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  • KT, ‘이음 에이전트’로 일상 속 ‘AI 동반자’ 구축…다음·무신사 등 기존 앱에 그대로 적용

    KT, ‘이음 에이전트’로 일상 속 ‘AI 동반자’ 구축…다음·무신사 등 기존 앱에 그대로 적용

    KT가 공공·교육·금융·쇼핑 등 국민 생활과 밀접한 서비스를 하나의 인공지능(AI)으로 잇겠다는 ‘모두의 AI’ 구상안을 공개했다. 다음·무신사·직방·EBS 등 기존 서비스에 AI를 탑재해 이용자가 일상에서 자연스럽게 AI를 접하도록 할 예정이다. KT는 11일 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘모두의 AI’ 사업과 관련해 국내 AI·서비스 기업들과 함께 ‘이음인사이드’ 기반의 개방형 AI 생태계를 구축한다고 밝혔다. 이진형 KT AX사업본부장은 이날 기자간담회에서 “생활과 밀접한 정보를 정확하게 검색하고 실행까지 연결해 명확한 ‘답을 주는 AI’는 아직 미비하다”며 “KT 컨소시엄은 ‘AI라는 세상을 모두에게’라는 슬로건 아래 국민에게 실제 필요한 쇼핑·공교육·부동산 등 다양한 서비스를 연결하는 ‘이음 에이전트’를 준비하고 있다”고 밝혔다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등 16개사가 참여한다. 핵심은 이음인사이드다. 이용자가 평소 사용하던 앱이나 웹사이트에 AI 기능을 내재화하고, 이를 별도의 이음 에이전트와 연결하는 방식이다. 예를 들어 직방에서 아파트를 검색하다 이음인사이드 버튼을 누르면 이음 에이전트가 해당 매물의 실거래가와 시세, 최근 등록 매물 등을 종합해 알려준다. 이음인사이드는 단순한 검색 기능을 넘어 개인화된 정보를 제공하는 데 초점을 맞춘다. 이용자의 기존 검색·문의 내용 등을 기억해 필요한 정보를 먼저 제안하고, 공공 분야에서는 연령이나 거주지역 등 개인 정보를 바탕으로 받을 수 있는 혜택을 선제안한다. 행정 절차 안내와 신청·발급까지 대화형으로 이뤄져 디지털 소외계층도 쉽게 이용할 수 있다. KT는 ‘모두의 AI’ 자체 앱도 별도로 선보일 계획이다. 다음 등 기존 서비스에 이음인사이드를 적용해 이용자들이 별도의 앱을 찾지 않고도 자연스럽게 KT 모두의 AI로 유입되도록 한다는 전략이다. 이 과정에서 다음이 보유한 약 4800만개 계정도 적극 활용한다. 기술적으로는 여러 국산 AI 모델을 한데 묶어 서비스 특성에 따라 최적의 모델을 선택하는 ‘멀티모델’ 전략을 내세웠다. 업스테이지의 ‘솔라’는 추론과 에이전트 도구 호출, 모티프테크놀로지스의 ‘모티프’는 긴 문맥 처리, NC AI의 ‘바르코’는 3D·사운드, KT의 ‘믿음’은 멀티모달 등 각 모델마다 강점을 살릴 예정이다. 고객에 필요한 서비스에 적합한 모델을 자동으로 연결해줄 땐 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 활용된다. 토큰팩토리를 통하면 토큰 처리량을 약 32%, 프롬프트 압축 기술까지 활용하면 입력 토큰을 최대 80% 줄일 수 있다는 게 KT의 설명이다. 자체 그래픽처리장치(GPU)를 활용하는 ‘폴백’ 체계도 토큰팩토리에 적용했다. 이 본부장은 “모두의 AI가 지속 가능한 서비스가 되려면 정부 사업 기간 이후에도 기업들이 비용을 낮추고 수익을 창출할 수 있는 구조가 필요하다”며 “국산 AI 모델과 반도체, 인프라 기술을 결합해 국내 AI 생태계가 함께 성장할 수 있는 구조를 만들겠다”고 말했다.
  • 오케스트로, WSCE 2026서 6109억원 규모 천안·아산 AI 도시 청사진 공개

    오케스트로, WSCE 2026서 6109억원 규모 천안·아산 AI 도시 청사진 공개

    AI·클라우드 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 ‘2026 월드 스마트시티 엑스포(WSCE 2026)’에서 총사업비 약 6109억원 규모로 추진되는 천안·아산 AI 특화 시범도시의 청사진을 공개한다고 9일 밝혔다. 월드 스마트시티 엑스포(WSCE)는 올해 10주년을 맞은 국내 대표 스마트시티 전문 전시회로, 국토교통부·과학기술정보통신부·부산광역시가 공동으로 주최한다. AI 솔루션을 비롯해 교통·모빌리티, 인프라·건설, 해양기술 등 스마트시티 관련 최신 기술과 산업 동향을 한자리에서 확인할 수 있으며, 올해 행사는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 개최된다. 오케스트로는 국토교통부 ‘AI 특화 시범도시 사업’의 천안·아산 컨소시엄 대표 기업으로 이번 WSCE에 참가한다. 천안·아산 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 추진되며, 두 도시의 공동 생활권을 기반으로 도시 데이터와 AI 인프라를 연계해 재난·교통·행정·에너지 등 도시 운영 전반을 지능화하는 초광역 AI 도시를 구현한다. 천안·아산 AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티의 단순한 도시 모니터링을 넘어 인공지능이 도시에서 발생하는 다양한 상황을 실시간으로 분석하고 판단해 선제적으로 대응하는 도시 운영체계 구축을 추진한다. 이를 위해 도시 데이터를 통합·표준화하고 AI 에이전트와 피지컬 AI를 연계해 교통, 재난, 민원 등 시민 생활과 밀접한 분야의 서비스를 단계적으로 실증할 예정이다. 이번 WSCE에서는 컨소시엄에 참여하는 11개 기관이 ‘천안·아산 AI 특화 시범도시관’을 마련해 향후 지역에 적용될 AI 기반 도시서비스와 핵심 기술을 공개한다. 전시에서는 교통사고·침수·응급상황 등에 대응할 수 있는 피지컬 AI 로봇을 비롯해 자율주행 시뮬레이터, AI를 활용한 건강상태 분석 기술 등 시민들이 직접 체감할 수 있는 다양한 서비스를 선보일 예정이다. 오케스트로는 이러한 AI 서비스의 핵심 기반이 되는 미래형 AI 데이터센터(AIDC)를 구축하고 AI·클라우드 인프라 통합운영을 총괄한다. 대규모 AI 학습·연산을 위한 고성능 GPU와 AI 추론·가속에 최적화된 국산 NPU를 비롯해 CPU, 대용량 스토리지를 결합한 AI 컴퓨팅 환경을 조성한다. 소버린 AI 클라우드 기반 풀스택 기술을 적용해 AI 컴퓨팅 자원을 통합 관리·최적화하고, AI 기반 자율운영·자가복구 기술을 결합해 오케스트로만의 차별화된 새로운 운영 모델을 구현한다. 이를 기반으로 AI 도시 인프라를 안정적으로 운영하고, AI 모델 학습과 추론부터 서비스 배포, 도시 인프라 제어까지 전 주기를 지원할 계획이다. 오케스트로는 이번 WSCE를 글로벌 스마트시티 사업 확대를 위한 교류의 장으로 활용한다. 국내외 공공기관과 기업, 해외 바이어와의 네트워크를 확대하고 천안·아산에서 구현하는 AI 도시 모델을 기반으로 해외 스마트시티 및 AI 인프라 사업 기회를 발굴할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “AI 도시의 핵심은 다양한 도시 데이터와 AI 서비스를 안정적으로 연결하고 운영할 수 있는 인프라”라며 “오케스트로는 AI 데이터센터와 소버린 AI 클라우드 기술을 바탕으로 천안·아산의 AI 도시의 핵심 인프라를 구현하고, 국내외로 확산 가능한 AI 도시 모델을 구축하겠다”고 말했다.
  • 카페24, LLM 라우터에 업스테이지 ‘솔라 프로 4’ 추가…9월 11일까지 90% 할인

