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오픈AI·앤트로픽, AI 가격전쟁…신형 모델 최대 반값 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 최고 성능에서 ‘성능 대비 비용’으로 옮겨가고 있다. 오픈AI와 앤트로픽이 기존 모델보다 최대 절반가량 저렴한 신형 모델을 같은 날 내놓으면서 기업용 AI 시장의 가격 경쟁이 거세질 전망이다. 오픈AI는 22일(현지시간) GPT-6 제품군에 ‘솔(Sol)’과 ‘루나(Luna)’를 추가했다. 최상위 모델인 GPT-6 아스트라보다 한 단계 낮은 솔은 코딩과 복잡한 업무에, 경량 모델인 루나는 정보 추출과 문서 요약 등 대량·반복 작업에 초점을 맞췄다. 가격 인하는 개발자와 기업이 사용하는 응용프로그램 인터페이스(API)에 적용된다. 솔의 100만 토큰당 가격은 입력 4달러에서 2달러, 출력 20달러에서 10달러로 각각 50% 낮아졌다. 루나는 입력이 0.2달러에서 0.1달러, 출력은 1.2달러에서 0.5달러로 내렸다. 출력 기준 인하 폭은 약 58%다. 앤트로픽도 이날 ‘클로드 오퍼스 5.5’를 공개했다. 회사는 대부분 업무에서 상위 모델인 ‘클로드 페이블 5.1’에 가까운 성능을 내면서 전작 오퍼스 5보다 일반적인 작업 비용을 약 40% 줄였다고 설명했다. 오퍼스 5.5의 API 가격은 100만 토큰당 입력 4달러, 출력 20달러다. 오퍼스 5보다 토큰 단가는 20% 낮지만 자주 반복되는 문맥을 재사용하는 캐시 읽기 가격은 0.5달러에서 0.2달러로 60% 떨어졌다. 모델이 같은 작업에 쓰는 토큰 수도 줄여 실제 일반 업무에서 전체 비용을 40%가량 낮췄다는 게 앤트로픽의 설명이다. 생성 속도도 전작보다 30% 이상 빨라졌다. 이번 가격 인하는 기업 고객이 AI 활용을 실험 단계에서 실제 업무로 넓히면서 추론 비용에 민감해진 결과다. 이용량이 늘수록 모델의 작은 단가 차이도 전체 운영비에 큰 영향을 미친다. 딥시크와 알리바바 등 중국 기업이 상대적으로 저렴한 오픈웨이트 모델을 내놓은 점도 미국 AI 기업의 가격 인하를 압박하고 있다. 안전성 논쟁도 함께 따라붙는다. 오퍼스 5.5는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자가 최첨단 모델 개발 속도를 조절해야 한다고 주장한 뒤 처음 나온 모델이다. 앤트로픽은 외부 안전평가기관의 사전 검증을 거쳤으며 고위험 사이버·생명과학 요청에는 별도의 안전장치를 적용했다고 밝혔다. 가격표만으로 실제 경제성을 단정하기는 어렵다. 모델별 사고 강도와 출력 토큰 수, 캐시 사용률에 따라 한 가지 업무를 끝내는 총비용이 달라지기 때문이다. 기업 고객의 선택은 토큰 단가보다 같은 품질의 결과를 얻는 데 필요한 시간과 전체 연산비용에서 갈릴 가능성이 크다.2026-09-23 11:18:29
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KT, 16개사와 '모두의 AI' 출범…내달 국민 체감형 AI 베타 공개 [경제일보] KT가 16개 기업과 손잡고 다양한 인공지능(AI) 모델과 서비스를 하나로 연결하는 '모두의 AI' 사업을 본격화한다. 개별 AI 서비스를 제공하는 데 그치지 않고 국민이 일상적으로 사용하는 서비스에 AI를 내재화한 뒤 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 생태계를 구축한다는 구상이다. KT는 내달 베타 서비스를 선보이고 실제 이용자들이 체감할 수 있는 AI 서비스 구현에 나선다. 22일 KT는 전날 서울 종로구 KT 광화문 WEST빌딩에서 '모두의 AI' 컨소시엄 출범식을 열고 사업 추진을 위한 협력 체계를 가동했다고 밝혔다. 이날 행사에는 KT 컨소시엄 주요 기업 대표와 16개 참여 기업의 사업책임자(PM) 등이 참석해 사업 비전과 추진 방향을 공유했다. '모두의 AI'는 국민 누구나 다양한 AI 모델과 서비스를 하나의 플랫폼에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있도록 하는 사업이다. 이용자는 별도의 AI 서비스를 찾아다니는 대신 평소 사용하는 플랫폼과 서비스에 적용된 AI를 통해 정보 탐색은 물론 공공서비스, 교육, 금융, 생활 편의 등 다양한 영역의 기능을 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 진행된다. KT가 이번 사업에서 내세운 핵심은 참여기업의 기술을 단순히 나열하는 것이 아니라 서로 연결하는 것이다. KT와 참여기업은 각사가 보유한 AI 모델과 플랫폼, 서비스 역량을 연계하기 위해 '이음 얼라이언스'를 구성하고 사업 방향과 서비스 출시 일정을 공동으로 관리한다. 