검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'인공지능'통합검색 결과 입니다. (6272건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

AI 시대, 규제의 속도보다 완성도가 관건이다

인공지능(AI)의 진화 속도가 눈부시다. 생성형 AI의 발전은 우리가 일하는 방식, 속도, 품질을 다른 차원으로 끌어 올리고 있고, 정부 또한 'AI 3대 강국'이라는 국가적 어젠다를 설정하고, 기술 주권 확보와 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 역량을 집중하고 있다. 특히, 고무적인 것은 AI 기업들의 움직임이다. 대부분의 AI 기업들은 적대적 테스트와 레드팀 운영으로 위험을 사전에 걸러내고, 생성물에 워터마킹과 출처 표시를 적용하며, 국제 협력을 통해 AI 운영을 위한 글로벌 규범 형성에도 동참하고 있다. 이는 AI 거버넌스가 단순한 원칙적 선언을 넘어, 실효성을 갖춘 연성법(Soft law) 기반의 실천적 규범으로 체계화되고 있음을 방증한다. 다만, 기술의 고도화에 비례해 그에 수반되는 잠재적 위험 역시 새롭고 복합적인 양상으로 발현되기 마련이다. 생성형 AI의 확산과 더불어 청소년 보호, 생성물에 대한 책임 귀속 등 이용자 보호 논의가 국내외에서 활발히 전개되고 있고, EU는 AI를 제조물책임의 규율 대상으로 포섭하는 새 지침의 시행을 앞두고 있으며 미국에서는 관련 소송이 잇따르고 있다. 이용자 보호의 무게중심이 플랫폼을 넘어 AI 서비스 전반으로 옮겨 가는 국제적 흐름 속에서, 기술의 진화에 발맞추어 보호의 공백을 점검하는 일은 분명 필요하다. 그러나 이러한 논의가 규제 일변도로 흐르는 것은 경계할 일이다. 최근 국내 입법 동향을 비추어 볼 때, AI 기본법이 시행된 지 아직 1년이 채 되지 않았고 일부 규제조항은 적용마저 유예된 상황임에도, 국회에는 이미 20여 건의 개정안이 계류되어 있다. 이는 법의 성패와 규범적 실효성이 채 검증되기도 전에 성급한 입법적 개입부터 앞세우는 형국이다. 이와 같이 성급한 접근은 AI 생태계에 불확실성을 더한다는 점에서 우려를 야기하며, AI 산업의 혁신을 견인하려는 정부의 정책 기조와 심각한 엇박자를 초래할 수 있다. 이러한 조급함이 더욱 우려스러운 것은 AI가 여느 기술과 달리 특정 분야에 국한되지 않는 범용기술이라는 데 있다. 콘텐츠에서 금융, 의료, 물류에 이르기까지 분야마다 위험의 양상이 다르고 규율의 방식도 달라야 하는 만큼, 하나의 법률로 이 모두를 아우르려는 시도는 가능하지도 바람직하지도 않다. 더욱이 이와 같은 새로운 규제를 더하지 않고도 AI 분야에서 발생하는 다양한 문제들은 기존의 개인정보보호법, 소비자보호법 등을 통해 이미 상당 부분 포섭되어 실효적으로 규율될 수 있다. 이러한 상황에서 AI 생태계가 채 자리 잡기도 전에 무거운 의무와 제재부터 부과한다면, 국내 AI 시장 전반의 발전이 뒤처지는 결과를 낳을 수 있다. 그렇다고 해서 이용자 보호를 위한 제도적 안전장치가 불필요하다는 뜻은 아니다. 관건은 규제를 둘 것인가 말 것인가가 아니라, 기술적 진화와 발전에 맞춰 적응할 수 있고, 기술 중립적이면서 동시에 유연성을 가진 규제를 어떻게 설계할 것인가에 있다. 세계에서 가장 앞선 규제로 평가받는 EU의 AI법조차 아직 실효성이 검증되지 않아 각국이 그 성패를 관망하고 있다. 그사이 일본과 싱가포르는 새로운 법률을 쏟아내는 대신 기존 법체계를 유연하게 활용하는 길을 택했고, 오늘날 AI 거버넌스의 모범 사례로 평가받고 있다. 우리가 참고할 지점도 여기에 있다. 위험이 실증적으로 확인되기 전에 규제부터 신설할 일이 아니라, 설계 단계의 위험 검증과 영향 평가를 자율규제의 틀 안에서 제도화하며 규율의 정교함을 높여 가는 것이다. 결국 'AI 3대 강국'을 향한 여정에서 국가가 해야 할 일은 규제의 신설이 아니라 지원의 확충이며, 그 지원은 시장을 앞에서 끌고 가는 것이 아니라 사업자들이 자율과 창의를 바탕으로 마음껏 경쟁할 수 있는 '공평한 운동장'을 마련하는 데서 출발해야 한다. 시장의 경쟁과 자정 기능을 믿고 기다리는 인내도 사전적 규제 제도를 촘촘하게 설계하는 일에 기울이는 노력 이상으로 중요한 정책적 덕목이다. 일찍이 에릭 슈미트는 인터넷이 공기처럼 당연해져 더는 언급되지 않는 날이 오리라 예견했다. AI 역시 머지않아 산업과 일상 곳곳에 스며들어 그 존재조차 의식되지 않는 기반이 될 것이다. 그날을 앞당기는 것은 촘촘한 규제의 그물이 아니라, 자율과 창의가 숨 쉬는 공평한 운동장일 것이다.

2026.08.31 16:15방정미 컬럼니스트

메가존, 제약·헬스케어 특화 AX 가속…한미사이언스와 맞손

메가존이 제약·헬스케어 산업 특화 인공지능 전환(AX) 기반 업무 혁신에 박차를 가한다. AI·클라우드 기술 역량에 산업 전문성을 결합해 실제 현장에서 활용할 수 있는 사업 모델을 발굴한다는 목표다. 메가존은 지난 26일 서울 송파구 한미그룹 본사에서 한미사이언스와 AX 기반 디지털 업무 혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 31일 밝혔다. 협약식에는 이주완 메가존클라우드 의장과 장지황 메가존 대표, 김재교 한미사이언스 대표, 임종훈 사장 등이 참석했다. 양사는 이번 협약을 통해 메가존이 보유한 AI·클라우드 기술 역량과 한미사이언스가 축적한 제약·헬스케어 분야 전문성을 결합할 방침이다. 이를 바탕으로 한미그룹 전반의 디지털 혁신 역량을 강화한다는 계획이다. 구체적으로 ▲AX 기반 업무 혁신 과제 발굴 ▲디지털 전환 역량 강화를 위한 협력 ▲기타 AI·디지털 혁신 관련 과제 등을 공동 추진한다. 특히 범용 AI 기술만으로 해결하기 어려운 제약·헬스케어 산업의 업무 특성을 반영하는 데 중점을 뒀다. 실제 현장에서 발생하는 문제를 해결하면서 활용도와 사업성을 갖춘 실용적인 AI 서비스를 공동 기획할 방침이다. 양사는 협약 체결을 시작으로 실무 협의체를 구성해 구체적인 협력 과제를 발굴한다. 이후 과제별 실행 방안을 검토하고 성과를 바탕으로 협력 범위를 단계적으로 확대·고도화할 예정이다. 한미사이언스도 그룹 차원 AX 기반 마련에 속도를 낸다. 최근 한미약품을 비롯한 전 계열사를 대상으로 '한미 AI 부스트 프로그램'을 운영하며 임직원의 AI 활용 문화 확산과 업무 혁신 사례 발굴을 추진 중이다. 장지황 메가존 대표는 "AI로 실질적인 사업 성과를 만들기 위해선 기술뿐 아니라 해당 산업과 업무에 대한 깊은 이해가 함께 결합돼야 한다"며 "한미사이언스의 제약·헬스케어 전문성에 클라우드·AI 기반 업무혁신 경험과 역량을 더해 새로운 가치를 창출할 수 있는 사업 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다. 김재교 한미사이언스 대표는 "AI는 단순한 업무 효율화 도구를 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다"며 "이번 협약을 통해 한미그룹의 AX 기반 업무 혁신을 확대하고 임직원들이 보다 효율적으로 일할 수 있는 디지털 업무 환경을 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.31 13:37한정호 기자

