검색결과 총 23건
-
-
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
-
-
IT 기업, 제약·바이오 전면 확장…AI로 신약개발 판 바꾼다
[이코노믹데일리] AI와 클라우드 기술을 앞세운 IT 기업들이 제약·바이오 산업 전반으로 사업 영역을 빠르게 확장하고 있다. 신약 개발, 임상 설계, 품질 관리, 연구 지원 등 바이오 밸류 체인 전반에 AI를 접목하며 산업 구조 혁신에 나서는 모습이다. 단순 전산 시스템 지원을 넘어 연구 핵심 영역까지 진입하는 양상이다. 23일 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 일본과 미국 등 해외 시장을 겨냥해 바이오 버티컬 AI 에이전트 '바이오이오스(BioEOS)'를 공동 확장할 계획이다. 메가존클라우드는 글로벌 네트워크와 클라우드·AI 인프라를 제공하고 셀키에이아이는 해당 인프라 환경에서 바이오이오스를 운영·고도화한다. 바이오이오스는 제약·바이오 기업과 병원을 대상으로 도입 컨설팅부터 기술 검증(PoC), 운영 지원까지 아우르는 바이오 특화 AI 에이전트다. 클라우드 기반 인프라에서 연구 데이터 분석과 의사 결정 지원 기능을 수행하며, 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 한다. ◆ LG CNS, 국가 신약 개발 프로젝트 참여 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' 구축을 주도한다. 4년 3개월간 약 371억원이 투입되는 대형 국가 R&D 사업이다. LG CNS는 에이전틱 AI 기반 통합 관리 체계를 구현해 기관별로 개발되는 다양한 신약 개발 AI 모델을 연계한다. 특히 '연합 학습'을 적용해 의료기관 간 데이터를 외부로 이전하지 않으면서도 공동 학습이 가능하도록 설계했다. 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. LG CNS는 AI 기반 분석·설계 역량을 결합해 성공률 제고와 개발 기간 단축을 동시에 추진한다는 전략이다. ◆ AWS, AI 항체 어시스턴트로 연구 지원 글로벌 클라우드 기업 AWS는 항체 및 생명과학 기업 프로틴테크와 협력해 AI 기반 연구 지원 시스템을 구축했다. 프로틴테크는 AWS를 우선 클라우드 사업자로 선정하고 6개월에 걸쳐 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 개발했다. 에이블은 제품 데이터, 실험 데이터, 과학 지식을 통합해 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 대화형 AI 도구다. 프로틴테크는 전체 워크로드의 85%를 AWS로 이전했으며 클라우드 기반의 탄력적 확장 구조를 통해 출시 주기를 50% 단축한 것으로 알려졌다. '아마존 EC2', 'ECS', 'RDS', 'Redshift' 등 주요 서비스를 활용해 고가용성과 데이터 분석 역량을 구성했다. ◆ IT-바이오 융합 가속…AI 인프라 경쟁 본격화 IT 기업의 기술이 과거 전산 지원에 머물렀다면 이제는 신약 설계·임상 분석·품질관리·연구 지원까지 AI가 직접 개입하는 구조로 진화하고 있다. AI를 활용해 클라우드 기반 대규모 데이터 처리 인프라, 에이전틱 AI를 활용한 자율 협업 구조, 보안·규제 환경을 고려한 데이터 통제 기술 등을 구현하고 있다. 제약·바이오 산업은 막대한 비용과 긴 개발 기간, 높은 실패율이라는 구조적 한계를 안고 있다. AI는 이 같은 구조를 재편할 핵심 변수로 부상하고 있다. 이에 AI를 통해 신약 후보물질 탐색 속도를 높이고 임상시험 설계 효율을 개선하며 품질관리 자동화를 통해 운영 비용을 절감하고 있다. IT 기업들은 클라우드·데이터·AI 역량을 결합해 바이오 연구 인프라 사업자로 자리매김하려는 전략을 강화하고 있다. 향후 경쟁은 단순 솔루션 공급을 넘어 누가 더 많은 연구 데이터를 확보하고 정밀한 AI 모델을 구축하느냐로 옮겨갈 가능성이 커질 전망이다. AI를 중심으로 한 IT-바이오 융합이 신약 개발과 연구 생태계 전반의 지형을 바꾸고 있다.
