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"AI가 상상력의 한계 없앤다"…엔씨, 엔비디아 'RTX 스파크'서 시연 [경제일보] "AI는 무언가를 만들려는 사람의 상상력에 한계를 없애준다" 16일 배재현 엔씨 부사장은 서울 강남구 코엑스에서 열린 엔비디아 RTX 스파크 출시 행사에서 게임 개발 과정의 인공지능(AI) 활용 가능성을 묻는 말에 이같이 답했다. AI가 게임 제작 방식 자체를 바꾸는 기술로 부상하고 있다. 게임 속 광활한 세계를 구현하고 캐릭터의 행동을 설계하는 과정에서 AI를 활용하는 동시에 그래픽 처리 기술과 고성능 하드웨어를 결합해 개발자가 구현할 수 있는 범위도 넓어지고 있다. 엔비디아와 엔씨는 이날 대담과 시연을 통해 AI와 그래픽 기술이 바꿔갈 게임 개발의 미래를 제시했다. 배 부사장은 이날 엔비디아 개발자 협력 부문 부사장 케이타 이다와 대담을 진행하며 엔씨의 차기작 '신더시티' 개발 과정과 AI 활용 계획을 소개했다. 신더시티는 재난 이후의 서울을 배경으로 자동차와 헬기 등을 이용해 이동하고 건물 내부까지 탐험할 수 있는 오픈월드 3인칭 슈팅 게임이다. 배 부사장은 신더시티를 구상한 배경에 대해 평소 슈팅 게임을 즐겨 왔으며, 단순히 정해진 공간에서 전투를 벌이는 형태를 넘어 넓은 도시를 자유롭게 누비는 경험을 구현하고 싶었다고 설명했다. 이용자가 도보와 차량, 헬기 등을 활용해 이동하고 다양한 공간에서 활동할 수 있는 게임을 만들기 위해 개발을 진행하고 있다는 것이다. 해당 구조의 게임을 구현하려면 개발사의 기획과 제작 역량뿐 아니라 하드웨어와 그래픽 기술의 뒷받침도 필요한 것으로 평가된다. 배 부사장은 과거 '리니지2'를 개발할 때도 비슷한 과제를 마주했다고 돌아봤다. 당시에는 3D MMORPG를 원활하게 구동할 수 있는 PC 환경이 충분히 갖춰지지 않았지만, 고품질 3D 게임을 구현하면 이용자들이 이를 즐기기 위해 하드웨어를 업그레이드할 것이라는 판단이 있었다고 설명했다. 앞서 엔씨는 지난 25년간 엔비디아와 협력해 지포스 그래픽카드와 연계한 경험을 쌓아온 바 있다. 배 부사장은 게임 개발 과정에서 필요한 기술을 구현하려면 하드웨어뿐 아니라 개발 지원도 중요하다고 강조했다. 새로운 게임 경험을 만들려는 시도가 그래픽 기술의 발전과 맞물리면서 이용자들이 접하는 게임의 수준도 달라져왔다는 설명이다. 신더시티 개발에서도 엔비디아와의 협력이 이어지고 있다. 배 부사장은 게임에 레이 트레이싱과 프레임 생성 기술인 DLSS 등을 적용하고 있다고 설명했다. 그래픽 품질을 높이는 동시에 복잡한 오픈월드 환경을 구현하는 과정에서 관련 기술을 활용하고 있다는 것이다. AI 역시 게임 개발의 주요 도구로 자리 잡고 있다. 배 부사장은 엔씨가 자체 AI 조직인 엔씨AI를 통해 한국형 독자 파운데이션 모델을 개발하고 있다고 소개했다. 게임 제작 과정에서도 월드 생성과 비플레이어 캐릭터(NPC)의 행동 구현 등 다양한 방식으로 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 그는 AI가 창작자의 능력을 대체하는 기술이라기보다 창작 과정에서 구현할 수 있는 범위를 넓히는 도구가 될 수 있다는 취지로 말했다. 게임 속 세계를 더 빠르게 구성하거나 사람처럼 행동하는 캐릭터를 구현하는 등 활용 방식에 따라 제작 과정의 변화도 가능하다는 것이다. 케이타 이다 부사장도 AI가 게임 제작 방식을 바꿀 것으로 전망했다. 게임 속 세계를 생성하고 캐릭터의 행동을 구현하는 과정에서 AI가 새로운 가능성을 열 수 있다는 판단으로 분석된다. 이날 현장에서는 신더시티를 엔비디아 RTX 스파크 노트북에서 구동하는 시연도 진행됐다. 배 부사장은 DLSS 5를 적용한 상태에서 약 4K 해상도로 게임을 실행했으며, 초당 100프레임 이상의 성능을 확인했다고 설명했다. 얇은 노트북에서 별도의 전원 연결 없이 배터리로 게임을 구동하는 모습을 선보이며 하드웨어와 그래픽 기술의 결합 가능성을 보여줬다. RTX 스파크는 엔비디아의 RTX 그래픽과 AI 플랫폼을 윈도우 PC에 결합한 제품이다. 최대 128GB의 통합 메모리를 바탕으로 대규모 AI 모델과 AI 에이전트를 로컬에서 실행할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아는 AI 연산과 그래픽 작업을 하나의 기기에서 처리할 수 있다는 점을 앞세워 개발자와 크리에이터, 게이머를 겨냥하고 있다. 배 부사장은 향후 게임의 발전 방향을 묻는 질문에 먼 미래에는 뇌의 정보를 스캔해 가상 환경에서 활동하는 형태까지 가능할 수 있다는 상상을 내놨다. 다만 가까운 미래에 대해서는 신더시티처럼 고도화된 그래픽 기술을 활용해 현실감 있는 세계를 구현하는 게임이 변화의 단서를 보여줄 수 있다고 설명했다. 엔비디아는 이번 행사를 서울을 비롯해 베를린, 타이베이, 샌프란시스코, 이스탄불, 베이징 등에서 진행했다. 국내에서는 에이수스, HP, 레노버, MSI의 웹사이트와 주요 판매처를 통해 RTX 스파크 노트북을 구매할 수 있다. 케이타 이다 부사장은 "미래는 모두를 설레게 만든다"며 "'신더 시티'에 구현한 'RTX 스파크'를 오늘 밤 모두가 즐겁게 감상하시길 바라며, 집에서도 즐거운 시간이 되시기를 바란다"고 말했다.2026-10-17 12:59:51
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카카오, '이프 카카오26'서 AI 전략 공개…카카오톡, 주문·예약까지 맡는다 [경제일보] 카카오가 카카오톡을 기반으로 인공지능(AI)이 이용자의 요청을 이해하고 실제 작업까지 수행하는 플랫폼으로의 전환을 추진한다. 메시지와 콘텐츠를 연결해온 기존 플랫폼에 개인화된 AI를 더해 주문·예약 등 일상 업무를 처리하는 서비스로 확장하고, 자체 AI 모델을 통해 서비스 운영 효율과 기술 경쟁력을 함께 확보한다는 전략이다. 13일 카카오는 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프 카카오26'에서 AI 비전과 기술 개발 방향을 공개했다고 밝혔다. 이날 카카오는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 내걸고, 이용자 개인의 선호와 상황에 맞춰 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI를 중심으로 서비스 구조를 확장한다는 전략을 공개했다. 이번 카카오의 발표는 카카오톡을 AI 서비스의 주요 접점으로 활용한다는 내용을 중심으로 다뤘다. 카카오는 카카오톡 어디서나 호출할 수 있는 AI 어시스턴트 '카나나 스페이스'를 선보였다. 이용자는 카카오톡 화면에서 AI를 불러 음성이나 텍스트로 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색, 설정 변경 등을 요청할 수 있다. 