AI·로봇으로 재난 막는다…정부, 105억원 '국민안전산업펀드' 조성

정부가 인공지능(AI)과 로봇 등 첨단기술을 보유한 재난안전 기업을 육성하기 위해 105억원 규모 전용 펀드 조성에 나선다. 정부 출자금을 마중물로 민간 자금을 끌어들여 유망 기업의 기술·제품 고도화와 사업 확장을 지원한다는 계획이다. 행정안전부는 재난안전 분야 유망 기업을 육성하기 위해 모태펀드 국민안전계정으로 운용되는 '국민안전산업펀드 1호' 결성을 추진한다고 31일 밝혔다. 이번 펀드는 행안부 출자금을 마중물로 조성하는 재난안전 분야 전용 투자 펀드다. 정부가 자금을 출자하고 민간 투자를 더해 AI와 로봇 등 첨단기술을 보유한 재난안전 기업에 집중 투자하는 방식이다. 모태펀드 운용기관인 한국벤처투자는 공모를 거쳐 서류심사와 현장실사, 발표심사를 진행했다. 펀드 조기 결성 가능성과 투자 실적 등을 종합적으로 평가해 현대차증권을 펀드 운용사로 최종 선정했다. 현대차증권은 현재 14개, 총 4311억원 규모 펀드를 운용 중이다. 이 가운데 환경·물산업 분야 모태펀드 2개, 900억원을 운용한 경험도 보유하고 있다. 이번 국민안전산업펀드 1호는 정부 출자금 50억원과 민간 출자금 55억원을 합쳐 총 105억원 규모로 조성된다. 현대차증권은 향후 3개월 이내 펀드 결성을 마무리하고 본격적인 투자에 나설 계획이다. 주요 투자 대상은 AI와 로봇 등 첨단기술을 보유한 재난안전 분야 기업이다. 투자금은 기업의 기술·제품 고도화를 비롯해 마케팅, 인증·특허 획득 등에 활용된다. 행안부는 펀드 투자를 통해 성장 가능성을 갖춘 재난안전 기업의 사업화를 지원하고 추가적인 후속 투자도 유도할 수 있을 것으로 보고 있다. 이번을 시작으로 펀드 규모를 지속 확대할 방침이다. 박형배 안전예방정책실장은 "이번 펀드가 우수한 기술을 보유한 재난안전기업의 성장 발판이 되길 바란다"며 "전문 운용사의 우수한 역량을 적극 활용해 국내 재난안전산업을 적극 육성해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.31 13:27한정호 기자

"사후 점검에서 사전 예방으로"…한화비전, 글로벌 확대 위한 보안 체계 재편

"인공지능(AI)을 악용한 사이버 공격이 늘면서 취약점을 줄이기 위한 보안 체계와 인증이 필수 요소가 되고 있습니다. 보안을 개발 이후에 점검하는 데 그치지 않고 개발과 운영 전 과정에 통합하려면 데브섹옵스 전환이 필요합니다." 31일 이승훈 한화비전 클라우드 플랫폼 엔지니어링 수석은 데이터독 시큐어 2026 고객 사례 발표에서 SOC 2 대응을 계기로 추진한 데브섹옵스(DevSecOps) 전환 사례와 를 데이터독 솔루션을 도입한 배경을 소개했다. 한화비전은 CCTV 등 물리 보안 사업과 함께 플랫폼 중심의 클라우드 사업도 확대하고 있다. 미국 시장에서 클라우드 기반 사업을 전개하기 위해서는 고객사와 파트너사가 요구하는 보안 및 통제 기준을 충족해야 했고, 이에 따라 SOC 2 대응이 주요 과제로 떠올랐다. 글로벌 진출 요건이 된 SOC 2 SOC 2는 미국공인회계사회(AICPA)가 제시한 신뢰서비스 기준에 따라 기업의 보안, 가용성, 처리 무결성, 기밀성, 개인정보보호 관련 통제 체계가 적절하게 설계되고 운영되는지를 독립적으로 검토하는 감사·검증 보고서다. SOC 2 Type 2는 일정 기간 동안 통제가 실제로 작동했는지를 확인한다. 따라서 감사 직전에 자료를 모으는 방식이 아니라 운영 과정에서 보안 기록과 감사 증적을 지속적으로 관리하는 체계가 필요하다. 이승훈 수석은 "미국에서 클라우드 기반 사업을 전개하기 위해 SOC 2 대응이 필요한 상황이었다"며 "SOC 2 보고서가 미국 비즈니스를 위한 주요 요구사항 중 하나였기 때문에 클라우드 보안 체계를 갖춰야 하는 미션이 있었다"고 말했다. 한화비전은 SOC 2 대응 과정에서 개발과 운영이 끝난 뒤 보안을 점검하는 방식만으로는 통제가 실제로 운영됐다는 사실을 지속적으로 입증하기 어렵다고 판단했다. 배포 이후 설정 오류를 찾아내는 방식에서는 잘못된 리소스가 반복적으로 생성될 수 있고, 감사에 필요한 증적도 별도로 수집해야 하기 때문이다. 이에 따라 보안을 개발과 운영 프로세스에 통합하는 데브섹옵스 방식으로 전환을 추진했다. 인프라 생성 경로를 표준화하고 코드와 배포 파이프라인에 보안 기준을 반영해 잘못된 설정이 운영 환경에 배포되기 전에 차단하는 것이 핵심이다. 전환 이후에는 방화벽, 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), 접근제어, 이중화 등 필요한 보안·운영 요소를 개발 초기부터 기본 환경에 포함했다. 개발자가 보안 요구사항을 별도 업무로 처리하는 것이 아니라 보안이 적용된 표준 환경을 전제로 서비스를 개발하도록 한 것이다. 이승훈 수석은 "잘못된 설정을 나중에 찾아내는 것보다 애초에 잘못된 리소스가 만들어지지 않게 하는 것이 중요하다"며 "처음부터 설계에 방화벽을 넣어주면 개발자들은 원래 방화벽이 적용된 환경이라고 생각하고 다른 방식으로 개발을 시작한다"고 설명했다. 이어 "보안 기준을 개발자에게 사후적으로 추가 요구하는 대신 보안이 반영된 인프라 모듈과 표준 환경을 사전에 제공했다"며 "개발자가 별도의 보안 설정을 일일이 추가하지 않아도 일정 수준의 보안이 적용된 환경에서 서비스를 개발할 수 있어 개발팀과의 마찰을 줄이는 데도 도움이 됐다"고 말했다. 조직 장벽 넘은 한화비전…'플랫폼 엔지니어링' 배치로 데브섹옵스 완성 데브섹옵스 전환 과정에서 가장 큰 어려움은 기존 조직의 역할과 책임, 업무 방식이 이미 고착화돼 있었다는 점이다. 개발, 인프라, 보안 조직이 각자의 업무 범위를 갖고 있는 상황에서 보안을 개발 과정에 통합하려면 조직 간 역할을 새롭게 조정해야 했다. 이승훈 수석은 "엔터프라이즈에는 이미 고착화된 역할과 책임이 있어 이런 구조를 만들기가 쉽지 않았다"며 "SOC 2를 취득해야 한다는 조건과 명분이 있었기 때문에 전환을 추진할 수 있었다"고 말했다. 한화비전은 보안 관련 인력을 플랫폼 엔지니어링 조직에 배치해 개발·인프라 조직과의 협업을 강화했다. 보안 검토를 별도 조직의 사후 승인 절차로 두기보다 플랫폼 설계와 개발 과정에서 함께 다루기 위한 조치다. 또한 보안 기준을 일방적으로 강제하기보다 개발자가 수용할 수 있는 표준 환경과 운영 방식을 마련하는 데 초점을 맞췄다. 다만 SOC 2 등 외부 기준을 충족하기 위해 반드시 지켜야 하는 최소 보안 요건은 조직의 공통 기준으로 정했다. "운영·보안 데이터 한눈에"…데이터독, 글로벌 협업·이상 징후 분석 극대화 한화비전이 데이터독을 선택한 배경에는 기존 인프라 모니터링과 옵저버빌리티 환경이 있었다. 이미 데이터독으로 인프라와 로그를 관리하고 있었기 때문에 별도의 보안 플랫폼을 처음부터 구축하지 않고 기존 환경에 보안 기능을 확장할 수 있었다. 이승훈 수석은 "인프라스트럭처와 옵저버빌리티를 데이터독으로 보고 있었기 때문에 쉽게 접근할 수 있었다"고 말했다. 기존 운영 환경과 보안 기능을 한곳에서 연계할 수 있다는 점도 장점으로 꼽혔다. 인프라 상태, 로그, 보안 이벤트를 같은 환경에서 확인할 수 있어 취약점이나 이상 징후가 발생했을 때 원인을 파악하고 대응하는 과정을 단순화할 수 있었다. 보안 담당자와 플랫폼 엔지니어가 동일한 데이터를 기반으로 상황을 공유할 수 있다는 점도 협업에 도움이 됐다. 한화비전은 데이터독의 클라우드 보안 관리 기능과 SIEM을 기존 옵저버빌리티 환경에 결합했다. 클라우드 보안 관리 기능으로 계정과 리소스의 보안 설정 및 컴플라이언스 상태를 점검하고 SIEM으로 로그와 보안 이벤트를 분석하는 방식이다. 이를 통해 예방 단계에서 차단하지 못한 변경이나 이상 징후를 탐지하는 보완 체계를 구축했다. 글로벌 사업 환경에서 여러 국가의 인력이 함께 운영해야 한다는 점도 데이터독 선택에 영향을 미쳤다. 이승훈 수석은 "오픈소스 도구는 유연성이 높지만 직접 운영하려면 전문 인력 확보와 교육이 필요하다"며 "여러 지역의 인력이 빠르게 이해하고 활용할 수 있는 사용성과 접근성을 고려해 데이터독을 주력 도구로 활용했다"고 설명했다. 비용 부담 줄인 필터링 기반 AI 보안 체계 모색 한화비전은 향후 데이터독의 MCP와 AI 기능을 활용한 보안 운영 자동화도 검토하고 있다. 로그 선별과 분석, 탐지 결과 확인, 대응 작업 등을 자동화하고 장기적으로는 셀프힐링이나 에이전트 기반 운영으로 확대하는 방안이다. 다만 모든 로그를 AI로 실시간 분석하는 방식은 비용과 처리량 측면에서 부담이 될 수 있다. 이에 따라 필요한 로그를 먼저 필터링하고 우선순위가 높은 구간을 선별해 AI 분석을 적용하는 방식이 현실적인 접근으로 제시됐다. 이승훈 수석은 "앞으로도 보안을 개발 이후에 점검하는 방식이 아니라 설계와 운영 전 과정에 자연스럽게 녹여내는 것이 목표"라며 "데이터독의 MCP와 AI 기능을 활용해 로그 분석과 탐지, 대응 업무를 자동화하고 장기적으로는 셀프힐링과 에이전트 기반 운영까지 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 한화비전의 데브섹옵스 전환은 SOC 2 대응을 계기로 보안을 개발 이후의 점검 항목이 아니라 인프라 설계와 리소스 생성 단계부터 적용되는 기본 통제로 전환한 사례다. 기존 옵저버빌리티 환경에 보안 기능을 결합하고 플랫폼 엔지니어링 조직과 보안 인력 간 협업을 강화함으로써 개발·운영·보안을 하나의 흐름으로 연결했다.

