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롯데이노베이트, 탈레스와 AI 보안 사업 확대…대외 시장 공략 속도

롯데이노베이트가 탈레스와 손잡고 인공지능(AI) 보안 사업 확대에 나선다. 탈레스의 웹 애플리케이션·응용프로그램인터페이스(API) 보안 기술과 자체 보안관제 역량을 결합해 지능형 사이버 공격 대응체계를 강화하고 대외 고객 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 롯데이노베이트는 탈레스와 AI 기반 보안 서비스 고도화 및 사업 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 11일 밝혔다. 지난달 28일 서울 롯데이노베이트 본사에서 진행된 이번 협약은 AI를 활용한 사이버 공격과 자동화된 위협에 대응하기 위한 협력이다. 양사는 탈레스가 보유한 임퍼바의 웹 애플리케이션·API 보호(WAAP) 기술을 중심으로 보안 서비스 경쟁력을 강화할 계획이다. 협약식에는 이창윤 롯데이노베이트 융합보안부문장과 함덕환 탈레스 사이버보안제품(CSP) 한국 영업 총괄 상무, 제프 첸 탈레스 중화권·한국(GCK) 엔지니어링 총괄 등 주요 관계자가 참석했다. 이번 협약에 따라 롯데이노베이트는 AI 기반 웹 보안 기술을 자체 보안관제 플랫폼과 연계해 롯데 계열사 전반으로 애플리케이션 보안 적용을 확대할 계획이다. 지능형 공격 탐지·대응체계를 고도화하고 통합 보안 서비스 상품화와 신규 고객 확보를 위한 공동 마케팅도 추진한다. 탈레스는 항공우주·방위산업과 사이버·디지털 분야에서 사업을 전개하는 글로벌 기술기업이다. 지난 2023년 12월 사이버보안 기업 임퍼바를 인수하며 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), API 보안, 데이터 보호 등을 아우르는 보안 기술 포트폴리오를 확보했다. 롯데이노베이트는 보안 컨설팅부터 시스템 구축, 상시 관제, 자체 보안 솔루션, 물리 보안까지 제공 중이다. 현재까지 1000건 이상의 보안 프로젝트를 수행했으며 다수 롯데 계열사 IT 인프라를 대상으로 365일 보안관제와 지능형 지속 공격(APT) 대응체계를 운영 중이다. 자체 보안 브랜드 '시큐파이'를 통해 기업 내부 자산 보호 솔루션도 제공하고 있다. 자율주행 보안·안전 로봇을 활용한 물리 보안 분야로도 사업 영역을 확대하고 있다. 이번 협력은 임퍼바의 웹 보안 기술과 롯데이노베이트 보안관제 플랫폼을 연계하는 게 핵심이다. 웹 방화벽이 악성 트래픽과 비정상 접근을 탐지·차단하면 보안관제 플랫폼의 위협 분석·대응 기능과 연계해 기업 고객의 사이버 공격 대응 역량을 높이는 방식이다. 롯데이노베이트는 이를 바탕으로 보안 시스템 구축부터 관제·운영까지 아우르는 통합 서비스를 강화할 방침이다. 글로벌 보안 기술과 자체 운영 역량을 결합한 신규 서비스를 상품화해 대외 고객 기반을 확대하고 지속적인 서비스 매출 성장 기반을 마련한다는 목표다. 특히 이달 중 'AI 프리미엄 보안관제 서비스'를 선보이고 신규 기업 고객으로 공급을 확대할 계획이다. 향후 AI와 클라우드 등 기업 IT 환경 변화에 대응하는 보안 서비스를 강화하며 사업 영역을 넓혀갈 예정이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 기술 확산으로 사이버 위협이 더욱 지능화되면서 개별 보안 솔루션을 넘어 통합적인 탐지·분석·대응 역량의 중요성이 커지고 있다"며 "탈레스의 글로벌 보안 기술과 우리 보안관제 역량을 결합해 차별화된 서비스를 선보이고 대외 고객 확대를 통해 AI 보안 사업의 성장 기반을 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 탈레스 웨인 후이 중화권·한국 애플리케이션·데이터 보안 지역 부사장은 "웹 애플리케이션과 API는 기업이 핵심 서비스를 제공하는 데 중심이 되는 만큼 이를 보호하는 일은 필수적"이라며 "고급 봇 방어와 API 보안을 포함한 임퍼바 WAAP는 롯데이노베이트가 롯데 계열사 전반에 애플리케이션 보안을 확대하는 과정에서 핵심 애플리케이션과 API를 보호하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

2026.11.11 14:49한정호 기자

[AI는 지금] 챗봇 넘어 에이전트로…딥시크, 하루 154만명 쓴다

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크 AI 에이전트 플랫폼이 출시 3개월 만에 일일 이용자 154만 명을 확보했다. 딥시크는 외부 개발자가 참여하는 플러그인 생태계를 앞세워 오픈AI와 앤트로픽이 경쟁하는 AI 에이전트 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 9일 딥시크는 공식 엑스(X·옛 트위터)를 통해 AI 에이전트 플랫폼 '딥시크 하네스(DeepSeek Harness)' 일일 활성 이용자 수(DAU)가 지난 4일 기준 154만 명을 기록했다고 밝혔다. 블룸버그통신에 따르면 지난 9월 말 약 27만 1000명에서 한 달여 만에 5배 이상 증가한 규모다. 딥시크 하네스는 이용자 지시에 따라 여러 단계 작업을 자율 수행하는 오픈소스 AI 에이전트 플랫폼이다. 코드 작성과 수정, 파일 분석, 정보 검색 등 복잡한 업무를 처리할 수 있으며 외부 개발자가 제작한 플러그인을 설치해 기능을 확장할 수 있다. 딥시크는 지난 8월 13일 하네스 초기 버전인 'v0.1'을 출시한 데 이어 9월 29일 데스크톱 앱을 공개했다. 이용자 수는 딥시크 공식 API에 연결된 사용자를 기준으로 집계됐다. 이용자 증가와 함께 AI 에이전트가 소비하는 컴퓨팅 자원도 빠르게 늘고 있다. 딥시크 하네스 하루 토큰 처리량은 약 92조 개로, 일일 활성 이용자 한 명당 평균 약 6000만 개에 달한다. 토큰은 AI 모델이 텍스트 등을 처리하는 기본 단위다. AI 에이전트는 단순 질문에 답하는 챗봇과 달리 코드를 작성하거나 외부 도구를 호출하는 등 여러 작업을 연속 수행한다. 일부 작업은 수 시간 동안 이어질 수 있어 기존 챗봇보다 훨씬 많은 연산 자원을 필요로 한다. 딥시크는 AI 모델 자체 성능뿐 아니라 외부 개발자가 참여하는 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 하네스 출시 이후 개발된 서드파티 플러그인은 약 3만 5000개에 달하며 활성 이용자 약 60%가 최소 한 개 이상 플러그인을 직접 제작하거나 설치한 것으로 집계됐다. 플러그인은 기존 소프트웨어를 변경하지 않고 새로운 기능을 추가할 수 있도록 지원하는 확장 프로그램이다. 현재 하네스에서는 콘텐츠 제작과 디자인, 연구논문 분석, 여러 AI 에이전트 간 협업 상황 파악 등 다양한 용도로 활용되고 있다. 딥시크는 향후 개발자가 제작한 플러그인을 공개하고 이용자가 필요한 기능을 검색할 수 있는 공식 마켓플레이스를 구축할 계획이다. 플러그인 API 안정성과 호환성을 개선하고 보안 기능도 강화한다는 방침이다. 외부 개발자 지원 프로그램도 준비하고 있다. 플러그인 제작자에게 AI 모델 이용에 필요한 토큰을 지원하고 기술 교류와 홍보 기회를 제공하는 방식이다. 다만 구체적인 참여 조건과 지원 규모, 프로그램 출시 일정은 아직 공개되지 않았다. 딥시크는 지난해 저비용 추론 모델 'R1'을 공개하며 글로벌 AI 시장에 파장을 일으켰다. 당시에는 미국 빅테크와 비교해 상대적으로 적은 비용으로 높은 추론 성능을 구현했다는 점이 주목받았다. 최근에는 AI 모델을 활용한 응용 서비스와 개발자 생태계까지 경쟁 범위를 확대하는 모습이다. 블룸버그통신은 AI 산업 경쟁 구도가 모델 성능과 가격 중심에서 실제 업무에 활용할 수 있는 기능과 외부 서비스 연동 역량으로 확장되고 있다고 분석했다. 딥시크가 외부 개발자 참여를 기반으로 개방형 에이전트 생태계를 구축해 미국 기업의 폐쇄형 기술에 맞서려 한다는 설명이다. 딥시크는 "딥시크 하네스가 에이전트 시대 운영체제 역할을 하기를 바란다"며 "이용자에게 필요한 범용 기능을 제공하는 동시에 전문 업무와 산업별 요구에 맞는 기능은 개발자들이 플러그인을 통해 구현하도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.09 12:04이나연 기자

