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카톡·전화·포털이 AI 비서로…'모두의 AI' SKT·카카오·KT 3파전 본격화
[경제일보] 국민이 일상에서 사용하는 통신·메신저·포털이 인공지능(AI) 비서로 바뀌는 경쟁이 본격화한다. 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 SK텔레콤과 카카오, KT가 최종 선정됐다. 세 사업자는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU를 활용해 전 국민이 무료로 사용할 수 있는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 개발하고 연내 정식 서비스를 시작할 계획이다. 과학기술정보통신부는 28일 ‘모두의 AI’ 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면·발표평가를 진행한 결과 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 밝혔다. 이스트소프트·엠케이디·제논은 최종 선정에서 제외됐다. 당초 2~3개 사업자를 선정할 계획이었으며, 평가 점수와 순위는 공개하지 않았다. ◆ SKT는 ‘질문→실행’…카카오는 카톡 안에서 SKT 컨소시엄의 핵심은 답변을 넘어 실제 업무를 대신하는 ‘실행형 AI’다. 이용자의 요청을 이해해 계획을 세우고 검색과 도구 호출을 거쳐 실제 업무를 처리하는 구조다. 앱과 웹뿐 아니라 전화·문자로도 이용할 수 있도록 해 디지털 취약계층까지 이용 범위를 넓힌다. 공공서비스 신청과 증명서 발급, 매장·관공서 전화 대행부터 건강·금융·교통 등 생활 서비스까지 확장하는 것이 목표다. A.X K2를 비롯해 업스테이지 ‘솔라’, 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’ 등 여러 국산 모델을 활용해 서비스별 최적화를 추진한다. 카카오는 가장 강력한 국민 접점을 무기로 삼는다. 카카오톡에서 범용 챗봇과 AI 에이전트를 이용하고 예약·신청·결제까지 한 번에 처리하는 서비스를 구현한다. LG유플러스·LG CNS·LG AI연구원·루닛·신한은행 등과 협력해 전화 AI와 금융·의료·시니어 케어·세무 등 생애주기별 서비스를 붙인다. 특히 카카오톡이라는 기존 플랫폼 안에 AI를 심는 만큼 별도 앱 설치나 새로운 이용 습관을 요구하지 않는다는 것이 강점이다. AI를 ‘새로운 서비스’가 아니라 기존 디지털 생활 속 기능으로 만드는 전략이다. ◆ KT는 ‘채널 경계 없는 AI’…다음·지니TV까지 KT는 전용 AI 서비스에 이용자를 가두지 않는 전략을 제시했다. 포털 다음과 IPTV ‘지니TV’를 비롯해 쇼핑·부동산 등 기존 서비스 곳곳에 AI 진입점을 배치한다. 이용자가 검색을 시작하면 AI가 정보를 찾고 비교·판단한 뒤 필요한 서비스를 실제로 실행하도록 연결하는 방식이다. 교육·부동산·금융 등 생활 분야의 전문 서비스를 결합하는 것도 특징이다. 다음을 통한 검색과 뉴스, KT의 통신·미디어 고객 기반을 동시에 활용할 수 있다는 점에서 ‘플랫폼 연결형 AI’를 지향한다. 세 회사의 경쟁은 단순한 AI 모델 성능 대결과는 다르다. 이번 사업 평가에서도 AI 모델 자체의 경쟁력뿐 아니라 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 품질·안전성, AI 생태계 기여 등이 주요 평가 대상이었다. 정부가 ‘가장 좋은 모델’을 뽑는 것보다 국민이 실제로 자주 사용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 무게를 둔 셈이다. ◆ 네이버 빠진 ‘국민 AI’…서비스 경쟁이 승부처 이번 선정에서 네이버의 불참도 눈길을 끈다. 네이버는 독자 AI 모델과 검색·쇼핑·지도 등 강력한 국민 접점을 보유하고 있지만 이번 공모에는 참여하지 않았다. 네이버클라우드는 앞서 “다른 진행 중인 사업에 더 집중하기 위해 참여하지 않기로 했다”고 밝혔다. 정부는 올해 확보한 B200 GPU 최대 512장을 세 사업자에 배분하고 9월 협약을 거쳐 베타서비스를 진행한 뒤 연내 정식 출시할 계획이다. 내년부터는 정부 예산으로 전 국민 서비스 운영에 필요한 비용도 지원한다. 당초 업계에서 운영비 부담을 주요 우려로 제기했던 만큼 장기적으로는 정부 지원에만 의존하지 않고 서비스의 지속가능성을 확보하는 것도 과제다. 궁극적인 경쟁은 ‘누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐’보다 누가 국민의 실제 행동을 가장 많이 바꾸느냐가 될 전망이다. 주민센터 업무를 대신 신청하고, 병원 예약과 결제를 처리하고, 쇼핑과 금융까지 연결하는 AI가 일상에 얼마나 자연스럽게 녹아들지가 관건이다. 특히 행정·금융·의료처럼 오류 비용이 큰 영역에서는 편리함보다 정확성·보안·개인정보 보호가 우선돼야 한다. 세 사업자가 연내 서비스를 내놓는 만큼 이후 경쟁은 모델 성능보다 실제 이용률, 처리 성공률, 재사용률과 같은 ‘AI가 얼마나 많은 일을 끝냈는가’로 옮겨갈 가능성이 크다. ‘모두의 AI’는 정부가 국민에게 AI를 보급하는 사업이지만 동시에 국내 플랫폼과 통신업계가 AI를 국민의 일상에 내재화할 수 있는지를 겨루는 최대 실증 무대가 될 전망이다.
2026-08-28 10:22:05
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SKT, '모두의AI' 출사표…A.X K2·AI 데이터센터·2250만 회선 총동원
[경제일보] SK텔레콤이 정부의 '모두의AI' 사업에 참여해 통신 가입자 기반의 대규모 AI(인공지능) 서비스 확산에 나선다. 자체 AI 모델과 데이터센터 등 인프라뿐 아니라 금융·의료·교육·모빌리티 등 생활 영역별 전문기업을 묶어 단순 챗봇을 넘어 공공서비스 신청과 결제까지 대신하는 AI 에이전트로 서비스를 확대한다는 전략이다. 19일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. SK텔레콤은 AI 모델·인프라·서비스를 모두 자체 보유한 역량을 기반으로 금융, 의료, 교육, 공공, 모빌리티 등 다양한 분야의 기업·기관과 컨소시엄을 구성했다. SK텔레콤은 이번 사업을 'AI를 누구나 쉽게 사용하는 서비스'를 목표로 진행한다. AI에 익숙하지 않은 이용자도 별도의 전문 지식 없이 일상적인 대화 방식으로 필요한 정보를 찾고 실제 업무까지 처리할 수 있도록 서비스 범위를 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 우선 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 구축한 뒤 공공서비스 탐색·신청과 증명서 발급, 금융·의료·교통·교육 분야의 예약과 신청·결제 등을 수행하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 기존 AI 서비스가 질문에 대한 답변이나 정보 검색에 집중했다면, SK텔레콤은 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 AI에 특정 서비스를 찾으면 AI가 관련 정보를 제공하는 데서 끝나는 것이 아니라 예약이나 신청 등 후속 절차까지 AI가 수행하는 방식이다. 이를 위해서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 외부 서비스와 연동할 수 있는 인프라와 이용자 인증·권한 관리, 개인정보 보호 등 운영 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤이 금융·의료·공공 등 각 분야 전문기업을 컨소시엄에 포함한 것도 이 같은 서비스 실행력을 확보하기 위한 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 자체 AI 모델인 'A.X K2'도 이번 사업에 활용한다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 자체 AI 모델로, 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 개발됐다. SK텔레콤은 단순 질의에는 상대적으로 가벼운 모델을 활용하고 복잡한 작업에는 고성능 모델을 적용하는 방식으로 서비스 품질과 운영 효율을 동시에 확보한다는 계획이다. AI 서비스 확산의 기반으로는 약 2250만개에 달하는 통신 회선과 기존 고객 접점이 활용된다. 과학기술정보통신부에 따르면 지난 6월 기준 SK텔레콤의 이동통신 회선은 2249만8579개로, 사물인터넷(IoT)과 알뜰폰(MVNO)을 제외한 수치다. 기존 통신 서비스와 온·오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 확산할 수 있어, AI를 통신 서비스의 부가 기능으로 제공하는 수준을 넘어 대규모 고객 기반을 활용해 AI 서비스의 초기 이용자를 확보할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. AI 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립하고 오는 2029년까지 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. AI 모델부터 데이터센터, 서비스까지 직접 확보하는 구조를 구축하면서 AI 사업의 수직계열화를 강화하고 있는 것이다. 특히 AI 에이전트가 본격적으로 확산될 경우 추론 수요가 크게 늘어날 수 있는 만큼 서비스 이용자 확대와 함께 AI 연산 인프라를 확보하는 것이 경쟁력으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 '모두의AI' 컨소시엄에는 20여개 기업과 기관이 참여한다. 라이너와 페르소나AI 등은 특화 검색과 공공 데이터 연계 분야를 맡고, 신한카드와 하나카드는 금융·결제 서비스를 담당한다. 티맵모빌리티는 모빌리티, SK브로드밴드는 콘텐츠·미디어, 엘리스그룹은 교육 분야에서 협력한다. 의료·헬스케어 분야에서는 굿닥과 사운더블헬스가 참여하고 해빗팩토리는 보험 분야 서비스를 담당한다. 독거노인종합지원센터와 채널코퍼레이션, 알프레드, 한국세무사회전산법인 등도 공공·돌봄·중소사업자·세무 관련 AI 서비스 개발에 참여한다. AI 모델과 인프라 분야에서는 노타, 셀렉트스타, 에이투시스가 참여한다. 모델 최적화와 데이터 기반 학습, 모델 라우팅 등을 지원하며 에임인텔리전스는 인증·권한 관리와 AI 에이전트 실행 통제 등 보안 분야를 맡는다. 해시드벤처스는 AI 서비스와 기술 제휴 대상을 발굴하는 역할을 담당한다. AI 활용 격차를 줄이는 것도 이번 사업의 주요 목표다. AI 기술이 빠르게 확산하고 있지만 서비스별로 이용 방법을 익혀야 하거나 복잡한 프롬프트를 작성해야 하는 경우 일반 이용자의 접근성이 떨어질 수 있다. SK텔레콤은 기존 통신 서비스처럼 익숙한 이용 환경에서 AI를 제공해 이러한 진입장벽을 낮추겠다는 구상이다. SK텔레콤 역시 컨소시엄 참여 기업을 확대하고 사업 영역을 넓혀 AI 생태계를 구축한다는 계획이다. 통신 가입자 기반과 AI 모델, 데이터센터를 연결하고 외부 전문기업의 서비스를 결합해 국민이 일상에서 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스 확보를 목표로 진행된다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다"며 "SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의 AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다"고 말했다.
