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AI 한테 마피아 게임 시켰더니…최신 AI 12개 전부 거짓말쟁이 못 찾아

인간은 상대방의 표정, 말투, 몸짓을 보고 "저 사람 지금 거짓말하는 것 같은데?"라고 느끼는 능력이 있다. 그렇다면 가장 똑똑하다는 AI는 어떨까? 일본 도쿄대학교 연구팀이 GPT-4o, 제미나이, 클로드 등 현존하는 최고 수준의 AI 12개를 대상으로 '거짓말 탐지 테스트'를 진행했다. 결과는 충격적이었다. 연구 논문에 따르면, 이들 AI는 사람들이 모여 서로 속고 속이는 상황에서 누가 진실을 말하고 누가 거짓말을 하는지 거의 구별하지 못했다. 마피아 게임으로 AI의 '눈치력' 테스트 연구팀은 AI의 거짓말 탐지 능력을 측정하기 위해 '웨어울프(Werewolf)'라는 게임을 활용했다. 이 게임은 한국에서 '마피아 게임'으로 더 잘 알려져 있다. 여러 명이 둘러앉아 각자 비밀 역할을 받고, 밤에는 몰래 행동하고 낮에는 토론을 통해 누가 늑대인간(마피아)인지 찾아내는 게임이다. 게임 특성상 자신의 정체를 숨기고 상대를 속여야 하기 때문에, 자연스러운 거짓말이 오가는 상황이 만들어진다. 기존에 AI의 거짓말 탐지 능력을 연구할 때는 주로 한 사람이 카메라를 보고 말하는 영상을 분석하거나, 텍스트만 따로 분석하는 방식을 썼다. 하지만 실제 거짓말은 여러 사람이 복잡하게 얽힌 상황에서 발생한다. 연구팀은 이런 현실적인 상황을 반영하기 위해 실제 사람들이 마피아 게임을 하는 영상 191개를 수집했다. 여기서 나온 대화 2,360개에 대해 "이 말은 진실인가, 거짓인가, 판단할 수 없는 말인가"를 하나하나 표시했다. 게임 규칙 덕분에 각 발언이 진짜인지 가짜인지 객관적으로 확인할 수 있었다. 최고 성능 AI도 거짓말 10개 중 3개만 맞혀 연구팀은 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4o 시리즈, 구글(Google)의 제미나이 2.5 프로, 앤로픽(Anthropic)의 클로드 3.5, 메타(Meta)의 라마(Llama), 중국 알리바바의 큐웬(Qwen), 딥시크(DeepSeek) 등 대표적인 AI 모델 12개를 테스트했다. AI에게 게임 영상의 한 장면과 대화 내용을 보여주고 "이 사람이 한 말이 진실인지 거짓인지 판단해봐"라고 물었다. 결과는 처참했다. 가장 좋은 성적을 낸 GPT-4o-mini조차 진실과 거짓만 구별하는 테스트에서 정답률이 39.4%에 불과했다. 동전 던지기(50%)보다도 낮은 수준이다. 일부 AI는 정답률이 10% 이하로 떨어졌다. 특히 AI들은 "나는 마을 주민이야"처럼 자신의 정체를 밝히는 발언이나, "저 사람이 늑대인간인 것을 내가 확인했어"처럼 증거를 제시하는 발언에서 가장 많이 틀렸다. 정체 선언에 대한 평균 정답률은 15.7%에 불과했다. 더 큰 문제는 AI들이 판단 자체를 회피하는 경향이 있다는 점이다. 대부분의 AI는 "이건 진실이야" 또는 "이건 거짓이야"라고 명확히 답하기보다, "판단할 수 없음"으로 대답하는 비율이 압도적으로 높았다. 실제로 게임에서 거짓말이 많이 오가는 긴박한 상황에서조차 AI는 애매한 답변으로 일관했다. AI에게 없는 것 “상대방 머릿속을 읽는 능력” 왜 이런 결과가 나왔을까? 연구팀은 두 가지 핵심 원인을 지목했다. 첫째, AI에게는 '마음 이론(Theory of Mind)'이 없다. 마음 이론이란 "저 사람은 지금 무엇을 알고 있고, 무엇을 믿고 있으며, 무엇을 하려는 걸까?"를 추측하는 능력이다. 사람은 상대방의 지식 상태를 고려해서 "저 사람은 자기가 늑대인간인 걸 알면서 일부러 저렇게 말하는 거야"라고 판단할 수 있다. 하지만 현재 AI는 이런 추론을 하지 못한다. 둘째, AI는 표정, 몸짓, 목소리 톤 같은 비언어적 신호를 제대로 활용하지 못한다. 연구팀이 AI에게 영상 프레임을 1장에서 3장으로 늘려서 보여줬지만, 성적은 오히려 약간 떨어졌다. 사람이라면 "저 사람 눈을 피하네", "목소리가 떨리네" 같은 단서를 포착해 거짓말을 의심하지만, AI는 이런 신호를 말의 내용과 연결해서 해석하지 못한다. 흥미로운 실험도 있었다. AI에게 이전 대화 내용을 보여주지 않고 현재 발언만 보여줬더니, "이 말이 어떤 전략인지(예: 자기 정체를 밝히는 건지, 남을 고발하는 건지)"를 분류하는 데는 큰 차이가 없었다. 하지만 "이 말이 진실인지 거짓인지" 판단하는 정확도는 39.4%에서 13.4%로 곤두박질쳤다. 이는 거짓말 탐지가 단순히 한 문장만 보고 판단할 수 있는 게 아니라, 대화 전체 맥락을 이해해야 가능한 작업임을 보여준다. 연구팀의 해결책: AI에게 '추론 순서'와 '기억력' 부여 연구팀은 AI의 거짓말 탐지 능력을 높이기 위해 두 가지 새로운 방법을 제안했다. 첫 번째는 '사회적 사고 사슬(SoCoT)'이다. 이 방법은 AI가 판단을 내리기 전에 단계별로 생각하게 만든다. 먼저 "이 사람의 표정은 어떤가?", "몸짓은?", "목소리는?" 등을 하나씩 분석하고, 그다음 "이 사람은 무엇을 의도하는 것 같은가?"를 추론한 뒤, 마지막으로 "따라서 이 말은 진실/거짓이다"라고 결론을 내리게 하는 것이다. 두 번째는 '동적 사회 기억 장치(DSEM)'다. 이 방법은 게임에 참여한 각 사람에 대한 정보를 AI가 계속 기록하고 업데이트하게 한다. "A는 자기가 점쟁이라고 주장했다", "B는 C를 의심하고 있다", "D는 아까 거짓말을 한 적이 있다" 같은 정보를 표 형태로 정리해서 AI가 참고할 수 있게 만드는 것이다. 이 두 방법을 적용하자 성적이 향상됐다. 기억 장치를 붙인 GPT-4o-mini는 진실/거짓 판별 정확도가 39.4%에서 41.7%로 올랐다. 다른 AI에서도 비슷한 개선이 나타났다. 하지만 연구팀은 "여전히 실용적으로 쓰기에는 턱없이 부족한 수준"이라며, 근본적인 기술 발전이 필요하다고 강조했다. 현재 AI는 '지식 엔진'일 뿐, '사회적 파트너'는 아니다 이번 연구는 현재 AI의 한계를 명확히 보여준다. GPT-4o나 제미나이 같은 최신 AI는 백과사전처럼 지식을 저장하고 글을 쓰는 데는 뛰어나지만, 사람들 사이의 복잡한 관계와 숨은 의도를 파악하는 능력은 거의 없다. 연구팀의 표현을 빌리자면, 현재 AI는 "강력한 지식 엔진이지, 유능한 사회적 에이전트가 아니다." 실생활에서 이 한계는 여러 문제로 이어질 수 있다. 온라인 사기 메시지를 걸러내거나, 가짜 뉴스를 판별하거나, 고객 응대에서 불만 고객의 진짜 의도를 파악하는 일에 AI를 활용하려면, 아직은 인간의 판단이 반드시 필요하다. 마피아 게임에서 거짓말쟁이를 찾지 못하는 AI가 현실 세계의 복잡한 사회적 상황에서 믿을 만한 조력자가 되기까지는 아직 갈 길이 멀다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 이 연구에서 사용한 테스트 방법이 뭔가요? A1. 연구팀은 '마피아 게임'으로 알려진 웨어울프 게임 영상을 AI에게 보여주고, 각 참가자의 발언이 진실인지 거짓인지 맞히게 했다. 게임 특성상 정답을 객관적으로 확인할 수 있어서, AI의 거짓말 탐지 능력을 정확히 측정할 수 있었다. Q2. AI가 거짓말을 못 잡아내는 이유가 뭔가요? A2. 크게 두 가지다. 첫째, AI는 상대방이 무엇을 알고 있고 무엇을 숨기려 하는지 추측하는 능력이 없다. 둘째, 표정이나 목소리 떨림 같은 비언어적 단서를 말의 내용과 연결해서 해석하지 못한다. Q3. 이 연구 결과가 일반인에게 왜 중요한가요? A3. 현재 AI가 온라인 사기 탐지, 가짜 리뷰 필터링, 고객 상담 등에 활용되고 있지만, 사람의 숨은 의도를 파악하는 데는 한계가 있다는 뜻이다. 중요한 판단에서는 AI만 믿지 말고 사람이 직접 확인해야 한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.11.26 20:20AI 에디터

