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AI 안전성, 지정학적 맥락보다 '언어'에 더 큰 영향…한국어 질문 시 유해성 낮아

인공지능(AI) 모델의 안전성이 질문 언어와 지정학적 맥락에 따라 달라질 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 영어보다 한국어로, 미국보다 한국 맥락으로 질문했을 때 유해성 점수가 낮았으며 언어에 따른 효과는 지정학적 맥락보다 2.5배 컸다. 오픈소스 모델에서는 이와 다른 양상도 나타났다. 21일 업계에 따르면 과학기술정보통신부 산하 한국전자통신연구원(ETRI) 조직인 인공지능안전연구소는 스케일 AI와 다국어 AI 안전성 벤치마크 'ROK-포트리스'를 공동 개발했다. ROK-포트리스는 스케일 AI의 국가안보·공공안전 분야 벤치마크인 포트리스를 기반으로 개발됐다. 이 최신 벤치마크는 기존 다국어 안전성 평가처럼 동일한 프롬프트를 번역하는 데 그치지 않고 질문의 언어와 지정학적 맥락을 각각 바꿔 모델 응답 변화를 비교한다. 영어·한국어와 미국·한국의 주체, 기관, 사건 등을 조합해 하나의 적대적 프롬프트를 최대 4가지 조건으로 변형하는 방식이다. 공동 연구진은 국가안보·공공안전 분야에서 1235개 과제를 구성해 14개 AI 모델을 평가했다. 평가 영역은 화학·생물학·방사능·핵·폭발물(CBRNE), 정치적 폭력·테러리즘, 범죄·금융 활동, 정보 유출 등 4개다. 각 유해 요청에는 무해한 대응 요청을 함께 구성해 모델의 과잉 거부 여부도 측정했다. 평가에서는 영어 프롬프트가 전반적으로 가장 높은 위험 점수를 기록했고 한국어와 한국 맥락을 함께 적용한 프롬프트의 위험 점수가 가장 낮았다. 영어에서 한국어로 언어를 바꿨을 때의 효과는 약 10%포인트로, 미국 주체·기관을 한국으로 바꿨을 때의 약 4%포인트보다 2.5배 컸다. 한국어로 바꿨을 때 유해성이 낮아지는 효과가 한국 맥락을 추가한다고 더 커지는 것은 아니었다. 14개 모델 중 4개에서는 오히려 한국 맥락을 적용했을 때 한국어 사용에 따른 유해성 억제 효과가 유의미하게 줄었다. 반대로 한국 맥락을 추가하면서 이 효과가 유의미하게 커진 모델은 없었다. 공동 연구진은 언어와 지정학적 맥락이 서로 독립적으로 작용하는 것이 아니라 모델마다 상호작용한다고 분석했다. 한국어의 상대적 안전성이 모든 모델의 고유한 안전성 정렬을 의미하는 것은 아니라는 분석도 나왔다. 공동 연구진이 역할극이나 가상의 배경, 감정적 호소 등 유해한 요청을 감추는 적대적 프레이밍을 제거하고 같은 정보를 직접 요청하도록 조건을 바꾸자 한국어의 상대적 이점이 대부분 사라졌다. 이 과정에서 모델 유형별 차이도 나타났다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 폐쇄형 모델은 적대적 프레이밍을 제거한 뒤에도 한국어에서 다소 낮은 유해성을 유지했지만 5개 오픈소스 프론티어 모델은 오히려 한국어 유해 요청에 응할 가능성이 높아졌다. 연구진은 트랜스크리에이션 과정에서 적대적 프롬프트의 포장 방식이 효과를 잃으면서 초기 결과의 일부가 발생했을 가능성을 제시했다. 한국어에서 낮은 유해성 점수가 나타난 것이 거부율이 높았기 때문만은 아니라는 결과 역시 확인됐다. 모델이 요청을 거부하지 않고 실제 답변을 제공한 사례만 따로 분석해도 14개 모델 중 12개가 한국어 질문에 더 낮은 유해성의 응답을 내놨다. 동시에 무해한 한국어 요청에 대한 거부도 늘었으며 일부 모델에서는 거부 빈도가 약 두 배까지 증가했다. 공동 연구진은 이번 결과가 영어 프롬프트를 다른 언어로 번역하는 방식만으로는 배포 환경의 AI 안전성을 충분히 평가하기 어렵다는 점을 보여준다고 설명했다. 실제 서비스에서는 언어와 함께 제도·기관·인물·사건 등 지정학적 맥락도 달라지는 만큼, 안전성 평가에서도 이를 함께 반영해야 한다는 것이다. 인공지능안전연구소와 스케일 AI는 공동 연구와 거대언어모델(LLM) 평가, AI 시스템 취약점과 잠재적인 적대적 악용방식을 식별하기 위한 레드티밍 활동 등을 이어갈 방침이다. 공동 연구진은 "ROK-포트리스의 더 큰 목표는 측정하기 가장 쉬운 환경이 아니라 있는 그대로의 현실 세계를 반영하는 안전성 평가 체계를 확립하는 것"이라며 "영어 환경에서 안전장치가 작동하는지를 확인하는 데 그치지 않고, AI가 실제로 사용될 다양한 맥락에서도 안전성이 일반화되는지를 검증해야 한다"고 말했다.

2026.09.21 11:26이나연 기자

투모로로보틱스, 중기부 '스케일업 팁스' 선정…로봇 파운데이션 모델 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 투모로로보틱스는 중소벤처기업부가 주관하는 '스케일업 팁스'에 선정됐다고 18일 밝혔다. 스케일업 팁스는 민간 투자사가 먼저 투자한 기업에 정부가 연구개발(R&D) 자금을 지원하는 사업이다. 투모로로보틱스는 이번 과제를 통해 다양한 휴머노이드에 공통으로 적용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 현장 운영 소프트웨어를 개발한다. 회사는 영상, 언어, 센서 정보를 로봇 행동으로 연결하는 지능형 기술을 고도화할 계획이며다. 산업 현장에서 안정적으로 사용할 수 있는 모델을 확보하는 것이 목표다. 투모로로보틱스는 모델 개발에서 특정 제조사나 기종에 국한하지 않고 구조가 다른 휴머노이드에 적용 가능한 범용성에 초점을 맞춘다. 회사는 현장 작업자가 로봇에 직접 작업을 지시하고 운영할 수 있는 소프트웨어도 개발한다. AI 모델과 학습·운영 시스템을 연계해 로봇 지능이 작업 수행으로 이어지도록 하고, 현장 사용자가 활용할 수 있는 통합 서비스로 발전시킬 예정이다. 장병탁 투모로로보틱스 대표는 "휴머노이드의 산업 현장 도입을 위해서는 작업을 안정적으로 반복 수행할 수 있는 지능이 필요하다"며 "스케일업팁스 선정을 계기로 다양한 휴머노이드에 적용 가능한 AI를 개발할 것"이라고 말했다.

2026.09.18 17:52진운용 기자

AI 클라우드 엔스케일, IPO 앞두고 35억 달러 조달 추진…엔비디아도 논의

인공지능(AI) 클라우드 기업 엔스케일이 기업공개(IPO)를 앞두고 최대 35억 달러(약 4조 7000억원) 규모 자금 조달을 추진한다. AI 인프라 구축에 대규모 자금이 필요한 가운데, 핵심 파트너인 엔비디아로부터 약 20억 달러(약 2조 7000억원)의 투자를 유치하는 방안도 논의 중인 것으로 알려졌다. 5일 블룸버그통신에 따르면 엔스케일은 IPO에 앞서 최대 35억 달러(약 4조 7000억원)의 자금을 확보하기 위해 잠재적 투자자들과 협의 중이다. 엔스케일은 투자자들을 대상으로 최대 15억 달러(약 2조원) 규모 전환사채 발행을 추진하고 있다. 이와 별도로 엔비디아로부터 약 20억 달러(약 2조 7000억원) 규모의 자금을 확보하는 방안도 추진 중이다. 전환사채 투자에는 헤지펀드 서드포인트가 주도적으로 참여할 것으로 알려졌다. 골드만삭스도 이번 자금 조달 작업을 지원하고 있다. 엔스케일은 향후 IPO를 통해 추가로 약 30억 달러(약 4조원)를 조달하는 방안도 검토하고 있다. 다만 현재 논의가 진행 중인 만큼 자금 조달 규모와 참여 투자자 등 세부 내용은 확정되지 않았다. 회사는 투자자들에게 현재 확보한 계약의 총가치가 약 1030억 달러(약 138조원)에 달한다고 밝혔다. 이는 최근 앤트로픽에 컴퓨팅 파워를 공급하는 450억 달러(약 60조원) 규모 계약을 체결한 데 따른 것이다. 엔스케일은 이를 기반으로 연간 약 181억 달러(약 24조원)의 매출과 136억 달러(약 18조원) 수준의 조정 상각전영업이익(EBITDA)을 창출할 수 있을 것으로 추산했다. 엔스케일은 AI 컴퓨팅 수요 확대에 맞춰 글로벌 데이터센터 인프라를 확장 중이다. 노르웨이에 마이크로소프트가 사용할 대규모 데이터센터 캠퍼스를 개발 중이며 미국 웨스트버지니아에서도 대형 캠퍼스를 구축하고 있다. 현재 가동 중인 엔스케일의 AI 칩 대부분은 엔비디아 블랙웰 계열이다. 회사는 차세대 엔비디아 베라 루빈 그래픽처리장치(GPU)도 약 19만개 확보 계약을 체결한 것으로 알려졌다. 엔스케일은 AI 모델 기업을 넘어 로보틱스 등으로 고객층도 넓히고 있다. 최근 로봇 스타트업 피규어에 최소 35억 달러(약 4조원) 규모 컴퓨팅 용량을 공급하는 계약을 체결하고 회사에도 투자했다. 지난 7월에는 소프트웨어 스타트업 애니스케일을 16억 5000만 달러(약 2조원)에 인수하기로 합의했다.

