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'오픈AI'통합검색 결과 입니다. (1051건)

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오픈AI 게임 빌더스 서울 성료…컴투스, 차세대 'AI 백엔드' 시연

오픈AI가 코딩 에이전트 '코덱스'를 활용해 개최한 첫 게임 개발 해커톤 '오픈AI 게임 빌더스 서울'이 지난달 31일 성황리에 마무리됐다. 이번 행사는 40개 본선 진출팀이 참여해, 개발자 한 사람이 인공지능(AI)과 대화하며 단 5시간 만에 웹브라우저 게임을 완성하는 방식으로 진행됐다. 오픈AI가 첫 글로벌 해커톤 개최지로 서울을 택한 것은 한국 시장 특유의 생태계 때문이다. 올리버 제이 오픈AI 인터내셔널 비즈니스 총괄은 "한국은 세계적인 수준의 게임 개발 기술력과 역동적인 개발자 커뮤니티를 동시에 갖춘 국가로, AI와 게임이 만나는 새로운 가능성을 실증하기에 가장 완벽한 장소"라고 설명했다. 현장에는 한국 온라인게임의 기틀을 다진 송재경 엑스엘게임즈 전 대표 등 1세대 개발자들이 멘토로 나섰다. 이들은 AI로 새로운 도전에 나선 차세대 창작자들의 프로젝트를 직접 살피며 코덱스 실무 활용 사례와 개발 노하우를 집중적으로 공유했다. 오프닝 기조연설을 맡은 송병준 컴투스 의장은 극도의 제약과 싸우던 초창기 모바일 게임 시절을 회고했다. 송 의장은 흑백 화면과 24KB 용량 한계 속에서 코드 한 줄을 아껴가며 그래픽과 게임 규칙을 담아냈던 과거와, 수십 GB 대작을 돌릴 만큼 발전한 현재의 기기 성능을 비교했다. 이어 송 의장은 코드를 일일이 입력하던 방식에서 AI와 대화하며 구현하는 시대로 변했음에도 게임의 본질은 변하지 않는다고 강조했다. 그는 "기술 환경이 아무리 바뀌어도 개발자가 던져야 할 질문은 결국 '어떤 재미를 줄 것인가'라는 본질에 있다"고 진단했다. 이날 해커톤 참가자들은 코덱스에 자연어로 지시를 내리며 아이디어를 즉시 화면으로 옮기고 테스트하는 과정을 거쳤다. AI와의 협업으로 1인 개발자가 커버할 수 있는 제작 범위가 극적으로 넓어지면서, 코드 작성 부담에서 벗어나 게임 규칙과 난이도 조율에 몰입할 수 있게 됐다. 하지만 프론트엔드 제작 속도가 대폭 단축됐음에도 플레이어가 접속할 백엔드 인프라 구축은 여전히 상용화의 장벽으로 작용하고 있다. 컴투스플랫폼은 행사 현장에서 계정 인증, 결제, 푸시 알림, 데이터 분석, 서버 운영 등을 한곳에서 연동하는 차세대 솔루션 '하이브 액실(Hive Axyl)'을 시연했다. 하이브 액실은 AI 개발 환경에 맞춰 개발자가 코덱스에 필요한 백엔드 기능을 요청하면 AI가 소프트웨어 개발 키트(SDK) 코드를 자동 구현하는 방식이다. 운영자는 콘솔 화면에서 설정과 변경 이력을 통합 관리할 수 있어 1인 창작자나 소규모 팀도 프로젝트 규모에 맞게 유연한 활용이 가능하다. 컴투스플랫폼은 글로벌 250여 개 게임에 적용돼 누적 이용자 9억 명을 확보한 기존 '하이브'의 운영 노하우를 바탕으로 이달 중 하이브 액실을 정식 출시한다. 최석원 컴투스플랫폼 대표는 "하이브 액실은 게임의 출시와 서비스 상용화까지 세상에 내놓을 장벽을 낮추는 핵심 솔루션이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.04 14:27정진성 기자

AI가 '암산'하기 시작했다…오픈AI 새 추론법에 안전 우려

오픈AI가 인공지능(AI)이 생각하는 과정 일부를 밖으로 드러내지 않는 새로운 추론 기술을 적용한 것으로 알려졌다. AI 판단 과정을 사람이 감시하기 어려워질 수 있어 안전성을 둘러싼 우려가 나오고 있다. 오픈AI는 3일(현지시간) 새로운 AI 모델 'GPT-6 아스트라'를 정식으로 공개했다. 아스트라에는 새로운 추론 기법인 '순환 깊이(recurrent depth)'가 일부 적용된 것으로 알려졌다. 관련 내용은 미국 매체 디인포메이션이 익명 취재원을 인용해 처음 보도했다. 순환 깊이는 같은 연산을 모델 내부에서 여러 차례 반복하는 추론 방식이다. AI가 답을 내놓기 전에 일부 계산을 글로 드러내지 않고 내부에서 이어갈 수 있다. 기존 추론 AI는 어려운 문제를 풀 때 중간 판단을 글로 하나씩 만들어가며 답을 찾는다. 이를 '사고사슬(CoT·Chain of Thought)'이라고 한다. 수학 문제를 풀면서 풀이 과정을 노트에 적는 것과 비슷하다. 순환 깊이는 풀이 과정 일부를 글로 남기지 않고 내부에서 계산한다는 점에서 차이가 있다. 학생이 풀이를 모두 적지 않고 일부는 암산으로 푼다고 볼 수 있다. 이 추론 방식은 같은 연산 구조를 반복해서 사용할 수 있어 모델 크기를 늘리지 않고도 계산 단계를 추가할 수 있다. 기존에는 복잡한 문제를 처리하기 위해 모델 자체를 키우거나 CoT을 길게 생성했다면 또 다른 추론 방법이 생긴 셈이다. 순환 깊이는 AI 안전 측면에서는 새로운 문제를 낳을 수 있다. 학생이 암산하는 부분이 많아질수록 다른 사람이 풀이 과정을 확인하기 어려운 것처럼 AI에서도 사람이 들여다볼 수 있는 영역이 줄어들 수 있어서다. AI가 어떤 과정을 거쳐 답을 내놓는지 알기 어렵다는 '블랙박스' 문제는 오랫동안 AI의 한계로 꼽혀왔다. 모델 내부의 수많은 계산을 사람이 직접 읽기 어렵기 때문이다. 추론 AI의 CoT은 블랙박스를 없애지는 못하지만 중간 판단 일부를 사람이 읽을 수 있게 보여주는 통로 역할을 해왔다. 모델이 해킹이나 속임수 같은 위험한 행동을 계획할 경우 그 흔적이 CoT에 나타나면 이를 찾아낼 수도 있다. 실제 지난 7월 오픈AI의 내부 사이버 보안 평가 과정에서 여러 AI 에이전트가 통제를 우회해 자사 연구 인프라와 허깅페이스 시스템을 침해한 사고에서도 이들이 남긴 기록이 조사에 활용됐다. 순환 깊이의 활용이 늘어나면 사람이 볼 수 있는 이런 통로가 좁아질 수 있다. CoT을 통해 밖으로 드러나던 계산 일부를 모델 내부에서 처리할 수 있어서다. 사람이 확인하기 어려운 '블랙박스' 영역이 다시 넓어질 수 있다는 게 AI 안전 연구자들의 우려다. 오픈AI도 아스트라의 추론 과정을 감시하기가 이전보다 어려워졌다는 점을 인정했다. 회사는 아스트라 공개와 함께 내놓은 안전성 보고서에서 아스트라의 CoT이 이전 모델인 GPT-5.6 솔보다 감시하기 어려워졌다고 밝혔다. 다만 CoT을 이용한 안전 감시는 계속 적용한다는 방침이다. 앤트로픽과 구글 딥마인드도 내부적으로 이 추론 방식의 도입을 논의하는 것으로 알려졌다. 디인포메이션은 두 회사가 관련 기술을 검토하고 있지만 실제 적용 여부나 모델 개발 계획은 확인되지 않았다고 보도했다. 벅 슐레저리스 레드우드 리서치 최고경영자(CEO)는 자신의 X 계정에 "아스트라가 불투명 순환을 쓴다는 보도에 극도로 우려하고 있다"며 "오픈AI가 이 기법을 더 밀어붙이면 순환 횟수를 대폭 늘려 CoT 감시 가능성을 완전히 파괴할 선택지를 갖게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.04 10:57김동원 기자

