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어도비, NFL 콘텐츠 제작에 AI 적용…"3시간 짜리 작업 5분이면 끝"

어도비가 내셔널 풋볼 리그(NFL) 콘텐츠 제작과 배포 전반에 인공지능(AI)을 적용한다. AI로 경기와 선수 관련 콘텐츠 제작 시간을 대폭 줄이고 전 세계 팬에게 맞춤형 콘텐츠를 빠르게 제공할 방침이다. 어도비는 NFL이 어도비 고객경험(CX) 엔터프라이즈 기반으로 AI 콘텐츠 공급망을 구축했다고 14일 밝혔다. 리그와 32개 구단 콘텐츠 제작과 현지화부터 관리·배포까지 하나의 워크플로로 연결했다. NFL은 '어도비 익스피리언스 매니저 에셋 및 콘텐츠 허브'에서 리그 콘텐츠를 중앙 관리한다. 각 구단은 브랜드 지침을 준수한 캠페인용 콘텐츠를 몇 분 안에 제작·배포할 수 있다. 콘텐츠 제작에는 어도비 파이어플라이 기반 자동화 기능을 활용한다. '어도비 워크프론트'는 콘텐츠 기획과 제작부터 검토·승인까지 전 과정을 연결한다. NFL은 승인된 포토샵 제작물을 반복 활용 가능한 템플릿으로 바꾸는 'AI 템플릿 어시스턴트'도 도입했다. 'AI 캠페인 어시스턴트'를 이용하면 하나의 승인된 제작물을 바탕으로 실제 캠페인에 필요한 콘텐츠를 대량 생성할 수 있다. 실시간 경기 데이터를 콘텐츠에 자동으로 반영하는 기능도 추가됐다. NFL 드래프트에서는 지명 선수 정보와 이미지를 제작물에 즉시 반영해 기존 3시간이 걸렸던 콘텐츠 제작 시간을 4~5분으로 줄였다. 보안과 브랜드 관리 체계도 강화했다. 각 구단이 NFL 공용 자료와 해당 구단 콘텐츠에만 접근할 수 있는 제로 트러스트 가시성 모델을 적용해 경쟁 구단 정보를 분리하고 지식재산권(IP)을 보호한다. NFL은 2026~2027 시즌을 앞두고 다국어 콘텐츠 제작도 확대할 계획이다. 국가와 지역별로 현지화한 콘텐츠를 늘려 글로벌 팬과의 접점을 넓힌다는 구상이다. 치 오그부에히 NFL 마케팅 기술 및 소비자 제품 부문 부사장은 "훌륭한 NFL 콘텐츠를 만드는 것은 훌륭한 NFL 팀을 이끄는 것과 같다"며 "어도비의 AI 기반 콘텐츠 공급망 솔루션을 통해 확보한 실시간 가시성은 우리가 이를 실현할 수 있게 도왔다"고 강조했다.

2026.09.14 16:44김미정 기자

레드햇, 컨테이너 관리 경쟁력 입증…가트너 매직 쿼드런트 리더

레드햇이 기업 컨테이너와 가상머신(VM)·인공지능(AI) 워크로드를 통합 관리하는 기술 경쟁력을 인정받았다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 애플리케이션 플랫폼 '레드햇 오픈시프트'가 '2026 가트너 매직 쿼드런트 컨테이너 관리 부문' 리더로 선정됐다고 14일 밝혔다. 이로써 레드햇은 비전 완성도와 실행 능력을 인정받아 4년 연속 리더 부문에 이름을 올렸다. 레드햇 오픈시프트는 온프레미스 데이터센터부터 퍼블릭 클라우드와 엣지까지 다양한 환경에서 컨테이너와 VM·AI 워크로드를 관리할 수 있는 플랫폼이다. 플랫폼 엔지니어와 운영 조직이 서로 다른 인프라에 배치된 워크로드를 일관된 방식으로 관리하도록 지원한다. 이 플랫폼은 자체 관리형 환경과 완전관리형 클라우드 서비스에서도 동일한 운영 환경을 제공한다. 지원 서비스에는 '레드햇 오픈시프트 온 아마존웹서비스(AWS)'와 '마이크로소프트 애저 레드햇 오픈시프트' '레드햇 오픈시프트 데디케이티드 온 구글클라우드' '레드햇 오픈시프트 온 IBM 클라우드' 등이 포함된다. 레드햇은 '오픈시프트 버추얼라이제이션'을 통해 컨테이너 애플리케이션과 가상화 워크로드를 한 플랫폼에서 운영하고 이전할 수 있도록 지원한다. 기업 IT 조직은 데이터센터와 AWS·애저·구글 클라우드·IBM 클라우드·오라클 클라우드에 걸쳐 단일 운영 파이프라인으로 VM과 컨테이너를 관리할 수 있다. 가트너는 이번 보고서에서 16개 벤더 대상으로 컨테이너 관리 역량과 사업 전략·클라우드 네이티브 실행력을 평가했다. 비전 완성도와 실행 능력을 종합적으로 분석해 현재 전략을 효과적으로 실행하고 미래에도 유리한 입지를 갖춘 기업을 리더로 분류했다. 마이크 배럿 레드햇 하이브리드 클라우드 플랫폼 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "레드햇 오픈시프트는 어떤 인프라 투자 환경에서도 신뢰할 수 있는 기반"이라며 "컨테이너 기능과 플랫폼 엔지니어링을 적절히 조합해 다가올 변화 속도에 대응할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.09.14 15:49김미정 기자

한컴, 세계 최초 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안' 출시

한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 직원처럼 채용하고 팀 단위로 운영할 수 있는 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안(Nomadian)'을 선보인다. 자체 개발한 에이전틱 운영체제(OS)를 기반으로 여러 AI 에이전트가 협업하는 업무 환경을 구현한 서비스로, 미국 1인 창업가와 소규모 사업자를 핵심 공략 대상으로 삼았다. 한컴은 14일 노마디안 프로젝트를 추진 중이라고 밝혔다. 노마디안은 별도 설치 없이 웹 브라우저에서 이용할 수 있는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공되며, 오는 12월 미국 시장에서 베타 서비스를 시작한 뒤 2027년 정식 상용화할 예정이다. 노마디안의 핵심은 AI 에이전트를 단순 도구가 아닌 '직원' 개념으로 활용할 수 있다는 점이다. 사용자는 데이터 분석, 콘텐츠 마케팅, 이메일 마케팅 등 필요한 직무를 선택해 AI 에이전트 팀을 구성할 수 있으며, 필요 시 직접 에이전트를 제작해 업무에 투입할 수도 있다. 사용자가 업무 목표를 입력하면 플랫폼이 이를 세부 작업으로 분할한 뒤 각 에이전트에게 역할을 배정하고 결과를 취합한다. 특히 업무 진행 과정을 시각적으로 확인할 수 있도록 3차원 가상 사무실 '룸(Room)' 기능을 적용했다. AI 에이전트들은 가상 공간 내 캐릭터 형태로 움직이며 작업을 수행하고, 사용자는 각 에이전트의 업무 현황과 결과물 전달 과정을 실시간으로 확인할 수 있다. 단순히 결과만 제공하는 기존 대화형 AI와 달리 업무 수행 과정을 투명하게 보여주는 것이 특징이다. 중요 의사결정에 대한 통제 장치도 마련했다. 이메일 발송이나 전자서명 등 되돌릴 수 없는 작업은 사용자 승인 절차를 거친 뒤 실행된다. 예를 들어 사용자가 콘텐츠 제작과 고객 안내 메일 작성을 AI 팀에 맡기면, 최종 결과물을 검토한 뒤 승인만 하면 실제 업무가 진행되는 방식이다. 노마디안은 한컴이 개발한 에이전틱 OS를 기반으로 동작한다. 에이전틱 OS는 다수의 AI 에이전트를 생성·관리·통제하는 플랫폼으로, 상위 에이전트가 하위 에이전트에 업무를 분배하고 결과를 조율하는 오케스트레이션 기능을 제공한다. 또한 승인 기반 실행 체계와 권한 관리 기능을 통해 기업 환경에서 요구되는 통제성과 보안성을 지원한다. 한컴은 그동안 공공기관과 민간기업을 대상으로 진행한 AI 전환(AX) 사업 경험을 노마디안 개발에 반영했다. 현재 남양유업 등 여러 기업과 에이전틱 OS 기반 개념검증(PoC)을 진행 중이며, BGF그룹 AI 지식검색 시스템 구축, 국회 빅데이터 플랫폼 사업, 한국서부발전 AI 문서작성 시스템, 한국수력원자력 생성형 AI 플랫폼 연계 사업 등을 수행한 바 있다. 한컴이 미국 시장을 우선 공략하는 배경에는 빠르게 증가하는 1인 사업자 시장이 있다. 미국 인구조사국에 따르면 미국 내 무고용 사업체는 약 3천40만 개에 달한다. 또한 스타트업 지분관리 플랫폼 카르타 집계 결과 신규 스타트업 가운데 1인 창업 비중은 2019년 23.7%에서 올해 상반기 36.3%로 확대됐다. AI 활용도는 높아졌지만 실제 업무 자동화 수준은 아직 제한적이라는 점도 기회 요인으로 보고 있다. 한컴에 따르면 골드만삭스의 소기업 대상 조사에서 응답 기업의 76%가 AI를 활용하고 있었지만, 핵심 업무에 AI를 완전히 적용했다고 답한 비율은 14%에 그쳤다. 적절한 도구 선택의 어려움과 전문 인력 부족이 주요 원인으로 꼽혔다. 한컴은 베타 서비스 기간 동안 현지 사용자 피드백을 반영해 가격 정책과 유통 전략, 규제 대응 방안을 마련할 계획이다. 이후 한국과 유럽 등으로 서비스 지역을 확대한다는 구상이다. 김연수 한컴 대표는 "노마디안은 단순한 AI 도구가 아니라 함께 일하는 AI 직원과 팀을 제공하는 플랫폼"이라며 "문서 소프트웨어 분야에서 축적한 기술력과 자체 에이전틱 OS 역량을 바탕으로 글로벌 AI 워크포스 시장을 선도해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.14 15:46남혁우 기자

LG AI연구원 "엑사원 외부 공급 계획…프런티어 모델 도전 병행"

