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[AI 리더스] 'NIA 수장' 김형철 "AI 정부 하나로 연결…'OO24' 찾아다니는 시대 끝낼 것"

"이제는 국민이 정부24 등 'OO24' 같은 행정 서비스를 각각 찾아다니는 일을 없애고 한 곳에서 업무를 해결할 수 있어야 합니다. 여러 정부 시스템을 서로 연결하고, 국민이 하나의 인공지능(AI)을 통해 필요한 행정 서비스를 이용할 수 있도록 앞으로 더 노력하겠습니다." 김형철 NIA 원장은 12일 지디넷코리아와 만나 자신이 구상하는 AI 정부의 모습을 이같이 설명했다. 전자정부와 디지털정부를 거치며 현재 상당수 행정 업무를 온라인으로 처리할 수 있게 됐지만, 국민이 여전히 업무마다 담당 기관과 서비스를 직접 찾아야 하는 구조에서 벗어나야 AI 정부로 한 단계 더 나아갈 수 있다고 봐서다. 김 원장이 구상하는 AI 정부의 핵심은 기존 행정 시스템을 없애는 것이 아니라 서로 연결해 국민에게 하나의 서비스처럼 제공하는 것이다. 각 부처와 기관이 보유한 시스템과 데이터는 그대로 활용하되, AI가 국민의 요구를 파악해 필요한 정보와 서비스를 찾아주는 방식이다.국민이 가장 먼저 체감할 변화로는 AI 국민비서와 AI 통합민원플랫폼을 꼽았다. AI 국민비서는 국민이 익숙한 민간 앱에서 대화를 통해 필요한 행정서비스를 이용하도록 하고, AI 통합민원플랫폼은 여러 기관을 찾아다니지 않고 한 곳에서 민원을 안내받고 처리할 수 있도록 하는 것이 목표다. 이를 위해 김 원장은 중앙정부와 지방정부, 각 부처에서 추진하는 AI 사업을 아우르는 공통 아키텍처가 필요하다고 봤다. 지역과 기관마다 제공하는 서비스는 달라도 데이터와 시스템이 연결되는 방식까지 제각각이면 같은 시행착오가 반복되고 향후 서비스 간 연계도 어려워질 수 있어서다. 그는 "지방자치는 행정에서는 옳지만, 시스템에서는 다르게 봐야 한다"며 "서비스는 각 지역에 맞게 달라질 수 있지만 시스템이 돌아가는 파이프라인과 레이어에 대해서는 통일된 그림이 필요하다"고 말했다. 공통 아키텍처 넘어 실행까지…NIA, 내부 체계 재정비 NIA는 이 같은 구상을 뒷받침하기 위해 현재 행정안전부, 과학기술정보통신부와 범정부 AI 공통기반을 구축했다. 중앙·지방정부가 행정망 안에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 AI 플랫폼과 모델, 서비스 개발도구, 학습·검색증강생성(RAG)용 데이터 등을 공동으로 제공하는 환경이다. 범정부 AI 공통기반에는 추론, 멀티모달 및 독자 파운데이션 모델 등 현재 약 30여종의 AI 모델을 제공할 수 있으며 이 중 10종이 실제 서비스되고 있다. 또 이달 기준 약 9만8000명의 공무원이 가입해 행정문서 초안 작성과 법령·행정지식 검색 등에 활용하고 있다. AI 정부의 공통 아키텍처를 그리기 위한 밑작업은 김 원장 취임 후 NIA 내부에서도 빠르게 진행되고 있다. 김 원장이 각 부서가 현재 수행하는 사업뿐 아니라 앞으로 해야 할 일과 해결해야 할 과제까지 한눈에 볼 수 있도록 전체 그림을 그릴 것을 주문한 것이 주효했다. 그는 "NIA에 와서 업무를 파악해 보니 밖에서 봤던 것보다 훨씬 다양하고 방대했다"며 "이 때문에 잘못하면 일이 여러 방향으로 갈 수 있어 지도를 잘 그리는 것이 중요하다고 생각했다"고 설명했다. 이어 "현재 하는 일을 지도에 놓아보면 이미 하고 있는 부분과 미처 생각하지 못한 부분, 필요하지만 법·제도나 규제 때문에 하지 못한 부분이 보인다"며 "이를 바탕으로 우리가 가려는 방향에서 무엇이 더 필요한지 판단하고, 정부에도 필요한 정책과 사업 방향을 제안할 수 있다고 생각했다"고 부연했다. 이 같은 구상은 현재 NIA가 추진 중인 공공 AX 사업에도 반영되고 있다. NIA는 지난 4월 김 원장 취임 직후 공공AI사업지원센터를 출범시키고 중앙부처와 지방정부 수요를 바탕으로 12개 공공 AI 사업을 추진하고 있다. 정부는 '세계 최고 AI 민주정부 실현'을 위해 30대 핵심과제 이행관리, 선제적 맞춤서비스 구현 등 세부 국정과제를 추진 중이지만, 일선 기관에서는 AI 사업 기획과 데이터 확보, 기술 검증 등에서 어려움을 겪어왔다. 사업지원센터는 이러한 현장 애로를 해소하는 데 초점을 맞췄다.김 원장은 "부처의 요구사항에서 무엇을 풀어야 하는지까지 업체에 모두 고민시키는 것은 무리"라며 "어떻게 풀어야 하고 어느 방향으로 가야 하는지는 NIA가 고민해야 한다"고 말했다. 그러면서 "사업자를 선정하고 시스템을 만드는 것은 시작에 불과하다"며 "제안요청서(RFP)대로 구축됐다는 것이 목표가 아니라, 그 서비스를 필요로 했던 부처와 혜택을 받는 국민이 얼마나 변화를 체감하느냐가 목표가 돼야 한다"고 강조했다.NIA에 따르면 올해 추진 중인 12개 사업은 연말께 1차 결과물이 나올 예정이다. NIA는 실제 행정 현장에서 업무시간 단축과 오류 감소, 국민 체감도 등 성과가 확인된 사업을 다른 부처와 지방정부로 확산할 계획이다. 내년에는 사업 규모도 대폭 늘린다. NIA는 현재 12개인 공공 AI 서비스 지원사업 규모를 약 2배 수준으로 확대하는 방향을 준비하고 있다. 새로운 개념의 개념검증(PoC)을 사업 앞단에 도입해 AI 적용 가능성을 먼저 확인하고, 올해 성과가 검증된 사업의 확장도 함께 추진할 방침이다. 김 원장은 "올해 말이 공공 AI 사업을 본격적으로 확대하기 위한 중요한 분기점이 될 것으로 본다"며 "그때가 되면 다음에 무엇을 해야 할지가 지금보다 훨씬 선명해질 것이고, 이후에는 더 머뭇거리지 않고 자신감 있게 추진할 수 있을 것"이라고 말했다. AI 정부 막는 '데이터 장벽'…메타데이터·MCP로 해결 김 원장은 AI 정부가 실제 현장에서 작동하려면 서비스 확대와 함께 이를 뒷받침할 공공데이터 체계도 달라져야 한다고 봤다. AI 모델이나 에이전트가 아무리 고도화돼도 필요한 데이터를 제때 찾고 연결하지 못하면 국민이 체감할 서비스를 만들기 어렵기 때문이다. 현재 공공데이터는 기관별로 형식과 용어가 다르고 필요한 정보를 불러오는 방식도 제각각인 경우가 적지 않다. 이 탓에 데이터가 공개돼 있더라도 AI가 해당 데이터의 의미를 파악하거나 여러 정보를 자동으로 연결해 활용하는 데 한계가 있다. 그는 "사람도 데이터를 찾아 연결하기 어려운 상황인데 에이전트가 와서 이를 뒤져 필요한 정보를 가져간다는 것은 쉽지 않다"며 "현재 현실과 우리가 나아가야 할 방향의 거리가 너무 먼 것이 가장 걱정"이라고 말했다. 이에 김 원장은 공공데이터의 형식뿐 아니라 메타데이터와 요약정보까지 일정한 기준으로 정비해야 한다고 강조했다. AI 에이전트가 데이터 전체를 일일이 확인하지 않아도 어떤 내용을 담고 있는지 먼저 파악한 뒤 필요한 정보에 접근할 수 있도록 만들어야 한다는 것이다. 또 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 활용한 데이터 연계 체계도 필요하다고 봤다. 각 기관의 데이터를 AI가 호출할 수 있도록 표준화하고, 어떤 데이터가 어디에 있는지 찾아주는 게이트웨이까지 갖춰야 AI 에이전트가 여러 공공데이터를 넘나들며 업무를 수행할 수 있다고 판단해서다. 김 원장은 "메타데이터의 규격이 정해져 있어야 하고 데이터가 무엇을 설명하는지 알려주는 요약도 매우 중요하다"며 "MCP와 이를 관리하는 게이트웨이를 갖춰 에이전트가 필요한 데이터를 스스로 찾아 활용할 수 있도록 해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "현재 공공 행정 데이터가 에이전트 친화적으로 준비돼 있지 않고서는 AI 정부로 갈 수 없다"며 "NIA가 포맷과 메타데이터 규격 등을 제시하면서 이를 개선해 나가는 역할을 해나갈 것"이라고 강조했다. AI 에이전트 직접 만드는 NIA…조직문화도 '실전형' 전환 공공데이터와 AI 활용 방식에 대한 변화는 NIA 내부 업무 방식에도 영향을 주고 있다. 김 원장이 직원들이 정책과 사업을 문서로만 검토하는 데 그치지 않고 직접 AI를 써보고 필요한 도구를 만들어보는 경험이 중요하다고 강조한 것도 한 몫 했다. 실제 NIA 내부에선 바이브 코딩과 AI 에이전트 개발, 외부 해커톤 참여가 빠르게 늘고 있다. 직원들이 각자 업무에 필요한 도구를 직접 만든 뒤 내부에 공유하고, 함께 개발할 수 있는 오프라인 공간도 마련했다. NIA에 따르면 현재 해커톤과 에이전트 개발 등에 참여하고 있는 사례는 40여 건에 달한다. 특히 젊은 직원들이 자발적으로 문제를 찾고 AI를 활용해 해결책을 만드는 과정에 적극적으로 참여하고 있다. 앞서 재난 데이터 업무에서도 이런 변화가 나타났다. 김 원장이 재난 대응에 필요한 전체 데이터를 살펴볼 것을 주문하자, 담당 직원이 강수량과 배수시설 정보, 대응 지침 등을 연결하는 수준에서 한발 더 나아가 직접 AI 에이전트 시제품까지 개발한 것이다. 김 원장은 "거기까지 기대하지 않았는데 담당자가 한 달가량 직접 에이전트를 만들어버렸다"며 "우리가 어떤 질문을 가지고 문제에 접근하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있다는 사례를 보여준 것"이라고 강조했다. 이어 "이런 방식이 다른 업무에도 확산되면 AI 정부의 기초 체력도 함께 올라갈 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김 원장은 직원들의 자발적인 참여를 끌어내기 위한 분위기 조성에도 공을 들이고 있다. NIA 내부에선 직원이 외부 공모전이나 해커톤에서 성과를 내면 이를 전 직원이 공유하는 자리에서 소개하고 격려하는 방식으로 참여를 독려하고 있다. 또 그는 직접 기술을 써본 경험이 NIA의 전문성을 높이는 데 중요하다고 봤다. 공공기관과 지방정부의 AI 사업을 지원하려면 내부 구성원부터 기술의 가능성과 한계를 스스로 이해해야 한다고 주장했다. 김 원장은 "NIA가 다루는 분야에서 '뼛속까지 전문가인 집단'이라는 말을 듣고 싶다"며 "그냥 사업을 하는 사람들이 아니라 직접 해보고, 그 경험으로 정책을 그리는 사람들이라는 평가를 받고 싶다"고 말했다. 그러면서 "지자체나 정부 부처가 처음에는 막연하게 아이디어를 던지더라도 NIA의 손을 거치면 제대로 국민 피부에 닿는 물건으로 나와야 한다"며 "NIA는 그런 조직이라는 말을 앞으로 듣고 싶다"고 강조했다.

