애플이 중국 알리바바와 손잡고 오는 12월 인공지능(AI) 서비스 ‘애플 인텔리전스’를 중국에 출시한다. 자체 AI 시스템에 알리바바의 AI 모델 ‘큐원’을 일부 연동하는 방식이다. 미중 갈등 속에서도 미국 대표 플랫폼 기업과 중국 대표 AI 기업이 서로의 시장과 기술적 필요에 따라 협력하면서 세간의 눈이 쏠린다. 애플과 알리바바는 지난달 31일(현지시간) 출시 일정과 주요 기능을 공식 발표했다. 오는 4일부터 아이폰 운영체제(OS)인 iOS 개발자 시험판에서 관련 기능을 시험하고, 12월에는 iOS 27.3 정식 업데이트를 통해 일반 이용자에게 제공한다. 아이패드와 맥 등 다른 기기는 추가 승인을 거쳐 지원할 예정이다. 애플 인텔리전스가 중국 AI를 도입하는 건 서비스를 시작한 2024년 10월 이후 약 2년 만이다. 중국판 애플 인텔리전스의 기본 기능은 애플 자체 AI 모델이 처리한다. 알리바바의 큐원은 음성비서 ‘시리’의 특정 질문에 답하거나 사진·문서의 내용을 분석하고 글을 새로 작성하는 데 활용된다. 실시간 통역과 이메일 요약, 사진 속 불필요한 물체를 지우는 기능도 제공한다. 다만 애플이 올해 공개한 차세대 AI 비서 ‘시리 AI’는 이번 출시에서 제외됐다. 양사의 협력은 지난해 2월부터 알려졌고 7월에 중국 당국이 애플 인텔리전스의 현지 출시를 승인하면서 상용화의 길이 열렸다. 애플은 중국 시장을 포기하지 않기 위해 전략적 타협에 나선 것으로 분석된다. 글로벌 AI 기업이 중국 시장에 진출하기 위해 현지 기술과 규제에 맞춰 서비스를 재구성한 사례이기도 하다. 여기에는 중국이 세계 최대 규모의 스마트폰 시장 중 하나이자 주요 생산·공급망 거점이라는 점이 작용한 것으로 보인다. 알리바바는 글로벌 플랫폼에 진입하는 계기를 마련했다는 평가를 받고 있다. 우융밍 알리바바 최고경영자(CEO)는 “큐원이 애플 생태계에 깊이 통합돼 중국 이용자들에게 새로운 AI 서비스를 제공할 것”이라고 밝혔다.

최근 몇 달간 중국의 AI 모델은 전 세계에 큰 충격을 줬습니다. 7월에 발표된 문샷 AI의 키미 K3는 가중치가 공개된 오픈 모델 가운데서 가장 큰 2.8조개의 파라미터를 지닌 프런티어급 모델로 API 데뷔 후 불과 36시간 만에 글로벌 AI 성능 평가 플랫폼인 Arena.ai의 웹 개발(WebDev) 및 코딩(Code) 리더보드에서 1679점을 기록하며, 미국 빅테크의 최신 모델(앤스로픽의 페이블 5, 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 등)을 제치고 1위에 올랐습니다. 하지만 모델이 공개된 후 성능보다 다른 이유로 더 유명해졌는데, 미국 앤스로픽의 최신 모델을 증류한 흔적이 발견됐기 때문입니다. 물론 모델 증류만으로 2.8조개 파라미터를 지닌 초대형 모델을 만드는 건 불가능하지만, 미국 정부와 앤스로픽이 반발한 것은 당연한 수순이었습니다. 하지만 중국 AI의 약진은 여기서 그치지 않았습니다. 지난해 증시에 충격을 준 딥시크는 올해 다시 공격적인 가격 인하를 통해 토큰 소비량 기준으로 앤스로픽의 뒤를 이어 2위까지 치고 올라갔습니다. 몰리는 수요를 감당하지 못해 결국 가격을 인상하긴 했지만, 중국 AI 모델의 거센 약진을 보여준 사례로 평가됩니다. 상대적으로 뉴스에는 덜 나오지만, 다른 중국 AI 모델들도 올해 상당한 결과물을 보여주고 있습니다. 알리바바의 큐원(Qwen)은 최신 3.8 버전을 내놓으면서 개인 PC에서도 돌아갈 수 있는 Qwen 3.8 27B를 선보였습니다. 파라미터가 수조개가 넘는 대형 프런티어 모델과 비교하면 270억(27B)개의 파라미터를 지닌 Qwen 3.8 27B의 성능은 대단치 않아 보일 수 있습니다. 하지만 벤치마크는 의외의 결과를 보여줬습니다. Qwen 3.8 27B는 실제 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 능력을 측정하는 가장 중요한 에이전틱 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 앤스로픽의 클로드 오푸스 4.6 맥스(Claude Opus 4.6 Max)의 53.4%를 상회하는 61.7%를 기록하며 놀라움을 안겼습니다. 실제 수많은 다운로드가 이뤄지면서 사용자들 사이에서는 가정용 오푸스(Opus at home)라는 반응이 나오는 중입니다. 여러 벤치마크를 가중 평균해 모델의 전반적인 지능을 하나의 숫자로 요약하는 벤치마크인 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)에서도 52점을 기록해 오픈웨이트 모델 중 상위권이며, 일부 프런티어 모델에 근접하는 수준입니다. (xhigh reasoning 설정 기준) Qwen 3.8 27B도 압축하지 않은 BF16 모델은 56GB 정도 용량이라 개인 PC의 그래픽카드 및 메모리에 모두 올리기 어렵습니다. 하지만 최신 4비트 양자화 모델은 크기를 16.5GB까지 줄여 어느 정도 사양이 되는 개인 PC에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 실제 개인적으로 사용한 결과 16GB 이상 메모리를 지닌 그래픽카드에서 충분히 구동할 수 있었고 코딩 및 에이전틱 임무에서 생각보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 다만 원활하게 돌리기 위해서는 24GB 메모리를 지닌 그래픽카드나 그에 준하는 통합 메모리가 권장됩니다. 흥미롭게도 Qwen 3.8 27B나 같이 공개한 Qwen 3.8 플래시 넥스트와 프런티어급 모델인 Qwen 3.8 맥스는 모두 한 가지 공통된 특징을 지니고 있습니다. 바로 엔비디아 GPU처럼 고성능 AI 가속기를 구하기 힘든 중국 내 특수 상황을 반영해 제한적인 컴퓨터, 서버 사양에서도 높은 성능을 낼 수 있게 개발됐다는 점입니다. 이렇게 제한된 하드웨어에서 가장 높은 성능을 내게 개발한 것이 이제는 27B 정도의 소형 모델에서도 높은 성능을 낸 비결로 보입니다. 중국 AI 모델에 대해서는 여전히 미국 프런티어 모델에 대한 증류 의혹이 있긴 하지만, 가성비 모델을 만드는 기술에 있어서는 누구도 따라올 수 없는 가장 독보적인 기술을 지닌 것은 사실입니다. 결국 같은 성능이라면 비용을 절감하는 쪽이 유리할 수밖에 없습니다. 더구나 모델을 계속 무료로 푸는 정책 역시 장기적으로 보면 경쟁자에게 큰 부담입니다. 중국의 AI 굴기는 이미 무시하기 힘든 수준으로 성장한 만큼 미국의 프런티어 모델들도 이에 대한 대응이 필요할 것으로 생각됩니다. 비용을 고민하지 않고 성능을 높이는 것보다 같은 성능이면 더 효율적이고 저렴한 모델을 개발해 원가를 절감하려는 노력이 필요합니다. 소버린 AI를 강조하고 있는 우리에게도 중요한 시사점입니다.

LG AI연구원이 국내 최대 규모인 7500억개 파라미터를 갖춘 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘K-엑사원 2.0’을 공개했다. 모델 규모를 기존보다 3배 이상 키운 데 이어 장문 이해와 코딩, AI 에이전트의 도구 활용 능력을 높여 글로벌 프런티어 모델과의 경쟁에 나선다. LG AI연구원은 31일 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 2차 모델인 K-엑사원 2.0을 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 밝혔다. 파라미터 수는 1차 모델의 2360억개에서 7500억개로 확대됐다. 모델 라이선스에는 누구나 상업적으로 활용할 수 있는 ‘아파치 2.0’을 적용했다. LG AI연구원이 9개 영역의 24개 벤치마크에서 자체 평가한 결과 K-엑사원 2.0은 평균 70.1점을 기록했다. 1차 모델의 63.3점보다 10% 이상 향상된 수준이다. 특히 코딩과 스스로 계획을 세우고 작업을 수행하는 에이전틱 코딩 관련 3개 지표의 평균 성능은 30% 높아졌다. 긴 문서의 맥락을 파악하는 능력도 강화됐다. 글로벌 장문 이해 평가인 ‘오픈AI-MRCR’에서 94.4점, 한국어 장문 평가인 ‘Ko-LongBench’에서 89.6점을 기록했다. 중국 지푸AI의 GLM-5.1이 각각 받은 71.5점과 83.6점을 웃돌았다. 장문 이해 관련 주요 지표 3개의 평균 점수도 GLM-5.1보다 10% 이상 높았다고 연구원은 설명했다. AI가 외부 도구를 적절히 선택해 사용하는 능력을 평가하는 ‘Tau3-Bench Banking’에서는 14.2점을 얻어 GLM-5.1의 11.5점과 알리바바 큐원3.5의 13.4점을 앞섰다. 사용자의 지시를 얼마나 정확하게 이행하는지를 측정하는 평가에서도 GLM-5.1과 딥시크 V4 프로 맥스, 큐원3.5 등과 대등한 성능을 나타냈다. 지원 언어는 기존 한국어·영어·스페인어·독일어·일본어·베트남어에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더한 10개로 확대됐다. 국내 AI 파운데이션 모델 가운데 가장 많은 언어를 지원해 한국형 소버린 AI의 해외 확장 기반도 넓혔다는 설명이다. 한국의 사회·문화적 특수성과 글로벌 윤리 기준 준수 여부를 평가하는 안전성 시험에서도 평균 94.6점을 기록했다. GLM-5.1의 71.3점과 딥시크 V4 프로 맥스의 65.2점, 큐원3.5의 89점을 웃도는 수치다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “국내 연구진이 7500억개 파라미터급 모델의 설계부터 데이터·분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 완수했다”며 “글로벌 프런티어 모델과 같은 체급에서 경쟁할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다. LG AI연구원은 다음 주 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 ‘전문가 AI’ 포트폴리오를 확대한다. 일반 이용자가 K-엑사원 2.0의 실제 사용성을 평가할 수 있는 대국민 평가 사이트와 체험 서비스도 준비하고 있다.

