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하정우, 국가AI전략위 '실행 사령탑' 취임…"AI 3대 강국 역량 총결집" [경제일보] 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장이 31일 취임하면서 정부의 인공지능(AI) 정책 컨트롤타워가 전략 수립을 넘어 실행력을 높이는 단계로 전환될 전망이다. 하 부위원장은 국가AI전략위의 역할을 부처와 민간을 연결해 실제 성과를 만드는 구심점으로 규정하고 AI 3대 강국 도약을 위한 국가 역량 총결집을 선언했다. 하 부위원장은 이날 취임사에서 “국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다”고 밝혔다. 이어 “필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다”고 강조했다. 이번 인사는 지난 5월부터 공석이었던 상근부위원장 자리를 약 석 달 만에 채웠다는 점에서도 의미가 있다. 국가AI전략위가 중장기 AI 전략을 담당하고 과학기술정보통신부가 주요 정책을 실행하는 가운데 청와대 AI미래기획수석이 범부처 조정을 맡는 역할 분담이 다시 갖춰지면서 정부의 AI 정책 추진력도 강화될 것으로 보인다. 하 부위원장이 가장 먼저 강조한 과제는 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 연결한 ‘3대 메가프로젝트’다. 그는 세 분야가 따로 움직이는 것이 아니라 AI 생태계 안에서 유기적으로 연결돼야 한다며 범정부 정책 조정과 민관 협력을 강화하겠다고 밝혔다. 특히 피지컬 AI는 제조업과 로봇, 자율주행 등 국내 산업 기반을 활용해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 여기에 AI 반도체와 데이터센터를 결합해 AI 모델 개발부터 실제 산업 적용까지 이어지는 생태계를 만드는 것이 정부 전략의 핵심이다. ‘모두의 AI’도 주요 과제로 제시했다. 산업과 연구 분야뿐 아니라 교육·의료·행정 등 국민 생활 전반으로 AI 전환을 확대하고, 세대·지역·계층에 따른 AI 격차도 줄이겠다는 구상이다. 하 부위원장은 “AI는 소수 기업이나 특정 계층만을 위한 기술이 아니라 모든 국민의 기회를 넓히고 삶의 질을 높이는 기술이 돼야 한다”고 말했다. 정책의 실효성을 높이기 위한 성과 관리도 강화한다. 하 부위원장은 ‘대한민국 인공지능 행동계획’과 3대 메가프로젝트가 실제 투자와 산업 성장으로 연결되는지 추진 상황을 직접 점검하겠다고 밝혔다. “좋은 전략은 시작에 불과하며 중요한 것은 실행과 성과”라는 게 그의 설명이다. 국제 협력 확대도 추진한다. 국내 AI 기술과 산업 경쟁력을 기반으로 글로벌 AI 협력 플랫폼을 구축하고 해외 시장과의 연계를 강화할 계획이다. 국내 기업이 기술을 개발하는 데 그치지 않고 글로벌 공급망과 시장에서 영향력을 확보하도록 정책 지원을 확대하겠다는 의미다. 한편 하 부위원장 체제에서 국가AI전략위의 가장 큰 시험대는 정부가 내놓은 AI 전략을 실제 투자·산업 성과로 얼마나 빠르게 전환하느냐가 될 전망이다. 대규모 예산이 투입되는 독자 AI 모델과 AI 컴퓨팅 인프라, 피지컬 AI 등 사업의 성과를 관리하는 동시에 부처 간 이해관계를 조정해야 한다. 하 부위원장은 “대한민국이 AI 3대 강국, 대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가로 도약할 수 있도록 국가적 역량을 총결집하겠다”며 “국민이 체감하는 AI 강국을 만드는 데 모든 역할을 다하겠다”고 밝혔다.2026-08-31 17:35:29
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SKT, AI 인프라 '운영·개발' 분리…SK호라이즌·SK하이퍼 투트랙 [경제일보] SK텔레콤이 자회사 SK브로드밴드를 AI 데이터센터(DC) 인프라 사업과 유선·미디어·엔터프라이즈 사업으로 나눈다. AI DC 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 투자금을 유치하고, 데이터센터와 해저케이블 등 AI 인프라에 대한 투자를 확대해 통신사업자가 AI 서비스뿐 아니라 AI를 구동하는 물리적 인프라를 별도 성장축으로 키우는 전략으로 풀이된다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사인 SK브로드밴드와 신설회사인 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 분할과 함께 글로벌 투자사 KKR과 IMM인베스트먼트-스톤브릿지 컨소시엄으로부터 SK호라이즌에 총 3조800억원 규모의 투자를 유치한다. 이번 개편은 AI DC 사업을 별도 법인으로 분리해 전문성과 투자 유연성을 높이는 것이 핵심으로 분석된다. 기존 SK브로드밴드가 유선·미디어·엔터프라이즈 사업에 집중하는 동안 SK호라이즌은 AI DC 인프라 확장에 주력한다. SK호라이즌은 현재 운영 중인 서초·일산 2곳·분당·가산·센텀·양주·판교 등 8개 데이터센터와 울산·구로 등 건설 중인 AI DC를 포함해 총 318㎿ 규모의 인프라를 맡는다. 향후 AI DC 추가 구축과 함께 글로벌 AI 사업에 필요한 해저케이블 인프라도 단계적으로 확대할 계획이다. SK텔레콤이 AI DC 사업을 별도 회사로 분리하는 것은 AI 시장의 성장에 따라 데이터센터가 단순한 통신 인프라를 넘어 새로운 투자 자산으로 부상하고 있기 때문이다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 고성능 GPU를 대규모로 수용할 수 있는 데이터센터 수요가 늘어나면서 전력과 부지, 네트워크를 확보하는 것이 AI 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 특히 AI DC는 일반 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 냉각 시스템, 네트워크 역량 등이 요구된다. 막대한 초기 투자비가 필요한 만큼 자체 자금만으로 사업을 확대하기보다 재무적 투자자(FI)를 유치해 인프라를 확장하는 방식이 업계에서 확대되고 있다. SK텔레콤도 이번 분할과 동시에 대규모 외부 자금을 확보하면서 AI DC 사업 확장을 위한 투자 여력을 마련했다. KKR과 IMM컨소시엄은 단계적인 투자가 완료되면 SK호라이즌 지분을 각각 29%, 20% 보유하게 된다. SK텔레콤은 51% 지분을 유지해 최대주주 지위를 확보한다. SK텔레콤은 SK호라이즌을 기존 AI DC 운영뿐 아니라 향후 인프라 사업 확대를 위한 전문 플랫폼으로 육성할 계획이다. SK텔레콤은 이번 별도 법인 분리가 AI DC 사업에 필요한 의사결정을 빠르게 내리고 사업별 투자와 외부 자금 조달도 보다 유연하게 진행할 수 있을 것으로 전망한다고 설명했다. SK텔레콤은 이번 개편을 통해 AI DC 사업을 담당하는 계열사 체계도 구체화했다. SK텔레콤이 그룹 차원의 AI DC 사업 전략과 글로벌 빅테크 협업 등을 총괄하고, SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영과 해저케이블 등 인프라 확장을 담당한다. 지난 7월 설립한 전문회사 'SK하이퍼'는 신규 AI DC 사업 개발을 맡는다. SK하이퍼는 대규모 신규 AI DC 개발을 담당한다. 오는 2029년 5GW 규모를 단계적으로 오픈하고 오는 2035년까지 15GW 규모로 확대하는 것을 목표로 구축되고 있다. 