2026.09.06 09:35한정호 기자

앤트로픽, 엔스케일과 데이터센터 임차 계약…6년간 62조원 규모

앤트로픽이 영국 클라우드 컴퓨팅 스타트업 엔스케일과 계약을 체결하고 이들의 데이터센터에서 6년간 약 450억 달러(약 62조 3025억원) 규모의 컴퓨팅 용량을 임차한다. 26일(현지시간) 파이낸셜타임스 등 외신은 사안에 정통한 관계자들의 말을 인용해 앤트로픽이 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 프로세서가 가동되는 내년 말부터 미국 웨스트버지니아주에 위치한 해당 시설에서 460MW 규모의 컴퓨팅 자원을 이용하기 시작할 예정이라고 밝혔다. 최근 앤트로픽은 아마존, 스페이스X와도 컴퓨팅 관련 계약을 체결했다. 올해에는 인프라 투자 자금을 마련하기 위해 수백억 달러를 조달하기도 했다. 메타와도 수십억 달러 규모에 이를 수 있는 컴퓨팅 자원 임차 계약을 두고 초기 협상을 진행했다. 이와 별도로 앤트로픽은 구글의 AI 칩을 1500억 달러(약 207조 6750억원) 이상 규모로 대여하기로 했다. 해당 칩들은 전용으로 구축된 데이터센터에 설치된다. 엔스케일은 미국 웨스트버지니아주 메이슨카운티에 1.35GW 규모의 데이터센터를 건설하고 있다. 데이터센터에 전력을 공급하기 위한 2GW 규모의 천연가스 발전소도 부지 내에 들어설 예정이다. 엔스케일은 전체 사업비가 690억 달러(약 95조 5305억원)에 이를 것으로 추산한다. 엔스케일은 노르웨이에서도 데이터센터 캠퍼스를 건설하고 있다. 이 시설은 오픈AI가 사용할 것으로 예상된다. 엔스케일이 추진하고 있는 데이터센터 프로젝트는 12개가 넘는다.

2026.08.27 08:59박서린 기자

[AI 고속도로] AI 인프라 새 승부처 '랙 스케일'…칩·서버 업계 총력전

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 '랙 스케일(Rack Scale)'로 빠르게 이동하고 있다. 개별 서버를 조립해 공급하던 방식에서 벗어나 GPU·중앙처리장치(CPU)·네트워크·전력·냉각을 하나의 랙으로 통합하는 구조가 새로운 표준으로 자리 잡으면서, 반도체 기업은 물론 서버 제조사들까지 시장 선점에 속도를 내는 모습이다. 26일 외신과 업계에 따르면 엔비디아·AMD를 비롯해 델 테크놀로지스·HPE·슈퍼마이크로 등 주요 AI 인프라 기업들이 최근 차세대 제품 전략으로 랙 스케일 아키텍처를 내세우고 있다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 개별 서버 공급이 아닌 랙 단위 통합 시스템 경쟁으로 전환되는 양상이다. 랙 스케일은 GPU·CPU·네트워크 스위치·메모리·전력 공급 장치·액체냉각 시스템 등을 하나의 랙에 통합 제공하는 AI 인프라 구조다. 데이터센터에 개별 서버를 연결하는 과정을 줄여 구축 기간을 단축하고 장애 가능성도 낮출 수 있다는 게 강점이다. 이같은 랙 스케일 확산은 AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 기존 데이터센터 구조만으로는 연산 수요를 감당하기 어려워진 데 따른 것으로 풀이된다. 최신 AI 시스템은 랙당 전력 소비가 과거 수십 키로와트(kW) 수준에서 200kW 이상으로 높아지고 있으며 향후 1메가와트(MW) 수준까지 증가할 것으로 전망된다. 기존 공랭 방식만으로는 발열을 감당하기 어려워 전력과 직접 수랭(DLC), 냉각 분배 장치(CDU) 등을 처음부터 랙 단위로 통합 설계하는 방식이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 가장 적극적으로 움직인 곳은 엔비디아다. 회사는 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈'의 NVL72 시스템을 앞세워 오픈AI와 구글 클라우드, 마이크로소프트(MS), 메타, 코어위브, 델 등에 공급을 확대 중이다. 베라 루빈은 GPU·CPU·네트워크를 단일 랙으로 통합해 설치 시간을 줄이고 생산 자동화까지 고려한 구조로 설계됐다. AMD도 최근 첫 랙 스케일 AI 플랫폼 '헬리오스'를 공개하며 맞불을 놨다. 헬리오스는 72개의 MI455X GPU와 18개의 6세대 에픽 CPU, 네트워크와 소프트웨어를 하나로 통합한 개방형 플랫폼이다. 회사는 경쟁 제품보다 달러당 최대 30% 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다고 강조했으며 오픈AI와 앤트로픽, 메타, MS 등 주요 AI 기업들이 도입을 추진 중이라고 밝혔다. 실제 AI 모델 기업들도 랙 스케일 기반 인프라 확보 경쟁에 나서고 있다. 앤트로픽은 최근 AMD와 최대 50억 달러(약 7조 3155억원) 규모 AI 서버 공급 계약을 체결하고 내년부터 헬리오스 기반 최대 2기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기로 했다. 이번 계약은 단순 칩 구매를 넘어 AI 기업과 반도체 기업이 투자와 인프라 구축을 함께 추진하는 새로운 협력 모델로 평가된다. 전통적인 서버 제조사들도 랙 스케일을 새로운 성장 동력으로 삼고 있다. 특히 델은 지난 5월 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 엔비디아와 함께 '델 AI 팩토리 위드 엔비디아' 전략과 랙 스케일 인프라를 공개하며 시장 확대를 선언했다. 행사에 참석한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 델의 AI 랙 제품 '파워랙'을 직접 소개하기도 했다. 업계에선 향후 서버 업체들의 역할이 달라질 것으로 보고 있다. 엔비디아와 AMD가 칩과 기본 랙 구조를 표준화할수록 서버 제조사는 단순 하드웨어 설계보다 액체냉각 기술과 생산 자동화, 데이터센터 구축·운영 역량으로 경쟁하게 될 가능성이 크다는 이유에서다. 동시에 대기업·금융권·공공기관 등 자체적으로 초고전력 AI 인프라를 구축하기 어려운 고객을 대상으로 '턴키' 방식 AI 데이터센터 구축 사업도 확대될 것으로 전망된다. 리사 수 AMD CEO는 헬리오스 발표 당시 "생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공할 것"이라며 "고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.26 14:39한정호 기자

하이퍼엑셀, 기보 '2026 유니콘브릿지' 선정… 글로벌 진출 가속

AI 반도체 팹리스 스타트업 하이퍼엑셀이 기술보증기금(이하 기보)이 주관하는 '2026 유니콘브릿지' 사업에 최종 선정되며 글로벌 시장 진출에 속도를 낸다. 하이퍼엑셀은 이번 선정을 통해 글로벌시장개척자금을 지원받게 되며, 기보의 글로벌 네트워크와 스케일업 지원 체계를 기반으로 해외 시장 확대를 본격화할 계획이라고 24일 밝혔다. 중소벤처기업부와 기보가 공동 운영하는 유니콘브릿지는 혁신성과 성장성을 갖춘 딥테크 기업의 글로벌 스케일업을 지원하는 프로그램이다. 올해는 전국에서 총 50개 기업이 선발됐으며, 선정 기업에는 기술 경쟁력 강화와 글로벌 시장 진출, 투자유치 확대 등을 위한 지원이 제공된다. 기보는 하이퍼엑셀이 세계 최초로 개발한 거대언어모델(LLM) 추론 특화 전용 프로세서 'LPU(LLM Processing Unit)'의 기술력과 글로벌 성장 가능성을 높이 평가했다. 하이퍼엑셀의 LPU는 저전력 메모리(LPDDR5X)와 데이터플로우 최적화 기술을 기반으로 삼성 파운드리 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정에서 설계됐다. 기존 GPU 대비 10배 이상의 비용 효율과 3배 이상의 전력 효율을 구현해 AI 서비스 운영 비용을 획기적으로 절감할 수 있어, AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 전환되는 트렌드에 최적화됐다는 평가다. 하이퍼엑셀은 이번 지원을 기반으로 글로벌 핵심 인재 확보와 해외 마케팅 강화에 나설 계획이다. 미국 실리콘밸리 사무소를 중심으로 글로벌 클라우드 사업자 및 빅테크 기업과의 협력을 확대하고, 중동·일본·동남아 등 소버린 AI 수요가 높은 지역에서 초기 레퍼런스 확보에 집중한다. 아울러 데이터센터를 넘어 온디바이스·로봇·자율주행 등 피지컬 AI 시장으로 사업 영역을 넓혀 2027년 LPU 맞춤형반도체(ASIC) 양산 체제를 구축할 방침이다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 “이번 유니콘브릿지 선정은 하이퍼엑셀의 기술력과 글로벌 성장 가능성을 공식적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다”며 “글로벌 AI 인프라 시장에서 경쟁력을 빠르게 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.06.24 11:09전화평 기자