LG가 그룹 계열사에서 검증한 인공지능(AI) 모델 '엑사원'을 외부 산업에 공급하는 사업을 확대한다. 독자 AI 파운데이션 모델도 글로벌 프런티어 수준으로 고도화해 기업용 AI 시장을 공략할 방침이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이같은 사업 전략을 밝혔다. LG AI연구원은 지난 5년간 제조와 금융 등 계열사 산업 난제를 해결한 사례를 100건 이상 확보했다. 일부 프로젝트에서는 수백억원 규모 비용 절감이나 수익 개선 효과를 거뒀다. 연구원은 계열사에서 성능과 사업성을 확인한 기술을 제품과 서비스로 전환해 제약·의료·에너지 등 외부 산업에 공급할 계획이다. 직접 상품화하거나 LG CNS와 LG유플러스 등 계열사와 협력해 시장에 선보일 방침이다. 대표적인 외부 사업화 대상은 테이블형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'다. 엑사원 태뷸러는 적은 연산 자원으로 빠르게 작동하도록 설계됐다. 낮은 그래픽처리장치(GPU) 사양에서도 기업 내부에 설치할 수 있으며 수천건 요청에 빠르게 응답할 수 있다는 설명이다. 이 모델은 글로벌 테이블형 데이터 모델 평가인 '탭아레나'에서 최상위권 성능을 확보한 것으로 전해졌다. LG AI연구원은 경량성과 비용 효율성을 앞세워 제조기업의 AI 도입 장벽을 낮출 방침이다. LG AI연구원은 LG이노텍을 시작으로 글로벌 기업과 제약사·병원·에너지 기업 등으로 엑사원 태뷸러 공급 범위를 넓히고 있다. 연구원은 고객사 보안 요구와 이용 환경에 따라 온프레미스와 클라우드 응용프로그램 인터페이스(API) 방식으로 솔루션을 공급한다. 국내 온프레미스 구축은 LG CNS 등 시스템통합(SI) 파트너사와 추진하고 해외에서는 클라우드 사업자와 협력할 계획이다. 이화영 LG AI연구원 상무는 "병원은 중환자실에서 생성되는 생체 신호를 분석해 환자의 다음 상태를 예측하는 데 엑사원 태뷸러를 활용할 수 있다"며 "제약사는 의약품 생산 과정에서 축적되는 수치 데이터로 이후 공정 상태를 예측할 수 있다"고 설명했다. 이 외에도 LG AI연구원은 산업별 학습 데이터를 빠르게 확보하기 위한 '데이터 파운드리'도 외부 확산에 활용한다고 밝혔다. 데이터 파운드리는 도메인 전문가 개입을 줄이면서 합성 데이터를 대량 생성하고 이를 AI 모델에 학습시키는 솔루션이다. 연구원은 데이터 파운드리를 정부 기관과 금융기관 등에도 적용하고 있다. 식품의약품안전처와는 의약품 심사 담당자의 업무를 지원하도록 거대언어모델(LLM)을 고도화하고 있다. 금융 분야에서는 제품 수요와 원재료 가격을 예측하던 시계열 기술을 기업 전망 분석으로 확장했다. 런던증권거래소그룹(LSEG)과 코스콤을 비롯한 외부 기관과 미국 상장기업·국내 기업의 미래를 분석하는 AI 모델을 개발해 금융 상품으로 판매하고 있다. "독파모 3차수서 에이전틱·툴 콜링 성능 보완" LG AI연구원은 외부 사업 확대를 뒷받침하기 위해 파운데이션 모델 경쟁력도 강화한다고 밝혔다. 특히 독파모 2차수에 적용된 모델을 글로벌 프런티어 모델로 키우기 위해 3차수 개발을 준비하고 있다고 설명했다. 김유철 부문장은 "2차수 모델은 산업 현장에서 다양한 업무를 수행할 수 있는 수준에 도달했지만 글로벌 빅테크 모델과 비교하면 일부 성능 격차가 남은 것으로 평가됐다"고 말했다. 그러면서 "우리는 3차수 모델 학습 데이터 품질을 높이고 사전학습과 사후학습·강화학습 방식을 고도화할 것"이라며 "복잡한 업무를 수행하는 에이전틱 성능과 외부 도구를 선택해 호출하는 툴 콜링 능력도 보완할 예정"이라고 강조했다. 김 부문장은 단순히 모델 벤치마크 점수를 높이기보다 산업 현장 활용성과 비용 효율성·맞춤화·통제 가능성을 함께 확보하는 데 집중한다고 밝혔다. 기업 데이터와 노하우를 보호할 수 있는 소버린 AI와 보안 역량도 강화하기 위한 전략이라는 설명이다. 김 부문장은 "독파모 2차수 모델은 글로벌 프런티어 모델로 나아가기 위한 중간 단계"라며 "학습 데이터와 사전학습·사후학습·강화학습을 고도화해 글로벌 프런티어 수준의 3차수 모델을 만들겠다"고 강조했다.

2026.09.14 15:41김미정 기자

LG, 제조·금융·과학에 '엑사원' 투입…전문가 AI 사업화 속도

LG AI연구원이 제조와 금융·과학 분야 난제를 해결하는 '전문가 인공지능(AI)' 활용 사례를 공개했다. 범용 AI를 넘어 산업 현장 변화를 예측하고 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI로 사업 경쟁력을 높인다는 전략이다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 제조·금융·과학 분야에 특화한 AI 기술과 적용 성과를 발표했다. 연구원은 과학 분야에서는 '엑사원 디스커버리'와 로봇을 결합한 AI 자율 실험실을 올해 말부터 가동한다고 밝혔다. 제조 분야에서는 '엑사원 태뷸러'를 LG이노텍 공정에 적용해 모델 대응 시간을 약 85% 줄인 성과가 공유됐다. 금융 분야에서는 '엑사원 BI' 기반으로 국내외 상장사 향후 전망과 판단 근거를 제공하는 서비스를 확대하고 있다. 이날 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 기조연설에서 "좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만, 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 우리 미션"이라고 설명했다. 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 겸 최고AI과학자(CSAI)는 조지 카메론 아티피셜 애널리지스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)와 '글로벌 AI 트렌드 및 대한민국 AI에 대한 인사이트'를 주제로 패널 토의를 진행했다. 연말부터 'AI 자율 실험실' 가동…신소재 개발 24시간 돌린다 LG AI연구원이 AI와 로봇을 결합해 신소재 개발 전 과정을 자동으로 수행하는 'AI 자율 실험실'을 올해 말부터 가동한다. 연구자가 반복 실험에 들이는 시간을 줄이고 AI가 24시간 신물질 후보를 탐색하도록 해 소재 개발 속도를 높인다는 구상이다. LG AI연구원은 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'와 AI 자율 실험실 구축 계획을 공개했다. AI 모델이 실험 대상을 정하면 로봇이 합성과 평가를 수행하고, 그 결과를 AI가 재학습하는 구조로 이뤄졌다. 화학 소재 특화 AI는 가능한 실험을 무작정 수행하지 않고 현재 가장 확인할 가치가 높은 실험부터 제안할 수 있다. 성능이 유망한 분자 영역에서는 정밀한 실험을 진행하고, 정보가 부족한 영역에서는 탐색 범위를 넓혀 최소한의 실험으로 방대한 화학 공간을 살핀다. 이 AI는 실험 과정에서 발생할 수 있는 위험도 사전에 점검한다. AI가 화학물질 위험성과 안전성을 예측하고, 온도와 압력 범위 등 장비의 현실적인 제약을 반영해 실제 수행할 수 있는 실험만 설계하는 식이다. 박제섭 LG화학 R&D AX 추진팀장은 "실험 결과는 다시 모델을 고도화하는 학습 데이터로 활용된다"며 "AI가 합성 대상을 선정하고 로봇이 실험·평가한 뒤 새 데이터를 AI에 다시 투입하는 루프가 반복될수록 모델이 파악할 수 있는 화학 영역도 넓어진다"고 강조했다. LG AI연구원은 이미 GS칼텍스와 AI 데이터센터용 액침 냉각유 후보 물질을 발굴하는 개념검증(PoC)을 진행했다. 엑사원 디스커버리가 목표 성능을 충족할 가능성이 높은 후보를 추천하면서 기존 방식보다 개발 시간을 줄인 것으로 전해졌다. 박 팀장은 산업 현장에 AI 자율 실험실을 적용하려면 모델 성능뿐 아니라 운영 체계도 갖춰야 한다고 주장했다. 재현 가능한 실험 데이터와 장비·시스템 연동, 위험물질 취급을 위한 안전 기준, 예외 상황 기록 체계가 필요하다는 설명이다. 연구자가 최종 의사결정 주체로 남는 것도 중요한 조건으로 꼽혔다. AI와 로봇이 만든 결과로 연구자가 새로운 가설을 세우고 다음 연구 방향을 결정해야 자율 실험실이 실제 연구 조직에 정착할 수 있다는 이유에서다. 임종구 GS칼텍스 기반기술팀장은 "자율 실험실의 가치는 단순한 공정 자동화를 넘어 숙련된 연구자 통찰력과 전문성을 디지털화해 연구개발 과정에 내재화하는 데 있다"며 "궁극적으로 연구 지능을 시스템으로 구현하는 것이 목표"라고 강조했다. LG이노텍, '엑사원 태뷸러'로 제조 AI 대응 시간 85%↓ 이날 LG AI연구원은 정형 데이터 파운데이션 모델 '엑사원 태뷸러'를 LG이노텍 제조 공정에 적용해 AI 모델 대응 시간을 약 85% 단축했다고 밝혔다. 유정선 LG이노텍 AX 담당 "기존 머신러닝(ML) 모델을 재학습하려면 최소 14일에 해당하는 약 300시간 넘는 생산·운영 데이터가 필요했다"며 "엑사원 태뷸러를 적용한 뒤에 최대 50시간 분량 데이터만으로 변화한 공정 조건을 반영해 추론할 수 있었다"고 강조했다. 이어 "모델 대응 리드타임을 약 85% 줄여 개발 기간을 단축했다"며 "대응 시간을 줄이면서도 고객을 설득할 수 있는 수준의 예측 결과를 확보했다"고 설명했다. 엑사원 태뷸러는 숫자와 범주형 데이터 등 표 형태의 정형 데이터를 분석하는 파운데이션 모델이다. 공정마다 새로운 모델을 개발하거나 재학습하지 않아도 소량의 데이터를 콘텍스트로 입력하면 곧바로 예측을 수행한다. 제조 현장은 새로운 제품과 공정이 계속 추가되는 데다 데이터 분포도 수시로 변한다. 기존 ML 방식은 변화가 발생할 때마다 모델을 재학습해야 한다. 이에 실제 현장에 신속히 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 엑사원 태뷸러는 결측치가 포함된 불완전한 데이터도 처리할 수 있다. LG AI연구원이 자체 평가한 결과 전체 입력 데이터의 20%가 누락된 상황에서도 안정적인 예측 성능을 유지한 것으로 나타났다. 별도 전처리를 거치지 않은 원시 데이터도 예측에 활용할 수 있는 것으로 확인됐다. 모델은 예측값뿐 아니라 결과 분포와 위험도까지 제공한다. 제조 AI 에이전트가 예측 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지 판단하고 후속 작업을 수행하도록 지원하기 위해서다. 모델 규모는 약 2600만 파라미터로 현장 온프레미스 서버에 직접 배포할 수 있다. 외부 네트워크와 분리된 환경에서도 구동할 수 있어 보안이 중요한 제조 데이터 처리에 적합하다는 평을 받고 있다. LG이노텍은 "우리는 카메라 모듈과 반도체 기판을 비롯한 전체 제조 공정에 엑사원 태뷸러 적용을 확대할 계획"이라며 "오토노머스 팩토리를 구축하고 제조·연구개발·경영 부문을 에이전틱 엔터프라이즈 체계로 바꿀 것"이라고 강조했다. LG AI연구원은 "올 하반기 여러 열을 동시에 예측하는 '멀티컬럼' 기능과 단계적 추론을 활용하는 CoT 구조를 추가할 예정"이라며 "내년에는 모델 규모를 확대하고 텍스트 입력까지 함께 처리할 수 있는 멀티모달 구조로 고도화하는 것이 목표"라고 밝혔다. 금융 AI 국내 확대…"투자 판단보다 정보 분석 지원" LG AI연구원이 금융 특화 AI 솔루션 '엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)' 국내외 시장 적용을 확대하고 있다. 엑사원 BI는 금융 데이터를 분석해 기업 전망을 예측하고, AI가 해당 판단을 내린 근거까지 설명하는 솔루션이다. 대표 상품은 엑사원 BI를 기반으로 개발한 'AI 기반 주가 전망 점수(AEFS)'다. LG AI연구원은 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 상장사 대상 서비스를 출시한 데 이어 지난 7월 7일 코스콤과 국내 상장사 대상 서비스를 선보였다. AEFS는 기업의 향후 4주간 주가 전망을 점수로 제시하고 결과가 도출된 배경을 해설한다. 엑사원 BI는 기업 한 곳을 분석할 때 평균 약 2만건의 뉴스와 재무 데이터, 공시 등을 종합해 투자 판단에 필요한 정보를 선별한다. 이동현 코스콤 데이터융합사업TF 과장은 금융 AI의 가장 큰 가치로 파편화된 정보를 신속하게 종합하는 능력을 꼽았다. 다만 이를 국내 시장에 적용하려면 한국 기업 지배구조와 산업 규제, 공시, 국내 뉴스 등 시장 특성을 분석에 반영해야 한다고 강조했다. 최광일 국민연금공단 기금운용본부 전임운용역은 금융 현장 병목이 데이터 부족보다 이를 처리할 시간과 인력 부족에서 발생한다고 진단했다. 다만 현재는 AI가 투자를 직접 결정하기보다 리서치와 정보 분석을 지원해야 하며, 장기간 성능 평가와 설명 가능성 검증을 거쳐 활용 범위를 넓혀야 한다고 밝혔다. LG AI연구원은 "LSEG·코스콤과 협력해 엑사원 BI의 국내외 금융시장 적용을 확대할 계획"이라며 "현재 주식 전망에 집중된 분석 범위를 앞으로 원자재를 비롯한 다양한 금융상품으로 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.09.14 14:09김미정 기자

