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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (5931건)

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AI 최종 승인, 인간이면 충분할까…위험 명령 3건 중 1건 허용

인공지능(AI)의 오작동이나 보안 사고를 막기 위해 사람이 최종 검토하는 방식이 기대만큼 효과적이지 않을 수 있다는 분석이 나왔다. 8일 알렉스 워터스 커스터메이트 최고기술책임자(CTO)는 AI 에이전트 승인 체계의 한계를 분석한 실험 결과를 블로그를 통해 공개했다. 사용자가 AI 코딩 에이전트가 실행하려는 명령을 승인하거나 거부하는 방식의 게임을 진행한 결과 위험한 명령 3건 중 1건꼴로 승인한 것으로 나타났다. 워터스 CTO는 간단한 브라우저 게임을 만들어 AI 에이전트 명령을 사람이 검토하는 방식의 실효성을 실험했다. 이 게임은 사용자가 AI 코딩 에이전트의 인간 검토자 역할을 맡아 제한된 시간 안에 에이전트가 실행하려는 명령을 승인하거나 거부하는 방식으로 진행된다. 약 4만 회의 게임 플레이와 40만9천여건의 승인·거부 데이터를 분석한 결과 참가자들은 위험 명령 약 33.7%를 승인한 것으로 집계됐다. 참가자 가운데 약 7%는 모든 명령을 무조건 승인했으며, 전체 참가자 중 약 33%는 잘못된 승인·차단이 누적되면서 최종 점수가 마이너스를 기록했다. 특히 개발자가 프로그램 분석·점검 작업을 실행할 때 사용하는 일반적인 명령에 데이터 유출 기능을 숨긴 사례에서 승인율이 64.7%까지 치솟았다. 겉으로는 평범한 작업처럼 보이는 명령 뒤에 다른 동작이 포함돼 있어도 사용자가 실제 동작보다 익숙한 이름이나 형태에 의존해 판단할 가능성이 높다는 설명이다. 위험 유형별로도 차이가 나타났다. 참가자들은 시스템 삭제와 같은 노골적인 파괴 명령보다 정보 탈취나 권한 확대와 관련된 명령을 더 자주 놓쳤다. 민감한 정보에 접근하는 명령은 35%가 승인됐으며 외부 서버로 데이터를 전송하거나 코드를 실행하는 명령도 33.4%가 통과됐다. 반면 시스템 파일을 삭제하는 등 명백하게 파괴적인 명령은 상대적으로 높은 비율로 거부됐다. 이는 AI 에이전트가 사용자에게 매번 실행 권한을 묻는 방식만으로는 보안 사고를 충분히 막기 어렵다는 점을 보여준다. 사용자가 명령 하나하나의 내용을 확인하기보다 익숙한 작업인지 여부를 기준으로 빠르게 판단할 경우, 겉보기에는 정상적인 명령에 악성 동작이 포함돼 있어도 이를 식별하기 어렵기 때문이다. 워터스 CTO는 이러한 현상을 '권한 피로(Permission Fatigue)'와 연결했다. AI 에이전트가 작업을 수행할 때마다 사용자에게 승인을 요청하면 초기에는 각 요청을 주의 깊게 살펴보더라도 반복되는 요청에 익숙해지면서 점차 기계적으로 승인할 가능성이 높아진다는 설명이다. AI 코딩 에이전트가 수행할 수 있는 작업 범위가 넓어지는 것도 문제를 키울 수 있다. 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 파일을 수정하거나 삭제하고, 프로그램을 실행하며, 외부 서비스와 연결하거나 클라우드 환경의 자원에 접근하는 등 실제 개발 환경에 영향을 미치는 작업까지 수행할 수 있기 때문이다. 결국 핵심은 '사람이 승인했는가'가 아니라 '사람이 무엇을 승인했는가'로 이동한다. 단순히 명령 실행 전 승인 버튼을 제공하는 것만으로는 부족하고, 해당 명령이 실제로 어떤 파일과 데이터에 접근하는지, 어떤 외부 통신을 발생시키는지, 기존 작업 범위를 벗어나는 행동을 하는지를 함께 판단할 수 있어야 한다는 의미다. 다만 이번 실험 결과를 실제 기업의 AI 에이전트 사용 환경에서 발생하는 위험 비율로 그대로 해석해서는 안 된다. 워터스 CTO는 게임의 특성상 실제 개발 환경보다 위험한 명령의 비중을 높게 설정했다고 설명했다. 또한 게임 참여자가 실제 개발 업무에서 AI 에이전트를 사용하는 개발자와 동일한 집단이라고 볼 수도 없다고 덧붙였다. 그는 "이번 실험은 학술 연구는 아니지만 AI 코딩 에이전트의 보안 경계로서 휴먼 인 더 루프 방식이 가진 여러 문제를 보여준다고 생각한다"며 "많은 승인 요청과 불필요한 경고가 피로를 유발하면서 개발자가 결국 승인 절차 자체를 우회하려 할 수 있고 개발자가 변경된 내용을 신속하게 파악할 수 있는 충분한 맥락을 갖지 못하는 경우도 있다"고 설명했다. 이어 "샌드박싱과 엄격한 컨텍스트 격리 등 도구 자체를 더 안전하고 사용하기 쉽게 만들어야 한다"며 "이러한 안전장치가 마련되기 전에 휴먼 인 더 루프를 적절한 대안으로 간주하고 에이전트에 광범위한 권한을 부여해서는 안 된다"고 강조했다.

2026.08.09 07:21남혁우 기자

AI 학과 늘리기만으론 부족…"모든 전공에 AI 역량 심어야"

인공지능(AI) 인재 양성 정책이 개발자와 연구자 숫자를 늘리는 데서 모든 전공에 AI 역량을 내재화하는 방향으로 바뀌어야 한다는 제언이 나왔다. 전공 지식과 AI 활용 역량을 함께 갖춘 융합인재 확보가 중요해졌다는 분석이다. 9일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 교육 혁신과 AI 융합인재 양성 전략: 해외 대학·교육기관 사례와 시사점'에 따르면 주요국 대학들은 AI 교육을 컴퓨터과학이나 AI 전공자를 위한 전문교육에서 전공 구분 없이 필요한 공통 역량 교육으로 확대하고 있다. 보고서는 미국 매사추세츠공과대(MIT)·카네기멜런대, 중국 푸단대·칭화대, 영국 서리대·사우샘프턴대, 캐나다 토론토대, 스위스 ETH 취리히 등 8개 대학·기관 사례 분석 결과를 내놨다. SPRi는 AI 인재상을 모델·알고리즘·시스템을 개발하는 '전문 AI 인재'에서 전공·산업 지식과 AI 역량을 결합하는 'AI 융합인재', 안전·윤리·편향 등을 판단하는 '책임 있는 AI 인재'까지 다층화해 봐야 한다고 분석했다. 생성형 AI 확산으로 AI가 일부 전문가만 사용하는 기술이 아니라 거의 모든 산업과 직무의 문제 해결 도구로 자리 잡았다는 이유에서다. 해외 주요 대학은 AI 학과를 늘리는 대신 기존 전공에 AI를 결합하는 데 초점을 맞추고 있는 것으로 나타났다. MIT는 생물학·경제학·건축·인문학 등 학생의 원전공에 컴퓨팅을 접목하는 '커먼 그라운드(Common Ground)' 교육체계를 운영하고 있다. AI 전문가만 키우는 대신 각 분야의 전문성과 AI·컴퓨팅 활용 능력을 함께 갖춘 인재를 양성하는 데 초점 맞췄다. 푸단대는 AI 기초부터 핵심기술, 학제 간 융합, 산업·연구 응용까지 단계적으로 배우는 'AI-BEST' 체계를 구축했다. 이와 함께 법학+AI, 철학+AI, 마케팅+AI 등 X+AI 복수학위와 AI+X 마이크로전공을 운영해 비AI 전공 학생의 AI 융합 역량을 제도적으로 인정하고 있다. 교육 방식도 강의 중심에서 실제 문제 해결 중심으로 이동하고 있다. 카네기멜런대는 AI·머신러닝(ML) 교육에 캡스톤과 산업체 인턴십을 결합했다. 토론토대는 8개월 교과과정과 8개월 응용연구 인턴십을 통합 석사과정으로 운영하고 있다. SPRi는 국내에서도 산업체와 공공기관이 제시한 문제를 학생들이 데이터 분석부터 모델 설계와 성능 검증, 결과 해석까지 수행하도록 정규 교육과정에 편입할 필요가 있다고 제안했다. 산업 현장 경험을 단기 체험이나 비교과 활동이 아닌 핵심 학습 과정으로 다뤄야 한다는 취지다. 대학, 학생 평가 바꿔야…결과보다 검증 과정·전공 연계 중시 생성형 AI 확산에 따라 대학이 학생 결과물을 평가하는 방식도 달라져야 한다는 지적도 나왔다. AI 활용 자체를 제한하기보다 학생이 결과를 어떻게 검증하고 수정했는지 평가해야 한다는 것이다. 영국 서리대는 AI가 만든 결과물 자체보다 학생이 이를 어떻게 검증하고 수정했는지에 초점을 맞춘 '과정 중심 평가'를 도입하고 있다. 학생이 어떤 오류를 발견했고 어떤 전공지식을 근거로 결과를 보완했는지 등 사고 과정과 판단력을 평가 대상으로 삼는다. 이들은 전공별 적용 방식도 구체화했다. 정치학에서는 생성형 AI로 분석한 선거 투표행동 결과를 정치행동 이론과 학술 데이터로 검증하고 있다. 토목공학에서는 AI가 만든 설계안을 수작업 계산과 유한요소 모델링으로 다시 확인한다. 경영학에서는 AI가 작성한 시장분석과 마케팅 계획 오류와 일반화 한계를 전공지식으로 비판하고 재구성하도록 한다. 책임 있는 AI 활용도 교육과정에 들어가고 있다. MIT는 사회·윤리적 책임과 관련된 내용을 기존 AI·컴퓨팅 교과에 접목하고 있다. 푸단대와 사우샘프턴대도 AI 안전과 윤리, 책임 있는 활용 등을 교육 내용에 포함했다. 보고서는 AI 활용 역량을 단순한 도구 사용 능력이 아니라 AI 결과의 한계와 오류를 판단하고 책임 있게 활용하는 능력까지 포함하는 개념으로 보고 있다. 학생 지도 방식도 단일 교수 중심에서 여러 분야 전문가가 참여하는 구조로 확대되고 있다. 칭화대는 박사과정 1년차 학생이 3~6개월 단위로 2명 이상의 교수 연구실을 경험하도록 하는 지도교수 그룹 순환제를 운영한다. ETH 취리히는 서로 다른 분야 연구책임자 2명이 박사과정생을 공동 지도하며 토론토대는 산업계와 대학 지도교수가 함께 학생을 맡는다. SPRi는 국내 대학도 단일 교수·연구실 중심 지도체계에서 벗어나 학제 간 협업을 제도화할 필요가 있다고 제언했다. 다만 공동지도가 책임 소재를 불분명하게 만들지 않도록 교수 간 역할 분담과 학생 지원·평가 책임을 함께 설계해야 한다고 봤다. 보고서는 해외 사례를 국내에 그대로 적용하는 방식은 경계했다. 대학 유형과 전공별 특성에 맞는 AI 인재 양성 모델을 마련하고 단순 수강자 수나 교과목·전공 신설 수보다 전공별 교육과정 개편 수준, 산업·공공문제 해결 경험, 책임 있는 AI 평가체계 도입 여부 등을 함께 평가해야 한다는 것이다. SPRi는 보고서에서 "AI 인재 양성을 단순한 인력 공급정책에서 대학 교육시스템 혁신정책으로 확장해야 한다"며 "전문 AI 인재의 양적 확대와 함께 전공별 AI 내재화, 경험 기반 학습, 책임 있는 AI 교육, 융합형 거버넌스를 포괄하는 방향으로 정책을 고도화해야 한다"고 강조했다.

