2026.08.31 월요일
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하정우, 국가AI전략위 '실행 사령탑' 취임…"AI 3대 강국 역량 총결집" [경제일보] 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장이 31일 취임하면서 정부의 인공지능(AI) 정책 컨트롤타워가 전략 수립을 넘어 실행력을 높이는 단계로 전환될 전망이다. 하 부위원장은 국가AI전략위의 역할을 부처와 민간을 연결해 실제 성과를 만드는 구심점으로 규정하고 AI 3대 강국 도약을 위한 국가 역량 총결집을 선언했다. 하 부위원장은 이날 취임사에서 “국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다”고 밝혔다. 이어 “필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다”고 강조했다. 이번 인사는 지난 5월부터 공석이었던 상근부위원장 자리를 약 석 달 만에 채웠다는 점에서도 의미가 있다. 국가AI전략위가 중장기 AI 전략을 담당하고 과학기술정보통신부가 주요 정책을 실행하는 가운데 청와대 AI미래기획수석이 범부처 조정을 맡는 역할 분담이 다시 갖춰지면서 정부의 AI 정책 추진력도 강화될 것으로 보인다. 하 부위원장이 가장 먼저 강조한 과제는 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 연결한 ‘3대 메가프로젝트’다. 그는 세 분야가 따로 움직이는 것이 아니라 AI 생태계 안에서 유기적으로 연결돼야 한다며 범정부 정책 조정과 민관 협력을 강화하겠다고 밝혔다. 특히 피지컬 AI는 제조업과 로봇, 자율주행 등 국내 산업 기반을 활용해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 여기에 AI 반도체와 데이터센터를 결합해 AI 모델 개발부터 실제 산업 적용까지 이어지는 생태계를 만드는 것이 정부 전략의 핵심이다. ‘모두의 AI’도 주요 과제로 제시했다. 산업과 연구 분야뿐 아니라 교육·의료·행정 등 국민 생활 전반으로 AI 전환을 확대하고, 세대·지역·계층에 따른 AI 격차도 줄이겠다는 구상이다. 하 부위원장은 “AI는 소수 기업이나 특정 계층만을 위한 기술이 아니라 모든 국민의 기회를 넓히고 삶의 질을 높이는 기술이 돼야 한다”고 말했다. 정책의 실효성을 높이기 위한 성과 관리도 강화한다. 하 부위원장은 ‘대한민국 인공지능 행동계획’과 3대 메가프로젝트가 실제 투자와 산업 성장으로 연결되는지 추진 상황을 직접 점검하겠다고 밝혔다. “좋은 전략은 시작에 불과하며 중요한 것은 실행과 성과”라는 게 그의 설명이다. 국제 협력 확대도 추진한다. 국내 AI 기술과 산업 경쟁력을 기반으로 글로벌 AI 협력 플랫폼을 구축하고 해외 시장과의 연계를 강화할 계획이다. 국내 기업이 기술을 개발하는 데 그치지 않고 글로벌 공급망과 시장에서 영향력을 확보하도록 정책 지원을 확대하겠다는 의미다. 한편 하 부위원장 체제에서 국가AI전략위의 가장 큰 시험대는 정부가 내놓은 AI 전략을 실제 투자·산업 성과로 얼마나 빠르게 전환하느냐가 될 전망이다. 대규모 예산이 투입되는 독자 AI 모델과 AI 컴퓨팅 인프라, 피지컬 AI 등 사업의 성과를 관리하는 동시에 부처 간 이해관계를 조정해야 한다. 하 부위원장은 “대한민국이 AI 3대 강국, 대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가로 도약할 수 있도록 국가적 역량을 총결집하겠다”며 “국민이 체감하는 AI 강국을 만드는 데 모든 역할을 다하겠다”고 밝혔다.2026-08-31 17:35:29
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류재철 LG전자 사장 "미래 바꾸는 건 인재"…피지컬 AI R&D 인력 확보전 [경제일보] LG전자가 로보틱스와 인공지능(AI), 모빌리티 등 피지컬 AI 기반 미래사업을 이끌 연구개발(R&D) 인재 확보에 속도를 낸다. 류재철 최고경영자(CEO·사장)가 직접 북미 인재들과 만나 성장사업의 방향을 공유하는 등 글로벌 기술 인력 확보에 나섰다. 31일 LG전자에 따르면 류재철 최고경영자(CEO·사장)는 지난 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘북미 테크 콘퍼런스’에서 R&D 인재들을 만나 LG전자의 미래사업 전략과 기술 경쟁력을 소개했다. 이번 북미 테크 콘퍼런스에는 스탠퍼드대, 하버드대, 매사추세츠공대(MIT), 버클리 캘리포니아대(UC Berkeley) 등 주요 대학과 연구기관의 박사·연구원, 현지 빅테크와 스타트업의 R&D 경력자 등 100여명이 참석했다. 류 CEO는 기계공학을 전공한 뒤 엔지니어로 입사해 사업부장과 사업본부장을 거쳐 CEO에 오른 자신의 경력을 소개하며 기술 전문성을 갖춘 인재가 회사의 핵심 리더로 성장할 수 있다는 점을 강조했다. LG전자가 인재 확보에 집중하는 배경에는 피지컬 AI를 중심으로 미래사업의 기술 경쟁력을 강화하려는 전략이 있다. 기존 생활가전과 올레드 TV, 텔레매틱스 등 주력 사업의 경쟁력을 유지하는 동시에 상업공간용 공조(HVAC), 로보틱스, 모빌리티 등으로 성장축을 넓히고 있다. 로보틱스 분야에서는 로봇 플랫폼과 로봇 지능, 데이터를 결합한 기술 역량을 강화한다. AI 데이터센터 냉각 솔루션과 AIDV·SDV 기반 차량용 지능 플랫폼 구축도 추진하고 있다. 각 사업에서 AI와 소프트웨어, 데이터 기술의 중요성이 커지면서 고급 R&D 인력 확보가 사업 경쟁력과 직결되는 구조다. 류 CEO는 “미래를 바꾸는 것은 인재”라며 “LG전자는 더 큰 도전을 두려워하지 않는 인재들과 함께 세상에 의미 있는 변화를 만들어 나갈 것”이라고 했다. LG전자는 북미 주요 대학을 직접 찾아가는 채용 활동을 확대한다. 다음 달 9일부터 MIT, 카네기멜런대, 미시간대, 퍼듀대, 일리노이대 어버너-샴페인캠퍼스, 위스콘신대 매디슨 등에서 채용설명회를 열고 우수 R&D 인재 확보에 나선다. 국내에서도 로봇, 생산기술, 전기·전자 분야를 중심으로 하반기 신입사원 채용을 진행하고 있다.2026-08-31 11:19:40