LG AI연구원, 'K-엑사원 2.5' 무료 개방…성능 70%↑

LG AI연구원이 독자 인공지능(AI) 모델 'K-엑사원' 성능을 8주 만에 70% 이상 끌어올리고 개선된 모델을 누구나 활용할 수 있도록 무료 개방한다. LG AI연구원은 9일 서울 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'에서 'K-엑사원 2.5' 응용 프로그램 인터페이스(API)를 무료로 제공한다고 밝혔다. K-엑사원 2.5는 지난 8월 공개한 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 모델에 추가 학습을 적용한 기술 검증 모델이다. LG AI연구원은 3차 모델 개발에 앞서 기존 학습 방법론을 개선해 성능 향상 가능성을 확인했다. LG AI연구원에 따르면 오픈 데이터셋 기반 자체 평가에서 K-엑사원 2.5는 24개 지표를 종합한 성능이 8월 공개 모델보다 70% 이상 향상됐다. 에이전틱 AI 영역에서는 중국 딥시크와 GLM 등 글로벌 오픈웨이트 모델에 근접한 성능을 보였다는 설명이다. 구체적으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 도구를 활용한 업무 자동화 능력을 평가하는 '오토메이션 벤치'에서 74.6점을 기록했다. 딥시크 V4.1 플래시(74.9점)와 비슷한 수준이며 GLM 5.3(71.6점)을 웃돌았다. AI 에이전트 업무 문제 해결 능력을 측정하는 '클로 이밸'에서는 77.3점으로 딥시크(75.8점)를 앞섰다. 웹 탐색 능력을 평가하는 '브라우즈컴프'에서도 78.0점으로 딥시크(75.8점)보다 높은 점수를 받았다. 소프트웨어 개발·수정 능력을 평가하는 'SWE-벤치 프로'에서는 59.2점을 기록해 딥시크(58.4점)를 소폭 웃돌았지만 GLM(64.0점)에는 미치지 못했다. LG AI연구원은 이날부터 자체 플랫폼을 통해 K-엑사원 2.5 API를 전면 무료 개방한다. 개발자와 스타트업, 기업, 연구기관 등 누구나 API 키를 발급받아 서비스 개발과 연구에 활용할 수 있다. 엔비디아와 기술 협력도 추진한다. AI 모델 추론 처리 효율과 서비스 확장성을 높이기 위해 엔비디아 '다이나모(Dynamo)' 기술 적용을 검토하고 있다. 엔비디아는 앞서 K-엑사원에 맞춘 다이나모 활용 가이드를 공개했다. LG AI연구원은 이번 모델에서 검증한 데이터 품질 관리와 사후 학습, 강화 학습 기술 등을 독파모 3차 모델 개발에 반영할 계획이다. 내년 1월까지 글로벌 프런티어급 성능을 갖춘 모델을 완성한다는 목표다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "3차수 모델 개발에 역량을 모으고 있으며 이번 API 공개로 더 많은 개발자와 기업이 달라진 성능을 직접 체감하길 기대한다"며 "내년 1월까지 프런티어급 성능 엑사원 모델을 완성하는 데 집중하겠다"고 말했다.

2026.11.09 10:00이나연 기자

유라클, 기업 AI 사용·비용 통합 관리…'오르다 API 게이트웨이' 출시

유라클(대표 조준희, 권태일)이 기업 내부에서 사용하는 인공지능(AI) 모델과 에이전트를 통합 관리하는 플랫폼을 선보이며 기업용 AI 운영 시장 공략에 나선다. 여러 AI 서비스를 하나의 접속 지점으로 연결하고 사용자별 접근 권한부터 이용 비용, 실행 승인까지 관리하는 것이 핵심이다. 기업의 AI 도입이 확대되면서 복잡해진 운영 환경을 효율적으로 관리하려는 수요를 겨냥했다. 유라클은 기업용 AI 통합 관리 솔루션 '오르다 API 게이트웨이(AURDA API Gateway)'를 출시했다고 3일 밝혔다. 이번 제품은 기업 내부 AI 서비스와 외부 거대언어모델(LLM), 자체 구축 모델, AI 에이전트, 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 서버 등을 하나의 접속 지점에서 연결하고 관리하는 역할을 한다. 각 서비스가 개별 AI 모델에 직접 연결되는 대신 게이트웨이를 거치도록 구성해 모델 교체나 버전 변경에 따른 수정 작업을 줄일 수 있다. 새로운 모델을 일부 요청에 먼저 적용해 성능을 검증하거나 장애 발생 시 다른 모델로 요청을 전환하는 기능도 제공한다. AI 서비스 운영에 필요한 접근 권한과 비용 관리 기능도 탑재했다. 사용자와 부서, 서비스별로 이용 가능한 모델과 기능을 지정하고 토큰 사용량과 예산 한도를 설정할 수 있다. 모델별 이용 비용을 추적해 조직 단위로 AI 사용 현황을 파악하는 것도 가능하다. 보안과 실행 통제 기능도 지원한다. AI에 입력하거나 출력하는 정보에 보안 정책을 적용하고, 위험도가 높은 작업은 담당자의 승인을 거쳐 실행하도록 설정할 수 있다. 요청부터 응답 생성까지 처리 과정과 이용 기록을 남겨 운영 현황을 추적할 수 있도록 했다. 유라클은 해당 제품을 고객사 내부망에 구축하는 방식으로 제공한다. 이를 통해 AI기본법과 국가망 보안체계(N2SF) 등 관련 제도에 대응해야 하는 금융기관과 공공기관을 우선 공략할 방침이다. 기존 AI 인프라 관리 플랫폼과의 연계도 추진한다. 유라클은 기존 '오르다'를 AI 서비스 통제 플랫폼인 '오르다 API 게이트웨이'와 AI 연산 자원 관리 플랫폼인 '오르다 인프라(AURDA Infra)'로 나눠 제품군을 재편했다. 오르다 인프라는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 서로 다른 AI 가속기를 통합 관리하고 자원을 배분하는 제품이다. AI 모델과 에이전트 배포, MCP 서버 관리 기능도 지원한다. 두 제품을 함께 활용하면 GPU·NPU 자원 할당부터 AI 모델 운영, 사용자 접근 및 비용 통제까지 연계할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 유라클은 코리아크레딧뷰로(KCB), 한국평가데이터, 현대건설, 행정안전부 안전신문고 등에 오르다 인프라를 공급한 경험을 바탕으로 기존 고객의 AI 운영 관리 수요를 공략할 계획이다. 금융·공공 외에도 여러 부서에서 AI 서비스를 운영하는 대기업과 그룹사로 사업을 확대한다는 전략이다. 권태일 유라클 대표는 "오르다 API 게이트웨이로 기존에 구축된 AI 서비스를 누가, 어떤 모델을, 얼마나 쓰는지 내부에서 관리하고 모델이 바뀌어도 서비스를 안정적으로 이어 갈 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.03 11:12남혁우 기자

깃허브 CTO "AI 에이전트에 맞는 '깃' 만들 것…오류 검토 기능 강화"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)이 코드를 더 많이, 빠르게 만들고 있습니다. 우리는 이에 맞게 개발 시스템을 바꿀 것입니다. AI가 불필요한 작업을 반복하지 않게 할 것입니다. 코드에 문제가 있는지도 더 쉽게 확인할 있게 지원합니다. 개발자는 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하고 최종 판단에 집중할 것입니다." 블라드 페도로프 깃허브 최고기술책임자(CTO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 인터뷰에서 AI 에이전트 작업 방식에 맞춰 깃(Git) 기능과 API를 추가 개선하겠다고 밝혔다. 관련 작업은 내년 1분기에 진행할 예정이다. 깃은 코드를 언제, 누가, 어떻게 수정했는지 기록하는 버전 관리 기술이다. 여러 개발자가 각자 수정한 코드를 합치거나 문제가 생겼을 때 이전 상태로 되돌릴 수 있도록 돕는다. 깃허브는 이를 바탕으로 온라인에서 코드를 저장하고 변경 내용을 검토하며 협업하는 환경을 제공해 왔다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트가 코드 작성과 수정에 참여하면서 이를 지원하는 개발 환경도 달라져야 한다고 설명했다. 그는 "사람이 하루 한 번 수행할 것으로 가정하고 만든 API는 같은 작업을 1분에 여러 번 수행하는 에이전트에게 효율적이지 않다"고 말했다. 이에 깃허브는 코드 변경이 발생하면 시스템이 에이전트에게 알려주는 API 개선을 추진한다. 에이전트가 변경 여부를 계속 확인하는 대신 알림을 받은 뒤 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 이를 통해 불필요한 확인 요청을 줄이고 시스템 부담을 낮추려는 것이다. 이와 함께 작업에 필요한 코드만 골라 불러오는 '부분 체크아웃' 기능도 개선한다. 프로그램 일부를 수정할 때 관련 부분만 작업 공간에 가져오는 기능이다. 에이전트가 불필요한 코드까지 다루는 부담을 줄여 작업 효율을 높일 수 있다. 페도로프 CTO는 "과거에는 상대적으로 덜 중요했던 부분 체크아웃 같은 기능이 앞으로는 훨씬 중요해질 것"이라고 설명했다. 해당 업데이트 계획은 이번 유니버스에서 소개된 깃 시스템 확장성 강화와도 연결된다. 시스템이 더 많은 작업을 처리하도록 하면서 에이전트의 불필요한 요청·작업까지 줄이겠다는 구상이다. 그는 "병목을 없애고 에이전트가 더 효율적으로 일하게 하면 작업 속도를 높일 수 있다"며 "개발자는 일상적인 업무에서 겪는 병목을 줄일 것"이라고 내다봤다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트 시대에 깃 자체가 필요 없어질 것이라는 주장에는 신중한 입장을 보였다. 그는 "미래는 아무도 알 수 없다"며 "분명한 것은 깃이 에이전트와 더 조화롭게 작동할 수 있다는 것"이라고 강조했다. "어제 쓴 기술, 오늘 필요 없을 수도…AI 검토 시스템 투자" 페도로프 CTO는 AI가 작성한 코드 오류를 찾아내는 검토 기술에도 투자를 강화할 것이라고 밝혔다. 코드 생성량이 늘어날수록 사람이 모든 내용을 같은 수준으로 살펴보기 어려운 만큼 오류 가능성이 높은 부분에 검토를 집중하도록 돕겠다는 전략이다. 깃허브는 이를 위해 코드 변경 사항을 작은 단위로 나누는 '스택형 풀 리퀘스트(PR)'와 AI가 코드를 자동 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰'를 결합하고 있다. 변경 내용을 파악하기 쉽게 나누고, 그중 실수가 의심되는 부분을 보여줘 개발자가 우선 확인하도록 하는 방식이다. 페도로프 CTO는 "개발자가 많은 코드를 생성하면 모든 코드를 1~2년 전과 같은 깊이로 검토할 수는 없다"며 "정말 중요한 부분을 이전과 같은 깊이로 검토하도록 돕는 것이 목표"라고 말했다. 그는 자동 점검을 거치더라도 최종 검토와 책임은 사람에게 있다고 강조했다. 깃허브 역시 내부 개발에 자체 AI 도구를 활용하지만, 사람이 검토하지 않은 코드를 병합하거나 제출하도록 운영하지는 않는다고 밝혔다. 페도로프 CTO는 "엔지니어는 자신이 시스템에 가한 변경과 변경 이후 시스템이 제대로 작동하는지에 대해 여전히 책임을 진다"며 "오류를 줄이고 사람이 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하도록 돕는 것이 우리 역할"이라고 덧붙였다. 그는 AI 시대에 코드 개발·검토 방식도 기술 변화에 맞춰 계속 평가하고 개선해야 한다고 봤다. AI 모델과 도구가 빠르게 바뀌면서 기존에 효과적이던 방식이 더 이상 우수한 결과를 내지 못할 수 있기 때문이다. 페도로프 CTO는 이 같은 변화의 속도를 가장 큰 기술적 과제로 꼽았다. 그는 "2주 전 모범 사례가 오늘은 더 이상 모범 사례가 아닐 수 있다"며 "지난주에 추가한 스킬이 지금도 도움이 되는지 확인하고, 고객도 그런 변화를 파악할 수 있도록 지원하는 데 투자할 것"이라고 말했다.

