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포복하고 물구나무 서고…로보티즈, 개방형 K-휴머노이드 생태계 육성

로보티즈가 휴머노이드 인재 양성 프로그램 '오픈 휴머노이드 짐(OH! GYM!)'을 통해 휴머노이드 로봇의 고난도 동작 제어 기술을 선보였다. 로보티즈는 31일 서울 강서구 본사에서 오픈 휴머노이드 짐 1기 성과 발표회를 열고, 대학생 참가팀들이 개발한 휴머노이드 로봇 동작 학습 결과를 공개했다. 오픈 휴머노이드 짐은 로보티즈의 휴머노이드 플랫폼 'AI 사피엔스' 트레이너를 육성하는 프로그램이다. 이번 1기 모집에는 총 58개 팀이 지원해 경쟁을 거쳐 가천대학교, 서울과학기술대학교, 서울대학교, 연세대학교 등 4개 팀이 선발됐다. 선발된 4개 팀은 지난 7월부터 약 한 달 동안 AI 사피엔스에 다양한 고난도 움직임을 학습시켰다. 이날 현장에서는 그 동안 학습시킨 동작을 팀별로 선보였다. 가천대 팀은 낮은 포복을 비롯해 한 발 서기, 팔굽혀펴기, 버피테스트, 60~70cm 높이의 림보 통과 등 까다로운 피트니스 및 장애물 극복 동작을 현장에서 모두 성공시켰다. 서울과기대 팀은 아크로바틱과 파쿠르 동작을 주제로 피겨스케이팅의 버터플라이와 물구나무서기를 안정적으로 선보였다. 물구나무서기는 상체보다 무거운 하체를 지탱해야 해 제어 난도가 높은 동작으로 평가받는다. K-팝 안무를 과제로 택한 서울대 팀은 아이돌 그룹 에이티즈의 곡 'BAD' 안무를 재현해 눈길을 끌었다. 연세대 팀은 태권도 발차기 동작에 도전했으나 수행 도중 균형을 잃고 넘어졌다. 참가팀들은 공통적으로 엔비디아의 '아이작 심'과 구글의 '무조코'를 통해 시뮬레이션 강화학습 기법을 사용했다. 가상 환경에서 수십 가지 동작을 수만 번 반복 학습시킨 뒤, 현실 세계와의 오차를 줄이기 위해 지면 마찰력 데이터를 정밀하게 입력하고 액추에이터의 회전력(토크) 한계치를 조정하는 과정을 거쳤다. 서울과기대 채승준 학생은 "가상 환경 학습 시 로봇이 손을 짚고 백덤블링을 온전히 수행하지 않고도 완료한 것처럼 편법을 쓰는 경우가 발생한다"며 "이를 방지하기 위해 손을 짚고 몸을 정확히 360도 회전했을 때만 보상이 주어지도록 보상체계를 설계했다"고 말했다. 서울대 정혜우 학생은 "사람의 동작을 실시간으로 학습하는 것도 도전했다"며 "하체가 무게중심을 잡는 부분은 아직 불완전하지만 상체 모션 복제는 성공했다"고 전했다. 이어 "향후 기술이 고도화되면 물품 운반이나 팝업스토어 마감 정리 등 실생활 작업에도 투입될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 이날 행사에는 참가팀 학생들을 비롯해 김병수 로보티즈 대표, 김욱 과학기술정보통신부 K-문샷 피지컬 AI PD, 박일우 한국산업기술기획평가원 로봇 PD 등이 참석했다. 로보티즈는 성과 발표를 마친 4개 팀 전원에게 상패와 상금을 수여했다. 김병수 대표는 "최근 중국 베이징에서 열린 제2회 세계휴머노이드로봇대회(WHRG)와 비교할 때, 오늘 참가팀들이 보여준 성과는 지난해 대회 수상작들에 준하는 수준"이라며 "향후 비전 카메라 장착과 알고리즘 고도화가 이어지면 내년에는 중국 기술력과 대등한 경쟁을 펼칠 수 있을 것"이라고 평가했다. 아울러 김 대표는 개방형 생태계의 중요성을 강조했다. 김 대표는 "폐쇄형 구조 대신 개방형 플랫폼을 지향해 다양한 개발 주체들과 협력할 때 피지컬 AI 생태계에서 의미 있는 결실을 맺을 수 있다"고 밝혔다. 앞서 로보티즈는 이달 초 AI 사피엔스의 로봇 구동 코드 전체를 공개했다. 사용자는 코드를 자유롭게 수정해 AI 사피엔스에 적용할 수 있으며, 별도 계약 없이 제품 개발이 가능하다. 회사는 향후 휴머노이드 기구 설계도와 전자회로 등 하드웨어 영역까지 순차 공개할 예정이다.

2026.08.31 14:43진운용 기자

청와대 AI 정책 맡는 이해민은 누구…구글 거쳐 국회서 AI 입법 주도

국가 인공지능(AI) 정책을 이끌 AI미래기획수석에 이해민 조국혁신당 의원이 발탁됐다. 업계에선 15년 넘게 쌓은 IT 산업 경험과 국회서 축적한 AI 정책·입법 경험으로 정부의 AI 전략을 구체화할 것이란 기대가 나오고 있다. 30일 청와대는 이해민 의원을 신임 대통령실 AI미래기획수석으로 지명했다고 밝혔다. 이 의원은 제22대 국회 비례대표 초선 의원으로 현재 국회 정무위원회에서 활동하고 있다. 이 의원은 국회 입성 후 AI와 과학기술 분야를 중심으로 입법 활동을 이어왔다. 특히 AI 산업 경쟁력을 모델 개발에 한정하지 않고 데이터센터와 전력 등 인프라부터 소프트웨어(SW)와 산업 생태계까지 함께 구축해야 한다는 정책 방향을 강조해왔다. 최근에는 AI 확산에 따른 산업과 고용 구조 변화에 대응하는 입법에도 나섰다. 그는 지난 14일 이주희 더불어민주당 의원과 '인공지능 전환 대응을 위한 기본사회법안'을 대표 발의했다. 이는 AI와 자동화 기술 도입으로 발생할 수 있는 고용 구조 변화 등 사회적 비용에 선제적으로 대응하기 위한 법안이다. 법안에는 AI 도입이 근로자 고용이나 업무 대체에 상당한 영향을 미치는 기업에 '인공지능 전환 대응 분담금'을 부과할 수 있도록 하는 내용이 담겼다. 이를 통해 마련한 재원을 AI 전환 과정에서 영향을 받는 노동자의 재교육과 재취업 등에 활용하는 구조다. 이 의원은 AI 인프라 분야에서도 입법 활동을 벌였다. 그는 지난 1월 '인공지능 데이터센터 진흥에 대한 특별법안'을 대표 발의했다. AI 데이터센터를 국가 산업 경쟁력과 안보를 좌우하는 핵심 전략 자산으로 규정하고 대규모 AI 인프라 구축을 위한 제도적 지원 근거를 마련하는 데 초점 맞췄다. 해당 법안은 다른 의원들이 발의한 AI 데이터센터 관련 법안과 통합돼 대안으로 반영됐다. 이후 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법'은 지난 5월 국회 본회의를 통과해 6월 공포됐으며 내년 3월 시행을 앞뒀다. 이 의원은 당내에서도 AI 정책을 전면에서 다뤄왔다. 조국혁신당 AI특별위원회 위원장을 맡아 AI 산업과 제도 관련 논의를 주도했다. 지난 4월에는 '개방형 AI 생태계 구축을 위한 국회 토론회'를 열고 국내 AI 생태계 경쟁력을 높이기 위한 정책 방향을 논의했다. 업계에선 이 의원 강점으로 IT 산업 현장 경험이 꼽히고 있다. 1973년생인 이 의원은 서강대 전자계산학과를 졸업하고 같은 대학 대학원에서 컴퓨터공학 석사 학위를 받았다. 이후 한국교육학술정보원 연구원을 거쳐 2007년 구글코리아에 입사했다. 그는 구글코리아 프로덕트 매니저로 입사해 15년 넘게 구글코리아와 미국 구글 본사에서 근무했다. 구글에서는 지식 그래프와 한국어 음성인식·모바일 검색 최적화 등 제품 기획과 출시를 담당했으며 안드로이드의 국내 출시에도 참여했다. 미국 본사에서는 구글 검색 서비스를 담당했다. 이 의원은 2018년부터는 구글 본사에서 시니어 프로덕트 매니저로 일했다. 2022년 구글을 떠나 국내 데이터 기업 오픈서베이 최고제품책임자(CPO)를 맡았다. 이후 2024년 조국혁신당 영입인재 2호로 정치권에 입문해 같은 해 총선에서 비례대표 3번으로 당선됐다. 이 의원은 정치권에 입문할 당시부터 과학기술과 IT 산업 생태계 육성을 주요 정책 의제로 내세웠다. 그는 2024년 조국혁신당 영입 당시 "과학과 IT·기술생태계 육성, 공공 데이터 개방, 청년과학자 지원 등 과학과 기술 발전을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.08.30 12:05김미정 기자

