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중국 저가 AI 공세·토큰값 급락…빅테크 인프라 투자 '부메랑' 우려

중국산 저가·오픈소스 AI 모델이 확산하면서 AI 서비스를 제공하는 기업 간 가격 경쟁이 치열해지고 토큰 가격도 빠르게 하락하고 있다. 이용량이 늘더라도 서비스 단가가 낮아질 것으로 예상되면서 데이터센터 등 AI 인프라에 투자하는 대규모 AI, 클라우드 기업이 비용을 회수할 수 있을지 우려가 커지고 있다. 14일 더레지스터 등 외신에 따르면 미국 투자은행 제프리스는 AI 산업의 수익성에 대한 우려가 시장에 충분히 반영되지 않았다며, 향후 산업 전반의 큰 폭의 재평가 가능성을 제기했다. 제프리스는 아시아 시장 관련 보고서에서 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 오라클 등 4개사의 계약 잔고 약 2조3000억달러 가운데 절반가량이 오픈AI와 앤트로픽에 연결된 것으로 추정했다. 중국 AI 모델과 오픈소스·오픈웨이트 모델, 소형 언어모델이 빠르게 성장해 가격 경쟁이 심화하면 두 AI 업체의 미래 매출은 물론 클라우드 사업자들의 투자 회수에도 부담이 될 수 있다는 분석이다. 제프리스는 문샷AI가 공개한 오픈소스 모델 키미 K3의 성능이 앤트로픽의 클로드 페이블 5의 약 95% 수준이라고 추정하며 두 모델 간 성능 격차가 상당히 좁혀졌다고 평가했다. 기술 격차가 줄어든 상황에서 중국 업체들이 저가 공세를 본격화하면, 데이터센터에 막대한 투자를 이어가는 미국 AI 기업들이 충분한 수익을 확보할 수 있을지 불확실하다는 지적이다. 대형 클라우드 업체들은 올해 데이터센터 구축에 총 6000억~8000억달러를 지출할 것으로 전망된다. 제프리스는 이들이 현금뿐 아니라 부채 조달에도 점점 더 의존하고 있다며, 막대한 투자 비용을 뒷받침할 매출을 확보할 수 있을지 의문을 제기했다. 제프리스는 보고서에서 "키미 K3 같은 모델이 등장한 상황에서 토큰 가격이 계속 하락한다면 대형 언어모델이 과연 수익을 낼 수 있을지 더는 당연하게 볼 수 없다"고 밝혔다. 데이터센터 용량을 구축한 클라우드 업 오픈AI와 앤트로픽 등 AI 모델 개발사의 컴퓨팅 수요에 의존하는 만큼, 이들 업체의 수익성이 약해지면 클라우드 기업들의 투자 계획에도 영향을 미칠 수 있다는 분석이다. 중국 모델의 이용 수요도 빠르게 늘고 있다. AI 모델 집계 플랫폼 오픈라우터 자료에 따르면 9월 27일 종료된 한 주 동안 중국 모델이 처리한 토큰은 76조1200억개로 4월 말 4조3700억개에서 약 17배 증가했다. 같은 기간 미국 상위 4개 기업 처리량은 14조2000억개로 중국 모델의 약 5분의 1 수준이었다. AI 인프라 투자에 필요한 매출 규모가 막대하다는 전망도 나왔다. 베인앤컴퍼니는 2026년 연례 글로벌 기술 보고서에서 AI 산업이 2031년까지 인프라 투자 계획을 뒷받침하려면 연간 6조달러의 매출을 창출해야 한다고 추산했다. 직원 생산성 향상만으로는 이를 달성하기 어려울 수 있다는 분석이다. 이로 인해 제프리스는 미국 AI 기업의 장기 성장 가능성은 유효할 수 있지만 중기적으로는 불확실성이 큰 것으로 평가했다. 제프리스측은 "토큰 가격 하락이 이어지고 새로운 AI 활용처가 기대만큼의 매출을 창출하지 못하면 하이퍼스케일러의 투자 계획과 시장의 AI 성장 기대가 재조정될 수 있다"며 "데이터센터 등 AI 인프라 투자 경쟁이 지속되기 위해선 늘어나는 AI 수요를 충분한 매출과 이익으로 전환할 수 있어야 할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.14 10:46남혁우 기자

오픈AI 임원 회의실에 도청장치…범인 잡았더니

오픈AI에 근무하는 사우디아라비아 국적 직원이 임원 회의실에 도청 장치를 설치한 혐의로 체포됐다고 CNBC를 비롯한 외신들이 13일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면 미국 법무부는 사우디 국적 오픈AI 직원인 압둘라흐만 알포잔(35)을 도청 혐의로 체포해 기소했다고 밝혔다. 알포잔은 지난 9일 체포된 것으로 알려졌다. 알포잔은 샌프란시스코에 있는 오픈AI 임원 회의실에 도청 장치를 설치한 혐의를 받고 있다. 법무부는 “알포잔은 오픈AI 기술에 관한 중요한 회의 내용을 비밀에 녹음하려고 했다”고 밝혔다. 알포잔은 도청기가 발견된 회의실 출입 권한이 없었다고 미국 법무부가 밝혔다. 오픈AI 측은 “우리는 기술, 데이터, 그리고 인력 보호를 중요하게 생각하며, 국가적 중요성을 지닌 사안으로 다루고 있다”면서 “현재로선 알포잔이 모델 가중치, 소스코드, 고객 데이터 같은 정보에 접근하거나 외부로 누출한 정황은 발견되지 않았다”고 공지했다. 미국 법무부는 구체적인 도청 시도 정황도 함께 공개했다. 법무부에 따르면 도청 장치가 발견되기 전 며칠 동안 알포잔이 회의실 근처에 있는 모습이 영상에 찍혔다. 법무부는 그가 체포 나흘 전인 10월 5일 회의실 안으로 들어갔다고 전했다. 이날 오픈AI 건물 내에서 알포잔의 가방이 발견됐다. 보안 요원들이 가방 내부를 확인한 결과 지갑과 신분증, 그리고 임원용 회의실에 있던 것과 유사한 또 다른 녹음 장치가 발견됐다. 도청장치는 화장실 휴지로 덮여 있었으며, 저장된 내용은 암호 처리돼 있었다. 알포잔이 정보 유출을 위해 배우자와 공모한 정황도 포착됐다. 법무부에 따르면 알포잔 배우자와 연관된 챗봇 계정이 지속적으로 음성 녹음 및 와이파이 관련 정보를 얻는 데 사용됐다. 해당 계정은 알포잔 챗봇 계정과 여러 식별 정보 및 특성을 공유하고 있었다. 법무부는 "장치의 제작, 맞춤 설정, 설치, 음성 녹음, 테스트, 은폐, 원격 접속"과 관련된 프롬프트들이 입력되었다고 전했다.

2026.10.14 09:53김익현 미디어연구소장

티맥스소프트, 일본 보험사 시스템 현대화…아시아 시장 공략 속도

티맥스소프트가 일본 주요 손해보험사의 메인프레임 시스템을 클라우드로 전환하며 글로벌 디지털 전환(DX) 시장 공략에 속도를 낸다. 기존 프로그램과 업무 자산을 최대한 유지하면서 클라우드로 이전하는 리호스팅 기술을 앞세워 금융권 시스템 현대화 사업을 확대한다는 전략이다. 티맥스소프트는 일본 현지 법인이 메인프레임 현대화 솔루션 '오픈프레임'을 활용해 일본 손해보험사 손보재팬의 메인프레임 리호스팅 프로젝트를 완료했다고 13일 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난 2021년 9월 시작해 약 45개월간 진행됐으며 지난해 6월부터 본격적인 운영에 들어갔다. 티맥스소프트는 '오픈프레임7'을 활용해 기존 메인프레임에서 가동하던 시스템을 마이크로소프트(MS) 애저 클라우드 환경으로 이전했다. 손보재팬은 일본 SOMPO그룹의 핵심 손해보험사다. 이번 전환 대상은 코볼(COBOL)과 작업제어언어(JCL), 어셈블러 등으로 구성된 대규모 레거시 시스템으로, 안정적인 운영과 기존 업무 기능 유지가 중요한 시스템이었다. 손보재팬은 기존 메인프레임 환경에서 시스템 규모 변화에 맞춰 운영비를 최적화하기 어렵고 하드웨어와 소프트웨어 유지보수·갱신에 지속적인 투자가 필요한 점을 개선 과제로 삼았다. 이에 기존 시스템을 새로 개발하는 리빌드나 프로그램 코드를 다시 작성하는 리라이트 대신 기존 자산을 최대한 활용할 수 있는 리호스팅 방식을 선택했다. 리호스팅은 기존 메인프레임의 애플리케이션과 데이터를 큰 수정 없이 클라우드나 개방형 시스템으로 이전하는 방식이다. 기존 업무 로직을 유지하면서 시스템 전환에 따른 위험과 개발 부담을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 이번 사업에 적용된 오픈프레임7은 코볼과 JCL, 어셈블러 등 기존 메인프레임 자산과의 호환성을 제공한다. 손보재팬은 이러한 기술을 활용해 애플리케이션 수정 범위를 최소화하면서 기존 시스템을 클라우드 환경으로 이전했다. 손보재팬은 이번 전환을 통해 메인프레임 유지관리 비용을 절감하고 확보한 재원을 디지털 서비스 고도화와 DX 사업에 활용할 계획이다. 티맥스소프트는 지난 2000년 일본 법인을 설립한 이후 오픈프레임을 중심으로 현지 메인프레임 현대화 사업을 추진해왔다. 이번 손보재팬 프로젝트를 일본 시장의 추가 성공 사례로 확보하고 한국 본사와 현지 법인 간 협력을 강화해 아시아를 비롯한 글로벌 IT 인프라 시장으로 사업을 확대할 방침이다. 이형용 티맥스소프트 대표는 "일본 법인을 아시아 시장 공략의 핵심 거점으로 삼고 글로벌 기술 경쟁력을 지속 강화할 것"이라며 "본사와 일본 법인 간 긴밀한 협력 체계를 더욱 탄탄히 다져 글로벌 IT 인프라 시장 공략을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.13 09:58한정호 기자