별도의 AI 서비스에 접속하거나 새로운 사용법을 익히지 않고도 기존 메신저 안에서 AI를 활용하도록 설계한 것이다. 카카오는 카나나 스페이스를 단순한 대화형 비서에서 실제 작업을 수행하는 서비스로 발전시킬 계획이다. 향후 이용자가 대화 중 생수 주문을 요청하면 과거 구매 이력을 바탕으로 상품을 선택하고 사용 가능한 쿠폰을 적용하는 등 주문부터 결제까지 이어지는 기능을 구현한다는 구상이다. 선물·예약·송금 등으로 지원 범위를 넓히는 방안도 제시했다. 카카오는 오는 12월 사전 신청자 가운데 일부를 선정해 카나나 스페이스 비공개 베타 테스트(CBT)를 진행한다. 오는 13일부터 서비스 웹사이트에서 사전 신청을 받는다. PC에서 이용자가 직접 AI 에이전트를 만들고 실행하는 '칸바스'도 공개했다. 이용자가 필요한 에이전트를 설명하면 이에 맞는 도구와 기능을 구성하고, 허용된 범위에서 작업을 수행하는 방식이다. 카카오는 이르면 연내 소규모 이용자를 대상으로 테스트를 진행할 예정이다. 카카오는 내년 상반기 카카오톡에 이용자별 에이전트 팀을 연결하는 공간을 마련할 계획이다. 칸바스에서 만든 에이전트뿐 아니라 다른 프레임워크로 제작한 에이전트도 익숙한 인터페이스에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 카카오톡을 단순히 AI 기능을 제공하는 앱으로 만드는 데 그치지 않고, 다양한 에이전트를 호출하고 연결하는 통합 플랫폼으로 발전시키려는 방향으로 풀이된다. 이 같은 전략은 카카오가 기존에 확보한 이용자 접점과 서비스 연결 구조를 AI 시대에도 경쟁력으로 활용하려는 시도로 분석된다. 새로운 AI 서비스를 이용자에게 별도로 알리고 사용법을 익히게 하는 대신, 이미 익숙한 카카오톡 안에서 AI를 호출하고 작업을 맡길 수 있도록 해 이용 진입장벽을 낮추겠다는 것이다. 향후 주문·예약·결제 등의 기능이 실제 서비스로 구현되면 카카오톡이 대화와 정보 전달을 넘어 이용자의 일상 업무를 처리하는 창구로 역할을 넓힐 전망이다. 이를 뒷받침할 자체 AI 모델과 운영 기술도 공개했다. 카카오 파운데이션 모델 개발을 총괄하는 노병석 성과리더는 경량화와 연산·서빙 최적화, 텍스트·이미지·음성을 함께 이해하는 멀티모달, 요청받은 일을 실제로 완료하는 에이전틱 AI를 핵심 기술 방향으로 제시했다. 카카오는 스마트폰에서 처리할 수 있는 요청은 온디바이스 모델로 수행하고, 복잡한 작업은 대형 모델과 연결하는 방식으로 성능과 속도, 확장성을 확보할 계획이다. 이용자의 요청을 분석해 적합한 모델과 도구, 실행 순서를 선택하는 AI 컨덕터를 통해 작업을 조율하고 추론 비용을 줄인다는 구상도 공개했다. 자체 개발한 토크나이저를 활용해 처리 효율을 높이는 한편, 텍스트·이미지·음성을 이해하고 음성으로 답하는 옴니 언어모델 'Kanana-o'도 개발하고 있다. 카카오는 Kanana-o를 구성하는 인코더와 디코더를 자체 개발했으며, 국내외 AI 생태계에서 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개할 예정이다. 개인화된 AI 경험을 구현하기 위한 데이터 활용과 안전성 확보도 주요 과제로 제시했다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 이용자의 기억과 경험을 의미 있는 맥락으로 연결하는 '프로젝트 모자이크'를 소개했다. 이용자의 요청과 목표에 맞춰 각 에이전트에 필요한 정보만 허용된 범위에서 전달하고, 서로 다른 역할을 맡은 에이전트들이 공통의 맥락을 바탕으로 협업하도록 하는 것이 핵심이다. 카카오는 에이전트의 행동 계획과 실행 과정이 이용자가 동의한 범위 안에서 이뤄지도록 데이터 거버넌스와 안전 검증 체계를 강화할 방침이다. 개인의 선호와 이용 이력을 활용할수록 맞춤형 서비스의 정확도를 높일 수 있지만, 정보가 어떤 기준으로 저장·활용되는지와 에이전트의 실행 권한을 어떻게 통제하는지가 서비스 신뢰도를 좌우할 전망이다. 특히 주문·결제·송금처럼 실제 거래가 수반되는 기능을 확대하려면 이용자 확인 절차와 오류 대응 체계도 구체화해야 한다. 카카오는 이번 컨퍼런스에서 AI 방향성과 모델·에이전트, 신뢰·안전, 인프라 등을 주제로 총 55개 세션을 진행한다. 카카오와 계열사 구성원들이 발표자로 참여해 기술 개발 방향과 서비스 적용 사례를 공유할 예정이다. 정신아 카카오 대표는 "'모두를 위한 연결'은 카카오가 지켜온 약속이자 AI 시대에도 이어갈 변함없는 기준"이라며 "모두를 위한 '연결' 위에 한 사람 한 사람을 이해하고 각자의 필요에 맞춰 일하는 '지능'을 더함으로써 누구나 익숙한 일상에서 AI를 경험할 수 있도록 하겠다"고 말했다.2026-10-13 11:38:44
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10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증 [경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.2026-10-08 08:55:43
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보스턴다이나믹스, 아마존 AI 이끈 프라사드 영입…피지컬 AI 상용화 속도 [경제일보] 보스턴다이나믹스가 로봇 기술의 산업 현장 적용과 상용화에 속도를 낸다. 아마존에서 알렉사와 생성형 인공지능(AI) 개발을 이끈 로히트 프라사드를 최고경영자(CEO)로 영입해 로보틱스와 AI를 결합한 피지컬 AI 사업 경쟁력을 끌어올린다는 구상이다. 7일 현대자동차그룹에 따르면 보스턴다이나믹스는 로히트 프라사드를 신임 CEO로 선임했다. 프라사드는 대화형 AI와 생성형 AI, 멀티모달 AI, 범용인공지능(AGI) 분야에서 기술 개발과 사업화를 경험한 AI 전문가다. 이번 인사는 보스턴다이나믹스가 보유한 로봇 기술을 실제 제품과 사업으로 연결하는 데 초점이 맞춰졌다. 로봇의 하드웨어 성능뿐 아니라 주변 환경을 인식하고 판단해 작업을 수행하는 AI 역량을 강화하면서 산업 현장에서 활용할 수 있는 지능형 로봇의 상용화를 확대한다는 계획이다. 프라사드는 지난 2013년 아마존에 합류해 알렉사 개발 초기부터 AI 전략과 핵심 기술 개발을 맡았다. 2021년부터 알렉사 부문 수석부사장 겸 수석과학자를 지냈고, 2023년부터 지난해까지 아마존 AGI 조직의 수석부사장 겸 수석과학자로 일했다. 이 과정에서 아마존의 생성형 AI 모델인 노바 파운데이션 모델 제품군 개발을 총괄했다. 기술 개발과 사업 확장을 함께 경험했다는 점이 이번 인사의 배경으로 꼽힌다. 프라사드는 알렉사의 기술 개발뿐 아니라 제품·서비스 확대와 개발자·파트너 생태계 구축에 참여했다. 아마존 합류 전에는 레이시온 BBN 테크놀로지스에서 약 14년간 머신러닝 연구와 응용 기술 개발을 담당하며 기초 연구부터 제품화·상용화까지 경험했다. 보스턴다이나믹스는 프라사드의 AI 경험을 기존 로보틱스 기술과 결합해 피지컬 AI 사업 확대에 나설 방침이다. 첨단 AI를 로봇에 적용해 성능과 활용성을 높이는 동시에 개발한 기술을 산업 현장에 적용하는 속도도 끌어올린다. 현대차그룹과의 협업도 확대한다. 그룹이 보유한 제조·물류·모빌리티 현장을 활용해 AI·로보틱스 기술을 검증하고 실제 적용으로 연결한다. 보스턴다이나믹스의 로봇 기술과 프라사드의 AI·사업화 경험, 현대차그룹의 산업 기반을 결합해 기술 개발부터 상용화까지 이어지는 체계를 강화한다는 구상이다. 프라사드 신임 CEO는 “로보틱스의 적용 범위를 산업 전반으로 확장함으로써 피지컬 AI의 새로운 도약을 이끌 지능형 시스템을 구축하겠다”고 했다.2026-10-07 08:48:19
