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출연연에 협력 주문한 과기부총리 "변화 없으면 도태된다" [이코노믹데일리] 정부가 과학기술 분야 정부출연연구기관(출연연)에 AI(인공지능) 기반 전면 전환(AX)과 상용화 중심 연구로의 대대적인 체질 개선을 주문했다. 12일 세종 국가과학기술연구회(NST)에서 열린 ‘과학기술분야 출연연구기관 업무보고’에서 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 출연연의 AI 연구 계획이 민간 기업의 속도를 따라가지 못하고 있다며 강도 높게 질타했다. 이날 업무보고의 핵심 화두는 AI였다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 ‘AI 로봇 파운데이션 모델’과 ‘미래 AGI(범용인공지능) 원천기술 개발’ 등을 2026년 목표로 제시했다. 그러나 배 부총리는 “이미 민간에서 설정한 목표 수준에 머물러 있다”며 “기업이 더 잘할 수 있는 분야는 과감히 넘기고 출연연은 피지컬 AI나 특화 모델처럼 우리가 경쟁력을 가질 수 있는 영역에 선택과 집중을 해야 한다”고 지적했다. 특히 로봇과 AI가 결합된 ‘피지컬 AI’ 분야에 대해서는 보다 구체적인 로드맵 제시를 요구했다. 한국과학기술연구원(KIST)이 제시한 2030년 양산형 AI 휴머노이드 개발 계획에 대해 배 부총리는 “속도가 너무 느리다”며 “기업과 협력해 상용화 일정을 최대한 앞당기라”고 주문했다. 이에 KIST는 구체적인 성능 지표를 설정해 개발 속도를 높이겠다고 답했다. 한국기계연구원 역시 올해 말까지 일상형 K-AI 휴머노이드 시제품을 내놓겠다는 계획을 밝혔다. 연구 현장의 구조적 변화도 예고됐다. NST는 오는 6월 ‘국가과학AI연구소(가칭)’를 설립해 출연연 전반의 AI 연구 체계를 통합 관리할 방침이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’의 GPU 자원 30%를 AI 연구에 우선 배정하고 한국화학연구원은 AI 기반 자율실험실(SDL)을 구축해 소재 개발 속도를 끌어올린다. 정부는 출연연이 ‘나 홀로 연구’ 관행에서 벗어나 기업과 연구 초기 단계부터 협력해야 한다는 점을 분명히 했다. 배 부총리는 한국재료연구원이 한화에어로스페이스, 삼성중공업 등과 공동연구센터를 설립한 사례를 모범 사례로 언급하며 “출연연이 먼저 기업에 상용화 목표를 제안하고 컨소시엄 형태로 연구를 주도해야 한다”고 강조했다. 류제명 과기정통부 2차관 역시 “과거와 달리 지금은 글로벌 기업들이 혼신을 다해 기술을 개발하는 시대”라며 “출연연이 경쟁에서 살아남기 위해서는 근본적인 역할 재정립과 함께 조직을 AI 중심으로 재설계하려는 의지가 필요하다”고 말했다.2026-01-12 16:37:30
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중국 '키미-K2' 도발에 美 빅테크 총반격…GPT-5.1·제미나이3 잇따라 출격 [이코노믹데일리] 중국의 AI 스타트업 문샷AI가 쏘아 올린 '키미-K2-씽킹'이 전 세계 AI 업계를 강타하며 제2의 '딥시크 모먼트'를 재현하고 있다. 중국의 최신 모델이 벤치마크에서 미국의 선두 주자들을 압도하자 오픈AI와 구글, xAI 등 미국 빅테크들이 일제히 차세대 모델을 쏟아내며 진화에 나서는 등 미·중 AI 기술 패권 전쟁이 최고조로 치닫고 있다. 20일 업계에 따르면 이번 격전의 방아쇠는 지난 6일 문샷AI가 공개한 오픈소스 추론 모델 '키미-K2-씽킹(Kimi-K2-Thinking)'이 당겼다. 이 모델은 특정 분야에서 인간 전문가 수준을 평가하는 HLE(Human Level Evaluation) 테스트에서 44.9점을 기록하며 오픈AI의 'GPT-5'(41.7점)와 앤트로픽의 '클로드 소넷 4.5'(32점)를 제치고 1위에 오르는 이변을 연출했다. 웹 검색 능력을 평가하는 '브라우즈콤프'에서도 60.2점을 받아 GPT-5(54.9점)를 따돌렸다. 미국 빅테크들은 즉각적인 반격에 나섰다. 오픈AI는 키미-K2 출시 일주일 만인 13일 수학과 코딩 성능을 대폭 강화한 'GPT-5.1'을 공개하며 맞불을 놨다. 이어 일론 머스크의 xAI가 17일 심층 사고 기능을 탑재한 '그록 4.1'을 내놓으며 잠시 벤치마크 상위권을 탈환했으나 곧바로 구글이 차세대 모델 '제미나이3(Gemini 3)'를 출시하며 판을 다시 뒤집었다. 제미나이3는 HLE 벤치마크에서 37.4점을 기록, GPT-5.1과 클로드 소넷 4.5를 앞서며 현존 최고 성능임을 과시했다. 이번 사태가 '딥시크 모먼트'로 불리는 이유는 단순히 성능 때문만이 아니다. 중국 AI 모델들이 보여주는 압도적인 '비용 효율성'이 미국 빅테크들에 실질적인 공포감을 주고 있기 때문이다. CNBC 등 외신에 따르면 문샷AI의 모델 훈련 비용은 약 460만 달러(약 67억원) 수준으로 추정된다. 이는 수억 달러를 쏟아부어야 하는 미국 모델들에 비해 파괴적인 가격 경쟁력을 갖춘 것이다. 실제로 또 다른 중국 AI 기업 딥시크는 18일(현지시간) 학술지 네이처에 게재한 논문을 통해 자사 모델 'R1'의 훈련 비용이 불과 29만 4000달러(약 4억원)였다고 밝혔다. 이는 오픈AI가 2023년 공개한 기초 모델 훈련 비용(1억달러 이상)의 0.3% 수준에 불과하다. 중국이 저렴한 비용으로 미국 최상위 모델에 근접하거나 능가하는 성능을 뽑아내면서 '자본력'으로 기술 격차를 유지해 온 미국의 우위가 흔들리고 있다는 분석이 나온다. 미·중 간의 기술 격차 축소는 수치로도 증명된다. 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI) 보고서에 따르면 2024년 1월 103점에 달했던 미·중 최상위 모델 간 성능 격차는 올해 2월 23점까지 좁혀졌다. MMLU(대규모 다중 작업 언어 이해) 벤치마크 격차는 2023년 20%포인트에서 2024년 말 0.3%포인트로 사실상 사라졌다. 업계 관계자는 "중국 모델들이 오픈소스와 효율성을 무기로 미국의 턱밑까지 추격했다"며 "미국 빅테크들이 성능뿐만 아니라 비용 구조 혁신 없이는 주도권을 장담하기 어려운 국면에 진입했다"고 진단했다.2025-11-20 08:24:37
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