2026-08-19 09:54:35
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네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대
[경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.
2026-08-18 16:10:20
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LG유플러스, AWS 앞세워 공공 클라우드 정조준…AI·보안까지 확장
[경제일보] 공공기관의 클라우드 전환이 확대되면서 통신사들이 네트워크를 넘어 클라우드와 인공지능(AI)을 결합한 사업으로 영역을 넓히고 있다. LG유플러스도 AWS의 글로벌 클라우드 인프라에 자사의 네트워크·보안·AI 역량을 결합해 공공 클라우드 시장 공략에 나선다. 클라우드 인프라 공급을 시작으로 구축과 운영, AI 전환(AX)까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 12일 LG유플러스는 AWS 클라우드 서비스형 인프라(IaaS) 중개서비스인 '엘지유플러스 중개서비스 for AWS'를 디지털서비스 이용지원시스템에 공식 등록했다고 밝혔다. 디지털서비스 이용지원시스템은 정부와 지방자치단체, 공공기관 등이 클라우드 IaaS와 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 지원 서비스 등 디지털 서비스를 검색하고 계약할 수 있도록 마련된 공공부문 전용 플랫폼이다. 신규 서비스가 등록되기 위해서는 과학기술정보통신부 디지털서비스 심사위원회의 심사를 거쳐야 한다. 이번 등록으로 공공기관은 디지털서비스 이용지원시스템을 통해 LG유플러스가 제공하는 AWS 클라우드 인프라 중개서비스를 이용할 수 있게 됐다. 공공기관 입장에서는 기존 조달 체계 안에서 AWS 클라우드 인프라를 도입할 수 있는 선택지가 확대된 것이다. LG유플러스는 이번 서비스를 단순히 AWS 클라우드 인프라를 중개하는 사업에 그치지 않고 공공기관의 클라우드 전환 과정 전반으로 확대한다는 계획이다. 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 맞춰 클라우드 인프라 구성을 제안하고 구축 이후 운영과 효율화까지 지원하는 방식이다. 통신사가 공공 클라우드 사업에 주목하는 배경에는 기존에 확보한 네트워크와 보안 인프라가 있다. 공공기관의 클라우드 전환은 서버를 클라우드로 옮기는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 업무 시스템과 클라우드 간 네트워크를 연결하고 데이터를 이전하며 보안 체계를 구축하고, 전환 이후에도 안정적으로 서비스를 운영해야 한다. LG유플러스는 통신망 운영 과정에서 축적한 네트워크 관리 경험과 기업 대상 보안 사업 역량을 AWS 클라우드와 결합한다는 구상이다. 클라우드 인프라와 네트워크, 보안을 별개의 서비스로 제공하기보다 하나의 전환 과정으로 묶어 공공기관의 관리 부담을 줄이는 방식이다. 클라우드가 공공기관의 AI 활용을 위한 기반으로 자리 잡고 있다는 점도 LG유플러스가 사업 확대에 나서는 이유 중 하나다. 생성형 AI 기반 민원 상담이나 업무 지원 챗봇, AI 정보 검색, 행정·통계 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축 등 AI 서비스를 도입하기 위해서는 안정적인 클라우드 인프라와 데이터 관리 환경이 필요해지고 있다. LG유플러스는 AWS 인프라를 기반으로 공공기관의 AI 서비스 도입까지 지원할 수 있는 사업 구조를 마련한다는 계획이다. 자체적으로 보유한 데이터와 AI 전환 역량, AICC 등 AI 서비스 개발·운영 경험을 클라우드 사업과 연결해 단순 인프라 공급을 넘어 공공기관의 디지털 업무 전환을 지원하는 역할을 확대한다는 것이다. 특히 공공부문에서는 보안과 안정적인 운영이 클라우드 도입의 주요 고려 요소로 꼽힌다. 민원과 행정, 공공서비스 등에 활용되는 데이터의 특성상 일반 기업보다 높은 수준의 보안과 운영 체계가 요구되기 때문이다. 통신망과 보안 인프라를 함께 운영해온 LG유플러스 입장에서는 이러한 공공 클라우드의 특성을 사업 경쟁력으로 활용할 수 있다. LG유플러스는 향후 공공기관의 클라우드 도입 초기 단계부터 최적의 인프라 구성 방안을 제안하고, 클라우드 전환 이후에도 서비스 운영과 비용 효율화 등을 지원할 예정이다. 이를 통해 AWS 클라우드 인프라 중개를 공공기관과의 장기적인 접점으로 활용한다는 전략이다. 정영훈 LG유플러스 기업AI사업담당 상무는 "LG유플러스는 공공기관이 AWS 클라우드 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하며, 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 최적화된 운영 체계를 제공할 것"이라며 "LG유플러스가 AX사업 역량과 AICC 등 AI 서비스 개발 및 운영 노하우를 결집해 공공기관의 클라우드 네이티브를 지원하는 핵심 AX파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.
