‘모두의 AI’ 3사 3색…승부처는 ‘국민의 일상’

정부의 전 국민 AI 서비스 사업명인 '모두의 AI' 사업자로 선정된 3사는 SK텔레콤(SKT)·카카오·KT다. 이들 3사는 각자 이용자 접점에 국내 AI 모델·분야별 전문 서비스를 결합하는 전략을 세우고 국민 일상 과업을 처리하는 AI를 준비하고 있다. 세 컨소시엄은 범용 챗봇에서 출발해 공공·생활 서비스를 연결하고 신청·예약 등 실제 과업까지 수행하는 AI를 연내 출시할 계획이다.

일상 과업 대상 분야는 금융·의료·교육·쇼핑이다. 이런 일상 과업을 AI가 처리하려면 분야별 서비스·데이터·AI 모델·인프라의 연결이 필요하다. 이에 따라 SKT·카카오·KT는 통신·메신저·포털·미디어 등 기존 이용자 접점을 중심으로, 서비스·데이터·AI 모델·인프라 역량을 보유한 기업들을 컨소시엄에 묶었다.

세 컨소시엄이 활용하는 AI 모델 조합은 회사별로 다르지만 일부는 서로 중복된다. SKT는 '에이닷엑스 K2(A.X K2)'·업스테이지 '솔라 오픈2'·모티프테크놀로지스 '모티프3'·LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'를 활용한다. 카카오 컨소시엄은 카카오 '카나나'·LG AI연구원 엑사원 계열 모델을 활용하고, KT 컨소시엄은 KT '믿음 K 프로 2.5'·업스테이지 '솔라 프로4'·'모티프3'를 활용한다.

이 사업은 국가 대표 단일 모델 지정 방식 아님에 따라 복수의 국산 모델 제공 구조로 설계됐으며, 각 모델은 서로 다른 서비스 생태계 탑재 형태로 국민에게 제공된다. 이에 따라 '모두의 AI' 경쟁 포인트는 벤치마크 성능보다 서비스 내 자연스러운 통합에 맞춰졌고, 답변 이후 행동 대행 범위도 핵심 경쟁 기준으로 제시됐다.

과학기술정보통신부는 이런 방향에 따라 공모 참여 6개 컨소시엄 대상 서면평가·발표평가 진행했으며, 28일 SKT·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 발표했다. 서면평가 항목은 AI 모델 경쟁력, 서비스 경쟁력, GPU 활용, 인프라 운영계획이었고, 발표평가는 프로토타입 영상 시연 포함 방식으로 진행됐다.

발표평가에서는 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 품질 확보방안, 안전성 확보방안, 국내 AI 생태계 기여계획을 점검했다. 다만 평가 점수 비공개, 사업자별 순위 비공개 방침이 적용됐으며, 비공개 사유는 참여기업 요청이었다.

과학기술정보통신부에 따르면 정부는 28일 '모두의 AI' 사업자 3개를 선정했으며, 선정 주체는 SKT(SK텔레콤)·카카오·KT 컨소시엄이다. 올해 지원 물량은 엔비디아 B200 GPU 512장이며 사업자별 배분량은 비공개다. 과기정통부는 9월 중 사업자들과 협약을 체결할 계획이다.

정부는 베타서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 시작할 계획이며, 내년부터는 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용을 예산으로 지원할 예정이다. 자료 출처는 과학기술정보통신부다.

생성형 AI 시장 초기에는 더 큰 모델 구축과 높은 성능 확보에 경쟁의 초점이 맞춰졌지만, 모델 성능이 일정 수준 이상에 도달하고 용도별로 여러 모델을 전환해 사용할 수 있는 환경이 형성되면서 경쟁 중심 변화가 나타나고 있다. 이에 따라 우수한 모델 보유와 함께 이용자의 반복 사용 접점 확보가 중요 요소로 부상하고 있다.

이 같은 흐름 속에서 SKT는 분야별 전문 서비스 연계를 통한 '행동형 AI' 구현 방향성을 제시하고 있다.

