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'딥 체인지 2.0'통합검색 결과 입니다. (432건)

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모티프, 독파모 탈락 이의신청…해외선 '벤치마크 무용론'

글로벌 벤치마크 지표에서 최고점을 받고도 정부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 벤치마크 비중을 더 반영하라며 이의를 제기했다. 그러나 해외 AI 연구 현장에서는 벤치마크만으로 모델을 평가하는 방식에 회의론이 커지고 있는 상황이다. 27일 모티프테크놀로지스는 독파모 2차 선정 결과에 공식 이의를 제기하고 세부 평가점수와 기준 공개, 재심의를 요청했다. 회사가 개발한 '모티프 3'는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지표 AAII에서 47점을 받아 참여 4개 모델 중 1위를 기록했다. 모티프는 입장문에서 "AAII 1위(47점)와 4위(31점)의 16점 격차가 배점 환산 과정에서 4점으로 줄었다"며 "배점 산정 방식이 실제 성능 차이를 반영하지 못한다"고 주장했다. 하지만 해외에선 벤치마크 점수를 실제 성능 척도로 삼는 데 대한 회의론이 커지고 있다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI 추론 모델 'o1'·'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크가 성능을 하나의 숫자로 압축하면서 정작 중요한 차이를 지운다고 지적했다. 브라운 부사장이 든 근거는 연산량이다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 크게 달라지는데 막대그래프 점수 하나로는 이 차이가 드러나지 않는다. 그는 "최신 모델일수록 추론에 투입하는 연산량을 늘리면 성능이 계속 오르는 반면, 구형 모델은 일정 수준에서 정체된다"며 "단일 점수가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 하고 이를 무시하면 실제 역량을 과소평가하거나 반대로 발생할 수 있는 위험을 놓칠 수 있다"고 말했다. 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 정제된 환경에서 시험을 통과해도, 노이즈와 예외가 뒤섞인 실제 현장에서 잘 작동한다는 보장은 없다는 뜻이다. 고얄 엔지니어는 자신의 초기 연구 사례를 들었다. 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도, 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 경우가 있었다. 그는 "친구를 알아보고 나서 1초 뒤 고개를 돌렸을 뿐인데 알아보지 못하는 것과 같았다"며 "정제된 테스트에서 조금만 벗어나도 모델이 무너질 수 있다"고 말했다. 또 "모델 배포 전에 복잡하고 예외적인 상황을 의도적으로 시험하는 테스트를 통과 관문으로 두어야 한다"고 제안했다. 과기정통부가 2차 평가에서 사용자 평가를 새로 도입한 배경도 이러한 벤치마크 한계와 연관된다. 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 짜인 이번 평가에서 AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀 모델을 직접 써보고 채점했다. 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조다. 3차에 오른 곳은 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 27일 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "한국어 특성과 안전성, 신뢰성 등을 반영한 별도 성능평가도 있었다"고 밝혔다. 공개 벤치마크 점수만으로 최종 순위를 판단하기는 어렵다는 취지다. 그는 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 덧붙였다. 김 실장은 모티프 이의신청을 15일 이내에 처리하되, 세부 점수 전면 공개는 하위 평가 기업에 낙인 효과를 줄 수 있어 신중히 검토하겠다고 밝혔다. 일각에서는 모티프테크놀로지스를 둘러싸고 이른바 '벤치맥싱' 논란도 제기된다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 최근 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. 모티프 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다.

2026.08.27 14:44김동원 기자

정부, AI 산업·일상 확산 속도…자율주행 실증·윤리원칙 마련

정부가 인공지능(AI) 기술을 산업 현장과 국민 일상으로 확산하기 위한 범부처 실행 방안을 마련했다. 과학기술정보통신부는 24일 제12회 과학기술관계장관회의를 서면으로 열고 '자율주행 AI 실증 및 상용화 로드맵'과 '대한민국 AI 윤리원칙' '딥테크 창업 활성화 전략' 등 3개 안건을 심의·의결했다. 정부는 광주 실증도시에서 시작한 자율주행 실증 규모와 지역을 확대한다. 다양한 주행 데이터를 확보해 국산 자율주행 AI 성능과 범용성을 높이고 기술 개발과 서비스 상용화를 병행할 방침이다. 정부는 운수업계와 노동조합·자율주행기업·플랫폼 업계가 참여하는 이익공유형 상생모델도 마련할 방침이다. 보험과 관제·차량관리·정비 등 전후방 산업이 함께 성장할 수 있는 생태계를 조성하고 안전운행과 사고 대응을 위한 현장 체계도 구축한다. 국토교통부는 과기정통부·산업통상부·경찰청 등 관계부처와 기술 개발부터 실증과 법·제도 개선까지 종합적으로 추진한다. 국가AI전략위원회 중심으로 범정부 협력 체계도 가동한다. 정부는 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 갈등을 줄이기 위해 '대한민국 AI 윤리원칙'도 마련했다. 2020년 발표한 'AI 윤리기준'을 계승하면서 AI 기술 발전과 AI 기본법 시행 등 달라진 제도 환경을 반영했다. 윤리원칙은 인간 존엄성과 사회 공공선·인류 지속가능성 등 3대 가치로 구성됐다. 이를 실현하기 위한 기준으로 인간중심성과 프라이버시 보호·공정성·포용성·책임성·안전성·신뢰성·투명성을 담았다. 이번 원칙은 AI 공급자뿐 아니라 이용자의 윤리와 역할도 강조했다. AI 선진국과 개발도상국이 각자의 여건에 맞는 책임을 부담해야 한다는 내용과 AI의 평화적 사용을 촉구하는 국제사회 메시지도 포함했다. 과기정통부는 지난 5월 초안을 공개한 뒤 산업계와 시민사회·학계·관계부처·일반 국민에게서 접수한 의견 116건을 반영해 최종안을 마련했다. 앞으로 해설서와 분야별 자율점검표·대상별 윤리교육 교재를 보급하고 원칙을 국제사회에도 공유할 계획이다. 연구개발(R&D) 성과를 창업과 사업화로 연결하는 딥테크 지원책도 추진한다. 정부는 우수 R&D 성과를 선별해 창업 지원과 연계하고 '7대 시드' 프로젝트에서 나온 기술 사업화를 지원할 딥테크 실증종합지원센터와 분야별 거점을 구축한다. 정부는 연구자 창업 부담을 줄이기 위해 창업 과정을 돕는 AI 에이전트도 제공한다. 선배 창업자 경험과 자산을 후배에게 연결하는 네트워크를 확산하고, 이공계 청년 대상 딥테크 창업 역량 강화 프로그램도 확대한다. 장기간 투자가 필요한 딥테크 기업을 위해 투자형 R&D 시범사업과 초장기 펀드도 도입한다. 첨단바이오와 화합물, 반도체 등 초격차 기술 분야에는 민관 공동 출자 방식 특수목적법인을 세우고, 대학·정부출연연구기관·민간 액셀러레이터와 벤처캐피털을 딥테크 투자·보육 전문회사로 육성할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 경쟁의 진정한 성과는 우수한 기술 개발을 넘어 산업 현장과 국민 일상에서 활용되는 AI를 구현하는 데 있다"며 "기술 혁신과 책임이 조화를 이루는 건강한 AI 생태계를 조성하겠다"고 밝혔다.