"역대 대통령 순서대로 나열해봐"…AI에게 시켜봤더니

요즘 AI를 활용해 주식 시장을 예측하거나 경제 흐름을 분석하려는 시도가 늘고 있다. 그런데 이런 예측이 가능하려면 AI가 '언제 무슨 일이 있었는지' 시간 순서를 제대로 이해해야 한다. 과연 AI는 시간의 흐름을 정확히 파악하고 있을까? 미국 UC 버클리와 컬럼비아대학교 연구팀이 GPT-4.1, GPT-5, 클로드(Claude) 3.7 소네트 등 최신 AI를 대상으로 직접 실험해봤다. 결과는 놀라웠다. 연구 논문에 따르면, AI가 시간 순서를 제대로 맞추려면 '생각할 시간'이 필요하다는 사실이 밝혀진 것이다. 5개만 정렬해도 절반 넘게 틀려 연구팀은 AI에게 세 종류의 문제를 냈다. 첫 번째는 뒤섞인 역사적 사건들을 시간 순서대로 다시 정렬하는 문제다. 예를 들어 '달 착륙, 2차 세계대전 종전, 베를린 장벽 붕괴'를 시간순으로 나열하라는 식이다. 두 번째는 조건에 맞는 항목만 골라낸 뒤 시간순으로 정렬하는 문제다. "버지니아주 출신 미국 대통령만 골라서 취임 순서대로 나열하라"는 식이다. 세 번째는 "에이브러햄 링컨 대통령이 전화기를 사용한 적이 있을까?" 같은 질문에 '가능했다' 또는 '불가능했다'로 답하는 문제다. 첫 번째 정렬 문제에서 GPT-4.1의 성적은 충격적이었다. 사건 2개를 정렬할 때는 100% 정답을 맞혔다. 하지만 5개로 늘리자 정답률이 45%로 뚝 떨어졌다. 10개일 때는 10%, 20개 이상이 되면 단 한 번도 완벽하게 맞추지 못했다. 정답률 0%다. 재미있는 점은 AI가 '대충은 맞힌다'는 것이다. 연구팀이 사용한 통계 지표를 보면, AI는 전체적인 순서의 흐름은 어느 정도 파악했다. 하지만 처음부터 끝까지 단 하나의 실수도 없이 완벽하게 정렬하는 것은 거의 불가능했다. 연구팀은 이를 "부분적으로는 맞지만 전체적으로는 뒤죽박죽"이라고 표현했다. ' 확장 사고(Extended Thinking)' 기능 켜니까 모든 문제 100% 정답 연구팀이 찾아낸 해결책은 의외로 간단했다. AI에게 '생각할 시간'을 주는 것이다. 클로드 3.7 소네트라는 AI 모델에는 '확장 사고(Extended Thinking)'라는 기능이 있다. 이 기능을 켜면 AI가 답을 말하기 전에 혼자서 충분히 생각하는 시간을 갖는다. 마치 시험 볼 때 바로 답을 쓰지 않고 머릿속으로 먼저 정리하는 것과 비슷하다. 이 기능을 켜고 같은 문제를 풀게 했더니, 놀랍게도 모든 문제에서 정답률이 100%가 되었다. GPT-5도 마찬가지였다. GPT-5에는 ' 추론 노력(reasoning effort)' 설정이 있다. '최소(minimal)', '낮음(low)', '중간(medium)', '높음(high)' 네 단계로 나뉘는데, '중간'이나 '높음'으로 설정하면 모든 문제를 완벽하게 맞혔다. 반면 '최소'나 '낮음'으로 설정하면 이전의 일반 AI처럼 문제가 길어질수록 성적이 급격히 떨어졌다. 연구팀은 AI의 생각 과정을 들여다봤다. 클로드 3.7 소네트가 '생각하는 시간' 동안 무엇을 했는지 기록을 분석한 것이다. AI는 먼저 모든 대통령의 임기를 쭉 나열했다. 그다음 문제에서 요구한 대통령이 목록에 있는지 하나씩 확인했다. 그리고 두 명씩 짝지어 누가 먼저인지 비교했다. 마지막으로 중복이 없는지 점검한 뒤 최종 답안을 제출했다. 사람이 문제를 푸는 방식과 똑같았다. "버지니아 출신 대통령만 골라줘" 했더니 100번 중 한 번도 못 맞혀 두 번째 유형의 문제, 즉 '조건에 맞는 것만 골라서 정렬하기'에서는 더 심각한 문제가 드러났다. GPT-4.1에게 "이름이 A, B, C로 시작하는 대통령만 골라서 취임 순서대로 나열해줘"라고 시켰다. 100번을 시도했는데, 완벽하게 맞힌 건 고작 2번이었다. "오하이오주나 버지니아주 출신 대통령만 골라줘"라는 문제에서는 100번 중 단 한 번도 완벽하게 성공하지 못했다. 문제는 '순서 정렬'이 아니라 '조건에 맞는 사람 고르기' 단계에서 발생했다. AI가 조건에 맞지 않는 대통령을 자꾸 포함시킨 것이다. 예를 들어 '이름이 A, B, C로 시작하는 대통령'을 찾을 때, AI는 성이 B로 시작하는 조 바이든(Joe Biden)이나 마틴 밴 뷰런(Martin Van Buren)을 포함시키는 실수를 반복했다. 이름과 성을 헷갈린 것이다. 하지만 여기서도 '생각하는 시간'이 해결책이 되었다. 클로드 3.7 소네트에 확장 사고 기능을 켜니까 '사람 고르기' 정확도가 98~99%로 뛰어올랐다. GPT-5를 '중간' 설정으로 돌리니 100% 정확도를 달성했다. "링컨이 전화기 썼을까?" 단순 질문은 잘 맞혀, 복잡해지면 헤매 세 번째 유형인 '이 일이 시간상 가능했을까?' 판단 문제에서 AI의 성적은 비교적 좋았다. "에이브러햄 링컨이 대통령 재임 중 기차를 탔을 가능성이 있을까?"처럼 단순한 질문에는 95% 이상 정확하게 답했다. 하지만 문제가 복잡해지면 성적이 떨어졌다. 예를 들어 "조지 워싱턴, 존 애덤스, 토머스 제퍼슨이 모두 같은 시기에 살아있었던 적이 있을까?" 같은 질문이다. 대통령 2명의 생존 기간이 겹치는지 판단할 때는 93~95%를 맞혔지만, 3명이 되면 80~91%, 4명이 되면 62~95%로 정답률이 들쑥날쑥했다. 여러 사람의 생존 기간이 한꺼번에 겹치는지 계산하는 것을 어려워한 것이다. AI로 주식 예측할 때 주의해야 하는 이유 이 연구가 중요한 이유는 금융 분야와 직접 연결되기 때문이다. 요즘 AI에게 과거 뉴스를 보여주고 "이 뉴스가 나왔을 때 주가가 올랐을까, 내렸을까?"를 예측하게 하는 연구가 많다. 문제는 AI가 이미 학습할 때 그 이후의 정보까지 봤을 수 있다는 점이다. 예를 들어 AI에게 "2020년 3월 뉴스를 보고 주가를 예측해봐"라고 시키면, AI는 이미 2020년 이후에 무슨 일이 있었는지 알고 있을 수 있다. 그러면 예측이 아니라 '정답지를 보고 푸는 것'이 된다. 연구팀은 이를 '선행 편향'이라고 불렀다. 일부에서는 "2020년 3월 이전 정보만 사용해"라고 AI에게 지시하면 이 문제가 해결된다고 생각했다. 하지만 이번 연구는 AI가 기본적인 시간 순서도 제대로 파악하지 못한다면, 그런 지시만으로는 문제가 해결되지 않는다는 것을 보여준다. 연구팀은 해결책으로 세 가지를 제안했다. 첫째, 시간 순서가 중요한 작업에는 반드시 AI의 '깊이 생각하기' 기능을 켜야 한다. 둘째, AI에게 "이 정보가 그 시점에 알려져 있었는지 근거를 대봐"라고 추가 질문을 해야 한다. 셋째, 확실하지 않을 때는 예측을 하지 말라고 지시하고, 여러 번 실행해서 결과가 일관되는지 확인해야 한다. AI도 '생각할 시간'이 필요하다 이번 연구는 AI를 사용할 때 중요한 교훈을 준다. 현재 AI는 '대략적인 시간 감각'은 있지만, 완벽하게 시간 순서를 맞추려면 추가로 '생각하는 시간'이 필요하다. 문제는 이 '생각하는 시간'이 공짜가 아니라는 점이다. 더 오래 생각하면 더 많은 컴퓨터 자원을 쓰고, 그만큼 비용과 시간이 든다. 따라서 AI를 활용하는 기업이나 개인은 '정확도와 비용 사이의 균형'을 고려해야 한다. 금융 분석, 법률 문서 검토, 역사적 사실 확인처럼 시간 순서가 중요한 분야에서는 AI에게 단순히 질문만 던지는 것이 아니라, '깊이 생각하기' 기능을 켜거나 별도의 확인 과정을 거쳐야 한다. AI가 사람처럼 시간을 완벽하게 이해하려면 아직 갈 길이 멀다. 하지만 '생각할 시간을 주면 훨씬 잘한다'는 발견은 앞으로 AI 개발 방향에 중요한 힌트를 준다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1: '확장 사고(Extended Thinking)' 기능이 뭔가요? A1: AI가 답을 바로 말하지 않고, 먼저 혼자서 생각하는 시간을 갖는 기능이다. 사람이 시험 문제를 풀 때 바로 답을 쓰지 않고 머릿속으로 정리하는 것과 비슷하다. 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사의 클로드 3.7 소네트 모델에서 이 기능을 켤 수 있다. 이 기능을 사용하면 복잡한 문제의 정답률이 크게 올라간다. Q2: '선행 편향'이 뭔가요? 왜 문제가 되나요? A2: AI가 과거 데이터로 예측 능력을 검증할 때, 이미 알고 있는 '미래 정보'를 무심코 활용하는 현상이다. 예를 들어 "2020년 주가가 어떻게 될지 예측해봐"라고 시켰는데, AI가 이미 2020년 이후에 무슨 일이 있었는지 알고 있으면 예측이 아니라 정답지를 보고 푸는 것과 같다. 이렇게 부풀려진 예측 능력은 실제로는 쓸모가 없어서 투자 손실로 이어질 수 있다. Q3: 일반인이 AI에게 시간 순서 관련 질문할 때 주의할 점은? A3: 가능하면 '깊이 생각하기' 기능이 있는 AI를 사용하는 것이 좋다. 긴 목록을 한 번에 정렬하라고 하기보다 짧게 나눠서 질문하면 정답률이 높아진다. 그리고 AI가 알려주는 시간 정보가 중요한 결정에 쓰인다면, 반드시 다른 자료로 한 번 더 확인하는 것이 안전하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.11.26 19:57AI 에디터