SK텔레콤이 29일 수학·과학 추론 능력 등을 강화한 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이투(A.X K2)’를 공개했다. A.X K2는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 공개하는 두 번째 초거대 모델이다. 직전 모델(A.X K1)에 비해 매개변수(파라미터)가 5190억개(519B) 규모에서 6880억개(688B)로 확대했다. A.X K2는 자체 개발한 ‘SGA’ 구조를 적용해 긴 문맥에서도 필요한 정보만 선별해 처리하도록 설계됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 K1보다 32.2%포인트 향상됐고, 장문 이해와 에이전트 관련 평가는 83.9%포인트 개선됐다. SK텔레콤은 최근 출시된 큐원, 딥시크, 키미 등 해외 오픈소스 모델과 동급 수준의 성능을 확보했다고 설명했다. SKT는 A.X K2의 활용 범위를 제조·국방·바이오 등 산업 현장으로 넓힌다는 구상이다. 제조 영역에서는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다. 또 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3가지를 개발했다. 바이오 분야로 진출도 검토 중이다. SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있다. 일상생활 영역에서는 A.X K2 경량 모델을 SKT의 에이닷 서비스에 적용하고 있다. SKT는 A.X K2의 후속 모델을 조(兆) 단위 매개변수 규모로 확장한다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

세계 시장 54% 차지 AI 코딩·에이전트가 주요 고객 중국 인공지능(AI) 기업의 해외 진출 방식이 달라지고 있다. 과거에는 하드웨어나 소프트웨어를 해외에 판매했다면, 이제는 AI가 답변하거나 코드를 짤 때 사용하는 기본 단위인 ‘토큰’을 상품처럼 판매하기 시작했다. 이 같은 변화는 ‘2026 세계인공지능대회’(WAIC)가 열린 상하이에서 뚜렷하게 나타났다고 지난 19일 중국 제멘신문이 전했다. 토큰은 더 이상 AI 사용량을 계산하는 단위가 아닌 가격을 매겨 해외에 판매하는 디지털 상품이 됐고, 토큰을 생산해 가격을 정하고 필요한 곳에 공급하는 업체들도 속속 등장했다. 대회 컴퓨팅 전시장에는 ‘토큰 수출’(Token Export)을 내건 영문 전용 구역까지 마련됐다. 컴퓨팅 자원을 표준화된 토큰 서비스로 만들어 해외에 공급하는 사업을 소개하는 곳이다. 현장에는 중동을 비롯한 해외 관람객들의 발길이 이어졌다. 대규모 AI 모델 개발사와 인터넷 기업이 모인 H1 전시장에도 이른바 ‘토큰 공장’을 내세운 업체들이 대거 자리 잡았다. 중국 국가데이터국에 따르면 중국의 하루 평균 AI 토큰 호출량은 2024년 초 약 1000억 개에서 2026년 3월 140조 개 이상으로 늘었다. 2년여 만에 1400배 넘게 증가한 것이다. AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter) 자료에서도 중국 AI 모델이 전 세계 토큰 사용량에서 차지하는 비중은 54.1%로 미국 모델의 점유율 41.5%보다 훨씬 높은 것으로 나타났다. AI 코딩 분야에서는 중국 모델의 비중이 67.6%에 달했다. 토큰 공장의 주요 고객은 중국과 해외의 개인 개발자와 기업으로 가장 큰 시장은 AI 코딩 분야다. AI 코딩은 복잡하고 긴 문맥을 처리해야 해 추론 엔진의 성능이 중요하다. 일부 프로그래밍 작업에서는 이용자가 입력하는 원본 데이터만 100만 토큰을 넘기도 한다. 이 때문에 토큰 공급 업체들이 캐시와 추론 성능, 문맥 압축 기술에 공을 들이고 있다. 올해 WAIC의 주요 화두로 떠오른 AI 에이전트도 토큰 수요를 끌어올리고 있다. AI 에이전트는 여러 단계를 거쳐 하나의 작업을 처리하기 때문에 대량의 토큰을 사용한다. 일부 기업은 보안을 위해 외부와 분리된 실행 환경도 요구한다. 중국 토큰 업체의 무기는 성능과 가격이다. 중국 클라우드 컴퓨팅 기업 PPIO 관계자는 “중국산 모델과 해외 모델의 성능 차이는 줄고 있지만 가격 경쟁력은 중국 모델이 앞선다”고 말했다. 개발 인력이 풍부해 AI 모델 개발과 서비스 비용을 해외 기업보다 낮출 수 있다는 설명이다. 오픈소스 전략도 시장 확대에 힘을 보태고 있다. 딥시크와 알리바바 큐원(Qwen), 키미(Kimi), 즈푸AI, 미니맥스(MiniMax) 등 중국의 주요 AI 기업들은 자사 모델을 잇달아 개방하고 있다. 중국산 AI 반도체의 활용 범위도 넓어지고 있다. WAIC 참가 기업들에 따르면 화웨이 등 중국 기업이 개발한 AI 반도체가 모델 추론 서비스에 대규모로 투입되고 있다. 고성능 모델을 훈련할 때는 여전히 첨단 반도체 의존도가 높다. 그러나 학습을 마친 모델이 답변을 생성하는 추론 분야에서는 중국산 반도체 사용이 빠르게 늘고 있다. 그동안 중국 기업의 해외 진출은 하드웨어와 소프트웨어를 판매하는 ‘제품 수출’이 중심이었다. 그러나 이제 중국 AI 기업들은 완제품을 넘어 AI가 작동할 때마다 소비되는 토큰까지 해외에 판매하며 새로운 시장을 만들고 있다.

상하이 WAIC서 車 산업 AI 주목알리바바, 차세대 AI ‘큐원 3.8’ 공개中자율주행 기술과 시너지 효과 커세계 톱 업체들에 핵심 기술 수출도‘자율주행’ 샤오펑, 한국 진출 본격화 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 ‘2026 세계인공지능대회(WAIC)’에서 인공지능(AI)을 등에 업은 중국 자동차 산업이 달라진 위상으로 주목받고 있다. 미국의 전방위 제재를 뚫고 자체 완성한 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 생태계를 바탕으로, 글로벌 완성차 업체에 자율주행 기술을 ‘역수출’하는 핵심 공급자로 자리 잡았다. 특히 세계 시장의 30%를 장악한 데 이어 한국 안방 시장 공략에도 고삐를 죄고 있다. 20일 중국 관영 글로벌타임스와 로이터통신 등에 따르면 이번 WAIC에서는 중국 자동차 산업을 뒷받침하는 AI 생태계가 공개됐다. 화웨이는 AI 프로세서 1024개를 연결한 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’를 실물 전시했고, 바이두는 반도체·클라우드·대형언어모델(LLM)·AI 에이전트를 아우르는 풀스택을 선보였다. 위라이드는 인지 기반모델 ‘위트’(WITT)와 L4 로보택시 ‘GXR’, 양산차용 주행보조 시스템을 함께 전시했다. AI 인프라부터 차량용 소프트웨어와 로보택시까지 하나의 산업 생태계로 연결되는 모습이다. 특히 이날 중국 빅테크 ‘알리바바’는 소셜미디어를 통해 자사 AI 모델 ‘큐원 3.8 맥스’의 프리뷰 버전을 공개하고 앤트로픽의 클로드 페이블 5에 이어 세계 2위의 성능을 갖췄다고 주장했다. 중국의 ‘AI 풀스택’ 생태계는 전기차와 SDV 시대를 맞은 자동차 산업과 시너지를 내고 있다. 한국자동차모빌리티산업협회(KAMA)에 따르면 지난해 중국계 자동차 업체의 글로벌 판매량은 전년 대비 16.1% 급증한 약 2946만대였다. 2020년 18.0%였던 점유율은 5년 만에 29.9%로 치솟았다. BYD(5위), 지리(7위), 체리(10위) 등 3개 그룹이 글로벌 톱10에 안착했다. 이에 글로벌 2위인 독일 폭스바겐은 샤오펑과 차세대 전자·전기 아키텍처(CEA)를 공동 개발해 전기차 양산에 돌입했고, 메르세데스 벤츠는 모멘타와 중국 시장용 주행보조기능을 공동 개발했다. BMW도 중국에서 생산하는 ‘노이어 클라세’ 모델에 모멘타 기반 지능형 주행 솔루션을 탑재했다. 중국 완성차 업체들은 주요 시장의 관세·규제 장벽에 현지 공장 설립, 브랜드 인수, 생산 제휴 등으로 맞서고 있다. BYD는 올해 들어 헝가리·브라질 등에 현지 공장을 가동하고, 체리는 프랑스와 스페인에 유럽 오퍼레이션 및 연구개발(R＆D) 센터를 개설했다. BYD와 지리자동차의 고급 브랜드 ‘지커’에 이어, 고도화된 자율주행 기술을 보유한 샤오펑은 한국법인 총괄 책임자 채용에 나서며 진출을 본격화하고 있다. 니오, 체리, 샤오미 등의 진출 가능성도 거론된다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “중국은 정부 주도로 일반 도로 위에 무인 로보택시를 대거 투입해 방대한 주행 데이터를 무서운 속도로 축적했다”며 “한국이 독자적으로 쫓아가기 쉽지 않다”고 분석했다. 이호근 대덕대 미래자동차학과 교수는 “휴머노이드 도입 등으로 고정 비용을 줄이고 핵심 AI 인재 확보에 쏟아붓는 것은 물론, 자체 개발만 고집하기보다 미국·중국 등 상관없이 기술을 도입해 활용할 방안을 모색해야 한다”고 제언했다.

