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구글, 양자컴퓨터 암호화폐 해킹 위협 가시화 경고…"필요 자원 10배 줄었다"

구글 연구진이 암호화폐 보안 시스템을 뚫는 데 필요한 양자 컴퓨터 자원이 기존 예상보다 10배가량 적게 든다는 연구 결과를 내놨다. 양자컴퓨터를 이용한 암호화폐 해킹 위협이 현실적인 문제로 가시화되고 있어 대안 마련이 필요하다는 지적이다. 지난 30일(현지시간) 구글 양자 AI는 개선된 양자 알고리즘을 통해 기존보다 훨씬 적은 양자 자원으로 암호화폐 핵심 암호 체계를 해독할 수 있다는 백서를 발표했다. 이번 연구는 암호화폐 거래 서명에 사용되는 256비트 타원곡선 이산로그 문제를 중심으로 진행됐다. 타원곡선 암호(ECC)는 공개키와 개인키를 이용해 거래를 검증하는 방식으로, 현재 비트코인과 이더리움 등 대부분의 블록체인에서 사용되는 핵심 보안 기술이다. 연구진에 따르면 최적화된 쇼어 알고리즘을 적용할 경우 1천200개 미만의 논리 큐비트와 수천만 회 연산으로 개인키를 추출할 수 있다. 물리 큐비트 기준으로는 50만 개 미만에서도 공격이 가능할 것으로 추정됐다. 이는 과거 연구에서 예측했던 자원 요구량에 비해 약 10분의 1 수준으로 줄어든 것이다. 연구진은 충분한 성능을 갖춘 양자 시스템이 완성된다면 단 몇 분 만에 암호 해독 공격이 완료될 수 있다며, 추후 대규모 양자컴퓨터가 상용화될 경우 블록체인 시스템 전반에 치명적인 취약점이 발생할 수 있다고 경고했다. 주요 공격 모델로는 트랜잭션(거래)이 전송되어 확정되기 전의 짧은 시간 동안 개인키를 탈취해 자금을 빼돌리는 '결제 중(On-spend)' 공격과, 주소를 재사용하거나 오랫동안 방치되어 공개키가 노출된 지갑을 노리는 '보관 중(At-rest)' 공격이 꼽혔다. 특히 소유자가 비밀번호를 잃어버렸거나 더 이상 관리하지 않는 방대한 규모의 '휴면 자산(Dormant digital assets)'은 새로운 암호 체계로의 업데이트가 불가능해 양자 해커들의 가장 손쉬운 먹잇감이 될 것으로 우려된다. 다만 비트코인의 작업증명(PoW) 방식 자체는 이러한 양자 알고리즘에 직접적으로 취약하지 않은 것으로 나타났다. 구글 연구진은 해킹의 청사진이 악용되는 것을 막기 위해, 세부 회로도를 공개하는 대신 '영지식 증명(Zero-knowledge proof)'을 활용하여 해킹 기술을 숨긴 채 연구 결과를 검증받는 책임감 있는 정보 공개 방식을 택했다. 이들은 당장 현재의 블록체인 시스템이 뚫리는 것은 아니라고 선을 그었다. 그러나 하드웨어의 발전과 알고리즘의 최적화가 동시에 이루어지면서 위협이 현실화되는 시기가 기존 예상보다 훨씬 앞당겨졌다고 경고했다. 이번 백서는 학계 및 업계의 빠른 피드백과 논의를 촉발하기 위해 공개된 것으로 아직 공식적인 동료 평가를 거치지 않은 상태다. 연구 결과에 대한 과학적 검증 절차는 향후 진행될 예정이다. 구글 연구진은 "이 연구의 목표는 디지털 경제의 핵심인 암호화폐 생태계의 장기적인 건전성을 지키는 것"이라며 "양자 공격에 내성을 가진 포스트 양자 암호(PQC) 표준으로의 전환을 즉각 준비해야 한다"고 촉구했다. 또한 단기적으로는 공개키 노출을 줄이고 지갑 주소 재사용을 피하는 등의 조치가 필요하다고 권고했다.

2026.04.02 11:27남혁우 기자

구글 딥마인드 '젠캐스트', 기상예측 부정확한 이유 있었다

구글 딥마인드가 지난 2024년 공개한 인공지능(AI) 기상 예측 모델 '젠캐스트'가 제트기류 등 작거나 중간규모 공기흐름을 통한 기상 예측에서는 정확도가 떨어지는 것으로 확인됐다. 광주과학기술원(GIST)은 윤진호 환경·에너지공학과 교수 연구팀이 국내외 협력 연구로 구글 딥마인드 '젠캐스트'가 날씨 예보 핵심 원리인 '나비효과'를 실제 대기처럼 충분히 재현하지 못하는 근본적인 한계를 규명했다고 31일 밝혔다. 연구는 윤진호 교수(교신저자)와 김희수 석사과정생(제1저자)이 주도하고, 류지훈 미국 유타주립대 박사후연구원, 손석우 서울대 지구환경과학부 교수, 정지훈 세종대 환경융합공학과 교수, 김형준 KAIST 문술미래전략대학원 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 'npj 클라이밋 앤 애트모스페릭 사이언스'에 온라인으로 게재됐다. 김희수 석사과정생은 전화통화에서 "태풍같은 큰 규모에서는 젠캐스트 기상예측에 문제가 없었지만, 중간규모 이하 기상 예측에서는 정확도가 떨어졌다"며 "이유는 예측을 생성할 때 사용한 노이즈가 예보 과정에서 완전히 제거되지 않고 남아 있음을 확인했다"고 설명했다. 그는 또 "젠캐스트뿐 아니라 유사한 방식의 AI 기상예측 모델에서도 비슷한 특성이 나타난다"며 "현재 널리 쓰이는 성능 지표만으로는 AI 모델이 실제 대기 물리를 제대로 반영하는지 판단하기 어렵다는 점을 보여주는 것"이라고 부연 설명했다. 젠캐스트는 구글 딥마인드가 지난 2024년 공개한 AI 기상예측 모델이다. 대규모 과거 기상 데이터를 학습한 뒤 '확산 모델'을 활용해 확률적 방식으로 수일에서 최대 약 2주(15일) 범위의 날씨를 예측한다. 날씨 예보는 초기 조건의 아주 작은 차이가 시간이 지남에 따라 크게 확대되는 '나비효과' 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 기상청 등에서는 초기 조건을 조금씩 달리해 여러 번 예측을 수행하는 '앙상블 예보'를 통해 예측 불확실성을 확률적으로 산출하고 있다. 실제 유럽중기예보센터 수치예보모델(ECMWF IFS)은 날씨예보 방정식에 기반한 비선형적 특성을 활용해, 초기 조건의 작은 차이가 시간이 지나며 점차 증폭되고 다양한 경로의 미래 상태로 자연스럽게 전개되도록 설계돼 있다. 이를 통해 날씨 불확실성과 극한 기상 발생 가능성을 확률적으로 평가한다. 반면 젠캐스트 같은 AI 기반 기상예측 모델은 물리 방정식 대신 데이터를 학습해 예측을 수행한다. 동일한 초기 상태에서 시작해 예보 과정에서 '무작위 잡음'(노이즈)을 주입하고 이를 제거하는 방식을 통해 서로 다른 예측 결과(앙상블 멤버)를 생성한다. 이에 연구팀이 지난 2021년 52주간 제트기류가 흐르는 대기상층(9~10km)에서 운동에너지 변화를 놓고, 유럽중기예보센터 수치예보모델과 젠캐스트의 예보를 비교 분석했다. 그 결과 기존 수치예보 모델에서는 '나비효과'가 나타난 반면, 젠캐스트에서는 예보 과정에서 주입된 잡음이 실제 대기에서처럼 자연스럽게 확산되지 않고 특정 규모에 머무르며 인위적인 흔적처럼 남는 구조적 한계가 있음이 확인됐다. 김희수 석사과정생은 "실제 대기에서는 서로 다른 규모의 흐름이 상호작용하며 에너지가 이동하고 날씨가 형성되지만, 젠캐스트에서는 이러한 규모 간 상호작용이 상대적으로 약해 현실적인 대기 흐름을 충분히 재현하지 못하는 것으로 나타났다"고 설명했다. 젠캐스트는 태풍같은 큰 규모의 흐름은 비교적 잘 모델링하면서도, 구름 형성이나 폭풍 발달과 밀접한 중간 규모 이하에서는 에너지 흐름이 비정상적으로 유지되고 실제 대기와 다른 '잡음 형태'의 패턴이 나타나는 특징도 확인됐다는 것이 연구팀 설명이다. 윤진호 교수는 "현재 AI 모델이 생성하는 다양한 예측 결과(앙상블)가 물리 법칙에 따른 불확실성이라기보다 통계적 다양성에 기반할 가능성을 시사한다"며 "AI 기상예측 모델의 성능 평가에서 정확도뿐 아니라 물리적 타당성을 함께 검증할 필요가 있다"고 말했다.