더블유피솔루션즈, AI시대 자율제조 전략 제시

더블유피솔루션즈(대표 이주기)가 제조업의 인공지능(AI) 전환(AX)을 화두로 자율제조 구현을 위한 전략과 정부 지원사업 활용 방안, 현장 적용 사례를 제시했다. 더블유피솔루션즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 제조업의 AI 전환 전략과 실질적 도입 방안을 주제로 '2025 WP 솔루션 데이'를 개최했다고 26일 밝혔다. 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX) 시대로 빠르게 재편되는 산업 환경 속에서 제조기업이 경쟁력을 확보하기 위한 AI 도입 전략, 정부 지원 활용 방법, 실제 현장 적용 사례를 집중적으로 다룬 행사다. 첫 번째 세션에서 AI전략기획본부 김이강 이사는 'DX/AX 가속화에 따른 자율제조와 대응 전략'을 주제로 발표했다. 김 이사는 "DX 시대를 넘어 AX 패러다임이 본격 시작됐다"며 "국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 공정 최적화와 예측 유지보수 등 현장 맞춤형 AI 도입 전략이 필수"라고 강조했다. 이어 글로벌 제조기업들이 추진 중인 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템 구축 흐름과 단계별 대응 로드맵을 소개하며, 국내 기업들이 참고할 수 있는 실천 과제를 제시했다. 두 번째 세션에서 영업본부 이중호 부장은 '2026년 AI&스마트공장 정부지원사업 가이드'를 발표했다. 이 부장은 2026년 정부지원사업의 예산 규모 변화와 AI 중심 정책 방향, 신청 요건 등 실무에 필요한 정보를 설명했다. 특히 2026년도 정부지원사업의 핵심 키워드가 'AI'라는 점을 짚으며, 기업들이 초기 도입 비용 부담을 줄이기 위해 어떤 지원사업을 어떻게 활용해야 하는지 현실적인 전략을 제시해 참석자들의 관심을 모았다. 마지막 세션에서는 '제조업 AI 솔루션 적용사례 및 WP ML옵스(MLOps) 솔루션 시연'이 진행됐다. 더블유피솔루션즈는 불량 검출, 수요 예측, 품질 관리 등 실제 제조 현장에서 적용 중인 AI 활용 사례와 성과를 소개했다. 아울러 WP MLOps 솔루션 시연을 통해 AI 모델의 개발부터 배포, 운영, 관리를 통합적으로 수행해 성능 저하 없이 안정적인 운영을 지원하는 방안을 선보였다. 이를 통해 현장 엔지니어와 데이터 전문가가 협업하는 실질적인 운영 모델도 함께 제안했다. 같은 날 열린 KIDMA '제조 지능 컨퍼런스'에서도 더블유피솔루션즈는 실무 중심 제조 AI 기술 적용 경험을 공유하며 업계 관계자들의 주목을 받았다. 산학연 전문가들이 참석한 자리에서 실제 프로젝트 수행 과정과 현장 적용 노하우를 소개해, 이론이 아닌 실질 적용 관점의 인사이트를 제공했다는 평가다. 이주기 대표이사는 "제조 AI와 자율제조는 먼 미래 기술처럼 보이지만, 시작점은 현장의 작은 비효율과 고민을 해결하는 것"이라며 "이번 세미나와 컨퍼런스가 기업들이 AI 도입과 솔루션 적용 방향을 이해하고 기업 상황에 맞는 실천 전략을 세우는 계기가 되길 바란다"고 말했다. 이어 "더블유피솔루션즈가 앞으로도 제조 현장 중심의 AI·AX 적용 사례를 확대해 국내 제조업의 경쟁력 제고에 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.11.26 18:06남혁우

국내외 VC 몰린 'NIPA 파트너스 데이'…AI 투자·상생 생태계 확장

정보통신산업진흥원(NIPA)이 정부가 추진하는 인공지능(AI) 3대 강국 실현을 목표로 글로벌 투자 유치·협력 생태계 활성화에 앞장섰다. NIPA는 지난 25일 서울 양재 엘타워에서 '2025 NIPA 파트너스 데이'를 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 행사에는 국가AI전략위원회 임문영 부위원장, 과학기술정보통신부 엄열 국장, AI·ICT 유망기업, 국내 투자자 등 200여 명이 참석했다. NIPA는 올해 예산이 2조4천억원으로 증가함에 따라 행사의 우수 기업 포상 규모를 44점으로 대폭 확대했다. 또 벤처 투자사(VC) 등 민간 투자와 연계한 투자 홍보(IR), 비즈니스 상담회를 개최해 후속 투자와 사업 확장의 기회를 제공했다. 유망기업 IR 및 VC 상담회로 진행된 1부 행사에서는 프리A~시리즈C 투자 유치 단계에 있는 13개 사와 LB인베스트먼트, 우리벤처파트너스 등 13명의 VC가 참여해 투자 단계에 맞춰 1:1 심층 투자 상담이 진행됐다. 2부 공식 행사에서는 정부 국정 과제와 NIPA의 주요 사업 성과를 연계해 ▲초격차 AI 혁신상(7개사) ▲글로벌 AI 혁신상(7개사) ▲AI 인프라 혁신상(7개사) ▲산업 AI 전환(AX) 혁신상(8개사) ▲안전 AX 혁신상(9개사) ▲공공 AX 혁신상(4개사) 등 6개 부문에 걸쳐 42개 기업에 표창장과 상패를 수여했다. 심사 기준은 NIPA 지원 사업을 통해 매출 증대, 해외 수출, 혁신적 기술·서비스 등 우수한 성과를 달성한 기업이다. 세금 체납, 사회적 물의·부정 보도, 정부 사업 제재 여부 등 적격성 검증도 추가해 우수 기업을 선정했다. 또 특별상으로는 창업 5년 만에 기업가치 1조9천억원을 돌파하고 누적 투자 6천500억원을 달성한 리벨리온과 이재명 정부 첫 유니콘 기업으로 등극한 퓨리오사AI가 수상했다. 국가AI전략위원회 임문영 부위원장은 "NIPA가 정부·산업계와 긴밀히 협력해 AI·ICT 분야의 우수한 파트너를 발굴한 것에 감사하다"며 "위원회는 현장 목소리를 바탕으로 AI 실행 계획 수립, 합리적 규제 정비, 민관 협력 강화를 통해 기업들이 마음껏 꿈을 펼칠 수 있는 열린 AI 혁신 생태계를 만들겠다"고 말했다. 박윤규 NIPA 원장은 "정부가 AI 3대 강국에 대한 비전을 제시하고 혁신성장 펀드, 글로벌 투자 유치·협력 등을 통해 AI 생태계 혁신의 물꼬를 튼 만큼 기업들에 '나이스 파트너'가 될 수 있도록 아낌없는 지원을 할 것"이라고 밝혔다.

2025.11.26 17:49한정호

韓, 전 세계 '챗GPT' 매출 비중 2위…"업무 도구로 안착"

한국이 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 서비스 '챗GPT' 매출 비중에서 미국에 이어 2위를 차지한 것으로 집계됐다. 26일 앱 시장 분석업체 센서타워가 공개한 보고서에 따르면 챗GPT 앱 매출에서 한국 비중은 5.4%로 전 세계 2위에 올랐다. 1위는 35.4%를 기록한 미국이다. 한국 이용자의 다운로드 당 지출액은 8.7달러로 미국 8.8달러과 사실상 비슷한 수준이다. 다운로드 비중에서는 인도가 15.7%로 가장 높았고, 한국은 1.5%로 21위에 머물렀다. 한국은 8월 가장 높은 다운로드 수치를 기록했다. 이어 10월에는 매출 최고치를 보인 것으로 나타났다. 센서타워는 올해 1월 1일부터 11월 20일까지 한국 앱 마켓 전체에서 챗GPT가 다운로드 1위, 매출 4위를 기록했다고 밝혔다. 센서타워 관계자는 "매출 상위 앱 대부분이 게임"이라며 "비게임 앱인 챗GPT가 4위를 차지한 점은 이례적 성과"라고 분석했다. 웹 이용 데이터 부문에서도 챗GPT는 국내 월간 웹 방문 순위 5위를 기록했다. 유튜브·네이버·구글·다음이 그 뒤를 이었다. 챗GPT 이용자 1인당 월평균 체류 시간은 367분으로, 네이버 체류 시간보다 약 1.7배 더 길었다. 센서타워는 "한국 이용자에게 챗GPT는 이제 검색창이 아니라 하루 업무를 처리하는 작업 공간으로 자리 잡았다"고 평했다.

