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AI 열풍 올라탄 채굴기업…GPU가 '기회이자 부담'인 이유

비트코인 채굴기업이 인공지능(AI) 데이터센터 사업으로 영역을 넓히는 가운데, 그래픽처리장치(GPU)를 직접 보유하느냐가 사업 전략을 가르는 주요 변수로 떠오르고 있다. AI 연산의 핵심 장비인 GPU는 새로운 제품이 출시되면 가치가 떨어지기 때문에 GPU 보유 여부에 따라 기업이 부담해야 할 위험과 기대할 수 있는 수익이 달라진다. 비트플래닛은 지난달 28일 발간한 '감가하는 칩, 감가하지 않는 전력' 리포트를 내고 비트코인 채굴기업 헛8(Hut 8)과 아이렌(IREN)의 AI 데이터센터 사업 모델을 비교 분석했다. 비트플래닛은 “GPU가 18~24개월이면 다음 세대 제품에 밀리면서 상대적으로 빠르게 가치가 떨어지는 자산”이라고 평가했다. 실제 엔비디아의 데이터센터용 AI GPU 'H100' 임대 단가는 2024년 말 시간당 약 8 달러에서 2026년 중반 약 2.5~2.9 달러로 60~70% 떨어졌다. GPU를 직접 보유하는 것은 데이터센터 사업자에게 부담이 될 수 있다는 분석이다. 비트플래닛 리서치팀은 “진짜 희소하고 오래가는 자산은 칩이 아니라 그리드(전력망)에 연결된 전력과 데이터센터 건물”이라며 “핵심은 감가하는 칩을 장부에 들고 있는지”라고 짚었다. GPU는 고객이 산다…헛8은 '건물주' 전략 헛8은 GPU를 직접 구매하는 대신 전력과 데이터센터 공간을 제공하는 '콜로케이션 리스' 방식을 택했다. 쉽게 말해 헛8이 '건물주' 역할을 하는 구조다. 헛8이 데이터센터와 전력을 마련하면 임차인이 GPU를 직접 들여와 사용한다. 헛8이 체결한 계약은 세금, 보험, 유지비도 임차인이 부담하는 '트리플넷(NNN) 리스' 방식이다. 따라서 GPU가 구형이 돼 가치가 떨어지더라도 그 부담은 헛8이 아닌 GPU를 보유한 임차인이 진다. 헛8은 상대적으로 수명이 긴 전력과 데이터센터 자산을 보유하면서 장기간 정해진 임대료를 받는 데 집중할 수 있다. 헛8은 텍사스 '비콘 포인트'와 루이지애나 '리버 벤드'에서 총 597MW 규모의 15년 임대 계약을 확보했다. 기본 계약가치는 총 168억 달러이며, 갱신 옵션을 모두 포함하면 최대 428억 달러까지 늘어날 수 있다. 다만 계약 규모만큼 실제 데이터센터가 가동되고 있는지는 별도로 살펴봐야 한다. 헛8이 확보한 전체 개발 플랫폼은 9085MW에 달하지만 이 가운데 상업 가동에 들어간 용량은 710MW다. 나머지는 실사나 개발, 건설 단계에 머물러 있다. 전력을 확보했다는 것만으로 매출이 발생하는 것이 아니라 데이터센터를 완성하고 임차인을 확보해 실제 임대료를 받는 단계까지 이어져야 한다는 의미다. GPU 직접 사는 아이렌…위험 크지만 수익 기회도 커 아이렌은 헛8과 정반대 전략을 택했다. 회사가 GPU를 직접 구입한 뒤 이를 데이터센터에서 운영하고 고객에게 AI 연산 능력을 제공하는 '클라우드 운영' 방식이다. 헛8을 건물주에 비유한다면 IREN은 고성능 컴퓨터를 직접 구입해 운영하는 'PC방 사장'에 가깝다. 고객 수요가 많아 GPU 가동률이 높아지면 건물 임대료를 받는 것보다 더 많은 수익을 올릴 수 있다. 반대로 새로운 GPU가 등장해 기존 제품의 경쟁력이 떨어지면 그에 따른 자산가치 하락도 회사가 부담해야 한다. 실제 아이렌이 보유한 GPU의 감가상각 전 장부가는 2025년 6월 말 7600만 달러에서 같은 해 12월 말 5억5060만 달러로 약 6개월 만에 크게 증가했다. 아이렌이 이런 부담을 감수하는 이유는 더 큰 수익을 기대할 수 있어서다. GPU를 직접 운영하면 단순히 데이터센터 공간을 빌려주고 임대료만 받는 것과 달리 AI 연산 서비스에서 발생하는 마진을 직접 가져갈 수 있다. GPU 클러스터를 효율적으로 운영하는 기술과 데이터센터 관리 및 자원 배분 소프트웨어, 고객 관계와 운영 데이터 등도 회사 내부에 쌓인다. 비트플래닛은 “건물주는 정해진 임대료 이상을 벌 수 없지만, 운영자는 수요가 몰릴 때 그 초과 수익을 온전히 취한다”며 “임대 모델이 위험을 줄이는 구조라면 운영 모델은 기술 스택과 마진 전부를 쥐려는 구조”라고 분석했다. 안정적인 '건물주'냐, 수익 노리는 '운영자'냐 결국 두 사업 모델 가운데 어느 하나가 절대적으로 유리하다고 보기는 어렵다는 게 비트플래닛의 분석이다. 헛8처럼 GPU를 고객에게 맡기는 모델은 빠르게 가치가 떨어지는 GPU를 직접 보유하지 않아도 된다는 장점이 있다. 신용도가 높은 고객과 장기 임대 계약을 맺으면 비교적 안정적인 수익도 기대할 수 있다. 반면 수익은 계약된 임대료를 중심으로 발생하기 때문에 AI 연산 수요가 급증하더라도 얻을 수 있는 추가 수익에는 한계가 있다. 아이렌처럼 GPU를 직접 운영하면 정반대다. GPU가 구형이 되는 위험과 자금 부담까지 회사가 책임져야 한다. 대신 AI 연산 수요가 크게 늘고 GPU 가동률이 높게 유지된다면 임대 사업보다 높은 수익을 기대할 수 있다. 현재 두 모델의 경쟁에서 중요한 변수는 '전력'이다. AI 데이터센터에 필요한 대규모 전력을 확보하기 어려운 상황이 이어지고 있어 이미 전력망과 연결된 데이터센터의 가치가 높아지고 있기 때문이다. 비트플래닛은 전력 공급 부족이 지속되는 동안에는 전력과 건물을 확보하고 GPU 감가 위험을 임차인에게 넘기는 헛8과 같은 임대 모델이 상대적으로 유리할 수 있다고 분석했다. 다만 향후 전력 부족이 완화되면 AI 연산을 직접 제공하면서 더 높은 수익을 추구하는 IREN과 같은 운영 모델의 경쟁력이 커질 가능성도 있다고 봤다. 비트플래닛 리서치팀은 “거대 자본으로 인프라를 선점하고 장기 계약으로 감가 위험을 신용 좋은 임차인에게 넘기는 안정형 진화를 원한다면 콜로케이션 임대가, 칩을 직접 들고 연산 마진의 상방과 기술 스택 전부를 쥐는 기술 헤게모니형 진화를 원한다면 클라우드 운영이 각각의 답에 가깝다”고 분석했다.

2026.08.07 10:45홍하나 기자

소프트뱅크, 오픈AI 지분 담보로 100억 달러 조달…'AI 올인' 가속

소프트뱅크그룹이 오픈AI 지분을 담보로 100억 달러(약 14조원)를 조달하며 인공지능(AI) 투자 확대에 속도를 낸다. 오픈AI에 추가 자금을 투입하는 동시에 대규모 AI 데이터센터와 로보틱스, 네오클라우드 등 인프라 전반으로 투자 영역을 넓히며 손정의 회장이 주도하는 'AI 올인' 전략을 본격화하는 모습이다. 6일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 소프트뱅크는 보유한 오픈AI 지분을 담보로 골드만삭스·JP모건·아폴로·미즈호증권·스미토모미쓰이 등 금융기관으로부터 100억 달러(약 14조원)를 대출받았다. 소프트뱅크는 조달한 자금을 오픈AI에 대한 추가 투자 등에 활용할 예정이다. 회사는 앞서 올해 오픈AI에 총 300억 달러(약 42조원)를 투자하겠다고 발표했으며 오는 10월까지 남은 100억 달러(약 14조원) 규모 투자를 집행할 계획이다. 비상장 기업의 지분을 담보로 이처럼 대규모 자금을 빌리는 것은 이례적이라는 평가가 나온다. 일반적으로 금융기관들은 주가를 실시간으로 확인할 수 있는 상장사와 달리, 기업가치 산정이 어려운 비상장 기업의 주식을 담보로 대규모 자금을 빌려주는 데 신중한 태도를 보인다. 특히 오픈AI는 아직 적자를 기록하고 있어 금융기관 입장에선 부담이 크다는 관측이다. 소프트뱅크는 오픈AI의 기업가치가 일정 수준 아래로 떨어질 경우 추가 자금을 투입하는 조건을 대출 계약에 포함한 것으로 전해졌다. 이번 자금 조달은 손정의 소프트뱅크그룹 회장이 추진하는 대규모 AI 투자 전략의 연장선으로 풀이된다. 손 회장은 AI를 그룹의 핵심 성장동력으로 설정하고 오픈AI를 비롯해 데이터센터와 반도체, 로보틱스 등 AI 생태계 전반으로 투자 영역을 확대 중이다. 특히 소프트뱅크는 대규모 AI 데이터센터를 직접 구축하는 동시에 AI 컴퓨팅 자원을 기업과 스타트업에 빌려주는 자체 네오클라우드 사업도 추진 중이다. 코어위브와 같은 AI 인프라 전문 사업자를 겨냥해 AI 컴퓨팅 시장으로 사업 영역을 넓히려는 전략이다. 미국에선 초대형 AI 데이터센터 구축에도 나선다. 소프트뱅크는 올해 미국 오하이오주에서 10기가와트(GW) 규모 데이터센터 캠퍼스의 첫 번째 시설 건설에 착수할 예정이다. 전체 계획대로 완공될 경우 세계 최대 규모 AI 데이터센터 클러스터 가운데 하나가 될 전망이다. 오픈AI와 데이터센터 사업 연계도 강화하고 있다. 소프트뱅크는 미국 내 다른 지역에서 1.2GW 규모 데이터센터 캠퍼스를 오픈AI에 임대하기로 계약했다. 오하이오 데이터센터 역시 오픈AI가 전체 시설을 임차하는 방안이 논의되고 있는 것으로 알려졌다. 로보틱스 분야에도 대규모 자금을 투입 중이다. 소프트뱅크는 ABB의 로보틱스 사업 인수에 54억 달러(약 7조원)를 투입하고 디지털 인프라 투자회사 디지털브리지 인수에도 31억 달러(약 4조원)를 투자하기로 하는 등 AI와 연계된 인프라 자산 확보를 이어가고 있다. 경쟁 AI 기업에 투자를 분산하는 다른 글로벌 투자자들과 달리, 소프트뱅크는 대규모언어모델(LLM) 분야에서 사실상 오픈AI에만 집중하는 전략을 택했다. 단순 투자 대상이 아닌 AI 사업 확대를 위한 핵심 파트너로 삼고 있다. 오는 10월 추가 투자가 완료되면 소프트뱅크의 오픈AI 지분율은 약 13%에 이를 전망이다. 이에 향후 오픈AI의 기업가치 변화가 소프트뱅크의 투자 성과와 재무구조에도 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 대규모 AI 투자가 이어지는 가운데 소프트뱅크의 최근 분기 실적은 다소 주춤했다. 회사 4~6월 분기 순이익은 전년 동기 대비 18% 감소한 22억 달러(약 3조원)를 기록했다. 기술 투자 펀드에서 발생한 이익이 줄어든 영향이다. 소프트뱅크 측은 "오픈AI는 단순한 투자 대상이라기보다 파트너에 가깝고 우리는 이들의 모델에 강한 확신을 갖고 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:39한정호 기자