이음 얼라이언스는 주요 사업 방향을 결정하는 '이음 커넥트 보드'와 전체 참여기관이 성과를 공유하는 '이음 에코라운드' 등으로 구성된다. 커넥트 보드에서는 사업 우선순위와 기관 간 연계 과제를 논의하고 서비스 출시 목표를 조율한다. 에코라운드에서는 참여 기관이 함께 모여 사업 진행 상황과 주요 마일스톤을 점검한다. 기술과 서비스의 실행 체계는 서비스 분과와 플랫폼 분과로 나뉜다. 서비스 분과는 이용자 중심의 AI 서비스 기획과 사용자 경험(UX) 설계, 공공·특화 서비스 연계 및 출시를 담당한다. 플랫폼 분과는 AI 모델과 토큰팩토리, 데이터, 인프라, API 등 AI 서비스를 구성하는 핵심 기술을 연결하고 통합한다. 이번 KT 모두의 AI 사업은 KT가 자체 AI 서비스만 확대하기보다 외부 기업의 AI 모델과 서비스까지 연결해 하나의 이용 환경을 구축하려는 전략으로 풀이된다. 새로운 AI 모델과 서비스 기업이 지속적으로 참여할 수 있도록 개방형 구조를 유지해 '모두의 AI' 생태계를 확장한다는 방침이다. KT는 해당 구조를 '이음 인사이드' 전략으로 구체화한다. 이음 인사이드는 국민이 이용하는 다양한 서비스에 AI를 내재화하고 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 AI 생태계다. AI가 별도의 독립적인 서비스로 존재하는 것이 아니라 기존 서비스와 결합해 이용자가 필요한 기능을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 내달 공개 예정인 베타 서비스는 이 같은 전략의 첫 결과물이 될 전망이다. KT는 베타 서비스를 통해 '모두의 AI'가 다양한 AI 모델과 서비스, 플랫폼을 어떻게 연결할지 보여줄 예정이다. 다만 구체적으로 어떤 서비스가 베타에 포함될지는 향후 공개될 내용이다. KT가 공공서비스와 교육, 금융, 생활 편의 등으로 AI 활용 영역을 넓히는 것도 서비스 확장의 한 축이다. AI를 특정 이용자가 별도로 찾아 사용하는 도구에 그치지 않고 일상적으로 이용하는 서비스 안에 접목해 접근성을 높이겠다는 것이다. 여러 기업이 참여하는 만큼 KT는 협업 과정에서 발생할 수 있는 의사결정 지연이나 기관 간 과제 조율 문제를 줄이기 위한 운영 체계도 마련했다. 주요 사업 방향과 우선순위를 커넥트 보드에서 결정하고, 전체 참여기관이 정기적으로 성과와 일정을 공유하도록 해 서비스 출시까지의 실행력을 높인다는 계획이다. 향후에는 참여기업 확대도 추진한다. 새로운 AI 모델이나 서비스 기업이 생태계에 참여할 수 있는 개방형 구조를 활용해 서비스 영역과 기술 역량을 지속적으로 확장한다는 방침이다. 이를 통해 특정 AI 모델이나 기업에 종속되지 않고 다양한 기술과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "이번 컨소시엄 출범은 국내 AI 기업들이 보유한 AI 모델과 플랫폼, 서비스 역량을 결집해 국민 체감형 AI 서비스를 만들어 가기 위한 출발점"이라며 "KT는 이음 얼라이언스를 중심으로 참여기업 간 협력을 강화하고 사업 실행력을 높여 국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 구현하겠다"고 말했다.2026-09-22 10:58:45
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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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네이버클라우드, 국방 AI '소버린' 전략 공개…공간지능·월드모델로 전장 AI 정조준 [경제일보] 네이버클라우드가 군이 인공지능(AI) 모델과 데이터를 직접 통제하면서 민간 AI 기술을 실제 전력으로 전환할 수 있도록 지원하는 '국방 소버린 AI' 전략을 내놨다. AI 인프라부터 모델·애플리케이션까지 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 폐쇄망 환경에서 군 데이터를 안전하게 활용하고, 현장에 인력을 투입해 AI 성능을 지속적으로 고도화한다는 구상이다. 18일 네이버클라우드는 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 '국방 AI 전략 세미나'를 열고 국방 AI 사업 전략을 공개했다. 이번 세미나에서 네이버클라우드는 군의 데이터와 AI 모델에 대한 통제권을 확보하는 것을 중점으로 다뤘다. 