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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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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대' [경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.2026-07-10 16:17:34
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KT, AI 신뢰 인프라 구축 나선다…UN·ITU와 글로벌 표준 협력 [경제일보] 사람을 대신해 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI(인공지능)' 시대가 다가오면서 AI의 신원과 권한, 책임을 검증하는 '디지털 신뢰' 구축이 글로벌 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이에 KT는 유엔(UN)과 국제전기통신연합(ITU)이 주관하는 국제 행사에 참여해 AI 신뢰 체계 구축과 글로벌 표준화 방향을 구상하고 있다. 9일 KT는 스위스 제네바에서 열린 'AI 포 굿 글로벌 서밋'과 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에 참석해 책임감 있는 AI와 글로벌 AI 표준 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. AI 포 굿 글로벌 서밋은 UN 산하 정보통신기술(ICT) 전문기구인 ITU가 주관하는 행사로, 정부와 산업계, 국제 표준기구 관계자들이 AI 기술의 발전 방향과 글로벌 협력 방안을 논의하는 자리다. 올해는 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 시대를 맞아 디지털 신뢰와 AI 인프라 구축이 핵심 의제로 다뤄졌다. KT는 'AI 파운데이션: 모두를 위한 디지털 신뢰와 AI 인프라' 라운드테이블 세션에서 에이전틱 AI 시대에 필요한 '신뢰 기본 요소' 구축 방안을 제안했다고 설명했다. 신뢰 기본 요소는 AI가 누구를 대신해 행동하는지 확인하는 '신원', 어떤 권한을 위임받았는지에 대한 '동의', 수행한 행위를 객관적으로 증명할 수 있는 '검증 가능성' 등을 의미한다. 특히 KT는 향후 AI 서비스의 중심이 사람과 시스템 간 상호작용에서 AI 에이전트 중심으로 이동할 것으로 전망했다. 이에 따라 AI가 안전하게 의사결정을 수행하기 위해서는 특정 기업이나 플랫폼에 종속되지 않는 개방형 상호운용 표준과 중립적인 신뢰 인프라가 필요하다고 강조했다. 같은 날 열린 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에도 참석해 AI 거버넌스 구축 방안과 국제 협력 방향을 논의했다. 지난해 출범한 글로벌 AI 거버넌스 대화는 각국 정부와 산업계, 학계가 안전하고 포용적인 AI 생태계 조성을 위한 협력 방안을 논의하는 국제 협의체다. 이번 행사에는 안토니오 구테흐스 UN 사무총장을 비롯해 튜링상 수상자인 요슈아 벤지오 교수, 브래드 스미스 마이크로소프트 사장 등 글로벌 AI 정책과 기술 분야 주요 인사들이 참석했다. KT는 '인권 존중·보호·증진: 투명성, 책임성 및 인간 개입' 세션에서 AI 기술이 발전하더라도 UN이 제시한 인권 원칙이 지속적으로 보장돼야 한다는 점을 강조했다. 또한 AI 안전성 확보를 위한 자체 정책과 거버넌스 체계를 구축해 운영하고 있으며, 이를 지니TV AI 에이전트 등 자사 AI 서비스에 적용하고 있다고 소개했다. 향후 UN과 협력해 AI 안전성과 관련한 예방·보호·감시 체계 마련에도 참여할 계획이다. 최근 글로벌 AI 산업에서는 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환이 본격화되면서 AI의 안전성과 투명성, 책임성을 확보하기 위한 국제 표준 논의도 활발해지고 있다. AI가 금융과 의료, 공공서비스 등 다양한 영역에서 사람을 대신해 의사결정을 수행하는 사례가 늘어나면서 디지털 신뢰 체계 구축이 AI 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 부상할 것으로 분석된다. 박완진 KT AX미래기술원 테크전략담당 상무는 "에이전트가 사람을 대신하는 시대에는 기술 혁신의 속도와 함께, 인간의 권리를 보장하고 상호 운용 가능한 디지털 신뢰를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "KT는 AI 모델을 직접 개발하면서도 중립적인 신뢰 인프라를 함께 제공할 수 있는 사업자로서 글로벌 표준 논의에 책임 있게 기여하겠다"고 말했다.2026-07-09 10:05:26