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사람이 모은 우리말, AI가 다시 읽는다…SKT '말모이' 프로젝트 [경제일보] '윤슬', '숫눈', '볼우물'. 지금은 일상에서 쉽게 접하기 어려운 우리말이 인공지능(AI)을 통해 다시 활용할 수 있는 언어 자원으로 탈바꿈한다. 100여년 전 사람들이 직접 모아 기록했던 우리말을 AI가 분석해 글꼴과 새로운 언어 콘텐츠로 재구성하면서 오래된 언어 기록의 활용 방식도 달라지고 있다. 7일 SK텔레콤은 국립국어원·국립한글박물관과 함께 한글날 제정 100주년을 기념한 '2026 말모이' 캠페인을 진행한다고 밝혔다. SK텔레콤은 주시경 선생과 제자들이 남긴 우리말 사전 원고 '말모이' 전체 스캔본과 국립국어원 표준국어대사전, 우리말샘의 고유어 데이터를 자체 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'로 분석했다. 이번 프로젝트에서 AI는 단순히 옛 문헌의 글자를 읽는 데 그치지 않는다. 말모이 원고 속 글자의 형태를 분석해 자음과 모음의 특징을 정리하고 이를 기반으로 새로운 글꼴인 '말모이체'를 제작했다. SK텔레콤은 국립국어원의 검수를 거쳐 해당 글꼴과 함께 AI가 선정한 '인공지능이 모은 아름다운 순우리말 100'도 공개할 예정이다. 100년 전 '말모이'가 사람의 손으로 우리말을 모으고 기록하는 작업이었다면, 이번 프로젝트에서는 AI가 이미 축적된 언어 기록을 분석하고 새로운 형태로 재구성하는 역할을 맡았다. 우리말을 지키기 위해 수집했던 자료가 AI 시대에는 한국어를 분석하고 활용하는 데이터로 다시 쓰이는 것이다. '말모이체'의 출발점은 원고에 남아 있는 'ㄱ(갈죽)' 설명이다. A.X K2는 원고 이미지를 분석해 글자 형태를 파악하고 자음과 모음의 형태를 정리한 뒤 이를 바탕으로 서체를 완성했다. 완성된 글꼴은 한글학회 홈페이지를 통해 누구나 내려받아 사용할 수 있다. AI는 사전에 수록돼 있지만 현재 일상에서 자주 쓰이지 않는 우리말을 다시 찾아내는 데도 활용됐다. SK텔레콤은 표준국어대사전과 우리말샘에 수록된 자료를 대상으로 뜻풀이에 서정적이거나 긍정적인 심상이 담긴 말, 현재 사용해도 어색하지 않은 말, 제목·이름·자막 등으로 활용할 수 있는 말 등을 기준으로 100개를 선정했다. 선정된 단어에는 햇빛이나 달빛에 비치어 반짝이는 잔물결을 뜻하는 '윤슬', 눈이 와서 쌓인 상태 그대로의 깨끗한 눈을 뜻하는 '숫눈', 서로 낯이나 익힐 정도로 앎을 뜻하는 '풋낯', 볼에 팬 우물이라는 뜻의 '볼우물' 등이 포함됐다. 이 과정은 AI가 단순히 새로운 문장을 생성하는 것과는 다른 활용 사례라는 점에서 주목된다. 이미 존재하는 한국어 기록과 문헌을 AI가 분석해 형태와 의미를 분류하고, 이를 새로운 콘텐츠로 만들어내는 방식이기 때문이다. 생성형 AI의 활용 영역이 텍스트 생성에서 이미지·음성·문서 분석 등으로 넓어지는 가운데 역사적 언어 자료 역시 AI가 활용할 수 있는 데이터 자원으로 확장되고 있다. 특히 한국어는 단어의 의미뿐 아니라 호칭과 높임말, 문맥에 따른 표현 변화 등 언어 자체에 문화적 맥락이 담겨 있다. 이 때문에 한국어를 제대로 이해하는 AI를 개발하기 위해서는 단순한 번역 데이터뿐 아니라 실제 한국어가 사용돼 온 과정과 특성을 담은 데이터가 중요한 것으로 분석된다. SK텔레콤이 이번 캠페인에 자체 AI 파운데이션 모델인 A.X K2를 활용한 것도 AI 기술의 적용 범위를 넓히기 위한 시도로 풀이된다. 통신 서비스와 기업 업무를 넘어 언어와 문화 등 비정형 데이터를 분석하는 데까지 AI 모델의 활용처를 확대하면서 기술 적용 사례를 확보할 수 있기 때문이다. SK텔레콤은 이번 프로젝트를 통해 AI와 우리말 기록을 연결하는 데 그치지 않고 고객 참여형 캠페인으로도 확장한다. 지역의 사투리와 세대별 신조어를 소재로 한 릴스와 카드뉴스를 제작하고, 고객들이 SNS를 통해 자신이 사용하는 우리말을 공유하도록 돕는다. 과거의 우리말을 보존하는 동시에 현재 사용되는 언어까지 수집한다는 점에서 ‘말모이’의 개념을 현재로 확장한 것이다. 말모이가 글로 남은 기록이라면 소리로 남은 우리말 기록도 AI와 만난다. SKT는 프랑스 국립도서관에 보관된 한글학자 이극로 선생의 육성 녹음을 활용해 캠페인 영상을 제작했다. 100년 전 우리말을 지키기 위해 남겨진 기록을 현재의 AI 기술과 결합해 새로운 콘텐츠로 재구성한다는 취지다. SK텔레콤은 향후에도 AI가 우리말과 우리 문화의 가치를 지키는 데 활용될 수 있도록 관련 활동을 이어갈 계획이다. 이승열 SK텔레콤 전략Comm실장은 "100여년 전 선조들이 모은 우리말을 AI로 이어 쓰고, 누구나 쓰는 글꼴과 말로 나눌 수 있도록 이번 캠페인을 마련했다"며 "앞으로도 AI가 우리말과 우리 문화의 가치를 지키는 데 쓰일 수 있도록 힘쓰겠다"고 말했다.2026-10-07 08:33:58
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LG CNS, 스테이블코인·토큰증권 기반 묶는다…'기틀' 출시 [경제일보] LG CNS가 금융기관의 스테이블코인·토큰증권 사업에 필요한 공통 인프라를 플랫폼으로 묶었다. 전자지갑부터 거래 처리와 기록 수집까지 기존 금융시스템과 블록체인을 연결하는 기능을 제공해, 금융사가 자산과 네트워크별로 시스템을 반복 구축하는 부담을 줄이겠다는 전략이다. LG CNS는 디지털자산 블록체인 인프라 플랫폼 ‘기틀(KITL)’을 출시했다고 6일 밝혔다. 은행·증권사·카드사·결제사가 법정화폐 등에 가치를 연동하는 스테이블코인, 블록체인으로 발행·관리하는 토큰증권, 실물자산의 권리 등을 토큰으로 구현하는 실물연계자산(RWA) 사업에 활용할 수 있도록 설계했다. 출시 시점은 금융권의 디지털자산 인프라 준비가 구체화하는 흐름과 맞물린다. 금융위원회는 내년 2월 4일 토큰증권 관련 전자증권법·자본시장법 시행을 앞두고 지난 2일부터 하위법규 개정안을 입법예고했다. 개정안에는 토큰화가 가능한 증권의 범위와 분산원장 구성 요건, 발행인계좌관리기관 등록 요건 등이 담겼다. 