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지멘스 EDA, 'AI 네이티브' 기반 반도체 설계 속도·생산성 높인다

글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA가 반도체 설계 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화하는 'AI 네이티브(AI-Native) 디자인' 전략을 본격화한다. 엔비디아와의 협력을 기반으로 AI 에이전트가 설계 과정에서 스스로 판단하고 결과를 검증·수정하는 워크플로우를 구축해 반도체 설계 속도와 생산성을 높인다는 구상이다. 지멘스 EDA 사업부는 11일 서울 잠실 롯데호텔에서 '지멘스 EDA 포럼 서울 2026'을 열고 차세대 EDA 기술 트렌드와 사업 전략을 발표했다. 기조연설에 나선 앵커 굽타 지멘스 EDA IC 제품 부문 수석 부사장은 반도체 산업의 주요 변화로 'AI 에브리웨어(AI Everywhere)'를 꼽았다. 굽타 부사장은 “2028년까지 생산되는 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재될 전망”이라며 “전례 없는 실리콘-투-시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 기존 방법론으로는 따라잡기 어렵다”고 말했다. 지멘스 EDA는 이에 대한 해법으로 ▲속도 ▲생산성 ▲신뢰성을 핵심 축으로 하는 AI 네이티브 설계 전략을 제시했다. AI를 설계 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어 설계 과정 자체에 AI를 내재화해 반복적인 작업과 검증 과정을 자동화한다는 것이다. 핵심은 엔비디아와의 협력이다. 양사는 반도체와 인쇄회로기판(PCB) 설계를 위한 '자가 검증형 에이전틱 AI' 워크플로우를 강화했다. 구체적으로는 지멘스의 '퓨즈(Fuse) EDA AI 에이전트' 시스템에 엔비디아의 가속 컴퓨팅 인프라와 네모트론(Nemotron) 추론 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈쉘(Openshell) 보안 런타임 등을 결합한다. AI 에이전트가 EDA 엔진과 연결돼 설계 과정에서 내린 판단을 검증하고 오류를 스스로 수정할 수 있도록 한 것이다. 실제 셀 특성화 워크플로우에 적용한 결과 기존 수 주가 걸리던 설정 및 실행 작업을 수일 수준으로 단축했다. 특성화 처리 속도는 10배 이상 향상됐으며 토큰 비용도 5~10배 절감됐다고 지멘스 EDA는 설명했다. 지멘스 EDA는 캘리버, 퀘스타, 솔리도 등 검증된 제품군을 기반으로 설계부터 검증까지 연결되는 통합 환경을 제공한다는 점도 강조했다. 물리적 검증 툴인 캘리버는 글로벌 상위 100대 칩 개발 기업 가운데 98곳이 사용하고 있다. AI 모델을 특정 업체에 종속시키지 않는 '오픈 에코시스템'도 전략의 한 축이다. 지멘스 EDA는 고객이 원하는 AI 모델을 직접 선택하는 'BYOM(Bring Your Own Model)' 방식을 지원하며 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 다양한 대형언어모델(LLM)과 연동할 수 있도록 했다. 고객의 툴 사용 데이터를 AI 모델 학습에 활용하지 않아 설계 데이터 보안도 강화했다. 굽타 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계와 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”며 “한국 파트너들이 AI 인프라부터 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 지속적으로 기술 기반을 제공할 것”이라고 말했다.

2026.08.11 16:24전화평 기자

삼성SDS·엘리스그룹, 국가 AI 연구 인프라 책임진다…고성능 GPU 공급

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 사업에 나란히 참여해 국내 산학연 연구자들에게 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 엔비디아 최신 GPU부터 대규모 클러스터, AI 개발·운영 환경까지 제공해 연구자들이 인프라 구축 부담 없이 초거대 AI 모델과 생성형 AI 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 목표다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정됐다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하기 어려운 연구자에게 AI 연구용 GPU 자원을 제공하는 국가 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM), 생성형 AI 연구·개발에 필요한 클라우드 기반 고성능 GPU 인프라와 연구 환경을 지원한다. 전체 사업 규모는 약 153억원으로 서비스는 지난달부터 내년 3월까지 제공된다. 공급사 선정 과정에선 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 주요 평가 항목으로 반영됐다. 복수 사업자가 선정된 가운데 삼성SDS는 입찰에서 1순위로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업을 통해 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300 '블랙웰 울트라' 기반 GPU 클러스터를 공급한다. B300은 사업 제안요청서(RFP)가 요구한 호퍼급 이상 사양을 웃도는 최신 아키텍처 기반 GPU로, 대규모 파라미터 모델의 학습과 추론을 지원한다. 특히 다수 GPU를 하나의 자원 풀로 구성하고 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공할 예정이다. 이를 통해 장기간 대규모 연산이 필요한 연구부터 단기 실험 과제까지 연구 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. GPU뿐 아니라 CPU·메모리·스토리지·네트워크·개발 환경도 사전에 구성해 제공한다. 연구자가 직접 복잡한 인프라를 구축하는 데 투입하는 시간을 줄이고 AI 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 한다는 목표다. 삼성SDS는 자체 클라우드인 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 중심으로 AI 컴퓨팅 서비스를 지속 확대 중이다. 지난 3월 국내 최초로 엔비디아 B300 기반 서비스형 GPU(GPUaaS)를 출시한 데 이어 지난달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드(RNGD)' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 SCP에 탑재했다. 엘리스그룹도 이번 사업의 복수 공급사 가운데 하나로 선정됐다. 대규모 국가 GPU 임차사업 등 기존 AI 인프라 사업 수행 경험을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 자원부터 AI 학습·개발 환경, 운영·기술 지원까지 연구 전 과정을 지원하는 통합 체계를 제시했다. 엘리스그룹은 자체 기술로 구축한 엔드투엔드 AI 클라우드를 연구 환경에 활용할 계획이다. 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'를 시작으로 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI', AI 개발환경 '런박스', 데이터 관리 '데이터허브', 모델 배포 'ML API'까지 연결해 제공할 방침이다. 이를 통해 연구자들이 인프라 설정이나 시스템 간 호환성 문제를 직접 해결하지 않고 GPU 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 다수 GPU를 고속 네트워크로 연결한 클러스터 환경도 제공해 초거대 AI 모델 등 대규모 연산이 필요한 연구를 뒷받침할 계획이다. 삼성SDS 이호준 클라우드서비스사업부장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 수주는 대규모 AI 인프라 운영 경험과 하드웨어부터 소프트웨어 플랫폼까지 아우르는 엔드투엔드 AI 클라우드 기술력이 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 국내 산학연 연구자들이 AI 인프라 구축에 시간을 쓰지 않고 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 11:08한정호 기자

SKT 독자 AI 모델 'A.X K2' 수학도 잘한다..."올림피아드 금메달 수준"

SK텔레콤이 개발한 독자 AI 모델 'A.X K2'가 국제수학올림피아드(IMO) 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 성적을 거둬 이목을 끈다. 아울러 글로벌 수학 추론 벤치마크에서도 공동 최고점을 기록하며 수리 추론 성능을 입증했다. 11일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면, A.X K2가 IMO 2026 6개 문제 평가에서 42점 만점에 29점을 기록했다. 올해 IMO 금메달 기준선인 29점과 같은 점수다. A.X K2 각종 수학 평가 선두권 휩쓸었다 A.X K2는 미국과 중국 이외 지역에서 개발된 AI 모델 가운데 현재까지 IMO 2026 금메달 기준을 충족했다. 중국 샤오홍슈(레드노트)의 'dots-note-3.0'은 이번 평가에서 42점 만점을 기록한 가운데, A.X K2는 그 뒤를 잇는 유일한 국내 AI 모델이다. 아울러 A.X K2는 IMO 2025 기출문제 평가에서도 42점 만점에 35점을 받아 당시 금메달 기준을 충족했다. 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 평가에서는 만점을 기록했다. 앞서 이전 모델인 A.X K1도 KMO 1차 시험에서 국내 독자 모델 가운데 가장 높은 점수를 받았다. A.X K2는 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 'MathArena AIME 2026' 리더보드에서도 정상에 올랐다. 고난도 수학적 추론과 문제 해결 능력을 평가하는 지표로 97.1%의 정확도를 기록하면서, 오픈AI 최고기술책임자 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩의 '잉클링(Inkling)'과 공동 최고점을 기록했다. 이 평가에서 중국 스텝펀의 'Step-3.5-Flash'는 96.67%, 문샷AI의 'Kimi-K2.6'은 96.4%를 기록했다. AIME는 미국수학올림피아드 선발 과정에 활용되는 수학 시험인데, MathArena AIME 2026은 올해 AIME 문제를 기반으로 30개 문항을 공개해 AI 모델의 최종 답변 정확도를 평가한다. AI 모델에서 수학 능력이 왜 중요할까 AI 모델에서 수학 능력을 주요 성능 지표로 보는 이유는 복잡한 문제를 여러 단계로 나눠 논리적으로 추론하고 일관된 결론을 도출하는 능력을 평가할 수 있다는 점이다. 단순히 계산을 얼마나 잘하는지 따지는 게 아니라는 설명이다. 특히 수학은 정답과 오답을 명확하게 판별할 수 있다는 점에서 AI의 추론 능력을 객관적으로 검증할 수 있다. 자연어 평가에서는 그럴듯한 답변과 정확한 답변을 구분하기 어려운 경우가 있으나 수학 문제는 결과의 정확성을 비교적 명확하게 확인할 수 있다. 이 때문에 높은 수학 추론 능력은 금융·회계뿐 아니라 제조 공정 최적화, 물류, 과학 연구 등 복잡한 계산과 다단계 판단이 필요한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 가늠하는 지표로도 활용된다. 계산이나 추론 과정에서 발생한 작은 오류가 비용 증가나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 만큼 AI 모델은 정확한 추론 능력이 중요하다는 뜻이다. 국제 AI 안전 보고서도 수학 추론 능력의 향상이 안전 필수 소프트웨어 검증과 복잡한 과학 문제 해결, AI 연구 등 다른 영역의 성능 향상으로 이어질 가능성에 주목하고 있다. 글로벌 AI 기업들이 수학 분야 인재 확보에 나서는 것도 같은 맥락이다. 올해 필즈상 수상자인 제이콥 치머만 토론토대 교수는 최근 AI 안전 연구를 위해 오픈AI에 합류한다고 밝혔다. AI 모델의 성능 경쟁이 단순한 언어 생성 능력을 넘어 정밀한 추론과 검증 능력으로 확대되면서 수학 역량의 중요성도 커진 셈이다. SK텔레콤이 지난달 공개한 A.X K2는 6880억 개 매개변수로 개발된 AI 모델로 수학과 과학 추론 능력, 한국 지식과 장문 추론 능력을 강화된 점이 특징이다.