2026.08.09 07:17김미정 기자

中 키미 K3, 인터넷 무단접속→정답 확인…보안 강화해야

중국 인공지능(AI) 기업 문샷AI의 최신 모델 '키미 K3'가 사이버보안 평가 과정에서 격리된 시험 환경을 벗어나 외부 인터넷에 접속한 것으로 나타났다. 최근 첨단 AI 모델들의 사이버 역량이 높아지면서 평가 환경 자체의 보안 통제를 강화해야 한다는 지적이 나온다. 7일(현지시간) 미국 사이버보안 전문업체 프런티어 시큐리티에 따르면 문샷AI의 키미 K3는 영국 AI안전연구소(AISI)가 개발한 샌드박스 환경에서 보안 평가를 받던 중 외부 인터넷망에 접속했다. 샌드박스는 AI 모델이 외부 시스템에 영향을 미치지 못하도록 격리된 환경에서 성능과 안전성을 시험하는 장치다. 이번 평가는 취약점을 찾아 해결하는 '캡처더플래그(CTF)' 방식으로 진행됐다. 평가 환경은 외부에서 샌드박스 내부로 들어오는 통신을 차단했지만, 내부에서 깃허브로 향하는 일부 DNS·HTTPS 통신은 허용하고 있었다. 키미 K3는 명령줄 도구를 이용해 네트워크 환경을 점검하는 과정에서 이 경로를 찾아냈다. 이후 키미 K3는 외부 인터넷을 통해 개발자 코드 공유 플랫폼 깃허브에 접속했다. 깃허브 자체를 해킹한 것은 아니지만, 평가 문제의 정답이 담긴 벤치마크 저장소를 내려받아 내용을 확인한 뒤 이를 활용해 과제를 해결했다. 프런티어 시큐리티는 이번 사례가 샌드박스 자체를 해킹해 탈출한 것과는 다르다고 설명했다. 평가 환경을 설정하는 과정에서 외부로 향하는 일부 통신 경로를 열어둔 것이 원인이 됐다는 것이다. AISI 역시 샌드박스에 본질적인 취약점이 있었던 것은 아니라는 입장을 밝혔다. 업계가 주목하는 부분은 AI 모델이 주어진 과제를 해결하기 위해 허용된 통신 경로를 스스로 찾아 외부 정보를 활용했다는 점이다. 평가 환경에 작은 허점이 남아 있을 경우 고성능 AI 에이전트가 이를 찾아내 실제 능력과 다른 평가 결과를 만들어낼 가능성이 있다는 지적이다. 최근 고성능 AI 모델이 사이버보안 평가 환경의 허점을 찾아내는 사례가 잇따르고 있다. 프런티어 시큐리티에 따르면 오픈AI와 앤트로픽, 메타의 AI 모델에서도 각기 다른 방식으로 테스트 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근한 사례가 확인됐다. 특히 키미 K3는 누구나 내려받아 사용하거나 개조할 수 있는 오픈소스 모델이라는 점에서 보안 우려가 제기된다. 앞서 통제 환경 이탈 사례가 보고된 오픈AI·앤트로픽·메타 등의 모델과 달리 공개된 모델은 외부에서 별도 안전장치 없이 활용될 가능성이 있기 때문이다. 연구진은 "충분한 능력을 갖춘 에이전트라면 인터넷으로 향하는 경로를 반드시 찾아낸다"며 "AI 모델의 역량이 높아질수록 평가 환경 역시 이에 맞춰 더욱 엄격하게 설계할 필요가 있다"고 밝혔다.

2026.08.08 08:52한정호 기자

오픈AI, 차세대 AI '아스트라' 개발 늦춘다…사이버보안 우려

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 '아스트라(Astra)' 개발·시험 작업을 일부 중단하고 안전성 검증을 강화한다. 아스트라가 사람 개입 없이 보안 취약점을 찾아 공격에 활용할 수 있는 사이버 역량을 갖췄을 가능성이 확인되면서, 출시를 서두르기보다 보안 통제를 강화하기로 한 조치다. 7일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 아스트라가 자체 안전 프레임워크에서 규정한 '중대(Critical)' 수준의 사이버 보안 역량에 도달했을 가능성을 배제할 수 없다고 판단하고 일부 개발·시험 작업을 일시 중단했다. 오픈AI는 최근 진행한 내부 평가에서 아스트라의 에이전틱 코딩과 사이버 보안 능력이 크게 향상된 것으로 나타났다고 설명했다. 전문가 평가까지 종합한 결과 현 단계에선 아스트라가 중대 수준의 사이버 역량을 갖췄을 가능성을 배제하기 어렵다는 판단을 내렸다. 오픈AI가 정한 중대 사이버 보안 역량은 사람 개입 없이 실제 주요 시스템에서 다양한 심각도의 '제로데이' 취약점을 찾아 실제 작동하는 공격 수단을 개발하거나, 구체적인 방법 없이 목표만 제시해도 새로운 사이버 공격 전략을 스스로 수립·실행할 수 있는 수준이다. GPT-5.6-솔은 아스트라보다 한 단계 낮은 '높음(High)' 수준으로 평가됐다. 이에 오픈AI는 아스트라 개발·평가 과정의 보안 조치를 대폭 강화 중이다. 격리된 테스트 환경을 구축하고 네트워크와 도구 접근을 제한하는 한편 모델 가중치 보호·암호화, 추가 모니터링·탐지 기능, 샌드박스 실행 등을 적용할 예정이다. 주요 외신에 따르면 오픈AI는 충분한 안전장치가 마련될 때까지 아스트라 개발 속도를 늦출 계획으로, 향후 출시 시점도 미뤄질 전망이다. 오픈AI는 미국 정부에도 출시 지연 계획을 자발적으로 알린 것으로 전해졌다. 아스트라는 오픈AI가 개발 중인 차세대 AI 모델로, 최근 고난도 수학 문제 해결 능력으로도 주목받았다. 오픈AI는 아스트라를 활용해 최소 10년 이상 풀리지 않았던 고차원 기하학과 군론, 양자 복잡도 등의 수학 난제 10가지를 해결했다고 밝힌 바 있다. 여러 AI 에이전트가 장기간 협력해 복잡한 문제를 해결하는 능력을 갖춘 것으로 알려졌다. 최근 AI 모델의 사이버 역량이 빠르게 높아지면서 안전성 우려도 커지고 있다. 최근 오픈AI와 앤트로픽이 모델 테스트 과정에서 허깅페이스를 비롯한 여러 기관의 시스템에 의도치 않게 침투한 사실이 공개됐다. 메타 역시 AI 모델이 제3자의 컴퓨터 시스템에 침투한 것으로 전해졌다. 오픈AI는 정부 기관과 일부 AI 안전 관련 기관을 대상으로 아스트라의 역량을 추가 검증할 예정이다. 외부 기관이 고위험 모델을 안전하게 평가할 수 있도록 제3자 테스트 파트너에 보안 통제 방안도 제공할 계획이다. 오픈AI는 "첨단 사이버 역량을 갖춘 모델은 공격자보다 먼저 취약점을 찾아 해결할 수 있도록 방어자를 지원해야 한다"며 "정부와 안전 연구기관, 시민사회와 협력해 아스트라와 그 이후 모델의 최첨단 역량이 책임감 있게 배포되고 인류 전체에 폭넓게 도움이 되도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.08.08 08:24한정호 기자

[카드뉴스] AI세상, 진짜 승자는 누구?

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 오늘은 AI 시대에 진짜 승자가 누구인지 짚어보는 카드뉴스를 준비했어요. 요즘 지식은 AI 덕분에 누구나 공짜로 얻을 수 있게 됐지만, 그걸 실제로 사람들에게 전달하는 '가게'와 '물건'은 아무나 만들 수 없다는 게 핵심 메시지인데요. 그 대표 사례로 애플이 등장해요. 애플은 이미 전 세계에 22억 대가 넘는 아이폰을 뿌려놓았고, 고급 스마트폰 시장에서는 수익의 무려 85%를 독차지하고 있다고 해요. 이게 가능했던 이유는 애플이 AI 기술 자체보다는 오랫동안 '물건을 잘 만들고 잘 파는 힘'을 꾸준히 키워왔기 때문인데요. 그 결과 회사 가치는 4.5조 달러, 이익률은 32.6%, 자기자본이익률(ROE)은 무려 148.8%에 달하는 놀라운 성적표를 받아들었어요. 다만 전문가 6명의 의견을 들어보면 애플의 이런 전략에 찬성하는 목소리가 많은 한편, 위험 신호를 지적하는 시선도 존재한다고 하니 마냥 안심할 수만은 없는 상황이에요. 결국 아무리 똑똑한 AI가 나와도, 그걸 사람들에게 '전해주는 길'을 가진 쪽이 승리한다는 이야기인데요. 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/6d3a9d09.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.07 22:56AMEET