2026-08-12 09:55:29
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한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편
[경제일보] 인공지능(AI) 시대를 맞아 정부의 역할도 달라지고 있다. 과거 정부 역할이 산업 지원과 규제 정비에 집중됐다면, AI 시대에는 데이터, 전력망, 인재, 안전망, 소비자 보호, 공공서비스, 국가 안보까지 포괄하는 종합 설계 능력이 중요해졌다는 평가가 나온다. AI가 기업의 생산 방식과 소비자의 생활 방식을 동시에 바꾸면서 정부도 단순한 규제자나 투자자를 넘어 국가 운영체제의 설계자로서 역할을 맡아야 한다는 목소리가 커지고 있다. 산업 진흥, 규제 설계, 인프라 구축, 인재 양성, 소비자 보호를 따로 볼 것이 아니라 하나의 국가 전략으로 묶어야 한다는 것이다. 11일 정부와 관련 업계에 따르면 AI는 이미 산업정책의 핵심 축으로 올라섰다. 과학기술정보통신부는 지난달 16일 청와대 업무보고에서 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, K-반도체를 3대 메가프로젝트로 제시하고, 해외 투자 유치를 포함해 총 550조원 규모의 민간투자로 기가와트급 초거대 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 내년부터는 예약과 결제 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 서비스를 고도화해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 목표도 내놨다. AI 제도 정비도 본격화되고 있다. 한국은 올해 1월 22일 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)을 시행했다. 이 법은 AI 연구개발과 학습용 데이터 구축, AI 활용 확산, 창업 지원, 인재 양성, 데이터센터 구축 지원 등의 근거를 담고 있다. 동시에 고영향 AI에 대한 투명성, 안전성, 인간 감독 등 신뢰 확보 장치도 포함했다. 한 AI업계 관계자는 “AI 산업은 속도가 생명인 만큼 과도한 규제는 부담이 될 수 있다”면서도 “설명 책임과 안전장치가 없으면 소비자와 시장의 신뢰를 잃을 수 있어 산업 진흥과 신뢰 구축을 동시에 설계하는 정부 역할이 중요해졌다”고 말했다. ◆AI 산업정책, 지원금 경쟁으로 끝나선 안 돼 정부의 AI 산업정책은 대규모 투자 계획을 중심으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체는 AI 서버와 데이터센터의 핵심 인프라이고, 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 제조 자동화와 연결된다. AI 데이터센터는 모든 AI 서비스의 기반이 되는 컴퓨팅 인프라다. 정부가 이 세 분야를 묶어 국가 프로젝트로 제시한 것은 AI를 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 제조업, 에너지, 지역경제, 안보가 결합된 복합 산업으로 보고 있다는 의미로 풀이된다. 다만 대형 프로젝트가 성과로 이어지려면 재정 투입과 세제 지원만으로는 한계가 있다는 평가가 많다. 데이터센터 입지, 전력망 확충, 용수 확보, 지역 주민 수용성, 전문 인력 공급이 함께 해결돼야 한다는 것이다. 로이터통신은 지난달 21일 정부가 수도권 밖 호남에 조성하려는 반도체 산업단지를 두고 대규모 전력·용수 수요와 지역 주민 반발이 주요 과제로 떠오르고 있다고 보도했다. 해당 산업단지 조성에는 800조원 이상이 투입될 것으로 추산되며, 계획대로면 4개 반도체 공장의 전력 수요만으로도 광주·전북·전남 지역의 현재 연간 전력 소비량의 70∼80%에 이를 것이라는 분석도 나왔다고 로이터는 전했다. 한 반도체 업계 관계자는 “데이터센터와 반도체 클러스터는 기업 투자만으로 완성되지 않는다”며 “전력망, 용수, 도로, 대학 인력, 지역 민원 조정까지 정부가 함께 풀어야 실제 착공과 운영이 가능하다”고 말했다. ◆데이터·전력·인재가 새 국가 인프라로 부상 AI 시대의 국가 인프라는 도로와 항만, 공항에만 머물지 않는다는 인식이 확산하고 있다. 데이터, 클라우드, GPU, 전력망, 고급 인재가 새로운 국가 인프라로 떠오르고 있다는 평가다. AI 모델을 개발하고 운영하려면 대규모 학습 데이터와 안정적인 컴퓨팅 자원, 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 정책은 과학기술 정책인 동시에 에너지 정책, 교육 정책, 지역균형 정책의 성격을 함께 띠고 있다. 특히 데이터센터는 전력 수요와 직결된다. AI 연산은 기존 인터넷 서비스보다 훨씬 많은 전력을 필요로 한다. 정부가 권역별 데이터센터 구축을 추진하더라도 전력망 보강과 재생에너지, 원전, 송전선로 문제를 동시에 조정하지 못하면 투자 계획이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. 인재 문제도 핵심 과제로 꼽힌다. AI 전문인력은 글로벌 빅테크와 국내 대기업, 스타트업이 동시에 확보 경쟁을 벌이는 분야다. 대학 교육만으로는 산업 현장의 수요를 따라가기 어렵다는 지적도 적지 않다. 과기정통부는 올해 12개 부처와 함께 514만명을 대상으로 AI 교육을 실시하고, AI디지털배움터를 전국 69개 거점으로 확대하겠다고 밝혔다. 한 서울 소재 대학 교수는 “AI 인재 정책은 박사급 연구자 양성만으로는 부족하다”며 “중소기업 직원, 공무원, 교사, 금융·제조 현장 인력까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 재교육 체계를 넓혀야 한다”고 말했다. ◆규제 완화와 신뢰 구축 병행 요구 AI 기본법 시행으로 한국은 AI 산업 진흥과 신뢰 기반 조성을 함께 추진할 법적 틀을 갖췄다는 평가를 받는다. 법은 고영향 AI에 대해 투명성과 안전성 확보를 요구하고, 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무 등도 규정하고 있다. 의료, 금융, 교통, 채용, 교육처럼 국민의 생명과 기본권, 재산에 영향을 줄 수 있는 분야에서는 AI 활용에 더 높은 수준의 설명 책임과 인간의 감독이 요구된다. 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 스타트업 업계에서는 AI 기본법과 시행령이 현장에 적용되는 과정에서 인증, 문서화, 영향평가 부담이 과도해질 수 있다는 우려가 나온다. 반면 소비자와 시민사회에서는 AI가 신용평가, 채용, 보험, 의료 판단에 활용될 경우 설명 가능성과 이의제기 절차가 반드시 보장돼야 한다는 의견이 우세하다. 한 스타트업 업계 관계자는 “AI 기본법의 취지는 공감하지만 초기 기업에 대기업 수준의 문서화와 검증 부담이 부과되면 서비스 출시 속도가 늦어질 수 있다”며 “위험도가 낮은 서비스와 고영향 AI를 구분해 규제를 차등 적용할 필요가 있다”고 말했다. 반면 소비자단체 관계자는 “AI가 금융 심사나 채용, 보험료 산정에 쓰일 경우 소비자는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다”며 “기술 발전을 이유로 설명 책임과 이의제기 절차가 약화돼서는 안 된다”고 강조했다. 정부의 과제는 이 균형을 어떻게 맞출지에 있다. AI 산업을 키우기 위해 규제를 무조건 늦추면 신뢰가 약해질 수 있고, 신뢰 확보를 이유로 규제를 과도하게 설계하면 혁신 속도가 떨어질 수 있다는 우려가 동시에 제기된다. 분야별 위험 수준에 따라 규제를 달리 적용하는 정교한 접근이 필요하다는 지적이 나오는 이유다. ◆공공부문 AI, 행정 혁신의 시험대 정부 자체도 AI 전환의 대상이다. 행정 민원, 복지 심사, 세금 신고, 재난 대응, 교통 관리, 보건의료, 교육 행정 등 공공서비스 전반에서 AI 활용 가능성이 커지고 있다. AI를 활용하면 반복 민원을 줄이고 행정 처리 속도를 높이며, 사각지대에 놓인 국민을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 기대가 있다. 다만 공공부문 AI에는 민간보다 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다는 목소리도 높다. 정부의 AI 판단은 국민의 권리와 직접 연결될 수 있어서다. 복지 수급 대상 선정, 세무 조사, 채용·평가, 치안·감시 분야에서 AI가 활용될 경우 오류나 편향이 발생하면 피해가 클 수 있다. 공공 AI는 효율성뿐 아니라 투명성, 책임성, 감사 가능성을 함께 확보해야 한다는 지적이 나온다. ◆부처별 정책 넘어 국가 조정 능력이 관건 AI 시대 정부의 역할은 갈수록 복잡해지고 있다는 게 대체적인 평가다. 산업을 키우면서도 소비자를 보호해야 하고, 투자를 촉진하면서도 전력과 지역 갈등을 조정해야 한다. 기업의 혁신을 막지 않으면서도 고영향 AI의 위험을 관리해야 하고, 청년에게는 새 일자리를 만들고 기존 노동자에게는 전환 교육과 안전망을 제공해야 한다는 요구도 커지고 있다. 전문가들은 AI 전환의 성패가 개별 부처의 정책 경쟁이 아니라 정부 전체의 조정 능력에 달려 있다고 본다. 과학기술, 산업, 금융, 교육, 노동, 복지, 에너지 정책이 따로 움직이면 AI 전환이 성장보다 갈등을 키울 수 있다는 우려도 나온다. 반대로 인프라, 인재, 규제, 안전망, 신뢰 체계를 하나의 전략으로 묶을 경우 AI가 한국경제의 새로운 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 있다. 한 청와대 관계자는 “AI 시대 정부는 돈을 나눠주는 투자자나 기업을 단속하는 규제자에 머물 수 없다”며 “국가 데이터 인프라와 전력망, 인재 양성, 소비자 보호, 일자리 전환을 함께 설계하는 운영체제 역할을 해야 한다”고 말했다.
