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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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NHN클라우드, 슈퍼컴퓨터 TOP500 국내 최고 순위…AI 인프라 경쟁력 입증
[경제일보] NHN클라우드(대표 김동훈)의 AI 인프라 브랜드 ‘NHN FactoryX’가 글로벌 슈퍼컴퓨터 순위에서 국내 최고 성과를 냈다. 대규모 GPU 클러스터 구축과 운영 역량을 바탕으로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 입증했다는 평가다. NHN클라우드는 NHN FactoryX의 핵심 GPU 클러스터가 지난 23일 공개된 제67회 ‘글로벌 슈퍼컴퓨터 TOP500’에 등재됐다고 26일 밝혔다. TOP500은 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능을 평가하는 대표 순위로, 매년 6월 독일 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 공개된다. 이번 순위에서 NHN클라우드가 구축한 ‘NIPA-CL1’은 실측 최고 성능 기준 137.4페타플롭스를 기록했다. 글로벌 20위이자 국내 최고 순위다. ‘NIPA-CL2’는 68.42페타플롭스로 글로벌 40위, 국내 네 번째 순위에 올랐다. NHN클라우드는 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 중 2대를 운영하는 기업이 됐다. 두 클러스터는 과학기술정보통신부가 추진한 대규모 ‘GPU 확보·구축·운용 지원사업’을 통해 구축됐다. NHN클라우드는 해당 사업의 주요 사업자로 선정돼 엔비디아 B200 GPU 7656장을 확보했다. 이 가운데 NIPA-CL1은 B200 4080장, 510노드 규모로 구성됐다. NIPA-CL2는 B200 2040장, 255노드 규모다. 이번 성과는 국내 AI 인프라 정책의 실질적 결과라는 점에서 의미가 있다. 생성형 AI 확산 이후 대규모 GPU 자원은 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 해외 클라우드와 글로벌 GPU 공급망 의존도가 높아진 상황에서 국내에서 대규모 AI 연산 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 역량이 중요해졌다. NHN클라우드는 2023년부터 광주 국가 AI 데이터센터를 구축·운영하며 GPU 인프라 운영 경험을 쌓아 왔다. 이번 NIPA-CL1과 NIPA-CL2에는 고속 네트워크 기술과 공조·냉각 설계 역량이 반영됐다. 특히 NIPA-CL1이 구축된 AI 전용 데이터센터 ‘FactoryX 서울’에는 랙당 75kW급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순히 GPU 수량으로 결정되지 않는다. GPU를 안정적으로 묶는 네트워킹, 전력 공급, 냉각, 장애 대응, 자원 배분 기술이 함께 작동해야 한다. 대규모 클러스터에서 효율이 떨어지면 실제 학습과 추론 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. NHN클라우드가 TOP500 순위를 강조하는 이유도 실제 측정 성능을 통해 운영 역량을 보여줄 수 있기 때문이다. NHN클라우드는 이번 성과를 바탕으로 ‘NHN FactoryX 기술 백서’도 발간했다. 백서에는 범용 데이터센터와 AI 전용 데이터센터의 아키텍처 비교, GPU 클러스터 구성, 고속 네트워크 인터커넥트 기술, 전력·냉각 설계, D2C 수랭식 인프라, GPUaaS 플랫폼 운영 구조 등이 담겼다. 회사는 백서를 통해 AI 인프라 도입을 검토하는 기업 IT 의사결정자와 AI 엔지니어에게 실무 정보를 제공할 계획이다. NHN FactoryX가 축적한 GPU 클러스터 구축 경험과 기술 자산을 국내 AI 생태계와 공유하겠다는 취지다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 성과는 NHN클라우드가 국가 AI 인프라 확보 사업의 최전선에서 활약하고 있음을 보여준다”며 “기술 백서 발간 등을 통해 NHN FactoryX의 기술력을 공유하고 국내 AI 생태계와 동반 성장하겠다”고 말했다.
