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"AI 때문에 망했다" vs "AI로 대박났다"... 성패를 가르는 이것

65% 기업이 채택한 생성형 AI, 성공의 열쇠는 '책임감' 생성형 인공지능(Generative AI, genAI)의 도입이 폭발적으로 증가하고 있다. 2024년 맥킨지 조사에 따르면 65%의 조직이 정기적으로 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이는 불과 10개월 전보다 거의 두 배 증가한 수치다. 또한 미국 성인의 39.4%가 생성형 AI를 사용하고 있으며, 24%의 근로자가 최소 주 1회 이상 사용하고 있다고 보고됐다. 이러한 급속한 도입 속에서 주목할 점은 책임감 있는 AI 사용이 성공을 좌우하는 핵심 요인으로 부상했다는 것이다. 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 'BAIR 책임감 있는 AI 이니셔티브(BAIR Responsible AI Initiative)'가 발표한 플레이북에 따르면, 생성형 AI를 성공적으로 활용하고 있는 조직들은 모두 AI 위험에 주의를 기울이고 있는 반면, 위험 대응에 뒤처진 조직들은 혜택을 제대로 활용하지 못하고 있다. 챗GPT에서 신용카드 정보 추출 성공... 5가지 치명적 위험 요소 플레이북은 제품 관리자들이 특히 주의해야 할 5가지 주요 위험을 제시했다. 첫째는 데이터 프라이버시 문제로, 생성형 AI 모델이 사용자 데이터를 보유하거나 훈련 데이터에서 개인정보나 저작권 자료를 노출할 위험이 있다는 것이다. 실제로 연구진들은 대형 언어 모델에서 이메일 주소, 전화번호, 심지어 신용카드 번호까지 추출할 수 있음을 증명했다. 둘째, 투명성 부족이다. 생성형 AI 모델의 "블랙박스" 특성으로 인해 의사결정 과정을 이해하기 어렵고, AI 시스템을 개발하는 기업들도 훈련 데이터나 모델 아키텍처에 대한 세부사항을 공개하지 않는 경우가 많다. 스탠포드 재단 모델 개방성 지수(Stanford Foundation Model Openness Index)에 따르면 개발자들의 평균 점수는 100점 만점에 58점에 불과했다. 셋째, 환각(Hallucination)과 부정확성 문제다. 생성형 AI 도구들은 거짓 정보를 확신에 차서 제시하는 것으로 악명이 높다. 2024년 스탠포드 연구에서는 법률 분야에서 환각 비율이 69-88%에 달한다고 밝혔으며, 의료 분야에서도 ChatGPT가 생성한 115개 참고문헌 중 47%가 조작된 것으로 나타났다. 넷째, 편향성 문제로, 생성형 AI는 훈련 데이터에 기반한 편향을 보일 수 있다. 이는 특정 인구집단에 대한 성능 저하나 유해한 고정관념의 강화로 이어질 수 있다. 다섯째, 안전성과 보안 취약점으로, 프롬프트 인젝션 공격과 같은 보안 위협이 데이터 유출이나 위험한 정보 제공으로 이어질 수 있다. 리더십용 5전략 vs 제품관리자용 5전략... 총 10가지 실행 가이드 플레이북은 조직 리더십과 제품 관리자를 위한 총 10가지 실행 전략을 제시했다. 조직 리더십을 위한 5가지 전략은 다음과 같다. 먼저 리더십이 책임감 있는 생성형 AI 사용의 가치를 인식하고, 책임감 있는 AI 원칙을 개발하며, 모든 직원에게 조직의 책임에 대한 의지를 전달해야 한다. 또한 생성형 AI의 책임감 있는 사용을 보장하기 위한 정책과 기준을 구현하고, 핵심 역할을 정의하고 조직 구조를 확립하며 공동 책임 문화를 조성하는 포괄적인 책임감 있는 AI 거버넌스 프레임워크를 구축해야 한다. 아울러 성과, 제품 개발, 지표를 책임과 일치시키도록 인센티브를 업데이트하고, 격차를 해결하고 생성형 AI의 책임감 있는 사용을 지원하기 위한 맞춤형 교육을 실시해야 한다. 제품 관리자를 위한 5가지 전략도 마련됐다. 업무 사용 사례와 제품 개발에서 책임 위험을 평가하기 위한 "직감 점검(gut check)"을 수행하고, 필요와 잠재적 위험을 평가하여 생성형 AI 제품용 모델을 선택해야 한다. 이때 모델, 파인튜닝 데이터, 주요 고려사항을 문서화하여 투명성을 보장하는 것이 중요하다. 또한 교차 기능 팀, 전문가 감독, 조직 원칙 및 핵심 위험과 일치하는 도구를 포함하여 생성형 AI 제품에 대한 위험 평가와 감사를 수행하고, 취약점을 발견하기 위한 레드팀 공격과 적대적 테스트를 구현하면서 시간 경과에 따른 사용자 피드백을 포착하고 대응해야 한다. 마지막으로 책임감 있는 의사결정을 보여주는 간단하고 영향력 있는 행동인 책임 마이크로 모멘트를 추적하고 성과 검토에서 이를 보여줘야 한다. 세일즈포스·마이크로소프트·구글의 책임감 있는 AI 도입 성공 사례 여러 기업들이 이미 책임감 있는 생성형 AI 사용을 위한 구체적인 조치를 취하고 있다. 세일즈포스(Salesforce)는 자체 생성형 AI 모델군인 파이어플라이(Firefly)를 개발하면서 투명성과 책임감 있는 사용에 중점을 두었다. 저작권 침해 위험을 인식하고 공개 도메인 콘텐츠와 라이선스가 있는 콘텐츠로만 모델을 훈련시켜 법적 위험을 완화했다. 마이크로소프트(Microsoft)는 2022년 업데이트된 책임감 있는 AI 표준을 출시했으며, 이는 6가지 AI 원칙과 연결되어 제품 개발 요구사항을 설명한다. 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 팀들은 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 위험을 매핑, 측정, 관리해야 한다. 구글(Google)은 Bard 출시 전에 다양한 배경을 가진 수백 명의 구글러를 모집하여 의도적으로 사용 정책을 위반하고 서비스를 테스트했다. 또한 MLCommons 및 Kaggle과 파트너십을 맺어 "Adversarial Nibbler"라는 공개 AI 경쟁을 만들어 텍스트-이미지 모델을 스트레스 테스트하기 위한 적대적 프롬프트를 크라우드소싱했다. FAQ Q: 생성형 AI를 책임감 있게 사용하는 것이 왜 중요한가요? A: 생성형 AI의 책임감 있는 사용은 브랜드 신뢰도와 평판을 구축하고, 규제 준수를 유지하며, 위험을 완화하여 지속 가능한 성장을 촉진합니다. 특히 57%의 소비자가 기업의 개인정보 사용 방식에 불편함을 느끼고 있어, 책임감 있는 AI 관행은 고객 신뢰 확보에 필수적입니다. Q: 생성형 AI 사용 시 가장 주의해야 할 위험은 무엇인가요? A: 5가지 핵심 위험으로 데이터 프라이버시 침해, 투명성 부족, 환각과 부정확성, 편향성, 안전성과 보안 취약점이 있습니다. 이 중에서도 부정확성은 2024년 글로벌 경영진의 63%가 관련 위험으로 인식하고 있는 최고 위험 요소입니다. Q: 중소기업도 생성형 AI를 책임감 있게 사용할 수 있나요? A: 네, 가능합니다. 플레이북에서 제시하는 '직감 점검' 같은 간단한 방법부터 시작하여 점진적으로 정책과 교육을 확대할 수 있습니다. 조직의 규모와 상관없이 AI 사용 전 기본적인 위험 평가와 투명한 소통만으로도 책임감 있는 사용의 첫걸음을 뗄 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.06.04 20:04AI 에디터

