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[르포] AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

깃허브 제품 부사장 "AI 코딩 가성비 시대 이끌 것"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "웹사이트에서 글자 한 줄을 수정하는 데 가장 비싼 인공지능(AI) 모델을 사용할 필요는 없습니다. 기업이 AI 개발 도구를 효율적으로 활용하려면 작업에 적합한 모델을 선택하고 비용을 통제할 수 있어야 합니다." 루이스 비텐코트-에밀리오 깃허브 제품 부문 수석부사장(SVP)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업 비용 부담도 커지고 있다고 진단했다. 개발자가 간단한 코드 수정에도 고성능 AI 모델을 사용하면 불필요한 지출이 발생할 수 있어 작업 난도에 따라 모델을 다르게 활용해야 한다는 설명이다. 그는 특히 기존 멀티모델 환경에서는 개발자가 어떤 모델을 사용할지 직접 판단해야 한다는 점을 한계로 꼽았다. AI 모델마다 성능과 가격이 달라 작업에 맞지 않는 모델을 선택하면 비용이 늘거나 결과물의 품질이 떨어질 수 있기 때문이다. 깃허브는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 이번 행사에서 '코파일럿 퓨전'을 공개했다. 퓨전은 개발자가 여러 AI 모델을 직접 비교하지 않아도 작업에 적합한 모델을 자동으로 조합해 개발 업무를 처리하도록 지원한다. 퓨전의 작동 원리는 업무에 따라 적합한 인력을 배치하는 방식과 비슷하다. 개발자가 프로젝트를 전달하면 퓨전은 여러 AI 에이전트를 실행하고, 각 작업에 적합한 모델을 활용해 결과물을 만든 뒤 하나로 통합한다. 개발자는 비용과 성능의 균형을 우선할지, 고성능 모델 활용을 중시할지 선택할 수 있다. 다만 개별 작업마다 모델을 일일이 지정할 필요는 없다. 깃허브는 이런 방식이 실제 개발 비용을 얼마나 줄이는지도 시험했다. 소프트웨어 개발 벤치마크를 활용해 AI가 주어진 작업을 정확하게 완료했는지 확인하고, 작업에 사용한 토큰과 처리 시간을 측정했다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "주요 벤치마크에서 작업 완료 점수가 8.7포인트(p) 높게 나타났다"며 "최첨단 AI 모델을 사용하는 방식과 비교해 비용은 77% 낮았다"고 밝혔다. 그는 퓨전이 개발자 모델 선택 부담도 줄일 것으로 기대했다. 실제 코파일럿 사용자 61%는 여러 AI 모델을 사용하고 있으며, 유료 개발자 중 63%는 한 달에 적어도 한 번 자동 모델 선택 기능을 이용하고 있는 것으로 나타났다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "다수 개발자는 기본 설정이나 자동 모델 선택 기능을 사용한다"며 "퓨전을 통해 하나의 프로젝트에서 여러 모델이 활용되는 모습을 경험하면 각 모델의 장단점도 자연스럽게 이해하게 될 것"이라고 내다봤다. 그는 "개발자에게 다양한 모델을 선택할 권한을 주는 것은 좋지만, 어떤 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 판단할 책임도 함께 늘어난다"며 "퓨전은 이런 부담을 줄이면서 여러 모델 장점을 활용하도록 설계했다"고 강조했다. "AI 거버넌스·비용 통제…에이전트 협업 지원" 깃허브는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 개발 업무도 확대하고 있다. 기업이 AI 사용을 통제하는 동시에 여러 에이전트를 활용해 복잡한 개발 프로젝트까지 처리할 수 있도록 지원하려는 것이다. 대표 기능이 올해 공개한 '코파일럿 프로젝트'다. 지난해 발표한 '에이전트HQ'가 개발자에게 다양한 AI 에이전트를 선택할 수 있는 환경을 제공했다면, 코파일럿 프로젝트는 여러 에이전트가 개발 프로젝트를 나눠 수행하도록 지원한다. 예를 들어 여러 코드 저장소를 수정해야 하는 프로젝트가 있다면 각 저장소에 AI 에이전트를 배정할 수 있다. 에이전트들은 서로 다른 AI 모델을 사용해 작업을 동시에 진행하고, 코파일럿 프로젝트는 이들 작업을 조율한다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 이런 변화가 개발자 역할에도 영향을 미칠 것으로 내다봤다. AI 모델 하나에 작업을 지시하던 방식에서 벗어나 여러 에이전트 업무를 관리하는 방향으로 개발 방식이 바뀐다는 것이다. 그는 "기존에는 개발자가 하나의 모델과 대화하면서 한 번에 하나의 작업을 해결했다"며 "이제는 여러 에이전트에 업무를 배분하고 작업을 조율하는 엔지니어링 매니저와 같은 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다. 이어 "우리는 개발자에게 가장 효과적이고 가성비 높은 도구를 선택할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 사람과 AI 에이전트가 한곳에서 협력하며 소프트웨어를 개발할 수 있도록 플랫폼을 키울 것"이라고 강조했다.

2026.10.31 01:56김미정 기자

[AI는 지금] "결정은 사람이, 맥락은 AI가"… 오픈AI, 행동지침 개편

오픈AI가 사람 대신 일하는 인공지능(AI) 행동 지침을 개편했다. AI가 사용자 뜻을 파악해 업무를 처리하면서도 사람이 판단하고 선택할 권한을 지키도록 기준을 보강했다. 오픈AI는 29일(현지시간) 자사 AI 행동 기준을 담은 '모델 스펙(Model Spec)'을 개정했다고 밝혔다. 과거 대화와 기억을 참고해 사용자 의도를 이해하는 지침을 추가하고 수행한 작업과 그 영향을 알리도록 했다. 이번 개편은 AI가 맡는 업무가 늘면서 지시만으로 해결하기 어려운 상황도 많아진다는 판단에서 나왔다. 사용자가 요청할 때 발생 가능한 상황을 모두 설명하기는 어렵기 때문이다. 오픈AI는 AI가 명시된 지시를 따르는 데서 나아가 예상하지 못한 상황에서도 사용자 목표에 맞게 판단해야 한다고 강조했다. 새 지침은 AI가 과거 대화를 참고해 사용자가 원하는 조건을 파악하도록 했다. 일례로 이직할 회사를 비교할 때 사용자가 앞서 규칙적인 근무 시간을 원한다고 말했다면 이를 고려해 답할 수 있다. 이때 "이전에 말씀한 근무 시간을 기준으로 비교했다"고 알려 사용자가 조건을 수정할 수 있도록 해야 한다. 과거에 한 말을 계속 같은 뜻으로 받아들여서는 안 된다. 지금은 근무 시간보다 연봉을 더 중요하게 생각할 수도 있기 때문이다. AI는 사용자가 현재 원하는 조건에 맞춰 비교를 돕고 특정 선택으로 몰래 유도하지 않아야 한다. AI가 어떤 일을 했는지도 사용자가 알 수 있어야 한다. 확실히 아는 내용과 확인하지 못한 내용을 구분하고 실제로 처리한 업무를 알려야 한다. 업무를 진행하면서 다른 사람에게 피해를 줄 가능성도 살피도록 했다. 업무 수행 범위는 오픈AI가 정한 안전 기준을 따른다. 개발자는 그 안에서 서비스를 설계하고 사용자는 해당 서비스에서 AI에 일을 맡긴다. 오픈AI는 서로 다른 지시가 충돌할 때 무엇을 우선할지 정하는 기준도 개정했다. 답변 표현 방식은 사용자 취향에 맞춰 유연하게 조정한다. 세부 문체 지침을 대부분 없애고 언어와 문화, 대화 맥락과 피드백을 참고하도록 했다. 객관적으로 답하는 원칙은 유지했다. 사용자가 특정 관점에서 답해 달라고 명시하면 이를 반영할 수 있다. 다만 사용자가 듣고 싶어 할 말을 추측해 그에 맞는 관점을 택해서는 안 된다고 밝혔다. 오픈AI는 이런 기준을 모델에 학습시키는 방법도 연구하고 있다. 규칙뿐 아니라 그 이유까지 익혀 처음 접하는 상황에서도 사용자 뜻과 안전 기준에 맞게 판단하도록 하는 데 초점을 맞췄다. 관련 연구 결과는 추후 공개할 예정이다. 오픈AI는 "모델 스펙은 AI가 어떻게 행동해야 하는지 제시한 기준으로 현재 모델이 이 기준을 모두 충족하지는 못한다"며 "연구 결과와 실제 사용 경험, 이용자 의견을 바탕으로 지침과 모델을 계속 개선하겠다"고 밝혔다.

