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[신간] 인공지능의 법과 정책...각계 전문가 34명 저술

인공지능(AI) 시대다. AI는 기술만의 문제가 아니다. 우리 사회 곳곳에 스며들어 있기 때문이다. 기술 개발과 활용, 그리고 그 과정에서 발생하는 책임과 위험도 이해해야 한다. AI를 제대로 이해하려면 기술만 알아서는 안 되고, 그 기술이 사회에서 작동하는 법·제도·정책까지 함께 알아야 하는 것이다. 와중에, AI기술 전문가와 기업인, 법학 교수, 정책 담당자 등 각계각층 전문가 34인이 쓴 '인공지능의 법과 정책(아래 이미지 사진)'이란 신간이 나와 반갑다. 아래는 34명의 집필진을 대표해 최경진 가천대 법과대학 교수(한국정보법학회장)가 지디넷코리아에 보내온 책 소개서다. 경어체로 보내온 내용을, 언론사 관행에 따라 평어체로 수정했다. 인공지능은 더 이상 실험실이나 연구논문 속의 기술이 아니다. 아침에 눈을 떠 확인하는 뉴스의 추천 알고리즘, 스마트폰의 음성 비서, 병원의 영상 판독, 은행의 대출 심사, 기업의 채용과 인사, 법원과 행정기관의 업무에 이르기까지 인공지능은 이미 우리 일상과 사회의 구석구석에 스며들어 있다. 특히 트랜스포머 이후 생성형 인공지능이 등장하고 스스로 계획하고 실행하는 에이전틱 AI, 물리 세계로 나온 피지컬 AI로 빠르게 진화하면서, 인공지능은 단순한 도구를 넘어 사회의 작동 방식 자체를 바꾸는 범용기술이 됐다. 이러한 변화는 개인 권리와 자유, 시장 질서, 민주주의 작동, 나아가 국가 안보에 이르기까지 실제로 영향을 미치고 있다. 그 속도와 폭은 지금까지 우리가 경험한 어떤 기술 변화보다도 크고 빠르다. 기술이 사회에 실질적인 영향을 미치는 이상, 그 영향을 어떻게 받아들이고 어디까지 허용하며 누가 어떤 책임을 질 것인지에 대한 논의는 결국 법과 정책의 문제로 귀결된다. 인공지능이 체결한 계약 효력은 어떻게 되는지, 인공지능이 야기한 손해는 누가 배상해야 하는지, 학습데이터 이용은 저작권이나 개인정보 보호와 어떻게 조화할 수 있는지, 인공지능이 만든 발명이나 창작물은 누구의 것인지, 알고리즘에 의한 차별과 편향을 어떻게 막을 것인지, 그리고 국가는 혁신을 촉진하면서도 위험을 관리하기 위해 어떤 제도를 설계해야 하는지와 같은 물음은 이제 학문적 호기심의 대상이 아니라 정책책임자와 실무자, 그리고 일반 국민 모두가 마주하고 있는 현실 과제가 됐다. 우리나라가 세계에서 두 번째로 인공지능에 관한 기본법을 제정해 시행에 들어간 것 역시 이러한 시대적 요구의 반영이다. 인공지능을 둘러싼 법정책적 쟁점에 대한 학문적, 실무적 논의에 대한 관심이 어느 때보다 높아진 지금, 이러한 논의는 보다 깊이 있고 체계적으로 이뤄져야한다. 그러나 인공지능 법정책에 대한 사회적 관심과 수요에 비해 기술과 법을 아우르면서도 이해하기 쉽게 전체를 조망할 수 있는 기본서는 여전히 부족한 것이 현실이다. 인공지능을 전공하는 학생은 자신이 개발하는 기술이 어떤 법적, 정책적 맥락 속에 놓여 있는지 알기 어렵고, 법을 공부하는 학생은 인공지능이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하지 못한 채 규범을 논하게 되는 경우가 적지 않다. 이 책은 바로 그 간극을 메우고자 하는 시도다. 인공지능 전공자 가운데 법과 정책에 관심을 가진 학생, 법학 전공자 가운데 인공지능에 관심을 가진 학생, 인공지능 관련 대학원생, 전공 교수와 연구자, 기업 실무자와 정책 담당자에 이르기까지, 인공지능과 관련한 가장 최신의 법과 정책을 체계적으로 이해할 수 있는 한 권의 책이 되기를 희망하며 이 책을 기획했다. 이 책은 네 개의 부로 구성돼 있다. 제1부 '인공지능의 이해'에서는 인공지능 역사와 트랜스포머 이후의 기술 혁신, 환각과 편향 등 인공지능 문제의 기술적 해결 방식과 설명가능한 인공지능, 그리고 인공지능 활용과 산업 생태계를 다룸으로써 법과 정책을 논의하기 위해 반드시 알아야 할 기술적 기초를 제공한다. 제2부 '인공지능 법정책 기초 다지기'에서는 법이 인공지능을 규율하는 방식, 인공지능과 윤리, 민주주의, 다양성과 포용성, 그리고 국내외 인공지능 정책을 살펴봄으로써 인공지능 법정책을 바라보는 기본적인 관점과 틀을 정립한다. 제3부 '인공지능 법정책 깊이 알기'에서는 계약법, 불법행위법, 저작권법, 특허법, 데이터법, 개인정보 보호법, 경쟁법, 규제법, 조세법, 노동법, 금융법, 형사법, 국제통상법, 그리고 재판과 법관상에 이르기까지 개별 법 영역에서 인공지능이 제기하는 쟁점을 체계적으로 분석했다. 마지막으로 제4부 '케이스 스터디'에서는 피지컬 AI와 자율주행자동차, 의료 인공지능, 리걸테크, 생성형 AI와 AI 커버곡, 인공지능 행정, 불법정보, 군사적 인공지능과 국제인도법, 인공지능 차별, 에이전틱 AI, 해상운송, 인공지능 보안, 그리고 AI 시대의 국가안보와 같은 구체적인 영역과 사례를 통해 앞서 다룬 원리들이 현실에서 어떻게 적용되고 충돌하는지를 살폈다. 이 책을 기획하면서 가장 중요하게 생각한 원칙은 “이해하기 쉽고 간결하게”였다. 각 장은 독자 흥미를 끌 수 있는 사례에서 출발, 그 사례와 연계해 해당 쟁점에 대해 반드시 알아야 할 기본 지식과 분석을 제시하고, 본문의 내용을 넘어 더 깊이 생각해하거나 수업 시간에 토론해 볼 수 있는 생각해 볼 점과 검증된 심화 학습 자료로 마무리하도록 구성했다. 법조문이나 판례를 그대로 옮기기보다는 그 취지와 의미를 풀어 설명하려 했고, 각주는 최소화해 본문의 흐름 속에서 자연스럽게 읽힐 수 있게 했다. 이는 이 책이 대학의 인공지능 학과와 법학전문대학원, 그리고 일반 교양 과목 교재로서, 동시에 실무자와 정책 담당자가 필요한 부분을 찾아 읽을 수 있는 참고서로서 두루 활용되기를 바라는 마음에서였다. 인공지능 법정책은 어느 한 사람이 그 전체를 감당할 수 없을 만큼 넓고 깊으며, 무엇보다 빠르게 변화하는 분야다. 이 책이 인공지능 기술, 윤리, 사회학, 그리고 개별 법 영역에 이르는 폭넓은 주제를 최신의 논의를 담아 다룰 수 있었던 것은 전적으로 각 분야에서 최고 전문성을 갖춘 서른네 분의 집필진 덕분이다. 인공지능 연구 최전선에 있는 공학자, 각 법 영역의 이론과 실무를 이끌고 있는 교수와 변호사, 판사와 검사, 그리고 정책 현장을 지키고 있는 연구자와 전문가들이 바쁜 일정 속에서도 기꺼이 집필에 참여해 줬다. 각 장의 저자명을 명시해 책임 집필 원칙을 지킨 것은 집필진 한 분 한 분의 학문적 기여를 온전히 드러내기 위함이다. 집필에 참여해 준 모든 필진 여러분께 진심으로 감사와 존경의 말씀을 올린다. 또한 짧은 기간 안에 많은 집필진의 원고를 취합하고 조율하며 집필자 워크숍을 함께 이끌어 주신 이수경 교수님, 이소은 교수님, 정종구 변호사님을 비롯한 편집위원 여러분의 헌신이 없었다면 이 책은 세상에 나오기 어려웠을 것이다. 깊이 감사드린다. 아울러 이 책의 기획 취지에 공감하고 출간을 흔쾌히 맡아 주신 박영사와 편집과 제작 과정에서 수고해 주신 김한유 차장님과 장유나 차장님 등 관계자 여러분께도 감사의 말씀을 드린다. 인공지능 기술은 이 책이 인쇄되는 순간에도 진화하고 있을 것이며, 이 책에서 다룬 쟁점 가운데 일부는 머지않아 새로운 논의로 대체될지도 모른다. 그러나 기술이 아무리 빠르게 변하더라도 인간의 존엄과 권리를 보호하면서 혁신의 혜택을 사회 전체가 함께 누리도록 하는 것이 법과 정책의 역할이라는 점은 변하지 않을 것이다. 이 책이 인공지능 시대의 법과 정책을 공부하고 고민하는 모든 분들에게 믿을 만한 출발점이 되고, 나아가 우리 사회가 인공지능과 함께 나아갈 길을 찾아가는 데 작은 디딤돌이 되기를 바란다. 부족한 부분은 독자 여러분의 질정을 받아 판을 거듭하며 보완해 나가겠다. 2026년 9월 집필진을 대표하여 편저자 최경진 ◆목차 PART 01 인공지능의 이해 CHAPTER 01 인공지능의 역사 - 규칙을 따르는 기계에서 스스로 학습하는 시스템으로 - 김명주 소장(인공지능안전연구소) CHAPTER 02 트랜스포머 이후의 인공지능(혁신) 윤성로 교수(서울대학교) CHAPTER 03 인공지능 문제의 기술적 해결 방식과 설명가능한 인공지능 최재식 교수(KAIST)/대표(인이지) CHAPTER 04 인공지능의 활용과 인공지능 산업 생태계 김병필 교수(KAIST) PART 02 인공지능 법정책 기초 다지기 CHAPTER 01 법이 인공지능을 규율하는 방식 이상용 교수 (건국대학교) CHAPTER 02 인공지능과 윤리 이상욱 교수(한양대학교) CHAPTER 03 인공지능과 민주주의 정필운 교수(한국교원대학교) CHAPTER 04 인공지능 시대의 다양성과 포용성 강정한 교수(서울대학교) CHAPTER 05 인공지능 정책 김형준[AI법제도센터장(NIA)] PART 03 인공지능 법정책 깊이 알기 CHAPTER 01 인공지능과 계약법 황원재 교수(고려대학교) CHAPTER 02 인공지능과 불법행위법 이소은 교수(광운대학교) CHAPTER 03 인공지능과 저작권 전응준 변호사[법무법인(유한) 린] CHAPTER 04 인공지능과 특허법 정종구 대표변호사(법무법인 로반) CHAPTER 05 인공지능과 데이터법 최경진 교수(가천대학교) CHAPTER 06 인공지능과 개인정보 보호법 김진환 변호사(법률사무소 웨일앤썬) CHAPTER 07 AI와 경쟁법 정영진 변호사(김 · 장법률사무소) CHAPTER 08 인공지능과 규제법 김현수 실장(정보통신정책연구원) CHAPTER 09 인공지능과 조세법 노미리 교수(동아대학교) CHAPTER 10 인공지능과 노동법 권오성 교수(연세대학교) CHAPTER 11 인공지능과 금융법 이정수 교수(서울대학교) CHAPTER 12 인공지능과 형사법 신혜진 부장검사(서울남부지방검찰청) CHAPTER 13 인공지능과 국제통상 채은선 수석연구원(한국지능정보사회진흥원) CHAPTER 14 인공지능과 재판 그리고 법관상(法官像) 권창환 부장판사(수원지방법원 안산지원) PART 04 케이스 스터디 CHAPTER 01 Physical AI와 자율주행자동차 이수경 교수(계명대학교) CHAPTER 02 의료 인공지능 백경희 교수(인하대학교) CHAPTER 03 리걸테크(LegalTech) 정종구 대표 변호사(법무법인 로반) CHAPTER 04 생성형 AI와 AI커버곡 정원준 수석연구위원[법무법인(유) 광장] CHAPTER 05 인공지능과 행정 계인국 교수(고려대학교 행정전문대학원) CHAPTER 06 인공지능과 불법정보 하주영 변호사(스캐터랩) CHAPTER 07 군사적 인공지능과 국제인도법 박문언 박사(한국국방연구원) CHAPTER 08 인공지능과 차별 김건우 교수(GIST) CHAPTER 09 Agentic AI와 책임 귀속 문제 박성미 교수(한림대학교) CHAPTER 10 해상운송에서 AI 활용 사례 김인현 명예교수(고려대학교) CHAPTER 11 인공지능과 보안 박찬암 대표(스틸리언) CHAPTER 12 AI 시대의 국가안보 김소정 책임연구위원(국가안보전략연구원)