"정답 몰라도 괜찮다"... AI 강화학습 상식을 뒤엎은 워싱턴대 연구

무작위 보상만으로 21.4% 성능 향상, 틀린 답 보상해도 24.6% 상승 강화학습 분야에서 놀라운 연구 결과가 발표됐다. 워싱턴대학교와 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for AI) 공동 연구팀이 검증 가능한 보상을 통한 강화학습(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 방법론에서 전혀 예상치 못한 현상을 발견했다. 정답과 무관하거나 심지어 부정확한 '가짜 보상(spurious rewards)'만으로도 특정 AI 모델의 수학 추론 능력이 크게 향상된다는 것이다. 연구진은 Qwen2.5-Math-7B 모델을 대상으로 MATH-500 벤치마크에서 다양한 보상 신호를 테스트했다. 그 결과 무작위 보상(random reward)을 사용해도 21.4%의 절대적 성능 향상을 기록했다. 이는 정답 기반 보상으로 얻은 28.8% 향상과 비교해 76%에 달하는 수준이다. 더욱 놀라운 것은 틀린 정답을 보상하는 '부정확한 라벨(incorrect label)' 보상으로도 24.6%의 성능 향상을 달성했다는 점이다. 연구진이 테스트한 가짜 보상들은 다음과 같다. 형식 보상(format reward)은 답변에 'oxed{}' 표현이 포함되기만 하면 보상을 주는 방식으로 16.4% 향상을 보였고, 다수결 투표(majority voting) 방식은 26.5% 향상을 기록했다. 심지어 50% 확률로 완전히 무작위로 보상을 주는 시스템도 상당한 성능 개선을 이뤄냈다. Qwen만 특효, Llama·OLMo는 효과 제로... 8개 모델 교차검증 결과 연구의 핵심 발견은 이러한 가짜 보상 효과가 Qwen 계열 모델에서만 나타난다는 점이다. Llama3.1-8B-Instruct와 OLMo2-7B 같은 다른 모델 패밀리에서는 동일한 가짜 보상을 적용해도 성능 향상이 거의 없거나 오히려 성능이 저하되는 경우가 많았다. 연구진은 8개의 추가 모델을 대상으로 교차 검증을 실시했다. Qwen2.5-7B, Qwen2.5-1.5B 등 일반 목적 Qwen 모델들은 여전히 가짜 보상에서 일정한 성능 향상을 보였지만, Llama3.1-8B, Llama3.2-3B, OLMo2-7B 등 다른 모델 패밀리에서는 정답 기반 보상에서만 의미 있는 성능 향상이 나타났다. 특히 모델 크기와 가짜 보상 효과 간에도 상관관계가 발견됐다. 더 큰 모델일수록 사전 훈련에서 얻은 지식을 더 많이 보유하고 있어 가짜 보상으로도 이를 효과적으로 활용할 수 있는 것으로 분석됐다. 비밀은 '코드 추론'... 65%→90% 급증이 성능향상 58.3% 기여 연구진은 이러한 현상의 원인을 분석한 결과, '코드 추론(code reasoning)'이라는 독특한 패턴을 발견했다. Qwen2.5-Math-7B는 코드 실행 환경 없이도 파이썬 코드를 생성해 수학 문제를 해결하는 방식을 65%의 경우에 사용했다. 놀랍게도 코드 추론을 사용한 답변의 정확도는 64%로, 자연어만 사용한 29%보다 두 배 이상 높았다. RLVR 훈련 과정에서 가짜 보상들은 모두 코드 추론 빈도를 90% 이상으로 증가시켰고, 이는 전체 성능 향상과 강한 상관관계를 보였다. 연구진이 Lang→Code(자연어에서 코드로 전환) 그룹을 분석한 결과, Qwen2.5-Math-7B 성능 향상의 58.3%가 이 그룹에서 발생했음을 확인했다. 이를 검증하기 위해 연구진은 의도적으로 코드 추론을 유도하는 실험을 진행했다. "Let's solve this using Python"으로 시작하도록 강제한 프롬프트 실험에서 Qwen2.5-Math-7B는 11.8%, Qwen2.5-Math-1.5B는 25.6%의 성능 향상을 보였다. 반면 Llama와 OLMo 모델들은 오히려 성능이 저하됐다. GRPO 클리핑 메커니즘이 무작위 보상을 학습 신호로 변환 연구진은 무작위 보상이 어떻게 학습 신호를 제공하는지에 대한 수학적 분석도 제시했다. GRPO(Group Relative Policy Optimization) 알고리즘의 클리핑(clipping) 메커니즘이 무작위 보상 상황에서도 의미 있는 훈련 신호를 생성한다는 것이다. 클리핑 메커니즘을 제거한 실험에서는 무작위 보상의 성능 향상 효과가 사라졌다. 이는 최적화 알고리즘 자체가 모델의 기존 행동 패턴을 편향적으로 강화하는 역할을 한다는 것을 시사한다. 연구진은 "겉보기에는 의미 없어 보이는 무작위 보상도 최적화 알고리즘의 편향을 통해 사전 훈련된 유용한 패턴을 증폭시킬 수 있다"고 설명했다. FAQ Q: 가짜 보상이란 무엇이며, 왜 AI 성능 향상에 효과가 있는 것인가? A: 가짜 보상(spurious rewards)은 정답과 무관하거나 심지어 틀린 정보를 바탕으로 AI에게 주는 보상을 의미한다. 연구에 따르면 특정 AI 모델(Qwen 계열)에서는 이런 가짜 보상만으로도 사전 훈련 시 학습한 유용한 추론 패턴(코드 추론 등)을 활성화시켜 수학 문제 해결 능력이 크게 향상된다. Q: 모든 AI 모델에서 가짜 보상 효과가 나타나는 것인가? A: 아니다. 이 연구에서 가짜 보상 효과는 Qwen 계열 모델에서만 확인됐다. Llama3나 OLMo2 같은 다른 AI 모델에서는 동일한 가짜 보상을 적용해도 성능 향상이 없거나 오히려 성능이 저하됐다. 이는 사전 훈련 과정에서 학습한 추론 패턴의 차이 때문으로 분석된다. Q: 이 연구 결과가 AI 개발에 어떤 의미를 가지는가? A: 이 연구는 AI 강화학습에서 보상 신호의 질보다 모델의 사전 훈련 특성이 더 중요할 수 있음을 시사한다. 또한 특정 모델에서만 효과를 보인 연구 결과를 다른 모델에 일반화할 때 주의가 필요하다는 교훈을 제공한다. AI 연구자들은 향후 다양한 모델에서 검증하는 것이 중요하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.06.04 16:45AI 에디터

비아이매트릭스, 포스코에 'G-매트릭스' 공급…대기업 수주 확산

비아이매트릭스가 포스코에 생성형 인공지능(AI) 솔루션 'G-매트릭스(G-MATRIX)'를 공급하며, 국내 대기업 대상 수주 확대에 속도를 내고 있다. 비아이매트릭스는 포스코와 G-매트릭스 기반 매출분석 시스템 구축 계약을 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 시스템은 아우디(AUD) 플랫폼과 결합해 매출정보 데이터를 분석하고, 사용자가 자연어로 질의하면 관련 정보를 실시간으로 검색해 다양한 표와 그래프로 시각화해 제공하는 방식이다. 회사 측은 이를 통해 '일하는 방식의 변화'를 구현할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 회사 관계자는 "2025년 들어 G-매트릭스 솔루션을 기반으로 국내 주요 대기업은 물론 금융권과 공공기관까지 수주가 이어지고 있다"며 "이번 포스코 사례는 특히 공급망관리(SCM) 영역에서 생성형 AI의 적용 가능성을 확대한 것"이라고 강조했다. 이어 "앞으로 원인분석, 예측, 추천, 시뮬레이션 등 다양한 AI 기능을 고도화해 기업 전반의 업무영역에 걸쳐 적용 범위를 넓힐 계획"이라고 덧붙였다. 비아이매트릭스는 2023년 9월 G-매트릭스를 출시한 이후 국내 주요 대기업을 중심으로 시장을 확대해왔다. 현재 금융기관과 공공기관으로의 도입을 추진 중이며, 해외시장 공략에도 속도를 내고 있다. 회사는 미국, 일본, 동남아 등지에서 G-매트릭스 론칭쇼를 개최했고, 최근에는 일본의 공공기관에 AI 분석 솔루션을 공급하며 글로벌 첫 사례를 기록했다. 비아이매트릭스 측은 "글로벌 시장에서도 생성형 AI 기반 솔루션의 확장 가능성을 확인했다"며 "앞으로도 기술 경쟁력을 바탕으로 국내외 시장에서 AI 전환을 주도하겠다"고 밝혔다.

2025.06.04 16:39남혁우

[현장] 모비젠, '사일로 해결사' 선언…'그래피오'로 의사결정 OS 꿈꾼다

"우리가 개발한 '그래피오'는 생성형 인공지능(AI)과 온톨로지를 결합해 기업 데이터를 통합하고 멀티에이전트 기반으로 업무를 자율화하는 플랫폼입니다. 기존 시스템의 사일로 문제를 해결하고 조직 전체의 의사결정 과정을 재편하는 것이 목표입니다. 오픈소스 기반으로 유연한 고객 맞춤형 적용을 적극 지원하겠습니다." 엄태덕 모비젠 최고기술책임자(CTO)는 4일 경기도 성남시 그래비티 서울 판교 호텔에서 열린 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에서 이같이 말했다. 이날 행사는 슈어소프트테크가 AI 신뢰성·안전성을 위한 시험평가의 현재와 미래를 조망하기 위해 마련한 자리였다. 이날 행사에서 엄 CTO는 모비젠의 생성형 AI 플랫폼 '그래피오(Graphio)'의 구조와 활용 사례를 공개했다. '그래피오'는 온톨로지 기술과와 생성형 AI를 통합한 에이전트 AI를 통해 기업 데이터의 사일로 문제를 정면 돌파하는 시도다. '그래피오'는 데이터 카탈로그, 온톨로지, 생성형 AI 애플리케이션으로 구성된 3계층 구조다. 데이터는 흩어진 상태 그대로 활용 가능한 메시 구조로 엮은 후 도서관식 분류 체계를 따르는 온톨로지를 통해 정형·비정형 데이터를 통합한다. 이후 기업 고유 프로세스에 맞게 구축된 멀티에이전트 앱에서 질의 응답, 보고서 생성, 시뮬레이션 등을 수행한다. 엄 CTO는 "에이전트는 인간 한 명을 모사하는 기존 AI와 달리 조직 전체의 협업 구조를 시뮬레이션한다"며 "상황 인식, 의사결정, 실행에 이르는 일련의 행위를 각각 특화된 AI가 수행하고 이를 마스터 에이전트가 조정하는 방식"이라고 설명했다. 이를 통해 '그래피오'는 특정 부서 단위의 자동화를 넘어 기업 전체 프로세스를 연결하고 재편하는 수준의 자동화를 지향한다. 현장에서는 실제 기업 업무에 적용한 두 개의 사례가 소개됐다. 첫 번째는 수주형 제조업체가 사업제안서(RFP) 분석부터 작성까지 자동화한 케이스다. 사용자가 적합한 사업 조건을 자연어로 입력하면 에이전트가 유사 사업을 분석해 제안서를 구조화하고 기존 문서를 기반으로 전체 문서 생성을 지원한다. 각 단계에서 추출한 메타데이터는 온톨로지로 정리돼 추론 기반 답변이 가능하다. 또 다른 사례는 국방 유무인 복합체계(MUM-T)에 대한 적용 사례였다. 무인정찰기(UAV), 전차 등 다수의 전투체계를 하나의 팀으로 운용하는 상황을 가정해 '이상탐지-상황분석-작전계획-결과보고'의 전투 시나리오를 시뮬레이션 형태로 구현했다. 엄 CTO는 "이 때 에이전트들은 전투 절차 문서를 기반으로 역할이 분화돼 있다"며 "마스터 에이전트의 요청에 따라 적절한 AI 모델과 데이터를 호출해 응답하는 구조"라고 말했다. "이어 "해당 기술을 국방뿐 아니라 로보틱스, 금융, 제조, 의료 등에도 확장할 계획"이라고 말했다. 특히 팔란티어가 전용 기술로 제한된 데 비해 이 회사는 오픈소스 기반으로 고객 맞춤형 서비스를 노릴 계획이다. 사용자 인터페이스는 '챗GPT'와 유사한 포털형 구조로, 데이터 기반 지도, 리포트, 그래프 등을 함께 표시할 수 있도록 설계됐다. 엄태덕 모비젠 CTO는 "우리 기술은 단순한 자동화 도구가 아니라 데이터를 기반으로 조직 전체의 의사결정 흐름을 재편할 수 있는 전략 기술"이라며 "'그래피오'는 이를 가능하게 하는 데이터 운영 시스템을 목표로 개발됐다"고 말했다.

