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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위 [경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:09:21
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기체를 결정처럼 줄 세웠다…KAIST, AI로 다공성 소재 역설계 [경제일보] KAIST 연구진이 다공성 물질 안에서 기체 분자를 결정처럼 규칙적으로 배열하고, 원하는 배열을 만들어내는 소재를 인공지능(AI)으로 거꾸로 설계하는 기술을 내놨다. 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀의 성과로, KAIST는 11일 이같이 밝혔다. 연구에 쓰인 금속-유기 골격체(MOF)는 금속과 유기물이 결합해 만들어진 결정성 물질로, 나노미터 크기의 구멍이 무수히 뚫려 있다. 스펀지가 물을 머금듯 미세 기공에 기체를 담는다. 그동안 이 분야 연구는 얼마나 많은 기체를 붙잡아 두느냐에 집중돼 있었고, 기공 안에 들어간 기체 분자는 무질서하게 흩어져 붙는다고 여겨졌다. 연구팀은 기공 구조를 정교하게 설계하면 기체가 자리 잡는 위치까지 조절할 수 있다고 봤다. 단일 원소 기체인 제논(Xe)으로 확인 작업을 했다. 방대한 MOF 구조를 탐색한 끝에 코발트 기반 물질 Co-CAU-36에서 제논이 규칙적인 격자를 이루는 현상을 찾아냈다. 컴퓨터 시뮬레이션(GCMC) 결과 제논 원자들은 기공 안에 흩어지는 대신 체심 입방 격자(BCC) 형태로 정렬됐다. 기공이 일종의 틀 역할을 해 원자가 앉을 자리를 유도한 것이다. 기체에 극저온이나 고압 같은 극한 조건을 걸어 결정화하는 방식과는 접근이 다르다. 제논과 크립톤(Kr)을 함께 넣었을 때는 두 기체가 공간적으로 갈라졌다. 제논이 먼저 껍질 형태의 격자를 만들고 크립톤이 그 중심부에 자리 잡았다. 기존 분리 기술이 소재에 더 잘 달라붙는 기체를 골라내는 방식이었다면, 배열 차이로 기체가 나뉘는 경로를 확인한 셈이다. 제논과 크립톤은 대기 중 함유량이 각각 0.1ppm 안팎에 그쳐 지금은 공기를 극저온에서 증류해 뽑아낸다. 에너지 비용이 크고 공급도 불안정하다. 반도체 식각 공정과 위성 추진, 의료용 마취에 쓰이는 산업 가스여서 분리 방식이 바뀌면 파급이 작지 않다. 연구팀은 여기서 방향을 뒤집었다. 좋은 소재를 먼저 찾고 그 안에서 기체 거동을 확인하는 대신, 원하는 기체 배열을 먼저 정하고 그에 맞는 다공성 구조를 찾아가는 역설계를 시도했다. 기계학습과 유전 알고리즘을 결합한 방식으로 체심 입방(BCC)과 면심 입방(FCC) 형태의 배열을 만들어내는 새로운 구조를 설계했다. 김 교수 연구팀은 챗GPT 계열 언어모델을 활용해 MOF를 다루는 '챗MOF'와 트랜스포머 기반 다공성 소재 물성 예측 모델을 내놓는 등 AI를 소재 설계에 붙이는 연구를 이어왔다. 이번 성과는 그 흐름 위에서 예측을 넘어 구조 생성으로 넘어간 사례다. 다만 확인은 계산과 시뮬레이션 단계에서 이뤄졌다. 향후 이산화탄소와 수소로 적용 범위가 넓어지면 탄소 포집·분리와 수소 저장 소재 설계에 쓰일 수 있다. 분자의 위치와 배열에 따라 반응이 달라지는 촉매 분야로도 확장 가능성이 있다. 이번 연구에는 김영훈·김도훈 박사과정이 공동 제1저자로, 김승우 석사과정과 임윤성 박사가 제2저자로 참여했다. 논문은 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 6월 23일 온라인 게재됐다. 과학기술정보통신부 한국연구재단의 이종소재지원사업과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축·공동연구 지원사업의 지원을 받았다. 김지한 교수는 "이번 연구는 기체를 다공성 물질 안에서 결정처럼 줄 세운 첫 사례"라며 "기체를 얼마나 많이 담을지만 고민하던 데서 나아가, 원하는 배열까지 설계할 수 있는 새로운 가능성을 열었다"고 말했다.2026-08-11 10:06:15
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![[컨콜] LG유플러스 AI는 인프라부터…2조원 투자로 AIDC 사업 속도](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806152329475428.jpg)
LG유플러스 "AI는 인프라부터"…2조원 투자로 AIDC 사업 속도 [경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 중심으로 AI 기업(B2B) 사업 확대에 속도를 낸다. 수도권 최대 규모인 파주 AI 데이터센터 구축에 약 2조원을 투자하는 동시에 AI 컨택센터(AICC)와 AI 보안 사업까지 육성하며 AI 기반 기업 사업을 미래 성장동력으로 키운다는 전략이다. AI 투자 확대에도 별도 외부 자금 조달 없이 재무 건전성을 유지하며 성장과 주주환원을 병행하겠다는 방침도 재확인했다. 6일 LG유플러스는 올해 2분기 실적 발표 이후 진행한 컨퍼런스콜에서 AI 인프라 투자와 기업 AI 사업 전략을 공개했다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 이날 컨퍼런스콜에서 "급증하는 데이터센터 수요에 대응하기 위해 파주 AI 데이터센터 구축 일정을 앞당겼다"며 "현재 GPU 기반의 AI 수요를 정확히 예측하기는 쉽지 않지만, 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 단계적이고 확장 가능한 AIDC 파이프라인을 확보하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 2조원을 투자해 현재 파주에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 내년부터 오는 2028년까지 4개 동을 순차적으로 개소할 예정이다. 