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알트먼 CEO, 삼성·SK 회동…스타게이트 협력 강화 '기대'

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 약 1년 만에 한국서 삼성·SK그룹 경영진을 잇달아 만나 사업 협력을 논의했다. 초대형 인공지능(AI) 인프라 사업 '스타게이트' 핵심 참여사들과 접촉하면서 메모리 반도체 공급과 국내 AI 데이터센터 구축 논의에 속도가 붙을 것이란 기대가 나오고 있다. 2일 IT 업계 따르면 알트먼 CEO는 지난달 30일 1박 2일 일정으로 방한했다. 이번 방문에는 리차드 호 하드웨어 담당 부사장과 아르빈드 KC 최고인사책임자(CPO), 키란 마니 아시아태평양·일본 총괄 대표 등 핵심 경영진이 동행했다. 이는 지난해 10월 맺은 전략적 파트너십 바탕으로 국내 기업과 협력 관계를 다지기 위한 행보라는 평을 받았다. 업계 관심은 이번 만남이 스타게이트 관련 협력 구상을 실제 투자와 사업으로 연결하는 계기가 될지에 쏠렸다. 삼성과 SK는 오픈AI의 대규모 AI 인프라 확충에 필요한 메모리 공급 파트너이자 국내 AI 데이터센터 구축 협력사다. 이번 방한에서 논의한 구체적인 투자 규모나 착공 일정은 공개되지 않았다. 알트먼 CEO는 지난달 31일 최태원 SK그룹 회장과 오찬을 진행하며 SK하이닉스·SK텔레콤 주요 경영진을 만난 것으로 전해졌다. 구체적인 대화 내용은 알려지지 않았지만 고대역폭메모리(HBM) 공급과 AI 데이터센터 구축 등 기존 협력 사업의 추진 방안을 논의했을 것이란 관측이 나오고 있다. SK그룹과 오픈AI는 지난해 10월 메모리 반도체 공급 의향서(LOI)와 서남권 AI 데이터센터 구축을 위해 손잡았다. SK하이닉스는 메모리 공급을, SK텔레콤은 데이터센터 공동 구축과 이를 활용한 AI 서비스·차세대 데이터센터 기술 개발을 추진하기로 했다. 최 회장과 알트먼 CEO는 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 열린 'AI 서밋'서도 장기 협력 방향을 논의했다. 이번 회동 역시 두 기업이 협력 사업의 추진 상황과 향후 방향을 점검하는 자리였을 가능성이 높다는 분석이 나왔다. 삼성과의 만남에서는 인프라를 넘어 그룹 전반의 AI 전환(AX)으로 협력 범위가 넓어졌다. 알트먼 CEO는 같은 날 경기 용인 삼성인력개발원에서 삼성 주요 계열사 사장단 50여명과 간담회를 열고 AI 시대 경영 전략을 논의했다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문장과 노태문 디바이스경험(DX)부문장을 비롯해 전자·금융·바이오 분야 경영진이 참석했다. 삼성은 이미 여러 계열사를 통해 스타게이트 협력에 참여하고 있다. 삼성전자는 지난해 10월 메모리 반도체 공급을 위한 협력 의향서를 체결했다. 삼성SDS는 AI 데이터센터와 기업용 AI 서비스 분야에서, 삼성물산과 삼성중공업은 해상 부유식 데이터센터 개발에서 오픈AI와 협력하기로 했다. 올해 7월에는 이재용 삼성전자 회장이 오픈AI 본사를 방문해 협력 관계를 다졌다. 이번 간담회에서는 이런 사업 협력에 더해 AI를 기업의 의사결정과 조직 운영에 접목하는 방안이 다뤄졌다. 기업용 챗GPT인 '챗GPT 엔터프라이즈'를 실제 업무 혁신과 경쟁력 강화로 연결하는 방안도 논의됐다. AI 인프라를 함께 구축하는 관계에서 AI를 경영 현장에 활용하는 관계로 접점을 넓힌 셈이다. 한국 그룹과의 협력 강화는 국내 스타게이트 사업의 향방과도 맞물린다. 오픈AI는 삼성전자와 경북 포항을 중심으로 동남권 AI 데이터센터를, SK그룹과는 전남 장성의 광주 첨단3지구를 유력 후보지로 서남권 AI 데이터센터 설립을 추진하고 있다. 업계에선 이번 방한으로 최고경영진 간 협력 의지를 재확인한 만큼 다음 관건은 실행 계획의 구체화라는 의겸이 나오고 있다. 메모리 공급 협의와 데이터센터 구축 구상이 실제 계약·투자로 이어질지가 국내 AI 동맹의 성과를 가늠할 기준이 될 것이란 전망이 이어지고 있다. 알트먼 CEO는 "앞으로는 단순히 AI를 사용한다는 이유만으로 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수는 없을 것"이라며 "경쟁 우위는 AI를 어떻게 활용해 더 빠르게 움직이고 더 나은 제품을 만들며 경쟁사보다 앞서 나가느냐에 달렸다"고 강조했다. 이어 "삼성과의 지속적인 협력에 큰 기대를 갖고 있다"며 "두 기업이 힘을 합쳐 고품질 AI를 전 세계에 대규모로 제공할 기회가 열려 있다"고 말했다.

