한성대학교는 문화체육관광부와 한국국제문화교류진흥원(KOFICE)이 주최·주관하는 ‘2026 청년 K-컬처 글로벌 프런티어’ 사업의 일환으로 일본 삿포로에서 ‘삿포로 K-컬처 페스티벌: 온교지신’을 개최했다고 21일 밝혔다. 지난 14일부터 18일까지 삿포로시민교류플라자 내 문화예술공간 SCARTS에서 열린 이번 행사는 ‘문화와 세대를 잇는 K-라이프스타일 플랫폼’을 주제로 진행됐다. 한성대는 일본 홋카이도교육대학과 협력해 한일 청년과 현지 시민이 참여하는 다양한 프로그램을 마련했다. 행사에서는 한글 타이포그래피와 진채화 작품을 선보인 K아트 전시와 K댄스, 한국식 메이크업·퍼스널컬러 체험 등 K컬처 프로그램이 펼쳐졌다. 전통부채 채색, 한글 이름 쓰기, 종이공예를 활용한 윷놀이, 공기놀이 키트 만들기 등 체험형 프로그램도 운영됐다. 약 800명의 현지 시민과 학생이 참여했으며 만족도 조사에서는 100%의 만족도를 기록했다는 게 한성대의 설명이다. 특히 한성대 청년 25명이 전시·무용·뷰티·워크숍 등 4개 팀으로 나뉘어 콘텐츠 기획부터 제작, 공연, 현장 운영까지 전 과정을 직접 맡았다. 파견 전 안전관리와 저작권·초상권, 현장 운영 등에 대한 교육과 리허설을 진행했으며, 현장에서는 전공과 팀의 경계를 넘어 협업했다. 한성대 관계자는 “이번 성과를 바탕으로 해외 대학 및 문화기관과의 협력을 확대하고, 학생들이 현지 대학·지역사회와 함께 전공 역량을 실제 프로젝트에 적용하는 글로벌 프로젝트 교육모델을 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

최근 세간을 놀라게 만든 중국의 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’나 딥시크 ‘V4.1 플래시’, 알리바바 ‘Qwen 3.8’ 등은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 모델 크기와 관계없이 극도로 효율성을 높여 제한된 하드웨어에서 최대한 많은 토큰을 생성할 수 있다는 것입니다. 여기에 모델을 공개하기 때문에 실제로 전 세계 많은 사용자가 개인 컴퓨터나 클라우드, 그리고 내부 컴퓨터에서 이 모델들을 사용하고 있습니다. 성능에 비해 하드웨어 자원을 매우 효율적으로 사용해 비용을 절감할 수 있는 것이 높은 인기의 비결입니다. 중국 모델의 효율이 높은 이유 중 하나는 아이러니하게도 미국의 금수 조치로 인해 연산 인프라를 확충하기 어렵다는 점에 있습니다. 엔비디아 칩 수급이 힘들다 보니 어쩔 수 없이 연산 효율성을 높여야만 하는 것입니다. 물론 최근 화웨이 같은 중국 내 정보기술(IT) 기업들이 자체 AI 가속기인 ‘어센드’(Ascend) 시리즈를 공급하고 있긴 하나, 아직은 성능 면에서 엔비디아 칩과 상당한 격차가 있어 당분간 연산 효율화에 집중하는 구조가 이어질 것으로 보입니다. 물론 화웨이도 가만히 있지 않고 어센드 신경망처리장치(NPU)와 이를 모아 구성한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드(Atlas SuperPod)를 꾸준히 업그레이드하고 있습니다. 최근 개최된 화웨이 커넥트 2026 행사에서는 앞으로 2029년까지 어센드 960DT/PR, 어센드 970, 어센드 980 칩에 대한 로드맵을 공개했습니다. 흥미롭게도 중국 딥시크의 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)은 이전 컨퍼런스 콜에서 중국의 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 화웨이의 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’가 엔비디아의 ‘GB300 NVL72 랙’을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장한 바 있습니다. 다만 4개의 어센드 칩이 있어야 GB300 한 개를 대체할 수 있는 수준이라는 점은 인정했습니다. 그런데 공개된 수치를 보면 화웨이 어센드 칩이 GB300을 따라잡기 위해서는 여전히 상당한 시간이 필요한 것으로 보입니다. 우선 내년 1분기에 화웨이는 차세대 제품인 ‘어센드 960DT’를 선보일 예정입니다. 이 칩은 새로운 SIMD/SIMT 아키텍처를 채택해 FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 등 다양한 데이터 포맷을 지원합니다. 이 칩은 최대 2 PFLOPS(페타플롭스)의 FP8 연산 능력과 4 PFLOPS의 FP4 연산 능력을 지니고 있으며, 288GB HBM 메모리와 9.6TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 참고로 GB300의 dense FP4 연산 능력이 약 15 PFLOPS라는 점을 생각하면, 내년 출시할 어센드 960DT의 성능은 엔비디아 칩을 대체하기엔 아직 부족한 수준입니다. 따라서 화웨이는 수많은 어센드 NPU를 연결한 거대한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드를 개발했습니다. 엔비디아의 NVL72 랙 시스템이 72개의 GPU와 36개의 CPU를 사용하는 것과 달리, 아틀라스 960E 슈퍼포드는 무려 4096개의 NPU를 고속 인터페이스로 연결해 최대 16 EFLOPS의 연산 성능을 목표로 하고 있습니다. 화웨이 커넥트 2026에서 화웨이는 이렇게 많은 칩을 고속으로 연결해 하나의 거대한 연산 기계로 활용할 수 있는 신기술도 같이 공개했습니다. 예를 들어 고속 광학 인터페이스인 Hi-ONE 5500개를 적용해 기존 대비 전력을 550㎾나 절감했다고 합니다. 다만 그럼에도 전력 소모량은 상당히 많을 것으로 예상됩니다. 전기를 많이 먹는 HBM 메모리를 288GB나 장착한 데다, TSMC가 아닌 중국 파운드리인 SMIC의 공정을 사용할 수밖에 없어 성능 대비 전력 소모가 클 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 어센드 칩을 사용한 아틀라스 슈퍼포드는 엔비디아의 NVL72 랙 시스템에 비해 전력 소모가 크고 유지비가 많이 들 것으로 예상됩니다. 이런 단점에도 불구하고 미국의 제재로 인해 엔비디아 칩 수급이 어려운 중국 내 AI 회사들은 선택의 여지가 제한된 상황에서 화웨이 칩을 사용할 수밖에 없고, 화웨이도 그 점을 잘 알고 있기 때문에 계속해서 어센드 시리즈를 개발할 예정입니다. 화웨이는 2027년 1분기에 어센드 960DT를 출시한 후 3분기에는 추론 특화 버전인 960PR을 출시하고, 2028년에는 어센드 970을 출시할 계획입니다. 어센드 970은 3.6 PFLOPS FP8/14 PFLOPS FP4의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 2029년 출시 목표인 어센드 980에서는 다시 스펙을 두 배로 늘려 7.2 PFLOPS FP8/28 PFLOPS FP4까지 성능을 높인다는 계획입니다. 계획대로 된다면 GB300은 따라잡을 수 있지만, 2029년까지도 베라 루빈의 50 PFLOPS FP4 성능에는 미치지 못하는 수준입니다. 따라서 중국 AI 회사들은 다소 불리한 위치에 있지만, 앞서 이야기했듯이 놀라운 연산 효율화를 통해 미국 프런티어 AI 모델에 강력한 위협이 되고 있습니다. 여기에 화웨이 역시 느리지만 꾸준한 성장세를 보이고 있어, 미래에는 미국의 제재가 큰 힘을 발휘하지 못할 가능성이 높아지고 있습니다. AI 패권을 놓고 벌이는 싸움에서 쉽게 승자를 예측하기 어려운 이유입니다.