2026.08.24 12:00김미정 기자

"앤트로픽 잡는다"...딥시크, 오퍼스 4.8급 멀티모달 AI 발표

딥시크가 이미지와 스크린샷 등 시각 정보를 이해하고 다양한 도구를 활용할 수 있는 실험형 멀티모달 AI 모델을 공개했다. 딥시크는 새 모델이 멀티모달 에이전트 성능에서 미국 AI 기업 앤트로픽의 고성능 모델 '오퍼스 4.8'에 근접한 수준이라고 주장하며 글로벌 AI 경쟁에 다시 한 번 불을 지폈다. 딥시크는 23일 소셜플랫폼 엑스(X)를 통해 '딥시크-V4-플래시-비전-익스프(DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp)'를 공개하고 해당 모델이 API를 활용해 즉시 사용 가능하다고 밝혔다. 더불어 신규 모델을 별도 설정 없이 지원하는 '딥시크 하네스 0.1.1(DeepSeek Harness 0.1.1)'도 함께 출시했다고 설명했다. 이번에 공개된 모델은 딥시크의 주력 텍스트 모델 계열인 '딥시크-V4-플래시'의 실험형 멀티모달 버전이다. 딥시크는 이 모델이 다양한 에이전트 프레임워크에서 원활하게 작동하며, 시각 이해 능력과 폭넓은 도구 활용 기능을 결합해 보다 실용적인 워크플로우를 구현할 수 있다고 강조했다. 단순히 이미지를 인식하는 수준을 넘어 시각 정보를 바탕으로 실제 과업을 수행할 수 있는 멀티모달 에이전트 역량을 강화했다는 설명이다. 딥시크가 공개한 벤치마크 자료를 보면 새 모델은 텍스트 기반 평가에서 기존 모델과 비슷한 수준을 유지하면서 일부 항목에서는 개선된 성적을 냈다. 터미널 벤치 2.1에서는 83.9점을 기록해 기존 '딥시크-V4-플래시-0731'의 82.7점을 소폭 웃돌았고 오퍼스 4.8의 85.0점과도 큰 차이를 보이지 않았다. NL2레포에서는 57.7점으로 기존 모델의 54.2점보다 높았지만 오퍼스 4.8의 69.7점에는 미치지 못했다. 딥SWE에서는 59.3점으로 오퍼스 4.8의 58.0점을 근소하게 앞섰고 툴애슬론-베리파이드에서도 75.9점을 기록해 오퍼스 4.8의 76.2점에 바짝 다가섰다. 다만 DS벤치-하드에서는 63.6점으로 기존 모델보다 개선됐지만 오퍼스 4.8의 71.7점과는 다소 격차를 보였다. 멀티모달 에이전트 평가에서는 오퍼스 4.8에 근접하거나 일부 항목에서 앞선 결과도 나왔다. 에이펙스벤치 패스@1에서는 새 모델이 36.5점을 기록해 기존 모델의 26.2점 대비 큰 폭으로 상승했고, 오퍼스 4.8의 39.4점에 근접했다. 에이전츠 라스트 이그잼에서는 27.3점으로 오퍼스 4.8의 25.7점을 웃돌았고, 차토그래피에서도 64.3점을 기록해 오퍼스 4.8의 65.0점과 사실상 비슷한 수준을 보였다. 제로벤치 패스@5 역시 35.0점으로 오퍼스 4.8의 34.0점을 소폭 상회했다. 다만 사이버짐에서는 새 모델이 75.3점으로 기존 모델 76.7점과 오퍼스 4.8의 78.3점보다 낮았고 오토메이션벤치 퍼블릭에서도 25.7점에 그쳐 오퍼스 4.8의 27.2점을 밑돌았다. 전체적 딥시크의 새 모델은 멀티모달 영역에서 경쟁력을 크게 끌어올리며 오퍼스 4.8 수준에 접근했다는 평이다. 이는 딥시크가 그동안 강점을 보여온 저비용 고성능 언어모델 경쟁을 넘어, 비전과 에이전트 기능이 결합된 차세대 AI 시장으로 무게중심을 옮기고 있음을 보여준다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 단순한 텍스트 생성 능력을 넘어 이미지 이해, 도구 활용, 자율적 작업 수행 능력을 갖춘 멀티모달 에이전트가 새로운 경쟁 축으로 떠오르고 있다. 딥시크 역시 이번 모델을 통해 이러한 흐름에 본격적으로 올라타겠다는 의지를 드러낸 셈이다. 딥시크가 멀티모달 모델을 선보인 것이 이번이 처음은 아니다. 앞서 '딥시크-VL' 시리즈 등 시각 이해 기반 모델을 내놓은 바 있다. 다만 이번 '딥시크-V4-플래시-비전-익스프'는 자체 주력 모델 라인업에 비전 기능을 결합했다는 점에서 의미가 크다. 기존 연구용 또는 개별 비전 모델 수준을 넘어 최신 주력 계열 전반을 멀티모달 방향으로 확장하는 신호로 읽힌다. 업계에서는 이번 발표를 미중 AI 경쟁이 한층 더 치열해지고 있음을 보여주는 사례로 보고 있다. 최근 중국 AI 기업들은 미국 선도 업체들에 비해 상대적으로 낮은 비용으로 높은 성능을 구현하는 전략을 앞세워 존재감을 키워왔다. 딥시크 역시 이러한 흐름의 중심에 선 기업 가운데 하나로 평가받는다. 이번에는 비용 경쟁력에 더해 멀티모달 실용성까지 전면에 내세우며 경쟁 구도를 넓히고 있다. 딥시크 측은 "새 모델은 텍스트 성능은 유지하면서 멀티모달 에이전트 역량을 대폭 끌어올린 것이 핵심"이라며 "실용적 워크플로우를 지원하는 차세대 모델로 활용 폭을 넓혀갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.23 11:00남혁우 기자

뉴패러다임인베스트먼트 육성 5개사, '딥테크 TIPS' 선정

뉴패러다임인베스트먼트가 육성한 포트폴리오 5개사가 중소벤처기업부의 딥테크 팁스(TIPS)에 선정돼 합산 최대 75억원의 연구개발(R&D) 재원을 확보할 수 있게 됐다. 뉴패러다임인베스트먼트는 초기 발굴 단계부터 창업팀의 실행력과 기술 확장성을 검증하며 포트폴리오의 전주기 성장을 지원해 왔다. 올해 8월 기준 TIPS 추천기업 선정률 98%, TIPS 계열 누적 선정 기업 49개사를 기록 중이다. 21일 박제현 뉴패러다임인베스트먼트 공동대표에 따르면 바이오 분야 백스다임은 미생물 기반 단백질 생산 플랫폼인 '샤페노바'를 활용해 생산 수율을 높이고 대량생산 공정 표준화에 집중하고 있다. 펫 헬스케어 기업인 노즈워크는 진료 현장의 빅데이터를 인공지능과 연계해 수의사의 임상 의사결정을 보조하는 시스템을 구축하고 있다. 아트라미는 D2C 아트커머스 플랫폼 '뚜누'에 생성형 AI와 컴퓨터비전을 접목해 아트 IP 다각화와 개인화 추천 기술을 고도화하고 있다. 또 음악 플랫폼 기업 사운드리퍼블리카는 글로벌 음원 유통과 정산 인프라에 멀티모달 AI와 자율형 에이전트를 결합해 음원 발매부터 행사까지 자동화하는 플랫폼을 개발 중이다. 리테일 테크 기업 넥스트페이먼츠는 온톨로지와 검색 증강 생성(RAG) 기술을 바탕으로 오프라인 매장의 자율 운영을 돕는 AI 에이전트를 고도화하고 있다. 이와 함께 뉴패러다임인베스트먼트는 올해 일반 TIPS 트랙에서도 영유아 콘텐츠 기업 아기곰컴퍼니와 교육 인프라 기업 에듀싱크를 배출하며 파이프라인을 확장했다. 포트폴리오사들이 2025년에 유치한 누적 후속 투자금은 560억원에 이른다. 배상승 뉴패러다임인베스트먼트 공동대표는 “올해 5개 포트폴리오사가 딥테크 TIPS에 선정된 것은 초기 단계에서 발굴한 기업들이 기술적·사업적 완성도를 갖추며 다음 성장 단계로 진입하고 있음을 보여주는 결과”라며 “발굴과 추천에 머물지 않고 기술개발과 사업화 과정 전체를 함께 설계해 온 스케일업 전략이 가시적인 성과로 이어지고 있다”고 설명했다. 뉴패러다임인베스트먼트는 연내 약 100억원 규모의 신규 투자를 집행해 차세대 기술기업 발굴에 집중할 계획이다. 아울러 '초기 발굴·투자 → 일반 TIPS → 딥테크 TIPS → 후속 투자 유치'로 연결되는 단계별 육성 체계를 강화해 기술 기반 스타트업의 사업화와 글로벌 시장 진출을 지속 지원한다는 방침이다.

