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뤼튼, '서비스로 버는 AI' 증명했다…1조 유니콘 등극 [경제일보] 인공지능(AI) 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스가 기업가치 1조원 이상의 평가를 받으며 유니콘 기업에 올라섰다. 거대언어모델(LLM)이나 AI 반도체가 아닌 실제 소비자가 사용하는 AI 서비스와 수익화 성과를 기반으로 1조원 기업가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능뿐 아니라 이용자 확보와 서비스 수익화로 이동하고 있다는 신호로도 풀이된다. 뤼튼은 26일 1000억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다고 밝혔다. 누적 투자액은 약 2300억원으로 늘었다. 신규 투자자로 미국 벤처캐피털 코어라인벤처스와 유진자산운용이 참여했으며 기존 투자자인 굿워터캐피탈, 앤틀러 글로벌, 산업은행, 우리벤처파트너스, 캡스톤파트너스 등도 후속 투자에 나섰다. 뤼튼의 기업가치는 지난해 시리즈B 당시 3000억원대 중반으로 평가된 것으로 알려졌다. 1년5개월여 만에 기업가치가 1조원 이상으로 뛰면서 성장 속도를 입증했다. 핵심 동력은 해외 사업이다. 지난 5월 북미에서 출시한 AI 엔터테인먼트 콘텐츠 플랫폼 ‘OOC’는 출시 3개월 만에 월매출 100억원을 넘어섰고 해외 매출이 국내 매출을 추월했다. 뤼튼은 이를 바탕으로 올해 매출이 지난해 471억원의 4배를 웃도는 2000억원을 넘어설 것으로 전망했다. 뤼튼은 범용 AI 서비스 ‘뤼튼’과 AI 캐릭터 챗 플랫폼 ‘크랙’을 운영하며 일본과 북미로 서비스를 확장했다. 특히 AI와 대화하고 콘텐츠를 소비하는 AI 엔터테인먼트 분야를 집중 공략하면서 새로운 수익 모델을 만들어냈다는 평가다. ◆ 글로벌 확장과 ‘안전한 AI’가 다음 과제 1조원 기업가치를 인정받은 만큼 앞으로는 성장세를 지속적으로 증명해야 한다. 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 컨슈머 AI 시장에서 이용자 규모뿐 아니라 유료 전환과 재방문, 해외 매출의 지속성이 중요해졌다. 이용자 보호도 강화한다. 뤼튼은 지난 7월 AI 윤리·철학, 인지·심리, 법학 전문가로 구성된 사용자위원회를 출범시켰고 한국인터넷자율정책기구(KISO)의 AI 캐릭터 챗봇 자율규제 가이드라인 마련에도 참여하고 있다. 청소년 이용자가 약 10%인 크랙에는 이용시간 제한과 부모 동의 절차 강화, 결제한도 하향 등을 검토하고 있다. 이세영 뤼튼 대표는 “창업 후 지난 5년간 대한민국 대표 AI 서비스 기업으로 자리매김하고 글로벌 경쟁력까지 증명한 결과 이번 투자를 성공적으로 마무리할 수 있었다”며 “글로벌 확장과 서비스 고도화에 주력해 시장 기대에 부응하는 것은 물론, 안전하고 믿을 수 있는 AI 서비스 기업으로서 더 빠르게 성장하겠다”고 말했다. 한편 뤼튼의 유니콘 등극은 국내에서도 소비자가 실제 비용을 지불하는 AI 서비스 모델이 만들어질 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. 향후 관건은 OOC와 크랙 등 해외 서비스의 성장을 일회성 매출이 아닌 지속 가능한 글로벌 플랫폼으로 전환하는 것이다.2026-08-26 10:32:50
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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"출시 3일만 1000억 토큰 썼다"…업스테이지 '솔라 프로 4', 글로벌 실사용 시험대 [경제일보] 업스테이지가 '솔라 프로 4'를 앞세워 글로벌 AI 모델 시장에서 실사용 경쟁에 본격적으로 뛰어든다. 글로벌 개발자 플랫폼에 이름을 올린 데 이어 출시 직후 실제 사용량도 빠르게 늘면서, 단순 벤치마크 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트와 기업 업무 영역을 중심으로 상용화 확대에 나서고 있다. 14일 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'를 공개했다고 밝혔다. 솔라 프로 4는 전작 '솔라 프로 3'보다 추론 능력과 에이전트 역량을 강화한 차세대 상용 AI 모델로, 단순 질의에 답하는 것을 넘어 문서 이해와 정보 추출, 긴 맥락 추론, 여러 단계의 의사결정 등 실제 업무 수행에 초점을 맞춰 설계됐다. 특히 솔라 프로 4는 공개 직후 미국 누스 리서치가 개발한 AI 에이전트 '헤르메스 에이전트'와 API 라우팅 플랫폼 '오픈라우터'에 등재됐다. 업스테이지는 한국 모델 최초로 등재된 것으로 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 엔비디아 등 글로벌 빅테크와 딥시크, 문샷, 미니맥스 등 중국 AI 기업들이 이름을 올린 플랫폼에 국내 기업 모델이 정식 프로바이더로 참여하면서 글로벌 개발자 시장에서 실사용 기회를 확보했다고 설명했다. 실제 사용량도 빠르게 늘고 있다. 업스테이지에 따르면 솔라 프로 4는 오픈라우터 등재 3일 만에 누적 토큰 소비량 800억 토큰을 넘어섰고, 이날 오전 8시 오픈라우터 기준 누적 토큰 소비량 1000억 토큰을 넘겼다. 단순히 모델을 공개하는 데 그치지 않고 글로벌 개발자들이 API를 통해 실제 모델을 사용하는 단계로 진입한 것으로 평가된다. 에이전트 성능에서도 전작 대비 개선 폭을 키웠다. 여러 단계의 작업을 터미널 환경에서 끝까지 수행하는 능력을 평가하는 '터미널벤치(Terminal-Bench v2.1)'에서 57점을 기록해 전작보다 4.8배 높아졌다. 대화를 이어가면서 도구를 사용하는 능력을 평가하는 '타우3-뱅킹(τ³-Banking)'에서는 23점을 기록해 전작 대비 2.6배 개선됐다. 긴 문서를 이해하고 필요한 정보를 추출하는 능력도 강화했다. 대량의 장문 문서에서 정보를 찾아내고 이를 근거로 답변하는 능력을 평가하는 장문 이해 벤치마크(AA-LCR)에서는 71점을 기록해 전작보다 2.3배 이상 높은 성능을 보였다. 업스테이지는 문서 중간의 맥락을 놓치는 실패를 줄이면서 정확도를 높이는 동시에 토큰 소모량도 줄여 운영 비용 측면에서도 경쟁력을 확보했다고 설명했다. 글로벌 평가에서도 성능 개선을 내세웠다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 기준 솔라 프로 4의 종합 성능은 42점으로 전작 대비 3배 이상 개선됐다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라'(38점), 구글 '제미나이 3.5 플래시-라이트'(37점) 등 일부 글로벌 모델보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 국내 기업과 공공기관을 겨냥한 문서 처리 기능도 강화했다. 솔라 프로 4는 업스테이지의 에이전트 문서 처리 통합 솔루션 '업스테이지 스튜디오'에 탑재돼 한글 문서를 비롯한 다양한 형식의 문서에서 정보를 추출하고 요약, 분석, 번역 등의 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 업스테이지는 LLM 자체의 성능 경쟁뿐 아니라 기업이 실제 업무에 AI를 적용하는 영역까지 사업 범위를 확대한다는 전략이다. 특히 국내 기업과 공공기관에서 활용도가 높은 한글 문서 처리와 업무 자동화를 앞세워 글로벌 범용 모델과 차별화된 시장을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 글로벌 시장에서는 AI 모델 자체를 공급하는 방식과 함께 에이전트 생태계 확대가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 개발자가 특정 모델을 직접 선택해 사용하는 것을 넘어 AI가 문서를 읽고 필요한 정보를 찾아내며 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 형태로 활용 범위가 넓어지고 있기 때문이다. 