2026.10.23 금요일
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네이버 클라우드 네이버웍스, 모바일 이용 지표 9개월 연속 1위…3Q 사용자 수 30만명 [경제일보] 네이버클라우드의 업무 협업 플랫폼 네이버웍스가 국내 주요 협업 툴의 모바일 이용 지표에서 9개월 연속 선두를 기록했다. 월평균 사용자 수와 총 사용 시간에서 2위 서비스와 격차를 벌린 가운데 중앙부처 18곳의 도입도 확정되면서 민간에서 확보한 이용 기반을 공공시장으로 확대하고 있다. 21일 네이버클라우드는 데이터 분석 플랫폼 모바일인덱스가 올해 1월부터 9월까지 국내 기업이 개발한 주요 협업 툴 8종의 모바일 앱 이용 데이터를 분석한 결과로 네이버웍스가 월간 사용자 수와 활성 기기 수, 총 사용 시간 등 주요 지표에서 9개월 연속 1위를 차지한 것으로 나타났다고 밝혔다. 올해 3분기 네이버웍스의 월평균 사용자 수는 약 30만2000명으로 집계됐다. 국내 2위 서비스의 월평균 사용자 수인 약 15만3000명보다 약 2배 많은 수준으로, 월평균 총 사용 시간은 약 49만9000시간을 기록하며 2위 서비스의 약 18만6000시간보다 약 2.7배 길었다. 월평균 활성 기기 수도 네이버웍스가 약 56만6000대로 2위 서비스의 약 40만8000대를 앞섰다. 같은 기간 신규 설치 건수 역시 약 6만1000건으로 조사 대상 중 가장 많았다. 신규 설치뿐 아니라 사용자 수와 이용 시간에서도 선두를 기록했다는 점에서 모바일 환경에서 일정 규모의 이용 기반을 확보한 것으로 풀이된다. 네이버웍스는 직관적인 사용자 인터페이스(UI)와 통합 업무 환경, AI 기술, 보안성을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. 업무에 필요한 다양한 기능을 하나의 플랫폼에서 제공하고 익숙한 인터페이스를 통해 신규 도구 도입에 따른 학습 부담을 낮추는 방식이다. 네이버클라우드는 기업 내 구성원들이 새로운 협업 환경에 적응하는 데 드는 부담을 줄이고 조직 내 소통과 업무 연계를 지원한다고 설명했다. 협업 툴 시장에서는 메신저 기능을 넘어 업무 관리와 정보 공유, 보안, AI 활용 등을 아우르는 플랫폼 경쟁이 이어지고 있다. 기업마다 기존 업무 시스템과 보안 정책, 조직 구조가 다른 만큼 개별 기능뿐 아니라 기존 업무 환경과의 연계성도 서비스 선택에 영향을 미치는 요소다. 네이버클라우드는 공공기관을 대상으로도 사업 영역을 넓히고 있다. 네이버웍스는 지난 3월 행정안전부가 추진한 '온AI(지능형 업무 관리 플랫폼)' 시범사업에서 행정안전부와 과학기술정보통신부, 식품의약품안전처의 공식 협업 플랫폼으로 선정됐다. 이후 해양경찰청과 보건복지부, 농촌진흥청, 조달청 등으로 도입이 이어져 현재 총 18개 중앙부처가 도입을 확정했다. 공공기관은 일반 기업과 달리 보안 요건과 업무 처리 절차, 정보 관리 기준 등을 충족해야 해 협업 플랫폼 도입 과정에서 별도의 검토가 필요하다. 네이버웍스는 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 행정망에 제공되고 있다. 네이버클라우드는 법무부와 우정사업본부, 해양경찰청 등 교대 근무나 외근이 잦고 업무 현장이 분산된 기관에서는 인수인계와 일정 공유, 업무 기록 관리 등에 활용할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 분석 결과는 네이버웍스가 국내 협업 툴 가운데 폭넓은 사용자 기반을 확보하고 있을 뿐 아니라, 실제 업무 현장에서도 활발히 활용되는 플랫폼임을 보여준다"며 "민간에서 입증한 서비스 경쟁력과 공공기관에서 검증된 보안성, 사용 편의성을 바탕으로 더 많은 공공기관이 선택하는 협업 플랫폼으로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-10-21 16:53:00
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티오리, 앤트로픽·오픈AI 보안 프로그램 합류…AI 방어 기술 고도화 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격 위협이 커지는 가운데 국내 보안 기업 티오리가 앤트로픽과 오픈AI의 보안 프로그램에 잇달아 참여하며 AI 기반 방어 기술 고도화에 나선다. 고도화된 AI 모델을 활용해 취약점을 탐지하고 실제 공격 가능성을 검증하는 역량을 강화하려는 것이다. AI가 공격자의 취약점 탐색과 공격 준비를 돕는 도구로도 활용될 수 있는 만큼, 방어 기업이 최신 AI 기술을 확보하고 이를 실제 보안 서비스에 적용하는 능력이 중요해지고 있다. 16일 티오리는 앤트로픽의 '사이버 검증 프로그램(CVP)' 참여 기업으로 합류했다고 밝혔다. CVP는 일정한 자격 검증을 거친 보안 기업과 전문가에게 고도화된 사이버 보안 AI 기능에 대한 접근 권한을 제공하는 프로그램이다. 악성코드 분석과 취약점 탐지, 공격 경로 검증 등 일반적인 AI 서비스에서는 안전장치로 인해 제한될 수 있는 보안 연구 작업을 지원하는 것이 특징이다. 앤트로픽은 지난 6일 CVP를 확대 개편하면서 보안 기업의 업무와 전문성에 따라 접근 권한을 구분하는 3단계 체계를 도입했다. 각 단계에서는 보안 연구에 필요한 고도화된 AI 모델을 활용할 수 있도록 하되, 접근 권한에 따라 검증 요건과 사용 범위를 달리한다. 취약점 탐지와 방어 활동을 지원하면서도 AI 기능이 악의적인 공격에 전용될 가능성을 통제하려는 취지로 풀이된다. 티오리는 이번 합류를 계기로 자사의 AI 기반 자율형 모의해킹 플랫폼 '진트'의 취약점 탐지와 공격 경로 검증 기능을 고도화할 계획이다. 소스코드와 바이너리를 분석하고 실제 서비스 환경에서 침투 테스트를 수행하는 과정에 AI 에이전트의 추론 역량을 활용한다는 구상이다. 취약점 후보를 찾는 데 그치지 않고 해당 취약점이 실제 환경에서 악용될 수 있는지 확인하는 과정을 개선해 보안 점검의 정확도와 효율성을 높이겠다는 것으로 분석된다. 모의해킹은 시스템이나 애플리케이션에 대한 공격을 허가된 범위에서 시도해 보안 취약점을 확인하는 작업이다. 