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딥시크, 화웨이 AI칩으로 中 최대 데이터센터 구축

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 화웨이의 차세대 AI 가속기 16만개 이상 투입한 대규모 데이터센터 구축을 추진한다. 미국의 대중국 반도체 수출 규제가 이어지는 가운데, 자국 AI 칩을 기반으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하며 엔비디아 의존도를 낮추려는 모습이다. 4일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 중국 네이멍구에 구축 중인 대규모 데이터센터에 화웨이의 차세대 AI 가속기 '어센드 950DT'를 최소 16만개 배치할 계획이다. 구축 시기는 결정되지 않았다. 딥시크는 어센드 950DT를 AI 모델 추론에 활용할 방침이다. 화웨이가 해당 칩을 AI 모델 학습까지 지원하도록 설계했지만 딥시크는 현재 학습 용도로 사용할 계획은 없는 것으로 알려졌다. 딥시크는 이전 모델 학습 과정에서도 화웨이 칩 활용을 시도했지만 핵심 작업에는 여전히 엔비디아 가속기를 사용 중이다. 딥시크는 당초 화웨이 칩을 더 많이 구매하고자 했지만 화웨이의 생산 능력이 수요를 따라가지 못하고 있는 것으로 전해졌다. 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 부품 공급 부족으로 올해 어센드 950DT 생산량은 수십만개 초반 수준에 그칠 전망이다. 화웨이가 다른 고객사 공급과 해외 수출 물량도 배분해야 하는 만큼, 딥시크가 필요한 물량을 모두 공급받기까지 1년 이상 걸릴 가능성도 제기된다. 네이멍구 데이터센터는 딥시크의 AI 개발을 뒷받침하는 핵심 인프라로 자리 잡을 전망이다. 회사는 현재 인프라 확충을 위해 수십억 달러 규모의 자금 조달도 논의 중이다. 특히 16만개 규모의 어센드 칩 클러스터는 현재까지 공개된 중국 내 화웨이 AI 가속기 기반 클러스터 가운데 최대 규모로 꼽힌다. 중국은 미국의 반도체 수출 규제에 대응해 자국산 AI 칩 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 어센드 950DT는 엔비디아의 이전 세대 가속기인 '호퍼' 계열과 비교할 만한 수준으로 평가된다. 중국산 AI 칩을 활용한 대규모 컴퓨팅 인프라도 빠르게 늘어나는 추세다. 중국 선전에선 올 초 화웨이 어센드 칩 1만개를 활용한 컴퓨팅 클러스터가 가동됐으며 지난 6월 메이퇀은 중국산 칩 5만개를 이용해 AI 모델을 학습했다고 밝혔다. 지푸AI도 지난 7월 중국산 칩만 탑재할 계획인 1기가와트(GW) 규모 데이터센터를 완공했다. 다만 중국 기업의 엔비디아 선호도는 여전히 높은 것으로 나타났다. 알리바바와 텐센트 등은 미국의 수출 규제가 일부 완화된 이후 엔비디아 칩을 대규모로 주문했다. 해외 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 임대하는 방식으로 고성능 엔비디아 가속기를 활용하는 방안도 고려 중이다. 이에 중국 정부는 자국 AI 기업들에 국산 하드웨어 사용 확대를 지속적으로 주문하고 있다. 이번에 딥시크가 네이멍구에서 추진하는 AI 인프라는 전체적으로 GW급 규모로, 어센드 950DT 16만개는 전체 컴퓨팅 용량의 일부다. 나머지 인프라에 어떤 칩을 사용할지 알려지지 않은 가운데, 딥시크는 화웨이로부터 더 많은 가속기를 빠르게 공급받을 수 있도록 중국 정부에도 지원을 요청한 것으로 전해졌다. 블룸버그는 "16만개 규모의 칩 클러스터 구축이 가능하다는 것 자체가 중국의 AI 반도체 역량이 진전되고 있음을 보여준다"고 평가했다.