2026.08.21 22:08백봉삼 기자

中 휴머노이드 AI칩도 '자국우선주의' 확산...K-반도체에 불똥튀나

국가 간 인공지능(AI) 산업 경쟁이 치열한 가운데 중국이 휴머노이드 분야에서도 '자국산 우선(국산화)' 정책을 강조하면서 국내 AI 반도체 업계에 불똥이 튀고 있다. 국내 관련 기업들이 기술과 가격 경쟁력을 갖추고서도 자칫 현지 업체와의 공급 경쟁에서 발목을 잡힐 수 있기 때문이다. 중국 정부는 오래전부터 반도체 등 첨단산업 등에서 공급망 자립과 자국 산업 보호를 위해 이같은 정책을 지속하고 있다. 19일 반도체 업계에 따르면 국내 AI 연산을 수행하는 신경망처리장치(NPU) 개발업체 딥엑스는 최근 복수의 중국 주요 휴머노이드사가 진행한 반도체 샘플 성능 테스트에서 우수한 성적을 기록한 것으로 알려졌다. 그러나 현지 휴머노이드 기업들의 자국산 제품 채택 기조에 막혀 실제 수주까지 이어질지 미지수다. 이번 검증에는 중국 NPU 기업도 참여한 것으로 전해졌다. 국내 팹리스 업계 한 관계자는 "딥엑스가 최근 중국 휴머노이드 기업 여러군데에서 샘플 테스트를 진행했다"며 "저전력과 발열 제어 부문에서 인상적인 결과를 얻은 것으로 안다"고 말했다. 그러면서 "다만 중국 로봇 기업들이 자국산 제품을 먼저 써야 한다는 이유로 성능 검증 이후 도입 논의에 통상보다 시간이 걸리는 분위기다"고 전했다. 이번 복수의 중국 휴머노이드 기업에 제출된 제품은 지난해 8월 양산을 시작한 딥엑스의 첫 번째 칩 'DX-M1'이다. 5와트(W)의 전력으로 25TOPS(초당 최고 25조회 연산) 성능을 상대적 저온에서 구현한다. 딥엑스에 따르면 DX-M1은 인공지능(AI) 모델 'Yolo5s' 구동 시 표면 온도가 35.5℃에 그친 반면, 글로벌 경쟁사 제품은 60.7℃에 달한다. 이 사안에 대해 딥엑스는 "고객사 관련 사안은 확인이 어려우나 저전력·발열 제어에 경쟁력이 있는 딥엑스에 대한 글로벌 관심이 높아지고 있다"고 전했다. 현재 중국 휴머노이드 시장은 본격적인 대량 양산 단계에 진입하면서 현지 기업들이 로봇에 채용될 고효율 NPU 칩 구매를 확대하고 있다. 휴머노이드는 한정된 배터리 용량으로 수십개의 액추에이터를 구동시키고 복잡한 연산 작업을 수행해야 한다. 이 때문에 고효율 초저전력 반도체가 필수적이다. 데이터센터에서 로봇으로…번지는 자국산 우선주의 중국은 미국과 치열해지는 AI 경쟁에서 승리하기 위해 자국 기업 육성을 최우선에 두고 있다. 지난 6월 블룸버그통신은 중국 정부가 향후 5년간 전국 데이터센터 구축에 2조위안(419조원)을 투입할 계획이라고 보도했다. 알리바바나 텐센트 같은 민간 기업의 투자액은 포함되지 않은 금액이다. 블룸버그는 익명의 소식통을 인용해 "데이터센터에 들어갈 AI 칩의 최소 80%를 화웨이를 비롯한 자국 기업으로부터 공급 받아 엔비디아와 AMD를 사실상 배제하려는 구상"이라고 설명했다. 이 같은 기조가 피지컬 AI용 반도체로 확대되는 모양새다. 국내 팹리스 업계 관계자는 "중국 정부가 직접적으로 로봇 분야에서도 반드시 자국산 반도체를 쓸 것을 요구하지는 않는 것으로 안다"면서도 "그러나 중국 내에서 자국산을 우선 사용해야 한다는 기조가 워낙 강해 이를 무시하기 어려운 상황"이라고 말했다. 휴머노이드에 대한 중국의 정책 드라이브도 거세다. 중국은 15차 5개년 계획(2026~2030년)에서 휴머노이드를 최우선 기술로 지정했다. 이에 따라 베이징시는 100억위안(2조 1000억원) 규모의 전용 펀드를 조성했고, 상하이시는 선도 기업에 약 3000만위안(63억원)의 보조금을 지급하는 등 지원책을 쏟아내고 있다. 업계는 이 같은 기조가 AI칩 뿐만 아니라 로봇 핵심 부품인 액추에이터(구동기) 등 다른 분야로 확산되지 않을까 우려하고 있다. 업계 관계자는 "중국이 (미래 첨단산업 분야에서) 자국우선주의를 강조한 것은 어제, 오늘 일이 아니다"라며 "우리나라도 국산 AI 반도체를 육성하기 위해선 중국의 이러한 정책을 고민할 필요가 있다"고 주장했다.

2026.08.19 13:40진운용 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

'국산 AI 반도체' 리벨리온-딥엑스, 공공기관 수의계약·조달 채널 확보

국내 대표 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 기업인 리벨리온과 딥엑스가 과학기술정보통신부(과기정통부)의 '우수연구개발 혁신제품'으로 나란히 지정되며 공공 조달 시장 진출에 속도를 낸다. 리벨리온과 딥엑스는 18일 각사의 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 솔루션이 과기정통부 주관 '우수연구개발 혁신제품'으로 지정됐다고 밝혔다. 지정 제품은 리벨리온의 '아톰맥스(ATOM-Max) 카드' 및 '아톰맥스 서버' 2종과 딥엑스의 엣지 컴퓨팅용 AI 추론 모듈인 'DX-M1·DX-H1 시리즈'다. 우수연구개발 혁신제품 지정 제도는 국가 R&D 성과물의 공공시장 진입을 지원하기 위해 마련됐다. 이번 지정에 따라 공공기관은 경쟁 입찰 없이 양사 제품과 직접 수의계약을 체결할 수 있다. 조달 소요 기간은 기존 60일에서 10일 이하로 대폭 단축되며, 구매 담당자에게는 고의·중과실이 없는 한 손실 책임을 면제하는 구매면책이 적용된다. 지정 효력은 기본 3년간 유지되며, 연장 시 최대 6년까지 공공 조달 혜택을 받는다. 리벨리온의 아톰맥스 서버는 자체 개발한 확장 설계(RSD) 기술을 적용해 8B급 소형부터 70B급 대형 언어·시각 모델까지 유연하게 처리할 수 있다. 오픈소스 프레임워크 vLLM과 레드햇 NPU 오퍼레이터를 지원해 기존 인프라와의 호환성을 높였다. 리벨리온은 최근 공공 AI CCTV 전환 사업을 통해 경남도청과 울산광역시에 아톰맥스 서버 납품을 시작하며 공공 레퍼런스를 확보했다. 딥엑스의 DX-M1·DX-H1 시리즈는 데이터 이동을 최소화하는 자체 '데이터 재사용' 아키텍처를 기반으로 저전력·고효율 추론 연산을 구현했다. 공인시험 결과 외산 GPU 대비 전력 소모를 최대 93% 절감하면서 동등한 수준의 고해상도 AI 객체 탐지 성능을 나타냈다. 딥엑스는 국방부의 '지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 참여해 공군 기지 AI 경계감시체계에 NPU를 공급 중이며, 1세대 양산 1년 만에 글로벌 10여 개국에서 1300만 달러(약 183억원) 이상의 구매 주문을 확보했다. 김녹원 딥엑스 대표는 “이번 혁신제품 지정을 계기로 국내 공공 인프라에 국산 AI 반도체 적용을 확대하고, 실제 현장에서 경제성을 입증하는 소버린 AI 사례를 만들어 나가겠다”고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "그간 일상 속 대국민 AI 서비스 상용화와 공공 AI CCTV 납품으로 기술력과 현장 적합성을 증명한 데 이어, 이번 혁신제품 지정으로 국산 NPU의 공공 확산이 본격화될 것"이라며 “앞으로 국내 최고 성능의 '리벨서버(RebelServer)'로도 소버린 AI를 구현할 국산 인프라의 범위와 규모를 한단계 넓혀가겠다”고 말했다.

