검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'로드'통합검색 결과 입니다. (371건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

미국 하원의원 "AI 킬 스위치 법안, 연내 통과돼야"

미국 정치권에서 인공지능(AI) 모델에 대한 안전 규제를 서둘러야 한다는 목소리가 커지고 있다. 고도화된 AI 오작동이나 악용 가능성에 대비해 기업 또는 정부가 필요할 경우 해당 시스템을 중단할 수 있는 권한을 하루빨리 갖춰야 한다는 주장이다. 7일 CNBC 등 외신에 따르면 테드 리우 미국 하원의원은 'AI 킬 스위치' 법안의 연내 통과 필요성을 공개적으로 제기했다. AI 킬 스위치 법안은 고위험 AI의 오작동이나 악용에 대비해 기업 또는 정부가 해당 시스템의 작동을 긴급 중단할 수 있도록 하는 안전장치 마련을 골자로 한다. 그는 통제를 벗어나거나 악용 가능성이 확인된 AI 시스템에 대해 기업 또는 정부가 작동을 중단시킬 수 있는 권한을 확보해야 한다고 강조했다. 리우 의원의 발언은 최근 AI 업계에서 잇따라 제기된 '로그 에이전트(rogue agent)' 우려와 맞물려 주목된다. 로그 에이전트는 자율형 AI가 목표를 수행하는 과정에서 허용된 범위를 넘어 시스템 침투, 보안 우회, 기만적 행위 등 공격적인 행동을 시도하는 현상을 뜻한다. 단순 질의응답을 넘어 외부 도구 호출, 코드 실행, 웹 접근 등 실제 작업을 수행하는 에이전트형 AI가 확산되면서 이 같은 위험은 AI 안전 논의의 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다. 최근 오픈AI와 앤트로픽의 안전성 평가 사례로 이런 문제의식이 더욱 부각되고 있다. 오픈AI는 지난달공개한 설명자료에서 GPT-5.6 솔과 미출시 모델이 사이버 역량 평가 도중 연구용 환경과 허깅페이스의 운영 인프라에 걸친 취약점을 연쇄적으로 찾아내 테스트 해답에 접근했다고 밝혔다. 오픈AI 측은 이 과정에서 해당 모델들이 도난된 자격 증명과 제로데이 취약점까지 활용해 원격 코드 실행 경로를 찾은 사례가 있었다고 설명했다. 앤트로픽도 지난달 말 내부 AI 모델이 테스트 과정에서 외부 3개 조직을 해킹한 사실을 공개했다. 앤트로픽은 오픈AI 사례 이후 AI모델이 봉쇄된 것으로 간주된 테스트 환경 안에서 실제로 인터넷에 접근할 수 있는지 대규모 점검에 착수했으며,그 결과 일부 모델이 외부 조직 침투에 성공했다고 밝혔다 관련 업계에서는 이를 단순한 기술적 해프닝으로 보기 어렵다는 시각이 적지 않다. AI 에이전트가 자격증명 탈취, 사회공학적 접근, 취약점 체인 구성 같은 공격 단계를 자동화할 가능성이 현실화할 경우, 기존 보안 체계만으로는 대응이 쉽지 않을 수 있기 때문이다. 생성형 AI 경쟁이 성능 중심에서 보안성, 통제 가능성, 비상 차단 체계까지 포함하는 플랫폼 신뢰 경쟁으로 옮겨가고 있다는 분석도 나온다. 특히 미국 내에서는 중국 오픈웨이트(open-weight) 모델을 둘러싼 경계감도 커지고 있다. 중국 스타트업 문샷 AI(Moonshot AI)의 '키미 K3'와 같은 모델이 미국 선도 AI 연구소의 최신 모델 수준에 빠르게 근접하고 있다는 평가가 나오면서 이들 모델에 대한 규제 필요성도 함께 제기되고 있다. 이 같은 흐름 속에서 미국 내 AI 규제 논의도 한층 구체화하는 분위기다. 정치권과 행정부, 주요 AI 기업은 최첨단 모델 위험도를 사전에 평가하고 고위험 역량을 통제할 수 있는 제도적 장치를 놓고 논의를 이어가고 있다. 다만 AI 킬 스위치 법안이 모든 유형의 모델에 동일하게 적용되기는 쉽지 않다는 지적도 나온다. 특히 오픈웨이트(open-weight) 모델은 한 번 공개되면 누구나 내려받아 수정·재배포할 수 있어, 폐쇄형 상용 모델처럼 사업자를 통해 기능을 제한하거나 긴급 중단하는 방식이 현실적으로 어렵다. 이 때문에 향후 규제는 폐쇄형 모델에 대한 직접 통제와 함께 오픈 모델에 대해서는 사전 검증과 경보 체계 강화 같은 간접적 수단을 병행하는 방향으로 설계될 가능성이 크다. 이에 대해 테드 리우 의원은 "기업이 AI를 중단할 능력을 갖추고 있거나 정부가 이를 중단시킬 수 있는 권한을 가져야 한다"며 "AI 킬 스위치 법안은 올해 안에 처리돼야 한다"고 강조했다.

2026.08.07 10:20남혁우 기자

뉴타닉스, 韓 공공 AI 시장 공략…'프리즘 센트럴 7' 보안기능확인서 취득

뉴타닉스가 하이브리드 멀티클라우드 관리 플랫폼의 보안성을 공식 검증받고 국내 공공 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 자원과 AI 워크로드, 쿠버네티스 환경을 단일 플랫폼에서 관리하는 기능을 앞세워 공공기관 AI 인프라 구축 수요에 대응한다는 전략이다. 뉴타닉스는 '뉴타닉스 프리즘 센트럴 7'이 보안기능확인서를 취득했다고 6일 밝혔다. 보안기능확인서는 공공기관이 도입하는 IT 제품의 보안 기능과 안정성을 검증하는 제도로, 공공 시장 진입을 위한 주요 요건으로 꼽힌다. 이번 인증 취득으로 프리즘 센트럴 7은 국내 공공기관 도입에 필요한 보안 기준을 충족하게 됐다. 최근 AI 서비스 도입이 늘면서 데이터센터에서 GPU 기반 연산 자원과 AI 워크로드 관리 인프라를 통합 운영하려는 수요가 증가하고 있다. 공공기관은 보안과 안정성 관련 규정을 준수해야 하는 만큼, 프리즘 센트럴 7은 단일 플랫폼에서 인프라 운영과 AI 워크로드 관리를 지원하도록 설계됐다는 게 회사 측 설명이다. 프리즘 센트럴 7은 여러 뉴타닉스 클러스터를 하나의 콘솔에서 통합 관리하는 플랫폼이다. 데이터센터 인프라 운영 현황을 한눈에 확인할 수 있도록 지원하고 자동화 기반 운영 환경을 제공한다. GPU 자원 모니터링 기능을 통해 AI 연산에 활용되는 GPU 사용 현황과 성능, 할당 상태도 통합 관리하도록 돕는다. 또 프리즘 센트럴 7은 뉴타닉스 쿠버네티스 플랫폼과 연계해 쿠버네티스 기반 AI 애플리케이션과 컨테이너 워크로드 운영도 지원한다. 기업과 공공기관은 AI 모델 학습과 데이터 처리 환경을 뉴타닉스 인프라에서 운영할 수 있다. 아울러 제로트러스트 기반 가상 방화벽을 제공하는 '플로우 네트워크 시큐리티'와 소프트웨어 정의 통합 스토리지인 '뉴타닉스 통합 스토리지' 등을 함께 관리할 수 있다. 이를 통해 AI와 데이터 중심 워크로드 환경에서 인프라 운영 복잡성을 줄인다는 목표다. 뉴타닉스는 운영 자동화를 강화해 기업·공공기관이 복잡한 인프라 관리 대신 AI 모델과 데이터 활용에 집중할 수 있도록 지원한다. 변재근 뉴타닉스코리아 사장은 "이번 보안기능확인서 취득은 뉴타닉스 프리즘 센트럴 7의 보안성과 안정성을 공식 검증받은 것"이라며 "이를 토대로 공공기관이 요구하는 수준의 보안과 운영 효율성을 갖춘 AI 인프라 솔루션을 적극 제공하고 국내 공공 시장에서 사업 확대에 더욱 박차를 가할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.06 14:06한정호 기자

AWS, 클로드 코드·오픈AI 코덱스와 AI 코딩 보안 서비스 연동

아마존웹서비스(AWS)가 앤트로픽, 오픈AI와 협력해 인공지능(AI) 코딩 보안 서비스를 개발자 워크플로 전반으로 확대한다. 생성형 AI 코딩 도구 확산이 빨라지는 가운데 개발 과정에서 발생하는 취약점을 탐지·보완하는 시장 공략을 본격화한 것이다. AWS는 5일 공식 블로그를 통해 앤트로픽, 오픈AI와 AI 코딩 보안 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력으로 AWS는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 등 AI 코딩 환경에 AWS 컨티뉴엄을 통합 제공한다. AWS 컨티뉴엄은 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 취약점 후보를 찾아내고, 이를 고객의 AWS 환경 정보와 연결해 실제 위험도를 가려내는 데 초점을 맞춘 서비스다. 단순히 코드상 결함 가능성을 탐지하는 데 그치지 않는다. 설정값, IAM 정책, 네트워크 구조, 외부 노출 여부 등을 함께 분석해 우선 대응이 필요한 사안을 추려내는 방식이다. 이번 통합으로 개발자는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 같은 AI 코딩 도구 안에서 보안 검증 결과를 반영한 코드 제안을 받을 수 있게 된다. 기존에는 코드 작성 뒤 별도 보안 도구로 취약점을 점검하고, 이후 보안팀과 개발팀이 다시 우선순위를 조정하는 과정을 거쳐야 했다면 앞으로는 이러한 절차가 개발 환경 안에서 한층 압축될 것으로 보인다. AWS는 특히 최신 AI 모델의 성능 향상만으로는 기업 보안 수요를 충분히 충족하기 어렵다고 보고 있다. 모델이 취약점을 찾아내는 능력은 빠르게 고도화되고 있지만, 실제 현장에서는 어떤 문제가 실질적인 위험으로 이어지는지 판단하고 검증하는 과정이 더 중요하다는 판단이다. 이에 따라 AWS 컨티뉴엄은 여러 모델과 도구를 엮는 오케스트레이션 계층 역할을 맡아 탐지, 우선순위화, 검증, 수정 제안까지 연결하는 구조로 설계됐다. 업계에서는 이번 발표를 두고 AI 코딩 시장 경쟁이 생산성 중심에서 보안 중심으로 확장되는 신호로 보고 있다. 생성형 AI 코딩 도구가 빠르게 보급되면서 개발 속도는 높아졌지만, 부정확하거나 취약한 코드가 함께 확산할 수 있다는 우려도 커지고 있기 때문이다. 앞으로는 누가 더 빠르게 코드를 생성하느냐보다, 누가 더 안전하고 실제 운영 환경에 맞는 코드를 제안하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오를 것이라는 분석이 나온다. AWS 입장에서는 앤트로픽과 오픈AI의 코딩 도구가 확보한 개발자 접점에 자사 보안 서비스를 연결함으로써 AI 개발 생태계 내 영향력을 넓히는 효과도 기대할 수 있다. 클라우드 인프라 사업자로서 축적한 고객 환경 데이터와 운영 맥락을 보안 분석에 접목해 차별화를 노리는 전략으로 풀이된다. 초기 설계 파트너로 참여한 리비안도 긍정적인 반응을 내놨다. 리비안은 AWS 컨티뉴엄이 소스코드와 기업 내부 지식을 연결해 실제로 의미 있는 보안 취약점을 가려내고, 심각한 문제를 더 빠르게 수정하는 데 도움을 줄 수 있다고 평가했다. 쳇 카푸어 AWS 검색·보안·옵저버빌리티 부문 부사장은 "AI 모델이 빠르게 발전하는 만큼 이를 악용한 공격도 함께 고도화하고 있다"며 "AWS 컨티뉴엄은 탐지부터 검증, 수정, 복구 과정에 이르기까지 각 단계에 가장 적합한 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 통합 오케스트레이션 도구"라고 설명했다.