2026.03.31 09:25박희범 기자

[AI는 지금] 컨플루언트 품은 IBM, 데이터 스트리밍서 존재감 확대…AWS·MS와 경쟁

IBM이 데이터 스트리밍 기업 컨플루언트를 인수하며 인공지능(AI) 데이터 인프라 시장의 경쟁 구도에 변화가 나타나고 있다. 중립 플랫폼으로 자리잡았던 컨플루언트가 IBM 진영에 편입되면서 AWS·마이크로소프트·구글·IBM 중심의 경쟁 구도가 형성되는 양상이다. IBM 역시 이번 일로 실시간 데이터와 메인프레임, AI 플랫폼을 결합한 인프라 경쟁에 본격 나선 모습이다. 30일 업계에 따르면 IBM은 지난 17일 공식 뉴스룸을 통해 약 110억 달러(한화 16조 5880억원)에 컨플루언트 인수를 완료했다고 발표했다. 컨플루언트는 아파치 카프카(Kafka) 기반 데이터 스트리밍 플랫폼으로, 포춘 500대 기업의 40%를 포함해 6500여 개 기업이 활용하는 대표 솔루션이다. 이번 인수는 기업용 AI 도입 과정에서 핵심 과제로 지목돼 온 데이터 문제를 겨냥한 것으로 해석된다. 기업 내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고 일정 주기로 묶어 처리되는 구조에서는 AI가 실시간 상황을 반영하기 어렵기 때문이다. 이로 인해 실제 운영 환경에서 AI 활용이 제한된다는 지적이 이어져 왔다. 컨플루언트는 데이터를 생성되는 즉시 연결·전달하는 스트리밍 기술을 제공하며 이 같은 문제를 해결해왔다. IBM은 컨플루언트를 통해 AI 모델과 에이전트가 실시간 데이터를 기반으로 작동하는 환경을 구축하겠다는 전략이다. 데이터 스트리밍의 중요성은 이미 업계 전반에 확산된 상태다. AWS(Kinesis), 구글(Pub/Sub), 마이크로소프트(Event Hub) 등 주요 클라우드 사업자들은 이미 관련 서비스를 제공하고 있다. 컨플루언트 역시 카프카 기반 표준 플랫폼으로 자리잡으며 기업 데이터 인프라의 핵심 축으로 활용돼 왔다. 이번 인수는 데이터 스트리밍 기술의 위상을 재확인하는 동시에 시장 구조 변화의 계기로 작용하고 있다. 중립적 플랫폼이던 컨플루언트가 IBM에 편입되면서 기업들의 선택지가 줄어들어 데이터 스트리밍 시장은 클라우드 사업자 중심 경쟁 구도 속에서 진영 경쟁이 한층 심화된 양상이다. IBM 내부적으로는 전략적 전환의 성격이 짙다. 그동안 IBM은 컨설팅과 레거시 시스템에서 강점을 보였지만, 클라우드와 AI 플랫폼 경쟁에서는 존재감이 약하다는 평가를 받아왔다. 이번 인수를 통해 실시간 데이터 처리 역량을 확보하면서 왓슨x(watsonx), IBM Z와 결합된 통합 인프라를 구축하게 됐다. 특히 IBM Z(메인프레임)와 컨플루언트의 결합은 금융·제조 등 핵심 산업에서 차별화된 경쟁력을 제공할 수 있는 요소로 꼽힌다. 기업의 핵심 트랜잭션 데이터를 실시간으로 AI 워크플로우에 연결할 수 있는 구조가 마련되면서 기존 레거시 시스템의 활용 가치도 재조명되고 있다. 컨설팅 사업 측면에서도 시너지가 기대된다. IBM은 데이터 아키텍처 구축부터 AI 적용, 운영까지 단일 벤더로 제공할 수 있는 체계를 확보하게 됐다. 이는 대형 기업 고객을 대상으로 한 통합 프로젝트 확대와 맞물릴 가능성이 있다. 롭 토마스 IBM 소프트웨어 부문 최고상업책임자(CCO)는 "거래는 초 단위로 이뤄지고 AI 의사 결정은 그만큼 빠르게 이뤄져야 한다"며 "컨플루언트와의 결합을 통해 기업이 실시간으로 데이터를 이동시키고 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있는 기반을 제공하게 됐다"고 말했다.

2026.03.30 17:17장유미 기자

"챗GPT 기록, 제미나이서 그대로 본다"…구글, 외부 챗봇 정보 연동

구글이 챗GPT 등 외부 인공지능(AI) 서비스에 기록된 채팅 내용을 '제미나이'에 연동하는 기능을 도입한다. 구글은 AI 서비스 전환 장벽을 낮추기 위해 이같은 업그레이드를 추진한다고 공식 홈페이지를 통해 30일 밝혔다. 현재 제미나이 서비스에 접속하면 해당 공지를 확인할 수 있다. 제미나이 사용자는 서비스 설정 메뉴에서 '가져오기 옵션'을 선택한 뒤 챗GPT 등 기존 AI 앱에서 생성한 정보를 복사해 붙여넣기만 하면 된다. 이번 기능은 이용자 선호와 관계 정보 등 개인 맥락을 제미나이가 그대로 이해하도록 하는 데 초점 맞췄다. 관심사나 가족 정보, 성장 배경 등 기존에 입력했던 주요 정보를 재설정하지 않아도 된다. 구글은 챗봇 간 채팅 기록 이전 기능도 제공한다고 밝혔다. 이용자는 다른 AI 서비스에서 내보낸 파일을 업로드해 과거 대화를 검색하고 이어서 사용할 수 있다. 제미나이는 기존 대화뿐 아니라 지메일, 포토, 검색 기록 등과 연동해 응답을 구성하는 개인화 기능도 강화했다. 이를 통해 여행 계획이나 일정 추천 등에서 보다 맥락 기반 결과를 제공하는 구조다. 구글은 "가장 유용한 AI 어시스턴트는 사용자 이해를 바탕으로 작동해야 한다"며 "새로운 전환 도구를 통해 이용자가 빠르고 안전하게 제미나이로 이동할 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.30 08:44김미정 기자