2026.08.31 11:51남혁우 기자

[AI 리더스] 데이터브릭스 "5년 내 운영 DB 판 바뀐다…韓 금융사 집중"

"5년 내 운영 데이터베이스(DB) 영역에서 큰 변화가 일어날 것입니다. 기업이 실시간으로 쌓이는 데이터를 따로 옮기지 않고 곧바로 분석하고 AI에 활용할 수 있는 환경이 만들어질 것입니다. 우리는 이를 '레이크베이스'를 통해 데이터 시장을 공략할 방침입니다." 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 최근 지디넷코리아와 만나 AI 시대 DB 생태계를 이같이 전망했다. 데이터브릭스는 기업 데이터 저장·분석과 AI 개발을 지원하는 데이터·AI 플랫폼 기업으로, 최근 50억 달러를 추가 조달하며 기업가치가 1900억 달러(약 264조원)로 뛰었다. 연환산 매출도 70억 달러를 넘어섰으며, 시장에서는 향후 기업공개(IPO) 가능성이 높은 대표적인 비상장 AI 기업으로 꼽힌다. 이날 마이어 부사장은 운영 DB 생태계에서 레이크베이스 중요도가 높아질 것으로 내다봤다. 레이크베이스는 데이터브릭스 플랫폼에 통합된 서버리스 PostgreSQL 기반 운영 데이터베이스다. 애플리케이션과 AI 에이전트에서 발생하는 실시간 트랜잭션 데이터를 처리하고, 이를 레이크하우스의 분석 및 AI 워크로드와 일관된 거버넌스 환경에서 연결할 수 있도록 지원한다. 데이터브릭스가 사업을 운영 DB 영역으로 확장한 배경에는 AI 애플리케이션 증가가 있다. 마이어부사장은 "현재 기업들이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 의존도를 줄이고 AI 기반 업무 시스템을 구축하고 있다"며 "이를 뒷받침할 운영 DB 수요도 함께 커지고 있다"고 설명했다. 운영 DB는 실제 서비스와 업무에서 데이터가 발생할 때마다 이를 저장하고 불러오는 역할을 한다. 분석용 DB보다 훨씬 빠른 응답 속도가 필요한 이유다. 분석 DB는 통상 1초 내에 응답하면 되지만, 운영 DB는 약 10밀리초 안에 응답해야 한다. 데이터브릭스는 이런 속도를 확보하면서도 운영 DB 컴퓨트와 스토리지를 분리하기 위해 5년간 기술을 연구해 왔다. 약 2년 전 네온(Neon) 팀과 해결 방안을 논의했고, 이후 네온을 인수해 레이크베이스를 2025년 내놨다. 그는 "레이크하우스가 분석 DB 산업 전체를 변화시켰다면, 앞으로 5년 안에는 모든 운영 DB가 사실상 레이크베이스와 같은 형태로 바뀔 것으로 본다"고 강조했다. 마이어 부사장은 이런 변화를 앞당길 핵심 동력으로 AI 애플리케이션을 꼽았다. 기업이 AI를 활용한 새로운 서비스를 만들 때마다 데이터를 실시간으로 저장하고 불러올 운영 DB가 필요하다는 이유에서다. 그는 "AI 활용이 늘어날수록 이를 뒷받침하는 운영 DB 수요도 커질 것"이라며 "레이크베이스 역할도 덩달아 확대될 것"이라고 전망했다. "AI 문턱 낮추는 제품 개발 목표…韓 고객사 협력" 이날 마이어 부사장은 AI 제품 개발 계획을 밝혔다. 최근 확보한 자금을 레이크베이스와 '지니', 유니티 AI 게이트웨이 등 기업의 AI 활용을 지원하는 제품 혁신에 투입할 것이라고 강조했다. 마이어 부사장은 "레이크베이스는 이미 연환산 매출 1억 달러를 넘어섰다"며 "업계에선 포스트그레스에서 컴퓨트와 스토리지를 분리한다는 발상 자체를 매우 새롭게 보고 있다"고 강조했다. 이어 "이에 우리는 레이크베이스 시장 자체를 확대하는 데 투자할 것"이라고 말했다. 그는 지니 계층에도 투자가 확대될 것이라고 밝혔다. 지니를 통해 전문 데이터 분석가가 아닌 일반 직원도 자연어로 기업 데이터를 활용할 수 있도록 돕기 위한 구상이다. 현재 데이터브릭스는 지니를 마이크로소프트 엑셀과 코파일럿 등 기존 업무 도구와 연동성을 높이고 있다. 마이어 부사장은 한국 시장에선 금융권 중심으로 레이크베이스 수요가 커질 것으로 예상했다. 금융 분야의 AI 애플리케이션은 거래·고객 정보 등 실시간성 높은 데이터를 빠르게 저장하고 불러와야 해 운영 DB 활용도가 높기 때문이다. 그는 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 설명했다. 마이어 부사장은 한국 시장 공략 핵심으로 현지 고객과 제품을 함께 고도화하는 점도 짚었다. 실제 데이터브릭스는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(Forward Deployed Engineering)' 조직을 한국 고객사에 투입해 AI 기반 업무 시스템 구축을 지원하기 시작했다. 이 과정에서 확인한 고객 요구를 레이크베이스와 지니 등 제품 개발에 반영하고 있다. 그는 "한국 금융사와 직접 협업하면서 어떤 AI 모델과 기능이 실제 현장에서 필요한지 파악할 수 있다"며 "이를 제품에 반영하기 위해 시스템통합업체뿐 아니라 국내 고객들과도 긴밀한 협력 관계를 구축할 것"이라고 강조했다.

2026.08.31 11:10김미정 기자

NHN클라우드, 포항 AI 데이터센터 20MW 임차…GPU 사업 가속

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대를 위해 경북 포항에 20메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 확보한다. GPU 수요 증가에 대응해 내년 말까지 총 30MW 규모 데이터센터 인프라를 추가 확보하고 국내외 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다는 계획이다. 31일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 NHN은 자회사 NHN클라우드가 AI GPU 사업 확장을 위해 에이아이팩토리포항피에프브이와 포항 데이터센터 임대차확약서를 체결한다고 공시했다. 임차 대상은 데이터센터 내 20MW에 해당하는 공간과 부대시설이며 임대 기간은 임차 개시일로부터 60개월이다. 이번 계약은 NHN클라우드가 추진하는 AI 데이터센터 인프라 확충 계획의 일환이다. NHN클라우드는 AI·클라우드 인프라 경쟁력을 강화하기 위해 내년 말까지 총 30MW 규모의 데이터센터 인프라를 추가 확보할 계획이다. 포항에서 20MW를 확보하고 이 외의 10MW는 임대가 아닌 자체 구축할 예정으로, 현재 입지를 검토 중이다. NHN은 데이터센터 임차와 관련해 NHN클라우드가 부담하는 채무에 대한 보증도 제공한다. 보증금액은 1101억 1400만원으로, 회사 2025년 말 연결 기준 자기자본 1조 7708억원의 6.22%에 해당한다. 보증 기간은 지난 28일부터 2028년 2월 28일까지다. 다만 NHN클라우드가 임대차확약서에 따라 실제 부담할 채무액은 아직 확정되지 않았다. NHN은 임대 조건 등을 감안해 산정한 모회사 보증금액 1101억 1400만원을 채무금액으로 기재했다. 이번 보증을 포함한 NHN의 채무보증 잔액은 5184억여원이다. NHN은 NHN클라우드의 시설투자를 위한 금융 지원에도 나선다. NHN클라우드가 신한은행에서 차입하는 600억원에 대해 720억원 규모의 연대보증을 제공한다. 보증 기간은 다음 달 3일부터 2034년 9월 3일까지다. 앞서 NHN클라우드는 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급을 본격화했다. 이에 힘입어 올해 2분기 NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN클라우드는 데이터센터 인프라뿐 아니라 최신 GPU 확보와 AI 서비스 역량 강화도 병행 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 사업 체계를 구축하고 있다. 기존 데이터센터에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU 도입도 추진할 계획이다. NHN은 공시를 통해 "임대차 계약을 통해 NHN클라우드는 안정적인 데이터센터 인프라를 조기에 확보함으로써, 증가하는 GPUaaS 및 클라우드 서비스 수요에 대응할 수 있는 사업 기반을 강화하고 중장기 매출 성장에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 장기적으로 해외 고객 AI 수요를 겨냥한 글로벌 사업 확대도 추진한다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 앞서 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.31 10:48한정호 기자

