 다양한 고객센터 업무에 활용될 것으로 봤다. LG유플러스는 향후 오픈AI의 멀티모달 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 음성 합성, 음성 인식, 추론 기능을 실시간 처리하는 STS 기능과 다중 LLM을 연동한 에이전트 서비스도 선보일 계획이다.

- 초거대 AI 기반 교육용 상담 AI Agent 개발 본격 추진 AI 탤런트테크 기업 ㈜글로랑(대표 황태일)이 중소벤처기업부가 주관하는 ‘스케일업 팁스(5차)’ 지원사업에 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제의 핵심 목표는 초거대 AI(LLM) 기반의 교육용 상담 AI Agent 개발로, 글로랑은 3년간의 연구개발을 통해 ‘진단–상담–처방’ 전 과정을 아우르는 통합형 AI 교육 플랫폼을 완성할 계획이다. 글로랑은 현재 ▲누적 2억 건 이상의 상담·진단 데이터 ▲7천 명 이상 교강사 네트워크 ▲‘찾아가는 학교 컨설팅’ 등 공교육 사업 수행 경험을 보유하고 있다. 이번 연구를 통해 AI Reasoning 기반의 상담 알고리즘과 On-device 경량화 기술을 결합해 학생 맞춤형 상담·처방 서비스를 제공하는 교육 특화형 AI 솔루션을 본격 상용화할 방침이다. 황태일 글로랑 대표는 “이번 스케일업 팁스 선정은 글로랑이 AI 기술로 교육의 진단–상담–처방 과정을 버티컬하게 통합하겠다는 비전을 공식적으로 인정받은 것”이라며 “교육 현장의 복잡한 데이터 구조와 지역·학교별 특성을 AI Reasoning으로 해석해, 국내뿐 아니라 일본·미국 등 글로벌 시장에서도 의미 있는 기술 리더십을 확보할 것”이라고 강조했다. 글로랑은 이번 과제를 통해 멀티모달 상담데이터 기반 AI 전처리·표준화율 90% 이상, 상담 추천 전환율 40% 이상을 3년 내 달성하고, 이후 추가 R&D를 통해 정확도 95% 이상 고도화를 추진한다. 또한 일본 TBS·야루키스위치 그룹 등 전략 파트너십을 기반으로 글로벌 확산을 가속화할 예정이다.

네이버클라우드가 글로벌 문자인식 기술 경진대회에서 1위를 차지하며 광학 문자 인식(OCR) 분야에서 경쟁력을 입증했다. 8일 정보통신기술 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 16~21일 중국에서 열린 국제패턴인식학회(IAPR)의 학술 콘퍼런스 ‘ICDAR 2025’에서 진행한 문자 인식 기술 경진대회에서 1위를 수상했다. IAPR이 1991년부터 주관하는 이 행사는 문서 분석과 인식 학술 콘퍼런스로, 세계적으로 권위를 인정받고 있다. 네이버와 네이버클라우드가 ICDAR에서 1위를 기록한 건 2018년, 2019년, 2022년에 이은 통산 4번째다. 네이버클라우드는 ‘역사 지도 텍스트 판독’ 영역에서 1위를 차지했다. 이 부문은 과거에 만들어진 지도 이미지 속에 복잡한 레이아웃으로 구성된 문자를 검출하는 고난도 과제로 구성돼 있다. 옛 지도엔 지역명이 두 줄 이상 나뉘어 적히거나 직선이 아닌 곡선 형태로 표기된 경우 등이 있는데, 네이버클라우드는 문서 이미지 내 텍스트와 좌표를 동시에 추출하는 ‘엔드 투 엔드’ 방식의 모델로 문자 인식 기술을 인정받았다. OCR 기술은 글, 그림, 음성 등 다양한 정보를 동시에 이해하는 ‘멀티모달 거대언어모델’(LLM)의 성능 향상에 핵심 역할을 담당한다.