[AI는 지금] "규제보다 실행"… 트럼프, 'AI 연합군' 앞세워 반도체·전력망 병목 뚫는다

도널드 트럼프 미국 대통령이 주요 빅테크 수장들을 대통령 과학기술자문위원회(PCAST)에 대거 포함시키며 인공지능(AI) 정책 추진 방식이 한층 구체화되고 있다. 단순 자문기구 구성을 넘어 정부와 산업을 하나의 전략 체계로 묶으려는 분위기다. 28일 로이터 등 주요 외신에 따르면 백악관은 지난 25일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO), 마크 저커버그 메타 CEO, 래리 엘리슨 오라클 회장, 세르게이 브린 구글 공동창업자, 리사 수 AMD CEO 등을 포함한 PCAST 위원 명단을 발표했다. 벤처캐피털 앤드리슨 호로위츠(a16z)의 마크 앤드리슨, 델 테크놀로지스의 마이클 델 등도 이름을 올렸다. 빅테크 CEO 전면 배치…정책-산업 결합 강화 이번 인선은 기업 최고경영자 중심으로 구성됐다는 점에서 이전과 차별화된다. 과거 PCAST가 학계와 연구자 중심의 자문 성격이 강했다면, 이번에는 AI 산업의 핵심 기업들이 정책 설계 구조 안에 직접 참여했다는 것이 주목된다. 구성 면에서도 변화가 뚜렷하다. 엔비디아와 AMD는 AI 연산의 기반인 반도체를, 오라클은 데이터·클라우드 인프라를 맡고 있다. 구글과 메타는 AI 모델과 서비스 생태계를 주도하는 기업들이다. 이에 AI 산업 전반을 아우르는 핵심 기업들이 한자리에 모였다는 평가가 나온다. 이 같은 구성은 정책과 산업의 결합을 강화하려는 의도로 풀이된다. 정부가 방향을 제시하고 기업이 이를 수행하는 기존 방식에서 벗어나, 정책 설계 단계부터 산업계가 함께 참여하는 구조로 전환되고 있다는 분석이다. AI 산업 전반을 정책 체계 안으로 끌어들이려는 시도라는 점에서도 의미가 크다. 앤트로픽 빠지고 오픈AI도 '제외'…선별 기준 '주목' 이번 명단에서 일부 주요 AI 기업이 제외된 점도 주목된다. 특히 앤트로픽과 오픈AI 모두 위원 명단에 포함되지 않았다. 앤트로픽은 AI의 군사·감시 활용에 제한을 두는 정책을 유지해 왔고, 국방부 계약 과정에서도 조건 충돌로 협력이 무산된 바 있다. 이 같은 입장 차이가 정책 자문 참여에도 영향을 미쳤을 가능성이 제기된다. 업계에선 정부의 안보 중심 AI 활용 기조와 기업의 안전 중심 접근 간 간극이 반영된 결과라는 해석도 내놨다. 오픈AI는 국방부와 협력 관계를 이어가고 있음에도 위원회에는 포함되지 않았다. 이미 마이크로소프트와의 협력을 통해 정부 인프라와 연결돼 있는 구조라는 점이 영향을 미쳤을 수 있을 것이란 분석이 나온다. 동시에 이번 위원회가 반도체·클라우드 등 인프라 기업 중심으로 구성됐다는 점도 배경으로 거론된다.테슬라 창업자인 일론 머스크가 제외된 점도 주목된다. 머스크는 AI와 우주 산업에서 영향력이 큰 인물이지만 이번 1차 명단에는 포함되지 않았다. 다만 위원회가 향후 확대될 예정인 만큼 추가 합류 가능성도 배제할 수 없다는 관측도 있다. 업계 관계자는 "이번 인선은 단순한 기술력이나 기업 규모보다 정책 방향과의 정렬 여부를 반영한 결과"라며 "정부 전략에 맞춰 빠르게 실행할 수 있는 기업들이 중심에 배치된 것으로 보인다"고 말했다. 팔란티어 '부재'…자문 밖 실행 라인 역할일 듯 팔란티어가 명단에서 빠진 점도 눈에 띈다. 이 회사는 국방부, 국토안보부, 국세청(IRS) 등 주요 정부 기관과 협력하며 데이터 분석 플랫폼을 제공해 왔고, 연방 계약 규모 역시 빠르게 확대하고 있다. 업계에선 이를 단순 배제라기보다 역할 차이에 따른 결과로 보고 있다. 팔란티어는 자문기구보다 실행 영역에 가까운 기업으로, 정부 데이터 통합과 분석 시스템 운영을 담당하는 구조상 정책 자문보다 실제 현장 적용에서 영향력이 더 큰 것으로 평가되고 있다. 일각에선 기업 특성도 고려됐을 것으로 봤다. 정보기관 협업 이미지가 강한 만큼 공개 자문기구에 포함될 경우 AI 정책이 감시·정보전 중심으로 비칠 수 있다는 점에서 별도의 채널을 통한 협력이 더 적합하다고 판단돼서다. AI 정책 구조 재편…민관 동맹 본격화 이번 PCAST 구성은 AI를 산업 차원을 넘어 국가 전략 자산으로 다루겠다는 의지를 구체화한 것으로도 평가된다. 미국 정부는 반도체, 클라우드, 데이터, 모델 등 주요 영역을 정책 체계 안으로 끌어들이며 민관 협력 구조를 강화하려는 분위기다. 정책 설계는 위원회가 맡고, 실행은 기업과 정부 기관이 담당하는 구조가 형성될 경우 미국의 AI 산업은 보다 통합된 방향으로 재편될 가능성이 크다. 기술 경쟁이 심화되는 가운데 이번 미국 정부와 빅테크 간 협력이 어떤 형태로 확장될지도 주목된다.특히 이번 위원회가 향후 구체적인 정책 결정에도 영향을 미칠 것이라는 관측이 나온다. 반도체와 AI 기술을 둘러싼 대중국 수출 규제, 데이터센터 확장에 필요한 전력망 인프라 확보 등 핵심 현안에서 산업계 의견이 직접 반영될 가능성이 크다는 분석이다. 업계에선 AI 경쟁이 심화되는 상황에서 전력·에너지 문제와 반도체 공급망이 병목으로 떠오르고 있는 만큼, 정부와 기업 간 정책 조율이 더욱 긴밀해질 것으로 보고 있다. 이에 따라 규제 완화와 인프라 투자 방향에서도 변화가 나타날 수 있을 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "AI가 산업을 넘어 국가 안보 자산으로 재편되는 과정"이라며 "이번 인선은 기술 자문을 받겠다는 의미를 넘어 정책과 기업이 한 몸처럼 움직이는 구조를 본격화하겠다는 신호에 가깝다"고 밝혔다.

2026.03.28 08:00장유미 기자

카메라로 비추고 말하면 AI가 답변…구글, 검색 패러다임 바꾼다

구글이 타이핑 없이 카메라와 음성으로 인공지능(AI)과 실시간 대화하는 새로운 검색 기능을 통해 검색 경험 혁신에 나섰다. 구글은 최신 AI 모델 '제미나이 3.1 플래시 라이브'를 기반으로 한 양방향 검색 기능 '서치 라이브'를 한국을 포함한 전 세계 200개 이상 국가에 출시했다고 27일 밝혔다. 안드로이드 및 아이폰(iOS) 구글 앱 검색창 하단의 '라이브(Live)' 아이콘을 누르면 즉시 대화가 시작된다. 구글 렌즈 사용 중에도 화면 하단 Live 탭을 누르면 실시간 대화 모드로 끊김 없이 전환되며, 답변과 함께 제공되는 웹 링크로 심층 탐색도 가능하다. 서치 라이브의 핵심은 카메라를 통한 시각적 맥락 인지다. 말이나 텍스트로 설명하기 어려운 상황에서 카메라를 켜면 AI가 눈앞의 화면을 실시간으로 인지해 맞춤형 해결책과 관련 웹 링크를 함께 제시한다. 제미나이 3.1 플래시 라이브는 빠른 응답 속도와 안정성을 바탕으로 자연스러운 대화 환경을 제공하며, 다국어 처리 능력이 내재돼 한국어로도 끊김 없는 대화가 가능하다. 활용 범위는 일상 전반에 걸쳐 있다. 식물 잎 상태를 카메라로 비춰 즉각적인 관리법을 안내받거나 반려동물에게 안전한 식물인지 실시간으로 확인할 수 있다. 여행지에서 핸즈프리로 주변 정보를 탐색하거나 눈앞의 건물·사물에 대해 바로 질문하는 것도 가능하다. 홈시어터 설치 시 연결 단자를 비추면 필요한 케이블과 연결 순서를 단계별로 안내받고, 자녀와 함께하는 과학 실험에서 화학 반응 원리를 실시간으로 설명받을 수도 있다. 말차 라떼를 만들 때 낯선 다도 도구의 용도를 묻거나 보드게임 상자 여러 개를 한 번에 비춰 모임 성향에 맞는 게임을 추천받는 것도 서치 라이브의 활용 사례다. 구글은 "전 세계 이용자들이 서치 라이브를 통해 새로운 지식을 얻고 세상을 탐색하며 일상의 크고 작은 과제들을 해결하길 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.27 18:37이나연 기자

애플, '시리' 외부 AI 챗봇 연동…제미나이·클로드 개방

애플이 음성 비서 시리를 외부 인공지능(AI) 서비스에 개방하면서 시장 확장에 나섰다. 26일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 애플은 차기 운영체제(OS) 'iOS 27'에서 시리를 전면 개편하고 외부 AI 챗봇을 연동하는 익스텐션 시스템 도입을 준비 중인 것으로 전해졌다. 앱스토어에 등록된 AI 서비스가 별도 계약 없이 시리와 연결될 수 있도록 하는 식이다. 익스텐션 시스템에서는 사용자가 설치한 구글 '제미나이'와 앤트로픽 '클로드' 등을 시리에서 직접 호출해 활용할 수 있다. 질문마다 이용할 AI 서비스를 선택하는 방식도 지원될 것으로 나타났다. 외부 챗봇은 시리뿐 아니라 애플 인텔리전스 기능 전반과 연동돼 활용 범위가 확대된다. 설정 메뉴에서는 연동 서비스 활성화 여부를 직접 관리할 수 있도록 구성될 예정이다. 외신은 애플이 기존 오픈AI '챗GPT' 중심 연동에서 벗어나 멀티 AI 구조를 추진한다는 점에서 의미 있다고 봤다. 이를 통해 외부 AI 서비스를 빠르게 추가하고 OS 전반에 AI 활용을 확산할 것이란 분석이다.; 애플은 앱스토어 기반으로 외부 AI 구독 서비스 결제 과정에 개입해 수익을 확대하는 전략도 병행할 방침이다. 현재 챗GPT 결제에서도 자체 결제 시스템을 통해 수익을 확보하고 있는 구조를 확장하려는 움직임이다. 이번 개편은 구글과 협력해 시리 성능을 강화하는 작업과는 별개로 진행된다. 기존 협력이 기술 고도화에 초점을 맞췄다면 이번 전략은 외부 AI 생태계를 끌어들이는 것이 핵심이다. 향후 퍼플렉시티를 비롯한 아마존 알렉사, 메타 AI, xAI 그록, 마이크로소프트 코파일럿 등 다양한 AI 서비스가 애플 플랫폼에 들어올 가능성도 제기된다. 다만 모든 AI를 허용할지 여부는 아직 확정되지 않았다. 애플은 오는 6월 8일 세계개발자회의(WWDC)에서 iOS 27과 관련 AI 전략을 공개할 계획이다. 시리 인터페이스 개편과 검색 기능 통합 등 추가 변화도 함께 발표될 것으로 예상된다.