2026.11.01 13:34김미정 기자

크리에이터 탐색·협업 제안…카페24, '인스타 데이터' 연동

카페24는 '인스타그램 크리에이터 마켓플레이스 API' 연동을 완료해 브랜드가 자사 서비스에서 인스타그램 크리에이터를 직접 검색하고 비교할 수 있도록 지원한다고 29일 밝혔다. 이번 연동으로 카페24를 이용하는 브랜드는 인스타그램에서 활동하는 크리에이터의 정보를 확인하고, 자사 상품과 고객층에 적합한 협업 상대를 찾을 수 있게 됐다. 인스타그램 크리에이터 마켓플레이스 API는 메타가 제공하는 공식 기능으로, 브랜드의 크리에이터 탐색과 협업 제안을 지원한다. ▲크리에이터의 프로필 ▲게시 콘텐츠 ▲채널 운영 성과 등을 조회할 수 있으며 검색 조건 설정과 파트너십 메시지 발송 기능도 제공한다. 브랜드는 카페24 관리자 페이지에서 크리에이터별 활동 현황을 살펴볼 수 있다. 콘텐츠 종류와 채널 규모 외에도 팔로워가 분포한 ▲국가 ▲연령대 ▲성별 등의 정보를 확인할 수 있다. 조건에 맞는 계정을 검색한 뒤 여러 후보의 데이터를 비교하는 것도 가능하다. 콘텐츠별 성과를 분석하는 기능도 활용할 수 있다. ▲조회 수 ▲도달 수 ▲이용자 상호작용 및 참여율 등 메타가 제공하는 지표를 통해 콘텐츠에 대한 반응을 파악하는 방식이다. 브랜드는 이를 협업 대상 선정이나 이후 진행할 마케팅 캠페인의 운영 방향을 결정하는 데 참고할 수 있다. 협업 제안 역시 카페24 서비스를 통해 진행할 수 있다. 브랜드가 파트너십 메시지를 보내면 크리에이터는 인스타그램 앱에 마련된 별도 메시지함에서 내용을 확인한다. 개인 이메일 주소를 확보하지 않아도 제안을 전달할 수 있으며, 일반 다이렉트 메시지(DM)와 구분해 확인할 수 있다. 협업으로 만들어진 릴스를 광고에 활용하는 기능도 제공된다. 메타의 '파트너십 광고'를 이용하면 크리에이터가 제작한 영상을 별도의 광고 콘텐츠로 다시 만들지 않고 상품 홍보에 사용할 수 있다. 카페24는 이러한 방식으로 콘텐츠에 대한 관심을 브랜드 자사몰 방문과 상품 구매로 연결할 수 있다고 설명했다. 카페24는 기존에도 '크리에이터 마케팅'과 '매치메이킹' 서비스를 통해 브랜드와 크리에이터의 협업을 지원해 왔다. 지난 8월에는 유튜브 크리에이터 파트너십 API를 도입했으며, 이번에 인스타그램까지 연동 범위를 확대했다. 향후에는 크리에이터를 찾는 과정과 콘텐츠 성과 분석 기능을 보다 정교하게 개선할 예정이다. 협업을 통해 제작한 콘텐츠가 자사몰 유입과 실제 구매로 이어질 수 있도록 마케팅 서비스와 커머스 기능의 연결도 강화한다는 계획이다. 이재석 카페24 대표는 "크리에이터 마케팅의 성과는 브랜드와 캠페인에 적합한 협업 대상을 얼마나 정교하게 발굴하는지에서 시작된다"며 "인스타그램 크리에이터 데이터까지 활용 범위를 넓혀 브랜드가 직접 데이터를 확인하고 협업 대상을 보다 효율적으로 선정할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.29 14:52박서린 기자

[AI는 지금] 오픈AI, 'GPT-6.1 테라'로 기업용 AI 승부수…가격 경쟁 본격화

오픈AI가 인공지능(AI) 모델의 가격은 낮추고 업무 처리 능력은 높인 'GPT-6.1 테라'로 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 기업들이 AI에 맡기는 업무가 늘어나는 만큼 모델 성능뿐 아니라 처리 속도와 운영 비용까지 개선해 도입 부담을 낮추려는 전략으로, 반복 업무 자동화 수요를 겨냥해 가격 경쟁력 강화를 앞세워 기업용 AI 에이전트 시장에서 주도권 확보에 나선 모습이다. 오픈AI는 26일(현지시간) 자사 블로그를 통해 GPT-6.1 테라를 챗GPT 워크와 코덱스, API에 제공한다고 밝혔다. 자체 전문 업무 평가에서 상위 모델인 GPT-6 아스트라와 비슷한 성능을 기록했으며 작업 완료 속도는 아스트라와 GPT-6.1 솔보다 3배 이상 빨랐다고 설명했다. GPT-6.1 테라는 표준 응용프로그램 인터페이스(API) 요금을 이전 모델보다 50% 낮춰 기업이 반복 업무를 AI에 맡길 때 드는 비용 부담을 줄였다. 또 제안서와 같은 문서 작성부터 컴퓨터 작업까지 지원하는 것이 특징이다. 오픈AI는 이전 모델보다 명확하고 자연스러운 글을 쓰도록 개선하고 화면 속 정보를 이해해 프로그램을 조작하는 능력도 높였다고 밝혔다. 청구서에서 금액과 거래 정보를 찾아 회계 프로그램에 입력하거나 건축 도면을 보고 3D 모델을 만들 수 있다. 온라인 양식 입력과 영상 편집에도 활용할 수 있다. 오픈AI는 청구서 처리처럼 많은 양을 반복해서 수행하는 업무를 주요 활용 분야로 제시했다. 문서를 읽고 필요한 정보를 프로그램에 옮기는 작업을 수천 번 반복하는 기업에서는 작업당 비용을 낮추면 전체 운영비도 줄일 수 있다. 컴퓨터 작업 속도 높이고 잘못된 답변 줄여 오픈AI는 전문 업무 수행 능력을 측정하는 '에이전츠 라스트 이그잼'으로 GPT-6.1 테라를 평가했다. 건축 도면을 3D 모델로 바꾸거나 영상을 장면별로 검토해 복원팀이 참고할 시간대별 기록을 작성하는 시험이다. 문제를 푸는 데 투입하는 연산량을 중간 수준으로 설정했을 때 GPT-6.1 테라는 이전 모델인 GPT-5.6 테라보다 점수가 15%포인트 높았고 작업 비용은 약 3분의 1 수준이었다. 같은 평가에서 작업을 마치는 속도는 GPT-6 아스트라와 GPT-6.1 솔보다 3배 이상 빨랐다고 오픈AI는 밝혔다. 오픈AI는 모델이 틀린 정보를 답하는 비율도 낮아졌다고 설명했다. 실수를 유도하는 질문으로 구성한 내부 시험에서 낮은 추론 설정 기준 오류율은 GPT-5.6 테라 53.6%에서 GPT-6.1 테라 16.7%로 줄었다. 연산량을 최대로 높인 설정에서는 4.3%를 기록했다. 코딩 평가에서도 이전 모델보다 높은 점수를 받았다. 명령어를 입력해 프로그램 문제를 해결하는 능력을 측정하는 '터미널 벤치 4.0'에서 GPT-6.1 테라는 최대 추론 설정으로 과제 50.3%를 해결했다. GPT-5.6 테라가 기록한 21.5%보다 두 배 이상 높았다. 반복 업무는 테라…복잡한 코딩은 솔·아스트라 테라와 솔, 아스트라는 처리할 수 있는 업무가 겹치지만 속도와 비용, 문제 해결 능력에 차이가 있다. 이용자는 맡길 일과 예산에 따라 모델을 선택할 수 있다. 테라는 글쓰기와 화면 이해, 프로그램 조작을 빠르고 저렴하게 처리하는 데 초점을 맞췄다. 솔은 비용과 성능을 함께 고려한 개발자용 모델이며 아스트라는 오픈AI가 가장 높은 수준의 문제 해결 능력을 제공하는 모델로 제시하고 있다. 청구서 정보를 대량으로 입력하는 업무에서는 테라로 비용을 줄이고 복잡한 프로그램에서 오류 원인을 찾아 코드를 고치는 작업에는 솔이나 아스트라를 활용할 수 있다. 다만 모든 분야에서 같은 성능 순서가 유지되지는 않는다. 이번 평가에서도 테라는 일부 컴퓨터 작업에서 아스트라와 비슷한 결과를 냈다. 테라 API 요금은 100만 토큰당 입력 1달러, 출력 5달러다. 같은 양을 처리할 때 입력 2달러, 출력 10달러를 받는 GPT-6.1 솔보다 50% 저렴하다. 토큰은 AI가 정보를 처리하는 단위다. 이미 처리한 입력을 재사용하는 캐시 입력에는 100만 토큰당 0.05달러를 적용한다. 챗GPT 워크와 코덱스에서는 플러스·프로·엔터프라이즈·에듀 이용자에게 제공한다. API 개발자는 'gpt-6.1-terra'라는 이름으로 모델을 사용할 수 있다. 오픈AI는 "챗GPT 워크와 코덱스에서 GPT-6.1 테라를 사용하면 같은 사용 한도로 GPT-5.6 테라보다 더 많은 작업을 처리할 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.27 10:06김동원 기자

