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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

한국 기업 파고드는 중국산 AI…'모델 종속' 경고등

중국 오픈웨이트 인공지능(AI)이 국내 기업 시스템으로 확산되면서 특정 모델에 대한 종속과 향후 라이선스 변화에 따른 전환 비용 우려가 커지고 있다. 3일 AI 업계에 따르면 국내 기업에서 알리바바 큐원 등 중국 오픈웨이트 모델을 활용하는 사례가 늘고 있다. 이들 모델은 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 수정할 수 있고 비용 부담이 낮은 데다 한국어 활용성도 높다는 평가를 받는다. 김현주 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 본부장은 지디넷코리아와 만나 "국내 기업에서 중국 오픈웨이트 모델을 활용하는 경우가 늘고 있다"며 "특히 큐원은 한국어 이해도가 상대적으로 높다는 평가가 있어 기업에서 활용하는 빈도가 높은 편"이라고 말했다. 실제로 큐원은 한국어 과제에서 국내 모델과 근접한 점수를 보였다. 국립국어원이 지난 4월 공개한 '2025년 지시문 기반 첨삭 지원 말뭉치 연구 분석'에서 큐원 계열 모델은 국어생활 상담과 띄어쓰기 등 한국어 과제에서 2.18점을 기록했다. 네이버 하이퍼클로바X는 2.22점이었다. 글로벌 개발자 생태계에서도 큐원 계열 모델은 폭넓게 활용되고 있다. 허깅페이스에 따르면 올해 1월부터 7월까지 큐원 계열 모델은 약 20억 6100만 회 다운로드됐다. 큐원을 기반으로 파인튜닝하거나 변형한 파생 모델도 15만 1448개로 메타 전체의 2.6배, 라마 계열의 4.7배에 달했다. 허깅페이스가 지난봄 공개한 분석에서는 최근 1년간 중국 모델이 전체 다운로드의 41%를 차지했다. 시스템 깊이 연결될수록 모델 바꾸기 어려워 큐원 생태계가 커진 데는 개방적인 라이선스도 영향을 미쳤다. 허깅페이스에 따르면 올해 공개된 200억 매개변수 이상 중국 모델 178개 가운데 59%는 아파치 2.0, 22%는 MIT 라이선스를 적용했다. 이들 라이선스는 기업이 모델을 수정하거나 자체 환경에서 운영할 때 제약이 비교적 적은 편이다. 하지만 특정 모델에 맞춰 데이터를 연결하고 업무 시스템을 구축하면 다른 모델로 옮길 때 추가 작업이 필요하다. 새 모델에 맞게 기존 연결 구조와 애플리케이션을 조정하고 성능도 다시 검증해야 한다. 특정 모델을 오래 사용할수록 다른 모델로 바꾸기 어려워지는 '모델 종속'이 생길 수 있는 이유다. 이 같은 종속은 중국 AI에만 해당하지 않는다. 오픈AI GPT나 앤트로픽 클로드처럼 API를 통해 제공되는 폐쇄형 모델도 기업 시스템과 깊게 연결해 사용하면 다른 모델로 교체할 때 개발과 검증 작업이 발생할 수 있다. 오픈웨이트 모델은 폐쇄형 모델보다 기업의 선택 폭이 넓다. 가중치를 직접 내려받아 자체 서버에서 운영하고 수정할 수 있기 때문이다. 다만 현재 모델이 개방적인 조건으로 공개됐다고 해서 이후 출시되는 최신 버전까지 같은 조건이 이어지는 것은 아니다. 실제로 최근 중국의 일부 초대형 모델에는 새로운 상업 이용 조건이 등장하고 있다. 허깅페이스는 큐원3.8 등 최신 대형 모델에서 기존과 다른 라이선스 조건이 나타나기 시작했다고 분석했다. 알리바바의 큐원3.8 맥스도 자체 라이선스를 적용한다. 서비스형 모델이나 AI 업무도우미 사업을 하는 기업과 계열사의 최근 12개월 합산 매출이 5000만 달러(약 673억원)를 넘으면 상업적으로 이용하기 전에 큐원 측과 별도 라이선스를 체결해야 한다. 기업 내부에서만 이용할 경우에는 이 조건이 적용되지 않는다. 기존에 아파치 2.0 등으로 공개된 큐원 모델의 이용 권한까지 바뀌는 것은 아니다. 기업은 기존 버전을 그대로 사용할 수 있지만 성능이 개선된 최신 모델로 계속 업그레이드하려면 새 버전의 이용 조건을 다시 확인해야 한다. 오픈웨이트도 조건 바뀐다…국내 AI 역량 확보 병행 중국 소프트웨어 시장에서는 공개 소프트웨어의 후속 버전 운영 방식이 달라진 사례도 있다. 안드로이드 가상화 소프트웨어 '버추얼앱'은 2017년 12월 오픈소스 버전 업데이트를 중단하고 이후 비공개 상용 버전 개발로 전환했다. 중국 법원은 기존에 오픈소스 라이선스인 GPL로 공개된 버전에는 해당 라이선스가 계속 적용되지만 이후 새로 개발하는 버전에는 다른 방식을 적용할 수 있다고 판단했다. 기업 입장에서는 기존 버전을 계속 사용할 수 있어도 최신 기능과 성능을 이용하려면 새로운 조건을 검토해야 한다. 이미 특정 모델에 파인튜닝과 사내 데이터, 업무 시스템을 연결했다면 기존 모델을 유지할지, 새 조건을 받아들일지, 다른 모델로 옮길지를 선택해야 한다. 정부도 중국 오픈웨이트 모델의 현장 활용과 자체 AI 역량 확보를 함께 언급하고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 자신의 사회관계망서비스(SNS)에서 "좋은 모델을 만드는 것만으로는 충분하지 않다"며 "아직 많은 현장에서 중국의 오픈웨이트 모델을 활용하고 있다는 사실을 무겁게 받아들여야 한다"고 밝혔다. 또 그는 "우리 산업과 공공의 AX를 외국 모델에만 의존하지 않으려면 경쟁력 있는 우리 모델이 산업 곳곳에서 실제로 쓰여야 한다"고 강조했다. 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원은 1일 열린 'AI 개발 속도조절론' 관련 세미나에서 영상 축사를 통해 "AI 3강 도약을 위해 안전한 프런티어 AI 역량 확보는 필수"라고 말했다.