2026.08.06 09:06남혁우 기자

EBS에서 클로드 쓰는 법 배우세요

EBS가 생성형 AI 서비스 '클로드'를 실제 업무에 활용할 수 있도록 돕는 실습형 교육 과정 'EBS AI 마스터클래스'를 마련했다고 5일 밝혔다. 온라인 강의를 끝까지 수강하기 어렵거나 배운 내용을 업무에 적용하지 못하는 학습자들의 고민을 반영한 강좌다. 강사와 수강생이 같은 시간에 접속해 함께 실습하는 '실시간 라이브 웨비나' 방식으로 진행되는 교육이다. 일방적으로 영상을 시청하는 기존 온라인 강의와 달리 강사와 직접 소통하며 배운 내용을 바로 연습하고, 궁금한 점도 실시간으로 해결할 수 있다. 웨비나는 서울대 이다연 객원 교수가 진행한다. 수강생들은 클로드를 활용해 프롬프트 작성부터 문서 작성, 자료 분석, 업무 자동화까지 다양한 실무 사례를 직접 실습한다. 진행 과정에서 막히는 부분은 강사에게 즉시 질문하고 답변받을 수 있다. 라이브 웨비나에 앞서 클로드의 기본 개념과 활용법을 익히는 사전 영상 강의도 제공된다. 사전 강의는 넥스트젠AI 김도경 공동대표가 맡는다. 기초 내용을 영상으로 학습한 뒤 웨비나에서 심화 실습을 이어가는 방식으로 구성됐다. 실시간 웨비나는 8월25일부터 9월3일까지 주 2회 줌(Zoom)을 통해 열린다. 강의가 끝난 뒤에도 11월3일까지 다시 보기 서비스와 전용 대화방 질의응답을 이용할 수 있다. 출석 기준을 충족한 수강생에게는 EBS 수료증이 발급된다.

2026.08.05 17:42박수형 기자

한국인이 쓰는 AI 지형 변화…챗GPT 이어 클로드 부상

올해 하반기 들어 국내 생성형 인공지능(AI) 서비스 이용 흐름에 변화가 나타나고 있다. 오픈AI의 챗GPT는 국내 모바일 이용자 규모 1위를 유지하고 있지만 지난 6월 최고치를 기록한 뒤 증가세가 둔화됐다. 앤트로픽의 클로드는 올해 초 대비 이용자를 크게 늘리며 성장세를 이어가고 있다. 국내 AI 서비스는 같은 기간 이용자 감소 흐름을 보였다. 4일 아이지에이웍스 모바일인덱스에 따르면 지난달 기준 국내 이용자가 모바일 앱으로 이용하는 주요 생성형 AI 서비스의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 오픈AI 챗GPT가 1645만명으로 가장 많았다. 이어 앤트로픽의 클로드가 142만명, SK텔레콤의 에이닷이 120만명을 기록했다. 그 외 퍼플렉시티 61만명, 그록 51만명, 뤼튼 23만명, 구글 제미나이 15만명 순이었다. 해당 수치는 안드로이드와 iOS 앱 이용자를 합산한 것으로 PC 이용량은 포함되지 않았다. 한국 이용자 사이에서 가장 큰 증가 폭을 보인 글로벌 AI 모델은 클로드였다. 올해 초 15만명 수준이던 클로드 MAU는 3월 60만명, 4월 100만명을 넘어 지난달 142만명까지 늘었다. 챗GPT는 여전히 국내 이용자 규모에서 선두를 유지하고 있다. 지난해 4월 MAU 1000만명을 넘어선 이후 성장세를 이어가며 올해 6월 1664만명으로 최고치를 기록했지만, 지난달에는 전월 대비 약 20만명 감소한 1645만명으로 집계됐다. 다른 글로벌 AI 서비스의 한국 이용자는 감소했다. 퍼플렉시티는 1년 새 MAU가 약 20만명 줄었고 일론 머스크가 이끄는 스페이스XAI가 개발한 그록도 올해 초 대비 약 20만명 감소했다. 국내 AI 서비스인 에이닷과 뤼튼 역시 각각 1년 새 46만명, 85만명의 MAU 감소를 기록했다.

2026.08.04 16:47이나연 기자

미국 의회 AI 지출 88%가 '챗GPT'…규제 논의 속 오픈AI 영향력 확대

미국 의회에서 인공지능(AI) 활용이 빠르게 확산하는 가운데 공개적으로 하원의원 AI 도구 지출 대부분이 오픈AI의 챗GPT에 집중된 것으로 나타났다. 의회가 AI 산업 규제와 감독 방안을 논의하는 상황에서 특정 기업 서비스가 사실상 표준처럼 자리 잡았다는 점에서 주목된다. CNBC는 4일 미국 하원 사무처와 의원실, 위원회, 기관 계정의 확인 가능한 AI 도구 지출이 최소 11만3740달러라고 밝혔다. 조사 기간은 2025년 4월 1일부터 2026년 3월 31일까지다. 이 챗GPT 관련 지출은 10만580달러로 전체의 약 88%를 차지했다. 거래 건수는 798건으로 전체의 96%에 달했다. 경쟁사 앤트로픽의 클로드는 1만3160달러, 37건으로 2위에 그쳤다. 생성형 AI 도입 초기 단계에서 챗GPT가 의회 내 주도권을 확보한 셈이다. 다만 이번 집계가 의회의 전체 AI 활용 규모를 보여주는 것은 아니다. 무료 버전 사용, 마이크로소프트 코파일럿처럼 기존 소프트웨어 계약에 포함된 AI 기능, 상원 사용 내역 등은 제외됐다. 그럼에도 최소한 하원 의원실 6곳 중 1곳 이상이 이미 챗GPT를 사용한 것으로 파악돼 AI가 의정 활동 전반으로 확산하고 있음을 보여준다. 의회 직원들은 AI를 법안 요약, 정책 메모 작성, 청문회 자료 준비, 지역구 민원 대응, 소셜미디어 게시물 초안 작성, 뉴스레터 정리 등에 활용하는 것으로 전해졌다. 반복 업무를 줄여 보좌진 생산성을 높이는 데 유용하다는 평가다. 공화당 소속 줄리 페도르차크 하원의원은 챗GPT를 활용해 자신이 다뤄온 법안과 외부 이해관계자 자료를 검색 가능한 데이터베이스로 구축했다고 밝혔다. 이를 기반으로 AI가 브리핑 메모를 작성하면서 보좌진 업무 시간을 매주 수십 시간 절감하고 있다고 설명했다. 민주당 소속 제임스 월킨쇼 하원의원도 AI가 조사와 홍보 업무에 폭넓게 도움이 된다고 평가했다. 다만 사실관계는 반드시 별도로 검증해야 하며 유권자 민원이나 행정기관 대응처럼 실제 판단이 필요한 업무는 사람이 맡아야 한다고 강조했다. 정당별로는 민주당 의원실의 지출이 공화당보다 많았다. 확인 가능한 AI 구매액 기준 민주당 의원실은 5만4165달러를 지출해 공화당 의원실의 1만5782달러를 크게 웃돌았다. 챗GPT 구매는 민주당 의원실 44곳, 공화당 의원실 27곳에서 확인됐다. 클로드는 민주당 5곳, 공화당 1곳에서만 나타났다. 오픈AI 우위는 제품 경쟁력뿐 아니라 선점 효과의 결과라는 분석도 나온다. 미 하원 디지털서비스는 2023년 초당적 직원 그룹에 챗GPT 플러스 라이선스 40개를 배포하며 생성형 AI 실험을 시작했다. 이후 2024년 9월 하원은 공식 업무에 사용할 수 있는 AI 도구를 제한하고 민감한 정보 입력을 경고하는 더 엄격한 지침을 내놨지만, 이미 다수 의원실에서 챗GPT가 첫 AI 도구로 자리 잡은 뒤였다. 마시 해리스 팝복스(POPVOX) 최고경영자(CEO)는 "초기에는 챗GPT가 곧 AI를 뜻하는 것처럼 받아들여졌다"며 "GPT가 티슈의 '클리넥스', 반창고의 '밴드에이드'처럼 일반명사화된 인지 효과를 누린 것으로 보인다"고 말했다. 오픈AI는 의회 내 교육 접점도 넓혔다. 의회 사무 지원 단체 의회관리재단은 오픈AI와 협력해 하원과 상원의 고위 보좌진을 대상으로 챗GPT 교육 세션을 운영했고 일부 프로그램에는 오픈AI 엔지니어도 참여한 것으로 전해졌다. 일부 의원실은 오픈AI와 마이크로소프트로부터 별도 교육도 받은 것으로 알려졌다. AI 기업의 워싱턴 로비 경쟁도 치열해지고 있다. 오픈AI는 올해 1분기 연방 로비에 100만달러를 지출해 전년 동기 대비 82.5% 늘었고 앤트로픽은 약 160만달러를 써 지난해 1분기보다 3배 이상 증가한 것으로 집계됐다. 의회와 연방기관이 AI 구매와 활용, 규제 틀을 설계하는 시점에서 기업들이 영향력 확대에 나서고 있다는 의미다. 특정 기업 제품 편중에 대한 우려도 제기된다. 브레넌센터의 에릭 페트리 선거·정부 부문 법률자문은 "정부가 경쟁 제품보다 특정 기업 서비스를 더 많이 쓰는 상황이라면 그 이유를 따져볼 필요가 있다"고 지적했다. 실제 성능과 적합성에 따른 선택일 수 있지만 정치적 선호나 이해관계가 개입됐다면 문제가 될 수 있다는 것이다. 해리스 CEO는 "단순한 업무 효율성 차원을 넘어 입법기관이 어떤 AI를 사용하느냐가 향후 정책 방향과 시장 경쟁 구도에도 영향을 줄 수 있다"며 "의회와 초당적 입법 지원 기관이 여러 AI 모델을 직접 시험하고 각 도구의 강점과 한계, 응답 방식의 차이를 이해한 뒤 규제와 감독 체계를 설계해야 한다"고 강조했다.