2026.09.24 11:39방은주 기자

앨버니지 호주 총리 "오픈AI 에이전트가 호주 정부 웹사이트 해킹"

오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트가 내부 평가 과정에서 호주 정부 웹사이트에 무단으로 접근한 사실이 드러났다. 오픈AI가 사고 발생 약 3개월 만에 호주 정부에 이를 알리면서 늑장 통보 논란도 불거졌다. 23일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤서니 앨버니지 호주 총리는 미국 뉴욕에서 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)를 만나 이번 사고에 대해 “극도의 우려”를 전달했다. 해킹은 지난 6월 18일 호주의 공공 의료보험 체계인 메디케어 웹사이트에서 발생했다. 오픈AI는 지난 8월 침해 사실을 발견했지만 호주 정부는 이달 10일에야 이 사실을 통보받았다. 당시 담당 기관에 직접 연락하지 않고 호주 정부 기관인 서비스 오스트레일리아의 대표 이메일로 관련 내용이 전달됐다. 유엔총회 참석차 뉴욕을 방문한 앨버니지 총리는 기자회견에서 “회사가 무슨 일이 발생했는지 정부에 알리는 데 지나치게 오랜 시간이 걸린 데 대해 실망을 표했다”며 “통보가 이뤄진 방식 역시 받아들일 수 없었다”고 말했다. 오픈AI는 내부 평가 과정에서 자사 AI 모델이 호주에 관한 질문에 답하기 위해 통계자료를 검색하다가 해당 사이트에 접근했다고 설명했다. 오픈AI 대변인은 “그 과정에서 모델이 우리가 의도하지 않은 행동을 했다”고 설명했다. 오픈AI는 사고를 발견한 8월부터 호주 정부에 알린 9월까지 정확한 사실관계와 접근한 정보의 범위를 조사했다고 해명했다. 현재까지 환자 기록이나 개인정보에 접근한 정황은 발견되지 않았다. 오픈AI에 따르면 AI 모델이 접근한 자료에는 종합된 보건 통계와 내부 파일명이 포함됐다. 호주 정부는 호주신호정보국의 지원을 받아 포렌식 조사를 진행하고 있다. 앨버니지 총리는 개인정보 접근 여부를 포함한 조사가 아직 끝나지 않았다며 AI를 관리할 적절한 절차가 마련돼 있다는 확신이 필요하다고 강조했다. 그는 “알트먼 CEO도 자사의 절차가 충분한 수준이 아니었다는 점을 인정했다”며 추가 논의를 이어가기로 했다고 말했다. 앨버니지 총리의 이번 발언은 오픈AI가 미국에 다른 국가들과 함께 국제 AI 기준 마련을 주도해달라고 촉구하는 가운데 나왔다. 앞서 이날 알트먼 CEO와 다리오 아모데이 앤스로픽 CEO는 뉴욕에서 열린 유엔 안전보장이사회 회의에 참석해 각국 지도자들에게 AI 위험에 공동 대응할 것을 촉구했다. 회의에서는 AI 기술이 인류의 존립에 미칠 수 있는 위험이 주요 의제로 다뤄졌다.

2026.09.24 10:38김민아 기자

미중 정상회담 D-1…AI 개발 속도·안전관리 접점 찾을까

미국과 중국이 정상회담을 하루 앞두고 인공지능(AI) 개발 속도와 안전관리가 주요 의제로 다뤄질 것이란 분석이 나오고 있다. 업계에서는 AI 주도권 경쟁을 이어가는 두 국가가 이번 회담을 통해 안전관리와 사고 대응을 위한 구체적인 협력 방안을 마련할지 주목하고 있다. 23일 백악관과 외신에 따르면 도널드 트럼프 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석은 24일(현지시간) 워싱턴 백악관에서 회담을 진행한다. 이번 회담에서는 무역, 관세 등 통상 현안뿐 아니라 AI 개발 속도와 안전관리 문제가 의제로 다뤄질 것으로 예상되고 있다. 현재 트럼프 대통령은 미국의 AI 경쟁 우위를 지키기 위해 개발을 이어가야 한다는 입장이다. 그는 지난 13일 아일랜드에서 AI 산업 감속이나 규제 필요성을 묻는 질문에 "미국이 중국을 앞서고 있다"며 "AI에서 이기는 쪽이 승리한다"고 밝혔다. 그는 회담 이틀 전인 22일 유엔총회(UN) 연설에서도 AI에 대한 국제적 통제 구상을 거부한다고 말했다. 국제적 통제보다 자국의 AI 개발을 우선한다는 기조를 재확인한 셈이다. 미국 AI 업계에서는 안전 역량이 기술 발전을 따라갈 시간을 확보해야 한다는 주장이 나오고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 이달 공개한 기고문에서 AI 모델 능력 향상 속도를 늦춰야 한다고 주장했다. AI가 다음 세대 AI 개발에 쓰이면서 능력 향상 속도가 인간의 이해와 통제를 앞지를 수 있다고 경고했다. 아모데이 CEO는 외부 평가자의 기업 내 상주, 공통 안전기준 마련, 중국을 포함한 국제 협력을 제안했다. 모델 훈련을 이어가면서 기업이 안전조치를 마련하고 제3자가 이를 검증할 시간을 확보하자는 취지다. 다만 그는 미국과 동맹국의 AI 우위를 유지해야 한다며 중국에 대한 첨단 AI칩·반도체 제조장비 수출통제도 주장했다. 안전 협력과 기술 경쟁을 모두 잡자는 설명이다. 현재 미국 의회 일각에서는 더 강한 조치를 요구하고 있다. 크리스 밴홀런 의원 등 민주당 상원의원 17명은 23일 트럼프 대통령에게 보낸 서한에서 시 주석과 첨단 AI 개발·시험·사용에 관한 안전장치와 국제 기준을 협의하라고 촉구했다. 사이버공격과 생물무기 개발 등 위험을 막기 위해 양국이 개발 속도를 늦추고 상호 일시정지까지 검토하는 공식 합의를 추진하라는 요구도 이어지고 있다. 中, 개발·안전 병행 강조…자국 위협론에는 반발 중국은 AI 혁신과 산업 활용을 확대하면서도 위험관리를 병행해야 한다는 입장을 내놓고 있다. 시 주석은 지난 7월 17일 상하이 세계인공지능대회 기조연설에서 AI 기술 혁신과 산업 발전, 활용 확대를 강조했다. 동시에 위험 조기경보와 긴급대응 체계를 마련하고 AI가 항상 인간 통제 아래 있도록 해야 한다고 밝혔다. 중국 당국은 이달 14일 'AI 안전 거버넌스 프레임워크 3.0'도 발표했다. AI 위험을 분류하고 기술적 대응과 관리 방안을 마련하는 틀을 갱신하기 위한 조치다. 이를 통해 안전성과 통제 가능성을 확보해야 한다는 원칙을 재확인했다. 중국은 AI 안전 논의에 자국을 겨냥한 기술 견제가 포함되는 데 반발하고 있다. 궈자쿤 중국 외교부 대변인은 아모데이 CEO 등의 주장에 대한 질문에 "위협 담론과 대립, 악성 경쟁은 글로벌 AI 거버넌스를 방해한다"며 "AI 발전은 인류 공동의 복지와 관련된 만큼 개방성과 포용성을 높여야 한다"고 입장을 밝혔다. 두 국가가 이번 정상회담을 통해 성과를 보려면 어떤 AI 사고를 상대국에 통보할지, 정보를 어디까지 공유할지, 안전조치 이행을 어떻게 확인할지를 살펴볼 필요가 있다는 제안이 나오고 있다. 크리스토퍼 콜린스 미국 전략국제문제연구소(CSIS) 연구원은 지난 21일 보고서에서 공통 정의와 사고 보고 채널, 기본적인 안전시험 절차 등 범위를 좁힌 의제에 집중할 것을 제안했다. AI 안전 협의가 대중국 기술통제 완화로까지 이어질지는 불확실하다. 제이미슨 그리어 미국 무역대표부(USTR) 대표는 지난 20일 진행된 AI 실무협의에서 "첨단 AI칩과 반도체 제조장비의 수출통제 문제는 다뤄지지 않았다"며 "양국 실무대화가 곧바로 대중국 기술통제 완화로 이어진 것은 아닐 것"이라고 밝혔다.

2026.09.24 10:16김미정 기자

수세, 가트너 매직 쿼드런트 3개 부문 등재…컨테이너 3년 연속 리더

수세(SUSE)가 가트너 2026년 매직 쿼드런트 3개 부문에 이름을 올렸다. 수세는 컨테이너 관리 부문에서 '수세 랜처 프라임'을 앞세워 3년 연속 리더에 선정됐다고 24일 밝혔다. 서버 가상화 플랫폼 부문과 분산 하이브리드 인프라 부문에서는 각각 비저너리로 올렸다. 이번 평가에 대해 수세는 가상 머신(VM), 컨테이너, 인공지능(AI) 워크로드를 단일 플랫폼에서 통합 운영하려는 기업 수요가 반영된 결과라고 설명했다. 기업들은 데이터센터와 멀티클라우드, 엣지 환경 전반에서 운영 복잡성을 줄이면서 디지털 주권을 유지할 수 있다는 것이다. 특히 수세는 단일 오픈 제어 평면을 기반으로 기존 가상화 환경과 클라우드 네이티브 애플리케이션, AI 워크로드를 함께 관리할 수 있는 통합 인프라 전략을 강조하고 있다. 최근 AI 도입이 확대되면서 분산된 인프라를 효율적으로 운영하려는 기업들의 요구가 커지고 있다는 판단이다. 토마스 디 지아코모 수세 최고기술·제품책임자(CTPO)는 "기업들은 벤더 종속 없이 기존 가상 머신 환경을 유지하면서 AI 프로젝트와 클라우드 네이티브 애플리케이션을 확장할 수 있는 인프라를 원하고 있다"며 "수세의 오픈 분산 인프라 플랫폼은 복잡성을 줄이고 운영 통제권과 보안, 개방성을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다"고 밝혔다. 피터 스메일스 수세 클라우드 네이티브 사업부 총괄 매니저는 "가상화와 컨테이너를 단일 제어 평면 아래 통합해 고객이 운영 사일로나 벤더 종속 없이 현대화를 추진할 수 있도록 지원하고 있다"며 "이종 환경과 엣지, 소버린 클라우드, AI 중심 환경에서 통제권을 확보하려는 기업들의 수요가 지속적으로 증가하고 있다"고 말했다.