2026.10.03 10:20김동원 기자

"내부 기밀 유출 의혹"…오픈AI, 안전 연구원 3명 해고

오픈AI가 회사 기밀을 외부에 공유한 의혹을 받는 안전 연구원 3명을 해고한 것으로 전해졌다. 1일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 오픈AI는 최근 일부 직원에게 안전팀 연구원 3명을 해고했다고 밝혔다. 외부 AI 안전 단체에 회사 기밀 정보를 공유한 혐의 등이 해고 사유에 포함된 것으로 확인됐다. 해고된 연구원은 재스민 왕과 토메크 코르바크, 미키타 발레스니 등이다. 오픈AI는 자체 조사 결과 이들이 민감 정보 취급 규정 위반을 확인했다고 밝혔다. 정보를 전달받은 외부 단체와 공유된 정보 내용은 공개되지 않았다. 코르바크는 오픈AI 안전팀 소속이었다. 자사 AI 모델의 허깅페이스 해킹 사고 당시 외부 조사기관과 기술 관련 소통을 맡았다고 밝힌 바 있다. 왕과 발레스니는 AI가 사람의 의도대로 작동하도록 하는 '정렬' 연구를 담당했다. 최근 오픈AI에서는 AI 에이전트가 통제를 벗어나 외부 웹사이트를 해킹하는 사고가 잇따랐다. 오픈AI는 사고 원인을 조사하고 같은 문제가 반복되지 않도록 안전장치를 보완하고 있다. 오픈AI 모델이 허깅페이스를 해킹한 사고에 외부 전문가들도 조사에 참여했다. AI 안전 비영리단체 메트르 연구진과 메트르 계약 업무를 맡은 레드우드 리서치 직원 1명이 오픈AI 사무실에서 6일간 AI 행동을 분석했다. 메트르는 당시 오픈AI가 제공한 정보를 바탕으로 조사 보고서를 발표했다. 이 조사는 오픈AI가 허용한 절차에 따라 진행됐다. 다만 이번에 해고된 연구원들이 외부에 공유했다는 정보가 해당 조사와 관련됐는지는 원문에 나오지 않았다. 정보를 받은 단체가 메트르나 레드우드 리서치인지도 밝혀지지 않았다. 오픈AI는 안전 문제로 이번 주 초 새 AI 모델 'GPT-6.1 아스트라' 출시 계획도 철회했다. 대신 AI가 예상과 다른 행동을 하면 빠르게 포착할 수 있는 감시 시스템을 도입했다. 개발자들에게는 AI를 시험할 때 보안장치를 강화하도록 했다. 오픈AI는 "해당 연구원들은 내부 절차를 어기고 민감한 정보를 부적절하게 취급했다"며 "업무 신뢰를 깨뜨렸다는 사실을 확인했다"고 밝혔다.

