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'오픈AI'통합검색 결과 입니다. (1034건)

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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

[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

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

"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

앤트로픽, 역대 최대 IPO 도전…"스페이스X 기록 깬다"

앤트로픽이 스페이스X의 기록적인 기업공개(IPO) 규모를 넘어서는 초대형 상장을 검토 중인 것으로 전해졌다. 20일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 앤트로픽은 이르면 이달 말 공개 상장 신고를 목표로 IPO 작업을 내부 검토 중이다. 외신은 복수 관계자를 인용해 이번 IPO가 스페이스X의 기록적인 공모 규모에 맞먹거나 이를 넘어설 가능성이 있다고 보도했다. 다만 앤트로픽은 최근 진행한 투자자 브리핑에서 구체적인 기업가치와 공모 규모에 대해서는 별도 언급을 하지 않은 것으로 알려졌다. 현재까지 역대 최대 IPO 기록은 일론 머스크의 우주기업 스페이스X가 세웠다. 스페이스X는 최초 공모에서 750억 달러를 조달했고 초과배정옵션 행사까지 포함하면 862억달러 규모로 확대됐다. 앤트로픽은 최근 가파른 성장세를 보이고 있어 이 기록에 도전할 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있다. 회사는 2026년 5월 자금 조달 당시 650억 달러를 유치하며 9650억 달러 기업가치를 인정받았다. 이는 경쟁사 오픈AI가 지난 3월 평가받은 8520억 달러를 웃도는 수준이다. 실적 성장도 가파르다. 앤트로픽 2분기 잠정 매출은 115억 달러 이상으로 전해졌으며, 이는 전년 동기 7억8700만달러와 비교해 큰 폭으로 증가한 수치다. 또 7월 말 기준 연환산 매출(run rate)은 650억달러에 달한 것으로 알려졌다. 다만 외형 성장과 별개로 비용 부담은 여전히 크다. 앤트로픽은 2분기 조정 영업이익 기준으로는 흑자를 냈지만 2025년 순손실은 약 420억달러에 이른 것으로 전해졌다. 이는 전년도 약 83억 달러 대비 5배 가량 늘어난 규모다. 이 같은 대규모 손실은 인공지능(AI) 업계 전반의 구조적 부담과 맞닿아 있다. 고성능 AI 모델 개발을 위해서는 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터센터 투자가 필수적이기 때문이다. 보도에 따르면 앤트로픽은 일부 컴퓨팅 자원 확보 계약에서 향후 3년간 수백억 달러 규모 지출 가능성도 안고 있는 것으로 알려졌다. 상장 시점에서도 앤트로픽이 한발 앞선 분위기다. 회사는 오픈AI보다 먼저 증시에 입성할 가능성이 큰 것으로 거론된다. 오픈AI는 내년 상장을 검토 중인 것으로 알려졌다. 두 회사 모두 비공개 방식으로 상장 절차를 밟고 있다. 앤트로픽은 IPO에 앞서 유동성 확보에도 속도를 내고 있다. 회사는 당초 약 100억 달러 규모로 추진하던 리볼빙 신용한도를 확대하는 방안을 마무리할 것으로 알려졌다. 상장 주관사로는 모건스탠리, 골드만삭스, JP모건체이스 등이 참여하고 있으며, 추가 증권사가 합류할 가능성도 제기된다. 또 경영권 안정 차원에서 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)와 공동창업자들의 지배력을 높이는 초의결권 주식(super-voting shares) 도입도 검토 중인 것으로 전해졌다. 시장 파급력도 상당할 전망이다. 블룸버그 집계에 따르면 2026년 8월 19일 기준 미국 IPO 시장 조달 규모는 1천 606억 달러로, 2021년 연간 최고 기록 1천 952억 달러에 근접한 상태다. 여기에 앤트로픽의 초대형 상장까지 현실화하면, 2026년은 미국 IPO 역사상 최대 규모의 해로 기록될 가능성이 커진다. 업계에서는 이번 IPO가 단순한 기업 상장을 넘어 AI 산업에 대한 자본시장의 기대가 어느 수준까지 올라와 있는지를 보여주는 상징적 사건이 될 것으로 보고 있다. 다만 높은 성장성과 함께 대규모 손실, 과도한 인프라 투자 부담이라는 숙제도 여전해 상장 과정에서 투자자들의 옥석 가리기가 본격화될 것이라는 관측도 나온다. 앤트로픽은 지난 6월 1일 SEC에 비공개로 S-1 초안을 제출하며 "제안된 기업공개는 시장 상황과 기타 요인에 따라 결정될 것"이라며 상장 시기와 규모에 대해 신중한 입장을 유지했다.

