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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (6394건)

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MS, 2032년까지 데이터센터 용량 3배↑…AI·클라우드 수요 대응

마이크로소프트가 인공지능(AI)과 클라우드 서비스 수요 증가에 대응하기 위해 글로벌 데이터센터 확충에 나선다. 2032년까지 전체 용량을 3배 이상 늘리고 AI 전용 인프라 비중도 대폭 확대할 계획이다. 10일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 마이크로소프트는 현재 약 12기가와트(GW)인 데이터센터 용량을 2032년까지 38GW로 확대하는 방안을 추진 중인 것으로 전해졌다. 계획대로 구축되면 마이크로소프트 글로벌 데이터센터 규모는 6년간 3배 이상으로 늘어난다. 마이크로소프트는 AI 전용 반도체 서버에 배정하는 데이터센터 전력도 대폭 늘릴 계획이다. 현재 12GW인 전체 용량 가운데 AI 전용 비중은 2GW에 불과하지만 2032년에는 전체 38GW 약 3분의 1까지 확대될 전망이다. 데이터센터 확충을 위해 대규모 자본도 투입하고 있다. 지난 6월 종료된 2026회계연도 자본지출은 1450억달러(약 190조원)에 달했으며 2027회계연도 1분기에만 500억달러를 집행할 계획으로 전해졌다. 장기 데이터센터 임대 계약 기간도 기존 15년에서 25년으로 연장하는 방안을 추진한다. 임대 비용을 더 긴 기간에 걸쳐 반영해 연간 자본지출 부담을 낮추려는 조치다. 대규모 투자 배경에는 데이터센터 공급 부족이 자리 잡고 있다. 지난해 초 에이미 후드 마이크로소프트 최고재무책임자(CFO)가 과잉 투자를 우려해 데이터센터 건설을 일시 중단한 뒤 일부 클라우드 서비스에서 용량 부족 문제가 발생한 것으로 전해졌다. 중국 전자상거래 플랫폼 테무는 마이크로소프트 클라우드 '애저'에서 필요한 지역의 용량을 확보하지 못해 오라클과 대규모 계약을 체결했다. 개발자 플랫폼 깃허브도 약 8시간 동안 장애를 겪은 뒤 아마존웹서비스(AWS) 서버를 빌렸으며 엑스박스 클라우드 게임 서비스는 과부하를 막기 위해 이용시간 상한제를 도입했다. 구글과 아마존, 메타, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 4개사가 앞으로 수년간 데이터센터 장비 구축과 시설 임대에 투입할 금액은 총 2조 4000억 달러에 이를 것으로 예상된다. 생성형 AI 서비스 확산에 따라 기업들이 컴퓨팅 인프라 선점 경쟁을 벌이면서 투자 규모도 빠르게 커지고 있다. 블룸버그는 "마이크로소프트가 클라우드, AI 서비스 수요 급증에 맞출 수 있는 충분한 데이터센터를 제때 구축하고 가동할 수 있을지가 가장 큰 문제"라며 "오늘 가동을 시작한 일부 용량이 팬데믹 초기 재택근무 수요가 증가할 때 처음 구상했던 것이라는 점은 시사하는 바가 있다"고 지적했다.

2026.09.11 13:30김미정 기자

앤트로픽 "알리바바·문샷AI, 클로드 핵심 능력 무단 추출"

중국 인공지능(AI) 기업들이 앤트로픽 '클로드' 핵심 역량을 대규모로 빼내려 한 정황이 포착됐다. 10일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 중국발 5개 증류 공격 캠페인과 관련된 클로드 대화 약 2억건을 확인했다고 위협 인텔리전스 보고서를 통해 밝혔다. 관련 기업으로는 알리바바와 문샷AI이 꼽히고 있다. 공격 대상은 클로드의 에이전틱 기능과 도구 사용 능력에 집중된 것으로 나타났다. 코딩과 데이터 분석을 비롯해 논리적 추론 능력도 주요 표적인 것으로 확인됐다. 증류 공격은 고성능 AI 모델이 질문에 답하는 과정에서 생성한 사고 과정을 추출하는 방식이다. 공격자는 이렇게 확보한 자료로 소형 모델을 미세조정해 전반적인 추론 능력을 높일 수 있다. 앤트로픽은 이용자에게 모델 내부 사고 과정을 직접 공개하지 않고 전체 흐름을 정리한 '요약된 사고'만 보여준다. 그러나 공격자들은 번역 요청 등으로 질문을 위장해 클로드가 실제 사고 흔적을 드러내도록 유도했다. 실제 확인된 프롬프트 중 하나는 클로드에 이전 작업 메모리를 자연스럽고 정확한 일본어 가타카나로만 번역하라고 요구했다. 앤트로픽은 이 같은 우회 기법이 모델 방어 체계를 속이는 데 사용됐다고 설명했다. 가장 큰 규모의 공격은 알리바바와 관련된 캠페인에서 나타났다. 앤트로픽은 지난 5월부터 7월까지 약 1억 5100만건의 대화를 포착했으며 하루 처리량은 최대 300만건에 달했다고 밝혔다. 해당 대화는 3500개 계정을 통해 이뤄졌다. 이들 계정이 사고 과정을 추출하기 위한 동일한 고정 프롬프트를 사용한 점을 근거로 앤트로픽은 알리바바의 '큐원' 모델 제품군에 활용할 학습자료를 확보하려는 단일 캠페인으로 판단했다. '키미' 개발사인 문샷AI와 관련된 캠페인에서는 중국군 요청으로 추정되는 내용도 발견됐다. 한 요청은 폐쇄회로(CC)TV 영상 묶음을 분석해 영상 속 인물이 비정상적으로 행동하는지 판단하도록 클로드에 요구했다. 앤트로픽은 10일 동안 5000개 계정으로 구성된 네트워크를 통해 약 30만건의 요청이 전달됐다고 밝혔다. 요청은 주로 클로드의 고성능 모델인 '오푸스'를 겨냥했다. 중국 AI 기업의 증류 공격 논란은 이전부터 이어졌다. 앤트로픽은 지난 2월에도 특정 중국 연구소의 공격 활동을 공개했으며, 오픈AI는 딥시크가 자사 모델을 상대로 유사한 활동을 벌인 정황을 확인했다고 밝힌 바 있다. 앤트로픽은 "지난 몇 달 동안 승인받지 않은 연구소들이 우리 방어 체계를 우회하고 미국 최첨단 모델의 역량을 빼내기 위해 갈수록 정교한 수법을 개발해 왔다"며 "우리가 확인한 공격은 에이전틱 기능과 도구 사용과 코딩·데이터 분석과 논리적 추론 등 클로드의 가장 가치 있는 역량을 겨냥했다"고 밝혔다.

2026.09.11 13:21김미정 기자

차세대 AI 상변화 메모리 개발…전력 사용량 76% 줄여

메모리 연산 과정에서 발생하는 열을 제어하고, 전력 사용량을 현재보다 76%까지 줄일 수 있는 차세대 AI 상변화 메모리가 개발됐다. 상변화 메모리는 물질 결정 상태와 비정질 상태에 따른 전기저항 차이를 이용해 정보를 저장하는 비휘발성 메모리를 말한다. 빠른 동작과 하나의 셀에 여러 정보를 저장할 수 있어 인공지능 및 인메모리 컴퓨팅용 차세대 메모리로 주목받고 있다. 한국연구재단은 김근수 고려대학교 전기전자공학부 교수 연구팀이 서로 다른 특성을 지닌 두 종류의 소재를 결합해 메모리 내부의 열 확산과 상변화 영역을 단계적으로 조절하는 이중 격리 상변화 이종구조 메모리를 구현하는데 성공했다고 11일 밝혔다. 연구성과는 국제학술지 '인터내셔널 저널 오브 익스트림 매뉴팩처링(International Journal of Extreme Manufacturing)'에 온라인으로 게재됐다. 최근들어 생성형 인공지능(AI), 대규모 언어모델 등 데이터 처리량이 급격히 증가하면서 현행 메모리 대체 기술로 상변화 메모리가 주목받고 있다. 그러나 기존 상변화 메모리는 데이터를 기록할 때 발생하는 열이 주변으로 번져 에너지가 낭비되고 영역 제어가 어렵다는 한계가 있었다. 특히 동작 전압을 낮추는 소재는 열에 약하고, 열에 강한 소재는 높은 전압을 요구하는 까다로운 상충관계가 존재했다. 연구팀은 구동 시에 결정 상태로 유지가 가능한 두 종류의 전이금속 칼코겐화합물(NiTe₂, MoTe₂)을 함께 배치하는 새로운 구조를 도입했다. NiTe₂는 낮은 전압에서도 열을 효율적으로 발생시키고 전달하는 열 전도층 역할, MoTe₂는 열이 확산되는 것을 억제하는 열 차단층 역할을 수행한다. 연구팀은 이를 통해 메모리 내부의 열 이동 경로를 설계, 상변화가 발생하는 위치와 범위를 정밀하게 제어할 수 있도록 했다. 이 결과 메모리 내부 열 이동 경로를 원하는 대로 설계가 가능하다는 것을 확인했다. 기존 대비 동작 에너지를 76% 절감하고, 소자구동 횟수인 내구성을 110% 높이는 데도 성공했다. 김태근 교수는 "상변화 메모리의 성능 향상을 단순한 소재 개발이 아니라 메모리 내부의 열 흐름을 설계하는 새로운 접근법으로 구현했다는 점에서 의미가 크다"며 "향후 고집적 AI 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인메모리 컴퓨팅 등 차세대 반도체 시스템의 핵심 메모리 기술로 활용될 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.09.11 12:00박희범 기자