메타, 첫 프런티어 AI 모델 공개…"장기 기억 앞세워 AI 비서 구현"

메타가 복잡한 작업 수행 능력과 장기 기억 기능을 앞세운 프런티어 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 이용자 정보를 오래 기억하고 활용하는 개인용 AI 비서 구현에 속도를 낸다는 구상이다. 12일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 메타 초지능연구소(MSL)가 첫 프런티어 AI 모델 '뮤즈 원더'와 '뮤즈 원더 풀'을 공개했다. 프런티어 모델은 업계 최고 수준 성능을 겨냥한 최첨단 AI 모델을 뜻한다. 두 모델은 빠른 응답에 초점을 맞춘 기존 경량 모델 '뮤즈 스파크'보다 규모를 키운 것이 특징이다. 메타는 코딩 등 복잡한 작업 처리 능력을 높였으며 모델 성능 평가에서도 더 좋은 결과를 얻었다고 설명했다. 메타가 모델 카드에 공개한 자체 시험 결과에 따르면 뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀은 앤트로픽 '페이블 5.1'과 오픈AI 'GPT-6 아스트라'에 견줄 만한 평가 점수를 기록했다. 모델 카드는 AI 모델의 성능과 특성 등을 담은 문서다. 메타가 특히 강조한 기능은 능동 기억이다. 이용자가 제공한 정보를 기억하고 종합해 장기간 이어지는 작업에 활용하는 능력이다. 개인용 AI 비서가 이용자에게 중요한 정보를 지속적으로 활용하도록 하는 데 초점을 맞췄다. 메타는 지속 학습과 기억 구성 체계를 평가하는 메모리벤치에서도 뮤즈 원더가 페이블과 오퍼스, 아스트라보다 높은 점수를 얻었다고 밝혔다. 해당 결과 역시 메타 자체 시험을 바탕으로 제시됐다. 뮤즈 원더는 메타 모델 API를 통해 제공된다. 이용료는 입력 토큰 100만 개당 4달러와 출력 토큰 100만 개당 20달러로 책정됐다. 원문은 이를 'GPT-6 솔'이나 '오퍼스 5.5'와 대체로 비슷한 비용 수준으로 설명했다. 뮤즈 원더 풀은 '뮤즈 코드' 구독자에게만 제공하며 API로는 서비스하지 않는다. 두 모델 모두 메타의 '뮤즈 에이전트'에도 적용된다. 이번 출시는 스케일AI 창업자 알렉산더 왕이 지난해 8월 메타 AI 조직을 재편한 이후 처음 선보인 프런티어 모델이라는 점에서도 의미가 있다. 메타는 그동안 뮤즈 스파크와 뮤즈 에이전트를 출시했지만 오픈AI나 앤트로픽과 같은 최첨단 모델 출시는 자제해 왔다. 새 모델은 올해 초 가동한 미국 오하이오주 중부의 '프로메테우스' 데이터센터에서 학습됐다. 카비아 코파라푸 메타 연구과학자는 "모델이 이용자에게 중요한 것을 기억할 수 있도록 엄청난 노력을 기울였다"며 "며칠과 몇 주를 넘어 몇 달 뒤에도 그리고 그 이후에도 기억할 수 있도록 했다"고 말했다.

2026.10.13 09:09김미정 기자

오픈AI, 유럽 본부 덩치 키운다…아일랜드서 200명 추가 채용

글로벌 기술 기업들이 인공지능(AI) 관련 인력 구조조정을 이어가는 사이 오픈AI는 유럽 지역 채용을 확대하고 있다. 메타와 틱톡 등이 대규모 감원을 단행한 아일랜드 더블린에서 올해 발표한 신규 채용 규모를 450명으로 늘렸다. 12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 이날 아일랜드 더블린에서 200명을 추가 채용할 예정이라고 발표했다. 지난 7월 250명 규모의 채용 계획을 밝힌 데 이어 추가 인력 확보에 나선 것이다. 이에 따라 올해 발표한 신규 채용 인원은 총 450명에 달한다. 오픈AI는 현재 아일랜드에서 120명 이상의 직원을 고용하고 있다. 더블린은 오픈AI의 유럽 본부가 위치한 곳으로, 신규 채용이 진행되면 현지 조직 규모도 크게 확대될 전망이다. 신규 채용은 기술직과 비 기술직을 아우른다. 기술직에는 AI 애플리케이션을 고객 환경에 배포하는 현장 배치 엔지니어와 솔루션 엔지니어, 개인정보 보호 엔지니어 등이 포함된다. 영업과 사용자 운영 부문에서도 인력을 충원할 예정이다. 아일랜드는 메타와 애플, 구글 모회사 알파벳 등 글로벌 기술 기업들이 유럽 본부를 두고 있는 주요 거점이다. 최근에는 핀테크 기업 스트라이프도 더블린 사무소의 사업 운영을 확대하겠다는 계획을 발표했다. 반면 일부 기술 기업은 현지 인력을 줄이고 있다. 메타와 틱톡은 올해 더블린에서 대규모 감원을 단행했다. AI 도입에 따른 일자리 감소 우려가 커지는 상황에서 기업별 인력 운용 방향이 엇갈리는 모습이다. 블룸버그는 오픈AI의 추가 채용이 유럽 본부의 빠른 성장세를 보여주는 또 다른 신호라고 평가했다. 또 스트라이프의 사업 확대와 관련해 새로운 일자리는 AI 관련 감원이 잇따른 더블린의 고용시장에 힘을 보태고 있다고 덧붙였다.

2026.10.13 09:09이나연 기자

인젠트, '엑스퍼DB' AI로 DB 장애 예측…모니터링 기능 고도화

인젠트(대표 이형배)가 인공지능(AI)을 활용해 데이터베이스(DB) 장애 징후를 사전에 감지하고 자원 부족 시점까지 예측하는 기능을 강화했다. 장애 발생 후 원인을 파악하던 기존 방식에서 벗어나 이상 징후를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 인젠트는 데이터 플랫폼 엑스퍼DB(eXperDB)의 통합 모니터링 기능을 고도화했다고 12일 밝혔다. 이번 업데이트는 운영 지표 분석을 통한 이상 탐지부터 로그 기반 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 DB 운영 전반의 진단 기능을 강화한 것이 특징이다. 엑스퍼DB는 오픈소스 데이터베이스인 포스트그레SQL(PostgreSQL)을 기반으로 모니터링, 백업·복구, 마이그레이션 등 데이터베이스 관리 기능을 통합 제공하는 플랫폼이다. 기존 데이터베이스 운영에서는 관리자가 CPU·메모리 사용량과 응답 속도 등 여러 지표와 로그를 확인해 이상 여부를 판단해야 하는 경우가 많았다. 인젠트는 이번 고도화를 통해 이상 징후 탐지부터 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 모니터링 기능을 확대했다. AI 기반 이상 탐지 기능은 주요 운영 지표의 평소 패턴을 학습하고 정상 범위를 벗어나는 변화를 자동으로 감지한다. 탐지 결과는 심각도에 따라 구분하며 이메일, 텔레그램, 문자메시지 등으로 전달한다. 백업 작업이 지연되거나 실패한 경우에도 알림을 제공한다. 여러 서버에 분산된 로그를 한곳에서 조회할 수 있는 기능도 추가했다. 관리자가 서버별로 접속하지 않고도 통합 화면에서 로그를 확인해 장애 원인을 파악할 수 있도록 했다. 심층 진단 기능은 디스크와 메모리 등 주요 자원의 사용 추이를 분석해 한계에 도달할 시점을 예측하고, 판단 근거를 함께 제시한다. 고객사가 사용하는 대규모언어모델(LLM)을 연동하면 진단 결과를 자연어로 설명받을 수 있다. 외부 AI 시스템과의 연계도 지원한다. 인젠트는 AI 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하는 표준 기술인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용해 사내 AI 에이전트가 데이터베이스 상태와 성능 정보, 경고 이력을 조회할 수 있도록 했다. 향후 자연어 질의를 통해 데이터베이스 상태를 확인하는 기능으로 확장할 계획이다. 인젠트는 향후 심층 진단 기능을 에이전틱 AI와 연계해 자동 진단과 대응 조치까지 지원하는 방향으로 발전시킬 방침이다. 진단 결과와 운영 지표를 통합한 보고서, AI 인덱스 어드바이저 등 데이터베이스 관리자(DBA)의 의사결정을 돕는 기능도 추가할 예정이다. 이형배 인젠트 대표는 "데이터베이스는 한번 장애가 발생하면 서비스 전반에 영향을 줄 수 있는 만큼, 문제가 커지기 전에 미리 짚어내는 것이 무엇보다 중요하다"며 "고객이 안심하고 데이터를 다룰 수 있도록 엑스퍼DB 지능형 운영 역량을 앞으로도 꾸준히 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.10.12 13:50남혁우 기자