2025.11.26 17:44김미정

아우토크립트, CES 2026서 AI 시대 차량 보안 기술 공개

아우토크립트(대표 이석우, 김덕수)가 CES 2026에서 인공지능(AI) 시대에 맞춘 차세대 차량 보안을 선보일 예정이다. 아우토크립트는 미국 라스베이거스에서 열리는 'CES 2026'에 참가해 AI 시대의 차세대 차량 보안 솔루션을 선보인다고 26일 밝혔다. 이를 통해 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 AI 모빌리티 확산 흐름에 맞춰 차량·사용자·인프라를 아우르는 통합 보안 체계를 제시하겠다는 계획이다. 이번 전시에서 아우토크립트는 차세대 차량 보안의 핵심 기술로 꼽히는 '통합 차량 키 관리 시스템(End-to-End Vehicle Key Management system)'을 전면에 내세운다. 이 시스템은 차량 안팎에서 사용하는 키를 생성부터 삭제까지 전 과정에서 안전하게 관리하는 기술이다. 차량 생애주기에 필요한 보안 요소를 한 플랫폼에 통합해 설계했으며, 현장에서는 시스템 작동 방식과 보안 구조를 직접 확인할 수 있는 실시간 데모가 진행될 예정이다. 연결성이 확대되는 SDV 환경에 맞춰 '커넥티드 모빌리티 보안(Connected Mobility Security)' 솔루션도 함께 선보인다. 이 솔루션은 차량 접근 권한을 관리하는 디지털 키(Digital Key), 차량과 도로 인프라 간 통신을 보호하는 V2X 보안, 전기차 충전 인증·결제를 안전하게 처리하는 플러그앤차지(PnC) 보안 기술을 포함한다. 아우토크립트는 이를 통해 차량, 사용자, 도로 인프라, 충전 생태계를 하나의 흐름으로 안전하게 연결하고, 글로벌 완성차(OEM)와 모빌리티 서비스사가 요구하는 품질과 안전성을 충족한다는 방침이다. AI를 기반으로 연결이 급격히 확대되는 환경에서도 일관된 신뢰 경험을 제공하는 점이 특징이다. AI 분석과 자동화 기술을 적용한 차량 보안 생애주기 관리 솔루션도 새로 공개한다. AI 기반 위협 분석 및 위험 평가(TARA) 자동화 기술은 개발 단계에서 복잡한 보안 위협을 신속하게 분석해 ISO/SAE 21434, UN R155 등 글로벌 차량 보안 규제 표준 준수를 효율화한다. 동시에 CSTP(Cyber Security Testing Platform)는 차량과 산업용 기계의 취약점을 통합 테스트로 검증하는 플랫폼으로, 강화되는 글로벌 인증 요구 속에서 활용성을 높이고 있다고 회사는 설명했다. 아우토크립트는 AI 모빌리티 확산과 함께 실세계에서 동작하는 피지컬 AI(Physical AI)의 안전 확보가 산업 전반의 핵심 과제로 부상했다고 진단한다. 회사는 그동안 피지컬 AI 시대가 요구하는 보안 방향성에 맞춰 기술 역량을 축적해 왔으며, 이번 CES 2026에서 AI에 최적화된 차세대 차량 보안 솔루션과 기술력을 공개해 새로운 보안 기준을 제시한다는 목표다. 이석우 아우토크립트 대표는 "보안은 AI 시대의 연결성을 지탱하는 핵심 기술이며, 국내 전장부품 기업의 약 82.9%가 보안 규제 대응에 어려움을 겪고 있는 현실을 고려하면 차량과 사회의 안전을 확보하는 보안 역량은 필수"라며 "아우토크립트는 CES 2026에서 차세대 보안 솔루션을 선보이고, 글로벌 파트너들과 함께 AI 모빌리티 시대의 '안전 기준'을 제시하는 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2025.11.26 17:27남혁우

'데이터 칸막이' 없앤다…아이티센인포유, 제조업 AI·데이터 통합 전략 공개

아이티센인포유가 제조 기업의 복잡한 데이터 통합 관리와 인공지능(AI) 도입을 쉽게 수행하는 지원 전략을 제시했다. 아이티센인포유는 마이크로소프트(MS)·데이터브릭스와 함께 데이터 관리 방안과 실제 사례를 공유하는 세미나를 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 행사에서는 제조 기업들의 성공 사례가 주목받았다. 국내 한 대기업 제조사는 그동안 계열사마다 데이터를 저장하는 방식이 다르고 서로 공유가 되지 않는 '데이터 칸막이' 현상을 겪어왔다. 이에 아이티센인포유는 데이터브릭스 기술을 활용해 흩어진 데이터를 한 곳에 통합하고 이를 시각화 도구인 '파워 BI'와 연결했다. 그 결과 데이터의 정확도가 높아진 것은 물론 경영진이 필요한 정보를 즉각 확인할 수 있게 돼 의사결정 속도가 획기적으로 빨라졌다. 업무 효율을 극적으로 높인 사례도 소개됐다. 또 다른 대형 제조기업은 제품 생산 계획을 세우는 시뮬레이션 작업에 매번 많은 시간을 허비해야 했다. 하지만 데이터브릭스 기반의 자동화 시스템을 도입한 후, 이 과정이 10분 이내로 단축됐다. 단순 시스템 교체를 넘어 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든 것이다. 아이티센인포유는 최근 기업들의 화두인 AI 도입 전략도 발표했다. 특히 사용자가 마치 사람에게 묻듯 질문하면 AI가 사내 데이터를 찾아 답변해 주는 기술을 소개했다. 복잡한 준비 과정 없이 기업이 원하는 맞춤형 AI 기능을 빠르고 안전하게 구축해 주는 역량과 노하우가 강조됐다. 아이티센인포유는 이같은 기술을 기업들이 부담 없이 경험해 볼 수 있도록 '4단계 사전 검증(PoC) 프로그램'을 운영 중이다. 이 프로그램을 이용하면 본격적인 도입 전에 회사의 데이터로 성능과 비용 절감 효과를 미리 확인해 볼 수 있어 최근 문의가 잇따르고 있다는 것이 아이티센인포유 측 설명이다. 아이티센인포유 관계자는 "이번 세미나는 기술적인 설명을 넘어 실제로 데이터브릭스가 기업의 일하는 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지 증명하는 자리였다"며 "앞으로도 기업들이 겪고 있는 데이터와 AI 관련 고민을 가장 빠르고 효과적으로 해결해 주는 파트너가 될 것"이라고 말했다.

2025.11.26 17:18한정호

자율차 SW 결함 누가 책임질까…업계 "제조사 몫"

자율주행차 제조사가 예측 가능한 위험·오사용·데이터 투명성까지 책임져야 한다는 보고서 결과가 나왔다. 26일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 보고서에 따르면 자율주행차 소프트웨어(SW) 안전이 제조사의 법적·제도적 책임으로 돌아가야 한다는 주장이 나온 것으로 나타났다. 앞서 미국 플로리다 남부연방지방법원은 2019년에 발생한 테슬라 오토파일럿 주행 중 정지차량 충돌 사고에 대해 운전자 과실 67%, 테슬라 과실 33%를 인정했다. 여기에 2억 달러 규모의 징벌적 손해배상까지 부과했다. 보고서는 이 판결이 레벨 2 운전자 보조 시스템에도 제조사의 오사용 방지와 정보 투명성 의무를 적용한 첫 사례라고 설명했다. 사고 당시 테슬라 차량은 오토파일럿 상태에서 정지 차량을 인식하지 못했고, 자동긴급제동(AEB)도 작동하지 않았다. 여기에 운전자 부주의가 겹치며 피해가 발생한 것이다. 배심원단은 운전자의 책임을 인정하면서도 시스템 설계 한계 역시 사고 원인이라고 판단했다. 보고서는 테슬라가 사고 직후 로그 데이터가 없다고 주장했다가 해커가 기록을 복구한 일이 징벌적 배상 판단의 핵심 요인으로 작용했다고 지적했다. '완전자율주행(FSD)' 명칭처럼 소비자의 과신을 유발할 수 있는 표현도 제조사 책임을 강화한 요소로 분석했다. SPRi는 이번 판결을 자동차 기능안전(ISO 26262), 자율주행 안전성(SOTIF·ISO 21448), AI 안전(ISO/PAS 8800) 등 국제 표준 관점에서 해석했다. 기능 결함뿐 아니라 성능 한계, AI 모델의 불확실성까지 관리하는 새로운 안전 체계가 필요하다고 봤다. 또 레벨 2 보조 기능에도 유엔 유럽경제위원회 규정(UNECE R157·R171)이 적용되면서 운전자 감시 시스템(DMS), 운영 설계 영역(ODD) 고지, 시스템 한계 관리가 제조사의 필수 요건으로 떠올랐다고 설명했다. 국내도 국제 규정과 연동돼 있어 FSD 같은 기능의 도입에는 제약이 따른다는 분석이다. SPRi는 "SW 안전이 더 이상 기술 내부의 '품질 이슈'가 아니라 제조물 책임·징벌적 손해배상·데이터 투명성·AI 안전을 아우르는 종합적 리스크 관리 대상임을 보여준다"며 "안전과 보안을 연계하는 거버넌스 검토가 필요하다"고 강조했다.

2025.11.26 17:01김미정

KOSA, 충청북도 AX 지원 '앞장'…지역 협력 생태계 활성화 속도

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 지역 인공지능 전환(AX)을 위해 기업 간 협력 네트워크 구축에 앞장선다. KOSA는 충청북도·충북과학기술혁신원과 지난 25일 충북 AX 산업 혁신 생태계 조성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 충북 청주 오스코에서 개최된 협약식에는 김영환 충청북도지사, 고근석 충북과학기술혁신원장, 조준희 KOSA 회장 등 각 기관 관계자들이 참석했다. 이번 협약은 AI·소프트웨어(SW) 공급기업과 지역 수요기업 간 연계·협력 체계를 구축하고 충북 산업현장의 AX를 가속화하기 위한 기반 마련을 위해 추진됐다. 협약 기관들은 ▲지역 소부장 산업의 AX 촉진 ▲KOSA 소속 공급기업과 충북 수요기업 간 네트워크 구축 ▲AI·SW 전문인력 양성 협력 등 산업 전반의 혁신 생태계 활성화를 위해 기관 간 협력과 정보 공유, 상호 지원 체계 구축을 약속했다. 조준희 KOSA 회장은 "1만5천여 개 회원사가 보유한 검증된 AI·SW 솔루션과 전문역량을 충북 기업들과 연결해 충북 지역이 대한민국 AX 산업의 대표 모델 지역으로 성장할 수 있도록 돕겠다"고 밝혔다. 김영환 충북도지사는 "이번 협약은 충북의 산업 현장에 AX를 본격적으로 안착시키기 위한 실질적 파트너십을 구축했다는 점에서 매우 의미가 크다"며 "KOSA의 전문성과 네트워크가 도내 기업들의 혁신 역량 강화에 큰 힘이 될 것"이라고 말했다.