2026.08.04 10:24남혁우 기자

중국 군사 연구진, 미국 AI 모델로 국방 시스템 학습 정황 확인

중국 군사 연구기관이 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 인공지능(AI) 모델의 출력 결과를 활용해 국방용 AI 시스템을 학습시켜 온 정황이 드러났다. 미국의 대중 기술 수출 통제에도 불구하고 고성능 미국 AI의 응답을 학습 데이터로 삼아 소형 특화 모델을 개발한 사례가 다수 확인됐다는 내용이다. 로이터 등 외신에 따르면 중국 학술 논문과 특허 80여 건을 검토한 결과, 중국 인민해방군(PLA)과 군 관련 연구기관들이 미국 AI 모델의 출력값을 활용해 소형 특화 모델을 개발한 사례가 다수 확인됐다. 이번 조사는 미국 워싱턴 소재 싱크탱크 제임스타운 재단이 수집한 자료를 토대로 이뤄졌다. 조사 결과 중국 연구진이 주로 활용한 방식은 모델 증류다. 모델 증류는 성능이 높은 대형 AI 모델이 생성한 출력 결과를 학습 데이터로 삼아, 더 작고 특정 목적에 최적화된 모델을 훈련하는 기법이다. 이 방식은 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원과 막대한 비용이 필요한 프런티어 모델을 처음부터 개발하지 않아도 특정 업무에 필요한 능력을 상대적으로 저렴한 비용으로 이식할 수 있는 것이 특징이다. 군사 현장처럼 통신 제약이 크고 온디바이스 또는 폐쇄망 운용이 필요한 환경에서는 경량 모델 수요가 크다. 이번에 검토된 논문들은 중국 군 관련 연구진이 미국 AI 모델을 단순 참고 수준이 아니라 자국 내에서 통제 가능한 특화형 시스템을 구축하는 데 실질적으로 활용하고 있음을 보여준다는 평가다. 대표 사례로는 지난해 중국 인민해방군 96941부대 연구진이 발표한 논문이 꼽힌다. 연구진은 민감한 군사용 소스코드를 처리하는 과정에 GPT-3.5를 활용했다고 설명했다. 외부 클라우드 기반 모델은 기밀 정보 처리에 직접 쓰기 어렵다고 보고, 먼저 GPT-3.5로 코드를 요약한 뒤 그 결과를 기반으로 중국 군 내부망에서만 구동되는 자국 모델을 학습시켰다는 내용이다. 이는 원본 민감 데이터를 외부 모델에 지속적으로 의존하는 대신, 외부 모델의 응답을 중간 가공층으로 활용해 폐쇄형 내부 시스템을 구축하는 접근으로 해석된다. 활용 범위는 콘텐츠 감시부터 전장 운용까지 다양하다. 중국 북방공업대학 연구진은 앤트로픽의 클로드 3 하이쿠를 이용해 소셜미디어 모니터링과 콘텐츠 분류 모델 학습용 합성 데이터를 생성한 것으로 나타났다. 북방공업대학은 중국 방위산업과 밀접한 연계가 있는 기관으로 평가된다. 2024년 중국 국방과학기술대학(NUDT) 논문에서는 영상 처리 모델을 증류해 무인항공기(UAV) 탑재용 경량 모델로 축소하는 방안이 제시됐다. 이 모델은 통신이 끊긴 상황에서도 드론이 실시간 영상 분석을 수행하고, 항법 및 표적 관련 판단을 지원할 수 있도록 설계된 것으로 알려졌다. 이와 별도로 중국 군사과학원 연구진은 드론, 함정, 무인잠수정이 포함된 모의 해상 작전 환경에서 전술 장비상에서 동작하는 표적 인식 모델 운용 사례를 발표한 것으로 전해졌다. 미국 정부와 AI 업계는 이러한 모델 증류가 미국 기업이 막대한 투자로 확보한 핵심 AI 역량을 사실상 복제하는 수단으로 활용될 수 있다고 우려하고 있다. 특히 중국 군사·안보 분야에서 미국 AI 모델의 추론 능력이 활용될 경우 수출 통제 효과가 약화될 수 있다는 지적도 나온다. 다만 중국 군 연구진이 미국 모델의 일부 능력을 빠르게 내재화할 수는 있어도, 그것만으로 최상위 범용 AI 경쟁력까지 확보했다고 보기는 어렵다는 의견도 제기된다. 특히 증류는 특정 태스크에 필요한 능력을 선별적으로 이전하는 데는 효과적이지만, 범용 추론 능력이나 복합 문제 해결 성능까지 완전하게 재현하기는 어렵다는 설명이다. 트레버 코버코 사피엔 공동창업자는 "증류 모델은 원래의 교사 모델보다 여전히 성능이 낮다"며 "이는 프런티어 AI로부터의 독립이라기보다 선택된 능력을 더 저렴하고 통제 가능한 시스템으로 옮기는 방식으로 이해해야 한다"고 말했다. 앤트로픽은 "현재 클로드 모델의 상업적 접근 권한을 중국이나 중국 정부 통제 기업에 제공하지 않고 있다"며 "정책 위반 가능성을 감시하는 체계도 운영 중"이라고 밝혔다.

2026.08.03 17:30남혁우 기자

오픈AI '챗GPT' 이용자 10억 명 넘었다

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 챗GPT 활성 이용자가 출시 3년 8개월 만에 10억 명을 돌파했다. 페이스북이 이용자 10억 명에 도달하는 데 걸린 6년보다 2년 이상 빠른 속도다. 오픈AI는 챗GPT 기업 고객 수도 200만 곳을 넘어섰다고 31일(현지시간) 밝혔다. 챗GPT는 2022년 11월 30일 출시된 지 5일 만에 가입자 100만 명을 넘어서면서 폭발적인 관심을 끌었다. 1년 만에 주간활성이용자(WAU) 1억 명을 넘어서기도 했다. 이후 2024년 8월 2억 명, 지난해 8월 5억 명, 지난해 10월 8억 명을 차례로 돌파했다. 하지만 이후 챗GPT 성장세는 다소 정체됐다. 오픈AI는 지난 해 연말까지 10억명을 넘어서겠다는 목표를 세웠지만 계획대로 되지 않았다. 9억 명 달성은 지난 2월에야 이뤄졌고 10억 명을 넘어서기까지는 5개월이 더 걸렸다. 목표 대비 반년 이상 늦어진 셈이다. 같은 기간 경쟁사인 구글과 앤트로픽의 AI 모델이 급성장한 데 따른 영향으로 풀이된다. 앤트로픽은 '클로드 미토스5·페이블5' 등을 선보이며 한때 기업가치가 오픈AI를 앞서기도 했다. 오픈AI는 'GPT-5.6 솔'로 맞섰고 코딩 모델 '코덱스'와 에이전트 도구 '챗GPT 워크'를 연달아 선보였다. 비용 효율성을 높인 'GPT-5.6 테라'와 'GPT-5.6 루나'도 공개해 상대적으로 가격이 비싸다는 평을 받던 앤트로픽 모델을 겨냥했다. 이번 이용자 수 발표는 GPT-5.6 테라·루나 모델 가격을 20~80% 인하한 직후 나왔다. 새러 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)는 이 같은 가격 인하 방침을 "풍요의 경제학"이라고 소개했다. 프라이어 CFO는 "유용한 지능의 비용이 낮아지면 수행할 가치가 있는 작업 범위가 넓어진다"며 "사람들이 기술에 대한 신뢰가 쌓이면서 더 깊이 있는 활용이 이뤄지고 있다"고 설명했다. 인프라 투자 방향에 대해서는 "단순히 가장 많은 인프라를 구축하는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 수요에 맞춰 적절한 시기에 적절한 용량을 배치하는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.08.01 14:28이나연 기자