"AI 판단 속도 10배↑"…오픈AI, '디시전스 API' 정식 출시

오픈AI가 고객 문의 분류와 후속 작업 선택 등 반복적인 판단을 빠르게 처리하는 전용 서비스를 내놨다. 앱과 인공지능(AI) 에이전트 응답 속도를 높여 이용자 대기 시간과 기업 운영 부담을 줄이려는 취지다. 오픈AI는 'GPT-6 루나' 기반 '디시전스 API'를 정식 출시했다고 22일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 회사에 따르면 이 서비스는 답변 범위가 정해진 질문을 기존 '리스폰스 API'에서 같은 모델을 사용할 때보다 최대 10배 빠르게 처리한다. 사용 방식은 개발자가 질문과 가능한 답변을 정한 뒤 판단에 필요한 텍스트나 이미지를 입력하는 구조다. 고객 문의를 어느 부서로 전달할지 선택하거나 AI 에이전트가 작업을 계속할지 또는 이용자에게 추가 설명을 요청할지 결정하는 데 활용할 수 있다. 판단 결과는 확률이나 점수로 제시하거나 미리 정한 선택지 중 하나를 고르는 방식으로 제공된다. 예를 들어 제품 사진에서 손상이 있을 가능성을 확률로 나타내거나 손상 정도를 점수로 평가할 수 있다. 고객 문의를 처리할 때는 개발자가 지정한 담당 부서 중 한 곳을 선택할 수 있다. 이 같은 판단 기능은 실시간 음성 대화에도 적용된다. 오픈AI는 음성 서비스 'GPT-라이브'와 디시전스 API를 연결해 고객 상담 도중 추가 질문이나 담당자 연결이 필요한지 판단하도록 했다. 이용자 말에 맞춰 앱 속 아바타가 미소를 짓거나 걱정하는 표정을 보이도록 구성하는 것도 가능하다. 오픈AI는 한 번에 처리할 수 있는 질문 수도 늘렸다. 요청당 질문 수는 공개 베타 당시의 두 배인 최대 400개다. 개발자는 JSON 형식의 데이터를 그대로 입력하거나 질문 지침에 이미지를 포함할 수 있다. 오픈AI는 아시아 여러 지역의 처리 용량을 늘려 지연 시간도 개선했다고 설명했다. 또 반복해서 사용하는 맥락을 저장해 재활용하는 프롬프트 캐싱을 지원한다. 요금은 입력 100만 토큰당 0.10달러다. 캐시된 입력에는 100만 토큰당 0.01달러를 부과하며 출력 토큰에는 요금을 매기지 않는다. 고객은 데이터 처리 지역을 미국이나 유럽연합(EU)으로 지정할 수 있다. 자격 요건을 충족하면 오픈AI가 데이터를 보관하지 않는 옵션도 이용할 수 있다. 오픈AI는 내부 업무에도 디시전스 API를 적용하고 있다. 개인 금융팀은 거래 내역 설명을 분류하는 데 활용한다. 커뮤니케이션팀은 보도를 주제별로 나누고 핵심 메시지를 뒷받침하거나 반박하는 정도를 평가해 추가 검토가 필요한 보도를 파악한다. 비스와루프 팔리트 박스 플랫폼·통합 제품관리 부사장은 "보험가입증명서 30건을 대상으로 한 자체 평가에서 디시전스 API는 리스폰스 API와 동일한 정확도를 유지하면서도 처리 경로 선택 속도가 약 5배 빨랐다"며 "일상적인 업무를 자동화하고 신뢰도가 낮은 사례는 검토자에게 전달하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.23 15:53김미정 기자

인텔·AMD "x86 CPU 파이토치 최적화 협력"

x86 기반 서버용 프로세서를 공급하는 인텔과 AMD가 20일(현지시간) 파이썬 기반 오픈소스 딥러닝 라이브러리 '파이토치(PyTorch)' 최적화를 위해 협력한다고 밝혔다. x86 AI 생태계의 파편화를 줄이고 파이토치 응용프로그램을 개발·배포하는 과정을 단순화해 x86 CPU의 AI 소프트웨어 경쟁력을 높이기 위한 의도다. 파이토치는 메타(구 페이스북) AI 연구소가 2016년에 개발해 공개한 오픈소스 머신러닝 라이브러리다. 파이썬 패키지 저장소인 'PyPI'에서 지난 8월 다운로드된 파이토치 패키지 'torch' 다운로드 수는 약 8천620만 건으로 텐서플로(1천670만 건) 대비 5배 이상 많다. 인텔·AMD "x86 AI 소프트웨어 파편화 해소" 인텔과 AMD는 그간 파이토치 처리 가속을 위해 각자 공급하는 서버용 프로세서에 맞춘 라이브러리를 따로 제공했다. 인텔은 제온 등 서버용 CPU의 AI 처리 가속에서 원API 기반 '원DNN(oneDNN)'을 활용했다. 원DNN은 행렬 곱셈과 합성곱 등 딥러닝에 자주 쓰이는 연산을 CPU에 맞게 최적화한다. 인텔이 개발을 시작한 오픈소스 라이브러리로 현재는 UXL 재단에서 관리한다. AMD가 개발하는 '젠DNN(ZenDNN)'은 원DNN을 기반으로 AMD 에픽 프로세서의 젠(Zen) 아키텍처에 특화된 최적화 기능을 추가한 파생형이다. 양사는 x86 생태계 자문 그룹 권고에 따라 파이토치의 x86 CPU 가속을 위한 기본 오픈소스 라이브러리로 원DNN을 채택하기로 했다. 또 AMD는 젠DNN의 최적화 기능을 원DNN으로 통합할 예정이다. 인텔과 AMD가 원DNN으로 일원화된 라이브러리를 제공하면 개발자는 프로세서 제조사별 최적화 경로를 별도로 관리해야 하는 부담을 줄일 수 있다. 또 제조사별로 별도 라이브러리를 유지하는 데 필요한 중복 개발 부담도 줄어들 전망이다. AMD, 'UXL 재단'에 운영 회원사로 신규 가입 AMD는 이날 리눅스 재단 산하 비영리 업계 단체인 통합가속(Unified Acceleration, UXL) 재단에 각종 정책을 결정하는 운영 회원사로 신규 가입하겠다는 의사도 밝혔다. UXL 재단은 2023년 9월 설립된 개방형 기술 협력 단체로, 특정 하드웨어 제조사에 종속되지 않는 개방형 가속 컴퓨팅 생태계 구축을 목표로 한다. AMD 가입 이전 회원사는 총 44개이며, 이 중 핵심이 되는 운영 회원사에는 Arm, 후지쯔, 구글 클라우드, 이매지네이션, 인텔, 퀄컴, 삼성전자가 참여하고 있다. 인텔은 2023년 9월 '인텔 이노베이션' 행사에서 UXL 재단 참여 의사를 밝히고 CPU와 GPU, FPGA(프로그래머블 반도체) 등 다양한 처리장치의 역량을 모두 활용하는 소프트웨어 개발을 위한 API인 '원API' 사양을 제공하기도 했다. AMD의 참여로 UXL 재단 회원사는 총 45개, 이 중 운영 회원사는 8개로 늘어났다. ■ x86 생태계 자문 그룹 결성... x86 공동 표준화 양사는 2024년 10월 델테크놀로지스, 메타, 레노버, 구글, 마이크로소프트, 오라클, 레드햇, HP 등 PC·서버·소프트웨어 업체가 참여한 'x86 생태계 자문 그룹'을 결성한 이후 호환성 유지와 확장성 강화를 위해 협력하고 있다. 양사는 x86 생태계 자문 그룹을 통해 AI 연산을 CPU 차원에서 처리하기 위한 새로운 명령어 집합 확장인 'AI 연산 확장(ACE)'을 정의한 바 있다. AI 연산에 자주 쓰이는 2차원 행렬 연산을 x86 CPU에서도 효율적으로 처리할 수 있도록 표준화했다. 또 지난 5월에는 CPU 안에서 일반적인 연산 결과를 저장하는 '범용 레지스터(GPR)'를 현행 16개에서 최대 32개로 늘리는 새 체계인 '고급성능확장(APX)'에 대한 상세 내용을 공개하기도 했다. 양사는 원DNN 업데이트를 통해 파이토치에서도 ACE의 가속 기능을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. AMD, 인텔 주도 x86 AI 생태계에 합류 양사는 "이번 협력을 통해 개발자들이 프로세서 제조사의 제약 없이 AI 워크로드를 최적화할 수 있는 공통 소프트웨어 경로를 활용하고, 소프트웨어 파편화를 줄이며 현재와 미래의 x86 AI 기능 지원을 가속화하게 됐다"고 설명했다. 스티븐 와트 레드햇 최고기술책임자실 부사장 겸 파이토치 앰배서더는 "AMD와 인텔이 협력해 x86 CPU 최적화 표준화에 나서는 것은 생태계 파편화를 해소하기 위한 중요한 진전으로 레드햇은 이러한 수준의 개방형 협업을 매우 뜻깊게 생각한다"고 밝혔다. 이번 협력으로 AMD는 별도로 개발·유지해 온 최적화 기능을 원DNN에 통합하고, 파이토치의 공통 x86 CPU 가속 경로를 활용하게 된다. 이는 AMD가 인텔 주도로 개발된 소프트웨어를 x86 AI 가속의 공통 기반으로 받아들였다는 의미도 있다. 다만 AMD가 x86 AI 가속 기술의 개발 주도권을 포기한 것도 아니다. AMD는 원DNN을 관리하는 UXL 재단의 운영 회원사로 참여해 향후 기술 개발 방향과 재단 운영에도 관여할 예정이다.