앤트로픽·오픈AI “안전 검증 필요”젠슨 황 ‘AI 파국론’ 전망에 선 그어 인공지능(AI) 개발 속도조절론이 소위 ‘세기의 논쟁’으로 부상한 가운데, 글로벌 빅테크 및 AI 선두 기업들의 입장이 갈리고 있다. 인간이 예측할 수 없는 AI의 위험에 대응할 필요가 있다는 생각은 같다. 하지만 엔비디아는 AI 고도화 가속, 앤트로픽·오픈AI는 개발 속도 조절, 마이크로소프트(MS)는 인간의 통제 강화 등 사업 영역과 이익에 따라 분화가 심화하는 모습이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 14일(현지시간) 미국 로스앤젤레스에서 열린 ‘올인 서밋’에서 AI 고도화가 인류 파멸로 이어질 수 있다는 전망에 대해 “과학에 근거하지 않았다”고 밝혔다. 또 인터뷰 도중 도널드 트럼프 미국 대통령이 전화해 AI 파국론을 “사기”라고 일축하자 황 CEO는 “(트럼프 대통령이) 이 문제의 복잡성을 잘 이해하고 있다”고 했다. AI 속도조절론에 가장 뚜렷하게 선을 그은 셈이다. MS가 이날 내놓은 답은 ‘통제’다. MS는 ‘AI 행동강령’을 공개하고 “AI는 의식을 갖고 있지 않고 의식을 모방하도록 설계돼서도 안 된다”고 밝혔다. AI가 인간의 수정이나 종료 명령을 거부하지 못해야 하며, 인간에게 통제권이 없다면 AI의 범용성, 자율성, 성능 일부를 포기할 수 있다는 원칙도 담았다. 무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이를 향후 자체 AI 모델을 규율할 ‘헌법’이라고 설명했다. 속도조절론은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 지난 12일 불을 붙였다. AI가 다음 AI 개발을 돕는 ‘재귀적 자기 개선’과 통제망 이탈 사례가 잇따르자 안전 연구와 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 벌자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO, 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 공감했다. 하지만 해당 논의가 AI 산업 전반으로 확산되자 해법은 갈렸다. 황 CEO의 속도조절 선 긋기는 AI 전체의 연산량 증가가 곧 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 수요 증가로 이어지면서 엔비디아의 이익이 확대되기 때문으로 보인다. MS는 AI를 얼마나 빨리 개발하느냐보다 기업과 이용자가 계속 안심하고 쓸 수 있느냐가 중요하다. 애저 클라우드와 마이크로소프트365, 코파일럿 등 기업용 서비스에서 AI 활용이 늘수록 사업도 커진다. AI에 대한 불신으로 인한 도입 위축이나 기술 발전 둔화는 부담이다. 개발 속도 감속보다 ‘통제 가능한 AI’를 앞세운 배경으로 읽힌다. 반면 속도조절론을 처음 꺼낸 프런티어 모델 개발사들은 안전 책임뿐 아니라 막대한 개발비 부담도 안고 있다. 새 모델 출시 주기가 짧아질수록 거액을 들여 학습한 모델에서 투자비를 회수할 시간도 줄어든다. 오픈AI가 2030년까지 부담할 것으로 예상되는 컴퓨팅 비용만 7500억 달러(약 1020조원)에 이른다. 속도조절론을 AI 고도화에 대한 순수한 논쟁으로만 보기는 어렵다는 시각도 나온다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 더버지는 안전 규칙 강화가 막대한 비용을 감당할 수 있는 선두 업체에 유리한 반면 후발주자와 오픈소스 진영에는 진입 장벽으로 작용할 수 있다고 지적했다. AI 안전 보장을 위한 제동이 기존 업체의 시장 지배력을 굳히는 ‘사다리 걷어차기’가 될 수 있다는 것이다. 증시는 이런 논쟁이 AI 인프라 투자 둔화로 이어질 가능성을 우려했다. 간밤 미국에서 필라델피아반도체지수가 5.9% 급락했고 엔비디아와 마이크론은 각각 3.4%, 5.3% 내렸다. 모델 개발이 실제로 느려지면 데이터센터와 GPU, 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 둔화할 수 있다는 우려가 반도체주에 영향을 미친 것이다.

작년 딥시크 쇼크를 몰고 왔던 중국 AI 기업 딥시크가 기업공개(IPO)를 앞두고 새로운 모델인 ‘딥시크 V4.1 플래시’를 공개했습니다. 지난 10일 허깅페이스 등에 공개된 새 모델은 총 7180억개의 파라미터(5520억개의 기본 파라미터+1960억개의 N-gram)를 사용하지만, 2.8조개로 훨씬 파라미터가 큰 ‘Kimi K3’는 물론 서구의 주요 AI 모델과 견줄 만한 성능을 지니고 있습니다. 출시와 같이 공개된 벤치마크를 보면 딥시크 V4.1 플래시는 Terminal-Bench 2.1에서 90.6점을 기록해 GPT 5.6 Sol의 88.8점이나 클로드 오푸스 5의 89.1점을 넘어서고 자사의 기존 플래그십 모델인 딥시크 V4.0 프로의 87.9점도 넘어서고 있습니다. 물론 모든 벤치마크 결과에서 앞서는 건 아니고 주로 코딩 및 에이전트, 사이버 보안 등에 강한 모습을 보이지만, 모델 크기와 사양을 생각하면 V4.0 플래시 버전과 비교해도 괄목할 만한 성장을 이뤄냈습니다. 하지만 진짜 놀라운 부분은 가격입니다. 딥시크는 올해 저렴한 가격과 쓸 만한 성능을 무기로 시장에 파란을 몰고 왔습니다. 하지만 사용자가 몰리면서 지난 8월 가격을 대폭 인상했는데, 불과 한 달 만에 모델 성능을 대폭 끌어올리면서 가격을 낮췄습니다. 딥시크 V4.1 플래시의 가격은 백만 토큰당 기준 피크 시간대 입력 0.3달러, 출력 1.2달러, 캐시 히트 입력 0.006달러, 일반 시간대 입력 0.15달러, 출력 0.6달러, 캐시 히트 입력 0.003달러로 일부 프런티어 모델 대비 86배나 저렴하다는 것이 딥시크의 주장입니다. 당초 가격을 올린 이유로 지목된 것은 연산 자원 대비 사용자가 너무 몰리면서 감당이 어려워졌기 때문으로 풀이됐습니다. 특히 새로운 모델이 개발될수록 보통 파라미터 크기가 커지면서 메모리와 연산 자원이 더 필요하기 때문에 가격을 올릴 수밖에 없을 것으로 여겨졌습니다. 하지만 딥시크는 V4.1 플래시에서 아키텍처를 대폭 혁신하고 메모리와 연산 자원 사용량을 극단적으로 줄이면서도 모델 성능을 높이는 데 성공해 경제성을 확보했습니다. 모델 파라미터 크기는 V4.0 플래시가 2840억 개로 사실 V4.1 플래시가 기본 모델만 두 배에 가깝고 N-gram 추가 메모리까지 합치면 2.6배는 큰 편입니다. 하지만 V4.1 플래시는 CED(Causal Encoder-Decoder)라는 아키텍처를 사용해 긴 프롬프트/컨텍스트 읽기 과정에서는 인코더 20층에 80억개의 파라미터만 사용하고 응답을 생성하는 디코더는 40층 160억 개를 다 사용해 에이전트·코딩처럼 입력이 출력보다 훨씬 긴 작업에서는 오히려 연산량이 적을 수 있습니다. 또 SWA Bounded Replay, CSA2, FP4 KV 캐싱(caching) 같은 여러 기술을 사용해 KV 캐시의 양을 극적으로 줄여 V4.0 플래시 대비 약 4분의1로 줄였습니다. 이는 HBM 같은 고가 메모리의 의존도를 크게 낮춰 비용을 절감할 수 있습니다. N-gram 임베딩 기술은 알리바바의 Qwen 3.8 플래시 넥스트 같은 다른 중국산 AI 모델에서도 도입한 기술로 자주 쓰는 관용구를 사전처럼 저장했다가 불러 쓰기 때문에 일반 D램에 저장해도 되고 모델의 응답 속도를 매우 빠르게 만들 수 있습니다. 이와 같은 아키텍처 혁신을 통해 연산 자원과 메모리를 최대한 아끼면서 토큰 생성량과 성능을 극대화한 것이 V4.1 플래시에서 오히려 가격을 낮춘 비결로 풀이됩니다. 하지만 이 가격에 서비스하면서도 손익분기점을 넘었는지는 여전히 의문입니다. 딥시크는 비상장 기업으로 정확한 재무 상태를 알기 어렵지만, 현재까지는 적자인 것으로 알려져 있습니다. 아무리 효율성 좋은 모델을 사용해도 경쟁자와 비교해서 매우 저렴한 가격에 제공하고 있기 때문에 수익을 내긴 쉽지 않은 구조입니다. 매번 서구 모델 대비 저렴한 가격을 무기로 내세웠지만, 역설적으로 저렴하지 않으면 안 되는 사업 모델이 약점이 될 수 있습니다. 딥시크 V4.1 플래시는 연산 자원 효율화라는 관점에서는 놀라운 기술적 진보를 보여줬지만, 결국 장기적으로 보면 기술 혁신보다 수익화에 성공할 수 있을지가 실제 몸값을 결정할 것입니다. 앞서 가격 인상도 상장을 앞두고 실적을 좋게 하기 위한 것이라는 평가가 있었는데, 이번에 다시 가격을 낮추고도 실적을 확보할 수 있을지 궁금해지는 대목입니다.

