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GC녹십자, 2030년까지 'AI-GMP' 시스템 구축…백신 생산 품질 높인다 外
[경제일보] GC녹십자가 인공지능(AI)을 활용해 백신 제조와 품질관리 시스템 고도화에 나선다. GC녹십자는 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 ‘AI 활용 백신 제조변동성 제어 및 지능형 품질관리 시스템 개발’ 과제의 주관연구기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 과제에는 GC녹십자를 비롯해 국립목포대학교, 대구가톨릭대학교, 전남바이오진흥원이 참여한다. 사업 기간은 올해부터 2030년까지 4년 6개월이다. 참여 기관들은 화순 바이오특화단지와 GC녹십자 화순공장의 mRNA-LNP GMP 생산 인프라를 기반으로 AI 기반 스마트 제조·품질관리 시스템을 구축할 계획이다. 핵심은 mRNA-LNP 백신 생산 과정에서 발생하는 변동성을 실시간으로 관리하는 것이다. 원료의약품(DS)부터 완제의약품(DP)까지 전 제조공정에 AI를 적용해 품질을 예측하고 이상 징후를 찾아낸다는 구상이다. GC녹십자는 연속 공정 분석 기술과 AI 모델을 결합해 생산 배치별 품질 편차를 줄일 계획이다. 실시간 품질 예측과 이상 탐지 체계를 구축해 백신 생산의 안정성과 일관성을 높이는 것이 목표다. 특히 이번 사업은 향후 새로운 감염병이 발생했을 때 백신을 신속하게 생산할 수 있는 기반을 마련한다는 데 의미가 있다. AI를 활용해 생산 과정의 데이터를 축적하고 분석하면 제조 조건 변화에 보다 빠르게 대응할 수 있기 때문이다. 이인규 GC녹십자 화순공장 본부장은 “AI-GMP 지능형 플랫폼을 성공적으로 개발해 향후 신종 팬데믹 발생 시 신속하고 안정적으로 대응할 수 있는 핵심 자산을 완성하겠다”고 말했다. ◆활명수 128주년 기념판 수익금, 네팔 물·위생 개선에 쓰인다 동화약품이 활명수 128주년 기념판 판매 수익금을 네팔 지역의 물·위생 환경 개선에 사용한다. 동화약품은 지난해 출시한 활명수 128주년 기념판 판매 수익금을 ‘생명을 살리는 물’ 캠페인 기금으로 대한적십자사 서울지사에 전달했다고 8일 밝혔다. 기부금 전달식에는 유준하 동화약품 대표이사와 권영규 대한적십자사 서울지사 회장 등이 참석했다. 양측은 네팔 현지 사업 진행 상황도 공유했다. 기부금은 네팔 산쿠와사바아 지역의 수도·위생 시설 개선과 보급에 사용된다. 지역 주민을 대상으로 한 보건위생 교육과 캠페인에도 활용될 예정이다. 대한적십자사는 해당 지역에서 ‘통합적 물과 위생 및 재난위험경감(I-WASH&DRR) 사업’을 진행하고 있다. 2023년부터 2026년까지 4년간 추진되는 사업이다. 총 1078가구, 4994명을 대상으로 물과 위생, 보건위생, 학교안전, 재난위험경감 등을 지원한다. 동화약품은 활명수의 브랜드 의미를 사회공헌 활동으로 이어가고 있다. 활명수는 ‘살릴 활(活)·생명 명(命)·물 수(水)’라는 이름처럼 1897년 출시 이후 ‘생명을 살리는 물’이라는 의미를 이어왔다. 동화약품은 2013년 활명수 116주년 기념판을 시작으로 매년 기념판 판매 수익금을 기부하고 있다. 올해로 13회째다. 2024년에는 코닥과 협업한 활명수 127주년 기념판을 출시했다. 지난해에는 아웃도어 브랜드 밀레와 협업해 128주년 기념판을 선보였다. 동화약품 관계자는 “활명수가 이어온 ‘생명을 살리는 물’의 의미를 사회와 나누기 위해 캠페인을 꾸준히 이어가고 있다”며 “앞으로도 현지에 실질적인 도움을 제공하고 사회적 책임을 지속해서 실천하겠다”고 말했다. ◆한독, 2026년 신입·경력사원 모집…AI 역량검사 도입 한독은 오는 27일까지 홈페이지를 통해 신입 및 경력 직원 지원을 받는다고 8일 밝혔다. 모집 분야는 전문의약품 영업(MR), 마케팅, 의료기기·장비 영업 등이다. 신입 공채는 2027년 2월 졸업 예정자를 포함해 4년제 대학 졸업자 이상이면 전공과 관계없이 지원할 수 있다. 채용은 AI 역량검사, 서류전형, 1차 면접, 2차 면접 및 직무테스트, 최종면접 순으로 진행된다. 전형은 10~11월 진행되며 최종 합격자는 11월 입사할 예정이다. 한독은 만성질환과 암, 희귀질환 분야 전문의약품을 비롯해 일반의약품, 의료기기, 진단시약, 디지털 헬스케어 등 다양한 사업을 운영하고 있다. 자체 연구개발과 오픈이노베이션을 통해 혁신 신약 개발에도 나서고 있다. 인재 육성에도 힘을 쏟고 있다. 가족친화인증과 인적자원개발 관련 수상 등을 통해 조직문화를 강화하고 있다. 최근에는 AI와 디지털 기술을 업무에 적용할 수 있도록 교육과 실습 프로그램도 운영하고 있다.
