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검색결과 총 24건

KT, 지역 기업 AX 수요 공략…"현장 찾아 실행 과제 발굴" [경제일보] KT가 수도권 중심의 인공지능 전환(AX) 사업에서 벗어나 지역 기업을 직접 찾아가는 현장형 영업을 강화하고 있다. 단순히 AI 기술과 서비스를 소개하는 데 그치지 않고 기업별 데이터와 업무 환경을 살펴 맞춤형 컨설팅을 제공하면서 실제 AX 구축 사업으로 연결하는 전략으로 풀이된다. 2일 KT는 지난달 30일 대전 충남대학교에서 충남대학교, 스마트제조혁신협회와 함께 ‘KT AX 투어 2026 in 충청’을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 충남대학교를 비롯해 한국교통연구원, 쎄트렉아이 등 대전·세종·충남·충북 지역 기업과 기관 관계자 약 150명이 참석했다. 이번 행사는 제조·방산 등 충청권 산업 현장을 겨냥해 기업들의 AX 실행을 지원하는 것을 목표로 진행된다. KT를 비롯해 한국마이크로소프트, AWS코리아, 데이터브릭스코리아, KT 클라우드 등이 참여해 AI와 AI 에이전트, 클라우드, 데이터, 산업별 AX 사례 등을 주제로 총 7개 세션을 진행했다. KT는 제조업에서 AX가 필요한 배경과 함께 자체 AX 솔루션, 클라우드플렉스 적용 사례 등을 소개했다. 한국마이크로소프트는 제조 현장의 생산성 향상을 위한 AI 활용 방안을, 데이터브릭스는 데이터와 지식의 연결을 통한 AX 구현 방안을 각각 제시했다. AWS는 방산 분야의 클라우드 혁신 사례를 공유했다. KT가 이번 행사에서 특히 강조한 부분은 기업별 환경을 고려한 1대 1 컨설팅이다. 기업마다 보유한 데이터와 기존 시스템, 업무 프로세스가 다른 만큼 범용적인 AI 기술을 소개하는 것만으로는 실제 도입까지 이어지기 어렵다는 판단으로 풀이된다. KT는 향후 기업들이 단순히 ‘AI를 도입할지’를 검토하는 단계를 넘어 ‘어떤 업무에 어떤 방식으로 적용할지’를 구체화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 특히 현장에서 기업의 데이터와 시스템 환경을 파악하고 필요한 기술을 제안하는 방식으로 AX 프로젝트 발굴 가능성도 높인다는 전략이다. KT의 해당 구상은 기업용 AI 시장의 경쟁 방식이 기술 소개 중심에서 실제 업무 적용과 운영으로 이동하고 있다는 점과도 연결된다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 빠르게 확산하고 있지만 기업 입장에서는 어떤 업무부터 적용할지, 기존 시스템과 어떻게 연결할지, 데이터를 어떻게 활용할지 등을 구체적으로 결정해야 하기 때문이다. 이에 KT는 글로벌 기술 기업과의 협업도 확대하고 있다. 이번 행사에는 마이크로소프트와 AWS, 데이터브릭스 등 글로벌 기업이 함께 참여해 AI·데이터·클라우드 기술을 아우르는 AX 사례를 제시했다. KT는 그동안 경기와 부산 등에서 AX 투어를 진행한 데 이어 이번에는 충청권으로 프로그램을 확대했다. 앞으로도 지역별 산업 특성에 맞춰 AX 프로그램을 이어가며 현지 기업과 기관의 AI 전환 수요를 발굴할 예정이다. 박상원 KT AX사업본부장은 "기업마다 보유한 데이터와 시스템, 해결해야 할 현장 과제가 다른 만큼 각 기업의 환경에 맞는 AX 실행 방안이 중요하다"며 "KT는 다양한 파트너와 함께 고객 현장을 직접 찾아 실질적인 AX 과제를 발굴하고, 실행까지 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-10-02 10:40:54
KT, 16개사와 '모두의 AI' 출범…내달 국민 체감형 AI 베타 공개 [경제일보] KT가 16개 기업과 손잡고 다양한 인공지능(AI) 모델과 서비스를 하나로 연결하는 '모두의 AI' 사업을 본격화한다. 개별 AI 서비스를 제공하는 데 그치지 않고 국민이 일상적으로 사용하는 서비스에 AI를 내재화한 뒤 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 생태계를 구축한다는 구상이다. KT는 내달 베타 서비스를 선보이고 실제 이용자들이 체감할 수 있는 AI 서비스 구현에 나선다. 22일 KT는 전날 서울 종로구 KT 광화문 WEST빌딩에서 '모두의 AI' 컨소시엄 출범식을 열고 사업 추진을 위한 협력 체계를 가동했다고 밝혔다. 이날 행사에는 KT 컨소시엄 주요 기업 대표와 16개 참여 기업의 사업책임자(PM) 등이 참석해 사업 비전과 추진 방향을 공유했다. '모두의 AI'는 국민 누구나 다양한 AI 모델과 서비스를 하나의 플랫폼에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있도록 하는 사업이다. 이용자는 별도의 AI 서비스를 찾아다니는 대신 평소 사용하는 플랫폼과 서비스에 적용된 AI를 통해 정보 탐색은 물론 공공서비스, 교육, 금융, 생활 편의 등 다양한 영역의 기능을 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 진행된다. KT가 이번 사업에서 내세운 핵심은 참여기업의 기술을 단순히 나열하는 것이 아니라 서로 연결하는 것이다. KT와 참여기업은 각사가 보유한 AI 모델과 플랫폼, 서비스 역량을 연계하기 위해 '이음 얼라이언스'를 구성하고 사업 방향과 서비스 출시 일정을 공동으로 관리한다. 