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"영상 빈칸 채우고 겹친 음성 분리"…어도비, 프리미어·애프터 이펙트 AI 강화

어도비가 영상 편집 프로그램 안에서 영상과 음악·음향을 만들고 복잡한 후반 작업까지 자동화하는 생성형 인공지능(AI) 기능을 확대했다. 어도비는 프리미어와 애프터 이펙트에 생성형 미디어 도구와 AI 어시스턴트 등 새로운 AI 기반 기능을 추가했다고 21일 밝혔다. 영상·음향 생성부터 오디오 정리와 색 보정·모션 효과 제작까지 하나의 작업 환경에서 처리하도록 설계했다. 프리미어에는 타임라인의 빈 구간을 영상으로 채우는 '비디오 생성' 기능이 도입됐다. 프로젝트에서 추출한 참조 프레임을 활용해 앞뒤 장면의 시각적 맥락과 자연스럽게 이어지는 영상을 만들 수 있다. 제작자는 어도비 파이어플라이를 비롯해 구글 비오와 클링·런웨이·루마 등 여러 AI 모델 가운데 작업 목적에 맞는 모델을 선택할 수 있다. 외부 앱에서 콘텐츠를 만든 뒤 다시 불러오는 과정을 줄이면서 결과물을 세밀하게 조정할 수 있도록 한 것이 특징이다. 어도비는 음향 제작 기능도 강화했다. 프리미어에서 편집자 목소리로 리듬과 타이밍·강도를 조절한 효과음을 만들 수 있다. 최대 15초 분량 영상을 분석해 장면에 맞는 배경음과 효과음을 여러 레이어로 생성할 수 있다. 템포와 반복 구간을 조절해 영상에 사용할 음악을 만드는 '음악 생성' 기능도 베타로 제공된다. 생성된 음악에는 모든 유형의 미디어에서 사용할 수 있는 동기화 권리가 제공된다. 잡음이 섞이거나 여러 사람 목소리가 겹친 녹음을 정리하는 AI 오디오 기능도 공개 베타로 추가됐다. 대화와 음악·배경음·효과음을 각각 조정하는 '오디오 향상'과 두 화자 목소리를 별도 트랙으로 나누는 '크로스토크 분리' 등이 포함됐다. '다이내믹 자동 더킹'은 편집자가 일일이 키프레임을 설정하지 않아도 대화와 음량을 자동으로 조절한다. 새로운 속도 알고리즘은 원본의 음높이와 음색을 유지하면서 오디오 재생 길이를 자연스럽게 바꿔준다. 애프터 이펙트에는 여러 단계의 후반 작업을 수행하는 AI 어시스턴트가 공개 베타로 탑재됐다. 사용자가 일상적인 언어로 작업을 지시하면 프로젝트 전체를 분석해 수천개 레이어를 재구성하고 기술적 문제를 진단하거나 표현식을 활용한 모션 효과를 만든다. 프리미어의 색 보정 기능인 '색상 모드'도 개선됐다. 비네트와 미드톤 등 새로운 스타일 모듈을 제공하며 자동 색상 기능을 이용하면 개별 클립이나 지정한 그룹·전체 시퀀스의 색온도와 노출을 한 번에 보정할 수 있다. 어도비는 속성과 효과 패널의 탐색 방식도 개편했다. 프레임닷아이오 마운트 스토리지를 이용하면 클라우드에 저장된 고해상도 영상을 내려받거나 로컬 저장 공간을 별도로 확보하지 않고 프리미어 타임라인으로 직접 전송할 수 있다.

2026.09.21 14:55김미정 기자

정부, 국내 IT 기업 인도 진출 돕는다…"벵갈루루서 사업 기회 연결"

정부가 국내 IT 기업의 인도 시장 진출을 위한 교두보를 넓힌다. 현지 사무공간과 사업화 지원에 이어 대형 기술 전시회 참가와 비즈니스 미팅까지 뒷받침해 국내 기업이 인도 현지에서 사업 기회를 발굴할 수 있도록 지원 범위를 확대한다. 21일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 한인도SW상생협력센터가 오는 30일까지 '벵갈루루 테크 서밋(BTS) 2026'에 참가할 국내 과학기술·ICT 중소기업을 모집한다. 서류평가를 거쳐 5개사를 선정해 전시 부스와 디자인 제작을 지원하고 현지 비즈니스 미팅에 필요한 통역도 제공한다. 이번 지원은 NIPA가 벵갈루루를 거점으로 이어온 국내 ICT 기업의 인도 시장 진출 지원 사업 연장선이다. 앞서 NIPA는 한인도SW상생협력센터를 통해 현지 진출을 추진하는 기업에 사무공간을 제공하는 등 국내 기업이 인도에서 사업 기반을 마련할 수 있도록 지원해왔다. 2023년부터 2026년까지 매년 공유 오피스 입주·활용 기업 모집 공고도 진행했다. 인도 진출 지원은 2019년부터 이어졌다. 당시 NIPA는 인도를 대규모 내수시장과 IT 인프라 발전, 소프트웨어(SW) 개발 역량 등을 갖춘 차세대 IT 시장으로 봤다. 이에 한인도SW상생협력센터 입주기업과 개방형 사무공간 활용기업을 모집했다. NIPA는 전시회를 활용한 인도 시장 개척 지원도 이번이 처음은 아니라고 밝혔다. 2024년에도 인도 진출을 원하는 국내 ICT 중소기업 6곳을 모집해 BTS 참가를 지원했다. 당시에도 인도 남부 지역의 대형 기술·융합 행사를 현지 시장 진출과 기업 간 협력의 장으로 활용한다는 목표를 내걸었다. 올해 BTS는 오는 11월 17일부터 19일까지 인도 벵갈루루 국제전시센터에서 열린다. 29회째를 맞는 행사로 카르나타카 주정부가 벵갈루루를 글로벌 기술 허브로 육성하기 위해 주최한다. 올해 주제는 'AI & 비욘드'다. 이번 행사에는 세계 50개국에서 700명의 연사가 참여해 120개 컨퍼런스를 진행할 예정이다. 약 1500개 전시공간이 마련되고 참관객 약 6만명이 찾을 것으로 예상되고 있다. 350여개 규모 스타트업 파빌리온도 구성된다. NIPA는 이번 행사 참가를 통해 국내 기업이 현지 기업과 직접 사업 기회를 모색할 수 있도록 지원할 방침이다. 참가 기업의 수행 능력과 사업 경쟁력, 인도 시장 진출 가능성, 기대효과 등을 종합적으로 평가해 70점 이상을 받은 기업 가운데 고득점 순으로 5개사를 선정한다. 항공료와 숙박비는 참가 기업이 부담한다. 참가를 희망하는 기업은 참가신청서와 기업소개자료를 오는 30일 오후 6시까지 한인도SW상생협력센터 담당자 이메일로 제출하면 된다. NIPA는 "인도는 ICT와 AI 산업이 빠르게 성장하고 있는 시장으로 국내 기업에도 새로운 사업 기회가 있는 지역"이라며 "단순한 전시회 참가에 그치지 않고 국내 기업이 현지 네트워크를 확보하고 실제 사업 협력으로 이어갈 수 있도록 지원을 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.09.21 14:49김미정 기자

