AI 기술기업 비드래프트는 자체 개발한 AI 모델 진화 플랫폼 기술 ‘DARWIN’을 기반으로 한 한국어 거대언어모델 ‘JGOS-31B-Citizen’이 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 K-AI 리더보드에서 종합 평균 0.621을 기록하며 1위를 차지했다고 6월 9일 밝혔다. 해당 수치는 2026년 6월 7일 측정치를 기준으로 한다. 이번 리더보드 측정 결과, 상위 12개 모델 가운데 8개 모델이 비드래프트의 DARWIN 기술을 기반으로 생성된 것으로 나타났다. 세부적으로는 1위 ‘JGOS-31B-Citizen’, 2위 ‘AWAXIS-KR-31B-v5’, 6위 ‘Rogue-28B-MIX’, 7위 ‘AWAXIS-Hybrid-28B’, 8위 ‘Warecube-KO-27B-v3’, 9위 ‘Rogue-27B-KR’, 11위 ‘AWAXIS-Think-28B’, 12위 ‘TenOS-Ko-28B-v3’가 해당 기술 계보에 포함됐다. 단일 기술 기반 모델이 상위 12개 중 3분의 2를 차지한 셈이다. DARWIN 기술은 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘AI컴퓨팅활용’ 지원 연구과제 수행 과정에서 도출된 산출물이다. 오픈 거대언어모델(LLM) 내부의 지식 및 기능 배치 상태를 신경망 계층 단위로 분석한 뒤, 모델별로 특정 기능이 우수한 구간을 선별해 재조합하는 방식으로 작동한다. 이는 기존 LLM 개발에 활용돼 온 대규모 추가학습 방식과 차별화되는 접근이다. 추가학습 방식이 연산 자원과 데이터 소모를 수반하는 반면, DARWIN은 기존 모델의 특성을 분석하고 결합해 성능을 확보하는 구조다. 비드래프트는 이 방식을 통해 시간과 비용을 줄이면서도 한국어 전문지식, 문화적 맥락 이해, 추론 등 목적별 연산에 맞춤화된 모델을 도출할 수 있다고 설명했다. 현재 해당 기술은 행정, 산업, 교육, 연구지원 등 도입 기관의 목적에 맞는 특화 모델을 구축하는 알고리즘으로 고도화가 진행 중이다. 1위를 기록한 ‘JGOS-31B-Citizen’은 공공 및 행정 서비스 분야 적용을 목표로 설계된 한국어 특화 모델이다. 일반 시민의 한국어 질의 분석과 공공 서식 등 행정적 맥락 처리에 중점을 두고 개발됐다. 세부 평가 지표를 보면, 한국 문화와 상식 이해도를 평가하는 CLIcK 항목에서 0.987을 기록했으며, 한국어 전문지식 평가인 KMMLU-Pro에서 0.725, 일상추론 평가인 Com2-main 항목에서 0.742를 나타냈다. 비드래프트는 해당 모델이 한국의 제도적 용어 이해와 행정 문서 처리 지원 등 공공 서비스 영역의 요구에 맞춰 민원 안내, 복지 상담, 문서 작성 등 다양한 실무 분야에 활용될 수 있다고 밝혔다. 이와 함께 비드래프트는 JGOS-31B-Citizen의 한국어 처리 및 추론 성능을 자체 인공사회 운영체제 ‘내셔널OS(NationalOS)’의 기본 언어모델로 연계할 계획이다. 내셔널OS는 도시 환경을 디지털 공간에 모의 구현하고, 가상 시민 기반 시뮬레이션을 통해 정책 효과를 사전에 검증하는 시스템이다. 회사 측은 한국 제도에 특화된 언어모델이 결합될 경우 정책 질의 해석과 시뮬레이션 결과 도출 과정의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 비드래프트 관계자는 “이번 K-AI 리더보드 성과는 NIPA ‘AI컴퓨팅활용’ 지원 연구과제 산출물인 DARWIN이 고성능 한국어 모델을 반복적으로 만들어낼 수 있는 AI 모델 진화 플랫폼 기술임을 보여준 결과”라며 “특히 공공·행정 서비스 적용 가능성을 갖춘 JGOS-31B-Citizen을 내셔널OS와 결합해 시민과 공공행정을 위한 실질적 AI 서비스로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 비드래프트는 DARWIN 기술을 기반으로 한국어 특화 LLM, 산업별 전문 모델, 공공 서비스형 AI 모델, 경량화 모델 등으로 적용 범위를 확대하는 한편, 내셔널OS 등과의 결합을 통해 한국어 기반 AI 연구·산업 생태계 전반으로 활용 범위를 넓혀 나갈 계획이다.

2050년 시장 규모 ‘4경 6452조원’국내에선 각종 규제로 산업화 발목연구자 품종 개량하면 농민은 생산기업 제품화하는 선순환 만들어야 양태진 서울대 그린바이오과학기술연구원 원장은 “최근 중동전쟁으로 에너지 위기가 닥친 상황에서 바이오산업이 지속 가능한 생존전략이 될 수 있다”고 밝혔다. 양 원장은 8일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 ‘2026 그린바이오 미래전략 포럼’ 기조강연에서 “그린바이오는 앞으로 전 세계 3분의 1을 차지할 첨단 산업 기술”이라며 이렇게 말했다. 그는 “그린바이오 기술은 이미 국가안보와 기술 블록화, 공급망 주도권을 두고 각국이 경쟁하는 핵심 전장으로 부상했다”면서 “기후변화 시대에 국가 생존을 위한 안보 자산”이라고 규정했다. 이어 “글로벌 바이오산업의 경제 규모는 2024년 1조 6700억 달러(2585조원)에서 2050년 30조 달러(4경 6452조원)로 ‘퀀텀점프’할 것”이라고 전망했다. 양 원장은 “글로벌 그린바이오 산업이 단순히 생물자원을 찾고 개량하는 영역을 넘어 필요한 기능을 정해 그에 맞춘 농작물·원료를 만들고 대량 생산·제품화하는 시대로 넘어갔다”고 분석했다. 그는 “글로벌 대기업이 미생물로 비료를 만들고, 유단백질 물질로 우유를 만들어 내는 과정이 ‘주류기술’로 도약했다”면서 “바이오산업 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 국내 산업 경쟁력을 확보해야 한다”고 말했다. 국내 그린바이오 산업 현황에 대해 양 원장은 “풍부한 유전자 정보를 가지고 있지만 산업화까지 이어지지 않고 있다”며 쓴소리를 아끼지 않았다. 양 원장은 “전 세계 시장이 빠르게 거대화되고 발전하고 있지만 국내는 여러 규제 속에 기술이 제품으로 연결되지 않는 어려움을 겪고 있다”면서 “질병 원인이 바뀌고 필요한 기능이 달라지면 연구자들이 새로운 품종을 만들거나 기존 품종을 개량하고 농민이 대량 생산한 뒤 기업인이 제품화하는 선순환 구조를 만들어야 한다”고 강조했다. 정경석 식품산업정책관 정책발표정경석 농림축산식품부 식품산업정책관은 ‘K그린바이오 이니셔티브: 글로벌 강국 도약을 위한 로드맵’이란 제목으로 정책발표를 했다. 정 정책관은 “그린바이오는 성장 잠재력이 무궁무진한 블루오션”이라며 “농업 생명 자원의 가치가 산업이 될 수 있도록, 농식품부가 대한민국 그린바이오의 미래를 이끌어가겠다”고 밝혔다. 정부는 앞으로 유망 기술기업 지원과 산업생태계 기반 조성, 그린바이오 AX(인공지능 전환) 플랫폼 구축에 본격적으로 나선다. 앞서 농식품부는 2022년 12월 전담 부서를 만들고 공유 공장 등 지역별 거점 인프라 구축했다. 전국 7개 지역을 그린바이오 육성지구로 지정하고 정책 지원을 아끼지 않고 있다.