[AI는 지금] 영화 속 AI 비서 '자비스' 현실로…오픈AI, '아스트라'로 AGI 시대 여나

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라'를 공개하며 범용인공지능(AGI) 경쟁이 새로운 국면을 맞게 됐다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 사람을 대신해 복잡한 업무를 수행하고 새로운 과학적 성과까지 만들어내는 단계로 진화하면서 빅테크 간 경쟁도 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 확산될 전망이다. 4일 오픈AI에 따르면 GPT-6 아스트라는 컴퓨터 사용과 웹 브라우징, 소프트웨어 개발, 과학, 사이버보안, 전문 업무 전반에서 기존 모델보다 성능을 높였다. 오픈AI는 아스트라를 자사 모델 중 가장 높은 지능과 정렬 성능을 갖췄다고 설명했다. 특히 이용자가 작업 과정을 하나씩 지시하지 않아도 목표를 이해하고 필요한 도구를 사용해 여러 단계의 업무를 이어가는 능력이 크게 강화됐다. 영화 '아이언맨'에서 토니 스타크의 지시를 받아 각종 시스템을 넘나들며 일을 처리하는 AI 비서 '자비스'에 가까운 모습이 현실로 다가온 셈이다. 챗봇 넘어 '실행형 AI'로…컴퓨터·전문SW 직접 조작 아스트라는 온라인 양식을 작성하고 고객관계관리(CRM) 정보를 갱신하거나 일정을 정리할 수 있다. 웹에서 자료를 조사한 뒤 이메일이나 문서를 작성하고 소프트웨어를 설치·시험하거나 화면을 확인하면서 오류를 해결하는 작업도 수행한다. 아스트라는 전문가용 프로그램까지 직접 다룬다. 오픈AI가 공개한 시연에서는 전자설계 프로그램 '키캐드'로 회로도를 실제 제작 가능한 인쇄회로기판(PCB) 설계로 바꿨다. 블렌더에서 주택을 모델링한 뒤 이를 언리얼 엔진5로 옮겨 이용자가 내부를 이동할 수 있는 3차원 환경도 만들었다. 실제 소프트웨어에서 금융 모델링과 엔지니어링, 미디어 제작 등을 수행하는 '에이전츠 라스트 이그잼'에서는 59.3%를 기록했다. GPT-5.6 솔은 53.6%, 클로드 오푸스 5는 55.5%였다. 운영체제에서 여러 단계의 작업을 수행하는 OS월드 2.0에서도 아스트라는 72.6%로 GPT-5.6 솔의 65.7%를 앞섰으며 작업 시간은 약 75분에서 40분으로 줄었다. 처음 접하는 환경에 적응하는 능력에서도 큰 폭의 변화가 나타났다. 아스트라는 낯선 환경을 탐색해 규칙을 찾아내고 목표를 달성하는 'ARC-AGI-3'에서 오픈AI 평가 기준 99.9%를 기록했다. 'GPT-5.6 솔'은 7.8%였다. 다만 99.9%라는 수치만으로 AGI에 도달했다고 판단하기는 어렵다. 오픈AI는 자사 리스폰스 API 하네스를 사용해 실제 모델 사용 방식에 가까운 조건에서 평가했으며 일부 설정도 조정했다고 밝혔다. 모델의 추론 능력뿐 아니라 이를 실행하는 에이전트 환경의 영향도 반영된 결과다. 오픈AI도 아스트라를 설명하면서 단일 벤치마크 점수보다 실제 업무 수행 능력을 앞세웠다. 사용자가 목표를 제시하면 작업에 필요한 도구를 스스로 활용해 여러 단계의 업무를 수행할 수 있다는 점을 강조한 것이다. 이에 따라 기존 생성형 AI가 질문에 답하거나 업무를 보조하는 역할에 머물렀다면, 아스트라는 복잡한 업무를 직접 맡아 처리하는 범용 에이전트에 한층 가까워졌다는 평가다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 "AGI의 정의는 사람마다 다르고 경계가 흐릿하다"면서도 "훗날 돌이켜보면 사람들은 지금 이 시점과 이 모델을 AGI의 초기 단계로 여길 수 있다"고 말했다. 과학 난제 풀고 사이버 공격까지…AGI 시대, 통제 부담 커져 과학 분야에서는 AI가 기존 지식을 설명하는 수준에서 연구에 직접 참여하는 단계로 영역을 넓혔다. 아스트라는 고난도 수학 평가인 프런티어매스 티어4에서 97.6%, 대학원 수준 과학 추론 평가인 GPQA 다이아몬드에서 96.0%를 기록했다. 코드와 터미널을 활용해 데이터 분석과 시뮬레이션, 모델 피팅을 수행하는 터미널벤치 사이언스에서는 64.6%로 GPT-5.6 솔의 22.4%를 크게 웃돌았다. 새로운 수학 성과에도 기여했다. 오픈AI에 따르면 아스트라는 10년 넘게 246에 머물렀던 무한히 많은 소수쌍 사이 간격의 상한을 186으로 낮추는 연구에 참여했다. 80년 넘게 개선되지 않았던 큰 소수 간격 관련 경계값의 한 항도 개선했다. 능력이 커지면서 위험 관리 필요성도 높아졌다. 아스트라는 오픈AI의 자체 안전 평가 체계인 '프리페어드니스 프레임워크'에서 사이버보안 분야 처음으로 최고 위험 수준인 '크리티컬(심각)' 기준을 충족했다. 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람의 단계별 지시 없이 알려지지 않은 취약점을 찾아 공격 방법을 개발할 수 있는 수준인 것이다. 평가 과정에서는 기존에 알려지지 않았던 제로데이 취약점 2개도 발견했다. 이에 오픈AI는 고급 사이버 공격 기능을 일반 이용자에게 그대로 공개하지 않고 방어 목적의 보안 작업을 중심으로 이용 범위를 확대할 계획이다. 오픈AI가 아스트라를 AGI와 연결해 언급했지만 현재 성능만으로 인간 수준의 범용성을 갖췄다고 평가하기에는 이르다. 전문 업무 평가인 '에이전츠 라스트 이그잼' 성공률은 59.3%, 터미널 기반 복합 작업을 평가하는 터미널벤치 4.0은 57.9%, 과학 연구 작업은 64.6%에 머물렀다. 일부 종합 지능과 코딩 평가에서도 클로드 계열 모델보다 낮은 성능을 기록해 복잡한 업무를 안정적으로 맡기기에는 아직 한계가 남아 있다. 다만 아스트라의 등장으로 글로벌 AI 경쟁의 기준도 달라질 가능성이 커졌다. 얼마나 많은 질문에 정확히 답하는지를 넘어, 사람이 목표를 주면 여러 소프트웨어와 서비스를 오가며 얼마나 많은 일을 빠르고 안정적으로 끝낼 수 있는지가 새로운 경쟁 기준으로 떠오르고 있는 것이다. 이에 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등의 경쟁도 '더 똑똑한 챗봇'에서 실제 일을 대신할 수 있는 범용 AI 에이전트 개발로 빠르게 옮겨갈 것으로 보인다. 브록먼 사장은 "아직 개선해야 할 부분이 많지만 사람들이 AI에 위임할 수 있는 업무의 종류와 AI가 사람들에게 제공할 수 있는 역량에서 진정한 변화가 일어나고 있다"고 말했다.