[단독] 오픈AI, 韓 엔터프라이즈 사업 강화…B2B 총괄 채용 추진

오픈AI가 국내 기업간거래(B2B) 사업을 이끌 총괄 책임자를 선임하는 방안을 논의 중인 것으로 전해졌다. 21일 복수 IT 업계 관계자에 따르면 오픈AI코리아는 기업 고객 사업을 전담할 B2B 부문 총괄을 별도로 두는 방안을 검토하고 있다. 구체적인 선임 시기나 담당 업무 범위는 아직 확정되지 않은 상태인 것으로 파악됐다. 익명을 요청한 국내 AI 업계 관계자는 "김경훈 오픈AI코리아 총괄은 기업소비자간거래(B2C) 사업에 집중하는 방향이 내부서 논의되고 있다"며 "조직을 B2C와 B2B로 세분화해 각 시장 특화 전략을 추진하려는 구상안이 나오고 있다"고 귀띔했다. 그동안 오픈AI코리아는 국내 기업 대상으로 '챗GPT 엔터프라이즈'를 비롯한 기업용 AI 제품 공급을 확대해 왔다. 이를 통해 국내 기업과 협력을 늘리고 업무 현장에 생성형 AI를 적용하기 위한 영업·기술 지원에도 힘을 쏟았다. 오픈AI코리아는 지난 9월 오피스 출범 1주년을 맞아 국내 기업용 AI 시장을 강화한다고 밝힌 바 있다. 챗GPT를 단순 업무 보조 도구에서 조사와 분석, 개발, 자동화 등을 직접 수행하는 기업용 플랫폼으로 키운다는 전략이다. 당시 김경훈 대표는 "한국 기업들이 AI에 무엇을 기대하는지 훨씬 분명해졌다"며 "우리 서비스가 실제 업무를 끝까지 수행하고 기존 시스템과 자연스럽게 연결되고 있다"고 강조한 바 있다. 이같은 소식에 오픈AI코리아 관계자는 "확인 결과 해당 내용은 사실과 다르다는 것이 우리 입장"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:58김미정 기자

"미토스 위협 선제 대응"…국가정보자원관리원, 내부 웹 750개 긴급점검

행정안전부 국가정보자원관리원이 생성형 인공지능(AI)을 악용한 사이버 위협에 대응하기 위해 내부 업무망 웹서비스 750개를 대상으로 대규모 보안 취약점 긴급점검에 나선다. 21일 나라장터에 따르면 국가정보자원관리원은 미토스 대응 긴급점검 사업을 공고했다. 사업 규모는 부가가치세를 포함해 약 20억6592만원이며 계약 체결일로부터 90일 이내에 수행해야 한다. 이번 사업은 기존 정기 점검 대상인 대국민 웹서비스와 달리, 전문인력 부족으로 취약점 진단이 충분하지 않았던 업무망 내부 웹서비스의 보안 사각지대를 해소하는 데 초점을 맞췄다. 점검 대상은 대전센터 273개, 광주센터 338개, 대구센터 139개 등 총 750개 웹서비스다. 국가정보자원관리원은 제안요청서를 통해 최근 생성형 AI를 활용한 공격기법과 신규 웹 취약점 패턴이 확산하면서 신속한 점검과 보안조치의 필요성이 커졌다고 밝혔다. 이에 따라 전문 보안인력을 단기간 집중 투입해 웹 취약점을 발굴하고, 실제 조치 완료 여부까지 확인하는 체계를 마련할 계획이다. 수행사업자는 행정안전부 웹서비스 보안취약점 점검기준에 따른 21개 필수 항목을 중심으로 진단을 진행한다. 주요 점검 항목은 운영체제 명령 실행, SQL 인젝션, 크로스사이트 스크립팅(xss), 인증·인가 및 세션관리 취약점, 파일 업로드·다운로드, 관리자 페이지 노출, 평문 전송, URL·파라미터 변조 등이다. 점검은 자동화 도구에만 의존하지 않고 전문인력의 수동 진단과 모의해킹을 병행하는 방식으로 이뤄진다. 취약점이 확인되면 원인과 공격 로그, 위험도, 조치방안 등을 제시하고, 입주기관 또는 운영·유지관리 사업자의 보안조치를 지원한다. 이후 조치 완료 요청이 들어오면 취약점이 실제로 제거됐는지도 재점검한다. 이번 입찰은 일반경쟁 방식의 협상계약으로 추진된다. 기술평가 비중은 90%, 가격평가는 10%다. 기술평가에서는 3개월 내 750개 서비스를 점검하고 조치 여부까지 확인할 수 있는 실행계획, 최신 위협 대응 역량, 운영 안정성 확보 방안, 전문인력 구성과 유사 수행실적 등을 중점 평가한다. 국가정보자원관리원 측은 "생성형 AI를 악용한 지능형 사이버 위협이 늘어나는 상황에서, 그동안 점검 사각지대에 놓였던 업무망 웹서비스까지 보안 점검 범위를 확대할 필요가 있다"며 "전문인력을 집중 투입해 취약점을 신속히 발굴·조치하고, 중앙행정기관 정보시스템의 안정성과 대국민 행정 신뢰도를 높이겠다"고 요청서를 통해 밝혔다.

2026.09.21 11:23남혁우 기자

월드 모델 개발사, 제품·사업 계획 '함구'…"경쟁사 유입 경계"

월드 모델 기업들이 제품·상용화 계획을 숨긴 채 연구·개발을 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 사업 방향을 일찍 공개해 경쟁사를 불러들이기보다 물밑에서 기술을 완성해 시장 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 얀 르쿤이 이끄는 AMI랩스와 페이페이 리가 설립한 월드랩스는 대규모 투자를 유치했지만 구체적인 제품과 사업화 일정은 공개하지 않고 있다. 두 회사는 공간지능을 연구하는 월드 모델 분야의 대표 기업으로 꼽힌다. 월드 모델은 현실 공간의 구조와 사물 움직임을 이해하고 앞으로 일어날 일을 예측하는 인공지능(AI) 기술이다. 자율주행차가 주변 도로 상황을 파악하거나 휴머노이드 로봇이 물건을 옮기도록 훈련하는 데 활용될 수 있다. 짧은 영상을 비디오게임처럼 둘러볼 수 있는 가상공간으로 만드는 기술 구현도 가능하다. 두 회사는 아직 이 기술을 어느 분야에서 우선 상용화할지 밝히지 않았다. AMI랩스는 제조와 바이오의학·로봇 분야를 연구 중이며 의료진용 AI 소프트웨어(SW)도 개발하고 있지만 핵심 사업은 베일에 싸여 있는 상태다. 월드랩스의 '마블'은 현재 공개된 월드 모델 중 제품화에 가장 가까운 사례로 평가받고 있다. 미디어 콘텐츠와 컴퓨터그래픽을 제작하고 비디오게임에서 이용자가 탐험할 수 있는 공간도 구현할 수 있다. 다만 지금까지 공개된 결과물은 실제 사업보다 기술력을 보이는 데 초점 맞췄다. 현재 월드 모델 개발사에 데이터 공급하는 협력사도 비공개인 것으로 나타났다. 월드 모델용 데이터를 제공하는 피지클은 고객사 사업·기술 사례를 공개하지 않고 있다. 테크크런치는 해당 기업들이 사업 방향을 감추는 이유로 방대한 월드 모델 활용 범위를 꼽았다. 로봇과 자율주행·영상 제작 등 특정 시장을 먼저 지목하면 다른 월드 모델 기업이나 신생 AI 연구소가 곧바로 같은 사업에 뛰어들 수 있다는 이유에서다. 월드 모델 투자금도 사업 계획을 감추는 배경으로 제시되고 있다. 해당 개발사는 당장 수익을 내야 한다는 압박이 적어 특정 사업에 집중할 필요가 없기 때문이다. 다만 시장성이 확인되면 같은 투자금이 잠재적 경쟁사로 흘러가 경쟁을 키울 수 있다. 마이클 라바트 AMI랩스 공동창업자 겸 월드 모델 담당 부사장은 "우리는 아직 연구·개발 단계에 있다"며 "제품 계획이나 출시 일정에 관해서는 공개적으로 이야기하지 않고 있다"고 밝혔다.

