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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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독파모 2차 평가 공개…모티프·SKT·LG AI연구원 항목별 강점 엇갈려 [경제일보] 정부가 '국가대표 AI' 육성을 위해 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 단계 평가 세부 기준과 결과를 공개했다. 이번 평가는 글로벌 AI 벤치마크뿐 아니라 국내 환경에 맞춘 성능 평가, 전문가 평가, 실제 사용자 평가까지 반영한 것이 특징이다. 당초 항목별 1위 기업과 점수를 공개하지 않는다는 방침이었지만 평가 투명성을 둘러싼 논란이 제기되자 1차 평가와 동일한 수준으로 공개 범위를 확대했다. 20일 과학기술정보통신부는 최근 발표한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계 평가의 기준과 결과를 공개했다고 밝혔다. 이번 평가에는 SK텔레콤, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 참여했다. 이번 2차 평가는 총 100점 만점으로 벤치마크 평가 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 구성됐다. 단순히 AI 모델의 벤치마크 성능만 비교하는 방식에서 벗어나 기술적 독자성, 개발 전략, 생태계 파급 효과, 실제 사용성 등을 종합적으로 평가한 것으로 알려졌다. 가장 큰 비중을 차지한 벤치마크 평가는 글로벌 평가와 국내 평가로 나뉜다. 글로벌 평가에는 'AAII'에서 활용하는 벤치마크를 적용해 에이전트, 코딩, 일반 지식, 과학적 추론 등 분야의 성능을 평가했다. 국내 평가는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크를 활용해 수학, 지식, 장문 이해, 안전성, 신뢰성, 한국어, 지시 이행 등 7개 분야를 평가했다. 글로벌 AAII 평가에서는 모티프테크놀로지스 정예팀이 11.9점으로 가장 높은 점수를 받았다. NIA 벤치마크에서는 SK텔레콤 정예팀이 13.4점으로 최고점을 기록했다. 4개 팀의 AAII 평균 점수는 9.48점, NIA 벤치마크 평균은 13.05점이었다. 전문가 평가는 외부 전문가 10명으로 구성된 평가위원회가 진행했다. 산업계 3명, 학계 5명, 연구계 2명이 참여했으며 정예팀이 제출한 자료를 바탕으로 약 5일간 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 전문가 평가는 개발 전략 및 기술 10점, 개발 성과 및 계획 10점, 생태계·글로벌 파급효과 및 기여 계획 15점으로 구성됐다. 특히 이번 2차 평가에서는 1차 평가 이후 제기된 AI 모델의 독자성과 활용성에 대한 요구를 반영했다. 향후 AI 기술 변화에 대응하는 '무빙타깃' 전략과 차세대 기술 도입 계획 등도 평가 대상에 포함됐다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원 정예팀이 29.5점으로 최고점을 기록했다. 4개 팀 평균은 28.75점이었다. 실제 이용자가 AI 모델을 어떻게 평가하는지도 점수에 반영됐다. 사용자 평가는 AI 전문 사용자와 일반 국민으로 나눠 진행됐으며 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 실제 평가에 참여했다. 전문 사용자 평가는 15점 만점으로 환산됐으며 SK텔레콤 정예팀이 11.6점으로 가장 높은 점수를 받았다. 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원 정예팀이 7.6점으로 최고점을 기록했다. 일반 국민 평가단은 성별과 연령별 쿼터를 적용해 무작위로 선정됐다. 글로벌 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스, 국내 벤치마크와 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤, 전문가 평가와 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 각각 최고점을 기록했다. 과기정통부 관계자는 "독파모 프로젝트는 단순한 순위 경쟁이나 탈락 팀 선정을 목적으로 하는 것이 아니라, 우리 AI 기업들이 경쟁을 넘어 성장하고, 국내 AI 생태계의 질적 성장과 확장을 견인하는 데 그 취지가 있다"며 "평가 결과 공개에 따른 일부 기업의 예기치 않은 직·간접적 피해를 최소화하는 한편, 평가 과정 결과에 대한 공정성과 투명성이라는 가치 역시 균형 있게 고려하여, 1차 단계평가 결과 공개와 같은 수준으로 2차 단계평가 결과를 공개했다"고 말했다.2026-08-20 17:54:50
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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SK텔레콤, 피지컬 AI 스타트업 8곳 모아 로보틱스 생태계 키운다 [경제일보] SK텔레콤이 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 8개사와 공동 실증 방안을 논의했다고 7월 31일 밝혔다. 간담회는 7월 30일 서울 종로구 SK 서린사옥에서 열렸다. 피지컬 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단해 행동하도록 하는 기술이다. 챗봇처럼 화면 안에서 답을 내놓는 데 그치지 않고 물리적 작업을 수행한다는 점에서 구분된다. 참석 기업은 가우스랩스, 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스, 위로보틱스, 유일로보틱스, 컨피그인텔리전스, 홀리데이로보틱스 8곳이다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 다룬다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 상호작용하는 산업용 로봇이고, RFM은 로봇이 여러 작업을 인식하고 계획해 수행하도록 돕는 AI 모델이다. SK텔레콤과 SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 임원이 함께했다. 8곳 가운데 가우스랩스는 순수 외부 스타트업으로 보기 어렵다. SK하이닉스가 2020년 자본금 5500만 달러를 전액 출자해 미국 실리콘밸리에 세운 산업용 AI 회사다. 