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NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화 [경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.2026-08-31 09:01:07
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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다 [경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.2026-08-30 13:32:19
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SKT는 AI 인프라, 카카오는 AI 플랫폼…'AI 중심'으로 회사 다시 짠다 [경제일보] SK텔레콤과 카카오가 잇달아 인적분할을 결정하고 AI를 기존 사업과 분리된 핵심 성장축으로 세우는 등 인공지능(AI)이 국내 정보통신기술(ICT) 기업의 사업구조를 넘어 지배구조까지 바꾸고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터(DC)와 해저케이블 등 인프라 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 자본을 유치하고, 카카오는 카카오톡과 AI를 중심으로 한 사업회사와 계열사 관리·미래 투자를 담당하는 회사로 나눈다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사와 신설회사 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 앞서 카카오는 지난 21일 이사회를 열고 신설 법인 '카카오AI'와 존속 법인 '카카오X'로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 두 기업이 선택한 사업의 방향은 다르지만 공통점은 명확하다. AI를 기존 사업에 추가하는 방식에서 벗어나 AI에 맞는 자본조달과 의사결정 구조를 별도로 구축하겠다는 것이다. 막대한 투자가 필요한 AI 인프라와 빠른 서비스 전환이 필요한 AI 플랫폼을 기존 사업과 같은 기준으로 관리하기보다 별도의 성장 엔진으로 키우겠다는 전략이다. SK호라이즌은 기존에 운영 중인 데이터센터 8곳과 건설 중인 울산·구로 AI 데이터센터 등을 포함해 총 318MW 규모의 인프라 운영과 확장을 담당한다. SK텔레콤은 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄으로부터 신설회사에 약 3조800억원 규모의 외부 투자도 유치한다. SK텔레콤이 AI 데이터센터 사업을 별도 법인으로 떼어낸 것은 AI 인프라 사업의 성격이 기존 통신사업과 크게 달라지고 있기 때문이다. AI 데이터센터는 대규모 전력과 부지, GPU, 네트워크 등에 선제적으로 자본을 투입해야 한다. AI 모델의 성능 경쟁이 심화할수록 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요도 커지면서 데이터센터는 단순한 서버 공간을 넘어 AI 산업의 핵심 기반시설로 부상하고 있다. 특히 SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 외부 자본을 적극 활용할 계획이다. 통신사업에서 발생하는 현금흐름만으로 AI 데이터센터를 확장하는 대신 글로벌 재무적 투자자(FI)의 자금을 끌어들여 인프라 확대에 투입하는 구조다. SK텔레콤은 AI DC 사업을 총괄하고 SK호라이즌이 운영과 확장을 담당하는 동시에 SK하이퍼가 기가와트(GW)급 사업 개발을 맡는 방식으로 역할도 나눴다. 기존 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업의 AI 전환(AX)에 집중하게 된다. AI 인프라를 별도 성장축으로 떼어내면서 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 인프라 확장을 서로 다른 속도와 방식으로 추진할 수 있게 된 것이다. 카카오도 AI를 중심으로 회사의 구조를 다시 짠다. 카카오AI는 카카오톡과 AI, 광고, 커머스를 담당하고 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사와 미래 투자를 담당한다. 분할비율은 순자산 장부가액 기준 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 카카오AI의 핵심은 카카오톡의 AI 전환이다. 카카오는 카카오톡을 단순한 메신저에서 AI 서비스를 이용하는 핵심 인터페이스로 발전시키고 AI와 광고·커머스를 연결해 새로운 수익 모델을 만든다는 구상이다. 반면 카카오X는 기존 계열사 사업을 관리하면서 가상자산, 피지컬 AI, 엔터테인먼트 등 새로운 성장 동력에 투자하는 역할을 맡는다. 기존 통신이나 플랫폼 사업은 이미 구축된 가입자·이용자 기반을 바탕으로 서비스와 매출을 확대하는 방식이었다면 AI는 막대한 선행 투자와 빠른 의사결정이 동시에 요구된다. AI 모델과 서비스는 경쟁사의 기술 발전에 따라 투자 시점과 규모를 신속하게 조정해야 하고, AI 데이터센터는 고객 수요가 발생하기 전에 인프라를 먼저 구축해야 할 것으로 분석된다. 이번 두 기업의 인적 분할은 AI가 더 이상 기존 사업에 붙이는 하나의 신기술이 아니라는 것을 보여주는 것으로 풀이된다. AI가 기업의 투자 규모와 속도, 사업 포트폴리오, 자본조달 방식, 의사결정 체계까지 바꾸면서 기업들은 AI에 맞춰 회사의 골격 자체를 다시 짜기 시작했다. SK텔레콤이 AI 인프라를, 카카오가 AI 플랫폼을 별도 성장축으로 만든 것도 같은 흐름의 서로 다른 모습이다. 앞으로 국내 ICT 기업들의 AI 경쟁력은 누가 더 좋은 AI 모델을 확보하느냐뿐 아니라 AI에 얼마나 많은 자본을 효율적으로 배분하고, 이를 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 보인다. 이번 분할의 성패 역시 'AI 회사'라는 이름이 아니라 분할 이후 실제로 얼마나 큰 AI 사업을 만들어내느냐가 결정하게 될 것으로 전망된다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업 구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-28 17:39:34
