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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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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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티오리, 보안 AI, 답변 넘어 취약점 직접 검증…'실전훈련' 맡는다 [경제일보] 인공지능(AI)이 보안 지식을 설명하는 수준을 넘어 실제 시스템의 취약점을 찾아 재현하고 검증하도록 훈련하는 국가 프로젝트에 티오리가 참여한다. 티오리는 자율형 AI 보안 솔루션 ‘진트(Xint)’ 개발 경험을 활용해 보안 AI와 분석 도구를 연결하는 실행 환경을 구축한다. AI 기반 오펜시브 보안 기업 티오리는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 네이버클라우드 컨소시엄에 참여한다고 9일 밝혔다. 오펜시브 보안은 공격자의 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 선제적으로 찾는 분야다. 이번 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 티오리·S2W·샌즈랩·이스트시큐리티 등 AI·보안기업, 대학·연구기관 및 수요기관을 포함해 총 33개 기관이 참여한다. 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN 등 국가 기반시설 관련 기관도 실증에 나선다. 컨소시엄은 네이버의 하이퍼클로바X와 LG AI연구원의 엑사원을 각각 기반으로 700B급(7000억개 매개변수) 전문가혼합(MoE) 보안 모델 2종을 병렬 개발한다. MoE는 작업에 필요한 일부 전문 모델만 선택적으로 가동하는 구조여서 매번 7000억개 매개변수 전체를 사용하는 방식과는 다르다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 방어, 엑사원 기반 모델은 공격·검증 역량을 강화하는 방향으로 개발된다. 약 830테라바이트(TB)의 보안 데이터를 활용해 전력·금융·통신·반도체·방산·항공우주 등 7개 분야에서 실증할 계획이다. 티오리가 맡은 핵심 분야는 ‘하네스(Harness)’다. AI 모델을 취약점 스캐너와 디버거, 시험용 서버 등 실제 보안 도구·환경과 연결하고 명령 실행부터 결과 수집, 재현 여부 판정까지 관리하는 체계다. AI가 그럴듯한 분석 문장을 만드는 데 그치지 않고 취약점이 실제로 존재하는지 통제된 환경에서 입증하도록 설계한다. 학습 과정에는 전문가의 모범 사례를 활용하는 지도미세조정(SFT)과 검증 가능한 결과를 보상으로 삼는 강화학습(RLVR)이 적용된다. 예컨대 AI가 제시한 공격 경로가 시험 환경에서 재현되고 정해진 검증 절차를 통과했을 때만 보상을 주는 방식이다. 보안 AI의 고질적인 문제로 꼽히는 오탐과 재현 불가능한 답변을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 지원한다. 전체 지원 기간은 10개월이지만, 우선 5개월간 제공한 뒤 중간평가를 거쳐 나머지 지원 여부를 결정한다. 네이버클라우드는 별도로 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측도 H200 256장을 추가할 계획이라고 밝혔다. 정부는 공모 당시 국내 보안 산업에서 공동 활용할 수 있는 독자 모델 확보를 사업 목표로 제시했다. 박세준 티오리 대표는 “사이버보안 AI에서는 보안 지식을 얼마나 많이 아는지뿐 아니라 실제 환경에서 취약점을 찾아 검증할 수 있는지가 중요하다”며 “진트를 개발하며 확보한 에이전트와 취약점 검증 기술을 적용하겠다”고 말했다. 한편 공격 기능을 갖춘 모델은 방어 역량을 높이는 동시에 악용 가능성도 품고 있다. 컨소시엄이 개발 모델의 오픈소스 공개를 예고한 만큼 모델 가중치와 공격 기능의 공개 범위, 사용자 권한 관리, 실행 기록 보존, 격리된 시험환경 운영 기준이 함께 제시돼야 한다. 개발 규모보다 실제 취약점 탐지율과 오탐률, 재현 성공률, 검증 소요시간을 객관적으로 입증하는 작업이 국가 보안 AI의 신뢰도를 가르게 된다.2026-09-10 08:53:23