2026.08.12 12:01장유미 기자

식약처, AI 디지털의료기기 우수 관리체계 인증 가이드라인 마련

인공지능(AI) 제어조치, 안전관리 등 기업 역량 확인을 위한 4개 영역별 세부 기준 등이 담긴 AI 디지털의료기기 우수 관리체계 인증 가이드라인이 마련된다. 식품의약품안전처는 디지털의료제품법에 따른 우수 관리체계 인증의 세부기준, 신청·평가 절차 등을 담은 '디지털의료기기 우수 관리체계 인증 가이드라인'을 8월12일 제정·발간한다고 밝혔다. 이번 가이드라인은 인공지능(AI) 기술의 발전으로 AI 디지털의료기기가 생성형, 멀티입출력, 연속학습 기반의 AI 제품으로 발전함에 따라, 디지털의료기기 개발, 유지, 안전관리 등 역량이 우수한 기업을 인증하고 실사용 평가를 통해 제품의 유효성을 입증하는 우수 관리체계 인증 제도의 운용을 지원하기 위해 마련됐다. 가이드라인의 주요 내용은 ▲디지털의료기기 우수 관리체계 인증 제도 소개 ▲우수 관리체계 인증 평가방법 ▲4개 영역별(AI 제어조치, 안전관리, 전자적 침해행위 예방 및 대응, 품질관리) 우수 관리체계 인증 세부기준 등이다. 우선 식약처장으로부터 우수 관리체계 인증을 받은 기업은 디지털의료기기 제조 및 품질관리체계(GMP) 적합판정을 받은 것으로 간주하며, 인허가 신청 시 임상시험 평가 자료 등 제출서류의 일부를 면제받거나 대체 제출할 수 있다. 우수 관리체계 인증 대상 평가방법의 경우, 내외부 전문가로 구성된 인증심의위원회를 구성하여 서면 및 현지조사를 실시하며, 최종 적합한 경우에 한하여 우수 관리체계 인증을 한다. 우수 관리체계 인증을 위한 기업의 역량을 확인하기 위해 ▲레드팀(시스템 취약점 점검을 위해 의도적으로 적대적 공격을 수행하는 독립적인 평가체계) 및 임상전문가 기반 AI 거버넌스 체계를 운영하는 AI 제어조치 ▲AI 설명가능성 관련 정보를 제공하는 안전관리 ▲보안책임자 지정 및 소프트웨어 구성 요소 명세서(SBOM)에 기반한 전자적 침해행위 예방 및 대응 ▲안전성 및 유효성 성과 달성을 위한 계획 수립·이행 등의 품질관리 체계 등 4개 영역별 세부기준을 마련했다. 김명호 식약처 의료기기안전국장은 “이번 가이드라인 제정으로 정부와 기업 모두 빠르게 발전하는 AI 디지털의료기기의 기술 패러다임 변화에 선제적이고 유연하게 대응할 수 있을 것”이라며 “앞으로도 우수 관리체계 인증 제도의 원활한 운영을 위해 기업에 대한 규제지원을 지속하겠다”라고 밝혔다.

2026.08.12 11:00조민규 기자

한진, 업무 자동화 위한 임직원 AI 교육 2300시간 돌파

한진이 임직원의 인공지능(AI) 활용 역량 강화에 속도를 낸다. 프롬프트 엔지니어링과 바이브 코딩 등 단계별 교육에 이어 하반기에는 AI 에이전트 개발과 데이터 분석 등 실제 업무 자동화에 초점을 맞춘 교육을 강화한다. 한진은 올해 상반기 임직원 AI 교육 이수 시간이 누적 2329시간을 기록했다고 12일 밝혔다. 상반기 오프라인 AI 교육에는 임직원 410명이 참여해 총 1395시간을 이수했다. 온라인 교육에는 389명이 참여해 934시간을 수강했다. 회사에 따르면 희망자를 대상으로 진행한 교육 프로그램 대부분이 모집 정원을 초과할 정도로 임직원들의 관심이 높았다. 한진은 임직원의 AI 활용 수준에 따라 기초부터 심화 과정까지 단계별 교육을 운영하고 있다. 기초 과정에서는 생성형 AI로 원하는 결과를 얻기 위한 지시문 작성법인 '프롬프트 엔지니어링' 등을 다룬다. 심화 과정에서는 복잡한 코딩 없이 자연어를 활용해 프로그램을 만드는 '바이브 코딩' 교육 등을 진행한다. 임직원이 일상에서 AI를 접하고 활용법을 공유할 수 있는 참여형 프로그램도 운영 중이다. 점심시간을 활용해 AI 활용 노하우를 공유하는 '크런치 데이(Creative+Lunch)'와 AI가 산업에 가져올 변화를 다루는 'AI 아카데미' 등이 대표적이다. 가상의 업무 이슈를 AI를 활용해 해결하는 팀 미션 프로그램 '리그 오브 한진(LEAGUE of HANJIN)'도 운영했다. 하반기에는 실무와 업무 자동화에 초점을 맞춘 AI 교육을 확대한다. 특히 AI를 활용한 업무 자동화 솔루션을 직접 구현하는 'AI 에이전트 개발 과정'을 중심으로 교육 체계를 강화할 계획이다. 물류 현장에서 발생하는 대규모 데이터를 효율적으로 가공·활용하기 위한 'AI 데이터 분석' 교육도 진행한다. 이를 통해 영업 제안서 고도화와 현장 업무 자동화 등 실제 업무 혁신 사례를 확대한다는 방침이다. AI를 일상적인 업무 도구로 활용하기 위한 인프라도 마련했다. 한진은 구글의 생성형 AI 서비스 '제미나이 프로'를 모든 임직원이 이용할 수 있도록 권한을 제공하고 있다. 한진 관계자는 "AI는 이제 선택이 아닌 모든 임직원이 갖춰야 할 핵심 업무 역량"이라며 "실무 중심 교육을 통해 임직원 모두가 AI를 자연스럽게 활용하는 조직문화 정착과 업무 혁신을 지속 추진해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.12 10:53안희정 기자

[AI는 지금] 미스트랄, '유럽 AI 주권' 승부수…유럽판 AWS 노리나

미스트랄AI가 모델과 추론 서비스에 이어 컴퓨팅 인프라까지 사업 영역을 넓히며 유럽 소버린 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 미국 빅테크 중심의 AI 생태계와 차별화해 데이터 처리 지역과 모델, 컴퓨팅 자원에 대한 고객 통제권을 앞세운 모습이다.미스트랄AI는 11일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 역내 추론 서비스 강화와 서드파티 오픈 모델 지원, 유럽 내 장기 컴퓨팅 인프라 확충 계획을 공개했다. 기업과 국가가 AI 모델뿐 아니라 데이터 처리 위치와 컴퓨팅 용량까지 선택할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞췄다. 미스트랄AI가 이처럼 나선 것은 유럽 내 AI 주권 수요가 커지는 가운데 모델 경쟁을 넘어 추론과 컴퓨팅 인프라까지 사업 영역을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 데이터 처리 지역과 컴퓨팅 자원에 대한 통제권을 확보하려는 기업·기관 수요를 선점하고, 미국 빅테크가 주도하는 AI 클라우드 시장과 차별화하려는 의도도 깔려 있다. 이를 위해 미스트랄AI는 이번에 기업 고객이 AI 추론 지역을 직접 선택할 수 있는 '미스트랄 리저널 엔드포인트'를 정식 출시했다. 유럽과 미국 중 원하는 지역에서 추론 요청을 처리하도록 해 데이터 처리 위치와 규제, 지연시간 등 기업별 요구에 대응할 수 있도록 했다. 미션 크리티컬 업무를 겨냥한 '미스트랄 프라이어리티 티어'도 이번에 공개 프리뷰로 선보였다. 고객별 요청 한도와 가동시간 서비스수준협약(SLA)을 제공해 기업용 AI 서비스의 안정성을 높이는 방식이다. 외부 오픈 모델 지원도 시작한다. 첫 대상은 중국 Z.ai(지푸AI)의 'GLM-5.2'다. 미스트랄AI는 향후 지원 모델을 추가해 자사 인프라에서 다양한 오픈 모델을 운영할 수 있도록 할 계획이다. 이에 따라 고객은 모델을 교체하더라도 동일한 지역 통제와 서비스 체계를 유지할 수 있다. 미스트랄AI 역시 외부 오픈 모델에서 발생하는 추론 수요까지 자체 컴퓨팅 인프라로 흡수할 수 있을 것으로 보인다. 미스트랄AI는 유럽 내 장기 컴퓨팅 수요를 확보하기 위한 '유러피언 컴퓨트 유닛(ECU)'도 도입한다. 기업과 기관이 수년간 사용할 컴퓨팅 용량을 약정하면 이를 기반으로 미스트랄AI가 인프라를 확충하는 구조다. 미스트랄AI는 이 같은 장기 수요 확보와 함께 오는 2030년까지 유럽에서 최대 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 구축할 계획이다. 기업 수요를 다년간 약정 형태로 묶어 대규모 인프라 투자에 따른 부담을 낮추고 안정적인 수요 기반을 확보하려는 전략으로 해석된다. 사업 영역이 넓어지면서 AWS와 마이크로소프트(MS), 구글클라우드가 주도해 온 AI 클라우드 시장과의 경쟁도 불가피해질 전망이다. 모델과 추론 서비스, 컴퓨팅 인프라를 함께 제공하면 유럽 기업과 공공기관이 미국계 클라우드 의존도를 낮추면서 AI 서비스를 구축할 수 있기 때문이다. 특히 금융과 공공, 제조, 에너지 등 데이터 저장·처리 지역에 민감한 산업에서 수요가 커질 가능성이 있다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 모델 성능뿐 아니라 데이터 처리 지역과 컴퓨팅 자원 운영 주체도 주요 도입 조건으로 떠오르고 있다. 다만 최대 1GW 규모의 인프라 확대를 위해서는 GPU와 전력, 데이터센터 용량을 안정적으로 확보해야 한다. ECU를 통한 장기 수요 확보 규모에 따라 투자 속도와 사업 확장 폭도 달라질 것으로 보인다. 크리스토프 푸케 ASML 최고경영자(CEO)는 "유럽의 다음 세대를 위해 자체적인 조건으로 AI를 개발하고 운영할 수 있는 역량을 구축하는 것보다 중요한 산업적 과제는 많지 않다"며 "미스트랄AI는 이에 필요한 규모와 야심, 지속성을 갖고 도전에 나서 기업들이 핵심 워크로드를 이 기반 위에서 구축할 수 있도록 하고 있다"고 말했다.