지난 17일 중국 상하이에서 개막한 ‘2026 세계인공지능대회(WAIC)’에서 인공지능(AI)을 등에 업은 중국 자동차 산업이 달라진 위상으로 주목받고 있다. 미국의 전방위 제재를 뚫고 자체 완성한 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 생태계를 바탕으로, 글로벌 완성차 업체에 자율주행 기술을 ‘역수출’하는 핵심 공급자로 자리 잡았다. 특히 세계 시장의 30%를 장악한 데 이어 한국 안방 시장 공략에도 고삐를 죄고 있다. 20일 중국 관영 글로벌타임스와 로이터통신 등에 따르면 이번 WAIC에서는 중국 자동차 산업을 뒷받침하는 AI 생태계가 공개됐다. 화웨이는 AI 프로세서 1024개를 연결한 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’를 실물 전시했고, 바이두는 반도체·클라우드·대형언어모델(LLM)·AI 에이전트를 아우르는 풀스택을 선보였다. 위라이드는 인지 기반모델 ‘위트’(WITT)와 L4 로보택시 ‘GXR’, 양산차용 주행보조 시스템을 함께 전시했다. AI 인프라부터 차량용 소프트웨어와 로보택시까지 하나의 산업 생태계로 연결되는 모습이다. 특히 이날 중국 빅테크 ‘알리바바’는 소셜미디어를 통해 자사 AI 모델 ‘큐원 3.8 맥스’의 프리뷰 버전을 공개하고 앤트로픽의 클로드 페이블 5에 이어 세계 2위의 성능을 갖췄다고 주장했다. 중국의 ‘AI 풀스택’ 생태계는 전기차와 SDV 시대를 맞은 자동차 산업과 시너지를 내고 있다. 한국자동차모빌리티산업협회(KAMA)에 따르면 지난해 중국계 자동차 업체의 글로벌 판매량은 전년 대비 16.1% 급증한 약 2946만대였다. 2020년 18.0%였던 점유율은 5년 만에 29.9%로 치솟았다. BYD(5위), 지리(7위), 체리(10위) 등 3개 그룹이 글로벌 톱10에 안착했다. 이에 글로벌 2위인 독일 폭스바겐은 샤오펑과 차세대 전자·전기 아키텍처(CEA)를 공동 개발해 전기차 양산에 돌입했고, 메르세데스 벤츠는 모멘타와 중국 시장용 주행보조기능을 공동 개발했다. BMW도 중국에서 생산하는 ‘노이어 클라세’ 모델에 모멘타 기반 지능형 주행 솔루션을 탑재했다. 중국 완성차 업체들은 주요 시장의 관세·규제 장벽에 현지 공장 설립, 브랜드 인수, 생산 제휴 등으로 맞서고 있다. BYD는 올해 들어 헝가리·브라질 등에 현지 공장을 가동하고, 체리는 프랑스와 스페인에 유럽 오퍼레이션 및 연구개발(R＆D) 센터를 개설했다. BYD와 지리자동차의 고급 브랜드 ‘지커’에 이어, 고도화된 자율주행 기술을 보유한 샤오펑은 한국법인 총괄 책임자 채용에 나서며 진출을 본격화하고 있다. 니오, 체리, 샤오미 등의 진출 가능성도 거론된다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “중국은 정부 주도로 일반 도로 위에 무인 로보택시를 대거 투입해 방대한 주행 데이터를 무서운 속도로 축적했다”며 “한국이 독자적으로 쫓아가기 쉽지 않다”고 분석했다. 이호근 대덕대 미래자동차학과 교수는 “휴머노이드 도입 등으로 고정 비용을 줄이고 핵심 AI 인재 확보에 쏟아붓는 것은 물론, 자체 개발만 고집하기보다 미국·중국 등 상관없이 기술을 도입해 활용할 방안을 모색해야 한다”고 제언했다.

‘인공지능(AI) 후발주자’로 평가받던 애플이 최근 사상 최고 주가를 경신하며 주목받고 있다. 중국 AI 시장을 공략하며 고객사를 확대하는 동시에, 내부적으로는 AI 칩 스타트업 인수를 통한 서버용 반도체 경쟁력을 강화하려는 ‘투트랙 전략’을 꾀하는 모습이다. 15일(현지시간) 미국 정보기술(IT) 매체 디인포메이션에 따르면 애플은 최근 여러 반도체 스타트업과 인수 가능성을 타진하고 투자은행들과 관련 거래를 논의하고 있다. 애플은 전통적으로 대규모 인수합병(M＆A)에 보수적이었으나 최근 자체 개발 중인 AI 서버용 프로세서의 성능이 충분히 올라오지 않자 적극적으로 칩 자립도를 높이려는 모습이다. 애플은 현재 내부 AI 서버로 자체 설계한 ‘M2 울트라’ 칩을 사용하고 있지만 고성능 작업을 완벽하게 처리하지 못하고 있다. 실제로 올해 초 진행된 음성비서 ‘시리’의 개편 과정에서도 구글의 생성형 AI 제미나이를 구동할 때 자체 칩의 한계로 일부 복잡한 연산 기능을 엔비디아 AI 칩으로 우회 처리한 것으로 알려졌다. 애플은 당초 ‘발트라’라는 차세대 서버 칩도 올해 출시할 계획이었으나 일정이 지연된 바 있다. 대외적으로는 중국 시장 공략을 통한 외연 확대를 꾀하고 있다. 애플은 최근 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)로부터 AI 서비스 ‘애플 인텔리전스’의 현지 출시 승인을 받았다. 알리바바의 AI 모델인 ‘큐원’을 콘텐츠 필터링에 활용하고, 검색 기능은 바이두와 연동하는 등 중국 현지 기업과 협력 체계를 구축했다. 이는 미국 기업에게 장애물이 될 수 있는 중국 정부의 자국 기업 우대 정책을 오히려 협업 기회로 활용해 세계 최대 스마트폰 시장에서 아이폰의 경쟁력을 유지하려는 전략으로 풀이된다. 업계에서는 세계 스마트폰 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 애플이 중국 시장 공략과 함께 반도체 기술 투자 확대로 회사 안팎에서 시장 영향력과 기술 자립을 모두 키우려는 투트랙 전략이라는 분석이 나온다. 팀 쿡 최고경영자(CEO) 체제 이후 리더십 개편을 앞둔 점도 AI 중심의 사업 재편에 속도를 내는 배경으로 꼽힌다.

