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.

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.

- 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.

정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 사업에 참여 중인 국내 AI 스타트업이 개발한 대규모언어모델(LLM)이 글로벌 오픈소스 AI 성능 평가에서 중국의 최신 모델들과 어깨를 나란히 했다. 미중 양강이 주도하는 경쟁에서 국내 독자 모델의 경쟁력을 보여줬다는 평가가 나온다. 모티프테크놀로지스는 자사가 개발 중인 ‘모티프3’ 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표(AAII)에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 이는 중국 딥시크의 최신 모델 ‘V4 프로’와 같은 점수다. 오픈소스 모델 기준으로는 최근 공개돼 주목받고 있는 문샷AI의 ‘키미 K3’, 즈푸AI의 ‘GLM-5.2’에 이어 딥시크 V4 프로, 미니맥스 M3와 함께 3위권에 이름을 올렸다. 앤트로픽과 오픈AI 등 상용 모델을 포함한 전체 순위에서도 11위를 기록했다. 모티프3는 3140억 개(314B) 파라미터 규모의 전문가혼합(MoE) 구조를 적용한 모델이다. 전체 모델 규모는 유지하면서 실제 추론 과정에서는 약 130억 개(13B) 파라미터만 선택적으로 활성화해 연산 효율을 높였다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 개량한 것이 아니라 처음부터 독자 아키텍처로 설계했다는 점도 특징이다. 이번 평가는 최종 모델이 아닌 프리뷰 버전을 대상으로 이뤄졌다. 회사는 다음 달 초 성능을 더욱 끌어올린 최종 버전을 공개할 예정이다. 모티프테크놀로지스 관계자는 “글로벌 선도 모델과의 기술 격차를 3~5개월 수준까지 좁혔다. 독파모 사업이 국내 AI 기업들이 글로벌 경쟁에 도전할 수 있는 발판이 되고 있다”고 말했다.

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.