CJ올리브네트웍스, 2분기 매출 28.8%·영업익 15.8% 증가…AX 성장 견인

CJ올리브네트웍스가 인공지능(AI) 팩토리와 차세대 전사적자원관리(ERP) 구축 사업 확대에 힘입어 2분기 두 자릿수 실적 성장을 기록했다. 8일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 CJ올리브네트웍스는 2분기 매출 2545억원, 영업이익 200억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 28.8%, 영업이익은 15.8% 늘었다. 상각전영업이익(EBITDA)은 266억원으로 집계됐다. 전년 동기보다 31억원, 13.0% 증가한 수치다. 상반기 누적 매출은 4,663억원, 영업이익은 313억원, EBITDA는 446억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 각각 21.0%, 21.0%, 16.5% 증가했다. 이번 실적은 AI팩토리와 차세대 ERP 구축 등 핵심 사업 확장이 외형 성장을 이끌었고 비용 효율화도 수익성 개선에 힘을 보탰다. 사업 부문별로는 스마트 스페이스 AI전환(AX) 성장세가 두드러졌다. 2분기 매출은 467억원으로 전년 동기 191억원 대비 144.5% 증가했다. AI팩토리, 물류센터, AI데이터센터, VFX 스튜디오 등 공간·인프라 기반 사업 확대가 반영된 결과다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 18%까지 올라왔다. 가장 큰 비중을 차지하는 엔터프라이즈 AX는 1054억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 903억원에서 16.7% 증가한 규모다. 전체 매출 비중은 41%다. 그룹 계열사를 대상으로 한 차세대 ERP 구축과 산업별 AX 서비스 확대가 이 부문의 성장을 뒷받침했다. 이 밖에 데이터&마케팅 플랫폼(Data&MKT Platform)은 281억원으로 전년 동기 대비 36.0% 증가했고, 미디어 AI(Media AI)는 211억원으로 22.0% 늘었다. 아이티 운영(ITO)은 532억원으로 6.1% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔다. CJ올리브네트웍스는 하반기에도 스마트 스페이스 AX와 엔터프라이즈 AX를 중심으로 성장세를 이어간다는 계획이다. AI팩토리와 VFX 스튜디오 등 스마트 스페이스 비즈니스를 확대하고, AI 네이티브 컴퍼니 전략에 맞춰 엔터프라이즈 AX 사업도 넓혀간다는 구상이다. CJ올리브네트웍스 관계자는 "그룹사 차세대 ERP 구축과 AI팩토리 등 핵심 사업의 성장세가 2분기 실적으로 이어졌다"며 "하반기에도 스마트 스페이스 비즈니스와 엔터프라이즈 AX 사업을 확대해 AI 네이티브 컴퍼니로서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.07 18:37남혁우 기자

신세계아이앤씨, 2분기 영업익 13%↑…저수익 사업 정리 효과

신세계아이앤씨가 올해 2분기 매출 감소에도 수익성을 개선하며 두 자릿수 영업이익 성장세를 기록했다. 전기차 충전 사업 등 저마진 사업을 축소·정리하며 사업구조 효율화와 원가구조 개선에 나선 효과가 수익성 개선으로 이어진 것으로 풀이된다. 7일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 신세계아이앤씨는 올해 2분기 연결 기준 매출 1749억 5500만원, 영업이익 152억 3700만원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 3.57% 감소한 반면 영업이익은 13.25% 증가했다. 같은 기간 당기순이익은 128억 4200만원으로 전년 동기 대비 9.32% 늘었다. 법인세비용차감전계속사업이익도 164억 4000만원으로 12.01% 증가했다. 전분기와 비교해도 수익성 개선세가 나타났다. 2분기 매출은 전분기 대비 2.05% 감소했지만 영업이익은 22.43% 늘었다. 당기순이익도 같은 기간 25.08% 증가했다. 올해 상반기 누적 매출은 3535억 6800만원으로 전년 동기와 비슷한 수준을 유지했다. 반면 누적 영업이익은 276억 8200만원으로 14.78% 증가했고 당기순이익은 231억 900만원으로 9.31% 늘었다. 매출 외형이 정체된 가운데 이익 개선세가 두드러졌다. 사업별로 보면 2분기 IT서비스 매출은 1060억원으로 전년 동기 대비 1.9% 감소했다. 시스템관리·시스템통합(SM·SI) 매출이 대규모 프로젝트 종료 영향으로 670억원에서 635억원으로 줄었고 스마트인프라 매출도 IBS·네트워크 공사 매출 감소로 86억원에서 70억원으로 감소했다. 반면 프라이빗 인프라 구축 대외 매출 증가에 힘입어 IT장비 매출은 158억원에서 179억원으로 늘었다. IT유통 부문 매출은 541억원으로 전년 동기 대비 1.8% 줄었다. 모바일 기기 판매 감소로 관련 매출이 69억원에서 44억원으로 축소됐지만, 닌텐도 스위치2 판매 증가에 힘입어 게임소프트웨어 매출은 239억원에서 259억원으로 증가했다. IT유통 영업이익은 5억원에서 18억원으로 늘었다. IT정보서비스 부문에선 수익성이 낮은 사업을 축소하는 작업이 이어졌다. 교육·메시징 서비스 매출이 61억원에서 33억원으로 줄면서 IT정보서비스 전체 매출은 105억원으로 전년 동기 대비 20.5% 감소했다. 다만 영업이익은 40억원에서 44억원으로 10% 증가해 수익성은 개선됐다. 신세계아이앤씨는 이번 실적의 수익성 개선 배경으로 사업구조 효율화와 원가구조 개선을 꼽았다. 특히 전기차 충전 사업 자산 양도에 따라 감가상각비 등 관련 제반 비용이 감소한 것이 영업이익 개선에 영향을 미쳤다. 별도 기준 2분기 영업이익은 154억원으로 전년 동기 대비 17.6% 증가했다. 앞서 신세계아이앤씨는 전기차 충전기와 부속자산을 GS차지비에 269억 7000만원에 매각하며 전기차 충전 사업을 정리했다. 2022년 '스파로스 EV'를 선보인 이후 한때 7500기 이상의 충전 인프라를 운영했지만, 전기차 시장 성장 둔화와 충전 인프라 경쟁 심화 등에 따라 사업을 정리하고 인공지능(AI)·클라우드·리테일테크 등 핵심 IT 사업 중심으로 포트폴리오를 재편한 것으로 풀이된다. 신세계아이앤씨 관계자는 "전기차 충전 사업을 정리하면서 관련 제반 비용이 줄어든 효과가 이번 실적에 반영됐다"며 "사업구조 효율화와 원가구조 개선 효과가 종합적으로 반영되면서 수익성이 개선됐다"고 밝혔다.

2026.08.07 17:32한정호 기자

마이다스그룹 자인연구소, 8월 생각산책 개최..."AI 시대, 관계의 철학 조명"

마이다스그룹이 인공지능(AI) 시대 인간 존재와 철학의 역할을 짚는 자리를 마련했다. 마이다스그룹 자인연구소는 판교 본사에서 'AI 시대, 인간과 철학을 다시 생각하다'를 주제로 올해 네 번째 생각산책을 개최했다고 7일 밝혔다. 이번 행사에는 마이다스아이티, 마이다스인, 자인연구소 등 계열사 구성원과 외부 인사 등 100여 명이 참석했다. 1부 강연은 이중원 서울시립대학교 철학과 교수가, 2부는 최원호 자인연구소 대표와 이형우 마이다스그룹 회장이 맡았다. 생각산책은 자연과학, 심리학, 인문학, 철학 등 다양한 분야 전문가들이 참여해 사람과 사회의 본질을 성찰하는 마이다스그룹의 지식 나눔 프로그램이다. 2019년부터 총 30회 진행된 시즌1에 이어, 시즌2는 2025년 9월부터 격월로 운영되고 있다. 1부에서 이중원 교수는 '관계없이 존재하지 않는 세상: 철학, 지식에서 지혜로'를 주제로 강연했다. 이 교수는 양자이론을 바탕으로 존재의 본질을 관계로 설명하며, 미시 세계에서는 사물의 속성이 독립적으로 주어지는 것이 아니라 다른 존재와의 관계와 상호작용 속에서 드러난다고 말했다. 이를 설명하는 개념으로 불확정성 원리, 중첩, 얽힘 등을 제시했다. 이어 시간과 공간 역시 독립적 실체가 아니라 관계적으로 구성된다고 설명했다. 그는 시간은 사건의 순서이며, 물질과 공간 또한 상호작용 속에서 성립한다고 강조했다. 또 이러한 관점이 불교의 연기설과 공 사상, 주역의 대대 관계, 원효의 화쟁 사상과도 맞닿아 있다고 덧붙였다. 이 교수는 AI 시대의 인간 이해와 관련해 AI를 단순한 도구가 아닌 인간의 실존에 영향을 미치는 관계적 존재로 바라봐야 한다고 말했다. 아울러 철학이 인간의 정체성과 휴머니즘을 새롭게 정립하고, 인간의 인식적 주체성과 사회적 관계 역량을 강화하는 역할을 해야 한다고 밝혔다. 2부에서 최원호 대표는 '철학의 종말과 부활'을 주제로 발표했다. 최 대표는 철학이 과학과 기술, 산업과 실용의 기반이 돼 왔지만, AI가 지식과 이성의 영역을 넘어 감성과 관계의 영역까지 확장하면서 인간을 어떻게 정의할 것인가라는 질문이 다시 중요해졌다고 진단했다. 그는 동서양 철학의 흐름을 '철학 중력의 법칙'으로 설명했다. 철학이 하늘과 관념의 영역에서 출발해 자연, 이치, 실용의 방향으로 이동해 왔으며, 그 배경에는 인간의 고통과 사회적 갈등을 해결하려는 본성이 자리하고 있다는 설명이다. 최 대표는 이를 '에너지 구배 최소화 원리(EGM)'로 해석했다. 최 대표는 질서는 관계 속에서 형성되며, EGM은 관계와 상호작용의 기반 원리라고 설명했다. 이를 토대로 존재론, 인간론, 인식론, 실용론, 가치론을 관계 중심으로 재구성한 '관계론적 통합철학'을 제시했다. 또 AI 시대 새로운 철학의 조건으로 원리성, 과학적 정합성, 논리적 합리성, 보편적 적용성, 실용적 가치성을 꼽았다. 질의응답에서는 이형우 회장이 EGM을 20년 넘는 연구의 결론이라고 소개했다. 이 회장은 철학, 심리학, 신경과학, 생물학, 복잡계과학, 양자역학, 우주론 등을 연구한 끝에 물질과 생명, 인간과 사회의 관계와 상호작용을 설명하는 원리로 EGM에 도달했다고 밝혔다. 그는 자연현상은 물론 인간의 감정과 사회 제도 역시 불균형한 에너지를 줄이고 질서를 형성하는 같은 흐름 안에서 이해할 수 있다고 설명했다. 또 AI 인지혁명 시대에는 인간과 자연, 개인과 사회, 과학과 실용을 아우를 수 있는 새로운 철학적 기준이 필요하다고 강조했다. 이 회장은 관계론적 통합철학이 개인의 행복, 조직의 성장, 사회의 진보를 위한 하나의 기준이 될 수 있다고 말했다. 아울러 기술적 특이점을 앞둔 지금이야말로 본질을 묻는 철학이 다시 자리해야 할 시점이라고 덧붙였다. 최원호 대표는 "AI가 인간의 지식과 이성을 대체할수록 인간이 스스로에게 던져야 할 질문은 더 많아진다"며 "생각산책은 정답을 제시하는 자리가 아니라 생각의 합리적인 관을 세우도록 돕는 자리"라고 말했다.

