2026.10.23 금요일
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SKT, 서울대·KAIST와 AI 수학 연구…독자 모델 경쟁력 높인다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 'A.X K2'의 수학 추론 능력 강화에 나선다. 국내 수학·AI 연구진과 협력해 전문 분야의 지식을 모델에 학습시키고 수학 난제 해결에 도전한다. 단순히 정답을 도출하는 수준을 넘어 결과의 타당성을 검증하고 복잡한 작업을 수행하는 에이전틱 AI 역량을 높이려는 전략이다. 장기적으로는 AI가 스스로 성능을 개선하는 재귀적 자기개선(RSI) 연구의 기반도 마련한다는 구상이다. 22일 SK텔레콤은 이날 서울 을지로 본사에서 서울대·한국과학기술원(KAIST) 교수진 및 연구자들과 기술 교류회를 열고 A.X K2를 활용한 수학 난제 연구와 모델 고도화 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 프로젝트에는 교류회 참석자를 비롯해 수학과 AI 분야의 국내 연구진이 참여한다. 수학 분야에서는 서인석 서울대 수리과학부 교수와 이준경 고등과학원 계산과학부 교수, 김상현 고등과학원 계산과학부 교수 등이 협력한다. 확률론·통계물리, 이산수학·그래프 이론, 저차원 위상수학·기하적 군론 등 각자의 전문 분야를 활용해 모델의 수학적 이해와 추론 능력을 높이는 데 힘을 보탠다. 거대언어모델(LLM)과 수학 연구 방법론 분야에서는 홍영준·이다빈·오병권·변성수 서울대 수리과학부 교수, 박노성 KAIST 전산학부 교수 등이 참여한다. 연구진은 수학자의 전문지식을 모델 학습에 반영하고, 기존 모델이 충분히 다루지 못했던 전문 분야의 지식과 추론 능력을 보완할 계획이다. 고도화한 모델을 실제 수학 연구에 활용해 각 분야의 난제 해결에도 도전한다. 이번 연구는 글로벌 AI 기업들이 수학적 추론 능력을 모델 경쟁력의 한 축으로 끌어올리는 흐름과도 연결된다. 오픈AI는 지난 6일 내부 AI 모델이 도출한 새로운 수학 연구 결과를 공개했다. 앤트로픽도 지난 8월 자사 AI 모델 클로드가 리만 가설과 관련된 문제에서 기존 연구 결과를 개선했으며, 수학자들의 검토를 거쳤다고 발표했다. AI가 복잡한 수학 문제를 다루는 수준을 넘어 연구 과정에서 새로운 결과를 도출할 수 있는지가 주요 기술 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. SK텔레콤이 수학 추론 능력 강화에 나선 이유도 모델의 활용 범위를 넓히기 위해서로 알려졌다. 수학적 추론은 주어진 조건을 바탕으로 논리적인 결론을 도출하고, 중간 과정과 결과가 타당한지 점검하는 능력과 관련된다. AI 에이전트가 여러 단계로 구성된 업무를 계획하고 실행하는 과정에서도 각 단계의 판단이 적절한지 확인하고 오류를 찾아내는 역량이 중요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤은 이번 연구를 통해 강화한 추론·검증 능력을 에이전틱 AI 고도화에 활용할 방침이다. AI가 복잡한 문제의 해결 계획을 세우고 작업을 수행하는 과정에서 결과를 점검하는 능력을 높이겠다는 것이다. 다만 수학 문제에서의 성능 개선이 실제 서비스 환경의 오류 감소나 업무 수행 능력 향상으로 이어지는지는 별도의 검증이 필요하다. 장기적으로는 AI가 스스로 능력을 개선하고, 개선된 능력을 다음 단계의 성능 향상에 활용하는 재귀적 자기개선(RSI·Recursive Self-Improvement) 연구로도 범위를 넓힐 계획이다. AI가 스스로 만든 풀이와 실험·검증 방법의 타당성을 판단할 수 있어야 개선 과정을 안정적으로 반복할 수 있다는 판단으로 분석된다. SK텔레콤은 글로벌 최상위 AI 모델과 견줄 수학 역량을 확보하고, 필요한 지식을 학습하며 스스로 발전하는 AI 에이전트를 구현하는 것을 장기 목표로 제시했다. 향후 연구 성과를 어떤 평가 기준으로 측정하고 A.X K2에 반영할지가 모델 경쟁력을 가늠할 주요 지표가 될 전망이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 파운데이션 모델의 실제 문제 해결 능력을 높이기 위해 수학 분야 산학협력을 활발하게 추진하고 있다"며 "전문 연구자들과의 공동 연구를 통해 에이전틱 AI 역량을 고도화해 나가겠다"고 말했다.2026-10-22 14:03:03
