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삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대 [경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-08-11 08:27:46
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KAIST, 데이터 변화 속도에 맞춰 반응하는 AI 반도체 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 입력 데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 반응 특성을 조절할 수 있는 인공지능(AI) 반도체 소자를 개발했다. 심장 박동과 음성처럼 빠르게 변하는 데이터와 날씨, 설비 상태처럼 천천히 변하는 데이터를 하나의 소자에서 효율적으로 처리하는 기술이다. KAIST는 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 7월 게재됐다. 멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 연산을 수행하는 트랜지스터를 결합한 차세대 반도체 소자다. 입력 정보를 처리하면서 이전 상태를 기억할 수 있어 시간에 따라 변하는 데이터를 다루는 뉴로모픽 반도체의 핵심 소자로 꼽힌다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 상태 유지 시간이 고정돼 있었다. 이 때문에 빠른 데이터와 느린 데이터가 섞인 시계열 정보를 처리하려면 별도의 전처리나 소프트웨어 연산이 필요했다. 데이터 속도에 맞지 않는 반응 특성이 적용되면 연산 효율과 예측 정확도가 떨어질 수 있다. 연구팀은 하나의 트랜지스터 안에 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 붙잡아 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 함께 구현했다. 전하 저장층이 입력 데이터를 처리하면 전자 포획층이 소자의 상태가 원래대로 돌아오는 시간을 조절하는 구조다. 이에 따라 PDM은 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 바꿀 수 있다. 연구팀은 입력 신호에 반응한 뒤 소자가 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했다. 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 주파수 특성도 10배 이상 제어할 수 있음을 확인했다. 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류가 최대 40배 줄었다. 연구팀은 PDM 여러 개를 집적한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 에너지 소모는 줄일 수 있었다고 설명했다. PDM은 전원을 차단해도 설정된 반응 특성을 유지하는 비휘발성도 갖췄다. 상용 반도체 생산에 활용되는 CMOS 공정과 호환될 수 있다는 점도 특징이다. 다만 실제 제품에 적용하려면 대규모 어레이에서의 균일성, 장시간 구동 안정성, 공정 수율과 시스템 수준의 전력 효율을 추가로 검증해야 한다. 연구팀은 이 기술이 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 실시간 센서 데이터를 처리하는 엣지 AI 기기에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 센서 데이터를 매번 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리하면 응답 지연과 통신 전력도 줄일 수 있다. 최신현 교수는 “데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현했다”며 “AI 기기의 성능을 높이고 전력 소모를 줄이는 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 김대원 KAIST 박사과정이 제1저자로 참여했다. 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우도 공동저자로 이름을 올렸다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, 삼성전자 등의 지원을 받아 수행됐다.2026-08-07 09:20:54