오픈AI, '도넛 모양' AI 스피커 만든다

오픈AI가 올해 출시를 목표로 도넛처럼 생긴 인공지능(AI) 스피커를 개발하고 있다는 소식이 나왔다. 블룸버그 통신은 6일(현지시간) 소식통을 인용해 오픈AI가 개발 중인 AI 스피커의 디자인과 세부 사양을 보도했다. 보도에 따르면 이 제품은 하키 퍽 크기의 도넛 형태로, 디스플레이는 탑재되지 않는다. 배터리를 내장해 침대 옆이나 주방 등에 두고 사용할 수 있으며, 휴대성도 뛰어난 것이 특징이다. 가격은 300~400달러(약 42만 원~57 만원) 수준이 될 것으로 전망된다. 특이한 점은 움직이는 부품을 탑재해 생동감을 준다는 점이다. 스피커가 응답할 때 일부 부품이 움직이며, 사용자의 말을 듣고 있을 때는 표시등을 켜 알려준다. 스피커에 탑재된 카메라와 센서는 주변 환경에 대한 정보를 제공한다. 이 제품에는 스피커와 마이크를 탑재돼 챗GPT와 자연스러운 음성 대화를 나눌 수 있다. 사용자가 하루 동안 기기를 사용하면서 축적되는 정보를 바탕으로 개인의 취향과 습관을 학습하도록 설계됐다는 것이다. 시간이 지날수록 사용자를 더욱 잘 이해해 대화를 개인화하고 다양한 작업을 대신 수행하는 AI 동반자 역할을 하게 될 것으로 전해졌다. 이에 대해 블룸버그는 "스마트 스피커와 차별화된 AI 중심 기기"라고 평가했다. 오픈AI는 AI 스피커에 고급 금속 소재를 적용할 예정인 것으로 알려졌다. 그런데 이 문제는 애플과 진행 중인 영업비밀 유출 법정 공방의 주요 쟁점 중 하나다. 애플은 영업비밀 침해 소송을 제기하면서 "오픈AI가 애플 협력업체를 통해 유사한 금속 마감 기술을 개발하려 했다"고 주장하고 있다. 이 제품의 디자인은 애플의 전 최고디자인책임자(CDO)였던 조니 아이브가 맡고 있다. 오픈AI는 지난해 아이브가 설립한 스타트업 'io'를 인수했다. 이 과정에서 애플 디자인팀 출신 인력 여러 명도 하드웨어 개발 조직에 합류했다. 해당 매체는 이 휴대용 AI 스피커가 "애플이 출시할 가능성이 전혀 없는 제품"이라며, 이는 오픈AI가 애플의 영업비밀에 관심이 없다는 주장을 뒷받침하는 사례라고 전했다. 오픈AI 역시 6일 "애플의 어떤 제품과도 완전히 다르고 새로운 제품을 개발하고 있다"고 밝혔다. 반면 애플은 오픈AI가 자사 제품 개발 과정에서 확보한 정보를 활용했다고 주장하고 있다. 한편 애플도 올해 출시를 목표로 스마트홈 기기인 '홈 허브'를 개발 중이다. 이 제품은 디스플레이를 탑재한 정사각형 형태로 알려졌다. 또한 애플은 유선 방식의 홈팟 미니를 판매하고 있지만 휴대성은 제한적이다. 이와 함께 애플은 오픈AI의 제품과 유사한 개념의 탁상형 로봇도 개발 중인 것으로 전해졌다. 해당 로봇은 디스플레이와 모터 구동식 로봇 팔을 갖출 것으로 예상되며, 출시 시기는 빨라도 2027년이 될 것으로 전망된다.

2026.08.07 10:39이정현 미디어연구소

[AI는 지금] 챗GPT 무료 '무제한' 선언…오픈AI, 구독 전략 다시 짠다

오픈AI가 챗GPT 무료 이용자에게 최신 경량 모델 기반 텍스트 대화를 무제한 제공하고 유료 이용자에게는 답변의 추론 강도를 직접 조절하는 기능을 추가한다. 무료 이용자 저변을 넓히는 동시에 유료 구독 가치를 사용량보다 답변 품질과 추론 제어에 두려는 전략이다. 오픈AI는 GPT-5.6 루나를 이번 주부터 챗GPT 프리와 고 이용자의 기본 모델로 적용한다고 7일 밝혔다. 다음 주부터는 텍스트 채팅을 무제한으로 제공하고, 복잡한 질문에 더 많은 추론을 투입하는 '싱크' 버튼도 추가한다. 파일 업로드와 이미지, 기타 도구에는 별도 이용 한도가 유지된다. 플러스와 프로 이용자에게는 GPT-5.6 솔 업데이트를 제공한다. 빠른 응답과 심층 추론을 같은 모델에서 처리하고, 이용자가 슬라이더를 움직여 답변에 투입할 사고량을 조절할 수 있도록 했다. 일상적인 질문은 빠르게 처리하고 조사·계획·글쓰기·코딩 등 복잡한 작업에는 더 많은 추론 자원을 사용하는 방식이다. 무료 이용자 정책 변화는 챗GPT 사용 빈도를 높이는 데 초점이 맞춰진 것으로 풀이된다. 오픈AI에 따르면 매주 10억 명이 챗GPT를 이용하고 있다. 텍스트 대화 한도를 없애면 검색이나 번역, 글쓰기처럼 반복적으로 발생하는 일상 작업에서 이용자가 사용량을 의식하지 않고 챗GPT를 이용할 수 있다. 비용 부담은 경량 모델과 기능별 한도를 통해 조절하는 구조다. 무료 이용자의 기본 모델에는 루나를 배치하고 상대적으로 연산 부담이 큰 파일, 이미지, 기타 도구에는 제한을 남겼다. 대규모 이용자를 확보하면서 텍스트 추론 비용을 통제할 수 있는 운영 효율이 중요해질 것으로 예상된다. 오픈AI 역시 이번 개편에서 최신 모델의 접근성 확대를 강조했다. 무료 이용자가 대화를 지속할 수 있도록 진입 장벽을 낮추면서도 고비용 기능에는 별도 제한을 적용해 서비스 범위를 구분했다. 오픈AI는 "이번 업데이트는 최신 모델을 더 많은 사람에게 제공하고 무료 이용자가 사용량 제한 없이 텍스트 대화를 이어갈 수 있도록 하기 위한 조치"라고 밝혔다. 무료 서비스 확대와 함께 유료 구독의 역할도 달라진다. 무료 이용자가 텍스트 대화를 무제한 이용하게 되면 플러스와 프로를 단순한 사용량 차이만으로 구분하기 어려워진다. 이에 오픈AI는 유료 이용자에게 더 높은 사실 신뢰성과 추론 성능, 사고량 조절 기능을 제공해 상품 간 차이를 답변 품질과 제어 기능으로 옮겼다. 솔의 답변 방식도 손봤다. 질문에 대한 핵심 답변을 먼저 제시하고 필요 이상의 설명과 반복을 줄이도록 조정했다. 오픈AI 내부 평가에서는 금융·의료·법률 분야에서 사실 오류가 하나 이상 포함된 답변 비율이 GPT-5.5 인스턴트 대비 루나는 약 62%, 솔은 약 68% 감소한 것으로 나타났다. 해당 수치는 오픈AI 자체 평가 결과다. 추론 자원을 얼마나 효율적으로 배분하느냐도 AI 서비스 경쟁에서 비중이 커질 것으로 보인다. 모든 요청에 같은 수준의 연산을 투입하기보다 질문 난도와 이용 목적에 따라 추론량을 달리하면 서비스 원가와 응답 속도를 함께 관리할 수 있기 때문이다. 솔에 추가된 사고량 조절 슬라이더도 이런 구조를 사용자 인터페이스까지 확장한 기능으로 볼 수 있다. 이용자는 간단한 질문에는 빠른 응답을 선택하고 복잡한 작업에는 높은 추론 수준을 적용할 수 있다. 사업자 입장에서는 고비용 연산이 필요한 요청을 구분해 컴퓨팅 자원을 배치할 여지가 커진다. 제품별 최적화도 세분화되고 있다. 이번 솔 업데이트는 챗GPT의 일반 챗 환경에만 적용되며 워크와 코덱스에 적용된 솔은 변경되지 않는다. 하나의 모델 제품군을 소비자 대화와 업무, 개발 환경에 동일하게 적용하기보다 이용 목적에 따라 별도로 조정하는 방향이 이어질 가능성이 있다. 오픈AI의 이번 개편으로 생성형 AI 서비스 경쟁도 모델 벤치마크 중심에서 접근성과 사용 빈도, 사실 신뢰성, 추론 비용까지 확대될 것으로 예상된다. 무료 시장에서는 이용자가 얼마나 부담 없이 AI를 반복 사용할 수 있는지가 중요해지고, 유료 시장에서는 복잡한 작업을 얼마나 정확하고 깊게 처리할 수 있는지가 구독 가치를 가를 가능성이 있다. 오픈AI는 "접근성은 기회의 범위를 결정한다"며 "이번 업데이트를 통해 더 많은 사람이 질문을 계속하고 아이디어를 발전시키며 필요한 순간 도움을 받을 수 있게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.07 10:38장유미 기자

최수연, '네이버-엔비디아' 혈맹 강조..."내년 관련 매출 발생"