기존 데이터센터를 운영하는 SK호라이즌과 신규 대형 AI DC 개발을 담당하는 SK하이퍼를 분리해 AI 인프라 사업의 개발과 운영 역량을 동시에 확보하는 구조다. 해저케이블도 AI 인프라 경쟁의 한 축으로 포함됐다. AI 데이터센터가 늘어나면서 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르게 연결할 수 있는 네트워크 인프라의 중요성이 커지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 해저케이블 구축도 단계적으로 확대할 예정이다. 존속회사인 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업에 집중한다. AX 기반 상품·서비스 혁신을 통해 기존 사업 경쟁력을 강화하는 한편 새로운 비즈니스 모델을 발굴한다는 계획이다. SK텔레콤은 내년 1분기 최종 분할과 회사 설립을 목표로 정부 인허가와 임시주주총회 등 관련 절차를 진행할 예정이다. 신설회사 SK호라이즌 대표는 현재 SK브로드밴드 CEO를 맡고 있는 김성수 CEO가 겸임할 예정이다. 분할 절차가 완료된 뒤 신설법인 이사회를 통해 최종 확정된다. 김성수 SK브로드밴드 CEO는 "이번 거버넌스 재편은 AI DC 사업의 전문성, 빠른 사업 실행력을 확보하기 위한 선제적 조치"라며 "AI DC 인프라 컴퍼니로서 SK호라이즌을 지속적으로 스케일업해 국내 최고 DC 사업자로 성장시키겠다"고 말했다.2026-08-27 17:49:57
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AAII 1위 모티프는 왜 탈락했나…독파모 평가 공개 놓고 논란 [경제일보] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’(독파모) 2차 평가에서 글로벌 성능지표 1위를 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하면서 평가 방식의 투명성을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 모티프의 ‘Motif 3’는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII에서 47점을 받아 업스테이지(37점), SK텔레콤(35점), LG AI연구원(31점)을 모두 앞섰다. 하지만 최종 종합평가에서는 4개 팀 중 최하위를 기록했다. 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 공식 이의를 제기하고 전체 평가 항목별·업체별 점수와 판단 근거, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가 평가 기준, 사용자 평가 방법론 및 블라인드 평가 여부 등을 공개해 달라고 요구했다. 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. ◆ ‘AAII 47점’이 탈락으로 이어진 이유 핵심은 AAII가 독파모 전체 평가의 일부에 불과했다는 점이다. 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 구성됐다. 벤치마크 가운데 AAII가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 평가가 15점이다. 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 개발 전략·기술, 개발 성과·계획, 파급효과·기여계획 등을 평가했고 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여했다. 따라서 AAII에서 47점을 받은 것이 곧 독파모 2차 평가에서 가장 높은 점수를 받았다는 의미는 아니다. 실제 정부 발표에서도 4개 팀의 벤치마크 점수 평균은 22.5점이었고 1위와 4위의 격차는 4점에 그쳤다. 전문가 평가의 1·4위 격차는 2.4점, 사용자 평가에서는 5점이었다. 즉 글로벌 벤치마크만 놓고 보면 차이가 있었지만 100점짜리 종합평가에서는 다른 항목이 순위를 충분히 뒤집을 수 있는 구조였다. 과기정통부가 공개한 탈락 사유도 여기에 있다. 류제명 과기정통부 2차관은 모티프가 기술력 측면에서는 뛰어난 성과를 냈지만 “사용성·활용성 측면에서는 다른 모델보다 다소 낮은 평가”를 받았다고 설명했다. 반면 업스테이지는 포털 다음 서비스 실증과 국산 NPU 협업, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 및 산업 특화 에이전트 실증, LG AI연구원은 국제기구 협업과 에이전틱 AI 차별성 및 위험관리 등에서 높은 평가를 받았다. ◆ ‘성능 좋은 모델’과 ‘쓸 수 있는 모델’은 다르다 정부가 사용성과 활용성을 별도로 본 이유도 있다. 이번 독파모 사업의 다음 단계는 단순히 높은 벤치마크 점수를 기록하는 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 국민 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI를 만드는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 이에 따라 모델의 답변 성능뿐 아니라 서비스 적용 계획, 산업 생태계 기여, 실제 사용 효용 등을 평가하도록 구조가 바뀌었다. 실제 AAII 역시 모델의 추론·지식·코딩 등 다양한 능력을 종합적으로 보는 글로벌 지표지만 특정 모델의 실제 서비스 안정성이나 한국 산업 환경에서의 활용성을 모두 보여주는 것은 아니다. 모티프 역시 이 점을 인정하면서도 파운데이션 모델의 핵심 가치는 챗봇 사용성보다 여러 분야로 확장 가능한 기반 성능에 있다고 주장하고 있다. 논란은 결국 ‘국가대표 AI를 무엇으로 뽑을 것인가’라는 문제로 이어진다. 글로벌 성능을 우선하면 모티프의 탈락은 납득하기 어렵지만, 실제 국민 서비스와 산업 적용까지 고려한다면 모델 성능 외 평가가 필요하다는 정부 논리에도 일리가 있다. 문제는 어느 쪽이 맞느냐보다 그 판단을 검증할 수 있도록 세부 점수와 평가 기준을 얼마나 공개할 수 있느냐다. 모티프가 제기한 가장 큰 문제도 바로 이 부분이다. 모티프는 AAII 47점과 다른 평가 결과가 크게 엇갈린 이유를 알 수 있도록 세부 점수와 전문가·사용자 평가 근거를 공개해야 한다고 요구하고 있다. 특히 사용자 평가에서 브랜드 인지도나 선입견이 결과에 영향을 줬는지, 블라인드 평가가 적용됐는지도 확인해야 한다는 주장이다. 정부도 평가방식 자체의 한계를 인식하고 있다. 과기정통부는 3차 평가를 앞두고 소수 승자만 뽑는 기존 방식을 넘어 프런티어급 모델 경쟁이 가능하도록 지원체계를 전면 재편하는 방안을 검토하고 있다. 3차 진출팀에는 엔비디아 B200 GPU 지원도 상반기 768장에서 하반기 약 1000장 수준으로 확대할 계획이다. 한편 이번 논란에서 중요한 것은 모티프를 다시 선정하느냐가 아니다. 국민 세금이 투입되는 국가대표 AI 선발전이라면 왜 탈락했는지를 외부에서도 검증할 수 있어야 한다는 것이다. 글로벌 벤치마크와 실제 활용성 가운데 어느 쪽에 더 높은 가치를 둘지는 정책적 선택일 수 있다. 다만 그 선택이 설득력을 가지려면 점수와 기준이 투명하게 공개돼야 한다. 이번 이의 제기가 독파모의 기술 경쟁뿐 아니라 국가 AI 선발 시스템 자체의 신뢰도를 점검하는 계기가 될 전망이다.2026-08-27 09:38:30