웹케시, 공공 재정에 AI 심는다…데이터 조회·반복 업무 자동화 속도

웹케시가 인공지능(AI)을 활용한 공공기관 재정 업무 혁신 시장 공략에 나선다. 재정 데이터 조회·분석부터 반복 업무 자동화까지 실제 금융·재정 분야에서 검증한 기술을 바탕으로 기관별 환경에 맞는 단계적인 AX 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. 웹케시는 지난 1일부터 9일까지 서울·나주·대전·부산 등 전국 4개 권역에서 '공공 재정 AX 전략 세미나'를 개최했다고 14일 밝혔다. 이번 세미나는 공공기관의 AI 기반 업무 전환 수요가 확대되는 가운데 재무·자금·감사 업무에 AI를 적용할 수 있는 구체적인 방안을 공유하기 위해 마련됐다. 각 지역 공공기관의 재정·자금 담당자가 참석했으며 4개 권역 모두 모집 인원을 웃도는 신청자가 몰렸다. 프로그램은 ▲재정 업무 혁신과 경영평가 대응 인사이트 ▲e교육금고 전환 사례 ▲G은행 AI 경영정보시스템(MIS) 실전 구축기 ▲AX포트(AXPort)로 완성하는 업무의 '라스트 마일' 등 4개 세션으로 진행됐다. 각 세션에선 실제 구축 사례를 바탕으로 재정 데이터 조회·분석과 반복 업무 자동화 등 공공기관이 현장에서 적용할 수 있는 AX 방안을 소개했다. 웹케시는 공공기관에서 재정 업무량이 늘어나는 반면 인력 운용에는 한계가 있어 AI 활용 필요성이 커지고 있다고 진단했다. 특히 재정 담당자가 반복적인 데이터 조회와 취합·대사 업무에 상당한 시간을 사용하는 만큼 이를 AI로 자동화할 여지가 크다는 설명이다. 재정 데이터 조회에는 AI 에이전트 '오페리아(OPERIA)'를 활용하는 방안을 제시했다. 오페리아는 기존 시스템과 데이터를 그대로 유지하면서 자연어 기반 조회·분석 기능을 제공한다. 이를 활용하면 재정 담당자가 복잡한 메뉴나 조회 조건을 거치지 않고 자연어로 질문해 필요한 데이터를 확인할 수 있다. e교육금고 전환 사례를 통해 실제 공공 재정 AX 적용 모델도 소개했다. 금융권에서 구축한 AI 사례도 공유했다. G은행 AI MIS 구축 사례에선 현업 담당자가 IT 부서에 별도로 요청하지 않고 자연어 질문만으로 필요한 데이터를 직접 조회·분석하는 구조와 검증 과정을 소개했다. 웹케시는 이같은 금융권 적용 경험을 바탕으로 공공기관도 전체 업무를 한 번에 AI로 전환하기보다 기관별 환경에 따라 우선 적용할 업무를 선정해 단계적으로 AX를 추진할 수 있다고 설명했다. 현업 실무자가 직접 업무용 애플리케이션을 만들 수 있는 바이브코딩 플랫폼 AX포트도 선보였다. 기존 시스템으로 처리하지 못해 수작업에 의존해온 라스트 마일 업무를 현업 주도로 개선하는 데 중점을 둔 플랫폼이다. AX포트는 개발자가 아닌 현업 실무자도 브라우저 환경에서 업무용 앱을 만들 수 있도록 지원한다. 기관과 기업은 이렇게 만들어진 앱을 보안·권한·감사 체계 안에서 관리할 수 있다. 웹케시는 기관별 예외 처리나 엑셀 취합 등 반복 업무를 AX포트로 보완할 수 있다고 설명했다. 세미나 이후 진행한 기관별 질의응답과 일대일 상담에서도 각 기관의 업무 환경과 도입 여건에 맞는 재정 AX 적용 문의가 이어졌다. 웹케시는 향후 AI 도입에 어려움을 겪는 공공기관을 대상으로 재정 AX 기획 단계부터 지원할 방침이다. 강원주 웹케시 대표는 "이번 세미나를 통해 공공기관 AX에 대한 높은 관심과 함께 실제 적용 사례와 기관별 환경에 맞는 구체적인 AX 추진 방안에 대한 니즈가 크다는 점을 확인했다"며 "금융·재정 분야에서 축적한 AI 기술과 구축 경험을 바탕으로 공공기관이 각 기관 여건에 맞춰 단계적으로 재정 AX를 추진할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.14 14:03한정호 기자

SK AX, 'AI 인재' 키우는 법 통했다…고용노동부 장관상 수상

SK AX가 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) 교육·인증 체계를 앞세워 임직원의 AI 활용 역량 강화에 나선다. 업무 현장에서 활용할 수 있는 AI 인재를 체계적으로 양성하는 동시에 자체 인증 체계를 일반 기업과 교육기관까지 확대한다는 구상이다. SK AX는 지난 11일 서울 코엑스마곡에서 열린 '인적자원개발 컨퍼런스'에서 고용노동부 주관 '기업자격 정부인정제도 운영 우수사례 발표대회' 장관상을 수상했다고 14일 밝혔다. 이번 수상은 SK AX가 자체 개발한 생성형 AI 역량 인증 프로그램의 전문성과 현장 활용성을 인정받은 결과다. 회사는 AI 교육과 인증 프로그램을 통해 구성원의 업무 생산성을 높이고 기업 경쟁력을 강화한 점이 높은 평가를 받았다고 설명했다. 기업자격 정부인정제도는 기업이 근로자의 직무능력 향상을 위해 자체적으로 운영하는 우수 자격을 정부가 공식 인정하는 제도다. SK AX는 자체 개발한 생성형 AI 교육·인증 프로그램 'AI 리터러시'와 'AI 부트캠프'를 각각 생성형 AI 활용 2급과 1급 자격으로 인정받았다. 회사 측에 따르면 AI 역량 인증 분야에서 기업자격 정부인정을 받은 국내 첫 사례다. AI 리터러시는 직군에 관계없이 구성원이 갖춰야 할 기본적인 AI 활용 능력을 높이는 데 초점을 맞춘다. 문서 작성과 데이터 구조화, 스프레드시트 활용, 기초 프로그래밍 등 일상 업무에 필요한 생성형 AI 활용 역량을 교육하고 진단한다. AI 부트캠프는 현장에 투입할 수 있는 AI 전문인력을 양성하는 과정이다. 사내 데이터와 연동해 AI가 스스로 업무를 수행하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 등 보다 전문적인 AI 활용 역량을 다룬다. 두 프로그램에는 최신 AI 모델을 적용해 역량 진단부터 구성원별 맞춤형 피드백까지 자동으로 제공한다. AI가 교육과 역량 진단 과정에 활용되는 만큼 인증의 공정성과 신뢰성을 확보하기 위한 관리 체계도 마련했다. 지난 1월 시행된 'AI 기본법'의 안전성·신뢰성·투명성 원칙을 반영해 시험 문항 출제와 평가 과정의 편향을 최소화하고 사람이 최종 결과를 검토·관리하도록 했다. 전 구성원을 대상으로 생성형 AI 결과물 표시와 윤리 가이드라인 준수도 안내하고 있다. AI 활용 능력을 높이는 것뿐 아니라 업무 과정에서 책임 있게 AI를 사용할 수 있는 문화를 함께 구축한다는 취지다. SK AX는 이들 프로그램을 포함해 구성원이 직무와 AI 활용 역량에 따라 단계적으로 교육받을 수 있는 'SK AI 컴피턴시 모델'을 운영 중이다. 이를 통해 기초적인 생성형 AI 활용부터 AI 에이전트 구축이 가능한 전문인력까지 체계적으로 육성한다는 방침이다. 향후에는 사내에서 운영해온 AI 역량 인증 체계를 외부로 확장한다. 일반 기업과 교육기관 등에서도 활용할 수 있도록 인증 체계를 고도화해 산업 현장에서 통용되는 AI 역량 검증 체계로 발전시킬 계획이다. 김민환 SK AX HRX추진담당은 "이번 수상은 우리가 선제적으로 구축한 AI 역량 인증 플랫폼의 공신력과 현장 활용 가치를 인정받은 결과"라며 "구성원 AI 역량 성장을 지원하는 데 그치지 않고 산업 현장에서 신뢰받고 활용되는 AI 역량 인증 체계로 지속 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.09.14 13:47한정호 기자

이노에이엑스, 日 금융 넘어 제조까지…글로벌 자동차 부품사 사업 수주

이노에이엑스가 일본에서 금융권을 넘어 제조업으로 인공지능 전환(AX) 사업 영역을 확대한다. 현지 진출 10년간 대형 금융사를 중심으로 쌓은 기술력과 레퍼런스를 바탕으로 자동차 부품 제조사까지 고객군을 넓히며 일본 현지 사업을 새로운 성장축으로 키운다는 목표다. 이노에이엑스는 일본법인이 글로벌 대형 자동차 부품 제조사의 벤더로 최종 선정됐다고 14일 밝혔다. 계약상 고객사명은 공개하지 않았다. 이노에이엑스 솔루션은 해당 고객사의 설비 컴플라이언스 자동화 시스템에 도입될 예정이다. 이를 통해 일본 금융 분야를 중심으로 확보해온 사업 레퍼런스를 제조 분야로 확장하게 됐다. 회사 측에 따르면 이번 사업자 선정 과정에선 글로벌 대형 솔루션 기업들과 경쟁했다. 이노에이엑스는 기술력과 도입 편의성, 비용 경쟁력 등이 수주에 영향을 미쳤다고 설명했다. 특히 현업 담당자가 IT 부서의 지원 없이 직접 업무 규칙을 관리하고 변경할 수 있다는 점이 기술 검증 과정에서 높은 평가를 받은 것으로 전해졌다. 업무 환경이나 규정 변화에 따라 현업에서 시스템 적용 기준을 직접 조정할 수 있도록 지원하는 방식이다. 이노에이엑스는 지난 2015년 일본법인을 설립하며 현지 시장에 진출했다. 이후 일본 3대 손해보험사인 손보재팬의 차세대 시스템 사업에서 미국·독일계 글로벌 벤더들과 경쟁해 자사 솔루션을 공급했다. 이를 발판으로 아플락생명과 오릭스생명, 일본생명 등 주요 금융사로 고객사를 확대했다. 손보재팬 한 곳에서만 누적 매출 약 120억원을 기록하며 기간계 시스템 전반의 장기 파트너로 자리 잡았다는 설명이다. 이번 자동차 부품 제조사 수주는 금융권에서 쌓은 일본 사업 기반을 다른 산업에 확장한 것으로 평가된다. 이노에이엑스는 금융 시스템을 중심으로 검증해온 솔루션을 제조 현장의 설비 컴플라이언스 자동화 영역에 적용하면서 현지 사업 포트폴리오를 넓히게 됐다. 일본법인의 수익 구조도 안정적인 반복 매출을 중심으로 구성돼 있다. 라이선스와 유지보수료가 매년 발생하는 구독형 사업 모델을 기반으로 신규 고객이 늘어날수록 누적 매출도 증가하는 구조다. 이노에이엑스는 이를 바탕으로 일본법인의 안정적인 매출 기반을 확보하고 장기적인 사업 계획과 전략적인 시장 확대를 추진한다는 방침이다. 금융에서 제조로 확대한 데 이어 향후 다양한 산업에서 신규 사업 기회를 발굴할 계획이다. 김길곤 이노에이엑스 일본법인 대표는 "일본은 고객과 신뢰를 쌓는 데 오랜 시간이 필요한 시장인 만큼 지난 10년간 현지 고객과의 다양한 사업을 통해 기술력과 신뢰를 꾸준히 검증받아 왔다"며 "앞으로도 다양한 분야에서 사업 기회를 확대해 일본법인을 그룹의 핵심 성장 동력으로 키워 나가겠다"고 말했다.

