EU 집행위, 과학 연구용 AI 자원 확대를 위한

민간 지원 이니셔티브 출범

유럽연합 집행위원회(European Commission)는 10월 15일 아일랜드 더블린에서 열린 유럽 AI 과학 정상회의(European AI in Science Summit)에서 유럽 연구자의 AI 활용을 지원하기 위한 ‘AI 과학 연구 지원 이니셔티브(AI in Science Enablers Initiative)’를 출범했다. 이번 이니셔티브는 민간 기업과 재단으로부터 AI 모델, 연산 자원, 데이터, 연구용 소프트웨어 및 전문 지식 등을 유럽 연구자에게 자발적으로 제공하기 위한 지원 약속을 모으는 사업이다. EU의 ‘유럽 AI 과학 전략(European AI in Science Strategy)’에 따른 주요 과제로, ‘유럽 AI 과학 연구자원(RAISE, Resource for AI Science in Europe)’의 일환으로 추진된다. 이를 통해 공공·민간 자원을 연계해 AI 기반 과학 연구를 지원할 계획이다.

최초 참여 기관은 구글(Google), 미스트랄 AI(Mistral AI), 엔비디아(NVIDIA), 엘스비어(Elsevier), 프런티어스(Frontiers), 노보노디스크 재단(Novo Nordisk Foundation), 사노피(Sanofi) 등 7곳이다. 이들 기관은 각자의 전문 분야에 따라 AI 모델과 연산 자원, 연구 데이터, 소프트웨어 및 인력 양성 등을 지원하기로 했다.

AI 모델과 연산 자원 분야에서 구글은 유럽 연구자에게 300만 달러 상당의 Google Cloud 크레딧과 AI 모델 이용 토큰을 제공하고, Google DeepMind의 첨단 과학 연구용 AI 모델에 직접 접근할 수 있도록 지원하기로 했다. 프랑스 AI 기업 미스트랄 AI는 모델의 학습된 가중치를 공개하는 오픈웨이트 모델의 이용을 지원하고, AI 코딩 도구인 Vibe 이용권과 API 크레딧을 제공한다. 또한 박사 과정 인턴십과 시간제 연구직 기회, 대학 협력을 통해 연구 인력 양성에도 참여할 계획이다. 엔비디아는 공개된 과학 연구용 AI 모델과 소프트웨어, 실습 교육 및 기술 전문성을 제공하며, 유럽 연구자와 스타트업이 AI 연산 자원과 연구 지원을 이용할 수 있는 경로를 마련하기로 했다.

연구 정보 분야에서는 과학 및 의료 정보 서비스 기업인 엘스비어가 AI 기반 연구 도구 LeapSpace의 무료 이용권을 제공하고, 유럽 전역을 대상으로 LeapSpace Challenge 프로그램을 추진한다. 박사 과정 및 박사후 연구자에게는 연구비가 지원되는 공동 연구와 AI 전문 연구실을 통한 연구 기회도 마련한다. 의료 분야에서는 임상정보 검색과 간호교육 등을 지원하는 ClinicalKey AI 및 ClinicalKey Nursing AI 이용권과 인체 구조를 3차원으로 학습할 수 있는 Complete Anatomy의 무료 이용권을 제공하기로 했다.

학술 출판사 프런티어스는 EU 연구지원 프로그램인 Horizon Europe에서 생성된 데이터셋 1,000개를 AI를 활용해 정비하고, 초기 경력 연구자에게 FAIR² 방식에 따른 연구 데이터 출판 100건을 지원하기로 했다. 해당 무상 서비스의 가치는 총 160만 유로를 초과한다. FAIR²는 연구 데이터의 출처와 활용 조건 등을 체계적으로 기록해 AI가 데이터를 활용하고 다른 연구자가 재사용하기 쉽도록 하는 개방형 규격이다. 프런티어스는 이 규격을 적용한 데이터 관리 및 출판 서비스를 과학 연구용 AI 모델을 개발하는 Horizon Europe 참여 연구팀에 지원하고, 연구 데이터 서비스인 Frontiers Data의 조기 이용 기회도 제공할 계획이다. 아울러 연구기관과 데이터 저장소 등이 FAIR² 규격을 활용할 수 있도록 공개한다.