2027년 예산안이 총수입 880조 8000억원, 총지출 820조 9000억원으로 짜였다. 지출은 한 해 전보다 12.8% 불어난 사상 최대치다. 겉모습만 보면 꽤 공격적인 확장 재정이다. 하지만 이번 예산안의 성격은 지출 증가율 하나로 읽히지 않는다. 급증한 세입, 새로 만든 미래대응기금, 대규모 지출구조조정, 성장잠재력 투자가 한 묶음으로 설계돼 있기 때문이다. 출발점은 세입이다. 반도체 호황으로 법인세와 소득세가 크게 불면서 국세수입은 584조 4000억원, 전년 본예산 대비 194조 2000억원 늘어날 것으로 전망된다. 그 덕에 지출을 93조원 늘리고도 관리재정수지 적자는 GDP의 0.1%로 줄고 국가채무 비율은 48.3% 수준에 머문다. 지출을 늘리면서 건전성까지 개선되는, 흔치 않은 조합이다. 더 주목할 대목은 늘어난 세수를 전부 쓰지 않았다는 점이다. 정부는 최근 10년 내국세 증가 추세를 웃도는 162조원을 미래대응기금에 넣기로 했다. 이 중 45조 4000억원만 청년, 성장동력, 지방, 교육·인재에 투입하고 나머지는 여유 자금으로 남긴다. 반도체처럼 부침이 심한 산업에서 얻은 세수를 모두 경상지출로 바꾸면 업황이 꺾일 때 재정이 흔들린다. 기금은 안정화 장치이자 미래투자 재원이라는 두 역할을 겨냥한 것이다. 지출의 무게중심도 뚜렷하다. 3대 메가프로젝트와 인공지능(AI) 관련 투자는 10조 8000억원에서 21조 3000억원으로 두 배 가까이 뛴다. 반도체 거점과 원천기술, 피지컬AI, 전력·용수·산업단지가 대상이며 프런티어급 모델 개발을 위한 GPU 1만장도 지원한다. 핵융합, SMR, 양자, 우주항공 등 미래성장엔진 예산은 62조 8000억원, 청년 예산은 43조 3000억원으로 늘어 인턴학기, 청년미래적금 소득요건 폐지, 역세권 공공임대가 담긴다. 복지가 아니라 인적자본과 자산 형성에 대한 투자로 청년정책을 바라본 셈이다. 지방에는 우대원칙 적용 사업과 포괄보조를 늘려 이전지출이 아닌 교육·산업·일자리를 함께 키우는 방식을 택했다. 동시에 재량지출 38조 6000억원을 구조조정하고 2100여개 사업을 정리했다. 교육교부금의 내국세 연동도 55년 만에 손봤다. 기존 사업을 놔둔 채 새 사업만 얹던 관행에서 벗어나려는 시도다. 총액이 커져도 생산성 낮은 지출을 걷어내 성장 분야로 옮긴다면 재정의 질은 달라진다. 남는 질문이 있다. 경기가 살아나고 세수가 넘치는데 왜 다시 두 자릿수 지출 확대가 필요한가. 답은 경기부양이 아니라 성장잠재력에 있다. 상반기 실질GDP가 3.8% 성장했어도 생산연령인구 감소와 생산성 정체라는 구조적 저성장의 위험은 그대로다. 지금의 회복을 잠재성장률 반등으로 이어가지 못하면 반도체 경기가 식은 뒤 같은 문제와 다시 마주하게 된다. 이번 호황은 그 방향을 바꿀 흔치 않은 기회다. 이번 재정은 소비를 자극해 총수요를 키우는 재정과 달라야 한다. AI와 연구개발(R＆D), 전력망, 인재양성처럼 공급능력 자체를 넓히는 투자여야 한다. 수요만이 아닌 공급을 키우는 재정이기에 긴축적 통화정책과 반드시 충돌하지도 않는다. 통화정책이 단기 물가와 금융안정을 맡고, 재정이 중장기 생산성을 맡는 정책혼합이 가능하다. 고금리에 시달리는 중산층·서민을 겨냥한 표적형 지원이 더해지면 더 좋다. 한국 경제에 절실한 것은 한 해의 높은 성장률이 아니라 잠재성장률의 방향 전환이다. 2027년 확장재정의 성패는 얼마를 썼느냐가 아니라 몇 년 뒤 우리 경제가 얼마나 더 생산하고 얼마나 생산적이 됐느냐로 가려질 것이다. 우석진 명지대 경상·통계학부 교수

이재명 대통령의 프랑스 국빈 방문을 계기로 삼성전자가 프랑스 인공지능(AI) 기업 미스트랄 AI와 반도체 설계·제조에 특화된 자체 AI 모델을 구축한다. 미스트랄의 30억 유로(약 4조 9000억원) 규모 투자 유치도 주도하며 기술 협력과 지분 투자를 동시에 추진한다. 지난해부터 오픈AI 및 앤트로픽 등 미국 AI ‘빅2’와 전략적 협력을 강화한 데 이어 유럽의 소버린 AI 시장과 차세대 AI 인프라 수요까지 겨냥한 행보로 풀이된다. 이 대통령은 8일(현지시간) 파리에서 열린 한·프랑스 비즈니스 라운드테이블에 참석해 공동의 가치와 신뢰를 바탕으로 한 양국 간 경제협력의 중요성을 강조했다. 행사에는 이재용 삼성전자 회장을 비롯한 양국 기업인 20여명과 정부 관계자 등 총 30여명이 참석했다. 삼성전자는 이날 미스트랄과 전략적 파트너십을 맺고 디바이스솔루션(DS)부문의 반도체 기술·제조 데이터와 미스트랄의 AI 기술을 결합한다고 밝혔다. 양사는 DS부문 데이터에 최적화된 AI 모델을 공동 개발해 데이터 분석과 결함 예측, 공정 최적화에 단계적으로 적용한다. 반도체 업무에 맞춘 AI 플랫폼과 운영 체계도 함께 구축한다. 기술 협력을 장기적인 사업 관계로 이어가기 위한 지분 투자도 단행했다. 삼성전자는 미스트랄의 30억 유로 규모 시리즈D 투자 라운드를 주도했다. 삼성전자의 투자 규모는 1조원 미만인 것으로 알려졌다. EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드와 기존 투자자인 PSG에쿼티도 공동 주도했다. 미스트랄은 이번 투자로 210억 유로(약 34조원) 이상의 기업가치를 인정받았다. 1년 전 120억 유로의 두 배에 가까운 수준이다. 2023년 설립된 미스트랄은 유럽 기술기업 사상 최대 규모의 지분 투자라고 설명했다. 양사가 공동 개발할 AI의 핵심은 반도체 데이터를 외부로 내보내지 않고 안전하게 활용할 수 있다는 점이다. AI 모델을 외부 클라우드가 아닌 삼성전자의 자체 서버와 데이터센터에 설치해 운영하는 ‘온프레미스’ 방식으로 구축한다. 방대한 공정 데이터를 AI 학습과 분석에 활용하면서도 국가 핵심기술의 유출 위험을 줄일 수 있다. 미스트랄은 고객이 모델을 직접 수정·운영할 수 있는 ‘오픈웨이트’를 강점으로 내세워 왔다. 자체 데이터와 업무 도구, 규제 준수 요건을 유지하면서 AI를 도입할 수 있어 데이터와 인프라를 직접 통제하려는 소버린 AI 수요와 맞닿아 있다. 양사는 이번 투자에 앞서 반도체를 고리로 협력 가능성을 타진해 왔다. 아르튀르 멘쉬 미스트랄 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 지난 4월 삼성전자 화성캠퍼스를 찾아 전영현 DS부문장과 AI 반도체 공급망 및 기술 협력 방안을 논의했다. 