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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부 [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.2026-08-27 16:43:57
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현대모비스, 피지컬 AI·3D 비전 등 제조 신기술 40여종 공개 [경제일보] 현대모비스가 피지컬 AI와 3D 비전, 디지털 트윈 등을 활용한 제조 신기술을 선보였다. 실제 생산 현장에 적용한 자동화 기술부터 로봇의 작업을 가상 환경에서 학습시키는 기술까지 제조 공정의 지능화를 위한 기술 개발 성과를 공개했다. 27일 현대모비스에 따르면 회사는 제조 혁신 기술 전시회 'M-Sphere 2026'을 개최하고 제조 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 올해 행사는 '도전을 넘어 가능성을 현실의 가치로'를 주제로 지난 26일부터 이틀간 경기도 의왕연구소 인근 퀀텀센터에서 열렸다. 1·2차 협력사 등을 포함해 약 1000명의 업계 관계자가 행사장을 찾았다. 현대모비스는 이번 전시회에서 협력사와 공동개발한 기술을 포함해 지능형 자동화, AI 디지털 트윈, 요소기술 등 3개 분야에서 40여종의 제조 신기술을 공개했다. 실제 생산 공정에 적용한 기술을 중심으로 제조 현장에서 활용되는 자동화와 인공 지능 기술을 소개했다. 지능형 자동화 분야에서는 3D 비전 시스템을 활용한 운송 로봇 시스템을 선보였다. 현대모비스가 울산 섀시모듈 공장에 시범 적용한 기술로, 로봇이 섀시모듈 조립에 필요한 부품을 스스로 찾아 담은 뒤 카메라로 이동 경로를 인식해 조립라인까지 운반한다. 최대 20kg에 달하는 부품을 자동으로 이송해 작업자의 운반 부담을 줄이고 부품 공급 정확도를 높이는 방식이다. AI 디지털 트윈 분야에서는 피지컬 AI 기반 로봇 티칭 솔루션을 공개했다. 에어백 제조 공정을 가상 환경에 구현하고 실제 생산 라인에서 작업하는 로봇팔과 그리퍼의 움직임을 학습시키는 기술이다. 설비나 제품이 변경되더라도 가상 환경에서 변경 정보를 반영해 2~4시간 안에 로봇에 새로운 작업을 학습시킬 수 있다. 요소기술 분야에서는 배터리모듈 온도센서 체결공정 자동화 기술을 소개했다. 기존에는 미세한 커넥터 체결을 작업자가 직접 수행했지만 정밀인식 제어기술을 적용해 로봇이 상하좌우 네 방향을 확인하고 딥러닝으로 체결 위치를 판단한 뒤 커넥터를 자동으로 삽입하도록 했다. 현대모비스 관계자는 "자동차 부품 제조 과정에서 완성차 업체와 부품사, 장비 업체 간 협업이 중요한 만큼 공동 개발 기술과 제조 노하우를 공유해 스마트 제조 기술의 적용 범위를 넓힐 계획"이라고 했다.2026-08-27 15:23:44
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KT, AI·AX 협력사 12곳과 동남아 공략…현지 기업·VC까지 연결 [경제일보] KT가 협력 중소벤처 12개사와 함께 동남아시아 시장 공략에 나선다. 단순히 해외 전시회 참가 기회를 제공하는 데 그치지 않고 현지 기업과의 사업 미팅과 글로벌 투자자 상담까지 연계해 협력사의 실제 해외 진출을 지원한다. 자체 인공지능(AI)·AX 사업을 확대하는 동시에 협력사 기술을 묶어 하나의 생태계로 해외 시장에 선보이겠다는 전략으로 풀이된다. 27일 KT는 지난 26일부터 28일까지 태국 방콕 퀸 시리킷 국립 컨벤션 센터에서 열리는 '테크소스 글로벌 서밋 2026'에 협력 중소벤처 12개사와 함께 참가했다고 밝혔다. 테크소스 글로벌 서밋은 AX 전환, 핀테크, 푸드테크 등을 주제로 열리는 동남아시아 대표 기술 행사로 올해 약 300개 기업이 전시 및 행사에 참여한다. 이번에 KT와 함께 태국을 찾은 기업은 마르시스, 더핑크퐁컴퍼니, 모꼬지, 비프로컴퍼니, 다임테크놀로지, 올거나이즈코리아, 딥핑소스, 엑스엘에이트에이아이, 트래쉬버스터즈, 피치에이아이, 페보, 그레이랩 등이다. 참여 기업의 기술 분야도 AI와 AX를 중심으로 다양하다. 다임테크놀로지는 피지컬 AI 기반 자율제조 솔루션을, 올거나이즈코리아는 대규모언어모델(LLM) 기반 솔루션을 선보인다. 딥핑소스는 AI 기반 공간 운영 최적화 기술을, 그레이랩은 AI 보안 에이전트 기술을 보유하고 있다. 엑스엘에이트에이아이는 AI 자동 통번역 솔루션을 앞세워 동남아 시장 진출을 추진하고 있으며, 페보는 보이스 AX 솔루션을 개발한다. 더핑크퐁컴퍼니와 모꼬지 등 콘텐츠 기업과 비프로컴퍼니의 축구 영상 분석 기술 등도 이번 행사에 함께 소개된다. KT는 이번 참가를 단순한 공동 전시 형태로 운영하지 않고, 현지 기업과의 사업 기회를 발굴하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. KT는 행사에 참가하는 300여개 기업을 사전에 검토하고, 각 협력사의 기술과 사업 분야에 맞춰 협업 가능성이 높은 기업을 선별해 맞춤형 밋업을 주선한다. 해외 시장에 처음 진출하거나 현지 네트워크가 부족한 중소벤처 입장에서는 대기업이 보유한 현지 네트워크를 활용할 수 있다는 점은 매력적인 요인으로 다가올 것으로 분석된다. 기술을 전시하는 것에서 끝나는 것이 아니라 잠재 고객과 직접 만나 사업 협력을 논의할 수 있는 기회를 마련하는 방식이다. 글로벌 투자 유치도 지원한다. KT는 현지 글로벌 벤처캐피털(VC)을 초청해 참가 기업과 1대 1 상담회를 마련했다. 협력사들은 현지 기업과의 사업 협력뿐 아니라 투자 유치 가능성도 타진할 수 있다. 실제 일부 기업은 이번 행사를 동남아 시장 진출의 교두보로 활용하고 있다. 올거나이즈코리아는 KT와 글로벌 시장 공동 진출을 위한 협력을 검토하고 있으며, 엑스엘에이트에이아이도 자체 AI 번역 기술을 기반으로 동남아 시장 진출을 추진하고 있다. 행사 기간 현지 기업과 구체적인 사업 협력 방안을 논의할 예정이다. KT가 협력사의 해외 진출 지원에 나서는 것은 국내 시장만으로는 성장에 한계가 있는 중소벤처의 새로운 판로를 확보하는 동시에 자사의 AX 사업 생태계도 확대할 수 있기 때문이다. 