이 밖에도 덴마크의 비영리 연구 지원 기관인 노보노디스크 재단은 AI 전용 슈퍼컴퓨터 Gefion의 연산 자원을 유럽 연구자에게 제공할 의향을 밝혔다. 프랑스 바이오제약 기업 사노피는 자사가 공동 설립한 디지털 헬스 혁신 지원 조직인 Future4Care를 통해 AI 기반 의료 혁신을 지원하기로 했다.

(2026.10.15., European Commission)

G7, AI 기반 사이버 공격 대응을 위한 모의 훈련 추진 합의

주요 7개국(G7) 재무장관과 중앙은행 총재는 10월 15일 태국 방콕에서 열린 회의에서 AI 관련 위험에 대비한 모의 훈련을 추진하기로 합의했다. 일본 재무성이 16일 공개한 가타야마 사쓰키 재무상 기자회견록에 따르면, G7 등은 향후 AI가 초래하는 위험에 대응하기 위한 훈련을 실시할 예정이다. 로이터(Reuters)는 국제통화기금(IMF)이 금융기관의 핵심 서비스가 AI를 활용한 사이버 공격을 받을 경우 해당 기관에 대한 신뢰가 약화될 수 있다고 경고한 점을 이번 합의의 배경으로 소개했다.

로이터에 따르면, 이번 합의는 G7 재무 차관급에서 논의해 온 훈련 구상을 장관급에서 승인한 것이다. G7 재무부와 중앙은행은 AI 기반 사이버 공격을 가정해 기존 대응 절차가 효과적으로 작동하는지 점검할 계획이다. 이번 모의 훈련은 실제 시스템을 공격하지 않고 가상의 사고 상황을 설정해 관계 기관의 대응 방안을 검토하는 도상 훈련(tabletop exercise) 방식으로 진행된다. 훈련 결과는 사고 대응 매뉴얼 개선에 활용할 예정이며, 훈련 시나리오에 따라 민간 금융기관도 참여할 수 있다. (2026.10.16., 일본 재무성·Reuters)

유럽연합(EU) 집행위원회 공동연구센터(Joint Research Centre, JRC)는 10월 14일 EU 전략 산업의 AI 도입 현황을 분석한 결과를 발표했다. 유럽통계청(Eurostat)의 2021~2025년 기업 정보통신기술(ICT) 활용 조사 자료에 따르면, EU의 10개 전략 산업에서 AI를 사용하는 기업의 비중은 2021년 7%에서 2025년 18%로 11%포인트 상승했다. 같은 기간 EU 전체 조사 대상 업종의 AI 도입률도 8%에서 20%로 증가했다. 이번 연구는 EU의 ‘AI 적용 전략(Apply AI Strategy)’에 포함된 10개 전략 산업을 대상으로 AI 도입 수준과 활용 방식, 주요 장애 요인 등을 분석한 것이다.

2025년 기준 산업별 AI 도입률은 문화·창의 산업 및 미디어 분야가 38%로 가장 높았으며, 에너지 34%, 전자통신 서비스 30%가 뒤를 이었다. 특히 에너지 분야는 2021년 18%에서 2025년 34%로, 전자통신 서비스 분야는 12%에서 30%로 증가했다. 이들 산업에서는 정보통신 보안, 연구개발, 생산 등 다양한 업무에 AI가 활용되는 것으로 나타났다. 반면 모빌리티(교통 및 자동차), 관광, 농식품 분야는 AI 도입률이 상대적으로 낮았으며, 활용 범위도 주로 마케팅과 영업 등 일부 업무에 집중됐다. 제조업과 기후·환경 분야에서는 기존 AI 도구를 활용하는 동시에 생산 과정에 AI를 적용하려는 움직임이 나타났으나, 핵심 생산 업무로의 활용 확대는 아직 제한적인 수준으로 분석됐다.