2026.09.05 15:23한정호 기자

[AI인재강국] 피지컬 AI가 다시 불러낸 '세계'에 대한 질문

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 요즘 AI 분야를 가로지르는 키워드는 단연 '월드 모델(World Model)'이다. 거대 AI 모델들이 인터넷 스케일의 데이터를 학습해 그럴듯한 문장과 영상을 만들어내며 여러 영역들을 휩쓸고 있지만, 정작 몸을 입혀 화면 바깥의 현실로 데려와야 하는 피지컬 AI, 즉 로봇 AI 영역에서는 좀처럼 힘을 쓰지 못하고 있다. 효과적인 후속학습, 테스트타임 컴퓨트 같은 기법들을 통해 나름의 개선책을 찾아왔지만, 그 결과를 믿고 로봇을 현실에 그대로 풀어놓을 만한 수준에는 아직 이르지 못한 것이다. 그러다 보니 행동하기 전에 앞으로 일어날 결과를 미리 평가하고 검증할 수 있는 오라클, 즉 '월드 모델'이 점점 주목받게 됐다. 전세계 굵직한 연구소와 기업들이 일제히 '세계를 이해하고 미래를 시뮬레이션하는 AI'로 방향을 틀고 있는 이유다. 사실 월드 모델이라는 개념 자체는 새로울 게 별로 없다. 지금 이 순간에도 우리 머릿속에는 세계에 대한 어떤 정신적 모형이 존재한다는 것을 우리는 손쉽게 의식할 수 있다. 심리학과 로봇공학, 인공지능은 저마다 다른 언어로 이 '세계상'을 최소 수십 년 전부터 다뤄왔다. 1940년대 심리학자 케네스 크레이크가 제시한 '정신적 모형'의 개념은 외적 행동만을 과학의 대상으로 삼아야한다는 행동주의에 맞서 마음의 내적 과정을 들여다보기 시작한 '인지 혁명'을 예고했고, 그 흐름은 이후 인지과학과 AI 분야로까지 이어졌다. 그러니 지금의 '월드 모델' 붐은 새 개념의 등장이라기보다, '마음이 세계를 어떻게 담아내는가'라는 오래된 질문이 피지컬 AI라는 난제 덕분에 다시 귀환했다고 봐야할 것이다. 한동안 딥러닝과 스케일링의 시대를 지나며, 유연한 범용 학습 모델과 충분한 데이터만 있으면 고전적 이론이나 인지-물리 기반 모델은 굳이 필요하지 않다는 '씁쓸한 교훈'이 학계의 주류처럼 보이던 때가 있었다. 대규모 데이터를 쌓고 거기서 귀납적으로 일반화를 끌어내는 것이 중심이 된 것이다. 이전 세대에게 AI 연구란 계산적, 알고리즘적, 구현적 층위를 분석해 나가며 인지 구조의 본성을 밝히는 일이었으나 어느새 그런 시대는 저물고, 밝혀야할 '정보처리 과정과 구조'는 데이터에 기반한 '종단간의 대규모 학습'으로 조용히 대체되는 듯했다. 인간의 행동을 철저히 증류해서 똑똑한 AI를 만들 수 있다면 뭐가 더 필요하단 말인가? 이제 '피지컬 AI'라는 난제 덕분에 필수적인 구조로서의 '월드 모델', 즉 '세계상'에 대한 흥미롭고 심오한 질문들이 우리에게 돌아왔다. 그 세계는 데이터를 축적하다 보면 저절로 드러나는 대상이 아니라, 세계상을 구축해줄 내적 구조와 능동적인 과정을 통해 드러나는 대상일 것이다. 그런데, 그것이 구체적으로 어떤 형태를 가져야하는지는 뭐하나 뚜렷한 것이 없다. 월드 모델 안에 무엇이 어떻게 표상되며, 얼마나 명시적이어야 하는지, 무엇을 어디까지 어떻게 설계해야 하고, 또 무엇을 어디까지 어떻게 학습해야 하는 건지. 그래서 어쩌면 지금이야말로 진취적인 한국 AI 연구가 확실히 도약할 수 있을 시점인지도 모른다. 빅테크의 자본과 GPU 규모를 뒤쫓는 지루한 경쟁에서는 늘 한 걸음 늦을 수밖에 없지만, 세계를 어떻게 구조화할 것인가라는 흥미로운 질문 앞에서는 데이터의 크기보다 질문의 깊이와 대담한 시도가 중요해질 것이기 때문이다. 그래서, 나는 이 시기가 무척이나 반갑다.

