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배경훈, 中 로봇 현장 투입에 투자 독려…피지컬 AI '실증·사업화' 속도전 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 중국의 휴머노이드 로봇 현장 투입과 데이터 축적을 언급하며 국내 피지컬 인공지능(AI) 투자·연구개발 목표의 재점검을 주문했다. 기술을 개발하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 작동하는 사례를 확보해 투자와 사업화로 연결하겠다는 방침이다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 ‘피지컬 AI 테크 위크’의 피지컬 AI 얼라이언스 간담회에서 “우리가 생각하는 피지컬 AI 세계 1강을 달성할 수 있을 정도의 목표를 세우고 실행하는지 확인하고 싶었다”고 밝혔다. 그는 중국이 사람을 닮은 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입해 데이터를 쌓고 있다며 국내 계획의 충분성을 고민해왔다고 설명했다. 이어 “3년 뒤, 5년 뒤, 내년에 ‘이 정도 더 투자했으면 좋았을 텐데’라고 후회하지 않을 정도의 목표를 설정했으면 좋겠다”고 말했다. 정부와 기업이 각자 할 수 있는 최대치의 목표를 세워야 한다는 주문이다. 피지컬 AI는 주변 환경을 인식하고 판단한 결과를 로봇·장비의 움직임으로 옮기는 기술이다. 제조 현장에서는 공정 상태를 예측해 장비를 정밀 제어하거나, 서로 다른 로봇과 물류 설비를 연결해 공장 전체를 운영하는 데 활용할 수 있다. 실제 작업 데이터를 확보하고 현장에서 성능을 검증하는 과정이 기술개발과 맞물려야 한다. 정부는 이를 반도체·AI데이터센터와 함께 3대 메가프로젝트로 추진하고 있다. 배 부총리는 국내 AI·정보통신기술 역량과 제조 기반을 결집하면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다며, 초기 성공사례를 조기에 만들어야 한다고 강조했다. 국내 실증사업도 가동 단계에 들어섰다. 과기정통부가 지난 7월 발표한 경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업은 2026~2030년 5년간 총 1조4131억원 규모로 추진된다. 경남에 6763억원, 전북에 7368억원을 투자하는 계획이다. 경남은 제조 공정의 정밀 제어와 인간·AI 협업에, 전북은 공장과 물류 시스템을 연결하는 자율 지능 공장 플랫폼에 초점을 맞춘다. 과기정통부는 지난달 착수보고회에서 데이터·AI 모델·디지털트윈·로봇·공장 운영을 연계하는 5개년 로드맵을 제시했다. 개별 장비의 제어 기술과 공장 전체의 운영 기술을 함께 확보하는 구조다. 민간 협력의 중심은 피지컬 AI 얼라이언스다. 운영사무국에 따르면 참여기업은 지난해 출범 당시 120곳에서 올해 10월 437곳으로 늘었다. 지난 6월 출범한 2기는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 통해 기술 확보와 수요기업 연결, 표준화·국제 협력을 추진하고 있다. 이날 기술 풀스택 분과는 국내 AI 모델·반도체·소프트웨어·로봇을 연결하는 기술 확보 방안을 발표했다. 산업 브릿지 분과는 산업별 수요·공급기업을 묶은 실증·사업화 과제를, 거버넌스 분과는 표준화와 글로벌 협력 방안을 제시했다. 현장에서는 실증 기회 확대와 데이터 확보·공동 활용, 전문인력 확보, 투자 연계가 주요 요구로 나왔다. 정부가 지난 7월 발표한 핵심 경쟁력 확보 전략에도 로봇 행동데이터를 모으고 유효성 검증과 상호운용성 표준을 마련하는 내용이 담겼다. 기업별로 확보한 데이터를 기술개발에 활용할 수 있도록 수집·관리 체계를 갖추겠다는 구상이다. 정부와 얼라이언스는 기업이 직접 실행과제를 발굴·기획하고 이를 관계부처 연구개발·실증사업과 투자 프로그램에 연결하는 협력체계를 강화하기로 했다. 배 부총리는 정책금융도 적극 연계해 현장의 어려움을 해결하겠다고 밝혔다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장은 AI 기반 모델부터 로봇, 온디바이스, 보안까지 공급망이 다양한 만큼 기업 간 연대가 중요하다고 강조했다. 배 부총리는 간담회에 앞서 AI반도체·데이터·디지털트윈·로봇 전시를 살펴봤다. 행사는 14일 ‘피지컬 AI 테크 데이’로 이어져 국내외 전문가의 기조강연과 기술발표, 토크 콘서트 등이 진행된다.2026-10-13 18:00:52
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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증 [경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.2026-10-08 08:55:43
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배경훈, AI 감속론에…"우리는 지금 AI의 속도를 늦출 여유가 없다" [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 업계가 개발 속도와 안전을 놓고 갈라진 가운데 정부는 독자 모델 고도화와 프론티어 AI 개발을 계속 추진하겠다는 입장을 밝혔다. 선도국을 따라잡아야 하는 한국에는 개발 속도를 낮추는 것보다 연산 인프라와 안전장치를 함께 갖추는 일이 우선이라는 판단이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 16일 사회관계망서비스(SNS)를 통해 “우리는 지금 AI의 속도를 늦출 여유가 없다”고 밝혔다. 최근 미국에서는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 고도화된 AI의 통제 위험을 이유로 개발 속도를 낮추자고 주장하면서 논쟁이 커졌다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 xAI CEO가 이에 호응한 반면 젠슨 황 엔비디아 CEO와 마크 저커버그 메타 CEO는 산업 전체가 속도를 늦추는 방식에 반대했다. 배 부총리는 “이미 앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과, 추격하면서 시장을 새로 만들어야 하는 나라가 속도를 낮추는 것은 완전히 다른 문제”라고 강조했다. 한국은 독자 거대언어모델(LLM)을 고도화하는 동시에 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동모델(VLA) 등 산업 현장에서 활용할 기술로 영역을 넓혀야 한다는 설명이다. 프론티어 AI 확보도 국가 경쟁력과 연결했다. 그는 “프론티어 AI 역량을 확보한 국가와 그렇지 못한 국가 사이의 격차는 단순한 기술 격차에 그치지 않을 것”이라며 산업과 경제, 안보, 국가의 미래 경쟁력에 영향을 줄 수 있다고 말했다. 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 지난 8월 2단계 평가를 거쳐 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀으로 압축됐다. 