금융사는 발행·유통 서비스와 함께 새 원장을 기존 업무시스템에 연결할 기반도 마련해야 한다. 기틀은 전자지갑, 거래 처리, 수수료 대납, 거래 내역 수집 등 네 가지 기능을 제공한다. 지갑은 고객의 디지털자산 관리와 전송에 필요한 전자서명을 담당하고, 거래 처리 기능은 금융기관이 요청한 거래가 블록체인에서 완료되는 과정과 결과를 추적한다. 블록체인 이용 수수료인 ‘가스비’는 서비스 제공사가 정한 구조에 따라 나눠 부담하도록 처리한다. 고객이 결제나 송금에 필요한 수수료를 별도로 준비하는 번거로움을 줄이는 데 활용할 수 있다. 거래 기록은 해당 금융기관과 관련된 내역을 수집해 정산·회계·감사 업무에 연결한다. 스테이블코인 발행사는 발행량과 준비자산을 대조하는 자료로도 쓸 수 있다. 지갑 발급 규모를 늘리는 기술도 적용했다. 회사 측은 개인키를 상시 저장하는 대신 전자서명이 필요한 순간 생성해 사용한 뒤 폐기하는 방식을 특허 등록했다고 설명했다. 암호키를 관리하는 하드웨어 보안 장비를 늘리지 않고도 수천만명 규모의 지갑 발급을 지원한다는 것이다. 기술 기반은 한국은행의 디지털화폐 실증 사업 ‘프로젝트 한강’에서 확보했다. 프로젝트 한강은 기관용 중앙은행 디지털화폐와 은행이 발행하는 예금토큰을 연계해 실제 지급결제를 검증하는 사업이다. 지난해 4~6월 실거래 테스트에 7개 은행이 참여했다. LG CNS는 7개 은행과 약 8만명 규모의 실증 환경에 적용한 전자지갑 기술을 기틀에 활용했다고 밝혔다. 참여자가 제한된 프라이빗 블록체인에 적용한 기술을 누구나 참여할 수 있는 퍼블릭 블록체인으로 확장한 것이다. 공통 기능을 여러 자산과 블록체인에서 재사용하도록 한 점도 특징이다. 회사 측은 금융기관이 디지털자산 사업을 늘리거나 이더리움 외에 솔라나 등 다른 네트워크를 추가할 때 기존 인프라를 활용할 수 있다고 설명했다. 자산별로 달라지는 업무와 규제 대응은 추가하되 지갑과 거래 처리 기반을 공유하는 구조다. 글로벌 기업·재단 5곳과는 업무협약을 맺었다. 달러 스테이블코인 USDC 발행사 서클과 국내 기술·규제 환경에 맞는 솔루션 개발을 추진한다. 시큐리타이즈와는 펀드·채권의 토큰화 솔루션을 공동 개발하고, 캔톤 파운데이션과는 국내 금융기관의 캔톤 네트워크 참여 인프라를 구축할 계획이다. 체이널리시스와는 범죄 관련 자금의 지갑 유입을 탐지·차단할 거래 모니터링 기능을 통합할 계획이다. 체인링크와는 환율·펀드 기준가 등 외부 데이터를 블록체인에 제공하고 서로 다른 블록체인을 연결하는 서비스의 결합을 추진한다. 금융기관이 자산 발행과 유통, 거래 감시를 준비하는 과정에 필요한 기술을 확보하려는 협력이다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장 부사장은 “디지털자산 사업에 반드시 필요한 인프라와 글로벌 파트너십을 기틀로 함께 제공해, 금융기관이 제도 시행과 동시에 서비스를 시작할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 토큰증권 하위법규 입법예고는 다음달 11일까지 진행되며, 금융위는 의견 수렴과 심사 절차를 거쳐 내년 2월 법 시행에 맞춰 시행할 예정이다.2026-10-06 13:18:23
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![[2026 국감] 배경훈 독파모 계속 간다…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006113833444559.jpg)
배경훈 "독파모 계속 간다"…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이어가면서 사이버안보와 고난도 문제 해결을 위한 프론티어 AI 사업을 별도로 추진하겠다고 밝혔다. 국산 모델의 산업·공공 활용을 넓히는 동시에 최첨단 AI 기술 확보에 대규모 자원을 투입하는 구상이다. 배 부총리는 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에서 박정하 국민의힘 의원의 질의에 “독파모는 계속 목표대로 가되” 프론티어 AI 사업을 추가하겠다고 답했다. 독파모는 2차 평가를 마치고 3차 개발 과정에 들어갔다고 설명했다. 그는 2차 결과물이 글로벌 모델 가운데 중위권 수준이라며, 3차에서는 세계적으로 활용되는 오픈웨이트 모델 수준에 근접하는 것을 목표로 제시했다. 오픈웨이트는 학습된 매개변수를 공개해 기업과 연구기관이 자체 환경에서 활용하거나 추가 학습할 수 있는 모델이다. 정부는 2차 결과물을 공공부문에 본격 확산하고 산업·연구 분야의 활용도 확대할 계획이다. 프론티어 AI 추가 추진 배경에는 글로벌 모델의 빠른 성능 향상이 있다. 지난해 설정한 개발 목표를 달성하는 것과 현재 최상위 모델에 대응하는 데 필요한 기술·자원 사이에 격차가 커졌다는 판단이다. 배 부총리는 기존 AI로 풀기 어려웠던 난제와 사이버안보에 대응할 AI 확보가 필요하다고 강조했다. 이른바 ‘미토스 쇼크’는 AI의 소프트웨어 분석 능력이 보안의 새로운 변수로 떠오른 계기다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 주요 소프트웨어에서 수천 건의 고위험 취약점을 찾아냈다고 밝혔다. AWS·구글·마이크로소프트 등과 취약점을 발견하고 수정하는 ‘프로젝트 글래스윙’도 출범시켰다. 보안 취약점을 찾는 AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 속도를 높이면서, 고성능 모델 확보가 국가 안보 의제로 확대되고 있다. 정부는 내년도 예산안에 약 4조7000억원 규모의 프론티어 AI 사업을 출자 방식으로 편성했다. 과기정통부의 예산안 설명에 따르면 최신 GPU 베라 루빈 약 1만 장을 확보하고, 고품질 학습데이터 구축에도 8000억원을 투입하는 구상이다. 모델 개발에 필요한 연산 자원과 데이터를 함께 늘리려는 것이다. 사업 운영 방식도 달라질 전망이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 지난 2일 기자간담회에서 기업별로 자원을 나눠 경쟁시키면서 GPU만 추가 지원하는 방식으로는 최상위 모델과의 격차를 좁히기 어렵다며 자원 집중의 필요성을 설명했다. 독파모에서 축적한 기술과 인재를 후속 개발로 연결하면서 별도 공모를 통해 프론티어 사업 수행 주체를 선정할 계획이다. 정부가 제시한 일정은 독파모 3차 개발을 내년 1월 말까지 진행하고 2월 중순 평가를 마쳐 최종 2개 기업을 선정하는 것이다. 프론티어 사업은 국회 예산 승인 이후 공모를 진행해 내년 2~3월 출자 대상을 선정하는 것을 목표로 한다. 국내 AI 정책은 모델 개발 경쟁에 더해 산업 현장의 활용 확대와 사이버방어 기술 확보를 병행하는 단계로 접어들고 있다.2026-10-06 11:39:22