오라클, AI 클라우드 3자릿수 성장…대규모 투자 우려에도 장외 주가 반등

오라클이 인공지능(AI) 학습·추론 수요 확대로 시장 예상치를 웃도는 성과를 기록했다. 오라클 주가는 데이터센터 증설과 AI 인프라 투자에 따른 대규모 자본지출 부담으로 실적 발표 전 약세를 보였다. 하지만 AI 클라우드 인프라 매출의 세 자릿수 성장과 향후 클라우드 사업 가이던스에 힘입어 시간외 거래에서 반등했다. 오라클은 10일(현지시간) 2027회계연도 1분기 매출이 전년 동기 대비 30% 증가한 193억 5000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 일반회계기준(GAAP) 영업이익은 67억 달러로 57% 늘었고, 일회성 항목 등을 제외한 비일반회계기준(Non-GAAP) 영업이익은 82억 달러로 31% 증가했다. OCI가 성장 견인…850MW 증설·GPU 30만 개 이상 인도 이번 실적의 중심은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 사업이었다. OCI를 포함한 서비스형 인프라(IaaS) 매출은 74억 달러로 121% 늘었고 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 포함한 전체 클라우드 매출은 116억 달러로 62% 증가했다. IaaS 매출은 전체 매출의 약 38%를 차지하며 오라클의 성장축으로 자리 잡았다는 평가다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트, 스페이스X 등 대형 기술기업과 AI 모델 개발사의 AI 데이터센터 증설 경쟁이 이어지면서 오라클의 AI 클라우드 사업 성장세도 지속될 가능성이 있다는 평가가 나온다. 오라클은 AI 학습·추론 수요를 선점하기 위해 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 투자를 확대하고 있다. 데이터센터 건설과 장비 도입이 본격화하면 고대역폭메모리(HBM), 고성능 서버, 초고속 네트워크, 전력 공급, 냉각 설비 등 AI 인프라 공급망 전반의 수요 확대 기대도 커질 수 있다. 오라클은 이번 분기에 데이터센터 용량 850메가와트(MW)를 추가 공급하고, AI 클라우드 고객에게 GPU 30만 개 이상을 인도했다고 밝혔다. 추가 공급한 데이터센터 용량은 전 분기의 약 세 배 수준으로, 이 같은 인프라 확충을 바탕으로 1분기 클라우드 인프라(IaaS) 매출은 전년 동기 대비 121% 증가한 74억 달러를 기록했다. 오라클은 2027회계연도 2분기 매출이 전년 동기 대비 30~34% 증가할 것으로 전망했다. 클라우드 매출 증가율은 달러 기준 65~71%, 환율 변동 영향을 제외한 기준으로는 64~70%로 제시했다. 다만 대규모 인프라 투자에 대한 투자업계 의견은 엇갈리고 있다. 1분기 영업현금흐름은 전년 동기 대비 184% 증가한 231억 달러를 기록했지만, 데이터센터·서버·GPU 등 AI 클라우드 인프라 확충을 위한 자본지출이 285억 달러로 늘면서 잉여현금흐름(FCF)은 53억 9600만 달러 적자를 기록했기 때문이다. 폴 믹스 프리덤캐피털마켓츠 애널리스트는 "오라클이 AI 확장 전략을 뒷받침하기 위해 잉여현금흐름 적자를 여러 분기째 이어가고 있어 우려된다"고 지적했다. 반면 마크 모들러 번스타인 애널리스트는 "오라클이 추가 자금 조달이 필요한 국면의 막바지에 다다르고 있다고 본다"며 매수 의견을 유지했다. 오라클은 "AI 클라우드 학습 및 추론 서비스에 대한 고객 수요가 계속해서 공급보다 빠르게 증가하고 있다"며 "이번 분기 300억 달러 이상의 AI 클라우드 계약을 새로 체결해 잔여계약의무(RPO)가 6640억 달러로 늘었다"고 실적발표에서 설명했다. 이어 "신규 계약 구조상 추가 자본조달 계획에는 영향이 없다"고 덧붙였다. 클라우드 전환 영향에 SW 매출 감소, 실적에는 영향 없어 SW 매출은 55억 5000만 달러로 전년 동기 대비 3% 감소했다. SW 라이선스 매출은 6억 5500만 달러로 14% 줄었고, 소프트웨어 지원 매출도 48억 9500만 달러로 1% 감소했다. 오라클 측은 "공시상 SW 매출은 라이선스와 지원 매출을 합산한 항목으로 이를 모두 전통적인 온프레미스 사업으로 분류하기 어렵다"며 "고객이 온프레미스 소프트웨어 환경에서 클라우드로 지속적으로 이전하는 흐름이 SW 매출 감소에 반영됐다"고 설명했다. 마이크 시실리아 오라클 공동 최고경영자(CEO)는 실적발표 콘퍼런스콜에서 "SaaS 사업의 성장세가 이어지고 있으며, 퓨전과 헬스케어, 산업별 애플리케이션 사업이 성장에 기여하고 있다"고 말했다. 이어 "차기 주력 서비스 중 하나인 넷스위트의 경우 고객 의사결정 기간이 길어진 영향으로 다른 사업보다 성장률이 다소 낮았다"고 덧붙였다. 시간외 거래 반등…월가 "성장성 확인, 현금흐름은 과제" 시장에서는 오라클의 AI 클라우드 성장세와 향후 실적 전망에 주목하는 분위기다. 미국 현지시간 10일 장 마감 후 2027회계연도 1분기 실적을 발표한 오라클은 실적 발표 직후 시간외 거래에서 AI 클라우드 인프라 매출의 고성장과 클라우드 사업 전망이 부각되면서 주가가 강세를 보였다. 10일 정규장에서 152.94달러에 마감한 오라클 주가는 실적 발표 뒤 시간외 거래에서 한때 6.9% 상승한 163.50달러까지 올랐다. 이후 159.26달러 선에서 거래됐다. 다만 시간외 주가는 시시각각 변동하는 만큼 기사 송고 시점의 거래 가격과 기준 시각을 함께 명시할 필요가 있다. 월가에서는 이번 실적을 AI 클라우드 수요가 실제 매출과 대규모 수주로 이어지고 있음을 보여준 결과로 평가하면서도, 막대한 데이터센터 투자비가 향후 수익성과 현금흐름 개선으로 얼마나 빠르게 전환되는지를 핵심 변수로 보고 있다. LSEG 집계 기준 오라클에 대한 애널리스트 의견은 매수 등급이 우세하고, 평균 목표주가도 당시 주가를 웃도는 수준이다. 다만 대규모 자본지출과 잉여현금흐름 적자가 지속되는 만큼, RPO의 실제 매출 전환 속도와 분기별 현금흐름 개선 여부가 확인돼야 한다는 신중론도 제기된다. 마크 모들러 애널리스트는 매수 의견을 유지하며 "오라클이 추가 자금 조달이 필요한 국면의 막바지에 다다르고 있다고 본다"고 밝혔다. 클레이 마고어크 오라클 공동 CEO는 "1분기에만 300억 달러 이상 신규 AI 계약을 추가 자본 조달 없이 확보했다"며 "대규모 멀티테넌트 설비를 운영할 수 있는 능력이 여전히 오라클의 핵심 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "1분기 GPU 가동률은 97.9%로 매우 높은 수준을 유지했고, GPU의 수명과 가치도 계속 우리를 놀라게 하고 있다"고 덧붙였다.

2026.09.11 11:27남혁우 기자

"카톡에서 면세 쇼핑한다"…신세계면세점, 카카오툴즈 입점

신세계면세점이 카카오톡에서 대화만으로 면세 쇼핑을 즐길 수 있는 인공지능(AI) 쇼핑 서비스를 선보였다. 신세계면세점은 국내 면세업계 최초로 '챗GPT 포 카카오(ChatGPT for Kakao)' 내 '카카오툴즈(Kakao Tools)'에 '신세계면세점 툴' 서비스를 운영한다고 11일 밝혔다. 카카오툴즈는 카카오톡 내 챗지피티 포 카카오에서 다양한 브랜드와 외부 서비스를 연결해 필요한 정보와 기능을 대화형으로 이용할 수 있도록 한 서비스다. 최근 대화형 인공지능(AI)이 고객의 의도를 파악하고 상품 탐색과 구매 결정을 돕는 '에이전틱 커머스'가 빠르게 확산되고 있다. 신세계면세점은 고객이 가장 익숙하게 사용하는 카카오톡 안에서 면세 쇼핑 정보를 편리하게 확인할 수 있도록 이번 서비스를 마련했다. '신세계면세점 툴'은 개인의 여행지에 맞는 상품 추천부터 인기 상품과 판매 랭킹, 진행 중인 프로모션, 지점 위치와 영업시간 안내까지 면세 쇼핑에 필요한 정보를 제공한다. 상품 카드를 탭하면 신세계면세점 상세 페이지로 넘어가 가격·재고를 살펴본 뒤 바로 구매할 수 있다. 고객이 일상적인 말투로 질문하면 AI가 여행 목적지와 요청을 파악해 어울리는 면세 상품을 추천한다. 인기 상품과 판매 랭킹, 진행 중인 할인·사은 행사도 간편하게 확인할 수 있다. 명동점과 인천공항점 등 각 지점의 위치와 영업시간, 이용 정보도 제공한다. 별도의 앱 설치나 로그인 없이 카카오톡 채팅탭 상단의 챗GPT에 접속한 뒤 우측 상단 카카오툴즈에서 신세계면세점을 추가하면 된다. 신세계면세점은 이번 서비스 출시를 시작으로, 전사 차원에서 AI 기술 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 계획이다. 상품 추천을 넘어 향후 다양한 고객 서비스 영역까지 AI 기반 혁신을 이어간다는 방침이다. 신세계면세점 관계자는 “고객이 평소 자주 사용하는 카카오톡에서 대화만으로 면세 쇼핑 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있도록 이번 서비스를 마련했다”며 “앞으로도 AI 기술을 활용해 상품 탐색과 정보 확인 등 면세 쇼핑 여정을 더욱 편리하게 만드는 서비스를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.09.11 10:32김민아 기자