업스테이지 역시 솔라 프로 4를 통해 이러한 시장 변화에 대응한다는 구상이다. 글로벌 개발자 플랫폼에 모델을 공급하면서 해외 개발자와의 접점을 확대하는 동시에 국내에서는 문서 처리 솔루션과 결합해 기업 고객 확보에 나서는 방식이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실무에서 AI에게 필요한 것은 시험을 잘 보는 능력이 아니라 맡은 일을 끝까지 해내는 신뢰성"이라며 "솔라 프로 4가 글로벌 개발자 플랫폼에 한국 모델 최초로 이름을 올린 것은 우리 AI 기술이 세계 현장에서 통한다는 증거로, 앞으로도 현장에서 검증된 기술력을 바탕으로 한층 더 활용성 높은 AI를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-08-14 08:55:12
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SKT 에이닷, 장애 43분 만에 복구…"LLM 아닌 호출 장비 오류" [경제일보] SK텔레콤의 인공지능(AI) 개인비서 ‘에이닷(A.)’에서 통화 자동 요약 등 일부 기능이 작동하지 않는 장애가 발생했다가 약 43분 만에 복구됐다. 당초 거대언어모델(LLM) 자체 오류로 안내됐지만, 점검 결과 LLM을 호출하는 장비에서 일시적인 문제가 발생한 것으로 확인됐다. SK텔레콤에 따르면 에이닷은 지난 6일 오후 4시 30분부터 서비스 장애가 발생했다. SKT는 에이닷 애플리케이션에 점검 안내를 띄우고 “서비스 장애에 대응 중이며 조치 전까지 이용이 원활하지 않을 수 있다”고 공지했다. 장애가 발생한 동안 이용자는 전화를 끊은 뒤 통화 내용을 자동으로 정리해주는 통화 요약 기능을 정상적으로 이용하기 어려웠다. 에이닷 에이전트와 일부 부가 서비스에서도 응답 지연이나 기능 중단이 나타났다. SKT는 초기 안내에서 LLM 호출 과정에 오류가 발생했다고 설명했다. LLM은 대규모 데이터를 학습해 사람의 언어를 이해하고 답변을 생성하는 AI 모델이다. 이후 시스템 점검을 진행한 결과 모델 자체에 문제가 생긴 것이 아니라, LLM을 호출하는 장비에서 일시적인 오류가 발생한 것으로 원인을 정정했다. 서비스는 오후 5시 13분께 정상화됐다. SKT 관계자는 “시스템 점검 과정에서 일시적인 오류가 발생했다”며 “해당 오류를 즉시 조치했으며 현재 에이닷 서비스는 정상 작동하고 있다”고 설명했다.2026-08-07 10:15:22
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SKT, 6880억개 매개변수 'A.X K2' 공개…산업 AX 넘어 조 단위 AI 모델 간다 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)의 성능을 넘어 산업 현장에 얼마나 효과적으로 적용할 수 있느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 빅테크들이 조(兆) 단위 매개변수 모델을 앞세워 AI 주도권 경쟁을 벌이는 가운데 SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장의 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 향후 조 단위 모델로 확장하는 로드맵도 제시하며 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 나설 계획이다. 29일 SK텔레콤은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 매개변수 6880억개(688B) 규모의 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개했다고 밝혔다. A.X K2는 지난해 공개한 5190억개(519B) 규모의 A.X K1의 후속 모델이다. 모델 규모를 확대하는 동시에 수학과 과학 추론 능력, 한국어 지식 이해 능력과 장문 추론 성능 등을 강화했다. SK텔레콤에 따르면 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2% 포인트 향상됐으며, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9% 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이번 성능 향상의 핵심은 SK텔레콤이 자체 개발한 'SGA(희소 게이트 어텐션)' 구조다. 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별적으로 참조하는 방식으로, 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 개발됐다. SK텔레콤은 이를 통해 장문의 문서를 이해하고 복잡한 추론을 수행해야 하는 기업용 AI 서비스에 보다 최적화된 성능을 구현했다고 설명했다. A.X K2는 최근 6개월 이내 공개된 글로벌 주요 AI 모델들과도 경쟁력을 확보했다. SK텔레콤은 큐원(Qwen3.5-397B-A17B)과 딥시크(DeepSeek-V4-Flash), GLM-5.1, 키미 K2.6(Kimi-K2.6) 등 해외 주요 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 기록했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 A.X K2 공개를 계기로 산업 현장과 국민의 일상에 AI를 적용하는 '산업 AI' 전략에도 속도를 낸다. 이를 위해 총 4차례의 사후 학습을 거쳐 응답 품질과 안정성, 운영 효율 등을 종합적으로 점검했으며 제조와 국방, 바이오 등 다양한 분야에서 활용 사례를 확대하고 있다. 제조 분야에서는 KG스틸과 코넥에 제조 특화 AI 에이전트를 적용한다. 하반기에는 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다. 산업 현장의 노하우를 AI에 접목해 생산성과 품질 관리 효율을 높이는 것이 목표다. 국방 분야에서는 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3종을 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야의 특성을 고려해 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다. 국방부와 SK텔레콤은 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야로의 적용도 검토 중이다. 현재 SK텔레콤은 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있으며, 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 약 5개월 수준으로 단축하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 사무 환경과 일상 영역으로의 적용도 확대되고 있다. SK텔레콤은 A.X K2를 기업용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A.Biz)'에 적용해 뉴스레터 생성과 자료 수집·분석, 보고서 작성 기능 등을 제공하고 있다. SK하이닉스의 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 제공해 문서 작성과 정보 정리 등 다양한 업무에 활용 중이다. 