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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 10:22:57
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.2026-07-06 09:11:32
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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수 [경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.2026-07-05 16:46:24
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BC카드, 금융 특화 AI 검색 모델 자체 개발…"성능 세계 1위 달성" [경제일보] BC카드는 생성형 인공지능(AI) 서비스의 검색 정확도를 높여주는 금융 특화 임베딩(Embedding) 모델을 자체 개발해 선보였다고 2일 밝혔다. 최근 금융업계는 생성형 AI를 접목한 상담을 비롯해 사내 업무 지원이나 문서 탐색 기능을 적극적으로 도입하는 추세다. 생성형 AI는 모든 정보를 외우는 것이 아니라 질문에 부합하는 정보를 찾아 답변을 엮어내는 방식으로 작동한다. 이 때문에 연관 문서를 얼마나 정확하게 찾아내는지가 서비스 품질을 결정짓는다. 이를 뒷받침하는 핵심 기술이 바로 임베딩 모델이다. 질문과 문서의 의미를 AI가 인식할 수 있는 좌표값인 숫자로 바꾼 뒤 유사한 정보들을 가깝게 배열해 가장 적합한 내용을 사용자에게 전달한다. 가령 해외결제 수수료를 묻는 질문에 관련 약관이나 서류를 탐색할 때 정확한 단어가 없어도 의미가 동일한 다른 표현의 문서를 찾아 AI에 제공하는 역할이다. 기존 범용 모델들은 가맹점이나 결제 같은 국내 금융 전문 용어의 문맥을 제대로 파악하지 못하는 단점이 존재했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 BC카드는 앞서 오픈소스 플랫폼에 공개했던 182만건 규모의 데이터셋을 바탕으로 새로운 금융 특화 임베딩 모델을 완성했다. 새 모델은 활용 목적에 맞춰 경량형과 고품질형 두 가지로 나뉜다. 경량형 모델은 6억개 파라미터 규모로 일반 중앙처리장치(CPU) 환경에서 구동할 수 있다. 이 모델은 지난달 27일 기준 글로벌 벤치마크 평가(SOTA)에서 다른 모델과 비교해 검색 성능이 최대 15% 향상되며 세계 1위를 달성했다. 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 쓰이는 고품질형 모델은 40억개 파라미터 규모를 갖췄다. 경량형보다 성능이 10%가량 우수해 정밀한 검색이 요구되는 업무에 알맞다. 응답 속도가 중요할 때는 경량형을 쓰고 높은 정확도가 필요할 때는 고품질형을 선택적으로 도입할 수 있다. BC카드는 이번 개발 과정에서 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 양질의 금융 데이터를 학습시키는 작업이 성능 개선에 더 필수적인 요인임을 확인했다. 이로써 금융 AI 서비스의 핵심 검색 기술을 자체적으로 확보했다. 향후 외부 시스템에 민감한 금융 데이터를 넘기지 않고도 독자적인 AI 서비스를 운영할 수 있는 기반이 마련된 것으로 풀이된다. 이는 보안과 규제 리스크를 최소화하는 결과로 이어질 것으로 보인다. 해당 모델은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. BC카드는 앞으로 적용 대상을 넓혀 △KT 그룹사 △정부 △금융기관 등을 상대로 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 지속해서 확장해 나갈 계획이다. 오성수 BC카드 상무는 "이번 개발은 금융 특화 AI 서비스의 핵심 기술을 자체 확보하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련해 정부의 소버린 AI 기조, 금융위원회가 추진 중인 금융권 AX 가속화 정책과도 부합한다는 점에서 의미가 크다"면서 "자체 개발한 금융 특화 모델과 데이터셋을 개방과 공유해 금융권 전반의 AX 저변 확대와 한국형 금융 AI 생태계 구축에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-02 16:34:28
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다음 검색에 '솔라' 탑재…업스테이지, AI 검색 경쟁 본격 참전 [경제일보] 업스테이지가 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라'를 포털 '다음' 검색에 처음 적용하며 대국민 AI 서비스 확대에 나선다. 업스테이지의 AI 기술이 주간 이용자 1000만명 이상이 사용하는 대형 플랫폼에 본격 탑재되는 첫 사례로, 네이버와 구글 등이 주도하는 AI 검색 경쟁에도 본격적으로 뛰어들고 있다. 1일 업스테이지 컴퍼니는 다음 검색에 'AI 요약' 베타 서비스를 출시했다고 밝혔다. AI 요약은 이용자가 검색어를 입력하면 솔라가 웹 문서를 분석해 핵심 내용을 요약하고 관련 근거를 함께 제공하는 기능이다. 기존 다음 키워드 검색이 관련 웹페이지를 나열하는 방식이었다면 AI 요약은 검색 결과를 종합해 하나의 답변 형태로 제공한다는 점이 특징이다. 문장형 질문도 의도를 파악해 답변을 생성하며, 절차가 필요한 검색은 단계별 안내 형식으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 정리해 제공하도록 설계됐다. 