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엔비디아가 눈여겨본 국산 NPU…'K-NPU' 생태계 커질까 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 그래픽처리장치(GPU)와 함께 신경망처리장치(NPU) 등 AI 가속기 시장의 경쟁도 본격화하고 있다. 국내에서도 리벨리온을 비롯해 퓨리오사AI, 딥엑스 등 NPU 기업들이 제품 개발과 양산, 고객 확보에 속도를 내고 있어 국산 AI 반도체 생태계가 새로운 전환점을 맞을 전망이다. 24일 업계에 따르면 엔비디아가 국내 NPU 기업 리벨리온과 인수 가능성을 포함한 협력 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 구체적인 협력 형태와 조건 등은 확정되지 않았지만, 글로벌 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아가 국내 NPU 기술 기업에 관심을 보였다는 점에서 업계의 관심이 커지고 있다. 엔비디아는 AI 학습 시장에서 사실상 독보적인 GPU 경쟁력을 확보한 데 이어 추론 시장에서도 영향력을 확대하고 있다. AI 모델의 규모가 커지면서 학습뿐 아니라 실제 서비스에서 AI가 생성한 결과를 처리하는 추론 연산 수요가 급증하고 있기 때문이다. 추론 단계에서는 학습과 다른 방식의 연산 최적화가 중요해지면서 GPU뿐 아니라 NPU와 주문형반도체(ASIC) 등 특정 AI 연산에 최적화된 가속기의 활용 가능성도 커지고 있다. 전력 효율과 비용을 낮추면서 특정 모델이나 서비스에 맞는 연산 성능을 확보하는 것이 중요해지면서 AI 반도체 시장의 경쟁 구도도 다변화되는 것으로 분석된다. 이에 엔비디아를 비롯한 글로벌 반도체 기업들은 GPU 중심의 기존 AI 생태계를 유지하면서도 추론 시장에서 활용될 수 있는 다양한 가속기 기술에 관심을 확대하고 있다. 엔비디아 입장에서는 자체 GPU 생태계와 연계할 수 있는 새로운 AI 반도체 기술을 확보하는 동시에 급성장하는 추론 시장에 대응할 필요성이 커지고 있는 것이다. 국내에서는 리벨리온이 대표적인 NPU 기업으로 꼽힌다. 리벨리온은 데이터센터와 엣지 환경에서 AI 추론 연산을 처리하는 NPU를 개발해왔으며 국내외 시장을 대상으로 사업 확대를 추진하고 있다. 특히 국내 AI 반도체 산업에서 설계 역량을 확보하고 제품 상용화에 나선 기업이라는 점에서 글로벌 시장 진출 가능성이 주목받고 있다. 퓨리오사AI와 딥엑스 등 다른 국내 NPU 기업들도 추론 시장을 겨냥한 제품 개발에 속도를 내고 있다. 퓨리오사AI는 데이터센터용 AI 가속기를 중심으로 글로벌 시장 진출을 추진하고 있으며, 딥엑스는 엣지 AI를 중심으로 온디바이스와 산업용 AI 반도체 시장을 공략하고 있다. 국산 NPU 기업들이 주목받는 배경에는 생성형 AI의 확산과 함께 추론 수요가 빠르게 늘고 있다는 점이 자리 잡고 있다. 챗봇과 검색, 영상·음성 생성, 자율주행, 로봇 등 AI가 실제 서비스에 적용되는 영역이 확대될수록 대규모 추론 연산을 안정적으로 처리할 수 있는 반도체 수요도 함께 증가할 수밖에 없기 때문이다. 정부도 국산 AI 반도체 생태계 확대를 위해 초기 시장을 만드는 데 힘을 싣고 있다. AI 데이터센터와 공공 인프라 등을 활용해 국산 NPU의 실증과 구매를 지원하고 실제 서비스 환경에서 성능을 검증할 수 있는 기회를 확대하는 방식이다. 국내 NPU 기업 입장에서는 정부와 공공 부문을 통해 초기 레퍼런스를 확보한 뒤 이를 민간 데이터센터와 글로벌 시장으로 확대하는 전략이 중요하다. AI 반도체 시장에서 이미 엔비디아가 강력한 생태계를 구축한 만큼 후발주자가 단기간에 하드웨어 성능만으로 시장을 뒤집기는 쉽지 않기 때문이다. 결국 엔비디아의 국내 NPU 기업에 대한 관심이 실제 투자나 인수, 기술 협력 등으로 이어질지와 별개로 국산 AI 반도체 기술의 글로벌 경쟁력을 보여주는 계기가 될 수 있다는 평가다. 특히 리벨리온을 시작으로 국내 NPU 기업들이 각자의 영역에서 고객과 레퍼런스를 확보할 경우 개별 기업의 성장을 넘어 'K-NPU' 생태계 전반으로 시장이 확대될 전망이다. 김녹원 딥엑스 대표는 초저전력 NPU 기반 온디바이스 'AI 엣지 Box 공동 개발'을 발표하며 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI의 중요성이 더욱 커지고 있다"고 평가했다.2026-08-24 17:31:32
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독파모 2차 평가 공개…모티프·SKT·LG AI연구원 항목별 강점 엇갈려 [경제일보] 정부가 '국가대표 AI' 육성을 위해 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 단계 평가 세부 기준과 결과를 공개했다. 이번 평가는 글로벌 AI 벤치마크뿐 아니라 국내 환경에 맞춘 성능 평가, 전문가 평가, 실제 사용자 평가까지 반영한 것이 특징이다. 당초 항목별 1위 기업과 점수를 공개하지 않는다는 방침이었지만 평가 투명성을 둘러싼 논란이 제기되자 1차 평가와 동일한 수준으로 공개 범위를 확대했다. 20일 과학기술정보통신부는 최근 발표한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계 평가의 기준과 결과를 공개했다고 밝혔다. 이번 평가에는 SK텔레콤, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 참여했다. 이번 2차 평가는 총 100점 만점으로 벤치마크 평가 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 구성됐다. 단순히 AI 모델의 벤치마크 성능만 비교하는 방식에서 벗어나 기술적 독자성, 개발 전략, 생태계 파급 효과, 실제 사용성 등을 종합적으로 평가한 것으로 알려졌다. 가장 큰 비중을 차지한 벤치마크 평가는 글로벌 평가와 국내 평가로 나뉜다. 글로벌 평가에는 'AAII'에서 활용하는 벤치마크를 적용해 에이전트, 코딩, 일반 지식, 과학적 추론 등 분야의 성능을 평가했다. 국내 평가는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크를 활용해 수학, 지식, 장문 이해, 안전성, 신뢰성, 한국어, 지시 이행 등 7개 분야를 평가했다. 글로벌 AAII 평가에서는 모티프테크놀로지스 정예팀이 11.9점으로 가장 높은 점수를 받았다. NIA 벤치마크에서는 SK텔레콤 정예팀이 13.4점으로 최고점을 기록했다. 4개 팀의 AAII 평균 점수는 9.48점, NIA 벤치마크 평균은 13.05점이었다. 전문가 평가는 외부 전문가 10명으로 구성된 평가위원회가 진행했다. 산업계 3명, 학계 5명, 연구계 2명이 참여했으며 정예팀이 제출한 자료를 바탕으로 약 5일간 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 전문가 평가는 개발 전략 및 기술 10점, 개발 성과 및 계획 10점, 생태계·글로벌 파급효과 및 기여 계획 15점으로 구성됐다. 특히 이번 2차 평가에서는 1차 평가 이후 제기된 AI 모델의 독자성과 활용성에 대한 요구를 반영했다. 향후 AI 기술 변화에 대응하는 '무빙타깃' 전략과 차세대 기술 도입 계획 등도 평가 대상에 포함됐다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원 정예팀이 29.5점으로 최고점을 기록했다. 4개 팀 평균은 28.75점이었다. 실제 이용자가 AI 모델을 어떻게 평가하는지도 점수에 반영됐다. 사용자 평가는 AI 전문 사용자와 일반 국민으로 나눠 진행됐으며 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 실제 평가에 참여했다. 