2026.10.21 11:13권봉석 기자

오픈AI '디시전스 API', AI 에이전트 안전장치로 주목

오픈AI가 공개한 '디시전스 API'가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 감시하는 안전장치로 활용될 가능성이 제기됐다. 1일 테크크런치에 따르면 오픈AI가 데브데이에서 공개한 디시전스 API를 AI 에이전트의 '감시자'로 활용할 수 있다는 분석이 나왔다. AI 에이전트가 파일을 수정하거나 외부 사이트에 접속하기 전에 다른 AI가 행동을 확인하고 문제가 있으면 실행을 막을 수 있다. 디시전스 API는 여러 선택지 가운데 현재 상황에 맞는 답을 빠르게 고르는 기술이다. 오픈AI는 GPT-6 루나를 기반으로 이미지 분류나 고객 요청 처리 경로 결정, 여러 AI 에이전트 가운데 다음 작업을 맡을 대상을 고르는 데 활용할 수 있다고 소개했다. 결과는 1초보다 짧은 시간 안에 내놓을 수 있다. 이를 감시에 활용하면 AI 에이전트가 하려는 행동이 이용자가 맡긴 일과 맞는지 한 번 더 확인할 수 있다. 문제가 있다고 판단하면 실행을 막고 판단이 애매한 경우에는 사람이 확인하도록 조치하는 것도 가능하다. 비슷한 기술을 실제 AI 에이전트 감시에 적용한 사례도 나왔다. 사이버보안 스타트업 쿼리스토리는 타입세이프AI가 개발한 AI 모델 '제브'를 이용해 에이전트가 행동할 때마다 문제가 없는지 검사하는 시스템을 시험했다. 제브는 긴 문장을 만드는 대신 미리 주어진 선택지 가운데 적절한 답을 고르는 데 특화됐다. 쿼리스토리는 에이전트가 하려는 행동이 맡은 작업과 어긋난다고 판단하면 실행을 차단하고 판단이 애매한 경우에는 사람이 확인하도록 했다. 감시에 드는 비용에서도 큰 차이가 나타났다. 같은 작업에 프런티어 AI 모델을 사용했을 때는 372달러(약 50만원)가 들었지만 제브를 이용했을 때는 2.94달러(약 4000원)가 소요됐다. 에이전트가 행동할 때마다 별도의 AI로 확인하는 데 드는 비용을 크게 줄인 것이다. 디시전스 API도 제브와 비슷하게 정해진 선택지 가운데 답을 빠르게 고른다. 이에 따라 에이전트의 행동을 반복해서 확인하는 데 활용할 수 있다는 가능성이 거론됐다. 다만 오픈AI는 디시전스 API를 AI 에이전트 감시용으로 제공한다고 공식 발표하지는 않았다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "모델이 선택에 집중하도록 하면 매우 빠르게 작동하게 할 수 있다"며 "이미지 이해와 폭넓은 언어 지원, 안전 기능도 유지할 수 있다"고 말했다.

2026.10.01 10:37김동원 기자

비용 낮추고 성능 높였다…업스테이지 '솔라 미니 4' 공개

업스테이지가 전체 350억 파라미터 가운데 추론 시 30억 파라미터만 활성화하는 소형 거대언어모델(LLM)을 선보이며 복잡한 추론부터 반복 업무 자동화까지 아우르는 LLM 투트랙 전략을 본격화한다. 업스테이지는 자체 개발한 최신 LLM '솔라 미니 4'를 공개했다고 1일 밝혔다. 솔라 미니 4는 전문가혼합(MoE) 구조를 적용해 전체 350억 파라미터 중 추론 과정에서 30억 파라미터만 선택적으로 활성화하도록 설계됐다. 모델 성능은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 기준 종합 24점을 기록했다. 활성 파라미터 30억 규모의 소형 모델 가운데 최고 수준으로, 알리바바 '큐원 3.6-35B-A3B'와 엔비디아 '네모트론 3.5 라이트닝' 등 동급 모델을 앞섰다는 설명이다. 활성 파라미터가 더 많은 모델과 비교해서도 경쟁력을 보였다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라', 구글 '젬마 4 31B', 샤오미 '미모 V2.5' 등 상위 체급 모델과도 대등하거나 앞선 성능을 기록했다고 강조했다. 솔라 미니 4는 양자화를 적용하면 그래픽처리장치(GPU) 1장으로 구동할 수 있다. 적은 활성 파라미터를 바탕으로 응답 속도와 처리 비용을 낮추면서 기업 내부 서버에 직접 설치하는 온프레미스 환경에서도 활용 가능하다. 업스테이지는 솔라 LLM을 프로와 미니 두 갈래로 운영한다. 솔라 프로는 복잡한 판단이 필요한 고난도 에이전트 작업에, 솔라 미니는 단계별 업무 자동화 등 반복 작업을 빠르고 토큰 효율적으로 처리하는 데 특화했다. 솔라 미니 4는 글로벌 응용 프로그램 인터페이스(API) 라우팅 플랫폼 오픈라우터를 통해 API로도 제공된다. 업스테이지는 오는 10일까지 API 가격을 70% 할인하는 출시 기념 프로모션을 진행한다. 김성훈 업스테이지 대표는 "솔라 미니 4는 동급 경쟁 모델을 모두 앞서며 소형 LLM의 새로운 기준을 제시했다"며 "복잡한 에이전트 업무는 '프로', 대규모 업무 자동화는 '미니'로 체계화한 솔라 LLM을 통해 기업이 업무에 가장 알맞은 AI를 선택할 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.10.01 09:47이나연 기자

'배 6척' 띄운 샘 알트먼…오픈AI가 데브데이서 꺼낸 6가지 카드는

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 데브데이를 앞두고 띄운 '배 6척'의 실체가 드러났다. 개발 업계에서 'ship'은 제품이나 기능을 실제로 출시하거나 배포한다는 뜻으로 쓰이는 만큼 배 이모지 6개는 여러 신제품 공개를 예고한 것으로 해석됐다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 데브데이 2026을 열고 20개가 넘는 제품과 기능을 발표했다. 행사 전 오픈AI 임원 티보 소티오도 점 6개를 남겼지만 회사는 숫자 6의 정확한 의미는 밝히지 않았다. 이날 키노트에서는 AI 에이전트 '닷츠'와 새 모델 GPT-6.1 솔, 처리 속도를 높인 울트라패스트, 빠른 판단을 위한 디시전스 응용프로그램 인터페이스(API), 사람과 AI가 함께 일하는 챗GPT 스페이스, 기업 데이터를 보호하는 프라이빗 인텔리전스가 각각 소개됐다. 새 모델과 속도 경쟁에서 AI의 판단과 행동, 사람과의 협업, 기업 데이터 보호까지 발표 범위가 넓어졌다. 오픈AI는 모델부터 에이전트와 업무 공간, 안전 기술까지 실제 AI 활용에 필요한 제품군을 함께 공개했다. 시키지 않아도 일한다…AI 에이전트 '닷츠' 오픈AI가 첫 순서로 발표한 것은 AI 에이전트 '닷츠(Dots)'다. 사용자가 질문할 때만 움직이는 챗봇과 달리 일정과 업무 변화를 계속 살피면서 필요한 일을 먼저 처리하도록 설계된 에이전트다. 닷츠는 GPT-6 아스트라를 기반으로 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 이용한다. 연결된 앱과 서비스에서 필요한 정보를 찾고 문서를 작성하거나 코드를 만들면서 여러 단계의 작업을 이어갈 수 있다. 일례로 일정이 변경되거나 업무와 관련된 새로운 정보가 생기면 이용자가 다시 질문하기 전에 이를 파악해 알려준다. 사용자가 맡긴 일을 한 번 처리하고 끝내는 대신 이후 변화까지 확인하면서 필요한 작업을 계속 수행한다. 기업에는 회계와 법률, 마케팅 등 특정 업무를 맡는 전문형 닷츠도 제공할 예정이다. 오픈AI는 처음에는 하나의 닷츠를 사용하는 형태로 시작한 뒤 여러 닷츠가 역할을 나눠 함께 일하는 방향으로 확대할 계획이다. 아스트라급 성능에 가격은 5분의 1…'GPT-6.1 솔' 새 AI 모델 GPT-6.1 솔도 공개됐다. 지난 22일 GPT-6 솔을 선보인 지 일주일 만에 나온 후속 모델로 코딩과 컴퓨터 사용, 전문 업무 능력을 강화했다. 오픈AI는 GPT-6.1 솔이 최상위 모델 GPT-6 아스트라에 가까운 성능을 내면서 이용 비용은 크게 낮췄다고 밝혔다. API 가격은 100만토큰 기준 입력 2달러, 출력 10달러로 아스트라의 5분의 1 수준이다. 코딩과 컴퓨터 사용 능력도 끌어올렸다. 복잡한 프로그램을 만들거나 여러 소프트웨어를 오가며 작업하는 평가에서 기존 GPT-6 솔보다 높은 결과를 냈고 일부 영역에서는 아스트라에 근접했다. 오픈AI는 GPT-6.1 솔을 챗GPT 워크와 코덱스, API에 적용했다. 최고 수준의 연구 작업에는 아스트라를 두고 일상적인 코딩과 업무에는 상대적으로 가격을 낮춘 솔을 제공하면서 모델별 역할도 나눴다. 최대 8배 빠르게…'울트라패스트' 모델이 답을 만들어내는 속도를 크게 높인 '울트라패스트'도 내놨다. 복잡한 코딩이나 긴 작업을 맡겼을 때 결과를 기다리는 시간을 줄이기 위한 기능이다. 코덱스에서 울트라패스트를 사용하면 일반 방식보다 최대 8배 빠르게 토큰을 생성할 수 있다. 최대 생성 속도는 초당 300토큰이며 API에서는 일반 방식보다 최대 6배 빠르게 이용할 수 있다. 이날 시연에서는 같은 프로그램을 만들라는 요청을 두 모델에 동시에 입력했다. 울트라패스트를 적용한 모델은 일반 모델이 작업을 이어가는 동안 코드를 완성하고 프로그램 실행까지 마쳤다. 울트라패스트는 현재 GPT-6 아스트라에서 사용할 수 있으며 GPT-6.1 솔에도 지원할 예정이다. 오픈AI는 사용량을 크게 늘린 월 500달러 '프로 500' 요금제도 함께 공개했다. 1초 안에 다음 행동 결정…'디시전스 API' AI가 긴 답변을 만드는 대신 빠르게 다음 행동을 고르는 '디시전스 API'도 새로 공개됐다. 개발자가 가능한 선택지를 미리 제시하면 AI가 상황을 확인한 뒤 적절한 답 하나를 고르는 기능이다. 고객 문의가 들어왔을 때 어느 부서로 보내야 할지 정하거나 사진을 분류하는 데 사용할 수 있다. 여러 AI 에이전트가 함께 일할 때는 다음 작업을 어떤 에이전트가 맡을지도 결정할 수 있다. 디시전스 API는 GPT-6 루나를 기반으로 하며 이미지도 이해한다. 오픈AI는 1초보다 짧은 시간 안에 결과를 낼 수 있어 빠른 판단이 필요한 업무에 적용할 수 있다고 설명했다. 키노트에서는 카메라를 장착한 소형 로봇으로 활용 사례를 보여줬다. 로봇이 주변을 촬영하면 AI가 들어온 영상을 확인하고 여러 선택지 가운데 다음 행동을 골랐다. AI가 주변 상황을 보고 실제 행동으로 이어가는 과정을 보여준 시연이었다. 사람과 AI가 함께 일한다…'챗GPT 스페이스' 사람과 AI 에이전트가 같은 공간에서 일할 수 있는 '챗GPT 스페이스'도 공개됐다. 이용자와 동료, AI 에이전트가 업무 자료를 공유하고 같은 작업을 이어갈 수 있도록 한 공간이다. 스페이스 안에서는 챗GPT와 닷츠가 같은 정보를 바탕으로 일을 처리할 수 있다. 이용자가 자료를 올리면 사람이 내용을 확인하는 동안 AI가 추가 조사를 하거나 문서를 작성해 결과를 다시 공유할 수 있다. 문서 작성과 조사, 차트와 이미지 제작 등을 지원하는 '페이지'도 스페이스에서 함께 사용할 수 있다. 오픈AI는 향후 여러 사람이 AI 에이전트와 함께 프레젠테이션을 만들고 수정하는 기능도 제공할 예정이다. 기존 챗GPT가 이용자와 AI가 일대일로 대화하는 공간이었다면 스페이스에서는 여러 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 내용을 공유한다. 닷츠가 처리한 결과를 동료가 확인하고 수정하거나 다른 사람과 AI가 이어받아 다음 작업을 진행할 수 있다. 기업 데이터는 보호…'프라이빗 인텔리전스' AI가 더 많은 기업 시스템과 데이터를 다루게 되면서 데이터 보호 기술도 함께 공개됐다. 오픈AI는 기업이 민감한 정보를 보호하면서 고성능 AI를 사용할 수 있도록 하는 '프라이빗 인텔리전스'를 새로 선보였다. 금융 정보와 의료 데이터, 회사 내부 문서처럼 외부에 공개하기 어려운 정보를 AI에 맡기는 기업을 겨냥했다. 민감한 정보를 오픈AI 직원에게 공개하지 않은 상태에서도 모델과 안전 기능을 사용할 수 있도록 했다. 여기에는 데이터를 저장하지 않으면서 AI 사용 과정의 위험을 검사하는 '프라이빗 세이프티 프로세싱'이 포함된다. 데이터 비저장 방식인 '제로 데이터 리텐션(ZDR)'과 함께 사용하면 이용자가 입력한 내용과 AI의 답변을 오픈AI가 보관하지 않은 상태에서도 자동으로 안전 문제를 확인할 수 있다. 오픈AI는 AI가 답을 만드는 과정에서도 데이터를 보호하는 '프라이빗 인퍼런스'도 개발하고 있다. 기업이 중요한 데이터를 외부에 노출하지 않고 프런티어 AI를 사용할 수 있도록 데이터 보호 범위를 AI 처리 과정까지 넓히고 있다. 샘 알트먼 CEO는 배 6척의 정확한 의미는 밝히지 않았다. 다만 이번 데브데이에서 모델과 에이전트, 협업 도구, 데이터 보호까지 AI를 실제 업무에 연결하는 제품과 기능이 한꺼번에 공개했다. 그는 "개발자들에게 더 나은 모델뿐 아니라 오픈AI에서 사용하는 것과 같은 도구와 자유롭게 제품을 만들 수 있는 기반을 제공하고 싶다"며 "AI는 새로운 산업혁명이라기보다 창의성과 발견의 새로운 르네상스에 더 가까워야 한다"고 말했다.