이음 얼라이언스는 주요 사업 방향을 결정하는 '이음 커넥트 보드'와 전체 참여기관이 성과를 공유하는 '이음 에코라운드' 등으로 구성된다. 커넥트 보드에서는 사업 우선순위와 기관 간 연계 과제를 논의하고 서비스 출시 목표를 조율한다. 에코라운드에서는 참여 기관이 함께 모여 사업 진행 상황과 주요 마일스톤을 점검한다. 기술과 서비스의 실행 체계는 서비스 분과와 플랫폼 분과로 나뉜다. 서비스 분과는 이용자 중심의 AI 서비스 기획과 사용자 경험(UX) 설계, 공공·특화 서비스 연계 및 출시를 담당한다. 플랫폼 분과는 AI 모델과 토큰팩토리, 데이터, 인프라, API 등 AI 서비스를 구성하는 핵심 기술을 연결하고 통합한다. 이번 KT 모두의 AI 사업은 KT가 자체 AI 서비스만 확대하기보다 외부 기업의 AI 모델과 서비스까지 연결해 하나의 이용 환경을 구축하려는 전략으로 풀이된다. 새로운 AI 모델과 서비스 기업이 지속적으로 참여할 수 있도록 개방형 구조를 유지해 '모두의 AI' 생태계를 확장한다는 방침이다. KT는 해당 구조를 '이음 인사이드' 전략으로 구체화한다. 이음 인사이드는 국민이 이용하는 다양한 서비스에 AI를 내재화하고 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 AI 생태계다. AI가 별도의 독립적인 서비스로 존재하는 것이 아니라 기존 서비스와 결합해 이용자가 필요한 기능을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 내달 공개 예정인 베타 서비스는 이 같은 전략의 첫 결과물이 될 전망이다. KT는 베타 서비스를 통해 '모두의 AI'가 다양한 AI 모델과 서비스, 플랫폼을 어떻게 연결할지 보여줄 예정이다. 다만 구체적으로 어떤 서비스가 베타에 포함될지는 향후 공개될 내용이다. KT가 공공서비스와 교육, 금융, 생활 편의 등으로 AI 활용 영역을 넓히는 것도 서비스 확장의 한 축이다. AI를 특정 이용자가 별도로 찾아 사용하는 도구에 그치지 않고 일상적으로 이용하는 서비스 안에 접목해 접근성을 높이겠다는 것이다. 여러 기업이 참여하는 만큼 KT는 협업 과정에서 발생할 수 있는 의사결정 지연이나 기관 간 과제 조율 문제를 줄이기 위한 운영 체계도 마련했다. 주요 사업 방향과 우선순위를 커넥트 보드에서 결정하고, 전체 참여기관이 정기적으로 성과와 일정을 공유하도록 해 서비스 출시까지의 실행력을 높인다는 계획이다. 향후에는 참여기업 확대도 추진한다. 새로운 AI 모델이나 서비스 기업이 생태계에 참여할 수 있는 개방형 구조를 활용해 서비스 영역과 기술 역량을 지속적으로 확장한다는 방침이다. 이를 통해 특정 AI 모델이나 기업에 종속되지 않고 다양한 기술과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "이번 컨소시엄 출범은 국내 AI 기업들이 보유한 AI 모델과 플랫폼, 서비스 역량을 결집해 국민 체감형 AI 서비스를 만들어 가기 위한 출발점"이라며 "KT는 이음 얼라이언스를 중심으로 참여기업 간 협력을 강화하고 사업 실행력을 높여 국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 구현하겠다"고 말했다.
2026-09-22 10:58:45
델, 한국벤처투자 AI 인프라 구축 지원…GPU로 내부망 AX 본격화 [경제일보] 한국벤처투자가 보안과 망분리 요건을 충족하기 위해 사옥 내 고성능 GPU 인프라를 구축하고 전사 인공지능(AI) 전환(AX)에 나선다. 전 임직원이 사용하는 내부망 AI 챗봇부터 벤처펀드 모니터링과 투자계약 점검 등 업무에 AI를 적용하는 동시에 벤처투자종합정보시스템(VICS)의 레거시 소스코드 분석에도 AI 에이전트를 활용하도록 구현했다. 22일 델 테크놀로지스는 최근 고성능 GPU 서버 '델 파워엣지 XE7745'를 기반으로 한국벤처투자 사옥 내 온프레미스 AI 인프라를 구축했다고 밝혔다. 이번 사업은 'AI 인프라 기반 구축을 위한 GPU 서버 구매 및 전사 에이전트 AI 도입 프로젝트'로 추진됐다. 한국벤처투자는 중소벤처기업부 산하 공공기관으로 모태펀드를 운용하며 국내 벤처·스타트업과 벤처캐피털의 투자 및 자금 조달을 지원한다. 투자와 금융 관련 데이터를 다루는 업무 특성상 AI 활용을 확대하면서도 내부 정보의 외부 유출을 막아야 한다는 과제가 중요 사항으로 꼽힌다. 이에 한국벤처투자는 외부 서비스에만 의존하는 대신 사옥 내부에 AI 인프라를 구축하는 방식을 택했다. 내부망에서 AI 모델을 운영할 수 있는 환경을 마련해 보안과 망분리 요건을 충족하면서 내부 업무에 AI를 적용한다는 전략이다. 우선 전 임직원이 사용할 수 있는 폐쇄형 내부망 AI 챗봇을 구축해 문서 초안 작성 등 업무에 활용한다. 외부 생성형 AI 서비스에 내부 자료를 직접 입력하지 않고도 업무에 AI를 활용할 수 있도록 하는 방식이다. AI 적용 범위는 단순 문서 작업에 그치지 않는다. 한국벤처투자는 AI 기반 벤처펀드 모니터링 시스템과 불균형 투자계약 점검 시스템에도 AI 인프라를 활용할 예정이다. 기관이 보유한 투자 관련 데이터와 업무 시스템에 AI를 연결해 반복적인 확인과 분석 작업을 줄이는 것이 목표다. 특히 이번 프로젝트를 통해 AI 에이전트를 활용한 레거시 시스템 분석을 도입한다. 