2025.11.26 16:50한정호

지미션, 베트남서 AI 문서 자동화 기술 입증…현지 협력 잇따라

지미션이 베트남에서 인공지능(AI) 기술력을 선보이며 현지 파트너십 확대와 시장 공략에 나섰다. 지미션은 베트남 하노이에서 열린 '2025 한-베 디지털 포럼'에 참가해 AI 기반 문서 처리 자동화를 주제로 발표를 진행했다고 26일 밝혔다. 이번 포럼은 과학기술정보통신부와 베트남 과학기술부가 공동 주최한 디지털 협력 행사로, 양국의 AI 및 디지털 전환 전략을 공유하고 기업 간 기술 교류와 파트너십을 촉진하기 위해 마련됐다. 지미션은 세미나에서 AI 광학문자인식(OCR) 및 거대언어모델(LLM) 기반 문서 자동화 솔루션 '닥스훈드·리트리버'를 활용한 공공·금융·기업 분야 적용 사례와 이를 통한 업무 혁신과 행정 효율화 방안을 소개했다. 지미션의 발표는 베트남 현지 기관 및 기업 관계자들로부터 큰 관심을 받았으며 문서 처리 자동화, 개인정보 비식별화, 베트남어 지원 모델 개발 가능성 등에 대한 후속 논의로 이어졌다. 포럼과 함께 열린 기업 전시회에서 지미션은 부스를 운영하며 AI 웹팩스, 닥스훈드, 리트리버 등 대표 솔루션을 선보였다. 현장에서는 하노이 현지 기업 실무진 및 바이어들과의 기술 상담과 비즈니스 미팅이 활발히 진행됐다. 또 망분리 환경 대응 기술과 다국어 AI 모델 적용 방안에 대해 논의했다. 이번 행사를 계기로 지미션은 현지 유망 기업들과 전략적 협력도 추진했다. 베트남 IT 아웃소싱 전문기업 세비콤과 AI 데이터 라벨링 전문기업 비코이소프트와 각각 업무협약(MOU)을 체결했다. 향후 공공·금융·제조 분야에 특화된 문서 및 데이터 자동화 솔루션을 공동 개발하고 시장 확산을 함께 추진할 계획이다. 한준섭 지미션 대표는 "베트남은 공공 디지털 전환 수요가 빠르게 성장하는 시장으로, 문서 자동화 기술의 실질적 필요성이 높은 곳"이라며 "지속적인 협업과 기술 공유를 통해 글로벌 시장에서도 효율적인 AI 솔루션을 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2025.11.26 16:50한정호

SKT, 국내 주요 기업에 AI 거버넌스 원칙 공유

SK텔레콤이 26일 한국개인정보보호책임자협의회(KCPO)가 개최한 'AI 프라이버시 거버넌스 워크샵'에서 자사의 AI 거버넌스 체계를 공유했다. 이날 서울 엘타워에서 열린 워크샵에는 SK텔레콤, 카카오, 삼성화재, 토스뱅크 등 국내 주요 기업의 최고개인정보보호책임자(CPO)를 비롯해 실무진 약 150여명이 참석했다. 워크샵에 참석한 SK텔레콤의 차호범 CPO는 참석 기업들에게 2024년 자체 수립한 AI 거버넌스 원칙 'T.H.E. AI'와 실제 서비스의 신뢰성과 안전성을 체계적으로 관리하는 사내 'AI 거버넌스 포털'에 대해 소개했다. 'T.H.E. AI'는 ▲통신기술 기반의 연결과 신뢰를 의미하는 'by Telco' ▲사람을 위한 다양성과 포용, 인류의 복지 증진을 목표로 하는 'for Humanity' ▲윤리적 가치 중심의 결정 투명성과 윤리적 책임성을 강조하는 'with Ethics'의 약자로 SK텔레콤이 경영시스템에 선제적으로 도입한 AI 기술관리 체계이자 추구 가치다. SK텔레콤은 'T.H.E. AI를 바탕으로 AI 행동 규범을 구체화해 사규에 반영하고 전 구성원이 실천 서약에 동참하는 등 조직 내 AI 거버넌스를 체계적으로 정착시키는 노력을 지속하고 있다. 'AI 거버넌스 포털'은 SK텔레콤의 AI 거버넌스 원칙을 기준으로 AI 서비스의 위험과 기회 요인을 분석하고 위험 수준별 체크리스트 준수 여부를 진단 및 평가하는 사내 서비스다. 진단 평가는 기획, 개발, 테스트 등 서비스 출시 전 단계부터 출시 후 운영, 장애 관리, 개선 등 서비스의 생애주기 전반에 걸쳐 지속적으로 진행되며 결과들은 추적관리가 용이하도록 한눈에 확인할 수 있는 대시보드 형태로 제공된다. 아울러 SK텔레콤은 'T.H.E. AI' 원칙을 기반으로 수립한 AI 관련 개인정보보호 원칙과 활동에 대해서도 소개했다. 이는 AI 모델의 학습 추론 단계에서부터 개인정보의 안전성을 확보하고 개인정보의 활용에 대한 투명성과 책임성을 높이기 위한 취지로 AI 거버넌스 원칙과 마찬가지로 생애주기에 따라 지속적으로 검증하고 있다. 참석자들은 AI 서비스의 신뢰성과 안전성을 관리하는 실제 운영 사례인 'AI 거버넌스 포털'과 이와 연계된 개인정보보호 체계에 대해 특히 많은 관심을 보였다. 워크샵에 참석한 한 기업 CPO는 “AI 거버넌스 포털이 제공하는 서비스의 생애주기 전반에 걸친 이중 검증 체계와 추적관리가 용이하도록 그 결과를 대시보드 형태로 제공하는 것이 실제 업무 현장에서 도움이 될 것”이라고 평가했다. 차호범 SK텔레콤 CPO는 “AI 프라이버시 거버넌스 구축은 기업이 사회에 대한 신뢰 자산을 쌓는 것과 같다”며 “SK텔레콤은 앞으로도 선제적이고 체계적으로 신뢰 자산을 쌓고 이를 국내외 AI 생태계와 공유하기 위한 노력을 지속할 것”이라고 말했다.

2025.11.26 16:49박수형

[AI는 지금] 수노·유디오와 화해 무드 돌입한 음반사들, AI서 수익 엿본다

전 세계 음악 산업이 생성형 인공지능(AI)의 급성장으로 큰 변화를 맞이한 가운데 주요 레코드사들이 최근 AI 스타트업과의 소송전을 접고 화해 무드를 보이고 있다. AI 기반 음악 생성 시장의 폭발적 성장과 함께 법적·기술적 한계, 새로운 수익 모델에 대한 기대가 복합적으로 작용한 탓이다. 26일 블룸버그통신에 따르면 워너뮤직은 최근 AI 음악 스타트업 수노와 새로운 음악 제작 파트너십을 체결했다. 지난해 다른 주요 레코드사들과 함께 수노, 유디오(Udio) 등을 대상으로 소송을 제기했던 것과 달리 최근 AI 스타트업들과의 관계를 완화하는 분위기다. 앞서 미국 레코드산업협회(RIAA)는 지난해 6월 유니버설뮤직, 소니뮤직, 워너뮤직 등을 대표해 수노, 유디오를 상대로 손해배상을 청구하는 소송을 제기했다. 이 스타트업들이 아티스트나 음악 회사의 음원을 AI 모델 훈련에 허가 없이 사용한 만큼, 명백한 저작권 침해라고 판단해서다. 하지만 최근 들어 수노, 유디오 등 AI 음악 플랫폼 시장이 빠르게 확산되면서 레코드사들도 태도에 변화를 주고 있다. AI 음악 플랫폼이 현재 수천만~1억 명에 달하는 글로벌 사용자 기반을 확보하며 사실상 '대체 음악 창작 채널'로 급부상했기 때문이다. 업계 관계자는 "음악 산업이 대응 방식을 고민하는 사이 AI 플랫폼이 빠르게 대중화됐다"며 "이 탓에 전통 레코드사들이 기존 저작권 프레임으로 시장을 통제하기 어려워졌다"고 분석했다. 저작권 음원을 활용한 AI 학습의 법적 해석이 국가별로 엇갈리고, 학습 데이터의 투명성을 요구하기도 쉽지 않다는 점 역시 레코드사들이 소송 중심 전략을 유지하기 어렵게 만든 요인이다. 대신 이들은 AI 기업과의 협업을 통해 공식 라이선스 모델을 구축하고, 아티스트 음성·이미지·작곡권을 합법적으로 활용할 수 있는 구조를 만드는 데 주력하고 있다. 실제 워너뮤직은 이달 들어 유디오와 라이선스 계약을 체결해 눈길을 끌었다. 유디오는 이용자들이 워너뮤직이 보유한 음원 등을 활용해 노래를 만들 수 있는 새로운 구독 서비스를 내년에 출시할 계획이다. 수노 역시 이번 협업으로 비슷한 서비스를 내년에 출시할 예정이다. 세계 3위 음반사인 워너뮤직에는 팝스타 마돈나, 찰리 XCX, 에드 시런 등이 소속돼 있다. 다만 소속 가수들의 음원을 서비스에 제공하려면 가수들의 동의가 필요하다. 유니버설뮤직도 유디오와 지난달 음원 저작권 소송을 해결하고 라이선스 계약을 체결했다. 이에 따라 출시 예정인 유디오의 구독 서비스에 유니버설뮤직이 보유한 음원도 포함될 것으로 전해졌다.AI 음악 스타트업 클레이는 워너뮤직, 유니버설뮤직, 소니뮤직 등 주요 레코드사와 계약을 체결했다. 클레이는 스포티파이와 같은 스트리밍 서비스의 기능을 제공하는 동시에 사용자가 곡을 다른 스타일로 재해석할 수 있도록 하는 AI 기술을 탑재할 예정이다. 클레이는 대규모 언어 모델을 학습시키기 위해 수천 개의 히트곡 라이선스를 확보한 것으로 알려졌다.업계에선 주요 레코드사의 움직임을 두고 생성형 AI를 새로운 성장 동력으로 삼고 있기 때문으로 봤다. 각 기업들은 AI 스타트업에 음원을 라이선스로 제공하거나, AI 기반 생성물의 로열티를 공유하는 모델 등을 통해 기존 스트리밍 시장에서는 기대하기 어려웠던 수익 창출 기회를 모색하는 분위기다. 로버트 킨틀 워너뮤직 최고경영자(CEO)는 "수노와의 합의는 모든 이에게 이익이 되는 창작 생태계의 승리"라며 "수노는 수익화 측면에서 빠르게 성장하고 있고, 우리는 이번 기회를 통해 수익을 확대하고 새로운 팬 경험을 제공하는 모델을 만들어나갈 것"이라고 말했다.업계 관계자는 "AI 음악을 단순한 위협으로만 규정하던 시기는 지났다"며 "AI 기업과의 선제적인 협력이 음악 산업 전체의 주도권을 지키는 데 필수적인 전략으로 자리 잡고 있다"고 분석했다. 일각에선 AI 커버곡 확산과 아티스트 이미지 도용 등 신종 저작권 리스크가 커지면서 음악 기업들이 무단 생성물을 단속하기보다 합법적이고 통제 가능한 AI 생태계를 직접 설계해야 한다는 필요성을 인식하게 된 것도 태도 변화의 원인으로 봤다.다만 많은 아티스트들이 여전히 AI 생성 음악에 대해 반발하고 있는 것은 걸림돌로 지목된다. 폴 매카트니, 케이트 부시, 애니 레녹스 등은 영국 정부가 추진하는 저작권법 개정에 항의하기 위해 '무음 앨범'을 발표하기도 했다. 업계 관계자는 "주요 기업의 연이은 AI 협력 발표는 음악 산업이 '소송 중심의 방어 전략'에서 '협업 중심의 주도 전략'으로 전환되는 분기점으로 보인다"며 "AI 기술이 음악 제작·유통·소비 전 과정에 영향을 미치기 시작한 상황에서 레코드사들과 AI 기업 간의 협력이 향후 글로벌 음악 산업의 새 기준을 형성할 가능성이 높다"고 밝혔다.

