2026.10.23 금요일
검색
'독자 AI' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
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
-
![[2026 국감] 배경훈 독파모 계속 간다…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006113833444559.jpg)
배경훈 "독파모 계속 간다"…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이어가면서 사이버안보와 고난도 문제 해결을 위한 프론티어 AI 사업을 별도로 추진하겠다고 밝혔다. 국산 모델의 산업·공공 활용을 넓히는 동시에 최첨단 AI 기술 확보에 대규모 자원을 투입하는 구상이다. 배 부총리는 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에서 박정하 국민의힘 의원의 질의에 “독파모는 계속 목표대로 가되” 프론티어 AI 사업을 추가하겠다고 답했다. 독파모는 2차 평가를 마치고 3차 개발 과정에 들어갔다고 설명했다. 그는 2차 결과물이 글로벌 모델 가운데 중위권 수준이라며, 3차에서는 세계적으로 활용되는 오픈웨이트 모델 수준에 근접하는 것을 목표로 제시했다. 오픈웨이트는 학습된 매개변수를 공개해 기업과 연구기관이 자체 환경에서 활용하거나 추가 학습할 수 있는 모델이다. 정부는 2차 결과물을 공공부문에 본격 확산하고 산업·연구 분야의 활용도 확대할 계획이다. 프론티어 AI 추가 추진 배경에는 글로벌 모델의 빠른 성능 향상이 있다. 지난해 설정한 개발 목표를 달성하는 것과 현재 최상위 모델에 대응하는 데 필요한 기술·자원 사이에 격차가 커졌다는 판단이다. 배 부총리는 기존 AI로 풀기 어려웠던 난제와 사이버안보에 대응할 AI 확보가 필요하다고 강조했다. 이른바 ‘미토스 쇼크’는 AI의 소프트웨어 분석 능력이 보안의 새로운 변수로 떠오른 계기다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 주요 소프트웨어에서 수천 건의 고위험 취약점을 찾아냈다고 밝혔다. AWS·구글·마이크로소프트 등과 취약점을 발견하고 수정하는 ‘프로젝트 글래스윙’도 출범시켰다. 보안 취약점을 찾는 AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 속도를 높이면서, 고성능 모델 확보가 국가 안보 의제로 확대되고 있다. 정부는 내년도 예산안에 약 4조7000억원 규모의 프론티어 AI 사업을 출자 방식으로 편성했다. 과기정통부의 예산안 설명에 따르면 최신 GPU 베라 루빈 약 1만 장을 확보하고, 고품질 학습데이터 구축에도 8000억원을 투입하는 구상이다. 모델 개발에 필요한 연산 자원과 데이터를 함께 늘리려는 것이다. 사업 운영 방식도 달라질 전망이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 지난 2일 기자간담회에서 기업별로 자원을 나눠 경쟁시키면서 GPU만 추가 지원하는 방식으로는 최상위 모델과의 격차를 좁히기 어렵다며 자원 집중의 필요성을 설명했다. 독파모에서 축적한 기술과 인재를 후속 개발로 연결하면서 별도 공모를 통해 프론티어 사업 수행 주체를 선정할 계획이다. 정부가 제시한 일정은 독파모 3차 개발을 내년 1월 말까지 진행하고 2월 중순 평가를 마쳐 최종 2개 기업을 선정하는 것이다. 프론티어 사업은 국회 예산 승인 이후 공모를 진행해 내년 2~3월 출자 대상을 선정하는 것을 목표로 한다. 국내 AI 정책은 모델 개발 경쟁에 더해 산업 현장의 활용 확대와 사이버방어 기술 확보를 병행하는 단계로 접어들고 있다.2026-10-06 11:39:22
-
SKT, 'AI 참모'에 위성통신 결합…국방 AI 사업 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 전장 데이터를 분석하는 ‘AI 참모’와 저궤도 위성통신·보안 기술을 묶어 국방 인공지능(AI) 전환 사업 확대에 나선다. 지휘관의 판단을 돕는 소프트웨어와 이를 뒷받침할 통신 인프라를 함께 제시하는 방식이다. SKT는 지난 1~5일 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 ‘2026 지상군페스티벌’에서 국방 AX(AI 전환) 기술을 전시·시연했다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 행사에 참가한 유일한 민간기업이다. 