2025.06.04 16:18조이환

[남기자의 비욘드IT] 공공SW 10건 중 4건 유찰…국가 전략 사업도 무산

공공 소프트웨어(SW) 사업 구조에 대한 업계의 불만이 고조되는 가운데, 새롭게 출범한 정부를 향해 근본적인 제도 개편을 요구하는 목소리가 커지고 있다. 유찰률 40%를 넘어서는 구조적 문제를 해결하지 않으면 인공지능(AI)·SW 산업 육성이라는 정부의 전략도 공허한 선언에 그칠 수 있다는 지적이다. 4일 지디넷코리아에서 확인한 바에 따르면 올해 들어 5월까지 공공부문에서 발주된 SW 사업 중 20억원 이상 대형 사업은 총 274건이었다. 이 가운데 110건이 유찰되며 유찰률이 40.1%에 달했다. 국가AI컴퓨팅센터도 유찰…정부 전략 사업마저 참여 없어 정부가 AI 경쟁력 강화를 위해 핵심 사업으로 추진하며 최대 2조5천억원을 투자하는 국가AI컴퓨팅센터도 아무 기업도 참가하지 않아 유찰됐다. 이러한 흐름은 최근 수년간 이어져온 현상이다. 2021년에도 전체 공공SW 사업 유찰률이 30%를 넘었으며, 300억원 이상 대형 사업에서는 유찰이 반복되거나 사업 자체가 취소되기도 했다. 실제로 '지능형 교통체계(ITS)' 등 일부 사업은 세 차례 유찰 끝에 예산 이월과 사업 축소로 이어졌다. 이러한 대규모 유찰은 단순한 수치 문제가 아니라는 것이 업계의 지적이다. 공공SW 사업이 제때 추진되지 않으면 정부 정책의 실행력 자체가 떨어지며 공공시장이 혁신의 걸림돌로 전락하게 되기 때문이다. 더불어 유찰이 지속될수록 구축한 공공 서비스의 품질도 낮아질 수밖에 없다. 유찰로 인해 줄어든 사업 기간을 추가로 보충해주지 않기 때문이다. 대표적으로 올해 초 서비스를 시작한 차세대 나라장터 서비스가 개통 직후부터 장애가 발생했다. 차세대 사회보장정보시스템, 차세대 지방세입시스템 모두 유찰을 겪었으며 개통과 함께 서비스에서 논란이 있었다. 잦은 과업변경·수익성 부족…기업 적자 부르는 사업 구조 공공SW 사업이 민간 기업의 외면을 받는 데에는 여러 이유가 제기된다. 가장 큰 문제는 복잡한 입찰 조건과 수익성 부족이다. 통합 발주 중심의 사업 구조는 중소기업에게 불리하며 기술력보다는 가격 경쟁이 우선시되는 경향이 짙다. 공공SW 사업의 경우 대부분 10% 미만의 낮은 수익 마진을 기본으로 하지만 가격 경쟁으로 인해 더욱 낮은 수익을 기대할 수 밖에 없다. 만약 사업이 유찰되거나 과업이 변경될 경우 오히려 적자를 걱정해야 한다. 사업 규모가 커질 수록 적자폭도 확대될 우려가 있다는 것도 대규모 사업을 꺼리는 이유 중 하나다. 사업 수행에 따른 리스크가 모두 공급업체에 전가되는 구조도 지적된다. 예를 들어, 수요기관의 과업 변경이나 예산 지연, 검수 기준 모호성 등이 모두 사업자의 책임으로 떠넘겨지는 경우가 빈번하다. 이에 따라 기업들은 참여 자체를 포기하거나, 컨소시엄 구성으로 책임을 분산시키는 방식을 택하고 있다. 이마저도 주관사의 과도한 책임 부담으로 결국엔 실패로 끝나는 사례가 늘고 있다. 이러한 갈등이 지속되면서 LG CNS는 복지부, KCC정보통신은 국방부, 메타넷디지털은 행정안전부 산하 한국지역정보개발원에 소송을 제기해 법정 분쟁을 이어가는 상황이다. 공공SW에서 수익성을 보장받지 못한 기업은 자체 경쟁력 확보를 위한 기술투자가 어려워 정부에서 강조하는 글로벌 시장 진출에도 어려움을 겪고 있다는 지적도 제기됐다. "수익도 없고 리스크만 커"…업계, 새정부에 구조 전면 개편 촉구 업계는 이러한 문제를 해결하고 공공SW 사업 구조를 혁신하기 위해 ▲기술 중심 평가 강화 ▲단계별 발주 및 책임 분산 구조 도입 ▲정부-기업 간 사전 협의 체계 마련 ▲검수 기준 명확화 ▲적정 수익 보장 등 다섯 가지 과제를 시급히 해결해야 한다고 입을 모은다. 혁신적 기술을 가진 기업이 불이익을 받기 쉽고, 품질 저하로 이어질 수 있는 현재처럼 가격 위주의 입찰 구조를 벗어나 기술력 중심의 평가 방식을 정착돼야 한다는 주장이다. 또한 사업 착수 전 정부와 공급사 간의 충분한 협의와 검토를 통해 사업 범위와 과업을 명확히하고 책임도 분산시키는 구조로 전환할 필요가 있다고 제안했다. 무엇보다 공공SW 사업의 구조 자체가 기업에 참여할 동기를 제공하지 못한다는 점에서, 적정 수익률 보장이 반드시 전제돼야 한다는 목소리를 높였다. 마진이 턱없이 낮은 현재 구조로는 기술 투자도 인재 양성도 어려운 상황이라는 것이다. 한 IT서비스 기업 대표는 "대형 공공SW사업의 경우 규모가 클수록 적자가 발생할 때 그 피해액이 더욱 늘어날 우려가 커지고 있다"며 "그동안엔 적자가 발생하더라도 현금을 확보하고 포트폴리오를 확보하기 위해 참여했지만 불황이 지속되면서 이를 유지하기엔 더 이상 어려운 상황"이라고 밝혔다. 이어 "기업 입장에서도 이런 불안한 방식에 대해 반대하고 싶지만 언제 또 대형 공공 SW사업에 참여할지 모르니 말처럼 쉽지 않다"며 "새정부에서 이런 상황을 확인하고 전반적인 혁신을 주도해 주길 바란다"고 요청했다.

2025.06.04 16:15남혁우

넥스틴, HBM용 검사장비 추가 수주…SK하이닉스와 협력 강화

국내 검사장비 기업 넥스틴이 최근 SK하이닉스로부터 최첨단 HBM(고대역폭메모리) 검사장비에 대한 추가 수주를 받은 것으로 파악됐다. 이 회사는 지난 4월 첫 양산용 장비 공급을 확정지은 이래로 매월 꾸준히 공급 계약을 성사시키고 있다. HBM의 안정적인 수율 확보가 중요해진 만큼, 관련 검사장비의 수요도 증가하고 있는 것으로 풀이된다. 4일 업계에 따르면 넥스틴은 이달 초 SK하이닉스와 HBM용 검사장비 '크로키'에 대한 공급 계약을 체결했다. 규모는 수십억원대로 추산된다. 크로키는 넥스틴이 HBM 등 첨단 패키징 공정을 타겟으로 개발한 매크로 검사장비다. 고성능 광학 기술을 기반으로, HBM 내부에 발생할 수 있는 워피지(웨이퍼가 휘는 현상)나 크랙(칩이 깨지는 현상) 등을 계측하는 역할을 맡고 있다. 앞서 넥스틴은 SK하이닉스와 크로키에 대한 퀄(품질) 테스트를 마무리하고, 지난 4월 첫 양산용 PO(구매주문)을 받은 바 있다. 공시에 따르면 해당 PO의 공급 규모는 63억원 수준이다. 지난해 연 매출액(1천137억원) 대비 5.61%에 해당한다. 첫 양산 대응인 만큼 공급량은 적지만, 매월 추가 수주가 나오고 있다는 점은 고무적이다. 넥스틴은 5월에도 100억원 규모의 추가 공급 계약을 체결했으며, 이달에도 추가 공급을 확정지었다. 크로키는 12단 HBM3E 검사를 주력으로 담당한다. 12단 HBM3E는 SK하이닉스가 지난해 9월부터 엔비디아 등 글로벌 빅테크향으로 양산하기 시작한 차세대 HBM이다. 현재 상용화된 가장 최신 세대의 HBM인 만큼 안정적인 수율 확보가 핵심 과제로 지목돼 왔다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤 TSV(실리콘관통전극)로 연결한 구조를 갖추고 있다. 그런데 D램의 적층 수가 높아질수록, D램에 가해지는 압력이 심해져 워피지가 발생하기 쉬워진다. 또한 각 D램 사이의 간격이 줄어들어 정밀한 계측이 어렵다는 문제점도 있다. 때문에 주요 메모리 기업들의 HBM용 검사장비 수요는 향후에도 견조할 것으로 예상된다. 반도체 업계 관계자는 "D램을 더 많이 쌓을수록 압착에 의한 스트레스와 칩의 두께 감소로 인한 워피지 현상이 심화될 수밖에 없다"며 "12단 HBM3E는 물론, HBM4 등 차세대 제품에서도 불량 계측에 대한 중요성은 높아지게 될 것"이라고 말했다.

