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[AI는 지금] "AI 모델만으론 부족?"…5.9조 투입한 오픈AI, 기업 AI 판 흔든다

오픈AI가 40억 달러 규모 합작법인 설립과 인공지능(AI) 컨설팅 회사 인수를 앞세워 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 챗GPT로 소비자 시장을 장악한 뒤 대규모 인프라 투자와 모델 개발 비용을 떠안게 된 오픈AI가 안정적인 수익원인 기업 고객 확보에 본격 나선 것이다. 12일 CNBC 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 최근 TPG를 비롯한 사모펀드 운용사, 컨설팅 기업, 시스템통합(SI) 업체 등과 손잡고 합작법인 '오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 설립했다. 초기 투자 규모는 40억 달러(약 5조 9000억원) 수준으로 알려졌다. 신설 법인은 오픈AI가 지분 과반을 보유하고 경영권을 행사하는 구조다. 오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니는 기업 고객이 오픈AI의 AI 모델을 실제 업무에 도입하도록 지원하는 역할을 맡는다. 기업별 내부 데이터와 백오피스 애플리케이션, 업무 흐름을 분석한 뒤 오픈AI 모델을 연결해 업무 자동화와 생산성 향상을 돕는 방식이다. 이를 위해 오픈AI는 AI 컨설팅 회사 토모로를 인수했다. 토모로는 프런티어 AI 모델을 기업 현장에 적용하는 데 특화된 회사로, 이번 인수를 통해 약 150명의 엔지니어가 오픈AI 산하로 합류하게 됐다. 이들은 고객사 현장에 투입돼 기업 업무 흐름을 파악하고 AI 모델을 실제 시스템에 연결하는 역할을 맡을 예정이다.또 기업용 AI 사업 확대를 위해 지난해 12월에는 슬랙 최고경영자(CEO)를 지낸 데니스 드레서를 오픈AI 최고매출책임자(CRO)로 영입하기도 했다.드레서 CRO는 최근 CNBC와의 인터뷰에서 "기업 AI 도입이 변곡점에 와 있다"며 "전진 배치 엔지니어가 조직과 사용자 곁에서 업무 흐름을 이해하고, 백오피스 애플리케이션의 역량을 모델과 연결해 각 업무 흐름에 지능을 구축하도록 도울 수 있다"고 말했다. 이처럼 오픈AI는 모델 공급을 넘어 기업 고객의 실제 업무 적용 단계까지 직접 챙기는 쪽으로 보폭을 넓히는 분위기다. 기업의 생성형 AI 도입이 시범 사용을 넘어 현업 적용 단계로 이동하면서 내부 데이터 연결, 권한 관리, 보안, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM)·그룹웨어 연동, 내부 규정 준수 등이 주요 과제로 떠오른 데 따른 것이다. 이번에 기업 적용을 전담할 별도 법인을 세운 것도 이 같은 도입 장벽을 낮추기 위한 행보로 풀이된다. 또 오픈AI는 이번 합작법인을 통해 기업용 AI 경쟁의 초점을 모델 공급에서 실제 업무 적용으로 넓히려는 모습이다. 기업 고객이 AI를 현업에 적용하려면 내부 시스템, 데이터, 권한 체계와의 연동이 필수적인 만큼 이를 지원할 현장 투입 엔지니어를 확보한 것으로 풀이된다. 오픈AI는 사모펀드와의 협력으로 기업 시장 확장 속도도 높일 계획이다. 사모펀드가 보유한 포트폴리오 기업을 초기 고객군으로 삼고, 컨설팅·SI 업체의 산업별 구축 경험과 고객 접점도 활용할 수 있다. 여기에 자사 모델과 현장 투입 엔지니어를 결합해 기업 AI 도입을 확산시키겠다는 구상이다. 오픈AI가 기업 시장에 힘을 싣는 것은 이 부문이 핵심 성장 축으로 떠오르고 있어서다. 앞서 드레서 CRO는 지난 4월 블로그 글에서 기업 부문이 오픈AI 전체 매출의 40% 이상을 차지하고 있으며, 올해 말에는 소비자 부문과 비슷한 수준까지 커질 것으로 전망했다. 챗GPT 유료 구독으로 대중 시장을 확보한 오픈AI가 대기업·금융·제조·유통 등 B2B 시장을 다음 성장 동력으로 삼고 있는 셈이다. 앤트로픽과 구글도 기업 시장 공략을 강화하고 있다. 앤트로픽은 최근 블랙스톤, 골드만삭스 등 월가 대형 금융사와 손잡고 기업용 AI 서비스 회사 설립을 추진하고 있다. 이 회사는 앤트로픽의 AI 모델 클로드를 기업 핵심 업무에 빠르게 적용하도록 돕는 것을 목표로 한다. 구글은 제미나이를 앞세워 클라우드, 업무용 소프트웨어, 데이터 분석 플랫폼을 연계한 기업용 AI 확산에 나서고 있다. 오픈AI의 전략은 고객사 현장에 엔지니어를 투입해 소프트웨어를 맞춤형으로 구축해온 팔란티어식 접근과도 비교된다. 팔란티어가 정부와 기업 고객의 업무 흐름을 분석해 소프트웨어를 현장 맞춤형으로 적용해온 것처럼 오픈AI도 AI 모델을 기업 내부 시스템에 직접 연결하는 방식으로 시장을 넓히려는 모습이다. 이 같은 분위기 속에 오픈AI가 기업 고객의 대규모 지출을 끌어내려면 모델 성능을 넘어 도입 이후 운영 성과를 입증할 수 있을지 주목된다. 기업 AI 프로젝트의 핵심 과제가 기술 검증보다 현업 확산에 있는 만큼, 업무 방식 변화, 조직 문화, 보안 정책, 비용 대비 효과 산정이 함께 맞물려야 해서다. 오픈AI가 별도 법인과 현장 투입 엔지니어 조직을 앞세운 것도 이 같은 한계를 넘기 위한 시도로 해석된다. 기업 고객 입장에선 AI 모델 자체보다 이를 어떤 업무에 적용하고 기존 시스템과 얼마나 안정적으로 연결하며 비용 대비 생산성 개선 효과를 얼마나 낼 수 있는지가 더 중요해지고 있다. 업계 관계자는 "기업들은 이미 AI 도입 필요성에는 공감하고 있지만 실제 업무 시스템에 적용하는 단계에서 데이터 연동, 보안, 내부 프로세스 정비 등 여러 장벽에 부딪히고 있다"며 "오픈AI가 별도 법인과 전담 엔지니어 조직을 앞세운 것은 기업 AI 시장에서 단순 모델 공급자를 넘어 구축·운영 파트너로 자리 잡으려는 행보"라고 말했다.

2026.05.12 14:23장유미 기자

[AI는 지금] AI에 흔들린 어도비, 셈러시 품고 '검색 전쟁' 뛰어든다

생성형 인공지능(AI)이 기존 소프트웨어 사업 모델을 흔드는 가운데 어도비가 고객경험(CX) 플랫폼 확장에 속도를 내고 있다. 콘텐츠 제작 도구에 집중됐던 사업 축을 AI 검색과 브랜드 가시성 영역으로 넓혀 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 재편에 대응하려는 전략으로 풀이된다. 어도비는 셈러시의 공식 인수절차를 완료하고 AI 검색 시대에 대응하는 통합 마케팅 솔루션 전략을 본격화한다고 12일 밝혔다. 셈러시는 글로벌 브랜드 가시성 플랫폼 기업으로, 어도비는 지난해 11월 셈러시 홀딩스 인수를 발표한 바 있다. 어도비가 이처럼 나선 것은 생성형 AI 확산으로 정보 탐색과 구매 의사결정 경로가 바뀌면서 브랜드 가시성 관리의 범위도 넓어지고 있어서다. 기업들은 기존 검색엔진뿐 아니라 챗GPT, 제미나이 등 AI 플랫폼에서 자사 브랜드가 어떻게 노출·인용·추천되는지를 파악해야 하는 상황이다. 이에 어도비는 이번 인수를 통해 검색엔진최적화(SEO)를 넘어 생성형 엔진 최적화(GEO), AI 에이전트 검색 최적화(ASO)까지 아우르는 브랜드 가시성 전략을 강화한다. 어도비는 셈러시의 브랜드 가시성 데이터를 자사 CX 제품군과 결합해 콘텐츠 제작부터 고객 참여, 전환 분석까지 이어지는 마케팅 운영 체계를 강화할 방침이다. 단순히 콘텐츠를 제작하는 단계에 머물지 않고, 콘텐츠가 어떤 경로에서 발견되고 실제 고객 행동으로 이어지는지까지 관리하는 방향으로 사업 범위를 넓히는 것이다. 어도비는 포토샵, 일러스트레이터, 프리미어 프로 등 전문가용 크리에이티브 소프트웨어를 앞세워 구독형 SaaS 시장의 대표 기업으로 성장했다. 기업과 개인 창작자가 월 구독료를 내고 어도비 도구를 사용하는 구조는 안정적인 반복 매출을 만들어냈다. 하지만 최근에는 생성형 AI 확산으로 콘텐츠 제작 시장의 경쟁 구도가 바뀌면서 어도비에 위기감이 감돌고 있다. 이미지, 영상, 디자인 시안 제작을 지원하는 AI 도구가 늘면서 전문가용 제작 소프트웨어에 대한 의존도가 낮아질 수 있다는 전망이 나오고 있어서다. 시장에선 AI가 기존 SaaS의 좌석 기반 과금 체계와 전문가용 워크플로우를 재편할 수 있다는 분석도 제기되고 있다. 다만 어도비의 실적은 아직 안정적이다. 이곳의 2025회계연도 매출은 237억7000만 달러로 전년 대비 11% 증가했고, 연간 영업현금흐름은 100억3000만 달러를 기록했다. 그러나 생성형 AI가 콘텐츠 제작 비용과 시간을 낮추면서 어도비가 기존 크리에이티브 도구 중심의 성장성을 어떻게 방어할지는 주요 과제로 떠올랐다. 셈러시 인수는 이 같은 시장 변화에 대응하기 위한 사업 확장으로 해석된다. 어도비는 콘텐츠 제작 도구에 머물지 않고 검색엔진, 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 환경에서 브랜드가 발견되고 고객 전환으로 이어지는 과정을 CX 플랫폼 안에 통합하려 하고 있다. 어도비가 셈러시를 통해 확보하려는 핵심 역량은 브랜드 가시성이다. 기존 디지털 마케팅에서 브랜드 가시성은 주로 검색엔진 결과 페이지에서 얼마나 잘 노출되는지와 연결됐다. 구글 검색 상위 노출, 키워드 최적화, 웹사이트 트래픽 분석 등이 주요 과제였다. 하지만 AI 검색 시대에는 평가 기준이 달라지고 있다. 소비자가 검색창에 키워드를 입력하는 대신 AI 챗봇에 질문하고, AI 에이전트가 제품 탐색과 구매 판단을 보조하는 환경이 확산되고 있어서다. 이 경우 브랜드가 특정 키워드에서 몇 위에 노출되는지뿐 아니라 AI 답변 안에서 어떤 맥락으로 언급되는지, 경쟁사 대비 얼마나 자주 인용되는지, 신뢰도 있는 출처로 인식되는지가 중요해진다. 어도비 분석자료에 따르면 올해 3월 기준 미국 유통 사이트의 AI 기반 트래픽은 전년 대비 269% 증가했다. AI가 단순 정보 탐색 도구를 넘어 구매 여정의 주요 접점으로 부상하고 있다는 의미다. 어도비는 이 같은 변화에 맞춰 셈러시의 SEO 역량을 GEO와 ASO 영역으로 확장해 기업용 마케팅 솔루션에 반영할 계획이다. 이번 인수는 어도비가 최근 강조하는 '어도비 CX 엔터프라이즈' 전략과도 맞물린다. 어도비 CX 엔터프라이즈는 콘텐츠 공급망, 고객 참여, 브랜드 가시성을 통합하는 에이전틱 AI 기반 시스템이다. 기업이 고객 확보부터 참여, 전환, 충성도 관리까지 전체 고객 생애주기를 AI 기반으로 운영하도록 지원하는 것이 목표다. 셈러시가 더해지면서 어도비는 고객경험 관리의 앞단을 보강하게 됐다. 기존 어도비의 강점은 콘텐츠 제작, 디지털 자산 관리, 고객 데이터 분석, 캠페인 실행이었다. 여기에 셈러시의 검색 데이터, 키워드 분석, 경쟁사 분석, 브랜드 가시성 측정 역량이 결합되면 마케팅 운영 흐름을 더 세밀하게 설계할 수 있다. 기업은 먼저 AI 검색과 LLM 환경에서 자사 브랜드가 어떻게 보이는지 진단하고, 경쟁사 대비 취약한 키워드와 질문, 부족한 콘텐츠 영역을 파악할 수 있다. 이후 어도비 도구로 콘텐츠를 제작해 웹, 앱, 커머스, 캠페인 채널에 배포하고 고객 반응과 전환 데이터를 분석해 다시 최적화하는 방식이다. 이 같은 구조가 자리 잡으면 어도비는 개별 SaaS 기능을 판매하는 데서 나아가 브랜드 발견부터 콘텐츠 실행, 고객 전환까지 이어지는 마케팅 운영 플랫폼으로 입지를 넓힐 수 있다. AI 검색과 에이전트 기반 탐색이 확산될수록 기업 마케팅 조직에는 브랜드가 AI 답변에서 어떻게 다뤄지는지 측정하고 개선하는 업무가 새 과제로 떠오를 가능성이 크다. 그러나 어도비가 풀어야 할 과제도 남아 있다. AI 기능이 기존 구독 매출을 방어하는 데 그칠지, 신규 매출과 고객 확대를 이끌 성장 동력으로 이어질지가 관건이다. 셈러시 인수가 어도비의 AI 성장 서사를 강화하려면 브랜드 가시성 솔루션이 실제 엔터프라이즈 계약 확대와 가격 인상, 신규 고객 유입으로 연결돼야 한다. 업계에선 이번 딜을 어도비가 콘텐츠 제작 이후 영역뿐 아니라 제작 이전 단계까지 사업 범위를 넓히는 계기로 보고 있다. 기업들은 이제 무엇을 만들 것인지뿐 아니라 AI가 자사 브랜드를 어떤 답변 안에서 보여주는지, 소비자 질문에 브랜드가 빠지지 않는지, AI 에이전트가 경쟁사 제품을 먼저 추천하지 않는지를 관리해야 한다. 어도비는 셈러시를 통해 이 과정을 CX 플랫폼 안으로 끌어들이려는 모습이다. 아닐 차크라바르티 어도비 CXO(Customer Experience Orchestration) 사업부 사장은 "브랜드 발견과 커머스의 규칙이 실시간으로 재편되고 있고 지금 AI 최적화에 나서지 않는 브랜드는 내일 눈에 띄지 않게 될 것"이라며 "셈러시와의 통합으로 검색엔진과 LLM에서의 브랜드 가시성부터 콘텐츠 제작, 고객 참여, 전환까지 하나의 통합 시스템으로 제공할 수 있게 됐다"고 강조했다. 빌 와그너 셈러시 CEO는 "AI 중심의 세계에서 브랜드가 발견되고, 신뢰받고, 선택받을 수 있도록 최고의 플랫폼을 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 10:13장유미 기자