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NC AI, 정부 에이전틱 AI 4개 과제 중 '업무 혁신' 맡는다 [경제일보] NC AI가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발' 사업에서 기업 업무 혁신 분야 주관연구개발기관으로 선정됐다고 7월 31일 밝혔다. 목표를 이해하고 계획과 실행, 검증까지 스스로 수행하는 인공지능(AI)을 기업 업무 시스템에 적용하는 과제다. 이 사업은 4개 분야로 나뉜다. 의료 초음파는 메디컬파크, 기업 업무 혁신은 NC AI, 국민 일상 동행은 심심이, 물리해석 시뮬레이션은 브이이엔지가 각각 주관기관을 맡았다. 대학과 기업을 합쳐 26개 산학연 기관이 참여한다. 과기정통부와 IITP는 7월 30일 서울 AI·소프트웨어 마에스트로센터에서 착수보고회를 열었다. 사업 규모는 설명하는 주체에 따라 기준이 다르다. NC AI는 이 사업이 2026년부터 2029년까지 4년간 총 493억7500만원, 국비 395억원 규모라고 밝혔다. 4개 과제를 합친 전체 금액이다. NC AI 측 관계자에 따르면 회사가 참여하는 과제는 이 가운데 한 개이며 규모는 100억원 정도다. 이 관계자는 컨소시엄에 배정된 금액은 공개하기 어렵다고 말했다. 과기정통부가 제시한 예산은 대상 기간이 다르다. 올해부터 1년 6개월 동안 180억원을 투입해 2027년 말까지 제품과 서비스를 개발한다는 계획으로 과제당 45억원 수준이다. 2029년까지 지원이 이어지려면 2027년 말 단계평가에서 4개 과제 가운데 최우수 1개로 뽑혀야 한다. 정부는 우수 과제 1개에만 1년을 추가 지원하기 때문에 실제 집행액은 평가 결과에 따라 갈린다. NC AI는 가비아, 고려대학교, 연세대학교와 컨소시엄을 꾸려 '목표 지향 장기 맥락 추론 기반의 전사 업무 혁신 에이전틱 AI 기술개발' 과제를 수행한다. 전사적자원관리(ERP)와 메일, 캘린더처럼 흩어진 업무 시스템을 AI가 스스로 이해하고 연결해 처리하는 구조다. 기업의 업무 규정과 사용자별 업무 패턴을 학습시켜 상황에 맞는 의사결정까지 맡긴다는 것이 회사 설명이다. NC AI는 아키텍처 설계와 에이전트 학습·튜닝, 실행 엔진 구축 등 연구개발 전반을 총괄한다. 회사는 AI 운영 과정에서 쌓인 지식이 조직의 업무 규정과 권한 체계를 고치고 바뀐 업무 환경이 다시 AI의 판단에 반영되는 '거버넌스 공진화' 체계를 구현하겠다고 밝혔다. 성과 검증은 가비아의 그룹웨어에서 이뤄진다. 연구개발 단계부터 업무 시나리오를 돌려 성능과 안정성을 확인하고 현장 피드백을 반영한다는 계획이다. NC AI는 가비아를 국내 1위 그룹웨어 플랫폼으로 소개했으나 근거가 되는 점유율 자료는 제시하지 않았다. 검증 결과를 토대로 사업화도 추진할 방침이지만 서비스 출시 시점은 정해지지 않았다. NC AI는 2025년 2월 엔씨소프트에서 분사한 AI 전문기업이다. 자체 대규모언어모델(LLM) '바르코(VARCO)'를 개발했고 이연수 대표가 이끌고 있다. 이 대표는 엔씨소프트에서 14년간 AI 연구를 총괄했다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 과제는 AI가 단순히 답을 제시하는 수준을 넘어 기업의 업무를 함께 수행하는 새로운 패러다임을 제시하는 연구"라며 "디지털 업무 혁신은 물론 향후 피지컬 AI까지 이어지는 차세대 AI 기술 기반을 마련하겠다"고 말했다.2026-07-31 09:59:39
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통신3사·네이버·카카오 'AIDC 원팀'…18.4GW 구축·수출 추진 [경제일보] 정부와 통신 3사, 네이버·카카오를 비롯한 국내 인공지능(AI) 관련 기업들이 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 육성하기 위한 협력체를 가동한다. 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 구축계획을 국내 서버·전력·냉각·클라우드 산업의 성장과 해외 수출로 연결하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 29일 서울 중구 롯데호텔에서 산업통상부·금융위원회·국토교통부와 산·학·연 관계자 약 400명이 참석한 가운데 ‘AI DC 얼라이언스’ 출범식을 개최했다. 얼라이언스는 정부가 지난 6월 발표한 ‘AI 데이터센터 국가 전략 산업화’ 계획을 실행하기 위한 민관 협의체다. 