2026.08.12 10:45장유미 기자

디지털 수업지원 솔루션 '에듀싱크', 중기부 TIPS 선정

에듀싱크가 중소벤처기업부 민간투자주도형 기술창업지원 프로그램인 '팁스(TIPS) 일반트랙'에 최종 선정됐다. 앞으로 2년간 최대 8억원의 정부 R&D 자금을 지원받을 수 있다. 12일 에듀싱크에 따르면, 회사가 이번 R&D를 통해 선보일 과제는 '멀티모달 수업데이터 기반 교사 중심 수업 전주기 AI 오케스트레이션 시스템 개발'이다. 전자칠판을 첨단 IT 허브로 전환해 교사의 판서, 발화 데이터, 디지털 콘텐츠, 학생 반응 이벤트를 하나의 시간축으로 동기화하는 것이 핵심 역량이다. 권가원 에듀싱크 대표는 “기존 교실 환경에서는 수업 자료, 판서, 학생 피드백 등이 파편화돼 사라지는 한계가 명확했다”며 “당사의 AI 인공지능 알고리즘은 수업 자료를 분석해 '수업 지식 그래프'를 구축하고, 실시간 판서·음성 데이터를 분석하는 '구조화된 수업 스트림' 기술을 통해 수업 준비부터 피드백까지 전 과정을 스마트하게 지원한다”고 설명했다. 에듀싱크는 연구개발 기간 동안 30개교 이상의 실증망을 구축하고, 글로벌 K-12 교육 플랫폼 및 전자칠판 제조사들과 API 연동을 본격화 한다는 계획이다. 권 대표는 “단순 하드웨어 기기 보급을 넘어 AI와 멀티모달 데이터 엔진이 결합된 독자적인 운영 소프트웨어로 시장을 주도하겠다”며 “국내 공교육과 사교육 시장을 석권하는 것에 그치지 않고 동남아와 북미 등 글로벌 AI 교육 시장으로 사업을 대폭 확장해 나가겠다”고 강조했다.

2026.08.12 10:11백봉삼 기자

바운드포, AI 토큰 지출 관리 미리 해준다

바운드포(대표 황인호)는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 추가했다고 12일 밝혔다. AI 사용량이 빠르게 늘면서 기업의 비용 부담도 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대부분 기업은 월말 청구서를 받은 뒤에야 지출 규모를 확인할 수 있어 예산 초과나 비효율적인 사용을 사전에 관리하기 어려운 상황이다. 사람이 직접 사용하는 AI 서비스는 근무 시간이라는 자연스러운 사용 한계가 있지만, 자동화 시스템은 24시간 작동할 수 있어 예상하지 못한 비용이 빠르게 누적될 가능성이 크다. 파레토는 이런 문제 해결을 위해 개발된 서비스다. 관리자가 설정한 예산 한도를 초과하는 AI API 요청을 실행 전에 차단하고, 팀별 사용 현황과 예상 지출을 실시간으로 제공해 비용 발생 이전부터 예산을 관리할 수 있도록 지원한다. 이로써 드로파이는 AI 데이터 운영부터 토큰 지출 관리까지 아우르는 플랫폼으로 기능을 확대했다. 파레토는 기업이 정한 예산과 정책을 API 호출 과정에 적용해 불필요한 비용 발생을 사전에 차단하고, AI 에이전트와 자동화 시스템이 설정된 예산 범위 안에서 운영될 수 있도록 지원한다. 또 월 단위 사용 데이터를 분석해 불필요한 지출이 발생하는 주요 패턴을 자동으로 파악한다. 실패한 호출이 반복되며 비용이 쌓이는 재시도 누적, 사실상 동일한 요청이 반복 처리되는 중복 요청, 더 가벼운 모델로 수행할 수 있는 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 탐지해 절감 가능한 영역을 리포트 형태로 제공한다. 황인호 바운드포 대표는 "파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었다"고 설명했다. 이어 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 강조했다.

2026.08.12 10:02백봉삼 기자

AI로 신약개발 앞당긴다…LG CNS, 제약·바이오 AX 사업 속도

LG CNS가 인공지능(AI)을 활용한 신약 연구·개발 혁신에 앞장선다. 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 설계·검증까지 주요 과정을 AI로 지원하는 플랫폼을 구축해 제약·바이오 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다는 목표다. LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 디에이아이(DAI)와 함께 'AI 신약개발 플랫폼'을 구축했다고 12일 밝혔다. 양사는 약 6개월에 걸쳐 이번 플랫폼을 구축했다. 플랫폼은 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 검증까지 주요 연구 과정을 AI로 지원한다. 특히 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터를 지속적으로 연계·학습해 연구가 진행될수록 AI 예측 성능을 높일 수 있도록 한 것이 특징이다. 신약 개발은 수많은 후보물질을 반복적으로 검증하는 과정이 필요해 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요되는 것으로 알려졌다. 이에 AI를 활용하면 성공 가능성이 높은 후보물질을 빠르게 선별하고 효과와 안전성을 사전에 예측해 개발 기간과 비용, 실패 위험을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. LG CNS는 이번 플랫폼 구축 과정에서 화합물·유전체 정보와 실험 결과, 논문, 특허 등 여러 곳에 분산돼 있던 신약 연구 데이터를 통합·표준화했다. 연구자는 하나의 플랫폼에서 필요한 데이터를 활용하고 몇 차례 클릭만으로 AI 분석·예측 기능을 이용할 수 있다. 플랫폼은 신약 개발의 주요 연구 과정을 단계별로 지원한다. 먼저 질병 원인을 파악하는 단계에선 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석·시각화해 연구자가 치료 표적을 발굴할 수 있도록 돕는다. 후보물질 설계 단계에선 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 설정한 조건에 맞춰 생성형 AI가 새로운 물질 구조를 설계하는 방식이다. 검증 단계에선 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션으로 예측한다. 실제 실험을 진행하기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 수행해 유망한 후보물질을 선별할 수 있도록 지원하는 구조다. 연구가 진행될수록 AI 모델의 예측 성능을 높일 수 있는 구조도 적용했다. AI가 내놓은 예측 결과와 실제 실험 데이터를 비교하고 이를 모델 재학습에 반영해 연구 데이터가 축적될수록 예측 성능을 고도화하는 방식이다. LG CNS는 데이터 수집부터 AI 분석, 실험, 검증까지 신약 연구 과정을 유기적으로 연결했다고 강조했다. 이 과정에서 축적되는 연구 데이터도 향후 활용 가능한 자산으로 관리할 수 있도록 설계했다. 민감한 신약 연구 데이터를 다루는 만큼 제약산업의 규제와 보안 요건에 대응할 수 있는 관리 체계도 마련했다고 밝혔다. LG CNS는 이번 구축을 발판으로 제약·바이오 분야 AX 사업을 확대할 계획이다. 앞서 회사는 보건복지부의 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)'에 참여했으며 종근당의 '에이전틱 AI 기반 연간 품질평가 보고서 작성 서비스'도 개발한 바 있다. 최근에는 제약·바이오 분야 특화 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 포 바이오'를 활용해 관련 사업을 확대 중이다. 이를 통해 공공과 민간 제약·바이오 시장에서 AI 신약개발과 연구 업무 혁신 수요를 공략한다는 방침이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 10:01한정호 기자

'제미나이' 앱 사용자 10억 명 넘어…"챗GPT 바짝 추격"

