'모두의 AI' 3사 컨소시엄 개발 착수 — 2027년 예산 2,500억, 목표는 MAU 1,000만

한 줄 요약

과학기술정보통신부가 9월 4일 서울 한국프레스센터에서 '모두의 AI' 프로젝트 사업자 간담회를 열고 SKT·카카오·KT 3개 컨소시엄의 서비스 개발 계획을 공개했다. 소버린 AI 담론이 연구·모델 단계를 지나 전 국민이 쓰는 실서비스로 내려온 첫 장면이다. 세 컨소시엄이 잡은 방향이 서로 다르다는 점이 이번 발표의 핵심이다.

무엇이 바뀌었나

• SKT 컨소시엄 — 실행형 에이전트 — SK텔레콤, 퓨리오사AI 등이 참여한다. 인증·신청·결제까지 직접 수행하는 실행형 AI 서비스를 내세웠고, 전화와 문자 기반 에이전트 기능이 특징이다.
• 카카오 컨소시엄 — 마켓플레이스 — 카카오와 LG(LG유플러스)가 참여한다. 개인별 에이전트와 개방형 에이전트 마켓플레이스를 함께 만들고, 플레이MCP를 활용해 외부 개발자도 에이전트를 등록할 수 있게 한다.
• KT 컨소시엄 — 검색형 + 분야 특화 — KT, 솔트룩스, 업스테이지 등이 참여한다. 실시간 검색 범용 AI 에이전트 '이음'과 10여 개 분야 특화 AI를 함께 내놓고, AI 운영플랫폼 '토큰팩토리'를 바탕으로 개방형 플랫폼을 구성한다.
• 예산과 목표 숫자가 나왔다 — 2027년 예산은 GPU 임차비를 포함해 2,500억 원. 12월 월간 활성 이용자(MAU) 500만 명, 2027년 말까지 1,000만 명 이용자 기반 확대가 목표로 제시됐다.
• 정부가 잡은 평가 기준은 '체감' — 배경훈 부총리는 "국민이 서비스를 얼마나 쉽게 접하고 자주 찾는지, 그리고 실제 삶에 얼마나 도움이 되는지가 가장 중요하다"고 말했다.

왜 중요한가

1. '국가대표 AI' 구도가 3사로 확정됐다. 그동안 여러 기업이 후보로 거론됐지만, 이제 실행 주체와 각자의 서비스 방향이 공개됐다. 앞으로 국내 AI 사업 기회는 이 세 컨소시엄에 어떻게 붙느냐를 중심으로 재편될 가능성이 높다.
2. 평가 지표가 기술이 아니라 이용자 수다. MAU 500만·1,000만이라는 숫자가 먼저 나왔다는 건, 이 사업의 성패가 모델 성능이 아니라 실제로 쓰이는지로 판정된다는 뜻이다. 정부 과제가 논문·데모가 아니라 서비스 지표로 평가받는 방식은 국내 AI 사업 관행에서 큰 전환이다.
3. 개방형 플랫폼이 세 곳 중 두 곳의 전략이다. 카카오의 에이전트 마켓플레이스와 KT의 개방형 플랫폼은 모두 외부 개발자의 참여를 전제한다. 중소 개발사·AX 컨설팅 업체에게는 직접 수주가 아니어도 진입할 통로가 생긴다는 의미다.

시장 반응

• 업계 대표들이 총출동했다 — 백준호 퓨리오사AI 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이경일 솔트룩스 대표, 박윤영 KT 대표, 정신아 카카오 대표 등이 참석했다. 반도체·모델·플랫폼 각 층위의 대표가 한자리에 모인 구성이다.
• 후속 절차는 아직 공개되지 않았다 — 서비스 공개 시점, 컨소시엄별 예산 배분, 중간 평가 방식은 현재까지 나온 보도에 담기지 않았다.

실무자가 얻어갈 것

1. 에이전트 등록 통로를 먼저 확인하라. 카카오의 플레이MCP 기반 마켓플레이스와 KT의 토큰팩토리는 외부 참여를 전제로 한다. 자사 서비스를 에이전트로 감싸 등록할 수 있다면, 국가 사업 예산이 만든 사용자 유입을 직접 받는 위치가 된다. 등록 요건과 심사 기준이 공개되는 시점을 놓치지 말아야 한다.
2. '실행형' 요구사항을 미리 대비하라. SKT 컨소시엄이 내세운 인증·신청·결제 수행은 곧 본인확인, 전자서명, 결제 연동 규격을 다룬다는 뜻이다. 공공·금융 도메인에서 에이전트를 붙이려는 조직이라면 이 규격 논의가 사실상의 표준이 될 가능성을 염두에 둬야 한다.
3. GPU 임차비가 예산에 명시됐다는 점을 읽어라. 2,500억 원에 GPU 임차비가 포함된다는 건, 사업의 상당 부분이 추론 비용이라는 뜻이다. 유사 규모 제안서를 쓸 때 인프라 비용 비중을 어떻게 잡을지에 참고 기준이 생겼다.

우리 회사 관점

• AX 컨설팅 — 3사 컨소시엄 구도와 각자의 기술 스택을 정리한 1페이지 브리프를 만든다. 고객사가 "우리는 어디에 붙어야 하나"를 물을 때 바로 꺼낼 수 있어야 한다.
• AX 교육 — 공공 AX 교육 과정에 '모두의 AI' 사례를 넣는다. 소버린 AI가 추상적 정책 담론이 아니라 실제 서비스 스펙으로 내려온 최초의 국내 사례다.
• 요즘AI 미디어 — 컨소시엄 3사의 접근법 비교(실행형 vs 마켓플레이스 vs 검색형)는 그 자체로 좋은 해설 소재다. 각 방향이 어떤 사용자 습관을 전제하는지 풀면 읽힌다.
• 사업 기회 — 개방형 플랫폼 두 곳의 외부 개발자 등록 요건이 공개되는 시점을 추적 대상에 올린다.

출처

• 과기부 '모두의 AI' 프로젝트 본격 시동 — AI타임스
• '모두의 AI' 3사 컨소시엄 서비스 개발 계획 공개 — 인공지능신문