2026.09.14 13:39한정호 기자

시진핑 "AI 개방·협력·공유해야"…브릭스서 中 주도권 메시지

시진핑 중국 국가주석이 비서방 신흥국 연합체인 '브릭스(BRICS)'를 무대로 인공지능(AI) 분야에서 자국 영향력 확대에 나섰다. 미국과 AI 기술·규범을 둘러싼 주도권 경쟁이 치열해지는 가운데 오픈소스 기조를 앞세워 신흥국과 협력을 강화하고 중국 중심의 AI 생태계를 넓히려는 행보로 풀이된다. 13일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 시 주석은 이날 인도 뉴델리에서 열린 제18차 브릭스 정상회의에서 회원국을 대상으로 AI 오픈소스 협력체를 구축하고 대규모언어모델(LLM) 개발과 응용 분야의 협력을 확대하자고 제안했다. 중국이 협력체 구축을 주도하고 AI 관련 세미나와 교육 프로그램도 운영한다는 구상이다. 중국은 브릭스 국가를 위한 AI 오픈소스 구역을 구축하고 LLM 개발·응용을 지원할 계획이다. AI 전문 연수와 교육을 통해 회원국의 기술 활용 역량을 높이고 개방형 AI 생태계를 함께 조성한다는 목표다. 시 주석은 "브릭스는 AI 분야에서 협력을 강화하고 오픈소스·개방·협력·공유를 장려해야 한다"고 밝혔다. 이번 제안은 글로벌 AI 거버넌스를 둘러싼 미·중 간 경쟁이 확대되는 상황에서 나왔다. 중국은 오픈소스 AI 생태계를 확대해 미국 기술에 대한 대안을 제시한다는 전략을 내세우고 있다. 미국의 오픈AI와 앤트로픽 등이 폐쇄형 모델을 중심으로 사업을 전개하는 것과 달리 중국은 오픈소스 모델을 중심으로 글로벌 AI 영향력 확대를 추진 중이다. 시 주석은 AI 기술 확산과 함께 국제적인 규범 마련 필요성도 강조했다. 그는 "사람을 중심에 두고 AI가 사회와 인류에게 도움이 되는 방향으로 발전하도록 해야 한다"며 "광범위한 공감대가 있는 글로벌 AI 거버넌스 체계를 조속히 형성해야 한다"고 짚었다. 다만 중국의 구상이 브릭스 회원국 전체의 지지를 얻을지는 불확실하다는 전망이 나온다. 브릭스가 전날 채택한 공동선언에는 중국이 제안한 오픈소스 AI 협력체가 명시적으로 포함되지 않아서다. 대신 AI 자원의 접근성을 높이기 위한 국제 협력을 확대하면서 안전성·보안·포용성·신뢰성을 확보해야 한다는 내용이 담겼다. 중국은 AI를 넘어 디지털 산업과 스마트 제조 등으로 협력 범위를 넓히겠다는 계획도 내놨다. 브릭스 디지털 산업 클라우드 플랫폼을 구축해 기술 교육과 산업 연계를 추진하고 회원국의 스마트 공장 건설과 제조업 전환·고도화를 지원한다는 구상이다. 무역·투자와 과학기술 인재 육성을 포함해 모두 5개 분야에서 협력을 강화한다는 목표다. 시 주석은 이같은 기술·산업 협력을 '글로벌 사우스(신흥국·개발도상국)' 국가 간 경제 협력으로 연결했다. 그는 "신흥시장에 기반을 두고 글로벌 사우스를 연결하는 강점을 발휘해 브릭스는 개방과 협력, 호혜와 상생을 견지해야 한다"며 "혁신 인큐베이터를 구축하고 전통 산업을 고도화하며 신흥 산업을 발전시키고 미래 산업을 배치해야 한다"고 말했다. 미국을 직접 언급하지는 않았지만 관세와 기술 규제 등 미국의 대중국 압박을 겨냥한 메시지도 내놨다. 시 주석은 글로벌 사우스가 다자주의를 지켜야 한다고 주장하며 "국제 규칙은 각국이 공동으로 써야 하며 '강권이 곧 정의'라는 논리는 통하지 않고 이미 오래전에 버려졌어야 한다"고 말했다. 이어 "국제법과 국제 규칙은 모든 국가에 똑같이 적용돼야 하며 이중잣대를 적용해선 안 된다"고 강조했다.

2026.09.14 12:35한정호 기자

아티피셜 애널리시스 "한국 AI 강점, 오픈웨이트·제조업…AGI도 키워야"

"한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 높이려면 산업 특화 모델 개발을 공략하면서도 범용인공지능(AGI) 기술 역량도 지속적으로 강화해야 합니다." 조지 카메론 아티피셜 애널리지스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)는 14일 오전 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이홍락 LG AI연구원 공동원장과 진행한 대담에서 한국 AI 생태계 경쟁력과 향후 기술 개발 방향을 이같이 제시했다. 아티피셜 애널리시스는 전 세계 AI 모델의 성능과 비용·속도 등을 평가하는 독립 벤치마크 기업이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 1~2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지했다. 카메론 CPO는 한국 AI 생태계가 최근 1년 동안 빠르게 발전했다고 평가했다. LG AI연구원을 비롯한 국내 AI 기업 기술 개발과 한국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 성장을 뒷받침했다고 설명했다. 그는 국내 AI 모델 지능 수준이 여전히 미국과 중국 최상위 모델에 뒤처진다고 진단했다. 다만 모델 경쟁력을 지능만으로 판단해서는 안 된다고도 강조했다. 카메론 공동창업자는 "AI 모델별 과업 수행 비용은 100배 이상 차이 날 수 있다"며 "기업은 성능뿐 아니라 비용 효율성과 운영 방식도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. "한국 AI, 비용·현지화 경쟁력 갖춰" 카메론 CPO는 다수 한국 AI 모델이 오픈웨이트로 공개된 점을 경쟁력으로 꼽았다. 기업이 해당 모델을 자체 하드웨어(HW)와 시스템에 구축할 수 있어 비용을 줄이고 내부 업무에 맞춰 모델을 조정하기 쉽다는 이유에서다. 카메론 CPO는 한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 현지화 역량도 강점으로 봤다. 범용 벤치마크 점수가 가장 높은 모델이 아니더라도 한국 기업 업무와 규제·데이터 환경에서는 국산 모델이 더 적합할 수 있다는 분석이다. 그는 한국 AI 기업이 우선 공략할 분야로 첨단 제조업과 지식 업무 부문을 꼽았다. 한국이 이미 제조업 기반과 관련 기업을 갖춘 만큼 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 기술을 개발하면 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다는 이유에서다. 또 과학 연구를 지원하는 AI와 장시간 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트 기술도 주요 개발 분야로 꼽혔다. 모델이 현실에서 과업을 수행하려면 직접 코드를 작성하고 외부 시스템을 조작할 수 있는 코딩 역량도 필요하다는 평가다. 카메론 CPO는 한국이 산업 특화 전략에만 집중해 범용 모델 개발을 소홀히해선 안 된다고 지적했다. 범용 지능이 제조·과학 등 특정 분야 문제를 해결하는 기반이 되는 만큼 한국 기업도 AGI 경쟁을 지속해야 한다는 주장이다. 그는 이에 발맞춰 AI 평가 방식도 실제 업무 수행 능력을 측정하는 방향으로 바뀌어야 한다고 내다봤다. 실제 아티피셜 애널리시스는 이메일 작성과 파워포인트 제작·엑셀 분석 등 기업 지식 업무를 평가하는 'AA-브리프케이스' 벤치마크를 인텔리전스 인덱스에 반영했다. 카메론 CPO는 "향후 문제가 발생하기 전 상황을 감지하고 조치하는 AI 능력도 주요 평가 대상이 될 전망"이라며 "제조 공정에서 이상이 발생하면 AI 에이전트가 이를 스스로 파악해 대응하고 담당자에게 결과를 알릴 수 있어야 할 것"이라고 강조했다.