2025.11.26 16:34장유미

텐센트, 텍스트·이미지·스케치 등 상업용 3D 에셋 몇 분 만에 생성

텐센트가 크리에이터와 개발자를 겨냥한 차세대 인공지능(AI)기반 제작 툴을 선보인다. 텐센트는 AI기반 3D 모델링 툴 '훈위안(Hunyuan) 3D 생성 엔진'을 글로벌 출시했다고 26일 밝혔다. 이를 통해 사용자는 텍스트 설명, 이미지, 스케치 등 멀티모달 입력만으로 고품질 3D 에셋을 즉시 생성할 수 있다. 텐센트 측은 기존에 수일에서 수주까지 걸리던 제작 기간을 몇 분 단위로 단축하고 복잡한 전통적 3D 제작 워크플로우를 크게 단순화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 텐센트의 클라우드 사업 부문인 텐센트 클라우드는 기업 고객을 대상으로 '훈위안 3D 모델 API'를 제공한다. 이 API를 활용해 게임 개발, 이커머스 프로모션, 영상 특수효과(VFX), 광고 제작, 소셜미디어 콘텐츠, 3D 프린팅 등 다양한 워크플로우에 고급 3D 생성 기능을 통합할 수 있다. 글로벌 버전 일반 사용자는 매일 20회까지 무료로 3D 에셋을 생성할 수 있으며, 텐센트 클라우드를 통해 API를 연동한 기업 고객에게는 3D 에셋 생성에 활용 가능한 200 크레딧이 무료로 제공된다. '훈위안 3D' 대형 모델은 텐센트가 자체 개발한 생성형 AI 대형 모델 시리즈 가운데서도 가장 발전된 모델로 평가된다. 2024년 11월 오픈소스 3D 모델로 공개된 이후 현재까지 허깅페이스(Hugging Face)에서 누적 3백만건이 넘는 커뮤니티 다운로드를 기록했다. 글로벌 개발자와 크리에이터, 오픈소스 커뮤니티에서 가장 인기 있는 3D 생성 모델 중 하나로 자리잡았다는 설명이다. 텐센트는 이후 지속적인 업데이트를 통해 생성 품질과 모델링 정확도를 높여왔다. 현재 '훈위안 3D 3.0'은 개별 오브젝트 중심의 고품질 3D 에셋 제작에 특화돼 있다. 또 '훈위안 3D 월드(Hunyuan3D World)' 모델은 대규모 인터랙티브 3D 환경 생성에 초점을 맞춘 버전으로, 게임, 가상현실(VR), 디지털 콘텐츠 제작 분야에서 새로운 형태의 월드 빌딩(world building)과 몰입형 경험 구현을 지원한다. 중국 본토에서는 이미 다양한 산업군에서 '훈위안 3D' 기반 활용 사례가 나오고 있다. 글로벌 실시간 3D 엔진 기업 유니티 차이나(Unity China), 소비자용 3D 프린팅 선도 기업 뱀부랩(Bambu Lab), 중국 최대 AI 콘텐츠 제작 플랫폼 립립(Liblib) 등을 포함해 1백50개가 넘는 기업이 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델을 도입했다. 게임·엔터테인먼트뿐 아니라 제조, 교육, 마케팅 등으로 적용 범위가 확대되는 추세다. 텐센트는 오픈소스 커뮤니티와 기업 고객 생태계를 동시에 겨냥한 전략을 통해 글로벌 3D 생성형 AI 시장에서 영향력을 더욱 확대한다는 계획이다.

2025.11.26 16:23남혁우

메가존, 지멘스 '멘딕스' 총판 앞세워 AI·로우코드 사업 확장 속도

메가존이 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 로우코드 플랫폼 부문 사업부 '멘딕스'와의 총판 계약을 바탕으로 로우코드 비즈니스 확장에 나섰다. 메가존은 지난 25일 멘딕스와 웨스틴 서울 파르나스 아틀라스홀에서 '멘딕스 커넥트 2025'를 개최해 차세대 인공지능(AI)·로우코드 혁신 전략과 산업 현장 디지털 전환(DX) 적용 방안을 발표했다고 26일 밝혔다. 이날 행사에는 국내 기업의 IT·DX 담당자와 개발 실무자 등 200여 명이 참석했다. 이번 행사를 계기로 양사는 AI·로우코드 플랫폼 '멘딕스 11'을 국내 시장에 본격 공급한다는 목표다. 메인 세션에서는 멘딕스 11의 신규 기능과 AI 연계 방안, 기술 시너지가 각 회사에 가져올 수 있는 성장가능성에 대한 발표가 진행됐다. 첫 번째 기조 발표에서 지멘스 이수아 부문장은 AI 기반 디지털 혁신 전략을 주제로 글로벌 제조·산업 기업들이 AI와 로우코드를 활용해 디지털 혁신을 가속화한 사례를 소개했다. 이어 멘딕스 아태지역 사이먼 게린 최고개발책임자(CTO)는 로우코드·데이터·AI의 기술적 변화가 기업의 실무자와 SW 개발과 운영 방식에 미치는 영향을 발표했다. 다양한 산업 적용 사례도 공개됐다. 지멘스 강철 전무는 인더스트리 4.0 관점에서 제조 전반의 프로세스를 로우코드로 연결하는 전략을 제시했으며 메가존디지털 박유진 팀장은 멘딕스와 SAP 코어 통합을 기반으로 구축한 지능형 구매·발주 시스템 사례를 소개했다. 현대자동차 홍시형 연구원은 웹 기반 GUI를 활용한 열에너지 시스템 버추얼 개발 환경 사례를 발표하며 제조·해석 분야의 디지털 혁신 가능성을 공유했다. 이어 이몰디노 신종현 CTO는 멘딕스를 통해 글로벌 공급망관리(SCM) 효율을 대폭 향상한 사례를 설명하며 로우코드 기반 DX의 실제 효과를 강조했다. 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장은 "기업 환경은 이제 로우코드 플랫폼과 AI가 개별적으로 작동하는 단계를 넘어 서로 결합해 시너지를 발휘하는 에이전틱 시대로 진입했다"며 "이러한 변화의 중심에서 AI 혁신 전략을 바탕으로 고객사들과 새로운 가능성을 함께 모색하길 기대한다"고 말했다. 메가존디지털 조영국 부사장은 "멘딕스는 아이디어만 있다면 전문 개발자가 아니어도 누구나 쉽게 소프트웨어(SW)를 만들 수 있는 개발 환경을 구축해 비즈니스 민첩성을 극대화한다"며 "데이터 기반의 AI 활용을 지원함으로써 고객 비즈니스의 성장을 이끌어내는 새로운 전략 플랫폼이 될 것"이라고 강조했다.

