“미국의 제조업 부흥 전략에서 한국은 핵심적이다. 정밀 제조시설을 운영하는 방법을 미국 노동자들에게 가르쳐줄 수 있는 한국 전문가들을 임시 비자로 미국에 보낼 수 있도록 한국의 지원이 필요하다.” 이는 크리스토퍼 랜도 미국 국무부 부장관이 최근 한미 양국이 발표한 관세·안보 협상 ‘조인트 팩트시트’에 대해 평가하면서 한 말입니다. 세계 최강국인 미국이 한국이 ‘제조업 강국’이라는 것을 다시금 확인시켜 줬습니다. 한국은 1960년대부터 수출을 국가 생존 전략으로 삼고 중화학공업·전자·자동차·조선 육성에 민관의 역량을 올인했습니다. 특히 세계 최고의 교육열 덕분에 공대·이공계의 고급 기술 인력이 풍부하게 배출된 점, ‘빨리빨리’와 ‘정확하게’라는 세계 최고 수준의 공정 속도와 품질관리 등으로 다른 나라보다 제조 경쟁력을 높일 수 있었습니다. 여기에 삼성·현대·LG·SK·포스코 등 대기업이 중심이 돼 개발·생산·유통·수출 시스템을 체계화하고 장기 투자와 연구·개발(R&D) 축적 등을 한 점, 위기 때마다 기업 재편과 기술 투자 확대 등 산업 체질 강화에 나선 것이 한국이 제조업 강국으로 단단하게 자리 잡은 이유로 꼽힙니다.하지만 한국만의 경쟁력을 갉아먹는 요인들이 점점 늘어나면서 경고등이 켜졌습니다. 그중 하나가 제조업에서 일하려는 청년이 갈수록 줄어들고 있다는 겁니다. 최근 고용노동부가 발표한 ‘10월 노동시장 동향’에 따르면 10월 29세 이하 제조업 고용보험 가입자는 54만4000명으로 전년 동월보다 4.5%(2만6000명) 감소했습니다. 청년층 인구 감소의 영향을 고려하더라도, 동일 연령대의 전 업종 고용보험 가입자가 3.8% 줄어든 것에 비해 감소 폭이 큰 것이며, 동월 기준으로 봐도 2020년 10월(5.0%) 이후 5년 만에 최대 감소 폭입니다. 고용보험 가입자가 줄었다는 것은 제조업에서도 비교적 안정적인 일자리인 상시직에서 일하려는 청년이 감소했다는 것입니다. 이는 일시적인 현상이 아니라 2024년 5월부터 지난달까지 18개월째 감소세가 이어지고 그 폭도 커지고 있어 시간이 갈수록 악화하고 있는 것입니다. 청년이 빠진 제조업의 일손은 고령자와 외국인이 채우고 있는데, 지난달 60세 이상 제조업 고용보험 가입자는 40만1000명으로 처음으로 40만명을 넘어섰으며, 비숙련(E-9) 비자로 제조업에서 일하는 외국인 고용보험 가입자는 지난달 23만5000명으로 역대 최고치를 기록했습니다. 제조업 강국을 떠받치고 있는 핵심 기둥 중 하나로 평가받는 ‘인재 경쟁력’에 금이 가고 있는 것입니다. 전문가들은 워라벨·자기발전·창의성 추구 등을 중시하는 요즘 청년들에게 고되고 위험하며 임금도 낮고 조직문화가 보수적인 제조업체는 기피 대상 1순위일 수밖에 없다며 청년 유입을 위한 방안 마련이 절실하다고 입을 모읍니다. 하지만 제조업의 특성상 쉽지 않은 문제입니다. 그래서 나오는 얘기가 인공지능(AI)과 로봇을 활용하는 제조산업의 AI 대전환에 나서야 한다는 것입니다. 정부도, 기업도 모두 그 필요성을 절감하고 있지만 문제는 중소 제조기업의 경우 AI를 제조 공정에 도입할 돈도, 이를 주도할 인재도, 효과성에 대한 확신도 없다는 점소입니다. 이에 대한상공회의소 등 경제단체들은 AI 성능을 체감할 수 있는 실증 모범 사례들을 만들고 확산시키는 것이 시급하다고 얘기하고 있습니다. 마침 정부도 AI 팩토리 500개 이상 구축, 제조AI센터 구축 등 제조업 AI 전환 사업을 진행하고 있는데, 투자와 속도를 더욱 높여야 합니다. ‘제조업 강국’의 지위를 유지할 수 있는 시간이 얼마 남지 않았습니다.

SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 정예팀으로 선정됐다고 4일 밝혔다.SKT 컨소시엄은 반도체, 모델, 데이터, 서비스로 이어지는 독자 기술 기반의 풀스택 AI를 구현하고, 개발하는 모델을 국내 AI 생태계의 다양한 기업들에 오픈소스로 개방하는 것을 목표로 출범했다.컨소시엄에는 국내 최대 게임 상장사 크래프톤, 모빌리티 AI 부분의 강자 포티투닷(42dot), 국내 최고 수준의 추론형 AI반도체(NPU) 제작사인 리벨리온, 전문 지식·정보 검색에 특화된 AI 에이전트인 라이너, AI 모델의 데이터 안정성을 확보하는 기술을 갖춘 셀렉트스타 등 다양한 분야를 아우르는 선도기업들이 참여했다.컨소시엄은 1000만 명의 사용자를 보유한 국내 최고 수준의 통신 에이전트 ‘에이닷’과 정확한 정보 제공과 출처 선별 능력을 바탕으로 자료조사·정보 탐색에 특화된 ‘라이너’ 등 고객에게 친근한 AI 에이전트 서비스를 제공하고 있다.포티투닷은 차량 내 대화형 에이전트 ‘글레오 AI(Gleo AI)’를 현대차·기아에 적용해 글로벌 확장을 추진 중이다. 크래프톤은 차세대 글로벌 게임 '인조이(inZOI)'에 엔비디아와 공동 개발한 SLM을 기반으로 인간처럼 상호작용하는 공동플레이캐릭터(CPC, Co-Playable Character)를 비롯해 AI 에이전트의 게임 플레이 능력을 평가하는 벤치마크 ‘오락(Orak)’을 공개하며 기술력을 입증했다.포티투닷과 크래프톤은 컨소시엄에서 각각 온디바이스 모델 개발과 멀티모달 설계 핵심 역할을 맡아, 독자 AI 모델의 확장성과 실용성을 강화할 예정이다.이번 프로젝트를 통해 축적하는 현장 데이터와 기술 노하우는 셀렉트스타의 24만명 규모 데이터 가공 플랫폼 ‘캐시미션’을 통해 고품질 학습 데이터셋으로 전환된다. 셀렉트스타는 국내 최초 LLM 신뢰성 검증 솔루션 ‘다투모 이밸(Datumo Eval)’과 국내외 생성형 AI 레드팀 챌린지 운영 경험을 바탕으로 AI 모델 안정성을 평가한다.SKT 컨소시엄은 A.X 모델의 개발을 주도해 온 김태윤SKT 파운데이션 모델 담당이 총괄 책임자를 맡고, 서울대학교 연구실들(김건희 교수, 윤성로 교수, 황승원 교수, 도재영 교수)과 KAIST 연구진(이기민 교수), 위스콘신 메디슨 대학교 연구진(이강욱 교수, Dimitris Papailiopoulos 교수) 등 국내외 석학이 원천기술 연구를 수행한다.컨소시엄 주관·참여사 총 프로젝트 인력의 80% 이상이 석·박사이며, 120여명의 AI 전문인재들이 주축이 되어 원천기술을 연구한다. 컨소시엄은 연구진이 보유한 논문(800)·특허(736)·오픈소스(270) 건수 측면에서도 국내 최고 수준의 경쟁력을 갖췄다. SKT 컨소시엄의 연구진에 대한 업계의 기대감도 높아, 컨소시엄에 접수된 모델 사용 의향서는 현재까지 20여개에 달한다. AI모델 사용 의향서를 낸 업체 중에는 SK하이닉스와 SK이노베이션, SK AX, SKB 등 SK그룹사들과 한국고등교육재단, 최종현학술원 등의 학술기관이 포함됐다.SKT가 주도하는 K-AI 얼라이언스에 참여 중인 몰로코(AI광고), 씨메스(제조AI), 가우스랩스(제조AI), 스캐터랩(감성AI)도 모델 사용 의향서를 제출하고 활발하게 협력할 예정이며, 참여 의향서 제출 기업은 추후 더 늘어날 전망이다.SKT는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 통해 기존 국내 LLM의 규모를 뛰어넘는 초거대 AI 모델 개발에 도전한다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 ‘옴니모달(Omni-Modal)’ 기술을 적용할 예정이다.2018년부터 자체 LLM인 A.X(에이닷 엑스)의 개발을 시작한 SKT는 올해 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였다. 해당 모델들은 GPT-4o와 견줄 수 있는 성능에, 한국어 맥락 이해에서는 글로벌 최고 수준의 능력을 발휘한다.추가로 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리해 대규모 LLM 학습에 적합한 ‘A.X 인코더’, 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋 학습된 시각-언어모델(VLM) ‘A.X 4.0 VL Light’까지 오픈소스로 공개하며 AI 개발 생태계와 지속적으로 교류하고 있다.SKT는 그 동안 자체 보유 슈퍼컴퓨터인 타이탄(TITAN)에서 A.X 모델의 학습을 진행해 왔다. 