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배경훈, "앤트로픽 수출통제 힘든 시기…기술주권 힘 합쳐 돌파" [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 미국 정부의 앤트로픽 최신 인공지능(AI) 모델 수출 통제와 관련해 자체 기술 역량 확보의 중요성을 강조했다. 첨단 AI 모델 접근권이 국가 안보와 기술 주권의 문제로 부상한 만큼 기업과 출연연, 정부가 함께 대응해야 한다는 메시지다. 배 부총리는 18일 서울 중구 소공동 롯데호텔에서 열린 ‘국가전략기술 선도 넥스트(NEXT) 프로젝트 추진대회’에서 “최근 미국이 앤트로픽의 최신 모델을 통제하고 수출을 제한하는 일이 벌어지고 있다”며 “더더욱 우리의 자체적인 기술 역량이 중요해지는 시점”이라고 말했다. 그는 “전략기술 확보가 국가 생존을 위해 필수적인 요소가 됐다”며 “그동안 개별 부처별, 기업별로 따로 고민했던 것들을 하나로 모아 국가적으로 대응한다는 데 의미가 있다”고 밝혔다. 이어 “기술 주권 확보를 위해 기업과 출연연이 힘을 합쳐 어려운 시기를 잘 돌파하자”고 당부했다. 최근 앤트로픽을 둘러싼 논란은 AI 기술 주권 문제를 다시 부각시켰다. 미국 정부는 국가 안보를 이유로 앤트로픽의 고성능 모델 미토스 5와 페이블 5에 대한 외국 국적자 접근을 제한한 것으로 전해졌다. 이 여파로 앤트로픽은 해당 모델 접근을 광범위하게 중단했다. 한국은 앞서 앤트로픽의 AI 보안 프로젝트 ‘글래스윙’에 참여하며 사이버보안 모델 미토스 접근권을 확보한 것으로 알려졌지만 미국의 통제 기조가 강화되면서 실제 협력 범위에는 불확실성이 생겼다. 정부가 이날 추진대회를 연 배경도 여기에 있다. 넥스트 프로젝트는 세계 최고·최초 성과 창출을 목표로 산·학·연·정이 10대 분야 55개 전략기술 임무를 추진하는 사업이다. 행사에는 과기정통부를 비롯한 정부 부처와 네이버클라우드, 삼성전자 등 산업계, 서울대와 KAIST 등 학계, 한국과학기술연구원, 한국기계연구원 등 출연연이 참석했다. 정부는 이번 프로젝트를 통해 AI 전환 선도, 통상·안보 주도권, 미래혁신 기반이라는 3개 핵심 임무를 제시했다. 기존 국가전략기술 체계에 소재, 에너지, 지능형 전력망 등 유망 기술과 경제안보 관점에서 필요한 국방 반도체 기술도 보강했다. 분야별 임무는 국가전략기술 체계에 맞춰 도출하고 2027년부터 관계부처가 공동 추진할 계획이다. 내년도 신규 임무에는 산업현장 자율 의사결정 AI 개발, 휴머노이드 자율로봇 공존사회 원천기술 확보, AI 기반 보안 취약점 원천 탐지·대응 기술 개발, 경제안보형 공급망 핵심소재 개발 등이 포함됐다. AI 모델 접근이 외교·안보 변수에 흔들릴 수 있다는 점이 확인된 만큼 국내에서 원천기술과 응용기술을 함께 확보하려는 흐름이 강화되는 모습이다. 배 부총리는 과기정통부가 최근 시작한 ‘K-문샷’ 프로젝트도 국가전략기술의 큰 체계 안에서 추진해야 한다고 강조했다. 그는 “산업계뿐만 아니라 금융권도 이 자리에 모인 만큼 함께 추진해 나가자”고 말했다. 도전형 연구개발을 개별 사업으로 흩어놓기보다 국가 전략기술 로드맵과 연결해 성과를 내겠다는 취지다. 정부는 넥스트 프로젝트 내 핵심사업을 올해 말 국가전략기술육성법상 국가전략기술연구개발사업으로 지정할 예정이다. 지정 사업에는 연구개발 예산 배분·조정 시 우선 검토, 기업 매칭 비율 완화 등의 혜택이 부여된다. 기술 개발 속도를 높이기 위해 예산과 제도 지원을 묶겠다는 것이다. 부처 간 기술 관리 체계도 손본다. 과기정통부, 재정경제부, 산업통상부는 국가전략기술육성법, 조세특례제한법, 국가첨단전략산업법, 산업기술보호법 등 4개 법령에 흩어진 513개 기술의 관리 체계를 정비한다. 4개 법령에 모두 포함되는 기술은 중점 지원영역으로 분류해 투자와 조세특례 등 지원 역량을 집중할 방침이다. 민관 협력 플랫폼도 만들어진다. 정부는 올해 하반기 ‘넥스트 얼라이언스’를 출범시켜 국가전략기술 분야별 추진 현황을 논의할 계획이다. 기술별로 기업, 대학, 출연연, 정부 부처가 따로 움직이는 구조를 줄이고 공동 대응 체계를 만들겠다는 구상이다.2026-06-18 17:06:52