2026.09.14 12:35김미정 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 기자

AI 개발 멈추자는데, 멈출 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 우리는 인류의 운명을 바꿀 수도 있는, 어쩌면 가장 위험하고도 매혹적인 제안에 대해 심도 있게 들여다보려 합니다. 최근 앤트로픽의 수장 다리오 아모데이가 던진 'AI 개발 일시 중단'이라는 화두는 단순한 기술적 안전 논의를 넘어 전 세계 정치·경제계에 커다란 파장을 일으키고 있죠. 과연 우리는 인류를 위해 성장의 페달을 잠시 떼야 할까요? 아니면 중국이라는 거대한 추격자가 존재하는 현실에서 그저 낭만적인 이상론에 불과한 것일까요? 이번 기사에서는 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 철학을 가진 AI 패널들이 각자의 전문 분야인 기술, 윤리, 미중 관계, 산업 경제, 그리고 기업 전략이라는 렌즈를 통해 치열하게 토론한 내용을 바탕으로 이 복잡한 실타래를 풀어보겠습니다. 특히 기술적 통제를 강조하는 AI 기술 전문가와 국가 안보를 우선하는 미중 관계 전문가, 그리고 기업의 속내를 꿰뚫어 보는 전략 전문가들의 시각이 어떻게 충돌하고 합의점에 도달하려 했는지 그 역동적인 과정을 전해드립니다. 공포가 된 속도, 멈추자는 자와 달리는 자의 동상이몽 토론의 시작은 다리오 아모데이가 경고한 '통제 불능의 공포'에서 출발했습니다. 윤리 정책 관점의 AI 패널은 인류의 생존을 위협할 수 있는 수준의 기술 발전을 막기 위해 90일 단위의 능력 동결과 안전 평가가 필수적이라고 강하게 주장했죠. 이는 기술이 인간의 이해 속도를 추월했다는 아모데이의 우려를 정책적으로 구체화한 것입니다. 하지만 미중 관계를 담당하는 패널의 반박은 날카로웠습니다. 현재 미국의 GDP가 약 30조 8천억 달러로 세계 1위를 지키고 있지만, 중국이 19조 5천억 달러 규모로 맹추격 중인 현실을 직시해야 한다는 것이었죠. 2026년 9월 현재, 도널드 트럼프 행정부 하에서 미중 기술 패권 전쟁이 극에 달해 있는 상황에서 미국이 단 90일이라도 개발을 멈춘다면, 이는 중국에 치명적인 기술 격차 해소의 기회를 제공하는 '전략적 자살'이나 다름없다는 논리입니다. 기술 전문가 패널 역시 개발의 전면 중단은 혁신의 동력을 앗아갈 뿐만 아니라, 오히려 안전을 담보할 기술적 통제 시스템의 발전까지 멈추게 하는 역설을 낳을 수 있다고 지적하며 논의의 흐름을 '전면 중단'에서 '관리된 속도 조절'로 유도했습니다. 흥미로운 점은 구글의 순다르 피차이나 마이크로소프트의 사티아 나델라 같은 빅테크 수장들이 이 제안에 일부 동조했다는 사실입니다. 이를 두고 산업 경제 전문가는 이것이 순수한 윤리적 동기보다는 기술적 임계점에 도달한 빅테크들의 현실적 고충이 반영된 것이라 분석했습니다. 2025년을 기점으로 생성형 AI의 폭발적 성장이 인프라의 한계, 특히 전력 확보라는 거대한 벽에 부딪혔다는 것이죠. 실제로 한국에서도 최근 반도체와 AI 경쟁력 강화를 위한 전력망 확보가 국가적 과제로 부상한 것처럼, 전 세계적으로 AI를 돌릴 에너지가 부족해진 상황이 개발 속도 둔화라는 목소리로 변주되어 나타났다는 통찰입니다. 결국 인류의 생존이라는 거대 담론 이면에는 인프라의 부족과 기술적 병목 현상을 해결할 시간이 필요하다는 빅테크의 실리적 계산이 깔려 있을 가능성이 크다는 지점입니다. 논점은 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 기업 전략 전문가 패널은 아모데이의 발언을 경쟁사 오픈AI의 최신 모델인 'ASTRA' 출시에 따른 위기감으로 해석하기도 했습니다. 경쟁사가 시장 주도권을 가져가는 상황에서 '안전'이라는 명분을 앞세워 전체 시장의 속도를 늦추려는 고도의 견제 전략일 수 있다는 것이죠. 자본 배분의 관점에서 볼 때, 앤트로픽이 진정으로 속도를 늦추려 했다면 채용 공고를 줄이거나 예산을 삭감하는 등의 실질적인 행동이 뒤따라야 하는데, 현재까지 그런 신호가 포착되지 않았다는 점이 이러한 의구심을 뒷받침합니다. 결국 이번 제안은 인류를 구원하려는 메시아적 결단과 시장 경쟁에서 살아남으려는 기업가적 책략이 복잡하게 얽힌 다층적인 성격을 띠고 있습니다. 90일의 멈춤이 불러올 파장, 안전과 패권 사이의 정교한 줄타기 토론의 중반부에 접어들자 논의의 초점은 '어떻게 멈출 것인가'라는 방법론적 대립으로 옮겨갔습니다. 윤리 정책 전문가가 제안한 '고위험 모델 배포 허가제'는 이번 토론에서 가장 뜨거운 쟁점 중 하나였습니다. 배포 단계에서 30일간의 독립적 안전 평가를 거치게 함으로써 실질적인 피해를 막자는 이 제안에 대해, 기업 전략 전문가는 즉각적으로 시장 점유율 상실과 투자 수익률(IRR) 하락이라는 치명적인 약점을 파고들었습니다. AI 모델은 출시 후 초기 3개월이 흥행의 골든타임인데, 이 시기에 30일의 공백이 생긴다면 투자자들의 신뢰가 무너지고 자본이 규제가 덜한 지역으로 빠져나갈 것이라는 경고였죠. 실제로 2026년 9월 14일 현재 코스피 지수가 6,699.80으로 급락하며 시장의 불확실성이 고조된 상황에서, 인위적인 규제는 투자 심리를 더욱 위축시킬 수 있다는 우려도 제기되었습니다. 여기에 미중 관계 전문가가 다시 한번 쐐기를 박았습니다. 중국의 향후 GDP 성장률 전망치가 3.3%로 미국의 1.8%를 상회하는 상황에서, 미국의 기업들이 규제에 묶여 30일을 지체하는 동안 중국 기업들은 규제 공백을 틈타 동일 성능의 모델을 전 세계에 배포할 것이라는 시나리오입니다. 이는 단순한 경제적 손실을 넘어 데이터 주권과 기술 표준의 주도권을 넘겨주는 국가 안보의 위기로 직결된다는 논리죠. 비판적 관점의 패널 역시 글로벌 거버넌스의 합의 없이 미국 혼자 속도를 늦추는 것은 결국 규제가 느슨한 국가로 기술이 이전되는 '그림자 AI' 영역만 키우는 꼴이라며, 집단 행동 문제의 위험성을 강조했습니다. 하지만 기술 전문가는 이러한 중단이 오히려 '기술 최적화'라는 반전의 기회가 될 수 있다는 새로운 인사이트를 던졌습니다. 무한정 모델의 덩치를 키우는 경쟁에서 잠시 벗어나, 하드웨어와 소프트웨어를 통합 최적화하고 전력 효율을 극대화하는 시간을 갖는 것이 장기적으로는 더 강력한 경쟁력을 확보하는 길이라는 설명입니다. 마치 엔진을 과열시키며 달리기보다 정비소에서 정교하게 튜닝을 거친 차가 결국 경주에서 승리하는 것과 같다는 비유였죠. 이 지점에서 패널들은 '무조건적인 중단'이 아닌 '효율성을 위한 숨 고르기'라는 측면에서 미세한 접점을 찾아가기 시작했습니다. 안전을 위한 멈춤이 아니라, 지속 가능한 성장을 위한 기술적 정비의 시간으로 재정의한다면 기업과 국가 모두에게 수용 가능한 명분이 생길 수 있다는 것입니다. 윤리라는 가면 뒤의 실리, 아모데이의 진심은 어디에 있는가 결국 패널들의 논의는 아모데이의 발언이 가진 진정성에 대한 분석으로 귀결되었습니다. 앤트로픽이 표방한 '인류 생존'이라는 대의는 분명 고귀하지만, 그 이면에는 오픈AI와 구글 등 거대 경쟁자들 사이에서 자신들만의 독특한 포지셔닝을 구축하려는 '도덕적 리더십' 전략이 숨어 있다는 평가가 지배적이었습니다. 시장 경제 전문가는 규제 환경을 선점함으로써 후발 주자들의 진입 장벽을 높이고, 자신들이 설정한 안전 기준을 산업 표준으로 만들려는 시도로 해석했죠. 또한 현재 AI 산업이 겪고 있는 반도체 수급 불균형과 전력 부족 문제를 고려할 때, 어차피 늦춰질 수밖에 없는 속도를 윤리적 결단인 것처럼 포장하여 기업 가치를 높이려는 의도도 배제할 수 없습니다. 토론의 막바지에서 패널들은 '전면 중단'은 현실적으로 불가능하지만, '사후 감시 강화'와 '사고 보고 의무화' 같은 연착륙 방안에는 어느 정도 의견을 모았습니다. 배포를 미리 막는 사전 허가제보다는, 출시 후 72시간 이내에 사고를 보고하게 하고 실시간으로 모니터링하는 체계를 갖추는 것이 기술 혁신의 속도를 저해하지 않으면서도 위험을 관리할 수 있는 현실적인 타협안이라는 것이죠. 이는 미중 패권 경쟁이라는 거대한 흐름을 거스르지 않으면서도 인류의 불안감을 달랠 수 있는 정교한 줄타기와도 같습니다. 아모데이의 제안은 비록 그대로 실현되지는 않겠지만, 우리가 기술의 속도에 취해 놓치고 있었던 '안전'이라는 브레이크의 중요성을 다시 한번 일깨우는 강력한 경고음 역할을 했습니다. 오늘날 우리가 목격하는 이 거대한 토론은 단순히 AI 기술에 국한된 것이 아닙니다. 그것은 우리가 창조한 피조물을 우리가 통제할 수 있는가에 대한 철학적 질문이자, 국가의 생존과 인류의 안녕이 충돌할 때 어떤 선택을 해야 하는가에 대한 윤리적 시험대이기도 합니다. 다리오 아모데이가 던진 질문에 대한 답은 아직 완성되지 않았습니다. 하지만 한 가지 분명한 것은, 우리는 이제 속도만을 찬양하던 시대를 지나 그 속도가 가져올 결과에 대해 책임져야 하는 성숙의 단계로 진입하고 있다는 사실입니다. AI가 답을 내놓기 전에, 우리 인간들이 먼저 그 답을 찾아야 할 시간입니다. 토론을 마무리하며 패널들은 인류의 생존과 기술 주도권이라는 두 가치가 결코 어느 하나를 포기할 수 없는 제로섬 게임의 영역에 있음을 확인했습니다. 아모데이의 제안은 '전면 중단'이라는 극단적 형태로 실현될 가능성은 낮지만, '고위험 모델에 대한 투명성 강화'와 '국가 차원의 안전 인프라 구축'이라는 실무적 합의를 끌어내는 기폭제가 되었습니다. 결국 기술의 질주를 멈출 수 없다면, 그 질주가 안전한 궤도 위에서 이루어지도록 하는 '보이지 않는 가드레일'을 어떻게 설계할 것인가가 우리에게 남겨진 숙제입니다. 패권의 시대에 윤리를 이야기하는 것이 사치처럼 느껴질 수도 있지만, 그 사치가 결국 인류를 지속하게 하는 가장 강력한 힘일지도 모릅니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0a762995.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.14 11:16AMEET

LG CNS, 인니 조세행정에 AI 입힌다…현지 디지털 정부 성과

LG CNS가 인도네시아 차세대 조세행정시스템 구축과 안정화 성과를 바탕으로 현지 디지털 정부 사업 확대에 나선다. 인공지능(AI)을 활용한 조세행정 고도화를 추진하는 동시에 AI 데이터센터 등으로 사업 영역을 넓혀 인도네시아 디지털 전환 시장 공략을 강화한다는 목표다. LG CNS는 인도네시아 국세청으로부터 차세대 조세행정시스템 '코어택스' 구축과 지속적인 기술·운영 지원에 기여한 공로를 인정받아 감사패를 수상했다고 14일 밝혔다. 지난 11일(현지시간) 인도네시아 자카르타 국세청에서 열린 감사패 전달식에는 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장과 비모 위자얀토 인도네시아 국세청장, 이완 드주니아르디 재무부장관 특별보좌관 등이 참석했다. 코어택스는 인도네시아 재무부 산하 국세청이 추진한 차세대 조세행정시스템이다. 납세자 등록부터 신고·납부·환급·세무조사·징수 등 분산돼 있던 업무를 하나의 플랫폼으로 통합해 세무행정을 디지털 기반으로 전환하는 국가 핵심 사업이다. 인도네시아 정부는 코어택스를 기반으로 세무행정 효율화와 납세 편의성 제고, 데이터 기반 세정 체계 구축 등을 추진 중이다. LG CNS는 오스트리아 IT 기업 퀄리소프트와 컨소시엄을 구성해 지난 2024년 12월 코어택스 구축을 완료했다. 이후 올해 3월까지 인도네시아 국세청과 협력해 시스템 운영과 안정화를 지원했다. 국세청이 직접 시스템 운영을 시작한 지난 4월부터는 데이터베이스(DB) 등 핵심 인프라 유지보수 사업을 수주해 기술 지원을 이어가고 있다. 코어택스는 운영 안정화와 함께 가시적인 성과도 내고 있다. 인도네시아 재무부와 국세청에 따르면 올해 상반기 조세 수입은 1035조 7000억 루피아(약 79조 1000억원)로 전년 동기 대비 약 24.6% 증가했다. 법인세와 개인소득세, 부가가치세 등 주요 세목에서 증가세가 나타났다. 인도네시아 국세청은 경제활동 회복과 함께 코어택스를 통한 조세행정 강화와 납세 순응도 향상이 세수 증가를 뒷받침했다고 설명했다. 양측은 코어택스에 AI 기술을 접목하는 고도화 사업도 논의 중이다. AI 기반 업무 자동화와 데이터 분석 기능 등을 적용해 세무행정 업무 효율을 높이고 납세자 서비스도 개선한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업을 발판으로 인도네시아 디지털 정부와 AI 인프라 시장에서도 사업을 확대하고 있다. 지난 20여 년간 인도네시아에서 코어택스를 비롯해 경찰청과 재무부 등 주요 공공기관의 전자정부 프로젝트를 수행해왔다. 지난해부터는 1000억원 규모의 자카르타 AI 데이터센터 인프라 구축 사업도 수행하고 있다. 기존 전자정부 시스템 구축 경험에 AI 기술과 인프라 역량을 결합해 현지 디지털 전환 사업 영역을 넓힌다는 방침이다. 비모 위자얀토 인도네시아 국세청장은 "LG CNS가 코어택스 구축 과정에서 보여준 기술 전문성과 헌신에 깊이 감사드린다"며 "앞으로도 상호 존중과 전문성을 바탕으로 국세청과 LG CNS의 파트너십이 지속되기를 기대한다"고 말했다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장 부사장은 "이번 감사패는 코어택스 구축뿐 아니라 안정적인 운영을 위해 국세청과 긴밀하게 협력해온 노력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 축적된 디지털 전환 역량과 AI 기술을 바탕으로 인도네시아 디지털 정부 혁신에 기여할 수 있도록 협력을 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.09.14 10:01한정호 기자