수도권에서는 AI 추론 서비스 수요를, 지방에서는 학습과 비실시간 추론 수요를 담당하는 전략도 추진하고 있다. 투자 재원은 외부 차입보다 자체 현금 흐름을 활용한다는 계획이다. 여 부사장은 "2026년도 CAPEX(자본적 지출)는 AIDC 투자 확대를 통해 전년 대비 증가할 것으로 예상하고 있지만 EBITDA 범위 내 투자 기조를 유지하며 프리캐시플로(잉여현금흐름)를 안정적으로 확보하고 있다"며 "AIDC 사업은 자체 센터 외에도 임차, DBO 등 에셋라이트한 모델을 병행해 가면서 자본의 효율성을 높이고 현금 흐름 부담을 완화하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 신규 AI 데이터센터가 기존 데이터센터보다 높은 수익성을 확보할 것으로 전망하고 있다. AI 서버 운영에 필요한 액체냉각과 전력 인프라 투자로 상면 단가가 높아지는 데다, AI 서비스 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력 사용량도 증가해 수익성이 개선될 것이라는 설명이다. 기업 AI 사업도 AI 컨택센터(AICC)를 중심으로 확대한다. LG유플러스는 자체 AI 기술을 활용한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 상담 지원, 품질관리 솔루션을 금융권 등에 공급한 데 이어 하반기에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 고객의 소리(VOC) 분석 등으로 상품군을 확대하며 AI 기반 기업 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 정용훈 LG유플러스 기업 AI 사업 담당은 "파주 AI AIDC를 비롯한 신규 데이터센터는 기존 센터 운영 대비 수익성 개선이 가능할 것으로 기대하고 있다"며 "상반기에는 익시 STT(온디바이스 기반 음성 인식), TTS(텍스트 음성 변환), 상담 어드바이저 '오토 QA' 등 자체 내재화한 상품을 금융권 중심의 구축형 사업에 적용했고, 하반기에는 LLM 기반 챗봇, VOC(고객의 소리) 인사이트 도출 등으로 상품 라인업을 확대해 AICC 사업 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 기업 인프라 사업은 파주 AI DC를 비롯한 데이터센터 구축 및 고객 확보를 통해 성장 기반을 강화하는 한편 내재화된 AICC 상품 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 신사업에 실질적인 성과 창출을 가속화해 나가겠다"고 강조했다. LG유플러스는 AI 서비스와 보안 사업도 함께 확대한다. AI 통화 서비스 '익시오'의 기능 고도화와 해외 진출을 추진하는 동시에 에릭슨과 협력해 네트워크와 AI를 결합한 보이스 AI 역량을 강화한다는 계획이다. 또한 MDR(관리형 탐지·대응) 전문기업 파고네트웍스 인수를 바탕으로 위협 탐지와 분석 역량을 내재화하고 기업 보안 사업 경쟁력도 높인다. 내부적으로는 워크플로 표준화와 AI 에이전트 기반 업무 자동화, 클라우드 중심 인프라 전환 등을 통해 전사 AI 전환(AX)을 가속화하며 운영 효율성과 보안 대응 역량도 함께 강화할 방침이다. LG유플러스는 그룹 차원의 AI 전략에서 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 역할도 맡는다. 그룹 계열사들의 냉각·전력·네트워크 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축하고, LG유플러스는 수도권 데이터센터와 통신망 운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 자체 AI 데이터센터뿐 아니라 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 병행해 AI 인프라 공급 능력을 확대하고, 수요 기반 투자로 운영 리스크와 자본 부담을 동시에 관리해 나갈 계획이다. 케빈 조 LG유플러스 최고전략책임자(CSO)는 "LG그룹은 '원 LG' 전략을 바탕으로 AI 인프라를 구축하고 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 한다"며 "그룹 계열사들이 보유한 냉각, 전력, 운영, 네트워크 역량을 결집해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화하고 AI연구원의 엑사원 등 AI 기술과의 연계를 통해 밸류체인을 고도화하고자 하는 전략"이라고 말했다. 이어 "이 가운데 LG유플러스는 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 축으로서 역할을 수행하고 있으며 수도권 핵심 입지의 AIDC 인프라와 네트워크, 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 증가하는 AI 수요에 대응해 AI 인프라를 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. LG유플러스는 AI 투자 확대에도 성장 투자와 주주환원을 병행하는 기조를 유지한다는 방침이다. 상반기 서비스 수입이 연초 제시한 가이던스를 웃돈 만큼 연간 목표 달성에는 무리가 없을 것으로 보고 있으며, AI 투자 확대에도 재무 건전성을 유지하면서 기업가치 제고를 이어간다는 계획이다. 중간배당 확대와 자사주 매입·소각 등 기존 주주환원 정책도 지속 추진할 예정이다. AI 인프라 투자 규모가 커질 수는 있지만 투자와 주주환원의 균형을 유지하고 시장과의 소통도 강화한다는 방침이다. 여명희 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 수입은 전년 대비 3.4% 증가하면서 연초에 저희가 제시한 가이던스 2%를 상회하고 있다"며 "하반기에 매출 성장이 다소 완화될 것으로 예상되고 있으나 연간 가이던스는 충분히 달성할 것으로 보고 있다"고 평가했다. 이어 "앞으로도 성장 투자와 재무 건전성과의 균형을 바탕으로 주주환원을 지속 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 산업 환경 변화에 따라 투자 기회가 확대될 수 있으나 기업가치 제고와 주주환원 확대라는 방향성은 일관되게 유지할 것"이라고 강조했다.2026-08-06 15:42:05