2026-02-23 16:11:36
-
-
'국대 AI' 4파전…모티프테크놀로지스 정예팀 추가 합류
[이코노믹데일리] 정부가 국가 대표 인공지능(AI) 모델 개발을 목표로 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 모티프테크놀로지스 정예팀이 추가 합류했다. 이에 따라 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스까지 4개 팀이 2차 평가를 앞두고 경쟁하게 됐다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사 브리핑에서 추가 공모에 참여한 컨소시엄을 심층 평가한 결과 모티프테크놀로지스 정예팀을 선정했다고 밝혔다. 트릴리온랩스는 근소한 점수 차이로 탈락했다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스를 비롯해 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등이 포함됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B(3천억개 매개변수)급 추론형 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동모델(VLA)로 단계적으로 고도화해 글로벌 톱 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 목표를 제시했다. 모델과 소프트웨어를 상업용 오픈소스로 공개해 공공·금융·제조 등 산업 전반의 AI 전환을 지원하겠다는 계획이다. 기존 1차 통과 팀인 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤과 함께 4파전 구도가 형성됐다. 정부는 오는 6~7월 2차 평가, 오는 12월 3차 평가를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 선정할 예정이다. 최종 선정 팀에는 엔비디아 B200 GPU 768장과 데이터 구축·가공 및 공동구매 비용 등이 지원되며 'K-AI 기업' 명칭도 부여된다. 평가 체계는 기존 벤치마크·전문가·사용자 평가 틀을 유지하되, 글로벌 리더보드 반영과 '독자성' 기준 세분화를 검토 중이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "오픈AI, 앤트로픽 등 주요 빅테크들도 처음부터 거대하고 세계적으로 인정받는 조직이 아니었다"며 "모두의 도전을 통해 더 크고 경쟁력있는 대한민국 AI 생태계를 만드는 데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.
2026-02-20 18:09:59
-
-
-
-
-
-
'한강의 기적'은 끝났다, 이제 'AI 질서'를 설계하라
대한민국은 ‘기적’이라는 단어와 가장 잘 어울리는 나라다. 전쟁의 폐허 위에서 반세기 만에 제조·수출 강국을 일궈냈고 세계 공급망의 심장부로 진입했다. 그러나 역사는 냉정하다. 한 번의 성공 방정식이 두 번 통하는 법은 없다. 지금 인류는 증기기관과 인터넷을 넘어 지능을 설계하고 확장하는 ‘AI(인공지능) 문명’으로 진입하고 있다. 이 거대한 문명사적 전환 앞에서 우리는 다시 벼랑 끝 질문과 마주했다. 과거의 영광인 제조 강국에 머물 것인가 아니면 새로운 문명의 규칙을 만드는 선도국으로 도약할 것인가. 답은 명확하다. 미국과 중국에 이은 ‘세계 3대 AI 강국(G3)’. 이것은 단순한 정치적 구호가 아니다. 대한민국의 생존을 위한 유일한 실천 목표여야 한다. 이를 위해 이재명 대통령과 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장은 이제 ‘경쟁자’가 아닌 ‘국가 AI 원팀’이 되어야 한다. 산업화 시대의 성공 모델이 개별 기업의 각자도생이었다면 AI 시대의 생존 모델은 국가 단위의 총력전이다. 미국이 마이크로소프트, 오픈AI, 엔비디아를 국가 안보 자산으로 다루고 중국이 바이두, 알리바바, 텐센트, 화웨이를 국가 전략의 축으로 묶는 이유가 무엇인가. 