취약점이 발견되더라도 실제 공격으로 이어질 수 있는지, 어떤 시스템과 데이터까지 영향을 미칠 수 있는지에 따라 위험도와 대응 우선순위가 달라진다. AI 에이전트가 코드 분석과 취약점 후보 탐색, 공격 경로 검증을 지원하면 보안 담당자가 반복적인 분석에 들이는 시간을 줄이고 위험도가 높은 문제를 우선적으로 점검하는 데 도움이 되는 것으로 평가된다. 이번 합류로 티오리는 오픈AI와 앤트로픽의 보안 프로그램에 모두 참여하게 됐다. 앞서 오픈AI의 사이버 방어 프로그램 '데이브레이크'에도 참여 승인을 받았다. 오픈AI는 데이브레이크를 통해 검증된 기업과 보안 전문가가 허가된 방어 작업에 자사 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 취약점 탐색과 검증, 보안 패치, 위협 분석 등 방어 업무에 AI를 적용하되 사용자의 자격과 작업 범위에 맞춰 접근을 통제하는 방식이다. AI 기업들이 보안 기능에 별도의 접근 통제를 두는 배경에는 기술의 이중용도 문제가 있다. AI는 방대한 소스코드를 빠르게 분석하고 알려지지 않은 취약점의 단서를 찾는 데 활용될 수 있지만, 같은 능력이 공격자의 취약점 탐색과 악용 방법 연구를 지원할 가능성도 있는 것으로 꼽힌다. 일반 사용자에게 동일한 수준의 기능을 제한 없이 제공하기 어려운 이유다. 보안 연구자의 정당한 작업은 지원하면서 악의적인 사용은 억제할 수 있도록 자격 검증과 사용 통제를 함께 설계해야 한다. 이러한 움직임은 AI 보안 경쟁의 초점이 단순한 모델 성능을 넘어 실제 방어 업무에 얼마나 안전하고 효과적으로 활용할 수 있는지로 옮겨가고 있음을 보여준다. AI 모델을 확보하는 것만으로는 충분하지 않다. 기업의 개발 환경과 보안 도구에 연동하고, AI가 제시한 결과를 검증하며, 확인된 취약점 수정까지 이어지도록 하는 작업 흐름이 갖춰져야 한다. 보안 기업에는 AI 활용 기술뿐 아니라 검증된 연구 역량과 고객 시스템을 다루는 운영 체계도 요구된다. 티오리는 국제 해킹 대회와 AI 보안 연구에서 쌓은 경험을 바탕으로 관련 기술을 발전시켜 왔다. 회사에 따르면 티오리는 세계적인 해킹 대회인 데프콘 CTF에서 9차례 우승한 연구진이 설립했으며, 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주최한 AI 사이버 챌린지에서 최종 3위를 차지했다. 이러한 연구 경험을 AI 모델 활용과 결합해 취약점 탐지 및 검증 기술을 발전시키겠다는 구상이다. 박세준 티오리 대표는 "AI가 사이버 공격에 필요한 시간과 비용을 빠르게 낮추고 있는 만큼, 방어자 역시 가장 앞선 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있어야 한다"며 "이번 승인은 세계적인 AI 기술을 보다 폭넓은 보안 연구에 활용할 수 있는 중요한 기회다. 티오리는 이를 바탕으로 실제 악용 가능한 취약점을 더 빠르고 정확하게 찾아내고 검증하는 기술을 발전시켜, 고객들이 공격자보다 먼저 위협에 대응할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.2026-10-16 13:55:54
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AI 주권 확보, 기술만으론 부족…S2W "공급망 보안까지 챙겨야" [경제일보] AI(인공지능) 반도체와 데이터센터, 소프트웨어 등 핵심 공급망이 복잡하게 연결되면서 특정 기업이나 국가를 직접 공격하지 않고 협력사나 공급망의 취약점을 노리는 방식으로 AI 생태계 전체를 위협할 가능성이 커지고 있다. 국내 보안기업 S2W는 한국과 영국이 AI 공급망의 위협 정보를 공유하고 이를 국제적인 보안 의제로 발전시켜야 한다고 제안하는 등 공급망을 사이버 공격으로부터 보호하는 영역으로 AI 경쟁이 확대되고 있다. 6일 데이터 인텔리전스 기업 S2W에 따르면 서상덕 대표는 지난달 30일부터 지난 2일까지 영국 웨스트서식스에서 열린 '제2차 한영고위급포럼'에 초청돼 AI 협력 방안을 논의했다. 이번 포럼은 한국국제교류재단(KF)과 영국 윌튼 파크가 공동 주최하고 현대자동차그룹·한화그룹·롤스로이스가 후원했다. 정부와 의회, 재계, 학계, 언론 등 양국 주요 인사들이 참석해 한영 자유무역협정(FTA)을 통한 경제 협력과 안보·회복탄력성, 디지털·신흥 기술 분야의 협력 방안을 논의했다. 서 대표는 2일차 'AI의 새로운 지평: AI 연대를 통한 역량 강화' 세션의 발제자로 나서 AI 주권 강화를 위한 공급망 보안과 한영 양국 간 협력의 필요성을 강조했다. AI 주권을 단순히 자체 AI 모델이나 반도체 등 핵심 기술을 확보하는 문제로 한정하지 않고 이를 뒷받침하는 공급망의 안전성까지 넓혀야 한다는 취지로 풀이된다. AI 산업은 반도체와 데이터센터, 클라우드, 소프트웨어 등 여러 분야가 연결된 구조다. 하나의 기술이나 기업에 대한 공격이 다른 기업과 서비스로 확산될 수 있는 만큼 개별 기업의 보안만으로는 공급망 전체를 보호하기 어렵다는 지적이 나온다. 특히 공급망을 노린 사이버 공격은 기업이 직접 관리하는 시스템의 취약점뿐 아니라 협력사나 외부 소프트웨어 등을 통해 침투할 수 있다는 점에서 대응이 까다롭다. AI 관련 산업이 확대될수록 참여 기업과 기술이 늘어나면서 관리해야 할 보안 영역도 함께 넓어질 수밖에 없다. S2W가 제안한 방안 중 하나는 이 같은 공급망 위협에 대응하기 위한 민관 협력 채널이다. 반도체와 피지컬 AI 공급망을 겨냥한 위협정보를 상시 공유해 공격 징후를 조기에 파악하고 대응할 수 있는 체계를 구축하자는 내용이다. 국가와 기업이 각각 확보한 사이버 위협정보를 공유할 경우 개별 기업이 단독으로 탐지하기 어려운 공격 흐름을 보다 빠르게 파악할 수 있다는 것이 핵심이다. 다만 국가 간 위협정보 공유가 실제로 작동하기 위해서는 기업의 기밀정보나 민감정보를 침해하지 않으면서 어떤 정보를 어떤 방식으로 공유할지에 대한 기준을 마련하는 것도 과제로 꼽힌다. S2W는 이를 국제적인 논의로 확대하는 방안도 제시했다. 