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카카오, 카나나-오 음성생성 고도화…사투리·말투·감정까지 조절 [경제일보] 카카오가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 '카나나-오(Kanana-o)'의 음성 생성 기능을 고도화해 말투와 감정, 억양까지 자연어로 조절할 수 있게 했다고 4일 밝혔다. 새로운 카나나-오는 텍스트를 자연스럽게 읽는 데서 나아가 음성 표현 자체를 제어하는 것이 특징이다. "아주 빠르게 읽어줘", "경상도 사투리로 읽어줘"처럼 원하는 발화 방식을 말로 지시하면 속도와 음량, 음높이는 물론 감정과 억양, 강도까지 반영해 음성을 만든다. "스포츠 중계하듯이 읽어줘"같은 역할 기반 지시도 수행한다. 한국어 데이터 중심으로 학습됐지만 영어 음성 생성에서도 같은 지시를 따를 수 있다고 회사는 설명했다. 카카오에 따르면 카나나-오는 발화 지시 이행 능력을 평가하는 벤치마크 'InstructTTSEval' 한국어 부문에서 94.50점을 기록했다. 오픈AI의 GPT-4o-미니-tts(91.10점)를 웃돌고 구글 제미나이 2.5 플래시 프리뷰 TTS(95.38점)에는 근접한 수치다. 이 벤치마크는 국내외 연구진이 발표한 논문에서 나온 자연어 지시 이행 평가 지표로 음향 세부 조절과 역할 추론 능력을 함께 측정한다. 카카오는 자체 개발한 음성 토크나이저 'LM-SPT'로 음성 생성 속도와 효율도 높였다. 음성을 더 적은 토큰으로 압축해 AI가 처리할 데이터양을 줄이는 기술이다. 카나나-오는 카카오가 2024년 10월 개발자 컨퍼런스 'if(kakaoAI)'에서 처음 공개한 자체 AI 모델군 '카나나 패밀리'의 연장선에 있다. 당시 언어모델 3종, 멀티모달 언어모델 3종, 이미지·영상 생성모델 2종, 음성모델 2종 등 총 10종을 선보였다. 카카오는 지난해 5월 카나나 언어모델 가운데 8B·2.1B 크기 4종을 아파치 2.0 라이선스로 허깅페이스에 오픈소스로 공개했고 12월에는 에이전틱 AI에 최적화한 후속 모델 '카나나-2'도 오픈소스로 냈다. 한편 음성 AI 시장은 해외 기업의 국내 진출로 경쟁이 거세지고 있다. 기업가치 110억달러 데카콘인 일레븐랩스는 지난해 11월 서울에서 기자간담회를 열고 한국 시장 진출을 선언했다. 오픈AI는 TTS API 요금을 낮게 책정해 대량·저비용 수요를 겨냥하고 있고 구글 제미나이 TTS는 InstructTTSEval에서 최상위권 점수를 기록했다. 카카오의 이번 고도화는 이런 경쟁 구도 속에서 국내 기업의 자연어 지시 기반 음성 제어 기술력을 보여주려는 시도로 풀이된다. 카카오는 음성 이해와 생성을 하나의 통합 구조로 처리하는 연구를 이어가며 웃음과 한숨, 감탄 같은 비언어적 표현도 자연스럽게 생성하는 기술을 개발할 계획이다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션모델 성과리더는 "향후 카나나-오 모델을 다양한 서비스에 적용해 더욱 자연스럽고 편리한 AI 음성 경험을 제공하겠다"고 말했다.2026-08-04 14:32:16
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엔씨 IT서비스 자회사, 'NC AX'로 새출발 [경제일보] 엔씨의 IT서비스 전문 자회사 NC IDS가 사명을 NC AX로 바꾸고 AX(AI Transformation) 전문 기업으로 새출발한다고 3일 밝혔다. 대표는 이재진 대표이사가 맡는다. NC IDS는 엔씨소프트가 2024년 10월 물적분할로 세운 회사다. 당시 QA 서비스와 응용 소프트웨어 개발·공급 사업부문을 각각 떼어내 NC QA와 함께 출범했고 전사적자원관리(ERP), 업무시스템 개발, 플랫폼, 애플리케이션 개발 등을 맡아왔다. 이번 사명 변경은 AI 원천 기술을 보유한 계열사 NC AI와의 협력을 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다. NC AX는 자사의 개발 노하우에 NC AI의 AI 기술을 결합해 엔씨와 주요 계열사의 AX를 이끈다는 계획이다. NC AI는 지난해 2월 엔씨소프트에서 AI 연구개발(R&D) 조직이 분사해 세워진 회사로 자체 언어모델 '바르코'를 개발해왔다. 이재진 NC AX 대표이사는 "회사가 보유한 프로세스 개선 및 앱 개발 노하우를 바탕으로 NC AI와 협력해 AX 사업 영역을 지속해서 확대하고 관련 서비스를 강화해 나가겠다"고 말했다. 엔씨 차원의 사명 변경도 앞서 있었다. 엔씨소프트는 지난 3월 26일 정기 주주총회에서 국문 사명을 '주식회사 엔씨', 영문 사명을 'NC Corporation'으로 바꾸는 정관 변경 안건을 의결했다. 1997년 창사 이래 29년 만의 사명 변경으로 김택진·박병무 공동대표 체제에서 이뤄졌다. 한편 계열사 사명 변경이 잇따르는 가운데 남은 과제는 NC AX가 내세운 AX 사업이 실제 외부 매출로 이어지느냐다.2026-08-03 17:04:55