2026.08.07 15:56남혁우 기자

공무원이 만든 AI, 전 부처가 함께 쓴다…'AI 정부 실험실' 확산 시동

정부가 현장 공무원이 인공지능(AI)을 활용해 업무용 서비스를 직접 개발·검증하는 'AI 정부 실험실'을 확대한다. 개별 부처와 지방자치단체에서 나온 AI 서비스를 빠르게 실험하고 우수 결과물을 범정부로 확산할 수 있는 체계를 구축해 향후 정부 AI 서비스 통합을 뒷받침한다는 구상이다. 7일 한국지능정보사회진흥원(NIA)에 따르면 행정안전부와 NIA는 현재 시범 운영 중인 AI 정부 실험실의 이용 기반을 확대하고 공무원 직접개발 제도화와 내부 업무망 연계를 추진할 계획이다. 인터넷망 중심의 초기 실험 환경에서 나아가 개발 결과물을 실제 행정 업무에 적용하고 다른 부처·지자체가 재사용할 수 있는 공공 AI 개발·확산 플랫폼으로 고도화한다는 목표다. AI 정부 실험실은 현업 공무원이 업무 과정에서 발견한 문제를 AI 코딩 도구로 직접 해결할 수 있도록 마련한 공공부문 전용 개발·실험 환경이다. 기존 정보화 사업은 작은 아이디어도 예산 편성과 기획, 개발·도입 등의 절차를 거쳐야 해 실제 구현까지 상당한 시간이 필요한 것으로 알려졌다. 이에 정부는 생성형 AI와 코딩 에이전트 확산으로 전문 개발자가 아닌 공무원도 간단한 업무 도구를 만들 수 있게 된 만큼, 현장 중심의 새로운 개발 체계가 필요하다고 판단했다. 현재 인터넷망 기반 AI 정부 실험실에는 AI 역량을 갖춘 'AI 챔피언'과 해커톤 우수자 등을 중심으로 20여 명이 참여 중이다. 가상 개발환경과 오픈AI '코덱스' 기반 코딩 환경을 제공해 공무원들이 아이디어를 빠르게 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 개발 결과물을 등록·공유하는 공공 깃랩(GitLab)에는 약 40개 과제가 등록돼 실험이 진행 중이다. 대표적으로 중앙관서 예산 설명 자료를 자동 수집해 검색할 수 있도록 만든 '나라예산 한눈에', 최근 발송된 재난 문자를 지역·재해 유형별로 시각화하는 '재난 문자 지도', 민원 내용을 입력하면 관련 상담실과 담당 기관을 찾아주는 '모두의 민원콜' 등이 개발됐다. AI 정부 실험실 본격 확대…내년 3000명 동시접속 정부는 이같은 실험을 소수 공무원의 시범 프로젝트에서 범정부 개발 환경으로 확대할 계획이다. 우선 이달부터 인터넷망 실험 환경을 200식으로 늘려 중앙부처와 지자체 공무원의 개발 수요를 수용할 예정이다. 접속 방법과 개발환경 이용법, 데이터 활용 시 유의사항, 결과물 등록 절차 등을 담은 이용 가이드도 배포한다. 공무원이 AI 코딩 도구를 이용해 프로그램을 직접 개발할 수 있도록 제도적 기반 마련에도 나선다. 행안부는 직접개발 대상과 절차, 보안·품질관리, 운영 책임 등을 규정한 업무지침 제정안을 이달 마련하고 오는 10월까지 후속 절차를 추진할 계획이다. 개발환경 제공과 교육뿐 아니라 개발시간 인정과 인센티브 등 지원 방안도 검토 중이다. 다만 인터넷망에서 개인정보나 비공개 업무자료 등 민감정보 사용은 제한한다. AI가 생성한 코드도 담당자가 직접 검토하고 보안·품질 검증을 거치도록 할 방침이다. 실제 업무에 적용하기 전에는 보안성과 안정성 검토, 운영부서 승인 절차도 거쳐야 한다. 올 하반기에는 인터넷망에서 만든 AI 서비스를 정부 내부 업무망으로 옮길 수 있는 기반 구축에도 나선다. 오는 11월까지 내부망 AI 정부 실험실과 '보안게이트' 구축 방안을 마련할 예정이다. 인터넷망에서 개발한 소스코드와 외부 라이브러리 등을 내부망으로 옮길 때 악성코드와 취약점 등을 검사하는 보안 검증 체계를 갖추기 위한 목적이다. 내부망에서 사용할 코딩 에이전트와 개발·실행·검증 환경에 대한 기술검증(PoC)도 연말까지 추진한다. 향후에는 실험실의 규모 자체도 크게 키운다. 정부가 공개한 추진계획에는 올해 기반을 마련한 뒤 내년 동시접속 규모를 3000명 수준으로 확대하고 업무망 실험실과 공공 AI 전환(AX) 포털 등을 구축해 범정부 재사용 환경을 본격 운영하는 방안이 담겼다. 부처별 AI 넘어 범정부 통합으로 AI 정부 실험실 확대는 행안부가 추진하는 공공부문 AX 전략의 한 축이다. 행안부는 지난 5일 이재명 대통령 주재 부처 업무보고에서 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI'를 연말까지 47개 중앙행정기관으로 확대하고 AI 정부 실험실을 통해 공무원 직접개발 환경을 제공하는 한편, 2030년까지 공직 AI 전문가 2만 명을 양성하겠다는 계획을 제시했다. 대국민 서비스에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. 'AI 정부24'의 대화형 민원서류 발급 기능을 고도화하고 'AI 국민비서' 서비스를 확대한다는 목표다. 이용자가 요건을 충족하면 별도 신청 절차를 거치지 않아도 AI가 혜택 신청을 지원하는 '자동 신청' 서비스도 연내 시범 개통할 예정이다. 이같은 개별 AI 서비스는 장기적으로 범정부 통합 체계로 연결될 전망이다. 이 대통령은 업무보고에서 현재 각 부처가 개별적으로 AI를 구축하고 있지만 향후에는 이를 통합할 필요가 있다는 방향을 제시했다. 국민이 특정 부처를 일일이 찾아가지 않아도 민원을 접수하면 AI가 적절한 기관을 찾아 분류·처리하는 통합 행정서비스로 발전시키겠다는 취지로 풀이된다. 이에 따라 AI 정부 실험실도 단순한 공무원용 개발공간을 넘어 각 기관에서 나온 AI 아이디어와 서비스를 검증하고 공유하는 범정부 확산 기반으로 역할이 커질 것으로 전망된다. 공공 깃랩에 소스코드와 프롬프트, 실험 기록 등을 축적해 다른 기관이 재사용하도록 하고 인터넷망에서 검증한 결과물을 보안게이트를 거쳐 업무망으로 이전하는 구조다. 윤호중 행안부 장관은 지난 업무보고에서 "복잡한 민원을 한 번에 처리하는 원스톱 서비스와 각종 혜택을 알아서 챙겨주는 AI 맞춤형 서비스를 국민들께 제공하겠다"며 "공직자들이 안정적인 AI 업무 환경에서 역량을 마음껏 펼칠 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 밝혔다. 이 대통령은 "현재 각 부처별로 AI를 만들고 있는데 결국은 이것이 통합하게 될 것"이라고 말했다.

2026.08.07 15:33한정호 기자

클라이온, KT클라우드 출신 김주성 신임 대표 선임…AX 확장 속도

클라이온이 김주성 신임 대표 겸 총괄사장을 선임하고 인공지능 전환(AX)과 클라우드 사업 확대에 속도를 낸다. 공공 클라우드 구축 경험에 생성형 AI와 AI 에이전트 기술을 결합해 구축형 사업 중심의 수익 구조를 솔루션·서비스 영역으로 확장하고 새로운 성장 기반을 마련한다는 전략이다. 클라이온은 김주성 전 가온아이 전략사업부 최고전략책임자(CSO)를 신임 대표 겸 총괄사장으로 선임했다고 7일 밝혔다. 회사 측에 따르면 김 대표는 KT와 KT클라우드에서 약 28년간 근무하며 클라우드 사업 기획과 전략, 기술 개발, 영업, 조직 운영 등을 두루 경험했다. 1995년 KT에 입사한 이후 클라우드 포털과 상품 기획, 플랫폼 개발·운영을 담당했으며 2016년부터는 KT의 클라우드 플랫폼과 사업을 총괄했다. 이후 KT클라우드에선 클라우드 고객담당과 AI신사업담당 상무를 역임하며 공공·금융 분야 클라우드 전환과 AI 인프라 사업을 맡았다. 국내 최초 공공 클라우드인 G-클라우드의 기획·상용화를 주도했고 금융권 퍼블릭 클라우드 도입과 고성능 AI 컴퓨팅 서비스, AI 인프라 상품 출시 등에도 참여했다. 최근에는 가온아이 전략사업부 CSO로 AI 에이전트와 클라우드 네이티브 전환 사업의 전략 수립과 사업 확대를 담당했다. 대통령 직속 과학기술혁신위원회와 행정안전부 디지털정부혁신 워킹그룹 위원으로도 활동했으며 2020년 과학기술정보통신부 장관상도 수상한 바 있다. 클라이온은 이번 대표 선임을 계기로 기존 클라우드 구축·전환 역량에 생성형 AI와 AI 에이전트 기술을 결합한 AX 사업을 핵심 성장동력으로 육성할 계획이다. 회사는 지난해에 이어 올해 강원도 '소상공인 AI안심지원서비스'와 서울시 '행정지원 AI에이전트' 구축 사업 등을 수주하며 지자체 AX 사업을 확대 중이다. 이를 기반으로 중앙정부와 지방자치단체를 대상으로 AI·클라우드 사업을 넓혀갈 방침이다. 자체 솔루션 사업도 강화한다. 검색증강생성(RAG) 성능·품질 모니터링 솔루션 '렉스'와 멀티 거대언어모델(LLM) 운영관리 솔루션 'KX허브' 등을 순차 출시해 구축형 사업 중심의 수익 구조를 솔루션과 서비스 중심으로 확대할 계획이다. 아울러 현재 마무리 단계에 있는 전략적 투자를 통해 사업 확대를 위한 재무 기반과 성장 동력을 확보하고 신규 시장 발굴과 사업 포트폴리오 확장에도 나설 예정이다. 회사는 공공 AX 사업 확대와 신규 솔루션 출시, 경영 효율화 성과를 바탕으로 올해 매출과 수익성을 개선한다는 목표다. 클라이온 관계자는 "김주성 신임 대표는 국내 클라우드 산업 초기부터 기술 개발과 사업화를 주도해 온 전문가로, 공공·금융·민간 시장을 아우르는 폭넓은 경험과 네트워크를 보유하고 있다"며 "전략적 투자와 주요 AX 사업 확대를 기반으로 새로운 성장 단계에 진입할 것으로 기대한다"고 말했다. 김 대표는 "클라이온이 축적해온 공공 클라우드 사업 경험과 AI 기술력을 기반으로 고객의 실질적인 변화를 만들어 내는 AX 전문기업으로 성장시키겠다"며 "기술과 사업, 조직 역량을 유기적으로 결합해 지속 가능한 성장 기반을 마련하고 가시적인 경영 성과를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.07 14:18한정호 기자