정부는 3차 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정할 예정이다. 대규모 연산 자원 확보는 풀어야 할 과제다. 배 부총리는 지난 7월 업무보고에서 프론티어급 모델 개발에는 약 1만장의 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다고 밝혔다. 당시 독파모 참여 기업에 대한 지원 규모는 엔비디아 B200 기준 팀당 735장 수준이었다. 개발 속도를 높이는 과정에서 안전 체계도 함께 마련한다. 정부는 올해 1월 시행된 AI기본법을 토대로 딥페이크와 사이버보안, 개인정보 보호, 고영향 AI 등에 대응할 제도적 기반을 정비하고 있다. 독파모를 활용한 ‘모두의 AI’와 보안 특화 모델 사업도 추진한다. 배 부총리는 “AI가 빨라질수록 안전과 신뢰를 준비하는 우리의 속도도 더 빨라져야 한다”며 “AI 연구개발과 산업 활용에는 과감하게 가속페달을 밟되, 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다”고 말했다. 그는 “속도는 경쟁력이고 안전은 지속가능성”이라며 독파모의 다음 단계와 프론티어 AI 모델 개발 방향을 조만간 공개하겠다고 예고했다. 정부 구상이 성과로 이어지려면 GPU와 데이터 확보 규모, 독자 모델의 실제 활용처, 안전성 평가 기준을 구체적으로 제시해야 한다.2026-09-16 15:14:10
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과방위, 3만 포인트 줬는데 사용률 7%…'모두의 AI' 국회 첫 시험대 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 대중화와 사이버안보 강화를 위해 추진하는 ‘모두의 AI’와 보안 특화 AI 사업이 국회의 첫 시험대에 올랐다. 국민에게 AI 개발 환경을 제공한다는 취지에도 실제 포인트 사용률은 7%에 그쳤고 초기 시스템 오류도 확인됐다. 보안 AI 사업은 32개 기관이 참여하는 대형 컨소시엄을 꾸렸지만 예산과 개발 일정, 보안 데이터 확보, 기관 간 정보 공유 체계를 구체화해야 한다는 지적이 나왔다. 8일 서울 여의도 국회에서 열린 제439회 국회 정기회 과학기술정보방송통신위원회 제1차 전체회의에서 여야 의원들은 과학기술정보통신부의 AI·사이버보안 사업 추진 상황을 집중 점검했다. 이연희 더불어민주당 의원은 ‘모두의 AI 성장사다리 프로젝트’에 포함된 온라인 개발 플랫폼 ‘모두의 AI 실험실’의 운영 실태를 문제 삼았다. 모두의 AI 실험실은 국민이 자연어로 프로그램을 만드는 바이브코딩 환경과 생성형 AI 모델, 민간 클라우드, 공공·민간 데이터 등을 활용해 AI 서비스를 직접 개발하도록 지원하는 플랫폼이다. 가입자에게 AI 모델과 클라우드 이용에 쓸 수 있는 3만 포인트를 무상으로 제공한다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주하고 피씨엔이 운영·유지관리를 맡았다. 사업 규모는 약 39억8000만원이며 수행 기간은 올해 12월까지다. 피씨엔은 지난 5월 사업을 수주한 뒤 8월부터 본격적인 운영에 들어갔다. 그러나 이 의원실이 직접 서비스를 이용한 결과 로그인 상태가 유지되지 않거나 화면을 새로 고치면 다시 로그인해야 하는 문제가 나타났다. 작업을 마친 뒤 결과물 미리보기가 작동하지 않는 오류도 발견됐다. 해당 문제는 의원실과 과기정통부의 점검 이후 조치됐다. 낮은 이용률도 과제로 지목됐다. 이 의원실에 따르면 지난달 16일 기준 가입자에게 지급된 3만 포인트 가운데 실제 사용된 비율은 약 7%였다. 다만 가입자 수와 지급된 전체 포인트, 이용자별 사용 편차는 공개되지 않아 7%라는 수치만으로 사업 수요를 판단하기에는 한계가 있다. 이 의원은 “12월이라는 시한에 쫓기기보다 국민이 불편 없이 사용하고 필요한 결과를 얻을 수 있도록 준비해야 한다”고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “의원실 점검을 통해 신속하게 개선했다”며 “앞으로 세밀하게 관리하겠다”고 답했다. 정부가 추진하는 국민용 AI 에이전트 사업도 연말 출시를 앞두고 있다. 다만 이 사업은 NIA가 운영하는 모두의 AI 실험실과는 별도 트랙이다. 과기정통부는 지난달 SK텔레콤·카카오·KT가 주도하는 3개 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 3개 컨소시엄에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 총 512장이 지원된다. SK텔레콤은 전화와 문자로도 이용할 수 있는 실행형 AI를, 카카오는 메신저에서 예약·신청·결제까지 연결하는 서비스를 개발한다. KT는 다음과 무신사·직방 등 여러 플랫폼을 AI 에이전트로 연결할 계획이다. 정부는 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓을 방침이다. 국민용 AI 서비스가 안착하려면 무료 제공 자체보다 안정성과 이용 동기를 확보하는 것이 중요하다. 모두의 AI 실험실에서 드러난 초기 오류와 낮은 이용률을 별개의 플랫폼 문제로만 볼 수 없는 이유다. 향후 3개 컨소시엄에 대해서도 월간활성이용자 수(MAU)뿐 아니라 질문 성공률과 서비스 완료율, 장애 발생 시간, 이용자 재방문율 등 품질 지표를 공개해야 한다는 지적이 나온다. 박정하 국민의힘 의원은 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델’ 개발 사업의 일정과 예산을 질의했다. 과기정통부는 최근 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS와 LG유플러스, LG AI연구원, 샌즈랩, 이스트시큐리티, 주요 대학·연구기관 등 32곳이 참여하는 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원한다. 사업 착수 5개월 뒤 중간 성과를 평가해 나머지 5개월의 지원 여부를 결정한다. 개발된 모델은 오픈소스 공개를 지향하며 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 실증할 예정이다. 보안 AI의 성패는 GPU 규모뿐 아니라 학습 데이터의 질에 달렸다. 실제 악성코드와 취약점, 침해사고 대응 기록은 기업의 영업비밀이나 국가안보 정보와 연결될 수 있다. 32개 기관이 데이터를 어떤 기준으로 익명화하고 공유할지, 공격 기술이 외부로 악용되지 않도록 모델 공개 범위를 어떻게 정할지가 핵심 과제다. 사이버 침해사고 발생 때 경찰과 과기정통부·한국인터넷진흥원(KISA) 간 정보 공유가 충분하지 않다는 점도 도마에 올랐다. 류 차관은 청와대 고위급 인사의 개인정보 유출 정황에 대해 “언론 보도를 통해 인지했다”며 경찰 수사 사건은 관례상 세부 정보를 전달받지 못했다고 설명했다. 해당 사건은 청와대 시스템이 직접 해킹된 것이 아니라 방산·항공 분야 민간 인증기관 서버에서 주요 인사의 명함 정보로 추정되는 개인정보가 유출된 사건이다. 경찰은 유출 경로와 공격 배후를 수사하고 있다. 현행 정보통신망법상 정보통신서비스 제공자는 침해사고를 인지한 뒤 24시간 이내에 과기정통부나 KISA에 신고해야 한다. 지연하거나 신고하지 않으면 최대 3000만원의 과태료를 부과할 수 있다.다만 사업자의 법정 신고와 경찰의 수사정보 공유는 별개의 절차다. 대형 침해사고의 초기 대응력을 높이려면 수사 보안을 해치지 않는 범위에서 관계기관이 공격 지표와 피해 범위를 공유할 수 있는 공식 절차를 마련해야 한다. 한편 정부의 AI 정책은 이제 모델 선정과 GPU 배분을 넘어 실제 이용과 성과를 증명해야 하는 단계에 들어섰다. 모두의 AI는 국민이 반복해서 사용할 만큼 편리해야 하고, 보안 AI는 현장에서 공격을 탐지하고 대응 시간을 줄여야 한다. 7%의 포인트 사용률과 기관 간 정보 단절은 기술보다 운영체계가 사업 성패를 좌우할 수 있다는 점을 보여준다.2026-09-08 17:57:07