2026.08.18 15:24전화평 기자

딥엑스, NPU 양산 1년 만에 글로벌 77건 구매 수주

국내 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 1세대 칩 양산 1년 만에 총 1300만달러(183억원) 이상의 구매주문(PO)을 확보했다. 18일 딥엑스에 따르면 자사 신경망처리장치(NPU) 칩인 'DX-M1'은 글로벌 10여개 국가·지역에서 총 77건의 구매주문(PO)을 수주했다. 딥엑스는 2025년 8월 삼성전자 5나노 공정 기반으로 DX-M1 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 일본 등 주요 시장에서 수주를 이어왔다. 특히 전체 주문 77건 중 약 62%에 달하는 48건이 최근 4개월(2026년 4~7월) 사이에 집중 발생했다. 공급 제품은 DX-M1, DX-M1 M.2, DX-M1M, DX-M1M M.2 등 DX-M1 계열과 일부 DX-H1 제품으이다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행할 수 있도록 설계된 온디바이스용 NPU로, 삼성전자 5나노 공정에서 양산된다. 적용 대상은 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 CCTV, 스마트팩토리, 로보틱스 등이다. 고객 기반도 글로벌로 확대 중이다. 중국에서는 바이두와 레노버에 제품을 공급하고 있으며 대만 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON에도 딥엑스 칩이 들어가고 있다. 회사는 500건 이상의 특허와 90% 수준의 양산 수율을 바탕으로 공급 안정성을 확보하는 한편, 27개 글로벌 유통망과 50여 개 모듈 협력사를 연계해 해외 진출 기반을 다졌다. 아울러 삼성전자 2나노 공정을 적용한 차세대 반도체 'DX-M2'를 개발해 2027년 상반기 시제품을 선보인다는 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있는 점은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라고 말했다.

2026.08.18 11:26진운용 기자

삼성전자, AI 딥러닝·데이터 전문가 영입...반도체·제조 경쟁력 강화

삼성전자가 반도체 초격차 확보를 위한 AI 혁신에 나선다. 이를 위해 최근 반도체 연구개발(R&D)에 특화된 AI 모델 및 데이터 기반을 구축할 핵심 인재를 확보한 것으로 알려졌다. 14일 업계에 따르면 삼성전자는 딥러닝·비전 AI 분야 권위자 한보형 펠로우(Fellow)와 데이터 엔지니어링 전문가 한태린 상무를 영입했다. 한 펠로우는 반도체 R&D에 특화된 AI 모델 개발을 주도할 것으로 알려졌다. 한 펠로우는 서울대 컴퓨터공학 석사를 거쳐, 미국 메릴랜드대 컴퓨터과학 박사 과정을 밟았다. 한태린 상무는 AI가 곧바로 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축할 예정이다. 한 상무는 서울대 기계항공우주공학 학사, 미국 매사추세츠공과대 기계공학 석사를 지냈다. 이번 인사는 설계, 공정, 제조 등 핵심 업무 전반에 AI 적용을 확대하려는 삼성전자의 적극적인 의지로 풀이된다. 업계 관계자는 "삼성전자가 AI·데이터 분야 핵심인재 확보에 열을 올리고 있다"며 "단순히 인력 확보에만 머무르지 않고, 이들의 전문성을 조직 전반으로 확산하는 데 중점을 둘 것"이라고 말했다. 이외에도 삼성전자는 최근 경영지원담당 산하 AX팀을 최근 AX/PI(프로세스 혁신)센터로 격상한 바 있다. AI를 통한 업무 전반의 개선 및 AI 표준화를 전담할 것으로 알려졌다.

2026.08.14 10:39장경윤 기자

구글, AI 개발 고삐 쥔다…연구보다 상용화에 '무게'

구글은 자율적으로 운영되던 딥마인드 일부 조직을 본사에 통합해 자사 인공지능(AI) 고도화에 박차를 가한다. 제미나이가 오픈AI '챗GPT'와 앤트로픽 '클로드'보다 뒤처져있다는 평가를 받자 개발 속도를 끌어올리려는 조치로 풀이된다. 로이터통신은 구글이 딥마인드 산하 비기술 지원조직 일부를 본사 보고 체계로 흡수·통합하기로 했다고 12일(현지시간) 보도했다. 구글은 지난 5일 딥마인드 경영진 개편을 발표한 다음 날 전사회의를 열어 이 같은 조직 개편 방침을 알렸다. 경영진 개편으로 딥마인드를 이끌어온 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 의장으로 자리를 옮겼다. 부책임자였던 코라이 카부쿠오을루가 조직 운영을 총괄하게 됐다. 카부쿠오을루는 지난해부터 런던을 떠나 캘리포니아 마운틴뷰 구글 본사에서 순다르 피차이 CEO에게 직접 보고해온 인물로, 기술 상용화에 적극적이라는 평가를 받아왔다. 카부쿠오을루의 영향력은 지난해부터 커지기 시작했다. 피차이 CEO는 당시 딥마인드 최고기술책임자(CTO)였던 그를 구글 본사 최고 AI 아키텍트로 임명하고 제미나이를 검색·클라우드·업무용 소프트웨어 등 주요 제품에 적용하는 역할을 맡겼다. 앞서 구글은 2014년 딥마인드를 인수한 뒤에도 런던 기반을 유지하며 매출보다 장기적 기초 연구를 우선하는 자율성을 보장해왔다. 이번 조직 개편은 이런 기조에서 벗어나 제미나이의 제품화와 상용화에 힘을 싣겠다는 뜻으로 풀이된다. 구글 클라우드 등 본사 상업 부서들은 조직 통합으로 그동안 프로젝트 간 AI 연산 인프라 배분을 둘러싼 갈등이 줄어들 것으로 기대하는 분위기다. 구글이 조직 개편에 나선 배경에는 경쟁사와의 격차를 빠르게 좁혀야 한다는 압박도 작용한 것으로 보인다. 구글은 지난해 11월 '제미나이3'를 선보이며 한때 경쟁 모델들을 앞섰다는 평가를 받았다. 그러나 이후 오픈AI와 앤트로픽이 잇달아 신모델을 내놓으면서 경쟁 구도가 다시 뒤집혔다. AI 성능 분석업체 아티피셜 애널리시스 지능지표에 따르면 구글의 최상위 모델 '제미나이3.6 플래시'는 오픈AI 저가형 모델 'GPT-5.6 루나', 중국 '딥시크 V4 플래시 0731'과 공동 11위를 기록했다. 순다르 피차이 CEO가 지난 5월 개발자회의 'I/O'에서 6월 출시를 예고했던 제미나이3.5 프로도 현재까지 나오지 않고 있다. 이 같은 상황이 이어지면서 구글 본사 경영진은 물론이고 경영 일선에서 물러났던 창업자까지 등판했다. 세르게이 브린 구글 공동 창업자는 앤트로픽이 지난 4월 고성능 모델 '클로드 미토스' 프리뷰를 공개하자 수백 명이 모인 타운홀 미팅에서 딥마인드가 더 빠르게 움직일 것을 주문한 것으로 전해졌다. 핵심 개발진에게는 경쟁사와 격차를 좁히기 위해 제미나이 모델 개발에 매진해야 한다고 거듭 촉구한 것으로 알려졌다. 한 소식통은 로이터에 "허사비스가 제미나이에 대한 관여를 줄이고 카부쿠오을루가 구글 본사로 이동한 이후, 런던에 기반을 둔 딥마인드의 리더들은 제미나이의 기술적 방향에 대한 자신들의 영향력이 줄었다고 느꼈다"고 전했다.