엔씨소프트의 인공지능(AI) 자회사 NC AI가 세계 최대 컴퓨터그래픽 콘퍼런스 ‘SIGGRAPH 2025’에 참가한다. NC AI는 다음달 10~14일(현지시간) 캐나다 밴쿠버에서 열리는 SIGGRAPH에서 ‘VARCO(바르코) 애니메이션’과 ‘VARCO 싱크페이스’ 기술을 시연한다고 25일 밝혔다. 1974년부터 시작돼 올해 51주년을 맞이한 SIGGRAPH는 매년 100여개국에서 수많은 연구자와 기업이 참여하는 컴퓨터그래픽 학회다. NC AI가 선보일 바르코 애니메이션은 게임 개발자가 필요로 하는 캐릭터 동작의 데이터를 AI로 쉽고 간편하게 검색, 생성, 조합할 수 있는 플랫폼이다. NC AI는 콘퍼런스 현장에 시연 부스를 운영하고, 이용자가 직접 다양한 동작을 검색하고 생성해보는 체험 기회를 제공할 계획이다. 함께 공개되는 바르코 싱크페이스는 음성 기반의 자동 립싱크와 얼굴 애니메이션을 구현하는 기술이다. 별도의 움직임 캡처 장비나 다수의 애니메이터 개입 없이도 캐릭터의 표정이나 입 모양, 감정 표현을 자연스럽게 생성해내는 것이 특징이다. 특히 영어, 일본어, 한국어 등 여러 언어에서도 일관된 품질을 유지하고, 일반적인 립싱크를 넘어 비언어적 표현과 정서적 흐름까지 구현할 수 있다는 게 NC AI의 설명이다. 이연수 NC AI 대표는 “바르코 대형언어모델(LLM)의 자체 기술력을 기반으로, 글로벌 톱 비전언어모델(VLM)은 물론 이번 전시에서 선보일 다양한 멀티모달(텍스트·이미지 등 여러 형태의 데이터) 모델을 통해 실제 산업과 생활을 혁신하겠다”고 말했다.

LLM 기반 AI, 다양한 산업 활용문자·이미지·오디오 동시에 분석전문가 60명 작업량 1명이 처리 암이 퍼져 있는 폐암 환자의 세포 사진을 ‘LG 엑사원 패스(path) 2.0’에 입력하자 1분도 되지 않아 유전자(DNA)가 변이된 것으로 추정되는 세포를 잡아내 확대해 보여줬다. DNA 변이 여부는 육안으로 확인할 수 없다. 기존에는 약 2주 걸리는 조직 검사와 정밀 진단을 거쳐야 했지만, 엑사원 패스 2.0은 1분 만에 변이된 정도와 유형을 포착해 정밀한 치료 계획을 세울 수 있다. LG AI연구원은 22일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크콘서트 2025’를 열고 엑사원 패스 2.0을 비롯한 초거대 ‘엑사원 생태계’를 공개했다. 엑사원 생태계는 연구원이 2021년부터 개발한 대규모언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI)인 엑사원을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 활용력을 높인 엑사원 모델의 집합체다. ‘멀티모달(오감형)’ AI인 ‘엑사원 4.0 VL’도 이날 처음 소개됐다. 멀티모달 AI는 문자뿐 아니라 이미지나 오디오 등 다양한 유형의 정보를 학습해 처리하는 AI다. 전 세계의 석유 및 LNG 공급 경로를 각종 그림과 지도, 도형으로 설명한 문서를 엑사원 4.0 VL에 입력한 뒤 ‘얼마나 많은 석유가 호르무즈 해협을 통해 한국과 일본으로 공급되냐’고 질문하자, 엑사원 4.0 VL은 그림의 각 색깔과 그래프 면적 등을 이해한 뒤 분석한 답을 내놓았다. 이날 LG 내부 검증 단계를 마친 엑사원 기반의 기업용 AI 에이전트(비서)인 ‘챗엑사원’과 ‘엑사원 데이터 파운드리’, ‘엑사원 온프레미스’도 차례로 소개됐다. 