2026.09.04 14:24조민수 컬럼니스트

라플라스·ETRI, '2026 딥테크 투자포럼' 이달 14일 개최

벤처캐피탈 라플라스 파트너스가 주최하고 한국전자통신연구원(ETRI)이 후원하는 '2026 라플라스×ETRI 딥테크 투자포럼'이 이달 14일 서울 강남구 마루180에서 열린다. 올해로 2회를 맞이한 이번 포럼은 '온디바이스 AI'를 주제로 개최된다. ETRI 강현서 본부장의 기조연설을 시작으로 6개 딥테크 스타트업이 투자유치 피칭을 진행한다. 기업 발표는 1부와 2부로 나뉘어 진행된다. 1부(오후 2시 20분~3시 10분)에는 ▲나노솔루션(탄소나노튜브 소재) ▲메이아이(오프라인 방문객 분석 AI) ▲호그린에어(수소연료전지 드론·발전)가, 2부(오후 3시 20분~4시 10분)에는 ▲애슬리테크(스포츠 부상예방 AI) ▲세뮤나이트(초저전력 NPU 반도체) ▲히츠(AI 신약개발 플랫폼)가 무대에 오른다. 기업 발표 종료 후에는 30분간의 질의응답과 네트워킹 시간이 마련된다. 행사에는 SGC파트너스·더웨이브캐피탈·한화투자증권·캡스톤파트너스·케이그라운드·서울투자파트너스·경남벤처투자 등이 참석한다. 과학기술정보통신부와 연구개발특구진흥재단이 후원하며, 라플라스 파트너스와 ETRI는 향후 딥테크 정기 투자포럼을 지속 운영할 계획이다. 한인수 라플라스 파트너스 대표는 "딥테크는 개발에 시간이 걸리지만, 일단 시장에 안착하면 높은 진입 장벽 덕분에 지속 성장이 가능한 영역"이라며 "ETRI와 같은 국가연구기관이 오랜 시간 축적한 원천기술이 민간 시장으로 이어지는 지금이, 이 기술들이 실제 사업화 성과로 전환될 수 있는 적기"라고 말했다. 강현서 ETRI 본부장은 "ETRI가 오랜 시간 축적해온 온디바이스 AI 원천기술이 이번 포럼을 통해 민간 시장과 연결되는 계기가 되길 바란다"며 "라플라스 파트너스와의 협업을 통해 국내 딥테크 기업들이 기술사업화 역량을 갖추고 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 약속했다.