2026.08.13 10:08이나연 기자

[AI는 지금] 中 AI 초저가 공세에 '균열'…딥시크, 가격 인상 압박받는 이유는

중국 인공지능(AI) 기업들의 저가 공세로 글로벌 AI 추론 비용이 올해 최저 수준까지 떨어진 가운데 사용량 급증과 서버·컴퓨팅 비용 부담이 새로운 변수로 떠오르고 있다. 초저가 전략을 앞세워 시장을 넓혀온 딥시크 등 중국 AI 업체들도 가격 인상 가능성이 높아진 모습이다. 11일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 투자은행 제프리스는 미국 리서치 업체 실리콘데이터 자료를 인용해 지난 6~8일 AI 평균 추론 가격이 100만 토큰당 1.16~1.18달러를 기록했다고 밝혔다. 올해 들어 가장 낮은 수준이다. 평균 추론 가격은 지난 5월 31일 2.04달러에서 7월 말 1.45달러로 낮아진 뒤 이달 초 1.2달러 아래로 내려왔다. 실리콘데이터 지수는 소프트웨어 개발자들이 이용하는 기업용 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 사업자와 오픈웨이트 추론 플랫폼 가격을 추적한다. 가격 하락을 이끈 축 가운데 하나는 중국 AI 업체다. 특히 딥시크가 최근 선보인 'V4-플래시(Flash)-0731'은 작업당 비용이 0.03달러 수준으로, 중국과 해외 주요 경쟁 모델보다 낮게 책정됐다. 이 같은 낮은 가격은 사용량 확대로 이어졌다. 실제 여러 AI 모델을 제공하는 플랫폼 오픈라우터에서 딥시크의 토큰 처리량 비중은 10일 기준 27%를 넘어 구글의 25%를 앞섰다. 특히 V4-플래시-0731은 지난주 오픈라우터에서 8조 2200억 토큰을 처리해 가장 많이 사용됐다. 텐센트 'Hy3'가 7조 1300억 토큰, 지난 4월 출시된 딥시크 V4-플래시 이전 모델이 6조 500억 토큰으로 뒤를 이었다. 사용량이 빠르게 늘면서 중국 AI 업체들의 비용 부담도 커지고 있다. 추론 요청이 증가할수록 그래픽처리장치(GPU)와 서버 자원 투입이 늘어나는 만큼 초저가 수준을 유지하면서 급증한 수요를 감당하기가 쉽지 않아서다. 가격 변화는 이미 일부 최신 모델에서 나타나고 있다. 제프리스가 AI 벤치마크 플랫폼 아티피셜 애널리시스 자료를 인용한 데 따르면 딥시크와 즈푸AI, 미니맥스, 문샷AI 등이 최근 내놓은 모델은 올해 초 출시된 제품보다 높은 가격에 제공되고 있다. 이 중 즈푸AI는 지난 2월 'GLM-5'를 입력 토큰 100만 개당 1달러, 출력 토큰 100만 개당 3.20달러에 출시했다. 이후 선보인 'GLM-5.2'는 입력 1.40달러, 출력 4.40달러로 각각 가격이 올랐다. 딥시크도 기업용 서비스 가격 인상을 예고했다. SCMP에 따르면 딥시크는 최근 V4-플래시 사용 증가로 서버 용량 부담이 커졌다며 기업 고객들에게 향후 큰 폭의 가격 인상 가능성을 알리고 예산 조정을 요청했다. 이런 중국 AI 업체들의 가격 조정은 글로벌 AI 가격 경쟁에도 영향을 줄 수 있다. 중국산 저가 모델이 가격 하락을 주도하면서 미국 AI 업체들도 가격을 낮춰온 만큼, 중국 기업의 비용 부담 확대가 현재의 초저가 경쟁 강도에 변화를 줄 가능성이 있다. 제프리스는 "미국과 중국 기술 생태계 모두에서 비용 효율성에 대한 관심이 높아지고 있다"고 밝혔다.

2026.08.11 10:55장유미 기자

中 AI, 자립 가속…"2030년 가속기 절반 자국산"

중국이 '키미 K3', '딥시크 V4' 등 가성비 인공지능(AI) 모델 공급을 넘어 국산 칩부터 오픈웨이트 모델, 기업용 에이전트, 휴머노이드 등 로봇까지 연결하는 'AI 풀스택' 구축에 나섰다. 정부 주도의 기술 자립 전략에 힘입어 자국 모델과 에이전트, 피지컬 AI 채택이 빠르게 확산하는 가운데 2030년에는 자국산 AI 가속기 비중이 절반을 넘어설 것이라는 전망도 나온다. 가트너가 이달 초 발간한 '2026년 중국 AI 톱 트렌드' 보고서에 따르면 중국 기업의 54%가 AI 에이전트에 자국 모델을 활용하거나 개발하고 있다. 34%는 피지컬 AI 적용을 탐색 중이다. 정부의 기술 자립 정책과 오픈 생태계는 중국 AI의 상용화를 빠르게 이끌고 있다. 글로벌 기업에는 중국과 해외 기술 체계 간 호환성 문제, 지정학적 규제, 공급망 불안이라는 새로운 부담이 커진다고 가트너는 분석했다. 지난해 중국 AI 시장은 '기회 속 혁신', '저비용 AI로 비즈니스 재편', '소비자 주도 생태계' 등 3대 테마로 요약됐다. 가트너는 이 흐름이 올해 들어 ▲풀스택 소버린 AI ▲실용적 모델 혁신 ▲확장 가능한 에이전트 인력 ▲새로운 AI 경험 등 4개 레이어로 심화됐다고 설명했다. 풀스택 소버린 AI는 모델과 칩을 동시에 자립시키려는 움직임이다. 알리바바·화웨이는 반도체 설계부터 AI 인프라, 모델, 에이전트 애플리케이션까지 전 구간을 자체 개발하는 수직 계열화를 추진하고 있다. 이 기반 위에서 실용적 모델 혁신도 속도를 내고 있다. 키미 K3, GLM-5, 딥시크 V4, 큐원 등 오픈웨이트 모델이 비용 대비 성능에서 경쟁력을 확보하면서 중국 기업 절반 이상이 AI 에이전트 개발에 자국 모델을 기반으로 삼고 있다. 이렇게 다져진 모델 기반은 에이전트 인력과 새로운 경험으로 확장되는 양상이다. 온톨로지 기반 시맨틱 레이어를 앞세운 기업용·개인용 에이전트가 산업 전반에 스며들고 있다. 특히 중국이 15차 5개년 계획이 로봇을 핵심 산업으로 명시하면서 휴머노이드·산업용 로봇도 자동차·전자·반도체 조립 라인에 투입되는 흐름이 가속화하고 있다. 공급망 리스크는 하드웨어를 넘어 모델 계층으로도 번지고 있다. 가트너는 지난 6월 미국 정부의 수출통제로 앤트로픽 클로드 페이블5·미토스5에 대한 글로벌 접근이 일시 중단된 사례를 AI 소프트웨어·모델 계층까지 공급망 통제가 확산된 전환점으로 짚었다. 기업들의 중국산 AI 모델 채택 비중은 2025년 5%에서 2027년 50%까지 늘어날 것으로 전망된다. 이같은 흐름은 특정 벤더에 대한 과도한 의존이 예측 불가능한 '차단' 리스크로 이어질 수 있다는 경고로도 이어진다. 가트너는 "기업들이 사용 목적에 따라 모델을 계층화하는 '티어드 멀티모델' 전략을 취해야 한다"며 "민감한 국내 워크로드는 물리적으로 분리하되 표준화된 응용 프로그램 인터페이스(API) 미들웨어로 글로벌 운영 가시성을 유지하는 병행 전략이 필요하다"고 말했다.

2026.08.09 08:40이나연 기자

스마일게이트 오렌지플래닛, 스타트업 21개 팀 배출…투자 유치·흑자 전환 결실

스마일게이트 오렌지플래닛 창업재단이 초기 스타트업 단계별 지원 프로그램을 마친 유망 기업 21곳을 배출했다. 오렌지플래닛 창업재단은 초기 창업 팀을 위한 '오렌지가든 13기'와 사업 고도화를 지원하는 '오렌지팜 9기' 졸업식을 개최했다고 7일 밝혔다. 이번 과정을 마친 기업은 오렌지가든 13개 팀, 오렌지팜 8개 팀 등 총 21개 스타트업으로, 인공지능(AI) 및 딥테크를 비롯해 뷰티, 콘텐츠, 금융 등 다채로운 분야의 기업이 포함됐다. 참여 팀들은 입주 공간 지원과 선배 창업가 멘토링, 투자 오피스 아워, 지식재산권(IP) 기반 자금 조달 컨설팅 등 실무 중심의 밀착 프로그램을 통해 성장을 도모했다. 그 결과 펄크럼테크놀로지스가 스마일게이트인베스트먼트로부터 시드 브릿지 투자를 유치했으며, 광고 차단 손실 복구 솔루션 '애드쉴드'는 미국 진출 2년 만에 흑자 전환을 달성하고 올 2분기 매출이 전 분기 대비 66% 증가하는 성과를 냈다. 오렌지플래닛은 졸업 후에도 네트워크 지원을 이어가며 차세대 유니콘 기업으로의 도약을 도울 계획이다. 오렌지플래닛은 지난 12년간 400개 이상의 스타트업을 육성해 왔으며, 동문 기업의 누적 기업가치는 4조 800억 원을 넘어섰다.