이번 파트너십을 계기로 협력을 메모리와 파운드리, 로직 등 DS부문 전반으로 넓히고 향후 고객사와 협력사까지 연결하는 AI 반도체 생태계를 구축할 계획이다. 미스트랄의 AI 인프라 확대는 삼성전자에 새로운 반도체 공급 기회도 열어줄 수 있다. 미스트랄은 2030년까지 유럽에서 최대 1기가와트(GW) 규모의 소버린 AI 컴퓨팅 용량을 확보할 계획이다. AI 가속기와 데이터센터에 필요한 고대역폭메모리(HBM), D램, 낸드뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징까지 삼성전자의 사업과 접점이 넓다. 미스트랄의 AI를 반도체 제조에 활용하는 동시에 성장에 필요한 반도체를 공급하는 양방향 협력이 가능하다는 의미다. 미스트랄과의 협력은 삼성전자가 글로벌 프런티어 AI 기업들과 넓혀 온 협력 관계의 연장선이기도 하다. 삼성전자는 지난해 10월 오픈AI와 전략적 파트너십을 맺고 대규모 AI 인프라 프로젝트 ‘스타게이트’의 전략적 메모리 파트너로 참여했다. 지난 5월엔 앤트로픽의 시리즈H 투자에 참여해 ‘전략적 인프라 파트너’로 이름을 올렸다. 오픈AI·앤트로픽과 반도체 공급 중심으로 협력했다면, 미스트랄과는 AI를 반도체 연구개발과 제조에 직접 활용하는 데까지 범위를 넓혔다. ASML은 지난해 미스트랄에 13억 유로를 투자해 지분 약 11%를 확보하며 당시 최대주주에 올랐다. 삼성전자도 미스트랄에 투자하는 동시에 이 회사의 AI를 반도체 생산성 향상에 활용한다는 구상이다. 전 부문장은 “미스트랄과 반도체에 특화된 AI 모델과 플랫폼을 구축해 AI 기반 혁신의 새로운 기준을 만들겠다”고 말했다. 멘쉬 CEO도 “AI가 첨단 기술이 만들어지는 방식을 재정의하고 있다”며 반도체 설계·제조 분야의 발전에 기여하겠다고 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.

인공지능(AI)과 반도체를 미래 성장동력으로 삼아 3대 메가프로젝트에 내년 21조3000억원이 투입된다. 반도체 생산기반과 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 집중 육성하고 독자 AI 모델 개발과 전력·용수 인프라까지 뒷받침해 AI 산업 전 주기를 국내에 구축한다는 구상이다. 1일 정부의 ‘2027년도 예산안’에 따르면 올해 가장 큰 폭으로 늘어난 투자 항목은 3대 메가프로젝트를 비롯한 AI 분야다. 올해보다 97.2% 늘어난 21조 3000억원이 편성됐다. 반도체는 생산기반부터 기술·인재까지 전 주기를 지원한다. ‘반도체산업 경쟁력강화 특별회계’를 신설하고 서남권 반도체 클러스터에 1조 5000억원을 투입한다. 용인·평택 반도체 팹의 조기 가동을 위한 기반시설에도 1000억원을 지원한다. 국산 AI 반도체 경쟁력 강화에도 나선다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 AI 모델·서비스를 통합 최적화하는 ‘K-AI 반도체’ 기술개발에 200억원을 신규 투입하고 화합물반도체 시제품 제작·실증을 위한 상생팹 구축에 국비 480억원을 지원한다. 피지컬AI 분야에는 3조 1000억원을 투입한다. 제조·스마트팩토리·건설·농업·국방·돌봄·물류·항만 등 8개 분야에서 AI 로봇의 현장 실증을 지원하고 선도적 수요 창출을 위해 국산 AI 로봇 2000여대를 도입한다. 핵심 기술 연구개발에는 1조 5000억원을 투입하고 AI 학습용 데이터를 생산할 트레이닝센터와 데이터팩토리도 구축한다. AIDC에는 5000억원을 투자한다. 핵심 부품 성능을 검증하는 테스트랩을 구축하고 서버·전력·냉각 등 소재·부품·장비와 클라우드 기술개발을 지원한다. AI와 반도체 산업의 기반인 전력·용수 인프라에는 2조 1000억원을 지원해 송전망과 변전소, 에너지저장장치(ESS) 등을 확충한다. 독자 AI 모델 개발에는 5조 2000억원을 편성했다. 프런티어 AI 모델 확보를 위해 최상위급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘베라루빈’ 1만장을 확보하는 데 3조 9000억원을 투자하고 AI 학습용 데이터와 해외 연구자 유치 등을 지원한다. AI 활용을 국민 생활로 확산하기 위한 ‘모두의 AI’에는 2조 4000억원을 투입한다. AI가 주민등록 발급이나 여권 재발급, KTX 예매 등 공공서비스를 찾아 신청하는 AI 에이전트를 개발하고 여행·돌봄 등 민간 서비스에도 AI 활용을 확대한다. 전 국민 390만명을 대상으로 한 AI 교육에는 2조 1000억원을 지원한다. 새로운 성장축을 만들기 위한 첨단전략산업 지원 예산도 올해보다 14.4% 늘어난 41조4000억원을 편성했다. 이 가운데 NEXT 10대 전략기술 분야에는 15조원을 투입한다. 우주항공 분야에서는 2030년 달 착륙을 목표로 착륙선과 발사체 개발 등 핵심 기술 확보에 나선다. 자율주행 실증을 확대하고 도심항공교통(UAM) 실기체 도입 등 미래 모빌리티 기술의 상용화 기반도 마련한다. 국가 연구개발(R＆D) 투자는 차세대 성장축 확보에 집중한다. 소형모듈원자로(SMR)·핵융합·재생에너지·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 ‘7대 SEED’ 분야에 대한 투자를 확대하고, 기업 R＆D에 정부가 지분을 확보하는 투자형 R＆D도 새롭게 도입한다. 에너지 대전환을 위해 공장 지붕과 영농형 태양광 등 다양한 형태의 태양광 사업을 지원하고 지역 주민이 재생에너지 발전 수익을 공유하는 햇빛소득마을도 확대한다. 전기차 보조금 지원 물량도 30만대에서 역대 최대인 43만대로 늘린다. 창업 생태계 조성에도 재정 투입을 확대한다. ‘모두의 창업’ 프로젝트 선발 인원을 1만 5000명에서 2만명으로 늘리고 비수도권 창업도시도 4곳에서 10곳으로 확대한다. 재창업과 사업전환을 지원하는 재도전 사업도 강화한다. 문화 분야에서는 K-콘텐츠의 기획부터 사업화·유통·해외 진출까지 전 주기 지원을 강화한다. 방한 관광객 유치를 위해 5대 메가관광권을 조성해 지방 관광 활성화에도 나선다. 중소기업의 성장과 수출 지원도 강화한다. 신성장 분야 유망기업 300곳을 선정해 맞춤형 지원을 제공하고 중소기업 R＆D와 기술사업화, 수출 지원을 강화한다.