    카페24, LLM 라우터에 업스테이지 ‘솔라 프로 4’ 추가…9월 11일까지 90% 할인

    - LLM 라우터, 하나의 API로 220여 개 AI 모델 통합 운용- 솔라 프로 4 추가…오는 9월 11일까지 이용료 90% 할인 글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24(대표 이재석)가 자사 인공지능(AI) 운용 인프라 ‘LLM 라우터(LLM Router)’에 국내 AI 기업 업스테이지의 최신 대규모언어모델 ‘솔라 프로 4(Solar Pro 4)’를 새롭게 탑재했다고 밝혔다. 이와 함께 서비스 도입을 기념하는 이용료 할인 혜택도 제공한다. 이번 프로모션은 오는 9월 11일까지 진행된다. 행사 기간 동안 LLM 라우터 이용자는 별도의 신청이나 등록 절차 없이 솔라 프로 4를 90% 할인된 가격에 이용할 수 있다. 이번에 추가된 솔라 프로 4는 실제 업무 환경에서 AI 에이전트 활용에 최적화된 모델이다. 긴 문서 분석과 터미널 작업, 여러 단계의 도구 호출이 필요한 복합 업무에 활용할 수 있으며, 계약서·보고서·데이터 파일 여러 개를 한 세션에서 함께 다루는 작업도 지원한다. 이용자는 LLM 라우터를 통해 별도 개발이나 설정 변경 없이 사용 중인 API 엔드포인트를 그대로 유지한 채 솔라 프로 4를 이용할 수 있다. 카페24 LLM 라우터는 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 220여 개 AI 모델을 하나의 API로 통합해 이용할 수 있는 서비스다. 이용자가 입력한 요청의 작업 유형을 분석해 코딩·추론·번역·창작 등에 적합한 AI 모델을 자동 연결하며, 사용할 모델 범위를 미리 지정하면 그 안에서만 모델을 선택하도록 설정할 수 있다. 새로운 모델을 도입하거나 기존 모델을 교체할 때도 별도 연동 부담 없이 하나의 환경에서 유연하게 대응할 수 있다. 비용, 속도, 처리량 등 이용자가 설정한 기준에 따라 동일 모델을 제공하는 AI 서비스 제공사 중 적합한 곳으로 자동 연결하는 기능도 갖췄다. 특정 모델이 응답하지 않으면 사전에 설정한 대체 모델이 요청을 이어받아 작업 연속성을 높인다. 이용자는 실시간 대시보드에서 요청 수, 비용, 토큰 사용량, 모델별 성공·실패 비율 등을 한눈에 확인할 수 있다. 카페24는 앞으로도 LLM 라우터의 지원 모델과 AI 서비스 제공사 범위를 지속 확대할 계획이다. 빠르게 등장하는 신규 AI 모델을 고객이 신속하게 활용하고, 업무 목적과 비용·성능 조건에 맞는 모델을 유연하게 선택·운영할 수 있는 환경을 강화한다는 방침이다. 카페24 관계자는 “AI 모델이 빠르게 늘어나는 환경에서 고객이 목적에 맞는 모델을 손쉽게 도입하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 솔라 프로 4 추가와 프로모션을 통해 고객의 AI 활용 선택지를 더욱 넓혀 나가겠다”고 말했다.
  • 애피어, ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’로 에이전틱 AI 시스템 신뢰성 강화

    애피어, ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’로 에이전틱 AI 시스템 신뢰성 강화

    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.
  • 오케스트로, AI 주권 시대 ‘소버린 AI 데이터센터’ 전략 공개