한국벤처투자는 유지보수 협력사인 내담씨앤씨와 본정보의 기술 지원을 받아 VICS의 소스코드 분석 특화 AI 에이전트 적용을 위한 개념검증(PoC)을 추진한다. VICS는 한국벤처투자의 주요 업무를 지원하는 시스템으로, 기존 시스템에 축적된 복잡한 소스코드와 업무 로직을 분석하고 이를 지식자산으로 전환하는 데 AI를 활용한다. AI 에이전트가 레거시 소스코드에서 핵심 로직과 정보를 추출하고 이를 표준화된 산출물로 정리하는 방식이다. 레거시 시스템을 운영할 때는 기존 개발자나 유지보수 인력이 소스코드를 직접 분석하면서 업무 로직을 파악해야 하는 경우가 많다. 시스템이 장기간 운영될수록 담당자 변경이나 문서 부족 등으로 기존 코드에 담긴 업무 지식을 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있는 것이다. 한국벤처투자는 AI를 활용해 이 과정을 자동화하고 시스템에 축적된 지식을 구조화한다는 계획이다. 이번 프로젝트에 투입된 델 파워엣지 XE7745는 4U 규격의 공랭식 GPU 서버다. 대규모 AI 모델 처리와 에이전트 AI 연동을 위한 연산 환경을 제공하며, 최대 8개의 더블 와이드 GPU 또는 최대 16개의 싱글 와이드 GPU를 구성할 수 있다. 고밀도 GPU 환경에서 발생하는 발열과 전력 문제를 고려해 고성능 팬을 활용한 공기 냉각 방식을 적용했으며, '오픈매니지 엔터프라이즈'를 통해 서버의 전력과 냉각 자원 등을 중앙에서 관리할 수 있다. 한국벤처투자는 이를 중장기적인 AX 수요에 대응하기 위한 범용 AI 인프라로 활용할 계획이다. 한국벤처투자 관계자는 "델의 AI 인프라 솔루션을 도입하면서 한국벤처투자의 보안 및 망분리 요건을 충족하는 동시에 대규모 딥러닝 모델 학습을 지원할 수 있는 체계를 갖췄다"며 "향후에도 델 및 '본정보' 등 델 협력사와 긴밀한 공조를 통해 차세대 AX 서비스를 다양하게 전개해 나갈 수 있게끔 인프라를 확장할 예정"이라고 말했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 "한국벤처투자의 이번 프로젝트는 엄격한 망분리 환경에서 고성능 AI와 에이전트 AI를 안정적으로 활용하고, 전사 업무 자동화와 시스템 현대화를 지향한 모범적인 사업"이라며 "델 파워엣지 서버를 기반으로 에이전트 AI를 활용해 레거시 소스 코드를 분석하고 산출물을 자동 작성하는 등 지식자산화를 가속할 수 있게 됐다"고 말했다.
2026-09-22 08:47:11
네이버, 답변에서 결제까지…광고 효율 AI 수익화 시동 [경제일보] 네이버가 생성형 인공지능(AI)을 검색에 붙이는 데서 한 발 더 나아가 수익화에 나섰다. AI브리핑과 AI탭으로 검색 경험을 바꾸고 광고·쇼핑·플레이스·예약·결제를 하나의 흐름으로 연결하는 전략이다. 글로벌 AI 기업들이 답변 품질을 겨룬다면 네이버는 검색 결과를 실제 구매와 행동으로 전환하는 데 초점을 맞췄다. 성과는 광고에서 먼저 나타났다. 네이버는 지난 7월 AI브리핑에 AI 광고 상품 ‘ADVoost Max’를 정식 도입했다. 기존 검색광고가 이용자가 입력한 키워드와 상품을 연결했다면 AI브리핑 광고는 질문의 맥락과 탐색 단계를 분석해 광고를 노출할 위치와 시점을 정한다. 가령 이용자가 ‘여행가방’을 직접 검색하지 않고 ‘10월 일본 가족여행 준비물’을 물어도 AI가 여행 의도를 파악해 관련 상품이나 서비스를 제시하는 방식이다. 광고 경쟁의 중심이 검색어 확보에서 이용 목적의 해석으로 옮겨가는 셈이다. 네이버의 AI브리핑 광고의 클릭 관련 전환 지표는 기존 검색광고보다 30% 이상 높았고 구매전환율은 3배를 웃돌았다. 2분기 광고 매출은 전년 동기 대비 7.5% 늘었다. 회사 측은 AI를 활용한 광고 지면 최적화와 맞춤형 광고 고도화가 광고 매출 증가분의 60% 이상을 차지했다고 설명했다. 생성형 AI가 검색광고를 잠식하기보다 광고 효율을 높이는 수단으로 자리 잡은 것이다. 이용자 기반도 넓어졌다. AI브리핑의 월간 이용자는 3000만명을 넘었고, 이용자의 요청을 분석해 다음 행동을 돕는 AI탭은 지난 7월 이용자 1000만명을 돌파했다. 네이버는 AI탭에서 후속 질문이 늘었으며 일부 상품 검색에서는 구매 판단에 걸리는 시간이 단축됐다고 밝혔다. 네이버의 경쟁력은 검색 이후의 서비스에 있다. 검색과 블로그·카페뿐 아니라 쇼핑·스마트스토어·플레이스·지도·예약·네이버페이가 한 플랫폼에 연결돼 있다. AI가 이용 의도를 파악하면 정보 탐색을 상품 비교와 매장 확인, 예약, 결제로 이어갈 수 있다. 외부 사업자와 별도로 연동해야 하는 범용 AI 서비스와 다른 출발점이다. 네이버가 AI탭을 단순한 챗봇이 아닌 ‘에이전틱 검색’으로 부르는 이유도 여기에 있다. 질문에 답하는 데서 멈추지 않고 이용자가 다음에 해야 할 일을 제안하거나 플랫폼 안의 기능을 연결해 과업을 마치는 구조다. 검색 결과가 구매와 예약으로 이어질수록 네이버는 광고 노출뿐 아니라 거래 과정에서도 수익을 낼 수 있다. 커머스와의 결합도 빨라지고 있다. 네이버의 2분기 관련 서비스 매출은 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 성장 등에 힘입어 전년 동기 대비 31.3% 증가했다. 검색에서 상품을 발견하고 비교한 뒤 멤버십 혜택을 적용해 네이버페이로 결제하는 과정에 AI가 들어오면 이용자의 선택 단계는 줄고 플랫폼의 거래 기회는 늘어난다. 