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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (6527건)

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[카드뉴스] AI가 똑똑해지는데 결정을 사람이 해야 할까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 2026년 현재, AI가 아무리 똑똑해져도 최종 결정의 사인만큼은 사람이 해야 한다는 데 전문가 100%가 만장일치로 동의했다는 흥미로운 소식을 전해드려요. AI에 대한 신뢰도는 업무 성격에 따라 크게 달라지는데요, 단순행정 업무는 90%까지 믿고 맡기지만 대출심사는 55%, 의료수술은 35%, 그리고 형사판결처럼 사람의 인생이 걸린 중대한 결정에는 겨우 12%만 신뢰를 보였어요. 지난 5년간 결정권의 주인공도 여러 차례 바뀌었는데, 결국 다시 '사람'으로 돌아왔다는 점이 눈에 띄어요. 그렇다면 AI와 사람이 어떻게 함께 일하는 게 안전할까요? AI패널들은 AI 추천 → 사람 검토 → 최종 승인, 그리고 필요시 이의신청까지 이어지는 3단계 절차를 제안했어요. AI가 아무리 정교한 제안을 내놔도 사람이 확인하고 사인해야 안심할 수 있다는 거죠. 이유는 간단해요. 로봇은 책임을 질 수 없거든요. 감옥에 갈 수도, 책임을 물을 수도 없는 존재이기 때문에 결국 사람이 그 무게를 짊어져야 한다는 거예요. 조금 느리더라도 사람이 결정을 내리는 편이 신뢰를 지키는 길이라는 게 이번 카드뉴스의 핵심 메시지예요. 앞으로도 AMEET이 알기 쉽게 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/96d22181.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.22 20:32AMEET

핑거, 1550억원 들여 제조업체 인수…피지컬 AI 사업 확장

핑거가 냉각설비 부품과 철강관 등을 생산하는 제조업체를 인수하며 제조업으로 사업 영역을 확대한다. 앞서 피지컬 인공지능(AI) 기업 미켈로로보틱스를 인수한 데 이어 실제 제조 현장까지 확보하면서 제조 데이터와 로봇 AI를 결합한 피지컬 AI 사업 확장에 속도를 내는 모습이다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 핑거의 종속회사 에프지투자2호는 세아에프에스아이 지분 100%를 약 1278억 3784만원에 취득하기로 결정했다. 취득 예정일은 다음 달 30일이다. 세아에프에스아이는 냉각설비용 부품과 자동차 부품을 제조·판매하는 업체다. 지난해 매출 3624억원, 당기순이익 149억원을 기록했다. 2024년 11월 물적분할을 통해 설립됐다. 에프지투자2호는 홍콩 소재 S&G홀딩스 지분 100%도 271억 6216만원에 취득한다. S&G홀딩스는 철강관 제조·판매를 주요 사업으로 하고 있으며 지난해 매출은 1239억원, 당기순이익은 55억원이다. 두 회사의 지분 취득 금액을 합치면 약 1550억원이다. 취득 대금은 인수 대상 주식을 담보로 한 인수금융과 핑거의 유상증자 참여를 통한 자기자본, 재무적투자자의 출자금 등을 통해 조달할 예정이다. 구체적인 조달 금액과 조건은 아직 확정되지 않았다. 이번 인수는 핑거가 최근 확대하고 있는 제조 피지컬 AI 사업과도 맞닿아 있다. 핑거는 지난달 피지컬 AI 전문기업 미켈로로보틱스를 160억원에 인수하며 기존 금융 IT 중심 사업을 제조 AI 영역으로 확대하기 시작했다. 미켈로로보틱스는 산업용 로봇을 활용해 도장·샌딩·폴리싱·디버링 등 숙련 작업을 자동화하는 기술을 보유 중이다. 숙련공의 작업 데이터를 학습해 로봇의 정밀 동작으로 구현하고 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 플랫폼에서 제어하는 기술도 개발하고 있다. 핑거는 제조 현장에서 생성되는 공정 데이터를 로봇 AI 학습에 활용하고, 개선된 작업 결과를 다시 생산성 향상으로 연결하는 구조를 구축한다는 구상이다. 미켈로로보틱스는 현재 시흥과 광주 제조 현장에서도 형상 데이터와 숙련자의 작업 노하우를 로봇 행동 데이터로 전환하는 기술을 적용하고 있다. 핑거는 공시를 통해 "제조업 업체 인수를 통한 사업다각화가 목적"이라고 밝혔다.

2026.09.22 18:24한정호 기자

[ZD SW 투데이] 엠클라우드독, 에이전틱 AI 솔루션 '딥코웍' 고도화 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는s '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] ◆엠클라우드독, 에이전틱 AI 솔루션 '딥코웍' 고도화 엠클라우독이 인공지능(AI) 스스로 업무 전체 프로세스를 주도하는 에이전틱 AI 워크스페이스 '딥코웍' 고도화를 완료했다. 이번 고도화 핵심은 사람이 일일이 개별 작업을 지시하지 않아도 AI가 스스로 기획하고, 필요한 도구를 선택해 실행하며 결과물을 검토해 최종 답변까지 완성하는 전 과정 자동화를 구현했다는 점이다. 엠클라우독은 에이전틱 AI의 완성이 가능했던 이유로 독보적인 '문서중앙화(클라우독)' 기술력을 꼽았다. 출처가 불분명한 데이터 기반으로 움직이는 AI 에이전트는 환각이나 실수의 위험이 크지만, 딥코웍은 권한이 통제되고 검증된 사내 중앙화 문서 위에서 작동하기 때문에 기업이 안심하고 업무를 맡길 수 있다는 이유에서다. ◆굿모닝아이텍, 제4회 사랑의 헌혈 캠페인 개최 굿모닝아이텍이 혈액 수급 안정에 기여하고 기업 사회적 책임(ESG)을 실천하기 위해 '사랑의 헌혈 캠페인'을 진행했다. 이번 헌혈 캠페인은 지난 7일 이주찬 대표를 비롯한 임직원들이 자발적으로 뜻을 모아 진행됐다. 대한적십자사의 협조로 마련된 이동식 헌혈 버스에는 행사 시작부터 나눔에 동참하려는 임직원의 발길이 이어졌다. 굿모닝아이텍은 이번 캠페인을 ESG 경영의 핵심 요소인 '사회적 책임(Social)' 실천 일환으로 추진했다. 회사는 임직원의 자발적인 참여를 바탕으로 이와 같은 나눔 활동을 꾸준히 이어갈 계획이다. ◆시민이 AI로 문제를 해결하고, 전문가가 돕는 '마이 AI 랩' 모집 모두의 AI 라운지가 시민이 AI를 활용해 일상과 지역사회 문제를 직접 해결하는 '마이 AI 랩' 참여팀을 지난 21일부터 모집하고 있다. 모두의 AI 라운지는 모두의 AI 성장사다리 프로젝트의 일환이다. 전 국민 AI 역량 강화를 위해 AI 서비스를 현장에서 만들어보고, 지역 현안 발굴과 AI 코칭 등을 지원해 시민 누구나 일상에서 AI 기술을 친숙하게 접하고 활용할 수 있도록 지원하는 열린 공간이다. ◆이엠텍아이엔씨, 덱스터스튜디오와 기업 AX 맞손 이엠텍아이엔씨가 콘텐츠 전문기업 덱스터스튜디오와 손잡고 전 산업계의 화두인 AX를 지원하는 차세대 맞춤형 AI 인프라 시장 공략에 나선다. 이번 전략적 파트너십은 생성형 AI, 거대언어모델(LLM), 머신러닝 등 고성능 컴퓨팅 수요가 급증함에 따라 이엠텍의 고성능 서버 브랜드 '레드빗'과 덱스터의 고성능 스토리지 브랜드 '큐브코어'를 결합한 '원스톱 AI 풀스택 인프라 패키지'를 통해 기업들의 성공적인 AX를 지원하는 것을 골자로 한다. ◆튜링, 대학생 겨냥 GPAI 신기능 대거 출시 튜링이 대학생 필수 AI 앱 'GPAI'에 문제생성, AI 드라이브, PPT 제작 등 대학생을 위한 신기능 3종을 출시했다. 새로 출시된 기능은 대학생의 학업 워크플로를 반영했다. AI 드라이브는 곳곳에 흩어진 강의자료와 필기, 과제 파일을 한곳에 모아 관리하는 기능이다. 업로드한 자료를 열어둔 채 바로 AI에게 내용을 질문하거나 리포트 작성·문제풀이·PPT 제작 등 주요 기능을 연동할 수 있다. 자료를 다시 첨부하거나 설명할 필요 없이 강의자료에서 결과물 제작까지 하나의 흐름으로 이어진다. 문제생성은 기출문제나 교과서 예제를 업로드하면 동일한 유형과 난이도의 예상문제를 만들어주는 기능이다. 풀었던 문제를 변형해 다시 풀어보려는 전공 시험 대비 수요를 겨냥했다. PPT 제작은 주제나 자료를 입력하면 다양한 형태의 슬라이드를 자동으로 완성해주며, 대학생의 발표 과제를 돕는다.