네이버클라우드는 민간 AI 기술을 단순히 군에 공급하는 방식에서 벗어나 군이 필요한 영역을 직접 선택하고 데이터를 AI 모델과 연결해 실제 임무에 적용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 유경범 네이버클라우드 국방 사업 총괄 전무는 국방 소버린 AI를 위해 민간 기술을 '결집·연결·실증·진화'하는 구조가 필요하다고 강조했다. 네이버클라우드는 AI 인프라와 모델, 애플리케이션 등 민간의 기술 역량을 결집하고 군의 폐쇄망 환경에서 데이터를 AI 모델과 연결한다. 이를 통해 군이 데이터와 모델을 통제할 수 있도록 지원하고, 효과를 측정할 수 있는 임무부터 단계적으로 실증한다는 방침이다. 현장 적용 과정에서는 FDE를 활용한다. FDE가 군 현장의 요구사항을 실시간으로 반영하면서 시스템을 운영하고 성능을 지속적으로 개선하는 방식이다. 일회성 기술 공급이나 실증에 그치지 않고 실제 운용 과정에서 AI를 고도화하는 것을 목표로 사업을 전개하고 있다. 네이버클라우드는 이를 위해 AI 인프라와 모델, 애플리케이션을 모두 아우르는 풀스택 역량을 앞세운다. 기존 클라우드 사업에서 확보한 인프라 기술에 AI 모델과 서비스를 결합해 국방 분야의 AI 도입 초기 단계부터 실제 임무 적용까지 지원하겠다는 것이다. 국방 AI가 실제 전장 환경에서 활용되기 위해서는 서로 다른 센서와 무기체계에서 수집되는 정보를 하나의 상황으로 이해하는 기술도 필요하다. 네이버클라우드는 이를 위한 핵심 기술로 공간지능과 월드모델을 제시했다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 자율 무기체계가 제대로 작동하기 위해서는 센서와 플랫폼이 달라도 동일한 상황을 이해할 수 있는 '공동 의미 체계'가 필요하다고 설명했다. 공간지능은 드론 영상과 각종 센서 정보를 3차원 공간으로 구조화해 AI가 주변 환경을 이해하도록 하는 기술이다. 월드모델은 지형·기상·레이더 등 전장 변수를 가상환경에 반영해 특정 행동에 따른 결과를 시뮬레이션하고 예측하는 데 활용된다. 네이버클라우드는 향후 상황 이해부터 판단·행동·학습까지 AI의 지능화 과정을 연결한다는 계획이다. 특정 AI 모델에 종속되는 방식이 아니라 군이 필요로 하는 지능을 직접 통제하고 구현할 수 있도록 지원한다고 설명했다. 민간 기술을 국방 분야로 빠르게 가져오기 위한 생태계 구축도 추진한다. 네이버클라우드는 군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결해 각 영역의 AI 기술을 국방 현장에 적용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김선호 전 국방부 차관은 이날 세미나에서 민간의 혁신 기술을 군이 얼마나 빠르게 전력으로 전환하느냐가 국방 AX의 핵심이라고 강조했다. 민간이 기술 혁신을 주도하고 군이 이를 신속하게 통합하는 '민간기술 우선' 원칙을 바탕으로 민군융합 생태계를 구축해야 한다는 취지로 풀이된다. 네이버클라우드는 향후 민간 AI 기술을 국방 현장에 적용하면서 실제 임무 수행에 필요한 데이터와 모델을 축적하고, FDE를 통한 지속적인 성능 개선을 이어갈 계획이다. 단순한 AI 인프라 공급을 넘어 모델과 애플리케이션, 현장 운영까지 사업 영역을 넓히면서 국방 AI 시장에서 풀스택 사업자로 입지를 확대하려는 전략이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국방 AI는 기술 도입에서 끝나는 것이 아니라, 군이 필요로 하는 문제를 정의하고 이를 현장에서 검증해 전력화하는 과정까지 이어져야 한다"며 "기업의 역할은 전면에 나서기보다 군이 필요로 하는 영역에서 가장 빠르고 정확하게 기술을 지원하는 것"이라고 말했다.2026-09-18 14:10:01
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SKT, 서울대서 '풀스택 AI 인재' 키운다…산학협력 10년 [경제일보] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 성능을 넘어 서비스와 인프라를 아우르는 풀스택 경쟁으로 확대되면서 AI 인재 확보를 위한 기업과 대학의 협력도 강화되고 있다. SK텔레콤이 서울대학교와 10년째 AI 공동 강좌를 이어가며 산업 현장에서 필요한 AI 인재 육성에 나선다. 24일 SK텔레콤은 올해 2학기 서울대 전기·정보공학부 대학원생을 대상으로 'SKT-서울대 AI 공동과정'을 개설한다고 밝혔다. 이번 과정은 15주 동안 AI 앱·서비스, AI 모델링, AI 인프라 등 3개 영역을 중심으로 운영된다. 이번 강좌에는 SK텔레콤의 AI 사업을 담당하는 현직 임원과 개발 인력이 직접 강사로 참여한다. 