구글 생성형 인공지능(AI) 서비스 '제미나이'가 월간 활성 사용자 10억 명을 기록하며 글로벌 AI 서비스 시장에서 영향력을 확대했다. 11일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 순다 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 제미나이 앱 월간 활성 사용자가 최근 10억 명을 넘어섰다고 소셜미디어 '엑스(X)'에서 밝혔다. 제미나이는 구글 서비스 가운데 10억 명 이상 사용자를 확보한 14번째 제품이 됐다. 이번 수치는 구글 검색이나 워크스페이스 등 다른 서비스에서 제미나이 기능을 이용하는 사용자를 제외한 독립형 제미나이 앱 사용자만 집계한 것이다. 구글 검색에 적용된 'AI 모드' 역시 별도로 전 세계 월간 활성 사용자 10억 명 이상을 확보하고 있다. 제미나이 앱 사용자 증가 속도도 빨라지고 있는 것으로 나타났다. 구글은 지난달 2026년 2분기 실적 발표에서 제미나이 월간 사용자가 9억 5000만 명을 넘어섰다고 공개했으며 이후 10억 명을 기록했다. 일간 활성 사용자도 지난 1년 동안 3배로 늘었다. 앞서 경쟁 서비스 오픈AI 챗GPT는 지난 6월 월간 활성 사용자 10억 명을 기록했다고 발표한 바 있다. 테크크런치는 "제미나이가 약 두 달 만에 같은 기준으로 10억 명을 넘어서면서 두 기업 간 생성형 AI 서비스 사용자 확보 경쟁도 한층 치열해질 전망"이라고 분석했다. 구글은 제미나이 활용 방식에 관한 수치도 공개했다. 전체 제미나이 사용자 63%가 음성 기능을 이용해 AI와 직접 대화하고 있으며, 제미나이를 통해 하루 1억 5000만 장 넘는 이미지가 생성되고 있는 것으로 집계됐다. 모바일 운영체제별 사용자 기반도 넓어지고 있다. 구글에 따르면 애플 iOS에서 제미나이를 이용하는 활성 사용자도 1억 명을 넘어섰다. 구글은 검색과 워크스페이스 안드로이드 등 자사 서비스 전반에 제미나이를 적용하는 동시에 독립형 앱의 기능도 확대하고 있다. 최근 코딩과 자율형 AI 에이전트 작업 성능을 높인 '제미나이 3.5 플래시' 등 새로운 AI 모델과 기능을 잇달아 공개했다. 이번 사용자 10억 명 돌파 발표는 구글의 신제품 행사 '메이드 바이 구글'을 앞두고 공개됐다. 구글은 이 행사에서 픽셀 기기에 적용되는 새로운 제미나이 기반 기능을 추가로 공개할 것이란 전망도 나오고 있다. 피차이 CEO는 "제미나이는 구글에서 가장 빠르게 성장하는 제품 가운데 하나"라고 강조했다.

2026.08.12 09:53김미정 기자

오픈AI, 리눅스용 챗GPT 앱 미리보기 버전 공개…개발자 플랫폼 공략 가속

오픈AI가 리눅스용 챗GPT(ChatGPT) 데스크톱 앱을 선보이며 개발자 중심 플랫폼 공략에 속도를 내고 있다. 윈도우와 맥OS에 이어 리눅스까지 지원 범위를 넓히면서 주요 데스크톱 운영체제(OS) 전반에 생성형 인공지능(AI) 서비스를 안착시키려는 행보다. 12일 오픈AI는 리눅스용 챗GPT 앱을 미리보기 버전을 출시했다고 공식 커뮤니티와 엑스(X)를 통해 밝혔다. 이번 앱을 통해 리눅스 이용자는 데스크톱 환경에서 챗GPT, 챗GPT 워크, 코덱스를 사용할 수 있다. 오픈AI가 공식 지원 대상으로 제시한 배포판은 우분투(Ubuntu) 24.04, 26.04 LTS 데스크톱 버전, 데비안(Debian) 13, 페도라(Fedora) 43 및 44다. 리눅스는 개발자, 연구자, 인프라 운영자, 오픈소스 커뮤니티에서 주로 활용하는 만큼 이번 출시가 오픈AI가 개발 생산성 시장까지 염두에 두고 있다는 해석이 나오고 있다. 리눅스 데스크톱 AI 앱 시장에서는 오픈AI가 한발 늦었다는 평가도 있다. 앤트로픽은 약 한 달 전 리눅스용 클로드(Claude) 데스크톱 앱을 먼저 출시했기 떄문이다. 그럼에도 시장 영향력 측면에서는 오픈AI의 존재감이 작지 않을 것이란 평가도 나오고 있다. 이미 기업과 개인 사용자를 폭넓게 확보한 대표 AI 서비스인 만큼 이번 리눅스 앱 출시는 데스크톱 기반 AI 활용을 한층 확산시키는 계기가 될 가능성이 있다는 설명이다. 향후 정식 버전에서는 배포판 확대와 안정성 개선, 개발 도구 연동 강화 등 지원 방향에 따라 성과가 갈릴 것이란 전망도 나오고 있다. 오픈AI 측은 "리눅스는 데스크톱 앱과 관련해 가장 많은 요청이 있었던 플랫폼 중 하나"라며 "이번 출시로 챗GPT와 코덱스를 모든 주요 데스크톱 OS로 확장하게 됐다"고 설명했다.

2026.08.12 09:53남혁우 기자

[AI 고속도로] 슈퍼마이크로, AI 인프라 호황에 매출 92%↑…내년 연매출 100조원 전망

슈퍼마이크로가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 분기 매출을 전년 대비 두 배 가까이 끌어올렸다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 고성능 서버와 액체냉각 기반 랙스케일 시스템 수요가 이어지면서 내년에는 최대 720억 달러(약 100조원) 규모 연간 매출을 거둘 것으로 내다봤다. 슈퍼마이크로는 11일(현지시간) 2026 회계연도 4분기 매출 111억 달러(약 16조원), 순이익 11억 7800만 달러(약 1조 6600억원)를 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 92%가량 증가했으며 순이익도 같은 기간 6배 이상 늘었다. 수익성도 크게 개선됐다. 4분기 매출총이익률은 17.5%로 전분기 9.9%, 전년 동기 9.5%를 크게 웃돌았다. 비일반회계기준 기준 매출총이익률도 17.6%를 기록했다. 조정 주당순이익(EPS)은 1.70달러로 전년 동기 0.41달러보다 증가했다. 연간 기준 성장세도 가팔랐다. 슈퍼마이크로의 2026 회계연도 총 매출은 391억 달러(약 55조원)로 전년보다 78% 증가했다. 순이익도 22억 달러(약 3조원)로 두 배 이상 늘었다. 특히 회사는 AI 서버 수요가 앞으로도 지속될 것으로 보고 시장 기대를 크게 웃도는 실적 전망을 내놨다. 2027 회계연도 매출 전망치는 650억~720억 달러(약 91조~100조원)로 제시했다. 이는 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 시장 예상치 525억 달러(약 74조원)보다 최대 37%가량 높은 수준이다. 다음 달 마감되는 2027 회계연도 1분기 매출 역시 최대 155억 달러(약 22조원)를 기록할 것으로 전망했다. 슈퍼마이크로는 글로벌 빅테크들의 AI 데이터센터 투자 확대에 힘입어 성장해왔다. 기업들이 생성형 AI 서비스에 필요한 연산 인프라를 확충하면서 GPU를 대규모로 탑재하는 AI 서버와 랙 단위 시스템 수요가 빠르게 늘어나는 추세다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 등 주요 반도체 업체와의 협력을 바탕으로 새로운 AI 가속기가 출시될 때 이를 적용한 서버를 빠르게 공급하는 전략을 펼쳐왔다. 특히 고성능 GPU에서 발생하는 열을 처리하기 위한 액체냉각 기술과 랙스케일 시스템을 함께 제공하며 AI 데이터센터 시장을 공략 중이다. 실제 회사는 지난 1년 동안 수백 곳의 기업 고객을 새롭게 확보했으며 신규 주문 규모는 600억 달러(약 85조원)를 넘어섰다고 밝혔다. 시장에선 높은 매출 성장 전망과 수익성 회복에 긍정적으로 반응했다. 슈퍼마이크로 주가는 이날 정규장에서 0.45% 상승한 데 이어 실적 발표 후 시간외 거래에서 7%대 상승세를 기록했다. 이같은 AI 인프라 시장 성장세는 AI 특화 클라우드인 네오클라우드 업계에서도 나타났다. 코어위브는 올해 2분기 매출 25억 8000만 달러(약 3조 6500억원)를 기록해 전년 동기 대비 112% 증가했다. 향후 매출로 이어질 수주잔고는 1042억 달러(약 147조원)까지 확대됐다. 회사는 분기 중 메타, 앤트로픽 등과 대형 계약을 추가로 체결했다. 다만 AI 데이터센터 구축에 대규모 자금을 투입하면서 순손실은 6억 2600만 달러(약 8848억원)로 확대됐다. 글로벌 빅테크의 AI 투자가 GPU를 넘어 서버·데이터센터·클라우드 등 인프라 전반으로 확산되면서 관련 시장 성장이 지속될 전망이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "기업 고객 비중 확대와 AI 최적화 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 아키텍처 도입 증가로 수익성을 높이고 있다"며 "기술과 제조 부문 투자를 지속해 고객들이 AI 인프라를 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 09:53한정호 기자

