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8월 완성차 판매 희비…기아 '웃고' 현대차·르노·KGM '울고' [경제일보] 국내 완성차 업체들의 8월 판매 실적이 엇갈렸다. 기아는 해외 판매 증가에 힘입어 글로벌 판매가 늘었지만 현대자동차는 파업에 따른 생산 차질 등의 영향으로 판매가 감소했다. 르노코리아와 KG모빌리티(KGM)는 내수 판매가 큰 폭으로 감소하면서 전체 실적이 뒷걸음질쳤다. 1일 완성차 업계에 따르면 현대차는 8월 국내 3만4333대, 해외 25만4241대 등 전 세계 시장에서 총 28만8574대를 판매했다. 전년 동월 대비 14.2% 감소한 규모다. 국내 판매는 41.1%, 해외 판매는 8.5% 각각 줄었다. 국내 시장에서는 세단 1만922대, 레저용차량(RV) 1만810대가 판매됐다. 세단 가운데 그랜저가 5931대로 가장 많았고 쏘나타 3105대, 아반떼 1462대가 뒤를 이었다. RV는 싼타페 3596대, 팰리세이드 1812대, 아이오닉5 1372대 순으로 판매됐다. 소형 상용차는 포터 4224대와 스타리아 2184대 등 6503대가 팔렸으며 중대형 버스와 트럭은 1553대를 기록했다. 제네시스는 G80 1460대, GV70 1406대, GV80 1240대 등 총 4545대가 판매됐다. 현대차는 8월 판매 감소 배경으로 파업에 따른 생산 차질과 신차 대기 수요를 제시했다. 회사는 더 뉴 그랜저, 디 올 뉴 아반떼 등 신차를 바탕으로 판매 회복과 시장 점유율 확대에 나설 방침이다. 기아는 현대차와 반대되는 실적을 냈다. 8월 국내 4만213대, 해외 22만5413대, 특수 1049대 등 총 26만6675대를 판매해 전년 동기 대비 5.0% 증가했다. 국내 판매는 7.6% 감소했지만 해외 판매가 7.4% 늘면서 전체 판매 증가를 이끌었다. 글로벌 시장에서 가장 많이 판매된 모델은 스포티지로 4만6239대를 기록했다. 셀토스는 3만5698대, 쏘렌토는 1만8404대가 판매됐다. 국내에서는 쏘렌토가 6397대로 가장 많이 팔렸고 카니발 4186대, 스포티지 3874대, 셀토스 3307대 등이 뒤를 이었다. 승용차는 레이 3718대, K8 1938대, K5 1920대 등 총 9758대가 판매됐다. 상용차는 봉고Ⅲ 2385대와 PV5 1744대를 포함해 4222대를 기록했다. 특수차량 판매는 국내 152대, 해외 897대 등 총 1049대다. 기아 관계자는 “국내 시장은 하기휴가에 따른 근무일수 감소 영향으로 전년 동월 대비 판매가 감소했으나, 해외 시장은 지역별 수요에 기반한 맞춤형 판매 전략을 통해 성장세를 이어갔다”며 “남은 하반기에도 미국에서는 하이브리드, 유럽에서는 전기차 등 전동화 차량을 중심으로 판매 성장 모멘텀을 지속해 나갈 것”이라고 했다. 르노코리아는 8월 내수 2024대, 수출 2237대 등 총 4261대를 판매했다. 전년 동월 대비 내수는 47.7%, 수출은 13.6% 감소했으며 전체 판매량도 34.0% 줄었다. 다만 전월과 비교하면 내수는 18.8%, 수출은 68.7% 늘어 전체 판매량은 40.6% 증가했다. 내수에서는 그랑 콜레오스가 929대로 가장 많이 팔렸고 아르카나 575대, 필랑트 520대가 뒤를 이었다. 올해 1~8월 누적 내수 판매에서 하이브리드 모델은 1만9630대로 전체의 79%를 차지했다. 지난해 같은 기간 72%보다 7%포인트 높아졌다. 차종별 누적 하이브리드 판매량은 필랑트 1만681대, 그랑 콜레오스 8579대, 아르카나 370대다. 그랑 콜레오스는 2024년 9월 출시 이후 지난달까지 총 7만3087대가 판매됐으며 이 가운데 하이브리드 E-Tech 모델이 6만4884대로 전체의 88.8%를 차지했다. 수출에서는 폴스타4가 1232대로 가장 많이 선적됐으며 아르카나 658대, 그랑 콜레오스 346대가 뒤를 이었다. 르노코리아는 국제 정세에 따른 생산 및 선적 일정 조정 등으로 수출 여건이 불안정한 상황에서 추가 물량 확보를 통해 실적 반등을 추진한다는 계획이다. KGM은 8월 내수 2300대, 수출 4560대 등 총 6860대를 판매했다. 전체 판매량은 22.6% 감소했으며 내수 판매도 43.3% 줄었다. 반면 수출은 튀르키예와 헝가리 등을 중심으로 판매가 늘면서 증가세를 이어갔다. KGM은 해외시장 판매 확대를 위해 지난달 미얀마에서 브랜드를 공식 론칭하고 토레스 EVX와 무쏘 EV 등 전기차 라인업을 선보였다. 미얀마를 시작으로 사우디아라비아와 베트남 KD 사업을 순차적으로 확대해 글로벌 판매 기반을 넓힐 계획이다.2026-09-01 17:45:08
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배달하던 로봇이 순찰·물류까지…뉴빌리티, '공간지능'으로 피지컬 AI 키운다 [경제일보] 피지컬 인공지능(AI) 경쟁의 무대가 연구실에서 실제 도시와 산업 현장으로 옮겨가면서 로봇이 다양한 환경에서 확보한 데이터를 얼마나 새로운 현장에 재활용할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 뉴빌리티는 배달·순찰 등 상용 서비스에서 축적한 공간지능을 새로운 현장에 적용하는 한편 이를 휴머노이드 로봇으로 확장하며 피지컬 AI 사업 확대에 속도를 내고 있다. 1일 뉴빌리티는 덕수궁과 서울숲 순찰, 충남대학교병원의 건물 간 물류, 일본 도쿄 시부야의 배달 등 서로 다른 환경을 대상으로 자율주행 로봇 서비스를 확대한다고 밝혔다. 문화유산과 공원, 병원, 해외 도심 등 각기 다른 공간에 기존 현장에서 검증한 자율주행과 공간 인지 기술을 적용한다는 전략이다. 이번 뉴빌리티의 서비스 확대는 '공간 로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 기반으로 진행된다. 공간 RFM은 로봇이 공간 구조뿐 아니라 사람·차량·시설물의 움직임, 출입·운영 조건, 수행 임무 등을 하나의 맥락으로 해석해 이동과 서비스 수행 방식을 결정하는 공간지능 모델이다. 현장마다 별도의 개발과 검증을 반복해야 하는 부담을 줄이고 새로운 공간으로 서비스 확장 속도를 높이는 것을 목표로 개발되고 있다. 뉴빌리티는 공간지능의 기반으로 실제 상용 서비스에서 축적한 데이터가 핵심적인 역할을 할 것으로 전망하고 있다. 