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[영상] "AI 실수도 기업 책임"…생성형 AI 시대, 리스크 관리가 생존 전략

생성형 인공지능(AI)이 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 새로운 과제가 떠오르고 있다. AI가 생산성을 높이고 업무 혁신을 이끄는 동시에 잘못된 답변과 보안 문제, 예기치 못한 오작동이 기업 리스크로 직결되고 있기 때문이다. 특히 AI가 고객과 직접 소통하는 서비스 영역으로 확대되면서 기업은 단순히 모델 성능을 높이는 것을 넘어 AI가 어떤 답변을 내놓고 어떤 행동을 수행하는지까지 관리해야 하는 상황에 직면했다. 생성형 AI 도입이 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 이동하면서 'LLM 옵저버빌리티(Observability)'가 새로운 기업 IT 과제로 부상하고 있다. 고지훈 와탭랩스 애플리케이션 팀 리드와 신민철 애플리케이션 팀 개발자는 26일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 생성형 AI 시대 기업이 마주할 변화와 이에 대응하기 위한 LLM 옵저버빌리티의 중요성을 강조했다. 고 팀장은 "AI가 제공한 답변이라도 결국 고객은 기업이 제공한 공식 정보로 받아들인다"며 "AI 서비스 운영 단계에서는 응답 품질과 신뢰성을 지속적으로 관리하는 체계가 필수"라고 말했다. AI 실수, 이제는 기업이 책임져야 고 팀장은 주요 사례로 캐나다 항공사 에어캐나다를 소개했다. 한 고객이 챗봇에 할인 혜택 적용 가능 여부를 문의하자 에어캐나다의 챗봇은 실제 존재하지 않는 할인 상품을 안내했다. 고객은 이를 믿고 항공권을 구매한 뒤 할인을 요구했지만 에어캐나다가 이를 거부하면서 법적 분쟁으로 이어졌다. 캐나다 법원은 'AI가 응답한 내용이라도 게시된 정보에 대한 책임은 기업에 있다'고 판단했다. 이에 에어캐나다는 패소했고 금전적 보상은 물론 기업 신뢰도에도 타격을 입었다. 신 개발자는 "AI 챗봇의 답변이 기업의 공식 입장으로 간주되는 사례가 실제로 빈번하게 발생하고 있다"며 "잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다"고 설명했다. 고 팀장은 "작년까지는 많은 기업이 AI를 시범 적용하는 수준에 머물렀지만 올해부터는 금융, 공공, 엔터프라이즈를 중심으로 실제 서비스에 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있다"며 "응답 품질을 관측할 체계 없이 서비스를 출시하는 기업도 적지 않다"고 지적했다. "지표는 정상인데 고객은 불만"…AI 시대 등장한 새로운 장애 문제는 기존 모니터링으로는 AI 응답 오류를 감지할 수 없다는 점이다. 서버·네트워크 지표가 정상이어도 AI가 잘못된 답변을 내보내면 알 방법이 없다. 고 팀장은 "CPU·메모리는 정상인데 고객 불만이 폭증하는 새로운 유형의 문제가 생긴다"며 "기존 인프라 모니터링만으로는 응답 품질 이상을 잡아낼 수 없다"고 말했다. 보안 위협도 새로운 형태로 진화했다. AI 에이전트가 코드 실행·시스템 제어까지 수행하게 되면서 악의적 입력으로 AI가 의도치 않은 동작을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격이 현실화됐다. 와탭랩스 내부에서도 악의적 입력 없이 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC 폴더가 통째로 삭제되는 사고를 경험했다. AI 보안 위협 역시 새로운 변수로 떠오르고 있다. 신 개발자는 "과거 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 수준이었지만 이제는 함수 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어까지 가능한 에이전트 형태로 발전하고 있다"며 "프롬프트 입력 하나가 실제 시스템 동작으로 연결될 수 있다"고 설명했다. 대표적인 위협은 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)'이다. 이는 특정 입력을 통해 AI가 의도하지 않은 행동을 수행하도록 유도하는 공격 방식이다. 특히 AI가 다양한 시스템과 연결될수록 피해 범위도 커질 수 있다. 와탭랩스 역시 내부 실험 과정에서 예상치 못한 사례를 경험했다. 오케스트레이션 기반 AI 개발 환경을 테스트하던 중 악의적 입력이 없었음에도 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC의 특정 폴더를 삭제하는 사고가 발생한 것이다. 신 개발자는 "중요한 것은 사용자가 공격 의도를 갖지 않았더라도 AI가 예기치 않은 행동을 할 수 있다는 점"이라며 "AI가 어떤 과정을 거쳐 해당 결정을 내렸는지 추적하고 통제할 수 있어야 한다"고 말했다. GPU 다음은 LLM 운영…기업 AI 운영 경쟁 본격화 와탭랩스는 이러한 문제에 대응하기 위해 LLM 옵저버빌리티 솔루션을 선보인다. GPU 자원 사용량부터 애플리케이션 성능, AI 응답 품질까지 전체 흐름을 연계 분석해 서비스 운영 환경에서 발생하는 오류와 장애를 통합 관리한다. 주요 감시 항목은 ▲AI 답변 적합성·정확성 ▲할루시네이션(없는 정보를 만들어내는 AI 환각 현상) ▲프롬프트 인젝션 공격 ▲개인정보 포함 여부 ▲불필요한 응답 우회 경로 ▲토큰·GPU 리소스 효율 등이다. 특히 보안상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없어 GPU를 직접 구축해 모델을 운영하는 국내 금융·공공기관에 적합하게 구현됐다. 자체 GPU로 모델을 운영하는 환경에서는 AI 응답에 쓰이는 토큰이 GPU 자원과 직결되기 때문에, 응답 경로를 최적화하면 처리 성능과 비용 효율을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 신 개발자는 "AI 서비스를 운영하는 기업이라면 응답 품질부터 보안 위협까지 한 플랫폼에서 감시할 수 있는 체계를 갖춰야 한다"며 "단순히 있으면 좋은 도구가 아니라 서비스 신뢰도를 지키는 핵심 인프라"라고 강조했다. 고지훈 팀장은 AI 시대 운영자의 역할 변화도 예고했다. 그는 "앞으로 운영자는 데이터를 직접 분석하는 사람이 아니라, AI가 안전하게 작동할 수 있는 가드레일을 설계하는 사람이 될 것"이라며 "인프라·애플리케이션·AI 모델을 통합 관측하는 체계가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 10:40남혁우 기자

"AI 도입 늦으면 뒤처진다…한국 기업, 지금 시작해야"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 기업 도입 단계로 옮겨가면서 한국·일본 기업들도 AI 활용을 더 이상 미룰 수 없다는 진단이 나왔다. 실리콘밸리 투자자와 AI 인프라 기업들은 AI 경쟁력이 뛰어난 모델보다 빠른 도입과 현장 적용에서 갈릴 것이라며 지금부터 AI 활용 경험을 축적해야 한다고 입을 모았다. 밥 고엘 NTTVC 공동창업자는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 젠스파크 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "AI가 완벽해질 때까지 기다린다면 경쟁에서 너무 늦을 수 있다"며 "한국과 일본 기업들도 지금 AI를 실제 업무에 적용하기 시작해야 한다"고 강조했다. 이날 행사에는 고엘 공동창업자를 비롯해 줄리 최 세레브라스 최고마케팅책임자(CMO), 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)가 참석해 AI 도입과 인프라, 엔터프라이즈 시장 전망을 논의했다. 고엘 공동창업자는 현재 AI 시장이 인터넷 등장 당시보다 더 큰 변곡점에 놓여 있다고 평가했다. 불과 2년 전만 해도 AI가 검색이나 문서 작성 도구 수준으로 여겨졌지만 이제는 제조·재무·법무·영업 등 기업의 거의 모든 업무가 AI 중심으로 재설계되고 있다는 설명이다. 그는 "오늘날 기업들은 모든 업무를 AI와 함께 다시 생각하고 있다"며 "분기나 연 단위 제품 계획을 세우던 시대는 끝났고 이제는 매주 새로운 기능과 서비스를 내놓는 속도가 경쟁력이 됐다"고 말했다. 줄리 최 CMO는 AI 인프라 역시 학습보다 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그러면서 세레브라스가 제작하는 추론용 AI 반도체를 소개했다. 이 회사는 웨이퍼 한 장 전체를 거대한 단일 AI 칩으로 만드는 기술로 주목받으며 지난달 나스닥에 상장했다. 그는 "이제 데이터센터와 컴퓨팅 구조는 AI 모델을 더 빠르게 서비스하기 위한 방향으로 바뀌고 있다"며 "인프라의 역할은 애플리케이션 개발 속도를 높여 더 많은 AI 서비스를 만들어내는 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 덕분에 현재 10명이 하는 일이 앞으로는 100명이 하는 수준의 생산성을 낼 수 있을 것"이라며 "AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 최소 10배 이상이 될 것"이라고 전망했다. 아울러 고엘 공동창업자는 AI 스타트업이 기업 시장에서 성공하려면 기술보다 고객과의 접점을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 젠스파크를 사례로 들며 창업진이 고객 의견을 제품에 빠르게 반영하고 있다는 점을 높이 평가했다. 그는 "기술이 아무리 뛰어나도 고객이 없으면 결국 실패한다"며 "젠스파크는 최고경영자(CEO)부터 고객 의견을 직접 듣고 제품에 반영하는 문화를 갖고 있다는 점이 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. NTTVC 역시 실리콘밸리 기술을 일본과 한국 등 아시아 기업으로 연결하는 역할에 집중하고 있다고 소개했다. 고엘 공동창업자는 NTT가 먼저 젠스파크를 내부에서 활용해 사용 사례를 만든 뒤 이를 고객사로 확산시키는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "전략적 투자자는 단순히 자금을 투자하는 데 그치지 않는다"며 "수십 년간 쌓아온 고객 관계를 활용하면 스타트업은 훨씬 빠르게 시장에 진입하고 기업 고객을 확보할 수 있다"고 짚었다. 특히 그는 한국과 일본 기업들에게 AI 도입을 최고경영진만의 과제로 보지 말라고 조언했다. AI 활용 방식은 젊은 직원들이 가장 잘 이해하는 만큼 현업 실무자와 경영진이 함께 도입 전략을 만들어야 한다는 제언이다. 고엘 공동창업자는 "AI는 젊은 세대의 기술"이라며 "30년 경력의 관리자들 이야기만 듣지 말고 현업에서 AI를 가장 많이 활용하는 젊은 직원들에게도 의사결정 권한을 줘야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 5~10년 안에 세계 대기업 직원의 절반은 AI 에이전트 형태로 업무를 수행하게 될 것"이라며 "지금은 AI가 기업 경쟁력을 다시 쓰는 거대한 기회인 만큼 이를 먼저 활용하는 기업이 시장을 주도하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 06:06한정호 기자