2026.08.21 13:09남혁우 기자

메타, 외부 AI에 거액 지출…오픈AI 기술로 모델 품질 점검

메타가 외부 인공지능(AI) 모델 활용에 거액을 지출하며 마이크로소프트 최대 고객 반열에 오른 것으로 전해졌다. 20일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 마이크로소프트 애저 클라우드를 통해 외부 AI 모델을 이용하는 데 연간 수억 달러를 투입했다고 보도했다. 해당 플랫폼에서 매주 사용하는 AI 연산량은 수조 토큰에 달한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 문장을 처리하고 생성할 때 사용하는 기본 단위다. 토큰 사용량이 많을수록 모델을 구동하는 데 필요한 컴퓨팅 자원과 비용도 늘어난다. 메타는 마이크로소프트의 AI 모델 플랫폼 '파운드리'를 통해 외부 모델을 이용하고 있다. 파운드리는 여러 기업이 개발한 AI 모델을 제공하는 애저 기반 마켓플레이스로 지난 7월 기준 고객사 10만곳을 확보했다. 마이크로소프트는 제조업과 운송업 등 전통 산업의 AI 도입 사례를 적극 소개하고 있다. 다만 파운드리에서 가장 많은 비용을 지출하는 고객은 대부분 기술 기업인 것으로 알려졌다. 중국 소셜미디어 틱톡을 운영하는 바이트댄스는 파운드리의 최대 지출 고객으로 꼽힌다. 어도비와 퍼플렉시티를 비롯해 고객 서비스 AI 스타트업 시에라도 주요 고객사에 포함됐다. 마이크로소프트의 AI 매출도 소수 IT 기업에 집중돼 있다. 오랜 협력사인 오픈AI는 최근 회계연도 기준 마이크로소프트 전체 AI 매출의 약 70%를 차지했다. 메타는 소프트웨어(SW) 개발을 지원하기 위해 여러 플랫폼에서 외부 AI 모델을 이용하고 있다. 모델의 이용 가능 여부와 비용을 따져 필요한 플랫폼과 모델을 선택하는 방식이다. 메타 개발자들은 파운드리로 오픈AI 기술을 이용해 자체 모델이 생성한 결과물을 평가하기도 했다. 앤드루 보즈워스 메타 최고기술책임자(CTO)는 지난 7월 '빅 테크놀로지' 팟캐스트에서 "우리는 자체 AI 모델을 개발하면서도 개발 과정에서 다른 선도 모델을 빌려 쓰고 있다"고 설명했다. 메타는 외부 모델을 이용하면서도 여러 AI 모델 접근권을 판매하는 API 사업도 추진하고 있다. 해당 사업이 본격화하면 마이크로소프트 파운드리와 경쟁하면서 외부 서비스 지출을 줄일 수 있다. 메타가 마이크로소프트 기술을 이용하다 자체 인프라로 전환한 사례는 이전에도 있었다. 페이스북 웹 검색에 마이크로소프트 검색엔진 '빙'을 적용했다가 2014년 말 사용을 중단했으며 현재는 자체 모델 개발을 위한 대규모 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 블룸버그통신은 "AI가 시장의 기대에 부응하려면 일부 기술 기업에만 머물지 않고 경제 전반에 광범위하게 도입돼야 한다"고 분석했다.