지난 2023년부터 자율주행 로봇 '뉴비'를 운영해 올해 상반기까지 국내외 150여개 현장에서 14만6721km 이상을 주행한 것으로 집계됐다. 지난해에는 4만4638회의 로봇 서비스를 수행했으며 연간 약 1억4500만건의 시각·공간 인지 데이터를 생성했다. 실제 현장 데이터가 중요한 이유는 도시 환경이 계속 변하기 때문으로 분석된다. 보행자와 차량의 움직임부터 날씨, 시간대, 임시 시설물까지 주행 조건이 달라지는 만큼 통제된 환경에서 개발한 기술만으로는 대응에 한계가 있는 것으로 꼽힌다. 여러 현장에서 축적한 데이터를 새로운 공간에 적용할 수 있다면 로봇 서비스 구축에 필요한 시간과 비용을 낮출 수 있다는 것이 뉴빌리티의 구상이다. 새롭게 적용하는 현장도 각각 다른 과제를 갖고 있다. 덕수궁에서는 주·야간 순찰과 화재·쓰러짐 등 이상 상황 감지를 지원하고, 서울숲에서는 높은 보행 밀도와 날씨·시간대 변화에 대응하는 순찰 서비스를 제공할 예정이다. 충남대학교병원에서는 본관과 약 400m 떨어진 의료재활센터 사이의 실내외 양방향 물류 이송에 로봇을 투입한다. 해외에서는 일본 도쿄 시부야구 사사즈카 지역에서 현지 배달 플랫폼 데마에칸과 자율주행 로봇 배달을 실증하고 있다. 국내에서 축적한 보행자 대응과 경로 판단, 배달 운영 경험을 일본의 교통체계와 서비스 환경에 맞게 적용하는 방식이다. 이 같은 확장은 단순히 로봇의 활용처를 늘리는 것을 넘어 배달·순찰·물류 등 다양한 현장에서 데이터를 확보하고 이를 다시 공간지능 모델에 반영하는 순환 구조를 구축하려는 전략으로 풀이된다. 피지컬 AI 시장에서도 하드웨어 성능뿐 아니라 데이터와 소프트웨어, 현장 운영 경험을 결합하는 역량이 경쟁 요소로 부상하고 있다는 분석이다. 뉴빌리티는 현재 개발 중인 공간지능을 하이브리드 휴머노이드 '빌리'로 확장한다는 계획이다. 빌리는 실내외 이동뿐 아니라 제조·운송·조작 등 산업 현장에서 요구되는 작업까지 하나의 임무로 연속 수행하는 것을 목표로 설계되고 있다. 뉴빌리티는 이번달 말 '빌리: 더 퍼스트룩' 행사를 통해 빌리의 실물과 주요 기술, 산업 현장 적용 전략을 공개할 예정이다. 강기혁 뉴빌리티 대표는 "도시는 기술의 마지막 시험장이 아니라 로봇 지능이 시작되는 곳"이라며 "뉴빌리티는 예측하기 어려운 도시에서 운영 경험을 축적하고, 기존 현장에서 해결한 문제를 다음 현장의 지능으로 전환해왔다"며 "곧 공개될 빌리를 통해 실내외 이동과 현장 작업을 하나의 임무로 연결하고, 공간 RFM의 적용 범위를 더 넓은 산업 현장으로 넓혀가겠다"고 말했다.2026-09-01 17:00:52
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중국 로보택시 200대 한국행…자율주행 '상용화 격차' 벌어지나 [경제일보] 중국 로보택시 200대가 국내 시장에 들어오면서 기술 개발과 실증에 머물던 한국 자율주행 산업도 상용화 경쟁의 시험대에 오르게 됐다. 중국에서 이미 상업운행을 시작한 업체가 대규모 플릿을 앞세워 국내 시장을 공략하면서 국내 업체와의 기술 격차뿐 아니라 실제 서비스 운영 역량까지 비교될 전망이다. 중국 로보택시가 국내 인증과 무인운행 관련 관문을 넘어 실제 도로를 달리게 될 경우 국내 자율주행 상용화 속도에도 적지 않은 변수가 될 것으로 보인다. 1일 업계에 따르면 중국 자율주행 기업 포니AI는 국내 자율주행 서비스 기업 퓨처링크와 협력해 오는 2028년까지 로보택시 200대를 국내에 도입할 계획이다. 양사는 지난달 28일 전략적 협력 협약을 맺고 국내 합작법인 설립과 로보택시 상용 서비스 추진에 나서기로 했다. 이번에 도입되는 차량은 중국 베이징자동차그룹(BAIC) 계열 아크폭스 알파 T5를 기반으로 한 포니AI 7세대 로보택시다. 기존 차량을 자율주행차로 개조하는 방식과 달리 차량 생산 단계부터 자율주행 시스템을 전제로 설계했다. 제동과 조향, 전원 계통 등에 이중화 구조를 적용해 일부 시스템에 문제가 발생하더라도 차량을 안전하게 정지할 수 있도록 했다. 200대가 국내에 동시에 투입되는 것은 아니다. 우선 10대를 들여와 국내 차량 인증 절차를 진행하고 인증이 완료되면 190대를 추가 도입한다. 이후 서울 자율주행 시범운행지구에서 서비스를 시작해 운행 지역을 확대하고 2028년 서울 전역에서 완전 무인 로보택시 서비스를 구축한다는 계획이다. 포니AI는 이번 200대 도입을 한국 시장 진출의 첫 단계로 보고 추가적인 차량 확대 가능성도 열어두고 있다. 이번 진출로 국내 자율주행 업계는 기술 개발과 함께 실제 서비스 운영 역량까지 경쟁해야 하는 상황이다. 국내 완성차 업계는 현재 레벨2+ 자율주행 상용화를 추진하면서 레벨4 기술 개발을 병행하고 있다. 현대차그룹은 2027년 고속도로 레벨2+ 상용화를 목표로 하고 있으며 레벨4 자율주행 기술도 개발 중이다. 국내 자율주행 전문기업들은 레벨4 실증과 무인운행 경험을 쌓고 있다. 정부 실증사업을 통해 셔틀과 화물차 등의 무인운행을 진행하고 있지만 수백대 규모의 로보택시를 실제 승객 운송 서비스로 운영하는 단계까지 사업을 확대한 사례는 제한적이다. 반면 포니AI는 중국 주요 도시에서 레벨4 로보택시를 상업 운행하며 실제 승객을 대상으로 한 서비스 경험을 축적했다. 국내 업체들이 레벨4 기술의 안전성과 성능을 검증하는 동안 포니AI는 실제 서비스를 통해 차량 운행과 원격관제 등 대규모 플릿 운영 경험을 쌓아왔다. 이에 따라 국내 자율주행 업체의 경쟁 범위도 넓어질 전망이다. 자율주행 기술의 성능과 안전성을 입증하는 데서 나아가 실제 승객을 태우고 일정 규모의 차량을 안정적으로 운영할 수 있는지가 중요해졌다. 원격관제와 정비, 충전, 보험, 고객 서비스 등 차량 운행 이후의 운영 체계까지 상용화 역량으로 평가받게 된다. 포니AI가 국내 시장에서 앞세우는 경쟁력은 중국에서 확보한 상업운행 경험이다. 포니AI는 중국 주요 도시에서 레벨4 수준의 로보택시 서비스를 운영하며 누적 자율주행 주행거리를 1억㎞ 이상 확보한 것으로 알려졌다. 승객을 태운 실제 서비스 과정에서 축적한 주행 데이터와 차량 운영 경험을 국내 사업에도 활용한다는 구상이다. 차량을 대규모로 운영할 수 있는 원가 경쟁력도 중국 업체가 내세우는 요소다. 