2026-08-11 11:22:24
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부동산 세제, 상식으로 돌아가자
[경제일보] 부동산 세제는 국민의 삶과 가장 밀접하면서도 가장 복잡한 제도다. 집은 거주 공간인 동시에 가계 자산의 대부분을 차지한다. 세금이 조금만 바뀌어도 매매와 보유, 증여와 상속 계획이 흔들린다. 그만큼 부동산 세제는 신중하고 일관되게 설계돼야 한다. 정부가 최근 내놓은 세제개편안은 초고가 주택과 비거주 주택의 보유 부담을 높이고, 양도소득세 장기보유특별공제를 실거주 중심으로 손질하는 내용을 담고 있다. 실수요자는 보호하되 투기성 보유에는 더 큰 책임을 묻겠다는 취지다. 주택을 실제 거주 목적이 아니라 시세 차익을 위한 수단으로 활용하는 행위에 적정한 세 부담을 지우겠다는 방향은 이해할 만하다. 그러나 세제는 선의만으로 평가받지 않는다. 세 부담이 커졌을 때 시장에 매물이 늘어날지, 오히려 거래가 잠길지 살펴야 한다. 고가 주택 보유자가 세금을 임대료에 전가할 가능성도 따져야 한다. 장기보유 공제를 실거주 중심으로 바꾸는 과정에서 불가피하게 거주하지 못한 고령자나 장기 임대사업자, 지방 근무자 등이 과도한 부담을 지는지도 점검해야 한다. 정책은 의도가 아니라 결과로 평가받는다. 정부는 세제를 발표하는 데서 끝낼 것이 아니라 거래량과 매물, 임대료, 지역별 가격 변화를 지속적으로 살피고 예상하지 못한 부작용이 나타나면 신속히 보완해야 한다. 한국의 부동산 정책은 오랫동안 집값에 따라 세율과 규제를 바꾸는 일을 반복해 왔다. 집값이 오르면 보유세와 양도세를 높이고 대출을 조였다. 거래가 얼어붙으면 세금을 낮추고 규제를 풀었다. 정권이 바뀔 때마다 종합부동산세와 양도소득세, 취득세의 기준이 달라졌고 공제 방식도 수차례 손질됐다. 그 결과 세법은 전문가조차 해석하기 어려울 만큼 복잡해졌다. 국민은 집을 사거나 팔 때마다 세무 상담부터 받아야 했다. 같은 주택을 보유해도 취득 시기와 지역, 보유 기간, 거주 여부에 따라 세금이 크게 달라졌다. 부동산 세제가 조세 원칙보다 정책 목적에 따라 누더기처럼 덧붙여졌기 때문이다. 시장에 가장 나쁜 것은 높은 세금만이 아니다. 앞으로 세금이 어떻게 바뀔지 알 수 없는 불확실성이다. 세율이 다소 높더라도 기준이 명확하고 장기간 유지된다면 국민은 자산 계획을 세울 수 있다. 반대로 정부가 집값 움직임에 따라 세금을 수시로 바꾸면 거래자는 결정을 미루고 시장은 얼어붙는다. 부동산은 공급과 수요, 금리와 유동성, 교통과 교육, 일자리와 지역 선호가 복합적으로 작용하는 시장이다. 세금 하나로 가격을 잡을 수 있다는 접근은 현실과 맞지 않는다. 서울과 수도권의 집값 불안은 원하는 지역에 양질의 주택이 부족하고, 일자리와 교육·문화 인프라가 집중돼 있기 때문에 나타나는 현상이다. 보유세를 올린다고 선호 지역의 주택이 새로 생기는 것은 아니다. 양도세를 높인다고 수도권 집중이 해소되는 것도 아니다. 오히려 세 부담이 과도하면 집주인이 매물을 거둬들이거나 증여를 선택해 거래 가능한 주택이 줄 수 있다. 세금으로 수요를 억누르는 동안 공급 대책이 뒤따르지 않으면 가격 불안은 다시 나타날 수밖에 없다. 특히 보유세와 거래세의 균형을 바로잡아야 한다. 한국은 취득세와 양도세 등 거래 과정의 세 부담이 무거운 편이다. 여기에 보유세까지 급격히 높아지면 집을 보유하기도 어렵고 처분하기도 어려운 구조가 된다. 시장의 이동성이 떨어지고 매물이 잠기면 실수요자의 선택지는 오히려 줄어든다. 보유에 적정한 부담을 지우는 대신 정상적인 거래를 가로막는 세금은 낮추는 방향이 바람직하다. 투기성 단기 거래에는 무거운 책임을 묻되 장기 보유자가 주거와 생애 계획에 따라 집을 옮기는 과정까지 막아서는 안 된다. 세금은 시장을 봉쇄하는 장벽이 아니라 자원의 효율적인 이동을 돕는 장치가 돼야 한다. 1가구 1주택자에 대한 보호 원칙도 분명해야 한다. 소득이 없는 고령자가 오랫동안 거주한 집의 가격이 올랐다는 이유만으로 감당하기 어려운 세금을 내게 하는 것은 조세 정의와 거리가 있다. 과세 이연이나 납부 유예, 고령·장기보유 공제 등 현실적인 보완책이 필요하다. 다주택자라고 모두 투기 세력으로 보는 시각에서도 벗어나야 한다. 임대주택을 안정적으로 공급하는 장기 임대인과 단기 시세 차익을 노리는 투기 수요는 구분해야 한다. 주택 수만으로 선악을 나누는 과세는 시장 현실을 왜곡하고 임대 공급을 줄일 수 있다. 부동산 정책은 세제 중심에서 종합 처방으로 전환돼야 한다. 도심 재건축과 재개발을 합리적으로 촉진하고, 역세권과 산업 거점에 양질의 주택을 충분히 공급해야 한다. 인허가만 늘리는 것이 아니라 착공과 준공, 실제 입주까지 이어지는 일정을 제시해야 한다. 교통망과 학교, 의료와 돌봄 시설도 주택 공급과 함께 구축해야 한다. 수도권 주택 문제를 해결하려면 지방에 건물만 짓는 것이 아니라 기업과 대학, 문화와 의료가 함께 있는 생활권을 만들어야 한다. 부동산 문제는 결국 국토와 산업, 교육 정책의 문제이기도 하다. 금융정책도 실수요와 투기를 구분해야 한다. 갭투자와 과도한 차입은 엄격히 관리하되 청년과 신혼부부, 생애 최초 구입자의 내 집 마련 기회까지 막아서는 안 된다. 소득과 상환 능력에 따른 대출 원칙을 지키면서도 획일적인 규제로 실수요자를 시장 밖으로 밀어내지 말아야 한다. 좋은 세금은 많이 걷는 세금이 아니다. 국민이 이해할 수 있고 납득할 수 있으며 오랫동안 유지될 수 있는 세금이다. 과세 기준은 단순하고 명확해야 하고 비슷한 경제적 능력에는 비슷한 세 부담이 적용돼야 한다. 제도를 바꿀 때는 충분한 예고 기간을 두고 기존 보유자의 신뢰도 보호해야 한다. 부동산 세제를 정치적 메시지로 활용해서도 안 된다. 집을 가진 사람과 갖지 못한 사람, 다주택자와 무주택자를 편 가르는 방식으로는 시장을 안정시킬 수 없다. 조세는 특정 계층을 응징하는 수단이 아니다. 부담 능력에 따라 공공서비스 비용을 공정하게 나누고 시장의 왜곡을 줄이는 제도다. <논어>에는 “정치는 바르게 하는 것”이라는 ‘정자정야(政者正也)’가 나온다. 부동산 정책도 시장을 억지로 끌어내리거나 떠받치는 데 목적을 두어서는 안 된다. 잘못된 제도를 바로잡고 실수요자가 안정적으로 거주하며 정상적인 거래가 이뤄지도록 만드는 것이 정치와 정책의 역할이다. 이재명 정부의 부동산 정책은 집값 등락만으로 평가돼서는 안 된다. 국민이 세제를 신뢰할 수 있게 했는지, 실수요자가 안정적으로 집을 마련할 수 있게 했는지, 공급과 거래가 정상적으로 이뤄지는 시장을 만들었는지가 더 중요한 성적표다. 부동산 정책의 목표는 집값을 인위적으로 올리거나 내리는 것이 아니다. 국민이 안정적으로 거주하고 필요한 사람이 합리적인 가격에 집을 사고팔 수 있는 환경을 만드는 것이다. 세금도 이 원칙 위에서 설계돼야 한다. 세금은 집값을 잡기 위한 목적이 아니라 시장을 바로 세우기 위한 수단이다. 부동산도 세금도 정치적 계산이 아니라 기본과 원칙, 상식으로 돌아가야 한다. 예측 가능한 세제와 충분한 공급, 실수요 중심의 금융정책이 함께 갈 때 국민의 주거 안정과 부동산 시장의 정상화도 가능하다.