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SKT, 'AI 참모'에 위성통신 결합…국방 AI 사업 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 전장 데이터를 분석하는 ‘AI 참모’와 저궤도 위성통신·보안 기술을 묶어 국방 인공지능(AI) 전환 사업 확대에 나선다. 지휘관의 판단을 돕는 소프트웨어와 이를 뒷받침할 통신 인프라를 함께 제시하는 방식이다. SKT는 지난 1~5일 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 ‘2026 지상군페스티벌’에서 국방 AX(AI 전환) 기술을 전시·시연했다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 행사에 참가한 유일한 민간기업이다. 육군본부가 주관하는 이번 행사에서 국방 사업 브랜드 ‘T 밀리터리’를 내걸고 정책홍보관에 참여했다. 핵심 전시물은 AI 작전 지원 체계인 ‘AI 참모’다. 군이 보유한 데이터를 연결하고 분석해 지휘관의 상황 인식과 전술 판단에 필요한 정보를 제공한다. 드론·로봇·센서 등에서 쏟아지는 정보를 작전 판단에 활용하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 데이터 플랫폼과 온톨로지, 디지털트윈을 결합했다. 온톨로지는 데이터의 의미와 서로의 관계를 정리하는 기술이다. 디지털트윈은 실제 전장 환경을 가상 공간에 구현한다. SKT는 데이터 수집·분석부터 가상 전장 구현, 의사결정 지원까지 이어지는 과정을 관람객과 군 관계자가 확인하도록 전시를 구성했다. 통신 분야에서는 지상 인프라를 활용하기 어려운 환경을 위한 저궤도 위성통신 체계를 선보였다. 양자암호와 스텔스 와이파이 등 보안 기술도 함께 소개했다. AI가 분석할 데이터를 현장에서 전달하고, 지휘·통제 과정의 정보를 보호하는 통신 기반을 마련하겠다는 구상이다. 전시 기술은 육군의 미래 전투 체계인 ‘아미 타이거 플러스’ 지원을 겨냥했다. AI·데이터와 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 기술을 전투력에 통합하는 체계다. 무인 장비와 센서가 늘어날수록 여러 장비의 정보를 연결하는 네트워크와 데이터 분석의 역할도 커진다. SKT의 국방 AI 사업은 앞서 국방 행정 분야에서도 추진됐다. 지난 5월 국방부와 ‘독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용’ 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발·실증, 공개데이터 활용, GPU 자원 활용 지원 등에 협력하기로 했다. 이번 전시는 전장 상황 분석과 통신·보안 기술을 함께 제시했다는 점에서 군 대상 사업의 적용 범위를 넓히려는 움직임이다. SKT는 이번 행사에서 SK텔링크, 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등과 협업했다. 각사의 AI·위성·네트워크·보안 기술을 결합해 군 현장에 적용할 수 있는 솔루션을 마련하고 관련 사업을 발굴할 계획이다. 김구영 SKT 엔터프라이즈본부장은 “SKT가 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.2026-10-06 10:12:08
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정부, 독파모 '프론티어 AI·산업 확산' 투트랙 개편…내년 4조7000억원 투입 [경제일보] 정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 개발 사업을 글로벌 최상위 AI 모델 개발과 산업·공공 현장 확산을 병행하는 투트랙 구조로 재편한다. 기존 독파모 사업의 성과를 이어가면서 프론티어 AI 개발에는 내년 4조7000억원 규모의 재정을 투입한다는 계획이다. 5일 과학기술정보통신부에 따르면 정부가 추진 중인 개편안은 △글로벌 최상위 수준의 AI 모델 개발을 목표로 하는 프론티어 AI 트랙 △국산 독자 AI 모델의 산업·공공 분야 활용도를 높이는 산업 확산 트랙으로 구성된다. 과기정통부는 지난 2일 서울 중구 한국지능정보사회진흥원(NIA) 서울사무소에서 출입기자단 간담회를 열고 이 같은 사업 개편 방향을 공개했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 독파모 사업을 중단하거나 다른 사업에 흡수하는 것이 아니라 프론티어 AI 개발과 산업 확산이라는 두 축으로 확대·재편하는 것이라고 설명했다. 정부는 글로벌 AI 경쟁에서 최상위권과의 기술 격차를 좁히기 위해 기존보다 투자 규모를 크게 늘릴 필요가 있다고 판단했다. 과기정통부가 올해 4~6월 독파모 참여 기업과 AI 대학원 교수, AI위원회 위원 등을 대상으로 의견을 수렴한 결과에서도 프론티어 모델 경쟁 단계에 들어설 경우 관련 분야에 자원을 집중해야 한다는 의견이 제시됐다. 이에 과기정통부는 내년도 예산안에 프론티어 AI 모델 개발 지원 예산 4조7000억원을 반영했다. 세부적으로는 △그래픽처리장치(GPU) '베라루빈' 1만장 구매에 3조9000억원 △AI 학습용 데이터 확보에 8000억원 △해외 우수 연구자 20명 유치에 250억원을 편성했다. 사업 수행 기업은 공모와 평가를 거쳐 선정할 예정이다. 정부는 대규모 재정 투입에 따른 성과를 국민에게 환원할 수 있도록 출자 방식으로 사업 구조를 설계했다. 과기정통부는 오는 12월 국회에서 내년도 예산안이 확정되면 투트랙 체제의 구체적인 추진 방안을 마련할 계획이다. 예산 확정 이후 가능한 한 빠르게 공모에 착수할 수 있도록 사전 준비도 진행하고 있다. 기존 독파모 사업의 3차 평가는 내년 1월 말까지 사업 수행을 거쳐 2월 중순께 마무리될 예정이다. 이후 평가 결과와 연계해 프론티어 AI 모델 개발 주체를 선정하기 위한 출자 절차를 추진한다는 방침이다. 류 차관은 독파모 평가 결과와 연계해 이르면 내년 2~3월 프론티어 모델 출자 대상 선정을 추진할 수 있도록 관련 절차를 서두르겠다는 입장을 밝혔다. 다만 기존 독파모 참여 기업을 새로운 사업에 어떤 방식으로 연계할지는 아직 정해지지 않았다. 3차 평가에서 최종 선정되는 2개 기업이 프론티어 AI 또는 산업 확산 트랙에 참여할 경우 인센티브를 부여할지와 적용 범위도 추가 논의가 필요한 상황이다. 류 차관은 기존 참여 기업의 기대 이익과 신뢰를 고려할 필요가 있지만 이를 이유로 전체 자원 배분이 왜곡돼서는 안 된다는 취지로 설명했다. 기존 참여사에 어느 정도 인센티브를 적용할지 또는 새로운 사업에서 다른 기업과 동일한 조건으로 경쟁하도록 할지 등을 두고 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 산업 확산 트랙에서는 기존보다 지원 대상 기업을 늘리는 방안도 검토한다. 국산 독자 AI 모델을 실제 산업 현장에 적용하는 사례를 확대하는 데 초점을 맞출 계획이다.2026-10-05 14:03:30