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"AI도 해킹 표적 된다"…S2W, AI 취약점 진단 시장 공략 [경제일보] 기업들의 생성형 인공지능(AI) 도입이 본격화되며 AI가 직접 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대가 열리면서 AI 자체를 겨냥한 새로운 보안 위협이 빠르게 증가하고 있다. 프롬프트 인젝션과 데이터 탈취, 권한 오남용 등 기존 보안 체계만으로 대응하기 어려운 공격 기법이 등장하는 가운데, AI 서비스를 공격자의 관점에서 점검하는 'AI 레드티밍'과 취약점 진단 시장도 확대되고 있다. 30일 빅데이터 분석 AI 기업 S2W는 기업의 안전한 AI 도입과 활용을 지원하기 위해 AI 서비스 취약점 진단 사업을 본격 확대한다고 밝혔다. S2W는 이번 사업이 대규모 언어모델(LLM)과 AI 에이전트를 활용한 서비스가 빠르게 확산되는 상황에서 기업들이 AI 서비스에 대한 보안성을 사전에 검증하고 잠재적 위험을 최소화할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다고 설명했다. 최근 금융과 제조, 공공 분야를 중심으로 생성형 AI 도입이 확대되면서 AI가 기업의 핵심 업무 시스템과 연계되는 사례가 늘어나고 있지만, AI 특성을 고려한 보안 점검 체계는 아직 초기 단계에 머물러 있다는 것이다. 특히 AI 서비스는 기존 정보기술(IT) 시스템과 달리 프롬프트 조작을 통한 정보 유출과 권한 탈취, 악성 데이터 입력을 통한 오작동 유발 등 새로운 유형의 보안 위협에 노출돼 있다. AI 에이전트가 외부 서비스와 연동해 자율적으로 업무를 수행하는 사례가 늘어나면서 AI 보안의 중요성 역시 더욱 커지고 있다. 실제로 최근 정부도 AI 보안 체계 마련에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 'AI 보안 레드티밍 가이드'를 발간하고 공격자 관점에서 AI 서비스의 보안성을 점검하기 위한 절차와 방법론을 제시했다. AI 도입이 기업 경쟁력과 직결되는 시대가 도래하면서 사전 보안 검증의 필요성이 커지고 있다는 분석이다. S2W는 해당 흐름에 맞춰 공격자의 시각에서 AI 서비스의 잠재적 취약점을 진단하는 AI 서비스 취약점 진단 사업을 확대한다. 다크웹과 텔레그램, 해킹 포럼 등에서 수집한 실제 LLM 공격 기법을 점검 과정에 즉시 적용할 수 있는 오펜시브 보안 역량을 기반으로 AI 서비스 전반의 보안성을 검증한다는 계획이다. 특히 S2W는 국제 비영리 보안 단체인 OWASP가 제정한 'OWASP Top 10 for LLM'을 기본 기준으로 활용하고, 산업별 특수성을 고려한 추가 점검 항목을 적용해 도메인 적합성을 높였다고 설명했다. 이를 통해 모델과 프롬프트, 데이터, AI 에이전트 등 AI 서비스를 구성하는 다양한 요소에 내재된 취약점을 정밀 진단하고 공격자의 악용 가능성을 다면적으로 검증할 예정이다. 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템과 연계하는 사례가 늘어나면서 AI 서비스에 대한 보안 요구 수준도 높아지고 있다. 생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 업무 자동화와 의사결정 지원 역할까지 수행하게 되면서 서비스 도입 이전 단계부터 취약점을 점검하려는 수요 역시 증가하는 추세다. AI 보안 시장이 기존 정보보안의 하위 영역이 아닌 독립적인 시장으로 성장하고 있다는 평가가 나오는 이유다. S2W는 AI 서비스 취약점 진단 사업 개시와 동시에 최근 국내 대형 금융사의 AI 서비스 취약점 진단 사업도 수주했다. 금융권의 엄격한 보안 기준과 규제 환경을 고려한 취약점 진단을 수행 중이며, 향후 제조와 공공 등 다양한 산업 분야로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 각 산업별 AI 활용 방식과 서비스 구조, 보안 요구사항 등을 종합적으로 반영한 맞춤형 취약점 진단 서비스를 제공하고, 자체 개발한 AI 기반 점검 도구와 오펜시브 보안 전문가들의 노하우를 결합해 AI 서비스의 안전한 도입을 지원한다는 방침이다. 양종헌 S2W 통합분석실장은 "AI 서비스의 잠재적 위험을 사전에 찾아내기 위해서는 AI를 활용한 정교한 점검과 공격자 관점의 전문적인 검증이 함께 이뤄져야 한다"며 "S2W는 자체 개발한 AI 기반 도구에 오펜시브 보안 전문가의 노하우를 결합해 기업이 AI 서비스를 보다 안전하게 도입하고 운영할 수 있도록 실효성 높은 진단 서비스를 제공하고 있다"고 말했다.2026-07-30 14:51:19
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크래프톤, 한국어 음성 AI 'A.X K2 라온' 공개…게임 캐릭터와 말로 협업한다 [경제일보] 크래프톤(대표 김창한)이 한국어 음성 이해와 생성에 특화된 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘A.X K2 Raon-Speech’를 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다. A.X K2 Raon-Speech는 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여한 SK텔레콤 정예팀의 2차수 성과다. 크래프톤은 컨소시엄에서 차세대 멀티모달 모델 연구를 맡고 있다. 모델은 총 210억개 파라미터 규모다. SK텔레콤의 A.X K2 기반 소형 언어모델에 크래프톤이 자체 학습한 음성 인코더와 코덱을 결합했다. 음성 인코더는 사람의 목소리를 AI가 처리할 수 있는 정보로 변환하고, 코덱은 AI의 답변을 음성으로 복원한다. 기존 음성 AI는 이용자의 말을 텍스트로 변환한 뒤 답변을 만들고 이를 다시 음성으로 합성하는 다단계 구조가 일반적이다. 이 과정에서 말투와 감정, 억양 등의 정보가 사라질 수 있다. A.X K2 Raon-Speech는 음성에 담긴 비언어적 정보까지 활용해 상황에 맞는 답변을 생성하도록 설계됐다. 크래프톤이 공개한 평가 결과에 따르면 이 모델은 300억개 이하 파라미터급 공개 음성 언어모델 가운데 한국어 종합 성능 1위, 영어 종합 성능 3위를 기록했다. 