정부는 3대 메가프로젝트의 하나로 2035년까지 총 18.4GW 규모의 AIDC를 구축하고, 데이터센터 전후방 산업의 수출산업화와 권역별 클러스터·대규모 테스트베드 조성을 추진하고 있다. 정부 계획에 따르면 SK·GS·네이버 등은 1단계로 8.4GW 규모의 AIDC를 구축한다. 관련 민간 투자 계획은 약 550조원이다. 이후 SK가 10GW를 추가해 전체 규모를 18.4GW까지 확대하는 구상이다. 다만 이는 장기 구축 목표와 투자계획을 합산한 수치로, 실제 집행은 부지와 전력망, 인허가, 고객 확보와 프로젝트 금융 조달에 따라 달라질 수 있다. 얼라이언스는 과기정통부와 민간 공동의장 체제로 운영된다. 초대 민간 공동의장은 정재헌 SK텔레콤 대표 겸 한국정보통신진흥협회장이 맡았다. 의장단에는 네이버클라우드, 삼성SDS, SK텔레콤, NHN클라우드, LS일렉트릭, LG유플러스, LG전자, GS, 카카오, KT, 케이티엔에프, 퓨리오사AI 등 12개 기업이 참여한다. 정보통신기획평가원이 간사를 맡는다. 실무 조직은 수요·공급·기반 등 3개 분과와 수출산업화 태스크포스(TF)로 구성된다. 네이버클라우드가 이끄는 수요 분과는 AIDC 구축·운영 경험을 토대로 국산 솔루션과 클라우드 기술을 실증한다. 대규모 테스트베드에서 성능을 검증하고 국내 기업이 해외사업에 제시할 수 있는 레퍼런스를 확보하는 역할도 맡는다. LG전자가 분과장을 맡은 공급 분과는 서버와 전력, 냉각, 네트워크, AI 반도체 등 핵심 기술의 국산화와 고도화를 추진한다. 서로 다른 장비와 솔루션을 함께 사용할 수 있도록 상호운용성과 표준화 방안도 마련한다. 카카오가 이끄는 기반 분과는 AIDC 관련 협·단체와 대학, 법무법인 등이 참여해 법·제도 개선과 전문인력 양성을 논의한다. 대규모 전력 사용에 따른 계통 연결과 입지 규제, 데이터·보안 기준 등 현장 애로사항도 다룰 예정이다. 수출산업화 TF는 데이터센터의 설계와 시공, 서버·전력·냉각 설비, 클라우드 운영을 하나의 패키지로 묶어 해외에 공급하는 전략을 수립한다. 글로벌 빅테크 중심의 AI 학습시장과 개방형 모델 중심의 추론시장을 구분해 접근하고 UAE 등 AIDC 수요가 큰 국가를 우선 공략할 계획이다. 정재헌 공동의장은 “AI DC 얼라이언스는 AI 시대 글로벌 시장을 선도하는 연대의 시작”이라며 “대한민국이 대체 불가능한 AI 데이터센터 산업 강국으로 도약하는 초석이 될 것”이라고 말했다. 금융위원회는 GW급 데이터센터 구축에 필요한 대규모 자금을 국민성장펀드 등을 통해 지원할 방침이다. 산업부는 소재·부품·장비 기업의 기술개발과 실증, 시장 진출을 연계한 공급망 지원체계를 구축한다. 18.4GW 계획이 산업 경쟁력으로 이어지려면 데이터센터 건설량뿐 아니라 실제 가동률과 고객 수요를 확보해야 한다. 국산 NPU와 서버, 냉각·전력 솔루션이 테스트베드에서 성능과 경제성을 입증하고 상용 데이터센터에 채택되는 과정도 필요하다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대규모 투자가 건물을 세우고 서버를 채우는 데 그치지 않고 설계·구축·운영과 클라우드 기술 전반의 경쟁력 강화로 이어지도록 지원하겠다”고 밝혔다.2026-07-29 15:15:31
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6G 시대 보안 승부수…SKT, 퀀텀코리아서 양자암호 기술·설루션 공개 [경제일보] SK텔레콤이 국내 최대 양자 기술 행사 '퀀텀코리아 2026'에서 차세대 양자암호 기술과 보안 솔루션을 공개하며 AI·6G 시대를 겨냥한 양자보안 시장 선점에 나선다. 양자컴퓨터 발전으로 기존 암호체계의 한계가 부각되는 가운데 양자암호 기술을 차세대 통신 인프라의 핵심 보안 기술로 육성하겠다는 전략이다. 2일 SK텔레콤은 서울 중구 동대문디자인플라자(DDP)에서 개막한 '퀀텀코리아 2026'에 참가해 'AI·6G 시대를 대비한 차세대 양자암호 보안'을 주제로 다양한 양자 기술과 보안 솔루션을 선보였다. 전시장에서는 광집적회로(PIC) 기반 양자키분배(QKD)와 양자난수생성기(QRNG), 무선·위성 양자키분배 기술 등을 공개했다. 광집적회로 기술을 활용해 양자암호 장비를 소형화하고 대량생산이 가능한 구조로 구현해 양자암호 보급 확대를 앞당긴다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 회사는 10Gbps급 성능의 양자난수생성기를 10×10㎜ 크기의 초소형 칩으로 구현했으며, 송신부와 수신부, 양자난수생성기를 하나의 칩에 집적한 양자키분배 기술도 개발하고 있다. 