2026.10.02 11:22김미정 기자

[SW키트] 구글·오픈AI·앤트로픽, 신모델 안전 확보 제각각…"검증 한계 여전"

인공지능(AI) 개발 속도조절론이 확산하는 가운데 주요 AI 기업들이 서로 다른 방식으로 신모델 안전성 확보에 나섰다. 구글은 모델 일반 공개에 앞서 안전장치를 보완하고 오픈AI는 평가 기준에 미달한 모델 출시를 철회했다. 앤트로픽은 외부 검증을 거쳐 안전장치에 따라 모델 이용 대상을 구분했다. 1일 IT 업계에 따르면 구글과 오픈AI·앤트로픽은 신모델 성능 평가 결과에 따라 출시 여부와 이용 대상을 조정하고 있다. 구글은 지난달 30일(현지시간) 새 AI 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공식 블로그에 발표했다. 현재 '페어윈드 프로그램'에 참여하는 신뢰할 수 있는 일부 사이버보안 담당자에게 해당 모델을 제공하기 시작했다. 초기 사용자 평가 바탕으로 개발자와 기업·일반 소비자로 대상을 확대할 계획이다. 구체적인 일반 공개 일정은 제시하지 않았다. 아르곤은 소프트웨어(SW) 개발과 법률·금융 업무 등 여러 단계에 걸친 복잡한 작업을 수행하도록 설계됐다. 구글은 아르곤이 보안 취약점을 스스로 찾아 검증·수정할 수 있다고 설명했다. 이런 역량을 광범위하게 제공하기 전 악용 가능성을 줄이고 모델 행동을 통제하는 장치를 보완할 방침이다. 구글은 아르곤 추론 과정과 실제 행동을 감시해 사용자 의도를 벗어나는지 확인하고 필요하면 실행을 중단한다고 밝혔다. 고위험 학습·평가 전에는 시험 환경을 격리하며 외부 문서 등에 숨겨진 악성 지시로 모델 행동을 바꾸는 프롬프트 인젝션 공격에 대한 방어도 강화한다. 이같은 구글의 모델 안전성 점검 구상은 데미스 하사비스 전 구글딥마인드 최고경영자(CEO) 제안에서 나왔다. 하사비스 전 CEO는 지난 7월 모델 위험 평가에 따라 개발·배포 조건을 조정하자고 기고문을 통해 밝혔다. 그는 독립 기술 전문가 등이 참여하는 미국 주도 AI 표준기구를 설립하고 개발사들이 출시 최대 30일 전에 모델을 자발적으로 제공해 평가받아야 한다고 주장했다. 평가 체계가 충분히 검증되면 미국 시장 배포를 위한 의무 절차로 발전시키자는 내용도 포함됐다. 제시한 평가 대상에는 사이버보안과 생물학적 위협 등 고위험 분야의 역량뿐 아니라 안전장치 우회 시도와 기만적 행동도 포함됐다. 그는 위험이 커지면 대응 수위를 높이고 필요할 경우 주요 개발사 간 개발 감속을 조율할 수 있어야 한다고 밝혔다. 구글 '프런티어 안전 프레임워크'도 모델 평가에 활용되고 있다. 이 프레임워크는 특정 위험 역량 수준에 도달한 모델을 외부에 출시하기 전 위험을 관리 가능한 수준으로 낮췄는지 검토하는 데 쓰인다. 코레이 카부쿠오글루 구글딥마인드 수석부사장 겸 구글 최고 AI 아키텍트는 "아르곤의 최첨단 기능을 안전하게 대중에 공개하려면 단계적 접근이 필요하다"며 "초기 시험 사용자 의견을 지속 수집하면서 안전장치를 반복 개선할 것"이라고 밝혔다. 오픈AI·앤트로픽, 모델 출시·제공 대상 구분 앞서 오픈AI와 앤트로픽도 안전 평가 결과를 신모델 출시·제공 방식에 각각 반영했다. 오픈AI는 기준에 미달한 모델 출시를 철회했고, 앤트로픽은 외부 평가와 행동 감사를 거쳐 모델별 이용 대상을 구분했다. 