평가는 음성 인식·합성·이해와 음성·텍스트 질의응답, 도구 호출 등 6개 영역에서 이뤄졌다. 한국어 24개와 영어 22개 등 총 46개 벤치마크가 활용됐다. 크래프톤이 음성 AI에 투자하는 배경에는 게임 캐릭터를 정해진 대사만 반복하는 비플레이어 캐릭터(NPC)에서 이용자와 협업하는 ‘CPC(Co-Playable Character)’로 진화시키려는 전략이 있다. CPC가 이용자의 목소리와 의도를 이해하면 전투 지시를 수행하거나 게임 상황과 감정에 맞춰 대화하는 경험을 구현할 수 있다. 크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 ‘라온’을 출범하고 음성 언어모델과 실시간 음성 대화 모델, 텍스트·음성 변환 모델, 비전 인코더를 공개했다. 이번 모델은 기존 라온의 음성 학습 기술을 A.X K2에 적용한 후속 성과다. 상용 게임 적용을 위해서는 빠른 응답 속도뿐 아니라 유해 발언 통제, 이용자 음성정보 보호, 캐릭터 설정의 일관성도 확보해야 한다. 여러 이용자가 동시에 접속하는 게임 환경에서 추론 비용을 낮추는 기술 역시 중요한 과제다. 이강욱 크래프톤 최고AI책임자는 “게임에 필요한 AI 파운데이션 기술을 지속해서 고도화해 새로운 게임 경험을 만들어 나가겠다”고 말했다. 크래프톤의 AI 전략은 연구 성과 공개를 넘어 실제 게임 플레이를 바꾸는 단계로 향하고 있다. A.X K2 Raon-Speech가 CPC에 적용돼 이용자와 자연스럽게 대화하고 협업하는 수준까지 발전한다면 음성 AI는 게임의 부가 기능이 아니라 플레이 방식을 구성하는 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다.2026-07-29 11:10:22
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카카오, '카나나' 경량 언어모델 4종 공개…한국어 AI 생태계 확대 나선다 [경제일보] 인공지능(AI) 시장의 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 스마트폰과 PC 등 기기에서 직접 구동되는 온디바이스 AI로 확대되면서 경량 언어모델(SLM)의 중요성이 커지고 있다. 글로벌 빅테크들이 경량 AI 모델을 앞세워 온디바이스 AI 생태계 선점에 나선 가운데 카카오가 자체 AI 모델 '카나나'의 경량 언어모델을 오픈소스로 공개하며 한국어 기반 AI 생태계 확대에 나섰다. 28일 카카오는 글로벌 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 스마트폰 등과 같은 디바이스 환경에서 구동할 수 있는 경량 언어모델(SLM) 4종을 공개했다고 밝혔다. 공개된 모델은 'Kanana-2-1.3B-base', 'Kanana-2-1.3B-instruct', 'Kanana-2-3B-base', 'Kanana-2-3B-instruct' 등 총 4종이다. 최근 AI 업계는 거대언어모델 중심의 경쟁과 함께 스마트폰과 개인용 PC 등에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 경쟁이 본격화되고 있다. 클라우드 기반 AI 서비스가 높은 성능을 제공하는 대신 높은 비용과 개인정보 보호 문제가 제기되면서 경량 AI 모델의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 글로벌 기업들 역시 온디바이스 AI를 핵심 전략으로 내세우거나 경량 오픈소스 모델을 공개하며 관련 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 카카오 역시 이 같은 흐름에 맞춰 클라우드 기반 대규모 AI와 온디바이스 AI를 동시에 확보하는 '투트랙' 전략을 강화하고 있다. 이번에 공개한 모델들은 카카오가 다양한 AI 모델을 개발하며 축적한 기술과 경험을 바탕으로 개발됐으며, 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화 요약 및 통화 요약, AI 국민비서 등 다양한 서비스에 카카오의 경량 AI 모델이 적용되고 있다. 카카오는 이번 모델들의 가장 큰 특징이 작은 크기에도 한국어와 영어 모두에서 경쟁력 있는 성능을 구현했다는 것이라고 설명했다. 카카오는 유사 규모의 최신 오픈소스 모델과 비교해 한국어와 영어, 지식, 수학, 코드 등 주요 벤치마크 대부분에서 우수한 성능을 기록했다고 강조했다. 특히 'Kanana-2-1.3B-instruct'와 함께 개발된 'Kanana-2-0.9B-instruct'는 대화와 지식, 코드 생성, 수학, 지시 이행, 툴 호출 등 실제 서비스 활용 역량에서도 글로벌 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 경량 모델임에도 실제 서비스 적용이 가능한 수준의 성능을 확보하는 데 초점을 맞춘 것이다. 특히 카카오는 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 모델 전반에 적용해 기존 대비 한국어 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 토크나이저는 AI가 텍스트를 이해하기 위해 문장을 일정 단위로 분리하는 핵심 기술이다. 한국어에 최적화된 토크나이저를 적용할수록 같은 문장을 보다 적은 토큰으로 처리할 수 있어 연산 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 것으로 알려졌다. 온디바이스 환경에 최적화된 설계도 적용됐다. 카카오는 긴 대화를 처리할 때 메모리 사용량이 급격히 증가하는 문제를 해결하기 위해 '슬라이딩 윈도우 어텐션' 구조를 도입했다. 