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국산 AI 모델 기반 ‘모두의 AI’ 연내 출시 추진

디플릭 Editorial

🗓️ 2026.09.08

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국민 누구나 무료로 쓰는 AI 서비스가 많아질수록, 무엇을 더 잘하느냐보다 무엇이 다르냐가 더 중요해지고 있습니다. 같은 질문에 답하는 서비스라도 사용 맥락과 접근 방식이 달라지면 이용 습관은 완전히 달라지기 때문입니다.

이번 '모두의 AI' 프로젝트는 바로 그 차이를 국산 AI 모델과 생활 밀착형 채널에서 찾고 있습니다. 연내 출시를 목표로 한 이 사업은 단순한 챗봇 경쟁이 아니라, 일상 속에서 AI가 실제로 쓰이는 방식을 바꾸려는 시도입니다.

무엇이 시작됐나

4일 서울 중구 한국프레스센터에서 과학기술정보통신부가 주최한 '모두의 AI' 프로젝트 사업자 간담회가 열렸습니다. SK텔레콤, KT, 카카오가 주관하는 3개 컨소시엄은 국민 수요에 기반한 AI 챗봇과 에이전트 서비스를 연내 출시하겠다는 계획을 밝혔습니다.

카카오 컨소시엄은 카카오톡과 전화 등 익숙한 채널에서 카카오 '카나나'와 LG '엑사원' 같은 국산 AI 모델 기반의 범용 챗봇과 공공·특화 AI 에이전트를 제공할 예정입니다. 정보 탐색부터 신청, 예약, 결제까지 하나의 대화로 이어지는 플랫폼 구상을 내놨습니다.

KT 컨소시엄은 실시간 검색 기반 범용 AI 에이전트와 공공·교육·금융·쇼핑 등 12개 분야 특화 AI 서비스를 연결하는 '이음' 구상을 소개했습니다. 다양한 국산 AI모델과 GPU·신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영한다는 계획도 함께 제시됐습니다.

SK텔레콤 컨소시엄은 질의응답을 넘어 인증, 신청, 결제까지 절차를 대신 수행하는 실행형 AI 서비스를 준비하고 있습니다. 전화와 문자 기반 에이전트 기능도 도입해 모바일 앱이나 웹 사용이 익숙하지 않은 사용자까지 포용하겠다는 방향입니다.

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왜 '외산과 차별화'가 핵심이 됐나

이번 사업의 핵심은 기술 자체의 성능 경쟁만이 아닙니다. 과기정통부와 참여 기업들은 오픈AI, 앤트로픽 등 외산 서비스와의 차별화를 전면에 내세웠습니다. 같은 생성형 AI라도 한국 사용자에게 익숙한 접점과 생활형 기능을 붙여야 일상 속에 들어갈 수 있다는 판단이 깔려 있습니다.

카카오는 카카오톡과 전화라는 기존 생활 채널을 활용하고, KT는 공공·교육·금융·쇼핑처럼 자주 맞닿는 영역을 묶어 서비스화합니다. SK텔레콤은 답변만 하는 AI가 아니라 뒤이은 절차까지 처리하는 실행형 AI를 제시했습니다. 세 회사 모두 AI를 독립적인 앱이 아니라 일상 속 흐름에 자연스럽게 연결된 도구로 만들려는 방향입니다.

정부가 강조한 것도 같은 지점입니다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 국민이 얼마나 쉽게 접하고 자주 찾는지, 실제 삶에 얼마나 도움이 되는지가 중요하다고 말했습니다. AI의 존재감을 보여주는 것보다, 사용자가 다시 찾을 이유를 만드는 일이 더 중요해진 셈입니다.

판단 기준은 서비스 성능만이 아닙니다

앞으로 이런 프로젝트를 볼 때는 모델 이름만 보아서는 충분하지 않습니다. 어떤 채널에서 시작하고, 어디까지 일을 이어가며, 기존 서비스와 무엇이 다른지까지 함께 봐야 합니다.

특히 공공 AI 에이전트 연계, 개인정보보호·보안 대책, 이용자 확보를 위한 민관 협력처럼 서비스가 실제로 자리 잡기 위해 필요한 조건도 중요합니다. 정부가 올해 엔비디아 GPU 512장을 지원하고 내년부터 총 2500억원 예산을 투입하겠다고 밝힌 것도 결국 서비스 출시와 운영을 뒷받침하기 위한 장치입니다.

즉, 이번 '모두의 AI'는 국산 모델을 쓰는 사업이 아니라 국산 모델이 국민 일상에 들어오는 경로를 설계하는 사업입니다. AI가 많아지는 시대보다, 어떤 AI가 끝내 자주 쓰이게 되는지가 더 중요한 질문으로 남습니다.

용어 주석

AI: 인공지능

에이전트: 사용자의 요청에 따라 다음 행동까지 이어가는 소프트웨어

GPU: 그래픽 연산을 빠르게 처리하는 반도체

NPU: AI 연산에 특화된 반도체

D.Flick Perspective

D.Flick Note

카카오는 카카오톡·전화, KT는 공공·교육·금융·쇼핑, SK텔레콤은 인증·신청·결제까지 맡는 실행형 AI를 내세웠습니다. 같은 '모두의 AI'라도 각자 다른 접점을 택한 것은, AI 경쟁이 이제 모델 성능보다 생활 속 진입 경로에서 갈릴 수 있음을 보여줍니다.


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