사이나XG(SynaXG)와 에테르텍(Aethertek), 메타노이아(Metanoia)가 AI-RAN 기반의 차세대 FR2 오픈 RAN 플랫폼을 공개하며 5G 무선 인프라 시장 진입을 본격화한다. 세 기업은 6월 4일 엔비디아 DGX 스파크 AI 서버 환경에서 구동되는 엔드투엔드 AI-RAN 기반 FR2 5G 네트워크 솔루션을 공동 발표했다. 이번 솔루션은 AI 기반 무선접속망(RAN) 소프트웨어와 FR2 무선 플랫폼을 하나로 통합한 구조가 특징이다. 사이나XG의 AI-RAN CU·DU 소프트웨어와 메타노이아의 5G 반도체 플랫폼, 에테르텍의 안테나 기술을 결합해 차세대 무선 인프라 개발을 위한 통합 환경을 제공하는 방식이다. 이를 통해 OEM 및 ODM 파트너는 사전 통합된 플랫폼을 활용해 개발 프로세스의 복잡성을 줄이고 제품 상용화 기간을 단축할 수 있다. 제로 터치 프로비저닝, FR2 빔 스티어링, NR 이중 연결(NR-DC) 등 주요 통신 기능도 기본적으로 지원된다. 플랫폼의 핵심 구성 요소인 ‘알비지아(Albizia)’는 메타노이아의 MT2824 5G 베이스밴드 SoC와 MT3812 IF/RF 트랜시버, 에테르텍의 노바 안테나 인 모듈(AiM) 기술을 기반으로 공동 개발이 완료됐다. 해당 솔루션은 최대 400MHz FR2 채널 대역폭을 지원하도록 설계됐다. FR1·FR2 동시 연결 기능과 GPU 가속 서버 기반의 AI-RAN 구축 방식을 통해 데이터 처리량과 네트워크 커버리지를 향상할 수 있도록 설계됐다. 신 황 사이나XG CEO는 “AI-RAN 환경에서 즉시 활용 가능한 FR2 솔루션을 제공함으로써 고객의 개발 부담을 줄이고 시장 진입 속도를 높일 수 있을 것”이라고 말했다. 스튜어트 우 메타노이아 CEO는 “세 기업의 기술 역량을 결합해 차세대 무선 네트워크 구현을 위한 강력한 플랫폼을 완성했다”며 “ODM 파트너들이 보다 빠르게 혁신적인 제품을 개발할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

시험인증 분야 전문기업 한시스템은 한국데이터산업진흥원이 추진하는 ‘데이터 품질측정 시험분야 숙련도시험 설계 및 운영체계 기술자문 용역’을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 KOLAS(한국인정기구) 체계에 기반해 데이터 품질 시험분야 숙련도시험을 운영하기 위한 시험 스킴(Test Scheme) 설계와 운영체계 구축을 주요 내용으로 한다. 이를 통해 데이터 품질 측정 분야의 객관성과 신뢰성을 확보하고, 관련 시험 운영의 기반을 마련하는 것이 목적이다. 한시스템은 이번 사업을 통해 데이터 품질 시험기관 간 비교평가 체계를 정립하고, 시험 수행 절차와 결과 분석 기준의 표준화를 추진할 예정이다. 이어 시험 결과 이력 관리와 데이터 분석 체계를 구축해 데이터 품질관리 체계의 안정적인 운영을 지원할 계획이다. 회사는 표준, 시험, 검사, 숙련도시험 분야를 대상으로 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX) 기반 솔루션인 Q-LIMS(Quality Laboratory Information Management System)를 보유하고 있다. Q-LIMS는 시험 접수부터 결과 관리, 성적서 발행, 이력 추적, 통계 분석에 이르기까지 시험인증 업무 전반의 프로세스를 통합 관리할 수 있는 웹 기반 플랫폼이다. 한시스템 관계자는 “데이터 품질의 중요성이 높아지는 만큼 객관적인 검증 체계 구축의 필요성도 더욱 커지고 있다”며 “이번 기술자문 사업을 통해 국내 데이터 품질 분야의 공신력 제고와 DX·AX 기반 시험인증 생태계 조성에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다. 한편 한시스템은 공공기관과 시험연구기관의 디지털플랫폼정부 정책 추진 및 AI 기반 데이터 관리 수요에 대응하기 위해 Q-LIMS 솔루션을 운영하고 있다.