포니AI는 7세대 자율주행 시스템의 부품 원가를 이전 세대보다 크게 낮추고 양산을 통해 차량 한 대당 비용을 낮추는 전략을 추진하고 있다. 실증 차량 몇 대를 운행하는 방식에서 벗어나 수십대에서 수백대 규모의 플릿을 운영하는 것이 목표다. 국내 자율주행 산업은 이 같은 대규모 상용 서비스를 뒷받침할 사업 구조를 마련하는 단계다. 정부가 자율주행차 안전 기준과 무인운행 관련 제도를 마련하는 가운데 완성차와 자율주행 소프트웨어 기업, 플랫폼 사업자가 실제 서비스에 필요한 역할을 얼마나 빠르게 구축하느냐가 상용화 속도를 좌우할 전망이다. 중국 업체가 대규모 플릿을 앞세워 국내 시장에 진입하면서 국내 기업들의 기술 개발뿐 아니라 차량 양산과 서비스 운영 역량도 시장에서 비교 대상이 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 “자율주행 서비스가 국내에서 지속적으로 확대되려면 완성차와 기술 기업뿐 아니라 플랫폼과 관제, 정비 등 관련 사업자들이 각자의 역할을 명확히 정립해야 한다”며 “초기 시장에서 어떤 사업 모델이 자리 잡느냐에 따라 향후 국내 자율주행 생태계의 참여 기업과 수익 구조도 달라질 수 있다”고 했다.2026-09-01 16:30:18
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현대차, 트럭 고객 지원 확대…운휴손실 15만원·트레이드인 운영 [경제일보] 현대자동차가 트럭 고객의 운휴에 따른 손실과 차량 교체 부담을 줄이는 프로그램을 운영한다. 대형트럭 운휴손실을 하루 15만원, 연간 최대 500만원까지 지원하고 기존 차량 매각과 신차 구매를 연계한 트레이드인 프로그램도 선보인다. 1일 현대차에 따르면 회사는 대형트럭 고객을 대상으로 운휴손실 지원 서비스인 ‘대형트럭 비즈니스 안심 케어’를 운영한다. 사고나 보증수리로 차량 운행이 불가능해진 경우 운휴 기간에 따른 손실을 지원하는 프로그램이다. 대상 차종은 엑시언트와 뉴파워트럭 등 대형트럭 전 차종이다. 현대커머셜 표준형 할부를 이용해 차량을 구매한 고객에게 적용되며 운휴 기간을 기준으로 지원금이 지급된다. 차량을 바꾸려는 고객을 위한 트레이드인 프로그램도 운영한다. 현대차는 현대커머셜과 협업해 기존 차량 매각부터 신차 구매까지 이어지는 교체 과정을 지원한다. 기존 차량 매각에는 현대커머셜의 상용 중고차 매매 플랫폼 ‘고트럭’을 연계한다. 제휴 물류사를 중심으로 무료 방문평가와 견적 보장 서비스를 제공해 고객이 보유 차량의 매각 가격을 확인하고 처분할 수 있도록 했다. 신차 구매 고객에게는 저금리 금융 혜택도 제공한다. 기존 차량을 처분한 뒤 별도로 신차 구매 절차를 밟아야 했던 고객이 매각과 구매를 연계해 진행할 수 있도록 지원하는 방식이다. 현대자동차 관계자는 “여러 중고차 매매 플랫폼과의 협업을 순차적으로 확대할 계획”이라며 “중·대형트럭 고객의 차량 교체 과정에서 활용할 수 있는 매각 채널을 넓히고 기존 차량 처분과 신차 구매를 연계하는 서비스를 강화할 방침”이라고 했다.2026-09-01 10:05:38
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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
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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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![[경제일보] 한컴 에이전틱 OS 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826084910412330.jpg)
한컴 '에이전틱 OS' 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다 [경제일보] 한컴이 자체 개발 중인 ‘에이전틱 OS’를 기업 현장에 적용하며 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 속도를 낸다. 생성형 AI를 문서 작성이나 검색 등에 활용하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 시스템, 여러 AI 에이전트를 연결해 실제 업무를 수행하는 플랫폼으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. 한컴은 지난 25일 남양유업과 ‘에이전틱 OS 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하고 기업 현장 개념검증(PoC)에 착수했다고 밝혔다. 양사는 남양유업의 실제 업무 데이터와 워크플로우를 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 반복·정형 업무의 처리시간 단축과 생산성 개선 효과를 검증한다. 한컴이 에이전틱 OS를 차세대 성장축으로 삼은 배경에는 기업의 AI 활용 방식이 빠르게 바뀌고 있다는 판단이 있다. 기존에는 사람이 업무를 수행하면서 AI가 일부 작업을 보조했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 파악하고 필요한 정보를 검색한 뒤 여러 시스템을 거쳐 실제 작업까지 수행하는 방식으로 진화하고 있다. 이 과정에서는 AI 모델의 성능만으로는 한계가 있다. 기업 내부 데이터와 기존 업무시스템, 보안정책, 업무 절차를 AI가 이해하고 실행할 수 있도록 연결하는 운영체계가 필요하다. 한컴은 에이전틱 OS를 통해 여러 AI 에이전트와 기업 데이터·업무 시스템을 통합 관리하고 업무 자동화를 지원한다는 구상이다. ◆ 기존 AX 레퍼런스에 에이전틱 OS 결합 한컴은 그동안 ‘한컴어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등을 통해 공공기관과 기업의 AI 전환 사업을 확대해왔다. 국회와 한국서부발전, 한국수력원자력 등에 AI 솔루션을 공급했으며 BGF그룹을 대상으로도 기업 데이터와 지식자산을 AI와 연결하는 사업을 진행했다. 이번 에이전틱 OS는 기존 사업보다 적용 범위가 넓다. 개별 AI 솔루션이 특정 업무를 지원하는 데 집중했다면 에이전틱 OS는 여러 AI 에이전트가 업무 시스템과 연결돼 업무 과정 자체를 실행하도록 하는 것이 목표다. 