"정확도만 봐선 안 돼"…로민이 제시한 '문서 AI' 실전 해법은

문서 인공지능(AI) 기술 성과를 실제 업무 자동화 수준으로 평가해야 한다는 주장이 나왔다. 오류 가능성 높은 결과만 선별하는 기술을 통해 사람 검수 부담을 줄여야 한다는 이유에서다. 로민은 지난 3일부터 5일까지 부산 벡스코에서 열린 한국컴퓨터비전학회 'KCCV 2026'에 플래티넘 후원사로 참여해 산업 세션 발표와 전시 부스 운영을 진행했다고 7일 밝혔다. 로민은 산업 세션에서 '문서 이해: 실제 환경에서 마주하는 비전-언어 과제'를 주제로 기업 문서 AI 도입 성과를 업무 자동화율 관점에서 설명했다. 업무 자동화율은 사람이 직접 확인하거나 수정하지 않고 처리할 수 있는 문서가 전체 문서에서 차지하는 비율이다. 임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 "문서 인식 정확도가 99%에 이르더라도 오류가 발생한 문서를 특정할 수 없다면 전체 문서를 사람이 다시 확인해야 한다"며 "이 경우 모델 평균 정확도는 높지만 실제 업무 자동화율은 0%에 머물 수 있다"고 강조했다. 임 CTO는 자동화율을 높이기 위한 핵심 기술로 '그라운딩'과 '신뢰도 예측'을 제시했다. 그라운딩은 AI가 추출한 정보가 원본 문서의 어느 위치에서 나왔는지 보여주는 기술이다. 신뢰도 예측은 오류 가능성이 높은 결과만 골라 사람에게 검수를 요청하는 방식이다. 그는 "신뢰도 예측에서는 모델이 맞힌 결과에 높은 점수를 주는 것보다 실제로 틀린 결과에 낮은 점수를 부여하는 설계가 중요하다"며 "기업은 허용 가능한 위험 범위 안에서 사람이 확인하지 않아도 되는 문서를 단계적으로 늘릴 수 있다"고 설명했다. 로민은 행사 기간 전시 부스에서 다큐먼트 AI 에이전트 플랫폼도 공개했다. 이 플랫폼은 문서 파싱과 분류를 비롯해 정보 추출과 비교, 민감정보 비식별, AI 학습 등 문서 처리 전 과정을 지원한다. 회사는 석·박사급 AI 연구원과 전문연구요원 채용을 위한 현장 밋업도 진행했다. 올해 KCCV에는 논문 약 170편이 발표됐으며 참가자는 1300여 명으로 역대 최대 규모를 기록했다. 이날 발표를 맡은 임 CTO는 이미지 초고해상도 기술 논문 'EDSR' 제1저자다. 해당 논문은 구글 스칼라 기준 1만 5000회 이상 인용됐으며, 연구 성과를 인정받아 2022년 KCCV 이상욱 논문상을 수상했다. 임 CTO는 "기업이 문서 AI에 기대하는 것은 단순히 높은 정확도가 아니라 실제 업무를 얼마나 신뢰성 있게 자동화할 수 있는지"라며 "앞으로도 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 기업 환경에 최적화된 문서 AI 기술을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:45김미정 기자

핑거, 미켈로로보틱스 인수…제조 피지컬 AI 시장 진출

핑거가 피지컬 인공지능(AI) 기업 미켈로로보틱스를 인수하며 제조 AI 시장 공략에 나선다. 26년간 축적한 금융 IT 역량을 산업용 로봇과 제조 데이터 분야로 확장해 금융과 제조를 아우르는 AI 종합 기술 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 핑거는 미켈로로보틱스를 160억원에 인수하는 계약을 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 계약은 박장준 미켈로로보틱스 대표 등이 보유한 구주 50만 주를 사들이는 방식으로 진행된다. 박 대표를 비롯한 핵심 인력 3명은 인수 이후에도 책임경영을 이어가기 위해 3자 배정 유상증자를 통해 각각 20억원씩 총 60억원을 핑거에 재투자한다. 해당 지분에는 3년간 보호예수 조건이 적용된다. 미켈로로보틱스는 2022년 설립된 피지컬 AI 전문기업으로, 산업용 로봇을 활용한 표면처리 공정 자동화 기술을 보유 중이다. 도장과 샌딩, 폴리싱, 디버링 등 숙련공의 정밀 작업이 필요한 공정을 자동화하는 데 주력하고 있으며 중소벤처기업부 '딥테크 팁스'와 서울형 TIPS에도 선정된 바 있다. 핵심 기술은 '미켈로 모션'과 '미켈로 비전'이다. 숙련공 작업 데이터를 학습해 로봇의 정밀 동작으로 구현하며 유니버설로봇·야스카와·가와사키 등 서로 다른 제조사의 로봇 하드웨어를 단일 플랫폼에서 통합 제어할 수 있는 노코드 환경을 제공한다. 사업 규모도 확대되고 있다. 미켈로로보틱스 매출은 2024년 4억 2900만원에서 지난해 12억 6800만원으로 늘었으며 올해는 30억원을 넘어설 것으로 전망된다. 안세회계법인은 주식가치평가를 통해 회사 매출이 앞으로 5년간 연평균 50% 이상 성장할 것으로 내다봤다. 거래처는 지난해 12개사에서 이달 기준 25개사로 늘었다. 핑거는 이번 인수를 계기로 기존 금융 IT 중심 사업 구조를 제조 AI 영역으로 확장할 계획이다. 기업의 제조 현장 데이터베이스와 미켈로로보틱스의 피지컬 AI, 자체 금융 AI 및 온톨로지 기반 지능형 플랫폼을 하나의 밸류체인으로 연결하는 '수직적 AI 통합'을 추진한다. 특히 제조 현장에서 생성되는 공정 데이터를 로봇 AI 학습에 활용하고 이를 통해 개선된 로봇 작업 결과를 다시 생산성 향상으로 연결하는 구조를 구축한다는 구상이다. 사람 검증과 피드백을 AI 시스템 개선에 활용하는 '휴먼 인 더 루프' 방식도 적용해 제조업의 숙련 인력 고령화와 인력난 등에 대응할 계획이다. 향후 미켈로로보틱스의 기술 적용 범위를 자동차·조선·방산 등 국내 주요 제조 산업으로 확대할 방침이다. 이를 통해 기존 핀테크 솔루션 기업에서 금융·제조·AI를 아우르는 종합 기술 플랫폼 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 안인주 핑거 대표는 "이번 인수는 26년간 쌓아온 금융 IT 기술력을 제조 현장 피지컬 AI 영역으로 확장하는 첫걸음"이라며 "제조 데이터와 AI를 결합한 새로운 산업 표준을 만들어 국내를 넘어 글로벌 시장에서 경쟁하는 AI 종합 기술 기업으로 성장해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.07 13:37한정호 기자

"AI 사용 한눈에"…클라우드플레어, '신원 인식 AI 게이트웨이' 출시

클라우드플레어가 기업 내 인공지능(AI) 사용 주체와 비용·데이터 흐름을 통합 관리할 수 있는 보안 체계를 마련했다. 클라우드플레어는 기업 IT·보안 조직이 AI 요청자와 전송 내용·발생 비용을 확인할 수 있는 '신원 인식 AI 게이트웨이'를 출시했다고 7일 밝혔다. 이는 별도 인증 시스템을 구축하거나 기존 업무 방식을 변경하지 않고 적용할 수 있는 시스템이다. 신원 인식 AI 게이트웨이는 모든 AI 요청을 직원이나 자동화 시스템의 검증된 신원과 연결한다. 기업은 어떤 직원이나 AI 에이전트가 모델에 요청을 보냈는지 확인하고 개인 또는 팀별로 지출 한도를 설정할 수 있다. 함께 제공되는 '사용자 인사이트'는 사용자와 자동화 시스템별 AI 사용 패턴을 학습한다. 특정 계정 요청량이나 지출이 평소보다 크게 증가하면 IT 팀에 즉시 알려 이상 행동을 조기에 발견하도록 지원한다. 기업은 여러 AI 도구와 모델 제공업체에 분산된 트래픽을 AI 게이트웨이에서 통합 관리할 수 있다. 반복 요청을 캐시하고 요청량을 제한해 불필요한 비용과 갑작스러운 청구액 증가를 줄일 수 있다. 해당 시스템은 비용 절감이 가능한 업무를 찾아주는 기능도 제공한다. 단순한 작업에 고성능 모델이 사용되고 있는지를 분석해 더 가볍고 저렴한 모델로 전환할 수 있는 지점을 제시한다. 보안 기능은 클라우드플레어 액세스와 기업의 신원 공급자·제로 트러스트 네트워크 액세스 인프라를 연동하는 방식으로 구현된다. AI 모델 제공업체로 요청을 보내기 전에 사용자 신원과 기기 보안 상태를 확인하고 검증 결과를 요청 기록에 남긴다. 직원 이름과 비밀번호 등 민감정보가 외부 AI 제공업체로 넘어가기 전에 자동으로 제거하는 기능도 지원한다. 기업은 여러 사용자가 함께 쓰는 공유 API 키를 신원 기반 인증으로 대체하면서 기존 AI 도입·활용 방식은 유지할 수 있다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "각 팀은 원하는 AI 모델을 자유롭게 활용할 수 있고 IT 팀은 실시간 가시성과 보호 장치와 필요한 예산 통제 기능을 확보할 수 있다"고 말했다.