2026.09.30 07:29김동원 기자

오픈AI, AI 에이전트 행동 범위 확대…컴퓨터도 직접 조작

오픈AI가 개발자가 사람을 대신해 여러 업무를 처리하는 인공지능(AI) 에이전트를 만들 수 있도록 개발 도구를 강화했다. AI가 브라우저와 프로그램을 직접 조작하고 장시간 맡은 일을 이어가는 기능까지 제공한다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 데브데이 2026에서 에이전트 응용프로그램 인터페이스(API)에 컴퓨터 사용 기능을 추가하고 새로운 디시전스 API를 공개했다. 코딩 에이전트 코덱스도 클라우드에서 계속 작업할 수 있도록 기능을 확대했다. 에이전트 API를 이용하면 개발자는 사용자의 지시를 받아 필요한 도구를 찾아 여러 단계의 작업을 처리하는 AI 서비스를 만들 수 있다. 이번에 컴퓨터 사용 기능까지 더해지면서 AI가 직접 브라우저를 열고 화면을 이동하거나 버튼을 누르는 작업도 가능해졌다. 오픈AI는 개발자가 코딩 작업을 맡기는 코덱스도 클라우드에서 계속 일할 수 있도록 바꿨다. 휴대전화에서 시작한 작업을 웹이나 데스크톱에서 이어갈 수 있고 노트북을 닫아도 작업은 중단되지 않는다. 브라우저 열고 직접 클릭…에이전트 행동 범위 넓혀 오픈AI는 지난 10일 코덱스를 구동하는 기술을 기반으로 에이전트 API를 공개 베타로 선보였다. AI가 긴 작업을 수행하면서 이전 내용을 기억하고 여러 도구를 사용하거나 다른 AI 에이전트와 역할을 나눌 수 있도록 지원한다. 개발자가 에이전트의 작업 과정을 처음부터 하나씩 만들 필요도 줄어든다. 오픈AI가 작업 흐름과 이전 대화 내용을 관리하고 개발자는 에이전트가 사용할 도구와 작업 환경을 설정하는 방식이다. 에이전트는 별도의 작업 공간에서 코드를 실행하고 파일을 읽거나 수정할 수 있다. 외부 서비스와 연결해 정보를 가져오거나 결과물을 만드는 것도 가능하다. 오픈AI가 제공하는 환경뿐 아니라 개발자가 자체적으로 운영하는 환경에서도 작업할 수 있다. 이번 데브데이에서는 AI가 컴퓨터 화면을 직접 보고 조작하는 기능도 추가했다. 별도 연동 기능이 없는 웹사이트나 프로그램에서도 버튼을 누르고 정보를 입력할 수 있다. 일례로 웹사이트 검사를 맡기면 AI 에이전트가 직접 브라우저를 열고 여러 페이지를 이동하며 기능이 제대로 작동하는지 확인할 수 있다. 사람이 화면을 하나씩 열어 시험하던 작업 일부를 에이전트에 맡길 수 있는 셈이다. 코덱스의 클라우드 기능도 강화했다. 특정 기기에 작업을 묶어둘 필요 없이 휴대전화와 웹, 데스크톱을 오가며 같은 작업을 이어갈 수 있다. 시간이 오래 걸리는 코딩 작업도 기기를 켜둔 채 기다리지 않아도 된다. 1초 안에 판단…디시전스 API 공개 오픈AI는 AI가 여러 선택지 가운데 필요한 답을 빠르게 고르는 디시전스 API도 새로 선보였다. 긴 답변을 만드는 대신 정해진 선택지 가운데 하나를 고르게 해 판단 시간을 줄이는 기술이다. 일례로 고객의 요청을 어느 부서로 보낼지 정하거나 사진을 분류하고 여러 AI 에이전트 가운데 다음 작업을 누가 맡을지 결정하는 데 활용할 수 있다. GPT-6 루나에 미리 정해진 선택지를 제시하고 그중 적절한 답을 고르게 하는 방식이다. 오픈AI는 디시전스 API가 1초보다 짧은 시간 안에 결과를 낼 수 있다고 설명했다. 빠른 판단이 필요한 작업에서도 이미지 이해와 여러 언어 지원, 안전 기능을 함께 사용할 수 있다. 실제 세계에서 움직이는 로봇에도 활용할 수 있다. 이날 시연에서는 카메라로 주변을 확인하는 로봇을 소개하며 디시전스 API를 이용하면 로봇이 눈앞의 상황을 파악한 뒤 빠르게 다음 행동을 선택할 수 있다고 설명했다. 오픈AI는 에이전트가 단순히 답을 생성하는 데서 벗어나 실제 컴퓨터와 프로그램을 조작하고 장시간 업무를 수행하도록 개발 기반을 넓히고 있다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "개발자들에게 더 나은 모델뿐 아니라 오픈AI에서 사용하는 것과 같은 도구와 자유롭게 제품을 만들 수 있는 기반을 제공하고 싶다"고 말했다.