간담회의 배경에는 하반기 출시를 준비 중인 로봇 학습 플랫폼이 있다. SK텔레콤은 SK하이닉스와 구축한 제조 AI 디지털 트윈 플랫폼을 로봇 작업 데이터 생성으로 넓히고 있다. 7월 23일에는 회사가 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)에 제안한 '로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식'이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 발표했다. 로봇 학습 데이터를 만들고 주고받는 규격을 국제 표준으로 밀어 올리려는 시도다. 이번 자리에서 SK텔레콤이 스타트업들과 집중적으로 다룬 것도 디지털 트윈 공간에서 RFM 학습용 데이터를 만드는 방안이다. 로봇 AI를 훈련시키려면 대규모 동작 데이터가 필요한데 로봇 기종과 소프트웨어마다 수집 방식이 달라 호환이 어렵다. 플랫폼이 팔리려면 데이터를 넣을 로봇 기업이 먼저 붙어야 한다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 7월 들어 잇달아 내놓은 AI 사업 행보의 연장선에 있다. 회사는 7월 21일 AI 사업 파트너로 삼을 스타트업 발굴 계획을 밝혔고, 7월 23일에는 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 신설을 발표했다. 정재헌 대표 체제에서 통신 사업의 무게중심을 AI 인프라와 산업 AI로 옮기는 작업이 이어지고 있다. 참석자들은 제조와 물류, 서비스 현장의 공동 실증 방안을 논의했다. AI 반도체와 AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야의 SK그룹 역량을 스타트업 기술과 결합하는 방안도 다뤘다. SK텔레콤은 앞으로 로봇 하드웨어와 데이터, 모델 전반으로 협력 대상을 넓혀 개방형 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하겠다"고 말했다.2026-07-31 10:24:19
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"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-27 10:00:00
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한컴이 키우는 AI 화이트해커...코드게이트, 인간·AI 해킹 대결 펼친다 [경제일보] 이세돌과 알파고의 세기의 대국 이후 10년, 인간과 AI의 경쟁 무대가 바둑판을 넘어 사이버보안 최전선으로 옮겨왔다. AI가 공격과 방어 모두에 활용되는 시대가 열리면서 보안 역량이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 한컴그룹과 코드게이트보안포럼이 국제 해킹방어대회 '코드게이트 2026'을 통해 인간 화이트해커와 AI 해커의 첫 맞대결을 선보인다. 21일 코드게이트보안포럼은 국제 해킹방어대회이자 글로벌 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'을 오는 23일부터 24일까지 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최한다고 밝혔다. 올해로 18회째를 맞는 이번 코드게이트는 'AI 세계 3대 강국으로 가는 길: 시큐리티'라는 주제로 진행된다. 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 사이버 공격 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI를 활용해 악성코드를 제작하거나 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 사례가 늘어나면서 기존의 보안 체계만으로는 대응하기 어렵다는 지적이 나오고 있다. 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 지난해부터 AI를 활용한 사이버보안 기술 경쟁인 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'를 개최하는 것도 이 같은 변화와 무관하지 않다. 특히 올해 코드게이트의 최대 관심사는 인간과 AI의 맞대결이다. 코드게이트보안포럼은 KAIST와 공동 개발한 'AI 해커'를 해킹방어대회 본선에 실제 선수로 참가시킨다. 국내에서 AI가 화이트해커와 같은 문제를 놓고 실력을 겨루는 것은 이번이 처음이다. AI 해커는 문제를 분석하고 보안 취약점을 탐색하는 과정을 수행하며 인간 참가자들과 동일한 조건에서 경쟁하게 된다. AI가 스스로 취약점을 발견하는 수준이 어디까지 발전했는지, 또 인간 화이트해커와 비교해 어떤 강점과 한계를 보일지 확인할 수 있을 것으로 전망된다. 올해 대회 본선에는 최근 3년 사이 가장 많은 규모인 88개국 3333명이 참여했다. 본선은 24시간 동안 진행되는 일반부와 12시간 동안 진행되는 주니어부로 나뉘어 개최되며, 참가자들은 문제를 해결해 '깃발(플래그)'을 획득하는 문제풀이형 방식으로 경쟁한다. 총상금은 7100만원 규모로 일반부 우승팀에게는 5000만원과 함께 이듬해 본선 자동 진출권이 주어진다. AI가 보안 영역에서 수행할 수 있는 역할도 빠르게 확대되고 있다. AI는 방대한 코드와 시스템을 분석해 사람이 발견하기 어려운 취약점을 찾아내고, 공격 가능성을 예측하거나 자동으로 보안 패치를 제안하는 수준까지 발전하고 있다. 향후에는 AI가 보안 운영 과정 전반에 활용되면서 인간 전문가와 협력하는 형태가 일반화될 것으로 전망된다. 오는 24일 열리는 글로벌 컨퍼런스에서는 AI 보안 기술의 현재와 미래를 조망하는 논의도 이어진다. 기조강연은 DARPA가 개최한 AIxCC 최종 라운드에서 우승한 '팀 애틀랜타'를 이끈 김태수 마이크로소프트(MS) 보안 연구 부사장이 맡는다. 