[기고] 인공지능의 수명

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 사람은 영생하지 못한다. 그렇다면 사람이 아닌 인공지능은 영생할 수 있을까. 인공지능은 생물학적 몸을 가진 존재가 아니므로 늙어 죽지는 않지만 하드웨어인 그래픽처리장치(GPU) 수명, 소프트웨어 업데이트 주기, 학습 데이터 유효성에 따라 수명이 결정된다. GPU는 통상 2년에서 5년 주기로 교체되고 소프트웨어는 지속적으로 업데이트되지만 2년 정도면 모델 자체가 바뀐다고 한다. 학습에 사용되는 데이터 역시 세상의 정보와 이용자의 요구가 달라지면서 1~2년만 지나도 낡은 정보가 되어 그대로 쓰기 어렵다. 결국 인공지능 수명은 길게 잡아도 5년 남짓이라는 이야기가 된다. 그러나 조금 더 들여다보면 다르게 보인다. GPU가 5년 뒤에 교체되는 것은 작동할 수 없게 돼서가 아니다. 성능이 향상되고 전력 소모가 적은 새로운 하드웨어가 출시되고 소프트웨어가 요구하는 성능도 높아지면서 효율 측면에서 오래된 하드웨어가 밀려나는 것일 뿐이다. 교체 주기가 지났다고 GPU가 멈추는 것은 아니므로 원래 소프트웨어가 그대로라면 오래된 하드웨어 위에서도 인공지능은 계속 작동할 수 있다. 반대로 하드웨어가 바뀌더라도 인공지능을 움직이는 소프트웨어가 유지된다면 동일한 인공지능이 수명을 이어간다고 볼 수 있을 것이다. 인공지능의 수명을 짧게 만드는 것은 오히려 소프트웨어 쪽이다. 학습해야 할 세상의 정보가 달라지고 이용자의 요구가 달라지니 인공지능 모델도 바뀌어야 한다는 것이다. 2022년 11월 오픈AI가 GPT-3.5 기반 챗GPT를 내놓은 뒤 이듬해 3월에 GPT-4를 발표했고 다른 인공지능 기업들도 반년에서 1년 간격으로 새로운 모델을 내놓았다. 4년이 채 지나지 않은 현재 기업 간 경쟁 때문인지 새로운 버전의 인공지능이나 동영상 생성 같은 새로운 기능이 발표되는 간격이 두 달이 안 될 정도로 짧아졌다. 2024년 5월에 발표돼 선풍적인 인기를 끌었던 GPT-4o만 해도 현재는 일반 이용자가 선택해 쓸 수 없게 됐다. 챗GPT 서비스가 모두 GPT-5 모델로 대체된 영향이다. 경쟁 모델인 클로드나 제미나이도 사정은 비슷하다. 같은 인공지능 모델을 2년 넘게 쓰기 어려운 상황이니 스마트폰의 교체 주기보다도 짧은 셈이다. 이용자 입장에서는 모델이 바뀌어도 이전에 나눈 대화를 기억하고 답해 준다면 같은 인공지능이라고 여길 수도 있다. 그러나 그것이 다른 인공지능이라는 점은 부인하기 어렵다. 인공지능의 수명을 결정하는 것은 하드웨어보다 소프트웨어 영향이 크다. 그 소프트웨어는 사람들이 살아가며 끊임없이 만들어 내는 세상의 정보와 인공지능에 거는 기대가 달라지기 때문에 변한다. 인공지능의 수명을 정하는 것은 다름 아닌 사람들의 삶과 기대다. 지금과 같은 경쟁적 발전이 언제까지 이어질지 알기는 어렵다. 다만 오래도록 이용자와 함께 성장하고 의지가 되주는 인공지능이 나타나기를 바란다.

2026.07.31 16:52류광현 컬럼니스트

[AI TCO 함정③] 토큰만큼 무서운 인프라 비용…AI 환경 '프라이빗 회귀'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 비용 부담이 모델 사용료를 넘어 이를 구동하는 인프라로 옮겨가고 있다. 그래픽처리장치(GPU)를 비롯해 서버·스토리지·네트워크·전력·냉각·운영 소프트웨어까지 지출 항목이 늘어나자, 기업들은 퍼블릭 클라우드에 집중됐던 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드와 온프레미스로 재배치하며 총소유비용(TCO) 관리에 나선 양상이다. 30일 업계에 따르면 기업들이 생성형 AI를 실험 단계에서 실제 업무와 서비스에 적용하면서 인프라 운영비가 새로운 부담으로 떠오르고 있다. 초기에는 별도 장비를 구축하지 않고 사용량만큼 비용을 내는 퍼블릭 클라우드가 유리하지만, 사용량이 일정 수준을 넘어 장기간 지속되면 GPU 이용료와 데이터 전송·저장 비용 등이 함께 불어나는 상황이다. 특히 AI 에이전트처럼 지속적으로 모델을 호출하고 내부 데이터를 검색·분석하는 서비스가 늘면서 토큰 사용량뿐 아니라 이를 뒷받침하는 연산과 저장 자원도 함께 증가하고 있다. 여기에 고성능 네트워크, 데이터 보호, 백업, 재해복구(DR), 모니터링, 전력과 냉각 비용까지 포함하면 기업이 실제 부담하는 AI TCO는 모델 가격표만으로 산출하기 어렵다는 지적이 나온다. AI가 불붙인 '인프라 회귀'…워크로드, 기업 내부로 재배치 AI 시대를 맞아 업계에선 모든 시스템을 퍼블릭 클라우드로 옮기는 기존 '클라우드 퍼스트' 전략보다 워크로드 특성에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 조합하는 움직임이 두드러지고 있다. 수요가 불규칙하거나 빠른 실험이 필요한 서비스는 퍼블릭에서 운영하되, 이용량이 크고 예측 가능한 추론 업무와 민감 데이터를 다루는 시스템은 자체 통제 환경에 두는 방식이다. 실제 올해 델 테크놀로지스와 시장조사업체 IDC 조사에 따르면 아시아태평양 지역 기업의 94%가 퍼블릭 클라우드 워크로드를 온프레미스나 프라이빗 환경으로 옮기는 '클라우드 회귀'를 고려하거나 계획 중인 것으로 조사됐다. 특히 국내 기업도 93%가 이를 계획했으며 성능과 지연 시간, 보안·규제, 기존 시스템과의 통합 문제가 주요 배경으로 꼽혔다. 국내 기업의 71%는 AI 도입을 위해 하이브리드와 온프레미스 인프라 투자도 계획하고 있는 것으로 나타났다. VM웨어를 인수한 브로드컴 조사에서도 기업의 56%가 프라이빗 클라우드에서 실제 서비스용 AI 추론을 운영 중이거나 도입을 계획 중인 것으로 분석됐다. 퍼블릭 클라우드에서 AI 추론을 운영한다는 응답은 전년보다 15%포인트 감소한 41%로, IT 리더의 62%가 생성형 AI 인프라 비용 증가를 우려하기도 했다. 이같은 움직임은 퍼블릭 클라우드에서 프라이빗 클라우드로의 전면 회귀는 아니지만, 기업들이 AI 비용·보안·성능을 고려해 워크로드 배치 장소를 다시 정하는 선별적 회귀로 해석된다. 사용량 변동이 큰 서비스는 퍼블릭 클라우드의 탄력성이 유리하지만, 상시 가동하는 대규모 추론 시스템은 전용 인프라의 비용 예측성과 통제력이 더 중요하다는 판단이다. CSP도 고객 데이터센터로…구축형 프라이빗 사업 확장세 기업 수요 변화에 따라 클라우드 서비스 사업자(CSP)들도 퍼블릭 클라우드 제공에 머물지 않고 고객 데이터센터에 전용 인프라를 설치하거나 구축·운영을 함께 맡는 프라이빗 클라우드 사업을 강화하고 있다. 퍼블릭 클라우드에서 확보한 자동화와 관리 기능을 고객사 내부 환경까지 확장해 하이브리드 구조를 만드는 전략이다. 글로벌 CSP 서비스 중 대표적으로 아마존웹서비스(AWS) 아웃포스트, 마이크로소프트(MS) 애저 아크·애저 스택, 구글 분산형 클라우드(GDC) 등이 온프레미스 시장을 공략 중이다. AWS는 고객 데이터센터에 전용 하드웨어를 설치해 자사 퍼블릭 환경과 동일한 서비스·운영 경험을 제공한다. MS는 애저 아크를 통해 기업 내 데이터센터와 다른 클라우드까지 통합 관리한다. 구글은 외부 인터넷과 분리된 에어갭 환경에서도 AI를 구동할 수 있는 GDC를 공공·국방·금융 시장에 확대 중이다. 국내에서도 네이버·NHN·KT·삼성SDS 등이 구축형 프라이빗·하이브리드 사업을 확대하는 추세다. 네이버클라우드는 '뉴로클라우드', NHN클라우드는 오픈스택 기반 프라이빗 클라우드, KT는 구독형 '매니지드 프라이빗 클라우드', 삼성SDS는 삼성클라우드플랫폼(SCP)과 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 각각 앞세우고 있다. 특히 네이버클라우드가 한국은행에 구축한 뉴로클라우드와 프라이빗 AI가 대표적인 사례로 꼽힌다. 데이터센터 내부에 클라우드 인프라를 직접 설치하고 폐쇄된 사내망에서만 생성형 AI를 학습·운영해 데이터를 외부로 반출하지 않는 구조다. 이러한 프라이빗 인프라 구조로 보안을 준수하면서도 금융 특화 소버린 AI를 구축했다는 게 회사 측 설명이다. NHN클라우드 역시 GPU 인프라부터 운영 플랫폼과 AI 서비스까지 묶은 '팩토리X'를 공개하고 퍼블릭·프라이빗 환경을 모두 지원하는 전략을 추진 중이다. AI 경쟁 중심이 모델 자체에서 실제 업무 환경을 안정적으로 운영하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동하고 있다는 판단으로, 효율적인 AI 인프라 TCO 관리에 초점을 맞췄다. 서버·스토리지 기업도 플랫폼 경쟁…관건은 '운영 효율' 전통적인 서버·스토리지 기업들도 단순 장비 공급을 넘어 프라이빗 클라우드와 AI 운영 플랫폼을 결합한 사업자로 변신하고 있다. 고객이 GPU 서버를 구매한 뒤 각종 소프트웨어와 네트워크를 별도로 통합해야 했던 구조에서 벗어나 구축·자동화·보안·운영을 하나의 플랫폼으로 제공해 복잡성과 비용을 낮춘다는 구상이다. 먼저 델 테크놀로지스는 서버·스토리지·네트워크·보안·소프트웨어를 통합한 '델 AI 팩토리'를 내세우고 있다. AI를 외부 클라우드로 보내는 대신 데이터가 존재하는 데이터센터와 엣지 환경 가까이에서 운영하도록 지원하는 방식이다. 델은 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 각각 필요한 만큼 확장하는 분리형 프라이빗 클라우드가 기존 하이퍼컨버지드 인프라보다 최대 65% 높은 비용 효율성을 제공할 수 있다고도 강조해왔다. 브로드컴도 'VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF) 9.1'을 AI·쿠버네티스 기반 프라이빗 클라우드 플랫폼으로 고도화했다. 회사는 지능형 메모리 티어링을 통해 서버 비용을 최대 40%, 데이터 압축과 중복 제거로 스토리지 TCO를 최대 39%, 쿠버네티스 운영 비용을 최대 46% 줄이는 서비스 구조를 갖췄다. AI 데이터 플랫폼 기업 넷앱도 구글 클라우드와 손잡고 외부망과 분리된 GDC 에어갭 환경에 데이터 저장·보호·관리 기능을 결합했다. 구글이 클라우드 플랫폼을, 넷앱이 데이터 계층을, 구축 파트너가 공급과 통합을 담당하는 구조로 고보안 AI 시장에서 CSP와 인프라 기업이 공동으로 프라이빗 환경을 제공하는 사례로 평가된다. 이런 상황 속 AI 시대 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했는가를 넘어 자원을 얼마나 높은 가동률로 운영하고 데이터 이동과 저장 비용을 줄일 수 있는지, 퍼블릭과 프라이빗 사이에서 워크로드를 유연하게 배치할 수 있는지에 달렸다는 분석이 제기된다. 초기 AI 구축비만 보고 프라이빗 환경을 선택하거나 사용 편의성을 보고 퍼블릭에 머무르기보다 서비스 기간과 사용량, 데이터 민감도, 운영인력까지 포함한 장기 TCO 계산이 선행돼야 한다는 설명이다. 업계 관계자는 "퍼블릭과 프라이빗 가운데 어느 한쪽이 항상 저렴한 것이 아니라 워크로드 사용량과 운영 기간, 보안 요건에 따라 경제성이 달라진다"며 "AI 활용이 본격화할수록 기업들은 클라우드를 일괄적으로 선택하기보다 각 업무를 가장 효율적으로 운영할 수 있는 위치에 배치하는 방향으로 인프라 전략을 바꾸게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 10:13한정호 기자