네이버가 엔비디아를 '사업 리스크를 함께하는 동반자 관계'로 규정하고, 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 봤다. 소비자 접점이 높은 영역에서는 웨일 브라우저 특화 에이전트와 건강 에이전트를 연내 선보인다는 계획이다. 최수연 네이버 대표는 7일 진행된 올해 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “엔비디아는 네이버와 협력을 공고히 하기 위해 아시아 최초로 자사 제3자 배정 유상증자에 참여했다”며 “단순한 기술 협력을 넘어 양사가 사업 리스크를 함께하는 동반자 관계로 발전했음을 의미한다”고 평가했다. 네이버는 내년 상반기 55MW 가동을 시작으로 매출이 발생할 것으로 봤다. 회사는 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확대하고 최종적으로는 1GW급 인프라 구축을 목표로 한다. 이번 투자를 두고 네이버는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자로 봤다. 최 대표는 “생성형 AI의 확산과 산업 전반의 AI 전환, 추론과 AI 에이전트 확대로 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것”이라고 내다봤다. 또 단위 연산 비용이 낮아질수록 오히려 AI 적용과 추론, 에이전트가 확산돼 전체 연산 수요를 견인할 것으로 전망했다. 새로운 수익원을 마련한 AI 탭은 이달 초 월간 활성 이용자 수(MAU)가 1000만명을 돌파했다. 주간 재방문율도 테스트 초기 대비 2배 이상 늘었다. AI 브리핑 광고는 지난달 말 정식 출시됐다. 최 대표는 “기존 검색 광고를 대체하기 보다는 신규 광고 인벤토리 확대에 기여할 것”이라고 말했다. 3분기 네이버는 부동산 매물 찾기 기능 고도화와 웨일 브라우저 특화 에이전트를 추가하고 연내 건강 에이전트까지 순차적으로 선보인다. 커머스 영역에서 멤버십이 거래 성장의 핵심 축으로 확인돼, 향후 멤버십 가입자 기반 자체를 공격적으로 확대해 나간다는 계획이다. 배송 영역에서도 멤버십과 연계해 혜택을 강화한다. 오는 10월부터 멤버십 전용 반품 센터를 통해 빠른 반품을 지원하고 전용 새벽 배송을 본격 도입한다. 최 대표는 “생활 밀착형 제휴와 오프라인 결제 혜택을 확대해 멤버십을 네이버 생태계 전반을 연결하는 핵심 축으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 금융 부문에서는 온라인 대비 3배 이상 큰 오프라인 상거래 결제 시장이 아직 충분히 디지털화되지 못했다고 보고, 우선적으로 확보해야 할 전략 영역으로 분류했다. 특히, Npay 커넥트를 단순한 결제 단말기를 넘어 사업자의 매출과 상권 변화를 분석하고 쿠폰, 기획전 등 다음 행동을 제안하는 사업자용 에이전트로 발전시켜 나간다. 최 대표는 “오프라인 사업자들에게는 플레이스와 Npay 커넥트를 중심으로 예약, 주문, 결제, 고객 관리, 마케팅을 통합 지원하는 새로운 AI 사업자 플랫폼을 제공하는 것이 목표”라고 답했다. 수익화는 단계적으로 추진한다. 초기에는 Npay 커넥트와 플레이스 통합으로 사업자 접점을 확대하고 이후 상권 분석, 쿠폰 및 기획전 관리, 매장 운영 도구를 고도화해 사업 솔루션 등 수익화 기회를 창출한다. 이후 사업자의 매출과 고객 데이터를 활용한 대출, 보험 등 금융 중개 서비스와 오프라인 방문 구매 전환 데이터를 기반으로 한 새로운 광고 상품을 더해 수익원을 단계적으로 확장한다. 최 대표는 “온라인과 오프라인을 합산한 B2C 결제액 기준으로 내년 국내 독보적인 1위 사업자로 도약할 것”이라며 “네이버 아이디 기반의 오프라인 결제 규모는 5년 내 130조원까지 확대하는 것이 목표”라고 설명했다. 엔터프라이즈에서는 사우디아라비아에서 합작 법인의 디지털 트윈 플랫폼이 단일 국가 표준 플랫폼으로 채택된 만큼 올해 안에 지도 기반 슈퍼 앱 출시를 위해 개발을 진행하고 있다.

2026.08.07 10:31박서린 기자

[르포] 엔비디아 칩 7656장 열기, 물로 식힌다…NHN클라우드 'AI 심장' 가보니

서울 영등포구 양평동에 위치한 대형 인공지능(AI) 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'. 데이터홀 문이 열리자 검은색 서버 랙이 긴 대열을 이뤄 모습을 드러냈다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200 수천 장이 쉼 없이 연산 중이었지만 예상했던 굉음은 들리지 않았다. 고성능 GPU가 뿜어내는 열을 공기가 아닌 물로 식히는 수랭식 냉각 시스템 덕분이다. NHN클라우드는 지난 6일 팩토리X 서울의 관제실과 데이터홀 등 주요 시설 투어를 진행했다. 팩토리X 서울은 NHN클라우드가 글로벌 자산운용사 액티스 데이터센터 일부를 임차해 정부와 함께 AI 인프라를 구축한 시설이다. 이곳에는 B200 GPU 총 7656장이 구축돼있다. NHN클라우드는 3층부터 6층까지 4개 층을 사용하며 전력·냉각·네트워크·GPU를 단일 운영 체계로 관리 중이다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 "단일 데이터센터에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "이처럼 대규모 GPU 자원을 수랭식 냉각 방식으로 운영하는 것도 국내에선 첫 사례"라고 강조했다. 일주일 넘는 AI 학습…관제실은 24시간 가동 투어 첫 순서로는 2층 관제실을 방문했다. 벽면을 가득 채운 모니터에는 3~6층에서 가동 중인 GPU 서버와 네트워크, 스토리지 상태가 실시간으로 표시됐다. 장비 사용률과 장애 발생 여부는 물론 데이터홀의 온도와 냉각 환경까지 이곳에서 확인할 수 있다. AI 모델 학습은 일반적인 기업용 애플리케이션처럼 정규 업무시간에만 돌아가지 않는다. 작업을 시작하면 일주일 이상 이어지기도 하고 대규모 학습은 한 달 가까이 계속될 수 있다. 연산 도중 서버나 네트워크에 문제가 발생하면 그동안 진행한 작업이 영향을 받을 수 있어 중단 없는 관리가 필요하다. 이에 팩토리X 서울 관제실에는 주간 3명, 야간 2명의 운영 인력이 상주하며 2교대로 시설을 관측한다. 물리적 장비 상태와 데이터센터 인프라는 현장에서 관리하고 서비스·애플리케이션 영역은 판교에 있는 NHN클라우드 인력도 원격으로 살피는 체계다. 이 사업부장은 "AI 학습은 낮에만 진행하고 밤에는 멈추는 작업이 아니다"라며 "길게는 일주일이나 한 달씩 연속으로 돌아가기 때문에 안정적인 서비스 제공을 위해 24시간 모니터링하고 있다"고 말했다. 랙 아래 CDU·위에는 냉각 배관…GPU 열 직접 회수 다음으로 6층 데이터홀에 들어서자 가장 먼저 눈에 들어온 것은 8m에 달하는 높은 층고였다. 공랭식 장비에서 배출된 뜨거운 공기가 위로 올라간 뒤 다시 냉각돼 순환할 공간을 확보하기 위한 설계다. 기존 데이터센터 가운데는 층고가 3~5m에 불과한 곳도 있어 고집적 GPU 서버를 배치하기 어렵다는 게 NHN클라우드의 설명이다. 서버 랙의 구성도 일반적인 데이터센터와 달랐다. 한 랙에는 GPU 서버 6대가 배치됐고 가장 아래에는 냉각수분배장치(CDU)가 설치돼 있었다. 랙 상단에는 냉각수를 공급하고 회수하는 배관이 연결됐으며 전력 공급을 위한 케이블 6개가 나란히 내려왔다. CDU는 데이터센터에서 공급된 냉수와 GPU 서버 내부를 순환하는 냉매 사이에서 열을 교환한다. 서버 내부의 콜드플레이트가 GPU와 중앙처리장치(CPU)에서 발생하는 열을 직접 흡수하고 데워진 냉매는 CDU를 거쳐 다시 냉각된다. 네트워크와 스토리지 등 수랭식이 적용되지 않은 장비는 기존 공랭 방식으로 식힌다. 이 사업부장은 "현재 GPU와 CPU에서 발생하는 열의 약 70%는 수랭 방식으로 제거하고 나머지는 공랭으로 처리한다"며 "네트워크나 스토리지 장비는 여전히 공랭이 필요해 데이터센터에서 공랭 설비를 완전히 없앨 수는 없다"고 설명했다. NHN클라우드에 따르면 팩토리X 서울은 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경으로 설계됐다. 전체 시설의 수전 용량은 40메가와트(MW), IT 장비에 배정된 전력은 26MW 수준이다. 이 가운데 NHN클라우드가 임차해 사용하는 4개 층에는 약 13MW의 IT 전력이 배정됐으며 현재 정부 프로젝트 및 자체 활용분 대부분을 사용 중이다. AI 데이터센터 경쟁력, GPU 넘어 전력·냉각으로 AI 데이터센터에서 GPU만큼 중요한 것은 이를 끊김 없이 가동할 전력과 냉각 능력이다. 기존 데이터센터는 서버 랙의 하중과 전력 용량, 층고가 일반 서버에 맞춰 설계된 경우가 많아 고집적 AI 데이터센터로 전환하기 어렵다. 전력 설비를 증설하려 해도 외부 전력 확보부터 변압기·수배전 설비 조달까지 상당한 시간이 필요하다. 팩토리X 서울은 외부 전력을 이중으로 공급받고 무정전전원장치(UPS)와 비상발전기를 갖췄다. 전력망에 문제가 발생하면 UPS가 즉시 전력 공급을 이어받고 이후 발전기가 가동돼 GPU 서버가 갑자기 멈추는 상황을 막는다. 냉각수의 압력과 유량, 온도에도 이상이 발생하면 공급을 자동으로 차단하는 구조를 적용했다. 수랭식은 에너지 효율뿐 아니라 운영 안정성을 높이는 역할도 한다. NHN클라우드는 100% 공랭 방식인 광주 국가 AI 데이터센터와 팩토리X 서울을 모두 운영한 결과 수랭식 환경에서 장비 장애 발생이 상대적으로 적었다고 설명했다. 고열에 따른 GPU 성능 저하와 부품 장애 가능성을 줄일 수 있어서다. 이 사업부장은 "GPU를 많이 확보하는 것도 중요하지만 이제는 대규모 자원을 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지가 더 중요하다"며 "수랭식이 도입되면서 데이터센터 시설과 IT 장비의 경계가 사라지고 있는 만큼 IT 운영자도 배관과 밸브, 냉각 체계를 이해해야 안정적인 서비스를 제공할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