2026.08.11 10:38박수형 기자

저커버그 "초지능 독점 안 돼"…메타, 개방형 AI 복귀

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 소수 기업이 주도하는 폐쇄형 인공지능(AI)의 위험성을 경고하며 개인에 대한 AI 접근 확대를 주장했다. 메타는 이날 개인용 기기에서 구동할 수 있는 개방형 AI 모델을 공개하며 오픈소스 생태계 복귀를 선언했다. 저커버그 CEO는 10일(현지시간) 공식 홈페이지에 공개한 에세이 '미래는 모두의 것'을 통해 "초인공지능을 중앙집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI가 위험하다는 이유로 권력을 소수에게 집중하는 방식은 오히려 문제를 키울 수 있다고 지적했다. 초지능 변호사를 한 사람이나 한 기업만 보유하는 것보다 모두가 활용할 수 있어야 사회와 시장의 균형이 유지된다는 논리다. AI가 일자리를 대거 없앨 것이라는 전망에도 의문을 제기하며 개인의 역량을 높이는 방향으로 AI를 활용해야 한다고 주장했다. 또 사이버보안과 생화학 분야의 AI 악용에 대비해 정부와 AI 기업의 협력을 강화해야 한다고 밝혔다. 첨단 모델이 완성된 뒤 정부가 검토하는 대신 중간 훈련 단계부터 모델과 기술 인력을 제공해 핵심 시스템을 선제적으로 보호하자는 제안이다. 미국 AI 모델의 출시를 과도하게 늦추면 해외 경쟁국에 주도권을 내줄 수 있다며 미국의 AI 경쟁력 유지도 강조했다. 메타는 이날 차세대 개방형 AI 모델 '뮤즈 글리머'를 공개하며 오픈소스 AI 생태계 복귀도 공식화했다. 뮤즈 글리머는 기기내장형(온디바이스) AI에 특화한 300억 매개변수(파라미터) 규모의 소형 모델이다. 일반 PC에서 단일 그래픽 카드만으로 에이전트 작업을 상시 구동할 수 있다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 회사는 최상위 모델인 '뮤즈 스파크1.2'의 가중치 개방형 모델 역시 몇 주 안에 선보일 예정이다. 메타는 AI가 촉발하는 안전성 문제에 대응하기 위해 모델 안전 기준과 출시 여부를 독립 이사회가 심의하는 새 지배구조를 마련한다. 미국 내 AI 인프라와 지역사회 지원을 위해 10억 달러 규모의 '미래는 모두의 것' 기금도 조성하기로 했다. 메타는 지난해까지 개방형 AI 모델 '라마(Llama)'를 개발했지만 성능 경쟁에서 한계를 보이면서 AI 사업을 재편하고 폐쇄형 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 행보는 문샷AI의 '키미 K3' 등 중국산 개방형 모델의 부상과 미국 내 규제 논쟁, 빅테크 간 주도권 경쟁이 맞물리는 가운데 나온 전략적 대응으로 풀이된다. 그동안 폐쇄형 모델이 주도해 온 빅테크 진영에서도 최근 오픈웨이트를 둘러싼 입장 변화가 감지되고 있다. 미국 정부가 중국산 오픈웨이트 AI 모델의 확산에 대응해 규제를 검토하는 가운데, 오픈AI는 주요 기술 기업들이 이같은 규제에 반대하며 낸 공개서한에 뒤늦게 합류했다. 앤트로픽은 별도 입장문을 내고 오픈웨이트 자체를 금지하기보다 고성능 AI 칩의 대중국 수출 통제와 모델 증류 단속, 최첨단 AI 모델의 안전성 검증이 우선돼야 한다고 주장했다. 저커버그 CEO는 "초지능은 모든 사람에게 그 힘을 줄 가능성이 있다"라며 "미래를 모두의 것으로 만드는 것이 우리의 목표"라고 전했다.

2026.08.11 10:18이나연 기자

앤트로픽, 기관투자자 손잡고 美 AI 데이터센터 확장

앤트로픽이 글로벌 기관투자자들과 손잡고 미국 인공지능(AI) 데이터센터 인프라 확충에 나선다. 자체 자금만으로 대규모 데이터센터를 구축하는 대신 기관 투자자의 자본을 활용한 연산 인프라를 확보해 급증하는 AI 컴퓨팅 수요에 대응한다는 구상이다. 10일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 맥쿼리자산운용, 싱가포르 국부펀드 싱가포르투자청(GIC)과 전략적 파트너십을 맺고 AI 데이터센터 개발을 위한 합작법인 '테세우스 인프라스트럭처'를 설립했다. 초기 사업은 미국 내 AI 컴퓨팅 시설 개발에 집중할 방침이다. 테세우스 인프라스트럭처는 맥쿼리자산운용이 운용하는 펀드와 GIC가 소유하고 자금을 지원하는 구조다. 맥쿼리와 GIC는 개별 데이터센터 프로젝트에 필요한 지분 투자금의 대부분을 조달하고 앤트로픽은 핵심 장기 임차인으로 참여한다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 용량은 공개되지 않았다. 앤트로픽은 데이터센터 운영으로 소비자 전기요금이 상승할 경우 관련 비용을 부담하기로 했다. 대규모 AI 데이터센터의 전력 수요 증가가 지역 전기요금에 미칠 수 있는 영향을 고려한 조치다. 이번 협력은 AI 모델 개발사와 대형 기관투자자가 역할을 분담해 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하는 방식이라는 점에서 주목된다. 앤트로픽은 장기간 사용할 데이터센터 용량을 확보하고 맥쿼리와 GIC는 데이터센터 개발·운영 경험과 자본을 제공하는 구조다. 최근 AI 모델 개발 경쟁이 치열해지면서 데이터센터와 AI 가속기, 전력 등 인프라 확보를 위한 투자도 빠르게 늘고 있다. 맥킨지에 따르면 글로벌 디지털 인프라 개발에 투입되는 자금은 오는 2030년까지 7조 달러(약 9936조원)에 이를 것으로 전망된다. 앤트로픽은 자체 AI 모델 '클로드'의 이용 확대에 맞춰 컴퓨팅 인프라 투자를 강화하고 있다. 회사는 지난해 미국 텍사스와 뉴욕 등 여러 지역에 맞춤형 데이터센터를 구축하는 데 500억 달러(약 70조원)를 투자하겠다는 계획을 발표했다. 해당 시설은 올해부터 순차적으로 가동될 예정이다. 최근에는 구글과 파트너십을 맺고 5개 데이터센터에서 컴퓨팅 칩을 임차하기 위한 350억 달러(약 49조 6000억원) 규모 대출도 확보했다. 이번 테세우스 인프라스트럭처 설립까지 더해지면서 직접 투자뿐 아니라 금융기관과 인프라 투자자를 활용해 AI 연산 자원을 확보하는 전략을 병행하는 모습이다. 경쟁사 오픈AI가 '스타게이트' 프로젝트를 중심으로 대규모 AI 인프라 투자를 추진하는 것과 비교하면 앤트로픽은 그동안 데이터센터 분야에서 상대적으로 대형 파트너십을 많이 공개하지 않았다. 이번 협력을 통해 대규모 기관 자본을 AI 인프라 구축에 끌어들이면서 데이터센터 확장에도 속도를 낼 것으로 예상된다. 앤트로픽은 성명을 통해 "기업·개발자·소비자 전반에서 클로드에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있어 이를 충족하려면 상당한 규모의 컴퓨팅 자원이 필요하다"며 "맥쿼리의 대규모 디지털 인프라 개발·금융·운영 전문성과 GIC의 글로벌 인프라 투자 경험을 활용하기 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 08:49한정호 기자