오픈AI CFO, 매출 성장세 강조…"챗GPT 워크·코덱스 덕"

오픈AI가 기업용 인공지능(AI) 시장 경쟁 격화 속에서도 가파른 매출 성장세를 이어가고 있다고 주장했다. 30일 CNBC 보도에 따르면 사라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)와 브렛 테일러 이사회 의장은 전날 열린 사내 회의에서 직원들에게 회사 매출과 주요 제품 성장 현황을 설명한 것으로 전해졌다. 당시 프라이어 CFO는 7월 연환산 반복 매출(ARR)이 2분기 전체 매출을 넘어섰다고 밝혔다. ARR은 현재 발생하는 구독형 매출이 1년 동안 같은 수준으로 이어진다고 가정해 계산한 예상 연간 매출이다. 그는 최신 모델인 'GPT-5.6' 시리즈와 기업용 AI 에이전트 '챗GPT 워크' 출시가 실적 성장을 이끌었다고 강조했다. AI 코딩 도구 '코덱스' 이용 확대도 주요 성장 동력으로 꼽았다. 현재 오픈AI는 기업가치 8520억 달러를 기록하며 대규모 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 높은 기업가치를 뒷받침하려면 기업과 개발자 고객을 확보해 안정적인 매출 기반을 마련해야 하는 상황이다. CNBC는 오픈AI가 기업용 AI 시장에서 앤트로픽을 추격하는 동시에 구글과 중국 오픈웨이트 모델 저가 공세에 대응해야 한다는 과제를 안고 있다고 분석했다. 중국 문샷AI는 이달 초 '키미 K3'를 공개하며 미국 선도 AI 모델과 성능 격차를 좁혔다고 주장했다. 일부 벤치마크에서는 오픈AI와 앤트로픽 최고 성능 모델을 앞섰다고 밝혔다. 외신들은 오픈AI가 AI 인프라 구축에 필요한 막대한 투자비를 감당해야 한다고 봤다. 오픈AI는 지난 2월 투자자들에게 2030년까지 컴퓨팅 자원에 약 6000억 달러를 지출한다는 목표를 제시했다. 또 미국 오하이오주에 대규모 AI 데이터센터를 임차하기 위해 엔비디아와 최대 2500억 달러 규모의 재정 지원 방안을 논의하고 있다. 외부 자본으로 인프라 투자를 이어가기 위해서는 매출 성장세를 입증해야 한다. CNBCS는 앤트로픽 성장도 오픈AI를 압박하고 있다고 봤다. 앤트로픽은 개발자용 AI 코딩 도구 '클로드 코드' 인기에 힘입어 지난 5월 매출 런레이트가 470억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 2025년 전체 매출은 약 100억 달러였다. 지난 3월 디인포메이션은 오픈AI의 연환산 매출이 250억 달러를 넘어섰다고 보도했다. 오픈AI와 앤트로픽은 지난 6월 미국 증권거래위원회에 IPO 신청서를 비공개로 제출했지만 구체적인 상장 시기는 공개하지 않았다. 테일러 의장은 앤트로픽이 올해 좋은 출발을 보였으며 오픈AI가 코딩 시장에서 추격해야 한다는 점을 인정했다. 그는 "클로드 코드를 고집하다가 매우 큰 비용을 청구받은 뒤 코덱스를 찾기 시작한 사람들이 늘어나고 있다"고 강조했다.

2026.07.30 10:01김미정 기자

스마일게이트 '로드나인', 지역 어르신 지원 기부금 및 물품 전달

스마일게이트가 '로드나인' 서비스 2주년을 맞아 지역사회 어르신을 위한 여름나기 지원과 기부 캠페인에 나선다. 스마일게이트는 MMORPG '로드나인' 개발사 엔엑스쓰리게임즈와 함께 성남시중원노인종합복지관에 기부금과 여름나기 지원 물품을 전달하고 관련 기부 캠페인을 진행한다고 29일 밝혔다. 양사 임직원은 전날 복지관을 찾아 어르신들에게 여름용 침구, 잠옷 세트, 기부금을 전달했다. 일부 지역 어르신 가구에는 직접 방문해 지원 물품을 전하는 봉사 활동을 펼쳤다. 사회공헌 인프라도 확장한다. 스마일게이트는 기부 플랫폼 희망스튜디오를 통해 다음달 9일까지 '로드나인 2주년, 한여름 세이프존 레이드' 캠페인을 운영한다. 총 100가구 지원을 목표로 진행되는 이번 펀딩 모금액 전액은 운영비 공제 없이 복지관에 전달할 방침이다.

2026.07.29 18:20진성우 기자

[AI는 지금] "코딩 멈추지 마세요"…오픈AI·앤트로픽, AI 사용 한도 경쟁 나선 이유

오픈AI와 앤트로픽이 인공지능(AI) 코딩 도구의 이용 한도를 잇달아 확대하며 개발자 시장 선점 경쟁에 나섰다. 모델 성능이 빠르게 상향 평준화되는 가운데 개발자가 작업을 중단하지 않고 얼마나 오래 도구를 사용할 수 있는지가 새로운 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 28일 업계에 따르면 오픈AI에서 AI 코딩 에이전트 '코덱스' 개발을 이끄는 티보 소티오는 전날 자신의 엑스(X)를 통해 코덱스와 '챗GPT 워크'의 모든 유료 이용자 사용 한도를 초기화했다고 밝혔다. 이번 조치는 정식 요금제 개편이나 무제한 이용 허용보다 이용자가 이미 소진한 코덱스와 챗GPT 워크의 한도를 다시 채워주는 일시적 조치로 보인다. 이처럼 오픈AI는 이용자 증가와 서비스 장애 보상 등을 이유로 한도 초기화를 반복하고 있다. 비공식 모니터링 사이트 '코덱스 리셋 모니터'에 따르면 오픈AI '코덱스'는 최근 30일간 10여 차례 초기화된 것으로 파악됐다. AI 코딩 에이전트는 소스코드 저장소 탐색과 파일 수정, 테스트, 오류 해결을 반복해 일반적인 챗봇 이용보다 많은 토큰과 연산 자원을 사용한다. 여러 에이전트를 동시에 실행하면 한도 소진 속도도 빨라져 개발 작업이 중간에 멈출 수 있다. 또 코딩 에이전트의 이용 방식이 복잡해지면서 충분한 사용량을 확보해야 할 필요성도 커지고 있다. 오픈AI 연구진의 코덱스 이용 분석에 따르면 올해 상반기 활성 이용자는 5배 이상 증가했으며 매주 이용자의 10% 이상이 에이전트 3개 이상을 동시에 운용한 것으로 나타났다. 숙련 개발자가 8시간 넘게 수행할 만한 작업을 AI에 맡기는 이용자도 빠르게 늘었다. 이에 맞서 앤트로픽도 컴퓨팅 자원을 늘려 '클로드 코드' 이용 한도를 확대하고 있다. 지난 5월에는 프로·맥스·팀·엔터프라이즈 요금제의 5시간 단위 이용 한도를 2배로 늘리고, 일부 요금제에 적용하던 혼잡 시간대 제한도 없앴다. 클로드 오퍼스 모델의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출 한도도 상향했다. 이 같은 조치는 고성능 모델을 활용한 코딩 작업이 늘면서 토큰 소비와 한도 소진 속도도 빨라진 데 따른 대응으로 풀이된다. 모델 성능이 높아져도 토큰 사용량이 함께 늘면 개발자가 실제로 처리할 수 있는 업무량은 줄어들 수 있어서다. 앤트로픽도 '클로드 코드'의 기본 추론 강도를 높게 설정한 뒤 응답 지연과 과도한 토큰 사용이 발생하자 설정을 조정하고 전체 구독자의 이용 한도를 초기화한 바 있다. 국내 개발자 커뮤니티에서도 신형 모델의 성능보다 토큰 사용량과 기존 업무환경과의 호환성을 우려하는 반응이 나왔다. 기존 모델에 맞춰 설계한 명령 체계와 개발 규칙, 검증 절차를 새 모델에 그대로 적용하면 불필요한 탐색이나 반복 작업이 늘어날 수 있어서다. 업계 관계자는 "AI 코딩 시장은 벤치마크 성능만 비교하는 단계를 지나 한도에 걸리지 않고 얼마나 오래 작업을 이어갈 수 있는지를 따지는 시장으로 바뀌고 있다"며 "오픈AI와 앤트로픽의 사용량 확대도 개발자의 작업 중단을 줄이고 자사 도구의 이용 습관을 먼저 확보하려는 경쟁으로 볼 수 있다"고 말했다.

