범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

충남 천안시는 중소 제조기업의 인공지능(AI) 전환을 지원하는 ‘지역 주도형 AI 대전환’ 사업 참여 기업을 모집한다고 29일 밝혔다. 시에 따르면 중소벤처기업부 공모 사업 선정에 따라 공동 AI 인프라 구축과 기업 맞춤형 AI 솔루션 등을 도입해 중소 제조기업 현장의 AI 전환을 지원한다. 지원 대상은 본사가 천안시를 비롯한 충청남도 내 소재한 중소 제조기업이다. 지역 주력 산업인 디스플레이·모빌리티·반도체 분야 제조기업을 우대한다. 지원 분야는 △설비에 센서를 부착해 데이터를 수집하는 ‘리트로핏’ △제품 불량을 자동 판별하는 ‘AI 비전검사’ △작업현장의 위험 요인을 실시간 감시하는 ‘AI 산업안전’ △제조 데이터를 분석해 설비와 공정 운영을 개선하는‘AI운영관리(AIOPs)’ △사진·영상·음성 기반 공정 분석 및 의사결정을 지원하는 ‘옴니모달 sLLM’ 등 5가지다. 자세한 내용은 충남테크노파크 누리집에서 공고문을 통해 7월 17일 오후 6시까지 신청 서류를 전자우편(chaeunbae@ctp.or.kr)으로 제출하면 된다. 시 관계자는 “AI 도입을 검토하고 있는 관내 중소 제조기업들이 비용 부담을 줄이고 제조공정의 품질과 안전, 운영 효율을 높이길 기대한다”고 말했다.

네이버클라우드가 전장에서 활용할 수 있는 인공지능(AI) 청사진을 공개하며 전장 데이터를 통합 분석하는 ‘전장 AI 플랫폼’ 구축에 나섰다. SK텔레콤은 군 전용 거대언어모델(LLM), 현대로템은 AI가 탑재된 무인로봇 개발에 속도를 내고 있다. AI가 전쟁 수행 방식의 핵심 변수로 떠오르면서 ‘국방 AI 전환(AX)’과 관련해 국내 기업들이 시장 선점 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있다. 네이버클라우드는 전날 대전컨벤션센터(DCC)에서 열린 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’에서 국방 AI 비전을 공개했다고 11일 밝혔다. 핵심은 텍스트·음성·영상·지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 통합 분석하는 ‘옴니모달 AI’다. 옴니모달 AI는 정찰 드론 영상, 무전 내용, 전술 지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 한꺼번에 분석해 전장 상황을 통합적으로 이해하는 기술이다. 전장에 흩어진 정보를 모아 ‘무슨 일이 벌어지고 있는지’를 실시간으로 이해하고 향후 상황까지 예측하는 것이 목표다. 네이버클라우드는 이를 위해 국방 AX 전담 태스크포스(TF)인 ‘디펜스 프론티어’를 신설했다. 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 통해 실제 작전 환경에 AI를 신속하게 적용하겠다는 구상도 내놨다. 국방 전용 AI 데이터센터 구축 방안도 공개했다. 육해공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 중앙 데이터센터를 구축하고 전방 부대와 함정, 이동형 지휘소 등에는 엣지(소형) 데이터센터를 배치해 통신이 끊긴 상황에서도 AI가 작동하는 체계를 구축하겠다는 계획이다. SK텔레콤은 군 전용 AI 모델 개발에 나서고 있다. SK텔레콤은 최근 국방부, 과학기술정보통신부와 손잡고 자체 초거대 AI 모델인 ‘A.X K1’을 기반으로 국방 특화 AI를 개발하기로 했다. A.X K1은 5190억개의 매개변수를 갖춘 국내 최대 규모 AI 모델이다. SK텔레콤은 이를 군 내부 폐쇄망 환경에서도 구동할 수 있도록 경량화해 국방 특화 sLLM(소형 언어모델) 형태로 공급할 예정이다. 정부는 국가 AI 프로젝트 차원에서 그래픽처리장치(GPU) 자원을 지원하며 국방 AI 개발을 뒷받침하고 있다. 현대로템은 AI를 실제 무기체계에 적용하는 ‘피지컬 AI’ 분야를 맡고 있다. 현대로템은 최근 산업통상자원부와 국방과학연구소가 발주한 피지컬 AI 관련 국책 과제를 잇달아 수주했다. 사람의 음성이나 문자 명령만으로 여러 대의 무인로봇을 동시에 통제하는 통합 관제 시스템과 디지털 트윈 기반 시뮬레이터 개발이 핵심이다. 향후에는 병사 한 명이 자연어 명령만으로 다수의 무인차량 ‘HR-셰르파’와 다족보행로봇을 동시에 지휘하는 유·무인 복합전투체계(MUM-T) 구현도 가능할 것으로 기대된다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.