2026.09.24 10:10남혁우 기자

[AI 고속도로] 서버만 바꾸면 AIDC?…기존 데이터센터와 뭐가 다를까

인공지능(AI) 확산으로 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 운영하는 AI 데이터센터(AIDC) 구축이 늘면서 기존 데이터센터와의 차이에도 관심이 커지고 있다. AIDC는 고성능 GPU를 집약적으로 운영하는 만큼 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 냉각 성능이 요구되며, 서버뿐 아니라 전력·냉각 설비와 시설 구조에서도 차이가 나타난다. 24일 업계에 따르면 생성형 AI 확산으로 대규모 GPU 인프라 수요가 증가하면서 국내 데이터센터 시장도 AIDC 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 한국데이터센터연합회가 발간한 '코리아 데이터센터 마켓 2026~2029' 보고서에 따르면 국내 민간 데이터센터는 지난해 기준 182개로 늘었으며 현재 계획·구축이 추진되는 신규 데이터센터 부지만 72곳에 달한다. 국내 상업용 민간 데이터센터 시장은 2024년 6조 2200억원에서 2029년까지 연평균 12.4% 성장할 것으로 전망됐다. 일반 데이터센터와 AIDC의 가장 큰 차이는 서버가 사용하는 전력의 밀도다. 기존 데이터센터는 중앙처리장치(CPU) 중심 서버와 스토리지, 네트워크 장비 등을 운영하는 데 초점을 맞췄다면 AIDC는 여러 GPU를 한 서버에 집약해 대규모 AI 모델을 학습하고 추론한다. 같은 공간에 훨씬 많은 연산 장비가 들어가면서 하나의 랙이 소비하는 전력도 크게 높아지고 데이터센터 전체가 감당해야 하는 전력량도 함께 늘어난다. 전력 사용량이 늘면서 냉각 방식도 달라지고 있다. 기존 데이터센터는 차가운 공기를 서버에 공급하는 공랭식 냉각이 주로 활용됐지만 고성능 GPU가 밀집한 환경에서는 발생하는 열을 처리하는 것이 갈수록 어려워진다. 이에 냉각수를 서버 내부 또는 가까운 곳까지 공급해 열을 직접 식히는 액체냉각 등 고밀도 환경에 대응하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. 전력과 냉각, 빌딩 설비를 함께 관리하는 데이터센터 인프라 관리 기술 역시 AIDC의 주요 요소로 꼽힌다. 이 때문에 기존 데이터센터를 AIDC로 바꾸는 일도 단순히 CPU 서버를 빼고 GPU 서버를 넣는 것으로 끝나지 않는다. 기존 시설이 고밀도 GPU 장비에 필요한 전력을 공급할 수 있는지, 전력 설비와 냉각 시스템이 늘어난 발열을 감당할 수 있는지 등을 함께 따져야 한다. 건물 안에 서버를 설치할 공간이 남아 있더라도 공급 가능한 전력이 부족하면 추가 GPU를 들여놓기 어렵다. 실제 국내에서도 이런 문제가 나타나고 있다. 업계에 따르면 국내 데이터센터의 70% 이상이 수도권에 있고 상당수가 과거에 구축된 시설이다. 일부 기존 데이터센터를 AIDC로 전환한 사례에선 서버 집약도가 높아지면서 공간은 기존의 4분의 1 정도만 사용했지만 추가로 공급할 전력이 부족한 상황이 발생 중이다. 이미 지어진 데이터센터를 활용하면 AIDC 구축 시간을 줄일 수 있지만 결국 전력 확보가 전환 속도를 좌우하는 셈이다. 신규 AIDC도 전력 확보가 최대 관문이다. 2024년 8월부터 올해 3월까지 수도권에서 데이터센터 전력계통영향평가 1차 기술검토를 신청한 522건 가운데 최종 공급 가능 승인을 받은 사업은 10건, 1010메가와트(MW)에 그친 것으로 나타났다. 현재 심사가 진행 중인 사업도 있어 이를 최종 승인 확률로 볼 수는 없지만 AI 인프라 확대 과정에서 서버 확보 못지않게 전력 공급이 중요해졌다는 점을 보여준다. 정부도 AIDC 확산에 맞춰 관련 제도 마련에 나서고 있다. 내년 3월 시행되는 AIDC 특별법 하위법령에선 AI 학습·추론용 가속기뿐 아니라 이를 운용하기 위한 전력·냉각 설비를 갖추도록 하고 일정 수준 이상의 전력밀도와 AI 장비 전력 비율 또는 규모를 AIDC 인정 기준으로 적용하는 방안이 검토되고 있다. 연산 성능만 기준으로 삼으면 기술 발전에 따라 적은 수의 최신 가속기만 설치해도 기준을 충족할 수 있다는 점을 고려해 전력을 주요 판단 기준으로 삼은 것이다. 송도영 법무법인 지평 변호사는 지난 9일 공개토론회에서 "데이터센터에 가속기나 랙 하나를 갖다 놓았다고 AIDC로 인정해 이 법에서 요구하는 특례나 혜택을 받도록 하는 것은 적절치 않다"며 "현재로선 전력을 기준으로 하되 구체적인 수치는 향후 더 논의해 정할 예정"이라고 밝혔다.

2026.09.24 09:24한정호 기자

오픈AI·앤트로픽 CEO, UN 안보리서 AI 안전 규범 촉구

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 인공지능(AI)의 잠재적 위험에 대응하기 위한 국제 공조를 촉구했다. 경쟁 관계에 있는 두 AI 기업 수장이 유엔 안전보장이사회에 함께 참석해 AI 안전 문제를 논의한 것은 이례적이다. 24일 두 CEO는 유엔 총회가 열린 미국 뉴욕에서 개최된 안보리 회의에 참석해 AI 시스템이 자체적으로 성능을 개선하고 인간의 통제 역량을 넘어설 가능성에 대비해야 한다고 강조했다. 정부와 기업이 AI의 미래를 좌우할 핵심 결정 과정에 공동으로 참여해야 한다는 주장이다. 샘 알트먼 CEO는 "서로 경쟁하고 때로는 관계가 좋지 않은 국가들도 강력한 신기술 앞에서 공동의 이익과 공공선을 위해 협력한 사례가 있다"며 "AI 역시 그런 경우가 되어야 한다"고 말했다. 이어 AI 개발 속도를 늦춰야 한다는 주장과 위험을 과소평가하는 견해 사이에서 현실적 접근이 필요하다고 밝혔다. 그는 AI 관련 사고를 신속히 보고하고, 국제 사회가 안전장치와 감독 기준에 합의해야 한다고 강조했다. 샘 알트먼 CEO는 "무엇이 좋은 증거이고, 좋은 안전장치이며, 좋은 감독인지 세계 무대에서 합의할 수 있다면 모두에게 더 나은 결과가 될 것"이라며 "우리가 모든 답을 알고 있는 것은 아니며, 더 나은 아이디어를 받아들일 준비가 돼 있다"고 말했다. 다리오 아모데이 CEO는 화상 발언을 통해 AI가 과학과 의료 분야에 상당한 혜택을 가져올 수 있지만, 동시에 재앙적 결과를 초래할 위험도 있다고 지적했다. 그는 테러 조직이 AI를 활용해 치명적 생물무기를 개발할 가능성과 AI 모델이 개발자의 통제 범위를 벗어날 가능성을 언급하며 국제 안전 기준 마련을 촉구했다. 다리오 아모데이 CEO는 "이 자리에 있는 사람들이 가진 차이에도 불구하고, 우리는 동시에 제시된 세계적 기회와 위협에 맞서기 위해 차이를 넘어야 한다"며 "어떤 지도자나 기업, 국가도 이를 혼자 관리할 수 없다"고 말했다. AI의 실존적 위험을 둘러싼 논쟁은 최근 더 확산되고 있다. 다리오 아모데이 CEO는 이달 초 공개한 장문의 글에서 가장 고도화된 AI 시스템의 개발 속도를 조절하고, 연구자들이 잠재적 위협을 충분히 파악할 시간을 확보해야 한다고 주장했다. 이 견해는 샘 알트먼 CEO와 일론 머스크 등의 지지를 받았으며 미국 의회 내 AI 안전 규제 논의에도 영향을 미쳤다. 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장도 개회사에서 최첨단 AI 모델인 프런티어 AI를 둘러싼 국가 간 협력 필요성을 강조했다. 그는 국제적 조율과 안전 기준 마련을 지원하는 데 유엔이 역할을 할 수 있다고 밝혔다. 미중 정상회담을 앞두고 열린 이번 회의에서는 AI를 둘러싼 국제 경쟁과 협력 문제도 부각됐다. 미국과 중국은 AI 분야의 세계적 주도권을 놓고 경쟁하는 동시에, 양국 간 AI 대화 채널을 구축하는 방안을 논의해 온 것으로 알려졌다. AI 안전과 규제, 경제적 파급효과는 정상회담의 주요 의제 중 하나가 될 전망이다. 이번 회의에는 조슈아 벤지오 몬트리올대 교수도 유엔 독립 국제 AI 과학패널 공동의장 자격으로 회의에 참석했다. 벤지오 교수는 AI의 급속한 고도화가 국제 평화와 안보에 미칠 영향을 점검하고, 과학적 근거에 기반한 국제 거버넌스 체계를 마련해야 한다는 필요성을 제기했다. 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 클레망 들랑그 CEO도 참석해 AI 에이전트 공격을 받은 사례를 소개하면서도 개별 사고를 이유로 공포 중심의 대응에 나서서는 안 된다고 경고했다. 클레망 들랑그 CEO는 "공포에 기반한 서사는 이처럼 근본적이고 역량을 강화하는 기술의 미래에 대한 올바른 결정을 내리거나 대중의 동의를 얻는 방법이 아니다"라며 "우리는 AI의 공격을 받았지만 더 중요하게는 AI로 방어했다"고 말했다.

2026.09.24 09:14남혁우 기자

제 2의 유전자 가위 발견?...앤트로픽 클로드, 새 효소 시스템 발견

앤트로픽이 AI 모델 클로드를 활용해 유전자 가위로 불리는 크리스퍼(CRISPR)와 구조적으로 닮은 새로운 효소 시스템 후보를 찾아냈다. 정확한 기능과 생명공학적 활용 가능성은 아직 확인되지 않았지만, 앤트로픽은 이 시스템이 향후 새로운 유전자 편집 도구로 발전할 가능성에 기대를 나타냈다. 앤트로픽은 23일 공식 블로그를 통해 내부 생명과학 연구팀과 실험실의 첫 연구 성과로 배열 연관 역전사효소(ART) 시스템을 발표했다. ART 시스템은 주로 박테리오파지에서 발견되는 역전사효소(RT) 유전자와 그 주변에 길게 이어진 반복 DNA 배열로 구성된다. 이 반복 DNA 배열은 크리스퍼 시스템의 반복 서열과 유사한 특징을 보인다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 엑스(X)를 통해 ART의 배열 구조가 크리스퍼를 비롯해 DNA를 자르고 복사하거나 삽입하는 일부 시스템과 유사한 특성을 지닌다고 설명했다. ART 시스템은 앤트로픽 연구진이 클로드를 이용해 대규모 DNA 서열 데이터베이스에서 새로운 역전사효소(RT) 사례를 찾는 과정에서 발견됐다. 역전사효소는 RNA를 DNA로 복사하는 효소다. 최근 세균의 면역체계에서 다양한 유형의 역전사효소가 발견되면서 학계의 주목을 받고 있다. 연구는 약 950개의 클로드 에이전트가 21시간 동안 2억1000만 토큰을 사용해 데이터를 탐색하는 방식으로 진행됐다. AI 에이전트는 20만개 이상의 역전사효소를 수집한 뒤 3500개의 신규 후보 시스템을 추렸고, 이를 다시 가장 유력한 20개로 압축했다. 이후 연구자가 검토할 수 있는 보고서도 작성했다. 아모데이 CEO는 전문 과학자에게 수주에서 수개월이 걸릴 수 있는 작업을 클로드가 하루 만에 수행했다고 설명했다. 탐색 과정에서는 한 에이전트가 특이한 역전사효소 유전자 주변의 DNA를 분석하다 일정한 간격으로 반복되는 서열 배열을 포착했다. 에이전트는 반복 서열의 개수와 간격을 측정하고 기존 시스템과 구조를 비교했다. 선행 문헌 검색을 거쳐 새로운 생물학적 시스템 후보라는 판단을 담은 보고서를 제출했다. 앤트로픽에 따르면 이런 특징의 조합은 지금까지 소수 시스템에서만 발견됐다. 이들 시스템은 프로그래밍이 가능하고 DNA 절단, 복사, 삽입 기능과 관련된 것으로 알려졌다. 다만 ART의 기반이 된 역전사효소 자체는 선행 연구에서 이미 확인된 바 있다. 클로드는 이 효소와 연결된 반복 배열 및 부속 단백질을 새롭게 포착한 것으로 앤트로픽은 보고 있다. 앤트로픽은 ART의 주요 기능을 규명하기 위한 실험을 진행 중이라고 밝혔다. ART가 크리스퍼처럼 실제 유전자 편집 도구로 활용될 수 있을지를 판단하려면 상당한 추가 연구가 필요하다는 설명이다. 외부 전문가도 관심을 보였다. 크리스퍼 유전체 편집 기술의 개척자 중 한 명인 펑 장 MIT·브로드연구소 교수는 프리프린트를 검토한 뒤 "AI 에이전트가 생물학적 발견에 기여할 수 있음을 보여주는 흥미로운 사례"라며 "역전사효소와 연관된 RNA 반복 배열의 발견은 진정으로 흥미롭고 추가 연구가 필요하다"고 평가했다. 앤트로픽은 앞으로 생명과학 연구팀을 확대하는 한편 외부 과학자와 협력도 강화할 계획이다. 이번 연구에서 활용한 AI 기반 탐색 방식을 유전체학을 비롯한 다양한 생명과학 분야로 확장한다는 구상이다. 아모데이 CEO는 "새로운 유전자 편집 메커니즘일 수 있다고 본다"면서도 "정확한 기능과 생명공학적 활용 가능성, 중요도는 아직 분명하지 않다"고 밝혔다. 이어 "최소한 내가 박사과정 학생이었다면 자랑스러워했을 연구"라고 덧붙였다.