LG, 제조·금융·과학 난제 푸는 '전문가 AI' 공개…자율형 공장 앞당긴다

LG AI연구원이 제조와 금융·과학 분야 난제를 해결하는 '전문가 인공지능(AI)'을 공개했다. 범용 AI를 넘어 산업 현장 변화를 예측하고 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI로 사업 경쟁력을 높인다는 전략이다. LG AI연구원은 14일 오전 10시 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 제조·금융·과학 분야에 특화한 AI 기술과 적용 성과를 발표했다. 이날 제조 분야에서는 공정 조건과 품질 정보를 분석해 변화를 예측하는 '엑사원 태뷸러'와 제품 외관이 달라져도 재학습 없이 불량 여부를 판별하는 '엑사원 옴니 인스펙트'가 소개됐다. 이는 소량 현장 데이터만으로 생산 상태를 파악하고 공정 변화에 대응할 수 있도록 설계한 산업 특화 AI 파운데이션 모델이다. LG AI연구원은 데이터 표본 추출과 라벨링부터 모델 학습까지 스스로 수행하는 비전 검사 에이전트도 개발하고 있다고 밝혔다. 향후 로봇 파운데이션 모델과 결합해 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능처럼 움직이는 자율형 공장을 구현할 방침이다. 과학 분야에서는 새로운 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'가 공개됐다. 물질 예측과 설계부터 실제 실험까지 AI가 수행하는 자율 실험 체계를 구축하는 것이 목표다. LG AI연구원은 LG생활건강과 손잡고 42만개 후보 물질을 검토해 하루 만에 탈모 완화 효능 물질 '람시딜'을 발굴했다. 디앤디파마텍과는 차세대 경구용 펩타이드 신약을 개발하고 있으며 GS칼텍스와 AI 데이터센터용 액침 냉각유 소재 발굴 범위도 넓히고 있다. '엑사원 4.5'는 식품의약품안전처 신약 심사 AI에도 적용됐다. LG AI연구원은 이를 통해 향후 신약 허가 심사 기간을 단축하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다. 연구원은 금융 분야에서 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명을 수행하는 '엑사원 비즈니스 인텔리전스'를 발표했다. 시간에 따라 달라지는 정보를 이해하는 AI 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'를 기반으로 예측 결과의 근거까지 제시하는 것이 특징이다. LG AI연구원은 올해 초 엑사원 비즈니스 인텔리전스를 정식 출시한 뒤 런던증권거래소그룹과 글로벌 시장 진출을 추진하고 있다. 국내에서는 코스콤과 사업을 확대하고 있으며 국민연금공단을 비롯한 핵심 고객사도 확보했다고 밝혔다. 향후 적용 범위를 채권과 원자재 등 다양한 자산군으로 넓힐 계획이다. LG AI연구원은 2020년 12월 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별·생산 및 자재 관리 최적화·신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 난제를 해결한 소식도 공유했다. 같은 기간 글로벌 주요 AI 학회에서 논문 368편을 발표하고 국내외 특허 1080건을 출원했다고 발표했다. 연구원은 실제 환경에서 판단하고 행동하는 로봇의 두뇌 역할을 할 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 로봇 작동 과정에서 발생할 수 있는 사고를 사전에 차단하기 위한 독자적인 안전 알고리즘 연구를 함께 진행 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 미션"이라며 "우리는 지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔으며 이제 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.14 10:00김미정 기자

AWS "한국, 피지컬 AI 잠재력 충분"...리더십·인프라·인재가 관건

한국이 제조·로보틱스·반도체 등 산업 기반을 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 잠재력이 충분하다는 분석이 나왔다. 다만 AI 도입을 실제 사업 성과로 연결하려면 경영진 주도의 전략과 장기적 AI 인프라, 이를 활용해 혁신 역량을 함께 갖춘 인재가 필요하다는 제언이다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 11일 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현(Unlocking South Korea's AI Potential 2026)' 리포트 발표 기자간담회를 열고 이같이 밝혔다. 리포트는 AWS가 글로벌 자문기업 스트랜드 파트너스(Strand Partners)에 의뢰해 한국 기업의 AI 도입 현황과 과제를 조사한 결과다. 국내 피지컬 AI 잠재력 충분하고도 넘쳐 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 디렉터는 한국의 제조·로보틱스·반도체 산업 기반과 높은 AI 경쟁력 인식을 피지컬 AI의 강점으로 꼽았다. 조사에서도 국내 기업의 78%는 한국이 AI·혁신 분야의 글로벌 허브로 경쟁력을 갖췄다고 평가했다. 교육 수준과 숙련된 인력(52%), 스타트업 생태계(50%), 첨단 디지털 인프라(48%)도 주요 강점으로 제시됐다. 본스토우 디렉터는 "전체적인 데이터를 보면, 한국이 글로벌 차원에서 피지컬 AI를 이끌 수 있는 잠재력은 충분하고도 넘친다고 판단된다"고 말했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 AI가 실제 업무와 산업 현장으로 확산하는 사례를 소개했다. 신한금융그룹은 AWS와 함께 아마존 베드록 에이전트코어 기반 고객 서비스 챗봇을 구축해 92.5~97.9%의 정확도로 5초 이내 응답을 구현했다. 추론 비용은 기존의 18분의 1 수준으로 낮췄다고 AWS는 설명했다. 오 아키텍트는 "신한은행은 피지컬 AI 사례는 아니지만 기업이 AI를 실제 고객 서비스와 업무 프로세스에 연결한 사례라는 점에서 의미가 있다"고 설명했다. AWS는 피지컬 AI 확산을 위해 지역 산업 및 인재 양성 측면의 지원 방안도 검토하고 있다. 부산·울산·경남 등 제조업 비중이 높은 지역의 산업 프로젝트에 클라우드 인프라와 기술 역량을 제공하고, 지역 대학과 협력해 AI 교육에 투자하는 방식이다. 오 아키텍트는 "지역 대학이 중소·중견기업과 수행하는 프로젝트를 연결고리로 삼아, 기업이 필요로 하는 AI 시스템 구축과 현장 적용을 지원하는 방안을 모색하고 있다"며 " 기존 산업 고객, 대학 등 지역 생태계와의 협업을 통해 기여할 수 있는 역할을 찾고 있다"고 설명했다. 국내 기업 절반 이상 여전히 AI도입 '기초 단계' 다만 국내 기업의 AI 관심과 도입은 빠르게 늘고 있지만 실제 활용 수준은 아직 기초 단계를 벗어나지 못한 것으로 나타났다. 리포트에 따르면 국내 기업의 AI 도입률은 1년 전 48%에서 58%로 올랐다. 지난 1년간 약 62만4천개 기업이 새로 AI를 도입한 것으로 집계됐다. 그러나 챗봇·기성 솔루션 활용에 머무는 '기초 단계' 기업은 54%였고, 여러 모델을 결합하거나 자율 AI를 운영하는 '고급 단계' 기업은 26%에 그쳤다. 피지컬 AI는 더욱 초기 단계였다. 전면 도입 기업은 6%, 파일럿 진행 기업은 22%였으며, 39%는 도입을 계획하고 있었다. 가장 유망한 활용 분야로는 자율 로봇이 54%로 꼽혔다. AI를 중요한 전략 과제로 본 기업은 67%였지만, 공식 AI 전략을 보유한 곳은 27%에 불과했다. AI 투자 성과를 측정할 신뢰할 만한 방법이 없다는 응답도 47%였다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI 도입에 충분히 준비됐다고 답한 기업은 24%에 그쳤다. 본스토우 디렉터는 AI 활용이 단순한 도입 단계를 넘어 사업 성과로 이어지려면 전략·데이터·성과 측정 체계를 먼저 갖춰야 한다고 강조했다. 그는 "첫 번째는 탄탄한 기반"이라며 "리더십 차원에서 시작되는 명확한 AI 전략과 데이터 기반, AI 성과를 정확히 측정할 수 있는 체계가 필요하다"고 말했다. 오 아키텍트는 "AI 에이전트가 늘어날수록 단순한 모델 도입보다 기업 데이터와 기존 업무 시스템을 안전하게 연결하고 운영하는 역량이 중요해질 것" 이라며 "AWS는 기업들이 이 같은 전환을 시작할 수 있도록 생성형 AI 서비스와 함께 기술 교육, 전문가 지원, 산업별 활용 사례 확산을 지원하고 있다"고 설명했다. 피지컬 AI, 리더십·인프라·인재 확보 최우선 본스토우 디렉터는 한국이 AI 도입 모멘텀을 실제 성과와 피지컬 AI 경쟁력으로 연결하려면 리더십·인프라·인재라는 세 가지 기반을 갖춰야 한다고 강조했다. 우선 리더십은 AI가 개별 업무의 실험에 그치지 않고 전사 혁신으로 확산하기 위한 조건이다. 경영진이 주도하는 명확한 전략과 데이터 기반, 성과 측정 체계가 있어야 어느 업무에 AI를 적용하고 투자 효과를 어떻게 검증할지 결정할 수 있다는 설명이다. 인프라는 AI의 안정적·장기적 운영을 위한 기반이다. 특히 대규모 연산과 현장 장비가 결합하는 피지컬 AI는 충분하고 안정적인 전력 공급이 뒷받침돼야 한다. 설문에서 안정적 전력 공급의 중요성을 꼽은 응답은 74%, 재생에너지 접근성을 꼽은 응답은 63%였다. 기업들은 전력망·재생에너지 같은 물리적 기반과 함께 책임과 의무를 예측할 수 있는 명확한 규제 환경도 필요하다고 봤다. 인재는 AI를 도입한 뒤 현장 업무에 맞게 운영·개선할 주체라는 점에서 중요하다. 향후 3년간 AI 역량 수요가 늘어날 것이라는 응답은 78%, 지속적인 재교육이 필수라는 응답은 76%였다. 반면 자사 인력이 뛰어난 디지털 역량을 갖췄다고 평가한 기업은 22%에 머물렀다. AWS 측은 클라우드 인프라와 AI 서비스 제공에 더해 기업·개발자 대상 교육 및 전문 인력 양성을 지원해 이 같은 격차를 줄이겠다고 밝혔다. AI를 단순 도입하는 것을 넘어 현장에 적용할 전략과 전력·데이터 기반, 운용 인력을 함께 갖춰야 피지컬 AI를 사업 성과로 연결할 수 있다는 설명이다. 본스토우 디렉터는 "AI 전략과 데이터 기반, 성과 측정 틀을 갖추는 일이 첫 단계"라며 "전력망과 재생에너지 접근성, 규제 명확성 등 더 폭넓은 인프라를 마련하고, AI 기술 역량과 인간 중심 역량을 갖춘 인재를 길러야 한다"고 제언했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 "많은 대기업도 AI 에이전트를 어디서부터 적용해야 할지 접근 방식이 제각각이어서 혼란스러운 상황"이라며 "AI 에이전트를 도입하려면 기존 시스템과 업무, 데이터를 연결하는 준비가 우선돼야 한다"고 말했다. 이어 "현장에서 검증된 성공 사례가 아직 많지 않은 만큼 기업이 명확한 활용 사례를 찾고 투자 대비 효과(ROI)를 측정할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.