반도체 호황으로 증대된 세수를 단기간 소비성 지출에 쓰지 않고 미래 성장동력에 투자하기 위한 ‘미래대응기금’이 신설된다. 내년 162조 3000억원을 적립해 이 가운데 45조 4000억원을 관련 사업에 투입하고 나머지는 여유자금으로 운용해 재정 대응 여력을 확보한다. 1일 정부의 ‘2027년도 예산안’에 따르면 미래대응기금은 최근 10년간 내국세 증가 추세를 웃도는 추가 세수 등을 적립해 마련한다. 박홍근 기획예산처 장관은 사전 브리핑에서 “미래대응기금은 대규모 세수를 생산적 지출로 활용하기 위한 전략적 투자 플랫폼이자 재정운용의 효율성을 제고하는 재정안정화 장치”라고 설명했다. 기금의 사업비는 청년과 성장동력, 지방, 교육·인재 등 4개 계정으로 나뉜다. 청년 계정에는 13조 3000억원을 배정한다. 일자리·창업, 주거 안정, 자산 형성, 혼인·출산, 생활·문화 등 청년의 성장 단계에 맞춘 종합 지원에 사용한다. 청년 첫 취업 지원과 창업 사업화, 보편형 공공임대주택 공급, 청년미래적금 등이 주요 사업으로 포함됐다. 혼인·출산·양육을 지원하는 패키지와 청년문화예술패스도 추진한다. 성장동력 계정에는 14조 2000억원을 투입한다. 프런티어급 인공지능(AI) 모델 개발과 모두의 AI 등 인공지능 분야 투자를 비롯해 제조 암묵지 활용 연구개발과 AI 데이터센터(AIDC) 생태계 조성 등을 지원한다. 전략기술 분야에서는 자율주행 실증도시와 차세대 발사체 개발 등을 지원하고 공급망 안정화와 프로젝트파이낸싱(PF) 사업장 정상화 펀드 등 지분투자 방식의 사업도 포함한다. 한국전력공사 출자와 서남권 반도체 산업단지 용수 공급 등 전력·용수 인프라 확충에도 재원을 투입한다. 지방 계정에는 가장 많은 15조 3000억원을 배정한다. 지방미래성장지원금과 국민생활편의 복합센터 조성을 통해 지역의 생활 기반과 성장 여건을 개선한다. 농업 인공지능 전환(AX) 실증과 농·수산물 유통 개선 등 농어촌 지원도 추진한다. 광주·전남 행정통합을 지원하기 위한 통합지원금과 사무 이관에 따른 재정 지원도 포함됐다. 지방의 관광 기반 확충을 위한 호텔 건립 지원도 이뤄진다. 교육·인재 계정에는 10조 1000억원을 투자한다. 4대 과학기술원과 AI 중심대학에 대한 지원을 확대하고 이공계 장학금과 창업중심대학 등을 통해 초격차 인재를 육성한다. 미래인재성장자금과 지방 국립대 전액 장학금, 인턴학기제 등 고등교육과 취업 연계 지원도 추진한다. 미래대응기금은 사업비 외에 대규모 여유자금도 운용한다. 내년 여유자금은 104조 4000억원으로 총괄계정에 96조 9000억원, 지방 계정에 5조원, 교육·인재 계정에 2조 5000억원이 각각 배정된다. 국채 신규 발행 물량은 12조 5000억원 줄인다. 향후 정책적 필요가 발생하면 추가경정예산을 편성하지 않고도 기금 변경을 통해 재원을 탄력적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 또 2026년 9월 세입 재추계 결과 내국세 수입이 늘어날 경우 2026년 증가분을 추가로 적립하는 방안도 마련했다.

더불어민주당과 정부가 2027년도 예산안에 K-반도체 강국을 위해 반도체 특별회계를 신설해 3대 메가프로젝트와 인공지능(AI) 3대 강국 도약을 총력 지원하기로 했다. 청년 성장을 위한 대학생 인턴 학기제를 도입하고 지방 성장을 위해 지방국립대 등록금 전액 지원도 추진한다. 국회 예산결산특별위원회 여당 간사인 정태호 의원은 25일 국회에서 열린 ‘2027년 예산안 당정협의’ 직후 기자들과 만나 이같이 밝혔다. 정 의원은 “2027년도 예산안의 5가지 중점 분야는 3대 메가프로젝트와 인공지능(AI) 3대 강국을 위한 총력지원, 미래성장 엔진 확충을 위한 지원, 청년들의 성장단계별 종합지원, K자형 양극화 대응·모두의 성장을 위한 지원, 국민안전 지원”이라고 말했다. 그는 “K-반도체 강국을 위해 반도체 특별회계를 만들어 통합적으로 지원하는 체계를 만들고, 피지컬 AI 3대 강국을 위해 AI 솔루션을 개발하고 지원하기로 했다”고 말했다. 반도체 산업에 필요한 전략 용수 확보를 위해 한국전력과 한국수자원공사에 정부가 출자하고, 프런티어급 AI 모델 개발을 위해 그래픽처리장치(GPU) 1만장 공급 등도 추진한다. 미래 성장동력에 대한 투자도 확대한다. 정 의원은 “2030년 달 착륙과 관련된 R＆D(연구개발)와 여러 가지 분야에 전폭적인 지원을 한다”며 “자율주행차 시범지원 확대, 전기차 보조금 역대 최고로 늘리겠다는 내용이 있다”고 했다. 창업·벤처기업의 스케일업을 위한 기업 성장 융자도 대폭 확대한다. 청년 지원책으로는 대학생 인턴 학기제를 새로 도입한다. 정 의원은 K자형 양극화 대응·모두의 성장을 위한 지원과 관련해 “우리 아이 자립 펀드를 신설하는데 18세까지 연 최대 120만원을 지원하고 혼인 출산 관련 세액공제를 보조금·지원금으로 전환하는 내용, 아이 양육 관련 아동기본수당으로 확대 개편하는 내용이 들어가 있다”고 설명했다. 지역 주도 성장을 위해서는 앵커기업의 지방 이전 시 설비투자를 정부가 지원하는 ‘성장엔진 특별보조금’과 지역 성장거점 조성을 위한 ‘지방 미래성장지원금’을 신설한다. 정 의원은 “지역 필수의료 특별회계를 신설하는 내용, 지방국립대 등록금 전액 지원 방향도 나와 있다”고 말했다. 민생 분야에서는 코로나19 이후 경영난에서 회복하지 못한 소상공인을 대상으로 채무 탕감 제도를 도입한다. 이 밖에 핵융합 잠수함 개발 지원, 군 초급 간부 보수 인상, 자원 안보 기금 신설 등도 예산안에 담기로 했다. 정 의원은 부동산 문제에 관해서는 “주로 청년들에 대한 주거 문제를 어떻게 해결할 것인가에 대한 보고가 있었다”며 “청년들을 위해 역세권 주변에 임대 주택을 대량으로 공급하는 부분에 대한 보고가 있었다”고 말했다.

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.