2026-09-08 10:59:17
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'기술개발인의 날' 기념식…삼성 이진엽·SK하이닉스 장지은 훈장
[경제일보] 기업 연구자의 성과를 기리는 ‘기술개발인의 날’이 올해 처음 법정 국가기념일로 치러졌다. 정부는 연구개발 성과가 실증과 사업화로 이어지도록 지원하고, 연구자가 실패 부담과 행정업무에서 벗어나 도전적인 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성하겠다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 7일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 서울에서 ‘2026 기술개발인의 날’ 기념식을 개최했다. 기술개발인의 날은 지난 2월 시행된 ‘기업부설연구소 등의 연구개발 지원에 관한 법률’에 따라 매년 9월7일로 지정됐다. 국내 기업부설연구소가 1만개를 넘어선 2004년 9월7일을 기념한 것이다. 지난해까지 한국산업기술진흥협회가 10월24일 기념행사를 열었지만 올해부터 정부가 주관하는 국가기념일로 격상됐다. 정부가 말하는 기술개발인은 기업부설연구소와 연구개발전담부서에서 연구개발 업무를 전담하는 인력이다. 2024년 기준 약 45만명으로 국내 전체 연구인력 61만명의 70%를 웃돈다. 지난 6월 기준 기업부설연구소와 연구개발전담부서는 약 7만개다. 기념식에는 한성숙 국무총리와 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장, 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관, 구자균 한국산업기술진흥협회장 등이 참석했다. 정부포상 55점과 부총리 표창 35점, 우수연구자상 11점 등 총 101점이 수여됐다. 과학기술훈장 혁신장(2등급)은 이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장이 받았다. 이 부사장은 삼성전자가 2002년 세계 최초로 양산한 1Gb(기가비트) 낸드플래시와 2013년 상용화한 3차원 수직 적층 낸드(V낸드) 개발에 기여한 공로를 인정받았다. 최근에는 400단 이상 차세대 V낸드와 인공지능(AI)용 고성능 낸드 기술 개발을 이끌고 있다. 웅비장(3등급)은 송근석 HK이노엔 부사장과 장지은 SK하이닉스 부사장이 수상했다. 송 부사장은 식전 복용과 약효 지연 문제를 개선한 위식도역류질환 신약 개발을, 장 부사장은 초고용량 서버 D램과 저전력·고대역폭 모바일 메모리 개발을 주도했다. 과학기술포장은 한국형 전투기 KF-21의 비행제어법칙을 독자 개발한 고기옥 한국항공우주산업(KAI) 팀장을 비롯해 류진호 포스코 연구위원, 박우진 LS일렉트릭 글로벌제품개발연구단장, 이호기 삼성중공업 친환경연구센터장에게 돌아갔다. 한 총리는 “연구자들이 도전적인 연구에 몰입할 수 있도록 성실한 실패는 용인하고 불필요한 행정절차는 과감히 줄이겠다”고 밝혔다. 연구성과가 스케일업과 실증, 사업화로 이어지도록 지원하고 민간 투자를 유도하는 투자형 연구개발도 확대하겠다고 했다. 한편 국가기념일 지정은 기업 연구자의 사회적 위상을 높였다는 의미가 있다. 다만 연구 현장이 체감하려면 포상을 넘어 장기 연구를 가로막는 단년도 평가, 과도한 행정 부담, 중소기업 연구인력 부족과 처우 격차를 줄이는 후속 정책이 뒤따라야 한다.