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'젠슨 황 장녀' 매디슨 황 LG 방문…연내 '12년치' 로봇 데이터 확보 전망 [경제일보] LG전자가 로봇 개발에 필요한 대규모 학습 데이터 확보에 속도를 낸다. 엔비디아의 피지컬 AI 기술을 자체 로봇과 제조·물류 현장에 적용하면서 실제 작업 데이터를 축적하는 방식이다. 연내 양재 데이터팩토리의 로봇 투입 규모를 수백 대까지 확대해 로봇 학습에 필요한 데이터 생산 기반을 키울 계획이다. 19일 LG전자에 따르면 회사는 전날 서울 서초구 양재 데이터팩토리에 엔비디아 핵심 관계자들을 초청해 로보틱스 분야 협력 방안을 논의했다. 엔비디아에서는 젠슨 황 CEO의 장녀이자 옴니버스·로보틱스 제품 마케팅 수석 이사인 매디슨 황 등이 참석했다. LG에서는 류재철 LG전자 CEO와 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표 등이 자리했다. 이번 회동은 지난 13일 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 양사가 미래 전략사업 협력을 위한 업무협약을 체결한 이후 나흘 만에 이뤄졌다. 양사는 협약 이후 실제 로봇 개발과 데이터 확보에 필요한 협력 방안을 구체화하고 있다. 핵심은 올해 안에 가동될 양재 데이터팩토리다. 지하 1층부터 지상 3층까지 4개 층, 연면적 1만㎡ 규모로 조성되는 이 시설은 로봇이 실제 작업 환경을 경험하면서 데이터를 생산할 수 있도록 구성됐다. LG전자는 자체 개발한 LG 클로이드를 데이터팩토리에 투입했다. 가정과 제조 현장을 구현한 공간에서 로봇이 청소하거나 부품을 옮기고 적재하는 작업 등을 수행하면서 동작과 작업 과정에 대한 데이터를 축적한다. 가정 환경에서는 청소 작업을 수행하고, 미국 테네시 세탁기 공장의 생산 공정을 구현한 공간에서는 부품 운반·적재와 조립 작업을 진행한다. LG CNS의 물류 자동화 솔루션과 LG이노텍의 로봇 손 학습 공간에도 로봇이 투입돼 물류와 부품 작업에 필요한 데이터를 수집하고 있다. 여기에 엔비디아의 피지컬 AI 기술이 적용된다. LG전자는 엔비디아 옴니버스 라이브러리와 코스모스 오픈월드 모델, 아이작 오픈 로보틱스 개발 플랫폼 등을 데이터 생성과 수집, 학습 과정에 활용하고 있다. 실제 작업 환경에서 확보한 데이터를 가상 환경으로 확장해 로봇이 다양한 조건에서 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 방식이다. LG전자가 확보하려는 데이터의 기반에는 수십년간 제조·물류 현장에서 축적한 작업 경험도 포함된다. 숙련공의 작업 노하우와 현장 데이터를 로봇 학습에 활용하고 엔비디아의 로보틱스 기술을 결합해 데이터의 활용도를 높인다는 구상이다. LG전자는 연내 데이터팩토리에 투입되는 로봇을 수백 대 규모로 확대할 예정이다. 로봇이 수행하는 작업의 종류를 늘리고 실제 환경에서 수집한 데이터를 증폭·합성해 가상 데이터까지 확보하는 방식으로 학습 데이터 규모를 키운다. 연말까지 LG전자가 확보할 것으로 예상하는 학습용 데이터는 실제 수집 데이터와 가상 데이터를 합쳐 총 10만 시간이다. 10만 시간은 24시간을 기준으로 약 11.4년, 일반적인 연간 근무시간이 아닌 단순 시간 환산으로 약 12년에 가까운 규모다. LG전자는 이 데이터를 기반으로 로봇의 작업 수행 능력을 고도화하고 가정·제조·물류 등 다양한 환경에 적용할 수 있는 로봇 기술 개발에 활용할 계획이다.2026-08-19 09:02:28
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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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168억 투입해 의료 AI 생태계 조성...카카오헬스케어, 정부 사업 수행기관 선정 [경제일보] 정부가 의료 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 병원 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 국가 단위 인프라 구축에 나선다. 이에 카카오헬스케어가 전국 주요 의료기관과 기업들이 참여하는 대규모 컨소시엄을 이끌며 의료 AI 개발 기반 마련에 착수한다는 계획이다. 24일 카카오헬스케어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업' 수행기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 카카오헬스케어를 주관기관으로 하는 컨소시엄은 향후 최대 3년간 총 168억원 규모의 정부 지원을 받아 사업을 수행한다. 의료 데이터 스페이스는 병원별로 분산된 의료 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구축하는 데이터 공유 체계다. 기존에는 의료 AI 개발을 위해 여러 기관의 데이터를 한곳에 모아야 했지만 개인정보 보호와 데이터 반출 규제로 인해 활용에 한계가 있었다고 평가된다. 이번 사업은 데이터 원본을 각 의료기관에 그대로 보관하면서 분석 모델이나 결과만 공유하는 방식으로 운영된다. 의료 데이터 원본은 병원 내부에서 관리하고, 비식별 처리된 데이터만 보안 환경 내에서 활용하는 구조다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 최소화하면서도 다기관 공동 연구와 의료 AI 개발이 가능한 환경을 구축하는 것이 목표로 진행된다. 특히 '연합학습' 기반 데이터 활용 체계를 구축해 병원 간 데이터 이동 없이 AI 모델을 학습할 수 있도록 할 계획이다. 의료기관별로 축적된 데이터를 활용하면서도 데이터 주권과 보안성을 확보할 수 있어 차세대 의료 AI 인프라로 주목받는 방식이다. 카카오헬스케어는 이번 사업을 위해 전국 주요 상급종합병원을 포함한 27개 의료기관과 21개 기업이 참여하는 컨소시엄 '프로미스'를 구성했다. 의료기관들은 임상 데이터 웨어하우스(CDW)를 기반으로 의료 데이터 표준화 체계를 구축하고 공통 심의 체계를 마련해 고품질 의료 데이터를 안전하게 연계한다. 해당 기업들은 데이터 스페이스 환경에서 의료 AI 연구·개발을 수행하게 된다. 의료 데이터 확보 비용과 접근성 문제로 어려움을 겪었던 AI 스타트업과 디지털 헬스케어 기업들이 보다 효율적으로 AI 모델을 개발할 수 있는 기반이 마련될 전망이다. 특히 이번 사업은 의료 AI 산업의 고질적인 문제로 지적돼 온 데이터 파편화 문제를 해결하는 계기가 될 것으로 분석된다. 