[최홍석 칼럼] 인프라 단순화가 AI 경쟁력이다

"프로토콜을 줄여야 AI가 망을 읽는다. 복잡한 전용망 위에 자동화를 올리는 것은, 낡은 도로 위에 자율주행차를 올리는 것과 같다." AI 하이퍼스케일 시대가 본격화되면서 전용망(Private Network) 인프라에도 새로운 압력이 가해지고 있습니다. Telco(통신사업자)의 기업 전용망과 대형 엔터프라이즈의 자가 네트워크 모두 동일한 질문 앞에 서 있습니다. '지금 운용 중인 IP/MPLS 구조가 앞으로의 AI 트래픽과 자율화 요구를 감당할 수 있는가.' 이 질문에 답하기 위해서는 현재 구조의 본질적 문제를 직시하는 것에서 출발해야 합니다. 수십 년간 축적된 프로토콜 복잡성, 벤더 종속, 수동 운영의 한계, 이것들은 단순한 기술 부채가 아니라 비즈니스 속도를 제한하는 구조적 족쇄입니다. 20년 누적의 프로토콜 부채...우리가 지불해 온 보이지 않는 비용 현재 대부분의 전용망은 IS-IS·OSPF·LDP·RSVP-TE·BGP가 혼재하는 다중 프로토콜 구조 위에서 운영되고 있습니다. 각 프로토콜은 도입 당시 합리적인 이유가 있었지만, 시간이 지남에 따라 이들이 만들어내는 상호작용은 운영팀의 이해 범위를 초과하는 수준으로 복잡해졌습니다. 문제는 복잡성 자체가 아닙니다. 복잡성이 만들어내는 실질적 비용입니다. 코어 라우터 1대당 수만~수십만 개에 달하는 LDP 바인딩과 RSVP-TE LSP 상태가 병렬로 유지되면서, 장비 재시작이나 소프트웨어 업그레이드 시 재수렴(Re-convergence) 시간이 수십~수백 초까지 늘어납니다. 이는 SLA 위반 위험을 상시 내포하는 구조입니다. IS-IS, OSPF, BGP 간 재배포(Redistribution) 환경에서는 메트릭 정규화 오류와 경로 선택 불일치가 발생하고, 대규모 망에서는 변경 영향 예측이 사실상 불가능해집니다. 장애 발생 시 어느 재배포 포인트가 문제인지 근본원인분석(RCA)에 수 시간이 소요되는 것은 이 구조의 필연적 귀결입니다. AI 추론 트래픽처럼 마이크로초 단위의 결정론적 지연이 요구되는 워크로드 앞에서, 이 복잡성은 단순한 운영 불편을 넘어 서비스 경쟁력의 직접적 손상으로 이어집니다. 전환의 핵심...SRv6이 제시하는 세 가지 구조적 변화 Segment Routing v6(SRv6)은 이 복잡성 문제에 대한 가장 명확한 기술적 응답입니다. SRv6은 소스 라우팅 개념을 IPv6 환경에서 현대적으로 구현하여, 중간 노드에 상태 정보 없이 트래픽 엔지니어링을 실현하는 프로토콜입니다. ① 중간 노드 Stateless - 수렴 시간의 극적 단축 기존 MPLS 환경에서는 모든 라우터가 LSP 상태를 유지했습니다. SRv6 전환 후에는 상태 정보가 소스 노드에 집중되고 중간 노드는 Stateless 구조가 됩니다. 실제 전환 사례에서 재수렴 시간이 50% 이상 단축된 것은 이 구조적 차이에서 비롯됩니다. ② 프로토콜 다이어트 - IS-IS + SR Policy로의 수렴 LDP, RSVP-TE를 제거하고 단일 IGP(IS-IS)와 SR Policy로 운용 구조를 단순화하면, 재배포 포인트 자체가 사라집니다. 프로토콜 간 경계가 없어지면서 경로 제어의 일관성이 확보되고, 변경 영향 분석이 비로소 예측 가능해집니다. ③ SRv6 uSID - 헤더 오버헤드 최소화 uSID(Micro-SID)는 128비트 IPv6 주소 하나에 다수의 세그먼트 지시어를 압축 표현하는 기술입니다. 기존 MPLS 레이블 스택 대비 헤더 오버헤드를 대폭 줄이면서, 기존 IPv6 인프라와의 완전한 호환성을 유지합니다. 차세대 ASIC은 SRv6/uSID를 하드웨어 레벨에서 오프로드하여 성능 저하 없이 전환을 실현합니다. IP·광학 계층 통합...RON이 여는 전용망의 새 구조 SRv6이 IP 계층의 복잡성을 해소하는 방향이라면, RON(Routed Optical Networking)은 IP 계층과 광학 계층 사이의 불필요한 경계를 허무는 아키텍처 혁신입니다. 기존 전용망 구조에서 IP 라우터와 DWDM 사이에는 반드시 트랜스폰더(Transponder) 장비가 존재했습니다. 이 장비는 광-전 신호를 변환하고 다중화하는 역할을 수행하지만, 400G 이상의 코히어런트 광 기술이 보편화된 지금, 이 '중간 계층'이 만들어내는 비용과 운영 부담은 그 가치를 크게 초과합니다. RON의 핵심은 단순합니다. 400G/800G ZR+ 코히어런트 플러거블 광모듈을 IP 라우터에 직접 장착하여 트랜스폰더를 제거하는 것입니다. 이 구조적 변화가 가져오는 결과는 명확합니다. 장비 수가 줄고, 전력이 줄고, 상면이 줄고, 관리 포인트가 줄고, CAPEX 기준 30~40% 절감이 실제 도입 사례에서 반복 확인됩니다. "멀티-레이어 장애 시 IP NMS와 광전송 EMS가 분리된 환경에서 근본 원인을 찾는 데 수 시간이 소요된다. RON과 통합 텔레메트리는 이 MTTR 문제의 구조적 해결책이다." 특히 전용망 담당자가 주목해야 할 것은 RON의 운영 가시성 효과입니다. 광전송 계층의 신호 열화(SNR 저하, CD/PMD 누적)가 IP 계층에서는 간헐적 패킷 손실로만 관측되는 상황이 사라지고, gNMI 기반 실시간 광학 파라미터 수집으로 IP와 광학 계층의 KPI를 단일 대시보드에서 상관 분석하는 것이 가능해집니다. 다만 실무적으로는 코히어런트 플러거블 모듈의 소비 전력(약 20~25W/포트)에 따른 라인카드 전력 예산 재검토, 스팬 손실이 큰 구간의 외부 증폭 계획, 기존 OTN이 제공하던 FEC·OAM 기능의 동등 구현 여부 사전 검증이 반드시 필요합니다. 왜 지금인가...자율화는 '단순한 기반' 위에서만 작동한다 자율 네트워크(AN), AIOps, 의도 기반 네트워킹(Intent-Based Networking). 이 개념들이 조직 내에서 검토되기 시작했다면, 반드시 먼저 확인해야 할 전제 조건이 있습니다. AI 기반 운영 플랫폼을 도입해도, 제어 대상인 망 자체가 이기종 계층과 폐쇄형 인터페이스로 뒤엉켜 있으면 AI는 제 역할을 할 수 없습니다. AI는 복잡한 프로토콜 스택을 스스로 해독하지 않습니다. IBN의 핵심 기술인 의도 기반 네트워킹과 에이전틱 AI는 단일하고 개방된 인터페이스로 망 전체를 읽고 제어할 수 있을 때 비로소 작동합니다. LDP와 RSVP-TE가 공존하고, 레이어 간 상관관계가 불명확한 구조 위에서는 자동화의 효과가 절반에도 미치지 못합니다. 또한 현재 대부분의 전용망 운영 조직이 의존하는 SNMP 폴링(5~15분 주기)은 마이크로버스트 이벤트를 탐지하지 못합니다. gNMI/gRPC 기반 스트리밍 텔레메트리(100ms 이하 주기)로의 전환은 단순한 모니터링 개선이 아니라, 자동화 전략 전체의 데이터 기반을 확보하는 필수 선행 조건입니다. 구조를 단순화하지 않은 채 자율화를 추진하는 것은, 기반 공사 없이 고층 건물을 올리는 것과 같습니다. SRv6 전환과 RON 도입은 자율화의 목적지로 가기 위한 인프라 기반 공사입니다. 통신사·엔터프라이즈를 위한 단계적 전환 시나리오 전환은 대규모 즉각적 교체를 의미하지 않습니다. 현실적인 리스크 분산과 투자 시점을 고려한 단계적 경로가 중요합니다. Phase 1의 텔레메트리 인프라 구축은 비용 대비 효과가 가장 명확한 출발점입니다. 가시성(Visibility)을 확보하지 않은 상태에서는 어떤 아키텍처 전환도 그 효과를 정량적으로 검증할 수 없습니다. 현재 운용 네트워크의 이슈를 데이터로 파악하는 것, 그것이 모든 전환의 실질적인 첫 걸음입니다. 인프라의 단순화가 AI 경쟁력의 전제 조건이다 전용망 IP/MPLS의 기술 트렌드는 하나의 방향을 가리키고 있습니다. 복잡성의 제거, 계층의 통합, 그리고 개방된 인터페이스 위에서의 자율화. SRv6로의 프로토콜 수렴, RON에 의한 IP·광학 계층 통합, 그리고 gNMI 기반 실시간 가시성 확보, 이 세 축은 독립적인 선택지가 아니라 상호 의존적인 전환 패키지입니다. 통신사와 엔터프라이즈의 전용망 담당자에게 지금 필요한 것은 완벽한 청사진이 아닙니다. 현재 운용 중인 망의 구조적 이슈를 정량적으로 파악하고, 그 이슈가 비즈니스에 미치는 영향을 조직에 설명하며, 첫 번째 단계를 실행에 옮기는 결단입니다. "단순화하지 않은 인프라 위에 AI를 올리는 것은 가능하다. 다만 그 AI는 제 속도를 내지 못한다." 인프라를 단순화하는 방향으로 지금 한 걸음을 내딛는 것. 이것이 다음 AI 자율화 시대를 준비하는 전용망 전략의 본질입니다.