일상생활에서는 에이닷 전화의 'AI 제안' 기능과 에이닷 '노트' 기능에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 통화 내용을 기반으로 일정과 할 일을 추출하거나 기록된 내용을 목적에 맞게 정리해 이용자의 후속 행동을 지원한다. 이와 함께 SK텔레콤은 자사 AI 모델을 API 형태로 제공하며 국내 AI 생태계 확대에도 나서고 있다. 과학기술정보통신부가 주최하는 '전국민 AI 경진대회' 참가자들과 중소벤처기업부의 '모두의 챌린지 AX-LLM'에 선정된 스타트업 등에 A.X K1을 제공하고 있으며, 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다. SK텔레콤은 향후 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확대해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 최근 공개된 키미가 2조8000억개 규모의 매개변수를 기반으로 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이는 등 글로벌 AI 시장에서는 조 단위 모델이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 글로벌 빅테크들은 모델 규모를 공개하지 않고 있지만, 최정상급 AI 모델은 조 단위 모델을 기반으로 구축한 뒤 이를 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 평가된다. SK텔레콤 역시 글로벌 선도 사업자 수준의 AI 경쟁력을 확보하기 위해 독자 AI 모델의 규모와 성능을 지속적으로 고도화한다는 방침이다. 또한 SK텔레콤은 A.X K2를 중심으로 비전 인코더 기반의 비전 언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델 등 파생 모델 라인업도 공개했다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'A.X K2 VL Light-Preview'는 보고서와 매뉴얼, 법률 문서 분석 등에 활용할 수 있으며, 'A.X K2 ALM'은 고객센터 음성 통화 분석 등에 적용될 예정이다. 크래프톤이 개발한 'A.X K2 Raon-Speech'는 향후 게임 내 AI 음성 상호작용 기술 고도화에 활용된다. SK텔레콤은 제조와 국방, 바이오를 비롯한 산업 현장과 국민의 일상 전반에 AI를 적용하는 동시에 조 단위 독자 AI 모델 개발을 통해 글로벌 AI 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인의 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다"고 말했다.2026-07-29 09:16:12
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카카오, '카나나' 경량 언어모델 4종 공개…한국어 AI 생태계 확대 나선다 [경제일보] 인공지능(AI) 시장의 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 스마트폰과 PC 등 기기에서 직접 구동되는 온디바이스 AI로 확대되면서 경량 언어모델(SLM)의 중요성이 커지고 있다. 글로벌 빅테크들이 경량 AI 모델을 앞세워 온디바이스 AI 생태계 선점에 나선 가운데 카카오가 자체 AI 모델 '카나나'의 경량 언어모델을 오픈소스로 공개하며 한국어 기반 AI 생태계 확대에 나섰다. 28일 카카오는 글로벌 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 스마트폰 등과 같은 디바이스 환경에서 구동할 수 있는 경량 언어모델(SLM) 4종을 공개했다고 밝혔다. 공개된 모델은 'Kanana-2-1.3B-base', 'Kanana-2-1.3B-instruct', 'Kanana-2-3B-base', 'Kanana-2-3B-instruct' 등 총 4종이다. 최근 AI 업계는 거대언어모델 중심의 경쟁과 함께 스마트폰과 개인용 PC 등에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 경쟁이 본격화되고 있다. 클라우드 기반 AI 서비스가 높은 성능을 제공하는 대신 높은 비용과 개인정보 보호 문제가 제기되면서 경량 AI 모델의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 글로벌 기업들 역시 온디바이스 AI를 핵심 전략으로 내세우거나 경량 오픈소스 모델을 공개하며 관련 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 카카오 역시 이 같은 흐름에 맞춰 클라우드 기반 대규모 AI와 온디바이스 AI를 동시에 확보하는 '투트랙' 전략을 강화하고 있다. 이번에 공개한 모델들은 카카오가 다양한 AI 모델을 개발하며 축적한 기술과 경험을 바탕으로 개발됐으며, 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화 요약 및 통화 요약, AI 국민비서 등 다양한 서비스에 카카오의 경량 AI 모델이 적용되고 있다. 카카오는 이번 모델들의 가장 큰 특징이 작은 크기에도 한국어와 영어 모두에서 경쟁력 있는 성능을 구현했다는 것이라고 설명했다. 카카오는 유사 규모의 최신 오픈소스 모델과 비교해 한국어와 영어, 지식, 수학, 코드 등 주요 벤치마크 대부분에서 우수한 성능을 기록했다고 강조했다. 특히 'Kanana-2-1.3B-instruct'와 함께 개발된 'Kanana-2-0.9B-instruct'는 대화와 지식, 코드 생성, 수학, 지시 이행, 툴 호출 등 실제 서비스 활용 역량에서도 글로벌 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 경량 모델임에도 실제 서비스 적용이 가능한 수준의 성능을 확보하는 데 초점을 맞춘 것이다. 특히 카카오는 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 모델 전반에 적용해 기존 대비 한국어 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 토크나이저는 AI가 텍스트를 이해하기 위해 문장을 일정 단위로 분리하는 핵심 기술이다. 한국어에 최적화된 토크나이저를 적용할수록 같은 문장을 보다 적은 토큰으로 처리할 수 있어 연산 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 것으로 알려졌다. 온디바이스 환경에 최적화된 설계도 적용됐다. 카카오는 긴 대화를 처리할 때 메모리 사용량이 급격히 증가하는 문제를 해결하기 위해 '슬라이딩 윈도우 어텐션' 구조를 도입했다. 이를 통해 최대 3만2000 토큰(약 2만4000 단어) 길이의 대화에서도 메모리 사용량을 최대 72.7%까지 줄이면서 안정적인 성능을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 카카오는 이번 모델을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포한다. 개발자와 스타트업, 연구기관 등이 별도의 제약 없이 활용할 수 있도록 개방해 국내 한국어 AI 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. AI 시장이 클라우드 기반 거대언어모델과 온디바이스 AI를 중심으로 재편되면서 경량 AI 모델 확보 경쟁 역시 본격화되고 있다. 카카오는 이번 오픈소스 공개를 계기로 자체 AI 모델 경쟁력을 강화하는 동시에 한국어 기반 AI 생태계 확대에도 속도를 낸다는 계획이다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "에이전틱 AI 시대를 준비하며 클라우드의 대규모 AI와 온디바이스 경량 AI 모두의 중요성을 체감하고 있다"며 "카카오는 두 영역에서 기술 경쟁력을 높여가고 있으며, 이번 오픈소스 공개 모델들이 더 많은 개발자와 기업의 새로운 AI 서비스 개발로 이어져 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.2026-07-28 11:13:17