한국과 영국이 각각 내년과 오는 2028년 주요 20개국(G20) 의장국을 맡는 시기를 활용해 '신뢰할 수 있는 공급망 보안'을 국제사회의 주요 의제로 설정하자는 것이다. 양국이 연이어 G20 의장국을 맡는 만큼 공급망 보안과 AI 협력을 공동 의제로 발전시킬 수 있는 계기를 만들자는 구상이다. AI 산업이 특정 국가에 국한되지 않고 글로벌 공급망을 통해 연결돼 있는 만큼 개별 국가의 보안 정책만으로는 대응에 한계가 있다는 판단도 깔려 있다. 특히 AI 반도체와 피지컬 AI 등 신흥 기술이 산업 현장으로 확산될수록 공급망 보안의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 등 물리적 환경과 직접 연결되는 만큼 사이버 공격이 데이터 탈취에 그치지 않고 실제 시스템 운영에 영향을 줄 가능성도 고려해야 한다. 서상덕 S2W 대표는 "한영 양국이 AI 시대의 동반성장 전략을 심도 있게 논의하는 뜻깊은 자리에 함께할 수 있어 영광이었다"며 "지난 수년간 국제기구와 해외 정부, 빅테크 등과 협업하며 축적해온 글로벌 파트너십 경험을 바탕으로 영국을 비롯한 세계 각국과의 협력 접점을 확대하고, AI·안보·사이버보안 등의 전문 분야에서 국제사회가 당면한 주요 과제에 대한 기술 해법을 제시해 나가겠다"고 말했다.2026-10-06 08:28:49
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SKT, 하나금융 청라 헤드쿼터에 5G 특화망…3000명 스마트오피스 전환 [경제일보] 보안과 망분리 요건으로 고정 좌석과 유선 데스크톱 중심 업무가 일반적이었던 금융권에서도 5G 특화망을 활용한 스마트오피스가 등장하면서 업무 환경이 기존 유선 중심에서 이동성을 갖춘 무선 환경으로 전환되고 있다. 이에 SK텔레콤은 하나금융그룹 청라 헤드쿼터에 5G 특화망을 구축하고 기업용 네트워크 사업 확대에 나선다. 28일 SK텔레콤은 하나금융그룹, 삼성전자와 함께 금융권 최초로 5G 특화망 기반 스마트오피스를 구축하고 본격적인 운영에 들어간다고 밝혔다. 이번 사업은 인천 청라국제도시로 단계적 이전 중인 하나금융그룹 청라 헤드쿼터와 10개 관계사, 3000여명의 임직원을 대상으로 진행된다. 청라 헤드쿼터 업무·공용 공간 16개 층(B1~15F)에 5G 특화망을 적용해 기존 유선 중심 업무 환경을 좌석과 유선 연결의 제약을 줄인 형태로 전환하는 것이 특징이다. 금융권은 보안과 망분리 요건으로 인해 업무용 단말과 네트워크를 물리적으로 분리하고 고정된 좌석에서 근무하는 방식이 일반적인 것으로 알려졌다. 사무실 좌석을 재배치하거나 회의실과 프로젝트 공간에서 업무를 이어가기 위해서는 별도의 네트워크 환경을 마련해야 하는 경우도 있었다. 하나금융그룹은 이번 특화망 도입으로 사무실 좌석뿐 아니라 회의실과 협업 공간에서도 동일한 업무 환경을 이용할 수 있도록 구성했다. 5G 특화망을 지원하는 노트북과 태블릿 등 업무용 단말을 활용해 이동하면서도 사내 시스템에 접속할 수 있도록 구축한 것이다. 이번 사업에는 하나금융그룹의 IT 전문기업인 하나금융티아이와 삼성전자도 참여했다. 하나금융그룹은 과학기술정보통신부로부터 할당받은 전용 주파수를 활용하고, SK텔레콤과 함께 외부 통신망과 분리된 특화망을 구축했다. 삼성전자는 5G 특화망용 기업용 코어와 라디오 솔루션을 공급했다. 보안은 금융권 업무 환경에 맞춰 다중으로 구성했다. SK텔레콤과 하나금융그룹은 5G 특화망 전 구간에 5G 무선 구간 암호화, 가입자 정보 암호화, 방화벽, DDoS 대응 시스템, 접근 통제 등을 적용했다. 보안 USIM을 활용해 등록된 업무 단말과 사용자만 네트워크에 접속할 수 있도록 했으며, 네트워크 슬라이싱과 물리적 망 분리를 통해 하나금융그룹 관계사별 독립된 업무망도 구성했다. 이번 사업은 SK텔레콤이 기업 고객의 네트워크를 기반으로 업무 환경과 사업 프로세스를 바꾸는 엔터프라이즈 AX 사업의 한 축으로 진행됐다. 기업이 AI와 데이터를 업무 전반에 활용하기 위해서는 사내 시스템과 데이터에 안정적으로 접근할 수 있는 네트워크가 필요하기 때문이다. SK텔레콤은 특화망을 단순한 무선 네트워크 구축에 그치지 않고 향후 AI 기반 업무 서비스와 연계할 수 있도록 네트워크 관리 체계를 설계했다. SK텔레콤은 중앙집중형 네트워크 관리 시스템을 통해 이용 현황과 장애를 통합 모니터링하고 스마트 빌딩, 지능형 출입 통제, AI CCTV, 모바일 사원증, 업무용 AI 서비스 등과 연계할 수 있도록 확장성을 확보했다고 설명했다. SK텔레콤은 향후 금융을 비롯해 제조·물류·공공 등 다양한 산업에서 기업의 업무 환경과 사업 프로세스를 개선하는 엔터프라이즈 AX 사업을 확대할 방침이다. 5G 특화망을 기업 네트워크의 기반으로 확보하고, 이를 보안과 AI 서비스로 연결하는 사업 모델을 구체화할 전망이다. 김구영 SK텔레콤 엔터프라이즈사업본부장은 "이번 하나금융그룹 스마트 오피스는 SKT의 5G·보안·운영 역량을 결합해 금융권의 일하는 방식 혁신을 지원하는 대표적인 AX 사례"라며 "앞으로도 금융을 비롯한 다양한 산업의 업무 환경과 사업 프로세스를 혁신하는 엔터프라이즈 AX 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-09-28 14:14:35
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티오리, 보안 AI, 답변 넘어 취약점 직접 검증…'실전훈련' 맡는다 [경제일보] 인공지능(AI)이 보안 지식을 설명하는 수준을 넘어 실제 시스템의 취약점을 찾아 재현하고 검증하도록 훈련하는 국가 프로젝트에 티오리가 참여한다. 티오리는 자율형 AI 보안 솔루션 ‘진트(Xint)’ 개발 경험을 활용해 보안 AI와 분석 도구를 연결하는 실행 환경을 구축한다. AI 기반 오펜시브 보안 기업 티오리는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 네이버클라우드 컨소시엄에 참여한다고 9일 밝혔다. 오펜시브 보안은 공격자의 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 선제적으로 찾는 분야다. 