정재헌 SK텔레콤 CEO가 내달 1일 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강에 나서며 이후 유경상 AI CIC장, 김태윤 파운데이션 모델 담당자를 비롯해 AI 개발 조직 임원과 팀장, 박사급 구성원들이 강단에 오를 예정이다. 단순히 AI 기술의 원리를 교육하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 활용되는 기술과 상용화 사례를 전달하는 것이 이번 과정의 특징이다. AI 서비스를 구현하는 애플리케이션부터 모델 개발, 이를 구동하는 인프라까지 AI 서비스 전반을 하나의 과정에서 다룰 계획이다. AI 산업이 모델 중심의 경쟁에서 실제 서비스를 얼마나 안정적으로 구현하고 운영하느냐의 경쟁으로 확대되면서 이 같은 복합적인 역량을 갖춘 인재의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 서비스에 적용하고 추론 비용을 관리하며 이를 뒷받침할 데이터센터와 컴퓨팅 인프라까지 구축할 수 있어야 하기 때문이다. SK텔레콤 역시 자체 AI 모델 개발과 서비스 확대뿐 아니라 AI 데이터센터와 인프라 사업 등 AI 밸류체인 전반으로 사업 영역을 넓히고 있다. 이에 기업 현장에서 필요한 기술 역량을 대학 교육과 연계하는 산학협력의 중요성도 커지는 상황이다. 기업이 대학 교육에 직접 참여하는 것은 빠르게 변화하는 AI 기술을 교육 현장에 반영하기 위한 목적도 있다. AI 기술은 새로운 모델과 서비스가 빠르게 등장하는 만큼 대학의 이론 중심 교육만으로는 산업 현장의 변화 속도를 따라가기 어려운 측면이 있다. 기업 입장에서도 대학에서 확보한 우수 인재와 연구 역량을 향후 연구개발과 채용으로 연결할 수 있다는 점에서 산학협력의 전략적 가치가 높아지고 있는 것이다. SK텔레콤과 서울대의 AI 강좌는 올해로 10년째를 맞았다. SK텔레콤은 지난 10년간 서울대를 비롯한 국내 대학들과 AI 강의와 대학·대학원생 대상 실전형 AI 연구 프로그램 등을 운영하며 산학협력을 이어왔다. AI 인재 확보 경쟁이 심화되면서 기업과 대학의 협력 방식도 단순한 연구비 지원이나 일회성 특강에서 실제 교육과정에 기업의 기술과 인력을 직접 연결하는 형태로 확대되는 모습이다. 기업이 원하는 기술과 대학이 제공하는 교육 사이의 간극을 줄이는 동시에 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재를 육성하는 것을 목표로 진행되고 있다. 이번 과정에서는 서울대 대학원생과 학부생 등 약 300명이 정재헌 CEO의 특강에 참여할 예정이다. SK텔레콤은 현업 전문가들의 경험을 공유하고 대학과의 협력을 지속하면서 AI 산업을 이끌 차세대 인재 육성을 이어간다는 계획이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "서울대학교와 오랜 시간 쌓아온 산학협력이 이번 강좌로 다시 한 번 이어지게 되어 의미가 깊다"며 "오늘의 학생들이 내일의 AI 산업을 이끌어갈 수 있도록 학계와의 협력을 지속해 가겠다"고 말했다.2026-08-24 09:21:35
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KT, '모두의 AI' 풀스택 승부수…국산 NPU부터 국민 서비스까지 잇는다 [경제일보] KT가 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드·네트워크까지 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략으로 도전장을 냈다. 단순히 여러 AI 기업을 모으는 데 그치지 않고 각사의 기술을 하나의 서비스 체계로 연결해 실제 국민이 사용하는 AI 서비스로 구현하겠다는 구상이다. AI 모델 경쟁이 인프라와 서비스 운영 능력을 포함한 종합 경쟁으로 확대되는 가운데 KT가 통신·클라우드 사업자로서 강점을 내세운 셈이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원’ 사업은 국산 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 AI 서비스를 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 당초 8월 11일까지였던 공모는 수정 공고를 거쳐 18일 마감됐으며, SK텔레콤·KT·카카오 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 사업자가 선정된 것은 아니며, 각 컨소시엄이 어떤 서비스와 기술을 제시했는지가 향후 경쟁의 핵심이 될 전망이다. ◆ 리벨리온부터 업스테이지까지…‘국산 AI 스택’ 결집 KT 컨소시엄의 인프라 영역에는 리벨리온, 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온은 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업은 AI 컴퓨팅 자원 운영, 베슬AI코리아는 AI 개발·운영 플랫폼을 담당한다. 