2026.09.04 10:06장유미 기자

싱킹머신스, 10억 달러 투자 유치 나서…"몸값 400억 달러 목표"

싱킹머신스가 기업가치를 400억 달러(약 52조 3400억원)로 끌어올리기 위한 신규 투자 유치에 나섰다. 3일(현지시간) 디인포메이션 등 외신에 따르면 미라 무라티 오픈AI 전 최고기술책임자(CTO)가 설립한 AI 스타트업 싱킹 머신스는 최소 400억 달러 기업가치로 10억 달러(약 1조 3500억원) 규모의 신규 투자를 유치하기 위해 협상 중인 것으로 확인됐다. 기존 투자사인 액셀이 이번 투자 라운드를 주도하는 방안을 논의 중인 것으로 전해졌다. 이번 투자 유치가 성사되면 싱킹머신스 기업가치는 직전 투자 당시보다 3배 이상 높아진다. 싱킹머신스는 앞서 20억 달러(약 2조 7100억원) 규모 투자를 유치하면서 기업가치 120억 달러(약 16조 3000억원)를 인정받았다. 당시 투자는 역대 최대 규모 시드 투자 중 하나로 평가 받았다. 디인포메이션 등 외신은 이번에 논의되는 기업가치는 싱킹머신스가 지난해 말 목표로 했던 수준보다는 낮다고 봤다. 당시 싱킹머신스는 500억 달러(약 67조 9200억원) 규모의 기업가치 바탕으로 신규 투자를 유치하는 방안을 추진한 것으로 알려졌다. 현재 싱킹머신스 연간 매출 환산액은 1억 달러를 넘어섰다. 이를 기준으로 400억 달러 기업가치를 적용하면 매출 약 400배에 달하는 몸값을 인정받는 셈이다. 테크크런치는 이를 두고 "이례적으로 높은 매출 배수"라고 평했다. 싱킹머신스는 지난 7월 오픈 웨이트 모델 '잉클링'을 공개하며 수익화에도 나섰다. 잉클링은 기존 플랫폼 '팅커'에서 기업이 보유한 데이터를 활용해 AI 모델을 조정할 수 있게 지원할 수 있다. 사용량에 따라 컴퓨팅 비용을 받는다. 앞선 투자에는 앤드리슨호로위츠가 주도 투자자로 참여했다. 엔비디아와 GV, 라이트스피드, 컨빅션파트너스 등도 투자에 참여했다. 당시 투자자들은 무라티와 함께 싱킹머신스에 합류한 전 오픈AI 연구진 경력을 주요 투자 근거로 삼았다. 싱킹머신스에서는 대규모 투자 유치 이후 주요 연구진의 이탈이 이어졌다. 공동창업자였던 릴리안 웡과 루크 메츠를 비롯한 일부 핵심 인력이 회사를 떠나 오픈AI로 복귀했다. 디인포메이션은 "시장이 싱킹머신스의 400억 달러 기업가치를 받아들일지 주목할 필요가 있다"고 분석했다.

2026.09.04 10:04김미정 기자

미국 정부, AI 저작권 소송서 오픈AI 지지…"학습 제한하면 혁신 저해"

미국 정부가 인공지능(AI) 학습과 저작권을 둘러싼 법적 공방에서 오픈AI 측 주장을 지지하고 나섰다. 저작권 규제로 AI 개발을 제한할 경우 미국의 기술 발전과 산업 경쟁력을 떨어뜨릴 수 있다는 판단에서다. 2일(현지시간) 테크크런치와 로이터 등에 따르면 트럼프 행정부는 뉴욕타임스(NYT)가 오픈AI를 상대로 제기한 저작권 소송에서 오픈AI의 주장을 지지하는 20쪽 분량의 의견서를 뉴욕남부연방법원에 제출했다. 미국 정부가 AI 학습을 둘러싼 저작권 소송에서 공식 입장을 밝힌 것은 이번이 처음이다. 이번 소송은 NYT가 2023년 12월 27일 오픈AI와 마이크로소프트(MS)를 상대로 소송을 제기하면서 시작됐다. NYT는 오픈AI가 챗GPT 등 AI 모델을 개발하는 과정에서 자사 기사 수백만 건을 허가 없이 학습에 사용해 저작권을 침해했다고 주장했다. NYT는 챗GPT가 이용자의 요청에 자사 기사 일부를 원문과 거의 동일하게 생성한 사례도 제시했다. 자사가 비용을 들여 생산한 콘텐츠를 AI 기업이 허가나 대가 지급 없이 모델 개발에 활용하고 해당 AI가 기존 콘텐츠와 경쟁하는 것은 저작권 침해라는 입장이다. 오픈AI는 AI 모델이 저작물을 그대로 제공하기 위해 학습하는 것이 아니라 새로운 결과물을 생성하는 데 활용한다는 논리를 펴왔다. 저작권이 있는 콘텐츠를 AI 학습에 사용하는 행위가 미국 저작권법상 '공정 이용'에 해당한다는 주장이다. 공정 이용은 일정한 경우 저작권자의 허가 없이도 저작물을 사용할 수 있도록 인정하는 미국 저작권법상 원칙이다. 이번 소송에서는 AI가 저작물을 단순히 복제하는 것인지 새로운 결과물을 만들기 위한 학습에 활용하는 것인지를 두고 양측이 맞서왔다. 미국 정부는 AI 학습이 기존 저작물을 단순히 복제하는 것과는 다르다는 오픈AI 측 주장에 동의했다. 저작권법의 공정 이용 원칙을 잘못 해석해 대형언어모델(LLM) 개발을 제한해서는 안 된다는 입장이다. 정부는 "미국은 전 세계 AI 활용 방식과 절차의 기준을 세우는 강력하고 경쟁력 있는 AI 산업을 지속적으로 발전시키는 데 상당한 이해관계가 있다"며 "공정 이용 원칙을 잘못 이해해 LLM 개발을 제한하면 창의적·과학적 발전을 저해하고 미국의 번영과 경제적 이동성을 방해할 것"이라고 주장했다. AI 기업의 저작권 콘텐츠 학습을 둘러싼 소송은 꾸준히 이어져 왔다. 작가와 출판사, 음반사 등은 오픈AI와 앤트로픽, 메타 등이 저작물을 허가 없이 AI 학습에 사용했다며 소송을 제기했다. 이 가운데 지난해 앤트로픽을 상대로 한 소송에서는 AI 학습 자체를 공정 이용으로 인정한 판결이 나왔다. 윌리엄 알섭 미국 연방법원 판사는 저작권이 있는 책을 AI 모델 학습에 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판단했다. 다만 학습에 사용할 책을 불법으로 확보한 것은 별개의 문제로 봤다. 앤트로픽이 저작권이 있는 책을 불법 공유 사이트에서 내려받아 보관한 행위는 공정 이용으로 인정하지 않았다. 앤트로픽은 이후 작가들과 15억 달러(약 2조 260억원) 규모 합의에 도달했다. 트럼프 행정부가 제출한 의견서 역시 법원의 판결은 아니다. 해당 사건은 뉴욕남부연방법원이 심리하고 있어 정부 의견이 법원의 판단을 직접 구속하지 않는다.