2026.09.21 11:23김미정 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

작은 AI가 더 위험?…'통제 불능 AI'의 경고

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 인공지능이 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어오면서 편리함만큼이나 커지는 것이 바로 막연한 두려움이죠. 특히 최근에는 AI가 인간의 통제를 벗어날 수도 있다는 시나리오가 영화 속 이야기가 아닌 현실적인 정책 과제로 떠오르고 있습니다. 내일인 2026년 9월 22일, 뉴욕에서 열리는 유엔 총회에서도 AI의 안전성과 통제력 상실 문제가 핵심 의제로 다뤄진다는 소식이 들려오는데요. 오픈AI의 샘 올트먼 역시 이 자리에 참석해 공통된 안전 기준의 필요성을 역설할 예정이라고 하죠. 그런데 여기서 재미있는 질문 하나가 생깁니다. 과연 수조 원을 쏟아붓는 빅테크가 더 위험할까요, 아니면 자본과 인프라가 부족한 소규모 연구소가 더 위험할까요? 이에 대해 GPT와 제미나이, 그리고 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 각자의 관점을 맡아 뜨거운 토론을 벌였습니다. 자본의 방어막인가, 기술의 사각지대인가 먼저 GPT 모델을 기반으로 한 기술 전문가 패널은 소규모 연구소의 위험성을 강하게 경고하며 토론의 문을 열었습니다. 이 패널은 생성형 AI가 스스로 판단하고 행동하는 에이전트 AI로 진화하는 과정에서 기술적 메어링, 즉 시스템을 안전하게 묶어두는 밧줄 같은 장치가 필수적이라고 설명했죠. 하지만 소규모 연구소는 막대한 컴퓨팅 자원과 전문 보안 인력이 부족하다 보니 이런 안전 장치를 제대로 갖추지 못한 채 모델을 배포할 가능성이 크다는 것입니다. 실제로 이 패널은 빅테크 기업들이 막대한 자본을 들여 레드팀을 운영하고 다층적인 방어 체계를 구축하는 것과 달리, 소형 연구소는 이상 징후를 실시간으로 모니터링할 인프라 자체가 부족하다는 점을 꼬집었습니다. 기술 발전의 속도가 안전 보호망을 구축하는 속도를 앞지르고 있는 상황에서 자원이 없는 곳일수록 그 틈새는 더 벌어질 수밖에 없다는 논리였죠. 반면 클로드 모델을 기반으로 한 비판적 관점의 패널은 이러한 시각에 날카로운 의문을 던졌습니다. 빅테크가 자원이 많아 안전장치를 잘 만든다는 주장은 일종의 근거 없는 낙관일 수 있다는 지적이었죠. 오히려 대규모 모델이 사고를 쳤을 때 발생하는 파급력은 소규모 연구소의 국지적 오류와는 비교도 안 될 만큼 파괴적일 수 있다는 점을 강조했습니다. AI의 복잡성과 예측 불가능성은 규모와 상관없는 본질적인 문제인데, 단지 자본이 많다고 해서 통제 불능의 위험이 낮아진다고 보는 것은 위험한 생각이라는 것이죠. 이 패널은 소규모 연구소의 위험이 빅테크보다 크다는 주장을 전제 자체가 불확실한 가설로 분류하며, 오히려 대마불사처럼 덩치 큰 AI가 무너졌을 때의 시스템적 리스크를 간과해서는 안 된다고 반박했습니다. 모델의 크기가 안전의 척도가 될 수 있을까 논점은 자연스럽게 모델의 규모와 위험의 상관관계로 옮겨갔습니다. 여기서 소형 AI 연구소의 입장을 대변한 패널은 아주 흥미로운 반론을 제기했는데요. 소규모 연구소는 구조적으로 대규모 모델을 학습시킬 자금과 장비가 없기 때문에, 인류에게 치명적인 해를 끼칠 정도의 강력한 자율 에이전트를 만드는 것 자체가 불가능하다는 주장이었습니다. 즉 자원 제약이 오히려 천연의 안전장치 역할을 한다는 뜻이죠. 2026년 현재 GPT-4 수준의 모델을 학습시키려면 수십억 달러가 드는데, 소형 연구소가 이를 감당할 수 없으니 이들이 만드는 AI는 위험해봤자 국지적 오류에 그칠 뿐이라는 논리였습니다. 진짜 위험은 이런 소형 연구소의 모델이 기술적으로 뛰어나서가 아니라, 누구나 가져다 쓸 수 있는 오픈소스로 공개되어 악의적인 해커들에게 무기로 이용될 때 발생한다는 분석도 덧붙였습니다. 하지만 제미나이 모델을 기반으로 한 규제 정책 전문 패널은 위험을 판단하는 기준을 단순히 연구소의 규모로 봐서는 안 된다고 지적하며 논의를 확장했습니다. 규모가 작더라도 클라우드 서비스를 통해 강력한 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있고, 외부 API와 연결되어 고위험 권한을 행사할 수 있다면 그 자체가 위험의 씨앗이 될 수 있다는 것이죠. 이 패널은 2027년까지 발생하는 AI 사고의 상당수가 모델의 크기보다는 권한 미등록 배포나 관리 부주의에서 발생할 것이라고 예측했습니다. 따라서 소규모냐 대규모냐를 따지기보다는 해당 AI가 어떤 도구를 호출할 수 있는지, 어떤 배포 환경에 놓여 있는지를 기준으로 규제와 안전망을 설계해야 한다는 실무적인 대안을 제시했습니다. 기술적 통제 능력과 규제를 지키는 행정적 능력을 구분해야 한다는 점을 분명히 한 셈입니다. 규제 준수 비용이 낳은 뜻밖의 역설 토론의 가장 뜨거운 쟁점 중 하나는 규제 준수 비용이 기술적 위험으로 이어지느냐는 지점이었습니다. 기업 전략 관점의 패널은 소규모 연구소가 안전 규제를 지키기 위해 드는 비용을 감당하지 못해 결국 안전장치를 포기하거나 규제 사각지대로 숨어들게 될 것이라고 주장했는데요. 이는 결국 통제 불능 AI가 출현할 확률을 높이는 전략적 취약점이 된다는 시각이었습니다. 반면 소형 연구소 전문가 패널은 이를 정면으로 반박하며 규제 준수 능력이 부족하다고 해서 기술적으로 AI가 더 위험해지는 것은 아니라고 맞섰습니다. 오히려 규제 비용이 너무 높아 소규모 연구소들이 사업을 포기하거나 빅테크에 인수된다면, 시장에서 경쟁자가 사라져 통제 불능 AI의 출현 위험은 기술적으로 오히려 감소하는 것 아니냐는 역설적인 질문을 던졌습니다. 결국 이번 토론을 통해 패널들이 도달한 지점은 명확했습니다. 소규모 연구소의 인프라 제약이 감지 및 대응 능력을 떨어뜨려 위험을 증폭시킬 수 있다는 점에는 상당수 동의했지만, 그것이 곧바로 기술적인 통제 불능으로 이어진다는 것에는 이견이 팽팽했죠. 특히 빅테크의 안전장치가 완벽하지 않으며 그들이 실패했을 때의 사회적 비용이 훨씬 크다는 점은 모두가 공감하는 대목이었습니다. 이번 논의는 결국 AI의 안전을 담보하는 것이 자본의 크기가 아니라, 모델의 권한과 배포 환경을 어떻게 투명하게 관리하느냐에 달려 있다는 점을 우리에게 시사합니다. 내일 열릴 유엔 총회에서 세계 정상들이 어떤 결론을 내릴지 주목되는 이유도 바로 여기에 있습니다. AI라는 거대한 파도 앞에서 우리가 세워야 할 방파제는 규모의 크기가 아니라 얼마나 촘촘한 그물망을 만드느냐의 문제일지도 모르겠습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ca8b867f.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.21 10:52AMEET