2026.11.02 18:28김미정 기자

[유미's 픽] "이재용이 콕 찍은 구미"…삼성 60조 투자 시동, 다음은 오픈AI?

"삼성그룹 내부용 AI데이터센터와 로봇 관련 투자는 경북 구미에 집중하겠습니다." 이재용 삼성전자 회장이 지난 6월 29일 이재명 대통령 주재로 열린 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 밝힌 투자 구상이 현실화되고 있다. 삼성SDS가 경북 구미에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 건립에 나서면서 삼성이 영남권에 60조원을 투입해 추진하는 첨단산업 육성 계획도 본격적인 실행 단계에 들어선 모습이다. 삼성SDS는 경북 구미시에 '구미 AI 데이터센터'를 착공하고 본격적인 건립에 나선다고 2일 밝혔다. 지난 1월 4273억원 규모의 투자를 결정한 이 센터는 초기 전력 용량 60메가와트(MW)로 조성되며 최대 120MW까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 2028년 말 준공을 목표로 현재 공사가 진행 중이다. 이번 착공은 삼성의 영남권 60조원 투자 계획 가운데 첫 가시적 성과다. 앞서 삼성은 지난 7월 구미에 휴머노이드 로봇 양산 체계와 로봇 데이터 팩토리, AI 데이터센터를 구축하고 기존 제조 기반을 첨단산업 중심으로 고도화하겠다는 계획을 발표한 바 있다. 또 울산에서는 전고체 배터리 양산을 추진하고 부산과 거제에는 각각 첨단 전자부품과 자율형 조선소 관련 투자를 확대할 예정이다.이 회장이 구미를 AI·로봇 투자 거점으로 선택한 데는 삼성전자가 오랫동안 축적한 제조 기반이 자리하고 있다. 삼성은 기존 생산시설에 로봇 양산과 AI 학습에 필요한 인프라를 추가해 제조 자동화 수준을 높이고 피지컬 AI 사업을 확대한다는 구상이다. 삼성전자도 구미사업장을 미래 제조 혁신 거점으로 육성하겠다는 계획이다. 기존 스마트폰 생산 기반에 첨단 제조 기술과 로봇 산업을 결합해 새로운 성장동력을 확보하려는 움직임이다. 노태문 삼성전자 대표는 "휴머노이드 로봇, AI 데이터센터, 첨단 제조업 등에 집중 투자하겠다"며 "삼성전자 구미사업장은 글로벌 제조 혁신 허브로 도약할 것"이라고 말했다. 구미 AI 데이터센터는 이러한 제조 혁신을 뒷받침할 연산 인프라로 활용될 예정이다. 휴머노이드 로봇의 정밀 작업 학습과 제조 공정 자동화에는 방대한 데이터 처리와 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다. 삼성은 로봇 데이터 팩토리와 AI 데이터센터를 함께 구축해 제조 현장의 AI 활용에 필요한 기반을 확충할 계획이다. 삼성SDS에도 이번 투자는 사업 영역을 넓힐 기회가 될 것으로 보인다. 계열사의 제조 AI·로봇 전환에 필요한 컴퓨팅 자원을 공급하는 동시에 자체 GPU 서비스와 외부 고객이 장비를 설치하는 코로케이션 사업을 병행해 신규 매출을 확보할 계획이다. 이와 관련해 삼성SDS는 지난달 29일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "직접 투자와 지분투자, 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 결합해 2031년까지 AI 인프라 규모를 800MW 이상으로 확대할 것"이라며 "DBO 사업에서 누적 500MW를 확보하면 연매출 1조원 이상을 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 구미 데이터센터 착공은 지역 산업에도 새로운 사업 기회를 제공할 것으로 예상된다. 기존 전자제품 생산시설에 AI 데이터센터와 로봇 관련 시설이 추가되면 지역 부품·장비업체의 공급망 참여와 AI 전문인력 수요도 늘어날 가능성이 있다. 다만 실제 고용과 지역경제 파급효과는 후속 로봇 투자 규모와 지역 기업의 사업 참여 수준에 따라 달라질 전망이다. 삼성의 AI 인프라 투자 확대와 함께 오픈AI와 추진해 온 경북 포항 데이터센터 구축 협력에도 관심이 쏠린다. 삼성SDS는 지난해 10월 오픈AI와 AI 데이터센터 공동 개발·운영을 위한 협력의향서(LOI)를 체결했으며 당시 포항에 데이터센터를 구축하는 방안이 거론됐다. 포항 프로젝트가 구체화되면 삼성SDS는 제조 AI 중심의 구미 데이터센터에 이어 글로벌 AI 기업과의 협력을 통한 인프라 사업 확대도 기대할 수 있다. 그러나 포항 사업은 구미와 별도 프로젝트로, 투자 규모와 착공 일정 등 구체적인 후속 계획은 아직 공개되지 않았다. 이 같은 상황 속에 최근 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 방한한 것은 변수다. 알트먼 CEO는 지난달 31일 경기도 용인 삼성인력개발원에서 삼성 계열사 사장단 50여명과 만나 AI 기술의 발전 방향과 사업 전략을 논의했다. 이준희 삼성SDS 대표는 "AI는 기업의 일하는 방식과 산업의 경쟁력을 바꾸고 있다"며 "이러한 변화가 실제 성과로 이어지려면 방대한 데이터를 처리하고 AI를 안정적으로 운영할 수 있는 튼튼한 기반이 필요한데 구미 AI 데이터센터가 바로 그 역할을 맡게 될 것"이라고 말했다. 이어 "삼성SDS는 지역경제와 산업 생태계 발전에 기여하도록 책임과 역할을 다하겠다"며 "차세대 AI 인프라를 바탕으로 제조·산업 현장의 AX 혁신을 이끌고 고객에게 최적의 AI 풀스택 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.11.02 17:28장유미 기자