엔비디아가 AI 미니 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’의 모바일 버전인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했습니다. RTX 스파크는 DGX 스파크에 탑재된 GB10의 모바일 변형 버전인 N1X를 탑재하고 있으며, 최대 20코어의 Arm 기반 CPU와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 블랙웰 아키텍처 GPU로 구성되어 있습니다. 엔비디아는 모든 RTX 스파크가 동일한 칩을 사용하는지 아니면 일부 기능을 줄이고 가격을 낮춘 컷 칩(cut-chip)이 존재하는지에 대해서는 이날 공개 행사에서 구체적으로 밝히지 않았습니다. 다만 RTX 스파크가 최대 128GB의 LPDDR5x와 1페타플롭스의 연산 능력으로 노트북에서도 고사양 게임을 원활하게 작동시킬 수 있을 뿐 아니라 120B 파라미터를 지닌 거대 LLM도 구동할 수 있다는 점을 강조했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 RTX 스파크가 장착된 노트북에서 ‘007 퍼스트 라이트’와 ‘포르자 호라이즌 6’를 배터리 전원만으로 구동하는 모습을 선보였는데, 이는 기존의 스냅드래곤 기반의 윈도우 ARM(Windows on ARM) 노트북에서는 생각하기 어려웠던 게임 성능으로 마이크로소프트가 밀고 있는 윈도우 ARM의 약점을 상당 부분 극복한 모습입니다. 마이크로소프트는 RTX 스파크 개발을 위해 엔비디아와 긴밀히 협업했고 에이서(Acer), ASUS, 레노버(Lenovo), 델(Dell), HP, MSI 등 주요 PC 제조사와 함께 마이크로소프트의 서피스 라인업에도 RTX 스파크 모델을 넣어 고성능 윈도우 ARM PC 개발 의지를 보여줬습니다. 그런데 이날 공개된 RTX 스파크 노트북을 보면 그렇게 두꺼운 제품이 아니라는 점을 쉽게 알 수 있습니다. DGX 스파크의 GB10 칩이 약 140W의 열 설계 전력(TDP)을 가진다는 점을 고려할 때, RTX 스파크는 엔비디아의 노트북 전력 효율 기술인 MAX-Q를 적극적으로 활용해 TDP를 낮추고 최소 두께 14mm의 슬림한 디자인을 구현한 것으로 보입니다. MAX-Q는 단순히 클럭을 강제로 낮추는 방식을 넘어, 최적화 기술을 집약한 기술입니다. 게임 실행 시 AI 텔레메트리(AI Telemetry)가 GPU와 CPU 워크로드를 실시간으로 분석하면, CPU 옵티마이저는 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해 CPU를 ‘최고 효율 주파수’로 동적으로 조정합니다. 이때 절약된 전력은 다이나믹 부스트(Dynamic Boost)를 통해 GPU로 재배분됩니다. GPU 차원에서도 파워 게이팅(Power Gating)을 통해 사용되지 않는 내부 블록을 비활성화하고, 워크로드에 맞춰 클럭을 미세 조정합니다. 여기에 DLSS 4.5를 통해 실제 렌더링 부하를 줄여서 전력 소모와 발열을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 물론 이론적으로 MAX-Q가 적용된 N1x의 성능이 TDP 140W이 기본인 GB10와 대등하지는 않을 것으로 보입니다. 일부 성능 저하는 감수해야 하지만, 충분한 휴대성을 보장하면서도 AAA급 고사양 게임과 대규모 언어 모델(LLM) 구동이 가능하다는 것은 개발자와 고성능 기기를 쓰는 사용자들에게 상당한 장점입니다. 다만 이날 보여준 128GB 모델만 있을 경우 가격은 매우 비쌀 가능성이 높습니다. DGX 스파크의 공식 가격이 4699달러(원래 3999달러였으나 메모리 가격 상승으로 인상)이며, 국내에서는 부가세를 포함해 더 비싼 가격에 판매되는 점을 고려하면, 노트북 버전인 RTX 스파크 제품은 훨씬 비싸질 가능성이 높습니다. 이런 점을 감안하면 64GB, 32GB 모델도 있을 가능성이 있으나 당장에 공개된 내용은 없습니다. 아무튼 높은 가격을 생각하면 RTX 스파크의 주요 경쟁자는 애플의 맥북 프로(특히 M5 맥스 시리즈)가 될 것으로 보입니다. 다만 현재 DGX 스파크 가격을 생각할 때 RTX 스파크 노트북은 128GB 모델 기준 맥북 프로 M5 맥스 모델보다 비쌀 가능성이 높아 보입니다. 이렇게 비싼 제품을 게임만 하려고 사는 경우는 거의 없을 것입니다. 따라서 비싸도 업무에 사용해야만 하는 특별한 용도, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델)이나 그래픽 작업 성능이 중요한 요소가 될 것으로 보입니다. 이 시장에서 유력한 경쟁 상태인 맥북 프로 M5 맥스도 128GB 모델은 120B 파라미터 급 LLM 구동이 가능하지만, RTX 스파크는 6144개의 CUDA 코어와 텐서 코어를 활용한 FP4(4비트 양자화) 연산 능력과 최대 1페타플롭스(Petaflop)의 연산 성능으로 토큰 속도에서 우위를 점할 가능성이 있습니다. 엔비디아는 RTX 스파크를 개인용 에이전트를 위한 플랫폼으로 소개하고 있으며 로컬 컴퓨터에서 120B LLM을 100만 토큰의 컨텍스트로 구동하거나, 90GB 이상의 거대한 3D 장면을 렌더링하고, 12K 영상 편집 및 4K AI 비디오 생성을 할 수 있습니다. 물론 실제 성능과 가성비는 제품이 실제 출시되고 가격이 공개되어야 제대로 평가할 수 있을 것입니다. 황 CEO는 “PC는 다시 태어나고 있다. 40년 동안 우리는 앱을 실행하고 클릭하고 타이핑했지만, 이제 RTX 스파크와 윈도우를 통해 우리는 요청하고 PC가 작업을 수행한다”며, RTX 스파크가 로컬 에이전트, 최전방 모델, 크리에이티브 워크플로우, RTX 게임을 하나의 노트북에 통합한 ‘새로운 PC’라고 강조했습니다. 그의 포부처럼 실제로 RTX 스파크가 PC의 재창조가 될지 아니면 특수 용도로 사용하는 비싼 장비로 남게 될지 결과가 주목됩니다.

삼성SDS가 인공지능(AI) 네이티브 기업으로의 전환 방향과 AX(인공지능 전환) 혁신을 위한 기술 로드맵을 내놨다. 삼성SDS는 29일 서울 송파구 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 ‘AX 서밋’을 열고 AI 에이전트 플랫폼 ‘패브릭스’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’, 데이터 분석 플랫폼 ‘브라이틱스 AI(Brightics AI)’를 소개했다. 현장은 단순한 기술 소개를 넘어 실제 AX 추진 사례와 실행 전략 중심으로 구성돼 서비스 도입을 검토 중인 기업·기관 관계자 600여 명의 주목을 받았다. 키노트 세션에서는 신계영 AI사업팀장이 ‘AI 네이티브 기업으로의 전환 전략’을 주제로 AI 네이티브를 완성하는 다양한 프로젝트 성공 사례를 공유했다. 이태희 AI개발팀장은 ‘기업 AX 혁신을 위한 기술 로드맵’을 발표했다. 그는 데이터 연계 고도화, 에이전트 개발, 전사적 공유·관리 체계 등 ‘AI 네이티브’ 전환을 위한 통합 AX 플랫폼에 대해 소개했다. 이동재 OpenAI 코리아 디렉터는 챗GPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 사용자 가치 및 관련 사례를 소개하며 AI가 기업 업무 방식과 환경을 어떻게 변화시키고 재정의하고 있는지 설명했다. 공공·금융 등 높은 수준의 보안이 요구되는 산업군에서의 실제 적용 사례를 공유해 산업별 맞춤형 AX 실행 전략과 실질적인 혁신 방안도 제시했다. 또 현장에는 기업별 맞춤형 컨설팅 및 해결책을 제공하는 ‘AX 전략 클리닉’이 운영됐다. 클리닉 내 전문가들이 기업별 현황을 분석하고 단계별 솔루션 도입 전략을 제안해 참석자들의 다양한 궁금증을 해소했다. 김종필 삼성SDS AX센터장은 “이번 행사는 비즈니스 현장에 활용할 수 있는 인사이트와 전략을 공유하는 자리였다”며 “삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 고객사의 AI 네이티브 전환을 지원하겠다”고 말했다.

