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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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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축 [경제일보] KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.2026-10-01 08:56:38
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/11/20260811112133615926.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대를 맞아 정부의 역할도 달라지고 있다. 과거 정부 역할이 산업 지원과 규제 정비에 집중됐다면, AI 시대에는 데이터, 전력망, 인재, 안전망, 소비자 보호, 공공서비스, 국가 안보까지 포괄하는 종합 설계 능력이 중요해졌다는 평가가 나온다. AI가 기업의 생산 방식과 소비자의 생활 방식을 동시에 바꾸면서 정부도 단순한 규제자나 투자자를 넘어 국가 운영체제의 설계자로서 역할을 맡아야 한다는 목소리가 커지고 있다. 산업 진흥, 규제 설계, 인프라 구축, 인재 양성, 소비자 보호를 따로 볼 것이 아니라 하나의 국가 전략으로 묶어야 한다는 것이다. 11일 정부와 관련 업계에 따르면 AI는 이미 산업정책의 핵심 축으로 올라섰다. 과학기술정보통신부는 지난달 16일 청와대 업무보고에서 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, K-반도체를 3대 메가프로젝트로 제시하고, 해외 투자 유치를 포함해 총 550조원 규모의 민간투자로 기가와트급 초거대 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 내년부터는 예약과 결제 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 서비스를 고도화해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 목표도 내놨다. AI 제도 정비도 본격화되고 있다. 한국은 올해 1월 22일 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)을 시행했다. 이 법은 AI 연구개발과 학습용 데이터 구축, AI 활용 확산, 창업 지원, 인재 양성, 데이터센터 구축 지원 등의 근거를 담고 있다. 동시에 고영향 AI에 대한 투명성, 안전성, 인간 감독 등 신뢰 확보 장치도 포함했다. 한 AI업계 관계자는 “AI 산업은 속도가 생명인 만큼 과도한 규제는 부담이 될 수 있다”면서도 “설명 책임과 안전장치가 없으면 소비자와 시장의 신뢰를 잃을 수 있어 산업 진흥과 신뢰 구축을 동시에 설계하는 정부 역할이 중요해졌다”고 말했다. ◆AI 산업정책, 지원금 경쟁으로 끝나선 안 돼 정부의 AI 산업정책은 대규모 투자 계획을 중심으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체는 AI 서버와 데이터센터의 핵심 인프라이고, 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 제조 자동화와 연결된다. AI 데이터센터는 모든 AI 서비스의 기반이 되는 컴퓨팅 인프라다. 정부가 이 세 분야를 묶어 국가 프로젝트로 제시한 것은 AI를 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 제조업, 에너지, 지역경제, 안보가 결합된 복합 산업으로 보고 있다는 의미로 풀이된다. 다만 대형 프로젝트가 성과로 이어지려면 재정 투입과 세제 지원만으로는 한계가 있다는 평가가 많다. 데이터센터 입지, 전력망 확충, 용수 확보, 지역 주민 수용성, 전문 인력 공급이 함께 해결돼야 한다는 것이다. 로이터통신은 지난달 21일 정부가 수도권 밖 호남에 조성하려는 반도체 산업단지를 두고 대규모 전력·용수 수요와 지역 주민 반발이 주요 과제로 떠오르고 있다고 보도했다. 해당 산업단지 조성에는 800조원 이상이 투입될 것으로 추산되며, 계획대로면 4개 반도체 공장의 전력 수요만으로도 광주·전북·전남 지역의 현재 연간 전력 소비량의 70∼80%에 이를 것이라는 분석도 나왔다고 로이터는 전했다. 