남양유업 실증은 이 구조를 실제 기업 환경에서 검증한다는 점에서 향후 산업별 사업 확대를 위한 첫 레퍼런스가 될 전망이다. 해외시장도 준비하고 있다. 한컴은 폴란드 AI 기업 알고마인 등과 현지 공공부문 AI 사업 및 연구개발 협력을 추진하며 에이전틱 OS의 해외 적용 가능성을 타진하고 있다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 및 상용 버전을 선보일 예정이다. 김연수 한컴 대표는 “정식 출시에 앞서 실제 기업의 업무 환경과 데이터를 바탕으로 적용 가능성을 검증하고 산업별 활용 모델을 구체화하는 과정이 매우 중요하다”며 “제조·유통 등 산업별 맞춤형 AI 에이전트 모델을 정교화하고 국내외 대기업 및 중견기업을 대상으로 신규 사업 기회를 적극 확대하겠다”고 말했다. 이번 한컴의 행보는 에이전틱 OS를 얼마나 많은 기업에 공급하느냐보다 실제 업무를 얼마나 자동화하고 생산성을 높였는지를 숫자로 증명하는 것이다. 남양유업을 시작으로 제조·유통 분야에서 실증과 상용화가 이어진다면 한컴이 개별 AI 솔루션 기업에서 기업용 AI 운영 플랫폼 기업으로 진화하는 계기가 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 27일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-27 09:23:11
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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"인터넷 장애도 AI가 알아서 대응"…LG유플러스, 유선망 자율화 글로벌 기준 만든다 [경제일보] AI와 자동화 기술이 통신망 운영에 빠르게 확산하면서 통신사가 보유한 네트워크의 "자율화 수준"을 객관적으로 평가할 수 있는 기준 마련이 중요해지고 있다. 특히 인터넷·IPTV·와이파이 등 고객이 직접 사용하는 서비스와 연결되는 유선 가입자망은 장애를 얼마나 빠르게 탐지하고 원인을 분석해 복구하느냐가 서비스 품질과 직결되는 만큼 자율 운영 기술의 핵심 영역으로 꼽힌다. 이에 LG유플러스가 글로벌 통신업계가 유선 가입자망의 자율화 수준을 평가할 수 있는 공통 기준 마련에 나섰다. 26일 LG유플러스는 글로벌 통신산업 협의체 TM 포럼에서 유선 가입자망 장애관리 분야의 자율 운영 네트워크 수준 평가표 제정 작업을 주도했다고 밝혔다. 해당 평가표는 TM 포럼의 공식 절차를 거쳐 승인됐으며 향후 유선 가입자망 분야의 AN 레벨 인증 기준으로 활용될 예정이다. 유선 가입자망은 가정이나 기업에 인터넷을 연결하고 IPTV, 와이파이 등 각종 서비스를 제공하는 네트워크 영역이다. 통신사는 장애가 발생하면 이를 탐지하고 원인을 파악한 뒤 복구하는 과정을 거치는데, 그동안 사업자별로 자동화 수준을 판단하는 기준이 달라 글로벌 사업자 간 자율화 역량을 객관적으로 비교하기 어려운 것으로 알려졌다. 이번 평가표가 마련되면 통신사업자는 동일한 기준에 따라 유선 가입자망의 자율화 수준을 진단하고 개선이 필요한 영역을 확인할 수 있게 될 전망이다. 장비 제조사 역시 통신사업자가 요구하는 자동화 수준을 기준으로 관련 솔루션을 개발할 수 있어 네트워크 장비와 운영 솔루션 시장에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 자율 운영 네트워크의 핵심은 단순한 업무 자동화와 구분된다. 정해진 명령에 따라 작업을 반복하는 수준을 넘어 네트워크가 데이터를 분석하고 상황에 따라 스스로 판단해 조치를 수행하는 방향으로 개발이 이뤄지고 있다. TM 포럼은 자율 운영 네트워크를 수동 운영에서 완전한 자율 운영으로 발전하는 6단계 수준으로 구분하고 있다. 특히 레벨 4에서는 AI 기반 예측 분석과 의사결정을 통해 네트워크가 서비스와 고객 경험을 중심으로 폐쇄형 제어를 수행하는 것을 단계로 지정했다. 통신망 장애 관리 역시 자율화가 진행될수록 사람이 장애 알림을 확인하고 원인을 찾는 방식에서 벗어나게 된다. 네트워크가 이상 징후를 스스로 감지하고 원인을 분석한 뒤 복구 절차를 수행하고, 반복되는 장애를 학습해 사전에 대응하는 구조로 발전할 수 있다. 앞서 LG유플러스는 네트워크 자율화 기술을 상용망에 적용하며 관련 역량을 확보해온 바 있다. 지난 2월에는 TM 포럼의 네트워크 자동화 성숙도 평가에서 국내 통신사 최초로 액세스 장애 관리 영역에서 레벨 3.8을 획득했다고 밝힌 바 있다. 최고 수준인 레벨 4.0에 근접한 수준으로, AI 기반 운영 자동화 기술을 상용망에 구현한 사례로 평가받았다. LG유플러스는 AI 에이전트와 디지털 트윈 등을 활용해 장애 대응뿐 아니라 트래픽 관리, 무선망 최적화, 국사 관리 등 네트워크 운영 전반의 자율화를 추진하고 있다. 이르면 오는 2028년 자율 운영 네트워크 구축을 목표로 관련 기술을 고도화하고 있다. LG유플러스는 이번 평가표 제정을 계기로 유선 가입자망을 포함한 네트워크 자율화 표준화 활동을 확대한다는 계획이다. 단순히 자사 네트워크의 자동화 수준을 높이는 데 그치지 않고 글로벌 통신사업자와 함께 평가체계를 만들어 자율 운영 네트워크 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 박성우 LG유플러스 NW AX그룹장 상무는 "이번 평가표는 그동안 객관적인 평가 기준이 없었던 유선 가입자망 자율화 역량을 글로벌 기준으로 검증할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 글로벌 통신사업자들과 협력해 자율 운영 네트워크 표준화 활동을 확대하고 고객이 체감할 수 있는 네트워크 품질 혁신을 이어가겠다"고 말했다.2026-08-26 09:05:16