이번 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 티오리·S2W·샌즈랩·이스트시큐리티 등 AI·보안기업, 대학·연구기관 및 수요기관을 포함해 총 33개 기관이 참여한다. 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN 등 국가 기반시설 관련 기관도 실증에 나선다. 컨소시엄은 네이버의 하이퍼클로바X와 LG AI연구원의 엑사원을 각각 기반으로 700B급(7000억개 매개변수) 전문가혼합(MoE) 보안 모델 2종을 병렬 개발한다. MoE는 작업에 필요한 일부 전문 모델만 선택적으로 가동하는 구조여서 매번 7000억개 매개변수 전체를 사용하는 방식과는 다르다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 방어, 엑사원 기반 모델은 공격·검증 역량을 강화하는 방향으로 개발된다. 약 830테라바이트(TB)의 보안 데이터를 활용해 전력·금융·통신·반도체·방산·항공우주 등 7개 분야에서 실증할 계획이다. 티오리가 맡은 핵심 분야는 ‘하네스(Harness)’다. AI 모델을 취약점 스캐너와 디버거, 시험용 서버 등 실제 보안 도구·환경과 연결하고 명령 실행부터 결과 수집, 재현 여부 판정까지 관리하는 체계다. AI가 그럴듯한 분석 문장을 만드는 데 그치지 않고 취약점이 실제로 존재하는지 통제된 환경에서 입증하도록 설계한다. 학습 과정에는 전문가의 모범 사례를 활용하는 지도미세조정(SFT)과 검증 가능한 결과를 보상으로 삼는 강화학습(RLVR)이 적용된다. 예컨대 AI가 제시한 공격 경로가 시험 환경에서 재현되고 정해진 검증 절차를 통과했을 때만 보상을 주는 방식이다. 보안 AI의 고질적인 문제로 꼽히는 오탐과 재현 불가능한 답변을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 지원한다. 전체 지원 기간은 10개월이지만, 우선 5개월간 제공한 뒤 중간평가를 거쳐 나머지 지원 여부를 결정한다. 네이버클라우드는 별도로 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측도 H200 256장을 추가할 계획이라고 밝혔다. 정부는 공모 당시 국내 보안 산업에서 공동 활용할 수 있는 독자 모델 확보를 사업 목표로 제시했다. 박세준 티오리 대표는 “사이버보안 AI에서는 보안 지식을 얼마나 많이 아는지뿐 아니라 실제 환경에서 취약점을 찾아 검증할 수 있는지가 중요하다”며 “진트를 개발하며 확보한 에이전트와 취약점 검증 기술을 적용하겠다”고 말했다. 한편 공격 기능을 갖춘 모델은 방어 역량을 높이는 동시에 악용 가능성도 품고 있다. 컨소시엄이 개발 모델의 오픈소스 공개를 예고한 만큼 모델 가중치와 공격 기능의 공개 범위, 사용자 권한 관리, 실행 기록 보존, 격리된 시험환경 운영 기준이 함께 제시돼야 한다. 개발 규모보다 실제 취약점 탐지율과 오탐률, 재현 성공률, 검증 소요시간을 객관적으로 입증하는 작업이 국가 보안 AI의 신뢰도를 가르게 된다.2026-09-10 08:53:23
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메가존클라우드, AWS 보안 컴피턴시 추가…AI·클라우드 보안 사업 확대 [경제일보] 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS) 보안 전문 역량을 공식 검증받으며 클라우드 보안 사업을 강화하고, 마이그레이션·데이터·생성형 AI·DevOps 등으로 넓혀온 AWS 사업 포트폴리오를 보안까지 확장하고 있다. 인공지능(AI)과 클라우드 활용이 확대되면서 데이터와 애플리케이션, AI 워크로드까지 아우르는 보안 역량이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 보안과 거버넌스를 함께 구축해야 하는 고객 수요를 겨냥한 움직임으로 풀이된다. 9일 메가존클라우드는 AWS로부터 'AWS 보안 컴피턴시'를 획득했다고 밝혔다. AWS 보안 컴피턴시는 복잡한 클라우드 보안 프로젝트를 설계하고 구축·운영할 수 있는 전문 기술력과 컨설팅 역량을 갖춘 파트너를 대상으로 부여되는 인증이다. 이번 심사에는 지난 2월 개정된 최신 'AWS 보안 컴피턴시 컨설팅 파트너 검증 체크리스트'가 적용됐다. 계정 및 접근 관리(IAM), 위협 탐지와 대응, 인프라 보호, 데이터 보호, 컴플라이언스와 개인정보 보호, 애플리케이션 보안 등 주요 영역에 대한 기술력과 컨설팅 역량을 종합적으로 평가해 인증을 부여한다. 메가존클라우드는 이번 인증을 통해 클라우드 환경을 보호하는 기술뿐 아니라 실제 고객 프로젝트를 수행할 수 있는 조직과 운영체계까지 검증받았다고 설명했다. 심사 과정에서 통합 보안 브랜드 'HALO'와 24시간 365일 운영되는 보안운영센터(SOC), 국내외 정보보호 인증, 엔지니어 조직의 기술 자격 등을 제시하고 실제 고객 프로젝트 수행 사례와 문서화된 보안 프로세스도 평가받았다. HALO는 하이퍼스케일 클라우드, AI 보안, 라이프사이클 보안, 제로 트러스트 등 4개 프레임워크를 기반으로 보안 컨설팅과 솔루션 구축부터 매니지드 보안 서비스, 관리형 탐지 및 대응(MDR)까지 지원한다. 자체 보안 브랜드를 통해 보안 사업 역량을 확대한 것이다. 최근 시대의 흐름인 AI의 확산은 보안 사업 확대의 배경으로 작용하고 있다. 기업들이 생성형 AI를 업무에 적용하면서 기존 클라우드 데이터뿐 아니라 AI 모델과 학습·추론 과정에서 활용되는 데이터, 관련 애플리케이션과 인프라에 대한 보호 필요성도 커지고 있다. AI 서비스가 기존 IT 환경과 연결되는 만큼 접근 권한 관리와 데이터 보호, 취약점 대응, 개인정보 보호 등을 별도로 관리하기보다 전체 클라우드 환경과 함께 설계해야 하는 요구도 높아지고 있다. 메가존클라우드는 AI 거버넌스 분야에서도 역량을 강화하고 있다. AI 관리체계 국제표준인 ISO/IEC 42001을 바탕으로 AI 모델의 안전한 배포와 운영, AI 워크로드 보호, 모니터링, 데이터 프라이버시 관리 등에 대응하고 있다. 기존 클라우드 보안에 AI 관련 통제와 거버넌스를 결합해 AI 도입 기업의 복합적인 보안 수요를 공략하고 있다. 