2026-09-07 17:02:41
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AAII 1위 모티프는 왜 탈락했나…독파모 평가 공개 놓고 논란
[경제일보] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’(독파모) 2차 평가에서 글로벌 성능지표 1위를 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하면서 평가 방식의 투명성을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 모티프의 ‘Motif 3’는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII에서 47점을 받아 업스테이지(37점), SK텔레콤(35점), LG AI연구원(31점)을 모두 앞섰다. 하지만 최종 종합평가에서는 4개 팀 중 최하위를 기록했다. 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 공식 이의를 제기하고 전체 평가 항목별·업체별 점수와 판단 근거, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가 평가 기준, 사용자 평가 방법론 및 블라인드 평가 여부 등을 공개해 달라고 요구했다. 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. ◆ ‘AAII 47점’이 탈락으로 이어진 이유 핵심은 AAII가 독파모 전체 평가의 일부에 불과했다는 점이다. 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 구성됐다. 벤치마크 가운데 AAII가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 평가가 15점이다. 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 개발 전략·기술, 개발 성과·계획, 파급효과·기여계획 등을 평가했고 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여했다. 따라서 AAII에서 47점을 받은 것이 곧 독파모 2차 평가에서 가장 높은 점수를 받았다는 의미는 아니다. 실제 정부 발표에서도 4개 팀의 벤치마크 점수 평균은 22.5점이었고 1위와 4위의 격차는 4점에 그쳤다. 전문가 평가의 1·4위 격차는 2.4점, 사용자 평가에서는 5점이었다. 즉 글로벌 벤치마크만 놓고 보면 차이가 있었지만 100점짜리 종합평가에서는 다른 항목이 순위를 충분히 뒤집을 수 있는 구조였다. 과기정통부가 공개한 탈락 사유도 여기에 있다. 류제명 과기정통부 2차관은 모티프가 기술력 측면에서는 뛰어난 성과를 냈지만 “사용성·활용성 측면에서는 다른 모델보다 다소 낮은 평가”를 받았다고 설명했다. 반면 업스테이지는 포털 다음 서비스 실증과 국산 NPU 협업, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 및 산업 특화 에이전트 실증, LG AI연구원은 국제기구 협업과 에이전틱 AI 차별성 및 위험관리 등에서 높은 평가를 받았다. ◆ ‘성능 좋은 모델’과 ‘쓸 수 있는 모델’은 다르다 정부가 사용성과 활용성을 별도로 본 이유도 있다. 이번 독파모 사업의 다음 단계는 단순히 높은 벤치마크 점수를 기록하는 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 국민 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI를 만드는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 이에 따라 모델의 답변 성능뿐 아니라 서비스 적용 계획, 산업 생태계 기여, 실제 사용 효용 등을 평가하도록 구조가 바뀌었다. 실제 AAII 역시 모델의 추론·지식·코딩 등 다양한 능력을 종합적으로 보는 글로벌 지표지만 특정 모델의 실제 서비스 안정성이나 한국 산업 환경에서의 활용성을 모두 보여주는 것은 아니다. 모티프 역시 이 점을 인정하면서도 파운데이션 모델의 핵심 가치는 챗봇 사용성보다 여러 분야로 확장 가능한 기반 성능에 있다고 주장하고 있다. 논란은 결국 ‘국가대표 AI를 무엇으로 뽑을 것인가’라는 문제로 이어진다. 글로벌 성능을 우선하면 모티프의 탈락은 납득하기 어렵지만, 실제 국민 서비스와 산업 적용까지 고려한다면 모델 성능 외 평가가 필요하다는 정부 논리에도 일리가 있다. 문제는 어느 쪽이 맞느냐보다 그 판단을 검증할 수 있도록 세부 점수와 평가 기준을 얼마나 공개할 수 있느냐다. 모티프가 제기한 가장 큰 문제도 바로 이 부분이다. 모티프는 AAII 47점과 다른 평가 결과가 크게 엇갈린 이유를 알 수 있도록 세부 점수와 전문가·사용자 평가 근거를 공개해야 한다고 요구하고 있다. 특히 사용자 평가에서 브랜드 인지도나 선입견이 결과에 영향을 줬는지, 블라인드 평가가 적용됐는지도 확인해야 한다는 주장이다. 정부도 평가방식 자체의 한계를 인식하고 있다. 과기정통부는 3차 평가를 앞두고 소수 승자만 뽑는 기존 방식을 넘어 프런티어급 모델 경쟁이 가능하도록 지원체계를 전면 재편하는 방안을 검토하고 있다. 3차 진출팀에는 엔비디아 B200 GPU 지원도 상반기 768장에서 하반기 약 1000장 수준으로 확대할 계획이다. 한편 이번 논란에서 중요한 것은 모티프를 다시 선정하느냐가 아니다. 국민 세금이 투입되는 국가대표 AI 선발전이라면 왜 탈락했는지를 외부에서도 검증할 수 있어야 한다는 것이다. 글로벌 벤치마크와 실제 활용성 가운데 어느 쪽에 더 높은 가치를 둘지는 정책적 선택일 수 있다. 다만 그 선택이 설득력을 가지려면 점수와 기준이 투명하게 공개돼야 한다. 이번 이의 제기가 독파모의 기술 경쟁뿐 아니라 국가 AI 선발 시스템 자체의 신뢰도를 점검하는 계기가 될 전망이다.
