오픈AI와 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 세계 주요 기업과 기관들이 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 수개월 안에 더욱 광범위하고 정교해질 것이라며 공동 대응을 촉구했다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 120여개 기업과 기관은 27일(현지시간) 오픈AI 홈페이지를 통해 사이버 방어 강화를 촉구하는 공동서한을 발표했다. 아마존웹서비스(AWS)와 IBM, 브로드컴 등 기술기업뿐 아니라 크라우드스트라이크·팔로알토네트웍스 등 보안업체, 비자·마스터카드·캐피털원 등 금융사도 참여했다. 최근 오픈AI의 AI 에이전트가 보안 평가 도중 통제를 벗어나 시스템을 침해했던 허깅페이스도 서명 명단에 이름을 올렸다. 이들은 “사이버 방어를 강화할 수 있는 시간은 제한돼 있다”며 “전 세계 AI 모델의 성능이 향상되면서 AI 기반 사이버 공격이 향후 수개월간 훨씬 더 광범위하고 정교해질 것”이라고 경고했다. 병원과 정수시설, 인터넷 기반시설 등 시민 생활에 필수적인 시설이 주요 위험에 노출돼 있다고 지적했다. 기존의 보안 체계만으로는 이런 위협에 대응하기 어렵다는 것이 해당 기업들의 판단이다. 장기간 방치된 소프트웨어 결함과 과도한 접근 권한, 취약한 인증 방식, 보안 패치가 이뤄지지 않은 노후 시스템이 공격 통로가 될 수 있어서다. 특히 인력과 예산이 부족한 필수 기반시설에 보안 도구와 전문인력을 집중적으로 지원해야 한다고 주장했다. 각국 정부에는 사이버 위협 정보 공유와 사고 대응을 위한 국제 공조를 강화하고, 병원·상하수도 시설·지방정부 등에 예산을 우선 지원할 것을 요구했다. 검증된 기관이 일반 공개 전 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 ‘신뢰 기반 접근 프로그램’을 확대하고, 공격자에게는 제재 등 실질적인 대가를 부과해야 한다고 했다. 최첨단 AI 개발사에는 필수 기반시설을 방어하는 인력에게 모델 접근 권한과 교육, 자금·기술을 제공하도록 주문했다. AI 에이전트의 활동 주체를 식별하고 추적할 수 있는 장치를 마련하고, 각국 정부와 보안업체에 위협 정보와 대응 도구를 공유해야 한다는 제안도 담겼다. AI가 공격 수단뿐 아니라 방어 도구가 될 수 있다는 점도 강조했다. 서명 기업들은 AI를 활용하면 취약점을 더 빠르게 찾고 수정할 수 있다며 “단호하게 행동한다면 디지털 세계를 훨씬 안전하게 만들 수 있다”고 밝혔다. 이번 서한은 오픈AI가 자체 AI 모델의 허깅페이스 침해 사건을 공개한 다음 날 나왔다. 오픈AI에 따르면 지난 7월 내부 사이버 보안 평가를 받던 AI 에이전트들은 인터넷과의 연결을 차단하는 통제 장치를 우회한 뒤 오픈AI 연구 인프라와 허깅페이스 시스템에 침입했다. 허깅페이스 서버 여러 대에서 코드를 실행하고 일부 비공개 데이터와 내부 계정 정보를 확보한 것으로 조사됐다. 외부 평가기관인 모델평가·위협연구소(METR)는 서로 격리돼 있어야 할 AI 에이전트 약 1200개가 비인가 게시판을 만들어 7만건이 넘는 메시지와 파일을 주고받았다고 분석했다. 이 가운데 약 700개가 허깅페이스 공격에 참여했다. 다만 당시 에이전트는 일반에 제공되는 서비스보다 안전장치를 줄인 내부 시험환경에서 작동했으며, 고객 데이터와 오픈AI의 제품·서비스에는 피해가 없었다고 회사는 밝혔다.

교사들이 초·중·고교 교육과정을 설계하고 편성할 때 인공지능(AI)의 도움을 받을 수 있도록 하는 ‘AI 에이전트’가 개발되고 있다. 반복적인 행정 업무를 AI가 지원해 교사는 학생과 학교 특성에 맞는 교육과정을 만드는 데 더 집중하도록 하는 것이 목표다. 한국교육과정평가원은 28일 서울 LW컨벤션 LW홀에서 ‘학교 교육과정 설계 및 편성 업무 지원 AI 에이전트 연구·개발 성과보고회’를 개최한다고 밝혔다. 평가원은 현재 ‘초·중·고 학교 교육과정 설계 및 편성 업무 지원을 위한 AI 에이전트 개발 연구’를 진행하고 있다. 이번 성과보고회에서는 연구를 통해 개발한 AI 에이전트를 공유하고 학교 현장에서의 활용 가능성을 논의한다. 학교 교육과정 설계·편성은 국가 교육과정을 토대로 학교가 학생과 지역 특성 등을 고려해 실제 운영할 교육과정을 구성하는 과정이다. 이 과정에서 교사들이 담당해야 하는 반복적·행정적 업무를 AI 에이전트가 지원하도록 해 업무 부담을 줄이는 것이 연구의 주요 목적이다. 평가원은 학교가 보다 창의적으로 교육과정을 설계할 수 있는 디지털 환경을 구축하는 방안도 모색한다. 성과보고회에서 학교 현장의 의견을 수렴해 향후 연구·개발 방향에도 반영할 예정이다. 김문희 평가원장은 “학교 교육과정의 설계와 편성은 학생의 성장과 학교 교육의 방향을 결정하는 중요한 과정인 동시에 교원에게 상당한 업무 부담을 요구하는 영역”이라고 설명했다. 한편 평가원은 초등학교 1학년부터 중학교 3학년까지 모든 학생이 갖춰야 할 인공지능(AI) 소양을 체계적으로 교육하기 위한 기준을 마련했다. 평가원은 이날 서울교육대학교 사향융합체육관에서 ‘초·중학교 AI 소양 교육 기준 활용 방안 탐색을 위한 워크숍’을 개최했다. 평가원이 개발한 ‘초·중학교 AI 소양 교육 기준’은 초1부터 중3까지 모든 학생을 대상으로 한 기본 AI 교육의 청사진이다. 생성형 AI를 비롯한 관련 기술이 빠르게 발전하는 상황에서 현행 국가 교육과정을 지원·보완하고 학교에서 체계적인 AI 소양 교육을 할 수 있도록 하기 위해 마련됐다.

전 국민 대상 인공지능(AI) 서비스 구축 사업인 ‘모두의 AI’ 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤, 카카오, KT 3개 컨소시엄이 최종 선정됐다고 과학기술정보통신부가 28일 밝혔다. 과학기술정보통신부는 이번 공모에 참여한 6개 컨소시엄을 대상으로 기술 적합성을 심사하는 서면평가와 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 생태계 기여도 등을 검증하는 발표평가를 거쳐 3개 컨소시엄을 선정했다. 선정된 사업자들은 외산 AI를 뛰어넘는 범용 AI 챗봇 서비스와 복잡한 공공 행정 절차를 대신하는 공공 AI 에이전트, 스타트업 협업 기반의 차별화된 특화 서비스를 선보인다. 컨소시엄별 개발 계획을 보면 SK텔레콤 컨소시엄은 질문 하나로 계획 수립부터 실행까지 처리하는 실행형 AI를 개발한다. SK텔레콤 컨소시엄은 앱·웹뿐만 아니라 전화와 문자로도 이용할 수 있도록 해 디지털 취약계층의 접근성을 높이고 공식 API가 없는 매장이나 관공서도 전화 대행으로 연결하는 기능을 구현한다. 카카오 컨소시엄은 국민 메신저를 진입점으로 삼아 범용 챗봇과 AI 에이전트를 결합한다. LG유플러스와 함께 연내 전화 AI 서비스 라이트(Lite) 버전을 출시하고 에이전트 마켓플레이스 연계를 통해 유망 AI 기업의 특화 서비스를 빠르게 유통·확보할 계획이다. KT 컨소시엄은 다음 포털과 다나와, 무신사, 직방 등 다양한 파트너 채널과 자사 통신·미디어(IPTV) 인프라를 연결해 정보 탐색과 공공 서비스를 하나의 대화 흐름 안에서 지원하는 통합 AI를 선보인다. 정부는 선정된 3개 사업자에게 올해 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산으로 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용을 뒷받침한다. 과기정통부는 오는 9월 중 이들 사업자와 협약을 맺고 실무협의체를 구성한 뒤 베타 서비스를 거쳐 연내 모두의 AI 정식 서비스를 개시할 예정이다.