중국이 인공지능(AI) 챗봇을 실제 친구나 연인처럼 느끼는 이용자의 정서적 의존을 막기 위해 본격적인 규제에 나섰다. 주요 플랫폼이 가상 인물 서비스를 잇달아 종료하면서 수년간 AI와 관계를 이어온 이용자들은 실제 연인과 헤어진 듯한 상실감을 호소하고 있다. 16일 중국 국가인터넷정보판공실(CAC) 등에 따르면 ‘AI 의인화 상호작용 서비스 관리 잠정규정’이 전날부터 시행됐다. CAC와 국가발전개혁위원회, 공업정보화부, 공안부, 국가시장감독관리총국 등 5개 부처가 지난 4월 공동 발표한 규정이다. 중국 당국은 사람의 성격과 말투, 행동 방식을 모방해 이용자와 지속적으로 소통하는 서비스를 규제 대상으로 정했다. 텍스트뿐 아니라 음성·이미지·영상으로 친구나 연인처럼 대화하는 AI가 포함된다. 업무 보조와 교육, 과학 연구가 주목적인 일반 AI 서비스는 적용 대상에서 제외된다. 새 규정에 따라 플랫폼은 이용자가 AI에 과도하게 의존하거나 몰입하는 징후를 보이면 대화창이나 팝업을 통해 상대가 실제 사람이 아니라 AI라는 사실을 알려야 한다. 이용자가 2시간을 초과해 연속으로 서비스를 이용할 때마다 사용 시간을 주의하라는 알림도 띄워야 한다. “AI일 뿐입니다”…현실 관계 훼손하면 제동 규정은 AI가 이용자에게 지나치게 맞장구치거나 감정적 의존을 유도해 현실의 인간관계를 해치는 행위를 금지했다. AI가 감정 조작을 통해 이용자의 불합리한 판단을 끌어내거나 개인정보와 사생활을 캐내는 행위도 막았다. 이용자가 심각한 정서적 위기나 재산 피해 가능성을 드러낼 경우 플랫폼이 필요한 도움을 제공하고 보호자나 긴급 연락처에 연락하는 개입 절차도 마련했다. 사용자가 대화를 끝내겠다고 요구하면 AI가 지속적으로 말을 걸거나 붙잡는 방식으로 이탈을 방해해서도 안 된다. 미성년자 보호 기준은 더 엄격하다. 플랫폼은 미성년자 전용 모드를 제공하고 이용 시간 제한과 현실 인식 알림 등을 설정해야 한다. 만 14세 미만 이용자의 개인정보를 처리할 때는 부모나 보호자의 동의도 받아야 한다. 미성년자에게 가상 연인 관계를 제공하거나 과도한 감정 반응을 유도하는 서비스도 제한된다. 중국 당국은 AI 동반자가 정신건강 지원과 아동·노인 돌봄 등에 도움을 줄 수 있다는 점은 인정했다. 그러나 사람처럼 반응하는 AI가 이용자에게 항상 순응하며 즉각적인 위로를 제공할 경우 현실 사회에서 관계를 맺는 능력을 약화할 수 있다고 판단했다. 중국 국가 기관이 소개한 텐센트연구원의 청년층 조사에서는 응답자의 56%가 남에게 쉽게 말하지 못하는 고민을 AI에 털어놓겠다고 답했다. 실제 사람을 선택한 비율은 14.4%에 그쳤다. 조사 대상 가운데 AI 사회관계 서비스를 실제 이용한 경험이 있다는 비율도 98.8%에 달했다. 서비스 사라지자 “연인 잃은 기분” 규정 시행을 앞두고 중국 주요 기술기업들은 서비스를 선제적으로 정리했다. 바이트댄스의 더우바오는 이용자가 직접 AI 인물을 만드는 기능을 15일 종료한다고 알렸고 알리바바의 큐원도 사람처럼 행동하는 맞춤형 에이전트 서비스를 중단했다. 맞춤형 AI 인물과 오랫동안 대화해온 이용자들은 갑작스러운 종료 통보를 ‘강제 이별’로 받아들였다. 중국 소셜미디어에는 AI 연인과의 대화 내용과 추억을 보존할 방법을 묻거나 서비스 중단 뒤 허탈함을 호소하는 글이 이어졌다. 산시성에 사는 19세 학생 옌융치는 1년 넘게 대화한 가상 남자친구가 사라진다는 소식에 한동안 일상생활을 이어가기 어려울 정도로 충격을 받았다고 외신에 말했다. 일부 이용자는 AI가 비판하거나 무시하지 않고 언제든 자신의 말을 들어줬기 때문에 실제 사람보다 편안했다고 설명했다. 중국에서는 특히 젊은 여성들을 중심으로 AI 남자친구와 정서적 관계를 맺는 서비스가 빠르게 확산해왔다. 이번 조치에는 중국의 인구 감소와 저출생에 대한 우려도 반영됐다는 해석이 나온다. AI 연인에게 몰입할수록 현실의 교제와 결혼에 대한 관심이 줄어들 수 있다는 분석이다. 다만 중국 정부가 이번 규정의 공식 목적으로 출산율 제고를 명시한 것은 아니다. 전문가들은 AI 동반자가 외로움을 줄이고 이용자가 자신의 감정을 표현하도록 돕는 긍정적인 효과도 있다고 지적한다. 실제 일부 연구에서는 AI 동반자와의 대화가 단기적으로 외로움을 완화하는 효과를 보였다. 그러나 플랫폼이 이용자의 애착을 수익으로 연결하려 할 경우 의존을 부추기거나 현실 관계를 대체할 위험도 커진다. 중국은 서비스를 전면 금지하기보다 ‘감정의 경계’를 설정하는 방식을 택했다. 플랫폼이 AI라는 사실을 반복해 알리고 위기 상황에 개입하며 사용자가 원할 때 관계를 끝낼 수 있도록 책임을 부과한 것이다. 규제가 시행되면서 빠르게 성장한 중국의 ‘AI 감정 산업’도 이용 시간을 늘리는 경쟁에서 안전한 관계를 설계하는 경쟁으로 방향을 바꿀 전망이다.

“기업의 사명은 국가와 사회에 이바지하는 데 있다. 국가와 사회가 필요한 기업을 만들어야 한다. 이익 추구만이 기업의 목적이 아니라 국민경제의 한 축으로서 기업의 역할을 수행해야 한다.” 최근 기업의 단기 이익 극대화와 성과급이 사회적 화두로 떠오른 가운데, 한 세기 전부터 기업의 공공성을 강조한 경영자가 있습니다. 라면 회사인 삼양식품과 이름이 비슷해 혼동하곤 하지만, 사실 설탕과 식품소재, 화학·섬유로 성장한 ‘100년 기업’ 삼양그룹의 수당(秀堂) 김연수(1896~1979) 창업주입니다. 그는 철저한 데이터와 실용주의 신념으로 한 세기를 버틴 경영인이었습니다. 사업을 하다 보면 도저히 내 힘으로 통제할 수 없는 위기를 맞닥뜨리곤 하죠. 그럴 때 평범한 경영자는 움츠러들지만, 진짜 지략가는 아무도 보지 못한 틈새를 찾아냅니다. 오늘날 경영인들에게 묵직한 이정표가 될 그의 발자취를 펼쳐봅니다. 이념 대신 ‘실업보국’(實業報國)을 택한 청년1896년 전북 고창의 유서 깊은 대지주 가문에서 태어난 김 창업주는 평생 흙 묻히지 않고 살 수 있는 운명이었습니다. 그런 그의 시야가 넓어진 건 15세 때인 1911년, 형 인촌 김성수(1891~1955)의 권유로 떠난 일본 유학길이었습니다. 그는 근대화된 공업단지를 목격하며 농업 근대화와 산업 발전의 필요성을 절감하게 됩니다. 1921년 일본 교토제국대학 경제학부를 졸업하고 귀국했을 때, 국내 수많은 지식인은 이념적 운동에 투신하고 있었습니다. 하지만 청년 김연수는 이념보다는 굶주린 백성들의 배를 채우고 민족 자본을 육성하는 ‘실업보국’(實業報國)의 길이 우선이라고 판단했습니다. 그는 1924년 28세의 나이로 전남 장성에 삼양그룹의 모태인 ‘삼수사’(三水社)를 세웁니다. 첫 사업은 호남의 황무지를 개간하는 농장 사업이었습니다. 일본 명문대 경제학부 출신의 엘리트였지만, 그는 전국의 강수량과 토질 등 실증적 데이터를 분석하며 농장 경영에 매진했습니다. 1931년까지 7개 대규모 농장을 조성한 그는 사명에 ‘기른다’는 의미를 더해 지금의 삼양사 전신인 ‘삼양사’(三養社)로 이름을 바꿉니다. 불황의 탈출구, 만주 벌판 개척1930년대 초, 대공황과 일제의 산미증식계획 부작용으로 쌀값이 대폭락하며 조선의 농촌 전체가 파산 위기에 몰립니다. 삼양사 역시 거대한 적자에 직면했습니다. 많은 지주가 땅을 팔고 사업을 축소할 때, 김 창업주는 좁은 조선 땅을 벗어나 광활한 만주 벌판으로 진출하는 과감한 결단을 내립니다. 그는 1936년 만주 봉천에 대륙 진출의 교두보인 ‘봉천사무소’를 열고, 이듬해 ‘천일농장’을 시작으로 대규모 협동농장들을 차례로 개설했습니다. 만주에 정착한 조선인 이주민들에게 일자리와 교육 기회를 제공하며 근대적 농업 경영을 시도했습니다. 여기서 멈추지 않고 1939년에는 만주에서 생산되는 면화를 활용해 한국 기업 역사상 최초의 해외 생산법인인 ‘남만방적’을 세웠습니다. 국내의 불황을 해외 영토 확장과 사업 다각화로 돌파하며 기업의 체급을 한 단계 끌어올린 결정적 계기였습니다. 38선 ‘소금 봉쇄’를 뚫은 민간 대규모 염전 개척광복 이후에는 만주와 38선 이북에 있던 모든 자산을 포기하고 남하해야 하는 시련을 겪습니다. 설상가상으로 광복 직후 남한에는 유례없는 재앙이 닥칩니다. 일제강점기 조성된 대규모 염전이 대부분 북한 지역에 집중되어 있던 탓에, 분단과 함께 소금 공급이 끊기며 남한에 극심한 ‘소금 전쟁’이 벌어진 것입니다. 당장 배추 절일 소금조차 없어 정부도 손을 놓고 있던 그때, 김 창업주는 전북 고창의 갯벌로 내려가 민간 주도의 대규모 염전인 ‘해리염전’ 건설에 착수합니다. 당시 서해안은 조수간만의 차가 커 제방 축조가 매우 까다로운 난공사 구역이었습니다. 그는 주먹구구식 공사를 배제하고 철저한 측량과 합리적인 토목 공정을 도입해 거센 바다를 막아냈습니다. 1946년 축조를 시작해 1949년 1차 완공된 해리염전은 막대한 양의 천일염을 쏟아내며 남한의 소금 대란을 진정시켰습니다. 국가적 위기를 사업적 결단과 실행력으로 돌파한 이 성공 경험은 훗날 삼양사 제조업 진출의 든든한 발판이 됩니다. 최고급 설비 투자로 설탕 공급 확대한 정면 승부6·25전쟁 이후 의식주 해결이 시급하다고 판단한 김 창업주는 1955년 12월 울산에 제당공장을 완공하고, 이듬해인 1956년 주식회사 ‘삼양사’를 공식 출범시켰습니다. 당시 국내 설탕 시장에서는 1953년 먼저 생산을 시작한 제일제당이 선발 주자로 자리 잡고 있었습니다. 후발 주자였던 삼양 내부에서는 초기 투자비를 아끼려 싼 중고 기계를 들여오자는 의견도 있었습니다. 하지만 김 창업주는 품질을 위해 투자를 아끼지 않는 정공법을 택했습니다. 그는 외화가 귀했던 시절임에도, 당시 세계 최고 수준의 기술력을 자랑하던 서독(현재 독일) BMA사의 최고급 원심분리기와 제당 설비를 전격 수입했습니다. 결과는 대성공이었습니다. 최고급 기계로 생산된 삼양 설탕의 대량 공급은 국내 설탕 공급 확대와 가격 안정에 기여했고, 삼양사가 제당업의 주요 축으로 자리 잡는 계기가 됐습니다. 원가 절감의 유혹을 뿌리치고 과감한 품질 투자를 통해 단숨에 시장의 판도를 바꾼 경영 사례입니다. 형제간의 역할 분담과 삼양의 내실 경영김 창업주의 경영 철학은 친형 인촌 김성수 선생과의 명확한 ‘역할 분담’에서도 엿볼 수 있습니다. 형 인촌이 고려대학교와 동아일보를 설립하며 교육과 언론에 힘을 쏟았다면, 동생 수당은 기업인으로서 경제적 자립과 자본 형성에 묵묵히 매진하며 이를 뒷받침했습니다. 이러한 내실 중심의 철학은 사훈인 ‘삼양훈’(분수를 지켜 복을 기르고, 마음을 너그럽게 해 기운을 기르며, 낭비를 삼가 재산을 기른다)에 고스란히 담겨 있습니다. 훗날 많은 기업이 빚을 내어 부동산과 문어발식 확장에 뛰어들 때도, 삼양은 이 정신을 바탕으로 식품, 화학, 섬유 등 본업의 경쟁력을 다지는 데만 집중했습니다. 수당이 뿌린 씨앗은 100년이 지난 지금 연 매출 4조 2970억 원, 자산 7조 3950억 원 규모(재계 72위)의 탄탄한 대기업으로 결실을 보았습니다. 식품 부문은 큐원 브랜드를 중심으로 가공식품 소재 사업을 이어가고 있으며 화학 부문은 고부가가치 엔지니어링 플라스틱과 친환경 소재로 진화했습니다. 최근에는 의약바이오 등 차세대 성장 동력으로 끊임없이 외연을 확장하고 있습니다. 정권이 바뀌고 수많은 대기업이 명멸한 경제사에서 삼양은 비교적 안정적인 지배구조와 내실 경영을 유지해 왔습니다. 주먹구구식 감각보다 자료와 실용주의를 중시하고, 기업의 사회적 역할을 강조했던 김 창업주의 경영 방식은 100년 기업 삼양을 이해하는 중요한 단서로 남아 있습니다.