앞으로는 컨소시엄 차원에서 이번 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 과제를 위해 대규모 자원을 자체 조달해 보다 고차원의 연구개발을 수행할 예정이다.또한 SKT 컨소시엄은 리벨리온이 보유한 국산 NPU(Neural Processing Unit) 활용기술 최적화를 통해 고성능·고효율 AI 서비스를 구현할 계획이다. 리벨리온이 최근 출시한 AI 전용 NPU ‘아톰맥스(ATOM-Max)’는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 대규모 고성능 AI 추론에 최적화되어 성능 및 에너지 효율이 뛰어나다.컨소시엄은 모든 국민이 손쉽고 편리하게 활용할 수 있는 AI 에이전트를 개발하고, 국내 산업 영역의 중요도가 높은 사무·제조·자동차·게임·로봇 분야의 AI 혁신과 대전환을 선도할 계획이다.김지원 SK텔레콤 AI Model Lab장은 "업계 선도 기업들의 준비된 기술력과 실행력으로 국민 일상 속 AI를 위한 최고 수준의 한국형 독자 AI 파운데이션 모델을 실현할 것”이라고 밝혔다.이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 "크래프톤은 독자적인 AI 기술력을 바탕으로 게임을 비롯한 다양한 산업 분야로의 적용 가능성을 확장하며 컨소시엄과 함께 한국형 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 적극 기여할 것.”이라 전했다.최진희 포티투닷 부대표는 “포티투닷은 SDV 및 자율주행 분야에서 축적한 기술력과 자체 개발 LLM을 기반으로 모빌리티 환경의 AI 혁신을 선도하고 있다”며 “이번 컨소시엄 참여를 통해 국내 독자 AI 기술의 글로벌 경쟁력을 높이고, 산업 현장 중심의 지속 가능한 생태계 조성에 기여하겠다”고 밝혔다.

SK텔레콤이 24일 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)에 독자 구축 LLM인 ‘A.X(에이닷 엑스) 3.1’을 공개했다.340억개(34B)의 매개변수를 기반으로 하는 ‘A.X 3.1’은 SKT가 프롬 스크래치(From Scratch)1) 방식으로 모델 구축과 데이터 학습 등 전 단계를 직접 진행했다.이번에 공개한 A.X 3.1은 A.X 3.0의 대폭 개선된 버전이다. 한국어 대화 성능에 집중했던 A.X 3.0과는 달리 A.X 3.1에서는 추론모델로의 확장 가능성을 고려해 코드와 수학성능을 대폭 향상시켰다.이로써 SKT는 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)과 대규모 학습(CPT, Continual Pre-Training)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)까지 총 4개의 모델을 오픈소스로 공개했다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능하다.A.X 3.1(34B)은 자사 A.X 4.0(72B)와 비교할 때 절반 이하의 매개변수로 구성되었지만, 같은 한국어 서비스에 적용될 경우 약 90% 수준의 성능을 발휘한다. 사용자들은 A.X 3.1과 4.0 중에서 사용 환경에 더 적합한 성능과 효율을 고려해 선택할 수 있다.A.X 3.1(34B) 모델은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 ‘A.X 3.1’(69.20)는 ‘A.X 4.0’(78.3) 대비 88% 수준을 확인했고, 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK3)에서는 ‘A.X 3.1’(77.1)가 ‘A.X 4.0’(85.7) 대비 90% 수준의 성능을 기록했다.SK텔레콤 컨소시엄에 AI밸류체인 대표기업 집결SKT는 그 동안 확보한 우수한 LLM 기술 역량을 바탕으로 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 사업’에 지원했다. SKT 컨소시엄은 반도체, 모델, 데이터, 서비스로 이어지는 독자 기술 기반의 풀스택 AI를 구현하고, 개발하는 모델을 국내 AI 생태계의 다양한 기업들에 오픈소스로 개방하는 것을 목표로 하고 있다.