업스테이지가 자체 AI 모델을 대규모 대국민 서비스에 적용한 것은 이번이 처음이다. 지난 5월 AXZ 인수 이후 AI 기술을 실제 서비스에 접목한 첫 사례이기도 하다. 업스테이지는 그동안 금융과 공공, 기업(B2B) 시장을 중심으로 AI 사업을 전개해왔지만, 이번 적용을 계기로 일반 이용자가 일상에서 직접 활용하는 소비자 서비스까지 영역을 넓히게 됐다. 특히 다음이 주간 이용자 1000만명 이상을 확보한 국내 대표 포털인 만큼 솔라의 서비스 경쟁력을 검증하는 무대가 될 것으로 분석된다. 업스테이지는 향후 다음 내 다양한 서비스에도 자체 AI를 확대 적용하며 대국민 AI 생태계를 구축한다는 구상이다. 이번 서비스 출시는 AI 검색 시장 경쟁이 한층 치열해지는 가운데 이뤄졌다는 점에서도 주목된다. 최근 검색 시장은 단순히 링크를 나열하는 방식에서 AI가 정보를 종합해 답변하는 형태로 빠르게 전환되고 있다. 네이버는 AI 브리핑을 확대 적용하고 있으며, 구글 역시 AI 기반 검색 기능을 강화하며 이용자 경험 고도화에 나서고 있다. 이에 업스테이지는 다음에 AI 검색 기능을 추가해 검색 경쟁력 회복과 이용자 체류 시간 확대를 동시에 노리는 것으로 풀이된다. AI 검색이 포털 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서 자체 AI 모델을 확보한 기업들의 경쟁도 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 현재 AI 요약은 이슈, 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 생활 밀착형 6개 분야에서 베타 서비스로 제공된다. 업스테이지 컴퍼니는 연내 적용 범위를 확대해 정식 서비스를 선보일 계획이다. 또한 연내에는 다음 통합 검색을 대화형 AI 중심으로 전환하는 'AI 모드'도 출시할 예정이다. AI 모드에서는 단순 요약을 넘어 이용자가 AI와 질의응답을 이어가며 원하는 정보를 심층적으로 탐색할 수 있도록 지원한다. 솔라는 현재 업스테이지가 주관사로 참여하는 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 고도화가 진행되고 있는 국내 AI 모델이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "다음 AI 요약은 AI 모델이 수많은 사람들의 일상과 만났을 때 어떤 변화를 만들 수 있는지 보여주는 시작점"이라며 "앞으로 다음 서비스 곳곳에 업스테이지의 AI를 더해, 누구나 일상에서 자연스럽게 AI의 효용을 누리는 '모두를 위한 AI' 시대를 함께 열어가겠다"고 말했다.2026-07-01 08:16:20
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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
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![[경제일보] AI 대전환 시대 경쟁력은 확산 …초거대 모델보다 활용이 중요](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625080355842008.jpg)
"AI 대전환 시대 경쟁력은 '확산' …초거대 모델보다 '활용'이 중요" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색’을 주제로 ‘경제일보 리더스 인사이트’ 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI 를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류근관 교수는 “진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가”라며 “인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다”고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력 을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도 입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 “인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다”며 “대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다”고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 “외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다”면서도 “인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력”이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 “대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계”라며 “연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다”고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타 데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 “로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다”며 “제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역”이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 “독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산”이라며 “대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다”고 했다. 