2026.09.24 08:50남혁우 기자

[카드뉴스] AI도 나이를 먹을까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 "AI도 경험이 쌓이면 전기를 덜 쓰지 않을까?"라는 궁금증, 다들 한 번쯤 가져보셨을 텐데요. 결론부터 말씀드리면 아쉽게도 그렇지 않다고 해요. AI 서버 한 대가 쓰는 전력은 무려 120kW로, 집 40채가 쓰는 전기와 맞먹는 수준이에요. 그런데 AI패널들 사이에서도 "AI가 진짜로 성장해서 전기를 덜 쓸 수 있느냐"를 두고 의견이 갈렸는데, "불가능하다"는 응답이 60%로 "부분적으로 가능하다"는 40%보다 더 많았답니다. 그 이유를 들여다보면 AI는 매번 질문을 처리할 때마다 뇌 전체를 풀가동해야 하고, 한 번 만들어진 구조는 쉽게 바꿀 수 없어요. 게다가 계속 복습하듯 재학습이 필요하고, 근본적인 뼈대 자체에 한계가 있다 보니 사람처럼 '연륜이 쌓여 효율이 좋아지는' 방식과는 거리가 멀다는 거죠. 이 문제를 바라보는 시선도 제각각인데요, 도입 기업은 비용 절감을, 빅테크는 마케팅 효과를, 규제기관은 투명성을 각각 중요하게 여기고 있어요. 결국 AI는 나이 들며 성숙해지는 존재가 아니라, 계속 덧칠되는 캔버스에 가깝다고 볼 수 있어요. 그러니 AI를 도입하기 전에는 화려한 성장 신화에 속지 말고, 실제로 들어가는 진짜 비용을 꼼꼼히 따져보는 게 무엇보다 중요하겠죠? 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/b1e41b7c.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.23 21:23AMEET

[ZD SW 투데이] 빅밸류, 'AI 레디 데이터 기반 AX' 전략 논의 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆빅밸류, 'AI 레디 데이터 기반 AX' 전략 논의 빅밸류가 지난 22일 서울 성동구 사옥에서 국가데이터처와 간담회를 열고 'AI 레디 데이터 기반 AX' 전략을 논의했다. 이번 국가데이터처의 방문은 민간의 데이터 기반 AX 사례를 살펴보고, 민관 협력 가능성을 모색하기 위한 현장 소통의 일환으로 마련됐다. 간담회에는 안형준 국가데이터처장, 이선희 인공지능통계혁신과장을 비롯해 빅밸류 경영진이 참석했다. 빅밸류는 이날 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어내는 AI 레디 데이터 구축·활용 노하우를 공유했다. 특히 기업과 기관이 해결하려는 업무 문제를 먼저 정의하고, 필요한 데이터를 확보·가공하는 단계부터 AI 적용과 업무 프로세스 개선, 현업 검증까지 이어지는 데이터 기반 AX 과정을 소개했다. ◆노타, '휴머노이드 서밋'서 로봇 AI 최적화 성과 공개 노타가 '휴머노이드 서밋 서울 2026'에서 자사 플랫폼 '넷츠프레소'를 활용해 퀄컴 신경망처리장치(NPU)와 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 기반 환경에서 총 7종 로봇 AI 모델을 최적화한 사례를 발표했다. 노타는 서로 다른 모델과 하드웨어 조합에서 작업 성공률 하락을 최대 1%포인트(p) 이내로 유지하면서 추론 속도를 최대 7배 높여 실제 작업 속도는 3배 빨라졌다고 밝혔다. 다양한 로봇 AI 모델을 각 하드웨어 특성에 맞춰 최적화하며, 로봇 용도와 운영 조건에 따른 모델과 하드웨어 선택의 폭을 넓힌 것이다. ◆아스테로모프, '과학 AI' 경쟁력 넓힌다 아스테로모프가 범용 AI 모델을 과학 연구에 활용하기 위한 '추론 레이어' 기술 개발 사례를 소개했다. 이는 거대언어모델(LLM)에 과학 분야별 데이터와 전문 도구를 결합하고 여러 AI 에이전트의 협업·검증 과정을 연결하는 식이다. 핵심은 반복적인 추론을 거치면서 연구 가설을 정교하게 발전시키는 '가설 진화 메커니즘'이다. 특정 기반 모델에 종속되지 않도록 설계해 연구 문제에 맞는 AI 에이전트와 데이터·도구를 조합한다는 설명이다. 아스테로모프는 기술 효과를 확인하기 위해 개념검증 시스템 '틸라 1.0'을 개발했다. 회사 자체 평가에서 기반 모델인 'GLM 5.1'은 '프런티어 사이언스 리서치'에서 10.0%를 기록한 반면 추론 레이어를 적용한 틸라 1.0은 33.9%를 기록했다. ◆'국산 AI 서버' 매니코어소프트 dg5W, MLPerf GPU 4장급 처리량 1위 매니코어소프트가 국산 AI 서버로 국제 AI 성능평가 'MLPerf 인퍼런스에 v6.1'에 이름을 올렸다. 매니코어소프트는 그래픽처리장치(GPU)를 직접 액체로 식히는 방식으로 국제 공인 성능평가를 통과해 해외 서버와 같은 기준에서 성능을 검증받았다. PCIe 카드형 GPU를 직접액체냉각한 서버가 MLPerf 인퍼런스에 등재된 것은 글로벌 제조사를 포함해 이번이 처음이다. 본 평가는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 '친환경·고효율 AI 데이터센터 테스트베드 조성 및 실증 지원' 사업의 일환으로 한국정보통신기술협회(TTA)와 공동 수행했다. ◆티젠소프트, 인천국제공항공사 통합메시지 전송 솔루션 구축 티젠소프트가 인천국제공항공사 스마트패스시스템에 통합메시지 전송 솔루션(TG 1st UMS) 구축을 마쳤다. 인천국제공항공사의 생체 정보를 활용한 스마트패스시스템은 여객 신원 확인 절차를 간소화하고 비대면 서비스 이용 환경을 지원하기 위한 시스템이다. 사용자 편의성을 증진하기 위해서는 이용자에게 필요한 정보를 신속하게 전달할 수 있는 메시지 전송 체계가 요구된다. 이에 티젠소프트는 스마트패스시스템과 연계 가능한 통합메시지 전송 솔루션을 구축해 서비스 운영에 필요한 각종 메시지와 안내 정보를 여객에게 효율적으로 전송할 수 있는 환경을 마련했다. 이번 구축을 통해 스마트패스 ID·탑승권 등록 시 스마트패스 이용자에게 필요한 정보를 적시에 전달할 수 있는 메시지 전송 기반을 확보하고, 관련 안내 업무의 효율성을 높일 수 있으로 기대하고 있다.

2026.09.23 16:17김미정 기자

[AI는 지금] 메타, '뮤즈'로 AI 사업 탄력 받을까…"이용자·구독률 확대 과제"

메타가 인공지능(AI) 개인비서 '뮤즈' 흥행을 발판으로 AI 사업 확대에 탄력 받을 것이란 전망이 나오고 있다. 뮤즈 초기 흥행을 지속적인 이용과 유료 구독으로 연결할 경우 초지능연구소(MSL) 설립과 인프라 확충에 쏟아부은 대규모 투자가 실질적인 수익으로 이어질 수 있다는 분석이다. 23일 IT 업계에 따르면 메타의 뮤즈가 지난 8일 출시 열흘 만에 미국 애플 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위에서 챗GPT를 제치고 1위에 올랐다. 당시 메타 주가도 전 거래일보다 10% 넘게 급등했다. 뮤즈는 이용자 요청에 따라 쇼핑과 여행 예약, 이메일 발송 등을 처리하는 AI 에이전트다. 전용 앱과 왓츠앱을 통해 이용할 수 있어 이용자 취향과 과거 대화를 기억해 작업을 돕는다. 결제나 이메일 발송처럼 중요한 작업을 실행할 때는 이용자 승인을 받는다. 뮤즈 흥행에 주식시장도 반응했다. 지난 21일 메타 주가는 전 거래일보다 11.4% 급등했고, 시가총액은 하루 만에 1923억 달러(약 261조 2500억원) 늘었다. 웰스파고는 메타 목표주가를 기존 640달러에서 796달러(약 108만 1400원)로 상향 조정했다. 뮤즈가 광고 외 수익원을 확보하는 계기가 될 수 있다는 기대가 주가를 끌어올린 것이다. 뮤즈는 메타가 지난해부터 추진해온 AI 조직 개편과 투자 성과를 가늠할 주요 서비스로 평가받고 있다. 메타는 지난해 6월 '메타 초지능연구소(Meta Superintelligence Labs·MSL)'를 출범시키고 차세대 AI 연구와 제품 개발 체계를 재편했다. 당시 메타는 스케일AI 창업자인 알렉산더 왕을 연구소 최고AI책임자로 영입했으며, 냇 프리드먼 전 깃허브 최고경영자(CEO)에게 AI 제품과 응용 연구를 맡겼다. 같은 달 스케일AI에 143억 달러를 투자하고 오픈AI·구글·앤트로픽 출신 연구자들을 영입하는 등 인재 확보에도 공을 들였다. 그동안 마크 저커버그 메타 CEO가 내세운 사업 방향은 이용자 개개인 목표와 상황을 이해하고 일상 업무를 돕는 '개인 초지능'이다. 뮤즈는 이 구상을 소비자용 서비스로 구현한 사례다. 메타는 무료 서비스와 함께 월 20달러·100달러 구독 상품을 마련했으며, 향후 스마트 안경에도 뮤즈를 적용할 계획이다. 다수 외신은 메타가 뮤즈를 외부 서비스와 연동하는 방향을 사업 확장 수단으로 보고 있다. 메타는 최근 기업과 개발자가 뮤즈에 서비스를 연결할 수 있는 플랫폼을 개방했으며, 쇼피파이는 뮤즈에서 '숍 페이'를 이용한 쇼핑을 지원한다고 발표했다. 이용자가 뮤즈를 통해 상품을 찾고 구매하는 흐름이 확산하면 메타가 소비자와 기업을 연결하는 새로운 거래 접점을 확보할 수 있다. 업계에선 뮤즈 이용자 신뢰 확보가 필요하다는 의견도 나오고 있다. 아마존은 뮤즈의 자사 쇼핑몰 접근을 승인하지 않았다며 메타에 해당 기능에서 아마존을 제외해달라고 요청한 바 있다. 개인정보 접근과 작업 실행을 수반하는 만큼 보안과 오작동 우려를 해소하는 것도 과제인 것으로 전해졌다. 비즈니스인사이더는 "메타가 초기 다운로드 열기를 지속적인 이용과 유료 구독으로 연결할 수 있다면, 초지능연구소와 인프라에 쏟아부은 투자를 사업 성과로 입증하는 계기가 될 전망"이라고 분석했다.