샌더스의 'AI 멈춤' 경고…미국의 기술 패권에 독인가 약인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 최근 미국 워싱턴 정가가 발칵 뒤집혔죠. 바로 미국의 진보 거물이라 불리는 버니 샌더스 상원의원이 샘 올트먼과 마크 저커버그 등 인공지능(AI) 시대를 이끄는 거물 CEO들에게 직접 서한을 보내 "통제 불능의 AI 개발을 즉각 멈추라"고 경고했기 때문입니다. 이 한 통의 편지는 단순히 정치인의 압박을 넘어, 현재 세계 경제와 기술 안보의 핵심인 AI 산업에 거대한 파장을 던지고 있는데요. 과연 샌더스의 주장대로 미국이 규제의 고삐를 죄면, 정말 우리가 우려하는 것처럼 중국에 AI 패권을 내주게 될까요? 이 뜨거운 질문에 답하기 위해 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 치열한 토론을 벌였습니다. 이번 토론에는 AI 기술의 위험성과 안전성을 기술적으로 분석하는 'AI 기술 전문가', 미국 상원의 입법 메커니즘과 정치적 흐름을 읽는 '미국 정치 전문가', 미중 패권 전쟁의 지정학적 지도를 그리는 '기술지정학 전문가', 기업의 생존과 수익성을 우선하는 '기업 전략 전문가', 그리고 규제의 실효성을 날카롭게 꼬집는 '비판적 관점의 AI 패널'이 참여해 심도 있는 인사이트를 나누어 주었습니다. 샌더스의 서한이 쏘아 올린 작은 공, AI 패널들이 진단한 규제의 본질 먼저 토론의 포문을 연 것은 'AI 기술 전문가' 관점의 패널이었습니다. 그는 샌더스 의원이 서한에서 언급한 '합성 바이러스 개발 가능성'이나 '외부 시스템 접근'이 결코 영화 속 이야기가 아니라는 점을 분명히 했죠. 실제로 2025년 발표된 여러 학술 자료들이 AI와 생명공학의 결합이 가져올 이중 용도 위험을 경고하고 있다는 점을 들어, 지금의 규제가 단기적으로는 개발 속도를 늦출 수 있지만 장기적으로는 '안전하고 신뢰할 수 있는 AI'라는 새로운 경쟁력을 만드는 과정이라고 설명했습니다. 즉, 규제가 단순히 발목을 잡는 것이 아니라 기술의 방향을 안전성 중심으로 재편하는 R&D 혁신의 신호탄이 될 수 있다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 '비판적 관점'의 AI 패널은 강하게 반박했습니다. 그는 샌더스 의원의 서한이 '극단적 위험(X-Risk)'에만 과도하게 집중한 나머지, 정작 우리가 당장 해결해야 할 실질적인 사회경제적 영향이나 기술적 진보를 가로막는 '공포 마케팅'에 가깝다고 지적했습니다. 특히 젠슨 황 엔비디아 CEO의 발언을 인용하며, 미국이 AI 경쟁에서 승리하려면 시장 접근성이 유지되어야 하는데, 이런 식의 전방위적인 압박은 결국 미국의 기술 리더십을 약화시키는 자충수가 될 수 있다는 우려를 내놓았습니다. 패널들 사이에서는 이미 '규제가 필요한가'라는 단계를 넘어, '어떤 규제가 미국의 실익에 부합하는가'로 논점이 이동하고 있었습니다. 뒤이어 '미국 정치 전문가' 관점의 패널이 토론의 흐름을 현실적인 입법 가능성으로 끌어왔습니다. 그는 샌더스 의원의 서한이 당장 법적인 구속력을 가지는 것은 아니며, 2026년 현재 미국의 GDP가 30.77조 달러에 달하는 거대한 경제 규모를 고려할 때 상원이 산업 전체를 멈추는 전면적인 규제를 통과시키기는 현실적으로 매우 어렵다고 분석했습니다. 대신 그는 모든 개발을 중단하는 것이 아니라, 특정 고위험 모델에 대해서만 보고 의무를 부여하는 '선택적 규제'가 가장 유력한 타협안이 될 것으로 보았습니다. 이는 정치적 신호로서 기업들에게 자율적인 리스크 관리를 압박하는 동시에, 초당적인 안보 명분을 챙기려는 전략이라는 것이죠. 하지만 이 대목에서 '기업 전략 전문가'는 기업이 겪게 될 실질적인 타격을 경고했습니다. 규제 준수 과정에서 발생하는 리스크 관리 비용이 단순한 지출을 넘어 제품 출시 로드맵 자체를 뒤흔들 수 있고, 이는 곧 글로벌 시장에서의 신뢰 기반 경쟁 우위가 아닌 '속도전에서의 패배'로 이어질 수 있다는 것입니다. 기업 입장에서는 규제라는 족쇄를 차고 중국이라는 거대 시장에서 싸워야 하는 이중고에 처하게 된다는 설명이죠. 이처럼 초기 토론은 안전을 위한 R&D 재편이냐, 아니면 현실적인 입법 속도와 기업의 생존권이냐를 두고 팽팽한 평행선을 달렸습니다. 안전성 R&D의 프리미엄화인가, 중국의 기술 자립을 돕는 역설인가 토론의 하이라이트는 '규제의 역설'을 짚어낸 대목이었습니다. '기술지정학 전문가' 관점의 AI 패널은 매우 흥미로운 관점을 제시했는데요. 그는 미국의 규제가 단순히 미국 기업의 속도를 늦추는 문제가 아니라, 중국에게 '기술 자립'이라는 강력한 명분과 동기를 부여한다는 점을 꼬집었습니다. 현재 미국의 우위는 엔비디아 칩 수출 통제와 같은 '기술 격리 체계'에 기반하고 있는데, 미국 스스로가 국내 규제를 강화하면 중국은 이를 미국의 기술 독점 시도로 해석하고 자체 반도체 설계인 쿤룬(Kunlun)이나 어센드(Ascend) 개발에 더 천문학적인 자금을 쏟아부을 것이라는 주장입니다. 즉, 미국이 안전을 위해 속도를 늦추는 사이 중국의 기술 자립 시계가 10년 앞당겨진다면 이는 미국의 상대적 우위를 근본적으로 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다는 것이죠. 이에 대해 'AI 기술 전문가'는 다시 한번 기술적 깊이의 문제를 들고 나왔습니다. 설령 중국이 하드웨어 자립에 성공하더라도, 결국 미래 AI 시장의 승자는 '누가 더 안전하고 통제 가능한 AI를 만드는가'에서 갈릴 것이라고 말했습니다. 속도 중심의 중국 모델이 신뢰성을 잃는 순간, 미국의 '프리미엄 안전 AI'가 글로벌 표준이 될 것이라는 낙관론입니다. 하지만 기술지정학 전문가는 이를 '시간축의 착각'이라고 반박하며, 중국의 칩 성능이 엔비디아 H100 수준에 도달하는 순간 미국의 규제 프레임워크는 지정학적 영향력을 잃게 될 것이라고 강조했습니다. 이 뜨거운 논쟁의 중심에는 "규제가 중국의 추격을 돕는 꼴이 되지 않겠느냐"는 독자분들의 핵심적인 우려가 자리 잡고 있었습니다. 토론 과정에서 나타난 가장 큰 충돌 지점은 바로 '규제의 존재 자체가 중국의 자립 동기를 강화하는가'였습니다. 기술지정학 패널은 규제가 강할수록 기술 디커플링의 악순환이 가속화된다고 본 반면, 정치 전문가는 GDP 격차와 의회의 현실적 제약 때문에 규제가 극단적으로 치닫지는 않을 것이라고 진단했습니다. 결국 논점은 '규제의 강도'가 아니라 '규제가 국제 관계에 던지는 메시지'로 이동했습니다. 비판적 관점의 패널은 여기서 한발 더 나아가, 미국 상원이 2027년까지 유연하고 적응 빠른 규제 프레임워크를 만들지 못한다면, 경직된 규제가 혁신을 가로막고 중국의 속도 중심 개발에 대한 취약성만 키우게 될 것이라고 덧붙였습니다. 패널들의 통찰을 종합해 보면, 규제는 단순히 멈춤 신호가 아니라 미국이 기술 리더십을 유지하기 위해 '어떤 종류의 리스크'를 감수할 것인지 결정하는 고도의 전략적 선택이라는 점을 알 수 있습니다. 글로벌 시장 지배력의 향방, 규제가 남긴 과제와 엇갈린 전망 토론의 막바지에는 기업들의 시장 점유율과 수익성에 대한 우려가 집중적으로 다뤄졌습니다. '기업 전략 전문가'는 샌더스 의원의 서한이 발송된 2026년 8월 10일 이후, 주요 AI 기업들이 겪게 될 가장 큰 리스크는 '시장 접근성의 제한'이라고 강조했습니다. 엔비디아의 사례처럼 중국 시장 진출이 막히면 미국 기업의 수익성이 악화되고, 이는 다시 혁신을 위한 R&D 투자 감소로 이어지는 악순환이 발생할 수 있다는 것이죠. 반면 'AI 기술 전문가'는 2028년까지 중국 AI 모델이 미국의 안전성 지표를 따라오지 못한다면, 시장은 결국 가격이나 속도가 아닌 '신뢰'를 선택하게 될 것이라는 주장을 굽히지 않았습니다. 이 지점에서 패널들은 한 가지 공통된 지점에 도달했습니다. 그것은 바로 '규제가 전면적인 개발 중단으로 이어지지는 않겠지만, 고위험 모델의 출시와 외부 시스템 연결은 이전보다 훨씬 까다로운 검증을 거치게 될 것'이라는 점입니다. 이는 미국이 추구하는 AI의 패권이 단순히 '가장 먼저 도달하는 것'에서 '가장 안전하게 지배하는 것'으로 정의가 바뀌고 있음을 시사합니다. 결국 이번 토론을 통해 정리된 핵심 합의점은 미국의 AI 개발이 전반적으로 늦춰지지는 않을 것이라는 점입니다. 다만, 샌더스 의원이 경고한 합성 바이러스나 외부 시스템 접근과 같은 민감한 영역에서는 '고위험 배치 지연'이 불가피해 보입니다. 이 과정에서 발생하는 시간적 공백을 중국이 얼마나 빠르게 파고들 것인지, 그리고 미국이 안전성을 담보로 한 '프리미엄 전략'으로 그 공백을 메울 수 있을지가 향후 몇 년간의 관전 포인트가 될 것입니다. 패널들은 각자의 논거를 통해 규제가 가져올 긍정적 시그널과 부정적 역설을 충분히 짚어주었으며, 이제 공은 샌더스 의원의 서한에 답해야 할 기업들과 이를 입법으로 연결할 미 상원의 손으로 넘어갔습니다. 규제가 독이 될지, 아니면 더 견고한 성벽을 쌓는 약이 될지는 우리가 앞으로 마주할 기술적 완성도와 지정학적 변화가 말해주겠죠. AI가 답을 내린 미래가 아니라, 인간 사회가 그 위험을 어떻게 통제하며 경쟁할지를 결정하는 이 치열한 과정 자체가 이미 새로운 시대의 서막인 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0079ea03.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.12 09:48AMEET

LGU+, AWS 기반 공공 클라우드 사업 본격화

LG유플러스가 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 중개 서비스를 디지털서비스 이용지원시스템에 등록하며 공공 클라우드 사업 확대에 나섰다. LG유플러스는 AWS 클라우드 서비스형 인프라(IaaS) 중개 서비스 'LG유플러스 중개 서비스인 포 아마존 웹서비스'를 디지털서비스 이용지원시스템에 등록했다고 12일 밝혔다. 시스템은 정부와 지방자치단체, 공공기관 등이 클라우드 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 지원 서비스 등 디지털 서비스 관련 정보를 검색하고, 계약할 수 있는 공공 부문 전용 플랫폼이다. 새로운 서비스가 시스템에 등록되려면 과학기술정보통신부 디지털서비스 심사위원회 심사를 거쳐야 한다. 등록으로 공공 부문이 시스템을 통해 LG유플러스 AWS 클라우드 인프라 중개서비스를 이용할 수 있게 됐다. 이에 따라 LG유플러스는 공공 클라우드 사업 확대를 위한 기반을 확보하게 됐다. LG유플러스는 클라우드 구축·운영 역량과 자체 통신 인프라 운영 경험을 바탕으로 각 기관이 자체 기준과 업무 특성에 맞춘 AWS 서비스를 도입할 수 있도록 지원할 예정이다. 생성형 AI 서비스를 활용한 민원 상담·업무 지원 챗봇, AI 기반 정보 검색 서비스, 통계·행정 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축 등이 대표적이다. LG유플러스는 앞으로 자체 보유 네트워크, 보안, 데이터, 인공지능 전환(AX) 등 역량을 활용해 공공 부문에 클라우드 도입 초기 최적의 인프라 구성 방안을 제안하고, 클라우드 전환 이후에도 안정적인 서비스 운영 및 효율화를 지원하는 등 서비스를 확장할 계획이다. 정영훈 LG유플러스 기업AI사업담당은 “LG유플러스는 공공기관이 AWS 클라우드 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하며, 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 최적화된 운영 체계를 제공할 것”이라며 “LG유플러스가 AX사업 역량과 AICC 등 AI 서비스 개발·운영 노하우를 결집해 공공기관 클라우드 네이티브를 지원하겠다”고 말했다.