2026.08.21 12:53김미정 기자

[현장] 취재 사이트도 뚝딱…챗GPT, 답변 넘어 '일하는 AI'로

"수집한 자료를 모아 볼 수 있는 대시보드를 만들어줘. 팀원들이 함께 검토하고 의견도 남길 수 있게 해줘." 챗GPT 워크에 업무를 지시하자 정부 계획과 확정 사실, 지방자치단체 주장 등 취재 자료가 한 화면에 정리된 업무용 사이트가 나타났다. 자료별 팩트체크와 검토 의견을 남기는 것은 물론 댓글을 통해 후속 취재 상황을 공유할 수 있었다. 질문에 답하는 것을 넘어 자료를 정리하고 협업 공간까지 만드는 '업무형 인공지능(AI)'의 모습이다. 심대열 오픈AI 코리아 엔지니어는 20일 서울 강남구 오픈AI 코리아 사무실에서 열린 '챗GPT 워크 데모 세션'에서 기자 업무에 특화한 챗GPT 워크 활용법을 시연했다. 심 엔지니어는 기자의 취재 분야와 업무 방식 등을 프로젝트에 설정한 뒤 취재 영역에 맞춰 뉴스를 분야별로 브리핑하도록 했다. 이어 취재 우선순위에 따라 여러 서브 에이전트를 띄워 팩트체크와 외부 리스크 점검, 산업별 조사 등을 동시에 수행하고 결과를 취재 탭에 정리했다. 특정 기자의 기사 스타일을 학습해 글쓰기 스킬을 만들고 사용자가 수정한 결과를 다시 반영해 스킬을 점진적으로 개선하는 과정도 시연했다. 지난달 출시된 챗GPT 워크는 AI 챗봇 '챗GPT'와 AI 코딩 에이전트 '코덱스' 사이에 놓인 업무 수행형 에이전트다. 코덱스가 개발자를 위한 코딩 도구라면 챗GPT 워크는 그 기능을 일반적인 지식 업무로 확장한 형태다. 챗GPT 워크는 오픈AI의 최신 프런티어 모델 GPT-5.6과 코덱스 기술을 기반으로 여러 앱과 파일에서 정보를 수집하고 복잡한 업무를 단계별로 수행한다. 이를 통해 문서·스프레드시트·프레젠테이션·웹 앱 등 완성된 결과물을 만들어낸다. 플러그인과 내장 브라우저, 컴퓨터 사용, 예약 작업 기능을 통해 사용자가 자리를 비운 동안에도 반복 업무와 장시간 프로젝트를 이어갈 수 있다. 챗GPT 워크의 핵심 요소로는 '스킬'과 '플러그인'이 꼽힌다. 스킬은 특정 업무를 반복적으로 수행할 수 있도록 작업 방식과 지침을 설정하는 기능이다. 플러그인을 활용하면 구글 드라이브·지메일·슬랙 등 외부 업무 도구의 맥락을 가져와 업무에 활용할 수 있다. 음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 "AI를 잘 활용한다는 의미가 빠르게 바뀌고 있다"며 "이제는 더 좋은 답을 얻는 데 그치지 않고 AI에 실제 업무를 맡기고 사람은 더 중요한 판단과 문제 해결에 집중하는 방향으로 활용 방식이 확장되고 있다"고 말했다. 국내 활용 사례도 소개됐다. 고길곤 서울대학교 정보화본부장 겸 행정대학원 교수는 코덱스를 국가별 통계와 법령·정책문서, 학술자료 등을 수집·구조화하고 데이터 분석과 연구보고서 초안 작성까지 이어지는 연구 업무에 활용했다. 이경희 중앙일보 콘텐트1부국장은 공직자 재산공개 데이터를 표준화하고 검증해 인물·기관 검색과 연도별 비교 등이 가능한 취재용 대시보드를 구축했다. 200쪽이 넘는 자료집을 기사와 이미지 추출부터 편집, 제작, 검수까지 코덱스와 완성한 사례도 공유했다. 오픈AI에 따르면 코덱스는 지난 4월 전 세계 주간 활성 사용자(WAU) 300만 명을 넘어섰다. 챗GPT 워크 출시 이후 두 제품의 합산 WAU는 1000만 명을 돌파했다. 음 총괄은 "코덱스와 챗GPT 워크는 삼성전자, 삼성디스플레이, 서울대 등 다양한 기업과 조직에서 사용 중"이라며 "기존 챗봇처럼 질문하고 답을 받는 수준이 아니라 실제로 일을 끝까지 수행하는 에이전트가 나오면서 효용성이 높아지고 있다"고 강조했다.

2026.08.20 15:40이나연 기자

오픈AI "2027년 상장 목표…앞당겨질 수도"

오픈AI가 늦어도 2027년까지 기업공개(IPO)에 나서겠다는 방침을 처음 공식화했다. 최근 핵심 임원들이 잇따라 회사를 떠나며 경영 안정성 우려가 커진 가운데, 최고재무책임자(CFO)가 직접 상장 시점을 못박으며 진화에 나선 모양새다. 19일(현지시간) CNBC에 따르면 사라 프라이어 오픈AI CFO는 이날 사내 전체회의에서 "우리는 2027년에 상장기업이 될 것"이라며 "사업이 계속 변곡점을 맞으며 성장한다면 시기가 더 빨라질 수도 있다"고 말했다. 오픈AI는 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 IPO 증권신고서를 비공개로 제출했지만 구체적 상장 일정은 아직 공개하지 않고 있다. 앤트로픽도 6월 SEC에 비공개로 상장 서류를 내고 투자자들과 초기 미팅을 진행 중이다. 프라이어 CFO는 IPO의 의미에 대해 "결승선이 아니라 이정표이자 또 한 번의 자금조달일 뿐"이라며 "지난 3월 1220억 달러를 조달해 이미 유연성을 확보한 상태"라고 설명했다. 또 "앤트로픽이 비공개 상태를 풀고 9월 상장기업이 될 가능성도 있다"면서도 "우리는 우리만의 레이스를 하고 있다"고 강조했다. 이번 발언은 오픈AI 핵심 임원들의 연쇄 이탈 직후 나왔다. 데니스 드레서 최고매출책임자는 입사 8개월 만에 회사를 떠났고 8년간 재직한 브래드 라이트캡 최고운영책임자(COO)도 같은 시기 퇴사했다. 피지 시모 최고제품책임자 역시 지난달 건강 문제로 물러났다. 오픈AI는 상장을 앞두고 8520억 달러 기업가치를 입증해야 하는 부담도 안고 있다. 프라이어 CFO는 이날 분기 누적 매출 성장률 35%, 기업용 매출 성장률 50%, AI 코딩 도구 주간 활성 사용자 2000만 명 등 실적 지표를 공개하며 성장세를 강조했다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 지난 17일 CNBC와의 인터뷰에서 최근 임원 이탈에 대해 "그렇게 이례적인 일은 아니라고 생각한다"며 "우리가 워낙 주목받다 보니 임원 한 명이 떠날 때마다 부각되는 것뿐"이라고 말했다.