2026.03.27 14:39김미정 기자

[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

[AI는 지금] "메모리 병목 뚫었다"…구글, '터보퀀트'로 AI 인프라 판 바꿀까

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 '메모리 병목 현상'을 소프트웨어 혁신으로 풀어낸 차세대 압축 기술을 선보여 AI, 클라우드 업계도 들썩이고 있다. 하드웨어 추가 투입 없이 알고리즘만으로 메모리 사용량을 6배 줄이고 연산 속도를 최대 8배 높이는 혁신 기술인 만큼 비용 절감뿐 아니라 AI 인프라의 효율과 경쟁 구도를 동시에 흔들 수 있는 변수가 될 지 주목된다.26일 업계에 따르면 구글은 지난 24일 공식 블로그를 통해 '터보퀀트' 기술을 공개하고 대규모언어모델(LLM)과 벡터 검색 전반에서 메모리 병목을 완화할 수 있는 압축 알고리즘을 제시했다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. LLM은 고차원 벡터 데이터를 기반으로 작동하는 구조로, 이 데이터를 저장하는 'KV 캐시'가 막대한 메모리를 요구한다. 이로 인해 처리 속도와 비용이 동시에 증가하는 문제가 지적돼 왔다. 터보퀀트는 기존 압축 방식과 달리 데이터 값을 직접 줄이는 대신, 벡터의 표현 구조를 재구성하는 방식으로 접근한다. 좌표계를 변환해 데이터 구조를 단순화하는 '폴라퀀트'와 고차원 데이터의 거리와 관계를 유지하면서 오차를 최소화하는 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 기법을 결합해 최소한의 손실로 압축 효율을 극대화했다. 구글은 "이 기술은 대규모 벡터 데이터를 최소한의 메모리로 처리하면서도 의미적 유사도를 정확하게 유지할 수 있도록 설계됐다"며 "LLM뿐 아니라 대규모 벡터 검색 시스템에서도 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있다"고 설명했다. 이 기술은 오는 4월 열리는 ICLR 2026에서 정식 발표될 예정으로, 구체적인 성능과 적용 범위에 대한 추가 검증 결과도 공개될 전망이다. 업계에선 이 기술이 AI 모델 경쟁의 축이 변화하고 있음을 보여준다고 평가했다. 그동안 생성형 AI는 파라미터 규모 확대를 중심으로 발전해 왔지만, 실제 운영 단계에서는 메모리 사용과 데이터 이동이 주요 병목으로 작용해왔다. 터보퀀트는 연산량을 일부 늘리는 대신 메모리 사용을 줄이는 방식으로 이 균형을 재조정하며 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있는 기반을 제공한다. 소프트웨어 측면에서도 의미가 크다. 터보퀀트는 모델을 재학습하지 않고 추론 단계에서 바로 적용할 수 있는 기술로, 기존 AI 모델과 인프라를 그대로 활용하면서 효율을 개선할 수 있다. 이는 AI 경쟁이 모델 개발 중심에서 실행 효율과 시스템 최적화 중심으로 이동하고 있음을 시사한다. 향후에는 KV 캐시 관리, 메모리 기반 스케줄링, 추론 엔진 최적화 등이 핵심 기술 영역으로 부상할 전망이다. AI 인프라 구조에도 변화가 예상된다. 지금까지는 GPU 연산 성능 확보가 핵심 과제로 꼽혔지만, 실제로는 메모리 대역폭과 용량이 성능을 좌우하는 경우가 많았다. 터보퀀트는 메모리 병목을 완화함으로써 GPU 활용도를 높이고 동일 자원으로 더 많은 추론 작업을 처리할 수 있게 한다. 이는 데이터센터 운영 효율을 크게 끌어올리는 요인으로 작용할 수 있다. 클라우드 사업자 입장에서는 비용 구조와 경쟁 전략 모두에 영향을 미친다. 메모리 사용 감소는 단위 추론 비용을 낮추는 동시에 더 많은 트래픽을 처리할 수 있는 여력을 제공한다. 비용이 낮아질수록 AI 서비스 사용량이 증가하는 특성을 감안하면 총 수요는 감소하기보다 확대될 가능성이 높다. 시장에선 터보퀀트 발표 이후 메모리 반도체 수요 둔화 가능성을 반영해 관련 종목이 약세를 보이기도 했다. 다만 업계에선 효율 개선이 오히려 더 긴 문맥 처리, 더 많은 사용자, 더 복잡한 서비스로 이어지면서 새로운 수요를 창출할 수 있다는 시각도 있다. 이 기술에 따른 온디바이스 AI 확산 가능성도 주목된다. 메모리 제약으로 인해 제한적이었던 모바일 환경에서도 보다 복잡한 LLM을 구동할 수 있는 여지가 생기기 때문이다. 이는 개인화 AI, 프라이버시 중심 서비스, 스마트폰 기반 AI 에이전트 확산으로 이어질 수 있을 것이란 기대감을 높이고 있다. 이종욱 삼성증권 연구원은 "효율적인 AI 모델은 전체 비용을 낮춰 더 많은 AI 계산 수요를 불러온다"며 "최적화 모델들은 반도체 자원을 줄이는 것이 아니라 같은 자원으로 더 높은 성능의 AI 서비스를 구현하는 데 사용되고 있다"고 분석했다.그러면서 "AI 업체들이 비용 경쟁이 아니라 성능 경쟁을 하는 한 비용 최적화는 반도체 수요에 영향을 미치지 않을 것"이라며 "(반도체 업계가) 걱정해야 할 순간은 AI로 더 할 수 있는 기능이 별로 없거나 AI 업체들이 경쟁을 멈출 때"라고 덧붙였다.

2026.03.26 16:43장유미 기자

AI 인프라 허브로 부상한 인도…재벌 아다니, 메타·구글과 협력 모색

인도 대표 재벌 가우탐 아다니가 이끄는 아다니 그룹이 글로벌 빅테크와 손잡고 데이터센터 사업 확장에 속도를 낸다. 인도를 글로벌 인공지능(AI)·클라우드 인프라 핵심 거점으로 키운다는 목표다. 25일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 아다니 그룹은 최근 메타·구글 등 미국 기술 대기업과 데이터센터 사업 협력을 위한 논의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 이번 협의는 아다니 그룹이 추진 중인 1000억 달러(약 150조원) 규모 디지털 인프라 투자 전략의 일환으로 평가된다. 그룹은 초대형 데이터센터 구축과 AI·클라우드 서비스에 필수적인 토지와 재생에너지를 동시 공급하는 사업자로 자리매김한다는 방침이다. 월마트의 인도 전자상거래 자회사 플립카트도 협상에 참여한 것으로 전해졌다. 아다니 그룹은 인도 각 지역에서 데이터센터 부지를 물색 중이며 현재 논의는 초기 단계로 구체적인 위치는 아직 확정되지 않았다. 이같은 움직임은 인도를 둘러싼 글로벌 AI 인프라 경쟁이 한층 격화되고 있음을 보여준다. 인도는 빠르게 성장하는 경제와 방대한 인구 기반을 바탕으로 해외 투자와 기술 기업을 끌어들이고 있으며 이에 맞춰 데이터센터 시장 역시 급성장 중이다. 컨설팅업체 KPMG에 따르면 인도의 데이터센터 전력 용량은 2030년까지 8기가와트(GW)를 넘어설 전망이다. 이는 현재 대비 약 5배 수준이다. 아다니 그룹은 이미 AI 인프라 확대에 공격적으로 나서고 있다. 오는 2035년까지 1000억 달러(약 150조원)를 투입해 친환경 기반 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 이 투자는 서버·전력 인프라 등 연관 산업에서 장기적으로 1500억 달러(약 225조원) 규모의 투자 유발 효과를 창출할 것으로 보고 있다. 이와 함께 글로벌 기업들의 현지 시장 투자도 이어지고 있다. 아마존은 2030년까지 인도 클라우드 인프라에 약 127억 달러(약 19조원)를 투자할 계획이며 오픈AI 역시 1GW 규모 데이터센터 구축을 검토 중이다. 인도 내 기업 간 경쟁도 치열하다. 릴라이언스는 110억 달러(약 16조원) 규모 데이터센터 프로젝트를 추진 중이며 타타그룹 역시 외부 투자 유치를 통해 사업 확대에 나섰다. 업계에선 인도가 AI·클라우드 인프라의 차세대 글로벌 허브로 부상하고 있다는 평가가 나온다. 대규모 수요와 정부의 디지털 정책, 글로벌 기업들의 투자 경쟁이 맞물리며 초거대 AI 인프라 집적지로 빠르게 변모하고 있다는 분석이다. 아다니 그룹은 "데이터센터와 재생에너지를 결합한 통합 인프라를 앞세워 글로벌 AI 시대의 핵심 공급자로 자리잡겠다"고 밝혔다.