이번 인증으로 메가존클라우드가 보유한 AWS 컴피턴시는 총 11개로 증가한 것으로 알려졌다. 메가존클라우드는 마이그레이션 및 현대화, 데이터 및 분석, 생성형 AI 서비스, DevOps, 금융 서비스 등을 포함해 아시아태평양 지역 AWS 파트너 가운데 가장 많은 수준이라고 설명했다. 컴피턴시 확대를 통해 메가존클라우드는 자사의 사업 영역을 클라우드 인프라 구축을 넘어 고객의 디지털 전환 전반으로 넓히고 있다. 클라우드 이전과 현대화에서 시작해 데이터 분석, 생성형 AI, DevOps, 금융 분야에 이어 보안까지 전문성을 확대하면서 고객이 필요로 하는 기술을 하나의 사업 구조 안에서 제공할 수 있는 범위를 확장한 것이다. 메가존클라우드는 1000명 이상의 엔지니어 조직이 약 1800개의 AWS 자격증을 보유하고 있으며 AWS 공식 인증 교육센터도 운영하고 있다. 여기에 ISMS-P, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001 등 정보보호와 개인정보, AI 관리체계 관련 인증을 확보해 기술 인력과 관리체계를 함께 강화하고 있다고 설명했다. 김종찬 클라우드 스트레티지 유닛 리더는 "이번 보안 컴피턴시 획득으로 클라우드 마이그레이션과 현대화부터 데이터 분석, 생성형 AI 도입, 데브옵스, 금융 서비스, 보안까지 고객의 디지털 전환 전 영역을 아우르는 메가존클라우드의 엔드투엔드 수행 역량이 다시 한번 입증됐다"며 "AWS 프로페셔널 서비스와의 협력을 바탕으로 고객에게 글로벌 기준의 보안 아키텍처와 컨설팅을 제공하고 AI 환경에서도 안정적인 보안 체계를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-09-09 14:32:34
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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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네이버클라우드 컨소시엄, 700B급 보안 특화 AI 개발…33개 기관 뭉쳤다 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 경쟁이 범용 모델 개발을 넘어 산업별 특화 모델 확보로 확산하는 가운데 네이버클라우드가 사이버 보안 분야를 겨냥한 초거대 AI 개발에 본격 착수한다. 정부의 특화 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 대규모 GPU와 국가 핵심시설의 실데이터를 활용해 국내 보안 환경에 최적화된 AI 모델을 구축한다는 계획이다. 3일 네이버클라우드는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 개발에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드를 중심으로 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 정식 사업 착수에 앞서 자체 보유 GPU 4000장을 선제적으로 투입해 보안 특화 AI 모델의 사전 학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 GPU 물량 256장과 별도로 네이버클라우드가 B200 4000장, LG가 H200 256장을 추가 투입한다. 민간 인프라를 선제적으로 활용해 개발 기간을 단축하고 모델 성능 고도화와 현장 실증에 시간을 집중한다는 전략이다. 최종적으로는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 700B급 MoE(전문가 혼합) 구조의 초거대 보안 특화 모델을 구축한다. 방어 역량과 공격 역량을 각각 강화한 2개의 독자 모델을 병렬 개발해 사이버 공격의 탐지부터 분석·대응까지 전 주기에 대응한다는 구상이다. 개발 모델은 국제 공인 벤치마크 2종을 활용해 성능을 검증할 예정이다. 학습 데이터도 약 830TB 규모의 실데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원, KISTI, LG유플러스 등 국가 기반시설과 주요 산업에서 확보한 데이터를 활용한다. 위협정보 수집부터 라벨링·표준화·검증까지 데이터 정제 과정을 거쳐 실제 사이버 위협 환경을 학습시키는 방식이다. 특히 모델 개발 이후 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 전력·금융·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 등 7대 분야에서 실증을 진행하며, 외부망 접근이 제한되는 폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있는 기술을 확보할 계획이다. 이번 사업은 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 방어 분야에서도 특화 AI 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 보안 분야는 민감한 데이터의 외부 반출이 제한되는 데다 실제 관제 환경에서 높은 정확도가 요구되는 만큼 범용 AI와 달리 국내 산업 환경과 보안 데이터를 반영한 특화 모델의 필요성이 클 전망이다. 네이버클라우드는 개발한 모델을 상업적 활용이 가능한 오픈소스로 공개하고, 중소기업을 대상으로 취약점 및 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스도 제공할 예정이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 국내 보안 기업의 AI 서비스 상용화도 지원해 모델 개발에서 산업 활용으로 이어지는 생태계를 구축한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-09-03 15:21:12
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![[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