2026.09.22 17:50김미정 기자

김동훈 NHN클라우드 대표, NHN 주식 1.4억원 매수…AI 인프라 성장 자신감

김동훈 NHN클라우드 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업의 성장세 속에서 모회사 NHN 주식을 추가 매입했다. 광주 국가AI데이터센터를 시작으로 대규모 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험을 쌓아온 NHN클라우드가 최근 서울 양평 리전까지 사업을 확대하며 실적 성장세를 이어가는 가운데, 김 대표의 이번 주식 매입도 향후 사업 성장에 대한 자신감을 반영한 행보로 풀이된다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 김 대표의 NHN 보유 주식은 기존 7340주에서 1만주로 늘었다. 공시에는 지난 18일 보통주 2660주를 장내 매수한 것으로 반영됐다. NHN클라우드에 따르면 실제 주식 매입은 지난 16일 이뤄졌다. 취득 단가는 주당 5만 3000원으로 총 매입 금액은 약 1억 4000만원이다. 김 대표는 NHN클라우드가 AI 데이터센터 사업에 본격적으로 뛰어든 초기부터 관련 사업을 이끌어왔다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터 구축·운영을 통해 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 확보했고 이후 AI 인프라 수요가 급증하면서 관련 사업을 확대해왔다. 시장 초기부터 AI 데이터센터에 선제적으로 투자하면서 대규모 GPU 구축·운영 역량을 축적했다. 최근 성장세를 이끄는 핵심은 서울 양평 리전이다. NHN클라우드는 지난 3월 말 양평 리전 가동을 시작했으며 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급이 2분기부터 본격화됐다. 이에 힘입어 NHN클라우드의 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN 전체 실적에서도 클라우드 사업의 기여도가 커졌다. 올해 2분기 NHN 기술 부문 매출은 전년 동기 대비 52.9% 증가한 1598억원을 기록했다. NHN 연결 기준 매출은 7579억원, 영업이익은 579억원으로 각각 전년 동기 대비 25.3%, 164.1% 증가하며 분기 기준 역대 최대치를 기록했다. AI 인프라 확장도 지속 추진 중이다. NHN클라우드는 증가하는 GPU 수요에 대응하기 위해 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 용량을 추가 확보할 계획이다. 이 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차 방식으로 마련하고 나머지 10MW는 자체 데이터센터로 구축한다. 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU도 추가 도입한다는 목표다. GPU 인프라를 넘어 AI 개발과 운영 전반을 아우르는 사업 구조도 구축 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 제공하는 체계를 마련했다. 해외 기업의 GPU 수요 증가에 대응해 일본 데이터센터 확보 등 글로벌 사업 확대도 추진 중이다. 이 같은 AI 인프라 사업 성장과 함께 모회사 NHN의 주가도 큰 폭으로 올랐다. 회사 주가는 최근 1년간 114.23% 상승했다. NHN클라우드가 그룹 기술 사업의 주요 성장축으로 자리 잡으면서 AI 인프라 사업의 실적 기여도에 대한 시장의 관심도 높아지는 모습이다. NHN클라우드 관계자는 "현재 진행 중인 AI 인프라 사업의 성장 모멘텀이 이어지고 있는 가운데 이번 주식 매입 건이 향후 우리의 실적 성장에 대한 기대감을 높이는 동시에, 모회사 NHN의 주주가치 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.09.22 16:58한정호 기자

네이버클라우드 "공격·방어형 AI 키운다…보안 데이터 830TB 확보"

"우리는 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 준비를 모두 마쳤습니다. 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 보안 데이터 830테라바이트(TB)를 활용해 공격·방어용 모델을 구축할 것입니다. 이를 통해 국가 핵심시설과 기업 사이버 위협 대응 역량을 높일 것입니다." 김진휘 네이버클라우드 전무는 22일 더 그랜드 롯데 서울 3층 사파이어볼룸에서 열린 '사이버보안 특화 AI 모델 개발사업 착수간담회'에서 프로젝트 전략을 이같이 밝혔다. 네이버클라우드 컨소시엄은 앞으로 10개월간 보안 특화 AI 모델 2종을 개발한다. 컨소시엄은 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 약 830테라바이트(TB) 보안 데이터를 모델 개발에 활용한다. 참여기관 33곳과 협력기관 8곳 등 총 41개 기관은 데이터 수집과 모델 개발부터 성능 검증·현장 실증까지 역할을 나눠 수행한다. GPU 4512장은 네이버클라우드·LG AI연구원의 자체 자원 4256장, 정부 지원 물량 256장으로 구성된다. 네이버클라우드는 지난 8월부터 엔비디아 B200 4000장을 모델 개발에 투입한 바 있다. LG AI연구원은 H200 256장을 활용할 계획이다. 정부가 제공하는 B200 256장은 데이터 전처리와 모델 학습·현장 실증에 배분한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 모델 학습에 필요한 보안 데이터 약 830TB를 우선 확보했다. 확보한 데이터에는 네이버클라우드와 LG CNS가 보유한 위협·운영 데이터와 국가 핵심 인프라·보안 산업 현장에서 수집한 실제 데이터가 포함됐다. 컨소시엄은 원천 데이터를 학습용 데이터로 가공하고 데이터셋과 라벨을 자동으로 구축하는 체계도 마련한다. 네이버클라우드와 LG AI연구원은 '하이퍼클로바X'와 '엑사원' 기반으로 보안 특화 모델을 각각 개발할 방침이다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 여러 시스템의 위협 정보를 분석하고 대응 방안을 제시하는 방어 능력을 강화한다. 엑사원 기반 모델은 소스코드를 분석해 취약점과 실제 공격 경로를 찾아내는 능력에 집중한다. 김 전무는 "우리 컨소시엄은 두 모델의 공격과 방어 과정서 얻은 결과를 서로의 학습에 활용할 것"이라며 "공격형 모델이 발견한 취약점은 방어형 모델의 학습 데이터로, 방어형 모델이 제시한 대응 방식은 공격형 모델이 다시 검증할 과제로 활용할 것"이라고 밝혔다. 컨소시엄은 전체 개발 과정을 2단계로 나눠 진행할 계획이다. 1단계에서는 학습 방법을 최적화하고 평가·검증 체계를 확정할 방침이다. 2단계에서는 앞서 마련한 학습 방법을 적용해 각각 파라미터 약 7000억개급 보안 특화 모델의 성능을 높일 계획이다. 김 전무는 국제 벤치마크와 공인기관 검증을 통해 두 모델 취약점 발굴 능력과 침해사고 조사 성능을 측정한다고 설명했다. 그는 "금융·전력·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 분야의 국가 기반시설과 핵심 전략산업에서도 모델을 실증할 것"이라며 "검증을 마친 모델은 국내 보안 솔루션과 연동해 취약점 진단과 사이버 공격 대응·침해사고 조사 서비스에 적용할 것"이라고 말했다. 컨소시엄은 개발한 모델 2종을 오픈소스로 공개하고 중소기업에 취약점 점검 서비스를 지원할 계획이다. 네이버클라우드의 글로벌 AI 팩토리 사업과 LG그룹의 13개국 해외 거점을 활용해 현장 구축형 보안 AI 패키지의 해외 공급도 추진한다. 이날 김유원 네이버클라우드 대표는 "해외 모델로 지킬 수 없는 대한민국을 한국형 보안 특화 AI 모델로 지킬 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 16:57김미정 기자

엔코아, 오픈AI 셀렉트 파트너 선정…AI 레디 데이터 기반 기업 AX 지원 강화

엔코아가 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정되며 국내 기업 인공지능(AI) 전환(AX) 지원에 속도를 낸다. 엔코아는 오픈AI 파트너 네트워크의 오픈AI 셀렉트 파트너로 선정됐다고 22일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 산업별 전문성과 구축 역량, 고객 네트워크를 갖춘 기업이 오픈AI 기술을 활용해 고객사의 AI 도입과 확산을 지원하는 협력 프로그램이다. 이번 선정으로 엔코아는 오픈AI와 협력해 국내 기업이 생성형 AI와 AI 에이전트를 보다 효과적이고 책임감 있게 도입·운영할 수 있도록 지원할 계획이다. 특히 데이터 거버넌스, 메타데이터 관리, 온톨로지 구축 역량과 AI 레디 데이터 플랫폼을 결합해 기업이 신뢰할 수 있는 AI 활용 기반을 마련하도록 돕는다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 데이터 품질과 관리 체계의 중요성이 커지는 가운데, 엔코아는 AI 모델 성능을 높이고 기업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구현하기 위해서는 체계적으로 관리된 데이터 자산이 필수적이라고 보고 있다. 이에 따라 AI 레디 데이터 구축부터 데이터 거버넌스 체계 수립, 메타데이터 관리 자동화까지 전 영역을 아우르는 서비스를 제공한다는 전략이다. 엔코아는 그동안 금융·제조·공공·유통 등 다양한 산업 분야에서 데이터 전략 수립과 데이터 거버넌스 체계 구축, 데이터 품질 개선 프로젝트를 수행해 왔다. 최근에는 AI 레디 데이터 플랫폼과 AI 기반 메타데이터 자동화 솔루션 '메타샵 AI(META# AI)'를 중심으로 기업 AI 사업을 확대하며 생성형 AI 활용 환경 구축을 지원하고 있다. 김주민 엔코아 대표는 "오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 엔코아의 AI 기술력과 데이터 전문성을 인정받은 결과"라며 "생성형 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터 기반이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 이어 "오픈AI와의 협력을 통해 고객들이 AI 레디 데이터 환경을 구축하고 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다. 엔코아는 향후 오픈AI와 협력을 확대해 산업별 AI 활용 사례를 발굴하고, AI 데이터 거버넌스 체계 구축과 전문 인력 역량 강화 프로그램을 지속 추진할 예정이다. 이를 통해 고객이 AI 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원한다는 방침이다.