광고주의 대응 방식도 달라진다. 인기 검색어를 골라 키워드를 관리하는 능력뿐 아니라 AI가 상품과 브랜드의 특성을 정확히 이해하도록 정보를 구성하는 일이 중요해졌다. 네이버는 ADVoost Max를 통해 광고주의 키워드 관리 부담을 줄이고 이용 맥락에 맞춰 광고를 노출한다는 구상이다. 부담도 있다. AI가 검색 화면에서 답을 직접 제시하면 원문으로 이동하는 이용자가 줄어들 수 있다. 블로그·카페·쇼핑 리뷰 등 콘텐츠 생산자에게 돌아가는 유입과 보상이 감소하면 AI 검색의 기반이 되는 콘텐츠 생태계도 약해질 수 있다. 광고와 일반 정보의 경계를 이용자가 명확히 인식할 수 있도록 노출 기준을 설계하는 일도 필요하다. 네이버가 택한 길은 검색을 대체하는 AI가 아니라 검색 뒤의 상거래를 넓히는 AI다. AI브리핑 광고의 전환 지표와 커머스 매출이 함께 증가했다는 회사 측 수치는 이 전략의 초기 성과를 보여준다. 네이버의 AI 경쟁은 검색 한 번이 플랫폼 안의 거래로 얼마나 이어지는지를 증명하는 단계에 들어섰다. [아주경제 2026년 09월 15일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-15 08:47:40
KT '모두의 AI' 6000만 접점 노린다…민관·자체 TF 추진 [경제일보] KT가 정부의 범국민 인공지능(AI) 에이전트 사업인 ‘모두의 AI’ 개발 과정에서 개인정보보호위원회와 정보 안전성 확보를 위한 태스크포스(TF)를 추진한다. 컨소시엄 참여사의 검색·교육·금융·쇼핑·부동산 서비스를 하나의 AI로 연결하는 만큼 서비스 간 개인정보 이동과 활용 범위를 설계 단계부터 점검하겠다는 취지다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 과학기술정보통신부 ‘모두의 AI’ 온라인 설명회에서 “개인정보위와 함께 개발 과정의 정보 안전성을 확보하기 위한 TF를 구성해 운영할 예정”이라며 “AI사업본부에 별도 AI 보안 조직을 만들고 컨소시엄 참여 기업들과 보안 체계를 공유하는 내부 프로세스도 마련했다”고 밝혔다. 모두의 AI는 국민이 검색과 행정·교육·금융 등 일상 업무에 사용할 수 있는 범용 AI 에이전트를 만드는 정부 사업이다. 과기정통부는 SK텔레콤·KT·카카오가 이끄는 3개 컨소시엄을 사업자로 선정했다. 올해 GPU 512장을 현물로 지원하고 2027년 예산안에는 총 2500억원을 편성했다. 이 가운데 1700억원은 AI 서비스 운영을 위한 GPU 임차비로, 약 2000장의 엔비디아 B200을 빌릴 수 있는 규모다. 나머지는 컨소시엄 운영비 300억원과 AI 에이전트 생태계 확산비 500억원이다. GPU 지원 규모는 가입자와 이용량 등 성과에 따라 차등 배분될 예정이다. KT는 이용자가 몰려 응답이 지연될 상황에 대비해 정부 지원분과 별도로 자체 GPU를 확보했다. 서비스 부하가 일정 수준을 넘으면 KT 자원으로 전환하는 ‘폴백 메커니즘(장애·부족 상황의 예비 전환 체계)’도 구축했다. 이 본부장은 추가 확보한 GPU 규모와 전환 기준은 공개하기 어렵다고 말했다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등이 참여한다. KT는 별도 모두의 AI 앱뿐 아니라 다음과 지니TV, 참여사 서비스에 ‘이음 인사이드’ 버튼을 넣어 기존 앱을 이용하다가 AI를 곧바로 호출할 수 있도록 설계한다. 비참여 기업에도 소프트웨어개발도구(SDK)를 제공해 적용 대상을 넓힐 계획이다. KT가 제시한 초기 서비스 접점은 6000만개 이상이다. 이는 참여 기업의 서비스 접점을 합산한 회사 추산치로, 중복 이용자를 제거한 실사용자 6000만명을 뜻하지는 않는다. 앞으로 실제 월간활성이용자 수와 재이용률이 서비스 확산을 판단할 지표가 될 것으로 보인다. 부동산 서비스에서는 이용자가 살펴본 매물과 실거래가를 분석해 시세보다 저렴한 매물을 추천하고, 공공 분야에서는 연령·거주지역에 맞는 지원제도와 행정절차를 안내하는 방식이 제시됐다. 이용 기록을 기억해 개인화할수록 편의성은 높아지지만 서비스 간 개인정보 결합과 처리 목적, 보유 기간을 이용자가 명확히 알 수 있어야 한다. 행정서비스는 기술만으로 완결되지 않는다. 공공기관이 응용프로그램 인터페이스(API)를 개방한 업무는 AI가 신청 단계까지 처리할 수 있지만, 개방되지 않은 서비스는 정부 앱이나 홈페이지로 이동해야 한다. 이 본부장은 “최종 신청까지 가능한 서비스를 어떻게 개방할지 정부와 논의하고 있다”고 말했다. 서비스 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 적용된다. 업스테이지 솔라, 모티프테크놀로지스 모티프, 솔트룩스 루시아, NC AI 바르코, KT 믿음 등 국산 모델을 작업에 따라 선택한다. 명령어를 해석하는 프리필에는 GPU, 답변을 만드는 디코드에는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 활용한다. KT는 이 구조로 분당 토큰 처리량을 약 31% 높이고 입력 토큰을 최대 80% 줄였다고 설명했다. 시험 모델과 이용자 수, 비교 대상 등 측정 조건은 공개하지 않았다. 연말 서비스가 공개되면 실제 응답 속도와 비용 절감 효과, 개인정보 보호 수준이 KT ‘이음’ 전략의 경쟁력을 보여줄 첫 시험대가 될 전망이다.