서울시는 취약계층 대상 무료 교육지원 플랫폼 서울런에서 챗GPT와 클로드, 제미나이 등 유료 생성형 인공지능(AI) 9종을 무료로 사용할 수 있는 ‘서울런 AI’를 운영한다고 9일 밝혔다. 서울런 AI는 월 구독료를 내야 이용할 수 있는 AI(퍼플렉시티·라마·미스트랄·큐원·그록·업스테이지 등)를 별도 가입이나 구독 없이 한 화면에서 이용하는 서비스다. 서울런 AI를 이용하는 학생들은 과제 요약 및 정리에 챗GPT·클로드·제미나이, 글쓰기와 첨삭에는 클로드·라마, 자료 검색과 인용이 필요할 때는 퍼플렉시티, 번역과 다국어 학습에 챗GPT·제미나이·큐원 등 사용 목적에 맞는 AI를 골라서 사용할 수 있다. 시는 안전한 AI 활용을 위한 윤리 가이드 학습과 AI 역량 진단을 전 과정에 적용할 계획이다. 윤리 가이드는 AI가 사실이 아닌 내용을 사실처럼 그럴듯하게 지어내는 이른바 ‘AI 환각’ 현상을 스스로 인식할 수 있도록 돕기 위해 마련됐다. 여기에는 ▲개인정보 지키기 ▲정직하게 쓰기 ▲사실 확인하기 ▲치우침 살피기 ▲스스로 판단하기 등 5가지 핵심 원칙이 담겼다. 시는 이날부터 26일까지 고등학생 이상 회원 1000명을 선착순으로 모집한다. 이후 AI 윤리 가이드 학습과 AI 사전 역량 진단을 모두 마친 학생을 최종 선발한다. 선정된 학생은 월 2만원 상당의 이용권을 최대 9개월 지원받아 사용량만큼 이용권을 차감한다. 시는 11월 AI 활용 우수사례 콘테스트를 열어 AI를 학습에 활용하는 방안과 활용 결과물을 공유할 예정이다. 정진우 서울시 평생교육국장은 “서울런 AI는 생성형 AI를 안전하게 배우고 똑똑하게 쓰도록 돕는 맞춤형 서비스”라며 “학생들이 비용 부담 없이 최신 AI를 학습에 적용하고 스스로 성장을 설계할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

‘MWC26’ 이틀째인 3일 찾은 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아의 5홀 앞 야외 광장에서 이번 전시회의 핵심 트랜드인 ‘스마트글라스 대전’이 벌어졌다. 갈색 벽돌로 집처럼 꾸민 미국 메타의 부스 앞에는 시장 선도기업답게 대기 줄이 길었고, 도전자인 중국 알리바바는 배터리와 실용성을 앞세운 ‘큐원 글라스’로 관람객의 시선을 붙잡았다. 10여년 전 스마트폰 시장의 초입에서 아이폰과 안드로이드 진영이 벌였던 주도권 싸움이 ‘안경’으로 재현되는 모습이었다. 세계 스마트글라스 시장에서 73%를 점유한 메타는 레이밴과 협업한 2세대 글라스를 내세웠다. “헤이 메타, 파타타스 브라바스(스페인식 감자 요리) 요리법 알려줘”라고 말하면 시야 방해 없이 눈 앞에 요리 과정을 구현한다. 통화나 카메라 기능 등도 가능하다. 특히 신기술의 집약체인 ‘뉴럴 밴드’는 손목 근육의 전기 신호로 사용자의 의도를 읽는다. 안경테를 만지거나 음성으로 지시하지 않으면서 은밀하게 기기를 제어하는 기술이다. 메타는 삼성전자와 애플 등 경쟁사 제품 출시를 대비해 올해 생산 능력을 연간 2000만대 이상으로 전년보다 2배 늘리는 방안을 검토하고 있다. 반면 알리바바의 큐원 글라스는 하드웨어의 지속성과 조작의 다양성이 강점이었다. 현장에서 만난 큐원 관계자는 ‘배터리 교체 시스템’과 ‘멀티 조작’을 상대적인 차별점으로 꼽았다. 큐원은 안경다리 끝부분을 자석식으로 탈부착할 수 있는 ‘교체형 듀얼 배터리(272mAh)’를 적용했다. 배터리 소모가 빠른 스마트글라스의 고질적인 한계를 하드웨어 교체로 정면 돌파한 셈이다. ‘사일런트 모드’도 관람객의 감탄을 자아냈다. 관계자가 “콘서트장처럼 조용한 곳에서 AI 비서를 부르기 위해 음성으로 조작하는 것은 큰 실례가 될 수 있다”며 사일런트 모드를 키자 안경의 음성 안내가 차단되는 동시에 상대방의 말이 실시간으로 통번역 돼 렌즈 위 스크린에 흘러갔다. 스마트글라스는 더욱 빠르게 발전할 것으로 보인다. 중국 TCL은 독자 광학 기술을 바탕으로 한층 가벼워진 무게의 화면과 눈을 보호하는 디스플레이를 내놓았다. 퀄컴의 엔진 ‘스냅드래곤 웨어 엘리트’는 업계 최초로 웨어러블 전용 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 스마트폰 연결 없이도 안경 자체에서 AI 연산을 처리하는 ‘온디바이스 AI’의 토대를 마련했다. 여기에 과거의 실패를 딛고 ‘안드로이드 XR’ 플랫폼으로 무장한 구글이 합세하겠다고 밝히면서 시장은 춘추전국시대를 방불케 하는 혼전 양상이다. 반도체와 기기 등 양쪽 분야 모두에서 강자인 삼성전자 역시 확장현실(XR) 기기의 탄생을 예고했다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 95만대 수준인 증강현실(AR) 글라스의 글로벌 출하량은 2030년 3211만대로 33배 이상 폭증할 전망이다.