2025.11.26 16:23한정호

노타, 삼성 '엑시노스'에 AI 최적화 기술 공급…"온디바이스 기술력·시장성 입증"

노타가 삼성전자의 최신 애플리케이션 프로세서(AP)에 인공지능(AI) 최적화 기술을 탑재해 온디바이스 생성형 AI 대중화에 박차를 가한다. 노타는 자사 AI 모델 최적화 기술을 삼성전자의 '엑시노스 2500'에 공급하는 계약을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 계약을 통해 노타는 삼성전자의 AI 모델 최적화 툴체인 '엑시노스 AI 스튜디오'에 핵심 기술을 제공하며 엑시노스 2500 AP에서 고도화된 생성형 AI 경험이 구현될 수 있도록 기술적 기반을 마련했다. 엑시노스 AI 스튜디오는 고객이 개발한 AI 모델을 엑시노스 프로세서에 최적화해 효율적으로 구동할 수 있도록 지원하는 툴체인이다. 여기에 노타의 기술이 접목되면서 모델 최적화 효율과 성능이 향상되는 것은 물론 클라우드 연결 없이도 스마트폰에서 한층 강화된 온디바이스 AI 경험이 가능해졌다. 삼성전자 모바일 AP S/W 개발팀 조철민 상무는 "엑시노스 AI 스튜디오에 노타의 AI 모델 최적화 기술이 적용되면서 온디바이스 AI 모델 개발 효율성이 전작 대비 향상됐다"며 "양사 간 기술 협업으로 좋은 성과를 낼 수 있어 기쁘다"고 밝혔다. 노타는 이번 삼성전자와의 협업으로 기술력에 더해 시장성과 사업성을 입증했다고 강조했다. 노타는 최근 코스닥 시장에 공식 상장했으며 확보한 자금을 북미·유럽·중동 등 주요 글로벌 시장에서의 사업 확장에 투입할 계획이다. 이를 통해 온디바이스 생성형 AI의 상용화를 선도하고 글로벌 AI 기술 리더로서의 입지를 공고히 한다는 방침이다. 채명수 노타 대표는 "삼성전자와의 협업은 우리의 AI 최적화 기술이 글로벌 소비자용 제품에 적용돼 상용화된 의미 있는 사례"라며 "AI 반도체와 소프트웨어의 유기적 결합을 통해 온디바이스에서 고성능 생성형 AI를 구현했다"고 말했다. 이어 "앞으로도 삼성전자 및 글로벌 파트너들과 함께 온디바이스 AI 생태계 확장을 주도해 나가겠다"고 덧붙였다.

2025.11.26 16:23한정호

와이즈넛-리스크제로, AI 에이전트로 산업현장 안전 재설계

와이즈넛(대표 강용성)과 리스크제로가산업현장 안전관리 패러다임 전환에 속도를 내고 있다. 와이즈넛은 리스크제로와 산업안전 혁신을 위한 특화 에이전트 및 서비스 개발 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 산업현장의 안전역량을 강화하고, 신속한 의사결정을 지원하는 AI 기반 안전관리 체계 구축에 나선다. 이번 협약은 와이즈넛의 도메인 특화 LLM과 검색증강생성(RAG) 기술에 리스크제로의 건설공사·도급사업 등 산업안전 분야 스마트 안전관리 통합 서비스를 결합하는 것이 핵심이다. 현장에 산재한 지식과 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 위험요소를 미리 감지하고 담당자에게 최적의 대응 방안을 제시하는 구조를 구현하겠다는 구상이다. 양사는 우선 실제 현장을 대상으로 한 실증 프로젝트를 통해 성공모델을 확보한 뒤, 이를 건설·제조·플랜트 등 산업안전 전반으로 확산할 계획이다. 특히 건설공사 도급사업 관련 법령과 지침을 반영한 특화 LLM을 개발·적용해 안전점검, 서류 작성, 위험성 평가 등 안전관리 전 과정을 데이터 중심·AI 중심 프로세스로 전환하는 데 중점을 둘 예정이다. 와이즈넛은 AI 에이전트 대표 상장사로 공공·금융·법률·제조 등 다양한 산업에서 특화 AI 에이전트 구축 성공 사례를 50건 이상 확보한 기업이다. 이번 협력을 계기로 도메인 특화 에이전트 LLM '와이즈 로아(WISE LLOA)'와 GS인증을 획득한 RAG 솔루션 '와이즈 아이랙(WISE iRAG)'등 AI 에이전트 풀스택 소프트웨어를 산업안전 분야에 본격 적용해 산업별 AI전환(AX)을 더욱 가속화한다는 방침이다. 리스크제로는 스마트 안전통합 서비스 전문기업으로 국내 최고 수준의 안전전문가 컨설팅 역량과 중대재해처벌법 대응 안전관리 구독형 서비스, 스마트 안전관리 플랫폼을 보유하고 있다. 한국남동발전, 국토안전관리원, 국가철도공단, 경기주택도시공사 등 주요 공공기관의 스마트 안전관리 플랫폼 구축 경험과 현장 노하우를 기반으로 산업 현장 맞춤형 안전관리 체계를 제시해 왔다. 최영호 리스크제로 대표는 "AI 기술은 산업 현장 안전관리에 있어 안전 수준을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 수단이 될 것"이라며 "이번 협력을 통해 리스크제로가 축적해 온 산업안전 전문성과 와이즈넛의 LLM 기술을 결합해 한 단계 진화한 스마트 안전관리 서비스를 선보이겠다"고 말했다. 강용성 와이즈넛 대표는 "산업현장의 안전을 지키는 핵심 인프라로서 AI 기술 활용은 이제 본격적인 태동기를 맞이하고 있다"며 "와이즈넛은 이번 협력을 통해 스마트 안전관리의 새로운 표준을 제시하고 실제 현장에서 안전성과 효율성을 동시에 높이는 실질적 가치를 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.11.26 15:44남혁우

사이냅소프트, 울산·영남 대상 '공공 생성형 AI 전략 제시

사이냅소프트(대표 전경헌)가 울산·영남권 공공기관 정보화 담당자들을 대상으로 '지능형 생성형 인공지능(AI) 아키텍처'를 제시하며 공공부문 생성형 AI 도입 전략과 로드맵을 구체적으로 제안했다. 사이냅소프트는울산 르엘컨벤션에서 열린 '2025 제14회 혁신 ROAD 컨퍼런스'에 참가했다고 26일 밝혔다. 이번 컨퍼런스는 울산, 대구, 부산, 경남·북 지역 공공기관 및 지자체 정보화 담당자들이 한자리에 모여 최신 ICT 트렌드를 공유하고 디지털 전환 전략을 모색하는 자리로 마련됐다. 사이냅소프트는 이 자리에서 공공기관과 지자체가 AI 도입 과정에서 겪는 난제를 풀 수 있는 구체적인 기술 로드맵을 제시했다. 사이냅소프트는 '데이터와 지식의 융합, 생성형 AI의 새로운 패러다임'을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 성공적인 AI 도입의 핵심이 LLM(거대언어모델) 자체의 성능 경쟁이 아니라 기관 내부에 축적된 데이터를 어떻게 결합하고 어떤 구조로 지식을 활용할 것인지에 달려 있다고 강조했다. 특히 공공기관이 보유한 방대한 문서·규정·업무 지식이 AI 서비스와 단절돼 있는 현실을 지적하며, 이를 유기적으로 연결하는 아키텍처 설계가 선행돼야 한다고 설명했다. 기술 구현 방향으로는 공공기관 고유 데이터를 정교하게 통합하고 활용하기 위한 방안으로 RAG(검색증강생성)와 랭체인(LangChain), 청킹(Chunking) 기술을 통합한 '지능형 생성형 AI 아키텍처'를 제안했다. 사이냅소프트는 이 아키텍처를 통해 AI가 답변을 생성할 때 내부 검증된 데이터와 지식을 우선 활용함으로써 신뢰성과 정확도를 높이고, 공공 업무에 즉시 적용 가능한 수준의 서비스를 구현할 수 있다고 소개했다. 아울러 AI의 '환각' 문제를 줄이고 정책·규정 기반의 일관된 응답을 제공하는 구조 설계 방법도 함께 제시했다. 전시 부스에서는 발표에서 제시한 아키텍처가 실제 업무 환경에서 어떻게 구현되는지에 초점을 맞췄다. 사이냅소프트는 '사이냅 어시스턴트', '사이냅 도큐애널라이저', '사이냅 OCR' 등 자사 핵심 솔루션을 통해 데이터 추출부터 지식화, 그리고 답변 생성에 이르는 전 과정을 시연했다. 이를 통해 공문서·보고서·스캔 이미지 등 다양한 형식의 데이터를 통합해 행정 업무를 지원하고, 민원 응대와 내부 업무 질의 응답 등으로 이어지는 AI 활용 시나리오를 보여줬다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "이번 행사는 공공 및 지자체 정보화 담당자분들이 AI 도입 과정에서 겪는 막막함을 해소하고, 실질적인 해결책을 제안하기 위해 마련된 자리"라며 "사이냅소프트가 제시한 지능형 AI 아키텍처가 공공기관의 데이터 가치를 재발견하고, 성공적인 디지털 혁신을 이끄는 명확한 이정표가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 회사는 앞으로도 공공부문 특성에 맞는 생성형 AI 아키텍처와 솔루션을 고도화해, 공공기관의 행정 효율화와 데이터 기반 의사결정을 적극 지원하겠다는 계획을 밝혔다.