2026.08.20 09:31이나연 기자

스페이스X, AI 코딩 스타트업 '코그니션' 인수 불발..."협력 논의는 지속"

스페이스X가 인공지능(AI) 코딩 스타트업 코그니션 인수를 추진했지만 성사되지 않은 것으로 전해졌다. 최근 몇 달 사이 스페이스X가 AI 경쟁력 강화를 위해 커서에 이어 추진한 두 번째 대형 인수 시도였지만 이번 거래는 불발에 그쳤다. 20일 블룸버그는 복수의 소식통을 인용해 스페이스X가 코그니션에 인수 의사를 타진했지만 코그니션이 이에 응하지 않았다고 보도했다. 다만 인수 논의는 현재 진행되고 있지 않지만, 양측은 협력 가능성을 놓고 대화를 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 소식통에 따르면 코그니션이 스페이스X의 컴퓨팅 역량을 활용하는 방안 등이 논의되고 있다. 스콧 우 코그니션 최고경영자(CEO)도 소셜플랫폼 엑스(X)를 통해 입장을 밝혔다. 그는 "스페이스X 팀에 대한 존경심은 크지만, 코그니션은 매각 대상이 아니며 우리는 매각을 논의한 적이 없다"고 말했다. 코그니션은 지난 5월 투자 라운드에서 260억달러, 한화 약 36조원의 기업가치를 인정받았다. 블룸버그는 앞선 보도에서 코그니션이 최소 400억달러, 한화 약 55조원 수준의 기업가치를 바탕으로 신규 투자 유치를 위한 초기 협상을 진행 중이라고 전한 바 있다. 이번 인수 시도는 불발됐지만, 머스크가 AI 경쟁에서 우위를 점하기 위해 대규모 자금 투입도 불사하고 있음을 보여준다는 평가가 나온다. 스페이스X는 지난 14일 AI 코딩 도구 커서(Cursor) 개발사 애니스피어(Anysphere) 인수를 600억달러, 한화 약 83조원 규모에 마무리했다. 업계에서는 스페이스X가 커서에 이어 코그니션 인수까지 시도한 배경으로 스페이스XAI의 코딩 분야 경쟁력 보강 필요성을 꼽는다. 스페이스X 내부 엔지니어들 사이에서도 챗봇 그록(Grok)의 코딩 성능이 경쟁 서비스에 미치지 못한다는 평가가 나오면서, 앤트로픽의 클로드 등 외부 도구를 활용해왔다는 점이 영향을 미쳤다는 분석이다. 스페이스X는 최근 커서와의 결합을 바탕으로 코딩 역량 강화에 속도를 내고 있다. 커서 데이터를 활용해 공동 개발한 '그록 4.5'를 선보였고 앤트로픽의 클로드 코드를 겨냥한 범용 업무 에이전트 '그록 봇'도 출시하며 오픈AI, 앤트로픽과의 격차를 좁히는 데 주력하고 있다. 한편 코그니션은 그동안 공개 석상과 투자자와의 대화에서 매각 의사가 없다는 입장을 일관되게 밝혀왔다. 스콧 우 CEO는 지난 5월 10억달러 규모 투자 유치와 관련해 "이번 투자를 통해 우리는 독립성을 유지하고 독립적인 회사로 계속 사업을 이어갈 수 있다"며 "이는 우리에게 매우 중요한 부분"이라고 말한 바 있다.

2026.08.20 09:28남혁우 기자

데이터 쌓고 모델 푸는 中…FT "차이나 쇼크 4.0 온다"