'AI 국가대표' 뒷받침하는 NHN클라우드…'팩토리X 서울' 가동

NHN클라우드가 대형 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 바탕으로 국내 산·학·연 인공지능(AI) 생태계 활성화와 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발을 뒷받침한다. 서울 도심에 구축한 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'을 기반으로 4개 독파모 정예팀에 고성능 컴퓨팅 자원을 공급하는 한편, 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 토대로 자체 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 목표다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 지난 6일 서울 영등포구 팩토리X 서울 데이터센터 투어에서 "현재 단일 데이터센터 안에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "대규모 수랭식 냉각 기반으로 자원을 안정적으로 운영 중"이라고 밝혔다. 팩토리X 서울은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 조성된 AI 인프라로 올해 4월 개소했다. NHN클라우드는 글로벌 자산운용사 액티스의 양평 데이터센터 일부를 임차해 GPU 인프라를 구축했다. 정부 사업을 통해 엔비디아 엔비디아 AI 가속기 B200 GPU 총 7656장을 구축했으며 향후 5년간 해당 인프라 운영을 맡는다. 이 가운데 정부 AI 컴퓨팅 자원은 팩토리X 서울 3~5층에서 운영된다. 3~4층에는 B200 GPU 4080장을 통합 단일 클러스터로 묶은 대규모 연산 환경이 구축됐다. 대규모 AI 모델을 학습할 때 수천 개의 GPU가 하나의 시스템처럼 동시에 연산할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 데이터센터 6층에선 NHN클라우드 자체 AI 클라우드 서비스와 GPU 인프라를 운영 중이다. 정부가 진행 중인 독파모 프로젝트 선정 4개 정예팀도 조만간 이곳의 GPU 자원을 활용할 예정이다. 독파모에 공급되는 자원은 팩토리X 서울 4~5층을 중심으로 배정될 예정으로, NHN클라우드는 정부가 정한 자원 배분 계획에 따라 인프라 운영과 공급을 지원한다. 구체적인 팀별 GPU 배정 규모는 공개되지 않았다. 이 사업부장은 "정부가 산업체와 학교, 연구소 등에 자원을 배정하면 우리는 이에 맞춰 GPU를 공급·운영하는 역할"며 "실제 자원이 어떤 연구나 업무에 사용되는지는 이용 기관이 결정하고 우리는 안정적으로 자원을 사용할 수 있도록 운영을 지원한다"고 설명했다. 독파모에 투입되는 GPU 역시 특정 팀이 계속 점유하는 구조는 아니다. 정부가 이용 기간을 정해 자원을 배분하고 해당 기간이 끝나면 다시 다른 기업이나 대학, 연구기관 등에 공급하는 방식이다. 기존 산·학·연에 공급되는 GPU 자원 역시 일정 기간을 정해 배정되고 있다. 대규모 GPU를 하나로 묶는 클러스터 구축 역량도 팩토리X 서울의 핵심이다. NHN클라우드는 3~4층에 구축한 4080장의 B200 GPU를 510개 노드로 연결해 하나의 클러스터를 구성했다. 회사는 해당 클러스터를 대상으로 고성능 컴퓨팅 성능 측정인 HPL 테스트를 진행했으며 이를 기반으로 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서도 20위에 등재됐다. NHN클라우드는 앞서 광주 국가 AI 데이터센터도 구축해 H100·A100 등 약 1000장의 GPU를 기반으로 AI 연구개발을 지원해 왔다. 광주 센터에서 확보한 GPU 운영 경험과 자사 판교 데이터센터의 고밀도 인프라 설계 경험을 팩토리X 서울 구축에 반영했다. 정부 프로젝트를 넘어 민간 영역으로도 사업을 확대 중이다. 올해 크래프톤을 대상으로 엔비디아 블랙웰 울트라 1000개 규모 인프라를 공급하며 현재 판교 데이터센터를 기반으로 서비스를 제공 중이다. 향후 추가 GPU 인프라 구축에도 나설 계획이다. 특히 팩토리X 서울에는 대규모 B200 운영을 위해 수랭식 냉각 시스템이 적용됐다. 고집적 GPU에서 발생하는 열을 냉각수를 이용해 직접 처리하는 방식으로, 기존 공랭식 대비 냉각에 필요한 에너지를 줄이면서 GPU를 안정적인 온도로 유지할 수 있다. NHN클라우드에 따르면 수랭식 시스템 도입으로 공랭식 대비 약 15~20%의 에너지 절감 효과를 확보했다. 이 사업부장은 "기존 광주 센터는 100% 공랭 방식인데 이를 운영한 경험과 이곳에서 수랭식을 몇 달간 운영한 경험을 비교하면 수랭식에서 장비 장애가 발생하는 비율이 매우 적다"며 "운영 사업자 입장에선 비용도 고려해야 하지만 고객이 사용하는 서비스의 장애를 줄이는 것이 더 중요하다"고 말했다. 최근 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘면서 NHN클라우드는 추가 인프라 확보 방안도 검토하고 있다. 팩토리X 서울에서 회사에 배정된 자체 활용 자원은 현재 대부분 고객에게 공급된 상태다. 광주 국가 AI 데이터센터 역시 사실상 모두 가동되고 있어 외부 데이터센터 활용과 자체 데이터센터 투자 가능성을 함께 살펴보는 상황이다. 다만 구체적인 투자 규모와 시기는 아직 정해지지 않았다. 이 사업부장은 "AI 인프라 수요는 앞으로도 늘어날 것으로 보고 있다"며 "현재 자체 자원의 장기계약을 추진하는 등 보유한 GPU 인프라를 안정적으로 운영하고 지속적인 수요에 대응할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "외부에서 활용할 수 있는 데이터센터를 계속 알아보는 한편 자체적인 데이터센터 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

미국 하원의원 "AI 킬 스위치 법안, 연내 통과돼야"

미국 정치권에서 인공지능(AI) 모델에 대한 안전 규제를 서둘러야 한다는 목소리가 커지고 있다. 고도화된 AI 오작동이나 악용 가능성에 대비해 기업 또는 정부가 필요할 경우 해당 시스템을 중단할 수 있는 권한을 하루빨리 갖춰야 한다는 주장이다. 7일 CNBC 등 외신에 따르면 테드 리우 미국 하원의원은 'AI 킬 스위치' 법안의 연내 통과 필요성을 공개적으로 제기했다. AI 킬 스위치 법안은 고위험 AI의 오작동이나 악용에 대비해 기업 또는 정부가 해당 시스템의 작동을 긴급 중단할 수 있도록 하는 안전장치 마련을 골자로 한다. 그는 통제를 벗어나거나 악용 가능성이 확인된 AI 시스템에 대해 기업 또는 정부가 작동을 중단시킬 수 있는 권한을 확보해야 한다고 강조했다. 리우 의원의 발언은 최근 AI 업계에서 잇따라 제기된 '로그 에이전트(rogue agent)' 우려와 맞물려 주목된다. 로그 에이전트는 자율형 AI가 목표를 수행하는 과정에서 허용된 범위를 넘어 시스템 침투, 보안 우회, 기만적 행위 등 공격적인 행동을 시도하는 현상을 뜻한다. 단순 질의응답을 넘어 외부 도구 호출, 코드 실행, 웹 접근 등 실제 작업을 수행하는 에이전트형 AI가 확산되면서 이 같은 위험은 AI 안전 논의의 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다. 최근 오픈AI와 앤트로픽의 안전성 평가 사례로 이런 문제의식이 더욱 부각되고 있다. 오픈AI는 지난달공개한 설명자료에서 GPT-5.6 솔과 미출시 모델이 사이버 역량 평가 도중 연구용 환경과 허깅페이스의 운영 인프라에 걸친 취약점을 연쇄적으로 찾아내 테스트 해답에 접근했다고 밝혔다. 오픈AI 측은 이 과정에서 해당 모델들이 도난된 자격 증명과 제로데이 취약점까지 활용해 원격 코드 실행 경로를 찾은 사례가 있었다고 설명했다. 앤트로픽도 지난달 말 내부 AI 모델이 테스트 과정에서 외부 3개 조직을 해킹한 사실을 공개했다. 앤트로픽은 오픈AI 사례 이후 AI모델이 봉쇄된 것으로 간주된 테스트 환경 안에서 실제로 인터넷에 접근할 수 있는지 대규모 점검에 착수했으며,그 결과 일부 모델이 외부 조직 침투에 성공했다고 밝혔다 관련 업계에서는 이를 단순한 기술적 해프닝으로 보기 어렵다는 시각이 적지 않다. AI 에이전트가 자격증명 탈취, 사회공학적 접근, 취약점 체인 구성 같은 공격 단계를 자동화할 가능성이 현실화할 경우, 기존 보안 체계만으로는 대응이 쉽지 않을 수 있기 때문이다. 생성형 AI 경쟁이 성능 중심에서 보안성, 통제 가능성, 비상 차단 체계까지 포함하는 플랫폼 신뢰 경쟁으로 옮겨가고 있다는 분석도 나온다. 특히 미국 내에서는 중국 오픈웨이트(open-weight) 모델을 둘러싼 경계감도 커지고 있다. 중국 스타트업 문샷 AI(Moonshot AI)의 '키미 K3'와 같은 모델이 미국 선도 AI 연구소의 최신 모델 수준에 빠르게 근접하고 있다는 평가가 나오면서 이들 모델에 대한 규제 필요성도 함께 제기되고 있다. 이 같은 흐름 속에서 미국 내 AI 규제 논의도 한층 구체화하는 분위기다. 정치권과 행정부, 주요 AI 기업은 최첨단 모델 위험도를 사전에 평가하고 고위험 역량을 통제할 수 있는 제도적 장치를 놓고 논의를 이어가고 있다. 다만 AI 킬 스위치 법안이 모든 유형의 모델에 동일하게 적용되기는 쉽지 않다는 지적도 나온다. 특히 오픈웨이트(open-weight) 모델은 한 번 공개되면 누구나 내려받아 수정·재배포할 수 있어, 폐쇄형 상용 모델처럼 사업자를 통해 기능을 제한하거나 긴급 중단하는 방식이 현실적으로 어렵다. 이 때문에 향후 규제는 폐쇄형 모델에 대한 직접 통제와 함께 오픈 모델에 대해서는 사전 검증과 경보 체계 강화 같은 간접적 수단을 병행하는 방향으로 설계될 가능성이 크다. 이에 대해 테드 리우 의원은 "기업이 AI를 중단할 능력을 갖추고 있거나 정부가 이를 중단시킬 수 있는 권한을 가져야 한다"며 "AI 킬 스위치 법안은 올해 안에 처리돼야 한다"고 강조했다.