[AI는 지금] 한국도 챗GPT 광고 본다…무료·저가 요금제 수익화 '시동'

오픈AI가 한국에도 챗GPT에 광고를 도입한다. 무료·저가 요금제 이용자층에 광고를 붙여 수익을 확보하는 '광고 기반 수익 모델'을 글로벌로 확장하는 행보다. 오픈AI는 챗GPT 무료와 월 1만 5000원 '고(Go)' 요금제 성인 이용자를 대상으로 챗GPT 광고 파일럿을 수주 안에 한국·영국·일본·브라질·멕시코에 도입한다고 8일 밝혔다. 오픈AI는 지난 2월 미국·캐나다·호주·뉴질랜드에서 먼저 파일럿을 시작해 이용자 반응과 광고 운영 방식을 시험해 왔다. 챗GPT는 주간 활성 이용자가 수억 명 규모이지만 유료 구독 비중은 작은 편이다. 광고를 통해 무료 이용자층 등을 수익으로 전환하는 구조가 필요한 이유다. 오픈AI는 챗GPT 광고 파일럿 도입 지역을 확대함으로써 높은 컴퓨팅 비용과 대규모 무료 사용자를 동시에 감당할 재원을 확보하려는 것으로 풀이된다. 챗GPT는 사용자가 질문하는 맥락이 비교적 분명해 구매 의도가 높은 대화형 광고 채널로 주목받고 있다. 초기 파일럿엔 애드테크 기업 크리테오 등이 파트너로 참여해 대화형 커머스 광고 가능성을 검증하고 있다. 실제 광고는 챗GPT 대화 흐름 안에서 답변과 분리된 스폰서 콘텐츠 형태로 노출된다. 여행·쇼핑·음식·금융 등 특정 주제에 대해 질문하면 관련 브랜드 정보나 프로모션이 별도 카드 형태로 표시되는 방식이다. 오픈AI는 광고가 챗GPT 답변과 명확히 구분되며 답변 내용에 영향을 주지 않는다고 설명했다. 답변 독립성·개인정보 보호·사용자 제어권이 핵심 원칙이라고도 강조했다. 광고주는 사용자 대화 내용이나 개인정보에 접근할 수 없으며 광고 조회 수·클릭 수 등 집계된 성과 정보만 확인할 수 있다. 광고는 스폰서 콘텐츠로 명확히 표시된다. 사용자는 광고를 숨기거나 피드백을 제공할 수 있으며 광고 맞춤 설정도 관리할 수 있다. 민감하거나 규제 대상이 될 수 있는 주제와 관련된 대화 맥락에서는 광고가 표시되지 않도록 설계했다. 미성년자로 확인되거나 예측되는 계정, 챗GPT 플러스·프로·비즈니스·엔터프라이즈·에듀 요금제 이용자에겐 광고가 노출되지 않는다. 사실상 무료는 광고로, 유료는 무광고로 나눠 유료 전환을 유도하는 구조다. 오픈AI는 올해 광고 매출 25억 달러를 달성하는 것을 목표로 잡고 있다. 오는 2027년 110억 달러, 2028년 250억 달러, 2029년 530억 달러에 이어 2030년엔 1000억 달러 수준으로 매출을 끌어올리겠다는 구상이다. 데이브 듀건 오픈AI 글로벌 솔루션 총괄은 "기업들이 대화형·의도 기반 환경에서 사용자와 연결되는 방식에 높은 관심을 보이는 가운데 챗GPT 광고 파일럿 도입 지역을 확대하게 됐다"며 "이용자 경험과 신뢰를 최우선으로 두고 각 지역에서 광고 경험을 신중하게 운영할 것"이라고 말했다.

2026.05.08 14:42이나연 기자

[AI는 지금] 다음 품은 업스테이지, B2B 넘어 '포털' 진출

생성형 인공지능(AI) 분야 국내 첫 유니콘인 업스테이지가 기존 기업 간 거래(B2B) AI 사업을 넘어 'AI 포털' 기반 기업과 소비자 간 거래(B2C) 시장에 본격 진출한다. 업스테이지는 포털 '다음(Daum)' 운영사인 AXZ 인수를 최종 확정했다고 7일 밝혔다. 업스테이지와 AXZ 모회사 카카오가 지난 1월 주식교환 방식의 양해각서(MOU)를 체결하고 심층 실사에 나선 지 약 4개월 만이다. 이날 본 계약을 최종 체결하고 인수 절차를 마무리함에 따라 카카오가 보유한 AXZ 지분 전량이 업스테이지로 이전됐다. 동시에 카카오는 업스테이지의 일정 지분을 취득했다. 솔라+다음 결합…'콘텍스트AI' 포털로 업스테이지는 자체 개발 거대언어모델(LLM) '솔라'를 다음이 보유한 검색 엔진 및 방대한 콘텐츠 데이터와 결합해 차세대 AI 포털로 고도화한다는 계획이다. 단순 키워드 기반 검색에서 의도와 맥락을 이해하고 답변을 제시하는 '콘텍스트AI' 서비스가 회사가 내세운 차별점이다. 업스테이지는 이를 시작으로 다음 전체 서비스를 AI로 재구성한 차세대 포털로 고도화하는 것이 목표다. 다음이 보유한 뉴스·블로그·티스토리 등 콘텐츠와 사용자 기반은 솔라 모델 고도화와 AI 검색 서비스 실환경 검증에도 활용될 전망이다. 업스테이지가 주관사로 참여하고 있는 정부 주도 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트와의 연계도 주목된다. 자체 기술로 개발 중인 국가대표 AI 모델이 다음과 결합될 경우 대국민 AI 서비스 생태계 확산을 실현할 것으로 회사 측은 내다봤다. 업계 관계자는 "다음이란 슈퍼앱과 결합하면 단순 프롬프트 답변을 넘어 부가가치를 창출하는 서비스 중심으로 갈 수 있다"며 "직접 고객 데이터를 확보할 수 있는 B2C 기업으로 확장된다는 점에서도 큰 의미가 있다"고 평가했다. 핵심 인재 영입·GPU 확충…B2C 전환 채비 다음 인수를 전후해 인재 확보에도 속도를 내고 있다. 업스테이지는 SBVA(옛 소프트뱅크벤처스아시아) 출신 진윤정을 최고재무책임자(CFO)로 영입한 데 이어, 네이버 출신의 이건수 전 커넥트웨이브 대표 영입도 추진했다. 특히 이 전 대표는 커넥트웨이브 재임 당시 업스테이지와 프라이빗 LLM 개발 프로젝트를 함께 진행한 인연이 있어 다음 기반 AI 검색 사업을 주도할 인물로 거론된다. AI 인프라 구상도 구체화돼 있다. 김 대표는 지난 3월 방한한 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)와 회동한 뒤 "다음 인수 후 하루 1조 토큰(AI 연산 기본단위) 처리를 목표로 하면 그래픽처리장치(GPU) 약 1만 장이 필요하다"며 "에이전트 서비스까지 붙으면 GPU 수요가 100배까지 늘 수 있다"고 밝혔다. 인수 절차가 마무리되면서 남은 것은 공정거래위원회의 기업결합 심사 등이다. 업계에선 업스테이지가 포털 등 플랫폼 사업자가 아닌 데다 다음의 검색 시장점유율이 10% 미만인 점 등을 고려할 때 심사를 무난히 통과할 것으로 보고 있다. 업스테이지는 최근 국민성장펀드를 통해 정부 시드머니 1000억원을 포함한 5600억원을 투자받기로 확정하기도 했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "국내 대표 AI 기업인 우리 기술력과 30여 년 역사를 지닌 국민 포털이 결합하는 이번 인수가 새로운 AI 포털 시대를 열어가는 AI 산업의 상징적 전환점이 될 것"이라고 말했다.