이를 통해 양자암호 장비의 가격 경쟁력과 상용성을 높일 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI와 6G 시대를 겨냥한 무선 양자암호 기술 개발에도 속도를 내고 있다. SK텔레콤은 현재 30㎞ 장거리 무선 환경에서도 활용 가능한 양자키분배 기술을 개발 중이며, 향후 위성 통신까지 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 차세대 6G 네트워크에서는 지상과 공중, 위성을 연결하는 초공간 통신이 본격화될 것으로 예상되는 만큼 무선 구간에서도 안전한 양자암호 기술 확보가 중요하다는 판단이다. 양자보안 솔루션도 함께 공개했다. 'Q-HSM'은 양자난수생성기와 양자내성암호(PQC), 현대암호 기술, 물리적 복제 방지(PUF) 기술을 결합한 차세대 보안 칩으로 드론과 AI CCTV, 로봇 등 다양한 엣지 디바이스에 적용할 수 있도록 개발됐다. 'Q-SSE'는 양자난수생성기와 양자내성암호를 기반으로 제로트러스트 접근 제어와 생성형 AI 서비스 보안을 지원하는 솔루션이다. SK텔레콤은 이번 전시를 계기로 국방과 공공 분야를 중심으로 확대되는 양자보안 수요에 대응하고 신규 기술 개발에도 속도를 낼 계획이다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 방위사업청과 국방과학연구소 등과 추진해 온 연구개발 성과를 바탕으로 국내 양자 산업 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. 이날 개막식에서는 류탁기 SK텔레콤 네트워크기술담당이 양자과학기술 발전 유공자로 선정돼 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다. 류 담당은 미래양자융합포럼 대표 의장을 맡아 양자 기술 확산에 기여하고 양자암호와 현대 보안기술을 융합한 기술 개발을 주도한 공로를 인정받았다. 류 담당은 "이번 퀀텀코리아 2026 참가를 통해 SKT의 차세대 양자암호 기술이 AI·6G 시대의 보안 요구를 충족시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줄 것"이라며 "앞으로도 양자 기술의 발전과 상용화를 선도하며 글로벌 양자 산업 생태계의 중심축 역할을 계속 수행해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-02 14:18:35
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'글래스윙' 닮은 한국형 AI 보안망…플라즈마 '캐노피' 출범 [경제일보] 사단법인 프로젝트 플라즈마가 인공지능(AI) 기반 취약점 방어를 사회 전반으로 확산하기 위한 공익 이니셔티브 ‘프로젝트 캐노피’를 공식 출범했다. 고성능 AI가 소프트웨어 취약점을 찾는 속도를 끌어올리면서, 공격자보다 먼저 공익 인프라의 약점을 찾아 막겠다는 취지다. 프로젝트 플라즈마는 17일 프로젝트 캐노피 출범을 알리고 오픈소스 생태계와 병원, 학교, 공공 유틸리티 등 민생 인프라를 대상으로 AI 기반 취약점 탐지와 패치 지원을 확대한다고 밝혔다. 캐노피는 보안 역량이 부족한 조직도 고성능 AI 보안 기술의 혜택을 받을 수 있도록 하는 공익형 보안망을 표방한다. 이번 이니셔티브는 해외에서 주목받은 앤트로픽의 ‘프로젝트 글래스윙’과 문제의식이 맞닿아 있다. 글래스윙이 고성능 AI 모델을 제한된 파트너에게 제공해 주요 소프트웨어 취약점을 찾는 방어 실험이었다면, 캐노피는 국내 공공·민생 인프라와 오픈소스 생태계에 초점을 맞춘 한국형 공익 보안 모델에 가깝다. 캐노피는 출범 전 시범 활동을 통해 전자정부표준프레임워크, 학교 내부 시스템, 리눅스 및 주요 데이터베이스 소프트웨어 등 공공성이 높은 대상을 점검했다고 설명했다. 그 결과 심각도 높은 취약점 수백건 이상을 발견해 해당 기관과 개발 주체에 제보했으며, 현재 패치가 진행 중이라고 밝혔다. 출범 시점 기준 27개 기업·기관이 런칭 파트너로 참여했다. △두나무 △LG유플러스 △포스코DX △티오리한국 △한화손해보험 등 5개 기업이 핵심 운영 주체인 스튜어드(Stewards) 그룹에 이름을 올렸다. 광운대, 금융결제원, 롯데카드, 롯데이노베이트, 모두싸인, 무신사, 삼성화재보험, SK AX, LG전자, NHN, 우아한형제들, 정보통신기획평가원, 코웨이, 하나카드, 한국투자증권, 현대자동차그룹, 현대카드 등도 파트너(Defending Partners)로 참여한다. 