2026.09.04 11:08백봉삼 기자

구글, AI 날씨 모델 '웨더넥스트3' 공개…강수 예측 최대 60% 개선

구글이 더 좁은 지역의 날씨를 시간 단위로 예측하는 인공지능(AI) 기상예보 모델을 내놨다. 기존보다 강수 예측 성능을 높이고 실시간 위성 관측 데이터를 활용해 AI 기상예보의 정확도와 활용 범위를 넓혔다. 4일 테크크런치에 따르면 구글 딥마인드와 구글 리서치는 새로운 AI 기상예보 모델 '웨더넥스트3'를 공개했다. 구글은 웨더넥스트3의 예측 정보를 검색과 구글 지도 및 제미나이 등에 적용할 예정이다. 웨더넥스트3는 기존 AI 기상예보의 한계로 꼽혔던 예측 범위와 강수 예측 성능을 개선했다. 주요 기상 변수는 최대 5km 해상도로 예측하며 강수 예측 평가 결과는 이전 모델인 웨더넥스트2보다 최대 60% 향상됐다. 기존 6시간 간격이던 예보도 1시간 단위로 제공한다. 예측 정확도에서도 경쟁 모델을 앞선 것으로 나타났다. AI 기상예보 비교 도구 '오퍼레이셔널 웨더벤치' 평가에서 구글과 마이크로소프트, 엔비디아 및 유럽중기예보센터(ECMWF)가 개발한 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 기록했다. 미국 국립기상청과 ECMWF의 기존 기상예보보다도 높은 성능을 보였다. 성능 향상을 위해 모델 규모도 키웠다. 웨더넥스트3는 이전 모델보다 매개변수가 2.4배 많다. 특정 기상관측소의 데이터를 예측하도록 학습해 보다 세밀한 지역 단위 예보가 가능하도록 했다. 실시간으로 수집되는 기상위성 데이터도 활용한다. 매시간 들어오는 위성 데이터를 모델에 반영해 예보를 더 자주 갱신하도록 했다. 기존 AI 기상예보가 가공된 기상 데이터를 주로 활용했던 것과 달리 실제 관측 데이터를 직접 활용하는 범위를 넓혔다. AI를 활용하면 기존 수치예보보다 적은 비용으로 빠르게 기상예측 결과를 만들 수 있다. 기존 방식은 슈퍼컴퓨터로 대기의 물리 현상을 나타내는 방정식을 계산하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. AI는 과거 기상 데이터에서 패턴을 학습해 예측에 필요한 계산량을 줄인다. 페란 알레 구글 딥마인드 연구원은 "날씨는 혼돈계여서 작은 차이가 크게 증폭되기 시작한다"며 "머신러닝은 불완전한 정보와 제한된 컴퓨팅 자원으로 복잡한 물리 현상을 근사해야 하는 문제를 많은 데이터에서 패턴을 학습하는 방식으로 해결한다"고 설명했다.

2026.09.04 11:06김동원 기자

한국딥러닝, '딥 옵스'로 문서 AI 운영 자동화

한국딥러닝이 기업 업무 변화에 맞춰 문서 인공지능(AI)을 직접 수정하고 성능을 검증할 수 있는 운영 플랫폼을 내놨다. 한국딥러닝은 문서 AI 운영 플랫폼 '딥 옵스(DEEP Ops)'를 출시했다고 2일 밝혔다. 고객이 문서에서 추출할 항목과 조건을 직접 바꿀 수 있는 것이 특징이다. 변경 전후 성능 비교와 버전 관리 기능도 제공한다. 딥 옵스를 활용하면 자연어 프롬프트로 새롭게 추출할 항목과 조건을 입력한 뒤 실제 문서에서 변경 결과를 바로 확인할 수 있다. 기존에는 추출 항목 하나를 바꿀 때도 새로운 데이터를 준비하고 개발사에 수정을 요청한 뒤 모델 검증과 배포 과정을 다시 거치는 경우가 많았다. 변경한 문서 AI가 기존보다 제대로 작동하는지도 플랫폼에서 확인할 수 있다. 현재 운영하는 버전과 새 버전을 같은 문서에 적용해 항목별 정확도와 추출 결과, 처리 지연 등을 비교하는 식이다. 문서와 항목별 결과를 확인해 새 기준 적용이 실제 성능 개선으로 이어졌는지도 판단할 수 있다. 문서 AI 변경 이력은 버전 단위로 관리 가능하다. 추출 항목이나 조건을 바꿀 때마다 새 버전을 기록하고 이전 버전과 차이를 비교하거나 필요하면 기존 버전으로 되돌릴 수 있다. 언제 어떤 내용이 어떻게 바뀌었는지 관리할 수 있도록 한 것이다. 문서 처리 후 업무 과정도 딥 옵스에서 구성할 수 있다. 문서 입력과 광학문자인식(OCR)부터 문서 분류와 정보 추출 및 값 대조·계산과 조건별 처리 분기, 결과 판단·생성까지 필요한 과정을 블록 형태로 연결해 업무별 흐름을 만들 수 있다. 한국딥러닝은 보험사 심사 기준 변경에 따른 진단서 확인 항목 추가나 금융사 규정 개정에 따른 신청서 추출 항목 변경 등에 딥 옵스를 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 법령과 고시 개정 및 신청서·증명서 양식 변경이 잦은 공공기관도 주요 적용 대상으로 삼았다. 딥 옵스는 문서를 읽고 처리하는 문서 AI 에이전트 '딥 에이전트(DEEP Agent)'를 운영하는 역할을 담당한다. 딥 에이전트가 실제 문서 처리 업무를 수행하면 딥 옵스에서 도입 이후 발생하는 변경과 검증 및 관리를 담당하는 식이다. 한국딥러닝은 규제와 업무 기준 변경이 잦은 금융·보험·공공 분야를 중심으로 문서 AI 변경에 필요한 시간을 줄이고 새로운 기준을 필요한 시점에 적용할 수 있도록 지원할 계획이다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "법령과 업무 기준, 양식은 끊임없이 바뀌지만 기존 OCR은 그 변화를 반영하려면 다시 개발하고 기다리는 과정이 필요했다"며 "우리는 딥 옵스로 고객이 문서 AI를 직접 운영할 수 있는 환경을 만들 것"이라고 강조했다.