“지난 20년간 삼성은 매출이 450억원 규모에서 35조원으로 늘었습니다. 열심히 일해서 그런 줄 알지만 착각입니다. 1970~80년대 고도 성장은 반도체, 주식회사, 컴퓨터의 출현에다 생산 대국 일본에 인접한 지리적 이점이 있었고, 소 팔고 논 팔아 교육을 시킨 결과가 한데 어우러진 것입니다. 그런데 삼성을 포함해 너나없이 저 잘난 덕으로 생각하고 있으니 이걸 깨우치라는 겁니다.” 이건희 삼성전자 선대회장은 1993년 ‘마누라와 자식 빼고 다 바꾸자’로 유명한 신경영 전략을 발표하고 3개월 뒤 언론 인터뷰에서 이렇게 밝혔다. 당시 삼성 매출은 국가예산(38조 500억원)에 맞먹었고, 1991년 냉전 종식으로 세계화가 본격화되는 가운데 반도체가 부상했다. 하지만 이 선대회장은 ‘과거의 성공 방정식이 미래에도 통하지 않는다’고 생각했다. 인공지능(AI)이라는 현재의 새 변수를 적용해도 그의 조언은 여전히 유효하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 올해 영업이익만 최대 600조원에 이를 수 있다. 두 기업의 이익이 정부의 올해 예산(727조 9000억원)에 달할 가능성도 배제할 수 없다. 이 선대회장의 말대로 이런 호황이 ‘열심히 해서 그런 줄 알지만’, 우리나라가 ‘AI를 잘해서’라기보다 AI 학습·추론을 위한 서버 투자 확대로 반도체 수요의 중심이 연산 장치에서 한국이 강한 메모리로 이동했기 때문이라고 할 수 있다. 미중 간 기술패권 경쟁, 생성형 AI의 확산, 우리 메모리 제조 역량이 지금 정확하게 맞아떨어진 결과일 수 있다. 이런 ‘구조적 행운’을 강조하는 것이 경제 주체의 노력을 폄하하려는 것은 아니다. 세계 1위 고대역폭메모리(HBM)는 분명 축적된 고난도 공정 기술의 산물이다. 다만 성과를 오롯이 자신의 실력으로만 돌리는 과신은 행운의 조건이 바뀔 미래에 제대로 대응하지 못하게 만들 수 있다. 근로자는 내 기여분을 내놓으라며 N% 성과급을 주장하고, 정부는 정책지원 덕분이라며 사회기여를 강조하는 가운데 기업은 여기저기 눈치 보고 대응하느라 전력을 다하지 못할 수도 있다. 최근 황철주 주성엔지니어링 회장은 본지 인터뷰에서 ‘가장 위험한 1등’, ‘살얼음판을 걷는 1위’라고 우리 반도체 업계를 평가했다. 세계적인 소부장(소재·부품·장비) 기업은 미국, 유럽, 일본 등에 있으니 이들이 소부장 수출을 줄일 경우 ‘기술력이 좋아도 원재료가 없는데 뭘 할 수 있겠냐’는 취지였다. 일각에서는 AI 인프라 투자 사이클이 꺾이거나 중국이 자체 메모리 굴기에 성공하면 뒤집힐 ‘조건부’ 호황이라는 지적도 나온다. 내년이나 후년까지 HBM 슈퍼사이클이 지속될 것이라는 확신에 찬 전망을 부정하려는 것이 아니라, 그 이후를 대비하자는 얘기다. 반도체 다음은 무엇인가. 첨단 바이오, 양자컴퓨팅 등 다른 주도 산업을 꼽으려는 게 아니다. 우리 정부가 반도체 다음 기술을 육성하는 데 사활을 걸기를 바란다. 기업인들은 대기업에는 우상향 발전을 유지하도록 ‘정부의 관리’가 필요하지만, 혁신 기술 기업에는 ‘보호·육성책’을 쏟아부어야 한다고 설명했다. 혁신 기업이 신기술·신제품을 만드는 데는 수십년이 걸릴 수 있고, HBM처럼 ‘외부 조건의 정렬’과 우연히 만날 때까지 수십년을 기다려야 할 수도 있다. 엔비디아는 1993년 창립 이후 2022년 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 붐을 만날 때까지 약 30년이 걸렸고, 1984년 세워진 ASML은 EUV 노광장비 독점 공급자로서 진가를 발휘한 2018년까지 약 35년이 필요했다. 무엇보다 혁신 기술 기업들을 위한 보호·육성책이 정치적 임기(5년)와 무관하게 작동하도록 해 달라고 호소했다. 이에 이정동 서울대 공대 교수가 제안한 ‘인내 자본’에 주목할 필요가 있다. 금융시장에 돈은 많은데, 정작 위험을 안고 오래 기다리는 ‘착한 돈’이 적다는 것이다. 국가 차원의 딥테크 기업 전문 투자기관이나 연기금의 활용 등을 고민할 만하다. 이경주 산업부장

‘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.

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.

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.

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.

크래프톤이 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회 중 하나인 국제머신러닝학회(ICML) 2026에서 메인 트랙 논문 10편이 채택되는 성과를 거뒀다. 세계 3대 AI 학회의 단일 행사 기준으로 크래프톤의 역대 최대 메인 트랙 채택 기록이다. 크래프톤은 서울에서 지난 11일까지 열린 이번 ICML에서 메인 트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표했다고 13일 밝혔다. 메인 트랙 논문에는 월드모델과 멀티모달 대규모언어모델(LLM), 선호 학습, 추론, 최적화 등 AI 파운데이션 모델의 핵심 기술 연구가 담겼다. AI가 가상환경을 이해하고 예측하는 월드모델과 LLM의 추론 성능을 높이는 기술 등 게임을 넘어 다양한 AI 모델에 활용할 수 있는 기반 기술을 폭넓게 제시했다. 학회 기간에는 게임과 AI 연구자들이 교류하는 ‘AI 포 게임스(AI for Games)’ 행사도 개최했다. 행사에는 소니AI와 마이크로소프트 리서치, 엔비디아, NC AI 등 국내외 학계와 산업계 관계자 500여명이 참석해 AI 게임 에이전트와 인터랙티브 월드모델, AI 기반 게임 제작 기술의 발전 방향 등을 논의했다. 크래프톤은 이번 행사를 통해 게임과 AI 연구 생태계 간 협력도 확대했다. 크래프톤은 지금까지 뉴립스(NeurIPS), ICML, 국제표현학습학회(ICLR) 등 세계 3대 AI 학회를 포함한 주요 글로벌 학회에서 총 85편의 논문을 발표했다. 올해도 현재까지 17편의 논문을 게재했다. 회사는 연구 성과를 실제 게임 개발과 AI 기술 고도화에 적용하는 한편 국내외 AI 연구 생태계와의 협력을 지속적으로 확대할 계획이라고 밝혔다.