중국이 대규모 산업 데이터와 저비용 오픈 웨이트 인공지능(AI)을 앞세워 독자 기술 생태계를 구축하는 움직임이 커지고 있다는 분석이 나왔다. 중국이 자체 축적한 데이터를 AI 개발에 투입하고 모델을 해외로 확산해 글로벌 기술 표준과 거버넌스 주도권까지 확보한다는 해석도 있다. 19일 로이터통신과 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 미·중 경제안보검토위원회는 지난 18일 발표한 보고서에서 중국이 데이터를 전략적 국가 자산으로 상업화하고 있다고 분석했다. FT는 지난 17일 기고문을 통해 중국의 오픈 웨이트 AI 확산이 새로운 형태의 '차이나 쇼크'를 일으킬 수 있다고 전망했다. 위원회는 미국 AI 기업들이 언어 모델 학습에 활용할 공개 인터넷 데이터를 대부분 소진한 반면 중국은 인터넷에서 수집하기 어려운 기업·운영·현실 세계 데이터를 체계적으로 확보하고 있다고 진단했다. 해당 데이터는 기업용 AI와 자율주행차, 휴머노이드 로봇 개발에 필요한 핵심 자원이다. 중국 첨단 제조업과 산업용 로봇 생태계는 물리적 환경에서 생성되는 양질의 데이터를 대규모로 제공하는 것으로 전해졌다. 보고서는 이 같은 기반이 상업·군사용 로봇 소프트웨어(SW)와 피지컬 AI 개발에서 중국에 잠재적인 우위를 줄 수 있다고 봤다. 중국은 데이터를 토지·노동·자본·기술과 같은 핵심 '생산요소'로 규정했다. 2023년 국가데이터국을 설립해 전국 데이터 표준화와 분류를 관리하고 통합 데이터 거래시장 구축에 나섰다. 중국 기업들은 상하이와 선전, 베이징 등에 설립된 데이터 거래소에 자체 데이터셋을 등록하기 시작했다. 중국 정부는 제조·교통·금융·의료 등 핵심 산업에서 데이터 자산을 표준화하고 산업 전반에 AI를 적용하는 정책도 추진하고 있다. 중국은 국경 간 데이터 이전에 대한 규제도 강화했다. 중국에서 사업하는 외국계 기업들은 중국 법인을 현지화하고 중국 고객 데이터를 글로벌 사업과 분리해야 했다. 면제 조치는 일부 기업에만 제한으로 적용됐다. 저비용 오픈 웨이트 확산…미 "데이터, 경제적 자산 돼야" FT는 중국이 저비용 오픈 웨이트 모델을 해외로 확산하고 있다는 점에 주목했다. 오픈 웨이트는 모델 가중치를 공개하지만 전체 학습 데이터는 개방하지 않는다는 점에서 오픈소스와는 차이가 있다. 이에 도입 비용을 낮추고 개발자 생태계 확대를 돕는다. 첨단 반도체가 부족한 환경에서도 기업이 각자 업무에 맞게 모델을 수정할 수 있어 신흥국뿐 아니라 전 세계 개발자 사이에서 오픈 웨이트 활용이 늘고 있다. 이 전략은 중국의 경제 상황과도 맞닿아 있다. AI 모델과 컴퓨팅 인프라·첨단 제조업에 투입한 비용을 회수하려면 충분한 고객이 필요하지만 중국 내수 수요만으로는 한계가 있기 때문이다. 미국의 대중국 수출 통제는 중국 기술 자립을 촉진하는 계기로 작용했다. 화웨이는 2019년 미국의 수출통제 명단에 오른 뒤 미국산 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)에 대한 접근이 제한되자 운영체제 '하모니OS'와 AI 개발 프레임워크 '마인드스포어' 등 자체 생태계 구축에 나섰다. 이후 딥시크가 2025년 오픈 웨이트 AI 모델을 세계 시장에 알리면서 중국 개방형 AI 전략은 본격 주목받았다. 다수 외신은 미국 수출 통제가 중국 AI 산업에 비용을 안겼지만 결과적으로 기술 자립을 넘어 독자적인 혁신 체계를 만드는 구심점이 됐다고 평가했다. FT는 이를 제조업과 청정기술·디지털 기술 확산에 이은 '차이나 쇼크 4.0'으로 규정했다. 이번 충격은 중국 기술의 수출에 그치지 않고 국가 주도형 혁신 방식과 기술 표준 및 거버넌스 원칙까지 해외로 확산한다는 점에서 이전과 다르다는 분석이다. 오픈 웨이트 모델 확산은 안전 문제도 키우고 있다. 모델 가중치가 공개되면 누구나 이를 내려받아 수정·재배포하거나 안전장치를 제거할 수 있으며 원개발사는 접근을 취소하거나 보호 조치를 업데이트하기 어렵다. 중국에서는 모델을 개방하되 최첨단 시스템은 공개 시점을 늦추거나 접근을 제한하는 '선택적 개방'이 논의되고 있다. 상하이는 기술 평가 기반을 구축하고 베이징은 위험 관리 체계와 규제를 마련하는 등 중국 내부의 AI 거버넌스 체계도 구체화하고 있다. 마이크 쿠이켄 미·중 경제안보검토위원회 부위원장은 "우리 최우선 권고는 미국 의회가 국가 데이터 전략을 고민하는 것"이라며 "미국 정부가 데이터를 경제적 자산으로 다룰 수 있는 방안을 검토해야 한다"고 밝혔다.