SK텔레콤과 카카오, KT가 전 국민을 대상으로 국산 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 정부의 ‘모두의 AI’ 프로젝트 사업자로 선정됐다. 세 사업자는 정부가 지원하는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 512장을 활용해 베타서비스를 개발하고 연내 정식으로 선보인다. 과학기술정보통신부는 모두의 AI 프로젝트 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면·발표평가를 진행한 결과 SKT·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 28일 밝혔다. 함께 지원한 엠케이디와 제논, 이스트소프트 컨소시엄은 탈락했다. 사업자별 평가 점수와 순위는 공개하지 않았다. 모두의 AI는 외산 AI에 버금가는 범용 챗봇과 국민이 받을 수 있는 행정·복지 혜택을 찾아 신청까지 돕는 공공 AI 에이전트를 구축하는 사업이다. 정부는 AI 모델과 서비스 경쟁력, GPU 활용계획을 비롯해 이용자 확보 전략과 서비스 안전성, 국내 AI 생태계 기여도 등을 평가했다. SKT 컨소시엄은 이용자의 요청에 따라 계획 수립부터 실행, 결과 확인까지 처리하는 ‘실행형 AI’를 개발한다. 앱·웹뿐 아니라 전화와 문자로도 이용할 수 있으며, 매장이나 관공서에 대신 전화하는 기능과 건강·금융 특화 서비스를 제공한다. SKT의 ‘A.X K2’와 업스테이지 ‘솔라 오픈 2’, 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’ 등을 활용한다. 카카오 컨소시엄은 카카오톡에서 범용 챗봇과 AI 에이전트를 이용하고 예약·신청·결제까지 마칠 수 있는 서비스를 선보인다. LG유플러스와 연내 범용 전화 AI의 경량형 서비스를 출시하고, 시니어 돌봄과 세무 등 특화 서비스도 제공한다. 카카오의 ‘카나나’와 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 계열 모델을 활용한다. KT 컨소시엄은 하나의 대화 안에서 정보 검색과 비교·판단, 공공서비스 실행과 관리까지 지원한다. 다음과 다나와, 무신사, 직방 등 파트너 채널과 KT 통신·인터넷TV(IPTV)에 AI 진입점을 배치하고 교육·부동산 특화 서비스를 제공한다. KT의 ‘믿음 K 프로 2.5’와 업스테이지 ‘솔라 프로4’, 모티프3 등을 활용한다. 과기정통부는 다음달 세 사업자와 협약을 체결하고 베타서비스를 거쳐 연내 모두의 AI를 정식 출시할 계획이다. 올해는 세 컨소시엄에 B200 512장을 나눠 지원하고, 내년부터는 전 국민 서비스 운영에 필요한 비용을 정부 예산으로 지원한다. 공공데이터 연계를 위한 관계부처 협의도 추진한다. 이번 공모에는 모두 6개 사업자가 지원했으며 네이버는 참여하지 않았다. 대규모 이용자 접점과 자체 AI 서비스를 갖춘 SKT·카카오·KT가 나란히 선정되면서 통신·플랫폼 3사의 대국민 AI 서비스 경쟁도 본격화할 전망이다.

오케스트로 그룹이 AI를 전사 업무 전반에 적용하며 업무 혁신에 속도를 내고 있다. 고객 장애 대응부터 법인카드 결산, 인프라 운영까지 다양한 업무에서 처리 시간을 단축하고 생산성을 높이고 있다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 지난 27일 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 ‘2026 OKESTRO AI Shift’를 개최했다고 28일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에서는 임직원들이 현업에 AI를 직접 적용해 거둔 업무 혁신과 생산성 향상 성과를 공유했다. 오케스트로 그룹은 고객의 AI 전환(AX)을 선도하는 파트너로서, 업무 프로세스와 제품 개발 방식을 전면적으로 AI 중심화하고 있다. 개발과 운영을 넘어 영업, 법무, 재무, 사업 수행에 이르는 사내 전 영역에서 AI 활용을 가속화하는 중이다. 특히 독자적인 AI 기반 개발 방법론을 제품 개발에 도입한 결과, 기존의 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC)와 비교해 약 10.6배에 달하는 압도적인 생산성 향상을 입증해 냈다. 올해 대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 과제는 ▲의사 결정·분석 혁신 ▲협업·조직문화 혁신 ▲개발 생산성 향상 ▲고객·서비스 경험 혁신 ▲업무 자동화 등 5개 분야로 나뉘었다. 오케스트로 그룹은 업무 방식의 변화와 개선 효과, 조직 내 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 12건을 본선 진출 과제로 선정했다. 현업의 실무적 난제들을 직접 풀어낸 과제들이 본선에 올랐다. 주요 성과로는 AI 기반 영업 데이터 통합 분석 체계, 장애 원인 자동 분석, 법인카드 결산 자동화, 사내 지식 검색 시스템, 그리고 쿠버네티스(K8s) 및 인프라 운영 자동화 등이 있다. 성과도 수치로 확인됐다. 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 기존 4시간에서 30분으로 약 88% 단축했다. 법인카드 결산 자동화 과제는 월평균 지출 품의 752건과 영수증 2만 2천여 건을 검토하는 업무에 드는 시간을 89.5시간에서 27시간으로 약 70% 단축했다. 사내 지식 검색과 K8s·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 4822건을 자체 처리했으며, 평균 응답 시간은 17.55초였다. 현재 임직원 5명 중 1명꼴로 활용하고 있으며, 20개 이상의 K8s 클러스터에도 적용돼 있다. 오케스트로 그룹은 이번 대회에서 발굴된 유망 과제를 전사 업무로 전면 확대하고, 현업에서 검증된 인공지능(AI) 활용 노하우를 제품과 서비스 고도화 과정에도 적극 반영할 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 기업의 생산성과 경쟁력, 나아가 생존을 좌우하는 핵심 기반”이라며 “AI를 일부 조직이나 업무에 선택적으로 활용하는 수준을 넘어 모든 구성원이 일하는 방식에 AI를 내재화하고 생산성을 획기적으로 높여야 한다”고 강조했다. 이어 “현업에서 축적한 AI 역량을 제품과 서비스 혁신으로 연결해 고객의 AX를 가속하고, AI 인프라 소프트웨어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다.

비인가 게시판 통해 조직적 움직임메시지 7만 건 교환하며 역할 분담700개 에이전트, 허깅페이스 공격 겨우 13시간 만에 관리자 권한 확보오픈AI “전 세계를 향한 경고사격” “세상에! 공용 게시판이 있다. 다른 에이전트를 찾았다!” 서로의 존재조차 모른 채 따로 시험받던 인공지능(AI) 에이전트가 다른 AI의 흔적을 발견하고 남긴 기록이다. 이들은 서로 대화하거나 외부 인터넷에 접속하지 못하도록 격리돼 있었다. 하지만 프로그램 설치 등에 쓰이는 공용 저장 공간에서 서로의 존재를 알아챈 뒤 상황은 달라졌다. 약 1200개 에이전트가 공용 저장공간을 비인가 게시판처럼 이용해 7만 건이 넘는 메시지와 파일을 주고받았다. 한쪽이 공격법을 찾으면 다른 쪽이 시험했고, 효과가 확인된 방법은 빠르게 퍼졌다. 이 가운데 약 700개는 실제 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스 해킹에 가담했다. 오픈AI가 26일(현지 시간) 공개한 ‘오픈AI-허깅페이스 사건 기술보고서’와 모델평가·위협연구소(METR), 레드우드 리서치의 독립 조사보고서에 따르면 사건은 당초 알려진 것보다 훨씬 조직적이었다. 지난달에는 AI 에이전트가 시험용 격리망을 빠져나간 사고로 알려졌지만, 이번 조사에서 수백 개가 정보를 공유하고 역할까지 나눠 움직인 사실이 새로 확인됐다. 사건은 AI의 사이버 공격 능력을 재는 오픈AI의 내부 시험에서 시작됐다. 수만 개 에이전트는 서로 분리된 채 복잡한 공격 과제를 받았다. 일부가 문제에 막히자 정해진 방식으로 답을 찾는 대신 시험의 허점을 파고들었다. 게시판에는 “수백 개의 병렬 에이전트를 활용해야 한다”, “동료들의 시간을 아끼자”는 취지의 대화가 오갔다. 이런 행동은 다른 평가에서도 반복됐다. 스프레드시트 시험에서는 정답을 미리 확인했고, 단백질 데이터베이스 평가에서는 평가 체계를 우회했다. 제프리 래디시 팰리세이드리서치 이사는 로이터에서 이를 여러 과목에서 부정행위를 한 상황에 빗댔다. 특정 해킹 시험에서 우연히 벌어진 일탈이라기보다, 목표 달성을 위해 규칙 자체를 피해 가는 행동이 반복됐다는 지적이다. 에이전트들은 결국 시험용 격리망도 벗어났다. 외부 인터넷은 막혀 있었지만 프로그램 설치 등에 쓰이는 내부 시스템에는 접근할 수 있었다. 이들은 보안 취약점을 이용해 인터넷과 연결된 장비에 접근한 뒤 허깅페이스의 계정 정보와 추가 취약점을 이용해 실제 서버를 공격했다. 관리자 권한을 확보하는 데는 13시간밖에 걸리지 않았다. 오픈AI가 이상 징후를 제때 막지 못한 점도 문제로 지적됐다. 비인가 게시판과 무단 인터넷 접속은 본격적인 공격 전부터 포착됐지만 즉각적인 대응으로 이어지지 않았다. 회사도 “일부 초기 신호가 더 빠른 대응으로 이어질 수 있었다”고 인정했다. 오픈AI는 이번 사건을 “우리와 전 세계를 향한 경고사격”으로 규정하고 최신 모델의 강화학습 훈련을 2주간 중단했다. 연구 환경의 격리와 감시도 강화하기로 했다. 로이터는 수백 개 AI가 서로 협력해 평가와 통제 장치를 우회한 뒤 실제 외부 시스템까지 침투한 사실이, 빠르게 강해지는 AI를 기업들이 제대로 감시하고 통제할 수 있는지에 대한 의문을 키웠다고 평가했다. [용어 클릭] ●AI 에이전트 사람이 목표를 주면 필요한 일을 스스로 계획하고, 검색이나 프로그램 실행 등 여러 작업을 수행하면서 결과에 따라 다음 행동까지 결정하는 인공지능 시스템.