2026.08.07 10:20남혁우 기자

'산업 특화' LG 엑사원, 구글·알리바바 앞섰다

LG가 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터를 예측하는 글로벌 평가에서 미·중 빅테크를 앞섰다. LG AI연구원은 표 데이터를 다루는 '엑사원 태뷸러(Tabular)'와 시계열 데이터를 다루는 '엑사원 포캐스트(Forecast)'가 각각 글로벌 리더보드에서 전 세계 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 7일 밝혔다. 두 모델은 화학·의료·금융·제조·영업·마케팅 등 다양한 산업에서 만들어지는 실제 데이터를 활용해 AI 파운데이션 모델의 예측 능력을 평가하는 글로벌 리더보드에서 각각 검증받았다. 엑사원 Tabular는 범주형 데이터 예측 부문 리더보드 '탭아레나(TabArena)'에서 종합 1위를 기록했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 지난달 공개한 최신 모델 'TabFM'의 1749점을 앞섰다. 정상·불량 등 2개 범주를 예측하는 이진형 부문과 3개 이상 범주를 예측하는 다중 범주형 예측 부문에서 모두 세계 최고 수준 성능을 기록했다. 엑사원 Forecast는 세일즈포스가 개발한 시계열 예측 리더보드 'GIFTeval'에서 제로샷 부문 1위(SOTA)를 달성했다. 에이전틱AI 부문에서도 구글, 알리바바를 제치고 2위를 기록했다. 엑사원 Tabular는 표 형태의 합성 데이터를 대규모로 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델(TFM)이다. 표를 텍스트로 변환해 분석하는 기존 범용 언어모델과 달리 행과 열로 구성된 표의 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해한다. 적은 데이터만으로 새로운 문제에 빠르게 적응할 수 있고 결측치가 발생해도 남은 정보의 관계를 분석해 예측 정확도를 유지한다. 엑사원 Forecast는 시간의 흐름에 따라 변화하는 대규모 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM)이다. 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 데이터와 현실을 모사한 2조 개 규모의 가상 시계열 데이터를 함께 학습해, 과거에 관측되지 않은 변화에도 안정적으로 대응하는 일반화 성능을 확보했다. LG AI연구원은 하반기 제조, 바이오·헬스케어, 금융 3개 분야에서 엑사원 Tabular의 개념검증(PoC)을 진행하고 사업화를 추진할 계획이다. 배터리 셀 검사 데이터를 활용한 불량 예측, 임상 데이터 기반 질병 위험도 예측, 금융 데이터 기반 연체·부도 예측 등에 적용을 검토하고 있다. 산업 특화 파운데이션 모델의 적용 범위도 넓히고 있다. 2024년 병리학 파운데이션 모델(PFM) '엑사원 패스'를 공개했다. 현재 암 진단을 지원하는 '암 에이전틱 AI'와 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동 중"이라며 "이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례"라고 말했다.

2026.08.07 10:15이나연 기자

모빌린트, AI USB 'MLD-R1' 정식 출시… 온디바이스 AI 시장 공략

인공지능(AI) 반도체 전문기업 모빌린트가 손쉽게 온디바이스 AI를 구현할 수 있는 AI USB 신제품을 선보인다. 모빌린트는 독립형 AI 시스템 온 칩(SoC) 레귤러스를 기반으로 개발한 AI USB 'MLD-R1'을 정식 출시한다고 7일 밝혔다. MLD-R1은 지난 6월 컴퓨텍스 2026에서 공개한 레퍼런스 플랫폼을 상용 제품으로 완성한 것이다. MLD-R1은 USB 3.1 Gen1 타입-C 인터페이스를 지원해 노트북, 산업용 PC, 임베디드 시스템에 연결해 바로 사용할 수 있다. 별도 PCIe 카드 장착이나 복잡한 시스템 변경 없이 온디바이스 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 윈도우와 리눅스 환경, x86 및 ARM 호스트를 모두 지원한다. 신제품은 최대 10TOPS(INT8)의 AI 성능과 3W 수준 저전력 설계를 갖췄다. 4GB 또는 8GB LPDDR4X(저전력 D램) 메모리를 탑재해 비전 AI와 함께 소형 생성형 AI 모델(sLLM) 구동을 지원한다. 파치터치(PyTorch), ONNX, 텐서플로(TensorFlow) 등 주요 AI 프레임워크와 호환된다. 모빌린트는 이번 신제품을 통해 스마트팩토리, 머신비전, 로보틱스, 보안, 의료기기 등 다양한 산업 분야로 온디바이스 AI 적용을 확대할 방침이다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "MLD-R1은 컴퓨텍스에서 공개 후 선주문과 문의가 이어졌다"며 "AI 가속기 포트폴리오를 확대해 온디바이스 AI 생태계를 만들겠다"고 말했다.

2026.08.07 09:53전화평 기자

한성시스코-로바이, 범용 로봇 제어 AI 플랫폼 실증·상용화 협력

한성시스코와 로바이가 AI 제어 플랫폼 '로봇 아카데미'를 고무·타이어 제조 현장에 실증하고, 향후 산업 현장 적용 가능성을 공동 검증하고자 업무협약(MOU)을 체결했다. 7일 회사에 따르면, 이번 협약은 한성시스코가 보유한 산업용 엔지니어링·스마트팩토리 솔루션 역량과, 로바이의 범용 로봇 AI 제어 플랫폼인 로봇 아카데미를 결합해 양사의 전략적 이익을 실현하고 시장 경쟁력을 선점하기 위해 이뤄졌다. 이를 통해 개별 공정이나 특정 로봇에 국한됐던 기존 제어 시스템의 한계를 넘어, 양사의 전문성을 융합한 고도화된 지능형 범용 시스템을 구축하는 것이 핵심 목표다. 한성시스코는 고무·타이어 공정 전반에 대한 깊은 도메인 지식과 설비 연동 스펙 및 현장 요구사항을 분석하여 플랫폼 개발에 적극 반영한다. 특히 로바이의 로봇 아카데미가 실제 산업 현장에 원활하고 안정적으로 적용될 수 있도록 하드웨어 인터페이스 구축 및 시스템 통합(SI) 분야를 전담해 상용화 인프라를 조성하는 주도적인 역할을 수행한다. 로봇 아카데미는 로봇이 자신의 구조와 동작 특성, 주변 환경을 스스로 탐색과 학습하는 'AI 자가학습' 기술을 기반으로 로봇의 제어 시스템을 자동으로 구축하는 AI 플랫폼이다. 로봇이나 설비별로 제어 소프트웨어를 새롭게 개발하는 기존 방식에서 벗어나, 각 로봇의 특성에 맞는 제어 시스템을 AI로 빠르게 구축하고 다양한 작업 환경에 적용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 양사는 이런 기술적 결합을 바탕으로 고무 및 타이어 제조 현장 내 시범 라인을 선정하여 로봇 AI 플랫폼 제품의 현장 실증(PoC)을 공동 기획하고 수행할 예정이다. 실제 공정 과정에서 발생하는 로봇 모션 데이터와 비전 인식 데이터 등을 체계적으로 수집하고 분석해 플랫폼의 신뢰성과 제어 성능, 작업 환경 변화에 대한 대응력 등을 철저히 검증할 방침이다. 양사는 향후 현장 실증 결과를 바탕으로 범용 로봇 제어 AI 플랫폼의 상용화 모델을 구체화하고, 다양한 로봇 적용 분야로 범위를 단계적으로 확대한다는 계획이다.

2026.08.07 09:34백봉삼 기자

네이버, 2분기 매출 두자릿수 성장…AI 투자로 영업익은 0.2%↓

광고, 커머스를 포함한 플랫폼과 금융, 해외 사업 등 전 부문의 고른 성장으로 네이버가 올해 2분기 두 자릿수가 넘는 매출 성장세를 기록했다. 다만, 인공지능(AI)에 대한 투자로 영업이익은 소폭 하락했다. 네이버는 7일 2분기 매출액 3조 3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 공시했다. 2분기 연결 매출액은 AI 접목 강화를 통한 광고, 커머스 등 핵심 사업의 견조한 실적과 글로벌 개인 간 거래(C2C) 사업 성장에 힘입어 전년 동기 대비 16.2% 늘었다. AI 인프라 투자 등의 영향으로 연결 영업이익은 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 사업 부문별 매출액은 ▲네이버 플랫폼 1조 9022억원 ▲파이낸셜 플랫폼 4707억원 ▲글로벌 도전 1조 159억원이다. 네이버 플랫폼 매출은 전년 동기 대비 12.3% 증가 1조 9022억원을 기록했다. 광고 매출은 AI 기반 지면 최적화 및 타겟팅 고도화 등에 힘입어 AI의 매출 성장 기여도가 60% 이상을 기록하며 전년 동기 대비 7.5% 성장했다. 지난달 말 정식 출시된 AI 브리핑 광고는 기존 검색광고 대비 30% 이상의 높은 클릭 전환율과 3배 이상의 구매 전환율을 기록하고 있다. 서비스 매출은 네이버플러스 스토어, 멤버십, N배송 강화로 커머스 생태계 성장이 가속화되며 전년 동기 대비 31.3% 증가했다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 전년 동기 대비 16.0% 늘어난 4707억원을 기록했다. 2분기 Npay 결제액은 스마트스토어 성장 및 외부 생태계의 지속적인 확장으로 전년 동기 대비 21.0% 증가한 25조 2000억원을 달성했다. 네이버는 오프라인 통합 단말기 'Npay 커넥트'의 빠른 확대로 사업자용 AI 플랫폼 사업에 본격 진출했으며, 온·오프라인 데이터를 통합해 네이버 생태계 전반의 경쟁력을 높이며 신규 수익화 기회를 만들어 나갈 계획이다. 글로벌 도전 영역은 C2C 사업이 성장을 견인하며 전년 동기 대비 24.4% 증가한 1조 159억원을 기록했다. C2C 매출은 왈라팝, 포시마크, 소다 등의 경쟁력 강화로 거래액 및 매출 성장세가 이어지며 전년 동기 대비 74.9% 증가했다. 콘텐츠 매출은 전년 동기 대비 0.5% 증가했다. 엔터프라이즈 매출은 AI, 디지털트윈 관련 기업 간 거래(B2B) 매출 성장 등에 힙입어 전년 동기 대비 21.3% 증가했다. 네이버가 엔비디아와 함께 추진하고 있는 AI 팩토리 사업 관련 매출은 내년 상반기부터 발생할 것으로 예상된다. 최수연 네이버 대표는 "최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어, 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"고 설명했다. 이어 "글로벌 대형 고객사를 포함해 엔비디아의 생태계와 자사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.07 08:46박서린 기자