2026.03.26 14:39한정호 기자

오픈AI '소라' 중단되자 머스크 '꿈틀'…AI 영상에 승부수 띄웠다

일론 머스크가 이끄는 인공지능(AI) 기업 xAI가 영상 생성 분야에 대한 투자를 확대한다. 경쟁사 오픈AI가 영상 서비스 '소라(Sora)'를 중단하면서 생긴 시장 공백을 겨냥한 전략으로 풀이된다. 26일 블룸버그통신에 따르면 머스크는 자신의 소셜미디어를 통해 xAI의 영상 생성 기능 '그록 이매진(Grok Imagine)'의 차기 버전에 대해 "획기적인 수준이 될 것"이라며 "해당 분야에 집중 투자를 이어가겠다"고 밝혔다. xAI는 최근 이미지·영상 생성 기능을 강화하며 챗GPT와의 경쟁 구도를 확대하고 있다. 내부적으로도 영상 생성은 핵심 사업 축 중 하나로 분류된다. 지난 2월 직원 대상 회의에서 '이매진'은 xAI의 4대 전략 영역 중 하나로 제시된 것으로 알려졌다. 시장 환경도 xAI에 유리하게 전개되는 모습이다. 오픈AI는 이번 주 영상 생성 앱 '소라' 서비스를 종료하기로 결정했다. 소라는 출시 직후 애플 앱스토어 상위권에 오를 정도로 주목을 받았지만, 이후 순위가 하락하고 운영 비용 부담이 커진 것으로 전해졌다. 대규모 연산 자원을 필요로 하는 AI 영상 서비스의 수익성에 대한 의문도 제기된다. 이 같은 변화는 xAI뿐 아니라 런웨이AI, 구글 등 주요 기업에도 기회 요인으로 작용할 전망이다. 영상 생성 AI 시장이 아직 초기 단계인 만큼 기술력과 자본력을 갖춘 기업 간 경쟁이 한층 치열해질 가능성이 크다. 다만 xAI 내부 상황은 변수로 꼽힌다. 영상 사업을 총괄하던 공동 창업자 궈둥 장이 최근 회사를 떠났고, 관련 전략을 담당했던 핵심 인력도 잇따라 이탈했다. 이 탓에 조직 안정성과 개발 연속성에 대한 우려가 제기되고 있다. 업계 관계자는 "AI 영상 서비스는 높은 연산 비용과 불확실한 수익 구조가 동시에 존재하는 영역"이라며 "기술 경쟁력뿐 아니라 비용 통제와 윤리 이슈 대응이 사업 성패를 가를 것"이라고 말했다.

2026.03.26 10:26장유미 기자

구글, 애자일로봇 파트너십 체결…AI 로봇 생태계 선점 가속

구글이 차기 인공지능(AI) 경쟁 격전지로 '로봇'을 지목하며 관련 생태계 장악에 속도를 내고 있다. 구글 딥마인드는 25일 독일 로봇 기업 애자일로봇와 전략적 연구 파트너십을 체결했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 협력은 AI를 실제 물리 환경에 적용하는 핵심 전략으로, 산업용 로봇을 중심으로 한 AI 확장에 초점을 맞춘다. 구글은 이번 파트너십을 통해 '제미나이 로보틱스' 파운데이션 모델을 애자일로봇의 산업용 로봇에 적용할 계획이다. 이를 통해 로봇의 작업 수행 능력과 상황 판단, 추론 기능을 한층 고도화한다는 전략이다. 애자일로봇은 센서 기반 지능형 로봇 팔과 휴머노이드 로봇을 개발하는 기업이다. 현재 전 세계에 2만대 이상의 산업용 로봇 시스템을 구축하며 대규모 현장 적용 경험을 확보하고 있다. 구글은 이번 협력을 통해 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 확보하게 된다. 이는 AI 모델 성능 개선과 로봇 기능 확장을 동시에 이루는 핵심 자산이다. 제미나이 로보틱스 모델은 생성형 AI 기반으로 로봇의 행동을 제어한다. '제미나이 로보틱스-ER'은 확장된 추론 능력을 통해 복잡한 작업 수행을 지원한다. 이 기술은 애자일로봇의 센서 기반 로봇 팔과 휴머노이드 시스템에 적용돼 제조 현장에서 실증될 예정이다. 특히 구글은 로봇 배치, 데이터 수집, 모델 학습, 재배포로 이어지는 'AI 플라이휠' 구조 구축에 집중하고 있다. 실제 환경에서 축적된 데이터를 기반으로 모델을 고도화하고, 개선된 모델을 다시 현장에 적용하는 방식이다. 애자일로봇은 이미 전 세계 2만대 이상의 로봇을 운영 중으로 대규모 실증 환경을 제공할 수 있는 파트너로 평가된다. 구글은 최근 로봇 분야에서 협력을 빠르게 확대하고 있다. 지난해 미국 앱트로닉과 휴머노이드 로봇 개발에 나섰고, 올해 초에는 현대차그룹의 보스턴 다이내믹스와 협력해 아틀라스 로봇용 AI 모델 개발을 추진한다고 밝혔다. 로봇 소프트웨어 기업 인트린식도 최근 본사 조직으로 편입해 제조업 중심 플랫폼으로 육성하고 있다. 이 같은 행보는 아마존, 테슬라 등과의 경쟁을 의식한 전략으로 풀이된다. 물류, 제조, 건설 등 물리 산업에서 AI 활용이 본격화되면서, 실제 환경에서 작동하는 로봇 기술이 새로운 경쟁 축으로 부상하고 있기 때문이다. 다만 내부에서는 우려도 제기된다. 보스턴 다이내믹스가 국방 분야와 협력해온 이력으로 인해 일부 딥마인드 직원들이 윤리적 문제를 제기한 것으로 알려졌다. 그럼에도 구글은 관련 인재 영입과 투자를 확대하며 로봇 전략을 강화하고 있다. 자오펑 첸 애자일로봇 CEO는 "이미 전 세계 2만대 이상의 로봇 솔루션을 설치하며 대규모 지능형 자동화를 입증했다"며 "구글 딥마인드의 제미나이 로보틱스 모델을 통합해 빠르게 성장하는 시장에서 기술 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다. 캐롤리나 파라다 구글 딥마인드 로보틱스 총괄은 "차세대 로봇을 위한 더 발전된 AI 모델을 개발하고 다양한 산업으로 확산하기 위해 협력하게 됐다"며 "이번 연구는 AI의 실제 적용을 확대하는 중요한 단계"라고 말했다.