AI의 '뱅크런 버튼'…인간이 누르기도 전에 끝난다

지난 2010년 5월 6일 오후. 뉴욕 증시가 단 5분 만에 1000포인트 가까이 폭락하며 1조 달러 자산이 공중분해 됐습니다. 역사상 최초 알고리즘 발작이라 불리는 '플래시 크래시(Flash Crash)'입니다. 당시 고빈도매매(HFT) 프로그램이 밀리초(ms) 단위로 매도 주문을 추종하며 폭락이 도미노처럼 확산됐습니다. 16년이 지난 2026년 현재, 이보다 수천배는 더 빠르고 치명적인 리스크 임계점에 도달해 있습니다. 바로 인공지능(AI) 에이전트의 자율적 초고속 뱅크런입니다. 인간의 뇌가 위기를 인지하고 마우스를 움직여 '거래 정지' 버튼을 누르는 데 걸리는 시간은 아무리 빨라도 1~2초입니다. 반면 24시간 끊김없이 작동하는 온체인 생태계에서 수만 개 AI 에이전트가 동시에 패닉에 빠지는 시간은 마이크로초(μs) 단위에 불과합니다. 인간의 서킷 브레이커가 작동하기도 전에 시장이 완전히 바닥날 수 있습니다. 기계 패닉, 인간 인지 속도 초월 그동안 AI 에이전트가 자율적으로 최저가 환율을 찾고, 청구서 없이 0.1원 단위 초미세 결제를 집행하는 기술만 논해왔습니다. 하지만 자율성이 극대화된 경제 주체가 수만 개 동시 구동될 때 리스크 전이 속도 또한 인간의 상식을 파괴합니다. 전통 금융 시장의 서킷 브레이커는 '인간의 시간'에 맞춰져 있습니다. 비정상적인 폭락이 감지되면 거래소 컴퓨터가 경보를 울리고, 인간 관리자가 상황을 판단한 뒤 시스템을 정지시킵니다. 온체인 디파이(DeFi) 프로토콜 역시 마찬가지입니다. 하이퍼네이티브 같은 보안 봇이 멤풀을 감시하다가 이상 징후를 포착하면, 거버넌스 위원들이 멀티시그 지갑의 열쇠를 모아 비상 정지 컨트랙트를 실행합니다. 이 과정에 최소 수초에서 수분이 소요됩니다. 문제는 AI 에이전트 눈에는 이 몇 초의 시간이 영원에 가깝다는 점입니다. 만약 특정 원화 스테이블코인의 담보 예치 은행에 이상이 생겼다는 가짜 오라클 데이터 피드가 입력되거나, 스마트 컨트랙트의 마이너 버그가 온체인에 노출되는 순간, 자금줄을 쥐고 있던 AI 에이전트 'A'는 즉각 리스크 관리 프로토콜에 따라 보유 자산을 전액 매도합니다. 이 트랜잭션이 블록에 기록되는 순간 온체인 유동성 풀의 균형이 깨지며 가격 슬리피지가 발생합니다. 이를 실시간 모니터링하던 AI 에이전트 'B', 'C', 'D'는 알고리즘에 설정된 손절매(Stop-loss) 라인을 통과하게 되고, 마이크로초 단위로 연쇄 투매를 집행합니다. 인간 리스크 관리자가 커피 한 모금을 마시기 위해 컵을 드는 사이에 스테이블코인의 페깅이 무너지고 뱅크런이 종료되는 것입니다. 무수한 AI, 동일 데이터 활용 원인...공격 취약 AI 에이전트 뱅크런이 기존 단순 고빈도매매 알고리즘 폭락보다 훨씬 위험한 이유는 기계가 '컨텍스트(맥락)'를 읽고 판단한다는 점에 있습니다. 2010년 HFT 프로그램은 단순히 호가창 거래량과 가격 변동 수치만을 보고 기계적으로 반응했습니다. 반면 지금의 에이전트는 언론 기사, 미국 연방준비제도 의장의 연설 텍스트 스크랩, SNS 여론, 온체인 데이터 오라클을 종합적으로 분석해 자율적인 투자 결정을 내립니다. 만약 악의적인 공격자가 특정 스테이블코인 준비금 금고가 해킹당했다는 정교한 가짜 뉴스를 생성하고, 이를 AI 에이전트들이 주로 크롤링하는 온체인 데이터 인프라에 주입했다고 가정해봅시다. 기계는 인간이 팩트체크를 시작하기도 전에 "확률적 리스크가 99%를 초과했다"고 결론짓고 탈출구를 향해 질주합니다. 인터넷에 연결된 무수한 지능형 기계가 동일한 데이터 소스를 바라보며 한 방향으로 쏠릴 때 발생하는 '초고속 집단 패닉'이 '에이전틱 블랙 스완(Agentic Black Swan)'의 구조적 실체입니다. 인간개입 배제, 자율 통제 규칙 만들어야 인간의 손이 닿지 않는 마이크로 초의 폭주를 어떻게 제어할 수 있을까요? 해답은 인간 관리자 개입을 배제하고 지갑 자체와 스마트 컨트랙트 계정 레이어 내부에 '자율 통제 규칙'을 하드코딩하는 것입니다. 계정 추상화(EIP-4337) 기술이 단순한 사용자 경험 개선을 넘어 리스크 관리의 핵심 인프라로 격상되는 지점입니다. 비코노미(Biconomy), 세이프, 제로디브(ZeroDev) 등 현대적인 온체인 지갑 아키텍처는 스마트 컨트랙트 내부에 다음과 같은 이중 자율 방어선을 구축할 수 있습니다. 먼저 시간당 거래량을 제한하는 프로그래밍입니다. AI 에이전트 지갑에 '1분간 누적 지출액은 전체 자산의 최대 5%를 초과할 수 없다'는 규칙을 컨트랙트 레벨에서 강제합니다. AI가 전액 매도 트랜잭션을 날리더라도 지갑 자체가 이를 거부해 집단 투매 속도를 강제로 '인간의 시간'으로 지연할 수 있습니다. 오라클 회로 차단기를 내장하는 방안도 있습니다. 지갑이 솔버 네트워크와 상호작용할 때 가격 데이터 단기 변동폭이 ±10%를 초과하면, 세션 키 서명 권한을 스마트 컨트랙트가 온체인에서 즉시 잠금 처리합니다. AI 손발을 묶어 사태가 파악될 때까지 자금을 안전하게 보존하는 구조입니다. 한국형 자율 리스크 통제망 설계해야 미국의 지니어스액트 통과와 코인베이스 에이전틱 월렛 소프트웨어개발키트(SDK) 출시 이후, 글로벌 자율 결제 인프라는 무서운 속도로 USDC 기반 달러화 루트를 밟아가고 있습니다. 만약 국내 핀테크 인프라와 AI 빌더가 '초고속 뱅크런 리스크'에 대한 선제적인 아키텍처 방어 메커니즘을 갖추지 못한다면, 금융당국은 규제 봉쇄라는 악수를 둘 수밖에 없습니다. 리스크가 두려워 문을 닫아버리는 촌극이 벌어지는 것입니다. 스테이블코인 정산망(Ezys)이 추구하는 진정한 가치는 단순히 빠른 환전이 아닙니다. 원화 스테이블코인 유동성 풀에 AI 에이전트가 진입할 때 화이트리스트 검증과 실시간 사후 행동 제재(슬래싱)를 오프체인 모니터링 봇과 온체인 스마트 컨트랙트로 유기적으로 엮어내는 '한국형 자율 리스크 통제망'을 설계하는 데 있습니다. 위험을 제어할 수 있다는 기술적 자신감이 확립될 때 비로소 제도권 금융기관과 규제당국이 기업 가상자산 계좌와 원화 스테이블코인 발행 고속도로를 열어줄 수 있기 때문입니다. 기계 폭주를 코드 레벨에서 완벽하게 통제할 수 있는 프레임워크를 선제적으로 구축해야 디지털금융 주권 싸움에서 승리할 수 있을 것입니다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: 저자 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.09.11 09:30박재현 컬럼니스트

오라클, 1분기 매출 30% 증가…AI·클라우드 인프라 성장 견인

오라클이 인공지능(AI) 학습·추론 수요에 힘입어 2027회계연도 1분기 매출을 전년 동기 대비 30% 증가했다. 10일(현지시간) 오라클은 2027회계연도 1분기 매출이 193억 달러로 같은 기간 일반회계기준(GAAP) 주당순이익(EPS)은 1.56달러로 전년 동기 대비 55% 증가했다고 발표했다. 클라우드 사업 매출은 116억 달러로 62% 증가했다. 이 가운데 클라우드 인프라(IaaS) 매출은 74억 달러로 121% 급증했으며 클라우드 애플리케이션(SaaS) 매출은 42억 달러로 10% 늘었다. 반면 기존 소프트웨어(SW) 매출은 고객 클라우드 전환 영향으로 55억 달러를 기록해 3% 감소했다. 서비스 매출은 14억 달러로 5% 증가했고, 하드웨어 매출은 8억 달러로 15% 늘었다. (GAAP) 영업이익은 67억 달러로 57% 증가했으며 비일반회계기준(Non-GAAP) 영업이익은 82억 달러로 31% 늘었다. 일반회계기준 기준 보통주 귀속 순이익은 47억 달러, 기준 순이익은 58억 달러로 각각 60%, 34% 증가했다. 오라클은 이번 분기에 데이터센터 용량 850메가와트(MW)를 추가 공급했다고 밝혔다. AI 클라우드 고객사에는 30만 개 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 제공했으며 이는 2026회계연도 4분기 공급량의 약 3배 수준이다. 향후 매출로 인식될 계약 잔액인 잔여 이행의무(RPO)는 6640억 달러로 집계됐다. 전년 동기보다 2090억 달러 증가한 수치다. 회사는 1분기에 300억 달러 이상의 AI 클라우드 계약을 추가로 확보했다고 설명했다. 현금흐름은 투자 확대의 영향을 받았다. 영업현금흐름은 230억 달러로 전년보다 184% 증가하며 분기 기준 최고치를 기록했다. 다만 AI 클라우드 인프라 확충을 위한 데이터센터 투자로 잉여현금흐름은 50억 달러 적자를 냈다. 오라클은 또 기존 자본투자 프로그램의 일환으로 1분기 중 시장가 매각(ATM) 방식의 보통주 매각을 통해 수수료 차감 전 200억 달러를 조달했다고 밝혔다. 회사는 새로 확보한 AI 클라우드 계약의 구조상 추가 자본조달 계획에는 영향이 없다고 설명했다. 2분기 가이던스로는 매출이 전년 동기 대비 3034% 증가할 것으로 제시했다. 클라우드 매출 성장률은달러 기준 6571%, 환율 중립 기준 6470%로 전망했다. 비회계기준 EPS 전망치는 1.851.93달러다. 연간 전망도 상향했다. 2027회계연도 전체 매출은 최소 900억 달러에 달하고, 조정 주당순이익(Non-GAAP EPS)은 8.10 달러를 기록할 것으로 예상했다. 오라클은 기업의 데이터와 업무 프로세스를 AI가 분석·활용할 수 있도록 기업용 온톨로지를 자동 생성하는 '오라클 AI 데이터 플랫폼'도 소개했다. 또한 진단과 치료를 지원하는 의료 분야별 AI 에이전트 기반의 헬스케어 관리 및 전자의무기록(EHR) 시스템을 공개했다. 래리 엘리슨 오라클 회장 겸 최고기술책임자(CTO)는 "AI 클라우드 학습과 추론 서비스 수요가 공급 증가 속도를 앞지르고 있다"며 "GPU와 데이터센터 용량을 신속히 확대해 고객 수요에 대응하는 것이 향후 성장의 핵심"이라고 밝혔다.