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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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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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![[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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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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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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![[경제일보] LG, 휴머노이드 승부수…구광모 로봇 밸류체인 키운다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/16/20260916082311346623.png)
LG, 휴머노이드 승부수…구광모 '로봇 밸류체인' 키운다 [경제일보] LG그룹이 로봇을 차세대 성장동력으로 낙점하고 휴머노이드와 핵심 부품을 중심으로 사업 확장에 속도를 내고 있다. 완제품 로봇뿐 아니라 액추에이터와 센서, 배터리, AI 학습 데이터까지 계열사 역량을 묶어 로봇 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 16일 업계에 따르면, LG전자는 엔비디아와 공동 개발 중인 이족보행 휴머노이드 로봇을 내년 1분기 공개할 예정이다. 경남 창원에는 로봇 관절의 핵심 부품인 액추에이터 파일럿 생산라인을 구축했고, 복수의 글로벌 빅테크와 공급 협의도 진행하고 있다. 인수·투자로 넓힌 로봇 영토…산업용부터 서비스 로봇까지 LG전자는 자체 개발과 인수·투자를 병행하며 로봇 사업 기반을 넓혀왔다. 산업용 로봇 분야에서는 2018년 경영권을 확보한 로보스타가 핵심 역할을 맡고 있다. LG전자는 현재 로보스타 지분 33.4%를 보유하고 있다. 로보스타의 올해 상반기 연결 매출은 515억1600만원으로 전년 동기보다 52.4% 늘었고, 영업이익은 5억7300만원으로 흑자 전환했다. 서비스 로봇에서는 미국 베어로보틱스를 전진기지로 삼았다. LG전자는 2024년 6000만 달러를 투자해 지분 21%를 확보한 뒤 콜옵션을 행사해 경영권을 확보했다. 올해 상반기 말 지분율은 56.9%다. 로봇 부품과 웨어러블 로봇 분야에서도 투자를 이어왔다. 로보티즈와 엔젤로보틱스가 대표적이다. 특히 로보티즈와는 지난 6월 우즈베키스탄 액추에이터 생산공장 투자 검토와 휴머노이드 공동 연구 등을 위한 업무협약을 맺었다. LG전자는 이 같은 외부 투자에 더해 자체 기술 기반의 로봇 부품 사업을 새로운 수익원으로 키우고 있다. 중심에는 로봇 관절을 움직이는 액추에이터가 있다. 액추에이터부터 AI 데이터까지…휴머노이드 생태계 구축 LG전자는 올해 CES에서 로봇용 액추에이터 브랜드 ‘LG 악시움’을 공개했다. 60년 이상 축적한 모터 기술을 기반으로 개발한 제품으로 자사 로봇 적용을 넘어 외부 고객을 겨냥한 B2B 사업을 추진하고 있다. 올해 상반기에는 창원공장에 액추에이터 파일럿 라인을 구축해 초도 물량 생산에 들어갔다. 현재 자체 휴머노이드에 적용하면서 양산 가능성과 품질을 검증하고 있고, 수주 상황에 맞춰 본격적인 양산 체제 구축에 나설 계획이다. 외부 고객 확보도 시작됐다. 