전문 사용자 평가는 15점 만점으로 환산됐으며 SK텔레콤 정예팀이 11.6점으로 가장 높은 점수를 받았다. 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원 정예팀이 7.6점으로 최고점을 기록했다. 일반 국민 평가단은 성별과 연령별 쿼터를 적용해 무작위로 선정됐다. 글로벌 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스, 국내 벤치마크와 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤, 전문가 평가와 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 각각 최고점을 기록했다. 과기정통부 관계자는 "독파모 프로젝트는 단순한 순위 경쟁이나 탈락 팀 선정을 목적으로 하는 것이 아니라, 우리 AI 기업들이 경쟁을 넘어 성장하고, 국내 AI 생태계의 질적 성장과 확장을 견인하는 데 그 취지가 있다"며 "평가 결과 공개에 따른 일부 기업의 예기치 않은 직·간접적 피해를 최소화하는 한편, 평가 과정 결과에 대한 공정성과 투명성이라는 가치 역시 균형 있게 고려하여, 1차 단계평가 결과 공개와 같은 수준으로 2차 단계평가 결과를 공개했다"고 말했다.2026-08-20 17:54:50
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초거대 AI도 '가볍게'…노타, 국가대표 AI 최적화 속도 [경제일보] 국가대표 인공지능(AI) 모델 경쟁이 단순한 성능 경쟁에서 실제 산업 현장에서 얼마나 효율적으로 구동할 수 있느냐를 따지는 방향으로 확대되고 있다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서도 모델 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성과 산업 확장성 등이 평가 요소로 떠오른 가운데 국내 기업들의 관련 기술 확보에도 속도가 붙고 있다. 20일 AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 자사의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 국가대표 AI 모델의 활용 경쟁력 강화에 나선다고 밝혔다. 최근 정부가 발표한 독파모 프로젝트 2차 평가에서 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 컨소시엄이 3차수 진출팀으로 선정됐다. 정부는 단계 평가에서 모델의 정량적 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성, 사용성과 실용성, 다양한 산업·서비스 환경으로의 확장 가능성 등을 종합적으로 평가했다고 설명했다. 해당 평가 기준은 국내 AI 경쟁의 기준이 모델 자체의 성능을 넘어 실제 활용 가능성으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 초거대 AI는 모델 규모가 커질수록 GPU와 메모리 등 인프라에 대한 부담도 커지는 만큼 기업과 기관이 실제 서비스를 구축하려면 연산 자원과 운영 비용을 낮추는 기술이 필수적인 것이다. 업스테이지 컨소시엄에서 AI 모델 경량화와 최적화를 맡고 있는 노타는 정부의 평가와 기조에 맞춰 '솔라' 계열 모델의 국내 인프라 활용성을 높이는 데 집중하고 있다. 모델의 성능을 최대한 유지하면서 연산 자원과 메모리 사용량을 줄여 다양한 하드웨어와 서비스 환경에서 구동할 수 있도록 지원하는 방식이다. 앞서 노타는 독파모 2차 평가 결과 발표에 앞서 업스테이지의 '솔라 오픈 2' 경량화 모델을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 기존 모델을 구동하는 데 엔비디아 H100 GPU 8장이 필요했던 환경을 2장으로 줄일 수 있도록 최적화한 해당 모델은 글로벌 누적 다운로드 8만건을 기록했다. 솔라 오픈 2는 2500억개의 매개변수를 갖춘 대규모 AI 모델이다. 노타는 모델 가중치를 INT4와 NVFP4 기반 4비트 형식으로 변환하고 중요도가 낮은 연산 모듈을 선별적으로 정리하는 방식으로 모델을 경량화했다고 설명했다. 그 결과 가중치 저장에 필요한 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 76.5% 줄인 것으로 나타났다. 메모리 용량을 기준으로 H100 GPU 8장이 필요했던 모델을 2장으로 구동할 수 있게 된 것이다. 초거대 AI 모델의 활용 과정에서 발생하는 GPU 확보와 전력, 운영 비용 부담을 낮추고 실제 서비스 적용 가능성을 높인 것으로 평가된다. 특히 업스테이지 컨소시엄은 AI 모델뿐 아니라 국산 AI 반도체와의 결합도 추진하고 있다. 독파모 2차 평가 과정에서 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용해 국산 AI 소프트웨어와 하드웨어 생태계를 연계한다는 계획이다. AI 모델과 반도체를 함께 최적화하는 구조가 자리 잡으면 특정 해외 GPU에 대한 의존도를 낮추면서 국내 인프라 환경에 맞는 AI 서비스 구축도 가능해질 전망이다. AI 모델의 경량화는 독파모뿐 아니라 향후 AI 산업 전반에서도 중요성이 커지고 있다. 기업이 자체 서버에 AI를 구축하는 온프레미스 환경부터 엣지·온디바이스 AI까지 활용 영역이 확대될수록 제한된 연산 자원에서 모델을 구동할 수 있는 기술이 필요하기 때문이다. 향후 독파모 3차수 경쟁에서도 모델의 절대적인 성능과 함께 얼마나 적은 자원으로 안정적인 서비스를 구현할 수 있는지가 주요 경쟁 요소가 될 것으로 전망된다. 국산 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 국산 반도체, 경량화 기술, 서비스 플랫폼을 연결해 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 국가 AI 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "국가대표 AI 모델이 다양한 산업 현장에서 비용 효율적으로 활용될 수 있도록 최적화 기술을 지속적으로 고도화할 것"이라며 "업스테이지와 함께 독파모 3차수 평가에서도 좋은 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-20 08:18:35
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KDI, 올해 성장률 3.2%로 상향…반도체 호황에 0.7%p 올려 [경제일보] 한국개발연구원(KDI)이 올해 한국 경제성장률 전망치를 3.2%로 상향 조정했다. 글로벌 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 반도체 경기 호황이 수출과 설비투자를 끌어올리고 있다는 판단이다. 19일 KDI가 발표한 '2026년 8월 경제전망'에 따르면 KDI는 올해 국내총생산(GDP) 성장률 전망치를 기존 2.5%에서 3.2%로 0.7%포인트(p) 올렸다. 내년 성장률 전망치도 1.7%에서 2.2%로 0.5%p 상향했다. KDI는 우리 경제가 글로벌 반도체 경기 호황에 주로 힘입어 올해 높은 성장률을 기록한 뒤 내년에도 양호한 성장세를 이어갈 것으로 전망했다. 최근 한국 경제는 AI 관련 글로벌 반도체 호황에 힘입어 높은 성장률을 보이고 있다. 올해 2분기 GDP는 수출과 내수가 모두 증가하면서 전기 대비 0.6% 성장했다. 전년 동기 대비로도 3.7% 늘어 전분기 3.8%에 이어 높은 성장률을 유지했다. 