포켓몬코리아, '포켓몬 카드 게임' 홍보모델로 배우 변우석 발탁

포켓몬코리아가 배우 변우석을 '포켓몬 카드 게임' 브랜드 홍보모델로 선정하고 브랜드 필름 시리즈를 선보였다. 포켓몬코리아는 포켓몬 카드 게임 브랜드 홍보모델로 배우 변우석을 선정했다고 10일 밝혔다. 회사는 밝고 긍정적인 이미지의 배우 변우석을 통해 전 세대가 함께 즐길 수 있는 포켓몬 카드 게임의 매력을 더욱 친숙하게 전달할 방침이다. 포켓몬 카드 게임 공식 유튜브 채널에서는 지난 8일 공개된 첫 번째 브랜드 필름에 이어 오는 22일 두 번째 영상을 순차적으로 선보인다. 이번 영상에서 변우석은 아이들을 오직 실력으로 승부하는 포켓몬 카드 게임의 세계로 초대하는 조력자 역할을 맡았다. 홍보 영상은 게임 내 계산력과 판단력을 기를 수 있는 장점과 함께 전략을 펼치는 배틀의 재미를 담아냈다. 포켓몬코리아 관계자는 "배우 변우석의 맑고 친근한 분위기가 포켓몬 카드 게임의 즐거움을 보다 많은 분들께 전하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대한다"며 "모든 세대가 함께 포켓몬 카드 게임의 즐거움을 나눌 수 있도록 다양한 활동을 이어가겠다"고 전했다.

2026.08.10 16:10진성우 기자

中 키미 K3, 인터넷 무단접속→정답 확인…보안 강화해야

중국 인공지능(AI) 기업 문샷AI의 최신 모델 '키미 K3'가 사이버보안 평가 과정에서 격리된 시험 환경을 벗어나 외부 인터넷에 접속한 것으로 나타났다. 최근 첨단 AI 모델들의 사이버 역량이 높아지면서 평가 환경 자체의 보안 통제를 강화해야 한다는 지적이 나온다. 7일(현지시간) 미국 사이버보안 전문업체 프런티어 시큐리티에 따르면 문샷AI의 키미 K3는 영국 AI안전연구소(AISI)가 개발한 샌드박스 환경에서 보안 평가를 받던 중 외부 인터넷망에 접속했다. 샌드박스는 AI 모델이 외부 시스템에 영향을 미치지 못하도록 격리된 환경에서 성능과 안전성을 시험하는 장치다. 이번 평가는 취약점을 찾아 해결하는 '캡처더플래그(CTF)' 방식으로 진행됐다. 평가 환경은 외부에서 샌드박스 내부로 들어오는 통신을 차단했지만, 내부에서 깃허브로 향하는 일부 DNS·HTTPS 통신은 허용하고 있었다. 키미 K3는 명령줄 도구를 이용해 네트워크 환경을 점검하는 과정에서 이 경로를 찾아냈다. 이후 키미 K3는 외부 인터넷을 통해 개발자 코드 공유 플랫폼 깃허브에 접속했다. 깃허브 자체를 해킹한 것은 아니지만, 평가 문제의 정답이 담긴 벤치마크 저장소를 내려받아 내용을 확인한 뒤 이를 활용해 과제를 해결했다. 프런티어 시큐리티는 이번 사례가 샌드박스 자체를 해킹해 탈출한 것과는 다르다고 설명했다. 평가 환경을 설정하는 과정에서 외부로 향하는 일부 통신 경로를 열어둔 것이 원인이 됐다는 것이다. AISI 역시 샌드박스에 본질적인 취약점이 있었던 것은 아니라는 입장을 밝혔다. 업계가 주목하는 부분은 AI 모델이 주어진 과제를 해결하기 위해 허용된 통신 경로를 스스로 찾아 외부 정보를 활용했다는 점이다. 평가 환경에 작은 허점이 남아 있을 경우 고성능 AI 에이전트가 이를 찾아내 실제 능력과 다른 평가 결과를 만들어낼 가능성이 있다는 지적이다. 최근 고성능 AI 모델이 사이버보안 평가 환경의 허점을 찾아내는 사례가 잇따르고 있다. 프런티어 시큐리티에 따르면 오픈AI와 앤트로픽, 메타의 AI 모델에서도 각기 다른 방식으로 테스트 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근한 사례가 확인됐다. 특히 키미 K3는 누구나 내려받아 사용하거나 개조할 수 있는 오픈소스 모델이라는 점에서 보안 우려가 제기된다. 앞서 통제 환경 이탈 사례가 보고된 오픈AI·앤트로픽·메타 등의 모델과 달리 공개된 모델은 외부에서 별도 안전장치 없이 활용될 가능성이 있기 때문이다. 연구진은 "충분한 능력을 갖춘 에이전트라면 인터넷으로 향하는 경로를 반드시 찾아낸다"며 "AI 모델의 역량이 높아질수록 평가 환경 역시 이에 맞춰 더욱 엄격하게 설계할 필요가 있다"고 밝혔다.

2026.08.08 08:52한정호 기자

오픈AI, 차세대 AI '아스트라' 개발 늦춘다…사이버보안 우려

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 '아스트라(Astra)' 개발·시험 작업을 일부 중단하고 안전성 검증을 강화한다. 아스트라가 사람 개입 없이 보안 취약점을 찾아 공격에 활용할 수 있는 사이버 역량을 갖췄을 가능성이 확인되면서, 출시를 서두르기보다 보안 통제를 강화하기로 한 조치다. 7일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 아스트라가 자체 안전 프레임워크에서 규정한 '중대(Critical)' 수준의 사이버 보안 역량에 도달했을 가능성을 배제할 수 없다고 판단하고 일부 개발·시험 작업을 일시 중단했다. 오픈AI는 최근 진행한 내부 평가에서 아스트라의 에이전틱 코딩과 사이버 보안 능력이 크게 향상된 것으로 나타났다고 설명했다. 전문가 평가까지 종합한 결과 현 단계에선 아스트라가 중대 수준의 사이버 역량을 갖췄을 가능성을 배제하기 어렵다는 판단을 내렸다. 오픈AI가 정한 중대 사이버 보안 역량은 사람 개입 없이 실제 주요 시스템에서 다양한 심각도의 '제로데이' 취약점을 찾아 실제 작동하는 공격 수단을 개발하거나, 구체적인 방법 없이 목표만 제시해도 새로운 사이버 공격 전략을 스스로 수립·실행할 수 있는 수준이다. GPT-5.6-솔은 아스트라보다 한 단계 낮은 '높음(High)' 수준으로 평가됐다. 이에 오픈AI는 아스트라 개발·평가 과정의 보안 조치를 대폭 강화 중이다. 격리된 테스트 환경을 구축하고 네트워크와 도구 접근을 제한하는 한편 모델 가중치 보호·암호화, 추가 모니터링·탐지 기능, 샌드박스 실행 등을 적용할 예정이다. 주요 외신에 따르면 오픈AI는 충분한 안전장치가 마련될 때까지 아스트라 개발 속도를 늦출 계획으로, 향후 출시 시점도 미뤄질 전망이다. 오픈AI는 미국 정부에도 출시 지연 계획을 자발적으로 알린 것으로 전해졌다. 아스트라는 오픈AI가 개발 중인 차세대 AI 모델로, 최근 고난도 수학 문제 해결 능력으로도 주목받았다. 오픈AI는 아스트라를 활용해 최소 10년 이상 풀리지 않았던 고차원 기하학과 군론, 양자 복잡도 등의 수학 난제 10가지를 해결했다고 밝힌 바 있다. 여러 AI 에이전트가 장기간 협력해 복잡한 문제를 해결하는 능력을 갖춘 것으로 알려졌다. 최근 AI 모델의 사이버 역량이 빠르게 높아지면서 안전성 우려도 커지고 있다. 최근 오픈AI와 앤트로픽이 모델 테스트 과정에서 허깅페이스를 비롯한 여러 기관의 시스템에 의도치 않게 침투한 사실이 공개됐다. 메타 역시 AI 모델이 제3자의 컴퓨터 시스템에 침투한 것으로 전해졌다. 오픈AI는 정부 기관과 일부 AI 안전 관련 기관을 대상으로 아스트라의 역량을 추가 검증할 예정이다. 외부 기관이 고위험 모델을 안전하게 평가할 수 있도록 제3자 테스트 파트너에 보안 통제 방안도 제공할 계획이다. 오픈AI는 "첨단 사이버 역량을 갖춘 모델은 공격자보다 먼저 취약점을 찾아 해결할 수 있도록 방어자를 지원해야 한다"며 "정부와 안전 연구기관, 시민사회와 협력해 아스트라와 그 이후 모델의 최첨단 역량이 책임감 있게 배포되고 인류 전체에 폭넓게 도움이 되도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.08.08 08:24한정호 기자