2026-06-26 14:12:46
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메가존클라우드, 국산 AI 반도체 실증 인프라 맡는다…NPU 상용화 시험대
[경제일보] 메가존클라우드(대표 염동훈)가 국산 AI 반도체 기반 클라우드 인프라 실증 사업에 참여한다. 정부가 추진하는 AI 컴퓨팅 인프라 고도화 사업에서 NPU 기반 클라우드 환경의 통합 운영을 맡아 국산 AI 반도체의 실제 서비스 가능성을 검증한다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화’ 사업에 인프라 통합 운영자 자격으로 참여한다고 25일 밝혔다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 LLM 기반 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 과제다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어 개발, 멀티클라우드 기반 NPU 자원할당 및 모니터링 소프트웨어 연계, AI 컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제와 사용자 환경 구축이 주요 역할이다. 이번 사업은 2025년부터 2027년까지 3년간 추진되는 ‘AI 반도체 조기 상용화 및 AI전환 실증지원’ 사업의 일환이다. 올해는 2차년도에 해당한다. 목표는 60페타플롭스 이상 AI 컴퓨팅 인프라 구축, AI 반도체 컴파일러 및 클라우드 소프트웨어 고도화, 의료·LLM 분야 AI 응용서비스 실증이다. 컨소시엄에는 메가존클라우드 외에도 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 참여한다. AI 반도체 설계 기업과 클라우드 사업자가 함께 실증 인프라를 구성해 국산 NPU가 실제 클라우드 환경에서 안정적으로 작동하는지 검증하는 구조다. 이번 과제의 배경에는 AI 인프라 주권 문제가 있다. 생성형 AI 확산 이후 글로벌 AI 컴퓨팅 자원은 일부 해외 GPU와 클라우드 사업자에 집중됐다. 국내에서도 자체 AI 반도체와 클라우드 소프트웨어를 결합해 비용 부담과 공급망 의존도를 낮춰야 한다는 요구가 커졌다. NPU 상용화는 칩 성능만으로 결정되지 않는다. 여러 사용자가 클라우드에서 안정적으로 자원을 배분받고 모델을 실행할 수 있어야 한다. 컴파일러와 런타임, 모니터링, 장애 대응 체계도 함께 갖춰져야 한다. 메가존클라우드가 통합 운영을 맡는 이유다. 사업 성과는 클라우드 AI 인프라 고도화와 AI 모델 최적화, 산업별 AI 서비스 확장에 활용될 예정이다. 제조와 금융, 헬스케어, 교육, 공공 등 다양한 산업군에서 국산 AI 반도체 기반 서비스를 적용할 수 있는 기반을 마련하는 것이 목표다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자는 “국산 AI 반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 뒷받침돼야 한다”며 “국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 경험을 축적해 국산 AI 반도체 생태계 성숙에 기여하겠다”고 말했다.
2026-06-25 15:46:02
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"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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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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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다
[경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.
2026-06-19 18:03:42
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배경훈 "AI 시대 5년 계획도 다시 봐야"