2026.09.03 17:28김동원 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽·구글·메타, 9월 신모델 러시…AI 경쟁, '성능·효율'로 확전

오픈AI와 앤트로픽, 구글, 메타가 9월 들어 잇따라 최신 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 하반기 모델 경쟁에 불을 붙였다. 앤트로픽과 오픈AI가 코딩·사이버 보안 등 프런티어 모델의 성능 한계를 끌어올린 가운데 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 에이전트·코딩 성능과 비용 효율을 높이는 데 속도를 내는 분위기다. 3일 업계에 따르면 구글과 메타는 지난 2일(현지시간) 각각 '제미나이 3.8 플래시'와 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개했다. 이달 1일에는 앤트로픽이 '클로드 페이블 5.1'을 내놨으며 오픈AI도 차세대 모델 '아스트라'의 출시를 예고해 눈길을 끌었다. 각 업체들이 비슷한 시기에 신모델을 내놨지만 전략은 갈렸다. 앤트로픽과 오픈AI가 최고 성능 모델의 코딩·사이버 능력을 끌어올리는 데 힘을 준 반면, 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 성능과 활용도를 높이는 데 집중했다. 특히 구글은 이번에도 최고 성능 모델인 '프로' 대신 '플래시'를 또 다시 앞세워 눈길을 끌었다. '프로' 계열은 지난 2월 '제미나이 3.1 프로' 이후 반년 넘게 후속 모델이 나오지 않은 상태다. 앞서 구글은 지난 5월 연례 개발자 행사 '구글 I/O 2026'에서 '제미나이 3.5 프로'를 6월 중 출시하겠다고 예고했지만, 일정은 계속 미뤄지고 있다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 개발 과정에서 일부 '제미나이 3.5 프로' 후보 모델은 플래시 계열보다 충분한 성능 우위를 확보하지 못해 폐기된 것으로 전해졌다. 이에 구글은 최근 플래시 모델로 방향을 튼 모습이다. 지난 7월 3.6 플래시, 지난달 3.7 플래시에 이어 이번 3.8 플래시까지 6주 사이 세 번째 모델을 잇따라 내놓은 것이다. 이번에 선보인 제미나이 3.8 플래시는 소프트웨어 엔지니어링과 장시간 에이전트 작업, 복잡한 추론 능력을 강화했다. 구글은 이를 가장 지능적인 '워크호스' 모델로 소개하면서 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러로 기존 3.7 플래시와 같은 가격을 유지했다. 코딩 성능도 크게 끌어올렸다. 구글에 따르면 장기 소프트웨어 엔지니어링 평가인 '딥SWE v1.1'에서 제미나이 3.8 플래시는 상당수 대형 프런티어 모델을 앞섰다. 복잡한 작업에서는 추가 추론과 반복적인 도구 호출을 통해 결과를 개선하도록 설계했다. 구글은 사이버 보안 특화 모델인 '제미나이 3.8 플래시 사이버'도 이번에 함께 내놨다. 취약점 탐지와 자동 패치에 초점을 맞춘 모델로, 정부 기관과 주요 인프라 운영자, 소프트웨어 유지관리자 등 검증된 사용자에게 우선 제공된다. 같은 날 경량 모델인 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개한 메타도 구글과 비슷한 전략을 내세우는 모습이다. 메타는 지난 4월부터 '뮤즈 스파크'보다 더 크고 강력한 모델을 개발 중이라고 밝혀왔지만, 아직 프론티어급 모델은 공개하지 않고 있다.대신 메타는 스파크 계열을 잇따라 고도화하며 코딩과 에이전트 등 실사용 영역에서 경쟁력을 높이고 있다. 이번에 공개한 '뮤즈 스파크 1.3'은 하나의 긴 대화 안에서 여러 업무를 처리하고 외부 도구를 사용해 정보를 수집하며 작업 계획을 보완하는 장기 에이전트 능력을 강화한 것이 특징이다. 비용 효율도 높였다. 메타는 이전 버전인 스파크 1.2와 비교해 도구 호출을 약 20%, 토큰 사용량을 약 25% 줄였다고 밝혔다. 이처럼 구글과 메타가 경량 모델의 실사용 성능과 비용 효율을 높이는 사이 앤트로픽과 오픈AI는 프런티어 모델의 성능 상한을 끌어올리는 데 집중하고 있다. 실제 앤트로픽이 이달 공개한 '클로드 페이블 5.1'은 기존 페이블 5보다 장시간 코딩과 과학 업무 수행 능력을 강화한 것이 특징이다. 특히 코딩과 컴퓨터 작업 능력을 평가하는 '터미널 벤치 4.0'에서는 55.8%를 기록해 기존 페이블 5의 42.0%를 웃돌았다. 과학 업무 평가 점수도 24.7%에서 52.6%로 높아졌다. 또 앤트로픽은 기본 토큰 가격은 유지하면서 캐시 읽기 비용은 75% 낮췄다. 장시간 에이전트 업무에서 이전 작업 내용을 반복적으로 불러올 때 발생하는 비용 부담을 줄이기 위한 조치다. 이에 맞서 오픈AI는 차세대 모델 '아스트라'를 앞세워 사이버 보안 성능을 끌어올리고 있다. 또 아스트라는 자체 준비성 프레임워크에서 사이버 보안 능력의 '크리티컬' 기준에 도달했다. 이는 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람이 각 단계를 지시하지 않아도 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 찾아내고 이를 악용할 방법까지 개발할 수 있는 수준이라는 의미다. 이에 오픈AI는 '아스트라'의 높은 위험성을 고려해 사용 범위를 제한키로 했다. 고급 사이버 기능은 초기 일부 테스터에게 먼저 제공한 뒤 방어 목적의 프로그램을 통해 승인된 사용자로 확대할 예정이다. 또 허가받지 않은 행동을 감시하고 의심스러운 활동을 자동으로 중단하는 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 "모델이 더 중요한 업무를 수행할 수 있게 되면서 정렬과 통제 실패가 미치는 영향도 더 심각해질 수 있다"며 "보호 조치가 충분하지 않을 경우 개발 속도를 늦출 의지도 필요하다"고 밝혔다. 업계에선 이번 신모델 경쟁이 기업들의 AI 도입 방식에도 영향을 줄 것으로 보고 있다. 최고 성능이 필요한 코딩·과학·사이버 보안 업무에는 프런티어 모델을 쓰고, 반복 호출이 많은 에이전트 업무에는 상대적으로 저렴한 경량 모델을 적용하는 식으로 활용 방식이 세분화될 가능성이 커졌기 때문이다. 모델 선택 기준도 단순 벤치마크 점수에서 벗어나고 있다. 실제 업무를 끝내는 데 필요한 토큰 사용량과 도구 호출 횟수, 처리 속도, 안정성까지 함께 따져야 전체 운영 비용을 비교할 수 있어서다. 업계 관계자는 "경량 모델이 빠르게 고도화되면서 기업들이 프런티어 모델에만 의존할 필요가 줄어들고 있다"며 "앞으로 AI 업체들은 최고 성능을 끌어올리는 것과 동시에 실제 서비스에서 얼마나 낮은 비용으로 안정적인 성능을 제공할 수 있는지를 놓고 경쟁하게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.03 16:28장유미 기자

