홍진배 IITP 원장 "R&D 행정업무에 AI 에이전트 전면 배치"

AI 반도체·모델·피지컬AI 맞춰 조직 정비…내부 업무에 에이전틱 AI 적용 추진

홍진배 원장 "AI R&D 예산 지금보다 훨씬 커져야"…대형 사업 준비

"국산 NPU, 추론 시대 가능성↑"…중국·일본 공급 사례로 경쟁력 확대

[서울=뉴시스]홍진배 IITP 원장은 17일 서울 마포구 AI·SW마에스트로 연수센터에서 열린 '2026 성과 미디어 데이' 간담회에서 조직 혁신 방향에 대해 발표했다. (사진=IITP 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]심지혜 기자 = 정보통신기획평가원(IITP)이 연구개발(R&D) 관리 업무 혁신을 위해 내부 업무 프로세스에 에이전틱 AI 적용을 추진한다. AI 반도체와 AI 모델, 피지컬AI 등 핵심 분야에 맞춰 조직을 정비한 데 이어 에이전틱 AI를 활용해 업무 효율성을 높이겠다는 구상이다.

홍진배 IITP 원장은 17일 서울 마포구 AI·SW마에스트로 연수센터에서 열린 '2026 성과 미디어 데이' 간담회에서 이같은 조직 혁신 방향에 대해 밝혔다.

홍 원장은 "AI 반도체, AI 모델, 피지컬AI 등 주요 태스크에 맞춰 조직을 정교화했고 PM들도 칩·모델·피지컬AI에 맞게 전방위적으로 배치했다"고 말했다.

이어 "기관 내부에도 에이전틱 AI를 적용해 조직 효율성을 높이고 본업에 더 집중할 수 있는 구조를 만들려고 한다"며 "단순히 AI 모델을 적용하는 것이 아니라 에이전트AI를 업무 안에 넣어 프로세스 자체를 하나씩 대체하는 것을 목표로 작업하고 있다"고 설명했다.

IITP는 AI R&D 예산도 확대해 나간다는 방침이다. 홍 원장은 "지금보다 훨씬 더 커져야 한다는 생각은 분명하다"면서도 "구체적인 규모에 대해서는 기획재정부 심의가 진행 중이라 언급하기 어렵다"고 말했다.

주요 확대 분야로는 AI 모델의 근원 경쟁력 확보를 위한 펀더멘털 R&D, 국산 신경망처리장치(NPU) 스케일업, AI 사이버 보안 R&D 등을 꼽았다.

홍 원장은 "현재 대규모 예산을 신청한 분야는 사이버실드돔을 비롯해 차세대 피지컬AI를 위한 월드모델, 그리고 이와 관련한 K-클라우드"며 "이와 함께 K-NPU도 한 번 나왔다고 끝나는 것이 아니라 칩 경쟁은 계속 일어나는 만큼 스케일업과 고도화가 필요하다"고 말했다.

[서울=뉴시스] 정보통신기획평가원(IITP)이 17일 '2026 성과 미디어 데이'에서 AI·ICT 연구개발 및 인재양성 성과를 발표했다.

"R&D가 R&D로 끝나선 안 돼"…수요자·투자자 연결 강화

IITP는 R&D가 연구개발 단계에 머물지 않고 시장과 수요로 이어지도록 관리 체계도 바꾸고 있다. 수요 조사부터 기획, 선정, 평가, 집행까지 이어지는 R&D 관리 흐름에서 현장 수요와 성과 확산을 더 적극적으로 반영하겠다는 것이다.

수요 조사 단계에서는 외부 의견 수렴을 넓히고 기획 단계에서는 연구자뿐 아니라 수요자와 투자자도 함께 참여하는 합동 기획 체계를 추진하고 있다.

과제 집행 과정에서는 R&D 과제 협의체와 성과 교류회를 통해 선행 과제와 후행 과제, 선정 과제 간 연계를 강화한다. 개별 과제가 따로 끝나는 것이 아니라 서로 시너지를 내고 패키지로 묶일 수 있도록 하겠다는 취지다.

홍 원장은 "중요한 것은 R&D가 R&D로 끝나지 않아야 한다는 점"이라며 "수요 기업과 공급 기업, 시장에 있는 사람들을 만나게 하는 브리지 작업을 많이 하고 있다"고 말했다.

그는 "기술을 홈페이지에 올려놓는다고 해서 시장으로 가는 것은 아니다"며 "개별적인 브리지 간담회를 통해 바이어가 기술을 인지하고 가져갈 수 있는 계기를 만들고 있다"고 설명했다.

홍 원장은 컴퓨터 과학자 그레이스 호퍼의 말을 인용해 기존 방식에 안주하지 않겠다는 의지를 나타냈다. 그는 "'늘 이렇게 해왔다'는 말이 가장 위험하다는 마음으로 IITP와 R&D 혁신을 계속 이끌어가겠다"고 강조했다.

중국·일본도 찾는 국산 NPU…추론 시대 경쟁력 자신

홍 원장은 국산 NPU가 글로벌 AI 반도체 시장에서 충분한 경쟁력을 확보할 수 있는 분야라고 평가했다.

특히 미국을 제외하면 서버와 엣지 영역을 아우르는 NPU 역량을 갖춘 국가가 많지 않은 데다, AI 확산에 따른 컴퓨팅 병목과 전력 문제를 해결할 저전력 추론 반도체 수요가 커지고 있어 한국이 경쟁력을 발휘할 수 있다는 설명이다.

그는 "전 세계적으로 미국을 제외하면 서버와 엣지 영역에서 NPU 업체들이 풀패키지로 나와 있는 나라가 많지 않다"며 "추론 시대가 왔을 때 상위권 수준으로 도전장을 내밀 준비가 된 곳도 많지 않은데 우리는 선제적 R&D를 통해 이런 업체들을 길러냈다"고 말했다.

이어 "AI 서비스가 확대될수록 컴퓨팅 병목과 전력 소비 문제가 커질 수밖에 없다"며 "이를 해결하기 위해서는 저전력·고효율 NPU가 중요해질 것"이라고 덧붙였다.

국산 NPU 기업은 해외 시장에서도 공급 사례를 늘리고 있다. 딥엑스는 중국 바이두 등을 포함해 8개국에서 30건 이상의 공급 성과를 냈고, 모빌린트는 일본 유니전자 등 125개사에 공급했다.

홍 원장은 중국 사례를 들어 국산 NPU 경쟁력을 강조했다. 그는 "중국은 한국 AI에 큰 관심이 없고 이미 다 뛰어넘었다고 생각하지만, 우리나라 NPU 기업들과는 이야기한다"고 말했다.

이어 "바이두가 10년 동안 칩 R&D에 34조원가량을 썼는데 자체 개발한 칩을 버리고 한국 칩을 선택했다는 것은 시사하는 바가 크다"며 "쉽게 올라올 수 있는 분야가 아니라 선제적이고 전략적인 노력의 결과물"이라고 설명했다.

홍 원장은 엔비디아와의 관계에 대해서는 협력과 경쟁이 병행될 것으로 봤다. 그는 "GPU 생태계나 피지컬AI 분야에서는 협력할 부분이 있지만 NPU 같은 영역에서는 경쟁해야 한다"며 "엔비디아가 국내 NPU 업체를 경쟁자로 인식한다는 것 자체도 성과로 볼 수 있다"고 말했다.


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