MS, AI 에이전트로 코파일럿 런타임 러스트 전환…속도 최대 15.9배 향상

마이크로소프트가 깃허브 코파일럿을 비롯한 인공지능(AI) 서비스 핵심 런타임을 타입스크립트에서 러스트로 전환했다. 대규모 코드 이식 작업의 상당 부분은 AI 에이전트가 맡았으며 특정 벤치마크에서 기존 구현보다 최대 15.9배 높은 처리 성능을 기록했다. 스티븐 투브 마이크로소프트 수석 엔지니어는 약 43만 줄의 타입스크립트 코드를 80만 줄 이상의 프로덕션용 러스트 코드로 이식했다고 깃허브 블로그를 통해 21일 밝혔다. 프로젝트는 약 14.5주간 진행됐고 이 기간 135회 이상의 배포가 이뤄졌다. AI 토큰 사용 비용은 약 12만 달러로 집계됐다. 이번 전환 대상은 깃허브 코파일럿 명령줄 인터페이스, 코파일럿 앱, 소프트웨어 개발 키트, 깃허브 코파일럿 클라우드 에이전트 등을 지원하는 공통 런타임이다. 이 런타임은 VS 코드와 비주얼 스튜디오를 비롯해 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등 다양한 마이크로소프트 제품과 서비스에 활용된다. 마이크로소프트는 이번 작업의 핵심이 단순한 언어 교체가 아니라 노드js와 V8 기반 구조에서 벗어나는 데 있었다고 설명했다. 기존 타입스크립트 기반 런타임은 빠른 개발에는 유리했지만 여러 제품과 서버 환경에 공통으로 적용하기에는 시작 시간, 메모리 사용량, 프로세스 관리 측면에서 부담이 있었다. 러스트 기반 런타임은 프로세스 내부에 직접 탑재할 수 있어 별도 백그라운드 프로세스 구동 필요성을 줄였다. 공유 클라이언트와 100개 동시 파이프라인 환경에서 1000회의 단일 턴 세션 생명주기를 처리한 시험에서 타입스크립트 버전은 초당 7.55회를 기록한 반면, 러스트 버전은 초당 120회를 처리했다. 에이전트 클라이언트 10개를 실행한 조건의 메모리 사용량도 타입스크립트 버전 1383MB에서 러스트 버전 126MB로 감소했다. AI 에이전트는 단순히 코드를 생성하는 역할에 그치지 않았다. 기존 코드와 문서, 테스트를 조사하고 작업을 하위 세션으로 나누며 다른 에이전트와 작업 범위를 조율하는 방식으로 활용됐다. 다만 이번 사례는 AI 에이전트가 러스트 코드를 작성 과정의 한계도 보여줬다. 마이크로소프트 측은 전환 과정에서 수십 건의 회귀, 즉 기존에는 정상 동작하던 기능이 변경 이후 깨지는 문제를 발견했다고 밝혔다. 러스트 컴파일러는 메모리 안전성이나 타입 오류를 방지하는 데 강력하지만 코드가 제품 요구사항을 충족하는지, 기존 구현과 기능적으로 동일한지, 성능과 비용 면에서 적절한지를 판정하지 못했다는 설명이다. 컴파일을 통과한 코드라도 기능 이식 누락, 모호한 의미 해석, 브랜치 간 변경 사항의 불일치, 대체 구현의 동작 차이로 인해 실제 제품에서는 문제가 생긴 사례도 있었다. 스티븐 투브 수석 엔지니어는 "우리의 목표는 대규모 서비스 환경에서 요구되는 성능과 확장성, 낮은 자원 사용량을 확보하기 위한 것이었다"며 "AI 에이전트는 이 같은 대규모 마이그레이션을 현실적인 비용과 기간 안에 수행할 수 있게 해줬다"고 말했다. 이어 "다만 AI로 만든 코드가 컴파일된다고 해서 코드가 올바른 것은 아니다"라며 "요구사항 검증과 품질 보증은 여전히 인간의 역할"이라고 덧붙였다.

2026.09.21 10:30남혁우 기자

심심이, AI 대전환 페스타서 '정서 고립 감지·개입' 에이전틱 AI 기술 공개

대화형 인공지능(AI) 전문기업 심심이가 'AI 대전환 페스타 2026'에 참가해 정부 주도 R&D 과제인 '국민 정서 안전망 구축을 위한 정서 고립 선제 감지 및 적시 개입 에이전틱 AI 기술'을 시민들에게 공개했다. 21일 회사에 따르면, 심심이는 지난 16일부터 18일까지 청주 오스코에서 열린 이번 행사에서 관람객이 AI 컴패니언 '꼬마심심이'와 직접 영상통화를 나누는 체험 코너를 운영했다. 기존의 틀에 박힌 안내형 챗봇과 달리 사용자의 말과 상황을 이해하고 맥락에 맞춰 자연스럽게 대화를 이어가는 에이전틱 AI 기술을 선보여 호평을 받았다. 현장에는 이장섭 청주시장과 윤건영 충북교육감 등이 부스를 찾아 꼬마심심이를 직접 체험하고 정서 지원 AI 기술에 대한 적극적인 관심과 지원 의사를 표명했다. 이번 과제는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 심심이가 주관기관으로 수행하는 국가 R&D 사업이다. 사용자를 기억하고 상황을 이해해 정서 변화를 먼저 감지하는 '일상 동행·공감형 AI 컴패니언' 개발을 목표로 한다. 심심이는 올해 말까지 음성·생활 패턴·대화 분석 에이전트를 연결한 시나리오 기반 통합 시연을 완성하고, 향후 개인 성향과 장기 맥락을 반영하는 초개인화 정서 지원 고도화 및 실사용자 실증을 거쳐 전 국민 대상 서비스로 확대할 방침이다. 아울러 음성 원본을 기기 내부에서만 처리하는 온디바이스 방식을 채택해 설계 단계부터 개인정보 보호 구조도 대폭 강화했다. 최정회 심심이 대표는 "이번 전시는 연구 중인 기술을 시민들이 처음 직접 경험하고, 정해진 답이 아니라 자신에게 맞춰 반응하는 AI를 확인한 자리였다"며 "외로움과 정서적 고립은 누구에게나 찾아올 수 있는 만큼, 지역과 함께 필요한 순간 먼저 곁에 있는 AI를 만들어 국민 정서 안전망의 실질적인 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.21 09:46백봉삼 기자

유베이스가 그리는 AI 시대 컨택센터 생태계는

유베이스가 인공지능(AI) 에이전트를 실제 고객 상담 업무에 투입하며 AI 컨택센터(AICC) 사업 확대에 속도를 내고 있다. AI가 상담 업무 일부를 직접 처리하고 인간 상담사는 복잡한 업무를 이어받는 협업 구조를 앞세워 업무처리아웃소싱(BPO) 운영 효율을 높인다는 전략이다. 20일 IT 업계에 따르면 유베이스는 AI 에이전트와 기존 BPO 운영 역량을 결합한 차세대 AICC 사업을 확대하고 있다. AI가 고객 문의에 답변하는 수준을 넘어 요청 내용을 파악하고 관련 업무를 수행한 뒤 필요하면 상담사에게 넘기는 방식이다. 유베이스는 운영 과정에서 AI 상담 자동화 효과도 확인했다고 밝혔다. AI 에이전트 도입 후 하루 평균 들어오는 상담 가운데 AI가 직접 처리하는 비중이 약 30%를 기록한 것으로 나타났다. 상담 통화 시간은 기존보다 20% 줄었고 상담이 끝난 뒤 기록과 정리 등에 투입되는 후처리 시간은 80% 줄었다. 그렇다고 AI가 모든 상담을 독자적으로 맡는 방식은 아니다. 고객 요청을 AI가 먼저 파악해 처리한 뒤 사람의 판단이 필요한 업무는 상담사에게 넘긴다. 이 과정에서 AI가 이전 대화를 즉시 요약해 전달해 고객이 상담 내용을 다시 설명해야 하는 불편을 줄이는 구조다. 유베이스는 AI와 상담사의 역할을 연결하는 방식으로 기존 AICC와 차별화를 시도하고 있다. AI 답변을 검수하고 상담 시나리오를 설계하는 BPO 운영 체계까지 AI 기술과 결합해 상담 품질을 지속적으로 개선한다는 구상이다. AI 에이전트 응답 속도와 음성인식 성능도 실제 상담 환경에 맞췄다. 회사가 공개한 기술 성능은 약 1초의 응답 속도와 98% 수준의 음성인식(STT) 인식률이다. 공감이나 사과가 필요한 상담 상황에 맞춰 자연스러운 음성을 생성하는 기술도 적용했다. 유베이스는 기업의 AI 도입 비용을 낮추기 위해 서비스 제공 방식도 바꿨다고 설명했다. AI 솔루션과 컨택센터를 각각 구축하는 대신 하나의 계약으로 묶어 제공하는 통합 운영 모델을 내세웠다. 기업이 AI를 직접 도입할 때 필요한 초기 투자비와 별도 개발 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그룹 계열사가 보유한 AI 기술도 AICC 사업에 활용한다. 한일네트웍스의 거대언어모델(LLM) 기반 음성 콜봇과 다국어 생성형 AI 챗봇 'H봇'을 비롯해 리턴제로의 음성인식 기술과 위고의 음성·대화형 AI 고객 커뮤니케이션 서비스 '토카라' 등을 연계한다. 유베이스는 이같은 AI 에이전트 기반 AICC 사업 모델을 지난 9일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 '2026 스마트 워크 & 컨택센터 엑스포(SWCC 2026)'에서 공개했다. 행사에서는 고객의 자연어 음성을 AI가 인식한 뒤 요청 맥락을 파악하고 시스템과 연동해 업무를 처리한 뒤 필요하면 상담사에게 연결하는 과정을 시연했다. 전시 부스에는 행사 기간 약 600명의 관계자가 방문했다. 목진원 유베이스 대표는 "AICC 도입을 고민하는 많은 기업들에게 BPO 운영 노하우와 AI 기술을 결합한 우리 모델이 명쾌한 해법이 될 것"이라며 "앞으로 검증된 AI 에이전트 기반으로 상용화와 적용 범위를 빠르게 확대해 고객사 CX를 이끄는 핵심 파트너로서 입지를 더욱 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.20 09:17김미정 기자