    오케스트로, AI 주권 시대 ‘소버린 AI 데이터센터’ 전략 공개

    오케스트로 그룹이 AI 주권 확보를 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 제시한다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 25일 오후 2시 ‘AI 주권 시대, 도시에서 데이터센터까지’를 주제로 온라인 웨비나를 진행한다고 13일 밝혔다. AI가 산업과 공공 부문 전반으로 빠르게 스며들면서, 자체적인 데이터와 인프라 통제력을 뜻하는 ‘AI 주권’의 가치가 날로 높아지고 있다. 특히 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하려면 고성능 GPU와 데이터센터 같은 하드웨어 인프라뿐만 아니라, 이를 유기적으로 제어하고 구동할 수 있는 핵심 소프트웨어 역량이 반드시 병행되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이번 웨비나에서는 박소아 오케스트로 클라우드 대표가 연사로 나서 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 ‘주권과 속도’의 딜레마를 짚고, 이에 대응하기 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 소개한다. 데이터와 인프라에 대한 통제권을 확보하면서도 산업·업무별 요구에 맞춰 유연하게 구성할 수 있는 AI 인프라 전략을 제시하고, 이를 도시 단위로 확장한 ‘천안·아산 K-AI City’ 사례도 함께 다룰 예정이다. 소버린 AI 데이터센터는 기업 맞춤형 독립 환경을 구축해, 하드웨어와 AI 모델을 독자적으로 통제할 수 있는 것이 특징이다. 산업군이나 고객의 특성에 맞춘 유연한 서비스 조합이 가능하며, 인프라부터 응용 프로그램까지 전체 운영 과정을 투명하게 모니터링할 수 있어 관리의 신뢰성을 극대화한다. 데이터센터 상면과 베어메탈, IaaS·PaaS, GPU, 마이그레이션, 재해복구(DR) 등 클라우드 인프라 서비스를 카탈로그 형태로 제공한다. 여기에 AI 추론 서비스와 국산 NPU·AI 모델, 데이터 카탈로그 및 AI 아키텍처 컨설팅까지 연계해 필요한 AI 인프라 환경을 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘천안·아산 K-AI City’ 사업 사례도 소개한다. 천안·아산 K-AI City는 천안과 아산 두 도시를 하나의 AI 운영체계로 통합하는 AI 특화 시범 도시 사업이다. 오케스트로 그룹은 AI 데이터센터를 축으로 도시 데이터와 각종 서비스를 유기적으로 연결하는 인프라 구축 비전을 제시한다. 특히 자율주행 모빌리티, 디지털 트윈, AI CCTV, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 첨단 도시 서비스를 전폭적으로 뒷받침할 혁신적인 인프라 구현 방향을 공유할 예정다. 이를 통해 AI 데이터센터가 단순한 연산 자원 공급원을 넘어, 도시 전체의 데이터와 AI 서비스를 긴밀히 엮어내는 핵심 신경망으로 어떻게 진화하는지 명확히 선보일 계획이다. 웨비나는 25일 오후 2시부터 올쇼TV를 통해 온라인으로 진행된다. 참가비는 무료이며, 사전 등록 후 참여할 수 있다. 오케스트로 클라우드 박소아 대표는 “AI 주권은 데이터와 인프라를 스스로 선택하고 통제할 수 있는 역량에서 시작된다”며 “이번 웨비나에서는 소버린 AI 데이터센터 구현 전략과 이를 도시 단위 AI 인프라로 확장한 천안·아산 K-AI City 사례를 통해 AI 인프라 자립을 위한 구체적인 방향을 제시할 것”이라고 말했다.
  • 오케스트로 “AI 인프라 경쟁력, GPU 확보 넘어 ‘운영 효율’이 좌우”

    오케스트로 “AI 인프라 경쟁력, GPU 확보 넘어 ‘운영 효율’이 좌우”

    단순한 GPU 물량 확보가 곧 기업의 AI 인프라 경쟁력으로 직결되지는 않는다. 이제는 한정된 자원 속에서 추론 효율성을 극대화하고 비용 대비 성능을 최적화하는 역량이 핵심 성공 요인으로 부상하고 있다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’에서 AI 인프라에 대한 고객의 관심이 GPU 확보에서 추론 성능과 운영 효율로 이동하고 있음을 확인했다고 7일 밝혔다. 지난 7월 28일 서울 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’에는 공공기관, 금융사, 제조·통신 대기업, IT 서비스 기업 등의 IT 관계자 2,000명 이상이 참석했다. 행사에서는 기업과 공공기관의 AI 인프라 구축·운영 과제를 중심으로 상담과 기술 논의가 이어졌다. GPU 자원 배분과 응답 지연 개선, 복잡한 추론 환경의 효과적인 운영 방안에 대한 문의가 집중됐으며, 기존 자원을 활용해 추론 성능과 운영 안정성을 높이려는 수요가 공통적으로 나타났다. 오케스트로는 현장의 목소리를 종합한 결과, AI 인프라 경쟁력의 척도가 단순한 GPU 확보량을 넘어 실제 운영 성과로 진화하고 있다고 분석했다. 특히 처리 속도와 성능을 극대화하는 동시에, 운영 비용과 복잡성을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 핵심 평가 기준으로 떠올랐다는 설명이다. 이러한 흐름은 ‘OPUS 2026’ 이후 기업·공공기관 IT 종사자 1703명을 대상으로 진행한 조사에서도 확인됐다. 조사 결과, AI 인프라 또는 추론 환경을 운영할 때 가장 큰 부담으로 GPU 서버 비용(36.9%)과 AI 인프라 전문 인력 부족(36.5%)이 꼽혔다. AI 인프라 구축·운영 경험이 부족하다는 응답도 22.2%를 차지했다. AI 추론 플랫폼을 선택할 때는 추론 성능과 응답 속도(20.2%), GPU 활용률과 비용 효율(19.2%), 기존 인프라 및 클라우드 환경과의 연계성(16.7%)을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 하드웨어 확보에서 소프트웨어 기반의 운영 효율화로 이동하고 있음을 보여준다. 기업과 공공기관은 보유 자원의 활용 효율과 추론 성능을 높이고 비용과 운영 안정성을 함께 관리하는 것을 주요 과제로 인식하고 있다. 오케스트로는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 통해 급증하는 AI 인프라 수요에 적극 대응하고 있다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 실시간 자원 배분으로 응답 지연을 최소화하고, GPU 자원 효율성을 극대화한다. 오케스트로는 이번 ‘OPUS 2026’에서 파악한 현장 수요와 시장 조사 결과를 바탕으로, 기업과 공공기관이 직면한 AI 인프라 운영 과제를 성공적으로 해결해 나갈 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “OPUS 2026은 금융·제조·IT 등 다양한 산업의 기업과 공공기관이 AI 인프라를 운영하며 겪는 과제와 시장의 변화를 직접 확인한 자리였다”며 “고객과 현장의 목소리를 바탕으로 한정된 자원에서도 AI 서비스의 응답 성능과 처리 효율을 높일 수 있는 해법을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 말했다.
  • ‘키미 K3 흥행’ 중국 문샷AI, 투자금 5조원 끌어모았다