2026.09.02 16:24김미정 기자

파고네트웍스 "구글 등과 협력 보안사업 확대...LG U+인수로 사업 변화 없어"

LG유플러스에 인수된 파고네트웍스가 기존 보안 사업에 큰 변화가 없다고 밝혔다. 앞서 LG유플러스는 지난달 4일 국내 운영형 보안 서비스(MDR) 전문기업 파고네트웍스를 인수했다고 밝힌 바 있다. 당시 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장(부사장)은 "이번 인수는 기업 고객에게 보다 완성도 높은 보안 서비스를 제공하는 동시에 LG유플러스의 보안 대응 역량을 한 단계 높이기 위한 결정"이라며 "앞으로도 보안 투자와 역량 강화를 지속해 고객이 신뢰할 수 있는 보안 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다. 2017년 설립된 파고네트웍스는 전문 인력이 24시간 보안 이벤트를 분석하고 대응하는 MDR 서비스를 제공한다. 자체 플랫폼 '딥액트(DeepACT)'를 기반으로 금융·제조·IT 등 다양한 산업군에 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 300여 곳에 달한다. 동남아시아 7개국에도 진출했다. 직원은 28명이다. 1일 권영목 파고네트웍스 대표는 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 기자간담회를 열고 LG유플러스의 인수에 대한 질문에 "LG유플러스의 내부 정보보안 및 보안 역량을 강화하는 데 파고 네트웍스의 MDR 서비스 역량을 내재화하고자 하는 니즈와 양사의 조건이 부합한 결과"라며 "외형적으로나 경영적으로나 파고네트웍스의 보안 사업은 변화가 없다"고 말했다. 이어 "나는 LG유플러스 직원이 아니다"는 말도 덧붙였다. 이날 기자간담회는 이 회사의 고객 초청 행사 '파고 시큐리티 서밋 2026' 중 일환으로 마련됐다. 파고네트웍스는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), 네트워크 탐지 및 대응(NDR), 확장형 탐지 및 대응(XDR) 중심 서비스에서 나아가 공격과 방어, 그리고 공방을 자동화하는 3대 영역으로 체계화한 통합 플랫폼 '딥액트(DeepACT) 플랫폼'을 공식 출시했다. 권 대표는 올해 상반기 기업들이 체감한 가장 큰 위협으로 '해커의 AI 무장'과 이로 인한 '공격 속도의 비약적 증가'를 꼽았다. "2026년 상반기 기업들이 가장 두려워했던 문제는 해커가 AI로 무장해 불가능할 것 같았던 공격을 현실화했다는 점"이라며 "취약점이나 보안 설정 오류를 우리가 찾기도 전에 공격자가 먼저 찾아내 침투할 정도로 감당하기 힘든 스피드가 보안 운영 센터(SOC)에 큰 부담을 줬다"고 진단했다. 이어 강력한 기술의 등장이 인류에 파멸과 전환점을 동시에 가져오는 '오펜하이머 모멘트'를 언급하며, "AI는 파멸적 혁신의 양면성을 띠고 있지만, 가트너의 발표처럼 AI는 공격자뿐만 아니라 방어자의 역량도 함께 증가시킨다"며 "방어자는 AI를 활용해 인프라와 데이터의 문맥(Context)을 공격자보다 빠르게 이해할 수 있으므로 절대 두려워할 필요가 없는 싸움"이라고 강조했다. "'블루팀' 딥액트 디펜스·'레드팀' 딥액트 어택…자동화는 디텍션 엔지니어링" 이에 파고네트웍스는 AI 시대에 맞춰 관리형 탐지 및 대응(MDR) 서비스의 체질을 '탐지량 확대'에서 '빠르고 정확한 탐지'로 방향타를 전환한다는 계획이다. 권 대표는 "기존에는 실시간으로 쏟아지는 위협을 하나라도 더 탐지하는 데 초점을 맞췄지만, 이제는 얼마나 빠르게, 정확하게 탐지하고 대응할 수 있는가로 방정식이 바뀌었다"고 설명했다. 권 대표가 제시한 딥액트 플랫폼 중심의 체계 전환은 크게 3가지로 나뉜다. 방어자 관점의 능동적 블루팀 서비스 '딥액트 디펜스(DeepACT Defense)', 공격자 관점의 통합 레드팀 서비스 '딥액트 어택(DeepACT Attack)', 위협 추적과 탐지 엔지니어링의 핵심 프로세스를 자동화한 '딥액트 디텍션 엔지니어링(DeepACT Detection Engineering)' 등이다. 