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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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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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KT, AI 스타트업 발굴 확대…'K-PATH 2026'으로 AX 생태계 키운다 [경제일보] KT가 인공지능(AI) 스타트업 발굴 프로그램을 확대 개편하며 기업 고객 대상 AX(인공지능 전환) 사업 생태계 강화에 나선다. 자체 AI 역량만으로는 빠르게 변화하는 시장 수요를 모두 대응하기 어려운 만큼 유망 스타트업과 협력을 확대해 AX 사업 경쟁력을 높이려는 전략으로 풀이된다. 22일 KT는 AI 스타트업 오픈 이노베이션 프로그램 'K-PATH 2026' 참가 기업 모집을 시작했다고 밝혔다. 'K-PATH'는 AI 기술력을 보유한 스타트업을 발굴해 KT의 AX 사업 파트너로 육성하고 공동 프로젝트와 사업화를 지원하는 프로그램이다. 단순 투자나 육성에 그치지 않고 실제 고객 프로젝트 수행과 사업 협력을 통해 상용화 기회를 확대하는 것이 특징이다. 이번 프로그램은 지난 2024년 시작한 'KPAS(코리아 유망 AI 스타트업)'를 개편한 것이다. KT는 유망 AI 기업과 함께 성장 경로를 만들어간다는 의미를 담아 프로그램 명칭을 K-PATH로 변경하고 지원 범위도 확대했다. 최근 기업 시장에서는 생성형 AI를 비롯한 다양한 AI 기술 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 금융과 제조, 교육, 공공 등 산업 전반에서 업무 자동화와 생산성 향상을 위한 AX 프로젝트가 확대되면서 관련 기술을 보유한 스타트업에 대한 관심도 높아지고 있는 것으로 알려졌다. 다만 개별 스타트업이 대기업이나 공공기관 고객을 확보하고 실제 사업으로 연결하기에는 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 기술력은 갖추고 있어도 레퍼런스 확보와 영업 네트워크, 사업화 역량 부족으로 성장에 어려움을 겪는 경우가 적지 않기 때문이다. 이에 KT는 스타트업과 고객을 연결하는 개방형 협력 체계를 확대하고 있다. 앞서 KT는 KPAS 프로그램을 통해 올거나이즈와 인핸스, 랭코드, 셀렉트스타 등 AI 기업들을 발굴하며 협력 관계를 구축해 온 바 있다. 이번 K-PATH 2026에서는 AI 에이전트 플랫폼·엔터프라이즈 AI, 데이터·데이터 for AI, 피지컬 AI·로보틱스, AI 인프라·파운데이션 모델 등 핵심 기술 분야 기업을 모집한다. 또한 금융과 제조, 교육, 공공 분야에서 AI 혁신을 추진하는 기업도 선발 대상에 포함된다. 선정 기업은 KT의 AX 사업 파트너 플랫폼에 참여해 다양한 사업 조직과 협업하며 공동 사업 기회를 모색할 전망이다. 실제 고객 프로젝트 수행을 비롯해 기술 검증(PoC), 연구개발(R&D) 연계, 시장 진출(GTM) 지원, 투자 연계, 네트워킹 프로그램, 국내외 전시회 및 컨퍼런스 참가 지원 등도 제공받는다. KT는 최대 20개 기업을 선발할 예정이다. 접수는 다음 달 12일까지 진행되며 서류 심사와 발표 평가를 거쳐 오는 8월 초 최종 선정 기업을 발표한다. 생성형 AI와 AI 에이전트 시장이 빠르게 성장하면서 기술 개발 속도와 사업화 역량을 동시에 확보하기 위한 개방형 혁신 전략이 확산되고 있고, 이에 KT는 AICT 기업 전환 전략 아래 AI와 클라우드, 데이터 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 프로그램을 통해 KT는 외부 혁신 기업과의 협력을 통해 AX 사업 포트폴리오를 확대하고 산업별 AI 시장 공략을 강화할 것으로 분석된다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "K-PATH는 단순히 스타트업 지원 프로그램을 넘어 KT의 미래 AX 사업을 함께 만들어갈 핵심 파트너를 발굴하는 플랫폼"이라며 "혁신적인 AI 스타트업과의 견고한 협력을 통해 고객의 AX 혁신을 가속화하고 새로운 비즈니스 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다.2026-06-22 16:52:23