김 부사장은 거대언어모델(LLM)과 프로그램 분석 기법을 결합해 대규모 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 자동으로 탐지하고 패치한 기술을 소개할 예정이다. 이와 함께 글로벌 블록체인 분석 기업 체이널리시스 공동 창업자인 마이클 그로내거 그라이AI 대표와 루이스 로우 화웨이 사이버보안 및 개인정보보호 부문 글로벌 커뮤니케이션 총괄 등이 발표자로 나선다. 김용대 KAIST 교수가 좌장을 맡는 오픈토크 세션에서는 'AI 시대의 사이버보안'을 주제로 국내외 전문가들이 다양한 의견을 나눌 예정이다. 실전 중심의 보안 교육 프로그램도 마련된다. 미국 데프콘과 블랙햇에서 진행되는 최상위 수준의 보안 트레이닝 프로그램이 21일부터 오는 23일까지 운영되며, 코드게이트보안포럼과 기술보증기금이 공동 주최하고 한컴그룹이 후원하는 'AI 스타트업 해커톤'도 올해 처음 개최된다. 총상금 2500만원 규모로 AI 기술 기반 서비스의 사업화 가능성과 보안성을 함께 평가할 계획이다. 관람객이 직접 참여할 수 있는 해킹 체험 프로그램도 운영된다. 선린인터넷고와 디지털미디어고 학생들이 공동 기획자로 참여해 체험 프로그램을 직접 기획하고 운영한다. 코드게이트는 올해를 기점으로 AI 시대 보안 인재 육성에도 속도를 낼 방침이다. 미래 인재를 선발해 체계적인 교육 기회를 제공하고 현직 화이트해커가 멘토로 참여하는 실전 중심 커리큘럼을 운영한다. 특히 한컴그룹은 차세대 AI 화이트해커 육성을 위한 글로벌 펠로우십 도입을 지원하며, 선발된 인재에게 장학금과 실무 교육, 해외 보안 커뮤니티와의 네트워킹 기회를 제공할 예정이다. AI가 공격과 방어 모두의 핵심 기술로 자리 잡으면서 국가 간 경쟁 역시 AI 기술력뿐 아니라 이를 안전하게 활용할 수 있는 보안 역량으로 확대되고 있다. 인간과 AI가 함께 보안을 지키는 시대가 본격화되는 가운데, 코드게이트는 AI 보안의 현재를 확인하고 미래 인재를 육성하는 무대로 역할을 넓혀가고 있다. 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장은 "취약점을 찾고 방어벽을 세우는 경계에 AI가 가세하면서 보안의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고 있다"며 "고도화된 공격형 AI를 막아낼 국가적 방어체계 없이는 AI 강국으로의 도약도 불가능한 만큼, 이번 대회가 AI 보안의 현주소를 진단하고 대한민국이 나아갈 명확한 이정표를 제시하는 자리가 될 것"이라고 말했다.2026-07-21 11:06:41
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"Kimi K3 돌풍 상장으로 잇는다"…中 문샷, 6개월 내 홍콩 IPO 추진 [경제일보] 중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 신형 모델 ‘키미(Kimi) K3’의 흥행을 발판으로 홍콩 증시 상장에 속도를 낸다. 기술 경쟁력을 매출 성장과 자본 조달로 연결해 딥시크·알리바바 등과 벌이는 중국 AI 주도권 경쟁에서 우위를 확보하려는 행보로 풀이된다. 블룸버그는 19일 소식통을 인용해 문샷이 최근 주주들에게 홍콩 상장 승인을 요청하는 결의안을 배포했다고 보도했다. 통상 이 같은 주주 통지 절차가 시작되면 이르면 6개월 안에 상장이 가능하다는 관측이 나온다. 다만 주주 결의안 배포는 상장을 위한 사전 절차다. 홍콩거래소에 정식 상장 신청서를 제출하거나 심사를 통과한 단계는 아니다. 시장 상황과 중국 당국의 승인, 투자자 수요에 따라 일정이 달라질 수 있다. 문샷은 연초부터 홍콩 상장을 검토하며 중국국제금융공사(CICC), 골드만삭스와 주관사 선정을 논의해온 것으로 알려졌다. 현재 진행 중인 투자 라운드에서는 기업가치가 300억달러, 약 45조원 이상으로 평가될 가능성이 거론된다. 이는 확정된 공모가치가 아니라 상장 전 투자 유치 과정에서 논의되는 예상 몸값이다. ◆ 두 달 만에 ARR 50% 증가…상장 적기 판단 문샷이 상장 준비를 서두르는 배경에는 가파른 매출 성장세가 있다. 블룸버그에 따르면 문샷의 연환산매출(ARR)은 지난 4월 2억달러에서 6월 3억달러로 두 달 만에 50% 증가했다. ARR은 최근 월간 반복 매출이 1년 동안 유지된다고 가정해 환산한 수치다. 성장 속도를 보여주는 지표지만 외부 감사를 거친 연간 매출이나 영업이익과는 구분해야 한다. 결국 상장 이후에는 가입자 증가뿐 아니라 막대한 AI 연산 비용을 감당하면서 수익성을 확보할 수 있는지가 평가 기준이 될 전망이다. 지난 17일 공개한 K3도 상장 추진의 동력이 됐다. K3는 총 2조8000억개의 매개변수와 100만토큰의 문맥 처리 능력을 갖춘 초대형 AI 모델이다. 텍스트와 이미지를 함께 이해하고 코딩, 문서 작성, 업무 자동화 등 에이전트 작업에 초점을 맞췄다. 독립 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스에서 K3는 종합지수 3위에 올랐다. 앤트로픽의 클로드 페이블5와 오픈AI의 GPT-5.6 솔보다는 낮았지만 자동화와 일부 에이전트 평가에서는 클로드 오퍼스4.8을 앞섰다. 중국 오픈웨이트 계열 모델이 미국 최상위 폐쇄형 모델과 일부 영역에서 대등한 성능을 보였다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 다만 K3를 모든 지표에서 오퍼스4.8보다 우수한 모델로 해석하기는 어렵다. 아티피셜 애널리시스의 환각 평가에서는 오류 비율이 51%로 전작 K2.6의 39%보다 높아졌다. 모델 가중치도 아직 공개되지 않아 현시점에서는 ‘오픈웨이트 공개 예정 모델’로 보는 것이 정확하다. ◆ 흥행 입증했지만 컴퓨팅 부족도 노출 K3 공개 이후 이용 수요는 빠르게 늘었다. 문샷은 출시 48시간 만에 컴퓨팅 자원이 한계에 가까워지자 기존 가입자에게 자원을 우선 배분하기 위해 신규 구독을 일시 중단했다. 블룸버그는 소식통을 인용해 K3 출시 이후 문샷의 하루 판매액이 최소 6배 증가했다고 전했다. 이는 K3의 시장성을 보여주는 동시에 문샷이 상장을 통해 자금을 확보해야 하는 이유도 드러낸다. 초거대 AI를 운영하려면 GPU와 데이터센터, 전력에 지속적으로 투자해야 한다. 