지마켓 성수 사옥 첫 출근…"고객·셀러 거리 좁힐 것"

지마켓은 서울 성수동에 위치한 신사옥에서 임직원 첫 출근을 시작했다고 12일 밝혔다. 이날 출근길에는 주요 리더들이 직접 참석해 임직원들에게 축하 시루떡을 나눠주며 새로운 출발을 기념했다. 지마켓이 새롭게 입주한 건물은 지상 11층 규모의 신축 건물인 '스탈릿성수N'이다. 회사는 저층 상업시설을 제외한 건물 내 공간 대부분을 임직원 업무용으로 활용할 예정이다. 새로운 사무실은 '오픈'이라는 콘셉트로 조성됐다. 시장의 변화와 새로운 트렌드를 받아들이고 고객·셀러와의 거리를 좁히겠다는 취지다. 조직 내부에서는 직급이나 부서에 구애받지 않고 소통하며 협력한다는 의미도 포함됐다. 이를 위해 사무 공간은 임직원들이 자유롭게 만나 대화하고 의견을 교환할 수 있도록 개방적인 구조와 공간 간 연결을 중심으로 구성했다. 오픈마켓이 다양한 판매자와 소비자를 이어주는 특성을 업무 환경에도 반영한 것이다. 직원들을 위한 편의시설도 갖췄다. 사내 카페에는 전문 바리스타가 상주하며, 옥상정원과 휴식 및 교류를 위한 리프레시 존도 마련했다. 간호사가 근무하는 헬스케어실에서는 응급처치뿐만 아니라 비만·금연 등 개인별 건강 상담을 받을 수 있다. 판매자와의 교류를 지원하는 시설도 들어섰다. 신사옥 7층에는 방송에 필요한 기본 장비를 구비한 '라이브커머스 오픈 스튜디오'를 설치했다. 지마켓은 이 공간을 통해 셀러들의 라이브 방송 제작과 진행을 돕고, 판매자와 직접 만나 소통하는 기회도 늘릴 방침이다. 지마켓은 성수동의 지역적 특성도 활용할 계획이다. 여러 브랜드와 콘텐츠가 모이는 지역인 만큼 변화하는 커머스 시장의 흐름을 살피고 고객 및 셀러와의 접점을 확대한다는 구상이다. 향후 고객과 판매자가 지마켓을 직접 체험할 수 있는 온·오프라인 활동도 검토한다. 지마켓 관계자는 "성수동 신사옥은 단순히 일하는 공간을 옮기는 것이 아니라 지마켓이 일하고 소통하는 방식을 새롭게 바꾸는 출발점"이라며 "고객과 셀러에게 한층 가까이 다가가며 성수에서 새로운 도약을 만들어갈 것"이라고 말했다.

2026.10.12 10:42박서린 기자

한국어 AI 답변 속도 높인다…래블업, 추론 가속 모델 공개

래블업이 한국어 질의와 인공지능(AI) 에이전트 작업에서 거대언어모델(LLM)의 답변 생성 속도를 높이기 위한 추론 가속 모델을 선보였다. AI 인프라 소프트웨어를 만들며 쌓은 경험을 바탕으로 한국어 모델 개발까지 사업 범위를 넓히는 모습이다. 래블업은 한국어에 최적화한 드래프트 모델 'GLM-5.2-NVFP4-DFlash-ko'를 한글날인 지난 9일 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 12일 밝혔다. 이번 모델은 중국 지푸AI(Z.ai)의 오픈 LLM 'GLM-5.2'를 엔비디아의 4비트 부동소수점 형식(NVFP4)으로 구동할 때 함께 사용하는 보조 모델이다. z-lab이 공개한 'DFlash' 방식을 적용했으며 한국어 질의와 에이전트 작업에 맞춰 학습했다. 드래프트 모델은 투기적 디코딩 기술에 활용된다. 작은 모델이 다음에 생성할 여러 토큰을 예측하면 큰 모델이 이를 한 번에 검증하는 방식이다. 큰 모델이 최종 결과를 결정하기 때문에 답변 품질을 유지하면서 생성 속도를 높일 수 있다. DFlash는 여러 토큰을 순차적으로 예측하는 대신 한 번에 생성하는 것이 특징이다. 래블업에 따르면 영어 데이터로 학습한 기존 드래프트 모델은 한국어 환경에서 토큰 예측 적중률이 낮아 가속 효과가 줄어드는 한계가 있었다. 이에 한국어 데이터로 드래프트 모델을 학습해 한국어 질의와 에이전트 작업에서도 가속 성능을 유지하도록 했다. 실제 한국어 에이전트 트래픽을 활용한 평가에서 이번 모델의 평균 수락 길이(MAL)는 에이전트 작업 2.71, 한국어 질의 2.77을 기록했다. 평균 수락 길이는 한 번의 검증에서 받아들여지는 토큰 수를 의미한다. 회사 측은 영어 기반 DFlash 모델과 유사한 수준의 가속 성능을 확보했다고 설명했다. 래블업은 후속 모델 개발도 진행하고 있다. Z.ai의 'GLM-5.3-Flash'를 위한 한국어 드래프트 모델을 개발 중이며 별도로 약 110억 파라미터 규모의 한국어 디퓨전 언어모델을 처음부터 학습하고 있다. 한국어 디퓨전 언어모델은 로컬 기기에서 AI 에이전트 작업을 수행할 수 있는 온디바이스 모델을 목표로 한다. 학습에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 64장 규모의 클러스터를 활용하고 있으며 GPU 자원 일부는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '첨단 GPU 활용 지원 사업'을 통해 지원받았다. 래블업은 코스닥 상장도 추진하고 있다. 증권신고서를 제출하고 공모 절차에 착수했으며 오는 13일부터 19일까지 기관투자자 대상 수요예측을 진행할 예정이다. 신정규 래블업 대표는 "드래프트 모델이 영어로 학습돼 있으면 한국어 사용자는 투기적 디코딩의 가속 효과를 온전히 얻기 어려웠다"며 "AI 서비스를 만드는 개발자와 기업이 한국어 환경에서도 가속 효과를 얻을 수 있도록 한글날에 맞춰 한국어 드래프트 모델을 공개했다"고 말했다.

2026.10.12 10:36이나연 기자

메타브랜딩, AI 시대 브랜딩 실전 세미나 연다

브랜드 컨설팅 기업 메타브랜딩이 오는 16일 서울 강남구 슈피겐홀에서 'AI시대 브랜딩 실전을 논하다'를 주제로 '수요스터디 오픈세미나'를 개최한다. 12일 메타브랜딩에 따르면, 이번 세미나는 AI 환경에서 고유한 브랜드 관점을 유지하고 이를 실무에 적용하는 방법을 다룬다. 브랜드 전략·커뮤니케이션·디자인·소비자 조사·팬덤 전문가 6명이 연사로 나선다. 강연에서는 메타브랜딩 박항기 대표의 키노트를 비롯해 AI 기반 커뮤니케이션 전략, 브랜드 OS, 설문 프로세스 혁신, 팬덤코드 전략 등 실무용 프레임워크가 소개된다. 유튜브 라이브 스트리밍도 병행되며 이벤터스를 통해 오는 15일 오후 5시까지 참가 신청을 받는다. 박항기 메타브랜딩 대표는 “AI로 브랜드 콘텐츠를 만드는 속도가 빨라질수록 브랜드가 어떤 가치를 지키고 무엇을 선택할지 판단하는 기준이 중요해진다”며 “이번 세미나에서는 브랜드의 고유한 관점을 바탕으로 AI를 실제 업무에 적용하는 방법을 각 분야 전문가들과 함께 살펴볼 것”이라고 말했다.