특히 엑사원 데이터 파운드리는 고품질 데이터를 생산하는 AI로, 전문가 60명이 3개월 동안 작업해야 생산할 수 있는 2200여개의 데이터를 1명이 하루 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 연구원 검증에 따르면 도메인 전문가 1명이 엑사원 데이터 파운드리를 사용한 결과 34시간 만에 1만 1000개의 데이터를 생산하는 등 생산성이 최소 1000배, 데이터 품질은 20% 향상됐다고 한다. LG AI연구원은 엑사원 생태계를 통해 기존 사람의 지시를 얼마나 잘 따르는지에 초점을 맞췄던 AI를 일일이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 추론해 어려운 문제를 해결해 나가는 ‘에이젠틱 AI’로, 더 나아가 현실을 인식해 판단하고 결정하는 ‘피지컬 AI’로 발전시킬 계획이다. 전날 공동 LG AI연구원장에 취임한 임우형 원장은 “다양한 산업 현장에 적용해 범용성과 전문성을 모두 갖춰 나가는 AI 생태계를 만들겠다”고 말했다.

암이 퍼져 있는 폐암 환자의 세포 사진을 ‘LG 엑사원 패스(path) 2.0’에 입력하자 1분도 되지 않아 유전자(DNA)가 변이된 것으로 추정되는 세포를 잡아내 확대해 보여줬다. DNA 변이 여부는 육안으로 확인할 수 없다. 기존에는 약 2주 걸리는 조직 검사와 정밀 진단을 거쳐야 했지만, 엑사원 패스 2.0은 1분 만에 변이된 정도와 유형을 포착해 정밀한 치료 계획을 세울 수 있다. LG AI연구원은 22일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크콘서트 2025’를 열고 엑사원 패스 2.0을 비롯한 초거대 ‘엑사원 생태계’를 공개했다. 엑사원 생태계는 연구원이 2021년부터 개발한 대규모언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI)인 엑사원을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 활용력을 높인 엑사원 모델의 집합체다. ‘멀티모달(오감형)’ AI인 ‘엑사원 4.0 VL’도 이날 처음 소개됐다. 멀티모달 AI는 문자뿐 아니라 이미지나 오디오 등 다양한 유형의 정보를 학습해 처리하는 AI다. 전 세계의 석유 및 LNG 공급 경로를 각종 그림과 지도, 도형으로 설명한 문서를 엑사원 4.0 VL에 입력한 뒤 ‘얼마나 많은 석유가 호르무즈 해협을 통해 한국과 일본으로 공급되냐’고 질문하자, 엑사원 4.0 VL은 그림의 각 색깔과 그래프 면적 등을 이해한 뒤 분석한 답을 내놓았다. 이날 LG 내부 검증 단계를 마친 엑사원 기반의 기업용 AI 에이전트(비서)인 ‘챗엑사원’과 ‘엑사원 데이터 파운드리’, ‘엑사원 온프레미스’도 차례로 소개됐다. 특히 엑사원 데이터 파운드리는 고품질 데이터를 생산하는 AI로, 전문가 60명이 3개월 동안 작업해야 생산할 수 있는 2200여개의 데이터를 1명이 하루 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 연구원 검증에 따르면 도메인 전문가 1명이 엑사원 데이터 파운드리를 사용한 결과 34시간 만에 1만 1000개의 데이터를 생산하는 등 생산성이 최소 1000배, 데이터 품질은 20% 향상됐다고 한다. LG AI연구원은 엑사원 생태계를 통해 기존 사람의 지시를 얼마나 잘 따르는지에 초점을 맞췄던 AI를 일일이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 추론해 어려운 문제를 해결해 나가는 ‘에이젠틱 AI’로, 더 나아가 현실을 인식해 판단하고 결정하는 ‘피지컬 AI’로 발전시킬 계획이다. 전날 공동 LG AI연구원장에 취임한 임우형 원장은 “다양한 산업 현장에 적용해 범용성과 전문성을 모두 갖춰 나가는 AI 생태계를 만들겠다”고 말했다.