이용자가 늘수록 매출과 함께 추론 비용도 증가하기 때문에 가격 대비 성능과 서버 운영 효율이 향후 기업가치를 좌우할 전망이다. 홍콩 상장은 문샷에 국제 자본을 끌어들이면서도 중국 규제 체계 안에 머물 수 있는 선택지다. 미국의 대중국 첨단 반도체 수출 통제가 이어지는 상황에서 자체 모델과 연산 인프라를 확보하려면 대규모 장기 자본이 필요하다. 딥시크 역시 추가 투자 유치와 함께 2027년 전후 상장을 검토하는 것으로 알려졌다. 한편 문샷의 상장 추진은 중국 AI 경쟁의 무게중심이 기술 시연에서 자본과 사업성 경쟁으로 이동하고 있다는 신호다. K3가 미국 모델과의 성능 격차를 좁혔다는 점은 입증했지만, 300억달러에 이르는 몸값을 인정받으려면 비용 효율과 안정성, 유료 고객 유지율까지 보여줘야 한다. 문샷의 진짜 시험대는 벤치마크가 아니라 상장 이후의 손익계산서가 될 가능성이 크다.2026-07-20 17:27:28
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상하이 WAIC, 오픈소스·국산칩·로봇 총출동…중국식 AI 질서 선언 [경제일보] 중국 상하이에서 열린 세계인공지능대회(WAIC) 2026이 20일 막을 내렸다. 올해 행사는 인공지능(AI) 신제품을 선보이는 전시회를 넘어 미국의 기술 통제에 맞서 중국이 구축하려는 독자 AI 생태계와 국제질서를 압축적으로 보여주는 무대가 됐다. 지난 17일부터 나흘간 열린 이번 대회에는 1100여개 기업과 국내외 인사 1400여명이 참여했다. 전시 면적은 처음으로 10만㎡를 넘어섰고 3000여개 제품 가운데 300개 이상이 세계 최초 공개 제품으로 소개됐다. 140여개 포럼도 상하이 엑스포센터와 장장, 쉬후이 서안 등에서 열렸다. 핵심 키워드는 △오픈소스 AI △국산 AI 반도체 △휴머노이드 로봇 △글로벌 AI 거버넌스였다. AI 모델과 반도체, 클라우드, 로봇을 하나의 국가 전략으로 연결해 미국 주도의 AI 생태계와 다른 선택지를 제시하려는 중국의 의도가 행사 전반에 깔렸다. ◆ 시진핑 첫 참석…29개국 묶은 AI 국제기구 출범 시진핑 중국 국가주석은 올해 처음으로 WAIC 개막식에 직접 참석했다. 시 주석은 “AI 발전은 어느 한 국가의 독주가 아니라 국제사회가 함께 연주하는 교향곡이어야 한다”며 특정 국가가 기술과 규칙을 독점해서는 안 된다고 강조했다. 미국을 직접 거론하지는 않았지만 국가안보의 개념을 지나치게 확대해 다른 나라의 기술 접근을 제한하는 것에 반대한다고 밝혔다. 첨단 AI 반도체와 반도체 제조 장비의 중국 수출을 제한해 온 미국을 겨냥한 발언으로 풀이된다. 중국은 행사 개막 전날 29개 창립 회원국이 참여한 ‘세계인공지능협력기구(WAICO)’ 설립 협정도 체결했다. 러시아와 브라질, 파키스탄, 인도네시아를 비롯해 아시아·아프리카 국가들이 참여했으며 본부는 상하이에 들어선다. WAICO는 AI 개발과 안전, 국제협력을 다루는 정부 간 국제기구를 표방한다. 미국이 동맹국을 중심으로 AI 반도체와 공급망 협력을 강화하는 데 맞서 중국은 글로벌 사우스의 참여와 기술 접근권을 앞세워 별도의 협력망을 구축한 셈이다. 시 주석은 향후 5년간 개발도상국에 5000명의 AI 교육 기회를 제공하고, 중국이 개발한 AI 기상 조기경보 시스템을 30개국에 지원하겠다고 밝혔다. 동남아시아국가연합(ASEAN)과 아프리카연합(AU), 브릭스 등과도 AI 협력센터를 확대한다. 로이터통신은 이를 중국이 오픈소스 기술과 개발도상국 지원을 앞세워 미국의 AI 규칙 제정 영향력에 도전한 것으로 평가했다. ◆ 화웨이·문샷AI가 보여준 ‘기술 자립’ 산업 전시의 중심에는 화웨이가 있었다. 화웨이는 자체 어센드 AI 프로세서 1024개를 고속으로 연결한 ‘Atlas 950 SuperPoD’를 처음으로 오프라인 전시했다. 회사 측은 이 시스템이 FP8 연산 기준 1엑사플롭스(EFLOPS)의 성능과 256TB의 통합 메모리 주소 공간을 제공한다고 설명했다. 단일 칩 성능에서 엔비디아를 따라잡기 어렵다면 다수의 국산 칩을 고속 연결해 전체 시스템 성능을 높이겠다는 접근이다. 미국의 수출 규제로 최신 엔비디아 제품을 안정적으로 확보하기 어려운 상황에서 중국이 자체 AI 연산 기반을 구축하고 있다는 상징적인 장면이었다. 다만 화웨이가 제시한 수치는 회사 측 기준이다. 실제 AI 모델 학습·추론 성능과 전력 소비, 소프트웨어 호환성은 동일한 조건에서 엔비디아 시스템과 비교 검증할 필요가 있다. 칩뿐 아니라 개발자 생태계와 소프트웨어를 갖춘 엔비디아의 쿠다(CUDA) 장벽을 넘는 것도 과제다. 중국 AI 스타트업 문샷AI는 오픈소스 모델 ‘Kimi K3’를 공개했다. 회사는 Kimi K3가 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 세계 최대 규모의 오픈소스 모델이라고 소개했다. 다만 매개변수 규모가 실제 추론 능력이나 비용 효율을 직접 보장하는 것은 아니다. 중국이 오픈소스를 전면에 내세운 것은 미국 기업과의 경쟁에서 개발자와 이용자를 빠르게 확보할 수 있기 때문이다. 딥시크에 이어 문샷AI와 즈푸AI 등이 모델을 공개하면서 가격에 민감하고 자체 구축 수요가 큰 개발도상국·기업 시장을 중국 생태계로 끌어들이려는 전략이다. ◆ 로봇은 전시품에서 생산품으로 휴머노이드 로봇도 행사장을 채웠다. 제조와 물류, 안내, 의료 서비스를 겨냥한 로봇과 이를 제어하는 피지컬 AI 모델이 대거 전시됐다. 중국 정부 관계자는 올해 자국 휴머노이드 로봇 생산량이 10만대를 넘어설 것으로 전망했다. 중국은 AI 모델의 두뇌뿐 아니라 모터와 감속기, 센서, 배터리 등 로봇 부품 공급망을 보유하고 있다는 점을 강점으로 내세운다. 제조업 현장에서 로봇을 투입하고 데이터를 다시 학습에 활용하는 순환 구조도 구축하려 한다. 그러나 생산 능력과 실제 수요는 구분해야 한다. 시장조사업체 옴디아에 따르면 지난해 세계 휴머노이드 로봇 출하량은 1만3000여대 수준이었다. 올해 중국의 10만대 생산 전망이 현실화하려면 기술 시연을 넘어 반복 작업의 안정성과 가격 경쟁력, 유지보수 체계를 입증해야 한다. ◆ 중국의 ‘개방’ 전략, 기술 영향력 확대 카드 올해 WAIC가 보여준 중국의 전략은 기술 자립과 국제 확산이라는 두 갈래로 요약된다. 