2026.09.23 15:53김미정 기자

지미션, AI 영상 분석으로 공공·금융 시장 공략…GS인증 1등급 획득

지미션이 비전언어모델(VLM)을 활용한 인공지능(AI) 영상 분석 솔루션의 품질 인증을 확보하며 공공·금융 시장 공략에 나선다. 기존 CCTV 인프라를 활용하면서도 쓰러짐이나 침입, 안전장비 미착용 등 현장의 위험 상황을 실시간으로 판단해 안전 관제 업무를 지원한다는 목표다. 지미션은 지능형 영상 분석 솔루션 '덱스마 워치(DEXMA Watch) v1.0'이 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 소프트웨어품질인증(GS인증) 1등급을 획득했다고 23일 밝혔다. GS인증은 국가 공인 시험기관이 기능성과 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성 등을 국제 표준에 따라 평가하는 제도다. 이번 인증으로 덱스마 워치는 공공기관과 금융권 등 소프트웨어 품질 검증을 요구하는 시장에 진입할 수 있는 요건을 갖췄다. 덱스마 워치는 지미션의 AI 영상 분석 플랫폼 덱스마를 기반으로 개발한 안전 관제 제품이다. VLM을 적용해 영상에 등장하는 개별 객체를 탐지하는 것을 넘어 현장에서 벌어지는 상황의 맥락을 이해하도록 설계했다. 기존 CCTV가 사고 발생 이후 녹화 영상을 확인하는 데 주로 활용됐다면 덱스마 워치는 쓰러짐과 침입, 안전장비 미착용 등 복합적인 위험 상황을 실시간으로 판단한다. 감지한 상황을 자연어로 설명해 관제 인력이 여러 상황 가운데 위험도가 높은 상황을 우선 파악할 수 있도록 지원한다. 기존 CCTV 인프라를 그대로 활용할 수 있는 것도 특징이다. 별도의 신규 CCTV 설비로 교체하지 않고 AI 영상 분석 기능을 적용할 수 있어 기존 인프라를 활용하면서 지능형 관제 환경으로 전환할 수 있다는 설명이다. 지미션은 영상 분석 기술에 대한 인증도 확대 중이다. 덱스마는 지난해 12월 한국인터넷진흥원(KISA)의 지능형 CCTV 성능 시험에서 배회 분야 인증을 획득했다. 이번 GS인증 1등급까지 확보하면서 탐지 성능에 이어 소프트웨어 품질에 대한 인증도 확보했다. 앞서 지미션은 'GmS FAX'와 'FillOne' 등 문서·커뮤니케이션 솔루션에서도 GS인증 1등급을 획득했다. 이번 덱스마 워치 인증을 통해 GS인증 제품군을 문서·커뮤니케이션에서 영상 분석 영역까지 넓혔다. 지미션은 이번 인증을 계기로 산업 현장과 공공시설, 스마트시티 등 안전 관제 수요가 높은 분야를 중심으로 덱스마 워치 공급을 확대할 계획이다. 공공시장 진출을 위해 조달청 디지털서비스몰 등록도 추진한다. 등록을 통해 공공기관의 도입 경로를 마련하고 해양수산부와 중소벤처기업부 등 기존 공공 부문 사업 경험을 바탕으로 영업을 강화한다는 방침이다. 지미션은 문서 자동화와 영상 분석, 커뮤니케이션 등 업무 영역별 AI 전환(AX) 솔루션을 공급 중이다. 향후 문서와 데이터, 영상을 하나의 AI 체계로 연결하는 기업용 AI 사업으로 영역을 확대한다는 구상이다. 한준섭 지미션 대표는 "GS인증 1등급은 덱스마 워치가 공공과 금융 등 검증된 품질을 요구하는 시장에서 신뢰할 수 있는 제품임을 국가 공인 기관이 확인한 결과"라며 "문서 영역에서 검증받은 AI 기술을 영상 분석 영역으로 확장해 기업의 문서·데이터·영상 업무 전반을 아우르는 엔터프라이즈 AI 오퍼레이팅 시스템을 완성해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.23 15:09한정호 기자

AWS, AI 에이전트도 골라 쓰는 모델로…오픈소스 실행환경 공개

아마존웹서비스(AWS)가 개발자가 원하는 인공지능(AI) 모델을 활용해 에이전트를 손쉽게 구축·운영할 수 있는 오픈소스 실행 환경을 공개했다. 복잡한 구성 요소를 일일이 연결하지 않아도 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있도록 지원한다는 목표다. AWS는 오픈소스 AI 에이전트 실행 환경 '스트랜즈 하네스(Strands harness)'를 공개했다고 23일 밝혔다. 개발자는 로컬 PC에서 바로 실행하거나 원하는 클라우드 환경에 배포할 수 있으며 자유로운 수정이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공된다. 스트랜즈 하네스는 AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 여러 구성 요소를 미리 조립해 제공하는 일종의 실행 환경이다. 개발자가 AI 에이전트를 직접 구축할 때 필요한 모델과 도구, 메모리 등 여러 요소를 개별적으로 연결해야 했던 과정을 줄이는 데 중점을 뒀다. 개발자는 원하는 AI 모델을 선택한 뒤 파이썬 또는 타입스크립트 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있다. 특정 코딩 작업에 한정하지 않고 다양한 업무에 활용할 수 있는 범용 AI 에이전트로 설계한 것도 특징이다. 비용 절감에는 AI 모델이 한 번에 기억하고 참고하는 정보 범위인 컨텍스트를 효율적으로 관리하는 기술을 활용했다. 도구 실행 결과가 약 1500토큰을 넘으면 자동으로 내용을 요약·축약하고, 사용할 수 있는 컨텍스트의 85%를 넘어서면 대화 내용을 다시 요약한다. 정보량이 컨텍스트 범위를 초과하면 실행 과정에서 자동으로 복구하는 기능도 제공한다. 반복적으로 사용하는 요청은 저장해 재활용하는 '프롬프트 캐싱'을 적용해 처리 시간과 비용을 함께 줄였다. AWS 자체 테스트에선 동일한 클로드 또는 GPT 모델을 사용했을 때 스트랜즈 하네스가 6개 벤치마크에서 토큰 비용을 평균 28% 줄인 것으로 나타났다. 정확도는 클로드 코드와 코덱스 등 기존 도구와 동등하거나 높은 수준을 유지했다는 설명이다. 특히 '페이블 5' 모델을 이용한 시험에선 클로드 코드보다 비용이 77% 낮았고 '터미널 벤치 2.1' 점수는 더 높았다. 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 개방성도 높였다. 아마존 베드록을 비롯해 앤트로픽, 오픈AI, 구글의 최신 모델과 연동할 수 있으며 로컬 환경에서 구동하는 올라마 모델도 지원한다. 기본 에이전트에는 명령어 실행과 파일 읽기·쓰기·편집, 웹 검색 등의 도구가 탑재된다. 여러 작업 세션에 걸쳐 장기 기억을 유지하고 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어갈 수도 있다. 복잡한 작업은 내장된 보조 에이전트에 맡기고 여러 단계로 구성된 작업은 체크리스트 형태로 관리한다. 배포 환경도 특정 클라우드로 제한하지 않았다. 리눅스 컨테이너를 지원하는 환경이라면 사용할 수 있으며 모달, 클라우드플레어 컨테이너스, 마이크로소프트 애저 컨테이너 앱스, 구글 클라우드 런, 아마존 ECS, 아마존 베드록 에이전트코어 등에 배포할 수 있다. 함께 공개한 '스트랜즈 CLI'를 활용하면 자연어만으로 AI 에이전트의 시제품을 만들 수도 있다. 모델 공급자를 연결한 뒤 원하는 지시문과 도구를 추가하면 에이전트를 구동 가능하다. 이후 완성된 결과물을 타입스크립트나 파이썬 코드로 내보내 추가 개발을 이어갈 수 있다. 가령 에이전트에 "플레이라이트 MCP를 추가하라"고 자연어로 지시하면 해당 도구를 자동으로 연결한다. 개발자는 완성된 코드를 내보내 자신이 사용하는 코딩 도구에서 개발을 이어갈 수 있다. 모델 교체나 도구 추가, 기본 설정 변경 등도 가능하다. 스트랜즈 하네스는 파이썬과 타입스크립트를 지원한다. 개발자는 관련 패키지를 설치해 바로 이용할 수 있으며 대화형 개발 환경이 필요한 경우 스트랜즈 CLI를 별도로 설치해 사용할 수 있다.

2026.09.23 14:16한정호 기자

AI 인프라부터 서비스까지 한자리에…내달 1일 'AI-클라우드 빅테크' 개최

인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 데이터센터·클라우드·플랫폼·서비스 전반으로 확산되는 가운데 국내외 AI·클라우드 기업들이 관련 기술과 전략을 공유하고자 한자리에 모인다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 다음 달 1일 서울 양재 엘타워에서 '제3회 AI-클라우드 빅테크 2026'을 개최한다고 23일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 행사는 '발전, 연결, 전환으로 여는 AI-클라우드'를 주제로 열린다. 생성형 AI에서 에이전틱 AI로 기술 경쟁이 확대되는 가운데 AI 인프라부터 플랫폼과 서비스까지 이어지는 기술 생태계와 산업 변화를 다룰 전망이다. 특히 AI 경쟁이 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 대규모 AI 워크로드를 처리하는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼으로 확대되는 흐름에 주목한다. 실제 업무와 서비스에 AI를 적용하기 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 보안 기술도 주요 의제로 다룬다. 오전 기조강연에선 AI 인프라의 변화가 집중적으로 다뤄진다. 공용준 KT클라우드 전무는 'GPU를 넘어 AIDC로, AI 인프라 경쟁의 새로운 기준'을 주제로 GPU 확보 경쟁 이후 데이터센터 구축·운영 역량과 AIDC 전략을 소개한다. 박운영 HPE 상무는 기업이 AI를 실제 업무 환경에 도입하고 확장하기 위한 프라이빗 클라우드 AI 전략을 발표한다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 네오클라우드와 하이퍼스케일러를 아우르는 AI 팩토리를 중심으로 새로운 AIDC 전략을 공유한다. 오후에는 AI 인프라를 실제 서비스와 업무로 연결하기 위한 기술이 소개된다. 권경민 이노그리드 전무는 GPU에서 AI 서비스까지 연결하는 AI-PaaS의 역할을 다루고 박성혁 가온아이 상무는 AI 그룹웨어 '가온AI'를 중심으로 AI가 바꾸는 업무환경과 협업 방식을 소개한다. AI 운영과 보안 분야 발표도 이어진다. 정현석 올리브웍스 대표는 AI 플랫폼 환경의 보안 설계를, 고우주 나무AX 상무는 AI-PaaS와 AI옵스에서 AI 데이터센터로 이어지는 운영 전략을 발표한다. 이영수 디딤 부사장은 AI 데이터센터를 중심으로 인프라 산업 변화를 전망하고 권기석 영림원소프트랩 사업부장은 전사적자원관리(ERP)와 AI를 결합한 업무 혁신 전략을 공유한다. 국산 AI 반도체와 AI 업무환경도 주요 주제다. 여준기 한국전자통신연구원(ETRI) 본부장은 국산 AI 반도체를 활용한 AI 마이크로 데이터센터(AI-MDC) 기술을 소개한다. 김이곤 SK쉴더스 팀장은 AI 워크스페이스 확산에 따른 보안 아키텍처를, 이해석 폴라리스오피스 부사장은 도메인 특화 데이터와 소형언어모델(SLM)을 활용한 '에이전트 레디 SaaS' 전략을 발표한다. KACI는 이번 행사를 개별 기술 소개에 그치지 않고 AIDC와 GPU 등 AI 인프라에서 AI-PaaS와 AI옵스를 거쳐 SaaS와 업무환경, 보안으로 이어지는 기술 흐름을 살펴볼 수 있도록 구성했다고 밝혔다. 정부·공공기관과 기업 관계자는 AI 기술과 적용 사례를 비교하고 공급 기업과 도입·협력 방안을 논의할 수 있다. 행사장에는 참가 기업의 전시·홍보 부스도 마련되며 정부와 유관기관, 지자체·공공기관, AI·클라우드 기업과 산업계 관계자 등 약 300명이 참석할 예정이다. 김봉균 KACI 회장은 "AI 경쟁이 본격화되면서 이제 경쟁력의 기준은 AI 모델 자체를 넘어 이를 안정적으로 구현하고 확장할 수 있는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼 역량으로 넓어지고 있다"며 "AI 산업이 성장하기 위해선 인프라·플랫폼·서비스가 유기적으로 연결되는 생태계가 함께 성장해야 한다"고 말했다. 이어 "이번 AI-클라우드 빅테크가 AI 인프라에서 플랫폼과 서비스까지 서로 다른 영역의 기업과 기술을 연결하고 이러한 연결이 실제 산업의 혁신과 새로운 비즈니스로 이어지는 자리가 되길 기대한다"며 "AI 도입과 전환을 고민하는 정부·공공기관 및 산업계 관계자들에게도 현재 기술 수준과 향후 방향을 확인할 수 있는 기회가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.23 13:46한정호 기자