[경제일보] 과학기술정보통신부가 인공지능(AI)과 첨단기술 발전에 따른 사회 변화에 대응하기 위해 ‘과학기술·AI 미래전략회의’를 출범했다. 기존 장기 로드맵으로는 생성형 AI와 피지컬 AI처럼 빠르게 등장하는 기술 변화를 따라가기 어렵다는 판단에서다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 13일 서울 광화문 국가과학기술자문회의에서 열린 과학기술·AI 미래전략회의 첫 회의에서 “기존에 잡은 5년, 10년 장기 계획이 의미가 있는 것인가 고민이 된다”며 “미래 전략에 대한 논의가 지금부터 이뤄지고 반영되지 않으면 큰 위기를 맞을 수 있다”고 말했다. 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전이 가져올 미래 사회 변화를 예측하고 정책 의제를 정부에 제안하기 위한 전문가 자문위원회다. 과기정통부는 첨단기술이 산업을 넘어 경제 교육 의료 문화 법률 국방 등 사회 전 영역에 영향을 주고 있는 만큼 다양한 분야 전문가 17명을 위원으로 구성했다. 배 부총리는 기존 미래전략의 한계도 지적했다. 그는 “2020년에 과기정통부가 2045년 미래전략을 수립했는데 거기에는 생성형 AI 등장에 관한 미래 로드맵이 없었다”며 “피지컬 AI도 10년 로드맵을 잡고 있었는데 벌써 전반적 논의가 활발하게 이뤄지는 상황”이라고 말했다. 이어 “2030년까지 정부가 잡고 있는 과학기술·인공지능 로드맵이 적정한가에 대한 의구심이 든다”며 “각 분야별 초지능이 만들어지는 상황에서 현재 로드맵과 방향성이 글로벌 경쟁에 적절한지 논의할 필요가 있다”고 강조했다. 최근 앤트로픽의 차세대 AI 모델 ‘미토스’를 둘러싼 논의도 언급했다. 배 부총리는 “질문이 아쉬운 것이 항상 앤트로픽의 글래스윙 프로젝트에 한국이 참여하느냐고 한다”며 “한국도 미토스 같은 수준의 모델을 만들 수 있느냐는 질문이 나와야 한다”고 말했다. 이어 “세계 3위권 경쟁력에 도전하면서도 아직까지 우리의 인식과 준비도가 부족하다고 생각한다”고 덧붙였다. 이날 회의에서는 AI 시대 인간의 역할과 산업별 전환 방향에 대한 논의도 이뤄졌다. 김주호 KAIST 김재철AI대학원 교수는 ‘AI 시대 기술과 사람 사이의 과학, 보이지 않는 격차와 공존의 조건’을 주제로 발제했다. 김 교수는 “우리의 일을 어떻게 바라볼지, AI의 역할을 어떻게 정의하고 사람의 역할을 어떻게 의미 있게 남겨둘지 고민이 필요한 시점”이라며 “응용 시대로 넘어갔을 때도 우리가 톱3에 걸맞은 기술적 준비를 하고 있어야 한다”고 말했다. 국내 1호 AI 영화감독인 권한슬 스튜디오 프리윌루전 대표는 ‘영상 콘텐츠 업계의 AI 전환 현황 및 미래’를 주제로 발표했다. AI가 콘텐츠 제작 방식과 산업 구조를 어떻게 바꾸고 있는지에 대한 현장 사례가 공유됐다. 과기정통부는 이날 첫 회의를 시작으로 미래전략회의를 분기마다 정기 개최한다. 분야별 미래 이슈를 지속 발굴하고 자문위원도 추가로 늘려 각계 의견을 반영할 계획이다. 회의에서 발굴한 아젠다는 유관 연구기관과 협력해 심층 연구하고 결과를 ‘미래 아젠다 시리즈’ 형태로 순차 발표한다. 범부처 협력이 필요한 사안은 과학기술관계장관회의를 통해 논의해 정책 실행력을 확보한다. 이번 회의 출범은 AI 정책의 시간표를 다시 짜야 한다는 문제의식에서 출발했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI처럼 기술 변화 속도가 빨라지면서 과거 방식의 중장기 계획만으로는 산업과 안보, 교육, 노동 변화에 대응하기 어렵다는 인식이 커지고 있다. 향후 관건은 논의를 실제 정책과 예산으로 연결하는 일이다. 미래전략회의가 단순 자문기구에 머물지 않으려면 발굴된 의제가 국가 AI 전략, 연구개발 투자, 인재 양성, 규제 정비, 산업 전환 정책에 구체적으로 반영돼야 한다. 특히 AI 주권과 글로벌 톱3 경쟁력을 목표로 한다면 독자 모델 개발과 컴퓨팅 인프라, 데이터, 응용 산업 생태계를 함께 설계해야 한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI 등 첨단 기술 발전이 가속화되고 기술혁신이 산업을 넘어 국가 시스템과 일상까지 근본적으로 바꾸는 대전환기에 직면해 있다”며 “미래전략회의를 통해 민과 관의 벽을 허물고 각 분야 대한민국 최고 전문가들의 지혜를 하나로 모아 우리 미래세대를 위한 희망찬 청사진을 함께 설계해 나가겠다”고 말했다.