2026-08-07 14:09:22
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하이난은 내연차 끊고, 외국인은 공장 찾는다
[경제일보] 중국 제조업의 간판이 바뀌고 있다. 하이난은 2030년부터 내연기관 신차 판매를 중단하기로 했고 중국으로 들어오는 외국 자본은 첨단기술 분야로 몰리고 있다. 중국을 찾은 외국인 관광객들은 전기차와 로봇이 만들어지는 공장을 새로운 여행지로 고르고 있다. 하이난성 정부는 최근 발표한 생태환경 계획에 2030년 내연기관 신차 판매를 중단하는 내용을 담았다. 계획대로 시행되면 하이난은 중국에서 내연기관차 판매를 멈추는 첫 성급 지역이 된다. 2030년이 되자마자 하이난 도로에서 휘발유차와 경유차가 사라지는 것은 아니다. 새로 판매되는 차량이 정책 대상이다. 이미 등록된 내연기관차는 계속 운행할 수 있고 정기검사와 중고차 거래도 가능하다. 기존 차량을 강제로 폐차하거나 운행을 금지하는 조치는 아니다. 하이난이 먼저 나선 데는 섬이라는 조건이 작용했다. 자동차의 이동 범위가 육지보다 제한적이어서 충전망을 구축하기 쉽다. 관광산업과 환경 보전을 중시하는 지역 정책도 전기차 보급과 맞아떨어진다. 하이난은 2030년까지 공공서비스와 영업용 차량의 신규·교체 물량을 원칙적으로 청정에너지차로 바꾸기로 했다. 개인이 새로 사거나 교체하는 차량도 모두 신에너지차로 전환한다는 목표를 세웠다. 전체 등록 차량 가운데 신에너지차 비중은 2025년 23.75%에서 2030년 45%로 끌어올린다. 충전기 한 대가 담당하는 차량은 2.5대 이하로 유지할 계획이다. 하이난의 실험을 중국 전역에 곧바로 옮기기는 어렵다. 장거리 이동이 많은 내륙 지역은 충전시설과 전력망 여건이 다르다. 겨울이 긴 북부에서는 낮은 기온에 따른 전기차 주행거리 감소도 해결해야 한다. 하이난은 전국 확대를 앞둔 시험장에 가깝다. 외국 자본의 행선지도 달라지고 있다. 중국 상무부에 따르면 올해 상반기 실제 사용 외국인 투자액은 4021억4000만위안이었다. 첨단기술 산업에 들어온 외국인 투자는 지난해 같은 기간보다 33.2% 증가했다. 전체 외국인 투자에서 첨단기술 산업이 차지하는 비중은 42.4%로 역대 최고치를 기록했다. 외국 자본이 중국으로 일제히 돌아왔다고 해석하기는 어렵다. 전체 투자액은 여전히 지난해보다 적다. 변화가 나타난 곳은 투자 대상이다. 값싼 인건비를 활용하는 단순 조립공장보다 전자·통신장비와 연구개발, 제품 설계, 기술사업화 분야로 돈이 옮겨가고 있다. 올해 1∼5월 중국이 유치한 외국인 투자액은 지난해보다 8.6% 줄었다. 그러나 5월 투자액은 전년 동월보다 5.9% 증가했고 6월에도 증가세가 이어졌다. 상반기 중국에 추가 투자를 집행한 기존 외국계 기업도 4800곳에 육박했다. 중국 당국에는 외자 규모만큼 투자 내용이 중요해졌다. 의류와 생활용품을 생산하는 공장이 동남아시아나 인도로 빠져나가더라도 반도체와 통신장비, 바이오, 연구개발 시설을 붙잡으면 산업 고도화에 도움이 된다는 계산이다. 중국 공장은 이제 관광객도 불러들이고 있다. 중국 국가이민관리국에 따르면 올해 상반기 중국에 입국한 외국인은 2291만4000명으로 지난해보다 20.4% 증가했다. 이 가운데 무비자로 들어온 외국인은 1781만5000명으로 전체의 77.7%를 차지했다. 한국인은 중국 입국 외국인 가운데 가장 많은 비중을 차지했다. 외국인 관광객이 찾는 곳도 달라졌다. 고궁과 만리장성, 상하이 와이탄을 둘러보는 전통적인 일정에 전기차 공장과 로봇 생산시설, 반도체 전시관이 들어가기 시작했다. 로봇팔이 차체를 조립하고 무인운반차가 부품을 나르는 생산라인 자체가 볼거리가 된 것이다. 베이징의 샤오미 자동차 공장은 압축주조와 차체 조립 등 생산공정 일부를 일반에 공개하고 있다. 2024년 관람 프로그램을 시작한 뒤 누적 방문객이 25만명을 넘어섰다. 중국에서는 공장과 조선소, 산업박물관 등을 관광상품으로 묶은 산업관광이 빠르게 늘고 있다. 공장 관광은 기업에도 남는 장사다. 제품을 광고하는 데 그치지 않고 생산기술과 자동화 수준을 눈앞에서 보여줄 수 있다. 해외 소비자와 거래처에는 중국 제품에 대한 인식을 바꾸는 홍보관이 되고 지방정부에는 관광객의 체류 시간과 소비를 늘리는 수단이 된다. 과거 중국 공장은 낮은 임금과 대량생산을 상징했다. 지금 중국이 외부에 보여주려는 공장은 전기차와 로봇, 반도체가 만들어지는 자동화 생산기지다. 하이난의 내연기관 신차 판매 중단과 첨단산업으로 이동하는 외국 자본, 관광지가 된 생산라인은 달라진 중국 제조업의 현주소를 보여준다. 중국은 이제 상품만 수출하려 하지 않는다. 공장이 돌아가는 방식과 기술력, 산업의 미래까지 하나의 제품처럼 내다 팔고 있다.
2026-07-23 17:20:10
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"무료 AI, 누가 비용 대나"…'모두의 AI' 512장으로 전 국민 서비스 시험대
[경제일보] 정부가 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 이용할 수 있는 국산 인공지능(AI) 서비스 구축에 나선다. 올해 9월 베타 서비스를 시작해 12월 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 출시할 계획이다. 다만 정부가 제공하는 그래픽처리장치(GPU) 512장으로 전 국민 이용량을 감당하고 무료 서비스를 지속할 수 있느냐가 관건이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 21일 서울 마포구 프론트원에서 ‘모두의 AI’ 사업 설명회를 열었다. 네이버·카카오와 통신 3사, AI·소프트웨어 및 국산 신경망처리장치(NPU) 기업 등 100여개 기업 관계자가 참석했다. 모두의 AI는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트, 기업별 특화 서비스로 구성된다. 공공 AI 에이전트는 이용자에게 필요한 정부 지원사업을 찾아 자격을 확인하고 신청까지 돕는다. 정부는 2027년 이후 자산관리와 학습 코칭, 노후 설계 등을 수행하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’로 고도화할 계획이다. 기본 챗봇과 공공서비스 필수 기능은 무료다. 이용량이 정부의 GPU 지원 범위를 넘더라도 사업자가 자체 비용과 수익모델을 활용해 무료 제공을 유지해야 한다. 고성능 모델이나 개인 맞춤형 기능 등은 유료로 운영할 수 있지만 구체적인 무료·유료 구분은 사업자 선정 이후 정한다. 선정 기업은 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 서비스 이용량의 50% 이상 사용해야 한다. 자사 이외 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 나머지 20%를 외산 모델에 배정할 수 있다는 뜻은 아니다. 공진호 과기정통부 AI정책기획과장은 “외산 모델은 고난도 추론이나 멀티모달처럼 국산으로 대체하기 어려운 기능에 한해 필요 최소한으로 허용한다”고 말했다. 정부는 올해 엔비디아 B200 512장을 2∼3개 사업자에게 배분한다. 2개사를 선정하면 각각 256장, 3개사일 경우 1위 사업자에게 256장, 나머지 사업자에게 각각 128장을 제공한다. GPU 수량만으로 처리 능력을 단정하기는 어렵다. 모델 규모와 질문 길이, 동시접속자 수에 따라 필요한 연산량이 달라지기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 검색과 문서 분석, 외부 시스템 호출 과정에서 모델을 여러 차례 사용해 일반 챗봇보다 많은 연산 자원이 필요하다. 공공시스템 연계도 과제다. 지원사업 안내를 넘어 신청까지 처리하려면 정부24와 공공 마이데이터, 본인인증 시스템을 연결해야 한다. 연계가 늦어지면 공공 AI 에이전트가 기존 안내 챗봇 수준에 머물 수 있다. 민감정보 처리와 대리 신청 책임을 둘러싼 제도 정비도 필요하다. 모두의 AI는 AI 이용 격차를 줄이는 복지정책인 동시에 국산 모델에 대규모 실사용 기회를 제공하는 산업정책이다. 성패는 가입자 수보다 무료 기능의 품질과 지속성, 공공업무 처리 성공률, 이용자당 연산비용에서 갈릴 전망이다. 사업 참여 신청은 다음달 11일 오후 5시까지 받는다.