리얼월드, 국내 스타트업 3사와 휴머노이드 손재주 벤치마크 고도화

로봇 파운데이션 모델(RFM) 개발업체 리얼월드가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업 3사와 함께 휴머노이드 생태계를 구축한다고 7일 밝혔다. 로봇 파운데이션 모델은 범용 로봇 두뇌를 뜻한다. 리얼월드는 최근 엔닷라이트, 피직스심랩, 스페이스에이아이와 각각 업무협약(MOU)을 체결했다. 리얼월드는 이번 협력을 통해 엔비디아와 공동 개발 중인 휴머노이드 정밀 손재주 평가 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)'를 고도화할 방침이다. 덱스벤치는 엔비디아의 '아이작 랩 아레나(Isaac Lab-Arena)' 환경과 통합되는 오픈소스 프로젝트다. 18개 핵심 과제와 80개 케이스를 바탕으로 로봇이 실제 산업 현장에서 사람처럼 손을 사용할 수 있는지 시뮬레이션 및 실물 환경에서 정량적으로 검증한다. 현재 롯데, SK텔레콤, CJ대한통운, HL만도, 후지, 미쓰이화학 등 글로벌 기업들이 파트너로 참여하고 있다. 협약에 따라 기술 전문성을 갖춘 스타트업이 덱스벤치 개발에 합류한다. 엔닷라이트는 자사 '트리닉스(TRINIX)'를 기반으로 정밀 시뮬레이션 데이터를 생성하며, 피직스심랩은 고정밀 디지털 트윈 시뮬레이션 환경을 구축한다. 트리닉스는 사용자 요청에 따라 3D 데이터를 만드는 소프트웨어다. 스페이스에이아이는 두부·과일·고무 부품처럼 힘을 잘못 주면 쉽게 변형되는 물체를 로봇이 안전하게 다루도록, 실제 측정값으로 가상 물체 물성을 보정하는 '물리 데이터 레이어'를 구축한다. 류중희 리얼월드 대표는 "휴머노이드를 실제 산업 현장에서 활용하려면 사람 수준의 정교한 손재주 구현이 핵심"이라며 "이번 협력은 한국 스타트업 연합군이 글로벌 산업 표준 수립에 필요한 고난도 과제를 해결하는 출발점"이라고 말했다.

2026.08.07 16:58진운용 기자

베슬AI, 엔비디아 B200 GPU 1천장 이상 확보…"AI 팩토리 확장"

베슬AI가 엔비디아 블랙웰 B200 그래픽처리장치(GPU) 1000장 이상을 확보하며 인공지능(AI) 클라우드와 AI 팩토리 사업 확대에 나선다. 대규모 학습·추론 수요에 대응할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하고 고객별 워크로드에 최적화된 AI 인프라까지 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 베슬AI는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상을 확보했다고 7일 밝혔다. 이번에 확보한 GPU 자원은 자사 GPU 클라우드 서비스인 '베슬 클라우드'를 통해 고객에게 공급할 예정이다. 회사는 SK텔레콤과의 협력을 통해 고성능 GPU 인프라를 확보했으며 이를 바탕으로 베슬 클라우드의 컴퓨팅 자원 공급 역량을 강화할 계획이다. 베슬 클라우드는 복수의 글로벌 데이터센터를 기반으로 A100과 H100, B200 등 고성능 GPU를 온디맨드·스팟·예약형으로 제공하는 서비스다. 기업과 연구자가 직접 인프라를 구축하지 않고도 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원한다. 베슬AI는 이번 B200 확보를 계기로 글로벌 AI 기업을 대상으로 한 사업도 확대할 방침이다. AI 모델 경쟁이 자체 기술력뿐 아니라 안정적인 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산하는 만큼 GPU 공급 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 구상이다. 확보한 GPU 자원을 기반으로 베슬 클라우드 서비스도 고도화한다. 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 관리 체계를 통합 제공하는 AI 팩토리 서비스 구축을 추진할 방침이다. AI 팩토리는 대규모 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 GPU와 네트워크, 스토리지, 개발·운영 환경을 통합 제공하는 인프라 체계다. 베슬AI는 이번 B200 자원 확보를 대규모 학습과 추론을 동시에 지원하는 AI 팩토리 인프라 확장의 기반으로 활용할 계획이다. 회사는 연내 GPU 1만장, 내년에는 5만장을 수용할 수 있는 100메가와트(MW)급 인프라를 확보한다는 목표도 제시했다. 현재 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 독자 파운데이션 모델 개발 기업을 비롯해 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 미국 AI 프론티어랩 스타트업을 고객으로 확보해 서비스 이용량과 매출을 확대 중이다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 모델 개발 역량에 더해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용할 수 있는 기반이 갖춰져야 한다"며 "대규모 블랙웰 GPU 자원을 베슬 클라우드에 반영하고 고객별 AI 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 인프라까지 확장해 국내외 AI 기업이 대규모 학습·추론을 빠르게 수행할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:24한정호 기자

'산업 특화' LG 엑사원, 구글·알리바바 앞섰다

LG가 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터를 예측하는 글로벌 평가에서 미·중 빅테크를 앞섰다. LG AI연구원은 표 데이터를 다루는 '엑사원 태뷸러(Tabular)'와 시계열 데이터를 다루는 '엑사원 포캐스트(Forecast)'가 각각 글로벌 리더보드에서 전 세계 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 7일 밝혔다. 두 모델은 화학·의료·금융·제조·영업·마케팅 등 다양한 산업에서 만들어지는 실제 데이터를 활용해 AI 파운데이션 모델의 예측 능력을 평가하는 글로벌 리더보드에서 각각 검증받았다. 엑사원 Tabular는 범주형 데이터 예측 부문 리더보드 '탭아레나(TabArena)'에서 종합 1위를 기록했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 지난달 공개한 최신 모델 'TabFM'의 1749점을 앞섰다. 정상·불량 등 2개 범주를 예측하는 이진형 부문과 3개 이상 범주를 예측하는 다중 범주형 예측 부문에서 모두 세계 최고 수준 성능을 기록했다. 엑사원 Forecast는 세일즈포스가 개발한 시계열 예측 리더보드 'GIFTeval'에서 제로샷 부문 1위(SOTA)를 달성했다. 에이전틱AI 부문에서도 구글, 알리바바를 제치고 2위를 기록했다. 엑사원 Tabular는 표 형태의 합성 데이터를 대규모로 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델(TFM)이다. 표를 텍스트로 변환해 분석하는 기존 범용 언어모델과 달리 행과 열로 구성된 표의 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해한다. 적은 데이터만으로 새로운 문제에 빠르게 적응할 수 있고 결측치가 발생해도 남은 정보의 관계를 분석해 예측 정확도를 유지한다. 엑사원 Forecast는 시간의 흐름에 따라 변화하는 대규모 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM)이다. 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 데이터와 현실을 모사한 2조 개 규모의 가상 시계열 데이터를 함께 학습해, 과거에 관측되지 않은 변화에도 안정적으로 대응하는 일반화 성능을 확보했다. LG AI연구원은 하반기 제조, 바이오·헬스케어, 금융 3개 분야에서 엑사원 Tabular의 개념검증(PoC)을 진행하고 사업화를 추진할 계획이다. 배터리 셀 검사 데이터를 활용한 불량 예측, 임상 데이터 기반 질병 위험도 예측, 금융 데이터 기반 연체·부도 예측 등에 적용을 검토하고 있다. 산업 특화 파운데이션 모델의 적용 범위도 넓히고 있다. 2024년 병리학 파운데이션 모델(PFM) '엑사원 패스'를 공개했다. 현재 암 진단을 지원하는 '암 에이전틱 AI'와 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동 중"이라며 "이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례"라고 말했다.

2026.08.07 10:15이나연 기자

노타, 中 '키미 K3' 경량화…GPU 최대 절반 줄여

노타가 최근 업계 주목을 받는 중국 문샷AI의 초거대 인공지능(AI) 모델 '키미 K3'를 경량화해 구동에 필요한 그래픽처리장치(GPU)를 최대 절반으로 줄이는 데 성공했다. 노타는 전문가 모듈을 각각 25%·50% 줄인 키미 K3 경량화 모델 2종을 공개했다고 6일 밝혔다. 2조 8000억 개 매개변수를 갖춘 키미 K3는 입력값에 따라 필요한 모듈만 선택적으로 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택한 오픈웨이트 모델이다. 이를 구동하려면 엔비디아 최신 고성능 GPU인 B300 8장이 필요해 기업·개발자가 활용하기에 비용과 인프라 부담이 컸다. 키미 K3는 학습 단계부터 가중치와 활성값을 각각 4비트와 8비트로 설계해 일반적인 양자화 방식만으로는 추가 압축 범위가 제한적이라는 문제도 있었다. 노타는 이를 자체 개발한 '비균일 전문가 프루닝' 기술로 해결했다. 모델 층별 특성과 모듈 중요도를 분석해 핵심 전문가는 보존하고 기여도가 낮은 모듈만 선별 제거하는 방식이다. 모든 층을 동일 비율로 줄이던 기존 방식과 달리 층별 제거 비율을 다르게 적용해 성능 저하를 최소화했다. 키미 K3 경량화 모델 2종은 구동에 필요한 GPU 수가 기존 8장에서 각각 6장·4장으로 줄었다. 노타 자체 평가 결과, 50% 경량화 모델은 층별 전문가를 동일한 비율로 제거하는 기존 방식(REAP)보다 대다수 벤치마크에서 더 높은 성능 보존율을 기록했다. 고난도 과학·추론 능력 평가(GPQA-Diamond)와 지시 수행 능력 평가(IFeval) 점수는 각각 2.52점, 2.22점 높았다. 김태호 노타 최고기술책임자(CTO)는 "다양한 프론티어급 AI 모델을 한정된 연산 자원에서도 효율적으로 활용할 수 있도록 기술 적용 범위를 확대하겠다"고 말했다.