반도체 수출가격 급등도 성장 전망 상향에 영향을 미쳤다. KDI는 원유 수입가격 상승에도 반도체 수출가격이 크게 오르면서 교역조건이 대폭 개선되면서 국내총소득(GDI) 증가율이 GDP 증가율을 크게 웃돌았다고 설명했다. 부문별로는 수출과 설비투자 전망이 큰 폭으로 조정됐다. KDI는 올해 총수출 증가율을 기존 전망보다 4.1%p 높은 8.7%로 제시했다. 상품수출 증가율도 8.6%로 4.1%p 상향했다. 수출은 미국 관세조치와 중동 정세 불안에도 글로벌 AI 관련 투자 호조에 힘입어 높은 증가세를 보일 것으로 내다봤다. 반도체를 중심으로 한 정보통신기술(ICT) 품목 수출이 상품수출 증가를 이끌 것이란 분석이다. 설비투자 증가율 전망치는 기존 3.3%에서 7.9%로 4.6%p 높였다. 내년 설비투자 전망도 2.4%에서 7.0%로 4.6%p 상향됐다. 글로벌 AI 인프라 투자 확대가 반도체 설비투자를 중심으로 반영된 결과다. 반면 건설투자는 올해 0.1% 증가에 그칠 것으로 전망됐다. 지방 부동산 경기 침체와 공사비 상승이 부진 요인으로 지목됐다. 다만 내년에는 반도체 공장 증설 등에 힘입어 건설투자가 2.7% 증가할 것으로 예상했다. 민간소비 개선은 비교적 완만할 것으로 봤다. 올해 민간소비 증가율 전망치는 2.3%로 기존보다 0.1%p 오르는 데 그쳤다. 실질총소득이 늘고 있지만 소득 증가가 반도체 관련 부문에 집중되면서 가계 전반으로 확산되는 속도가 제한적이라는 판단이다. KDI는 실질임금 상승률이 낮은 수준에 머물고 고용 여건도 약화된 점을 반영해 올해 소비 전망 상향폭을 제한했다. 다만 내년에는 실질총소득 증가 효과가 시차를 두고 확산되며 민간소비가 2.0% 증가할 것으로 전망했다. 경상수지는 반도체 수출액 급증에 힘입어 대규모 흑자가 예상됐다. KDI는 올해 경상수지 흑자 규모를 3597억 달러로 전망했다. 기존 전망보다 1207억 달러 늘어난 수치다. 내년 경상수지 흑자 전망도 3562억 달러로 1425억 달러 상향했다. 소비자물가 상승률 전망치는 올해 2.7%, 내년 2.2%로 기존 수준을 유지했다. 국제유가 전제는 낮아졌지만 상반기 환율 상승 영향이 당분간 물가 상승 압력으로 작용하고 경기 개선에 따른 수요 압력도 더해질 것으로 봤다. 취업자 수는 올해 11만명 증가할 것으로 전망됐다. 이는 기존 전망보다 6만명 낮아진 수치다. KDI는 건설업 부진과 비반도체 제조업의 낮은 성장세로 관련 업종 고용이 감소하는 가운데 서비스업 고용 증가폭도 축소되고 있다고 진단했다. 전망의 위험 요인으로는 반도체 경기 변화와 대외 불확실성이 제시됐다. KDI는 우리 경제가 글로벌 반도체 수요에 크게 의존하고 있어 향후 반도체 경기 변화가 거시경제 전반의 변동성을 키울 수 있다고 지적했다. AI 투자 수익성 우려로 글로벌 AI 투자 수요가 위축되거나 여타 반도체 생산국과의 경쟁이 심화될 경우 성장세가 빠르게 둔화될 수 있다는 설명이다. 반대로 AI 투자 수요가 높은 수준을 유지하고 국내 기업의 반도체 공급 능력이 예상보다 빠르게 확충되면 성장률이 전망을 웃돌 가능성도 있다고 봤다. 미국 관세정책 불확실성과 중동 지정학적 갈등도 변수로 꼽혔다. KDI는 중동 갈등이 재차 격화돼 원자재 수급 차질과 생산비용 상승을 초래하면 경기 개선세가 제약될 수 있다고 전망했다.2026-08-19 15:18:39
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SKT 'A.X K2' 3단계행…셀렉트스타, AI 데이터 품질 검증 고도화 나선다 [경제일보] 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가에서 SK텔레콤 컨소시엄이 3단계에 진출한 가운데 컨소시엄의 데이터 부문을 맡은 셀렉트스타의 역할도 확대되고 있다. 인공지능(AI) 모델의 성능 경쟁이 고도화하면서 학습 데이터의 품질과 안전성을 관리하는 역량이 독자 AI 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 18일 셀렉트스타가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가를 통과해 3개 정예팀 가운데 하나로 선정됐다. 이번 평가에서는 SK텔레콤의 'A.X K2'를 비롯해 업스테이지 '솔라 오픈 2', LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 3단계 개발을 이어가게 됐다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 국내 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 사업이다. 2차 평가는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 등을 종합해 후속 개발팀을 가리는 방식으로 진행됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK텔레콤을 중심으로 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, SK AX, 테크노매트릭스 등 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여하고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에서 셀렉트스타는 모델 개발에 필요한 학습 데이터의 품질 관리와 검수를 담당했다. 단순히 데이터를 구축해 공급하는 역할에서 나아가 여러 참여 기관에서 생성·구축한 데이터를 동일한 기준으로 검증하고 관리하는 역할을 맡았다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습 데이터를 구축하고 품질을 검증해 SK텔레콤의 'A.X K1' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 것에 이어 2차 단계에서는 컨소시엄 내 여러 기관이 생산한 데이터를 통합 관리하는 데 초점을 맞춰 품질을 검수했다. 최근 AI 모델의 성능이 학습 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성에 영향을 받는 만큼 데이터 품질 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 여러 기관이 하나의 컨소시엄을 구성해 모델을 개발할 경우 기관마다 데이터 생성 방식이나 검수 기준이 달라질 수 있어 이를 통합하는 관리 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. 셀렉트스타는 2차 단계에서 모델 개발 과정에 필요한 데이터 품질 기준을 별도로 수립하고 세부 항목을 검증했다. 질문과 답변이 적절하게 구성됐는지를 확인하는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질문·답변의 내용이 일치하는지를 살펴보는 'VQA(시각 질의응답) 적정성', 문장의 형식과 구조 등을 확인하는 '구문 정확성' 등이 검수 대상에 포함됐다. 특히 2차 단계에서는 1차보다 강화된 데이터 품질 기준이 적용되면서 여러 참여 기관이 구축한 데이터를 일관된 기준으로 검증하는 작업의 중요성이 커졌다. 이에 셀렉트스타는 데이터 품질 관리 프로세스를 고도화해 기관별 데이터의 품질 편차를 줄이고 사후 학습에 활용되는 데이터의 완성도를 높이는 데 주력했다. AI 안전성 확보를 위한 데이터 검수도 진행했다. 