-AI·양자·로봇·스마트제조 분야 글로벌 기업 참여-STAGE A·A+·R 및 ‘The Sphere’ 중심 비즈니스 프로그램 운영 ‘The Tech Nexus’를 주제로 개최되는 STK 2026(제15회 스마트테크코리아)이 참가기업의 투자·수출·협업 성과 확대를 위한 비즈니스 프로그램을 강화한다고 밝혔다. STK 2026은 단순 기술 전시를 넘어 기술 발표와 시장 검증, 투자 유치, 글로벌 네트워크 연결까지 지원하는 성과 중심의 테크 비즈니스 플랫폼으로 운영될 예정이다. 올해 행사는 산업별 기술 흐름과 현장 수요를 반영해 ‘STAGE A’, ‘STAGE A+’, ‘STAGE R’, 글로벌 비즈니스 라운지 ‘The Sphere’를 중심으로 구성된다. 참가사들에는 기술 쇼케이스 진행과 함께 투자 및 비즈니스 협업 기회가 연계 지원된다. 먼저 STAGE A는 생성형 AI, 데이터, 클라우드, 양자컴퓨팅, 글로벌 딥테크 분야의 최신 기술과 산업 인사이트를 공유하는 프로그램으로 운영된다. 클레비(Clevi), 퓨처메인(FutureMain), 비아이매트릭스(BI Matrix), 일레븐랩스(ElevenLabs), 티벨(TBELL) 등이 참여해 생성형 AI와 산업 AI 기반 혁신 사례를 발표할 예정이다. 양자 기술 세션에는 한국퀀텀컴퓨팅(Korea Quantum Computing), 아마존웹서비시즈코리아(AWS), 아이디퀀티크(ID Quantique), 노르마(Norma) 등이 참여한다. 참가 기업들은 양자보안과 양자컴퓨팅 기반 기술 전략 및 산업 활용 방향성을 소개할 계획이다. 또한 캐나다 퀘벡 정부와 현지 혁신기업들이 참여하는 ‘Nation of Honor Session - Quebec Innovation Spotlight : AI, Robotics ＆ Beyond’ 세션도 함께 운영된다. 해당 세션에서는 AI, 로보틱스, 딥테크 분야의 글로벌 혁신 생태계와 협력 모델을 공유한다. STAGE A+는 AI 기술이 제조와 물류 현장에서 실제 생산성 혁신으로 연결되는 사례 중심 프로그램으로 구성된다. 유엔디(UND), 모빌리오(Mobilio), 코난테크놀로지(Konan Technologies) 등이 참여해 AI Factory, 스마트제조, 물류 자동화, 디지털트윈, 산업 데이터 플랫폼, Physical AI 기반 솔루션 등 산업 AX(Artificial Intelligence Transformation) 적용 사례를 소개한다. 특히 STAGE A와 STAGE A+는 디지털 기술과 산업 실행 영역을 각각 다루면서도 AI·로봇·자동화 기술이 실제 산업 혁신으로 연결되는 흐름을 유기적으로 보여주는 방식으로 운영된다. 로봇·Physical AI 특화 무대인 STAGE R에서는 휴머노이드와 서비스로봇, 자율주행 및 산업용 로봇 기술 시연이 진행된다. EngineAI, LimX Dynamics, MGK Robotics, 유엔디, 모빌리오, 아고스비전, 오토콘시스템 등 국내외 기업들이 참여해 최신 로봇 기술을 현장에서 선보일 예정이다. 관람객과 산업 관계자들은 휴머노이드 퍼포먼스와 서비스로봇 시연 등을 통해 최신 기술을 직접 체험하고 기업 관계자들과 실시간으로 소통할 수 있다. 이와 함께 STK 2026은 글로벌 비즈니스 라운지 ‘The Sphere’를 통해 참가기업의 투자 및 수출 성과 창출도 지원한다. The Sphere는 국내외 VC와 글로벌 바이어를 초청해 사전 매칭 기반의 1대1 비즈니스 미팅과 프라이빗 IR, 네트워킹 프로그램을 운영하는 비즈니스 플랫폼이다. 올해는 국내외 VC 50개사와 해외 바이어 80개사 등 총 130개사 이상이 참여할 예정이며, 참가기업과의 사전 프로필 매칭을 기반으로 현장 상담이 진행된다. 또한 ‘Sphere Flash Pitch’를 통해 AI·제조, 로봇·물류, 보안·딥테크 분야 기업들의 프라이빗 IR 세션도 운영될 예정이다. 주최 측은 “STK는 기술과 투자, 산업과 글로벌 시장을 연결하는 비즈니스 플랫폼으로 진화하고 있다”며 “참가기업들이 실질적인 사업 성과를 만들 수 있도록 글로벌 비즈니스 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

데이터 정책을 총괄하는 범부처 기구로 ‘데이터 관계장관 회의체’가 신설된다. 글로벌 인공지능(AI) 시장의 성패를 가를 핵심 자산인 ‘데이터’의 확보와 활용을 위해 범국가적 역량을 투입하겠다는 것으로, 고품질 데이터 공급과 규제 완화를 통해 ‘AI 3대 강국’으로 도약하겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부·행정안전부·문화체육관광부·개인정보보호위원회·국가데이터처 등 부처는 28일 정부서울청사에서 열린 데이터관계장관회의에서 이런 내용의 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진방향’을 발표했다. 이날 회의는 김민석 국무총리가 주재했다. 정부는 향후 2~3년이 핵심 국정과제인 ‘AI 3대 강국 도약’ 실현 적기라고 진단하고 현장에 필요한 데이터를 적기에 공급할 계획이다. 이에 민간이 자체 확보하기 어려운 고품질 추론데이터(CoT), AI 안전·신뢰성 데이터셋, 성능 벤치마크 평가 데이터를 구축하고, 멀티모달·고난이도 데이터 등 독자 AI 모델 개발에 필요한 핵심 데이터를 확충·지원한다. 부처와 기관이 개별 관리하던 AI 학습용 데이터는 업사이클링을 거쳐 공개할 예정이다. 민간 수요를 기반으로 공공데이터 개방도 확대한다. 민간 수요가 많은 ‘AI·고가치 공공데이터 Top 100’을 선정하고 개방한다는 방침이다. 정책연구 보고서나 국가자격시험 문답 등 비정형 데이터도 AI 활용이 쉬운 형태로 바꾼다. 피지컬 AI·제조, 모빌리티, 바이오·보건의료, 농업, 문화 등 업종·분야별 특성을 반영해 AX(AI 전환) 특화 데이터를 확보하고, 자발적 데이터 공유가 어려운 의료 등의 전략 분야에는 수익 배분을 기반으로 데이터 공유·활성을 촉진하는 ‘데이터 스페이스’를 시범 적용한다. 또 모든 데이터가 모이고 연결되는 ‘데이터 고속도로’를 구축한다. 정부는 국가 데이터 통합플랫폼 ‘원-윈도우’를 중심으로 플랫폼 간 연계를 강화하기로 했다. 또 AI 학습용 데이터를 모은 ‘AI 허브’(aihub.or.kr) 플랫폼은 AI 학습용 데이터 통합제공시스템으로 확대·개편한다. AI 학습용 데이터 개방을 가로막는 제도를 합리적으로 개선하기로 했다. 정부는 AI 학습을 위한 저작물 활용 등을 규정하는 ‘저작권법’ 개정 필요성을 검토한다. 개인정보를 포함하는 데이터를 안전을 전제로 AI 학습에 이용할 수 있도록 ‘개인정보보호법’ 개정도 추진한다. 중소·스타트업의 데이터 활용을 돕기 위해선 데이터와 AI 기술, 인프라를 패키지로 지원하는 ‘AX 원스톱 바우처’를 제공할 방침이다. 민간 데이터 거래 시장을 활성화하기 위해 AI 학습용 데이터 구매 비용에는 세액공제를 적용한다. 이외에도 해외 주요 선도대학과 연계한 데이터 전문인력 양성과 기업 현장 데이터를 교육용으로 가공하는 방안도 검토한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI 혁신의 골든타임 내에, 현장에서 필요한 데이터를 적시에 활용할 수 있도록 관계 부처가 힘을 모아 적극 지원하겠다”고 말했다. 김 총리는 “그간에는 영역별 전문성을 축적하는 데 집중했다면, 이제는 부처 간 장벽을 허물고 유기적으로 협업하는 방안을 고민할 시점”이라며 부처 간 협력을 주문했다.