“지니야, 곽튜브가 네팔에 가서 버팔로 먹던 여행 프로그램이 뭐였지?” “네팔에서 버팔로 요리를 먹었던 여행 프로그램은 ENA에서 방영된 ‘지구마불 세계여행3’입니다.” KT는 이처럼 다양한 질문에 자연스러운 대화로 응답이 가능한 인공지능(AI) 에이전트를 자사 IPTV 서비스 ‘지니 TV’에 탑재했다고 17일 밝혔다. 지니 TV AI 에이전트는 대형언어모델(LLM)과 연동돼 단순 음성 명령 인식에서 벗어나 ‘대화가 잘 통하는 AI’를 구현함으로써, 차세대 미디어 서비스로의 본격적인 확장 기반을 마련했다. 지니 TV AI 에이전트는 날씨·뉴스 등 최신 생활정보는 물론, 시사상식·교양·과학·인물 등 복잡한 주제에 관한 질문도 가능하다. 뉴스를 보다가 관세 협상 논의가 촉발된 이유를 묻는다거나, 최근 한국 코스피 추이에 대해서도 물어볼 수 있다. 나아가 코스피의 상승 요인이나, 외국인 투자 유입의 영향이 어느 정도인지 등 꼬리를 무는 연속 질문에도 답변이 가능하다. 콘텐츠 탐색 환경이 크게 개선돼 줄거리나 간단한 설명만으로도 맥락을 이해해 정보를 제공한다. 이러한 정보 제공은 지니 TV의 자체 콘텐츠에 국한되지 않는다. 유튜브·디즈니플러스·티빙·쿠팡플레이 등 주요 온라인동영상서비스(OTT)에서도 콘텐츠 정보 탐색이 가능하다. 스마트폰에 한정됐던 LLM 서비스가 가정 내 TV로 들어오면서, AI 활용에 익숙하지 않은 아이나 어르신도 더 쉽게 AI와 소통할 수 있게 됐다. 예를 들어 함께 TV를 보던 아이가 하늘은 왜 파란지, 별은 왜 반짝이고 움직이는지, 동물은 왜 말을 못 하는 건지 등을 물으면, 부모는 적합한 대답을 스마트폰으로 따로 검색할 필요 없이 지니가 아이의 눈높이에 맞춰 친절하게 설명이 가능하다. 단방향이나 일회성 음성 명령을 넘어 ‘멀티 턴 대화 구조’를 갖춘 것도 특징이다. 멀티 턴 대화 구조란 여러 번의 대화 턴을 거쳐 사용자의 의도를 정확히 파악하고 답변하는 대화 방식을 의미한다. 다양한 LLM 연동이 가능한 구조를 기반으로 자체 개발한 ‘의도 분류 엔진’을 적용했다. 의도 분류 엔진은 사용자의 질문 의도를 정교하게 분석하고, 여러 LLM 중 가장 적합한 모델을 자동 호출한다. 현재 적용된 LLM은 마이크로소프트와 협력해 도입한 애저 오픈AI 서비스 기반으로 제공되며, 향후 다양한 LLM과도 확장 연동이 가능하다. 지니 TV AI 에이전트는 현재 ‘지니 TV 셋톱박스 4’에서 이용할 수 있으며, 오는 11월에는 ‘지니 TV 올인원 사운드바’로 확대 적용된다. 내년에는 약 500만대의 AI 스피커 기반 셋톱박스 전 단말에 차례로 적용할 예정이다. 연내 이미지·오디오 등 멀티미디어 정보를 통합 인식하는 ‘멀티모달 모델’도 도입할 계획이다. 김채희 KT 미디어부문장 전무는 “지니 TV AI 에이전트 탑재로 더 똑똑해진 지니 TV를 통해 아이부터 어르신까지 누구나 집에서 손쉽게 AI를 경험할 수 있도록 접근성을 넓혔다”라며 “앞으로도 KT는 고객이 일상에서 AI를 쉽고 자연스럽게 활용할 수 있도록 서비스를 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

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.