여기에 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등 AI 모델·플랫폼 기업들이 합류했다. KT는 전국 통신망과 클라우드·데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 이 기술들을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 역할을 맡는다. KT가 이처럼 인프라부터 모델까지 한꺼번에 묶은 것은 ‘모두의 AI’ 사업의 성격 때문이다. 일반적인 기업용 AI 사업이라면 특정 모델이나 솔루션의 성능이 중요하지만, 전 국민을 대상으로 하는 서비스는 수많은 이용자가 동시에 접속해도 안정적으로 작동해야 한다. 모델 성능뿐 아니라 GPU·NPU 자원 배분, 추론 비용, 네트워크 품질, 보안과 개인정보 보호, 장애 대응까지 하나의 운영 체계에서 관리해야 한다. 특히 국산 NPU를 실제 대규모 서비스에 적용할 수 있는지도 중요한 시험대다. 그동안 국내 AI 반도체 기업들은 기술력을 확보했지만 대규모 상용 서비스에서 성능과 안정성을 검증할 기회가 제한적이었다. 국민 대상 AI 서비스가 구축되면 국산 NPU가 실제 사용 환경에서 경쟁력을 입증할 수 있는 기회가 될 수 있다. ◆ 승부처는 ‘AI 오케스트레이션’…KT가 노리는 역할 KT가 강조하는 ‘AI 오케스트레이션’은 이 컨소시엄의 차별화 포인트다. 서로 다른 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 서비스 목적에 맞춰 조합하고 관리하는 방식이다. 하나의 AI 모델에 모든 기능을 맡기는 것이 아니라 질문의 성격과 작업 난이도, 비용 등에 따라 적합한 모델과 인프라를 선택하는 구조다. 이는 AI 시장이 단순한 ‘최고 성능 모델’ 경쟁에서 실제 업무를 수행하는 에이전트와 서비스 경쟁으로 넘어가는 흐름과도 맞닿아 있다. 정부 사업 역시 모델 하나를 개발하는 것보다 국민 생활과 연결되는 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 다양한 서비스를 실제 이용환경에서 구현하는 것이 중요하다. 앞서 KT가 공개한 컨소시엄에는 다음, 무신사, 직방, EBS, BC카드 등 생활 밀착형 서비스 기업도 참여하고 있다. KT 입장에서는 이번 사업이 단순한 정부 사업 수주 이상의 의미를 갖는다. 통신사의 AI 전환 전략에서 가장 어려운 과제 가운데 하나가 AI 기술을 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 서비스로 연결하는 것이기 때문이다. KT는 이미 클라우드·데이터센터와 AX 사업을 확대하고 있는 만큼 ‘모두의 AI’를 통해 국산 AI 모델과 인프라를 실제 대규모 서비스에서 운영한 경험까지 확보할 경우 향후 공공·금융·기업 시장에서 새로운 사업 기회를 만들 수 있다. 결국 이번 경쟁에서 중요한 것은 참여 기업의 숫자가 아니다. 국산 AI 모델과 NPU를 실제 국민 서비스에서 얼마나 안정적으로 돌리고, 이를 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있느냐가 관건이다. KT가 내세운 AI 풀스택과 오케스트레이션 전략이 실제 서비스 품질과 운영 효율로 이어질 경우 통신사를 넘어 ‘AI 인프라·서비스 운영자’로서의 입지를 강화할 수 있을 전망이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 “국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.2026-08-23 16:30:00