2026.03.25 10:39남혁우 기자

'제미나이' 사용자 3명 중 2명은 '챗GPT'서 갈아타…"기능 다양성 때문"

구글 인공지능(AI) 서비스 '제미나이' 이용자 3명 중 2명은 오픈AI의 '챗GPT'를 먼저 사용한 뒤 이동한 것으로 나타났다. 24일 컨슈머인사이트가 공개한 보고서에 따르면 챗GPT 주이용자 90%는 처음부터 챗GPT를 사용했지만, 제미나이 주이용자 65%는 챗GPT를 경험한 뒤 해당 챗봇을 사용한 것으로 집계됐다. 제미나이를 처음부터 사용한 비율은 22%에 그쳤다. 챗GPT를 계속 사용하는 집단은 무료 기능 다양성을 주요 이유로 꼽았다. 제미나이로 이동한 집단은 사용성, 응답속도, 정확성 등 업무 성과 요소를 더 중시한 것으로 확인됐다. 이용 행태 역시 다르게 나타났다. 제미나이 이용자는 챗GPT 이용자보다 더 일찍 AI를 접했으며, 더 많은 서비스와 용도를 경험했다고 답했다. 이들은 제미나이에 탑재된 서비스를 평균 3.9개 활용했다. 체험 만족도에서는 제미나이가 소폭 우세했다. 결과를 비롯한 품질, 정확성, 가격 대비 가치 항목에서 더 높은 평가를 받았다. 다만 무료 기능 측면에서는 챗GPT 선호가 여전히 높았다. 컨슈머인사이트는 이런 차이가 기업 생태계 영향과도 연결된다고 봤다. 제미나이는 지메일, 문서, 미트 등 구글 업무 도구 연계 효과를 기반으로 사용자 경험에서 강점을 확보한 것으로 분석됐다. 컨슈머인사이트 관계자는 "챗GPT가 생성형 AI 시장 선발주자라는 강점을 갖고 있다면 제미나이는 구글 비즈니스 생태계 기반으로 후광 효과를 보고 있다"며 "생성형 AI 플랫폼 경쟁 구도가 어떻게 전개될지 지속적인 관찰이 필요하다"고 밝혔다.

2026.03.24 09:03김미정 기자

글로벌 생성형 AI '톱50' 진입한 국내 서비스는

국내 인공지능(AI) 서비스 '에이닷'과 '파파고'가 글로벌 생성형 AI 시장에서 의미 있는 이용자 순위를 확보한 것으로 나타났다. 23일 글로벌 벤처캐피털 앤드리슨호로위츠(a16z)가 발표한 '차세대 생성형 AI 소비자 앱 톱 100'에 따르면 두 서비스가 웹·모바일 부문서 상위 50위 내 든 것으로 집계됐다. SK텔레콤 에이닷은 국내 서비스 중 유일하게 웹 부문 상위 50위에 들었다. 에이닷은 지난해 상반기 15위, 하반기 35위에 이어 이번 평가에서도 39위를 기록하며 세 차례 연속 웹 부문 톱 50을 유지했다. 이 서비스는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트와도 맞물렸다. SK텔레콤은 에이닷으로 모은 사용자 데이터 기반으로 자체 AI 모델 고도화에 속도를 내겠다고 밝힌 바 있다. 모바일 앱 부문에서는 네이버 파파고가 43위에 올랐으며, 카메라 애플리케이션 스노우는 48위를 기록했다. 이번 순위는 시밀러웹 등 트래픽 데이터를 기반으로 산정됐다. 실제 이용자 유입과 사용량을 반영하는 만큼 서비스 경쟁력과 시장 변화가 순위에 직접적인 영향을 미친다. 상위권은 여전히 글로벌 빅테크가 차지한 것으로 나타났다. 오픈AI의 '챗GPT'는 웹과 모바일 앱 모두에서 1위를 기록했다. 웹 부문에서는 '제미나이'와 '캔바'가 뒤를 이었다. 앱 부문에서는 '캡컷'과 '제미나이'가 각각 2위와 3위를 기록했다.

2026.03.23 15:50김미정 기자

"말 한마디로 앱 개발"…구글, 'AI 스튜디오'에 코딩 에이전트 추가

구글이 명령어만으로 애플리케이션을 만들 수 있는 인공지능(AI) 코딩 환경을 구축했다. 구글은 22일(현지시간) 구글 AI 스튜디오에 코딩 에이전트 '안티그래비티'를 추가했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이를 통해 앱 개발부터 실행, 배포 준비까지 전 과정을 한 환경에서 처리할 수 있는 환경을 지원한다. 안티그래비티는 2025년 11월 출시됐다. 그동안 별도 개별 환경에서 제공되던 에이전트 기반 코딩 도구다. 이번 구글 AI 스튜디오에 탑재돼 애플리케이션 개발 전 과정을 지원하는 '앱 생성형 에이전트'로 기능을 넓혔다. 사용자가 AI 스튜디오에서 원하는 기능을 문장 형태로 입력하면, 안티그래비티가 이를 해석해 실제 동작하는 애플리케이션을 자동 생성할 수 있다. 별도 코딩 지식 없이도 서비스 구현까지 가능하다. 안티그래비티는 복잡한 기능도 동시에 구현할 수 있다. 로그인을 비롯한 데이터 저장, 사용자 간 상호작용 등 각각 개발해야 했던 요소를 한 번에 통합해 개발 과정을 줄였다. 구글은 에이전트 백엔드 영역에도 자동화를 확대했다. 안티그래비티는 DB 구축과 사용자 인증 시스템 설정을 자동 수행하며 필요한 경우 선제적으로 설정을 제안해 개발자 개입을 최소화한다. 해당 에이전트는 외부 서비스 연동과 프론트엔드 개발도 지원한다. 결제 시스템이나 지도 서비스 등을 실시간 연결할 수 있으며, 화면 디자인과 애니메이션도 자동 생성돼 별도 유저 인터페이스(UI) 설계 없이도 기본적인 웹 화면을 빠르게 완성할 수 있다. 구글은 "구글 AI 스튜디오에 탑재된 안티그래비티를 통해 개발 아이디어에서 실제 서비스 출시까지 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.03.23 09:43김미정 기자

구글, 바이브 코딩 앱 '스티치' 공개…피그마 주가 12% 급락

구글이 인공지능(AI) 디자인 도구 '스티치(Stitch)'를 고도화하며 바이브 디자인을 전면에 내세웠다. 이에 따라 피그마 등 기존 관련 기업에 대한 우려가 확산되고 있다. 20일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 구글이 스티치의 대규모 업데이트를 발표한 이후 피그마 주가는 약 12% 하락했다. 지난해 5월 처음 선보인 스티치는 코딩 없이 자연어로 사용자 인터페이스(UI) 디자인을 생성할 수 있는 앱이다. 구글은 업데이트를 통해 스티치를 'AI 네이티브 디자인 캔버스'로 확장한다고 밝혔다. 자연어로 서비스 목표나 사용자 경험을 설명하면 이를 기반으로 고해상도 UI를 자동 생성할 수 있다. 특히 '바이브 디자인' 개념을 전면에 도입한 점이 핵심이다. 구체적인 화면 구성을 지시하지 않더라도 사용자가 제시한 느낌이나 목표를 AI가 해석해 스스로 디자인으로 구현해 낸다. 새롭게 추가된 '디자인 에이전트'도 주목받는 부분이다. 프로젝트 전체 맥락을 이해하고 설계 방향을 제안하며 수정과 개선을 반복 수행한다. 에이전트 매니저를 통해 여러 아이디어를 동시에 실험하고 관리할 수 있어 단일 작업 흐름 중심이었던 기존 디자인 툴과 차별화했다. 작업 환경도 달라졌다. 무한 확장형 캔버스를 기반으로 텍스트, 이미지, 코드 등을 하나의 공간에 통합해 초기 구상부터 프로토타입까지 한 번에 구현할 수 있다. 정적인 화면은 대화형 프로토타입으로 변환되며 사용자 흐름도 자동 생성된다. 음성 기반 인터페이스도 도입됐다. 사용자가 말로 디자인 변경을 요청하면 실시간으로 반영되며, AI는 피드백을 제공하는 협업 파트너 역할을 수행한다. 디자인 과정 자체가 대화 중심으로 재편되는 모습이다. 개발 연계 기능도 한층 강화됐다. 스티치는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 사용자개발킷(SDK)을 통해 외부 개발 도구와 연결되며, 디자인 결과물을 코드 환경으로 바로 넘길 수 있다. 디자인과 개발 간의 경계를 허물고 전체 워크플로우를 통합하려는 구글의 전략으로 풀이된다. 업계 전문가와 투자 시장은 이번 구글의 행보가 피그마를 비롯한 기존 디자인 바이브 코딩과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업의 생존을 직접적으로 위협할 것으로 보고 있다. 구글은 제미나이 같은 자체 고성능 AI 모델을 기반으로 더 빠르고 정교한 결과물을 제공할 수 있으며, 클라우드와 개발 도구 등 통합된 환경을 보유하고 있다. 외부 AI 모델에 의존해야 하는 기존 기업 대비 서비스 품질과 확장성, 원가 경쟁력 측면에서 우위를 확보할 것이란 우려가 나온다. 아직 베타 버전 단계지만 스티치를 무료로 제공 중이라는 점도 변수다. 구글이 무료 서비스를 앞세워 생태계 강화에 집중할 경우 기업과 개인 사용자를 흡수할 가능성이 높다. 구독 기반 수익 모델에 의존하는 기존 디자인 툴 기업에게 치명적인 부담으로 작용할 수밖에 없다는 해석이다. 조쉬 우드워드 구글 랩스 부사장은 "지난 한 해 동안 AI는 단순한 설명을 기능적인 소프트웨어로 구현해 내며 우리가 개발하는 방식을 근본적으로 바꿔놓았다"며 "우리는 스티치를 AI 기반 소프트웨어 디자인 캔버스로 발전시켜, 누구나 자연어를 고품질 UI 디자인으로 변환하고 이를 바탕으로 생성·반복·협업할 수 있는 환경을 제공하려 한다"고 밝혔다.