전남대학교병원이 인공지능(AI)의 의료 현장 적용을 주제로 한 심포지엄을 연다. 전남대병원은 오는 4일 정오부터 의생명연구지원센터 1층 대회의실에서 ‘AI, 의료 현장에 들어오다’를 주제로 제6회 의료정보센터 심포지엄을 개최한다고 1일 밝혔다. 이번 심포지엄은 디지털 헬스케어와 인공지능 융합의 최신 흐름을 공유하고, 의료 현장에서의 AI 활용 가능성과 실증 사례를 논의하기 위해 마련됐다. 개회식 이후에는 황희 카카오헬스케어 대표가 ‘AI & Data in Digital Healthcare’를 주제로 기조강연을 한다. 이어지는 주제 발표 세션에서는 의료 분야에서의 생성형 AI 활용과 관련 규제, 실제 개발 사례 등이 소개된다. 첫 세션은 기승정 전남대병원 의생명연구원장이 좌장을 맡아 진행하며, ‘의료 도메인에서 LLM(Large Language Model)의 활용과 전망’, ‘생성형 AI 의료기기 관련 한국 규제: 인공지능기본법과 가이드라인’, ‘멀티모달 AI 기반 흉부 X-ray 판독문 초안 생성 솔루션 개발 사례’ 등이 발표된다. 두 번째 세션은 화순전남대병원 강호철 교수가 좌장을 맡아 ‘의료AI 병원 적용 사례’를 주제로 병원 현장에서의 구체적 AI 활용 사례들을 공유한다. 심포지엄을 기획한 지영석 전남대병원 의료정보센터장은 “AI는 이제 의료 현장의 필수 기술로 자리잡고 있다”며 “이번 심포지엄이 전남대병원이 스마트병원으로 도약하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.

실수 반추하고 교정하는 능력 갖춰시각 추론 영역서도 의미 있는 결과 네이버가 최상급 언어 능력을 갖춘 추론 모델 ‘하이퍼클로바X씽크’를 공개했다. 국내에서 생성형 인공지능(AI) 모델 중 추론 모델이 나온 건 LG AI연구원의 ‘엑사원 딥’에 이어 두 번째다. 네이버는 자사의 추론 모델이 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다고 자평했다. 30일 네이버가 테크니컬 리포트를 통해 소개한 하이퍼클로바X씽크는 ‘생각하는 힘’, 즉 추론 능력이 강화된 추론 모델이다. 사용자가 질문하면 AI 모델이 혼잣말하듯 길게 생각하며 답변 계획을 수립하는 것이 특징이다. 오픈AI의 GPT-o3나 o1, 4o 등 시리즈가 여기 해당하며, 구글의 제미나이 2.5 Pro도 대표적인 추론 모델로 꼽힌다. 추론 모델은 복잡한 문제를 작은 단위로 나누는 능력은 물론 실수를 반추하고 교정하는 능력 등이 있어 ‘AI 에이전트 서비스’의 핵심적인 기술로 주목받고 있다. 네이버 추론 모델은 한국어 이해도에 있어 다른 글로벌 빅테크의 모델보다 앞서 있다는 게 네이버 측 설명이다. 서울대 언어학과에서 거대언어모델(LLM)의 한국어 이해도를 진단하기 위해 설계된 ‘코발트-700’ 벤치마크로 주요 LLM의 언어 능력을 측정한 결과 하이퍼클로바X씽크는 국내 주요 추론 모델은 물론 글로벌 최고 수준의 오픈소스 모델보다 더 높은 점수를 기록했다. 언어 능력뿐 아니라 시각 정보를 바탕으로 추론할 수 있는 기술도 확보했다. 이번 모델의 성능 평가를 담당한 유강민 네이버클라우드 리더는 “이번 추론 모델은 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다.”며 “이미 하이퍼클로바X 기반의 이미지, 영상, 음성 멀티모달 기술을 확보하고 있으므로, 향후 강력한 멀티모달 추론 능력을 갖춘 모델로 고도화해 나갈 것”이라고 말했다. 