백승태 LG전자 HS사업본부장은 최근 IFA 2026에서 “복수의 글로벌 빅테크와 액추에이터 수주를 협의하고 있다”고 밝혔다. LG전자는 액추에이터 사업을 2030년께 전사 실적에 의미 있게 기여하는 사업으로 육성한다는 목표다. 휴머노이드 분야에서는 엔비디아와 협력을 강화하고 있다. 양사는 지난 8월 로봇과 AI 팩토리, 모빌리티 분야 전략적 협력을 위한 양해각서를 체결했다. LG전자는 엔비디아의 ‘젯슨 토르’와 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 GR00T’ 등을 활용해 이족보행 휴머노이드 레퍼런스 로봇을 개발하고 있다. 그룹 계열사의 기술도 결집한다. LG이노텍은 센서, LG에너지솔루션은 배터리 분야에서 참여한다. LG전자는 올해 말 휠 기반 휴머노이드 ‘LG 클로이드’를 미국 테네시 세탁기 공장에 투입해 실제 제조 현장에서 작업 성능을 검증할 예정이다. 로봇의 ‘두뇌’를 학습시키기 위한 데이터 사업도 병행한다. 서울 양재 연구개발캠퍼스에는 연면적 약 1만㎡ 규모의 로봇 데이터팩토리를 구축했다. 올해 말까지 실제 수집 데이터와 합성·증강 데이터를 합쳐 10만시간 규모의 학습 데이터를 확보한다는 목표다. 업계 관계자는 “LG의 로봇 전략은 완제품 판매에 머물지 않고, 휴머노이드와 액추에이터, 센서·배터리, AI 학습 데이터까지 사업 영역을 넓혀 로봇 산업의 핵심 가치사슬을 선점하는 쪽으로 무게중심이 이동하고 있는 모습”이라고 했다. [아주경제 2026년 09월 17일자 15면에 게재된 기사입니다.]2026-09-17 08:35:13
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배경훈, AI 감속론에…"우리는 지금 AI의 속도를 늦출 여유가 없다" [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 업계가 개발 속도와 안전을 놓고 갈라진 가운데 정부는 독자 모델 고도화와 프론티어 AI 개발을 계속 추진하겠다는 입장을 밝혔다. 선도국을 따라잡아야 하는 한국에는 개발 속도를 낮추는 것보다 연산 인프라와 안전장치를 함께 갖추는 일이 우선이라는 판단이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 16일 사회관계망서비스(SNS)를 통해 “우리는 지금 AI의 속도를 늦출 여유가 없다”고 밝혔다. 최근 미국에서는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 고도화된 AI의 통제 위험을 이유로 개발 속도를 낮추자고 주장하면서 논쟁이 커졌다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 xAI CEO가 이에 호응한 반면 젠슨 황 엔비디아 CEO와 마크 저커버그 메타 CEO는 산업 전체가 속도를 늦추는 방식에 반대했다. 배 부총리는 “이미 앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과, 추격하면서 시장을 새로 만들어야 하는 나라가 속도를 낮추는 것은 완전히 다른 문제”라고 강조했다. 한국은 독자 거대언어모델(LLM)을 고도화하는 동시에 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동모델(VLA) 등 산업 현장에서 활용할 기술로 영역을 넓혀야 한다는 설명이다. 프론티어 AI 확보도 국가 경쟁력과 연결했다. 그는 “프론티어 AI 역량을 확보한 국가와 그렇지 못한 국가 사이의 격차는 단순한 기술 격차에 그치지 않을 것”이라며 산업과 경제, 안보, 국가의 미래 경쟁력에 영향을 줄 수 있다고 말했다. 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 지난 8월 2단계 평가를 거쳐 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀으로 압축됐다. 정부는 3차 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정할 예정이다. 대규모 연산 자원 확보는 풀어야 할 과제다. 