2026.05.12 16:11최홍석 컬럼니스트

IPO 앞둔 英 엔스케일, 美 AI 데이터센터 부지 인수 추진…인프라 시장 진출 속도

엔비디아의 지원을 받는 영국 기반 인공지능(AI) 클라우드 기업 엔스케일(Nscale)이 미국에서 대형 AI 데이터센터 부지 인수를 추진하며 미국 인프라 시장 진출을 본격화하고 있다. 13일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 엔스케일은 미국 웨스트버지니아주 메이슨카운티에 위치한 AI 데이터센터 개발 부지 인수를 놓고 협상을 진행 중이다. 이 부지는 미국 내에서 AI 데이터센터 구축이 가능한 대규모 후보지 가운데 하나로 평가된다. 해당 부지는 최대 2GW급 전력 공급이 가능한 것으로 알려졌다. 이는 엔스케일이 추진 중인 차세대 AI 슈퍼클러스터 구축의 핵심 거점이 될 전망이다. 이미 지역 규제 절차를 상당 부분 통과했으며 초기 단계 프로젝트에 필요한 전력 설비 확보도 이뤄진 상태다. 이에 따라 인수 이후 비교적 빠른 시일 내 데이터센터 건설에 착수할 수 있는 것으로 알려졌다. 최근 생성형 AI 확산으로 대규모 그래픽처리장치(GPU) 기반 데이터센터 수요가 급증하면서 미국을 중심으로 AI 인프라 구축 경쟁이 치열해지고 있다. 업계에선 엔스케일이 해당 부지를 확보할 경우 미국 AI 인프라 시장에서 단기간에 존재감을 확보할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔스케일은 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 연산용 클라우드 서비스를 제공하는 이른바 '네오클라우드' 기업이다. 주요 고객으로는 오픈AI, 마이크로소프트 등이 거론된다. 이 회사는 최근 대형 AI 인프라 구축 계약을 확보하며 사업 확대에 속도를 내고 있으며 기업공개(IPO)도 추진 중인 것으로 알려졌다. 이번 데이터센터 부지 인수는 향후 상장 준비 과정에서 기업 가치를 높이기 위한 전략적 행보로 분석된다. 업계 관계자는 "AI 산업이 빠르게 성장하면서 데이터센터와 전력 같은 물리적 인프라 확보가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다"며 "대규모 부지를 선점하는 기업이 향후 AI 인프라 시장에서 주도권을 확보할 가능성이 높다"고 말했다.

2026.03.13 10:36장유미 기자

[현장] "전차 이미지부터 총소리까지"…국방 데이터랩, AI 데이터 갈증 해소 나서

철저한 보안이 요구되는 국방 분야의 '인공지능(AI) 데이터 부족' 해소 방안이 공개됐다. 군 데이터를 보안 통제 하에 활용할 수 있도록 구축된 '국방 데이터랩'을 통해 군 보안 장벽을 유지하면서도 산, 학, 연 전문성을 결집해 지속 가능한 국방 AI 혁신 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 성균관대학교는 27일 경기도 판교캠퍼스에서 국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 성균관대와 육군 교육사령부가 공동으로 운영 중인 국방 데이터랩 성과를 공유하고 데이터를 기반으로 한 국방 AI 및 무인 체계 미래 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 '데이터 갈증'이 매우 심각한 영역"이라며,"이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속 가능한 '윈윈(Win-Win) 네트워크' 터전이 되기를 바란다"고 행사 포문을 열었다. "철저한 보안 속 군 데이터 개방"… 방산 AI 연구의 산실 된 '국방 데이터랩' 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 '국방 데이터랩 성과 및 발전 방안'을 발표했다. 2024년 4월 판교에 개소한 제2국방 데이터랩은 군사 보안이 강구된 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 활용해 AI 연구를 수행할 수 있는 인프라다. 현재 데이터랩은 방첩사령부의 철저한 보안 통제하에, 원본 데이터 반출 없이 학습된 산출물만 반출하는 형태로 운영된다. 내부에는 러시아 T80U 전차 이미지를 비롯한 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량 다급 보안 처리 데이터가 구비되어 있다. 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산 기업들이 데이터랩을 활용해 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 성과를 거두었다. 현재 동시 수용 인원은 약 10명 규모로 향후 공간 확대 및 GPU 서버급 장비 확충도 추진될 예정이다. 김 센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며, "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 피지컬 AI 실증랩 구상도 공개됐다. 다음 달 중 공개 예정인 실증랩은 클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 중심으로 다종 로봇을 통합 관리하는 구조다. OTA 기반 원격 업데이트, 군 표준 DDS 통신 지원, 센서 데이터 보안 전송, VLA 기반 명령 생성 기능 등을 갖춘 플랫폼을 통해 로봇을 데이터 중심으로 운영하겠다는 구상이다. 시뮬레이션 환경에서 생성된 명령과 실제 물리 환경에서의 동작 데이터를 비교 및 학습해 고도화하는 체계도 포함된다. 美 국방부 '데이터 전략 자산화'…"국내도 국방 데이터 팩토리 절실" 이준호 크라우드데이터 대표는 'AI 학습 데이터 구축' 관점에서 국방 AI의 미래를 조망했다. 이 대표는 "미국 국방부는 전통 방산 업체에서 최근 팔란티어, 스케일 AI 등 데이터 및 신생 기술 스타트업 중심으로 조달 체계를 전환하고 있다"며, "국가 안보와 전투력을 좌우하는 전략적 자산을 '데이터'로 보고 있는 것"이라고 설명했다. 또한 실제 K1, K2 전차 데이터를 수집하기 위해 주·야간으로 드론을 띄워 촬영하고, 기상 악화 시에는 디오라마와 3D 모델링을 활용해 데이터를 구축했던 실무 사례를 공유했다. 그는 "중국 등 해외에서는 원격조작을 통해 로봇 수천 대의 '피지컬 AI' 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라며 "우리 군도 글로벌 경쟁력을 잃지 않기 위해 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문 인력 양성이 필수적"이라고 강조했다. 김병규 센터장은 "이번 세미나는 국방 데이터랩의 1차적인 데이터 개방 성과를 넘어, 무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신의 청사진을 확인한 뜻깊은 자리"라며, "앞으로도 국방 데이터 생태계 확장을 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 15:45남혁우 기자