2026.05.07 10:10이나연 기자

[AI는 지금] '코딩 강자' 앤트로픽, 이번엔 금융 AI 정조준…오픈AI와 격돌

앤트로픽이 코딩 인공지능(AI) 다음 먹거리로 금융권을 택했다. 금융 AI 시장이 방대한 데이터와 문서 업무, 까다로운 규제 검토가 맞물린 고부가 업무 영역으로 AI 에이전트의 수익성을 검증하기 좋은 분야로 꼽히기 때문이다. 6일 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 금융 서비스용 AI 에이전트 10종을 공개했다. 은행, 보험, 자산운용, 핀테크 기업을 대상으로 피치북 작성, 실적 분석, 재무제표 검토, 신용 메모 작성, 규제 검토 지원 등을 수행하도록 설계됐다. 클로드는 엑셀, 파워포인트, 아웃룩 등 업무 도구와 외부 금융 데이터 소스 연동도 강화한다. 시장 성장세도 가파르다. 시장조사업체 마켓앤마켓은 글로벌 금융 AI 시장이 지난 2024년 383억6000만 달러에서 2030년 1천903억3000만 달러로 성장할 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 30.6%다. 그랜드뷰리서치는 금융 서비스 분야 생성형 AI 시장이 2024년 22억1000만 달러에서 2033년 257억1000만 달러로 커질 것으로 봤다. 연평균 성장률은 31.0%다. 앤트로픽이 금융권을 겨냥한 것도 이 같은 시장 특성 때문으로 분석된다. 투자은행의 피치북 작성, 기업금융 부문의 신용 분석, 자산운용사의 리서치 정리, 보험사의 심사 문서 검토 등은 모두 문서와 데이터를 기반으로 한 업무다. 생성형 AI의 요약·분석·작성 기능과 AI 에이전트의 다단계 업무 수행 기능을 적용하기 쉽다. 이 같은 업무 특성은 AI 기업 입장에서도 매력적인 수익화 기반이 된다. 금융권은 반복 업무 비중이 높지만 산출물의 단가와 중요도가 높아 자동화 효과를 비용 절감이나 업무 처리 속도 개선으로 설명하기 쉽다. 보안과 규제 요건은 진입 장벽이지만, 이를 충족할 경우 장기 기업 고객을 확보할 가능성도 크다. 이에 앤트로픽은 코딩 AI에 이어 금융권에서 추가 성장 동력을 찾고 있다. 이곳은 클로드 코드 등 개발자 도구 시장에서 입지를 넓혀 왔다. 대규모 모델 개발과 데이터센터 투자 부담이 커지면서 기업용 시장 확대 필요성도 커졌다. 금융권은 지불 여력이 크고 업무 자동화 수요가 뚜렷해 AI 기업들의 주요 공략 대상으로 떠오르고 있다. 앤트로픽의 금융권 공략은 오픈AI와의 기업용 AI 경쟁 구도와도 맞닿아 있다. 오픈AI도 기업용 AI 확산을 위한 유사한 회사를 준비하고 있다. 앤트로픽 역시 블랙스톤, 헬먼앤드프리드먼, 골드만삭스 등과 손잡고 기업용 AI 배포망 확대를 추진하고 있다. 사모펀드와 금융회사 네트워크를 통해 AI 도입 속도를 높이려는 전략이다. 업계 관계자는 "금융 AI 경쟁은 단순히 모델 성능만으로 갈리지 않는다"며 "금융사는 내부 데이터, 업무 시스템, 규제 체계, 보안 환경이 복잡해 실제 업무 적용을 위해서는 데이터 연동, 권한 관리, 감사 추적, 내부 시스템 통합 역량이 함께 필요하다"고 말했다. 빅테크도 금융 AI 시장을 겨냥하고 있다. 마이크로소프트는 금융 업무용 코파일럿 경험인 '파이낸스 에이전트'를 준비 중이다. 파이낸스 에이전트는 AI 기반 금융 인텔리전스, 전사적자원관리(ERP) 접근, 금융 중심 워크플로를 마이크로소프트 365 전반에 결합하는 역할 기반 코파일럿 경험이다. 마이크로소프트는 금융권 업무 환경에서 강점을 갖고 있다. 금융권 실무는 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈, ERP 등을 중심으로 이뤄진다. 마이크로소프트는 이미 주요 업무 도구를 보유하고 있어 AI 기능을 기존 업무 흐름에 직접 결합할 수 있다. 앤트로픽이 클로드의 엑셀·파워포인트·아웃룩 연동을 강조한 것도 이 같은 업무 환경을 의식한 것으로 풀이된다. 구글은 클라우드와 제미나이 기반 에이전트 플랫폼을 앞세우고 있다. 씨티는 최근 구글 클라우드와 구글 딥마인드 기술을 활용한 AI 기반 자산관리 서비스 '씨티 스카이'를 공개했다. 씨티 스카이는 구글 클라우드 인프라, 제미나이 모델, 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 등을 기반으로 구축된 것으로 알려졌다. 구글은 금융기관의 클라우드 전환과 AI 에이전트 도입을 함께 지원하는 방식으로 시장을 공략하고 있다. 앤트로픽과 오픈AI가 범용 모델과 기업용 에이전트 확산에 초점을 맞추고 있다면, 구글은 클라우드 인프라와 모델, 에이전트 운영 환경을 묶어 제공하는 전략이다. 기존 금융정보 사업자들도 AI 기능을 강화하고 있다. 블룸버그는 터미널에 대화형 AI 인터페이스 'ASKB'를 베타로 도입했다. 투자자가 자연어로 질문하고 투자 리서치와 데이터 분석을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원하는 기능이다. 팩트셋은 생성형·에이전틱 AI 제품군인 '팩트셋 머큐리'와 '에이전트 허브'를 내세우고 있다. 무디스도 리서치 어시스턴트를 통해 신용 리스크 분석, 포트폴리오 모니터링, 기업 스크리닝 등을 지원하고 있다. S&P글로벌 역시 캐피털 IQ 프로에 생성형 AI 기반 문서 분석과 대화형 기능을 결합하고 있다. 이들 금융정보 사업자는 앤트로픽과 같은 형태의 AI 에이전트를 판매하는 것은 아니지만, 금융권 업무 흐름을 두고 경쟁 관계에 놓일 수 있다. AI 에이전트가 리서치, 문서 분석, 피치북 작성, 신용 검토 등으로 활용 범위를 넓히면 기존 금융정보 플랫폼의 사용 방식도 달라질 수 있다. 반면 블룸버그, 팩트셋, 무디스 등은 신뢰도 높은 금융 데이터와 기존 고객 기반을 보유하고 있어 AI 기능을 결합할 경우 방어력을 확보할 수 있다. 금융 AI 에이전트 시장의 주요 변수는 데이터 접근성, 업무툴 통합, 규제 대응, 배포 채널이다. 재무제표, 시장 데이터, 신용평가 정보, 고객 자료, 내부 리서치 문서를 안전하게 연결해야 하고, 엑셀·파워포인트·이메일·ERP·리스크 관리 시스템을 오가는 업무 흐름도 지원해야 한다. 금융권 특성상 설명 가능성, 감사 추적, 접근 권한 관리, 개인정보 보호 요건도 중요하다. 앤트로픽의 금융 에이전트 출시는 코딩 AI에서 확인한 생산성 개선 효과를 금융권 핵심 업무로 옮기려는 시도다. 오픈AI는 사모펀드 네트워크를 통한 기업용 AI 배포를 추진하고 있고, 마이크로소프트는 업무툴 기반 AI 확산에 나서고 있다. 구글은 클라우드와 에이전트 인프라를 결합하고 있으며 금융정보 사업자들은 자체 데이터와 플랫폼에 AI 기능을 더하고 있다. 업계 관계자는 "앤트로픽의 금융 에이전트 출시는 AI 기업들이 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 플랫폼으로 이동하고 있다는 신호"라며 "금융권에서 검증된 AI 에이전트 모델은 법률, 회계, 컨설팅 등 다른 고부가 지식노동 시장으로 확산될 가능성이 크다"고 말했다.

2026.05.06 18:44장유미 기자

[AI는 지금] MS 코파일럿, 변호사 업무까지 넘본다…워드에 '법률 AI' 탑재

마이크로소프트(MS)가 워드에 법률 업무 전용 인공지능(AI) 에이전트를 탑재하며 전문직 업무 시장 공략에 속도를 내고 있다. 계약서 검토와 레드라인 작성, 내부 플레이북 기반 조항 점검 등 법무팀의 핵심 업무를 워드 안에서 처리하도록 해 코파일럿을 단순 생산성 도구에서 고부가 전문 업무 플랫폼으로 확장하려는 전략이다. 1일 업계에 따르면 MS는 지난달 30일 공식 블로그를 통해 워드용 '리걸 에이전트(Legal Agent)'를 공개했다. 이 기능은 미국 내 프론티어 프로그램을 통해 윈도 데스크톱용 워드에서 우선 제공된다. 사용자는 워드 안의 코파일럿 에이전트 드롭다운 메뉴에서 리걸 에이전트를 선택해 이용할 수 있다. 별도 설치는 필요 없지만, 기능이 보이지 않을 경우 워드를 다시 시작해야 할 수 있다. 리걸 에이전트는 계약서 검토와 협상 과정에 특화된 AI 기능이다. 사용자가 계약서를 검토하거나 상대방이 수정한 내용을 확인할 때 에이전트가 전체 문서를 분석하고 조항별로 리스크와 의무 사항을 찾아낸다. 내부 법무 기준이 담긴 플레이북과 대조해 기준에 맞지 않는 조항도 표시한다. 필요하면 승인된 문구에 맞춘 수정안도 제안한다. 이번 기능의 핵심은 워드 문서 구조를 이해한다는 점이다. 일반 AI 도구가 문서의 보이는 텍스트를 중심으로 답변을 생성하는 것과 달리, 리걸 에이전트는 서식, 목록, 표, 변경 내용 추적 등 워드 문서의 구조적 요소까지 반영하도록 설계됐다. 계약서 업무에서는 문장 내용뿐 아니라 해당 문장이 어느 조항에 속하는지, 기존 수정 이력과 어떻게 연결되는지, 원래 서식이 유지되는지가 중요하다. MS에 따르면 리걸 에이전트는 법률 엔지니어들과의 협업을 통해 설계된 구조화된 워크플로를 기반으로 작동한다. 모든 수정안을 대규모언어모델(LLM)에만 맡기지 않고 먼저 문서 구조를 해석한 뒤 결정론적 처리 계층을 거쳐 수정 내용을 삽입하는 방식이다. 결정론적 처리 계층은 AI가 무작위로 문장을 생성하거나 위치를 판단하는 것을 줄이고 정해진 규칙에 따라 정확한 위치에 편집 내용을 반영하도록 돕는 기술이다. 이를 통해 복잡한 계약서에서도 불필요한 문장 변경을 줄이고 변경 이력과 서식을 안정적으로 유지할 수 있도록 했다. 브래드 스미스 MS 부회장은 "법률 업무에서는 모든 조항이 중요하고 모든 레드라인은 하나의 이야기를 담고 있다"며 "이 에이전트는 변호사들이 사용하는 구조화된 업무 흐름을 따르면서도 사용자가 통제권을 유지하도록 설계됐다"고 밝혔다. MS는 이 기능을 발표하며 법률 업무 특성상 신뢰성과 통제권도 전면에 내세웠다. 에이전트가 제안한 내용에는 근거가 되는 원문 인용이 함께 제공된다. 사용자는 각 수정 사항을 확인한 뒤 적용 여부를 결정할 수 있다. 변경 내용 추적 기능은 유지되며 필요할 경우 수정 이유를 설명하는 주석도 문서에 삽입할 수 있다. 보안 역시 중요한 강조점이다. 법률 문서에는 계약 조건, 인수합병, 투자, 지식재산권, 고객 정보 등 민감한 내용이 담기는 경우가 많다. MS는 리걸 에이전트가 마이크로소프트365의 보안, 컴플라이언스, 거버넌스 체계 안에서 작동한다고 밝혔다. 기업이 기존에 사용하는 워드와 마이크로소프트365 환경 안에서 법률 AI 기능을 이용할 수 있게 한 셈이다. 이번 발표는 MS가 코파일럿을 범용 AI 비서에서 업무별 전문 에이전트로 확장하는 흐름과 맞닿아 있다. 초기 코파일럿은 문서 요약, 초안 작성, 회의 정리 등 일반 생산성 향상 기능이 중심이었다. 최근에는 워드, 엑셀, 파워포인트 등 오피스 앱 안에서 특정 업무를 처리하는 에이전트 기능을 늘리고 있다. 리걸 에이전트는 이 중 법률 업무를 겨냥한 사례다. 법률 AI 시장 경쟁도 영향을 미친 것으로 보인다. 최근 계약 검토, 법률 리서치, 문서 자동화 분야에서는 하비, 아이언클래드, 로빈AI, 스펠북 등 법률 특화 AI 기업들이 기업 법무팀과 로펌을 공략하고 있다. 이들 서비스 상당수는 워드 문서를 기반으로 계약서 검토와 수정 업무를 지원한다. MS가 워드 자체에 법률 에이전트를 넣은 것은 법률 AI 경쟁에서 업무 접점을 선점하려는 움직임으로 볼 수 있다. 기업 고객 입장에선 별도 법률 AI 서비스를 추가로 도입하지 않아도 된다는 점에서 매력을 느낄 것으로 보인다. 이미 마이크로소프트365를 쓰는 조직이라면 기존 문서 관리, 보안, 권한 체계 안에서 기능을 적용할 수 있기 때문이다. 반대로 법률 AI 스타트업에는 부담 요인이다. 전문 기능에선 스타트업이 앞설 수 있지만, 배포력과 오피스 앱 통합성에서는 MS가 강력한 우위를 갖는다. 다만 확산에는 시간이 걸릴 수 있다. 법률 업무는 국가와 관할권, 산업, 기업별 계약 관행에 따라 요구사항이 크게 다르다. 현재 리걸 에이전트는 미국 프론티어 프로그램을 통해 우선 제공된다. 한국 시장 확산 여부는 한국어 계약서 처리 능력과 국내 법 체계, 기업별 표준계약서·플레이북 연동 수준에 달릴 전망이다. MS는 "리걸 에이전트는 법률 자문이나 전문적 판단을 제공하지 않고, 자격을 갖춘 법률 전문가의 판단을 대체하지 않는다"며 "AI가 생성한 콘텐츠는 부정확할 수 있는 만큼 사용자가 결과물을 검토·확인하고 이를 신뢰하거나 활용할지 직접 판단해야 한다"고 밝혔다. 업계에선 이 기능을 계기로 전문직 AI 도입이 오피스 앱 안에서 더 빠르게 확산될 수 있을 것으로 전망했다. 법률 업무에서 신뢰성과 보안성을 입증하면 회계, 인사, 구매, 영업, 컴플라이언스 등 다른 고부가 업무로도 비슷한 에이전트가 확대될 가능성이 있다. 업계 전문가는 "MS의 리걸 에이전트 출시는 법률 AI 기능을 하나 더 붙인 수준이 아니라 워드를 계약 검토와 협상 업무의 실행 공간으로 넓히려는 시도"라며 "기업용 AI 경쟁은 앞으로 모델 성능뿐 아니라 기존 업무 흐름, 보안 체계, 승인 절차에 얼마나 자연스럽게 들어가느냐가 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.05.01 14:31장유미 기자