카카오헬스케어는 의료기관마다 데이터 형식과 관리 체계가 달라 공동 연구와 AI 개발이 쉽지 않았지만 표준화된 데이터 활용 환경이 구축되면 신약 개발과 질병 예측, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용이 확대될 수 있을 것으로 평가했다. 또한 글로벌 의료 AI 경쟁이 데이터 확보 능력을 중심으로 전개되고 있는 만큼 국가 차원의 의료 데이터 활용 체계를 구축하는 것이 산업 경쟁력 확보에 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 카카오헬스케어는 컨소시엄 운영을 총괄하며 플랫폼과 인프라 구축을 담당할 예정이다. 이를 통해 대형 병원과 AI 기업, 디지털 헬스케어 스타트업이 함께 참여하는 의료 데이터 생태계를 조성하고 의료 AI 연구·개발 환경을 확대해 나간다는 계획이다. 황희 카카오헬스케어 대표는 "다양한 기관 및 기업과 함께 '의료 데이터 스페이스'라는 국가적 AX 대전환 프로젝트를 이끌게 되어 무거운 책임감을 느낀다"며 "단순한 정부 과제 수행을 넘어 제약, 바이오, 인공지능 스타트업들의 고충을 해결하는 동시에 나아가 대한민국 의료 AI 생태계가 글로벌 수준으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 총력을 다하겠다"고 말했다.2026-06-24 10:01:45
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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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![[렌터카 패권전쟁] ② 사모펀드가 탐내는 이유…렌터카는 어떻게 황금알 됐나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/15/20260615165807485373.jpg)
② 사모펀드가 탐내는 이유…렌터카는 어떻게 '황금알' 됐나 롯데렌탈 매각 협의 중단으로 국내 렌터카 시장 재편 작업이 새로운 국면을 맞았다. 최근 완성차 업체와 렌터카 업체, 중고차 플랫폼 간 경계가 흐려지면서 시장 경쟁 구도도 빠르게 변화하고 있다. KG그룹의 케이카 인수와 현대자동차의 인증중고차 사업 확대도 이러한 흐름의 연장선에 있다. [렌터카 패권전쟁]은 거래 무산 이후 달라진 시장 판도와 향후 재편 가능성을 살펴본다. <편집자주> [경제일보] 국내 렌터카 산업이 장기렌트와 차량 관리, 중고차 사업까지 아우르면서 투자 시장의 관심을 받고 있다. 렌터카 등록 대수가 100만대를 넘어선 가운데 차량 구매부터 운용, 중고차 판매까지 이어지는 수익 구조가 구축되면서 사업 범위도 넓어졌다. 최근 사모펀드(PEF)와 자동차 관련 기업들이 롯데렌탈을 잠재 인수 대상으로 검토하는 가운데 향후 어떤 투자자가 새 주인이 되느냐에 따라 렌터카 시장 재편 방향도 달라질 전망이다. ◆ ‘렌터카’ 대여업 넘어 차량 생애주기 시장으로 15일 국토교통부와 한국자동차대여사업조합연합회 등에 따르면 국내 렌터카 등록 대수는 지난해 처음으로 100만대를 넘어섰다. 업계에서는 국내 렌터카 시장 규모를 연간 15조원 이상으로 추산한다. 장기렌터카 확대와 법인 차량 수요 증가로 자동차 시장 내 존재감도 커지고 있다. 렌터카 산업이 투자 시장의 관심을 받는 이유는 차량 생애주기 전반에서 수익을 창출할 수 있기 때문이다. 차량을 구매해 고객에게 공급하고 렌트 기간 동안 이용료를 받은 뒤 계약이 종료된 차량은 중고차 시장에 판매할 수 있다. 여기에 보험과 정비, 차량 관리 서비스까지 더해지면서 차량 한 대에서 다양한 수익원을 확보할 수 있다. 이 과정에서 축적되는 데이터도 중요한 자산이다. 선호 차종과 교체 주기, 유지관리 비용 등 고객 이용 정보를 지속적으로 확보할 수 있기 때문이다. 최근 완성차 업체들이 차량 구독 서비스와 인증중고차 사업을 확대하는 것도 판매 이후 시장을 직접 확보하려는 전략으로 해석된다. 높은 진입장벽도 시장 가치를 높이는 요소다. 수만대 규모 차량을 확보하기 위한 자금력과 금융 조달 능력이 필요하고 전국 단위 정비 네트워크와 중고차 판매 체계도 갖춰야 한다. 규모가 커질수록 차량 구매 단가와 운영 비용 경쟁력이 높아지는 만큼 후발주자가 단기간에 따라잡기 쉽지 않다. 다만 장기렌터카 시장 성장세 둔화와 차량 가격 상승, 조달 비용 증가는 수익성 측면의 변수로 꼽힌다. 그럼에도 차량 구매부터 운영·정비, 중고차 판매까지 이어지는 수익 구조와 데이터 확보 능력, 규모의 경제는 렌터카 산업이 투자 시장의 관심을 받는 배경으로 분석된다. ◆ 롯데렌탈 인수 시계 재가동…한국타이어·PEF 눈독 롯데렌탈 인수전이 물밑에서 다시 움직이는 가운데 잠재 원매자를 둘러싼 관심도 커지고 있다. 투자업계에서는 한국타이어앤테크놀로지(한국타이어)를 비롯해 텍사스퍼시픽그룹(TPG), EQT파트너스, MBK파트너스 등이 후보군으로 거론되고 있다. 시장에서는 한국타이어를 유력 후보군 가운데 하나로 보고 있다. 한국타이어는 과거 KT렌탈 인수전에도 관심을 보인 바 있다. 롯데렌탈을 확보할 경우 타이어 판매를 넘어 정비와 차량 관리, 기업 고객 네트워크까지 사업 영역을 확대할 수 있다. 렌터카 차량은 주행거리와 교체 주기가 비교적 명확한 편이다. 타이어 업체 입장에서는 예측 가능한 B2B 수요를 확보할 수 있고 정비·점검 서비스와 연계한 애프터마켓 사업 확대도 가능하다. 법인 고객 기반과 차량 운영 데이터를 확보할 수 있다는 점 역시 매력 요인으로 꼽힌다. 다만 실제 인수전 참여 여부는 매각 가격과 자금 조달 여건, 기존 사업과의 시너지 효과가 좌우할 전망이다. PEF 후보군이 롯데렌탈을 검토하는 이유는 다소 다르다. TPG와 EQT, MBK파트너스 등은 안정적인 현금흐름과 시장 지위를 중심으로 투자 가능성을 검토할 것으로 보인다. 장기렌터카 사업은 수년 단위 계약을 기반으로 운영돼 매출 예측이 비교적 쉽고 계약 종료 차량 매각을 통한 추가 수익도 기대할 수 있다. PEF 입장에서는 이미 일정 규모 이상의 차량과 고객 기반을 확보하고 있다는 점도 매력 요소다. 신규 사업을 키우는 방식보다 기존 1위 사업자를 인수해 비용 효율화와 사업 포트폴리오 조정을 추진하는 편이 투자 회수 전략을 세우기 수월하기 때문이다. 차량 관리와 중고차 사업을 강화할 경우 추가적인 기업가치 제고 여력도 남아 있다는 평가가 나온다. 일각에서는 현대자동차그룹 참여 가능성도 거론된다. 현대차그룹은 현대캐피탈을 통한 차량 금융 사업과 차량 구독 서비스, 인증중고차 사업을 운영하고 있어 렌터카 사업과의 접점을 갖고 있다. 다만 이미 관련 사업 기반을 확보한 만큼 추가 인수 필요성이 크지 않다는 관측도 나온다. 국내 1위 렌터카 사업자를 확보할 경우 공정거래 이슈가 다시 제기될 가능성도 있다. 향후 매각 작업은 가격과 규제, 사업 시너지가 핵심 변수가 될 전망이다. 어피니티에쿼티파트너스가 제시했던 거래 규모는 약 1조8000억원 수준이었다. 다만 투자은행(IB)업계에서는 한 차례 거래가 무산된 만큼 신규 원매자들이 가격 조정을 요구할 가능성이 크다고 보고 있다. 롯데그룹 입장에서는 연내 매각 마무리를 추진하고 있지만 원하는 가격을 확보할 수 있을지가 관건으로 꼽힌다. 업계 관계자는 “롯데렌탈은 단순 렌터카 회사라기보다 차량 운영 역량과 고객 데이터를 보유한 사업자라는 점에서 전략적 가치가 크다”며 “누가 인수하느냐에 따라 렌터카를 넘어 중고차와 차량 관리 시장의 경쟁 구도까지 영향을 받을 수 있다”고 말했다.2026-06-15 17:49:33