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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
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'K-보안 AI' 국가대표는 누구…SKT vs 네이버클라우드 정면승부 [경제일보] 국산 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 놓고 SK텔레콤과 네이버클라우드가 정면으로 맞붙는다. 과학기술정보통신부가 추진하는 이번 사업에 두 회사가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 제안서를 제출하면서 국내 AI와 보안 산업의 역량을 사실상 한 곳에 모으는 경쟁 구도가 형성됐다. 정부는 외부 전문가 평가 등을 거쳐 9월 초 최종 수행팀 한 곳을 선정할 예정이다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 26일 공모 결과 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 등 2곳이 참여했다고 밝혔다. 최종 선정팀에는 엔비디아 B200 GPU 256장(32노드)이 10개월간 지원된다. 사업기간은 2026년 9월부터 2027년 7월까지다. 개발 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 보안산업 전반의 활용을 지원한다. SK텔레콤은 업스테이지와 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 고려대·숭실대 산학협력단도 참여한다. 컨소시엄은 ‘전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 목표로 내걸었다. 핵심은 하나의 거대 모델보다 보안 업무별 특화 모델과 이를 실제 현장에 적용하는 에이전틱 AI다. 위협을 탐지·분석하고 대응까지 이어지는 보안 업무를 AI가 지원하거나 일부 자동 수행하도록 만들어 국내 사이버 환경에 맞는 실증 모델을 확보하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 32개 기업·기관을 묶어 맞불을 놨다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스를 비롯해 이스트시큐리티, 티오리한국, 하이퍼엑셀 등이 참여했고 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원과 서울대·KAIST·포항공대 등도 이름을 올렸다. 컨소시엄 주제도 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’로 국가 기반시설과 연구기관까지 폭넓게 끌어들였다. SKT가 실제 보안 서비스 적용에 초점을 맞췄다면 네이버클라우드는 AI·보안 기업뿐 아니라 금융·에너지·항공·연구기관을 참여시켜 국가 중요 인프라에 적용할 수 있는 보안 AI 생태계 구축에 무게를 둔 것으로 볼 수 있다. 다만 최종 선정은 컨소시엄 규모가 아니라 모델 개발 역량과 실증 계획, 산업 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 결정된다. 정부가 이 사업을 추진하는 배경에는 AI의 사이버 공격 능력이 빠르게 높아지고 있다는 현실이 있다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘Claude Mythos Preview’ 테스트 결과를 공개하며 주요 운영체제와 웹브라우저에서 제로데이 취약점을 찾아내고 이를 악용할 수 있는 수준에 도달했다고 밝혔다. 앤트로픽은 테스트 과정에서 OpenBSD의 27년 된 취약점도 발견했다고 설명했다. 앤트로픽은 이후 Mythos 계열 모델을 활용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 찾는 ‘Project Glasswing’을 추진하고 있으며, 6월에는 Mythos 5를 제한된 파트너에게 제공하고 있다고 밝혔다. 공격자 측 AI 역량이 빠르게 고도화되는 만큼 방어 AI 역시 탐지에 그치지 않고 취약점 분석과 대응, 보안 운영 자동화까지 발전해야 한다는 논리가 힘을 얻는 이유다. 한편 이번 사업은 결국 ‘한국형 사이버보안 AI’를 누가 만들어낼 것인가를 가르는 시험대다. 정부가 GPU를 제공하는 것보다 중요한 것은 개발된 모델이 실제 국내 기업·기관의 보안 현장에서 얼마나 잘 작동하느냐다. 특히 오픈소스로 공개되는 만큼 최종 모델이 국내 보안업체의 제품과 서비스에 얼마나 빠르게 결합되는지가 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-26 21:59:25
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![[류청빛의 요즘IT] AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/14/20260814175944786985.jpg)
"AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다"…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 빠르게 침투하면서 기업들의 정보보호 투자에도 변화가 나타나고 있다. AI를 활용해 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 보안 위협에 대응해야 하는 상황에 놓이면서 AI 투자가 정보보호 투자 확대로 이어지는 모습이다. 과거 해킹이나 악성코드 등 외부 공격을 막는 데 집중했던 보안의 범위가 AI 모델과 데이터, 클라우드 인프라까지 넓어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 국내 기업들은 AI 도입 확대와 함께 정보보호 체계를 강화하고 있다. 