[AI는 지금] "클로드서 코덱스로 갈아탄다"…앤트로픽, 보안·토큰비 논란에 '흔들'

앤트로픽이 보안사고와 토큰 비용 논란, 서비스 안정성 문제에 잇따라 휘말리면서 인공지능(AI) 코딩 도구 시장 내 개발자 여론이 흔들리고 있다. 코딩 성능 중심으로 전개되던 AI 개발 도구 경쟁도 비용 효율과 보안, 인프라 안정성 경쟁으로 이어지면서 앤트로픽 '클로드 코드'에서 오픈AI '코덱스'로 갈아타는 개발자들 역시 점차 늘어나는 모양새다. 30일 업계에 따르면 최근 해외 개발자 커뮤니티와 웹 애플리케이션 배포 플랫폼 버셀(Vercel) 이용 개발자들을 중심으로 앤트로픽 '클로드 코드' 사용을 줄이거나 오픈AI '코덱스'로 갈아탔다는 반응이 잇따르고 있다. 최근 사이버보안 특화 모델 '클로드 미토스' 무단 접근 의혹과 '클로드 코드' 소스 노출, 토큰 사용량 증가 불만이 겹치며 앤트로픽을 향한 개발자들의 불만이 높아졌기 때문이다. 업계 관계자는 "이미 유명 개발자들을 중심으로 클로드 코드에서 코덱스로 '이사했다'는 표현이 나올 정도"라며 "최근 개발자들 사이에선 이 같은 분위기 변화가 빠르게 나타나고 있다"고 말했다. 개발자들이 가장 문제를 삼고 있는 것은 보안이다. 앤트로픽은 이달 초 사이버보안 특화 모델 '클로드 미토스 프리뷰'를 제한적으로 공개하며 '프로젝트 글래스윙'을 추진했다. 미토스는 취약점 탐색과 공격 경로 추론 능력이 강한 모델로 알려지며 '미토스 쇼크'를 불러왔다. 앤트로픽은 악용 가능성을 고려해 일반 공개 대신 일부 기업과 기관에만 접근권을 제공했다. 하지만 일부 무단 사용자가 서드파티 벤더 환경을 통해 클로드 미토스 프리뷰에 접근했다는 의혹이 블룸버그통신 등 일부 외신을 통해 제기됐다. 앤트로픽은 해당 주장을 조사 중이라면서도 현재까지 자사 핵심 시스템이 영향을 받았다는 증거는 없다고 밝혔다. 앞서 클로드 코드 엔피엠 패키지 배포 과정에선 소스맵 파일이 실수로 포함돼 약 2000개 타입스크립트 파일, 51만2000줄 이상의 코드가 노출된 것으로 알려졌다. 이에 일각에선 보안 위험을 강조하며 제한 배포 전략을 택한 앤트로픽이 개발 도구 배포와 모델 접근 관리에서 잇따라 논란을 겪으며 개발자들의 신뢰를 잃고 있다고 평가했다. 여기에 앤트로픽의 비용 논란도 개발자들의 화를 부추겼다. 최근 클로드 오퍼스 4.7을 둘러싸고 일부 작업에서 동일한 작업량임에도 이전보다 더 많은 토큰을 사용한다는 지적이 이어지고 있어서다. 업계 관계자는 "단가가 유지되더라도 실제 사용 토큰이 늘면 개발자가 체감하는 비용은 올라간다"며 "코드베이스 탐색, 리뷰, 리팩터링, 테스트처럼 긴 맥락을 유지해야 하는 AI 코딩 작업에선 토큰 사용량 변화가 비용 부담으로 직결된다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "예전에는 코드 리뷰를 맡기면 핵심 위주로 짚는다는 느낌이 강했는데, 최근에는 굳이 보지 않아도 될 부분까지 훑으며 토큰을 많이 쓰는 구조로 바뀌었다는 얘기들이 많다"며 "개발자들은 이를 사실상 체감 가격 인상으로 받아들이고 있다"고 말했다. 앤트로픽의 서비스 안정성도 변수로 떠올랐다. 최근 클로드 서비스와 API, 클로드 코드 접속 과정에서 장애가 보고되며 개발자 커뮤니티의 불만이 커진 것이다. AI 코딩 도구는 코드 작성과 수정, 테스트, 리뷰 등 개발 업무 흐름에 깊게 들어와 있어 접속 장애나 응답 불안정이 곧바로 업무 차질로 이어질 수 있다. 이 같은 악재는 오픈AI에 반사효과로 작용하고 있다. 개발자들이 클로드 코드에 제기하는 불만은 보안 불안, 비용 예측 어려움, 서비스 안정성 문제로 모인다. 코덱스는 코드베이스 탐색과 파일 수정, 테스트, 에이전트형 작업 수행 등 클로드 코드와 경쟁하는 영역이 넓어 대체재로 거론된다. 여기에 최근 성능 개선과 대규모 인프라 안정성이 부각되며 개발자 전환 수요를 흡수할 가능성이 커졌다는 평가가 나온다. 다만 개발자 이동이 장기 추세로 굳어질지는 아직 불확실하다. 클로드 코드가 여전히 코딩 품질과 에이전트형 작업에서 강한 지지층을 확보하고 있어서다. 앤트로픽이 토큰 정책과 서비스 안정성을 개선할 경우 이탈 분위기가 진정될 가능성도 있다. 업계에선 최근 논란을 두고 AI 코딩 도구 시장의 경쟁 기준이 성능 중심에서 운영 신뢰성 중심으로 이동하고 있음을 보여준 것으로 평가했다. 초기에는 코드 생성 능력과 리뷰 품질이 핵심 평가 기준이었다면, 이제는 보안 통제 수준과 토큰 효율, 장애 대응 능력, 인프라 투자 규모가 개발자 선택을 가르는 변수로 부상했다는 분석이다. 업계 관계자는 "개발자들은 좋은 모델을 찾지만 동시에 예측 가능한 비용과 안정적인 서비스를 원한다"며 "앤트로픽이 흔들리는 사이 오픈AI가 코덱스로 개발자 시장을 다시 가져올 기회를 잡은 것은 분명하다"고 말했다.

2026.04.30 09:33장유미 기자

[AI는 지금] MS 독점 벗어난 오픈AI, AWS 탑승…AI 클라우드 경쟁 본격화

오픈AI가 마이크로소프트(MS)와의 독점 구조를 완화하자마자 아마존웹서비스(AWS)와 협업을 공식화하면서 생성형 인공지능(AI) 시장의 경쟁 구도가 흔들리고 있다. 모델 성능 중심이던 경쟁이 클라우드 유통망과 운영 환경으로 이동하는 흐름이 본격화됐다는 평가다. AWS는 28일(현지시간) '왓츠 넥스트 위드 AWS' 행사에서 오픈AI의 GPT 모델과 코딩 도구 '코덱스', 오픈AI 기반 아마존 베드록 매니지드 에이전트를 공개했다. 일부 모델은 이날부터 제한적 프리뷰로 제공되며 고성능 모델은 수주 내 확대될 예정이다. 이번 발표는 오픈AI와 MS가 기존 독점 라이선스를 비독점 구조로 전환한 지 하루만에 나왔다는 점에서 주목된다. 이 일로 오픈AI는 그동안 애저에 집중됐던 모델 공급을 AWS, 구글 클라우드 등으로 확대할 수 있게 됐다. MS는 주요 파트너 지위와 오픈AI 모델·제품에 대한 장기 라이선스를 유지하는 대신 독점권을 내려놓았다. 업계에선 이를 오픈AI의 멀티 클라우드 전략 전환으로 해석했다. 기업 고객 상당수가 AWS를 주력으로 사용하는 상황에서 애저 중심 유통 구조로는 확장에 한계가 있었기 때문이다. 기업공개(IPO)를 앞둔 오픈AI로서는 이번 일로 고객 접점을 넓히고 매출 기반을 확대할 수 있는 계기를 마련할 수 있게 됐다. AWS도 베드록 경쟁력을 끌어올릴 수 있게 됐다. 베드록은 앤트로픽, 메타, 아마존 자체 모델 등을 제공해 온 생성형 AI 플랫폼이다. 여기에 오픈AI 모델이 추가되면서 주요 파운데이션 모델을 한 곳에서 제공하는 구조를 갖추게 됐다. 고객 입장에선 동일한 클라우드 환경 안에서 모델을 비교·선택할 수 있는 선택지가 늘어난 셈이다. 기업 도입 관점에선 배포 방식 변화가 핵심이다. 기존에는 오픈AI API를 직접 호출하는 방식이 일반적이었다. 이 경우 별도의 보안 검토와 계약, 데이터 전송 구조 설계가 필요했다. 반면 베드록을 통하면 기업이 사용하는 AWS 환경 안에서 모델을 호출할 수 있다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC), 접근 권한, 데이터 거버넌스 체계를 그대로 활용할 수 있어 보안 부담도 줄어든다. 성능 측면에서도 이점이 있다. 기업 내부 데이터와 애플리케이션, AI 모델이 동일 리전에서 동작하면 네트워크 지연이 줄어든다. 고객 응대, 금융 거래, 공급망 관리처럼 실시간 처리가 필요한 업무에서 도입 장벽을 낮추는 요소로 작용할 수 있다. 비용 구조 변화도 변수다. 오픈AI 모델 사용료가 AWS 통합 과금 체계 안에 포함될 경우 기업은 별도 AI 벤더 계약 없이 기존 클라우드 예산 내에서 도입을 검토할 수 있다. 업계에선 단순 토큰 가격보다 조달 절차 단순화와 운영 비용 절감이 실제 도입을 좌우하는 요인으로 보고 있다. AWS 내부 모델 경쟁도 불가피해졌다. 아마존은 그동안 앤트로픽 '클로드'를 핵심 파트너 모델로 육성해왔다. 여기에 오픈AI 모델이 추가되면서 베드록 내에서는 모델 간 경쟁이 본격화될 전망이다. AWS는 특정 모델을 밀기보다 워크로드별 선택 구조를 강화하는 방향을 유지할 것으로 보인다. 양사의 협력은 단순 모델 공급을 넘어선다. 아마존은 오픈AI에 최대 500억 달러(약 73조 6250억원) 투자를 약정한 것으로 알려졌고, 오픈AI는 향후 8년간 AWS에 약 1000억 달러(약 147조 2500억원) 규모의 컴퓨팅 자원을 사용할 계획이다. 또 아마존 자체 AI 칩 '트레이니엄'을 활용한 대규모 연산 계약도 이번에 포함된 것으로 전해졌다. 이는 모델, 인프라, 반도체가 결합된 구조로, 양사 협력이 기술 스택 전반으로 확대되고 있음을 보여준다. 국내 시장에도 영향이 예상된다. 네이버클라우드, NHN클라우드 등은 소버린 AI를 앞세워 차별화를 시도하고 있지만, 글로벌 빅테크가 모델과 클라우드, 에이전트를 통합한 서비스 확장에 나서면서 생태계 경쟁 부담이 점차 커질 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "이번 협업은 단순한 모델 공급 확대가 아니라 기업 AI 도입 방식 자체가 바뀌는 신호"라며 "앞으로는 모델 성능보다 보안, 과금, 운영 안정성을 포함한 클라우드 환경이 선택 기준이 될 가능성이 크다"고 말했다.