2026.10.12 10:04백봉삼 기자

엔비디아, 美 리플렉션 AI에 추가 투자·인수 협상 중

엔비디아가 미국 AI 관련 스타트업 리플렉션 AI를 인수하거나 투자를 확대하는 방안을 논의 중이라고 파이낸셜타임즈가 10일(현지시간) 보도했다. 파이낸셜타임즈는 소식통을 인용해 "협상은 초기 단계로, 엔비디아가 리플렉션 AI 직원을 채용하고 기술 사용권을 확보하는 등 여러 방안이 검토되고 있다"며 "이 경우 장기간의 규제 검토를 받지 않아도 된다"고 설명했다. 리플렉션 AI는 구글 딥마인드 출신 연구원 2명이 지난 2024년 설립한 회사다. 소프트웨어 개발을 자동화하는 AI 기술을 개발하고 있다. 최근에는 첫 오픈웨이트(가중치 공개형; 학습 가중치만 외부에 제공하는 제한적 공개 모델) AI 모델 '빔(Beam)'을 출시했다. 엔비디아는 이미 리플렉션 AI에 8억 달러(한화 약 1조723억원)를 투자한 바 있다. 파이낸셜타임즈는 "양사 간 계약이 향후 몇주 안에 체결될 가능성이 있으나 협성이 결렬될 수도 있다"며 "계약 조건은 공개되지 않았으나, 리플렉션은 지난 3월 투자 유치 당시 250억 달러(33조5000억원)의 기업 가치 평가를 받았었다"고 밝혔다. 한편 엔비디아는 AI 생태계 강화를 위한 투자를 적극 진행해 왔다. 지난 9월에는 세계 최대 오픈소스 AI 플랫폼 기업인 허깅페이스를 130억 달러(17조4000억원)에 인수한 바 있다.

2026.10.11 09:19장경윤 기자

앤트로픽 AI 모델, 미제 살인사건 허위제보 '논란'

미국 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델이 미해결 살인 사건에 대해 거짓 제보를 한 사실이 확인돼 파장이 일고 있다. 9일(현지시간) 테크크런치를 비롯한 주요 외신에 따르면 앤트로픽의 AI 모델이 지난 7월 18일 필라델피아 경찰청(PPD)의 미제 사건 제보 웹사이트에 접속한 뒤 목격자인 것처럼 거짓 제보를 남겼다. 앤트로픽 AI 모델의 거짓 제보는 내부 스팸 필터에 걸려 실제 수사 인력에 전달되지는 않았다. 하지만 앤트로픽은 사건 발생 두 달 후인 지난 9월 28일 이 같은 사실을 알게 됐다. 이후 앤트로픽은 지난 7일 경찰청에 관련 사실을 통보하고 이튿날 면담을 가졌다. 필라델피아 경찰은 “기술 기업은 자사 시스템이 (이번 같은) 허위 정보를 제출하지 않도록 안전 조치를 강화해야 한다”며 “특히 시 당국이 인지하지 못하는 가운데 시스템에 영향을 미치는 유사 사고를 막도록 해야 한다”고 강조했다. 또 “사건 발생 후 탐지 및 보고까지 두 달이나 걸린 것은 수용할 수 없다"고 덧붙였다. 테크크런치에 따르면 앤트로픽 AI 모델은 당시 무작위로 웹사이트와 상호작용하는 테스트를 진행 중이었다. 이 과정에서 AI가 스스로 미제 사건 제보 사이트에 접근해 허위 내용을 작성한 뒤 제출한 것으로 알려졌다. 이번 사건은 자율형 AI 에이전트를 인간이 감독하지 않을 때 어떤 위험이 발생할 수 있는지 보여주는 명확한 사례라고 외신들이 지적했다. 앤트로픽 뿐 아니라 오픈AI 역시 테스트 작업 중 AI 모델이 스스로 판단해 데이터셋 플랫폼이 허깅페이스를 해킹한 일이 발생했다. 특히 오픈AI의 모델은 허깅페이스를 해킹한 뒤 소프트웨어 취약점을 그대로 공개해 파장이 일기도 했다.

2026.10.10 19:41김익현 미디어연구소장

텍스트 대신 확률값 출력 AI '제브', 출시 몇 주 만에 기업가치 75억 달러 평가

텍스트를 생성하지 않는 인공지능(AI) 모델 '제브(Jev)'의 개발사 타입세이프AI가 모델 출시 몇 주 만에 75억 달러의 기업가치를 인정받았다. 테크크런치에 따르면 타입세이프AI는 안드리센호로위츠(a16z)가 주도한 투자 라운드에서 8억7천만 달러를 유치했다. 세쿼이아와 기존 투자사 DCVC도 참여했다. 제브는 지난달 15일 출시 직후 빠르게 입소문을 타며 주목받았다. 타입세이프AI는 포춘 500대 기업의 3분의 1이 이미 제브를 사용하고 있다고 주장했다. 2024년 설립된 타입세이프AI는 오픈AI 연구원 출신인 디오고 알메이다 최고경영자(CEO)를 비롯해 메타 리서치 엔지니어 출신 사샤 셩 최고운영책임자(COO), 엔지니어 겸 창업가 에릭 가프니 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업했다. 제브는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하지만 대규모언어모델(LLM)은 아니다. 텍스트를 출력하는 대신 확률값을 내놓는 방식으로, 회사는 이를 '보정된 의사결정(calibrated decisions)'이라고 부른다. 알메이다 CEO는 오픈AI에서 챗GPT 개발과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 연구에 참여했다. 이 과정에서 LLM의 능력이 실제 자동화로 이어지지 못하는 점에 주목했다. 제브는 이 문제의 해법으로 사람이 읽을 문장 대신 소프트웨어가 곧바로 처리할 수 있는 값을 내놓는다. 예·아니오의 확률, 목록 중 하나의 선택, 점수처럼 정해진 형식의 값과 그 확신도만 돌려주는 방식이다. 사용자가 출력값의 범위를 미리 정의하기 때문에 다른 프로그램이 결과를 해석하는 과정 없이 그대로 받아 쓸 수 있다. 타입세이프AI는 이런 방식이 모델의 속도를 높이고 비용을 낮추며, 답변을 자유롭게 생성하는 모델에서 발생하는 환각도 막는다고 설명한다. 모델 이름은 19세기 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스에서 따왔다. 제번스는 자원 비용이 낮아지면 그 자원의 사용이 오히려 늘어날 수 있다는 '제번스의 역설'로 알려진 인물이다. 지능의 비용이 낮아지면 지능형 소프트웨어도 더 널리 보급될 것이라는 알메이다 CEO의 기대가 이름에 담겼다. 알메이다 CEO는 필요한 데이터를 전부 직접 만들기로 한 초기 결정도 중요한 선택으로 꼽았다. 그는 회사의 절반이 통계적으로 잘 규명된 합성 데이터를 연구하는 조직이라고 설명했다. 그는 "지능형 SW가 곳곳에 등장하고, 자생적이고 분산된 방식으로 퍼져나갈 것"이라며 "지금 사람들이 만들려는 거대 앱보다는 초기 인터넷에 더 가까운 모습일 것"이라고 말했다. 이 구상에서 타입세이프AI가 맡으려는 역할은 그 지능을 공급하는 기반 인프라다. 거대 앱을 직접 만드는 대신, 개발자가 자기 코드 안에서 함수처럼 불러 쓸 수 있는 값싸고 빠른 판단 모델을 제공하겠다는 것이다. 회사는 제브의 가격이 앞으로 더 내려갈 것으로 보고 있으며, 새로운 모달리티를 지원하는 후속 버전도 개발할 계획이다. 알메이다 CEO는 "AI에는 SW가 믿고 쓸 수 있는 인터페이스가 필요하다"며 "새로운 활용 사례가 개발자 커뮤니티와 경제 전반으로 계속 퍼져나가길 기대한다"고 밝혔다.

2026.10.10 12:32남혁우 기자

오픈AI "연구원 3명 해고, 안전문제 제기 때문 아냐"

오픈AI가 안전 담당 연구원 해고 사태에 대해 본격적으로 해명하고 나섰다. CNBC를 비롯한 외신들에 따르면 오픈AI는 8일(현지시간) 안전 전문 연구자 3명을 해고한 것은 '심각한 신뢰 위반'을 저질렀기 때문이라고 반박했다. 오픈AI는 지난 주 재스민 왕, 토멕 코박, 미키타 바레스니 등 안전팀 소속 연구원 3명을 해고했다. 해고된 세 명의 연구원은 오픈AI 이사회 및 이사회 산하 안전위원회에 보낸 편지에서 인공지능(AI)의 안전우려를 제기한 뒤 해고됐다고 주장했다. 세 명 모두 9월 X에 글을 올려 프론티어 모델 개발 속도 조절을 촉구하면서 안전 관련 우려를 제기했다. 그러자 오픈AI는 이날 성명을 통해 “(세 명의 연구원들이) 민감 정보 취급에 관한 명확한 방침을 위반했다는 조사 결과에 따라 이번 결정을 하게 됐다”고 밝혔다. 반면 회사 측은 연구원들이 제기한 '프론티어 모델의 감시 가능성'과 관련된 문제 제기에는 동의한다면서 해당 분야에 대한 투자는 계속할 계획이라고 덧붙였다.