육군본부가 주관하는 이번 행사에서 국방 사업 브랜드 ‘T 밀리터리’를 내걸고 정책홍보관에 참여했다. 핵심 전시물은 AI 작전 지원 체계인 ‘AI 참모’다. 군이 보유한 데이터를 연결하고 분석해 지휘관의 상황 인식과 전술 판단에 필요한 정보를 제공한다. 드론·로봇·센서 등에서 쏟아지는 정보를 작전 판단에 활용하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 데이터 플랫폼과 온톨로지, 디지털트윈을 결합했다. 온톨로지는 데이터의 의미와 서로의 관계를 정리하는 기술이다. 디지털트윈은 실제 전장 환경을 가상 공간에 구현한다. SKT는 데이터 수집·분석부터 가상 전장 구현, 의사결정 지원까지 이어지는 과정을 관람객과 군 관계자가 확인하도록 전시를 구성했다. 통신 분야에서는 지상 인프라를 활용하기 어려운 환경을 위한 저궤도 위성통신 체계를 선보였다. 양자암호와 스텔스 와이파이 등 보안 기술도 함께 소개했다. AI가 분석할 데이터를 현장에서 전달하고, 지휘·통제 과정의 정보를 보호하는 통신 기반을 마련하겠다는 구상이다. 전시 기술은 육군의 미래 전투 체계인 ‘아미 타이거 플러스’ 지원을 겨냥했다. AI·데이터와 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 기술을 전투력에 통합하는 체계다. 무인 장비와 센서가 늘어날수록 여러 장비의 정보를 연결하는 네트워크와 데이터 분석의 역할도 커진다. SKT의 국방 AI 사업은 앞서 국방 행정 분야에서도 추진됐다. 지난 5월 국방부와 ‘독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용’ 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발·실증, 공개데이터 활용, GPU 자원 활용 지원 등에 협력하기로 했다. 이번 전시는 전장 상황 분석과 통신·보안 기술을 함께 제시했다는 점에서 군 대상 사업의 적용 범위를 넓히려는 움직임이다. SKT는 이번 행사에서 SK텔링크, 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등과 협업했다. 각사의 AI·위성·네트워크·보안 기술을 결합해 군 현장에 적용할 수 있는 솔루션을 마련하고 관련 사업을 발굴할 계획이다. 김구영 SKT 엔터프라이즈본부장은 “SKT가 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.2026-10-06 10:12:08
-
정부, 독파모 '프론티어 AI·산업 확산' 투트랙 개편…내년 4조7000억원 투입 [경제일보] 정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 개발 사업을 글로벌 최상위 AI 모델 개발과 산업·공공 현장 확산을 병행하는 투트랙 구조로 재편한다. 기존 독파모 사업의 성과를 이어가면서 프론티어 AI 개발에는 내년 4조7000억원 규모의 재정을 투입한다는 계획이다. 5일 과학기술정보통신부에 따르면 정부가 추진 중인 개편안은 △글로벌 최상위 수준의 AI 모델 개발을 목표로 하는 프론티어 AI 트랙 △국산 독자 AI 모델의 산업·공공 분야 활용도를 높이는 산업 확산 트랙으로 구성된다. 과기정통부는 지난 2일 서울 중구 한국지능정보사회진흥원(NIA) 서울사무소에서 출입기자단 간담회를 열고 이 같은 사업 개편 방향을 공개했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 독파모 사업을 중단하거나 다른 사업에 흡수하는 것이 아니라 프론티어 AI 개발과 산업 확산이라는 두 축으로 확대·재편하는 것이라고 설명했다. 정부는 글로벌 AI 경쟁에서 최상위권과의 기술 격차를 좁히기 위해 기존보다 투자 규모를 크게 늘릴 필요가 있다고 판단했다. 과기정통부가 올해 4~6월 독파모 참여 기업과 AI 대학원 교수, AI위원회 위원 등을 대상으로 의견을 수렴한 결과에서도 프론티어 모델 경쟁 단계에 들어설 경우 관련 분야에 자원을 집중해야 한다는 의견이 제시됐다. 이에 과기정통부는 내년도 예산안에 프론티어 AI 모델 개발 지원 예산 4조7000억원을 반영했다. 세부적으로는 △그래픽처리장치(GPU) '베라루빈' 1만장 구매에 3조9000억원 △AI 학습용 데이터 확보에 8000억원 △해외 우수 연구자 20명 유치에 250억원을 편성했다. 사업 수행 기업은 공모와 평가를 거쳐 선정할 예정이다. 