특히 동남아시아는 기업의 디지털 전환과 AI 도입이 확대되면서 국내 AI·AX 기업들이 새로운 시장으로 주목하는 지역으로, KT에는 자체적으로 확보한 AI·AX 기술뿐 아니라 협력사들의 산업별 솔루션을 함께 묶어 현지 기업에 제안할 수 있다는 장점이 있다. 이번 사업은 KT가 추진하는 협력사 동반성장 프로그램 'BLOOM, Together'의 일환으로 진행된다. KT는 그동안 협력사의 경영 안정성을 높이기 위한 상생펀드와 현금 결제 등을 지원하는 한편, 민관 공동 기술사업화와 AX 사업화, 공동 기술개발 등도 추진해왔다. KT는 이번 행사를 시작으로 협력 중소벤처의 해외 시장 진출을 지속적으로 지원한다는 계획이다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 "협력 중소벤처가 동남아 시장에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 전시 참가와 IR 피칭을 지원하고 있다"며 "앞으로도 유망 중소벤처 기업의 해외 시장 진출과 성장을 적극 지원해 지속 가능한 상생성장 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-08-27 10:29:32
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![[현장] 자율주행 패권 경쟁 해법은 AI 고도화…데이터·피지컬 AI가 좌우한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826162312529981.jpg)
자율주행 패권 경쟁 해법은 'AI 고도화'…"데이터·피지컬 AI가 좌우한다" [경제일보] 자율주행 경쟁에서 앞서기 위해서는 데이터를 많이 확보하는 데 그치지 않고, AI 모델의 지속적인 개선으로 연결하는 기술력이 필요하다는 진단이 나왔다. 경험하지 못한 주행 상황까지 예측하고 대응하는 피지컬 AI와 파운데이션 모델 개발이 자율주행 기술 경쟁의 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 26일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2026 자율주행 산업 컨퍼런스’에서는 현대자동차 이경민 상무, 한국자동차연구원 전병욱 소장, 서울대학교 최준원 교수가 차례로 강연에 나서 자율주행 AI의 발전 방향을 제시했다. 이 상무는 ‘데이터 플라이휠을 통한 자율주행 모델의 지속 개선’, 전 소장은 ‘피지컬 AI 시대, 자율주행 패권 경쟁과 K-모빌리티 전략’, 최 교수는 ‘자율주행 파운데이션 모델의 핵심 설계 쟁점과 발전 방향’을 주제로 발표했다. 이경민 상무는 자율주행 모델을 지속적으로 개선하려면 데이터를 확보하는 데 그치지 않고, 학습과 검증까지 연결하는 구조를 만들어야 한다고 설명했다. 수집한 데이터를 분석·선별해 모델을 학습하고 검증한 뒤 차량에 적용하고, 다시 새로운 데이터를 확보하는 순환 구조가 핵심이라는 설명이다. 이 상무는 “데이터가 핵심이라기보다 데이터를 돌릴 수 있는 프레임이 핵심”이라며 “데이터 플라이휠은 기본적으로 데이터 수집, 데이터 학습, 학습된 모델이나 룰을 다시 데이터로 연결하는 구조”라고 말했다. 실제 주행에서 확보되는 데이터 가운데 모델 성능을 높이는 데 필요한 데이터는 일부에 불과하다는 점도 짚었다. 일반적인 직진 주행보다 차선 변경이나 돌발 상황처럼 모델이 취약한 상황을 골라내고 이를 학습에 활용해야 한다는 것이다. 이 상무는 “실제 데이터를 취득하고 나서 그걸로 학습하면서 끝나는 게 아니라 3D로 구성하고 다양한 상황을 만들어서 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있어야 한다”고 말했다. 데이터의 양을 늘리는 것만큼 모델 성능을 떨어뜨리는 문제 상황을 빠르게 찾아내는 과정도 중요하다고 봤다. 문제의 원인을 분석해 다시 학습에 반영하고, 시뮬레이션과 실제 차량 테스트를 통해 안전성을 확인해야 한다는 설명이다. 이어 전병욱 소장은 대규모 데이터를 학습하는 AI를 넘어 물리 세계를 이해하고 예측하는 피지컬 AI가 자율주행의 다음 경쟁 영역이 될 것으로 내다봤다. 전 소장은 “AI 모델은 확보한 데이터에 대해서는 굉장히 잘하지만 예측 불가능한 데이터에 대해서는 상당히 취약하다”며 “데이터 규모는 필요조건일 뿐이고, 결국 자율주행을 하려면 물리 세계를 이해하고 예측하는 일반 지능이 필요하다”고 말했다. 야간이나 폭설, 동물 출현처럼 실제 도로에서 발생 빈도가 낮은 상황은 아무리 많은 데이터를 확보하더라도 충분히 학습하기 어렵다고 설명했다. 이런 상황에 대응하려면 과거 사례를 암기하는 방식에서 벗어나 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 AI가 필요하다는 것이다. 전 소장은 월드 모델을 대표적인 기술로 꼽았다. 월드 모델은 물리 법칙과 인과관계를 학습해 특정 행동 이후 발생할 상황을 예측하는 모델이다. 국내 자율주행 산업에는 현재 기술을 빠르게 확보하면서 차세대 기술 개발을 병행하는 투트랙 전략을 제시했다. 전 소장은 “2세대 자율주행을 최대한 빠르게 추격하면서 3세대 자율주행을 선점하는 전략으로 가야 한다”며 “AI 모델 경량화와 차량용 추론 반도체 개발도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 마지막으로 최준원 교수는 자율주행 파운데이션 모델의 핵심 과제로 엣지 케이스 대응과 모델 구조, 연산 효율, 시뮬레이션 검증을 제시했다. 갑자기 차량이 끼어들거나 동물이 도로에 나타나는 등 규칙을 일일이 설정하기 어려운 상황에 대응하는 능력이 중요하다는 설명이다. E2E 방식은 인지부터 계획까지 하나의 AI 모델로 연결해 전체 과정을 하나의 목적에 맞춰 최적화할 수 있다는 점에서 기존 모듈러 방식과 차이가 있다고 설명했다. 최 교수는 파운데이션 모델을 주변 환경을 이해하는 ‘씬 인코더’와 차량의 행동을 생성하는 ‘액션 디코더’로 구성하는 방식도 소개했다. 센서에서 들어오는 정보를 3차원 공간으로 변환하고 이를 토큰화해 시공간 정보를 압축하는 구조다. 최 교수는 “주변 씬에 대한 시공간 정보를 잘 압축해서 표현하는 게 굉장히 중요하다”며 “엣지 케이스 대응을 위해 차량과 주변 객체의 속도, 가속도, 위치 등 다양한 정보를 학습하는 과정이 필요하다”고 말했다. 연산 효율 역시 실제 차량 적용을 위한 주요 과제로 꼽았다. 차량 주변의 넓은 영역을 높은 해상도로 처리하면 연산량이 크게 늘어나는 만큼 시공간 정보를 압축하고 과거 정보를 활용해 필요한 정보만 처리하는 방식이 필요하다는 설명이다. 실제 도로에서 확보하기 어려운 엣지 케이스를 다루기 위해서는 시뮬레이션도 필요하다. 최 교수는 “도로에 나가면 엣지 케이스도 별로 없고 AI 모델을 바로 도로에 나가서 하기에는 위험하기도 하다”며 시뮬레이션을 통한 안전성 검증의 필요성을 강조했다. 향후에는 실제 주행 데이터를 증강해 엣지 케이스를 확보하고 시뮬레이터에서 모델의 안전성과 성능을 검증하는 연구가 중요하다고 설명했다. 강화학습을 활용한 모델 안정성 향상과 실제 차량에서 구동할 수 있도록 모델을 경량화하는 작업도 주요 과제로 꼽았다.2026-08-26 16:58:23