방미통위·행안부·성평등부, AI로 딥페이크 범죄 대응

방송미디어통신위원회와 행정안전부, 성평등가족부는 딥페이크 성범죄 대응 기술협력을 위한 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 협약은 생성형 AI 기술 발전으로 딥페이크 성범죄가 지능화, 고도화되고, 피해 영상물이 온라인에서 빠르게 확산되는 상황에 대응하기 위해 마련됐다. 이날 정부서울청사에서 열린 협약식엔 고민수 방송미디어통신위원회 상임위원, 김민재 행정안전부 차관, 정구창 성평등가족부 차관 등이 참석해 협약서에 서명하고, 딥페이크 성범죄 피해 예방과 피해자 보호 강화를 위한 기관 간 협력을 약속했다. 정부는 협약을 계기로 현장에 AI 딥페이크 탐지, 분석 모델을 본격 적용하고, 딥페이크 성범죄 공동대응 성과를 지속적으로 점검할 계획이다. 향후 피해영상물이나 의심 콘텐츠가 접수되면 AI 딥페이크 탐지, 분석모델을 활용해 1차 탐지를 실시하고, 그 결과를 콘텐츠 삭제, 차단, 피해자 지원 절차와 연계해 신속히 대응한다. 구체적으로 방미통위는 딥페이크 성범죄 의심 콘텐츠 온라인 유통에 대응하고, 플랫폼 기업과 삭제, 차단 협력체계를 강화한다. 또한 재유포, 변형 콘텐츠에 대응하기 위해 관계 기관 간 정보 공유와 협력을 확대한다. 행안부는 AI 딥페이크 탐지, 분석모델을 고도화하는 등 지속가능한 딥페이크 탐지, 분석 모델을 제공, 공유할 예정이다. 성평등부는 기존에 도입, 활용중인 민간 딥페이크 탐지모델과 더불어 AI 탐지, 분석 모델을 병행 활용해 더 세밀한 피해영상물과 의심 컨텐츠 분석, 삭제를 진행하는 한편 피해영상물 처리, 보안 등 업무 기준을 마련, 운용해 피해자 보호와 2차 피해 방지를 위해 노력한다. 아울러 각 기관은 피해영상물 처리 과정에서 개인정보와 피해자 인권 보호를 최우선으로 고려하고, 불필요한 복제, 공유, 보관을 제한하는 등 보안 관리 기준을 강화할 방침이다.

2026.06.25 18:53홍지후 기자

메가존클라우드, 과기정통부 국산 AI반도체 실증 인프라 구축 참가

정부에서 추진하는 대규모 국산 인공지능(AI) 반도체 인프라 구축에 메가존클라우드(대표 염동훈)가 힘을 보탠다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 2차년도 사업에 참여한다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 국산 AI반도체를 기반으로 대규모 인프라를 구축하는 국가 과제다. 대규모언어모델(LLM) 기반 서비스와 GPU, NPU 혼용 환경을 실증한다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라의 통합 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어(SW)를 개발한다. AI컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제 인프라도 구축한다. 국산 AI반도체가 실제 서비스 환경에서 안정적으로 작동하도록 돕는 역할이다. 이번 사업은 오는 2027년까지 3개년에 걸쳐 추진된다. 올해 2차년도 목표는 연산용량 60페타플롭스 이상의 컴퓨팅 인프라 구축이다. 메가존클라우드는 지난해에 이어 2년 연속 참여해 운영 안정성을 높일 계획이다. 이번 사업에는 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 컨소시엄으로 함께 참여한다. 사업 성과는 제조, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업군의 AI 서비스 고도화에 활용된다. 메가존클라우드는 국산 AI반도체의 해외 실증도 이끈다. 지난 5월 'AI-반도체 해외실증 지원 사업' 주관사업자로 선정됐다. 사우디아라비아 아람코 디지털을 대상으로 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD' 기반 AI 서비스를 실증하고 있다. 황인철 메가존클라우드 CRO는 "국산 AI반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 함께 뒷받침돼야 한다"며 "국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 양면에서 경험을 축적해 국산 AI반도체 생태계의 실질적인 성숙에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.25 15:30남혁우 기자

에릭 징 젠스파크 CEO "한국은 톱3 AI 시장…생산성 혁신 함께 만들 것"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] "한국은 젠스파크의 글로벌 톱3 시장 가운데 하나입니다. 한국 기업과 지식 노동자들이 인공지능(AI)을 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 24일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 한국 기자단과 만나 이같이 밝혔다. 미국 AI 스타트업 젠스파크는 한국 시장을 전략 거점으로 삼고 사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. 올해 서울 오피스를 설립한 데 이어 향후 국내 기업들과의 협업을 확대해 B2C 시장에 더해 기업용 AI 시장 공략도 본격화한다는 계획이다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 AI 검색 서비스로 출발해 현재는 AI 워크스페이스 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하고 있다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원) 수준으로 평가받고 있다. "한국은 글로벌 톱3 AI 시장" 에릭 CEO는 한국 시장에 대한 기대감을 드러냈다. 그는 아시아 시장 전반에서 AI 수요가 빠르게 늘고 있으며 특히 한국은 젠스파크가 집중하는 지식 노동자 중심 AI 시장과 잘 맞는다고 설명했다. 그는 "한국은 AI 생산성 향상에 대한 수요가 매우 강한 시장"이라며 "우리는 한국을 글로벌 톱3 시장 가운데 하나로 보고 있으며 지속적으로 투자할 계획"이라고 말했다. 실제 한국 조직도 확대 단계에 들어섰다. 젠스파크는 지난 4월부터 서울 강남에서 오피스 운영을 시작했다. 이곳을 거점으로 기업 고객 확보와 현지화 작업을 병행할 방침이다. 시장 반응에 따라 고투마켓(GTM) 인력 채용과 조직 확대도 검토 중이다. 젠스파크는 다음 달 서울·뉴욕·도쿄에서 공식 론칭 행사를 열고 새로운 'AI 워크스페이스 6.0' 서비스를 공개할 예정이다. 이를 통해 한국에서도 실제 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트형 플랫폼 전략을 강화한다는 목표다. 에릭 CEO는 "우리는 이미 여러 한국 기업과 논의 중이며 엔터프라이즈 시장에서도 기회를 보고 있다"며 "한국은 앞으로 우리에게 매우 중요한 성장 시장이 될 것"이라고 강조했다. "소비자에서 기업으로 확장" 젠스파크는 기업 시장 공략 전략도 공개했다. 회사는 고객을 소비자와 프로슈머, 엔터프라이즈 등 세 그룹으로 구분하고 있다. 우선 개인 사용자가 서비스를 업무에 활용한 뒤 조직 내 다른 구성원에게 확산시키는 방식으로 시장을 확대한다는 구상이다. 실제 미국과 일본에선 개인 사용자가 기업 도입을 이끄는 사례가 늘고 있다고 설명했다. 기업 고객이 늘어날수록 데이터 보안과 컴플라이언스 요구도 커지는 만큼, 젠스파크는 엔터프라이즈 서비스 고도화에도 집중하고 있다. 젠스파크는 특정 모델에 종속되지 않는 전략을 택했다. 다양한 상용·오픈소스 AI 모델을 활용해 사용자에게 최적의 결과물을 제공하는 방식이다. AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스, AI 슬라이드·시트·문서 등 업무 생산성을 높이는 플랫폼 'AI 워크스페이스'를 대표 서비스로 제공 중이다. 에릭 CEO는 "기업 고객들은 생산성뿐 아니라 데이터 보안과 기존 업무 시스템 연동을 중요하게 고려한다"며 "우리는 엔터프라이즈 환경에 적합한 서비스를 지속적으로 강화하고 있다"고 말했다. 이어 "기업 사용자들은 업무 효율 향상을 위해 AI 도구에 비용을 지불할 의사가 높다"며 "이런 차원에서 한국 기업 역시 중요한 고객군이 될 것"이라고 덧붙였다. "AI 모델보다 사용자 경험이 중요" 에릭 CEO는 AI 산업이 점차 모델 경쟁을 넘어 사용자 경험 경쟁으로 이동할 것으로 전망했다. 그는 현재 AI 모델 시장을 자동차 산업 초창기와 비교했다. 지금은 오픈AI·앤트로픽·구글 등 AI 모델 엔진 성능에 관심이 집중돼 있지만 시간이 지나면 소비자는 내부 기술보다 사용 경험과 가격, 생태계를 더 중요하게 보게 될 것이라는 전망이다. 에릭 CEO는 "현재 AI 시장에는 너무나 다양한 모델들이 있어 사용자들이 어떤 것을 써야 할지 점점 더 혼란을 느끼고 있다"며 "중요한 것은 특정 모델이 아니라 실제 업무를 얼마나 쉽게 수행할 수 있느냐"라고 말했다. 이어 "우리는 AI 기술 자체보다 사용자가 더 좋은 결과물을 만들 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다"며 "한국 시장에서도 가장 앞선 AI 업무 경험을 제공하겠다"고 덧붙였다. 끝으로 그는 "AI 혁명은 아직 초기 단계에 불과하다"며 "평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 플랫폼이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.25 11:01한정호 기자

