[AI위클리] 수술 일정 짜고 순찰도 돈다…AI의 진화 어디까지
의료·치안·IT 관리에 AI 도입 확대…안전·통제도 과제
국산 AI 반도체·모델 통합 추진…수학 난제 연구에도 도전
(서울=연합뉴스) 유현민 기자 = 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 기업 업무를 지원하고 실제 현장에서 활용되는 단계로 진화하고 있다.
의료 현장에서 일정을 조정하고 환자 문의에 응대하는 AI부터 치안 사각지대를 살피는 순찰로봇까지 활용 범위가 넓어지는 가운데 국산 AI 반도체와 모델을 결합한 인프라 구축도 추진되고 있다.
AI를 수학 난제 연구에 활용하려는 시도와 한국의 AI 선도국 진입 소식까지 이어지면서 AI 경쟁이 현장 적용과 기술 자립, 연구 역량 확보로 확대되는 모습이다.
◇ 의료·치안·IT 관리까지…현장으로 들어온 AI
AI 에이전트가 기업 업무를 지원하고 의료·치안 등 다양한 현장에서 활용되는 사례가 늘고 있다.
KT는 병원별로 필요한 서비스를 선택해 도입할 수 있는 의료 AI 모델을 앞세워 의료 분야 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나섰다.
수술실 스케줄 에이전트는 수술·병상·인력 현황을 연계해 일정을 수립하고, 수술 취소나 지연 등으로 일정이 바뀌면 대체 일정을 추천한다. AI 보이스봇 기반 환자 어시스턴트는 24시간 환자 문의에 응대한다.
치안 분야에서는 현대오토에버가 순찰로봇과 AI 영상분석, 통합관제를 결합한 치안·보안 설루션을 공개했다.
현대차·기아 로보틱스랩의 모바일 로봇 플랫폼 '모베드'를 활용한 순찰로봇이 이상 징후를 감지하면 영상을 관제 플랫폼으로 보내고, AI가 이를 분석해 담당자의 상황 파악과 대응을 돕는 방식이다.
IT 인프라 관리에도 AI가 도입되고 있다.
시스코는 네트워크·보안 데이터를 통합해 장애 원인을 분석하는 플랫폼을 선보였다. AI가 원인을 파악하더라도 설정 변경 등 실제 조치는 관리자의 승인을 거치도록 설계해 자동화와 통제를 함께 고려했다.
AI가 업무와 현장에 깊숙이 들어올수록 작업 효율뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하고, AI의 행동을 적절히 통제하는 일도 중요해지고 있다.
◇ 국산 반도체·모델부터 온디바이스까지…AI 자립 모색
AI 활용이 확대되면서 이를 뒷받침할 반도체와 모델, 인프라를 자체적으로 확보하려는 움직임도 이어지고 있다.
오케스트로 클라우드와 퓨리오사AI, 업스테이지 등 5개사는 국산 신경망처리장치(NPU)와 대규모 언어모델(LLM), 클라우드 플랫폼, 서버·데이터센터 인프라를 결합한 통합 상품 '소버린 AI 풀스택 어플라이언스'를 공동 개발하기로 했다.
AI 서비스를 구축할 때 개별적으로 도입해야 했던 반도체와 서버, 플랫폼, 모델을 하나의 패키지로 묶는 것이 목표다. 국산 기술을 통합해 공급하고 해외 그래픽처리장치(GPU)와 외산 클라우드에 대한 의존도를 낮추는 것이 목표다. 다만 현재는 업무협약을 바탕으로 공동 개발과 상용화를 추진하는 단계다.
기기 자체에서 AI를 구동하는 온디바이스 기술도 주목받고 있다.
네이버 D2SF는 온디바이스 AI 스타트업 트레이스위브에 투자했다. 트레이스위브는 클라우드 연결 없이 스마트폰 중앙처리장치(CPU)만으로 여러 단계의 추론과 외부 도구 호출을 수행하는 AI 에이전트 기술을 개발했다. 자율주행 데이터 분석과 차량용 에이전트 분야에서도 기술 검증을 진행하고 있다.