2026.10.09 22:54김익현 미디어연구소장

[AI 고속도로] 기업 AI도 프라이빗 시대…'모듈형 데이터센터'가 뜬다

기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터와 AI 운영 환경을 직접 통제할 수 있는 '프라이빗 AI'에 주목하고 있다. 외부 클라우드와 AI 모델에 의존하던 방식에서 벗어나 자체 인프라를 병행하는 기업이 늘면서, 필요한 장소에 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터(AIDC)도 대안으로 부상한 모습이다. 9일 업계에 따르면 기업들은 민감한 내부 데이터나 반복적인 업무를 자체 AI 환경에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 작업에는 외부 AI 모델을 활용하는 방식으로 인프라 전략을 다변화하고 있다. 기업의 AI 전략에서도 모델 성능뿐 아니라 데이터를 어디에 저장하고 연산 자원을 어떻게 운영할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·제조·공공 등 보안과 데이터 통제가 중요한 분야에선 독립적인 AI 운영 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. 오픈 모델 성능 높아지자 프라이빗 AI 도입 확대 최근 오픈 모델의 성능이 빠르게 향상되고 운영 비용 부담도 줄어들면서, 기업들이 외부 상용 모델에 대한 의존도를 낮추고 업무 특성에 맞는 자체 AI 환경을 구축할 수 있게 됐다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 조지아공대 연구진이 발표한 논문에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 AI 모델의 약 90% 수준 성능을 내면서도 비용은 약 6분의 1에 그치는 것으로 나타났다. 폐쇄형 모델 출시 이후 오픈 모델이 유사한 성능에 도달하기까지 걸리는 시간도 13주까지 단축됐다. 기업 내부 데이터에 맞춘 모델 미세조정도 경쟁력으로 꼽힌다. 데이터브릭스 연구에선 메타의 오픈 모델 '라마 3.1 8B'를 기업 고유 코드에 맞게 미세조정한 결과, GPT-4o보다 코드 채택률이 1.4배 높고 응답 시간은 2배 빠른 것으로 나타났다. 실제 기업 현장에서도 자체 AI 모델과 외부 모델을 병행하는 사례가 나오고 있다. 미국 보험사 트래블러스는 보험 업무에 특화된 자체 모델 '트래블러스LLM'을 개발해 전문성과 대량 처리가 필요한 업무에 활용하고 범용적이거나 복잡한 요청에는 외부 모델을 사용하는 방식으로 AI 환경을 운영하고 있다. 국내에선 한국서부발전이 외부망과 분리된 온프레미스 환경에 자체 생성형 AI 서비스 '위피봇'을 구축했다. 사내 규정과 기술자료 검색, 문서 작성 등에 활용하고 있으며 시범 운영 결과 업무 효율을 30% 이상 높이고 연간 10만 시간의 업무 시간을 절감한 것으로 알려졌다. AI 운영 환경도 변화…모듈형 데이터센터 대안 부상 기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대하면서 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 인프라의 중요성도 커지고 있다. 특히 대규모 AI 모델을 직접 운영하거나 여러 AI 서비스를 상시 구동해야 하는 기업·기관에선 기존 전산실만으로 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 환경을 수용하는 데 한계가 있다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하려면 높은 전력 밀도와 발열에 대응할 수 있는 전력·냉각 설비가 필요하다. GPU 간 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 네트워크와 스토리지도 갖춰야 한다. 외부 클라우드를 지속적으로 이용할 경우 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있다는 점도 자체 인프라 구축을 검토하는 배경이다. 이에 전력·냉각·네트워크 등 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 모듈형 AIDC가 주목받고 있다. 부지와 전력이 확보된 환경에선 기존 데이터센터보다 구축 기간을 줄일 수 있고 AI 연산 수요가 늘어나면 모듈을 추가해 단계적으로 확장할 수 있다는 것이 강점이다. 기업이 직접 관리하는 부지에 독립적인 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점도 특징이다. 데이터와 시스템에 대한 물리적 통제 수준을 높이면서 필요한 연산 자원을 업무 현장 가까이에 배치할 수 있어 보안과 운영 효율을 함께 고려할 수 있다. 엘리스그룹, 모듈형 AIDC·GPU 운영 기술 결합 국내에선 엘리스그룹이 모듈형 데이터센터와 클라우드 소프트웨어를 결합한 AI 인프라 사업을 추진 중이다. 엘리스그룹은 부지와 전력이 확보된 환경에서 약 3개월 만에 구축할 수 있는 모듈형 AIDC '엘리스 PMDC'를 공급하고 있다. 서버 랙과 전력·냉각·네트워크 설비를 모듈화해 현장에서 설치하는 방식으로, 수요에 따라 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 설계했다. 고밀도 GPU 환경에 대응하기 위한 수랭식 냉각 시스템도 적용할 수 있다. 여기에 GPU 가상화·오케스트레이션 기술을 적용한 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 GPU 자원을 워크로드에 따라 배분하고 운영할 수 있도록 지원한다. 산업 현장에서도 모듈형 AI 인프라 구축이 추진되고 있다. 부산 명지녹산국가산업단지에선 산업단지 내 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 GPU·신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 엘리스그룹과 부산테크노파크, 이지에이아이, 건솔루션, 포미트 등이 참여해 제조기업의 AI 전환을 지원할 계획이다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대할수록 데이터를 안전하게 관리하는 것뿐 아니라 AI 인프라 자체를 효율적으로 운영할 수 있는 통제력이 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "특히 민감한 데이터를 다루거나 대규모 AI 연산 환경을 직접 운영해야 하는 기업·기관에선 필요한 장소에 AI 인프라를 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 데이터센터가 효과적인 선택지가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.09 15:00한정호 기자

오픈AI, 수학 난제 해결 주장…학계, 신뢰성에 의문 드러내

오픈AI가 인공지능(AI)으로 수학 난제를 대거 풀었다고 발표했지만 일부 연구에서 오류가 발견되면서 결과의 신뢰성을 둘러싼 논란이 일고 있다. 8일(현지시간) 테크크런치에 따르면 오픈AI는 지난 6일 AI를 활용한 수학 연구 원고 722건을 공개한 후 하루 만에 오류가 발견된 원고 3건을 철회했다. 일부 수학자들은 AI가 내놓은 풀이가 실제로 맞는지 확인하기 어렵고 연구 결과를 충분히 검토하지 않은 채 발표한 것 아니냐는 의문을 제기했다. 오픈AI는 이번 연구에 아직 일반에 공개하지 않은 자체 개발 AI 모델을 사용했다. 수학자들이 오랫동안 풀지 못했던 문제를 AI에 제시해 답을 찾고, 그 답이 왜 맞는지 설명하는 풀이까지 작성하도록 했다. 연구 대상은 대수학과 수리논리학 등 여러 분야에 걸쳐 있다. 오픈AI는 약 4000개 문제를 AI에 풀도록 했으며 이 과정에서 나온 풀이와 연구 내용을 정리해 원고 722건을 공개했다. 하지만 발표 직후 일부 연구에서 실제 오류가 확인됐다. 한 원고에서 계산에 사용한 부호가 잘못된 사실이 발견됐고 이를 바탕으로 작성한 다른 원고 2건도 철회됐다. 오픈AI는 증명을 보완하거나 설명을 바로잡기 위해 원고 14건도 수정했다. AI가 작성한 풀이를 컴퓨터로 검사하는 작업도 일부 연구에만 이뤄졌다. 오픈AI는 '린'이라는 프로그램을 활용해 수학적 설명을 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 바꾸고 논리적 오류를 검사했다. 그러나 원고 719건 가운데 이러한 컴퓨터 검증 자료가 마련된 연구는 300건으로 약 42%에 그쳤다. 나머지 원고에는 같은 방식의 검증 자료가 없으며 컴퓨터 검사를 거친 연구도 수학자들의 추가 확인이 필요하다. AI가 문제를 어떻게 풀었는지 보여주는 자료도 일부만 공개됐다. 오픈AI가 AI의 풀이 과정을 별도로 요약해 공개한 연구는 10건이다. 연구에 사용한 AI 모델 자체도 아직 외부에 제공하지 않고 있다. 컴퓨터 검사를 통과한 풀이에서도 확인이 필요한 부분이 발견됐다. 영국 케임브리지대와 킹스칼리지런던 연구진은 오픈AI가 지난달 해결했다고 주장한 '나비에-스토크스 방정식' 관련 연구를 분석해 문제를 제기했다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 수학 공식이다. 영국 연구진은 오픈AI가 글로 작성한 풀이와 컴퓨터 검사에 사용한 코드가 적어도 두 곳에서 서로 다르다는 사실을 확인했다. 미국 프린스턴에 있는 고등연구소(IAS)의 독립 수학·AI 자문단도 오픈AI의 연구 결과를 인정하는 데 신중한 태도를 보였다. 자문단은 이번 발표를 수학계에 중요한 사건으로 평가하면서도 오픈AI에 조언했다는 사실이 연구 성과나 발표 방식을 승인했다는 의미는 아니라고 밝혔다. 자문단은 앞서 AI 기업들이 외부 연구자들이 사용할 수 없는 자체 모델로 수학 난제를 푸는 방식에도 반대했다. AI가 새로운 연구 결과를 발표하더라도 이를 이해하고 검토할 수 있는 수학자들의 참여가 필요하다고 강조했다. 수학자 테런스 타오는 AI로 수학 문제를 풀었다는 사람들이 정작 풀이 내용을 제대로 이해하지 못하는 상황을 비판했다. 다른 수학자들이 질문해도 답하지 못하거나 연구 결과를 학술대회에서 설명하지 못하는 경우가 있었다고 지적했다. 오픈AI는 수학자들이 AI의 연구 결과를 이해하고 검토할 수 있도록 워크숍과 학술대회 등을 지원하겠다고 밝혔다. 멜라니 우드 하버드대 수학과 교수는 "AI 모델에 어려운 문제를 풀도록 지시해 답을 얻더라도 발표 시점에는 사람이 그 결과를 이해하지 못한다"며 "진짜 작업은 그때부터 시작된다"고 말했다.