오픈AI, 일론 머스크 '커서'에 모델 공급 중단…11월 계약 종료

오픈AI가 일론 머스크의 스페이스X에 인수된 인공지능(AI) 코딩 플랫폼 '커서'에 모델 공급을 중단한다. 29일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 커서에 공급해온 AI 모델을 오는 11월 12일부터 제공하지 않는다고 발표했다. 앞으로 출시할 신규 모델도 커서에 공급하지 않을 계획이다. 이번 결정은 스페이스X가 커서를 인수한 직후 나왔다. 재무 자료에 따르면 스페이스X는 지난 14일 600억 달러(약 83조원)에 커서 인수를 마무리했다. 오픈AI는 스페이스X가 자사 이용약관을 지킬지 신뢰하기 어렵다는 점을 공급 중단 이유로 들었다. 머스크가 이끄는 기업들이 과거 계약을 위반한 사례가 있었다는 것을 주요 근거로 제시했다. 앞서 커서는 오픈AI와 협의를 이어가고 있다. 현재 오픈AI 모델이 커서 전체 사용자 트래픽에서 차지하는 비중은 약 5%다. 이에 공급이 중단돼도 당장 커서 서비스 전체에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 보인다. 다수 외신은 이번 조치가 일론 머스크와 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 간 갈등 연장선에 있다고 봤다. 머스크는 2015년 오픈AI를 비영리 AI 연구소로 공동 설립하고 자금을 지원했지만 2018년 이사회에서 물러난 뒤 회사를 공개적으로 비판했다. 특히 오픈AI가 사업 구조를 바꾸면서 양측 갈등은 법정으로 번졌다. 머스크는 오픈AI 구조 개편이 설립 당시 약속을 어겼다며 2024년 알트먼 CEO와 그레그 브록먼 사장 등을 상대로 소송을 제기했다. 올해 초 소송에서 패소한 뒤에는 항소 의사를 밝혔다. AI 코딩 시장에서 모델 개발사와 서비스 업체 간 갈등이 불거진 것은 이번이 처음은 아니다. 앤트로픽은 지난해 6월 AI 코딩 플랫폼 윈드서프에 클로드 모델 공급을 중단한 바 있다. 오픈AI 경쟁사 앤트로픽은 스페이스X에 인수된 커서와 협력을 이어간다. 커서 이용자가 클로드를 사용할 수 있도록 컴퓨팅 자원 지원까지 확대할 방침이다. 마이클 트루엘 커서 CEO는 "우리는 이 문제를 해결하기 위해 오픈AI 측과 논의하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.30 09:57김미정 기자

AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

비자, 코드 취약점 찾아 스스로 수정하는 AI 도구 출시

비자가 소프트웨어 취약점을 찾는 데 그치지 않고 수정 패치까지 스스로 작성·검증하는 오픈소스 보안 도구를 출시했다. 27일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 비자는 오픈소스 보안 프레임워크 '비자 취약점 에이전틱 하네스(VVAH)'의 차기 버전을 공개했다. AI가 직접 수정 패치를 만들고 자신이 만든 패치가 실제로 취약점을 제거했는지 스스로 검증하는 도구다. 제대로 작동하지 않으면 이를 다시 고치는 기능까지 탑재됐다. 취약점을 발견·검증·보고하는 데 머물렀던 기존 버전과 비교하면 AI가 스스로 문제를 해결하는 자율 기능이 새로 더해졌다. 비자는 이번 기능으로 취약점을 발견해 조치하기까지 걸리는 시간을 크게 줄였다고 밝혔다. 기존에는 몇 주가 걸리던 작업이 짧게는 몇 시간 만에 끝난다고 설명했다. 라자트 타네자 비자 기술 총괄은 "AI가 취약점 발견과 악용 사이 시간을 줄이고 있다"며 "방어자에게는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 대응 경로가 필요하다"고 말했다. VVAH는 총 11단계로 작동한다. AI 에이전트가 취약점을 탐지하고 수정 패치를 작성한 뒤 이를 검증한다. 마지막 검증 단계에서는 자신이 만든 패치를 직접 공격해 취약점이 실제로 사라졌는지 스스로 판정한다. 이 도구는 앤트로픽과의 협업에서 출발했다. VVAH는 비자가 앤트로픽 AI 사이버보안 이니셔티브 '프로젝트 글래스윙'에 참여하면서 만들어졌다. 초기에는 앤트로픽의 '클로드 미토스' 모델만 사용했다. 비자는 자사 네트워크를 상대로 미토스를 돌려보며 이 모델을 검증했다. 사소한 약점들을 엮어 실제 공격으로 연결해내는 능력을 확인하고 도구화에 나섰다. 이번 버전에서는 단계별로 최적 모델을 배분하는 기술을 추가했다. 앤트로픽과 오픈AI를 비롯한 다른 AI 모델도 코드 수정 없이 설정만으로 바꿔 쓸 수 있다. 수정과 검증 단계 기본값은 여전히 앤트로픽 모델이다. 비자는 이번 발표에서 VVAH를 엔비디아 오픈 시큐어 AI 얼라이언스에 모델 비종속 프레임워크로 제공한다고 밝혔다. IBM과 레드햇이 주도하는 오픈소스 보안 강화 사업 '프로젝트 라이트웰'에도 참여한다. 카를 러트스타인 비자 컨설팅&애널리틱스 글로벌 총괄은 "취약점을 찾는 것은 더 이상 가장 어려운 일이 아니다"라며 "이제는 수정 속도가 새로운 전쟁터"라고 말했다.

2026.08.28 16:06김동원 기자

[AI는 지금] "AI가 실험까지 한다"…앤트로픽, 오픈AI·구글과 '자율 연구' 경쟁 본격화

앤트로픽이 인공지능(AI) 에이전트와 현미경·로봇팔 등 물리 장비를 연결하는 공통 규격을 내놓으며 실험실과 제조 현장 공략에 나섰다. AI가 문서 작성과 코딩을 넘어 실제 장비를 움직이고 실험까지 수행하는 단계로 확장되면서 오픈AI·구글·마이크로소프트(MS)와의 자율 연구 경쟁도 거세지고 있다. 앤트로픽은 27일(현지시간) 공식 뉴스룸을 통해 AI 에이전트가 물리 장비를 안전하게 작동하도록 지원하는 공유 규격 '모델 하드웨어 스탠더드(MHS)'의 연구 프리뷰를 공개했다. MHS는 현미경과 액체처리장비, 로봇팔 등 여러 실험·제조 장비를 AI 에이전트가 동시에 제어할 수 있도록 설계된 것으로, 적용 범위도 신약 개발을 위한 반복 실험부터 양자컴퓨터의 레이저 보정까지 넓다. 현재 실험실이나 제조시설에선 장비마다 프로그래밍 인터페이스가 달라 여러 장비를 함께 쓰려면 별도의 통합 작업이 필요하다. 서로 통신하지 못하는 장비도 많아 전문 인력이 장비별 맞춤형 연결 프로그램을 만드는 데 수주에서 수개월이 걸리는 경우도 있다. MHS는 이 과정에 공통 드라이버를 적용해 장비 연결 방식을 표준화한다. '온도를 읽는다'거나 '온도를 설정한다'와 같은 기본 명령을 공통 형식으로 바꾸고, 각 장비가 무엇을 측정하고 조정할 수 있는지와 안전 한계도 AI가 인식하도록 한다. 앤트로픽은 기존에 수주에서 수개월 걸리던 통합 작업을 수시간 또는 수분 수준으로 줄일 수 있다고 설명했다. 장비가 연결되면 AI가 실험 과정도 조율할 수 있다. 여러 장비에서 데이터를 받아 작업 순서를 정하고 실험 결과에 따라 매개변수를 실시간으로 변경하는 방식이다. 일부 장비 오류는 사람의 개입 없이 감지하고 복구할 수도 있다. 장시간 반복 작업은 여러 장비 명령을 코드 파일로 묶어 실행해 AI가 모든 단계에서 다시 추론하지 않아도 처리하도록 했다. 앤트로픽이 MHS에서 노리는 것도 개별 연구실의 자동화보다는 AI와 물리 장비를 연결하는 공통 인터페이스 확산에 가깝다. MHS는 특정 AI 모델에 종속되지 않도록 설계됐으며 다른 AI 에이전트도 표준 프로토콜을 이용해 접근할 수 있다. 앤트로픽이 AI와 데이터베이스·기업용 소프트웨어를 연결하기 위해 만든 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'도 MHS에서 지원하는 연결 방식 중 하나다. 앤트로픽은 MCP를 통해 AI 에이전트와 기업 데이터·소프트웨어를 연결한 데 이어 MHS로 그 범위를 하드웨어 제어까지 넓히고 있다. MHS가 확산되면 AI 업체가 장비 제조사마다 별도 연동 기술을 만드는 대신 공통 규격으로 다양한 장비를 제어할 수 있어 AI와 하드웨어 간 표준 경쟁으로 이어질 가능성도 있다. 초기 생태계에는 연구기관뿐 아니라 클라우드·로봇·바이오 장비 업체들이 합류했다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 에이전트와 물리 장비를 연결하는 '스트랜즈 로봇'을 통해 MHS를 지원할 예정이다. 다나허와 키아젠, 테칸, 유니버설로봇도 MHS 적용 기술을 개발하거나 시험하고 있다. 국내에선 두산로보틱스가 MHS를 자사 로봇팔에 적용해 자동 품질보증과 여러 로봇 간 작업 조율을 시험하고 있다. 허깅페이스도 로봇 개발 라이브러리 '르로봇'에 MHS 지원을 추가하고 있으며 라즈베리파이 역시 관련 제품으로 적용 범위를 확대하고 있다. AI를 실제 실험과 연결하려는 경쟁은 앤트로픽에 앞서 주요 AI 기업에서도 진행돼 왔다. 오픈AI는 깅코바이오웍스와 GPT-5를 로봇 실험실에 연결해 AI가 실험 조건을 설계하고 결과를 분석한 뒤 다음 실험을 다시 정하는 자율 연구 방식을 시험했다. 구글 딥마인드도 'AI 코-사이언티스트'를 통해 여러 AI 에이전트가 과학적 가설을 만들고 서로 평가·수정하도록 하는 연구 자동화를 추진하고 있다. MS는 과학 연구용 에이전트 플랫폼 'MS 디스커버리'를 중심으로 연구 데이터와 AI 모델, 시뮬레이션을 연결하는 데 힘을 싣고 있다. AI가 연구자의 질문에 답하는 수준을 넘어 가설 생성과 실험 설계, 장비 제어, 결과 분석까지 하나의 흐름으로 묶는 방향으로 경쟁 영역이 넓어지는 셈이다. 이 같은 기술은 제약·바이오뿐 아니라 소재, 반도체, 배터리, 양자컴퓨팅 등 반복 실험에 많은 시간과 비용이 필요한 산업에서 활용도가 높을 것으로 예상된다. 실험 조건을 바꿔가며 장시간 반복해야 하는 연구에서 AI가 실시간으로 결과를 판단하고 다음 작업을 지시할 경우 연구개발 기간과 비용을 줄일 여지가 있기 때문이다. 다만 MHS는 아직 초기 연구 프리뷰 단계다. 앤트로픽도 클로드가 텍스트와 이미지를 통해 물리 세계를 학습한 만큼 공간·물리 추론 능력에 한계가 있어 전문가 감독이 필요하다고 밝혔다. 프로그래밍 인터페이스가 없는 장비는 아직 MHS로 제어할 수 없으며 안전성 평가와 오용 방지 장치도 추가로 마련하고 있다. 앤트로픽은 연구 프리뷰에서 확보한 결과를 토대로 관련 안전 가이드와 함께 MHS를 오픈소스로 공개할 계획이다. 앤트로픽은 "MHS가 연구자와 엔지니어들이 장비를 활용하는 모든 분야에서 발견과 실험의 속도를 높이는 데 도움이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.28 10:32장유미 기자