특히 통신과 금융 등 대규모 개인정보와 금융정보를 다루는 산업을 중심으로 보안 인력과 시스템에 대한 투자를 늘리는 움직임이 커지고 있다. AI가 기업의 업무 환경에 들어오면서 보안팀이 관리해야 할 영역도 늘어났다. 임직원이 생성형 AI에 사내 문서나 고객정보 등 민감한 데이터를 입력할 경우 정보가 외부로 유출될 가능성이 있고, 기업이 자체적으로 구축한 AI 시스템과 외부 AI 서비스를 연결하는 과정에서도 새로운 보안 취약점이 발생할 수 있는 것으로 지적되고 있다. 특히 AI가 기존 업무 시스템과 연결되면서 보안 문제는 더욱 복잡해지고 있다. 단순히 AI 모델 자체를 보호하는 것을 넘어 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 업무 시스템을 사용할 수 있는지, 생성된 결과물을 어떻게 검증할지까지 관리해야 하기 때문이다. AI를 활용하는 공격도 늘어날 수 있다는 점은 기업들의 부담을 키우는 요인이다. 공격자는 생성형 AI를 이용해 피싱 문구를 제작하거나 악성코드 개발을 지원받고, 취약점 탐색과 공격 과정의 일부를 자동화할 수 있다. 공격 속도와 규모가 커질수록 기존의 인력 중심 보안관제만으로는 대응하기 어려워질 수 있다는 의미다. 이에 기업들의 보안 투자 역시 AI와 결합하는 방향으로 바뀌고 있다. AI를 활용해 이상 징후를 탐지하고 보안 로그를 분석하는 것은 물론, 반복적인 보안 대응 작업을 자동화하는 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. AI가 공격에 활용되는 만큼 방어에도 AI를 활용해야 한다는 인식이 확산하는 것이다. IT 기업뿐만 아니라 보안이 중요한 금융권에서도 보안 강화 움직임이 이어지고 있다. 은행과 카드, 증권, 보험 등 금융회사는 개인정보뿐만 아니라 계좌와 결제정보 등 민감한 데이터를 대규모로 보유하고 있어 AI 도입 과정에서 데이터 보호와 접근통제가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 변화는 AI 산업의 비용 구조에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 지금까지 AI 투자라고 하면 GPU와 데이터센터, AI 모델 개발 등에 집중됐지만 앞으로는 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 솔루션과 전문 인력, 데이터 관리 체계까지 투자 범위가 확대될 전망이다. 기업의 AI 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 AI 서비스를 도입했는지로 결정되는 시대에서 벗어나 AI를 업무에 빠르게 적용하는 동시에 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는 능력까지 갖춰야 실제 경쟁력으로 이어지고 있다. AI 투자가 늘어날수록 정보보호 투자도 함께 증가하는 구조가 본격화되면서 보안이 AI 사업의 부수적인 비용이 아니라 서비스를 운영하기 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 분석된다. 한 IT 업계 관계자는 "AI가 빠르게 발전하고 있지만 보안 문제로 발전된 AI를 즉각 실제 업무에 적용하지 못하고 있다"고 말했고, 다른 IT 업계 관계자는 "본사와 자회사 모두 보안 부서를 따로 보유해 보안에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.2026-08-15 09:00:00
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![[경제일보] KT 하반기 반등, 비용 정상화보다 AI 매출에 달렸다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/22/20260722090830326410.png)
KT 하반기 반등, 비용 정상화보다 'AI 매출'에 달렸다 [경제일보] KT가 하반기 실적 반등의 분기점에 섰다. 상반기 수익성을 눌렀던 고객보상과 번호이동 경쟁 비용은 점차 줄어들 전망이다. 다만 비용 감소만으로는 기업가치의 지속적인 상승을 기대하기 어렵다. 박윤영 대표가 제시한 인공지능(AI) 인프라 전략을 실제 고객 계약과 매출로 연결하는 것이 하반기 이후 KT의 핵심 과제다. 2분기에는 고객보상 프로그램이 무선 가입자당평균매출(ARPU)을 떨어뜨리고 번호이동 경쟁에 따른 판매비가 늘면서 통신 본업의 수익성이 약화했을 것으로 추정된다. 가입자 수는 순증으로 돌아섰지만 보상 혜택과 마케팅비가 동시에 반영돼 가입자 회복 효과가 이익으로 이어지기 어려웠다. 하반기에는 이 같은 부담이 완화될 가능성이 크다. 고객보상 프로그램의 영향이 축소되고 가입자 기반이 안정되면 무선 매출도 정상화할 수 있다. 일부 5G 장비의 감가상각 종료에 따른 비용 감소도 이익률 개선에 힘을 보탤 전망이다. 추가적인 보조금 경쟁만 발생하지 않는다면 통신 본업은 2분기를 저점으로 회복 흐름에 진입할 여지가 있다. 관건은 이를 일회성 반등 이상으로 끌어올릴 성장동력이다. KT는 앞으로 5년간 네트워크와 정보보안, AI 인프라에 총 18조원을 투자하고 이 가운데 5조원을 AI 데이터센터에 투입할 계획이다. 현재 약 160MW인 데이터센터 용량에 1GW를 추가해 1.16GW 규모의 인프라를 확보한다는 구상이다. 이는 통신회사의 사업 영역을 회선과 가입자 중심에서 AI 연산 인프라로 확장하려는 시도다. KT는 전국 통신망과 기업 고객 기반, KT클라우드의 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 여기에 GPU와 클라우드, 보안 서비스를 묶으면 기업의 AI 전환을 지원하는 종합 인프라 사업자로 자리 잡을 수 있다. KT클라우드는 생성형 AI 확산으로 고밀도 전력과 냉각설비를 갖춘 데이터센터 수요가 늘면서 그룹의 핵심 성장축으로 부상하고 있다. 통신 사업보다 성장률이 높고 장기 계약을 통해 안정적인 매출을 확보할 수 있다는 점도 강점이다. KT에스테이트의 개발·분양 매출은 단기적으로 연결 실적을 보완하는 역할을 할 전망이다. 그러나 데이터센터 용량 확대가 곧바로 수익 증가를 의미하지는 않는다. 