딥액트 디펜스와 관련해 권 대표는 "딥액트 디펜스는 능동적인 블루팀 서비스"라며 "단순 위협 통보에 그치지 않고 위협 차단 및 격리까지 수행하는 실제적인 대응을 지원하는 서비스다. 뿐만 아니라 위협의 우선순위를 정하는 방법론까지 AI 기반으로 제공한다"고 설명했다. 딥액트 어택은 공격 표면 관리(ASM), 공격 검증(AEV), 레드티밍 등 공격자 관점에서 고객사 자산의 취약점 및 보안 허점을 발굴하고 실제 침투테스트를 통해 위협을 사전에 제거하는 서비스다. 권 대표는 "연 1~4회 단발성으로 진행되던 기존 모의해킹을 완벽히 대체해 AI 기반으로 공격자 관점에서 365일 24시간 내내 자산 식별, 익스플로잇(취약점 공격) 검증, 침투테스트, 다크웹 계정 유출 모니터링을 자동 제공한다"고 설명했다. 딥액트 디텍션 엔지니어링은 위협 헌팅 자동화 엔진이다. 구글 위협 인텔리전스(GTI)가 내재화됐으며, 앤트로픽, 오픈AI 등 프론티어 AI 모델과 연동해 침해지표(IoC) 업데이트 등 위협 정보 추적을 100% 자동화한 것이 특징이다. 권 대표는 "국내 MDR 서비스 기업 중 중 GTI와 프론티어 AI를 결합한 자동화 모델을 내재화한 곳은 파고가 유일할 것"이라며 "해당 기술에 대한 라이선스 비용은 고객에게 전가하지 않고 파고의 MDR 센터 엔진으로 무상 운용된다"고 밝혔다. 고객사가 어느 XDR을 쓰더라도 지원한다고 강조한 그는 "AI 도입은 사람 분석가를 대체하는 것이 아니라 증강된 기술로 업무를 자동화하는 과정"이라며 "대규모 데이터 분석과 반복적인 작업은 AI에 할당하고, 사람 분석가들은 위협 맥락 분석과 대응 우선순위 결정 등 고도화된 판단에 집중하는 구조를 만들고자 한다"고 말했다. 아래는 기자간담회에서 나온 질의응답. Q. AI 판단의 신뢰성 문제를 방지하기 위한 사람의 승인 절차와 감사 기록 절차는 어떻게 되는지? -악성코드 연계 분석이나 헌팅 작업 시 기존 2시간 소요되던 업무를 5분~30분 이내로(60~70% 이상) 단축하는 결과를 얻었다. 또한 중대한 시스템 관련 이벤트나 문맥(Context) 판단이 필요한 영역은 반드시 사람이 개입하는 방식을 적용한다. 현재 업무의 약 70%는 AI가 수행하고 30%는 파고의 전문 분석가 팀이 개입해 검증 및 최종 판단을 내린다. Q. 최근 LG유플러스에 인수(M&A)된 가장 큰 경영적 배경과 인수 이후 회사의 사업 전략이나 역할, 조직 외형에 변화가 생기는 부분은? - LG유플러스의 내부 정보보안 및 보안 역량을 강화하는 데 파고 네트웍스의 MDR 서비스 역량을 내재화하고자 하는 니즈와 양사의 조건이 부합한 결과다. M&A 이후 파고 네트웍스의 사명 변경이나 대표이사 지위 변화 등 외형적·경영적 변화는 전혀 없다. 지난 9년 반 동안 추진해 온 사업 플랜과 오늘 발표한 딥액트 플랫폼 전략 모두 기존 계획대로 독립적으로 운용된다. Q. SK쉴더스, 안랩, 이글루코퍼레이션 등 MDR이나 관제를 제공하는 경쟁사들 대비 파고네트웍스만의 독보적인 경쟁력은? - 국내에서 회사 전체가 오직 MDR 서비스만을 수행하기 위한 팀으로 100% 구성된 기업은 파고 네트웍스가 유일하다. 야간 근무를 아웃소싱에 의존하는 일반 관제와 달리, 한국과 정반대 시차인 캐나다 토론토 지사(MDR 센터)에 파고 본사 분석가들을 직접 파견하여 365일 24시간 내내 동일한 고숙련 분석가가 주간 근무 형태로 밀착 대응하는 것도 차별점이다. Q. 딥액트 플랫폼의 3가지 서비스 중 신규 브랜드와 확대된 브랜드의 구분은? -'딥액트 어택'은 AI 기반 상용 자동화 서비스로의 완전 신규 출시이며, '디펜스'와 '디텍션 엔지니어링'은 기존 역량을 AI 기반으로 고도화·확대한 모델이다. Q. 딥액트 어택에서 AI가 생성한 익스플로잇 코드에 대한 PoC(개념검증)은 사람이 하는지, AI가 하는지? - AI 생성 익스플로잇 코드의 PoC는 연내 출시될 딥액트 어택 앱과 딥액트 어택 웹에서 진행될 예정이다. Q. 딥액트 디텍션 엔지니어링에서 고객사에 비용이 전가되지 않는 구조와 매출에 미치는 영향은? - 디텍션 엔지니어링은 딥액트 디펜스 및 딥액트 어택 서비스 구독 고객에게 라이센스 비용 없이 제공하는 구조다. 플랫폼 대시보드 및 리포팅이 통합 제공된다. 매출은 전년 대비 견조한 성장세가 지속되고 있다.