컨소시엄에는 국내 최대 게임 상장사 크래프톤을 비롯, 모빌리티 데이터 부분의 강자 포티투닷, 국내 최고 수준의 추론형 AI반도체(NPU) 제작사인 리벨리온, 전문 지식·정보 검색에 특화된 AI 에이전트인 라이너, AI 모델의 데이터 안정성을 확보하는 기술을 갖춘 셀렉트스타 등 다양한 분야를 아우르는 회사들과 함께 학계를 대표하는 서울대학교 연구실들과 KAIST 연구진 등이 참여한다.또 SKT 컨소시엄이 만들어낼 AI모델을 사용하기로 의향서를 낸 업체 중에는 SK하이닉스와 SK이노베이션, SK AX, SKB 등 SK그룹사들은 물론이고, SKT가 주도하는 K-AI 얼라이언스에 참여 중인 몰로코(AI광고), 씨메스(제조AI), 가우스랩스(제조AI), 스캐터랩(감성AI) 등이 포함됐다. 참여 의향서 제출 기업은 추후 더 늘어날 전망이다.SKT 컨소시엄은 자체 개발 LLM인 A.X와 각 참여사가 보유한 자체 LLM 및 데이터 등을 기반으로 하여 대한민국을 대표하는 독자 파운데이션 신규 모델을 만들어갈 계획이다.특히 기존 규모를 뛰어넘는 초거대 AI 모델 개발에 도전한다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 ‘옴니모달(Omni-Modal)’ 기술을 적용할 예정이다.현재 AI 업계의 표준으로 자리잡은 트랜스포머 구조를 넘어서는 혁신적인 신규 구조 연구도 추진, 이를 통해 글로벌 AI 경쟁에서 대한민국만의 독자적인 기술 경쟁력을 확보할 계획이다.김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "각 분야 선도기업들과의 컨소시엄 구성으로 향후 소버린 AI 분야에서 새로운 성과를 만들어낼 것"이라며, "국내 AI 생태계를 종합적으로 고려해 혁신적인 인공지능 모델을 선보일 계획"이라고 밝혔다.

중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단은 ‘제1차 스마트제조혁신 실태조사’ 결과를 28일 발표했다. 스마트공장을 도입한 중소·중견기업은 19.5%에 불과하다는 게 밝혀졌다. 스마트공장 도입률은 전체기업에서 19.5%, 중소기업은 18.6%로 나타났다. 기업 규모가 클수록 도입률이 높은 것이다. 스마트공장에 대한 중요성은 전체 기업의 26.5%가 동의했다. 스마트제조혁신을 추진하는 주요 목적으로는 ▲생산 효율성 향상(56.5%) ▲품질 관리 개선(37.1%) ▲비용 절감(22.7%) 순이다.스마트공장을 도입한 기업 중 대부분은 기초 수준에 불과했다. 75.5%의 기업이 기초 수준이라고 답을 했다. 스마트공장 도입 평균 비용은 11억3000만원, 중소기업은 7억5000만원으로 조사됐다. 도입 방식으로는 외부 전문기업을 통한 솔루션 도입이 46.4%, 자체 전문인력을 활용한 경우가 45.9%로 나타났다. 주요 도입 기술은 ERP(76.3%), 제어컨트롤러(16.9%), MES(14.4%)이다. 스마트공장 활용률은 구성 요소 모두 80%를 이상으로 기록됐다. 스마트공장이 주로 활용되는 분야는 생산관리(42.2%)이고 그 뒤를 이어 사업기획·전략수립 26.3%, 재무관리 10.7%, 기술혁신관리 9.2%, 인적자원관리 4.4% 순으로 나타났다.제조AI를 도입한 기업은 전체의 0.1%에 불과했다. 또한 도입 계획이 있는 기업은 전체의 1.6%로 여전히 AI 기술을 도입하는 것은 중소·중견기업에 어려운 것으로 확인됐다. 또한 제조데이터·AI 관련 전담 부서와 인력을 보유한 기업은 0.8%로 나타났다. 스마트공장 관련 전담 부서나 인력을 보유한 기업은 전체의 19.5%이며, 관련 교육을 위한 별도 예산을 마련한 기업은 6.6%로 나타났다. 이번 결과에 대해, 권순재 제조혁신과장은 “중소 제조 현장의 디지털 전환을 위해 추진되고 있는 스마트공장 정책의 성과와 과제를 점검한 첫 공식 실태조사”라며 “스마트공장 도입율 19.5%(31,782개 사), 기초 위주 스마트공장(75.5%)등 중소 제조 현장 디지털 전환은 현재 진행형“이라고 평가했다. 또한 “스마트공장 보급 정책을 지속해서 추진하여 중소 제조현장의 DX를 촉진하고, 제조DX의 기반 위에서 제조AI이 확산되도록 지역특화 제조AI센터를 구축하고 제조AI 전문기업을 육성하는 등 제조DX·AX 생태계 조성을 추진할 계획”이라고 밝혔다.이번 조사는 2023년 기준 제조업을 영위하고 있는 63만3182개 기업 중 공장을 보유 중소·중견 제조기업 16만3273개 사를 모집단으로 설정했다. 그 중 5000개 사를 표본으로 하여 24년 10월부터 25년 1월까지 대면조사를 실시했다.