한 반도체 업계 관계자는 “데이터센터와 반도체 클러스터는 기업 투자만으로 완성되지 않는다”며 “전력망, 용수, 도로, 대학 인력, 지역 민원 조정까지 정부가 함께 풀어야 실제 착공과 운영이 가능하다”고 말했다. ◆데이터·전력·인재가 새 국가 인프라로 부상 AI 시대의 국가 인프라는 도로와 항만, 공항에만 머물지 않는다는 인식이 확산하고 있다. 데이터, 클라우드, GPU, 전력망, 고급 인재가 새로운 국가 인프라로 떠오르고 있다는 평가다. AI 모델을 개발하고 운영하려면 대규모 학습 데이터와 안정적인 컴퓨팅 자원, 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 정책은 과학기술 정책인 동시에 에너지 정책, 교육 정책, 지역균형 정책의 성격을 함께 띠고 있다. 특히 데이터센터는 전력 수요와 직결된다. AI 연산은 기존 인터넷 서비스보다 훨씬 많은 전력을 필요로 한다. 정부가 권역별 데이터센터 구축을 추진하더라도 전력망 보강과 재생에너지, 원전, 송전선로 문제를 동시에 조정하지 못하면 투자 계획이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. 인재 문제도 핵심 과제로 꼽힌다. AI 전문인력은 글로벌 빅테크와 국내 대기업, 스타트업이 동시에 확보 경쟁을 벌이는 분야다. 대학 교육만으로는 산업 현장의 수요를 따라가기 어렵다는 지적도 적지 않다. 과기정통부는 올해 12개 부처와 함께 514만명을 대상으로 AI 교육을 실시하고, AI디지털배움터를 전국 69개 거점으로 확대하겠다고 밝혔다. 한 서울 소재 대학 교수는 “AI 인재 정책은 박사급 연구자 양성만으로는 부족하다”며 “중소기업 직원, 공무원, 교사, 금융·제조 현장 인력까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 재교육 체계를 넓혀야 한다”고 말했다. ◆규제 완화와 신뢰 구축 병행 요구 AI 기본법 시행으로 한국은 AI 산업 진흥과 신뢰 기반 조성을 함께 추진할 법적 틀을 갖췄다는 평가를 받는다. 법은 고영향 AI에 대해 투명성과 안전성 확보를 요구하고, 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무 등도 규정하고 있다. 의료, 금융, 교통, 채용, 교육처럼 국민의 생명과 기본권, 재산에 영향을 줄 수 있는 분야에서는 AI 활용에 더 높은 수준의 설명 책임과 인간의 감독이 요구된다. 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 스타트업 업계에서는 AI 기본법과 시행령이 현장에 적용되는 과정에서 인증, 문서화, 영향평가 부담이 과도해질 수 있다는 우려가 나온다. 반면 소비자와 시민사회에서는 AI가 신용평가, 채용, 보험, 의료 판단에 활용될 경우 설명 가능성과 이의제기 절차가 반드시 보장돼야 한다는 의견이 우세하다. 한 스타트업 업계 관계자는 “AI 기본법의 취지는 공감하지만 초기 기업에 대기업 수준의 문서화와 검증 부담이 부과되면 서비스 출시 속도가 늦어질 수 있다”며 “위험도가 낮은 서비스와 고영향 AI를 구분해 규제를 차등 적용할 필요가 있다”고 말했다. 반면 소비자단체 관계자는 “AI가 금융 심사나 채용, 보험료 산정에 쓰일 경우 소비자는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다”며 “기술 발전을 이유로 설명 책임과 이의제기 절차가 약화돼서는 안 된다”고 강조했다. 정부의 과제는 이 균형을 어떻게 맞출지에 있다. AI 산업을 키우기 위해 규제를 무조건 늦추면 신뢰가 약해질 수 있고, 신뢰 확보를 이유로 규제를 과도하게 설계하면 혁신 속도가 떨어질 수 있다는 우려가 동시에 제기된다. 분야별 위험 수준에 따라 규제를 달리 적용하는 정교한 접근이 필요하다는 지적이 나오는 이유다. ◆공공부문 AI, 행정 혁신의 시험대 정부 자체도 AI 전환의 대상이다. 행정 민원, 복지 심사, 세금 신고, 재난 대응, 교통 관리, 보건의료, 교육 행정 등 공공서비스 전반에서 AI 활용 가능성이 커지고 있다. AI를 활용하면 반복 민원을 줄이고 행정 처리 속도를 높이며, 사각지대에 놓인 국민을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 기대가 있다. 다만 공공부문 AI에는 민간보다 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다는 목소리도 높다. 