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롯데이노베이트, 차세대 인랙 냉각 기술로 DBO 경쟁력 강화 [경제일보] 롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 시대 핵심 과제로 떠오른 냉각 기술 확보에 나선다. 데이터센터 에너지 효율을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있는 열관리 기술 개발에 참여하며 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 2일 롯데이노베이트는 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 국가연구개발 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단이 주관하는 컨소시엄에 참여한다고 밝혔다. 해당 사업은 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발' 과제의 일환이다. 최근 생성형 AI 확산으로 데이터센터 내 고성능 GPU 서버 도입이 급증하면서 전력 소비와 발열 문제가 업계 주요 과제로 부상하고 있다. 특히 엔비디아 등 최신 GPU가 탑재된 AI 서버는 기존 서버 대비 높은 전력 밀도를 요구해 냉각 효율이 데이터센터 운영 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 평가받는다. 이에 글로벌 데이터센터 업계는 액침냉각과 직접수랭(DLC), AI 기반 에너지 관리 시스템 등 차세대 냉각 기술 확보에 나서고 있다. 국내에서도 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 전력 효율을 나타내는 지표인 PUE(전력 효율 지수) 개선 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 연구개발 과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지 절감과 탄소중립 실현을 목표로 진행된다. 광센싱 기반 분산온도감지(DTS) 기술과 AI 열관리 시스템, 고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발, 실제 데이터센터 실증 등이 주요 연구 분야로 꼽힌다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱 기술과 AI를 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 개발해 기존 공랭식 냉각 방식의 한계를 극복한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트 등과 함께 향후 약 5년간 세부 연구를 공동 수행한다. 롯데이노베이트는 연구 과정에서 자사가 운영하는 데이터센터를 활용해 기술 실증과 검증을 담당할 예정이다. 롯데이노베이트는 서울과 용인 데이터센터 등에 기술을 적용해 PUE 1.2 이하 달성을 목표로 기술을 개발한다. 해당 수준의 효율은 연간 약 2만2000톤의 탄소 배출량 감축 효과가 있을 것으로 전망된다. 롯데이노베이트는 이번 연구개발을 통해 확보한 기술을 DBO 사업 모델에 접목할 계획이다. 데이터센터 설계와 구축, 운영 전 과정에 걸친 통합 역량에 차세대 열관리 기술을 더해 친환경 데이터센터 시장 공략을 강화한다는 구상이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 에너지 효율과 열관리 기술이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "이번 국가연구개발과제에서 확보할 기술을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-06-02 17:46:13
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![[현장] 로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다…피지컬 AI 인프라 한계 한 목소리](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/24/20260324164635313410.jpg)