미국 연방법원 "앤트로픽, 안보 위험 지정 위법"…국방부 '비판 기업 보복'에 제동

미국 연방법원이 인공지능(AI) 기업 앤트로픽을 국가안보상 공급망 위험 기업으로 지정한 국방부 조치에 제동을 걸었다. 국방부가 정부 비판 발언에 보복하기 위해 안보 논리를 동원했으며 그 근거도 상당 부분 사실과 맞지 않는다고 판단했다. 31일 더레지스터 등 외신에 따르면 미 캘리포니아 북부지방법원의 리타 린 판사는 피트 헤그세스 장관의 공급망 위험 지정과 거래 제한 지시가 수정헌법 제1조와 제5조, 행정절차법(APA), 연방법상 공급망 보안 규정을 위반했다고 판단했다. 이번 갈등은 앤트로픽이 AI 모델 '클로드'의 군사 활용 제한을 철회하라는 정부 요구를 거부하면서 시작됐다. 앤트로픽은 완전 자율무기 운용과 미국인을 상대로 한 대규모 감시 등에 클로드가 쓰이지 않도록 하는 안전장치를 유지해야 한다고 거부 입장을 밝혔다. 판결문에 따르면 헤그세스 장관은 군사 활용을 거부한 앤트로픽 측에 클로드의 '모든 합법적 사용'을 허용하지 않으면 공급망 위험 기업으로 지정할 수 있다고 통보했다. 국방부는 앤트로픽이 국방 시스템에 배치된 클로드 모델을 원격으로 변경·중단하거나 성능 저하, 편향, 백도어 삽입을 유발할 수 있다며 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정하고 연방기관의 제품 사용 중단을 지시했다. 국방부 계약업체와 협력사가 국방 업무와 무관한 분야에서도 앤트로픽과 거래하지 못하도록 하는 지침도 내려졌다. 법원은 정부가 내세운 안보 위험의 핵심 전제에 대해 성립하지 않는다고 봤다. 배포된 클로드 모델은 앤트로픽이 원격으로 접근하거나 수정·업데이트·비활성화할 수 없다는 회사 측 설명에 대해 국방부가 반박하지 못했기 때문이다. 정부가 지정 방침을 먼저 발표한 뒤 위험 평가 문서를 작성한 점도 문제로 지적됐다. 법원은 앤트로픽을 위험 기업으로 분류한 근거가 지정 이후 작성된 4쪽 메모에 대부분 담겼다며 정부가 이미 정해진 결론을 정당화하기 위해 사후적으로 논리를 구성한 것으로 보인다고 밝혔다. 법원은 앤트로픽의 공개 발언이 불이익 조치의 실질적 동기였다고 판단했다. AI의 군사·감시 활용 한계를 공개적으로 제기한 행위는 수정헌법 제1조가 보호하는 표현 활동인데, 정부가 이를 이유로 광범위한 사업상 불이익을 줬다는 것이다. 판결문에는 도널드 트럼프 대통령이 앤트로픽을 '급진 좌파, 워크 기업'이라고 비판한 발언과 헤그세스 장관이 회사의 '실리콘밸리 이념'을 언급한 사례가 인용됐다. 국방부 내부 문건에도 앤트로픽이 언론을 통해 "점점 더 적대적인 방식"으로 행동했다는 평가가 담겼다. 린 판사는 "정부 비판은 수정헌법 제1조가 보호하는 자유로운 토론의 중심에 있다"며 국가안보를 내세운다고 해서 정부 비판에 대한 보복이 정당화되는 것은 아니라고 밝혔다. 수정헌법 제5조상 적법절차 위반도 인정됐다. 법원은 정부가 앤트로픽에 구체적인 지정 근거를 사전에 알리고 반박할 실질적인 기회를 제공하지 않았다고 봤다. '국가안보 위험' 기업이라는 낙인이 정부 계약과 방산 관련 사업, 민간 거래에까지 중대한 손해를 줄 수 있다는 점을 고려한 판단이다. 공급망 위험 지정의 법적 요건도 충족하지 못했다고 봤다. 연방법 10편 3252조는 적대 세력의 사보타주나 악성 기능 삽입, 시스템 전복 같은 구체적인 기술 위협이 있을 때 공급자를 배제할 수 있도록 한다. 기업이 계약 조건에 이견을 내거나 정부 정책을 비판했다는 이유만으로는 해당 규정을 적용할 수 없다는 해석이다. 린 판사는 "IT 공급업체가 까다로운 질문을 한다는 이유만으로 미국의 잠재적 적대자가 되는 것은 아니다"라고 밝혔다. 법원은 위험 지정에 앞서 더 완화된 대안을 검토하고 그 내용을 의회에 설명하도록 한 절차도 지켜지지 않았다고 판단했다. 정부 기록에는 "덜 침해적인 조치는 이용할 수 없다"는 결론만 있을 뿐 일반 조달 절차를 통해 제품 구매를 중단하거나 계약상 위험을 관리하는 방안이 왜 불충분한지 설명이 없었다는 것이다. 행정절차법 위반도 인정됐다. 법원은 헤그세스 장관이 국방 관련 계약업체와 협력사에 앤트로픽과의 모든 상업 활동을 금지한 지침은 법률상 권한을 넘어선 최종 행정행위라고 판단했다. 행정절차법은 행정기관의 결정이 자의적이거나 재량권을 남용하고, 법률상 권한이나 필수 절차를 위반했을 경우 이를 취소하도록 규정한다. 대통령 지시에 따른 연방기관의 앤트로픽 제품 사용 중단 조치 가운데 국방부와 재무부, 국무부, 국토안보부, 에너지부 등의 결정도 위법 판단 대상에 포함됐다. 다만 보건복지부와 상무부, 보훈부, 증권거래위원회, 항공우주국(NASA) 등에 대해서는 최종적인 사용 중단 결정이 이뤄졌다는 점이 충분히 입증되지 않았다며 앤트로픽 측 청구를 받아들이지 않았다. 법원은 앤트로픽이 제기한 대통령 권한 남용 및 권력분립 위반 주장, 이른바 '울트라 비레스' 청구는 기각했다. 그러나 이는 정부 조치가 표현의 자유와 적법절차를 침해하고 행정절차법을 위반했다는 핵심 판단에는 영향을 미치지 않았다. 린 판사는 정부가 통상적인 조달 절차에 따라 앤트로픽 제품을 구매하지 않거나 다른 AI 기업을 선택할 수는 있다고 밝혔다. 다만 국가안보와 조달 권한이 정부 비판 기업을 처벌하고 민간 거래까지 차단하는 수단으로 사용돼서는 안 된다고 강조했다. 그는 "국가안보라는 공허한 호출은 정부 비판자를 처벌하고 보복하기 위한 백지수표가 아니다"라고 판결문에서 밝혔다.

2026.08.31 10:02남혁우 기자

美 빅테크, AI 투자로 1600억 달러 벌어…업계 "실적 착시 우려"