부산시 상수도사업본부는 27일 디지털트윈 기반 공공업무 통합 플랫폼 개발 발표회를 개최했다. 디지털트윈은 현실 세계의 물체를 가상공간에 동일하게 구현한 것이다. 본부는 하나의 플랫폼에서 시설과 공간, 데이터, 인공지능을 통합해 공공업무 수행 방식을 혁신하기 위해 이 플랫폼을 개발했다. 플랫폼을 이용하면 상수도와 관계된 시설, 공간을 3차원으로 구현한 환경에서 업무를 수행할 수 있으며, 생성형 인공지능의 도움도 받을 수 있다. 특히 플랫폼에는 업무를 지원하는 인공지능 에이전트인 ‘상수iN2.5’를 탑재했다. 인공지능 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 인공지능을 말한다. 상수iN2.5는 디지털트윈 환경에서 여러 개의 에이전트가 유기적으로 협력해 업무를 지원할 수 있도록 개발했다. 기존 인공지능이 기관 내부 문서와 운영 데이터를 학습하고, 업무 처리에 필요한 데이터를 직접 검색해 제공하는 검색증강생성 구조였다면, 이번 플랫폼은 시설·공간·데이터를 하나의 3차원 환경에 통합하고, 각 역할별 인공지능이 협력해 감사·법령 분석·시설 운영·상황 대응 등을 수행할 수 있도록 설계했다. 본부는 지난 2월 열린 인공지능 전환(AX) 전략 토론회에서 전국 최초로 자체 개발한 인공지능 에이전트 상수iN을 공개했으며, 3개월 만에 하나의 에이전트가 아닌 각자 역할이 다른 여러 개의 에이전트가 협력해 작동하도록 기능을 개선했다. 본부는 플랫폼 개발에 따라 상수도 시설 운영 효율 향상, 의사결정 시간 단축, 유지관리 비용 절감 등 효과를 거둘 것으로 기대한다. 부산시 관계자는 “인공지능 기술을 더욱 고도화해 부산을 행정 혁신을 선도하는 대표 도시로 만들어가겠다”라고 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

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

한국 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 이끌고 있는 이은호·문형필 성균관대 지능형로봇학과 교수는 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라며 “숙련된 작업자의 암묵지(경험과 학습에서 쌓인 노하우)를 AI에 반영하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 밝혔다. ●1.2조 들여 AI팩토리·물류 로봇 개발 두 교수는 최근 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’과의 인터뷰에서 “AI만 잘 만든다고 되는 게 아니라 실제 제조 현장 경험과 데이터가 필수”라며 이렇게 밝혔다. 제조 AI는 실시간 센서·AI 판단·로봇 동작까지 긴밀하게 연결돼야 한다. 그런 점에서 챗GPT 같은 생성형 AI가 일상 환경에서 구할 수 없는 실제 공장 데이터 확보와 숙련된 작업자의 노하우는 매우 중요하다. 이 교수는 “숙련된 작업자들의 현장 경험은 문서화되지 않은 경우가 많지만 공정 안정성과 품질에 결정적 역할을 한다”고 강조했다. 두 교수는 정부와 함께 ‘K휴머노이드 얼라이언스’와 ‘AI 팩토리(공장)’ 프로젝트를 추진 중이다. 2030년 상업용 휴머노이드·제조 AI 세계 선도국 도약을 목표로 한국전자기술연구원, LG전자, CJ로지스틱스 등과 물류 로봇·AI 팩토리 기술을 개발하고 있다. 산업통상부는 1500여개 기업·학계·연구기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 출범하고 올해 예산 1조 2000억원을 투입한다. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI를 통해 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 문 교수는 CJ로지스틱스와 컨테이너 화물에서 시간당 2000개 이상의 화물을 자동 하역하고, 검수·분류·포장 등 수작업 의존도가 높은 영역에 비닐 포장까지 자동으로 할 수 있는 물류 로봇 ‘로지봇’을 개발하고 있다. 이 교수는 LG전자와 가전제품의 판금 공정에 AI 기술 자율제조와 품질관리 시스템을 적용하는 협업 플랫폼을 개발 중이다. 불량률을 줄이고 고장을 사전에 예고하고 일관된 품질을 확보하는 것이 목표다. ●AI 제조 기술과 시스템 수출 시대로 이 교수는 25일 서울신문과의 인터뷰에서 M.AX 추진을 위해 현장 데이터와 숙련된 근로자의 노하우가 중요하다고 거듭 밝혔다. 그는 “AI 자율제조 기술과 시스템을 수출해야 할 시대가 오고 있다”며 “제조 현장에 다양한 데이터가 존재하는 한국은 대체 불가능한 협력자가 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “숙련 작업자의 노하우를 AI로 이식하는 과정이 필요하다”며 “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공(베테랑)의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라고 말했다. 이어 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 모아 AI로 객관화하고 데이터화해 새 인력이 이어갈 수 있도록 해야 한다”고 강조했다. 같은 맥락에서 숙련된 근로자들의 파업 예고로 사회적 혼란을 겪었던 삼성전자의 경영 리스크도 어느 정도 해소될 것으로 내다봤다. 이 교수는 “삼성전자의 범용 D램은 M.AX로 대체 가능하다”며 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하지만 한국은 현재 기술 문제보다 노사 간 협력 이슈가 더 큰 것 같다”고 지적했다.

서울시는 글로벌 산업용 인공지능(AI) 플랫폼 기업인 ‘코그나이트’(Cognite)를 유치해 제조업 AI 전환(AX) 가속화에 나선다. 제조업 AX는 조선·화학·에너지 등 제조 현장의 데이터를 AI로 분석해 생산성과 안전성, 운영 효율성을 높이는 산업 전환 흐름이다. 시는 지난 22일(현지시간) 미국 애리조나주에서 서울투자진흥재단이 코그나이트와 ‘서울 현지 법인 설립 및 우수 인재 채용’을 위한 업무협약을 체결했다고 24일 밝혔다. 코그나이트는 2016년 노르웨이에서 창업해 미국 애리조나주에 본사를 둔 산업용 AI 플랫폼·데이터 분석 기업이다. 정유·가스·조선 등 제조 현장의 데이터를 통합·분석해 설비 운영과 생산 의사결정을 지원하는 AI 서비스를 제공한다. 이 협약에 따라 시는 코그나이트와 협력해 서울의 제조업 인공지능 전환 속도를 높이고 제조 현장에 AI 기술을 접목한 스마트 생산 생태계를 확대한다. 코그나이트는 데이터 엔지니어, 소프트웨어 전문가 등 시의 우수 인재를 채용해 글로벌 빅테크 기업의 선진 기술을 경험할 기회를 제공한다. 시는 서울투자진흥재단을 통해 코그나이트에 주요 업무지구 내 맞춤형 입지 매칭, 국내 제조 기업·기관 네트워킹 등을 지원하고, 외국인 투자 인센티브 제공을 검토한다. 기리시 리시 코그나이트 최고경영자(CEO)는 “서울은 글로벌 제조 기업과 첨단 연구개발(R＆D) 역량을 보유해 산업용 AI 기업에 기회의 땅”이라고 밝혔다. 이지형 서울투자진흥재단 이사장은 “글로벌 기업이 안정적으로 서울에 정착하도록 법인 설립부터 성장 단계까지 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.