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포티투닷, 구글·엔비디아 출신 등 핵심 인재 3명 영입…SDV 기술 강화 [경제일보] 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어센터 포티투닷(42dot)이 글로벌 IT 기업 출신 핵심 인재 3명을 영입했다. 분산 컴퓨팅과 음성 인공지능(AI), 자율주행 분야의 기술력을 끌어올려 현대차그룹의 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환에 속도를 낸다. 2일 포티투닷에 따르면 안젤로 코르사로가 지난달 초 미국 실리콘밸리 오피스 수석 연구위원으로 합류했다. 같은 달 차오 팡이 SV VLA 팀 리드를 맡았으며, 김재영 글레오(Gleo) AI Model 그룹 리드가 새롭게 합류했다. 코르사로는 분산 컴퓨팅과 실시간 시스템, 로보틱스 미들웨어 분야 전문가다. 소형 장치부터 데이터센터와 클라우드까지 연결하는 오픈소스 통신 프로토콜 ‘제노’를 개발했으며, 이클립스 재단의 ‘이클립스 제노’ 프로젝트를 이끌어왔다. 제타스케일 테크놀로지를 공동 창업해 최고경영자(CEO)와 최고기술책임자(CTO)를 지낸 경험도 있다. 포티투닷에서는 SDV와 클라우드, 지능형 모빌리티 플랫폼을 연결하는 데이터 구조의 확장성을 높이는 역할을 맡는다. 제노는 마이크로컨트롤러와 같은 소형 기기부터 데이터센터와 클라우드까지 서로 다른 환경에서 데이터를 주고받을 수 있도록 설계된 통신 프로토콜이다. 차량과 로봇, 클라우드 사이에서 대규모 데이터가 오가는 환경에 활용할 수 있어 SDV의 데이터 연결 기술과도 연계된다. 차량 내 AI 분야는 김재영 그룹 리드가 맡는다. 김 그룹 리드는 구글 딥마인드와 아마존, 삼성전자, 인텔 등에서 15년간 음성 대화형 AI와 신호처리 기술을 연구했다. 미국 스탠퍼드대학교에서 전기공학 박사 학위를 받았으며, 텍스트 변환 과정 없이 음성을 직접 이해하고 생성하는 ‘오디오 네이티브 AI’ 선행 연구를 이끌었다. 포티투닷에서는 차량 환경에 특화된 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS) 기술 개발을 담당한다. 주행 중 발생하는 소음이나 여러 사람이 동시에 대화하는 환경에서도 음성을 처리할 수 있도록 관련 기술을 고도화하고, 반응 속도를 줄이기 위한 저지연 오디오 처리 아키텍처도 구축할 예정이다. 자율주행 AI 연구에는 엔비디아 출신 차오 팡 팀 리드가 투입됐다. 팡 팀 리드는 엔비디아 자율주행 부문 수석 엔지니어로 근무하며 자율주행 파운데이션 모델 개발과 엔드투엔드 인지 기술의 양산 적용에 참여했다. 엔비디아 합류 전에는 토요타 리서치 인스티튜트와 아르고 AI에서 실시간 컴퓨터 비전과 예측, 경로 계획 관련 기술을 개발했다. 포티투닷에서는 시각 정보와 언어 기반 추론, 행동 생성을 하나의 모델로 처리하는 VLA(Vision-Language-Action) 연구를 이끈다. 연구 단계의 AI 기술을 실제 차량에 적용할 수 있는 자율주행 기술로 발전시키는 작업도 담당한다. 포티투닷 관계자는 “이번 영입을 통해 SDV의 기반이 되는 데이터 연결 기술부터 차량 내 음성 AI, 자율주행 AI까지 주요 소프트웨어 기술의 연구·개발 역량을 확대할 것”이라고 했다.2026-10-02 09:09:52
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뉴빌리티, 하이브리드 휴머노이드 '빌리' 공개…CJ와 하반기 현장 실증 [경제일보] 피지컬 인공지능(AI) 기업 뉴빌리티가 자율주행 로봇을 통해 축적한 공간지능을 바탕으로 이동과 물체 조작을 하나의 업무 과정으로 수행하는 하이브리드 휴머노이드 로봇을 공개했다. 두 다리로 걷는 인간형 외형보다 실제 산업 현장에서 안정적으로 이동하고 물건을 다루는 데 초점을 맞춘 것이 특징으로, 뉴빌리티는 올해 하반기 CJ를 비롯한 제조·물류 기업과 기술 실증(PoC)을 진행해 상용화 가능성을 검증할 계획이다. 29일 뉴빌리티는 하이브리드 휴머노이드 '빌리'를 공개하고 제조·물류 등 산업 현장을 대상으로 실증과 상용화에 나선다고 밝혔다. 뉴빌리티는 자율주행 로봇 '뉴비'를 국내외 현장에 공급하며 축적한 공간지능을 이동에서 물체 조작까지 확장한다는 구상이다. 이날 강기혁 뉴빌리티 대표는 발표를 통해 "뉴빌리티는 로봇 지능을 통해 일상생활을 혁신하고자 하는 미션을 가진 기업"이라며 "지금까지 뉴빌리티는 모빌리티 관점에서 '어디로 가야 하는가'를 해결해 왔다면, 이제 매니퓰레이션(센서로 주변을 인식하고 경로를 계획해 물체를 정밀하게 다루는) 조작을 연결해서 '도착한 뒤 무엇을 하느냐'까지 해결하는 것이 다음 단계"라고 말했다. 빌리는 작업 대상이 있는 곳까지 이동한 뒤 물체를 집고 옮기거나 지정된 위치에 내려놓는 등 일련의 업무를 수행하도록 설계됐다. 단순히 목적지까지 물건을 운반하는 데서 그치지 않고 이동과 조작을 연결해 실제 작업을 완수하는 것을 목표로 구현되고 있다. 김락희 뉴빌리티 피지컬AI TF장은 빌리의 설계 방향에 대해 "빌리는 단순히 이동하는 로봇을 만들고 싶었던 게 아니라 하나의 작업을 처음부터 끝까지 완전하게 수행할 수 있는 로봇으로 만들었다"고 설명했다. 빌리는 두 다리 대신 휠 기반 하체를 채택했다. 실내외 환경에서 안정적으로 이동하면서 작업에 필요한 상체 동작을 수행하도록 설계한 것이다. 상체는 회전과 높낮이 조절이 가능하며, 두 팔과 손을 이용해 작업 대상에 접근하고 물체를 조작한다. 김 TF장은 "뉴빌리티는 빌리가 실내 또는 실외 공간에서 빠르고 안정적으로 이동할 수 있게 하기 위해 두 다리보다는 구동형 하체를 선택했고, 사람이 사용하는 선반과 같은 작업 공간에 적응하기 위해 두 손과 두 팔 높낮이가 조절되는 상체 회전 구조를 갖게 되었다"고 말했다. 이어 "빌리는 사람처럼 보이고 싶어서 만들어지는 것이 아니라 사람이 작업하는 환경에 적응해서 일을 할 수 있게 하기 위해 해당 구조를 선택했다"고 덧붙였다. 실제 작업 현장에서 활용할 수 있도록 물건을 운반하는 기능도 갖췄다. 빌리는 손으로 최대 15kg 미만의 물건을 옮길 수 있으며 적재함에는 최대 60kg까지 실을 수 있다. 주변 환경과 작업 대상을 인식해 필요한 위치까지 이동하고, 물건을 집어 적재한 뒤 다음 작업 지점으로 운반하는 방식이다. 이동에는 뉴빌리티가 기존 서비스에서 고도화해온 카메라 기반 맵리스 자율주행과 V-SLAM 기술이 적용된다. 사전에 구축한 정밀지도에만 의존하지 않고 카메라로 주변 환경을 인식하며 이동하고, 주변 공간과 자신의 위치를 파악한다. 여기에 물체 인식과 조작 기능을 연결해 이동 기술을 실제 물리적 업무 수행으로 확장한다. 