2025.06.04 16:13장경윤

[현장] "글로벌 규제, 민간이 막는다"…한국형 신뢰성 'AI 마스터 인증' 공개

한국인공지능산업협회(AIIA)가 민간 주도의 인공지능(AI) 신뢰성 인증제도 'AI 마스터'를 공개했다. AI 모델의 윤리성과 강건성을 체계적으로 검증하는 방식으로, 국내외 규제 환경 변화에 선제적으로 대응하겠다는 의도다. 한국인공지능산업협회는 4일 경기도 성남시 그래비티 서울 판교 호텔에서 열린 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에서 'AI 마스터 인증 프레임워크'를 발표했다. 슈어소프트테크가 개최한 이 행사에서 김태형 본부장은 인증의 배경과 평가 항목, 절차, 향후 계획 등을 직접 설명했다. 인증 체계는 협회가 사무국을 맡고 셀렉트스타와 슈어소프트테크가 시험기관으로 참여하며 평가 결과는 독립된 인증위원회가 심의한다. 'AI 마스터'의 추진 배경에는 전 세계적 AI 규제 재편 흐름이 있다. 유럽연합(EU)은 고위험 AI를 등급별로 분류해 위반 시 최대 30만 유로(한화 약 5억원) 과징금을 부과하는 'EU AI 법'을 세계 최초로 통과시켰다. 반대로 미국은 민간 자율 규제를 통해 기술 주도권 유지를 노리는 방향이다. 한국은 이 양 극단의 중간 지점에서 정부가 AI를 진흥하는 동시에 규제하는 AI 기본법을 지난해 말 통과시켰다. 김 본부장은 "이 가운데 우리가 내놓은 'AI 마스터'는 이 구조에서 실제 운영 가능한 민간 인증 체계를 만드는 시도"라고 말했다. AI 마스터의 기반은 '신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)' 프레임워크다. 이는 EU AI 법안의 철학적 근간으로, 인간의 기본권을 존중하기 위한 적법성, 윤리성, 견고성을 핵심 요구사항으로 제시한다. 협회는 이를 토대로 국제 표준, AI 기본법, 과학기술정보통신부 가이드라인을 통합해 평가 기준을 설계했다. 평가 항목은 총 63개이며 문서, 시험, 데이터 세 영역에서 검증이 이뤄진다. 시험평가는 기능성, 성능, 강건성을 다룬다. AI 시스템이 의도한 기능을 수행하는지와 비정상 입력에도 안정적으로 작동하는지를 자동화된 절차로 검증한다. 전체 항목의 60%는 자동화 도구를 통해 빠르게 처리된다. 성능은 정밀도, 재현율 등으로 측정되며 강건성은 노이즈 데이터에 대한 반응을 기준으로 한다. 생성형 AI는 별도 기준으로 다뤄진다. 협회는 생성형 모델의 고정관념 반영, 과소대표성, 편향 등을 점수화하고 이를 기반으로 검증 절차를 설계했다. 생성된 결과가 사회적 고정관념을 그대로 반영하거나 왜곡된 상황에서도 일관된 출력을 내는지를 중점 평가한다. 이 인증은 내년 시행될 AI 기본법과 연동돼 설계됐다. 협회는 매월 발행되는 해외 연구 결과와 국제 표준을 반영해 인증 기준을 업데이트하고 글로벌 상호인정 체계도 구축하겠다는 방침이다. 정부 연구개발(R&D) 기준으로도 활용될 수 있도록 제도 활용 범위도 넓혔다. 김태형 한국인공지능산업협회 본부장은 "'AI 마스터'는 국내 법령과 국제 기준을 모두 반영한 구조"라며 "글로벌 실효성을 확보한 인증으로 발전시켜 국내 AI 산업의 신뢰 기반을 구축하겠다"고 밝혔다.

2025.06.04 15:50조이환

글로벌 시스템 제조사, 새 정부 'AI 100조' 시대에 기대감↑

4일 출범한 이재명 정부는 고성능 GPU 확보와 AI 데이터센터 건설, AI 생태계 핵심 기술 및 기반 확보 등 첨단전략산업에 최대 100조원 가까이를 집중 투자한다는 공약을 내세웠다. 이날 워크스테이션과 GPU, 서버 등 글로벌 제조사 국내 법인 관계자들은 새 정부 출범에 따라 관련 시장 확대에 기대감을 보였다. 이들 기업은 "12.3 비상계엄 이후 반 년간 이어지던 국내 시장의 불확실성이 해소된 것이 가장 긍정적인 요인"이라고 입을 모았다. 한 글로벌 워크스테이션 제조사 관계자는 "개발 도구나 플랫폼이 없어 AI 관련 개발에 어려움을 겪는 국내 스타트업을 지원하는 프로그램을 전 정부에서도 논의했던 것이 사실"이라고 설명했다. 이어 "이재명 정부가 AI에 중점을 두고 관련 정책을 집중해서 진행한다면 과거 대비 규모를 키워야 할 것이다. 또 국내 스타트업이나 기업이 AI 모델을 개발하는 데 필요한 고성능 워크스테이션 시장 확대에도 영향을 줄 것"이라고 전망했다. 또 다른 글로벌 제조사 관계자는 "AI 관련 모델이나 응용프로그램을 개발하는 데 고성능 워크스테이션이 중요하다는 것이 사내 공통적인 인식이다. 본사에서도 이를 중요하게 여기고 있고 국내 시장에서도 관련된 움직임이 포착되면 긍정적인 검토가 필요할 것"이라고 설명했다. 글로벌 반도체 제조사 관계자는 "이재명 정부가 내세운 AI 관련 공약에 대해 큰 틀만 있고 구체적인 정책이 나온 것도 아니다. 이를 집행할 부처의 장(長)이 임명된 것도 아니라 지금 상황에서 어떤 평가를 내놓기는 어렵다"고 말을 아꼈다. 이 관계자는 "다만 AI PC 등 엣지 AI 환경에서 작동할 AI 모델을 개발하는 데 워크스테이션이 필요한 것은 사실이며 독립소프트웨어업체(ISV)를 통한 AI 기능 확대에도 분명히 도움이 될 것이다. 정부 차원에서 스타트업 육성 등으로 제안이 온다면 검토할 여지가 있다"고 설명했다.

2025.06.04 15:49권봉석

스노우플레이크 "AI·데이터 통합, 비즈니스 극대화 위한 열쇠"

스노우플레이크가 고객 데이터 인프라 위에 인공지능(AI)을 실질적으로 구현해 비즈니스 가치 극대화를 지원할 수 있는 솔루션을 대거 선보였다. 스노우플레이크는 이달 2~5일 미국 캘리포니아주 샌프란시스코 모스코센터에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 2025'에서 '스노우플레이크 AI 데이터 클라우드'를 중심으로 데이터와 AI, 애플리케이션 혁신을 주제로 한 엔터프라이즈 AI 솔루션을 공개했다고 4일 밝혔다. 이번 행사에서 스노우플레이크는 차세대 AI 에이전트 '스노우플레이크 인텔리전스'와 '데이터 사이언스 에이전트'를 출시했다. 스노우플레이크 인텔리전스는 비전문가도 AI와 머신러닝(ML) 워크플로를 안전히 활용할 수 있게 돕는 플랫폼이다. 자연어 기반 인터페이스를 통해 정형·비정형 데이터를 통합 분석하고 코드 작성 없이 실시간 인사이트를 제공한다. 데이터 사이언스 에이전트는 데이터 과학자를 위한 플랫폼이다. ML 모델 개발 자동화를 지원해 생산성과 효율성 강화를 돕는다. 두 제품 모두 앤트로픽과 오픈AI 모델 기반으로 작동하며 스노우플레이크 환경 내에서 사용할 수 있다. 스노우플레이크는 제품에 AI 분석 기능도 강화했다. 이에 SQL 쿼리에 생성형 AI를 직접 통합할 수 있는 '코텍스 AISQL'과 데이터 마이그레이션을 자동화하는 솔루션 '스노우컨버트 AI'를 공개했다. 코텍스 AISQL은 텍스트와 이미지, 오디오 등 멀티모달 데이터를 SQL로 질의할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 비정형 데이터 분석 접근성을 높인다. 스노우컨버트 AI는 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등 시간 소모가 많은 마이그레이션 작업 속도를 높이고, 워크플로 중단 없이 리스크와 비용, 복잡성을 줄일 수 있게 지원한다. 스노우플레이크는 마켓플레이스에 기업의 AI 도입을 지원하는 새 에이전틱 제품도 추가했다. 뉴스·리서치 등 외부 콘텐츠를 AI 시스템에 연동할 수 있는 '코텍스 널리지 익스텐션'과 'AI레디' 정형 데이터를 자연어로 탐색할 수 있도록 돕는 '시맨틱 모델 공유' 기능이 대표적이다. 고객은 내부 데이터뿐 아니라 외부 업체의 AI레디 정형 데이터를 에이전트와 앱에 직접 활용할 수 있다. 또 마켓플레이스의 활용도 확장을 위해 고객과 데이터 제공업체가 데이터 기반으로 독립적인 에이전틱 경험을 구축하고 쉽게 공유·수익화할 수 있는 '에이전틱 네이티브 앱'을 선보였다. 데이터 상호운용성 높이는 '오픈플로우' 공개 스노우플레이크는 새 데이터 이동 서비스 '스노우플레이크 오픈플로우'를 출시했다. 오픈플로우는 아파치 나이파이 기반으로 작동하며 멀티모달 데이터를 스트리밍 방식으로 전송하는 인제스천 서비스다. 수백 개 사전 구축된 커넥터를 통해 다양한 데이터 소스를 AI 모델, 애플리케이션, 데이터 에이전트와 연동할 수 있다. 이 서비스는 데이터 파이프라인을 더 빠르게 구축·배포·최적화할 수 있는 개발 환경 '워크스페이스'와 아파치 아이스버그 테이블 활성화·분석 최적화를 지원하는 레이크하우스 통합 기능, 초저지연 스트리밍 처리 기능을 제공하는 '스노우파이프 스트리밍'도 포함된다. 이를 통해 고객은 정형·비정형·스트리밍 데이터를 빠르게 수집·처리하고 변화하는 데이터 표준과 비즈니스 요구에 유연하게 대응할 수 있다. 스노우플레이크는 쿼리 지연과 병목 현상을 없애는 데이터 인프라 '스탠다드 웨어하우스 2세대(Gen2)'와 복잡한 플랫폼 운영의 부담을 없애는 '스노우플레이크 어댑티브 컴퓨트' 프라이빗 프리뷰 버전도 공개했다. '젠2'는 스노우플레이크 가상 웨어하우스의 업그레이드 버전이다. 차세대 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 기존 대비 2.1배 향상된 분석 성능을 제공한다. 어댑티브 컴퓨트는는 리소스 크기 조정과 공유 등 플랫폼 인프라 관리를 자동으로 실행한다. 이를 통해 기업은 클러스터 관리, 시스템 업그레이드, 수동 튜닝, 반복적인 최적화 작업 등 스택 전반의 운영 간소화를 지원한다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "차세대 플랫폼을 통해 기업이 데이터 인프라 위에 AI를 실질적으로 구현하고, 이를 통해 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 지원할 것"이라고 기조연설에서 밝혔다.