2026-05-13 18:28:52
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정부 'AI 고속도로' 시동…삼성SDS 컨소시엄, 국가AI센터 구축 착수
[경제일보] 정부와 삼성SDS 컨소시엄이 총 4000억원 규모의 초기 자본을 투입해 국가 인공지능(AI) 핵심 인프라인 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업에 본격 착수한다. 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략의 핵심 인프라 구축이 본궤도에 오른 것으로 평가된다. 11일 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 민간 참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정하고 실시협약과 주주간 계약 체결을 완료했다고 밝혔다. 이번 사업은 정부의 마중물 투자와 민간 자본을 결합한 민관 합작 방식으로 추진되며 향후 총 2조5000억원 규모의 대규모 AI 인프라 투자로 확대될 예정이다. 삼성SDS가 주도하는 컨소시엄에는 네이버클라우드와 KT, 카카오, 삼성전자, 삼성물산, 클러쉬, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등 국내 주요 IT·건설 기업과 지방자치단체가 참여한다. 정부와 민간이 공동 출자해 특수목적법인(SPC)을 설립하고 이를 중심으로 AI 컴퓨팅센터를 구축·운영하는 구조다. 이번 사업은 과기정통부가 추진하는 국가 AI 인프라 구축 프로젝트의 핵심 사업으로 꼽힌다. 정부는 최근 글로벌 AI 경쟁이 대규모 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확대되자 기업·대학·연구기관이 공동 활용할 수 있는 국가 차원의 AI 연산 인프라 구축 필요성이 커졌다고 판단한 것으로 알려졌다. 최근 초거대 AI 모델 개발 경쟁이 심화되면서 미국과 중국 등 주요 국가들은 수만장 규모 GPU를 확보한 AI 데이터센터 구축에 속도를 내고 있다. 반면 국내 기업과 연구기관은 상대적으로 제한된 GPU 자원에 의존해 왔다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 데이터와 알고리즘뿐 아니라 AI 컴퓨팅 인프라 자체가 국가 경쟁력의 핵심 요소라고 보고 대규모 공공 투자에 나선 것으로 풀이된다. 이번 사업은 지난해 9월 공모 시작 당시 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰하면서 주목받았다. 이후 기술·정책 평가와 금융 심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐으며 최근 국민성장펀드 기금운용심의회에서 SPC 출자가 승인되면서 사업 추진이 최종 확정됐다. 이번 출자를 통해 공공 부문 1160억원과 민간 부문 2840억원 등 총 4000억원 규모 초기 자본금이 확보된 것으로 알려졌다. 삼성SDS는 1200억원을 출자해 SPC 지분 30%를 확보했으며 정부 등 공공 부문은 29% 지분으로 2대 주주에 올랐다. 과기정통부와 삼성SDS 컨소시엄은 올해 2분기 내 SPC 설립을 완료하고 3분기 중 센터 착공에 돌입할 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 정책금융과 민간 자금 등을 추가 조달해 총 2조5000억원 규모 투자로 사업을 확대한다는 방침이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 전남 해남의 솔라시도 데이터센터 파크에 구축될 예정이며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만5000장 규모의 연산 인프라 확보를 목표로 한다. 완공 이후에는 국내 기업과 스타트업, 대학, 연구기관 등이 세계적 수준의 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 핵심 인프라 역할을 수행하게 된다. 특히 정부는 중소기업과 스타트업, 학계·연구계 등에 AI 연산 자원을 보다 저렴한 비용으로 제공하고 기술 컨설팅과 사업화, 글로벌 진출 지원까지 연계한다는 계획이다. AI 인프라 접근성이 낮았던 국내 중소 AI 기업과 연구기관들의 연구개발 환경 개선에도 도움이 될 것으로 전망된다. 국산 AI 반도체 생태계 육성도 주요 목표 중 하나다. 센터 내에서는 신경망처리장치(NPU) 등 국산 AI 반도체의 설계와 검증, 상용 서비스 적용 등을 지원하는 전주기 테스트 환경도 구축될 예정이다. 정부는 이를 통해 해외 GPU 중심 구조에서 벗어나 국내 AI 반도체 산업 경쟁력도 함께 강화하겠다는 구상이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 3대 강국 도약' 전략과 AI 고속도로 구축 정책의 핵심 시설로 평가된다. 대규모 연산 자원을 기반으로 AI 연구개발과 산업 생태계를 지원하고 국내 AI 기업들의 글로벌 경쟁력을 끌어올리는 역할을 맡게 될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "인공지능 고속도로의 핵심 기반 시설(인프라)이자 인공지능 생태계 성장의 이음터(플랫폼)인 국가 인공지능 컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "오는 2028년 이내에 국가 인공지능 컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통하여 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다.