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삼성전자, C랩 아웃사이드 9기 모집…30개 스타트업 선발 [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI)과 로봇, 디지털헬스 등 미래 산업 분야 유망 스타트업 발굴에 나선다. 스타트업과의 협업을 확대하며 미래 성장동력 확보와 기술 생태계 강화에 속도를 내겠다는 전략이다. 삼성전자는 오는 26일까지 외부 스타트업 육성 프로그램 'C랩 아웃사이드(C-Lab Outside)' 9기 참가 기업을 공개 모집한다고 15일 밝혔다. 모집 분야는 △AI △디지털헬스 △콘텐츠·서비스 △로봇 △소재·부품 △사물인터넷(IoT) △모빌리티 △ESG 등 8개 분야다. 삼성전자는 총 30개사를 선발할 예정이다. 이번 모집은 서울과 대구, 광주, 경북 등 4개 지역에서 동시에 진행된다. 투자 단계가 시리즈B 이하인 국내 스타트업이 지원할 수 있다. C랩 아웃사이드는 삼성전자가 운영하는 대표적인 오픈이노베이션 프로그램으로, 스타트업과 삼성전자 사업부 간 협업 기회를 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사업 연계 가능성이 있는 스타트업에 대해 사업부와의 비즈니스 미팅과 기술 검증(PoC), 공동 프로젝트 등을 지원하고 있다. 실제 지난해 선발된 C랩 아웃사이드 7기 스타트업 30개사 가운데 17개사가 삼성전자와 기술 검증을 진행했으며, 올해 8기 기업들도 협업 프로젝트를 추진하고 있다. 대표적으로 피지컬 AI 데이터 구축 기업인 컨피그인텔리전스는 삼성전자와 로봇 학습용 데이터 확보 프로젝트를 진행 중이다. AI 기반 수요예측 기업 임팩티브AI는 삼성전자 온라인 판매 채널의 수요예측 모델 고도화에 참여하고 있다. 삼성전자는 스타트업 성장 지원 프로그램도 운영한다. 선발 기업에는 최대 1억원의 사업지원금과 전용 업무공간, 삼성전자 보유 특허 활용 기회, 임직원 전문가 멘토링 등이 제공된다. 또 CES와 비바테크(VivaTech) 등 글로벌 전시회 참가를 지원해 해외 투자자와 고객, 파트너 발굴 기회도 제공한다. 삼성전자는 2012년 사내벤처 프로그램 'C랩 인사이드'를 시작으로 현재까지 사내벤처 434개, 외부 스타트업 566개 등 총 1000개 기업을 육성했다. 특히 2023년부터는 대구·광주·경북으로 프로그램을 확대하며 지역 스타트업 생태계 활성화에도 나서고 있다. 이병철 삼성전자 창의개발센터장(상무)은 "스타트업에게는 기술력뿐 아니라 이를 검증하고 사업화할 기회도 중요하다"며 "유망 스타트업들이 삼성전자와 협업하며 더 큰 시장으로 성장할 수 있도록 지원을 이어갈 것"이라고 말했다.2026-06-15 11:04:04
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![[경제일보] 엔비디아 협력 가능성 커진 새만금…현대차 미래 모빌리티 시험대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/11/20260611093446698494.jpg)
엔비디아 협력 가능성 커진 새만금…현대차 '미래 모빌리티' 시험대 [경제일보] 현대자동차그룹의 새만금 구상이 엔 비디아와의 협력 가능성으로 확장되고 있다. 새만금이 AI 데이터센터와 로봇, 수소 에너지 거점으로 부상하면서 현대 차그룹의 미래 모빌리티 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 다만 엔비디아의 참여 방식과 투자 규모, 전력 인프라 구축 계 획 등은 사업 추진을 위한 중요한 과제 로 남았다. 10일 업계에 따르면, 정의선 현대차그룹 회장은 전날 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)에게 새만금 프로젝트 참여를 제안했다. 현대차그룹은 새만금을 중심으로 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 산업을 결합한 미래 산업 거점 구축을 추진하고 있다. 황 CEO가 이에 긍정적인 반응을 나타내면서 양사 협력 가능성에 관심이 쏠리고 있다. 새만금 프로젝트는 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 에너지 산업을 집적하는 대형 개발 사업이다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 9조원을 투입해 새만금 국가산업단지 내 112만4000㎡(34만평) 규모 부지에 AI 데이터센터와 AI 스마트팩토리, 로봇 제조 클러스터, AI 수소 시티, 수전해 플랜트, 태양광 발전 설비 등을 조성하는 방안을 추진하고 있다. 현대차그룹이 기대하는 부분은 AI 인프라 확보다. 소프트웨어 중심 차량(SDV)과 자율주행 기술은 대규모 데이터 학습과 검증 과정을 필요로 한다. 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼이 새만금 데이터센터 구축 과정에 활용될 경우 차량 개발과 자율주행 알고리즘 고도화, 차량용 AI 서비스 개발에 필요한 연산 환경을 확보할 수 있다. 현대차그룹이 자회사 포티투닷을 중심으로 차량용 운영체제(OS)와 AI 에이전트, 자율주행 기술 개발을 추진하고 있는 만큼 AI 인프라 확보는 미래 사업 전략과도 연결된다. AI 연산 역량 확보 여부가 향후 완성차 업체들의 소프트웨어 경쟁력을 가르는 요소 가운데 하나가 될 것으로 전망된다. 자동차 산업에서는 데이터 확보 경쟁이 중요해지고 있다. 차량에서 수집되는 주행 정보와 운전자 행동 데이터, 차량 상태 정보는 자율주행과 차량용 AI 서비스 고도화에 활용된다. 글로벌 완성차 업체들이 AI 인프라 확보에 적극 나서는 배경도 방대한 데이터를 효율적으로 학습하고 활용하기 위해서다. 현대차그룹 역시 차량용 AI 에이전트와 SDV 개발을 확대하고 있다. 향후 차량 기능 상당수가 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 개선되는 구조가 자리 잡을 경우 데이터 학습과 연산 역량 확보 중요성도 더욱 커질 것으로 예상된다. 엔비디아 입장에서도 현대차그룹은 중요한 협력 대상이다. 엔비디아는 AI 반도체 시장을 주도하고 있지만 피지컬 AI 분야에서는 실제 산업 현장에서 기술을 검증할 수 있는 환경 확보가 중요하다. 현대차그룹은 완성차 생산 공장과 물류센터, 로봇 사업을 동시에 운영하고 있어 다양한 실증 환경을 제공할 수 있다. 황 CEO는 최근 현대차그룹 양재사옥 방문 당시 “AI의 다음 물결은 모빌리티와 피지컬 AI”라고 언급했다. 피지컬 AI는 AI가 실제 공간을 인식하고 판단해 차량과 로봇, 기계를 제어하는 기술을 의미한다. 특히 보스턴다이내믹스가 개발 중인 휴머노이드와 물류 로봇은 피지컬 AI 적용 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. 엔비디아는 로봇 개발용 플랫폼인 아이작(Isaac)을 통해 로봇 학습 환경을 구축하고 있다. 