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'한글' 뗀 한컴, AI 기업 새 출발…36년 문서 기술로 글로벌 승부 [경제일보] 한컴이 ‘한글과컴퓨터’에서 ‘한컴(HANCOM)’으로 사명과 종목명 변경을 마무리했다. 1989년 창립 이후 회사를 상징해 온 ‘한글’을 이름에서 떼고 문서 소프트웨어 기업에서 인공지능(AI) 플랫폼 기업으로 사업 영역을 넓히겠다는 의지를 자본시장에 공식화했다. 이번 변경이 기존 문서 사업의 포기를 의미하는 것은 아니다. 한컴은 아래아한글과 한컴오피스를 통해 확보한 문서 처리 기술과 공공·기업 고객을 AI 사업의 기반으로 활용할 계획이다. 문서를 작성하는 소프트웨어를 판매하는 데서 나아가 기업 내부 문서를 AI가 읽고 분석한 뒤 실제 업무까지 수행하도록 지원하는 방향이다. AI 전환은 매출에서도 조금씩 나타나고 있다. 한컴의 지난해 별도 매출은 1753억원으로 사상 최대치를 기록했다. 이 가운데 AI 패키지 매출은 89억원으로 약 5%를 차지했다. 전체 매출 증가분 162억원 중 54.6%가 AI 사업에서 발생했다는 것이 회사 측 설명이다. 올해 1분기 별도 매출은 465억원이며 AI 매출 비중은 11.21%로 확대됐다. 전년 동기 0.04%와 비교하면 AI 사업이 실증 단계를 넘어 유료 공급으로 전환되고 있다는 의미가 있다. 다만 11.21%는 연결 실적이 아닌 한컴 별도 매출을 기준으로 한 수치이며 한 분기 성과인 만큼 연간 두 자릿수 비중을 유지하는지는 추가 확인이 필요하다. 기존 사업에서 나오는 안정적인 이익은 AI 투자 여력을 뒷받침한다. 한컴은 지난해 별도 기준 영업이익 509억원과 영업이익률 29%를 기록했다. 상당수 AI 기업이 대규모 연구개발과 컴퓨팅 비용으로 적자를 내는 것과 달리, 한컴은 문서 소프트웨어에서 확보한 현금 흐름을 AI 제품 개발과 해외 진출에 투입할 수 있다. AI 전략의 중심에는 ‘소버린 에이전틱 OS’가 있다. 기업과 기관이 보유한 데이터와 다양한 거대언어모델(LLM), 기존 업무 시스템, 사용자 권한을 연결하고 여러 AI 에이전트를 통합 관리하는 플랫폼이다. 외부 클라우드로 민감한 데이터를 보내기 어려운 공공·국방·금융·에너지 시장을 우선 공략한다. 한컴은 올해 3분기 베타 버전을 공개하고 실제 업무 환경에서 검증을 진행할 예정이다. 이후 상용 제품으로 전환해 국내뿐 아니라 데이터 주권 요구가 강한 유럽 시장까지 진출한다는 계획이다. 폴란드 국가공인 연구개발센터 7불스, 현지 AI·IT 기업 알고마인 등과 유럽형 에이전틱 OS 개발 협력도 추진하고 있다. 기술 기반으로는 비정형 문서 구조화 솔루션 ‘오픈데이터로더(ODL) 2.0’을 내세운다. 회사가 공개한 벤치마크에서 읽기 순서와 표·제목 추출 등을 합산한 종합 점수 0.90을 기록했다. 이러한 문서 분석 기술은 AI가 보고서와 규정, 계약서, 업무 자료를 정확하게 이해하도록 만드는 에이전틱 OS의 기초 역할을 한다. 사업 적용 사례도 늘리고 있다. 국회 빅데이터 플랫폼과 BGF그룹 AI 지식검색 시스템, 한국서부발전·한국수력원자력 생성형 AI 사업 등에 한컴피디아와 한컴어시스턴트를 공급했다. 이미 보유한 공공·기업 고객망을 활용해 AI 제품을 추가 판매할 수 있다는 점은 신생 AI 기업과 차별화되는 부분이다. 시장에서는 한컴이 AI 매출 증가를 지속적인 성장으로 연결할 수 있을지 주목하고 있다. 베타 제품이 실제 상용 계약과 반복 매출로 이어져야 하며, 국내 공공사업 중심의 고객 구조를 민간과 해외로 넓히는 작업도 필요하다. ‘에이전틱 OS’라는 명칭이 운영체제 시장 진출로 오해되지 않도록 제품의 기능과 과금 방식, 경쟁 제품과의 차이도 구체적으로 제시해야 한다. 김연수 한컴 대표는 “사명과 종목명 변경은 이미 이뤄낸 AI 전환을 자본시장에 명확히 보여주는 계기”라며 “36년간 축적한 기술력과 신뢰를 기반으로 글로벌 표준에 도전하겠다”고 말했다.2026-07-24 09:45:43
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업스테이지 '솔라 오픈 2' 공개…포털 다음 적용하고 국산 NPU 활용 넓힌다 [경제일보] 업스테이지가 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특화한 거대언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 포털 다음을 대규모 실사용 기반으로 활용하는 동시에 다수의 국산 신경망처리장치(NPU)와 연동을 확대해 모델과 반도체, 서비스를 아우르는 소버린 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 업스테이지는 솔라 오픈 2의 모델 가중치를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개하고 아키텍처와 학습 방법, 평가 조건을 담은 기술 보고서도 발표했다고 23일 밝혔다. 솔라 오픈 2는 총 2500억개 매개변수 가운데 작업에 필요한 150억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. 모델 규모를 키우면서도 실제 추론에 필요한 연산량을 줄여 비용 효율을 높인 설계다. 최대 100만 토큰의 문맥을 처리해 여러 문서와 장시간 작업 이력을 한꺼번에 다룰 수 있다. 단순한 질의응답을 넘어 검색과 코딩, 문서 작성, 외부 도구 호출을 반복하며 업무를 마치는 AI 에이전트에 초점을 맞췄다. 기본 구동 권장 사양은 엔비디아 H200 4장이며 양자화를 적용하면 H200 2장으로도 운영할 수 있다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출, 코딩, 한국어 업무 평가 등에서 주요 해외 모델과 경쟁 가능한 성능을 확보했다고 설명했다. 다만 벤치마크 결과는 회사 측 평가인 만큼 실제 서비스 환경에서 정확도와 속도, 운영 비용을 추가로 검증해야 한다. ◆ 다음 검색, AI 모델 실사용 시험대 솔라 오픈 2의 주요 활용처는 포털 다음이다. 업스테이지는 지난 5월 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리한 뒤 7월부터 솔라를 적용한 ‘AI 요약’ 베타 서비스를 운영하고 있다. AI 요약은 이용자가 검색어나 문장형 질문을 입력하면 언론사 제휴 콘텐츠와 카페, 티스토리 등에서 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리하고 근거를 함께 제시한다. 절차가 필요한 정보는 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 보여준다. 다음은 키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 활용한다. 검색엔진이 최신성과 관련성이 높은 문서를 먼저 고르면 솔라가 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다. 모델이 오래된 학습 정보를 섞거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 답변 범위를 검색 자료로 제한하는 기술도 적용했다. 현재 AI 요약은 전체 검색 질의의 일부에 제공되고 있다. AXZ는 적용 비중을 단계적으로 높이고 쇼핑과 맛집 등 분야별 검색으로 확대할 계획이다. 