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"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전
[경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.
2026-07-27 10:00:00
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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
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현대차·기아, 양재사옥에 로봇 3종 투입…'피지컬 AI' 실증 본격화
[경제일보] 현대자동차·기아가 서울 서초구 양재사옥에 관수·배송·보안 로봇을 투입하며 업무공간의 로봇 서비스 실증에 나섰다. 14일 현대차·기아에 따르면 양재사옥 공용공간에서 관수 로봇 '달이 가드너', 배송 로봇 '달이 딜리버리', 보안 로봇 '스팟' 등 3종의 로봇 서비스를 시작했다. 이번 로봇 배치는 임직원이 일상적인 업무공간에서 로봇 서비스를 직접 이용하도록 설계됐다. 사람이 로봇을 별도로 호출하거나 제한된 공간에서 체험하는 방식이 아니라, 로봇이 사옥 내부를 이동하며 정해진 업무를 수행하는 구조다. 달이 가드너는 사옥 내부 조경 식물에 물을 공급하는 로봇이다. 센서로 주변 공간을 3차원으로 인식하고 식물, 흙, 화단을 구분한다. 승하강과 6축 회전이 가능한 로봇팔을 통해 지정된 위치에 물을 분사할 수 있다. 주행에는 현대차·기아 로보틱스 기술인 PnD 모듈이 적용됐다. 카메라와 라이다를 결합한 센서퓨전 기술로 로비 안의 사람과 장애물을 인식하고 목적지까지 자율주행한다. 저장된 물이 부족하면 건물 급수 설비와 통신해 물을 보충하고, 남은 물은 배수하도록 설계됐다. 달이 딜리버리는 사옥 1층 카페에서 각 층 픽업존까지 음료를 나르는 배송 로봇이다. 임직원이 휴대전화 앱으로 음료를 주문하면 로봇이 이를 수령해 지정 위치까지 이동한다. 한 번에 최대 16잔까지 배송할 수 있고, 주문자 확인에는 얼굴 인식 시스템이 활용된다. 배송 로봇에도 달이 가드너와 같은 PnD 모듈과 센서퓨전 기술이 적용됐다. 사옥 내부처럼 유동 인구가 많고 이동 동선이 복잡한 공간에서 사람과 장애물을 피하며 스스로 이동할 수 있도록 했다. 보안 로봇은 보스턴 다이나믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'을 기반으로 한다. 현대차·기아 로보틱스랩이 자체 개발한 자율주행 모듈을 추가로 장착해 건물 내부를 순찰한다. 스팟은 계단이나 굴곡진 공간에서도 이동할 수 있는 플랫폼 특성을 바탕으로 사옥 보안 관리 업무에 투입된다. 현대차·기아는 로봇 운용을 위해 사옥 인프라도 바꿨다. 로봇 전용 대기 공간인 로봇 스테이션과 전용 엘리베이터를 마련했다. 배터리 잔량이 낮아지면 로봇이 스스로 충전 장소로 이동하고, 필요할 경우 엘리베이터를 이용해 층간 이동도 수행한다. 건물 출입과 인증 체계에는 얼굴 인식 시스템 '페이시'가 적용됐다. 달이 딜리버리는 페이시와 연동해 주문자를 식별한다. 별도 인증 절차를 줄여 배송 과정의 편의성을 높인 것이 특징이다. 여러 로봇을 한 번에 관리하는 통합 관제 시스템 '나콘'도 도입됐다. 관리자는 웹앱을 통해 로봇 위치와 작동 상태, 충전 정보 등을 확인할 수 있다. 로봇 활동 일정 조정과 위치 제어 등 운용 명령도 나콘을 통해 수행된다. 현대차·기아 양재사옥은 글로벌 안전규격 인증기관 유엘솔루션으로부터 로봇친화빌딩에 적합하다는 기술적 검증을 마쳤다. 로봇이 사람과 같은 공간에서 이동하고 서비스를 제공하는 만큼, 건물 인프라와 안전 체계 검증을 병행했다. 현대차그룹은 최근 로보틱스랩을 첨단차플랫폼본부 산하로 옮기며 차량·로봇·소프트웨어 개발 연계를 강화하고 있다. 차량용 자율주행, 센서, 소프트웨어 기술을 로봇 플랫폼으로 확장하려는 전략이다. 현대차·기아는 양재사옥 외부에서도 로봇 서비스 검증을 이어가고 있다. 서울 성수동 '팩토리얼 성수'와 한림대학교 병원 등에 달이 딜리버리를 투입해 사람이 많은 복합공간과 의료시설에서 배송 로봇 운용 경험을 쌓고 있다. 박민우 현대차·기아 AVP본부장 사장은 "사람과 로봇이 공존하는 공간에서 업무를 수행하며 자연스럽게 로봇 기술 경쟁력을 체감할 수 있다"며 "로보틱스 기술을 기반으로 로봇이 편리함을 제공하는 공간을 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-05-14 14:37:27