2025.06.04 14:46김미정

스노우플레이크가 선택한 '성장 파트너'…메가존클라우드, 아태 시장서 기술력 입증

메가존클라우드가 데이터 중심 디지털 전환을 선도해 온 기술력과 공로를 인정받았다. 메가존클라우드는 지난 2일 미국 샌프란시스코에서 개막한 스노우플레이크의 연례 컨퍼런스 '스노우 플레이크 서밋 2025'에서 아시아태평양·일본(APJ) 부문 '올해의 성장 파트너'를 수상했다고 4일 밝혔다. 이번 수상은 메가존클라우드가 국내 시장에서 스노우플레이크 기반 데이터 클라우드 솔루션 구축 및 맞춤형 컨설팅을 통해 고객사의 데이터 중심 디지털 전환을 성공적으로 지원해 온 공로를 인정받은 결과다. 메가존클라우드는 국내 최초로 스노우플레이크의 최고 파트너 등급인 '엘리트 파트너'로 선정된 바 있다. 이를 통해 스노우플레이크의 최신 기술과 리소스를 우선적으로 활용할 수 있는 자격을 보유하고 있다. 특히 스노우플레이크 코텍스 AI 등 고급 AI 기능을 고객에게 선제적으로 제공하며 차별화된 데이터 전략 수립을 지원하고 있다. 스노우플레이크 키어런 케네디 데이터 클라우드 제품 파트너 글로벌 리더는 "메가존클라우드는 공동 고객들에게 눈에 띄는 성과를 만들어낸 혁신적인 파트너"라며 "이번 수상은 메가존클라우드의 기술력은 물론 AI 데이터 클라우드를 통해 고객의 비즈니스 혁신을 함께 이끌어 온 기여를 높이 평가한 결과"라고 말했다. 메가존클라우드 황인철 최고수익책임자(CRO)는 "이번 수상은 고객사의 데이터 혁신과 비즈니스 성장을 위해 지속해 온 노력과 스노우플레이크와의 전략적 협업 성과를 인정받은 결과"라며 "앞으로도 급변하는 AI 환경 속에서 고객사의 데이터 기반 경쟁력 강화를 지원하고 혁신적인 데이터 솔루션을 통해 아시아태평양을 넘어 글로벌 시장에서 고객 성공을 이끄는 최적의 파트너로 자리매김하겠다"고 밝혔다.

2025.06.04 14:43한정호

[현장] 車·원전·방산 SW 검증 강자 슈어소프트테크, AI 시장 겨냥한 新무기 꺼냈다

"소프트웨어로 더 안전한 세상을 만드는 기업이 되겠습니다." 올해 23주년을 맞은 슈어소프트테크가 이 같은 비전을 앞세워 소프트웨어(SW) 자동화 검증 플랫폼 기업을 넘어 빅데이터, 인공지능(AI), 소프트웨어 개발 등에서 다양한 성장 동력을 키워나갈 것이란 포부를 드러냈다. 특히 AI의 신뢰성, 안전성을 기반으로 기술력을 끌어 올려 시장 주도권을 확보해나간다는 방침이다. 배현섭 슈어소프트테크 대표는 4일 경기도 성남시 그래비티조선서울판교에서 진행된 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에 참여해 "지금까지 걸어온 검증 기술이라는 길 위에서 다가오는 AI 시대를 맞아 신뢰성, 안전성을 확보하기 위해 어떻게 나서야 할 지 고민을 한 끝에 이 자리를 마련했다"며 "기술 패러다임이 완전히 전환되고 있는 시점에서 AI 적용 범위가 자율주행뿐 아니라 국방, 금융, 의료 등 다양한 분야로 확장되며 검증되지 않은 AI가 초래할 수 있는 위험에 대해 짚어볼 필요가 있다고 생각했다"고 운을 띄웠다. 이어 "신뢰할 수 있는 AI 기술에 대한 필요성이 더 높아지며 영국, 미국, 일본, 유럽연합(EU) 등에선 AI의 신뢰성과 안전성 연구 기관을 앞다퉈 설립하고 있고, 우리나라도 AI안전연구소를 개설한 상황"이라며 "범국가적 노력과 더불어 민간 영역에서도 AI 기술을 검증하고 활용하려는 노력이 치열하게 전개되고 있는 상황에서 우리 회사도 중요한 역할을 하고자 한다"고 덧붙였다. 이를 위해 배 대표는 AI 시대를 맞아 ▲테스트 바이 AI(Test by AI) ▲테스트 오브 AI(Test of AI) 등 두 가지 주제를 앞세워 슈어소프트테크의 새로운 기술을 선보였다. 테스트 바이 AI는 슈어소프트테크가 기존에 했던 여러 종류의 시험들에 AI를 접목함으로써 사람이 저지를 수 있는 여러가지 실수를 배제하고 더 효율적이고 정교하게 업무를 수행할 수 있게 하는 개념이다. 테스트 오브 AI는 자체 검증을 통해 안전하고 신뢰할 수 있을 뿐 아니라 윤리적으로 문제가 없는 AI를 활용할 수 있도록 돕는다는 의미다. 이 개념을 토대로 슈어소프트테크는 이날 콘퍼런스에서 ▲AI 에이전트 '알리라-AI(ALIRA-AI)'와 ▲AI 검증 서비스인 '베리파이-엠(VERIFY-M)'을 처음 공개했다. '알리라-AI'는 생성형 AI 기술과 에이전틱 AI 기술을 활용해 SW 테스트 전반의 작업 생산성을 향상 시킬 수 있는 '테스트 바이 AI 솔루션'이다. '베리파이-엠'은 AI 모델을 신뢰할 수 있도록 시험하고 평가하는 것을 지원하는 '테스트 오브 AI 솔루션'이다. 슈어소프트테크는 이를 선보이기 위해 오픈AI의 '챗GPT'가 등장하기 시작한 직후부터 AI 전담팀을 구성해 솔루션 개발에 주력해왔다. 특히 에이전트 AI, 피지컬 AI로 넘어가기 시작하는 AI 트렌드에 발 맞춰 이에 걸맞는 솔루션을 앞세워 제조 영역에서 정확도 높은 AI 기술 도입 확산을 이끌겠다는 의지도 다졌다. 이번에 공개된 '알리라-AI'는 그 결과물로, 기존 AI 에이전트 개념을 벗어나 산업별로 특화된 앱 형태의 솔루션이란 점에서 많은 기업들의 관심을 받고 있다. 이 솔루션은 ▲기존 V&V(SW 확인·검증) 솔루션의 생산성·지능성을 개선해주는 'AI-이네이블드 테스트 오토메이션(AI-Enabled Test Automation)' ▲복합 태스크에 집중된 개발 환경에 맞춘 '태스크 특화 생산성 도구' ▲SW 공학 태스크를 위한 AI 앱 '알리라-AI 허브' ▲서비스 파이프라인을 구성하는 '알리라-AI 커스텀 파이프라인' 등 4가지 구성 요소로 이뤄져있다. 현재 슈어소프트테크의 주요 고객사인 현대자동차 등에서 이 솔루션을 활용 중으로, 적용 시 인력뿐 아니라 비용, 시간 절감 효과가 30%가량인 것으로 파악됐다. '베리파이-엠'도 최근 국내외에서 '신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)'에 대한 수요가 많아짐에 따라 공개 전부터 여러 기업에서 관심을 보이고 있는 상태다. 국내 주요 통신사와 자동차 업체, 공공기관, 국방 등에선 이미 슈어소프트테크와 '베리파이-엠' 활용에 대해 협업을 추진 중인 것으로 알려졌다. '베리파이-엠'은 ▲AI 모델에 대한 메타모픽 시험 평가 ▲DL모델 화이트박스 테스트 ▲표준 기반 ML 모델 평가 지표 계산 ▲텐서플로우 등 모델에 대한 다양한 포맷 지원 등을 통해 AI를 평가·검증한다. 현재 AI 검증 솔루션은 국내외서 많지 않은 상태지만, 관련 시장이 급속도로 성장하고 있다는 점에서 '베리파이-엠'이 슈어소프트테크에 좋은 성장 동력이 될 것으로 기대된다. 업계에선 AI 모델 리스크 관리 시장이 지난 2023년 약 54억8천만 달러에서 2030년까지 연평균 12.8%씩 성장할 것으로 전망하고 있다. 업계 관계자는 "AI 기술의 확산과 함께 신뢰성, 정확성, 윤리성 확보에 대한 요구가 증가하고 있다"며 "특히 금융, 헬스케어, 자율주행 등 고위험 분야에서의 AI 활용이 확대되면서 관련 솔루션과 서비스에 대한 수요도 급증하고 있다"고 분석했다. 슈어소프트테크 관계자는 "'베리파이-엠'은 평가 도구의 60% 이상을 자동화를 적용해 빠르게 검증할 수 있다는 것이 장점"이라며 "앞으로도 AI 소프트웨어를 위해 선도적이고 중요한 책임을 수행함으로써 안전하고 신뢰성 있는 AI 발전에 기여하고자 노력할 것"이라고 강조했다. 슈어소프트테크는 '알리라-AI'와 '베리파이-엠'을 앞세워 '미션 크리티컬 SW 검증' 시장을 넘어 AI 시장에서도 승기를 잡겠다는 각오다. 또 올해 전체 매출의 5%가량을 AI로 채운 후 향후 30~40%까지 비중을 확대한다는 계획이다. 배 대표는 "AI 기반 서비스가 굉장히 많이 출현하고 있는 상황에서 안전하고 신뢰할 만한지, 윤리적으로는 문제가 없는지에 대해 충분히 고민하고 내놓은 솔루션"이라며 "2년 전 상장한 후 미래를 위해 꾸준히 성장하기 위해 노력해왔던 상태로, 이번에 공개한 AI 솔루션들이 앞으로 회사의 미래 성장 동력이 될 것으로 믿는다"고 밝혔다.