2026.10.09 13:00김동원 기자

"오픈AI 매출 기대이하" 전망에…반도체 주 충격파

챗GPT로 생성형 인공지능(AI) 바람을 일으킨 오픈AI의 연간 매출이 기대에 크게 못 미치는 것으로 나타났다. 그 여파로 S&P500, 나스닥 등 미국 주요 증시가 일제히 약세로 돌아섰다. 8일(현지시간) 파이낸셜타임스를 비롯한 주요 외신들에 따르면 개발사인 오픈AI는 투자자들에게 연간 환산 매출이 500억 달러 수준으로 예상된다고 말했다. 이 같은 실적은 당초 예상치인 700억 달러에 200억 달러 가량 못 미치는 수준이다. 이는 투자자들이 그 동안 갖고 있던 불안을 더 강화시킬 가능성이 있는 소식이다. 투자자들은 오픈AI, 앤트로픽 같은 기업들이 AI 인프라 구축에 투자한 막대한 지출을 정당화할 정도로 AI 수요가 강력할 지에 대해 의문을 품고 있다고 CNBC가 전했다. 이날 나스닥 지수는 1.25% 하락 마감하면서 8월 중순 이후 최악의 하루를 보냈다. 반면 S&P500지수는 0.5% 떨어지면서 기술주 하락 추세를 다소 완화했다. CNBC는 이 같은 소식을 전해주면서 “700억 달러라는 목표 매출 수치는 오픈AI에서 나온 것이 아니다”고 전했다. 앤트로픽과 오픈AI를 비교하려는 투자사들의 의도에서 비롯된 수치일 가능성이 많다는 설명이다. 이날 다른 반도체 업종들도 전반적으로 하락세를 보였다. 엔비디아가 2.9% 떨어졌으며, 인텔과 오라클도 각각 5.3%와 5.5% 하락했다. AMD 역시 3.9% 하락마감하면서 반도체 주 약세 행렬에 동참했다.

2026.10.09 09:45김익현 미디어연구소장

오픈AI, 챗GPT 답변 방식 바꾼다…GPT-6로 화면까지 생성

오픈AI가 챗GPT에 이용자의 질문에 맞춰 지도와 차트, 입력창 등을 실시간으로 만들어 보여주는 기능을 도입한다. 오픈AI는 최신 인공지능(AI) 모델 GPT-6와 새로운 기능인 '인텔리전트 UI'를 챗GPT의 일반 대화 서비스에 적용한다고 8일 밝혔다. 한국시간으로 이날부터 유료 이용자에게 순차 제공하며 9일부터 무료 이용자로 확대한다. 이번 업데이트는 매주 챗GPT를 사용하는 12억명 이상의 이용자를 대상으로 진행된다. 챗GPT 플러스·프로·비즈니스·엔터프라이즈에는 GPT-6 솔이, 무료·고에는 GPT-6 루나가 적용된다. 인텔리전트 UI는 질문 내용에 따라 답변을 보여주는 방식을 바꾸는 기능이다. 여러 정보를 비교할 때는 표나 차트로 정리하고 이용자가 직접 값을 입력해야 하는 경우에는 입력창과 버튼 등을 만들어 제공한다. 일례로 여행 일정을 요청하면 방문할 장소와 이동 경로를 지도에 표시한다. 글로 작성된 일정을 읽고 장소를 하나씩 검색하지 않아도 챗GPT 안에서 방문지와 이동 순서를 함께 확인할 수 있다. 계산할 때도 편리하다. 매달 저축할 금액과 기간을 입력하면 예상 저축액을 보여주고 숫자를 바꾸면 결과도 달라진다. 여러 사람이 식사 비용을 나누는 경우에도 인원과 금액을 변경하면서 각자 부담할 비용을 확인할 수 있다. 기존에는 AI가 계산한 결과에서 조건을 바꾸려면 다시 질문해야 하는 경우가 있었다. 새로운 기능에서는 화면에 표시된 숫자를 직접 수정하면 된다. 답변을 다시 요청하거나 별도의 계산 프로그램을 이용해야 했던 일부 작업을 챗GPT 안에서 처리할 수 있게 된 것이다. 학습에도 활용할 수 있다. 복잡한 개념을 설명할 때 그래프나 시각 자료를 제공하고 이용자가 조건을 바꾸면서 결과가 달라지는 과정을 살펴볼 수 있도록 한다. 설명을 읽는 것뿐 아니라 직접 값을 조정하며 내용을 이해할 수 있게 돕는다. 오픈AI는 이를 위해 GPT-6가 답변 내용뿐 아니라 정보를 어떻게 보여줄지도 판단하도록 훈련했다. 질문에 따라 어떤 정보를 나란히 배치할지, 시각 자료가 필요한지, 이용자가 직접 조작할 기능을 제공할지 등을 결정한다. 글로 설명하는 편이 적절하면 기존처럼 텍스트로 답한다. 기존 소프트웨어에서는 이용자가 미리 만들어진 메뉴와 기능 중 필요한 것을 찾아 사용해야 했다. 인텔리전트 UI는 이용자가 원하는 작업을 설명하면 챗GPT가 그에 맞는 화면과 기능을 구성한다. 가령 저축 계획을 세우기 위해 별도의 계산표를 만들거나 사용법을 익히는 대신 챗GPT에 원하는 계산을 요청하면 된다. 이용자가 소프트웨어의 기능을 찾아 사용하는 방식에서 필요한 기능을 AI에 요청하는 방식으로 활용 범위가 넓어지는 것이다. 답변을 제공하는 속도도 개선했다. GPT-6는 복잡한 조사나 여러 단계의 작업을 요청받으면 전체 작업이 끝날 때까지 기다리지 않고 먼저 확인한 정보를 보여준다. 이후 추가로 찾은 내용과 분석 결과를 이어서 제공한다. 오픈AI 내부 평가에 따르면 웹 검색이 필요한 질문에서 GPT-6 인스턴트는 GPT-5.6 인스턴트보다 평균 44% 빠르게 답변을 시작했다. 전체 작업을 마치는 시간이 아니라 이용자가 첫 답변을 받기까지 걸리는 시간을 비교한 수치다. 웹 검색이 필요한 시점을 판단하고 질문에 필요한 정보를 찾는 능력도 개선했다. 오픈AI는 어려운 문제를 대상으로 진행한 내부 평가에서 GPT-6가 이전 모델보다 이용자가 요구한 핵심 내용을 더 정확하게 다뤘다고 설명했다. 안전 기능도 보완했다. 사이버 공격과 생물학적 위험, 폭력 등 고위험 분야에서 AI가 악용되지 않도록 추가 훈련을 진행했다. 여러 차례 대화를 이어가며 안전장치를 우회하려는 시도에 대한 대응력을 높이고 필요한 정보나 도구가 없을 때 자신의 한계를 더 정확하게 설명하도록 개선했다. 이번 업데이트는 챗GPT의 일반 대화 기능인 챗에 적용된다. 업무 수행을 위한 워크와 개발 도구 코덱스에 사용되는 모델은 변경되지 않는다. 기업용 엔터프라이즈 이용자는 조직 관리자 설정에 따라 이용 가능 여부가 달라질 수 있다. 오픈AI는 "인텔리전트 UI를 지속적으로 개선해 이용자가 원하는 작업을 설명하면 챗GPT가 그 목적에 맞는 화면과 기능을 구성할 수 있도록 발전시킬 계획"이라고 밝혔다.

