<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/23/news-p.v1.20251223.72b9a104dc8f4287af583a2787f1e855_P1.jpg" />인공지능(AI) 3대 강국 실현을 위한 정부 움직임이 본격화됐다. 국가AI전략위원회의 범정부 'AI행동계획'과 제2회 과학기술관계장관회의 결과가 대표적이다.AI 강국 도약을 위한 인프라 확보는 일사천리로 진행되고 있다. APEC 정상회의를 계기로 민·관이 엔비디아 첨단 그래픽처리장치(GPU) 26만장 우선권을 확보했다. 국민성장펀드 기반 K-엔비디아 프로젝트 등으로 국산 신경망처리장치(NPU) 성능을 강화해 해외 GPU 의존도 역시 낮추기로 했다.새해에는 AI 응용 서비스 투자까지 병행해야 한다는 게 국내 AI 생태계 중론이다. 국산 AI 파운데이션 모델이 있어도 응용 서비스로 활용이 안되면 의미가 없다. AI 응용 서비스 중 하나인 오픈AI '챗GPT'에 GPT-5.2 모델이 활용되고 API로 제공되듯 국내에서도 그런 사례를 늘려야 한다.챗GPT는 국내에서 독주하고 있다. 복수의 시장조사업체 조사·추산에 따르면 현재 생성형 AI를 사용하는 우리 국민 4명 중 3명은 챗GPT를 사용한다. 와이즈앱리테일의 최근 통계에 따르면 챗GPT 월간활성사용자(MAU)는 2125만명이다.2위를 기록한 스캐터랩의 AI 캐릭터 챗봇 '제타(MAU 336만명)' 대비 여섯 배 이상 많은 규모다. 제타뿐만 아니라 SK텔레콤 AI 비서 '에이닷', 라이너의 AI 검색 '라이너' 등 다양한 국내 서비스가 제공되고 있지만 폭발적 성장은 아직이다. AI 응용 서비스 육성은 3대 강국 도약을 위해 반드시 필요하다. 세계 93개 국가 AI 수준을 비교한 영국의 '글로벌 AI 인덱스 2025' 평가결과, 응용 서비스를 포함한 우리나라 AI 산업 생태계 수준은 세계 17위에 머물렀다. 전체 성적이 세계 5위를 기록한 것 대비 큰 격차다.3위 이상 도약을 위해 반드시 응용 서비스 경쟁력을 강화해야 한다는 의미다. 오는 30일 독자 AI 파운데이션 모델 공개가 국산 AI 응용 서비스 확산의 계기가 되길 기대한다.박종진 기자 truth@etnews.com </div>

<div><figure><img src="https://www.newsgg.net/data/photos/portnews/202512/20251228100549-23065.jpg" /></figure>【뉴스라이트 = 조용은 기자】 경기도와 경기도경제과학진흥원은 2025년 한 해 동안 추진한 ‘경기도 의료기기 개발 지원 사업’과 ‘의료기기 기업 해외진출 지원 사업’을 통해 도내 의료기기 기업의 제품개발과 해외시장 진출 성과를 거뒀다고 24일 밝혔다. 올해 두 사업에는 총 60개 의료기기 기업이 참여했다. 단순 자금 지원 방식에서 벗어나 의료기관과 시험기관이 참여하는 의료기기 개발 지원 전문 플랫폼 기관을 구축해 의료기기 개발 전주기 지원 체계를 본격적으로 운영했다.‘2025년 경기도 의료기기 개발 지원 사업’은 올해 처음으로 아주대학교병원, 고려대학교안산병원, 한국화학융합시험연구원(KTR)과 컨소시엄을 구성해 의료진 자문, 의료현장 관점 검토, 시험·인증 연계를 하나의 체계로 묶은 플랫폼을 구축했다. 플랫폼은 의료현장 수요를 반영한 제품 기획을 시작으로 시제품 제작, 시험·분석, 사용적합성평가, 인허가, 임상시험, 사업화 연계까지 전주기를 지원했다.그 결과, ▲㈜케이마인(정형외과 영상 분석 소프트웨어) ▲㈜스트럿(색전 제거용 카테터) ▲㈜세라오스(특수재질 치과용 임플란트) ▲㈜네오엔텍(뇌혈관용 스텐트) 등 다수의 참여 기업이 의료기관 협업을 통한 제품 고도화와 기술 검증 성과를 도출하며 의료현장 연계형 연구개발(R&D) 모델의 가능성을 입증했다.특히 ㈜네오엔텍의 경우 식품의약품안전처로부터 ‘희소의료기기’로 지정되며, 그동안 수입제품에만 의존해왔던 뇌혈관 스텐트 분야에서 국산화의 가능성을 보여줬다. 또한 올해 사업에 참여한 메디씽큐의 수술용 웨어러블 디스플레이와 지비티코리아의 포터블 엑스레이 장비가 상급종합병원에 도입되기도 했다.‘의료기기 기업 해외진출 지원 사업’은 해외 인허가, 마케팅, 시장 분석, 현지 바이어 발굴, 전문가 교육 등을 중심으로 운영됐다. 해외진출 전문 교육 프로그램 운영, 국가·권역별 맞춤 전략 수립, 현지 네트워크 연계를 직접 기획·운영하며 기업의 실행력을 높이는 데 집중했다.이 가운데 스마트하다㈜는 동남아 진출 전문가 교육 프로그램을 통해 인도 현지 유통사들과 총 6건의 추가 미팅을 이어가며 협력 가능성을 구체화했으며, 현재 30만 달러 규모의 계약을 추진 중인 것으로 알려졌다.엄기만 경기도 바이오산업과장은 “올해 구축한 의료기기 전주기 지원체계는 기업·병원·기관이 유기적으로 협력하는 혁신 생태계의 출발점”이라며 “앞으로도 플랫폼 기반 지원을 확대해 도내 의료기기 기업이 수입 대체를 넘어 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.경기도와 경과원은 이번 성과를 바탕으로 2026년에는 플랫폼 기관 기능을 더욱 고도화하고, 의료현장 연계 검증과 해외시장 진입 지원을 강화해 도내 의료기기 산업의 지속 성장을 도모할 계획이다.</div>

【뉴스라이트 = 조용은 기자】 경기도와 경기도경제과학진흥원은 2025년 한 해 동안 추진한 ‘경기도 의료기기 개발 지원 사업’과 ‘의료기기 기업 해외진출 지원 사업’을 통해 도내 의료기기 기업의 제품개발과 해외시장 진출 성과를 거뒀다고 24일 밝혔다.