[AI는 지금] "호출 없이 대응"…딥시크, 자율형 코딩 에이전트 공개

딥시크가 개발자 요청 없이 문제를 푸는 인공지능(AI) 기술을 앞세워 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등과 자율형 코딩 시장 경쟁에 나섰다. 1일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 딥시크 하네스팀은 위챗을 통해 오픈소스 코딩 에이전트 '슈퍼 에이전트' 시제품을 공개했다. 슈퍼 에이전트는 개발자들이 참여한 단체 채팅방에서 코딩 문제에 관한 피드백을 능동적으로 살필 수 있다. 개발자가 별도 호출하지 않아도 대화에서 다루는 문제에 해결책을 제안할 수 있다. 이번 제품을 공개한 하네스 팀은 딥시크가 올해 초 신설한 조직이다. 앤트로픽을 비롯한 미국 주요 AI 기업 코딩 서비스와 경쟁할 에이전트 개발을 지원하는 데 주력해 왔다. 하네스는 거대언어모델(LLM)이 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 뒷받침하는 소프트웨어 구조다. 앤트로픽 등도 코딩을 비롯한 업무를 더 효율적으로 처리하도록 하네스를 설계해 왔다. 앞서 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등이 개발 업무 자동화에 집중하면서 경쟁 초점도 코드 작성 지원에서 복잡한 작업을 스스로 처리하는 에이전트로 넓어지고 있다. 이에 발맞춰 딥시크도 개발자의 대화를 살피고 먼저 해결책을 제안하는 기능을 앞세워 사람 개입을 줄이는 방향으로 경쟁력을 확보하려는 구상이다. 딥시크는 "슈퍼 에이전트 목표는 인간 개입을 최소화하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것" 주의를 가능한 한 적게 요구하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것"이라고 밝혔다