온디바이스 AI는 클라우드 의존도를 낮출 수 있어 비용 절감과 개인정보 보호 측면에서 이점이 있을 것으로 기대된다.
AI를 실제 서비스에 적용하는 데 필요한 인프라를 확보하는 동시에, 기기 환경에서도 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 기술을 고도화하는 것이 과제로 떠오르고 있다.
◇ 수학 난제 해결에 도전…AI 연구 역량도 경쟁력
AI를 과학 연구에 활용하려는 시도도 이어지고 있다.
SK텔레콤[017670]은 서울대·한국과학기술원(KAIST) 연구진과 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 추론 능력을 높이고 수학 난제 해결에 도전하기 위한 공동 연구를 추진한다.
연구진은 수학자의 전문지식을 모델 학습에 반영하고, 기존 모델이 충분히 다루지 못했던 수학 세부 분야의 추론 역량을 보완할 계획이다. AI를 정보 검색이나 계산을 위한 도구를 넘어 전문적인 연구 문제 해결에 활용하려는 시도다.
한국의 AI 경쟁력을 둘러싼 국제 평가도 나왔다.
보스턴컨설팅그룹(BCG)의 'AI 성숙도 매트릭스 2026'에서 한국은 조사 대상 경제권 가운데 최상위 단계인 'AI 선도국' 그룹에 처음 진입했다. BCG는 자체 AI 모델 개발 역량과 컴퓨팅 인프라 확충, AI 생태계 구축을 위한 공공투자 등을 긍정적으로 평가했다.
다만 AI 선도국 분류가 모든 기술 분야에서의 우위를 의미하는 것은 아니다. AI 전략과 투자 성과를 실제 산업 경쟁력으로 연결하고, 모델과 인프라를 현장에서 활용하는 역량을 높이는 것이 앞으로의 과제다.
AI가 업무 지원과 연구 활용 영역을 넓히면서 경쟁의 기준도 달라지고 있다. 모델 성능뿐 아니라 현장 적용 능력과 기술 자립, 안전하고 효율적인 운영 역량이 AI 경쟁력을 가르는 요소로 떠오르고 있다.
hyunmin623@yna.co.kr
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의료·치안·IT 관리에 AI 도입 확대…안전·통제도 과제
국산 AI 반도체·모델 통합 추진…수학 난제 연구에도 도전
(서울=연합뉴스) 유현민 기자 = 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 기업 업무를 지원하고 실제 현장에서 활용되는 단계로 진화하고 있다.
의료 현장에서 일정을 조정하고 환자 문의에 응대하는 AI부터 치안 사각지대를 살피는 순찰로봇까지 활용 범위가 넓어지는 가운데 국산 AI 반도체와 모델을 결합한 인프라 구축도 추진되고 있다.
AI를 수학 난제 연구에 활용하려는 시도와 한국의 AI 선도국 진입 소식까지 이어지면서 AI 경쟁이 현장 적용과 기술 자립, 연구 역량 확보로 확대되는 모습이다.
◇ 의료·치안·IT 관리까지…현장으로 들어온 AI
AI 에이전트가 기업 업무를 지원하고 의료·치안 등 다양한 현장에서 활용되는 사례가 늘고 있다.
KT는 병원별로 필요한 서비스를 선택해 도입할 수 있는 의료 AI 모델을 앞세워 의료 분야 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나섰다.
수술실 스케줄 에이전트는 수술·병상·인력 현황을 연계해 일정을 수립하고, 수술 취소나 지연 등으로 일정이 바뀌면 대체 일정을 추천한다. AI 보이스봇 기반 환자 어시스턴트는 24시간 환자 문의에 응대한다.
치안 분야에서는 현대오토에버가 순찰로봇과 AI 영상분석, 통합관제를 결합한 치안·보안 설루션을 공개했다.
현대차·기아 로보틱스랩의 모바일 로봇 플랫폼 '모베드'를 활용한 순찰로봇이 이상 징후를 감지하면 영상을 관제 플랫폼으로 보내고, AI가 이를 분석해 담당자의 상황 파악과 대응을 돕는 방식이다.
IT 인프라 관리에도 AI가 도입되고 있다.