2026.10.30 10:23김동원 기자

"AI가 과학계 숙제 해결?"…오픈AI 성과 검증에 노벨상 수상자도 나선다

오픈AI가 인공지능(AI)이 과학계 오랜 난제를 풀었다고 주장하며 학계 검증을 요청했다. 수학·컴퓨터과학·물리학에서 AI가 만든 풀이를 전문가 검토에 맡겨 과학 연구 도구로서 성능을 입증하겠다는 취지다. 오픈AI는 26일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 AI로 수학·컴퓨터과학·물리학 분야 오랜 난제를 풀었다고 밝혔다. 파동이 한곳에 얼마나 강하게 모일 수 있는지, 어려운 계산을 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지, 입자와 힘을 설명하는 이론이 수학적으로 성립하는지에 관한 문제다. 회사는 일부 풀이를 증명 검증 도구 '린'으로 점검했다고 설명했다. 린은 컴퓨터가 읽을 수 있게 작성한 증명 논리 단계를 확인한다. 외부 전문가는 이 자료를 바탕으로 AI가 원래 문제를 정확하게 다뤘는지와 풀이가 학문적으로 어떤 의미를 갖는지 살펴볼 예정이다. 학계 검토 결과에 따라 성과 인정 여부가 결정된다. 검토 방식은 분야마다 달리했다. 수학 자료는 누구나 살펴보도록 공개했다. 컴퓨터과학은 자료 공개와 외부 연구단 구성을 병행한다. 물리학은 연구단이 AI 자료를 검토한 뒤 직접 논문으로 정리하기로 했다. 수학 난제 증명 주장…계산 시간 한계 가설에도 반론 수학 분야에서 다룬 문제는 '국소 평활화 추측'이다. 파동이 한순간 특정 지점에 강하게 몰리더라도 그런 상태는 짧게 지속되며 일정 시간 동안 평균을 내면 집중 정도가 줄어든다는 내용이다. 1991년 제안됐으며 2019년 공간 2차원에서 증명됐다. 오픈AI는 AI가 이 추측을 모든 차원에서 증명했다고 주장했다. 이 결과가 맞으면 연결된 난제인 '가케야 추측'과 '스타인의 제한 추측'도 해결된다고 설명했다. 가케야 추측은 길이가 같은 선분을 모든 방향으로 하나씩 포함한 집합이 얼마나 작은 공간을 차지할 수 있는지에 관한 문제다. 여기서 크기는 넓이나 부피보다 '차원'으로 따진다. 3차원 공간에서 모든 방향 선분을 포함했다면 그 집합도 3차원이어야 한다는 주장이다. 스타인의 제한 추측은 파동을 여러 진동 성분으로 나눠 분석할 때 성립하는 수학적 한계를 다룬다. 컴퓨터과학에서는 '지수 시간 가설(ETH)'에 도전했다. 여러 조건을 한꺼번에 만족하는 답을 찾는 계산에서 문제가 커질수록 필요한 시간이 얼마나 빠르게 늘어나는지에 관한 가설이다. 예를 들어 여러 사람의 일정 조건을 모두 맞추는 문제처럼 선택지를 조합해 답을 찾아야 하는 계산과 관련된다. ETH는 특정 논리 문제에서 변수가 늘어날수록 계산 시간이 지수적으로 증가하는 장벽을 근본적으로 낮추기 어렵다고 본다. 많은 연구자가 이를 전제로 다른 문제도 일정 수준보다 빠르게 풀기 어렵다는 결론을 내렸다. 오픈AI는 AI가 이 가설이 틀렸음을 증명했다고 밝혔다. 주장이 확인되면 기존 가설에 의존한 계산 시간 한계를 다시 살펴보고 더 빠른 알고리즘을 찾을 여지가 생긴다. 실제 프로그램 속도를 높이는 방법은 후속 연구 과제다. 러셀 임팔리아초와 라마모한 파투리 UC샌디에이고 교수, 라이언 윌리엄스 MIT 교수가 이끄는 연구단이 검토를 맡는다. 임팔리아초와 파투리는 ETH를 처음 제안한 연구자다. 입자와 힘을 설명하는 이론…수학적 토대 검토 물리학에서는 '양자장론'을 다뤘다. 전자나 쿼크 같은 작은 입자가 어떻게 움직이고 힘을 주고받는지 설명하는 이론 체계다. 오픈AI는 이 가운데 양자색역학(QCD)을 포함한 특정 이론을 엄밀한 수학으로 구성하는 증명을 만들었다고 주장했다. QCD는 쿼크와 글루온 사이에 작용하는 강한 힘을 설명한다. 이번 연구는 물리학자가 사용하는 이론을 수학적으로 빈틈없이 정의하고 그 성질을 연구할 토대를 마련하는 작업에 해당한다. 연구 범위에는 '순수 양–밀스 이론'의 존재 증명도 포함됐다. 이는 쿼크 같은 물질 입자를 제외하고 힘을 전달하는 장의 상호작용을 다룬다. 클레이 수학연구소가 선정한 밀레니엄 난제는 이 이론의 존재와 함께 가장 낮은 들뜬 상태를 만드는 데 일정한 에너지가 필요하다는 '질량 간극'까지 증명하도록 요구한다. 오픈AI가 이번에 제시한 성과는 이 가운데 존재 증명에 해당한다. 물리학 연구단은 2004년 노벨 물리학상 공동 수상자인 데이비드 그로스가 이끈다. 마이클 더글러스와 아서 재피, 이고르 클레바노프, 니키타 네크라소프도 참여해 AI가 만든 자료를 검토하고 연구 내용을 정리한다. 연구단은 오픈AI와 독립적으로 결론을 내리며 중간 결과와 의견을 자유롭게 공개할 수 있다. 오픈AI는 최근 발표한 사이먼스 재단 기부금 500만 달러(약 67억원)를 통해 연구자가 결과를 검토하고 후속 연구를 진행할 워크숍과 학술대회도 지원한다. 오픈AI는 "이 원고들은 연구 원시 데이터로 보는 것이 가장 적절하다"며 "연구자들이 결과를 독립적으로 검토하고 설명하며 후속 연구를 발전시키는 데 필요한 자금 지원을 보장하고자 한다"고 밝혔다.

2026.10.28 17:32김동원 기자

오라클 "스타게이트 지연 우려 과장…데이터센터 적기 공급 자신"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 오라클이 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 둘러싼 사업 지연 우려에 선을 그었다. 전력망 확보와 건설 일정 불확실성은 인정하면서도 모듈형 건설 방식으로 데이터센터를 적기에 가동할 수 있다는 자신감을 드러냈다. 롭 차르네키 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 스토리지 및 데이터 서비스 부문 부사장은 27일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기자단 인터뷰에서 스타게이트 프로젝트 구축 진척과 인허가 지연 우려에 대한 질문에 이같이 답했다. 차르네키 부사장은 기존 전력망이 대규모 AI 데이터센터 전력 수요를 충분히 뒷받침하도록 설계되지 않았다고 설명했다. 이에 오라클은 터빈과 연료전지, 태양광 등 다양한 전력 공급 기술을 활용해 대응하고 있다는 입장이다. 그는 "모든 건설 프로젝트는 소프트웨어 개발처럼 일정이 변경될 수 있다"면서도 "현재 진행 상황에 실질적인 우려는 없다고 본다"고 말했다. 이어 "언론에서 필요 이상으로 많은 관심을 보였고 모든 내용이 충분한 사실에 근거한 건 아니다"라며 "데이터센터를 적기에 가동할 수 있다고 자신한다"고 부연했다. 차르네키 부사장은 오라클의 경쟁력으로 모듈형 데이터센터 건설 방식과 다양한 전력 공급원 확보를 꼽았다. 전력 확보 상황과 공사 여건에 따라 구축 속도를 조정할 수 있는 유연성이 신속한 데이터센터 가동을 뒷받침한다는 것이다. 그는 "다른 어느 기업보다 빠르게 데이터센터를 가동하고 있다고 생각한다"며 "모듈형 건설 방식과 다양한 전력 공급원 선택지가 OCI 차별점"이라고 말했다. 스타게이트는 오라클과 오픈AI, 소프트뱅크 등이 지난해 1월 출범시킨 미국 AI 인프라 구축 프로젝트다. 관련해 향후 4년간 최대 5000억 달러 투자를 목표로 한다. 오라클과 오픈AI는 지난해 7월 4.5기가와트(GW) 규모 추가 데이터센터 용량 개발에도 합의했다. 텍사스주 애빌린에서는 첫 번째 스타게이트 데이터센터가 단계적으로 가동되고 있다. 오라클이 지난 9월 공개한 자료에 따르면 전체 시설 8개 동 가운데 6개 동이 고객에게 인도됐다. 이는 전체 용량의 약 75%인 618메가와트(MW)에 해당한다. 반면 뉴멕시코주 '프로젝트 주피터'는 전력 공급과 환경 인허가 문제로 논란을 겪고 있다. 지난 9월 로이터통신은 오라클이 전력 공급 지연 가능성에 대비해 사업 개발사에 불가항력 통지서를 보냈다고 보도했다. 오라클은 발전시설 인허가와 데이터센터 건물 공사는 별개라고 일축했다. '차세대 엔터프라이즈 AI 시대를 이끄는 힘'을 주제로 한 스포트라이트 세션 이후 진행된 글로벌 미디어 질의응답에서도 데이터센터 사업 진척에 대한 질문이 이어졌다. 마헤쉬 티아가라얀 오라클 OCI 사업부 사장은 스타게이트와 관련해 "프로젝트가 순조롭게 진행 중"이라며 "데이터센터를 차례로 가동하고 있다"고 말했다. 티아가라얀 사장은 전력 공급과 관련해서도 계획된 데이터센터 가동 일정을 달성할 수 있다고 강조했다. 오라클은 무정전전원장치(UPS)와 소프트웨어 기반 제어 기술로 전력 부하 변동을 완화하고 주요 부품 공급 부족에는 사전 발주 등으로 대응하고 있다. 그는 "메모리처럼 생산능력 확대에 장기간이 필요한 부품은 공급에 어려움이 있을 수 있다"며 "변압기 등은 공급업체와 사전에 협의해 필요한 물량을 확보하는 것이 중요하다"고 밝혔다.

2026.10.28 10:36이나연 기자

오픈AI, 국내 기업과 AI 도입 난제 해결 모색…실무 부트캠프 개최

인공지능(AI)이 회사 자료를 제대로 찾지 못하거나 중요한 업무 절차를 빠뜨리는 문제를 해결하기 위해 오픈AI가 국내 기업과 머리를 맞댔다. 오픈AI는 지난 27일 서울에서 국내 기업 실무자 40여명이 참석한 '빌더 부트캠프 서울'을 개최했다고 28일 밝혔다. 오픈AI 엔지니어들은 기업별 AI 도입 과제를 검토하고 개발부터 검증, 운영과 보안까지 실무 방안을 공유했다. 이번 행사는 오픈AI 개발자 행사 '데브데이' 후속 프로그램으로 진행됐다. 제조와 통신, IT 서비스, 소비재, AI 분야 기업에서 기술 리더와 개발·연구·제품·사업 담당자 등이 참여했다. 오픈AI는 AI를 적용할 업무를 선정하는 방법부터 소개했다. 현재 업무에서 시간이 오래 걸리거나 반복되는 작업을 찾고 기대 성과와 개발 난도, 운영 위험 등을 고려해 우선순위를 정하도록 안내했다. 고객지원 업무를 예로 들어 AI 도입 성과를 측정하는 과정도 다뤘다. 기존 고객 문의 처리 시간과 답변 품질을 확인한 뒤 AI 적용 전후를 비교할 기준을 정하는 방식이다. 기업별 상담에서는 AI 에이전트 운영 과정에서 발생하는 문제도 논의됐다. 직원이 직접 개발한 AI 에이전트에 회사 데이터 접근 권한을 어디까지 부여해야 하는지, 어떤 업무를 자동으로 처리하도록 허용해야 하는지 등이 주요 질문으로 나왔다. 회사 내부 자료를 AI에 연결했는데도 답변에서 중요한 정보나 업무 단계가 누락되는 문제도 제기됐다. 여러 부서에 흩어진 자료와 승인 기록 때문에 보안 검토가 지연되는 상황을 자동화하려는 기업도 있었다. 오픈AI 엔지니어들은 AI에 맡길 업무와 사람이 검토하고 승인할 단계를 먼저 구분하도록 안내했다. 처음부터 모든 업무를 자동화하기보다 작은 범위에서 성능을 검증하고 문제가 없으면 적용 범위를 넓히는 방안을 제시했다. AI 답변이 정확한지도 원본 자료와 전문가 판단 기준을 바탕으로 확인하도록 했다. 실제 성과를 평가할 때는 AI 사용 횟수보다 업무 처리 시간과 비용, 오류 발생 시 재시도 횟수, 직원이 답변을 검토하고 수정하는 부담 등을 함께 살펴야 한다고 강조했다. 개발 실습에서는 코딩 에이전트 '코덱스'를 활용해 작업을 계획하고 프로그램을 개발·검증하는 방법을 소개했다. AI 에이전트 설계와 성능 평가, 실시간 음성 AI 구현 기술도 다뤘다. 항공 안내방송과 수하물 상담을 활용한 시연도 진행됐다. 이용자가 음성으로 질문하면 AI가 관련 정보를 조회하고 업무 처리 과정으로 연결하는 방식이다. 단순히 말로 답하는 AI를 넘어 실제 업무를 지원하는 음성 서비스 구현 과정을 보여줬다. 보안 세션에서는 '코덱스 시큐리티'를 활용해 소프트웨어 취약점을 조사하고 위험을 검증한 뒤 수정하는 과정을 소개했다. AI 서비스 운영에 필요한 답변 품질과 응답 속도, 비용 관리 방안도 공유했다. 오픈AI는 행사 이후에도 참가 기업에 기술 지원을 제공할 계획이다. 현장에서 접수한 질문에 답하고 기업별 업무 환경에 맞는 AI 시스템 설계와 도입 방안을 함께 검토할 예정이다. 정재원 오픈AI코리아 파트너 디렉터는 "이번 부트캠프는 기업들이 현장에서 겪는 AI 적용의 어려움을 듣고 오픈AI 엔지니어들과 구체적인 해결 방향을 찾을 수 있도록 마련했다"며 "행사에서 논의한 과제가 실제 업무 적용으로 이어질 수 있도록, 기업별 기술 질의와 실제 업무 적용에 대한 후속 지원을 이어가겠다"고 말했다.