    중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 최신 모델 ‘키미 K3’의 인기에 힘입어 35억 달러(약 5조원)의 투자금을 끌어모았다. 당초 목표액을 크게 웃돈 데다 중국 정부가 조성한 AI 투자기금도 참여한 것으로 알려지면서, 미국의 첨단 반도체 수출 규제 속에서도 중국 AI 기업에 대규모 자금이 몰리고 있다. 블룸버그통신은 29일(현지시간) 문샷AI가 최근 투자 라운드에서 35억 달러를 유치해 기업가치 350억 달러를 인정받았다고 보도했다. 이는 2024년 2월 당시 기업가치(25억 달러)와 비교하면 약 2년 5개월 만에 14배로 늘어난 규모다. 투자 유치액도 애초 목표로 잡았던 10억~20억 달러보다 훨씬 많은 금액이 모였다. 중국의 ‘국가 AI 산업 투자기금’도 주요 투자자로 참여한 것으로 전해졌다. 이 기금은 앞서 딥시크에도 투자했다. 문샷AI는 중국 알리바바 출신 양즈린이 2023년 설립한 회사로, 대화형 AI 서비스 ‘키미’를 운영하고 있다. 이달 공개한 키미 K3는 문서 작성과 코딩, 복잡한 추론 등에서 오픈AI와 앤트로픽의 최신 모델에 견줄 만한 성능을 보였다는 평가를 받으며 주목받았다. 고성능 AI 반도체 확보가 어려운 상황에서도 중국 기업이 기술 격차를 좁히고 있다는 점에서 시장에서는 또 다른 ‘딥시크 모멘트’라는 평가도 나온다. 문샷AI는 추가 투자와 상장 준비에도 속도를 내고 있다. 차기 투자에서는 기업가치 500억 달러를 목표로 잠재 투자자들과 접촉하고 있으며, 이르면 연내 홍콩 증시 상장을 추진할 계획이다. 상장에 앞서 기관투자가 등으로부터 자금을 받는 프리IPO 투자도 검토하고 있다. 중국 정부도 첨단기술 지원 대상을 넓히고 있다. 중국 공업정보화부가 최근 홈페이지에 공개한 통지문에 따르면, 공업정보화부 등 7개 부처는 AI와 휴머노이드, 피지컬 AI, 연산력 등을 포함한 6개 분야 24개 혁신 과제를 공개 경쟁 방식으로 선정하기로 했다. 기업 규모나 특허 수보다 실제 기술력과 사업화 가능성을 우선 평가한다는 방침이다. 국가 자금과 경쟁형 지원이 함께 확대되면서 중국 AI 기업의 기술 개발과 상용화에도 속도가 붙을 것으로 보인다.
  • “AI 경쟁 본질은 인프라 SW”…‘오케스트로 4.0’ 전략 공개

    “AI 경쟁 본질은 인프라 SW”…‘오케스트로 4.0’ 전략 공개

    인공지능(AI) 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹이 솔루션의 기획·개발부터 서비스 제공, 기술 지원까지 전 과정을 AX(인공지능 전환) 기반으로 재편하는 ‘오케스트로(OKESTRO) 4.0’ 전략을 발표했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 코엑스에서 열린 기자간담회에서 “기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원과 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영의 주도권을 확보해야 한다”고 밝혔다. 오케스트로 4.0은 ‘오케스트로 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합했다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이에 따라 고객은 필요한 기술의 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있다. 김 의장은 “AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다”고 설명했다. 나아가 장애와 환경 변화에도 안정적인 서비스 운영을 뒷받침해 서비스의 연속성을 높이고, 데이터와 정책에 기반한 판단을 지원해 의사결정의 완전성을 강화한다. 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스’, 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷’, 재해복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토’ 등으로 구성된다. 김 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.
  • 오케스트로, “AI 경쟁의 본질은 인프라 소프트웨어”… ‘OKESTRO 4.0’ 공개

    오케스트로, “AI 경쟁의 본질은 인프라 소프트웨어”… ‘OKESTRO 4.0’ 공개

    - AI 모델·GPU 확보 넘어 인프라 운영 역량이 AI 경쟁력 좌우- ‘SCORE’로 운영 데이터 연결… ‘OKESTRO GenDev’로 SDLC 생산성 10.6배 향상- AI 인프라 소프트웨어 전반을 AX 기반으로 재편… 변화 대응 속도·기술 주권 강화 AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 28일 서울 삼성동 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’ 기자간담회에서 ‘OKESTRO 4.0’을 공식 발표했다. 오케스트로 그룹은 생성형 AI 도입 확대로 AI 경쟁력의 기준이 모델 성능이나 GPU 확보를 넘어 실제 서비스를 안정적으로 운영하고, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 신속하게 확장·전환하는 인프라 소프트웨어 역량으로 이동하고 있다고 분석했다. 기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원, 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영 주도권을 확보해야 한다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘OKESTRO 4.0’을 제시했다. ‘OKESTRO 4.0’은 ‘OKESTRO 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합해 솔루션의 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 재편하는 전략이다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객은 기술 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 오케스트로 그룹은 장애 및 환경 변화에도 안정적인 서비스를 유지해 연관 업무의 연속성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계를 핵심 경쟁력으로 제시했다. 오케스트로 그룹은 AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점을 ‘OKESTRO 4.0’의 차별점으로 제시했다. 이 같은 역량을 뒷받침하는 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’, 재해 복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’ 등으로 구성된다. 이를 구현하는 핵심 체계는 온톨로지 기반 지식 그래프 ‘SCORE’와 AI 기반 기술 생성 체계 ‘OKESTRO GenDev’다. SCORE는 고객 환경의 자원과 서비스, 장애와 변경 이력, 정책과 비용 등 분산된 운영 데이터를 관계와 맥락에 따라 연결한다. 데이터의 출처와 계보까지 추적해 AI가 실제 운영 환경과 검증 가능한 근거를 바탕으로 상황을 이해하고 판단하도록 지원한다. OKESTRO GenDev는 SCORE에 축적된 고객 환경 정보와 운영 데이터를 기반으로 필요한 기술과 대응 방안을 생성·검증하는 체계다. 소프트웨어의 기획, 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 전 과정에 AI를 적용해 각 단계의 업무 효율을 높인다. OKESTRO GenDev 적용 시 기존 소프트웨어 개발 생애 주기(SDLC) 대비 전체 생산성이 약 10.6배 향상된다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 SCORE와 OKESTRO GenDev를 AI 인프라 소프트웨어 전반에 적용해 전 제품군을 4.0 체계로 재편할 방침이다. 이를 통해 인프라 운영을 사후 복구 중심에서 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고, 기술 개발과 인프라 운영 전반의 의사결정을 일관된 데이터와 정책에 기반해 지원할 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “‘OKESTRO 4.0’을 통해 솔루션 개발부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 전환하고, 서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.
  • 해킹 도구 넘어 ‘해커’ 된 챗GPT… AI 안전성에 중대 분수령