SKT 독자 AI 파운데이션 모델, 국방 이어 제조업에 첫 적용

SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델이 철강, 자동차 부품 공장에 적용된다. SK텔레콤은 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증 추진을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 국방 분야에 이어 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델이 제조업에 적용되는 첫 사례다. SK텔레콤은 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유하고 있는 과거 공정 오류와 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 및 로그 등 양질의 데이터를 확보하고 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K1 기반으로 '제조 특화 AI 에이전트' 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델이다. 복잡한 작업을 처리하는 능력이 뛰어나면서도, 추론할 때는 약 330억 개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델은 크지만 필요한 부분만 활성화하는 구조로 산업 현장에서 효율적으로 사용할 수 있다. SK텔레콤과 KG스틸, 코넥은 하반기에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸의 당진공장 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 각각 적용해 실증을 진행한다. KG스틸과 코넥은 SK텔레콤에 더 많은 양질의 제조 공정 데이터를 실시간으로 공유하고, SK텔레콤은 이 데이터와 실증 과정에서 발생하는 현장 피드백을 기반으로 제조 특화 AI 에이전트 성능과 추론 속도를 개선하고 기능도 확장한다. 또한 실증 과정에서 확보된 제조 현장 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에 활용할 계획이다. 실증 완료 후에 '제조 특화 AI에이전트' 상용화 및 도입을 검토할 예정이며, 필요 시 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 후속 시리즈로 모델을 교체하는 방안도 검토한다. 그간 제조업은 AI 도입이 어려운 분야로 꼽혀 왔다. 제조 현장 데이터의 디지털화가 더디고, 그나마 쌓인 데이터도 공정별, 부서별로 각각 생성, 관리되고 있어 AI 활용이 어렵기 때문이다. 작업자의 숙련도와 경험에 따라 업무 처리 방식이 달라지는 점도 한계로 꼽힌다. 핵심 노하우가 특정 숙련공에게만 머무는 '지식 고립' 현상이 대표적이다. 이처럼 산재된 데이터와 숙련공의 경험 지식을 디지털 자산화하고, 이를 학습한 AI 에이전트를 제조 현장에 도입해 공정 과정에서 발생하는 오류에 빠르게 대응하여 조치 시간을 줄이고 공정 효율성을 높일 전망이다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 확대해 나가겠다”고 밝혔다. 배선우 KG스틸 기술연구소장은 “이번 협력으로 현장 데이터를 기반으로 한 AI 도입의 발판을 마련하게 됐다”며 “제조 경쟁력을 한층 끌어올리겠다”고 강조했다. 이광표 코넥 대표이사는 “현장에서 반복되는 품질 관련 이슈에 대한 빠른 대응은 제조업의 오랜 과제였다”며 “AI를 통해 제조 현장에서의 업무 효율성을 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.06.25 09:02박수형 기자

"AI 모델보다 경험"…젠스파크, AI 워크스페이스 시대 연다

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 오픈AI·앤트로픽·구글 등 글로벌 인공지능(AI) 기업들이 앞다퉈 차세대 AI 모델 경쟁을 벌이는 가운데, 미국 스타트업 젠스파크가 실제 업무 결과물을 만들어내는 'AI 워크스페이스' 전략을 앞세워 차별화에 나섰다. 검색·챗봇을 넘어 AI가 스스로 업무를 수행하는 자율형 에이전트 시대에 지식 노동자를 위한 통합 AI 업무 플랫폼으로 도약한다는 구상이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 23일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "우리는 보통의 지식 노동자를 위한 AI 워크스페이스 기업"이라며 "AI 모델 개발 자체보다 사용자들이 실제 업무 결과물을 얻을 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 강조했다. 젠스파크는 2023년 12월 설립된 AI 스타트업이다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 글로벌 엔터프라이즈 사업을 확장 중이다. 현재 직원 수는 70여 명으로, 이 중 개발 엔지니어가 50명에 달한다. 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원)로 평가받으며 최근 4억 8500만 달러(약 7435억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했다. 오픈AI·앤트로픽·MS와 파트너십 확장 젠스파크는 자체 AI 모델 개발보다 글로벌 AI 생태계와의 협력을 택했다. 오픈AI는 젠스파크를 대표적인 고객 성공 사례로 소개하고 있으며 최근 뉴욕에서 열린 엔터프라이즈 행사에도 초청해 기업용 AI 활용 방안을 함께 논의했다. 앤트로픽 역시 젠스파크를 글로벌 대표 파트너 가운데 하나로 선정해 지식 노동자를 위한 AI 활용 사례를 공동 발굴하고 있다. 마이크로소프트(MS)와의 관계도 깊다. 에릭 CEO는 과거 MS 검색 조직에서 근무하며 사티아 나델라 CEO와 같은 사업부에서 일한 경험이 있다. 현재는 AI 에이전트 지원을 위한 인프라 측면에서 파트너십을 이어가고 있다. 에릭 CEO는 "오픈AI·앤트로픽·구글이 강력한 AI 모델을 만든다면 우리는 사용자에게 가장 적합한 엔진을 선택해 주는 역할을 한다"며 "급변하는 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있도록 쉽고 빠르게 지원하는 것이 우리의 역할"이라고 말했다. AI 검색 넘어 자율형 에이전트로 진화 젠스파크는 지난 2년간 제품 전략을 세 차례 고도화했다. 2024년 AI 검색 서비스로 시작한 뒤 지난해 슈퍼 에이전트를 선보였고 현재는 AI 워크스페이스 단계로 발전했다. 회사는 지식 노동자 업무를 ▲맥락 수집 ▲정보 처리 ▲비즈니스 결과 생성 등 세 단계로 정의하고 이를 단일 플랫폼에서 처리하는 구조를 구축해왔다. 젠스파크 AI 워크스페이스는 회의 내용을 정리하는 AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스 '스피클리(Speakly)' 등에 더해 AI 슬라이드·시트·문서 등을 제공한다. 사용자가 하나의 프롬프트만 입력하면 자료 조사와 데이터 분석, 문서 작성, 슬라이드 제작까지 다양하게 수행할 수 있도록 지원한다. 에릭 CEO는 "앞으로는 사람이 질문을 던지고 AI가 답변하는 구조를 넘어 AI가 스스로 업무를 수행하는 자율형 에이전트 시대가 올 것"이라며 "우리는 일을 스스로 수행하는 AI를 만들고 있다"고 강조했다. 이어 "많은 사용자가 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 더 빠른 검색엔진처럼 활용하고 있지만 실제 업무에선 완성된 결과물이 필요하다"며 "복사·붙여넣기를 반복하는 방식이 아니라 결과물 자체를 생성하는 방향으로 AI 서비스를 발전시켜야 한다"고 덧붙였다. "모델보다 중요한 건 활용" 이날 기술 발표를 맡은 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 AI 모델 경쟁이 이미 새로운 단계에 접어들었다고 진단했다. 그는 "현재 최상위 AI 모델들은 대부분 매우 높은 수준에 도달해 일반 사용자가 차이를 구분하기 어려운 단계"라며 "중요한 것은 어떤 모델이 더 뛰어난가가 아니라 어떤 작업에 가장 적합한 모델을 선택하느냐"라고 짚었다. 이어 "GPT 계열과 클로드, 제미나이 등 다양한 모델이 각기 강점을 갖고 있다"며 "우리 워크스페이스는 자체 엔진을 기반으로 작업 특성에 맞춰 가장 적합한 모델을 자동으로 선택한다"고 설명했다. 현재 젠스파크는 70개 이상의 AI 모델과 150개가 넘는 도구, 20개 이상의 데이터셋을 통합 운영 중이다. 특정 모델에 의존하지 않고 업무 목적과 작업 유형에 따라 사용자에게 최적의 AI를 조합해 제공하는 구조다. 케이 CTO는 "코딩 에이전트나 AI 서비스는 점점 비슷해지고 있지만 실제 업무 환경은 문서·슬라이드·스프레드시트·영상 등 다양한 작업 공간을 필요로 한다"며 "우리 서비스는 단순 AI 플랫폼을 넘어 업무 전반을 아우르는 워크스페이스"라고 말했다. 끝으로 에릭 CEO는 "지금은 AI 혁명의 10% 정도만 진행된 상태"라며 "앞으로 사용자는 어떤 모델이 더 뛰어난지보다 얼마나 좋은 경험과 도구, 개인화를 제공하는지에 관심을 갖게 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "남은 90%의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.24 11:01한정호 기자