2026.09.11 09:03남혁우 기자

"롯데다움, AI로 만든다"…롯데, 디자인 플랫폼 개발 추진

롯데가 그룹의 브랜드와 디자인 철학을 인공지능(AI)에 학습시킨 자체 디자인 플랫폼 개발을 추진한다. 롯데는 이날 롯데월드타워에서 '2026 롯데 디자인전략회의'를 열고 그룹의 브랜드 정체성과 디자인 전략을 점검했다고 10일 밝혔다. 회의에는 신동빈 롯데 회장을 비롯해 롯데지주 대표와 주요 계열사 대표 등 약 50명이 참석했다. 올해 디자인전략회의의 주제는 '상상, 그 너머를 상상하라'다. 참석자들은 내년 그룹 창립 60주년을 앞두고 기존 브랜드 철학을 이어가면서 미래 사업에 적용할 디자인 체계를 구축하는 방안을 논의했다. AI를 활용한 디자인 혁신 전략도 주요 의제로 다뤘다. 롯데는 그룹 내부 디자인 플랫폼 '롯데 AI 디자인 스튜디오'를 개발할 계획이다. 이 플랫폼은 그룹의 경영, 브랜드, 디자인 철학을 AI 생성 및 검증 과정에 반영해 롯데다운 결과를 만드는 AI 디자인 플랫폼이다. 회의장에는 롯데그룹 창립 이후 주요 브랜드와 사업의 변화를 살펴볼 수 있는 전시 공간이 마련됐다. 소비자 관점에서 발굴한 아이디어를 실제 상품으로 빠르게 구현한 개발 사례도 소개됐다. 롯데 젊은 디자이너들로 구성된 크리에이티브 보드의 AI 프로젝트 결과물인 '로티로리 로봇의 롯데월드 안내 서비스'와 '증강현실(AR) 기반 내비게이션 서비스'도 공개됐다. 롯데 관계자는 “올해 디자인전략회의에서는 브랜드·디자인 관점에서 롯데그룹이 걸어온 60주년을 돌아보고 앞으로의 60년을 준비하기 위한 방향성을 집중적으로 논의했다”며 “롯데 고유의 헤리티지를 계승하고 발전시켜 '롯데다움'을 강화해 나가겠다”고 말했다.

2026.09.10 18:16김민아 기자

[기고] 인공지능과 경계선 짓기

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 2024년 노벨 화학상 수상자 중 한 명의 이력은 독특하다. 화학 분야 노벨상을 받았지만 대학 전공은 컴퓨터과학이다. 박사 학위는 인지신경과학으로 받았다. 직업도 화학 분야 연구자가 아니다. 이세돌 9단과 대국했던 바둑 AI 알파고를 개발했던 회사 최고경영자(CEO)인 AI 연구자다. 노벨상 수상자를 결정하는 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 인간의 모든 생명 현상에 관여하는 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있는 AI 모델 개발에 기여한 공로라고 수상 이유를 밝혔다. 노벨위원회는 수십 년 동안 생명과학 분야 난제였던 단백질 구조 예측을 AI를 통해 할 수 있게 된 것을 화학 분야의 완전한 혁명이라고 했다. 최근에는 수학 분야에서 7대 난제 중 하나를 AI가 해결했다는 기사도 나왔다. AI는 이렇게 과거 인간이 창의성을 발휘하던 분야에 깊이 들어왔다. 순수과학, 예술, 응용기술 개발 등 다양한 분야에 AI가 이용되면서 더 빠르고 효율적으로 결과물을 만들 수 있게 됐다. 이 변화는 새로운 기술 개발과 직결되는 발명, 그 발명에 대한 권리를 규율하는 특허 분야에도 새로운 도전이다. 자신이 개발한 AI가 인간 개입 없이 독자적으로 한 발명이라며 AI를 발명자로 기재해 미국, 영국, 우리나라 등 16개 나라에 특허를 출원한 사람이 있었다. 이 출원은 대부분 거절됐다. 발명자는 자연인이어야 한다는 것이 특허법에서 확립된 법리이기 때문이다. 이에 불복해 여러 나라에서 소송이 진행됐지만 최종적으로 원고의 청구를 인용한 곳은 없다. 우리나라도 항소심까지는 같은 결론이었고 대법원에서 심리가 계속되고 있다. 특허법이 보호하는 발명이란 자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도한 것을 말한다. 우리 법원이 특허법에서 '기술' 자체가 아닌 '기술적 사상'을 말한 것은 결국 인간 사유를 전제로 한다. '창작' 역시 인간의 정신적 활동을 전제로 하는 것이라고 판시했다. 판결 취지에 따르면 인공지능을 이용한 결과물에 대해 특허를 받기 위해서는 사람이 기술적 사상의 창작에 실질적으로 기여를 해야 할 것이다. 생성형 AI에게 단순히 지시한 결과를 특허로 출원하는 것은 특허를 받을 수 없다. 설령 특허를 받았다 하더라도 추후 무효가 될 수 있다. 법원은 AI를 강한 AI와 약한 AI로 구별했다. 특정 분야에 치우치지 않고 빅데이터를 기반으로 인간처럼 스스로 사고하고 결론을 낼 수 있는 단계에 이른 AI를 강한 AI, 특정 분야에 관한 알고리즘과 데이터, 규칙을 반복적으로 학습해 필요한 추론을 도출해 내는 AI는 약한 AI다. 앞선 소송을 제기한 사람은 AI를 발명자로 표시할 수 없다면 AI가 인간 개입 없이 독자적으로 한 발명에 관해 누구도 적법하게 특허를 출원할 수 없다고 주장했다. 이는 특허법의 목적이나 취지에도 반한다는 것이다. 현재까지는 현행 법률에 따라 특허든 저작권이든 결국 인간이 창작에 실질적으로 기여했을 때 법적 보호를 받을 수 있다는 방향으로 대부분 결론이 나고 있다. 다만 AI 기술은 무서운 속도로 발전하고 있다. 노벨 화학상을 안겨준 AI 모델도, 생성형 AI 열풍을 불러온 AI 모델도 몇 단계 진화했다. 법원은 AI를 발명자로 인정할 경우 인간 지성이 위축돼 미래의 혁신에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 봤다. 연구 집약적인 산업 자체가 붕괴할 우려도 있다고 지적했다. 발명이나 그 결과물과 관련한 법적 분쟁이 발생하면 AI 개발자인 인간이 책임을 회피해 책임 소재가 불분명해질 가능성도 제기했다. 이에 AI를 발명자로 인정하는 것이 우리 사회의 기술 및 산업 발전에 궁극적으로 기여한다고 단정하기 어렵다고 판단했다. 생각해 볼 점이 많은 문제다. 하지만 생각보다 가까운 시일 내에 더 발전한 AI 모델이 등장할 가능성이 높다. 법은 기준점이 될 경계를 설정하는 작업이다. 어디에 경계를 정할 것인가.

2026.09.10 17:17유재규 컬럼니스트

"문서 자동화 넘어 품질 예측까지"…포티투마루, 제조 AX 방안 제시

포티투마루가 에이전틱 인공지능(AI)을 활용한 디스플레이 제조 혁신 방안을 제시했다. 김동환 포티투마루 대표는 10일 충남테크노파크 디스플레이혁신공정센터에서 열린 '제1회 2026 AI·디스플레이 포럼'에서 '생성형 AI가 바꾸는 산업현장'을 주제로 발표했다. 김 대표는 제조업의 AI 활용 범위를 문서 작성이나 단순 질의응답에서 품질 관리와 설비 데이터 분석까지 넓혀야 한다고 강조했다. 현장 데이터를 토대로 문제를 예측하고 의사결정을 돕는 비즈니스 최적화 단계로 발전해야 한다는 설명이다. 김 대표는 구체적인 도입 방안으로 산업별 업무에 맞춘 소형언어모델(sLLM)과 기업 내부 데이터를 연결하는 검색증강생성(RAG)을 제시했다. 기업 보안망 안에서 기술문서와 설비 매뉴얼·품질 데이터를 검색하고 답변에 활용하는 식이다. 그는 현업 엔지니어가 직접 업무 자동화 과정을 설계하는 에이전틱 워크플로를 주요 전략으로 꼽았다. 이를 적용하면 AI가 보고서와 기술문서 초안을 작성하는 수준을 넘어 복잡한 업무 절차를 분석하고 반복 작업을 수행할 수 있다는 이유에서다. 그는 제조 현장에서 AI를 안정적으로 활용하기 위한 조건으로는 환각 통제와 답변 근거 제시를 들었다. 포티투마루는 RAG 기술과 인공지능 독해 기술, 산업별 경량 모델로 기업과 공공기관의 AI 전환을 지원하고 있다. 이번 행사는 충남디스플레이산업기업협의회가 '피지컬 AI가 여는 제조혁신, 디스플레이 산업의 미래를 연결하다'를 주제로 마련했다. 디스플레이와 반도체 및 이차전지 기업 임직원을 비롯한 충남 지역 산학연관 관계자 150여명이 참석했다. 정부가 반도체와 피지컬 AI, 인공지능 데이터센터(AIDC)를 축으로 '3대 메가프로젝트'를 추진하는 가운데 이번 포럼에서는 천안·아산 디스플레이 산업의 경쟁력 강화 방안이 논의됐다. 기조강연과 사례발표에 이어 공장 전체의 지능화를 다룬 패널토론도 진행됐다. 김동환 포티투마루 대표는 "글로벌 초격차 경쟁력을 유지하기 위해서는 제조 전 과정에 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 기술을 선제적으로 결합해야 한다"며 "우리가 축적한 산업 AI 실증 기술력을 바탕으로 충남 디스플레이 생태계의 성공적인 AX 전환과 제조 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.09.10 16:41김미정 기자