미국 빅테크가 인공지능(AI) 기업에 투자한 지분 가치 상승으로 대규모 이익을 거두고 있다는 분석이 나왔다. 업계에선 본업보다 투자자산 가치 상승이 실적을 끌어올리면서 AI 호황이 부풀려 보일 수 있다는 지적이 나오고 있다. 30일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 알파벳과 아마존, 엔비디아, 마이크로소프트는 최근 분기 실적에서 다른 AI 기업 등에 보유한 지분 가치 상승으로 세전이익이 1600억 달러(약 220조 5000억원) 이상 늘어난 것으로 나타났다. 이런 이익은 주로 회계상 '기타수익' 항목에 반영됐다. 알파벳과 아마존은 신규 사업이나 현금 창출보다 투자자산 평가이익이 세전이익 증가에 더 큰 영향을 미친 것으로 확인됐다. 알파벳 기타수익은 6월 30일까지 3개월 동안 979억 달러(약 134조 9000억원)로 직전 분기보다 두 배 이상 늘었다. 아마존은 534억 달러(약 73조 5900억원)로 세 배 이상 증가했다. 이같은 빅테크 AI 투자 평가이익은 최근 오픈AI와 앤트로픽 등 비상장 AI 기업의 기업가치 상승과 맞물려 실적에 반영된 것으로 분석됐다. 회계 규정상 기업이 보유한 지분 가치 변동은 일정 조건에 따라 해당 분기 손익에 반영돼서다. 해당 기업들은 스페이스X 상장 효과까지 더해지면서 평가이익 규모가 더욱 커졌다. 알파벳과 엔비디아는 스페이스X 지분을 보유하고 있으며 스페이스X가 상장하면서 기존 투자자들이 보유한 지분 가치가 크게 올랐다. 엔비디아는 6월 말 기준 스페이스X 주식 약 1억 2300만주를 보유한 것으로 나타났다. 지난 분기 빅테크 기업 기타수익이 이익에 기여한 금액은 직전 분기 약 690억 달러(약 95조원)보다 두 배 이상 늘었다. FT는 향후 앤트로픽과 오픈AI가 기업공개에 나설 경우 이런 평가이익이 빅테크 실적에 미치는 영향은 더 커질 가능성이 있다고 봤다. 다만 이런 평가이익은 빅테크가 제품이나 서비스를 팔아 벌어들인 돈과는 다르다. 투자한 AI 기업의 가치가 오르면서 보유 지분 가격이 높아졌고 이 상승분이 회계상 이익으로 잡힌 것이다. 예를 들어 비상장 AI 기업이 새 투자를 받으면서 기업가치를 높게 인정받으면 기존 투자자가 보유한 지분 가치도 함께 오른다. 상장 기업은 주가가 오를수록 투자 지분 가치가 높아져 해당 분기 실적에 반영된다. 시장에서는 이런 구조가 빅테크 실제 수익 창출력을 판단하는 데 혼선을 줄 수 있다고 보고 있다. 미국 IT 기업의 본업 수익성 자체는 여전히 견조하지만 대규모 일회성 평가이익까지 함께 반영된 순이익만 보면 지속 가능한 성장 수준이 과대평가될 수 있다는 설명이다. 특히 올해 평가이익이 크게 반영된 만큼 내년에는 기저효과로 이익 성장률이 오히려 낮아질 가능성도 제기된다. 투자자들이 기업별 평가이익을 따로 조정하지 않고 전체 이익 증가율만 볼 경우 실적 흐름을 잘못 해석할 수 있다는 것이다. 벤 스나이더 골드만삭스 미국 주식 수석 전략가는 "빅테크 성장이 실제 사업 수요에서 나온 것인지 투자자산 가치 상승으로 부풀려진 것인지 따져볼 필요가 있다"고 말했다.

2026.08.31 10:01김미정 기자

청와대 AI 정책 맡는 이해민은 누구…구글 거쳐 국회서 AI 입법 주도

국가 인공지능(AI) 정책을 이끌 AI미래기획수석에 이해민 조국혁신당 의원이 발탁됐다. 업계에선 15년 넘게 쌓은 IT 산업 경험과 국회서 축적한 AI 정책·입법 경험으로 정부의 AI 전략을 구체화할 것이란 기대가 나오고 있다. 30일 청와대는 이해민 의원을 신임 대통령실 AI미래기획수석으로 지명했다고 밝혔다. 이 의원은 제22대 국회 비례대표 초선 의원으로 현재 국회 정무위원회에서 활동하고 있다. 이 의원은 국회 입성 후 AI와 과학기술 분야를 중심으로 입법 활동을 이어왔다. 특히 AI 산업 경쟁력을 모델 개발에 한정하지 않고 데이터센터와 전력 등 인프라부터 소프트웨어(SW)와 산업 생태계까지 함께 구축해야 한다는 정책 방향을 강조해왔다. 최근에는 AI 확산에 따른 산업과 고용 구조 변화에 대응하는 입법에도 나섰다. 그는 지난 14일 이주희 더불어민주당 의원과 '인공지능 전환 대응을 위한 기본사회법안'을 대표 발의했다. 이는 AI와 자동화 기술 도입으로 발생할 수 있는 고용 구조 변화 등 사회적 비용에 선제적으로 대응하기 위한 법안이다. 법안에는 AI 도입이 근로자 고용이나 업무 대체에 상당한 영향을 미치는 기업에 '인공지능 전환 대응 분담금'을 부과할 수 있도록 하는 내용이 담겼다. 이를 통해 마련한 재원을 AI 전환 과정에서 영향을 받는 노동자의 재교육과 재취업 등에 활용하는 구조다. 이 의원은 AI 인프라 분야에서도 입법 활동을 벌였다. 그는 지난 1월 '인공지능 데이터센터 진흥에 대한 특별법안'을 대표 발의했다. AI 데이터센터를 국가 산업 경쟁력과 안보를 좌우하는 핵심 전략 자산으로 규정하고 대규모 AI 인프라 구축을 위한 제도적 지원 근거를 마련하는 데 초점 맞췄다. 해당 법안은 다른 의원들이 발의한 AI 데이터센터 관련 법안과 통합돼 대안으로 반영됐다. 이후 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법'은 지난 5월 국회 본회의를 통과해 6월 공포됐으며 내년 3월 시행을 앞뒀다. 이 의원은 당내에서도 AI 정책을 전면에서 다뤄왔다. 조국혁신당 AI특별위원회 위원장을 맡아 AI 산업과 제도 관련 논의를 주도했다. 지난 4월에는 '개방형 AI 생태계 구축을 위한 국회 토론회'를 열고 국내 AI 생태계 경쟁력을 높이기 위한 정책 방향을 논의했다. 업계에선 이 의원 강점으로 IT 산업 현장 경험이 꼽히고 있다. 1973년생인 이 의원은 서강대 전자계산학과를 졸업하고 같은 대학 대학원에서 컴퓨터공학 석사 학위를 받았다. 이후 한국교육학술정보원 연구원을 거쳐 2007년 구글코리아에 입사했다. 그는 구글코리아 프로덕트 매니저로 입사해 15년 넘게 구글코리아와 미국 구글 본사에서 근무했다. 구글에서는 지식 그래프와 한국어 음성인식·모바일 검색 최적화 등 제품 기획과 출시를 담당했으며 안드로이드의 국내 출시에도 참여했다. 미국 본사에서는 구글 검색 서비스를 담당했다. 이 의원은 2018년부터는 구글 본사에서 시니어 프로덕트 매니저로 일했다. 2022년 구글을 떠나 국내 데이터 기업 오픈서베이 최고제품책임자(CPO)를 맡았다. 이후 2024년 조국혁신당 영입인재 2호로 정치권에 입문해 같은 해 총선에서 비례대표 3번으로 당선됐다. 이 의원은 정치권에 입문할 당시부터 과학기술과 IT 산업 생태계 육성을 주요 정책 의제로 내세웠다. 그는 2024년 조국혁신당 영입 당시 "과학과 IT·기술생태계 육성, 공공 데이터 개방, 청년과학자 지원 등 과학과 기술 발전을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.08.30 12:05김미정 기자

시스코, 직원 9만명에 '개인 AI 에이전트' 공급…업무 자동화 지원

시스코가 사내 업무 자동화를 위해 전 세계 임직원에게 인공지능(AI) 에이전트를 공급했다. 20일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 시스코는 이번 주 전 세계 직원 9만명에게 개인 AI 에이전트 '마이에이전트'를 제공했다. 마이에이전트는 직원마다 개별적으로 배정돼 이메일 관리부터 시장 정보 분석 등 다양한 업무를 지원한다. 해당 에이전트는 기업 내부 시스템과 연결됐다. 직원 요청에 따라 800개 넘는 하위 에이전트를 호출할 수 있다. 하위 에이전트는 매출 전망치 편차를 추적하고 이상 징후가 발견되면 자동으로 알림을 보내는 등 구체적인 업무를 수행할 수 있다. 직원들은 이메일 요약과 스팸 분류부터 답변 초안 작성 등에 개인 에이전트를 활용할 수 있다. 시장 뉴스를 요약·분석하고 주식시장 움직임을 예측하는 업무에도 활용 가능하다. 각 에이전트는 기존에 설정된 사용자 권한 기반으로 보안이 적용된 기업용 커넥터를 통해 해당 직원에게 필요한 정보를 실시간으로 불러온다. 직원은 데스크톱과 모바일 앱뿐 아니라 시스코 화상회의 소프트웨어(SW) '웹엑스'에서도 개별 에이전트와 대화할 수 있다. 시스코는 AI 에이전트의 자율적인 업무 수행 범위도 제한했다고 밝혔다. 각 에이전트는 자신에게 배정된 직원과만 상호작용하며 다른 직원이나 에이전트와 직접 소통하지 않는다. 외부에 영향을 미치는 작업을 실행하려면 반드시 담당 직원의 명시적인 승인을 받아야 한다. 회사는 데이터 접근 권한을 통제하는 별도의 '정책 서버'도 구축했다. 이를 통해 에이전트가 데이터셋을 삭제하는 등 작업을 차단했다. 시스코 내부 데이터가 외부 기업의 AI 모델 학습에 사용되지 않도록 막아놓기도 했다. 전 직원이 상시 사용하는 AI 에이전트에서 발생할 수 있는 비용을 낮추기 위한 체계도 마련했다. 시스코는 2024년 인수한 스플렁크의 토큰 모니터링 기능을 활용해 AI 사용량을 관리하고 있다. 시스코는 업무에 따라 사용할 AI 모델을 자동으로 결정하는 '지능형 라우터'도 자체 구축했다. 이 시스템은 요청을 분석해 업무 수행 능력과 비용 효율성을 고려한 AI 모델로 자동 연결한다. 자체 데이터센터에 구축한 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 오픈 웨이트 AI 모델도 직접 운영한다. 실제 시스코 AI 요청 중 약 50~60%는 오픈 웨이트 모델로 처리된다. 20~30%는 SW 자동화를 활용하며 외부 파운데이션 모델까지 전달되는 요청은 일부에 그친다. 전 직원에게 AI 에이전트를 제공하면서 발생할 수 있는 토큰과 컴퓨팅 비용을 자체 모델과 자동화 기술로 분산하는 구조다. 시스코가 전 직원에게 AI 에이전트를 제공한 배경에는 사내에서 사용하던 여러 AI 도구를 하나로 통합하려는 목적도 있다. 그동안 직원들이 일상 업무에 AI를 활용하도록 에이전트 적용 범위를 확대해 왔다. 티마야 수바이야 시스코 운영 부문 수석부사장은 "AI가 인간을 완전히 대체할 수 있다고는 생각하지 않는다"며 "AI를 활용해 사람의 역량을 매우 효과적으로 강화하는 것은 가능하다"고 밝혔다.