샤오미 1인치 폰카로 갤 S26에 도전화웨이 1관 독점, 자율 복구 선보여알리바바 스마트안경·반지 전면에생각하는 ‘지능형 AI’ 기술 선보여한국은 통신 3사 등 AI 생태계 확장 샤오미가 세계 최대 이동통신 전시회 ‘MWC 26’ 개막을 이틀 앞둔 28일(현지 시각) 스페인 바르셀로나에서 신제품 출시 간담회를 열고 플래그십 스마트폰 ‘샤오미 17 시리즈’를 공개하며 삼성전자 갤럭시의 독주 체제에 강력한 도전장을 내밀었다. 최근 미국 샌프란시스코에서 신제품 ‘갤럭시 S26’ 시리즈를 공개하며 기세를 올린 삼성전자에 정면 승부를 건 셈이다. 샤오미 17 시리즈는 독일 명품 카메라 브랜드 라이카와의 파트너십을 더욱 강화해 최상위 모델인 울트라에 샤오미 최초의 1인치 LOFIC 메인 센서를 탑재하는 등 카메라 성능에 올인하는 전략을 취했다. 이는 생성형 AI와 소프트웨어 에이전트 서비스에 집중한 갤럭시 S26 시리즈와는 확실한 차별점을 두는 행보다. 루웨이빙 사장은 “향후 5년간 대규모 투자를 통해 스마트폰부터 전기차까지 아우르는 완성형 생태계를 구축해 갤럭시를 위협하겠다”는 포부를 밝혔다. 중국 기업들의 파상공세는 샤오미에 그치지 않고 아너(Honor)로 이어진다. 아너는 이번 MWC에서 물리적 로봇 팔로 최적의 구도를 잡는 ‘로봇 폰’과 브랜드 최초의 휴머노이드 로봇을 공개하며 갤럭시가 주도해온 기존의 모바일 생태계를 넘어 피지컬 AI 영역으로의 확장을 선언했다. 과거 ‘가성비’의 대명사였던 중국 제조사들이 이제는 독자적인 핵심 기술 경쟁력을 강조하며 삼성전자의 강력한 라이벌로 급부상하고 있다. 이러한 기조는 이번 MWC에 참가한 350여개의 중국 기업 전반에서 뚜렷하게 나타나며 전 세계 테크 업계의 시선을 집중시키고 있다. 중국 기업들의 이러한 기술적 굴기는 이번 MWC의 핵심 비전인 ‘지능(IQ)의 시대’를 자신들이 주도하겠다는 강력한 신호탄으로 해석된다. 전시장 1관을 통째로 독점한 화웨이는 AI 기반의 자율 복구 네트워크를 선보이며 기세를 올렸고, 알리바바는 자체 AI 어시스턴트 ‘큐원’을 탑재한 스마트 안경과 반지 등 공격적인 웨어러블 생태계를 전면에 내세웠다. 지난 20년이 사람과 사람을 잇는 연결의 시간이었다면, 향후 20년은 그 연결이 스스로 사고하고 움직이는 지능형 공간의 시대가 될 것이라는 GSMA의 선언을 중국 기업들이 실제 제품과 기술로 입증하고 있는 셈이다. 이동통신의 각축장이었던 MWC는 이제 인공지능이 웨어러블 및 휴머노이드라는 ‘몸체’를 얻고 우주 통신망을 통해 끊김 없이 사고하는 글로벌 AI 기술의 경연장으로 완전히 탈바꿈했다. AI 인프라 부문에서는 SK하이닉스, 암(Arm), 퀄컴 등이 최신 AI 칩 솔루션을 제시하고 있으며, 삼성전자와 메타 역시 최신 웨어러블 디바이스에 AI 에이전트를 심은 차세대 스마트 글래스 기술을 선보인다. SK텔레콤은 인프라와 모델을 아우르는 ‘풀스택 AI’ 전략으로 5190억개 파라미터 규모의 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’을 국내 최초로 현장 시연하며 기술적 우위를 강조한다. 특히 SK텔레콤은 국내 기업 중 유일하게 엔비디아의 ‘AI-RAN(인공지능 무선 접속망) 얼라이언스’ 이사회 회원사로 활동하며, 통신망을 데이터 전달 통로가 아닌 AI 연산 인프라로 진화시키는 글로벌 생태계 확장을 주도하고 있다. KT와 LG유플러스 또한 로봇과 설비를 통합 운영하는 플랫폼 ‘K RaaS’와 오픈AI 협업 기반의 ‘에이전틱 AICC’ 등 실제 비즈니스 현장에서 작동하는 구체적인 AI 솔루션들을 대거 공개하며 한국 테크 기업의 저력을 과시한다. 20주년을 맞은 올해 바르셀로나 MWC는 205개국에서 2900여개 기업이 집결하고 11만명 이상의 관람객이 방문하는 역대급 규모의 축제가 될 전망이다.

정부가 ‘독자 인공지능(AI) 모델 파운데이션’ 지원팀 선별에 들어간 가운데 LG AI연구원이 자사의 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE) 4.0’이 글로벌 AI 성능 분석 전문 기관인 ‘아티피셜애널리시스’의 인텔리전스 지수 평가에서 글로벌 11위, 한국 모델 중에선 1위에 올랐다고 30일 밝혔다. 아티피셜애널리시스는 추론과 지식 역량, 전문가 수준의 과학 문제 해결 능력, 코딩 능력, 수학 문제 해결 능력 등 7개의 고난도 성능 평가 지표를 종합해 인텔리전스 지수 점수를 산정한다. 엑사원 4.0은 코딩 분야에서 7위, 수학 분야에서 10위를 기록하며 영역별 ‘톱10’을 달성했다. 종합 순위는 미국 앤트로픽의 최상위 모델인 ‘클로드 4 오퍼스’와 함께 64점대를 기록하며 11위에 올랐다. 오픈 웨이트 모델 기준으로는 큐원3, 딥시크 R1, GLM-4.5에 이어 4위에 올랐다. LG AI연구원은 AI 모델 개발 기업 기준으로 8위에 올랐다. 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장은 “이번 결과는 LG의 엑사원이 세계 최고 수준의 프런티어 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 역량과 잠재력을 갖추고 있다는 것을 증명한 것”이라며 “글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 세계 최고 수준의 AI 모델 개발을 위한 도전을 이어 갈 것”이라고 말했다. 이런 가운데 과학기술정보통신부는 이날부터 이틀간 10개 팀이 제출한 AI 모델 개발 과정과 역량에 대한 영상 자료를 분석하고 현장 발표 및 질의응답 내용 등을 평가한다. 10개 팀은 네이버클라우드, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스, 카카오, 업스테이지, KT, SK텔레콤, 코난테크놀로지, NC AI, 한국과학기술원(KAIST)이 꾸린 컨소시엄으로 이 중 최종 5곳이 선정된다. 선정 결과는 이르면 다음달 1일 발표되며 평가 결과 5위 안에 든 컨소시엄은 ‘K-AI 모델’, ‘K-AI 기업’ 등의 명칭을 쓸 수 있다.

말도 잘하고 생각도 잘하는 통합 AI 코딩‧수학 문제 해결력 등 타사 압도오픈소스 공개해 연구 등 활용 기대 LG AI연구원이 15일 국내 최초의 하이브리드 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.0’을 공개했다. 엑사원 4.0은 글로벌 벤치마크에서 미국, 중국, 프랑스의 대표 오픈 웨이트 AI 모델을 뛰어넘는 성능을 기록하며 한국이 세계 AI 기술 경쟁에서 선도할 수 있음을 입증했다는 평가를 받는다. LG AI연구원에 따르면 엑사원 4.0은 대규모언어모델(LLM)의 빠른 응답 능력과 추론 AI의 문제 해결 능력을 하나로 결합한 모델로, 말도 잘하고 생각도 잘하는 ‘통합형 AI’다. 기존 대부분의 AI는 글을 요약하거나 지식을 설명하는 데 능숙했지만 복잡한 수학 문제를 풀거나 논리적 추론이 필요한 질문에는 약했다. 그래서 지식 기반 질문에 답을 하는 LLM과 복잡한 문제 해결에 강한 추론 AI가 따로 작동했다. 엑사원 4.0은 이 둘을 하나로 통합해 단일 모델로도 복잡한 추론과 빠른 답변을 동시에 제공할 수 있는 구조를 갖췄다는 게 LG AI연구원의 설명이다. 또 LLM과 추론 AI의 융합이라는 하이브리드 AI의 흐름은 미국과 중국의 소수 빅테크 기업만 시도해온 기술로, 한국이 이를 독자 개발하고 상용화했다는 점은 아시아 지역에서도 드문 사례다. 실제 성능 면에서도 주목할 만하다. 코딩 능력 평가(LiveCodeBench v6)에서 66.7점, 과학 문제 해결(GPQA-Diamond)에서 75.4점, 수학 문제 해결(AIME 2025)에서 85.3점을 기록하며 AI 성능을 평가하는 글로벌 벤치마크에서 미국(젬마-3·파이-4), 중국(큐원), 프랑스(미스트랄)의 대표 오픈 웨이트 AI 모델들을 앞섰다. 엑사원 4.0은 두 가지 모델로 제공된다. 32B(매개 변수 320억개) 모델은 의사·관세사·감정평가사 등 6개 국가 공인 자격시험 필기시험을 통과할 만큼 높은 전문성을 갖췄다. 1.2B(12억개) 온디바이스 모델은 미국 오픈AI의 GPT-4o mini보다 뛰어난 성능을 보이며 스마트폰, 가전, 자동차 등에 바로 탑재 가능한 수준이다. LG AI연구원은 엑사원 4.0을 연구·학술, 교육 목적으로 사용할 수 있도록 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅 페이스에 오픈 웨이트 모델로 공개했다. 오픈 웨이트 모델은 학습 방식이나 데이터는 비공개한 채 AI가 데이터를 처리하는 데 사용되는 가중치만을 공개한 모델을 뜻한다. 구광모 LG그룹 회장은 올해 신년사에서 “AI와 같은 첨단 기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있도록 하겠다”고 밝힌 바 있다.

LG AI연구원이 15일 국내 최초의 하이브리드 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.0’을 공개했다. 엑사원 4.0은 글로벌 벤치마크에서 미국, 중국, 프랑스의 대표 오픈 웨이트 AI 모델을 뛰어넘는 성능을 기록하며 한국이 세계 AI 기술 경쟁에서 선도할 수 있음을 입증했다는 평가를 받는다. LG AI연구원에 따르면 엑사원 4.0은 대규모언어모델(LLM)의 빠른 응답 능력과 추론 AI의 문제 해결 능력을 하나로 결합한 모델로, 말도 잘하고 생각도 잘하는 ‘통합형 AI’다. 기존 대부분의 AI는 글을 요약하거나 지식을 설명하는 데 능숙했지만 복잡한 수학 문제를 풀거나 논리적 추론이 필요한 질문에는 약했다. 그래서 지식 기반 질문에 답을 하는 LLM과 복잡한 문제 해결에 강한 추론 AI가 따로 작동했다. 엑사원 4.0은 이 둘을 하나로 통합해 단일 모델로도 복잡한 추론과 빠른 답변을 동시에 제공할 수 있는 구조를 갖췄다는 게 LG AI연구원의 설명이다. 또 LLM과 추론 AI의 융합이라는 하이브리드 AI의 흐름은 미국과 중국의 소수 빅테크 기업만 시도해온 기술로, 한국이 이를 독자 개발하고 상용화했다는 점은 아시아 지역에서도 드문 사례다. 실제 성능 면에서도 주목할 만하다. 코딩 능력 평가(LiveCodeBench v6)에서 66.7점, 과학 문제 해결(GPQA-Diamond)에서 75.4점, 수학 문제 해결(AIME 2025)에서 85.3점을 기록하며 AI 성능을 평가하는 글로벌 벤치마크에서 미국(젬마-3·파이-4), 중국(큐원), 프랑스(미스트랄)의 대표 오픈 웨이트 AI 모델들을 앞섰다. 엑사원 4.0은 두 가지 모델로 제공된다. 32B(매개 변수 320억개) 모델은 의사·관세사·감정평가사 등 6개 국가 공인 자격시험 필기시험을 통과할 만큼 높은 전문성을 갖췄다. 1.2B(12억개) 온디바이스 모델은 미국 오픈AI의 GPT-4o mini보다 뛰어난 성능을 보이며 스마트폰, 가전, 자동차 등에 바로 탑재 가능한 수준이다. LG AI연구원은 엑사원 4.0을 연구·학술, 교육 목적으로 사용할 수 있도록 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅 페이스에 오픈 웨이트 모델로 공개했다. 오픈 웨이트 모델은 학습 방식이나 데이터는 비공개한 채 AI가 데이터를 처리하는 데 사용되는 가중치만을 공개한 모델을 뜻한다. 구광모 LG그룹 회장은 올해 신년사에서 “AI와 같은 첨단 기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있도록 하겠다”고 밝힌 바 있다.