2026.04.29 09:28장유미 기자

[AI는 지금] 기업들 고민 파고든 딥시크, '초저가' V4로 오픈AI 흔들까

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 최신 모델 'V4'를 앞세워 API 가격을 대폭 낮추며 글로벌 AI 시장에 가격 경쟁을 촉발하고 나섰다. 기업들의 AI 도입 비용이 급증하는 가운데 '초저가' 전략으로 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 28일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 최근 AI 모델 가격을 인하하며 동급 모델인 오픈AI 'GPT-5.5' 대비 최대 97% 낮은 가격을 제시했다. 특히 API 이용 시 '입력 캐시 히트(input cache hit)' 비용을 기존의 10분의 1 수준으로 낮추면서 최소 입력 비용을 100만 토큰당 약 0.14달러까지 끌어내렸다. 이번 가격 정책은 즉시 적용되며 일시적 프로모션이 아닌 상시 정책으로 유지된다. 딥시크는 여기에 더해 V4-프로 모델에 대해 한시적으로 75% 추가 할인도 적용하고 있다. 이를 반영하면 일부 구간에서는 토큰당 비용이 사실상 '공짜 수준'에 근접한다는 평가도 나온다. 일반적으로 AI 서비스에서 입력량이 출력량보다 약 3배 많다는 점을 감안하면, 전체 대화 비용은 GPT-5.5 대비 수십분의 1 수준으로 낮아질 수 있을 것으로 보인다. 이번 가격 인하는 단순한 할인 정책을 넘어 AI 시장의 경쟁 축을 '성능'에서 '비용'으로 이동시키려는 시도로 해석된다. 실제로 중국 내 주요 AI 기업들이 플래그십 모델 가격을 인상하는 흐름과 달리, 딥시크는 정반대 전략을 택했다. 성능 측면에서는 여전히 글로벌 선두 업체와 격차가 있다는 평가도 나온다. V4-프로 모델은 주요 벤치마크에서 구글과 앤트로픽 모델 대비 낮은 점수를 기록한 것으로 알려졌다. 이에 따라 딥시크는 최고 성능 경쟁 대신 가격을 무기로 시장 점유율 확대에 나선 것으로 보인다. 이 같은 전략은 최근 기업들의 AI 비용 부담이 급증하고 있는 흐름과 맞물린다. 일부 기업에서는 AI 연산 비용과 토큰 사용료, 클라우드 인프라 지출이 인건비를 넘어서는 사례까지 등장하고 있다. 미국 매체 악시오스에 따르면 엔비디아는 일부 팀에서 AI 연산 비용이 직원 인건비를 훨씬 넘어섰고, 우버 역시 토큰 비용 증가로 연간 AI 예산을 조기 소진한 것으로 전해졌다. AI 확산과 함께 IT 지출도 빠르게 늘고 있다. 시장조사업체 가트너는 올해 글로벌 IT 지출이 6조 달러를 넘어설 것으로 전망하며 증가세는 AI 인프라와 클라우드, 소프트웨어 투자 확대가 이끌고 있다고 분석했다. 기업 입장에선 AI 도입이 생산성 향상보다 비용 부담 요인으로 작용할 수 있다는 우려도 커지는 상황이다. 이에 딥시크는 이 같은 비용 압박을 파고들어 스타트업과 비용 민감 기업을 주요 타깃으로 삼고 있다. 업계에선 일부 기업들이 오픈AI 대신 딥시크 등 저가 모델을 검토하는 움직임도 나타나고 있다고 봤다. 다만 초저가 전략이 곧바로 기업 고객 확보로 이어질지는 미지수다. 글로벌 기업의 경우 가격보다 데이터 보안, 규제 준수, 공급망 리스크를 우선 고려하는 경향이 강하기 때문이다. 중국 기업이라는 점에서 발생하는 데이터 접근 우려 역시 주요 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "딥시크의 등장은 단순한 신규 모델 출시를 넘어 AI 시장의 가격 기준 자체를 흔드는 변수로 작용할 가능성이 높다"며 "이제 기업들은 어떤 모델이 더 뛰어난지가 아니라 어떤 모델이 더 낮은 비용으로 운영 가능한지를 따지기 시작했다"고 말했다. 그러면서 "AI 경쟁의 기준이 성능에서 비용으로 이동하는 전환점이 될 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.28 15:41장유미 기자

[AI는 지금] 구글, 학습·추론 모두 효율로 승부…AI 인프라 판 흔든다

구글이 여러 데이터센터에 나뉜 연산 자원으로 대규모 인공지능(AI) 모델을 학습시키는 기술을 공개했다. 통신량과 장애 영향을 줄인 구조로, 초거대 AI 인프라 경쟁에서도 성능 못지않게 효율이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 구글 딥마인드는 23일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '디커플드 디로코(Decoupled DiLoCo)'를 발표했다. 대규모 학습 작업을 여러 개의 독립된 연산 단위로 나누고, 이들 사이에 비동기식으로 데이터를 주고받는 구조다. 동일한 칩을 하나의 대형 클러스터로 묶어 동기 상태를 유지하는 기존 방식과 달리 떨어진 데이터센터의 연산 자원을 여러 학습 단위로 나눠 운영하는 것이 핵심이다. 디커플드 디로코는 여러 지역에 나뉜 연산 자원을 묶어 학습을 이어가는 분산 학습 구조다. 특정 구역에서 장애가 발생해도 전체 학습이 멈추지 않도록 설계했다. 구글은 이 구조를 적용해 미국 4개 지역에서 120억 개 매개변수(12B) 모델을 2~5기가비피에스(Gbps) 광역망으로 학습시켰고, 기존 동기화 방식 대비 20배 이상 빠른 결과를 냈다. 또 별도 전용망 없이도 광역 네트워크 수준에서 생산급 분산 사전학습이 가능하다는 점도 강조했다. 장애 상황을 가정한 실험도 진행했다. 카오스 엔지니어링(chaos engineering) 방식으로 하드웨어 장애를 넣은 환경에서 일부 학습 단위가 중단된 뒤에도 전체 학습을 이어갔다. 또 복구된 단위는 다시 체계에 편입됐다. 특정 장비나 특정 구역의 문제가 전체 학습 작업으로 번지는 영향을 줄이도록 설계한 구조란 점에서 주목된다. 디커플드 디로코는 기존 디로코(DiLoCo)를 확장한 기술이다. 구글 딥마인드는 지난 2023년 연결성이 낮은 여러 연산 구역에서도 언어모델을 학습할 수 있는 저통신 분산 학습 기술인 디로코를 공개했다. 당시 8개 작업 단위 기준 완전 동기식 최적화와 유사한 성능을 내면서도 통신량은 500배 줄였다고 밝힌 바 있다. 이번에는 여기에 비동기 데이터 흐름과 장애 격리 구조를 더했다. 이는 구글의 6세대 텐서처리장치(TPU)인 트릴리움 운용 전략과도 연결된다. 구글은 디커플드 디로코를 통해 'TPU v6e'와 'TPU v5p' 등 서로 다른 세대의 칩을 하나의 학습 작업에 함께 투입할 수 있다고 설명했다. 신형 칩이 모든 지역에 동시 배치되지 않는 만큼, 최신 칩 확보뿐 아니라 기존 설비 활용도도 AI 인프라 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다. 이와 별개로 구글은 추론 병목 완화에도 속도를 내고 있다. 특히 구글 리서치가 지난 3월 공개한 '터보퀀트(TurboQuant)'는 생성형 AI 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 메모리 병목을 압축 기술로 줄일 수 있다는 점에서 업계의 높은 관심을 받았다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. 이를 통해 구글은 디커플드 디로코로 학습 단계에서 네트워크와 장애 영향을 줄이고, 터보퀀트로 추론 단계에서 메모리 병목을 낮추는 방식으로 AI 인프라 전반의 효율 개선에 나선 것으로 보인다. 경쟁사들도 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 블랙웰 계열에서 추론 성능과 함께 토큰당 비용 절감, 전력 효율을 강조하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 마이아 200(Maia 200)을 AI 토큰 생성의 경제성을 높이기 위한 추론 가속기로 소개했다. 메타는 MTIA 로드맵을 공개하며 맞춤형 반도체를 인공지능 인프라 전략의 중심에 두겠다고 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)도 트레이니엄3 울트라서버를 내놓으며 비용 효율과 에너지 효율을 전면에 내세웠다. 다만 구글은 칩 성능이나 서비스 단가에만 초점을 맞추지 않았다는 점에서 차별화된 모습을 보이고 있다. 학습 단계에선 데이터센터 간 분산 학습 구조를 손보고, 추론 단계에선 메모리 병목을 줄이는 방식으로 접근 범위를 넓혔다. 서로 다른 세대의 하드웨어를 함께 쓰는 구조까지 제시한 점도 특징이다. 업계 관계자는 "이제 AI 인프라 경쟁은 더 많은 칩 확보에서 끝나지 않는다"며 "분산된 자원을 얼마나 안정적으로 묶어 학습시키고, 추론 비용을 얼마나 낮추느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"고 설명했다.