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KT, '모두의 AI' 풀스택 승부수…국산 NPU부터 국민 서비스까지 잇는다 [경제일보] KT가 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드·네트워크까지 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략으로 도전장을 냈다. 단순히 여러 AI 기업을 모으는 데 그치지 않고 각사의 기술을 하나의 서비스 체계로 연결해 실제 국민이 사용하는 AI 서비스로 구현하겠다는 구상이다. AI 모델 경쟁이 인프라와 서비스 운영 능력을 포함한 종합 경쟁으로 확대되는 가운데 KT가 통신·클라우드 사업자로서 강점을 내세운 셈이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원’ 사업은 국산 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 AI 서비스를 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 당초 8월 11일까지였던 공모는 수정 공고를 거쳐 18일 마감됐으며, SK텔레콤·KT·카카오 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 사업자가 선정된 것은 아니며, 각 컨소시엄이 어떤 서비스와 기술을 제시했는지가 향후 경쟁의 핵심이 될 전망이다. ◆ 리벨리온부터 업스테이지까지…‘국산 AI 스택’ 결집 KT 컨소시엄의 인프라 영역에는 리벨리온, 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온은 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업은 AI 컴퓨팅 자원 운영, 베슬AI코리아는 AI 개발·운영 플랫폼을 담당한다. 여기에 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등 AI 모델·플랫폼 기업들이 합류했다. KT는 전국 통신망과 클라우드·데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 이 기술들을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 역할을 맡는다. KT가 이처럼 인프라부터 모델까지 한꺼번에 묶은 것은 ‘모두의 AI’ 사업의 성격 때문이다. 일반적인 기업용 AI 사업이라면 특정 모델이나 솔루션의 성능이 중요하지만, 전 국민을 대상으로 하는 서비스는 수많은 이용자가 동시에 접속해도 안정적으로 작동해야 한다. 모델 성능뿐 아니라 GPU·NPU 자원 배분, 추론 비용, 네트워크 품질, 보안과 개인정보 보호, 장애 대응까지 하나의 운영 체계에서 관리해야 한다. 특히 국산 NPU를 실제 대규모 서비스에 적용할 수 있는지도 중요한 시험대다. 그동안 국내 AI 반도체 기업들은 기술력을 확보했지만 대규모 상용 서비스에서 성능과 안정성을 검증할 기회가 제한적이었다. 국민 대상 AI 서비스가 구축되면 국산 NPU가 실제 사용 환경에서 경쟁력을 입증할 수 있는 기회가 될 수 있다. ◆ 승부처는 ‘AI 오케스트레이션’…KT가 노리는 역할 KT가 강조하는 ‘AI 오케스트레이션’은 이 컨소시엄의 차별화 포인트다. 서로 다른 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 서비스 목적에 맞춰 조합하고 관리하는 방식이다. 하나의 AI 모델에 모든 기능을 맡기는 것이 아니라 질문의 성격과 작업 난이도, 비용 등에 따라 적합한 모델과 인프라를 선택하는 구조다. 이는 AI 시장이 단순한 ‘최고 성능 모델’ 경쟁에서 실제 업무를 수행하는 에이전트와 서비스 경쟁으로 넘어가는 흐름과도 맞닿아 있다. 정부 사업 역시 모델 하나를 개발하는 것보다 국민 생활과 연결되는 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 다양한 서비스를 실제 이용환경에서 구현하는 것이 중요하다. 앞서 KT가 공개한 컨소시엄에는 다음, 무신사, 직방, EBS, BC카드 등 생활 밀착형 서비스 기업도 참여하고 있다. KT 입장에서는 이번 사업이 단순한 정부 사업 수주 이상의 의미를 갖는다. 통신사의 AI 전환 전략에서 가장 어려운 과제 가운데 하나가 AI 기술을 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 서비스로 연결하는 것이기 때문이다. KT는 이미 클라우드·데이터센터와 AX 사업을 확대하고 있는 만큼 ‘모두의 AI’를 통해 국산 AI 모델과 인프라를 실제 대규모 서비스에서 운영한 경험까지 확보할 경우 향후 공공·금융·기업 시장에서 새로운 사업 기회를 만들 수 있다. 결국 이번 경쟁에서 중요한 것은 참여 기업의 숫자가 아니다. 국산 AI 모델과 NPU를 실제 국민 서비스에서 얼마나 안정적으로 돌리고, 이를 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있느냐가 관건이다. KT가 내세운 AI 풀스택과 오케스트레이션 전략이 실제 서비스 품질과 운영 효율로 이어질 경우 통신사를 넘어 ‘AI 인프라·서비스 운영자’로서의 입지를 강화할 수 있을 전망이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 “국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.2026-08-23 16:30:00
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KAIST, "방해꾼" 양성자를 에너지원으로…차세대 배터리 개발 [경제일보] 대규모 에너지저장장치(ESS)의 차세대 배터리 후보로 꼽히는 수계 아연이온전지에서 그동안 성능을 떨어뜨리는 요소로 여겨졌던 양성자를 오히려 에너지 저장에 활용하는 기술이 개발됐다. 아연 이온과 양성자가 전극에 저장되는 순서를 제어해 높은 에너지 저장량과 빠른 충·방전 속도를 동시에 확보할 수 있는 새로운 전극 설계법이 제시됐다. KAIST는 박선아 화학과 교수 연구팀이 2차원 전도성 금속-유기 구조체(MOF)를 활용해 아연 이온과 양성자를 차례로 저장하는 새로운 전극 소재를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘켐(Chem)’에 지난달 7일 게재됐다. 수계 아연이온전지는 물을 기반으로 한 전해질을 사용하는 충전식 배터리다. 리튬이온전지에 비해 화재 위험이 낮고 원료 가격이 상대적으로 저렴해 대규모 ESS에 적용할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 하지만 구조적인 한계가 있었다. 