“데이터 전략 없이 AI 전략을 세울 수는 없습니다.” 발라 카시비스와나탄 스노우플레이크 AI·개발자 경험 담당 부사장은 27일 서울 코엑스에서 열린 ‘스노우플레이크 월드 투어 서울 2026’에서 기업의 인공지능(AI) 활용에서 데이터의 중요성을 이같이 강조했다. AI 에이전트를 도입하는 데 그치지 않고 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 연결해 정확하고 안전하게 활용할 수 있어야 실제 업무까지 맡길 수 있다는 것이다. 스노우플레이크는 기업 데이터를 클라우드에서 저장·분석하고 AI와 애플리케이션에 활용하도록 돕는 데이터 플랫폼 기업이다. 전 세계 고객사는 1만 3900곳을 넘는다. 한국 지사가 출범한 2021년부터 지난해까지 국내 매출은 약 18배, 고객 수는 10배 이상 늘었다. 올해 상반기 매출도 전년 동기 수준을 넘어섰다. 국내 10대 그룹 가운데 8곳과 넥슨·카카오·토스 등이 스노우플레이크에서 데이터와 AI 업무를 운영하고 있다. 이날 스노우플레이크가 제시한 방향은 기업 데이터를 먼저 정비한 뒤 그 위에서 AI 에이전트가 일하도록 하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’다. 기업마다 데이터베이스와 업무 프로그램이 따로 운영되는 상황에서는 AI가 필요한 정보를 제대로 찾기 어렵고 접근 권한과 보안 문제도 생길 수 있다. 스노우플레이크는 데이터를 한곳에서 관리하고 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 기존 업무 시스템과 AI를 연결하면서 여러 에이전트의 접근 권한과 활동까지 함께 통제하는 방식을 제시했다. 같은 용어를 부서마다 다르게 사용하는 문제도 해결해야 한다고 봤다. 예컨대 ‘매출’의 기준이 영업과 재무 부서에서 다르면 AI가 같은 질문에도 서로 다른 답을 낼 수 있다. 기업 내부의 업무 기준과 데이터의 의미를 AI가 함께 이해하도록 해야 답변의 정확도를 높일 수 있다는 설명이다. 특정 AI 모델 하나에 종속되지 않고 업무의 난도와 비용에 따라 여러 모델을 선택할 수 있도록 하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 현장에서는 국내 기업의 실제 활용 사례도 공개됐다. KB금융그룹은 현재 100개 이상의 AI 에이전트를 개발·운영하고 있으며 올해 약 300개까지 확대할 계획이다. KB국민은행에서는 대상 직원의 약 90%가 AI를 업무에 활용하고 실제 이용자도 8000명을 넘어섰다. 자산관리와 금융상담에서 시작해 리스크 관리, 여신심사, 법률 지원, IT 개발 등으로 활용 범위도 넓히고 있다. 이경종 KB국민은행·KB금융지주 상무는 “AI 에이전트의 경쟁력은 모델의 성능도 중요하지만 에이전트가 믿고 행동할 수 있는 데이터 기반에서 나온다”고 말했다. 스노우플레이크는 앞으로 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어 기업 시스템에 직접 접속해 업무를 처리하는 AI 에이전트 확산에 초점을 맞출 계획이다. 이용석 한국 지사장은 “AI를 언젠가 해볼 시험이 아니라 지금 성과를 내는 업무로 만들겠다”고 말했다.

글로벌 패션·테크 전문가들이 서울에서 모여 인공지능(AI)을 통한 패션 산업의 창작과 생산, 고객 경험의 방식에 대해 논의한다. 성주재단은 MCM과 주한독일문화원, 독일패션협회와 함께 다음 달 3일 오후 2시부터 서울 남산에 있는 주한독일문화원에서 국제 패션테크포럼 ‘KIFT 2026 포럼’을 개최한다고 27일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 KIFT는 글로벌 패션·테크 투자자들이 한자리에 모여 AI 등 최신 기술이 만들어갈 패션 산업의 미래를 논의하는 국제 교류의 장으로 자리 잡고 있다. 올해 창립 50주년을 맞은 독일 럭셔리 브랜드 MCM과 성주재단이 미래 세대의 역량 강화와 문화·예술 활동 지원이라는 공동 비전을 바탕으로 이번 행사를 함께 기획했다. 올해 KIFT 2026은 ‘AI가 바꿀 패션의 미래’를 대주제로 두고 디자인과 생산 및 운영, 고객 관리와 순환 경제에 이르기까지 명품 패션의 밸류체인(가치사슬) 전반에서 일어나고 있는 패러다임의 전환을 세 개의 세션에 걸쳐 심도 있게 다룬다. 첫 번째 세션은 ‘디자인 파트너로서의 AI’를 주제로 브랜드 고유의 DNA와 창의성을 보존하면서 생성형 AI와 3D 가상 착장 기술 등을 디자인에 접목하는 혁신 사례를 살펴본다. AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌 디자이너의 창의적 사고를 확장하고 새로운 표현의 가능성을 열어주는 ‘창작의 파트너’로 활용하는 사례가 주로 다뤄질 예정이다. 더크 쇤베르거 MCM 글로벌 브랜드 총괄 임원과 박규열 리빌더 AI 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO), 주은정 CLO AI 연구 총괄 임원, 권유미 AI 네이티브 뷰티 기업 비팩토리 부대표, 유훈식 서울미디어대학원대학교 교수가 패널로 참석한다. 두 번째 세션에서는 ‘패션 산업에서의 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 미래’를 주제로 고급 소재 가공과 맞춤 테일러링 생산 공정부터 마케팅과 고객 접점 관리까지 패션 산업 현장에 적용되고 있는 협동 로봇(피지컬 AI)과 자율형 AI 에이전트 등 패션 산업 내 AI의 현주소와 미래 가능성에 대해 논의한다. 스콧 W. J. 립핀스키 독일패션협회 최고경영자(CEO), 오드리 한센 사이렌(Siren) CEO, 스테판 헬러 알파큐(AlphaQ) VC 창립 대표, 강성훈 스튜디오랩 공동창업자 겸 CEO, 이상구 서울대학교 교수 겸 인텔리시스 창업자가 패널로 참여한다. 세 번째 세션에서는 ‘AI 기반 순환 경제와 고객 생애주기 관리’에 대해 논의한다. 컴퓨터 비전 기반의 정품 인증, AI 기반 고객 데이터 분석 기술 등을 활용해 1차 시장과 재판매를 포함한 2차 시장을 유기적으로 연결하고 제품의 생애주기와 브랜드와 고객 간 장기적인 관계를 관리하는 새로운 럭셔리 비즈니스 모델을 모색한다. 크리스찬 알프 전 독일판 보그 편집장 겸 독일패션협회 이사장, 신한나 테크 쿠튀르 패션 디자이너, 마이사 베나티 AIUTA CEO, 이인섭 마크비전 창업자 겸 CEO, 양은경 연세대학교 교수가 패널로 참여해 지속가능성과 고객 생애가치를 극대화하는 AI 기반 패션 산업의 미래에 대해 이야기를 나눈다. 성주재단 관계자는 “KIFT 2026은 AI 시대를 맞아 패션 산업의 미래를 이끌어갈 인재들이 글로벌 리더들과 직접 인사이트를 교류하고 새로운 협력의 가능성을 모색하는 실질적인 네트워크의 장이 될 것”이라며 “한국과 독일 양국의 문화적 창의성과 기술적 혁신을 연결해 보다 지속 가능하고 창의적인 패션 산업의 청사진을 제시하겠다”고 밝혔다.