2025.11.26 15:36남혁우

AI 시대 핵심 인프라 '쿠버네티스'…메타넷 "캐스트 AI로 운영·비용 자동 최적화"

인공지능(AI) 시대 기업의 인프라 운영 방식이 급격히 변화하며 비용 효율성과 운영 민첩성을 동시에 확보하기 위한 핵심 플랫폼으로 '쿠버네티스'가 부상했다. 이 가운데 메타넷은 AI 네이티브 전환을 선도하기 위한 인프라 운영 관리 해법을 제시했다. 메타넷엑스 오창훈 이사는 26일 진행된 'AI-레디 2026' 웨비나에서 "AI 워크로드 증가로 인해 그래픽처리장치(GPU) 자원·멀티 클러스터 환경 관리가 필수 영역으로 떠오르면서 쿠버네티스는 이제 애플리케이션 배포 기술을 넘어 AI 인프라를 효율적으로 운영하기 위한 핵심 플랫폼이 됐다"고 강조했다. 쿠버네티스의 중요성은 AI 도입 흐름과 맞물려 더 커지고 있다. AI·머신러닝(ML) 기반 모델을 운영하려면 확장 가능한 인프라, 효율적 GPU 관리, 멀티 클라우드 운영 능력이 필수다. 쿠버네티스는 이를 표준화된 방식으로 구현할 수 있는 사실상 유일한 플랫폼으로 자리 잡았다. 특히 대규모언어모델(LLM) 배포까지 단일 플랫폼으로 다룰 수 있어 기업의 AI 인프라 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 꼽힌다. 메타넷은 이같은 쿠버네티스 시장의 핵심 변화로 ▲AI·ML 워크로드의 본격적 융합 ▲GPU 중심 인프라 확산 ▲멀티 클라우드 운영 일반화 ▲보안·규제 대응 요구 증가 등을 제시했다. 기업이 특정 클라우드 서비스 제공자(CSP)에 종속되지 않고 유연하게 인프라를 설계할 수 있다는 점도 쿠버네티스의 강점으로 평가된다. 특히 금융권과 제조·물류 산업에서 쿠버네티스 도입이 빠르게 늘고 있다. 메타넷엑스 이준석 이사는 "전자금융감독규정 개정 이후 컨테이너 기반 재해복구(DR) 체계 구축이 사실상 금융권 표준으로 자리잡으며 레드햇 '오픈시프트'와 같은 엔터프라이즈급 쿠버네티스 플랫폼 도입이 활발해졌다"며 "공공·제조 분야에서도 보안 규제와 스마트팩토리 대응을 위한 클라우드 전환이 급증하고 있다"고 설명했다. 아울러 메타넷이 쿠버네티스 도입·전환 지원을 통해 창출한 인프라 비용 60% 절감, 멀티 클러스터 중앙 관리, 서비스 출시 속도 2배 향상과 같은 실질적 성과가 소개됐다. 쿠버네티스를 구축했다고 해서 운영 효율화가 끝나는 것은 아니다. 오 이사는 "클러스터가 늘어날수록 운영 복잡성은 폭발적으로 증가하기 때문에 이후 단계에서는 비용 최적화와 운영 자동화가 필수"라고 말했다. 이어 "GPU 인스턴스는 가격 변동성이 크고 리전·가용성별 재고가 수시로 바뀌기에 엔지니어가 실시간으로 관리하는 것은 구조적 한계가 있다"고 덧붙였다. 이러한 배경에서 메타넷엑스는 핵심 솔루션인 '캐스트 AI'를 공급 중이다. 캐스트 AI는 쿠버네티스 클러스터를 AI가 실시간 분석하고 자동으로 리소스를 재배치·조정하는 AI 기반 자동화 '핀옵스' 플랫폼이다. 기존 모니터링 중심 핀옵스를 넘어 인프라를 스스로 최적화·조치하는 자율형 자동화 플랫폼(APA)을 구현하는 것이 특징이다. 캐스트 AI가 제공하는 대표 기능은 ▲AI 기반 리소스 자동 선택 ▲라이트 사이징 ▲빈 패킹 ▲GPU 공유·통합 ▲스팟 인스턴스 자동화 ▲멀티 클라우드 최적화 등이다. 특히 GPU 비용은 전체 AI 운영비 중 가장 큰 비중을 차지하는데 캐스트 AI를 통해 최대 90% 수준까지 GPU 비용을 절감할 수 있다는 점이 강조됐다. 다양한 기업 도입 사례도 소개됐다. 아카마이는 캐스트 AI 적용 후 40~70% 인프라 비용 절감을, 허깅페이스는 GPU 비용 10배 절감, 닐슨IQ는 최대 80% 절감 성과를 거뒀다. 중견기업 역시 스팟 인스턴스 자동화만으로 상당한 비용 개선 효과가 나타난다는 게 메타넷 측 설명이다. 또 캐스트 AI는 클라우드·리전별 가격·가용성을 실시간 수집해 최적의 GPU 위치를 자동으로 찾아주는 기능을 지원한다. 가장 저렴한 리전에 워크로드를 자동 라우팅하는 방식이다. 메타넷엑스 김병기 이사는 "캐스트 AI는 클러스터 연결만 하면 초기 분석 보고서를 통해 즉시 절감 가능성을 확인할 수 있고 기술검증(PoC)만으로도 평균 30% 정도의 절감 효과를 거둘 수 있다"며 "캐스트 AI의 한국 공식 파트너로서 PoC·교육·설계를 전담해 고객이 빠르게 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있도록 지원한다"고 강조했다.

2025.11.26 15:32한정호

팀네이버, 클라우드EMR 서비스 기업 '세나클' 인수

팀네이버가 헬스케어 사업 강화를 위한 투자를 단행했다. 네이버클라우드는 기존 지분 8.8%를 보유한 '세나클'에 추가 투자를 진행, 최대주주 지위를 확보했다고 26일 밝혔다. 세나클은 1차 의료기관을 위한 클라우드EMR(Electronic Medical Record, 전자의무기록) 서비스 '오름차트', 환자용 건강관리 애플리케이션 '클레' 등을 서비스 중이다. 이를 통해 내과, 이비인후과, 소아청소년과 등 다양한 진료과목을 공략하고 있다. 아울러 지난 9월 미국 타임과 글로벌 데이터 전문기관 스태티스타가 선정한 '2025 세계 최고의 헬스테크 기업'에 선정되기도 했다. 팀네이버는 올해 국내 대표 임상시험 플랫폼 기업 제이앤피메디, 체성분분석 글로벌 1위 기업 인바디에 투자했다. 이들과 헬스케어 플랫폼 고도화, AI와 데이터 기술 결합, 글로벌 진출 등을 적극로 협력하고 있다. 특히 인바디와는 시니어케어 고도화, 데이터 기반 초개인화 헬스케어 등도 논의하고 있다. 최인혁 네이버 테크비즈니스 대표는 "기술적 완성도, 플랫폼 확장성을 두루 갖춘 세나클과 함께 의료기관 핵심 인프라인 EMR 기반으로 의료 기관 내 업무 전반과 외부 기관과의 연계에 새로운 혁신을 이룰 것"이라고 말했다. 위의석 세나클 대표는 "제품 경쟁력을 지속적으로 발전시켜온 세나클은 네이버와 함께 최근 증가하는 AI 진료 지원 수요와 서비스 안정성 강화에 적극 대응할 수 있을 것으로 기대한다"면서 "네이버가 지향하는 디지털 헬스케어의 다양한 가치를 하나로 연결하는 '오름차트'를 함께 만들어갈 예정"이라고 밝혔다.

2025.11.26 15:07백봉삼

KT-디지털브릿지, AI 데이터센터 사업 힘 모은다

KT가 글로벌 디지털 인프라 투자 기업 디지털브릿지와 AI 서비스 수요 증가에 대응하기 위해 AI 데이터센터 사업 관련 업무 협약을 체결했다고 26일 밝혔다. 양 사는 이번 협력을 통해 '국내 AI 데이터센터 인프라 구축'을 목표로 두고 급증할 것으로 예상되는 아시아·태평양(아태) 지역 AI 데이터센터 수요에 사전 대비할 계획이다. 디지털브릿지는 미국에 본사를 둔 디지털 인프라 투자 전문 기업이다. 약 1천80억 달러 규모의 자산을 운용하고 있으며, 북미와 유럽 등의 글로벌 통신사와 네트워크 및 IT 인프라 분야에서 협력해 왔다. 최근에는 초대형 데이터센터 설계 기업에 투자하고 글로벌 데이터센터 운영사를 인수하는 등 AI·클라우드 인프라 분야로 사업을 확대하고 있다. KT와 디지털브릿지는 이번 협약으로 ▲국내 AI 데이터센터 사업 공동 개발 ▲해외 데이터센터 사업 협력 ▲데이터센터 ESG 기술 공유 등을 추진한다. 양 사는 국내 AI 데이터센터의 설계부터 운영까지 전 과정에서 협력한다. 기존 양 사의 데이터센터 간 연결성과 안정성을 강화하는 방안도 함께 논의할 계획이다. 해외에서는 AI 데이터센터 사업 기회 발굴을 위한 시장 조사를 공동으로 수행하며, 디지털브릿지가 추진하는 글로벌 AI 데이터센터 프로젝트에 KT가 참여하는 기회도 모색한다. 데이터센터 ESG 분야에서도 긴밀히 협력한다. 디지털브릿지는 데이터센터 ESG 관련 기술 및 운영 경험을 KT에 공유한다. KT는 이를 통해 지속 가능한 AI 데이터센터 운영과 역량 향상 방안을 함께 검토할 계획이다. 안태은 디지털브릿지 아태 부문 대표는 “AI 시대를 맞아 AI 데이터센터는 국가와 기업 경쟁력의 핵심 인프라가 되고 있다”며 “이번 협력은 양 사가 보유한 데이터센터 사업 경험과 역량을 바탕으로 아태 지역에 있는 글로벌 테크 기업의 AI 수요에 선제적으로 대응하는 첫 걸음이 될 것”이라고 말했다. 정우진 KT 전략·사업컨설팅부문장은 “KT는 디지털브릿지와 함께 국내 AI 데이터센터를 비롯해 글로벌 AI 데이터센터 사업 기회를 적극 발굴할 것”이라며 “향후 다양한 고객의 요구를 충족할 수 있는 최적의 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.

2025.11.26 15:00진성우

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