2026-05-11 17:44:05
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AI로 신약·에너지 연구 속도 높인다…정부 'K-문샷' 프로젝트 본격 가동
[경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 활용해 과학기술 연구 생산성을 끌어올리고 국가 핵심 기술 개발을 가속화하는 대형 프로젝트 'K-문샷'을 본격 추진한다. AI 기업과 연구기관, 산업계가 참여하는 범국가 협력 체계를 구축해 글로벌 기술 경쟁에서 주도권을 확보하겠다는 구상으로 풀이된다. 11일 과학기술정보통신부는 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업과 첨단 바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업들과 'K-문샷 추진전략' 협력기업 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. K-문샷 프로젝트는 AI와 과학기술을 결합해 국가 전략 기술 개발을 가속화하는 대형 연구 혁신 프로그램이다. 정부는 AI 자원과 연구 역량을 결집해 오는 2030년까지 과학기술 연구 생산성을 현재 대비 두 배 수준으로 끌어올릴 계획이다. 또한 오는 2035년까지 첨단 바이오와 미래에너지, 피지컬 AI 등 8대 분야에서 신약개발 속도 10배 이상 증가, 뇌 임플란트 상용화, 보급형 초고효율 다중접합 태양광 모듈 개발, 한국형 핵융합 소형 실증로 개발, 친환경 소형모듈원자로(SMR) 선박 조기 실현, 휴머노이드, 범용 피지컬 AI 모델·컴퓨팅 플랫폼 내재화, 우주 데이터센터 실증, 희토류, 세계 최고 수준 AI 과학자, 초고성능·저전력 AI 가속기, 오류정정 양자컴퓨터 개발 등 12개 국가 미션 해결을 목표로 진행한다. 정부의 이번 협약식에는 AI 모델·컴퓨팅·데이터 기업과 미션 분야 기업 등 50여 명이 참석했다. 현재까지 K-문샷 프로젝트에는 총 161개 기업이 협력 의사를 밝힌 상태다. 네이버클라우드와 SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지, NC AI, 포티투마루, 노타 등 국내 주요 AI 기업들이 프로젝트에 참여해 AI 모델과 데이터, 컴퓨팅 인프라를 제공할 예정이다. 컴퓨팅 인프라 분야에서는 LG유플러스와 엘리스그룹, 망고부스트 등이 참여하며 데이터 분야에서는 플리토와 솔트룩스, 메가존 등이 협력한다. 정부는 해당 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구성해 AI 모델, 컴퓨팅·네트워크, 데이터 등 3개 분야로 협력 구조를 운영할 계획이다. 기업들은 연구기관과 공동 연구를 수행하거나 GPU 자원과 데이터, AI 모델 등을 제공하는 방식으로 프로젝트에 참여할 예정이다. 또한 참여 기업에는 연구 데이터와 GPU 등 과학기술 인프라를 제공하고 공동 연구 결과의 사업화 지원 등 다양한 인센티브도 마련된다. 정부는 이를 통해 AI 기술이 실제 산업과 연구 현장에 빠르게 적용되는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. K-문샷 프로젝트에는 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자통신연구원(ETRI), 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 주요 출연연도 참여해 AI 기반 연구 혁신을 추진한다. 최근 AI 기술이 과학 연구 방식 자체를 바꾸고 있는 것으로 평가된다. 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되고, 임상 단계 실패율이 90%에 달하는 고위험 산업이다. 전임상과 임상 간 단절 구조, 제한적 데이터 활용이 구조적 한계로 지적돼 왔다. 이에 해외 기업들은 AI를 활용해 신약 후보 물질 탐색이나 차세대 소재 설계 과정에서 수년이 걸리던 연구 기간을 크게 단축하고 있다. 글로벌 항체 및 생명과학 솔루션 기업 프로틴테크는 지난 1월 AWS의 클라우드와 AI 리소스를 이용해 프로젝트 착수 및 선정부터 개발 및 테스트에 이르는 전체 프로세스를 대폭 최적화했다고 밝혔다. 마 리(Ma Li) 프로틴테크 그룹 IT 부사장은 "지능적이면서도 정확한 과학 질의응답 서비스를 제공함으로써 생명과학 연구 효율성을 가속화했다"며 AI 기반 연구 혁신을 평가했다. 국내 기업도 AI 기술을 통해 기술 개발 가속화를 준비하고 있다. LG CNS는 최근 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 용역 기관으로 참여해 'AI 기반 신약 개발 임상 시험 설계·지원 플랫폼'을 구축하고 있다. 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발에 힘쓰고 있다. 정부는 이번 프로젝트를 통해 산·학·연·관이 보유한 AI 기술과 연구 역량을 결집해 글로벌 기술 경쟁에 대응하겠다는 계획이다. 배경훈 부총리는 "AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임"이라며 "대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 'K-문샷'을 추진해 나가겠다"고 말했다.