이후에는 앞선 대화 내용을 기억해 후속 질문에 답하고 여러 정보를 비교·정리하는 대화형 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 업스테이지가 다음을 직접 운영하게 되면서 검색 이용 과정에서 나타나는 응답 품질과 처리 속도, 오류 유형 등을 모델 개선에 빠르게 반영할 수 있게 된 점도 강점이다. 다만 이용자 검색 데이터를 모델 개발에 활용하는 과정에서는 개인정보 보호와 데이터 처리 기준을 명확히 마련해야 한다. ◆ 퓨리오사 포함 다수 국산 NPU로 활용 확대 업스테이지는 솔라 오픈 2를 다양한 국산 NPU에서 구동할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획이다. 업스테이지 관계자는 “퓨리오사AI를 포함해 국내 NPU 기업들과 협력을 이어가겠지만 특정 한 업체만을 중심으로 추진하는 구조는 아니다”며 “국산 NPU에서 솔라 모델을 사용할 수 있도록 적용과 최적화를 점차 확대할 것”이라고 설명했다. 퓨리오사AI와의 협력은 국산 모델과 NPU를 실제 서비스에 연결한 선행 사례로 활용된다. 다음의 기존 AI 요약 서비스에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’가 일부 적용돼 솔라 계열 모델의 추론을 처리하고 있다. 이를 통해 응답 속도와 전력 효율, 동시 이용자 처리 능력 등을 상용 환경에서 검증하고 있다. 다만 솔라 오픈 2를 레니게이드에 적용하는 구체적인 일정이나 전체 인프라에서 차지할 비중은 정해지지 않았다. 향후 다른 국산 NPU 기업과의 협력 대상과 적용 서비스 역시 확정되는 대로 공개할 예정이다. 한편 국산 NPU 확산의 관건은 반도체 자체 성능뿐 아니라 새로운 모델을 빠르게 변환하는 컴파일러와 서빙 엔진, 장애 대응과 운영 도구 등 소프트웨어 생태계다. 다음처럼 이용자가 많은 서비스에서 GPU 수준의 안정성과 비용 효율을 입증해야 기업·공공 시장으로 적용 범위를 넓힐 수 있다. 업스테이지는 모델 가중치를 상업적으로 활용할 수 있도록 공개하고 미세조정과 지식증류를 통한 파생 모델 개발도 허용한다. 기업과 연구기관이 솔라 오픈 2를 자체 데이터와 국산 NPU에 맞게 조정하도록 해 산업별 AI 에이전트 개발을 촉진한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “실제 업무 현장에서 일을 완수하는 에이전트 사용성에 방점을 둔 모델”이라며 “다음과 산업 현장에서 실사용 사례를 확대하고 국산 NPU를 포함한 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-07-23 10:57:02
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한컴이 키우는 AI 화이트해커...코드게이트, 인간·AI 해킹 대결 펼친다 [경제일보] 이세돌과 알파고의 세기의 대국 이후 10년, 인간과 AI의 경쟁 무대가 바둑판을 넘어 사이버보안 최전선으로 옮겨왔다. AI가 공격과 방어 모두에 활용되는 시대가 열리면서 보안 역량이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 한컴그룹과 코드게이트보안포럼이 국제 해킹방어대회 '코드게이트 2026'을 통해 인간 화이트해커와 AI 해커의 첫 맞대결을 선보인다. 21일 코드게이트보안포럼은 국제 해킹방어대회이자 글로벌 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'을 오는 23일부터 24일까지 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최한다고 밝혔다. 올해로 18회째를 맞는 이번 코드게이트는 'AI 세계 3대 강국으로 가는 길: 시큐리티'라는 주제로 진행된다. 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 사이버 공격 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI를 활용해 악성코드를 제작하거나 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 사례가 늘어나면서 기존의 보안 체계만으로는 대응하기 어렵다는 지적이 나오고 있다. 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 지난해부터 AI를 활용한 사이버보안 기술 경쟁인 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'를 개최하는 것도 이 같은 변화와 무관하지 않다. 특히 올해 코드게이트의 최대 관심사는 인간과 AI의 맞대결이다. 코드게이트보안포럼은 KAIST와 공동 개발한 'AI 해커'를 해킹방어대회 본선에 실제 선수로 참가시킨다. 국내에서 AI가 화이트해커와 같은 문제를 놓고 실력을 겨루는 것은 이번이 처음이다. AI 해커는 문제를 분석하고 보안 취약점을 탐색하는 과정을 수행하며 인간 참가자들과 동일한 조건에서 경쟁하게 된다. AI가 스스로 취약점을 발견하는 수준이 어디까지 발전했는지, 또 인간 화이트해커와 비교해 어떤 강점과 한계를 보일지 확인할 수 있을 것으로 전망된다. 올해 대회 본선에는 최근 3년 사이 가장 많은 규모인 88개국 3333명이 참여했다. 본선은 24시간 동안 진행되는 일반부와 12시간 동안 진행되는 주니어부로 나뉘어 개최되며, 참가자들은 문제를 해결해 '깃발(플래그)'을 획득하는 문제풀이형 방식으로 경쟁한다. 총상금은 7100만원 규모로 일반부 우승팀에게는 5000만원과 함께 이듬해 본선 자동 진출권이 주어진다. AI가 보안 영역에서 수행할 수 있는 역할도 빠르게 확대되고 있다. AI는 방대한 코드와 시스템을 분석해 사람이 발견하기 어려운 취약점을 찾아내고, 공격 가능성을 예측하거나 자동으로 보안 패치를 제안하는 수준까지 발전하고 있다. 향후에는 AI가 보안 운영 과정 전반에 활용되면서 인간 전문가와 협력하는 형태가 일반화될 것으로 전망된다. 오는 24일 열리는 글로벌 컨퍼런스에서는 AI 보안 기술의 현재와 미래를 조망하는 논의도 이어진다. 기조강연은 DARPA가 개최한 AIxCC 최종 라운드에서 우승한 '팀 애틀랜타'를 이끈 김태수 마이크로소프트(MS) 보안 연구 부사장이 맡는다. 김 부사장은 거대언어모델(LLM)과 프로그램 분석 기법을 결합해 대규모 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 자동으로 탐지하고 패치한 기술을 소개할 예정이다. 이와 함께 글로벌 블록체인 분석 기업 체이널리시스 공동 창업자인 마이클 그로내거 그라이AI 대표와 루이스 로우 화웨이 사이버보안 및 개인정보보호 부문 글로벌 커뮤니케이션 총괄 등이 발표자로 나선다. 김용대 KAIST 교수가 좌장을 맡는 오픈토크 세션에서는 'AI 시대의 사이버보안'을 주제로 국내외 전문가들이 다양한 의견을 나눌 예정이다. 실전 중심의 보안 교육 프로그램도 마련된다. 미국 데프콘과 블랙햇에서 진행되는 최상위 수준의 보안 트레이닝 프로그램이 21일부터 오는 23일까지 운영되며, 코드게이트보안포럼과 기술보증기금이 공동 주최하고 한컴그룹이 후원하는 'AI 스타트업 해커톤'도 올해 처음 개최된다. 총상금 2500만원 규모로 AI 기술 기반 서비스의 사업화 가능성과 보안성을 함께 평가할 계획이다. 관람객이 직접 참여할 수 있는 해킹 체험 프로그램도 운영된다. 선린인터넷고와 디지털미디어고 학생들이 공동 기획자로 참여해 체험 프로그램을 직접 기획하고 운영한다. 코드게이트는 올해를 기점으로 AI 시대 보안 인재 육성에도 속도를 낼 방침이다. 미래 인재를 선발해 체계적인 교육 기회를 제공하고 현직 화이트해커가 멘토로 참여하는 실전 중심 커리큘럼을 운영한다. 특히 한컴그룹은 차세대 AI 화이트해커 육성을 위한 글로벌 펠로우십 도입을 지원하며, 선발된 인재에게 장학금과 실무 교육, 해외 보안 커뮤니티와의 네트워킹 기회를 제공할 예정이다. AI가 공격과 방어 모두의 핵심 기술로 자리 잡으면서 국가 간 경쟁 역시 AI 기술력뿐 아니라 이를 안전하게 활용할 수 있는 보안 역량으로 확대되고 있다. 인간과 AI가 함께 보안을 지키는 시대가 본격화되는 가운데, 코드게이트는 AI 보안의 현재를 확인하고 미래 인재를 육성하는 무대로 역할을 넓혀가고 있다. 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장은 "취약점을 찾고 방어벽을 세우는 경계에 AI가 가세하면서 보안의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고 있다"며 "고도화된 공격형 AI를 막아낼 국가적 방어체계 없이는 AI 강국으로의 도약도 불가능한 만큼, 이번 대회가 AI 보안의 현주소를 진단하고 대한민국이 나아갈 명확한 이정표를 제시하는 자리가 될 것"이라고 말했다.2026-07-21 11:06:41