2026.09.01 16:46김기찬 기자

딥엑스, AWS와 '피지컬 AI' 배포 환경 구축… 글로벌 시장 공략 가속

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스(대표 김녹원)가 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드·IoT 인프라와 자사 신경망처리장치(NPU)를 연계한 피지컬 AI 배포 환경을 구축하고 글로벌 시장 진출을 본격화한다. 1일 딥엑스에 따르면 AWS는 최근 공식 기술 블로그를 통해 딥엑스의 온디바이스 NPU 'DX-M1'과 'AWS IoT 코어', 'AWS IoT 그린그래스'를 결합해 AI 모델을 준비하고 다수의 엣지 기기에 NPU 실행 환경을 원격 배포·관리하는 방식을 소개했다. 현재 AWS 마켓플레이스에서 제공 중인 '딥엑스 그린그래스 솔루션'을 활용하면, 표준 AI 모델 형식인 ONNX를 딥엑스 NPU 전용 형식(DXNN)으로 변환한 뒤 드라이버와 펌웨어, 런타임 환경을 현장 장비에 원격으로 자동 배포할 수 있다. 이에 따라 스마트팩토리, 물류센터, 리테일 매장, 로봇 등에 설치된 다수의 기기를 직접 방문하지 않고도 일괄 관리하고 최신 AI 모델로 상시 업데이트할 수 있게 된다. 최근 피지컬 AI가 로봇과 산업 장비로 빠르게 확산되면서 클라우드에서 모델을 개발·관리하고 현장 엣지 기기의 저전력 NPU가 실시간 추론을 맡는 '클라우드-엣지 연계'의 중요성이 부각되고 있다. 딥엑스는 이를 발전시켜 클라우드와 현장 기기가 역할을 분담하는 '센터-엣지 연합 AI' 구조를 구축할 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 8월 31일부터 9월 1일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 'AWS 스타트업 파트너 서밋 2026'에 직접 참석해 글로벌 파트너십 확장에 나섰다. 하드웨어 반도체 기업으로는 이례적으로 참여해 클라우드와 엣지를 잇는 협력 모델을 제시하고 있다. 회사는 향후 북미 로보틱스, 산업용 비전 프로젝트뿐 아니라 차세대 AI 칩인 'DX-M2'로도 클라우드 연동을 확대할 계획이다. 딥엑스 관계자는 “피지컬 AI 확산을 위해서는 고효율 반도체와 더불어 현장 기기 배포 인프라가 필수적”이라며 “AWS와의 협력을 통해 산업 현장의 AI 도입 장벽을 낮춰가겠다”라고 말했다.