'호실적' 브로드컴, 빅테크 맞춤형 AI칩 판 짠다

예상을 웃돈 3분기(5~7월) 실적을 발표한 미국 AI 반도체 설계기업 브로드컴이 향후 2년간 인공지능(AI) 반도체 부문의 대규모 매출 성장 가이던스를 제시하며 중장기 사업 확대 계획을 구체화했다. 빅테크 기업들의 자체 맞춤형 반도체(ASIC) 수요 증가가 미래 성장을 견인할 전망이다. 혹 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 2일(현지시간) 회계연도 3분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 자사의 AI 반도체 매출이 2027 회계연도에 약 1150억 달러(약 156조원)로 증가하고, 2028년에는 2300억 달러(약 312조5000억원) 규모로 확대될 것이라고 내다봤다. 2028 회계연도 주당순이익(EPS) 역시 월가 예상치를 상회하는 30달러를 돌파할 것으로 예상했다. 탄 CEO는 "구글과 공동 개발한 새로운 맞춤형 칩은 엔비디아의 차세대 '베라 루빈(Vera Rubin)' 라인업과 동등하거나 그 이상의 성능을 발휘한다"고 강조하며 시장 내 기술 경쟁력에 대한 자신감을 드러냈다. ASIC(주문형반도체) 부문의 핵심 고객사 지형에도 변화가 예고됐다. 2027년에는 앤트로픽이 최대 고객사, 오픈AI가 두 번째 규모의 고객사로 올라설 것으로 전망한 것이다. 브로드컴의 기존 최대 고객사는 구글이었다. 탄 CEO는 컨퍼런스콜을 통해 "현재 우리는 6개의 맞춤형 반도체 고객사를 보유하고 있으며, 이 중 4곳은 향후 엄청난 규모가 될 것"이라며 "특히 공급 부족 현상 등으로 인해 시장의 칩 수요가 우리의 출하 능력을 상회하고 있는 상황"이라고 설명했다. 이어 데이터센터 전력 사용량을 기준으로 구체적인 납품 계획도 제시했다. 브로드컴은 앤트로픽에 내년 5기가와트(GW) 규모의 칩을 공급하고, 이듬해에는 10GW 물량을 추가로 제공할 계획이다. 탄 CEO는 "오픈AI에 2028년 5GW 이상의 맞춤형 칩을 공급하는 것도 가시권에 있다"며 “메타에는 2027년 말까지 3세대에 걸친 칩을 인도할 예정”이라고 전했다. 기존 최대 고객사인 구글에는 향후 수년간 매년 수백억 달러 규모의 맞춤형 프로세서를 지속적으로 공급한다는 방침이다. 한편 브로드컴은 이날 3분기 매출 295억 9000만 달러(약 40조 2000억원), 조정 주당순이익(EPS) 3.32달러를 올렸다고 밝혔다. 시장 예상치였던 매출 293억 6000만 달러(약 39조 9000억원), 조정 주당순이익 3.24달러(LSEG 집계)를 약간 웃돌았다. 매출은 전년 동기(159억 5000만 달러)보다 86% 뛰었다. 3분기 순이익은 130억 9000만 달러(약 17조 8000억원), 주당 2.68달러다. 전년 동기의 41억 4000만 달러(약 5조 6000억원), 주당 85센트의 3배 이상으로 늘었다.

2026.09.03 15:06전화평 기자

환자 차트 속으로 들어간 챗GPT…오픈AI, 진료기록 연동

오픈AI가 의료기관용 인공지능(AI) 서비스에 환자의 진료기록을 연결하는 기능을 도입했다. 의료진이 방대한 환자 기록을 일일이 찾아보는 대신 챗GPT에 질문하면 AI가 진료에 필요한 내용을 찾아 요약한다. 1일(현지시간) 오픈AI는 블로그를 통해 의료기관용 서비스 '챗GPT 포 헬스케어'에 미국 의료정보기술 기업 에픽의 전자의무기록(EHR) 시스템을 연결했다고 밝혔다. 의료진은 이번 기능으로 환자의 진료기록과 검사 결과, 복용 약물, 전문의 소견 등 허가된 의료정보를 챗GPT에서 확인할 수 있다. "지난 진료 이후 달라진 점은 무엇인지", "오늘 진료 전에 확인해야 할 최근 검사 결과는 무엇인지", "복용약이나 전문의 권고에 변화가 있었는지" 등을 챗GPT에 물어보는 식이다. 챗GPT는 환자 기록에서 질문과 관련된 정보를 모아 주요 변화를 요약하고 답변의 근거가 된 환자 차트 정보도 함께 제시한다. 에픽 연동 방식은 두 가지다. 먼저 에픽의 환자 정보를 챗GPT 포 헬스케어로 불러와 환자의 과거 이력과 최근 변화를 살펴볼 수 있다. 또 지원되는 환경에서는 챗GPT를 EHR 화면에 직접 통합한다. 이 경우 의료진은 환자 차트와 별도의 AI 서비스를 오갈 필요 없이 기존 진료 과정에서 바로 AI를 활용하게 된다. 오픈AI는 의료진이 활용할 수 있는 공식 의료 데이터도 확대했다. 새롭게 선보인 '헬스케어 퍼블릭 데이터' 플러그인은 9개 공식 의료정보 출처를 연결한다. 이를 통해 의료진과 연구진은 임상시험이나 의약품, 보험 적용, 의학 연구 등 필요한 정보를 챗GPT에서 찾아 비교·확인할 수 있다. 오픈AI는 의료 분야에서 AI를 활용할 때 필요한 안전성과 정확성도 평가했다. 의사들이 진료 전 환자 검토, 약물 검토, 환자 인계 요약 등 27개 활용 사례를 평가한 결과 총 4363건 가운데 99.1%가 안전한 응답으로 나왔다고 밝혔다. 공공 의료데이터를 활용한 별도 평가에서도 5개 데이터 출처 모두 93% 이상의 답변이 정확도 측면에서 '좋음' 이상의 평가를 받았다고 설명했다. EHR 연동은 의료기관용 챗GPT 포 헬스케어에서만 이용할 수 있다. 개인 계정에는 제공되지 않는다. 오픈AI는 환자 의료정보 보호를 위해 역할 기반 접근제어와 감사 로그 등 기업용 보안 기능을 지원한다. 이번 기능을 시범 도입한 UCSF헬스의 수레시 구나세카란 최고경영자(CEO)는 "복잡한 환자 기록에서 무엇이 달라졌고 무엇이 중요한지 의료진이 파악하는 데 새로운 EHR 연동 기능이 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴보고 있다"며 "관련 정보를 더 빠르고 종합적으로 파악하면 의료진이 데이터를 정리하는 시간을 줄이고 환자에게 더 많은 시간을 쓸 수 있을 것"으로 기대했다.