2026.10.28 10:35김동원 기자

오라클, 구글·스노우플레이크와 AI 협력 '광폭 행보'

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 오라클이 오픈AI·엔비디아와 초대형 인공지능(AI) 인프라 협력을 강화하는 동시에 구글 AI 반도체 '텐서처리장치(TPU)'와 스노우플레이크 AI 데이터 플랫폼을 자사 클라우드에 도입한다. 기존 협력 관계를 고도화하고 AI 가속기부터 기업 데이터 분석까지 기술 선택지를 확대해 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 마헤쉬 티아가라얀 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 사업부 사장은 27일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 스포트라이트 세션에서 "우리 목표는 고객에게 최고의 가치를 제공하고 OCI를 컴퓨팅 투자 대비 더 나은 AI 성과를 얻을 수 있는 플랫폼으로 만드는 것"이라고 밝혔다. 스노우플레이크 AI 데이터 플랫폼, OCI서 바로 이용 오라클은 스노우플레이크 'AI 데이터 클라우드'를 OCI 네이티브 퍼스트파티 서비스로 제공할 예정이다. 고객은 OCI에서 스노우플레이크를 직접 구매하고 이용할 수 있으며 기존 오라클 유니버설 크레딧도 사용할 수 있다. 요금과 청구 체계도 오라클을 통해 통합 관리된다. 이번 협력은 기업 내부에 축적된 업무 데이터를 AI 분석에 활용하는 과정을 간소화하는 데 초점을 맞췄다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션과 넷스위트, 자율운영 AI 데이터베이스 등에 저장된 데이터를 스노우플레이크 분석·AI 기능과 연계하도록 지원한다. 클라우드 간 데이터 이동에 따른 비용과 관리 부담도 줄일 수 있다는 설명이다. 크리스티안 클라이너만 스노우플레이크 제품개발 총괄부사장은 고객 선택권 확대를 양사 협력 핵심으로 꼽았다. 기업들이 기존 오라클 시스템을 유지하면서 스노우플레이크 데이터 분석 역량을 활용하도록 하겠다는 취지다. 클라이너만 부사장은 "고객에게 추가 선택권을 제공하는 것이 핵심"이라며 "오라클 기업용 애플리케이션과 데이터베이스를 사용하는 고객이 우리 AI 및 분석 기능을 더 쉽게 활용할 수 있다"고 말했다. 구글 TPU도 OCI서 쓴다…AI 반도체 선택권 확대 AI 컴퓨팅 분야에서는 구글과의 협력이 주목받았다. 오라클은 구글 외부 하이퍼스케일 클라우드 사업자 가운데 처음으로 TPU를 제공할 예정이다. 구글이 자체 AI 모델 학습과 추론에 활용해 온 전용 가속기를 OCI 고객도 이용할 수 있게 되는 셈이다. 서비스 제공 시점은 2027년으로 계획됐다. TPU 도입으로 OCI AI 가속기 포트폴리오도 확대된다. 고객은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 구글 TPU를 활용해 AI 모델 학습과 대규모 추론 작업에 적합한 컴퓨팅 환경을 선택할 수 있다. 오라클은 TPU 운영에 필요한 데이터센터 전력과 냉각, 네트워킹 인프라를 제공한다. 조지 엘리사이오스 구글 클라우드 컴퓨팅 엔진(GCE) 및 AI 인프라 제품개발 부사장은 오라클을 TPU 공급 확대를 위한 협력사로 선택한 배경으로 "오라클 대규모 데이터센터 구축 역량과 기존 클라우드 협력 관계, 양사 공통 고객 기반 등을 고려했다"고 답했다. 엘리사이오스 부사장은 TPU 차별점으로 반도체와 소프트웨어, 네트워크를 함께 설계하는 방식을 제시했다. 이를 통해 대규모 AI 학습·추론 과정에서 전력 효율과 시스템 안정성을 높일 수 있다. 수많은 가속기를 연결하는 환경에서는 개별 칩 성능뿐 아니라 전체 시스템 효율성이 중요하다고 짚었다. 엔비디아·오픈AI 협력 강화…AI 인프라 다변화 기존 핵심 파트너인 엔비디아와 협력도 강화한다. 오라클은 차세대 AI 컴퓨팅 시스템 '베라 루빈 NVL72' 기반 OCI 인프라를 멀티기가와트 규모로 확장할 방침이다. 오픈AI 역시 OCI 대규모 GPU 인프라를 활용하는 주요 고객사로 소개됐다. 이날 티아가라얀 사장과의 대담에 참여한 이안 벅 엔비디아 하이퍼스케일 및 HPC 부사장과 스리칸트 포타니스 오픈AI 컴퓨터 인프라스트럭처 엔지니어링 리더는 초대형 AI 모델 운영에 필요한 인프라 공동 최적화 필요성에 공감했다. GPU 간 연결 구조뿐 아니라 전력 공급과 네트워킹, 시스템 안정성을 고려해야 대규모 AI 학습을 지속할 수 있다는 설명이다. 오라클은 AI 추론 시장을 겨냥한 협력사도 늘리고 있다. 세라브레스와 삼바노바, 포지트론 등 특화 반도체 기업 기술을 OCI에 도입해 작업 유형별 컴퓨팅 선택지를 확대한다. 퀀티넘과의 양자컴퓨팅 협력과 메타 AI 모델 '뮤즈 원더' 제공 계획도 소개됐다. 티아가라얀 사장은 이어진 글로벌 미디어 질의응답에서 구글 TPU 도입이 엔비디아와의 협력 축소를 의미하지는 않는다고 선을 그었다. 엔비디아를 주요 파트너로 유지하면서 AI 작업 특성에 따라 AMD와 구글 TPU, 특화 추론 반도체 등을 함께 제공하겠다는 구상이다. 특히 AI 추론 시장에서는 특정 작업에 최적화된 반도체 역할이 커질 것으로 내다봤다. 오픈AI와 브로드컴이 공동 개발하는 맞춤형 AI 칩 '할라피뇨(Jalapeño)'를 비롯해 다양한 추론 가속기가 등장하면서 고객이 성능과 비용에 따라 인프라를 선택할 수 있는 환경이 확대됐다는 평가다. 티아가라얀 사장은 "서로 다른 AI 작업에는 서로 다른 컴퓨팅 자원이 필요하다"며 "고객이 각 작업 성능과 처리량, 비용에 맞는 인프라를 선택할 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.

2026.10.28 08:29이나연 기자

오라클, 오픈AI와 AI 보안 위협 공동 대응…"취약점 찾아 고친다"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 인공지능(AI)이 기존 소프트웨어 보안 취약점을 빠르게 드러내는 환경 속에서 오라클이 오픈AI와 손잡고 기업용 보안 기술 강화에 나섰다. 양사 기술을 결합해 취약점 탐지부터 검증·수정까지 지원하고 AI 에이전트 확산에 따른 보안 위협에 대응할 방침이다. 클레이 마고요크 오라클 최고경영자(CEO)는 27일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기조연설에서 샘 알트먼 오픈AI CEO와 기업 AI 보안 대응 방안을 논의했다. 무대에 오른 알트먼 CEO는 기업이 AI를 활용해 가장 먼저 해결해야 할 과제로 사이버보안을 꼽았다. 그는 "지금 기업에 AI로 단 한 가지 일만 하라고 권한다면 AI가 초래할 보안 위협을 제대로 이해하고 완화하는 것"이라고 밝혔다. 이에 마고요크 CEO는 "AI가 새로운 보안 문제를 만드는 것이 아니라 지난 50년간 축적된 기존 시스템 취약점을 발견하도록 돕고 있다"고 진단했다. 알트먼 CEO도 마고요크 CEO 견해에 동의했다. 그는 "유일한 해결책은 이러한 문제를 모두 찾아내고 고치는 것"이라며 기업 시스템의 주요 트래픽을 상시 점검하는 새로운 형태의 보안 서비스가 필요하다고 설명했다. 오라클은 이날 오픈AI 모델을 활용한 '오라클 AI 시큐리티 메시(Oracle AI Security Mesh)'를 공개했다. 오픈AI 사이버보안 AI 모델과 오라클 보안 테스트 도구를 결합해 기업 시스템 취약점을 탐지하고 검증·수정하는 서비스다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)뿐 아니라 다른 클라우드와 온프레미스 환경에서도 활용할 수 있다. AI 에이전트가 잠재적인 공격 경로와 취약점 악용 가능성을 검증한 뒤 수정 방안을 제시한다. 실제 변경 사항은 고객 승인을 거쳐 적용된다. 현장 시연에서는 인증 없이 접근할 수 있는 응용 프로그램 인터페이스(API) 취약점을 찾아내고 코딩 에이전트가 API와 클라우드 접근 설정을 수정하는 과정을 선보였다. 오라클과 오픈AI는 미국 텍사스주 애빌린 '스타게이트' 데이터센터를 비롯해 AI 인프라 구축에서 협력해 온 주요 파트너다. 양사는 이날 보안뿐 아니라 챗GPT와 오라클 업무 시스템을 연계하는 '오라클 AI 워크스페이스', AI 애플리케이션 개발 도구 '오라클 앱 컴포저' 등으로 협력 범위를 확대했다. 오라클 AI 워크스페이스는 챗GPT에서 오라클 기업용 애플리케이션과 데이터에 접근해 승인된 업무를 수행하도록 지원한다. 오라클 앱 컴포저는 오픈AI 코딩 도구 '코덱스'를 활용해 별도 코딩 전문지식 없이 기업용 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있도록 돕는다. 오라클은 오픈AI 기술 기반 AI 컨설팅 조직도 신설해 기업 AI 도입부터 개발·운영까지 지원할 계획이다. 알트먼 CEO는 "AI 시스템이 얼마나 많은 취약점을 찾아내는지 볼 때마다 놀란다"며 "문제를 찾아내고 해결하는 새로운 종류 서비스가 필요하다"고 강조했다.