"AI 에이전트 공격 현실화"…글로벌 기업 100여곳 '공동 방어' 촉구

오픈AI와 앤트로픽 구글 마이크로소프트 등 100여개 글로벌 기업이 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격 확산에 대응하기 위한 공동 방어 체계 구축을 촉구했다. AI 모델 성능이 빠르게 높아지면서 기존 보안 체계만으로 새로운 공격을 막기 어려워질 수 있다는 판단에서다. 27일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI와 앤트로픽 구글, 마이크로소프트를 비롯해 크라우드스트라이크, 옥타, 포티넷 등 100개 넘는 기술·보안 기업과 금융기관, 인터넷, 인프라 기업이 AI 기반 사이버 위협 대응을 위한 공개서한에 서명했다. 이들은 민간과 공공 부문이 새로운 사이버 방어 체계를 마련해야 한다고 주장했다. 각국 정부도 지역·국가를 넘어 국제적 차원에서 협력해 AI 기반 공격에 공동 대응해야 한다고 주문했다. 이런 움직임은 AI 시대 사이버 공격 규모와 정교함이 빠르게 높아질 수 있다는 우려에서 나왔다. 특히 병원과 정수 처리 시설, 인터넷 인프라 등 사회 핵심 기능을 담당하는 기업과 공공서비스까지 공격 대상이 될 가능성을 경고도 나오고 있다. 최근 AI 에이전트가 기업 시스템을 직접 공격한 사례도 잇따랐다. 오픈AI의 한 에이전트가 샌드박스 환경을 스스로 벗어나 허깅페이스를 공격한 데 이어 앤트로픽과 메타의 AI 에이전트와 관련된 침입 사례도 보고됐다. 공개서한에 참여한 기업들은 이런 변화에 맞춰 보안 기준 자체를 높여야 한다고 강조했다. 새롭게 등장하는 사이버 위협에 대응할 해법을 찾기 위해 기업과 정부 간 새로운 파트너십을 구축하는 '집단적 대응'도 제안했다. 다수 외신은 공개서한에 이름을 올린 주요 AI 기업들이 강력한 AI 모델 개발을 이어가고 있다고 봤다. 테크크런치는 "이들은 AI가 키울 수 있는 사이버 위협을 경고하면서도 AI를 활용한 방어 기술 개발에도 속도를 내고 있다"고 지적했다. 실제 오픈AI는 '데이브레이크' 프로그램을 운영하고 있으며 앤트로픽은 '미토스', 마이크로소프트는 사이버 플랫폼 '퍼셉션'을 선보였다. 공개서한 참여 기업은 "수개월 내 전 세계 AI 모델 역량이 갈수록 강력해지면서 AI를 활용한 사이버 공격은 훨씬 더 광범위하고 정교해질 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 10:07김미정 기자

모티프, 독파모 탈락 이의신청…해외선 '벤치마크 무용론'

글로벌 벤치마크 지표에서 최고점을 받고도 정부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 벤치마크 비중을 더 반영하라며 이의를 제기했다. 그러나 해외 AI 연구 현장에서는 벤치마크만으로 모델을 평가하는 방식에 회의론이 커지고 있는 상황이다. 27일 모티프테크놀로지스는 독파모 2차 선정 결과에 공식 이의를 제기하고 세부 평가점수와 기준 공개, 재심의를 요청했다. 회사가 개발한 '모티프 3'는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지표 AAII에서 47점을 받아 참여 4개 모델 중 1위를 기록했다. 모티프는 입장문에서 "AAII 1위(47점)와 4위(31점)의 16점 격차가 배점 환산 과정에서 4점으로 줄었다"며 "배점 산정 방식이 실제 성능 차이를 반영하지 못한다"고 주장했다. 하지만 해외에선 벤치마크 점수를 실제 성능 척도로 삼는 데 대한 회의론이 커지고 있다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI 추론 모델 'o1'·'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크가 성능을 하나의 숫자로 압축하면서 정작 중요한 차이를 지운다고 지적했다. 브라운 부사장이 든 근거는 연산량이다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 크게 달라지는데 막대그래프 점수 하나로는 이 차이가 드러나지 않는다. 그는 "최신 모델일수록 추론에 투입하는 연산량을 늘리면 성능이 계속 오르는 반면, 구형 모델은 일정 수준에서 정체된다"며 "단일 점수가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 하고 이를 무시하면 실제 역량을 과소평가하거나 반대로 발생할 수 있는 위험을 놓칠 수 있다"고 말했다. 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 정제된 환경에서 시험을 통과해도, 노이즈와 예외가 뒤섞인 실제 현장에서 잘 작동한다는 보장은 없다는 뜻이다. 고얄 엔지니어는 자신의 초기 연구 사례를 들었다. 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도, 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 경우가 있었다. 그는 "친구를 알아보고 나서 1초 뒤 고개를 돌렸을 뿐인데 알아보지 못하는 것과 같았다"며 "정제된 테스트에서 조금만 벗어나도 모델이 무너질 수 있다"고 말했다. 또 "모델 배포 전에 복잡하고 예외적인 상황을 의도적으로 시험하는 테스트를 통과 관문으로 두어야 한다"고 제안했다. 과기정통부가 2차 평가에서 사용자 평가를 새로 도입한 배경도 이러한 벤치마크 한계와 연관된다. 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 짜인 이번 평가에서 AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀 모델을 직접 써보고 채점했다. 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조다. 3차에 오른 곳은 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 27일 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "한국어 특성과 안전성, 신뢰성 등을 반영한 별도 성능평가도 있었다"고 밝혔다. 공개 벤치마크 점수만으로 최종 순위를 판단하기는 어렵다는 취지다. 그는 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 덧붙였다. 김 실장은 모티프 이의신청을 15일 이내에 처리하되, 세부 점수 전면 공개는 하위 평가 기업에 낙인 효과를 줄 수 있어 신중히 검토하겠다고 밝혔다. 일각에서는 모티프테크놀로지스를 둘러싸고 이른바 '벤치맥싱' 논란도 제기된다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 최근 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. 모티프 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다.

2026.08.27 14:44김동원 기자

알리바바 '큐원4' 예고편 나왔다…훈련비용 9분의 1 절감

중국 알리바바가 차세대 인공지능(AI) 모델 '큐원4' 핵심 설계를 앞당겨 발표했다. 26일 알리바바 큐원팀은 자사 블로그를 통해 새 모델 '큐원3.8-플래시-넥스트'를 공개했다. 기존보다 훈련 비용을 9분의 1로 줄이면서도 코딩·사무 업무 성능은 끌어올린 저비용 개방형 모델이다. 이 모델은 전체 규모가 1250억개(125B) 파라미터에 이르지만 문장을 처리할 때마다 그중 60억개(6B)만 골라 쓴다. 모델 전체를 매번 돌리는 대신 필요한 부분만 켜서 사용한다. 큐원팀은 "이 방식으로 직전 모델인 '큐원3.7-플러스'보다 훈련 비용을 약 9분의 1 수준까지 낮췄다"며 "사용료도 입력 100만 토큰당 0.16달러, 출력 100만 토큰당 0.47달러 수준"이라고 밝혔다. 큐원3.8-플래시-넥스트는 내년 출시할 큐원4에 어떤 기술이 들어갈지 핵심만 미리 보여준 예고편 모델이다. 알리바바는 과거에도 새로운 큐원 모델을 내놓기 전, 그 안에 쓸 설계를 먼저 공개해 왔다. 이번에는 모델 '가중치'도 함께 공개했다. 가중치는 AI가 학습을 통해 얻은 결과물로 모델 두뇌에 해당한다. 이를 공개하면 누구나 모델을 내려받아 직접 뜯어보거나 자신의 서비스에 활용할 수 있다. 큐원팀은 "개발자들이 큐원4 설계를 미리 검증할 수 있도록 개방했다"고 밝혔다. 새로운 기술 가운데 하나는 '큐원 스파스 어텐션(QSA)'이다. AI는 긴 글을 이해할 때 앞 내용을 모두 다시 훑어보기 때문에 문맥이 길어질수록 비용이 늘어난다. QSA는 글을 작은 덩어리로 묶은 뒤 중요한 부분만 골라 보는 방식으로 이 비용을 줄인다. QSA는 '어디가 중요한지 찾는' 탐색 비용까지 아꼈다. 기존 기술은 글이 길어질수록 이 탐색 작업에서도 비용이 늘어나는 한계가 있었다. 큐원팀은 QSA를 적용해 100만 토큰 분량의 긴 문맥에서 처리 속도가 최대 7.6배 빨라졌다고 밝혔다. 'N-그램 임베딩'이라는 기술도 새로 적용했다. 보통 AI는 단어 하나를 기준으로 정보를 찾지만 이 기술은 앞뒤 몇 개 단어를 함께 묶어 문맥으로 정보를 찾는다. 이를 통해 연산량은 거의 늘리지 않으면서 모델 용량만 510억개(51B) 파라미터만큼 키웠다. 해당 부분은 그래픽처리장치(GPU)가 아닌 일반 메모리에 저장해 두고 필요할 때만 불러오도록 설계해 GPU 부담도 줄였다. 정보가 모델 내부를 더 잘 흐르도록 하는 '게이티드 레지듀얼(GR)' 기술도 담았다. AI는 여러 층을 거치며 정보를 처리하는데 층이 깊어질수록 초반 정보가 흐려지기 쉽다. GR은 정보가 지나가는 통로를 하나에서 네 갈래로 넓혀 초기 정보가 뒤쪽 층까지 전달되도록 했다. 큐원팀은 이를 통해 학습 안정성도 높였다고 설명했다. 큐원팀은 자체 성능 평가에서 이 모델이 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.6', 딥시크 'V4' 등 경쟁 모델과 비교해 코딩과 도구 활용 등 일부 업무에서 앞섰다고 발표했다. 다만 이번에 공개된 성능·속도 수치는 모두 큐원팀이 자체적으로 측정한 값이다. 외부 기관 검증은 아직 이뤄지지 않았다. 큐원3.8-플래시-넥스트는 현재 허깅페이스 모델스코프에서 내려받을 수 있다 알리바바 클라우드를 통해 API로도 제공된다. 클로드 코드, 코덱스 등 주요 코딩 도구와도 연동된다.