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배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다 [경제일보] 배충식 KAIST 총장이 인공지능(AI) 시대의 승부처로 ‘피지컬 AI’를 지목하고 교육·연구·산학협력 전반의 체질을 바꾸겠다는 구상을 내놨다. 범용 AI 모델 자체에서 미국·중국과 규모 경쟁을 벌이기보다 한국이 강점을 가진 제조·로봇·자동차 산업에 AI를 결합해 현실 세계에서 작동하는 기술로 경쟁력을 만들겠다는 전략이다. 배 총장은 지난 24일 서울에서 출입기자 간담회를 열고 “승부수는 피지컬 AI”라며 “제조업의 역량을 고도화하면서 AI를 적용해 피지컬 AI로 국부를 창출하고 우리나라를 강국으로 만드는 게 KAIST의 역할”이라고 밝혔다. KAIST는 자율주행, 스마트팩토리, 로보틱스, 디지털트윈 등 현실 세계와 연결되는 AI 연구를 집중 확대할 계획이다. ◆ 중국과 ‘규모’ 대신 연구 밀도로 승부 배 총장이 피지컬 AI를 선택한 배경에는 한국 산업의 구조적 강점이 있다. 한국은 반도체·자동차·조선·전자·제조업 등 AI가 실제 적용될 산업 기반을 갖추고 있어 소프트웨어와 물리적 시스템을 결합하면 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다는 판단이다. 배 총장은 “규모 면에서는 중국이 더 크기 때문에 우리는 밀도 있고 고급화된 연구를 해야 한다”며 대덕연구단지의 정부출연연구기관과 KAIST의 연구역량을 전략기술별로 연결하겠다는 구상도 제시했다. 대학 단독 연구에 머물지 않고 출연연과 공동연구를 확대해 제한된 자원을 집중시키겠다는 것이다. 산업계와의 접점도 강화한다. 기업 수요를 연구 초기부터 반영하는 ‘AI 자율랩’을 구축해 AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하고 연구 결과를 산업 현장에 보다 빠르게 적용하는 체계를 만든다. KAIST는 산업체 위성연구실과 공동연구센터 유치도 확대할 계획이다. ◆ AI를 잘 쓰는 학생 아닌 ‘AI를 통제하는 인재’ 교육 개편은 더 파격적이다. KAIST는 내년 3월부터 학부 전 학년과 대학원 전 과정의 모든 교과목에 AI 활용 수준을 적용한다. 수업은 AI에 의존하지 않고 인간의 기초 역량을 키우는 단계, AI를 활용해 학습 범위를 확장하는 단계, AI를 직접 설계하고 주도하는 단계로 구분한다. 인문·사회와 기초과학에서는 ‘AI 프리’ 교육을 강화한다. 읽기와 쓰기, 발표, 문제를 스스로 정의하는 능력을 먼저 키우고 이후 AI를 활용해 결과물을 만드는 방식이다. 반면 전공·융합 영역에서는 AI를 적극 활용하고, AI 관련 핵심 과목에서는 학생이 직접 AI를 설계하고 검증하도록 한다. 배 총장은 “교수들이 아는 것만 교육하면 학생들이 교육을 버리게 된다”며 “AI를 활용해 실습하고 터득하게 하는 등 AI 시대에 맞게 교육을 재설계해야 한다”고 말했다. 이는 AI를 특정 전공의 도구가 아니라 모든 학문의 공통 역량으로 끌어올리겠다는 의미다. 다만 모든 수업에서 AI 사용을 허용하는 것이 아니라 AI를 사용하지 않아야 하는 영역과 적극 활용해야 하는 영역을 구분한다는 점이 이번 개편의 핵심이다. ◆ 교육 넘어 연구·창업·행정까지 ‘AI 네이티브’ 이번 구상은 배 총장이 취임 당시 제시한 ‘Beyond Series’의 구체화다. KAIST는 ‘Beyond AI’를 비롯해 혁신적 연구·창업, 효율적이고 열린 대학, 탄소중립, 글로벌화를 5대 발전 전략으로 제시했다. AI를 교육뿐 아니라 연구·창업·행정까지 대학 운영 전반에 적용한다는 계획이다. 특히 창업교육도 신입생부터 강화한다. 연구성과가 기술사업화와 창업으로 이어질 수 있도록 학부·대학원 과정에서 창업을 하나의 진로로 인식하도록 하고, 창업 동문과 현장 전문가를 활용한 교육도 추진한다. 행정 분야에서는 AI 기반 디지털 원스톱 시스템 구축과 인사 절차 간소화도 추진한다. 한편 배충식호 KAIST의 핵심은 AI 전공자를 더 많이 만드는 데 있지 않다. 모든 전공자가 AI를 이해하고 활용하되, AI에 의존하지 않고 문제를 정의할 수 있는 인재를 만드는 것에 가깝다. 동시에 연구에서는 피지컬 AI에 자원을 집중하고 출연연·기업과 공동 연구를 확대해 기술사업화까지 연결한다는 그림이다. 배 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.2026-08-25 15:29:55
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'카카오AI' 독립시키는 카카오…복합기업 할인·의사결정 비효율 정면돌파 [경제일보] 카카오가 AI 사업과 투자·자회사 관리 기능을 분리하는 인적분할을 단행한다. 카카오톡을 중심으로 AI 사업에 집중하는 '카카오AI'와 금융·콘텐츠·모빌리티 등 주요 자회사를 관리하고 미래 성장동력에 투자하는 '카카오X'로 회사를 나눠 사업별 전문성과 의사결정 속도를 높이고 기업가치를 재평가받겠다는 전략이다. 21일 카카오는 '카카오 인적분할 설명회'를 온라인으로 진행해 인적분할의 세부 내용을 공개했다. 이번 설명회에 따르면 카카오는 오는 11월 23일을 주주확정일로 정한 뒤 12월 17일 임시주주총회에서 분할 승인을 받는다. 오는 12월 31일을 신주 배정 기준일로 하고 내년 1월 1일 분할을 완료하며 이후 내년 1월 27일 카카오X와 카카오AI의 변경상장 및 재상장이 이뤄질 예정이다. 