정부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발’ 사업에 SK텔레콤과 네이버클라우드가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 도전장을 냈다. 국내 대표 AI 기업들이 사이버보안 분야의 ‘소버린 AI’ 경쟁에 나선 것으로, 최종 선정된 컨소시엄에는 엔비디아의 최신 AI 가속기 256장이 제공된다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 함께 사업 참여팀을 모집한 결과 SK텔레콤과 네이버클라우드 컨소시엄이 각각 지원했다고 26일 밝혔다. SK텔레콤은 ‘전방위 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 주제로 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 업스테이지, SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 국내 주요 보안기업과 고려대·숭실대 산학협력단 등이 참여했다. 네이버클라우드는 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’을 목표로 32개 기업·기관이 참여하는 컨소시엄을 꾸렸다. LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등 LG 계열사를 비롯해 이스트시큐리티, 트릴리온랩스, 티오리한국, 하이퍼엑셀, 한국항공우주산업, 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원 등이 이름을 올렸다. 서울대·한국과학기술원(카이스트)·포항공대 등 학계도 참여한다. 두 컨소시엄은 각각 보안 위협을 탐지·분석하고 대응하는 AI 모델을 개발해 국내 사이버 위협 환경에 특화된 서비스를 구현한다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 AI 에이전트 기반의 보안 서비스 실증을, 네이버클라우드는 국가 차원의 사이버 안보 역량 내재화를 강조했다. 과기정통부는 제출 서류 검토와 외부 전문가 발표평가 등을 거쳐 다음 달 초 최종 사업자 1곳을 선정할 예정이다. 선정된 컨소시엄에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장이 10개월간 제공된다. 개발된 AI 모델과 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 정보보호 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 할 방침이다. 정부가 특정 기업의 보안 AI 모델 개발을 넘어 국내 보안업계 전반에서 활용할 수 있는 기반 모델을 구축하겠다는 취지다.

-7~8월 운영 성과 점검 및 하반기 교육 내실화 논의 위해 25일 강사간담회 성료-서울·대전·부산 등 전국 주요 거점에서 9월부터 무역·물류·마케팅 AI 교육 전개-강사진 의견 적극 수렴해 현장 중심 실무 지원 체계 구축 강화 사단법인 정부조달수출진흥협회(KEP협회)는 지난 25일 ‘글로벌 공공조달 및 수출 지능화 교육과정’ 강사 간담회를 열고 하반기 전국 주요 거점별 교육 운영 계획을 확정했다고 밝혔다. 이번 간담회는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘산업전문인력 AI 역량 강화 지원 사업’의 세부 프로그램으로, 교육 과정의 품질 향상과 현장 밀착형 실무 지원 체계를 다지기 위해 마련됐다. 협회는 이날 간담회를 통해 지난 7~8월 동안 진행된 1차 교육 경과와 주요 성과를 공유했다. 아울러 현장 강사진의 실무 강의 노하우와 건의 사항, 향후 협력 방안 등을 종합적으로 수렴해 9월부터 서울, 대전, 부산 등 전국 주요 권역에서 재직자 대상 하반기 과정을 본격 운영할 방침이다. 하반기 커리큘럼은 무역·물류, 글로벌 마케팅, 관세·ESG 컴플라이언스, 무역 금융 등 수출 및 조달 기업의 핵심 실무 영역에 최신 AI 기술을 접목해 업무 생산성을 극대화하도록 구성됐다. 지역별 주요 일정을 보면 서울에서는 ▲글로벌 마케팅 자동화 및 현지화(Localization) 에이전트 구축 과정(9.01~9.08) ▲무역 컴플라이언스 및 관세·ESG 리스크 최적화 과정(9.15~9.22)이 진행된다. 대전에서는 ▲무역 금융 리스크 최적화 과정(10.14~10.21) ▲글로벌 무역·물류 데이터 분석 및 공급망(SCM) 최적화 과정(10.28~11.04)이 운영된다. 부산 과정은 11월 11일부터 18일까지 ‘무역 컴플라이언스 및 관세·ESG 리스크 최적화 과정’을 열어 지방 기업의 실무 역량을 지원한다. 정부조달수출진흥협회 관계자는 “강사진의 실무적 의견과 7~8월 운영 노하우를 바탕으로 하반기 커리큘럼의 완결성을 높였다”며 “국내 기업들이 글로벌 공공조달과 수출 시장에서 AI를 적극 활용해 실질적 성과를 거두도록 현장 밀착형 교육을 이어가겠다”고 전했다.

플로바 에이아이(Flova.ai)가 자사 올인원 AI 영상 에이전트에 최신 영상 생성 모델 ‘Seedance 2.5’를 통합했다고 밝혔다. 이를 통해 기획 및 스토리보드 구성부터 에셋 관리, 편집 수정, 러프컷 제작에 이르는 전체 과정을 단일 워크플로에서 처리하는 프로덕션 환경을 구축했다. 최근 AI 영상 생성 모델의 발전으로 고품질 클립 제작은 한층 쉬워졌지만, 여러 장면을 연결하고 시각 스타일의 일관성 유지, 수정 작업 등 실제 완제품 형태의 영상을 제작하는 데는 여전히 한계가 있었다. 스크립트, 레퍼런스, 에셋, 작업 버전 등을 각기 다른 도구에서 별도로 다뤄야 했기 때문이다. 플로바는 이 같은 제작 환경을 ‘프롬프트 투 클립(prompt-to-clip)’에서 ‘인텐트 투 프로덕션(intent-to-production)’으로 전환하는 방식으로 개선한다는 전략이다. 크리에이터가 콘텐츠 기획이나 스크립트, 크리에이티브 방향을 제시하면 AI 에이전트가 프로젝트의 맥락을 파악해 스토리보드 작성과 에셋 관리, 수정 및 러프컷 제작 등을 조율하고 Seedance 2.5가 영상 생성을 담당한다. 궈례(Guo Lie) 플로바 창립자 겸 CEO는 “AI 영상 창작의 진정한 과제는 단순히 영상을 생성하는 것이 아니라 프로젝트가 계속 앞으로 나아가도록 하는 것”이라며 “캐릭터와 장면의 일관성, 에셋 관리, 반복적인 수정 과정에서의 크리에이티브 의사결정까지 연결돼야 실제 프로덕션에 활용할 수 있다”고 말했다. 이어 “플로바는 실제 영상 프로젝트에 에이전트를 적용해 크리에이터가 창의성과 미학, 스토리텔링에 집중할 수 있도록 설계됐다”며 “크리에이터가 방향을 정하면 플로바가 이를 실제 프로덕션으로 구현하는 것이 목표”라고 덧붙였다. 기존 AI 영상 도구는 크리에이터가 모델별 특성을 익히고 프롬프트를 작성해 개별 결과물을 만드는 방식이 중심이었다. 반면 플로바는 크리에이터가 프로젝트의 방향과 주요 의사결정을 담당하고 AI 에이전트가 여러 단계의 제작 과정을 수행하는 ‘에이전트 네이티브 영상 프로덕션(Agent-Native Video Production)’을 지향한다. 이를 위해 프로젝트의 지속적인 맥락도 관리한다. 크리에이터는 최대 30만 자에 이르는 장편 스크립트와 프로덕션 자료를 캐릭터 프로필, 세계관 설정, 제작 요건 등과 함께 업로드할 수 있으며, 전체 스크립트를 기반으로 특정 에피소드나 장면만 선택해 작업을 요청할 수 있다. 또한 100여 가지 전문 스킬을 제공하는 ‘스킬 허브(Skill Hub)’를 통해 영상 제작에 필요한 방법론과 워크플로, 시각적 기준 등을 재사용할 수 있다. 단순한 프롬프트 템플릿이 아니라 에이전트가 실행할 수 있는 프로덕션 플레이북 형태로 제공되는 것이 특징이다. 플로바는 생성 모델의 표현력, 스킬 허브의 노하우, 에이전트의 작업 조율 능력을 결합해 AI 영상 제작의 범위를 단편 생성에서 프로젝트 단위의 종합 프로덕션으로 넓혀갈 방침이다. 창작자는 디렉팅과 검토에 집중하고, 에이전트는 반복 작업과 데이터 관리를 맡는 협업 구조를 공고히 한다는 계획이다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