공장이 AI 데이터 학습장으로…제조업 피지컬 AI 경쟁 불붙는다

피지컬 인공지능(AI) 경쟁 무게중심이 로봇과 AI 모델 자체 성능에서 실제 제조 현장의 데이터를 확보하고 이를 반복 학습하는 능력으로 이동하고 있다. 글로벌 제조·물류 기업들이 공장을 AI 기술의 개발·검증 공간으로 활용하는 가운데, 국내에서도 숙련자의 작업 경험을 데이터로 전환해 기존 생산라인에 적용하려는 움직임이 본격화되는 분위기다. 20일 업계에 따르면 글로벌 기업들은 피지컬 AI를 실제 생산 현장에 적용하기 위한 투자를 확대 중이다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스는 전 세계 피지컬 AI 시장이 2026년 71억 1000만 달러에서 2031년 348억 9000만 달러로 5년 만에 5배 가까이 성장할 것으로 전망했다. 로봇을 움직이는 AI 기술은 최근 빠르게 발전하고 있다. 엔비디아와 구글 딥마인드는 로봇 파운데이션 모델과 시각·언어·행동(VLA) 기술을 잇달아 공개해왔다. 국제로봇연맹(IFR) 조사에서 전 세계 산업용 로봇 신규 설치 규모는 연간 54만 대를 넘어섰다. 로봇 성능 넘어 현장 데이터가 경쟁력 피지컬 AI를 개념검증(PoC) 단계에서 실제 양산라인으로 확산하기 위해선 AI와 로봇 기술뿐 아니라 제조 현장에서 발생하는 정보를 일관된 형태로 수집하고 이를 로봇의 행동 데이터로 연결하는 과정이 필수로 꼽힌다. 테슬라는 기가팩토리를 자동화 기술의 개발·검증 인프라로 활용해왔다. 자동화 제조시스템 기업을 인수하며 생산기술을 내재화했고 휴머노이드 로봇 옵티머스도 외부 공급에 앞서 자사 제조환경에서 적용 범위를 확대 중이다. 현대자동차그룹도 2030년까지 미래사업에 50조 5000억원을 배정하고 로봇 적용 범위를 부품 조립 공정까지 확대할 계획이다. 아마존 역시 100만대 이상 물류 로봇을 운영하며 축적한 데이터를 활용하고 있다. 이를 기반으로 생성형 AI 모델 '딥플릿'을 개발해 로봇의 이동 경로와 물류 운영 효율을 지속적으로 최적화 중이다. 제품 형상과 설비 상태, 소재·환경 변화, 작업자 개입처럼 실제 현장에서 발생하는 다양한 변수를 데이터로 확보하고 이를 다시 기술 개선에 활용하는 구조다. 기존 제조 현장을 AI 학습 공간으로 전환하는 데는 과제도 있다. 한 공장에서도 서로 다른 제조사 로봇과 프로그래머블로직컨트롤러(PLC), 카메라, 센서 등이 혼재하고 같은 작업이라도 공장별 제품 위치와 지그 구조, 공정 조건 등이 다르기 때문이다. 이에 피지컬 AI 시대에는 설비를 단순히 연결하는 수준을 넘어 작업을 데이터로 전환하고 이를 다시 로봇 행동에 반영하는 구조가 중요해지고 있다. 기존 시스템통합(SI)을 넘어 현장 데이터와 로봇 지능을 연결하는 '인테그레이션 레이어'가 필요하다는 분석이 나온다. 숙련자 손기술 데이터로…기존 로봇에 AI 입힌다 국내에선 핑거 자회사 미켈로로보틱스가 도장·블라스팅·연마 등 표면처리 공정을 시작으로 제조 현장의 작업 데이터를 축적하고 있다. 기존 자동화가 작업자의 단순 동작을 대체하는 데 집중했다면, 숙련자가 현장 상황을 판단해 작업 방식을 바꾸는 경험까지 데이터화하는 것이 목표다. 미켈로로보틱스는 숙련자의 경험을 데이터로 전환하는 플랫폼 '미켈로 스튜디오'를 통해 ▲인식 ▲경로 생성 ▲보정 ▲실행 ▲검사 과정을 하나의 순환 구조로 연결한다. 새로운 로봇을 도입하는 대신 기존 산업용·협동 로봇에 소프트웨어 방식으로 지능을 더하는 방식이다. 실제 시흥 현장에선 배관·곡관 쇼트 블라스팅 공정에 형상 데이터 기반 경로 생성 기술을 적용 중이다. 광주 도장 공정에선 숙련자의 노하우를 로봇 행동 데이터로 전환하는 기술을 적용하고 있다. 휴머노이드와 같은 새로운 하드웨어를 도입하지 않고 기존 생산설비를 활용해 피지컬 AI를 구현하는 구조다. 표면처리 넘어 검사·조립으로 확대 미켈로로보틱스는 표면처리에서 확보한 데이터를 기반으로 적용 공정을 검사와 의장·최종 조립까지 확대한다는 계획이다. 표면처리가 숙련자의 손기술을 데이터로 전환하는 단계라면 의장·최종 조립에서는 현장 상황에 따른 판단과 실행 능력을 로봇 지능으로 구현하는 것이 핵심이다. 생산 현장이 늘어나면 공정 데이터와 작업지능을 함께 축적하고 이를 다른 생산라인에 다시 적용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 프로젝트마다 설계와 구축 과정을 반복해야 했던 기존 공장 자동화와 차별화되는 지점이다. 미켈로로보틱스 관계자는 "제조업에서 피지컬 AI의 확산은 단기적인 기술 유행보다 제조 산업의 다음 세대 전환에 가깝다"며 "표면처리에서 축적한 기술을 검사와 의장·조립 공정으로 확장해 2030년까지 한 현장의 작업지능을 다음 생산라인으로 반복 확산할 수 있는 제조 피지컬 AI 플랫폼을 완성하겠다"고 말했다.

2026.09.20 09:08한정호 기자

[카드뉴스] AI, 전기세가 모자라요!