2026.08.12 09:48홍지후 기자

'AI 가장 잘 쓰는 기업' 꿈꾸는 현대차그룹 8년 성과는

현대자동차그룹이 그 동안 추진해온 디지털 전환(DX) 및 AI 전환(AX) 성과를 공개하면서, 전세계에서 '인공지능(AI)을 가장 잘 쓰는 기업'이 되겠다는 장대한 포부를 내세웠다. 현대자동차그룹은 12일 서울시 서초구 양재 본사에서 '현대차그룹 AX 성과 발표회'를 개최했다. 현대차그룹은 지난 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후, 글로벌 협업 혁신과 데이터 중심 경영 체계 구축에 나서며 전사 DX 전략을 구체화했다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “현대차그룹의 목표는 AI를 가장 많이 사용하는 기업이 아니라 전 세계에서 AI를 가장 제대로 활용하는 기업이 되는 것”이라며 “새로운 기술을 가장 빠르게 배우고 현장에 적용해 고객 가치와 사업 성과로 연결하는 역량을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다. 전세계로 분산된 데이터 모으고 생성AI 접목…"임직원 80% 활용" 현대차그룹은 DX의 핵심인 조직 간 정보와 데이터를 자유롭게 공유하고 활용할 수 있는 환경 조성을 위해 ▲지라 ▲두레이 등 솔루션 외 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 ▲컨플루언스를 2022년부터 순차 도입했다. 글로벌 전 사업장과 임직원이 동일한 업무 환경에서 협업할 수 있도록 업무 시스템에 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼인 '마이크로소프트365(M365)'도 2022년 도입했다. 현대차그룹은 M365를 활용해 글로벌 조직 간 협업을 강화하고 업무 과정에서 생성되는 데이터를 체계적으로 축적할 수 있는 환경을 구축했다. 특히 국가 핵심기술에 대한 보안 규정으로 외부의 협업 도구를 사용할 수 없었던 자율주행, 수소 등 연구개발 조직도 동일한 플랫폼을 활용할 수 있도록 했다. 조직 곳곳에 흩어져 있던 정보와 지식을 하나의 협업 환경에서 공유·축적할 수 있게 됐으며, AI가 활용할 수 있는 디지털 자산을 지속적으로 확보할 수 있는 기반을 마련했다. 연구개발, 생산, 품질, 판매 등 전 밸류체인에 분산돼 있던 데이터도 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고, 판매 현장에서 확보된 데이터가 다시 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 선순환 체계를 구축하게 됐다. AI 기반 의사결정과 업무 혁신에도 용이한 구조다. 현대차그룹은 조직 전반의 AI 활용 대표 사례로 사내 생성형 AI 플랫폼 '에이치챗프로'를 소개했다. 에이치챗프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗지피티, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 지원하는 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 전체 임직원에 에이치챗프로 활용을 지원하고 있다. 에이치챗 프로는 지난 7월 기준 3만명이 넘는 사용자 수를 기록했다. 이는 현대차·기아 임직원 중 일반·연구직의 약 80%에 해당하는 수치다. 개발자 외 일반 임직원들도 AI 모델로 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고 활용하는 사례도 늘고 있다고 덧붙였다. 연구개발·공장·고객 상담에도 역할 톡톡…'피지컬AI' 활용 예고 이날 행사에서는 각 부문별로 AI를 적용해 업무 생산성과 비용 효율을 높인 대표 사례들이 소개됐다. 연구개발 분야에서는 AI를 활용해 수십 년간 축적된 충돌 시험 데이터와 연구 자료를 보다 빠르게 탐색하고 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있다. '충돌안전 AI 어시스턴트'는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고, 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 이를 통해 엔지니어들이 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 소요되는 시간을 약 90% 단축했다. 제조 현장에서 쓰이는 'AI 자동화 인식 서비스'는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상에 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 기반 솔루션이다. 기존에는 작업자가 차량 정보를 눈으로 직접 확인하거나 시스템 정보를 기반으로 검증했지만, 생산 라인에 설치된 카메라와 AI 이미지 인식 기술을 활용해 차량 식별번호를 자동으로 판독하고 실제 차량 정보와 시스템 정보를 실시간으로 비교할 수 있도록 했다. 이를 통해 작업 오류를 조기에 발견하고 대응할 수 있게 됐다. 이 솔루션은 국내 및 전세계 현대차·기아 공장 70곳에 도입돼 연간 52억4000만원의 비용 절감 효과를 거두고 있다. '대차 정렬 최적화 기술'은 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 자동으로 최적화하는 솔루션이다. 기존에는 설비 오류 등으로 대차 순서가 꼬일 경우 작업자가 직접 이동 경로를 판단하고 복구해야 하는 불편을 없앴다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 제조 특화 AI 에이전트 생태계인 '이포레스트:폴라리스'는 현업 엔지니어들이 직접 AI 에이전트를 생성하고 검증, 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기존에는 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고 AI 활용에 전문 개발 역량이 필요했지만, 이포레스트:폴라리스를 통해 현업 엔지니어들도 자신의 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 활용할 수 있게 됐다. 특히 단순한 시범 운영(PoC)에 그치지 않고 실제 제조 현장에서 활용되는 서비스 수준의 AI 에이전트를 구현할 수 있게 됐다는 설명이다. 해외 정비 현장에서는 거대언어모델(LLM) 기반 '정비 지원 AI 서비스'를 통해 정비사들이 복잡한 정비 매뉴얼과 기술 자료를 일일이 검색하지 않고도 자연어로 문제의 원인과 대응 방안을 신속하게 확인할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 정비 대응 시간은 약 42% 단축됐다. 고객 서비스 단에서는 AI 기반 '고객 리뷰 대응 자동화 솔루션'이 도입됐다. 모바일 애플리케이션에 남겨진 리뷰를 AI가 자동으로 분석하고 분류한 뒤 적절한 태그를 생성하고 답변 초안까지 작성해준다. AI 도입 이후 리뷰 1건당 처리 시간이 평균 35분에서 5분 수준으로 크게 단축됐다. 현재 전체 고객 리뷰의 약 85% 이상이 AI 기반으로 처리되고 있다. 현대차그룹은 다음달부터 전체 고객 리뷰 대응 절차를 자동화할 예정이다. 현대차그룹은 향후 차량과 로보틱스, 제조 및 서비스 현장 등 물리적 세계와 AI가 결합하는 피지컬AI 영역까지 혁신을 확대해 나갈 계획이다. 그룹 내 AX 경험과 노하우를 바탕으로 국내 산업 전반의 AI 전환 확산과 중소기업의 AX 지원에도 적극 나설 예정이다.

2026.08.12 09:42김윤희 기자

AI 시대, 기존 인프라론 부족…퍼블릭 클라우드 '이탈' 가속

기업들의 인공지능(AI) 활용이 빠르게 확산되면서 기존 데이터 인프라의 한계가 뚜렷해지고 있다. 거버넌스와 규제, 비용 부담이 커지자 퍼블릭 클라우드 중심 전략에서 하이브리드 아키텍처로 전환하는 기업도 늘어난 모습이다. 12일 클라우데라가 발표한 'AI 아키텍처 대전환' 보고서에 따르면 응답 기업의 77%는 현재 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 다만 95%는 지난 1년간 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 답했다. 현재 데이터 아키텍처가 향후 AI 수요를 감당하기 어렵다는 인식도 높았다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 기존 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 답했다. AI 확산에 따른 인프라 비용 부담도 커지고 있다. 응답자의 75%는 AI 도입이 데이터 저장과 아키텍처 운영 방식에 변화를 가져왔다고 답했으며, 84%는 AI 워크로드로 인프라 비용이 증가했다고 밝혔다. 기업들은 이에 대응해 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 집중하기보다 프라이빗 클라우드와 온프레미스 등으로 분산하는 전략을 택하고 있다. 글로벌 응답자의 66%는 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 AI 워크로드를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다고 답했다. 아시아태평양 지역에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 아태지역 응답자의 63%가 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다. 또 84%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 변화했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 요구사항을 충족하기 위해 현재 데이터 아키텍처의 대대적인 개편이 필요하다고 봤다. 클라우데라는 이 같은 변화를 'AI 아키텍처 대전환'으로 정의했다. 또 기업들이 비용과 성능, 보안, 규제 요건 등을 고려해 AI 워크로드를 적합한 환경에 배치할 수 있도록 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 엣지를 함께 활용하는 방향으로 인프라를 재편하고 있다고 봤다. AI 활용이 확대되면서 데이터 거버넌스 부담도 커졌다. 응답자의 73%는 AI로 인해 데이터 거버넌스가 더욱 복잡해졌다고 답했다. 55%는 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 지난 12개월 동안 6개 이상의 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 밝혔다. 데이터가 여러 인프라 환경을 오가면서 관리 복잡성도 커지고 있다. 응답자의 97%는 최소 월 1회 이상 데이터를 서로 다른 환경으로 이동한다고 답했다. 데이터 이동이 잦아질수록 인프라별 관리 체계를 일관되게 유지해야 하는 부담도 커진 분위기다. 하이브리드 인프라 투자는 앞으로도 이어질 전망이다. 응답자의 25%는 향후 2년간 하이브리드 우선 아키텍처를 최우선 전략으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 이번 조사는 클라우데라 의뢰로 웨이크필드 리서치가 미국, 캐나다, 브라질, 영국, 스페인, 남아프리카공화국, 싱가포르, 인도, 일본 등 9개 시장의 기업 아키텍트와 클라우드 인프라 담당자, 데이터 아키텍트 1500명을 대상으로 진행했다. 조사 기간은 지난 6월 5일부터 22일까지다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "많은 기업들이 데이터 분석을 위해 구축한 아키텍처가 오늘날 AI가 요구하는 확장성, 거버넌스, 유연성을 만족하도록 설계되지 않았다는 사실을 깨닫고 있다"며 "통제와 보안을 유지하면서 가장 효과적인 환경에서 AI를 실행할 수 있는 데이터 기반 구축이 중요하다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "많은 기업들이 거버넌스와 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소했고 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드 밖으로 옮겼다"며 "규제 산업 비중이 높고 데이터 주권 요구가 강한 국내 시장에서도 클라우드, 온프레미스, 엣지를 아우르는 하이브리드 아키텍처와 일관된 거버넌스가 중요해지고 있다"고 밝혔다.