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LG CNS, 취준생 AI 교육 뛰어든다…MCP·지식그래프 실무인재 육성 [경제일보] LG CNS가 인공지능(AI) 분야 취업 희망자를 대상으로 에이전틱 AI와 데이터 엔지니어링 실무교육을 시작한다. 기업 대상 AI 전환(AX) 교육에서 취업준비생을 위한 인재 양성으로 교육사업의 범위를 넓히는 것이다. LG CNS는 고용노동부의 ‘K-디지털 트레이닝(KDT) AI 캠퍼스’ 운영기관으로 선정돼 오는 28일부터 약 6개월 동안 교육과정을 진행한다고 21일 밝혔다. AI 캠퍼스는 고용부가 올해 신설한 AI 특화 직업훈련 사업이다. 정부는 연간 약 1300억원을 투입해 AI 엔지니어와 AI 애플리케이션 개발자 등 실무인력 1만명을 양성할 계획이다. 운영기관 공모에는 172개 기관이 참여했으며 기업과 훈련기관 등 44곳이 선정됐다. LG CNS는 △MCP 기반 에이전틱 AI 서비스 개발자 △지식그래프 중심 AI 데이터 엔지니어 등 2개 과정을 운영한다. 에이전틱 AI 서비스 개발자 과정은 거대언어모델(LLM)이 답변만 생성하는 것을 넘어 기업의 업무 시스템과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 기술을 다룬다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 검색증강생성(RAG), 멀티에이전트 설계, 인증·보안, 서비스 성능평가 등을 학습한다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터·도구를 일정한 규격으로 연결하는 개방형 프로토콜이다. 기업마다 별도의 연동 코드를 개발해야 했던 부담을 줄이고 AI가 사내 시스템을 호출해 자료를 검색하거나 업무를 처리하도록 지원한다. LG CNS가 MCP를 교육과정 전면에 내세운 것은 기업용 AI 수요가 단순한 사내 챗봇에서 업무를 판단하고 실행하는 AI 에이전트로 이동하고 있기 때문이다. 다만 실제 기업 환경에서는 잘못된 도구 호출과 권한 오용, 정보 유출 위험이 발생할 수 있어 인증과 접근통제, 감사기록까지 함께 교육한다. AI 데이터 엔지니어 과정에서는 기업에 흩어진 문서와 이미지, 데이터베이스, 업무 지식을 AI가 활용할 수 있는 형태로 가공하고 연결하는 방법을 배운다. 데이터 간 관계를 그래프로 표현하는 지식그래프와 이를 RAG에 결합한 ‘그래프RAG’, 데이터 수집·정제, 품질평가 등을 다룬다. 지식그래프는 AI가 단순히 유사한 문서를 찾는 데서 그치지 않고 사람과 조직, 제품, 규정 사이의 관계를 파악하도록 돕는다. 사내 규정이나 제품 정보처럼 정확성과 근거가 중요한 기업용 AI 서비스에서 환각을 줄이고 답변의 신뢰도를 높이는 기반 기술로 활용된다. 교육은 이론보다 프로젝트에 무게를 둔다. 에이전틱 AI 과정은 내년 1월20일까지 121일 동안 총 968시간, 데이터 엔지니어 과정은 내년 1월22일까지 122일간 총 976시간 진행된다. 교육생들은 사내 지식 기반 챗봇과 멀티에이전트 서비스, 기업용 데이터 플랫폼 등을 팀 단위로 구현한다. LG CNS의 기업용 AI 구축 사례를 바탕으로 현업 전문가의 멘토링도 제공한다. 국민내일배움카드 발급이 가능한 미취업 청년은 전공과 관계없이 지원할 수 있다. 다만 교육과정의 난도가 낮지 않은 만큼 선발 과정에서 기초 프로그래밍 이해도와 학습 의지, 문제해결 능력을 확인한다. 교육비는 전액 지원되며 출석 등 조건을 충족하면 특별훈련장려금을 포함해 월 최대 40만원의 수당을 받을 수 있다. 모집은 오는 26일까지다. 이번 과정은 LG CNS가 주관하는 취업교육이지만 수료생의 LG CNS 입사가 자동으로 보장되는 채용연계형 프로그램은 아니다. 공개된 모집 안내에도 직접 채용을 보장하는 내용은 포함되지 않았다. 취업 성과를 높이려면 프로젝트 결과물의 품질과 기업 채용 수요를 연결하는 후속 지원이 중요할 것으로 보인다. LG CNS는 현재 LG 계열사와 NICE평가정보, 중소기업중앙회 등을 대상으로 직무별 AX 교육을 제공하고 있다. 글로벌 교육 플랫폼 유데미와도 협력해 3만5000개 이상의 교육 콘텐츠를 공급하고 있다. 기업 고객에게 AI 시스템을 구축하는 데서 나아가 해당 시스템을 활용할 인력까지 양성해 AX 사업의 접점을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 이호군 LG CNS 공공·통신·교육 AX사업담당 상무는 “AI 캠퍼스를 통해 실전 AX 역량을 갖춘 미래 인재 양성에 기여하겠다”며 “산업 현장에서 축적한 기술과 노하우를 바탕으로 비즈니스 특화 AX 교육을 확대하겠다”고 말했다.2026-07-21 10:01:00
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'AI 컴퍼니' 속도내는 SKT…스타트업과 AI 생태계 키운다 [경제일보] SK텔레콤이 'AI 컴퍼니' 전환에 속도를 내는 가운데 스타트업과의 AI 협업 생태계 확대에도 나섰다. 자체 AI 기술과 인프라를 스타트업과 연결해 미래 성장 동력을 함께 발굴하는 동시에 AI를 활용한 심사 시스템까지 도입해 AI 기반 혁신을 스타트업 육성 과정 전반으로 확대한다는 전략이다. 21일 SK텔레콤은 AI 분야 스타트업 발굴·육성 프로그램 'SKTCH with AI(스케치 위드 AI)'를 론칭하고 내달 18일까지 참여 기업을 모집한다고 밝혔다. SKTCH는 SK텔레콤과 Tech의 합성어로 유망 스타트업을 발굴하고 협업을 강화하기 위해 운영 중인 플랫폼이다. 이번 프로그램은 AI 기술과 인프라, 사업 역량을 스타트업과 연결해 함께 성장하는 협업 모델 구축을 목표로 진행된다. SK텔레콤은 AI 기술 경쟁력과 자사와의 협업 가능성 등을 종합적으로 고려해 총 15개 기업을 선발할 계획이다. 선정된 스타트업에는 6개월 동안 전문가 멘토링과 세미나를 비롯해 SK텔레콤과의 협업 및 사업 고도화 지원, 국내외 전시 참여 기회, 사무 공간 등 경영 인프라, 벤처캐피털 및 유관기관 대상 투자 유치 기회 등이 제공된다. 단순한 보육 프로그램을 넘어 기술 협업부터 사업화와 투자 연계까지 지원하는 것이 특징이다. 특히 이번 프로그램에는 SK텔레콤이 개발한 AI 에이전트 'AI 심사역'이 스타트업 선발 과정에 참여한다. AI 심사역은 지원 기업의 정보를 분석해 평가를 지원하는 역할을 수행하며 심사 속도를 높이고 평가의 일관성을 강화하는 데 활용될 예정이다. 