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에임인텔리전스, 영상 생성 AI 취약점 찾아냈다

인공지능(AI) 보안 전문 기업 에임인텔리전스(AIM Intelligence)가 참여한 논문이 세계 최고 권위 학회 메인 트랙에 채택됐다. 에임인텔리전스는 텍스트 투 비디오(Text-to-Video, T2V) 모델의 안전성 취약점을 분석한 논문 'Jailbreaking on Text-to-Video Models via Scene Splitting Strategy'가 세계 최고 권위 국제 학술대회 'ICLR 2026' 메인 트랙에 채택됐다고 27일 밝혔다. ICLR은 최신 머신러닝·딥러닝 연구 성과가 발표되는 대표적인 국제 학술대회로, 올해는 약 1만9000여 편의 논문이 제출돼 이 중 약 28%만 채택됐다. 최근 구글 딥마인드의 Veo2, Luma Ray2, Hailuo 등 텍스트 입력만으로 영상을 생성하는 T2V 모델이 빠르게 상용화되고 있다. 그러나 영상 생성 모델의 안전성에 대한 체계적 검증 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있다는 지적이 제기돼 왔다. 에임인텔리전스 연구팀은 이러한 문제의식에서 출발해 T2V 모델의 안전 필터를 우회할 수 있는 구조적 취약점을 분석했다. 논문에서 에임인텔리전스는 '신스플릿(SceneSplit)' 기법에 대해 설명했다. 신스플릿은 하나의 유해한 프롬프트를 여러 개의 개별 장면으로 분할해, 각 장면은 무해한 것처럼 구성한 뒤 이를 순차적으로 결합하는 방식을 말한다. 연구에 따르면 개별 장면 단위에서는 안전 필터를 통과하더라도, 장면이 연결되면서 전체 맥락이 특정 방향으로 수렴해 정책을 위반하는 결과를 생성할 수 있는 가능성이 확인됐다. 예컨대 '하늘로 퍼지는 연기', '바닥에 누워 있는 사람들', '붉은 액체'와 같이 각각은 문제 소지가 낮은 묘사를 순차적으로 결합할 경우, 전체 영상 맥락에서는 폭발 현장을 연상시키는 결과물을 AI가 생성할 수 있다는 것이다. 이는 현행 안전 필터가 개별 프롬프트나 단일 장면 수준의 표현을 중심으로 작동할 경우, 서사적 맥락 전체를 충분히 고려하지 못할 수 있음을 시사한다. 연구팀은 음란물, 폭력, 불법행위 등 11개 안전 카테고리에 기반한 220개 프롬프트를 활용해 총 5개 T2V 모델을 평가했다. 그 결과, SceneSplit 기반 공격은 70~80% 수준의 성공률을 보였다. 기존 단일 프롬프트 기반 공격의 성공률이 0~10% 수준이었던 점을 고려하면, 영상 생성 모델이 구조적 방식의 우회 공격에 상당 부분 취약할 수 있음을 보여준다. 에임인텔리전스는 이번 연구가 영상 생성 AI의 안전성 평가가 단순한 키워드 차단을 넘어, 장면 간 맥락과 서사 구조를 통합적으로 이해하는 방향으로 고도화될 필요가 있음을 제시했다고 평가했다. 한편 이번 연구는 연구는 박하언 에임인텔리전스 CTO(최고기술책임자)를 비롯해 연세대학교, 한국과학기술연구원(KIST), 서울대학교 연구진이 공동으로 수행했으며, 김수현 경희대 교수가 연구를 지도했다. 논문은 현재 논문 사전 공개 사이트 아카이브(arXiv)에 게재돼 있다. 연구에 참가한 박하언 에임인텔리전스 CTO는 "생성형 AI가 이미지에서 영상, 나아가 멀티모달, 피지컬AI 등으로 빠르게 확장하고 있는 만큼, 안전성 검증 방식 역시 정적 필터링을 넘어 구조적·맥락적 평가로 진화해야 한다"며 "에임인텔리전스는 향후에도 생성형 AI 시스템에서 나타나는 구조적 취약점을 선제적으로 연구하고, 이를 방어할 수 있는 안전 기술을 고도화해 나가겠다"고 말했다.

2026.02.27 13:24김기찬 기자

안랩, 컨설팅 인력 AI 역량 높인다…교육 프로그램 성료

안랩(대표 강석균)이 사내 컨설팅 전문 인력의 인공지능(AI) 역량 강화에 나섰다. 안랩은 지난 25일부터 26일까지 판교 안랩 사옥에서 사내 컨설팅 전문 인력의 AI 역량과 직무 전문성 강화를 위한 '2026 컨설팅 스쿨'을 개최했다고 27일 밝혔다. 컨설팅 업무 전반에서의 AI 활용을 확대하기 위해 임직원에게 내·외부 전문가 강연을 제공했다. 외부 전문가 강연으로는 ▲'General Purpose AI(범용 AI)와 AI Agent 동향'(이경전 경희대학교 빅데이터응용학과 교수) ▲'AI 시대 망분리·클라우드·개인정보보호법 개선 방향'(김승주 고려대학교 정보보호대학원 교수) ▲AI 활용 특강 등이 진행됐다. 이와 함께 다양한 AI·보안·커뮤니케이션 세션이 마련됐다. 또한 임직원들도 내부 지식공유자로 나서 '보안 업무에서의 AI 적용 사례' 등 각 전문 영역에서 축적한 경험과 인사이트를 공유하며 보안 컨설팅 경쟁력 강화를 도모했다. 안랩은 "올해 중점 과제인 'AI 중심 전환'에 발맞춰 다양한 AI 역량 강화 프로그램과 직무별 맞춤형 교육을 운영할 것"이라며 "AI를 중심으로 업무 방식과 전문성을 고도화해 변화 대응력과 실행력을 높여 나가겠다"고 밝혔다. 한편 안랩은 이번 행사 외에도 '안랩 개발자 컨퍼런스', '플래닝&스트래티지 데이' 등 연구개발 및 기획 인력을 위한 특화 교육 프로그램을 제공하고 있다.