2026-07-21 15:08:47
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배경훈, "외산 AI 끊기면 속수무책"…한국형 프론티어 AI 승부수
[경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 미국과 중국의 인공지능(AI) 패권 경쟁에 대응해 세계 최상위 수준의 ‘프론티어 AI’ 개발에 나서겠다는 구상을 밝혔다. 국내 산업의 AI 전환을 지원하는 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 넘어, 미국·중국과 직접 성능을 겨룰 수 있는 모델을 확보해야 한다는 판단이다. 다만 프론티어 AI 개발은 아직 정부의 예산과 사업 구조가 확정된 단계는 아니다. 정부가 막대한 개발비를 보조금으로 지원하기 어려운 만큼 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 새로운 투자 방식을 재정당국과 협의하는 구상에 가깝다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 갑자기 중단되거나 가격이 100배 올라도 대응하기 어렵다”고 말했다. ◆ 독파모 넘어 ‘미토스급’ 모델 도전 정부가 검토하는 전략은 투트랙이다. 현재 추진 중인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업을 통해 국내 산업과 공공서비스에 활용할 모델을 확보하는 동시에, 앤트로픽의 ‘클로드 미토스5’처럼 세계 최고 성능을 겨루는 프론티어 모델 개발을 별도로 추진하는 방식이다. 프론티어 AI는 단순히 매개변수가 큰 모델을 뜻하지 않는다. 복잡한 추론과 코딩, 과학 연구, 사이버보안, AI 에이전트 등에서 기존 모델의 한계를 넓히는 최첨단 모델을 말한다. 개발에 성공하면 산업 경쟁력을 높일 수 있지만 공격적인 사이버 능력 등 이중용도 위험도 커 국가가 접근을 통제할 가능성이 높다. 실제로 미국 정부는 지난달 국가안보를 이유로 앤트로픽의 미토스5와 페이블5에 대한 외국인 접근을 제한했다가 이후 규제를 완화했다. 배 부총리는 이를 글로벌 AI 서비스를 언제든 사용할 수 있다는 전제가 무너질 수 있음을 보여준 사례로 들었다. 중국도 변수다. 문샷AI가 최근 공개한 ‘키미 K3’는 일부 평가에서 미국 최상위 모델과 대등한 성능을 보였다. 현재 중국 기업들이 오픈웨이트 전략으로 개발자 생태계를 넓히고 있지만, 기술 경쟁이 격화하면 중국도 고성능 모델을 폐쇄하거나 해외 제공을 제한할 수 있다는 것이 배 부총리의 진단이다. ◆ GPU만 3조5000억원…보조금으로 감당 어려워 가장 큰 장벽은 비용이다. 배 부총리는 미토스급 모델을 개발하려면 엔비디아 차세대 GPU ‘베라 루빈’을 기준으로 약 1만장이 필요하고, GPU 가격만 현재 추산으로 3조5000억원에 이를 것으로 전망했다. 이는 장관이 제시한 추정치로 실제 비용은 모델 구조와 학습 방식, GPU 도입 가격에 따라 달라질 수 있다. 데이터센터와 전력·냉각·네트워크, 데이터 구축, 연구인력 비용까지 포함하면 전체 투자액은 더 늘어난다. 현재 독파모 참여 기업에 배정되는 GPU가 엔비디아 B200 기준 500∼735장 수준이라는 점을 고려하면 프론티어 모델은 기존 지원 규모와 차원이 다르다. 특정 기업 한 곳에 수조원대 자원을 무상 지원하면 형평성과 특혜 논란도 불가피하다. 정부가 ‘투자형 R&D’를 검토하는 이유다. 기존 출연금처럼 예산을 지급하고 끝내는 대신 정부가 기업이나 SPC에 지분을 투자하고, 개발에 성공하면 지분 가치나 수익을 회수해 후속 연구에 다시 투입하는 구조다. 배 부총리는 “정부가 특정 기업에 이 정도 자원을 몰아주는 것은 현실적으로 어렵다”며 “지분투자나 SPC 설립 등 투자형 R&D 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”고 말했다. 내년도 예산 반영을 위해 재정당국과도 협의하고 있다고 덧붙였다. 다만 투자형 R&D가 작동하려면 실패 위험을 누가 부담하고 기술과 지식재산권을 누가 보유할지 정해야 한다. 정부가 투자한 모델을 특정 기업이 독점할 수 있는지, 공공과 중소기업에 어떤 조건으로 개방할지도 쟁점이다. ◆ 한국형 AI 풀스택, 미중 사이 제3국 공략 프론티어 모델은 수출 전략과도 연결된다. 정부는 국산 AI 모델과 서비스, NPU, 클라우드·데이터센터를 하나로 묶은 ‘한국형 AI 풀스택’을 구축해 미국과 중국 어느 한쪽에 종속되기를 원하지 않는 국가에 제공하는 방안을 구상하고 있다. 배 부총리는 유럽연합(EU)과 중동, 아세안 국가에서 한국과의 AI 협력을 희망하는 수요가 있다고 설명했다. 한국이 모델만 공급하는 것이 아니라 현지 언어와 데이터 주권, 보안 규제에 맞춘 인프라와 서비스를 함께 제공하면 미중 사이의 대안으로 자리 잡을 수 있다는 구상이다. 관건은 다국어 성능이다. 한국어에 강한 모델을 해외에 그대로 내놓는 것만으로는 글로벌 서비스가 될 수 없다. 배 부총리는 협력국 언어 데이터를 학습 데이터의 최소 1% 수준까지 확보해야 현지에서 활용 가능한 모델을 만들 수 있다고 진단했다. 중국이 러시아·브라질 등 29개국과 출범시킨 세계인공지능협력기구(WAICO) 참여 여부에는 신중한 입장을 보였다. 미국 AI 서비스를 광범위하게 이용하면서 중국 오픈모델도 활용하는 한국으로서는 어느 한쪽 진영에 서기보다 기술·안보·통상 영향을 함께 따져야 한다는 설명이다. 정부의 구상이 현실화하려면 ‘한국도 프론티어 모델을 보유해야 한다’는 선언을 넘어 개발 주체와 자금 조달 구조, 성능 목표, 데이터 확보, 상용화 경로까지 구체화해야 한다. 수조원을 들여 모델을 만든 뒤 실제 이용자와 매출을 확보하지 못하면 일회성 국가 프로젝트에 그칠 수 있다. 한편 프론티어 AI의 성패는 GPU를 몇 장 확보했느냐보다 모델을 지속해서 개선하고 산업과 해외 시장에서 쓰이게 할 생태계를 구축할 수 있느냐에 달렸다. 정부가 투자형 R&D를 꺼낸 것도 기술 개발과 사업 성과를 함께 요구받는 단계에 들어섰다는 의미로 풀이된다.