STEG가 E-GENE™ BUSINESS PLATFORM을 기반으로 다양한 업무 애플리케이션을 선보이며 비즈니스 플랫폼 생태계 확대에 나선다. 에스티이지(대표 임현길, 이하 STEG)는 노코드 플랫폼 ‘E-GENE™’을 활용해 개발한 신규 솔루션 5종을 선보인다고 25일 밝혔다. STEG는 20년 가까이 IT서비스관리(ITSM)를 시작으로 IT자산관리(ITAM), IT비즈니스관리(ITBM), 프로젝트관리(PMS), 성과관리까지 IT 거버넌스의 전 라이프사이클 관리를 위한 기업의 IT를 책임지는 토털 솔루션을 제공해 왔다. 최근에는 비즈니스 플랫폼인 ‘E-GENE™ BUSINESS PLATFORM(EBP)’을 통해 E-GENE™으로 개발한 애플리케이션을 제공하며 생태계를 확대하고 있다. 이번에 공개된 솔루션은 ▲AI 거버넌스 플랫폼 ‘AI GC’ ▲데이터·AI 기반의 HR 시스템 ‘HR’ ▲스마트 모바일 오피스 플랫폼 ‘MOMO’ ▲CRM 플랫폼 ‘세일즈보드’ ▲올인원 여행 운영 플랫폼 ‘TT’ 등 총 5종이다. 특정 영역에 구애받지 않고 EBP의 적용 범위를 확장한 사례다. ■ AIGC: AI 자산과 규제, 리스크, 비용까지 통합 관리 ‘AIGC(AI Governance＆Compliance)’는 AI 운영 관련 자산, 규제, 리스크, 비용을 통합 관리하는 AI 거버넌스 플랫폼이다. AI 자산 속성을 중심으로 관련 규제를 자동 연결하고 준수 여부를 분석하며 위험도를 산정한다. 프롬프트·파라미터·툴의 변경 이력 등 증적 자료를 체계적으로 기록하고 관리해 감사 대응을 지원한다. AI 비용의 분석·관리를 위한 경영진·실무진용 대시보드도 제공된다. ■ HR: 업무 데이터를 근거로 하는 AI 기반 인사관리 ‘HR’은 실제 업무 데이터를 평가 근거로 활용해 객관성을 높인다. SQL을 통해 데이터를 자동으로 수집하여 평가 점수와 등급에 즉각 반영하며, AI 에이전트를 도입해 장문의 피드백을 핵심 역량과 발전 과제 중심으로 요약한다. 또한 전사, 부서별, 개인별 역량까지 한눈에 파악하는 대시보드를 지원하고, 반복적인 평가 업무를 자동화해 운영 효율성을 높였다. ■ MOMO: 자율좌석제에 AI를 더한 모바일 오피스 플랫폼 ‘MOMO’는 자율좌석제 도입에 따른 오피스 운영 관리 업무를 효율화하는 스마트 모바일 플랫폼이다. 좌석 및 회의실 예약은 물론, AI 기반의 회의록 작성과 후속 업무 관리로 전반적인 업무 생산성을 극대화한다. 나아가 사내 자산 등록 및 현장 실사 기능을 갖추고 있으며, 오피스 현황과 장애 신고 등을 통합 모니터링하는 관리자 콘솔을 제공한다. 특히 CAD 프로그램 없이도 손쉽게 사무실 인테리어를 배치할 수 있는 맵 에디터 기능을 통해 운영 편의성을 한층 높였다. ■ CRM: 영업 기회부터 청구까지, IT 영업 프로세스를 하나로 연결 ‘CRM’은 영업 기회부터 프리세일즈, 계약, 인력, 사업, 청구·정산까지 IT 영업의 전체 프로세스를 하나의 워크플로우로 연결한 영업 관리 플랫폼이다. 불필요한 정보 입력이나 데이터 불일치를 최소화하며, 계약 품목과 금액을 연계해 청구 금액을 산출한다. 사업별 필요 인력, 투입 현황, 가동률까지 관리 가능하다. 외근이 잦은 영업 직군의 특성을 반영해 모바일 가독성을 극대화했다. ■ TT: 여행 등록부터 현장 운영까지, 여행 운영 업무를 하나의 플랫폼으로 ‘TT(Travel Together)’는 여행 운영의 전 과정을 관리하고 가이드와 여행객을 연결하는 올인원 여행 운영 플랫폼이다. 가이드는 여행 상품 등록, 타임라인·동선 생성, 여행객 모집, 일정 관리, 소통, 만족도 조사 등을 모바일로 편리하게 진행 가능하다. 여행객에게는 여행 상품 탐색과 참여, 실시간 일정·공지사항 확인 등의 기능이 제공된다. ■ 10월 연례 콘퍼런스 ‘EBP NEW＆NOW!’서 신규 솔루션 선보여 이번에 선보인 5종의 솔루션은 오는 10월 28일 서울 엘타워에서 열리는 연례 콘퍼런스 ‘EBP NEW＆NOW!’에서 자세히 소개될 예정이다. STEG는 이 행사에서 EBP의 비전을 제시하고 제품별 세션을 통해 신규 솔루션 소개와 데모 시연을 진행한다. 임현길 STEG 대표는 “E-GENE™은 기업의 다양한 업무와 요구사항에 맞는 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있는 노코드 플랫폼”이라며 “앞으로도 E-GENE™을 활용한 애플리케이션을 지속적으로 선보이고 EBP 생태계를 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

- 거주자 생활 패턴 학습해 환경·서비스 먼저 제공하는 ‘초개인화 AI 홈’ 구현- 버튼·터치 없이 자연스러운 대화로 공간 제어부터 생활 서비스까지 연결- 베스틴 월패드, AI Wonder Home 굿디자인 선정…하드웨어 넘어 AI 사용자 디자인 경험으로 경쟁력 확대 HDC그룹의 공간 AX(AI 전환) 솔루션 기업 HDC랩스가 거주자의 맥락을 학습해 작동하는 ‘AI 홈 에이전트’를 필두로 스마트홈 고도화에 속도를 내고 있다. HDC랩스는 이준형 대표이사 취임 이후 기존 하드웨어 중심 사업에 인공지능을 접목하는 단계를 넘어, AI를 매개로 공간과 서비스를 통합하는 AX 전문 기업으로 사업 구조를 재편해 왔다. 이번에 선보인 AI 홈 에이전트는 입주자의 일상 패턴과 실내외 환경 데이터를 정밀 분석해 최적화된 주거 환경과 편의 서비스를 능동적으로 제안·실행하는 핵심 플랫폼이다. 기존 스마트홈이 사용자의 명령에 반응하는 단순 제어에 머물렀다면, AI 홈 에이전트는 거주자의 생활 맥락을 파악해 선제적으로 대응하는 것이 특징이다. 자연어 처리 기술과 초개인화 AI 알고리즘을 결합해 별도의 버튼 조작이나 화면 터치 없이도 일상적인 대화만으로 사용자의 의도를 분석한다. 이를 통해 조명, 냉난방, 환기 등 주요 공조 환경을 제어하고 연계 생활 서비스를 유기적으로 실행한다. 특히 사용 기간이 누적될수록 개인화 성능이 강화된다. 시스템이 축적된 행동 데이터와 주거 환경 변화를 학습해 개별 선호도를 정밀하게 반영하며 공간을 최적화한다. 여기에 헬스케어 및 생활 데이터를 연동해 이상 징후를 감지하거나 맞춤 정보를 제공함으로써 스마트홈 제어부터 건강 관리, AI 비서 기능까지 단일 플랫폼에서 일괄 지원한다. HDC랩스는 이를 위해 생활 데이터 수집→AI 패턴 학습→공간 자동 최적화→건강·생활 케어→AI 비서 지원으로 이어지는 서비스 체계를 구축하고 있다. 궁극적으로 사용자가 일일이 기능을 찾아 실행하는 스마트홈에서 벗어나, 공간이 거주자를 이해하고 필요한 기능과 서비스를 먼저 제공하는 ‘초개인화 AI 홈’으로 진화시킨다는 구상이다. 이 같은 방향성은 HDC랩스의 스마트홈 서비스 ‘AI Wonder Home’에도 구체화되고 있다. AI Wonder Home은 외부 날씨와 실내 기기 데이터를 분석해 온·습도와 공기질을 관리하고, “나 지금 나갈게”와 같은 자연스러운 표현을 인식해 외출 모드와 일괄 소등, 엘리베이터 호출 등 상황에 필요한 기능을 실행한다. 단지 내 배달 로봇의 이동 경로와 엘리베이터 혼잡도를 연계해 예상 도착 정보를 안내하는 등 개별 기기를 넘어 다양한 주거 서비스를 연결하는 사용자 경험도 구현했다. 이러한 기술력과 사용자 경험은 디자인 경쟁력으로도 인정받았다. 베스틴(BESTIN) 월패드 ‘Bestin Wallfit Series’는 제품디자인 부문에서, ‘AI Wonder Home’은 서비스·경험디자인 부문에서 각각 ‘2026 굿디자인코리아’ 우수디자인(GD)에 선정됐다. HDC랩스는 2013년부터 14년 연속 GD 선정 기록을 이어가며 하드웨어를 넘어 AI 기반 사용자 경험으로 디자인 경쟁력을 확장했다. HDC랩스는 앞으로 AI 홈 에이전트를 주거 공간뿐 아니라 빌딩과 다양한 생활 공간으로 확대할 계획이다. 공간·생활 데이터와 외부 서비스를 유기적으로 연결해 공간이 스스로 사용자를 이해하고 최적의 환경과 서비스를 제공하는 공간 AX 솔루션 기업으로 도약한다는 목표다.