정부의 AI 판단은 국민의 권리와 직접 연결될 수 있어서다. 복지 수급 대상 선정, 세무 조사, 채용·평가, 치안·감시 분야에서 AI가 활용될 경우 오류나 편향이 발생하면 피해가 클 수 있다. 공공 AI는 효율성뿐 아니라 투명성, 책임성, 감사 가능성을 함께 확보해야 한다는 지적이 나온다. ◆부처별 정책 넘어 국가 조정 능력이 관건 AI 시대 정부의 역할은 갈수록 복잡해지고 있다는 게 대체적인 평가다. 산업을 키우면서도 소비자를 보호해야 하고, 투자를 촉진하면서도 전력과 지역 갈등을 조정해야 한다. 기업의 혁신을 막지 않으면서도 고영향 AI의 위험을 관리해야 하고, 청년에게는 새 일자리를 만들고 기존 노동자에게는 전환 교육과 안전망을 제공해야 한다는 요구도 커지고 있다. 전문가들은 AI 전환의 성패가 개별 부처의 정책 경쟁이 아니라 정부 전체의 조정 능력에 달려 있다고 본다. 과학기술, 산업, 금융, 교육, 노동, 복지, 에너지 정책이 따로 움직이면 AI 전환이 성장보다 갈등을 키울 수 있다는 우려도 나온다. 반대로 인프라, 인재, 규제, 안전망, 신뢰 체계를 하나의 전략으로 묶을 경우 AI가 한국경제의 새로운 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 있다. 한 청와대 관계자는 “AI 시대 정부는 돈을 나눠주는 투자자나 기업을 단속하는 규제자에 머물 수 없다”며 “국가 데이터 인프라와 전력망, 인재 양성, 소비자 보호, 일자리 전환을 함께 설계하는 운영체제 역할을 해야 한다”고 말했다.2026-08-11 11:22:24
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이미지 한 장으로 3D 제작...NC AI, '바르코 3D 2.0' 공개 [경제일보] 피지컬 AI와 디지털 트윈 시장이 빠르게 성장하면서 현실 세계를 정밀하게 구현할 수 있는 3D 데이터의 중요성이 커지고 있다. 게임과 영상 콘텐츠를 넘어 제조·로보틱스·건설 분야까지 3D 데이터 활용 범위가 확대되는 가운데 NC AI가 3D 생성 AI 모델을 고도화하며 관련 시장 공략에 속도를 내고 있다. 24일 NC AI는 이미지나 텍스트를 기반으로 3D 애셋을 생성하는 AI 서비스 '바르코 3D'의 차세대 모델 개발을 완료했다고 밝혔다. 이번 모델은 내달 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 바르코 3D 서비스에 적용될 예정이다. 최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 3D 콘텐츠 제작 방식에도 변화가 나타나고 있다. 기존에는 전문 인력이 수작업으로 모델링을 진행해야 했지만 AI를 활용하면 이미지 한 장이나 텍스트 입력만으로도 3D 데이터를 제작할 수 있다. 이에 콘텐츠 산업은 물론 디지털 트윈과 로봇 학습용 데이터 구축 시장에서도 관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 다만 기존 3D 생성 AI는 원본 이미지와 다른 형태로 결과물이 생성되거나 세부 구조가 무너지는 문제가 지적돼 왔다. 실제 산업 현장에서 활용하기 위해서는 형상 정확도와 텍스처 품질을 높이는 것이 핵심 과제로 꼽힌다. NC AI는 이번 모델 개선을 통해 원본 이미지의 형태와 비율을 보다 정확하게 반영하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 복잡한 구조를 가진 캐릭터와 건축물, 산업용 오브젝트 등의 구현 정확도를 높이고 텍스처 표현력도 강화했다는 것이다. NC AI에 따르면 자체 벤치마크 결과 형상 유사도 평가 지표인 'Uni3D'에서 기존 1.1 버전이 기록한 0.319 대비 약 40.8% 향상된 0.449를 기록했다. 또한 글로벌 주요 3D 생성 AI 모델과 비교한 테스트에서도 경쟁력 있는 결과를 확인했다고 설명했다. IT 업계에서는 3D 생성 AI가 향후 피지컬 AI 확산 과정에서 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율 시스템이 현실 세계를 이해하고 작업을 수행하도록 돕는 기술로, 학습 과정에서 대규모 3D 데이터와 가상 환경 구축이 필수적이다. 디지털 트윈 역시 실제 공간과 설비를 가상 환경에 구현해야 하는 만큼 정밀한 3D 데이터 확보가 중요하다. 특히 제조와 건설, 국방 분야에서는 설비와 시설, 장비를 디지털 환경에 구현하려는 수요가 늘고 있다. 