기술은 기업이 만들지만 그 기술이 통용되는 패권의 질서는 국가가 만들기 때문이다. 지금부터 제시하는 제언들은 필자 개인의 단상을 넘어 대한민국이 다시 한 번 문명의 파고를 넘어 비상하기를 갈망하는 온 국민의 염원을 담은 진심 어린 충언(忠言)이다. 이것은 우리가 골라 잡을 수 있는 선택지가 아니다. 국가의 명운을 걸고 반드시 완수해야만 하는 시대적 필수 과목이다. 가장 시급한 것은 리더의 ‘AI 문해력’이다. 다섯 명의 리더는 AI의 가장 깊은 이해자가 되어야 한다. AI는 참모가 올리는 요약 보고서로 판단할 수 있는 기술이 아니다. 모델의 아키텍처부터 데이터 학습의 원리, 컴퓨팅 파워의 비용 구조, 윤리적 딜레마까지 리더가 직접 체화해야 조직이 움직인다. 젠슨 황과 마크 저커버그가 엔지니어링의 디테일을 놓지 않는 이유다. 최고 의사결정권자의 인식 수준이 곧 그 나라와 기업의 혁신 속도를 결정한다. 이러한 이해를 바탕으로 ‘지출’이 아닌 ‘문명 건설’ 차원의 투자가 뒤따라야 한다. 10년 단위의 초대형 청사진이 필요하다. 미국은 칩스법을 넘어 AI 인프라에 천문학적 자금을 쏟아붓고 있고 중국은 ‘국가집적회로산업투자기금’을 통해 굴기를 멈추지 않는다. 우리도 국가 차원의 100조원 단위 장기 계획과 4대 그룹의 과감한 전략 투자가 맞물려야 한다. 이것은 비용이 아니다. 다가올 미래를 위한 고속도로를 까는 일이다. 그 고속도로 위를 달릴 주체는 결국 사람이다. 국경 없는 ‘인재 동맹’이 절실하다. 우리가 이스라엘이나 UAE의 AI 전략에서 배워야 할 점은 개방성이다. UAE는 세계 최초로 AI 장관을 임명하고 전 세계 석학을 블랙홀처럼 빨아들였다. 우리도 인재를 단순히 고용하는 차원을 넘어 한국이라는 AI 테스트베드를 함께 설계할 동반자로 예우해야 한다. 동시에 국내 인재들이 글로벌 리더들과 섞이며 성장하는 ‘교학상장(敎學相長)’의 생태계가 만들어져야 한다. 기술의 방향성도 재설정해야 한다. 범용 모델 경쟁은 이미 치열하다. 우리는 우리가 잘하는 것에 AI를 입혀야 한다. 삼성의 AI 반도체, 현대차의 AI 모빌리티, LG의 AI 로봇·가전, SK의 AI 에너지·통신 인프라처럼 각 산업의 도메인 지식에 AI를 결합해 세계 표준을 선점해야 한다. ‘K-AI’라는 브랜드는 곧 기술 신뢰의 다른 이름이 되어야 한다. 이 과정에서 특허와 표준 전쟁은 피할 수 없는 전장이다. AI 패권은 코드가 아니라 지식재산권(IP)과 국제 규범에서 갈린다. 기업들이 개별적으로 싸우게 둬선 안 된다. 국가적 차원의 공동 특허 전략과 글로벌 AI 거버넌스를 주도할 표준 연합이 절실하다. 그 기반에는 데이터 주권이 있어야 한다. 양질의 데이터는 AI의 식량이다. 과학, 의료, 법률, 역사 등 공공과 민간에 흩어진 데이터를 통합하고 정제해 ‘국가 AI 데이터 허브’를 구축해야 한다. 한국어와 한국의 맥락을 이해하는 AI, 소버린 AI의 경쟁력은 여기서 나온다. 그리고 이 모든 것을 돌릴 에너지가 필수다. AI 데이터센터는 전기 먹는 하마라 불린다. 원자력과 재생에너지의 현실적이고 정교한 믹스 없이 AI 강국은 불가능하다. 여기에 대한민국만이 할 수 있는 역할이 하나 더 있다. 바로 ‘AI 외교’다. 본지는 단순한 관찰자를 넘어 아세안, 중동, 중앙아시아 등과 한국을 잇는 ‘AI 협력 코디네이터’가 될 수 있다. 한국형 스마트시티, AI 교육 시스템, 데이터 인프라 모델을 패키지로 묶어 신흥국에 수출하고 그들의 자본과 인재를 한국으로 연결하는 플랫폼 역할이다. 이는 비즈니스를 넘어선 AI 생태계 외교다. 내수 시장만으로는 3대 강국이 될 수 없다. 아시아 전체와 함께 커야 한다. 선택의 시간은 끝났다. 이제는 실행의 시간이다. 5인의 리더가 원팀이 되어 대한민국을 AI 문명의 설계자로 만들 것인가 아니면 또다시 기술 변곡점에서 추격자로 남을 것인가. ‘한강의 기적’은 과거의 훈장일 뿐 미래의 면죄부가 될 수 없다. 2026년 대한민국은 기적을 바라는 나라가 아니라 질서를 설계하는 나라가 되어야 한다.
2026-01-28 14:22:42
-
-
-