2025.06.04 14:42장유미

[현장] 육군시험평가단 "기술 발전·저출산 극복, AI 신뢰성 필수"…新 무기 시험체계 구축

"과학기술 발전에 대응하고 인구절벽 시대를 극복하기 위해서는 인공지능(AI)의 신뢰성 확보가 필수적입니다. 이에 우리는 AI 무기체계의 신뢰성을 확보하기 위한 새로운 시험평가 체계를 개발하고 있습니다. AI는 전력화 이후에도 지속적으로 학습하고 성능이 변화하기 때문에 기존의 실물 시험 방식만으로는 충분하지 않습니다." 김강민 육군시험평가단 중령은 4일 경기도 성남시 그래비티 서울 판교 호텔에서 열린 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에서 이같이 말했다. 이날 행사는 슈어소프트테크가 AI 신뢰성·안전성을 위한 시험평가의 현재와 미래를 조망하기 위해 마련한 자리였다. 김 중령은 이날 발표에서 군이 자체적으로 설계한 AI 시험평가 절차, 데이터셋 운영 구조, 향후 추진 계획 등을 소개했다. 그는 AI 기반 무기체계의 신뢰성을 확보하기 위해 기존의 단발성 시험에서 벗어나 반복 가능하고 정량적인 평가 체계로의 전환이 필요하다고 강조했다. 육군의 AI 시험평가 절차는 여러 단계로 구성돼 있다. 먼저 AI 성능평가용 데이터셋을 활용해 기본 성능을 확인하고 보안 검토를 마친 군 전용 데이터를 이용해 추가 학습을 진행한다. 이후 실제 운용 환경에서 수집한 데이터를 기반으로 다시 한 번 성능을 평가한다. 더불어 육군은 수집된 데이터를 학습용과 검증용으로 나눈다. 모델의 성능 향상 여부를 정량적으로 검증하고 마지막으로는 전체 무기체계를 대상으로 체계 수준의 시험평가를 실시하기 위함이다. 이 같은 절차는 AI 모델이 실시간으로 변화하는 특성을 반영하기 위한 구조다. 이 과정에서 가장 중요한 핵심은 시험평가 전용 데이터셋의 품질이다. 군 작전 환경은 민간과 달리 예측 불가능하고 비정형적인 경우가 많아 일반적인 데이터로는 실효성 있는 평가가 어렵기 때문이다. 김 중령은 "우리는 수십만 장 분량의 데이터를 프레임 단위로 정제했다"며 "이 중 일부는 평가용, 나머지 일부는 학습용으로 구성했다"고 설명했다. 이어 "다양한 전술 환경, 객체 자세, 복장, 기상 조건 등을 반영해 실전과 유사한 조건에서 AI 성능을 평가하도록 지원하고 이 데이터셋은 제3기관의 검수를 거쳐 품질 검증도 완료됐다"고 밝혔다. AI 데이터셋의 다변화와 품질 보강을 위한 연구도 병행되고 있다. 김 중령에 따르면 육군은 향후 생성형 멀티모달 AI와 비전-언어 모델(VLM)을 결합해 부족한 데이터 유형을 보강하는 방식을 도입할 계획이다. 일례로, "낮에 걷는 일반 병사의 영상은 풍부하지만 눈 오는 밤에 포복하는 병사의 영상은 부족하다"는 품질 평가 결과를 프롬프트로 삼아 해당 조건을 보완하는 합성 데이터를 생성하겠다는 계획이다. 올해 시험평가단은 AI 무기체계 성능평가를 전담하는 조직을 신설했다. 내년부터는 주요 전력화 사업에 이 평가 절차를 실전 적용할 예정이다. 김 중령은 발표에서 "AI 신뢰성 검증은 단순히 기능 평가가 아니라 작전 환경에서 실제 사용 가능한지를 판단하는 핵심 요건"이라고 강조했다. 이어 "AI가 실물보다 데이터 기반으로 평가돼야 한다는 전환적 인식이 필요하다"고 덧붙였다. AI 강건성 평가 체계도 구체적으로 소개됐다. 이 체계는 AI 모델이 적대적 환경에서도 신뢰할 수 있는 성능을 유지하는지 시나리오별로 검증하고 향후에는 뉴런 커버리지 기반의 내부 구조 분석까지 확대한다. 이는 경량화된 AI 모델이 엣지 디바이스에서 안정적으로 작동해야 하는 군 운용 조건을 반영한 조치다. 김강민 중령은 "지금은 기술이 개념을 끌고 가는 시대"라며 "과거처럼 개념을 먼저 세우고 기술을 따라오게 하는 방식으론 늦다"고 강조했다. 이어 "AI 무기체계는 실물 무기가 아니라 알고리즘의 무기로, 검증과 신뢰 확보는 데이터와 실전 환경이 핵심"이라고 말했다.

2025.06.04 14:42조이환

요슈아 벤지오, AI 안전 '로우제로' 연구소 설립…"인류 전체 보호할 것"

인공지능(AI) 연구의 거장 요슈아 벤지오가 기술의 위험성과 불확실성에 선제적으로 대응하기 위한 비영리 AI 연구소를 설립했다. 4일 테크크런치에 따르면 요슈아 벤지오 몬트리올 대학교 교수는 이날 파이낸셜타임스를 통해 '로우제로(LawZero)'라는 AI 안전 연구소 설립 사실을 공개했다. 이 연구소의 초기 자금은 얀 탈린 스카이프 공동 설립자, 에릭 슈미트 전 구글 최고경영자(CEO), 오픈 필랜스로피, 미래의 삶 연구소(FLI) 등에서 기부 형태로 조달했으며 총액은 3천만 달러(한화 약 300억원) 규모다. 연구소 이름인 '로우제로'는 SF 소설 작가인 아이작 아시모프가 창안한 '로봇공학 제로 법칙'에서 차용한 것으로, 인간 전체의 이익을 최우선으로 한다는 철학적 방향성을 내포하고 있다. '제로 법칙'은 로봇이 개별 인간이 아닌 인류 전체의 보호를 우선시해야 한다는 원칙이다. 벤지오 교수는 '현대 AI의 대부' 중 한 명으로 꼽히며 최근 들어 AI 안전성 담론에 있어 대표적 목소리를 내고 있다. 그는 미국 캘리포니아주에서 발의된 AI 안전 법안 'SB 1047'에 공개적으로 찬성하며 기술 규제 필요성을 강조해왔다. 해당 법안은 고위험 AI 시스템의 개발·배포에 있어 사전 통제를 강화하는 내용으로, 기술 업계 일각에서는 혁신을 저해한다는 반발도 나온 바 있다. 그럼에도 그는 이 법안이 '재앙적 시나리오'를 방지하는 최소한의 안전장치라고 평가해 왔다. 요슈아 벤지오 교수는 파이낸셜타임스 인터뷰에서 "오픈AI와 구글이 안전성보다 기술 진보 속도를 우선시하고 있다"며 "대형 기술 기업 내부에서는 이해충돌로 인해 구조적으로 안전이 뒷전으로 밀릴 수밖에 없다"고 말했다.