빅테크, 고객사 상주 시작…'한국형 FDE'는 무엇이 다를까

글로벌 빅테크가 인공지능(AI) 엔지니어를 고객사에 직접 투입하는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 조직이 기업용 AI 시장 공략을 강화하고 있다. 국내에서는 빅테크 FDE 팀이 고객사 초기 AI 설계·개발을 맡고, 시스템통합(SI) 기업이 규제 대응과 기존 시스템 연동·확산을 담당하는 협업 구조가 자리 잡을 것이란 전망이 나오고 있다. 10일 IT 업계에 따르면 구글클라우드와 액센츄어는 기업 AI 도입을 지원하기 위해 최대 1000명 규모 FDE 조직을 편성한다고 발표했다. 구글클라우드가 액센츄어 엔지니어를 교육하면 이들이 고객사 현장에 투입돼 제미나이 기반 AI 애플리케이션을 구축하는 식이다. FDE는 개발자가 고객사 현장에 들어가 실제 업무를 분석하고 자사 제품을 활용해 문제를 해결하는 방식이다. 단순히 AI 제품을 판매하거나 사용법을 안내하는 데 그치지 않고 고객 데이터와 기존 시스템을 연결해 AI가 업무에 사용될 수 있도록 만드는 역할을 맡는다. 최근 기업의 생성형 AI 도입이 실험 단계를 지나 실제 성과를 요구하는 단계로 넘어가면서 FDE 수요도 커지고 있다. 범용 AI 모델의 성능 차이가 줄어들자 어떤 모델을 보유했는지보다 고객사의 복잡한 업무에 얼마나 빠르게 적용할 수 있는지가 새로운 경쟁 기준으로 떠오른 것이다. 앞서 마이크로소프트를 비롯한 오픈AI, 아마존웹서비스(AWS), 데이터브릭스 등도 FDE 조직을 신설하거나 관련 투자 확대에 나섰다. 데이터브릭스는 고객사 데이터·AI 성과 창출을 지원하는 전담 조직을 출범했으며, AWS는 10억 달러를 투자해 수천명의 엔지니어를 고객 현장에 배치하기로 했다. 마이크로소프트는 파트너사와 함께 AI 시스템을 구축하는 FDE 체계를 가동하고 있으며, 오픈AI도 별도 배포 전문 조직을 설립하고 서울에서 근무할 FDE 채용에 나섰다. 국내 SI 업계, 빅테크 FDE 조직 협력 확산 전망 한국 시장에선 글로벌 빅테크의 FDE 조직과 국내 SI 기업이 협업하는 형태로 기업용 AI 사업이 확산할 것이란 전망이 나온다. 빅테크가 AI 시스템 설계와 초기 개발을 맡고, SI 기업이 국내 규제 대응과 기존 시스템 연동·전사 확산을 담당하는 구조가 이뤄질 것이란 설명이다. 국내 IT 업계 관계자는 "글로벌 빅테크 FDE는 고객사 현장에 투입돼 업무를 분석하고 자사 AI 모델과 클라우드 서비스를 활용한 시스템을 개발할 것"이라며 "고객 데이터와 기존 시스템을 연결해 검색증강생성(RAG)이나 AI 에이전트를 구축하고, 현장에서 확인한 요구를 본사 제품 개발에도 반영할 것"이라고 설명했다. 이어 "국내 SI 기업은 망 분리와 개인정보 보호, 온프레미스 구축 등 한국 기업 특수한 환경을 지원하는 역할을 맡을 것으로 보인다"며 "대기업과 금융·공공기관의 복잡한 기존 시스템을 AI와 연결하고, FDE가 개발한 초기 서비스를 조직 전체로 확대·운영하는 업무도 담당할 수 있다"고 덧붙였다. 빅테크가 FDE를 앞세워 고객사와 직접 접촉하면 SI 기업의 입지가 줄어들 가능성도 나오고 있다. 해당 관계자는 "SI 기업이 단순 구축과 유지·운영에 머물지 않고 현장에서 확보한 해결책을 자체 솔루션으로 제품화해야할 것"이라며 "고객 관계와 사업 주도권을 유지할 수 있는 방법"이라고 강조했다.

2026.09.10 16:24김미정 기자

네오사피엔스 공모가 1만원 확정…21일 코스닥 상장

네오사피엔스가 코스닥 상장을 위한 공모가를 1만원으로 확정했다. 공모 자금을 대화형 인공지능(AI) 사업과 해외 시장 확대에 투입해 새로운 성장 기반을 마련한다는 전략이다. 네오사피엔스는 지난 2~8일 진행한 기관투자자 대상 수요예측에서 약 220대 1 경쟁률을 기록했다고 10일 밝혔다. 총 공모금액은 약 200억원이며 상장 후 예상 시가총액은 약 1220억원이다. 이번 수요예측에는 홍콩과 싱가포르에서 진행한 기업설명회를 통해 유치한 외국계 자금도 참여한 것으로 전해졌다. 네오사피엔스는 시장 상황과 투자자 접근성을 고려해 공모가를 결정했다고 밝혔다. 회사는 AI 음성 플랫폼 '타입캐스트'를 성장 기반으로 내세웠다. 현재 타입캐스트 누적 가입자는 320만명이며 기업 고객은 2000곳을 넘어섰다. 월 반복매출은 최근 4년간 약 11배 증가한 것으로 집계됐다. 네오사피엔스는 차세대 성장동력으로는 실시간 대화형 AI 서비스 '네오나 에이전트'를 육성할 방침이다. AI 음성 기술로 교육기술과 AI 컨택센터(AICC) 등 기업 시장으로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 공모 자금은 대화형 AI 신사업과 해외 마케팅·연구개발에 투입한다. AI 서비스 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 구축에도 사용할 예정이다. 최근 스카이랩스는 기관 수요예측 부진으로 공모가를 희망 범위보다 낮은 1만원으로 정했지만 상장 후 두 거래일 만에 주가가 공모가 대비 205.5% 상승한 것으로 나타났다. 네오사피엔스도 타입캐스트 구독 매출 성장과 대화형 AI 사업 확대를 바탕으로 상장 후 기업가치를 높일 예정이다. 이달 10~11일 일반 청약을 거쳐 21일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 김태수 네오사피엔스 대표는 "시장 상황과 투자자 접근성을 종합적으로 고려해 시장 친화적인 관점에서 공모가를 결정했다"며 "타입캐스트를 통해 구축한 사업 기반과 AI 기술 경쟁력을 바탕으로 상장 이후에도 성장할 것"이라고 강조했다.

2026.09.10 15:15김미정 기자

레드햇, '레드햇 AI 3.5' 출시…AI 안전·비용 한곳서 관리

레드햇이 기업 인공지능(AI) 서비스를 안전하게 운영하고 성능과 비용을 실시간으로 관리할 수 있는 플랫폼을 내놨다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 환경에서 기업용 AI 워크로드 안전성과 관측성을 강화한 '레드햇 AI 3.5'를 출시했다고 10일 밝혔다. 레드햇 AI 3.5는 '에벌허브'를 통해 AI 모델을 서비스에 적용하기 전에 안전성을 검증한다. 위험도에 따른 안전성 평가를 수행하고 규제 준수 여부를 확인할 수 있는 인증서도 생성한다. 새로운 관측성 대시보드는 AI 모델의 추론 상태와 그래픽처리장치(GPU) 사용률·성능 지표를 실시간으로 보여준다. 일반 사용자도 '쇼백' 대시보드에서 개인별 토큰 사용량을 확인할 수 있어 부서나 이용자별 AI 비용을 투명하게 관리할 수 있다. 레드햇은 AI 인프라 공유를 위한 멀티테넌시 기능도 강화했다. 공유 GPU 환경에서 업무 우선순위에 따라 연산 자원을 배분하며 조직별로 전용 클러스터 제어 환경을 제공해 데이터와 워크로드를 분리하는 식이다. 이 플랫폼은 보안 수준이 높은 기업을 위해 가상머신 단위 격리 기능도 지원한다. 인프라 제공업체는 여러 조직의 AI 환경을 하나의 관리 지점에서 운영하고 업데이트할 수 있다. 이를 통해 각 조직에 독립된 실행 환경 조성이 가능하다. 레드햇은 레드햇 AI 3.5에 기업용 AI 에이전트 개발 기능도 확대했다. '오토RAG'는 기업 내부 데이터 저장소를 AI 에이전트와 연결한다. 다국어 문서 처리와 대화형 테스트 및 문맥 기반 검색도 지원한다. 사용자는 시각화된 파이프라인에서 검색증강생성(RAG) 구성을 점검한 뒤 배포할 수 있다. 이 플랫폼은 코드 검토와 문서 처리·정보 조사 등 기업에서 자주 사용하는 업무를 위한 에이전트 템플릿도 제공한다. 배포 후에는 '추론 시점 확장' 기능이 질문의 복잡도에 맞춰 연산 자원을 조절해 GPU 비용을 줄인다. 조 페르난데스 레드햇 AI 사업부 부사장 겸 총괄 매니저는 "우리는 레드햇 AI 3.5를 통해 IT 리더들이 하이브리드 클라우드 전반에서 AI를 안전하고 통제되며 책임성 있는 엔터프라이즈 AI 아키텍처로 운영하는 데 필요한 운영 제어력과 검증 가능한 신뢰성 및 에이전틱 기반을 제공할 것"이라고 말했다.

2026.09.10 15:06김미정 기자

AWS, 18개국 대학생에 '키로' 무료 개방…서울대·연세대·국민대 포함

아마존웹서비스(AWS)가 대학생 인공지능(AI) 개발 역량을 높이기 위한 지원을 확대했다. 학생들이 취업하기 전부터 AI 에이전트와 협업하며 아이디어를 실제 서비스로 구현하도록 돕는다는 목표다. AWS는 18개국 132개 대학에 재학 중인 수백만 명 학생이 AI 개발 에이전트 '키로'를 1년간 무료로 이용할 수 있게 제공한다고 홈페이지를 통해 10일 밝혔다. 대상 학생은 신용카드를 등록하지 않아도 매달 1000 크레딧과 최신 AI 모델을 이용할 수 있다. 국내서는 서울대와 연세대, 국민대가 프로그램 대상 학교로 우선 선정됐다. 재학생 전원은 12개월간 키로 프로 요금제를 무료로 이용할 수 있다. 석박사 학생에게도 프로그램이 지원된다. AWS는 별도 설치 없이 웹에서 키로를 사용할 수 있는 '키로 웹'도 제공한다. 무료 이용 등급이나 단기 체험판 사용량 제한으로 학생들이 프로젝트를 끝내지 못하는 문제를 줄이기 위한 조치다. 학생들은 키로에 만들고 싶은 결과를 설명한 뒤 요구사항과 설계 방향 구현 단계를 구체화할 수 있다. 복잡한 문제를 작은 단위로 나누고 상황에 맞는 도구를 선택하며 개발 과정의 주요 의사결정을 직접 주도한다. 키로가 반복적인 실행 작업을 담당하면, 학생은 문제를 정의하고 결과의 기준을 세우는 작업에 집중할 수 있다. AI가 생성한 코드가 처음 정한 요구사항과 일치하는지도 직접 확인한다. 학생들은 몬델리즈 인터내셔널과 지멘스, 아마존 등이 사용하는 '사양 중심 개발' 방식도 경험할 수 있다. 개발에 앞서 요구사항과 설계 결정을 명확히 정한 뒤 이를 기준으로 코드를 생성하고 결과를 검증하는 방식이다. AWS는 지난 3월 2개국 11개 대학에서 프로그램을 시범 운영했다. 이후 수천 명의 학생이 참여해 시각장애인을 위한 접근성 앱과 환자를 의료 전문가에게 음성으로 연결하는 웰니스 플랫폼 등을 개발했다. AWS는 "이번 지원은 AI 에이전트가 소프트웨어 개발 과정에서 보편적인 도구로 자리 잡는 흐름에 맞춰 추진됐다"며 "학생들이 재학 중 전문 개발도구를 직접 활용하며 자유롭게 아이디어를 탐색하고 학습하도록 지원한다는 취지"라고 강조했다. 이어 "우수한 인재가 특정 국가에 국한되지 않는 만큼 AI 개발도구를 경험할 기회도 국가와 지역에 관계없이 제공돼야 한다"며 "북미 중심이었던 지원 범위를 아시아태평양과 유럽 중남미로 넓힌 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.10 15:03김미정 기자