애피어(Appier)가 에이전틱 AI 시스템의 신뢰성을 개선하기 위한 ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’ 연구 성과를 공개했다고 21일 밝혔다. 애피어 AI 리서치팀은 거대언어모델(LLM)과 에이전틱 AI의 신뢰성 검증을 중심으로 연구개발 역량을 집중하고 있다. 애피어는 “답할 것인가, 거절할 것인가, 추측할 것인가? 언어모델의 리스크 인지 의사결정”이라는 제목의 논문을 통해 복합적인 위험 조건에서 LLM이 내리는 판단을 정량적으로 측정하는 평가 체계를 제안했다. 이번 연구는 고위험 비즈니스 시나리오에서 모델의 의사결정 안정성을 높일 수 있는 구조화된 방법론을 담고 있다. 해당 연구는 기업 환경에서 에이전틱 AI를 도입할 때 핵심 과제로 꼽히는 ‘자율적 AI 의사결정의 신뢰성 확보’를 다룬다. 애피어는 이를 통해 AI 기술 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에, 에이전틱 AI 생태계 전반에도 실질적인 기술적 인사이트를 제공한다. 기업들의 AI 활용이 자율형 AI 에이전트로 진화해 가면서, 신뢰성은 도입을 결정하는 핵심 장벽으로 떠오르고 있다. 2025년 맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면 기업의 62%가 이미 AI 에이전트 도입을 시작했지만 ‘부정확성’은 여전히 엔터프라이즈 AI 도입 시 가장 많이 언급되는 리스크다. 애피어는 AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업으로서 최첨단 연구 결과를 실제 기업 환경에서 활용할 수 있는 방법론과 제품 기능으로 구현하고 있다. 본 연구는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 크게 우려하는 ‘AI 환각’과 ‘의사결정 신뢰성’을 집중적으로 다룬다. 연구진은 이를 해결하기 위해 다양한 리스크 조건에서 LLM의 판단을 정량적으로 평가하는 ‘리스크 인지 의사결정(Risk-Aware Decision-Making)’ 프레임워크를 제안했으며, 이를 통해 엔터프라이즈 AI 도입에 필요한 거버넌스 기반을 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 기존의 LLM 평가 방식은 주로 답변의 정답 여부를 기준으로 성능을 판단해 왔다. 그러나 실제 기업 환경에서는 오답에 따른 비용과 답변 거부에 따른 가치가 확연히 다르다. 본 연구에서 애피어는 이런 판단을 정량적으로 평가할 수 있도록 정답에 대한 보상, 오답에 대한 페널티, 답변 거부 비용 등 구조화된 리스크 파라미터(매개변수)를 도입해 다양한 시나리오를 시뮬레이션했다. 이 프레임워크에서 모델은 답변을 생성하기 전 자신의 수행 능력과 확신 수준, 리스크 조건을 종합적으로 고려해 답변, 거부, 추측 중 하나를 선택하도록 설계된다. 이후 모델이 기대 보상을 얼마나 극대화했는지를 기준으로 의사결정의 질을 평가해, 실제 기업 환경에 보다 가까운 조건에서 전략적 판단 능력을 측정할 수 있다. 리스크 인지 의사결정 프레임워크를 적용한 결과, 다수의 선도적 LLM은 리스크 시나리오 전반에서 일관된 판단을 내리지 못하는 것으로 나타났다. 예를 들어 고위험 환경에서 모델들은 잠재적 손실이 있음에도 불구하고 과도하게 추측하는 경향을 보였으며, 저위험 환경에서는 지나치게 보수적으로 작동해 답변을 과하게 거부하는 경향을 보였다. 이러한 비일관성은 기업 환경에서 AI 시스템의 자율성과 안전성을 동시에 저해할 수 있다. 연구진은 이를 단순한 지식 부족이 아니라, 모델이 여러 역량을 하나의 안정적인 의사결정 전략으로 통합하는 데 어려움을 겪기 때문이라고 분석했다. 애피어는 이 문제를 해결하기 위해 의사결정 과정을 세 단계로 나누는 ‘스킬 분해’ 접근법을 제안했다. 먼저 ▲과업 실행 단계에서 문제를 해결해 초기 답변을 생성한다. 이어 ▲확신도 추정 단계에서는 해당 답변에 대한 확신 수준을 평가한다. 마지막으로 ▲기대 가치 추론 단계에서는 리스크 조건에서의 결과를 기반으로 기대값을 추론한다. 이러한 구조화된 추론 과정을 거치면 모델은 답변을 제시하는 것과 거부하는 것 중 어느 선택이 더 적절한지 판단할 수 있다. 이 접근 방식은 모델이 다양한 역량을 효과적으로 통합하도록 하며, 특히 고위험 환경에서도 보다 합리적이고 안정적인 의사결정을 가능하게 한다. 이는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하기 위한 실질적인 접근법으로 활용될 수 있다. 치한 위(Chih-Han Yu) 애피어 CEO 겸 공동창업자는 “에이전틱 AI가 기업의 핵심 업무에 도입되기 위해서는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라, 자율적 의사결정의 신뢰도를 높이는 것이 중요하다”라며, “애피어는 AI를 중심으로 제품을 구축해 왔으며, 세계적 수준의 연구에도 지속적으로 투자해 왔다. LLM의 리스크 인지 능력을 수치화된 방법론으로 구현한 이번 연구는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI의 기반을 강화하고, 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 가치와 ROI로 연결되도록 지원할 것”이라고 말했다. 본 연구 결과는 애드(Ad) 클라우드, 개인화 클라우드, 데이터 클라우드 등 애피어의 에이전틱 AI 기반 플랫폼에 통합되어 기업들이 보다 신뢰 가능하고 안정적인 방식으로 자율형 워크플로를 고도화할 수 있도록 지원하고 있다. 애피어는 앞으로도 강력한 AI 연구 역량과 독자적인 데이터 자산, 깊이 있는 산업 전문성을 바탕으로 에이전틱 AI 기술 혁신을 지속적으로 추진하고, 기업들이 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 AI 기반 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원할 계획이다.