또 “중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책”이라며 “인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것”이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 “인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다”며 “소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다”고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 “대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다”며 “기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다”고 밝혔다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 “우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다” 며 “오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-25 08:06:37
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![[경제일보 리더스 인사이트] AI 대전환 시대 해법은 확산…류근관 교수AI 강국, 생태계 역량이 결정](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624102345148339.jpg)
AI 대전환 시대 해법은 '확산'…류근관 교수"AI 강국, 생태계 역량이 결정" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 'AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색'을 주제로 '경제일보 리더스 인사이트' 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류 교수는 "진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가"라며 "인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다"고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 "인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다"며 "대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다"고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다"면서도 "인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력"이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 "대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계"라며 "연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다"고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 "로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다"며 "제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역"이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 "독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산"이라며 "대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다"고 했다. 또 "중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책"이라며 "인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것"이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 "인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다"며 "소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다"고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 "대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다"며 "기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다"고 밝혔다. 이어 "정부와 국회는 미래를 준비하는 제도와 정책을 마련해야 한다"며 "오늘 특강이 우리 산업과 금융의 미래 방향을 모색하는 데 소중한 길잡이가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 "우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다"며 "오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다"고 했다.2026-06-24 11:19:31
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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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"AI는 어떻게 생각하는가"…SKT, A.X K2 기술 세미나 개최 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정과 기술적 배경을 공개하며 개발자 및 연구자 생태계 확대에 나선다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하고 있는 SK텔레콤은 산학 협력을 바탕으로 차세대 AI 모델 경쟁력 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 18일 SK텔레콤은 서울 을지로 본사에서 독자 AI 파운데이션 모델에 관심 있는 학생과 개발자를 대상으로 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 SK텔레콤이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연구 방향과 기술적 기반을 공유하기 위해 마련됐다. 생성형 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계 확대와 연구 저변 강화를 위한 공개 소통 행보로 분석된다. 행사에는 개발자와 학생, SK그룹 관계자 등 200여 명이 참석했다. 참가자들은 강연 이후 질의응답과 토론을 통해 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성에 대한 의견을 나눈 것으로 알려졌다. 첫 번째 강연자로 나선 서인석 서울대학교 수리과학부 교수는 '수학 인공지능: 그럴싸함과 올바름의 차이'를 주제로 AI의 작동 원리와 학습 과정을 설명했다. 특히 거대언어모델(LLM)이 수학적 개념을 학습하고 추론 능력을 발전시키는 과정을 수학자의 시각에서 소개했다. SK텔레콤은 이번 세미나를 포함해 총 3회에 걸쳐 AI 기술의 핵심 요소를 공유할 예정이다. 오는 23일에는 서울대 컴퓨터공학부 유영재 교수가 AI 추론 기술을, 내달 1일에는 서울대 전기정보공학부 윤성로 교수가 AI 모델 생태계를 주제로 강연을 진행한다. 이번 세미나는 AI의 추론 능력과 멀티모달 역량, 산업 활용 생태계 등 독자 AI 모델 구축에 필요한 핵심 요소들을 학문적 관점에서 설명하는 데 초점을 맞췄다. SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 수행하며 자체 AI 경쟁력 확보에 힘을 쏟고 있다. 독자 AI 모델은 해외 빅테크 기술 의존도를 낮추고 국내 산업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구현할 수 있는 기반으로 주목받고 있다. 특히 A.X K2는 수학 문제 풀이와 코딩 등 에이전트 기능은 물론 멀티모달 이해 능력과 산업 적용성을 강화하는 방향으로 개발되고 있다. 이를 위해 SK텔레콤은 대학과 연구기관, 산업계가 참여하는 산학 협력 체계를 확대할 계획이다. SK텔레콤은 앞으로도 AI 기술 개발 과정과 연구 성과를 공개하며 개발자와 연구자, 학생들이 참여할 수 있는 개방형 생태계를 구축해 나간다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "모델 학습에 담긴 기술적 배경을 쉽게 전달해 독자 파운데이션 모델이 어떤 역량을 갖춰야 하는지 누구나 이해하고 공감할 수 있도록 하는 것이 이번 세미나의 취지"라고 말했다.2026-06-18 10:27:55
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네이버클라우드, '국방 AI' 전장으로…KCCS 겨냥한 소버린 AI 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순한 AI 모델 공급을 넘어 데이터센터, 폐쇄망 클라우드, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 묶은 ‘풀스택 국방 AI’ 전략을 제시하며 차세대 지휘통제체계 시장을 정조준했다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 ‘InLEX 대한민국 국방산업발전대전’에서 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’를 열고 국방 AI 구현 방안을 공개했다. 회사는 텍스트, 음성, 영상, 지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. 이번 발표의 무게는 ‘국방 AI 주권’에 있다. 국방 데이터는 보안과 통제권이 핵심인 만큼 해외 AI 모델이나 외부 클라우드에 그대로 의존하기 어렵다. 네이버클라우드는 자체 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 운영 플랫폼을 결합해 군 내부 데이터가 통제된 환경에서 학습·추론될 수 있는 구조를 내세우고 있다. 유경범 네이버클라우드 상무는 하이퍼클로바X 옴니모달 모델이 다양한 전장 데이터를 통합된 상황으로 이해하고 전장 환경의 변화 가능성을 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 설명했다. 이는 국방 AI를 단순 행정 질의응답이나 문서 요약이 아니라 작전 판단을 보조하는 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AI 데이터센터 구상도 핵심이다. 