2026.04.24 16:43장유미 기자

[AI는 지금] "모델 경쟁 끝났다"…해외 CSP 3사, 'AI 거버넌스'로 승부수

마이크로소프트(MS)를 필두로 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP) 빅3가 단순한 '인공지능(AI) 모델' 경쟁을 넘어 'AI 거버넌스(통제·관리)' 주도권 확보를 위한 인프라 기술 고도화에 나섰다. 기업들이 AI 에이전트 도입 시 가장 우려하는 보안 격리와 실행 통제 문제를 해결하며 '디지털 직원' 시대를 겨냥한 경쟁이 본격화됐다는 평가다. 24일 업계에 따르면 MS는 지난 22일 '파운드리 에이전트 서비스(Foundry Agent Service)'를 통해 에이전트 전용 '호스트형 에이전트(Hosted Agents)' 기능을 공개 프리뷰로 선보였다. 에이전트가 코드를 실행하거나 데이터를 처리할 때마다 독립된 가상머신(VM) 수준의 샌드박스를 실시간 할당해 기업의 기존 시스템과 완전히 분리된 환경에서 작업하도록 설계한 것이 핵심이다. 기존 클라우드 인프라는 다수 사용자가 자원을 공유하는 구조인 탓에 에이전트가 임의 코드를 실행할 경우 보안 리스크가 발생할 수 있었다. MS는 이를 하이퍼바이저 기반 격리 구조로 해결하며 세션별 독립 실행 환경과 파일 시스템 유지 기능을 함께 제공한다. 특히 에이전트가 중단 후 재개되더라도 이전 작업 상태를 그대로 이어가는 '지속성(Persistence)'을 기본 기능으로 내세웠다. 비용 구조 역시 바꿨다. 에이전트가 유휴 상태일 경우 자원을 자동으로 줄여 비용이 발생하지 않도록 하는 '스케일 투 제로(Scale-to-zero)' 방식을 적용해 실제 업무 단위 중심의 과금 구조를 제시했다. AWS도 유사한 방향으로 대응에 나섰다. '아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)' 내 코드 인터프리터 기능을 통해 에이전트가 생성한 코드를 격리된 환경에서 실행할 수 있도록 지원한다. 서버리스 기반 아키텍처를 활용해 필요 시에만 자원을 할당하는 구조로, 보안과 비용 효율을 동시에 확보하는 데 초점을 맞췄다. 구글 클라우드는 인프라 레벨에서 접근하고 있다. '구글 분산형 클라우드(GDC)'를 통해 데이터센터 자체를 기업 내부나 특정 환경으로 확장 배치함으로써 데이터가 외부로 나가지 않도록 물리적 격리를 구현한다. 여기에 '버텍스 AI 에이전트 빌더(Vertex AI Agent Builder)'를 결합해 고보안 환경에서도 에이전트 기반 서비스를 운영할 수 있는 구조를 제시했다. 글로벌 CSP들이 이처럼 보안·격리 기술을 전면에 내세운 것은 AI 에이전트의 기업 내 실사용 단계가 본격화됐음을 보여주는 신호로 풀이된다. 클라우드 경쟁의 중심이 '누가 더 뛰어난 모델을 보유했는가'에서 '누가 더 안전하게 에이전트를 통제할 수 있는 인프라를 제공하는가'로 이동하고 있다는 분석이다. 또 기업 입장에선 아무리 성능이 뛰어난 AI라도 내부 시스템 접근 권한과 데이터 처리 과정이 통제되지 않으면 실제 업무에 투입하기 어렵다. 이에 CSP들은 ▲세션별 독립 실행 환경(샌드박스) ▲유휴 시 비용을 줄이는 구조 ▲에이전트별 신원 및 권한 관리 체계 등을 인프라 단에서 기본 제공하기 시작했다. 특히 MS와 AWS가 에이전트 실행 환경을 논리적으로 격리하는 데 초점을 맞췄다면, 구글은 GDC를 통해 클라우드 인프라 자체를 물리적으로 분리하는 전략을 취하고 있다는 점에서 접근 방식에도 차이를 보인다. 업계에선 이 같은 흐름을 두고 클라우드의 '에이전트화'가 본격화되고 있다고 평가했다. 또 단순히 연산 자원을 제공하는 수준을 넘어 AI가 실제 업무를 수행하는 '작업 공간' 자체를 설계하는 경쟁으로 확장되고 있다고 봤다. MS 측은 "전통적인 컴퓨팅은 여러 사용자가 동일한 인스턴스를 공유하도록 설계됐지만 이는 에이전트 환경에 적합하지 않다"며 "각 에이전트는 고유한 격리 환경과 지속적인 상태를 갖춘 전용 인프라 위에서 구동돼야 한다"고 밝혔다.

2026.04.24 12:27장유미 기자

[AI는 지금] AI 음악, 하루 7만5000곡 쏟아진다…스트리밍 시장 구조 '흔들'

인공지능(AI)이 만든 음악이 빠르게 늘어나면서 음악 산업의 구조 자체를 흔들고 있다. 콘텐츠 생산 방식이 인간 중심에서 자동화 기반으로 이동하면서 창작·유통·수익 구조 전반에 변화가 확산되는 모습이다. 21일 IT 전문매체 테크크런치에 따르면 글로벌 음원 플랫폼 디저(Deezer)에 매일 업로드되는 신규 곡의 44%는 AI로 생성된 음악인 것으로 나타났다. 디저에선 하루 약 7만5000곡, 월 기준으로는 200만 곡 이상의 AI 음악이 플랫폼에 유입되고 있는 상태다. 이는 지난해 초 하루 1만 곡 수준에서 시작해 1년여 만에 급증한 수치다. 다만 소비 측면에서는 아직 제한적이다. 디저에 따르면 AI 음악의 스트리밍 비중은 전체의 1~3% 수준에 그치고 있다. 이 가운데 85%는 사기성 스트리밍으로 판별돼 수익화가 차단되고 있다. 이 같은 변화는 음악 산업 전반의 구조 재편을 예고하고 있다. 무엇보다 AI 기반 콘텐츠의 대량 생산은 음악의 희소성을 약화시키며 기존 창작자 중심 생태계에 부담으로 작용하고 있다. 동시에 플랫폼 내 콘텐츠 과잉 현상이 심화되면서 추천 알고리즘과 편집 큐레이션의 중요성은 더욱 커지는 모습이다. 디저는 이에 대응해 AI 생성 음악을 추천 알고리즘에서 제외하고 에디토리얼 플레이리스트에도 포함하지 않는 정책을 유지하고 있다. 또 향후 AI 곡의 고음질(hi-res) 버전 저장을 중단하기로 하는 등 관리 기준을 강화하고 있다. 이는 AI 콘텐츠 확산 속에서 플랫폼의 콘텐츠 선별 권한, 이른바 '게이트키퍼' 역할이 강화되고 있음을 보여준다. 수익 구조에도 변화가 감지된다. 대량 생성된 AI 음악이 자동화된 스트리밍과 결합되면서 로열티 분배 왜곡 우려가 커지고 있어서다. 실제로 디저는 AI 음악 스트리밍의 85%를 사기성으로 판별하고 수익화를 차단하고 있다. 소비자 인식 역시 변화하고 있다. 디저가 지난해 실시한 조사에 따르면 응답자의 97%가 AI 음악과 인간 창작 음악을 구분하지 못했다. 동시에 52%는 AI 음악의 차트 포함에 반대, 80%는 명확한 표시가 필요하다고 답해 산업 내 기준 마련 요구도 커지고 있다. AI 음악은 새로운 시장 가능성도 열고 있다. 최근 미국과 영국 등 주요 시장에서 AI 생성 곡이 아이튠즈 차트 1위를 기록하면서 AI 음악이 실험 단계를 넘어 상업 콘텐츠로 확장되고 있다는 평가도 있다. 특히 광고, 게임, 영상 등에서 활용되는 저비용·대량 음악 시장을 중심으로 빠르게 확산될 가능성도 높아졌다. 업계에선 AI 음악 확산이 기술 도입을 넘어 산업 구조 전환을 촉발할 것으로 보고 있다. 콘텐츠 공급의 급증과 함께 플랫폼의 영향력이 확대되는 한편, 저작권 체계와 표시 기준 등 제도적 대응 논의도 본격화될 전망이다. 알렉시 랑테르니에 디저 최고경영자(CEO)는 "AI 생성 음악은 더 이상 주변적인 현상이 아니다"며 "아티스트 권리를 보호하고 팬들에게 투명성을 제공하기 위해 음악 산업 전반의 공동 대응이 필요하다"고 밝혔다.

2026.04.21 11:09장유미 기자

[AI는 지금] 성우 일자리 사라지나…구글, 연기하는 'AI 음성'으로 기업 시장 공략

구글이 감정 표현과 제어 기능을 강화한 차세대 음성 합성 모델을 선보이며 인공지능(AI) 음성 시장 공략에 속도를 내고 있다. 텍스트 중심이던 생성형 AI 경쟁이 음성 인터페이스로 확장되는 흐름 속에서 기업용 수요를 겨냥한 기술 고도화가 본격화되는 양상이다. 17일 업계에 따르면 구글은 지난 15일(현지시간) 공식 블로그를 통해 차세대 텍스트 음성 변환(Text-to-Speech) 모델 '제미나이 3.1 플래시 TTS(Gemini 3.1 Flash TTS)'를 공개했다. 이번 모델은 개발자용 API와 기업용 버텍스(Vertex) AI, 협업 도구 등을 통해 순차적으로 제공된다. 이번 모델의 핵심은 음성 표현력과 제어 기능 강화다. 자연어 기반 '오디오 태그'를 통해 속도, 억양, 감정 등을 세밀하게 조정할 수 있다. '디렉터 모드'를 활용하면 장면 설정과 캐릭터 역할을 지정해 보다 정교한 음성 생성이 가능하다. 기존 TTS가 단순 낭독 중심이었다면, 이번 모델은 맥락에 맞는 감정 표현까지 반영하는 수준으로 진화했다. 여러 화자가 동시에 등장하는 대화를 한 번에 생성할 수 있는 '멀티 스피커' 기능도 적용됐다. 화자별로 개별 호출이 필요했던 기존 방식과 달리 자연스러운 대화 흐름을 구현할 수 있어 팟캐스트, 오디오 콘텐츠, AI 비서 등 다양한 분야에서 활용도가 높아질 것으로 보인다. 성능과 비용의 균형도 강조됐다. 구글은 블라인드 인간 평가 기반 TTS 벤치마크에서 높은 점수를 기록하는 동시에 '플래시' 계열 구조를 통해 연산 비용을 낮췄다. 이는 기업 고객이 대규모로 도입할 수 있는 환경을 고려한 설계다. 글로벌 확장성도 확보했다. 70개 이상의 언어와 방언을 지원하며 지역별 억양과 표현을 반영할 수 있도록 했다. 이를 통해 글로벌 서비스에서 현지화된 음성 경험 구현이 가능해질 것으로 기대된다. 아울러 생성 음성에는 신스ID(SynthID) 워터마킹을 적용했다. 사람이 인지하기 어려운 방식으로 식별 정보를 삽입해 AI 생성 여부를 판별할 수 있도록 한 것으로, 허위 정보 확산 등 부작용 대응을 고려한 조치로 풀이된다. 구글의 이 같은 움직임 속에 음성 인터페이스를 둘러싼 경쟁도 본격화되는 양상이다. 이미 오픈AI, 메타 등 주요 기업들도 음성 기반 기술 고도화에 속도를 내고 있다. 오픈AI는 대화형 AI에 실시간 음성 기능을 결합해 사람과 유사한 상호작용 구현에 집중하고 있으며, 메타는 AI 캐릭터와 음성 기반 소셜 경험을 결합하는 방향으로 투자를 확대하는 모습이다. 이 같은 기술 진화는 음성 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 가져올 것으로 보인다. 감정 표현과 다중 화자 구현이 가능해지면서 광고, 더빙, 오디오북 등 기존 성우 중심으로 운영되던 영역 일부가 AI로 대체될 가능성이 거론된다. 다만 업계에선 고도화된 연기력과 창의성이 요구되는 영역에서 인간 성우의 역할이 당분간 유지되는 한편, 반복적·대량 제작 중심의 시장부터 구조 변화가 나타날 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 "그동안 TTS는 정확하게 읽는 기술에 초점이 맞춰졌다면, 이제는 감정과 맥락을 얼마나 자연스럽게 구현하느냐가 경쟁력으로 바뀌고 있다"며 "표현력과 제어 기능이 결합되면서 음성 기반 콘텐츠와 AI 인터페이스 시장이 동시에 확대될 것"이라고 말했다.