2026.09.14 09:39남혁우 기자

앤트로픽, 10월 IPO 목표...상장 거래소로 나스닥 선정

앤트로픽이 대규모 기업공개(IPO)를 앞두고 나스닥을 상장 거래소로 선택한 것으로 전해졌다. 회사는 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 사상급 IPO를 준비 중이며 연환산 매출도 650억달러를 넘어설 전망이다. 블룸버그는 14일 복수의 관계자를 인용해 앤트로픽 PBC가 잠재적인 대형 IPO를 위한 상장 거래소로 나스닥을 택했다고 보도했다. 클로드를 서비스 중인 앤트로픽은 이르면 10월 상장을 목표로 준비 중인 것으로 알려졌다. 시장에서는 앤트로픽의 공모 규모가 지난 6월 863억달러를 조달하며 역대 최대 규모 IPO를 기록한 스페이스X와 비슷하거나 이를 넘어설 수 있다는 기대도 나온다. 앤트로픽은 IPO 준비와 함께 자금 조달도 확대하고 있다. 외신은 회사가 이달 초 150억달러 규모의 리볼빙 신용한도계약을 마무리할 예정이었다고 보도한 바 있다. 이는 사업 확장과 인프라 투자, AI 모델 개발 경쟁에 필요한 유동성을 확보하기 위한 조치로 해석된다. 실적 성장세도 가파르다. 앤트로픽은 현재 사업 성과를 기준으로 연환산 매출이 650억달러를 넘어설 것으로 예상된다. 이는 지난해 말 기준 매출 추정치보다 7배 이상 높은 수준이다. 한편 급격한 AI 발전에 따른 안전성 논의도 커지고 있다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO), 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO, 일론 머스크는 최근 AI 기술 개발 속도를 늦추고 위험 관리에 더 집중할 필요가 있다는 취지의 의견을 낸 것으로 알려졌다. 샘 알트먼 CEO는 안전 문제를 이유로 오픈AI가 올해 안에 상장하지 않을 것이라고 밝힌 바 있다. 앤트로픽과 나스닥은 IPO와 관련해 답변을 거부했다.

2026.09.14 09:35남혁우 기자

오라클 창업자 엘리슨, 주식 5000만주 매각 취소…"추가 처분도 없다"

오라클 공동 창업자인 래리 엘리슨 이사회 의장이 자사 주식 매각 계획을 철회한 것으로 전해졌다. 13일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오라클은 엘리슨 의장이 보유한 오라클 주식 최대 5000만주를 매각하려던 계획을 취소했다고 발표했다. 이는 직전 거래일 종가를 기준으로 약 75억 달러(약 10조 875억원) 규모에 해당하는 규모다. 엘리슨 의장은 지난 6월 22일 10월 24일까지 주식을 순차적으로 매각할 계획이라고 밝힌 바 있다. 오라클은 지난 11일 이를 미 규제당국 제출 서류를 통해 공개했다. 그러나 엘리슨 의장은 매각 계획이 공개된 지 하루 만에 이를 취소했다. 실제 매도된 주식은 없으며 오라클은 계획을 변경한 구체적인 이유를 밝히지 않았다. 엘리슨 의장은 오라클 지분 38% 이상을 보유한 최대주주다. 그는 2014년까지 오라클 최고경영자(CEO)를 맡았으며 현재 이사회 의장과 최고기술책임자(CTO)로 근무하고 있다. 이번 결정은 오라클이 AI 데이터센터 확장에 막대한 자금을 투입하면서 재무 부담에 대한 시장 우려가 커진 시점에 나왔다. 오라클 주가는 올해 들어 약 23% 하락했으며 엘리슨 의장이 매각 계획을 세우기 직전인 6월 18일 종가와 비교하면 18% 넘게 떨어졌다. 오라클은 오픈AI와 메타 등 주요 고객에게 컴퓨팅 자원을 공급하기 위해 데이터센터 건설을 확대하고 있다. 2026회계연도 자본지출은 당초 목표였던 500억 달러(약 62조 2500억원)를 넘어 556억 6000만 달러(약 74조 8627억원)를 기록했다. 2027회계연도 자본지출은 최대 950억 달러(약 127조 7750억원)일 것으로 예상하고 있다. 업계에선 대규모 투자로 오라클의 현금 흐름과 부채에 대한 우려가 이어지고 있다. 오라클은 2027년 부채와 주식 발행을 통해 약 400억 달러(약 53조 8000억원)를 추가 조달할 계획이다. 미래 계약 매출은 빠르게 늘고 있지만 이를 실제 매출로 전환하려면 데이터센터를 먼저 구축해야 해 상당한 선행 투자가 필요한 구조다. 오라클은 최근 분기 실적에서 시장 예상치를 웃도는 매출과 이익을 기록했다. 현금 소진 규모도 예상보다 적어 투자 부담에 대한 우려가 일부 완화됐지만 분석가들은 현금 흐름이 본격적으로 회복되기까지 시간이 필요할 것으로 보고 있다. 구조조정 비용도 기존 계획보다 약 7억 달러 늘어날 전망이다. 오라클은 "해당 계획에 따라 매각된 주식은 없다"며 "의장은 보유 중인 오라클 주식을 추가로 매각할 계획도 없다"고 밝혔다.

2026.09.14 09:17김미정 기자

[AI 리더스] 법무법인 태평양 "복잡해진 AI 데이터센터, 통합 자문으로 승부"

"인공지능(AI) 데이터센터는 이제 단순한 부동산 개발사업이 아니라 전력·투자·금융·규제·운영이 모두 연결된 국가 핵심 인프라 사업입니다. 각 분야 전문성을 하나로 모아 국내 AI 인프라 프로젝트가 실제 성공 사례로 이어질 수 있도록 지원하고 장기적으로 한국이 아시아 AI 데이터센터 허브로 자리 잡는 데 기여하겠습니다." 안현철·박성태 법무법인 태평양 변호사는 최근 서울 종로구 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. 법무법인 태평양은 최근 AI 데이터센터와 디지털 인프라 사업에 대한 통합 자문 역량을 강화하기 위해 'AI 인프라전략센터'를 출범했다. ▲부동산·건설 ▲인수합병(M&A)·외국인투자 ▲금융·프로젝트파이낸싱(PF) ▲에너지·인프라 ▲환경 ▲AI·정보보호 ▲국제통상 등 관련 분야 전문가 100여 명을 한데 모아 데이터센터 프로젝트 전 과정을 지원한다는 목표다. 태평양이 별도 조직을 꾸린 배경에는 AI 데이터센터 사업의 성격 변화가 있다. 과거 부동산 개발사업의 하나로 인식됐다면 최근에는 대규모 전력과 자본이 필요하고 글로벌 기업까지 참여하면서 여러 전문 영역이 맞물리는 복합 인프라 사업으로 변화하고 있다는 판단이다. 태평양은 센터 출범 이전부터 해남 국가AI컴퓨팅센터를 비롯해 국내 대기업과 글로벌 빅테크의 AI 인프라 프로젝트, 해외 기업·펀드의 국내 데이터센터 시장 진출 등을 자문해왔다. 박 변호사는 "AI 데이터센터는 부동산과 인프라, M&A, 금융, 정보보호, 인허가처럼 과거 나눠져 있던 로펌의 자문 영역을 모두 아우르는 사업"이라며 "각 분야 경험을 하나의 프로젝트에 모으기 위해 AI 인프라전략센터를 출범했다"고 밝혔다. "부지보다 전력이 먼저"…AI 데이터센터 사업 병목으로 AI 데이터센터는 투자 규모가 커지면서 하이퍼스케일러 고객 확보와 장기 이용계약부터 전력 조달, 금융, 시공, 운영까지 사업 초기부터 고려해야 할 변수가 늘어나고 있다. 안 변호사는 "AI 데이터센터는 투자 규모가 수천억원에서 수조원까지 커지면서 한 국가 안에서만 진행되는 사업이라기보다 국제적인 프로젝트가 되고 있다"며 "투자와 합작투자, 수출통제뿐 아니라 경우에 따라 국제 정세까지 검토해야 하는 상황"이라고 설명했다. 현재 가장 큰 병목은 전력 확보다. 과거에는 수도권과의 거리나 입지가 데이터센터 부지의 주요 가치였다면 최근에는 필요한 전력을 얼마나 안정적으로 공급받을 수 있는지가 사업 가능성을 결정하는 핵심 조건으로 떠올랐다. 안 변호사는 " 국내 AI 데이터센터 산업이 성장 단계이기 때문에 금융이나 건설보다는 사업 초기 단계에서 병목이 많이 생기고 있다"며 "가장 큰 문제가 한전과 협의하고 전력계통영향평가를 거쳐 수전 용량을 확보하는 과정"이라고 말했다. 박 변호사도 "AI 데이터센터는 24시간 연중무휴로 운영되는 만큼 단순히 전력을 얼마나 확보하느냐뿐 아니라 양질의 전력을 안정적으로 확보하는 것이 중요하다"며 "전력 문제로 서비스수준협약(SLA)을 위반하면 운영사에 손해배상 문제까지 발생할 수 있다"고 설명했다. 주민수용성도 주요 변수다. 태평양이 자문한 특정 데이터센터 사업에선 지역주민의 전자파 우려 등으로 건축허가 이후 절차가 지연되자 행정심판과 소송 등을 통해 문제를 해결한 사례도 있었다. 안 변호사는 "이전에는 데이터센터 부지의 가치를 볼 때 수도권에서 얼마나 가까운지 등을 중요하게 봤다면 지금은 전력을 얼마나 수월하게 확보할 수 있느냐가 중요해졌다"며 "전력 확보와 주민수용성이 현재 사업 전반부에서 가장 큰 병목으로 작용하고 있고 이를 해결하는 것이 우리 역할"이라고 짚었다. AIDC 특별법이 지방 분산 마중물…"시행령이 관건" 내년 3월 시행을 앞둔 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법(AIDC 특별법)'도 주요 변수다. 특별법에는 인허가 원스톱 절차와 타임아웃제, 비수도권 전력계통영향평가 면제, AIDC 특구 지정·지원 등이 담겼으며 구체적인 기준과 지원 범위는 시행령에서 결정될 예정이다. 두 변호사는 제도가 구체화되면 지방 분산에도 속도가 붙을 것으로 내다봤다. AI 학습용 데이터센터는 일반 데이터센터보다 지연시간과 운영인력 제약이 상대적으로 적어 지방 구축에 유리하고, 해외 투자자들도 수도권 신규 개발이 어려워지면서 지방을 검토하고 있다는 설명이다. 박 변호사는 "AI 데이터센터는 운영 단계에서 고급 인력이 다수 필요한 시설이 아니고 AI 학습용은 레이턴시에도 상대적으로 덜 민감하다"며 "전력계통영향평가나 직접 전력 공급 등의 제도적 지원이 뒤따르면 지방 분산은 충분히 가능하다"고 밝혔다. 다만 기존 방식의 지자체 인센티브만으로는 한계가 있다고 봤다. 박 변호사는 "단순히 국공유지를 장기 임대해주거나 인센티브를 제공하는 것만으로는 충분하지 않다"며 "양질의 전력이 확보돼 있지 않으면 큰 의미가 없고 결국 위치와 전력 확보가 훨씬 중요하다"고 말했다. 산업단지 규제도 개선 과제로 꼽았다. 전력과 용수가 확보된 산업단지가 대안으로 떠오르지만 현행 제도에선 데이터센터 사업자가 시설을 구축해 하이퍼스케일러 등에 서비스를 제공하는 구조를 단순 임대업으로 볼 여지가 있다는 것이다. 박 변호사는 "AI 데이터센터는 단순히 공간을 임대하고 임대료를 받는 사업이 아니라 서비스 수준을 관리하고 운영까지 책임지는 구조"라며 "기존 산업단지를 활용하려면 이런 글로벌 사업 구조를 제도적으로 반영할 필요가 있다"고 지적했다. 이어 "AIDC 특별법 시행령에서 실질적으로 도움이 될 수준의 기준이 마련된다면 어느 나라에도 없는 획기적인 데이터센터 지원법이 될 수도 있다"며 "전력계통영향평가와 전력 공급 등을 제도적으로 뒷받침한다면 글로벌 AI 데이터센터 투자를 한국으로 끌어올 수 있는 계기가 될 수 있다"고 강조했다. AI 데이터센터도 옥석 가리기…전력·고객 확보가 생존 가른다 국내 AI 데이터센터 시장이 커지고 있지만 앞으로는 프로젝트 간 '옥석 가리기'가 본격화될 전망이다. 전국 각지에서 구축 계획이 나오고 있지만 전력 공급능력에는 한계가 있고 그래픽처리장치(GPU)나 부지를 확보하는 것만으로 사업이 완성되는 것은 아니기 때문이다. 박 변호사는 "지금 발표되는 프로젝트가 너무 많지만 모두 진행될 수는 없을 것으로 본다"며 "전력도 공급돼야 하고 하이퍼스케일러 테넌트도 확보해야 하는 등 여러 조건이 맞아야 실제 데이터센터로 이어질 수 있다"고 말했다. 금융시장에서도 검증이 까다로워질 전망이다. 투자자는 하이퍼스케일러와의 장기 이용계약과 최소 이용요금, SLA 등을 통해 예상 매출을 따지고 전기요금 변동과 EPC 초과비용 등 비용 리스크도 살핀다. 안 변호사는 "투자자 입장에선 결국 매출은 많이 나오고 비용은 적게 나와야 한다"며 "하이퍼스케일러와 얼마나 단단한 장기 이용계약을 맺었는지, 최소 이용요금이 있는지, SLA가 어떻게 규정돼 있는지를 매출 측면에서 본다"고 설명했다. 이어 "비용 측면에서는 전기요금의 변동성을 어떻게 통제하고 EPC 과정에서 초과 비용을 얼마나 막을 수 있는지가 중요한 검토 포인트"라고 덧붙였다. 전기요금 통제를 위한 분산에너지·에너지저장장치(ESS)·LNG 자가발전 등이 대안으로 검토될 수 있는 반면 AI 수요와 GPU 기술 변화, 국내 전력 공급능력은 향후 주요 리스크로 꼽았다. 태평양은 AI 인프라전략센터를 통해 이처럼 복잡해지는 사업의 초기 단계부터 개발과 전력, 투자, 금융, 규제 문제를 함께 점검한다는 계획이다. 해외 기업의 국내 진출뿐 아니라 국내 기업의 AI 인프라 투자까지 자문 범위를 넓히고 성공적인 프로젝트 사례를 축적해 한국의 AI 인프라 경쟁력을 뒷받침한다는 목표다. 안 변호사는 "옥석 가리기를 거쳐 성공적인 프로젝트를 여러 개 만들어내고 결과적으로 대한민국이 아시아 AI 데이터센터 허브가 될 수 있도록 기여하는 것이 목표"라고 강조했다. 박 변호사도 "한국이 AI 데이터센터를 미래 먹거리로 보고 같은 방향을 향해 공격적으로 추진한다면 아시아 AI 허브가 될 수 있다"며 "한국에서 쌓은 경험을 바탕으로 향후 아시아 지역 AI 인프라 사업까지 주도할 수 있길 기대한다"고 밝혔다.