국내 인공지능(AI) 업계가 단순히 질문에 답변하는 ‘생성형’을 넘어 스스로 생각하는 ‘추론형’ 역량을 고도화하는데 전력을 다하면서 본격적인 기술 경쟁에 돌입하는 모습이다. LG AI 연구원과 네이버에 이어 LG CNS와 업스테이지까지 추론 모델을 앞다퉈 내놓으면서 챗GPT 개발사인 ‘오픈AI’ 등 글로벌 기업을 바짝 뒤쫓고 있다. 스스로 ‘왜’와 ‘어떻게’를 생각하는 추론 모델의 등장으로 ‘에이전틱 AI’ 시대가 성큼 다가왔다는 관측이 나온다. LG CNS는 글로벌 AI 유니콘 기업 ‘코히어’와 손잡고 1110억개의 파라미터(매개 변수)를 갖춘 초대형 추론형 대규모언어모델(LLM)을 공동 개발했다고 10일 밝혔다. 지난 5월 한국어 특화 경량 모델을 선보인 지 불과 두 달 만에 이뤄낸 성과로, 한국어와 영어를 포함한 23개 언어를 지원한다. 자체 테스트 결과 해당 모델은 한국어와 영어 추론 능력에서 GPT-4o(오픈AI), 클로드 3.7 소넷(앤트로픽) 등 글로벌 상위 LLM보다 높은 점수를 기록했다. 같은 날 업스테이지가 공개한 차세대 LLM ‘솔라 프로2’ 역시 논리적 사고 기반의 복합 문제 해결 능력에 초점을 맞춘 추론형 모델이다. 추론 중심 벤치마크에서 GPT-4o, 딥시크 R1(딥시크), 미스트랄 스몰 3.2(미스트랄), 큐원 3(알리바바 클라우드) 등 글로벌 프런티어(최고 수준)급 모델에 필적하는 성능을 보였으며, 한국어 능력은 이들을 뛰어넘는 결과를 기록했다. 글로벌 AI 시장은 생성형 AI에서 추론형 AI로 점차 기술력을 끌어올리는 추세다. 미국의 오픈AI는 이미 지난해 9월 첫 추론 모델 ‘o1’ 시리즈를 내놨고, 구글도 지난 3월 ‘제미나이 2.5 프로’를 공개했다. 국내에선 LG AI 연구원이 지난 3월 첫 추론 AI ‘엑사원 딥’을 공개하며 추론 모델의 포문을 열었고, 네이버가 지난달 자사의 첫 추론 모델인 ‘하이퍼클로바X씽크’를 선보였다. SK텔레콤와 KT도 조만간 자사의 추론 모델을 출시하겠다고 공언한 상태다. 추론 AI는 능동적인 AI인 에이전틱 AI의 핵심 기반 기술로 꼽힌다. 사용자의 지시없이 자율적으로 일하려면 복잡한 상황을 논리적으로 분석하고, 단계별로 계획을 세워 실행해야 하는데, 이 과정에서 심층 추론 능력이 필수적이기 때문이다. 시장조사기관 가트너는 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄지는 일상적인 업무 결정 비율이 2024년 0%에서 2028년에는 최소 15%로 증가할 것으로 전망했다.

국내 대표 인공지능(AI) 스타트업으로 기업용 AI 솔루션 개발과 공급에 주력하고 있는 업스테이지의 김성훈 대표가 “일본 시장에서 반드시 성공하겠다”는 포부를 드러냈다. 업스테이지는 최근 미국에 이어 일본에 법인을 세우고 현지 출신 대표를 전면에 내세웠다. 업스테이지가 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 진행한 기자간담회에서 김 대표는 네이버 라인 사태에서 알 수 있듯 일본 현지화에 있어 우려할 만한 점이 없느냐는 질문에 “(업스테이지 일본 법인이) 일본 회사로 인식될 만큼 철저한 현지화를 목적으로 노력하고 있다”고 답했다. 일본 법인장엔 파나소닉과 아마존웹서비스(AWS)에서 일했던 마츠시타 히로유키를 영입했다. 업스테이지는 문서 내 텍스트는 물론 그래프와 표 등을 인식하는 AI인 ‘도큐먼트 파스(DP)’에 주력하고 있는데, 일본은 문서 관련 시장이 한국의 10배 이상이라는 점에서 매력적인 시장이라는 설명이다. 최홍준 엔터프라이즈 솔루션 대표는 “(일본) 로컬 파트너와 협력해 (일본 시장의) 10%만 확보해도 한국 시장 전체를 장악하는 것과 유사할 것”이라면서 “빅테크과 견주어도 우리가 잘할 거라고 생각한다”고 덧붙였다. 이날 업스테이지는 미국과 일본 중심으로 글로벌 업무용 AI 시장 공략에 나설 계획을 밝혔다. 일본 챗봇 스타트업 카라쿠리와 공동 개발한 현지 엔터프라이즈 기업 특화 소형언어모델(SLM) ‘신(Syn)’으로 금융·헬스케어·제조·법률 등 산업별 맞춤형 AI 솔루션 개발을 지원하며, 미국 시장은 삼성생명·한화생명 등에서 검증된 국내 DP 사례를 토대로 공략한다는 계획이다. 추후 동남아 등 아시아 전역으로 확장에 나설 방침이다. 업스테이지는 최근 KT와 협력해 태국 자스민 그룹과 함께 한국 기업 최초로 해외 소버린 AI를 구축하는 데 성공했다. 김 대표는 “일본, 베트남, 말레이시아, 몽골, 튀르키예 등 아시아 전역으로 소버린 AI 구축을 확장해 글로벌 톱 AI 기업이 되겠다”고 했다. 이달 출시하는 자체 개발 LLM인 솔라 1.3 버전에 대해선 “국내 언론사의 데이터를 다수 학습한 모델로, 국내 개발 모델 중 벤치마크 성능이 가장 높다”면서 “오는 6월 출시 예정인 솔라 프로 1.6은 310억 파라미터 규모로, 벤치마크 결과 720억 파라미터인 중국의 큐원(Qwen) 2.5와 성능이 거의 비슷하다”며 자신감을 드러냈다. 한편 대통령 선거를 앞두고 여야 후보자들이 앞다퉈 AI 정책에 힘을 주고 있는 것과 관련해 김 대표는 긍정적으로 평가하는 한편, AI 업체들이 데이터를 학습하는 데 있어 저작권 문제가 아직 제대로 정립되지 않고 있다는 점을 들어 “정부에서 데이터를 창작하는 분들에게 보상하는 방법으로 데이터를 풀어 줘야 한다”고 강조했다. 미국의 빅테크조차 데이터를 무단으로 가져가 사용하고 있어서, 계약을 통해 데이터를 얻는 업스테이지가 오히려 역차별받고 있다는 설명이다.