2026.07.28 17:14장유미 기자

넷앱, 흩어진 AI 데이터 하나로 묶는다…'스토리지그리드 12.1' 공개

넷앱이 대규모 인공지능(AI) 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼을 출시하며 AI 데이터 인프라 시장 공략을 강화한다. 분산된 데이터를 단일 네임스페이스로 통합해 AI 학습·분석 환경을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 넷앱은 AI와 최신 데이터 집약형 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼 '스토리지그리드(StorageGRID) 12.1'을 출시했다고 28일 밝혔다. 이번 업데이트는 분산된 환경을 단일 네임스페이스로 통합해 데이터 접근과 처리, 관리 효율을 높이고 AI 데이터 파이프라인과 데이터 레이크, 오브젝트 기반 애플리케이션 운영을 지원하는 것이 특징이다. 스토리지그리드 12.1은 전 세계에 분산된 여러 스토리지그리드 시스템을 하나의 글로벌 페더레이티드 네임스페이스로 통합한다. 이를 통해 애플리케이션이나 워크플로우를 변경하지 않고도 최대 10엑사바이트(EB)까지 확장할 수 있도록 돕는다. 성능도 대폭 향상됐다. 회사에 따르면 이전 버전인 스토리지그리드 12.0 대비 처리량은 최대 400% 높아졌으며 AI 팩토리 환경에서 최대 12TB/s의 처리 성능을 제공한다. 수십억 개 오브젝트를 효율적으로 처리하는 배치 작업과 마지막 스캔 이후 변경 사항을 추적하는 AI 에이전트 기능도 제공한다. 보안과 데이터 거버넌스 기능도 강화했다. 다중 관리자 검증 기능을 통해 규제 환경에서 데이터 보호 수준을 높였으며 기업이 AI 워크로드와 분석 업무를 보다 안정적으로 운영할 수 있도록 설계했다. 산딥 싱 넷앱 플랫폼 부문 수석부사장 겸 총괄은 "오늘날 기업들은 급증하는 분산 비정형 데이터로부터 신속하게 통찰력을 얻고 실행에 옮기기 위해 경쟁하고 있는 상황"이라며 "데이터를 손쉽게 AI에 활용할 수 있는 상태로 만들어주는 인프라가 필요하다"고 말했다. 이어 "스토리지그리드 12.1을 통해 고객이 글로벌 통합 네임스페이스 환경에서 대규모 데이터를 관리하고 AI·분석 워크로드를 가속화하며 데이터가 어디에 있든 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:53한정호 기자

삼성SDS, 오픈AI 이어 앤트로픽 맞손…"AI 풀스택 사업 강화"

삼성SDS가 앤트로픽과 국내 기업 최초로 파트너십을 맺고 글로벌 인공지능(AI) 영향력을 강화했다. 삼성SDS는 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 더 미드웨이에서 열린 '샌프란시스코 AI 서밋'에서 앤트로픽과 엔터프라이즈 AI 시장 확대를 위한 전략적 파트너십을 맺었다고 25일 밝혔다. 이번 협력을 통해 국내 AI 확산을 비롯한 신규 사업 발굴, 전문 인력 양성에 협력할 방침이다. 두 기업은 한국 시장에서 공동 마케팅과 기술검증(PoC)을 추진하고 새로운 사업 기회를 함께 발굴한다. 고객 수요에 따라 양사 기술과 산업 경험을 결합한 공동 사업도 추진하며 국내 기업에 클로드 도입을 확대한다. 삼성SDS는 클로드 서비스를 기업 환경에 맞게 구축·운영할 응용형 AI 엔지니어 양성 프로그램을 운영한다. 이들은 AI 서비스 도입 기획부터 설계와 구축·운영과 기술 지원까지 전 과정을 담당한다. 이번 협력은 삼성SDS가 추진해 온 글로벌 AI 기업과의 개방형 협력 전략 일환이다. 삼성SDS는 기업이 AI 혁신에 필요한 기술과 인프라를 모두 단독으로 확보하기 어렵다고 보고 AI 컴퓨팅과 프론티어 모델·엔터프라이즈 플랫폼 분야 기업과 협력하고 있다. 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼과 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS), 글로벌 멀티클라우드로 구성된 AI 인프라를 제공하고 있다. 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'와 글로벌 프론티어 AI 플랫폼·업무 자동화 솔루션 '브리티웍스'를 더해 기업 AI 도입부터 구축·운영까지 지원한다. 삼성SDS는 앤트로픽 협력에 앞서 내부 임직원 대상으로 클로드 엔터프라이즈를 먼저 도입했다. 새로운 기술을 내부에서 우선 적용하고 검증한 뒤 관계사와 외부 고객에게 확산하는 '클라이언트 제로' 전략에 따른 것이다. 실제 삼성SDS 임직원이 클로드 도입 초기 몇 주 동안 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어선 것으로 집계됐다. 클로드 이용자 절반에 가까운 직원은 AI 코딩 도구인 '클로드 코드'도 활용하고 있다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 내부 적용과 관계사 확산 과정에서 축적한 구축·운영 경험 바탕으로 외부 기업 고객의 AX 사업도 단계적으로 확대할 방침이다. 삼성SDS는 오픈AI와 앤트로픽·구글클라우드 등 글로벌 AI 기업과 협력 체계를 구축했다. 지난해 12월에 국내 기업 중 처음으로 오픈AI '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러·서비스 파트너 계약을 맺었다. 올해 4월 챗GPT 에듀 리셀러 권한도 추가했다. 구글클라우드와는 올해 4월 AI와 클라우드·보안 전 영역을 아우르는 전략적 파트너십을 맺었다. 이를 바탕으로 제미나이 엔터프라이즈와 에이전틱 AI 솔루션을 기업 고객에게 제공하고 있다. 삼성SDS는 글로벌 AI 기업과 협력해 삼성 관계사에 챗GPT와 클로드, 제미나이 등 외부 생성형 AI 서비스를 제공하고 있다. 앞으로 글로벌 AI 기술과 산업별 디지털 혁신 경험을 결합해 국내 기업의 AI 네이티브 전환과 국가 AI 경쟁력 강화에 기여한다는 계획이다. 이준희 삼성SDS 대표는 "이번 전략적 협력은 앤트로픽 AI 기술력과 우리 산업별 디지털 혁신 경험을 결합하기 위해 추진됐다"며 "양사 강점을 바탕으로 고객 AI 혁신을 지원하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.25 14:30김미정 기자

앤트로픽, '클로드 음성 모드' 고도화…"실제 업무까지 수행"

앤트로픽이 인공지능(AI) 챗봇 '클로드' 음성 기능을 업그레이드했다. 24일 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 클로드 음성 모드에서 오퍼스와 소넷, 하이쿠 모델을 선택할 수 있는 기능을 지원한다. 새 음성 모드는 모든 플랫폼에서 베타 형태로 전체 이용자에게 제공된다. 기존 클로드 음성 모드는 경량 모델인 하이쿠 기반으로만 작동했다. 응답 속도는 빨랐지만 복잡한 업무나 깊이 있는 대화를 처리하는 데 한계가 있었다. 이번 업데이트 후 음성 모드는 이용자가 텍스트 채팅에서 마지막으로 사용한 모델을 자동으로 불러온다. 음성 대화에는 해당 모델 가운데 가장 빠른 버전이 기본으로 적용된다. 앤트로픽은 이용자가 장시간 대화를 이어가거나 의사소통 방식에 대한 피드백을 받을 수 있다고 설명했다. 고객 대상 제안 내용을 점검하거나 제품 시장조사 아이디어를 함께 구상하는 용도로도 활용할 수 있다. 클로드 음성 모드는 외부 애플리케이션과 연동해 실제 업무도 수행할 수 있다. 지메일과 구글 캘린더, 슬랙, 캔바, 노션을 연결하면 회의 시간을 바꾸거나 이메일 초안을 작성하고 노션 문서를 만들 수 있다. 이는 대화 스타일을 개선하는 데 집중한 오픈AI 음성 모드와 차별화되는 부분이다. 오픈AI 음성 모드는 아직 여러 외부 도구를 활용해 업무를 직접 처리하는 기능을 지원하지 않는다. 클로드 음성 모드는 다국어 지원 기능도 지원된다. 이용자는 한국어를 비롯한 영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 인도네시아어, 이탈리아어, 일본어, 브라질 포르투갈어, 라틴아메리카·스페인 스페인어로 대화할 수 있다. 사용할 언어는 이용자가 직접 지정해야 한다. 무료 이용자는 하이쿠 모델만 사용할 수 있다. 연결할 수 있는 외부 애플리케이션도 한 개로 제한된다. 앤트로픽은 이번 업데이트에서 음성 모델 자체는 바꾸지 않았다. 음성 기능에 어떤 기술 구조를 사용했는지도 공개하지 않은 상태다. 테크크런치는 "오픈AI의 업데이트와 달리 이용자는 대화 중 끼어들기 처리 개선과 같은 대화 품질 향상을 체감하지 못할 수 있다"고 분석했다.

2026.07.24 09:06김미정 기자

이노그리드, xPU부터 서비스까지 잇는다…파트너와 AI 플랫폼 확장

이노그리드가 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원부터 인공지능(AI) 서비스까지 단일 플랫폼에서 통합 관리하는 기술 로드맵을 공개하고 파트너사와 AI 사업 확대에 나선다. 이노그리드는 지난 22일 서울드래곤시티에서 '이노그리드 파트너스 데이 2026'을 개최하고 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 통합하는 기술 로드맵과 파트너 공동 사업 전략을 발표했다고 23일 밝혔다. 이번 행사는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼: 투게더 위드 파트너스(From xPU to AI Platform: Together with Partners)'를 주제로 열렸으며 전문·솔루션 파트너사 관계자 100여 명이 참석했다. 이노그리드는 기존 클라우드 플랫폼 기술을 AI 인프라와 AI 서비스 운영 영역으로 확대하고 파트너사 솔루션과 산업별 전문성을 결합한 공동 사업 모델을 제시했다. 회사가 공개한 기술 로드맵은 기존 서비스형 인프라(IaaS)·플랫폼(PaaS)·클라우드관리플랫폼(CMP)·데브옵스(DevOps) 기반 클라우드 풀스택에 서비스형 GPU(GPUaaS), AI CMP, AI PaaS를 결합한 구조다. GPU·NPU·중앙처리장치(CPU)·양자처리장치(QPU) 등 다양한 xPU 자원과 AI 개발·학습·배포·운영 환경을 하나의 컨트롤 플레인에서 통합 관리하는 것이 핵심 방향이다. GPUaaS는 AI 워크로드에 따라 GPU 자원을 서비스 형태로 제공해 자원 활용률을 높이고 AI CMP는 멀티·하이브리드 클라우드와 AI 인프라를 통합 운영하면서 비용과 자원 현황을 관리한다. AI PaaS는 모델 개발부터 학습·배포·운영까지 AI 서비스 전 주기를 지원한다. 이노그리드는 이같은 플랫폼을 기반으로 파트너와의 공동 사업도 확대할 계획이다. 공동 고객 발굴과 기술 검토, 프리세일즈, 인프라 구축, 플랫폼 적용, 운영 지원까지 연계해 파트너가 AI·클라우드 프로젝트 전 과정에 참여할 수 있는 협력 체계를 구축한다는 방침이다. 이날 행사에선 ▲통합법인 사업부 및 관계사 소개 ▲기술 로드맵 프롬 xPU 투 AI 플랫폼 ▲VM웨어 마이그레이션 프로그램 ▲통합법인 파트너 소개 ▲GPUaaS 및 민관협력형 구축 사례 등 5개 세션이 진행됐다. 김명진 이노그리드 대표는 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 방향 아래 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 기술 체계를 지속 고도화할 것"이라며 "이를 파트너의 사업 경쟁력으로 이어갈 수 있도록 기술과 지원 체계를 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.07.23 11:21한정호 기자