카카오는 이번 분할의 핵심 배경으로 카카오가 그동안 받아온 '복합기업 할인' 해소를 꼽았다. 카카오가 공개한 자료에 따르면 국내외 증권사들이 평가한 카카오의 주요 자산 합산 가치는 약 34조2000억원이지만 최근 3개월 기준 카카오 시가총액은 약 16조8000억원에 그쳤다. 김도영 카카오X 대표 내정자는 이날 인적분할 설명회를 통해 "현저한 복합기업 할인을 해소하고자 한다"며 "국내외 증권사가 평가하는 카카오 개별 사업 부문들의 모든 합산은 34조2000억원으로 평가되고 있지만, 최근까지의 카카오 3개월 신규 시총은 16조8000억원으로 비교해 보면 50% 이상 절하되어 있다"고 강조했다. 카카오가 제시한 또 다른 이유는 AI 사업의 독립적인 가치 평가다. 현재 카카오가 B2C IT 서비스 기업으로 평가받고 있지만 AI 사업을 별도 법인으로 떼어내 명확한 성장 전략과 수익 모델을 제시하면 AI 기업에 적용되는 밸류에이션을 받을 수 있다는 판단이다. 의사결정 구조의 비효율도 분할 배경으로 제시했다. 카카오는 최근 5년간 이사회 의사결정 가운데 약 85%인 23건이 카카오 본체의 기업가치 제고보다 자회사 지원이나 경영 현안과 관련된 안건이었다고 밝혔다. 최근 1년간 내부 투자심의기구에서 다룬 32건의 안건 중에서도 약 84%가 자회사 관련 안건이었던 것으로 나타났다. 김 대표 내정자는 "최근 2~3년간 카카오 경영자원의 상당 부분이 자회사가 가지고 있는 많은 문제들을 해결하고 관리하느라 쓰였다"며 "이번 분할을 통해 복합기업 할인을 명시적으로 해소하고, 카카오가 자랑하던 성장 속도를 복원하고, 사업별 전문화된 의사결정으로 자원을 배분해 기업 가치와 주주 가치를 극대화하겠다"고 말했다. ◆ 카카오AI, 카카오톡 기반 'B2C AI'에 집중 카카오AI는 카카오톡과 AI 기술을 중심으로 사업을 재편한다. 카카오가 보유한 5000만 이용자의 일상과 관계·맥락 데이터를 기반으로 에이전틱 AI 서비스를 구축하고 광고·커머스와 결합해 새로운 수익원을 만들겠다는 구상이다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "카카오AI의 가장 큰 경쟁력은 5000만 이용자에게 안정적이고 비용 효율적인 AI 서비스를 제공할 수 있도록 설계한 풀스택 AI 역량"이라며 "인프라부터 모델, 플랫폼, 서비스까지 AI 전 레이어를 최적화하면서 카카오톡 내 새로운 에이전틱 AI 경험을 만들어 나가는 동시에 광고와 커머스에서 이미 AI가 단단하게 구축되어 있는 다양한 도구로 전반적으로 적용되기 시작했다"고 설명했다. 핵심은 '온디바이스 우선' 전략으로 풀이된다. 카카오는 이용자 요청의 절반가량을 자체 경량 AI 모델을 통해 기기에서 처리하고 복잡한 요청은 서버 AI 모델과 전문 에이전트를 활용하는 구조를 구축하고 있다. AI 컨덕터를 통해 요청의 복잡도와 난이도를 판단하고 최적의 AI 모델을 선택하는 방식이다. 카카오는 이를 통해 서버 추론 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 함께 증가하는 구조를 피하고 5000만 이용자를 대상으로 AI 서비스를 확장할 수 있는 비용 구조를 만들겠다는 것이다. 특히 카카오AI는 AI 에이전트가 이용자의 의도를 파악하고 광고·검색·상품 구매·외부 서비스 이용까지 연결하는 구조를 목표로 기업 전략을 설계하고 있다. 광고에서는 이용자의 의도를 분석해 상품과 서비스를 추천하고 구매까지 연결하는 '에이전틱 광고'를 선보인다. 검색 광고 시장에서는 오는 2030년까지 5% 이상의 점유율을 확보한다는 목표도 제시했다. 카카오AI는 오는 2030년까지 AI 매출 1조원 이상, 전체 매출 6조원 이상, 연평균 매출 성장률은 약 20%, 상각전영업이익(EBITDA)은 2조원 이상, 영업이익률은 30% 이상, 자기자본이익률(ROE)은 25% 이상을 목표로 제시했다. 오는 2030년에는 하루 2000만명 이상의 이용자가 AI를 사용하는 환경을 만들겠다는 계획이다. 정 대표 내정자는 "현재 카카오톡에서 능동적 이용자 3000만명에서 80%를 잡더라도 2000만명"이라며 "AI가 실질적으로 적용될 경우 DAU 2000만명은 가능한 숫자"라고 설명했다. ◆ 카카오X, 금융·콘텐츠·모빌리티 중심 투자회사로 카카오X는 금융·콘텐츠·모빌리티 등 주요 자회사를 기반으로 미래 성장 동력을 발굴하고 투자하는 역할을 맡는다. 카카오X 산하 주요 사업은 카카오뱅크·카카오페이·카카오페이증권 등 테크핀, 카카오엔터테인먼트·SM엔터테인먼트·픽코마 등 콘텐츠, 카카오모빌리티를 중심으로 한 모빌리티 등 3대 축으로 구성된다. 테크핀에서는 가상자산과 스테이블코인 생태계 구축, 콘텐츠에서는 팬덤과 IP를 기반으로 한 글로벌 사업 확대, 모빌리티에서는 로보택시와 로봇 물류 등 피지컬 AI 영역을 새로운 성장 동력으로 제시했다. 카카오X 산하 사업의 매출도 오는 2030년까지 연평균 약 13% 성장해 지난해 5조6000억원 대비 2배 가까이 확대될 것으로 전망했다. 카카오는 인적분할 이후 두 법인은 독립적인 경영 체계를 갖추지만 카카오톡과 자회사 간 사업 협력까지 끊어지는 것은 아니라고 강조했다. 김 대표 내정자는 "양사의 사업 목적이 다른 만큼 기본적으로는 독립적인 경영이 이뤄질 것"이라면서도 "카카오 플랫폼과 자회사 간 유기적 협업은 과거와 동일하게 진행되며 그룹 안에서 달라질 것은 없다는 점은 명확히 말씀드린다"고 강조했다. 특히 카카오X를 지주회사로 전환할 가능성에 대해서는 선을 그었다. 김 대표 내정자는 "분할 이후 카카오X를 지주사로 전환할 계획은 전혀 없다"며 "기존 CA협의체와 같은 공동 조직도 더 이상 필요하지 않다"고 선언했다. 카카오 창업자의 역할과 지분율도 기존과 동일하게 유지된다. 인적분할 특성상 분할 전후 주주의 지분율은 동일하게 유지되며 창업자와 K큐브홀딩스가 보유한 지분 역시 같은 비율로 배분된다. 카카오 본사 임직원은 대부분 카카오AI로 이동한다. 사업 단위별 인력 재배치가 이뤄지더라도 근로조건은 포괄 승계되며, 기존 스톡옵션도 분할 비율에 따라 나뉜다. 카카오는 분할에 따른 주주가치 훼손 우려를 낮추기 위해 주주환원 정책도 함께 제시했다. 카카오X는 자회사 배당수익의 30%를 우선 주주에게 배당하고, 특별한 투자수익이 발생할 경우 해당 수익의 30%를 특별배당하는 정책을 추진한다. 