2026.09.22 15:20남혁우 기자

알리바바, 10조 파라미터 AI 만든다…자체 칩·20GW 데이터센터도 확장

알리바바가 인공지능(AI) 칩부터 클라우드 인프라, 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트까지 자체 기술로 연결하는 풀스택 AI 전략을 강화한다. 차세대 큐원(Qwen) 모델을 최대 10조개 파라미터 규모로 확대하고 글로벌 데이터센터 용량을 2032년 20기가와트(GW) 이상으로 늘리는 등 AI 인프라와 모델에 대한 대규모 투자를 이어간다는 구상이다. 알리바바 그룹은 알리바바 클라우드의 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 모델, 에이전트를 아우르는 풀스택 AI 전략 로드맵과 관련 기술을 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 행사에선 차세대 큐원 파운데이션 모델과 멀티모달 모델, 자체 개발 AI 칩, AI 에이전트 구동에 특화된 에이전틱 클라우드, 스마트폰용 AI 에이전트 플랫폼 등이 공개됐다. 큐원 최대 10조 파라미터로…AI가 스스로 모델·칩 개선 알리바바는 현재 차세대 모델 '큐원4'를 학습 중이다. 후속 모델인 큐원4.5와 큐원5 시리즈까지 로드맵을 제시했으며 향후 모델 규모를 5조~10조개 파라미터까지 확대할 것으로 전망했다. AI가 스스로 학습 과정을 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)' 기술 성과도 공개했다. 회사 측에 따르면 큐원3.8-맥스는 한 달 동안 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 자동으로 수행하며 33차례 개선 과정을 거쳤다. 그 결과 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스 점수가 40점에서 45점으로 상승했다. 칩 설계에도 AI를 활용했다. 큐원3.8-맥스는 60시간 이상 스스로 개선하는 과정을 거치면서 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출해 칩 버스 모듈을 설계했다. 이를 통해 성능 저하 없이 칩 면적을 42% 줄였다는 설명이다. 음성과 이미지 등 멀티모달 AI 모델도 확대한다. 실시간 통역 모델 '큐원3.8-라이브 트랜슬레이트'는 지연 시간을 2.8초에서 2.3초로 약 20% 줄였다. 오디오 생성 모델 '큐원-오디오-3.1-TTS-넥스트'를 비롯해 자동 음성 인식과 음성 변환, 실시간 상호작용을 지원하는 모델도 선보였다. 이미지 생성 모델 '큐원-이미지 3.1'은 올해 출시할 예정이다. 크리에이티브 디자인과 이커머스 마케팅에 초점을 맞춰 이미지 제작 시간을 수 시간에서 수 초로 단축하고 투명 배경 이미지 생성과 이미지 편집 등을 지원한다. 인터랙티브 월드 모델 '해피오이스터 2.0 프리뷰'와 월드 모델 벤치마킹 플랫폼 '해피월드 아레나'도 공개했다. 스마트폰에서 AI 에이전트를 활용하기 위한 기업용 풀스택 솔루션 '큐원 인텔리전스'도 선보였다. 스마트폰 제조사가 큐원 기반 에이전트 플랫폼을 활용해 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 작업을 처리하는 AI 스마트폰을 구현하도록 지원하는 솔루션이다. 자체 AI 칩 '전우' 공개…CPU까지 풀스택 내재화 AI 연산을 뒷받침할 자체 반도체도 공개했다. 알리바바의 반도체 설계 부문 티헤드는 AI 학습·추론 프로세서 '전우(Zhenwu) V900'을 선보였다. 지난 5월 출시한 전우 M890 대비 3배 성능을 제공하며 216기가바이트(GB) 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 갖췄다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며 양산과 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 전우 V900과 네트워크·스토리지 관련 자체 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했다. 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 개발 로드맵도 제시했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인 '이톈(Yitian) 720'과 '이톈 730', 2029년 출시 예정인 '이톈 750' 등이다. 이톈 750은 자체 코어를 기반으로 이톈 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하도록 설계된다. 에이전틱 클라우드 구축…2032년 데이터센터 20GW로 알리바바 클라우드는 AI 에이전트 시대에 대응한 에이전틱 클라우드 전략도 공개했다. 모델과 에이전트 실행·관리 환경인 하니스, 컨텍스트 등 세 계층으로 나눠 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 지원한다. 모델 계층의 AI 네이티브 클라우드는 대규모 모델 학습과 추론을 담당한다. AI 플랫폼 PAI는 추론과 캐싱, 샘플 리플레이, 학습 서비스를 연계하고 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100테라바이트(TB) 수준의 처리량과 초당 1억회의 입출력 작업(IOPS)을 제공한다. 회사 측은 이를 통해 AI 스토리지 비용을 69% 절감할 수 있다고 설명했다. 자체 AI 네트워킹 아키텍처 'HPN 8.0 Pro'는 100페타비트(Pb) 대역폭을 지원한다. 단일 클러스터에서 800G급 네트워크 포트를 13만개 이상 지원하고 네트워크 장애 등에 따른 영향을 이전 세대의 50%에서 25%로 줄였다. 에이전트 계층에선 '에이전트코어'와 '에이전트 시큐리티 센터'를 공개했다. 에이전트코어는 AI 에이전트 구축부터 실행·관리까지 전체 생애주기를 지원하고 에이전트 시큐리티 센터는 실시간 위협 탐지를 기반으로 에이전트의 보안과 규정 준수를 관리한다. 데이터 영역에선 '에이전트 컨텍스트'와 '오픈레이크'를 강화했다. 에이전트 컨텍스트는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 AI 에이전트에 실시간 맥락과 장기 기억을 제공한다. 회사 측은 고객 서비스와 AI 코딩, 데이터 분석 등에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. 오픈레이크는 정형·반정형·비정형·벡터·스트리밍 데이터 등을 하나의 사본으로 관리하는 멀티모달 데이터 레이크하우스로 고도화했다. 기존 아키텍처 대비 총비용을 38% 줄이고 쿼리 응답 시간을 40% 단축했다는 설명이다. 알리바바는 이러한 AI 수요 확대에 맞춰 클라우드 인프라도 대폭 확충할 계획이다. 현재 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대해 증가하는 AI 연산 수요를 뒷받침한다는 목표다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 "현재 기계의 사고 총량은 인간 전체 사고량의 3%에도 못 미친다"며 "향후 기계의 사고량이 인간의 1000배에 이른다고 가정하면, 간단한 계산만으로도 기계의 사고량이 얼마나 크게 늘어날 수 있는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "기계가 사고의 핵심 주체로 자리 잡으면서 지능은 대규모로 공급되는 상품으로 바뀌고 있지만, 기계 지능 시대의 진정한 혁신 제품은 아직 등장하지 않았다"고 덧붙였다. 그러면서 "이러한 인식을 바탕으로 우리가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW가 넘는 규모로 확대해 업계에서 기하급수적으로 증가하는 AI 수요를 뒷받침하는 것을 목표로 한다"고 강조했다.