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SKT, '모두의AI' 출사표…A.X K2·AI 데이터센터·2250만 회선 총동원 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 '모두의AI' 사업에 참여해 통신 가입자 기반의 대규모 AI(인공지능) 서비스 확산에 나선다. 자체 AI 모델과 데이터센터 등 인프라뿐 아니라 금융·의료·교육·모빌리티 등 생활 영역별 전문기업을 묶어 단순 챗봇을 넘어 공공서비스 신청과 결제까지 대신하는 AI 에이전트로 서비스를 확대한다는 전략이다. 19일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. SK텔레콤은 AI 모델·인프라·서비스를 모두 자체 보유한 역량을 기반으로 금융, 의료, 교육, 공공, 모빌리티 등 다양한 분야의 기업·기관과 컨소시엄을 구성했다. SK텔레콤은 이번 사업을 'AI를 누구나 쉽게 사용하는 서비스'를 목표로 진행한다. AI에 익숙하지 않은 이용자도 별도의 전문 지식 없이 일상적인 대화 방식으로 필요한 정보를 찾고 실제 업무까지 처리할 수 있도록 서비스 범위를 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 우선 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 구축한 뒤 공공서비스 탐색·신청과 증명서 발급, 금융·의료·교통·교육 분야의 예약과 신청·결제 등을 수행하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 기존 AI 서비스가 질문에 대한 답변이나 정보 검색에 집중했다면, SK텔레콤은 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 AI에 특정 서비스를 찾으면 AI가 관련 정보를 제공하는 데서 끝나는 것이 아니라 예약이나 신청 등 후속 절차까지 AI가 수행하는 방식이다. 이를 위해서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 외부 서비스와 연동할 수 있는 인프라와 이용자 인증·권한 관리, 개인정보 보호 등 운영 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤이 금융·의료·공공 등 각 분야 전문기업을 컨소시엄에 포함한 것도 이 같은 서비스 실행력을 확보하기 위한 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 자체 AI 모델인 'A.X K2'도 이번 사업에 활용한다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 자체 AI 모델로, 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 개발됐다. SK텔레콤은 단순 질의에는 상대적으로 가벼운 모델을 활용하고 복잡한 작업에는 고성능 모델을 적용하는 방식으로 서비스 품질과 운영 효율을 동시에 확보한다는 계획이다. AI 서비스 확산의 기반으로는 약 2250만개에 달하는 통신 회선과 기존 고객 접점이 활용된다. 과학기술정보통신부에 따르면 지난 6월 기준 SK텔레콤의 이동통신 회선은 2249만8579개로, 사물인터넷(IoT)과 알뜰폰(MVNO)을 제외한 수치다. 기존 통신 서비스와 온·오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 확산할 수 있어, AI를 통신 서비스의 부가 기능으로 제공하는 수준을 넘어 대규모 고객 기반을 활용해 AI 서비스의 초기 이용자를 확보할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. AI 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립하고 오는 2029년까지 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. AI 모델부터 데이터센터, 서비스까지 직접 확보하는 구조를 구축하면서 AI 사업의 수직계열화를 강화하고 있는 것이다. 특히 AI 에이전트가 본격적으로 확산될 경우 추론 수요가 크게 늘어날 수 있는 만큼 서비스 이용자 확대와 함께 AI 연산 인프라를 확보하는 것이 경쟁력으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 '모두의AI' 컨소시엄에는 20여개 기업과 기관이 참여한다. 라이너와 페르소나AI 등은 특화 검색과 공공 데이터 연계 분야를 맡고, 신한카드와 하나카드는 금융·결제 서비스를 담당한다. 티맵모빌리티는 모빌리티, SK브로드밴드는 콘텐츠·미디어, 엘리스그룹은 교육 분야에서 협력한다. 의료·헬스케어 분야에서는 굿닥과 사운더블헬스가 참여하고 해빗팩토리는 보험 분야 서비스를 담당한다. 독거노인종합지원센터와 채널코퍼레이션, 알프레드, 한국세무사회전산법인 등도 공공·돌봄·중소사업자·세무 관련 AI 서비스 개발에 참여한다. AI 모델과 인프라 분야에서는 노타, 셀렉트스타, 에이투시스가 참여한다. 모델 최적화와 데이터 기반 학습, 모델 라우팅 등을 지원하며 에임인텔리전스는 인증·권한 관리와 AI 에이전트 실행 통제 등 보안 분야를 맡는다. 