내부적으로는 국산 반도체와 AI 모델, 로봇 공급망을 연결하고 외부적으로는 오픈소스와 교육 지원을 앞세워 중국 기술을 글로벌 사우스의 표준으로 확산하려는 것이다. 반면 중국의 AI 굴기가 완성 단계에 들어섰다고 보기는 어렵다. 첨단 반도체 제조 장비와 고성능 메모리, 대규모 모델 학습에 필요한 전력·연산 인프라에서는 미국과 동맹국 기술에 대한 의존이 남아 있다. 중국 AI 모델의 학습 데이터와 지식재산권, 검열·보안 문제도 글로벌 확산의 변수가 될 전망이다. 한국에도 시사점은 분명하다. 중국은 AI 모델과 반도체, 클라우드, 로봇, 국제협력을 하나의 정책으로 묶고 있다. 한국도 반도체와 제조 역량을 개별 기업의 강점에 머물게 하지 않고 국산 모델과 클라우드, AI 서비스로 연결해야 한다. 기술을 개발하는 것만큼 실제 시장에서 반복 사용되고 해외로 확산할 생태계를 만드는 일이 중요해졌다. 상하이 WAIC 2026은 AI 경쟁이 모델 성능만의 싸움이 아니라는 점을 보여줬다. 반도체를 누가 공급하고 인프라를 누가 운영하며, 개발자를 어느 생태계로 끌어들이고 국제 규칙을 누가 설계하느냐의 경쟁이다. 중국은 이번 대회를 통해 더 이상 추격자에 머물지 않고 미국과 다른 AI 질서를 만들겠다는 의지를 분명히 했다.2026-07-20 10:10:09
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中, 상하이 WAIC서 'AI 기술자립·글로벌 질서' 동시 선언 [경제일보] 중국이 상하이 세계인공지능대회(WAIC)를 무대로 인공지능(AI) 기술 자립 성과와 글로벌 AI 질서 주도 의지를 동시에 드러냈다. 미국의 첨단 반도체 수출통제에 맞서 자체 칩과 오픈소스 모델, 휴머노이드 로봇을 전면에 배치하는 한편 개발도상국과 신흥국을 끌어안는 별도의 국제협력 체계 구축에도 나섰다. 19일 중국 정부와 관련 업계에 따르면 ‘지능 파트너, 함께 만드는 미래’를 주제로 한 ‘2026 WAIC 및 AI 글로벌 거버넌스 고위급 회의’가 지난 17일 상하이에서 개막해 20일까지 이어진다. 행사는 상하이 엑스포와 장장, 시안(웨스트번드) 등 3개 권역에서 진행된다. 전시 면적은 처음으로 10만㎡를 넘어섰으며 1100여개 기업이 3000여개 기술과 제품을 출품했다. 이 가운데 300여개 제품이 세계 최초로 공개된다. 포럼은 140여개, 해외 참석 인사는 1400여명 규모다. ◆시진핑 “AI는 공공재”…기술 봉쇄에 정면 대응 이번 대회의 가장 큰 특징은 시진핑 중국 국가주석이 2018년 WAIC 출범 이후 처음으로 개막식에 직접 참석했다는 점이다. 시 주석은 기조연설에서 AI가 인간의 통제 범위를 벗어나지 않도록 안전장치를 마련해야 한다면서도 국가안보를 이유로 AI와 첨단기술의 교류를 제한하거나 특정 국가가 기술을 독점해서는 안 된다고 주장했다. 미국을 직접 거론하지는 않았지만 대중 반도체·AI 수출통제와 기술 동맹 확대를 겨냥한 발언으로 풀이된다. 시 주석은 오픈소스 AI를 인류가 공유할 수 있는 공공재로 규정하고 기술 격차로 인해 새로운 불평등이 발생해서는 안 된다고 강조했다. 중국은 향후 5년간 개발도상국 관계자 5000명에게 AI 연수 기회를 제공하고 아세안과 아프리카연합, 아랍연맹, 브릭스 등과 국제 AI 응용 협력센터를 구축하겠다는 구상도 제시했다. AI 기술과 인프라가 부족한 글로벌 사우스를 지원해 미국 중심의 기술 질서와 차별화하겠다는 전략이다. 제도적 기반도 마련됐다. 개막 전날인 16일 중국 주도로 추진된 세계인공지능협력기구(WAICO) 설립 협정에 러시아와 브라질, 인도네시아, 파키스탄 등 29개국이 서명했다. WAICO는 상하이에 본부를 두고 AI 기술 협력과 역량 강화, 국제 규범 논의를 추진하는 독립적인 정부 간 기구를 지향한다. 중국이 AI 규칙과 표준을 논의하는 상설 다자기구를 출범시킴으로써 미국 주도의 기술·공급망 연대에 대응하는 별도의 축을 구축했다는 평가가 나온다. ◆화웨이 ‘슈퍼노드’ 첫 공개…칩 한계, 시스템으로 돌파 산업 전시장에서는 중국의 ‘AI 자립’ 전략이 구체적인 제품으로 나타났다. 화웨이는 자체 개발한 어센드 AI 가속기를 기반으로 만든 대규모 AI 컴퓨팅 시스템 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’를 처음으로 일반에 공개했다. 수천개의 어센드 프로세서를 고속 네트워크로 연결해 하나의 거대한 컴퓨팅 자원처럼 작동하도록 설계한 장비다. 미국의 수출통제로 엔비디아의 최첨단 칩을 확보하기 어려운 상황에서 단일 칩의 성능 격차를 대규모 클러스터와 네트워크 기술로 보완하려는 중국식 해법이다. 화웨이는 이를 통해 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 연산 능력을 자체 생태계 안에서 확보한다는 구상이다. 중국 서버 기업 수곤도 중국산 가속기 10만개를 연결한 AI 슈퍼클러스터 ‘수곤 8000’을 전시했다. 화웨이뿐 아니라 서버와 네트워크, 냉각장치, 데이터센터 운영 기술까지 중국산 공급망으로 묶으려는 시도가 두드러졌다. 거대언어모델 경쟁도 한층 격화됐다. 중국 AI 스타트업 문샷AI는 총 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 오픈웨이트 모델 ‘키미 K3’를 공개했다. 회사 측은 세계 최대 규모의 공개형 AI 모델이라고 설명했다. 키미 K3는 미국 빅테크의 폐쇄형 모델과 달리 개발자가 모델 구조와 가중치를 활용할 수 있도록 설계됐다. 미국의 연산장비 규제가 이어지는 상황에서도 중국 기업들이 대규모 모델 개발과 오픈소스 생태계 확장을 동시에 추진하고 있음을 보여준 사례다. 휴머노이드와 자율주행, AI 에이전트도 행사장의 주요 축을 이뤘다. 유니트리를 비롯한 중국 로봇 기업들은 보행과 물체 운반, 작업 협업이 가능한 휴머노이드를 선보였다. 중국 당국은 올해 휴머노이드 로봇 연간 생산량이 10만대에 이를 것으로 전망하고 있다. ◆한국 중소기업 8곳 참가…“직접 보고 경쟁력 점검해야” 한국에서는 과학기술정보통신부 산하 창업 지원기관인 글로벌혁신센터(KIC 중국)가 전시 부스를 마련했으며 국내 중소기업 8곳이 참가했다. 