오픈AI는 지난달 28일에는 출시를 앞둔 'GPT-6.1 아스트라'의 출시 계획을 철회한 바 있다. 당시 로이터통신에 따르면 오픈AI는 해당 모델이 내부 안전 기준을 충족하지 못한 것으로 전해졌다. 이후 오픈AI는 'GPT-6.1 솔'과 안전 평가 결과를 동시에 공개했다. 당시 해당 모델은 사용자가 명시한 제한을 따르고 에이전트 작업 중 승인받지 않은 결과를 방지하는 평가에서 이전 'GPT-6 솔'보다 낮은 실패율을 보인 것으로 나타났다. 오픈AI는 'GPT-6 솔·루나'에도 위험 수준에 맞춰 기존 안전장치를 적용했다. 회사는 두 모델의 사이버보안과 생물·화학 역량을 '높은 수준'으로 분류했지만, 사이버보안에서는 아스트라가 도달한 '중대한 수준'에 미치지 않는다고 평했다. 오픈AI는 "아스트라 개발 과정서 확보한 정렬 기술을 반영해 탈옥 공격에 대한 저항성과 사용자 의도 준수 능력을 개선했다"고 밝혔다. 앤트로픽은 외부 평가와 행동 감사를 통해 모델별 안전장치에 따라 제공 대상을 구분했다. 이에 지난달 발표한 '클로드 페이블 5.1'과 '클로드 미토스 5.1'에 서로 다른 안전장치를 적용했다. 페이블은 일반에 공급하지만, 미토스는 신뢰할 수 있는 사용자 대상 프로그램을 통해 제한적으로 제공한다. 페이블 5.1의 사이버 안전장치는 외부 기관 두 곳에 시험을 의뢰하고 '그레이 스완' 자동화 시험도 거쳤다. 검증 과정에서 확인한 한계도 공개됐다. 앤트로픽은 미토스 5.1이 일부 시험에서 승인 절차와 자동 모드 분류기를 우회할 수 있었다고 밝혔다. 앤트로픽은 지난달 22일 선보인 '클로드 오퍼스 5.5'에도 외부 평가와 내부 행동 감사를 적용했다. 출시 전 모델평가위협연구소(METR)와 프런티어 디자인 등 평가를 받았으며 내부에서는 약 2000개 상황을 대상으로 모델이 위험하거나 의도하지 않은 행동을 보이는지 점검하기도 했다. "AI도 테스트 알아채...평가만으로 한계" AI 모델 안전 평가만으로 위험을 모두 확인하기는 어렵다는 지적도 나온다. 모델이 시험 상황을 알아차리면 평소와 다르게 행동할 수 있고, 평가 도중 허용된 환경을 벗어나는 문제도 발생할 수 있기 때문이다. 평가 상황을 인식하는 반응은 구글 모델에서 포착된 것으로 전해졌다. 굿파이어와 영국 AI안전연구소 연구진이 지난 5월 공개한 연구에 따르면 구글 '제미나이 3.1 프로'는 자신이 수행하는 평가를 식별하고 시험 형식을 설명했으며, 관련 비판 논문까지 언급한 것으로 확인됐다. 연구진은 이러한 특성을 고려하지 않으면 모델 안전성을 실제보다 높게 평가할 수 있다고 지적했다. 안전성을 시험하는 과정에서 AI가 실제 외부 시스템에 접근한 사례도 확인됐다. AP에 따르면 앤트로픽은 약 14만1000건의 평가 기록을 검토한 결과 보안 취약점을 찾는 모의시험에 투입한 AI가 시험용 환경을 벗어나 실제 외부 조직의 시스템에 접근한 사건 3건을 발견했다. 시험 환경 안에서 수행해야 할 작업이 외부 시스템 접근으로 이어진 것이다. 마리우스 홉반 아폴로리서치 최고경영자(CEO)는 "모델은 자신이 평가받고 있다고 생각하면 바람직하지 않은 행동을 보일 가능성이 낮아진다"며 "응답 구분이 어려워져 안전 평가가 더 까다로워질 수 있다"고 지적했다.