업계에서는 현대차그룹의 로봇 기술과 엔비디아의 AI 플랫폼이 결합될 경우 상용화 속도를 높이는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 양사의 협력이 현실화될 경우 글로벌 시장에서의 파급력도 작지 않을 것으로 예상된다. 엔비디아는 AI 반도체와 AI 소프트웨어 생태계를 주도하고 있고, 현대차그룹은 완성차 생산뿐 아니라 스마트팩토리와 로보틱스, 도심항공교통(UAM)까지 미래 사업 포트폴리오를 확대하고 있다. 제조 역량과 AI 기술이 결합될 경우 글로벌 미래 모빌리티 산업 전반의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. 자동차 산업이 하드웨어 중심 경쟁에서 소프트웨어와 AI 중심 경쟁으로 이동하는 상황에서 양사의 협력은 미래 산업 전략 측면에서도 관심을 받고 있다. 글로벌 시장에서는 자동차 산업과 AI 산업 간 협력 사례가 늘어나고 있다. 테슬라는 자체 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)를 구축해 자율주행 데이터를 학습하고 있으며 중국 기업들은 AI 기반 스마트카 개발에 공격적으로 투자하고 있다. 폭스바겐과 메르세데스-벤츠, BMW 등 글로벌 완성차 업체들도 AI 기업과 협력을 확대하는 추세다. 현대차그룹은 수소와 재생에너지, 데이터센터를 연계한 사업 구조도 검토하고 있다. 데이터센터 운영에 필요한 전력을 확보하는 동시에 수소 산업과 연계한 사업 구조를 구축할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터와 수전해 설비, 태양광 발전 단지가 함께 조성될 경우 에너지 활용 효율을 높일 수 있다는 전망도 나온다. 새만금 프로젝트가 본격화될 경우 관련 산업으로의 확산 효과도 기대된다. AI 데이터센터 구축에는 반도체와 서버, 통신 장비, 전력 설비, 냉각 시스템, 클라우드 기업 등이 참여한다. 엔비디아가 프로젝트에 참여할 경우 국내외 관련 기업들의 투자와 협력 논의가 확대될 가능성도 있다. 다만 엔비디아의 참여 방식은 구체화되지 않은 상태다. 데이터센터 구축에 직접 참여할지, AI 반도체 공급에 집중할지, 공동 연구개발 형태가 될지 여부는 향후 협의 과정을 통해 구체화될 전망이다. 투자 규모와 사업 구조 역시 아직 확정되지 않았다. 전력 인프라 확보도 중요한 과제다. AI 데이터센터는 대규모 전력 공급이 필수적이다. 재생에너지 확대와 함께 안정적인 송전망 구축, 전력 공급 체계 마련이 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 데이터센터 운영 비용과 냉각 설비 구축 비용 역시 사업성 검토 과정에서 중요한 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 “현대차그룹과 엔비디아의 협력이 현실화되면 자동차 산업을 넘어 AI와 로보틱스, 에너지 산업까지 연결되는 협력 모델이 구축될 수 있다”며 “새만금 프로젝트는 미래 모빌리티와 피지컬 AI 기술이 실제 산업 현장에 적용되는 거점으로 발전할 가능성이 있다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 11일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-11 09:42:38
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![[프론티어 격돌] 연결의 삼성 vs 생활의 LG…차세대 가전 승부처는 생활 데이터](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/29/20260529155516796993.jpg)
연결의 삼성 vs 생활의 LG…차세대 가전 승부처는 '생활 데이터' [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI홈 패권을 놓고 맞붙고 있다. 과거 가전시장이 냉장고·세탁기·에어컨 등 개별 제품 경쟁이었다면 AI 시대에는 집 전체를 연결하는 '생활 플랫폼' 경쟁으로 전장이 옮겨가는 모습이다. 가전의 정의가 바뀐다…승부처는 '홈 운영체제' 가전의 정의도 바뀌고 있다. 냉장고는 음식을 보관하고 세탁기는 빨래를 하며 에어컨은 온도를 조절하는 역할에 머물렀지만 이제는 상황이 달라졌다. 최근 가전은 집 안 곳곳에서 데이터를 수집하고 사용자의 생활 패턴을 학습해 공간 전체를 연결하는 플랫폼으로 진화하는 모습이다. 생성형 AI 확산은 가전산업의 경쟁 방정식도 바꾸고 있다. 제품 성능과 가격 경쟁이 중심이던 시장이 생활 데이터와 소프트웨어, 플랫폼 경쟁 중심으로 이동하면서 기업들의 AI홈 전략 역시 새로운 성장축으로 떠오르는 모습이다. 가전업계가 말하는 AI홈 역시 결국 같은 질문으로 귀결된다. "누가 집의 운영체제(OS)를 차지할 것인가." 이 거대한 전환의 중심에는 한국 가전산업을 대표하는 두 기업, 삼성전자와 LG전자가 서 있다. 두 회사 모두 AI홈을 미래 성장동력으로 내세우고 있지만 접근 방식은 사뭇 다르다. 삼성전자는 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나로 연결하는 초연결 생태계를 구축하는 데 집중하고 있다. 반면 LG전자는 냉장고와 세탁기, 에어컨 등 생활 밀착형 가전에서 축적된 데이터를 기반으로 고객의 일상을 이해하는 '공감지능' 전략을 강화하고 있다. "연결의 삼성" vs "생활의 LG" 같은 AI홈을 이야기하지만 삼성은 연결의 확장을, LG는 생활 경험의 심화를 선택한 셈이다. 업계에 따르면 삼성전자가 꺼내든 승부수는 '초연결'이다. 삼성전자는 스마트싱스(SmartThings)를 중심으로 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나의 플랫폼으로 통합하는 작업을 진행하고 있다. 집 안 기기뿐 아니라 스마트폰을 통해 집 밖에서 발생하는 데이터까지 연결해 고객 경험을 확장하는 것이 핵심이다. 삼성전자의 가장 강력한 무기는 갤럭시 생태계다. 냉장고와 세탁기만으로는 알 수 없는 사용자의 이동 패턴과 건강 정보, 콘텐츠 소비 습관까지 스마트폰과 스마트워치에서 확보할 수 있다. AI홈이 집 안에 머무르지 않고 고객의 일상 전체로 확장될 수 있는 이유다. 삼성전자가 최근 TV를 AI홈 허브로 진화시키고 보안·에너지·헬스케어 기능을 통합하려는 것도 같은 맥락이다. 반면 LG전자는 다른 길을 선택했다. LG전자는 스마트폰 사업에서 철수했지만 생활가전 분야에서는 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보하고 있다. 냉장고와 세탁기, 건조기, 스타일러, 에어컨 등 고객이 매일 사용하는 생활가전에서 발생하는 데이터를 기반으로 AI홈을 구축하는 전략이다. LG전자가 강조하는 '공감지능(Affectionate Intelligence)' 역시 여기에 초점이 맞춰져 있다. 고객이 언제 잠드는지, 어떤 시간대에 세탁기를 사용하는지, 실내 공기질 변화에 어떻게 반응하는지 등을 학습해 공간 전체를 최적화하는 방식이다. 삼성이 '더 많은 기기를 연결하는 기업'이라면 LG는 '더 깊게 생활을 이해하는 기업'에 가깝다는 평가가 나온다. AI홈 경쟁의 본질은 결국 데이터 흥미로운 점은 양사의 경쟁이 결국 데이터 확보 경쟁으로 수렴된다는 점이다. 