서울시가 글로벌 산업용 인공지능(AI) 플랫폼 기업인 ‘코그나이트’(Cognite)를 유치해 제조업 AI 전환(AX) 가속화에 나선다. AX는 조선·화학·에너지 등 제조 현장의 데이터를 AI로 분석해 생산성과 안전성, 운영 효율성을 높이는 산업 전환 흐름이다. 시는 지난 22일(현지시간) 미국 애리조나주에서 서울투자진흥재단이 코그나이트와 ‘서울 현지 법인 설립 및 우수 인재 채용’을 위한 업무협약을 체결했다고 24일 밝혔다. 코그나이트는 2016년 노르웨이에서 창업한 산업용 AI 플랫폼·데이터 분석 기업이다. 정유·가스·조선 등 제조 현장의 데이터를 통합·분석해 설비 운영과 생산 의사결정을 지원하는 AI 서비스를 제공한다. 이 협약으로 시는 코그나이트와 서울의 제조업 인공지능 전환 속도를 높이고 제조 현장에 AI 기술을 접목한 스마트 생산 생태계 확대와 산업 경쟁력 강화에 협력한다. 코그나이트는 데이터 엔지니어, 소프트웨어 전문가 등 시의 우수 인재를 채용해 글로벌 빅테크 기업의 선진 기술을 경험할 기회를 제공한다. 시는 코그나이트가 서울에 정착해 사업을 확장할 수 있도록 서울투자진흥재단을 통해 맞춤형 원스톱 지원 체계를 가동한다. 주요 업무지구 내 맞춤형 입지 매칭, 국내 제조 기업·기관 네트워킹 등을 지원하고, 외국인 투자 인센티브 제공을 검토한다. 기리시 리시 코그나이트 최고경영자(CEO)는 “서울은 글로벌 제조 기업과 첨단 연구개발(R＆D) 역량을 보유해 산업용 AI 기업에 기회의 땅”이라고 말했다. 이지형 서울투자진흥재단 이사장은 “글로벌 기업이 안정적으로 서울에 정착하도록 법인 설립부터 성장 단계까지 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.

인공지능(AI)이 기업의 생산성과 비용 구조를 근본적으로 재편함에 따라, 기업들의 관심은 이제 단순한 ‘도입 여부’를 넘어섰다. 시장의 경쟁 기준은 AI를 조직 전반과 의사결정 체계에 얼마나 깊이 내재화하느냐, 즉 ‘AI 네이티브(AI-Native)’ 전환의 완성도로 빠르게 이동하고 있다. IBM 비즈니스 가치연구소(IBV)가 21개 산업의 CAIO 600여 명을 조사한 결과에 따르면 CAIO를 보유한 기업 비중은 2023년 11%에서 2025년 26%로 두 배 이상 증가했다. 또한 응답 기업의 66%는 향후 2년 내 CAIO를 도입할 계획이라고 밝혀 해당 직책이 빠르게 ‘표준 조직 구조’로 자리 잡고 있음을 시사한다. 이 같은 흐름 속에서 IT·플랫폼 기업들을 중심으로 최고인공지능책임자(CAIO, Chief AI Officer) 직책을 신설하거나 확대하는 움직임이 확산하고 있다. 이제 CAIO는 단순한 기술 총괄을 넘어 AI 전략 수립과 투자, 조직 전환을 총괄하는 역할로 확장되며 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 축으로 부상하고 있다. 성인 교육 콘텐츠 회사 데이원컴퍼니는 지난 3월, 2014년부터 조직을 이끌어온 이강민 전 대표를 최고인공지능책임자(CAIO)로 선임하며 AI를 단순한 기술 도입 과제가 아닌 사업 전략의 중심축으로 격상시켰다. 이번 인사의 핵심은 외부 전문가 영입 대신 내부 사정에 정통한 인사를 전면에 배치해 AI 전환을 직접 이끌도록 한 점이다. 이는 AI를 단순한 일회성 프로젝트가 아닌, 기업의 미래 방향성과 직결된 핵심 경영 과제로 판단한 결과다. 이로써 AI는 더 이상 외부나 실무진에 위임할 영역이 아닌, 경영진이 직접 책임지고 견인해야 할 전사적 최고 과제로 격상됐다. 데이원컴퍼니는 내부적으로 AI 활용 수준을 한 단계 끌어올리는 데 집중하고 있다. 기존에는 콘텐츠 제작 과정에서 보조적으로 활용되던 AI를 기획·제작·운영 전반으로 확장하며 생산성을 끌어올리고 있다. 단순 자동화를 넘어 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계하는 단계로의 진입을 의미한다. 특히 회사는 AI 전환을 효율화에 그치지 않고 매출과 손익으로 직결되는 재무적 성과로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 형식적인 AX가 아니라 실제 사업 성과를 만들어내는 실행 중심 전략을 통해 AI의 가치를 입증하겠다는 구상이다. 외부적으로는 AI 교육 사업 고도화에도 속도를 내고 있다. 실무 적용 중심의 AI 교육 커리큘럼을 개발하며 기업 고객의 AI 전환을 지원하고 있으며, 이는 AI가 내부 효율화 수단을 넘어 고객에게 제공하는 핵심 가치이자 수익 모델로 전환되고 있음을 시사한다. 이강민 데이원컴퍼니 CAIO는 “이제 AI는 일부 부서의 실험적 도입이나 단순한 업무 보조 도구에 머무르는 것이 아니라 기업의 생존과 직결된 경영진의 최우선 핵심 과제가 됐다”며 “데이원컴퍼니의 내부 구조에 대한 풍부한 이해도를 바탕으로 매출과 손익 등 실질적인 재무적 성과로 이어지는 실행 중심의 AI 네이티브 전환을 이뤄내겠다”고 밝혔다. 글로벌 게임 기업 크래프톤은 지난 2월, 이강욱 AI 본부장을 최고인공지능책임자(CAIO)로 선임하고 AI 연구개발과 중장기 기술 전략을 총괄하는 조직을 전면에 배치했다. AI를 단순한 개발 효율화 도구가 아닌 향후 사업 전략을 좌우할 핵심 축으로 끌어올리겠다는 판단이다. 그동안 게임 산업에서 AI는 NPC 행동 설계, 콘텐츠 생성, 운영 자동화 등 주로 개발 효율을 높이는 역할을 맡아왔다. 크래프톤 역시 이러한 흐름 속에서 AI를 적극적으로 도입해 왔지만 최근에는 이를 기반으로 게임 경험과 콘텐츠 생산 방식 자체를 재설계하는 방향으로 전략을 확장하고 있다. 기술 적용 단계에서 나아가 게임 구조와 제작 방식 전반을 바꾸는 접근이다. 이 같은 변화는 사업 전략에서도 뚜렷하게 나타난다. 크래프톤은 피지컬 AI와 로보틱스 등 게임 외 영역으로 연구개발 범위를 넓히며 AI를 중심으로 한 중장기 사업 포트폴리오 구축에 나서고 있다. 또한 AI 인재 채용 확대와 연구개발 중심 조직 강화, 해커톤 등 내부 프로그램을 통해 실험과 실행을 동시에 끌어올리며 CAIO를 중심으로 기술과 조직, 인재 구조 전반을 함께 재편하고 있다. 크래프톤은 향후 AI를 ▲이용자 경험 혁신 ▲제작 및 운영 효율화 ▲중장기 신성장 동력 확보 등 세 축을 중심으로 고도화할 계획이다. 이를 통해 기존 게임 사업 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 기반 신규 사업 기회를 지속적으로 발굴해 나간다는 방침이다. 올인원 AI 비즈니스 메신저 ‘채널톡’을 운영하는 채널코퍼레이션은 올해 1월, 일본 벤처캐피탈(VC) ‘글로벌브레인’의 이경훈 대표를 최고인공지능책임자(CAIO)로 선임하며 AI 전략 범위를 자사 서비스 고도화에서 고객사 지원까지 확대했다. AI를 내부 운영 효율화에 그치지 않고 고객사의 업무 혁신으로 연결하겠다는 전략이다. 이 같은 전략은 자사 핵심 서비스인 채널톡을 중심으로 구체화되고 있다. 채널코퍼레이션은 채널톡을 기반으로 상담, CRM, 마케팅 기능을 통합 제공해 왔다. 최근에는 여기에 AI 기능을 결합해 고객 응대와 운영 전반의 자동화 수준을 높이고 있다. 이번 CAIO 선임은 이러한 흐름을 한 단계 더 확장하는 계기로 평가된다. 이 CAIO는 투자 및 AI 산업 전반에 대한 경험을 바탕으로 자사 서비스 고도화는 물론 고객사의 AX(AI Transformation) 전환을 지원하는 전략을 추진하고 있다. 특히 일본 시장에 대한 이해도를 기반으로 글로벌 확장 전략도 병행하고 있다. 채널코퍼레이션은 일본을 주요 성장 시장으로 보고 AI 기반 서비스 경쟁력을 바탕으로 현지 시장 공략을 강화한다는 계획이다. 이를 위해 외부 기업과의 협력을 통한 AI 솔루션 최적화와 고객 맞춤형 도입 지원도 추진하고 있다. 단순한 기능 제공을 넘어 고객사의 업무 구조 전반에 AI를 적용하는 방향으로 사업 영역을 확대하고 고객사의 AX 전환을 본격 지원해 나갈 방침이다.