배 부총리는 지난 7월 업무보고에서 프론티어급 모델 개발에는 약 1만장의 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다고 밝혔다. 당시 독파모 참여 기업에 대한 지원 규모는 엔비디아 B200 기준 팀당 735장 수준이었다. 개발 속도를 높이는 과정에서 안전 체계도 함께 마련한다. 정부는 올해 1월 시행된 AI기본법을 토대로 딥페이크와 사이버보안, 개인정보 보호, 고영향 AI 등에 대응할 제도적 기반을 정비하고 있다. 독파모를 활용한 ‘모두의 AI’와 보안 특화 모델 사업도 추진한다. 배 부총리는 “AI가 빨라질수록 안전과 신뢰를 준비하는 우리의 속도도 더 빨라져야 한다”며 “AI 연구개발과 산업 활용에는 과감하게 가속페달을 밟되, 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다”고 말했다. 그는 “속도는 경쟁력이고 안전은 지속가능성”이라며 독파모의 다음 단계와 프론티어 AI 모델 개발 방향을 조만간 공개하겠다고 예고했다. 정부 구상이 성과로 이어지려면 GPU와 데이터 확보 규모, 독자 모델의 실제 활용처, 안전성 평가 기준을 구체적으로 제시해야 한다.2026-09-16 15:14:10
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![[재계 분석] LG, 로봇에 미래 건다…구광모 휴머노이드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/14/20260914171853966729.png)
LG, 로봇에 미래 건다…구광모 '휴머노이드 승부수' [경제일보] 구광모 LG그룹 회장이 로봇을 차세대 성장동력으로 키우며 휴머노이드와 핵심부품을 중심으로 사업 확장에 나섰다. LG전자는 엔비디아와 이족보행 휴머노이드를 개발하고 로봇 관절의 핵심부품인 액추에이터를 직접 개발해 글로벌 빅테크 수주를 추진하고 있다. LG이노텍의 센서와 LG에너지솔루션의 배터리 등 계열사 기술력을 결집하고 데이터팩토리도 구축하며 로봇 완제품부터 부품, AI·데이터까지 사업 범위를 넓히고 있다. 내년 1분기 엔비디아와 개발 중인 이족보행 휴머노이드 공개를 앞두고 경남 창원에는 액추에이터 파일럿 생산라인을 구축했다. 글로벌 빅테크와의 액추에이터 공급 협의도 진행 중이다. LG전자는 로봇 완제품과 액추에이터 등 핵심부품, 로봇 학습용 데이터까지 사업을 확대하며 로봇 사업의 수익 기반을 확장 중이다. ◆ 로봇 기업 인수·투자 확대…사업 기반 넓히는 LG LG전자는 로봇 사업을 추진하면서 직접 개발과 외부 투자를 병행했다. 산업용 로봇과 서비스 로봇 등 분야별 사업 기반을 확보하고 관련 기술을 보유한 기업에도 투자하며 사업 영역을 넓혀왔다. 산업용 로봇 사업에서는 LG전자의 자회사 로보스타가 기반 역할을 하고 있다. LG전자는 2018년 로보스타의 경영권을 확보했으며 현재 지분 33.4%를 보유하고 있다. 로보스타는 제조용 로봇과 공장 자동화 솔루션 등을 공급하고 있다. 로보스타의 올해 상반기 연결 기준 매출은 515억1576만원으로 전년 동기 338억126만원보다 52.4% 증가했다. 영업이익은 5억7300만원으로 전년 동기 31억9600만원 영업손실에서 흑자로 전환했다. 같은 기간 당기순이익은 20억원으로 157.1% 늘었다. 사업별로는 로봇 부문 매출이 196억1200만원으로 집계됐다. 반도체·TR 부문은 168억8900만원, 스마트팩토리 부문은 150억1500만원을 기록했다. 로보스타가 올해 상반기 LG전자에 공급해 올린 매출은 178억7700만원으로 전년 동기 대비 113.0% 증가했다. 전체 매출에서 LG전자와의 거래가 차지하는 비중은 34.7%다. 서비스 로봇 분야에서는 미국 베어로보틱스를 통해 사업 기반을 확보했다. LG전자는 2024년 6000만달러를 투자해 베어로보틱스 지분 21%를 확보했으며, 지난해 콜옵션을 행사해 경영권을 확보했다. 올해 상반기 말 기준 LG전자의 베어로보틱스 지분은 56.9%다. 로봇 부품과 웨어러블 로봇 기업에도 투자했다. LG전자는 2017년 로보티즈 유상증자에 참여해 약 90억원을 투자하고 지분 10.12%를 확보했다. 