정부는 대규모 재정 투입에 따른 성과를 국민에게 환원할 수 있도록 출자 방식으로 사업 구조를 설계했다. 과기정통부는 오는 12월 국회에서 내년도 예산안이 확정되면 투트랙 체제의 구체적인 추진 방안을 마련할 계획이다. 예산 확정 이후 가능한 한 빠르게 공모에 착수할 수 있도록 사전 준비도 진행하고 있다. 기존 독파모 사업의 3차 평가는 내년 1월 말까지 사업 수행을 거쳐 2월 중순께 마무리될 예정이다. 이후 평가 결과와 연계해 프론티어 AI 모델 개발 주체를 선정하기 위한 출자 절차를 추진한다는 방침이다. 류 차관은 독파모 평가 결과와 연계해 이르면 내년 2~3월 프론티어 모델 출자 대상 선정을 추진할 수 있도록 관련 절차를 서두르겠다는 입장을 밝혔다. 다만 기존 독파모 참여 기업을 새로운 사업에 어떤 방식으로 연계할지는 아직 정해지지 않았다. 3차 평가에서 최종 선정되는 2개 기업이 프론티어 AI 또는 산업 확산 트랙에 참여할 경우 인센티브를 부여할지와 적용 범위도 추가 논의가 필요한 상황이다. 류 차관은 기존 참여 기업의 기대 이익과 신뢰를 고려할 필요가 있지만 이를 이유로 전체 자원 배분이 왜곡돼서는 안 된다는 취지로 설명했다. 기존 참여사에 어느 정도 인센티브를 적용할지 또는 새로운 사업에서 다른 기업과 동일한 조건으로 경쟁하도록 할지 등을 두고 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 산업 확산 트랙에서는 기존보다 지원 대상 기업을 늘리는 방안도 검토한다. 국산 독자 AI 모델을 실제 산업 현장에 적용하는 사례를 확대하는 데 초점을 맞출 계획이다.2026-10-05 14:03:30
-
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
-
![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
-
SKT·카카오·KT '모두의 AI' 10월 베타…2500억원 지원, 이용 실적으로 갈린다 [경제일보] 정부가 추진하는 전 국민 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’가 본격적인 개발 단계에 들어갔다. SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄은 이르면 9월 말부터 10월 사이 베타 서비스를 선보이고 연내 정식 출시에 나선다. 내년에는 이용자 수와 서비스 이용량 등을 기준으로 정부 지원 규모가 달라질 가능성이 있다. 과학기술정보통신부는 4일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘모두의 AI 프로젝트 착수 간담회’를 열고 3개 컨소시엄의 서비스 개발 계획과 민관 협력 방안을 논의했다. 모두의 AI는 국산 AI 모델을 기반으로 범용 챗봇과 공공·생활 분야 AI 에이전트를 국민에게 제공하는 사업이다. 이번 사업에는 총 6개 컨소시엄이 지원했고 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄이 최종 선정됐다. 정부는 세부 평가 점수와 순위를 공개하지 않았다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 선정된 3개 컨소시엄의 점수 차는 크지 않았지만 탈락한 컨소시엄과는 격차가 있었다고 설명했다. ◆ 카카오는 카톡, SKT는 전화·문자, KT는 멀티모델 세 컨소시엄이 내놓은 서비스의 공통점은 AI가 답변에 그치지 않고 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 대신 처리한다는 것이다. 차이는 이용자가 AI를 만나는 접점과 요청을 처리하는 방식에 있다. 카카오 컨소시엄은 별도 애플리케이션을 설치하지 않고 카카오톡과 전화에서 AI를 이용하도록 할 계획이다. 카카오의 ‘카나나’와 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 등 국산 모델을 결합하고 카카오톡 내 서비스 진입점을 통해 이용자 접근성을 높인다는 구상이다. 카카오는 올해 12월 서비스 출시와 함께 월간 활성 이용자 수(MAU) 500만명을 우선 확보하고 2027년 1000만명, 2030년 3000만명으로 확대한다는 목표를 제시했다. 개인별 AI 에이전트를 넘어 건강·금융·세무 등 여러 전문 에이전트를 이용할 수 있는 개방형 에이전트 생태계로 서비스를 확장할 방침이다. SK텔레콤 컨소시엄은 자체 모델 ‘A.X K2’를 중심으로 실행형 AI를 개발한다. 