네이버는 추론 모델을 오픈소스로도 공개할 계획이다. 한편 네이버가 소프트뱅크와 절반씩 지분을 소유하고 있는 라인야후(LY) 역시 AI컴퍼니로의 전환에 박차를 가하고 있다. 박의빈 라인야후 최고기술책임자(GTO)는 이날 일본 도쿄에서 열린 기술 컨퍼런스 ‘테크버스 2025’에서 “플랫폼을 하나로 통합하고 모든 서비스를 AI 기반으로 재정의하고 있다”며 “단순한 기술 통합을 넘어, 서비스의 본질적인 진화를 이끌겠다”고 밝혔다. 라인야후는 모든 서비스를 AI에이전트화할 예정이며, AI 캐릭터 기반 서비스인 ‘AI 프렌즈’를 곧 출시할 예정이다.

첫 투자처는 영상 AI ‘트웰브랩스’ 李 “AI는 혼자 할 수 있는 일 아냐경영진에게 힘 실어 주기 위해 복귀네이버, 골리앗 앞 돌멩이 잡는 다윗” 네이버가 미국 실리콘밸리에 첫 해외투자법인인 ‘네이버 벤처스’를 설립한다. 글로벌 기술 흐름을 주도하는 실리콘밸리에서 경쟁력이 뛰어난 스타트업을 발굴하기 위해서다. 해당 법인은 우선 국제적으로 주목받는 영상 인공지능(AI) 스타트업 ‘트웰브랩스’를 첫 투자처로 확정했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “AI는 혼자서 할 수 있는 일이 아니다”라며 “살아남기 위해 투자하겠다”고 밝혔다. 네이버는 지난 5일(현지시간) 미국 실리콘밸리 포시즌 호텔에서 ‘네이버의 다음 장(章)을 향한 도전’이라는 네트워킹 행사를 열고 네이버 벤처스 설립을 알렸다. 2021년 설립된 트웰브랩스는 영상을 이해하고 검색할 수 있는 멀티모달AI를 개발하는 회사다. 네이버 벤처스는 실리콘밸리에 진출한 한국 스타트업뿐 아니라 현지 해외 스타트업에 대해서도 투자 문호를 개방할 예정이다. 다만 운영 규모에 대해선 따로 밝히지 않았다. 이날 행사에는 지난 3월 7년 만에 이사회 의장에 복귀한 이 의장과 최수연 대표, 김남선 전략투자부문 대표 그리고 현지 벤처캐피털 관계자 등 200여명이 참석했다. 이 의장은 AI와 관련해 “네이버 설립 이후 25년간 많은 파도가 있었는데 AI는 인터넷, 모바일 레벨(수준)의 파도인 것 같다”고 말했다. 그러면서 “AI 시대에 경영진에게 힘을 실어 주고 이사회에 들어가 지원하는 것이 맞다고 느꼈다”며 AI가 이사회 복귀의 배경이 됐음을 드러냈다. 이 의장은 네이버의 AI 기술이 미국이나 중국에 뒤처져 있다고 인정했다. 그러나 네이버에도 충분한 승산이 있다고 봤다. 그는 “투자 규모나 인력 등에서 부족할 수밖에 없지만 우리는 지금까지도 모든 것이 부족한 상태에서 싸워 왔고 그 싸움에 익숙하다”며 “결국 다윗이 골리앗을 이기려면 빨리 포커스해야 하고 돌멩이 하나를 잘 던져야 하는데, 지금은 돌멩이를 잡는 과정이고 돌멩이를 잡기 전에 대규모언어모델(LLM)이나 클라우드 등 기본적인 기술을 준비해야 한다”고 말했다. 이 의장은 “네이버가 제일 첫 번째로 하고 싶은 건 상거래 쪽”이라며 “외부에서는 포시마크 투자를 두고 ‘왜 네이버가 중고 시장에 난데없이 투자했을까’라고 생각하겠지만, 우리는 상거래 데이터를 보고 있다”고 설명했다. 네이버는 2023년 미국의 온라인 중고 거래 플랫폼 포시마크를 인수했다. 그는 “국내에서는 스마트스토어(온라인 쇼핑몰 개설 지원 플랫폼), 일본에서는 라인과 야후, 스페인에선 왈라팝이라는 중고 거래 사이트를 통해 많은 데이터를 확보하고 있다”며 “우리는 그쪽(상거래)이 우리의 중요한 사업 방향일 것이라고 생각한다”고 덧붙였다.