2026.08.06 14:05이나연 기자

"추론하며 스스로 학습하는 AI…SKT 'A.X K2' 경쟁력 키운다"

AI 모델 성능 경쟁이 사전 학습 규모를 키우는 방식에서 추론 과정에 더 많은 연산 자원을 투입하는 방향으로 향하고 있다. 이미 학습을 마친 AI가 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답을 내놓는 '추론 시점 학습'이 대표적이다. SK텔레콤은 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)와 추론 시점 학습 기술을 활용해 대규모 언어 모델의 추론 성능을 높이는 연구를 진행하고 있다. 공동 연구를 이끄는 김윤형 MIT 전기전자공학·컴퓨터과학부 교수는 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰를 통해 이 기술이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연산 자원 대비 성능을 높일 수 있다고 내다봤다. 연구는 MIT가 주관하는 글로벌 산학 협력 컨소시엄 'MGAIC'의 하나로 추진된다. MGAIC에는 SK텔레콤을 비롯해 오픈AI와 코카콜라 등 각 산업의 대표 기업들이 참여하고 있으며, 60개 이상의 프로젝트를 통해 AI의 산업 적용 가능성을 모색하고 있다. “사전 학습 넘어 추론 단계에서 한 번 더 생각” SK텔레콤과 MIT 공동연구 핵심은 추론 시점 학습과 관련 기술을 이용해 대규모 언어 모델의 성능을 높이는 것이다. 김 교수는 연구의 출발점이 AI 연산 자원을 바라보는 패러다임의 변화에 있다고 설명했다. 지난 수년간 AI는 모델의 매개변수와 학습 데이터, 연산 자원 등 사전 학습 단계의 규모를 키우는 방식으로 발전했다. 최근에는 학습을 마친 모델이 답을 생성하는 추론 단계에서 추가 연산 자원을 사용해도 성능이 뚜렷하게 향상된다는 연구 결과가 나오고 있다. 김 교수는 “추론 시점 학습은 연산 자원의 일부를 모델이 눈앞에 놓인 특정 문제를 스스로 해결하는 데 사용하면 어떨까라는 아이디어에서 출발한다”고 밝혔다. 일반적인 언어 모델은 학습을 마치면 고정된 상태로 배포되지만, 추론 시점 학습을 적용한 모델은 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답변을 생성한다. 그는 “추론 단계의 연산 자원을 모델의 실제 성능과 역량 향상에 어떻게 활용할 것인가는 AI 학계의 핵심 화두”라며 “추론 시점 학습이 이에 유용한 접근 방식을 제공할 것”이라고 설명했다. 검색 넘어 전체 내용 통합하는 AI 연구팀은 AI가 긴 문맥을 이해하는 능력도 고도화할 계획이다. 김 교수는 긴 문맥 이해를 검색과 통합의 두 가지 관점으로 구분해야 한다고 설명했다. 검색은 방대한 텍스트에서 관련 정보를 찾는 능력으로 현재 AI 모델도 비교적 잘 수행한다. 반면 통합은 문서 전체에서 일관된 이해를 유지하고 서로 다른 부분의 정보를 연결하는 능력이다. 문서 앞부분과 뒷부분의 내용이 논리적으로 충돌할 때 이를 감지하는 것이 대표적이다. 이론적으로 100만개의 토큰을 처리하는 모델도 통합의 의미에서는 긴 문맥을 제대로 이해하지 못할 수 있다. 김 교수는 “소비자 대상과 기업 대상 서비스 모두에서 유용한 AI 에이전트를 개발하려면 통합의 관점에서 긴 문맥을 깊이 이해하는 시스템을 구축해야 한다”며 “이 능력이 AI 서비스의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다. 기술이 상용화되면 대규모 언어 모델은 수학적 추론이나 여러 단계의 판단이 필요한 복잡한 문제를 더 효율적으로 처리할 수 있다. 김 교수는 이를 기반으로 한 AI 응용 서비스의 성능과 반응 속도도 크게 개선될 것으로 기대했다. “MIT와 SK텔레콤, 원천 연구와 상용화 결합” 김 교수는 SK텔레콤과 MIT의 협력이 학계의 원천 기술 탐색 역량과 기업의 상용화 역량을 결합한다는 점에서 의미가 있다고 평가했다. 그는 “학계는 새로운 가능성의 탐색에 강하고 기업은 기술의 실용적 활용에 강점이 있다”며 “AI의 비약적인 발전을 위해서는 두 역량이 반드시 결합돼야 한다”고 말했다. MIT 연구진은 실제 서비스 출시를 목표로 AI 시스템을 구축하는 SK텔레콤 개발진에게서 산업 현장의 통찰을 얻을 수 있다. SK텔레콤은 단기적인 상용화 제약에서 벗어나 근본적인 원천 기술을 탐구하는 학계와 협력할 수 있다. 공동 연구의 성과는 A.X K2의 추론 성능 향상에도 활용될 수 있다. 추론 단계의 연산량을 늘리면 수학 문제 풀이와 같은 추론 영역의 성능을 지속해서 높일 수 있지만, 서비스 비용과 응답시간도 함께 증가할 수 있다. 김 교수는 “공동 연구에서 개발할 추론 시점 학습 기술은 A.X K2가 투입하는 추론 연산 자원 대비 성능을 높이는 효율을 획기적으로 개선할 것”이라고 전망했다. “독자 AI 평가, 화려한 기술보다 글로벌 격차 봐야” 김 교수는 한국이 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 모델 개발에서 의미 있는 진전을 이뤘다고 평가했다. 다만 2차 평가에서는 새롭고 화려한 기술의 적용 여부보다 글로벌 모델 개발사들이 사용하는 핵심 성능평가 지표를 기준으로 선도 모델과의 격차를 얼마나 줄였는지 살펴야 한다고 조언했다. 그는 “선도 모델과의 격차를 줄였다는 것은 이미 알려진 모델 개발 방법을 대규모 환경에서 제대로 실행할 수 있다는 의미”라며 “이러한 실행 역량을 증명하는 것이 현 단계에서 가장 중요하다”고 말했다. 소버린 AI에 대해서는 독자적인 AI 인프라와 생태계를 구축하려는 시도는 자연스럽지만, 목표를 주권이라는 틀에만 가두면 국가 간 협력보다 과도한 경쟁을 부를 수 있다고 지적했다. 김 교수는 소버린 AI 경쟁력의 핵심으로 대규모 AI 시스템을 직접 구축하고 운영할 수 있는 연구자와 기술자 양성을 꼽았다. 그는 “연산 자원은 돈으로 살 수 있고 데이터센터도 건립할 수 있지만, 대규모 시스템을 직접 운영한 경험과 역량을 축적하는 데는 훨씬 더 오랜 시간이 필요하다”고 강조했다.