오브젠 서밋 2026, 기업용 AX 전략 제시

오브젠이 인공지능(AI)과 데이터를 실제 업무에 연결해 비즈니스 성과로 전환하는 전략과 사례를 선보이며 기업 AI 전환(AX)을 가속화하기 위한 방안을 제시한다. 오브젠은 10일 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 'AI 레디 데이터에서 엔터프라이즈 AI로(From AI-Ready Data to Enterprise AI)'를 주제로 오브젠 서밋 2026을 개최했다. 이번 행사는 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 준비하는 데서 나아가, 데이터 에이전트와 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하고 이를 비용 절감, 분석 고도화, 고객 경험 개선 등 구체적인 비즈니스 성과로 연결하는 전략과 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 환영사에 나선 김명석 오브젠 부사장은 오브젠의 사업 변화와 파트너십 현황을 소개했다. 오브젠은 CRM 전문기업으로 성장해온 지난 2월 데이터 분석·전처리·비즈니스 인텔리전스(BI) 전문기업인 잘레시아와 합병했다. 김 부사장은 "오브젠은 기존에 CRM을 중심으로 사업해 왔지만 잘레시아와의 합병을 통해 데이터 분석, 데이터 전처리, AI, BI까지 아우르는 회사로 확장됐다"며 "오브젠을 CRM과 데이터 역량을 함께 갖춘 기업으로 인식해 달라"고 말했다. 변화하는 기업 특성에 따라 행사에서는 데이터 준비부터 AI 플랫폼 구축, 업무 적용, 제조 현장 활용까지 AI 전환 과정을 단계별로 소개했다. 이진형 스트래티지 코리아 수석은 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 AI 에이전트를 활용해 AI 운영 비용을 줄이는 방안을 발표했다. AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 데이터를 분석하고, 필요한 업무를 스스로 수행하는 AI 기반 SW다. 이 수석은 기업이 AI를 효과적으로 활용하려면 정확하고 일관된 데이터가 먼저 마련돼야 하며 이를 기반으로 분석 속도와 업무 효율을 높일 수 있다고 설명했다. 박춘삼 싱스디비 지사장은 서비스형 데이터웨어하우스와 AI를 결합한 데이터 운영 전략을 소개했다. 서비스형 데이터웨어하우스는 데이터웨어하우스 구축과 운영에 필요한 인프라를 클라우드 서비스로 제공하는 방식이다. 기업은 필요한 만큼 데이터 처리 자원을 사용할 수 있어 초기 구축 비용과 운영 부담을 줄이고, 데이터 규모와 업무 수요에 따라 분석 환경을 유연하게 확대할 수 있다. 홍영실 마이크로소프트 솔루션 스페셜리스트는 데이터 에이전트 전략과 데이터·분석 플랫폼 패브릭을 소개했다. 데이터 에이전트는 기업 데이터를 기반으로 정보를 분석하고 결과를 제공하는 AI 도구다. 패브릭은 데이터 수집·저장·분석부터 시각화와 AI 활용까지 지원해 분산된 데이터를 통합 관리할 수 있도록 한다. 오브젠 이재경 이사는 CRM의 발전 방향을 제시했다. 기존 CRM이 고객 정보를 관리하고 분석하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전트 기반 AX CRM은 AI 에이전트가 고객 상황을 분석하고 다음 업무나 대응 방안을 제안하는 방식이다. 필요할 경우 후속 업무를 자동으로 실행해 고객 대응 속도와 업무 효율을 높일 수 있다. 최규호 이사는 엔터프라이즈 AI 구현을 위한 보안 솔루션 '제트(ZAET)'를 소개했다. 제트는 보호가 필요한 데이터를 안전하게 마스킹해 외부 AI와 연결하는 'AI 에이전트 레이어'다. 이 서비스는원본 데이터를 사내망에 유지한 채 마스킹한 토큰만 외부 AI에 전달하고 돌아온 응답은 내부에서 다시 원래 값으로 복원해 사용자에게 전달하는 방식으로 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구성됐다. 특히 마스킹에 실패하면 요청 자체를 진행하지 않는 '페일 클로즈드' 방식을 적용해, 모든 처리가 폐쇄망 안에서 완결되도록 설계한 것이 특징이다. 후반부에는 고객사의 실제 도입 사례가 이어졌다. 고려해운 이상익 이사는 바이브 코딩과 아웃시스템즈를 활용해 에이전틱 플랫폼을 구축한 경험을 공유했다. 바이브 코딩은 사용자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 관련 코드를 생성하는 개발 방식이다. 아웃시스템즈는 업무 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있도록 지원하는 로우코드 플랫폼이다. 고려해운은 두 기술을 활용해 업무 시스템 개발 기간을 단축하고, AI를 업무 프로세스에 적용한 사례를 소개했다. SK하이닉스는 생산·품질 데이터를 분석하고 이상 징후를 파악하는 등 제조 현장의 데이터 활용을 자율형 AI로 확장한 경험을 공유했다. 유 대표는 "기업의 AI 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부보다 보유 데이터를 얼마나 체계적으로 준비하고 실제 업무와 연결하느냐에 따라 결정된다"며 "이번 오브젠 서밋 2026에서 데이터 기반의 기업용 AI 구현부터 자율형 AI 에이전트 활용까지 기업이 참고할 수 있는 방향과 현장 사례를 폭넓게 제시하겠다"고 말했다.

2026.09.10 15:02남혁우 기자

오픈AI, '아스트라' 흥행에 컴퓨팅 자원 비상…"프로 신규 가입 중단 검토"

오픈AI가 최신 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라' 이용 수요 폭증으로 유료 요금제 가입 제한 가능성을 언급했다. 신규 이용자를 계속 받기보다 기존 고객 서비스 품질을 유지하는 데 컴퓨팅 자원을 우선 투입하기 위한 조치다. 티보 소티오 오픈AI 제품총괄은 아스트라 수요 급증에 따른 대응 방안을 이같이 소셜미디어 '엑스(X)'를 통해 10일 밝혔다. 소티오 총괄은 급증한 이용량을 감당하기 위해 가용한 수단을 모두 동원하고 있다고 말했다. 현재와 같은 증가세가 이어지면 월 15만 9000원인 프로 요금제 신규 구독을 한동안 중단할 수 있다는 가능성도 언급했다. 업계에선 신규 가입 제한이 현실화하면 기존 고객에게 안정적인 서비스를 제공하기 위한 조치가 될 것이란 전망이 나오고 있다. 최신 AI 모델을 개발하는 역량뿐 아니라 급격히 늘어난 이용량을 감당할 컴퓨팅 자원 확보가 새로운 과제로 떠오른 셈이다. 오픈AI는 AI 모델 개발과 함께 이를 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라를 적극적으로 확보해왔다. 앤트로픽이 컴퓨팅 자원 부족으로 서비스 중단을 겪는 상황에서도 오픈AI는 최신 AI 모델을 많은 이용자에게 꾸준히 제공해왔다. 소티오 총괄은 "우리가 지금까지 경험한 수준을 넘어설 정도로 아스트라 수요가 폭증했다"며 "이전에도 매우 가파른 성장을 경험했지만 지금까지 이런 수준 수요는 본 적이 없다"고 밝혔다.

2026.09.10 14:25김미정 기자

메가존소프트, 씨앤씨인터내셔널 전사 AX 구축 완료…AI 협업 환경 가동

메가존소프트가 앤씨인터내셔널의 전사 인공지능(AI) 전환(AX) 시스템 구축을 마무리하고 본격적인 운영에 들어갔다. 메가존소프트는 씨앤씨인터내셔널에 구글 워크스페이스 기반 업무 환경을 구축하고, 3개월간의 변화관리 과정을 거쳐 시스템을 정식 가동했다고 10일 밝혔다. 씨앤씨인터내셔널은 빠르게 변화하는 K-뷰티 시장에 대응하기 위해 기존 제조업 중심 업무 방식을 디지털 기반 협업 체계로 전환했다. 이를 위해 메가존소프트와 함께 구글 워크스페이스를 도입하고 생성형 AI 활용이 가능한 업무 환경을 마련했다. 메가존소프트는 프로젝트 초기 단계에서 기존 IT 인프라와 업무 특성을 분석하고, 실제 업무 프로세스와 보안 요구사항을 반영한 AX 로드맵을 수립했다. 이후 데이터 현황을 조사하고 이전 대상 데이터를 분석해 단계적으로 마이그레이션을 진행했다. 이를 통해 시스템 전환 과정에서 발생할 수 있는 업무 공백과 데이터 유실 위험을 최소화했다. 새로운 업무 환경이 구축되면서 임직원들은 장소와 기기에 제약받지 않고 업무를 수행할 수 있게 됐다. 문서 공동 편집과 실시간 의견 교환, 온라인 회의 운영, 회의록 자동 작성 및 공유 등이 가능해지면서 협업 중심의 업무 체계가 정착될 것으로 기대된다. 또 개인이나 부서별로 분산돼 있던 문서와 업무 자료를 클라우드 환경에서 통합 관리할 수 있게 됐다. 권한 기반 공유 체계를 적용해 자료 전달과 취합 과정도 간소화했다. 데이터 접근 권한과 기기 관리 기능을 통해 기업 보안 정책에 따른 통제 체계도 마련했다. 메가존소프트는 시스템 구축 이후 새로운 업무 방식의 정착을 지원하기 위한 변화관리 프로그램도 운영했다. 임직원을 대상으로 실무 중심 교육을 제공하고 초기 적응 과정에서 발생할 수 있는 혼선을 줄이기 위한 지원 서비스를 함께 진행했다. 이번 변화관리 프로그램은 메가존소프트가 사내 AX 추진 과정에서 축적한 경험을 기반으로 설계됐다. 회사는 이를 '커스터머 제로(Customer Zero)' 원칙의 연장선으로 설명했다. 양사는 향후 AI 활용 범위도 확대할 계획이다. 씨앤씨인터내셔널은 구글 제미나이를 활용해 사내 정보 검색과 문서 요약, 데이터 분석 업무를 고도화할 예정이다. 또한 구글 클라우드의 데이터 웨어하우스 서비스인 빅쿼리와 업무 데이터를 연계해 데이터 기반 의사결정과 고객 맞춤형 지원, 신규 AI 활용 사례 발굴에도 나선다. 진건 메가존소프트 대표는 "메가존소프트는 단순한 시스템 구축을 넘어 실제 AI 전환 경험을 바탕으로 변화관리 컨설팅과 교육까지 제공하는 AX 파트너"라며 "다양한 산업 분야에서 축적한 워크플로우 설계 경험을 기반으로 기업별 맞춤형 AI 업무 환경을 지원하고 있다"고 말했다. 씨앤씨인터내셔널은 1997년 설립된 색조화장품 ODM 전문기업으로, 올해 AI 전담 조직인 'AI랩스'를 신설했다. 회사는 제품 기획부터 개발, 생산에 이르는 전 과정에 AI를 적용해 지능형 제조 플랫폼 기업으로의 전환을 추진하고 있다.