중국산 오픈 웨이트 모델인 키미 K3는 미국의 프런티어 인공지능(AI) 모델과 맞먹는 성능으로 시장에 큰 충격을 안겼습니다. 앤스로픽 AI 모델의 지식 증류를 통해 사실상 기술을 탈취했다는 비판이 나오기도 했지만, 2.8조개의 파라미터를 지닌 초거대 모델을 증류만으로 만들 순 없기 때문에 이제 중국의 AI 기술을 더 이상 무시할 수 없다는 의견도 우세합니다. 더구나 모든 가중치를 공개하는 중국의 개방형 AI 모델이 장기적으로 보면 시장을 잠식할 수 있다는 우려도 만만치 않습니다. 누구나 모델을 받아서 내부적으로 돌릴 수 있기 때문에 내부 정보 유출을 꺼리는 기업이나 기관에서 상당히 매력적인 대안일 뿐 아니라 자사 서비스에 맞춤형으로 개조도 자유롭습니다. 하드웨어를 이미 가지고 있거나 저렴하게 대여할 수 있다면 서비스 비용도 낮출 수 있습니다. 다만 이렇게 되면 비싼 돈을 주고 미국의 프런티어 AI 모델을 누가 쓰겠냐는 우려가 나오는 것도 당연합니다. 결국 중국 개방형 AI 모델이 노리는 것도 이것이라는 비판도 적지 않습니다. 지금까지 IT 생태계는 개방형과 오픈 소스를 찬양해 왔지만, 개방형 AI 앞에서는 목소리가 달라지고 있습니다. 여기에 개방형 AI 모델을 악용하는 사람이나 집단이 나올 수 있다는 걱정도 있습니다. 하지만 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 ‘미래는 모두의 것’이라는 제목의 글에서 “초인공지능을 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다”며 개방형 AI를 지지하는 주장을 펼쳤습니다. 물론 악용 가능성도 인정하면서 모델의 개발 중간 단계부터 감시와 관리가 필요하다는 점은 인정했지만, 개방형 모델의 필요성을 역설한 것입니다. 아마도 저커버그가 갑자기 개방형 모델을 지지한 이유 중 하나는 미국이 폐쇄형 모델로 가는 반면 중국은 개방형 모델로 갈 경우 장기적으로 대부분의 국가들이 누구나 쓸 수 있는 중국 모델에 종속될 것이라는 우려일 것입니다. 사람들이 모두 중국산 개방형 AI만 사용한다면 생태계 역시 여기에 종속될 것입니다. 그리고 결국은 하드웨어 역시 종속될 수 있습니다. 현재 AI 가속기는 엔비디아 칩이 중심이지만, 중국산 AI GPU에서 훈련된 중국 AI 모델은 중국산 하드웨어에서 잘 돌아가게 될 것이기 때문입니다. 따라서 메타가 개방형 AI를 지지하면서 모델을 공개하기로 한 것은 상당한 의미가 있습니다. 물론 앤스로픽이나 오픈 AI처럼 실제 유료 사용자가 많지 않은 것도 이런 결정을 내린 배경 중 하나일 것입니다. 하지만 주요 빅테크 기업이 개방형 모델을 지지하면서 미국산 개방형 모델이 중국산 개방형 모델의 강력한 경쟁자가 될 가능성이 높아졌습니다. 다만 첫술부터 배부를 순 없다는 속담처럼 먼저 공개한 ‘뮤즈 글리머’(Muse Glimmer)의 성능은 사실 아주 인상적이진 않습니다. 뮤즈 글리머는 뮤즈 스파크처럼 대형 모델을 지식 증류해 만든 작은 로컬 모델로 30B(300억개)의 파라미터를 지니고 있습니다. 작다고는 해도 4비트 양자화 모델도 18GB 정도 크기이기 때문에 완전히 그래픽처리장치(GPU)에 올리려면 24GB 메모리가 필요하고 맥 같은 통합 메모리를 사용하는 경우 32GB 이상 모델이 추천됩니다. 현재 비슷한 위치에 있는 개방형 모델은 구글의 젬마 4(Gemma 4) 31B dense 모델과 알리바바의 Qwen 3.6 27B dense 모델인데 뮤즈 글리머는 코딩이나 일반 작업에서 더 우수하진 않지만, 여러 단계의 임무를 수행하는 에이전트 기능면에서 우수하다는 평가가 나오고 있습니다. 그러나 당장 경쟁 모델을 위협할 수 있을 정도의 인상적인 성능을 보여주진 않고 있습니다. 여기에 아직 모델이 하나뿐인 점도 약점입니다. 알리바바 Qwen의 경우 대형부터 중소형 모델까지 여러 모델이 있고 코딩 전용 모델인 코더 등 다양한 모델이 있어 사용자가 상황에 맞춰 고를 수 있는 선택지가 넓습니다. 대항마로 나온 젬마 4 역시 스마트폰에서 돌릴 수 있는 작은 모델에서 비교적 큰 31B 모델까지 선택의 폭이 좀 더 넓습니다. 특히 Qwen과 젬마 모두 MoE(Mixture of Expert) 기능을 지원해 개인 컴퓨터에서도 빠른 토큰 속도를 확보할 수 있습니다. 특히 Gemma 4 26B A4B QAT(Quantization-Aware Training) 모델은 학습 단계부터 양자화를 시뮬레이션해서 압축 시 발생하는 품질 손실을 효과적으로 줄였습니다. 덕분에 QAT 4비트 버전은 용량을 약 14.4GB 수준으로 줄여 16GB 메모리의 GPU나 개인용 노트북에서도 원활하게 굴러가면서도 성능은 57.7GB의 용량을 지닌 16비트 모델에 근접해 큰 인기를 끌고 있습니다. 뮤즈 글리머는 MoE 모델이 없는 단일 모델로 속도가 MoE 모델보다 느릴 수밖에 없지만, 대신 DFlash 드래프터 모델이라는 소형 보조 모델을 사용해 속도를 높일 수 있습니다. 메타가 발표한 데이터에 따르면 RTX 5090 카드에서는 3.1배, M5 Max에서는 1.8배, M4 Max에서는 1.5배 빠른 응답 속도를 제공합니다. Dense 모델의 단점인 높은 사양과 느린 응답 속도를 개선한 것으로 주목받고 있습니다. 메타의 뮤즈 글리머는 현시점에서는 그렇게 인상적인 성능을 지닌 개방형 AI라고 보긴 어렵습니다. 하지만 구글 젬마가 그랬던 것처럼 이후 버전에서 성능을 높여 나가면서 다양한 기능과 모델을 선보인다면 개방형 AI 부분에서 새로운 강자가 될 수 있습니다. 메타의 개방형 AI 승부수가 통할 수 있을지 주목됩니다.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

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.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 글로벌 AI(인공지능) 시장이 폐쇄형 생태계 중심으로 빠르게 재편되고 있다며 독자적인 프런티어(최상위) 모델 확보에 나서야 한다고 강조했다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 취임 1주년 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려 드는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 AI 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 어느 날 갑자기 중단되거나 가격이 100배 뛰는 상황에도 대응할 수 없다”고 말했다. 그는 최근 중국이 개방형 AI 모델을 공개하고 있지만 장기적으로는 미국과 같이 폐쇄형 중심으로 전환할 가능성이 크다고 봤다. 배 부총리는 “미국은 점점 폐쇄형 AI 정책을 만들어가는 반면 중국은 모델을 공개하며 진영을 확장하려는 노력을 하고 있다”며 그러나 “미국과 비슷한 절차를 밟아가고 있다고 생각한다”고 말했다. 그러면서 “미국도 초기에는 많은 모델들을 서비스화하면서 나왔지만 그것들을 폐쇄 모델로 전환하고 미토스 수출 통제 등 정부 규제도 점점 강화되고 있다”고 설명했다. 배 부총리는 이 자리에서 세계적 AI 경쟁력 확보를 위한 투트랙 전략을 제안했다. 국내 산업 생태계의 AI 전환(AX)을 위한 ‘독자 파운데이션 모델 개발 프로젝트(독파모)’를 지속하는 동시에 글로벌 프론티어(최상위)급 모델 개발을 통해 글로벌 기술 패권 경쟁에 뛰어들어야 한다는 것이다. 배 부총리는 “과거만 해도 독자 AI가 왜 필요한지에 대한 의문이 잇따랐지만 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 추진하면서 현재는 외산 AI를 활용하더라도 우리 스스로 독자적인 AI를 갖춰야 한다는 데 공감대가 형성되고 있다”며 “이 자체가 의미 있는 성과”라고 말했다. 세계 최고 수준의 프론티어급 모델 개발은 막대한 자본과 컴퓨팅 자원이 투입되는 프로젝트로 정부의 투자 의지와 예산 확보가 필수적이다. 배 부총리는 “미토스급 모델을 개발하려면 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘베라루빈’ 기준으로 약 1만장이 필요하고 그 가격은 지금 기준으로만 3조 5000억원 수준”이라며 “GPU 클러스터 구축 등 부대 비용까지 고려하면 실제 투입 비용은 더욱 커질 것”이라고 말했다. 과기정통부는 내년 예산에 이를 반영하기 위해 재정당국과 협의를 이어가고 있는 상황이다. 그는 “정부가 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 투자형 연구개발(R＆D) 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”며 “AI 3대 강국을 넘어 글로벌 리더십을 확보하려면 이 정도 투자는 필요하다”고 강조했다.