스마트폰 앱과 웹뿐 아니라 전화와 문자로도 AI를 이용할 수 있도록 해 고령층과 디지털 취약계층의 접근성을 높이겠다는 구상이다. 이용자가 병원을 찾아달라고 요청하면 검색에 그치지 않고 인증과 예약, 결제까지 이어주는 방식이다. SK텔레콤은 10월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓고 이용자 확대에 나선다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 외산 AI에 대한 의존이 커질 경우 서비스 접근 차단이나 비용 인상 등의 위험이 발생할 수 있다며 독자적인 AI 서비스의 필요성을 강조했다. KT 컨소시엄은 범용 AI와 공공·교육·금융·쇼핑 등 10여 개 분야의 전문 서비스를 연결한 ‘이음’을 공개했다. 다양한 국산 AI 모델 가운데 이용자 요청에 적합한 모델을 자동으로 연결하는 방식이다. KT는 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’를 기반으로 GPU와 신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영하고 모델별 연산량과 비용을 관리한다. 출시 초기 MAU 500만명을 목표로 하고, 내년에는 2000만명 규모의 MAU 트래픽을 감당할 수 있는 시스템을 구현한다는 계획이다. 이는 실제 이용자 목표라기보다 시스템 수용능력에 관한 설명이다. ◆ 내년 2500억원 지원…이용량에 따라 차등 가능성 정부는 올해 세 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 512장을 현물로 지원한다. 내년도 모두의 AI 사업 예산은 2500억원 규모로 책정됐다. 이 가운데 1700억원은 B200급 GPU 2000장 임차에, 300억원은 3개 컨소시엄 운영비로 각각 100억원씩 배분된다. 나머지 500억원은 외부 전문 에이전트 등 AI 에이전트 생태계 확장에 투입된다. 2500억원은 내년도 예산안 기준으로 국회 심의 과정에서 규모와 세부 배분이 달라질 수 있다. 정부는 특정 컨소시엄을 탈락시키는 경쟁 방식은 적용하지 않되 연차평가 과정에서 가입자 수와 실제 이용량 등을 살펴 지원 규모를 차등화할 가능성을 열어뒀다. 무료 공공서비스를 표방하면서도 실제 이용 성과가 정부 지원과 연결될 수 있는 만큼 세 회사의 기존 플랫폼과 서비스 접점이 성과에 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “국민이 이미 외산 AI를 쓰고 있으므로 외산 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패한 것”이라며 국민이 체감할 수 있는 서비스를 주문했다. 한편 세 컨소시엄의 경쟁력은 단순한 이용자 목표보다 AI가 실제 업무를 얼마나 정확하고 안전하게 처리하느냐에서 판가름 날 전망이다. 예약과 결제를 대신하는 실행형 AI가 일상에 들어오는 만큼 개인정보 보호와 오류 발생 시 책임 소재, 보안 등 신뢰 기준을 얼마나 갖추느냐도 핵심 시험대가 될 것으로 보인다. ‘모두의 AI’는 10월 전후 베타 서비스를 시작해 초기에는 기본 챗봇과 검색 연동 기능 등을 중심으로 운영한 뒤 이용자를 단계적으로 확대하고 12월 정식 출시로 이어갈 계획이다.2026-09-04 16:12:40
-
"AI 도입했다고 생산성 오르지 않는다"…정재헌 SKT CEO가 말한 'AX의 J커브' [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 전환 과정에서 겪은 시행착오와 독자 AI 개발 경험을 바탕으로 'AX 시대의 일하는 방식'과 미래 인재상을 제시했다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 AI를 도입한다고 곧바로 생산성이 높아지는 것이 아니라 초기의 불편함을 견디고 업무 자체를 다시 설계해야 생산성의 급격한 상승으로 이어질 수 있다고 강조했다. 2일 SK텔레콤에 따르면 정재헌 CEO는 전날 서울대학교 제1공학관에서 대학생·대학원생 약 300명을 대상으로 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강을 진행했다. 이번 강연은 SK텔레콤과 서울대가 10년째 운영하는 AI 공동과정의 첫 수업으로, 지난 1987년 서울대 공법학과에 입학한 정 CEO가 약 40년 만에 모교 강단에 선 자리로 알려졌다. 