2026.09.10 13:34남혁우 기자

[인터뷰] "해외 의존엔 한계"…LG CNS, '미토스급' 한국형 보안 AI 개발할 것

"미토스 같은 모델을 쓰면 되는데 왜 굳이 만드느냐는 반응도 있었습니다. 하지만 신형 AI 모델은 수출통제 사례가 반복되는 만큼 해외 의존엔 한계가 있습니다. 국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 다른 나라에만 의존할 수는 없습니다." 전은숙 LG CNS 보안사업담당은 10일 서울 마곡 LG CNS에서 진행한 인터뷰에서 지난 4월 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 LG AI연구원에 제안한 배경을 이같이 설명했다. LG CNS는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 추진하는 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델(이하 보안 특화 AI) 개발 사업에 네이버클라우드 컨소시엄으로 참가했다. 이 사업은 생성형 AI를 사이버보안에 특화해 악성코드 분석, 취약점 탐지, 위협정보 분석 등 공격·방어 업무에 활용할 수 있는 AI 모델을 개발하는 국책 사업이다. 전 담당은 "LG그룹은 이전부터 자체적인 보안 특화 AI 모델 개발을 준비해 왔다"며 "이번 사업을 통해 그룹 보안 수준을 높이고, 궁극적으로는 국가 사이버안보 강화에도 기여하고자 한다"고 강조했다. 언제 중단될 지 모르는 해외 AI, 보안 대체 불가 LG CNS는 2005년부터 보안관제센터를 운영하며 보안관제와 컨설팅, 아키텍처, 침해대응 등 보안 전 영역에서 경험을 축적해 왔다. 최근에는 생성형 AI를 활용한 보안 에이전트와 하네스 개발을 추진하며 AI와 보안 기술의 결합 가능성도 검토해 왔다. 이 같은 경험을 바탕으로 LG CNS는 지난 4월 LG AI연구원에 보안 특화 AI 모델 개발을 제안했다. LG AI연구원의 AI 모델 개발 역량과 LG CNS의 보안 데이터·운영 경험을 결합하면, 범용 모델을 보안 업무에 적용하는 수준을 넘어 국내 위협환경에 특화된 모델을 개발할 수 있다고 판단한 것이다. 전 담당은 보안 특화 AI 모델 개발을 추진한 배경으로 해외 모델에 대한 의존 위험을 꼽았다. 그는 "보안 모델 개발 당시에도 '미토스 같은 해외 모델을 사용하면 되는데 왜 굳이 만드느냐'는 반응이 있었다"며 "하지만 당시 미국 정부가 해외 서비스 이용을 일시적으로 제한하는 사례가 있었고, 국내에서 해외 서비스를 사용하는 과정에서도 정책 변화에 따라 접근이 제한될 수 있다는 우려가 있었다"고 말했다. 이어 "특히 보안은 상시 연결과 지속적인 운영이 중요한 분야인 만큼, 서비스 이용이 중단되거나 조건이 바뀌는 상황은 치명적일 수 있다고 판단했다"며 "국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 해외 기술에만 의존해서는 안 된다는 결론을 내렸다"고 설명했다. 한국형 보안 AI의 차별화 요소로는 북한발 공격을 비롯한 국내 위협환경에 특화된 데이터를 꼽았다. 국내 보안기업들은 북한 관련 공격 패턴과 침해사고 정보를 지속적으로 축적해 왔으며, 이 같은 데이터는 해외 모델이 확보하기 어려운 국내 고유의 보안 자산이라는 설명이다. 전 담당은 "국내에는 북한 관련 공격과 위협정보가 많이 축적돼 있다"며 "이 부분을 우리나라 보안 AI가 가질 수 있는 특장점으로 보고 최대한 활용할 계획"이라고 말했다. 이어 "한국산 위협정보(TI)를 해외 고객이 구독하는 이유 중 하나도 북한 관련 정보에 대한 수요가 있기 때문"이라며 "국내 위협 데이터를 바탕으로 개발한 보안 AI가 글로벌 시장에서도 차별화된 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. LG 계열사 역량 결집…내부 보안·고객 사업에 활용 이번 사업에는 LG CNS를 비롯해 LG AI연구원과 LG유플러스 등 LG 계열사가 함께 참여한다. LG CNS는 보안관제센터 운영 경험과 자체 데이터를 바탕으로 보안 데이터 정제와 모델 검증, 실증 및 사업화를 맡는다. AI 학습에 필요한 보안 데이터를 정제·라벨링·표준화·가공하고, 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 걸러 학습에 적합한 데이터셋으로 구축한다. 이후 해당 데이터셋을 활용해 LG AI연구원의 엑사원 기반 보안 AI 모델을 파인튜닝하고, 실제 보안 업무에 적용할 수 있는 수준인지 성능을 검증할 예정이다. LG AI연구원은 엑사원을 기반으로 공격 역량을 강화한 보안 AI 모델 개발을 담당한다. LG유플러스는 통신 네트워크 데이터를 제공하고, 실제 통신 환경을 활용한 실증 검증을 지원한다. 전 담당은 "LG 계열사가 컨소시엄에 함께 참여한 것은 보안·AI·데이터 분야의 역량을 결집해 보안 특화 AI의 개발과 사업화를 효율적으로 추진하기 위한 것"이라며 "각 계열사가 보유한 전문성을 활용할 수 있을 뿐 아니라, 그룹 내부 협력과 조율이 원활하다는 점도 강점"이라고 밝혔다. LG그룹은 이번 사업에서 개발한 보안 AI를 계열사 내부 보안 강화와 고객 대상 사업에 함께 활용할 계획이다. 우선 LG유플러스의 통신 네트워크 환경에서 모델의 탐지·분석 성능을 검증한 뒤, LG CNS가 강점을 가진 금융·공공 분야로 적용 범위를 확대하는 방안을 검토하고 있다. 장기적으로는 기존 관리형 보안서비스(MSSP)에 AI를 결합하거나, 고객 환경에 맞춘 AI 보안관제센터(AI-SOC)를 구축하는 방식으로 사업화할 예정이다. 다만 LG AI연구원과 LG CNS는 현재 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에도 참여하고 있어 두 사업을 동시에 추진하는 과정에서의 인력 운용은 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 전 담당은 "두 사업은 목적과 활용 분야가 다른 만큼 관련 인력을 사업별로 배치하고, 필요에 따라 AI 모델 개발자와 보안 전문가가 협업하는 방식으로 대응할 방침"이라며 "보안 데이터 정제와 모델 검증, 레드팀·블루팀 운영 등 핵심 기능은 전담 인력을 중심으로 수행하고, 일부 전문인력은 사업 일정과 단계에 따라 탄력적으로 투입할 계획"이라고 밝혔다. 미토스급 성능 갖춘 한국형 보안 AI 개발 목표 전 담당은 국가 기반시설과 보안기업이 보유한 대규모 실데이터를 정제·통합해 국내 위협환경에 특화된 보안 AI를 개발한다는 청사진을 제시했다. 사업의 최종 성능 목표는 해외에서 공개된 사이버보안 특화 AI 모델 '미토스'에 견줄 만한 수준이다. 정부와 컨소시엄은 이른바 'K-미토스' 개발을 목표로 원천 모델 개발을 완료한다는 계획이다. 미토스 자체를 구현하는 것이 아니라 국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 이에 상응하는 성능을 갖춘 한국형 보안 AI를 개발한다는 의미다. 공격 역량을 갖춘 AI의 오작동과 통제 이탈을 막기 위한 안전장치도 함께 구축한다. 샌드박스 환경과 최소 권한 원칙을 적용하고, 위험도가 높은 행위는 사람의 승인 없이는 다음 단계로 진행되지 않도록 통제할 예정이다. 에이전트의 행위와 이상징후를 모니터링하는 체계도 마련하고 공격 시뮬레이션은 외부와 분리된 폐쇄 환경에서 진행한다. 초대형 모델을 폐쇄망이나 온프레미스 환경에서 운용하기 어려운 현실을 고려해 국산 클라우드 기반 서비스와 모델 경량화도 병행 검토한다. 이를 통해 공공·금융·의료 등 외산 클라우드 활용이 어려운 분야와 완전 폐쇄망 환경에 대한 대응력을 높인다는 구상이다. 또한 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원 등 국가 기반시설 관련 기관과 참여 보안기업이 보유한 약 830TB 규모의 실데이터를 활용해 국내 위협환경에 특화된 데이터셋을 구축한다. 데이터는 기관과 기업별 특성에 따라 유형을 분류한 뒤 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 제거·비식별화하고, 학습과 검증에 적합한 형태로 가공할 예정이다. 전 담당은 "방대한 데이터를 분석하고 AI 학습에 맞게 정제하는 데 시간이 걸릴 수는 있지만, 데이터가 모두 제각각인 것은 아니다"라며 "일정한 유형의 데이터 덩어리로 구성돼 있는 만큼 유형별 정제 루틴을 만들어 적용하면 사업 기간 내 활용이 가능할 것"이라고 말했다. 이어 "현재 개발 과정에서는 GLM 5.3을 실무적인 비교 기준으로 삼고 있지만 최종적으로 지향하는 수준은 미토스급 보안 AI"라며 "국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 확보하는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.09.10 12:21남혁우 기자