2026.10.28 02:58이나연 기자

[AI는 지금] 오픈AI, 'GPT-6.1 테라'로 기업용 AI 승부수…가격 경쟁 본격화

오픈AI가 인공지능(AI) 모델의 가격은 낮추고 업무 처리 능력은 높인 'GPT-6.1 테라'로 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 기업들이 AI에 맡기는 업무가 늘어나는 만큼 모델 성능뿐 아니라 처리 속도와 운영 비용까지 개선해 도입 부담을 낮추려는 전략으로, 반복 업무 자동화 수요를 겨냥해 가격 경쟁력 강화를 앞세워 기업용 AI 에이전트 시장에서 주도권 확보에 나선 모습이다. 오픈AI는 26일(현지시간) 자사 블로그를 통해 GPT-6.1 테라를 챗GPT 워크와 코덱스, API에 제공한다고 밝혔다. 자체 전문 업무 평가에서 상위 모델인 GPT-6 아스트라와 비슷한 성능을 기록했으며 작업 완료 속도는 아스트라와 GPT-6.1 솔보다 3배 이상 빨랐다고 설명했다. GPT-6.1 테라는 표준 응용프로그램 인터페이스(API) 요금을 이전 모델보다 50% 낮춰 기업이 반복 업무를 AI에 맡길 때 드는 비용 부담을 줄였다. 또 제안서와 같은 문서 작성부터 컴퓨터 작업까지 지원하는 것이 특징이다. 오픈AI는 이전 모델보다 명확하고 자연스러운 글을 쓰도록 개선하고 화면 속 정보를 이해해 프로그램을 조작하는 능력도 높였다고 밝혔다. 청구서에서 금액과 거래 정보를 찾아 회계 프로그램에 입력하거나 건축 도면을 보고 3D 모델을 만들 수 있다. 온라인 양식 입력과 영상 편집에도 활용할 수 있다. 오픈AI는 청구서 처리처럼 많은 양을 반복해서 수행하는 업무를 주요 활용 분야로 제시했다. 문서를 읽고 필요한 정보를 프로그램에 옮기는 작업을 수천 번 반복하는 기업에서는 작업당 비용을 낮추면 전체 운영비도 줄일 수 있다. 컴퓨터 작업 속도 높이고 잘못된 답변 줄여 오픈AI는 전문 업무 수행 능력을 측정하는 '에이전츠 라스트 이그잼'으로 GPT-6.1 테라를 평가했다. 건축 도면을 3D 모델로 바꾸거나 영상을 장면별로 검토해 복원팀이 참고할 시간대별 기록을 작성하는 시험이다. 문제를 푸는 데 투입하는 연산량을 중간 수준으로 설정했을 때 GPT-6.1 테라는 이전 모델인 GPT-5.6 테라보다 점수가 15%포인트 높았고 작업 비용은 약 3분의 1 수준이었다. 같은 평가에서 작업을 마치는 속도는 GPT-6 아스트라와 GPT-6.1 솔보다 3배 이상 빨랐다고 오픈AI는 밝혔다. 오픈AI는 모델이 틀린 정보를 답하는 비율도 낮아졌다고 설명했다. 실수를 유도하는 질문으로 구성한 내부 시험에서 낮은 추론 설정 기준 오류율은 GPT-5.6 테라 53.6%에서 GPT-6.1 테라 16.7%로 줄었다. 연산량을 최대로 높인 설정에서는 4.3%를 기록했다. 코딩 평가에서도 이전 모델보다 높은 점수를 받았다. 명령어를 입력해 프로그램 문제를 해결하는 능력을 측정하는 '터미널 벤치 4.0'에서 GPT-6.1 테라는 최대 추론 설정으로 과제 50.3%를 해결했다. GPT-5.6 테라가 기록한 21.5%보다 두 배 이상 높았다. 반복 업무는 테라…복잡한 코딩은 솔·아스트라 테라와 솔, 아스트라는 처리할 수 있는 업무가 겹치지만 속도와 비용, 문제 해결 능력에 차이가 있다. 이용자는 맡길 일과 예산에 따라 모델을 선택할 수 있다. 테라는 글쓰기와 화면 이해, 프로그램 조작을 빠르고 저렴하게 처리하는 데 초점을 맞췄다. 솔은 비용과 성능을 함께 고려한 개발자용 모델이며 아스트라는 오픈AI가 가장 높은 수준의 문제 해결 능력을 제공하는 모델로 제시하고 있다. 청구서 정보를 대량으로 입력하는 업무에서는 테라로 비용을 줄이고 복잡한 프로그램에서 오류 원인을 찾아 코드를 고치는 작업에는 솔이나 아스트라를 활용할 수 있다. 다만 모든 분야에서 같은 성능 순서가 유지되지는 않는다. 이번 평가에서도 테라는 일부 컴퓨터 작업에서 아스트라와 비슷한 결과를 냈다. 테라 API 요금은 100만 토큰당 입력 1달러, 출력 5달러다. 같은 양을 처리할 때 입력 2달러, 출력 10달러를 받는 GPT-6.1 솔보다 50% 저렴하다. 토큰은 AI가 정보를 처리하는 단위다. 이미 처리한 입력을 재사용하는 캐시 입력에는 100만 토큰당 0.05달러를 적용한다. 챗GPT 워크와 코덱스에서는 플러스·프로·엔터프라이즈·에듀 이용자에게 제공한다. API 개발자는 'gpt-6.1-terra'라는 이름으로 모델을 사용할 수 있다. 오픈AI는 "챗GPT 워크와 코덱스에서 GPT-6.1 테라를 사용하면 같은 사용 한도로 GPT-5.6 테라보다 더 많은 작업을 처리할 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.27 10:06김동원 기자

150만개 상품 속 '내 팀 코디' 찾는다…파나틱스, 오픈AI와 맞손

글로벌 스포츠 MD 기업 파나틱스가 오픈AI와 손잡고 유니폼에 어울리는 모자와 양말 등을 추천하는 쇼핑 기능을 선보였다. 150만개가 넘는 상품 가운데 응원하는 구단과 원하는 스타일에 맞는 조합을 제안해 고객의 상품 탐색을 돕는 방식이다. 26일(현지시간) CNBC에 따르면 파나틱스는 오픈AI의 코딩 도구인 코덱스를 활용해 개발한 '숍 더 룩(Shop the Look)' 기능을 도입했다. 각 상품 페이지에서 구단과 스타일을 기준으로 함께 입거나 착용하기 좋은 상품을 추천한다. 재고가 있는 상품을 대상으로 조합을 구성한다. 파나틱스는 전 세계 주요 스포츠 리그·구단 대부분과 계약을 맺고 유니폼과 모자, 구단 브랜드 의류 등을 판매한다. 매년 4500만개 이상의 상품을 제조해 180개국 이상에 공급한다. 사업이 커지면서 방대한 상품군에서 원하는 제품을 찾기 어렵다는 문제도 나타났다. 저스틴 차이 파나틱스 커머스 최고제품책임자(CPO)는 수백 개의 사이트를 운영하는 가운데 고객들이 구매할 상품을 찾기 위해 방대한 상품 목록을 살펴봐야 하는 어려움이 있었다고 말했다. 그는 고객들이 한 번 쇼핑할 때 보내는 시간이 평균 30분을 넘기는 일이 흔했다고 설명했다. 매주 1000개 이상의 신상품이 추가되면서 탐색에 걸리는 시간도 늘었다. 그러나 화보 촬영과 스타일링을 통해 상품 조합을 보여주는 기존 방식으로는 빠르게 늘어나는 상품을 모두 반영하기 어려웠다는 평가다. 우승 기념 티셔츠와 모자처럼 경기 결과에 맞춰 신속하게 출시하는 상품도 있어 제작에 시간이 드는 콘텐츠만으로 대응하는 데 한계가 있다는 것이다. 스포츠 상품의 특성상 추천 과정에서 구단과 선수를 정확히 구분하는 것도 중요하다. 차이 CPO는 “로스앤젤레스 다저스 팬이라면 누구도 샌프란시스코 자이언츠 상품을 함께 추천받고 싶어 하지 않는다”며 “우리 사업에서는 구단과 선수가 일치하는 것이 대단히 중요하다”고 말했다. 숍 더 룩은 코덱스로 개발한 도구를 통해 상품과 카탈로그 데이터를 분석하고 서로 어울리는 제품을 찾아 추천 내용을 재평가한다. 고객이 특정 구단의 유니폼을 살펴보면 함께 착용하기 좋은 모자와 양말, 액세서리 등을 보여주는 식이다. 차이 CPO에 따르면 기능 도입 이후 추천 상품 조회 수는 10% 증가했다. 그는 구매를 고려하는 상품이 다른 구단 상품과 어떻게 어울리는지 확인하면 고객이 구매에 더 확신을 갖는 데도 도움이 된다고 설명했다. 오픈AI는 쇼핑 분야에서 유통업체와의 협력을 확대하고 있다. CNBC에 따르면 오픈AI는 챗GPT 안에서 상품을 직접 구매하는 '인스턴트 체크아웃' 사업을 종료하고 유통업체들과 챗GPT 내 전용 앱을 개발하는 작업을 진행하고 있다. 로즈메리 드아라곤 오픈AI 산업별 시장진출전략(GTM) 총괄은 유통업계의 개인화가 오랜 과제였다고 설명했다. 구매 이력과 접속 위치, 로그인 계정 등을 활용해 고객 특성을 파악해 왔지만 적절한 상품 추천으로 이어지지 않는 경우도 있었다는 것이다. 드아라곤은 “AI를 활용하면 더욱 명확한 기준에 따라 상품을 연결해 한 단계 높은 방식으로 개인화를 구현할 수 있다”고 말했다. 이어 방대한 상품 선택지를 좁히고 구매하려는 상품에 어울리는 제품을 보여주는 데 AI를 활용하면 기존 쇼핑 경험을 개선할 기회가 크다고 설명했다.