모델이 실제 서비스에 활용되는 과정에서 유해하거나 편향된 결과를 내놓는 것을 줄이기 위해 레드티밍 학습용 데이터셋의 품질을 점검했다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 취약점을 공격하거나 문제가 발생할 수 있는 질문을 제시해 모델의 위험 요소를 확인하는 방식이다. 셀렉트스타는 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼인 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험 등을 활용해 데이터 품질과 안전성 검증을 진행했다고 설명했다. AI 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능뿐 아니라 어떤 데이터를 어떤 기준으로 학습시킨 것인지를 검증해 실제 서비스 경쟁력을 향상시킨 것으로 평가된다. 특히 3단계에 진입한 모델들이 향후 산업과 실생활에서 활용될 수 있는 수준으로 고도화될 경우 데이터 품질 관리와 안전성 검증에 대한 요구도 더욱 커질 전망이다. 연구·개발 단계에서 확보한 모델 성능을 실제 서비스로 연결하기 위해서는 데이터의 정확성과 안정성, 개인정보 및 편향 문제 등을 지속적으로 관리해야 하기 때문이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SKT 컨소시엄 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "셀렉트스타도 데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질 관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원해 나가겠다"고 말했다. 이어 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 폭넓게 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.2026-08-18 14:08:11
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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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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"내 글에 낙인 찍나"…AI 워터마크, '투명성'인가 '감시'인가 [경제일보] “내가 직접 쓴 글인데 인공지능(AI)이 일부 손봤다는 이유만으로 AI 글로 분류되는 것 아닌가.” 생성형 AI를 업무와 학업에 활용하는 이용자들 사이에서 이런 우려가 커지고 있다. 글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 서비스 ‘클로드(Claude)’가 생성한 텍스트에 사람이 눈으로 확인하기 어려운 식별 패턴을 넣기 시작하면서다. 단순한 기능 업데이트로만 보기 어려운 이유는 이 기술이 앞으로 AI 콘텐츠의 ‘신분증’ 역할을 할 가능성이 있기 때문이다. 지금까지 AI 생성 여부는 별도의 탐지 프로그램을 통해 추정하는 방식이 중심이었다. 앞으로는 AI가 콘텐츠를 만들어내는 순간부터 식별 정보가 함께 따라붙는 구조로 바뀔 수 있다. 앤트로픽은 지난 2일부터 새로 출시되는 클로드 모델의 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하고 있다. 기존 모델에도 순차적으로 적용할 계획이며, 유럽연합(EU)뿐 아니라 전 세계 서비스에 적용한다. API(응용프로그램 인터페이스), 클로드 코드 등 개발자용 서비스에도 같은 원칙이 적용된다. ◆ 왜 갑자기 AI 글에 ‘도장’을 찍나 출발점은 유럽연합의 ‘AI법(EU AI Act·유럽연합 인공지능법)’이다. EU AI법 제50조는 AI로 생성된 콘텐츠가 사람이나 다른 콘텐츠인 것처럼 오인되지 않도록 AI 생성·변조 콘텐츠를 기계가 식별할 수 있는 방식으로 표시하도록 하는 투명성 의무를 담고 있다. 이 규정은 지난 2일부터 적용되기 시작했다. AI가 만든 콘텐츠가 허위정보나 사칭 등에 악용되는 것을 막고 정보의 출처를 보다 명확하게 하려는 취지다. 다만 EU가 특정한 하나의 ‘워터마크’ 기술을 의무화한 것은 아니다. 워터마크나 메타데이터, 콘텐츠 출처 인증 등 기술적으로 가능한 방법을 활용해 AI 생성 여부를 식별할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 앤트로픽은 이 가운데 텍스트 자체에 보이지 않는 통계적 패턴을 심는 방식을 선택했다. 앤트로픽이 이를 전 세계에 적용한 것은 유럽과 비유럽 지역의 서비스를 별도로 운영하기보다 하나의 모델과 시스템으로 대응하기 위한 것으로 풀이된다. ◆ 사람 눈에는 안 보이는데 어떻게 찾나 앤트로픽이 사용하는 방식은 글에 ‘AI 작성’이라는 문구를 붙이는 기존의 표시와 다르다. AI가 문장을 생성할 때 특정 단어나 토큰(인공지능이 문장을 생성할 때 사용하는 최소 단위)의 선택 확률을 미세하게 조정해 통계적인 패턴을 만들어내는 방식이다. 사람 눈에는 일반적인 문장과 차이가 없지만 별도의 탐지 기술을 이용하면 해당 패턴을 찾아낼 수 있다. 구글 딥마인드가 개발한 ‘SynthID Text(AI가 생성한 텍스트를 식별하는 기술)’와 같은 방식이 대표적이다. AI가 다음 단어를 선택하는 과정에 일정한 패턴을 남겨 생성 여부를 판별하는 방식이다. 다만 이 기술을 ‘완벽한 AI 탐지기’로 봐서는 안 된다. 워터마크가 발견됐다고 해서 글 전체를 AI가 작성했다는 뜻은 아니며, 반대로 워터마크가 발견되지 않았다고 해서 사람이 100% 작성했다는 의미도 아니다. 앤트로픽 역시 기술의 한계를 인정하고 있다. ◆ “내가 쓴 글인데 왜 AI 글인가” 이용자들의 반발은 바로 이 지점에서 나온다. AI에게 글 전체를 작성하도록 한 것이 아니라 직접 쓴 글의 오탈자를 수정하거나 문장을 다듬고, 번역하거나 일부 표현을 고치는 데 AI를 활용하는 경우가 대표적이다. 미국 커뮤니티 사이트 ‘레딧(Reddit)’ 등에서는 앤트로픽의 발표 이후 “AI를 사용했다는 사실과 AI가 글의 저자라는 것은 다른 문제”라는 의견이 이어졌다. 일부 유료 이용자는 구독 취소를 거론했고, 실제로 다른 AI 서비스로 옮기겠다는 이용자도 나타났다. 반면 AI 사용 사실을 투명하게 밝히는 것은 오히려 필요한 조치라는 반론도 나온다. 특히 논란이 되는 것은 학교와 직장이다. 대학이 과제물의 AI 사용을 금지하거나 기업이 업무 결과물의 AI 사용 여부를 관리할 경우 워터마크가 새로운 판단 기준으로 활용될 수 있기 때문이다. 앤트로픽은 이에 대해 워터마크가 ‘저자’를 증명하는 기술이 아니라고 설명한다. 사람이 작성한 글을 일부만 가볍게 수정하거나 AI가 작성한 글을 사람이 크게 다시 작성하는 경우에는 식별 성능이 떨어질 수 있다는 것이다. ◆ “AI 표시”와 “AI 낙인” 사이 문제는 AI 활용 방식이 이미 ‘AI가 쓴 글’과 ‘사람이 쓴 글’로 깔끔하게 나뉘지 않는다는 데 있다. 사람이 아이디어를 내고 AI에게 초안을 만들게 한 뒤 다시 사람이 고칠 수도 있고, 사람이 작성한 글을 AI가 교정할 수도 있다. 번역과 요약, 자료 정리처럼 인간의 작업을 보조하는 용도로 AI를 사용하는 경우도 많다. 그런데 워터마크 하나만으로 이 과정을 모두 ‘AI 콘텐츠’로 묶어버리면 실제 창작 과정과 다른 판단이 내려질 가능성이 있다. AI 사용 여부와 부정행위 여부, 저작권 침해 여부는 서로 다른 문제이기 때문이다. 워터마크의 실효성도 논쟁거리다. 