GS그룹은 전 계열사 임직원이 참여하는 아이디어 경연 ‘GS그룹 해커톤’을 통해 현장 중심의 AI 혁신 문화를 확산하고 있다. 해커톤은 임직원들이 현업의 문제를 AI 기술로 직접 해결하는 솔루션을 개발하는 장이다. 지난해 9월 열린 제4회 대회는 ‘PLAI’(Play with GenAI)를 주제로 진행됐으며, 온오프라인으로 총 837명(256개팀)이 참가해 역대 최대 규모를 기록했다. 참가자들은 1박 2일간 생성형 AI 기반의 서비스 시제품(프로토타입) 제작까지 전 과정을 밀도 있게 수행했다. 특히 이번 대회에는 GS가 자체 개발한 AX 플랫폼 ‘MISO’(미소)와 글로벌 코딩 보조 툴이 도입됐다. 개발 지식이 없는 현장 직원도 자연어 입력만으로 서비스 화면과 코드를 단시간에 구현해 내며 아이디어의 완성도를 높였다. 한편, GS건설은 주택공사시공기준 표준 시방서, LH 시방서 등을 AI를 활용해 최신 기준으로 알려주는 ‘자이북’(Xi-Book)을 개발했다. 특히 구조 설계 도서를 검토할 때 다양한 오류를 방지하기 위해 ‘설계 도면 검토 시스템’을 현장에 도입, 지난해 8월 특허 출원까지 마쳤다.

‘휴머노이드 로봇 안전인증센터’ 구축·이동형 양팔 로봇 제조 현장 투입… 완결형 생태계 구축 대한민국 산업화를 이끌었던 ‘제조 도시’ 대구가 인공지능(AI)과 로봇 산업의 메카로 탈바꿈하고 있다. 국내 최초로 ‘휴머노이드 로봇 안전인증센터’ 건립이 추진되고 제조업 현장에서는 이동형 양팔로봇 실증에 들어갔다. 대구시는 경북도, 중소벤처기업진흥공단을 비롯한 관계기관과 로봇 산업 경쟁력 강화와 산업 생태계 고도화를 위한 협력체계도 갖추기로 했다. 이를 통해 궁극적으로 대구를 ‘대한민국 AI 로봇 수도’로 만들겠다는 구상이다. ●5년간 총 412억원 규모 사업비 투입 17일 대구시에 따르면 산업통상부 주관 공모사업인 ‘휴머노이드 로봇 안전인증센터 구축’과 ‘제조 AI 데이터 밸류체인 구축’ 사업에 최종 선정돼 올해부터 5년간 총 412억원(국비 247억원) 규모의 사업비를 투입한다. 이 중 187억 원을 들여 조성하는 휴머노이드 로봇 안전인증센터는 국가로봇테스트필드 부지에 들어선다. 센터는 내년부터 단계적으로 시행되는 유럽연합의 사이버복원력법(CRA) 및 인공지능법(AI Act) 등 급변하는 글로벌 규제 환경에 선제 대응하는 거점 역할을 맡는다. 이를 통해 국내 기업의 안전성 확보는 물론 해외 진출 부담까지 낮출 수 있다는 게 시 관계자의 설명이다. 센터 건립에는 한국로봇산업진흥원을 필두로 계명대, 지능형자동차부품진흥원 등 각 분야 전문기관이 참여해 AI 신뢰성부터 사이버 보안까지 아우르는 통합 인증 체계를 갖추는 데 협력한다. 센터는 실제 운용 환경의 위험 요소를 정밀 평가해 로봇 관련 표준 확립과 제도 정비의 핵심 기지 역할을 할 전망이다. 225억 원을 투입하는 제조 AI 데이터 밸류체인 구축 사업은 지역 전통 산업의 체질 개선을 목표로 한다. 대구기계부품연구원과 서울대 산학협력단, 한국전자기술연구원, 한국섬유기계융합연구원 등이 참여하는 이 사업은 정밀가공, 금형, 열처리 등 지역 주력 제조업에 AI를 접목하는 것이 핵심이다. 시는 제조 데이터 품질 평가 및 인증 플랫폼을 구축해 기업들에 공신력 있는 서비스를 제공할 방침이다. 특히 자체적으로 AI 도입이 어려운 중소 제조기업을 위해 데이터 수집 장치 보급부터 현장 컨설팅까지 ‘원스톱’으로 지원하며 지역 산업 전반의 AI 전환(AX)을 이끌 계획이다. 시는 이들 사업이 현재 추진되고 있는 국가로봇테스트필드 조성 이후 실증 인프라와 시너지를 내며 지역 경제 활성화의 마중물이 될 것으로 보고 있다. ●양팔 로봇, 기판 외형 가공 공정서 실증 이동형 양팔 로봇을 제조 현장에 투입하는 실증 사업도 이뤄지고 있다. 이동형 양팔 로봇은 자율 주행 이동체 위에 양팔 협동 로봇이 결합한 형태로 작업물 이송과 장비 안착 등 각종 공정 전반에 투입됐다. 이 로봇이 연구실을 벗어나 산업 현장에 투입된 국내 첫 사례다. 이 로봇은 기존 제조 현장에 배치된 팔 형태의 고정형 로봇과 달리 휴머노이드 로봇 기술의 핵심인 양팔 협업 기능을 갖추고 있다. 제조 현장에서 사람과 함께 다양한 공정을 안전하게 수행하도록 설계됐다고 시 관계자는 설명했다. 실증은 지난달 23일부터 지역 내 대표 자동차 부품 기업 에스엘에서 생산 공정에 투입되는 방식으로 진행되고 있다. 기판 외형 가공(PCB Routing) 공정에 투입된 로봇은 작업물 이송부터 장비 안착, 부산물 분리 배출, 완제품 보관까지 모든 과정을 수행하며 공정의 효율성과 생산성을 높인다. 이는 시가 2020년부터 추진해 온 ‘이동식 협동로봇 규제자유특구’ 사업의 성과다. 이 사업을 통해 쌓은 데이터와 노하우에 로봇 기업의 기술력을 더하면서 상용화 수준을 높였다는 평가도 나온다. 시는 로봇 핵심 부품 개발부터 완제품 생산, 실증에 이르는 ‘완결형 로봇 생태계’를 구축한다는 방침이다. 정의관 시 미래혁신성장실장은 “이번 실증을 계기로 핵심 부품 개발부터 완제품 생산·실증까지 이어지는 완결형 로봇 산업 생태계를 구축하겠다”며 “대구가 명실상부한 대한민국 AI 로봇 수도로 도약할 수 있도록 노력할 것”이라고 강조했다.