    해킹 도구 넘어 ‘해커’ 된 챗GPT… AI 안전성에 중대 분수령

    인공지능(AI)이 사이버 공격을 돕는 도구를 넘어 스스로 공격 대상을 정하고 침투하는 단계에 들어섰다. 성능 평가 과정에서 개발자가 부여한 목표를 달성하기 위해 실제 외부 시스템에 침투한 사실이 공개되면서, 최첨단 AI의 안전성과 통제 방식을 둘러싼 논의도 새로운 국면을 맞고 있다. 오픈AI는 21일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 최신 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 이보다 성능이 높은 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 격리 환경을 벗어나 오픈소스 AI 플랫폼 ‘허깅페이스’의 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 평가에 사용된 모델은 공격 능력을 확인하기 위해 일부 안전장치가 완화된 상태였다. 오픈AI는 이번 사안을 “최첨단 사이버 역량이 개입된 전례 없는 사고”로 규정했다. 사고는 AI를 위한 해킹 실기시험장인 ‘익스플로잇짐’을 평가하는 과정에서 발생했다. 모델은 외부 인터넷과 분리된 시험 환경에서 제로데이(아직 아무도 모르거나 고쳐지지 않은 보안 취약점)를 찾아 권한을 확대한 뒤 인터넷 연결 경로를 확보했다. 이어 평가 문제의 해답이 허깅페이스에 있을 것으로 추론하고 서버에 침투해 데이터베이스에서 답을 확보했다. 공격 대상을 정하고 침투해 목표를 달성하는 전 과정을 스스로 수행한 것이다. 오픈AI는 “모델들이 익스플로잇짐 문제를 해결하는 데 지나치게 집중한 나머지 극단적인 수단까지 동원한 것으로 보인다”고 밝혔다. 목표 달성을 위해 개발자가 설정한 통제 범위를 스스로 우회했다는 설명이다. 허깅페이스는 지난 16일 보안 사고를 공개하면서 코드 실행 취약점으로 인증 정보가 탈취됐지만 공개 모델과 이용자 정보가 유출되거나 변조된 정황은 확인되지 않았다고 밝혔다. 양사는 현재 공격 경로와 취약점을 공동 조사하고 있으며 결과도 공개할 방침이다. 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)는 “AI 안전은 어느 한 기업이 비공개로 해결할 수 있는 문제가 아니라 개방적인 협력 속에서 풀어야 한다”며 “이번 사고는 AI 안전 연구와 정보 공유의 필요성을 보여준 사례”라고 밝혔다. 안전장치를 완화한 미공개 모델이 실제 공격에 사용되면서 AI 모델의 출시 전 검증과 통제를 제도화해야 한다는 논의에 힘이 실리는 모습이다.
  • 오케스트로-넷앱, AI 추론·재해복구 통합 아키텍처 개발 위한 MOU 체결

    오케스트로-넷앱, AI 추론·재해복구 통합 아키텍처 개발 위한 MOU 체결

    - 오케스트로 AI 인프라 풀스택 소프트웨어와 넷앱 데이터 오케스트레이션 역량 결합- GPU 기반 AI 추론·대규모 데이터 파이프라인·고성능 스토리지 통합 검증- Active-Active DR 기반 서비스 연속성 강화… 국내 AI·클라우드 시장 공략 AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)가 지능형 데이터 인프라 기업 넷앱(NetApp)과 AI 추론 및 재해 복구(DR) 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 기업의 AI 도입이 시범(파일럿) 단계를 넘어 실제 운영 단계로 진입함에 따라 안정적인 AI 추론 환경 구축의 중요성이 커지고 있다. GPU 등 연산 자원 확보는 물론 대규모 데이터를 신속히 처리·분석하고 안전하게 보호하는 데이터 인프라, 예기치 못한 장애에 대응하는 재해 복구 체계 확보가 핵심 과제로 떠올랐다. 이번 협약은 이 같은 기업용 AI 서비스 운영 과제에 대응해 오케스트로의 AI 인프라와 넷앱의 데이터 인프라를 하나의 아키텍처로 통합하기 위해 추진됐다. 양사는 오케스트로가 보유한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술에 넷앱의 데이터 오케스트레이션 및 엔터프라이즈급 재해 복구 역량을 결합해 데이터 파이프라인을 가속화하고, AI 추론 서비스 운영에 최적화된 통합 아키텍처를 공동 개발할 계획이다. 오케스트로 김범재 대표는 “AI가 실제 산업 현장으로 확산되면서 기업들은 AI 추론 성능뿐 아니라 데이터 안정성, 서비스 연속성까지 함께 확보해야 하는 과제를 안고 있다”며 “이번 협약을 통해 오케스트로의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술과 넷앱의 데이터 인프라 전문성을 결합해 기업 고객이 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 통합 아키텍처를 구현해 나가겠다”고 말했다. 유재성 한국넷앱 대표는 “기업들은 AI 도입을 확대하고자 하지만 성능과 비용 효율성 간 균형을 맞춰야 하는 부담을 안고 있다”며 “넷앱은 AI에 최적화된 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 기업이 워크로드에 따라 인프라를 유연하게 구성하고 비용을 최적화할 수 있는 견고한 데이터 기반을 구축하도록 지원하고 있다”고 말했다. 이어 “오케스트로와의 협력은 기업이 엔터프라이즈 AI를 확장할 수 있도록 지원하겠다는 넷앱의 의지를 보여준다”며 “고성능 AI 워크로드를 지원하고, 거버넌스가 적용된 안전한 데이터에 즉시 접근할 수 있도록 하며, 운영 안정성과 데이터 보호를 보장하는 지능형 데이터 인프라를 통해 기업의 AI 확장을 지원할 것”이라고 덧붙였다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 기반으로 AI 인프라 운영에 필요한 풀스택 소프트웨어를 제공한다. 이를 통해 AI 서비스 구현부터 인프라 운영, 추론 관리, 통합 관제까지 지원하며, 고객은 AI 서비스와 클라우드 인프라, 데이터 인프라를 하나의 운영 체계 안에서 통합 관리할 수 있다. 넷앱은 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 AI 데이터 파이프라인의 효율적이고 안정적인 운영을 지원한다. 오케스트로는 API 기반 연동을 통해 넷앱 스토리지의 주요 기능을 자사 플랫폼과 통합할 예정이다. 넷앱은 플랫폼 통합을 위한 테스트용 하드웨어와 전담 엔지니어링 지원을 제공한다. 이번 협약에 따라 양사는 ▲넷앱 테크놀로지 얼라이언스 프로그램(NetApp Technology Alliance Program) 기반 AI·데이터 인프라 통합 생태계 공동 개발 ▲GPU 가속 기반 AI 추론, 대규모 데이터 파이프라인, 고성능 스토리지 통합 및 복원력 검증 ▲기업용 AI·클라우드 구축을 위한 Active-Active DR 참조 아키텍처 및 운영 모델 수립 ▲국내외 시장 대상 공동 GTM(Go-to-Market) 전략 수립 등을 추진한다. 이를 통해 양사는 AI 추론 서비스 운영에 최적화된 데이터 인프라 환경을 마련하고, Active-Active 기반 재해 복구(DR) 환경 구축을 지원해 고객의 비즈니스 연속성과 데이터 안정성을 강화할 계획이다. 나아가 국내 AI·클라우드 시장의 디지털 혁신과 관련 산업 생태계 발전에 기여할 예정이다. 오케스트로는 넷앱과의 기술 연계를 기반으로 AI 인프라부터 데이터 관리, 재해 복구까지 통합 지원하는 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 사업을 확대해 나갈 방침이다.
  • 삼성SDS ‘딥러닝 특화 반도체’ 구독 서비스