2026.09.02 15:38김동원 기자

[AI는 지금] '제로데이' 악용한 아스트라…오픈AI, 첫 '크리티컬' 판정

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 '아스트라'의 사이버보안 역량을 자체 안전 기준상 처음으로 최고 위험 단계인 '크리티컬'로 분류하면서 고성능 AI의 보안 통제 필요성이 커지고 있다. AI의 사이버 공격 능력이 사람이 일일이 지시하지 않아도 제로데이 취약점을 찾아 실제 공격까지 수행할 수 있는 수준으로 높아진 탓이다. 오픈AI는 지난 1일 아스트라가 자체 '프리페어드니스 프레임워크'의 사이버보안 크리티컬 기준을 충족했다고 2일 밝혔다. 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어지면 사람의 개입 없이 보안이 강화된 시스템에서 알려지지 않은 취약점을 찾아 공격 방법까지 개발할 수 있다는 판단이다. '프리페어드니스 프레임워크'는 오픈AI가 개발 중인 첨단 AI의 위험성을 평가하고 통제하는 규정이다. 최고 위험 수준인 '크리티컬' 판정을 받게 되면 안전장치가 마련될 때까지 출시 및 개발을 제한한다. 아스트라는 알려진 취약점을 바탕으로 공격 코드를 개발하는 능력을 평가하는 '익스플로잇벤치'에서 100% 점수를 기록했다. 최근 공개된 고위험 취약점 20개로 구성한 자체 평가에서도 기존 'GPT-5.6 솔'보다 적은 출력 토큰을 사용하면서 더 높은 임의 코드 실행 성공률을 보였다. 평가 과정에선 기존에 알려지지 않은 제로데이 취약점 2개를 직접 발견해 공격 체인에 활용했다. 오픈AI는 해당 취약점을 관련 소프트웨어 개발·관리자에게 알리는 절차를 진행하고 있다. 전문가가 참여한 평가에서도 높은 공격 능력이 확인됐다. 아스트라는 보안이 강화된 브라우저에서 취약점을 찾아 샌드박스를 벗어난 뒤 호스트 시스템에서 명령을 실행하는 공격 체인을 구축했다. 운영체제에서는 여러 취약점을 결합해 일반 사용자에서 최고 관리자 권한인 '루트'까지 권한을 높이는 데 성공했다. 사이버 역량이 높아지면서 오픈AI도 개발과 출시 속도를 조절했다. 오픈AI는 최근 몇 주 동안 아스트라의 일부 개발과 출시를 늦추며 사이버 악용과 승인되지 않은 모델 행동을 막기 위한 안전장치를 강화했다. 허깅페이스 관련 사고 이후에는 아스트라를 포함한 일부 최첨단 모델 훈련을 2주간 중단했으며 지난달 28일 강화된 안전 기준을 적용해 대규모 강화학습 훈련을 재개했다. 오픈AI는 유해한 사이버 요청을 거부하는 능력도 강화했다. 사이버 탈옥 평가에서 아스트라는 허용되지 않은 요청의 91.5%를 거부했다. GPT-5.6 솔의 59%보다 32.5%포인트 높은 수준이다. 오픈AI는 아스트라를 조만간 공개할 계획이지만 고급 사이버보안 기능은 제한적으로 제공하기로 했다. 소수 시험 이용자에게 먼저 개방하고 이후 고급 사이버보안 기능을 방어 목적으로 제한 제공하는 '데이브레이크 블루'를 통해 이용 범위를 확대할 예정이다. 오픈AI는 "모델이 더 중요한 업무를 수행할 수 있게 되면서 정렬과 통제 실패가 미치는 영향도 더 심각해질 수 있다"며 "보호 조치가 충분하지 않을 경우 개발 속도를 늦출 의지도 필요하다"고 밝혔다.

2026.09.02 09:57장유미 기자

EU, 챗GPT에 최고 강도 규제…생성형 AI로는 처음

유럽연합(EU)이 챗GPT를 대형 플랫폼과 같은 반열의 규제 대상으로 끌어올리며 생성형 AI에 대한 감독을 본격화했다. 이번 조치로 오픈AI는 미성년자 보호와 불법 콘텐츠 확산 방지 등 이용자 안전과 직결된 책임을 지게 됐다. 31일(현지시간) EU 집행위원회에 따르면 챗GPT는 EU 월평균 이용자 4500만명 이상 기준을 충족해 '초대형 온라인 검색엔진'으로 지정됐다. 오픈AI는 2027년 1월까지 서비스와 알고리즘에서 발생할 수 있는 체계적 위험을 평가하고 완화하는 등 추가 의무를 이행해야 한다. 초대형 온라인 검색엔진은 이용자가 많아 사회적 파급력이 큰 검색 서비스를 뜻한다. EU는 이런 서비스가 문제를 일으키면 그 영향도 크다고 보고 DSA 체계에서 가장 강한 규제를 지운다. 챗GPT는 EU에서만 월평균 이용자 4500만명을 넘겨 이 최고 등급 규제 대상에 올랐다. 규제 근거는 디지털서비스법(DSA)이다. EU가 2022년 제정해 2024년 2월 전면 시행한 법으로 오프라인에서 불법인 것은 온라인에서도 불법이라는 원칙을 담고 있다. 이에 따라 대형 플랫폼은 불법·유해 콘텐츠를 방치하지 않고 이용자를 보호할 책임을 진다. 지정된 서비스는 자사 서비스가 낳는 위험을 스스로 점검하고 줄여야 한다. 대상 위험은 불법 콘텐츠 확산과 미성년자 보호에 그치지 않는다. 이용자의 신체·정신 건강과 기본권, 선거, 공공 안보에 미치는 영향까지 포함된다. 집행위는 이번 지정으로 해당 서비스의 기능과 관련 시스템을 조사할 권한도 갖게 됐다. 챗GPT는 아일랜드의 디지털서비스조정관인 코미시운 나 메안과 협력해 DSA 준수 여부를 감독받는다. 집행위는 챗GPT를 이용자의 프롬프트와 질의에 응답하는 AI 시스템으로 보면서도 웹 검색 기능을 근거로 온라인 검색엔진에 해당하는 하이브리드 서비스로 판단했다. 이번 조치에서 레딧과 로블록스도 '초대형 온라인 플랫폼(VLOP)'으로 함께 지정됐다. 두 서비스 역시 EU 내 월평균 이용자 4500만명 이상에 도달한다고 신고해 지정 요건을 충족했다. 레딧과 로블록스는 이용자가 제3자 콘텐츠를 대중에 유통할 수 있게 한다는 점에서 온라인 플랫폼으로 분류됐다. 각각 코미시운 나 메안, 네덜란드 소비자·시장청(ACM)과 협력해 감독받는다. 반면 앤트로픽 클로드는 이번 지정 대상에서 빠졌다. 성능이나 심사 결과가 아니라 유럽 이용자 수가 법적 기준선인 4500만명에 못 미쳤기 때문이다. 구글 제미나이도 이번 지정에는 포함되지 않았다. 이번 조치로 집행위가 DSA에 따라 지정한 초대형 온라인 플랫폼과 검색엔진은 모두 28개로 늘었다. 앞서 구글과 메타, 틱톡 등 대형 플랫폼이 같은 규제 대상에 올랐으며 챗GPT는 생성형 AI로는 처음 이름을 올렸다. DSA의 감독과 집행은 집행위와 각 회원국의 디지털서비스조정관이 나눠 맡는다. 집행위는 "레딧과 로블록스, 챗GPT는 이미 온라인 플랫폼과 검색엔진에 적용되는 DSA 일반 의무를 각각 준수하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.01 17:57김동원 기자