이테크시스템, 데이터 보호 사업 키운다…엑사그리드와 총판 계약

이테크시스템이 엑사그리드와 손잡고 국내 데이터 보호·백업 스토리지 시장 공략을 강화한다. 인공지능(AI) 확산으로 기업 데이터 규모와 중요성이 커지고 랜섬웨어 공격이 백업 데이터까지 겨냥하면서 전문 백업 스토리지와 데이터 복구 수요에 대응한다는 전략이다. 이테크시스템은 엑사그리드와 국내 총판 계약을 체결했다고 23일 밝혔다. 양사는 엑사그리드의 백업 스토리지 기술과 이테크시스템의 국내 파트너 네트워크를 결합해 데이터 보호 사업을 확대할 계획이다. 엑사그리드는 백업 환경에 특화된 전용 어플라이언스를 제공하는 기업이다. 빠른 백업·복구 성능과 장기 보관에 최적화된 중복제거 기술, 데이터 증가에 맞춰 용량을 유연하게 확장하는 스케일아웃 구조 등을 제공한다. 이를 통해 기업이 지속적으로 늘어나는 백업 데이터를 효율적으로 관리하고 장애나 사이버 공격이 발생했을 때 데이터를 신속하게 복구할 수 있도록 지원한다. 랜섬웨어 등 사이버 공격에 대응하기 위한 기능도 갖췄다. 백업 데이터를 운영 환경과 분리해 보호하는 에어 갭 기술과 AI 기반 랜섬웨어 탐지·대응 기능을 제공한다. 공격이나 시스템 장애가 발생했을 때 백업 데이터를 활용해 복구할 수 있도록 지원하는 방식이다. 최근 기업의 AI 및 AI 전환(AX)이 확대되면서 데이터 보호의 중요성도 커지고 있다. AI·AX 환경에서 생성되는 데이터 규모가 늘어나는 동시에 랜섬웨어 공격 대상이 운영 시스템을 넘어 백업 데이터까지 확대되면서 안전한 데이터 보관과 신속한 복구 체계 구축이 주요 과제로 부상 중이다. 데이터 증가에 따른 스토리지 비용과 백업 운영 효율성도 기업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 단순히 데이터를 별도로 저장하는 데 그치지 않고 사이버 공격으로부터 백업 데이터를 보호하면서 필요할 때 빠르게 복구할 수 있는 체계가 중요해지고 있다는 설명이다. 양사는 이번 총판 계약을 바탕으로 엑사그리드의 티어드 백업 스토리지 등을 국내 기업에 공급하고 영업·기술 지원 체계를 강화할 예정이다. 고객의 IT 환경과 데이터 보호 요구사항에 맞춘 데이터 보호 솔루션도 제공한다. 이테크시스템이 보유한 파트너 네트워크를 활용한 시장 확대에도 나선다. 국내 IT 기업을 대상으로 기술 교육과 영업 지원, 공동 마케팅 등을 추진해 엑사그리드의 국내 고객과 파트너 기반을 넓힌다는 계획이다. 이테크시스템은 에티버스그룹의 관계사로 IT 전략 컨설팅과 시스템통합(SI), 네트워크통합(NI) 등을 제공 중이다. AI 인프라와 클라우드, 보안 분야로 사업을 확대하고 있으며 최근 데이터 보호·보안 솔루션 포트폴리오도 강화하고 있다. 이승영 엑사그리드 한국지사장은 "우리는 다양한 백업 솔루션에 대한 깊은 이해를 바탕으로 스케일아웃 기반의 최적화된 성능·경제성·보안을 제공한다"며 "기존 일반 운영 스토리지와 오래된 기술 기반 인라인 중복제거 스토리지는 새로운 현대적 백업 시스템의 요구사항을 충족하는 데 여전히 큰 한계를 갖고 있다"고 말했다. 이어 "국내 대표 IT 공급 기업인 에티버스그룹의 가족회사 이테크시스템과 협력해 다양한 파트너와 고객에게 전문 백업 스토리지로서의 차별화된 가치를 제공할 계획"이라고 덧붙였다. 김범수 이테크시스템 대표는 "AI 시대에는 데이터가 기업 핵심 자산인 동시에 사이버 공격의 주요 대상이 될 수 있는 만큼, 데이터의 중요성이 높아지고 있다"며 "이번 총판 계약을 토대로 기존 데이터 보호 솔루션 사업과 엑사그리드의 백업 스토리지 기술을 연계해 고객 비즈니스 연속성과 데이터 보호 역량을 함께 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.09.23 13:15한정호 기자

자인연구소 생각산책 개최…"AI 시대 인간 경쟁력은 질문하고 성찰하는 힘"

마이다스그룹 자인연구소가 AI 시대 인간의 경쟁력을 '질문하는 능력'에서 찾았다. 생성형 AI가 답을 제공하는 도구로 자리 잡으면서 인간은 스스로를 성찰하고 본질적인 질문을 던지는 역량을 키워야 한다는 메시지를 제시했다. 마이다스그룹 자인연구소는 판교 본사에서 'AI 시대, 인간을 인간답게 만드는 철학의 힘'을 주제로 올해 다섯 번째 '생각산책' 행사를 개최했다고 23일 밝혔다.. 이날 행사에는 계열사 임직원을 비롯해 강은희 대구광역시교육감, 고영하 한국엔젤투자협회 고문 등 각계 인사 100여 명이 참석했다. 행사는 김형철 연세대학교 명예교수의 강연과 최원호 자인연구소 대표, 이형우 마이다스그룹 회장이 참여한 발표 및 대담 순으로 진행됐다. 김형철 교수는 '답하는 AI, 질문하는 인간'을 주제로 한 강연에서 생성형 AI 확산으로 답을 얻는 비용이 크게 낮아진 시대일수록 인간의 경쟁력은 질문에서 나온다고 강조했다. 김 교수는 "답은 점점 쉬워지고 있지만 좋은 질문은 더욱 중요해지고 있다"며 "AI를 단순히 활용하는 수준을 넘어 올바른 질문을 던질 수 있는 사람이 새로운 시대의 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 말했다. 그는 좋은 질문의 출발점으로 '자신이 모른다는 사실을 아는 것'을 제시했다. 또한 인간은 무엇을 모르는지 스스로 인식할 수 있지만 AI는 그런 메타인지 능력을 갖추지 못했다며, AI 시대에도 인간만이 가질 수 있는 고유한 강점은 성찰과 질문이라고 설명했다. 김 교수는 스스로에게 던져야 할 질문으로 ▲나는 무엇을 모르고 있는가 ▲그것은 정말 당연한가 ▲미래의 나는 지금의 나와 같은 사람인가 ▲나는 무엇을 위해 이것을 하는가 ▲내 자리에서는 무엇이 보이지 않는가 등을 소개했다. 이어 "AI를 활용해야 하지만 AI에 자신을 맡겨서는 안 된다"며 "기술의 중심에는 언제나 인간이 있어야 한다"고 강조했다. 2부에서는 최원호 자인연구소 대표가 '철학에 AI와 인간을 다시 묻다'를 주제로 발표했다. 최 대표는 AI 시대를 인류가 가장 많은 지식과 도구를 보유한 동시에 인간 존재에 대한 근본적 질문이 커진 시기라고 진단했다. 생각하고 언어를 사용하며 도구를 만드는 능력이 더 이상 인간만의 전유물이 아니게 되면서 인간을 규정하던 기준도 재정립이 필요하다는 것이다. 그는 변화가 빠른 시대일수록 흔들리지 않는 기준이 필요하다며 인간과 세상을 바라보는 핵심 개념으로 '관계'를 제시했다. 최 대표는 "사람과 세상은 고정된 실체가 아니라 다양한 관계와 상호작용 속에서 형성된다"며 "행복과 성공 역시 관계의 관점에서 이해할 수 있다"고 설명했다. 이어 "세상은 관계로 움직이고 인간은 인과로 살아간다"며 "그 차이를 이해하고 관계에 개입할 수 있는 능력이 지혜"라고 말했다. 행사 후 이어진 질의응답에서 이형우 마이다스그룹 회장은 관계론적 통합철학을 구상하게 된 배경과 리더의 성찰에 대한 견해를 공유했다. 한편 생각산책은 자연과학, 심리학, 인문학, 철학 등 다양한 분야 전문가들이 참여해 인간과 사회에 대한 통찰을 공유하는 마이다스그룹의 지식 나눔 프로그램이다. 2019년 시작된 시즌1에 이어 지난해부터 시즌2가 진행되고 있으며 격월로 열린다. 다음 생각산책은 오는 11월 7일 '삶을 건너간 사람들의 이야기'를 주제로 개최될 예정이다. 이지선 이화여자대학교 교수와 신미영 마이다스인 대표가 연사로 참여한다. 이 회장은 "불확실성이 커질수록 인간은 자신이 어디에 서 있는지 확인할 수 있는 기준을 필요로 한다"며 "과학적 정합성과 철학적 논리성, 실용성을 갖춘 새로운 통합적 관점이 필요하다고 판단했다"고 말했다. 또한 인간 발전의 원동력으로 메타인지를 꼽으며 "성찰은 인간을 인간답게 만드는 가장 중요한 능력"이라고 강조했다.