이에 고품질 3D 데이터를 보다 빠르게 구축할 수 있는 생성형 AI 기술이 산업 현장의 생산성과 비용 효율성을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 국내 AI 업계에서는 미국과 중국 기업들이 주도하는 3D 생성 AI 시장에서 국산 기술 경쟁력을 확보하려는 움직임도 이어지고 있다. 대규모 3D 데이터를 자체 기술로 생성하고 관리해 데이터 보안과 기술 자립 등에 연결된다는 것이다. 이연수 NC AI 대표는 "바르코 3D 2.0은 독보적인 형상 유지력과 고품질 텍스처 표현력으로 콘텐츠 창작자들의 실무 환경을 혁신할 것"이라며 "독자 AI 기술 기반으로 데이터 보안과 AI 기술 자립을 확보하는 것은 물론, 피지컬 AI와 디지털 트윈 시대를 이끄는 핵심 인프라로 성장시켜 나가겠다"고 말했다.2026-06-24 08:36:51
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삼성전자, C랩 아웃사이드 9기 모집…30개 스타트업 선발 [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI)과 로봇, 디지털헬스 등 미래 산업 분야 유망 스타트업 발굴에 나선다. 스타트업과의 협업을 확대하며 미래 성장동력 확보와 기술 생태계 강화에 속도를 내겠다는 전략이다. 삼성전자는 오는 26일까지 외부 스타트업 육성 프로그램 'C랩 아웃사이드(C-Lab Outside)' 9기 참가 기업을 공개 모집한다고 15일 밝혔다. 모집 분야는 △AI △디지털헬스 △콘텐츠·서비스 △로봇 △소재·부품 △사물인터넷(IoT) △모빌리티 △ESG 등 8개 분야다. 삼성전자는 총 30개사를 선발할 예정이다. 이번 모집은 서울과 대구, 광주, 경북 등 4개 지역에서 동시에 진행된다. 투자 단계가 시리즈B 이하인 국내 스타트업이 지원할 수 있다. C랩 아웃사이드는 삼성전자가 운영하는 대표적인 오픈이노베이션 프로그램으로, 스타트업과 삼성전자 사업부 간 협업 기회를 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사업 연계 가능성이 있는 스타트업에 대해 사업부와의 비즈니스 미팅과 기술 검증(PoC), 공동 프로젝트 등을 지원하고 있다. 실제 지난해 선발된 C랩 아웃사이드 7기 스타트업 30개사 가운데 17개사가 삼성전자와 기술 검증을 진행했으며, 올해 8기 기업들도 협업 프로젝트를 추진하고 있다. 대표적으로 피지컬 AI 데이터 구축 기업인 컨피그인텔리전스는 삼성전자와 로봇 학습용 데이터 확보 프로젝트를 진행 중이다. AI 기반 수요예측 기업 임팩티브AI는 삼성전자 온라인 판매 채널의 수요예측 모델 고도화에 참여하고 있다. 삼성전자는 스타트업 성장 지원 프로그램도 운영한다. 선발 기업에는 최대 1억원의 사업지원금과 전용 업무공간, 삼성전자 보유 특허 활용 기회, 임직원 전문가 멘토링 등이 제공된다. 또 CES와 비바테크(VivaTech) 등 글로벌 전시회 참가를 지원해 해외 투자자와 고객, 파트너 발굴 기회도 제공한다. 삼성전자는 2012년 사내벤처 프로그램 'C랩 인사이드'를 시작으로 현재까지 사내벤처 434개, 외부 스타트업 566개 등 총 1000개 기업을 육성했다. 특히 2023년부터는 대구·광주·경북으로 프로그램을 확대하며 지역 스타트업 생태계 활성화에도 나서고 있다. 이병철 삼성전자 창의개발센터장(상무)은 "스타트업에게는 기술력뿐 아니라 이를 검증하고 사업화할 기회도 중요하다"며 "유망 스타트업들이 삼성전자와 협업하며 더 큰 시장으로 성장할 수 있도록 지원을 이어갈 것"이라고 말했다.2026-06-15 11:04:04
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![[경제일보] AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI 뉴스 파이프라인 주목](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/31/20260531111639712356.jpg)
AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목 [경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-02 08:01:28
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