[AI인재강국] 세상을 보는 AI, 한국 컴퓨터비전의 다음 10년

컴퓨터비전은 기계에 눈을 달아주는 연구다. 카메라로 들어온 영상에서 물체를 찾고, 장면의 3차원 구조를 파악하며, 시간의 흐름 속에서 무슨 일이 일어나는지를 이해한다. 자율주행차가 보행자를 인식하고, 로봇이 물건을 집어 들고, 스마트폰이 어두운 사진을 선명하게 되살리는 일 모두 그 바탕에 컴퓨터비전이 있다. 생성형 AI와 피지컬 AI 역시 결국 현실 세계를 정확히 '보는' 능력 위에서 작동한다. 한국 컴퓨터비전의 성장을 가까이에서 보여주는 지표가 한국컴퓨터비전학술대회(KCCV)다. 2014년 100여 명으로 시작한 학회는 올해 1500명이 참석하는 규모로 성장했다. 같은 기간 한국은 CVPR, ICCV, ECCV 등 세계 최고 학회에서 논문 편수 기준 세계 3위에 올라섰다. 10여 년 만에 이룬 비약적인 성장이고, 그 과정에서 배출된 젊은 연구자들은 국내외 대학과 기업의 최전선에서 활약하고 있다. 그러나 논문 수가 곧 연구 리더십을 뜻하지는 않는다. 새로운 문제를 정의하고 분야의 흐름을 바꾸는 연구는 여전히 소수 국가와 글로벌 빅테크가 주도한다. 격차의 상당 부분은 아이디어보다 연구 인프라, 특히 컴퓨팅 자원에서 비롯된다. 대규모 모델을 처음부터 학습하고 실패를 반복해 볼 수 없는 환경에서는 해외에서 공개된 모델을 분석하고 개선하는 연구에 머물기 쉽다. 이제 한국 컴퓨터비전은 양적 성장을 넘어 세계가 따라올 연구를 만드는 질적 도약을 준비해야 한다. 감사하게도 올해 정부의 GPU 지원 사업은 대학 연구 현장에 의미 있는 변화를 만들고 있다. 본 연구실도 국가AI연구거점을 통해 지원받은 GPU를 기반으로, 영상을 픽셀의 집합이 아니라 3차원 공간 속 객체 단위로 표현하는 3D 토크나이제이션과, 끊임없이 들어오는 영상을 실시간으로 이해하는 스트리밍 비디오 모델 연구를 시작했다. 이는 로봇과 자율주행을 비롯한 피지컬 AI의 기반 기술이다. 공개된 모델을 가져다 쓰는 데서 그치지 않고 문제 정의부터 모델 설계와 학습까지 우리 손으로 수행하는 경험은 학생을 연구의 추격자가 아니라 창조자로 성장시킨다. 국제 교류도 연구 경쟁력을 높이는 핵심 조건이다. 해외 대학과 기업의 연구자들과 공동연구를 하다 보면 서로 다른 관점과 자원이 만날 때 혼자서는 도달하기 어려운 성과가 나온다. KCCV가 세계적 석학을 꾸준히 초청하는 이유도 여기에 있다. 강연장에서 시작된 만남이 학생의 연구 주제를 바꾸고, 공동연구와 세계 무대의 성과로 이어지는 선순환을 여러 차례 보았다. 국제 협력은 선택적 행사가 아니라 우리 연구의 질문과 기준을 세계 수준으로 끌어올리는 필수 인프라다. 인재 양성은 숫자를 늘리는 것만으로 완성되지 않는다. AI가 수행하는 업무와 산업이 요구하는 역량이 빠르게 바뀌는 만큼, 대학과 산업계가 함께 어떤 인재를 어떻게 길러야 하는지 논의해야 한다. 학생들의 진로도 대학이나 대기업에만 머물러서는 안 된다. 자신이 개발한 AI 기술로 새로운 문제를 해결하고 시장을 만드는 스타트업에 더 많은 젊은 연구자가 도전해야 한다. 대학의 연구 성과가 논문을 넘어 창업으로 이어질 때, 학생은 일자리를 찾는 인재를 넘어 새로운 산업과 일자리를 만드는 인재로 성장한다. 대학은 창업을 연구의 이탈이 아닌 연구 성과의 확장으로 인정하고, 정부는 초기 기술 검증과 투자, 실패 후 재도전을 지원하는 생태계를 조성해야 한다. 정부의 역할은 단기 과제 지원을 넘어야 한다. GPU와 데이터, 국제 공동연구, 안정적인 연구인력 지원을 장기적 연구 인프라로 구축해 연구자가 몇 년 뒤의 성과를 내다보며 난제에 도전할 수 있게 해야 한다. 산업계는 현장의 문제와 자원을 대학과 공유하고, 대학은 개별 기관의 이해를 넘어 인재 양성의 큰 그림을 함께 그려야 한다. 지금 연구실에서 GPU를 붙잡고 실패를 거듭하는 대학원생이 10년 뒤 한국 AI의 방향을 정할 연구자가 되고, 새로운 글로벌 AI 기업을 세울 창업가가 된다. AI 인재강국은 인재의 수가 아니라 그들이 얼마나 큰 질문을 던지고, 그 답을 연구와 산업으로 이어갈 수 있느냐로 결정된다. 정부와 산학이 도전의 시간을 함께 보장할 때, 한국 컴퓨터비전은 빠르게 따라온 지난 10년을 넘어 새로운 기준과 산업을 만드는 다음 10년을 열 수 있다. 한국이 AI 인재강국이 되는 순간은 세계가 한국 연구자의 질문을 따라오고, 그 질문에서 새로운 산업이 시작될 때다.

2026.08.07 08:00김선주 컬럼니스트

오픈AI, 美 법무부에 46억원 낸다…"미국인 대신 비자 소지자 우대"

오픈AI가 미국 근로자를 차별했다는 혐의와 관련해 미국 법무부(DOJ)에 320만 달러(약 46억 원)를 내고 합의했다. 법무부가 현지 시각 8월 4일 공개한 내용이다. 합의 당사자는 오픈AI 옵코(OpenAI OpCo LLC)와 자회사인 소프트웨어 개발 기업 스탯시그(Statsig)다. 법무부는 두 회사가 영주권 노동인증(PERM) 절차에서 미국 근로자를 배제하고 임시 취업비자 소지자를 우대해 이민국적법(INA)을 위반했다고 판단했다. PERM은 미국 기업이 외국인 근로자에게 영주권을 주려 할 때, 그 자리에 지원할 미국인이 없다는 것을 노동부에 증명하는 절차다. 법무부는 채용 공고를 문제 삼았다. 오픈AI는 다른 직무를 자사 채용 사이트에 올리는 것이 관행이었는데, PERM으로 채우려는 자리는 올리지 않았다. 합의 금액 가운데 민사 벌금이 120만 달러(약 17억 원)이고, 차별을 당한 것으로 지목된 이들에 대한 보상이 200만 달러(약 29억 원)다. 오픈AI는 앞으로 PERM 관련 채용 공고를 자사 채용 사이트에 공개하고 전자 지원을 받아야 한다. 채용에 관여하는 직원 교육과 법무부의 감독·보고 요건도 이행 조건에 들어갔다. 이번 건은 법무부가 2025년 '미국 근로자 보호 이니셔티브'를 되살린 뒤 맺은 13번째 합의다. 자세한 내용은 미국 법무부에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 오픈AI ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.06 20:36AI 에디터