2026.04.17 15:03장유미 기자

[AI는 지금] 젠슨 황, AI 다음 패권 '양자' 낙점…오픈 모델로 QPU 표준 선점 본격화

엔비디아가 양자 컴퓨팅의 실용화를 앞당길 세계 최초의 오픈 인공지능(AI) 모델 '엔비디아 아이징(NVIDIA Ising)'을 전격 발표하며 양자 생태계 주도권 선점에 나섰다. AI를 양자 컴퓨터의 제어 계층으로 활용해 그간 하드웨어 제약으로 꼽혔던 양자 오류 문제를 소프트웨어로 정면 돌파하겠다는 전략이다. 16일 엔비디아에 따르면 아이징은 양자 프로세서의 보정(Calibration)과 오류 정정(Decoding)에 최적화된 모델군으로 구성됐다. 특히 AI 기반의 디코딩 모델은 기존 업계 표준 대비 속도는 2.5배 빠르고 정확도는 3배나 높다. 이는 취약한 큐비트 상태를 실시간으로 관리해 양자 컴퓨터를 실제 산업 현장에서 쓸 수 있는 '신뢰할 수 있는 컴퓨터'로 전환하는 핵심 기술이다. 핵심 모델인 '아이징 캘리브레이션'은 비전 언어 모델(VLM)을 활용해 며칠씩 걸리던 보정 작업을 단 몇 시간으로 단축한다. '아이징 디코딩'은 3D 합성곱 신경망(CNN)을 통해 양자 오류를 실시간으로 잡아낸다. 이는 하드웨어의 물리적 한계를 소프트웨어 지능으로 극복하겠다는 젠슨 황 최고경영자(CEO)의 의지가 투영된 결과물이다. 이번 발표는 엔비디아가 기존 GPU 중심 AI 인프라 주도권을 차세대 양자 데이터센터로 확장하려는 전략적 포석으로 읽힌다. 양자 상용화의 최대 병목으로 꼽히는 오류 정정과 보정 자동화 영역을 선점함으로써, 향후 QPU가 데이터센터의 새로운 연산 축으로 편입될 때 소프트웨어 런타임과 양자연산장치(QPU)-그래픽처리장치(GPU) 인터커넥트 표준까지 선점하려는 움직임으로 해석된다. 국내외 AI 인프라 시장에도 거센 파장이 예상된다. 엔비디아는 자사의 '쿠다-Q(CUDA-Q)' 플랫폼과 'NVQ링크(NVQLink)' 하드웨어를 아이징 모델과 통합해 GPU와 QPU가 공존하는 하이브리드 컴퓨팅 표준을 제시했다. 이는 향후 클라우드서비스제공업체(CSP)들이 양자 가속 서비스를 설계할 때 엔비디아의 쿠다-Q·NVQ링크 중심 스택을 사실상의 표준 레이어로 채택할 가능성을 높일 것으로 보인다. 결과적으로는 엔비디아의 플랫폼 영향력을 크게 확대할 수 있다는 분석도 나온다. 이미 아톰 컴퓨팅, 아이온큐(IonQ) 등 글로벌 양자 기업은 물론 연세대학교 등 국내외 주요 학계에선 아이징에 대한 검증·적용이 진행되고 있다. 엔비디아는 NIM 마이크로서비스와 쿡북(Cookbook)을 함께 제공해 개발자들이 특정 하드웨어 아키텍처에 맞춰 모델을 즉각 파인튜닝할 수 있도록 지원하며 양자 개발 스택 영향력을 높이고 있다. 황 CEO는 "AI는 양자 컴퓨팅을 실용화하기 위해 필수적"이라며 "아이징을 통해 AI는 제어 계층으로서 양자 기계의 운영체제 역할을 수행하고, 취약한 큐비트를 신뢰할 수 있는 양자-GPU 시스템으로 전환할 것"이라고 강조했다. 업계 관계자는 "이번 발표는 엔비디아가 단순한 가속기 제조사를 넘어 양자-클래식 하이브리드 컴퓨팅의 런타임 표준을 장악하겠다는 선언"이라며 "특히 복잡도가 높은 양자 오류 정정 코드를 고성능 GPU 기반의 신경망으로 해결하려는 시도는 향후 퀀텀 데이터센터 설계의 필수적인 레퍼런스가 될 가능성이 높다"고 분석했다.

2026.04.16 10:34장유미 기자

[AI는 지금] 구글, 월가 자본 끌어다 'AI 영토' 넓힌다…"빚 안 지고 AI거점 확충"

구글이 57억 달러(약 8조원) 규모 정크본드(고수익 회사채) 발행을 골자로 하는 데이터센터 프로젝트를 통해 인공지능(AI) 인프라 자금조달의 새로운 이정표를 세웠다. 빅테크가 직접 부채를 떠안지 않고도 초대형 데이터센터를 선점하는 AI 확장 전략이 본격화했다는 분석이 나온다. 15일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 모건스탠리는 이날 구글 연계 데이터센터 프로젝트의 57억 달러 규모 5년 만기 정크본드 마케팅에 착수했다. 발행 자금은 미국 인디애나주 설리번카운티 캠퍼스 내 신규 데이터센터 2개동 건설에 투입된다. 해당 시설은 AI 특화 클라우드 기업 플루이드스택(Fluidstack)이 장기 임차하며, 구글이 지급보강(backstop) 형태로 수요 안정성을 뒷받침하는 구조다. 월가에서는 "빅테크 수요를 담보로 한 신종 AI 인프라 금융"으로 평가하고 있다. 이번 자금 조달은 부외금융(off-balance-sheet financing) 방식으로 추진된다. 부외금융은 채무비율을 줄이거나 위험관리를 위해 자산을 매입하는 경우에 주로 사용되는 방식이다. 프로젝트나 자회사를 위한 자금 조달, 소수 지분을 보유한 자산 매입을 위한 자금조달 방법 등이 대표적이다. 이번 거래가 주목받는 것은 구글이 직접 자금을 투입하지 않으면서도 데이터센터 공간과 전력, 그래픽처리장치(GPU) 수용 능력을 선제 확보할 수 있기 때문이다. 외부 개발사와 자본 시장을 활용해 AI 경쟁의 핵심 축인 데이터센터 부지와 전력망 확보에 나서는 전략이다. 구글은 지난해 암호화폐 채굴기업 테라울프(TeraWulf Inc)의 데이터센터 금융에도 32억 달러 규모 지급보강 구조를 적용한 바 있다. 텍사스 프로젝트에서도 같은 방식으로 12억8000만 달러 규모 추가 정크본드를 발행했다. 그 연장선상에서 나온 인디애나 거래는 거래 규모를 역대 최대로 확대한 사례다. 업계에선 이를 단순 부동산 금융이 아니라 AI 수요 선점 경쟁의 자본시장 버전으로 해석한다. 구글 입장에선 직접 대규모 설비투자(CAPEX)를 집행할 때보다 재무제표 부담을 낮추면서도 필요한 시점에 전용 인프라를 확보할 수 있다. 플루이드스택은 최근 앤트로픽PBC와 500억 달러 규모 맞춤형 데이터센터 구축 계약을 체결하는 등 AI 전용 인프라 시장의 핵심으로 부상했다. 최근엔 10억 달러 투자를 유치하면서 기업가치 180억 달러를 인정받기도 했다. 이번 프로젝트 역시 초대형 생성형 AI 고객 수요를 겨냥한 선제 증설 성격이 짙은 것으로 분석됐다. 다만 일각에선 데이터센터 부채가 빠르게 누적되는 점을 위험 요소로 보고 있다. 최근 일부 AI 연계 데이터센터 채권은 10% 안팎 고수익률을 제시해야 투자자를 모을 정도로 선별 장세가 뚜렷해졌다. 결국 장기 임대계약 유지 여부와 AI 수요의 실질 수익화가 향후 건전성을 가를 핵심 변수라는 평가다. 업계 관계자는 "이제 빅테크는 직접 돈을 넣기보다 수요를 보증해 월가 자금을 끌어오는 방식으로 AI 인프라를 선점하고 있다"며 "전력과 부지를 먼저 확보한 사업자가 결국 차세대 AI 경쟁의 주도권도 가져가게 될 것"이라고 말했다.

2026.04.16 09:45장유미 기자

[AI는 지금] 개인 범죄부터 보이콧까지…오픈AI 둘러싼 AI 불신 '확산'

오픈AI를 향한 반감이 개인 범죄와 집단 불매로 이어지며 인공지능(AI)을 둘러싼 사회적 갈등이 심화하고 있다. 14일(현지시간) AP통신 보도에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 자택에 화염병을 던진 혐의로 기소된 20대 남성 대니얼 모레노-가마가 샌프란시스코 카운티 캘리포니아주 1심 법원서 열린 기소 인부 절차에 출석했다. 모레노-가마 국선변호인은 피의자가 자폐스펙트럼 장애를 갖고 있으며 당시 정신적으로 불안정한 상태였다고 설명했다. 적용된 살인미수 혐의가 과도하다는 점도 지적했다. 변호인은 "검찰과 연방 정부가 억만장자인 알트먼 CEO를 의식해 단순 기물 파손 사건을 과도하게 확대 해석하고 있다"며 "정신질환을 가진 청년을 사례로 공포를 부각시키는 것은 부당하다"고 밝혔다. 텍사스 출신인 모레노-가마는 지난 10일 새벽 샌프란시스코 노스비치 지역에 위치한 알트먼 자택에 화염병을 던진 뒤 오픈AI 사무실 진입을 시도하다 현장에서 체포됐다. 수사 당국은 모레노-가마 개인 문서에서 AI가 인류를 위협할 수 있다는 글을 포착했다고 밝혔다. 이 문서에는 알트먼 CEO를 포함한 주요 AI 기업 경영진과 투자자 명단, 주소 정보도 정리된 것으로 파악됐다. 이런 미국 내 반AI 정서는 온라인에서도 번진 바 있다. 지난 2월 오픈AI를 겨냥한 불매 운동이 AI에 대한 반감은 온라인에서 불매 운동으로 확산했다. 당시 소셜 네트워킹 서비스(SNS) '엑스'와 '인스타그램' '블루스카이' 등에서는 챗GPT 구독 해지 인증과 참여를 독려하는 게시물이 이어졌다. 이 운동은 오픈AI 경영진의 정치적 행보와 맞물려 확산한 것으로 전해졌다. 그렉 브록먼 오픈AI 사장 부부가 트럼프 대통령 지지 슈퍼팩에 수천만 달러를 후원했고, 이민세관단속국(ICE)이 GPT 기반 도구를 채용 심사에 활용한 사실이 알려지며 반발이 커졌다. 이 같은 오픈AI에 대한 반 AI 정서는 지난해부터 나타났다. 지난해 10월 샌프란시스코 도심에서는 AI 금지 시위가 예고됐고, 오픈AI 사옥 앞과 거리 집회에서는 AI가 인간 사고를 저해한다는 주장도 나왔다. 시장 지표에서도 변화가 감지됐다. 미국 앱토피아 조사에 따르면 챗GPT 모바일 시장 점유율은 지난해 1월 69.1%에서 올해 1월 45.3%로 하락했다. 시위단체는 "챗GPT는 시장 점유율을 잃고 있다"며 "오픈AI는 벌어들이는 금액 3배를 손해보고 있다"고 홈페이지를 통해 주장했다.