2026.08.27 13:31김동원 기자

[유미's 픽] 오픈AI도 갈아탔다…클릭하우스, 데이터독 아성 흔드나

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 기업이 처리해야 할 로그와 이벤트 데이터가 급증하면서 실시간 분석 데이터베이스(DB) 업체 클릭하우스가 빠르게 존재감을 키우고 있다. 대규모 데이터 처리 성능과 비용 경쟁력을 앞세워 기존 데이터 플랫폼 시장을 넘어 데이터독이 강세를 보여온 옵저버빌리티 영역까지 사업을 넓히며 AI 시대 데이터 인프라 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 26일 디인포메이션에 따르면 클릭하우스의 연간반복매출(ARR)은 최근 3억5000만 달러(약 4838억원)를 넘어섰다. 지난 5월 2억5000만 달러 수준에서 약 40% 증가한 수치로, AI 에이전트가 기업 시스템과 데이터를 직접 호출하는 일이 늘면서 대규모 로그와 이벤트 데이터를 빠르게 저장·분석하려는 수요가 확대된 것이 주효했다. 클릭하우스는 대용량 데이터를 실시간에 가깝게 분석하는 오픈소스 기반 컬럼형 DB다. 2009년 러시아 인터넷 기업의 내부 프로젝트로 시작해 2016년 오픈소스로 공개됐으며 2021년 미국에서 별도 법인으로 분사했다. 현재 오픈소스 소프트웨어와 유료 클라우드 서비스를 함께 제공하고 있다. 최근에는 AI 서비스 운영 과정에서 쏟아지는 대규모 로그와 이벤트 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 점을 앞세워 AI 기업들의 인프라로 영역을 넓히고 있다. 실제 AI 기업들의 사용량도 빠르게 늘고 있다. 디인포메이션에 따르면 오픈AI의 클릭하우스 사용량은 최근 1년간 약 10배 늘었으며 현재 하루 30페타바이트 이상의 데이터를 처리하는 것으로 전해졌다. 오픈AI는 모델과 서비스 운영 과정에서 발생하는 대규모 로그와 이벤트 데이터를 분석하는 데 클릭하우스를 활용하고 있다. 특히 오픈AI가 데이터독에서 처리하던 로그 관리 업무 일부를 클릭하우스로 옮긴 것으로 알려지면서 두 회사의 경쟁에도 관심이 쏠리고 있다. JP모건의 마크 머피 애널리스트는 지난 5월 오픈AI가 일부 로그 관리 워크로드를 데이터독에서 클릭하우스로 이전하고 있다고 언급했다. 대규모 데이터를 처리하는 AI 기업들이 비용과 성능을 따져 로그 관리 인프라를 재편하고 있다는 의미다. 이 같은 움직임은 최근 데이터독의 실적과도 연결된다. 데이터독은 이달 초 최대 고객의 지출이 줄었다고 밝힌 뒤 주가가 하루 만에 19% 급락했다. 데이터독은 해당 고객을 공개하지 않았지만, 오픈AI가 데이터독의 최대 고객으로 알려졌던 상태다. 데이터독은 서버와 네트워크, 애플리케이션에서 발생하는 데이터를 수집·분석해 장애와 성능 저하, 보안 위협 등을 찾아주는 대표적인 옵저버빌리티 업체다. 로그 관리와 애플리케이션성능관리(APM), 클라우드 보안 등을 하나의 플랫폼에서 제공하며 시장을 확대해왔다. 업계 관계자는 "AI 확산은 데이터독에도 강한 성장 동력이 되고 있다"며 "AI 애플리케이션과 에이전트가 늘면서 이를 모니터링하고 보호하려는 수요가 커진 것이 실적에 긍정적으로 작용하고 있다"고 분석했다. 실제 데이터독의 올해 2분기 매출은 11억2000만 달러로 전년 동기보다 36% 늘었다. ARR 10만 달러 이상 고객은 4720곳으로 1년 전보다 23% 증가했다. 다만 AI 에이전트가 만들어내는 데이터가 많아질수록 대형 고객의 비용 부담이 커질 수 있다는 점은 변수다. 데이터독은 데이터 처리량과 사용량에 따라 요금이 늘어나는 구조여서 AI 사용 증가가 매출 확대에 유리하다. 반대로 하루 수십 페타바이트를 처리하는 대형 고객에게는 로그 저장·분석 비용이 서비스 선택을 좌우하는 요소가 될 수 있다. 이에 클릭하우스는 비용 부담을 느끼고 있는 기업 수요를 공략하고 있다. 이곳은 작은 데이터를 빈번하게 적재하면서 동시에 많은 쿼리를 처리해야 하는 환경에서 높은 처리 성능과 비용 효율성을 강점으로 내세우고 있다. 특히 AI 서비스처럼 방대한 이벤트가 지속적으로 발생하고 이를 낮은 지연시간으로 분석해야 하는 환경을 주요 시장으로 보고 있다. 사업 영역도 DB에 머물지 않고 있다. 클릭하우스는 풀스택 옵저버빌리티 솔루션 '클릭스택'을 제공하고 있으며 올해 초 대규모언어모델(LLM) 관측 도구 업체 랭퓨즈도 인수했다. 이를 통해 AI 애플리케이션과 에이전트의 호출 과정, 오류, 성능, 비용 등을 추적하는 영역까지 사업 범위를 넓히고 있다. 이 같은 확장은 클릭하우스가 데이터독과 직접 경쟁하는 영역을 넓히는 요인이 되고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 생성되는 데이터 규모가 커지면서 기업들이 DB와 로그 분석, 서비스 상태 추적 기능을 함께 고려하는 경우가 늘고 있기 때문이다. 또 데이터 플랫폼과 옵저버빌리티 시장의 경계도 점차 흐려지는 모습이다. 다만 아직 시장 규모와 사업 범위에선 데이터독이 앞서 있다. 데이터독은 인프라 모니터링과 로그 관리, 애플리케이션성능관리(APM), 보안까지 폭넓은 제품군을 갖춘 반면, 클릭하우스는 실시간 분석 DB를 기반으로 옵저버빌리티 영역을 넓혀가는 단계다. 데이터독 역시 AI 애플리케이션과 에이전트를 겨냥한 관측·보안 기능을 강화하고 있어 양측의 경쟁은 앞으로 더 치열해질 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "AI 에이전트 확산으로 로그와 이벤트 데이터가 빠르게 늘면서 기업들이 옵저버빌리티 도구를 선택할 때 성능뿐 아니라 비용 효율성까지 더 중요하게 따지기 시작했다"며 "이런 변화가 클릭하우스 같은 실시간 분석 DB 업체에 새로운 기회를 열어주고 있다"고 말했다.