LG가 ‘ABC’(AI·바이오·클린테크) 사업을 미래 먹거리로 점찍고 관련분야에 연구 개발과 투자를 집중하고 있다. 지난해부터 2028년까지 5년간 100조원 규모의 국내 투자에 나설 예정인 가운데 이 중 약 50%인 50조원 이상을 미래 성장사업·신사업에 할당하는 등 공격적 투자를 단행한다. 2020년 설립된 AI 싱크탱크 LG AI연구원은 2021년 12월 3000억 파라미터 규모의 멀티모달 AI 모델인 ‘엑사원 1.0’을 발표한 이후 2023년 7월에는 ‘엑사원 2.0’, 지난해 8월에는 거대언어모델(LLM)인 ‘엑사원 3.0’을 국내 처음으로 오픈소스로 공개하고, 넉 달 뒤인 12월에는 한층 업그레이드된 기능의 ‘엑사원 3.5’를 선보이는 등 3년간 생성형 AI를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 연구개발에 집중해 왔다. LG는 계열사 및 글로벌 파트너사들이 각 산업 영역에서 활용할 수 있는 ‘전문가 AI’를 만들고 있다. LG의 이런 AI에 대한 투자와 노력은 계열사의 생산라인, 제품 개발, 고객 서비스 등에서 실질적 성과로 이어지고 있다. 아울러 구광모 LG 대표는 지난해 6월 미국 실리콘밸리를 방문해 AI 반도체 설계업체인 ‘텐스토렌트’와 AI 휴머노이드 로봇 스타트업 ‘피규어 AI’를 방문해 LG의 AI 경쟁력을 한 단계 높일 최신 기술 동향을 살폈다.

이사회 복귀를 앞둔 이해진 네이버 창업자(글로벌투자책임자·GIO)가 공개 행보로 서울대병원을 방문해 의료 인공지능(AI)에 대한 중요성을 언급했다. AI 기술을 핵심 동력으로 삼아 검색, 커머스 등 사업 전반에 혁신을 꾀하는 네이버가 헬스케어와 바이오 등 AI의 저변을 확대하는 모습이다. 24일 네이버와 서울대병원에 따르면 이 GIO는 지난 21일 서울 종로구 서울대어린이병원에서 열린 ‘디지털·바이오 혁신 포럼 2025’에서 “네이버가 의료 AI 쪽에 투자하는 건 진심”이라면서 “앞으로 AI라는 시대에 네이버가 어떻게 살아남을지, 어떤 산업을 끌고 나갈지 고민한 끝에 여기에 실마리가 있다고 생각했다”고 밝혔다. 그러면서 “AI라는 엄청난 물결에는 과감하게 올라타야 한다”면서 “똑똑한 사람에게 먼저 투자해야 방향과 전략을 바꾸면서 잘 나아갈 수 있다고 생각한다”고 덧붙였다. 서울대병원은 2023년 7월 네이버로부터 전달받은 기부금을 활용해 3년간 300억원 규모의 디지털 바이오 연구 지원사업을 시작했다. 해당 사업은 연구에 몰입할 수 있는 환경 조성과 체계적인 연구 성과 관리, 연구·임상·사업화의 선순환 생태계 구축을 목표로 한다. 최근에는 국내 병원 최초로 한국형 의료 특화 거대언어모델(LLM)을 개발하는 성과도 거뒀다. 이 GIO가 26일 주주총회를 거쳐 약 7년 만에 경영 일선에 복귀할 예정인 가운데 네이버의 자체 AI 서비스 역시 속도를 내고 있다. 