"로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다"…피지컬 AI 인프라 한계 '한 목소리' [경제일보] “로봇과 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 실제 산업에서 쓰이려면 데이터 확보 구조와 비용 문제, 제도 정비가 함께 풀려야 합니다. 특히 장비 보조금과 연구 공간 등 인프라 지원이 함께 뒤따라야 합니다.” 24일 국회 의원회관 제2세미나실에서 열린 ‘피지컬 AI 시대: 로봇기술의 발전과 대한민국 산업의 미래’ 정책 토론회에서는 로봇 산업의 기술 수준과 별개로 상용화 전환을 가로막는 구조적 한계가 핵심 쟁점으로 부상했다. 이날 토론회에는 최리군 현대자동차 로보틱스랩 상무와 유회준 KAIST AI반도체대학원 원장, 이규빈 GIST 인공지능연구소장, 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장, 윤석준 포스코DX 상무 등 산학연 주요 관계자들이 참석해 기술·산업·정책 전반을 점검했다. 발제를 맡은 최리군 상무는 로봇 산업이 기술 발전 속도와 달리 시장 확산 단계로 이어지지 못하고 있다고 진단했다. 그는 “피지컬 AI는 빠르게 발전하고 있지만 실제 현장에서 활용하기에는 비용과 인프라, 활용 시나리오가 부족하다”며 “총소요비용 기준에서 경쟁력을 확보하지 못하면 시장 확대에는 한계가 있다”고 말했다. 글로벌 로봇 시장 규모는 약 150조원 수준으로, 산업용 로봇을 포함해도 초기 시장에 머물러 있다는 평가가 제시됐다. 특히 휴머노이드 등 차세대 로봇은 기술 시연은 빠르게 늘고 있지만 실제 수익 모델로 이어진 사례는 제한적인 상황이다. 최 상무는 로봇 산업의 확산 조건으로 성능과 비용 구조를 동시에 언급했다. 그는 “성능 고도화와 함께 유지관리, 인증, 운영 안정성 확보가 병행돼야 한다”며 “부품 공용화와 모듈화를 통한 비용 절감과 공급망·파트너 협력을 기반으로 한 생태계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이어진 토론회에서는 데이터 확보 방식과 제도 간 간극이 주요 쟁점으로 부각됐다. 윤석준 포스코DX 상무는 “제조 현장에서는 규제 샌드박스 활용이 제한적이고 데이터 활용에도 제약이 존재한다”며 “현장 적용을 전제로 한 제도 설계가 필요하다”고 말했다. 표준 경쟁과 산업 구조 문제도 함께 언급됐다. 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장은 “중국이 국제표준화 논의에서 영향력을 확대하고 있다”며 “데이터셋과 모듈 구조 등 핵심 영역에서 표준 주도권 경쟁이 진행되고 있다”고 밝혔다. 국내 산업 구조 역시 한계가 확인됐다. 국내 로봇 기업은 약 2500개 수준이며 이 중 98%가 중소기업으로 구성돼 있다. 매출 10억원 미만 기업 비중도 95.1%에 달해 산업 저변은 넓지만 규모의 경제를 확보한 기업은 제한적인 구조다. 연구 환경과 인프라 부족 문제도 주요 쟁점으로 제기됐다. 토론에서는 고가의 로봇 장비 도입 부담과 연구 공간 부족이 반복적으로 언급됐다. 이규빈 GIST 인공지능연구소장은 “로봇 장비는 가격이 높지만 도입 절차가 까다롭다”며 “장비 보조금과 같은 지원이 필요하다”고 말했다. 이어 “로봇 연구는 넓은 실험 공간이 필수지만 현재 구조에서는 확보가 쉽지 않다”고 지적했다. 정책 방향과 관련해 정부는 산업 현장 중심 데이터 확보와 제도 정비 필요성을 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI와 로봇 산업 확산의 핵심은 데이터”라며 “데이터 규제를 완화하면서도 개인정보 보호와의 균형을 맞추는 방향으로 제도를 설계해야 한다”고 말했다. 권순목 산업통상자원부 산업인공지능정책과장은 “데이터를 연구개발 과제로만 접근하는 방식에서 벗어나 실제 서비스와 제품을 통해 축적되는 구조로 전환해야 한다”며 “기업이 참여하는 실증 확대와 산업 현장 기반 데이터 확보가 정책의 중심이 돼야 한다”고 말했다. 정책 지원 방식의 한계도 함께 지적됐다. 이규빈 소장은 “현재는 한 번 지원을 받은 과제와 유사한 내용이면 다른 기업이 동일한 시도를 하려 해도 지원이 제한되는 구조”라며 “로봇 분야는 반복적인 실패와 개선 과정이 필수인데 이런 구조에서는 학습이 축적되기 어렵다”고 말했다. 이어 “여러 번 시도와 반복 학습이 가능하도록 지원 체계를 개선할 필요가 있다”고 강조했다.2026-03-24 18:14:36
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