2026-03-11 17:19:46
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국가 주도 AX 전략…시장 왜곡보단 인프라 확보 시급성 무게
[이코노믹데일리] 정부가 인공지능(AI)을 중심으로 산업 구조를 재편하는 'AX(AI 전환)'를 국가 핵심 전략으로 추진하면서 산업계의 기대와 우려가 동시에 커지고 있다. 제조, 금융, 공공 등 산업 전반에 AI를 도입하고 데이터·GPU·클라우드 인프라 구축에 대규모 재정을 투입하는 국가 주도형 전환 모델이 본격화되고 있다. 24일 정부는 '국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축', '전 산업 AI 확산', '공공 AX 전환' 등을 핵심 정책으로 추진하고 있다. 특히 AI 산업의 핵심 기반인 GPU 확보와 데이터센터 구축에 국가 차원의 투자를 확대하고 있으며 공공기관을 중심으로 AI 도입을 의무화하거나 권장하는 정책도 병행하고 있다. AX는 단순한 디지털 전환을 넘어 업무 구조와 의사결정 체계를 AI 중심으로 재설계하는 과정이다. 생산 계획, 품질 관리, 금융 리스크 분석, 고객 대응, 행정 서비스 등 핵심 의사결정 영역에 AI를 적용해 생산성과 효율성을 근본적으로 개선하는 것이 목표다. 정부는 이를 통해 산업 경쟁력과 국가 생산성을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 산업 AX 지원을 위해 향후 수조 원 규모의 투자를 단계적으로 추진할 계획이다. 공공기관과 주요 산업에 AI를 우선 적용하고 이를 통해 민간 기업 확산을 유도하는 '공공 선도형 AX 전략'을 채택했다. 공공이 초기 수요자가 되어 산업 생태계를 육성하는 방식이다. 이 같은 국가 주도형 AX의 가장 큰 장점은 속도와 규모로 분석된다. AI 인프라 구축에는 막대한 초기 비용이 필요하지만 정부가 이를 지원하면 기업들은 부담 없이 AI 도입을 추진할 수 있다. 특히 중소·중견기업 입장에서는 GPU, 데이터, 클라우드 등 인프라 확보가 가장 큰 장애물로 기능하며 이에 정부 지원은 AX 확산의 핵심 촉매 역할을 할 수 있다. 글로벌 주요 국가들도 유사한 전략을 추진하고 있다. 미국은 '국가 AI 이니셔티브'를 통해 AI 연구개발과 공공 도입을 적극 지원하고 있으며 일본은 디지털청을 중심으로 행정과 산업 전반의 AI 전환을 추진하고 있다. 유럽연합 역시 'AI법'을 통해 규제와 산업 육성을 동시에 추진하며 공공 중심 AI 확산 전략을 실행 중이다. OECD(경제협력개발기구)가 지난해 9월 발간한 '인공지능 투자 측정의 발전' 보고서에 따르면 AI는 향후 국가 생산성과 경제 성장의 핵심 동력으로 작용할 것으로 전망되며 정부의 정책적 지원은 AI 도입 속도를 높이는 중요한 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 한국 정부 역시 공공 부문을 AX 전환의 출발점으로 삼고 있다. 