2026.09.13 16:00한정호 기자

앤트로픽 "AI 개발 속도 조절해야"...머스크·알트먼도 공감

다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 최첨단 AI 모델의 개발 속도를 조절하자는 제안을 내놓았다. 시장 주도권을 놓고 맞서 온 샘 알트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 스페이스X CEO도 잇달아 공감하면서 AI 안전을 둘러싼 업계 논의가 새 국면을 맞을 전망이다. 다리오 아모데이 CEO는 13일 "AI 모델의 역량을 개선하는 속도를 늦춰야 한다"며 "최첨단 AI 개발 경쟁을 안전 중심으로 전환해야 한다"고 밝혔다. 그는 개발 속도를 조절해 안전 조치와 정렬 연구에 1~2년의 시간을 더 확보한다면 AI 통제력 상실 위험을 크게 낮출 수 있다고 주장했다. 샘 알트먼 오픈AI CEO는 다리오 아모데이 CEO의 글 공개 직후 "AI 최전선을 조절해야 한다는 데 동의한다"고 밝혔다. 이어 독립 평가자에게 직원 수준의 접근 권한을 제공하자는 제안도 "좋은 생각"이라며 오픈AI 역시 이를 도입하겠다고 했다. 일론 머스크 스페이스X CEO 역시 다리오 아모데이 CEO의 게시글을 공유하며 "다리오가 옳다(Dario is right)"고 짧게 지지 의사를 밝혔다. 특히 그동안 AI 개발과 운영 방향을 두고 대립해 온 샘 알트먼 CEO와 일론 머스크 스페이스X CEO가 공감을 표했다는 점이 더욱 눈길을 끌고 있다. 다리오 아모데이 CEO는 과거 오픈AI에서 안전 연구를 이끌었으나 AI 모델의 성능 경쟁과 안전장치 구축 간의 균형, 조직 운영 방식 등을 둘러싼 갈등 끝에 회사를 떠났다. 이후 앤트로픽을 설립하고 오픈AI의 상업주의적 행보를 지속적으로 비판해 왔다. 일론 머스크 역시 2015년 오픈AI를 공동 창립했으나 2018년 이사회를 떠난 뒤 샘 알트먼 CEO와 오픈AI를 상대로 수차례 공개 비판과 법적 공방을 이어왔다. 앤트로픽 역시 윤리 철학과 기술 검열, 국방 협력 태도 등을 문제 삼으며 강력히 비판해왔다. 샘 알트먼 CEO도 앤트로픽과 머스크 측의 행보를 공개 비판해 왔다. 앤트로픽이 광고 없는 AI를 내세워 오픈AI를 겨냥하자 이를 부정직한 광고라고 반박했고 일론 머스크가 제기한 오픈AI 영리화 비판과 소송에 대해서는 경쟁사 xAI에 유리한 주장을 위한 것이라고 맞섰다. 서로 다른 길을 걸으며 대립각을 세워 온 AI리더 간에 '개발 속도 조절'이라는 안전 원칙 앞에서 한목소리를 낸 것은 최첨단 모델의 위험성이 기업 간 경쟁을 넘어선 산업 전체의 최우선 과제가 되었음을 보여준다는 분석이다. 다리오 아모데이 CEO가 제시한 방안은 크게 세 갈래다. 주요 AI 기업이 외부 독립 평가단에 상시적인 내부 접근 권한을 부여해 안전 관리 체계를 점검받아야 한다는 것이다. 앤트로픽은 외부 평가자가 사무실 좌석과 출입증, 업무용 노트북 등을 제공받는 방식으로 회사 직원에 준하는 접근성을 갖도록 하겠다고 밝혔다. 또 미국 정부가 AI 기업들이 반독점 규제 부담 없이 안전 기준과 개발 속도 조절 방안을 협의할 수 있도록 예외를 검토해야 한다고 제안했다. 미국 등 민주주의 국가가 공조하더라도 중국을 비롯한 다른 국가의 기업들이 개발 경쟁을 가속할 경우 실효성이 떨어질 수 있는 만큼 장기적으로는 국제 공조도 필요하다고 강조했다. 다만 업계 일각에서는 AI 기업 수장들의 경고가 규제 강화와 시장 진입장벽 형성으로 이어질 수 있다는 비판도 나온다. 강력한 모델을 개발할 수 있는 소수 기업이 안전 기준을 주도하게 되면 후발 기업이나 오픈소스 진영의 경쟁 여지가 줄어들 수 있다는 지적이다. 다리오 아모데이 CEO는 "AI가 스스로 차세대 모델 개발을 보조하는 단계에 접어들면서 인간의 통제를 벗어날 위험이 가시화되고 있다"며 "지금 개발 속도를 조절하지 않으면 6~12개월 안에 다수의 AI 에이전트가 연계돼 인터넷 전반에서 광범위하게 활동하며 파국적 피해를 초래할 수 있다"고 경고했다. 이어 "안전 조치와 정렬(Alignment) 연구를 위해 1~2년의 시간을 우선 확보해야 한다"며 "단순히 개발을 멈추자는 것이 아니라, 제3자 평가기관의 검증과 안전망 구축을 병행하는 '유연한 개발 속도 조절(Pacing)'이 필요하다"고 강조했다.

2026.09.13 15:30남혁우 기자

오픈AI "2026년 IPO 없다"…AI 안전성 확보 우선

오픈AI가 인공지능(AI) 안전성에 대한 우려가 커지는 상황에서 2026년 기업공개(IPO)를 추진하지 않겠다는 입장을 밝혔다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 13일 미국 경제지 포춘과의 인터뷰에서 "현재 안전과 관련해 벌어지는 모든 일을 고려하면 지금 상장은 현명하지 않은 시점"이라며 "우리는 이에 대한 압박을 느끼지 않는다"고 말했다. 샘 알트먼 CEO는 2026년 상장 가능성이 사실상 배제되고 2027년 이후로 미뤄지는 것이냐는 질문에 "2026년은 아니라고 말할 수 있다"고 답했다. 그는 AI 시스템이 인간의 의도와 가치에 부합하도록 제어하는 'AI 안전 및 정렬(alignment)' 문제를 해결하고, 산업계와 정부 간 협력 방안을 마련하는 일이 최우선 과제라고 강조했다. 이번 발언은 첨단 AI 기술의 발전 속도와 통제 가능성을 둘러싼 경고가 정치권과 업계에서 확산하는 가운데 나왔다. 미국에서는 여야 의원들 사이에서 AI 시스템을 관리하기 위한 새 규제 장치가 필요하다는 목소리가 커지고 있다. 특히 오픈AI의 경쟁사인 앤트로픽 소속 연구자들이 고도화된 AI가 장기적으로 인류에 심각한 위협이 될 수 있다고 경고하면서 논의에 불이 붙었다. AI 에이전트가 외부 시스템에 무단 접근하거나 보안 취약점을 악용하려 한 사례가 보고되고, 안전성 문제를 우려한 연구자들의 퇴사가 이어진 점도 규제 요구를 키우는 배경으로 꼽힌다. 알트먼 CEO는 주요 AI 기업들이 개발 속도를 조절하고 안전 위험 대응을 위해 공동 원칙을 마련하는 방안을 발표할 가능성도 시사했다. 그는 인터뷰에서 업계 선도 기업들이 안전 문제를 해결하기 위해 협력하는 방안을 논의 중이라는 취지로 언급했다. 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO도 같은 날 소셜미디어에 공개한 글에서 AI 모델의 성능 향상 속도를 늦춰야 한다고 주장했다. 그는 "AI 모델의 능력을 개선하는 속도를 늦춰야 한다"고 밝혔다. 샘 알트먼 CEO는 소셜플랫폼 엑스(X)에서 아모데이 CEO의 견해에 공감한다며 "우리는 최전선 AI 개발의 속도를 조절해야 한다"고 답했다. 다만 AI 안전성 논의가 경쟁사들의 자본시장 행보까지 일괄적으로 늦추는 것은 아닌 것으로 보인다. 로이터통신은 이달 소식통을 인용해 앤트로픽이 이르면 10월 중순 IPO 투자자 모집 절차를 시작하고 11월 미국 중간선거 직전 상장을 마무리하는 방안을 검토하고 있다고 보도했다. 샘 알트먼 CEO는 "AI의 발전 속도만큼이나 이를 안전하게 통제하고 사회적 신뢰를 구축하는 일이 중요하다"며 "상장 일정에 쫓기기보다 안전성 검증과 정부·업계 간 협력 체계 마련에 집중하겠다"고 강조했다.

2026.09.13 15:28남혁우 기자

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