전기를 저장하는 아연 이온은 전하가 커 전극 내부에서 이동하는 속도가 느리다. 저장 용량을 높이면서 동시에 충·방전 속도를 끌어올리기가 쉽지 않은 이유다. 반대로 양성자는 크기가 작아 빠르게 움직일 수 있지만 예상치 못한 문제가 발생한다. 양성자가 너무 일찍 전극과 반응하면 부산물이 만들어지고, 이 부산물이 아연 이온의 이동을 방해해 오히려 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 기존 연구에서는 양성자의 불필요한 반응을 억제하는 데 초점이 맞춰졌다. 박선아 교수팀은 여기서 발상을 전환했다. 양성자를 없애야 할 대상으로 보지 않고, 저장 순서만 제어하면 추가적인 에너지 저장에 활용할 수 있다는 점에 주목했다. 연구팀은 금속과 유기 분자를 연결해 미세한 구멍을 만든 2차원 금속-유기 구조체에 양성자를 붙잡을 수 있는 ‘아민 작용기’를 도입했다. 이 작용기가 특정 전압에서 양성자를 저장하도록 설계해 아연 이온과 양성자가 동시에 뒤섞여 반응하는 것을 막았다. 핵심은 ‘순서’다. 높은 전압 구간에서는 아연 이온이 먼저 전극에 저장되고, 전압이 낮아지면 양성자가 추가로 저장된다. 서로 다른 이온이 서로 다른 전압 영역에서 순차적으로 에너지 저장에 참여하도록 만든 것이다. 실험 결과도 주목할 만하다. 충·방전 속도를 기존보다 16배 높인 조건에서도 초기 저장 용량의 46.9%를 유지했다. 일반적으로 배터리는 충·방전 속도가 빨라질수록 저장할 수 있는 에너지양이 크게 감소하지만, 새 전극은 빠른 충·방전 환경에서도 상당한 저장 성능을 유지했다. 500회 이상의 빠른 충·방전을 반복한 뒤에도 안정적인 성능을 확인했다. 연구팀은 다양한 X선 분석을 통해 아연 이온이 먼저 저장된 뒤 양성자가 추가로 저장되는 과정을 확인했다. 특히 양성자를 저장했다가 다시 내보내는 과정이 반복될 수 있다는 점도 확인했다. 이번 연구의 의미는 단순히 새로운 배터리 소재를 개발했다는 데 있지 않다. 배터리 내부에서 불리하게 작용하던 화학 반응을 억제하는 대신, 반응의 발생 시점과 순서를 제어해 에너지 저장 과정으로 전환했다는 점이 핵심이다. 다만 상용화까지는 추가 검증이 필요하다. 이번 연구는 전극 소재 수준의 가능성을 확인한 단계인 만큼 실제 배터리 셀과 대형 ESS 환경에서도 동일한 성능이 구현되는지, 장기간 반복 충·방전 과정에서 소재의 안정성이 유지되는지 등을 확인해야 한다. 특히 ESS 시장에서는 단순히 높은 에너지 밀도뿐 아니라 수천~수만 회에 이르는 충·방전 수명, 소재 가격, 제조 공정의 경제성, 대형화 가능성 등이 함께 요구된다. 따라서 이번 연구가 실제 상용 배터리로 이어지려면 소재 성능을 시스템 수준으로 확장하는 후속 연구가 중요할 전망이다. 박선아 교수는 “기존에 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있는 ‘방해꾼’으로 여겼던 양성자를 오히려 에너지를 더 저장하는 데 활용할 수 있음을 보여줬다”며 “이번 원리를 다양한 전극 소재에 적용해 더 많은 에너지를 빠르게 저장할 수 있는 배터리를 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.2026-08-19 14:51:31
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"AI 기기 이동해도 연결은 계속"…LG유플러스, AI-RAN 기술 상용화 '시동' [경제일보] 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 실제 공간에서 움직이며 작업하는 시대가 다가오면서 이를 안정적으로 연결하는 통신망 기술의 중요성도 커지고 있다. 고정된 장소에서 서비스를 제공하는 기존 AI와 달리 피지컬 AI는 이동 과정에서 여러 네트워크를 오가야 하기 때문이다. 이에 LG유플러스는 AI-RAN 시험망과 상용 5G망을 연결해 네트워크가 전환되는 상황에서도 연결을 유지하는 기술을 검증하며 차세대 통신망 경쟁에 나선다. 19일 LG유플러스는 연세대학교와 함께 AI-RAN 환경에서 단말이 서로 다른 네트워크를 이동하더라도 연결을 안정적으로 유지할 수 있는 기술을 검증했다고 밝혔다. 이번 검증에는 산업용 모바일 기기 전문 기업 포인트모바일의 PM95 단말이 활용됐다. AI-RAN은 인공지능(AI)을 무선 접속망에 적용해 통신망 상태를 실시간으로 분석하고 네트워크 자원을 최적화하는 기술이다. AI가 통신 품질 저하 가능성을 사전에 파악하고 상황에 맞게 자원을 배분하는 방식으로 통신 품질과 네트워크 운영 효율을 높이는 기술로 각광받고 있다. AI-RAN은 피지컬 AI 확산과 함께 떠오르고 있다. 로봇과 드론, 자율주행차 등은 실제 공간을 이동하면서 주변 환경을 인식하고 데이터를 주고받아야 한다. 공장이나 물류센터처럼 넓은 공간을 이동하거나 서로 다른 네트워크가 구축된 구역을 오갈 경우 네트워크가 바뀌는 과정에서 연결이 불안정해질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 특히 피지컬 AI는 원격 제어를 받는 로봇이나 실시간으로 영상을 분석하는 드론의 경우 통신이 끊기면 AI의 판단과 작업 수행에도 영향을 줄 수 있어 네트워크 지연이나 연결 단절이 단순한 통신 품질 저하에 그치지 않을 수 있다. 이에 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI 기기가 이동하는 동안 안정적인 연결을 유지하는 네트워크 기술도 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이번 검증은 LG유플러스의 상용 5G망과 연세대학교가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망을 연동하는 방식으로 진행됐다. 단말이 AI-RAN 시험망에서 LG유플러스 5G망으로 이동하거나 반대로 5G망에서 AI-RAN 시험망으로 이동하는 상황을 구현했다. LG유플러스는 검증 결과 단말이 무선 환경 변화에 따라 최적의 네트워크를 자동으로 선택하고 네트워크가 변경되는 과정에서도 연결을 유지할 수 있음을 확인했다고 설명했다. 