이번 사업자 선정 결과에는 최근 변화가 반영됐다. 세 컨소시엄 차이의 핵심 지점은 AI 자체보다 AI 전달 통로에 있다. 비교의 초점도 각 컨소시엄이 어떤 AI를 갖췄는지가 아니라 이를 이용자에게 어떻게 연결하고 분야별 전문성과 묶어 전달하는지에 맞춰진다.

SKT는 AI 모델·인프라·대규모 서비스 운영 경험을 결합하고, 금융·모빌리티·교육·의료 분야별 전문기업 역량을 접목하는 전략을 내놨다. 전문성 요구 영역은 참여사가 담당하며, 예시 전문 영역으로는 금융 규제·의료 데이터·세무 제도가 제시됐다. SKT 역할은 이용자 요청에 맞는 AI 모델·기술·서비스를 연결하는 것이며, SKT는 이런 역할을 '오케스트레이터'로 규정했다.

컨소시엄 구성도 이런 역할 구조에 맞춰 편성됐다. 라이너는 특화 검색, 신한카드·하나카드는 금융·결제, 티맵모빌리티는 모빌리티, SK브로드밴드는 콘텐츠, 엘리스그룹은 교육을 맡는다. 굿닥·사운더블헬스는 의료·헬스케어 분야에 참여하고, 노타·셀렉트스타·에임인텔리전스는 AI 모델·인프라·보안 지원 역할을 맡는다.

이들 역량의 활용처는 이용자 요청 분석→계획 수립→실행→결과 확인으로 이어지는 '행동형 AI' 구현이다. 이를 위해 정부24·PASS 연계를 바탕으로 주민등록표등본 등 증명서 83종 발급을 지원하고, 건강기록 기반 진료 정보 안내와 병원 예약 연결도 수행하는 방식이 제시됐다. 또 공식 응용프로그램인터페이스(API) 없는 매장·관공서를 대상으로 한 기능도 구상했으며, AI의 직접 전화로 이용자 요청을 처리하는 방안도 포함됐다.

셀렉트스타 관계자는 보유 데이터 전문성 기반으로 실제 서비스 환경에서 정확·안정적으로 작동하는 '모두의 AI' 구축을 지원하겠다는 뜻을 밝혔다.

유경상 SKT AI CIC장은 컨소시엄 구성 관련 설명에서 한 기업 단독 방식으로는 국민 일상의 다양한 요구를 충족하는 데 한계가 있다고 설명했다. 이어 SKT의 역할은 이용자 의도를 적합한 모델·기술·전문 서비스로 연결하는 데 있다고 밝혔다.

이 구성은 카카오 컨소시엄 중심 매체인 카카오톡의 이용자 접점 위에 카카오·LG 계열사 AI·통신·시스템 역량과 의료·금융·세무·교육 분야별 전문성을 얹는 방식이다. 카카오·LG AI연구원은 국산 AI 모델을 활용하고, LG유플러스는 통신 접점을 제공하며, LG전자·LG CNS는 기술 역량을 보강한다.

분야별로는 의료 분야에 서울대학교병원·루닛, 금융 분야에 신한은행, 세무·교육 분야에 자비스앤빌런즈·데이원컴퍼니 등이 참여한다. 크라우드웍스는 데이터 인프라 기반으로 AI 답변 품질 향상과 안전성 검증을 지원한다.

이 구성의 특징은 카카오톡의 대규모 이용자 접점과 분야별 전문 서비스·데이터를 연결하는 데 있다. 이를 바탕으로 카카오는 카카오톡 내 범용 챗봇을 이용한 뒤 필요할 경우 공공·특화 AI 에이전트로 연계하는 방식을 추진하며, 정보 탐색·예약·신청·결제를 하나의 흐름으로 처리하는 것을 목표로 한다.

이용자는 카카오톡에서 일반 챗봇을 쓰다가 필요할 때 분야별 AI 에이전트로 넘어가 여러 절차를 연속적으로 처리하게 된다. 이와 함께 LG유플러스와의 협력 계획에 따라 전화 기반 범용 AI도 제공할 예정이다.