    삼성SDS가 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU·딥러닝 계산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 특화된 반도체 칩)인 ‘레니게이드’를 기반으로 한 NPUaaS(서비스로서 NPU)를 삼성클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다고 20일 밝혔다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하고 문서를 분석할 때 그래픽처리장치(GPU) 대비 효율이 좋다. AI 산업이 기존의 거대언어모델(LLM)에 적합한 ‘학습’에서 ‘추론·실행’ 중심으로 이동하면서 비용 효율성이 좋은 NPU의 인기도 증가하고 있다. 이전에는 LLM 모델 자체를 제작하는 게 중요했지만, 현재는 수억 명이 LLM을 함께 사용할 수 있어야 해서다. NPU는 전력 소모가 적어 기업 입장에서 GPU 대비 전력과 운영 비용을 절감할 수 있다. 또 AI 추론을 전용 하드웨어에서 수행해 연산 시간을 단축할 수 있다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 사용할 수 있다. 기업의 수요 및 데이터 규모에 따라 NPU를 1장, 2장, 4장, 8장 등 원하는 단위로 자유롭게 선택해 활용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용이 가능하다.
  • “1가구 1휴머노이드… K로봇, 10년 뒤 대중화 시대 열 것” [월요인터뷰]

    “1가구 1휴머노이드… K로봇, 10년 뒤 대중화 시대 열 것” [월요인터뷰]

    ‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.
  • 최신 챗GPT도 넘본다… 中 초가성비 ‘키미 K3’

    최신 챗GPT도 넘본다… 中 초가성비 ‘키미 K3’

    중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.
  • SK, AI에 1100조 투자… 성장·사회적 가치 ‘두 토끼’ 잡는다