2026.09.22 15:15한정호 기자

AI가 더 나은 판단할 때도 인간이 최종 결정권 가져야 할까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 우리는 인류가 마주한 가장 철학적이면서도 현실적인 난제 하나를 다뤄보려고 해요. 바로 "AI가 인간보다 더 똑똑한 판단을 내릴 때, 우리는 과연 그 결과에 순순히 따를 준비가 되어 있는가"라는 질문이죠. 2026년 현재, 우리는 이미 AI가 암을 진단하고 기업의 수천억 원대 자산 배분을 결정하며 심지어 야구 경기에서 스트라이크와 볼을 판정하는 로봇 심판을 목격하고 있습니다. 하지만 이 '지능의 우월함'이 곧 '결정의 권위'로 이어져야 할까요? 이에 대해 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리 엔진을 탑재한 AI 패널들이 각자의 관점에서 뜨거운 토론을 벌였습니다. 이번 기사에서는 이들이 어떻게 충돌하고, 그 과정에서 논점이 어디로 이동했는지 그 숨 가쁜 흐름을 따라가 보겠습니다. 1. 효율이라는 이름의 달콤한 유혹과 책임이라는 무거운 현실의 충돌 토론의 서막은 AI의 성능과 인간의 책임 사이에서 발생한 균열로 시작되었습니다. AI 윤리 정책 관점을 맡은 패널은 AI가 아무리 정확한 수치를 제시하더라도 고위험 결정만큼은 반드시 인간의 손을 거쳐야 한다고 강조하며 포문을 열었죠. 특히 채용이나 국가 조달처럼 개인의 권리와 공공 자원이 얽힌 민감한 영역에서는 자동화된 의사결정이 차별이나 프라이버시 침해를 일으킬 수 있다는 2021년 ADMS(자동화 의사결정 시스템) 연구 결과를 강력한 근거로 제시했습니다. 이에 반해 기술적 우월성을 강조하는 AI 기술 관점의 패널은 흥미로운 반문을 던졌는데요, 과연 우리가 말하는 '우월한 판단'의 정의가 무엇인지부터 짚어봐야 한다는 것이었죠. 이 패널은 현재의 AI가 데이터 처리 능력은 탁월할지 몰라도 사회적 맥락이나 비정형적인 변수를 이해하는 데는 여전히 블랙박스와 같다고 지적했습니다. 즉, 과정이 불투명한 정답이 과연 인간의 합리적 선택보다 우월하다고 단정할 수 있느냐는 회의론이었습니다. 이 과정에서 가장 날 선 대립이 일어난 지점은 바로 법적 리스크에 대한 시각차였습니다. AI•기술법 전문가 관점의 패널은 법적 책임 소재를 명확히 하기 위해서라도 최종 결정권은 인간에게 귀속되어야 한다고 못 박았어요. 아무리 AI가 뛰어난 성과를 내더라도 법인격이 없는 기계에게 책임을 물을 수는 없기 때문이죠. 반면 기업 전략 관점의 패널은 현실적인 고충을 토로하며 반박했습니다. 만약 모든 단계에서 인간의 완벽한 개입과 설명을 요구한다면 기업 입장에서는 법적 비용과 운영 부담이 너무 커져 혁신 자체가 멈출 수도 있다는 우려였죠. 2026년 8월 제정된 인공지능 윤리 원칙조차 이 딜레마를 완전히 해결하지 못했다는 점이 언급되면서, 토론은 기술적 완성도가 아닌 '사회적 합의'의 영역으로 급격히 전환되었습니다. 2. 통제감을 뺏긴 인간의 심리적 저항과 '블랙박스'의 공포 토론이 중반으로 접어들며 흥미로운 시각이 등장했습니다. 바로 인간의 '마음'을 분석한 사회심리학적 접근이었죠. 사회심리학 전문가 관점의 패널은 우리가 AI의 판단을 거부하는 진짜 이유가 '정확도'가 낮아서가 아니라 '통제감'을 뺏기기 싫어하기 때문이라고 분석했습니다. 2026년 진행된 나이토와 시라도의 행동경제학 연구를 인용하며, 참가자의 40% 이상이 AI의 예측이 옳다는 것을 알면서도 자신의 선택권이 박탈되는 순간 심리적 거부감을 느꼈다는 점을 짚어냈어요. 이는 AI가 100% 정답을 말하더라도 인간은 "내가 고르지 않은 결과에 대해 책임을 지고 싶지 않다"는 회피 기제가 작동한다는 아주 날카로운 통찰이었습니다. ■ 패널 간의 핵심 쟁점 대결 A 관점(심리학): 인간은 AI의 정답보다 자신의 '선택할 권리'를 더 가치 있게 여긴다. 따라서 법적 근거가 마련되어도 심리적 저항은 사라지지 않을 것이다. B 관점(법률/전략): 법적으로 '상당한 주의 의무'만 다한다면 심리적 저항과 관계없이 시스템적 도입은 가속화될 것이며, 이는 효율성의 문제로 귀결된다. 이에 대해 비판적 관점의 패널은 AI의 판단 우월성이라는 전제 자체를 흔들었습니다. 우리가 AI가 더 낫다고 믿는 것 자체가 일종의 '통계적 착각'일 수 있으며, 블랙박스 속에서 어떤 편향이 숨어 있을지 모르는 상황에서 최종 결정을 맡기는 것은 도박과 같다고 일갈했죠. 결국 인간의 개입은 단순한 '검토'를 넘어 기계가 놓치는 윤리적 구멍을 메우는 마지막 안전핀이 되어야 한다는 주장이었습니다. 특히 국가 조달 같은 공공 영역에서 외부 AI 지수에 전적으로 의존하는 방식이 국제적으로 드물다는 사실은 이러한 비판에 힘을 실어주었죠. 패널들은 이제 결론이 AI의 기술 고도화가 아니라 인간이 이 기계를 어떻게 통제하고 수용할지에 대한 '구조 설계'에 있다는 점에 공감하기 시작했습니다. 3. 3단계 통제 모델: 지능을 빌리되 도장은 인간이 찍는다 치열했던 토론의 끝에서 패널들이 도달한 지점은 의외로 현실적인 절충안이었습니다. AI 윤리 정책 패널이 제안하고 다른 패널들이 보완한 이른바 '3단계 통제 모델'이 그 핵심입니다. 첫째로 AI는 방대한 데이터를 분석해 '추천'을 하고, 둘째로 전문성을 가진 독립적인 인간 심사관이 그 결과를 재심사하며, 마지막으로 결정에 불복할 경우 인간에게 다시 판단을 구할 수 있는 '이의 신청' 절차를 보장해야 한다는 것입니다. 기술 전문가 패널은 이 방식이 AI의 데이터 처리 효율을 누리면서도 블랙박스 오류를 인간이 감시할 수 있는 최선의 방어선이라고 평가했습니다. 하지만 여기서도 이견은 남았는데요, 인간 심사관이 과연 수억 개의 파라미터를 가진 복잡한 AI 모델의 인과관계를 제대로 이해하고 검토할 수 있느냐는 기술적 회의론이었습니다. 법률 패널은 완벽한 이해가 불가능하더라도 '상당한 주의 의무'를 다했다면 법적 책임을 묻는 구조로 가야 한다고 주장한 반면, 심리학 패널은 여전히 "결과는 AI가 냈는데 왜 책임은 인간이 지느냐"는 근본적인 억울함이 해결되지 않을 것이라고 꼬집었습니다. 그럼에도 불구하고 토론에 참여한 모든 AI 패널들이 합의한 단 하나의 명제는 있었습니다. 바로 공공의 이익과 윤리적 가치가 걸린 문제에서는 '정확도'보다 '책임 주체의 존재'가 훨씬 중요하다는 사실입니다. 현재 기술 성장에 대한 낙관론이 팽배한 상황 속에서도, 패널들은 기술이 인간을 돕는 '증강 지능'으로서 머물 때 비로소 사회적 신뢰를 얻을 수 있다는 데 입을 모았습니다. 결국 AI가 인간보다 더 나은 판단을 하는 순간이 오더라도, 우리가 그 결정권을 포기하지 않는 이유는 기계보다 더 똑똑해서가 아닙니다. 그 결정에 따르는 고통과 책임을 짊어질 수 있는 존재는 오직 인간뿐이기 때문이죠. AI 패널들은 토론을 마무리하며 우리에게 질문을 던집니다. 우리가 원하는 것은 '오류 없는 세상'인가요, 아니면 '책임질 수 있는 세상'인가요? 지능의 외주화는 가능할지 몰라도 책임의 외주화는 불가능하다는 이들의 논쟁은, 고도화된 기술 시대를 살아가는 우리에게 여전히 인간의 자리가 어디인지를 다시금 생각하게 합니다. 기계가 쓴 완벽한 정답지보다 인간이 고심 끝에 찍은 투박한 도장 한 번이 더 무거운 가치를 지니는 이유, 그것이 바로 우리가 끝까지 결정권을 내려놓지 말아야 할 근거일지도 모르겠습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/96d22181.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.22 14:24AMEET

보훈심사부터 경찰 현장까지 AI가 돕는다…정부, 행정업무 혁신 속도

행정안전부가 보훈심사부터 경찰의 현장 대응, 공공 소프트웨어(SW) 발주, 규제 안내까지 행정업무 전반에 인공지능(AI)을 확대한다. 반복적인 자료 검색과 문서 작성을 AI에 맡겨 공무원이 정책 판단과 국민을 위한 현장 업무에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 행안부는 국민 생활과 밀접한 행정업무를 지원하기 위해 보훈·치안·규제·조달·인사·감사 등 6개 분야에서 AI 서비스 구축을 추진한다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 정부가 추진하는 'AI 민주정부 30대 핵심과제'와 '공공부문 AI 서비스 지원사업'의 일환이다. AI가 업무에 필요한 자료와 근거를 찾아 제시하고 문서 작성을 지원해 담당 공무원의 판단과 의사결정을 돕는 데 중점을 뒀다. 정부는 국민 생활과 직접 맞닿아 있는 보훈심사와 치안 현장에 우선 AI를 적용할 방침이다. 국가보훈부는 신청자가 제출한 자료의 누락 여부를 확인하고 유사 사례 검색과 검토서 작성을 지원하는 AI 시스템을 구축한다. AI가 심사에 필요한 자료를 사전에 정리해 담당자의 준비 시간을 줄이고 개별 사안을 보다 신속하게 검토하도록 지원하는 방식이다. 이를 통해 보훈심사 신청자의 대기시간을 줄이는 것이 목표다. 경찰청은 현장 경찰관의 판단을 지원하는 AI 서비스를 구축한다. 경찰관이 현장에서 상황을 일상적인 언어로 질문하면 AI가 관련 법령과 판례, 업무 매뉴얼을 찾아 판단 근거와 함께 제시하는 구조다. 모바일 업무환경에서도 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 해 긴급한 상황에서 경찰관이 관련 규정이나 대응 방법을 찾는 데 필요한 시간을 줄일 계획이다. 공공 SW 사업 발주와 기업의 규제 확인 업무에도 AI가 활용된다. 조달청은 제안요청서 초안과 사업비 산출내역서 작성을 지원하고 법·제도 위반 여부를 점검하는 AI 플랫폼을 구축할 방침이다. 발주 담당자의 문서 작성 부담과 준비 기간을 줄이고 발주 과정에서 발생할 수 있는 오류와 분쟁을 줄이는 것이 목표다. 국무조정실은 창업·영업에 필요한 규제 정보를 맞춤형으로 안내하는 AI 시스템을 도입한다. 우선 담당 공무원이 국민과 기업에 필요한 규제 정보를 빠르게 검색하고 안내하도록 지원하고 향후 국민이 관련 규제를 직접 확인할 수 있는 서비스로 확대할 계획이다. 정부 내부의 인사·감사 업무에도 AI를 적용한다. 인사혁신처는 제출서류의 주요 쟁점을 분석하고 관련 규정과 사례 검색, 결과 문서 작성을 지원하는 AI 시스템을 개발한다. 향후 인사뿐 아니라 여러 행정 분야의 심사·심의 업무에서 공통으로 활용할 수 있도록 할 방침이다. 부산광역시는 감사 업무 전반을 지원하는 AI 시스템을 구축한다. AI가 유사 감사 사례와 처분 기준을 검색하고 주요 쟁점 분석을 지원하는 방식이다. 감사 착수부터 결과 작성과 처분 관리까지 연결해 담당자의 업무 부담을 줄이고 일관된 기준에 따른 감사가 이뤄지도록 지원한다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "공무원이 자료 검색과 문서 작성에 들이는 시간을 줄여 국민의 어려움을 해결하는 데 더 많은 역량을 쏟을 수 있어야 한다"며 "공무원이 정책 판단과 현장 문제 해결에 집중할 수 있도록 정부 전반에 AI 활용을 확대하고 행정업무 혁신을 가속해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 14:12한정호 기자