2025.06.04 13:51조이환

"에이전틱 AI 시대 준비 완료"…스노우플레이크, DB 전략 강화 나서

스노우플레이크가 인공지능(AI) 에이전트·애플리케이션 구축 환경을 개선하기 위해 데이터베이스(DB) 전략을 강화한다. 4일 IT 업계에 따르면 스노우플레이크는 크런치데이터 인수 계획을 발표한 것으로 전해졌다. 자체 AI 데이터 클라우드에 오픈소스 포스트그레SQL 기술 접목이 목표다. 이는 데이터브릭스가 지난달 네온을 인수해 서버리스 포스트그레SQL 경쟁력을 강화한 데 이은 맞대응이다. 포스트그레SQL은 은행, 웹 서비스, 애플리케이션 등 다양한 산업에서 정보를 저장하고 불러오는 데 활용되는 오픈소스 관계형 DB 시스템이다. 기업은 이 시스템에 기능을 추가하거나 수정해서 클라우드에서 무료로 이용할 수 있다. 플랫폼에 저장된 데이터로 AI 에이전트를 구축할 때 기본 DB로 사용할 수도 있다. 크런치데이터는 포스트그레SQL에 특화된 솔루션과 서비스를 제공하는 기업이다. 정부 기관과 대기업 대상으로 보안·규제 준수형 클라우드 서비스와 고가용성 백업·모니터링 제품 등을 제공해 왔다. 스노우플레이크는 인수 후 '스노우플레이크 포스트그레SQL' DB 제품도 새로 출시할 방침이다. 이 솔루션은 오픈소스 포스트그레SQL 유연성과 보안, 규정 준수, 운영 안정성을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히 기업의 AI 에이전트·애플리케이션 개발과 배포, 확장을 간소화를 돕는다. 앞서 경쟁사인 데이터브릭스도 에이전틱 AI 시장 경쟁력 확보를 위해 서버리스 포스트그레SQL 스타트업 네온을 10억 달러(약 1초3천800억원)에 인수했다고 발표했다. 네온 인수를 통해 고객사 에이전틱 AI 워크플로에 서버리스 포스트그레SQL를 제공할 방침이다. 이에 업계는 스노우플레이크도 포스트그레SQL 제품 출시를 통해 DB 경쟁력을 확보할 것으로 보고 있다. 스노우플레이크 비벡 라구나단 엔지니어링 수석 부사장은 "우리는 3천5백억 달러(약 483조원) 규모의 시장 기회와 고객들이 포스트그레SQL을 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드에 도입할 필요성을 해결하고자 한다"고 밝혔다. 폴 로런스 크런치데이터 공동 창립자는 "이미 포스트그레SQL을 신뢰하는 고객들이 스노우플레이크 플랫폼에서 더 높은 신뢰성과 보안으로 규제 업무를 처리할 수 있도록 지원하게 돼 매우 기쁘다"고 말했다.

2025.06.04 13:50김미정

새 정부 출범, 'AI 100조' 시대 열린다…AI 안전연구소 "G3 도약, 신뢰성 확보가 핵심"

"새 정부가 들어선 가운데 100조 규모의 인공지능(AI) 투자 공약이 조명되고 있습니다. 이같은 진흥책의 추진과 동시에 기술이 초래할 수 있는 리스크를 관리해야 산업의 지속성과 확장성이 확보됩니다. 미래 세대의 먹거리를 위한 철저한 안전 설계를 위해 적극적으로 지원하겠습니다." 김명주 AI 안전연구소장은 4일 경기도 판교 그래비티 조선 서울에서 열린 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에 참가해 이재명 대통령 당선에 따른 연구소의 방향성에 대한 기자의 질문에 이같이 말했다. 이번 행사는 슈어소프트테크가 AI 검증 기술의 현재와 미래를 공유하고 산업 전반의 안전 및 신뢰성 확보 전략을 모색하기 위해 마련한 자리다. 김 소장에 따르면 한국 AI 연구소는 세계 여섯 번째로 출범한 AI 안전기관이다. 지난해 11월 국내에서 최초로 설립된 이 기관은 영국, 미국, 일본, 싱가포르, 프랑스 등 10여 개국이 운영하는 AI 안전연구소들과 함께 글로벌 위험 기준 마련과 평가 체계 구축을 위한 협력에 참여하고 있다. 이날 발표는 AI 산업의 변곡점을 만든 역사적 사건들에 대한 회고로 시작됐다. 김 소장은 지난 2023년 처음 등장한 '챗GPT'가 산업의 방향성을 근본적으로 바꿨다고 진단했다. 출시 두 달 만에 1억명 사용자를 돌파한 '챗GPT'는 초기엔 '검색엔진 종말론'을 불러올 정도의 파괴력을 보였고 이에 구글은 마이크로소프트(MS)와의 검색 점유율 격차 축소를 우려해 급히 '바드'를 출시하며 글로벌 기술 경쟁이 본격화됐다. 김 소장은 "이 과정에서 구글의 AI 부사장이자 딥러닝 창시자인 제프리 힌턴이 안전성을 우려해 사임했다"며 "당시 구글은 자체 개발한 '람다' 모델의 위험성을 인지하고도 경쟁에서 밀릴까 봐 결국 공개를 강행했다"고 말했다. 이어 "통제 수단 없이 기술을 출시한 결정은 거버넌스 부재 상태에서 진행되는 AI 개발의 한계를 보여준 사례"라고 분석했다. 이어 그는 AI의 잠재 리스크를 인식한 글로벌 과학자 그룹이 지난 2023년 '개발 중단 서한'을 발표했던 사례도 언급했다. 미래생명연구소(FLI)의 주도로 작성된 이 서한에는 일론 머스크, 유발 하라리 등 주요 인사가 참여했으나 실제 개발 중단으로 이어지지는 않았다. 다만 이 서한을 계기로 미국, 유럽, 한국에서 본격적인 AI 규제 입법이 추진되기 시작했다. 실제로 AI 리스크에 대한 실증적 접근은 확대되고 있다. 매사추세츠 공대(MIT)는 증거 기반 리스크 저장소(Risk Repository)를 통해 1천800개 이상의 사례를 유형별로 정리했다. 이 중 AI가 직접 야기한 사례는 전체의 34%에 달한다. 김 소장은 "이 자료를 바탕으로 한국형 리스크 분류체계를 세분화하고 있다"며 "이달 말 200~300개 항목의 1차 리스크 맵을 공개할 계획"이라고 밝혔다. 그는 영국 AI안전연구소가 최근 발표한 분류체계도 언급했다. 이 체계는 ▲기술적 결함(Malfunction) ▲악의적 활용(Misuse) ▲사회 구조적 영향(systemic Impact)으로 위험을 구한다. 이는 각각 AI 개발 오류, 사용자의 악의적 활용, 노동시장이나 정치 등 사회적 외부효과로 이어지는 위험을 뜻한다. 이 같은 글로벌 기준을 토대로 국내 AI안전연구소도 평가모델을 정비 중이다. 구체적으로는 리스크 맵 기반으로 모델을 개별 테스트하고 그 결과를 전문가나 AI가 자동으로 평가해 통합 보고서를 작성하는 프로세스를 도입한다. 이 보고서는 각 위험에 대한 정책적 기술적 완화 방안까지 제시한다. 실제 사례로는 지난 2월 연구소가 중국계 AI 모델 '딥시크'에 대해 긴급 대응한 사례가 소개됐다. 이 모델은 중국 사회주의 체제에 불리한 질문에 답변하지 않는 등 편향성을 드러냈으며 연구소는 이를 설 휴가를 중단한 후 즉시 분석해 과학기술정보통신부에 보고서를 제출했다. 보고서에는 편향 제거를 위한 기술적 보정 방안이 포함됐다. AI 안전 평가의 기준 역시 지속적으로 진화하고 있다. 기존 소프트웨어의 안전성 검증이 기능 성능 보장에 집중됐다면 AI 평가에서는 개발자의 의도와 상관없는 오용 가능성까지 고려한 '건전성' 개념이 확대되고 있다. 유럽연합은 이 개념을 '신뢰성(Trustworthiness)'으로 확장해 기술의 사회적 수용 가능성까지 평가 대상에 포함시켰다. 이에 따라 각국은 AI 인증 체계 구축에 속도를 내는 상황이다. 영국은 이를 위해 지난 2023년 세운 AI 안전연구소의 명칭을 올해 초 'AI 보안연구소'로 변경했다. 현재 미국, 프랑스, 싱가포르, 케냐 등도 자체 안전연구소를 통해 여러 사업을 추진 중이다. 대선이 끝나 이재명 대통령이 취임한 가운데 향후 AI 정책을 위한 제언에 대해 묻는 기자의 질문에 김 소장은 "AI 산업이 장기적 지속 가능성과 확장성을 확보하라면 진흥과 함께 리스크 관리가 병행돼야 한다"며 "이를 위해서는 안전 설계를 처음부터 고려해야 한다"고 말했다. 이어 "우리는 선제적으로 리스크 완화 방안을 제안해 철저히 지원할 계획"이라고 밝혔다. 김 소장은 지난해 AI안전연구소 초대 소장으로 부임해 오는 2027년까지 임기를 이어갈 예정이다. 연구소는 과학기술정보통신부와 대통령실 등 정부 유관 부처와 함께 리스크 완화 방안 마련을 위한 협업을 지속할 것으로 전망된다. 기업과의 협력도 병행 중이다. 최근 LG전자와 AI 안전을 위한 파트너십을 맺었으며 해외 주요 기업들과도 공동 평가 및 안전 기준 정립을 위한 협력을 추진하고 있다. 참여 기업들은 자사 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 연구소와 함께 검증 체계를 구축하고 있다. 김 소장은 "우리는 평가기관을 넘어 국내 AI 기업의 국제 경쟁력 확보를 위한 전략적 거점이 되고자 한다"며 "향후 국내 기업의 해외 진출 시 안전보고서를 통해 신뢰성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.04 13:50조이환

앤트로픽, AI가 쓰는 블로그 '클로드 익스플레인스' 공개…인간·AI 협업 실험

미국의 유망 인공지능(AI) 스타트업 앤트로픽이 AI가 작성하는 블로그를 선보여 주목받고 있다. 4일 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 AI 모델 '클로드'가 기획·작성하는 블로그인 '클로드 익스플레인스(Claude Explains)'를 공개했다. 이 블로그는 클로드가 기술 주제에 대한 초안을 작성하고 인간 전문가가 이를 검토·보완하는 형태로 운영된다. 이를 통해 앤트로픽은 클로드 모델의 글쓰기 능력과 창의성을 대외적으로 공개한다는 방침이다. 현재 클로드 익스플레인에는 복잡한 코드베이스 단순화, 데이터 분석, 비즈니스 전략 등 다양한 주제의 글이 게시돼 있다. 앤트로픽은 향후 창의적 글쓰기, 데이터 분석, 비즈니스 전략 등으로 주제를 확대할 계획이다. 이번 시도는 AI가 콘텐츠 제작에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 사례로, 인간과 AI의 협업 가능성을 탐색하는 실험으로 평가된다. 앤트로픽 대변인은 "클로드 익스플레인은 인간의 전문성과 AI의 능력을 결합한 협업의 예시"라며 "단순한 AI 출력물이 아니라 전문가의 통찰과 실제 사례, 맥락적 지식이 더해진 콘텐츠"라고 강조했다. 이어 "AI가 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 해당 분야 전문가의 역량을 어떻게 증폭시킬 수 있는지를 연구하는 것"이라며 "AI를 기반으로 한 블로그를 운영하고 있음에도 마케팅, 콘텐츠, 편집 등 글쓰기와 관련된 여러 분야에서 여전히 채용을 진행 중"이라고 덧붙였다.