2026.08.07 18:00진성우 기자

빅테크는 ASIC, 범용은 엔비디아…좁아지는 K-NPU 입지

국내 인공지능(AI) 반도체 업체들이 잇따라 상용 칩을 내놓으며 시장 진입을 본격화하고 있다. 하지만 글로벌 빅테크 기업들이 자체 맞춤형 반도체(ASIC) 개발에 속도를 내면서, K-NPU(신경망처리장치) 업계가 넘어야 할 문턱은 오히려 높아지고 있다. 7일 복수의 업계 관계자는 국내 NPU 업체들이 직면한 가장 큰 장벽으로 '서비스 로드맵 부재'를 꼽았다. 구글, 아마존웹서비스(AWS), 메타 등 글로벌 하이퍼스케일러들이 자사 AI 서비스의 향후 발전 방향을 명확히 쥐고, 2~3년 뒤 자사 서비스에 딱 맞는 ASIC을 선제적으로 설계하고 있기 때문이다. 반면 자체 서비스가 없는 외부 NPU 업체들은 상황이 다르다. 고객사 장기 로드맵을 알 수 없기 때문에 범용 시장을 타깃으로 칩을 개발할 수밖에 없다. 문제는 현재 범용 AI 칩 시장 리더가 시장을 독점하다시피 한 '엔비디아'라는 점이다. 국내 업체 입장에서는 고객 맞춤형 ASIC 시장에도 들어가기 어렵고, 범용 시장에서는 이미 자리를 잡은 엔비디아와 정면 승부해야 하는 이중 부담을 안고 있다. 한 반도체 업계 관계자는 "국내 NPU 업체들이 사업을 시작할 당시부터 빅테크들의 칩 내재화 얘기가 나왔다"며 "서드파티 업체가 별로 없는 이유"라고 설명했다. 칩 개발만으로 경쟁력이 확보되진 않는다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어개발키트(SDK)를 업데이트하고 고객 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 역량이 필수다. 결국 칩 경쟁력은 하드웨어 성능뿐 아니라 출시 후 지속적인 지원 능력에서 갈린다. 업계에서는 구조적 한계를 극복하기 위한 현실적 해법으로 '인력 확보'를 꼽는다. 어떤 새로운 AI 모델이 등장하더라도 최대한 빨리 대응하고 지원할 수 있는 기술 인력을 선제적으로 확보해야 한다는 주장이다. AI 반도체 업계 관계자는 "AI 칩 업체 입장에서 투자를 받아 자금 여유가 있는 지금 기술인력부터 확보해야 한다"며 "인력이 있어야 어떤 모델이 나오든 대응할 수 있다"고 말했다. 국내 업체들도 소프트웨어 경쟁력을 강화하기 위한 움직임에 나서고 있다. 최근 국내 팹리스 리벨리온이 AI 모델 경량화 및 최적화 스타트업 '스퀴즈비츠'를 합병한 것도 이러한 노력 일환으로 해석된다. 단품 하드웨어 설계를 넘어, 빠르고 유연한 소프트웨어 최적화 역량을 내재화하겠다는 전략이다. 나아가 전문가들은 K-NPU 생태계가 구조적 한계를 극복하기 위해 사업 패러다임 자체를 전환해야 한다고 지적한다. 김지훈 한양대학교 교수(융합전자공학부)는 "우선 정부 주도 사업을 통해 초기 레퍼런스를 확보하고 팹리스 업계 자체 기초체력을 길러야 한다"며 "이제는 하드웨어 칩 개발 자체에 머무는 것을 넘어, 실제 서비스와 연계되는 다음 단계를 모색해야 할 때"라고 강조했다.

2026.08.07 16:04전화평 기자

[SW키트] 구글딥마인드, AI 사업 중심 조직 개편…연구소 색채 줄여

구글이 구글딥마인드 핵심 연구 인력을 제미나이와 인공지능(AI) 코딩 등 제품 개발에 집중 배치하며 AI 연구 체계를 사업 중심으로 재편했다. 5일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT), 테크크런치 등 외신에 따르면 데미스 하사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)는 경영 일선에서 물러나 딥마인드 의장과 모회사 알파벳 수석과학자를 맡는다. 딥마인드 연구조직 운영은 코레이 카부쿠오글루 수석부사장이 담당한다. 이번 인사는 딥마인드를 구글 제품과 사업 부문에 더 밀착시키기 위한 조직 개편인 것으로 전해졌다. 독립적인 연구소에서 나온 기술을 제미나이와 AI 서비스에 빠르게 적용하는 방향으로 연구 전략을 바꾼 것이다. 구글은 최근 딥마인드 연구 인력을 AI 모델 '제미나이'와 AI 코딩 개발 담당하는 조직에 배치했다. 노벨화학상 수상 성과를 낸 연구팀도 해체하고 소속 인력을 제미나이 개발팀에 옮겼다. AI 코딩 역량을 높이기 위한 사내 전담 조직 '코드 스트라이크'도 꾸렸다. 오픈AI와 앤트로픽이 앞선 AI 코딩 에이전트 분야에서 격차를 좁히기 위한 조치다. 그동안 구글은 AI 연구 성과를 다수 내놨지만 상용화 속도에서는 경쟁사에 뒤처졌다는 평가를 받았다. 특히 오픈AI와 앤트로픽이 AI 모델과 코딩 에이전트를 먼저 시장에 내놓으며 주도권을 확보했다. 하사비스는 일상적인 경영 업무에서 벗어나 일반인공지능(AGI) 기술적 방향과 사회적 영향을 설계하는 데 집중한다. 향후 AI 규제와 산업 표준을 마련하는 작업에도 관여할 것으로 전해졌다. 하사비스의 역할 변경은 갑작스러운 결정이 아니라 기존 업무 분담을 공식화한 조치로 알려졌다. 카부쿠오글루는 이미 딥마인드 연구조직 운영을 담당해 왔으며 하사비스는 고도화된 AI가 사회에 미칠 영향을 다루는 활동에 무게를 둬왔다. 구글 핵심 연구자 이탈도 이어지고 있다. 구글 수석과학자 제프 딘은 회사를 떠나 AI 기반 과학 연구 스타트업 '디스커버리 루프'를 설립한다고 밝혔다. 딘과 함께 산제이 게마왓 구글 시니어 펠로와 구글 브레인 창립 멤버 쿽 레, 오리올 비냘스 구글딥마인드 선임 연구과학자가 공동 창업자로 참여한다. 딘은 신설 회사 CEO를 맡을 예정인 것으로 알려졌다. 디스커버리 루프는 AI로 과학과 공학 실험 과정을 자동화하는 공익법인이다. 고성능 알고리즘으로 수천개의 실험을 동시에 시작하고 반복해 연구 규모와 속도를 높이는 것을 목표로 한다. 회사는 AI가 실험을 설계하고 수행한 뒤 결과를 분석해 다음 실험으로 연결하는 전체 과정을 자동화할 계획이다. AI를 활용해 더 강력한 AI를 만드는 '재귀적 자기개선'도 연구 대상으로 삼았다. 구글 모회사 알파벳은 디스커버리 루프에 자금을 지원한다. 초기 투자 라운드는 래디컬 벤처스와 코슬라 벤처스가 공동 주도했으며 클라이너 퍼킨스와 라이트스피드, 도어 캐피털도 참여했다. 앞서 구글딥마인드에선 알파고 개발을 이끈 데이비드 실버와 알파폴드 연구 핵심 인물인 존 점퍼도 조직을 떠났다. 구글 주가는 딥마인드 조직 개편 발표 이후 5% 하락했다.