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오픈AI 'GPT-5.5' 전격 공개…단순 성능 넘어 '자율성' 경쟁으로 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장의 선두 주자 오픈AI가 복잡한 업무를 스스로 계획하고 실행하는 'AI 에이전트' 성능을 극대화한 최상위 모델 'GPT-5.5'를 전격 공개했다. 불과 두 달 전 GPT-5.4를 출시했던 오픈AI가 이례적으로 빠른 속도로 후속 모델을 내놓은 것은 최대 라이벌 앤트로픽의 거센 추격을 뿌리치고 차세대 AI 기술의 핵심인 에이전트 시장 패권을 선점하겠다는 강력한 의지로 풀이된다. 오픈AI는 23일(현지시간) "지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어나고 직관적인 GPT-5.5를 출시한다"고 밝혔다. GPT-5.5는 코딩 온라인 리서치 데이터 분석 소프트웨어 조작 등 인간의 실제 업무 전반을 자율적으로 지원하도록 설계된 것이 특징이다. 특히 AI가 스스로 코드를 계획하고 작성 테스트 수정하는 에이전트형 코딩과 컴퓨터 활용 능력에서 비약적인 발전을 이뤘다는 게 회사 측 설명이다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 "이 모델은 더 적은 지시로도 더 많은 일을 해낼 수 있다"며 "불분명한 문제를 보고 다음에 무엇을 할지 스스로 파악해내는 능력이 우리가 앞으로 컴퓨터를 사용하는 방식의 기초를 다질 것"이라고 강조했다. 이번 발표의 모든 초점은 앤트로픽과의 직접적인 비교에 맞춰졌다. 오픈AI가 공개한 성능지표(벤치마크) 보고서를 보면 GPT-5.5는 지식 업무 수행 능력(GDPval)과 사이버 보안 능력(CyberGym) 등 상당수 영역에서 앤트로픽의 주력 모델 '클로드 오퍼스 4.7'을 압도했다. 하지만 IT 업계의 수요가 가장 높은 코딩 부문(SWE-Bench Pro)에서는 오퍼스 4.7에 5%포인트 이상 뒤처지는 결과가 나왔다. 이에 대해 오픈AI는 "앤트로픽의 모델은 데이터 암기 징후가 보고됐다"며 평가 결과 자체를 인정할 수 없다는 이례적인 공세에 나섰다. 평가 데이터가 오염돼 벤치마크 점수만 높게 나올 뿐 실제 성능은 아니라는 주장이다. 이는 두 회사 간의 경쟁이 단순한 성능 수치를 넘어 평가의 공정성과 신뢰도 문제로까지 번지는 '벤치마크 전쟁'으로 격화하고 있음을 보여준다. 두 거대 AI 기업의 근본적인 철학 차이 역시 수면 위로 떠올랐다. 앤트로픽은 자사의 최첨단 모델 '클로드 미토스'가 사이버 공격에 악용될 수 있다는 우려 때문에 소수의 파트너사와 기관에만 제한적으로 공개하는 극도의 신중함을 보이고 있다. 반면 오픈AI는 강력한 안전장치를 적용해 최신 모델을 일반 유료 구독자에게 과감히 출시하는 개방적 접근 방식을 택했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 최근 팟캐스트에서 앤트로픽의 폐쇄적 전략을 '공포에 기반한 마케팅'이라고 직격탄을 날린 것은 이러한 철학의 균열을 상징적으로 드러낸다. 뉴욕타임스 역시 "네트워크를 방어하려는 사람과 침해하려는 사람 모두에게 유용한 기술을 어떻게 다뤄야 하는지에 대한 두 회사의 의견이 완전히 갈린다"고 분석했다. 오픈AI의 조급함에 가까운 속도전은 기업공개(IPO)를 앞두고 시장의 주도권을 절대 빼앗길 수 없다는 비즈니스적 판단이 깔려있다. GPT-5.5의 궁극적인 목표는 챗GPT와 코딩 도구 그리고 브라우저 기능을 하나로 통합한 '슈퍼 앱'의 기반이 되는 것이다. AI가 사용자의 의도를 파악해 모든 디지털 작업을 알아서 처리해주는 완전한 형태의 AI 에이전트 서비스를 구현하겠다는 야심이다. 이 비전의 성공을 위해선 시장에 '가장 강력한 모델은 오픈AI'라는 인식을 확고히 각인시켜야 한다. 한편 GPT-5.5의 등장은 생성형 AI 경쟁의 패러다임이 기존의 텍스트와 이미지 생성을 넘어 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 'AI 에이전트' 경쟁으로 완전히 전환됐음을 알리는 신호탄이다. 앤트로픽 미토스와의 직접적인 성능 비교를 피하면서도 자신감을 드러낸 오픈AI의 행보는 AI 에이전트 시대의 본격적인 개막을 알린다. 시장 패권을 둘러싼 두 거인의 기술 전쟁은 이제 막 시작됐을 뿐이다.2026-04-24 15:41:02