행정 업무 자동화, 민원 대응, 데이터 분석, 정책 의사결정 등 공공 업무 전반에 AI를 도입하는 프로젝트가 확대되고 있으며 이를 통해 국내 AI 기업들이 실증 사례를 확보할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 국가 주도형 AX가 반드시 긍정적인 결과만을 가져오는 것은 아니다. 가장 큰 우려는 시장 자율성이 위축될 가능성이다. 정부 중심 사업이 확대될 경우 기업들이 시장 경쟁보다 정책 방향에 맞추는 데 집중하게 될 수 있다. 이는 기술 경쟁보다 정책 대응 능력이 경쟁력이 되는 구조를 만들 수 있어 신규 기업 진입을 제한할 수 있다. 공공 발주 중심 구조가 고착화되면 대형 IT 서비스 기업 중심으로 시장이 재편될 가능성도 있다. 대규모 프로젝트 수행 능력을 갖춘 일부 기업에 사업이 집중되면서 산업 생태계 다양성이 약화될 수 있다는 지적이다. 여러 연구에서 공공 조달 구조는 기존 공급자 중심 시장을 강화하고 신규 기업 진입을 제한할 수 있는 요인으로 지목된다. 앞서 정부는 이 같은 문제를 인식해 지난 2013년에 공공 SW 조달 시장에서 상호출자제한 대상 대기업집단의 참여를 전면적으로 금지하는 '대기업 참여제한' 제도를 시행했고 공공 SW 시장에서 대기업의 비중은 대폭 감소해 지난 2010년 76.4%에서 지난 2018년 7.4%까지 내려간 바 있다. 다만 정부가 이러한 시장 왜곡 가능성을 감수하면서도 국가 주도형 AX를 추진하는 것은 AI가 개별 기업 차원을 넘어 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 부상했기 때문으로 풀이된다. AI 인프라는 반도체, 전력망, 통신망과 마찬가지로 초기 투자 규모가 막대하고 단기간 내 수익 회수가 어려운 특성이 있어 민간 주도만으로는 구축 속도와 규모에 한계가 있는 것으로 분석된다. 특히 GPU, 데이터센터, 산업 데이터 플랫폼 등은 선제적 대규모 투자가 이뤄지지 않으면 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 김정관 산업부 장관은 지난해 12월 'M.AX 얼라이언스 정기총회'에서 "1000개가 넘는 대표 기업 등이 자발적으로 얼라이언스에 참여한 것은 기업의 생존 문제라는 절박한 인식 때문"이라며 빠른 AX의 필요성을 강조했다. AI 경쟁은 이미 국가 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡았다. 정부가 추진하는 국가 주도형 AX가 산업 혁신의 촉매가 될지 아니면 또 다른 정책 중심 산업 구조로 이어질지는 향후 정책 설계와 실행에 달려 있을 것으로 전망된다.