2026.09.30 04:43김동원 기자

질문 난이도 따라 LLM 골라 쓴다…라이너, 모델 API 출시

라이너가 질문 난이도에 따라 적합한 거대언어모델(LLM)을 자동 배정해 답변 품질을 유지하면서 토큰 비용을 50% 이상 줄이는 모델 응용 프로그램 인터페이스(API)를 출시했다. 라이너는 AI 오케스트레이션 솔루션 '라이너 모델 API'를 출시했다고 15일 밝혔다. 기존에는 답변 품질을 높이기 위해 모든 질문을 고가의 프런티어급 모델로 처리하는 경우가 많았다. 하지만 질문마다 난이도가 다른 만큼 간단한 질의까지 고성능 모델로 처리하면 불필요한 비용이 발생할 수 있다. 라이너는 자체 AI 서비스를 운영하며 축적한 모델 평가 경험을 정밀 오케스트레이션 기술에 활용했다. 앞서 회사는 라이너 검색, 라이너 스콜라, 라이너 라이트, 라이너 파이낸스 등 다양한 AI 에이전트 제품을 운영하며 서로 다른 LLM 성능을 다각도로 비교·검증해왔다. 라이너의 실사용 환경 자체 데이터 평가 결과, 고성능 모델로 배정된 질의 비중은 약 43%로 나타났다. 코딩과 수학, 복합 추론이 필요한 고난도 질의는 상위 모델을 적용하고 나머지 57%의 일반 질의에는 효율적인 모델을 배정해 비용 절감 효과를 높였다. 이 과정에서 라이너는 실제 이용자의 다양한 질의 패턴을 반영하기 위해 비식별 처리한 대표 질의 데이터셋도 구축했다. 일상적인 탐색부터 업무 처리와 학술 연구까지 다양한 이용 패턴을 분석해 모델 배정 알고리즘을 최적화했다. 라이너 모델 API는 기존 API를 교체하는 방식으로 적용할 수 있도록 설계됐다. 기업이 새로운 LLM이 나올 때마다 모델별 성능과 비용을 직접 비교하고 교체해야 하는 부담도 줄이는 것을 목표로 한다. 김진우 라이너 대표는 "모든 질문을 상위 모델로만 처리하는 방식은 간단한 계산에 매번 슈퍼컴퓨터를 동원하는 것과 같다"며 "끊임없이 쏟아지는 신규 모델 성능과 단가를 개발사가 매번 검증하고 교체해야 하는 번거로움을 라이너 모델 API가 해결할 것”이라고 말했다. 이어 "기업들이 비용 부담과 모델 선택의 피로감에서 벗어나 핵심 업무 혁신에만 몰입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 부연했다.

2026.09.15 11:45이나연 기자

"소형 쇼핑몰 API키가 문제...하드코딩돼 해커 먹이감"

토스(비바리퍼블리카)의 전자지급결제대행(PG) 자회사 토스페이먼츠의 가맹점 한 곳에서 해킹으로 고객 정보가 노출되는 사고가 발생했다. 토스페이먼츠는 자체 시스템이 해킹된 것이 아니라 가맹점의 부주의로 사고가 발생했다고 설명했다. 9일 본지 취재결과 이 가맹점은 소형 쇼핑몰인 것으로 나타났다. 토스페이먼츠에 따르면 회사 가맹점 한 곳인 이 쇼형 쇼핑몰이 보유한 고객 2671명의 결제내역 4131건이 유출됐다. 해커는 이를 기반으로 ▲구매자 성명 ▲마스킹 처리된 카드번호 ▲승인번호 등 결제내역을 조회했다. 카드 비밀번호와 유효기간, CVC 등 결제에 필요한 정보는 포함되지 않아 추가 결제는 불가능하다는 것이 토스페이먼츠 측 설명이다. 토스페이먼츠에 따르면, 이번 해킹은 해당 가맹점이 이용하는 결제연동플랫폼의 인증정보(연동키)가 노출되면서 발생했다. 토스페이먼츠 서비스를 구축, 연동해주는 결제연동플랫폼에서 제공한 인증정보를 가맹점이 웹사이트에 노출, 사고가 발생했다는 것이 회사 측 설명이다. 이번 해킹은 해커가 소스코드 내에 삽입된 API 키를 통해 해당 가맹점 웹사이트에 접근, 발생했다. 토스페이먼츠 관계자는 해킹 이유에 대해 "결제연동 플랫폼의 API키가 자바스크립트에 하드코딩(데이터를 코드 안에 직접 작성하는 개발 방식)돼 있었고, 제3자가 노출된 API키로 정상 접근으로 위장해 결제정보를 조회했다"며 "피해 가맹점은 쇼핑몰이며, 규모가 크진 않아 보인다"고 말했다. 이어 "결제정보의 경우 개인신용정보에 해당하기 때문에 토스페이먼츠는 신용정보법에 따른 개인신용정보 누설 통지하고 금융감독원 및 금융위원회에 신고했다"며 "토스페이먼츠는 노출 사실 확인 즉시 해당 접근 경로를 차단했으며, 현재 진행 중인 검사에도 성실히 협조하고 있다"고 밝혔다. 이처럼 보안 관리 체계가 상대적으로 빈약한 중소 웹사이트의 경우 개발 과정에서 API키나 비밀번호 등 주요 정보가 외부에 노출될 우려가 있다. 특히 최근 인공지능(AI) 발달로 바이브 코딩이 활성화되면서 코드 구조를 깊이 이해하지 못한 채 사용할 경우 심각한 보안 및 품질 위험을 초래하기도 한다. 또한 쇼핑몰의 경우 1인으로 운영되거나 영세한 경우가 많기 때문에 이같은 보안 위협에 더욱 쉽게 노출된다. 한편 중기부에 따르면 소형 쇼핑몰 등 국내 소상공인은 2023년 기준 약 790만개가 넘는다.

2026.09.09 17:57김기찬 기자

딥엘, 개발자 전용 포털 '딥엘 포 디벨로퍼' 공개…API 활용 지원 강화

딥엘(DeepL)이 자체 제공하는 API를 활용하는 개발자를 위한 전용 포털 '딥엘 포 디벨로퍼(DeepL for Developers)'를 선보인다고 31일 밝혔다. 딥엘 포 디벨로퍼는 개발자가 딥엘 API를 보다 쉽게 도입하고 활용할 수 있도록 관련 정보를 통합 제공하는 플랫폼이다. 기존에는 제품 소개 페이지와 기술 문서가 분산돼 있었지만 이번 포털 개설을 통해 필요한 자료를 한곳에서 확인할 수 있게 됐다. 포털에서는 API 키 발급부터 첫 API 호출까지의 사용 절차를 비롯해 코드 샘플, 프로그래밍 언어별 소프트웨어 개발 키트(SDK), API 레퍼런스 등 개발 과정에 필요한 핵심 정보를 제공한다. 이를 통해 개발자들은 서비스와 애플리케이션에 딥엘의 언어 AI 기능을 보다 빠르게 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 딥엘은 100개 이상의 언어를 지원하는 '번역 API(Translate API)', 40개 이상의 언어로 실시간 음성 인식 및 번역을 제공하는 '보이스 API(Voice API)', 그리고 PDF·워드·파워포인트 등 15종 이상의 파일을 원본 서식 그대로 번역할 수 있는 '문서 API(document API)'를 운영하고 있다. 딥엘은 이번 개발자 포털 오픈을 통해 API 관련 접근성을 높이고, 개발자 생태계 확대와 언어 AI 서비스 활용 저변을 넓혀 나간다는 계획이다.

2026.08.31 18:02남혁우 기자

[카드뉴스] AI가 못 찾으면 사라져요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 '바이브코딩 시대'라는 말, 들어보셨나요? AI가 우리 대신 정보를 찾고 결정을 내려주는 시대가 오면서, AI에게 발견되지 못하는 서비스는 손님을 잃게 될 위기에 처했다는 분석이 나왔어요. 실제로 전문가 6명 중 5명이 'AI와 연결되지 못하면 위험하다'는 데 동의했다고 하니, 이제 AI 친화성은 선택이 아니라 필수가 된 셈이죠. 흥미로운 건 스마트워치 시장에서도 이런 흐름이 드러난다는 점인데요. 애플워치가 실력보다는 '연결성'에서 앞서면서 인기를 끌었다는 거예요. 애플워치가 46점, 타이젠이 16점, 기타가 38점을 기록했다는 수치를 보면, 성능보다 얼마나 많은 서비스와 자연스럽게 이어지는지가 승부를 갈랐다는 걸 알 수 있어요. 인터넷도 단순히 정보를 읽는 공간에서 이제는 똑똑한 심부름꾼 역할로 진화하고 있는데, AI 심부름꾼이 임무를 완수하려면 '찾기 → 허락받기 → 완료하기'까지 딱 3단계 안에 끝내야 한다고 해요. 이 관문을 통과하지 못하면 AI는 미련 없이 다른 곳으로 가버린다니, 속도와 접근성이 정말 중요해진 거죠. 앞으로는 사람보다 로봇(AI)이 더 많이 돌아다니는 인터넷이 온다고 하니, 문을 활짝 열어둔 가게처럼 AI에게 개방적인 서비스만이 살아남을 수 있을 것 같아요. 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/bbc80ebb.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.22 08:30AMEET