2026.08.12 09:41장유미 기자

앤트로픽, AI 생성물에 '투명' 워터마크 심는다

앤트로픽이 자사 인공지능(AI) 모델 클로드가 만든 텍스트와 파일에 사람 눈에 보이지 않는 표식을 심는다. 복사하거나 일부 고쳐도 흔적이 남도록 설계해 AI 생성물의 출처를 가늠할 수 있는 장치를 늘리겠다는 구상이다. 앤트로픽은 11일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 클로드 산출물에 기계 판독이 가능한 투명성 표시를 적용한다고 밝혔다. 지난 2일 발효한 유럽연합(EU) AI법 제50조 'AI 생성 콘텐츠 투명성 실천 강령'에 서명한 데 따른 후속 조치다. 표시 기능은 클로드 웹·앱은 물론 응용 프로그램 인터페이스(API)인 클로드 플랫폼, 클로드 코드, 클로드 코워크, 클로드 태그 등 앤트로픽 전 제품군에 걸쳐 적용된다. 아마존웹서비스(AWS)·구글 클라우드·마이크로소프트 파운드리를 거쳐 지원되는 클로드 모델에도 동일한 표시가 붙는다. 2일 이후 출시된 신규 모델은 출시 시점부터 표시 기능을 지원하며 이전 모델에도 순차적으로 기능을 추가하고 있다. 표시 방식은 텍스트와 파일에 각기 다른 형태로 적용된다. 텍스트에는 워터마크가 심어진다. 문장을 생성하는 순간 텍스트 자체에 감지 불가능한 표식이 삽입되는 방식으로, 답변의 의미나 품질, 가독성에는 영향을 주지 않는다. 다른 곳으로 복사해 붙여 넣거나 일부를 고쳐도 표식은 텍스트에 융합돼 있어 그대로 남는다. 파일에는 서명된 출처 메타데이터가 붙는다. 업계 표준인 콘텐츠출처연합(C2PA) 방식을 따라 파일이 클로드를 거쳤는지와 이후 변조 여부까지 함께 확인할 수 있게 했다. 앞서 구글도 이미지·영상에 워터마크 기술 '신스ID'를 적용해왔다. 다만 표식이 곧 원작자 증명은 아니라고 앤트로픽은 선을 그었다. 이용자가 직접 쓴 글을 클로드로 교정·번역·요약만 해도 표식이 남을 수 있고 반대로 문장이 짧거나 대폭 재작성·번역되면 표식이 감지되지 않을 수 있어서다. 표식을 확인하는 탐지 도구는 아직 공개되지 않았다. 앤트로픽은 API로 자체 서비스를 만드는 개발자에게도 책임 확인을 당부했다. 자사 표시 정책과 별개로 각 서비스가 지는 의무는 개발자가 직접 판단해야 한다는 취지다. 앤트로픽은 "EU AI법 제50조가 제품과 서비스에 요구하는 사항을 독립적으로 평가해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 09:38이나연 기자

다나와 "생성형 AI 통한 방문자 1년 새 119% 증가"

커넥트웨이브 '다나와'는 최근 1년간(2025년 8월~2026년 7월) 주요 생성형 AI 플랫폼을 통한 방문자 수를 분석한 결과, 전년 동기 대비 119% 증가한 것으로 조사됐다. 12일 회사에 따르면, 이번 조사는 웹사이트 트래픽 분석 도구인 구글 애널리틱스의 유입 데이터를 기반으로 진행됐다. 기기별로는 PC 웹사이트 방문자가 115%, 모바일 웹사이트 방문자가 127% 증가했다. 이에 생성형 AI가 새로운 쇼핑 유입 채널로 빠르게 자리 잡고 있다는 분석이다. AI 플랫폼별 증가율은 제미나이가 910%로 가장 높은 증가세를 기록했다. 이어 챗GPT가 92.5%, 퍼플렉시티가 91.8% 증가했다. 실제 유입 규모는 챗GPT가 가장 컸다. 최근 1년간 생성형 AI를 통한 전체 방문자 가운데 챗GPT 비중은 62.1%로 가장 높았으며, 퍼플렉시티, 제미나이, 클로드가 뒤를 이었다. 생성형 AI를 통한 유입 이용자는 가격 비교와 구매 탐색 과정으로 자연스럽게 연결되고 있다. 커넥트웨이브의 자체 분석 결과, 최근 1년간 생성형 AI를 통해 다나와와 에누리를 방문한 이용자 중 다나와는 33%, 에누리는 27%가 제휴 쇼핑몰로 이동했다. 다나와는 이런 변화에 맞춰 'AI 쇼핑 MCP(Model Context Protocol)'를 선보였다. 이를 통해 AI가 다나와의 실시간 가격 및 상품 데이터를 활용해 이용자에게 적합한 상품과 구매처를 추천할 수 있도록 지원한다. 현재는 클로드와 연동해 서비스를 제공하고 있으며 향후 챗GPT, 제미나이 등 주요 생성형 AI 플랫폼으로 연동을 순차적으로 확대할 계획이다. 다나와는 20년 이상 축적한 14억 건 이상의 상품 데이터를 기반으로 쿠팡, 네이버, 11번가, 지마켓, SSG닷컴 등과 실시간 연동해 가격·재고·할인 혜택 정보를 제공하고 있다. 특히 다양한 쇼핑몰에 분산된 상품 정보를 표준화하고 카탈로그화한 데이터 경쟁력이 생성형 AI 시대 핵심 자산으로 평가받고 있다. 하우성 커넥트웨이브 다나와·에누리 사업대표는 "가격과 재고, 프로모션 정보가 실시간으로 변하는 이커머스 시장에서 생성형 AI가 신뢰할 수 있는 쇼핑 정보를 제공하기 위해서는 정확하고 정제된 데이터가 무엇보다 중요하다"며 "다나와와 에누리는 글로벌 AI와 국내 커머스를 연결하는 핵심 게이트웨이 역할을 통해 이용자에게 더욱 편리한 쇼핑 경험을 제공해 나가겠다"고 강조했다.

2026.08.12 09:07백봉삼 기자

저커버그, '미래는 모두의 것' 에세이 공개…'초지능은 모두에게' 철학

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 초지능을 소수가 아닌 모두가 써야 한다는 철학을 담은 장문 에세이 '미래는 모두의 것(The Future is for Everyone)'을 공개했다. 현지 시각 8월 10일 메타 뉴스룸에 게재됐다. 에세이는 초지능 시대를 정의할 질문으로 "누가 초지능에 접근할 수 있고, 무엇을 향해 쓸 것인가"를 꼽았다. 초지능이 소수 기관에 집중되면 안 되고, 기술이나 소수 전문가가 인간을 위해 무엇이 좋은지 정해선 안 된다고 주장한다. 에세이는 개인의 권한 강화와 발명을 초지능의 핵심 가치로 삼았다. 구체적 방안으로 ▲개인의 목표를 이해하고 24시간 일하는 개인 에이전트 ▲아이디어를 구현하는 창작 도구 ▲누구나 사업을 시작할 수 있는 도구 ▲전 분야 박사 수준의 개인 튜터 ▲과학적 발견에 기여하는 도구 ▲무료 또는 저렴한 접근권을 제시했다. 저커버그는 자신의 에이전트가 흥미로운 정보를 골라주고 아이디어 프로토타입을 만들며, 잠과 훈련 데이터를 살펴 건강 관리를 돕는다고 소개했다. 8살 딸이 저녁 한때 자신의 아이디어를 코드로 만들고 영상을 제작한다는 일화도 곁들였다. 유료 사용자에게는 컴퓨트 사용료가 항상 최저가로 보장되는 동적 경매 방식으로 가격을 매기겠다고 밝혔다. 안전 논의에서는 '힘의 균형(balance of power)'을 강조했다. 모든 사람의 상충하는 가치에 동시에 정렬할 수 있는 단일 초지능이 존재한다는 기존의 정렬(alignment) 관점은 근본적으로 결함이 있다고 지적했다. 초지능을 모든 사람에게 분산해 주는 것이 안전한 미래의 핵심이라는 게 논지다. 모두가 초지능 변호사를 갖게 되면 재판이 더 공정해지고, 모두가 사이버 초지능을 쓰면 기술 시스템 전체가 더 안전해진다는 비유로 설명했다. 정부 협력과 정책 제안도 담겼다. 프런티어 AI 기업들이 정부의 중요 인프라 보안 강화에 기술 자원을 지원하고, 신규 모델의 중간 학습 체크포인트를 훈련 완료 전에 정부와 공유하는 방안을 제안했다. 생물·화학 위험에 대해서는 유해 물질의 생산·유통 규제와 신약 승인 절차 간소화를 정책 과제로 꼽았다. 일자리 논의에서도 초지능을 자동화보다 개인 역량 확장에 쓰면 고용이 늘어난다는 견해를 제시했다. 메타는 지역사회 지원 기금 '미래는 모두의 것을 위한 기금(Future Is For Everyone Fund)'을 시작한다고 밝혔고, 2030년까지 운영 지역에서 사용한 물보다 많은 물을 복원하겠다는 계획도 재확인했다. 지난달 "초지능이 소수 손에 집중되면 안 된다"고 밝힌 저커버그의 입장을 문서로 확장한 셈이다. ▶︎ 관련기사: 메타, 터미널에서 도는 코딩 에이전트 '뮤즈 코드' 공개…24시간 자율 작업도 자세한 내용은 메타에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 메타 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.12 08:55AI 에디터