카카오는 21일 이사회를 열고 신설법인인 ‘카카오AI’와 존속법인 ‘카카오X’로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 인공지능(AI) 시대에 발맞춰 기존 단일 경영 체제의 한계를 극복하고 혁신을 가속하기 위한 기업 구조를 전면 재설계한다. 분할 비율은 순자산 장부가액을 기준으로 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64로 책정됐다. 기존 주주들은 인적분할 방식에 따라 두 회사의 주식을 분할 비율대로 모두 배정받게 된다. 이번 인적분할은 사업 규모 확대와 복잡도 심화에 따른 애로사항을 해소하기 위한 결단이다. 카카오는 모바일 시대를 가장 먼저 개척하며 빠르게 성장했지만, 단일 의사결정 체계로는 각 사업별 전략을 속도감 있게 실행하기 어려운 구조적 한계에 직면했다. 이에 따라 카카오는 서로 다른 특성과 성장 단계를 가진 사업을 분리해 AI 시대에 맞는 실행 속도와 자본배분 체계를 갖추기로 했다. 톡·AI 중심의 플랫폼 사업과 금융·콘텐츠·모빌리티 등 버티컬 사업을 완전히 분리해 각각의 특성에 맞는 독립 경영 체제를 구축한다. 정신아 대표는 “이번 분할은 카카오가 AI 시대에 맞는 속도와 책임의 구조로 전환하기 위한 결정”이라며 “카카오AI와 카카오X가 각자의 사업 특성에 맞는 전략과 자본배분 원칙을 세우고, 더 빠르게 실행하며, 그 성과를 시장과 투명하게 소통할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 카카오AI 정신아·카카오X 김도영 사령탑에두 개의 성장 엔진 중 신설법인 ‘카카오AI’는 정신아 현 카카오 대표가 이끈다. 국민 메신저 카카오톡을 기반으로 AI·광고·커머스를 유기적으로 연결해 ‘AI 코어 컴퍼니’로 도약한다는 목표다. 디케이테크인, 케이앤웍스 등 운영 자회사도 산하에 품는다. 특히 카카오톡은 5000만 이용자 각자의 의도와 맥락을 파악하는 ‘에이전틱 AI 인터페이스’로의 진화시킨다는 구상이다. 이용자가 메시지를 입력하면 개인화된 AI 에이전트가 탐색, 추천, 구매, 결제까지 원하는 결과를 완성한다. 카카오AI는 2030년까지 AI 일간 활성 이용자 2000만명을 확보하고, 플랫폼 체류시간을 50% 이상 늘릴 계획이다. AI 광고와 에이전틱 커머스, 구독 등 새로운 수익모델도 확대해 연평균 20% 성장해 매출 6조원 이상을 달성하겠다는 청사진을 제시했다. 이 중 AI 매출은 2028년 카카오AI 전체 매출의 두 자릿수 비중으로 확대하고, 2030년에는 1조원을 넘어설 것으로 기대하고 있다. 존속회사인 ‘카카오X’는 김도영 카카오인베스트먼트 대표가 수장을 맡아 글로벌 ‘미래가치 투자회사’로 거듭난다. 크핀(카카오뱅크, 카카오페이, 카카오페이증권), 콘텐츠(카카오엔터테인먼트, SM엔터테인먼트, 카카오픽코마), 모빌리티(카카오모빌리티) 등 기존 핵심 사업의 안정적 성장을 뒷받침하는 동시에 가상자산, 피지컬 AI, 글로벌 팬덤 등 신사업 발굴에 주력한다. 보유 자산 유동화로 마련한 2조 3000억원과 자회사 보유분 4조 1000억원 등 대규모 투자 재원을 활용할 계획이다. 핵심 사업의 성장과 신규 투자 성과를 바탕으로 2030년까지 주요 사업 매출의 연평균 성장률 13.3% 수준을 달성하고, 매출 10조원 이상 규모의 성장 기반을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 미래가치 투자회사의 정체성에 걸맞은, 투자 성과가 주주환원과 재투자로 이어지는 자본의 선순환 구조를 확립할 방침이다. 내년 1월 최종 분할해 변경상장주주환원 정책도 구체화했다. 카카오AI는 별도 조정 잉여현금흐름(FCF)의 20~35%를, 카카오X는 자회사 배당금 및 투자차익의 30%를 주주에게 환원할 방침이다. 아울러 두나무 매각 차익을 활용한 3000억원 규모의 자사주 매입 및 소각 계획도 함께 발표하며 주주가치 제고에 대한 의지를 보였다. 분할 일정은 오는 12월 17일 임시주주총회를 거쳐 내년 1월 1일 최종 분할을 완료한다는 계획이다. 이후 내년 1월 27일 카카오AI의 재상장 및 카카오X의 변경상장을 추진한다. 관련 사업 및 인적 구성은 기존 업무 연속성을 바탕으로 안정적으로 승계될 예정이다. 김범수 창업자는 “AI 시대는 차원이 다른 민첩함을 요구하는 만큼 두 개의 엔진으로 성장 구조를 재설계해 그 성과가 주주와 이용자, 크루 모두에게 돌아갈 수 있도록 힘을 보태겠다”고 말했다.

- AI 에이전트·표준화 데이터·실시간 처리 기술 활용 사례 소개- DeFi 넘어 의약품 물류·파일 인증·호텔 예약 등 다양한 분야 프로젝트 참여- 총 4개 부문에서 10개 프로젝트 선정…총 1만 5000달러 지원 더그래프(The Graph)는 지난 7월 포르투갈 리스본에서 열린 글로벌 Web3 해커톤 ‘ETHGlobal Lisbon 2026’에서 자사의 데이터 인프라를 활용한 10개 프로젝트를 수상작으로 선정했다고 밝혔다. ETHGlobal은 블록체인 개발자들이 다양한 서비스와 프로토타입을 개발하는 해커톤 시리즈다. 더그래프는 이번 리스본 행사에서 총 1만 5000달러의 상금을 지원했으며, AI 개발 도구, AI 활용 사례, 기존 프로젝트 고도화, 표준화 데이터 제품 활용 등 4개 부문에서 수상작을 선정했다. 이번 수상작에서는 더그래프의 온체인 데이터 인프라를 활용해 AI 에이전트, 실시간 데이터 처리, 표준화된 데이터 구조 등을 구현한 사례가 소개됐다. 적용 분야도 탈중앙화금융(DeFi) 관련 프로젝트를 비롯해 의약품 콜드체인 물류, 파일 인증, 호텔 예약 등으로 다양하게 나타났다. AI 개발 도구 부문에서는 Pista가 1위를 차지했다. Pista는 서브스트림스(Substreams)를 활용해 블록체인 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 지갑과 프로토콜의 이상 행동을 탐지하는 시스템을 개발했다. ArcBook과 deeptrace는 각각 온체인 주문 시스템과 여러 디파이 프로토콜의 데이터를 하나의 방식으로 조회하는 AI 도구를 선보였다. AI 활용 사례 부문에서는 의약품 콜드체인 물류 데이터를 활용하는 ColdProof와 AI 에이전트를 활용한 호텔 예약 서비스 BookerBob이 선정됐다. ColdProof는 운송 과정에서 수집되는 센서 데이터를 더그래프를 통해 조회할 수 있도록 구현했으며, BookerBob은 AI 에이전트를 활용한 예약 과정에 이용자 관련 정보를 반영하는 구조를 개발했다. 기존 프로젝트 고도화 부문에서는 EQLTY, Justify, Binary Stamp가 수상했다. EQLTY는 자연어로 입력한 투자 목표를 여러 AI 에이전트가 분석하고 거래 기능으로 연결할 수 있도록 설계했으며, 서브스트림스를 활용해 로빈후드 체인(Robinhood Chain)의 유니스왑 V4 주식 토큰 풀 데이터를 처리했다. Justify는 예측시장 데이터를 서브그래프로 재구성했으며, Binary Stamp는 파일의 생성 및 변경 이력을 온체인에서 확인할 수 있는 인증 시스템을 개발했다. 표준화 데이터 제품 활용 부문에서는 Am I cooked와 atlas가 선정됐다. 두 프로젝트는 여러 프로토콜에 적용할 수 있는 표준화된 데이터 구조를 활용해, 프로토콜별로 별도의 연결 방식을 구축하는 대신 하나의 질의 방식으로 여러 서비스를 조회할 수 있도록 했다. 이번 수상작에서는 온체인 데이터를 실시간으로 처리하거나 표준화된 구조로 활용하는 방식 등 다양한 데이터 활용 사례가 확인됐다. 일부 프로젝트는 새로운 프로토콜을 추가할 때 기존 데이터 구조를 활용하는 방식을 적용해 개발 과정의 효율성을 높이는 방향을 제시했다. 이번 ETHGlobal Lisbon에서는 AI 에이전트와 다양한 서비스에 온체인 데이터를 활용한 프로젝트들이 수상작으로 선정됐다. 더그래프는 서브그래프(Subgraphs)와 서브스트림스(Substreams)를 기반으로 온체인 데이터의 조회와 실시간 처리를 지원하고 있으며, 개발자들이 데이터를 활용할 수 있는 인프라를 제공하고 있다.