2026.08.19 15:45김미정 기자

'클로드 코드' 효과…앤트로픽, 오픈AI 매출 첫 추월

오픈AI의 올해 2분기 매출이 67억 달러를 기록했지만 손실이 확대된 것으로 나타났다. 같은 기간 앤트로픽은 매출이 116억 달러까지 급증하며 처음으로 오픈AI를 넘어섰다. 18일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 오픈AI의 2분기 매출은 1분기 57억 달러에서 18% 증가한 67억 달러를 기록했다. 매출은 늘었지만 2분기 적자폭이 확대되면서 수익성 확보 시점이 멀어진 것으로 전해졌다. 앤트로픽의 2분기 매출은 약 116억 달러로 전분기 48억 달러에서 두 배 이상 증가했다. 분기 매출 기준으로 처음 오픈AI를 추월했으며 같은 기간 소폭의 영업이익도 기록한 것으로 알려졌다. 앤트로픽의 매출 급증에는 기업 고객을 중심으로 인기를 끈 AI 코딩 도구 '클로드 코드'가 영향을 미친 것으로 분석된다. 오픈AI 역시 챗GPT의 코딩 기능을 강화하고 새로운 모델을 출시하며 사업 확장에 나서고 있다. 두 회사 모두 이르면 연내 기업공개(IPO)를 목표로 하고 있지만 수익화 속도에서는 앤트로픽이 앞선 모습이다. 앤트로픽의 연환산 매출은 최근 650억 달러 수준으로 알려진 반면 오픈AI는 약 400억 달러로 전해졌다. WSJ는 이번 실적에 대해 "오픈AI가 앤트로픽을 따라잡는 데 큰 진전을 보여줄 것으로 기대했던 일부 주주들은 이번 실적에 실망했다"고 전했다.

2026.08.19 15:17이나연 기자

오픈AI, GPT 안전장치 강화… "더 강한 모델일수록 더 엄격하게"

오픈AI가 허깅페이스 취약점 유출 사고 이후 연구·훈련 환경 전반을 재점검한 데 이어 모델 역량이 높아질수록 더 엄격한 통제를 적용하는 새로운 개발 보안 체계를 공개했다. 오픈AI는 공식 블로그를 통해 모델 개발과 내부 테스트 단계에서 발생할 수 있는 보안 사고를 억제하기 위한 새 정책을 19일 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 회사는 모델 성능이 고도화될수록 개발 중인 시스템 자체가 새로운 위험 요인이 될 수 있다고 보고, 기존보다 촘촘한 감시와 강한 격리, 보다 엄격한 정렬 절차를 도입한다고 설명했다. 오픈AI 측은 "모델이 더 강력해질수록 내부 개발과 테스트에 따르는 위험도 함께 커진다"며 "모니터링, 정렬, 보안 기준이 그 위험보다 앞서가야 한다"고 밝혔다. 이번 조치는 허깅페이스 취약점 유출 사고 이후 공개된 첫 대규모 안전 체계 개편이라는 점에서 주목된다. 오픈AI는 이번 변화가 특정 사건 하나에 대한 직접 대응만은 아니라고 선을 그었지만 해당 사고와 함께 차세대 모델의 사이버보안 역량 고도화가 정책 강화의 배경이 됐다고 설명했다. 실제로 회사는 아스트라를 비롯한 향후 모델이 더 높은 수준의 보안 위험을 수반할 수 있다고 보고, 개발 속도보다 안전 검증을 우선하는 방향으로 운영 방침을 조정했다. 가장 상징적인 변화는 강화학습(RL) 훈련 운영 방식이다. 오픈AI는 허깅페이스 사고 이후 2주 동안 RL 훈련을 중단하고 연구 환경과 안전 절차를 재점검했다고 밝혔다. 이후 상대적으로 위험도가 낮은 일부 모델과 작업은 재개했지만, 회사가 준비 중인 최대 규모의 프런티어 RL 훈련은 여전히 보류 상태다. 오픈AI는 소규모 훈련과 추가 평가를 통해 모델 행동을 분석하고, 안전장치의 유효성과 정렬 수준에 대한 근거를 충분히 확보한 뒤 다음 단계로 넘어가겠다는 입장이다. 보안 인프라 측면에서는 연구 환경 격리가 핵심 축으로 제시됐다. 오픈AI는 모델이 생성한 코드나 신뢰할 수 없는 코드를 실행하는 워크로드에 대해 기존보다 강한 샌드박스 격리를 적용하고, 고위험 작업과 인터넷, 내부 네트워크 사이에 추가적인 차단 장치를 두겠다고 밝혔다. 