김종문 KIC 중국 센터장은 18일 <연합뉴스> 인터뷰에서 “한국 기업들이 WAIC를 비롯한 중국의 주요 기술 전시회에 직접 와서 상황을 봐야 한다”며 “세계와 중국 시장에서 자사의 기술 수준이 어느 정도인지 빨리 파악하는 것이 중요하다”고 말했다. 김 센터장은 중국의 빠른 제품 개발과 공급망 경쟁력에도 주목했다. 그는 “시제품을 빠르고 적은 비용으로 만들어 테스트하려면 중국 공급망을 활용할 필요가 있다”며 “한국의 현재 개발 속도로는 중국 기업들의 속도를 따라가기 쉽지 않다”고 지적했다. 특히 올해 전시에서는 중국 기업들이 연구개발 초기 단계의 기술부터 실제 상용 제품까지 적극적으로 공개하고 기업 간 협업 사례도 대거 제시했다는 평가다. 과거 중국 기업들이 핵심 기술과 제품 사양 공개에 소극적이었다면 최근에는 기술력을 외부에 알리고 생태계를 확장하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 것이다. 다만 중국 시장은 기회인 동시에 강력한 경쟁 공간이다. 제조 공급망과 방대한 내수시장, 빠른 실증 환경을 활용할 수 있지만 가격 경쟁과 제품 출시 속도, 현지 기업 간 협업 능력에서 밀릴 경우 한국 기업의 입지가 좁아질 수 있다. 중국의 핵심 AI 산업 규모는 지난해 1조2000억위안을 넘어섰으며 관련 기업은 6200개 이상으로 집계됐다. 중국 대형 제조기업의 30% 이상이 AI를 도입했고 주요 스마트공장은 공정의 70% 이상에 AI 기술을 적용한 것으로 중국 측은 추산하고 있다. ◆‘기술 전시회’ 넘어 미·중 AI 질서 경쟁 무대로 이번 WAIC는 단순한 산업 전시회를 넘어 미·중 AI 패권 경쟁의 성격을 뚜렷하게 드러냈다. 미국이 첨단 반도체와 데이터센터, 안전한 공급망을 중심으로 동맹국을 묶는 전략을 추진한다면 중국은 오픈소스 모델과 저비용 AI 서비스, 개발도상국 역량 지원을 앞세워 영향력 확대를 꾀하고 있다. 중국은 최첨단 반도체 분야에서 여전히 미국에 뒤처져 있지만 대규모 칩 연결 기술과 데이터센터, 응용서비스, 로봇 등 ‘풀스택’ 생태계를 빠르게 구축하고 있다. 개별 제품의 최고 성능보다 자체 공급망 안에서 칩과 모델, 소프트웨어, 로봇을 연결하는 데 힘을 싣는 모습이다. 다만 WAICO가 실제 국제규범을 만드는 영향력 있는 기구로 자리 잡을지는 지켜봐야 한다. 참여국이 중국·러시아와 신흥국 중심으로 구성된 데다 AI 안전과 개인정보 보호, 저작권, 국가 통제 등 핵심 의제에 대한 국가별 입장 차이도 크기 때문이다. 그럼에도 중국이 WAIC를 통해 기술과 산업, 외교를 하나의 전략으로 묶었다는 점은 분명하다. 한국도 중국 AI를 단순한 추격자나 저가 경쟁자로 평가하기보다 기술 수준과 공급망, 사업화 속도를 냉정하게 분석해야 한다는 지적이 나온다. 한 재계 관계자는 “한국 기업에 필요한 것은 중국 기술을 무조건 경계하거나 의존하는 선택이 아니다. 활용할 공급망과 협력 분야는 찾되 반도체와 AI 모델, 데이터, 로봇 등 핵심 분야에서 독자 경쟁력을 확보하는 ‘선별적 협력’ 전략이 요구된다”며 “올해 상하이 WAIC는 중국 AI의 약점보다 중국이 그 약점을 어떤 속도와 방식으로 메우고 있는지를 보여주는 무대가 되고 있다”고 말했다.2026-07-19 14:56:50
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AI 스타트업 키운다…메가존클라우드, 서울 AI 허브와 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU와 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 확보가 AI 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 자체 인프라 구축이 어려운 스타트업을 중심으로 클라우드 기반 AI 인프라 수요가 늘어나는 가운데 메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 지원에 나선다. 13일 메가존클라우드는 서울 AI 허브와 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발(R&D)과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 AI 산업 생태계 활성화를 위해 협력할 계획이다. 서울 AI 허브는 서울시가 운영하는 AI 산업 육성 거점으로 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산·학·연·관 협력 네트워크 구축 등을 담당하고 있다. 메가존클라우드는 허브에 참여하는 AI 기업을 대상으로 멀티클라우드 기반 AI 인프라와 기술 지원, 전문 컨설팅을 제공하며 AI 서비스 개발과 사업화를 지원할 예정이다. 양측은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 AI 기술 활용을 확대하기 위한 공동 프로그램도 추진한다. AI 기업을 대상으로 GPU와 AI 인프라 지원은 물론 기술 세미나와 네트워킹 프로그램 등을 운영해 기술 경쟁력과 사업 역량을 함께 강화한다는 방침이다. 최근 AI 산업에서는 우수한 모델 개발뿐 아니라 이를 안정적으로 학습·운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 특히 AI 스타트업은 초기 투자 부담이 큰 GPU와 서버를 자체 구축하기보다 클라우드 기반 인프라를 활용하는 사례가 늘고 있으며, 공공기관과 민간 기업이 협력해 AI 인프라를 지원하는 사업도 확대되는 추세다. 메가존클라우드와 서울 AI 허브는 현재 '서울 AI 허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울 AI 허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영하고 있으며, 메가존클라우드는 GPU 인프라 공급기업으로 참여해 멀티클라우드 기반 GPU 인프라와 기술 지원을 제공하고 있다. 최근 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정 기업 약 70개사가 참여해 사업 운영 방안과 AI 인프라 활용 전략을 공유했다. 