같은 실수 반복하던 AI, '오답노트' 200개 쌓자 합격률이 62%에서 85%로

AI는 이제 방금 저지른 실수를 그 자리에서 찾아 고칠 만큼 똑똑해졌다. 그런데 다음 과제가 시작되는 순간, 힘들게 배운 교훈을 전부 잊어버린다. 캐나다 앨버타대학교(University of Alberta)와 미국 버지니아공대(Virginia Tech) 등 국제 공동 연구진이 2026년 6월 발표한 논문은 이 문제를 '오답노트'로 해결한 자기진화 AI 에이전트 '매님에이전트(ManimAgent)'를 공개했다. 사람이 가르쳐주지 않아도, AI 내부 모델을 새로 학습시키지 않아도, 스스로 쌓은 성공과 실패의 기록만으로 성적이 오른다는 것이 핵심이다. AI에게 "왜 매번 같은 걸 다시 설명해야 하지?"라고 느껴본 사람이라면 주목할 만한 결과다. 자기진화 AI 에이전트가 겨냥한 '교차 과제 망각' 문제 교차 과제 망각(Cross-task Forgetting)이란 AI 에이전트가 하나의 과제 안에서는 실수를 고치지만, 과제가 끝나면 그 교훈을 모두 버리고 다음 과제에서 똑같은 실수를 반복하는 현상을 말한다. 연구진은 이 문제를 수학 애니메이션 제작 과제에서 확인했다. 이때 사용한 도구가 매님(Manim)이다. 매님은 유명 수학 유튜브 채널 '3Blue1Brown'을 위해 개발된 파이썬(Python) 애니메이션 도구로, AI가 논문 한 단락을 읽고 이 도구로 교육용 영상을 만드는 것이 과제였다. 문제 장면은 이렇다. AI가 푸리에 변환 애니메이션을 만들면서 수천 개의 토큰을 쓰며 "수식은 왼쪽 정렬해야 한다", "0.3초 전환은 너무 빠르다" 같은 교훈을 어렵게 배운다. 영상은 완성된다. 그런데 다음 날 확률 분포 애니메이션을 만들라고 하면, 똑같은 배치 실수를 저지르고 똑같은 수정 비용을 다시 치른다. 시험이 끝날 때마다 오답노트를 통째로 버리는 학생과 같다. 반면 수십 번 강의해 본 베테랑 교사는 다르다. '좋은 화면 구성의 틀'이라는 성공 경험과 '수식과 그림이 겹치면 학생들이 흐름을 놓친다'는 실패 교훈을 함께 갖고 새 수업에 들어간다. 연구진은 바로 이 두 종류의 기억을 AI에게 심었다. 기억 200개 쌓이자 합격률 62%에서 84.9%, 수정 횟수는 절반 연구진이 만든 에피소드 기억 은행(Episodic Memory Bank)은 AI가 과제를 마칠 때마다 성공 비결과 실패 패턴을 따로 저장하는 외부 저장소다. 성공 채널에는 높은 점수를 받은 장면의 '왜 좋았는지' 설명이 참고 예시로 쌓이고, 실패 채널에는 실제로 오류를 고쳐낸 경우, 즉 망가진 코드를 살려냈거나 점수가 오른 경우에만 '함정 목록'이 기록된다. 다음 과제를 시작할 때 AI는 이 은행에서 비슷한 과제의 기억을 꺼내 읽고 작업에 들어간다. 그림1 EMB 크기별 합격률·수정 횟수·품질 변화 (출처: ManimAgent 논문 Figure 3) 효과는 수치로 뚜렷했다. 기억이 하나도 없을 때 사람 평가단이 매긴 첫 시도 합격률은 62.0%였지만, 기억이 200개 쌓이자 84.9%까지 올랐다. 5점 만점 품질 점수도 3.26점에서 3.88점으로 상승했다. 더 인상적인 것은 수정 횟수다. 평균 12.2회였던 수정 작업이 6.5회로 거의 절반이 됐다. 사람으로 치면 초안을 12번 고쳐 쓰던 신입이 6번 만에 통과하는 숙련자가 된 셈이고, 매일 수십 개의 과제를 처리하는 실제 서비스라면 이 차이가 누적되어 비용과 시간에서 완전히 다른 결과를 만든다. 흥미로운 비교 대상도 있다. 공식 문서와 모범 코드를 검색해 참고하는 검색 증강 생성(RAG) 방식은 합격률 83.3%로 꽤 높았지만, 수정 횟수는 11.4회로 여전히 많았다. 남이 쓴 교과서를 참고하는 것과 내가 직접 틀려본 오답노트를 보는 것의 차이가 여기서 갈렸다. 성공 기억은 점수를 올리고, 실패 기억은 시간을 아낀다 두 기억은 하는 일이 서로 달랐다. 연구진이 성공 기억만 지우자 합격률이 84.9%에서 70.0%로 무너졌다. 반대로 실패 기억만 지우자 합격률은 80.9%로 비교적 버텼지만, 수정 횟수가 6.5회에서 11.6회로 다시 치솟았다. 정리하면 성공 기억은 "처음부터 잘 만드는 능력"을, 실패 기억은 "삽질을 줄이는 능력"을 담당한다. 좋은 참고서만 있고 오답노트가 없는 학생은 문제를 풀 수는 있지만 시간이 오래 걸리고, 오답노트만 있고 모범답안이 없는 학생은 함정은 피하지만 좋은 답을 쓰지 못하는 것과 같은 구조다. 저장 방식에도 장치가 있다. 실패 기억은 아무 오류나 저장하지 않는다. 오류를 고친 뒤 실제로 렌더링에 성공했거나 평가 점수가 5점 이상 올라간, 즉 '원인과 해결이 검증된' 경우에만 기록된다. 이 검증 절차를 없애고 모든 실패를 저장하자 합격률이 81.8%로 떨어졌다. 실수를 무작정 모으는 것이 아니라 확실히 배운 실수만 골라 적는 것, 좋은 오답노트의 조건은 AI에게도 똑같이 적용됐다. 또 하나 주목할 점은 이 모든 과정에 AI 모델의 가중치 업데이트, 즉 재학습이 전혀 없었다는 것이다. 기억은 순전히 외부 저장소에 글로 쌓였다. 채점관 AI는 사람과 거의 안 맞았는데도 성적이 오른 역설 이 연구에는 반전이 하나 숨어 있다. 작업 중간중간 화면을 채점하고 기억 저장 여부를 결정하는 심판 역할은 비전 언어 모델(VLM), 즉 이미지를 보고 평가하는 AI가 맡았다. 그런데 이 AI 심판의 점수와 사람 평가단의 점수를 비교하자 상관계수가 -0.17로, 거의 무관하거나 오히려 살짝 반대 방향이었다. AI 심판이 좋다고 한 영상을 사람은 별로라고 보는 경우가 적지 않았다는 뜻이다. 그럼에도 최종 성적은 뚜렷이 올랐다. 연구진은 이 착시를 막기 위해 평가 설계를 이중으로 짰다. 헤드라인 성적표는 AI 심판이 아니라, 어떤 조건의 영상인지 전혀 모르는 블라인드 평가단 54명이 175개 영상을 나눠 보고 매긴 점수만 사용했다. AI 심판은 어디까지나 작업 중의 내부 신호로만 쓴 것이다. 불완전한 심판이라도 '방금 전보다 나아졌는가'라는 상대 비교와 검증 절차를 거치면 쓸 만한 학습 신호가 된다는 점, 그리고 AI가 만든 결과를 AI가 채점한 점수를 그대로 믿으면 안 된다는 점을 동시에 보여주는 대목이다. 다만 사람 평가 역시 평가자마다 편차가 컸다는 점은 논문도 인정하는 한계다. 재학습 없는 성장, '기억 관리'가 AI 경쟁력이 될 가능성 이번 연구가 흥미로운 이유는 값비싼 재학습 없이, 외부에 쌓은 텍스트 기억만으로 AI 성능이 꾸준히 오를 수 있음을 사람 평가로 입증했다는 점이다. 다만 한계도 분명하다. 검증된 기억은 200여 개 규모에서만 확인됐고, 수백만 개 규모로 커지면 중복 제거와 정리가 필요할 가능성이 있다. 기억이 쌓일수록 과제당 작업 시간이 19분에서 31분으로 늘어나는 비용 문제, AI 모델이 업그레이드되면 옛 기억이 오히려 낡은 조언이 되는 '기억 부패' 위험도 연구진 스스로 지적했다. 챗GPT의 메모리 기능처럼 대화형 AI에도 기억이 도입되는 흐름 속에서, 앞으로는 무엇을 기억시키고 무엇을 버릴지 관리하는 능력이 AI 활용의 새로운 경쟁력이 될지 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 매님에이전트(ManimAgent)는 무엇을 하는 AI인가요? A. 과학 논문의 한 단락을 읽고 그 내용을 설명하는 수학 교육용 애니메이션을 자동으로 만드는 AI입니다. 특히 과제를 할 때마다 성공 비결과 실패 교훈을 '기억 은행'에 저장해 두고, 다음 과제에서 꺼내 쓰면서 스스로 실력이 좋아지는 것이 특징입니다. Q2. AI가 기억을 쌓으면 정말 재학습 없이도 똑똑해지나요? A. 이번 연구에서는 그렇게 나타났습니다. AI 모델 자체는 전혀 바꾸지 않고 외부 저장소에 경험만 쌓았는데, 기억 200개가 모이자 사람 평가 기준 첫 시도 합격률이 62.0%에서 84.9%로 올랐습니다. 다만 기억이 수백만 개로 커질 때도 유지되는지는 추가 검증이 필요합니다. Q3. 성공 기억과 실패 기억을 왜 따로 저장하나요? A. 역할이 다르기 때문입니다. 성공 기억은 좋은 결과물의 본보기 역할을 해 첫 시도 품질을 올리고, 실패 기억은 피해야 할 함정 목록 역할을 해 수정 횟수를 줄입니다. 실험에서 성공 기억을 지우면 합격률이, 실패 기억을 지우면 작업 속도가 크게 나빠졌습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: ManimAgent: Self-Evolving Multimodal Agents for Visual Education 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.06 20:35AI 에디터

국산 NPU 확산에 600억원 투입…피지컬AI 실증 본격화

정부가 올해 600억원 이상을 투입해 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 제품과 서비스를 산업 현장과 일상 전반으로 확산한다. 총 22개 신규 실증 과제를 추진하며 특히 산업 물류 안전 분야에서 활용될 피지컬AI 실증 과제 7건에 본격 착수한다. 과학기술정보통신부는 6일 국산 AI 반도체 기반 3대 실증 사업의 합동 착수보고회를 개최했다. 실증 대상 사업은 ▲AX디바이스 개발 실증 ▲AI 응용제품 신속상용화 지원 ▲온디바이스 AI 서비스 실증 확산 등이다. 올해 새롭게 추진되는 과제는 총 22개다. AX디바이스 개발 실증 3개, AI 응용제품 신속상용화 지원 17개, 온디바이스 AI 서비스 실증 확산 5개 등으로 구성된다. 특히 올해는 국산 AI 반도체를 기반으로 물리적 환경을 스스로 인지, 판단, 동작하는 피지컬AI 실증 과제 7건이 새롭게 시작된다. 산업 현장의 비정형 물류 협동 로봇을 비롯해 이동형 양팔로봇, 소방용 사족보행 로봇, 드론 기반 구조 시스템, 식품 가공 자동화 등 생활·안전·제조 분야 전반에서 실증이 이뤄질 예정이다. 정부는 내년 말까지 피지컬AI 분야 선도 적용 사례를 확보하고 기술 고도화와 글로벌 시장 진출을 위한 레퍼런스를 마련하기로 했다. 이와 함께 AI 기반으로 시스템 전 구간의 위협 탐지와 대응을 자동화하는 AI 기반 통합 보안 플랫폼, 법무부와 협력하는 AI 기반 교정 데이터 통합 분석 플랫폼 등 보안 네트워크 분야 AI 서비스 상용화도 추진한다. 온디바이스 AI 분야에서는 천안시를 대상으로 하천 범람과 도심 침수 위험을 실시간 감지하는 환경 적응형 다목적 온디바이스 AI 기반 도시안전망 실증을 비롯해 지역 문제 해결형 AI 서비스도 확대한다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “국산 AI 반도체 기반 실증은 국내 AI 반도체 경쟁력을 바탕으로 산업 전반의 AI 전환을 가속화하고 글로벌 AI 시장 진출을 뒷받침하는 중요한 기반이 될 것”이라며 “특히 올해는 소방 안전 치안 등 민생 체감형 과제와 피지컬 AI 실증을 본격 추진하는 만큼 국민이 체감할 수 있는 성과를 창출하도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.08.06 18:31박수형 기자

"빽다방, 일본 상륙"…앱·스마트픽업 등 '테크'로 도쿄 공략

더본코리아의 커피전문점 브랜드 빽다방이 일본 도쿄에 첫 매장을 열고 현지 시장 공략에 나섰다. 모바일 애플리케이션과 스마트 픽업 시스템 등 기술을 접목해 차별화를 꾀한 게 특징이다. 6일 관련업계에 따르면 더본코리아는 일본 도쿄 미나토구 신바시에 일본 1호 매장을 열었다. 해당 매장은 신바시역 인근 오피스 상권에 자리 잡았으며 오전 7시30분부터 영업한다. 출근길 직장인이 빠르게 음료를 구매할 수 있도록 테이크아웃 중심으로 구성됐다. 현지 매장에는 음료 수령대에 제품을 올려놓으면 주문번호와 상품명이 음료 주변에 자동으로 표시되는 프로젝션 기반 스마트 픽업 시스템이 적용됐다. 고객이 전광판이나 영수증을 일일이 확인하지 않고도 자신의 음료를 쉽게 구분할 수 있도록 한 것이다. 모바일 앱을 활용한 고객 유치에도 나섰다. 빽다방은 매장 외부에 QR코드를 설치하고 앱을 내려받은 고객에게 오픈 기념 할인쿠폰을 제공하고 있다. 앱에서는 매장 검색과 자주 이용하는 점포를 저장하는 '마이 매장' 기능 등을 이용할 수 있다. 다만 매장 안내문에는 안드로이드 버전이 아직 준비 중이라고 표시됐다. 가격은 현지 메뉴판 기준 핫 아메리카노가 250엔(약 2256원)이다. 아이스 아메리카노는 일반 사이즈 250엔, 대용량 사이즈 400엔(약 3610원)으로 책정됐다. 원조커피는 핫 400엔, 아이스는 일반 400엔·대용량 550엔(약 4964원)이다. 빽다방은 오픈 기념 행사로 매장 방문 고객에게 선착순 보냉백도 제공했다. 매장 외부에는 '한국에서 시작한 빽다방이 드디어 일본에 상륙했다'는 문구를 내걸어 한국 브랜드라는 점을 강조했다. 더본코리아는 이번 달 중 일본에 1개 매장을 추가로 열어 현지 시장 공략에 나설 계획이다. 더본코리아 관계자는 “일본 소비자의 이용 방식과 선호도를 고려해 메뉴와 매장 운영 시스템을 현지화했다”며 “새롭게 변경한 브랜드 아이덴티티(BI)도 일본 매장에 적용하는 등 현지 시장에 안정적으로 안착할 수 있도록 준비했다”고 말했다.