2026-07-20 17:46:00
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개보위, AI 데이터 규제 '활용·책임' 함께 손본다…AX 안심체계 구축
[경제일보] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 개발 과정의 데이터 활용 문턱을 낮추는 동시에 유출과 오남용에 대한 책임은 강화하는 규제 전환에 나선다. 일률적인 개인정보 규제에서 벗어나 AI 기술과 데이터의 위험 수준에 따라 활용 범위와 안전조치를 달리 적용하는 것이 핵심이다. 개인정보위는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 4대 역점 분야와 개혁·지역성장·국가정상화 과제를 제시했다. AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 법적 불확실성을 줄이기 위한 가칭 ‘AX 안심 지원체계’를 구축하고, 공익·사회적 목적의 AI 개발에는 맞춤형 안전조치를 전제로 원본 개인정보 활용을 허용하는 특례 도입을 추진한다. ◆ AI 데이터 활용 문턱 낮추고 사전 검토 강화 AX 안심 지원체계는 적극적 법령 해석과 사전적정성 검토, 비조치 의견서 등 기존 제도를 통합해 AI 기업과 공공기관에 적합한 지원 방식을 연결하는 구조다. 기업이 AI 서비스를 개발한 뒤 제재 여부를 기다리는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 데이터 처리의 적법성과 프라이버시 위험을 점검하도록 하겠다는 취지다. 개인정보위는 에이전틱 AI와 공공 AX 등 기술·분야별 안내서도 마련할 계획이다. 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI는 개인정보 접근 범위와 행위 책임이 불명확할 수 있고 로봇·스마트글라스 등 피지컬 AI는 카메라와 마이크로 주변인의 정보를 실시간 수집할 가능성이 크다. 기술별 위험이 다른 만큼 하나의 동의 절차만으로 규율하기 어렵다는 판단이다. AI 원본활용 특례는 범죄 대응과 재난 방지 등 공익적 목적의 AI 개발에서 가명정보만으로 연구 목적을 달성하기 어려운 경우를 겨냥한다. 신청과 현장조사, 위험평가, 전문위원회와 개인정보위 심의, 사후관리 절차를 거쳐 제한적으로 원본 활용을 허용하는 방식이다. 제도의 본질은 무제한 활용 허용이 아니다. 활용 필요성과 공익성을 확인하고 정보의 민감도와 유출 가능성에 맞춘 안전조치를 부과하는 조건부 활용체계에 가깝다. 개인정보위는 AI 시대의 데이터 활용을 넓히되 위험에 비례하는 규율 방식으로 전환하겠다는 방침이다. ◆ 공공기관 387개 시스템 보안 의무 강화 대규모 개인정보를 보유한 공공기관에는 더 무거운 책임이 부과된다. 개인정보위는 주요 개인정보 처리 시스템 387개를 대상으로 연 1회 이상 취약점 점검과 모의해킹을 의무화하고 전문 개인정보보호책임자(CPO) 지정과 신고도 강화할 계획이다. 정부24와 국민신문고 등 주요 공공시스템에는 개인정보보호 관리체계 인증인 ISMS-P를 단계적으로 의무화한다. 주민등록번호 5000만건 이상을 보유한 대민 시스템 11종은 별도 집중관리 대상으로 지정하고 자체 점검 결과가 미흡한 시스템에는 관계부처 합동점검을 실시한다. 공공기관의 개인정보보호 인력과 예산 확대도 병행한다. 취약점 점검, 접속기록 관리, 보호 솔루션 도입에 필요한 예산 확보를 지원하고 담당자에게 수당과 인사상 우대 방안을 제공하는 방안이 추진된다. 반대로 고의나 중과실에 따른 유출과 업무 해태에는 징계 권고와 이행점검을 통해 책임을 묻는다. 공공부문의 개인정보 유출은 민간 사고보다 피해 범위가 넓고 국민이 서비스를 선택해 회피하기도 어렵다. 개인정보위가 공공기관의 자율점검을 의무 점검과 인증체계로 전환하려는 이유도 공공서비스의 신뢰를 기관의 자율에만 맡길 수 없다는 판단에서 출발한다. ◆ 예방투자는 감경하고 중대 위반은 최대 10% 민간기업 제재 체계도 달라진다. 개인정보위는 기업이 법정 의무를 넘어 예방투자를 하고 유출 사고를 신속하게 탐지·차단한 경우 과징금 산정에서 이를 반영할 계획이다. 사고 이후 2차 피해 방지와 피해회복, 보호체계 복원 수준도 평가 대상에 포함한다. 보호 역량이 부족한 중소·영세기업에는 기술지원과 컨설팅을 제공한다. 경미한 사건은 시정을 전제로 처분을 면제하되 같은 위반이 반복되면 제재를 가중하는 ‘처분성 경고제’도 도입할 예정이다. 규제 비용을 감당하기 어려운 기업에는 개선 기회를 주면서 반복적 방치에는 책임을 묻는 구조다. 반면 중대하거나 반복적인 위반에는 매출액의 최대 10%까지 징벌적 과징금을 부과하는 제도를 시행한다. 유출 신고와 통지를 지연하거나 피해 확산 방지 조치를 이행하지 않은 경우에도 과징금이 가중된다. 조사 과정에서 자료를 숨기거나 폐기하는 행위에는 별도 제재와 신고포상금 도입도 추진한다. 100만건 이상이 유출된 중요 사건은 전담 조사단을 구성해 신속하게 조사하고 소규모·정형화된 사건은 소위원회 중심의 신속 처리 절차를 적용한다. 개인정보위는 연내 기술분석센터를 구축하고 포렌식 기능을 강화해 랜섬웨어와 AI 해킹 등 복합적인 침해사고에 대응할 계획이다. ◆ AI 규제의 성패는 ‘허용 이후의 책임’에 달렸다 국민 권리구제 체계도 확대된다. 개인정보 유출 기업의 손해배상 책임을 강화하고 유출 관련 과징금 수입을 피해회복과 권리구제에 활용하는 통합기금 도입을 추진한다. 약 300개 주요 앱을 대상으로 탈퇴 방해, 선택동의 강요, 반복적 동의 요구 등 개인정보 다크패턴 실태도 점검한다. 마이데이터는 의료·통신·에너지 분야를 결합한 서비스로 확장한다. 진료·검사 기록을 활용한 맞춤 서비스, 실제 통신 이용량에 기반한 요금제 추천, 공과금 납부 이력을 활용한 대안 신용평가 등이 검토 대상이다. 개인정보 활용으로 발생한 수익의 일부를 정보주체에게 돌려주는 이익공유 모델도 추진한다. 이번 업무계획은 개인정보 정책의 중심을 ‘동의를 받았는가’에서 ‘어떤 위험을 만들고 어떻게 통제했는가’로 옮기려는 시도다. AI 산업에는 데이터 활용의 예측 가능성을 주고, 국민에게는 피해 예방과 구제 장치를 강화하는 방식이다. 규제 완화만으로 AI 혁신이 만들어지는 것은 아니다. 원본 데이터 활용 범위가 넓어질수록 기업과 공공기관의 설명 책임, 기록 의무, 사후 검증도 더 엄격해져야 한다. 활용의 문을 여는 것은 정부가 할 수 있지만 신뢰를 지키는 것은 데이터를 다루는 기관의 몫이다. AI 시대 개인정보 정책의 성패는 얼마나 많이 허용했느냐가 아니라 허용 이후의 위험을 얼마나 투명하게 통제했느냐에서 갈릴 것이다.
2026-07-17 11:50:23
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독자 미래항공기 개발 속도…정부, 하이브리드 플랫폼 육성 나서
[경제일보] 정부가 미래항공기 개발 전략의 중심축으로 하이브리드 항공기를 낙점했다. 순수 배터리 기반 미래항공기는 민간이 주도하고, 정부는 엔진과 배터리를 함께 사용하는 하이브리드 플랫폼 개발에 집중 투자해 오는 2030년 시제기 비행을 목표로 국내 독자 미래항공기 기술 확보에 나선다. 10일 우주항공청은 청사에서 항공기 체계와 소재·부품 기업 20개사가 참석한 가운데 '제8차 우주항공 SOS 간담회'를 열고 하이브리드 미래항공기 개발 추진 방향을 공유했다고 밝혔다. 이번 간담회는 지난 3일 발표한 '대한민국 우주항공 산업육성전략'의 후속 조치로 마련됐다. 정부는 하이브리드 미래항공기를 국가 주도의 핵심 개발 과제로 추진하고, 순수 배터리 기반 미래항공기는 민간이 개발하는 역할 분담 전략을 제시했다. 이를 통해 정부는 오는 2030년 말 기본형 하이브리드 미래항공기 시제기의 첫 비행을 목표로 기술 개발을 추진할 계획이다. 하이브리드 미래항공기는 배터리와 엔진을 함께 사용하는 방식으로, 순수 전기 항공기보다 항속거리와 운용 효율을 높일 수 있는 것이 특징이다. 현재 배터리 에너지 밀도의 한계를 고려할 때 중·장거리 운항과 다양한 임무 수행을 위해서는 하이브리드 방식이 보다 현실적인 대안으로 평가되고 있다. 우주항공청은 하이브리드 미래항공기를 기본 플랫폼으로 개발한 뒤 공공과 상용 분야에서 임무에 따라 다양한 기체로 확장할 수 있는 플랫폼 전략을 추진할 방침이다. 이를 기반으로 소방과 의료, 공공서비스 등 다양한 분야는 물론 글로벌 시장 진출도 염두에 두고 기술 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 이번 간담회에는 한국항공우주산업(KAI), 대한항공, 현대자동차, 두산에너빌리티, 현대모비스, 한화시스템, 삼성SDI 등 항공기 체계와 엔진, 소재·부품 분야 주요 기업들이 참석해 산업 생태계 조성과 기술 개발 방향을 논의했다. 참석 기업들은 국내 미래항공기 산업 경쟁력 확보를 위해서는 정부 주도의 체계 개발 사업이 선행돼야 한다는 데 의견을 모았다. 특히 시험·실증 인프라 확대와 초기 공공 수요 창출, 국산 소재·부품 기업 참여 확대를 위한 제도적 지원이 필요하다고 제안했다. 신기술을 검증할 수 있는 실증 환경과 초기 시장이 마련돼야 민간 투자도 활성화될 수 있다는 것이다. IT 업계에서는 미래항공기 시장이 도심항공교통(UAM)을 넘어 공공과 물류, 국방 등 다양한 분야로 확대될 것으로 전망하고 있다. 이에 정부가 독자 플랫폼 확보와 공급망 육성에 속도를 내면서 국내 항공산업의 기술 자립과 수출 경쟁력 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망하고 있다. 오태석 우주항공청장은 "민간 항공산업의 획기적인 성장을 위해 정부 주도 국내 독자 미래항공기 플랫폼 확보가 필수적"이라며 "국내 민간항공기업들의 애로사항을 적극 수렴하여 미래항공기에 대한 정부 투자가 산업화로 이어질 수 있도록 초석을 다지고 앞으로 공공·소방·의료 등 다양한 임무로 확장할 수 있는 수요를 확보하여 글로벌 시장에 수출될 수 있도록 다각적인 지원 방안을 검토하겠다"고 말했다.