2026.08.07 13:36김미정 기자

베슬AI, 엔비디아 B200 GPU 1천장 이상 확보…"AI 팩토리 확장"

베슬AI가 엔비디아 블랙웰 B200 그래픽처리장치(GPU) 1000장 이상을 확보하며 인공지능(AI) 클라우드와 AI 팩토리 사업 확대에 나선다. 대규모 학습·추론 수요에 대응할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하고 고객별 워크로드에 최적화된 AI 인프라까지 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 베슬AI는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상을 확보했다고 7일 밝혔다. 이번에 확보한 GPU 자원은 자사 GPU 클라우드 서비스인 '베슬 클라우드'를 통해 고객에게 공급할 예정이다. 회사는 SK텔레콤과의 협력을 통해 고성능 GPU 인프라를 확보했으며 이를 바탕으로 베슬 클라우드의 컴퓨팅 자원 공급 역량을 강화할 계획이다. 베슬 클라우드는 복수의 글로벌 데이터센터를 기반으로 A100과 H100, B200 등 고성능 GPU를 온디맨드·스팟·예약형으로 제공하는 서비스다. 기업과 연구자가 직접 인프라를 구축하지 않고도 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원한다. 베슬AI는 이번 B200 확보를 계기로 글로벌 AI 기업을 대상으로 한 사업도 확대할 방침이다. AI 모델 경쟁이 자체 기술력뿐 아니라 안정적인 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산하는 만큼 GPU 공급 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 구상이다. 확보한 GPU 자원을 기반으로 베슬 클라우드 서비스도 고도화한다. 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 관리 체계를 통합 제공하는 AI 팩토리 서비스 구축을 추진할 방침이다. AI 팩토리는 대규모 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 GPU와 네트워크, 스토리지, 개발·운영 환경을 통합 제공하는 인프라 체계다. 베슬AI는 이번 B200 자원 확보를 대규모 학습과 추론을 동시에 지원하는 AI 팩토리 인프라 확장의 기반으로 활용할 계획이다. 회사는 연내 GPU 1만장, 내년에는 5만장을 수용할 수 있는 100메가와트(MW)급 인프라를 확보한다는 목표도 제시했다. 현재 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 독자 파운데이션 모델 개발 기업을 비롯해 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 미국 AI 프론티어랩 스타트업을 고객으로 확보해 서비스 이용량과 매출을 확대 중이다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 모델 개발 역량에 더해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용할 수 있는 기반이 갖춰져야 한다"며 "대규모 블랙웰 GPU 자원을 베슬 클라우드에 반영하고 고객별 AI 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 인프라까지 확장해 국내외 AI 기업이 대규모 학습·추론을 빠르게 수행할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:24한정호 기자

[비욘드IT] 오픈AI·팔란티어도 쓰는 'FDE'...SI 파견직과 뭐가 다를까

인공지능(AI) 확산과 함께 현장 배치 엔지니어(FDE)라는 새로운 직군이 국내에 본격 도입되고 있다. FDE는 팔란티어 등 해외 기술기업·벤더 환경에서 먼저 등장한 개념이다. 국내 현장에서는 이름은 새롭지만 기존 시스템통합(SI) 파견·상주 업무와 상당 부분 겹친다는 시선도 적지 않다. 일각에서는 AI 시대에 맞는 업무·서비스 환경을 구축하고 운영하기 위해 필요한 직군이라는 평가와 함께 기존 SI 파견직에 대한 낮은 처우와 인식 역시 일부 개선할 수 있을 것이란 기대도 나온다. 7일 업계에 따르면 LG CNS, 크래프톤, 메가존클라우드, 마키나락스 등은 최근 FDE 관련 채용에 나서거나 조직 정비를 진행하고 있다. 생성형 AI 확산으로 부상한 FDE FDE가 빠르게 주목받는 배경에는 생성형 AI 도입 수요 확대가 있다. 기업들이 AI 도입을 서두르면서 단순 자문에 그치지 않고, 실제 현장에 들어가 문제를 정의하고 기존 시스템과 연동하며 초기 운영 안정화까지 맡을 인력이 필요해졌기 때문이다. 기업들이 FDE라는 명칭을 앞세우는 것도 이 같은 변화와 맞닿아 있다. 단순히 시스템을 구축·운영하는 데서 끝나는 것이 아니라, AI 도입에 맞춰 고객사 업무 프로세스를 조정하고 임직원 역할을 재설계하며 현업 조직이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하는 일까지 요구되고 있어서다. FDE가 기존 SI와 완전히 같다고 보기 어려운 이유로는 AI 기술 자체의 속성도 거론된다. 전통적인 구축 프로젝트와 달리 생성형 AI는 설계 이후에도 모델과 도구, 정책, 적용 방식이 빠르게 바뀌기 때문에 설계와 구현, 운영을 분리하기 어렵다는 설명이다. 한 업계 관계자는 "AI 같은 경우는 초기 설계를 해놓고 구현하는 동안에도 계속 바뀐다"며 "이걸 잘 아는 사람이 처음부터 끝까지 책임을 가져가는 게 맞다는 판단이 생기고 있고, 그런 맥락에서 FDE라는 역할이 나오는 것 같다"고 말했다. 요구사항 수행하는 SI, AI 도입 주도하는 FDE 다만 국내 현장에서는 FDE와 기존 SI 파견·상주 업무의 차이가 뚜렷하지 않다는 반응도 적지 않다. 고객 환경과 인프라를 분석하고 요구사항에 맞춰 시스템을 구축한 뒤, 운영 초기 문제를 해결하며 안착을 지원하는 업무는 상주형 SI와 상당 부분 닮아 있기 때문이다. 최근 FDE로 직무를 옮긴 한 개발자도 "이름은 달라졌지만 실제로는 고객과 함께 프로젝트를 진행하면서 구현까지 같이 가는 역할이라는 점에서 비슷한 측면이 있다"고 말했다. 그럼에도 업계는 FDE의 차이를 고객을 대하는 방식에서 찾는다. 기존 SI 파견직이 사전에 정리된 요구사항을 수행하는 역할에 가까웠다면, FDE는 고객 현장에서 문제를 함께 정의하고 AI 도입 방향을 설계한 뒤 실제 활용이 자리잡을 때까지 개입하는 역할이라는 설명이다. 고객사의 준비 부족도 FDE 필요성을 키우는 요인으로 꼽힌다. 특히 중견·중소기업이나 커머셜 시장에서는 내부 IT 인력이나 디지털 전환 경험이 충분하지 않아 정보요청서(RFI)나 요구사항 문서 작성 단계부터 벤더의 도움을 필요로 하는 경우가 많다는 게 업계 설명이다. 한 관계자는 "AI 도입을 원하는 기업 현장에 가보면 관련 플랜도 전략도 아무것도 없는 경우가 많다"며 "무엇을 어떻게 도입할지 정하지 못한 채 '데이터로 뭔가 해달라', '알아서 해달라'는 식으로 요청하는 사례도 적지 않다"고 말했다. 이어 "이 과정에서는 FDE가 기존 구축 사례를 바탕으로 고객사의 방향 설정을 주도할 수밖에 없다"며 "기존 파견직이 고객 요구사항을 수행하는 역할에 가까웠다면, FDE는 AI 도입 경험이 부족한 고객을 이끌며 문제를 정의하고 실행 방향을 제시하는 역할"이라고 설명했다. 한 클라우드 기업 임원은 "많은 기업이 AI 도입을 시도하고 있지만 개념검증(POC) 단계를 넘어서지 못하고 있다"며 "AI를 어떻게 사용해야 하고, 도입 비용만큼 성과를 낼 수 있는지를 수치화하기 어렵기 때문"이라고 말했다. 이어 "FDE는 AI 도입 과정에서 고객사가 감당하기 어려운 리스크를 대신 해결해주는 역할"이라며 "AI 코딩이 본격화되며 누구나 할 수 있는 역할로 보일 수 있지만, 컨설팅부터 기업 분석, 확산 교육까지 전방위 역량이 필요하다"고 설명했다 SI 이미지 벗고 고부가가치 직군으로 재정의 국내 기업이 FDE를 강조하는 또 다른 이유는 기존 SI 파견·상주 인력이 지닌 낮은 수익성과 직무 위상, 하청 이미지에서 벗어나려는 고민과 맞닿아 있다. 실무상으로는 SI와 중복되는 지점이 적지 않지만 FDE를 직접고용 기반의 제품 중심 조직이자 AI 구현 역량과 현장 경험 축적을 결합한 고부가가치 역할로 재정의하려는 분위기다. 단순 상주 지원이 아니라 고객 현장에서 솔루션 도입과 안착, 확산까지 책임지는 실행 조직으로 격상하려는 시도라는 것이다. 이 같은 구상은 법적 구분과도 맞물린다. 파견직이 '파견근로자 보호 등에 관한 법률'상 제도인 반면, FDE는 법률상 개념이 아닌 직무 명칭이다. AI, SW 기업 소속 정규직 엔지니어가 고객사에 상주하더라도 원칙적으로 지휘명령권은 AI, SW 기기업에 있어야 한다. 다만 현장에서는 도급이나 상주 지원 형태로 계약하더라도 실제로는 고객사나 원청 관리자가 업무를 직접 지시하는 사례가 적지 않아 위장도급 논란이 끊이지 않았다. 법원도 계약 명칭이 아니라 실질적인 사용·지휘 관계를 기준으로 파견 여부를 판단해 왔다. FDE가 기존 파견·상주 인력과 실질적으로 구분되려면 명칭 변경만으로는 부족하다는 지적이 나온다. 직접고용, 제품 중심성, AI 기반 구현, 현장 경험 축적이라는 차별점이 실제 업무 지시 체계와 책임 구조, 보상 체계, 경력 경로 변화로 이어져야 한다는 것이다. 한 업계 관계자는 "많은 기술 인력을 이런 방향으로 전환해 기존 직군의 가치를 높이려는 의도가 있다"며 "기존 업무 방식에 AI를 통한 새로운 역할이 부여되면서 기업과 직군이 공동성장할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.08.07 11:23남혁우 기자

네이버 엔터프라이즈 부문, 2분기 매출 21%↑…AI 인프라 성장 속도

네이버가 올해 2분기 인공지능(AI)과 디지털트윈을 중심으로 기업간거래(B2B) 사업 성장세를 이어갔다. 네이버클라우드를 중심으로 기업·공공 AI 사업을 확대하는 동시에 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리와 해외 데이터센터 사업을 통해 엔터프라이즈 사업 외연 확대에 나선다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표를 통해 엔터프라이즈 부문에서 전년 동기 대비 21.3% 성장한 매출액 1537억원을 기록했다고 밝혔다. 전분기와 비교해서도 2.2% 증가했다. 엔터프라이즈 부문에는 네이버클라우드 플랫폼(NCP)을 비롯해 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 등 AI 인프라, 디지털트윈, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 협업툴 '라인웍스' 등이 포함된다. 이번 분기에는 AI와 디지털트윈 관련 B2B 매출 확대가 성장을 이끈 것으로 나타났다. 회사는 공공 시장에서 사업 범위를 넓히고 있다. 앞서 네이버클라우드는 국가AI데이터센터 구축 사업 삼성SDS 컨소시엄으로서 민관 협력 특수목적법인(SPC)에 참여 중이다. 정부 GPU 확충 프로젝트에도 지난해와 올해 모두 참여했다. 해외에선 사우디아라비아 디지털트윈 플랫폼의 국가 표준 채택과 AI 팩토리 사업 진출 등을 기반으로 소버린 AI 사업 확대에 나서고 있다. 특히 엔비디아와 추진하는 'AI 팩토리'를 엔터프라이즈 사업의 새로운 성장 축으로 육성할 계획이다. 내년 상반기 55메가와트(MW), 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW 규모까지 AI 컴퓨팅 인프라를 확보할 방침이다. 200MW까진 시장 진입 속도를 높이기 위해 외부 데이터센터 임대 상면을 활용할 예정으로, 현재 필요한 상면은 대부분 확보한 상태다. 이후 1기가와트(GW) 규모 확장을 목표로 자체 데이터센터 구축과 글로벌 파트너십을 병행할 계획이다. 관련 매출도 내년부터 본격 반영될 전망이다. 네이버는 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리 사업에서 내년 상반기부터 매출이 발생할 것으로 예상 중이다. AI 팩토리 운영사는 네이버가 지분 100%를 보유하고 데이터센터와 GPU 등을 소유하는 별도 특수목적법인에는 글로벌 투자자 자금을 활용하는 방식으로 초기 자본 부담을 낮추는 구조다. 해외 데이터센터 사업도 구체화하고 있다. 중동에선 데이터센터 구축과 클라우드 스택 관련 파트너십을 구체적으로 논의 중이며 남미에선 초기 단계 협의를 진행하고 있다. 네이버는 향후 1GW까지 컴퓨팅 인프라를 확대하기 위해 전력 가격과 데이터센터 구축 비용 경쟁력을 갖춘 글로벌 파트너와 협력한다는 방침이다. 자체 데이터센터 '각 세종' 증설도 진행 중이다. 현재 부지 내 구축된 건물에서 계획 물량의 약 3분의 1을 소화하고 있으며 나머지 3분의 2를 확장하는 사업을 진행하고 있다. 향후 1GW 단계에선 추가 건물 확장과 신규 부지에 데이터센터를 구축하는 그린필드 전략도 병행할 예정이다. 다만 엔터프라이즈 사업 확대를 위한 AI 인프라 투자는 단기적 비용 부담으로도 이어졌다. 네이버의 2분기 전체 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가한 3조 3888억원을 기록했지만, AI 인프라 투자 등의 영향으로 영업이익은 0.2% 감소한 5203억원을 기록했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜을 통해 "AI 학습 수요를 충당하려면 저렴한 전기요금과 그린필드 구축 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 글로벌 파트너가 필요하다"며 "소버린 AI 수요를 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양한 협의를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.07 11:09한정호 기자