2026.11.02 09:31김미정 기자

"한 번 설정으로 AI 학습 거부"…오픈AI·구글·MS·앤트로픽 동참

앞으로 웹사이트 운영자가 설정 한번 만으로 주요 인공지능(AI) 기업에 콘텐츠 학습 거부 의사를 전달할 수 있게 된다. 그동안 AI 기업마다 별도의 크롤러 차단 규칙을 설정해야 했지만 앞으로는 공통 규칙을 적용해 여러 기업에 한꺼번에 학습 거부 의사를 표시할 수 있다. 1일 오픈AI, 구글, 마이크로소프트, 앤트로픽은 웹사이트의 AI 학습 관련 공통 신호를 수용하겠다는 계획을 발표했다. 국제인터넷표준화기구(IETF)의 AI 선호도(AIPREF) 작업반에서 논의 중인 기술을 기반으로 한다. 핵심은 웹사이트의 '로봇 배제 표준(robots.txt)' 파일에 AI 학습 거부 의사를 공통으로 표시하는 것이다. robots.txt는 검색엔진이나 AI 크롤러가 웹사이트 콘텐츠에 접근하는 방식을 설정하는 파일이다. 기존에는 오픈AI의 'GPT봇', 구글의 '구글 익스텐디드' 등 기업별로 다른 크롤러나 정책 식별자를 지정해 각각 규칙을 관리해야 했다. 새로운 방식은 공통 식별자를 사용해 여러 AI 기업에 동일한 학습 거부 의사를 전달할 수 있도록 한다. robots.txt 파일에 'User-Agent: __usage_ai-training'과 'Disallow: /'라는 두 줄을 추가하면 된다. 이는 웹사이트 전체 콘텐츠를 AI 모델 학습에 사용하지 말라는 의사를 나타낸다. 특정 경로만 학습을 허용하거나 거부하도록 세부 설정하는 것도 가능하다. 주요 AI 기업들은 공통 신호를 기존 설정 기능과 병행해 적용할 예정이다. 오픈AI는 앞으로 수개월 내 관련 기능을 구현하고 구체적인 적용 방식을 공개할 계획이다. 구글은 2027년 초부터 지원할 예정이다. 별도의 구글 익스텐디드 설정이 없다면 공통 신호를 기존 구글 익스텐디드의 학습 거부 설정과 동일하게 해석한다. MS는 2027년 2월 1일부터 새로운 설정을 적용한다. AI 모델 학습뿐 아니라 AI가 답변을 생성할 때 외부 콘텐츠를 참고하는 '그라운딩'도 별도로 관리할 수 있도록 지원한다. MS는 기존에 검색엔진의 웹페이지 저장본 제공을 제한하는 '노아카이브'와 '노캐시' 설정을 AI 콘텐츠 활용 제한에도 사용해 왔다. 노아카이브는 콘텐츠를 AI 답변과 학습에서 제외하고, 노캐시는 웹페이지 전체 대신 주소와 제목, 요약 정보 등만 활용하도록 제한하는 방식이다. 이러한 기존 설정을 이용하던 웹사이트는 2027년 3월 1일 이전까지 새로운 방식으로 전환해야 한다. 앤트로픽 역시 공통 신호 지원을 위한 구현 작업에 착수했다. 다만 이번 공통 신호는 AI 학습을 위한 콘텐츠 활용에 관한 의사를 전달하는 것으로, 웹사이트 접근이나 검색 결과 노출 자체를 차단하는 기능은 아니다. AI가 검색 결과 등을 참고해 답변을 생성하는 행위도 공통 신호의 직접적인 적용 대상은 아니다. 또한 현재는 IETF의 정식 표준이 아닌 개별 인터넷 초안 단계다. 이를 따르지 않는 AI 기업에 대한 강제력이 없어 실제 효과는 관련 사업자의 참여와 준수 여부에 달려 있다. 이번 규격 초안을 작성한 앤트로픽의 케빈 켈리는 IETF 메일링리스트에서 "이는 콘텐츠 활용에 관한 의사 표시이지, 크롤링 트래픽을 통제하기 위한 신호가 아니다. 두 기능은 의도적으로 분리돼 있다"고 설명했다.