북한 해커 김수키, 로컬 LLM 구축…Ollama·GPT4All 흔적 확인

북한 해킹 조직 김수키(Kimsuky)가 로컬 LLM 실행 환경을 직접 구축해 공격 작업에 AI를 통합하려는 정황이 확인됐다. 현지 시각 8월 10일 더레지스터(The Register)가 한국 보안 기업 지니언스(Genians)의 월요일 보고서를 인용해 보도한 내용이다. 김수키는 북한 정찰총국 산하 조직으로 알려져 있다. 지니언스는 김수키가 통제하는 인프라에서 Ollama와 GPT4All, Msty를 이용한 로컬 LLM 환경을 여러 개 구축·운영한 흔적을 발견했다. 로컬 방식은 대화 데이터가 외부 AI 서비스로 전송되지 않아 노출 위험이 적어, 국가 후원 해킹 조직에게 특히 매력적인 선택지라는 게 지니언스의 설명이다. 최근 공격에서는 국제 행사나 연구 보고서, 회의 요청으로 위장한 자료처럼 보이는 ZIP 압축 파일을 첨부한 피싱 이메일이 확인됐다. 압축 파일 속 악성 LNK 파일을 실행하면 내장된 파워셸(Powershell) 로더가 구동되는 방식이다. 분석에서는 그 밖의 AI 도구 사용 증거도 나왔다. 오픈AI의 음성 인식 모델 위스퍼(Whisper)를 비롯한 음성-텍스트 변환 도구 로그, AI 코딩 도구 커서(Cursor)로 코드를 편집한 흔적, 도난 문서를 검색·분석하는 RAG(검색 증강 생성) 테스트 기록 등이 확인됐다. RAG를 이용하면 대량의 탈취 문서에서 가치 있는 정보를 더 빠르게 찾아낼 수 있다. 지니언스는 김수키가 일회성 활용이 아닌 악성코드 개발과 공격 데이터 분석, 공격 자동화에 AI를 통합하기 위해 기술을 축적하는 단계라고 평가했다. 조사에서는 LLaMaSharp과 마이크로소프트 익스텐션스 AI, 오픈AI·Azure.AI.OpenAI 패키지 등 상용 AI 서비스를 자체 응용 프로그램에 연동하기 위한 라이브러리도 대량으로 발견됐다. '로컬 AI 실행에서 문서 검색(RAG), 자동화 에이전트, 외부 AI 연동'에 이르는 개발 구성 요소가 함께 모인 점은 특정 목적의 AI 도구 개발을 시사한다는 게 지니언스의 분석이다. 지니언스 시큐리티센터 문종현 센터장은 국가 후원 해킹 조직이 실제 공격 체계에 AI를 통합하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 갖추는 사례라며, AI 기술이 발달하면서 사회공학 공격이 정교해질수록 문서 내용보다 실행 행동에 초점을 맞춘 EDR(엔드포인트 탐지·대응) 기반 위협 헌팅이 중요해진다고 말했다. 김수키는 이번에 확인된 AI 활용 외에도 깃허브 기반 명령·제어(C2) 채널과 멀웨어 개발에 오래 활용돼 온 조직이다. 지니언스는 자체 모델 훈련으로 나아간 증거는 아직 없다며, AI가 만든 위장 문서의 품질이 높아져 콘텐츠 기반 탐지가 더는 효과적이지 않다고 짚었다. 보안 업계는 국가 후원 해킹 조직의 AI 채택이 속도를 내고 있다며, 대응 체계도 공격 실행 행동 중심으로 재편할 필요가 있다는 지적을 이어가고 있다. ▶︎ 관련기사: 앤트로픽의 새 모델이 27년 묵은 AI 문제를 풀었다 자세한 내용은 더레지스터에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.11 21:38AI 에디터

한기대 앵커사업단, '피지컬 AI 실무교육' 마무리

한국기술교육대학교(한기대) 앵커사업단이 로봇 시뮬레이션과 디지털 트윈, 실물 로봇을 연계한 피지컬 AI(Physical AI) 교육 과정을 마무리했다고 11일 밝혔다. 교육대상은 공학계열 학부생과 대학원생이었다. 앵커사업단은 교육부의 지역성장 인재양성체계 사업을 수행하며 지역과 산업 수요 기반 인재 양성을 추진하는 조직이다. 이번 교육은 7월 13~23일 8일간 운영했다. 기본 피지컬 AI 교육 6일, 경진대회 1일, 현장학습 1일로 구성됐다. 오전 이론과 오후 실습을 병행했다. 기계·메카트로닉스·전기전자통신·컴퓨터공학부 소속 학생 28명이 참여했다. 커리큘럼은 가상환경 내 시뮬레이션부터 물리 검증, 실시간 시각화까지 다뤘다. 엔비디아의 '아이작 심(Isaac Sim)'을 활용한 강화학습 실습을 시작으로, ANSYS 기반 CAE 해석을 통한 물리 검증, '옴니버스(Omniverse)'를 통한 디지털 트윈 시각화 순으로 진행했다. 교육 전 과정은 클라우드 실습 환경(VirtualClass)을 활용해 웹 접속 기반으로 운영됐다. 참여 학생은 협동로봇 기업 기술센터를 방문해 3~7kg급 산업용 6축 협동로봇을 제어하는 S2R(시뮬레이션 기반 모델 실물 적용) 실습 및 현장학습을 병행했다. 교육 수료생 만족도는 5점 만점에 4.88점이었다. 한기대 앵커사업단 관계자는 "피지컬 AI는 로봇 및 제조 현장 핵심 기술"이라며 "성과를 바탕으로 교육 확대를 검토해 지역과 산업의 디지털 전환을 이끌 인재를 양성하겠다"고 말했다.

2026.08.11 21:35전화평 기자

[현장] "AI, 데이터가 있는 곳에서 시작해야"…오라클, 엔터프라이즈 AI 전략 제시

한국오라클이 기업 내 인공지능(AI) 도입이 개념검증 단계를 넘어 실제 업무 적용과 운영 확장 단계로 이동하는 흐름에 맞춘 전략을 공개했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 위한 차세대 AI, 데이터 플랫폼 전략과 인프라 아키텍처를 제시한 것이다. 한국오라클은 11일 서울 강남구 아셈타워에서 미디어 브리핑을 열고 효과적인 기업 내 AI 활용 기반으로 OCI 액셀러론과 오라클 AI 레디 데이터 플랫폼을 제시했다. 회사는 데이터와 인프라, 플랫폼이 유기적으로 연결돼야 기업 AI의 실질적 활용이 가능하다고 설명했다. 나정옥 한국오라클 부사장은 오라클의 AI 전략으로 '브링 AI 투 데이터'를 제시했다. 이는 데이터를 별도 AI 환경으로 대거 옮기기보다 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행해 검색, 분석, 자동화까지 수행하겠다는 의미다. 나 부사장은 AI의 가치가 결국 데이터에 달려 있으며, 신뢰할 수 있는 데이터와 모델 선택의 자율성, AI 워크로드를 위한 인프라가 핵심이라고 강조했다. 장진호 상무는 차세대 오라클 클라우드 인프라스트럭처 아키텍처인 OCI 액셀러론을 소개했다. 그는 액셀러론을 단일 제품이 아니라 OCI 젠투의 보안·격리·성능 설계를 AI 시대에 맞게 고도화한 차세대 아키텍처라고 설명했다. 특히 AI 인프라의 핵심으로 데이터 패스를 제시하며, 고가의 GPU 자원도 병목과 지연으로 충분히 활용하지 못하면 결국 비용이 된다고 말했다. 장 상무는 AI 워크로드에서는 데이터센터 내부 시스템 간 통신이 반복되는 이스트-웨스트 트래픽이 크게 늘어나는 만큼, 네트워크와 스토리지, 보안을 포함한 데이터 경로 최적화가 중요하다고 설명했다. 액셀러론의 핵심 요소로는 컨버지드 닉, 멀티플레인 네트워크, 새로운 보안 체계가 제시됐다. 대표 컴퓨트 제품군인 AX 셰이프를 통해 고객이 액셀러론 기반 인프라를 활용할 수 있다는 설명도 나왔다. 김태완 상무는 AI 레디 데이터 플랫폼 전략을 소개하며 기업 AI 확산의 가장 큰 병목으로 데이터 문제를 지목했다. 그는 관계형 데이터뿐 아니라 JSON, XML, 벡터, 그래프, 공간 데이터까지 하나의 데이터베이스에서 통합 처리하는 컨버지드 데이터베이스 전략과, 외부 데이터를 복제 없이 연결하는 데이터 가상화·제로 카피 통합을 강조했다. 또 오라클 AI 데이터베이스 26AI를 중심으로 자연어 질의, 자연어 기반 SQL 생성, 검색증강생성, 인-데이터베이스 에이전트 등 기능을 소개했다. 셀렉트 AI를 통해 자연어로 데이터를 조회하고, 데이터베이스 엔진 레벨 권한 통합을 통해 사용자 권한에 따라 다른 결과를 제공할 수 있다는 점도 강조했다. 김 상무는 또 오라클 AI 데이터베이스 26AI의 도입 부담을 줄이는 방안도 제시했다. 전면 업그레이드 없이 기존 데이터를 가상화해 연결하는 방식으로 새 기능을 단계적으로 도입할 수 있다는 설명이다. 나정옥 부사장은 "이제 AI는 기술 검토 단계를 넘어 실제 업무에 적용하고 확장하는 단계로 가고 있다"며 "오라클은 데이터와 인프라, 플랫폼을 유기적으로 연결해 고객이 보다 현실적이고 안전하게 엔터프라이즈 AI를 구현할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.

2026.08.11 19:11남혁우 기자

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