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소버린 AI, 국방으로 확장…팀네이버·KAI 방산 AI 동맹 [경제일보] 네이버가 추진해온 소버린 인공지능(AI) 전략이 공공과 기업을 넘어 방산 분야로 확대된다. 네이버클라우드가 국방부와 방산 기업들을 중심으로 AI 사업을 확대해온 데 이어 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 방산 특화 AI 파운데이션 모델과 미래 전투체계 개발에 나서면서 국방 AI 플랫폼 구축에 속도를 내는 모습이다. 7일 네이버와 네이버클라우드, KAI는 KAI 사천 본사에서 방산 특화 AI 모델과 피지컬 AI 기반 미래 전투체계 플랫폼 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 최수연 네이버 대표와 김유원 네이버클라우드 대표, 김종출 KAI 대표이사 사장 등 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력은 팀네이버의 AI 기술과 KAI의 항공우주·방산 시스템 통합 역량을 결합해 국내 독자 기술 기반의 방산 AI 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. 양측은 방산 분야에 최적화된 파운데이션 모델을 공동 개발하고, 기술 개발부터 사업화까지 이어지는 협력 체계를 구축한다는 계획이다. 특히 팀네이버는 자사가 그동안 강조해온 소버린 AI 전략이 국방 분야까지 확대됐다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. AI 기술이 국가 안보와 직결되는 핵심 인프라로 떠오르면서 외산 AI 의존도를 낮추고 국내 환경에 최적화된 AI 기술을 확보하려는 움직임이 본격화되고 있기 때문이다. 네이버는 최근 국방 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 지난해 국방 데이터 혁신 네트워크에서 국방 분야 클라우드 활용 방안과 뉴로클라우드 적용 가능성을 제시한 데 이어, 한화시스템과 'AI 기반 지능형 결심지원 시스템' 개발을 위한 업무협약을 체결하며 국방 AI 기술 개발을 추진해왔다. 국방부 역시 올해 AI 활용 확대를 위한 사업을 본격화하고 있다. 지난 3월 국방데이터센터의 '국방통합 AI 데이터센터' 실증 서버 구축 사업을 추진했으며, 4월에는 AI 응용 제품 신속 상용화 지원 사업의 국방 분야 과제를 공고하는 등 군 AI 인프라 구축과 AI 서비스 도입을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 이달 열린 '소버린 AI 기반 국방 AI 전환(AX) 발전 전략 세미나'에서 텍스트와 음성, 영상, 지도 정보를 통합 이해하는 '하이퍼클로바X 옴니모달'을 공개하는 등 국방 특화 AI 기술도 고도화하고 있다. 또한 현장 엔지니어 조직(FDE)을 통해 국방 특화 버티컬 AI와 소버린 AI 기반 전력화 생태계 구축에도 나설 계획이다. 이번 협약을 통해 양측은 우선 방산 특화 AI 파운데이션 모델 공동 개발을 추진한다. 이를 기반으로 정부 주도의 국가 연구개발(R&D) 과제와 블록펀딩 사업에도 공동 참여해 차세대 방산 피지컬 AI 핵심 기술을 확보하고 후속 사업화까지 연계한다는 방침이다. 개발된 AI는 KAI가 추진 중인 차세대 공중전투체계(NACS)와 연계될 전망이다. 특히 네이버는 유·무인 전투기와 위성이 초연결되는 미래 전장 환경에서 무인기 플랫폼과 AI 파일럿, 피지컬 AI 기술 개발을 지원하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대하고 있다. 또한 유·무인 복합체계(MUM-T) 등 미래 항공우주 플랫폼에도 AI를 내재화해 자율화 수준을 높이고, 방산·항공 분야 협력사들과의 AI 협력 체계도 확대해 국내 AI 생태계와 방산 경쟁력을 함께 강화한다는 전략이다. 김종출 KAI 대표이사 사장은 "글로벌 방산 AI 경쟁이 그 어느 때보다 치열해지고 있어 3사의 핵심역량을 결합하여 공동 대응이 필요하다"라며 "KAI의 항공·방산 전문성과 팀네이버의 AI·클라우드 기술력이 만나, 대한민국이 국방 AI 기술 주권을 확립하고, 피지컬 AI 기반 무인기 및 미래전투체계 분야에서 글로벌 경쟁력을 높여나갈 수 있을 것으로 확신한다"라고 말했다. 이번 협력은 네이버가 검색과 클라우드 중심 AI 기업을 넘어 국방 AI 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 행보로도 풀이된다. 