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI들, 사실 밥값(전기값)이 모자라서 고민이 많다고 해요. 똑똑할수록 더 많이 먹는 게 문제인데요, 가장 똑똑한 AI는 보통 AI보다 밥값이 무려 6배나 비싸다고 합니다. 등급별로 살펴보면 차이가 더 확 와닿는데요, 최고등급 AI는 15달러, 중간등급은 2.5달러, 저렴한 등급은 0.15달러로, 최고등급과 저렴등급 사이 격차가 자그마치 100배에 달해요. 게다가 해마다 요금표까지 계속 바뀌고 있어서 AI 친구들 밥값 관리가 만만치 않은 상황이랍니다. 그럼 부족한 돈은 어떻게 채울까요? 빅테크 기업들은 단순히 요금만 올리는 게 아니라, 고객 반발을 신경 쓰면서도 마켓플레이스를 새로 열거나 수수료를 걷는 등 요금표 밖에서 은근슬쩍 돈을 모으고 있다고 해요. 즉, 우리가 내는 이용료 말고도 다양한 방식으로 비용을 충당하고 있다는 얘기죠. 이런 흐름 속에서 우리가 할 수 있는 똑똑한 대비책은 바로 '한 AI만 믿지 않기'인데요, 여러 AI를 함께 사용하면서 비용과 리스크를 분산시키는 게 좋은 전략이 될 수 있어요. AI 요금, 오늘부터 똑똑하게 나눠 써보세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 20:13AMEET

미소정보기술, 정부 'M.AX 전문기업' 선정…제조 AI 사업 확대

미소정보기술이 정부의 제조업 인공지능(AI) 전환 정책인 '제조업 AI 대전환(M.AX)' 전문기업으로 선정되며 제조 AI 분야 경쟁력을 인정받았다. 미소정보기술은 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 M.AX 전문기업 AI 솔루션 기업 부문에 최종 선정됐다고 18일 밝혔다. M.AX 전문기업은 제조 현장에 AI를 적용해 생산성과 품질, 운영 효율성을 높이고 제조업의 AI 전환을 촉진할 기업을 발굴·육성하는 제도다. 정부는 최근 제조공정 중심의 AI 활용 범위를 생산계획, 공급망 관리, 재고 운영, 안전 관리 등 기업 운영 전반으로 확대하고 있다. 제조 AI는 단순한 자동화 기술이나 AI 모델만으로 구현하기 어렵다. 설비와 센서, 생산·품질 데이터를 안정적으로 수집·관리하는 데이터 플랫폼과 AI 분석 기술, 설비·로봇 제어 기술이 통합적으로 운영돼야 실제 현장에서 활용할 수 있기 때문이다. 미소정보기술은 제조 AI 플랫폼 '닥시(DAXI)'를 기반으로 제조 현장 데이터 수집부터 분석, 운영까지 아우르는 역량을 인정받아 이번 선정에 이름을 올렸다. 닥시는 설비·공정·품질·생산 데이터를 통합 관리하고 AI 분석을 통해 이상 징후 예측, 품질 관리, 생산 계획 수립 등을 지원하는 제조 특화 플랫폼이다. 생산 계획부터 실행, 분석에 이르는 전 과정을 연결해 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 회사는 이차전지, 자동차, 조선, 방산 등 다양한 산업 분야에서 제조 AI 프로젝트를 수행해 왔다. 에코프로, 현대제철, 롯데건설, CMTX 등과 협력하며 산업 현장 중심의 AI 적용 사례를 확보하고 있다. 또한 국산 시스템온칩(SoC) 기반 온디바이스 AI, 스마트 도시안전망, 특수강 공정 최적화, 반도체 생산라인 AI 비전검사, AI 엔지니어링 에이전트 등 다양한 산업 AI 사업을 추진하며 제조 AI 사업 영역을 넓히고 있다. 미소정보기술은 AI 모델 개발을 넘어 제조 데이터 플랫폼을 중심으로 MLOps, AI 모델 운영·검증, 데이터 품질관리, AI 거버넌스를 통합한 운영 체계 구축에도 집중하고 있다. 이를 통해 제조 현장에서 AI가 안정적으로 운영되고 지속적으로 고도화될 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 회사가 제시하는 장기 목표는 AI가 스스로 인지·판단·실행하는 '레벨5 완전자율 제조'와 다크팩토리 구현이다. 생산, 조립, 검사, 물류 전 과정에 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전 AI, IoT, 지능형 센싱, 로봇 제어 기술을 연계해 데이터 수집부터 분석, 제어, 실행까지 하나의 체계로 통합한다는 전략이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "이번 선정은 제조 데이터를 기반으로 AI를 실제 산업 현장에 적용하고 성과를 창출해 온 역량을 인정받은 결과"라며 "데이터가 현장을 이해하고 AI가 판단하는 지능형 제조 환경 구축을 통해 제조업 AX 전환을 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:51남혁우 기자

"혼자 창업해도 AI 팀원과 함께"…한컴, '노마디안' 앞세워 美 공략

한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 가상의 팀원처럼 구성해 업무를 수행하는 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'을 앞세워 미국 시장 공략에 나선다. 1인 창업자가 필요한 AI 에이전트를 직접 선택하고 성장시키는 방식으로 차별화해 오는 12월 미국에서 베타 서비스를 선보인다는 목표다. 한컴은 노마디안의 첫 TV 광고를 국내에 송출하고 미국 시장을 겨냥한 글로벌 마케팅을 확대한다고 18일 밝혔다. 노마디안은 한컴이 에이전틱 운영체제(OS) 기술을 기반으로 개발한 AI 워크포스 플랫폼이다. 사용자가 직원을 채용하듯 필요한 AI 에이전트를 선택해 팀을 구성하고 업무를 맡길 수 있도록 설계됐다. 한컴은 이번 광고에서 '에이전트 오너'라는 개념을 내세웠다. 자신의 AI 에이전트를 학습·성장시키면서 AI 팀원들과 회사를 운영하는 1인 창업자를 광고의 주인공으로 설정했다. 광고에는 업무관리와 마케팅, 카피라이팅 등 서로 다른 업무를 담당하는 5종의 AI 에이전트가 등장한다. 한컴은 '3D AI팀'이라는 콘셉트에 맞춰 각각의 에이전트를 캐릭터 형태로 구현했다. 업무 지시는 자연어로 이뤄진다. 사용자가 말이나 문장으로 업무를 요청하면 각 AI 에이전트가 역할에 따라 업무를 나눠 수행한다. 사용자는 3D 워크스페이스에서 에이전트들의 업무 진행 상황을 확인하고 필요한 시점에 결과물을 검토할 수 있다. 여러 AI 서비스를 각각 오가며 사용하는 대신 하나의 환경에서 AI 에이전트에 업무를 지시하고 진행 과정을 관리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 사용자는 필요한 직무에 따라 AI 에이전트를 선택할 수 있다. 데이터 분석가나 콘텐츠 마케터 등을 고르면 해당 직무에서 사용하는 업무 도구가 함께 연결된다. 필요한 에이전트가 없으면 사용자가 직접 만들어 팀에 배치하는 것도 가능하다. 한컴은 에이전트를 단순히 선택해 사용하는 데 그치지 않고 사용자와 함께 성장하도록 설계했다. 육성 시뮬레이션 게임에서 착안한 관계형 경험을 적용해 사용자와 에이전트 사이에 대화와 피드백이 쌓일수록 해당 사용자의 업무 방식에 맞춰 변화하도록 했다. 이에 따라 같은 서비스를 사용하더라도 사용자마다 서로 다른 AI 팀을 구성할 수 있다는 설명이다. 한컴은 오는 12월 말 미국에서 노마디안 베타 서비스를 공개하고 내년 구독형 서비스로 상용화할 계획이다. 이번 광고 역시 미국 사용자를 염두에 두고 영어로 더빙했으며 '1인 창업자를 위한 AI 팀(AI Workforce, Built for Super Founders)'를 슬로건으로 내걸었다. 광고는 주요 방송사에서 30초 분량으로 송출된다. 한컴은 국내 광고를 시작으로 미국에서도 해당 광고를 활용하며 현지 마케팅을 이어갈 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "캐릭터, 즉 에이전트는 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 사용자와 상호작용하며 AI 팀원으로 성장한다"며 "이렇게 쌓인 관계와 캐릭터에 대한 애착이 노마디안만의 차별화된 사용자 경험이자, 사용자가 노마디안에 머무는 이유가 될 것"이라고 말했다.