2026.08.30 10:27김미정 기자

오픈AI, 일론 머스크 '커서'에 모델 공급 중단…11월 계약 종료

오픈AI가 일론 머스크의 스페이스X에 인수된 인공지능(AI) 코딩 플랫폼 '커서'에 모델 공급을 중단한다. 29일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 커서에 공급해온 AI 모델을 오는 11월 12일부터 제공하지 않는다고 발표했다. 앞으로 출시할 신규 모델도 커서에 공급하지 않을 계획이다. 이번 결정은 스페이스X가 커서를 인수한 직후 나왔다. 재무 자료에 따르면 스페이스X는 지난 14일 600억 달러(약 83조원)에 커서 인수를 마무리했다. 오픈AI는 스페이스X가 자사 이용약관을 지킬지 신뢰하기 어렵다는 점을 공급 중단 이유로 들었다. 머스크가 이끄는 기업들이 과거 계약을 위반한 사례가 있었다는 것을 주요 근거로 제시했다. 앞서 커서는 오픈AI와 협의를 이어가고 있다. 현재 오픈AI 모델이 커서 전체 사용자 트래픽에서 차지하는 비중은 약 5%다. 이에 공급이 중단돼도 당장 커서 서비스 전체에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 보인다. 다수 외신은 이번 조치가 일론 머스크와 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 간 갈등 연장선에 있다고 봤다. 머스크는 2015년 오픈AI를 비영리 AI 연구소로 공동 설립하고 자금을 지원했지만 2018년 이사회에서 물러난 뒤 회사를 공개적으로 비판했다. 특히 오픈AI가 사업 구조를 바꾸면서 양측 갈등은 법정으로 번졌다. 머스크는 오픈AI 구조 개편이 설립 당시 약속을 어겼다며 2024년 알트먼 CEO와 그레그 브록먼 사장 등을 상대로 소송을 제기했다. 올해 초 소송에서 패소한 뒤에는 항소 의사를 밝혔다. AI 코딩 시장에서 모델 개발사와 서비스 업체 간 갈등이 불거진 것은 이번이 처음은 아니다. 앤트로픽은 지난해 6월 AI 코딩 플랫폼 윈드서프에 클로드 모델 공급을 중단한 바 있다. 오픈AI 경쟁사 앤트로픽은 스페이스X에 인수된 커서와 협력을 이어간다. 커서 이용자가 클로드를 사용할 수 있도록 컴퓨팅 자원 지원까지 확대할 방침이다. 마이클 트루엘 커서 CEO는 "우리는 이 문제를 해결하기 위해 오픈AI 측과 논의하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.30 09:57김미정 기자

"AI가 스스로 성장"…앤트로픽, '자동화 연구' 가능성 입증

사람이 일일이 훈련 방법을 설계하지 않아도 인공지능(AI)이 스스로 개선 방법을 찾아 모델 성능을 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. AI가 AI를 훈련하고 개선하는 '연구 자동화' 가능성이 현실로 다가오고 있다는 분석이다. 앤트로픽은 지난 29일 이같은 방법론을 담은 논문을 홈페이지에 공개했다. 앤트로픽 연구팀은 AI가 연구 문헌을 찾아 스스로 학습하고 모델 개선법을 제안하는 '자동화 정렬 연구자(AAR)'를 개발해 성능을 검증했다. 실험 결과 AAR은 특정 비정렬 행동을 평가하는 10개 벤치마크에서 모두 모델 성능을 높였다. 특정 평가 점수를 높이는 과정에서 모델의 전반적인 성능이 떨어지는 현상도 나타나지 않았다. 연구 방식은 인간 연구자가 모델을 개선하는 과정과 비슷하다. AAR이 기존 연구 문헌을 검색한 뒤 모델을 개선할 방법을 스스로 제안하고, 해당 방법으로 모델을 30분 동안 훈련하는 식이다. AAR은 이같은 과정을 여러 차례 반복한다. 효과가 확인된 방법은 남기고 성과가 없는 방법은 버리면서 더 나은 훈련 방법을 찾아갈 수도 있다. 연구팀은 인간 연구자와 비교한 실험에서도 성과를 보였다고 밝혔다. 논문에 따르면 가장 뛰어난 AAR 방법은 평균 6시간 안에 숙련된 인간 연구자가 제안한 방법보다 높은 성능을 기록했다. 사람이 연구 방향을 제시한 경우에도 더 나은 결과로 이어지지 않았다. AAR과 인간 연구자 간 비용 차이도 상당한 것으로 나타났다. AAR을 운영하는 데 필요한 API 추론 비용은 시간당 약 4달러였다. 연구진이 비교 대상으로 제시한 인간 연구자 비용은 시간당 150달러였다. 이번 연구는 AI가 AI를 개선하는 '재귀적 자기개선' 가능성을 보여준 초기 사례로 평가되고 있다. 현재 실험은 AI 행동을 인간 의도와 맞추는 '정렬' 훈련에 한정됐지만 같은 방식이 다른 모델 훈련 과정으로 확대될 가능성이 있다는 이유에서다. 연구진은 AI가 인간 연구자를 곧바로 대체할 수 있다는 의미는 아니라고 밝혔다. AAR이 제대로 작동하려면 평가에 사용하는 벤치마크가 실제 정렬 목표를 정확하게 반영해야 한다. 벤치마크를 만들고 유지하는 작업과 AI가 참고할 연구 문헌을 관리하고 확장하는 작업도 여전히 필요하다. 연구진은 "이번 결과는 자동화된 정렬 후속 훈련이 가까운 시일 내 실제로 활용 가능한 방식이 될 수 있다는 초기 증거를 제공한다"고 강조했다.