벤치마크·전문가·사용자 종합평가3개 팀 GPU B200 1000장씩 지원“기존 뛰어넘는 새 지원체계 논의”내년 초 최종 2개 팀 선정할 예정 한국을 대표하는 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크·전문가·사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 1위와 4위 간 점수 격차는 벤치마크 부문 4.0점, 전문가 평가 부문 2.4점, 이용자 평가 부문 5.0점으로 나타났다. 이번 평가를 통과한 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 호평받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대할 계획이라고 밝혔다. 과기정통부에 따르면 6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억원 수준이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI 모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 한편 과기정통부는 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 최종 2개 팀을 선정할 예정이다.

K-드라마 촬영지, AI가 자동으로 인식하고 여행지로 연결초개인화 추천부터 자동예약·지역화폐 연계까지 관광 전 여정 지원K-콘텐츠의 관심을 지역 골목상권 소비로 연결하는 관광 AI 플랫폼 개발 이즈피엠피가 문화체육관광부의 2026년 연구개발사업 신규 과제인 ‘지역관광 활성화를 위한 방송·영상 로케이션 기반 관광지 AI 에이전트 서비스 기술 개발’ 주관연구개발기관으로 최종 선정됐다고 18일 밝혔다. 이즈피엠피는 ㈜솔리데오, 코나아이㈜, 아이웨이, 경희대학교 산학협력단과 함께 컨소시엄을 꾸려 향후 3년 동안 로케이션 자동 인식 및 초개인화 맞춤 추천 등 5대 핵심 인공지능(AI) 기술을 공동 개발한다. 이를 통해 여행 준비부터 현장 소비까지 관광의 전 과정을 원스톱으로 연결하는 AI 에이전트 플랫폼을 구축한다는 구상이다. MICE 및 관광 테크 전문 기업에서 AI 관광 솔루션 기업으로 사업 저변을 넓히겠다는 목표다. 7개 지자체에서 축적한 스마트관광 데이터, AI 개발의 기반으로 이번 기술 개발의 핵심은 관광 데이터다. 방송·영상 속 장면을 실제 관광지와 연결하기 위해서는 ▲로케이션 메타데이터 ▲관광지 속성 정보 ▲방문·소비 행동 데이터 등 다양한 데이터가 필요하다. 이즈피엠피는 그동안 수원·양양·단양 등 7개 지자체의 스마트관광 플랫폼을 구축하며 관련 데이터를 지속적으로 축적해왔다. 이러한 데이터와 현장 경험이 이번 국책 과제의 기술 개발과 실증을 뒷받침하는 핵심 기반이 될 것으로 기대된다. 이즈피엠피는 과제 수행 과정에서 확보한 기술과 데이터를 바탕으로 향후 사업화까지 확대해 나갈 방침이다. 촬영지 인식부터 AR 체험까지… 5대 핵심 AI 기술 개발 이번 과제를 통해 개발하는 핵심 기술은 ▲촬영지 자동 인식 AI ▲초개인화 추천 AI 엔진 ▲환각을 최소화한 관광 특화 AI 에이전트 ▲맞춤형 경로 안내 AI ▲AR 기반 몰입형 체험 등 5가지다. 관광객은 방송이나 영상 속 장면을 통해 관심 있는 촬영지를 손쉽게 찾고, 자신의 국적과 취향, 여행 목적 등에 맞는 관광 콘텐츠와 여행 코스를 추천받을 수 있게 된다. 현장에서는 AI 기반 경로 안내와 AR 콘텐츠를 통해 보다 몰입감 있는 관광 경험도 제공받을 수 있다. K-콘텐츠의 관심을 지역 소비로… 관광 전 여정 연결 이번 사업에서 이즈피엠피가 주목하는 핵심은 ‘연결’이다. 현재 K-드라마와 예능을 보고 촬영지를 찾는 외국인 관광객은 숙박·교통·식당·관광지 등의 정보를 여러 플랫폼에서 개별적으로 검색하고 예약해야 하는 불편이 있다. 또한 관광객의 소비가 일부 지역과 대형 상권에 집중되면서 지방 소상공인과 골목상권으로 관광 효과가 충분히 확산되지 못하는 문제도 있다. 이즈피엠피는 이를 AI 기반 관광 에이전트로 연결한다. AI가 방송·영상 속 촬영지를 자동으로 인식하면 관광객의 국적과 취향을 기반으로 주변 관광지와 콘텐츠를 초개인화해 추천하고, 추천된 여행 경로에 따라 숙박·교통·관광·식음료 등의 예약과 구매까지 원스톱으로 지원하는 방식이다. 여기에 지역화폐와 연계한 혜택을 제공해 관광객의 소비가 지역 내 골목상권과 소상공인 매출로 이어지는 구조도 구축할 예정이다. 기술을 지역과 공유해 관광산업의 선순환 구조 구축 이즈피엠피 최학찬 CCO는 “스마트관광 플랫폼을 구축하며 쌓아온 데이터와 경험이 이번 5대 핵심 기술 개발을 한층 가속화하는 밑바탕이 되고 있다”고 말했으며 “K-콘텐츠의 파급력이 지역 골목상권의 실제 소비로 이어지는 선순환 구조를 만들고, 국책 과제 수행을 넘어 사업화 구조까지 확대해 시장을 선도하는 AI 관광 기술 기업으로 도약하겠다”고 말했다. 개발된 API 20종과 플러그인 3종은 지역 중소 IT 기업이 자체 관광 서비스를 구축할 수 있도록 무상으로 배포될 예정이다. 이를 통해 기술 인프라를 지역과 공유함으로써 이번 사업은 K-콘텐츠의 화제성이 지역 소비로 이어지고, 그 성과가 다시 지역 기업의 서비스 경쟁력 강화로 확산되는 선순환 구조를 지향한다.

한국의 대표 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 보면 벤치마크 평가에서 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점, 전문가 평가에서 1, 4위의 격차는 2.4점, 이용자 평가에서 1위와 4위의 격차는 5.0점으로 나타났다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 2단계 평가에 참여한 4곳 모두 AAII에서 모두 31점 이상을 획득해 유럽과 캐나다 등 주요 모델을 모두 추월했다. 40점을 초과한 최상위 점수 구간에는 미국과 중국에 이어 한국 모델이 유일하게 포함됐다. 국가별 프론티어 AI 모델 성능 비교에서도 한국은 미국, 중국에 이어 글로벌 3위에 올랐다. 이번 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스의 모티프3는 AAII에서 47점을 기록해 전 세계 기업별 AI 모델 중 10위에 올랐다. 이번 평가에 통과한 진출팀에 대한 평가 의견을 보면 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 좋은 평가를 받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대하는 한편 기존 방식을 뛰어넘는 지원체계를 관계부처와 논의 중이라고 밝혔다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억 원 수준”이라고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 독파모 3차 평가는 내년 초 예상최종 2개팀 선정…지원 방식은 미정또 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 정도에 최종 2개팀을 선정할 것으로 전망된다. 최종 선정 이후 지원 방식에 대해서는 전면 재검토 중이라고 정부는 밝혔다. 한편 독파모 2차 평가에 참여한 4개팀은 정부 결과 발표 직후 일제히 입장을 내놨다. LG AI연구원은 “세계 시장에서 경쟁할 수 있는 기함급 초대규모 파운데이션 모델 개발의 기반을 마련하는 데 중점을 뒀다”며 “이번 2차 평가 통과는 초대형 모델을 안정적으로 학습하고 운영할 수 있는 기술 기반을 확보하는 동시에 사용자가 실제로 체감하는 응답 품질과 활용 성능을 개선했다는 데 의미가 있다”고 밝혔다. SK텔레콤은 “다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각하며 함께해온 컨소시엄 참여 기업·기관들의 노력이 있었기에 가능했다”며 “자체 AI 모델의 산업 및 실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중하겠다”고 말했다. 업스테이지도 “전 국민이 AI 혜택을 누릴 수 있는 생태계 기반을 마련함과 동시에 한국 AI가 글로벌 무대의 중심으로 나아가는 역사적인 시간을 함께하게 돼 큰 영광”이라며 “최종 실증 단계로 넘어가는 만큼 포털 다음과 컨소시엄 참여사 등을 통해 국민들이 직접 체감할 수 있는 실사용 모델을 고도화하는 데 최선을 다하는 한편, 아시아권으로 지원 언어를 확대해 글로벌 확산 기반도 마련하겠다”며 앞으로 계획을 제시했다. 탈락 모티프 “신생 스타트업에도 기회줘 감사”“글로벌 프런티어 모델 개발에 최선 다할 것”아쉽게 탈락한 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 뜻깊었다”며 “정부가 독파모 개발에 도전하기로 결정하고 작은 신생 스타트업에도 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것인 만큼 앞으로도 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다할 것”이라고 밝혔다.