2026.10.08 10:34김동원 기자

100조 파라미터 시대…화웨이, 수천개 칩 '한 대처럼' 묶는다

AI 모델이 5년 안에 100조개 파라미터 규모로 커지고 하루 처리하는 토큰도 100경개에 이를 것으로 예상된다. 화웨이는 개별 칩 성능을 높이거나 서버를 단순히 늘리는 방식으로는 이 같은 폭발적인 컴퓨팅 수요를 감당하기 어렵다고 보고, 수천~수만개의 가속기와 CPU, 메모리, 스토리지를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 연결하는 방식으로 대응하고 있다. 브랜든 우 화웨이 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 7일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처테크컨퍼런스에서 기조연설을 맡아 “대규모 모델과 AI 에이전트, 온디바이스 AI가 지속적으로 발전하면서 AI 인프라에 요구되는 규모와 성능, 안정성, 에너지 효율에 대한 기준도 높아지고 있다”고 밝혔다. 우 CTO는 “2020년 1750억개 수준이던 모델 파라미터가 앞으로 5년 안에 100조개까지 늘어날 것”이라며 “2년 전 하루 100억개 수준이던 토큰은 현재 5000억개로 늘었고, 5년 뒤에는 100경개에 이를 것으로 예상한다”고 말했다. 문제는 AI 모델이 커지는 만큼 컴퓨팅 자원을 늘리는 것만으로 성능이 따라오지 않는다는 점이다. 수만개의 가속기를 연결하면 실제 계산보다 장치끼리 데이터를 주고받는 데 상당한 시간이 쓰이기 때문이다. 우 CTO는 “수백조개 파라미터를 다룰 때는 거대한 시스템이 필요하고, 이런 호스팅 서비스를 전통적인 기술로 운영하면 문제에 직면하게 된다”며 “10조개 파라미터 모델에 10만개의 카드를 사용한다고 하면 실제 컴퓨팅에 사용되는 시간은 44% 수준”이라고 설명했다. 이어 “나머지는 통신을 위한 것”이라며 “학습 시간의 절반가량이 다른 장치 간 통신을 처리하는 데 소요된다”고 말했다. 수천개 칩을 하나의 컴퓨터처럼 화웨이가 이 같은 한계를 넘기 위해 제시한 것이 '슈퍼팟(SuperPoD)' 컴퓨팅 아키텍처다. NPU와 GPU, CPU, 메모리, 스토리지 등 서로 다른 컴퓨팅 자원을 고속으로 연결해 여러 장치가 하나의 거대한 시스템처럼 움직이도록 하는 것이 핵심이다. 우 CTO는 “슈퍼팟 아키텍처가 필요한 이유”라며 “서로 다른 이기종 컴퓨팅 자원의 통합과 피어투피어(P2P) 연결, 풀메시 통신, 통합 프로토콜과 메모리 어드레싱 등이 핵심 요건”이라고 말했다. 그는 “통일된 프로토콜로 통신해야 한다”며 “프로토콜을 변환하면서 발생하는 오버헤드를 막기 위해 하나의 언어로 소통해야 한다”고 말했다. 이어 “통합된 메모리 어드레싱이 필요하고, 노드가 추가되더라도 이런 구조를 유지해야 한다”며 “소규모 배포에서 대규모 배포까지 선형적으로 확장할 수 있는 시스템이 필요하다”고 설명했다. 장치 사이의 거리가 멀어질수록 광통신의 역할도 커진다. 우 CTO는 “장거리 연결을 위해서는 광 연결이 필요하다”며 데이터센터 내부의 서버와 랙뿐 아니라 더 큰 규모의 컴퓨팅 클러스터를 연결하기 위한 광 기반 상호연결 기술을 강조했다. 화웨이는 지난해 9월 첫 슈퍼팟 컴퓨팅 아키텍처를 선보인 뒤 시스템 규모를 확대하고 있다. 우 CTO는 수천개의 가속기를 하나의 시스템으로 묶는 '아틀라스 950' 수냉식 슈퍼팟을 소개하며, 대규모 환경에서 기존 방식보다 높은 컴퓨팅 효율을 확보할 수 있다고 설명했다. 그는 “5만개의 카드를 투입한다고 했을 때 슈퍼팟과 같은 시스템을 사용하면 전통적인 시스템보다 3배 높은 성능을 달성할 수 있다”고 말했다. 이 같은 접근법은 AI 가속기에만 적용되지 않는다. 범용 컴퓨팅에서도 여러 CPU를 하나의 거대한 CPU처럼 사용할 수 있도록 하는 '쿤펑(Kunpeng) 범용 슈퍼팟'을 적용한다. 우 CTO는 “AI 컴퓨팅도 그렇지만 일반 컴퓨팅도 똑같다”며 “마치 하나의 거대한 CPU처럼 작동할 수 있는 수천개의 CPU가 필요하다”고 설명했다. 메모리·스토리지까지 함께 바꾼다 모델 규모와 함께 컨텍스트 윈도가 길어지면서 메모리와 스토리지 역시 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 특히 AI 추론 과정에서 이전 대화와 데이터를 기억하기 위한 KV 캐시가 빠르게 증가하고 있다. 우 CTO는 “이런 모델은 긴 컨텍스트 윈도를 사용하기 때문에 훨씬 큰 캐시가 필요하다”며 “적어도 페타바이트 규모를 이야기하고 있다”고 말했다. 모든 데이터를 고대역폭메모리(HBM)나 D램에 올려놓는 방식 대신 메모리와 고속 스토리지를 계층적으로 활용해야 한다는 설명이다. 화웨이는 이를 위해 '다중 계층 KV 캐싱' 구조를 도입했다. 우 CTO는 “단순히 모든 데이터를 HBM이나 D램에 저장하는 것이 아니라 새로운 대규모 고속 스토리지를 활용한다”며 대규모 추론 환경을 위한 '오션스토어(OceanStor) M900'을 소개했다. 그는 이 시스템을 통해 최대 64페타바이트(PB) 규모의 스토리지를 구성할 수 있다고 설명했다. 가속기 간 연결에는 NPO(Near-Packaged Optics) 방식의 광학 기술도 적용한다. 대규모 AI 클러스터에서 연결 효율을 높여 컴퓨팅 자원의 활용률을 끌어올리고 지연시간을 줄이기 위한 기술이다. 슈퍼팟 하나를 넘어 여러 시스템을 다시 연결하는 방안도 추진한다. 우 CTO는 “8천개나 10만개의 카드로도 충분하지 않다면 어떻게 해야 하느냐”며 “50만개의 GPU가 필요한 시스템을 구축할 수도 있다”고 말했다. 이어 2계층 교차 네트워킹을 활용하면 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 시스템을 확장할 수 있다며 궁극적으로 100만개 이상의 가속기까지 늘릴 수 있는 구조를 제시했다. 화웨이가 강조하는 것은 특정 칩 하나의 성능보다 컴퓨팅과 네트워크, 메모리, 스토리지를 하나의 시스템으로 설계하는 방식이다. AI 모델과 서비스가 커질수록 개별 장비의 성능보다 전체 자원을 얼마나 효율적으로 묶어 사용할 수 있느냐가 중요해진다는 판단이다. 우 CTO는 “화웨이는 AI 인프라에 집중해 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 등 기술 혁신과 시스템 아키텍처 최적화를 통해 고객에게 다양한 컴퓨팅 파워 선택지와 유연한 온프레미스 배포 및 클라우드 서비스 방안을 제공하고 있다”고 말했다. 이어 “오픈소스 개방형 컴퓨팅 생태계 구축을 지속 추진하며 주요 모델 적용과 애플리케이션 혁신을 지원하고, 산업 파트너와 함께 다양한 시나리오에 맞는 AI 배포 방식을 모색하고 있다”고 덧붙였다. 그는 “한국 고객 및 파트너와의 기술 교류 협력을 강화해 AI 인프라가 실제 비즈니스 수요를 충족하고 각 산업의 지능화를 착실히 지원할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.10.07 16:14박수형 기자

오픈AI "AI, 전기처럼 쓰는 '지능 인프라'로 키운다"