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네이버, AI 모델서 중국산 뺀다…한국어 특화 멀티모달로 승부수 [경제일보] 네이버(대표 최수연)가 자사 인공지능 모델에 적용했던 중국산 비전 인코더를 완전히 배제하고 자체 개발한 독자 기술을 전면 적용한다. 이로써 국가 파운데이션 모델 사업 당시 불거졌던 기술 종속 논란을 잠재우고 한국 문화에 최적화된 멀티모달 경쟁력을 한층 끌어올릴 전망이다. 17일 정보기술 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 초 독자적인 비전 인코더 개발을 마무리 짓고 향후 개발하는 멀티모달 모델 전반에 이를 적용하기 위한 내재화 작업에 돌입했다. 비전 인코더는 이미지와 영상 정보를 인공지능이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 핵심 모듈로 텍스트와 음성 등을 종합적으로 다루는 멀티모달 모델에서 시신경 역할을 수행하는 기술이다. 새롭게 개발된 비전 인코더는 네이버클라우드의 기존 자체 기술인 브이유클립(VUClip)의 성능을 대폭 개선한 최신 모델이다. 현재 오픈소스 생태계에서 활용성이 검증된 중국 알리바바의 큐웬 등 글로벌 최상위권 모델의 인코더와 대등한 수준의 정보 처리 성능을 확보한 것으로 알려졌다. 앞서 네이버클라우드는 올해 초 정부가 주도한 독자 인공지능 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 참여하는 과정에서 거센 비판에 직면한 바 있다. 자사 옴니모달 모델 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크에 큐웬 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 일부 차용했다는 사실이 외부 검증을 통해 알려지면서다. 당시 정부는 모델 학습 초기 단계부터 자체 기술로 구축하는 이른바 프롬 스크래치 원칙을 강력하게 내세웠다. 네이버클라우드는 비전 인코더가 단순한 시각 정보 변환 모듈이며 언제든 자체 기술로 교체 가능한 부품이라고 해명했지만 결국 해당 논란의 여파로 지난 1월 국책 사업 1차 심사에서 고배를 마시는 뼈아픈 결과를 낳았다. 네이버클라우드는 이번 자체 인코더 개발과 전면 적용을 통해 당시의 약속을 기술력으로 증명함과 동시에 외산 모듈 의존도를 완벽히 끊어내게 됐다. 다만 이미 오픈소스로 외부에 배포된 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델의 인코더 교체 여부와 적용 시점은 아직 구체적으로 확정되지 않았다. 이번 비전 인코더의 가장 큰 기술적 특징은 인공지능을 학습 단계부터 한국어 중심으로 훈련시켜 이미지와 한국어를 중간 번역 과정 없이 직접 연결하는 구조에 있다. 기존 글로벌 인코더들이 제주 하르방 이미지를 인식할 때 먼저 영어 단어인 석상으로 치환해 처리하는 한계를 보였다면 네이버 모델은 이미지를 보는 즉시 하르방이라는 한글 고유명사를 직관적으로 도출해 낸다. 이러한 다이렉트 데이터 처리 방식은 정보 왜곡 현상을 원천 차단해 한국의 지리와 문화 특유의 복잡한 맥락을 완벽하게 읽어낼 수 있게 만든다. 국내 공공기관이나 금융권처럼 데이터 주권 확보와 문화적 정확성이 생명인 산업군에서는 외산 모델이 범접할 수 없는 차별화된 경쟁력으로 작용할 공산이 크다. 전문가들은 네이버클라우드가 고도화된 시각 데이터 해석 능력을 바탕으로 자사의 핵심 비전인 소버린 인공지능 생태계 확장에 더욱 강력한 드라이브를 걸 것으로 분석한다. 글로벌 빅테크들이 주도하는 인공지능 패권 경쟁 속에서 핵심 기술 자립은 정보기술 기업의 생존을 결정짓는 최우선 과제로 떠올랐다. 단순한 부품 교체를 벗어나 설계부터 데이터 융합까지 완전한 내재화를 이룬 네이버가 글로벌 인공지능 시장에서 독자적인 플랫폼 사업자로서의 입지를 확고히 다질 수 있을지 시장의 이목이 집중되고 있다.2026-04-17 16:53:49
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