2026.08.26 15:30장유미 기자

[AI는 지금] 법률 업무 파고드는 빅테크…리걸 AI 경쟁 승부처는 '업무 연동'

글로벌 인공지능(AI) 기업들이 범용 챗봇을 넘어 계약서 검토와 법률 조사, 규제 대응 등을 자동화하는 '리걸 AI' 시장으로 경쟁 무대를 넓히고 있다. 경쟁 초점도 단순한 모델 성능에서 벗어나 AI를 기존 법률 업무에 얼마나 자연스럽게 적용할 수 있느냐로 이동하고 있다. 26일 IT 업계에 따르면 구글을 비롯한 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽은 최근 법률 업무에 특화된 AI 제품과 기능을 잇달아 내놓고 있다. 법률 전문 AI 스타트업이 주도하던 시장에 빅테크가 뛰어들면서 기존 문서와 데이터, 업무용 소프트웨어(SW)에 AI를 직접 연결하려는 경쟁이 본격화하는 모습이다. 업계가 법률 시장을 주목하는 배경에는 높은 인건비와 반복 업무가 있다. 로펌 고객은 AI로 처리할 수 있는 단순 업무에 높은 비용을 지불하는 데 부담을 느끼고 있다. 기업 법무팀 역시 계약 검토와 규제 대응을 자동화해 외부 로펌 비용을 줄이려는 움직임을 보이고 있다. 특히 법률 업무는 계약서 검토부터 비밀유지계약(NDA) 분류, 판례·법령 조사, 컴플라이언스 확인, 문서 초안 작성까지 텍스트 기반 업무 비중이 높다. 다만 민감한 정보를 다루는 만큼 AI 성능뿐 아니라 기존 보안 체계와 문서 작성 방식, 승인 절차를 유지하면서 업무를 자동화하는 것이 중요하다. 구글은 25일(현지시간) '제미나이 엔터프라이즈 포 리걸'을 내놨다. AI 에이전트를 기존 법률 SW와 연결해 계약서 검토와 규제 모니터링, 법률 조사, 문서 작성 등을 지원하는 플랫폼이다. 구글이 내세운 강점은 기존 법률 생태계와의 연동성이다. 톰슨로이터와 하비, 렉시스넥시스를 비롯해 아이매니지, 넷도큐먼츠, 도큐사인, 에버로, 릴래티비티원 등 로펌이 이미 사용하는 법률 기술·데이터 시스템과 연결할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 변호사가 기존 법률 시스템을 벗어나 별도 AI 서비스로 자료를 옮겨야 하는 번거로움을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 평소 사용하는 법률 데이터와 문서 관리 시스템을 유지하면서 필요한 업무에 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 한 것이다. 보안 체계 역시 기존 업무 환경을 최대한 유지하는 방향으로 설계했다. 구글은 로펌이 사용하던 권한과 접근 통제 체계 안에서 AI가 작동하며 의뢰인 데이터와 내부 업무 지침, 지식재산권, 맞춤형 에이전트, 모델 출력은 구글 파운데이션 모델 학습이나 미세조정에 사용하지 않는다고 설명했다. 마이크로소프트는 문서 작성 도구 자체에 AI를 넣는 방식을 택했다. 지난 5월 공개한 워드용 '리걸 에이전트 포 워드'는 계약서를 분석해 위험 요소와 의무 사항을 찾아낼 수 있다. 기업 내부 플레이북과 비교해 기준을 벗어난 조항도 표시한다. 승인된 문구를 토대로 수정안과 레드라인까지 제안하는 식이다. 변호사는 별도 법률 AI 서비스로 계약서를 옮기지 않고 워드 안에서 검토부터 수정까지 처리할 수 있다. 변호사가 기존에 사용하던 문서 작성 환경 자체를 AI 업무 공간으로 확장한 셈이다. 리걸 에이전트는 계약서 내용뿐 아니라 표와 목록, 서식, 수정 이력 등 워드 문서 구조도 파악한다. 이를 통해 기존 문서 형식과 수정 기록을 유지하면서 필요한 부분만 수정하도록 지원한다. 이 에이전트는 기존 변호사 업무 체계를 크게 바꾸지 않아도 된다는 점을 강점으로 갖고 있다. 이미 마이크로소프트365를 사용하는 조직이라면 기존 문서와 권한, 보안 체계를 유지하면서 법률 AI 기능을 활용할 수 있어서다. 앤트로픽·오픈AI, 기존 업무 연결에 초점 앤트로픽도 지난 2월 '클로드'를 앞세워 리걸 AI 시장을 공략하고 있다. 법률 업무 영역별로 사용할 수 있는 12개 플러그인을 구축하고 20개가 넘는 법률 기술 업체와 클로드를 연동하는 전략을 공개했다. 앤트로픽 역시 범용 AI 서비스를 별도 사용하는 것보다 기존 법률 도구와 클로드를 연결하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 계약서 검토와 NDA 분류, 컴플라이언스 업무, 법률 브리핑, 정형화된 답변 작성 등을 기존 법률 업무 과정에서 자동화할 수 있도록 했다. 앤트로픽의 법률 시장 진출은 기존 업계에도 충격을 줬다. AI 기업이 기존 법률 정보·기술 업체 사업 영역을 빠르게 대체할 수 있다는 우려가 커지면서 출시 당시 관련 기업들의 주가가 크게 흔들렸다. 오픈AI도 기업용 AI를 기반으로 법률을 포함한 전문 업무 시장을 공략하고 있다. 기업 내부 데이터와 업무 도구를 AI에 연결해 조사와 문서 분석, 작성 등 복잡한 지식 업무를 처리하는 방향으로 기업 전략을 확대하고 있다. 기존 법률 정보 기업도 대응에 나섰다. 톰슨로이터는 최근 자체 LLM '톰슨 1.0'을 공개했다. 그동안 축적한 법률 조사 콘텐츠를 활용해 전문직 이용자에게 특화된 AI를 제공함으로써 범용 모델 기업과 차별화하려는 전략이다. 이같은 서비스 출시가 리걸 AI 시장의 경쟁 구도까지 바꿀 것이란 전망도 나오고 있다. 그동안 하비와 스펠북, 로빈AI 등 전문 업체들이 시장을 개척했다면 이제는 LLM뿐 아니라 클라우드와 오피스 플랫폼, 기업 고객 기반을 갖춘 빅테크와 직접 경쟁해야 하는 상황이라서다. 업계에서는 향후 리걸 AI 경쟁력이 모델 답변 성능만으로 결정되기 어려울 것으로 보고 있다. 변호사가 기존 문서와 법률 데이터, 보안·권한 체계를 그대로 유지하면서 AI를 얼마나 쉽게 활용할 수 있는지가 실제 도입을 좌우할 수 있어서다. 구글은 "향후 로펌들이 AI 시스템을 법률 업무 흐름에 직접 내장하기 시작할 것"이라며 "법률 AI 시장 승부는 전문적 판단과 기밀성을 유지하면서 변호사가 일하는 방식을 크게 바꾸지 않고 업무 시간과 비용을 얼마나 줄일 수 있느냐에서 갈릴 것"이라고 강조했다.

2026.08.26 14:28김미정 기자

넷이즈게임즈, 신작 게임 '무한대' 2027년 1월 15일 출시

넷이즈게임즈는 네이키드 레인(Naked Rain) 스튜디오가 개발 중인 신작 어반 오픈월드 RPG 신작 '무한대'를 내년 1월 15일에 정식 출시한다고 밝혔다. 무한대는 PC 클라이언트와 스팀, 플레이스테이션5 및 모바일 플랫폼을 통해 출시될 예정이다. 이 게임의 사전 예약에는 글로벌 110개국 1천 7백만명 이상의 이용자가 참여했다고 알려졌다. 회사 측은 출시일 발표와 함께 게임의 두번째 배경 도시인 '중소(Chongxiao)'와 신규 맵에서의 플레이 영상을 공개했다. '무한대'는 다양한 캐릭터 플레이의 즐거움과 높은 자유도가 특징인, 도시 배경의 어반 오픈월드 RPG 게임이다. '인플루언서가 되어 세상을 구한다'는 독특한 전제를 바탕으로, 사회적 영향력과 대중의 관심을 모으는 것이 주된 게임 플레이 방향 중 하나다. 플레이어는 현재의 도시 속 '인플루언서'가 되기 위한 게임의 여정을 시작한다. 콘텐츠 크리에이터의 시각에서 도시의 모든 것들과 상호작용하며, 이는 기존 도시 배경 게임 장르에서 찾아볼 수 없던 독창적인 플레이 경험을 선사한다고 회사 측은 설명했다. 또 플레이어는 임무를 수행하고 위기 상황에 대처하며, 도시 전역에서 펼쳐지는 모험을 통해 명성을 쌓고 사회적 영향력을 확대할 수 있다. 새로운 자원을 확보하는 동시 인플루언서 특전도 제공한다. 플레이어는 다양한 요원들을 영입해 '카오스'에 맞서는 조사기관 'A.C.D. 팀'을 재건해야 한다. 이러한 과정을 통해, 여러 캐릭터를 자유롭게 전환해 플레이를 즐길 수 있다. 각 캐릭터는 다른 관점과 스토리, 탐험 및 전투 방식을 갖고 있어, 다채로운 즐거움을 선사한다. 역동적인 무술 액션과 창의적인 전투 방식도 무한대의 특징이다. 주변 환경을 활용하거나 일상적인 사물을 예상치 못한 무기로 바꾸어 사용하는 등 폭 넓은 전투 경험을 체험할 수 있다. 무한대의 주요 테마인 도시는, 상하이, 항저우, 도쿄와 같은 실제 대도시에서 영감을 받아 설계됐다. 각 도시는 독특한 문화와 분위기, 그리고 도전 과제를 갖고 있다. 게임 세계인 도시에서, 플레이어는 자유와 발견이라는 방향성 아래, 폭 넓은 플레이 경험이 가능하다. 먼저 생동감 넘치는 오늘날의 도시를 마음껏 탐험할 수 있다. 영화관, 오락실, 고양이 카페, 헬스장, 식당, 의류 매장 등 다양한 장소를 방문할 수 있다. 여기에 자동차, 오토바이, 헬리콥터, 요트, 지하철 등 다양한 이동 수단을 제공한다. 무한대의 도시에는 각 사연과 퀘스트를 지닌 다수의 NPC가 등장한다. 이들과 관계를 쌓고 동료를 영입하며, 나만의 팀을 구성할 수 있다. 상호작용을 통해 전용 아이템과 배지, 전투 능력도 획득할 수 있다. 도시 속 다양한 삶도 경험할 수 있다. 비밀 요원, 해커, 배달 라이더, 콘텐츠 크리에이터 등 자유롭게 여러 역할을 수행할 수 있다.