경기도, 의료기기 개발부터 해외진출까지 전주기 지원 성과 가시화

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/18/news-p.v1.20251218.06a4d15d2e774bf78377096ba4f71b8b_P1.jpg" />신소재 개발에 인공지능(AI)을 접목하는 시도가 활발해지고 있는 가운데 국내 나노 기술 기업도 경쟁력 향상을 위해서는 AI 학습용 데이터 확보가 시급하다는 분석이 나왔다. 또 AI 활용 능력을 강화할 수 있는 기업 교육도 지원돼야 한다는 지적이다.나준채 카이로스랩 대표는 최근 한국나노융합산업협회·나노융합산업연구조합이 진행한 나노 소재 분야 AI 간담회에서 “각 기업이 보유한 실험 및 공정 데이터가 경쟁력을 차별화하는 '해자(moat)' 역할을 할 것”이라고 강조했다.적의 침입을 막는 성곽 주변 물웅덩이를 뜻하는 해자는 외부 경쟁자가 쉽게 넘볼 수 없도록 만드는 진입장벽을 의미한다. 독자적인 데이터가 있어야만 경쟁사와 차별화된 기술 개발이 가능할 것이란 설명이다.간담회는 AI 도입에 관심을 가진 나노 소재 기업 5곳과 나노 분야 AI 교육을 진행해온 산학연 전문가들이 참여해 애로사항을 나누고 육성 전략 수립 방향을 논의하기 위해 마련됐다.나노 소재 개발은 고가 측정 장비와 반복 실험이 필수로 많은 비용과 시간이 소요된다. AI와 데이터 기반 접근 없이는 탐색 비용과 불확실성을 줄이기 어렵다.구글 딥마인드가 AI를 활용해 3주 만에 220만개 새로운 무기화합물 소재를 찾아내는 등 글로벌 빅테크는 AI를 활용한 신소재 개발에 적극적이다. 기존 방식이라면 800년이 걸릴 작업이다. 그러나 국내 나노 기업이 AI를 활용하는데 현실적 어려움이 적지 않다. 특히 기업 내 데이터는 많지만 AI 학습에 활용할 수 있는 정제된 데이터가 매우 부족하다는 지적이다. 실제 해석 방법론 차이로 3년간 쌓은 데이터를 사용하지 못한 사례도 있었다.경영진의 높은 기대치에 비해 실무자들이 느끼는 효용감 사이 간극도 상당하다. 파이썬 같은 코딩 기술 진입장벽과 전문인력 부족도 문제다.A사 관계자는 “회사 차원에서 AI 도입을 결정했지만 현장에서는 데이터 정제조차 익숙치 않고 AI 활용 목표도 불분명한 상태”라고 말했다.전문가들은 나노 분야 AI 도입을 가속화하기 위해 시급한 과제로 데이터 인프라 구축을 꼽았다. 협회 등을 중심으로 나노 소재에 특화된 데이터 표준 가이드라인을 세운다면 도움이 될 것이란 의견이다.독자적으로 AI 도입을 진행하기보다 전문기업이나 출연연, 대학과 파트너십을 통해 리스크를 분산하는 것도 대안으로 제시됐다.황태진 한국생산기술연구원 박사는 “개별 기업이 고가의 인프라를 갖추기 어려운 만큼 여러 기업이 공동 활용할 수 있는 AI 데이터 분석 플랫폼을 서비스형소프트웨어(Saas)로 구축하면 도움이 될 것”이라며 “기업들도 내부 데이터를 다른 기업이 활용할 수 있도록 공유하는 자세가 필요하다”고 강조했다.기업 대상 AI 교육도 중요해졌다. 나노융합산업연구조합이 산업인력의 AI 활용 능력 강화를 목표로 진행한 '나노소재 AI 역량강화 지원사업'에는 올해 120개사 298명이 참여하면서 높은 관심을 확인했다. 이는 과기부와 NIPA 지원으로 조합이 2022년부터 수행하는 사업이다. 올해 AI 교육 사업 이후 교육만족도 93.3점, AI를 활용한 업무 성과 향상도 85.5점, AI를 활용한 새로운 프로젝트 착수 36건의 성과를 냈다.에버켐텍 관계자는 “전사 차원에서 AI 도입과 활용을 준비 중”이라며 “교육 사업이 큰 도움이 됐다”고 말했다.박주영 한국나노융합산업협회 실장은 “기업들의 AI 도입 시도가 활발히 이뤄지는 지금이 한국 나노 산업의 미래를 결정할 골든타임”이라며 “인력 양성 중요성이 높아지는 만큼 AI 교육 사업을 확대 추진하고 나노 기업 지원 사업 아이디어를 모색해 정부에 제안할 계획”이라고 말했다. 정현정 기자 iam@etnews.com </div>

신소재 개발에 인공지능(AI)을 접목하는 시도가 활발해지고 있는 가운데 국내 나노 기술 기업도 경쟁력 향상을 위해서는 AI 학습용 데이터 확보가 시급하다는 분석이 나왔다. 또 AI 활용 능력을 강화할 수 있는 기업 교육도 지원돼야 한다는 지적이다.

“나노 AI 강국 도약, '데이터 해자' 구축이 관건”

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/28/2H1WMDXRPY_1.png" /></figure>PC와 스마트폰처럼 일상에서 쓰는 작은 기기를 인공지능(AI) 서버로 활용할 수 있는 기술이 국내에서 개발됐다. 데이터센터의 연산 부담을 줄일 뿐 아니라 단순히 데이터센터로만 연산할 때보다 비용을 크게 줄일 수 있는 것으로 나타났다.한국과학기술원(KAIST)은 한동수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 저렴한 소비자급 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 대규모언어모델(LLM) 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 신기술 ‘스펙엣지’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구성과는 이달 2일(현지 시간) 미국 캘리포니아주 샌디에이고에서 열린 AI 분야 국제 학회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에서 채택됐다.스펙엣지는 데이터센터 GPU와 PC나 소형서버 같은 엣지(말단 기기) GPU가 역할을 나눠 연산하는 기술이다. 이를 통해 기존 데이터센터 GPU만 사용했을 때보다 토큰당 비용을 67.6% 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 문장을 만들어내는 최소 단위다.연구팀은 특히 이처럼 데이터센터 GPU와 엣지 GPU를 연결하는 방식이 일반적인 인터넷 속도만으로도 문제없이 작동할 수 있음을 확인했다. 엣지 GPU가 단어를 생성하면 이를 데이터센터 GPU가 검증하는 통신 과정이 필요하다. 연구팀은 검증 작업을 효율화함으로써 엣지 GPU가 데이터센터의 응답을 일일이 기다리지 않고도 빠르게 작업을 수행할 수 있는 ‘추측적 디코딩’ 기법을 도입했다.한 교수는 “데이터센터를 넘어 사용자의 주변에 있는 엣지 자원까지 LLM 인프라로 활용하는 것이 목표”라며 “이를 통해 AI 서비스 제공 비용을 낮추고 누구나 고품질 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 말했다.</div>

PC와 스마트폰처럼 일상에서 쓰는 작은 기기를 인공지능(AI) 서버로 활용할 수 있는 기술이 국내에서 개발됐다. 데이터센터의 연산 부담을 줄일 뿐 아니라 단순히 데이터센터로만 연산할 때보다 비용을 크게 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