서선옥 한국과학기술원(카이스트) 물리학과 교수가 2년 연속 프런티어 과학상을 수상했다. 12일 카이스트에 따르면 서 교수의 공동 논문이 국제기초과학학회(ICBS)가 수여하는 ‘2026 프런티어 과학상’에 선정됐다. 지난해에 이어 2년 연속 수상이다. 프런티어 과학상은 수학·물리·정보과학 분야에서 최근 10년 이내 발표된 연구 가운데 학문적 독창성과 성과를 이룬 논문을 선정해 수여한다. 시상식은 8월 중국 베이징에서 열리는 ICBS 행사 기간 중 열린다. 과학상을 수상한 논문은 서 교수와 알렉세이 키타예프 캘리포니아공과대 교수가 2017년 발표한 ‘SYK(Sachdev-Ye-Kitaev) 모델의 소프트 모드와 대응하는 중력 이론’이다. SYK 모델은 복잡한 양자 다체계를 수학적으로 분석할 수 있고, 양자 카오스의 특성이 블랙홀과 유사해 블랙홀의 미시 구조를 이해하는 핵심 이론으로 주목받아 왔다. 논문은 SYK 모델이 낮은 에너지 상태에서 보이는 물리적 성질이 2차원 중력 이론과 정확히 연결된다는 사실을 밝혀냈다. 특히 블랙홀 내부에서 정보가 어떻게 저장되고 사라지는지를 설명하는 데 활용되는 기반을 마련했다는 평가를 받는다. 해당 논문은 블랙홀과 양자중력 연구의 이론적 토대를 제공해 관련 분야에서 많이 인용되는 논문 중 하나다. ICBS 측은 선정 통지문에서 “서 교수의 연구는 양자장론의 수학적 원리와 구조를 탐구하는 이론물리학을 연계한 ‘형식적 양자장론’ 분야에서 기여했다”며 “인류 지식의 경계를 확장하려는 연구자의 헌신은 과학계에 큰 영감을 주고 있다”고 밝혔다. 서 교수는 “연구는 양자 중력 이론과 중력이 없는 일반 양자 이론 사이의 ‘이중성’에 대한 질문에서 시작됐다”면서 “이를 기반으로 중력이 양자 시스템에서 환경과 정보를 주고받을 때 발현하는 물리현상임을 밝히는 후속 연구를 진행하고 있다”고 밝혔다.

우주산업의 혁신 기반 조성과 우주 기업 창업·일자리 창출을 위한 국제 교류의 장이 대전에서 열린다. 대전시는 11일 우주 스타트업인 컨텍스페이스그룹과 공동으로 16~18일 대전컨벤션센터(DCC)에서 ‘2026 국제 우주 콘퍼런스(ISS)’를 개최한다고 밝혔다. 아시아 최대 규모로, 올해 4회째인 ISS는 ‘전 세계를 연결하며 새로운 우주 프런티어를 연다’라는 주제로 50개국에서 550개 기관·기업과 4000여명의 우주산업 관계자가 참가한다. 캐나다·스위스·룩셈부르크·카자흐스탄 등은 대사관과 기관·기업 등이 참여해 국제 협력 방안을 논의할 예정이다. 콘퍼런스에서는 우주산업 발전 포럼과 기술교류회, 스타트업 피칭, 비즈니스 미팅, 기업 전시회 등 다양한 프로그램이 마련된다. 우주탐사·위성통신·지구 관측·우주개발 인프라·위성 활용 서비스·우주 정책 및 법제·우주 환경 안전 등 13개 전문 세션으로 구성된 포럼에서는 국내외 전문가와 산업계 관계자 60여명이 기술 발전 방향과 산업 전망에 대해 강연한다. 기업 전시회에는 핀란드 위성 기업 아이스아이와 프랑스 항공우주·방산기업 사프란, 미국의 위성통신 기업 비아샛 등이 참가해 최신 기술과 사업 모델을 선보인다. 시는 지역 기업의 해외 진출과 투자 유치 확대를 지원한다. ‘대전관’에는 지역 주도 초소형 위성 개발 사업 ‘대전샛 프로젝트’에 참여 중인 스텝랩·엠아이디·이피에스텍 등 스타트업과 민간 발사체 기업인 페리지에어로스페이스가 참여한다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 이해진 네이버 이사회 의장이 8일 경기 성남 네이버 1784 사옥에서 만나 글로벌 인공지능(AI) 인프라 시장 공략을 위한 전략적 동맹을 공식화했다. 양사는 2027년 55메가와트(MW) 규모 가동을 시작으로 장기적으로 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리를 구축해 아시아·중동·유럽 시장에 진출한다는 청사진을 제시했다. 이날 오후 3시50분쯤 네이버 사옥에 도착한 황 CEO는 몰려든 시민과 직원들을 향해 “아이 러브 유 가이즈”(I love you guys)라고 외치며 인사했다. 황 CEO는 곧바로 이 의장과 함께 네이버웹툰 대표작 ‘역대급 영지 설계사’ 작가들이 준비한 특별 이벤트에 참여했다. 작품 속 주인공이 “일과 행복을 모두 잡고 싶다”고 고민하자 이 의장은 최근 삼겹살 회동을 언급하며 “행복은 삼겹살, 일은 깻잎이다. 쌈 싸서 한 번에 드세요”라고 적었다. 이어 “일과 행복을 분리하지 않아도 한꺼번에 찾을 수 있는 길이 있을 것이라고 믿는다”고 말했다. 이에 황 CEO는 말풍선에 “걱정 마라. 내겐 그래픽처리장치(GPU)가 있다”(Don‘t worry, I have GPUs)라고 적은 뒤 “나는 GPU를 많이 가질수록 더 많이 일할 수 있고 더 행복해질 수 있다고 믿는다”고 답했다. 이후 두 사람은 네이버 게임·라이브 스트리밍 플랫폼 치지직을 통해 생방송을 진행했다. 이번 만남의 핵심은 양사가 발표한 글로벌 AI 팩토리 프로젝트다. 네이버와 엔비디아는 이날 오전 GW급 초대형 AI 팩토리 구축을 위한 공동 사업에 합의했다고 밝혔다. 단순한 기술 협력을 넘어 글로벌 수요 발굴과 투자, 운영을 함께하는 통합 파트너십이다. 네이버는 사업의 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 2027년 상반기 55MW 규모 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 이를 바탕으로 장기적으로는 GW급 AI 인프라 구축에 나선다. 네이버에 따르면 1GW는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’ 최대 용량의 약 4배 규모로 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 황 CEO는 이날 기자들과 만나 “네이버는 세계적인 클라우드 기업”이라며 “비교적 작은 국가에서 세계 최고 수준의 AI와 클라우드 기술을 개발했다”고 평가했다. 이어 “네이버는 엔비디아의 초기 AI 슈퍼컴퓨터 고객이자 파트너였으며 한국 최초 AI 모델 개발 과정부터 함께 협력해 왔다”고 말했다. 그는 네이버와의 협력 분야로 ▲네모트론(Nemotron) 연합을 통한 오픈 프런티어 AI 모델 개발 ▲초대형 AI 클라우드 및 AI 팩토리 구축 ▲로보틱스 협력 등 세 가지를 제시했다. 특히 “네이버는 이미 AI와 클라우드, 데이터센터 구축 역량을 모두 갖추고 있으며 우리의 협력은 이를 더욱 빠르게 확장시키는 역할을 하게 될 것”이라고 강조했다. 최근 SK그룹, LG그룹, 현대자동차그룹 등과도 협력을 확대하고 있는 엔비디아가 네이버를 선택한 이유에 대해서는 “한국은 제조업, 중공업, 전자산업, 소프트웨어를 모두 세계 최고 수준으로 발전시킨 특별한 나라”라며 “그중에서도 네이버는 AI와 로보틱스 분야에서 세계 최고 수준의 기업”이라고 말했다. 이어 “이것이 한국 산업의 초능력(superpower)”이라고 덧붙였다. 이 의장도 네이버의 강점으로 AI 인프라 운영 경험을 꼽았다. 그는 “우리는 GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 매우 일찍 구축했고 아시아 최대 규모 서비스를 안정적으로 운영해 왔다”며 “AI 팩토리를 하겠다는 회사가 아니라 이미 준비가 돼 있는 회사”라고 강조했다. 