2026.10.27 08:58김민아 기자

오픈AI, 국내 첫 '모델 마스터즈' 개최…스타트업 AI 개발 지원

오픈AI가 국내 스타트업 인공지능(AI) 서비스 개발을 지원하는 프로그램을 처음 열고 11개 기업 기술 활용 성과를 공개했다. 오픈AI는 지난 23일 서울사무소에서 국내 첫 '오픈AI 모델 마스터즈'를 개최했다고 26일 밝혔다. 참가 기업은 오픈AI 모델을 활용해 개발한 서비스를 시연하고 개발 과정에서 겪은 어려움과 해결 방법을 공유했다. 모델 마스터즈는 스타트업이 AI 활용 아이디어를 실제 제품과 서비스로 구현하도록 지원하는 프로그램이다. 오픈AI는 벤처캐피털(VC)이 추천한 스타트업에 응용프로그램 인터페이스(API) 크레딧을 제공해 모델 개발과 성능 실험에 필요한 비용을 지원했다. 이번 행사에서는 기업 업무 자동화와 웹사이트 제작, 전자상거래, 부동산 개발, 바이오 연구, 댄스 및 영상 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 AI 활용 사례가 나왔다. 특히 오픈AI 음성 모델을 활용한 서비스도 다수 소개됐다. 참가 기업 가운데 1위는 AI 영상 편집 스타트업 컷백이 차지했다. 컷백은 전문 영상 편집자를 위한 솔루션 '셀렉츠'를 개발하고 있다. AI가 영상 내용을 분석하고 필요한 장면을 찾아 편집 작업을 돕는 서비스다. 컷백은 행사에서 총 16시간 분량의 축구 경기 영상 8개를 분석해 특정 선수의 하이라이트 140개를 추출한 사례를 선보였다. 편집자가 긴 영상을 일일이 확인하며 필요한 장면을 찾아야 하는 작업에 AI를 적용했다. 3시간 31분 분량의 라이브 방송 원본으로 편집본 5개를 제작하고 각 영상에 맞는 쇼츠와 썸네일까지 만든 사례도 공개했다. AI가 영상 속 장면을 이해하고 편집에 필요한 작업을 수행하도록 한 점이 특징이다. 컷백은 여러 AI 모델을 직접 시험하며 편집 작업에 적합한 모델을 선정했다. 전문 영상 편집자가 만든 평가 데이터셋을 활용해 여러 모델을 시험하고 작업별 비용과 처리 속도, 결과물 품질을 비교했다. 오픈AI는 컷백이 영상 편집 업무에 맞는 모델을 선택하고 영상 이해 기술을 실제 편집 과정에 적용한 완성도를 높이 평가했다. 이번 프로그램에서는 AI 모델을 단순히 서비스에 연결하는 데 그치지 않고 업무에 맞게 활용하는 개발 역량도 강조했다. 스타트업이 모델마다 다른 성능과 비용을 비교하고 필요한 기능을 구현하는 과정이 실제 제품 경쟁력과 연결되기 때문이다. 한유하 오픈AI 스타트업 담당 어카운트 디렉터는 "모델 마스터즈는 국내 스타트업이 코딩 에이전트 코덱스로 제품을 개발하는 것을 넘어 제품 핵심 기능을 구현하는 데 오픈AI의 다양한 모델과 API를 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 마련한 프로그램"이라며 "이번에 공유한 개발 경험과 배움이 제품 고도화와 새로운 사업 기회로 이어지기를 기대한다"고 말했다.

2026.10.26 10:59김동원 기자

깃허브가 제시한 AI·사람 개발 협업 생태계는?

깃허브가 인공지능(AI)과 사람이 개발 영역에서 협업하는 방식을 제시한다. 깃허브는 오는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트메이슨센터에서 연례 개발자 컨퍼런스 '깃허브 유니버스 2026'을 개최한다. 올해 주제는 '에이전트 시대, 모두 함께'다. 사람과 개발 도구에 AI 에이전트까지 연결해 하나의 작업 흐름을 만드는 방식이 소개될 예정이다. 개발자가 코드를 직접 작성하는 역할에서 나아가 AI에 업무를 배분하고 전체 과정을 조율하는 변화를 다룬다. 주요 세션에는 깃허브와 마이크로소프트를 비롯해 오픈AI·앤트로픽·엔비디아·피그마 관계자들이 참여한다. 특히 AI 기반 개발 미래를 논의하는 패널에는 카라 필립스 앤트로픽 응용 AI 아키텍트와 로한 바르마 오픈AI 코덱스 제품 리드, 케이트 캐틀린 깃허브 스태프 제품 매니저가 나선다. 이들은 앞으로 2년간 AI가 소프트웨어 개발 방식에 가져올 변화를 토론할 예정이다. 이번 행사의 핵심 관전 포인트는 AI에 맡길 수 있는 업무의 범위다. 안주안 시먼스 깃허브 스태프 엔지니어링 매니저는 50개 이상 서비스에서 AI 에이전트를 운영한 사례를 소개한다. AI가 문제를 분류하고 기존 코드를 조사한 뒤 구현 계획과 코드 수정안을 만드는 과정에서 얻은 경험을 공유할 예정이다. 줄리아 캐스퍼 마이크로소프트 제품 매니저는 여러 AI 모델을 지원하는 코파일럿의 평가·최적화 체계를 설명한다. 자율적인 코드 작성 과제와 반복 가능한 평가를 통해 모델별 성능을 점검하고 기능 변경에 따른 성능 저하를 찾아내는 과정을 소개한다. 이번 행사에선 AI가 만든 코드 신뢰성을 확보하는 방법도 다룬다. 제프 안 모멘틱 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 AI 에이전트가 애플리케이션을 살펴보고 예상과 다른 동작을 재현하는 과정을 소개한다. 테스트 통과 여부뿐 아니라 실제 제품의 결함과 테스트·인프라 문제를 구분하는 방법에 초점을 맞춘다. 코파일럿의 메모리 관리도 주요 의제다. 쿠퍼 네더후드 깃허브 연구원과 알레한드로 카르데레라 깃허브 스태프 응용연구원은 과거 작업 정보가 누적되면 오히려 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 연구 결과를 소개한다. 이를 바탕으로 에이전트가 기억하거나 제외할 정보를 정하는 방식을 제시한다. AI가 수행할 수 있는 작업을 제한하는 보안 기술도 눈여겨볼 대목이다. 닉 테일러 포메리움 개발자 애드보킷은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 외부 도구와 연결한 AI에 코드 수정안 제출은 허용하되 최종 반영 권한은 제한하는 방식을 시연한다. 스티브 글래스 깃허브 선임 제품 매니저와 그레그 오스 깃허브 수석 제품 보안 엔지니어는 개발 자동화 도구 '깃허브 액션스'를 겨냥한 공급망 공격과 대응 방안을 소개한다. 인증정보에 접근하거나 소프트웨어를 배포할 수 있는 개발 환경에서 공격을 막기 위한 통제 수단을 설명할 예정이다. 깃허브는 "소프트웨어 개발은 언제나 긴밀한 협업을 바탕으로 이뤄졌다"며 "오늘날 그 협업은 사람을 넘어 도구와 통합 기능, 에이전트가 하나의 작업 흐름으로 연결되는 단계로 확장되고 있다"고 밝혔다.

2026.10.25 14:10김미정 기자

오픈AI '닷츠' vs 앤트로픽 '듀엣'…내 일 맡길 AI 비서는?

퇴근길에도 내일 할 일이 머릿속을 맴돈다면 휴대전화로 일을 시킬 수 있는 인공지능(AI) 비서를 두면 어떨까. 오픈AI와 앤트로픽이 사용자가 자리를 비운 동안에도 업무를 처리하는 AI 비서를 잇달아 선보였다. 오픈AI는 지난달 29일 '닷츠'를 공개했고 앤트로픽은 지난 21일(현지시간) '클로드 듀엣'을 시험 공개했다. 김경훈 오픈AI코리아 대표는 지난 22일 '오픈AI 데브데이 익스체인지: 서울'에서 한국이 닷츠 주간 활성 이용자 수 기준 세계 3위라고 밝혔다. 공개한 지 한 달도 지나지 않아 한국이 주요 이용 국가에 이름을 올렸다. 두 서비스 모두 자료를 조사하고 문서와 발표 자료, 웹 프로그램을 만든다. 이메일과 캘린더 등 앱을 연결하면 그 안에 담긴 정보를 참고하고 이전에 알려준 내용도 활용한다. 일을 맡길 때마다 같은 설명을 반복하는 수고를 줄여준다. 별도 클라우드 컴퓨터에서 작업하므로 개인 노트북을 덮어도 맡긴 일을 이어간다. 비서를 부르고 작업을 확인하는 방법은 다르다. 닷츠는 챗GPT뿐 아니라 업무용 메신저 슬랙과 마이크로소프트 팀즈에서도 대화를 이어간다. 작업 중인 브라우저를 열어보고 사용자가 직접 조작할 수도 있다. 듀엣은 별도 앱과 클로드 웹에서 사용하며 현재는 작업 중인 브라우저 화면을 보여주지 않는다. 앤트로픽은 아침마다 여러 앱에 흩어진 업무를 모아 알려주는 기능을 앞세웠다. 닷츠, 내 업무 방식 기억해 다음 작업까지 닷츠에는 자료 하나를 건네고 여러 결과물을 만들어 달라고 맡길 수 있다. 오픈AI가 소개한 인터뷰 콘텐츠 제작 사례에서는 녹취가 출발점이다. 닷츠가 소개할 만한 대목을 고르고 방송 안내 글과 사회관계망서비스(SNS) 게시물 초안을 준비한다. 사용자가 초안을 읽고 표현과 구성을 손보면 닷츠는 수정 내용을 이후 작업에 반영한다. 다음 인터뷰를 맡길 때 어떤 문체와 형식을 원하는지 다시 길게 설명하지 않도록 업무 방식을 익혀간다는 게 오픈AI 설명이다. 진행 상황을 어디로 알려줄지도 정할 수 있다. 평소에는 챗GPT에 남기고 판단이 필요한 사안은 슬랙으로 알려달라고 요청하는 식이다. 프로그램 제작이 필요하면 개발용 AI 도구 '코덱스' 등에 일을 나눠 맡긴다. 그동안 사용자는 닷츠에 다른 업무를 부탁하거나 대화를 이어갈 수 있다. 일이 어떻게 진행되는지 궁금하면 클라우드 브라우저를 열어보면 된다. 필요한 부분을 직접 조작한 뒤 닷츠에 다시 맡길 수도 있다. 다만 개인 컴퓨터를 연결해 그 안에서 작업하도록 했다면 해당 컴퓨터가 온라인 상태이고 챗GPT 앱도 열려 있어야 한다. 비서에게 이름과 얼굴을 붙이는 재미도 있다. 색과 눈 모양을 고르고 안경이나 액세서리를 더해 취향에 맞게 꾸밀 수 있다. 듀엣, 아침마다 오늘 챙길 일부터 듀엣은 아침마다 오늘 챙길 일을 모아 알려준다. 연결된 이메일과 캘린더, 메신저를 살펴 짧은 보고를 보내준다. 사용자는 앱을 하나씩 열어보며 할 일을 찾는 대신 보고를 읽고 하루를 시작할 수 있다. 앤트로픽은 직원 채용과 새 매장 개점을 함께 준비하는 카페 운영 상황을 활용 예로 소개했다. 듀엣은 채용하려는 지원자가 다른 회사에서도 제안을 받았고 오후 6시까지 답해야 한다는 소식을 알려준다. 다른 업무를 챙기느라 놓칠 수 있는 채용 일정을 먼저 짚어준다. 새 매장 준비 상황도 정리한다. 할 일 41개 가운데 33개는 끝났거나 예정대로 진행 중이고 7개는 지켜봐야 한다. 오늘 사장이 직접 챙겨야 할 일은 1개다. 긴 목록을 처음부터 훑지 않아도 어디에 신경을 써야 할지 알 수 있다. 투자자에게 보여줄 발표자료에서는 검토가 필요한 슬라이드를 골라 알려준다. 아침 보고 이후에도 몇 시간 간격으로 앱을 살펴 새로 챙길 일이 생겼는지 확인한다. 사용자는 어떤 소식을 얼마나 자주 받을지 정할 수 있다. 듀엣은 기존 클로드 계정에 저장된 사용자 정보와 연결된 앱을 활용한다. 매출 전망이나 업무 현황판을 만들고 채용 공고와 계약 문서 초안을 준비하는 일도 맡길 수 있다. 앤트로픽 직원은 산책하거나 가족과 시간을 보내기 전에도 듀엣에 일을 맡긴다. 회사에 따르면 클로드 코드 팀을 이끄는 보리스 처니는 산책하며 머릿속 업무 목록을 이야기한다. 모델과 제품 행동 설계팀을 이끄는 첼시 라슨은 아이들과 시간을 보내기 전에 할 일을 건넨 뒤 저녁에 결과를 확인한다. 사용자를 기억하고 후속 업무를 먼저 챙기는 기능은 두 서비스 모두 갖췄다. 다만 오픈AI는 사용자 수정 내용을 다음 작업에 반영하는 사례를, 앤트로픽은 여러 앱을 살펴 놓치면 안 될 일을 알려주는 사례를 앞세웠다. 어디까지 맡길까…전송과 결제는 따로 확인 답장 초안을 쓰는 일과 상대에게 보내는 일은 다르다. 닷츠는 사용자가 정한 조건에 맞으면 메시지를 보내도록 미리 허용할 수 있다. 다만 일부 작업에는 추가 승인이 필요하다. 듀엣은 메시지 전송이나 결제, 문서 서명, 자료 삭제 전에 실행할 내용을 보여주고 승인을 기다린다. 일을 맡길 때도 초안만 필요한지 실제 전송까지 원하는지 구분해 알려줘야 한다. 허락해도 맡길 수 없는 업무도 있다. 듀엣은 주식 거래나 계좌 간 송금을 처리하지 않는다. 모든 심부름에 능숙하지도 않다. 앤트로픽은 듀엣이 업무 처리에 초점을 맞춰 티켓 예약 같은 개인 용무는 상대적으로 덜 다듬어졌다고 설명했다. 대화 내용을 잘못 읽거나 급한 일을 판단하는 과정에서 실수할 수도 있다고 밝혔다. 이용 한도도 확인해야 한다. 듀엣은 기존 클로드와 요금제 한도를 나눠 쓴다. 사용자가 말을 걸지 않아도 앱을 확인하는 동안 이용량이 쌓인다. 발표자료나 매출 전망처럼 여러 단계를 거치는 작업은 한도를 더 많이 쓴다. 한국에서 당장 쓸 수 있는지도 다르다. 닷츠는 국내 대상 요금제 이용자에게 제공된다. 듀엣은 미국 클로드 프로와 맥스 가입자부터 대기 신청을 받고 있다. 닷츠와 듀엣 모두 사용자가 노트북을 덮어도 일을 이어가지만 중요한 작업에는 사용자 승인이 필요하다. 닷츠는 일부 작업을 미리 허용할 수 있고 듀엣은 실행 전에 확인을 받는다. 앤트로픽은 "듀엣은 스스로 자료를 읽고 초안을 쓰며 업무를 준비한다"면서도 "메시지 전송과 결제, 문서 서명, 삭제 전에는 무엇을 하려는지 보여주고 사용자 승인을 기다린다"고 밝혔다.