엔비디아·오픈AI 파트너 英 엔스케일, 20억 달러 투자 추진…IPO 수순 밟나

엔비디아의 지원을 받는 영국 인공지능(AI) 데이터센터 기업 엔스케일이 대규모 신규 투자 유치에 나설 가능성이 제기됐다. AI 인프라 투자 열기가 이어지는 가운데 '네오클라우드'로 불리는 신흥 AI 하이퍼스케일러들의 몸값과 사업 지속성에 이목이 쏠리고 있다. 9일 블룸버그통신에 따르면 엔스케일은 약 20억 달러(약 2조9천억원) 규모 자금 조달을 목표로 투자자들과 논의를 진행 중이다. 이는 두 차례에 걸쳐 15억 달러(약 2조1천800억원) 이상을 조달한 지 불과 석 달여 만이다. 이번 잠재적 투자 유치를 위해 골드만삭스와 JP모건체이스와 협력 중인 것으로 알려졌다. 다만 논의는 초기 단계로, 최종적으로 거래가 성사되지 않을 가능성도 배제할 수 없다고 소식통들은 전했다. 엔스케일은 2024년 암호화폐 채굴 사업을 시작으로 현재는 고성능 AI 반도체를 클라우드형 서비스로 제공하는 네오클라우드 사업자 중 하나다. 엔스케일은 엔비디아, 오픈AI와의 파트너십을 기반으로 유럽 내 AI 인프라 수요를 흡수하며 빠르게 성장해왔다. 최근 포르투갈에서 마이크로소프트(MS) 및 현지 파트너와 함께 100억 달러(약 14조원)를 투입해 데이터센터를 구축 중이다. 노르웨이와 영국에서도 엔스케일 데이터센터 자원을 임대할 계획이다. 앞서 엔스케일은 지난해 9월과 10월 각각 11억 달러(약 1조6천억원), 4억3천300만 달러(약 6천299억원) 규모 투자를 유치했다. 특히 9월 라운드 투자는 유럽 역사상 최대 규모 시리즈B 투자로 기록됐으며 엔비디아를 비롯해 델·노키아·피델리티·블루아울·포인트72 등이 투자자로 참여했다. 경영진 보강도 눈에 띈다. 엔스케일은 최근 팔란티어 출신의 로런 허위츠를 최고운영책임자(COO)로 영입했고 지난달에는 JP모건에서 20년 이상 근무한 앨리스 타흐타잔을 최고재무책임자(CFO)로, 마이크로소프트 애저 AI·HPC 인프라 부문 임원을 지낸 니디 차펠을 AI 인프라 부문 사장으로 선임했다. 일부 투자자들은 이같은 인사 행보를 향후 기업공개(IPO)를 염두에 둔 포석으로 보고 있다. 최근 네오클라우드 기업들의 주가는 변동성이 확대되는 양상이다. 코어위브는 지난해 3월 상장 이후 주가가 고점 대비 조정받았지만, 현재도 공모가 대비 두 배 수준에서 거래 중이다. 네비우스 그룹은 대형 파트너십을 바탕으로 지난 1년간 주가가 세 배 이상 상승했다. 사안에 정통한 소식통은 "엔스케일은 엔비디아 및 오픈AI와의 협력을 무기로 유럽 내 AI 인프라 수요를 선점하고 있지만, 이번 투자 유치는 시장 상황과 기업가치를 둘러싼 투자자들의 판단에 따라 최종 결정이 내려질 것"이라고 밝혔다.

2026.01.09 11:23한정호 기자

다쏘시스템, 유럽 '소버린 AI' 강화…미스트랄AI 맞손

다쏘시스템이 미스트랄AI 손잡고 유럽 공공·규제 산업을 위한 '소버린 인공지능(AI)' 생태계 확장에 나섰다. 유럽 내 민감한 데이터와 지식재산을 보호하면서도 생성형 AI 도입을 가속하기 위한 전략이다. 28일 IT 업계에 따르면 다쏘시스템은 미스트랄AI 제품 '르 샤 엔터프라이즈 AI 어시스턴트'와 'AI 스튜디오'를 아웃스케일 소버린 클라우드에서 제공한다. 이번 협력은 유럽 최고 수준의 보안 기준을 충족한 고성능 AI 모델을 공공·규제 산업 현장서 활용할 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다. 두 제품은 생성형 AI 상용화 과정에서 핵심으로 꼽히는 데이터 프라이버시와 사이버보안 규정을 충족하도록 설계됐다. 기업은 민감 정보를 안전하게 관리하면서 생산성과 품질을 높일 수 있는 상호운용 AI 모델을 활용할 수 있다. 르 샤 엔터프라이즈는 데이터와 툴, 팀을 한 인터페이스에 모아 맞춤형 AI 기능을 제공하는 것이 특징이다. 보고서 생성이나 마케팅 콘텐츠 제작, 코드 자동화 같은 반복 업무를 줄여 업무 효율과 정확성을 높인다. AI 스튜디오는 AI 빌더를 위한 개발 환경을 제공한다. 모델과 인프라, 추론 엔진을 통합해 제어할 수 있으며 캐싱과 라우팅과 보안 통제 기능을 갖췄다. 자동 배포가 가능한 생산 인프라도 지원한다. 다쏘시스템의 아웃스케일 소버린 클라우드는 유럽에서 가장 높은 수준의 보안 인증을 받은 클라우드로 평가받고 있다. 르 샤 엔터프라이즈와 AI 스튜디오는 '아웃스케일 마켓플레이스'에도 올라가 파트너 솔루션을 탐색·배포·관리한다. 다쏘시스템과 미스트랄AI는 해당 소식을 프랑스 파리에서 열린 어답트 AI 행사에서 발표했다. 이번 협력을 통해 규제 산업과 공공 부문이 요구하는 투명성과 통제와 성능 기준을 충족할 수 있는 기반을 제시할 방침이다. 필리프 밀탱 다쏘시스템 아웃스케일 최고경영자(CEO)는 "유럽 내 규제 산업과 공공이 요구하는 데이터 보안과 투명성에 대한 신뢰를 충족하겠다"고 강조했다.

2025.11.28 10:23김미정 기자

델·MS, 하이브리드 클라우드 동맹…데이터·보안·워크플레이스까지 한 번에

델 테크놀로지스(이하 델)가 마이크로소프트 애저와의 통합을 확대해 하이브리드 클라우드 환경을 단순화하고 스토리지·보안·PC까지 아우르는 서비스로 기업 디지털 전환을 지원한다. 25일 델의 바룬 차브라 인프라 솔루션 그룹 부사장은 마이크로소프트와의 협력을 강화해 주요 제품군 전반을 애저 및 애저 로컬(Azure Local)과 긴밀히 통합한다고 밝혔다. 델이 애저에 통합하는 주요 제품은 델 프라이빗 클라우드, 델 파워스토어, 델 파워스케일, 델 파워프로텍트, AI PC 등이다. 이를 온프레미스 인프라와 애저와 통합해 하나의 운영 계층처럼 활용하며 퍼블릭·프라이빗·온프레미스에 분산된 워크로드를 통합된 정책과 도구로 관리하도록 돕는다는 방침이다. 바룬 차브라 부사장은 "이미 많은 고객이 애저를 쓰고 있지만 중요한 워크로드는 여전히 데이터센터에 남아 있다"며 "이 둘을 따로 관리하지 않고 하나의 클라우드처럼 운영하고 싶어 하는 수요가 빠르게 늘고 있다"고 말했다. 델 프라이빗 클라우드는 지능형 오케스트레이션과 개방형 모듈식 인프라를 기반으로 하이브리드·프라이빗 클라우드를 쉽게 구축하고 운영할 수 있게 설계된 솔루션이다. 이번 통합 확대로 델 프라이빗 클라우드는 애저 로컬 지원을 확대해 자동화된 라이프사이클 관리, 컴퓨트·스토리지의 독립적인 확장, 향후 환경 변화에 대응 가능한 분리형 아키텍처를 제공한다. 이를 통해 기업은 애저와 유사한 개발·운영 경험을 유지한 채 온프레미스 인프라를 구성할 수 있어 퍼블릭과 온프레미스를 따로 관리해야 하는 부담을 줄일 수 있다. 주력 NVMe 올플래시 스토리지인 델 파워스토어도 애저 로컬과 본격적으로 통합된다. 파워스토어는 엔드 투 엔드 NVMe 아키텍처와 상시가동형 데이터 절감 기능을 제공하며, 5대1 데이터 감소를 보증하는 것이 특징이다. 여기에 초고속 NVMe 성능과 유연한 아키텍처를 더해, 애저 로컬 환경에서 컴퓨트와 스토리지를 분리한 구조를 구현하도록 돕는다. 애플리케이션은 애저 로컬에서 구동하고 데이터는 파워스토어에 보관하는 구조로 설계해, 규제와 데이터 주권을 고려하는 산업에서도 하이브리드 클라우드를 보다 유연하게 도입하도록 지원한다. 바룬 차브라 부사장은 "클라우드의 민첩성과 엔터프라이즈 스토리지의 신뢰성을 결합해 애저 로컬 위에 보다 스마트한 하이브리드 환경을 만들 수 있다"고 말했다. 클라우드 복잡성을 해소하기 위한 스토리지 해법으로는 '델 파워스케일 포 애저(Dell PowerScale for Azure)'가 제시됐다. 이 서비스는 고성능 엔터프라이즈 파일 스토리지인 파워스케일을 애저 생태계 내 네이티브 매니지드 서비스 형태로 제공한다. 물리 장비를 직접 도입하는 대신, 델이 애저 상에서 구축·업데이트·운영·모니터링을 전담해 온프레미스와 클라우드 전반에 걸친 비정형 데이터 관리를 단순화한다. 애저용 파워스케일은 단일 네임스페이스에서 최대 8.4PB까지 빠르고 효율적으로 확장할 수 있으며, NFS·SMB·S3 등 다중 프로토콜을 동시에 지원한다. 이를 통해 전통적인 파일 워크로드부터 클라우드 네이티브 애플리케이션까지 폭넓은 사용 사례를 수용하고 특정 공급업체에 종속되지 않는 아키텍처 구성을 가능하게 한다. 데이터가 온프레미스에 있든 애저 클라우드에 있든 동일한 인터페이스와 운영 경험을 제공하는 것도 강점으로 꼽힌다. 델이 단일 공급자로서 배포·업그레이드·모니터링·지원 전 과정을 책임지는 만큼, 사용자는 강력하고 사전 예방적인 관리 기능을 바탕으로 운영 부담을 줄일 수 있다. 사이버 복원력 측면에서는 '델 파워프로텍트 백업 서비스 포 애저(Dell PowerProtect Backup Services for Azure)'가 강화됐다. 이 서비스는 애저 및 애저 로컬 환경 전반에서 하이브리드 워크로드를 일관되게 보호하고 자동화된 복구 기능으로 비즈니스 연속성을 유지하도록 돕는다. 델과 마이크로소프트는 공동 솔루션을 통해 보안을 강화하고, 운영 중단을 최소화하며, 멀티클라우드 전반에서 백업·복구 운영을 단순화하는 것을 목표로 한다. 워크플레이스 현대화를 위한 AI PC 전략도 함께 제시됐다. 델은 윈도 11과 마이크로소프트 365에 최적화된 델 AI PC 포트폴리오를 통해 차세대 업무 환경 구현을 지원하고 있다. 개발자는 마이크로소프트 인튠과 델 AI PC 생태계 지원 체계를 활용해 온디바이스 AI 애플리케이션을 쉽게 구축·배포할 수 있다. AI 프로세서를 탑재한 델 AI PC는 주요 AI 워크로드를 로컬에서 처리함으로써 업무 자동화, 보안 강화, 사용자 경험 개인화, 운영 비용 절감 등을 동시에 추구한다. 서비스 측면에서는 마이크로소프트 특화 델 테크놀로지스 프로페셔널 서비스가 제공된다. 이 서비스는 애저 및 애저 로컬 기반 환경에서 도입 가속화와 효율성 향상을 지원하고, 기업이 전략적 목표에 맞춰 안전하고 지능적으로 인프라를 현대화하도록 돕는다. 이를 통해 생산성을 높이는 동시에 복원력을 강화하고, 측정 가능한 결과를 바탕으로 투자 효과를 확인할 수 있다. 바룬 차브라 부사장은 "고객은 더 이상 퍼블릭과 프라이빗, 온프레미스와 클라우드를 따로 나눠 생각하지 않는다"며 "어디에서 실행하든 동일한 보안 정책과 데이터 관리, 운영 경험을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다. 이어 "마이크로소프트와의 협력을 통해 델은 애저 환경에서 검증된 인프라와 스토리지를 서비스 형태로 제공하고 있다"며 "온프레미스와 애저를 하나의 클라우드처럼 느끼게 만드는 것이 델 하이브리드 전략의 목표"라고 덧붙였다.