정 CEO가 이날 제시한 핵심 개념은 'AX의 J커브'다. AI 전환(AX) 초기에는 재교육과 업무 재설계, 데이터·조직 정비 등으로 오히려 생산성이 떨어질 수 있지만 이른바 '불편함의 골짜기'를 넘어선 조직은 어느 순간 생산성이 가파르게 상승한다고 설명했다. 그는 AX 전환을 위해 낯설게 보기, 극한 마주하기, 불편해지기 등 세 가지 방법론을 제시했다. 기존 업무 방식을 당연하게 받아들이지 않고 AI를 전제로 업무를 다시 설계하는 동시에 기존 방식으로는 달성하기 어려운 목표에 도전하고 AI 도입 초기의 시행착오를 견뎌야 한다는 의미로 풀이된다. SK텔레콤 내부 사례도 소개했다. 한 개발자가 고객 요청에 따른 시스템 수정 업무를 기존 방식으로 약 50시간에 걸쳐 처리했지만, 이를 AI로 전환하는 과정에서는 오히려 500시간 이상이 소요됐다. AI 에이전트를 새로 만들고 수정하며 수백 차례 검증하는 과정이 필요했지만 전환 작업이 완료된 이후 같은 업무에 걸리는 시간은 약 1시간으로 감소했다. 정 CEO가 강조한 '극한 마주하기'에는 독자 AI 모델 개발 경험도 포함됐다. SK텔레콤은 제한된 GPU 환경에서도 6880억 파라미터 규모의 초거대 AI 모델 'A.X K2'를 개발했다. A.X K2는 지난 7월 오픈웨이트 모델로 공개됐으며, 최근 공개된 기술보고서에서는 6880억 파라미터 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로 소개됐다. 특히 AI가 기업을 넘어 국가 간 경쟁으로 확산하고 있으며, 독자적인 AI 역량을 확보해야 한다는 것이다. 다만 정 CEO는 AI 시대에도 인간의 역할이 사라지는 것은 아니라고 강조했다. AI가 코딩 등 기술적인 업무를 점점 더 잘 수행할수록 사람에게는 자신의 전문 분야를 이해하고 AI를 활용해 생산성을 높이는 능력이 중요해진다는 설명이다. 특히 그는 AI 시대 인재에게 필요한 역량으로 '생각 근육', '적응 근육', '공감 근육', '신체 지능'을 제시했다. 본질을 파악하고 새로운 환경에 적응하며 다른 사람을 이해하고, 경험을 바탕으로 가치를 만들어내는 능력이다. 정재헌 CEO는 "AI가 모든 것을 결정할 것 같은 시대지만 그렇지 않다"며 "주도성을 가지고 스스로 방향을 정하는 통찰력과 공감 능력이 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "가치를 판단하고 결정하는 일은 끝까지 사람의 몫일 것"이라며 "10년 뒤 AI 시대의 새로운 질문에 대한 답을 만들어갈 여러분과 혁신 현장에서 동료로 다시 만나기를 기대한다"고 전했다.2026-09-02 10:44:57
-
![[2027년 예산안] 820.9조 슈퍼예산 국회로…성장 투자냐, 재정 재량 확대냐](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901140507719105.png)
820.9조 '슈퍼예산' 국회로…성장 투자냐, 재정 재량 확대냐 [경제일보] 정부가 820조9000억원 규모의 2027년도 예산안을 편성하면서 국회 심사의 막이 오른다. 올해 본예산보다 93조원, 12.8% 늘어난 사상 최대 규모다. 총지출이 800조원을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 반도체 호황으로 총수입이 200조원 넘게 늘어나는 특수한 세수 여건을 바탕으로 인공지능(AI), 반도체, 미래산업, 청년, 지방, 민생 분야에 대규모 재정을 투입하겠다는 게 정부 구상이다. 관전 포인트는 분명하다. 정부는 이번 예산안을 잠재성장률 반등과 양극화 완화를 위한 ‘성장 투자 예산’으로 규정하고 있다. 반면 국회 심사 과정에서는 162조원 규모 미래대응기금의 운용 방식, 100조원대 지출 구조조정의 타당성, 지방교육재정교부금과 교부세 개편의 파장, 2030년 총지출 1000조원 시대의 재정 지속 가능성이 쟁점으로 떠오를 전망이다. 정부는 1일 청와대에서 이재명 대통령 주재로 국무회의를 열고 ‘2027년 예산안’과 ‘2026~2030년 국가재정운용계획’을 심의·의결했다. 내년도 총수입은 880조8000억원으로 올해보다 205조6000억원, 30.4% 증가할 것으로 전망했다. 국세수입은 584조4000억원으로 49.8% 늘어날 것으로 봤다. 법인세와 소득세 증가, 반도체 호황에 따른 세입 개선이 수입 확대의 핵심 배경이다. 수입 증가 폭이 지출 증가 폭을 웃돌면서 재정지표는 일시적으로 개선될 전망이다. 정부는 국내총생산(GDP) 대비 관리재정수지 적자 비율이 올해 본예산 기준 3.9%에서 내년 0.1%로 낮아지고, 국가채무비율도 51.6%에서 48.3%로 떨어질 것으로 내다봤다. 