JRC는 AI 도입 확대의 주요 배경으로 대규모 언어 모델(LLM) 등 범용 AI 기술의 접근성 향상과 이용 비용 하락을 제시했다. 특히 문서와 음성 등 콘텐츠를 분석하거나 생성하는 AI 기술이 마케팅과 영업 업무를 중심으로 확산됐다고 설명했다. 다만 AI 도구를 사용하는 기업이 늘어나는 것과 AI를 생산 등 핵심 업무에 통합하는 것은 구분할 필요가 있다고 지적했다. 기업이 보유한 데이터와 전문 지식을 바탕으로 AI를 업무에 맞게 조정하고 기존 업무 과정에 통합할수록 더 높은 부가가치를 창출하는 경향이 있다는 분석이다.

산업별로 AI를 활용하는 업무와 도입 방식에도 차이가 나타났다. JRC는 산업별 비교에서 AI 도입을 위해 조직 운영 방식을 개선한 정도와 생산 과정의 AI 활용 수준 사이에 양의 상관관계가 확인됐으며, 에너지, 전자통신, 방위산업 등이 이에 해당한다고 설명했다. 또한 기후·환경 분야는 산업 특성에 맞춘 AI 기술의 조정이 필요해 별도 개발 없이 사용할 수 있는 기성 AI 솔루션의 활용 비중이 낮았다. 반면 제조업은 전반적인 AI 도입률이 낮은 편이지만, 기성 AI 솔루션의 활용 수준은 기후·환경 분야보다 높게 나타났다. JRC는 이를 통해 범용 AI 도구의 도입이 반드시 생산 과정에서의 AI 활용 확대로 이어지는 것은 아니라고 분석했다.

AI 도입의 주요 장애 요인으로는 전문 인력 부족과 규제 불확실성이 제시됐다. 특히 AI 전문 역량 부족과 데이터 보호 및 개인정보 처리에 대한 우려가 다수 산업에서 공통적으로 나타났다. 이에 JRC는 AI 활용을 핵심 업무로 확대하기 위해 기업의 디지털 전환과 전문 인력 양성, 조직 운영 방식 개선을 지원할 필요가 있다고 제언했다. 아울러 산업별로 기술 수요와 업무 특성이 다른 만큼, AI 도입 지원 정책도 각 산업의 특성을 고려해 설계할 필요가 있다고 강조했다. (2026.10.14., European Commission)

메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)와 엔비디아(NVIDIA)는 10월 16일 차세대 운전자 보조 및 자율주행 시스템 개발을 위한 전략적 협력을 확대한다고 발표했다. 양사는 메르세데스-벤츠의 차량 공학과 안전 분야 전문성, 자체 차량 운영체제인 MB.OS에 엔비디아의 AI 연산 및 주행 소프트웨어 기술을 결합해 자율주행 시스템 개발을 가속화할 계획이다.

이번 협력에는 엔비디아의 차량용 연산 및 센서 아키텍처인 NVIDIA Hyperion과 AI 주행 소프트웨어인 Alpamayo Stack, 안전 체계인 NVIDIA Halos가 활용된다. Hyperion은 차량이 주변 환경을 인식하고 주행 정보를 처리하는 데 필요한 연산장치와 센서 구성을 지원한다. Alpamayo Stack은 AI 추론 기능을 활용해 복잡한 주행 상황에 대응하도록 설계된 소프트웨어로, 도심 내 출발지부터 목적지까지의 운전자 보조와 능동형 안전, 자동주차 기능을 지원한다. Halos는 메르세데스-벤츠의 기존 차량 안전 체계에 병렬 안전 체계를 추가해 중복 안전 기능과 보호장치를 강화한다.

또한 MB.OS는 새로운 주행 기능과 무선 소프트웨어 업데이트를 지원한다.

양사는 이러한 기술을 바탕으로 첨단 운전자 보조 기능을 발전시키고, 향후 자율주행 리무진을 포함한 SAE 레벨4 자율주행 기술 개발도 추진할 계획이다. 레벨4는 정해진 운행 조건에서 운전자의 개입 없이 차량이 주행할 수 있는 수준을 의미한다. 다만 이번 발표는 기술 공동 개발을 위한 협력 확대에 관한 것으로, 레벨4 차량의 구체적인 출시 일정이나 상용 운행 계획은 제시되지 않았다.