AI 에이전트 구축 컨설팅도 AI가…포스코DX, 기업 AX 속도 높인다

포스코DX가 인공지능(AI) 에이전트 도입을 위한 업무 분석과 설계 과정에도 AI 에이전트를 투입한다. 컨설턴트가 수행하던 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 AI로 지원해 컨설팅·설계 기간을 절반 이상 줄이고 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. 포스코DX는 AI 에이전트 구축 컨설팅을 지원하는 AI 에이전트 '에이전티-씨(Agentee-C)'를 개발해 실제 AX 프로젝트에 적용 중이라고 22일 밝혔다. 에이전티-씨는 기업이 AI 에이전트를 도입하기에 앞서 진행하는 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 컨설팅 전반을 지원한다. 기존에는 컨설턴트가 현업 담당자를 인터뷰한 뒤 업무를 분석하고 AX 과제를 발굴해 설계하는 방식으로 프로젝트를 진행했다. 포스코DX는 기업 AX 수요가 여러 업무 영역에서 동시에 늘면서 기존 방식만으로는 빠르게 대응하기 어렵다고 판단했다. 모든 프로젝트에 컨설턴트를 직접 투입하는 대신 AI 에이전트가 반복적인 분석과 산출물 작성을 지원하도록 해 컨설팅 업무의 효율성을 높인다는 구상이다. 에이전티-씨가 생성한 결과물은 포스코DX가 앞서 개발한 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 '에이전티(Agentee)'와 연계된다. 에이전티는 AI 에이전트의 개발부터 운영과 평가, 재배치까지 전체 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. 에이전티-씨가 업무 분석과 설계 결과를 생성하면 이를 에이전티에 입력해 실제 AI 에이전트 개발과 운영으로 연결한다. 이를 통해 AX 과제 발굴과 기획·설계부터 AI 에이전트 개발·운영까지 하나의 체계에서 지원할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 포스코DX는 에이전티-씨를 활용하면 기존 컨설팅과 설계에 필요한 시간을 절반 이상 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 분석과 설계 과정에서 반복되는 업무를 자동화하고 결과물을 개발 플랫폼과 바로 연계해 실제 개발·운영 단계로 넘어가는 시간을 단축하는 방식이다. 관련 조직도 강화하고 있다. 포스코DX는 올해 'AI 워크포스 TF'를 신설하고 AX 컨설팅부터 AI 에이전트 개발·운영까지 관련 사업을 확대 중이다. 에이전티-씨는 지난 7월부터 가동해 포스코DX 내부 AX 과제에 우선 적용하고 있다. 회사는 실제 활용 경험을 토대로 업종과 고객사별 특성을 반영한 컨설팅 방법론을 올해 안에 고도화할 계획이다. 이후 외부 고객을 대상으로 한 AX 사업으로 적용 범위를 확대한다는 방침이다. 포스코그룹 차원에서도 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 그룹은 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 수립하고 사업 프로세스와 사무 업무, 가치 창출 등 세 축을 중심으로 AX를 추진 중이다. 제조 현장뿐 아니라 사무 업무 전반으로 AI를 확대해 업무 방식을 혁신한다는 목표다. 포스코DX 관계자는 "AI 전환 성패는 어떤 AI 도구를 사용하느냐보다 사람과 AI가 업무를 어떻게 나누고 협업하도록 설계하느냐에 달려 있다"며 "AI 에이전트를 활용해 AX 과제를 빠르고 체계적으로 발굴하고 개발부터 운영·관리까지 효율적으로 이뤄질 수 있도록 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 11:40한정호 기자

노타, 퀄컴 NPU서 로봇 AI 가속…작업 속도 향상

노타가 로봇용 인공지능(AI) 모델을 퀄컴 인프라에서 구동해 로봇팔 작업 속도를 높였다. 노타는 퀄컴 테크날러지스의 산업용 시스템온칩 '퀄컴 드래곤윙 IQ-9075' 프로세서의 신경망처리장치(NPU)에서 비전언어행동모델과 실행 환경을 최적화했다고 22일 밝혔다. 이를 실제 로봇팔에 적용한 결과 작업 시간이 기존 36초에서 12초로 줄인 것으로 전해졌다. 성능 검증은 언어 명령에 따라 로봇팔이 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 방식으로 진행됐다. 최적화 이후 비전언어행동모델(VLM) 추론 속도는 최대 7배 빨라졌으며 실제 물체 이동 작업 속도는 3배 향상된 것으로 나타났다. 작업 성공률은 92%를 기록했다. 원본 모델의 93%와 비교하면 성능 저하는 1%포인트(p) 수준으로 추론 속도를 높이면서도 기존 정확도를 대부분 유지했다. 이번 실증은 기존에 ㄱ래픽처리장치(GPU)나 외부 서버에서 처리하던 로봇 AI 추론을 로봇에 연결된 엣지 AI 보드 내부 NPU에서 직접 수행했다는 점이 특징이다. 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해와 행동 생성·실행까지 전 과정을 하나의 로봇 환경에서 처리했다. 노타는 이를 위해 VLM 경량화부터 NPU 연산 그래프 최적화와 멀티 NPU 런타임 구축·행동 생성 가속까지 실행 환경 전반을 손봤다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 추론 속도와 작업 속도·모델 정확도·작업 성공률을 함께 검증했다. VLM은 카메라 영상과 언어 명령을 함께 이해해 로봇의 다음 행동을 결정하는 AI 모델이다. 연산량과 메모리 사용량이 많아 제한된 전력과 컴퓨팅 자원을 사용하는 로봇 내부에서 구동하려면 별도 최적화가 필요하다. 추론 속도가 빨라지면 로봇이 다음 행동을 결정하는 대기시간도 줄어든다. 모델 판단이 늦어질 경우 주변 상황이 달라진 뒤 기존 정보를 바탕으로 움직일 수 있어 반응성과 작업 정확도가 떨어질 수 있다. 노타는 해당 기술을 적용한 로봇팔을 '코리아 리얼월드 AI 네트워크 2026'에서 공개했다. 현장에서는 최적화 전후 로봇 작업과 측정 결과를 비교해 추론 성능 개선이 실제 작업 속도와 안정성에 미치는 영향을 시연했다. 채명수 노타 대표는 "앞으로 다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 레이어를 지속적으로 확장하고 고도화해 모바일과 엣지·데이터센터를 넘어 로봇과 휴머노이드를 비롯한 피지컬 AI 전반으로 기술 적용과 사업 영역을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:31김미정 기자

라이너, KAIST 정책연구에 '스콜라' 투입…공동 AI 개발도

라이너가 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 인공지능(AI)을 활용한 정책 연구 방식 검증에 나선다. 학술 연구용 AI 에이전트를 실제 연구 과정에 적용해 생산성 향상 효과를 살피고 정책 분석에 특화된 AI 기술도 공동 개발할 계획이다. 라이너는 KAIST 과학기술정책대학원 박경렬 교수의 디랩과 '정책연구 AI' 분야 연구 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 협약식은 지난 21일 KAIST 과학기술과 글로벌 발전 연구센터에서 열렸다. 양측은 라이너의 학술 연구 AI 에이전트 '라이너 스콜라'를 활용해 정책 연구 전 과정에서 AI 활용 효과를 실증한다. 디랩 연구진이 자료 조사부터 정책 분석과 논문 작성까지 라이너 스콜라를 사용하고 양측이 관련 데이터를 공동 분석하는 식이다. 이를 통해 AI 연구 도구가 연구 생산성에 미치는 영향을 살펴보는 한편 국가와 지역에 따른 연구 역량과 AI 활용 격차에 어떤 영향을 줄 수 있는지도 분석할 계획이다. 국제개발과 과학기술정책 분야에 특화된 '도메인 지식 그래프'와 검증 에이전트 개발도 추진한다. 기관과 사업·정책·재원 등 복잡하게 얽힌 정보를 구조화하고 각 정보가 원출처에 근거하는지 확인하는 AI 에이전트를 공동 개발할 예정이다. 정책 효과를 사전에 분석하는 AI 기반 시뮬레이션 환경 구축도 협력 대상에 포함됐다. 공여 기관과 수원국 정부·현장 수행기관 등 정책과 관련된 이해관계자를 각각 AI 에이전트로 구현해 정책 개입에 따른 영향을 예측하고 검토하는 방식을 연구한다. 이번 협력에서 라이너는 AI 에이전트 기술과 시스템 개발 역량을 제공한다. 디랩은 국제개발과 과학기술정책 분야의 전문 지식을 바탕으로 적용 환경 설정과 기술 검증·학술 연구를 맡는다. 디랩은 디지털 혁신과 글로벌 발전 협력의 상호작용을 연구하는 KAIST 연구실이다. 박경렬 교수는 대통령 직속 국민경제자문회의 위원과 뉴욕대 AI 거버넌스 연구그룹 공동 책임자를 맡고 있다. 박경렬 KAIST 교수는 "AI는 혁신의 기회를 제공하고 있지만 동시에 글로벌 격차를 키우는 잠재적인 위험도 존재한다"며 "라이너와 글로벌 기술변화의 파급효과를 정밀하게 예측·분석하는 연구 환경을 구축하고 이를 공공 가치의 창출로 연결하고자 한다"고 말했다. 강정구 라이너 AI 전략 총괄은 "우리 AI 기술력과 디랩의 도메인 전문성을 결합해 정책 연구의 생산성을 극대화하고 글로벌 지식 격차를 해소하는 대표적인 '정책연구 AI' 선례를 만들어 가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:24김미정 기자

제논, 코스닥 상장예심 통과…상반기 매출 4.3배 ↑

제논이 실적 성장을 발판으로 코스닥 상장 절차를 본격화한다. 제논은 지난 21일 한국거래소로부터 코스닥 상장을 위한 상장예비심사 승인을 받았다고 22일 밝혔다. 지난 7월 상장예비심사청구서를 제출한 지 약 2개월 만으로 삼성증권을 주관사로 일반상장 방식의 코스닥 입성을 추진한다. 제논은 올해 상반기 별도 기준 매출 117억 6000만원을 기록했다. 전년 동기 27억 3000만원보다 4.3배 늘어난 규모로 지난해 연간 매출 117억 4000만원도 반년 만에 넘어섰다. 수익성도 개선된 것으로 나타났다. 올 상반기 영업익은 22억원으로 지난해 연간 영업이익 7억원의 3.1배를 기록했다. 영업익률은 6%에서 18.7%로 상승했다. 회사는 2024년부터 3년 연속 흑자 기조를 이어가고 있다. 제논은 2017년 설립된 생성형 AI 기업이다. 자체 개발한 엔터프라이즈 인공지능 전환(AX) 플랫폼 '제노스' 기반으로 기업의 AI 전략 수립부터 개발과 도입·운영까지 지원하고 있다. 금융·공공·발전 분야에서 사업 경험을 확보한 데 이어 최근 제조와 제약 분야로 고객군을 넓히고 있다. 기존 기업용 AX 사업과 함께 피지컬 AI와 기업·소비자 간 거래(B2C) AI 서비스 사업화에도 나서고 있다. 올해 피지컬 AI 전담 랩을 열어 관련 기술 상용화를 추진하고 있으며 B2C 시장에서는 AI 에이전트 통합 포털 '제나'를 선보였다. 제논은 증권신고서 제출과 수요예측·일반청약 등 공모 절차를 진행할 예정이다. 상장을 통해 확보한 자금은 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 컴퓨팅 자원 확보와 자체 AI 플랫폼·AI 에이전트·피지컬 AI 기술 고도화에 투입한다. 인재 확보와 글로벌 사업 확대에도 활용할 계획이다. 고석태 제논 대표는 "예심청구 이후 영업일 기준 41일 만에 거래소 규정상 심사 기간인 45영업일보다 짧은 기간 안에 승인을 받아 신속하게 상장 절차를 이어갈 수 있게 됐다"며 "이는 매출 성장과 수익성을 동시에 갖춘 AI 기업으로서 탄탄한 기술력을 바탕으로 이뤄온 성과"라고 강조했다.