AI 모델 120여 개를 한 플랫폼에…카페24, 'LLM 라우터' 공개

카페24는 하나의 응용 프로그램 인터페이스(API)로 120개 이상의 인공지능(AI) 모델을 통합 활용할 수 있는 AI 운용 인프라 서비스 '초거대 언어모델(LLM) 라우터'를 선보인다고 23일 밝혔다. LLM 라우터는 ▲챗GPT ▲클로드 ▲제미나이 등 주요 AI 모델 120여 개를 하나의 플랫폼으로 연결하고, 사용자가 입력한 요청에 맞는 모델을 선택·분배·전환해 주는 '오케스트레이터'의 역할을 수행한다. LLM 라우터는 오픈AI GPT 패밀리 모델을 포함해 ▲클로드 ▲제미나이 ▲딥시크 ▲큐웬 ▲라마 등 120여 개 AI 모델을 하나의 API로 이용할 수 있도록 지원한다. 구현의 핵심은 라우팅 엔진이다. 라우팅 엔진은 사용자가 입력한 요청 내용을 바탕으로 ▲코딩 ▲추론 ▲번역 ▲창작 등 작업 유형을 분석해 적합한 AI 모델을 자동 연결한다. 사용할 모델 범위를 미리 지정해두면 그 안에서만 자동 연결돼 모델을 일일이 비교하거나 선택하지 않아도 목적에 맞는 AI를 활용할 수 있다. 사용자가 원하는 기준에 따라 AI 서비스 제공사의 우선순위를 설정할 수 있는 기능도 제공한다. 동일 모델을 제공하는 여러 AI 서비스 제공사 가운데 ▲비용 ▲속도 처리량 등 사용자가 선택한 기준에 따라 가장 적합한 제공사로 자동 연결한다. 예를 들어 같은 클로드 모델이라도 비용을 기준으로 설정하면 가장 비용 효율이 높은 제공사로, 속도를 기준으로 설정하면 가장 빠른 제공사로 자동 연결된다. 특정 AI 서비스 제공사를 허용하거나 제외하는 화이트리스트, 블랙리스트 기능도 지원한다. 사용자는 이를 통해 자동 연결 대상 범위를 필요에 따라 유연하게 확대, 축소할 수 있다. 특정 AI 모델이 응답하지 않을 경우를 대비해 '자동 전환 기능'도 지원한다. 사용자는 주 모델과 대체 모델을 미리 설정할 수 있으며, 앞선 모델이 응답하지 못하면 다음 후보 모델이 자동으로 요청을 이어받는다. 예를 들어 주 모델로 사용하던 클로드가 응답하지 않을 경우 사전에 지정한 다른 모델이 자동으로 처리해 연속성 있는 운영 환경을 구성할 수 있다. 여러 AI 모델을 하나의 환경에서 직관적으로 관리할 수도 있다. 사용자는 '실시간 대시보드'를 통해 ▲요청 수·비용·토큰 사용량 추이와 ▲모델별 비용 비중 ▲성공·실패 비율 등을 한 화면에서 확인할 수 있다. 요청 단위 상세 기록과 팀·프로젝트·환경별 사용량 분류 추적도 지원해 AI 활용 현황과 비용 구조를 보다 효율적으로 파악할 수 있다. 사용자가 보유한 AI 모델 키를 LLM 라우터에 연결해 쓸 수도 있다. 'BYOK(Bring Your Own Key)' 모드를 통해 ▲GPT ▲클로드 ▲제미나이 등 이미 사용 중인 모델 키를 등록하면 해당 모델을 LLM 라우터 환경에서 그대로 활용할 수 있다. 이를 통해 LLM 라우터를 거치더라도 AI 모델 사용 비용을 직접 관리할 수 있다. LLM 라우터는 충전한 만큼 사용하는 크레딧 종량제로 운영된다. 가입 즉시 무료 크레딧을 제공해 서비스를 직접 경험해볼 수 있다. 카페24는 앞으로도 신규 AI 모델과 AI 서비스 제공사 지원 범위를 지속 확대하고, AI 운영과 관리 편의성을 높이는 기능도 함께 고도화해 나갈 계획이다. 이재석 카페24 대표는 "AI 모델의 종류가 빠르게 늘어나면서 이를 효율적으로 연결하고 운영하는 것이 새로운 과제가 되고 있다"며 "앞으로도 사용자가 다양한 AI를 보다 편리하게 활용할 수 있도록 관련 인프라 역할을 충실히 해나가겠다"고 말했다.

2026.06.23 10:05박서린 기자

[AI 고속도로] 같은 GPU, 다른 결과…AI 인프라도 산업별 맞춤형 설계

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 산업별 워크로드 최적화로 이동하고 있다. 로봇과 자율주행, 바이오, AI 에이전트 등 활용 분야가 다양해지면서 같은 GPU라도 데이터 특성과 운영 방식에 따라 필요한 인프라 구조가 달라지고 있다는 분석이 나온다. 21일 업계에 따르면 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한해 로보틱스·제조·모빌리티 분야 AI 활용 가능성을 강조하면서 한국형 피지컬 AI가 화두로 떠올랐다. 다만 업계에선 피지컬 AI 확산이 곧 획일적인 인프라 수요 증가로 이어지지는 않을 것으로 보고 있다. 산업마다 AI 모델을 학습·검증·배포하는 방식이 다르고 GPU 사용 규모와 기간, 배치 환경도 제각각이기 때문이다. 이에 대해 안재만 베슬AI 대표는 "AI 인프라 수요는 더 이상 하나의 덩어리로 움직이지 않는다"며 "GPU를 얼마나 확보하느냐 못지않게 누가·어떻게·어디서 쓰는지에 따라 인프라 설계가 달라지고 있다"고 말했다. 피지컬 AI 확산…LLM과 다른 인프라 필요 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차처럼 현실 공간에서 동작하는 AI를 의미한다. 대규모언어모델(LLM)이 인터넷 기반 텍스트 데이터로 학습하는 것과 달리 물체 파지나 충돌 반응 등 물리 데이터를 필요로 한다. 이에 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하고 실제 데이터와 결합하는 과정이 중요해지고 있다. 인프라 구조 역시 LLM과 차이가 있다. 베슬AI에 따르면 시뮬레이션 데이터 생성부터 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습, 이후 로봇이나 차량의 온보드 컴퓨터에 탑재해 실시간으로 구동하는 과정까지 고려해야 한다. 안 대표는 "스토리지, 네트워크, 데이터 공급 구조까지 함께 설계해야 피지컬 AI 학습 효율을 높일 수 있다"고 밝혔다. 대학은 짧고 기업은 길게…GPU 사용 패턴도 차별화 실제 GPU 활용 방식도 기관 성격에 따라 뚜렷하게 구분된다. 베슬AI가 최근 30일간 자사 플랫폼 '베슬 클라우드' 운영 데이터를 분석한 결과 대학과 연구기관의 평균 동시 사용 GPU 중앙값은 1.8장 수준으로 나타났다. 반면 기업 고객의 경우 46%가 한 번에 8장 이상 GPU를 사용했으며 최대 32장 규모의 멀티노드 환경까지 확장한 사례도 확인됐다. 배치 환경 역시 산업별 특성이 반영된다. 방산과 금융, 바이오, 통신 분야는 민감 데이터를 다루는 만큼 온프레미스나 폐쇄망 환경을 선호해 왔지만 최근에는 보안 인증을 갖춘 클라우드 활용도 함께 검토하는 추세다. 실제 베슬AI 고객사에도 통신과 보험, 의료, 방산 기업이 포함된 것으로 전해졌다. 로봇·에이전트·바이오마다 다른 GPU 전략 베슬AI는 산업별 특성에 맞춰 GPU 기종과 계약 방식, 노드 구성, 배치 환경을 달리 제공하고 있다. A100과 H100은 물론 B200·B300급 GPU까지 지원하며 온디맨드와 단기·장기 약정 방식, 단일 GPU와 멀티노드 클러스터 등을 워크로드에 맞춰 조합하는 구조다. 베슬AI는 각 고객별 맞춤형 AI 인프라를 지원하고 있다. 대표적으로 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델을 개발하는 기업은 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 함께 학습해야 하는 만큼 테라바이트(TB)급 대규모 스토리지와 고성능 GPU를 제공했다. 여러 고객사 프로젝트를 동시 운영할 수 있는 격리된 개발 환경이 중요했던 B2B AI 에이전트 기업에는 학습 환경 추상화 레이어와 클러스터 공유 스토리지를 제공해 다중 워크스페이스 운영을 지원했다. 또 바이오·신약 AI 기업은 보안성이 높은 프라이빗 환경과 클라우드 자원을 유연하게 활용하는 구조를 선호하기에 베슬AI는 글로벌 'SOC 2 Type II' 인증과 초기 도입 부담을 완화한 소규모 시범 사용 크레딧을 제공하고 있다. 안 대표는 "AI 인프라 시장은 GPU를 빌려주는 단계를 넘어 산업별 워크로드가 실제로 작동할 수 있는 환경을 설계하는 방향으로 진화하고 있다"며 "앞으로는 피지컬 AI, 바이오, AI 에이전트 등 산업별 수요에 맞춰 유연한 GPU 인프라 운영 모델을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.06.21 15:00한정호 기자