향후에는 AI 에이전트를 지속적으로 고도화해 명확한 판단이 가능한 영역은 AI가 사전에 심사하고, 사람은 정밀한 검토가 필요한 분야에 집중하는 방식으로 운영 범위를 확대할 계획이다. SK텔레콤이 AI 심사 시스템을 도입한 것은 AI 기술을 서비스뿐 아니라 업무 혁신 영역으로도 확대하고 있기 때문이다. AI가 반복적이고 정형화된 업무를 수행하고 사람이 최종 판단과 고도화에 집중하는 구조를 구축해 AI 기반 업무 혁신 사례를 만들어간다는 구상이다. 이번 프로그램은 SK텔레콤의 AI 생태계 확대 전략과도 맞닿아 있다. SK텔레콤은 자체 거대언어모델(LLM) 'A.X'를 비롯해 GPU 클라우드 서비스와 AI 에이전트 기술 등을 바탕으로 AI 사업을 확대하고 있다. 스타트업과의 협업을 통해 새로운 AI 서비스와 사업 모델을 발굴하고 기술 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 앞서 지난 4월 선보인 ESG 스타트업 육성 프로그램 'SKTCH for Good'에는 10대 1이 넘는 경쟁률을 기록하며 총 13개 기업이 선발됐다. 디지털 포용과 돌봄, 기후재난 대응, 디지털 범죄 예방 등 사회문제 해결 분야에서 AI 기술 활용 사례가 확대되고 있으며, 고령화에 따른 시니어 및 1인 가구 문제 해결에 나서는 스타트업도 증가하고 있는 것으로 나타났다. SK텔레콤은 AI 분야 역시 스타트업과의 협력을 통해 새로운 성장 기회를 발굴할 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI 기술의 발전 속도가 빨라지는 만큼 혁신 기술을 보유한 스타트업과의 개방형 협업을 강화해 AI 생태계를 확대한다는 방침이다. 엄종환 SK텔레콤 지속가능경영실장은 "SK텔레콤의 AI 기술과 역량이 스타트업의 혁신적인 아이디어와 만나면 더욱 큰 시너지를 만들 수 있다"며 "스타트업과 함께 성장하는 AI 동반자로서 우리 사회의 미래를 위한 협업 생태계를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-21 09:16:14
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"하이 엘지, 라면 물 줘"…LG전자, AI 냉동얼음정수기 출시 [경제일보] LG전자가 인공지능(AI)을 접목한 냉동얼음정수기를 출시하며 AI홈 가전 라인업 확대에 나섰다. 음성 명령만으로 물과 얼음을 출수하는 것은 물론 가전 제어와 생활 정보 제공까지 가능한 AI홈 허브 기능을 앞세워 스마트홈 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 AI 기능을 강화한 'LG 퓨리케어 AI 냉동얼음정수기'를 출시했다고 16일 밝혔다. 신제품은 음성 인식을 기반으로 물과 얼음을 간편하게 사용할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다. 사용자는 "하이 엘지"를 호출한 뒤 "차가운 물 200밀리리터 줘", "얼음 한 컵 줘" 등 자연어 명령만으로 원하는 양과 종류의 물을 받을 수 있다. 출수 중 "스톱"이라고 말하면 즉시 작동을 멈춰 물이 넘치는 상황도 방지할 수 있다. 제품은 사용자의 생활 습관을 학습하는 AI 기능도 적용했다. 'AI 맞춤 출수' 기능은 약 4주간의 사용 데이터를 분석해 자주 사용하는 물 온도와 출수량을 학습한 뒤 개인별 맞춤 출수 옵션을 최대 3가지까지 추천한다. '레시피' 기능도 새롭게 탑재됐다. 커피믹스와 원두커피, 녹차, 홍차, 캐모마일, 루이보스, 페퍼민트, 보리차, 라면, 분유 등 10가지 메뉴에 맞춰 적정 온도와 용량의 물을 자동으로 제공한다. 사용자가 "라면 2개 끓일 물 받아줘" 또는 "녹차 한 잔 준비해줘"와 같이 말하면 별도 설정 없이 최적의 출수 조건을 적용한다. 이번 신제품은 AI홈 허브 역할도 수행한다. 음성 명령을 통해 LG 씽큐(ThinQ)에 연결된 세탁기와 건조기, 에어컨, 공기청정기, 냉장고, 식기세척기 등 다양한 가전을 제어할 수 있으며 "세탁기 몇 분 남았어", "에어컨 켜줘" 등 생활 밀착형 기능을 지원한다. 거대언어모델(LLM)을 기반으로 주요 뉴스와 날씨 등 생활 정보도 제공한다. LG전자는 향후 소프트웨어 업데이트를 통해 연동 가능한 가전제품을 지속 확대할 계획이다. 위생 관리 기능도 강화했다. '올 퓨리(All Puri)' 필터 시스템은 중금속 9종과 노로바이러스를 제거하며, 직수관은 주 1회 자동 고온 살균 기능을 지원한다. 출수구와 얼음 토출구에는 UV nano 자동 살균 기능을 적용해 위생성을 높였다. 사용 편의성도 개선했다. 컵 인지 센서를 적용해 컵이 없는 상태에서는 음성 명령을 내려도 물이나 얼음이 나오지 않도록 했으며, 전면 디스플레이는 기존 4.3인치에서 6.8인치로 확대해 주요 기능과 날씨, 에너지 사용 정보 등을 한눈에 확인할 수 있도록 했다. LG전자는 구독 서비스도 함께 운영한다. 6년 계약 기준으로 케어 매니저가 6개월마다 방문하는 구독 상품의 월 이용료는 5만3900원이다. 구독 고객에게는 필터 교체와 직수관·출수구 살균, 얼음 보관실 관리, 무상 A/S 등 정기 관리 서비스를 제공한다. 업계에서는 AI 기술이 냉장고와 세탁기 중심에서 정수기 등 생활가전 전반으로 확대되면서 음성 인식과 개인 맞춤형 기능을 앞세운 AI 가전 경쟁도 한층 치열해지고 있다고 보고 있다. 단순한 제품 기능을 넘어 AI 플랫폼과 연계한 스마트홈 생태계 구축이 프리미엄 가전 시장의 핵심 경쟁력으로 부상하는 모습이다. LG전자는 AI홈 플랫폼 씽큐를 중심으로 생활가전 간 연결성을 확대하고 고객 맞춤형 AI 서비스를 지속 강화해 AI 가전 생태계 경쟁력을 높여 나간다는 방침이다. 김재일 LG전자 HS사업본부 키친솔루션사업부장은 "주거 공간과 고객 라이프스타일에 최적화된 정수기 라인업을 확대하고 AI를 기반으로 더욱 편리한 고객 경험을 제공해 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "AI 맞춤 출수 기능은 제품 전체의 사용 패턴을 학습해 자주 사용하는 물의 온도와 출수량을 추천하는 방식으로 동작한다"며 "다만 가족 구성원별로 '아빠 물', '엄마 물'처럼 자주 사용하는 출수 설정을 별도로 등록할 수 있어 음성으로 호출하면 각자 설정한 조건에 맞춰 물을 받을 수 있다"고 설명했다. 이어 "레시피 기능은 특정 문구를 외워 말해야 하는 방식이 아니라 거대언어모델(LLM) 기반 자연어 인식을 적용해 '라면 2개 끓일 물 받아줘'처럼 다양한 표현도 이해할 수 있도록 구현했다"며 "또 컵 인지 센서는 컵이나 그릇이 출수 위치에 놓여 있는지를 감지하는 방식이어서 재질이나 크기와 관계없이 인식할 수 있도록 설계해 음성 출수 과정에서 발생할 수 있는 오작동과 물 넘침을 최소화했다"고 말했다.2026-07-16 13:47:36