양측은 추가 참여 기업을 모집해 올해 총 100개 AI 기업 지원 목표를 달성하고, AI 서비스 개발부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있도록 지원 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 이번 협력을 계기로 서울 지역 AI 기업의 기술 경쟁력 강화는 물론 AI 생태계 활성화에도 기여한다는 방침이다. AI 인프라와 클라우드 기술, 전문 컨설팅을 결합해 스타트업의 개발 부담을 낮추고 연구개발과 사업화 속도를 높이는 한편, 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원도 지속 확대해 나갈 계획이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업의 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울 AI 허브와의 협력을 통해 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-13 16:25:54
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KT, AI 스타트업 발굴 확대…'K-PATH 2026'으로 AX 생태계 키운다 [경제일보] KT가 인공지능(AI) 스타트업 발굴 프로그램을 확대 개편하며 기업 고객 대상 AX(인공지능 전환) 사업 생태계 강화에 나선다. 자체 AI 역량만으로는 빠르게 변화하는 시장 수요를 모두 대응하기 어려운 만큼 유망 스타트업과 협력을 확대해 AX 사업 경쟁력을 높이려는 전략으로 풀이된다. 22일 KT는 AI 스타트업 오픈 이노베이션 프로그램 'K-PATH 2026' 참가 기업 모집을 시작했다고 밝혔다. 'K-PATH'는 AI 기술력을 보유한 스타트업을 발굴해 KT의 AX 사업 파트너로 육성하고 공동 프로젝트와 사업화를 지원하는 프로그램이다. 단순 투자나 육성에 그치지 않고 실제 고객 프로젝트 수행과 사업 협력을 통해 상용화 기회를 확대하는 것이 특징이다. 이번 프로그램은 지난 2024년 시작한 'KPAS(코리아 유망 AI 스타트업)'를 개편한 것이다. KT는 유망 AI 기업과 함께 성장 경로를 만들어간다는 의미를 담아 프로그램 명칭을 K-PATH로 변경하고 지원 범위도 확대했다. 최근 기업 시장에서는 생성형 AI를 비롯한 다양한 AI 기술 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 금융과 제조, 교육, 공공 등 산업 전반에서 업무 자동화와 생산성 향상을 위한 AX 프로젝트가 확대되면서 관련 기술을 보유한 스타트업에 대한 관심도 높아지고 있는 것으로 알려졌다. 다만 개별 스타트업이 대기업이나 공공기관 고객을 확보하고 실제 사업으로 연결하기에는 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 기술력은 갖추고 있어도 레퍼런스 확보와 영업 네트워크, 사업화 역량 부족으로 성장에 어려움을 겪는 경우가 적지 않기 때문이다. 이에 KT는 스타트업과 고객을 연결하는 개방형 협력 체계를 확대하고 있다. 앞서 KT는 KPAS 프로그램을 통해 올거나이즈와 인핸스, 랭코드, 셀렉트스타 등 AI 기업들을 발굴하며 협력 관계를 구축해 온 바 있다. 이번 K-PATH 2026에서는 AI 에이전트 플랫폼·엔터프라이즈 AI, 데이터·데이터 for AI, 피지컬 AI·로보틱스, AI 인프라·파운데이션 모델 등 핵심 기술 분야 기업을 모집한다. 또한 금융과 제조, 교육, 공공 분야에서 AI 혁신을 추진하는 기업도 선발 대상에 포함된다. 선정 기업은 KT의 AX 사업 파트너 플랫폼에 참여해 다양한 사업 조직과 협업하며 공동 사업 기회를 모색할 전망이다. 실제 고객 프로젝트 수행을 비롯해 기술 검증(PoC), 연구개발(R&D) 연계, 시장 진출(GTM) 지원, 투자 연계, 네트워킹 프로그램, 국내외 전시회 및 컨퍼런스 참가 지원 등도 제공받는다. KT는 최대 20개 기업을 선발할 예정이다. 접수는 다음 달 12일까지 진행되며 서류 심사와 발표 평가를 거쳐 오는 8월 초 최종 선정 기업을 발표한다. 생성형 AI와 AI 에이전트 시장이 빠르게 성장하면서 기술 개발 속도와 사업화 역량을 동시에 확보하기 위한 개방형 혁신 전략이 확산되고 있고, 이에 KT는 AICT 기업 전환 전략 아래 AI와 클라우드, 데이터 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 프로그램을 통해 KT는 외부 혁신 기업과의 협력을 통해 AX 사업 포트폴리오를 확대하고 산업별 AI 시장 공략을 강화할 것으로 분석된다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "K-PATH는 단순히 스타트업 지원 프로그램을 넘어 KT의 미래 AX 사업을 함께 만들어갈 핵심 파트너를 발굴하는 플랫폼"이라며 "혁신적인 AI 스타트업과의 견고한 협력을 통해 고객의 AX 혁신을 가속화하고 새로운 비즈니스 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다.2026-06-22 16:52:23
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SKT, 日 NTT와 7600억 AI펀드…한일 AI동맹 판 키운다 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 일본 NTT, 대만 중화텔레콤과 손잡고 차세대 인공지능(AI) 생태계 확장에 나선다. AI 데이터센터, 반도체, 광통신, 산업용 AI 서비스 등 핵심 기술 기업에 공동 투자하는 5억 달러 규모 펀드를 조성해 국경을 넘는 기술 연대를 본격화한다는 구상이다. SK텔레콤은 10일 일본 도쿄 오테마치 NTT 본사에서 NTT, 중화텔레콤과 기자간담회를 열고 차세대 AI 기술에 투자하는 ‘아이온 AI 펀드(IOWN AI Fund)’를 공동 조성한다고 밝혔다. 펀드 규모는 5억 달러, 한화로 약 7600억원에 이를 전망이다. 3사는 실리콘밸리와 동아시아를 거점으로 하는 펀드 운영회사 카탈라이트 캐피털(Catalight Capital)을 설립해 글로벌 투자 체계를 구축하기로 했다. 조만간 1차 투자사 모집을 마감하고 펀드를 공식 출범할 계획이다. 이번 펀드는 AI 인프라 경쟁이 개별 기업의 기술 개발을 넘어 국가·지역 단위의 산업 연합으로 확산되는 흐름 속에서 추진됐다. 