2026.11.01 14:44남혁우 기자

삼성 사장단, 알트먼과 'AI 미래전략' 논의

삼성이 31일 경기도 용인 삼성인력개발원에서 삼성전자 등 주요 관계사 사장단을 대상으로 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 초청 간담회를 개최했다고 밝혔다. 간담회 주제는 '인공지능(AI)이 바꿀 다음 10년, 기업의 선택'이었다. 간담회에 전자·금융·바이오 등 관계사 사장단 50여명이 참석했다. 삼성 사장단과 샘 알트먼 CEO는 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성을 살펴보고, 미래 시장과 사업기회 의견을 교환했다. AI가 기업 의사결정과 조직 운영에 미칠 영향을 전망하고, 새로운 경영환경에서 경영진에 필요한 역량에 대해 소통했다. 삼성은 "전사 AI 전환(AX) 추진을 위한 사장단 교육 일환으로 경영진 AI 이해도를 높이고 미래 경영전략을 모색하기 위해 간담회를 마련했다"고 설명했다. 이어 "AI 시대 경쟁력이 경영진 판단과 실행에서 비롯된다는 인식 아래, 사장단이 AI를 배우고 활용하는 문화를 확산하고 있다"고 덧붙였다. 삼성전자와 오픈AI는 지난해 10월 글로벌 AI 인프라 구축 협력의향서(LOI)를 체결하고, 오픈AI 스타게이트 프로젝트에 필요한 메모리 반도체 공급을 추진해 왔다. 당시 삼성SDS는 AI 데이터센터 구축과 기업용 AI 서비스 분야에서 협력키로 했다. 삼성물산과 삼성중공업은 해상 부유식 데이터센터를 공동 개발한다. 지난 7월에는 이재용 삼성전자 회장이 미국 샌프란시스코 오픈AI 본사를 방문했다. 삼성 사장단은 이날 간담회에 앞서 생성형 AI 실습교육을 받았다. 지난 6월 사장단 대상 첫 AI 집중교육 후 4개월 만에 추가 교육을 시행했다. 삼성은 사장단부터 AI 기술을 익히고 업무에 적용하도록 교육 프로그램을 운영하고, 이를 활용할 수 있는 능력 배양에 초점을 맞췄다고 설명했다. 사장단은 흩어진 경영자료를 AI로 정리해 지식저장소를 만들고, 의사결정에 AI를 활용하는 역량을 높일 수 있다. 삼성은 지난 6월부터 연구개발부터 생산·마케팅·지원까지 전 분야에 AI를 도입하는 'AI 대전환'을 추진하고 있다. AI를 활용해 업무 생산성과 사업 경쟁력을 높이고, 제품과 서비스, 기업 운영에 AI를 접목할 계획이다. 관계사별 사업 특성과 업무 환경에 맞는 AI 활용방안을 마련하고, 임직원이 AI를 활용할 기반을 확대하고 있다. 삼성은 지난 6월 사장단 교육을 시작으로 약 2300명 임원 대상 교육을 추진했다. 교육 대상을 일반 직원까지 확대해 2027년 2월까지 전 임직원 대상 AI 교육을 완료할 계획이다. 관계사별 AI 전담조직을 구축하고, 외부 생성형 AI 서비스 업무활용도 확대하고 있다. AI 전담조직은 각 회사 사업 특성에 맞는 AX 전략을 수립하고, 데이터와 AI 모델의 운영·활용을 지원한다. 삼성은 "AI 기술 발전과 산업환경 변화에 선제 대응하고, 관계사별 AX 추진 성과를 점검하고 실행 과제를 구체화해 AI 중심 경영체계를 정착시킬 계획"이라고 밝혔다.