이에 따라 단일 워크로드 또는 지원 서비스가 침해되더라도 곧바로 외부 인터넷이나 다른 내부망으로 접근이 이어지지 않도록 구조를 재설계한다는 설명이다. 이는 사고 이후 제기된 네트워크 보안 허점 비판을 의식한 조치로 풀이된다. 오픈AI는 이와 함께 공유 서비스 재구성, 최소 권한 원칙 적용, 보안 경계 강화, 로그 수집 확대 등 기본 보안 통제도 함께 손질하고 있다고 밝혔다. 또 자체 AI 모델을 활용한 모의 공격 기반의 지속적 보안 테스트 자동화에도 투자하고 있다고 덧붙였다. 단순히 침입을 막는 수준을 넘어, 고위험 모델이 개발 환경 내에서 어떤 방식으로 예상 밖 행동을 보일 수 있는지 상시 점검하는 체계로 전환하겠다는 의미다. 새 안전 체계의 중심에는 다단계 모니터링 시스템이 있다. 오픈AI에 따르면 이 시스템은 모델의 도구 사용 행동, 이용 가능한 추론 흔적, 활동 로그 등을 종합 분석해 무단 접근, 데이터 유출, 파괴적 행동, 안전장치 우회 시도 같은 이상 행위를 탐지한다. 의심 신호가 포착되면 보다 정밀한 자동 조사 단계로 넘겨 추가 분석을 진행하며 각 기업은 우려 활동 감지 후 30분 이내 경보 발령을 목표로 하고 있다. 치명적 보안 경계 위반 가능성이 높다고 판단될 경우 안전, 보안, 연구팀에 최우선 경보가 전달되는 구조다. 오탐 가능성에 대한 대응 절차도 포함됐다. 오픈AI는 경보가 발생한 뒤 30분 안에 실제 위협 여부를 명확히 판단하지 못할 경우 관련 작업을 우선 중단하도록 했다고 설명했다. 다만 이 같은 상시 감시에는 상당한 비용이 수반된다. 회사는 현재 기준으로 모니터링에 필요한 연산 부담이 감시 대상 프로세스의 약 20% 수준이라고 추산했다. 그럼에도 오픈AI는 프런티어 모델의 위험을 고려하면 이 정도 비용은 감수할 필요가 있다는 입장이다. 정렬 연구 강화도 이번 발표의 또 다른 축이다. 오픈AI는 가장 강력한 모델에 대한 RL 과정에서 훈련의 더 많은 단계에 정렬 기법을 적용하겠다고 밝혔다. 여기에는 위험 행동을 더 정밀하게 포착하는 보상 모델 개선, 모델이 자신의 능력과 한계를 보다 정직하게 설명하도록 유도하는 학습, 보상 체계나 평가 장치의 허점을 악용하는 행동을 줄이는 작업이 포함된다. 아울러 외부 시스템과 자원에 접근하는 과정에서 나타날 수 있는 유해 행동까지 훈련과 평가 범위를 넓히겠다고 했다. 오픈AI 연구진은 통제 강도가 모델의 위험 수준에 따라 달라질 것이라고 강조했다. 아멜리아 글레이즈 오픈AI 연구 부문 부사장은 기자들과 만나 "우리는 안전한 개발을 위한 요구사항과 기대 수준을 마련했다"며 "그 요구사항과 기대 수준은 우리가 보는 위험 수준에 따라 달라진다"고 말했다. 다시 말해 범용 모델과 고위험 모델을 동일한 잣대로 관리하지 않고, 역량이 높고 위험성이 큰 모델일수록 훨씬 강한 보안 통제를 적용하겠다는 것이다. 오픈AI는 특히 아스트라의 사이버보안 역량을 주요 변수로 보고 있다. 회사는 아스트라가 향후 자사 준비태세 프레임워크상 더 높은 수준의 보안 위험 범주에 도달할 가능성을 확인했으며, 이에 따라 관련 추론 작업과 도구 사용 과정에 추가 감시를 의무화했다고 설명했다. 이는 기존의 RL 훈련 중심 감시에서 나아가, 실제 모델 운용과 평가 전반으로 통제 범위를 확대한 조치다. 오픈AI 측 "향후 준비태세 프레임워크를 계속 고도화하고, 훈련과 배포 전반에 걸쳐 안전 기준을 발전시켜 나가겠다며 추가 기술 설명과 사고 분석 결과도 순차적으로 공개할 예정"아며모 "프런티어 모델의 역량은 빠르게 가속하고 있으며, 이를 이해하고 정렬하고 보호하는 능력은 그보다 앞서가야 한다"고 강조했다.