앞서 뉴빌리티는 국내외 150곳 이상의 현장에서 자율주행 로봇을 운영하며 주행 데이터와 공간 관련 경험을 축적해왔다. 덕수궁과 충남대학교병원, 일본 도쿄 등 다양한 환경에서 서비스를 운영한 경험을 공간을 이해하고 판단하는 지능으로 발전시키고 있다. 한 현장에서 확보한 경험을 다른 현장과 로봇에도 활용할 수 있도록 '공간 RFM(로봇 파운데이션 모델)' 학습에도 데이터를 활용한다. 뉴빌리티는 빌리를 모든 기술이 완성된 뒤 현장에 투입하기보다 실제 운영 과정에서 기능을 개선하는 방식으로 상용화할 방침이다. 김 TF장은 "저희는 모든 기술이 완성될 때까지 기다리기보다는 현장에서 가장 빠르게 일을 하게 됐고 그 경험을 바탕으로 지속적이고 고도화되는 기능과 스킬셋을 만들어 가는 것, 그게 바로 뉴빌리티가 빌리를 상용화해 나가는 방식"이라고 설명했다. 상용화를 위한 첫 단계는 산업 현장 실증이다. 뉴빌리티는 올해 하반기 대형 식품 제조사와 정밀 제조사, 물류사, 대규모 교통 복합시설 운영사 등과 PoC를 추진할 예정이다. 식품 제조 분야에서는 CJ와 실증을 진행한다. 구승환 뉴빌리티 최고전략책임자(CSO)는 "(뉴빌리티는) 현재 대형 식품 제조사, 정밀 제조사, 물류사 그리고 대규모 교통 복합 단지 업체들과 POC를 앞두고 있다"며 "그중에서 CJ는 식품 제조 분야로 저희가 POC를 하반기에 진행할 예정"이라고 강조했다. 실증 과정에서는 빌리의 업무 수행 능력과 운영 안정성, 실제 현장 적용 가능성을 검증한다. 현장별 공간 구조와 작업 조건에 맞춰 이동·접근 능력과 물체 인식·조작 기능을 개선하고, 운영 과정에서 확보한 데이터를 다시 로봇 성능 향상에 활용한다는 계획이다. 뉴빌리티는 로봇 하드웨어뿐 아니라 운영·모니터링·유지보수를 아우르는 서비스 체계도 구축하고 있다. 자체 개발 통합 플랫폼 NCC(뉴빌리티 컨트롤 센터)를 기반으로 로봇 운영을 관리하고, RX(로봇 트랜스포메이션) 솔루션을 통해 산업 현장의 로봇 도입과 운영을 지원할 방침이다. 이날 행사에는 올해 군에 입대한 이상민 뉴빌리티 의장도 깜짝 등장했다. 이 의장은 "다소 미흡할 수도 있다"면서도 "하지만 계속해서 시간이 발전하면서 충분히 좋은 기술들을 만들어낼 수 있을 것이라 믿고 있고 또 저희가 그것(좋은 기술을 만드는 것)을 해 왔기 때문에 믿음으로 계속 응원해 주시면 감사하겠다"고 말했다. 뉴빌리티는 자율주행 로봇 사업을 통해 축적한 현장 운영 경험과 규제 대응 역량을 빌리의 산업 현장 적용에도 활용할 계획이다. 지난 2024년 국내 최초로 실외 이동 로봇 운행 안전 인증을 획득했으며, 올해는 일본 로봇 딜리버리 협회의 안전기준 적합 심사도 통과했다. 강기혁 대표는 "뉴빌리티는 사업 중심적으로 그리고 고객 중심적으로 로봇 서비스를 설계해 왔고, 일단 빠르게 로봇을 배포하고 그 다음에 추후에 서비스를 개선하는 관점에서 사업을 전개해 왔다"며 "로봇을 잘 이동하는 것을 넘어서 공간을 이해하고 직접 조작해 하나의 업무를 끝까지 수행할 수 있는 피지컬 AI 상용화 가능성을 현장에서 증명하고자 한다"고 말했다.2026-09-29 15:20:08
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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW [경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.2026-09-22 14:58:44
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KT, ITU에 'AI 보안 모델' 표준 제안…개발부터 평가·개선까지 기준화 [경제일보] 인공지능(AI)이 사이버공격 탐지와 위협 분석·대응에 활용되는 가운데 AI 모델 자체의 보안성과 신뢰성을 확보하기 위한 국제표준 논의가 본격화되고 있다. KT가 국제전기통신연합(ITU) 회의에서 사이버보안에 특화된 AI 모델을 개발·평가하는 기준을 제안하며 국제표준화에 나섰다. AI 모델에 어떤 보안 데이터를 활용할지부터 개발 과정에서 어떻게 성능과 신뢰성을 검증하고 지속적으로 개선할지까지 기준을 마련하겠다는 취지로 풀이된다. 21일 KT는 지난 7일부터 11일까지 중국 충칭에서 열린 ITU 전기통신표준화부문(ITU-T) SG17 국제표준회의에 참석해 AI 사이버보안과 디지털 신뢰 분야의 표준화 논의를 진행했다고 밝혔다. ITU-T SG17은 사이버보안과 보안 아키텍처, 개인정보보호, AI 보안 등을 다루는 정보보호 분야 연구반이다. 각국 정부와 기업, 연구기관의 전문가들이 참여해 ICT 환경에서 활용할 보안 기술과 요구사항에 대한 국제표준을 개발한다. 이번 회의에서 KT는 범용 파운데이션 모델을 활용한 사이버보안 특화 AI 모델 개발 가이드라인을 제안했다. 생성형 AI와 파운데이션 모델이 다양한 산업으로 확산되는 상황에서 이를 사이버보안 영역에 적용하기 위한 별도의 개발 기준이 필요하다는 판단으로 분석된다. 보안 AI는 일반적인 생성형 AI와 달리 악성코드, 취약점, 공격 패턴, 침해사고 등 전문적인 사이버보안 지식을 다뤄야 하는 것으로 꼽힌다. 모델이 최신 보안 위협을 정확하게 분석하지 못하거나 잘못된 판단을 내릴 경우 실제 보안 사고 대응에 영향을 줄 수 있는 만큼 학습 데이터와 모델 성능을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. KT가 제출한 기고서에는 AI 모델 개발에 활용할 사이버보안 지식 소스와 데이터 세트를 비롯해 보안 특화 모델 개발 과정에서 고려해야 할 기술적 요소가 담겼다. 또한 모델 개발 생애주기 전반에 대한 평가와 지속적인 모델 개선을 위한 권고사항도 포함됐다. 해당 기고서는 보안 AI를 한 번 개발한 뒤 사용하는 것이 아니라 데이터 확보부터 모델 개발·평가·운영·개선까지 전 과정을 관리하는 기준을 만들겠다는 의미로 풀이된다. 국제표준이 마련되면 기업이나 기관이 서로 다른 방식으로 보안 AI를 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 공통 기준으로 활용될 전망이다. 특히 사이버보안 분야에서는 AI 모델의 지속적인 업데이트가 중요하다. 공격 방식과 악성코드가 계속 변화하는 만큼 과거 데이터를 기반으로 학습한 모델만으로 새로운 위협에 대응하기 어렵기 때문이다. 이에 모델의 성능을 주기적으로 평가하고 새로운 보안 지식과 데이터를 반영하는 체계 역시 표준화 과정에서 중요한 요소가 될 것으로 분석된다. KT는 AI 보안과 함께 디지털 신뢰 분야의 국제표준화도 추진하고 있다. AI가 개인정보를 처리하고 다양한 서비스의 의사결정 과정에 활용되면서 보안뿐 아니라 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단할 수 있는 기준도 필요해지고 있다는 판단이다. 