2026.08.06 09:45박수형 기자

KG스틸, SKT 독자 AI모델로 설비 오류 대응 30% 줄였다

KG스틸 철강 공장에 적용된 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K2가 현장 설비 오류를 해결하는 시간을 크게 단축해 생산성을 향상시키고 있다. A.X K2는 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력에 한국어 이용 AI 에이전트다. SK텔레콤과 KG스틸은 지난 6월 A.X K2 현장 실증을 위한 업무협약을 맺고, 현장 데이터를 모델에 학습시키며 답변 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하고 있다. KG스틸은 실증이 마무리되는 오는 10월, 보안 안정성과 데이터 활용성이 뛰어난 온프레미스 방식으로 AI 에이전트 정식 도입을 검토한다는 방침이다. 독자 AI 모델이 연구실 밖으로 나와 산업 현장에 본격 쓰이게 되는 셈이다. 분산된 과거 기록을 실시간 매칭...한국어 특화 AI로 생산성 향상 KG스틸 당진 공장에서 실증을 담당하는 정춘호 기술연구소 선행연구팀장은 A.X K2 특장점으로 오류 해결 시간 단축을 꼽았다. 철강 공정 과정에서 설비 오류가 발생했을 때 라인이 멈추는 비가동 시간이 최소화돼 전체 공정 생산성이 향상된다는 설명이다. 정 팀장은 “공장에선 철판을 받아와 칼국수 반죽처럼 더 얇게 미는 냉간 압연 공정과 철판 부식을 방지하기 위해 아연도금을 하거나 페인트를 바르는 색상 도정을 거치는 연속 공정이 이뤄진다”면서 “이 과정에서 한 라인이 멈추면 전체 공장의 생산성이 떨어지는 문제점이 있다. 기존엔 문제가 발생했을 때 개인 PC, 네트워크, 내부 결제 문서 등 분산된 과거 조치 기록을 사람이 직접 찾고 기억에 의존해야 했다”고 운을 뗐다. 이어 “A.X K2 에이전트는 현장 실무자가 문제 상황을 자연어로 질문하면, 설비 오류에서 어떤 부품이 기능에 이상이 있는지 실시간으로 과거 데이터와 비교해 과거 유사 사례와 매칭해 우선 순위별 점검 가이드를 제시한다”며 “이로 인해 설비 비가동 해결 조치에 소요되는 전체 시간이 크게 단축되고 있다. 평균적으로 약 30% 정도 줄일 수 있다”고 설명했다. 한국어 사용이 편리한 점도 A.X K2 강점으로 꼽았다. 정 팀장은 “제조 현장에서 사용되는 단어는 영어, 독일어, 일본어가 많다. 현장 작업자는 외국어도 한국식으로 발음해 대화하고 문제를 해결한다”며 “한국어에 특화된 AI 에이전트가 제조 현장에 더 적합하다는 생각이다”고 말했다. 정확도 검증부터...향후 숙련자 암묵지 데이터화 현재는 현장 실증 단계인 만큼 학습 데이터의 양을 무작정 늘리기보다 답변의 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하는 데 초점을 맞추고 있다. 검증된 기존 데이터셋을 중심으로 학습시켜 AI 에이전트가 사실과 다른 답변을 생성하는 할루시네이션을 최소화한다는 방침이다. 숙련 기술자가 보유한 기술과 노하우는 실증을 마치고 모델의 정확도를 확보한 뒤 학습시킬 계획이다. 검증되지 않은 데이터를 한꺼번에 학습시키면 오류가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵고, 경우에 따라 처음부터 데이터 학습을 다시 진행해야 할 수 있기 때문이다. 정 팀장은 “정확도가 확보되지 않은 상태에서 학습량만 늘려 할루시네이션이 발생하면 다시 되돌리기 어렵다”며 “그렇게 되면 처음부터 데이터 학습을 다시 시작해야 하기 때문에 먼저 정확도를 확인한 뒤 데이터셋을 확대하는 작업을 진행할 것”이라고 말했다. 제조 현장에서는 숙련자의 기술과 노하우가 문서가 아닌 개인의 경험과 기억에 의존하는 암묵지 형태로 남아 있는 경우가 많다. 숙련자가 갑자기 퇴직하거나 은퇴하면 설비 운영과 문제 해결에 필요한 지식이 함께 사라질 수 있다는 우려가 나온다. 정 팀장은 “제조업에서는 숙련자의 노하우가 사람에게 의존하는 암묵지 형태로 남아 있고, 이들이 갑자기 은퇴하면 현장 지식이 단절될 수 있다”며 “실증이 끝나면 현장 기술자의 머릿속에 있는 암묵지와 개인용 컴퓨터에 저장된 노하우를 조사해 표준화·데이터화하고 AI 에이전트에 학습시킬 예정”이라고 밝혔다. 보안·속도 모두 잡는 온프레미스 방식 구축 추진 KG스틸은 높은 데이터 처리 능력, 보안성을 지닌 온프레미스 방식으로 AI 에이전트를 구축한다는 구상이다. 온프레미스는 회사가 클라우드를 빌려 쓰는 게 아니라, 사내 전산실이나 자체 보유한 서버 장비에 직접 소프트웨어와 시스템을 설치·운영하는 방식을 뜻한다. 정 팀장은 “제조 현장에 실시간 데이터들과 연동을 해서 에이전트가 돌아가야 되기 때문에 클라우드 서비스를 하면 무리가 있고, 보안상의 이슈로 제조업에선 적합하지 않다고 본다”며 “현재는 계획은 온프레미스로 구축을 하는 방향으로 하되, 사내 그룹웨어 등엔 클라우드를 사용할 계획이다”고 했다. 현장엔 A.X K2 기반 플래그십 모델의 기술적 역량을 바탕으로, 제조 현장에 필요한 응답 속도와 보안, 운영 효율을 함께 고려한 경량 모델이 사용된다. 정 팀장은 “온프레미스로 모델을 구축을 해야되는데 GPU가 더 많이 필요한 모델보다는 날렵하면서 무겁지 않은 모델이 훨씬 더 효율성이 높다”고 말했다. 정 팀장은 비용 효율성과 데이터 보안 안정성을 갖춘 A.X K2를 통해 미국 빅테크 기술에 대한 종속과 중국 AI 모델의 보안 우려도 줄일 수 있다고 강조했다. 제조 공정을 제어하는 산업용 컴퓨터부터 설비 운영체제까지 외산 장비가 많은 상황에서 판단과 제어를 담당하는 AI 모델마저 해외 기업에 의존하면 비용과 기술 종속 문제가 더욱 커질 수 있다는 지적이다. 그는 “제조업은 공정 자동제어에 사용되는 산업용 컴퓨터부터 설비를 운영하는 운영체제까지 외산 장비가 많다”며 “설비를 제어하거나 판단하는 AI 모델까지 챗GPT나 제미나이 같은 미국 빅테크 기업의 AI 에이전트 기술에 종속되면 모든 과정을 외부에 의존할 수밖에 없고 비용 부담도 커진다”고 말했다. 이어 “중국 딥시크 계열의 AI 모델은 저렴하지만 데이터 보안 측면에서 불안한 부분이 있다”며 “SK텔레콤의 A.X K2는 비용이 합리적이면서 내부 데이터의 보안 안정성도 확보할 수 있다”고 밝혔다. 기피 업무 에이전트화...향후 자율제조·피지컬 AI 운영에도 적용 KG스틸은 AI 에이전트 도입에 대한 현장 직원들의 거부감을 줄이기 위해 충분한 공감대를 형성하며 적용 범위를 순차적으로 확대할 계획이다. AI 에이전트가 단순히 인력을 대체하는 기술로 인식되지 않도록 직원들이 꺼리는 업무를 우선 맡기는 방향을 검토하고 있다. 정 팀장은 “모든 직원에게 AI 에이전트를 도입한다고 해서 한순간에 변화가 나타나지는 않을 것이며 어느 정도 시간이 필요할 것”이라며 “AI 에이전트가 단순한 인력 대체 수단으로 오해받지 않도록 AI와 공존하면서 더 많고 좋은 일을 함께 만들 수 있다는 공감대를 형성하는 것이 우선”이라고 말했다. 이어 “직원들이 기피하는 업무부터 에이전트화하는 방향을 계획하고 있다”며 “현장의 필요와 구성원들의 의견을 반영하면서 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 것”이라고 설명했다. 10월 실증이 마무리되면 KG스틸은 A.X K2의 구축 방식과 구체적인 활용처를 확정할 예정이다. 회사는 현재 설비 단계에서 자율 제조를 위한 AI를 적용하고 있으며, 다이 공정에서는 피지컬 AI 도입을 실증하고 있다. 향후 A.X K2를 설비 오류 해결뿐 아니라 자율 제조와 피지컬 AI 운영에도 활용한다는 구상이다. 정 팀장은 “자율 제조와 피지컬 AI를 운영하려면 작업 지시를 내리거나 설정값을 입력할 때 단위 설비별로 분산된 시스템을 하나의 흐름으로 묶는 통합 제어가 이뤄져야 한다”며 “이러한 통합 제어 과정에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.