2026.08.30 09:56김미정 기자

[AI 고속도로] AI 넘어 양자까지…데이터센터 전력·냉각 '대전환' 온다

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력·냉각 수요가 급증하는 가운데, 오는 2030년에는 신규 데이터센터 10곳 중 9곳이 액체냉각을 도입하고 장기적으로 양자컴퓨팅까지 수용할 수 있도록 설계 자체가 변화해야 한다는 전망이 나왔다. 29일 가트너가 발표한 '2030년 이후 엔터프라이즈 데이터센터의 신기술' 보고서에 따르면 AI 확산과 컴퓨팅 아키텍처 다양화로 향후 10년간 데이터센터 전력 공급과 냉각, 컴퓨팅 인프라 전반에 큰 변화가 나타날 것으로 예상됐다. 보고서는 데이터센터가 통상 15년 이상 운영되는 장기 인프라인 만큼 현재 사용되는 기술뿐 아니라 향후 등장할 기술까지 고려해 설계해야 한다고 분석했다. 주요 변화로는 자체 발전과 에너지 저장, 800볼트 직류(800VDC) 전력 배전, 고밀도 AI 서버, 양자컴퓨팅 인프라, 액체냉각 등을 꼽았다. AI 서버 고밀도화…2030년 신규 데이터센터 90% '액체냉각' 특히 AI 서버 고성능화가 데이터센터 전력 인프라 변화를 앞당길 것으로 전망됐다. 보고서는 기업용 AI 최적화 서버가 2024년부터 2030년까지 연평균 13.8% 성장할 것으로 내다봤다. 이에 따라 랙당 전력 밀도가 120킬로와트(kW)를 넘어선 환경이 늘면서 기존 데이터센터에선 지원하기 어려웠던 고밀도 전력 공급과 액체냉각 설비가 요구될 것으로 분석했다. 전력 공급 방식도 달라질 전망이다. 가트너는 2029년 800VDC 기반 AI 데이터센터가 주류로 자리 잡고 데이터센터 전력용 반도체에서도 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)이 기존 실리콘을 대체할 것으로 예상했다. AI 서버 전력 소비가 증가하면서 기존 배전 방식이 비용과 규모 측면에서 한계에 가까워지고 있다는 설명이다. 냉각 방식의 변화도 빨라질 것으로 보인다. 가트너는 현재 25% 미만인 신규 데이터센터의 액체냉각 도입률이 2030년에는 90%까지 높아질 것으로 전망했다. 특히 새로 구축하는 데이터센터는 전체 워크로드의 최소 50%가 액체냉각을 이용할 수 있도록 설계하고 고밀도 AI 데이터센터의 경우 최대 100%까지 지원할 수 있도록 준비해야 한다고 권고했다. AI 서버의 전력 밀도가 더욱 높아지면서 액침냉각까지 확산될 가능성도 제기됐다. 가트너는 향후 랙당 전력 소비가 1메가와트(MW)를 넘어서는 수준으로 높아질 경우 공랭이나 직접칩냉각(D2C)만으로 서버 구성 요소를 충분히 식히기 어려워질 수 있다고 분석했다. 이 경우 서버 전체를 냉각액에 담그는 액침냉각이 필요해지면서 기존 수직형 랙 중심의 데이터센터 구조도 달라질 수 있다는 관측이다. AI 다음은 양자컴퓨팅…"데이터센터 설계는 유연하게" 장기적으로는 양자컴퓨팅도 데이터센터 설계를 바꾸는 요인이 될 전망이다. 보고서는 양자컴퓨팅이 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 결합한 하이브리드 아키텍처로 발전할 가능성이 높다고 분석했다. 이에 맞춰 미래 데이터센터는 극저온 설비와 진동 차단, 전자기 차폐, 저잡음 전자장비뿐 아니라 오류 정정과 알고리즘 처리를 위한 그래픽처리장치(GPU)와 맞춤형 칩 등 기존 컴퓨팅 시스템을 함께 수용할 수 있는 환경이 필요할 것으로 예상했다. 다만 양자컴퓨터가 2030년까지 일반 기업 데이터센터에 광범위하게 구축될 가능성은 낮다고 봤다. 초기 양자컴퓨팅 시스템은 슈퍼컴퓨팅센터와 국가 연구소, 일부 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 구축되고 서비스형 양자컴퓨팅(QCaaS) 형태로 기업에 제공될 것으로 예상했다. 가트너는 현재 구축되는 데이터센터가 15년 이상 운영되는 만큼 양자컴퓨팅이 상용화되는 시점에 대응할 수 있는 유연성을 미리 확보해야 한다고 제언했다. 또 특정 기술에 지나치게 투자해 데이터센터 설계가 고착되는 것도 경계해야 한다고 지적했다. AI와 양자컴퓨팅 등 컴퓨팅 플랫폼이 발전하면서 필요한 전력과 냉각 방식도 계속 달라질 수 있어서다. 모든 서버가 액체냉각으로 전환될 것이라고 가정하기보다 기존 시스템과 차세대 인프라를 함께 수용할 수 있도록 설계 선택지를 유지하는 것이 중요하다는 설명이다. 가트너는 "데이터센터 관리자는 양자컴퓨팅과 다양한 냉각 시스템을 포함해 진화하는 기술을 수용할 수 있도록 인프라 설계의 유연성을 확보해야 한다"며 "특정 영역에 과도하게 투자해 한계가 생기거나 유연성이 떨어지는 것을 피해야 한다"고 강조했다.

2026.08.29 12:25한정호 기자

"AI 없이 성장 없다"…국민 69% "성장 핵심 동력 될 것"

국민 10명 중 약 7명은 인공지능(AI)이 향후 한국 경제 성장의 핵심 동력이 될 것으로 기대하는 것으로 나타났다. 제조업과 서비스업의 생산성을 높이는 데 그치지 않고 콘텐츠 수출, 과학기술 연구, 신약 개발 등 산업 전반의 혁신 속도를 끌어올릴 수 있다는 전망이다. 특히 첨단 AI를 실제 업무에 활용할 수 있는 인재를 양성하는 일이 개인의 고용 경쟁력과 국가 경제의 생산성을 좌우할 핵심 과제로 부상하고 있다. 29일 글로벌 컨설팅 기관 퍼블릭퍼스트는 한국 성인 1057명을 대상으로 한 조사 결과를 바탕으로 한 'AI로 주도하는 대한민국의 성장과 혁신' 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 응답자 중 69%는 AI가 앞으로 국가 경제 성장을 이끄는 핵심 동력이 될 것이라고 답했다. AI의 주요 잠재적 혜택으로는 "과학 발전의 가속화"가 54%로 가장 많이 꼽혔고 경제 전반의 생산성 향상(47%), 에너지 효율 최적화(43%)가 뒤를 이었다. 자료는 AI 투자 확대가 경제적 성과로 이어질 수 있다고 분석했다. AI에 투입한 자본 1원당 생산성 향상에 따른 투자 회수액은 8.6원으로 추산됐으며, AI 관련 산업 및 기업 성장에 따라 2035년까지 53만 개의 신규 일자리가 만들어질 것으로 전망됐다. 국내 스타트업의 경우 AI를 활용하면 신기능 출시 속도를 현재보다 1.6배 높이고 제품 개발 기간을 38% 줄일 수 있다는 분석도 제시됐다. AI 전환의 성패는 결국 인재 역량에 달렸다는 진단도 나온다. 첨단 AI 도입을 위한 교육과 활용 능력 강화는 개별 근로자의 생산성을 높이는 동시에 양질의 일자리와 부가가치 창출, 국가 차원의 인력 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 것이다. 실제로 조사에서 응답자들은 양질의 일자리를 얻기 위한 가장 중요한 요건으로 "AI 기반 도구 활용 능력"을 꼽았다. 이는 자격증, 관련 경력, 인적 네트워크보다 앞선 결과다. AI 활용 능력이 더 이상 일부 기술직에만 필요한 전문성이 아니라, 미래 노동시장의 준비도를 가늠하는 핵심 지표로 자리 잡고 있음을 보여준다. 한국의 AI 활용 수준도 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 한국 근로자의 평균 AI 활용 수준은 글로벌 평균보다 1.7배 더 정교한 것으로 분석됐다. 이러한 기반은 기업의 업무 혁신과 신산업 창출을 뒷받침해 한국 경제에 추가 성장 기회를 제공할 수 있는 요소로 평가된다. 근로자 82%는 향후 5년 안에 AI 역량이 자신의 업무에서 중요하거나 필수가 될 것으로 내다봤다. 산업별 기대 효과도 크다. 에이전틱 AI와 로봇공학이 첨단 제조업에 도입되면 2035년까지 약 41조원의 총부가가치(GVA) 성장이 예상된다. AI 기반 기술이 서비스 부문 생산성을 끌어올리면서 중소기업을 포함한 경제 전반에는 약 110조원의 GVA 증가에 기여할 수 있다는 전망이다. AI 기반 제작·번역·유통 기술은 한국 미디어 콘텐츠의 글로벌 시청자층 확대에도 활용될 수 있다. 연구개발 분야 역시 AI 전환의 주요 무대로 제시됐다. 자료는 AI가 연구 가설 검증 규모를 두 배로 확대하고, R&D와 과학적 발견을 가속해 2040년까지 33조원의 추가 경제적 가치를 만들 수 있다고 내다봤다. 특정 질환의 신약 개발 기간도 AI를 활용할 경우 최대 6.1년 단축할 수 있다는 분석이다. 결국 AI를 국가 성장 동력으로 만들기 위해서는 기술 도입과 함께 현장 중심의 AI 교육, 중소기업의 활용 여건 개선, 안전하고 책임 있는 사용 기준 마련이 병행돼야 한다. AI를 단순 자동화 수단이 아닌 개인의 역량과 산업 경쟁력을 높이는 기반으로 정착시키는지가 한국 경제의 다음 성장 경로를 가를 전망이다. 퍼블릭 퍼스트는 "한국인은 AI가 견인할 가장 핵심적인 가치로 과학 기술의 비약적 발전을 꼽고 있다"며 "다양한 산업 및 과학 생태계 전반에 걸친 AI 역량 강화는 혁신 기술의 개발 주기를 단축하고 상용화를 가속화하여 새로운 성장 기회를 창출할 것으로 기대된다"고 보고서를 통해 밝혔다.