시스코는 네트워크·보안 데이터를 통합해 장애 원인을 분석하는 플랫폼을 선보였다. AI가 원인을 파악하더라도 설정 변경 등 실제 조치는 관리자의 승인을 거치도록 설계해 자동화와 통제를 함께 고려했다.
AI가 업무와 현장에 깊숙이 들어올수록 작업 효율뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하고, AI의 행동을 적절히 통제하는 일도 중요해지고 있다.
◇ 국산 반도체·모델부터 온디바이스까지…AI 자립 모색
AI 활용이 확대되면서 이를 뒷받침할 반도체와 모델, 인프라를 자체적으로 확보하려는 움직임도 이어지고 있다.
오케스트로 클라우드와 퓨리오사AI, 업스테이지 등 5개사는 국산 신경망처리장치(NPU)와 대규모 언어모델(LLM), 클라우드 플랫폼, 서버·데이터센터 인프라를 결합한 통합 상품 '소버린 AI 풀스택 어플라이언스'를 공동 개발하기로 했다.
AI 서비스를 구축할 때 개별적으로 도입해야 했던 반도체와 서버, 플랫폼, 모델을 하나의 패키지로 묶는 것이 목표다. 국산 기술을 통합해 공급하고 해외 그래픽처리장치(GPU)와 외산 클라우드에 대한 의존도를 낮추는 것이 목표다. 다만 현재는 업무협약을 바탕으로 공동 개발과 상용화를 추진하는 단계다.
기기 자체에서 AI를 구동하는 온디바이스 기술도 주목받고 있다.
네이버 D2SF는 온디바이스 AI 스타트업 트레이스위브에 투자했다. 트레이스위브는 클라우드 연결 없이 스마트폰 중앙처리장치(CPU)만으로 여러 단계의 추론과 외부 도구 호출을 수행하는 AI 에이전트 기술을 개발했다. 자율주행 데이터 분석과 차량용 에이전트 분야에서도 기술 검증을 진행하고 있다.
온디바이스 AI는 클라우드 의존도를 낮출 수 있어 비용 절감과 개인정보 보호 측면에서 이점이 있을 것으로 기대된다.
AI를 실제 서비스에 적용하는 데 필요한 인프라를 확보하는 동시에, 기기 환경에서도 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 기술을 고도화하는 것이 과제로 떠오르고 있다.
◇ 수학 난제 해결에 도전…AI 연구 역량도 경쟁력
AI를 과학 연구에 활용하려는 시도도 이어지고 있다.
SK텔레콤[017670]은 서울대·한국과학기술원(KAIST) 연구진과 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 추론 능력을 높이고 수학 난제 해결에 도전하기 위한 공동 연구를 추진한다.
연구진은 수학자의 전문지식을 모델 학습에 반영하고, 기존 모델이 충분히 다루지 못했던 수학 세부 분야의 추론 역량을 보완할 계획이다. AI를 정보 검색이나 계산을 위한 도구를 넘어 전문적인 연구 문제 해결에 활용하려는 시도다.
한국의 AI 경쟁력을 둘러싼 국제 평가도 나왔다.
보스턴컨설팅그룹(BCG)의 'AI 성숙도 매트릭스 2026'에서 한국은 조사 대상 경제권 가운데 최상위 단계인 'AI 선도국' 그룹에 처음 진입했다. BCG는 자체 AI 모델 개발 역량과 컴퓨팅 인프라 확충, AI 생태계 구축을 위한 공공투자 등을 긍정적으로 평가했다.
다만 AI 선도국 분류가 모든 기술 분야에서의 우위를 의미하는 것은 아니다. AI 전략과 투자 성과를 실제 산업 경쟁력으로 연결하고, 모델과 인프라를 현장에서 활용하는 역량을 높이는 것이 앞으로의 과제다.
AI가 업무 지원과 연구 활용 영역을 넓히면서 경쟁의 기준도 달라지고 있다. 모델 성능뿐 아니라 현장 적용 능력과 기술 자립, 안전하고 효율적인 운영 역량이 AI 경쟁력을 가르는 요소로 떠오르고 있다.
hyunmin623@yna.co.kr
(끝)
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