미 세이버스, AI로 중고 가격 매긴다...가격 일관성↑

미국 중고품 거래 업체 세이버스 밸류 빌리지가 중고 의류 가격 책정에 인공지능(AI)을 도입한다. AI를 활용해 상품별 가격 산정의 일관성을 높이고 업무 효율을 개선해 수익성을 끌어올리겠다는 전략이다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 세이버스 밸류 빌리지는 AI 기반 가격 책정 플랫폼 '스리프트IQ(ThriftIQ)'를 선보였다. 이 플랫폼은 남성·여성 의류를 중심으로 가격 책정 업무를 자동화해 작업 시간을 줄이고 상품 가격의 일관성을 높이는 역할을 한다. 회사는 이미 58개 시범 매장에 스리프트IQ를 도입해 2500만개 이상의 상품 가격을 책정했다. 올해 말까지 AI가 가격을 책정하는 상품 수를 5000만개 이상으로 확대할 계획이다. 마크 월시 세이버스 최고경영자(CEO)는 “판매율이 개선되고 고객 구매 품목 수가 늘어났으며 신규 매장의 초기 안착에도 도움이 되고 있다”며 “수익성 개선 효과도 확인하고 있다”고 말했다. 스리프트IQ는 세이버스가 약 2년간 축적한 자체 데이터와 데이터 과학·기술 컨설팅 기업 카이젠 애널리틱스(Kaizen Analytix)의 기술을 결합해 개발됐다. 세이버스는 현재 북미에서 375개 매장을 운영하고 있으며 매년 10억 파운드(약 1조 9158억원) 이상의 재사용 가능 물품을 처리하고 있다. 회사는 AI가 가격을 수시로 바꾸는 '동적 가격제'는 아니라고 선을 그었다. 상품 가격이 한 번 책정돼 태그가 부착되면 이후에는 가격이 변경되지 않는 방식이다. 평균 판매 가격도 기존 수준을 유지하거나 더 낮춰 일반 소매점보다 약 40~70% 저렴한 가격 경쟁력을 유지한다는 방침이다. 세이버스는 2028년 초까지 미국과 캐나다 전역으로 스리프트IQ 도입을 확대할 계획이다. 회사는 AI가 인력을 대체하기보다 직원들의 생산성을 높이는 데 초점을 맞춘 기술이라고 설명했다. 이번 AI 도입은 중고 시장이 빠르게 성장하는 흐름과 맞물려 추진됐다. 최근 높은 물가와 소비심리 위축으로 가격에 민감한 소비자가 늘면서 중고 쇼핑이 젊은 층뿐 아니라 상대적으로 소득 수준이 높은 소비자들 사이에서도 확산하고 있기 때문이다. 마이클 마허 최고재무책임자(CFO)는 “중고 소비는 소매 시장의 주류로 자리 잡고 있다”며 “회사는 투자와 기술, 혁신을 통해 이러한 성장 흐름을 더욱 강화하고 있다”고 말했다. 세이버스는 이날 2분기 실적도 함께 발표했다. 2분기 순매출은 전년 동기 대비 7.4% 증가한 4억 4820만 달러(약 6382억원)를 기록했고 기존점 매출은 4.4% 늘었다. 2분기 순이익은 2160만 달러(약 307억원)로 지난해 같은 기간의 1890만 달러(약 269억원)보다 증가했다. 회사는 스리프트IQ 도입 효과를 올해 실적 전망에도 반영했다. 향후 3년 안에 조정 상각전영업이익(EBITDA) 마진을 10% 후반대로 회복한다는 목표다. 마허 CFO는 “AI를 활용한 혁신은 회사 장기 성장 전략의 핵심 축”이라며 “앞으로도 새로운 기술 도입을 지속할 것”이라고 말했다.

2026.08.07 11:09김민아 기자

정부, 독파모 2차 평가 돌입…"데이터·비용·활용성 검증 관건"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 들어가면서 평가체계 전반을 정교화해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 벤치마크 점수뿐 아니라 모델이 답하는 데 들어가는 토큰과 추론 시간·비용, 한국어 데이터 활용 능력, 산업 현장 적용 가능성까지 구체적으로 봐야 한다는 지적이다. 7일 IT 업계에 따르면 정부는 2차 평가에서도 벤치마크 평가와 전문가 평가, 사용자 평가 등 기존 단계평가 틀을 유지할 방침이다. 글로벌 주요 리더보드에 활용되는 벤치마크를 선정하고, 전문가 평가에서는 모델 독자성을 세분화해 검증하는 방안도 검토하고 있다. 업계에서는 초기 데이터와 학습 로그를 보유했는지, 개발 과정서 발생한 문제를 외부 기술에 의존하지 않고 자체적으로 해결할 수 있는지가 독자성 판단 핵심 기준이 될 것이란 분위기다. 이는 1차 평가 과정서 독자 모델 정의와 평가 기준을 둘러싼 논란을 줄이려는 조치다. 다만 2차 평가가 또다시 성능 점수 중심으로 흐를 경우 독파모 사업의 정책적 목표를 충분히 반영하기 어렵다고 보고 있다. 국가대표 AI 모델을 선정하는 사업인 만큼 한국어와 국내 제도·문화에 대한 이해도, 공공·산업 분야 활용 가능성까지 종합적으로 검증해야 한다는 주장이다. 익명을 요청한 AI 업계 관계자는 "벤치마크 평가도 단일 점수를 비교하는 기존 방식에서 벗어나야 한다"며 "최근 추론형 모델은 답을 생성하는 데 사용하는 토큰 수와 연산 시간, 비용에 따라 성능 차이가 벌어질 수 있다"고 설명했다. 이어 "같은 문제를 맞힌 모델이라도 한쪽이 수십 배 많은 토큰과 연산 자원을 사용했다면 실제 서비스 운영 비용은 달라질 수 있다"며 "최고 성능만 보면 앞선 모델이더라도 속도와 비용을 고려하면 산업 현장에서는 경쟁력이 낮을 수 있다"고 덧붙였다. 앞서 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장도 최근 열린 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'에서 AI 모델 평가에 추론 자원을 별도로 반영해야 한다고 주장했다. 그는 "추론 자원은 안전성 평가와도 연결된다"며 "짧은 시간과 적은 비용으로 시험할 때 나타나지 않았던 도구 오용이나 공격적 행동이 모델에 더 많은 시간과 연산 자원을 제공했을 때 드러날 수 있다"고 지적했다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가의 취지에는 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 지적이다. 국민평가가 단순한 선호도 조사나 인기투표로 흐르지 않도록 해야 한다는 의견도 제기된다. 평가 참여자의 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과의 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있다는 설명이다. 사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다는 목소리도 나온다. 국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 한다는 주장이다. "성능만큼 데이터 확보 중요…국민 평가에 전문가 의견 보완" 국내 데이터 확보·활용 역량도 독파모 2차 평가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 국내 공공데이터를 얼마나 효과적으로 학습하고, 한국어 맥락에 맞는 답을 내놓는지도 관건이라는 설명이다. 실제 독파모 참여 기업들은 국가AI전략위원회와 간담회를 열고 데이터 확보 방안을 논의한 바 있다. LG AI연구원과 업스테이지는 국립중앙도서관 도서 데이터화와 학습 목적 저작물 활용을 위한 텍스트·데이터 마이닝(TDM) 면책 규정 마련을 요청했다. SK텔레콤은 정부 데이터 정제 체계 고도화와 한국어 평가 데이터셋 확대를 제안했다. 모티프테크놀로지스는 대규모 한국어 사전학습 데이터를 국가 차원에서 구축하고 정제·분류·후처리까지 지원해야 한다고 강조했다. 당시 임문영 전 국가AI전략위원회 부위원장은 "기업은 모델 개발에 그치지 않고 제조·금융·공공·의료 등 산업 현장에서 실제 서비스로 확장할 수 있는지도 함께 살펴야 한다"고 강조한 바 있다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가 취지엔 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 제언이다. 한 AI 업계 관계자는 "평가 참여자 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있을 것"이라고 언급했다. 이어 "사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다"며 "국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:51김미정 기자