2026.08.29 08:06남혁우 기자

[기고] AI 시대 기업 경쟁력, AI에 어디까지 맡길 것인가

국내 기업 사이에서 인공지능(AI) 도입을 위한 기술검증(POC)을 넘어 실제 비즈니스 적용을 모색하는 움직임이 빨라지고 있다. 기업 관심도 더 뛰어난 모델과 컴퓨팅 성능을 확보하는 데서 AI를 실제 업무에 어떻게 적용하고 어디까지 권한을 부여할 것인지로 옮겨가고 있다. AI가 정보를 생성하고 추천하는 단계를 넘어, 판단을 지원하고 일부 업무 실행을 자동화하는 사례가 늘어나면서 기업이 던져야 할 질문도 달라져야 한다. 이제 중요한 것은 "AI가 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "기업은 AI에게 무엇을 하도록 허용할 것인가"다. AI의 기술적 '역량'과 기업이 부여하는 '권한'은 다르다. 데이터를 분석해 다음 행동을 추천하는 것과 실제 시스템에서 이를 실행하는 것은 전혀 다른 문제라는 것이다. 기술적으로 가능하다는 이유만으로 모든 판단과 행동을 맡길 수는 없다. 반대로 모든 과정마다 사람의 승인을 요구한다면 AI가 가져올 속도와 생산성을 충분히 활용하기 어렵다. 이러한 맥락에서 '제한된 자율성(bounded autonomy)'이라는 개념을 생각해 봐야 한다. 이는 AI가 명확하게 정의된 범위 안에서는 스스로 판단하고 행동하되, 일정한 기준을 벗어나면 사람에게 판단을 넘기는 방식이다. 어떤 데이터를 사용할 수 있는지, 어떤 행동이 허용되는지, 그리고 언제 사람의 개입이 필요한지를 기업이 사전에 정해 둘 수 있다는 뜻이다. AI 도입을 확대하는 기업이라면 '도입 속도'와 함께 각 업무에 적용할 위임의 기준을 점검할 필요가 있다. 기술검증에서는 제한된 데이터와 사용자, 그리고 명확한 목적 아래 AI의 성능을 검증할 수 있지만 실제 업무로 확대되면 상황이 달라진다. 여러 조직과 시스템, 데이터가 연결되고 AI의 판단이 실제 업무에 영향을 미치면서 권한과 책임의 문제도 함께 커지기 때문이다. 바로 이 지점에서 기업별 AI 활용 방식과 성과에 차이가 나타날 수 있다. AI 도입의 중요한 병목 중 하나는 기술의 준비도뿐 아니라 이를 뒷받침하는 기업의 운영 준비도일 수 있다. 의사결정 권한과 업무 흐름, 데이터 사용 기준과 책임 주체가 명확하지 않다면 아무리 뛰어난 AI도 실제 업무에 충분한 권한을 부여하기 어렵다. 반대로 업무별 권한과 책임의 경계가 명확한 기업은 검증된 영역에서 AI 활용을 시작하고, 결과를 확인하며 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있다. 자율성에 경계를 두고 AI를 덜 활용하자는 얘기가 아니다. 명확한 경계와 통제를 통해 AI 활용에 대한 신뢰를 높이고 궁극적으로 그 안에서 더 많은 일을 맡길 수 있게 하는 데 있다. AI가 어떤 승인된 데이터를 활용하고 어떤 규칙과 접근 정책에 따라 작동하며, 어디까지 업무를 수행하도록 설정됐는지 파악할 수 있어야 한다. 결과를 추적하고 필요할 때 사람이 개입할 수도 있어야 한다. AI에 대한 신뢰는 기술에 대한 막연한 낙관이 아니라 이러한 명확성에서 만들어진다. 이러한 변화는 기업의 AI 기반을 바라보는 관점도 바꾼다. AI가 실제 판단과 실행에 관여할수록 모델 자체의 성능만큼 어떤 데이터와 비즈니스 맥락에 기반해 작동하는지, 그 과정에 기업의 보안과 접근 정책을 어떻게 일관되게 적용할 것인지가 중요해진다. 결국 중요한 것은 AI가 기업이 정한 경계 안에서 일관되게 활용될 수 있는 기반을 갖추는 것이다. 이제 국내 기업 경영진도 질문을 바꿔야 한다. 어떤 AI 모델을 선택할 것인가에 앞서 우리 조직은 어떤 판단과 행동을 AI에 맡길 준비가 되어 있는가, 그리고 그 위임의 경계를 충분히 정의했는가를 물어야 한다. AI 기술은 이미 빠르게 앞으로 나아가고 있다. 이제 기업 간 AI 활용의 격차에 영향을 줄 수 있는 것은 기술의 발전 속도만이 아니라 이를 받아들이는 기업의 준비 속도다. 무엇을 AI에 맡기고, 어디에서 사람이 개입하며 그 경계를 어떻게 관리할 것인지 먼저 답한 기업은 AI의 가능성을 실제 비즈니스 성과로 연결할 기반을 마련할 수 있다.

2026.08.28 16:51위장영 컬럼니스트

AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

[모두의 AI] 이스트소프트, 선정 불발…"설치형 AI 에이전트 개발 지속"

이스트소프트가 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 기존부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트 '알비서' 사업을 계획대로 추진한다. 정부 사업 참여를 위해 구체화한 서비스 구조와 협력 생태계를 활용해 AI 에이전트 경쟁력을 높일 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 최종 선정했다고 28일 밝혔다. 공모에는 총 6개 사업자가 참여했으며 이스트소프트 컨소시엄은 최종 명단에 포함되지 않았다. 이스트소프트는 선정 결과와 관계없이 알비서를 예정대로 선보일 계획이다. 알비서는 이스트소프트가 올해 상반기부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트다. 웹과 모바일, PC 환경을 넘어 이용자 생활과 업무를 연결하고 실제 행동까지 지원하는 것을 목표로 한다. 이스트소프트는 이번 공모에서 알비서 중심으로 대국민 AI 서비스 구상을 제시했다. 메가존과 슈어소프트테크, 비드래프트, 이스트에이드, 와이즈넛, 폴라리스오피스 등이 컨소시엄에 참여해 인프라 구축과 AI 안전성 검증, 모델 최적화, 검색, 공공·문서 기반 에이전트 등을 맡는 구조였다. 또 알툴즈와 알약, 포털 줌 등 기존 서비스 접점을 알비서 확산에 활용할 계획이었다. 다양한 AI 에이전트와 국내 AI 기업 서비스를 연결해 알비서를 개방형 AI 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 이스트소프트는 생활 밀착형 서비스를 확대하기 위한 협력 생태계도 구축한 바 있다. 마이리얼트립과 AICX, 포잉, 이큐포올, 포텐셜랩스, 컴투스홀딩스, 라온시큐어, AI산업융합사업단과 지역 대학 등이 참여해 각자 보유한 서비스와 기술을 알비서와 연계하는 구조다. 정부는 이번에 선정한 3개 컨소시엄에 올해 총 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산을 통해 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 지원할 예정이다. 정상원 이스트소프트 대표는 앞서 알비서 사업과 관련해 "우리는 AI 기술력·국민 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 영역별 전문성이 시너지를 낼 수 있게 컨소시엄을 운영할 것"이라며 "국민 누구나 혜택을 누릴 수 있는 AI 서비스를 선보이겠다"고 말했다.

2026.08.28 16:22김미정 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

오케스트로, 전사 업무에 AI 심었다…장애 분석 시간 88%↓

오케스트로 그룹이 인공지능(AI)을 개발·운영부터 영업·법무·재무까지 전사 업무에 적용하며 자체 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 현업에서 검증한 AI 활용 역량을 제품·서비스 고도화로 연결한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 지난 27일 서울 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 '2026 오케스트로 AI 시프트'를 개최했다고 28일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에선 임직원이 현업에 AI를 직접 적용해 거둔 업무 혁신과 생산성 향상 성과를 공유했다. 오케스트로 그룹은 고객 AX를 지원하는 기업으로서 내부 업무와 제품 개발 방식에도 AI 적용을 확대하고 있다. 개발·운영을 비롯해 영업·법무·재무·사업 수행 등 전 영역에서 AI 활용을 늘리는 중이다. 제품 개발 과정에선 AI 기반 개발 방법론을 적용했다. 회사 측에 따르면 이를 통해 기존 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 방식과 비교해 약 10.6배 높은 생산성을 확인했다. 올해 경진대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 과제는 ▲의사결정·분석 혁신 ▲협업·조직문화 혁신 ▲개발 생산성 향상 ▲고객·서비스 경험 혁신 ▲업무 자동화 등 5개 분야로 구성됐다. 오케스트로 그룹은 업무 방식 변화와 개선 효과, 조직 내 확산 가능성 등을 평가해 12건을 본선 진출 과제로 선정했다. 본선에는 고객·시장·영업 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 영업관리 체계를 비롯해 고객 장애 원인 분석, 법인카드 결산, 사내 지식 검색, 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영 자동화 등의 과제가 올랐다. 실제 업무에 AI를 적용한 효과도 수치로 나타났다. 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 기존 4시간에서 30분으로 줄였다. 기존 대비 약 88% 단축된 수준이다. 법인카드 결산 업무에도 AI를 적용했다. 월평균 지출품의 752건과 영수증 2만2천여 건을 검토하는 데 걸리는 시간을 기존 89.5시간에서 27시간으로 줄여 약 70% 단축했다. 사내 지식 검색과 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트도 활용 중이다. 해당 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 총 4천822건을 자체 처리했으며 평균 응답 시간은 17.55초를 기록했다. 현재 임직원 5명 중 1명꼴로 해당 AI 에이전트를 활용하고 있으며 20개 이상의 K8s 클러스터에도 적용됐다. 오케스트로 그룹은 이번 대회에서 발굴한 우수 과제를 전사 업무로 확대하고 현업에서 검증한 AI 활용 노하우를 제품·서비스 고도화에도 반영할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 기업의 생산성과 경쟁력, 나아가 생존을 좌우하는 핵심 기반"이라며 "AI를 일부 조직이나 업무에 선택적으로 활용하는 수준을 넘어 모든 구성원이 일하는 방식에 AI를 내재화하고 생산성을 획기적으로 높여야 한다"고 강조했다. 이어 "현업에서 축적한 AI 역량을 제품과 서비스 혁신으로 연결해 고객 AX를 가속하고 AI 인프라 소프트웨어 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.28 15:05한정호 기자

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next