2026-09-13 13:35:52
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
메가존클라우드, 한미약품 QA에 AI 에이전트 적용…생성형 AI 넘어 도메인 AI로 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 단순 문서 검색과 고객 상담을 넘어 의약품 품질보증(QA)처럼 정확성과 규제 준수가 중요한 업무까지 영역을 넓히고 있다. 메가존클라우드는 한미약품의 방대한 품질문서를 AI가 분석하고 최신 규제 기준과 비교하는 시스템 구축에 나서면서 산업별 특화 AI 시장 공략을 본격화하고 있다. 7일 메가존클라우드는 한미약품의 품질보증 업무 자동화를 위한 AI 에이전트 '한미 Q-에이전트' 구축에 착수했다고 밝혔다. 이번 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AX 원스톱 바우처 지원사업'을 통해 추진되며, 메가존클라우드는 자사의 엔터프라이즈 AI 운영 플랫폼 'AIR 스튜디오'를 기반으로 AI 솔루션 구현을 담당한다. 이번 시스템은 한미약품이 보유한 4000여건의 품질문서를 대상으로 진행될 예정이다. 메가존클라우드는 이번 AI 솔루션이 문서를 검색·요약하고 최신 규제와 비교해 새롭게 추가되거나 변경된 기준에 맞지 않는 항목을 찾아내도록 설계되며, 이를 통해 관련 업무 시간을 40% 이상 줄이는 것을 목표로 구축되고 있다고 설명했다. 제약업계의 QA 업무는 AI 적용 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 품질문서에는 표와 그림, 수식 등이 포함되고 한글과 영문이 혼재해 있을 뿐 아니라 의약품 제조·품질관리 기준인 GMP와 각종 규제, 사내 지침까지 함께 검토해야 하기 때문이다. 작은 문구 차이도 규제 준수 여부에 영향을 줄 수 있어 단순한 생성형 AI를 적용하는 것만으로는 한계가 있는 것으로 평가된다. Q-에이전트는 해당 문제를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG) 기반으로 구축된다. 품질문서에서 필요한 정보를 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식으로, 외부 지식을 무작정 생성하는 대신 근거가 되는 문서를 함께 활용해 정확성과 추적성을 높이는 것을 목표로 구성된다. 특히 기존 QA 업무가 규제기관의 실사 이후 문제점을 찾아 수정하는 방식에 가까웠다면, AI를 활용한 시스템이 구축되면 규제 변경사항을 기존 문서와 지속적으로 비교해 문제가 될 수 있는 부분을 사전에 확인할 수 있는 것으로 알려졌다. 사후 대응 중심의 품질관리에서 예방적 품질관리로 전환할 수 있는 기반이 마련되는 것이다. 이번 사업에서는 국산 AI 모델도 산업 현장에 투입된다. 메가존클라우드는 업스테이지의 'Solar'를 한미약품의 GMP 업무에 맞게 파인튜닝해 Q-에이전트의 답변 생성 엔진으로 활용할 계획이다. 범용 AI 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라 제약업계의 전문 용어와 업무 특성을 반영해 특정 분야에 최적화하는 방식이다. 한미약품은 이번 시스템을 평택사업장에서 검증한 뒤 다른 사업장과 전사 업무, 그룹사로 확대하는 방안도 추진할 계획이다. QA에서 성과가 확인되면 품질관리(QC), 연구개발(R&D), 인허가(RA) 등 다른 전문 업무로 AI 활용 범위를 넓힐 전망이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "제약 품질 분야는 단어 하나가 규제 판단을 좌우할 만큼 정확성과 추적성이 엄격하게 요구되기 때문에 AI 적용이 가장 까다로운 영역"이라며 "메가존클라우드는 하나투어 AI 채팅 상담 등 다양한 산업의 생성형 AI 구축으로 'AIR 스튜디오'와 파인튜닝 역량을 검증해온 만큼, 이번 사업을 통해 규제 산업에서의 도메인 AI 확산을 이끌어나갈 것"이라고 말했다.