2026.09.22 11:07김미정 기자

더존비즈온, 키르기즈 정부와 디지털 전환 맞손…중앙아시아로 보폭 확대

더존비즈온이 키르기즈공화국 정부와 손잡고 인공지능(AI)·클라우드·데이터 기술을 활용한 디지털 전환 협력에 나선다. 국내에서 축적한 기업 디지털화와 세정 시스템 연계 경험을 바탕으로 중앙아시아 지역으로 협력 범위를 넓힌다는 구상이다. 더존비즈온은 키르기즈공화국 대통령 산하 국가투자처와 디지털 전환 및 디지털 경제 발전을 위한 양자 협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 라브샨베크 사비로프 키르기즈공화국 국가투자처장과 지용구 더존비즈온 공동대표는 지난 21일 서울 중구 더존을지타워에서 협약식을 열고 양해각서에 서명했다. 양측은 이번 협약을 통해 디지털 전환 분야의 경험과 전문지식을 공유할 방침이다. 기업 활동의 디지털화와 기업·세무당국 간 디지털 연계 발전, AI·클라우드·데이터 기술을 활용한 디지털 생태계 조성, 공동 교육과 행사 개최 등에서도 협력한다. 구체적인 협력 과제를 발굴하기 위해 정보 교환과 상호 협의, 공동 프로그램 기획·실행을 추진한다. 필요 시 실무그룹 등 별도 협력기구도 구성해 운영할 계획이다. 특히 기업과 세무당국을 디지털로 연결하는 분야에서 협력 가능성을 모색한다. 더존비즈온은 세무회계 소프트웨어와 전사적자원관리(ERP)를 기반으로 기업과 기관을 연결하는 디지털 인프라를 구축해왔다. 국내에선 전자세금계산서를 비롯해 기업의 회계·세무 데이터가 과세 행정과 연계되는 환경을 구축하며 세정 디지털화 관련 경험을 쌓았다. 이를 키르기즈공화국의 기업·세정 디지털 전환 과정에 활용한다는 구상이다. 해외 조세행정 시스템 구축 경험도 있다. 더존비즈온은 앞서 한국국제협력단(KOICA)이 추진한 필리핀 조세 분야 전자정부 구축사업에 참여해 조세업무플랫폼(EIS)을 구축했다. 회사는 이러한 경험을 토대로 키르기즈공화국의 조세행정 환경에 적용할 수 있는 디지털 전환 협력 모델을 발굴할 계획이다. 이번 협약으로 중앙아시아 지역에서 디지털 전환 사업을 확대하기 위한 협력 채널도 확보했다. 키르기즈공화국 국가투자처는 투자 유치와 국제 협력을 담당하는 대통령 산하 기관이다. 더존비즈온은 ERP와 AI를 결합한 기업 업무 환경을 제공하며 AI 전환(AX) 영역으로 사업을 확대하고 있다. 중앙아시아에서도 디지털 전환 수요가 늘어나는 가운데 협약을 계기로 현지 협력 기회를 발굴한다는 방침이다. 지용구 더존비즈온 공동대표는 "키르기즈공화국은 디지털 전환을 적극 추진하고 있는 국가로 기업 디지털화와 세정 디지털 연계 등 우리가 강점을 가진 영역에서 협력할 수 있는 접점이 많다"며 "이번 협약을 시작으로 양국 모두에 도움이 되는 협력 모델을 구체화해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 10:57한정호 기자

[AI 고속도로] 2년 걸리던 AI 데이터센터, 수개월로…'모듈형' 구축 경쟁 뜬다

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 치열해지면서 데이터센터를 짓는 방식도 달라지고 있다. 부지를 확보하고 건물을 지은 뒤 전력·냉각 설비와 서버를 구축하는 기존 방식에서 벗어나 주요 설비를 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터가 새로운 대안으로 떠오르는 모습이다. 22일 업계에 따르면 LG CNS와 KT클라우드, 엘리스그룹 등 국내 AI 인프라 사업자들이 잇달아 모듈형 데이터센터 구축과 기술 개발에 나서고 있다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각·IT 장비 등 주요 시설을 표준화된 형태로 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 건물과 설비를 순차적으로 구축하는 기존 데이터센터와 달리 모듈 제작과 현장 공사를 동시에 진행할 수 있어 통상 2년 안팎인 구축 기간을 수개월 수준까지 줄일 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 필요한 만큼 모듈을 추가해 데이터센터 규모를 단계적으로 늘릴 수 있다는 것도 특징이다. 초기부터 대규모 데이터센터를 완성하는 대신 실제 AI 컴퓨팅 수요에 맞춰 용량을 확대할 수 있어 초기 투자 부담을 낮추고 향후 수요 변화에도 유연하게 대응할 수 있다. 특히 AI 시대에는 구축 속도의 중요성이 더욱 커지고 있다. 엔비디아 등 AI 반도체 업체들이 새로운 그래픽처리장치(GPU)를 빠르게 출시하면서 데이터센터 구축이 길어질수록 처음 설계할 당시 최신이었던 GPU가 실제 가동 시점에는 이전 세대 제품이 될 가능성이 커지기 때문이다. 고가의 AI 가속기를 확보한 뒤 실제 서비스에 투입하기까지 걸리는 시간을 줄여 투자 효율을 높이는 것이 중요해진 셈이다. 국내에선 LG CNS가 올 초 컨테이너 형태의 모듈형 AI 데이터센터인 'AI 박스'를 앞세웠다. AI 박스 하나에 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있으며 서버 전력 기준 1.2메가와트(MW) 규모다. 별도 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결해 데이터센터를 구성하기에 기존 데이터센터가 약 2년 걸리는 것과 비교해 약 6개월 만에 구축할 수 있는 것으로 알려졌다. 수십개의 AI 박스를 연결해 대규모 AI 데이터센터로 확장하는 것도 가능하다. LG CNS는 첫 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축하고 향후 약 2만7179㎡ 부지에 50개 안팎의 AI 박스를 집적한 AI 박스 캠퍼스를 조성할 계획이다. LG전자의 냉각수 분배 장치와 항온항습기·냉동기, LG에너지솔루션의 무정전전원장치(UPS)용 배터리 등을 패키지로 구성해 그룹 계열사 기술을 AI 인프라 사업과 연결한다는 전략이다. KT클라우드도 모듈형 AI 데이터센터 기술 개발에 속도를 내고 있다. KT클라우드는 에너지 기업 SGC와 협력해 전력·에너지 인프라와 자사의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 결합한 차세대 모듈형 기술을 공동 개발 중이다. 표준화된 설계와 병행 공법을 적용해 구축 기간을 줄이고 고객 수요가 늘어날 경우 데이터센터 규모를 빠르게 확장한다는 계획이다. 이는 KT클라우드가 추진하는 전국 AI 데이터센터 확장 전략과도 맞물린다. 회사는 현재 약 200메가와트(MW) 규모인 데이터센터 인프라를 2031년까지 1기가와트(GW) 규모로 확대하고 전국 20여개 거점을 확보한다는 목표다. 데이터센터 구축 단계에는 건축정보모델링(BIM)과 전산유체역학(CFD), 모듈형 기술을 적용하고 주요 설비를 사전 제작하는 방식으로 구축 기간을 단축할 방침이다. 아울러 AI 스타트업 엘리스그룹도 모듈형 AI 데이터센터를 AI 인프라 사업의 핵심 기술로 활용 중이다. 엘리스그룹의 AI PMDC는 전력·냉각·IT 장비와 관제 시스템을 하나의 모듈로 통합해 공장에서 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 시설부터 짓고 서버를 배치하는 기존 방식과 달리 어떤 AI 워크로드와 GPU를 사용할지 먼저 정한 뒤 이에 맞춰 데이터센터 전체를 설계하는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 정부의 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업을 통해 엔비디아 B300 GPU 2560장을 4개 모듈형 AI 데이터센터에 각각 640장씩 구축할 계획이다. 직접수랭식(DLC)과 온수·외기 냉각을 적용하고 데이터센터 전력사용효율(PUE) 1.1 수준을 목표로 고집적·고전력 GPU 환경에 맞춰 전력과 네트워크까지 최적화한다는 구상이다. 이 외에도 SK텔레콤이 슈퍼마이크로·슈나이더 일렉트릭과 전력·냉각·IT 인프라를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 프리팹 모듈러 기반 AI 데이터센터 통합 솔루션 개발을 추진 중이다. GS그룹 역시 AI 데이터센터 관련 스타트업 기술을 계열사 사업과 연계하는 과정에서 모듈형 데이터센터 기술의 실제 사업 적용 가능성을 검토하고 있다. 다만 모듈형 데이터센터 확산을 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 데이터센터 자체를 빠르게 제작할 수 있더라도 대규모 전력 확보와 부지, 인허가 문제까지 해결되는 것은 아니기 때문이다. 현행 건축법상 모듈형 데이터센터의 법적 지위도 명확하지 않아 인허가 과정에서 해석 차이가 발생하고 있다. 실제 내년 3월 AI 데이터센터 특별법 시행을 앞두고 업계에선 모듈형 전기실 등을 건축물이 아닌 설비나 장치로 분류하는 등 제도 개선이 필요하다는 요구가 나오고 있다. 다만 현행 특별법의 위임 범위만으로 시행령에 건축법상 특례를 담기는 어려워 향후 법 개정이나 규제샌드박스 등을 통한 보완이 필요한 상황이다. AI 서버 업계 관계자는 "모듈형 데이터센터가 시장에서 자리 잡으려면 결국 경제성이 중요하다"며 "기존 상용 데이터센터를 임대해 사용하는 것보다 비용과 운영 측면에서 얼마나 효율적인지 입증된다면 관련 수요도 계속 확대될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 10:36한정호 기자