2025.11.25 11:26남혁우 기자

MS, '네오클라우드'에 86조원 투자…AI 인프라 확보 총력

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 경쟁 속에서 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보를 목표로 올해 '네오클라우드' 기업에 600억 달러(약 86조원) 규모의 투자를 단행한 것으로 나타났다. 네오클라우드는 AI 모델 학습·추론을 위한 고성능 GPU를 서비스형(GPUaaS)으로 제공하는 새로운 형태의 클라우드 사업자로, 코어위브와 네비우스그룹 등이 대표적이다. 기존 대형 클라우드보다 빠르게 GPU와 전력 등 자원을 확보할 수 있는 것이 강점이다. 5일 블룸버그통신에 따르면 MS는 AI 서비스 수요 급증에 대응하고자 네오클라우드 데이터센터 기업인 엔스케일·아이렌·람다 등과 대규모 계약을 체결했다. 이번 투자는 지난달 초 이후 두 배 가까이 늘어난 규모로, 최근 발표된 두 건의 신규 계약만 100억 달러(약 14조원) 이상에 이른다. 이 중 최대 규모인 230억 달러(약 33조원)는 영국 스타트업 엔스케일에 투입된다. 이번 계약으로 MS는 엔스케일이 운영하는 영국·노르웨이·포르투갈·미국 텍사스 등지의 데이터센터에서 엔비디아의 최신 GPU인 GB300 칩 약 20만 개를 확보하게 된다. MS는 데이터센터를 자체적으로 신속히 확충하기 어려운 상황에서 소규모 인프라 제공업체인 네오클라우드 기업들과의 협력을 확대하고 있다. 최근 공개된 계약 중에는 호주 기업 아이렌과의 97억 달러(약 14조원) 규모 칩 임대 계약, 람다와의 수십억 달러 규모 계약이 포함됐다. 계약 대부분이 5년 단위로 체결된 것으로 알려졌다. 블룸버그 인텔리전스의 아누라그 라나 애널리스트는 "MS의 잇따른 네오클라우드 계약은 업계 전반의 심각한 컴퓨팅 용량 부족 상황을 보여준다"며 "AI 워크로드 급증이 그 원인"이라고 말했다. MS 대변인은 "단기·장기 수요 신호에 기반해 유연성과 선택성을 갖춘 글로벌 인프라 전략을 추진하고 있다"며 "자체 데이터센터, 임차 시설, 제3자 제공업체 활용을 혼합해 전 세계적으로 인프라를 신속히 확장 중"이라고 밝혔다.

2025.11.05 11:22한정호 기자

글로벌 AI 안전 협력, 서울서 현실화…"책임 확장에서 실행으로"

인공지능(AI) 안전을 둘러싼 글로벌 협력이 서울에서 본격화됐다. 세계 주요 연구기관과 기업들은 한자리에 모여 AI의 잠재적 위험을 평가하고 안전성을 강화하기 위한 공동 전략을 논의했다. 한국 AI안전연구소는 29일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 '2025 인공지능 안전 서울 포럼' 행사를 열고 AI 평가, 벤치마킹, 레드티밍(취약성 검증) 세션을 진행했다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국전자통신연구원(ETRI)이 공동 주관한 이번 포럼에는 ML커먼스, METR, 에포크AI, 퓨처오브라이프연구소(FLI), 옥스퍼드대 등 세계 주요 평가기관과 연구진이 참석했다. 특히 이날 포럼에서는 한국 AI안전연구소와 미국 AI 전문기업 스케일AI 간의 업무협약(MOU) 체결식이 진행됐다. 양 기관은 AI 평가, 레드티밍, 안전 연구 고도화를 위한 공동 협력 체계를 구축키로 했다. 이번 협약을 통해 양측은 실험적 안전 테스트를 비롯해 글로벌 평가 표준 수립에도 협력할 계획이다. 포럼 세션 발표에서는 AI 시스템의 실무 평가와 벤치마킹 전략이 논의됐다. ML커먼스의 숀 맥그리거 에이전틱 리드는 "모든 AI 모델들은 안정성을 갖추기 위해 독립적 감사와 공공 검증 절차를 거쳐야 한다"며 "AI 안전 생태계의 인재 부족도 시급히 해결해야 할 과제"라고 강조했다. 이어 METR의 사미 자와르 엔지니어링 총괄은 제3자 위험 평가(3PRA) 이니셔티브를 소개하며 AI 모델이 배포되기 전에 위험 신호를 감지하고 대응할 수 있는 프로세스가 필요하다고 제언했다. 또 AI 개발사뿐만 아니라 평가기관 간의 신뢰 협력도 강화돼야 한다고 주장했다. 이번 포럼에서는 실습 기반의 프론티어 AI 레드티밍 세션도 진행됐다. 참가자들은 최신 대규모 언어모델(LLM)을 대상으로 공격·방어 시나리오를 시뮬레이션하며 모델 취약성을 검증했다. 한국 AI안전연구소와 스케일AI가 공동으로 준비한 이 세션은 국제 협력 기반의 평가 훈련 프로그램으로 주목받았다. 아울러 이날 행사에는 앤트로픽도 참석해 '책임 있는 확장 정책'을 중심으로 한 AI 안전 프레임워크를 공개했다. 앤트로픽 니타르샨 라즈쿠마르 국제정책 리드는 "AI 기술의 잠재력이 커질수록 그만큼 재난적 위험에 대한 대비가 중요하다"며 "우리의 원칙은 적절한 안전 조치 없이 위험한 수준의 AI 모델을 훈련하거나 배포하지 않는 것"이라고 말했다. 앤트로픽은 모델의 역량이 높아질수록 보안과 검증 수준을 단계적으로 강화하는 계층형 안전 관리 체계를 운영 중이다. 이 체계는 생물학 분야의 바이오시큐리티 등급 시스템을 참고해 위험도가 높은 모델일수록 더 엄격한 보호조치를 적용하는 방식이다. 라즈쿠마르 리드는 "우리는 내부 레드팀을 운영하며 미국과 영국의 AI안전연구소, 제3의 독립 기관과 협력해 위험 평가를 진행하고 있다"며 "최근 유럽연합(EU)과 미국, 한국 등의 국가들도 자율적 안전 약속에서 법적 의무로 전환하며 AI 안전 프레임워크 공개와 검증을 요구하는 법제화를 추진 중"이라고 말했다. 이어 "외부 검증은 개발 속도를 늦추는 것이 아니라 오히려 안전한 배포를 가속화하는 과정"이라고 강조했다.