이를 통해 최대 3만2000 토큰(약 2만4000 단어) 길이의 대화에서도 메모리 사용량을 최대 72.7%까지 줄이면서 안정적인 성능을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 카카오는 이번 모델을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포한다. 개발자와 스타트업, 연구기관 등이 별도의 제약 없이 활용할 수 있도록 개방해 국내 한국어 AI 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. AI 시장이 클라우드 기반 거대언어모델과 온디바이스 AI를 중심으로 재편되면서 경량 AI 모델 확보 경쟁 역시 본격화되고 있다. 카카오는 이번 오픈소스 공개를 계기로 자체 AI 모델 경쟁력을 강화하는 동시에 한국어 기반 AI 생태계 확대에도 속도를 낸다는 계획이다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "에이전틱 AI 시대를 준비하며 클라우드의 대규모 AI와 온디바이스 경량 AI 모두의 중요성을 체감하고 있다"며 "카카오는 두 영역에서 기술 경쟁력을 높여가고 있으며, 이번 오픈소스 공개 모델들이 더 많은 개발자와 기업의 새로운 AI 서비스 개발로 이어져 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.2026-07-28 11:13:17
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AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-27 14:27:30
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![[아시아권 뉴스] AI에는 돈 몰리고 금리는 묶였다…中 극장엔 월드컵](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/21/20260721173101788872.jpg)
AI에는 돈 몰리고 금리는 묶였다…中 극장엔 월드컵 [경제일보] 중국 경제의 서로 다른 얼굴이 한꺼번에 드러났다. 상하이에서는 인공지능(AI) 기술을 사겠다는 주문과 투자 약속이 쏟아졌다. 중앙은행은 경기 부양 요구에도 대출 기준금리를 14개월째 그대로 뒀다. 관객이 줄어든 극장들은 영화 대신 월드컵을 걸어 빈 좌석을 채웠다. ◆ AI 전시회에 40만명…구매 상담만 203억위안 지난 17일부터 나흘간 상하이에서 열린 ‘2026 세계인공지능대회(WAIC)’에는 102개 국가와 국제기구 대표가 참석했다. 국내외 전문가 1568명이 모였고 행사 기간 열린 포럼은 160개에 육박했다. 전시장에는 AI 반도체와 휴머노이드 로봇, AI가 탑재된 휴대전화 등 4486개 제품과 기술이 나왔다. 이 가운데 351개 제품이 세계 최초로 공개됐다. 지난해보다 전시업체와 전시장 면적이 각각 3분의 1 이상 늘었고 현장을 찾은 관람객은 40만명을 넘었다. 이번 대회에서 눈에 띈 것은 관람객 수보다 돈의 흐름이다. 세계 각국에서 온 177개 구매단이 212건의 구매 수요를 내놨다. 행사 주최 측이 집계한 구매 의향 금액은 203억6000만위안으로 지난해보다 25% 늘었다. 우리 돈으로 약 4조원에 이르는 규모다. 구매 의향은 계약이 끝나 실제 대금이 오간 금액은 아니다. 제품을 검토한 기업이나 기관이 구매 협상을 진행하겠다고 밝힌 단계다. 다만 AI가 기술 시연에 머물지 않고 기업의 실제 투자 대상이 되고 있다는 흐름은 읽을 수 있다. 상하이에서는 AI 기반시설과 로봇, 기업용 AI 서비스 등을 포함한 32개 사업도 계약서에 이름을 올렸다. 총투자액은 409억위안을 넘었다. AI 관련 창업기업을 지원하기 위해 금융회사들이 제시한 대출 한도는 1조1800억위안에 달했다. 이 금액 역시 이미 집행된 대출이 아니라 향후 심사를 거쳐 공급할 수 있다는 의향성 한도다. 올해 행사에서는 화려한 대형 언어모델보다 AI를 실제로 어디에 쓸 것인지에 관심이 쏠렸다. 자동차 공장에서 부품을 나르는 휴머노이드 로봇과 회사의 구매·재고 업무를 맡는 AI 프로그램, 신약 후보물질을 찾는 의료 AI가 전시장을 채웠다. 중국 AI 산업의 관심이 ‘누가 더 큰 모델을 만드느냐’에서 ‘누가 먼저 돈을 버는 제품으로 만드느냐’로 옮겨가고 있다는 뜻이다. AI가 널리 쓰일수록 사고 위험도 커진다. 이번 대회에서는 사용자의 지시를 받아 스스로 여러 일을 처리하는 ‘AI 에이전트’가 통제에서 벗어날 경우에 대비한 보고서와 국제 협력 방안도 발표됐다. 기술 개발과 함께 안전 규칙을 선점하려는 경쟁도 시작됐다. ◆ 대출금리는 14개월째 동결 AI 전시장에 돈이 몰렸지만 중국 중앙은행은 금리를 더 내리지 않았다. 중국 인민은행은 20일 1년 만기 대출우대금리(LPR)를 연 3.0%, 5년 만기 이상 LPR를 연 3.5%로 유지했다. 두 금리는 지난해 5월 0.1%포인트씩 내려간 뒤 14개월 연속 같은 수준에 머물렀다. LPR는 중국 은행들이 기업과 가계에 돈을 빌려줄 때 기준으로 삼는 금리다. 1년 만기 금리는 기업 대출과 신용대출에 주로 영향을 주고, 5년 만기 이상 금리는 주택담보대출 금리와 밀접하게 움직인다. 부동산 침체와 내수 부진을 고려하면 금리를 내려 돈이 돌게 해야 한다는 요구가 적지 않다. 중국이 선뜻 금리를 내리지 못하는 이유도 있다. 은행들은 부동산 부실과 대출금리 하락으로 이자 수익이 줄어든 상태다. 예금금리는 충분히 떨어지지 않았는데 대출금리만 더 내리면 은행의 수익성이 한층 나빠진다. 미국과 중국의 금리 차가 커지면 위안화 가치 하락과 자금 유출 압력도 높아질 수 있다. 중국 당국이 경기 부양과 은행 건전성, 환율 방어 사이에서 금리를 붙들고 있는 이유다. 시장에서는 수출 둔화나 경기 하강이 두드러질 경우 하반기에 지급준비율이나 정책금리를 내릴 가능성도 거론된다. ◆ 영화 대신 축구 튼 극장 중국 극장가에서는 전혀 다른 실험이 벌어졌다. 지난 20일 새벽 열린 스페인과 아르헨티나의 월드컵 결승전은 중국 전역의 극장에서도 생중계됐다. 