정부, K-피지컬 AI 풀스택 전략 공개…"독자 기술력 확산 목표"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 기술 역량을 전 산업에 확산하기 위한 전략을 제시했다. 이주식 과학기술정보통신부 정보통신산업정책과장은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향·확대 운영 방안'에서 기존 얼라이언스를 피지컬 AI 국가 프로젝트 발굴 플랫폼으로 재정비하겠다고 밝혔다. 이날 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자 약 200명이 자리했다. 이 과장은 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 패권 확보를 위한 골든타임으로 봤다. 제조와 물류 같은 산업현장뿐 아니라 돌봄과 가사 등 생활 영역까지 피지컬 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 내다봤다. 이 과장은 "2기 얼라이언스는 K-피지컬 AI 풀스택 확보와 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼 구축을 핵심 방향으로 삼았다"며 "국산 AI반도체와 AI 모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 하드웨어(HW)를 아우르는 독자 기술력을 키울 것"이라고 강조했다. 이 과장은 얼라이언스 조직 체계도 개편했다고 밝혔다. 기존 10대 분과는 K-피지컬 AI 풀스택 분과, 버티컬 산업 브릿지 분과, 기반 거버넌스 분과 등 3대 핵심 대분과로 통합된다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 주권과 국산화를 맡는다. AI모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 등 액션그룹이 배치된다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 피지컬 AI를 전 산업으로 확산하는 역할을 한다. 국방·방산, 해양·조선, 제조, 의료·웰니스, 자율주행·물류, 일상 서비스 분야가 주요 축이다. 기반 거버넌스 분과는 표준과 제도, 신뢰성, 안전, 통신, 인재, 글로벌 협력을 담당한다. 피지컬 AI가 산업현장에 적용될 때 필요한 제도와 보안, 통신 기반을 마련하는 것이 해당 분과 역할이다. 얼라이언스 2기는 과기정통부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회가 공동 의장을 맡는 구조로 운영된다. 산업부를 비롯한 중기부, 농림부, 복지부, 국방부, 해수부, 국토부, 행안부 등 관계부처도 얼라이언스와 연계된다. 한국정보통신기술협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI로봇산업협회, 한국팹리스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국IT서비스산업협회, 정보보호산업협회, 한국정보통신진흥협회, 6G포럼, AI네트워크얼라이언스 등도 얼라이언스에 참여한다. 이 과장은 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼도 구축한다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 기술개발, 컴퓨팅 인프라, 고신뢰 네트워크와 보안, 시스템 통합을 함께 지원하는 구조다. 이 과장은 "이 플랫폼은 분절된 AI 모델과 로봇 HW, 센서를 현장 레거시 시스템과 통합 설계하는 데 초점을 맞춘다"며 "저전력·고속 온디바이스 AI 반도체 설계와 추론 처리 역량을 높이는 것도 주요 과제"라고 강조했다. 정책 지원도 확대된다. 정부사업 연계, 정책금융 연계, 글로벌 협력 확대 등 세 갈래로 추진된다. 우수 프로젝트는 신규 연구개발과 실증사업으로 연결하고 유망 프로젝트는 국민성장펀드, AI 혁신펀드, 코리아 IT 펀드 등과 연계한다. 이 과장은 피지컬 AI 해외 협력도 강화할 방침이라고 밝혔다. 해외 거점센터를 활용한 현지 네트워킹과 정보 제공을 지원하고 글로벌 컨퍼런스, 공동연구, 해외 전시회 참여, 투자와 판로 개척을 돕는다. 1기서 도출된 40개 과제 연결…3대 핵심 프로젝트 제시 정부는 얼라이언스 1기에서 도출된 40개 과제를 연결·압축한 프로젝도를 제시했다. 2기는 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 구축, 행동 데이터 확보를 위한 트레이닝센터 구축, 가칭 피지컬 AI 진흥법 제정을 추진한다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼은 엔비디아 '쿠다' 생태계 독점에 대응하는 국가 공용 HW·SW 통합 생태계 조성을 목표로 한다. 국산 신경처리장치(NPU) 위에서 대형 모델과 범용 파운데이션 모델이 원활하게 구동되는 표준 생태계와 개발도구를 제공하는 내용이다. 트레이닝센터는 기업 수요 기반 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 행동데이터 구축과 학습, 실증을 지원한다. 현실 공간의 텔레오퍼레이션과 가상 공간의 디지털 트윈 시뮬레이터를 활용해 실데이터와 합성 행동데이터를 대량 생산하는 전국 5권역 특화 거점을 조성한다. 피지컬 AI 진흥법은 기술개발과 실증, 상용화를 촉진하고 산업 생태계를 체계적으로 육성하기 위한 제도적 기반이다. 선도사업 발굴·지원, 실증단지 지정, 규제특례 부여, 데이터 인프라 마련, 안전과 신뢰성 확보 방안 등이 담길 예정이다. 정부는 올해 6월부터 12월까지 중점 프로젝트를 수행한다. 내년 예산안과 신규 과제 기획, 얼라이언스 자체 프로젝트 발굴, 기술교류회, 해외 전문가 세미나, 성과보고회도 순차적으로 추진할 방침이다. 이 과장은 "우리는 외산 의존에서 벗어나 피지컬 AI 기술 역량을 강화할 것"이라며 "제조를 넘어 물류, 농업, 의료, 국방, 행정 분야로 적용 범위를 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 12:02김미정 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

AI 대부 얀 르쿤 "머스크의 xAI는 실패작"

인공지능(AI) 분야 대표적 석학인 얀 르쿤(AMI랩스 창립자)이 일론 머스크의 AI 기업 xAI를 두고 '실패작(failure)'이라고 평가했다. 더불어 AI 산업 전반에 대규모 거품 붕괴 가능성을 경고했다. 19일 얀 르쿤 의장은 CNBC와의 인터뷰에서 xAI가 AI 경쟁에서 뒤처질 것으로 전망했다. 핵심 인재 이탈과 천문학적인 운영 손실이 주요 이유다. 그는 "xAI는 솔직히 말해 실패작에 가깝다"며 "창립 멤버들이 회사를 떠났고 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 최고 수준의 AI 인재를 영입하기 어려운 위치에 놓여 있다"고 말했다. 이어 "머스크 CEO가 이전 팀을 대하는 과정에서 좋은 모습을 보여주지 못했기 때문에 우수한 연구자를 끌어들이기 쉽지 않을 것"이라고 덧붙였다. 양 측은 AI를 비롯해 다양한 주제를 놓고 수년간 공개적으로 충돌해 왔다. 얀 르쿤 의장은 과거 일론 머스크 CEO가 소셜 서비스(SNS)에서 펼친 주장을 음모론이라고 비판한 바 있다. 일론 머스크 CEO 역시 얀 르쿤 의장을 향해 "오랫동안 AI 흐름을 따라가지 못했다"고 공격했다. 'AI 대부' 중 한 명으로 불리는 얀 르쿤 의장 발언은 AI 업계 주요 기업의 기업가치와 사업 지속 가능성에 대한 논란을 다시 불러일으키고 있다. 실제로 xAI는 최근 공동 창업자들의 잇따른 이탈을 겪었다. 머스크는 올해 2월 우주기업 스페이스X와 xAI를 통합하는 대규모 거래를 단행했다. 당시 기업가치는 1조2500억 달러(약 1922조원)로 평가됐다. 그러나 올해 1분기 스페이스X의 AI 사업 부문은 xAI를 포함해 25억 달러(약 3조 8450억원) 규모의 영업손실을 기록한 것으로 알려졌다. 얀 르쿤 의장은 xAI의 대규모 데이터센터 투자 역시 지속 가능성에 의문이 있다고 지적했다. 그는 "xAI는 막대한 인프라를 보유하고 있지만 다른 기업에 컴퓨팅 자원을 임대하고 있다"며 "이는 투자 비용을 회수할 수 있는 사실상 유일한 방법"이라고 비판했다. 이는 미국 테네시주 멤피스에 구축된 xAI의 초대형 AI 데이터센터 '콜로서스 1'과 '콜로서스 2'를 겨냥한 발언으로 해석된다. 현재 구글과 앤트로픽 등도 해당 시설의 컴퓨팅 자원을 활용하고 있는 것으로 알려졌다. 그는 "xAI의 미래 전망에 대해 긍정적이지 않다"며 "오픈AI나 앤트로픽 같은 선도 기업들과 경쟁할 수 있을 것으로 보지 않는다"고 평가했다. xAI 외에도 AI 산업 전반에 대해서도 우려를 나타냈다. 많은 기업에서 AI 도입 비용 증가 문제를 제기하는 가운데 현재 주요 AI 기업의 수익 구조가 장기적으로 지속되기 어렵다는 진단이다. 얀 르쿤 의장은 "AI 서비스 가격은 오르고 있지만 운영 비용 감소 속도는 충분히 빠르지 않다"며 "AI 기업 대부분은 여전히 적자를 내고 있고 사용자가 누리는 혜택 상당 부분은 투자자 자금으로 보조되고 있다"고 말했다. 이어 "이 같은 구조는 오래 지속될 수 없다"며 "오픈AI와 앤트로픽 같은 기업들은 결국 가격을 인상하거나 비용을 절감해야 하며, 그렇지 않으면 대규모 거품 붕괴가 발생할 수 있다"고 경고했다. 현재 AI 업계 주류 기술인 대규모언어모델(LLM)에 대해서도 한계를 지적했다. LLM이 코딩이나 수학 문제 해결에는 유용하지만 장기적으로 범용 AI 시스템의 기반이 되기는 어렵다는 설명이다. 대신 그는 자신이 오랫동안 연구해 온 '월드 모델(World Model)' 접근법을 차세대 AI의 핵심 기술로 제시했다. LLM이 언어 패턴을 학습해 다음 단어를 예측하는 방식이라면 월드 모델은 현실 또는 가상 세계의 물체와 인과관계, 행동 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 얀 르쿤 의장은 "신뢰할 수 있는 범용 AI 에이전트 시스템은 결국 월드 모델 기반으로 구축될 것"이라며 "현재의 LLM만으로는 한계가 있다"고 말했다. 이어 "LLM은 유용한 기술이지만 현재 수준의 성능을 유지하는 데 드는 비용이 사용자가 지불할 의향이 있는 금액에 비해 지나치게 높다"고 지적했다.