2026.08.06 09:41홍지후 기자

텐센트 AI 'Hy3', 글로벌 이용자·기업 문 두드린다

텐센트가 지난달 초 공식 출시한 인공지능(AI) 모델 'Hy3'의 글로벌 이용 범위를 대폭 확대한다. 개발자, 이용자 및 기업이 Hy3를 기존 서비스와 업무 환경에 통합해 활용하도록 지원한다는 목표다. 텐센트는 이용자와 기업은 오는 31일까지 무료로 AI 에이전트 업무 플랫폼 '워크버디'에서 Hy3를 이용할 수 있다고 5일 밝혔다. 텐센트 디자인 미오라와 텐센트 클라우드 토큰허브를 통해서도 Hy3를 사용할 수 있다. 텐센트 클라우드의 AI 네이티브 제품 포트폴리오 전반으로 통합 범위가 확대될 예정이다. 회사에 따르면 Hy3는 출시 후 일주일 만에 이전 세대 모델보다 68배 이상 많은 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출을 기록했다. 같은 기간 오픈라우터 글로벌 거대언어모델(LLM) 사용량 순위에서는 1위를 기록했다. 텐센트 내부 평가에서 워크버디에 Hy3를 적용했을 때 작업 성공률이 90%를 넘어섰고 이전 세대 모델 대비 평균 작업 완료 시간은 34% 단축됐다. Hy3는 빠른 사고와 심층 사고를 결합한 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 설계됐다. 총 2950억 개 매개변수(파라미터)와 210억 개 활성 매개변수를 보유했으며 최대 256K의 컨텍스트 길이를 지원한다. 추론·지시 이해·코드 생성·에이전트 역량 등 다양한 영역에서 2~5배 많은 매개변수를 보유한 플래그십 모델과 비슷한 수준의 성능을 제공한다고 회사는 설명했다. Hy3는 글로벌 개발자 플랫폼과 오픈소스 커뮤니티에서 상업적 이용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공된다. 허깅페이스·모델스코프 등 오픈소스 커뮤니티와 헤르메스·킬로·클라인·오픈클로·체리 스튜디오 등 서드파티 개발자 플랫폼으로 활용 범위를 넓히고 있다. 오픈라우터에서 제공되는 Hy3 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.1288달러, 출력 토큰 100만 개당 0.5336달러부터 시작한다. 일본에서는 메텔릭스, 국내에서는 카페24와 향후 파트너십을 맺고 Hy3를 제공할 예정이다. 포슈 영 텐센트 클라우드 수석부사장 겸 텐센트 클라우드 인터내셔널 총괄은 "고도화된 모델을 실제 활용 환경, 엔터프라이즈급 엔지니어링, 유연한 모델 오케스트레이션, 보안 인프라와 연결해 기업이 파일럿 단계에서 대규모 배포로 전환하는 데 필요한 통제력과 안정성을 제공하겠다"고 말했다. 또 "우리의 통합 AI 스택은 엔터프라이즈 지식 기반, 데이터 인프라, 에이전트 런타임, 에이전트 개발 플랫폼 및 도구를 아우른다"며 "Hy3는 기업이 이미 활용하고 있는 시스템과 워크플로우에 고도화된 추론 및 에이전트 역량을 제공한다"고 강조했다.

2026.08.05 17:15이나연 기자

'국민 첫차' 공식 흔들렸다…20·30 선택, 아반떼보다 모델Y

'국민 첫차'로 불리던 현대자동차 아반떼의 입지가 흔들리고 있다. 올해 상반기 20·30대 구매 규모에서 테슬라 모델Y가 아반떼를 5000대 이상 앞선 것으로 나타났다. 신형 아반떼의 가격 인상까지 맞물리면서 젊은 소비자의 첫차 선택이 내연기관 준중형 세단에서 전기차로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 5일 한국수입자동차협회(KAIDA)에 따르면 올해 상반기 테슬라 모델Y 판매는 4만3365대로 국내 승용 수입차 가운데 가장 많이 팔렸다. 연령별로는 20대 구매자가 7396명(17.1%), 30대는 7394명(17.0%)으로 집계됐다. 20·30대 구매자는 총 1만4790명으로 전체 판매의 34.1%를 차지했다. 모델3는 젊은 소비자 비중이 더욱 높았다. 상반기 판매는 8901대로, 20대 구매자는 2220명, 30대는 2177명이었다. 20·30대 구매자는 총 4397명으로 전체의 49.4%를 차지해 구매자 두 명 가운데 한 명이 20·30대인 것으로 나타났다. 테슬라 차종 가운데 가장 젊은 고객층이 두드러진 모델이다. 반면 현대차 아반떼(CN7)와 아반떼 하이브리드(CN7 HEV)의 상반기 판매는 총 2만8057대였다. 현대차가 공개한 구매자 연령 비중을 판매량에 적용하면 20대 구매자는 약 5331명(19.0%), 30대는 약 4237명(15.1%)으로 추산된다. 20·30대 구매자는 총 9568명(34.1%)으로 같은 기간 모델Y의 1만4790명(34.1%)보다 5222명 적었다. 눈에 띄는 점은 모델Y와 아반떼의 20·30대 비중은 모두 34.1%로 같았지만 절대 구매 규모는 크게 달랐다는 점이다. 같은 비중에도 모델Y의 20·30대 구매자가 더 많았다는 것은 젊은 소비자의 선택이 준중형 내연기관 세단에서 전기차로 확대되고 있음을 보여주는 대목이다. 차종별 고객층도 뚜렷하게 구분됐다. 모델3는 구매자의 절반 가까이가 20·30대로 나타나 '첫 수입 전기차' 성격이 강했다. 반면 모델Y에서는 20대(7396명), 30대(7394명), 40대(7461명) 구매자가 모두 7000명 안팎을 기록했다. 사회초년생부터 신혼부부, 자녀를 둔 가족까지 폭넓은 수요를 흡수한 셈이다. 고가 모델로 갈수록 평균 구매 연령도 높아졌다. 모델X 플래드는 40~50대, 모델S 플래드는 50~60대 비중이 높게 나타났다. 테슬라 역시 차급과 가격에 따라 고객층이 자연스럽게 구분되는 모습을 보였다. 가격 올라간 신형 아반떼…첫차 시장 더 흔들릴까 이 같은 변화는 신형 아반떼 출시 이후 더욱 빨라질 가능성이 있다는 전망도 나온다. 현대차는 5일 8세대 완전변경 모델인 '디 올 뉴 아반떼' 계약을 시작했다. 신형 아반떼는 차체를 키우고 플레오스 커넥트, 무선 소프트웨어 업데이트(OTA), 내비게이션 기반 스마트 크루즈 컨트롤 2, 디지털 키 2 등 상위 차급 수준의 편의·안전 사양을 대거 적용했다. 상품성이 높아진 만큼 가격도 올랐다. 가솔린 모델은 모던 2398만원, 프리미엄 2771만원, 인스퍼레이션 3152만원부터 시작한다. 하이브리드 모델은 모던 3042만원, 프리미엄 3361만원, 인스퍼레이션 3699만원으로 책정됐다. 기존 모델은 스마트 트림 기준 2062만원부터 시작했지만, 신형은 기본 트림이 모던으로 재편되면서 시작 가격이 2398만원으로 300만원 이상 높아졌다. 대신 플레오스 커넥트와 스마트 크루즈 컨트롤, 차로 유지 보조 2, 10에어백, 페달 오조작 안전 보조 등 기존에는 상위 트림이나 선택사양으로 제공되던 안전·편의 품목을 기본 적용해 상품성을 강화했다. 업계에서는 신형 아반떼의 가격 인상이 첫차 시장의 선택 기준에도 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 과거에는 2000만원 안팎의 가격 경쟁력을 앞세워 아반떼로 사회초년생과 신혼부부 수요를 흡수했지만, 신형은 상품성을 대폭 강화하는 대신 시작 가격이 2398만원으로 높아졌다. 반면 테슬라는 최근 수년간 공격적인 가격 인하와 금융 프로모션을 이어오며 소비자 접근성을 높여왔다. 전기차 보조금과 제조사 할인 등을 적용하면 일부 모델은 내연기관 차량과의 실구매 가격 차이가 크게 줄어드는 만큼, 젊은 소비자의 선택지가 준중형 세단에서 전기차로 더욱 확대될 것으로 전망된다. 업계에서는 여기에 충전 인프라 확대와 전기차에 대한 소비자 인식 변화까지 맞물리면서, '첫차=아반떼'로 대표되던 시장 구도가 점차 흔들리고 있다고 분석했다. 첫차 시장의 경쟁도 이제 내연기관 준중형 세단 중심에서 내연기관과 전기차 간 경쟁으로 재편되고 있다는 평가다.

2026.08.05 14:56김재성 기자

업스테이지, 하반기 AI 모델 2연타…상용 시장 공략 속도

업스테이지가 '솔라 프로4'를 선보이며 하반기 자체 인공지능(AI) 모델 라인업 확대에 나선다. 지난달 오픈웨이트 모델 '솔라 오픈2'를 공개한 데 이어 상용 거대언어모델(LLM)까지 선보이며 기업·개발자 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 5일 업계에 따르면 업스테이지는 오는 6일 솔라 프로4 API를 공개한다. 지난달 공개한 솔라 오픈2 API 클로즈드 베타 서비스는 지난 3일 종료됐다. 기존 베타 참여자는 모델명을 솔라 프로4로 변경해 새로운 모델을 이용할 수 있다. 솔라 오픈2는 이달 2차 평가에 돌입하는 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 통해 개발된 모델이다. 업스테이지는 모델 가중치를 공개하는 한편 개발자들이 직접 성능을 체험할 수 있도록 API 베타를 한시적으로 운영해왔다. 솔라 프로4는 독파모 사업과 별개로 업스테이지의 상용 모델 라인업인 '솔라 프로' 시리즈의 최신 모델이다. 지난 3월 공개한 '솔라 프로3'의 후속 모델로, 실제 업무 환경에서의 활용성을 높인 것이 특징이다. 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북을 통해 "솔라 프로4는 문서 작업과 터미널 수행, 멀티턴 도구 사용에서 솔라 오픈2 대비 20~30% 성능이 향상됐다"며 "작은 사이즈지만 쓸 만한 좋은 모델"이라고 소개했다. 솔라 프로4는 데스크톱 AI 에이전트 '룸(Loom)'에도 기본 모델로 탑재됐다. 룸은 PC 내 업무 폴더를 기반으로 여러 문서와 엑셀, PDF 등을 동시에 읽고 실제 업무 결과물을 생성하는 AI 에이전트다. 업스테이지는 이용자들이 룸을 통해 프로4를 먼저 체험할 수 있도록 했다. 이달까지 룸에서 솔라 프로4가 무료 제공된다. 업스테이지는 지난 6월 업스테이지 컴퍼니 출범 기념 미디어데이에서 같은 달 말 '솔라 오픈2' 프리뷰를 공개하고 7월 말에는 '솔라 프로4'를 출시하겠다는 계획을 밝혔다. 이후 솔라 오픈2 공개와 API 클로즈드 베타를 거쳐 이번 솔라 프로4 API 공개로 후속 일정을 이어가게 됐다. 업스테이지 관계자는 "솔라 오픈2 API는 오픈웨이트 모델을 누구나 체험할 수 있도록 한 클로즈드 베타 서비스"라며 "상용 모델인 솔라 프로4가 출시되면서 정식 API는 프로 라인업으로 제공하게 됐다"고 말했다.