- 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.

삼성전자가 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD) 양산에 돌입했다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 eSSD까지 AI 메모리 제품군을 확장하며 AI 인프라 전반에서 영향력을 키우는 모습이다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 eSSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. eSSD는 데이터센터와 서버 환경에 최적화된 저장 장치(스토리지)다. 최근 생성형 AI 확산으로 학습과 추론에 필요한 데이터 규모가 급격히 증가하면서 AI 가속기에 데이터를 안정적이고 신속하게 공급하는 eSSD의 중요성이 커지고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 성능뿐 아니라 데이터를 이동·저장하는 메모리와 스토리지 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하는 만큼, eSSD는 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다. PM1763은 빠른 읽기 속도와 효율적인 데이터 처리가 강점이다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다고 설명했다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공되며, 이 가운데 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현한다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB다. 전작 ‘PM1753’ 대비 약 2배 향상됐으며, 이는 40GB(기가바이트) 크기의 대형 언어 모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 아울러 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화된 제품이다. 또 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상됐다. 업계는 이번 삼성전자의 eSSD 양산이 HBM을 넘어 AI 서버용 저장장치 시장에서도 공급 역량을 입증한 사례로 분석한다. 한편 삼성전자는 오는 22일 영국 런던에서 열리는 ‘갤럭시 언팩 2026’에서 8세대 폴더블폰과 웨어러블 기기 등을 공개한다. 이에 앞서 노태문 완제품(DX) 부문 대표이사 사장은 뉴스룸에 공개한 기고문을 통해 “가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라, 나를 가장 잘 아는 AI”라고 강조했다. 노사장은 이번 언팩에서 더 개인적이고 자연스러운 AI 경험을 공개하겠다고 예고했다.

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.

울산시가 고위험·고용량 배터리 에너지 설비의 화재를 선제적으로 방지하기 위한 인공지능(AI) 기반 안전관리체계 구축에 나선다. 시는 행정안전부 주관 ‘2026년도 지역 맞춤형 재난안전 문제해결 기술개발 지원 공모 사업’에 선정돼 ‘다중탐지(멀티센서)·AI 기반 사고 데이터화 통합안전관리시스템’ 개발과 현장 실증을 본격 추진한다고 밝혔다. 이번 사업에는 올해부터 2028년까지 3년간 국비 16억원, 시비 4억원 등 총 20억원의 사업비가 투입된다. 주관 연구개발기관으로는 스마트 안전진단 전문기업인 아이티공간이 참여하고 울산대, 한국화학융합시험연구원(KTR), 도시와 농촌이 공동 연구를 맡는다. 실증은 한국동서발전이 함께 진행한다. 국가산업단지와 이차전지 특화단지가 공존하는 울산은 대용량 배터리 에너지 저장장치(ESS) 등 고위험 인프라가 밀집해 있어 화재 시 대규모 피해 우려가 컸다. 이번에 개발되는 시스템은 기존 배터리관리시스템의 한계를 넘어 오프가스, 미세 진동, 음향 등 비전기적 화재 전조 증상까지 실시간으로 감지하는 다중양식(멀티모달) 기술을 적용한다. 특히 통신망이 단절된 상황에서도 독립적으로 작동하는 저전력 경량화 AI 모델을 탑재해 1초 이내에 위험을 독자 추론하고 자동 격리 및 소화설비를 연동하는 보완 체계를 갖춘다. 아울러 사고 전후 데이터를 블랙박스 형태로 저장해 원인을 규명하는 플랫폼과, 모바일에서도 직관적으로 현장을 확인하는 3D 디지털 트윈 시각화 기술도 구현할 예정이다. 시는 2027년부터는 KTR의 열폭주 모사 실험을 거쳐 한국동서발전 울산발전본부에서 1㎿h 이상 설비를 대상으로 3개월간 장기 실증을 수행해 신뢰성을 검증한다. 시 관계자는 “발화 전 이상 징후를 1초 이내에 잡아내고 사고 데이터를 자산화하는 국산 안전 플랫폼을 확보해, 대한민국에서 가장 안전한 첨단 안전 선도도시 울산을 만들겠다”고 밝혔다.