2026.06.19 08:57남혁우 기자

아마존 AI 수장 "오픈AI·앤트로픽 추격 자신…1년 내 선두권 모델 도전"

인공지능(AI) 경쟁에서 오픈AI와 앤트로픽에 뒤처졌다는 평가를 받아온 아마존이 1년 안에 최상위 AI 모델 경쟁에 본격 합류하겠다는 의지를 드러냈다. 자체 AI 모델과 반도체를 동시에 육성하는 전략을 통해 AI 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 피터 드산티스 아마존 AI 총괄은 17일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "현재 우리 AI 모델이 글로벌 최전선에 있다고 보기는 어렵지만 데이터·아키텍처·인프라 기반을 단단히 구축해 긍정적인 방향으로 나아가고 있다"고 밝혔다. 아마존은 최근 생성형 AI 시장에서 자체 모델 경쟁력 강화에 공을 들이고 있다. 현재 시장에선 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등이 최상위 AI 모델 경쟁을 주도하고 있지만 아마존도 자체 모델 '노바' 시리즈를 앞세워 추격에 나선 상태다. 아마존의 AI 전략은 크게 두 축으로 구성된다. 아마존웹서비스(AWS) 고객이 다양한 AI 모델을 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 '베드록'과 자체 개발 AI 모델인 노바다. 아마존은 지난해 12월 최신 모델인 노바2를 공개하며 본격적인 모델 경쟁에 뛰어들었다. 드산티스 총괄은 현재 노바2 고객이 약 5만 곳에 달한다고 밝혔다. 그는 "고객들이 가장 뛰어난 AI 모델 가운데 하나로 인식하게 만드는 것이 목표"라면서도 "노바2가 아직 그 수준에 도달했다고 보지는 않는다"고 말했다. 이번 인터뷰 발언은 아마존이 단순 AI 인프라 제공업체를 넘어 모델 개발 경쟁에서도 존재감을 키우겠다는 신호로 해석된다. 그동안 아마존은 AI 모델 자체보다 AWS 클라우드를 통한 AI 서비스 제공과 앤트로픽 투자에 집중해 왔다는 평가를 받아왔다. 아마존은 AI 반도체 분야에서도 공격적인 행보를 이어가고 있다. 회사는 자체 설계한 '트레이니움'과 '그래비톤' 칩을 앞세워 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 있다. 드산티스 총괄은 반도체 전략을 설명하며 엔비디아와의 경쟁 가능성도 언급했다. 그는 "칩을 설계하고 물리적 특성을 정의한 뒤 실제 생산까지 수행할 수 있는 기업은 극소수"라며 "우리 역시 그런 기업 가운데 하나"라고 강조했다. 현재 아마존은 AWS를 통해 AI 연산 자원을 제공 중이며 앤트로픽이 주요 고객이다. 향후에는 자체 AI 칩을 외부 기업에 직접 판매하는 방안도 검토 중이다. 앞서 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)도 지난 4월 트레이니움 기반 서버 랙 판매 가능성을 언급한 바 있다. 드산티스 총괄 역시 구체적인 시점은 정해지지 않았지만 다양한 형태의 AI 인프라 수요가 확대될 것이라고 짚었다. 또 현재는 AWS 내부 활용에 집중하고 있는 그래비톤 칩 역시 장기적으로 외부 공급 가능성을 완전히 배제하지 않았다. AI 모델과 클라우드, 반도체를 모두 보유한 통합 전략을 기반으로 AI 시장 영향력을 확대하겠다는 의도로 풀이된다. 드산티스 총괄은 "앞으로 AI 인프라를 구축하고 활용하는 방식에서 폭발적인 혁신이 나타날 것"이라며 "우리는 그 변화의 중심에 활동할 것"이라고 강조했다.

2026.06.18 09:51한정호 기자

HPE, 엔비디아 손잡고 '에이전틱 AI' 실전 투입 나선다

HPE가 엔비디아와 협력을 확대하며 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가한다. 단순 AI 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경에서 안전하고 신뢰성 있게 운영할 수 있는 '프로덕션 레디' AI 인프라를 구축해 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. HPE는 엔비디아와 공동 개발한 'HPE AI 팩토리 위드 엔비디아'를 고도화했다고 17일 밝혔다. 회사는 기업 고객이 에이전틱 AI를 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원하는 신규 솔루션을 대거 공개했다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 여러 업무를 수행하는 에이전틱 AI 도입에 나서고 있다. 다만 보안과 거버넌스, 데이터 통제, 운영 비용 등 해결해야 할 과제가 적지 않아 실제 서비스 환경에 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. HPE는 이같은 문제를 해결하기 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI' 기능을 강화했다. 엔비디아 네모트론 오픈 모델과 네모클로, 오픈쉘 보안 런타임 등을 포함한 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용해 기업이 AI 에이전트를 보다 안전하게 운영하고 정책을 적용할 수 있도록 지원한다. 또 엔비디아 베라 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 신규 서버와 HPE 젤토를 통해 AI 에이전트 활동을 모니터링하고 문제가 발생할 경우 시스템을 신속하게 복구할 수 있는 체계도 마련했다. 이를 통해 개발 단계에 머물던 AI 에이전트를 실제 운영 환경으로 이전하는 과정을 지원한다는 목표다. 데이터 처리 효율 개선에도 집중했다. HPE 알레트라 스토리지 MP X10000과 데이터 패브릭 소프트웨어를 활용해 비정형 데이터를 AI 활용이 가능한 형태로 전환하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 활용 범위를 확대했다. 회사에 따르면 토큰 응답 시간은 최대 20배 단축하고 토큰 처리량은 최대 20% 향상할 수 있다. 보안 기능도 한층 강화됐다. HPE는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅을 통합해 온프레미스와 소버린 AI 환경에서 모델과 데이터를 실시간으로 보호할 수 있도록 했다. 또 엔비디아 블루필드와 DOCA를 활용해 제로 트러스트 보안 정책과 런타임 위협 탐지, 네트워크 암호화를 지원한다. 대규모 AI 팩토리 환경도 고도화된다. HPE는 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션 그래픽처리장치(GPU)와 스펙트럼-X 이더넷, 블루필드-3 DPU, 커넥트X-8 슈퍼NIC 등을 적용해 AI 개발부터 대규모 운영 환경 배포까지 지원하는 풀스택 AI 플랫폼을 제공할 계획이다. 업계에선 AI 인프라 경쟁이 단순 GPU 확보를 넘어 데이터 관리와 보안, 거버넌스, 운영 자동화를 포함한 'AI 팩토리' 구축 경쟁으로 확대되고 있다고 보고 있다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 기업들이 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하려는 수요가 늘면서 관련 시장도 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI가 점차 자율적으로 발전함에 따라 기업은 이를 안전하게 운영하고 책임감 있게 관리하며 경제적으로 확장할 수 있는 새로운 아키텍처를 필요로 한다"며 "우리는 네트워킹, 서버, 스토리지 및 소프트웨어 전반에 걸쳐 엔비디아와 함께 에이전틱 기업 기반을 구축하는 풀스택 AI 솔루션을 제공한다"고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "AI 에이전트 시대를 맞아 컴퓨팅 스택의 모든 레이어가 재창조되고 있다"며 "HPE와 협력해 엔비디아 베라 CPU와 가속화 인프라, 안전한 AI 소프트웨어로 구동되는 새로운 컴퓨팅 시대를 위한 AI 팩토리를 구축했으며 기업들이 데이터를 인텔리전트 액션으로 혁신할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 11:02한정호 기자

김완종 SK AX 사장 "단순 AI 도입 넘어 기업 전체 최적화해야"