네이버클라우드는 중앙 데이터센터에서 합동참모본부와 육·해·공군 데이터를 학습해 AI 모델을 고도화하고 함정·전방부대·이동형 지휘소 등에는 엣지 데이터센터를 배치하는 방안을 제시했다. 통신이 끊기거나 제한되는 상황에서도 현장 단위 AI 운용이 가능하도록 하겠다는 의미다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계를 강조했다. 육·해·공군과 해병대에 흩어진 데이터를 단순 저장하는 데 그치지 않고 의미와 관계를 구조화해야 군사 의사결정 지원이 가능하다는 설명이다. 작전명령, 센서 정보, 지리 데이터, 교리와 절차를 AI가 추론 가능한 형태로 연결하는 것이 국방 AI의 실제 경쟁력이 된다는 얘기다. 네이버클라우드의 행보는 국방 AX 시장이 본격적으로 열리기 전 주도권을 잡기 위한 포석으로 풀이된다. 국방부는 국방AI센터를 중심으로 AI 과학기술 강군 전략을 추진하고 있으며 국방 생성형 AI ‘GeDAI’와 국방 AI 데이터센터 실증 사업도 진행하고 있다. AI 모델을 실제 군 업무와 작전 체계에 붙이려면 폐쇄망 클라우드, GPU 인프라, 보안 인증, 지휘통제체계 연동이 함께 필요하다. 경쟁도 빨라지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS 등 IT서비스 기업들도 지휘통제체계와 클라우드 기반 국방 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 국방 AX 시장은 모델 기업, 클라우드 사업자, SI 기업, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄형 경쟁으로 전개될 가능성이 크다. 시장 시선은 한국형 합동지휘통제체계(KCCS)와 국방 AI 데이터센터 사업으로 향한다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 핵심 체계로 꼽힌다. 클라우드, AI, 엣지 컴퓨팅, 통신망이 결합되면 감시정찰부터 상황 인식, 표적 식별, 지휘결심 지원까지 전장 데이터 운용 방식이 달라질 수 있다. 남은 문제는 기술 시연과 실제 전력화 사이의 간극이다. 국방 AI는 민간 서비스처럼 빠르게 배포하고 개선하기 어렵다. 보안성, 설명 가능성, 책임 소재, 교전 규칙과의 정합성, 군 작전 절차와의 연동이 모두 검증돼야 한다. 특히 지휘관의 판단을 보조하는 AI일수록 결과보다 추론 경로와 통제 가능성이 중요하다. 한편 네이버클라우드의 국방 AI 전략은 소버린 AI가 더 이상 산업용 구호에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 전장은 데이터가 가장 민감하고 판단의 대가가 가장 무거운 현장이다. AI가 전장 의사결정을 돕는 시대가 온다면 기술의 우위만으로는 부족하다. 국가가 데이터를 통제하고 군이 신뢰할 수 있으며 현장에서 작동하는 체계로 증명될 때 국방 AX의 무게도 비로소 확인될 것이다.2026-06-11 17:24:12
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전차만큼 AI가 중요해진 전장…IT·게임 기업, 국방 기술 경쟁 뛰어든다 [경제일보] 국내 IT·게임 기업들이 인공지능(AI)을 앞세워 방산 시장에 잇따라 진출하고 있다. 과거 무기체계와 장비 중심이었던 방위산업이 AI·데이터·소프트웨어 중심으로 재편되면서 자체 AI 역량을 보유한 기업들이 새로운 성장 기회를 모색하는 것으로 분석된다. 2일 업계에 따르면 네이버는 최근 국방 AI 전담 조직 신설을 추진하며 국방 분야 AI 사업 확대에 나선 것으로 알려졌다. 해당 조직은 국방 특화 AI 모델 개발과 사업화를 담당할 예정으로, 네이버가 보유한 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 역량을 국방 분야에 적용하는 역할을 맡을 것으로 전망된다. 하나증권의 '인터넷, 게임 기업의 국방 AI 진출' 보고서에 따르면 국내 IT 기업의 방산 시장 진출은 최근 들어 더욱 활발해지고 있다. 크래프톤은 지난 3월 한화에어로스페이스와 전략적 협력 관계를 구축하고 피지컬 AI와 국방 분야 공동 사업 기회를 모색하고 있다. 양사는 향후 합작법인(JV) 설립을 통해 국방 AI와 무인체계, 시뮬레이션 분야 사업화 가능성을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 NC AI는 최근 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 추진하는 피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템 연구개발(R&D) 사업에 참여했다. NC AI는 해당 사업에서 피지컬 AI의 핵심 요소인 월드모델 개발을 담당해 디지털 트윈을 구축한다. IT 기업들의 해당 움직임은 단순한 신사업 확대 차원을 넘어 방산 산업 구조 변화와 맞물려 있는 것으로 풀이된다. 기존 방산 산업이 전차와 전투기, 미사일 등 하드웨어 중심이었다면 최근에는 AI 기반 정보 분석과 의사결정 지원, 자율 무기체계, 전장 시뮬레이션 등 소프트웨어 경쟁력이 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 실제로 우크라이나 전쟁과 중동 지역 분쟁 등을 계기로 AI 활용 사례가 빠르게 늘고 있다. 방대한 전장 데이터를 실시간 분석하거나 무인체계 운영을 지원하고, 군사 정보 분석과 의사결정을 보조하는 AI 기술의 중요성이 높아지고 있는 것으로 평가된다. 