특정 AI-RAN 환경에서만 통신하는 것이 아니라 기존 상용 이동통신망과 AI-RAN이 공존하는 상황을 전제로 기술을 검증했다는 점이 특징이다. 이번 검증은 향후 AI-RAN이 실제 통신망에 적용될 경우 기존 5G 인프라와 어떻게 연동할 것인지에 대한 기술적 가능성을 확인했다는 의미가 있다는 평가다. AI-RAN이 새로운 망으로 단번에 전환되는 것이 아니라 기존 이동통신망과 단계적으로 결합될 가능성이 높은 만큼 네트워크 간 안정적인 연결과 장비 호환성 확보가 상용화 과정에서 중요한 과제로 꼽힌다. AI-RAN은 장기적으로 6G 시대의 네트워크 구조 변화와도 연결된다. 5G까지의 이동통신망이 주로 더 빠른 속도와 낮은 지연시간, 대규모 연결 등을 구현하는 데 초점을 맞췄다면 차세대 네트워크에서는 AI가 망 운영 자체에 개입하는 구조가 확대될 것으로 전망된다. 통신망이 단순히 데이터를 전달하는 인프라를 넘어 주변 환경과 트래픽, 서비스 특성을 분석하고 필요한 자원을 스스로 조정하는 방향으로 발전하는 것이다. 피지컬 AI처럼 통신 품질에 민감한 서비스가 늘어날수록 이러한 지능형 네트워크의 필요성도 커질 수 있다. 김성륜 연세대학교 전기전자공학부 교수는 "6G 이동통신은 AI 기반으로 설계되고 AI 응용 서비스를 지원하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이번 검증은 피지컬 AI 서비스가 AI-RAN 기반 시험망을 벗어나 상용 이동통신망으로 이동하는 과정에서도 연결성을 유지할 수 있음을 확인한 의미 있는 산학 협력 사례"라고 말했다. 이번 실증은 국내 AI-RAN 생태계 확대를 위한 테스트베드 구축으로도 이어질 예정이다. LG유플러스와 연세대는 향후 국내 중소기업들이 AI-RAN 관련 기술을 직접 시험하고 검증할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 해외 시장 진출을 준비하는 기업들이 기술을 검증할 수 있는 테스트베드로 활용하는 방안도 추진한다. AI-RAN 시장이 확대되기 위해서는 통신사와 대학뿐 아니라 네트워크 장비, AI 반도체, 단말, 소프트웨어 등 다양한 기업의 참여가 필요하다. 특히 국내 기업들이 AI-RAN 기술을 개발하더라도 실제 통신망 환경에서 성능을 검증하기 어려운 만큼 상용망과 연계된 테스트 환경을 확보하는 것이 생태계 확대의 과제로 꼽힌다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 네트워크 경쟁의 범위도 넓어질 전망이다. 자율주행차와 물류로봇, 산업용 로봇, 드론 등이 하나의 공간에 머무르지 않고 이동하면서 작업하는 구조가 일반화되면 단순히 네트워크 속도를 높이는 것만으로는 충분하지 않기 때문이다. LG유플러스와 연세대는 앞으로 AI-RAN 기술 검증과 함께 차세대 AI 기반 서비스에 필요한 네트워크 기술 공동 연구를 이어갈 계획이다. 이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "피지컬 AI 기술이 발전할수록 네트워크도 스스로 환경을 분석하고 최적의 품질을 제공하는 방향으로 발전해야 한다"며 "LG유플러스는 AI를 활용해 무선망 기술을 지속적으로 고도화하고 미래 산업 서비스에 필요한 안정적인 연결성과 품질을 제공하겠다"고 말했다.2026-08-19 09:04:25
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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SK이노·테라파워, '나트륨' SMR 협력 확대…AI 데이터센터 전력시장 정조준 [경제일보] SK이노베이션이 미국 테라파워와 차세대 소듐냉각고속로(SFR) ‘나트륨(Natrium)’ 사업 협력을 확대한다. 2022년 지분 투자로 시작한 협력을 미국 실증로와 후속 상용 프로젝트 참여, 국내 공급망 구축, 아시아 시장 공동 개발까지 넓혀 인공지능(AI) 데이터센터 시대의 전력 수요를 확대한다는 방침이다. 18일 SK이노베이션에 따르면 추형욱 대표와 크리스 르베크 테라파워 최고경영자(CEO)는 지난 14일 서울에서 ‘나트륨’ 사업의 글로벌 확대와 국내 적용 가능성을 검토하기 위한 사업협력 주요 조건 합의서를 체결했다. 양사는 미국 와이오밍주 케머러 1호기와 후속 상용 프로젝트에 대한 SK이노베이션의 참여 확대, 국내 원전 기자재 공급망 활용, ‘K-나트륨’ 사업모델 개발과 해외 프로젝트 공동 발굴 등을 추진한다. 이번 합의의 핵심은 SK이노베이션의 역할이 투자자에서 사업개발·프로젝트 수행 주체로 확장된다는 점이다. SK와 SK이노베이션은 2022년 테라파워에 총 2억5000만 달러를 투자해 2대 주주에 올랐다. 2023년에는 한국수력원자력과 테라파워까지 참여한 3자 업무협약을 맺었고, 올해 1월 SK이노베이션은 보유 지분 일부를 한수원에 넘겨 협력 구조를 확대했다. 사업의 시험대는 케머러 1호기다. 미국 원자력규제위원회(NRC)는 지난 3월 테라파워 자회사에 건설허가를 내줬다. 미국 에너지부(DOE)에 따르면 상업용 비경수형 원자로에 NRC가 건설허가를 발급한 첫 사례다. 테라파워는 지난 4월 본공사에 들어갔으며 현재 2031년 상업운전을 목표로 하고 있다. 나트륨은 345MW급 소듐냉각고속로와 용융염 기반 열에너지저장시스템을 결합한 차세대 원자로다. 원자로가 생산한 열을 저장했다가 전력 수요가 몰릴 때 활용해 발전 출력을 약 500MW까지 5시간 반 이상 높일 수 있다. 일정한 기저전력을 공급하면서 수요 변화에도 대응할 수 있는 구조여서 AI 데이터센터와 대규모 산업시설의 전력 공급원으로 주목받고 있다. 이번 협력은 SK그룹이 추진하는 AI 인프라 전략과도 맞물린다. SK텔레콤은 자회사 SK하이퍼를 통해 2029년 5GW, 2035년 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 목표로 하고 있다. SK하이닉스의 AI 반도체와 SK텔레콤의 데이터센터, SK이노베이션의 LNG·전력·SMR, SK온의 ESS를 연결해 전력 조달까지 아우르는 AI 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 다만 ‘K-나트륨’은 국내 건설 사업이 확정된 단계가 아니라 규제와 전력계통, 사업성을 검토하는 단계다. 앞으로 케머러 프로젝트에서 SK이노베이션이 맡을 구체적인 사업 범위와 국내 인허가·금융·공급망 구조를 얼마나 구체화하느냐가 실제 상용 사업으로 이어지는 관건이 될 전망이다. 추형욱 SK이노베이션 대표이사는 “이번 합의서는 SK이노베이션과 테라파워가 AI 데이터센터 전력 수요 대응을 위해 나트륨 SMR의 국내 적용 가능성을 검토하고 글로벌 사업 확대를 위해 협력한다는 점에서 의미가 있다”며 “테라파워와 긴밀히 소통하면서 K-나트륨 사업모델의 추진 방향을 구체화하고, 향후 미국 프로젝트 참여를 통해 사업개발 및 운영 역량을 확보해 글로벌 시장 진출을 확대해 나갈 것”이라고 했다.2026-08-18 09:10:06