2026.03.20 09:51남혁우 기자

[AI는 지금] 오픈AI 두고 MS·아마존 충돌…클라우드 기싸움, 소송가나

마이크로소프트(MS)가 오픈AI와 아마존 간 협력에 대해 법적 대응을 검토하면서 글로벌 클라우드·인공지능(AI) 시장의 긴장감이 고조되고 있다. 계약 해석을 둘러싼 분쟁이지만, 실질적으로는 AI 인프라 주도권을 둘러싼 빅테크 간 경쟁이 본격화된 모양새다. 18일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 MS는 약 500억 달러(약 74조5000억원) 규모로 알려진 오픈AI와 아마존 간 협력이 기존 자사와의 독점적 클라우드 계약을 침해할 소지가 있다고 보고 있다. 앞서 아마존과 오픈AI는 2월에 여러 계약을 체결했다. 이 중에는 아마존웹서비스(AWS)가 오픈AI의 AI 에이전트 구축 및 실행용 엔터프라이즈 플랫폼인 '프론티어'의 클라우드 제공업체가 된다는 내용이 포함돼 있다. 하지만 MS와 오픈AI의 계약에 따르면 오픈AI 모델에 대한 접근은 MS의 클라우드 서비스인 '애저'를 통해 이뤄져야 한다. 이는 애저 성장의 핵심 기반으로, 오픈AI 서비스 확산이 곧 클라우드 매출 증가로 이어지는 구조를 형성해왔다. MS는 오픈AI의 초기 투자자 중 하나로, 2019년에 10억 달러, 2023년 초에 100억 달러를 투자했다. 지난해 9월에는 새로운 협력 관계에서 구속력 없는 계약을 체결했다. 아마존과 오픈AI는 기존 계약을 우회하는 방식으로 시스템을 구축하고 있다고 주장하고 있지만, MS 측은 이같은 접근이 기술적으로 실현 가능하지 않을 뿐 아니라 계약 정신에도 위배된다는 입장이다. 이 같은 갈등은 단순한 계약 해석을 넘어 클라우드 시장 주도권 경쟁과 맞물려 있다는 점에서 주목된다. 글로벌 클라우드 인프라 시장에서 AWS는 약 30% 수준의 점유율로 1위를 유지하고 있으며, MS 애저는 20%대 중반으로 뒤를 추격하고 있다. 구글 클라우드는 10% 안팎 수준이다. 업계에선 오픈AI 워크로드가 어느 플랫폼에 배치되느냐에 따라 점유율 경쟁 구도가 크게 달라질 수 있다는 관측이 나온다. 쟁점은 API(응용프로그램 인터페이스) 조항이다. MS는 오픈AI 모델을 활용한 모든 API 호출이 애저를 경유해야 한다는 입장을 유지하고 있다. 기업 고객 대부분이 API 방식으로 AI 모델을 활용하는 만큼, 해당 조항은 사실상 트래픽과 수익을 통제하는 핵심 장치로 평가된다. 반면 오픈AI와 아마존은 신규 서비스 '프론티어'를 기존 API와 다른 구조의 제품으로 정의하고 있다. AWS의 베드록 기반 '상태 유지 실행 환경(Stateful Runtime Environment, SRE)'을 통해 기업 데이터와 연동되는 AI 에이전트를 제공하는 방식으로, 기존 계약 적용 대상이 아니라는 주장이다. 이에 대해 MS는 해당 구조 역시 실질적으로는 모델 호출을 포함하고 있어 API의 연장선으로 봐야 한다는 입장이다. 기술 구조에 대한 해석 차이가 곧 계약 위반 여부를 가르는 쟁점으로 부상한 셈이다. 양사 관계 변화도 영향을 미치고 있다. MS는 초기 투자 이후 오픈AI와 긴밀한 협력 관계를 유지해왔지만, 최근에는 기업용 AI 시장에서 경쟁 구도가 형성되고 있다. 오픈AI는 멀티 클라우드 전략을 추진하며 파트너 다변화를 시도하고 있고, MS는 애저 중심의 AI 생태계를 강화하는 방향을 유지하고 있다. 이 같은 상황에서 AWS의 참여는 경쟁 구도를 더욱 복잡하게 만든 분위기다. 클라우드 시장 1위 사업자인 AWS가 오픈AI와 협력을 확대할 경우 애저 중심 구조에 균열이 생길 가능성이 있어서다. 업계에선 이번 협력이 단순한 기술 제휴를 넘어 클라우드 시장 점유율 경쟁과 직결된 전략적 움직임이라고 보고 있다. 현재까지는 협상을 통한 해결 가능성이 거론되지만, 이해관계가 첨예하게 맞서는 만큼 갈등이 장기화될 가능성도 배제할 수 없다. 특히 오픈AI가 기업공개(IPO)를 추진 중인 상황에서 추가적인 법적 분쟁은 부담 요인으로 작용할 수 있다. MS 측은 "계약 위반이 발생할 경우 법적 대응에 나설 것"이라며 "오픈AI가 계약상 의무를 준수할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.19 09:20장유미 기자

수십억 달러 쏟았는데 '성능 미달'…메타, AI '아보카도' 출시 지연에 속앓이

메타가 개발 중인 차세대 인공지능(AI) 모델 '아보카도(Avocado)'의 공개 일정이 당초 계획보다 늦어질 것이란 주장이 나왔다. 로이터는 13일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT) 보도를 인용해 메타가 내부적으로 아보카도 모델의 출시 시점을 최소 5월 이후로 미루는 방안을 검토하고 있다고 보도했다. 당초 메타는 해당 모델을 3월 중순 공개하는 방안을 목표로 개발을 진행해 온 것으로 알려졌다.아보카도는 메타가 수십억 달러를 투자해 개발 중인 차세대 대형 언어모델(LLM)로, 구글·오픈AI·앤트로픽 등 주요 경쟁사와의 AI 경쟁에서 핵심 역할을 맡을 프로젝트로 평가된다. 기존 오픈소스 AI 모델 '라마(Llama)' 시리즈 이후 메타의 AI 전략을 이끌 후속 모델로도 주목받고 있다. 다만 내부 테스트 과정에서 모델 성능이 기대 수준에 미치지 못했다는 평가가 나오면서 일정 조정이 검토되고 있는 것으로 전해졌다. 특히 최신 AI 모델들과의 벤치마크 비교에서 일부 영역 성능이 뒤처진 것으로 알려졌다. 일정 지연 가능성이 제기되면서 메타 내부에서는 자체 모델 완성 이전까지 경쟁력을 유지하기 위한 대안도 논의된 것으로 전해졌다. 뉴욕타임스는 메타가 구글의 AI 모델 '제미나이'를 라이선스 형태로 활용하는 방안까지 검토한 바 있다고 전했다.이 같은 상황 속에 업계에선 메타의 향후 AI 전략에 관심을 보이고 있다. 공격적인 투자와 인재 영입에도 불구하고 차세대 모델 출시 일정이 늦어질 수 있다는 점에서 이번에 기술 경쟁의 부담이 드러났다는 분석도 내놨다. 실제 메타는 그간 최고급 연구 인력 영입에 수십억 달러를 썼다. 또 데이터센터 구축 등에도 6000억 달러(약 800조원)가량을 투입할 계획이다. 메타의 올해 AI 관련 지출액은 지난해의 두 배인 1350억 달러(약 200조원)에 달할 전망이다. 업계 관계자는 "메타가 공격적으로 AI 투자와 인재 확보에 나서고 있지만 생성형 AI 기술 경쟁이 워낙 빠르게 전개되고 있다"며 "구글 제미나이와 오픈AI 모델이 빠르게 발전하는 상황에서 메타가 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 향후 경쟁 구도의 핵심 변수"라고 말했다.