재원도 마련했다. 캐노피는 약 30억원, 미화 200만달러 상당의 AI 보안 분석 크레딧을 확보해 전액 기부금 형태로 운용한다. 해당 재원은 비용 부담 때문에 고성능 AI 보안 기술을 쓰기 어려웠던 오픈소스 메인테이너와 민생 인프라 운영 주체에게 제공된다. 기금 집행 내역은 투명하게 공개 보고한다는 방침이다. 지원 프로그램은 세 가지다. 오픈소스 프로그램은 핵심 인프라와 국내외 오픈소스 프로젝트에 AI 기반 취약점 점검 크레딧을 제공한다. 민생 인프라 방어 프로그램은 공공기관, 병원, 학교, 공공 유틸리티, NGO 등 생활과 밀접하지만 보안 여력이 부족한 조직을 대상으로 한다. 협력 공개 및 패치 보상 프로그램은 취약점 검증, 패치 제작, 공시 과정에 참여한 메인테이너와 화이트햇 해커에게 보상을 지급하는 구조다. 박세준 프로젝트 캐노피 위원장은 “AI가 취약점을 찾는 속도는 공격자와 방어자 모두에게 똑같이 주어지지만, 이를 방어하고 패치할 수 있는 여력은 조직마다 불평등하다”며 “캐노피는 그 격차를 메우기 위해 기술과 자본, 사람이 공익적으로 결합한 방파제”라고 말했다. 캐노피는 이달 중순부터 취약점 점검 대상을 선별하고 제보·패치 공유를 위한 1차 거버넌스 프로세스에 들어간다. 7월 초에는 글로벌 기업과 기관을 대상으로 공개 가입 페이지도 열 계획이다. 성패는 취약점을 얼마나 많이 찾느냐보다 얼마나 책임 있게 고치느냐에 달려 있다. AI가 보안 취약점을 대량으로 찾아내는 시대가 열렸지만, 실제 방어력은 검증과 우선순위 분류, 패치, 공시, 운영 반영까지 이어질 때 높아진다. 캐노피가 공익 인프라의 보안 격차를 줄이는 모델이 되려면 투명한 거버넌스와 책임 있는 공개 원칙, 지속 가능한 보상 체계를 함께 증명해야 한다.2026-06-17 09:26:59
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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
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정부, AI 국제표준화 지원 강화…피지컬 AI 등 10개 분야 집중 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁의 핵심 변수인 국제표준 선점 전쟁에 본격적으로 나선다. 글로벌 빅테크가 주도하는 기술 생태계에 대한 종속을 탈피하고 국내 기업의 해외 시장 진출을 돕기 위한 국가적 지원 체계를 강화한다. 과학기술정보통신부는 정보통신기획평가원(IITP) 한국정보통신기술협회(TTA)와 함께 AI 디지털 핵심 표준 연구개발과 표준화 포럼 활동을 강화한다고 29일 밝혔다. 최근 AI 기술 패권을 둘러싼 경쟁의 격전지는 데이터 안전성 시스템 보안 같은 핵심 기술의 표준을 누가 먼저 만드느냐에 맞춰져 있다. 표준은 우리 제품과 서비스의 상호 호환성을 높이고 시장 경쟁력을 확보하기 위한 필수 조건이다. 정부는 올해 인공지능 전환(AX)이 핵심 의제로 부상함에 따라 AI 표준 육성에 투자를 집중한다. 특히 피지컬 AI와 AI 에이전트 간 연동 그래픽처리장치(GPU) 연동 최적화 AI-레디 데이터(AI Ready-Data) 등 10개 유망 기술 분야의 표준 개발을 중점 지원한다. 피지컬 AI 표준은 로봇과 자율주행차의 성능 안전성을 규정하는 잣대가 된다. GPU 연동 표준은 국내 신경망처리장치(NPU) 기업들이 글로벌 생태계에 진입하는 기술적 토대를 마련할 수 있다. 정부의 표준화 지원은 이미 가시적인 성과를 내고 있다. 지난해에만 총 898개의 기업과 기관을 지원해 국제표준 193건과 국내 표준 32건을 제정했다. 이는 단순히 서류상의 성과에 그치지 않았다. 72건의 제품과 서비스 사업화로 이어져 799억원의 매출을 창출했다. 또한 국제표준화기구(ITU) 등 주요 기구에 누적 388명의 국내 전문가가 의장단으로 진출해 국제 표준 의제 논의에서 한국의 목소리를 높이고 있다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "글로벌 AI 시장에서 국내 기업의 경쟁력 강화를 위해서는 AI 표준을 확보해 외산 기술 종속을 탈피하고 시장을 선점하는 것이 매우 중요하다"고 말했다. 그는 "앞으로도 AI를 포함한 디지털 전 분야의 표준화를 적극 지원해 우리 기업의 해외 진출을 든든히 뒷받침하겠다"고 밝혔다.2026-04-29 13:45:35
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