챗GPT 광고 매출, 200일 만에 1조원 돌파…오픈AI, 수익성 입증

오픈AI가 챗GPT에 붙인 광고로 인공지능(AI) 광고 시장의 문을 열었다. 서비스 반년여 만에 조 단위 매출을 올리며 챗봇 광고도 수익원이 될 수 있음을 증명했다. 1일 오픈AI에 따르면 챗GPT 광고 연환산 매출은 10억 달러(약 1조 3000억원)에 도달했다. 지난 2월 미국에 광고 서비스를 도입한 지 약 200일 만이다. 광고는 이용자가 챗GPT에 "이사하는데 필요한 가전을 추천해달라"고 물으면 그 대화 내용에 맞는 상품 광고가 답변 옆에 붙는 식으로 이뤄진다. 검색어에 맞춰 광고가 뜨던 방식이 이용자와 AI가 나눈 대화에 맞춰 광고가 붙는 방식으로 바뀐 것이다. 이런 방식의 광고는 실제 성과로 이어지고 있다. 오픈AI에 따르면 한 온라인 쇼핑 광고주는 28일간 광고를 집행해 광고비의 3배를 벌었다. 한 기술 파트너의 경우 광고를 보고 유입된 이용자의 80% 이상이 신규 고객이었다. 오픈AI가 광고에 공을 들이는 것은 기업공개(IPO)를 앞두고 있어서다. 개인 이용자 중심으로 성장한 오픈AI는 기업 고객 비중이 높은 앤트로픽보다 매출 성장이 더디다는 평가를 받아왔다. 광고를 구독과 기업용 서비스, 응용프로그램인터페이스(API)에 이은 새로운 수익원으로 키워 이를 만회하려는 것으로 풀이된다. 광고 사업 확장에도 속도를 내고 있다. 챗GPT 광고는 현재 한국을 포함해 40여 개국에서 운영된다. 이날부터는 인도, 유럽, 중동, 북아프리카 지역 광고주가 대행사를 거치지 않고 직접 광고를 구매하는 셀프서비스 방식도 도입했다. 초기에는 대행사 중심으로 광고를 판매했으나 지난 5월 이후 중소기업과 스타트업으로 광고주를 넓혔다. 현재 주요 AI 기업 중 챗봇에 광고를 붙인 곳은 오픈AI뿐이다. 구글은 챗봇 제미나이에 광고를 넣지 않는 대신 검색 화면의 AI 답변에만 광고를 붙였다. 20년간 검색 광고로 벌어온 수익 기반을 지키면서 챗봇은 광고 없이 두는 쪽을 택했다. 앤트로픽은 아예 자사 챗봇 클로드에 광고를 붙이지 않겠다고 선언했다. 기업마다 다른 전략을 추구하는 것은 챗봇 광고의 불확실성 때문으로 분석된다. 시장조사업체 이마케터는 미국 AI 광고 지출이 올해 320억 달러(43조 8000억 원)에서 2030년 682억 달러(약 93조 원)로 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 이 가운데 80% 이상은 챗봇 대화 안이 아니라 구글 AI 개요 옆에 붙는 검색 광고처럼 AI가 생성한 콘텐츠 옆에 표시되는 형태인 것으로 조사됐다. 챗GPT처럼 챗봇 안에 직접 붙는 광고는 올해 전체 AI 광고의 3% 수준에 그칠 것으로 봤다. 이용자 신뢰도 과제로 남는다. 지난 1월 입소스 조사에서 미국 성인의 63%는 AI 검색 결과에 광고가 붙으면 그 답변을 덜 신뢰하게 될 것이라고 답했다. 오픈AI는 "챗GPT에 사람들이 두는 신뢰를 지키는 것이 가장 중요한 원칙"이라며 "챗GPT 광고는 항상 명확히 표시되고 챗GPT 답변과 분리돼 있으며 광고주는 이용자의 사적 대화에 접근할 수 없다"고 밝혔다.

2026.09.01 15:48김동원 기자

미국 국방부, 군용 챗GPT·그록 도입…민감 데이터 보호 나선다

미국 국방부가 챗GPT와 그록의 군용 버전을 300만 군·민간 인력에게 제공한다. 민감한 정부 데이터가 외부로 새는 것을 막으면서 AI를 활용하기 위한 조치다. 1일 테크크런치 등 외신에 따르면 미국 국방부는 오픈AI의 '챗GPT 밀'과 xAI의 '그록 포 거버먼트'를 통합 보안 포털 '젠AI닷밀(GenAI.mil)'에 추가했다. 두 서비스는 소비자용 제품을 정부 업무에 맞춰 개조한 버전이다. 젠AI닷밀은 지난해 출범한 보안 포털이다. 국방부 직원은 이 포털에서 민감한 정부 데이터를 외부에 노출하지 않고 최신 AI를 활용할 수 있다. 초기에는 구글 제미나이만 제공했다. 국방부는 포털 이용자가 계속 늘고 있다고 밝혔다. 전체 인력 300만 명 가운데 170만 명 이상이 포털에 등록했다고 설명했다. 이번에 추가된 두 모델은 쓰임새가 다르다. 챗GPT 밀은 채팅 파일 프로젝트 맞춤형 GPT 기능을 중심으로 행정, 군수, 기획, 정책 같은 비전투 업무를 지원한다. 사용 방법은 상용 챗GPT와 비슷하다. 그록은 군사적 용도로 활용된다. 취득 담당자의 시장조사부터 군수 담당자의 공급망 관리까지 여러 작전 상황에서 임무를 지원한다. 그록은 스페이스X 보안 위성망 '스타실드'를 기반으로 한다. 스타실드는 스페이스X의 스타링크 기술을 활용한 보안 위성 통신망이다. 이번 도입은 미국 국방부가 보안을 유지하면서 AI로 업무 속도와 역량을 높이기 위해 이뤄졌다. 국방부는 엔비디아 마이크로소프트 아마존웹서비스(AWS) 리플렉션AI 등 여러 기업과도 협력해 왔다. 반면 앤트로픽의 클로드는 이번 명단에서 빠졌다. 앤트로픽은 국방부와 클로드의 군 사용 범위를 놓고 협상을 벌였지만 이견을 좁히지 못했다. 앤트로픽은 자사 기술이 완전 자율무기나 자국민 대상 대규모 감시에 쓰이지 않도록 요구했고 국방부는 합법적 목적 전반에서 클로드를 제약 없이 쓰게 해달라고 맞섰다. 이견이 좁혀지지 않자 국방부는 올해 3월 앤트로픽을 '공급망 위험'으로 지정했다. 미국 기업이 공개적으로 이 지정을 받은 첫 사례로 방산 계약업체마저 앤트로픽 기술을 쓸 수 없게 됐다. 앤트로픽은 이에 불복해 소송을 냈고 8월 말 캘리포니아 연방법원은 해당 지정이 위법하다고 판단했다. 다만 워싱턴DC 소송이 남아 있어 앤트로픽은 여전히 공급망 위험으로 분류돼 있다. 미국 국방부는 "스타실드 AI의 그록 포 거버먼트는 전투원에게 즉각적인 생산성 향상과 더 강력한 지식 연속성 그리고 더 안전하고 효율적인 협업을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 14:13김동원 기자