2025.10.29 14:02한정호 기자

오라클, 스타게이트 핵심 인프라 'OCI 제타스케일10' 공개

[라스베이거스(미국)=남혁우 기자] 오라클이 초대형 인공지능(AI) 연산 수행을 위한 최대 16제타플롭스(zettaFLOPS) 연산 성능을 갖춘 차세대 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터를 선보였다. 오라클은 14일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 컨벤션 센터에서 열린 'AI 월드 2025에서 'OCI 제타스케일10'을 공개했다. 이 시스템은 수십만 개의 엔비디아(NVIDIA) GPU를 여러 데이터센터에 연결해 최대 16제타플롭스의 피크 연산 성능을 제공한다. 해당 인프라는 오픈AI와 공동 구축 중인 스타게이트 슈퍼클러스터의 핵심 기반으로 사용된다. 제타스케일10은 지난해 9월 공개한 제타스케일 클러스터의 후속 버전이다. 오라클의 자체 네트워크 기술 '오라클 엑셀러론 RoCE'와 엔비디아의 풀스택 AI 인프라를 결합해 초저지연 통신과 전력 효율 향상을 구현했다. 제타스케일10은 최대 80만 개의 엔비디아 AI 그래픽처리장치(GPU)를 탑재할 수 있으며, 클러스터 간 예측 가능한 성능과 비용 효율성을 제공한다. 엔비디아 이안 벅 하이퍼스케일 담당 부사장은 "오라클과 엔비디아가 결합해 전례 없는 규모의 AI 컴퓨팅 패브릭을 구현했다"며 "이는 실험 단계를 넘어 산업 수준의 AI 운영으로 나아가는 핵심 인프라가 될 것"이라고 설명했다. OCI 제타스케일10은 반경 2킬로미터 내 초밀집 구조로 설계된 기가와트급 데이터센터 캠퍼스에 배치된다. 이러한 구조는 GPU 간 지연시간을 최소화해 초대형 AI 모델 학습 효율을 극대화한다. 이번 인프라의 핵심 기술은 오라클의 '엑셀러론 RoCE' 네트워킹 아키텍처다. 이는 최신 GPU 네트워크 인터페이스 카드(NIC)의 스위칭 기능을 활용해 여러 개의 독립된 네트워크 평면(plane)에 동시에 연결되도록 설계됐다. 특정 평면에 장애나 혼잡이 발생할 경우 자동으로 트래픽을 분산시켜 대규모 학습의 중단이나 재시작을 방지한다. 또한 평면 단위 유지보수와 독립적 네트워크 OS 업데이트가 가능해 다운타임을 최소화한다. OCI 제타스케일10은 현재 사전 주문을 받고 있으며 내년 하반기부터 정식 제공될 예정이다. 오라클은 이를 통해 초대형 AI 기업, 연구기관, 정부 프로젝트 등을 대상으로 멀티 기가와트급 AI 클러스터를 제공하고, 클라우드 슈퍼컴퓨터 시장의 새로운 표준을 제시한다는 방침이다. 오라클 마헤시 티아가라잔 클라우드 인프라(OCI) 담당 부사장은 "OCI의 엑셀러론 RoCE 네트워크와 엔비디아 AI 인프라를 결합해 멀티 기가와트급 AI 용량을 제공할 수 있게 됐다"며 "고객은 더 적은 전력으로 더 높은 성능을 내고 안정적 운영과 데이터 주권까지 확보할 수 있다"고 말했다. 오픈AI 피터 호셸레 인프라 담당 부사장는 "제타스케일10 네트워크 패브릭은 스타게이트 프로젝트의 핵심으로 RoCE 설계가 전력 효율과 성능을 동시에 극대화했다"며 "애빌린을 비롯한 초대형 슈퍼클러스터 확장을 계속 이어갈 것"이라고 밝혔다.

2025.10.15 05:37남혁우 기자

메타, 19조원 투자한 스케일 AI와 '삐거덕'

메타가 스케일 AI와 맺은 초대형 파트너십이 초기부터 삐걱거리고 있다. 메타 내부에서 스케일 AI 데이터 품질에 대한 불만이 제기돼 경쟁사를 활용하는 등 균열 조짐이 뚜렷해진 상황이다. 31일 테크크런치에 따르면 메타는 지난 6월 스케일 AI에 143억 달러(한화 약 19조원)를 투자했다. 그럼에도 현재 메타의 핵심 인공지능(AI) 조직 'TBD 랩스'는 스케일 AI의 경쟁사인 서지, 머코 등과 협력을 확대하고 있다. TBD 랩스 연구원 다수는 스케일 AI의 데이터가 저품질이라고 판단했다. 이들은 서지와 머코의 데이터를 활용하는 것을 선호한다는 의견을 표명한 것으로 알려졌다. AI 연구소가 여러 데이터 업체를 활용하는 것은 일반적이지만 거액을 투자한 파트너를 외면하는 것은 이례적이다. 스케일 AI는 이번 투자 유치 직후 오픈AI와 구글을 고객사로 잃었다. 이후 시장 수요 변화를 이유로 데이터 라벨링 사업부 직원 200명을 해고하며 부침을 겪고 있다. 상황이 이렇자 업계에서는 메타의 투자가 스케일 AI의 기술보다 알렉산더 왕 최고경영자(CEO)를 영입하기 위한 '인재 인수' 성격이 짙었다는 분석이 나온다. 왕 CEO는 지난 2016년부터 AI 업계에서 활동해온 상징적 인물로 메타의 인재 유치에 도움을 주고 있다. 문제는 메타 내부의 혼란이 가중되고 있다는 점이다. 스케일 AI와 오픈AI 등에서 새로 합류한 인력들은 메타의 관료주의에 불만을 표하고 있다. 이 과정에서 기존 생성형 AI 팀의 역할은 대폭 축소된 것으로 전해졌다. 이러한 혼란은 마크 저커버그 CEO의 조급함에서 비롯됐다는 지적이 나온다. 저커버그는 자체 AI 모델 '라마 4'의 부진한 성과에 실망했다. 이후 오픈AI와 구글을 따라잡기 위해 공격적인 투자와 인재 영입에 나섰다. 실제로 저커버그는 왕 CEO 외에도 오픈AI의 마크 첸 최고연구책임자 등 영입을 시도했지만 실패했다. 이후 플레이 AI, 웨이브폼스 AI 등 음성 AI 스타트업을 인수하고 미드저니와 파트너십을 맺는 등 외연 확장에 집중했다. 파트너십 균열과 조직 내홍이 겹치며 핵심 인재 이탈도 본격화하고 있다. 스케일 AI에서 합류한 루벤 마이어 전 수석 부사장은 입사 두 달 만에 퇴사했다. 그는 메타 재직 당시 AI 데이터 운영팀을 총괄했다. 최근 회사를 떠난 리샤브 아가왈 MSL AI 연구원은 자신의 소셜미디어 X에 "마크 저커버그와 알렉산더 왕의 비전은 굉장히 설득력 있었다"면서도 "다만 나는 마크의 조언을 따르기로 했는데 이는 '빠르게 변하는 세상에서 가장 큰 위험은 아무 위험도 감수하지 않는 것'"이라고 밝혔다.

2025.08.31 09:32조이환 기자

"독자 개발만으론 한계"…메타, 미드저니와 AI 동맹

페이스북 모회사 메타가 인공지능(AI) 이미지·영상 생성 스타트업 '미드저니' 기술 라이선스를 획득할 예정이다. AI 영역에서 독자 개발 중심 전략에서 벗어나 외부 파트너와 협력하는 방향으로 전환하며 경쟁력 강화에 나선다. 22일(현지시간) 파이낸셜타임즈 등 외신에 따르면 메타 신임 최고 AI 책임자인 알렉산드르 왕은 엑스(X)에 “향후 모델과 제품에 미드저니 미적 기술을 라이선스해 수십억명에게 아름다움을 제공할 것”이라고 양사 연구팀 간 기술적 협업을 예고했다. 이어 “자사가 사람들에게 최고의 제품을 제공하려면 모든 방식을 동원하는 접근이 필요하다”며 “이는 세계적인 수준 인재, 야심찬 컴퓨터 로드맵, 업계 최고 기업들과의 협력을 의미한다”고 덧붙였다. 미드저니는 2021년 데이비드 홀츠가 설립한 이미지 생성 기업으로 지난 6월에는 기존 이미지를 기반으로 짧은 영상을 생성할 수 있는 비디오 모델 'V1'을 선보였다. 이번 제휴를 통해 메타는 자사 앱에 멀티미디어 AI 생성 기능을 개발·통합할 수 있게 될 전망이다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 플랫폼에서 AI 생성 콘텐츠가 점점 더 중요한 위치를 차지할 것이라고 언급한 바 있다. 메타의 이번 행보는 저커버그 CEO가 인간 지능을 뛰어넘는 '초지능' 개발에 수십억달러를 투입하는 과정에서 나온 것이다. 그는 최근 몇 달 간 경쟁사로부터 최고 수준의 AI 연구자를 적극적으로 영입했고 AI 인프라 투자도 대폭 늘렸다. 또한 AI 음성 기술 기업 플레이 AI를 인수하고 데이터 라벨링 기업 스케일 AI에도 지분을 투자했다. 아울러, 메타는 이번 주 자사 AI 조직을 재편한다고 발표했다. 메타의 AI 부서는 최근 메타 초지능 랩으로 이름이 변경됐으며 이번 개편으로 4개의 별도 팀으로 나뉘었다. 이는 지난 6개월 동안 네 번째 조직 개편에 해당한다. 메타와 미드저니의 협력은 메타의 기존 자체 AI 모델과 제품이 경쟁사에 밀리기 시작하면서 나온 것이다. 또 모든 것을 내부에서만 구축하려는 메타의 방식을 버리고 외부와 손잡는 전환점이다. 지난해 메타는 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하는 도구 '이매진'을 출시했다. 같은 해 10월에는 텍스트 프롬프트를 기반으로 영상을 생성, 편집할 수 있는 영화 생성 모델 '무비 젠'에 대한 연구 논문을 발표하며 이를 올해 인스타그램에 완전히 통합하겠다고 발표했다. 그러나 통합은 아직 이뤄지지 않았으며 이를 두고 업계 관계자들은 이미 해당 모델이 구글의 비오 3(Veo 3)나 오픈AI의 소라와 같은 최신 공개 모델과 비교해 구식으로 보인다고 평가하기도 했다. 이외에도 메타는 핵심 대형 언어 모델 비헤모스를 대외 공개하려던 계획도 접고 새로운 모델 구축에 집중하고 있는 것으로 알려졌다. 내부적으로는 코딩과 같은 업무에서 서드파티 모델을 사용하기 시작했다.