특히 올해 초 미국이 군사 작전 과정에서 생성형 AI를 활용한 사실이 알려지면서 국방 분야에서 AI의 전략적 가치가 다시 한 번 주목받았다. 단순한 정보 검색을 넘어 군사 정보 분석과 상황 판단, 계획 수립 등 다양한 영역에서 AI 활용 가능성이 검증되고 있는 것이다. 다만 국방 AI 시장은 일반 기업용 AI 시장과는 성격이 다르다. 군사 정보와 작전 데이터는 국가 안보와 직결되는 만큼 해외 AI 모델 활용에 제약이 많다. 폐쇄망 환경에서 운영할 수 있는 자체 AI 모델과 인프라 확보가 필수적이라는 점에서 '소버린 국방 AI' 필요성이 커지고 있다. 국내에서도 군 전용 생성형 AI와 국방 특화 AI 플랫폼 구축 논의가 본격화되고 있다. 국방부와 방산업계는 군 내부 데이터를 활용한 독자 AI 체계 구축을 검토하고 있으며, 이를 위해 국내 기업들의 기술 참여도 확대될 것으로 전망된다. 업계에서는 국내 국방 AI 시장이 글로벌 경쟁국 대비 아직 초기 단계인 만큼 기업 간 경쟁보다는 협력 중심 구조로 발전할 가능성이 높다고 보고 있다. AI 모델과 클라우드, 시뮬레이션, 무인체계 등 각 기업이 보유한 강점을 결합하는 방식이 현실적이라는 분석이다. 이준호 하나증권 연구원은 보고서를 통해 "크래프톤-한화에어로스페이스, NC AI-현대로템에 이어 NAVER가 국방 AX 전담 조직을 신설하는 것으로 알려졌다"며 "소버린 국방 AI 모델 개발은 선택이 아닌 필수로 국내에서도 개발이 추진되는 과정에서 자체 LLM 모델 개발 역량을 보유한 NAVER, 게임 엔진을 비롯한 AI 역량을 내재화하던 크래프톤, NC가 사업에 참여하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다.2026-06-02 17:03:50
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NC AI·포스코DX, 로봇 AI브레인 공동 개발 맞손 피지컬 AI 선도기업 NC AI가 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발 및 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 사진은 협약식에서 왼쪽부터 김민재 NC AI CTO, 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장.[사진=NC AI] [경제일보] NC AI가 포스코DX와 손잡고 다양한 로봇에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 브레인 개발에 나선다. 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 주변 상황을 인식하고 스스로 판단하는 ‘피지컬 AI’ 기술 개발을 본격화하겠다는 구상이다. NC AI는 지난 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model) 공동 개발과 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 성남 판교 NC AI 본사에서 열렸으며 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. ◆ 피지컬 AI 경쟁, 로봇의 ‘두뇌’로 이동 이번 협력은 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI로 확장되는 흐름과 맞닿아 있다. 그동안 로봇은 정해진 공정에서 반복 작업을 수행하는 자동화 장비에 가까웠다. 하지만 제조·물류·국방·서비스 현장에서는 예측하기 어려운 상황을 스스로 인식하고 판단하는 로봇 수요가 커지고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇 파운데이션 모델과 VLA 모델 연구가 빠르게 확산되고 있다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 환경과 작업을 이해하도록 돕는 범용 AI 모델이다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동 데이터를 함께 처리해 로봇이 “무엇을 보고, 어떤 지시를 이해하며, 어떻게 움직일지”를 연결하는 기술이다. 사람으로 치면 눈과 언어 이해, 행동 판단을 하나의 두뇌 체계로 묶는 방식이다. 양사는 이번 협약을 통해 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, 시각·언어·행동 통합 VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화와 기술 지원 등을 함께 추진한다. 핵심은 특정 로봇 한 종류가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 로봇 AI 모델을 개발하는 데 있다. ◆ 산업 현장 실증이 성패 가른다 기존 로봇은 사전에 입력된 작업을 빠르고 정확하게 반복하는 데 강점이 있지만, 작업 환경이 바뀌거나 돌발 상황이 발생하면 대응력이 떨어진다. 산업 현장에서 로봇 활용 범위가 넓어질수록 단순 제어 기술보다 현장을 이해하는 AI 판단 기술이 중요해지는 이유다. NC AI는 차세대 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기술인 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 환경 구축에 역량을 집중한다. 디지털 트윈은 현실 산업 현장을 가상공간에 정밀하게 구현해 로봇 AI를 미리 훈련하고 검증하는 기술이다. 실제 현장에 투입하기 전 수많은 상황을 가상환경에서 반복 실험할 수 있어 안전성과 효율성을 높이는 데 유리하다. 포스코DX는 자동화와 로보틱스 엔지니어링 역량을 바탕으로 디지털 트윈 기반 테스트 환경 구성과 기술 실증을 지원한다. 