2026.08.06 16:19김미정 기자

'알파고' 만든 하사비스, 딥마인드 CEO 물러난다…"AGI 연구 집중"

데미스 하사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)가 경영 일선에서 물러나 일반인공지능(AGI) 개발 방향과 사회적 영향을 다루는 데 집중한다. 5일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 구글은 하사비스가 구글딥마인드 CEO에서 물러나 딥마인드 의장과 모회사 알파벳 수석과학자를 맡는다고 발표했다. 구글딥마인드는 하사비스 측근으로 꼽히는 코라이 카부크추오글루 수석부사장이 이끈다. 하사비스 CEO는 조직 운영에서 벗어나 AGI 개발 방향과 첨단 AI가 사회에 미칠 영향을 다룰 예정이다. 향후 AI 규제 체계를 만드는 작업에도 참여할 것으로 전해졌다. 구글에서 오랫동안 근무한 제프 딘 구글딥마인드 수석과학자도 회사를 떠나 스타트업을 설립하는 것으로 확인됐다. 구글은 딘이 세우는 스타트업에 투자할 방침이다. FT는 "구글딥마인드가 독립 연구 조직에서 구글의 전반적인 사업과 밀접하게 통합되는 흐름을 보여준다"며 "연구보다 상업적 성과만을 추구하는 조직으로 바뀌지는 않지만, 사업 부문 연계는 강화될 전망"이라고 분석했다. 앞서 구글은 연구 전략도 전면 개편했다. 노벨상 수상 성과를 낸 연구팀을 해체하고 관련 연구자들을 자사 거대언어모델(LLM) '제미나이'에 집중하는 부서로 재배치했다. AI 코딩 분야에서는 앤트로픽과 오픈AI를 따라잡기 위해 내부 조직 '코드 스트라이크'를 구성했다. 구글은 현대 AI 기술 기반이 된 연구 성과를 다수 확보했지만 AI 코딩 에이전트 상용화에서는 경쟁사에 뒤처졌다는 평가를 받아왔다. 이 과정에서 데이비드 실버와 존 점퍼를 비롯한 유명 연구자들도 구글딥마인드를 떠났다. 하사비스 CEO와 제프 딘 역할 변화까지 겹치면서 구글의 AI 연구 조직과 사업화 전략이 새로운 전환점을 맞았다는 분석이 나오고 있다. 하사비스 CEO는 지난달 프런티어 모델이 초래할 위험을 줄이기 위해 미국 금융산업규제국을 본뜬 AI 표준 기구를 설립하는 방안도 제안했다. 첨단 AI 연구뿐 아니라 규제와 사회적 영향에 관한 활동을 확대해 온 셈이다. 순다 피차이 알파벳 CEO는 "하사비스 CEO가 AGI 미래를 적극적으로 설계하는 일에 온전히 집중할 수 있도록 하는 역할을 오랫동안 논의해 왔다"고 밝혔다. 하사비스 CEO는 "이제 AGI가 가까이 와 있다고 느낀다"며 "이 모든 일이 인류에게 이로운 방향으로 진행되도록 다음 단계를 올바르게 밟는 것이 매우 중요하다"고 말했다.

2026.08.06 10:30김미정 기자

딥엑스, 공군 기지 AI 경계감시체계에 국산 NPU 공급

초저전력 온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스가 공군 기지 AI 경계감시체계 구축 사업에 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 딥엑스는 자사 NPU가 국방부의 'NPU 기반 지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 최종 적용 제품으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 외산 GPU 중심의 AI 영상감시 체계를 100% 국산 NPU로 구현한 국방 분야 첫 사례다. 이번 프로젝트는 공군 기지 활주로와 철책 등 주요 경계 지역을 AI 기반으로 24시간 감시하는 시스템 구축 사업이다. 국방 부대 네트워크 전문기업 케이엠넷과 AI 영상분석 전문기업 핀텔이 협력해 진행하며, 딥엑스는 AI 연산 플랫폼을 공급한다. 공개 경쟁입찰을 거쳐 지난 7월 30일 최종 계약이 체결됐다. 공급되는 제품은 영상 디코딩과 AI 추론을 통합 처리하는 'DX-H1 V-NPU'와 최대 100TOPS 성능의 'DX-H1' 엣지 서버용 NPU 카드다. 기존 GPU가 맡던 영상 디코딩과 AI 추론을 하나의 NPU로 처리해 구축 비용과 전력 소비를 줄인 것이 특징이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 사업은 외산 GPU 중심의 시스템을 국산 NPU 기반으로 전환한 사례"라며 "공공 안전과 국방을 포함한 다양한 산업 현장으로 온디바이스 AI 적용을 확대할 것"이라고 말했다.

2026.08.05 10:25전화평 기자

[AI는 지금] 中 AI 4종 쏟아지자 가격 질서 '흔들'…美 모델업체 수익성 압박

중국 인공지능(AI) 기업들이 미국 최상위 모델과 성능 격차를 좁히면서 가격 경쟁까지 주도하고 있다. 같은 성능을 더 비싸게 제공하거나, 같은 가격에 성능이 낮은 모델은 시장에서 밀려날 수 있다는 이른바 '딥시크 죽음의 구역'이 형성되며 미국 AI 기업의 가격 결정력과 중견 모델 업체의 생존 부담이 커지는 분위기다. 4일 블룸버그통신에 따르면 알리바바와 문샷AI, 딥시크, Z.ai(지푸AI) 등 중국 AI 기업들은 최근 8주 동안 고성능 모델 4종을 잇달아 공개했다. 저렴한 가격을 앞세웠던 초기 경쟁에서 벗어나 추론과 코딩, 장시간 에이전트 작업 등으로 기술 경쟁 범위를 넓히고 있다. 알리바바가 이번 주 공개한 '큐원3.8-맥스'는 앤트로픽의 주력 모델 '페이블 5'와 비슷하거나 일부 평가에서 높은 성능을 기록했다. 문샷AI의 '키미 K3'도 미국 고가 모델과 유사한 성능을 내면서 미국의 대중 반도체 수출 규제가 중국 AI 개발 속도를 충분히 늦추지 못하고 있다는 논란을 키웠다. 지난 6월에는 Z.ai의 'GLM-5.2'도 당시 글로벌 오픈소스 모델 평가에서 선두에 올랐다. 딥시크도 올 여름에 저가형 고성능 모델 'V4 플래시'를 선보이며 가격 경쟁을 다시 끌어올렸다. 이처럼 중국 기업 4곳이 짧은 기간 고성능 모델을 잇달아 내놓으면서 딥시크의 성공이 예외적인 성과가 아니라는 평가에 힘이 실리고 있다. 중국 업체 간 경쟁이 모델 출시 주기를 앞당기고 성능과 가격 경쟁력을 함께 끌어올렸다고 봐서다. 베이징에서 활동하는 기술 분석가 포 자오는 "지난해 1월 이후 가장 중요한 변화는 중국의 발전이 더 이상 한 기업의 돌발적인 성과로 보이지 않는다는 점"이라며 "최근 출시는 중국이 글로벌 최전선에 근접한 모델을 반복적으로 생산할 체계를 갖췄다는 점을 시사한다"고 말했다. 이 같은 중국 모델의 위협은 비용에서 더 뚜렷하게 나타나고 있다. 독립 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스에 따르면 복잡한 실제 업무를 처리하는 데 드는 비용은 딥시크 V4 플래시가 0.03달러로, 앤트로픽 클로드 페이블 5의 3.15달러보다 100분의 1 이하로 낮았다. AI 에이전트처럼 모델을 반복 호출하는 업무에선 중국 모델의 가격 경쟁력이 더욱 부각되고 있다. 미국 모델이 업무 계획을 맡고 중국 모델이 실행을 담당하는 방식도 확산하는 분위기다. 상하이 스타트업 컨설팅 업체 젠젠랩스의 더못 맥그래스 창립자는 "딥시크 V4 플래시가 에이전틱 AI 업무의 경제성을 크게 바꿨다고 본다"며 "몇 달 전만 해도 중국 모델은 도구 호출이나 장시간 에이전트 업무에서 신뢰성이 떨어졌지만 지금은 상황이 달라졌다"고 밝혔다. 가격 경쟁이 거세지면서 중간 수준의 성능과 가격을 내세운 모델 업체의 입지도 좁아지고 있다. 이른바 '딥시크 죽음의 구역'을 벗어나려면 가격을 낮추거나 성능을 끌어올려야 한다는 압박도 커지는 분위기다. 이 구간에 포함된 기업은 가격을 대폭 낮추거나 고성능 모델 개발에 추가 자금을 투입해야 할 가능성이 크다. 또 GLM-5.2와 키미 K3, 큐원3.8-맥스처럼 딥시크보다 높은 성능 구간으로 이동하지 못하면 고객과 개발자를 확보하기 어려워질 수 있다. 일각에선 중국 모델의 저가 공세가 높은 수익성을 전제로 기업공개를 준비하는 오픈AI와 앤트로픽에도 부담으로 작용할 것으로 전망했다. 오픈소스 중국 모델이 확산할수록 두 회사가 높은 이용료를 유지하기 어려워지고 기업가치 산정의 전제가 되는 수익성에도 압박이 커질 수 있어서다. 중국 기업도 가격 경쟁에 따른 수익성 저하를 피하기는 어려운 상황이다. 이용자와 개발자, 기술 주도권을 먼저 확보하기 위해 단기 이익을 포기하고 있어 시장점유율 확대가 안정적인 수익으로 이어질지는 불확실하다는 평가다. 글로벌 오픈모델 기업 01.ai의 리카이푸 창립자는 "중국 오픈소스 모델이 없었다면 오픈AI와 앤트로픽은 막대한 수익을 올렸을 것"이라며 "지금은 더 저렴한 대안이 생겼다"고 말했다.