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.

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.

- 2,000명‧20여 곳 후원사 참여… 7월 28일 코엑스 오디토리움서 개최- 오케스트로 4.0 공개… AI 인프라 풀스택 솔루션 ‘대대적 혁신’- 중앙정부·공공기관·대기업·글로벌 IT 기업 주요 관계자 한자리에 AI 시대 클라우드의 새로운 질서를 조망하는 대규모 컨퍼런스가 열린다. AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 7월 28일 서울 삼성동 코엑스 3층 오디토리움에서 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’을 개최한다고 2일 밝혔다. OPUS는 오케스트로 그룹이 매년 개최하는 기술 컨퍼런스로, AI와 클라우드 산업의 기술 흐름을 짚고 최신 솔루션 전략을 공유하는 자리다. 올해 행사는 2000명 규모로 진행되며, 국내외 기업 20여 곳이 후원사로 참여한다. 특히 이번 행사에는 주요 정부 부처와 공공기관을 비롯해 대기업, 글로벌 IT 기업 관계자들이 참석해 AI 시대 클라우드와 인프라 혁신 방향을 논의할 예정이다. 이번 컨퍼런스의 주제는 ‘WE GENERATE CLOUD’다. 오케스트로 그룹은 현장에서 ‘오케스트로 4.0’을 공개하고, 그룹의 AI 인프라 풀스택 솔루션 체계를 전개하여 클라우드 운영 기준을 제시할 방침이다. 행사는 ▲키노트 ▲테크 세션 ▲고객사 발표 ▲테크 토크(Tech Talk) ▲전시 부스 ▲이벤트 등으로 구성되며, AI‧클라우드 전환 전략과 실제 적용 사례를 폭넓게 다룰 예정이다. 행사는 김범재 오케스트로 대표의 환영사와 글로벌 기술·산업 생태계를 이끄는 국내외 주요 인사들의 축사로 막을 연다. 이어 김민준 의장과 김영광 오케스트로 대표가 첫 번째 키노트 연사로 나서 ‘생성의 시대, 다시 쓰는 클라우드의 질서’를 주제로 발표한다. 첫 번째 테크 세션은 ‘AI 시대를 여는 클라우드 인프라 전략’을 주제로 마련된다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 중심으로 AI 워크로드 확대에 대응하는 클라우드 인프라 운영 전략과 기술 방향을 소개한다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 두 번째 키노트에서 ‘AI 시대의 클라우드 네이티브와 DR 전략’을 발표한다. 박 대표는 국가 AI 전략, 클라우드 네이티브 전환의 필요성, 재해복구 전략 및 로드맵을 짚고, 대구 PPP 기반 민관협력 클라우드 서비스를 통해 한국교통안전공단과 KTC 등 기관의 클라우드 네이티브 전환 성공 사례를 소개할 예정이다. 이후 두 번째 테크 세션에서는 ‘의도를 현실로 연결하는 실행 체계’를 주제로 진행된다. 오케스트로는 이 자리에서 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’와 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’을 통해 고객의 의도를 클라우드 운영과 서비스 개발, 데이터 활용으로 연결하는 방안을 다룬다. 행사의 마지막을 장식할 테크 토크(Tech Talk)는 ‘AI가 만들어내는 새로운 가능성’을 주제로 열린다. 해당 세션에서는 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’을 중심으로 생성형 AI가 기업의 의사결정과 업무 방식, 클라우드 운영 체계에 가져올 변화를 조망하고, AI 시대 클라우드가 나아갈 방향을 논의한다. 이번 행사에는 업스테이지, KT클라우드, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 넷앱(NetApp), 빔(Veeam), 티맥스티베로, CIQ, 블루어드(Blueward), KAYTUS, 엔텔스 등을 비롯해 국내외 주요 기업 20여 곳이 후원사로 참여한다. 후원사들은 행사장 내 전시 부스와 체험 프로그램을 통해 AI 인프라, 클라우드, 데이터, 보안, 재해복구 등 최신 기술과 솔루션을 소개할 예정이다. 참관객을 위한 풍성한 현장 이벤트도 마련된다. 오케스트로 그룹은 행사장 방문객에게 ‘OPUS 2026’ 한정판 굿즈를 제공하며, 전시 부스 방문 이벤트 참여자에게는 다양한 기념품을 증정한다. 이 밖에도 여름휴가 시즌을 겨냥한 럭키드로우를 통해 해외 왕복 항공권을 비롯해 세라젬 안마의자, 삼성 에어컨, LG 스타일러, 다이슨 선풍기, 에어팟 맥스 등 푸짐한 경품을 제공할 예정이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 경쟁력은 단순히 어떤 AI 모델을 선택하느냐가 아니라, 이를 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 인프라 역량에서 결정된다”며 “OPUS 2026을 통해 ‘오케스트로 4.0’이 제시하는 AI 인프라 풀스택 전략과 클라우드의 새로운 질서를 공유하고, 고객과 파트너가 함께 AI 전환의 방향을 모색하는 뜻깊은 자리가 되기를 기대한다”고 밝혔다. OPUS 2026의 사전 등록은 행사 공식 홈페이지에서 가능하다.