2026.10.25 13:48김동원 기자

"AI 판단 속도 10배↑"…오픈AI, '디시전스 API' 정식 출시

오픈AI가 고객 문의 분류와 후속 작업 선택 등 반복적인 판단을 빠르게 처리하는 전용 서비스를 내놨다. 앱과 인공지능(AI) 에이전트 응답 속도를 높여 이용자 대기 시간과 기업 운영 부담을 줄이려는 취지다. 오픈AI는 'GPT-6 루나' 기반 '디시전스 API'를 정식 출시했다고 22일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 회사에 따르면 이 서비스는 답변 범위가 정해진 질문을 기존 '리스폰스 API'에서 같은 모델을 사용할 때보다 최대 10배 빠르게 처리한다. 사용 방식은 개발자가 질문과 가능한 답변을 정한 뒤 판단에 필요한 텍스트나 이미지를 입력하는 구조다. 고객 문의를 어느 부서로 전달할지 선택하거나 AI 에이전트가 작업을 계속할지 또는 이용자에게 추가 설명을 요청할지 결정하는 데 활용할 수 있다. 판단 결과는 확률이나 점수로 제시하거나 미리 정한 선택지 중 하나를 고르는 방식으로 제공된다. 예를 들어 제품 사진에서 손상이 있을 가능성을 확률로 나타내거나 손상 정도를 점수로 평가할 수 있다. 고객 문의를 처리할 때는 개발자가 지정한 담당 부서 중 한 곳을 선택할 수 있다. 이 같은 판단 기능은 실시간 음성 대화에도 적용된다. 오픈AI는 음성 서비스 'GPT-라이브'와 디시전스 API를 연결해 고객 상담 도중 추가 질문이나 담당자 연결이 필요한지 판단하도록 했다. 이용자 말에 맞춰 앱 속 아바타가 미소를 짓거나 걱정하는 표정을 보이도록 구성하는 것도 가능하다. 오픈AI는 한 번에 처리할 수 있는 질문 수도 늘렸다. 요청당 질문 수는 공개 베타 당시의 두 배인 최대 400개다. 개발자는 JSON 형식의 데이터를 그대로 입력하거나 질문 지침에 이미지를 포함할 수 있다. 오픈AI는 아시아 여러 지역의 처리 용량을 늘려 지연 시간도 개선했다고 설명했다. 또 반복해서 사용하는 맥락을 저장해 재활용하는 프롬프트 캐싱을 지원한다. 요금은 입력 100만 토큰당 0.10달러다. 캐시된 입력에는 100만 토큰당 0.01달러를 부과하며 출력 토큰에는 요금을 매기지 않는다. 고객은 데이터 처리 지역을 미국이나 유럽연합(EU)으로 지정할 수 있다. 자격 요건을 충족하면 오픈AI가 데이터를 보관하지 않는 옵션도 이용할 수 있다. 오픈AI는 내부 업무에도 디시전스 API를 적용하고 있다. 개인 금융팀은 거래 내역 설명을 분류하는 데 활용한다. 커뮤니케이션팀은 보도를 주제별로 나누고 핵심 메시지를 뒷받침하거나 반박하는 정도를 평가해 추가 검토가 필요한 보도를 파악한다. 비스와루프 팔리트 박스 플랫폼·통합 제품관리 부사장은 "보험가입증명서 30건을 대상으로 한 자체 평가에서 디시전스 API는 리스폰스 API와 동일한 정확도를 유지하면서도 처리 경로 선택 속도가 약 5배 빨랐다"며 "일상적인 업무를 자동화하고 신뢰도가 낮은 사례는 검토자에게 전달하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.23 15:53김미정 기자

질문에 답하던 AI, 이젠 직접 일한다…오픈AI-AWS가 그린 미래

오픈AI와 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 단순한 대화형 도구를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 에이전트로 활용해야 한다고 강조했다. AI가 스스로 업무를 계획하고 실행·검증할 수 있는 환경을 구축해 기업 업무 전반 효율을 높이고 실질적인 사업 성과로 연결해야 한다는 제언이다. 김정원 오픈AI 파트너 AI 디플로이먼트 엔지니어는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026'에서 "과거에는 사람이 AI에 질문하고 답변을 받는 방식이었다면 이제는 에이전트가 스스로 문제를 정의하고 추론해 해결하는 단계로 발전했다"며 "기업도 AI에 단순히 업무를 지시하는 수준을 넘어 실제 업무를 얼마나 맡길 수 있는지 고민해야 한다"고 말했다. 김 엔지니어는 AI 발전 과정을 대화와 추론, 도구 활용, 자율 업무 수행 단계로 구분했다. 지난 2024년에는 복잡한 문제를 해결하기 위한 추론 능력 강화에 집중했고 지난해에는 외부 도구와 기업 업무 시스템을 연결하는 기술이 발전했다는 설명이다. 올해는 AI 에이전트가 필요한 도구를 직접 선택하고 업무를 수행하며 결과까지 확인하는 단계에 접어들었다고 평가했다. 그는 기업 AI 활용을 가로막는 과제로 ▲AI에 대한 신뢰 부족 ▲분산된 업무 데이터와 시스템 ▲지속적인 업무 수행을 위한 실행 환경 부재를 꼽았다. 특히 AI가 장시간 업무를 수행하려면 이전 작업 맥락을 기억하고 여러 도구를 활용하며 결과를 반복 검증할 수 있는 기반이 필요하다고 짚었다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로는 '에이전트 하네스'를 제시했다. 하네스는 AI 모델이 업무를 수행하는 과정에서 실행 환경과 도구, 메모리, 작업 맥락 등을 관리하는 체계다. 오픈AI는 '코덱스'를 통해 여러 하위 에이전트가 역할을 나눠 작업하고 결과를 종합하는 환경을 지원하고 있다. 김 엔지니어는 "코덱스를 여전히 개발 도구로 생각하는 경우가 많지만 이는 다양한 업무를 수행하는 슈퍼 에이전트"라며 "코덱스를 활용하면 여러 업무 시스템을 오가지 않고 단일 인터페이스에서 모든 일을 수행할 수 있다"고 강조했다. 이날 발표에선 AWS '아마존 베드록' 환경에서 코덱스 하네스를 활용한 제조업 불량 원인 분석 시연도 진행됐다. 출하 전 금속 제품에 문제가 발생한 상황을 가정해 AI 에이전트가 검사 기록과 시스템 로그를 분석하고 별도 하위 에이전트를 생성해 CCTV 영상을 확인하는 방식이다. 이후 로그와 영상 분석 결과를 비교해 불량 원인을 검증하고 보고서를 작성하는 과정까지 선보였다. 실제 기업 활용 사례도 공개됐다. 시스코는 코덱스를 기존 소프트웨어 코드 이전과 운영·유지보수 업무에 활용해 개발 속도를 약 15배 높인 것으로 소개됐다. 또 글로벌 B2B 제품 마케팅 기업은 제품 출시 관련 업무를 에이전트에 맡겨 기존 243시간이 걸리던 작업을 70시간으로 줄였다. 이어 발표에 나선 박규태 AWS AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 기업이 AI 에이전트를 직접 개발하고 운영하는 부담을 줄이기 위한 '베드록 매니지드 에이전트'를 소개했다. 이 서비스는 오픈AI 코덱스 하네스와 AWS 에이전트 실행 환경을 결합해 작업 세션과 맥락 관리, 도구 연결, 보안 등 운영 기능을 관리형으로 제공한다. 박 SA는 "에이전트가 실패하는 가장 큰 이유 중 하나는 무엇이 좋은 결과인지 명확히 알지 못하기 때문"이라며 "사람이 업무 목표와 평가 기준, 완료 조건을 제시하면 에이전트가 스스로 결과를 평가하고 보완하면서 업무를 수행할 수 있다"고 설명했다. 실제 AWS 환경 내 코덱스 하네스를 활용한 결과, 결제 응용프로그램인터페이스(API) 장애 분석 시연에선 6개 평가 기준과 3개 완료 조건을 바탕으로 에이전트가 관련 데이터를 수집하고 보고서를 작성하는 데 72초가 걸렸다. AWS는 기업이 기존 클라우드 환경에서 활용하던 데이터와 접근 권한, 보안 체계를 에이전트 운영에도 적용할 수 있다고 강조했다. '아마존 베드록 에이전트코어'를 통해 업무 실행 환경을 제공하고 기존 데이터 저장소와 외부 도구를 연결하는 방식이다. 박 SA는 전 세계 약 21억 명이 사용하는 통합 인증 서비스 '삼성 어카운트'의 글로벌 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 조직이 에이전트코어 기반 멀티 에이전트 시스템을 구축한 사례도 소개했다. 그는 "내년을 에이전트에게 실제 업무를 맡기는 해로 정해보길 바란다"며 "AWS 엔진과 인프라는 이미 준비된 만큼 기업은 에이전트 구축보다 핵심 업무와 고객 경험 개선에 집중할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.23 15:34한정호 기자