오는 27일 공식 출시되는 ‘AI 브리핑’은 사용자가 검색어를 입력하면 요약된 답변과 콘텐츠의 출처를 직관적으로 제공하는 서비스로, PC뿐 아니라 모바일에서도 활용이 가능하다. 검색 맥락에 맞는 개인화 추천 기능을 지원하는 것은 물론 블로그, 카페, 클립 등 독자적인 콘텐츠 풀을 폭넓게 활용한다. 스포츠, 방송, 뷰티, 음식, 맛집, 여행 등을 검색하면 ‘숏텐츠’ 형식으로 추천된 콘텐츠를 요약·제공한다. AI 브리핑은 초개인화 쇼핑 앱인 ‘네이버플러스 스토어’에도 탑재됐는데 상품에 대한 방대한 검색 결과를 쇼핑에 최적화된 정보로 요약해 상품의 특성과 구매 팁까지 제시한다는 특징이 있다. 네이버는 연내 AI 브리핑 서비스를 다양한 질의로 확대한다. 이미지 검색을 통한 멀티모달 서비스 도입, 영어·일본어 등 다국어 서비스 지원 등 새 기능도 순차적으로 선보일 계획이다.

- 허깅페이스에서 배포하는 모델에 이미지･비디오･오디오 이해 및 음성인식･변환 등 추가 프렌들리AI가 세계 최대 AI 오픈소스 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서 배포할 수 있는 AI 모델을 확대한다. 기존 텍스트 기반 대형 언어 모델(LLM) 뿐만 아니라, 이미지･오디오･영상 등을 이해할 수 있는 멀티모달 AI 모델까지 지원 범위를 넓혔다. 10일 프렌들리AI에 따르면, 허깅페이스(Hugging Face)에서 ‘단일 클릭’으로 배포할 수 있는 모델에 DeepSeek-VL2, Qwen2.5-VL, LLaVA 등 비전-언어 모델(VL 모델), 이미지 이해, 비디오 이해, 오디오 이해, 음성 인식, 음성 변환, OCR 모델 등이 추가됐다. AI 개발･연구자는 별도의 GPU 인프라 구축이나 최적화 과정 없이, 프렌들리AI가 최적화하여 제공하는 모델을 입맛에 맞춰 편리하게 커스텀하여 활용할 수 있다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 프렌들리AI 관계자는 “허깅페이스 모델 배포 파트너로 제휴를 맺은 뒤 전세계에서 사용자가 크게 늘고 있다”면서 “최근의 딥시크(DeepSeek) R1지원에 이어서 멀티모달 지원을 추가하면서 전년 동기 대비 10배 이상의 고객 증가를 기대하고 있다”고 전했다. 프렌들리AI는 앞으로 간편한 UI에서 AI 모델과 바로 대화하며 AI 에이전트를 만들어서 운영하는 프렌들리 에이전트도 지원할 것이라고 밝혔다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “텍스트뿐만 아니라 이미지･오디오･영상 이해 모델까지 허깅페이스에서 바로 프렌들리 플랫폼으로 가속 수행할 수 있게 된 것은 멀티모달 AI 서비스를 개발하는 기업들에게 중요한 전환점이 될 것“이라며, “프렌들리AI를 통해 기업들이 AI로 도약할 수 있도록 지원할 것“이라고 밝혔다.