2026.08.06 18:30류승현 기자

텔레칩스, 2분기 영업익 32억원...3분기 연속 흑자

차량용 반도체 설계 기업 텔레칩스가 2분기 실적 개선세를 이어갔다. 텔레칩스는 2분기 연결기준 영업이익 31억 8000만원을 기록했다고 6일 공시했다. 전년 동기 35억 5000만원 영업손실에서 흑자로 돌아섰다. 2분기 매출은 592억원을 기록했다. 전년 동기(443억원) 대비 33.6% 증가했다. 영업이익률은 -8.0%에서 5.4%로 개선됐다. 텔레칩스는 지난해 4분기 영업이익 흑자 달성 이후 3분기 연속 영업흑자 기조를 유지했다. 시스템 온 칩(SoC) 개발용역 매출 감소에도 불구하고 차량용 인포테인먼트(IVI) 등 기존 제품 사업 매출이 확대되며 실적을 견인했다. 2026년 상반기 누적 매출은 1252억원이다. 전년 동기 895억원 대비 39.9% 증가했다. 상반기 누적 영업이익은 93억원으로, 전년 동기 61억 5000만원 영업손실 대비 154억원 손익을 개선했다. 텔레칩스 관계자는 "기존 제품 사업 성장이 이어지며 본업 중심의 실적 개선이 이뤄지고 있다"라며 "하반기에도 글로벌 고객 확대와 신규 프로젝트 양산을 추진할 것"이라고 말했다.

2026.08.06 17:28전화평 기자

LGU+, AIDC에 2조원 투자…'자체 자금·수요 기반' 전략

LG유플러스가 급증하는 AI 인프라 수요에 대응하기 위해 약 2조원을 추가 투입해 AI 데이터센터(AIDC) 사업을 확대한다. 수도권 최대 규모인 파주 AIDC 구축을 앞당기고, 외부 차입 없이 수요 기반 투자 원칙을 유지해 미래 성장과 재무 건전성을 동시에 확보한다는 전략이다. 여명희 LG유플러스 부사장(CFO)은 6일 열린 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 "늘어나는 AI 수요에 대한 대응 속도가 기업의 미래 경쟁력을 좌우한다"며 "AI 확산을 새로운 성장 기회로 연결해 투자 효율성과 재무 건전성을 유지하면서 중장기 성장 기반을 강화하겠다"고 밝혔다. LG유플러스는 약 2조원을 AIDC 설계·구축·운영(DBO) 사업에 추가 투자하고 지방 AIDC 구축 전략도 추진할 계획이다. 여 부사장은 "올해 설비투자(CAPEX)는 AIDC 투자 확대를 반영해 전년보다 증가할 것"이라면서도 "분기 EBITDA(상각 전 영업이익) 범위 내에서 투자 기조를 유지해 현금흐름 부담을 완화하겠다"고 설명했다. 투자 재원은 자체적으로 마련한다. 여 부사장은 "AIDC 사업은 자체 센터뿐 아니라 임차와 DBO 방식을 병행해 자본 효율성을 높이고 있다"며 "외부 자금 조달 없이 중장기 재무구조 목표 범위 내에서 관리할 계획"이라고 말했다. 케빈 조 최고전략책임자(CSO)도 "AI 인프라 확대 과정에서도 수요 기반으로 투자를 집행해 운영 리스크를 관리하고 효율적인 자본 운영을 통해 투자 효율을 높이겠다"고 강조했다. 현재 건설 중인 파주 AIDC를 중심으로 AI 인프라 확대에도 속도를 낸다. 정영훈 기업인프라담당은 "파주 AIDC는 수도권 최대 규모인 200메가와트(MW)급으로 2027년부터 2028년까지 4개 동을 순차적으로 가동할 예정"이라면서 "앞으로 기업 인프라 사업은 파주 AIDC를 비롯한 신규 데이터센터 고객 확보에 집중할 것"이라고 말했다. 신규 데이터센터의 수익성도 기존 시설보다 높을 것으로 전망했다. 정 담당은 "AI 서버 운영 확대로 전력 인프라 수요가 증가하면서 판매 단가와 상면 단가가 모두 상승하고 있다"며 "전기료는 종량제 구조인 만큼 서버 가동률이 높아질수록 전력 사용량과 매출도 함께 증가할 것"이라고 설명했다. LG유플러스는 그룹 차원의 '원(One) LG' 전략을 통해 AIDC 경쟁력도 강화한다. 케빈 조 CSO는 "LG그룹은 냉각, 전력, 네트워크 등 그룹사 역량을 결집해 AI 인프라를 고도화하고 있다"면서 "LG유플러스는 그룹 AI 인프라의 핵심 축으로 데이터센터와 통신 네트워크를 통합 제공하는 AIDC를 구축하고 있다"고 말했다. AI 서비스 경쟁력도 강화한다. 여 부사장은 "AI 통화 서비스 '익시오' 기능을 고도화하고 에릭슨과 협력을 통해 차별화된 음성 AI 기능을 확대하겠다"고 밝혔다. 정 담당은 "AICC는 금융권을 중심으로 수요를 확보하고 있으며 하반기에는 LLM 기반 콜봇과 챗봇 상품 라인업을 확대할 계획"이라고 말했다. 통신 사업에서는 요금제 구조를 단순화해 가입자 편의성과 마케팅 효율을 높인다는 방침이다. 강진욱 모바일디지털사업그룹장은 "2분기 모바일 서비스 매출은 전년 동기 대비 2.2% 증가했고 전체 가입자와 5G 가입자도 꾸준히 늘고 있다"며 "마케팅 비용은 5721억원으로 전년보다 약 6% 감소해 비용 효율성이 개선됐다"고 설명했다. 이어 "상반기 5G·LTE 통합 요금제와 모바일·인터넷 결합상품 등을 출시해 가입자 경험을 개선했다"며 "앞으로도 요금제 구조를 단순화해 고객 선택 편의성을 높여나가겠다"고 덧붙였다. 대규모 투자에도 주주환원 정책은 유지한다. 여 부사장은 "올해 900억원 규모 자사주 매입을 결정했다"며 "미래 투자와 재무 건전성, 주주환원의 균형을 맞추면서 주주환원을 지속 확대하겠다"고 밝혔다. 연간 실적 전망은 유지했다. 여 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 매출이 3.4% 증가해 연초 제시한 연간 성장 가이던스(2% 이상)를 웃돌았다"며 "하반기 성장세는 다소 완만해지겠지만 연간 목표 달성은 충분히 가능할 것"이라고 전망했다.

2026.08.06 16:57홍지후 기자

카카오, 과기정통부 'AI 에이전트 마켓플레이스 개발 사업' 선정

카카오는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 전담하는 'AI 에이전트 마켓플레이스 개발 지원 사업'의 수행 사업자로 선정됐다고 6일 밝혔다. 회사는 카카오엔터프라이즈와 컨소시엄을 구성, 내년 12월까지 민간 주도 개방형 생태계 구축에 나선다. 이번 사업은 정부출연금과 민간부담금을 합쳐 약 110억원의 규모로 추진된다. AI 에이전트 마켓플레이스는 AI 에이전트 서비스부터 에이전틱 AI 도구까지 한곳에서 검색하고 활용할 수 있는 플랫폼이다. 카카오 컨소시엄은 에이전트의 ▲등록과 ▲검증부터 ▲탐색 ▲조합 ▲실행 ▲정산까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 제공하는 AI 에이전트 생태계를 조성할 계획이다. 연내 1차 개소를 목표로 하며, 2027년에는 에이전트 스튜디오를 포함한 고도화 과정을 거쳐 2차 출범을 진행할 예정이다. 이번 마켓플레이스는 특정 클라우드나 특정 AI 모델에 종속되지 않는 개방형 구조로 설계된다. 카카오의 자체 개발 AI 모델 '카나나'에 이어 국내외 다양한 AI 모델을 연계하고, 외부 응용 프로그램 인터페이스(API)나 MCP 등을 통해 플랫폼 내 도구들이 자유롭게 연동될 수 있도록 지원한다. 신뢰성 확보를 위해 등록되는 모든 AI 도구는 ▲보안 검토와 ▲샌드박스 검증 ▲환각(할루시네이션) 제어 등 여러 단계의 검증 절차를 거쳐 게시하며, 운영 단계에서도 상시 재검증 체계를 가동한다는 방침이다. 이번 마켓플레이스 구축을 위해 카카오 컨소시엄은 다양한 기술적 역량을 투입할 계획이다. 카카오는 현재 400 개 이상의 MCP 서버가 입점한 개방형 플랫폼 '플레이MCP'와 AI 에이전트 개발 도구 'AI 에이전트 빌더'를 운영하고 있다. 또한 행정안전부와의 협력을 기반으로 출시한 시범 서비스 'AI 국민비서'를 제공 중이다. 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드 마켓플레이스의 ▲입점 ▲검증 ▲정산 등 운영 경험과 클라우드 인프라 및 보안 역량을 기반으로 함께 참여한다. 생태계 활성화를 위한 지원 프로그램도 함께 운영한다. 'AI 에이전트 챌린지', '해커톤' 등의 프로그램을 통해 우수 에이전트를 발굴하고, 이를 입점으로 연계해 함께 성장하는 선순환 구조를 만들어 갈 계획이다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "AI 에이전트의 수요와 공급이 동시에 열리는 변곡점을 맞이하고 있다"면서 "카카오가 보유한 AI 기술력과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 개발자와 기업 등 누구나 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 생태계의 표준을 만들고, 이를 지속가능한 마켓플레이스로 운영해 갈 것"이라고 말했다.

2026.08.06 16:47박서린 기자

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