전력과 부지 확보, 냉각설비 구축, GPU 조달에 대규모 자금이 필요하고 고객을 확보하지 못하면 가동률과 투자수익률이 떨어질 수 있다. 글로벌 클라우드 사업자와 국내 플랫폼·통신사까지 투자를 확대하고 있어 가격 경쟁이 심화할 가능성도 있다. KT는 자체 투자 비중을 20∼30% 수준으로 관리하고 외부 자본과 파트너십을 활용해 재무 부담을 조절할 방침이다. 시장이 확인하려는 것은 투자 규모보다 고객사와 계약 기간, 가동률, 자본수익률이다. AI 데이터센터를 얼마나 크게 짓느냐보다 확보한 전력을 얼마나 빠르게 매출로 바꾸느냐가 중요하다는 의미다. 정보보안 투자의 성과도 변수다. 보안 체계 강화는 당장 비용으로 반영되지만 사고 위험을 낮추고 공공·금융 등 규제 산업의 AI 사업을 수주하는 기반이 될 수 있다. 신뢰 회복과 기업용 매출 확대까지 이어져야 투자 효과를 인정받을 수 있다. KT의 하반기 반등은 두 단계로 평가될 전망이다. 먼저 보상·마케팅 비용 감소와 감가상각 종료로 통신 본업의 이익을 회복해야 한다. 이후 AI 데이터센터에서 구체적인 고객 계약과 매출을 제시해야 한다. 비용 정상화가 주가의 하단을 지지한다면 AI 인프라의 사업성이 기업가치의 상단을 결정할 가능성이 크다. 한편 유진투자증권은 KT의 2분기 연결 매출을 6조6536억원, 영업이익을 5541억원으로 추정했다. 투자의견 ‘매수’와 목표주가 7만3000원은 유지했다. [아주경제 2026년 07월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-23 09:34:05
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![[경제일보] 배경훈 부총리-통신3사 CEO 다시 만난다…AIDC 육성 민관 청사진 논의](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/19/20260719122511567775.jpg)
배경훈 부총리-통신3사 CEO 다시 만난다…AIDC 육성 '민관 청사진' 논의 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 이동통신 3사 최고경영자가 오는 23일 다시 만난다. 지난 4월 첫 회동에서 분기별 정례 협의체 운영에 합의한 이후 약 3개월 만이다. 이번 회동의 핵심 의제는 인공지능데이터센터(AIDC) 산업 육성이 될 전망이다. 통신업계에 따르면 배 부총리와 SK텔레콤·KT·LG유플러스 CEO는 23일 서울 중구 SK텔레콤 본사에서 두 번째 정례 간담회를 갖는다. 지난 4월 9일 첫 회동에서는 보안 체계 강화와 AI 투자 확대 등을 골자로 한 공동 선언을 내고 정례 협의체 운영에 뜻을 모았다. 이번에는 AIDC 투자와 제도 지원이 집중적으로 논의될 가능성이 크다. 생성형 AI 확산으로 GPU와 대규모 전력, 고효율 냉각 설비를 갖춘 데이터센터 수요가 급증하면서 AIDC는 통신사의 새 성장축으로 떠올랐다. 통신사는 전국망과 데이터센터 운영 경험, 기업 고객 기반을 갖추고 있다. 정부 입장에서도 AIDC는 AI 모델 개발과 산업 적용을 뒷받침하는 국가 인프라다. 통신 3사의 전략은 각기 다르다. SK텔레콤은 울산 AI 데이터센터를 시작으로 2029년까지 5GW, 2035년까지 최대 15GW 규모로 확대하는 장기 구상을 내놨다. 글로벌 빅테크 수요를 유치하고 AI 클라우드와 산업용 AI 서비스를 아우르는 인프라 사업자로 도약하겠다는 전략이다. LG유플러스는 파주 AI 데이터센터를 중심으로 2030년까지 누적 수주 5조원을 목표로 제시했다. LG그룹 계열사의 냉각·전력·배터리 역량을 묶은 ‘원 LG’ 전략도 내세우고 있다. KT는 클라우드와 B2B, 기업 AX 수요를 중심으로 AI 인프라 사업을 확장할 가능성이 크다. 세 회사 모두 데이터센터를 단순 임대사업이 아니라 클라우드와 AI 서비스 매출을 끌어내는 기반으로 보고 있다는 점에서는 같다. 관건은 전력과 입지다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 냉각 설비, 부지, 장기 고객계약이 동시에 필요하다. 송전망과 인허가, 지역 주민 수용성, 재생에너지 조달 문제도 뒤따른다. 통신사들은 이번 간담회에서 전력 확보와 입지 규제 완화, 인허가 절차 개선, 세제·정책금융 지원 등을 건의할 것으로 보인다. 전력망 확충에 오랜 시간이 걸리는 만큼 투자 발표와 실제 가동 시점 사이의 간극을 줄이는 제도 설계가 핵심이다. 국가 AI컴퓨팅센터와 민간 AIDC의 역할 분담도 논의 대상이 될 수 있다. 공공 인프라는 연구와 초기 수요를 받치고 민간 시설은 산업별 상용 수요와 글로벌 고객을 흡수하는 구조가 필요하다. 정부도 민간 투자와 국가 전략 사이의 균형을 잡아야 한다. 민간에만 맡기면 수도권과 대형 고객 중심으로 쏠릴 수 있고 정부가 과도하게 방향을 정하면 실제 수요와 맞지 않는 인프라가 만들어질 수 있다. AIDC를 산업용 AI와 지역 거점, 전력망 확충까지 연결하는 실행계획이 필요한 이유다. 이번 회동은 통신사의 AI 전환이 선언에서 실행 단계로 넘어가고 있음을 보여준다. 5G 이후 통신사는 가입자와 요금제 경쟁만으로 성장성을 설명하기 어려워졌다. 데이터센터와 클라우드, 보안, AI 서비스를 묶은 B2B 인프라 사업자로 재정의해야 한다. 정부 역시 민간의 투자 속도에 맞춰 전력과 규제, 지역 균형 문제를 함께 풀어야 한다. 한편 AI 데이터센터의 성패는 투자 발표가 아니라 전력 확보와 고객 유치, GPU 운영, 실제 매출에서 판가름난다. 첫 회동에서 방향을 정했다면 이번에는 투자와 제도, 수요를 어떻게 연결할지 구체적인 답을 내놓아야 한다. [아주경제 2026년 07월 21일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-21 07:56:49
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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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