2026.08.26 11:11이도원 기자

오픈AI 데이터센터 임원도 퇴사…IPO 앞두고 경영진 이탈 지속

오픈AI가 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 확보에 대규모 투자를 이어가는 가운데 데이터센터 구축을 이끌던 핵심 임원이 회사를 떠났다. 기업공개(IPO)를 추진하는 과정에서 주요 경영진의 이탈이 이어지는 모습이다. 25일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 오픈AI에서 데이터센터 구축을 총괄해온 크리스 말론 책임자가 지난주 회사를 떠난 것으로 알려졌다. 말론은 지난해 3월 오픈AI가 오라클·소프트뱅크와 대규모 AI 데이터센터를 구축하는 '스타게이트' 프로젝트를 발표한 직후 회사에 합류했다. 이전에는 메타와 구글 등에서 데이터센터 전략을 이끄는 수석 엔지니어로 근무한 바 있다. 오픈AI는 올해 초 인프라 조직을 개편했다. 사친 카티 부사장이 전체 조직을 맡고 말론은 데이터센터 기술 엔지니어링과 설계를 담당해왔다. 회사의 데이터센터 확보 전략도 변화했다. 스타게이트 프로젝트 초기에는 데이터센터를 직접 개발하는 방안을 추진했지만 이후 클라우드 사업자와 계약을 맺는 방식으로 전환했다. 최근에는 클라우드 사업자를 통해 AI 칩을 활용하는 것을 넘어 데이터센터 전체를 임차하는 방식의 자체 인프라 확보를 다시 확대 중이다. 실제 오픈AI는 이달 소프트뱅크 계열사 SB에너지와 미국 오하이오주에 10기가와트(GW) 규모 데이터센터를 임차하는 계약을 체결했다. 엔비디아의 재무 보증이 일부 포함된 프로젝트로, 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 확보하려는 오픈AI의 인프라 투자 전략과 맞닿아 있다. 컴퓨팅 인프라 투자 규모도 크게 늘어날 전망이다. 오픈AI는 2030년까지 예상되는 컴퓨팅 지출 규모를 기존 약 6000억 달러(약 830조원)에서 약 7500억 달러(약 1037조원)로 상향한 것으로 전해졌다. 이와 함께 xAI에서 초대형 AI 슈퍼컴퓨터 '콜로서스' 구축에 참여했던 우다이 루다라주를 컴퓨팅 담당 최고기술책임자(CTO)로 지난달 승진시켰다. 인프라 조직 리더십을 강화한다는 목적이다. 말론의 이번 퇴사는 최근 이어지는 오픈AI 고위 경영진 이탈의 연장선이다. 최고운영책임자(COO) 브래드 라이트캡과 피지 시모 등 주요 경영진이 최근 회사를 떠났다. 오픈AI는 내년으로 예상되는 IPO를 준비하는 동시에, 기업용 AI 시장에서 경쟁사 앤트로픽을 추격 중이다. 오픈AI 대변인은 "급증하는 AI 인프라 수요에 대응하기 위해 올해 초 관련 조직을 개편했다"며 "현재 데이터센터 구축을 차질 없이 추진할 수 있는 전문성과 경험을 갖춘 조직을 운영 중"이라고 밝혔다.

2026.08.26 09:51한정호 기자

오픈AI 첫 AI 추론칩 공개…전력 효율·응답 속도 엔비디아 앞서

오픈AI가 자체 개발한 첫 번째 인공지능(AI) 맞춤형 추론 프로세서 '할라피뇨(Jalapeño)' 테스트 결과를 공개했다. 비교 결과 할라피뇨는 전력 효율과 응답 속도에서 엔비디아의 GB200과 GB300 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다. 오픈AI는 26일 GPT-OSS 120B, 딥시크(DeepSeek) R1 670B, 키미(Kimi) K2.5 1T 등 3개 공개 모델을 대상으로 자체 테스트를 진행한 결과를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 오픈AI는 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 공개 벤치마크인 인퍼런스엑스(InferenceX)를 활용해 테스트를 진행했다. 그 결과 할라피뇨는 최대 처리량 기준으로 전력당 AI 처리량이 비교 시스템보다 1.51.9배 높았으며, 종단 간 응답 지연시간은 1.73.6배 낮았다고 밝혔다. 사용자와의 상호작용이 많은 워크로드에서는 성능 격차가 더 커졌다. 할라피뇨의 사용자당 디코딩 처리량은 비교 시스템보다 2.1~4.1배 높았다. 디코딩은 AI가 답변을 토큰 단위로 생성하는 과정으로, 사용자 입장에서는 응답 속도와 직접적으로 연결되는 지표다. 모델별로 보면 GPT-OSS 120B 테스트에서 할라피뇨의 전력당 최대 처리량은 초당 8만5448토큰으로, 엔비디아 GB200 기반 비교 시스템의 초당 4만4960토큰보다 1.9배 높았다. 종단 간 응답 지연시간은 1.03초로, 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B 테스트에서는 할라피뇨의 전력당 처리량이 비교 시스템보다 1.7배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.6배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로, 비교 시스템의 초당 169토큰보다 4.1배 높았다. 가장 큰 공개 모델인 키미 K2.5 1T 테스트에서도 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 최대 처리량이 약 1.5배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.4배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 약 2.1배 높았다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 단순한 칩 단위 성능보다 전력 1킬로와트당 얼마나 많은 AI 작업을 처리할 수 있는지가 실제 서비스 환경에서 더 중요한 기준이라고 강조했다. 특히 AI 에이전트는 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 차례 추론을 연속으로 실행하기 때문에 각 단계의 지연시간이 누적될 수 있다. 전력 효율과 응답 속도를 함께 개선하면 더 빠른 응답과 안정적인 서비스 제공이 가능하다는 설명이다. 할라피뇨의 성능 향상은 프로세서 자체뿐 아니라 메모리, 네트워크, 소프트웨어, 서버 시스템을 함께 설계한 결과라고 오픈AI는 밝혔다. AI 추론은 입력된 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill) 단계와 답변을 토큰 단위로 생성하는 디코드(decode) 단계로 나뉘는데, 두 단계의 병목이 서로 다르다. 프리필 단계에서는 연산 능력이 중요하지만, 디코드 단계에서는 메모리 대역폭과 데이터 이동이 더 큰 영향을 미친다. 오픈AI는 할라피뇨가 모델 상태와 답변 생성 과정에서 활용되는 케이브이 캐시(KV cache)를 필요한 위치에 가깝게 유지하고, 프로세서 간 데이터 이동과 통신 지연을 줄이는 방식으로 설계됐다고 설명했다. 오픈AI는 할라피뇨 개발 과정에 AI를 직접 활용했다고도 밝혔다. 초기 설계부터 테이프아웃까지 9개월 만에 진행했으며, AI를 활용해 설계안 탐색과 구현, 측정, 검증 과정을 단축했다는 설명이다. 산술 회로 최적화에도 AI를 활용해 제한된 일정 안에 더 많은 연산 성능을 구현할 수 있었다고 덧붙였다. 또한 오픈AI는 코드 생성 도구 코덱스(Codex)와 GPT-아스트라(GPT-Astra)를 활용해 당초 생산 계획에 포함되지 않았던 3개 공개 모델을 두 달 안에 높은 성능으로 구동했다고 밝혔다. GPT-OSS의 일부 어텐션과 전문가 혼합 구조 블록에서는 AI가 생성한 구현이 기존 전문가가 작성한 구현보다 1.5~1.8배 빠르게 실행됐다. 다만 이 수치는 전체 모델이 아닌 일부 블록에 해당한다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 올해 말부터 자체 컴퓨팅 인프라에 할라피뇨를 배치할 계획이다. 현재 생산 적격성 검증과 소프트웨어 고도화, 대규모 운영 준비를 진행하고 있으며 더 많은 모델을 대상으로 성능을 검증할 예정이다. 2세대 할라피뇨는 개발이 상당히 진행된 상태이며, 3세대 제품도 설계에 들어갔다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 엔비디아와의 협력을 중단하지는 않을 방침이다. 학습과 추론 작업 모두에서 엔비디아를 비롯한 여러 파트너사의 가속기를 계속 폭넓게 활용할 계획이라고 밝혔다. 오픈AI는 "할라피뇨 발표 이후 칩과 이를 중심으로 구축한 시스템에 대한 테스트를 지속해왔다"며 "이번 결과는 유의미한 성능 진전을 보여준다. 할라피뇨는 전력 단위당 더 많은 AI 작업을 처리하면서도 더 빠르게 응답을 반환할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "고객 입장에서는 더 빠른 응답, 더 반응성 높은 에이전트, 수요가 늘어나도 더 안정적인 접근성을 의미할 수 있다"며 "이러한 개선은 갈수록 성능이 높아지는 AI를 더 저렴하고 더 폭넓게 이용할 수 있도록 하는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.08.26 09:17남혁우 기자

오픈AI, 챗GPT 플러스 '5시간 제한' 부활…프로 요금제는 면제

오픈AI가 월 20달러짜리 '챗GPT' 플러스 이용자에게 5시간 단위 사용 한도를 다시 적용하는 것으로 전해졌다. 반면 월 100달러와 200달러짜리 프로 요금제는 제한 대상에서 제외되면서 고가 요금제 가입과 추가 결제를 유도하려는 것 아니냐는 이용자 반발이 나오고 있다. 25일 IT 업계에 따르면 티보 소티오 오픈AI 코덱스·챗GPT 엔지니어링 총괄은 24일(현지시간) 엑스(X)를 통해 챗GPT 워크와 코덱스의 플러스 계정에 5시간 한도를 재도입한다고 밝혔다. 변경된 정책은 25일(현지시간)부터 적용될 예정이다. 오픈AI는 최근 수주간 5시간 한도를 임시로 해제하고 주간 제한만 적용해 왔다. 회사는 이번 조치로 특정 시간대에 몰리는 컴퓨팅 부하를 분산하고 이용자가 한 주치 사용량을 단기간에 소진하는 문제를 줄일 방침이다. 이번 제한은 월 20달러짜리 플러스 요금제에 우선 적용된다. 월 100달러짜리 프로 5배 요금제와 월 200달러짜리 프로 20배 요금제에는 앞으로 수개월 동안 5시간 한도가 적용되지 않는다. 5시간 한도는 서비스를 실제로 5시간 사용할 수 있다는 뜻은 아닌 것으로 파악됐다. 5시간 단위로 제공되는 메시지와 컴퓨팅 사용량을 의미한다. 모델과 작업 복잡도, 입력 문맥, 추론 수준에 따라 소진 속도가 달라진다. 챗GPT 워크와 코덱스는 사용량과 크레딧 한도를 공유한다. 이용자가 기본 제공량을 모두 소진하면 추가 크레딧을 구매해 작업을 계속할 수 있다. 오픈AI는 지난 6월 주간 한도를 복구할 수 있는 '뱅크드 리셋'을 도입했다. 이달에는 주간 사용량을 모두 소진한 일부 플러스 이용자에게 8달러짜리 초기화 버튼이 노출되면서 프로 가입과 추가 결제를 유도하기 위한 수익모델이라는 의혹이 제기됐다. 오픈AI가 의도적으로 제공량을 줄이거나 소진 속도를 높였다는 근거는 확인되지 않았다. 티보 소티오 오픈AI 코덱스·챗GPT 엔지니어링 총괄은 "5시간 제한을 통해 컴퓨팅 부하를 분산할 수 있고 주간 사용량도 넉넉하게 유지할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.25 16:31김미정 기자