나스닥 흔든 AI 투자비…오픈AI도 몸값 눈높이 낮췄다

인공지능(AI)에 쏟아부은 막대한 투자금을 회수할 수 있느냐는 우려에 미국 기술주가 급락했다. 22일(현지시간) 로이터와 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 AI 투자비 부담과 수익성 우려가 커지면서 나스닥 종합지수는 전 거래일보다 2.60% 하락했다. 메타와 AI 클라우드 기업 코어위브 주가는 각각 약 7%, 10% 떨어졌다. 비상장 기업 오픈AI도 신규 투자 유치 목표 기업가치를 1조 4000억 달러(1856조원)에서 1조 2500억 달러(약 1657억원)로 약 10.7% 낮춘 것으로 전해졌다. 주요 반도체주도 하락했다. 이날 엔비디아 주가는 4.4% 떨어졌고 필라델피아 반도체지수는 6.7% 급락했다. 매슈 말리 밀러타박 수석 시장전략가는 로이터에 "AI 투자금을 회수하는 데 예상보다 오랜 시간이 걸릴 수 있다는 우려가 기술주 매도를 촉발했다"고 설명했다. 매출 늘어난 메타도 주가 급락…코어위브는 빚 부담 메타는 매출이 늘었는데도 투자자 불안을 잠재우지 못했다. 3분기 매출은 지난해 같은 기간보다 26% 증가했다. 하지만 데이터센터와 장비 등에 쓴 돈이 영업활동으로 벌어들인 현금보다 21억 2000만 달러(약 2조 8115억원) 많았다. 메타는 올해 설비투자 예상액도 기존 1300억~1450억 달러에서 1350억~1450억 달러로 높였다. 의결권 없는 새 종류 주식을 만드는 계획도 발표했다. 향후 주식을 추가 발행하면 투자 자금을 마련할 수 있지만 기존 주주 지분율은 낮아질 수 있다. 로이터는 투자비 증가와 지분 희석 우려가 주가 하락에 영향을 미쳤다고 전했다. 코어위브는 빌린 돈에 대한 부담이 커졌다. 이 회사는 오픈AI와 마이크로소프트 등에 AI 개발에 필요한 서버를 빌려준다. 이를 위해 고가 반도체를 구매하고 데이터센터를 구축하면서 대규모 자금을 빌렸다. 로이터에 따르면 코어위브 부채는 약 500억 달러(약 66조원)에 달한다. 실제 이자비용도 매출 증가와 함께 늘었다. 코어위브는 올해 2분기 매출 25억 7500만 달러(약 3조원)를 기록했지만 이자수익을 뺀 이자비용이 6억 4000만 달러(약 8488억원)에 달했다. 매출 약 4분의 1에 해당한다. 같은 기간 순손실은 6억 2600만 달러(약 8303억원)를 기록했다. 코어위브 경영진은 이미 확보한 고객 계약으로 빚을 감당할 수 있다고 설명했다. 하지만 계약을 체결해도 대금을 한꺼번에 받는 건 아니다. 서버를 제공하며 이용료를 받는 동안에도 이자와 시설 투자비는 계속 발생한다. 뱅크오브아메리카는 코어위브가 고객과 맺은 계약을 이행하려면 200억 달러(약 26조원)를 추가 조달해야 할 것으로 예상했다. 오픈AI도 투자자 반응 냉랭…국내 AI주까지 약세 오픈AI는 기업공개(IPO)에 앞서 300억 달러(약 39조원) 조달을 추진하고 있다. 하지만 FT에 따르면 투자자들이 이전만큼 적극적인 반응을 보이지 않으면서 목표 기업가치를 낮췄다. 이미 여러 차례 거액을 투자한 데 따른 부담도 영향을 미쳤다. 오픈AI는 지난해 3월 400억 달러(약 53조원)를 유치한 데 이어 올해 3월에는 1220억 달러(약 161조원)를 확보했다. 이번에는 일부 투자자가 경쟁사 앤트로픽 상장 공모가를 확인한 뒤 투자 여부를 결정하겠다는 입장을 보였다. FT는 투자 수요에 따라 실제 조달액이 목표인 300억 달러(약 39조원)에 못 미칠 가능성도 제기했다. 다만 이번 조정은 오픈AI가 이미 인정받은 기업가치나 확정된 상장 공모가를 낮춘 사례는 아니다. 새 투자 유치를 위해 제시한 희망 가격을 조정했다. 지난 3월 투자 유치 당시 발표한 기업가치 8520억 달러(약 1130조원)보다는 여전히 높다. 미국 기술주 급락은 국내 증시에도 영향을 미쳤다. 23일 솔트룩스와 셀바스AI 등 AI 관련주가 장중 약세를 보였다. 삼성전자와 SK하이닉스도 하락했다. 미국 반도체주 급락에 중동 불안으로 국제유가까지 오르면서 코스피와 코스닥 모두 장 초반 낙폭을 키웠다. 말리 수석 시장전략가는 막대한 "AI 투자에서 수익을 얻는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸릴 거라는 점이 점점 분명해지고 있다"고 말했다.

2026.10.23 15:31김동원 기자

[AI는 지금] 오픈AI 떠난 인재, 새 회사서 AI로 신약 실험 혁신…美 제약사 '中 의존' 낮춘다

오픈AI에서 인공지능(AI) 기반 과학 연구를 이끌었던 케빈 웨일 전 부사장이 신약 개발 실험실 자동화를 위한 스타트업을 설립하고 2억 1500만 달러 투자를 유치했다. AI와 로봇 기술을 활용해 신약 후보물질 합성·시험 과정을 자동화하고 중국 기업에 대한 미국 제약업계 의존도를 낮춘다는 목표다. 22일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 웨일 전 부사장이 공동창업한 '워프 사이언시스(Warp Sciences)'는 이날 2억 1500만 달러 규모 시리즈A 투자 유치 사실을 공개했다. 이번 투자는 라이트스피드 벤처 파트너스가 주도했으며 투자 유치 후 기업가치는 8억 6500만 달러로 평가됐다. 투자에는 IVP와 프렘지 인베스트, 럭스캐피털 등 벤처캐피털(VC)이 참여했다. 오픈AI 최고재무책임자(CFO)인 사라 프라이어와 피지 시모 전 오픈AI 임원을 비롯해 브라이언 암스트롱 코인베이스 최고경영자(CEO), 샴 산카르 팔란티어 최고기술책임자(CTO), 리드 호프먼 링크드인 공동창업자 등도 개인 투자자로 이름을 올렸다. 워프 사이언시스는 신약 후보물질 합성과 시험을 전문으로 하는 미국 내 위탁연구기관(CRO)을 구축할 계획이다. 자체 신약을 개발하기보다 제약·바이오 기업이 연구 과정에서 필요로 하는 실험 인프라를 제공하는 사업모델이다. 핵심 공략 대상은 유망한 신약 후보물질을 발굴한 뒤 효능을 높이고 부작용을 줄이기 위해 수백수천 개 변형 분자를 제작하고 시험하는 과정이다. 이 작업은 많은 인력과 시간이 필요해 글로벌 제약사들이 중국 기업에 위탁해 온 영역이다. 중국 우시앱텍은 미국 기업보다 저렴한 비용과 빠른 처리 속도를 앞세워 관련 시장에서 영향력을 확대해왔다. 그러나 미중 갈등이 바이오 공급망으로 확산하면서 중국에 대한 미국 제약사 의존도 우려가 커지고 있다. 미국 전쟁부(국방부)는 지난 6월 우시앱텍을 중국군 연계 의혹 기업 명단에 올렸다. 이후 일부 고객사가 거래를 중단했지만 우시앱텍 소송에 따라 미국 법원은 8월 해당 지정의 집행을 차단했다. 제약사가 중국 업체에 민감한 연구 데이터와 지식재산권을 제공하는 데 부담을 느끼는 것도 시장 변화 배경으로 꼽힌다. 워프 사이언시스는 AI와 로봇을 결합한 자동화 실험실을 구축해 중국 기업 비용·속도 경쟁력에 대응한다는 구상이다. 현재 약 20명 인력을 확보했으며 로봇팔과 AI 반도체 등 실험 장비도 마련했다. 초기에는 전문 화학자가 직접 고객사 연구 업무를 수행하면서 실험 과정을 단계적으로 자동화할 예정이다. 연구원이 착용하는 카메라와 압력 센서가 탑재된 장갑 등을 통해 실험 데이터를 수집하고 이를 자체 AI 모델 학습에 활용한다는 계획이다. 실험 자동화가 확대되면 더 많은 실험을 수행해 AI 학습 데이터를 확보할 수 있다. 이렇게 개선된 AI 모델이 다시 실험 설계와 자동화 효율을 높이는 선순환 구조를 구축하는 게 회사 목표다. 워프 사이언시스 공동창업자에는 메타 초지능 연구 조직 출신 마노하르 팔루리, 백악관 초대 최고데이터과학자를 지낸 DJ 파틸, 바이오기업 테레모토 바이오사이언시스 출신 솔로몬 라이스버그가 참여했다. 웨일 전 부사장은 CEO를 맡아 사업을 이끌 예정이다. 회사는 최첨단 AI 모델과 자체 개발한 개방형 가중치(오픈웨이트) 모델을 함께 활용할 방침이다. 웨일 CEO는 고성능 오픈웨이트 AI 모델 상당수가 중국에서 개발되고 있지만 장기적으로는 미국산 모델을 활용하기를 희망한다고 밝혔다. 웨일 CEO는 "최첨단 AI 모델은 아직 소프트웨어 엔지니어링이나 수학 분야에서처럼 물리과학 분야 세상을 바꾸지 못하고 있다"며 "물리과학은 실험에 훨씬 더 크게 의존하는 분야이기에 모델이 실제 실험 데이터를 학습해야 한다"고 말했다.