협력 범위는 차량 주행 기술뿐 아니라 개발과 생산 분야에도 걸쳐 있다. 메르세데스-벤츠는 차량 개발을 위한 시뮬레이션과 자체 디지털 생산 생태계인 MO360에 엔비디아 기술을 활용하고 있다. MO360에서는 가상 생산 계획과 AI 기반 업무 지원 등에 관련 기술이 적용되며, 양사는 이를 바탕으로 글로벌 생산시설의 운영 효율성과 유연성, 품질을 높이기 위한 협력을 강화할 계획이다. (2026.10.16., NVIDIA)

구글(Google)은 10월 13일 최신 고성능 AI 모델 ‘Gemini 4 Argon’을 개발자와 기업, 유료 구독자에게 전 세계적으로 제공하기 시작했다고 발표했다. Argon은 소프트웨어 개발과 금융, 법률, 사이버보안, 과학 분야에서 복잡한 문제를 분석하고 여러 단계의 작업을 수행하도록 설계된 모델이다. 구글은 금융·코딩·법률·세무 등 전문 업무 수행 능력을 평가하는 Vals Index에서 Argon이 1위를 기록했다고 밝혔다.

구글은 Argon을 활용한 소프트웨어 개발과 전문 업무, 과학 연구 사례도 공개했다. 구글 내부에서는 AI 개발 도구인 Antigravity에 Argon을 적용한 결과, AI 에이전트를 활용한 코드 제출이 35% 이상 증가하고 코드 변경을 이전 상태로 되돌리는 작업은 약 3분의 1 감소했다고 설명했다. 또한 대규모 소프트웨어의 구조 개선과 성능 최적화, 법률·금융 분야의 문서 분석 등 다양한 업무에 활용하고 있다고 밝혔다. 과학 분야에서는 신약 개발을 위한 연구 자료 분석과 양자컴퓨팅과 핵융합 연구, 사이버보안 취약점 탐지 및 로봇 제어 기술 개발 등의 사례를 소개했다.

이용 경로는 대상에 따라 구분된다. 개발자는 Google AI Studio와 Android Studio에서 유료 Gemini API를 통해 Argon을 이용할 수 있으며, 기업은 Gemini for business와 Gemini API, Antigravity를 통해 활용할 수 있다. 일반 이용자 중 Google AI Pro·Ultra 구독자는 Gemini 앱과 구글 검색의 AI Mode에서 이용할 수 있고, Ultra 구독자는 Antigravity와 AI Studio에서도 사용할 수 있다. Gemini API에서는 입력과 출력을 합쳐 최대 100만 토큰을 처리할 수 있도록 지원한다.

API 도입 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러이며, 이전에 처리한 입력 내용을 재사용하는 캐시 입력 토큰에는 95% 할인이 적용된다. 도입 가격은 2026년 11월 30일까지 적용되며, 이후에는 입력 100만 토큰당 4달러, 출력 100만 토큰당 20달러로 변경된다. 해당 가격은 일반 이용자에게 공개되는 Argon 모델을 기준으로 한다.

연구 및 사이버보안 분야의 별도 지원도 추진한다. 구글은 과학자 1만 명에게 Antigravity의 최고 사용 한도 등급을 6개월간 무료로 제공할 계획이다. 신청자의 자격과 수용 규모 등을 고려해 지원 대상을 선정하며, 선정된 연구자부터 순차적으로 이용할 수 있도록 할 예정이다. 사이버보안 분야에서는 방어 목적의 보안 전문가를 지원하는 Fairwind Program의 참여 기관을 수백 곳 추가 확대한다. 별도 신청을 거쳐 선정된 참여자는 일반 모델에 적용되는 사이버보안 관련 안전 제한 없이 Argon을 이용할 수 있는 접근 권한을 받는다. (2026.10.13., Google)

오픈AI, 미국 대학 연구실 대상 생명과학

AI 연구 지원 프로그램 신청 개시