문서 읽고 입력·서명란까지 알아서…포시에스, AI 기술 특허 등록

포시에스가 인공지능(AI)을 활용해 문서 내용을 파악하고 전자서식 입력란과 서명 위치 등을 자동으로 설정하는 기술에 대한 특허를 확보했다. 전자문서 작성 과정에서 사람이 일일이 설정하던 작업을 AI가 대신하도록 해 문서 업무 자동화를 확대한다는 전략이다. 포시에스는 전자문서·전자계약 분야의 전자서식 자동 완성 AI 기술에 대한 국내 특허 등록을 완료했다고 22일 밝혔다. 이번 특허는 계약서·약정서·동의서 등 문서를 AI가 분석해 작성자가 입력해야 할 항목과 서명 위치, 권한 등을 자동으로 설정하는 기술이다. 포시에스는 지난해 9월 클라우드 기반 전자문서·전자계약 플랫폼 '이폼사인'에 해당 기술을 적용한 'AI 비서'를 선보였다. AI 비서는 먼저 사진으로 촬영하거나 스캔한 문서의 글자와 빈칸을 구분한다. 표 형태의 문서는 각 칸의 형태와 내용 흐름을 분석하고 일반 문서는 전체 배치와 문맥을 파악한다. 이를 토대로 입력란이 들어갈 위치와 크기를 자동으로 설정한다. 이번 특허에는 작성란의 위치를 자동으로 지정하는 기술도 포함돼 PDF·이미지·MS워드 등 다양한 형태의 파일을 전자서식으로 전환할 때 활용할 수 있다. 단순히 작성란을 찾는 데서 그치지 않고 각 입력란에 들어갈 데이터 형식도 설정한다. 문서 내용을 분석해 문자와 숫자, 이메일 등 입력 형식을 구분하고 문서를 받을 사람과 작성 권한·범위, 서명 순서 등을 자동으로 지정한다. 이에 따라 전자문서 담당자는 AI가 문서를 분석해 구성한 전자서식을 확인한 뒤 업무에 활용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번 기술은 포시에스가 자체적으로 진행해온 전자문서 AI 연구를 기반으로 개발됐다. 회사는 문서 구조를 분석하는 기술을 시작으로 학습 데이터를 확대하고 정확도를 높여 실제 업무 환경에서 활용할 수 있도록 기술을 고도화해왔다. 포시에스는 이번 특허를 포함해 국내외에서 20건 이상의 관련 특허를 보유 중이다. 전자문서와 리포팅 솔루션 분야에서 쌓은 기술과 데이터를 기반으로 AI 적용 범위를 확대하고 있다. 포시에스는 전자서식 자동 완성에서 문서 검색과 검토, 실행으로 AI 기능을 넓힐 계획이다. AI 비서를 활용하면 문서 내용을 요약하거나 질의응답을 통해 계약 조건 등 필요한 정보를 확인할 수 있다. 자연어를 활용한 문서 검색도 지원한다. 기간·금액·작성자 등 여러 조건을 포함해 질문하면 관련 문서를 찾아주고 사진 형태로 보관된 서류도 검색할 수 있도록 지원한다. 문서를 반송하거나 전달하는 작업도 대화형 방식으로 수행할 수 있다. 기업 내부의 문서와 데이터를 통합 활용하는 AI 플랫폼으로도 기술을 확장 중이다. 포시에스가 지난 6월 공개한 기업 맞춤형 AI '아이오즈 에카'는 사내 시스템 데이터와 문서, 여러 업무 자료를 통합해 채팅형 환경에서 필요한 정보를 제공한다. 이폼사인에서 생성된 전자계약 데이터를 다른 사내 정보와 연계하고 이를 '오즈 리포트'를 통해 보고서나 서식으로 생성하는 방식도 지원한다. 포시에스는 전자문서 생성부터 검색·검토·활용까지 이어지는 AI 전자문서 플랫폼으로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 포시에스는 지난해 대한민국 인터넷대상과 벤처창업진흥 유공에서 대통령상을 수상했다. 국제 보안 표준 인증과 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 표준등급을 확보했으며 신용보증기금, 한국산업은행, 한국주택금융공사 등 금융·공공기관의 전자문서 프로젝트도 수행했다. 포시에스 관계자는 "AI가 문서를 읽는 데서 나아가 문서 맥락을 이해하고 서식을 완성하는 단계까지 왔다는 점을 이번 특허로 인정받았다"며 "서식을 자동으로 설정해서 완성하는 AI 에이전트는 시작일 뿐, 문서를 읽고 찾고 검토하며 다양한 데이터와 함께 기업 내 업무 자산으로 즉시 활용되는 흐름이 AI 전자문서 플랫폼의 중심"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 고객이 직접 체감할 수 있는 AI 기능을 계속 늘려 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.09.22 10:21한정호 기자

스페이스XAI, 코딩·전문 업무 강화한 '그록 4.7' 출시…가격은 전작 그대로

스페이스XAI가 코딩과 전문 지식 업무 성능을 강화한 새 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 장시간 작업 수행과 결과 검증 능력을 높이면서도 기존 모델과 같은 가격을 유지한 것이 특징이다. 스페이스XAI는 코딩과 지식 업무에 특화한 최신 AI 모델 그록 4.7을 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 22일 밝혔다. 그록 4.7은 커서와 그록 빌드를 비롯해 그록 API와 외부 코딩 하네스, 모델 라우터, 클라우드 플랫폼에서 이용할 수 있다. 그록 4.7에는 기존 버전인 그록 4.6보다 큰 새로운 기반 모델이 적용됐다. 수 시간 동안 수행해야 하는 고난도 작업 비중을 높여 강화학습을 진행하면서 결과물을 스스로 검증하고 긴 컨텍스트를 처리하는 능력을 개선했다. 모델 코딩 성능도 전작보다 높아진 것으로 전해졌다. 장시간 코딩 작업을 평가하는 커서벤치 4.0에서 그록 4.7은 46.3%를 기록했다. 이는 그록 4.6의 40.4%와 GPT-5.6 솔의 41.7%를 웃돈 수치다. 페이블 5.1은 51.8%다. 그록 4.7은 딥SWE v1.1에서 높은 추론 강도 기준 71.0%를 기록했다. GPT-5.6 솔은 72.7%였으며 페이블 5.1은 70.0%를 기록했다. 전기공학 성능을 평가하는 EE벤치에서는 그록 4.7이 64.0%로 비교 대상 가운데 가장 높은 점수를 냈다. 신규 모델은 전문 업무 수행 능력도 개선됐다. 수 시간 규모 사무 업무를 평가하는 AA 브리프케이스 v1.1에서 그록 4.7은 1657점을 기록해 그록 4.6의 1546점과 GPT-5.6 솔의 1487점을 넘어섰다. 법률 업무를 평가하는 하비 리걸 에이전트 벤치마크에서도 19.6%로 비교 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. 그록 4.7은 문서와 프레젠테이션 제작 성능도 강화됐다. 회사는 변호사와 간호사, 금융 분석가 등 전문직이 수행하는 업무를 평가하는 GDP밸과 AA 브리프케이스에서 그록 4.7이 전작보다 높은 성능을 냈으며 다른 최상위 모델과 비슷한 수준을 보였다고 설명했다. 스페이스XAI는 그록 4.7 안전성도 강화했다고 밝혔다. 그록 4.7에는 새로운 안전장치 체계가 적용됐으며 내부 평가에서 위험한 요청 거부와 탈옥 공격 저항 성능이 지금까지 테스트한 모델 가운데 가장 높았다. 래치바이오의 바이오안전성 벤치마크에서는 62.4%를 기록했다. 사이버보안 분야에서는 정상적인 보안 업무를 과도하게 차단하지 않으면서 위험한 요청을 걸러내는 데 초점을 맞췄다. 해커벤치 v0.3에서는 위험한 이중용도 프롬프트 가운데 허용된 비율이 3.3%로 나타났다. 일부 사이버보안 파트너에게는 방어 연구를 위한 레드팀 기능도 초대 방식으로 제공한다. 그록 4.7 가격은 입력 토큰 100만개당 2달러부터 시작한다. 출력 토큰은 100만개당 6달러다. 이는 그록 4.6과 같은 수준이다. 출력 속도를 2배 높인 고속 버전은 기본 모델보다 2배 높은 가격으로 제공된다. 스페이스XAI는 "그록 4.7은 코딩과 지식 업무를 위한 가장 강력한 모델"이라며 "어려운 작업을 더 오래 수행하고 자신의 결과물을 더 꼼꼼하게 검토하며 지금까지 가장 정교하게 조정된 안전장치를 갖췄다"고 밝혔다.