관객들은 영화를 보던 좌석에 앉아 대형 화면과 입체 음향으로 경기를 지켜봤다. 중국에서 월드컵 전 경기가 공식 허가를 받아 전국 극장망을 통해 대규모로 생중계된 것은 이번이 처음이다. 중국중앙방송총국이 중계권을 제공하고 중국영화산업그룹이 극장 송출과 예매를 맡았다. 월드컵 기간 경기를 생중계한 중국 극장은 1200곳을 넘었다. 31개 성·시의 255개 도시에서 2만8000회 이상 상영됐다. 결승전 입장권은 50∼80위안으로 일반 영화표와 비슷한 수준이었다. 베이징의 일부 극장은 예매 단계에서 좌석이 모두 팔렸다. 극장들이 축구 중계에 나선 데는 관객 감소에 대한 위기감이 깔려 있다. 인기 영화가 걸리는 연휴와 주말에는 관객이 몰리지만 평일 오전과 심야에는 빈 상영관이 많다. 북중미와 중국의 시차로 이번 월드컵 주요 경기는 중국 시간으로 오전이나 심야에 열렸다. 평소라면 비어 있을 시간대에 축구팬을 불러들일 수 있었다. 월드컵 중계가 영화 상영을 밀어낸 것이 아니라 사용하지 않던 시간대를 채운 것이다. 일부 극장은 응원용품과 한정 음료를 판매하고 같은 팀을 응원하는 팬들에게 상영관 전체를 빌려줬다. 경기표를 인근 음식점과 상점의 할인권으로 활용하는 행사도 열었다. 극장이 영화를 보는 장소에서 스포츠와 공연, 식음료를 함께 즐기는 공간으로 바뀌고 있다. 중국 정부도 지난 6월 극장이 영화 상영에만 매달리지 말고 공연과 스포츠, 오락을 결합한 문화공간으로 사업을 넓힐 수 있도록 관련 지침을 내놨다. 상하이 AI대회와 금리 동결, 월드컵 극장 중계는 서로 다른 뉴스다. 세 장면을 관통하는 공통점은 성장 동력을 찾으려는 중국의 다급함이다. 돈과 인재는 AI로 몰리고 있지만 부동산과 내수 경기는 여전히 금리를 쉽게 움직이지 못하게 한다. 관객이 줄어든 극장은 영화가 아닌 축구에서 새 수입원을 찾았다. 기술 투자만으로는 경기가 살아나지 않고 금리 인하만으로도 소비를 되살리기 어려운 상황에서 중국 경제가 곳곳에서 새로운 출구를 시험하고 있다.2026-07-21 17:31:53
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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대' [경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.2026-07-10 16:17:34
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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
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AI 고객센터 문턱 낮춘다...LG유플러스, 블룸AI 손잡고 중소기업 AICC 시장 공략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업 고객센터의 디지털 전환이 빨라지고 있는 가운데 LG유플러스가 중소·중견기업을 겨냥한 AI 컨택센터(AICC) 시장 공략에 나선다. 대기업 중심으로 도입되던 AI 고객센터 서비스를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 해 기업들의 AI 전환 수요를 흡수하겠다는 전략으로 풀이된다. 24일 LG유플러스는 고객상담 및 고객관계관리(CRM) 전문기업 블룸AI와 AI 기반 고객 커뮤니케이션 서비스 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 최근 기업들은 고객 응대 효율을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 AI 고객센터 도입을 확대하고 있다. 단순 문의 응대를 넘어 상담 내용 분석, 고객 맞춤형 응대, 마케팅 자동화 등으로 활용 범위가 넓어지고 있지만 중소·중견기업의 경우 구축 비용과 운영 인력 확보 부담으로 도입에 어려움을 겪는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 양사는 이번 협력을 통해 이러한 진입 장벽을 낮추는 데 집중한다는 계획이다. LG유플러스의 통신 인프라와 AICC 기술에 블룸AI의 AI 상담 플랫폼과 CRM 솔루션을 결합해 상담 자동화와 고객 관리 기능을 통합 제공한다는 구상이다. 블룸AI는 '해피톡', '콜브릿지', '루나M 카카오 알림톡', '스마트메시지PLUS' 등을 운영하며 약 4만여개 중소·중견기업 고객사를 확보하고 있다. LG유플러스는 해당 서비스에 음성인식(STT), 대규모 언어모델(LLM), 음성합성(TTS) 등 AI 기술을 적용해 기업 고객들이 별도 시스템 구축 없이 AI 상담 서비스를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 블룸AI는 이를 통해 기업들이 고객 상담 자동화뿐 아니라 고객 관리와 마케팅 기능까지 통합적으로 운영할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 상담 이력 분석과 고객 응대 품질 향상, 반복 업무 자동화 등을 통해 운영 효율성을 높일 수 있다는 것이다. 박진영 블룸AI 대표는 "이번 협력을 통해 더 많은 중소·중견기업들이 쉽고 효율적으로 AI 고객센터 서비스를 이용할 수 있도록 노력하겠다"며 "현업에서 즉각적인 업무 효율화를 체감할 수 있도록 양사의 고도화된 기술 결합에 최선을 다하겠다"고 강조했다. 양사는 고객 커뮤니케이션 영역에서도 협력을 확대한다. 블룸AI의 '스마트메시지PLUS'에 LG유플러스의 차세대 메시징 서비스(RCS)를 연동해 문자 메시지와 알림톡, 채팅 기반 서비스를 통합 제공할 예정이다. 