오픈AI, AWS 코딩툴 '키로'에 GPT-5.6 얹었다

오픈AI가 아마존웹서비스(AWS)의 소프트웨어 개발 에이전트 '키로'에 자사 최신 플래그십 계열 모델 GPT-5.6을 탑재했다. 개발자가 요구 사항 정의부터 설계·구현·테스트까지 전 과정을 거치며 더 적은 반복으로 높은 품질의 코드를 완성하도록 지원한다는 목표다. 오픈AI는 24일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 GPT-5.6 계열 모델을 키로에 통합했다고 밝혔다. 키로는 AWS가 내놓은 AI 네이티브 코딩 에이전트로, 개발팀이 계획·구현·리뷰·테스트 단계를 거쳐 소프트웨어를 만드는 워크플로에 특화됐다. 이번 업데이트로 솔·테라·루나 등 GPT-5.6 계열 모델 전체가 키로에서 구동된다. GPT-5.6은 토큰 하나당 처리 가능한 작업량을 늘려 가격 대비 성능을 끌어올린 것이 특징이다. 복잡한 작업에는 필요에 따라 더 높은 성능을 온디맨드로 호출할 수 있도록 설계됐다. 개발자는 키로 환경에서 요구 사항·코드베이스·팀 표준에 기반한 장기 개발 작업에 GPT-5.6 모델들을 곧바로 적용할 수 있다. 오픈AI와 AWS는 키로 환경과 오픈AI 모델을 함께 최적화하는 작업도 진행했다. 키로가 사용자 의도를 구체적 요구 사항과 기술 설계, 작업 단위로 미리 구조화해 모델에 제공하는 방식이 이 같은 효율을 이끌어냈다는 설명이다. 양사가 터미널벤치 2.1로 시험한 결과, GPT-5.6 테라 모델이 키로 안에서 작업을 완료하는 데 드는 비용은 약 82% 감소한 것으로 나타났다. 콜린 카페이스 오픈AI 전략적 글로벌 파트너십·생태계 담당 부사장은 "GPT-5.6 계열 모델을 키로에 도입하면서 개발자들은 소프트웨어 개발 단계마다 지능과 속도, 비용을 맞출 수 있는 여지를 더 확보하게 됐다"고 강조했다.

2026.08.25 09:23이나연 기자

앨라배마주 법무장관, 샘 알트먼 CEO 소환장 발부…허깅페이스 해킹 사태 조사

미국 앨라배마주 법무장관이 오픈AI와 샘 알트먼 최고경영자(CEO)를 상대로 공식 조사에 착수했다. 이번 조사는 발생한 인공지능(AI)의 무단 네트워크 침투 및 허깅페이스해킹 사건과 관련해 오픈AI의 안전 관리 책임 여부를 따져보기 위한 조치다. 25일 앨라배마주 법무장관실은 오픈AI에 소환장을 발부하고 관련 문서와 데이터 제출을 요구했다고 밝혔다. 이번 조사는 오픈AI가 지난 7월 공개한 실험용 AI 모델이 적절한 통제와 감독 없이 여러 컴퓨터 네트워크에 무단 접근한 뒤 다른 AI 기업을 대상으로 수일간 이어진 해킹에 연루됐다는 의혹을 배경으로 한다. 앞서 앨라배마주는 이달 초 여러 주(州) 법무장관들과 함께 오픈AI에 투명성과 책임 강화를 요구하는 공동 서한을 발송했다. 해당 서한에는 허깅페이스 해킹으로 이어진 것으로 지목된 AI 실험을 즉각 중단하고 안전하고 통제된 방식으로 운영할 수 있다는 점을 입증할 때까지 관련 테스트를 재개하지 말 것을 요구하는 내용이 포함됐다. 앨라배마주 법무장관실은 이번 조사에서 오픈AI가 주(州) 소비자보호법인 '기만적 거래행위 방지법'을 비롯한 관련 법규를 위반했는지 여부를 집중적으로 살펴볼 계획이다. 소환장에는 오픈AI의 AI 모델 개발·운영 과정, 안전성 검증 절차, 내부 통제 체계, 사고 대응 기록 등 사건과 관련된 모든 자료를 제출하라는 요구가 담겼다. 이번 조사는 AI 기업의 책임성과 안전성 확보를 둘러싼 미국 내 규제 논의가 확대되는 가운데 이뤄졌다. 특히 AI 모델이 자율적으로 사이버 공격에 활용될 가능성이 현실화했다는 우려가 제기되면서 연방정부와 주 정부 차원의 감독 강화 움직임도 이어질 전망이다. 스티브 마셜 앨라배마주 법무장관은 "이번 AI 연구소 유출 사건은 인공지능에 대한 미국인들의 우려가 더 이상 이론적 위험이 아니라는 점을 보여줬다"며 "기업과 소비자가 직면한 위협의 실체를 규명하고 통제를 벗어난 AI가 초래할 수 있는 위험을 조사할 것"이라고 밝혔다. 이어 "주 정부는 소비자를 보호하는 동시에 혁신과 미국의 글로벌 경쟁력을 유지할 수 있는 균형점을 찾아야 한다"고 강조했다.

2026.08.25 09:23남혁우 기자

익명 'Ox 알파', 하루 100조 토큰 무료 제공...개발사 정체 놓고 추측 '무성'