카카오는 외부 전문기업 추가 참여 통로 마련에 나선다. PlayMCP- AI 에이전트 마켓플레이스 연계 방침을 세우고, 외부 기업의 특화 에이전트 개발·시험·유통 지원 계획도 밝혔다.

이번 서비스와 관련해 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 카카오톡 플랫폼 기반으로 AI 접근성 강화를 핵심으로 제시했다. 또 단순 정보 탐색을 넘어 일상 과업의 완결형 수행 지향을 강조했다.

한편 KT는 적용 대상이 대국민 AI 서비스인 컨소시엄을 추진하고 있다. KT 컨소시엄 구성 축은 서비스·AI 모델·플랫폼·인프라 3개 영역이며, 구성 방식은 생활서비스·구동 AI 모델·컴퓨팅 인프라 결합이다.

KT 서비스 영역 참여사는 다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드·커넥트웨이브·딥서치다. 이 서비스 영역은 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 생활밀착 서비스를 담당한다.

모델·플랫폼 영역 참여사는 업스테이지·모티프테크놀로지스·NC AI·액션파워다. AI 인프라 영역 참여사는 래블업·리벨리온·베슬AI코리아다.

KT는 자사와 참여사 서비스 전반에 AI를 적용해 사용자가 쓰던 흐름 안에서 정보 제공부터 전문 서비스 연결, 후속 과업 연계까지 이어지게 할 계획이다. 역량 활용처는 '모두의 AI' 앱·다음·컨소시엄 참여사 서비스·지니TV다. 기존 서비스 이용 중 AI를 호출하면 필요 정보 제공과 전문 서비스 연결, 후속 과업 연계가 이뤄지는 구조다.

이 과정에서는 이용자 동의를 전제로 서비스 간 개인화 기능을 적용한다. 개인화 연계 항목은 관심사·일정·진행 중 과업 맥락이다. 사례로는 집을 구한 이용자에게 기존 상담 내용 기반 전입신고·주소 변경·공과금 이전 후속 업무를 제안하는 방식이 제시됐다. KT는 컨소시엄 참여사 이용자 접점 합산이 6000만 이상이라고 설명했다.

또 다른 사례로는 소상공인이 매출 감소 원인을 질의하면 시장·소비 정보 분석과 관련 지원정책 탐색 서비스를 구상하고 있다. NC AI 관계자는 글로벌 경쟁력을 갖춘 3D·사운드 모델 기반의 대중 서비스용 특화 기술을 컨소시엄에서 공개할 계획이라고 밝혔다.

과학기술정보통신부는 28일 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 '모두의 AI' 사업 수행기관으로 선정했다고 발표했다. 기사 이미지는 AI 생성이다.

모두의 AI 사업은 이용자 전면에는 하나의 AI를 제시하는 구조다. 다만 내부적으로는 여러 국산 모델을 활용하는 방식으로 추진된다.

이 같은 방식의 배경에는 단일 모델이 전 영역에서 최고 성능을 달성하기 어렵다는 판단이 있다. 전 영역의 예시로는 검색·추론·한국어 이해·멀티모달·전문지식이 제시됐다.

이에 따라 이용자 질문·과업별로 적합한 모델을 선택·연결할 필요가 있으며, 핵심 역량으로는 '모델 오케스트레이션'이 꼽힌다. 복잡한 추론에는 대형 모델을 사용하고, 단순 검색·분류에는 상대적으로 작은 모델을 투입해 응답 속도·비용을 동시에 관리하는 것이 효과로 제시됐다.

이진형 KT AX사업본부장 상무는 국민이 이용하는 다양한 서비스로 AI 확장을 추진하겠다는 입장을 밝혔다. 또 시작 지점과 무관하게 필요한 AI·전문 서비스를 연결하는 것을 목표로 제시했다. 연내 서비스로 컨소시엄의 결합력을 검증하게 되며, 관건은 지속 가능성이다.