2026-09-07 16:42:08
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
KT, 국산 AI 모델 '연합군' 구축…6000만 생활 접점서 상용화 나선다 [경제일보] KT가 국내 AI 기업들과 손잡고 국산 인공지능(AI) 모델의 상용화와 대중화에 나선다. 개별 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 여러 모델과 전문 서비스를 하나로 연결하고, 이용자가 실제 생활에서 AI를 활용할 수 있는 플랫폼을 구축한다는 전략이다. 국내 AI 기업 입장에서는 모델 개발 이후 가장 큰 과제로 꼽히는 고객 확보와 서비스 적용의 새로운 창구가 될 전망이다. 27일 KT는 다음, 무신사, 직방, EBS, 매스프레소, BC카드, 커넥트웨이브, 딥서치, 솔트룩스 등과 컨소시엄을 구성하고 대국민 AI 서비스 '모두의 AI'를 선보인다고 밝혔다. '모두의 AI'는 앱과 웹을 기반으로 이용자의 질문과 목적을 이해하는 범용 AI 에이전트를 중심으로 공공·교육·금융·쇼핑·주거 등 분야별 전문 AI 서비스를 연결하는 플랫폼이다. KT는 별도의 AI 앱을 이용하는 데 그치지 않고 포털 '다음'과 참여 기업의 서비스, KT 지니TV 등 기존 서비스 접점에도 AI 기능을 확대할 계획이다. 이번 KT 컨소시엄은 여러 AI 모델을 하나의 서비스 안에서 활용할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 업스테이지의 'Solar', 모티프테크놀로지스의 'Motif', 솔트룩스의 'LUXIA', NC AI의 'VARCO', KT의 '믿음' 등 국산 독자 파운데이션 모델을 비롯해 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업·베슬AI의 GPU 운영 기술 등이 활용된다. 국내 AI 산업이 그동안 독자 파운데이션 모델 개발에 집중했다면 KT는 이들 모델을 실제 국민 서비스에 적용하는 상용화 플랫폼을 구축하겠다는 구상이다. 특정 기업의 AI 모델 하나를 앞세우기보다 한국어, 추론, 장문 이해, 전문지식, 멀티모달 등 모델별 강점을 이용자의 목적에 맞춰 활용하는 방식이다. 이를 위해 KT 컨소시엄이 확보한 디지털·생활 서비스 접점은 6000만개 이상에 달하는 것으로 나타났다. 개별 AI 기업이 자체적으로 이용자를 확보하는 데 한계가 있는 상황에서 KT가 가진 통신·미디어 인프라와 참여 기업의 플랫폼을 연결해 실제 사용 환경을 만들겠다는 전략으로 분석된다. AI 활용 방식도 기존 챗봇과 차별화한다. 이용자가 단순히 질문에 대한 답변을 받는 것을 넘어 여러 단계의 업무를 하나의 대화에서 처리할 수 있도록 한다. 예를 들어 소상공인이 매출 감소 원인을 분석하고 지원받을 수 있는 정책을 찾아달라고 요청하면 AI가 시장·소비 정보를 분석한 뒤 관련 정책과 신청 자격, 필요한 서류와 절차까지 연결하는 방식이다. 이용자가 여러 사이트를 직접 검색하고 정보를 비교하는 과정을 AI 에이전트가 대신 수행하도록 설계되고 있다. 개인화 기능도 적용한다. 이용자 동의를 기반으로 관심사와 일정, 진행 중인 과업 등을 기억하는 '개인화 메모리'를 활용해 일회성 질의응답을 넘어 지속적인 AI 서비스를 제공한다는 계획이다. KT는 '모두의 AI'를 국내 AI 기업의 성장 플랫폼으로도 육성한다. 경쟁력 있는 AI 모델과 에이전트, 전문 서비스가 지속적으로 참여할 수 있도록 하고 국내 AI 기업을 대상으로 GPU 자원 지원과 투자, 사업 협력도 확대할 예정이다. KT는 온라인뿐 아니라 전국 유통망과 IT서포터즈 등 오프라인 접점도 활용해 AI 교육과 체험을 확대할 방침이다. 큰 글씨와 간편 모드, 음성 입출력, 다국어 지원 등을 적용해 AI 활용에 어려움을 겪는 이용자까지 서비스 범위를 넓힌다는 계획이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'모두의 AI'는 국민 누구나 사용할 수 있는 하나의 완성된 AI를 만드는 것에서 시작하지만, 그 경험을 하나의 서비스 안에 가두지 않을 것"이라며 "국민이 사용하는 다양한 서비스로 AI를 확장해, 언제 어디서 시작하든 필요한 AI와 전문 서비스를 연결하겠다"고 말했다. 이어 "국내 AI 모델과 NPU, 전문기업이 실제 국민의 선택을 받을 기회를 넓히고 여기에 KT의 AI 플랫폼 역량을 더해, 국민이 AI를 이용할수록 대한민국 AI 생태계도 함께 성장하도록 하겠다"며 "온라인과 오프라인을 모두 연결해 모두가 AI의 혜택을 누리게 하겠다"고 설명했다.
2026-08-27 15:31:38
뤼튼, '서비스로 버는 AI' 증명했다…1조 유니콘 등극 [경제일보] 인공지능(AI) 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스가 기업가치 1조원 이상의 평가를 받으며 유니콘 기업에 올라섰다. 거대언어모델(LLM)이나 AI 반도체가 아닌 실제 소비자가 사용하는 AI 서비스와 수익화 성과를 기반으로 1조원 기업가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능뿐 아니라 이용자 확보와 서비스 수익화로 이동하고 있다는 신호로도 풀이된다. 뤼튼은 26일 1000억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다고 밝혔다. 누적 투자액은 약 2300억원으로 늘었다. 신규 투자자로 미국 벤처캐피털 코어라인벤처스와 유진자산운용이 참여했으며 기존 투자자인 굿워터캐피탈, 앤틀러 글로벌, 산업은행, 우리벤처파트너스, 캡스톤파트너스 등도 후속 투자에 나섰다. 뤼튼의 기업가치는 지난해 시리즈B 당시 3000억원대 중반으로 평가된 것으로 알려졌다. 1년5개월여 만에 기업가치가 1조원 이상으로 뛰면서 성장 속도를 입증했다. 핵심 동력은 해외 사업이다. 지난 5월 북미에서 출시한 AI 엔터테인먼트 콘텐츠 플랫폼 ‘OOC’는 출시 3개월 만에 월매출 100억원을 넘어섰고 해외 매출이 국내 매출을 추월했다. 뤼튼은 이를 바탕으로 올해 매출이 지난해 471억원의 4배를 웃도는 2000억원을 넘어설 것으로 전망했다. 뤼튼은 범용 AI 서비스 ‘뤼튼’과 AI 캐릭터 챗 플랫폼 ‘크랙’을 운영하며 일본과 북미로 서비스를 확장했다. 특히 AI와 대화하고 콘텐츠를 소비하는 AI 엔터테인먼트 분야를 집중 공략하면서 새로운 수익 모델을 만들어냈다는 평가다. ◆ 글로벌 확장과 ‘안전한 AI’가 다음 과제 1조원 기업가치를 인정받은 만큼 앞으로는 성장세를 지속적으로 증명해야 한다. 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 컨슈머 AI 시장에서 이용자 규모뿐 아니라 유료 전환과 재방문, 해외 매출의 지속성이 중요해졌다. 이용자 보호도 강화한다. 뤼튼은 지난 7월 AI 윤리·철학, 인지·심리, 법학 전문가로 구성된 사용자위원회를 출범시켰고 한국인터넷자율정책기구(KISO)의 AI 캐릭터 챗봇 자율규제 가이드라인 마련에도 참여하고 있다. 청소년 이용자가 약 10%인 크랙에는 이용시간 제한과 부모 동의 절차 강화, 결제한도 하향 등을 검토하고 있다. 이세영 뤼튼 대표는 “창업 후 지난 5년간 대한민국 대표 AI 서비스 기업으로 자리매김하고 글로벌 경쟁력까지 증명한 결과 이번 투자를 성공적으로 마무리할 수 있었다”며 “글로벌 확장과 서비스 고도화에 주력해 시장 기대에 부응하는 것은 물론, 안전하고 믿을 수 있는 AI 서비스 기업으로서 더 빠르게 성장하겠다”고 말했다. 한편 뤼튼의 유니콘 등극은 국내에서도 소비자가 실제 비용을 지불하는 AI 서비스 모델이 만들어질 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. 향후 관건은 OOC와 크랙 등 해외 서비스의 성장을 일회성 매출이 아닌 지속 가능한 글로벌 플랫폼으로 전환하는 것이다.