2026-08-27 09:38:30
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칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래
[경제일보] 10년 뒤 샌프란시스코 AI 서밋은 무엇으로 평가받을까. 젠슨 황과 샘 알트만, 다리오 아모데이, 혹 탄이 한국 기업인들과 한자리에 섰던 장면만으로는 부족하다. 그날 발표된 투자액도 시간이 지나면 낡은 숫자가 된다. 한국에서 태어난 AI 기업과 제품, 일자리와 수출이 남아야 비로소 역사적 전환점으로 기록될 것이다. 이번 행사의 의미는 참석자의 면면보다 산업 질서의 변화에서 찾아야 한다. 엔비디아와 오픈AI, 앤트로픽, 브로드컴은 서로 다른 시장에서 경쟁하지만 모두 같은 제약에 맞닥뜨렸다. AI의 성장 속도를 반도체와 데이터센터, 전력 공급이 따라가지 못하고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 젠슨 황 엔비디아 CEO를 만날 때마다 더 많은 칩을 달라는 요구를 받는다고 전한 것은 이 변화를 상징한다. 과거에는 반도체 기업이 수요처를 찾아다녔다. 지금은 AI 기업이 생산되지도 않은 칩과 아직 지어지지 않은 데이터센터의 연산 자원까지 먼저 확보하려 한다. AI 산업은 소프트웨어의 얼굴로 출발했지만 규모가 커질수록 중공업의 속성을 띤다. 모델을 고도화하려면 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 필요하다. 서비스를 확장하려면 발전설비와 변전소, 냉각장치, 통신망이 따라붙는다. 최첨단 알고리즘도 전기와 반도체 없이는 움직이지 않는다. AI 기술 패권이 제조 역량과 자본조달 능력의 경쟁으로 넓어진 것이다. 이 변화는 한국에 드문 기회다. 한국은 HBM과 메모리, 첨단 반도체 생산능력을 갖고 있다. 자동차·조선·배터리·로봇·바이오 등 AI가 적용될 산업 현장도 폭넓다. 통신망과 클라우드, 대규모 데이터센터를 구축할 기업까지 보유했다. 반도체 생산과 산업 실증을 한 국가 안에서 연결할 수 있는 조건이다. 샌프란시스코 AI 선언은 이 자산을 하나의 국가 전략으로 묶겠다는 약속에 가깝다. 한국이 반도체를 납품하는 공급국에서 벗어나 컴퓨팅 인프라를 운영하고, 산업용 AI를 개발하며, 세계 시장에 서비스를 제공하는 풀스택 AI 국가로 진화하겠다는 것이다. 이 구상을 가장 구체적인 사업으로 옮긴 기업 중 하나가 네이버다. 엔비디아는 10억달러를 투자해 네이버 지분 약 4.5%를 확보하기로 했다. 네이버는 글로벌 투자사 브룩필드와도 최대 90억달러 규모의 GPU·데이터센터 인프라를 조달하기 위한 협상을 진행하고 있다. 100억달러가 모두 네이버 계좌로 들어오는 것은 아니다. 엔비디아의 10억달러는 지분 투자이고, 브룩필드의 최대 90억달러는 프로젝트금융 등을 활용한 인프라 조달 성격이 강하다. 그럼에도 세계 최대 AI 반도체 기업이 네이버의 주주가 되고, 글로벌 대체투자사가 데이터센터 금융에 참여한다는 사실은 의미가 작지 않다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 팩토리를 가동하고 2028년 200MW, 장기적으로 1GW급까지 확대할 계획이다. 200MW 시설에는 블랙웰과 베라 루빈 등 약 10만개의 엔비디아 GPU가 투입될 전망이다. 데이터센터 ‘각 세종’, 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 검색과 지도·커머스 서비스를 연결해 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 수요를 흡수한다는 구상이다. 네이버의 도전은 한국 AI 산업이 가야 할 방향을 압축해 보여준다. 