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

이재용 삼성전자 회장은 29일 새로운 반도체 단지 후보지로 광주를 계획하고 있다고 밝혔다. 이 회장은 이날 청와대 영빈관에서 이재명 대통령 주재로 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 “기흥, 화성, 평택에 이어 용인 국가산단의 투자 일정이 많이 빨라졌고 새로운 단지를 준비해야 할 시점도 앞당겨졌다”며 이같이 말했다. 이 회장은 광주에 대해 “여러 지역 중 전력, 용수, 인력 확보와 인프라 등 많은 인센티브 지원이 기대되는 곳”이라고 설명했다. 이 회장은 또 충청권에는 고대역폭 메모리(HBM) 팹(공장)을 집중 투자하겠다고 덧붙였다. 이 회장은 “인공지능(AI) 모델의 학습과 추론에 없어서는 안 될 고대역폭 메모리(HBM)는 반도체칩을 적층하는 최첨단 기술이 필요하고, 메인 팹 수준의 공정을 요구한다”며 “HBM 팹은 기존의 반도체 후공정 팹과 함께 천안, 온양 등 충청권에 집중 투자하겠다”고 말했다. 경북 구미에는 삼성그룹 내부용 AI 데이터센터와 피지컬 AI 관련 투자가, 경남 울산에는 차세대 전고체 배터리와 배터리에너지저장장치(BESS) 관련 투자가 이뤄진다. 삼성중공업은 경남 거제에서 차세대 조선 사업 관련 투자를, 삼성전기는 부산에서 최첨단 패키지 기판 관련 투자를 늘린다. 이 회장은 또 인천 송도를 세계 최대의 바이오 단지로 키우겠다는 청사진도 제시했다. 이 회장은 “기업과 정부, 지자체가 힘을 모으면 대통령께서 말씀한 대체 불가한 대한민국을 만들 수 있다고 확신한다”며 “저도 기업인의 한 사람으로서 일조하게 돼 영광으로 생각한다”고 말했다.