염흥열 KT 개인정보보호자문위원회 위원장은 "AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되는 상황에서 사이버보안에 특화된 AI 모델의 개발 기준과 ICT 서비스의 신뢰 프레임워크를 국제사회가 함께 마련하는 것이 중요하다"며 "KT와 지속적으로 협력해 우리나라의 기술과 경험이 차세대 정보보호 및 개인정보보호 국제표준에 적극 반영될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. ITU-T SG17에서는 통신·ICT 환경에서 '신뢰'와 '신뢰성'을 정의하고 이를 실제 시스템과 서비스에 적용하기 위한 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 체계화하는 기술보고서를 개발하고 있다. KT는 해당 기술보고서에 주요 용어 정의를 보완하고 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 추가하는 수정안을 제안했다. 영국과 인도 측의 지지를 바탕으로 해당 기술보고서 발행도 완료했다. 디지털 신뢰 표준화는 AI 서비스에서 개인정보보호와 보안, 신뢰성을 하나의 체계 안에서 관리하는 기반이 될 수 있다. AI 서비스가 개인정보를 활용하거나 이용자를 대신해 판단하는 영역이 늘어날수록 단순히 AI 모델의 성능만 검증하는 것으로는 충분하지 않기 때문이다. KT는 향후 사이버보안 참조 아키텍처와 디지털 신뢰 프레임워크의 연계성을 높이고 AI 사이버보안·개인정보보호·디지털 신뢰 분야의 국제표준화 활동을 확대할 계획이다. 통신·ICT 분야에서 축적한 보안 경험을 국제표준에 반영하고 이를 기반으로 글로벌 AI 보안 기술과 서비스의 신뢰성을 높이겠다는 전략이다. KT의 국제표준화 활동은 AI 보안 사업과도 연결될 수 있다. AI 기반 위협 탐지와 분석, 대응 기술이 보안 영역에서 확대되면서 모델의 정확도뿐 아니라 어떤 데이터를 학습했는지, 어떻게 평가했는지, 새로운 위협에 맞춰 어떻게 업데이트하는지 등을 설명하고 검증할 필요성이 커지고 있어서다. 다만 이번 제안이 실제 국제표준으로 확정되기까지는 추가 논의와 검토가 필요하다. 향후 각국과 기업, 연구기관의 의견을 반영해 세부 요구사항을 조정하고 표준화 절차를 거쳐야 한다. 따라서 현재 단계에서는 국제표준 제안을 실제 제품이나 서비스에 적용할 수 있는 기준이 확정된 것으로 보기는 어렵다. 김창오 KT 정보보안실 개인정보보호그룹장 상무는 "AI 시대에는 사이버보안과 개인정보보호, 신뢰가 개별적으로 다뤄지는 것이 아니라 AI와 데이터, 서비스 전반에 함께 내재화돼야 한다"며 "KT가 축적해 온 통신·ICT 및 정보보호와 개인정보보호 경험과 국제표준 역량을 바탕으로 AI 보안, 프라이버시, 신뢰 분야의 글로벌 표준화에 지속적으로 기여하겠다"고 말했다.2026-09-21 10:20:09
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NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 참여…게임 AI서 산업용 로봇 두뇌로 [경제일보] 엔씨소프트의 인공지능(AI) 전문기업 NC AI가 전북·경남 피지컬 AI 대형 국책사업에 동시에 참여한다. 가상공간에서 공장과 작업환경을 학습시키는 기술부터 설비와 로봇의 실제 행동을 제어하는 모델까지 개발해 제조 현장에 적용하는 것이 목표다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업’의 전북·경남 과제에 선정됐다고 17일 밝혔다. 이 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입된다. 지역별로는 경남 6763억원, 전북 7368억원 규모이며 총 35개 과제가 추진된다. 이 금액은 국가사업 전체 예산으로 NC AI가 직접 확보한 사업비와는 구분된다. 정부는 전북을 공장 플랫폼과 자율공장 중심으로, 경남을 정밀 제조와 공정 제어 중심으로 육성한다는 계획이다. 개발 기술은 향후 ‘K-AI 공장’ 패키지로 묶어 국내 제조 현장과 해외 시장에 확산한다는 구상이다. NC AI는 전북에서 두 과제를 맡는다. ‘협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발’ 과제에서는 설비와 작업공간을 3차원 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임과 공정 상황을 시뮬레이션한다. 실제 현장에서 수집하기 어려운 학습 데이터를 가상공간에서 생성해 비전언어모델(VLM)과 비전·언어·행동 모델(VLA)의 학습·검증에 활용한다. ‘무인공장 운용-피지컬 AI SDF 특화 기반 모델 연구개발’ 과제에서는 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 이해하고 설비와 로봇의 대응을 계획하는 기반 모델을 개발한다. 공장 전체의 상황을 인식해 작업 순서를 바꾸거나 이상 상황에 대응하는 무인운영 기술이 핵심이다. 경남에서는 ‘물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발’에 참여한다. 센서·비전 데이터를 바탕으로 제조환경의 변화를 예측하는 월드모델을 개발하고, 대규모 행동모델(LAM)이 설비와 로봇의 움직임을 계획·제어하도록 연결한다. 조선 용접과 반도체 후공정 등 정밀 작업에 적용할 예정이다. 피지컬 AI는 텍스트를 생성하는 소프트웨어 AI와 달리 센서로 현실을 인식하고 기계·로봇을 움직이는 기술이다. 제조 현장에서는 작업물 위치와 형태, 장비 상태가 계속 달라져 정해진 동작을 반복하는 기존 자동화만으로는 대응하기 어렵다. 월드모델과 디지털트윈은 이 같은 변수를 가상환경에서 학습시키는 기반이 된다. NC AI는 올해 한화오션과 자율 용접 로봇용 AI 모델을 개발하고, 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동개발을 추진했다. 현대로템과는 국방 분야 다종 로봇 제어 과제에도 참여하고 있다. 게임 개발 과정에서 축적한 3차원 환경 구축과 강화학습 경험을 산업·국방용 로봇의 학습 데이터와 시뮬레이션에 접목하는 전략이다. 한편 실제 현장에서는 센서 오차와 설비별 인터페이스, 안전 규정, 데이터 보안, 가상환경과 현실의 차이인 ‘심투리얼(Sim2Real) 격차’를 해결해야 한다. 정부와 수요기업이 제공하는 현장 데이터의 범위, 실증 완료 시점, 기술의 유료 전환 여부가 성과를 가를 전망이다. 이연수 NC AI 대표는 “가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증해 국내 제조업의 AI 전환을 이끌겠다”고 말했다.2026-09-17 09:52:08
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