가벼운 편집이나 복사·붙여넣기에도 일부 흔적이 남도록 설계됐지만, 대규모 재작성이나 번역 등을 거치면 식별 성능이 떨어질 수 있다. 이미 해외 개발자 커뮤니티에서는 워터마크를 우회하거나 탐지를 어렵게 만드는 방법에 대한 논의도 나타나고 있다. 연구자들 역시 텍스트 워터마크의 견고성과 탐지 정확도에 한계가 있을 수 있다고 지적한다. 결국 ‘워터마크를 심는 AI’와 ‘워터마크를 지우는 기술’의 경쟁으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다. ◆ 클로드에서 끝나지 않을 가능성 앤트로픽의 결정은 특정 서비스의 기능 변경에 그치지 않을 가능성이 높다. EU AI법의 투명성 의무는 특정 기업이 아니라 해당 규정의 적용을 받는 AI 시스템 전반을 대상으로 하기 때문이다. EU 집행위원회도 AI 생성 콘텐츠의 표시와 식별을 위한 실천강령을 마련하고 있다. 따라서 앞으로 주요 AI 기업들이 비슷한 기술을 도입할 경우 AI가 만든 콘텐츠에는 생성 과정에서부터 디지털 흔적이 남는 것이 새로운 표준이 될 수 있다. 관건은 그 흔적을 어떻게 사용할 것인가다. 학교가 워터마크를 이유로 과제를 일괄적으로 부정행위로 판단하거나 기업이 채용 과정에서 AI 사용 여부만으로 지원자를 평가한다면 기술의 본래 취지와 다른 문제가 발생할 수 있다. AI 워터마크 논쟁의 본질은 결국 ‘AI를 표시할 것인가’가 아니다. AI가 어디까지 개입했을 때 그것을 AI 콘텐츠라고 부를 것인가에 있다. AI가 인간의 작업을 대체하는 단계를 넘어 인간과 함께 결과물을 만드는 도구로 자리 잡은 상황에서 ‘AI 사용’과 ‘AI 작성’을 같은 의미로 취급해서는 안 된다는 지적도 나온다. 한편 투명성을 높이겠다는 취지는 분명하다. 하지만 식별 기술이 사회적 기준보다 앞서가면 투명성을 위한 표시가 또 다른 낙인이 될 수도 있다. 앞으로 AI 워터마크가 신뢰를 높이는 ‘디지털 출처 표시’로 자리 잡을지, 아니면 AI를 사용하는 사람을 구분하는 새로운 꼬리표가 될지는 기술보다 이를 해석하고 활용하는 사회의 기준에 달려 있다.2026-08-17 13:54:56
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SK하이닉스 통합노조 출범…'160만닉스' 하반기 실적·HBM 수성 과제 [경제일보] SK하이닉스에 통합노조가 출범하면서 160만원대를 회복한 주가와 하반기 실적에 새로운 변수가 생겼다. AI 메모리 호황으로 사상 최대 실적을 이어가는 가운데 HBM4 공급 확대를 앞두고 삼성전자·마이크론과의 경쟁도 본격화되고 있다. 성과급을 둘러싼 노사 갈등과 HBM 경쟁이 겹친 가운데 SK하이닉스가 실적 성장세와 글로벌 메모리 경쟁력을 이어갈 수 있을지 주목된다. 14일 업계에 따르면 전임직과 기술사무직을 아우르는 ‘하이닉스 통합노동조합’이 전날 고용노동부로부터 설립 신고증을 교부받으며 공식 출범했다. 현재 조합원은 2400여명으로, 전체 구성원 약 3만5000명의 절반 이상인 1만8000명 확보를 목표로 하고 있다. 과반 노조가 되면 임금·단체협약 교섭에서 영향력이 커질 수 있다. 통합노조 출범의 배경에는 성과급 지급 방식을 둘러싼 갈등이 있다. SK하이닉스 노사는 지난해 영업이익의 10%를 초과이익분배금(PS) 재원으로 활용하고 상한을 없애는 데 합의했다. 올해 회사가 기존 현금 중심 지급 방식에서 일부를 주식으로 지급하는 방안을 제시하면서 노조와 이견이 커졌고, 통합노조는 기존 PS 현금 지급 원칙을 유지해야 한다는 입장이다. 노조의 세력 확대가 임금·성과급 협상력 강화로 이어질 경우 회사의 비용 부담에도 영향을 줄 수 있다. 다만 현재 통합노조 출범 자체가 생산 차질이나 실적 감소로 이어지는 상황은 아니다. 실제 통합노조가 공식 출범한 지난 13일 SK하이닉스 주가는 장중 160만원대를 회복하며 강세를 나타냈다. 주가는 노조 출범보다는 미국 반도체주 흐름과 AI 투자 확대 기대 등 대외적인 반도체 업황에 더 크게 움직이는 모습이다. SK하이닉스의 실적 체력은 견조한 상태다. 지난 2분기 매출은 79조3187억원으로 전년 동기 대비 256.8% 증가했다. 영업이익은 60조5426억원으로 557.2% 늘면서 분기 기준 역대 최대치를 기록했다. 영업이익률은 76.3%까지 올라갔다. 순이익도 93조9226억원으로 1242.5% 증가했다. 상반기 누적 영업이익은 98조1529억원으로 지난해 연간 영업이익 47조2063억원을 이미 두 배 이상 넘어섰다. AI 인프라 투자 확대로 HBM과 AI 서버용 D램, 기업용 SSD(eSSD) 등 고부가 제품 판매가 늘어난 데다 D램과 낸드플래시 가격도 상승하면서 수익성이 크게 개선됐다. 하반기에는 HBM4 공급 확대가 실적 성장의 핵심으로 꼽힌다. SK하이닉스는 2분기 HBM4 양산·출하를 시작했으며 하반기 생산을 본격적으로 확대할 계획이다. 10여개 고객사와 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리하면서 중장기 수요를 확보한 가운데 청주 M15X 조기 양산 등 생산능력 확대에도 속도를 내고 있다. 글로벌 경쟁에서는 HBM 1위 수성이 중요하다. 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 매출 기준 글로벌 HBM 시장에서 SK하이닉스의 점유율은 58%로 삼성전자와 마이크론의 각각 21%를 앞섰다. 다만 SK하이닉스의 점유율은 지난해 1분기 69%에서 11%포인트 낮아졌고, 삼성전자는 같은 기간 13%에서 21%, 마이크론은 18%에서 21%로 올라왔다. HBM4 시장에서는 삼성전자와 마이크론의 공급 확대가 예상되는 만큼 SK하이닉스의 수율과 생산능력, 주요 고객사 물량 확보가 중요해졌다. 범용 D램에서도 경쟁 구도가 팽팽하다. 올해 1분기 매출 기준 글로벌 D램 시장에서는 삼성전자가 38.5%로 1위, SK하이닉스가 28.8%, 마이크론이 22.4%를 차지했다. HBM 중심으로 메모리 업체들의 생산능력이 이동하면서 범용 D램 공급이 제한된 가운데 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론의 경쟁도 이어지고 있다. HBM에서 확보한 선두 지위를 유지하는 동시에 D램과 낸드 사업의 수익성까지 관리하는 것이 하반기 실적의 또 다른 변수다. AI 메모리 수요에 대응하기 위한 투자 부담도 커지고 있다. HBM4와 차세대 HBM 생산능력을 확대하려면 설비투자뿐 아니라 생산·기술 인력 확보도 뒷받침돼야 한다. 현재 실적을 기반으로 투자 여력은 확보했지만, 메모리 업황 변화에 따라 투자 규모와 속도를 조절하면서 수익성을 관리하는 것도 중요해졌다. 노사관계 안정도 SK하이닉스가 시급히 풀어야 할 과제 중 하나다. 교섭이 장기화될 경우 임금·성과급 갈등이 파업 등 실력행사로 번질 가능성도 배제하기 어렵다. HBM4 공급 확대와 생산능력 확충이 동시에 진행되는 시점에서 생산 차질이 발생하면 고객사 대응과 하반기 실적에도 부담으로 작용할 전망이다. 업계 관계자는 “SK하이닉스가 글로벌 AI 메모리 시장에서 주도권을 확대하려면 생산능력뿐 아니라 이를 뒷받침할 인력과 생산라인의 안정성이 필수적”이라며 “노사 갈등이 생산 차질로 이어질 경우 글로벌 경쟁력에도 영향을 줄 수 있어 이번 협상을 단순한 임금 문제로만 볼 수 없는 상황”이라고 했다.2026-08-14 16:42:13