나머지 70%는 재투자해 추가적인 성장과 주주환원으로 연결한다는 계획이다. 특히 카카오인베스트먼트가 보유한 두나무 지분 매각과 관련해 발생하는 세후 수익 가운데 30%에 해당하는 약 3000억원을 분할과 연계해 자사주 매입·소각에 활용할 계획이라고 밝혔다. 카카오AI 역시 기존 주주환원 정책을 유지한다. 잉여현금흐름의 20~35%를 주주환원에 배정하고 현금배당과 자사주 매입·소각을 병행한다. 오는 2027년부터는 잉여현금흐름이 전년 대비 50% 이상 성장할 경우 주주환원 규모를 30%에서 최대 40%까지 확대하는 방안도 추진한다. 추가적인 지배구조 개편이나 계열사 합병·상장 계획에 대해서는 "현재 특별히 고려하고 있는 안은 없다"고 단언했다. 다만 향후 신규 투자나 사업 재편 과정에서는 자본시장 규제와 중복상장 관련 가이드라인을 준수해 주주가치 훼손을 최소화하겠다고 밝혔다. 양사 간 거래와 비용 정산도 독립경영 원칙에 따라 시장가격에 부합하는 조건으로 진행한다. 브랜드와 데이터, 인프라 등을 공유할 경우 구체적인 계약 조건은 분할 이후 양 법인 간 협의를 통해 결정할 예정이다. 카카오는 이번 인적분할을 통해 AI 사업의 성장 속도를 높이는 동시에 금융·콘텐츠·모빌리티 등 기존 핵심 자산의 가치도 시장에서 제대로 평가받겠다는 구상이다. 다만 분할 자체가 기업가치 상승을 보장하는 것은 아닌 만큼, 카카오AI가 제시한 AI 이용자와 매출 목표를 실제 성과로 연결하고 카카오X가 자회사 가치와 투자 성과를 얼마나 끌어올리느냐가 분할 이후 기업가치를 결정할 핵심 변수가 될 전망이다. 김 대표 내정자는 "이번 분할은 카카오의 미래 성장 전략과 AI 시대에 적합한 사업 구조를 검토한 결과"라며 "카카오X는 미래 가치를 키우는 투자 전문 회사로, 카카오가 그동안 가지고 있었던 '가보지 않는 길'을 가는 도전, 즉 각 사업에 있어서 '0 to 1'을 해냈던 경험들을 사업에 반영할 계획"이라고 말했다. 정 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-21 16:07:49
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AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.2026-08-20 13:50:44
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![[AI시대 대격변] AI의 무대가 바뀐다…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/19/20260819142630737782.jpg)
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.2026-08-19 14:30:55
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"AI 기기 이동해도 연결은 계속"…LG유플러스, AI-RAN 기술 상용화 '시동' [경제일보] 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 실제 공간에서 움직이며 작업하는 시대가 다가오면서 이를 안정적으로 연결하는 통신망 기술의 중요성도 커지고 있다. 고정된 장소에서 서비스를 제공하는 기존 AI와 달리 피지컬 AI는 이동 과정에서 여러 네트워크를 오가야 하기 때문이다. 이에 LG유플러스는 AI-RAN 시험망과 상용 5G망을 연결해 네트워크가 전환되는 상황에서도 연결을 유지하는 기술을 검증하며 차세대 통신망 경쟁에 나선다. 19일 LG유플러스는 연세대학교와 함께 AI-RAN 환경에서 단말이 서로 다른 네트워크를 이동하더라도 연결을 안정적으로 유지할 수 있는 기술을 검증했다고 밝혔다. 이번 검증에는 산업용 모바일 기기 전문 기업 포인트모바일의 PM95 단말이 활용됐다. AI-RAN은 인공지능(AI)을 무선 접속망에 적용해 통신망 상태를 실시간으로 분석하고 네트워크 자원을 최적화하는 기술이다. AI가 통신 품질 저하 가능성을 사전에 파악하고 상황에 맞게 자원을 배분하는 방식으로 통신 품질과 네트워크 운영 효율을 높이는 기술로 각광받고 있다. AI-RAN은 피지컬 AI 확산과 함께 떠오르고 있다. 로봇과 드론, 자율주행차 등은 실제 공간을 이동하면서 주변 환경을 인식하고 데이터를 주고받아야 한다. 공장이나 물류센터처럼 넓은 공간을 이동하거나 서로 다른 네트워크가 구축된 구역을 오갈 경우 네트워크가 바뀌는 과정에서 연결이 불안정해질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 특히 피지컬 AI는 원격 제어를 받는 로봇이나 실시간으로 영상을 분석하는 드론의 경우 통신이 끊기면 AI의 판단과 작업 수행에도 영향을 줄 수 있어 네트워크 지연이나 연결 단절이 단순한 통신 품질 저하에 그치지 않을 수 있다. 이에 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI 기기가 이동하는 동안 안정적인 연결을 유지하는 네트워크 기술도 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이번 검증은 LG유플러스의 상용 5G망과 연세대학교가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망을 연동하는 방식으로 진행됐다. 단말이 AI-RAN 시험망에서 LG유플러스 5G망으로 이동하거나 반대로 5G망에서 AI-RAN 시험망으로 이동하는 상황을 구현했다. LG유플러스는 검증 결과 단말이 무선 환경 변화에 따라 최적의 네트워크를 자동으로 선택하고 네트워크가 변경되는 과정에서도 연결을 유지할 수 있음을 확인했다고 설명했다. 특정 AI-RAN 환경에서만 통신하는 것이 아니라 기존 상용 이동통신망과 AI-RAN이 공존하는 상황을 전제로 기술을 검증했다는 점이 특징이다. 이번 검증은 향후 AI-RAN이 실제 통신망에 적용될 경우 기존 5G 인프라와 어떻게 연동할 것인지에 대한 기술적 가능성을 확인했다는 의미가 있다는 평가다. AI-RAN이 새로운 망으로 단번에 전환되는 것이 아니라 기존 이동통신망과 단계적으로 결합될 가능성이 높은 만큼 네트워크 간 안정적인 연결과 장비 호환성 확보가 상용화 과정에서 중요한 과제로 꼽힌다. AI-RAN은 장기적으로 6G 시대의 네트워크 구조 변화와도 연결된다. 5G까지의 이동통신망이 주로 더 빠른 속도와 낮은 지연시간, 대규모 연결 등을 구현하는 데 초점을 맞췄다면 차세대 네트워크에서는 AI가 망 운영 자체에 개입하는 구조가 확대될 것으로 전망된다. 