내 PC·스마트폰을 AI 서버로…연산비용 68% 아낀다

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/24/news-p.v1.20251224.f24ca6b4706846ea8156feb7fc56fa96_P1.jpg" />인터넷전문은행 3사가 2025년 한 해 출원한 특허에서 각 사의 기술 전략이 뚜렷하게 갈리고 있다.인터넷은행 업계에 따르면, 올해 카카오뱅크는 생성형 AI 기반 기술, 케이뱅크는 비대면 금융 구현과 AI 활용, 토스뱅크는 여·수신 상품 경쟁력 강화에 초점을 맞춘 특허를 냈다. 이는 각 인터넷은행이 중·장기적인 기술 발전 방향을 가늠할 수 있는 지표로 평가된다. 특허 출원은 정식 등록 단계를 밟고 있는 상태로 통상 출원 후 대부분 1년에서 길게는 3년 내 등록된다.카카오뱅크는 올해 국내외에서 60여건의 특허를 출원했다. 가장 큰 비중을 차지한 분야는 생성형 AI 모델 관련 기술이다. 단순한 서비스 아이디어를 넘어, AI 모델의 학습·보안·운영 전반을 아우르는 기반 기술 확보에 방점을 찍었다.데이터 증강 기술과 프롬프트 공격 탐지 등 최근 AI 보안의 핵심 이슈가 반영됐으며, 문자 인식(OCR)과 자연어 처리 고도화 기술도 포함됐다. 대규모 금융 데이터 처리와 자동화 서비스로의 확장을 염두에 둔 출원이라는 평가다.올해 실제 도입한 AI 서비스 역시 특허로 이어졌다. AI 이체, AI 모임 총무, AI 수어 상담 시스템 등 고객 체감형 서비스 전반이 출원 대상이다. 빠른 상용화와 함께 유사 서비스 확산을 대비하는 모습이다.인증·보안 영역에서도 무자각 인증, 안면 위변조 탐지, 머신러닝 기반 데이터 분석 기술을 출원했다. 카카오뱅크는 이번 특허 출원을 향후 기술 고도화와 확장 과정에서도 활용 가능한 핵심 기반 기술 확보로 보고 있다.카카오뱅크 관계자는 “특허를 통해 향후 서비스 출시나 기술 개발 과정에서 범용적으로 활용할 수 있는 핵심 기반 기술을 확보했다”며 “카카오뱅크의 중·장기 경쟁력을 강화하는 의미 있는 성과”라고 말했다.케이뱅크는 올해 국내외를 합쳐 50여건의 특허를 출원했다. 기술 영역은 AI 기술, 비대면 금융서비스, UX·UI 혁신으로 구분된다. AI 분야에서는 거대언어모델(LLM)을 활용한 업무 자동화 방법과 개인화 금융 콘텐츠 추천 기술 등이 대표적이다. AI를 실제 업무와 고객 접점에 적용하는 활용 기술에 무게를 둔 모습이다.비대면 금융서비스 관련 특허는 케이뱅크의 정체성을 가장 분명하게 보여준다. 개인사업자 부동산 담보대출 전 과정의 비대면화, 사업자 업종·용도에 따른 대출 적합성 검증 기술, 얼굴인식 기반 신분증 위변조 탐지 시스템 등이 포함됐다.이와 함께 '궁금한 적금', '돈나무 서비스', '캐시백 쿠폰' 등 이미 출시된 서비스에 대한 특허 출원도 병행했다. 케이뱅크는 서비스 아이디어를 빠르게 특허로 연결하며 상품 중심의 기술 축적 전략을 이어가고 있다.토스뱅크는 여·수신 상품과 은행 본연의 서비스 경쟁력 강화에 초점을 맞춘 특허 전략을 택했다. 대출·예금 상품 구조와 심사 프로세스에 영향을 줄 수 있는 영역이 중심이다. 상품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 안정화하는 데 주안점을 둔 전략으로 풀이된다.박두호 기자 walnut_park@etnews.com </div>

인터넷전문은행 3사가 2025년 한 해 출원한 특허에서 각 사의 기술 전략이 뚜렷하게 갈리고 있다. 인터넷은행 업계에 따르면, 올해 카카오뱅크는 생성형 AI 기반 기술, 케이뱅크는 비대면 금융 구현과 AI 활용, 토스뱅크는 여·수신 상품 경쟁력 강화에 초점을 맞춘 특허를 냈다. 이는 각 인터넷은행이 중·장기적인 기술 발전 방향을 가늠할 수 있는 지표로 평가된다. 특허 출원은 정식 등록 단계를 밟고 있는 상태로 통상 출원 후 대부분 1년에서 길게는 3년 내 등록된다.