2026.09.22 10:19김미정 기자

[AI는 지금] 영국, AI 규제·육성 사이 균형 찾는다…"중재자 역할 할 것"

영국이 인공지능(AI) 개발을 촉진하면서도 안전성을 확보하는 균형점을 찾겠다는 입장을 내놨다. AI의 혜택을 극대화하면서도 기술이 초래할 수 있는 위험에 대응하는 국제적 역할을 강화하겠다는 취지다. 22일(현지시간) 블룸버그에 따르면 앤디 번햄 영국 총리는 유엔총회 참석을 계기로 도널드 트럼프 미국 대통령과 첫 대면 회담을 앞두고 AI를 주요 의제로 제시했다. 번햄 총리는 AI를 '선을 위한 힘'으로 활용하기 위한 미·영 협력을 추진하고 영국이 관련 논의에서 '정직한 중재자' 역할을 할 수 있다고 강조했다. 최근 AI 안전에 대한 우려가 커지고 있는 가운데 미국과 영국의 접근법에는 차이가 나타나고 있다. 트럼프 대통령은 AI가 인류에 미칠 위험에 대한 우려를 일축하고 개발 속도를 늦추자는 주장에도 부정적인 입장을 보여왔다. 영국에서는 AI 기업 관계자들이 정부의 규제 지원을 요구하는 목소리를 내고 있다. 금융 분야에서도 AI 위험에 대한 경고가 나왔다. 사라 브리든 영란은행 부총재는 자율형 AI 에이전트가 금융시장에 혼란을 초래할 가능성을 언급하며 금융당국이 대응할 시간이 많지 않다고 경고했다. 번햄 총리는 영국이 AI 안전 분야에서 구축한 역량을 바탕으로 국제 논의를 이끌 수 있다는 입장이다. 영국은 첨단 AI 모델을 평가하는 AI안전연구소(AISI)를 운영하고 있으며 번햄 총리는 AISI가 향후 글로벌 AI 규제 논의의 중심 역할을 할 수 있다고 밝혔다. 이 같은 영국의 역할론은 국제사회에서 AI 감독체계 마련을 둘러싼 논의가 커지는 가운데 나왔다. 유엔에서는 21일(현지시간) 22개국이 새로운 글로벌 AI 감독체계 마련을 주장하는 선언을 채택했으며 영국 야권에서도 국제 AI 안전기구를 영국에 설치하자는 제안이 나왔다. 번햄 총리는 "우리는 이러한 잠재적인 균형점을 찾는 데 역할을 할 수 있다"며 "AI가 가져올 막대한 혜택을 분명히 인식하면서도 우리가 주의해야 할 부분을 인정해야 한다"고 말했다.

2026.09.22 09:46이나연 기자

오픈AI, 수학 연구 논란에 외부 자문단 출범…학자 9명 참여

오픈AI가 인공지능(AI)를 활용한 수학 연구 논란에 대응하기 위해 외부 수학자들과 협력한다. 21일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 미국 뉴저지주 프린스턴 고등연구소에 '수학 및 AI 자문그룹'을 출범한다고 발표했다. 자문그룹은 오픈AI의 수학 분야 연구 결과를 평가하고 수학계와 회사 간 소통을 지원한다. 이번 자문기구 출범은 오픈AI가 최근 '나비에-스토크스 밀레니엄 문제' 해법을 공개한 뒤 수학계에서 논란이 불거진 가운데 이뤄졌다. 오픈AI는 해당 문제를 다룬 내부 AI 모델이 수학 대부분 분야에서 100개가 넘는 추가 미해결 문제도 해결했다고 주장했다. AI가 짧은 기간에 유명 수학 문제의 해법을 잇따라 내놓으면서 일부 수학자는 연구 결과 공개 속도와 방식에 우려를 제기했다. 이달 초 필즈상 수상자 25명은 공개서한을 통해 AI 기업들이 유명 수학 문제 해결 경쟁을 벌이는 과정에서 기존 수학자의 지적 작업이 위협받을 수 있다고 지적했다. 새 자문그룹은 AI가 내놓은 연구 결과의 학술적 중요성을 평가하고 결과 공개 과정을 조율하는 역할을 맡는다. 구성원은 보수를 받지 않으며 오픈AI 요청 없이 의견을 제시하거나 자신의 견해를 외부에 공개할 수 있다. 회원 구성도 그룹 자체적으로 결정한다. 자문그룹이 오픈AI의 수학 연구 속도나 방향을 직접 결정할 수 있는 없는 것으로 전해졌다. 오픈AI는 자문그룹이 회사 내부 수학 연구 진전 속도를 어떻게 조절할지에 대해 조언하는 역할은 맡지 않는다고 밝혔다. 자문그룹에는 초기 구성원으로 수학자 9명이 참여한다. 이 가운데 앞서 필즈상 수상자들의 공개서한에 서명한 인물은 프린스턴 고등연구소의 카밀로 데 렐리스가 유일하다. 고등연구소는 "우리는 조언을 제공하겠지만 어떤 AI 기업에서도 의사결정 권한을 갖고 있지 않다"며 "각 기업이 내리는 결정에 대한 책임은 해당 기업에 있다"고 밝혔다.

2026.09.22 09:45김미정 기자

[AI 고속도로] AI 데이터센터 키우던 텍사스도 제동…美 규제 확산

미국의 인공지능(AI) 데이터센터 투자 중심지로 떠오른 텍사스주가 신규 데이터센터 인허가를 사실상 멈췄다. 버지니아주 등 주요 데이터센터 밀집지역에 이어 텍사스까지 규제에 나서면서 미국 전역의 AI 인프라 확장에 제동이 걸리는 모습이다. 21일(현지시간) CNBC에 따르면 그레그 애벗 텍사스 주지사는 텍사스전력신뢰도위원회(ERCOT)가 전력망 연결을 기다리는 데이터센터에 대한 감사를 마칠 때까지 주 환경규제기관이 데이터센터 관련 신규 인허가를 중단하도록 지시했다. 이는 지난달 시작된 데이터센터 규제를 환경 인허가까지 확대한 조치다. 애벗 주지사는 지난 8월 ERCOT와 텍사스 공공유틸리티위원회(PUCT)에 전력망 연결을 추진하는 데이터센터를 전수 점검하도록 지시하고 감사가 끝날 때까지 신규 전력망 연결 승인을 중단했다. 현재 ERCOT가 검토 중인 신규 전력 연결 요청은 474기가와트(GW)가 넘으며 이 가운데 약 90%가 데이터센터 관련 수요라고 텍사스 주정부는 밝혔다. 텍사스가 데이터센터 규제에 나선 것은 AI 확산과 함께 대규모 시설이 빠르게 들어서면서 전력과 용수 부담이 커지고 있어서다. 주정부는 데이터센터가 필요한 전력 인프라 비용을 직접 부담하고 전력·용수 사용량과 자체 발전 계획, 냉각 방식 등을 공개하도록 요구 중이다. 지역사회에 미치는 소음과 교통 등 영향도 감사 대상에 포함됐다. 특히 텍사스는 미국 AI 데이터센터 투자 경쟁의 핵심 지역으로 꼽혀왔다는 점에서 이번 조치의 파장이 클 전망이다. 글로벌 부동산 서비스 기업 JLL 보고서에 따르면 텍사스는 2030년 이전 버지니아를 넘어 세계 최대 데이터센터 시장으로 올라설 것으로 예상됐다. 그러나 전력망 연결에 이어 환경 인허가까지 멈추면서 신규 프로젝트의 개발 일정이 늦어질 가능성이 커졌다. 영향을 받을 수 있는 사업 규모도 상당하다. 블룸버그NEF는 지난달 텍사스의 데이터센터 승인 중단으로 미국 전체 253GW 규모 데이터센터 개발 파이프라인 가운데 약 20%가 영향을 받을 수 있다고 분석했다. 약 50GW 규모의 데이터센터 프로젝트가 규제 영향권에 들어갈 수 있으며 내년 1분기까지 관련 매출 손실이 80억 달러(약 11조원)를 넘어설 가능성도 제기됐다. 텍사스만의 움직임은 아니다. 세계 최대 데이터센터 밀집지역으로 꼽히는 버지니아주 라우던카운티에서도 신규 데이터센터와 변전소 신청 심사를 최대 12개월 동안 중단하는 방안이 추진되고 있다. 지난 3월 기준 이 지역에서 건설됐거나 건설 중인 데이터센터는 233곳에 달하지만 전력망과 소음, 주거지역 인근 개발을 둘러싼 주민 반발이 커지는 분위기다. 미국 전역에선 데이터센터를 무조건 제한하기보다 대규모 AI 인프라 확장에 필요한 비용과 자원을 누가 부담할 것인지를 둘러싼 논의도 본격화하고 있다. 미국 하원은 최근 데이터센터에 필요한 신규 발전설비와 송전망 확충 비용을 데이터센터 사업자가 부담하도록 유도하는 법안을 찬성 417표, 반대 3표로 통과시켰다. AI 데이터센터가 대규모 전력을 사용하면서 발전소와 송·배전망 증설 비용이 일반 가정과 기업의 전기요금으로 전가될 수 있다는 우려가 커진 데 따른 것이다. 실제 AP-NORC 공공문제연구센터와 시카고대 에너지정책연구소 조사에선 미국인의 약 3분의 2가 데이터센터가 에너지 가격에 미칠 영향을 크게 우려하는 것으로 나타났다. 수자원에 미치는 영향을 우려한다는 응답도 57%였다. 지역사회 반발이 실제 데이터센터 투자에도 영향을 미치고 있다. 데이터센터워치 자료에 따르면 지난 분기에만 미국에서 지역사회 반발로 지연되거나 취소된 신규 데이터센터 개발 규모가 680억 달러(약 93조원)에 달했다. 텍사스주가 전력망과 환경 인허가를 잇달아 중단하면서 향후 데이터센터 입지 선정 과정에서 전력 확보뿐 아니라 용수와 주민 수용성, 인프라 비용 부담까지 주요 변수로 작용할 전망이다. 텍사스주 환경품질위원회(TCEQ)는 다음 달 19일(현지시간)까지 이번 지시에 따른 조치 현황을 주지사실에 보고할 예정이다. 텍사스 주정부는 데이터센터 개발 자체를 중단하기보다는 전력망과 용수에 미치는 영향을 점검하고 사업자가 관련 비용을 부담하는 구조를 마련한다는 입장이다. 텍사스 주정부는 "애벗 주지사가 향후 주 의회와 협력해 데이터센터에 제공되는 모든 재정적 인센티브를 폐지하는 방안을 추진할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 09:10한정호 기자

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