✔️ 과학기술정보통신부 주도 '독자 AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트' 사업 참여 신청이 13일 마감됐습니다.
✔️ 정부 ‘국가대표 AI’로 선정된 주요 기업들이 모인 ‘프렌들리AI 서울 밋업 2025’에서 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI가 자사 독자 모델과 산업 적용 성과를 공개했습니다.
✔️ 생성형 AI의 성능을 좌우하는 핵심은 양질의 데이터이며, 한국 정부는 공공 데이터를 AI 학습용으로 개방해 ‘국가대표 AI 모델’ 육성을 추진 중입니다.
과학기술정보통신부 주도 '독자 AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트' 사업 참여 신청이 13일 마감됐습니다. 최소 10개 이상 컨소시엄(기업·대학)이 참여하는 것으로 알려졌습니다.
솔트룩스, 코난테크놀로지 등 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 도전했던 기업은 물론 BHSN과 같이 처음 도전하는 기업들, 서울대 산학협력단과 같이 대학에서도 각각 컨소시엄 주관기업 또는 참여기업으로 이번 프로젝트에 뛰어든 것으로 전해졌는데요.
앞서 지난달 15일 열린 과기정통부 사업설명회에는 100명 이상이 참석하며 높은 관심을 보였습니다. 루닛, 트릴리온랩스, 와이즈넛, BHSN, 딥노이드 등 중소·벤처기업과 하나금융지주, BC카드, 롯데손해보험 등 금융권, 삼성SDS, 카카오, CJ대한통운, KT, 한화오션 등 대기업 관계자들이 참석했습니다.
'독자 AI 특화 모델 프로젝트' 놓고 10곳 이상이 경쟁 / 전자신문 (25.10.13)
정부 ‘국가대표 AI’로 선정된 주요 기업들이 모인 ‘프렌들리AI 서울 밋업 2025’에서 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI가 자사 독자 모델과 산업 적용 성과를 공개했습니다.
LG는 ‘엑사원 4.0’으로 연구개발 생산성을 99% 이상 향상시켰고, SKT는 ‘A.Dot X’로 GPT-4o 대비 33% 저비용 한국어 특화 성과를 밝혔습니다. 업스테이지는 AI B2B 시장의 자동화 단계 진입 중요성을, NC AI는 멀티모달 기술을 통한 게임·국방·제조 산업 확장을 강조했습니다.
"우리만의 무기는"...K-AI 국가대표 4개사가 밝힌 생존 전략 / 디지털데일리 (25.10.17)
생성형 AI의 성능을 좌우하는 핵심은 양질의 데이터이며, 한국 정부는 공공 데이터를 AI 학습용으로 개방해 ‘국가대표 AI 모델’ 육성을 추진 중입니다. 이에 따라 한글과컴퓨터는 AI가 읽을 수 있는 개방형 문서 포맷 ‘HWPX’를 도입해 공공 문서의 활용성을 높이고 있으며, 행정안전부는 앞으로 데이터를 AI가 직접 활용 가능한 ‘AI-레디’ 형태로 제공할 계획이라고 합니다.
'한글 파일' 공문서 푸는 정부 … '국대 AI' 개발 돕는다 / 매일경제 (25.10.13)
✔️ 리걸온 테크놀로지스는 연간 반복 매출(ARR) 100억 엔을 돌파하며, 일본에서 설립된 AI 기업 중 가장 빠르게 이 기록을 달성했다고 밝혔습니다.
✔️ Bryan Cave Leighton Paisner의 분석에 따르면, 2025년 변호사들은 전통적인 법률 지식과 고객 관계 능력을 넘어 효율성 마인드셋을 갖춰야 합니다.
✔️ 토론토 기반 Alexi의 CEO Mark Doble은 AI 리걸테크 경쟁 환경을 "전쟁"에 비유하며 공격적 성장 전략을 밝혔습니다.
리걸온 테크놀로지스는 연간 반복 매출(ARR) 100억 엔을 돌파하며, 일본에서 설립된 AI 기업 중 가장 빠르게 이 기록을 달성했다고 밝혔습니다. 전 세계 7000개 이상의 법무팀이 사용하는 리걸온의 AI 플랫폼은 변호사의 전문성을 결합해 계약 검토 시간을 최대 85% 단축하며 업무 효율성과 정확도를 높이고 있습니다. 2017년 도쿄에서 창립된 리걸온은 혁신적인 제품 개발과 글로벌 확장을 통해 오픈AI 등과 협력하며 리걸AI 분야의 글로벌 선두주자로 자리매김했습니다.
LegalOn Becomes Fastest Japanese AI Firm to Reach ¥10B ARR / legaltech-talk(25.10.10)
Bryan Cave Leighton Paisner의 분석에 따르면, 2025년 변호사들은 전통적인 법률 지식과 고객 관계 능력을 넘어 효율성 마인드셋을 갖춰야 합니다. 리걸테크는 더 이상 틈새 시장이 아닌 필수 요소이며, 변호사들은 계약 검토 플랫폼부터 AI 기반 리서치 도구까지 생산성을 높이는 기술을 선택하고 활용하는 데 능숙해야 합니다.
AI 리터러시가 중요하지만, 변호사가 데이터 과학자가 될 필요는 없으며, AI 도구의 작동 방식과 한계를 이해하고 법률 워크플로우에 통합하는 방법을 아는 것이 핵심입니다. 2035년 로펌은 동일 회사와 고객 내에서도 더 다양한 업무 모델과 가격 구조를 제공하며, 과거의 경직된 위계와 표준화된 워크플로우는 더 역동적이고 협력적인 환경으로 전환될 것으로 전망됩니다. 성공하는 로펌은 적응력을 키우고, 혁신을 장려하며, 지속적 학습을 지원하는 곳이 될 것입니다.
The future of law firms / Bryan Cave Leighton Paisner LLP (25.10.15)
토론토 기반 Alexi의 CEO Mark Doble은 AI 리걸테크 경쟁 환경을 "전쟁"에 비유하며 공격적 성장 전략을 밝혔습니다. 2017년 설립된 Alexi는 전년 대비 사용자 3,000% 증가를 기록했으며, 현재 600개 이상의 중견·대형 로펌을 고객으로 보유하고 연말까지 연간 반복 매출(ARR) 1,000만 달러 달성을 목표로 하고 있습니다.
Doble은 워크플로우 자동화 시장을 "3파전"으로 규정하며 자사, 미국의 Harvey(50억 달러 가치 평가), 유럽의 Legora(6억 7,500만 달러 가치 평가) 간 경쟁 구도를 설명했습니다. 회사는 지금까지 약 2,500만 캐나다 달러를 조달했으며, 2026년 1월까지 직원을 50명에서 100명으로 두 배 늘리고 뉴욕 오피스를 개설할 계획입니다.
"It is war": How Alexi hopes to dominate the AI legaltech market / BetaKit (25.10.17)
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