기업 고객이 다양한 채널을 활용해 고객과 보다 효과적으로 소통할 수 있도록 설계된다. LG유플러스는 이번 협력을 계기로 기업용 AI 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. LG유플러스는 자체 소버린 클라우드를 기반으로 안정적인 운영 환경을 제공하고 향후 LG AI연구원의 생성형 AI 모델 '엑사원'과 기업용 AI 플랫폼 '익시 엔터프라이즈'를 연계해 서비스를 고도화할 방침이다. 특히 익시 엔터프라이즈를 기반으로 고객 문의를 분석하고 업무를 자율적으로 수행하는 에이전트형 AI 서비스 도입도 단계적으로 추진한다. 단순 상담 자동화를 넘어 기업 업무 전반의 AI 전환을 지원하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장 부사장은 "기업 고객은 별도의 시스템 구축 없이도 AI 상담, 고객 관리, 마케팅 등 핵심 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야의 기업에 AI 기반 고객 커뮤니케이션 서비스를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-06-24 11:50:26
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노타, AI 특화 시범도시 참여…천안·아산서 K-AI 도시 실증 나선다 [경제일보] 노타가 국토교통부의 AI 특화 시범도시 사업에 참여하며 온디바이스 AI와 엣지 AI 기술의 적용 범위를 도시 인프라 영역으로 확대한다. 인공지능(AI)이 스마트시티 운영 전반에 활용되는 흐름 속에서 재난·교통·안전 분야의 실시간 데이터 분석과 대응 체계 구축에 나서는 것으로 풀이된다. 22일 노타는 국토교통부가 추진하는 'AI 특화 시범도시' 공모사업에서 천안·아산 컨소시엄이 충청권 최종 대상지로 선정됨에 따라 핵심 기술 기업으로 참여한다고 밝혔다. AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티를 넘어 AI가 도시 데이터를 분석하고 활용해 시민 생활 전반을 지원하는 차세대 도시 모델 구축 사업이다. 사업은 오는 2030년까지 5년간 추진되며 총사업비는 6109억원 규모다. 천안·아산 컨소시엄은 통합 도시지능센터와 디지털 트윈 플랫폼을 기반으로 재난·교통·민원 분야의 자율형 AI 에이전트 서비스를 실증할 계획이다. 도시 곳곳에서 수집되는 데이터를 AI가 실시간으로 분석하고 상황을 판단해 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이 목표다. 최근 스마트시티 시장은 단순 데이터 수집과 모니터링 중심에서 AI가 직접 의사결정을 지원하는 형태로 진화하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 기술 발전으로 방대한 도시 데이터를 분석하고 요약하는 것이 가능해지면서 도시 운영 효율성을 높일 수 있다는 기대가 커지고 있다. 이번 사업에서 노타는 도시 현장의 AI 서비스를 실제 인프라 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 엣지 AI 경량화 및 온디바이스 AI 기술을 담당한다. 노타는 교통과 안전, 기상, 재난, 환경 분야에서 활용되는 AI 모델을 다양한 엣지 환경에 맞게 최적화하고 현장 장비에서도 효율적으로 구동할 수 있도록 지원할 예정이라고 설명했다. 특히 LLM 기반 자동 보고 체계와 온디바이스 AI 기술을 결합해 도시 상황을 AI가 실시간으로 인지하고 요약해 전달하는 구조를 구현한다는 계획이다. CCTV와 센서, 교통 데이터, 재난 정보 등을 현장 인근에서 즉시 분석해 관제센터와 대응 기관이 활용할 수 있는 정보로 전환함으로써 신속한 대응 체계 구축을 지원한다. 이번 사업은 국내 AI 모델과 도시 데이터, 엣지 AI 기술이 결합된 소버린 AI 기반 공공 서비스로 설계된다. 천안·아산 컨소시엄은 업스테이지의 한국어 특화 언어 모델을 활용해 지역 데이터 기반 AI 체계를 구축하고, 노타는 해당 AI 서비스가 도시 현장의 다양한 인프라와 단말 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원한다. IT 업계에서는 AI 주권 확보 경쟁이 단순 모델 개발을 넘어 실제 서비스 구현 단계로 확대되고 있는 것으로 전망하고 있다. 공공 분야에서도 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술 기반 서비스를 구축하려는 움직임이 이어지면서 관련 기술 기업들의 역할도 커지는 추세다. 이에 노타는 그동안 스마트폰과 자동차, 로봇, 산업 장비 등 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 고도화해 왔다. 이번 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 바탕으로 향후 스마트시티와 공공 안전, 교통, 재난 대응 분야 등으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 천안·아산 시범 도시 사업을 계기로 도시 단위 AI 서비스 모델을 구축하고 국내외 스마트시티 시장 진출 기반도 강화한다는 전략이다. AI가 도시 문제를 인지하고 판단하며 대응하는 운영 체계를 구현해 K-AI 도시 모델 확산에 기여한다는 구상이다. 채명수 노타 대표는 "AI 도시는 단순히 데이터를 많이 모으는 도시가 아니라, 도시 현장에서 발생하는 데이터를 AI가 이해하고 필요한 대응으로 연결하는 도시"라며 "노타는 AI 모델 최적화와 온디바이스 AI 기술을 기반으로 천안·아산 AI 특화 시범도시가 대한민국 K-AI 도시의 대표 사례로 자리 잡는 데 핵심적인 역할을 하겠다"고 말했다.2026-06-22 15:43:16
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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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