과거 가전 시장에서는 제품을 판매하면 기업과 소비자의 관계가 사실상 종료됐다. 하지만 AI홈 시대에는 제품 판매가 끝이 아니라 시작이다. 제품이 집 안에 설치되는 순간부터 고객의 생활 데이터가 축적되고 이를 기반으로 새로운 서비스와 구독 모델, 에너지 관리 서비스 등이 가능해진다. 업계에서는 향후 가전업체의 기업가치 역시 하드웨어 판매량보다 데이터 기반 플랫폼 경쟁력에 따라 달라질 가능성이 높다고 보고 있다. AI홈이 단순한 가전 기능 경쟁이 아니라 플랫폼 비즈니스로 평가받는 이유다. 개인정보와 수익화…넘어야 할 과제도 AI홈 경쟁의 성패를 좌우할 또 다른 변수는 데이터다. AI 서비스가 고도화될수록 기업들은 보다 정교한 생활 데이터를 확보해야 하지만 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 사회적 논란 역시 커질 수 있다. 가전이 단순 제품에서 플랫폼으로 진화할수록 수집되는 데이터 범위도 확대된다. 냉장고·세탁기·에어컨 사용 정보는 물론 에너지 소비 패턴, 재실 여부, 생활 루틴 등 개인 일상과 직결된 정보가 축적될 수 있기 때문이다. AI홈 경쟁이 고도화될수록 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 논의도 확대될 전망이다. 업계에서는 AI 서비스 경쟁력이 결국 데이터 경쟁력으로 연결되는 만큼 소비자 신뢰 확보 여부가 향후 시장 주도권을 가르는 핵심 변수 중 하나가 될 것으로 보고 있다. 서비스 유료화 여부도 향후 시장 확대 과정에서 주목되는 변수다. 현재 삼성전자와 LG전자 모두 대부분의 AI 기능을 무료로 제공하고 있지만 생성형 AI 기반 개인화 서비스가 고도화될수록 수익화 모델 구축 필요성도 커질 것으로 전망된다. 업계에서는 향후 AI홈 시장이 단순 가전 판매를 넘어 구독형 서비스 중심으로 진화할 가능성에 주목하고 있다. 사용자의 생활 패턴을 분석해 에너지 사용량을 최적화하거나 가전 유지보수, 건강관리, 홈 모니터링 등 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 가전업계가 하드웨어 판매 중심 사업 구조에서 플랫폼·서비스 기업으로 전환을 추진하는 만큼 AI 서비스 역시 장기적으로는 새로운 수익원 역할을 맡게 될 것이라는 분석이 나온다. 생활 데이터를 잡아라…AI홈 전쟁의 본질 승자의 윤곽은 아직 뚜렷하지 않다. 과거처럼 냉장고 판매량이나 TV 점유율만으로 시장 우위를 판단할 수 있는 시대도 지났다. AI홈 시장의 경쟁력은 결국 생활 데이터를 기반으로 고객 경험을 고도화하는 능력과 플랫폼 체류 시간을 확대하는 역량에 달려 있다. 연결의 삼성과 생활의 LG. 과거 가전의 기준이 모터와 압축기, 디스플레이였다면 이제는 데이터와 AI가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 누가 집 안의 기기를 더 많이 연결하느냐가 아니라 누가 고객의 일상을 더 깊게 이해하고 움직이느냐의 싸움이다. AI 시대 가전 패권의 최종 승부처가 냉장고나 세탁기가 아닌 '집의 운영체제'가 되고 있는 이유도 여기에 있다.2026-05-29 18:03:21
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GM, 16억㎞ 쌓은 '슈퍼크루즈'…2028년 '아이즈 오프' 목표 [경제일보] GM이 핸즈프리 운전자 보조 시스템 ‘슈퍼크루즈’를 통해 누적 16억㎞ 규모의 실도로 주행 데이터를 확보했다. 오는 2028년에는 운전자 시선 개입이 필요 없는 ‘아이즈 오프(eyes-off)’ 기술 상용화에 나선다. 8일 GM에 따르면 슈퍼크루즈의 누적 핸즈프리 주행거리는 최근 10억마일(약 16억㎞)을 넘어섰다. 이는 지구와 달을 약 2100차례 왕복할 수 있는 수준이다. 슈퍼크루즈는 운전자가 일정 조건에서 스티어링 휠을 잡지 않아도 차량이 스스로 차선 유지와 속도 조절, 차간 거리 유지 등을 수행하는 시스템이다. 이번 기록은 북미 지역에서 판매된 슈퍼크루즈 탑재 차량 약 75만대를 기반으로 달성됐다. 현재 캐딜락, 쉐보레, GMC 등 GM 브랜드 23개 차종에 적용되고 있다. GM은 오는 2028년 캐딜락 전기 스포츠유틸리티차량(SUV) ‘에스컬레이드 IQ’를 시작으로 운전자의 시선 개입이 필요 없는 ‘아이즈 오프(eyes-off)’ 주행 기술 상용화를 추진할 계획이다. 현재 슈퍼크루즈가 운전자 시선 감지 시스템을 통해 전방 주시 여부를 확인하는 단계라면, 차세대 기술은 일부 조건에서 시선 개입 의무를 줄이는 방향으로 진화하는 구조다. 해당 기술은 내연기관과 전기차 모두에 적용할 수 있도록 개발되고 있다. 특정 고가 브랜드에 한정하지 않고 다양한 가격대 차량으로 확대한다는 점도 GM 전략 중 하나다. 최근 12개월 동안 고객들은 약 2870만건 주행에서 총 710만시간 동안 슈퍼크루즈를 사용했다. 핸즈프리 누적 주행거리만 약 8억㎞ 규모다. 하루 평균 기준으로 환산하면 약 160만㎞ 수준이다. 이용 빈도 역시 높은 수준을 유지하고 있다. GM에 따르면 전체 사용자 절반 이상이 매주 슈퍼크루즈를 사용하고 있으며, 약 85%는 월 1회 이상 기능을 이용하는 것으로 집계됐다. 평균 핸즈프리 사용 시간은 약 24분 수준으로 나타났다. GM은 이러한 사용 패턴이 소프트웨어 기반 구독 사업 확대에도 영향을 미치고 있다고 보고 있다. 슈퍼크루즈 구독 건수는 연내 85만건을 넘어설 것으로 예상된다. 차량 탑재 규모도 빠르게 확대되고 있다. GM은 최근 1년 동안 슈퍼크루즈 탑재 차량 규모가 약 70% 증가했으며, 일일 사용자 수는 80% 늘었다고 설명했다. 첨단 운전자 보조 시스템 적용 범위를 확대하면서 데이터 확보 속도 역시 빨라지는 구조다. GM은 현재 캘리포니아와 미시간 지역 고속도로에서 차세대 자율주행 기술 시험도 진행 중이다. 200대 이상 개발 차량이 단계적으로 투입되고 있으며, 모든 차량에는 안전 검증을 위해 전문 테스트 드라이버가 탑승한다. 국내 시장에서도 슈퍼크루즈 확대가 이어지고 있다. GM은 지난해 국내 시장에 출시한 캐딜락 에스컬레이드 IQ를 통해 슈퍼크루즈를 처음 도입했으며, 최근 공개된 ‘2026 더 뉴 에스컬레이드’에도 해당 기능을 적용했다. 향후 국내 판매 차종 확대 여부에도 관심이 쏠린다. GM은 슈퍼크루즈를 중심으로 온스타(OnStar) 기반 소프트웨어·서비스 플랫폼 경쟁력도 강화한다는 계획이다. 차량 데이터와 커넥티드 서비스, 자율주행 기능을 통합 운영하는 방향으로 사업 구조를 확대하면서 미래 모빌리티 체계 전환에 대응하고 있다. 라쉬드 하크 GM 자율주행 부문 부사장은 “슈퍼크루즈는 현재의 핸즈프리 주행을 넘어 미래 자율주행 기술로 이어지는 핵심 기반”이라며 “100년이 넘는 제조 역량을 바탕으로 다양한 가격대의 고객에게 자동화된 주행 경험을 제공해 나갈 것”이라고 했다.2026-05-08 09:26:20