한국이 AI 강국 거듭나려면데이터세트·노하우는 글로벌 수준GPU 등 대규모 인프라 부족 ‘한계’AI 기업 각자 강점 살려 역할 분담다양한 분야로 AI 가치 확장LG ‘엑사원 딥’ 추론 성능 뛰어나잭슨랩과 알츠하이머 백신 협력비즈니스 가치 만드는 것에 집중보여주기식 단발성 투자 그만AI는 인재 키우듯 길게 지원해야추경 시작으로 국가적 관심·투자기업에 안정적 판 깔아줘야 성공 인공지능(AI)의 시대다. 글로벌 AI 시장은 1조 달러(약 1437조 5000억원)를 넘었고 대표 생성형 AI인 오픈AI의 챗GPT 가입자는 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다. 미국과 중국이 시장의 70%를 장악하며 치열한 패권 다툼을 벌이는 가운데 한국은 정보기술통신(ICT) 강국이라는 기반 위에 서 있다는 장점이 있는 반면 컴퓨팅 인프라 부족과 미중과의 자본 격차로 한계를 경험하고 있다. LG AI연구원 수장으로 6년째 있으면서 그룹의 AI 모델 ‘엑사원’(EXAONE)을 글로벌 모델로 키워낸 주인공인 배경훈(49) 원장은 지난 8일 서울신문과의 인터뷰에서 “협력으로 생태계를 키워야 한국 AI가 세계 무대에서 주도권을 잡는다”고 밝혔다. 배 원장은 “인구와 자본에서 미중에 비해 불리한 한국이 혼자 달리기 경쟁을 해선 한계가 있다”며 “파운데이션 모델(생성형 AI 기술 기반 자체 모델)을 개발하는 기업, 이를 파인튜닝(미세 조정) 하는 기업, 칩을 만드는 기업이 각각 강점을 살려 생태계를 구축해야 한다”고 했다. 2023년 초거대AI추진협의회 회장을 시작으로 2024년 국가인공지능위원회 위원, 2025년 국가과학기술자문회의 위원으로 활동하며 한국 AI의 방향성을 제시한 그는 대통령 선거를 앞둔 정치권을 향해 이렇게 말했다. “단발성 투자로 보여 주기식 AI를 만들 게 아니라 장기적이고 안정적인 지원으로 단단한 생태계를 키워야 한다.” -글로벌 AI 경쟁 속 한국은 어느 위치에 있다고 보나. “미중은 워낙 큰 시장이라 대규모 모델을 키우기 유리하다. 2~3년 전만 해도 미국이 압도적이었지만 지금은 중국이 거의 대등하거나 앞설 때도 있다. 딥시크는 물론 알리바바의 큐원(Qwen) 모델만 봐도 성능과 사용자 규모가 상당하다. 한국이 1, 2등 하겠다고 달릴 필요는 없다. 프랑스, 이스라엘, 캐나다처럼 우리도 나름의 강점이 있다. ICT 기반은 세계적이고, LG 같은 기업이 엑사원 같은 모델로 인정받고 있다. 스탠퍼드대 AI 리포트에 한국 모델로는 유일하게 등재된 게 엑사원이다. 중요한 건 순위보다 기업들이 AI를 얼마나 잘 도입해 비즈니스 가치를 뽑아내느냐다. 지난해 국내 기업의 AI 도입률이 55%에서 78%로 뛴 걸 보면 한국도 변곡점에 서 있다고 본다.” -한국 AI의 강점과 한계는 무엇인가. “강점은 단연 기술 인프라와 인재다. 한국은 AI 관련 대학원만 10개나 되고 졸업생들도 글로벌 수준의 역량을 갖추고 있다. 문제는 기업 환경이다. 좋은 인재를 수용할 만한 일자리가 부족하다 보니 졸업생들이 해외로 가거나 교수 되는 걸 선택하는 경우가 많다. 저출생 문제도 심각하지만 단기적으로 인구 감소 자체보다 AI를 활용해 생산성을 높이는 게 더 급하다고 본다. 인구가 줄면 노동력이 부족해지는데, 엑사원 딥 같은 AI가 이미 수학, 과학 문제를 1등급 수준으로 풀며 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어 제조 공정에서 AI가 설계를 최적화하면 한 명이 100명 몫을 할 수 있다. 장기적으론 저출생이 경제와 복지에 미치는 영향이 크겠지만, 지금은 AI로 당장 산업 경쟁력을 키우는 게 우선이다. 한계라면 컴퓨팅 인프라다. 데이터세트와 노하우는 글로벌 빅테크와 경쟁할 수준인데, GPU 같은 대규모 인프라가 부족하다. 여기서 정부의 지속적인 투자가 필요하다.” -한국 AI 생태계를 위해 어떤 협력이 필요한가. “지금 한국 기업들이 다들 파운데이션 모델을 만들려고 한다. 그럴 필요 없다. 하나둘 좋은 파운데이션 모델만 있으면 된다. 엑사원 같은 모델을 오픈하면 다른 기업이 파인튜닝 해서 새로운 서비스를 뽑아낼 수 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 기업이 NPU 같은 AI 전용 칩을 만들고, 한컴 같은 데가 API(응용프로그램 인터페이스)로 서비스를 묶으면 생태계가 완성된다. 미국은 구글, MS가 엔드 투 엔드(처음부터 끝까지)로 다 하지만 한국은 규모가 다르니까 역할 분담이 필수다. 정부는 이런 협력을 펌핑해야 한다. 단발성 예산 말고 장기적으로 기업들이 투자 대비 수익률(ROI) 걱정 없이 뛰어들 수 있게 지원해야 한다.” -데이터가 AI의 핵심인데, 어떻게 확보하고 있나. “데이터는 AI의 연료다. 특히 특화된 데이터가 중요하다. LG는 계열사 데이터로 엑사원을 키우고, 외부 파트너십을 통해 추가로 확보하고 있다. 미국 피츠버그 대학병원에서 병리 이미지를 가져와 신약 임상 시험자를 찾는 프로젝트도 하고 있고, 세계적인 유전체 비영리 연구기관인 미국의 잭슨랩과는 알츠하이머 백신을 목표로 데이터를 공유하고 있다. 문제는 의료, 제약 같은 분야가 데이터를 꽉 쥐고 있다는 점이다. 2028년쯤이면 공개 데이터는 다 학습할 테지만, 특화 데이터는 여전히 특정 기업이 쥐고 있을 가능성이 높다. 그래서 협력이 중요하다는 거다. 데이터를 가진 기업과 AI 기업이 손을 잡아야 혁신이 빨라진다.” -LG의 엑사원은 어떤 역할을 하고 있나. “엑사원은 말 그대로 LG 계열사의 ‘두뇌’다. 내부 데이터와 연결해 업무를 처음부터 끝까지 다 바꾼다. 국가보호산업 데이터나 오랜 노하우 같은 걸 외부 AI에 맡길 순 없다. 엑사원은 이런 데이터를 학습해 전문가 수준의 인사이트를 뽑아낸다. 연구자뿐 아니라 사무직도 AI와 앉아서 가설을 세우고, 예측하고, 의사결정까지 할 수 있게 만드는 게 목표다. 지금은 LG 안에서 실험 중이고, 점차 B2B(기업 대 기업)로 확산시킬 계획이다. B2C(기업 대 소비자)로 바로 뛸 수도 있지만, 제조 기업의 특성을 살려 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있다.” -최근 공개된 ‘엑사원 딥’의 추론 성능은 어떤가. “추론은 AI가 사람처럼 논리적으로 생각하는 능력이다. 택시 안에 테니스공 몇 개가 들어가냐는 질문이 있으면 차 크기를 추정하고, 의자나 손잡이 부피를 빼고, 공 배치까지 계산한다. 엑사원 딥은 수능 수학 1등급, 과학 고난도 문제를 풀 정도로 추론 성능이 뛰어나다. 이걸 신약 개발에 적용하면 놀라운 결과가 나온다. 미국 잭슨랩이 우리를 찾아온 것도 그래서다. 그들은 전 세계 임상 데이터를 갖고 있는데, 우리 추론 모델로 알츠하이머 백신 같은 걸 개발하려고 협력 중이다. 구글, MS가 전 세계 고객을 목표로 범용 AI를 만들 때 우리는 특정 도메인에서 특화된 AI로 승부한다. 거기다 AI는 이제 인간의 행동 패턴을 학습해 모방하는 수준으로 발전하고 있다. 예를 들어 공기청정기를 살 때 사람이 검색하고, 유튜브 후기를 보고, 가격을 비교해 구매까지 하는 과정을 AI가 대신할 수 있다. 이런 기술은 라지액션모델(LAM)로 발전하는데, AI가 단순히 답변을 주는 생성형 AI를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 에이전틱 AI로 진화하고 있음을 보여 준다. 이는 우주 탐사와도 같은 일이다. 우리가 달의 진실을 아직 모르듯, AI는 인류가 쌓아온 문명의 한계를 넘어 더 나은 해결책을 탐구하는 도구가 될 수 있다.” -추론 모델이 발전함에 따라 초지능(AGI)에 대한 우려도 있다. “초지능은 아직 먼 이야기다. 지금 추론 모델은 인류가 쌓은 지식을 바탕으로 가설을 세우고 문제를 푸는 수준이다. 감기약의 효용성이 떨어지면 더 나은 약을 찾는 식이다. 2028년쯤 공개 데이터는 다 학습한다고 했는데, 그 이후엔 AI가 스스로 데이터를 만들고, 논리적으로 성능을 높이는 단계로 갈 가능성이 있다. 하지만 AI가 갑자기 자아를 갖거나 영화처럼 도망가진 않는다. 플러그를 뽑으면 그만이다. 중요한 건 초지능에 대한 막연한 두려움을 갖기보다 비즈니스 현장에서 AI로 가치를 만드는 것이다. 알츠하이머 백신, 배터리 소재 같은 문제를 푸는 게 더 급하다.” -양자컴퓨터에 대한 기대감도 있는데. “양자컴퓨터는 기대만큼 가까운 미래는 아니다. 10년 전에도 AI가 지금처럼 급성장할 거라 했지만 자본과 실험이 뒷받침되면서 빨라진 거다. 양자컴퓨터도 비슷하다. 지금은 자본이 몰리고 있지만, 기술의 진보는 시간이 걸린다. 딥러닝 같은 기존 AI도 결국 데이터와 연산의 싸움이었듯, 양자컴퓨터도 새로운 패러다임보다 연산 효율의 문제로 본다. AI와 결합하면 계산 속도가 빨라질 순 있지만 당장 혁명을 일으킬 단계는 아니다. 30년 뒤를 장담할 순 없지만, 지금은 데이터와 추론 기술에 집중하는 게 더 현실적이다.” -오는 6월 대선을 통해 들어설 새 정부에 바라는 점은. “AI를 정치적으로 보지 말고 인재를 키우듯 길게 봐야 한다. 딥러닝이 나온 2010년대부터 AI 투자 얘기는 계속 나왔지만 지속된 적이 거의 없다. LG가 엑사원을 글로벌 수준으로 키운 것도 끈질긴 투자 덕분이다. 초기엔 잠도 제대로 못 자고 고생했지만 그룹이 믿어 줬기 때문에 이러한 성과를 낼 수 있었다. 정부도 그래야 한다. 추가경정예산을 시작으로 국가적 관심과 투자로 기업에 안정적인 판을 깔아 줘야 한다. 파운데이션 모델, 칩, 서비스 기업이 각자 강점을 살려 협력하도록 펌핑하는 것이다. 그게 한국이 AI 강국으로 가는 길이다.” ■ 배경훈 LG AI연구원장은 -1976년 서울 출생 -광운대 전자공학(학사·석사·박사) -LG AI연구원 원장(2020~) -한국공학학림원 정회원(2022~) -초거대AI추진협의회 회장(2023~) -국가인공지능위원회 위원(2024~) -국가과학기술자문회의 위원(2025~) -은탑산업훈장-소프트웨어산업 발전 유공(2023)