2025.06.04 11:43한정호

생성형 AI부터 DX까지…한·일 SW기업, 미래 기술 협력 '물꼬'

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 한·일 양국의 인공지능(AI)·디지털 전환(DX) 중심 협력 시너지를 창출하기 위한 행사를 진행했다. KOSA는 지난달 29일 서울 강남구 공간더하기 강남타워점에서 일본정보기술거래소(JIET)와 '2025 한·일 SW기업 교류회'를 개최했다고 4일 밝혔다. 이번 행사는 지난해에 이어 양국 간 디지털 분야 협력을 강화하고자 마련됐다. 행사에는 이스트소프트·와이즈넛·스패로우·퓨처메인·마드라스체크·비아이매트릭스·파이오링크·메이아이·갤러리360·이원오엠에스·스콘에이아이 등 국내 SW기업 11개사와 일본 기업 10개사가 참가했다. JIET는 일본 최대 규모 IT 단체로, 아시아 지역 기업들과의 비즈니스 확대를 위해 다양한 활동을 전개하고 있으다. KOSA와는 지난 2018년 업무협약 체결 이후 매년 한·일 간의 교류회를 개최하고 있다. 이번 행사는 AI와 DX를 주제로 진행됐으며 KOSA 서성일 부회장과 JIET 이와시타 류스케 신임 이사장 등 주요 관계자들이 참석해 상호 환영사를 나눴다. 이어진 오후 기업 소개 및 네트워킹 행사에서는 참가 기업들이 자사 솔루션을 소개하고 일대일 매칭 미팅을 진행하며 챗봇, 하드웨어 기반 SW, 생성형 AI 아바타 등 다양한 분야에서 잠재 협력 가능성을 논의했다. KOSA는 이번 교류회 성과를 바탕으로 기업들이 수출 활로를 개척할 수 있도록 추가 행사를 마련할 예정이다. 특히 올 하반기에는 일본과 태국 등에서 해당 국가 진출을 위한 국내 기업 지원 프로그램을 운영할 계획이다. 서성일 부회장은 "AI를 중심으로 한 디지털 패러다임의 전환 속에서 양국의 협력과 공동 대응은 윤리적이고 지속가능한 기술 생태계를 조성하기 위해 필수"라며 "AI 분야의 정책 협력, 공동 연구, 기업 간 협업 강화 등 실질적 성과 중심의 협력 체계를 구축해 나갈 것"이라고 강조했다.

2025.06.04 11:18한정호

무하유, AI면접서비스 '몬스터' TTA AI 신뢰성 인증 획득

무하유(대표 신동호)는 인공지능(AI) 면접 서비스 '몬스터'가 과학기술정보통신부와 한국정보통신기술협회(TTA)가 주관하는 AI 신뢰성 검·인증(CAT) 1.0을 획득했다고 4일 밝혔다. CAT은 국내 AI 시스템의 신뢰성과 경쟁력 확보를 위해 마련된 제도로, ▲안전성 ▲보안성 및 회복탄력성 ▲설명가능성 및 예측가능성 ▲편향 및 공정성 ▲책무성 및 투명성 ▲안정성 및 견고성 등 6대 항목을 기준으로 심사와 검증을 거쳐야 한다. 몬스터는 이 모든 항목을 충족하며 CAT 1.0 인증을 획득했다. 무하유의 '몬스터'는 대화형 AI 면접 서비스로 지원자의 답변을 실시간 분석해 직무 적합도와 조직 적합도를 평가하고 면접관의 결정을 지원한다. 사람 면접관처럼 자연스럽게 꼬리질문을 생성하며 자기소개서 기반 맞춤형 문항 구성도 가능하다. 이와 함께 지원자의 개별 경험을 바탕으로 추가 질문을 생성해 역량 검증까지 수행한다. 무하유는 '몬스터' 외에도 AI 서류평가 서비스 '프리즘'을 함께 제공하고 있다. 프리즘은 연 120만 건 이상의 자기소개서를 분석해 직무 및 기업 적합도를 평가하며, 구조적 결함과 내용 분석을 통해 채용 적합성을 진단한다. 현재 스타트업은 물론 금융권과 대기업까지 약 700여 개 기업이 몬스터와 프리즘을 채용 과정에 도입하고 있다. 신동호 무하유 대표는 "AI 신뢰성이 특히 중요한 채용 분야에서 CAT 인증을 통해 몬스터의 설명 가능성과 안전성을 인정받았다는 점에서 매우 뜻깊다"며 "앞으로도 AI 신뢰성 요구사항을 충족하고 지속적으로 준수함으로써 기업 고객과 구직자 모두에게 신뢰할 수 있는 채용 솔루션을 제공하겠다"고 말했다.

2025.06.04 10:52남혁우

디토닉, '혁신 프리미어 1000' 기업 선정…AI·데이터 플랫폼 기술력 인정

디토닉(대표 전용주)이 정부가 선정한 '혁신 프리미어 1000' 기업에 이름을 올리며 기술력과 성장성을 공인 받았다. 이를 통해 금융 우대 혜택을 비롯해 정부의 다각적인 지원을 받게 됐다. 디토닉은 금융위원회를 포함한 13개 정부 부처가 공동으로 선정한 '2025년도 제1차 혁신 프리미어 1000' 지원 대상 기업에 최종 선정됐다고 4일 밝혔다. 이 프로그램은 산업별 핵심 중소·중견기업 1000개를 선발해 집중 지원하는 범정부 혁신 정책이다. 디토닉을 포함해 총 509개 기업이 이번 1차 대상에 포함됐다. 디토닉은 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 구축 기술을 보유한 기업으로 공공기관과 민간기업을 대상으로 다목적 데이터 플랫폼을 제공해왔다. AI 시대의 필수 인프라로 떠오른 데이터 플랫폼을 중심으로 AI 서비스와 GPU 기반 하드웨어를 잇는 핵심 축을 담당하고 있다는 평가를 받고 있다. 특히 디토닉은 코로나19 팬데믹 시기 질병관리청과 협력해 역학조사 시간을 기존 2일에서 10분으로 단축하는 성과를 거두며 기술력을 입증했다. 또한 삼성, LG, CJ 등 국내 대표 기업을 고객사로 확보했으며, 유럽, 중동, 동남아 등지의 스마트시티 프로젝트에 참여하며 글로벌 사업도 확대 중이다. 정부는 이 같은 디토닉의 성과를 높이 평가해, 과학기술정보통신부 주관 ICT·디지털 부문 혁신 프리미어 기업으로 선정했다. 이에 따라 디토닉은 정책금융기관으로부터 금리 우대, 대출 한도 확대, 심사 절차 간소화 등의 혜택을 받을 수 있게 됐다. 아울러 정부사업 가산점, 컨설팅, 투자 연계 등 다방면의 지원도 제공받는다. 한편 '혁신 프리미어 1000'은 기존 여러 정부 중소기업 지원 제도를 통합·개편해 올해 새로 도입된 프로그램이다. 금융위, 중기부, 과기정통부 등 13개 부처가 협업해 선정한 기업들은 각 부처별 특화 분야에 따라 맞춤형 성장을 지원받게 된다.

2025.06.04 10:35남혁우

마이크론, 저전력 D램서 삼성·SK '선제 타격'…1c 공정 샘플 최초 출하

마이크론이 6세대 10나노급 D램 기반의 최신 저전력 D램 샘플을 출하했다. 해당 제품의 샘플 출하를 공개한 것은 마이크론이 처음으로, 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 경쟁사와의 차세대 D램 경쟁에 박차를 가하고 있다. 마이크론은 1γ(감마) 공정 기반의 LPDDR5X 샘플을 세계 최초로 고객사에 출하한다고 3일(현지시간) 밝혔다. 1γ는 올해부터 양산이 본격화되는 6세대 10나노급 D램이다. 선폭은 11~12나노 수준이다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에서는 1c D램이라고 표현한다. LPDDR5X는 현재 상용화된 가장 최신 세대의 저전력 D램으로, 주로 모바일에 활용된다. 마이크론에 따르면 이번 LPDDR5X는 10.7Gbps(초당 10.7기가비트)의 데이터 처리 속도와 최대 20%의 전력 저감 효과를 갖췄다. 패키지 두께는 0.61mm다. 마이크론은 "업계에서 가장 얇은 크기로, 경젱 제품에 비해 6% 더 얇아졌고, 이전 세대 대비 높이도 14% 줄었다"며 "이러한 소형 칩은 스마트폰 제조업체가 초슬림, 혹은 폴더블 스마트폰을 설계할 수 있는 더 많은 가능성을 열어준다"고 설명했다. 마이크론은 현재 일부 파트너사를 대상으로 1γ LPDDR5X 16GB(기가바이트) 제품 샘플링을 진행 중이다. 이르면 내년 플래그십 스마트폰에 탑재될 예정이다. 마이크론은 지난 2월에도 차세대 CPU용 1γ DDR5의 샘플을 출하한 바 있다. 주요 잠재 고객사는 AMD, 인텔 등으로 알려졌다. 한편 국내 삼성전자와 SK하이닉스도 1c D램 개발에 속도를 내고 있다. SK하이닉스는 지난해 8월 세계 최초로 1c D램 기반의 16Gb(기가비트) DDR5를 개발하는 데 성공했다. 삼성전자는 올해 중반 및 하반기 1c D램 기반의 LPDDR과 DDR5를 순차적으로 개발하는 것을 목표로 하고 있다.

2025.06.04 10:28장경윤

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