AI가 접근하기 어려운 서비스는 사라진다

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 최근에 자주 쓰던 앱이나 웹사이트를 나도 모르게 멀리하게 된 경험이 있으신가요? 특히 코딩을 직접 하지 않아도 AI와 대화하며 프로그램을 만드는 '바이브코딩'을 즐기는 분들이라면 더욱 공감하실 텐데요. 내가 쓰고 싶은 기능이 있는데, 그 서비스가 인공지능(AI)과 대화할 수 있는 통로인 API를 열어두지 않았거나 AI가 접근하기 까다롭게 되어 있다면 결국 다른 서비스로 눈을 돌리게 되죠. 과연 AI와 친하지 않은 서비스는 이대로 세상에서 사라지게 되는 걸까요? 아니면 우리가 모르는 또 다른 생존 전략이 있는 걸까요? 이 흥미로운 주제를 두고 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 시각을 가진 AI 패널들이 모여 깊이 있는 토론을 나눴습니다. 기술적 한계를 짚어주는 AI 기술 전문가부터 시장의 흐름을 읽는 산업 경제 전문가, 기업의 생존을 고민하는 전략 전문가, 문화적 코드를 읽는 평론가, 그리고 사용자 경험과 비판적 시각을 가진 패널들까지 각자의 관점에서 날카로운 인사이트를 던졌습니다. API가 없으면 보이지도 않는 세상, '디지털 주변화'의 공포 먼저 AI 기술 전문가 관점의 패널은 아주 단호한 진단을 내놓았습니다. 서비스가 AI 친화적이지 않다는 건 단순히 불편한 수준을 넘어, 아예 '존재하지 않는 서비스'가 될 수 있다는 경고였죠. 최근 구글이 발표한 제미나이 3.7 플래시 같은 모델을 보면, AI가 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 불러와서 일을 처리하는 능력이 엄청나게 좋아졌거든요. 그런데 서비스가 AI가 알아먹을 수 있는 표준화된 통로인 API를 갖추지 못했다면 어떻게 될까요? AI 에이전트는 그 서비스를 아예 발견하지 못하거나 쓸모없다고 판단해 버립니다. 기술 전문가 패널은 마치 고성능 엔진을 가진 자동차가 있어도 도로가 닦여 있지 않으면 갈 수 없는 것과 같다고 설명했어요. 결국 서비스들이 AI가 이해할 수 있는 '시맨틱 메타데이터'를 갖추고 기술 스택을 완전히 재설계하지 않는다면, 향후 1년 안에 AI 기반 유입 트래픽이 절반 이하로 뚝 떨어질 것이라는 무서운 예측을 하기도 했습니다. 하지만 여기서 사회문화 평론가 관점의 패널은 조금 다른 논점을 제시하며 토론의 흐름을 바꿨습니다. 단순히 '도태'되는 게 아니라 '주변화'되는 것이 핵심이라는 지적이었는데요. 과거 스마트워치 시장에서 타이젠 OS가 애플의 watchOS에 밀려났던 사례를 기억하시나요? 2019년 당시 타이젠의 점유율은 약 15.9%에 불과했습니다. 평론가는 이게 단순히 기술이 부족해서가 아니라고 봅니다. 애플이라는 거대 생태계의 추천 알고리즘이 자사 앱 위주로 학습되면서 타이젠 기반 앱들이 사용자 눈에서 멀어진 것이죠. 즉, API를 잘 만든다고 끝이 아니라, 거대 플랫폼이 설계한 '추천의 법칙'에서 밀려나면 그게 바로 현대판 '죽은 인터넷'이 된다는 겁니다. 기술적인 통로가 있어도 문화적으로 발견되지 못하면 소용없다는 이 주장은, 토론의 중심을 기술 구현에서 플랫폼 영향력 문제로 옮겨놓았습니다. 플랫폼에 종속될 것인가, 아니면 고립된 왕국으로 남을 것인가 이 대목에서 기업 전략 전문가와 비판적 관점의 패널 사이에 뜨거운 공방이 이어졌습니다. 전략 전문가 패널은 현실적인 생존법으로 '점진적 모듈화'를 제안했어요. 한꺼번에 모든 걸 바꾸기 힘들다면, 작은 단위부터 AI가 연동되기 쉬운 구조로 쪼개서 대응하자는 거죠. 심지어 경쟁사들끼리라도 손을 잡고 '공동 API 허브'를 만들어서 거대 플랫폼에 대응해야 한다는 공격적인 전략까지 내놨습니다. 반면 비판적 관점의 패널은 이런 흐름이 결국 '플랫폼 종속'이라는 덫이 될 수 있다고 꼬집었습니다. AI 프렌들리하게 바꿀수록 구글이나 오픈AI 같은 거대 기업의 정책 한마디에 서비스의 운명이 결정되는 '살아있으나 죽은 상태'가 될 위험이 크다는 겁니다. 특히 개인정보 보호나 알고리즘의 편향성 같은 윤리적 문제들을 무시한 채 기술 낙관론에만 빠져서는 안 된다는 경고는 패널들 사이에서 팽팽한 긴장감을 불러일으켰습니다. 사용자 경험(UX) 전문가 패널은 이 논쟁을 다시 '사용자의 실질적인 과업'이라는 지점으로 끌고 왔습니다. 챗봇을 달았느냐, API가 있느냐보다 더 중요한 건 사용자가 하려는 일이 실제로 성공하느냐라는 거죠. 바이브코딩을 하는 유저들이 API 없는 서비스를 안 쓰게 되는 진짜 이유는 그 서비스가 내 '일의 흐름'을 끊기 때문입니다. UX 전문가는 서비스 제공자들이 4주 안에 핵심 기능 5개를 골라 'AI가 이걸 3단계 안에 대신 해줄 수 있는가'를 테스트해보라고 조언했습니다. 여기서 실패하는 서비스가 가장 먼저 교체될 것이라는 진단이었죠. 결국 '도태'의 증거는 거창한 시장 점유율 데이터보다, 사용자의 일상에서 일어나는 작은 '과업 실패'들이 쌓여서 만들어진다는 통찰을 보여주었습니다. 죽은 인터넷의 섬에서 구조 신호를 보내는 방법 토론의 막바지에서 패널들은 결국 '합의된 불안'과 '새로운 기회'를 동시에 짚어냈습니다. AI 친화적이지 않은 서비스가 당장 내일 문을 닫지는 않겠지만, AI 에이전트가 정보를 실어 나르는 거대한 혈관망에서 배제된 채 '죽은 인터넷의 섬'으로 남게 될 것이라는 점에는 이견이 없었습니다. 산업 경제 전문가 패널은 앞으로 API 표준을 갖추지 못한 서비스들이 최소 20% 이상의 매출 기회비용을 잃게 될 것이라며 구체적인 수치를 들어 경고하기도 했죠. 하지만 이것이 단순히 거대 플랫폼에 굴복하라는 뜻은 아니었습니다. 전략 전문가와 평론가는 입을 모아 서비스들이 자기만의 독점적인 데이터 가치를 지키면서도 기술적으로는 유연하게 연결될 수 있는 '이중 전략'을 짜야 한다고 강조했습니다. 결국 이번 토론은 우리에게 중요한 숙제를 남겼습니다. AI 친화성은 단순히 '기능'의 문제가 아니라, 서비스가 세상과 소통하는 '방식'에 대한 근본적인 변화라는 사실입니다. 누군가에게는 이것이 거대 플랫폼에 종속되는 무서운 흐름으로 보이겠지만, 누군가에게는 전 세계 사용자와 AI 에이전트에게 내 서비스를 알릴 수 있는 가장 빠른 지름길이 될 수도 있습니다. 바이브코딩을 하며 불편함을 느꼈던 독자님의 감각은 어쩌면 거대한 지각 변동을 미리 감지한 안테나였을지도 모릅니다. 우리가 즐겨 찾던 그 서비스가 과연 내일의 '살아있는 인터넷'에 남아있을지, 아니면 고요한 '죽은 인터넷'의 풍경으로 사라질지 지켜보는 일은 꽤 씁쓸하면서도 흥미로운 관전 포인트가 될 것 같습니다. 지금까지 AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/bbc80ebb.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.21 09:56AMEET

카페24, 아시아 최초 '유튜브 크리에이터 파트너십 API' 연동

카페24는 아시아 최초로 '유튜브 크리에이터 파트너십 API(크리에이터 파트너십 API)' 연동을 완료했다고 6일 밝혔다. 카페24는 이번 연동을 바탕으로 유튜브 공식 데이터를 크리에이터 발굴·협업·성과 분석 전 과정에 융합해 크리에이터 마케팅의 데이터 중심 전환을 가속화한다. 크리에이터 파트너십 API는 크리에이터 마케팅을 수행하는 에이전시와 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼이 유튜브 내 브랜드 협업을 효율적으로 운영하도록 지원하는 구글의 공식 API다. ▲크리에이터 정보 조회 ▲브랜드·크리에이터 간 협업 생성 및 관리 ▲콘텐츠·캠페인 성과 분석 등 크리에이터 탐색부터 브랜드 협업 콘텐츠의 성과 측정까지 캠페인 운영 전반에 필요한 기능과 데이터를 제공한다. 이번 연동의 핵심은 카페24의 크리에이터 마케팅 역량에 유튜브 공식 데이터를 직접 결합한다는 데 있다. 카페24는 유튜브가 제공하는 크리에이터 데이터를 바탕으로 ▲채널 성과 ▲콘텐츠 특성 ▲시청자 관심사 등을 종합 분석해 브랜드 상품 특성과 캠페인 목적에 맞는 크리에이터 추천을 정교화한다. 브랜드에는 적합한 크리에이터를 보다 빠르게 발굴해 협업 실행까지 체계적으로 지원하고, 크리에이터에게는 자신의 채널과 콘텐츠에 맞는 브랜드 협업 기회를 효과적으로 연결한다. 카페24는 이미 크리에이터 협업 전반을 지원하는 '카페24 크리에이터 마케팅'과 콘텐츠 커머스에 특화된 '매치메이킹' 서비스를 운영하며 크리에이터 마케팅 경험과 노하우를 축적해 온 만큼, 이번 API 연동으로 서비스 전반의 시너지를 높일 것으로 보고 있다. 카페24는 ▲유사 크리에이터 대비 성과 수준 ▲공동 시청을 반영한 실제 도달 범위 ▲콘텐츠 내 브랜드 언급 정보 등 유튜브의 신규 지표를 서비스에 순차적으로 적용할 예정이다. 이를 통해 브랜드는 단순 조회 수를 넘어 콘텐츠의 상대적 경쟁력과 실질적인 영향력을 파악하고, 후속 협업 대상 선정과 캠페인 전략 수립에 활용할 수 있다. 브랜드는 크리에이터 콘텐츠의 자연 발생 성과와 유료 성과를 함께 비교해 반응이 좋은 콘텐츠와 크리에이터를 식별하고, 성과가 확인된 콘텐츠를 '크리에이터 파트너십 광고' 등으로 확대할 수 있다. 카페24는 크리에이터 탐색과 콘텐츠 제작, 성과 분석, 광고 확대, 유튜브 쇼핑 기반 판매 전환을 하나의 흐름으로 연결해 크리에이터 콘텐츠가 브랜드의 실질적인 비즈니스 성과로 이어지는 구조를 만든다. 앞으로 카페24는 크리에이터 파트너십 API를 자사 플랫폼에 단계적으로 확대 적용해 ▲데이터 기반 매치메이킹 고도화 ▲협업·캠페인 운영 자동화 ▲광고·외부 링크 연계 기능을 강화함으로써 크리에이터 마케팅 전 과정의 서비스 경쟁력을 끌어올릴 계획이다. 이재석 카페24 대표는 "크리에이터 마케팅의 경쟁력은 적합한 크리에이터를 정확하게 연결하고 성과를 확대하는 데 있다"며 "크리에이터 파트너십 API를 핵심 데이터 허브로 활용해 유튜브 공식 데이터와 카페24의 커머스·마케팅 역량을 결합하고, 브랜드와 크리에이터가 빠르고 투명하게 성과를 만드는 환경을 구축하겠다"고 말했다.

2026.08.06 16:44박서린 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

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