인터넷은행 3사, 올해 'AI·비대면·상품' 특허에 집중

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/25/news-p.v1.20251225.4817d8038bf944dcb340b04209f0eaa3_P1.png" />2025년의 끝자락을 향해 달려가며, 얼마 전 한 외국 지인과 나눈 대화는 짧았지만 긴 여운을 남겼다. “대한민국은 2025년에 격변의 한 해를 보냈다”는 그의 말은, 미·중 기술 패권 경쟁의 심화와 더불어 관세 협상이 촉발한 다양한 경제 이슈들이 이미 새로운 국면으로 접어들었음을 알리는 경종처럼 들렸다. 이는 단순한 통상 환경의 변화가 아니라, 세계 경제 질서가 재편되는 과정 속에서 한국이 더 이상 기존의 성장 경로에 안주할 수 없음을 보여준다. 기술혁신이 경제질서의 핵심변수로 부상하면서 반도체·인공지능(AI)과 같은 전략 자산이 국가 안보와 직결되는 가운데, 수출 의존도가 높고 글로벌 공급망에 깊이 편입된 한국 경제는 지정학적 리스크에 더욱 민감하게 노출될 수밖에 없다. 그러나 이러한 구조적 제약은 위기의 원인에 머무르기보다, 국가전략과 방향을 재정의할 수 있는 기회로 작동하며, 미래 성장을 견인할 새로운 혁신의 좌표를 주체적으로 설정해 나아가야 할 변곡점에 서있다.올해 5월 출범한 이재명 정부가 제시한 'AI 3대 강국' 비전은 AI를 단순한 미래 성장동력이 아닌, 우리 사회의 산업 구조와 삶의 방식 전반을 재편하는 국가전략의 핵심의제로 격상 시켰다. 이러한 기조 속에서 최근 국가인공지능전략위원회가 발표한 'AI 3대 강국 도약을 위한 행동계획(Action Plan)'은 3대 정책 축, 12대 전략분야 98개 세부 과제로 구성됐고, 2030년까지 피지컬 AI 분야 세계 1위 달성을 목표로 정책 조정과 실행 방향을 총괄하는 컨트롤타워 역할을 수행할 것으로 기대된다.◇자율적 의사결정 AI와 에이전틱 패러다임의 부상생성형 AI의 대중화는 2022년 말 챗GPT의 등장과 함께 본격화됐으며, 이를 계기로 범용적 AI 기술혁신을 기반으로 한 다양한 서비스들이 빠르게 확산되기 시작했다. 이후 기술의 성숙과 활용 경험이 축적되면서, 2025년은 AI가 산업과 업무 전반으로 깊숙이 스며드는 중요한 전환점으로 자리하고 있다. 특히 목표를 스스로 설정하고 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트(AI Agent)는 우리의 일하는 방식인 비즈니스 프로세스의 효율성을 근본적으로 재편하는 한편, 노동 생산성을 획기적으로 제고할 핵심 기술로 부상하고 있다.이 가운데 주어진 목표 하에서 인간과 유사한 수준의 고도화된 자율적 의사결정을 수행하며, 상황에 따라 주도적으로 행동하는 특성을 갖춘 에이전트의 형태는 에이전틱 AI(Agentic AI)로 설명할 수 있다. 이는 단순한 자동화나 보조 도구를 넘어, 일정 수준의 판단과 실행을 스스로 수행하는 AI로서의 성격을 강조한다. 글로벌 테크기업들은 이러한 에이전틱 AI를 기업과 공공기관의 업무 자동화, 의사결정 지원, 복잡한 워크플로(비즈니스 프로세스) 관리 등에 적극 활용하며, 경쟁력 확보를 위한 핵심 전략으로 설정하고 표준화된 다양한 에이전트 서비스 사례를 제공하기 시작했다. 한편, 정부와 규제 기관 역시 기술의 잠재력과 함께 발생 가능한 리스크를 동시에 고려하며, 정책 가이드라인과 거버넌스 체계 마련, 그리고 다양한 분야에서의 실증 사업 지원을 추진하고 있다.◇폭발적으로 성장하는 에이전틱 AI (Agentic AI) 시장글로벌 시장조사 전문기관인 '마켓앤마켓' 같은 경우 에이전틱 AI 시장은 25년에는 USD 7.06 Billion (약 10조원 이상)에서 2032년에는 93.2 Billion(약 137조원 규모)으로 연평균성장률 (CAGR) 44.6%로 북미가 주도하는 시장으로 예측하고 있으며, 다른 시장조사기관 역시 2030년까지 연평균 50%로 고성장세를 보일 것이라는 전망도 내놓고 있다.세계 최대의 정보기술(IT) 전략 전문 리서치 기관인 가트너 역시 에이전틱 AI의 확산속도와 파급력을 주목하고 있다. 가트너는 2028년까지 기업의 일상적 업무 영역 중 약 15%가 자율적 의사결정이 가능한 AI 에이전트에 의해 수행될 수 있을 것으로 내다봤으며, 2029년에는 전체 고객 서비스 민원의 약 80%가 AI 에이전트를 통해 자동으로 처리될 것으로 전망하고 있다. 이는 기업의 운영 효율성을 크게 제고하는 동시에, 비용절감과 생산성 향상을 동시에 달성하는 전환점이 될 것으로 기대된다. 한편 글로벌 IT 시장조사 전문기관인 IDC는 보다 구조적인 변화에 주목한다. IDC는 2030년까지 약 45%의 기업이 AI 에이전트를 중심으로 기본적인 업무 방식과 조직 운영 구조를 재편할 것으로 전망하며, 이러한 변화가 기업들에게 단순한 자동화를 넘어 새로운 성장 국면으로의 도약을 가능하게 할 것으로 분석하고 있다.◇에이전틱 AI는 단순 '도구'를 넘어 '협업자'로 진화가트너의 '2026 CIO & Technology Executive Agenda' 조사에 따르면, 2026년 기준 AI 에이전트 관련 투자를 이미 IT 예산에 반영해 개발을 진행 중인 기업은 17%, 2026년에 본격적인 개발·확산을 계획한 기업은 42%, 향후 1~2년 내 도입을 검토 중인 기업은 22%로 조사됐다.또 MIT와 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 공동으로 수행한 'The MIT SMR-BCG AI & Business Strategy Global Executive Study & Research Project'에 따르면, 글로벌 기업의 CEO·CIO 응답자 가운데 76% 이상이 AI를 단순한 도구(tool)가 아닌 '업무의 협업자(co-worker)'로 인식하고 있는 것으로 나타났다.이는 AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 반응적으로 작동하는 보조적 도구로만 바라보는 기존 인식을 넘어, 능동적이고 주도적인 역할을 수행하는 협업 주체로 받아들이는 인식 전환이 확산되고 있음을 보여준다. 연구진은 이러한 현상을 'Tool-Coworker Duality'로 명명하며, 오늘날 AI가 도구와 협업자라는 이중적 정체성(Duality)을 동시에 갖는 존재로 자리 잡고 있음을 지적한다.즉, 에이전틱 AI는 더 이상 단순한 자동화 수단에 머무르지 않는다. 사용자의 명령에 반응하는 도구이면서도, 동시에 판단과 제안을 통해 업무를 함께 수행하는 협업자로서 조직의 의사결정과 성과 창출에 깊이 관여하는 단계로 발전하는 다양한 사례를 접하게 될 것이다. 이러한 흐름 속에서 에이전틱 AI는 단순 반복 업무의 자동화를 넘어, 복잡한 상황을 인식하고 자율적으로 판단·의사결정을 수행하는 단계까지 다양한 스펙트럼이 형성되어 진화하고 있으며, 그 적용 범위 또한 전 산업·전 업무 영역에서 가시적인 변화를 촉발하고 있다. 특히 에이전틱 AI-피지컬 AI 결합 구조는 제조, 물류, 의료, 건설, 국방, 서비스 로봇 등 다양한 산업 분야에서 업무 수행 방식 자체를 근본적으로 재편할 잠재력을 지닌다.예를 들어 의료나 돌봄 영역에서도 에이전틱 AI가 환자 상태와 업무 우선순위를 종합적으로 판단하고, 돌봄·간병 로봇이 실제 처치·지원·이동을 수행함으로써 서비스 사용자의 의사결정을 보조하고 물리적 현장의 생산성을 개선시키는 방향으로 활용될 수 있다. 이는 업무 공간에서 의료진과 역할을 분담하고 상호 보완하는 협업 파트너 관계로 재정의한다는 점에서 의미가 크다. 