AI 열풍 올라탄 채굴기업…GPU가 '기회이자 부담'인 이유

비트코인 채굴기업이 인공지능(AI) 데이터센터 사업으로 영역을 넓히는 가운데, 그래픽처리장치(GPU)를 직접 보유하느냐가 사업 전략을 가르는 주요 변수로 떠오르고 있다. AI 연산의 핵심 장비인 GPU는 새로운 제품이 출시되면 가치가 떨어지기 때문에 GPU 보유 여부에 따라 기업이 부담해야 할 위험과 기대할 수 있는 수익이 달라진다. 비트플래닛은 지난달 28일 발간한 '감가하는 칩, 감가하지 않는 전력' 리포트를 내고 비트코인 채굴기업 헛8(Hut 8)과 아이렌(IREN)의 AI 데이터센터 사업 모델을 비교 분석했다. 비트플래닛은 “GPU가 18~24개월이면 다음 세대 제품에 밀리면서 상대적으로 빠르게 가치가 떨어지는 자산”이라고 평가했다. 실제 엔비디아의 데이터센터용 AI GPU 'H100' 임대 단가는 2024년 말 시간당 약 8 달러에서 2026년 중반 약 2.5~2.9 달러로 60~70% 떨어졌다. GPU를 직접 보유하는 것은 데이터센터 사업자에게 부담이 될 수 있다는 분석이다. 비트플래닛 리서치팀은 “진짜 희소하고 오래가는 자산은 칩이 아니라 그리드(전력망)에 연결된 전력과 데이터센터 건물”이라며 “핵심은 감가하는 칩을 장부에 들고 있는지”라고 짚었다. GPU는 고객이 산다…헛8은 '건물주' 전략 헛8은 GPU를 직접 구매하는 대신 전력과 데이터센터 공간을 제공하는 '콜로케이션 리스' 방식을 택했다. 쉽게 말해 헛8이 '건물주' 역할을 하는 구조다. 헛8이 데이터센터와 전력을 마련하면 임차인이 GPU를 직접 들여와 사용한다. 헛8이 체결한 계약은 세금, 보험, 유지비도 임차인이 부담하는 '트리플넷(NNN) 리스' 방식이다. 따라서 GPU가 구형이 돼 가치가 떨어지더라도 그 부담은 헛8이 아닌 GPU를 보유한 임차인이 진다. 헛8은 상대적으로 수명이 긴 전력과 데이터센터 자산을 보유하면서 장기간 정해진 임대료를 받는 데 집중할 수 있다. 헛8은 텍사스 '비콘 포인트'와 루이지애나 '리버 벤드'에서 총 597MW 규모의 15년 임대 계약을 확보했다. 기본 계약가치는 총 168억 달러이며, 갱신 옵션을 모두 포함하면 최대 428억 달러까지 늘어날 수 있다. 다만 계약 규모만큼 실제 데이터센터가 가동되고 있는지는 별도로 살펴봐야 한다. 헛8이 확보한 전체 개발 플랫폼은 9085MW에 달하지만 이 가운데 상업 가동에 들어간 용량은 710MW다. 나머지는 실사나 개발, 건설 단계에 머물러 있다. 전력을 확보했다는 것만으로 매출이 발생하는 것이 아니라 데이터센터를 완성하고 임차인을 확보해 실제 임대료를 받는 단계까지 이어져야 한다는 의미다. GPU 직접 사는 아이렌…위험 크지만 수익 기회도 커 아이렌은 헛8과 정반대 전략을 택했다. 회사가 GPU를 직접 구입한 뒤 이를 데이터센터에서 운영하고 고객에게 AI 연산 능력을 제공하는 '클라우드 운영' 방식이다. 헛8을 건물주에 비유한다면 IREN은 고성능 컴퓨터를 직접 구입해 운영하는 'PC방 사장'에 가깝다. 고객 수요가 많아 GPU 가동률이 높아지면 건물 임대료를 받는 것보다 더 많은 수익을 올릴 수 있다. 반대로 새로운 GPU가 등장해 기존 제품의 경쟁력이 떨어지면 그에 따른 자산가치 하락도 회사가 부담해야 한다. 실제 아이렌이 보유한 GPU의 감가상각 전 장부가는 2025년 6월 말 7600만 달러에서 같은 해 12월 말 5억5060만 달러로 약 6개월 만에 크게 증가했다. 아이렌이 이런 부담을 감수하는 이유는 더 큰 수익을 기대할 수 있어서다. GPU를 직접 운영하면 단순히 데이터센터 공간을 빌려주고 임대료만 받는 것과 달리 AI 연산 서비스에서 발생하는 마진을 직접 가져갈 수 있다. GPU 클러스터를 효율적으로 운영하는 기술과 데이터센터 관리 및 자원 배분 소프트웨어, 고객 관계와 운영 데이터 등도 회사 내부에 쌓인다. 비트플래닛은 “건물주는 정해진 임대료 이상을 벌 수 없지만, 운영자는 수요가 몰릴 때 그 초과 수익을 온전히 취한다”며 “임대 모델이 위험을 줄이는 구조라면 운영 모델은 기술 스택과 마진 전부를 쥐려는 구조”라고 분석했다. 안정적인 '건물주'냐, 수익 노리는 '운영자'냐 결국 두 사업 모델 가운데 어느 하나가 절대적으로 유리하다고 보기는 어렵다는 게 비트플래닛의 분석이다. 헛8처럼 GPU를 고객에게 맡기는 모델은 빠르게 가치가 떨어지는 GPU를 직접 보유하지 않아도 된다는 장점이 있다. 신용도가 높은 고객과 장기 임대 계약을 맺으면 비교적 안정적인 수익도 기대할 수 있다. 반면 수익은 계약된 임대료를 중심으로 발생하기 때문에 AI 연산 수요가 급증하더라도 얻을 수 있는 추가 수익에는 한계가 있다. 아이렌처럼 GPU를 직접 운영하면 정반대다. GPU가 구형이 되는 위험과 자금 부담까지 회사가 책임져야 한다. 대신 AI 연산 수요가 크게 늘고 GPU 가동률이 높게 유지된다면 임대 사업보다 높은 수익을 기대할 수 있다. 현재 두 모델의 경쟁에서 중요한 변수는 '전력'이다. AI 데이터센터에 필요한 대규모 전력을 확보하기 어려운 상황이 이어지고 있어 이미 전력망과 연결된 데이터센터의 가치가 높아지고 있기 때문이다. 비트플래닛은 전력 공급 부족이 지속되는 동안에는 전력과 건물을 확보하고 GPU 감가 위험을 임차인에게 넘기는 헛8과 같은 임대 모델이 상대적으로 유리할 수 있다고 분석했다. 다만 향후 전력 부족이 완화되면 AI 연산을 직접 제공하면서 더 높은 수익을 추구하는 IREN과 같은 운영 모델의 경쟁력이 커질 가능성도 있다고 봤다. 비트플래닛 리서치팀은 “거대 자본으로 인프라를 선점하고 장기 계약으로 감가 위험을 신용 좋은 임차인에게 넘기는 안정형 진화를 원한다면 콜로케이션 임대가, 칩을 직접 들고 연산 마진의 상방과 기술 스택 전부를 쥐는 기술 헤게모니형 진화를 원한다면 클라우드 운영이 각각의 답에 가깝다”고 분석했다.

2026.08.07 10:45홍하나 기자

소프트뱅크, 오픈AI 지분 담보로 100억 달러 조달…'AI 올인' 가속

소프트뱅크그룹이 오픈AI 지분을 담보로 100억 달러(약 14조원)를 조달하며 인공지능(AI) 투자 확대에 속도를 낸다. 오픈AI에 추가 자금을 투입하는 동시에 대규모 AI 데이터센터와 로보틱스, 네오클라우드 등 인프라 전반으로 투자 영역을 넓히며 손정의 회장이 주도하는 'AI 올인' 전략을 본격화하는 모습이다. 6일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 소프트뱅크는 보유한 오픈AI 지분을 담보로 골드만삭스·JP모건·아폴로·미즈호증권·스미토모미쓰이 등 금융기관으로부터 100억 달러(약 14조원)를 대출받았다. 소프트뱅크는 조달한 자금을 오픈AI에 대한 추가 투자 등에 활용할 예정이다. 회사는 앞서 올해 오픈AI에 총 300억 달러(약 42조원)를 투자하겠다고 발표했으며 오는 10월까지 남은 100억 달러(약 14조원) 규모 투자를 집행할 계획이다. 비상장 기업의 지분을 담보로 이처럼 대규모 자금을 빌리는 것은 이례적이라는 평가가 나온다. 일반적으로 금융기관들은 주가를 실시간으로 확인할 수 있는 상장사와 달리, 기업가치 산정이 어려운 비상장 기업의 주식을 담보로 대규모 자금을 빌려주는 데 신중한 태도를 보인다. 특히 오픈AI는 아직 적자를 기록하고 있어 금융기관 입장에선 부담이 크다는 관측이다. 소프트뱅크는 오픈AI의 기업가치가 일정 수준 아래로 떨어질 경우 추가 자금을 투입하는 조건을 대출 계약에 포함한 것으로 전해졌다. 이번 자금 조달은 손정의 소프트뱅크그룹 회장이 추진하는 대규모 AI 투자 전략의 연장선으로 풀이된다. 손 회장은 AI를 그룹의 핵심 성장동력으로 설정하고 오픈AI를 비롯해 데이터센터와 반도체, 로보틱스 등 AI 생태계 전반으로 투자 영역을 확대 중이다. 특히 소프트뱅크는 대규모 AI 데이터센터를 직접 구축하는 동시에 AI 컴퓨팅 자원을 기업과 스타트업에 빌려주는 자체 네오클라우드 사업도 추진 중이다. 코어위브와 같은 AI 인프라 전문 사업자를 겨냥해 AI 컴퓨팅 시장으로 사업 영역을 넓히려는 전략이다. 미국에선 초대형 AI 데이터센터 구축에도 나선다. 소프트뱅크는 올해 미국 오하이오주에서 10기가와트(GW) 규모 데이터센터 캠퍼스의 첫 번째 시설 건설에 착수할 예정이다. 전체 계획대로 완공될 경우 세계 최대 규모 AI 데이터센터 클러스터 가운데 하나가 될 전망이다. 오픈AI와 데이터센터 사업 연계도 강화하고 있다. 소프트뱅크는 미국 내 다른 지역에서 1.2GW 규모 데이터센터 캠퍼스를 오픈AI에 임대하기로 계약했다. 오하이오 데이터센터 역시 오픈AI가 전체 시설을 임차하는 방안이 논의되고 있는 것으로 알려졌다. 로보틱스 분야에도 대규모 자금을 투입 중이다. 소프트뱅크는 ABB의 로보틱스 사업 인수에 54억 달러(약 7조원)를 투입하고 디지털 인프라 투자회사 디지털브리지 인수에도 31억 달러(약 4조원)를 투자하기로 하는 등 AI와 연계된 인프라 자산 확보를 이어가고 있다. 경쟁 AI 기업에 투자를 분산하는 다른 글로벌 투자자들과 달리, 소프트뱅크는 대규모언어모델(LLM) 분야에서 사실상 오픈AI에만 집중하는 전략을 택했다. 단순 투자 대상이 아닌 AI 사업 확대를 위한 핵심 파트너로 삼고 있다. 오는 10월 추가 투자가 완료되면 소프트뱅크의 오픈AI 지분율은 약 13%에 이를 전망이다. 이에 향후 오픈AI의 기업가치 변화가 소프트뱅크의 투자 성과와 재무구조에도 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 대규모 AI 투자가 이어지는 가운데 소프트뱅크의 최근 분기 실적은 다소 주춤했다. 회사 4~6월 분기 순이익은 전년 동기 대비 18% 감소한 22억 달러(약 3조원)를 기록했다. 기술 투자 펀드에서 발생한 이익이 줄어든 영향이다. 소프트뱅크 측은 "오픈AI는 단순한 투자 대상이라기보다 파트너에 가깝고 우리는 이들의 모델에 강한 확신을 갖고 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:39한정호 기자

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