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SKT, CEO 직속 'AI DC 추진단' 신설…140조 AI 인프라 실행체제 가동 [경제일보] SK텔레콤이 140조원 규모의 AI 데이터센터(AI DC) 구축 사업을 본격적인 실행 단계로 전환했다. 최고경영자(CEO) 직속 전담 조직을 신설하며 정부의 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 가운데 하나인 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 민간 실행축 역할을 강화하는 모습이다. 15일 SK텔레콤에 따르면 회사는 최근 정재헌 CEO 직속 조직인 'AI DC 통합추진단'을 신설하고 정석근 AI 사내독립기업(CIC)장을 추진단장으로 선임했다. 추진단은 사업개발과 엔지니어링·구축 조직으로 구성된다. AI 데이터센터 부지 선정부터 설계, 구축, 전력 확보, 고객 유치까지 사업 전 과정을 하나의 조직에서 총괄하도록 했다. AI 인프라 사업이 부동산 개발, 전력망, GPU 조달, 클라우드 운영, AI 서비스 기업 유치 등 다양한 영역이 동시에 움직여야 하는 만큼 의사결정 구조를 단순화하기 위한 조치로 풀이된다. SK텔레콤은 현재 SK그룹이 추진하는 총 140조원, 15GW 규모 AI 데이터센터 사업을 총괄하고 있다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남과 호남 등 전국으로 AI 인프라를 확대하는 계획이다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 생성형 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스를 구동하는 핵심 인프라다. AI 모델 경쟁이 거대언어모델(LLM) 자체보다 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 옮겨가면서 글로벌 빅테크와 각국 정부 모두 AI 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 이번 조직 개편은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'와도 맞물린다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 보고 대규모 민간 투자와 전력 인프라 확충을 동시에 추진하고 있다. SK그룹 역시 울산 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이번 추진단 신설은 단순한 조직 확대 이상의 의미를 갖는다. AI 데이터센터 사업은 통신사의 기존 네트워크 사업과 달리 전력, 부지 개발, GPU 확보, 냉각 설비, AI 플랫폼 운영, 글로벌 고객 유치가 동시에 이뤄져야 하는 초대형 프로젝트다. 사업개발과 구축 조직을 하나의 컨트롤타워 아래 묶은 것도 실행 속도를 높이기 위한 결정으로 해석된다. SK텔레콤은 현재 조직을 구성하는 단계로 AI 데이터센터 관련 임원들이 겸직 형태로 참여하고 있으며, 사업 확대에 맞춰 그룹 계열사 인력도 추가 합류할 예정이라고 설명했다. ◆ AI 인프라 경쟁, 이제는 '계획'보다 '실행' 이번 조직 개편에서 주목할 부분은 AI 전략의 무게중심이 연구개발에서 인프라 구축으로 이동하고 있다는 점이다. AI 산업의 경쟁력은 더 이상 우수한 모델만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하고, GPU를 효율적으로 운영하며, 기업 고객이 즉시 활용할 수 있는 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 국가 경쟁력을 좌우한다. SK텔레콤 역시 AI 서비스 기업에서 한 걸음 더 나아가 AI 인프라 사업자로 역할을 확대하고 있다. CEO 직속 추진단은 이 같은 전략 변화를 보여주는 상징적인 조직이다. 다만 초대형 AI 데이터센터 사업은 해결해야 할 과제도 적지 않다. 막대한 전력 확보와 송전망 구축, 지역 주민 수용성, GPU 공급망, 대규모 투자비 회수 등이 사업 성패를 좌우할 핵심 변수다.2026-07-15 22:36:53
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'믿:음 K'부터 하이퍼 AI 네트워크까지…KT, 'AX 풀스택' 전략 공개 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 데이터와 네트워크, AI 에이전트 등 전 영역으로 확대되면서 기업들의 AI 전환(AX) 전략도 고도화되고 있다. 이에 KT가 AI·데이터·네트워크를 아우르는 'AX 풀스택' 전략을 공개하며 미래 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 15일 KT는 서울 서초구 KT우면연구개발센터에서 AX미래기술원 주관으로 'AX 테크 커넥트 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 KT의 AX 실행 전략과 연구개발(R&D) 성과를 공유하는 자리로, AI와 데이터, 네트워크 기술을 실제 사업과 서비스로 연결하기 위한 미래 기술 방향성을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 시장은 AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 데이터 활용과 AI 에이전트, 컴퓨팅 인프라를 포함한 종합적인 기술 경쟁으로 확장되고 있다. 이에 기업들은 AI를 단순한 기술 개발에 그치지 않고 실제 업무와 서비스에 적용하기 위한 AX 전략 마련에 속도를 내고 있다. KT 역시 AI와 데이터, 네트워크를 유기적으로 연결하는 AX 풀스택 체계를 기반으로 연구개발 성과의 사업화를 확대한다는 전략이다. 이번 행사에서는 KT의 주요 AI 기술과 AX 전략이 공개됐다. 주요 전시로는 '믿:음 K' 모델과 멀티모달 AI, 에이전틱 AI 기반 솔루션, 데이터 AX 코어 등이 소개됐다. 또한 AX 사업 특화 AI 에이전트와 초개인화 서비스, 차세대 검색 및 분석 기술을 활용한 AI의 실질적인 업무 적용 방안도 선보였다. KT는 자체 AI 모델을 기반으로 AI가 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기술과 초개인화 서비스를 고도화해 기업의 AX를 지원할 계획이다. 특히 AI가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 수준을 넘어 업무 환경 전반을 지원하는 방향으로 기술 적용 범위를 확대해 나간다는 방침이다. 연구개발 성과를 실제 사업으로 연결하기 위한 전략도 공개했다. 데이터 AX 코어를 통해 기업이 보유한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 차세대 검색 및 분석 기술을 통해 AI의 활용 범위를 확대하는 등 AX 사업화를 본격화한다는 구상이다. 네트워크 분야에서는 AI 시대에 필요한 연결성과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 '하이퍼 AI 네트워크'를 비롯해 네트워크 운영 관리를 자율적으로 수행하는 '오토노머스 오퍼레이션', AI·6G·양자 시대를 대비한 'AI 네트워크 보안 기술' 등이 소개됐다. KT는 AI 서비스의 확산과 함께 컴퓨팅 자원과 네트워크를 효율적으로 연결하는 인프라의 중요성이 커지고 있는 만큼 하이퍼 AI 네트워크를 통해 AI 시대에 최적화된 연결성과 안정성을 제공한다는 계획이다. 또한 네트워크 운영 과정에 AI 기술을 적용해 자율 운영 체계를 구축하고, AI와 차세대 네트워크 환경에 대응할 수 있는 보안 기술 확보에도 나설 방침이다. 주제 발표에서는 피지컬 AI 연구개발 추진 방향과 전사 AX 확대를 위한 데이터 전략, 하이퍼 AI 네트워크 추진 방향 등이 공유됐다. KT는 AI 기술이 디지털 영역을 넘어 물리적 환경과 결합하는 피지컬 AI 시대에 대비해 관련 연구를 확대하는 한편, 데이터와 네트워크를 기반으로 한 AX 전략을 지속 강화해 나간다는 계획이다. 박재형 KT AX미래기술원 원장은 "'AX 테크 커넥트 2026'은 KT의 핵심 기술과 미래 AX 전략을 공유하는 자리"라며 "앞으로도 고객 서비스와 산업 현장에 적용될 수 있는 실행력 기반의 AX 혁신 방향을 지속적으로 제시해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-15 16:55:36
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![[편집인 칼럼] 52시간이라는 낡은 틀에 미래를 가둘 것인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/30/20260830131254759969_518_323.png)