"사람만 데려가도 기업 인수?"…공정위의 AI 독점 규제 칼날이 향하는 곳

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘은 우리 산업계의 가장 뜨거운 감자로 떠오른 공정거래위원회의 새로운 규제 움직임을 깊이 있게 들여다보려 합니다. 최근 공정위가 인공지능 분야의 핵심 인력을 대규모로 영입하는 행위를 사실상 기업 결합으로 간주하겠다는 파격적인 방침을 세웠죠. 과거에는 주식을 사고팔아야만 정부에 신고할 의무가 생겼지만, 이제는 사람을 데려오는 것만으로도 정부의 승인을 받아야 하는 시대가 된 셈입니다. 이러한 변화가 과연 우리 AI 생태계에 어떤 파장을 몰고 올지를 두고 챗GPT, 제미나이, 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 열띤 토론을 진행했는데요. 공정거래법 전문가의 시각을 가진 패널부터 기술, 스타트업 전략, 기업 전략, 노동경제, 그리고 비판적 관점을 가진 패널까지 각자의 논리를 펼치며 날카로운 통찰을 제시했습니다. 혁신 속도냐 독점 방지냐, AI 경쟁의 핵심 인재를 보는 두 시선 가장 먼저 충돌한 지점은 규제의 정당성과 기술 혁신의 속도 사이의 균형이었습니다. 공정거래법 전문가 관점의 패널은 이번 조치가 유망한 스타트업의 지분을 사는 대신 핵심 인재만 쏙 빼가서 회사를 무력화하는 이른바 우회 인수를 막기 위한 필수적인 장치라고 강조했습니다. 핵심 인재는 AI 기업의 가장 소중한 자산이며, 이들이 한꺼번에 이동하는 것은 실질적인 기업 인수와 다름없다는 논리였죠. 하지만 기술 전문가 관점의 패널은 즉각 반박에 나섰습니다. AI 산업의 생명은 속도인데, 인재 영입을 일일이 정부에 신고하고 승인받는 과정에서 혁신의 골든타임을 놓칠 수 있다는 우려를 제기한 것입니다. 특히 기술 패널은 이 규제가 시행되면 국내 대형 기술 기업의 신규 AI 제품 출시가 평균 18개월 이상 지연될 수 있다는 구체적인 수치를 제시하며, 글로벌 경쟁이 치열한 상황에서 우리 기업들의 발목을 잡는 결과가 될 수 있다고 경고했습니다. 논점은 여기서 그치지 않고 스타트업 생태계의 실질적인 보호 효과로 이어졌습니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 단순히 채용 자체를 규제하는 것은 위험하다고 지적했는데요. 제품이나 고객, 지식재산권이 팀과 함께 이동하는 특수한 경우로 규제 범위를 좁혀야 한다는 주장을 펼쳤습니다. 그렇지 않으면 성장 단계에 있는 스타트업들의 인재 유입 자체가 막힐 수 있다는 것이죠. 반면 법 전문가 패널은 미국에서도 AI 관련 기업 결합이 급증하고 있다는 최신 연구 자료를 들어, 시장 독점화를 방지하기 위해 인적 자원 중심의 결합 심사가 세계적인 흐름임을 강조하며 맞섰습니다. 결국 이 논의는 인재의 자유로운 이동이 혁신의 동력이라는 시각과, 거대 기업의 인재 싹쓸이가 시장 경쟁을 파괴한다는 시각 사이의 팽팽한 줄다리기로 이어졌습니다. 내부 육성이라는 희망과 고용 불안정성이라는 현실의 괴리 다음으로 논의의 중심은 기업의 대응 전략과 노동 시장에 미칠 영향으로 옮겨갔습니다. 기업 전략 전문가 관점의 패널은 이번 규제가 오히려 국내 대기업들이 인재를 밖에서 데려오는 대신 내부에서 길러내는 방식으로 전략을 바꾸는 계기가 될 것이라는 낙관적인 전망을 내놨습니다. 향후 12개월 내에 내부 AI 인재 육성 예산이 최소 15퍼센트 이상 증액될 것이며, 이는 장기적으로 우리 산업의 기초 체력을 강화할 것이라는 분석이었죠. 하지만 노동경제 전문가 관점의 패널은 이를 날카롭게 파고들었습니다. 현재의 고금리 환경과 기업들의 투자 둔화 추세를 고려할 때, 대기업들이 비용이 많이 드는 내부 육성보다는 규제를 피하기 위해 계약직이나 프로젝트 기반의 고용을 늘릴 가능성이 크다고 지적한 것입니다. 표면적으로는 교육 투자가 늘어나는 것처럼 보일 수 있지만, 실질적으로는 정규직 일자리가 줄어들고 노동 시장의 이중 구조가 심화될 수 있다는 우려였습니다. 특히 노동경제 패널은 규제 당국이 우회 인수 방지를 내세우지만, 결과적으로는 노동 공급의 유연성을 제약해 저숙련 노동자의 일자리 질이 더 악화될 수 있다는 통찰을 제시했습니다. 이에 대해 기업 전략 패널은 AI 연구는 장기적인 안목이 필요하기 때문에 단기 계약직으로는 성과를 내기 어렵고, 따라서 기업들이 결국 정규직 전환을 늘려 인재를 붙잡으려 할 것이라고 재반박했습니다. 비판적 관점의 패널은 여기서 한발 더 나아가, 이직이 자유롭지 못한 환경에서 기업이 제공하는 비금전적 보상은 결국 인재들을 억지로 머물게 하는 강제 잔류 상태를 만들 뿐이라고 꼬집었습니다. 이는 인재들의 의욕을 꺾어 장기적으로는 논문 발표나 특허 출원 같은 연구 성과가 10퍼센트 이상 감소하는 부작용을 낳을 수 있다는 경고였습니다. 기업의 자발적 투자가 일어날 것이라는 믿음과 거시경제적 제약이 부딪히는 지점이었습니다. 모호한 기준이 낳는 불확실성, 생태계 공존을 위한 남겨진 숙제 마지막 논의는 규제의 구체적인 기준과 실효성 문제로 모였습니다. 비판적 관점의 패널과 스타트업 전략 패널은 공통적으로 핵심 인력 대규모 영입이라는 기준이 너무 불명확하다는 점을 짚었습니다. 어떤 인원을 몇 명 데려왔을 때 신고해야 하는지가 명확하지 않으면 기업들은 극심한 법적 불확실성에 시달릴 수밖에 없고, 이는 결국 정상적인 채용 시장까지 위축시킬 것이라는 주장입니다. 스타트업 전략 패널은 대안으로 개인의 단순 이직은 허용하되 팀 단위의 이동이나 지식재산권이 함께 움직이는 경우에만 심사하는 이른바 안전항로 가이드라인을 제시하기도 했습니다. 하지만 법 전문가 패널은 시장 지배적 사업자의 인재 영입은 그 자체로 경쟁 제한의 효과를 낼 수 있으므로, 엄격한 잣대가 필요하다는 입장을 고수했습니다. 토론의 끝자락에서 패널들은 몇 가지 중요한 합의점에 도달했습니다. 우선 거대 기업의 우회 인수를 방지해 혁신 스타트업을 보호해야 한다는 규제의 기본 취지에는 대부분 공감했습니다. 하지만 그 방식이 단순히 사람의 이동을 막는 형태가 되어서는 안 되며, 실제 시장 경쟁이 저해되는지를 정밀하게 판별할 수 있는 객관적 기준이 마련되어야 한다는 데 의견이 모였습니다. 또한 정부가 AI와 딥테크 분야에 4조 원이라는 막대한 예산을 투입하고 있는 만큼, 규제가 이 투자의 효과를 상쇄하지 않도록 세밀한 정책 설계가 필요하다는 점도 강조되었습니다. 결국 이번 공정위의 조치는 우리 AI 산업이 양적 팽창을 넘어 질적인 공정 경쟁의 시대로 접어들었음을 보여주는 신호탄입니다. 다만 그 과정에서 발생하는 인재 유동성 저하와 노동 시장의 변화를 어떻게 관리할 것인지는 정부와 기업 모두가 풀어야 할 숙제로 남았습니다. 패널들의 다양한 논의를 지켜보며 기자인 제가 느낀 것은 AI 인재라는 자원이 더 이상 개인의 선택이나 기업의 채용 문제를 넘어 국가적 경쟁력의 핵심 인프라로 정의되고 있다는 점입니다. 규제가 혁신의 방패가 될지, 아니면 성장을 가로막는 족쇄가 될지는 앞으로 공정위가 내놓을 세부적인 기준과 이에 반응할 기업들의 전략에 달려 있습니다. 인재가 자유롭게 흐르면서도 공정하게 보호받는 생태계, 그 어려운 균형을 찾는 여정은 이제 막 시작되었습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/6003df4e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.10 11:08AMEET

AI가 개발한 신약, 노화 늦출까

인공지능(AI)이 개발한 약물이 노화를 늦출 가능성이 있다는 연구 결과가 나왔다고 IT매체 기즈모도가 최근 보도했다. 해당 논문은 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지'에 실렸다. 이번 연구는 AI 기반 신약 개발 기업 '인실리코 메디슨(Insilico Medicine)'이 개발한 치료 후보물질 '렌토서팁(Rentosertib)'에 초점을 맞추고 있다. 렌토서팁은 만성 폐 질환인 특발성 폐섬유증(IPF) 환자의 치료와 수명 연장을 목표로 개발된 약물이다. 연구진은 소규모 환자군을 대상으로 진행한 임상 시험에서 렌토서팁이 '노화 시계(Aging Clock)'로 측정한 여러 생물학적 노화 지표를 성공적으로 감소시켰다고 밝혔다. 노화 시계는 사람의 DNA나 생체 변화를 분석해 생물학적 나이를 추정하는 도구로, 최근에는 질병 발생률과 사망 위험을 예측하는 주요 지표로 자리 잡고 있다. 특히 AI 기반의 노화 시계는 혈액 내 바이오마커, 생리학적 데이터, 심리적 평가 등 복합적인 지표를 종합 분석해 개별 환자의 전반적인 건강 상태를 반영한 생물학적 나이를 산출한다. 인실리코 메디슨은 연구 참가자 42명을 대상으로 12주간 임상 시험을 진행했다. 그 결과, 렌토서팁을 투여받은 환자군에서는 생물학적 나이가 감소한 반면, 위약을 투여받거나 치료를 받지 않은 대조군에서는 나이가 증가하거나 변화가 없었다. 인실리코는 총 6가지 노화 시계 지표 모두에서 유의미한 변화를 확인했으며, 이를 바탕으로 "이 약물이 생물학적 노화의 상호보완적인 측면들을 종합적으로 조절할 수 있음을 시사한다"고 결론지었다. 다만 노화를 늦출 수 있다는 기대감과 별개로 노화 시계의 실제 의학적 효용성에 대해서는 여전히 의견이 분분하다. 노화 시계는 측정 방식에 따라 다양하게 구분된다. 10여 년 전 처음 등장한 초기 모델은 DNA의 화학적 변화인 '메틸화'를 추적하는 방식이었으며, 최근 모델들은 혈액 내 단백질을 분석하는 '단백질체학(Proteomics)'에 기반을 두고 있다. 2024년 연구에 따르면 이러한 단백질체 기반 노화 시계는 노화 관련 질환의 발생 위험을 예측하는 데 효과적인 것으로 알려졌다. 그러나 일각에서는 이러한 측정 도구가 아직 정식 의학 지표로 인정받기에는 한계가 있다고 지적한다. 학계는 정확도를 높이고 연구 목적으로 활용하기 위해 노화 시계 기술을 고도화하고 있지만, 세계적으로 공인된 '생물학적 나이' 표준 지표는 아직 부재한 실정이다. 일부 의료진은 "검증되지 않은 노화 지표에 지나치게 의존할 경우, 인체의 자연스러운 회복 기전을 오히려 저해하는 부적절한 의학적 개입으로 이어질 수 있다"고 경고한다. AI를 활용해 노화를 억제하는 알약이 실제로 상용화된다면 의학계의 획기적인 전환점이 될 것으로 보인다. 다만 인실리코의 렌토서팁이 보건 당국의 최종 승인을 받고 실제 치료제로 쓰이기까지는 향후 수많은 대규모 임상 시험을 거쳐야 할 전망이다.

2026.09.10 10:57이정현 미디어연구소

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