다만 확장 재정 기조가 이어지면서 2030년 총지출은 1005조2000억원까지 늘어날 것으로 전망됐다. ◆첫 쟁점은 162조 미래대응기금 가장 큰 쟁점은 미래대응기금이다. 정부는 최근 10년 내국세 증가 추세선을 웃도는 추가세수를 기금에 적립해 경기 변동과 세수 급감에 대비하는 ‘재정 댐’으로 활용하기로 했다. 내년 추가세수 162조3000억원을 기금에 적립하고, 이 가운데 45조4000억원은 청년, 성장동력, 지방, 교육·인재 등 4대 분야에 투입한다. 또 12조5000억원은 국채 신규 발행 물량을 줄이는 데 활용하고, 104조4000억원은 여유자금으로 비축한다. 정부는 세수가 급격히 줄거나 경기 대응이 필요할 때 추가경정예산 편성 없이 기금 변경으로 신속하게 대응할 수 있다고 설명한다. 하지만 국회 심사에서는 기금 운용의 투명성과 국회 통제 문제가 쟁점이 될 가능성이 크다. 기금은 일반 예산보다 행정부 재량이 크다. 정부가 미래대응기금의 주요 항목 지출 금액을 일정 범위 안에서 대통령령으로 변경할 수 있도록 국가재정법 개정을 추진하는 점도 논란거리다. 야당과 재정 전문가들 사이에서는 “세수 호황기에 여윳돈이 생기면 우선 국가채무를 줄여야 한다”는 주장도 나올 수 있다. ◆AI·반도체에 21조원…미래산업 투자 확대 정부는 잠재성장률 반등을 위해 3대 메가프로젝트와 AI 분야에 21조3000억원을 배정했다. 올해 10조8000억원보다 97.2% 늘어난 규모다. 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터 등 국가 전략 프로젝트를 집중 지원해 한국 경제의 차세대 성장축을 만들겠다는 구상이다. 반도체 분야에서는 2조6000억원 규모의 ‘반도체산업 경쟁력 강화 특별회계’를 신설한다. 용인·평택 반도체 생산기지 조기 가동을 위한 기반시설 투자에 1000억원을 배정하고, 서남권 반도체 클러스터의 신속한 착공을 위해 1조5000억원을 지원한다. 반도체 산업단지 전력 공급을 위한 지중 송전망과 고압 변전소 등 전력 인프라에도 881억원을 투입한다. 서남권·충청권 산업단지 용수 공급과 수자원시설 확충에는 1277억원이 배정됐다. AI 분야에는 4조7000억원을 투입한다. 정부는 그래픽처리장치(GPU) 1만 장과 데이터, 인재를 집중 지원해 독자 AI 모델 고도화에 나선다. 이를 기반으로 ‘모두의 AI’를 개발해 대국민 서비스에 활용한다는 방침이다. 미래 성장엔진 확충 예산은 올해 51조2000억원에서 내년 62조8000억원으로 늘어난다. 정부는 우주항공, 바이오, 모빌리티, 원자력, 방산 등 10대 전략기술 분야에 15조원을 투입하고, 소형모듈원자로(SMR), 핵융합, 양자, 우주항공, 첨단바이오 등 미래선도기술 분야 연구 기반도 강화한다. 재생에너지 보급 예산은 9000억원에서 1조8000억원으로 두 배 늘어난다. ◆청년·지방 예산 급증…양극화 대응 전면에 청년 지원 예산은 올해 28조2000억원에서 내년 43조3000억원으로 53.5% 확대된다. 교육, 일자리, 자산, 주거, 혼인·출산·양육, 생활·문화 등 성장단계별 종합 지원에 나서겠다는 방침이다. 정부는 첨단산업 인재양성 부트캠프를 두 배로 늘리고, 대학생 6만 명에게 졸업 전 현장 경험을 제공하는 인턴학기제를 추진한다. K-뉴딜아카데미 등 첨단 분야 직업훈련도 확대한다. 창업안심보험을 신설해 취업 초기 청년에게 보험료의 최대 80%를 지원하는 방안도 포함됐다. 자산 형성 지원도 강화된다. 출생부터 18세까지 연 최대 120만원을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 청년미래적금은 소득요건을 없애 모든 청년이 가입할 수 있도록 개편한다. 주거 분야에서는 청년 공공임대주택 10만6000호를 공급하고, 비아파트 구매 시 월세 수준으로 내 집 마련이 가능한 청년미래보금자리론을 도입한다. 혼인지원금, 출산지원금, 아동기본수당을 묶은 저출생 대응 3종 패키지도 신설한다. 지역균형발전 예산도 대폭 늘어난다. 국토 대전환과 지방주도 성장 예산은 올해 16조1000억원에서 내년 33조원으로 확대된다. 정부는 5극3특 성장엔진특별보조금을 신설해 앵커기업이 지방에 대규모 투자를 할 경우 설비투자액의 최대 50%를 지원할 계획이다. 지방 의료공백 해소를 위한 지역 필수의료 지원 예산은 8000억원에서 1조3000억원으로 늘어난다. 2027년 신입생부터 지방 국립대에 전액 장학금을 지원하는 방안도 포함됐다. 