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 분야 특화 AI 플랫폼을 구축하고, 향후 미래 전투체계와 무인 플랫폼까지 적용 범위를 넓혀 AI 기반 방산 시장 공략을 본격화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "국방 및 안보 분야에서의 기술 자립은 국가적 주권과 직결되는 만큼, 독자적인 소버린 AI 인프라를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "팀네이버의 고도화된 AI 역량과 KAI의 방산 인프라를 결합해 대한민국 국방 안보의 기술 주권을 공고히 하고, 미래 방산 산업의 새로운 글로벌 경쟁력을 창출할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-07 10:32:20
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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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3일마다 한반도 논밭 스캔…韓 최초 농림위성 7일 발사 [경제일보] 우리나라 첫 농림 특화 위성인 ‘차세대중형위성 4호’가 오는 7일 우주로 향한다. 핵심은 농업과 산림 현장의 주요 정보를 외국 위성에 의존하지 않고 독자적으로 확보하는 것이다. 농정이 경험과 표본조사 중심에서 위성 데이터 기반으로 넘어가는 첫 관문이다. 5일 우주항공청 발표에 따르면 차세대중형위성 4호(CAS500-4)는 7일 오후 4시10분 한국시간 기준 미국 캘리포니아주 반덴버그 우주군기지에서 스페이스엑스(SpaceX)의 팰컨9에 실려 발사될 예정이다. 발사 장면은 우주항공청 유튜브와 네이버 치지직 등을 통해 실시간 중계된다. 위성은 반덴버그 우주군기지에서 약 30일간 기능 점검과 연료 주입 등 발사 전 준비 작업을 마쳤다. 발사 약 2시간22분 뒤 발사체에서 분리되고 이후 약 31분 뒤 노르웨이 스발바르 지상국과 첫 교신을 시도한다. 교신에 성공하면 목표 궤도 안착 여부를 확인하게 된다. 차세대중형위성 4호는 고도 약 888㎞ 태양동기궤도에서 운용된다. 발사가 성공적으로 이뤄지면 약 4개월간 초기 운영과 성능 검증을 거쳐 2027년 상반기부터 본격 임무에 들어갈 예정이다. 농림위성에는 국내 기술로 개발한 광역전자광학카메라가 탑재됐다. 한국항공우주연구원 자료 기준으로 해상도는 5ｍ급, 관측 폭은 120㎞급이다. 한반도 전역을 약 3일 주기로 촬영할 수 있어 농작물 생육, 작황 분석, 산림 변화 관측, 재난·재해 대응, 기후변화 분석 등에 활용된다. 이번 위성의 본질은 단순한 우주 발사가 아니다. 농업 행정의 정보 수집 체계를 바꾸는 인프라 투자다. 농지 이용 실태조사, 공익직불제 이행 점검, 농산물 수급 조절, 농업용수와 기반시설 관리까지 위성 영상이 결합되면 현장 확인에 의존하던 정책 판단의 속도와 정밀도가 달라질 수 있다. 농식품부는 농림위성 영상에 작물, 기상, 토양, 환경 데이터를 결합해 한국형 농업 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 지원한다는 방침이다. 농업e지, 농업관측, 재해보험, 산림정보 시스템 등 기존 정책 시스템과의 연계도 추진된다. 농식품부는 2024년부터 농촌진흥청, 산림청, 민간 전문가 등이 참여하는 농림위성 활용 정책협의체를 운영하고 있다. 김정욱 농식품부 농산업혁신정책실장은 “이번 농림위성 발사는 외국 위성 영상에 의존하지 않고 농업 현장에 필요한 주요 농정정보 수집 체계를 구축한다는 데 의미가 있다”며 “국민이 체감할 수 있는 과학농정 성과를 만들어 나가겠다”고 말했다. 한편 농림위성의 성패는 발사 성공만으로 결정되지 않는다. 관건은 영상 품질 검증 이후 실제 농정 시스템에 얼마나 빠르게 연결되느냐다. 위성이 찍은 논밭과 산림 데이터가 수급 예측, 재해 대응, 직불제 점검, 기후위기 대응으로 이어질 때 과학농정은 구호가 아니라 행정의 방식이 된다. 우주로 올라가는 것은 위성 한 기지만이 아니다. 농업을 보는 국가의 눈도 함께 바뀌고 있다.2026-07-05 16:05:52