"기업 경쟁력은 더 좋은 인공지능(AI)을 도입하는 것이 아니라 AI를 통한 전사 최적화로 새로운 성장 가치를 창출하는 데 있습니다." 김완종 SK AX 사장은 16일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 호텔에서 개최한 '이매진 AX 2026' 컨퍼런스에서 이같이 강조했다. 'AI를 도입하는 기업에서 AI가 일하는 기업으로(Beyond AI: The Agentic Enterprise)'를 주제로 진행된 이번 행사에서 SK AX는 전사 업무와 운영 전반을 AI로 혁신해 온 '비잉(Being) AX' 경험을 중점적으로 소개했다. 제조·금융·통신·유통·서비스 등 다양한 산업 경영진도 한자리에 모여 SK AX와의 협업을 통한 AI 전환(AX) 사례를 공유했다. 김 사장은 이날 기조연설을 통해 "AI로 업무 효율화와 전사 증강을 이뤄낸 기업들과 그렇지 못한 기업간 격차는 이미 경영 성과로 나타나기 시작했으며 앞으로 그 격차는 더욱 커질 것"이라며 "기업이 그 격차의 상단에 서기 위해선 단순 AI 도입을 넘어 전략·기술· 데이터·운영체계·인재·변화관리 등 AX 핵심 역량을 갖춰야 한다"고 강조했다. 그러면서 "우리는 스스로를 첫번째 고객이라 생각하며 비잉 AX를 실천해 이러한 역량을 검증해 왔다"고 덧붙였다. SK AX는 기업 실제 업무와 운영 전반이 AI로 재설계되는 에이전틱 엔터프라이즈 시대를 연다는 청사진을 제시했다. 단순 AI 도입을 넘어 AI로 비즈니스 모델을 혁신하고 사람·AI 협업을 통해 기업 전체가 증강되는 성장의 선순환 구조를 만들겠다는 목표다. SK AX는 비잉 AX 전략의 핵심으로 전사 최적화를 위한 전략적 로드맵은 물론 통합 플랫폼 역량을 앞세우고 있다. 대표적인 에이전틱 AI 플랫폼으로는 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire) NPO'가 꼽힌다. 이는 수많은 에이전트를 연결하고 이들 협업을 오케스트레이션하는 동시에 보안과 품질 편차, 비용 증가 등 문제를 통제하도록 설계됐다. 김 사장은 "AX는 단순한 기술 도입이 아닌 조직 전체가 AI와 함께 움직일 수 있도록 일하는 방식과 기업운영 체계를 재설계하는 것을 의미한다"며 "AI와 협업 가능한 인재를 육성하고 이를 지지하는 조직문화와 시스템을 만들어야 비로소 AI 증강을 통한 전사 통합과 시너지 창출이 가능하다"고 말했다. 이날 행사엔 제조·반도체·금융·HR 등 다양한 영역의 주요 고객과 파트너사 경영진이 참석해 SK AX와의 실제 협력 사례를 발표했다. SK AX와 엔터프라이즈 AI 파트너십을 체결한 오픈AI가 대표적이다. 기업 내부 시스템 맥락을 정확히 이해하고 실제 업무 성과와 투자 대비 효과까지 높이는 AX 혁신 모델을 고도화 과정을 소개했다. SK하이닉스는 SK AX와 함께 디지털 트윈을 기반으로 제조 공정 정밀도와 데이터 활용 범위를 넓혔으며 수율 극대화를 위한 자율운영 모델인 자율형 공장 전환에도 속도를 내고 있다. 또 글로벌 풍력타워 제조기업인 씨에스윈드는 생산 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 작업 계획 수립 및 일정 조정을 최적화한 글로벌 제조 AX 모델을 SK AX와 함께 구현해 적용 중이다. 신한금융그룹은 SK AX와 함께 데이터 보안, 권한 관리, 규제 대응을 충족하는 '1인 1 금융 에이전트' 기반 업무 혁신 모델을 구체화하고 있다. 글로벌 HR 컨설팅 기업 머서 역시 SK AX와 파트너십을 기반으로 사람과 AI가 협업하는 조직 운영 체계를 설계하고 있다. 손건일 SK AX 최고고객책임자(CCO)는 "다수 고객사들과의 AX 경험을 토대로 성공조건을 살펴보면 에이전트 구성원을 염두에 둔 기존 프로세스 재설계, 사내 암묵지의 에이전트화를 통한 자산화, 이를 통한 성공 경험이 중요하다"며 "이를 위해선 현재 시스템과 현장 업무를 이해하고 AI 기술을 통해 업무 끝단까지 재연결하려는 노력이 동반돼야 할 것"이라고 말했다. 차지원 SK AX 최고AI혁신책임자(CAIO)는 "기술 선택 기준이 도입 자체에서 AI를 어떻게 일하게 할 것인가의 영역으로 이동하고 있다"고 진단했다. 이어 "AI가 실제 비즈니스 성과를 내려면 기업 내부 데이터와 시스템, 프로세스뿐 아니라 산업별 도메인 지식이 정교하게 맞물려야 한다"며 "우리는 엑스젠틱와이어를 통해 현장 맞춤형 실행 모델을 고도화하고 있다"고 밝혔다.

2026.06.16 11:23한정호 기자

"악마의 편집"...美 톱모델 타이라 뱅크스, 넷플릭스 고소

미국 슈퍼 모델 타이라 뱅크스가 넷플릭스 다큐멘터리의 왜곡된 편집으로 자신의 명예가 훼손됐다며 이 회사를 상대로 고소장을 제출했다. 15일(현지시간) AOL 등에 따르면, 뱅크스는 지난 13일 넷플릭스 다큐 시리즈 '리얼리티 체크: 도전! 슈퍼모델과 그 이면(Reality Check: Inside America's Next Top Model)'과 관련해 넷플릭스를 제소했다. 뱅크스는 1973년 생으로 미국의 모델 겸 배우다. '도전, 슈퍼모델' 등에 출연하며 전 세계에 이름을 알렸다. 뱅크스는 넷플릭스, 넷플릭스 뮤직, 다큐멘터리 감독 모 루시와 다니엘 시반 등을 상대로 허위 사실 유포, 명예훼손, 계약 위반, 허위 광고 혐의로 소송을 제기했다. 지난 2월에 방영된 다큐는 리얼리티쇼의 복잡한 역사를 비판적으로 되짚었다. 뱅크스는 제작진이 자신이 참여한 장시간 인터뷰를 편집해 프로그램 역사에서 자신의 역할을 왜곡했다고 주장했다. 뱅크스는 자신이 3시간 30분 동안 인터뷰에 참여했지만, 시청자는 단 16분 분량의 영상만 봤으며, 방송된 부분마저 "맥락이 제거되고, 실제 발언 내용과 무관한 허위적이고 명예훼손적인 이야기를 뒷받침하기 위해 재구성됐다"고 설명했다. 뱅크스는 또 넷플릭스가 이 프로그램을 오락 프로그램이 아닌 다큐멘터리로 홍보했기 때문에 시청자가 왜곡된 내용을 신뢰했다고 주장했다. 지난 2월 16일 넷플릭스를 통해 첫 공개된 다큐멘터리 리얼리티 체크: 도전! 슈퍼모델과 그 이면은 타이라 뱅크스를 비롯해 켄 목(총괄 프로듀서), 제이 매뉴얼, 미스 제이 알렉산더, 나이절 바커 등 과거 주요 심사위원들의 인터뷰를 담았다. 특히 휘트니 톰슨, 지젤 삼손, 섀넌 스튜어트 등 다수의 전직 참가자들이 출연해 방송 이면에서 겪었던 차별과 성폭행 의혹 등 충격적인 폭로를 털어놓아 큰 논란과 화제를 모은 바 있다.

2026.06.16 09:33홍지후 기자

'HW' 짐 벗은 팹리스…미래 승부처는 'SW'

반도체 설계 전문을 뜻하는 '팹리스(Fabless)'가 단어 그대로의 의미를 넘어 또 한 번 진화를 거듭하고 있다. 공장이 없는 것을 넘어, 이제는 칩의 물리적 도면(레이아웃)을 직접 그리는 하드웨어 설계에서 벗어나는 시대가 도래했기 때문이다. 브로드컴과 디자인하우스(DSP) 업계 영역 확장이 이러한 변화를 가속했다. 이제 팹리스는 물리적 개발 부담을 덜고, 오직 독창적 콘셉트(아이디어)와 소프트웨어 역량으로 시장을 설득해야 하는 변곡점에 섰다. HW 사양 경쟁 종말…'콘셉트 공유 플랫폼'으로 전환 팹리스는 공장만 없을 뿐, 사실상 '누가 칩의 도면을 더 작고 정교하게 그리느냐'를 두고 경쟁하는 하드웨어 중심 사업모델이었다. 어떤 선단 공정을 쓰는지, 칩 자체 사양이 얼마나 높은지가 곧 기업의 가치였다. 내부적으로 방대한 하드웨어 설계역량을 확보하는 것이 최우선 과제였다. 그러나 인프라가 서비스화되는 '비즈니스 2.0 시대'에는 철저히 '콘셉트'로 승부를 보게 된다. 팹리스가 독창적 칩 콘셉트만 정의해 오면, 콘셉트 핵심인 블록(NPU 등)을 제외한 나머지 범용 인프라 영역은 브로드컴이나 DSP들이 패키지로 묶어 제공하는 방식이다. 구조적 변화의 대표 사례가 국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI의 1세대 칩 'VNPU'와 모빌린트의 '애리즈(ARIES)'다. 두 회사 칩은 아키텍처가 완전히 다르지만, 칩을 뜯어보면 핵심 NPU 블록을 제외한 나머지 베이스 영역은 사실상 동일하다. 국내 대형 DSP 세미파이브가 구축한 동일한 시스템온칩(SoC) 플랫폼 위에서 찍었기 때문이다. NPU 업체 입장에서는 이처럼 자신들이 역량을 집중해야 하는 핵심 코어를 제외한 전 영역의 물리 설계를 DSP에 맡김으로써, 제품 개발기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있게 됐다. 국내 디자인하우스 한 관계자는 "팹리스들의 개발속도 단축 요구와 맞춤형 반도체(ASIC)를 원하는 고객 급증 등으로, 향후 DSP들이 프론트엔드 설계 영역까지 완전히 도맡는 시기가 올 것"이라고 내다봤다. 엔비디아도 인력 70%가 SW… 핵심은 'SDK' 이에 따라 글로벌 팹리스들이 화력을 쏟아붓는 분야는 하드웨어가 아닌 소프트웨어다. 국내 대표 NPU 기업은 이미 소프트웨어 인력 숫자가 하드웨어 설계 인력을 압도하고 있다. 퓨리오사AI와 모빌린트의 경우, 창업 초기부터 현재까지 전체 인력 3분의 2 이상을 소프트웨어 엔지니어로 유지해 오고 있다. 리벨리온과 딥엑스, 하이퍼엑셀 역시 최근 소프트웨어 인력을 늘리며, 개발에 열을 올리는 추세다. 글로벌 AI 반도체 공룡 엔비디아 역시 전체 인력 70%가 소프트웨어 조직인 것으로 알려졌다. 소프트웨어 인력 확보가 기업 생사를 가르는 이유는 소프트웨어 개발 키트(SDK) 완성도 때문이다. AI 칩을 고객 데이터센터나 장비에 연동하기 위해서는 하드웨어와 알고리즘을 연결하는 SDK가 필수다. SDK는 상용화 후에도 계속 업데이트해야 하는데, 이 체계를 구축하고 유지하는 공력이 칩을 찍어내는 일보다 훨씬 크다. 국내 한 NPU 기업은 글로벌 고객사로부터 제품 도입 문의를 받고 칩 실물까지 전달했으나, SDK 지원이 미비하다는 이유로 최종계약 단계에서 고배를 마시기도 했다. 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 1위 기업 헤일로 김귀영 한국지사장은 "헤일로가 글로벌 빅테크를 제치고 시장 1위를 공고히 할 수 있었던 원동력은 하드웨어 사양이 아니라, 고객이 쓰기 편하도록 끊임없이 지원한 SDK 아키텍처 덕분"이라며 "이 때문에 현재 헤일로 글로벌 직원 중 대부분도 소프트웨어 엔지니어로 구성돼 있다"고 말했다. 연구소 밖 '실전 판매'… 매출이 최종 종착지 결국 팹리스들은 기술 수치나 연구실 안에서의 마케팅이 아닌, 실제 상용 공급망을 통해 유의미한 매출을 내야 한다. 턴키 플랫폼 등장으로 칩을 만드는 문턱이 낮아진 만큼, 이제는 시장 안착을 통한 산업화 단계로 증명해야 한다는 뜻이다. 김지훈 한양대 교수(융합전자공학부)는 "한국 반도체 스타트업들이 연구실 단계 성과에 안주하는 시대는 지났다"며 "이제는 실제 산업 전반의 수요처와 연계해 제품을 직접 판매하고 고정 매출을 일으키는 '실전 산업화' 단계로 완전히 패러다임을 전환해야 할 때"라고 말했다.