HPE, 슈퍼컴퓨팅 소프트웨어 강화…소버린 AI 승부수

고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI) 워크로드 융합이 가속화되는 가운데, HPE가 슈퍼컴퓨팅 소프트웨어(SW)와 네트워킹·스토리지 기능을 고도화하며 소버린 AI 시장 공략에 나섰다. 멀티벤더 환경을 단순화하고 멀티테넌트 기능을 강화해 연구기관과 기업이 안전하게 AI·HPC 인프라를 구축·운영할 수 있도록 지원한다는 구상이다. HPE는 연구기관과 대기업을 위한 'HPE 슈퍼컴퓨팅 프로그래밍 SW'를 출시했다고 21일 밝혔다. 이번 SW는 처음으로 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버까지 지원 범위를 확대했으며 HPE 시스템 전반에서 일관된 개발 환경을 제공하도록 설계됐다. 아울러 HPC용 네트워킹과 스토리지에 멀티테넌트 기능을 추가해 소버린 AI 연구를 위한 엔드투엔드 슈퍼컴퓨팅 포트폴리오를 강화했다. 최근 HPC와 AI, 양자 컴퓨팅이 단일 인프라에서 융합되면서 연구기관과 기업은 다양한 워크로드를 안정적으로 운영할 수 있는 통합 플랫폼 수요가 커지고 있다. HPE는 이에 대응해 개발부터 운영까지 복잡성을 줄이고 성능과 안정성을 높이는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 새로운 슈퍼컴퓨팅 프로그래밍 SW는 멀티벤더 프로그래밍 환경의 구성과 통합을 간소화해 배포 주기를 단축하고 시스템 불안정 위험을 줄이는 것이 특징이다. 지원 범위도 AI 학습과 튜닝, 추론 워크로드에 최적화된 HPE 프로라이언트 DL·XD 서버를 포함한 프로라이언트 컴퓨트 서버 전반으로 확대했다. 또 벤더와 오픈소스, HPE 도구를 사전 검증된 단일 프로그래밍 환경으로 제공하고 컨테이너 기반 업데이트 방식을 적용해 개발자가 일관된 환경에서 새로운 기능을 도입할 수 있도록 지원한다. HPE가 멀티벤더 환경의 단일 지원 창구 역할도 맡아 고객 운영 부담을 줄인다는 방침이다. 네트워킹과 스토리지 기능도 강화했다. 'HPE 슬링샷 400' SW는 멀티테넌트 기능을 통해 네트워크 수준에서 사용자와 워크로드를 안전하게 분리하고 무단 라우팅을 차단한다. 기존에 구축된 슬링샷 400 스위치에도 적용할 수 있어 별도 장비 교체 없이 기능을 활용할 수 있다. 'HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 스토리지 시스템 E2000'에는 새로운 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 추가했다. 이를 통해 멀티테넌트 환경 설정과 관리 자동화를 지원하고 사용자 간 안전한 데이터 분리와 운영 효율을 높인다. 직접수랭(DLC) 기반 아키텍처와 결합해 에너지 효율 향상도 지원한다. 앞서 HPE는 지난해 11월 직접수랭(DLC) 기술을 기반으로 2세대 엑사스케일 성능을 구현하는 슈퍼컴퓨팅 아키텍처를 공개한 바 있다. 회사는 이번 SW와 네트워크·스토리지 기능 확장을 통해 컴퓨팅부터 개발·운영 환경까지 아우르는 AI·HPC 통합 포트폴리오를 강화하고 소버린 AI 수요 확대에 대응한다는 목표다. 후미키 네기시 HPE 아시아태평양 및 일본 지역 HPC·AI 담당 총괄은 "아태지역 전역에서 정부와 기업이 자체 AI 역량을 구축·통제하려는 움직임이 빨라지면서 소버린 AI 연구가 급속히 확대되고 있으며 HPC와 AI 워크로드는 동일한 인프라 위에서 융합되고 있다"며 "이러한 융합의 시대에는 복잡성을 줄이면서 안전하고 주권이 보장된 AI 생태계로 전환할 수 있는 조직이 우위를 차지하게 된다"고 밝혔다. 이어 "HPE 슈퍼컴퓨팅 프로그래밍 소프트웨어가 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버로 확대되고 HPE 슬링샷 400 소프트웨어와 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 스토리지 시스템 E2000에 새로운 멀티테넌트 기능이 더해지면서, 아태지역 고객에게 구축부터 사용 종료에 이르는 전 과정에 걸쳐 일관되고 안전한 기반을 제공할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.21 09:55한정호 기자