해시드벤처스는 AI 서비스와 기술 제휴 대상을 발굴하는 역할을 담당한다. AI 활용 격차를 줄이는 것도 이번 사업의 주요 목표다. AI 기술이 빠르게 확산하고 있지만 서비스별로 이용 방법을 익혀야 하거나 복잡한 프롬프트를 작성해야 하는 경우 일반 이용자의 접근성이 떨어질 수 있다. SK텔레콤은 기존 통신 서비스처럼 익숙한 이용 환경에서 AI를 제공해 이러한 진입장벽을 낮추겠다는 구상이다. SK텔레콤 역시 컨소시엄 참여 기업을 확대하고 사업 영역을 넓혀 AI 생태계를 구축한다는 계획이다. 통신 가입자 기반과 AI 모델, 데이터센터를 연결하고 외부 전문기업의 서비스를 결합해 국민이 일상에서 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스 확보를 목표로 진행된다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다"며 "SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의 AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다"고 말했다.2026-08-19 09:54:35
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![[류청빛의 요즘IT] 실제 사람 아닙니다…AI 얼굴이 바꾸는 인터넷의 모습](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/24/20260724173848810055.jpg)
"실제 사람 아닙니다"…AI 얼굴이 바꾸는 인터넷의 모습 [경제일보] 유튜브, SNS 광고, 쇼핑몰, 게임 영상, 뉴스 기사, SNS 프로필 사진 등 인터넷에서 우리는 하루에도 수십개의 얼굴과 마주한다. 다만 그 얼굴이 모두 실제 사람이라고 장담하기는 어렵다. 생성형 인공지능(AI)의 발전으로 AI가 만든 얼굴이 인터넷 곳곳을 빠르게 점령하고 있기 때문이다. 과거 AI가 만든 인물 이미지는 어색했다. 손가락 개수가 맞지 않거나 피부 표현이 부자연스러웠고, 어딘가 기계적인 느낌을 지울 수 없었다. 하지만 생성형 AI 기술이 발전하면서 이제는 전문가들도 실제 사람과 구분하기 어려운 수준에 도달했다는 평가가 나온다. AI가 만든 얼굴이 더 이상 미래의 이야기가 아닌 현재 진행형이 된 것이다. 25일 시장조사업체 더 비즈니스 리서치 컴퍼니에 따르면 글로벌 가상 인플루언서 시장 규모는 지난해 112억 달러(약 15조원)에서 오는 2030년 626억 달러(약 86조원)까지 성장할 전망이다. 연평균 성장률만 40%를 웃돌며 AI 얼굴이 이미 하나의 거대한 시장으로 성장하고 있다. 사람이 아닌 AI가 만든 얼굴이 하나의 산업으로 자리 잡고 있는 것이다. 인터넷에서 AI 얼굴을 마주하는 것은 생각보다 어렵지 않다. 쇼핑몰에 접속하면 AI 모델이 착용한 옷을 보게 되고, SNS에서는 AI 인플루언서가 광고를 진행한다. 유튜브에서는 AI가 만든 얼굴이 등장하는 썸네일이 넘쳐난다. 게임 속 캐릭터 역시 AI 기술을 활용해 더욱 사실적으로 구현되고 있다. AI가 만든 얼굴은 이미 우리의 일상 깊숙이 들어왔다. 특히 패션과 뷰티 업계의 변화가 두드러진다. AI 모델은 실제 모델을 섭외하거나 촬영할 필요가 없다. 국가별로 다른 얼굴을 제작할 수 있고, 원하는 연령과 스타일을 자유롭게 구현할 수도 있다. 새로운 제품이 출시되면 즉시 이미지를 제작할 수 있다는 점도 강점이다. 비용과 시간을 동시에 줄일 수 있어 기업들의 도입이 빠르게 확대되고 있다. 유튜브와 숏폼 콘텐츠 시장도 마찬가지다. 클릭률을 높이기 위한 AI 썸네일 활용 사례가 늘어나고 있으며, AI가 생성한 뉴스 콘텐츠와 영상도 빠르게 증가하고 있다. 생성형 AI 기술이 고도화되면서 실제 촬영한 영상과 AI가 만든 영상의 경계도 점점 희미해지고 있다. 해당 변화는 글로벌 빅테크들의 정책 변화에서도 확인된다. 유튜브는 최근 AI 콘텐츠를 활용한 저품질 콘텐츠, 이른바 'AI 슬롭'에 대한 규제를 강화하고 있으며 틱톡과 메타 역시 AI 생성 콘텐츠 표시 정책을 도입하고 있다. AI 콘텐츠가 그만큼 빠르게 증가하고 있다는 의미다. 플랫폼 기업들이 이용자의 혼란을 줄이기 위해 AI 콘텐츠를 구분하기 시작한 것이다. AI 얼굴의 가장 큰 특징은 더 이상 구분하기 어렵다는 점이다. 과거에는 AI 이미지 특유의 부자연스러움이 존재했다면 최근에는 GPT 이미지 생성 기능과 미드저니, 플럭스, 클링 등 생성형 AI 모델의 발전으로 실제 사람과 구분이 어려울 정도의 결과물을 만들어내고 있다. AI가 만든 광고 모델과 실제 사람이 등장한 광고를 일반 이용자가 구분하기 어려운 사례도 적지 않다. AI 얼굴의 확산은 단순히 기술의 발전을 넘어 인터넷 속 '사람'의 의미를 바꾸고 있다. 인터넷에서 사람을 본다는 행위 자체가 달라지고 있는 것이다. 이제 우리는 실제 사람과 AI가 만든 얼굴을 구분하지 못한 채 콘텐츠를 소비하고 있을지도 모른다. AI가 사람을 닮아가는 시대는 이미 지난 것으로 분석된다. 이제는 사람이 AI를 사람이라고 받아들이기 시작한 시대로, 인터넷 속 얼굴은 더 이상 사람만의 영역이 아니게 됐다.2026-07-25 08:00:00