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"출시 3일만 1000억 토큰 썼다"…업스테이지 '솔라 프로 4', 글로벌 실사용 시험대 [경제일보] 업스테이지가 '솔라 프로 4'를 앞세워 글로벌 AI 모델 시장에서 실사용 경쟁에 본격적으로 뛰어든다. 글로벌 개발자 플랫폼에 이름을 올린 데 이어 출시 직후 실제 사용량도 빠르게 늘면서, 단순 벤치마크 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트와 기업 업무 영역을 중심으로 상용화 확대에 나서고 있다. 14일 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'를 공개했다고 밝혔다. 솔라 프로 4는 전작 '솔라 프로 3'보다 추론 능력과 에이전트 역량을 강화한 차세대 상용 AI 모델로, 단순 질의에 답하는 것을 넘어 문서 이해와 정보 추출, 긴 맥락 추론, 여러 단계의 의사결정 등 실제 업무 수행에 초점을 맞춰 설계됐다. 특히 솔라 프로 4는 공개 직후 미국 누스 리서치가 개발한 AI 에이전트 '헤르메스 에이전트'와 API 라우팅 플랫폼 '오픈라우터'에 등재됐다. 업스테이지는 한국 모델 최초로 등재된 것으로 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 엔비디아 등 글로벌 빅테크와 딥시크, 문샷, 미니맥스 등 중국 AI 기업들이 이름을 올린 플랫폼에 국내 기업 모델이 정식 프로바이더로 참여하면서 글로벌 개발자 시장에서 실사용 기회를 확보했다고 설명했다. 실제 사용량도 빠르게 늘고 있다. 업스테이지에 따르면 솔라 프로 4는 오픈라우터 등재 3일 만에 누적 토큰 소비량 800억 토큰을 넘어섰고, 이날 오전 8시 오픈라우터 기준 누적 토큰 소비량 1000억 토큰을 넘겼다. 단순히 모델을 공개하는 데 그치지 않고 글로벌 개발자들이 API를 통해 실제 모델을 사용하는 단계로 진입한 것으로 평가된다. 에이전트 성능에서도 전작 대비 개선 폭을 키웠다. 여러 단계의 작업을 터미널 환경에서 끝까지 수행하는 능력을 평가하는 '터미널벤치(Terminal-Bench v2.1)'에서 57점을 기록해 전작보다 4.8배 높아졌다. 대화를 이어가면서 도구를 사용하는 능력을 평가하는 '타우3-뱅킹(τ³-Banking)'에서는 23점을 기록해 전작 대비 2.6배 개선됐다. 긴 문서를 이해하고 필요한 정보를 추출하는 능력도 강화했다. 대량의 장문 문서에서 정보를 찾아내고 이를 근거로 답변하는 능력을 평가하는 장문 이해 벤치마크(AA-LCR)에서는 71점을 기록해 전작보다 2.3배 이상 높은 성능을 보였다. 업스테이지는 문서 중간의 맥락을 놓치는 실패를 줄이면서 정확도를 높이는 동시에 토큰 소모량도 줄여 운영 비용 측면에서도 경쟁력을 확보했다고 설명했다. 글로벌 평가에서도 성능 개선을 내세웠다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 기준 솔라 프로 4의 종합 성능은 42점으로 전작 대비 3배 이상 개선됐다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라'(38점), 구글 '제미나이 3.5 플래시-라이트'(37점) 등 일부 글로벌 모델보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 국내 기업과 공공기관을 겨냥한 문서 처리 기능도 강화했다. 솔라 프로 4는 업스테이지의 에이전트 문서 처리 통합 솔루션 '업스테이지 스튜디오'에 탑재돼 한글 문서를 비롯한 다양한 형식의 문서에서 정보를 추출하고 요약, 분석, 번역 등의 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 업스테이지는 LLM 자체의 성능 경쟁뿐 아니라 기업이 실제 업무에 AI를 적용하는 영역까지 사업 범위를 확대한다는 전략이다. 특히 국내 기업과 공공기관에서 활용도가 높은 한글 문서 처리와 업무 자동화를 앞세워 글로벌 범용 모델과 차별화된 시장을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 글로벌 시장에서는 AI 모델 자체를 공급하는 방식과 함께 에이전트 생태계 확대가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 개발자가 특정 모델을 직접 선택해 사용하는 것을 넘어 AI가 문서를 읽고 필요한 정보를 찾아내며 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 형태로 활용 범위가 넓어지고 있기 때문이다. 업스테이지 역시 솔라 프로 4를 통해 이러한 시장 변화에 대응한다는 구상이다. 글로벌 개발자 플랫폼에 모델을 공급하면서 해외 개발자와의 접점을 확대하는 동시에 국내에서는 문서 처리 솔루션과 결합해 기업 고객 확보에 나서는 방식이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실무에서 AI에게 필요한 것은 시험을 잘 보는 능력이 아니라 맡은 일을 끝까지 해내는 신뢰성"이라며 "솔라 프로 4가 글로벌 개발자 플랫폼에 한국 모델 최초로 이름을 올린 것은 우리 AI 기술이 세계 현장에서 통한다는 증거로, 앞으로도 현장에서 검증된 기술력을 바탕으로 한층 더 활용성 높은 AI를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-08-14 08:55:12
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