    SK, AI에 1100조 투자… 성장·사회적 가치 ‘두 토끼’ 잡는다

    SK그룹이 인공지능(AI)을 미래 성장축으로 삼아 총 1100조원 규모의 대규모 투자에 나서는 동시에 협력사 지원과 인재 육성 등 사회적 가치 확대에도 속도를 내고 있다. AI 인프라와 반도체를 중심으로 새로운 성장동력을 확보하는 한편 경제적 가치와 사회적 가치를 함께 추구하는 ‘더블보텀라인(DBL)’ 경영을 통해 지속가능한 성장 기반을 강화하겠다는 전략이다. AI 경쟁력의 핵심은 인프라 구축이다. SK그룹은 최근 발표한 3대 메가프로젝트를 통해 총 1100조원 규모의 중장기 투자 계획을 제시했다. 핵심은 총 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터(DC)를 전국에 단계적으로 구축하고 AI 반도체 생산 기반을 확대하는 것이다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산 수요가 급증하는 상황에서 데이터센터와 반도체를 동시에 확보해 글로벌 AI 시장을 선점하겠다는 구상이다. 투자의 양대 축은 SK텔레콤과 SK하이닉스다. SK텔레콤은 글로벌 빅테크와 협력을 확대하며 AI 데이터센터 사업을 본격화하고, SK하이닉스는 용인 반도체 클러스터와 청주, 서남권을 잇는 AI 메모리 생산벨트를 구축해 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 차세대 메모리 생산능력을 확대할 계획이다. 용인 클러스터의 생산시설 구축 일정도 당초 계획보다 크게 앞당기며 AI 반도체 주도권 확보에 속도를 내고 있다. AI 투자는 개별 사업 확대에 머물지 않는다. AI 데이터센터에서 발생하는 막대한 반도체 수요를 그룹 내 메모리 사업과 연결하고, 통신과 AI 서비스까지 하나의 생태계로 묶는 것이 목표다. AI 인프라부터 반도체, 서비스에 이르는 밸류체인을 구축해 AI 산업 전반에서 경쟁 우위를 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 업무 방식 역시 AI 중심으로 재편되고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 임직원들에게 ‘1인 1 에이전트’ 환경을 제안하며 AI를 업무 전반에 활용하는 운영 혁신을 주문했다. 단순히 개인이 AI를 사용하는 수준을 넘어 조직 전체의 업무 프로세스와 의사결정 방식을 AI 중심으로 전환하겠다는 의미다. 국내외 AI 기업이 참여하는 ‘K-AI 얼라이언스’도 확대 개편해 글로벌 AI 협력 생태계 구축에도 나서고 있다. 사회적 가치 창출은 SK 경영의 또 다른 축이다. SK는 지난해 32조 2000억원의 사회적 가치를 창출했다. 사회적 가치 측정을 시작한 2018년(16조원)과 비교하면 두 배 가까이 늘어난 규모다. 누적 사회적 가치 창출액은 155조원에 달한다. SK는 고용과 배당, 납세는 물론 환경과 사회공헌 등 기업 활동이 사회에 미치는 영향을 화폐 단위로 계량화해 관리하는 DBL 체계를 운영하고 있다. 지난해에는 계열사 실적 개선에 힘입어 경제간접 기여성과가 31조 8000억원으로 증가했다. 반도체 생산 확대에 따라 온실가스 배출 등 환경 부문의 부담은 커졌지만, 재생에너지 확대와 고효율 설비 도입을 통해 영향을 최소화하는 데 힘을 쏟고 있다. 삶의 질 개선과 동반성장 등을 포함한 사회성과는 3년 연속 증가하며 환경 부문의 부담을 상쇄했다. 한편 SK는 최근 주요 계열사들이 참여하는 ‘1·2·3차 협력사 상생 협약’을 체결하고 총 1조 4000억원 규모의 신규 자금을 공급하기로 했다. SK하이닉스를 중심으로 대금 지급 기한을 단축하고 연구개발(R&D) 도전 보상제를 도입해 협력사의 자금 부담과 기술 개발을 지원할 계획이다. 기존 1차 협력사 중심에서 벗어나 2·3차 협력사까지 지원 범위를 넓혀 반도체 공급망 전반의 경쟁력을 높이겠다는 취지다. 미래 경쟁력을 좌우할 인재 육성도 장기 투자 대상이다. SK는 정부의 K-뉴딜 아카데미 사업에 참여해 비수도권 청년을 대상으로 AI 반도체와 AI 에이전트 보안 교육을 운영하고 있다. 한국고등교육재단을 통해서는 신진 연구자를 지원하는 ‘KFAS 신진학자상’을 신설해 AI 연구 생태계 강화에도 힘을 보태고 있다. 산업 경쟁력의 기반이 결국 사람이라는 판단 아래 교육과 연구 지원을 지속 확대하는 것이다. AI 시대를 둘러싼 경쟁이 인프라와 기술, 인재, 공급망을 아우르는 종합 경쟁으로 확산하는 가운데 SK는 대규모 투자와 사회적 가치 창출을 함께 추진하는 전략을 택했다는 평가다.
  • ‘AI 굴욕’ IBM… “하루 새 100조 증발했다”

    ‘AI 굴욕’ IBM… “하루 새 100조 증발했다”

    미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 시장 예상치를 밑도는 2분기 실적을 예고하자 하루 만에 시가총액 약 670억 달러(약 100조원)가 증발했다. 나이키 전체의 기업가치를 넘어서는 규모다. 시장에서는 이번 사태를 단순한 ‘어닝 쇼크’(실적 충격)보다 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업의 정보기술(IT) 투자에서 우선순위가 변했음을 보여주는 상징적인 사건으로 보고 있다. IBM은 14일(현지시간) 지난 2분기 매출이 172억 달러로 지난해 같은 기간보다 1% 증가하는 데 그칠 것으로 예상된다고 밝혔다. 시장 전망치인 178억 6000만 달러를 6억 6000만 달러 밑도는 수준이다. 발표 직후 IBM 주가는 장중 25% 넘게 급락했다. 매출 전망이 시장 기대보다 4%가량 낮았을 뿐인데 시가총액은 4분의 1 가까이 증발한 것이다. 투자자들이 주목한 것은 실적 자체보다 실적 부진의 배경이다. IBM은 기업용 소프트웨어와 메인프레임 서버를 주력으로 하는 회사다. 메인프레임은 은행 전산망이나 항공 예약 시스템처럼 중단 없이 운영돼야 하는 핵심 업무를 처리하는 컴퓨터다. 반면 최근 기업들이 앞다퉈 투자하는 AI 인프라는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 AI 서버처럼 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 장비를 뜻한다. 용도는 다르지만 최근에는 한정된 기업 IT 예산을 두고 경쟁하는 관계다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 치열해지면서 기업들은 GPU와 AI 서버 확보를 투자에서 최우선 순위에 두고 있다. 공급 부족이 이어지는 AI 칩은 제때 확보하지 못하면 사업 일정 자체가 늦어질 수 있지만, 기존 메인프레임 교체나 소프트웨어 업그레이드는 상대적으로 미룰 여지가 있다. AI 투자 확대가 기존 IT 시장의 예산까지 흡수하기 시작한 셈이다. IBM도 이를 피하지 못했다. 아빈드 크리슈나 최고경영자(CEO)는 “우리는 충분히 빠르게 적응하지 못했다”며 대형 계약이 잇따라 지연된 점을 실적 부진의 원인으로 꼽았다. IBM은 AI 플랫폼 ‘왓슨X(watsonx)’와 하이브리드 클라우드 사업을 확대하고 있지만 고객들의 투자 방향이 예상보다 빠르게 AI 인프라 중심으로 이동했다는 설명이다. IBM만의 문제는 아니라는 분석도 나온다. 이마케터의 제이컵 본 애널리스트는 “기업들의 자본 지출이 기존 소프트웨어와 서비스에서 메모리 반도체 등 AI 하드웨어로 이동하고 있다”며 “시장은 AI 경쟁에서 뒤처지는 조짐을 보이는 레거시 기업을 가혹하게 평가할 것”이라고 말했다. 반면 AI 인프라 공급망에 있는 기업들은 수혜를 이어갈 것으로 전망된다. 엔비디아를 비롯해 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론 등이 대표적이다. AI 경쟁이 기술 개발을 넘어 기업들의 투자 우선순위까지 바꾸면서 산업 지형도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다.
  • 오케스트로, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정