2026-08-26 10:32:50
배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다 [경제일보] 배충식 KAIST 총장이 인공지능(AI) 시대의 승부처로 ‘피지컬 AI’를 지목하고 교육·연구·산학협력 전반의 체질을 바꾸겠다는 구상을 내놨다. 범용 AI 모델 자체에서 미국·중국과 규모 경쟁을 벌이기보다 한국이 강점을 가진 제조·로봇·자동차 산업에 AI를 결합해 현실 세계에서 작동하는 기술로 경쟁력을 만들겠다는 전략이다. 배 총장은 지난 24일 서울에서 출입기자 간담회를 열고 “승부수는 피지컬 AI”라며 “제조업의 역량을 고도화하면서 AI를 적용해 피지컬 AI로 국부를 창출하고 우리나라를 강국으로 만드는 게 KAIST의 역할”이라고 밝혔다. KAIST는 자율주행, 스마트팩토리, 로보틱스, 디지털트윈 등 현실 세계와 연결되는 AI 연구를 집중 확대할 계획이다. ◆ 중국과 ‘규모’ 대신 연구 밀도로 승부 배 총장이 피지컬 AI를 선택한 배경에는 한국 산업의 구조적 강점이 있다. 한국은 반도체·자동차·조선·전자·제조업 등 AI가 실제 적용될 산업 기반을 갖추고 있어 소프트웨어와 물리적 시스템을 결합하면 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다는 판단이다. 배 총장은 “규모 면에서는 중국이 더 크기 때문에 우리는 밀도 있고 고급화된 연구를 해야 한다”며 대덕연구단지의 정부출연연구기관과 KAIST의 연구역량을 전략기술별로 연결하겠다는 구상도 제시했다. 대학 단독 연구에 머물지 않고 출연연과 공동연구를 확대해 제한된 자원을 집중시키겠다는 것이다. 산업계와의 접점도 강화한다. 기업 수요를 연구 초기부터 반영하는 ‘AI 자율랩’을 구축해 AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하고 연구 결과를 산업 현장에 보다 빠르게 적용하는 체계를 만든다. KAIST는 산업체 위성연구실과 공동연구센터 유치도 확대할 계획이다. ◆ AI를 잘 쓰는 학생 아닌 ‘AI를 통제하는 인재’ 교육 개편은 더 파격적이다. KAIST는 내년 3월부터 학부 전 학년과 대학원 전 과정의 모든 교과목에 AI 활용 수준을 적용한다. 수업은 AI에 의존하지 않고 인간의 기초 역량을 키우는 단계, AI를 활용해 학습 범위를 확장하는 단계, AI를 직접 설계하고 주도하는 단계로 구분한다. 인문·사회와 기초과학에서는 ‘AI 프리’ 교육을 강화한다. 읽기와 쓰기, 발표, 문제를 스스로 정의하는 능력을 먼저 키우고 이후 AI를 활용해 결과물을 만드는 방식이다. 반면 전공·융합 영역에서는 AI를 적극 활용하고, AI 관련 핵심 과목에서는 학생이 직접 AI를 설계하고 검증하도록 한다. 배 총장은 “교수들이 아는 것만 교육하면 학생들이 교육을 버리게 된다”며 “AI를 활용해 실습하고 터득하게 하는 등 AI 시대에 맞게 교육을 재설계해야 한다”고 말했다. 이는 AI를 특정 전공의 도구가 아니라 모든 학문의 공통 역량으로 끌어올리겠다는 의미다. 다만 모든 수업에서 AI 사용을 허용하는 것이 아니라 AI를 사용하지 않아야 하는 영역과 적극 활용해야 하는 영역을 구분한다는 점이 이번 개편의 핵심이다. ◆ 교육 넘어 연구·창업·행정까지 ‘AI 네이티브’ 이번 구상은 배 총장이 취임 당시 제시한 ‘Beyond Series’의 구체화다. KAIST는 ‘Beyond AI’를 비롯해 혁신적 연구·창업, 효율적이고 열린 대학, 탄소중립, 글로벌화를 5대 발전 전략으로 제시했다. AI를 교육뿐 아니라 연구·창업·행정까지 대학 운영 전반에 적용한다는 계획이다. 특히 창업교육도 신입생부터 강화한다. 연구성과가 기술사업화와 창업으로 이어질 수 있도록 학부·대학원 과정에서 창업을 하나의 진로로 인식하도록 하고, 창업 동문과 현장 전문가를 활용한 교육도 추진한다. 행정 분야에서는 AI 기반 디지털 원스톱 시스템 구축과 인사 절차 간소화도 추진한다. 한편 배충식호 KAIST의 핵심은 AI 전공자를 더 많이 만드는 데 있지 않다. 모든 전공자가 AI를 이해하고 활용하되, AI에 의존하지 않고 문제를 정의할 수 있는 인재를 만드는 것에 가깝다. 동시에 연구에서는 피지컬 AI에 자원을 집중하고 출연연·기업과 공동 연구를 확대해 기술사업화까지 연결한다는 그림이다. 배 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.