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구광모·젠슨 황 'AI 동맹' 가속…내년 1분기 '휴머노이드 로봇' 공개 [경제일보] LG가 엔비디아와 손잡고 차세대 휴머노이드 로봇 개발에 속도를 낸다. 엔비디아 플랫폼을 기반으로 한 이족보행 휴머노이드 로봇을 내년 1분기 공개하고, 로봇을 비롯해 AI 팩토리와 모빌리티까지 협력 범위를 넓힌다. 14일 업계에 따르면 LG와 엔비디아는 전날 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 ‘전략적 사업협력을 위한 MOU’를 체결했다. 협약식에는 구 회장과 젠슨 황 CEO를 비롯해 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력의 핵심 축 가운데 하나는 휴머노이드 로봇이다. LG는 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 플랫폼 기반 이족보행 로봇을 개발하고 있다. 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈 ‘젯슨 토르’를 탑재하고 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트’와 로보틱스 안전 시스템 ‘헤일로스 포 로보틱스’를 기반으로 개발한다. LG 계열사의 기술도 하나의 로봇에 집약한다. LG전자는 액추에이터를, LG이노텍은 센서를, LG에너지솔루션은 배터리를 제공한다. 그룹 내 주요 계열사의 부품·기술을 결합해 로봇의 하드웨어와 구동 역량을 확보한다는 구상이다. 실제 생산 현장에서의 검증도 병행한다. LG는 연내 휠 베이스 형태의 ‘LG 클로이드’를 LG전자 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실증(PoC)을 진행한다. 제조 환경에서 로봇 데이터를 확보하고 성능을 개선한 뒤 글로벌 생산시설을 비롯해 가정과 상업 공간 등으로 활용 범위를 확대할 계획이다. 로봇 데이터를 축적하고 활용하는 기반도 마련한다. LG CNS의 로봇 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 활용해 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력을 추진한다. 제조 현장에서 얻은 데이터와 실증 경험은 LG가 자체 개발하고 있는 로봇 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 활용한다. LG는 엔비디아의 ‘아이작 그루트’ 생태계를 적극 활용하면서 자체 AI 모델 개발도 이어갈 방침이다. 외부 플랫폼을 활용하는 동시에 자체 AI 역량을 확보해 로봇 분야에서 기술 경쟁력을 높이겠다는 전략이다. AI 팩토리 분야에서는 엔비디아의 ‘DSX’ 플랫폼을 활용한다. LG전자 냉각 기술과 LG에너지솔루션 배터리, LG CNS·LG유플러스의 설계·운영 역량, LS의 전력 솔루션 등 AI 인프라와 관련된 그룹 계열사의 기술을 결집해 글로벌 시장을 겨냥한 AI 팩토리 레퍼런스를 구축한다. 내년 상반기에는 엔비디아 ‘베라루빈’을 기반으로 LG의 냉각·전력·IT 기술을 검증하는 레퍼런스 사이트를 마련한다. 이후 오는 2028년 상반기 충남 천안에 80MW 규모의 AI 팩토리를 구축할 예정이다. 천안 AI 팩토리에는 프리팹(Prefab) 모듈형 설계를 적용해 건축 기간을 20% 이상 단축한다. 해당 시설은 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델을 고도화하는 데 활용할 예정이다. LG는 향후 검증한 AI 팩토리 솔루션을 빅테크 고객사에 제안해 글로벌 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대한다는 구상이다. 모빌리티 분야에서는 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온’ 플랫폼과 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI), 차량용 소프트웨어 기술을 결합한다. 이를 통해 차세대 인공지능 중심 차량(AIDV)에 필요한 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다. 구광모 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 할 과제가 명확해졌다”며 “산업을 선도하는 레퍼런스 구축을 통해 AI 확산을 가속화하겠다”고 했다.2026-08-14 14:49:36
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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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네이버, 바다 위 데이터센터에 베팅…파력 발전 스타트업 판탈라사 투자 [경제일보] 네이버가 해상 인공지능(AI) 데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 판탈라사에 투자했다고 13일 밝혔다. 지난달 엔비디아·브룩필드와 100억달러 규모 AI 팩토리 계약을 맺은 지 3주 만이다. 판탈라사는 2016년 미국 오리건주에서 공익법인 형태로 설립됐다. 파력 발전으로 돌아가는 부유식 AI 데이터센터를 만들고 있으며 직원은 120명이다. 바다에 뜬 노드 플랫폼 하나에 전력 생산과 AI 연산, 냉각을 모두 담았다. 파도가 오르내릴 때 내부 관으로 밀려 올라간 물이 터빈을 돌려 전기를 만든다. 이 방식은 전기를 육지로 보내지 않는다. 해상 풍력이나 조력 발전은 만든 전기를 해저 케이블로 끌어와야 해 송전 비용과 인허가가 걸림돌이 된다. 판탈라사는 전기를 만든 자리에서 GPU를 돌리고 연산 결과만 스타링크 등 저궤도 위성망으로 지상에 보낸다. 해저 케이블도, 바닥에 고정하는 계류 장치도 없는 자체 추진형 플랫폼이다. 서버 냉각에는 바닷물을 쓴다. 지상 데이터센터에서 전력을 많이 먹는 냉각 설비와 부지 비용을 함께 덜어낸다. 이 회사는 지난 5월 피터 틸이 주도한 1억4000만달러 규모 시리즈B로 기업가치 10억달러에 근접했다. 마크 베니오프의 타임벤처스와 존 도어, 맥스 레브친의 사이파이벤처스, 슈퍼마이크로컴퓨터, 한화자산운용이 참여했다. 이달 초에는 8090인더스트리스와 한화자산운용을 공동 주간사로 2억2500만달러를 추가 조달해 기업가치를 20억달러 수준으로 올리는 협의가 진행 중이라고 알려졌다. 실증은 아직 진행 중이다. 판탈라사는 오션-1과 오션-2, 웨이브호퍼 시제품을 2021년과 2024년 해상에서 시험했고, 연내 오션-3 파일럿 배포를 준비하고 있다. 상용 시스템은 2027년을 목표로 잡았다. 오션-3는 높이 85m 규모로 포틀랜드 인근 조립 시설에서 만들어져 북태평양에 배치될 예정이다. 허리케인과 염분, 끊임없는 요동을 견디며 장기간 운용할 수 있느냐가 이 방식의 최대 변수로 지적돼왔다. 네이버는 세종 각 데이터센터를 2028년까지 200MW로 키우고 장기적으로 1GW까지 늘린다는 계획을 세워뒀다. 여기에는 전력 인입과 부지 확보라는 실행 변수가 걸려 있다. 판탈라사의 방식은 그 두 가지를 애초에 필요로 하지 않는다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 AI 데이터센터로 사업 영역을 확대하며, 글로벌 파트너십 등을 통해 차별화된 데이터센터 인프라를 빠르게 확보하고 있다"며 "파력 기반 재생에너지 AI 데이터센터와 같은 차세대 기술에도 선제적으로 투자해 글로벌 AI 인프라 시장에서의 경쟁력을 다방면으로 강화해 나가겠다"고 밝혔다.2026-08-13 20:37:56
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