2026.04.15 18:00김미정 기자

[AI는 지금] 中, '월드모델' 역습…방대한 제조 데이터로 美 기술 패권 정조준

중국 인공지능(AI) 업계가 차세대 피지컬 AI 핵심 기술로 꼽히는 '월드모델' 분야에서도 미국을 빠르게 추격하고 있다. 대규모 제조 현장과 로봇 운영 과정에서 축적되는 실물 데이터를 앞세워 연구 단계를 넘어 산업 현장 적용 속도에서 우위를 확보했다는 평가다. 14일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 스타트업 기가AI는 자국 내 광범위한 산업 시나리오와 정부 주도의 대규모 데이터 수집 역량을 바탕으로 월드모델 기술 혁신을 주도하고 있다. 월드모델은 3차원(3D) 환경과 물리 법칙을 가상 공간에서 구현해 로봇과 자율주행차 등 피지컬 AI를 학습시키는 기술이다. 생성형 AI 경쟁이 언어·멀티모달을 넘어 실제 세계 시뮬레이션으로 확장되면서 글로벌 빅테크와 스타트업 자금이 동시에 몰리는 차세대 격전지로 부상하고 있다. 왕샤오펑 기가AI 알고리즘 파트너는 SCMP와의 인터뷰에서 "중국의 강점은 방대한 산업 시나리오와 정부 주도 데이터 수집 체계"라며 "대규모 구조화 데이터를 빠르게 확보할 수 있다는 점이 로보틱스 고도화의 핵심 경쟁력"이라고 밝혔다. 실제 중국은 제조업 기반이 두텁고 공장 자동화 보급 속도가 빨라 로봇 유지보수 주기마다 발생하는 고빈도 데이터를 AI 학습에 재투입하기 유리한 구조다. 업계에선 이 같은 '현장 데이터 플라이휠'이 미국 대비 중국 월드모델 생태계의 상용화 속도를 끌어올리고 있다고 보고 있다. 이 같은 분위기 속에 기가AI 측은 자사 최신 모델 '기가월드-1'가 시각 품질, 물리 법칙 준수, 3D 정확도 등에서 구글과 엔비디아 계열 모델을 앞섰다고 주장했다. 기가AI는 최근 10억 위안(약 1천900억원) 규모 신규 투자를 유치한 데 이어 수주 만에 같은 규모의 후속 투자도 추가 확보하며 시장 기대도 입증했다. 지난 2023년 설립된 기가AI는 중국에서 가장 이른 시기에 월드모델 실험에 뛰어든 스타트업 중 하나다. 현재 리오토, 샤오펑, BYD 등 전기차 업체와 협력해 비전 기반 자율주행 시스템을 개발 중이며 연간 수천만 위안 규모 매출도 기록 중인 것으로 전해졌다. 미국 역시 관련 투자 경쟁이 치열하다. AI 석학 페이페이 리가 설립한 월드랩스와 얀 르쿤 측 AMI랩스 등이 올해 1분기 각각 10억 달러 안팎 자금을 확보한 것으로 알려졌다. 구글 딥마인드는 웨이모와 손잡고 월드모델을 자율주행 학습에 적용하고 있으며, 일론 머스크의 테슬라 역시 휴머노이드 로봇 옵티머스 훈련에 활용 중이다. 중국 빅테크도 속도를 높이고 있다. 알리바바그룹 산하 지도 서비스 아맵은 올해 초 월드모델 연구를 공식화했고, 텐센트는 단일 이미지나 텍스트만으로 3D 환경을 생성하는 오픈소스 모델을 공개하며 생태계 확대에 나섰다. 다만 업계에선 기술 낙관론과 별개로 실제 수익화까지는 시간이 더 필요하다는 시각도 나온다. 현실 세계의 복잡한 물리 변수를 얼마나 정밀하게 재현할 수 있는지, 이를 안전한 로봇·자율주행 서비스로 연결할 수 있는지가 여전히 검증 과제로 남아 있어서다. 중국의 제조 데이터 우위가 분명한 강점이지만 상용 서비스 단계에서는 안전성과 비용 효율성이 최종 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 업계 관계자는 "대규모언어모델(LLM) 경쟁이 언어 이해 중심이었다면 다음 승부는 결국 현실 세계를 얼마나 정밀하게 복제하느냐에 달려 있다"며 "중국은 제조 현장과 로봇 운영 데이터 측면에서 확실한 우위를 갖고 있어 월드모델 상용화 속도가 예상보다 빨라질 수 있다"고 말했다.

2026.04.15 17:05장유미 기자

[AI는 지금] AI가 일자리 뺏는다더니…의사·변호사 몸값 더 뛰었다, 왜?

생성형 인공지능(AI) 고도화 경쟁이 고숙련 인력 시장의 판을 바꾸고 있다. 변호사·의사·개발자 등 전문직 계약자를 AI 학습과 검증에 투입하는 수요가 급증하면서 관련 인재 매칭 플랫폼들이 연 매출 1조원 안팎 규모로 몸집을 키우는 등 'AI 시대형 전문 인력 공급망'이 새로운 산업 축으로 부상하고 있다. 14일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 미국 인재 매칭 플랫폼 핸드셰이크의 AI 학습용 인력 공급 사업 연환산 총매출은 최근 10억 달러(약 1조4767억원)에 근접한 것으로 전해졌다. 올해 1월 연환산 총매출은 약 5억5천만 달러 수준이었으나, 단기간에 두 배 수준으로 불어나 신규 사업 개시 1년 만에 '유니콘급 매출 체력'을 확보하게 됐다. 같은 분야 스타트업 머코어(Mercor)도 올해 초 연환산 총매출 10억 달러를 넘어선 것으로 알려졌다. 지난해 9월 연환산 총매출 5억 달러 수준에서 반년 만에 두 배 성장한 것으로, 외부 전문가 인건비를 제외하고도 3억~4억 달러의 매출을 올리며 현금흐름 기준 흑자를 유지하고 있는 것으로 전해졌다. 이번 급성장은 AI 모델 개발의 병목이 연산 자원이나 공개 데이터에서 도메인 전문성 기반의 인간 피드백으로 이동한 데 따른 결과로 풀이된다. 초기 생성형 AI 시장이 범용 웹 데이터와 단순 라벨링 인력에 의존했다면, 최근에는 법률 검토, 의료 추론, 박사급 과학 문제 풀이, 고급 코딩 검증 등 전문직 수준의 평가 데이터 수요가 급증하고 있다. 특히 오픈AI, 앤트로픽, 메타 등 주요 AI 기업들이 모델의 추론 성능과 에이전트 완성도를 끌어올리기 위해 외부 전문가 네트워크를 적극 활용하면서 관련 시장이 빠르게 커지고 있다. 이들 플랫폼은 수익의 60~70%를 계약자에게 지급하는 구조로, 사람을 많이 투입할수록 매출이 커지는 일종의 'AI 시대형 전문 인력 파견업'으로 자리잡고 있다. 국내 시장에도 적잖은 파급이 예상된다. 금융·법률·제조·공공처럼 규제와 정확도가 중요한 산업에서 한국어 기반 전문 데이터 수요가 빠르게 늘고 있어서다. 업계선 기존 데이터 가공 기업뿐 아니라 대형 SI, 클라우드, 전문직 플랫폼까지 이 시장에 뛰어들 가능성이 크다고 보고 있다. 특히 한국 기업들이 자체 거대언어모델(LLM)과 산업 특화 에이전트를 고도화하는 과정에서 외부 전문가 풀 확보 경쟁이 본격화할 것이란 관측도 나온다. 다만 외부 전문가 네트워크를 대규모로 운영하는 구조상 개인정보 보호와 데이터 보안 리스크는 새로운 변수로 떠오르고 있다. 실제 머코어는 최근 오픈소스 도구 해킹 여파로 데이터 유출 사고를 겪으며 일부 고객사 협업에 차질을 빚은 것으로 알려졌다. AI 산업의 경쟁 축이 그래픽처리장치(GPU)와 모델에서 '전문가 데이터 공급망'으로 옮겨가고 있다는 점도 주목된다. 누가 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보하느냐보다, 누가 더 양질의 전문직 피드백 네트워크를 구축하느냐가 서비스 완성도를 가를 핵심 변수로 떠오르고 있다는 의미다. 업계 관계자는 "생성형 AI가 고도화될수록 범용 데이터만으로는 한계가 분명해지고 있다"며 "앞으로는 의사·변호사·회계사·개발자 등 직무별 전문가 풀을 얼마나 빠르게 조직해 모델 학습과 검증에 투입하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.04.14 17:16장유미 기자

[AI는 지금] 딥시크, V4 앞두고 내몽골行…중국 AI, 칩·데이터센터 전쟁 본격화

중국 인공지능(AI) 산업이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 자체 데이터센터 구축과 국산 AI 칩 최적화 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 정부 주도의 인프라 정책이 맞물리면서 스타트업부터 빅테크까지 '풀스택 AI 인프라 내재화' 전략이 확산되는 모습이다. 13일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 차세대 플래그십 모델 V4 출시를 앞두고 중국 내몽골 울란차브 지역에서 서버 유지보수 엔지니어와 데이터센터 구축 관리자 등 현장 인력 채용을 확대하고 있다. 이는 해당 기업이 소프트웨어·연구 중심 채용에서 벗어나 데이터센터 운영 등 물리적 인프라 영역으로 확장하는 첫 공개 사례로 해석된다. 특히 업계에선 이번 행보가 단순한 인력 확충이 아니라 AI 인프라 전략 전환의 신호라고 해석했다. 그동안 딥시크는 모델 개발과 알고리즘 고도화에 집중해왔지만, V4를 기점으로 대규모 학습·추론을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 직접 확보·운영하는 구조로 이동한 분위기다. 이는 AI 모델 경쟁이 '성능'에서 '연산 인프라 확보 능력'으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 또 내몽골은 중국 정부가 추진하는 '동수서산(東數西算)' 전략의 핵심 거점으로, 전력 비용과 토지 가격이 낮아 대규모 데이터센터 구축에 유리한 지역이다. 특히 딥시크가 해당 지역에서 데이터센터 운영 인력을 직접 채용하기 시작했다는 점은 기존의 외부 클라우드 의존 구조에서 벗어나 자체 인프라 내재화로 전환하려는 움직임으로 해석된다. 일각에선 V4가 단순한 모델 업그레이드를 넘어 컴퓨팅 구조 자체를 재설계하는 계기가 될 수 있다고 관측했다. 또 화웨이의 AI 칩 생태계와의 연계 가능성까지 거론하며 국산 칩 기반 최적화 전략을 본격화할 가능성이 있다고 봤다. 이 같은 흐름은 딥시크에 국한되지 않고 중국 AI 산업 전반으로 확산되고 있다. 이른바 '중국 AI 6룡'으로 불리는 스타트업들과 빅테크 기업들은 공통적으로 미국 기술 의존도를 줄이고 국산 AI 칩 기반 인프라를 구축하는 방향으로 전략을 재편하는 모습이다. 대표적으로 지푸AI는 엔비디아 칩 없이 화웨이의 AI 반도체 '어센드(Ascend)' 계열만으로 대규모 모델 학습을 수행했다고 밝히며 국산 칩 기반 학습 가능성을 강조하고 있다. 또 화웨이의 AI 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 활용해 소프트웨어부터 하드웨어까지 전 과정을 자국 기술로 구축하는 전략도 병행하고 있다. 문샷AI와 미니맥스는 저비용 고효율 구조를 중심으로 서부 및 내륙 데이터센터 자원 확보에 나서고 있다. 전력·토지 비용이 낮은 지역을 중심으로 AI 연산 인프라를 선점하는 흐름이 강화되며 관련 투자도 가속화되고 있다.빅테크 기업들도 인프라 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 바이두는 자체 AI 칩 '쿤룬'을 기반으로 수백만 개 칩을 수용할 수 있는 초대형 '슈퍼 노드' 구축 계획을 추진 중이다. 알리바바그룹은 클라우드 인프라를 활용해 스타트업과 기업 고객에게 내륙 데이터센터 자원을 패키지 형태로 공급하며 생태계 영향력을 확대하고 있다. 업계에선 중국 AI 산업의 경쟁 축이 구조적으로 이동하고 있다는 분석이 지배적이다. 기존에는 모델 성능과 알고리즘 혁신이 핵심이었다면, 현재는 데이터센터 입지, 전력 비용, AI 칩 확보, 운영 인력 등 물리적 인프라 요소가 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "이제 AI 경쟁은 모델을 잘 만드는 문제가 아니라 얼마나 안정적으로 대규모 연산 인프라를 확보하고 운영할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "중국 기업들은 사실상 소프트웨어 기업에서 인프라 사업자로 빠르게 진화하고 있다"고 말했다.

2026.04.13 14:46장유미 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

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