2026.08.04 16:46장유미 기자

[AI는 지금] "105분의 1 가격"…딥시크, 하네스로 AI 에이전트 판 흔든다

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 대규모언어모델(LLM)을 자율형 AI 에이전트로 전환하는 소프트웨어 개발에 나섰다. 최신 경량 모델을 앞세워 미국 기업보다 낮은 가격으로 시장을 공략하는 동시에 에이전트 실행 환경까지 확보하며 경쟁 범위를 넓히려는 움직임이다. 4일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 현재 '딥시크 하네스' 베타 테스트에 참여할 오픈소스 프로젝트 개발자를 모집하고 있다. 딥시크 하네스팀을 이끄는 추이톈이는 지난 1일 소셜미디어를 통해 개발자 모집 계획을 공개했다. 하네스는 LLM이 여러 단계로 구성된 코드를 실행하고 복잡한 작업 절차를 추론하며 외부 도구를 자율적으로 사용할 수 있도록 모델과 실행 환경을 연결하는 소프트웨어다. 모델이 이용자의 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하려면 도구 호출과 작업 순서 관리, 오류 처리 등을 담당할 하네스가 필요하다. AI 기업들이 하네스 개발에 집중하는 이유도 에이전트의 성능이 기반 모델뿐 아니라 실행 환경의 완성도에 따라 달라지기 때문이다. 앤트로픽의 코딩 에이전트 '클로드 코드'가 시장에서 호응을 얻은 뒤 주요 AI 기업의 경쟁도 모델 성능에서 에이전트 실행 체계로 확대되고 있다. 딥시크는 지난 3월 추이를 영입해 하네스 전담 조직을 구성했다. 추이는 홍콩의 퀀트 트레이딩 기업 TSY캐피털 공동 창업자 출신으로, 미국 퀀트 투자사 제인스트리트에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했다. 딥시크 하네스의 정식 출시 일정은 공개되지 않았다. 추이는 지난 6월 팀의 개발 목표에 비해 인력이 크게 부족하다며 여러 경로를 통해 개발자를 채용하고 있다고 밝혔다. 에이전트 사업 확대에는 저렴한 고성능 모델을 기반으로 이용자를 늘린 뒤 개발 생태계까지 확보하려는 전략이 깔린 것으로 풀이된다. AI 에이전트를 직접 개발하고 운영할 수 있는 환경을 제공하면 기업과 개발자의 딥시크 모델 사용량을 함께 끌어올릴 수 있다. 앞서 딥시크는 지난달 31일 2840억개 매개변수를 갖춘 경량 모델 'V4 플래시 0731'도 출시했다. 지난 4월 공개한 V4 시리즈를 가볍게 만든 모델로, 최신 미국 모델에 근접한 성능을 낮은 비용으로 제공하는 데 초점을 맞췄다. AI 모델 평가 플랫폼 아티피셜 애널리시스에 따르면 V4 플래시 0731은 오픈AI의 경량 모델 'GPT-5.6 루나'와 비슷한 성능을 기록했다. 오픈AI가 최근 가격을 80% 내렸지만 작업당 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API) 비용은 딥시크가 60%가량 낮았다. V4 플래시 0731의 평균 작업당 비용은 0.03달러로 집계됐다. 작업당 3.15달러가 드는 앤트로픽의 '클로드 페이블 5'와 비교하면 약 105분의 1 수준이다. 기업들이 AI 에이전트에 모델을 적용하면 호출량이 급증하는 만큼 모델 가격 차이는 서비스 운영비와 직결될 수 있다.미국 벤처투자자 차마스 팔리하피티야는 딥시크와 미국 모델의 가격 차이를 두고 "1달러에 이용할 수 있는데 105달러를 내겠다는 최고재무책임자(CFO)나 최고경영자(CEO), 이사회 구성원은 없을 것"이라고 말했다. 딥시크는 모델 가격을 낮추는 동시에 조직 확대와 투자 유치도 추진하고 있다. 이곳은 지난 6월 전 부서 인력을 최소 2배로 늘리겠다는 계획을 밝혔으며 최근에는 투자 전 기업가치 약 700억 달러를 기준으로 신규 투자 유치를 협의하는 것으로 알려졌다. 업계 전문가는 "에이전트는 하나의 작업을 처리하는 과정에서 모델을 여러 차례 호출하기 때문에 성능 차이가 크지 않다면 비용이 모델 선택을 좌우할 수 있다"며 "딥시크가 저가 모델에 하네스까지 결합하면 미국 AI 기업들은 모델 가격뿐 아니라 개발 생태계와 운영 효율에서도 경쟁 압박을 받을 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:24장유미 기자

[AI는 지금] 딥시크도 1GW 베팅…中 AI 경쟁, 모델서 인프라로 '확전'

중국 인공지능(AI) 기업들이 1기가와트(GW)급 데이터센터 투자에 잇따라 나서며 미국과의 경쟁 범위를 모델 성능과 가격에서 컴퓨팅 인프라로 넓히고 있다. Z.AI가 중국산 반도체로 채운 1GW급 시설을 추진하는 가운데 딥시크도 같은 규모의 데이터센터 확보에 나서면서 전력과 자국산 AI 가속기를 결합한 중국식 인프라 전략이 속도를 내는 모습이다. 31일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 베이징에서 북서쪽으로 약 350km 떨어진 네이멍구 우란차부에 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 구축할 계획이다. 자체 데이터센터를 새로 짓는 동시에 다른 기업의 시설을 임차하는 방안도 추진하고 있다. 딥시크는 시설 일부를 2027년 말이나 2028년 초까지 가동하는 것을 목표로 하는 것으로 전해졌다. 우란차부에서는 지방정부 승인 내역을 기준으로 12개가 넘는 기업이 데이터센터 프로젝트를 준비하고 있다. 이처럼 우란차부가 주목받은 것은 환경 때문이다. 우란차부는 연평균 기온이 약 4도로 낮아 서버 냉각에 필요한 전력을 줄이기 유리하다. 또 중국 북부의 전력 자원을 활용할 수 있어 차이나모바일 등 여러 기업이 데이터센터 입지로 활용해 왔다. 이번 투자는 딥시크의 시설 확대를 넘어 중국 AI 기업들이 대규모 연산 자원을 직접 확보하는 흐름이 본격화됐다는 점에서 주목된다. 적은 컴퓨팅 자원으로 성능과 비용 효율을 높여온 중국 기업들도 차세대 모델 학습과 대규모 추론 서비스를 위해 안정적인 반도체와 전력 확보가 필요해졌기 때문이다. 중국 AI 기업 Z.AI도 중국산 반도체만으로 구성한 1GW급 데이터센터를 완공하고 일부 시설을 가동한 것으로 전해졌다. 이는 미국의 수출 통제로 엔비디아 최신 제품 확보가 어려워진 상황에서 대형 데이터센터를 자국산 가속기의 성능과 안정성을 검증하는 기반으로 활용하려는 전략으로 풀이된다. 딥시크가 새 데이터센터에 어떤 AI 반도체를 탑재할지는 아직 알려지지 않았다. 다만 화웨이를 비롯한 중국산 AI 가속기 비중을 높일 경우 딥시크의 투자는 모델 개발뿐 아니라 중국 반도체와 서버, 네트워크 소프트웨어 생태계 확대에도 영향을 줄 것으로 보인다. 업계 관계자는 "중국 AI 기업의 1GW급 투자는 모델 경쟁을 뒷받침할 자체 연산 기반을 확보하려는 것"이라며 "딥시크와 Z.AI의 투자가 이어지면 미·중 AI 경쟁도 모델 성능에서 전력과 반도체, 인프라 운영 능력을 겨루는 구도로 확대될 것"이라고 말했다.

2026.07.31 11:41장유미 기자

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