생성형 AI 확산 이후 데이터센터 전력 효율, 반도체 공급망, 초고속 네트워크, 추론 비용 절감 등이 핵심 경쟁력으로 떠오르면서 글로벌 ICT 기업 간 합종연횡도 빨라지고 있다. 투자 대상은 AI 전 영역에 걸쳐 있다. 구체적으로 전력 효율 최적화와 액체 냉각 등 AI 데이터센터 인프라, AI 가속기·GPU·NPU 등 AI 반도체, 의료·제조·금융 분야 AI 서비스 애플리케이션, 클라우드 분산 시스템, 추론 최적화 소프트웨어, 데이터 전송 성능과 전력 효율을 높이는 광통신 기술 기업 등이 포함된다. 투자 지역도 북미에만 머물지 않는다. 3사는 북미를 비롯해 아시아와 유럽의 혁신 스타트업을 발굴해 투자한다는 방침이다. 단순 재무적 투자에 그치지 않고 기술 검증, 서비스 고도화, 고객 발굴까지 지원해 실제 사업화로 이어지는 생태계를 만들겠다는 전략이다. NTT 측은 소니, 도시바 등 글로벌 기업 약 20개사가 펀드 출자 참여에 관심을 보였다고 설명했다. SK하이닉스도 펀드 참여를 준비 중이다. SK그룹 차원에서는 SK텔레콤의 AI 서비스·네트워크 역량과 SK하이닉스의 AI 반도체 공급망 경쟁력이 맞물릴 경우 펀드의 전략적 활용 폭이 커질 수 있다. SK텔레콤 입장에서는 이번 펀드가 단순한 해외 투자 확대를 넘어 AI 사업 전환의 외연을 넓히는 장치가 될 수 있다. 회사는 AI 데이터센터, B2B·B2C AI 서비스, 글로벌 AI 스타트업 투자 등을 통해 통신사에서 AI 인프라 기업으로 체질 전환을 추진해 왔다. NTT와 중화텔레콤의 참여는 이 같은 전략을 동아시아 단위 협력 모델로 확장하는 의미가 있다. 한일 기업 협력이라는 점도 주목된다. 한국은 메모리 반도체와 통신 인프라, 일본은 광통신·소재·장비·대형 ICT 서비스, 대만은 반도체 공급망과 통신 인프라에서 각각 강점을 갖고 있다. 이번 펀드가 실제 투자와 사업 협력으로 이어질 경우 동아시아 AI 생태계의 기술 분업과 공동 사업 모델이 구체화될 수 있다. 이날 간담회에는 정재헌 SK텔레콤 CEO, 시마다 아키라 NTT CEO, 린롱츠 중화텔레콤 사장 등 3사 주요 경영진이 참석했다. 시마다 아키라 NTT CEO는 “AI 네이티브 인프라 실현을 위해서는 전 세계 첨단 기술과 파트너의 힘을 결합하는 것이 필수적”이라며 “유망 스타트업과의 사업 제휴를 추진하고 새로운 산업 기반을 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다. 린롱츠 중화텔레콤 사장은 “통신 전문성을 기반으로 국경을 넘는 사업 개발을 통해 글로벌 스타트업을 지원하겠다”며 “최고의 파트너들과 함께 첨단 기술 상용화를 가속화하고 차세대 AI 생태계를 구축할 것”이라고 말했다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 “SK텔레콤은 다수의 글로벌 AI 기업에 초기 투자했을 뿐만 아니라 국내외 유망 스타트업을 발굴·육성하며 AI 생태계를 구축해 왔다”며 “이러한 성공 경험과 SK그룹의 경쟁력을 바탕으로 AI 혁신 기업들과 협력 기회를 확대해 나갈 것”이라고 강조했다.2026-06-10 11:20:46
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젠슨 황, LG·현대차·네이버·서울대 잇단 방문…韓 AI 생태계 협력 확대 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 날인 8일 국내 주요 기업과 대학, 인공지능(AI) 스타트업을 연이어 방문하며 한국 AI 생태계와의 협력 확대에 나선다. 8일 정보기술(IT) 업계에 따르면 황 CEO는 이날 서울 여의도 LG트윈타워를 시작으로 서울대, 현대자동차그룹 양재 사옥, 네이버 제2사옥 '1784'를 차례로 방문한다. 이후 서울 신라호텔에서 국내 AI 스타트업 관계자들과 간담회를 가질 예정이다. 황 CEO는 이번 일정에서 AI 인프라와 피지컬 AI, 로보틱스, 클라우드, 디지털트윈 등 미래 산업 분야 협력 방안을 집중 논의할 것으로 알려졌다. LG그룹과는 제조 AI와 로봇, AI 데이터센터 인프라 분야 협력이 주요 의제가 될 전망이다. LG전자는 올해 로봇 사업 확대에 속도를 내고 있으며 AI 데이터센터용 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업도 적극 육성하고 있다. LG AI연구원과 LG이노텍, LG유플러스 등 계열사 역시 AI 모델과 로봇·반도체 부품, 통신·클라우드 분야에서 엔비디아와 협력 확대 가능성이 거론된다. 황 CEO는 이어 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 방문해 연구진 및 학생들과 만난다. 양측은 로봇 제어 기술을 비롯한 피지컬 AI 분야 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 이후 현대차그룹 양재 사옥에서는 정의선 회장과 만나 휴머노이드 로봇과 스마트 모빌리티 분야 협력 방안을 점검할 것으로 예상된다. 현대차그룹과 엔비디아는 자율주행과 스마트팩토리, 로보틱스 분야에서 협력을 확대하고 있으며 피지컬 AI 생태계 구축에도 속도를 내고 있다. 황 CEO는 네이버 1784 사옥도 찾아 AI 인프라와 소버린 AI, 클라우드, 로보틱스, 디지털트윈 분야 협력 가능성을 논의할 예정이다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델과 클라우드, 공간지능 기술을 기반으로 AI 사업 경쟁력을 강화하고 있다. 이날 저녁에는 서울 장충동 신라호텔에서 국내 AI 스타트업들과 간담회를 갖는다. 간담회에는 업스테이지 등 국내 AI 기업들이 참석할 예정이며 생성형 AI와 소버린 AI, AI 인프라, 글로벌 진출 전략 등이 주요 의제로 다뤄질 전망이다. 업계에서는 황 CEO의 이번 방한이 AI 반도체 공급망 협력을 넘어 로봇과 모빌리티, 클라우드, 데이터센터, 스타트업 생태계까지 엔비디아의 한국 협력 범위를 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다.2026-06-08 09:29:24
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