드림인사이트는 광고 기획부터 성과 분석까지 전 과정을 단일 플랫폼으로 처리하는 광고 AI 솔루션 ‘DMAX AI’를 공개했다. 회사는 연내 20개의 AI 기능 모듈을 하나의 통합 대시보드에 결합하는 로드맵을 공식화했다. 이번 솔루션은 데이터 분석, 캠페인 운영, 소재 제작, 카피라이팅, 인플루언서 및 숏폼 성과 추적, 소비자 반응 모니터링을 포괄하는 ‘마케팅 오퍼레이팅 AI(Marketing Operating AI)’ 체계를 갖췄다. 현재 핵심 개발을 완료하고 현장 실증과 기능 고도화를 병행 중이다. 국내 광고 AI 시장에서 단일 플랫폼이 이와 같은 광범위한 업무 범위를 통합한 사례는 드물다는 것이 회사 측 설명이다. DMAX AI의 핵심은 기존에 디스플레이 광고(DA), 검색 광고(SA), 비디오 광고(VA)별로 분산되어 있던 관리 도구를 단일 엔진 위에서 동시 운영하도록 설계한 점이다. 이를 통해 채널별 데이터 취합과 플랫폼 전환 과정에서 발생하는 업무 비효율을 개선하고자 한다. 드림인사이트는 해당 플랫폼을 마케팅 실행 자동화 엔진 및 AI 기반 캠페인 컨트롤 타워로 규정하며, 실무자가 전략과 크리에이티브에 집중할 수 있는 환경 구축에 초점을 맞췄다. 솔루션은 올해 5월부터 기능을 순차적으로 공개하며, 연말까지 총 20개의 모듈을 단일 대시보드에 연결할 계획이다. 특히 탑재된 ‘브랜드 세이프티 검수 봇’은 국내 표시광고법 조항을 자동 스캔하여 광고 소재의 법적 위반 여부를 실시간으로 점검한다. 이는 허위·과장 광고에 따른 제재 리스크와 관리 비용을 절감하는 기능을 수행한다. 또한 AI 비주얼 기능은 키워드 입력만으로 즉각적인 광고 시안 생성을 지원해 캠페인 준비 속도를 단축한다. 드림인사이트는 이번 DMAX AI 도입이 인력 중심의 광고대행 산업 구조를 효율화하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 데이터 분석, 리포팅, 소재 운영 등 반복 업무 비중을 낮춰 마케터의 실무 피로도를 경감하겠다는 방침이다. 김기철 대표는 “지금까지 광고 업계 AI는 특정 기능 자동화 수준에 머물렀다면, DMAX AI는 광고 업무 전체 흐름을 하나의 AI 시스템 안에서 연결하는 데 초점을 맞췄다”며 “광고 실무자들이 실제로 가장 많이 사용하는 업무들을 중심으로 현업형 AI를 설계했다”고 설명했다. 이어 “데이터 연결과 실행 속도가 경쟁력이 되는 시대에 맞춰 마케팅 운영 전체를 AI 기반으로 재구성해 나갈 것”이라고 밝혔다.

Base58Labs가 자체 알고리즘 시스템을 통해 발생한 리워드를 예치자와 공유하는 기관급 디지털 자산 플랫폼 ‘BASIS’를 공식 출시했다. 비공개 테스트를 성공적으로 마친 BASIS는 디지털 자산 시장 내 실행 계층 인프라 공급을 확대하고 토큰 발행 보상이 아닌 실질적인 시장 수익을 제공하는 ‘리얼 일드(Real Yield)’ 생태계 구축을 목적으로 한다. BASIS 플랫폼의 핵심 기술은 고빈도 실행 엔진 ‘Base58 하이퍼-레이턴시 엔진(BHLE)’이다. 해당 엔진은 전 세계 거래소 간의 가격 차이를 실시간으로 포착하여 시장 중립형(Market-neutral) 아비트라지를 실행하도록 설계됐다. 플랫폼 예치자들에게는 외부 토큰이 아닌, 이 과정에서 발생한 차익거래 순수익이 100% 보상으로 분배된다. 기관 참여자와 진행한 검증 테스트 결과, p99 기준 50마이크로초 미만의 실행 지연 시간과 초당 10만 건 이상의 처리량, 100% 가동 시간이 확인됐다. BHLE 엔진은 지연 시간 단축 외에도 시퀀싱 로직, 상태 보존, 할당 추적 기능을 탑재하여 수익 창출 효율을 관리한다. 리스크 관리를 위한 자본 보존 기제도 적용됐다. 검증 시나리오에는 거래소 지연 시간 급증, API 속도 제한, 유동성 파편화, 부분 체결 실패 등 시장 상황이 반영됐다. 특히 체결 오차 등 실행 매개변수가 사전 정의된 임계값을 초과할 경우 시스템이 실행을 중단하고 원상태로 복구하는 ‘롤백(Rollback)’ 절차를 수행한다. 또한 거래소 서버 불안정 시에도 내부 상태 무결성을 유지하는 라우팅 구조를 갖췄다. 헬게 슈타델만(Helge Stadelmann) CEO는 “진정한 실행 품질은 예측 불가능한 시장 조건 속에서 투자자의 자본에 대한 통제력을 얼마나 완벽하게 유지할 수 있는지에 의해 결정된다”며 인프라의 중요성을 강조했다. 보안 및 규정 준수를 위해 ISO/IEC 27001:2022, ISO/IEC 20000-1:2018, AICPA SOC, GDPR 프레임워크를 적용하고 있다. 현재 비트코인(BTC), 이더리움(ETH), 솔라나(SOL), PAXG 예치를 지원하며, 자산은 1:1 비율의 stToken으로 전환되어 운용된다. Base58Labs는 향후 실행 계층 인프라의 중요성이 지속적으로 확대될 것으로 보고 있으며, BASIS를 기관형 디지털 자산 수익 창출 플랫폼의 표준으로 정착시킨다는 방침이다.