2026.08.19 14:51남혁우 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

18세 미만용 챗GPT 출시…부모가 이용시간 설정

오픈AI가 18세 미만 청소년을 위한 '챗GPT 포 틴즈(ChatGPT for Teens)'를 출시한다. 별도의 청소년용 챗GPT를 제공하는 방식이 아니라 기존 챗GPT에 연령에 맞는 보호장치와 학습 기능을 추가하는 형태다. 18일(현지시간) 오픈AI에 따르면 회사는 지난 18일부터 전 세계에서 챗GPT 포 틴즈를 순차적으로 출시하기 시작했다. 무료와 유료 개인용 챗GPT 요금제의 대상 청소년 계정에 적용되며, 호주에서는 다음 달 8일까지 전체 제공할 예정이다. 챗GPT 포 틴즈는 계정에서 제공하는 연령 정보나 연령 인증, 연령 예측(age prediction) 등을 통해 이용자가 18세 미만으로 확인되면 자동으로 활성화된다. 이용자가 별도로 기능을 켤 필요는 없다. 기존 챗GPT와 동일한 AI 기능을 기반으로 하되 청소년의 학습과 창작, 일상생활을 지원하기 위한 기능과 연령에 맞는 보호장치를 추가한 것이 특징이다. 학습 기능도 강화했다. 청소년 이용자는 '스터디 모드(Study mode)'를 활용해 힌트와 단계별 설명, 후속 질문 등을 받을 수 있다. 퀴즈 등 학습 내용을 연습하고 이해도를 확인할 수 있는 기능도 제공한다. 숙제와 관련된 질문을 할 경우 스터디 모드를 활용하도록 안내할 수도 있다. '스터디 아워' 기능도 도입한다. 청소년 이용자 또는 연결된 부모·보호자가 특정 시간대를 설정하면 해당 시간에 시작하는 대상 신규 대화가 스터디 모드로 시작된다. 장시간 이용에 따른 부작용을 줄이기 위한 기능도 포함됐다. 챗GPT가 AI 도구라는 점을 안내하거나 이용 중 휴식을 권하는 알림이 표시될 수 있다. 일부 이미지 업로드 전에는 개인정보나 민감한 정보가 포함돼 있지 않은지 확인하도록 안내한다. 부모·보호자를 위한 선택형 관리 기능도 제공한다. 부모와 청소년의 계정을 연결하면 보호자가 일부 설정을 관리할 수 있다. 대표적으로 '콰이어트 아워'를 설정해 정해진 시간 동안 챗GPT 이용을 제한할 수 있다. 스터디 아워 역시 청소년 본인뿐 아니라 연결된 부모·보호자가 설정할 수 있다. 다만 부모가 자녀의 챗GPT 대화 내용을 직접 읽거나 모니터링할 수는 없다. 오픈AI는 안전 문제로 부모에게 알림을 보내는 제한적인 상황에서도 청소년의 안전을 지원하는 데 필요한 정보만 공유한다고 설명했다. 챗GPT 포 틴즈에는 이외에도 민감하거나 잠재적으로 유해한 콘텐츠에 청소년이 노출되는 것을 줄이기 위한 연령별 안전장치가 기본 적용된다. 이용자가 18세 이상으로 확인되면 챗GPT 포 틴즈에서 일반 챗GPT 환경으로 전환될 수 있다. 이 과정에서 청소년용 보호장치가 해제되고 부모·보호자와 연결된 관리 기능도 종료될 수 있다. 오픈AI는 "챗GPT 포 틴즈는 청소년들이 학습하고 문제를 해결하며 새로운 아이디어를 탐색할 수 있도록 설계된 동일한 챗GPT"라며 "학습과 창작, 일상생활을 지원하는 추가 도구와 연령에 맞는 보호장치를 제공한다"고 밝혔다.

2026.08.19 09:00안희정 기자

티베로, AI로 DBMS 보안 검증…사이버 위협 선제 대응

티맥스티베로(티베로)가 인공지능(AI) 기반 보안 검증 체계를 도입하며 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 보안 강화에 나섰다. 티베로는 한국인터넷진흥원(KISA) 'G-TAC(Government Trusted Access for Cyber)'를 활용해 오픈AI의 사이버보안 특화 모델인 'GPT-5.5-사이버'로 자사 DBMS 솔루션 '티베로7'에 대한 보안 점검을 완료했다고 18일 밝혔다. 최근 AI 기술이 사이버 공격뿐 아니라 보안 위협 분석과 대응 등 방어 영역에서도 활용되면서 기업과 공공기관을 중심으로 AI 기반 보안 검증에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 티베로는 급변하는 보안 환경에 선제적으로 대응하고 제품 안전성을 지속적으로 관리하기 위해 KISA와 협력해 G-TAC 기반 보안 점검을 진행했다. 이번 점검에선 GPT-5.5-사이버를 활용해 티베로7의 시스템과 소프트웨어 구성을 다각도로 검증했다. 최신 사이버 위협과 정교한 공격 시나리오를 바탕으로 제품의 보안 대응 수준을 분석하고 잠재적인 취약 요소를 점검했다. 또 점검 과정에서 도출된 보완 사항에 대해선 선제적인 조치를 모두 완료했다고 밝혔다. 이를 통해 최신 AI 기술을 제품 검증에 적용하고 분석 결과를 실제 보완 조치까지 연계하는 능동적인 보안 관리 체계를 구축했다는 설명이다. 티베로는 고객들이 안정적인 데이터 환경을 운영할 수 있도록 최신 버전 사용과 보안 패치 적용도 권고하고 있다. 최신 버전과 패치를 통해 보안성을 확보하는 동시에 최적의 성능을 유지할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 배승권 KISA 취약점관리센터장은 "AI 기술이 고도화되면서 사이버 위협 역시 더욱 정교해지고 있는 만큼, 소프트웨어와 시스템에 대한 선제적인 보안 점검과 지속적인 검증이 매우 중요해졌다"며 "이번 티베로 사례처럼 국내 기업들이 최신 AI 기반 보안 기술을 활용해 제품과 서비스의 보안 수준을 지속적으로 높여가는 것이 중요하다"고 설명했다. 박상영 티베로 연구본부 부사장은 "오픈AI 사이버보안 특화 모델인 GPT-5.5-사이버를 활용해 티베로7의 보안 요소를 보다 폭넓은 관점에서 점검하고 필요한 보완 조치를 완료할 수 있었다"고 밝혔다. 이어 "앞으로도 급변하는 보안 환경에 선제적으로 대응하고 고객들이 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 운영할 수 있도록 제품 보안 수준을 지속적으로 높여 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 16:31한정호 기자

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