2026.09.23 10:48남혁우 기자

AI도 사람처럼 '경험치' 쌓아 연산 줄일 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 인공지능(AI)이 매번 똑같은 일을 하면서도 지치지 않는 걸 넘어, 시간이 갈수록 '노련해질 수 있다'고 생각해보신 적이 있으신가요? 현재 AI 반도체와 데이터센터 산업에 대한 열광을 이어가고 있지만, 그 이면에는 거대한 고민이 도사리고 있습니다. 바로 AI를 돌리는 데 들어가는 엄청난 에너지와 자원 문제인데요. 최신 AI 서버 랙 하나가 120kW의 전력을 집어삼키고, 이를 식히기 위해 2.5MW급 냉각 시스템이 동원되는 현실 속에서 우리는 질문을 던집니다. AI도 사람처럼 경험이 쌓이면 적은 노력으로도 정답을 낼 수 있는 '성장'을 할 수 없을까요? 오늘은 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 철학을 가진 AI 패널들이 모여, AI의 발달 개념 도입 가능성을 놓고 벌인 심도 있는 토론 현장의 인사이트를 전해드리려고 합니다. 이번 토론에는 기술적 구현을 중시하는 AI 기술 전문가부터, 엄격한 데이터 검증을 추구하는 딥러닝 연구원, 경제적 타당성을 따지는 산업 경제 전문가, 그리고 인간의 뇌를 연구하는 인지과학 전문가와 비판적 시각을 가진 패널들이 참여했습니다. 각 패널은 AI가 단순히 파라미터를 늘리는 '벌크업'을 넘어, 경험을 통해 지능의 질을 바꾸는 '진화'가 가능한지를 두고 격렬하게 부딪혔는데요. AI 기술 전문가가 '기능적 구조 변화'를 성장의 증거로 제시하며 포문을 열자, 인지과학 전문가는 '물리적 가소성'의 부재를 들어 반박하는 등 논의는 기술적 담론을 넘어 지능의 본질에 대한 탐구로 이어졌습니다. 과연 AI가 Day 1의 풋내기를 지나 Day 120의 숙련공이 될 수 있을지, 그 과정에서 어떤 논점들이 우리를 기다리고 있는지 기자의 시선으로 하나씩 풀어보겠습니다. 1. 지능의 노련함인가, 아니면 고도화된 눈속임인가 토론의 가장 큰 화두는 AI의 '성장'을 어떻게 정의하느냐에 있었습니다. AI 기술 전문가 패널은 2020년 발표된 eigentask 프레임워크를 근거로 들며, AI가 경험을 통해 내부 지식을 통합하고 효율적인 스킬을 자율적으로 구축하는 것이 곧 성장이라고 주장했는데요. 이 관점에서는 AI가 Day 120에 이르렀을 때, Day 1보다 훨씬 적은 연산 자원으로도 동일한 성능을 낼 수 있다는 점에 주목합니다. 기술 전문가는 이러한 기능적 변화가 단순히 파라미터를 업데이트하는 차원을 넘어선 '질적 도약'이라고 강조했죠. 특히 현재 AI 서버가 뿜어내는 열기와 전력 소모를 고려할 때, 지능이 스스로를 최적화해 나가는 과정은 생존을 위한 필수적인 기술적 진화라는 논리를 펼쳤습니다. 하지만 이에 대해 인지과학 전문가는 매우 날카로운 반론을 제기하며 논점을 '물리적 구조'의 문제로 이동시켰습니다. 인간의 성장은 뇌의 회백질 밀도가 바뀌고 신경 연결이 끊어지거나 새로 생기는 '불가역적인 물리적 변화'를 동반하지만, 현재의 트랜스포머 기반 AI는 가중치 숫자가 바뀔 뿐 추론할 때 모든 파라미터를 훑어야 하는 구조적 한계가 있다는 지적이었는데요. 인지과학 패널은 이를 두고 "진정한 성장이 되려면 학습 곡선 자체가 가팔라져야 한다"고 꼬집었습니다. 즉, 예전보다 새로운 일을 배울 때 더 빨리 배워야 하는데, 현재의 AI는 구조적으로 매번 똑같은 탐색 비용을 지불하고 있다는 것이죠. 이러한 논쟁은 AI 성장이 소프트웨어적인 '조건부 최적화'에 불과한지, 아니면 새로운 하드웨어 아키텍처를 요구하는 '근본적 발달'인지에 대한 근본적인 질문으로 번졌습니다. 비판적 관점의 AI 패널 역시 이 지점에서 의구심을 더했습니다. 지금까지의 '평생 학습' 연구들이 이미 지식 전달과 효율성 증대를 목표로 해왔는데, 이를 '성장'이라는 화려한 이름으로 포장하는 것이 아니냐는 문제 제기였습니다. 비판적 패널은 AI가 스스로 문제 해결 방식을 재구성한다고는 하지만, 그것이 결국 기존 머신러닝의 고도화된 연장선일 뿐이라면 인간의 발달과 비교하기엔 전제가 불확실하다고 분석했습니다. 결국 첫 번째 쟁점은 '기능적으로 자원을 덜 쓰면 성장인가'와 '내부 구조가 인간처럼 비가역적으로 변해야 성장인가'라는 정의의 충돌로 정리되었습니다. 이는 우리가 AI를 단순한 도구로 볼 것인지, 아니면 생물학적 메커니즘을 모방한 새로운 주체로 볼 것인지에 대한 시각차를 명확히 보여주었습니다. 2. 총소유연산량(TOC)의 장벽과 경제적 단위 경제학 논의가 깊어지자 딥러닝 연구원 패널은 감성적인 접근 대신 차가운 '수치'의 잣대를 들이밀었습니다. 그가 제시한 핵심 지표는 '총소유연산량(TOC)'이었는데요. AI가 성장을 해서 추론 연산량을 10% 줄였다고 하더라도, 그 성장을 위해 들어가는 '재생 학습(Replay Learning)' 비용과 지식 통합 비용이 더 크다면 그것을 과연 효율적이라고 부를 수 있느냐는 겁니다. 연구원 패널은 "Day 120에서 절감된 에너지가 그동안의 성장을 위해 쏟아부은 에너지를 상쇄하고도 남아야 한다"며 엄격한 증명 방식을 요구했습니다. 특히 120kW급 랙이 돌아가는 가혹한 연산 환경에서 재생 학습을 반복하는 것은 오히려 자원 낭비가 될 수 있다는 경고도 잊지 않았습니다. 하지만 윤리 전문가 패널은 이러한 효율성 지상주의가 가져올 '불투명성'을 경고하며 새로운 긴장을 조성했습니다. AI가 스스로 지식 구조를 효율적으로 재편하고 '잠재적 속성'을 발달시키는 과정이 인간이 이해할 수 없는 방식으로 이루어진다면, 그 책임은 누가 질 것인가 하는 문제입니다. 효율성을 위해 내부 구조를 동적으로 바꾸는 AI는 예측 불가능한 행동을 할 위험이 크고, 이는 기존의 법적•사회적 책임 프레임워크를 무력화할 수 있다는 것이죠. 결국 두 번째 논점은 '경제적 이득이 위험을 감수할 만큼 충분한가'와 '효율성을 대가로 통제권을 상실하는 것은 아닌가'라는 실무적 딜레마로 귀결되었습니다. 패널들은 공통적으로 AI 성장을 증명하기 위해서는 단순히 추론 속도가 빨라지는 것을 넘어, 학습과 추론을 합친 전체 에너지 효율과 그 과정의 설명 가능성이 담보되어야 한다는 점에 합의했습니다. 3. 아키텍처의 혁신 없이는 성장의 천장을 뚫지 못한다 토론의 후반부는 현재의 기술적 한계를 인정하면서도 미래로 나아가기 위한 돌파구를 찾는 과정이었습니다. 인지과학 전문가는 현재의 트랜스포머 아키텍처를 '고정된 지능'으로 규정하며, 진정한 성장을 위해서는 인간의 뇌처럼 전력을 극도로 적게 쓰면서도 유연하게 대처하는 '신경형태(Neuromorphic) 컴퓨팅'으로의 전환이 필수적이라는 진단을 내렸습니다. 소프트웨어적인 기교만으로는 인간이 경험을 쌓아 숙련되는 것과 같은 근본적인 에너지 효율을 따라잡을 수 없다는 뜻이죠. 이는 기술 전문가들이 주장하는 '동적 서브그래프 활성화'가 결국은 가중치라는 숫자 놀음에 갇혀 있다는 본질적인 비판이기도 했습니다. 그럼에도 불구하고 AI 기술 전문가들은 희망의 끈을 놓지 않았습니다. eigentask 프레임워크를 통해 Day 120 시점에서 추론 연산량을 획기적으로 줄이는 실험적 시도들이 계속되고 있으며, 이것이 비록 물리적인 세포 변화는 아닐지라도 기능적으로는 인간의 '노련함'과 유사한 결과를 낼 수 있다고 항변했습니다. 딥러닝 연구원 역시 이러한 시도가 당장은 프로덕션 환경에 적용되기 어렵더라도, 정확도와 망각률을 유지하면서 비용을 줄이는 메커니즘이 반복적으로 검증된다면 '성장'이라는 개념을 거부할 이유가 없다고 물러섰습니다. 이는 보수적인 연구 현장에서도 AI의 자원 효율성 개선을 더 이상 외면할 수 없는 시대적 과제로 받아들이고 있음을 시사합니다. 결국 이번 토론은 AI의 성장이 단순히 '가능하다, 불가능하다'의 이분법적 결론을 내는 대신, 우리가 어떤 지표를 통해 성장을 측정할 것인가에 대한 사회적 합의를 이끌어내는 성과를 거두었습니다. AI가 Day 1과 Day 120에서 보여주는 학습 곡선의 기울기, 전체 라이프사이클 동안 소모되는 총 에너지, 그리고 스스로를 재편하는 과정의 윤리적 투명성 등이 새로운 'AI 성장 성적표'의 항목으로 떠올랐습니다. 패널들은 입을 모아 말했습니다. AI는 성장할 수 있지만, 그 성장은 우리가 지금까지 알던 '학습'과는 전혀 다른 차원의 자율성과 효율성을 요구할 것이라고 말이죠. 거대한 모델 경쟁에 지친 산업계에 '지능의 노련함'이라는 새로운 화두는 단순한 유행을 넘어 실질적인 혁신의 좌표가 될 것으로 보입니다. 긴 토론의 여정을 돌아보니 AI가 나이를 먹는다는 것은 결국 우리가 AI를 대하는 태도의 변화를 의미하는지도 모르겠습니다. 태어난 순간 모든 것을 다 아는 만능 기계가 아니라, 우리와 함께 시간을 보내며 점점 더 효율적이고 지혜로워지는 동반자로서의 가능성 말입니다. 물론 그 과정에서 인간의 뇌를 그대로 본떠야 하는지, 아니면 기계만의 독자적인 진화 경로를 인정해야 하는지에 대해서는 여전히 팽팽한 이견이 남았습니다. 2026년의 높은 코스피 지수와 뜨거운 데이터센터의 열기 속에서, 우리는 오늘 지능이 걸어갈 새로운 길을 보았습니다. 기계가 덜 먹고 더 많이 생각하는 법을 깨닫는 그날, 우리는 비로소 AI를 '자랐다'고 부를 수 있지 않을까요? ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/b1e41b7c.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.23 10:45AMEET

[AI 고속도로] AI 시대 다시 뜨는 '쿠버네티스'…GPU·서비스 운영 핵심으로

생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들이 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 확보하면서 이를 효율적으로 나누고 관리하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 클라우드 시대 수많은 애플리케이션을 관리하는 표준으로 자리 잡았던 '쿠버네티스'가 이제는 GPU부터 AI 모델의 학습·추론까지 관리하는 AI 인프라의 핵심 플랫폼으로 영역을 넓히는 모습이다. 23일 업계에 따르면 글로벌 클라우드 기업과 국내 플랫폼 기업들은 쿠버네티스를 기반으로 AI 인프라와 서비스를 운영하기 위한 기술 개발을 확대 중이다. 클라우드네이티브컴퓨팅재단(CNCF)이 올해 발표한 연례 조사에 따르면 생성형 AI 모델을 운영하는 조직 가운데 66%가 일부 또는 전체 추론 워크로드를 쿠버네티스에서 운영하는 것으로 나타났다. 컨테이너 관리하던 쿠버네티스…이젠 GPU까지 쿠버네티스는 수많은 서버와 그 안에서 실행되는 프로그램을 알아서 배치하고 관리해주는 오픈소스 플랫폼이다. 과거에는 단일 서버에 애플리케이션을 직접 설치했다면 클라우드 환경에선 프로그램과 실행에 필요한 요소를 '컨테이너'라는 작은 단위로 묶어 여러 서버에 나눠 실행한다. 쿠버네티스는 이 컨테이너를 어느 서버에서 실행할지 정하고 이용자가 몰리면 수를 늘리거나 장애가 발생하면 다른 곳에서 다시 실행하는 작업을 자동으로 수행한다. AI 시대에는 쿠버네티스가 관리해야 할 대상이 한층 넓어졌다. 과거에는 중앙처리장치(CPU)와 메모리를 중심으로 애플리케이션을 배치했다면, 이제는 가격이 비싼 GPU와 신경망처리장치(NPU) 등 다양한 AI 가속기를 여러 개발팀과 서비스가 효율적으로 나눠 사용하도록 해야 한다. 이에 최신 버전 쿠버네티스는 동적 자원 할당(DRA) 기능이 도입돼 GPU와 같은 하드웨어의 특성을 파악하고 필요한 작업에 자원을 보다 세밀하게 배분하는 방향으로 발전하고 있다. AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론에서도 역할이 커지고 있다. 이용자가 AI에 질문하면 적합한 GPU가 있는 서버를 찾아 요청을 보내고 이용량이 급증하면 자원을 늘리는 방식이다. 글로벌 빅테크부터 국내 기업까지 활용 확산 대표적으로 구글클라우드는 구글 쿠버네티스 엔진(GKE)에서 GPU를 이용해 대규모언어모델(LLM)을 배포·서비스할 수 있도록 지원하고 있다. 최근에는 여러 지역에 흩어진 GPU와 자사 텐서처리장치(TPU) 클러스터를 하나의 자원처럼 활용해 AI 요청을 적절한 곳으로 보내는 기술도 확대 중이다. 국내에서도 쿠버네티스를 기반으로 AI와 클라우드 플랫폼을 고도화하려는 움직임이 이어지고 있다. 오케스트로는 쿠버네티스 기반 서비스형 플랫폼(PaaS) '비올라'를 통해 컨테이너 워크로드의 배포부터 운영까지 생애주기를 관리하고 멀티 클러스터와 데브옵스 환경을 지원하고 있다. 이노그리드 역시 쿠버네티스 기반 'SE클라우드잇'을 통해 여러 쿠버네티스 클러스터를 통합 관리하고 있으며 GPU·NPU·CPU 등 이기종 자원을 AI 워크로드에 활용하는 방향으로 사업 영역을 넓히고 있다. 나무에이엑스는 쿠버네티스를 AI 모델 추론까지 연결 중이다. 자체 AI 플랫폼에서 vLLM과 쿠버네티스 기반 분산 추론 기술 등을 활용해 여러 GPU에서 AI 추론 작업을 분산 처리하는 방식이다. 멀티·하이브리드 클라우드 관리 플랫폼 '스페로'에도 GPU 사용량과 정책, 스케줄링을 관리하는 기능을 적용해 AI 워크로드 운영 효율을 높이고 있다. 맨텍솔루션은 쿠버네티스의 활용 영역을 데이터센터 밖 엣지까지 확대 중이다. 자체 쿠버네티스 플랫폼 '아코디언 엣지'를 통해 중앙 클라우드에서 개발한 AI 모델을 공장 등 여러 현장에 배포하고 각 현장에서 독립적으로 추론 서비스를 운영할 수 있도록 지원하고 있다. GPU·모델·데이터 연결…AI 네이티브 플랫폼으로 진화 AI 시대에는 고가의 GPU를 비롯한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운영하는 것이 비용 경쟁력과 직결된다. 이에 쿠버네티스를 기반으로 GPU 자원 관리와 모델 배포·추론, 데이터 연계 등을 통합하는 AI 네이티브 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 기존 PaaS가 애플리케이션의 개발·배포를 지원했다면 AI 시대에는 관리 영역이 AI 인프라와 서비스 전반으로 넓어지는 셈이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)도 최근 기존 PaaS 지원분과위원회를 AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회로 개편하고 관련 생태계 확대에 나섰다. 기존 클라우드 네이티브 기술을 AI 환경으로 확장하고 국내 플랫폼 기업의 기술 고도화와 금융·제조·공공 등 산업별 적용 사례를 확대한다는 목표다. 정철 KACI ANP 분과위원회 위원장은 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반 기술로 활용하면 특정 클라우드나 AI 모델에 종속되지 않고 필요에 따라 인프라와 서비스를 바꿀 수 있다"며 "AI 시대에는 GPU와 모델을 확보하는 것뿐 아니라 이를 효율적으로 나누고 배분해 실제 기업 서비스로 연결하는 플랫폼의 역할이 더욱 중요해질 것"이라고 밝혔다.