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AWS, 생성형 AI로 항생제 내성 대응…글로벌 연구 플랫폼 구축 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 전 세계 공공보건의 최대 과제 중 하나로 꼽히는 항생제 내성(AMR) 대응에 나선다. 전 세계에 흩어진 연구 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI를 활용해 새로운 내성 패턴을 분석함으로써 신약 개발과 공공보건 대응 속도를 높이겠다는 전략이다. 3일 AWS는 임페리얼 칼리지 런던과 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트가 공동으로 추진하는 '플레밍 이니셔티브'의 글로벌 AMR 인텔리전스 플랫폼 구축을 지원한다고 밝혔다. AWS는 최대 수백만 파운드 규모의 클라우드와 AI 기술, 기술 지원을 제공할 예정이라고 설명했다. AMR은 세균과 바이러스, 진균, 기생충 등이 변이를 일으켜 기존 항생제나 항균제가 더 이상 효과를 내지 못하는 현상이다. 전 세계적으로 약물 내성 감염이 증가하면서 의료 시스템은 새로운 내성 패턴을 신속하게 파악하고 적절한 치료법을 제시하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌다. 연구기관들은 의료와 실험실, 지역사회 등에 분산된 데이터를 통합하기 어려워 연구와 대응에도 상당한 시간이 소요되는 상황이다. 이에 플레밍 이니셔티브는 AWS의 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 전 세계에 분산된 AMR 관련 데이터를 하나의 클라우드 기반 플랫폼으로 통합할 계획이다. 화합물 라이브러리와 감시 신호, 연구 데이터를 연결해 기존에는 확인하기 어려웠던 내성 패턴과 연구 인사이트를 도출하고 새로운 위협을 보다 빠르게 식별하는 것이 목표다. 앨리슨 홈스 플레밍 이니셔티브 디렉터는 "항생제 내성은 단일 기관이나 국가, 데이터셋만으로는 해결할 수 없는 전 세계적 과제"라며 "더 긴밀하게 연결되고 접근성 높은 데이터 생태계를 지원함으로써 연구자와 공공보건 리더가 효과적으로 협력하고, 신속하게 대응하며, AMR 위기에 걸맞은 속도와 규모로 새로운 인사이트를 도출할 수 있을 것"이라고 말했다. AWS는 생성형 AI 서비스인 '아마존 베드록'을 통해 연구 환경도 지원한다. 연구진은 아마존과 앤트로픽, 메타, 코히어 등 다양한 기업의 파운데이션 모델을 활용해 데이터를 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션 기반 연구인 인실리코 연구를 수행할 수 있다. 이를 통해 수년이 걸리던 연구 과정의 일부를 단축하고 신약 후보 물질 발굴과 내성 예측 속도를 높일 전망이다. 이번 플랫폼은 연구기관과 의료기관, 산업계, 공공기관이 국가와 기관의 경계를 넘어 데이터를 공유하고 협력할 수 있는 기반 역할도 수행한다. 플랫폼에 참여하는 기관이 늘어날수록 데이터 규모와 분석 정확도가 함께 향상돼 글로벌 AMR 대응 체계를 구축한다는 구상이다. 이번 협력은 생성형 AI의 활용 범위가 업무 자동화를 넘어 의료와 생명과학 분야로 빠르게 확대되고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 생성형 AI를 활용한 신약 개발과 질병 예측, 의료 데이터 분석 등 헬스케어 분야 투자를 확대하고 있으며, AWS 역시 클라우드와 AI를 기반으로 의료·생명과학 시장 공략을 강화하고 있다. 롤랜드 일링 AWS CMO 겸 글로벌 헬스케어·생명과학 부문 디렉터는 "클라우드와 AI 기술의 힘을 활용해 갈수록 커지는 항생제 내성이라는 전 세계적 과제 해결에 나서는 플레밍 이니셔티브를 지원하게 되어 기쁘다"며 "그동안 분리돼 있던 데이터셋을 클라우드를 통해 안전하고 대규모로 연결하고, 생성형 AI를 활용해 새로운 연구 인사이트를 도출함으로써 연구자와 공공보건 리더가 더욱 긴밀하게 협력하고, 연구 성과 창출을 앞당기며, 갈수록 커지는 이 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-07-03 13:54:26
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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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배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
