검색결과 총 4건
-
카카오, 'AI 돛' 가동…4대 과기원과 '10대 AI 창업가' 키운다
[경제일보] 카카오가 지역 AI 인재 육성을 위해 출범시킨 '카카오 AI 돛'이 첫 번째 실행 사업에 나선다. AI 경쟁력이 인재 확보 경쟁으로 확대되는 가운데 대학생을 넘어 초·중·고 학생까지 AI 창업 인재를 조기에 발굴·육성하며 지역 AI 생태계를 구축하고, 지역 기반 미래 창업가를 체계적으로 육성해 글로벌 AI 기업으로 성장시키겠다는 전략으로 풀이된다. 26일 카카오는 지역 AI 인재 및 기업 육성 추진 기구 '카카오 AI 돛'의 창업 지원 사업 일환으로 청소년 창업가 발굴 프로젝트를 본격 추진한다고 밝혔다. 이를 위해 전날 카카오 판교 아지트에서 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST)과 '미래 AI 인재 양성을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 이번 협약은 카카오가 지난 3월 출범시킨 '카카오 AI 돛'의 첫 번째 실행 사업이다. 카카오는 당시 500억원 규모의 AI 육성 기금을 기반으로 4대 과기원과 함께 지역 AI 생태계를 육성하기 위한 협력 체계를 구축하고, 오는 2030년까지 100개의 AI 창업팀을 발굴해 글로벌 경쟁력을 갖춘 기업으로 육성하겠다는 목표를 제시한 바 있다. 카카오 AI 돛은 AI 투자와 인프라가 상대적으로 부족한 비수도권 지역을 중심으로 AI 인재 양성과 창업 지원을 추진하는 프로젝트다. 과기원의 연구 역량과 카카오의 기술, 사업화 경험을 결합해 지역에서도 글로벌 AI 기업이 탄생할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 특징이다. 이번 프로젝트는 그 시작점으로 청소년 단계부터 AI 창업 인재를 발굴하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 산업에서는 기술 경쟁력이 창업 경쟁력으로 이어지는 사례가 늘면서 우수 인재를 조기에 확보하려는 움직임도 확대되고 있다. AI 기술 변화 속도가 빨라지는 만큼 대학 이후가 아닌 초·중·고 단계부터 문제 해결 능력과 창업 역량을 함께 키우는 것이 중요해지고 있다는 판단이다. 카카오는 각 과기원이 보유한 영재교육과 AI 교육 프로그램을 기반으로 지역 과학 인재를 조기에 발굴하고, 카카오가 보유한 AI 기술과 현장 경험, 창업 지원 프로그램을 연계해 실질적인 창업 역량을 키울 계획이다. 단순 교육에 그치지 않고 기술 개발과 사업화까지 연결되는 창업 생태계를 구축하는 것이 목표다. 정신아 카카오그룹 의장은 "AI 시대의 도래로 1인 기업도 글로벌 유니콘으로 가속 성장할 수 있는 기회가 열렸다"며 "지역에서도 세계로 뻗어가는 AI 혁신 기업들이 잇따라 탄생할 수 있도록 카카오그룹이 든든한 돛의 역할을 할 것"이라고 평가했다. 카카오는 이를 통해 지역 청소년들이 수도권으로 이동하지 않고도 AI 교육과 창업 기회를 얻을 수 있는 기반을 마련하고, 장기적으로는 지역 AI 산업 경쟁력 강화로 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다. 카카오는 청소년 창업가 육성을 시작으로 대학생과 연구원, 스타트업까지 지원 대상을 단계적으로 확대할 계획이다. 이번 협약에는 김영덕 카카오 AI 돛 센터장을 비롯해 이성혜 KAIST 영재교육센터장, 김종원 GIST 꿈꾸는아이 AX교육훈련센터장, 석창원 DGIST 융합인재교육원장, 백충기 UNIST 슈퍼컴퓨팅센터장 등이 참석해 협력 방안을 논의했다. 김영덕 센터장은 G마켓 창업과 은행권청년창업재단 디캠프 대표, 롯데벤처스 대표 등을 역임한 스타트업 투자 및 육성 전문가로 평가된다. IT 업계에서는 AI 경쟁이 거대언어모델 개발을 넘어 인재 확보 경쟁으로 확대되고 있는 만큼 기업들이 대학뿐 아니라 청소년 단계까지 교육과 창업 지원을 확대하는 사례가 늘어날 것으로 보고 있다. 특히 지역 균형 발전과 AI 산업 경쟁력을 동시에 확보하기 위해서는 지역 기반 인재 양성과 창업 생태계 구축이 중요해질 것이라는 분석이다. 카카오는 앞으로 AI 돛을 중심으로 청소년뿐 아니라 지역 대학생과 연구원, 예비 창업자까지 지원 범위를 확대하고 지역 특화 산업의 인공지능 전환(AX)을 지원하는 창업 모델도 함께 추진할 계획이다. 이를 통해 지역 AI 스타트업의 글로벌 진출을 지원하고, AI 기반 지역 산업 생태계 조성에도 속도를 낸다는 방침이다. 김영덕 카카오 AI 돛 센터장은 "대한민국의 과학기술 인재를 양성해 온 4대 과기원과 함께 지역 영재들에게 AI 교육 환경을 제공할 수 있게 되어 뜻깊다"며 "10대 AI 창업가들을 조기 발굴, 육성할 수 있도록 노력해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-06-26 16:54:33
-
"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
-
-