반도체를 구매해 데이터센터에 설치하는 데서 끝나는 사업이 아니다. GPU 임대와 모델 학습, 추론, AI 에이전트 개발, 산업별 서비스까지 하나의 체계로 제공해야 한다. 포털 기업이 AI 시대의 컴퓨팅·서비스 사업자로 체질을 바꾸는 실험이다. 소버린 AI의 의미도 여기서 분명해진다. 모든 장비와 기술을 국산화하는 것이 주권은 아니다. 엔비디아 GPU와 글로벌 자본을 활용하더라도 데이터와 모델, 운영 권한을 국내 기업과 고객이 통제하고 그 위에서 독자적인 서비스를 만든다면 산업 주도권을 확보할 수 있다. 외국 기술을 쓰지 않는 나라보다 외국 기술을 자국의 가치로 전환하는 나라가 강하다. 네이버의 AI 팩토리가 성공하려면 시설 규모만큼 고객 구성이 중요하다. 해외 빅테크의 연산 수요만 채우는 데이터센터가 아니라 국내 스타트업과 제조기업, 대학과 공공기관이 활용할 수 있는 컴퓨팅 기반이 돼야 한다. 그곳에서 한국의 산업 데이터로 학습한 모델과 에이전트가 나오고, 다시 세계 시장으로 수출돼야 투자 의미가 완성된다. 이 지점에서 최태원 회장이 제시한 세 가지 방향과 네이버의 투자가 만난다. 최 회장은 국민 1인당 하나 이상의 AI 에이전트를 사용하는 ‘AI 네이티브 국가’, 메모리 생산과 데이터센터 확충을 통한 토큰 비용 절감, 일자리와 환경을 포괄하는 AI 거버넌스를 제안했다. SK가 HBM과 데이터센터로 공급 기반을 만들고 네이버가 클라우드와 모델, 서비스로 활용 경로를 넓힌다면 한국형 풀스택 AI의 윤곽도 선명해질 수 있다. 정부의 ‘모두의 AI’는 이 구상을 대규모 수요로 연결할 수 있는 정책이다. 5000만 국민이 일상과 업무에서 AI를 활용하면 한국은 세계적으로 보기 드문 AI 테스트베드가 된다. 국내 모델과 스타트업에는 초기 시장이 생기고 공공·교육·의료·제조 현장에서는 다양한 사용 사례가 축적될 수 있다. 정책의 목표는 무료 이용자 수가 아니다. 국민이 자신에게 필요한 에이전트와 서비스를 만들고, 기업이 생산공정과 업무 방식을 재설계하도록 해야 한다. 스타트업은 그 결과를 제품으로 만들어 해외에 팔아야 한다. 사용 경험이 창업과 수출로 이어질 때 모두의 AI는 보급 정책을 넘어 성장 정책이 된다. 이를 뒷받침할 자원이 데이터다. 한국은 제조와 의료, 금융, 교육, 행정 분야에 높은 품질의 데이터를 보유하고 있지만 상당 부분이 기관과 기업 내부에 흩어져 있다. 개인정보와 산업기밀을 보호하면서도 AI 학습과 검증에 활용할 수 있는 규칙과 기술 기반을 갖춰야 한다. 데이터 개방을 무조건 확대하자는 뜻은 아니다. 누가 어떤 목적으로 데이터를 사용했고 어떤 결과를 만들었는지 추적할 수 있어야 한다. 보안형 데이터 공간과 비식별 처리, 접근권한 관리, 사용 이력 기록을 결합하면 보호와 활용을 함께 추구할 수 있다. 데이터에 대한 신뢰가 쌓여야 산업 현장의 경험도 수출 가능한 AI 제품으로 전환된다. 샌프란시스코에서 확인된 것은 한국의 가능성이다. 세계 AI 기업들은 한국을 반도체 공급처로만 보지 않기 시작했다. 제조 역량과 인프라, 산업 수요를 갖춘 전략적 파트너로 평가하고 있다. 네이버의 AI 팩토리는 그 가능성을 실제 사업과 매출로 증명해야 하는 첫 시험대 가운데 하나다. AI 시대의 선진국은 칩을 많이 생산하는 나라만을 뜻하지 않는다. 그 칩 위에서 새로운 지능을 만들고 산업을 바꾸며, 완성된 제품과 서비스를 세계에 판매하는 나라다. 샌프란시스코 AI 선언은 한국이 그 길로 들어섰음을 알린 신호다. 다음 10년의 목표는 분명하다. 세계에 반도체를 공급해 온 나라에서 세계가 사용하는 지능과 서비스를 수출하는 나라로 나아가는 것이다.
2026-07-27 14:19:27
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