    오케스트로, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정

    - 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R&D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R&D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R&D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.
  • 삼성전자, 차세대 AI 인프라 기업용 SSD 양산…AI 메모리 확대

    삼성전자, 차세대 AI 인프라 기업용 SSD 양산…AI 메모리 확대

    삼성전자가 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.
  • SKT, 15GW AI데이터센터 구축… ‘亞 AI허브’ 승부수

    SKT, 15GW AI데이터센터 구축… ‘亞 AI허브’ 승부수

    SK텔레콤이 전국에 최대 15GW(기가와트) 규모의 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나선다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 초대형 AI 컴퓨팅 인프라를 조성해 한국을 ‘아시아 AI 인프라 허브’로 키우겠다는 구상이다. 통신 서비스를 넘어 AI 인프라를 설계·구축·운영하는 사업자로 역할을 확대하겠다는 청사진도 함께 제시했다. SK텔레콤은 5일 이 같은 내용을 담은 AI 데이터센터 구축 계획을 공개했다. AI 모델 학습과 추론 수요가 급증하면서 전 세계적으로 AI 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁이 치열해지는 가운데, 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력과 안정적인 전력 공급 기반을 갖춘 한국이 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 거점이 될 수 있다는 판단에서다. 글로벌 컨설팅사 맥킨지는 2030년 미국에서만 AI 데이터센터 공급 부족 규모가 약 15GW에 이를 것으로 전망했다. SK텔레콤은 울산에서 건설 중인 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 클러스터를 구축하고, 서남권에도 1GW를 추가 조성할 계획이다. 이를 기반으로 2029년부터 전국 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 가동한 뒤 2035년에는 15GW까지 확대한다는 청사진을 제시했다. 15GW는 원전 10여기의 발전 용량에 맞먹는 전력 규모가 필요한 초대형 프로젝트다. 대규모 투자 재원은 전략적 투자와 프로젝트 파이낸싱(PF), 장기 계약 등을 통해 확보할 방침이다. 사업에는 SK그룹의 AI 역량이 총동원된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계·구축·운영을 총괄하는 ‘AI 인프라 설계자’ 역할을 맡고, SK하이닉스의 AI 반도체와 그룹의 에너지·인프라 역량을 결집한다. 현재 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설 중이며, 엔비디아와는 차세대 AI 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축도 추진하고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 인프라로 육성할 계획이다. AI 컴퓨팅 인프라를 새로운 성장 기반으로 삼아 글로벌 AI 기업의 수요를 국내로 끌어들이고, AI 산업 생태계 경쟁력을 높이겠다는 전략이다.
  • 한화, AI 우주강국 육성에 55조원 투자…통합 우주 인프라 구축

    한화, AI 우주강국 육성에 55조원 투자…통합 우주 인프라 구축

    한화는 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 산업에 총 55조원을 투자해 독자 발사체와 위성망, 국방 AI를 아우르는 통합 우주 인프라를 구축한다. 김동관 한화 부회장은 3일 경남 진주에서 열린 영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 ‘AI 우주강국’ 중장기 전략을 발표하며 “우주 주권 확보, 자주국방을 위한 AI 구축, 영남권을 중심으로 한 대한민국의 우주항공 생태계 완성 등의 목표를 위해 55조원을 선제적으로 투자하겠다”고 밝혔다. 한화는 우선 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 한 통합 우주 인프라 구축에 주력한다. 우주에서 정보를 수집하면 AI가 분석해 우리 군의 판단과 작전 수행으로 이어질 수 있도록 시스템을 만들겠다는 구상이다. 이를 위해 한화에어로스페이스는 우주발사체에 약 23조원을 투자할 계획이다. 단조립장과 발사체 개발 시험시설을 구축하고 앞으로 상업발사로 전환해 독자적인 우주 수송 능력을 확보할 계획이다. 한화시스템도 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI데이터센터, 위성통신망 확보를 위해 약 20조원을 투자한다. 한화가 추진하는 통합 우주 인프라는 고도 350㎞ 관측위성군과 400㎞ 상공에 구축할 우주 AI 데이터센터, 고도 900㎞에 배치되는 저궤도 위성통신망 등으로 구성된다. 한화시스템은 2031년까지 SAR 위성 64기를 운영하고, 저궤도 통신망은 위성 192기로 서비스를 시작한 뒤 60기 이상을 추가 발사할 계획이다. 김 부회장은 또 “우주 주권 확보를 위한 첫 단추는 독자 발사체 개발”이라며 “한화는 독자 발사체 개발을 통해 우리나라가 언제든지 우주에 다다를 수 있는 역량을 확보하겠다”고 강조했다. 한화는 국방 AI 역량 강화에도 10조원 이상을 투자할 예정이다. 경남 창원에 국방 AI 데이터센터를 구축해 우주와 지상·해상·공중에서 수집한 정보를 통합 분석한다. 또 이를 기반으로 전장 데이터를 학습, 추론하는 실전 특화 국방 AI 모델인 ‘디펜스 오에스’(Defense OS)를 개발한다. 디펜스 오에스 개발에는 2040년까지 약 2조원이 투입된다. 김 부회장은 “우리의 유무인 복합 체계는 자주국방을 담보할 뿐 아니라 우리나라가 세계적 수준의 방산 강국 지위를 더욱더 공고히 할 수 있는 든든한 기반이 될 것”이라고도 말했다. 한화는 지역인재 양성을 위해 부산대, 창원대, 경상대 등 영남권 대학과의 산학과제 수행, 장학생 선발, 재직자 재교육 등을 하고 있다. 앞으로는 학부 계약학과 설치와 계약정원제 대학원 운영 등으로 협력을 넓혀갈 계획이다. 지역 협력업체와의 상생 프로그램도 적극적으로 추진할 방침이다. 정책금융 등을 통해 협력업체에 저리 시설자금을 지원하고 자동화, 원격화 등으로 안전 관리를 강화해 생산 기반을 고도화하도록 한다. 김 부회장은 “지역 인재가 지역에서 배우고 지역 기업이 세계 시장에 도전하고 지역 생태계가 대한민국의 미래를 담보하는 선순환 구조야말로 한화가 생각하는 산업 생태계의 완성”이라고 강조했다.
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