소상공인과 취약계층 민생 안정 예산은 10조원에서 15조4000억원으로 늘고, 코로나 피해 소상공인의 장기연체 채무 특별조정에는 7000억원이 투입된다. ◆지출 구조조정 107조…교부금 개편 충돌 가능성 정부는 대규모 확장 재정과 함께 107조6000억원 규모의 지출 구조조정도 병행한다. 소규모·관행적 사업과 불요불급한 경상비, 저성과·유사·중복 사업을 줄여 38조6000억원을 절감하고, 의무지출 조정으로 69조원을 줄인다는 계획이다. 국회 심사에서 특히 논란이 예상되는 부분은 지방교육재정교부금과 교부세 개편이다. 정부는 지방교육재정교부금의 내국세 연동제 폐지로 32조5000억원을 줄이고, 교부세 산정 방식 개편으로 30조5000억원을 절감한다는 방침이다. 저출생으로 학령인구가 줄어드는 만큼 교육재정 구조를 조정해야 한다는 게 정부 논리다. 그러나 교육계와 지방자치단체에서는 반발이 나올 수 있다. 지방교육재정교부금은 지역 교육재정의 핵심 재원이고, 교부세는 지방정부의 재정 운영과 직결된다. 정부가 지방 투자 예산을 대폭 늘리면서도 기존 지방·교육 재정 배분 방식을 바꾸겠다고 한 만큼, 국회에서는 재원 배분의 형평성과 지역별 영향이 주요 쟁점이 될 전망이다. ◆국회 심사 본격화…12월 2일 법정 시한 정부는 내년도 예산안을 회계연도 개시 120일 전인 9월 3일까지 국회에 제출한다. 국회는 상임위원회 예비심사와 예산결산특별위원회 종합심사, 본회의 심의·의결을 거쳐 예산안을 확정한다. 국회가 예산안을 의결해야 하는 법정 시한은 회계연도 개시 30일 전인 12월 2일이다. 이번 예산안은 반도체 호황이라는 특수한 세수 여건을 바탕으로 성장과 분배, 미래 투자와 재정 안정성을 동시에 추진하겠다는 성격이 강하다. 정부는 적극 재정을 통해 잠재성장률을 끌어올리고 양극화를 완화하겠다는 입장이다. 박홍근 기획예산처 장관은 “내년도 적극적인 재정 투자를 통해 V자형 경제 회복을 보다 공고히 견인하고, 성장주도형 재정 선순환 체계를 구축하는 것이 목표”라고 설명했다. 반면 국회에서는 ‘슈퍼예산’의 방향과 재정 운용 방식에 대한 검증이 불가피하다. 820조9000억원이라는 지출 규모 자체보다 중요한 것은 돈이 어디에, 얼마나 효율적으로 쓰이느냐다. AI·반도체·청년·지방 투자처럼 미래 성장과 사회 구조 개선에 필요한 예산은 힘을 받을 수 있지만, 미래대응기금의 행정부 재량 확대와 지방교육재정·교부세 개편은 치열한 공방의 대상이 될 가능성이 크다. 결국 2027년도 예산안 심사는 정부가 내세운 ‘성장 투자’ 논리가 국회에서 얼마나 설득력을 얻느냐의 시험대가 될 전망이다. 반도체 호황이 만들어낸 일시적 세수 여력을 미래 성장의 마중물로 쓸 것인지, 재정 건전성과 국회 통제를 우선해야 하는지를 둘러싼 논쟁이 정기국회의 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다.2026-09-01 14:07:16
-
![[2027년 예산안] AI 3대 강국 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901140309962105.jpg)
'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.2026-09-01 14:05:01
-
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
-
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
-
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
-
SKT·업스테이지, 보안 AI로 의기투합…'국산 AI' 실전 투입 나선다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 사이버 보안 분야에서 AI 상용화에 나선다. 독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가에서 경쟁했던 SK텔레콤과 업스테이지가 보안 AI 개발을 위해 손잡고, 국내 주요 보안 기업 9곳까지 합류한 '보안 AI 올스타팀'을 꾸렸다. 