통신망이 단순히 데이터를 전달하는 인프라를 넘어 주변 환경과 트래픽, 서비스 특성을 분석하고 필요한 자원을 스스로 조정하는 방향으로 발전하는 것이다. 피지컬 AI처럼 통신 품질에 민감한 서비스가 늘어날수록 이러한 지능형 네트워크의 필요성도 커질 수 있다. 김성륜 연세대학교 전기전자공학부 교수는 "6G 이동통신은 AI 기반으로 설계되고 AI 응용 서비스를 지원하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이번 검증은 피지컬 AI 서비스가 AI-RAN 기반 시험망을 벗어나 상용 이동통신망으로 이동하는 과정에서도 연결성을 유지할 수 있음을 확인한 의미 있는 산학 협력 사례"라고 말했다. 이번 실증은 국내 AI-RAN 생태계 확대를 위한 테스트베드 구축으로도 이어질 예정이다. LG유플러스와 연세대는 향후 국내 중소기업들이 AI-RAN 관련 기술을 직접 시험하고 검증할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 해외 시장 진출을 준비하는 기업들이 기술을 검증할 수 있는 테스트베드로 활용하는 방안도 추진한다. AI-RAN 시장이 확대되기 위해서는 통신사와 대학뿐 아니라 네트워크 장비, AI 반도체, 단말, 소프트웨어 등 다양한 기업의 참여가 필요하다. 특히 국내 기업들이 AI-RAN 기술을 개발하더라도 실제 통신망 환경에서 성능을 검증하기 어려운 만큼 상용망과 연계된 테스트 환경을 확보하는 것이 생태계 확대의 과제로 꼽힌다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 네트워크 경쟁의 범위도 넓어질 전망이다. 자율주행차와 물류로봇, 산업용 로봇, 드론 등이 하나의 공간에 머무르지 않고 이동하면서 작업하는 구조가 일반화되면 단순히 네트워크 속도를 높이는 것만으로는 충분하지 않기 때문이다. LG유플러스와 연세대는 앞으로 AI-RAN 기술 검증과 함께 차세대 AI 기반 서비스에 필요한 네트워크 기술 공동 연구를 이어갈 계획이다. 이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "피지컬 AI 기술이 발전할수록 네트워크도 스스로 환경을 분석하고 최적의 품질을 제공하는 방향으로 발전해야 한다"며 "LG유플러스는 AI를 활용해 무선망 기술을 지속적으로 고도화하고 미래 산업 서비스에 필요한 안정적인 연결성과 품질을 제공하겠다"고 말했다.2026-08-19 09:04:25
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'젠슨 황 장녀' 매디슨 황 LG 방문…연내 '12년치' 로봇 데이터 확보 전망 [경제일보] LG전자가 로봇 개발에 필요한 대규모 학습 데이터 확보에 속도를 낸다. 엔비디아의 피지컬 AI 기술을 자체 로봇과 제조·물류 현장에 적용하면서 실제 작업 데이터를 축적하는 방식이다. 연내 양재 데이터팩토리의 로봇 투입 규모를 수백 대까지 확대해 로봇 학습에 필요한 데이터 생산 기반을 키울 계획이다. 19일 LG전자에 따르면 회사는 전날 서울 서초구 양재 데이터팩토리에 엔비디아 핵심 관계자들을 초청해 로보틱스 분야 협력 방안을 논의했다. 엔비디아에서는 젠슨 황 CEO의 장녀이자 옴니버스·로보틱스 제품 마케팅 수석 이사인 매디슨 황 등이 참석했다. LG에서는 류재철 LG전자 CEO와 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표 등이 자리했다. 이번 회동은 지난 13일 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 양사가 미래 전략사업 협력을 위한 업무협약을 체결한 이후 나흘 만에 이뤄졌다. 양사는 협약 이후 실제 로봇 개발과 데이터 확보에 필요한 협력 방안을 구체화하고 있다. 핵심은 올해 안에 가동될 양재 데이터팩토리다. 지하 1층부터 지상 3층까지 4개 층, 연면적 1만㎡ 규모로 조성되는 이 시설은 로봇이 실제 작업 환경을 경험하면서 데이터를 생산할 수 있도록 구성됐다. LG전자는 자체 개발한 LG 클로이드를 데이터팩토리에 투입했다. 가정과 제조 현장을 구현한 공간에서 로봇이 청소하거나 부품을 옮기고 적재하는 작업 등을 수행하면서 동작과 작업 과정에 대한 데이터를 축적한다. 가정 환경에서는 청소 작업을 수행하고, 미국 테네시 세탁기 공장의 생산 공정을 구현한 공간에서는 부품 운반·적재와 조립 작업을 진행한다. LG CNS의 물류 자동화 솔루션과 LG이노텍의 로봇 손 학습 공간에도 로봇이 투입돼 물류와 부품 작업에 필요한 데이터를 수집하고 있다. 여기에 엔비디아의 피지컬 AI 기술이 적용된다. LG전자는 엔비디아 옴니버스 라이브러리와 코스모스 오픈월드 모델, 아이작 오픈 로보틱스 개발 플랫폼 등을 데이터 생성과 수집, 학습 과정에 활용하고 있다. 실제 작업 환경에서 확보한 데이터를 가상 환경으로 확장해 로봇이 다양한 조건에서 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 방식이다. LG전자가 확보하려는 데이터의 기반에는 수십년간 제조·물류 현장에서 축적한 작업 경험도 포함된다. 숙련공의 작업 노하우와 현장 데이터를 로봇 학습에 활용하고 엔비디아의 로보틱스 기술을 결합해 데이터의 활용도를 높인다는 구상이다. LG전자는 연내 데이터팩토리에 투입되는 로봇을 수백 대 규모로 확대할 예정이다. 로봇이 수행하는 작업의 종류를 늘리고 실제 환경에서 수집한 데이터를 증폭·합성해 가상 데이터까지 확보하는 방식으로 학습 데이터 규모를 키운다. 연말까지 LG전자가 확보할 것으로 예상하는 학습용 데이터는 실제 수집 데이터와 가상 데이터를 합쳐 총 10만 시간이다. 10만 시간은 24시간을 기준으로 약 11.4년, 일반적인 연간 근무시간이 아닌 단순 시간 환산으로 약 12년에 가까운 규모다. LG전자는 이 데이터를 기반으로 로봇의 작업 수행 능력을 고도화하고 가정·제조·물류 등 다양한 환경에 적용할 수 있는 로봇 기술 개발에 활용할 계획이다.2026-08-19 09:02:28
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