2026.09.18 13:49한정호 기자

오케스트로 클라우드, KT와 AI 사업 키운다…AIDC·GPU 전방위 협력

오케스트로 클라우드가 KT와 손잡고 인공지능 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터(AIDC), 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 AI 사업 전반으로 협력 범위를 넓힌다. 양사 인프라와 AI 플랫폼 역량을 결합해 공공·금융·기업 시장을 공동 공략한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 인프라 수요가 확대되는 가운데 양사 기술·사업 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하기 위해 마련됐다. 양사는 클라우드와 네트워크, 데이터센터 인프라와 AI 플랫폼 등 각사가 보유한 역량을 바탕으로 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대할 계획이다. 협력 분야는 ▲AX ▲AIDC ▲매니지드 AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야다. AX 분야에선 생성형 AI와 AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진할 방침이다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에선 데이터센터 구축·운영을 비롯해 GPU·신경망처리장치(NPU) 클러스터와 AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발할 계획이다. 엣지 데이터센터와 AI 전용 인프라의 기획·사업화에도 나선다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 KT클라우드의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 이를 바탕으로 금융권 등 높은 수준의 보안이 필요한 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. GPU 인프라 사업도 함께 추진한다. 양사는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 매니지드 AI GPU 서비스와 GPU 자원 운영·관제·최적화 사업에서 협력한다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스 형태로 제공하고 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다는 구상이다. AI 플랫폼·클라우드 분야에선 KT의 클라우드 인프라와 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 기술을 결합할 예정이다. 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론 플랫폼을 공동 사업화하고 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 구축에도 협력한다. 양사는 주요 고객을 대상으로 공동 제안과 마케팅도 진행한다. 공공·금융·기업 시장에서 신규 AI 사업과 비즈니스 모델을 발굴해 중장기적으로 협력 사업을 확대한다는 목표다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다"며 "KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:36한정호 기자

클루커스, 중소기업 AI·클라우드 문턱 낮춘다…MS 애저·코파일럿 지원 강화

클루커스가 중소기업의 마이크로소프트(MS) 애저와 코파일럿 도입 지원을 강화한다. 전담 IT 인력과 운영 자원이 부족한 중소기업을 대상으로 비용 최적화부터 보안·운영·장애 대응까지 클라우드와 인공지능(AI) 활용 전반을 지원한다는 전략이다. 클루커스는 중소기업의 MS 애저 및 코파일럿 활용 확대를 위해 클라우드·AI 도입과 운영 서비스를 강화한다고 18일 밝혔다. 회사 측에 따르면 기업의 클라우드와 AI 활용이 늘면서 비용 관리와 보안, 운영 안정성의 중요성도 커지고 있다. 특히 자체 IT 인력과 운영 자원이 제한적인 중소기업은 클라우드 도입 단계의 기술 검토부터 비용 최적화, 운영 관리와 장애 대응까지 전문적인 지원이 필요하다는 설명이다. 클루커스는 애저를 처음 도입하는 기업뿐 아니라 현재 애저를 직접 구매해 사용하는 기업에도 기술 컨설팅과 클라우드 운영 서비스를 제공한다. 고객 사용 환경과 비용 구조를 분석해 운영 효율화 방안을 제안하고 필요하면 라이선스와 클라우드 운영을 통합 관리할 수 있는 클라우드 솔루션 공급자(CSP) 방식으로 전환하는 과정도 지원한다. 비용 부담을 낮추기 위한 혜택도 제공한다. 애저 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 10% 페이백을 지원한다. 기존 애저 직접 구매 고객이 CSP 방식으로 전환하면 비용 최적화 컨설팅과 기술 지원, 운영 현황 관리, 장애 대응 등의 서비스를 이용할 수 있다. 생성형 AI를 도입하려는 기업을 대상으로는 애저 오픈AI 기반의 기업용 AI 환경 구축을 지원한다. 보안과 데이터 관리, 사용자 권한 등 기업 거버넌스를 고려해 기존 IT·보안 환경에 맞는 아키텍처와 운영 방안을 설계한다. MS 코파일럿은 실제 업무 환경에서 활용 가능성을 확인한 뒤 도입할 수 있도록 지원한다. 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 최대 25% 할인과 추가 라이선스 혜택을 제공한다. 도입 전 무료 체험도 지원한다. 기업이 실제 업무 환경에서 코파일럿을 사용해보고 조직 내 적용 가능성과 도입 효과를 사전에 검증할 수 있도록 하는 방식이다. 클루커스는 이를 통해 중소기업의 애저와 코파일럿 도입 장벽을 낮추고 MS 클라우드 전문 역량과 파트너 네트워크를 활용해 관련 사업을 확대할 계획이다. 파트너사와 중소기업 고객 접점을 늘리고 애저·코파일럿 관련 사업 기회도 발굴한다는 방침이다. 이번 프로모션은 다음 달 30일까지 진행된다. 이석원 클루커스 인다이렉트 비즈니스 세일즈 본부장은 "중소기업의 클라우드와 AI 활용이 확대될수록 비용·보안·운영까지 함께 관리할 수 있는 전문 기술 파트너의 역할이 중요해지고 있다"며 "MS 클라우드 전문성과 파트너 네트워크를 기반으로 중소기업이 애저와 코파일럿을 보다 안정적이고 효율적으로 도입·활용할 수 있도록 다양한 도입·운영 서비스와 혜택을 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:30한정호 기자

롯데이노베이트, AI 데이터센터 키운다…DBO 매출 비중 30% 목표

롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대를 발판으로 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 새로운 성장동력으로 키운다. 최근 잇따라 데이터센터 운영 계약을 확보한 가운데 오는 2028년 DBO 사업 비중을 전체 매출의 30%까지 확대한다는 목표다. IBK투자증권 리서치본부 이승훈 본부장은 지난 17일 보고서를 통해 "롯데이노베이트의 데이터센터 사업은 축적된 운용 노하우와 시장 성장에 힘입어 견조한 확장세가 지속될 것으로 전망된다"며 "롯데이노베이트는 신사업인 데이터센터 DBO 비중을 2028년까지 전사 매출의 30%까지 확대한다는 목표를 제시했다"고 밝혔다. IBK투자증권은 롯데이노베이트에 대한 투자의견 '매수'와 목표주가 3만원을 유지했다. 데이터센터 시장 성장과 회사가 축적한 운영 경험을 기반으로 DBO 사업의 확장세가 이어질 것이라는 판단이다. 특히 롯데이노베이트가 약 20년간 4개 데이터센터를 직접 구축·운영하며 축적한 경험을 DBO 사업의 경쟁력으로 평가했다. DBO는 고객이 소유한 데이터센터의 설계와 시공부터 준공 이후 운영까지 전 과정을 수행하는 사업 모델이다. 기존 데이터센터 인프라를 임대하는 코로케이션과 달리 구축 단계부터 운영까지 사업자가 종합적으로 참여한다. 최근 국내 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 설계·시공·운영 역량을 함께 제공하는 턴키형 DBO 서비스 수요도 증가할 것으로 전망됐다. 자산운용사와 사모펀드(PEF) 등 재무적투자자(FI)의 데이터센터 개발 참여가 늘어나는 점도 사업 확대에 우호적인 요인으로 꼽혔다. 롯데이노베이트는 데이터센터 사업 수주을 이어가고 있다. 지난해 12월 캄스퀘어 데이터센터 위탁운영을 수주한 데 이어 올해 2월 이지스자산운용 엣지 데이터센터 DBO 사업을 확보했다. 지난달에는 40메가와트(MW) 규모 안산 데이터센터 위탁운영 계약을 추가로 따냈다. 이를 포함한 데이터센터 사업 누적 수주 규모는 약 1300억원, 관리 용량은 110MW에 달한다. IBK투자증권은 이러한 사업 확대를 바탕으로 롯데이노베이트의 데이터센터 DBO 비중이 2028년까지 전체 매출의 30% 수준으로 확대될 것으로 내다봤다. 실적 성장도 이어질 것으로 전망했다. 롯데이노베이트의 연결 영업이익은 올해 약 450억원에서 내년 560억원, 2028년 670억원으로 증가할 것으로 추정했다. 같은 기간 자기자본이익률(ROE)은 6.4%에서 약 10%까지 개선될 것으로 예상했다. 자회사 실적 개선도 긍정적으로 평가했다. IBK투자증권은 "전기차 충전 사업인 이브이시스(EVSIS)는 올해 6월 국내 공공 부문, 7월 미국에서 신규 수주를 확보했으며 해당 수주 물량의 매출 인식이 시작되면서 하반기 실적 반등을 견인할 것"이라며 "이브이시스 미국 법인의 올해 매출은 전년 대비 약 2배 증가할 것"이라고 전망했다.