나아가 이러한 변화는 과거 정보시스템 도입을 통해 업무·역할·책임을 재설계했던 이른바 '프로세스 리엔지니어링(BPR)'의 범위를 넘어, 조직과 산업 전반의 운영 논리 자체를 인공지능 활용에 맞게 다시 분석하고 설계하는 보다 급진적인 혁신의 출발점이 될 것으로 전망된다.◇초연결지능사회의 새로운 경제질서, 에이전트노믹스의 부상에이전틱 AI는 주어진 목표를 이해하고 자율적으로 판단과 의사결정을 수행하는 주체로 발전하고 있으며, 이에 따라 AI 에이전트는 점차 하나의 '노동 단위'로 인식될 수 있다. 이러한 변화는 인간과 AI 에이전트가 함께 생산과 의사결정에 참여하는 새로운 경제 구조의 등장을 의미한다. 이 흐름을 설명하는 개념이 바로 에이전트노믹스(AgentNomics)이다. 에이전트노믹스는 Agent(에이전트)와 Economics(경제학)의 합성어로, 인간과 AI 에이전트가 결합된 형태로 생산과 경제 활동의 주체로 기능하면서 형성되는 새로운 경제 체계를 의미한다.에이전트노믹스의 관점에서 AI 에이전트는 더 이상 비용을 발생시키는 '비용 센터'나 단순한 기술 자산이 아니다. 하나의 에이전트는 '도구'에서 '경제적 행위자'로 전환되며, 독립적으로 가치를 창출하는 생산 주체의 단위로 해석될 수 있다. 이는 기존의 노동 개념과 생산성 논리를 재정의하며, 인간 중심으로 설계되어 온 경제 질서와 노동 형태에 구조적 변화를 예고한다.결과적으로 에이전트노믹스의 확산은 기업과 조직의 운영 방식에도 근본적인 변화를 요구한다. 인간과 AI 에이전트가 협업하는 환경에서는 기존 직무와 직급의 집합이 아닌, 역할과 미션 중심으로 결합·해체되는 동적 협업 네트워크형 구조로 의사결정과 관리의 방식 또한 새롭게 설계될 필요가 있다. 초연결지능사회로의 이행 속에서 에이전트노믹스는 기술 혁신을 넘어, 경제와 조직의 미래를 설명하는 핵심 개념으로 자리매김할 것이다.이는 단순 하나의 에이전트 비용이 존재하고 유지되기 위한 지속적인 관리 비용으로 예를 들어 인프라 유지비용과 라이선스 플랫폼 비용과 에이전트 프레임워크 구독 비용 GPU비용 등 기반비용이 있다면, 에이전트가 판단과 실행을 반복하는 과정에서 발생되는 비용으로 추론이나 행동을 할 때 발생되는 활동기반 비용(Activity based Cost)으로 다층적 구조를 가질 수 있다.향후 다수의 선도적 서비스형소프트웨어(SaaS) 기업들은 에이전트 단위 과금 모델을 단계적으로 도입하는 동시에, 작업 수행 및 트랜잭션 기반 비용을 결합한 새로운 가격체계를 실현하게 될 것이다. 이는 에이전트노믹스가 현실 세계에서 작동하는 비즈니스모델로 구체적인 형태를 제시되며 이 과정에서 기업은 단순히 시스템을 도입하는 수준을 넘어, 어떤 에이전트가, 어떤 수준의 자율성으로, 얼마나 자주 사고하고 행동할 것인가? 더 나아가 어떻게 '고용'하고, 관리하며, 성과를 평가할 것인가라는 근본적인 질문과 직면하게 될 것이다.◇멀티에이전트와 협업하는 조직과 노동의 미래는?이는 또한 얼마나 많은 에이전트들이 필요한가, 그리고 이를 어떤 구조로 설계할 것인가라는 보다 근본적인 문제로 이어진다. 필자는 약 20년 전 다수의 에이전트들로 구성된 멀티에이전트 시스템 모델을 공급망에 적용하는 연구를 수행하면서, 싱글에이전트시스템(SAS)과 멀티에이전트시스템(MAS)의 차이가 단순한 기술 구조의 문제가 아니라, 어떤 경제 단위를 어떻게 설계하고 운영할 것인가의 경제·조직적 문제로 귀결된다는 점이었다.오늘날 에이전틱 AI의 확산 역시 이러한 문제의식을 다시 환기시키고 있다. 싱글 에이전트가 비교적 명확한 비용 구조와 역할을 가진 단일 생산 단위라면, 멀티에이전트는 여러 역할을 수행하는 주체들이 상호작용하며 공동의 목표를 달성하는 구조로, 조정과 거버넌스 비용이 증가하는 대신 보다 고부가가치의 전략적 의사결정을 가능하게 한다. 이미 생성형 AI 환경에서 우리는 다양한 에이전트가 역할을 분담하고 협업하는 모습을 경험해 나가고 있으며, 이는 범용성과 대규모 확장성에 초점을 맞추던 AI 활용이 점차 개인과 조직에 귀속된 고부가가치 생산 주체로 진화하고 있음을 보여준다.예컨대 개인의 생애 주기를 관리하는 통합 돌봄형 건강 에이전트나, 스마트 팩토리에서 공정별 에이전트들이 비용 절감과 품질 개선을 넘어 새로운 해결책을 공동으로 도출하는 사례는 이러한 변화를 단적으로 드러낸다. 결국 싱글과 멀티에이전트의 선택은 기술적 아키텍처 문제가 아니라, 경제 단위를 어떻게 설계하느냐의 전략적 선택의 문제로 이는 에이전틱 AI 시대에 조직과 노동, 그리고 경제 질서 전반을 재구성하는 핵심 과제로 자리 잡을 것이다.◇에이전트의 개입과 자율성 그리고 윤리적 책임이러한 변화 속에서 다음으로 제기되는 핵심 질문은 에이전트가 언제, 어떤 방식으로 개입해야 하는가? 이는 자율성의 수준에 따라 달라지며, 이 선택은 곧 비용구조와 비즈니스모델을 통한 성과 달성 뿐만 아니라, 윤리적 책임의 범위를 결정하게 된다. 싱글 또는 멀티 에이전트 시스템 분석·설계 단계에서 앞서 설명한 에이전트노믹스의 관점에서 보면, 에이전트가 언제 개입해야 하는가는 더 이상 단순한 기술설계 문제가 아니라, 경제적 선택과 책임배분의 문제이기도 하다. 에이전트 개입시점과 운영 방식은 자율성 수준에 따라 서로 다른 비용과 가치를 발생 시키며, 따라서 에이전트노믹스가 요구하는 핵심 원칙은 자율성의 극대화가 아니라, 업무의 경제적 가치와 위험 수준에 맞춰 에이전트의 개입 시점과 역할을 차등적으로 설계하고, 인간이 최종 책임을 지는 구조를 유지하는 것이다. 특히 공공서비스, 의료, 금융, 안전과 같이 사회적 파급력이 큰 영역에서는 에이전트의 개입 수준에 대한 사회적 합의와 제도적 기준이 필수적으로 요구될 것이다. 이는 에이전틱 AI의 확산이 단순한 기술 도입을 넘어, 우리 사회가 효율성과 책임, 자동화와 통제 사이의 균형을 어떻게 설정할 것인가에 대한 우리 선택의 문제임을 시사한다.에이전트노믹스의 중요성은 최근 스탠퍼드 인간중심AI 연구소(HAI)의 교수진들이 발표한 2026년 AI 전망에서도 다시 한번 강조되고 있다. 지난 몇 년간 AI기술에 대한 기대와 확산을 의미하는 '전도(Evangelism)'시기에서 실제 효용과 비용, 사회적 영향까지 모두 고려하는 '평가(Evaluation)'로 전환하는 한 해가 될 것이라 규정했다. 이는 필자가 지난 9월 본고를 통해 제기했던 AI 도입이 반드시 생산성 향상으로 직결되지 않을 수 있다는 이른바 'AI 생산성 패러독스'에 대한 우려와도 맥을 같이한다.한 해를 마무리하며 다가오는 2026년 병오년(丙午年)은 불의 기운을 이어받은 말처럼 역동과 도약을 상징한다. 차세대 AI 기술을 선점하기 위한 경쟁 속에서, 우리는 피지컬 AI에서 세계 1위라는 목표 아래 각자의 역량을 하나로 모아야 한다. AI 기술의 속도 만큼이나 균형 잡힌 선택과 사회적 책임을 함께 고민하는 한 해, 모두가 힘찬 에너지로 앞으로 나아가는 해가 되기를 기대한다.이정훈 연세대 정보대학원 교수 jhoonlee@yonsei.ac.kr〈필자〉이정훈 교수는 연세대 정보대학원 교수이자 DT기술경영 센터장으로 현재 한국IT서비스학회 학회장을 맡고 있다. 서울시 디지털명예시장·스마트도시위원회 위원장·위원, 국가 스마트도시위원회 위원, 기술경영경제학회장을 역임했다. 현재 공공데이터전략위원회 소속 데이터 개방·활용 전문위 위원, 국가데이터 정책위원회 생산·공유 분과위원회에서 실무위원으로 활동하고 있다. 지난해부터 UN HABITAT에서 주도하고 있는 '사람중심의 스마트도시 구현을 위한 국제가이드라인'의 전문가 그룹 한국대표다. </div>