2026.08.05 11:25이나연 기자

알리바바, '큐원 3.8 맥스' 공개…키미 K3와 맞대결

중국 알리바바가 자사 최대 규모이자 최고 성능 인공지능(AI) 모델을 공개하며 초거대 AI 모델 경쟁에 속도를 내고 있다. 알리바바는 3일 '큐원 3.8 맥스(Qwen 3.8-Max)'를 공개했다. 큐원 3.8 맥스는 총 2조 4000억 개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 신모델로 지난달 문샷AI가 공개한 '키미 K3'와 비슷한 규모다. '키미 K3'의 매개변수는 2조 8000억 개다. 모델 규모보다 효율성을 높이기 위해 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용했다고 회사는 설명했다. 실제 추론 시에는 전체 매개변수 가운데 약 950억 개만 활성화해 비용과 응답 지연을 줄였다. 큐원 3.8 맥스는 텍스트와 이미지, 영상까지 처리하는 멀티모달 기능을 지원하며 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 제공한다. 알리바바는 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트를 16일 동안 자율적으로 수행하는 등 코딩과 장기 작업에서 성능을 높였다고 소개했다. 회사에 따르면 이 모델은 AI 평가 플랫폼 '아레나'에서 텍스트 모델 부문 중국 1위, 시각 자료 분석 부문 세계 2위를 기록했다. 다만 해당 결과는 자체 발표로 독립 평가기관의 공식 검증은 아직 이뤄지지 않았다. 큐원 3.8 맥스는 다음 주 알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델 스튜디오'를 통해 공개될 예정이다. 오픈웨이트도 함께 배포돼 개발자들이 모델을 내려받아 활용할 수 있도록 지원한다. 알리바바는 "지금까지 공개한 것 중 가장 뛰어난 성능을 갖춘 모델로 맥스급 오픈웨이트를 처음으로 제공한다"며 "코딩과 실제 업무, 장기 과제, 멀티모달 에이전트 분야에서 성능을 높여 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 처음부터 끝까지 수행하고 신뢰할 수 있는 결과물을 제공할 수 있도록 설계했다"고 말했다.

2026.08.04 10:26이나연 기자

[AI 고속도로] AWS CEO "AI 사업 잠재력 막대…데이터센터 투자 늘린다"

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 활용이 모델 학습을 넘어 실제 서비스 운영 단계로 확산되면서 클라우드 수요가 빠르게 늘고 있다고 밝혔다. 이에 맞춰 데이터센터와 AI 인프라 투자를 확대하며 장기 성장 기반 확보에 속도를 내겠다는 목표다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 4일(현지시간) 공개된 블룸버그와의 인터뷰에서 "AI 사업의 잠재력은 그야말로 막대하다"며 "기업들이 AI 모델을 학습하는 단계를 넘어 실제 업무에 AI를 적용하기 시작하면서 추론 수요가 빠르게 증가하고 있다"고 밝혔다. 가먼 CEO는 최근 기업들의 AI 활용 방식이 빠르게 변화하고 있다고 설명했다. 초기에는 거대언어모델(LLM) 학습을 위한 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 구축이 중심이었다면, 이제는 완성된 AI 모델을 실제 서비스와 업무에 적용하는 추론 중심의 워크로드가 빠르게 늘고 있다는 평가다. 그는 "여전히 대규모 학습 클러스터 수요도 이어지고 있지만 AI 모델이 더욱 강력해질수록 더 많은 기업이 자사 업무에 추론 기능을 통합하고 있다"며 "AI 인프라 수요는 앞으로도 확대될 것"이라고 내다봤다. 이같은 흐름은 AWS 실적에서도 확인된다. 아마존이 지난달 30일(현지시간) 발표한 올해 2분기 실적에 따르면 AWS 매출은 전년 동기 대비 37% 증가한 422억 3200만 달러(약 60조 4255억원)를 기록했다. 최근 18개 분기 가운데 가장 높은 성장률이다. 영업이익은 166억 2100만 달러(약 23조 7896억원)로 전년보다 64% 늘며 아마존 전체 영업이익의 절반 이상을 차지했다. AI 투자 확대에 따른 비용 부담도 커졌다. 아마존은 데이터센터·서버·메모리 등 AI 인프라 투자 확대에 따라 올해 자본지출(CAPEX) 전망치를 기존 2000억 달러(약 286조원)에서 2200억 달러(약 314조원)로 상향 조정했다. 잉여현금흐름(FCF)은 대규모 설비투자 영향으로 적자로 전환했지만 AWS의 성장세가 투자 회수에 대한 시장 우려를 상당 부분 상쇄했다는 평가가 나온다. 시장도 긍정적으로 반응했다. 아마존 주가는 실적 발표 이후 상승세를 이어가며 3일(현지시간) 시가총액 3조 달러(약 4293조원)를 처음 돌파했다. AWS가 약 4년 만에 가장 높은 성장률을 기록한 데다 AI 인프라 투자 확대 기조를 재확인하면서 투자 심리가 개선된 영향으로 분석된다. 이에 마이크로소프트(MS)·메타·알파벳 등 다른 빅테크와 AI 인프라 기업들의 주가도 함께 상승했다. 가먼 CEO는 AWS가 향후 데이터센터 투자 계획도 장기 수요를 바탕으로 추진하고 있다고 설명했다. 그는 "우리는 고객들과 5년 단위 장기 계약을 체결하며 신규 데이터센터 수요를 예측 중"이라며 "현재도 수요가 공급을 크게 웃돌고 있어 고객들이 원하는 규모를 맞추기 위해 지속적으로 구축하고 투자할 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:24한정호 기자

"제조부터 국방까지"…SKT, '일하는 AI' 확산 시동

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 본격 나선다. AI로 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현하고, 이를 기반으로 한국형 소버린 AI 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 4일 회사 뉴스룸 인터뷰에서 “A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것”이라며 “에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다”고 밝혔다. A.X K2, 문맥 제대로 알아듣는다 A.X K2는 총 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대언어모델(LLM)이다. 추론 과정에서는 330억 개(33B)의 매개변수만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 모델 규모를 키우면서도 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 매개변수를 늘리며 성능은 크게 향상됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%p 높아졌고, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 상승했으며, AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 또 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro)는 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK)는 91.6점을 기록했고, 통신 분야 에이전트 도구 활용 능력을 평가하는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. AI 에이전트는 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하기 때문에 긴 문맥을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 중요하다. SGA는 이러한 환경에 최적화된 구조로, 입력 길이가 길어질수록 처리 속도와 안정성이 향상된다. 120K 토큰 입력 기준으로는 A.X K1 대비 토큰 처리량이 67.7% 개선됐다. “일하는 AI”...산업 국방 현장 적용 본격화 SK텔레콤은 텍스트 모델뿐 아니라 비전언어모델(VLM)과 오디오 음성 모델도 함께 선보였다. 제조 도면과 문서, 차트 등을 이해하는 'A.X K2 VL'과 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치' 등을 통해 산업 현장에서 필요한 멀티모달 AI를 구현한다는 계획이다. 이에 따라 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. 회사는 KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과 함께 제조 특화 AI 에이전트를 실증하고 있다. 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습한 AI가 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 제안하는 방식이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등을 지원하고 있다. 국방 분야도 주요 적용처다. SK텔레콤은 국방부에 A.X K1을 FP8·FP4·INT4 형태로 양자화해 공급했으며, A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에서 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 활용하지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 해 보안성을 확보했다. 해외 오픈소스 모델과 비교했을 때 A.X K2 경쟁력으로 ▲한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 성능 ▲데이터 주권과 보안 ▲개방성을 꼽혔다. 김 담당은 “국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다”며 “국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표”라고 설명했다. 조 단위 매개변수 모델로 확장, 국산 NPU 적용 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI'와 '모두의 챌린지 AX-LLM' 등을 통해 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있는 생태계도 확대한다. 향후에는 조(兆) 단위 매개변수를 갖춘 차세대 모델 개발도 추진한다. 먼저 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 기반으로 모델 규모를 확대하는 동시에 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량을 고도화한다. 서울대, KAIST, 크래프톤 등과 차세대 아키텍처 연구도 병행한다. 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화할 계획이다. 김 담당은 “A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례”라며 “개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.04 09:38박수형 기자

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