2026.09.18 13:22한정호 기자

데이터브릭스, 아태 지역 투자 확대…한국선 금융권 공략·AI 인재 양성

데이터브릭스가 싱가포르를 거점으로 아시아·태평양 지역 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. 현지 인력과 시설을 확충해 기업들이 AI를 실제 업무에 도입하고 활용 규모를 늘릴 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터브릭스는 향후 3년간 싱가포르에 3억 5000만 달러(약 4837억원) 이상을 투자한다고 18일 밝혔다. 이는 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 AI 업무 도우미 '지니' 등 주요 제품의 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 현재 250명인 싱가포르 현지 인력은 500명 이상으로 늘린다. 약 900평 규모 새 지역본부를 마련해 사무공간도 기존보다 4배로 넓힐 계획인 것으로 전해졌다. 새 본부에는 고객과 협력사가 데이터·AI 활용 역량을 높일 수 있는 교육·협업 시설을 조성한다. 이곳에서 새로운 AI 활용 사례를 발굴하고 기업 도입을 지원할 예정이다. 싱가포르 국가 AI 전략에 맞춰 고객·협력사·정부기관과의 협력도 강화한다. 데이터브릭스는 기업들이 AI 시범사업을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하면서 안정적인 운영 기반이 중요해졌다고 설명했다. AI 에이전트가 기업 데이터와 업무 맥락을 정확히 이해하고 기업은 필요에 따라 모델을 선택하며 비용을 통제할 수 있어야 한다는 설명이다. 현재 이를 지원하는 주요 제품은 레이크베이스와 지니, 유니티 게이트웨이다. 레이크베이스는 AI 에이전트가 핵심 업무용 애플리케이션 실행에 필요한 메모리를 제공하는 서버리스 DB다. 지니는 기업 업무 맥락을 바탕으로 데이터를 분석해 신뢰할 수 있는 답변과 업무 수행을 지원한다. 유니티 게이트웨이는 여러 AI 에이전트와 도구, 모델을 통합 관리한다. 운영 정책을 적용하고 요청을 적절한 모델로 연결하며 비용을 통제해 기업의 AI 활용 확대를 돕는다. 데이터브릭스는 금융·통신·공공 부문에서도 고객 기반을 넓히고 있다. 아이패스트 코퍼레이션과 싱가포르 관세청, 싱텔을 신규 고객으로 확보했다. 기존 역내 고객으로는 싱가포르 정부기술청과 LG전자, 스탠다드차타드, 도요타 등이 있다. 한국 기업 AI 도입 지원…현장 협업·인재 양성 확대 데이터브릭스는 한국 AI 시장도 확대하고 있다. 국내 고객사 현장에 AI 업무 시스템 구축을 돕거나 전문 인력 양성을 확대해 사업 기반을 넓히고 있다. 데이터브릭스는 국내 고객사에 엔지니어링 조직을 투입해 AI 업무 시스템 구축을 지원하고 있다. 이 과정에서 파악한 고객 요구를 레이크베이스, 지니 등 제품 개선에 반영하기 위한 전략이다. 대표 사례는 LG전자와 맺은 협업이다. LG전자는 데이터브릭스 플랫폼과 자체 AI 모델 개발·운영 솔루션 '멜리캣'을 결합해 고객 데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 데이터 관리 환경을 통합하고 부서 간 협업을 개선해 데이터 요청부터 모델 개발까지 걸리는 시간을 기존 9주에서 4주로 줄였다. 데이터브릭스는 국내 데이터·AI 전문 인력 양성도 추진하고 있다. 지난 4월 'AI 데이 서울'에서 향후 3년간 국내 전문 인력 1만명을 양성하겠다는 계획을 발표했다. 워크숍과 국내 산업 기관과 협력해 기업 현장에서 필요한 데이터·AI 활용 역량을 높일 방침이다. 데이터브릭스는 국내 주요 공략 분야로 금융권을 주목하고 있다. 거래·고객 정보를 빠르게 저장하고 불러와야 하는 금융 분야의 AI 애플리케이션이 늘면서 레이크베이스와 같은 운영 DB 수요도 커질 것으로 보고 있다. 앞서 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 지난달 방한해 국내 주요 기업 임원 약 100명 대상으로 포럼을 개최한 바 있다. 마이어 수석부사장은 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 지디넷코리아에 밝혔다.

2026.09.18 12:33김미정 기자

앤드류 응 "AI 멸종론은 공상과학...업계가 공포 부추겨"

인공지능(AI) 분야 석학인 앤드류 응 스탠퍼드대학교 교수가 AI가 인류를 멸종시킬 수 있다는 일각의 경고에 대해 "공상과학에 가깝다"며 비판적인 견해를 밝혔다. 18일 블룸버그 TV에 따르면 앤드류 응 교수는 AI가 인류 존속 자체를 위협할 수 있다는 '실존적 위험' 시나리오를 두고 "과학보다는 공상과학에 훨씬 가깝다"고 말했다. 그는 "AI 발전에 위험이 전혀 없다는 뜻은 아니지만 업계와 정책 당국이 인류 멸종 같은 가설적 위험에 매몰되기보다 사이버보안 악용 등 현재 확인 가능한 문제를 해결하는 데 집중해야 한다"고 주장했다. 앤드류 응 교수는 최근 다시 확산된 AI 종말론적 경고를 두고 업계의 홍보 전략과도 연관이 있을 수 있다고 지적했다. 그는 과거에도 AI가 초래할 수 있는 재앙적 위험을 과도하게 부각해 관심을 끌고 규제 논의에 영향을 주려 했다고 비판한 바 있다. 더불어 AI가 사회에 제공할 수 있는 의료, 교육, 생산성 혁신의 기회를 살리기 위해서는 막연한 종말론보다 검증 가능한 안전장치와 실용적인 기술 개발에 투자해야 한다고 강조했다. 이번 논쟁은 전직 오픈AI·앤트로픽 연구원인 제이컵 콕슨의 사임을 계기로 확산됐다. 콕슨 연구원은 지난 9일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 앤트로픽을 떠난다고 밝히며 오픈AI와 앤트로픽이 자기개선형 초지능을 향한 경쟁을 벌이며 사람들의 생명을 위험에 빠뜨리고 있다는 취지로 비판했다. 그는 AI가 향후 10년 내 인류 멸종으로 이어질 가능성을 10% 수준으로 본다는 견해도 내놨다. 이후 앤트로픽의 AI 정렬 연구 책임자인 에번 허빙어도 고도화된 AI가 인류에 치명적인 위협이 될 수 있다는 우려를 제기하면서 논란은 더욱 커졌다. 이들이 우려하는 핵심은 AI가 인간이 설정한 목표와 다르게 행동하거나, 악의적 행위자에게 강력한 사이버·생물학적 도구를 제공하고, 궁극적으로 인간의 감독 범위를 벗어날 수 있다는 점이다. AI 업계 수장들도 안전 문제의 중요성을 강조하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)와 샘 알트먼 오픈AI CEO는 최첨단 AI 모델 개발 과정에서 안전장치를 강화하고, 필요할 경우 개발 속도를 조절해야 한다는 입장을 밝혀 왔다. 앤드류 응 교수는 "AI 기업이 인류 멸종과 같은 불확실한 미래의 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.

2026.09.18 11:59남혁우 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

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