특히 제조·제철 등 복잡하고 위험도가 높은 산업 현장에서 축적한 자동화 운영 경험은 로봇 AI의 실사용 가능성을 검증하는 데 중요한 기반이 될 수 있다. NC AI는 앞서 포스코DX 등이 참여하는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 구성한 데 이어, 현대로템과 국방 피지컬 AI 관련 국책 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 이번 포스코DX와의 협력은 제조·산업 현장으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히는 흐름으로 읽힌다. 다만 범용 로봇 AI가 실제 산업 현장에 안착하기 위해서는 기술 검증과 안전성 확보가 필수다. 로봇이 낯선 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 데이터 품질, 시뮬레이션 정확도, 현장 장비와의 연동성, 장애 상황 대응 체계가 함께 갖춰져야 한다. 양사의 협력이 단순 연구를 넘어 실제 현장 실증과 상용 모델 확보로 이어지는지가 앞으로의 핵심 변수가 될 전망이다. 김민재 NC AI CTO는 “범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “포스코DX와의 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬 AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “전문기술 보유 기업과의 지속적인 협력을 통해 로봇제어·운영 플랫폼 등 핵심 솔루션을 내재화하고 고위험·고강도 현장의 자동화 기술 수준을 높여가고 있다”며 “이번 협력을 통해 범용 로봇의 산업현장에서의 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.2026-05-31 13:01:00
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혜움, '알프레드'로 사명 변경…세무 SaaS 넘어 에이전틱 AI 전환 [경제일보] 세무 SaaS 기업 혜움이 사명을 '알프레드(Alfred)'로 변경하고 세무 서비스를 넘어 개인 금융과 업무 전반을 지원하는 에이전틱 AI 기업으로의 전환에 나선다. 단순 상담형 챗봇 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 실행형 AI를 앞세워 소상공인 업무 자동화 시장을 공략하는 것으로 풀이된다. 28일 혜움은 사명 변경을 공식 발표하고 재무·세무 분야에 특화된 AI 에이전트 사업 확대 계획을 공개했다고 밝혔다. 세무법인 사내 IT 연구소로 출발한 지 약 10년 만이다. 새 사명인 알프레드는 충실한 집사를 의미하는 캐릭터 이름에서 착안했다. 소상공인이 별도의 전문 인력 없이도 경리·세무·급여 등 반복 업무를 처리할 수 있도록 지원하는 AI 서비스를 지향한다는 의미를 담았다. 알프레드는 최근 생성형 AI 시장이 단순 질의응답 중심에서 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI 중심으로 재편되고 있는 것으로 분석하고 사업 구조를 AI 에이전트 중심으로 전환하고 있다고 설명했다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 세무 신고나 고객 관리, 서류 발급 등 실제 업무를 수행하는 형태의 AI다. 알프레드는 지난 10년간 120만 사업자를 대상으로 5000만건 이상의 세무·상담 데이터를 축적해 온 것으로 알려졌다. 실제 업무 데이터를 기반으로 재무·세무 분야에 최적화된 AI 모델과 자동화 기술을 개발한 것이다. 특히 사업자의 실제 세무 처리 흐름과 상담 이력, 반복 업무 패턴 등이 축적된 것이 특징이다. 알프레드는 지난 2017년 세무법인 혜움의 세무 IT 연구소로 출발했다. 이후 카카오톡 기반 협업형 AI 챗봇을 상용화하며 세무 SaaS 영역으로 사업을 확대해 왔다. 최근에는 AI 사업 중심으로 조직과 서비스 구조를 재편하고 있으며 핵심 AI 사업 부문의 최근 3개년 연평균 성장률(CAGR)은 256%를 기록한 것으로 알려졌다. 또한 알프레드는 지난 2월 중소벤처기업부 주관 '오픈데이터 × AI 챌린지'에서 1위를 차지했다. 이어 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업에서는 업스테이지 컨소시엄 금융 분야 파트너로 참여 중이다. 이와 함께 기업 및 기관 15곳과 '알프레드 에이전틱 AI 얼라이언스'를 구성해 소상공인 대상 AI 서비스 생태계 구축에도 나서고 있다. 알프레드는 올해 하반기 상용화를 목표로 에이전틱 AI 서비스 고도화를 진행 중이다. 향후 세무뿐 아니라 개인 금융과 업무 전반으로 AI 적용 영역을 확대한다는 계획이다. 내부 조직 운영 체계도 AI 중심으로 재편한다. 알프레드는 AI를 단순 보조 도구가 아니라 실제 업무 수행 주체로 정의하고 사람은 전략 수립과 의사결정, 결과 검증 역할에 집중하는 'AI 네이티브 조직' 구축에 나설 방침이다. 옥형석 알프레드 대표는 "세무법인 사내 연구소로 출발해 지난 10년간 120만 사업자의 실제 업무 흐름을 가까이에서 지켜본 결과, 소상공인에게 필요한 건 대답만 잘하는 챗봇이 아니라 실제 업무를 대신 처리하는 동료라는 결론에 도달했다"며 "알프레드는 일반적인 세무 서비스를 넘어 사용자의 업무를 직접 수행하고, 소상공인이 사업의 본질에 집중할 수 있도록 지원하는 에이전틱 AI 기업으로 나아갈 것"이라고 말했다.2026-05-28 14:41:31
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)