황 CEO는 행사 말미에 서울대 학생들이 붙여준 별명을 소개하며 “이번 방문에서 새로운 이름을 얻었다. 앞으로 한국에 오면 저를 ‘K-젠슨’이라고 불러달라”며 “네이버 파이팅, 대한민국 파이팅”이라고 외쳤다. 이에 이 의장은 “앞으로 젠슨 황 CEO와 삼겹살을 먹게 된다면 평생 제가 계산하겠다”고 화답하며 양사 협력에 대한 기대감을 나타냈다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국민 모두에게 인공지능(AI)의 편리함과 혜택을 제공하기 위한 ‘모두의 AI’ 서비스를 올해 말 개시하고, 2028년 이후에도 무료로 제공한다고 밝혔다. 또 그래픽처리장치(GPU)와 공격적인 AI 인프라 투자를 통해 우리나라도 앤트로픽의 ‘클로드 미토스’와 같은 프런티어 모델 개발에 도전해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 지난 29일 서울 중구 중앙우체국에서 열린 정부 출범 1주년 계기 기자간담회에서 “AI가 만들어내는 특정 부, 사람을 대신한 AI가 만들어낸 성과물, 부의 편중 등 이슈들은 사회적으로 논의가 필요하다”며 “문제를 풀 수 있는 방법으로 ‘모두의 AI’를 제시하면서 AI 에이전트 시대를 준비하겠다고 한 것”이라며 이렇게 말했다. 모두의 AI는 이재명 정부의 역점 사업으로, 사용자 물음에 단순히 대답만 하는 기능을 넘어 복잡한 행정·사무 서류를 알아서 작성해 주는 식으로 ‘사이버 개인 비서’ 역할을 할 예정이다. 또 챗봇 기능과 함께 AI를 잘 활용하기 어려운 노년층이나 소외계층을 대상으로 한 특화 모델 서비스도 제공한다. 배 부총리는 AI 3대 강국 도약 목표에 대해서도 언급했다. 그는 “우리 전체 예산이 미국 빅테크 기업 1개 투자 수준”이라며 “이제는 우리도 미국, 중국과 동등한 수준의 인공지능(AI) 프런티어 모델을 만드는 데 도전할 때가 왔다“고 언급했다. 주요 2개국(G2)에 해당하는 미국·중국과 달리 한정된 자원으로 높은 성과를 얻어낸 만큼, 공격적인 투자가 뒷받침되면 프런티어 모델에 도전할 수 있다는 취지다. 배 부총리는 정부와 민간에서도 이런 공감대가 형성되고 있다고 전했다. 실제로 미국 스탠퍼드대 ‘사람 중심 AI 연구소’(HAI)가 선정한 ‘주목할 만한 AI’에 한국 모델은 2024년 1개에서 2025년 8개가 포함됐다. 이에 우리나라는 미국(50개)·중국(30개)에 이은 3위를 기록했다. 배 부총리는 정부출연연구기관(출연연)에 대해서는 “조직 개편을 논의하기보다는 임무중심 과제를 잘 셋업 하는 게 중요하다”며 “이게 잘 동작하면 조직개편 논의를 할 수 있겠지만, 출연연별 명확한 임무, 대형과제를 설정해 이를 잘 달성할 수 있도록 목적을 명확히 할 것”이라고 짚었다. 출연연에선 연구과제중심제도(PBS) 폐지와 공통 행정 전문화 등의 개편이 진행되고 있다. 출연연 처우에 관해서는 “민간 기업과 갭이 생기면서 내부적으로도 논의하고 있고 발표될 내용이 있을 것”이라고 말했다. 배 부총리는 우주항공 분야 육성을 두고 “지금 정도 수준 투자로는 우주항공 세계 5대 강국이 쉽지 않은 상황”이라며 “정부 차원에서 어떤 수준으로 투자해야 하고 발전시켜 나가야 할지 논의하는 단계”라고 했다.

미국 항공우주국(NASA)의 큐리오시티와 퍼서비어런스 로버는 화성 표면을 누비는 ‘이동식 실험실’로서 인류의 화성 탐사에 수많은 과학적 성과를 안겨줬다. 800kg 넘는 무게와 큰 차체 덕분에 다양한 과학 실험 장비를 탑재한 덕분이다. 하지만 너무 느린 속도가 약점으로 지적된다. 화성은 넓은데 로버의 이동 거리는 매우 짧기 때문입니다. 화성 로버들의 이동 속도가 느린 이유는 여러 가지다. 로버의 무게 대비 동력원인 원자력 전지(RTG)의 출력이 낮은 데다, 지구에서 직접 통제를 받다 보니 통신 지연 시간이 발생합니다. 지구와 화성 사이의 거리에 따라 신호를 주고받는 데만 짧게는 4분에서 길게는 22분 이상(왕복 기준 최대 44분 이상) 소요돼 즉각적인 대응이 불가능합니다. 여기에 바퀴를 이용해 이동하는 특성상 화성의 거친 암석 지형을 지날 때 전복이나 파손을 막기 위해 극도로 신중하게 움직여야 한다. 한 번 고장 나면 수리가 불가능하니 최대한 조심해서 조금씩 움직일 수밖에 없는 것입니다. 이러한 기존 탐사 방식의 한계를 극복하기 위해 가브리엘라 리게자 박사(유럽우주국 ESA 박사후 연구원)가 이끄는 연구팀은 새로운 대안을 제시했다. 화성의 험난한 지형을 자유롭게 돌파할 수 있는 ‘사족보행 반자율 로봇’을 이용하는 것입니다. 연구팀은 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich) 로봇 시스템 연구소 및 ETH Zurich Space, 취리히 대학교, 베른 대학교와 협력해 이미 산업계에서 그 성능이 검증된 사족보행 로봇 ‘애니멀(ANYmal)’을 기반으로 한 화성 탐사 모델을 개발하고 있습니다. 최근 발표한 연구에서 애니멀은 미세 현미경 이미지 센서인 ‘MICRO’와 ESA-ESRIC 우주 자원 챌린지를 위해 특수 제작된 ‘휴대용 라만 분광기’를 탑재한 로봇 팔을 장착하고 테스트를 진행했습니다. 연구팀은 바젤 대학교 내에 조성된 모의 화성 환경인 ‘마스레이버(Marslabor)’에서 이 사족보행 로봇을 테스트했습니다. 이 로봇이 네 다리를 이용해 울퉁불퉁한 지형을 쉽고 안전하게 이동할 수 있는지 검증하는 것과 함께 연구팀의 중요한 목표는 인간의 지시를 기다리지 않고 스스로 탐사했을 때 진짜 속도가 더 빠르고 충분한 과학적 성과를 거둘 수 있는지입니다. 연구팀은 전문가가 실시간으로 개입하는 ‘전통적 단일 목표 탐색 방식’과 로봇이 스스로 판단해 여러 지점을 순차적으로 탐사하는 ‘반자율 다중 목표 전략’을 비교했습니다. 연구 결과 반자율 임무의 속도가 훨씬 빠른 것으로 나타났습니다. 인간이 대략적인 목표 영역만 지정해 주면 로봇이 스스로 임무를 수행하는 반자율 방식은 완료까지 약 12~23분이 소요된 반면, 사람이 모든 과정을 직접 조종했을 때는 유사한 임무에 41분이 걸렸습니다. 속도는 두 배 이상 빨라졌지만, 과학적 분석의 정확도와 성공률은 높은 수준을 유지했습니다. 좀 더 구체적으로 설명하면 애니멀은 자율적으로 목표물을 선정해 접근한 뒤, 로봇 팔을 이용해 장비를 배치하고 분석된 이미지와 스펙트럼 데이터를 전송하는 데 성공했습니다. 특히 탄산염암이나 현무암뿐 아니라 행성 탐사에서 핵심 자원으로 꼽히는 감람석, 사장석 등 다양한 암석 유형을 정확히 구분해냈습니다. 또 로봇이 탐사한 루틸과 같은 산화물이나 달의 구성 성분과 유사한 사장석 등은 향후 우주 거주지 건설이나 자원 확보 임무에서 매우 유용한 정보가 될 수 있습니다. 이번 연구는 미래 화성 및 달 탐사에서 인공지능(AI) 기반의 자율 혹은 반자율 로봇이 탐사 기간을 단축하거나 같은 기간에 더 많은 성과를 거둘 수 있음을 보여줬습니다. 물론 아직은 연구 단계로 바로 인공지능 로봇을 화성에 투입하는 것은 아니지만, 미래 화성 탐사에서 상당히 유망한 신기술이 될 가능성이 높아졌습니다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘우주 기술 프런티어(Frontiers in Space Technologies)’ 2026년 최신호에 게재됐습니다.