2025년의 끝자락을 향해 달려가며, 얼마 전 한 외국 지인과 나눈 대화는 짧았지만 긴 여운을 남겼다. “대한민국은 2025년에 격변의 한 해를 보냈다”는 그의 말은, 미·중 기술 패권 경쟁의 심화와 더불어 관세 협상이 촉발한 다양한 경제 이슈들이 이미 새로운 국면으로 접어들었음을 알리는 경종처럼 들렸다. 이는 단순한 통상 환경의 변화가 아니라, 세계 경제 질서가 재편되는 과정 속에서 한국이 더 이상 기존의 성장 경로에 안주할 수 없음을 보여준다. 기술혁신이 경제질서의 핵심변수로 부상하면서 반도체·인공지능(AI)과 같은 전략 자산이 국가 안보와 직결되는 가운데, 수출 의존도가 높고 글로벌 공급망에 깊이 편입된 한국 경제는 지정학적 리스크에 더욱 민감하게 노출될 수밖에 없다. 그러나 이러한 구조적 제약은 위기의 원인에 머무르기보다, 국가전략과 방향을 재정의할 수 있는 기회로 작동하며, 미래 성장을 견인할 새로운 혁신의 좌표를 주체적으로 설정해 나아가야 할 변곡점에 서있다.

[ET시론]에이전틱 AI 시대의 서막, 에이전트노믹스의 등장

<div>▶ [AI 공공실험실] 기사 보러 가기① 李정부 'AI 대전환' 승부수…공공기관부터 선제 적용② 남동발전 영흥본부, 24시간 '부두 순찰 로봇' 활용…국내 첫 성과③ '로드와치'로 고속도로 파손 감지…적재불량 화물도 '콕' 집어낸다④ 카메라가 살린 생명들…국립공원, AI로 멸종위기종 지킨다⑤ 공공기관 AI '걸음마'…전문가 "인력·예산 보강해야"<div style="position:relative;width:100%; height:0; padding-bottom: 56.25%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/ZzS5JV2i9pc" allowfullscreen="allowfullscreen" frameborder="0" style="width:100%; height:100%;top:0; left:0; position:absolute"></iframe></div>[세종=뉴스핌] 이정아 김기랑 기자 = 공공기관 전반에 인공지능(AI) 도입이 확산되고 있지만, 실제 활용 수준은 여전히 초기 단계에 머무르고 있다는 지적이 나온다.전문가들은 공공기관 AI 도입을 일회성 시범사업이 아닌 상시 운영 체계로 정착시키기 위해서는 인력과 예산 보강, 제도적 뒷받침이 시급하다고 조언한다.◆ AI 장애요인, 공기업 "인력 부족" vs 준정부·기타공공기관 "예산 부족"기획재정부와 공공기관운영위원회가 지난 7월 기준 전체 공공기관을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 343개 공공기관 가운데 132곳(38.4%)이 AI를 도입했거나 구축을 진행 중인 것으로 나타났다. 기관 수 기준으로 보면 절반에도 못 미치는 수준이다.기관 유형별 격차도 뚜렷했다. 공기업과 준정부기관은 AI 도입·활용 비율이 각각 75.2%, 77.8%로 높게 나타났지만, 기타공공기관은 47.3%에 그쳤다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/12/26/2512261518539340_w.jpg" /></figure>상대적으로 인력과 예산 여력이 있는 공기업과 준정부기관을 중심으로 AI 도입이 먼저 진행되고, 기타공공기관은 속도를 따라가지 못하는 구조가 이어지고 있다는 해석이 나온다.AI 활용 수준을 점수로 평가한 인식 조사에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 공공기관 종사자 3027명을 대상으로 한 조사에서 공기업의 AI 활용 수준 평균은 2.74점, 준정부기관은 2.85점으로 집계됐다. 기타공공기관은 2.17점에 머물렀다.반면 AI 활용 필요성에 대한 인식은 상대적으로 높았다. 공기업은 평균 4.38점, 준정부기관은 4.29점으로, 기타공공기관(4.07점)보다 높게 나타났다.AI가 생산성 향상과 안전관리 제고에 기여할 수 있다는 데에는 대체로 공감하지만, 실제 현장에서는 이를 구현할 여건이 충분히 갖춰지지 않았다는 의미다.AI 활용을 가로막는 가장 큰 장애요인으로는 인력과 예산 부족이 꼽혔다. 공기업의 경우 AI 전문 인력 부족을 가장 큰 제약 요인으로 인식한 비중이 59.3%에 달했다. 준정부기관과 기타공공기관은 각각 57.5%, 56.5%가 예산 부족을 주요 장애요인으로 지목했다.기관 유형에 따라 애로 요인은 다르지만, 공통으로 내부 역량만으로는 AI 활용을 확대하기 어렵다는 인식이 깔린 셈이다.문형남 숙명여대 경영전문대학원 교수는 "공기업이 인력 부족을, 준정부기관이 예산 부족을 가장 큰 애로사항으로 꼽은 것은 매우 현실적인 결과"라며 "이는 단순히 사람과 돈의 문제가 아니라 'AI를 다룰 수 있는 구조와 역량이 준비되지 않았다는 신호'"라고 분석했다.AI 전담 인력과 조직을 갖춘 기관도 많지 않았다. AI 전담 인력 또는 부서를 보유한 비율은 공기업 38.6%, 준정부기관 26.3%, 기타공공기관 9.0%에 그쳤다. 공공기관 전반에서 AI 업무가 여전히 기존 인력이 겸직하는 형태로 운영되고 있음을 보여주는 대목이다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/12/26/2512261518540191_w.jpg" /></figure>AI 도입에 대한 우려 요인으로는 개인정보 유출과 기술 오작동, 책임소재 불명확성이 공통으로 지목됐다. 특히 공공기관은 대규모 개인정보와 민감 정보를 다루는 만큼, AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 법적·행정적 책임에 대한 부담이 크다는 인식이 강했다.공공기관 간 협업 필요성에는 대체로 공감했지만, 기관이 보유한 데이터를 AI에 바로 활용할 수 있을 정도로 정제돼 있지 않다는 평가도 이어졌다.장동인 한국과학기술원(KAIST) 김재철 AI대학원 초빙교수는 "공공기관은 민간보다 AI가 더 필요하다. 공공기관은 대국민 서비스와 복잡한 법령, 인허가 체계 위에서 움직이기 때문에 방대한 문서와 규정을 다뤄야 한다"고 진단했다.이어 "AI를 활용하면 이런 업무를 훨씬 효율적으로 처리할 수 있고, 공무원들의 업무 부담을 줄이는 데도 결정적인 역할을 할 수 있다"고 강조했다.◆ 전문가 "공공기관 기존 인력 대상 실무형 AI 교육 강화해야"전문가들은 공공기관 AI가 도입의 단계는 넘었지만, 정착의 단계에는 이르지 못했다고 진단한다. 개별 기관의 AI 도입 의지에만 맡겨진 구조에서는, 활용 격차가 더 벌어질 수밖에 없다는 지적이다.AI를 공공서비스 전반으로 확산하려면 기술 이전에 조직과 제도를 먼저 손봐야 한다는 목소리가 나온다. 이를 위해서는 전담 인력 확충이 핵심 과제로 꼽힌다. 현재 상당수 기관에서 AI 업무를 기존 인력이 겸직하는 방식으로 운영하면서, 사업이 일회성 시범에 그치는 경우가 많다.문 교수는 "인력 측면에서는 모든 기관이 AI 전문가를 새로 뽑기보다는, 기존 인력을 대상으로 한 실무형 AI 재교육과 현업 중심의 'AI 활용 인재' 양성이 우선돼야 한다"며 "공공기관에는 이미 데이터와 업무 이해도가 높은 인력이 많기 때문에, 이를 AI와 결합하는 방식이 가장 효율적"이라고 조언했다.장 교수도 "오히려 AI 전문가가 와도 현장의 실무를 모르면 어디에 AI 기술을 적용해야 할지 알 수 없다"며 "문제의 핵심은 외부 전문가를 데려오는 게 아니라, 기존 직원들을 AI를 쓸 수 있는 사람으로 교육하는 데 있다"고 했다.그러면서 "직원들은 업무를 알고 있지만 AI를 모르고, AI 전문가는 기술은 알지만, 업무를 모른다"며 "기존 인력이 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 교육하지 않으면, 아무리 전문가를 투입해도 공공기관에서 AI 활용이 제대로 이뤄지기는 어렵다"고 설명했다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/12/20/2512201800173260_w.jpg" /></figure>제도적 유인책도 필요하다. 예를 들어 공공기관 경영평가에 AI 활용 성과를 반영하고, 우수 사례에 대한 보상 체계를 마련해야 기관 차원의 동력이 생긴다는 것이다.AI 활용 현황을 공시 항목으로 관리해 성과와 한계를 동시에 드러내는 방식도 대안으로 거론된다. 책임소재에 대한 가이드라인을 명확히 해 현장의 불안을 줄이는 작업도 병행돼야 한다는 의견이다.공공기관 AI가 민간 시장으로 확산하는 선순환 구조를 만들기 위해서는 범용 모델과 데이터 공유 기반을 구축하는 것도 중요하다. 기관별 각개전투에서 벗어나 공공부문 공통 인프라를 마련해야 비용과 시행착오를 줄일 수 있다는 것이다.문 교수는 "공공 AI는 단기 성과를 내는 IT 프로젝트가 아니라, 업무 프로세스·의사결정·조직문화까지 함께 바꾸는 중장기 혁신 과제로 접근해야 한다"며 "지금은 기술 도입보다 '어디에, 왜, 어떻게 쓰느냐'에 대한 전략적 설계가 더 중요한 시점"이라고 강조했다.장 교수도 "공공기관 하나만 놓고 봐도 AI 도입이 쉬운 일이 아니다. 의료 분야처럼 민감한 영역에서는 대국민 서비스를 AI로 제공하는 것 자체도 상당한 준비가 필요하다"며 "예산과 제도, 운영 역량을 감안해 단계적으로 접근해야 한다"고 조언했다.[AI 공공실험실] 기획 시리즈는 공공기관이 인공지능(AI) 도입의 시험대가 되고 있는 현장을 조명한다. <뉴스핌>은 공공기관 각각의 업무 환경에 맞춰 직접 개발하고 적용 중인 기술 사례를 통해 공공 부문 AI 활용이 현장과 행정에 가져온 변화를 짚어본다.plum@newspim.com</div>