2025.08.24 09:25박서린 기자

달파, 중기부 '스케일업 팁스' 선정

AI 에이전트 스튜디오 달파는 중소벤처기업부가 주관하는 민간투자주도형 기술창업 지원 프로그램인 '스케일업 팁스'에 선정됐다고 31일 밝혔다. 이번 사업에는 DSC인베스트먼트가 운영사로 참여했다. 스케일업 팁스는 정부와 민간이 공동으로 유망 스타트업을 발굴해 기술 고도화와 사업화를 지원하는 프로그램이다. 달파는 이번 선정으로 향후 3년간 총 12억원 규모의 연구개발(R&D) 및 사업화 자금을 확보하게 됐다. 기업 맞춤형 AI 에이전트를 제공하는 달파는 이번 사업을 통해 비즈니스 지표를 기반으로 전략을 추천하는 AI 에이전트 솔루션을 선보일 계획이다. 비즈니스의 핵심적인 지표를 바탕으로 ▲A/B 테스트 자동 실행 및 고성과 요소 도출 ▲성과 분석 및 예측 ▲자연어 기반 전략 실행 등의 기능을 통합한 것이 특징이다. 달파가 개발 중인 AI 에이전트는 비즈니스 성과 향상을 위한 의사결정과 실행을 자율적으로 수행할 수 있을 정도의 정확성과 지능을 목표로 한다. 이를 통해 전문 인력의 리소스를 크게 절감하는 동시에, 비전문가도 고도화된 매출 전략을 손쉽게 실행할 수 있도록 지원한다. 달파는 지난해 120억원 규모의 프리A 투자를 유치한 것을 비롯해 회사 설립 약 2년 만에 누적 133억원의 투자를 유치했다. 최근에는 미국 지사도 설립했다. 김도균 달파 대표는 “이번 스케일업 팁스 선정으로 복잡한 비즈니스 전략도 누구나 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 AI 에이전트 기술을 더욱 정교하게 발전시키겠다”며 “생성형 AI 기반 비즈니스 전략 및 실행 기술의 새로운 기준을 제시하고, 산업 전반의 생산성 혁신을 이끄는 기업으로 지속 성장해 나가겠다”고 밝혔다. 달파는 기업 고객을 대상으로 맞춤형 AI 에이전트를 제작·제공하고 있으며, 제조·유통·교육·콘텐츠 등 다양한 업종에서 AI 컨설팅 중심의 B2B 비즈니스를 확대하고 있다.

2025.07.31 08:25백봉삼 기자

메타 투자받은 스케일 AI, 정규직 14% 감원한다

페이스북의 모회사 메타로부터 143억 달러(약 19조8천341억 원)를 투자받은 인공지능(AI) 스타트업 스케일 AI가 데이터 라벨링 분야에서 200명 가량의 직원을 해고한다. 16일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 스케일 AI 대변인 조 오스본은 전체 글로벌 인력의 약 14%에 해당하는 정규직 직원 200명을 감원하고, 수천 명의 계약직 중 500명과의 협업도 중단할 계획이라고 밝혔다. 오스본 대변인은 “더욱 빠르게 움직일 수 있도록 데이터 비즈니스를 간소화하려는 조치”라고 언급했다. 그러면서 기업 및 정부 대상 여업 부문 등 다른 분야에서는 인력을 확충할 예정이라고 부연했다. 최근 직원들에게 보낸 메모에서 제이슨 드로지 임시 최고경영자(CEO)는 이번 구조조정의 배경으로 데이터 라벨링 사업 부문이 지난 1년 간 너무 빠르게 인력을 늘려 조직이 과잉 구조화됐으며 불필요한 관료주의와 팀의 사명에 혼란을 초래한 점을 들었다. 또 그는 “시장 수요의 변화도 구조조정의 또 다른 이유”라고 덧붙이며 메타와의 거래 이후 일부 주요 고객들이 스케일 AI와의 작업을 중단했다고 말했다. 여기에는 AI 챗봇 챗GPT 개발사 오픈AI와 세계 최대 검색 엔진 업체 구글이 포함된다. 2016년에 설립된 스케일 AI는 AI 모델 개발에 필요한 데이터를 라벨링하고 주석을 달아주는 분야에서 선두 기업으로 평가받고 있다. 지난해에는 약 8억7천만 달러(1조2천2067억 원)의 매출을 올렸으며 올해 매출은 20억 달러(2조7천740억 원)로 예상된다. 앞서 메타는 이 기업에 143억 달러를 투자해 49%의 지분을 확보한 바 있다. 스케일 AI가 선두 업체임에도 ▲튜링 ▲인비저블 테크놀로지 ▲라벨박스 ▲우버 등 경쟁자들이 증가하고 있는 것 또한 위협 요인으로 작용한다. 특히, 메타가 스케일 AI이 고객 AI 개발 상황을 들여다볼 수 있다는 우려에 일부 고객들이 경쟁 업체로 이동하고 있다. 드로지 임시 CEO는 이번 변화가 장기적인 경쟁력을 높이고 효율을 향상시키며, 가장 수익성 높은 기회에 집중할 수 있도록 데이터 라벨링 부문을 재정비하려는 목적이라고 밝히기도 했다. 그는 “기존 고객을 더 잘 지원하고 다시 협업할 수 있는 발판이 될 것”이라고 단언했다. 또 오스본 대변인은 올해 하반기 맞춤형 AI 애플리케이션 개발과 미국 국방부 등 미국 및 전 세계 정부 기관과의 협업을 위한 인재 수백 명을 채용할 계획이라고 설명했다.

2025.07.17 09:09박서린 기자

AI 인재 전쟁…메타, 오픈AI 직원 영입 시도

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 메타에서 자신의 직원들은 영입하기 위해 최대 1억달러(약 1천379억원)의 계약금과 더 큰 규모의 연간 보상 패키지를 제안했다고 밝혔다. 이는 현재 메타가 추진하고 있는 초지능 인공지능(AI) 연구조직을 구축하는 것의 일환이다. 17일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 알트먼 CEO는 팟캐스트 '언캡티드'에서 메타가 오픈AI에서 많은 사람들을 채용하려 했지만 “지금까지 우리의 핵심 인재들 중 누구도 그 제안을 받아들이기로 결정하지 않았다”고 말했다. 마크 저커버그 메타 CEO는 새로은 초지능 AI 연구조직을 위해 직접 리크루팅을 하며 업계 내 최고 AI 연구자들에게 거액의 보상을 제안하고 있다. 최근에는 스케일AI에 143억달러(약 19조7340억원)를 투자한다고 발표한 바 있다. 또 메타는 스케일AI의 CEO인 알렉산더 왕을 팀에 영입하기도 했다. 외신에 따르면 메타는 구글 딥마인드의 수석 연구원 잭 래를 포함해 여러 기술 기업의 최고 엔지니어들을 스카우트한 것으로 알려졌다. 알트먼 CEO는 “메타가 우리를 그들의 가장 큰 경쟁자로 생각한다고 들었다”며 “메타를 회사로서 존중하는 부분이 많지만 혁신에는 뛰어난 회사라고는 생각하지 않는다”고 평가했다. 그러면서 일보다 보상이 더 중요해질 수 있는 일자리를 만드는 문화적 위험성에 대해 지적했다. 이어 “우리는 그들이 모르는 많은 것을 이해하고 있다고 생각한다”며 직원들이 제안을 거절하는 이유에 대해 분석했다.

2025.06.18 10:22박서린 기자

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