2026.10.23 10:38이나연 기자

LG CNS, 기업용 챗GPT 이용자 3만명 확보…공급부터 업무 적용 지원

LG CNS가 기업용 인공지능(AI) 서비스 '챗GPT 엔터프라이즈' 국내 이용자 약 3만 명을 확보했다고 밝혔다. LG CNS는 22일 서울 강남구 라움 아트센터에서 열린 '오픈AI 데브데이 익스체인지: 서울'에서 챗GPT 엔터프라이즈 공급 현황을 공개했다. 올해 2월 시작한 오픈AI 리셀러 사업을 통해 금융과 유통, 바이오, 제조 등 고객사 임직원 약 3만 명이 챗GPT 엔터프라이즈 서비스를 사용하고 있다고 했다. 이날 발표에 나선 진요한 LG CNS AI센터장 상무는 기업 고객에게 제품 공급뿐 아니라 업무 적용과 직원 교육, 보안·비용 관리도 지원한다고 설명했다. 기업에서는 챗GPT를 사내 데이터와 업무 시스템에 연결하고 직원별 접근 권한과 사용 비용도 관리해야 하기 때문이다. LG CNS는 고객사에서 챗GPT를 활용할 업무를 찾는 작업도 맡는다. 한 법무법인에서는 업무를 수십 개 영역으로 나눠 챗GPT를 어디에, 어느 정도까지 적용할 수 있는지 분석했다. 이후 법무법인과 함께 업무별 활용 사례를 만들며 조직 내 사용을 확대했다. 진 상무는 개인에게 익숙한 챗GPT라도 기업에 적용하려면 별도 준비가 필요하다고 강조했다. 개인용과 기업용 서비스 화면이 비슷해 도입이 쉬울 것이라는 기대가 생기지만 실제로는 기업마다 다른 시스템과 보안 환경을 고려해야 한다고 지적했다. AI가 질문에 답하는 단계를 넘어 직접 업무를 처리하면서 관리 범위도 넓어졌다. 진 상무는 AI가 사내 데이터를 활용하는 과정에서 어떤 작업을 수행할 수 있고 어느 단계에서 통제를 받아야 하는지 파악해야 한다고 설명했다. 그는 "회사 용어만 알아도 되는 게 아니라 권한도 이해해야 하고 어디서 통제돼야 하는지도 이해해야 한다"고 강조했다. 진 상무는 사용 비용도 주요 과제로 꼽았다. AI가 처리하는 데이터 단위인 '토큰' 사용량이 급증하는 경우가 있어 이를 관리하면서 업무에 활용하도록 도와야 한다고 밝혔다. LG CNS는 서비스 도입 이후에도 고객사에 AI 사용량과 비용 관리를 지원하고 있다. 진 상무는 새 AI 모델이 등장하는 속도와 기업이 이를 실제 업무에 적용하는 속도에는 차이가 있다고 지적했다. 규제와 망 분리 등을 고려하면서 사내 지식과 업무 절차를 AI에 연결하는 데 시간이 필요하기 때문이다. LG CNS는 기존 IT 시스템 구축 경험과 보안 기술을 바탕으로 기업 AI 전환(AX)을 지원한다. 자체 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용한 사업과 오픈AI 등 외부 AI 기업과 협력을 병행한다. 보안 분야에서는 오픈AI 협력 프로그램 '데이브레이크' 파트너 참여를 추진하고 있다. 데이브레이크는 기업이 AI로 제품과 서비스에서 보안 취약점을 찾고 검증한 뒤 수정·패치하도록 지원하는 프로그램이다. 진 상무는 LG 계열사와 금융 등 여러 산업에서 쌓은 보안 경험을 바탕으로 관련 서비스를 개발하고 있다고 밝혔다. 그는 "AX는 단순히 성능이 우수한 AI 모델을 도입하는 데 그치지 않고 데이터 정비와 거버넌스, 운영체계 수립 등을 종합적으로 고려하는 것"이라며 "기존 기업 시스템과 업무를 AI 기반으로 전환해야 진정한 AX를 실현할 수 있다"고 말했다.

2026.10.22 19:20김동원 기자

오픈AI, 개발자 AI 비용 부담 낮춘다…챗GPT 유료 혜택 외부 앱으로 확대

오픈AI가 챗GPT 유료 이용자에게 제공하는 인공지능(AI) 사용량을 다른 앱에서도 쓸 수 있도록 지원한다. 앨버트 입 오픈AI 아시아태평양 테크니컬 석세스 총괄은 22일 서울 강남구 라움 아트센터에서 열린 '오픈AI 데브데이 익스체인지: 서울'에서 이용자가 이미 결제한 챗GPT 구독을 활용해 개발자 AI 비용 부담을 줄이겠다고 밝혔다. 개발자가 오픈AI 모델을 활용해 앱을 만들면 이용자가 AI 기능을 쓸 때마다 비용이 발생한다. 오픈AI는 이 비용을 개발자가 부담하는 대신 이용자에게 주어진 챗GPT 사용량으로 처리할 수 있도록 했다. 이용자는 기존 구독을 활용해 새로운 앱을 써볼 수 있고 개발자는 서비스를 체험할 고객에게 드는 AI 비용을 줄일 수 있다. 이를 지원하는 기능이 '챗GPT로 로그인(Sign in with ChatGPT)'이다. 챗GPT 플러스·프로 이용자가 지원 앱에서 챗GPT 계정으로 로그인하고 사용량 연동에 동의하면 된다. 오픈AI는 AI 코딩 도구 '데빈'과 업무 협업 도구 '노션', 웹 개발 플랫폼 '버셀' 등 16개 파트너부터 지원한다고 발표했다. 글 다듬는 앱에서도 챗GPT 구독 활용…사용 한도는 공유 오픈AI는 개발 문서에서 복사한 글을 다듬어 붙여넣는 앱을 예로 들었다. 이용자가 이 앱에 챗GPT 계정을 연결하면 기존 구독으로 문장 수정 기능을 쓸 수 있다. AI를 이용하기 위한 별도 인증키를 발급받거나 결제를 설정할 필요가 없다. 외부 앱에서 사용할 수 있는 양이 무제한으로 늘어나는 것은 아니다. 해당 앱에서 쓴 양도 기존 챗GPT 구독 한도에 반영된다. 계정으로 로그인하는 절차와 구독 사용량을 앱에 연결하는 절차도 구분해 이용자 동의를 따로 받는다. 현재 챗GPT 구독을 연결해 쓸 수 있는 앱은 일부로 제한된다. 오픈AI는 오픈소스 도구와 개인 프로젝트 등을 지원하며 상용 앱은 선정한 파트너를 대상으로 시험하고 있다. 유료 앱이나 원격 서버에서 운영하는 앱에 이 기능을 넣으려는 개발자는 별도로 신청해야 한다. 챗GPT 안에서 회의 기록하고 후속 업무까지 오픈AI는 개발자가 만든 서비스를 챗GPT 안에서 제공하는 기능도 마련했다. 이용자가 별도 앱을 오가지 않고 챗GPT 화면에서 서비스를 쓰도록 하는 '플러그인 확장 기능'이다. 개발자는 이 기능으로 챗GPT 옆 메뉴에서 실행하는 앱이나 대화창 옆 작업 화면, 파일 편집기를 만들 수 있다. 이용자는 해당 화면에서 작업하면서 챗GPT에 도움을 요청할 수 있다. 입 총괄은 회의 앱을 사례로 들었다. 이용자가 챗GPT에서 캘린더에 등록된 회의를 확인하고 회의 내용을 기록하면 결과가 협업 공간인 '챗GPT 스페이스'에 문서로 저장된다. 동료와 AI 에이전트 '닷츠'는 이 문서를 함께 보며 후속 업무를 처리할 수 있다. 개발자가 만든 서비스를 이용자에게 알리는 기능도 강화했다. 오픈AI는 이용자가 플러그인 목록에서 서비스를 검색하거나 챗GPT에 질문하고 작업을 요청하는 과정에서 관련 플러그인을 발견하도록 지원한다. 개발자는 플러그인을 제출해 심사를 받은 뒤 공개할 수 있다. 오픈AI는 기능이 제대로 작동하는지 확인할 시험 사례와 시연 영상 등을 요구한다. 심사를 통과하면 개발자가 공개 시점을 정한다. 입 총괄은 "사람들이 개발자가 만든 제품을 발견하고 개발자가 새로운 고객과 연결되도록 돕고 싶다"고 말했다.

2026.10.22 18:45김동원 기자

챗GPT 광고주 10만 곳 넘어…오픈AI, 89개국으로 광고 확대

오픈AI가 챗GPT 광고 사업을 확대하며 수익원 다변화에 나섰다. 무료 이용자 기반으로 광고 수익을 늘려 구독료 중심 사업 구조를 넓히려는 전략이다. 22일 업계에 따르면 오픈AI는 21일(현지시간) 챗GPT 광고주가 10만 곳을 넘어섰으며, 광고 제공 국가를 기존 63개국에서 89개국으로 확대했다고 밝혔다. 오픈AI는 지난 2월 미국에서 무료 챗GPT 이용자 대상으로 광고를 시범 도입했다. 이후 8월 한국을 포함한 5개국으로 대상을 넓히는 등 광고 사업의 해외 확장을 추진해 왔다. 챗GPT 광고 매출도 성장한 것으로 나타났다. 오픈AI는 지난 8월 챗GPT 광고 사업 연환산 매출이 10억 달러(약 1조 3200억원)를 기록했다고 발표했다. 미국서 사업을 시작한 지 약 6개월 만이다. 연환산 매출은 특정 시점 매출 발생 속도가 1년 동안 이어진다고 가정한 수치다. 실제로 1년간 거둔 누적 매출과는 차이가 있다. 악시오스 등 다수 외신은 올해 오픈AI 광고 매출이 25억 달러(약 3조 3000억원)에 이를 것으로 전망했다. 시장에서 예상하는 올해 전체 매출 300억 달러와 비교하면 약 8%에 해당하는 수치다. 이에 업계에선 AI 서비스 기업 간 경쟁이 이용자 확보에서 수익 창출로 확대되면서 온라인 광고 시장에 미칠 영향도 주목해야 한다는 시각이 나오고 있다. 악시오스는 "챗GPT 광고 사업 확대가 기존 검색과 인터넷 플랫폼에 집중된 광고 수요의 이동으로 이어질 것"이라고 내다봤다.

2026.10.22 17:57김미정 기자

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