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 보안 현장에 적용해 위협 탐지부터 대응까지 자동화하는 것을 목표로 이번 협업을 진행한다. 27일 SK텔레콤은 업스테이지와 국내 주요 보안 기업, 대학, 한국정보보호산업협회(KISIA) 등과 컨소시엄을 구성하고 과학기술정보통신부가 추진하는 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업에 참여 신청서를 제출했다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 최근 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 평가에서 살아남은 3개 팀 가운데 SK텔레콤과 업스테이지가 한 팀으로 뭉친 것이 특징이다. 두 회사는 각각 독자 AI 모델인 'A.X K'와 'Solar Open' 계열을 개발해 온 경험을 바탕으로 보안에 특화된 AI 모델 개발을 맡는다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 국내 자체 AI 모델의 경쟁력을 확보하는 데 초점을 맞혔으며, 이번 사업을 통해 확보한 AI 기술을 특정 산업 현장에 적용한다는 구상이다. 특히 사이버 보안은 실시간으로 대량의 데이터를 분석하고 위협에 대응해야 하는 만큼 AI 활용 가능성이 큰 분야로 꼽힌다. 최근 보안 관제 센터(SOC)에는 하루에도 수많은 보안 경보가 발생하는 것으로 알려졌다. 이에 사람이 모든 경보를 일일이 분석하기에는 한계가 있는 만큼 AI를 활용해 위협 여부를 판단하고 대응 과정까지 자동화하려는 움직임이 커지고 있다. 이번 컨소시엄은 AI 모델 개발에 그치지 않고 실제 보안 현장에서 모델을 검증하는 구조를 갖췄다. SK텔레콤과 업스테이지가 모델 개발을 맡고, 보안 기업들이 실제 운영 과정에서 축적한 데이터를 학습에 활용한다. 이후 개발된 모델을 각 기업의 상용 제품과 보안관제 환경에 적용해 성능을 검증하고 개선하는 방식이다. SK텔레콤은 AI 모델과 'AI 에이전트'를 결합해 위협 탐지부터 분석, 대응까지 자동화한다는 구상이다. 단순히 '공격이 발생했다'고 알려주는 수준을 넘어 AI가 공격 유형과 위험도를 판단하고 적절한 대응 조치까지 수행하도록 하는 것을 목표로 구현하고 있다. 이를 위해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크 등 9개 보안 기업이 컨소시엄에 참여한다. 보안관제와 위협 분석부터 네트워크, 단말, 인증, 취약점 점검, AI 모델 안전성 평가 등 각 분야의 전문성을 결합한다. SK텔레콤 역시 통신 인프라를 24시간 관제하며 축적한 보안 운영 경험을 활용한다. CEO 직속 정보보호최고책임자(CISO) 조직 아래 통합보안센터를 운영하고 있으며 129명의 전담 인력이 24시간 탐지·대응 업무를 수행하고 있다. 개인정보보호책임자(CPO) 조직까지 포함하면 관련 인력은 149명 규모다. 보안 AI의 경쟁력은 결국 얼마나 양질의 보안 데이터를 확보하고 실제 현장에서 검증하느냐에 달려 있다. 이번 컨소시엄에는 보안 기업뿐 아니라 고려대학교와 숭실대학교 산학협력단, KISIA도 참여해 모델 성능과 안전성 검증, 전문인력 양성 및 산업계 확산을 맡는다. 특히 국내 보안 환경에 맞는 AI 모델을 확보한다는 점도 이번 사업의 특징이다. 해외에서 개발된 AI 모델을 그대로 활용하기보다 국내에서 발생하는 사이버 위협과 한국어 보안 데이터, 국내 규제 환경 등을 반영한 모델을 개발해 국내 보안 산업의 AI 전환을 지원한다는 것이다. 다만 보안 AI가 실제 현장에 안착하기 위해서는 데이터 확보와 개인정보·기업 기밀 보호, AI의 오탐과 오판을 줄이는 문제 등이 과제로 꼽힌다. AI가 보안 판단을 잘못 내릴 경우 정상적인 서비스를 공격으로 판단하거나 실제 위협을 놓칠 가능성도 있기 때문이다. 이에 모델 성능뿐 아니라 안전성을 독립적으로 검증하는 체계가 중요해질 전망이다. 조동연 SK텔레콤 AI 컨버전스 담당은 "국내 보안 현장의 데이터와 노하우를 국산 AI 모델에 담아 실전형 보안 AI 체계를 만들겠다"며 "국내 산학연이 함께 만든 역량으로 글로벌 시장에서도 경쟁할 수 있도록 보안 AI 생태계를 넓혀가겠다"고 말했다.2026-08-27 09:31:13
-
SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.2026-08-24 15:47:18
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크 칼럼] 온누리상품권의 거품을 걷어라… 혈세 쓴 책임부터 물어야](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/23/20261023100836286597_518_323.jpg)