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AI탭 꺼낸 네이버, 검색창을 '예약·구매 버튼'으로 바꾼다 [경제일보] 네이버가 대화형 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 앞세워 검색 시장 재편에 속도를 내고 있다. 핵심은 검색 결과를 보여주는 데 그치지 않고 정보 탐색, 쇼핑, 장소 확인, 예약까지 한 흐름에서 처리하는 ‘실행형 AI 검색’이다. 5일 정보기술(IT)업계에 따르면 네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 AI탭에 적용한 신규 모델과 운영 기술을 소개했다. AI탭 모델은 네이버의 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색 서비스에 맞게 최적화한 경량 모델이다. 범용 성능 경쟁보다 검색·쇼핑·플레이스 등 네이버 서비스 안에서 실제 과업을 수행하는 능력을 키우는 데 초점을 맞췄다. 네이버에 따르면 AI탭은 지난 4월 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 서비스를 시작한 뒤 약 2개월 만에 누적 사용자 400만명을 넘었다. 지난달 26일에는 전체 사용자를 대상으로 정식 출시했다. 모바일과 PC 검색창에서 AI탭에 바로 진입할 수 있고 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결되는 구조를 적용했다. 네이버는 문서 품질 필터와 버티컬 서비스 데이터를 모델 학습에 반영해 응답 속도와 처리량을 높이고 환각 현상도 줄였다고 설명했다. 자체 벤치마크 결과 AI탭 모델은 검색·구매·예약 등 실행 능력을 평가하는 ‘서비스 역량’ 항목에서 글로벌 동급 모델 평균을 100점으로 환산했을 때 108점을 기록했다. 다만 해당 수치는 네이버 자체 평가 기준이며 현재 공개자료 기준으로 외부 독립 검증 결과는 확인되지 않았다. 모델 고도화에는 엔비디아가 주도하는 네모트론 연합 참여도 영향을 주고 있다. 이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 “엔비디아 네모트론 연합에 합류해 단순 기술 수혜를 넘어서 함께 설계하고 발전시키는 단계까지 나아가고 있다”고 말했다. 그는 “네이버의 서비스 경험을 네모트론에 제공하고 네모트론에서 공유하는 결과물을 모델 고도화에 쓰는 양방향 관계”라고 설명했다. AI탭 운영의 핵심 기술로는 ‘하네스 엔지니어링’이 제시됐다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 “네이버만의 한글 특화 정보, 27년 동안 축적한 서비스 노하우 등이 하네스 엔지니어링의 차별점”이라며 “사용자를 보다 잘 이해하는 것이 네이버가 글로벌 빅테크 서비스보다 우위에 있는 지점”이라고 강조했다. 다음 승부처는 멀티모달이다. 네이버는 검색창 전면에 배치한 스마트렌즈와 AI 브리핑, AI탭을 결합해 이미지 기반 질문에서 정보 탐색, 예약, 구매까지 이어지는 멀티모달 AI 에이전트로 확장한다는 계획이다. 윤상두 네이버 퓨처 AI 리더는 “10년간 축적해 온 스마트렌즈 기반의 시각 검색 기술과 강력한 선행 연구 기술력을 바탕으로 멀티모달 에이전트 시대를 준비하고 있다”고 말했다. 한편 네이버의 AI탭 전략은 포털 검색의 단순 방어가 아니다. 생성형 AI가 검색 결과 화면을 압축하고 광고·커머스 접점을 흔드는 상황에서 네이버는 자사 생태계의 데이터를 실행 경험으로 묶어야 한다. 검색, 콘텐츠, 커머스, 장소, 예약을 하나의 행동 흐름으로 연결할 때 네이버는 포털을 넘어 생활형 AI 에이전트 플랫폼으로 이동할 수 있다. 검색의 승부는 이제 답변의 문장력보다 실행의 완성도에서 갈린다.2026-07-05 08:45:34
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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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![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)