2026.03.13 17:48장유미 기자

[AI는 지금] 美 정부 AI 활용 압박에 구글·오픈AI 연구진도 반발…앤트로픽 '지지'

미국 인공지능(AI) 산업에서 기술의 군사 활용 범위를 둘러싼 갈등이 본격적인 법적 분쟁으로 번지고 있다. 구글, 오픈AI 등 경쟁 기업 연구자들까지 법정 의견 제출에 나서면서 정부와 AI 기업 간 권한 충돌이 산업 전반의 쟁점으로 떠오르고 있다. 12일 IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 앤트로픽이 미국 국방부와의 계약 갈등 끝에 제기한 소송과 관련해 최근 오픈AI, 구글 딥마인드 소속 연구자 37명이 앤트로픽을 지지하는 의견서를 법원에 제출했다. 이 중에는 구글 딥마인드 수석 과학자 제프 딘도 이름을 올렸다.이처럼 경쟁사 연구자들이 특정 기업의 법적 분쟁에서 공개적으로 지원에 나선 것은 이례적인 사례로 평가된다. AI 기술의 활용 범위를 둘러싼 정책 논쟁이 연구자 개인의 윤리적 판단까지 영향을 미치고 있다는 점을 보여준다는 분석도 나온다.업계 관계자는 "이번 의견서 제출은 형식적으로는 연구자 개인 자격으로 이뤄졌지만, 대형 기술 기업의 특성상 회사가 이를 사전에 인지했을 가능성이 크다"며 "연구자들이 소속과 직함을 공개한 상태로 정책 논쟁에 참여할 경우 내부 검토나 법무 확인 절차가 뒤따르는 경우가 많기 때문"이라고 밝혔다. 이번 분쟁의 핵심은 AI 모델 사용 범위다. 미국 전쟁부는 계약상 AI 기술을 '모든 합법적 목적'에 사용할 수 있어야 한다는 입장을 유지한 반면, 앤트로픽은 기술 사용에 일정한 제한이 필요하다는 입장을 고수하고 있다. 특히 대규모 감시나 완전 자율 치명 무기 등 특정 군사 활용에 자사 모델이 사용되는 것은 허용할 수 없다는 조건을 제시한 것으로 전해졌다. 양측 협상이 결렬된 이후 전쟁부는 앤트로픽을 '공급망 위험' 기업으로 지정했다. 앤트로픽은 이 조치로 인해 방산 기업과 군 관련 프로젝트에서 자사 기술 채택이 제한되는 등 사업상 피해가 발생했다고 주장하며 법적 대응에 나섰다. 연구자들은 법원에 제출한 의견서를 통해 정부가 기업의 기술 사용 정책을 이유로 시장 접근을 제한하는 방식은 산업 전반에 부정적인 선례가 될 수 있다고 지적했다. 정부와 기업 간 정책 충돌이 연구 환경을 위축시키고 장기적으로 미국 AI 산업 경쟁력에도 영향을 미칠 수 있다는 우려도 제기됐다. 업계에선 이번 사건이 단순한 계약 분쟁을 넘어 AI 산업의 구조적 갈등을 보여주는 사례로 보고 있다. 앤트로픽이 '헌법적 AI' 등 안전성과 윤리 기준을 강조하며 기술 사용 제한을 주장하는 반면, 미국 정부와 방산 산업에선 생성형 AI의 군사 활용 확대를 추진하고 있기 때문이다.일각에선 이번 분쟁이 앤트로픽의 향후 기업 가치에도 영향을 미칠 수 있다는 전망도 내놨다. 특히 미국 정부가 '공급망 위험' 기업으로 지정한 점은 향후 투자 유치나 기업공개(IPO) 추진 과정에서 변수로 작용할 수 있을 것으로도 봤다. 업계 관계자는 "AI가 국가 안보와 직결되는 전략 기술로 자리 잡으면서 정부와 기업 사이의 기술 통제권을 둘러싼 갈등이 점차 확대되는 양상"이라며 "이번 사건은 AI의 군사 활용 기준과 기업의 기술 통제권을 둘러싼 논쟁이 본격화되는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.12 08:53장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI, 챗GPT에 '소라' 품는다…AI 영상 전략 흔들리나

오픈AI가 인공지능(AI) 영상 서비스를 별도 플랫폼으로 키우려던 초기 구상에서 한발 물러나 기존 플랫폼 중심의 '실리 전략'으로 방향 조정에 나섰다. 생성형 AI 영상 시장이 기술 경쟁 중심의 초기 경쟁 단계를 지나 수익성과 사용자 기반을 중시하는 플랫폼 경쟁 단계로 이동하고 있다는 판단에서다.11일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 자사 동영상 생성 인공지능(AI) '소라(Sora)'를 별도 서비스가 아닌 챗GPT에 통합하는 방안을 검토하고 있다. 이는 지난해 소라를 전용 웹사이트와 모바일 애플리케이션 형태로 출시하며 독립 플랫폼으로 육성하려 했던 초기 전략과는 다른 행보다.오픈AI의 이 같은 움직임은 최근 소라 전용 서비스의 성장세 둔화와 무관치 않다. 모바일 앱 시장 분석 업체 앱피겨스에 따르면 소라 전용 앱의 올해 1월 다운로드 수는 전월 대비 45% 감소한 약 120만 건을 기록했다. 같은 기간 동안 사용자 지출액은 32% 감소한 36만7000달러(약 4억8000만원) 수준에 머물렀다. 또 출시 직후 미국 앱스토어 다운로드 순위 1위를 기록했으나, 올해 초에는 101위까지 밀려나며 상위 100위권 밖으로 이탈했다. 이처럼 기술적 기대감이 실제 이용 지속성으로 이어지지 못하면서 오픈AI는 '소라'의 단독 플랫폼 육성 대신 기존 플랫폼인 '챗GPT' 강화 전략으로 선회했다. 챗GPT의 대규모 사용자 기반을 활용해 소라 기능의 접근성을 높이겠다는 구상이다. 업계에선 오픈AI의 이 같은 결정이 생성형 AI 영상 시장의 경쟁 구도 변화와도 맞물려 있다는 분석이 나온다. 초기에는 누가 더 사실적인 영상을 만들어내느냐를 두고 기술 경쟁이 치열했지만, 최근에는 어떤 플랫폼 안에서 얼마나 많은 사용자가 서비스를 활용하느냐가 핵심 변수로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 영상 생성 AI는 텍스트·이미지 생성보다 훨씬 많은 연산 자원을 필요로 한다. 수백~수천 개의 프레임을 동시에 생성해야 하는 특성상 그래픽처리장치(GPU) 사용량이 크게 늘어나 서비스 운영 비용이 빠르게 증가한다. 이 때문에 독립 서비스로 이용자를 대규모로 확보하기보다 기존 플랫폼과 구독 모델을 결합하는 전략이 현실적일 수 있다는 분석도 나온다. 오픈AI 역시 이러한 구조를 고려해 소라 기능을 챗GPT 생태계 안으로 편입하려는 것으로 보인다. 텍스트와 이미지 생성에 이어 영상 생성 기능까지 하나의 인터페이스에서 제공함으로써 챗GPT 유료 구독 서비스의 경쟁력을 높이려는 전략을 펼치는 것으로도 해석된다. AI 영상 시장의 경쟁도 기업별로 서로 다른 방향에서 전개되고 있다. 구글은 생성형 영상 모델 '비오(Veo)'를 앞세워 유튜브와의 연계를 강화하는 등 플랫폼 생태계 전략을 추진하고 있다. 특히 숏폼 콘텐츠 제작 시장을 겨냥해 모바일 환경에 최적화된 영상 생성 기능을 확대하고 있다. 영상 제작 도구 기업 런웨이는 전문 제작 시장을 공략하고 있다. 캐릭터 일관성 유지, 카메라 움직임 제어 등 영화 제작에 필요한 기능을 강화하며 광고·영상 제작사와 협업을 확대하는 방식이다. 루마 AI 역시 빠른 생성 속도와 상대적으로 낮은 비용을 내세워 경량 영상 제작 시장을 겨냥하고 있다. 이는 짧은 콘텐츠를 빠르게 제작하려는 크리에이터 수요를 공략하는 전략이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 영상 시장이 기술 경쟁 중심에서 플랫폼과 비즈니스 모델 경쟁으로 점차 이동하는 분위기"라며 "초기에는 어떤 모델이 더 사실적인 영상을 만들 수 있는지가 핵심이었지만, 이제는 어떤 플랫폼에서 실제로 얼마나 많은 사용자가 활용하느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"고 말했다.

2026.03.11 17:38장유미 기자

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