이후 로보티즈의 유상증자 등으로 발행주식 수가 늘면서 LG전자의 지분율은 올해 1분기 말 6.56%로 낮아졌다. LG전자는 현재 로보티즈의 주요 주주로, 올해 6월에는 우즈베키스탄 액추에이터 생산공장에 대한 지분 투자 검토와 휴머노이드 로봇 공동 개발·연구 등을 위한 업무협약을 체결했다. 엔젤로보틱스에는 2017년 설립 초기 3000만원을 투자해 지분 7.2%를 확보했다. 이후 추가 투자를 포함한 총 투자금은 약 20억3000만원으로 알려졌다. 상장 이후 LG전자의 엔젤로보틱스 지분율은 6.42%로 낮아졌다. 이 같은 투자와 사업 확대를 거쳐 LG전자는 자체 기술을 기반으로 한 로봇 부품 사업에도 속도를 내고 있다. 특히 액추에이터를 차세대 로봇 사업의 핵심 축으로 삼고 생산 기반 구축과 외부 고객 확보에 나섰다. ◆ 액추에이터 생산부터 휴머노이드까지…로봇 사업 가속화 LG전자가 자체 기술을 앞세워 사업화를 추진하는 분야는 액추에이터다. 액추에이터는 로봇의 관절을 움직이는 구동 부품으로 휴머노이드의 움직임과 작업 성능에 직접적인 영향을 미치는 부품이다. LG전자는 올해 CES에서 로봇용 액추에이터 브랜드 ‘LG 악시움’을 공개했다. 60년 이상 축적한 모터 기술을 기반으로 액추에이터를 개발했으며 외부 고객을 대상으로 한 B2B 사업도 추진하고 있다. 생산 기반도 마련했다. LG전자는 올해 상반기 경남 창원공장에 액추에이터 파일럿 생산라인 구축을 완료하고 초도 물량 생산에 들어갔다. 현재 자사 휴머노이드 로봇에 적용할 액추에이터를 생산하며 양산 가능성과 품질 안정성을 검증하고 있다. LG전자는 하반기 자동화 설비를 도입하고 품질 안정화를 위한 추가 인프라 투자도 진행할 계획이다. 잠재 고객을 대상으로 액추에이터 수주 활동을 시작하고, 수주 가시성에 맞춰 양산 체계 구축도 추진한다. LG전자는 액추에이터 사업을 2030년경 전사 경영성과에 의미 있게 기여하는 사업으로 육성한다는 목표를 세웠다. 외부 고객 확보 작업도 구체화하고 있다. 백승태 LG전자 HS사업본부장은 지난 5일 독일 베를린에서 열린 IFA 2026 기자간담회에서 “복수의 글로벌 빅테크와 액추에이터 수주를 협의하고 있다”고 밝혔다. 다음 달에는 특정 기업과 생산 준비 상황과 기술 사항을 점검하는 미팅도 예정됐다. 휴머노이드 사업에서는 엔비디아와 협력을 확대한다. LG와 엔비디아는 지난 8월 전략적 사업협력을 위한 양해각서를 체결하고 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 분야에서 협력하기로 했다. LG전자는 엔비디아의 로봇 플랫폼을 기반으로 이족보행 휴머노이드 레퍼런스 로봇을 개발해 내년 1분기 공개할 계획이다. 개발에는 엔비디아의 로봇용 컴퓨팅 모듈인 ‘젯슨 토르’와 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 GR00T’ 등이 활용된다. LG이노텍은 센서, LG에너지솔루션은 배터리 분야에서 참여해 계열사 기술을 결집한다. LG전자는 실제 생산현장에서 로봇을 검증하는 작업도 진행한다. 올해 말에는 휠 기반 휴머노이드 로봇 ‘LG 클로이드’를 미국 테네시 세탁기 생산라인에 투입해 실제 작업환경에서 개념검증을 진행할 예정이다. 로봇 학습 데이터를 확보하기 위한 인프라도 구축했다. 서울 양재 연구개발캠퍼스에는 지하 1층부터 지상 3층까지 연면적 약 1만㎡ 규모의 로봇 데이터팩토리를 마련했다. 올해 말까지 직접 수집한 데이터와 합성·증강 데이터를 합쳐 총 10만시간 규모의 학습 데이터를 확보할 방침이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스, 아이작 오픈 로보틱스 플랫폼 등을 활용해 로봇 학습 데이터도 지속적으로 축적할 계획이다.2026-09-14 17:33:37
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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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