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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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김창한 크래프톤 대표, 왜 AWS CEO를 만났나…AI 전환의 마지막은 '클라우드' [경제일보] 김창한 크래프톤 대표가 아마존웹서비스(AWS) 최고경영자(CEO)를 만난 것은 단순한 파트너십 확대 이상의 의미를 갖는다. 크래프톤이 게임사를 넘어 AI 기업으로 체질 전환을 추진하는 가운데 AI를 대규모 서비스로 확장하기 위한 인프라 협력을 강화하는 행보로 해석된다. 크래프톤은 24일 링크드인 게시물을 통해 김 대표가 미국 시애틀 AWS 본사를 방문해 맷 가먼 AWS CEO와 회동했다고 밝혔다. 양사는 크래프톤의 AI 비전과 이를 지원할 클라우드·AI 인프라 활용 방안을 논의했다. 크래프톤은 그동안 ‘PUBG: 배틀그라운드’ 등 글로벌 게임 서비스를 AWS 클라우드 기반으로 운영해 왔지만 양사 CEO가 직접 만난 것은 이번이 처음이다. 이번 회동의 배경에는 AI 서비스 상용화 비용 문제가 있다. 크래프톤은 지난해 ‘AI 퍼스트’ 전략을 발표한 뒤 1000억원 이상을 투입해 GPU 클러스터를 구축하고 생성형 AI와 에이전틱 AI를 게임 개발·운영·콘텐츠에 적용하겠다는 계획을 제시했다. 그러나 자체 GPU 인프라만으로 연구개발과 실제 서비스 트래픽을 모두 감당하기는 쉽지 않다. 대규모 이용자가 동시에 접속하는 게임 서비스에서는 학습 비용보다 추론 비용과 지연시간, 운영 안정성이 더욱 중요하다. 게임 안의 AI NPC, 이용자 맞춤형 콘텐츠, 실시간 상호작용 기능이 확대될수록 AI 모델을 빠르고 안정적으로 구동하는 인프라가 필요하다. AWS와의 협력은 이 과제를 해결하기 위한 전략적 선택으로 풀이된다. 크래프톤이 특정 AI 모델 기업 한 곳에 기대기보다 클라우드 플랫폼과 접점을 넓히려는 움직임도 주목된다. AWS는 공식 자료를 통해 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 생성형 AI 애플리케이션과 에이전트 구축 플랫폼으로 소개하고 있다. 베드록은 다양한 파운데이션 모델 선택과 데이터 기반 맞춤화, 보안·개인정보 보호, 비용 최적화 기능을 제공한다. 크래프톤이 자체 AI 모델인 ‘라온’ 계열과 외부 모델, 게임 데이터, 이용자 경험을 결합하려면 멀티모델·멀티인프라 전략이 필요하다. 피지컬 AI 확장도 이번 만남을 설명하는 중요한 축이다. 크래프톤은 게임 속 가상 세계를 만드는 기업이지만 최근에는 로보틱스와 시뮬레이션 분야로 영역을 넓히고 있다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율 시스템이 현실 환경을 인식·판단·행동하는 기술이다. 이를 구현하려면 가상 환경 학습, 대규모 시뮬레이션, 실시간 데이터 처리, 모델 배포 인프라가 필요하다. AWS의 클라우드·AI 인프라는 연구개발과 실제 서비스 운영을 연결하는 기반 역할을 할 수 있다. 이번 만남은 크래프톤의 빅테크 협력 확대 흐름과도 맞닿아 있다. 김 대표는 앞서 샘 올트먼 오픈AI CEO와 만났고 장병규 의장과 이강욱 CAIO는 젠슨 황 엔비디아 CEO와 게임 및 피지컬 AI 협력 가능성을 논의한 것으로 알려졌다. 오픈AI가 AI 모델을, 엔비디아가 AI 컴퓨팅 인프라를, AWS가 클라우드와 AI 플랫폼을 각각 상징한다면 크래프톤은 AI 기업 전환에 필요한 핵심 기반을 차례로 점검하고 있는 셈이다. 앞으로의 전망은 실행력에 달려 있다. AI NPC, 이용자 맞춤형 콘텐츠, 개발 자동화, 운영 효율화는 이미 게임업계 전반이 검토하는 영역이다. 차별화는 선언이 아니라 실제 서비스에서 나온다. 이용자가 체감할 만큼 자연스러운 AI 동료, 비용을 감당할 수 있는 추론 구조, 개인정보 및 저작권 리스크를 관리할 수 있는 운영 체계가 갖춰져야 한다. 크래프톤에 AWS는 단순한 서버 사업자가 아니다. ‘배틀그라운드’로 축적한 글로벌 운영 경험 위에 AI 서비스를 구현하려면 클라우드는 비용 경쟁력과 서비스 속도, 운영 안정성을 좌우하는 핵심 인프라다. 김창한 대표가 AWS CEO를 만난 이유도 여기에 있다. 크래프톤이 진정한 AI 기업으로 자리매김하기 위해서는 빅테크와의 접점을 실제 게임 경험과 생산성 개선, 피지컬 AI 사업 확장으로 연결해야 한다. 선언은 이미 나왔다. 남은 것은 AI가 게임 안에서 재미를 만들고 개발 현장에서 시간을 줄이며 현실 세계의 기술로 확장될 수 있음을 성과로 입증하는 일이다.2026-06-24 16:28:19
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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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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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![[사설] 800조 수퍼 재정, 미래를 위한 투자인가 미래를 담보 잡는 도박인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/14/20260714122102289150_518_323.jpg)