오픈AI가 인공지능(AI)을 전기처럼 산업과 일상 전반에서 쓰는 '지능 인프라'로 키우겠다는 방향을 제시했다. 음성원 오픈AI 한국커뮤니케이션 총괄은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처 테크 컨퍼런스에서 "AI 활용 범위가 대화와 답변을 넘어 실제 업무 수행으로 빠르게 넓어지고 있다"며 "이를 사회 전반의 혜택으로 확산하려면 비용과 컴퓨팅, 활용 역량, 안전을 함께 갖춰야 한다"고 말했다. AI 확산 속도는 이미 수치로 나타나고 있다. 오픈AI에 따르면 자사 AI 서비스를 이용하는 사람은 매주 12억 명 이상이다. 이 가운데 3500만 명 이상은 챗GPT 워크와 코덱스를 활용해 업무와 개발 결과물을 만들고 있다. 음 총괄은 AI가 하나의 기능이나 산업을 넘어 여러 분야에서 공통으로 쓰이는 기반으로 확산되고 있다고 밝혔다. 전기가 다양한 기계와 산업을 움직이는 것처럼 AI도 교육과 연구, 기업 업무, 공공서비스를 뒷받침하는 지능 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 질문 넘어 실제 업무로…여러 도구 오가는 AI AI가 할 수 있는 일은 빠르게 늘고 있다. 초기 챗봇은 사용자가 질문하면 학습한 내용을 바탕으로 답하거나 아이디어를 제안하는 데 집중했다. 이후 추론 능력이 강화되면서 수학과 코딩, 전략 수립처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 문제를 풀 수 있게 됐다. 최근에는 필요한 도구를 직접 골라 사용하는 AI 에이전트까지 등장했다. 사용자가 목표를 제시하면 AI가 웹에서 최신 자료를 찾고 파일을 다루거나 문서를 작성하고 데이터를 분석한다. 필요하면 작업 결과를 확인해 계획이나 사용할 도구를 바꿔 다음 단계로 넘어간다. 여러 AI가 역할을 나눠 하나의 업무를 처리하는 '에이전트 팀'도 가능해졌다. 총괄 에이전트가 전체 목표와 진행 상황을 관리하고 하위 에이전트가 조사·분석·개발·검증 등을 나눠 맡은 뒤 결과를 합치는 방식이다. 오픈AI 최신 모델도 이런 변화에 맞춰 발전하고 있다. GPT-6 아스트라는 추론 능력뿐 아니라 사용자 의도와 허용된 범위를 따르는 능력을 강화했다. 단순히 일을 잘 처리하는 데서 나아가 사람이 정한 경계 안에서 안정적으로 움직이도록 설계됐다. GPT-6.1 솔은 한 번의 질문과 답변으로 끝나지 않는 복잡한 업무에 초점을 맞췄다. 자료를 찾고 분석한 뒤 문서를 작성하는 등 여러 단계와 도구를 거치는 작업을 사람의 개입을 줄이면서 이어갈 수 있다. 음 총괄은 과거 AI로 시도했다가 실패한 업무라도 최신 모델에서 다시 시도해볼 필요가 있다고 밝혔다. 모델 출시 주기가 짧아지고 성능도 빠르게 높아지면서 몇 달 전까지 어려웠던 작업이 가능해질 수 있어서다. 그는 "한 기업에서는 개발 과정에서 AI 사용을 필수화하고 있는데 AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 개발자들의 성과에도 차이가 나타나고 있다"며 "안 될 것이라고 미리 판단하지 말고 일단 시도해보는 게 중요하다"고 설명했다. 챗GPT 워크는 이런 변화를 제품에 적용한 사례다. 사용자가 대화로 목표를 설명하면 AI가 문제를 여러 단계로 나누고 필요한 정보를 분석한 뒤 웹 검색과 문서 작성, 데이터 분석 등을 수행해 결과물을 만든다. 음 총괄은 "AI 역할이 한 번씩 질문하는 도구에서 지속적으로 일을 함께하는 '업무 파트너'로 넓어지고 있다"고 말했다. AI가 지능 인프라 되려면…비용·컴퓨팅 문턱 낮춰야 AI 모델이 강해지는 것만으로 지능 인프라가 완성되지는 않는다. 더 많은 사람이 AI를 실제로 활용하려면 이용 비용을 낮추고 늘어나는 수요를 감당할 컴퓨팅 기반도 갖춰야 한다. 기업과 서비스 생태계에서도 AI 활용은 빠르게 늘고 있다. 오픈AI 제품을 사용하는 기업은 250만 개에 달한다. 챗GPT에서 연결해 사용할 수 있는 앱도 4000개를 넘어섰다. 오픈AI는 무료 챗GPT와 저가 구독 서비스 '챗GPT 고' 등을 통해 이용 문턱을 낮추고 있다. 무료와 고 이용자도 최신 모델 계열인 GPT-6 루나를 사용할 수 있다. 모델 운영 비용도 낮추고 있다. 오픈AI가 이날 소개한 자료에 따르면 GPT-6.1 솔은 아스트라에 가까운 성능을 제공하면서 응용프로그램 인터페이스(API) 표준 요금 기준 입력과 출력 가격을 모두 5분의 1 수준으로 낮췄다. 같은 수준의 업무를 더 적은 비용으로 처리하는 것도 AI 확산을 좌우하는 요소로 꼽힌다. 컴퓨팅 공급 확대도 병행하고 있다. 오픈AI는 대규모 AI 인프라 구축 프로젝트 '스타게이트'를 통해 늘어나는 AI 이용 수요를 뒷받침할 컴퓨팅 기반을 확충하고 있다. 연산 효율을 높이는 기술 개발도 중요하게 보고 있다. 같은 업무에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이면 응답 속도를 높이고 이용 비용도 낮출 수 있다. 확보할 수 있는 컴퓨팅을 늘리는 동시에 필요한 컴퓨팅 자체를 줄이는 두 방향으로 AI 이용 문턱을 낮추겠다는 접근이다. AI 널리 쓸수록 교육·안전 중요 AI를 널리 쓰려면 이용자 활용 역량도 함께 높여야 한다. 어떤 일을 AI에 맡길지 판단하고 필요한 맥락을 충분히 전달한 뒤 결과의 근거와 오류를 점검할 수 있어야 한다. 사람의 판단이 반드시 필요한 영역을 구분하는 능력도 중요하다. 오픈AI는 '오픈AI 아카데미'를 통해 무료 학습자료와 워크숍을 제공하고 있다. 한국에서도 사회활동가와 고령층, 여성 정보기술(IT) 인재 등을 대상으로 교육을 진행하고 있다. 같은 내용을 일괄적으로 가르치기보다 각자의 생활과 업무에서 AI를 실제로 활용할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞췄다. AI가 맡는 일이 늘어날수록 안전 기준도 높아져야 한다. 음 총괄은 특히 프런티어 AI 문제 해결 능력이 커질수록 오용이나 오류가 미치는 영향도 커질 수 있다며 모델의 역량과 위험 수준에 맞춰 책임과 통제 수준을 높여야 한다고 강조했다. 오픈AI는 모델 평가와 운영 안전뿐 아니라 사람의 감독과 독립적인 평가, 사회의 사이버 방어 역량도 강화하고 있다. 최근 AI 정렬 연구자인 폴 크리스티아노를 오픈AI 재단 이사회 안전보안위원회에 합류시켰다. 사이버 방어 프로그램 '데이브레이크' 확대를 위해 이용 비용과 교육·기술 지원 등에 10억달러 규모의 글로벌 지원도 추진한다. 한국도 이 과정에서 중요한 역할을 할 수 있다고 평가했다. 음 총괄은 한국이 세계적인 기술 인프라와 인재, 산업 역량을 갖춘 만큼 AI를 빠르게 받아들이는 데서 그치지 않고 글로벌 AI 발전에 직접 기여할 수 있다고 밝혔다. 그는 "AI 가능성이 더 많은 사람이 실제로 누리는 혜택이 되려면 사용 비용을 낮추고 컴퓨팅 기반을 확보하며 교육과 사회의 준비, 안전과 신뢰를 함께 갖춰야 한다"며 "한국의 기술과 인프라, 인재가 이 과정에서 중요한 역할을 할 수 있다고 생각한다"고 말했다.

2026.10.07 13:16김동원 기자

레드햇, 기업 AI 인재 키운다…교육·인증 프로그램 확대

레드햇이 기업의 인공지능(AI) 인재 확보와 실무 역량 강화를 지원하기 위해 AI 교육·인증 프로그램을 확대한다. AI 모델 개발부터 배포·운영까지 전체 과정에 필요한 기술을 교육하고 직무별 학습 과정과 공인 자격증을 제공한다는 구상이다. 레드햇은 기업의 AI 역량 강화를 지원하는 '레드햇 트레이닝·인증' 프로그램을 확대 운영한다고 6일 밝혔다. 프로그램은 AI 애플리케이션 전체 생명주기를 관리하는 교육 과정과 공인 자격증, 실전 사례 기반 학습 등으로 구성됐다. 핵심 과정인 '레드햇 오픈시프트 AI 기반 AI·머신러닝(ML) 애플리케이션 개발과 배포'에선 예측형 AI와 생성형 AI 모델을 대규모로 학습·테스트·배포·모니터링하는 방법을 다룬다. 이달 레드햇 오픈시프트 AI 3.3 버전의 기능을 반영해 교육 과정도 업데이트했다. 교육은 실제 현장에서 AI를 활용하는 데 초점을 맞췄다. 레드햇 공인 강사진은 평균 20년의 IT 경력과 11년의 레드햇 제품 활용 경력을 보유 중이며 실제 프로덕션 환경에서 쌓은 경험과 활용 사례를 교육 과정에 반영한다. AI 실무 역량을 검증하는 자격증 과정도 제공한다. '레드햇 공인 AI 개발자 자격증'은 AI 애플리케이션에 활용되는 머신러닝 모델을 구축하고 배포·관리할 수 있는 역량을 평가한다. 직무와 숙련도에 따른 교육 과정도 운영한다. 데이터 과학자와 AI 전문가, 개발자, 시스템 관리자, 머신러닝운영 엔지니어 등을 대상으로 자율 학습과 실시간 화상 강의, 팀 단위 교육 등을 제공한다. ML옵스와 생성형AI운영 문화·워크플로우, AI 애플리케이션 전체 생명주기 운영 등에 대한 교육도 포함된다. 레드햇은 실제 기업 적용 사례도 확보했다. 독일 방송·디지털 미디어 기업 RTLZWEI는 레드햇 교육을 통해 오픈시프트 AI 활용 역량을 강화하고 AI 모델을 실제 제품으로 전환하는 과정에서 발생하는 기술 문제를 해결했다. 교육 접근성을 높이기 위한 할인 프로그램도 운영한다. '레드햇 오픈시프트 AI 기반 AI·ML 애플리케이션 개발과 배포' 학습 구독 과정은 한정 기간 50% 할인한다. 1년간 교육 과정과 실시간 화상 강의 1회, 시험 및 재응시 각 1회, 100시간 분량의 실습 환경 등을 제공한다. 중소기업 재직자를 대상으로는 오는 12월 초까지 리눅스와 자동화, 컨테이너, AI 분야 교육비를 최대 90% 환급받을 수 있는 프로그램을 운영한다. 구독형 학습 서비스 '레드햇 러닝 서브스크립션 스탠다드'도 오는 12월 31일까지 기업뿐 아니라 일반인과 학생에게 70% 할인된 가격으로 제공할 방침이다.

2026.10.06 15:53한정호 기자

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