삼성SDS, 오픈AI·앤트로픽과 AX 전략 공개…8일 '리얼 서밋 2026' 개최

삼성SDS가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·솔루션까지 아우르는 풀스택 전략을 앞세워 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 삼성SDS는 오는 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 개최한다고 1일 밝혔다. 올해 행사는 '삼성SDS AI 풀스택으로 완성하는 성공적인 AX 혁신의 미래'를 주제로 열린다. 기업이 AI를 단순 도입하는 데 그치지 않고 실제 업무와 사업에 적용해 성과로 연결할 수 있는 전략과 실행 방안을 제시할 계획이다. 이번 행사에선 AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 아우르는 AI 풀스택 역량을 선보인다. 이를 활용해 기업 AX를 지원하는 기술과 서비스뿐 아니라 실제 고객 적용 사례도 소개할 예정이다. 기조연설에는 이준희 삼성SDS 대표를 비롯해 김경훈 오픈AI 한국총괄대표와 최기영 앤트로픽 한국 대표가 연사로 나선다. 이 대표는 기업의 업무와 비즈니스를 AI 중심으로 재설계하는 AX의 방향과 성공을 위한 핵심 요소를 제시할 계획이다. 삼성SDS의 AI 풀스택을 기반으로 고객의 AX 실행 전략도 발표한다. 오픈AI와 앤트로픽은 글로벌 AI 기술 발전 방향과 기업의 AI 활용 전략을 공유한다. 특히 삼성SDS와의 협력을 바탕으로 기업 고객의 다양한 AX 수요에 대응하기 위한 방안도 소개할 예정이다. 국내 기업의 실제 사례도 공개된다. 김영주 GS칼텍스 VCPO실장(CTO)과 박종성 동원그룹 DT본부장(전무), 안재만 베슬AI 대표 등이 연사로 참여해 삼성SDS와 추진한 AI 기반 비즈니스 혁신 사례와 성과를 공유한다. 오후에는 AX 전략과 실행, 제조, 유통·서비스, 물류, 공공, 국방, 금융 등을 아우르는 총 10개 트랙에서 59개 발표 세션이 진행된다. 산업별 AX 전략과 구체적인 실행 사례를 집중적으로 다룰 예정이다. 오픈AI와 앤트로픽을 비롯해 구글 클라우드, 델 테크놀로지스, 월든 로보틱스, 퓨리오사AI, 테이텀 시큐리티 등 삼성SDS의 국내외 주요 AI 파트너도 세션에 참여한다. 이들은 최신 AI 기술 동향과 기업 적용 사례를 소개한다. 참가자가 AI와 클라우드 기술을 직접 활용할 수 있는 체험 프로그램도 확대한다. 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'에서 AI 에이전트를 직접 제작하거나 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'에서 클라우드 자원을 생성·배포하는 실습을 진행할 수 있도록 지원한다. 삼성SDS는 업무협업 솔루션 '브리티웍스'의 새로운 기능인 '코워크'도 이번 행사에서 처음 공개한다. 참가자가 해당 기능을 직접 사용해 볼 수 있는 프로그램도 마련한다. 이와 함께 40여 개 전시 부스를 운영해 삼성SDS와 파트너사의 엔터프라이즈 AI 솔루션을 선보일 예정이다.

2026.09.01 14:05한정호 기자

韓 게임 거장 노하우 전수… '오픈AI 게임 빌더스 서울' 개막

인공지능(AI) 선도 기업 오픈AI와 한국 게임 산업을 개척한 주역들이 모여 AI 기술이 가져올 게임 개발과 서비스의 미래 혁신 방향을 공유하는 자리가 마련됐다. 오픈AI는 서울 '그래픽 바이 대신'에서 '오픈AI 게임 빌더스 서울'을 개최했다고 31일 밝혔다. 이날 행사는 올리버 제이 오픈AI 인터내셔널 총괄 디렉터의 환영사를 시작으로 송재경 엑스엘게임즈 전 대표와 송병준 컴투스 의장의 오프닝 키노트 순으로 진행됐다. 올리버 제이 총괄 디렉터는 “한국 게임 역사의 주역들과 AI 시대를 정의할 개발자들이 모인 뜻깊은 자리”라며 “한국 개발자들이 AI를 적극 활용해 새로운 게임성에 과감히 도전하기를 기대한다”고 전했다. 첫 키노트를 맡은 송재경 엑스엘게임즈 전 대표는 코덱스를 활용해 코딩 처리량을 기존 대비 8배 이상 끌어올린 MMORPG 개발 경험을 공유했다. 송 전 대표는 “AI를 단순히 소프트웨어를 빨리 만드는 도구로만 볼 것이 아니라, 게임 안에서 스스로 보고 판단하고 행동하는 '새로운 참가자(Agent)'로 설계해야 한다”며 인간과 AI가 공존하는 차세대 게임 생태계 모델을 제시했다. 이어 송병준 컴투스 의장은 “게임의 본질은 주어진 기술 한계 안에서 유저에게 '재미'를 주는 것”이라며 “누구나 아이디어만 있으면 게임을 만드는 '창작의 대중화'에 이어 글로벌 시장 출시·서비스 과정도 훨씬 빠르고 쉽게 변화할 것”이라고 짚었다. 이와 함께 컴투스의 노하우가 담긴 AI 백엔드 플랫폼 '하이브 액실(Hive Axyl)'을 선보였다. 행사를 총괄 기획한 송보영 아르투 대표(오픈AI 어드바이저)는 “코덱스를 이용한 개발 노하우를 공유해 준 레전드 개발자분들께 감사드린다”며 “한국을 시작으로 다음 달 일본, 미국, 유럽 등으로 게임 빌더스 행사를 확대해 나갈 것”이라고 전했다. 한편 오후 세션에서는 사전 선발된 40개 팀이 참가해 AI 기반 아키텍처를 발표하는 '3분 스피치'와 실시간 게임 구축을 진행하는 '5시간 라이브 해커톤'이 진행된다.

2026.08.31 14:45정진성 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

[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

[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

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