국산 AI 기업 관점에서 '모두의 AI'는 자사 모델의 실제 대규모 서비스 검증 기회라는 의미를 갖는다. 기존 국내 AI 모델 경쟁 양상은 개발 규모·벤치마크 점수 중심이었지만, 이번 사업을 계기로 실제 이용자 선택·사용량·처리 비용·장애 대응 능력이 새 평가 기준으로 떠오르게 된다.

다만 여러 모델 활용만으로 국내 AI 생태계의 자연 성장이 보장되지는 않는다. 모델 선택 기준과 모델별 요청 배분량에 따라 참여기업의 실익이 달라질 수 있기 때문이다. 주관사 자체 모델을 우선 사용하고 외부 모델을 보완적으로 활용하는 방식이 될 경우, 이번 사업은 통신사·플랫폼 기업 서비스 확대에 그칠 수 있다.

외부 AI 모델·에이전트 경쟁 구조를 마련하려면 모델별 호출량·성능·비용 평가의 명확한 기준이 필요하다. 여기에 우수 모델·서비스가 이용량에 따라 수익을 확보하는 정산체계까지 갖춰져야 한다. 이 조건들이 충족될 경우 '모두의 AI'는 일회성 실증사업을 넘어 국내 AI 시장 형성 플랫폼으로 발전할 수 있다.

과기정통부는 9월 사업자들과 협약 체결과 실무협의체 구성을 시작으로 관계부처·공공데이터 연계 협의 후 베타 서비스를 진행하고, 연내 정식 서비스 출시 계획이다. 사업자 제시 기능 관련 실제 연동 범위·제공 시점은 협의 과정에서 구체화 예정이다.

이번 사업의 핵심 과제는 지속 가능성이다. 정부는 올해 B200 GPU 512장 지원, 내년부터 서비스 제공 비용 예산 지원에 나선다. 고성능 AI 전 국민 제공 초기 비용은 정부가 부담하는 방식이며, 정부 지원 방식은 초기 비용 부담으로 시장 개척이다.

다만 AI 서비스는 이용자 증가에 따라 추론 비용 증가가 예상된다. 무료 이용 전제 시 이용자 신속 확보 가능성이 있는 반면, 정부 지원 축소 이후 수익모델은 아직 구체화되지 않았다. 이 같은 점이 지속 가능성 문제로 남아 있다.

AI 서비스의 수익모델은 무료 보편 서비스의 취지와 추천의 중립성에 부담으로 작용할 수 있다는 지적이 나온다. 광고·유료 구독 도입 시 무료 보편 서비스라는 사업 취지 약화 가능성이 있고, 쇼핑·금융·예약 중개 수수료 의존 시 AI 추천의 수익성 편향 가능성도 제기된다. 이 경우 AI 추천은 이용자 최적 선택보다 수익성 높은 상품을 우선할 가능성이 있으며, 공공서비스·상업서비스를 하나의 AI에서 함께 제공할 경우 추천 중립성 보장 과제도 남는다.

정부의 세 개 컨소시엄 동시 선정은 단일 서비스로 전 국민 데이터·이용자 집중을 피하고 서로 다른 접근방식의 경쟁을 유도한다는 의미를 갖는다. 다만 비슷한 서비스 3곳이 중복 개발될 가능성이 있고, 그 결과 GPU 분산과 예산 분산으로 이어질 가능성도 있다.

컨소시엄 방식에서는 컨소시엄 내 이종 기업 데이터·기술·서비스를 하나의 AI 서비스로 구현할 필요가 있다. 이를 위해서는 참여사 간 연동과 서비스 완성도가 뒷받침돼야 한다. 업계 관계자는 실제 서비스의 빠른 구현과 이용자 확보가 중요하며, 여러 기업이 참여하는 컨소시엄 구조에서는 각 참여사 기술·데이터의 유기적 연결이 관건이라고 봤다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김병주 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241267

참고자료

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