2026.09.01 16:25전화평 기자

AI로 국가유공자 조롱하면 처벌…법적 제재 추진

생성형 AI나 딥페이크 기술 등을 이용해 국가유공자와 유족을 조롱하거나 모욕하는 콘텐츠를 제작 유포하는 행위를 제재하는 법안이 추진된다. 조계원 더불어민주당 의원은 27일 국가유공자와 유족에 대한 악의적인 혐오 조롱 행위를 금지하는 내용의 국가유공자법 개정안을 대표발의했다. 최근 온라인 커뮤니티와 SNS를 중심으로 국가유공자의 얼굴이나 목소리를 무단으로 합성 변형한 뒤 이들의 공헌과 희생을 조롱하는 콘텐츠가 확산하면서 제도적 대응이 필요하다는 지적이 나오고 있다. 특히 생성형 AI와 딥페이크 기술이 빠르게 발전하면서 실제 인물의 초상과 음성을 정교하게 변형할 수 있게 됐고, 이를 악의적인 콘텐츠 제작에 활용하는 사례도 나타나고 있다. 당사자뿐 아니라 유족과 가족에게까지 피해가 이어질 수 있다는 우려가 제기된다. 최근 고(故) 노무현 전 대통령 추도식 조롱 사건과 특정 기업의 5·18 비하 이벤트 논란 등을 계기로 온라인상 혐오 조롱 콘텐츠에 대한 비판도 커졌다. 정치권에서는 이른바 '일베금지법' 등이 발의되며 관련 행위에 대한 제재 방안이 논의되고 있다. 현행법에는 국가유공자나 그 유족을 대상으로 한 혐오·조롱 표현 자체를 금지하거나 직접 제재할 수 있는 별도 규정이 없다. 개정안은 누구든지 정보통신망이나 공개 발언 등을 이용해 국가유공자와 유족 또는 가족을 조롱·모욕하는 영상, 음성, 이미지 등의 정보를 제작하거나 유포·유통하지 못하도록 하는 내용을 담았다. 규정을 위반한 콘텐츠에 대한 시정 수단도 마련한다. 국가보훈부 장관이 위반자에게 해당 행위의 중지나 시정을 명령하거나 관계 기관장에게 필요한 시정 조치를 요청할 수 있도록 했다. 시정 조치에 그치지 않고 위반 행위에 대한 벌칙 규정도 신설해 법적 제재 근거를 강화한다. 조 의원은 "국가를 위해 헌신한 국가유공자의 숭고한 희생을 온라인상에서 왜곡하고 조롱하는 행위는 유공자에 대한 모욕을 넘어 국가 공동체의 근간을 흔드는 행위"라고 말했다. 이어 "이번 개정안은 AI 기술 발전에 편승해 확산되는 악의적 혐오와 조롱으로부터 국가유공자와 유족의 명예와 존엄을 지키기 위한 최소한의 법적 안전망"이라며 "국회에서 조속히 통과돼 입법 공백을 해소하고 국가를 위한 희생이 온당하게 존중받는 사회가 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.27 17:23박수형 기자

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

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