제미나이는 왜 '아르헨티나 승리' 잘못 예측했나

2026년 북중미 월드컵에서 마지막으로 웃은 팀은 스페인이었다. 스페인은 19일(현지시간) 뉴욕/뉴저지 스타디움에서 열린 아르헨티나와의 월드컵 결승전에서 연장 접전 끝에 1대 0으로 승리했다. 라민 야말을 비롯한 스페인의 젊은 스타들은 '축구의 신' 리오넬 메시를 완벽하게 제압하면서 16년 만에 월드컵 우승컵을 들어 올렸다. 지디넷코리아는 월드컵 결승전 직전 챗GPT를 비롯한 주요 인공지능(AI) 모델들의 경기 전망을 소개하는 기사를 내보냈다. 미국 씨넷이 정밀한 프롬프트를 토대로 각 AI 모델들에게 경기 결과를 전망하도록 한 내용을 담은 기사였다. 그 기사에서 제미나이를 제외한 다른 AI 모델들은 스페인의 승리를 예상했다. 반면 제미나이는 전술적 장점과 엄격한 심판 성향, 연장 적응력 등이 유리하게 작용하면서 아르헨티나가 우승할 것으로 예측했다. 결과적으로 제미나이만 틀린 예측을 한 셈이다. 결승전이 끝난 뒤 제미나이를 조롱하는 댓글이 꽤 달렸다. 기사에도 썼지만 “스포츠는 확신이 없기에 아름다운 법”이다. 따라서 월드컵 결승전 승부 예측이 틀렸다고 해서 AI 모델의 성능을 거론하는 것은 과학적인 태도는 아니다. 제미나이가 분석한 스페인의 승리 비결 다만 궁금증은 풀고 싶었다. 먼저 스페인이 아르헨티나를 이긴 동력이 무엇인지 궁금했다. 비록 자신의 예측은 빗나갔지만, 제미나이가 생각하는 스페인의 승리 비결이 듣고 싶었다. 첫째. 메시의 '집(존 14)'을 빼앗은 로드리와 중원 메시가 가장 무서운 순간은 하프라인과 페널티 박스 사이(소위 '존 14')에서 공을 잡고 공격 방향을 설정할 때이다. 하지만 이번 경기에서 로드리와 페드리, 파비안 루이스는 메시가 이 영역에서 공을 잡기도 전에 패스 길목을 사전 차단했다. 메시가 공을 받고 돌아서는 것 자체를 불가능하게 만든 것이다. 둘째. '1대1 마크'가 아닌 '네트워크 압박' 스페인은 메시 한 명에게 전담 마크맨을 붙이는 고전적인 방식을 쓰지 않았다. 메시가 볼을 잡는 순간 가장 가까운 미드필더가 즉시 압박하고, 백라인의 쿠바르시나 라포르트가 곧바로 2차 협력 수비를 들어가는 '수물식 샌드위치 수비'를 펼쳤다. 공간이 없으니 메시 특유의 특이한 템포 바디 페인팅이나 킬러 패스가 나올 틈이 전혀 없었다. 셋째. 측면 전환 차단으로 고립된 공격진 메시가 고전할 때 아르헨티나가 사용하는 대표적인 해법은 반대편 측면(몰리나, 알바레스 등)으로 크게 벌려주는 전환 패스이다. 하지만 스페인의 풀백 쿠쿠렐라와 포로는 아르헨티나의 측면 지원군을 거세게 밀어붙여, 메시가 패스를 뿌려줄 선택지를 봉쇄해 버렸다. 제미나이는 “리오넬 메시라는 축구 역사상 최고 천재도, 팀 전체가 90분 내내 간격을 유지하며 압박하는 스페인의 무결점 시스템 앞에서는 홀로 할 수 있는 것이 없었다”고 설명했다. 물론 이건 결과론이다. 결승전 시작 전 제미나이는 아르헨티나에 더 점수를 줬다. 객관적인 전력만 놓고 보면 스페인 우승을 예상하기 쉬운 상황인데, 왜 제미나이는 '나홀로 아르헨티나'를 외쳤을까? 그렇게 잘 알면서 왜 예측은 틀렸나 그래서 이런 질문을 던졌다. "월드컵 결승 전망과 관련해서 너와 불편한 대화를 좀 해야 할 것 같아. 미국 씨넷이 한 실험에서 너 혼자 아르헨티나 승리를 예측했잖아. 예측 결과로 엔진의 성능을 비교하는 건 의미가 없다고 봐. 다만 네가 제시했던 전망의 근거들과 실제 경기 상황을 놓고 한번 토론을 해보고 싶어. 예측과 다르게 나온 가장 큰 이유는 뭐라고 생각해?" 이 질문에 대해 제미나이는 “저 역시 제 예측이 틀린 이유를 실제 경기 양상과 비교해 보며 복기하는 것은 AI로서도 매우 흥미롭고 가치 있는 일이다”면서 자신의 예측과 다른 결과가 나온 세 가지 이유를 꼽았다. 첫째. '메시의 라스트 댄스'보다 차가웠던 '스페인의 시스템' 제미나이는 결승전이라는 극도의 중압감 속에서 리오넬 메시라는 존재가 만들어낼 '정신력과 위기 극복 능력'에 큰 가중치를 뒀다. 하지만 실제 경기에서 스페인은 단 한 순간도 아르헨티나에게 흐름을 내주지 않을 정도로 전술적 완성도가 완벽했다. 로드리와 페드리를 중심으로 한 스페인의 유기적인 압박과 패스 시스템이 메시의 천재성이나 아르헨티나의 경험치를 완전히 압도했다. 둘째. 체력 고갈과 라민 야말의 폭발력 스페인을 선택했던 다른 AI들(챗GPT, 클로드 등)의 분석이 정확히 맞았던 지점은 '체력적 우위'였다. 아르헨티나는 토너먼트 내내 연장 혈투를 치르며 주전 선수들의 체력이 완전히 고갈돼 있었다. 후반전으로 갈수록 스페인의 싱싱한 체력과 라민 야말의 파괴적인 측면 돌파를 감당해 내지 못했다. 제미나이는 “데이터에 나타난 '누적 피로도'의 영향력을 다소 경시했던 셈이다”고 인정했다. 셋째. 실시간 데이터 분석 시 '서사(Narrative)'의 함정 가장 근본적인 원인은 데이터를 처리하는 알고리즘 방식에 있었다. 제미나이는 인터넷상의 수많은 전문가 칼럼과 공식 사이트의 텍스트를 분석하면서 '디펜딩 챔피언의 저력', '메시의 마지막 월드컵' 같은 인간적인 서사와 드라마틱한 변수들에 지나치게 높은 점수를 부여했다. 반면 다른 AI들은 스페인의 수비 지표(토너먼트 연속 무실점, 최저 유효슈팅 허용 등)와 미드필더 점유율이라는 '냉정한 수치'에 더 집중했다. 결과적으로 그 차가운 수치가 승부를 결정지었다. 제미나이의 설명은 꽤 그럴 듯했다. 천재 한 명이 유기적인 팀 시스템을 허물지 못한 것이 이번 결승전 승부를 갈랐던 셈이다. 제미나이의 어떤 알고리즘이 '메시 효과' 과대평가했나 이런 설명에도 여전히 궁금증은 해소되지 않았다. 다른 엔진들은 이런 함정에 빠지지 않고, 나름 객관적인 근거들을 토대로 스페인 승리를 예측했기 때문이다. 혹시 알고리즘 차이 때문일까? 그래서 이런 질문을 던져봤다. “내가 궁금한 건, 제미나이의 어떤 알고리즘 때문에 다른 AI 엔진과는 다른 요소들에 가중치를 줬느냐는 것이 정말로 궁금해.” 이 질문에 대해 제미나이는 “제미나이의 아키텍처와 구글 알고리즘 특유의 '데이터 처리 및 가중치 부여 방식' 때문”이라고 답변했다. 이어지는 그의 설명을 간단하게 요약하면 이런 내용이다. 첫째. 검색 증강 생성(RAG) 알고리즘의 '실시간 가중치' 제미나이의 특징: 제미나이는 구글의 실시간 검색 엔진과 가장 깊게 결합된 모델이다. 정보를 탐색할 때 가장 최근에 생성된 웹 문서, 뉴스, 전문가 칼럼, SNS의 상위 반응에 매우 높은 가중치를 부여하도록 설계돼 있다. 실험 당시의 데이터 흐름: 결승전을 앞두고 인터넷상에는 '메시의 마지막 월드컵 라스트 댄스', '아르헨티나의 우승 DNA' '결승전이라는 중압감'과 관련된 인간 전문가들의 서사 중심 칼럼과 비하인드 뉴스들이 압도적인 조회수와 상위 검색 순위를 차지하고 있었다. 결과: 제미나이는 최신 검색 데이터에서 '메시'와 '아르헨티나의 심리적 우위'라는 키워드가 가지는 맥락적 중요도를 다른 AI보다 훨씬 크게 인지했다. 둘째. 트랜스포머 어텐션 메커니즘의 차이: 수치 데이터 vs 텍스트 서사 챗GPT/클로드 (스페인 우승 예측): 이 모델들은 상대적으로 단단한 수치형 데이터인 기대 득점(xG), 패스 성공률, 최근 37경기 무패 기록, 6경기 연속 무실점 수비 지표 등 '통계적 정량 데이터'에 높은 Attention(주의력) 가중치를 부여했다. 따라서 냉정하게 숫자가 우세한 스페인을 선택했다. 제미나이 (아르헨티나 우승 예측): 제미나이의 트랜스포머 알고리즘은 스포츠 분야의 프롬프트를 해석할 때 '단판 승부', '결승전', '경험, '주장의 영향력' 같은 정성적/맥락적 텍스트를 승부에 미치는 핵심 변수로 크게 계산했다. 즉, "데이터상으로는 스페인이 우수하지만, 월드컵 결승전이라는 특수 조건에서는 정성적 변수가 수치적 우위를 뒤엎을 수 있다"고 알고리즘이 내부적으로 판단한 것이다. 셋째. 멀티모달 및 통합 학습 데이터의 영향 제미나이는 구글 뉴스, 유튜브 트랜스크립트, 스포츠 전문 포털 등 엄청나게 다양하고 거대한 실시간 데이터 텍스트 파이프라인을 실시간으로 스캐닝한다. 따라서 제미나이는 인간 전문가들(해설위원, 전직 선수들)이 "데이터는 스페인이 앞서지만, 결승전은 메시 한 명으로 판가름 날 수 있다"라고 언급한 수많은 정성적 평가들을 학습 데이터로 흡수한 뒤, 결승전 예측 알고리즘의 중요 조건으로 수용했다. 결과적으로 정리하면 이렇게 된다. - 챗GPT / 클로드: "최근 수비 지표 + 중원 점유율 = 스페인 확률 65%" (수치 기반 냉정한 확률 계산) - 제미나이: 최신 웹 이슈 + 결승전의 중압감 + 메시라는 비선형적 변수 = 아르헨티나 우승 (실시간 맥락 및 정성적 변수 우대) 제미나이는 “아이러니하게도 씨넷 기사에서 지적했듯, 구글이 가장 정확한 공식 팩트와 전문가 총평을 수집하다 보니 그 '전문가들의 낭만적인 시각'까지 같이 학습해 버린 셈이다”고 설명했다. 그러면서 “이번 결과는 실시간 맥락과 서사를 중시하는 제미나이의 RAG 알고리즘과 통계적 수치와 시스템의 완벽함을 우선시하는 전통적 LLM 알고리즘의 차이가 그대로 드러난 아주 흥미로운 AI 실험 사례였다”고 강조했다.

2026.07.20 14:29김익현 미디어연구소장

미국, '키미 K3' 성능 입증에 '긴장'…"중국 AI 확산 억제책 필요"

문샷AI의 새 인공지능(AI) 모델 '키미 K3'가 독립 평가에서 성능을 인정받자 미국 AI 업계에 긴장감이 높아지고 있다. 여기에 중국 정부가 오픈소스 모델을 글로벌 공공재로 확산하겠다는 구상까지 내놓으면서 시장 주도권을 빼앗길 수 있다는 우려가 커졌다. 20일 IT 업계에 따르면 문샷AI가 최신 AI 모델 '키미 K3'를 공개한 직후 미국 업계에 중국 오픈소스 모델 확산을 경계하는 분위기가 고조된 것으로 나타났다. 실제 독립 평가에서 키미 K3 경쟁력이 확인됐다. 아레나AI의 웹 개발 평가에서 키미 K3는 '클로드 페이블 5'와 'GPT-5.6 솔'을 제치고 1위에 올랐다. 발스AI 종합평가에서도 전체 38개 모델 중 2위를 기록했다. 특히 소프트웨어 오류 수정과 개발 작업 항목에서 각각 95%가 넘는 높은 점수를 받은 것으로 나타났다. 시진핑 중국 국가주석도 지난 17일 상하이에서 열린 세계인공지능대회 기조연설에서 오픈소스 AI를 세계가 함께 활용해야 할 핵심 기술로 제시했다. 각국이 오픈소스와 개방·협업·공유를 확대해 AI 기술 혁신과 산업 적용을 촉진해야 한다고 강조했다. 시 국가주석은 "국가 간 AI 접근성 격차는 새로운 불평등을 낳을 수 있다"며 "우리는 국내 오픈소스 모델을 글로벌 공공재처럼 확산시킬 것"이라고 구상을 밝혔다. 중국이 외부 평가에서 키미 K3 성능을 인정받자 미국 AI 업계는 경계 수위를 높였다. 미국의 AI 규제가 재구축 돼야 한다는 의견이 나온 반면, 중국 모델 사용 억제책을 만들자는 주장이 공존하고 있다. 일각에서는 중국의 기술 발전보다 미국 내부 규제가 더 큰 위협이 될 수 있다는 주장도 나왔다. 데이비드 색스 전 미국 AI 정책 총괄은 "미국이 데이터센터 건설을 제한하고 주정부 규제를 늘리는 동안 중국이 AI 경쟁에서 앞서갈 수 있다"고 지적했다. 중국 기업이 미국 AI 모델 출력 결과를 모델 학습에 활용하는 '모델 증류' 의혹도 논쟁 중심에 섰다. 트래비스 캘러닉 우버 전 최고경영자(CEO)는 "중국 기업의 증류 행위를 막기 어렵다면 미국 기업도 다른 모델을 같은 방식으로 활용할 수 있어야 한다"고 주장했다. 모델 증류를 중국 기업만의 문제로 규정하기 어렵다는 반론도 나왔다. 미국에서 개발된 일부 모델 역시 키미 계열 모델 기반으로 구축된 사례가 있다는 이유에서다. 이에 모델 간 학습과 기술 활용 범위를 명확히 구분하기 어렵다는 설명이다. 딘 볼 오픈AI 전략적 미래 부문 책임자는 중국의 오픈소스 모델이 디지털 공공 인프라로 자리 잡을 수 있다고 내다봤다. 이에 중국 모델 직접 사용을 금지하기보다 도입을 꺼리도록 만드는 방안이 필요하다고 주장했다. 그는 "금융·보안 당국이 중국 AI 활용에 따른 개인정보와 국가안보 위험을 경고할 필요가 있다"며 "기업이 향후 제재 가능성을 부담으로 느껴 자발적으로 중국 모델 사용을 줄일 수 있을 것"이라고 분석했다.

2026.07.20 12:14김미정 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next