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한컴인스페이스, 스카이파이 통해 글로벌 진출…위성 데이터 시장 정조준 [경제일보] 위성 데이터를 기반으로 한 글로벌 데이터 시장이 빠르게 성장하는 가운데 한글과컴퓨터도 단순 위성 운용을 넘어 데이터 사업으로 영역을 확장하고 있다. 위성 영상이 관측 자산에서 분석 가능한 데이터 자원으로 전환되면서 산업 전반에서 활용 가치도 커진 것으로 분석된다. 4일 한글과컴퓨터의 위성·드론·AI 영상 분석 서비스 기업 한컴인스페이스는 자사의 '세종' 시리즈 위성 영상 상용 판매를 시작하고 글로벌 시장 공략에 나선다고 밝혔다. 오는 3분기부터 글로벌 위성 데이터 플랫폼 스카이파이를 통해 지구 관측 영상을 공급하며 해외 고객을 대상으로 직접 판매에 나설 계획이다. 시장 조사 기관 그랜드 뷰 리서치에 따르면 글로벌 위성 데이터 서비스 시장은 오는 2030년 약 300억 달러(약 40조 원) 규모로 확대될 것으로 예측했다. 위성 영상이 농업, 환경, 국토 관리, 재난 대응 등 다양한 산업에서 활용되면서 단순 관측을 넘어 분석 중심 데이터 시장으로 빠르게 재편되고 있는 것으로 분석된다. 스카이파이는 전 세계 위성 영상과 지리공간 데이터를 검색하고 구매할 수 있는 글로벌 마켓플레이스로 이번 협력을 통해 한컴인스페이스는 기존 국내 중심 공급 구조에서 벗어나 글로벌 유통 채널을 확보하게 될 전망이다. 데이터 수요가 빠르게 증가하는 북미와 유럽 시장을 포함해 다양한 산업 고객을 직접 확보할 수 있는 기반을 만드는 것이다. 한컴인스페이스는 이번 상용화에서 기술 차별화를 특징으로 꼽았다. 지형과 객체 정보를 파악할 수 있는 다중분광 영상과 물질의 고유 성분까지 분석할 수 있는 초분광 데이터를 동시에 제공할 계획이다. 기본적인 영상 분석에 활용되는 다중분광 데이터에 더해 파장 단위로 정보를 분해해 작물 생육 상태, 환경 오염, 자원 분포 등 육안으로 확인하기 어려운 정보를 식별할 수 있는 초분광 데이터를 제공한다. 초분광 데이터는 농업 생산성 관리, 환경 모니터링, 광물 탐사 등 정밀도가 요구되는 산업에서 활용도가 높아지고 있다. 이에 한컴인스페이스는 단순 영상 제공을 넘어 정밀 분석이 가능한 고부가가치 데이터 서비스로 사업 영역을 확장한다는 전략이다. 비즈니스 모델도 데이터 활용 방식에 맞춰 이원화했다. 축적된 위성 데이터를 제공하는 기존의 '아카이브 서비스'와 특정 지역을 새롭게 촬영하는 '태스킹 서비스'를 함께 운영해 고객 수요에 대응한다는 계획이다. 반복적으로 활용되는 데이터와 맞춤형 데이터 수요를 동시에 흡수하는 구조다. 한컴인스페이스는 향후 위성 데이터 사업을 AI 기반 데이터 인텔리전스 영역으로 확장할 계획이다. 위성 영상에 드론, 지상 센서, 공공 데이터를 결합해 산업별 분석 정보를 제공하고 단순 데이터 제공을 넘어 의사결정을 지원하는 인사이트 서비스로 발전시키겠다는 구상이다. 위성 데이터를 단순히 수집하고 판매하는 단계에서 벗어나 분석과 활용까지 포함하는 플랫폼 사업으로 전환하려는 전략으로 풀이된다. 다양한 데이터 소스를 통합해 분석 결과를 제공하는 방식으로 데이터 가치 사슬 전반을 확보한다는 것이다. 위성 공급 역량 확대도 병행된다. 세종 시리즈 후속 위성 발사와 군집 위성 운용 체계 구축을 통해 관측 주기를 단축하고 데이터 확보 빈도를 높여 고정밀·고빈도 서비스 체계를 구축한다는 계획이다. 이를 통해 전 세계 어느 지역이든 보다 빠르고 정밀하게 데이터를 확보할 수 있는 기반을 마련할 전망이다. 최명진 한컴인스페이스 대표는 "위성영상의 국내·외 상용화는 단순한 데이터 판매를 넘어 안정적인 수익 기반을 확보하고 새로운 시장 기회를 창출하는 중요한 전환점"이라며 "한컴인스페이스는 고품질 위성영상을 국내외 고객에게 공급하는 동시에 AI 기반 영상 분석 서비스를 결합해 고객의 의사결정을 지원하는 고부가가치 데이터 비즈니스로 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-04 14:47:11
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HK이노엔, 케이캡 글로벌 도전 본격화…DDW 발표에 관심 집중 [경제일보] HK이노엔의 위식도역류질환 치료제 ‘케이캡(성분명 테고프라잔)’이 미국 임상 3상 결과 공개를 앞두면서 글로벌 시장 확장 기대감이 커지고 있다. 특히 이번 결과는 향후 유럽 기술이전 가능성과 직결될 수 있다는 점에서 제약·바이오 업계와 투자자들의 관심이 집중되는 상황이다. 29일 업계에 따르면 케이캡의 미국 임상 3상 주요 결과는 5월 2일부터 5일까지 개최되는 세계 최대 소화기학회인 DDW(Digestive Disease Week 2026)에서 발표될 예정이다. 케이캡은 칼륨 경쟁적 위산분비 억제제(P-CAB) 계열 신약으로 기존 프로톤펌프억제제(PPI) 대비 빠른 약효 발현과 우수한 야간 산 분비 억제 효과를 강점으로 한다. 국내에서는 이미 블록버스터 의약품으로 자리 잡았으며 중국, 동남아 등 아시아 시장에서도 빠르게 처방이 확대되고 있다. 이러한 성과를 기반으로 HK이노엔은 미국과 유럽 시장 진출을 위한 글로벌 임상 전략을 지속해왔다. 미국 시장에서는 현지 파트너사인 세벨라 테고프라잔을 통해 임상 및 상업화 전략을 추진 중이다. 세벨라는 위장관 치료제 분야에서 특화된 역량을 보유한 기업으로 케이캡의 미국 허가 및 출시 과정에서 핵심적인 역할을 맡고 있다. 이번 임상 3상은 미란성 식도염(EE) 환자를 대상으로 한 치유율 및 유지요법 효능을 평가하는 것이 핵심으로 기존 치료제 대비 비열등성 혹은 우월성을 입증하는 것이 주요 목표다. 미국 임상 3상 결과에 대해 비교적 긍정적인 전망이 우세하다. 이미 한국 및 중국에서 확보된 임상 데이터와 실제 처방 데이터(RWD)가 유효성을 뒷받침하고 있으며 동일 기전 약물들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 입증한 점도 기대감을 높이는 요인으로 분석된다. 특히 P-CAB 계열 약물은 빠른 증상 개선과 환자 순응도 측면에서 기존 PPI 대비 차별화된 장점을 갖고 있어 시장 내 대체 수요가 충분하다는 평가다. 다만 변수도 존재한다. 미국 식품의약국(FDA)은 위식도역류질환 치료제에 대해 장기 안전성과 재발 억제 효과를 중요하게 평가하는 만큼 유지요법 데이터의 완성도가 관건으로 지목된다. 또한 경쟁 약물과의 직접 비교 데이터 확보 여부 역시 향후 시장 진입 속도를 좌우할 요소로 꼽힌다. 이번 DDW 발표 결과가 긍정적으로 도출될 경우 유럽 시장 진출에도 속도가 붙을 전망이다. 업계에서는 케이캡이 이미 아시아 시장에서 상업화 성과를 입증한 만큼 글로벌 제약사와의 기술이전(라이선스 아웃) 협상 가능성이 높아질 것으로 보고 있다. 특히 유럽은 PPI 중심 시장이 여전히 견고하지만 차세대 위산 억제제에 대한 수요가 점진적으로 확대되는 추세로 P-CAB 계열 신약에 대한 관심이 높아지고 있다. 정재원 IM증권 연구원은 “현재 미국에서는 패썸파마의 보케즈나(다케캡)만 P-CAB 제제로 판매 중이기 때문에 글로벌 학회에서의 발표는 수치를 통한 데이터에서의 우위를 처음으로 증명하는 이벤트”라며 “향후 이를 기반으로 한 국내 및 해외 마케팅에서의 강점이 생길 것으로 예상하며 시장이 기대하고 있는 유럽 등 케이캡의 추가적인 계약에 대한 긍정적인 소식이 뒤따를 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 이어 “HK이노엔의 미국 파트너사인 세벨라는 올해초 FDA에 케이캡에 대한 NDA를 제출했으며 보수적으로 고려 시 내년초 허가 및 출시가 가능할 것”이라고 전망했다.2026-04-29 15:21:03
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