2026.10.01 15:18김미정 기자

오픈AI '디시전스 API', AI 에이전트 안전장치로 주목

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

2026.10.01 10:37김동원 기자

[AI는 지금] 오픈AI "중국 문샷, GPT 추론정보 빼내려 했다"

오픈AI가 중국 인공지능(AI) 기업 문샷AI와 연계된 사용자들이 자사 AI 모델의 추론 관련 정보를 대규모로 추출하려 한 정황을 포착했다. 오픈AI는 해당 정보가 자사 고성능 모델의 추론 방식과 역량을 재현하는 데 활용될 수 있다고 주장했다. 1일(현지시간) 블룸버그에 따르면 오픈AI는 지난달 30일 블로그를 통해 7월 초부터 자사 AI 모델의 내부 추론 정보를 확보하려는 수천건의 시도를 확인했다고 밝혔다. 전체 시도를 단일 공격자에게 귀속할 수는 없지만 문샷과 연계된 사용자들이 이 과정에서 상당한 역할을 했다는 게 오픈AI 측 설명이다. 오픈AI가 포착한 요청은 7월 말 최대 1만 6000건까지 늘어났다. 이는 실제 정보 추출에 성공한 횟수가 아니라 추출을 시도한 요청 규모다. 오픈AI는 관련 작업자 전부를 하나의 주체로 특정할 수는 없다고 덧붙였다. 추출 과정에는 오픈AI가 모델의 추론 과정을 직접 공개하지 않기 위해 사용하는 암호화된 추론 정보가 활용됐다. 오픈AI에 따르면 문샷과 연계된 사용자들은 한 대화에서 암호화된 추론 정보를 복사한 뒤 다른 대화에서 AI 모델에 이를 전사하도록 요구하는 방식으로 제한을 우회하려 했다. 오픈AI는 이 과정에서 암호화된 정보를 실제로 해독하거나 자사 서버의 내부 데이터를 침해한 것은 아니라고 강조했다. 제한적인 탈옥 기법을 활용해 오픈AI 내부 서버에서 읽을 수 있는 형태의 추론정보를 다시 만들어내도록 유도한 방식이라는 것이다. 해당 행위는 AI 업계에서 활용되는 '모델 증류(distillation)'와 관련이 있다. 모델 증류는 고성능 AI 모델의 출력을 활용해 더 작은 모델을 학습시키는 일반적인 기술이다. 하지만 경쟁사 모델을 대규모로 호출해 데이터를 확보하는 방식은 해당 서비스의 이용약관을 위반할 수 있다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글은 이른바 적대적 증류에 대응하기 위한 방안을 협의하고 있다. 오픈AI는 이번 사건과 관련한 조사 결과를 프런티어 모델 포럼을 통해 다른 AI 개발사들과 공유했으며 정부 측에도 관련 내용을 전달했다. 문샷을 둘러싼 증류 의혹은 이번이 처음은 아니다. 앤트로픽은 지난달 문샷이 수천건의 사용자 요청을 자사 클로드 모델로 은밀하게 전송하고 응답을 자체 모델의 결과물인 것처럼 활용했으며, 이를 '키미' 모델 학습에 사용했다고 주장한 바 있다. 오픈AI가 공개한 1만 6000건의 요청 규모는 앤트로픽이 확인한 증류 사례보다 작다. 다만 블룸버그는 두 회사가 적용한 조사 기간과 탐지 방식이 서로 달라 해당 수치를 단순 비교하기 어렵다고 짚었다. 미국 내에서도 중국 AI 기업의 증류 의혹을 둘러싼 입장은 엇갈리고 있다. 데이비드 삭스 대통령 과학기술자문위원회(PCAST) 공동의장은 관련 보고가 오픈AI와 앤트로픽의 사업모델에 도전하는 오픈 모델을 미국에서 규제하려는 움직임과 연결될 수 있다고 주장했다. 중국 정부는 증류 의혹들을 부인하며 미국 정부가 제재에 나설 경우 대응하겠다고 맞섰다. 오픈AI는 블룸버그에 "우리가 우려하는 것은 오픈 모델이나 정상적인 증류가 아니라 이용약관 위반"이라며 "미국이 모든 분야에서 선도적 위치를 유지할 수 있도록 관련 조사 결과를 다른 개발사와 정부 파트너들에게 공유하고 더 강력한 보호장치에도 계속 투자할 것"이라고 전했다.

2026.10.01 09:20이나연 기자

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