① 李정부 'AI 대전환' 승부수…공공기관부터 선제 적용. ② 남동발전 영흥본부, 24시간 '부두 순찰 로봇' 활용…국내 첫 성과. ③ '로드와치'로 고속도로 파손 감지…적재불량 화물도 '콕' 집어낸다

[AI 공공실험실] ⑤ 공공기관 AI '걸음마'…전문가 "인력·예산 보강해야"

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/28/news-p.v1.20251228.a0b5adc955524983ba8a12878581350c_P1.jpg" />유니콘 기업과 코스닥 상장사를 배출한 정부의 대표 딥테크 육성 사업 '초격차 스타트업 프로젝트'가 6대 전략 산업·12대 신산업을 축으로 새 판을 짠다.중소벤처기업부는 신산업 분야에서 독보적인 기술 경쟁력을 갖춘 스타트업을 선발·육성하는 2026년 '초격차 스타트업 프로젝트(DIPS)'를 29일 통합 공고하고 본격 가동에 들어간다고 밝혔다.초격차 스타트업 프로젝트는 기술사업화, 개방형 혁신, 투자유치를 연계해 딥테크 스타트업의 성장을 지원하는 중기부의 핵심 정책 사업이다. 2023년 출범 이후 시스템반도체 등 10대 신산업 분야를 중심으로 총 604개 스타트업을 육성했고, 이를 통해 퓨리오사 등 글로벌 유니콘 3개사, 노타 등 코스닥 상장 14개사를 배출하는 성과를 냈다.중기부는 새해부터 새 정부의 6대 전략 산업과 초혁신 경제 기조를 반영해 지원 체계를 전면 개편한다. 기존 10대 신산업 중심에서 벗어나 '6대 전략 산업-12대 신산업' 구조로 확대해 △AI △반도체 △양자·보안 △로봇 △모빌리티 △생명·신약 △헬스케어 △콘텐츠 △방산·우주항공·해양 △친환경 △에너지·핵융합 △센서·공정 등 미래 성장 분야 전반을 포괄한다. 이번 공고에서는 공모 트랙을 통해 초격차 스타트업 120개사를 신규 선발한다. 선정 기업에는 3년간 최대 6억원의 사업화 자금이 지원되며, 추가 평가를 거쳐 최대 2년간 6억원의 R&D 자금을 포함해 기업당 최대 12억원의 자금을 직접 지원받을 수 있다. 정책자금, 기술보증, 수출바우처 등 후속 정책 수단도 연계된다.초격차 프로젝트는 기본지원(Core-DIPS)과 후속지원(Global-DIPS)의 2단계 체계로 운영된다. 기본지원 단계에서 기술 경쟁력을 검증한 뒤, 매출·고용·투자 성과가 우수한 기업은 후속지원 대상으로 선발해 글로벌 진출을 집중 지원한다.중기부는 초격차 스타트업의 성장을 위해 △기술고도화(Tech Up) △개방형 혁신(Link Up) △글로벌 투자 유치(Boost Up) 등 3대 특화 프로그램도 운영한다.기술고도화 분야에서는 팹리스 스타트업 10개사를 신규 선정해 설계(IP)부터 시제품 제작(MPW), 투자유치까지 전주기 패키지 지원을 실시한다. 출연연과의 기술 융합 사업화, NPU(신경망처리장치) 기반 AI 기술 고도화 지원도 병행한다.개방형 혁신 프로그램을 통해서는 AI 챌린지와 이노웨이브(Inno Wave) 등을 통해 대기업·공공기관과 스타트업 간 수요 기반 협업을 확대하고, 산업 전반의 AI 전환을 스타트업 중심으로 확산시킬 계획이다.글로벌 투자 유치 분야에서는 국내외 초격차 VC 멤버십을 활용한 정기 IR을 운영하고, 미국·일본·유럽 등 주요 시장에서 글로벌 투자 유치와 현지 파트너링을 지원한다.특히 기본지원 단계를 마친 기업 가운데 '최고 수준(Top Tier)'으로 평가받은 스타트업은 후속지원 대상으로 선발돼 2년간 최대 10억원의 글로벌 스케일업 자금을 지원받는다. 이와 함께 글로벌 IR, 현지 진출, 파트너링 프로그램도 제공된다.한성숙 중기부 장관은 “AI로 대표되는 딥테크는 단순한 아이디어를 넘어 산업 구조를 근본적으로 혁신하고 있으며, 그 중심에는 스타트업이 있다”며 “초격차 프로젝트를 통해 혁신 딥테크 스타트업이 글로벌 시장에서 핵심 주역으로 성장할 수 있도록 민관 합동으로 최선을 다하겠다”고 말했다.성현희 기자 sunghh@etnews.com </div>

유니콘 기업과 코스닥 상장사를 배출한 정부의 대표 딥테크 육성 사업 '초격차 스타트업 프로젝트'가 6대 전략 산업·12대 신산업을 축으로 새 판을 짠다.