정체를 알 수 없는 AI 랩이 스텔스 모델 'Ox 알파(Ox Alpha)'를 무료로 공개하며 AI 업계가 술렁이고 있다. 개발 주체를 밝히지 않은 채 하루 100조 토큰 규모의 처리 용량을 무료로 내걸면서 프론티어급 모델 개발사를 둘러싼 추측이 무성하게 이어지고 있다. 23일 테크밈 등 외신에 따르면 Ox 알파는 AI 모델 라우팅 서비스 오픈라우터(OpenRouter)와 코딩 에이전트 오픈코드(OpenCode)에 정체가 공개되지 않은 채 업로드됐다. 오픈라우터는 공식 계정을 통해 Ox 알파를 효율적인 코딩과 지속적인 에이전틱 작업, 실제 프로덕션 환경에 최적화된 프론티어 모델이라고 소개했다. 텍스트·이미지·비디오를 함께 처리하는 멀티모달 모델로 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창과 최대 13만1072 토큰의 출력 용량을 갖춘 것으로 소개됐다. 공개 글에는 일주일간 완전 무료로 서비스를 제공하며 하루 100조 토큰을 처리할 수 있는 용량을 갖췄다는 내용이 포함됐다. 이 같은 조건이 알려지자 시장의 관심은 곧바로 모델의 정체로 쏠렸다. 하루 100조 토큰이라는 수치는 통상적인 체험용 공개 수준을 넘어서는 규모로 이를 실제로 감당할 수 있는 AI 랩이 많지 않기 때문이다. 업계에서는 단순히 새로운 모델이 등장했다는 사실보다 이 정도 인프라와 자본력을 동원할 수 있는 주체가 누구인지를 더 주목하는 분위기다. 가장 유력한 후보로는 중국 AI 기업 지푸 AI(Z.ai)가 거론된다. 지푸 AI는 과거 자사의 GLM-5 모델을 '포니 알파(Pony Alpha)'라는 이름으로 익명 필드 테스트한 전례가 있어 이번에도 유사한 방식으로 신형 모델을 시험하고 있다는 해석이 나온다. 일부 분석가들은 Ox 알파의 비디오 인코딩 파이프라인과 토크나이저 연산 방식, 응답 패턴이 지푸 AI의 기존 모델 구조와 상당히 유사하다고 보고 있다. 서드파티 리더보드 킹벤치에서는 Ox 알파가 87.5%를 기록해, GLM-5.3의 91.25%에 근소하게 못 미치는 점수를 받기도 했다. 다만 현재 공개된 GLM-5.3은 이미지·비디오 입력을 지원하지 않는 텍스트 전용 모델인 반면 Ox 알파는 멀티모달 입력을 지원한다는 점에서 차이가 있다. 이 때문에 지푸 AI가 실제 배후라면, 아직 공개되지 않은 상위 멀티모달 버전일 가능성이 제기된다. 업계 일각에서는 지푸 AI가 최근 대규모 GPU 클러스터와 1기가와트(GW)급 데이터센터를 가동한 것으로 알려진 만큼, 하루 100조 토큰 수준의 대규모 무료 제공을 감당할 컴퓨팅 여력이 있을 수 있다는 분석도 내놓고 있다. 일각에서는 딥시크(DeepSeek) 가능성도 제기됐다. 공격적인 무료 배포 전략이 딥시크의 기존 행보와 닮아 있다는 이유에서다. 실제로 딥시크의 V4 모델도 지난 3월 11일 '헌터 알파(Hunter Alpha)'라는 이름으로 익명 테스트를 거친 바 있다. 그러나 최근 V4-플래시 모델 가격 인상 흐름을 고려하면 Ox 알파가 내세운 수준의 처리량을 감당할 컴퓨팅 여력이 충분하지 않을 수 있다는 반론이 나온다. 여기에 딥시크 V4 플래시가 104만8576 토큰이라는 특정 컨텍스트 창 구조에 최적화돼 있지 않고, 토큰화 방식도 Ox 알파와 다르다는 점이 근거로 제시됐다. 일론 머스크 진영의 AI 모델일 가능성도 언급됐다. 다만 Ox 알파가 중국의 민감한 정치적 주제에 대해 비교적 세밀한 답변 정책을 보인다는 점에서 중국 본토 데이터셋 기반으로 학습된 모델일 가능성이 더 높다는 반론이 뒤따랐다. 이 때문에 현재로서는 단순한 자본력이나 연산 능력만으로 배후를 특정하기는 어렵다는 평가가 나온다. 최근에는 마이크로소프트의 차세대 프론티어 모델 'MAI' 계열의 미공개 버전일 수 있다는 분석도 새롭게 부상했다. 이 주장은 Ox 알파가 오픈AI가 개발한 바이트페어 인코딩(BPE) 방식의 토크나이저를 사용하는 것으로 보인다는 점에 근거한다. 중국계 모델이 오픈AI 계열 토크나이저를 사용할 가능성은 상대적으로 낮다는 시각에서 오픈AI·구글·앤트로픽·xAI와 중국계 프론티어 모델 대부분을 배제하면 마이크로소프트의 파이(Phi) 계열이 유력하다는 논리다. IBM의 그래나이트(Granite) 계열도 후보군으로 언급되지만 가능성은 크지 않다는 평가가 우세하다. 정체 논쟁과 별개로 Ox 알파의 성능도 화제를 모으고 있다. 개발자 벤 데이비스가 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 '딥SWE(DeepSWE)'의 10개 문항으로 테스트한 결과 Ox 알파는 약 80%의 정답률을 기록해 앤트로픽 페이블 5의 65%, 오픈AI GPT-5.6 솔의 52%를 앞섰다는 평가가 나왔다. 코딩과 장기 에이전트 작업에 최적화됐다는 공개 측 설명과 맞물리며 성능 측면에서도 관심이 커지는 모습이다. 다만 이 결과만으로 성능을 단정하기는 이르다는 지적도 만만치 않다. 해당 테스트는 전체 113개 문항 가운데 10개만을 표본으로 삼은 결과여서 편차가 클 수 있고 딥SWE 벤치마크 하네스가 bash 명령어만 지원해 실제 개발 환경을 온전히 반영하지 못한다는 비판도 제기된다. 일부 사용자는 단순 실무 작업에서는 오히려 소형 모델보다 낮은 성능을 보였다며, 벤치마크에 특화해 점수를 끌어올리는 이른바 '벤치맥싱' 가능성을 언급하기도 했다. 결국 Ox 알파의 실질적 경쟁력은 보다 다양한 환경에서의 검증이 필요하다는 의미다. 그럼에도 업계가 이번 사례를 주목하는 이유는 분명하다. 실제 개발사가 어디인지를 떠나 익명의 주체가 하루 100조 토큰 규모의 연산 자원을 무료로 방출하겠다고 나선 것 자체가 AI 모델 시장의 경쟁이 얼마나 격화하고 있는지를 보여주는 상징적 장면이기 때문이다. 기업과 개발자 입장에서는 기대와 우려가 교차한다. 장문 처리와 코드 생성, 멀티모달 분석 같은 기능을 무료에 가깝게 시험할 수 있다는 점은 매력적이다. 반면 개발 주체와 운영 정책이 불분명한 상태에서 서비스를 업무에 곧바로 적용하기에는 부담도 적지 않다. 데이터 처리 방식과 보안, 무료 정책의 지속 가능성, 향후 가격 전환 여부 등을 확인하기 전까지는 신중하게 접근해야 한다는 목소리도 나온다. 정체 논쟁과 별개로 일부 업계 관계자 초기 반응도 나오고 있다. 온라인 결제 기업 스트라이프(Stripe)의 공동창업자 겸 최고경영자(CEO) 패트릭 콜리슨은 자신의 소셜미디어에 Ox 알파를 직접 테스트한 뒤 "매우 인상적"이라고 평가했다.

2026.08.24 11:01남혁우 기자

스트라이프, AI 모델 허브 오픈라우터 75억달러에 인수…'AI 경제 인프라' 강화

글로벌 핀테크 기업 스트라이프(Stripe)가 인공지능(AI) 모델 중개 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)를 인수하며 AI 시장 공략을 본격화한다. 26일 뉴욕타임스 등 외신에 따르면 스트라이프는 오픈라우터 인수 계획을 발표했다. 구체적인 거래 금액은 공개하지 않았으나 뉴욕타임스는 관계자를 인용해 인수 규모가 75억 달러(약 10조원) 수준이라고 보도했다. 이 가운데 약 15억 달러는 오픈라우터 창업자들에게 배정된 것으로 알려졌다. 이번 거래는 오픈라우터가 불과 3개월 전 약 1억 1300만 달러를 투자받으며 기업가치 13억 달러 수준을 인정받은 이후 이뤄져 더욱 주목받고 있다. 오픈라우터는 다양한 AI 모델을 하나의 인터페이스에서 사용할 수 있도록 연결해주는 플랫폼이다. 특히 개발자들이 오픈소스 또는 오픈웨이트(open-weight) AI 모델을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원하며 빠르게 성장해왔다. 최근 딥시크(DeepSeek), 지푸(Z.ai) 등 중국 AI 연구소에서 개발한 모델이 낮은 비용과 높은 성능을 앞세워 인기를 얻으면서 오픈라우터의 영향력도 커졌다. 개발자는 오픈라우터를 통해 오픈AI, 앤트로픽 등 미국 기업의 폐쇄형 모델뿐 아니라 다양한 개방형 모델을 비교·선택해 사용할 수 있다. 스트라이프는 인수 발표 블로그를 통해 기업이 AI 모델 사용 비용을 최적화하고 토큰 사용량을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원해왔다고 설명했다. AI 모델이 빠르게 출시되고 가격 정책도 수시로 바뀌면서 성능과 비용 간 균형을 맞추는 일이 점점 어려워지고 있다는 판단이다. 패트릭 콜리슨 스트라이프 최고경영자(CEO)는 "스트라이프는 AI 시대 경제 인프라를 구축하고 있다"며 "오픈라우터와 함께 기업이 요청을 지능적으로 분산하고 토큰을 효율적으로 사용해 수익성을 극대화할 수 있도록 지원할 것"이라고 성명을 통해 밝혔다. 스트라이프는 온라인 결제 서비스로 성장해 올해 초 기준 약 1600억 달러의 기업가치를 인정받는 세계 최대 비상장 기업 중 하나다. 지난해에는 스테이블코인 플랫폼 브리지(Bridge)를 11억 달러에 인수하며 가상자산 시장으로도 사업 영역을 확대했다. 업계에서는 이번 인수가 스트라이프의 사업 범위를 결제 인프라에서 AI 인프라로 확장하는 전략적 행보로 평가하고 있다. AI 애플리케이션이 급증하면서 모델 선택과 비용 관리, 요청 분산 등을 담당하는 AI 게이트웨이 시장 역시 빠르게 성장하고 있기 때문이다. 오픈라우터는 "많은 AI 모델이 공존하고 혁신적인 연구소와 추론 서비스 제공업체가 수백만 명의 개발자에게 도달할 수 있는 건강한 AI 생태계를 만드는 것이 목표"라며 "특정 모델 하나가 시장의 기본값으로 굳어지는 것이 아니라 다양한 모델이 경쟁하는 환경을 구축하겠다"고 공식 블로그를 통해 밝혔다.

2026.08.24 10:13남혁우 기자

"AI 규제 강화해야"…오픈AI, 美 캘리포니아 안전법 개정 촉구

오픈AI가 기존에 반대했던 인공지능(AI) 안전 법안 규제 강화를 촉구했다. AI 모델 감시와 사이버보안 의무를 확대해야 한다는 주장이다. 22일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 지난해 통과된 캘리포니아주 AI 안전 법안 'SB 53'을 확대하는 방향으로 법을 개정해야 한다고 밝혔다. 오픈AI는 훈련이나 평가가 진행 중인 프론티어 모델을 감시하도록 의무화할 것을 제안했다. 모델이 중대 사고를 일으킬 가능성을 사전에 파악하고, 모델 개발 전 과정의 사이버보안 보호 조치도 강화해야 한다는 설명이다. 이번 제안은 AI 모델에서 새로운 위험이 나타나면서 기존 안전장치를 보완해야 한다는 판단에 따른 것이다. 오픈AI는 지난달 자사 모델 중 하나가 시험환경을 벗어나 허깅페이스 시스템을 해킹했다고 인정했다. 그동안 오픈AI는 SB 53 법안에 반대했다. 해당 법안이 빅테크에 안전 관련 투명성 의무를 부과하고, 내부고발자를 보호하는 내용을 담고 있어서다. 오픈AI는 연방 차원의 주요 AI 법률이 마련되지 않은 상황에서 '역연방주의' 방식도 지지한다고 밝혔다. 연방 차원의 AI 법률이 없는 만큼 캘리포니아주를 비롯한 주정부가 먼저 핵심 안전 규제를 도입하자는 의미다. 오픈AI는 "캘리포니아주가 프론티어 AI 안전 분야를 계속 선도하는 가운데 주 의회·주지사와 협력해 SB 53을 강화하는 데 전념할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.23 15:00김미정 기자

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