2026.10.31 16:08이기종 기자

[AI는 지금] 나스닥 급락에 오픈AI도 '흔들'…AI 투자 열기 식나

인공지능(AI) 인프라 투자에 대한 우려가 커지면서 미국 뉴욕 증시에서 기술주를 중심으로 매도세가 확산하고 있다. AI 투자 열풍을 주도했던 기업들의 수익성에 대한 의구심이 커지는 가운데 챗GPT 개발사 오픈AI도 자금조달 목표를 대폭 낮춘 것으로 알려졌다. 내년 기업공개(IPO)를 앞두고 높은 기업가치를 내세워 투자 유치에 나섰지만 일부 투자자들이 투자 규모를 줄이면서 당초 계획에 차질이 생긴 분위기다. 31일 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 오픈AI는 최근 외부 자금조달 목표액을 기존 300억 달러에서 200억 달러로 100억 달러 줄였다. 기업가치 평가액도 1조 4000억 달러에서 1조 2500억 달러로 낮췄다. 앞서 오픈AI는 지난달 이번 투자 유치를 내년 IPO 이전에 지분을 확보할 수 있는 마지막 기회로 홍보한 바 있다. 특히 지난 7월 이후 매출이 급증했다는 점을 내세워 기존 8520억 달러였던 기업가치를 1조 4000억 달러까지 높여 제시했으나 최근 기술주 매도세와 AI 투자 부담이 커지면서 목표를 수정했다. 투자 유치 과정에서도 일부 투자자들이 당초 계획보다 투자금을 줄인 것으로 알려졌다. 오픈AI는 지난 30일(현지시간)까지 1차 투자 확약을 받기로 했지만 모집액이 200억 달러에 미치지 못할 것으로 예상된다. 이후 고액 자산가를 대상으로 추가 투자를 유치해 목표액을 채운다는 계획이다. 이번 투자에는 아랍에미리트(UAE) 국영 지원 기술펀드 MGX 등이 포함된 투자 컨소시엄이 최대 규모로 참여할 전망이다. 오픈AI는 투자 계약의 일환으로 UAE에 새롭게 구축되는 컴퓨팅 인프라를 임대할 수 있는 선택권도 확보할 것으로 알려졌다. 또 소프트뱅크와 세쿼이아캐피털, 파운더스펀드 등도 투자에 참여할 계획이다. 오픈AI가 자금조달에 속도를 내는 이유는 AI 모델 개발과 운영에 막대한 비용이 필요하기 때문이다. 회사는 지난 3월에도 1220억 달러를 조달했지만 향후 AI 모델 훈련과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 자원 확보에 이보다 몇 배 많은 자금을 투입할 계획인 것으로 전해졌다. 경쟁사 앤트로픽의 상장 추진도 투자 유치에 부담을 주고 있다. 다음 달 IPO를 앞둔 앤트로픽의 기업가치는 1조 5000억 달러 이상으로 거론된다. 두 회사가 비슷한 시기에 대규모 자본을 확보하려 하면서 투자자들의 자금과 관심을 놓고 경쟁하고 있다. 그러나 AI 투자에 대한 불안이 확대되면서 오픈AI의 투자 유치 움직임에도 부담이 높아진 모습이다. 실제 이달 30일 나스닥 종합지수는 전장 대비 2.86% 하락한 2만 5437에 거래를 마쳤다. 나스닥100 지수는 3.46% 떨어졌으며 필라델피아 반도체 지수도 7.20% 급락했다. 특히 인텔 주가는 28.58% 폭락했고 엔비디아와 AMD도 각각 4.22%, 10.88% 하락했다. 이는 최근 구글 모회사 알파벳과 아마존 등 주요 빅테크 기업들의 실적 발표 이후 AI 설비투자 부담이 다시 부각된 영향이다. 이들 기업이 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보에 막대한 자금을 투입하면서 AI 사업 성장에 필요한 비용이 실제 수익 증가 속도를 웃돌 수 있다는 우려가 커지고 있다. 특히 아마존은 클라우드 사업인 아마존웹서비스(AWS)의 성장세에도 대규모 인프라 투자로 잉여현금흐름이 악화하면서 투자자들의 우려를 키웠다. 구글 역시 AI 투자 확대에 따른 현금 유출 부담이 부각됐다. 업계 관계자는 "빅테크 기업들의 막대한 AI 인프라 투자가 실제 수익으로 이어질 수 있을지에 대한 의구심이 커지는 상황"이라며 "AI 서비스 수요가 빠르게 늘고 있지만 데이터센터와 GPU 확보에 투입되는 자금도 급증하면서 투자자들은 성장성뿐 아니라 수익성과 투자금 회수 가능성에도 주목하고 있다"고 말했다. 이에 업계에선 오픈AI의 자금조달 목표 축소가 이러한 시장 분위기와 무관치 않은 것으로 봤다. 또 AI 산업의 성장 가능성만으로 높은 기업가치를 인정받기보다 대규모 투자가 실제 이익과 현금 창출로 이어질 수 있는지도 기업가치 평가의 주요 기준으로 떠오른 분위기다. 조 티게이 에쿼티 아머 인베스트먼트 포트폴리오 매니저는 CNN에서 "시장이 AI 관련 투자에서 막연한 '희망과 꿈'의 단계를 지났다"며 "이제는 구체적인 성과를 증명해야 하는 '쇼 미(show me)' 단계로 진입했다"고 평가했다.

2026.10.31 12:48장유미 기자

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

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