2026-08-25 15:29:55
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
'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌 [경제일보] 전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.
2026-08-19 17:47:40
네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대 [경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.
2026-08-18 16:10:20
계산대부터 사내 업무까지…유통·식품업계, 'AI 일상화' 속도 [경제일보] 유통·식품업계가 인공지능(AI)을 실제 사업 현장에 적용하는 데 속도를 내고 있다. 기술 검토와 단순 업무 자동화를 넘어 매장 결제부터 사내 업무까지 AI 적용 범위를 넓히며 고객 편의와 운영 효율을 동시에 높이는 모습이다. 특히 최근 AI 활용은 기업마다 필요한 영역에 맞춰 구체화되고 있다. 편의점에서는 AI 비전 기술을 활용해 셀프결제 과정에서 발생하는 문제를 줄이고 식품기업은 보안을 강화한 자체 생성형 AI 플랫폼을 구축해 임직원의 업무 생산성을 높이는 방식이다. 범용 AI 서비스를 사용하는 단계를 넘어 현장과 업무 특성에 맞는 기술을 도입하려는 움직임으로 풀이된다. 11일 업계에 따르면 BGF리테일은 신세계아이앤씨와 함께 CU에 'AI 비전 기반 셀프 POS 결제 관리 솔루션'을 도입한다. AI 카메라가 셀프 POS 이용 과정을 실시간으로 분석해 결제 누락을 예방하는 기술이다. 결제가 완료되지 않은 상태에서 고객이 셀프 계산대를 떠날 경우 AI가 이를 감지해 화면에 결제 미완료 안내 메시지를 표시하고 정상적인 결제가 이뤄질 수 있도록 안내한다. 셀프결제 과정에서 발생할 수 있는 고객 불편을 줄이는 동시에 점포의 안정적인 운영을 지원하기 위한 것이다. 도입 문턱도 낮췄다. 기존 셀프 POS에 초소형 AI 카메라 한 대만 추가하면 사용할 수 있도록 설계했다. 카메라 자체에 AI 연산 처리 기능을 갖춘 VPU(Video Processing Unit)를 탑재해 별도의 서버나 미니 PC가 필요하지 않고 기존 POS 교체나 복잡한 시스템 연동 과정도 거치지 않는다. BGF리테일과 신세계아이앤씨는 지난달부터 강남 인근 CU 점포에서 해당 기술을 시험하고 있다. 오는 9월부터 다양한 입지의 점포로 시범 운영을 확대하고 고객 동선과 결제 패턴, 체류시간, 대기열 등 매장 이용 데이터를 분석해 점포 운영 개선에도 활용할 계획이다. AI 도입은 인력 운영 효율화와도 연결된다. 셀프 POS를 통해 야간이나 피크타임에 결제 업무에 투입되는 인력을 줄이고 상품 진열과 매장 정리, 고객 응대 등에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. BGF리테일 관계자는 "AI 기술은 단순 자동화를 넘어 고객 편의와 점포 운영 효율을 함께 높이는 리테일의 핵심 기술로 자리 잡고 있다"며 "AI 기반 서비스를 확대해 점포 운영에 실질적으로 활용할 수 있는 스마트 리테일 환경을 구축해 나갈 것"이라고 말했다. 식품업계에서는 생성형 AI를 내부 업무에 직접 적용하는 움직임이 나타나고 있다. 서울우유협동조합은 사내 전용 생성형 AI 플랫폼 '서울우유 GPT'를 정식 도입하고 업무 전반의 디지털 전환에 나섰다. 서울우유 GPT의 특징은 외부 생성형 AI 서비스를 이용할 때 발생할 수 있는 정보 유출 우려를 줄이고 내부 보안 체계를 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 별도의 사내 환경을 구축했다는 점이다. 활용 범위도 단순 문서 작성에 그치지 않는다. 서울우유는 자료 요약을 비롯해 회계 시스템 연계 업무와 데이터 분석, 연구 지원, 사내 지식 검색 등으로 적용 영역을 단계적으로 확대할 계획이다. 반복적인 업무 부담을 줄이는 동시에 내부 데이터를 활용한 의사결정을 지원하는 도구로 AI를 활용한다는 방침이다. 조직의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육 프로그램과 우수 사례 공유도 병행한다. 차세대 메신저와 전용 데이터베이스 구축도 단계적으로 추진해 AI를 중심으로 사내 디지털 업무 환경을 고도화할 계획이다. 서울우유 관계자는 "서울우유 GPT 도입은 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는 업무 환경을 구축하기 위한 출발점"이라며 "디지털 기술을 활용해 업무 생산성과 급변하는 경영 환경에 대한 대응 역량을 지속적으로 높여 나갈 것"이라고 말했다. 유통·식품업계의 AI 활용은 기술 자체를 도입하는 단계에서 실제 현장의 문제를 해결하는 방향으로 구체화되고 있다. 매장에서는 결제 과정의 안정성과 운영 효율을 높이고 내부에서는 반복 업무를 줄이고 데이터 활용 범위를 확대하는 등 기업별 사업 환경에 맞춘 적용 사례가 늘어나는 추세다. 향후 AI 기술의 활용 성과 역시 도입 여부보다 실제 업무와 서비스에서 생산성과 효율성을 얼마나 높이는지가 중요해질 전망이다. AI 적용 영역이 고객 접점과 기업 내부 업무로 확산되면서 현장 활용도를 높이기 위한 유통·식품기업들의 기술 도입도 이어질 것으로 보인다.
2026-08-12 07:34:02

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[사설] 흔들리는 증시와 AI 대전환, 금융의 기본과 상식부터 바로 세워라

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