2026-02-24 18:09:45
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이해진의 승부수, '소버린 AI'… 네이버, 엔비디아 손잡고 아시아 공략 본격화
[이코노믹데일리] 이해진 네이버 이사회 의장이 글로벌 정보기술(IT) 전시회 ‘컴퓨텍스 2025’가 열리는 대만을 직접 찾아 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동했다. 지난 3월 이사회 공식 복귀 후 첫 해외 행보에서 엔비디아를 만난 것은 네이버가 ‘소버린 인공지능(AI)’ 전략에 사활을 걸고 있음을 보여준다. 네이버는 22일(현지시간) 대만 엔비디아 오피스에서 양사 주요 경영진이 만나 소버린 AI 구축 및 대규모 AI 데이터센터 사업 확장 방안 등을 논의했다고 23일 밝혔다. 이번 만남은 네이버클라우드의 동남아 시장 확대 전략과 이 지역 내 GPU 수요 확대를 노리는 엔비디아의 이해관계가 맞아떨어진 결과로 풀이된다. 이 의장은 지난해 6월에도 미국 엔비디아 본사에서 젠슨 황 CEO와 기술 협력 방안을 논의한 바 있다. 네이버는 엔비디아와의 직접 제휴보다는 기술 파트너사들과의 협력을 우선 검토 중인 것으로 알려졌다. 앞서 네이버클라우드는 지난 3월 엔비디아 주최 ‘GTC 2025’에서 김유원 대표가 ‘소버린 AI 서밋’ 발표자로 나서 하이퍼클로바X를 포함한 네이버의 AI 밸류 체인 역량을 소개하며 “올해 안에 동남아 시장에서 엔비디아와 협력해 가시적인 소버린 AI 성공 사례를 만들겠다”고 밝힌 바 있다. 이러한 전략의 일환으로 네이버클라우드는 태국의 AI·클라우드 플랫폼 기업 ‘시암 AI 클라우드’와 태국어 기반 거대언어모델(LLM) 및 AI 에이전트 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했다. 시암 AI는 태국의 AI 전환을 주도하는 대표 기업으로, 엔비디아 GPU 기반 클라우드 서비스를 제공한다. 양사는 각자의 LLM 구축·운영 경험과 방대한 태국어 데이터, GPU 인프라를 활용해 올해 말까지 실제 서비스에 적용 가능한 태국어 특화 LLM을 구축하고 이를 기반으로 관광 특화 AI 에이전트를 선보일 예정이다. 이후 헬스케어, 공공 서비스, 학술 분야 등으로 사업을 확장할 계획이다. 이번 협약은 대만에서 열린 엔비디아 클라우드 파트너 행사인 ‘NCP 서밋’에서 진행됐으며, 네이버클라우드와 시암 AI는 각각 한국과 태국의 유일한 파트너로 참석했다. 협약식에는 이해진 의장, 최수연 네이버 대표도 함께해 향후 동남아 소버린 AI 사업 확대 및 글로벌 시장 진출 방안을 논의했다. 네이버는 이번 협력을 통해 태국이 독자적으로 AI 모델과 애플리케이션을 개발·운영할 수 있도록 기술력과 노하우를 적극 공유한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “이번 협력은 단순히 LLM 구축을 넘어, 태국이 자국 내에서 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있는 기술력과 통제권을 갖추도록 지원하는 것이 핵심으로, 이는 독자적으로 AI 생태계를 구축하려는 국가들에게 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것”이라며 “앞으로도 시암 AI처럼 LLM, 인프라, 애플리케이션 등 현지에서 소버린 AI 구축이 가능한 파트너들과 협력해 동남아 시장 진출을 가속화할 계획”이라고 강조했다. 이어 “네이버클라우드는 AI 서비스·데이터·AI 백본·슈퍼컴퓨팅 인프라·클라우드·데이터센터까지 AI 밸류 체인 전 영역에 걸친 역량을 갖추고 있어, 소버린 AI를 필요로 하는 국가와 기업들에 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있다”고 덧붙였다. 네이버 경영진은 이번 대만 방문 기간 엔비디아뿐 아니라 대만 최대 이동통신사인 중화텔레콤 등 다양한 파트너들과 만나 동남아 및 글로벌 시장 확대 가능성을 타진했다. 네이버는 엔비디아와 함께 동남아 AI 기업들을 위한 거점 데이터센터 설립 방안도 논의 중인 것으로 알려졌다. 이번 행보는 네이버가 자체 AI 기술력을 바탕으로 글로벌 시장, 특히 성장 잠재력이 큰 동남아에서 소버린 AI라는 새로운 해법을 제시하며 영향력을 확대하려는 전략으로 분석된다. 이는 각국의 데이터 주권 강화 움직임과 맞물려 AI 시장의 새로운 흐름을 만들 수 있을지 주목된다. 네이버는 사우디아라비아의 아랍어 LLM 개발 사업에도 참여하는 등 소버린 AI 분야에서 보폭을 넓히고 있어 향후 글로벌 AI 시장에서 독자적인 경쟁력을 확보할 수 있을지 관심이 쏠린다.
2026-02-23 09:58:53
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