유니콘 만든 '초격차 스타트업 프로젝트', 12대 신산업으로 확장 지원

<div><figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20251252/art_17668279365441_4e72b1.jpg?iqs=0.9394257808210322" /></figure>‘2025 올해의 대한민국 로봇기업’ 낙점자동차·이차전지·반도체 등 산업 분야 ‘로봇 SI 부문’ 2년 연속 수상브릴스가 ‘2025 올해의 대한민국 로봇기업’으로 선정되며 시장 내 존재감을 입증했다. 사측은 2년 연속 로봇 시스템통합(SI) 부문을 석권했다.브릴스는 ‘로봇 모듈화 플랫폼 솔루션’이 거둔 실질적인 성과에 따른 결과라고 이번 수상에 대해 평가했다. 실제로 회사는 복합 좌표계 및 3차원(3D) 비전 융합 기반 다종 로봇 정밀 제어 기술을 보유했다. 이러한 기술을 자동차·이차전지·반도체 등 정밀 공정이 필수적인 산업 현장에 최적화된 자동화 시스템을 보급하고 있다.특히 특정 공정 변경 시 비용 부담을 최소화하는 확장형 구조를 통해 고객사의 생산성을 획기적으로 높였다는 분석이다. 브릴스는 성장을 뒷받침하는 동력으로 6대 핵심 요소기술을 내세운다. ▲복합 좌표계 기반 로봇 제어 ▲이미지 센싱 기반 로봇 제어 ▲특수 객체 대응 로봇 제어 ▲인공지능(AI) 기반 안전 지능화 ▲고정밀 검사 시스템 ▲협동 로봇(코봇) 기술 등을 중심으로 연구개발(R&D)에 집중해 왔다.이러한 기술력을 바탕으로 산업용 로봇, 코봇, 하이브리드 자율주행로봇(AMR) 등 각종 로봇 폼팩터를 직접 제조하는 중이다. 로봇 제조 및 SI 역량을 동시에 보유한 기업으로 자리매김했다는 점을 강조한다.전진 브릴스 대표이사는 "2년 연속 올해의 대한민국 로봇기업으로 선정된 것은 브릴스가 추구해 온 기술 혁신과 로봇 표준화 플랫폼의 가치를 시장이 인정한 결과”라고 분석했다. 그러면서 “앞으로도 기술력을 지속 고도화해 글로벌 로봇 산업의 발전을 선도하는 핵심 업체로 도약할 것”이라고 포부를 덧붙였다.헬로티 최재규 기자 |</div>

‘2025 올해의 대한민국 로봇기업’ 낙점. 자동차·이차전지·반도체 등 산업 분야 ‘로봇 SI 부문’ 2년 연속 수상. 브릴스가 ‘2025 올해의 대한민국 로봇기업’으로 선정되며 시장 내 존재감을 입증했다. 사측은 2년 연속 로봇 시스템통합(SI) 부문을 석권했다.

전진 브릴스 대표 “로봇 제조·SI 역량 결합해 글로벌 로봇 생태계 선도”

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/28/news-p.v1.20251228.6c80d8da02de45bea9fabec7f2c6d660_P2.png" />지난해 우리나라 벤처기업의 총매출액이 236조원으로 삼성과 현대자동차에 이어 재계 3위 수준을 기록한 것으로 나타났다. 고용 규모도 82만8000명으로 4대 그룹 상시근로자 수를 8만명 이상 웃돌았다.중소벤처기업부가 28일 발표한 '2024년 기준 벤처기업정밀실태조사'에 따르면 지난해 벤처기업 수는 3만8216개사, 총 매출액은 236조원으로 집계됐다. 특히 삼성(332조), 현대차(280조)에 이어 재계 3위 수준을 유지해, 벤처기업 집단 전체가 하나의 독립적인 산업 축으로 기능하고 있음을 보여주고 있다는 평가다.기업당 평균 매출액은 66억8000만원으로 전년 대비 1억4000만원 증가했고, 평균 영업이익은 4000만원으로 흑자 전환에 성공했다.고용측면에서도 벤처기업 종사자가 총 82만8378명으로, 4대 그룹 상시 근로자 수(74만6000명)를 크게 상회하고 있는 것으로 나타났다.특히 연구개발(R&D) 지표와 수출 성과에서 벤처기업이 '혁신 기업군'으로서의 경쟁력을 입증했다. 지난해 벤처기업의 매출액 대비 R&D 비율은 6.5%로, 대기업(1.9%), 중견기업(1.2%), 일반 중소기업(0.8%)을 크게 웃돌았다. 기술 축적에 대한 투자 강도가 다른 기업군과 확연히 구분된다는 평가다. 기업당 평균 지식재산권 보유 건수도 12.8건으로 전년 대비 1.1건 증가했다. 단기 실적보다는 기술 자산을 축적하며 중장기 성장을 도모하는 기업군이라는 점이 수치로 확인된 셈이다.수출 성과도 개선됐다. 2024년 기준 벤처기업 중 수출기업 비중은 27.1%로 전년 대비 1.0%포인트 증가했다. 주요 수출국은 중국, 미국, 일본, 베트남 순이었다.주목되는 점은 벤처기업 중 '벤처투자유형'의 비중이 2020년 7.3%에서 2024년 20.1%로 크게 증가했다는 것이다. 벤처투자유형은 벤처기업 유형 중에서도 민간 투자시장에서 기술력·성장성을 인정받은 기업군으로, 벤처기업의 미래 성장성과 글로벌 경쟁력을 상징적으로 대표하고 있다.또 최근 5년간 벤처기업의 평균 매출액은 26.2%, 평균 고용은 11.9%, 지식재산권 보유는 70.6% 증가했다. 같은 기간 벤처기업 중 수출기업 비중은 6.2%p, 매출액 대비 R&D 비율은 2.1%p 증가했다.중기부는 이러한 변화가 2021년 2월 민간 주도로 전면 개편된 벤처기업확인제도의 누적 효과라고 설명한다. 형식적 요건 충족 중심의 인증에서 벗어나, 기술·투자·성장성을 종합 평가하는 체계가 현장에 안착했다는 것이다.한편 같은 날 발표된 '소셜벤처실태조사' 결과에 따르면, 2024년 기준 소셜벤처기업 수는 3259개사로 전년 대비 21.6% 증가했다. 평균 매출액은 30억8000만원, R&D 조직·인력 보유 비율은 62.4%로 나타났다.특히 소셜벤처기업의 78.5%가 장애인·고령자 등 취약계층을 고용하고 있어, 기술 기반 혁신을 통해 사회적 가치와 경제적 성과를 동시에 추구하는 기업군으로 자리 잡고 있다는 평가다.김봉덕 중기부 벤처정책관은 “이번 조사결과는 벤처생태계의 현재 모습을 수치로 보여주는 자료”라며 “확인된 성과와 과제를 종합적으로 분석하여, '벤처 4대 강국 도약 종합대책'을 차질 없이 추진해 나가겠다”고 밝혔다.성현희 기자 sunghh@etnews.com </div>

지난해 우리나라 벤처기업의 총매출액이 236조원으로 삼성과 현대자동차에 이어 재계 3위 수준을 기록한 것으로 나타났다. 고용 규모도 82만8000명으로 4대 그룹 상시근로자 수를 8만명 이상 웃돌았다.

지난해 벤처기업 총 매출 '236조원'…“재계 3위 수준”

인공지능(AI) 3대 강국 실현을 위한 정부 움직임이 본격화됐다. 국가AI전략위원회의 범정부 'AI행동계획'과 제2회 과학기술관계장관회의 결과가 대표적이다.

[ET톡]AI 응용 서비스도 육성해야

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