2026-07-10 10:37:24
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KT, AI 신뢰 인프라 구축 나선다…UN·ITU와 글로벌 표준 협력
[경제일보] 사람을 대신해 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI(인공지능)' 시대가 다가오면서 AI의 신원과 권한, 책임을 검증하는 '디지털 신뢰' 구축이 글로벌 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이에 KT는 유엔(UN)과 국제전기통신연합(ITU)이 주관하는 국제 행사에 참여해 AI 신뢰 체계 구축과 글로벌 표준화 방향을 구상하고 있다. 9일 KT는 스위스 제네바에서 열린 'AI 포 굿 글로벌 서밋'과 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에 참석해 책임감 있는 AI와 글로벌 AI 표준 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. AI 포 굿 글로벌 서밋은 UN 산하 정보통신기술(ICT) 전문기구인 ITU가 주관하는 행사로, 정부와 산업계, 국제 표준기구 관계자들이 AI 기술의 발전 방향과 글로벌 협력 방안을 논의하는 자리다. 올해는 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 시대를 맞아 디지털 신뢰와 AI 인프라 구축이 핵심 의제로 다뤄졌다. KT는 'AI 파운데이션: 모두를 위한 디지털 신뢰와 AI 인프라' 라운드테이블 세션에서 에이전틱 AI 시대에 필요한 '신뢰 기본 요소' 구축 방안을 제안했다고 설명했다. 신뢰 기본 요소는 AI가 누구를 대신해 행동하는지 확인하는 '신원', 어떤 권한을 위임받았는지에 대한 '동의', 수행한 행위를 객관적으로 증명할 수 있는 '검증 가능성' 등을 의미한다. 특히 KT는 향후 AI 서비스의 중심이 사람과 시스템 간 상호작용에서 AI 에이전트 중심으로 이동할 것으로 전망했다. 이에 따라 AI가 안전하게 의사결정을 수행하기 위해서는 특정 기업이나 플랫폼에 종속되지 않는 개방형 상호운용 표준과 중립적인 신뢰 인프라가 필요하다고 강조했다. 같은 날 열린 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에도 참석해 AI 거버넌스 구축 방안과 국제 협력 방향을 논의했다. 지난해 출범한 글로벌 AI 거버넌스 대화는 각국 정부와 산업계, 학계가 안전하고 포용적인 AI 생태계 조성을 위한 협력 방안을 논의하는 국제 협의체다. 이번 행사에는 안토니오 구테흐스 UN 사무총장을 비롯해 튜링상 수상자인 요슈아 벤지오 교수, 브래드 스미스 마이크로소프트 사장 등 글로벌 AI 정책과 기술 분야 주요 인사들이 참석했다. KT는 '인권 존중·보호·증진: 투명성, 책임성 및 인간 개입' 세션에서 AI 기술이 발전하더라도 UN이 제시한 인권 원칙이 지속적으로 보장돼야 한다는 점을 강조했다. 또한 AI 안전성 확보를 위한 자체 정책과 거버넌스 체계를 구축해 운영하고 있으며, 이를 지니TV AI 에이전트 등 자사 AI 서비스에 적용하고 있다고 소개했다. 향후 UN과 협력해 AI 안전성과 관련한 예방·보호·감시 체계 마련에도 참여할 계획이다. 최근 글로벌 AI 산업에서는 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환이 본격화되면서 AI의 안전성과 투명성, 책임성을 확보하기 위한 국제 표준 논의도 활발해지고 있다. AI가 금융과 의료, 공공서비스 등 다양한 영역에서 사람을 대신해 의사결정을 수행하는 사례가 늘어나면서 디지털 신뢰 체계 구축이 AI 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 부상할 것으로 분석된다. 박완진 KT AX미래기술원 테크전략담당 상무는 "에이전트가 사람을 대신하는 시대에는 기술 혁신의 속도와 함께, 인간의 권리를 보장하고 상호 운용 가능한 디지털 신뢰를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "KT는 AI 모델을 직접 개발하면서도 중립적인 신뢰 인프라를 함께 제공할 수 있는 사업자로서 글로벌 표준 논의에 책임 있게 기여하겠다"고 말했다.
2026-07-09 10:05:26
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오픈AI, 현대차와 복지 AI 키운다…사회문제 푸는 AI 인재 선발
[경제일보] 오픈AI가 사회복지 현장 인재를 대상으로 인공지능(AI) 활용 교육에 나선다. AI를 단순한 업무 보조 도구가 아니라 복지 현장의 복잡한 문제를 구조화하고 해결책을 설계하는 실전 플랫폼으로 확장하려는 시도다. 오픈AI는 현대차 정몽구 재단이 주최하는 ‘CMK 사회복지 혁신리더 아카데미’에 협력 파트너로 참여한다고 6일 밝혔다. 이 프로그램은 현대차 정몽구 재단과 서울대학교 사회복지연구소 산하 사회혁신 임팩트랩, 보건복지부가 함께 추진하는 민·관·학 협력 모델이다. 이번 아카데미는 젊은 사회복지 연구자와 현장 종사자 중 차세대 리더로 성장할 인재를 선발해 새롭게 등장하는 사회문제에 대응할 역량을 키우는 교육 프로그램이다. 참가자는 사회복지 관련 전공 3학년 이상 대학생과 대학원생, 경력 3년 이상이면서 만 34세 이하인 현장 종사자 등 총 30명이다. 참가자들은 서울대에서 두 차례 1박 2일 합숙 교육을 이수한 뒤 약 3개월간 팀별 액션러닝 프로젝트를 수행한다. 단순 강의가 아니라 실제 사회복지 현장의 문제를 정의하고, 정책 또는 서비스 아이디어를 설계하며 실행 가능한 대안을 만드는 과정이다. 교육 주제도 현장 문제에 맞춰 구성됐다. 1인 가구 증가 등 새로운 사회적 위험에 대응하는 정책 설계, 공간을 활용한 사회문제 해결, 정신건강과 통합돌봄, 생활 속 법적 권리 옹호, AI 기반 사회복지 업무 혁신 등이 포함됐다. 복지 사각지대와 돌봄 부담, 행정 비효율처럼 현장에서 반복되는 문제를 AI와 결합해 다루는 방식이다. 오픈AI는 오는 25일 챗GPT와 코덱스를 활용한 실습형 해커톤을 진행한다. 참가자들은 AI를 활용해 복잡한 사회문제를 구조화하고 데이터를 분석해 실행 가능한 해결책을 도출하는 과제를 수행한다. 챗GPT는 문제 정리와 아이디어 구체화에 코덱스는 데이터 분석과 간단한 도구 제작에 활용될 수 있다. 이번 협력은 오픈AI가 한국에서 공공·비영리 영역과 접점을 넓히는 사례라는 점에서도 의미가 있다. AI 기업의 사회적 영향 논의가 커지는 상황에서 교육, 복지, 공공서비스 분야에서 실제 활용 역량을 키우는 방식으로 접근한 것이다. 복지 현장은 행정 문서와 상담 기록, 대상자 관리, 정책 집행이 복잡하게 얽혀 있어 AI 활용 여지가 큰 분야로 꼽힌다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 “AI는 사회복지 현장의 행정 부담을 줄이고 실무자들이 사람을 돌보고 사회문제를 해결하는 본연의 업무에 더욱 집중하도록 돕는 도구가 될 수 있다”며 “이번 아카데미를 통해 참가자들이 AI를 현장의 실질적인 문제 해결에 활용하는 역량을 키우기를 기대한다”고 말했다. 현대차 정몽구 재단은 그동안 장학과 사회혁신, 미래세대 인재 육성 사업을 이어왔다. 이번 아카데미도 차세대 사회복지 리더를 키우는 인재 플랫폼 성격이 강하다. 우수 팀에는 정책 제안과 국제 학술대회 발표 기회 등도 제공될 예정이다. 한편 복지 현장에서 AI의 가치는 기술 시연보다 현장 부담을 얼마나 줄이느냐로 판단된다. 반복 행정과 정보 정리에 쓰이는 시간을 줄이고 실무자가 사람을 만나는 시간과 정책 설계 역량을 늘릴 수 있어야 한다. 오픈AI의 이번 참여는 복지 인재에게 AI 도구를 가르치는 데 그치지 않는다. AI가 사회문제를 실제로 풀 수 있는지 검증하는 작은 실험대이기도 하다.
2026-07-06 09:46:36
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