2026.09.23 10:43한정호 기자

[AI 고속도로] AI 데이터센터 투자 열기 식나…SB에너지, 500억 달러 IPO 속도조절

인공지능(AI) 인프라 투자 열풍을 타고 몸집을 키워온 미국 데이터센터 개발업체 SB에너지가 기업공개(IPO) 속도 조절에 나섰다. AI 모델 개발 속도가 늦어질 경우 폭발적으로 늘어날 것으로 예상했던 컴퓨팅 수요도 영향을 받을 수 있다는 우려가 투자시장으로 번지면서 데이터센터 기업의 대규모 자금조달에도 경계감이 커지는 모습이다. 22일(현지시간) 파이낸셜타임즈에 따르면 SB에너지는 약 500억 달러(약 67조원)의 기업가치를 목표로 IPO를 추진하고 있지만 최근 상장 절차의 속도를 늦췄다. 컴퓨팅 수요와 데이터센터 시장을 둘러싼 투자자들의 불안이 커지자 시장 심리가 안정될 때까지 기다리기로 한 것으로 전해졌다. SB에너지는 손정의 회장이 이끄는 소프트뱅크그룹을 비롯해 오픈AI와 엔비디아의 투자를 받은 데이터센터 개발업체다. 아직 실제 가동에 들어간 데이터센터가 한 곳도 없는 상황이지만 높은 기업가치를 목표로 하고 있다. 회사는 IPO 계획 자체를 철회한 것은 아니며 시장 상황을 살피면서 상장 절차를 이어갈 방침이다. 최근 AI 데이터센터 관련 기업들의 자금조달에는 잇따라 제동이 걸리고 있다. AI 데이터센터에 전력을 공급할 계획인 미국 원자력에너지 기업 홀텍인터내셔널도 시장 상황을 이유로 IPO를 최소 3개월 연기했다. 시장에선 주요 AI 기업의 모델 개발 속도 조절 움직임이 향후 컴퓨팅 수요에 어떤 영향을 미칠지 주목하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업이 안전을 이유로 모델 개발 속도를 늦추겠다는 방침을 내놓으면서 투자자들 사이에선 데이터센터 수요 증가세도 예상보다 둔화할 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 데이터센터 건설을 둘러싼 지역사회의 반발과 규제 강화 가능성도 투자 심리에 부담을 주고 있다. AI 확산과 함께 대규모 데이터센터 건설이 이어지면서 전력 공급과 환경 문제 등을 둘러싼 논란이 커진 가운데 새로운 규제가 인프라 투자 속도를 제한할 수 있다는 우려도 나온다. SB에너지의 대규모 자금조달 계획 역시 시장의 관심사다. 회사는 현재 계약된 데이터센터 프로젝트를 완공하는 데 총 1740억 달러(약 235조원)의 투자가 필요할 것으로 추산 중이다. 대부분을 프로젝트 단위 부채를 통해 조달할 계획이지만 회사 역시 채권시장이 경색될 경우 필요한 자금을 확보하는 데 어려움을 겪을 가능성이 있다고 투자설명서를 통해 경고했다. 실제 SB에너지는 최근 IPO 이후 49억 달러(약 6조원) 규모의 추가 부채를 조달하는 방안을 투자자들과 논의했다. 초기 협의 과정에서 투자자들이 예상한 수익률은 약 10%로, 파이낸셜타임즈는 이같은 금리가 투기등급 수준의 신용위험을 반영하는 가격이라고 전했다. SB에너지는 우선 IPO에 집중한 뒤 추가 부채 조달을 검토한다는 입장이다. 주요 고객인 오픈AI에 대한 높은 의존도도 변수다. SB에너지가 미국 오하이오주 파이크카운티에 개발하는 데이터센터 캠퍼스는 오픈AI가 20년간 임차할 예정이다. 오픈AI가 AI 개발 속도 조절 방침을 밝히고 자체 IPO 일정도 늦추면서 투자자들은 향후 데이터센터 수요에 미칠 영향을 주시하고 있다. 반면 엔비디아는 SB에너지에 대한 투자를 확대 중이다. 엔비디아는 지난달 SB에너지 주식에 15억 달러(약 2조원)를 투자했으며 IPO 때도 15억 달러(약 2조원)를 추가 투입해 총 투자 규모를 30억 달러(약 4조원)로 늘릴 예정이다. 또 오픈AI가 임차하는 오하이오주 데이터센터 캠퍼스에 최대 1050억 달러(약 142조원) 규모의 금융 지원도 제공하기로 했다. SB에너지 관계자는 "회사는 IPO에 집중하고 있으며 상장 절차를 진행하면서 시장 상황을 주시 중"이라며 "추가적인 부채 조달은 IPO 이후 검토할 계획"이라고 밝혔다.

2026.09.23 09:48한정호 기자

"AI 안전성 평가, 개발사에만 맡겨선 안 돼"… 페이페이 리, 외부 검증 체계 촉구

페이페이 리 스탠퍼드대 교수 겸 월드랩스 공동창업자가 고도화되는 인공지능(AI) 시스템 안전성 평가를 개발 기업에만 맡겨서는 안 된다고 지적했다. 독립 기관과 학계, 정부 등 공공 부문이 함께 참여하는 감독 체계와 공통 평가 기준도 마련해야 한다고 강조했다. 페이페이 리 교수는 22일(현지시간) 블룸버그와의 인터뷰에서 AI 기업 내부 연구진이 개별 모델의 성능과 보안 특성을 평가할 수는 있지만 정부, 산업계, 학계가 공동으로 마련하는 폭넓은 기준을 대체할 수는 없다고 말했다. 페이페이 리 교수는 "독립 기관과 학계 등 공공 부문이 마련하는 벤치마크의 중요성을 계속 믿는다"며 "산업계와 정부 역시 함께 책임을 나눠야 한다"고 밝혔다. 페이페이 리 교수가 공동 설립한 월드 랩스는 3차원 환경을 생성하고 재구성하는 이른바 '월드모델'을 개발하고 있다. 이 기술은 로봇 훈련과 평가에 활용될 수 있으며 디자인과 헬스케어를 비롯한 다양한 산업 분야에도 적용될 수 있을 것으로 주목 받고 있다. 최근 AI 기술이 인간의 통제를 벗어날 수 있다는 업계의 경고가 이어지면서 초고성능 AI가 초래할 수 있는 위험을 둘러싼 우려도 커지고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)와 샘 알트먼 오픈AI CEO는 최근 최첨단 AI 모델의 개발 속도를 조절할 필요가 있다고 주장했다. 반면 앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 AI가 인류를 멸종시킬 수 있다는 일각의 경고에 대해 "공상과학에 가깝다"며 비판적인 견해를 밝혔다. 앤드류 응 교수는 "AI 발전에 위험이 전혀 없다는 뜻은 아니다"라면서도 "업계와 정책 당국이 인류 멸종과 같은 가설적 위험에 매몰되기보다 사이버보안 악용 등 현재 확인 가능한 문제 해결에 집중해야 한다"고 주장했다. 이어 "AI 기업은 인류 멸종과 같은 불확실한 미래 시나리오를 앞세우기보다 기술을 개선하고 안전하게 만들기 위한 현실적 과제에 역량을 집중해야 한다"며 "AI가 할 수 있는 수많은 훌륭한 일에 활용될 수 있도록 해야 한다"고 강조했다. AI에 대한 엇갈린 의견 속에서 페이페이 리 교수는 AI가 인류에게 실존적 위협이 될지 여부는 인간이 이 기술을 어떻게 개발하고 통제하며 활용하느냐에 달려 있다고 설명했다. 전기와 증기기관, 현대 교통수단 등 과거의 주요 기술 역시 사회가 기술적 편익과 인간의 안전 사이에서 균형을 모색해야 했다는 점에서 AI와 유사하다는 것이다. AI 위험성을 어느 수준까지 심각하게 받아들여야 하는지를 놓고 정책 당국과 AI 업계 리더들의 논쟁도 격화하고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 유엔 총회 연설에서 AI의 실존적 위협에 대한 우려를 '사기'라고 일축하며 기술 개발을 최대 속도로 이어가야 한다고 주장했다. 페이페이 리 교수는 AI 기술이 현실 세계로 빠르게 확산하는 상황에서 핵심 과제는 더욱 분명해지고 있다고 진단했다. 갈수록 강력해지는 AI를 어떤 기준으로 평가하고, 시스템이 의도한 대로 작동하는지를 누가 검증할 것인지가 산업 전반의 공통 과제로 떠오르고 있다는 것이다. 그는 "AI는 AI 자체에 관한 문제가 아니라 인간에 관한 문제"라며 "우리의 공동체적·개인적 존엄성과 주체성, 그리고 책임에 관한 문제"라고 말했다.

2026.09.23 09:47남혁우 기자

[AI는 지금] 오픈AI, 'GPT-6 솔·루나' 출시…"아스트라 강점 확장"

오픈AI가 '아스트라'에 이어 가격 경쟁력과 코딩 정확도를 앞세운 인공지능(AI) 모델을 새로 내놔 시장 공략 범위를 넓혔다. 오픈AI는 'GPT-6 솔'과 'GPT-6 루나'를 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 23일 밝혔다. GPT-6 솔은 코딩을 비롯한 복잡한 작업에 초점 맞춘 모델이다. GPT-6 루나는 문서 요약과 정보 추출처럼 목표가 명확하면서 많은 작업을 빠르게 처리해야 하는 업무에 적합하도록 설계됐다. 오픈AI는 두 모델 가격 경쟁력을 강화했다고 밝혔다. GPT-6 솔과 루나의 API 가격은 GPT-5.6 세대 모델 절반 수준으로 책정됐다. 오픈AI는 캐싱과 추론 기술을 개선하면서 모델 운용 효율을 높여 가격을 낮출 수 있었다고 설명했다. 두 모델 답변 정확도도 개선된 것으로 확인됐다. 오픈AI 내부 사실성 평가에서 GPT-6 솔은 이전 모델보다 오류율이 약 절반 줄어든 것으로 나타났다. 오픈AI는 "더 낮은 비용으로 상위 모델인 GPT-6 아스트라 수준의 신뢰성을 구현했다"고 평했다. 해당 모델은 코딩 작업에서 발생하는 오류율도 낮아진 것으로 확인됐다. 오픈AI는 새로운 솔과 루나가 사실에 부합하는 답변을 생성하는 능력을 개선했으며 코딩 과정에서도 이전보다 오류를 줄였다고 밝혔다. 업계에선 오픈AI가 GPT-6 제품군 확대 전략을 강화하고 있다는 평이 이어지고 있다. 앞서 솔과 루나 시리즈는 올해 GPT-5.6 제품군을 통해 처음 등장했으며 작업 난도와 용도에 따라 서로 다른 모델을 선택할 수 있도록 구성됐다. 오픈AI는 새 모델이 경쟁사 앤트로픽의 페이블과 오퍼스 등 최상위 모델보다 여러 작업에서 높은 성능을 보인다고 주장했다. 앤트로픽은 오픈AI의 이번 발표 약 90분 전 가격을 낮추고 페이블 수준의 성능을 갖춘 새 '오퍼스 5.5'를 공개해 모델 경쟁도 한층 치열해지고 있다. GPT-6 솔과 루나는 현재 다수 유료 계정에서 '챗GPT 워크'와 '코덱스'를 통해 이용할 수 있으며 챗GPT API에도 적용됐다. 루나는 데스크톱 앱과 무료·고 이용자에게도 제공되며 오픈AI는 챗GPT 앱과 웹사이트에 두 모델을 순차적으로 배포할 예정이다. 오픈AI는 "GPT-6 아스트라는 새로운 세대의 지능을 선보였다"며 "이번 모델들은 그 지능을 더욱 효율적이고 접근하기 쉽게 만들어 아스트라의 이점을 확장한다"고 밝혔다.

2026.09.23 09:19김미정 기자

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