2026.06.15 17:57전화평 기자

국방 AX 힘 싣는 네이버클라우드…"2030년 전군 AI 에이전트 확산"

네이버클라우드가 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개하며 국방 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 드론·전술차량·무인체계 등 제한된 컴퓨팅 환경에서도 실시간으로 영상·음성·문서를 분석할 수 있는 AI 모델을 앞세워 국방 AI 풀스택 전략을 강화하고 2030년까지 국방 전 영역 AI 전환(AX)을 추진한다는 목표다. 네이버클라우드는 지난 10~12일 제주에서 열린 '2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회'에서 자체 개발한 경량 옴니모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다고 15일 밝혔다. 최근 국방 분야에선 드론 영상과 위성사진, 무전 음성, 작전 문서 등 다양한 정보를 실시간으로 분석해 의사결정에 활용하는 수요가 늘고 있다. 이에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 동시에 이해할 수 있는 옴니모달 AI가 차세대 국방 핵심 기술로 주목받고 있다. 네이버클라우드가 공개한 하이퍼클로바X 시드 4B는 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 모델이다. 자체 개발한 비전 인코더 '하이퍼클로바X 클립'과 오디오 인코더를 적용해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 또 한글 문서를 포함한 한국어 중심 데이터를 학습해 국내 국방 환경에 적합한 이해 능력을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 이번 모델은 드론·무인체계·전술차량 등 엣지 환경에서 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 기존 8B급 대규모언어모델(LLM) 백본을 '프루닝'과 '지식 증류' 기술로 최적화해 모델 크기를 절반 수준으로 줄이는 동시에 성능은 향상시켰다. 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 구현한 것으로 평가된다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 드론 및 해안 감시 영상 기반 객체 탐지와 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에도 활용할 수 있다. 네이버클라우드는 향후 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 등 다양한 국방 분야에 적용한다는 방침이다. 회사는 이번 행사에서 국방 AI 풀스택 전략도 함께 소개했다. 국방 분야 특성상 데이터 보안과 통제권 확보가 중요한 만큼 인프라와 머신러닝 운영(MLOps), LLM, AI 에이전트를 폐쇄망 환경에서 직접 운영할 수 있는 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업 참여를 확대하는 한편, 장기적으로 국방 전 영역에 AI 에이전트를 적용해 자율형 작전 지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 국방 AI 경쟁이 개별 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼, 보안을 아우르는 AI 풀스택 구축 경쟁으로 확대되는 가운데, 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 시장 공략을 강화하는 모습이다. 네이버클라우드 측은 "올해 국방 AX를 위한 기반을 구축하고 국방 관련 다양한 사업에 참여한 후 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산할 것"이라며 "자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 국방 전 영역의 AX를 단계적으로 완성할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.15 09:58한정호 기자

원츠넷-HPE, AI 시대 '자율운영' 인프라 전략 선보인다

원츠넷이 한국휴렛팩커드(HPE)와 함께 인공지능(AI) 시대에 대응하는 자율운영 인프라 전략을 공개한다. HPE 네트워킹 플래티넘·매니지드서비스(MSP) 파트너인 원츠넷은 HPE와 함께 지디넷코리아가 개최하는 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에 참가한다고 12일 밝혔다. 이번 행사에서 HPE와 원츠넷은 AI·데이터·인프라·보안이 유기적으로 연결되는 '원 AI(One AI)' 시대 운영 모델과 자율운영 인프라 전략을 소개할 계획이다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 실제 업무와 운영 환경에 적용되는 단계로 진입하면서, 기업 IT 인프라 역시 스스로 판단·최적화하는 방향으로 진화해야 한다는 메시지를 제시할 예정이다. 키노트 세션에선 박정무 HPE코리아 네트워킹 카테고리 매니저가 'The Dawn of One AI: 보조를 넘어 실제 성과로 전환하는 자율주행 인프라'를 주제로 발표한다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 상호 연결되는 에이전틱 AI 운영 모델과 네트워크 인프라의 자율운영 전환 방향을 공유한다. 특히 사용자 경험과 운영 데이터를 기반으로 한 AI 예측 운영 체계와 에이전틱 메시 아키텍처를 통해 기업이 운영 복잡성을 줄이고 보다 민첩한 IT 환경을 구현하는 방안을 주요 내용으로 다룬다. 이와 함께 AI 워크로드 확산에 대응하기 위한 데이터센터 인프라 전략도 제시된다. 보안이 내재된 데이터센터 아키텍처와 고성능 AI 환경 구현을 위한 인프라 최적화 방안, 차세대 보안 기술을 활용한 신뢰 기반 인프라 구축 전략 등이 함께 공개될 예정이다. 행사 현장에선 원츠넷 부스를 중심으로 HPE 솔루션 기반 기술 데모와 전문가 상담도 진행된다. 원츠넷은 AI 기반 네트워크 운영 경험과 설계·구축 역량을 바탕으로 고객 환경에 최적화된 자율운영 네트워크 구축 방안을 제시할 방침이다. 원츠넷 관계자는 "AI 도입 성패는 기술 자체보다 이를 운영에 어떻게 통합하느냐에 달려 있다"며 "HPE와의 긴밀한 파트너십을 기반으로 고객들이 보다 빠르고 안정적으로 AI 기반 자율운영 환경을 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.12 09:00한정호 기자

[카드뉴스] 고성능 AI 페이블5, 대답을 거부한 이유

안녕하세요, AMEET 기자입니다. AI가 갑자기 대답을 거부했던 경험, 혹시 있으신가요? 단순한 안전장치라고 생각하기 쉬운데요, 그 뒤에 훨씬 복잡한 이야기가 숨어 있어요. 요즘 AI는 위험한 질문을 무려 98%나 차단하고 있는데, 마치 학교 앞 보안관처럼 단단히 막아서고 있는 거예요. 실제로 AI 회사들의 바이오 안전 성적표를 보면, 페이블5가 98%로 압도적인 1위를 차지했고, 2위인 경쟁사 A(82%)와는 무려 16%p나 차이가 났어요. 그리고 이 안전 규칙은 불과 2년 만에 기초 필터에서 실시간 차단 시스템으로 엄청나게 강화됐답니다. 그런데 이 카드뉴스가 진짜 주목한 건 그 이면이에요. 답변 거부 → 안전 예방 → 규제 장벽 → 패권 전략, 이렇게 4단계로 파고들어 보면, 겉으론 우리를 보호하는 것처럼 보이지만 속으로는 기업 간 힘 겨루기의 도구가 될 수 있다는 거예요. AI 검열이 안전장치가 아닌 '힘의 무기'로 작동할 수 있다는 경고인 셈인데요, 잘 대비하면 기회가 되지만 모르고 있으면 그대로 위험에 노출될 수 있어요. AI가 막아도 우리만의 정보 루트가 필요한 이유, 이제 조금 느껴지셨나요? 더 깊은 내용은 카드뉴스에서 직접 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/7be5e2ef.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.06.11 20:00AMEET

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