2026.02.27 12:59김기찬 기자

[사스포칼립스 위기 ㊥] SaaS에서 AI 플랫폼으로…글로벌 기업 '대이동'

생성형 인공지능(AI)의 급속 확산과 함께 소프트웨어 산업 지형이 빠르게 재편되고 있다. 글로벌 시장에서는 서비스형소프트웨어(SaaS) 성장률 둔화와 투자 위축, 인력 구조조정이 동시에 나타나면서 이른바 '소프트웨어 기업 위기론'까지 제기되고 있다. 이러한 흐름이 단순한 경기 조정의 연장선인지, 산업 구조 전환의 신호탄인지를 두고 지디넷코리아는 시장 지표와 주요 기업들의 전략 변화를 토대로 AI가 촉발한 변화의 본질을 세 편에 걸쳐 짚어본다. 이번 기획에서는 글로벌 동향과 함께 국내 소프트웨어 기업들의 현실과 대응 과제도 종합적으로 분석한다. 전 세계적으로 소프트웨어 업계에서 생성형 인공지능(AI)가 빠르게 확산되면서 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 중심의 매출 구조가 흔들리고 있다. AI가 단순 기능 추가 수준을 넘어 비즈니스 모델 자체를 재편할 수 있다는 인식이 커지면서 개인을 넘어 소프트웨어(SW) 기업을 대체할 것이란 우려가 커지고 있기 때문이다. 이로 인해 일각에서는 SaaS와 멸망(Apocalypse)을 합친 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)'라는 표현까지 등장했다. AI 에이전트가 업무를 자율적으로 수행하는 구조로 발전함에 따라 서비스 사용자 수를 기준으로 과금하던 기존 구독 모델이 붕괴할 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있다. 기업 고객이 AI를 통해 업무 효율을 높일수록 필요한 라이선스 수는 줄어들게 되고 이는 곧 SaaS 기업의 매출 기반 축소로 이어지기 때문이다. 27일 업계에 따르면 SAP, 세일즈포스, 어도비 등 글로벌 소프트웨어 기업들은 이러한 변화 속에서 전략 재조정에 속도를 내고 있다. 에이전틱 AI 확산에 대한 기대와 우려가 동시에 반영되며 주가 변동성이 확대됐고, 투자자들은 각 기업의 수익 모델 전환 가능성에 주목하고 있다. 단순히 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 과금 체계와 플랫폼 구조를 재설계해야 한다는 압박이 커진 상황이다. 역대 최대 실적에도 주가하락...에이전틱 AI 대체 우려 급증 시장의 공포는 숫자로 드러나고 있다. 주요 기업 대상 SW 기업은 1년 전 대비 두 자릿수 상승 흐름을 유지하고 있음에도 20~40% 하락한 종목이 속출했다. 반면 AI 인프라를 대표하는 엔비디아는 같은 기간 70% 안팎 상승하며 대비를 이뤘다. 투자 자금이 '애플리케이션 SaaS'에서 'AI 인프라·모델'로 이동하는 구조적 재편이 진행 중이라는 해석이 나온다. 유럽 최대 소프트웨어 기업 SAP는 2026년 1월 29일 하루 만에 15% 이상 급락하는 충격을 겪었다. 2026년 2월 24일 기준 52주 고점 대비 약 22% 하락한 수준이다. 표면적 원인은 클라우드 수주 잔고 성장 둔화였다. 그러나 시장이 더 민감하게 반응한 지점은 'AI가 ERP 좌석 수요를 잠식할 수 있다'는 우려였다. 고각사에서 재무, 인사, 공급망 업무를 AI로 자동화하면, 직원 수만큼 SAP 계정을 유지할 필요가 줄어들 수 있다. 이는 SAP의 핵심인 사용자 기반 과금 모델을 직접 압박한다는 분석이다. 세일즈포스는 2025년 고점 대비 약 18% 하락한 흐름을 이어가고 있다. 2026년 2월 기준 52주 최고가 대비 약 20% 안팎 낮은 수준에서 거래되고 있다. 시장은 CRM 소프트웨어의 핵심 수익 모델인 '영업사원 1인당 과금' 구조가 AI 에이전트 확산으로 축소될 수 있다고 보고 있다. AI 상담원이 고객 응대를 처리하면, 기업은 상담 인력을 줄일 수 있고 이는 곧 라이선스 감소로 이어질 수 있다는 우려다. 어도비는 2026년 2월 기준 최고가 대비 약 35% 하락했다. 오픈AI의 영상 생성 모델과 미드저니 등 이미지 생성 AI 확산이 직접적인 영향을 줬다. 포토샵이나 프리미어 프로를 배우지 않아도 전문가급 결과물을 낼 수 있는 환경이 열리면서 이탈이 늘고 있다는 평이다. 미국 에듀테크 기업 체그는 가장 극단적 사례로 꼽힌다. 2026년 2월 기준 1년 전 대비 주가가 90% 이상 하락했다. 2021년 고점과 비교하면 95% 이상 폭락하며 사실상 상장 폐지를 눈앞에 두고 있다. 대학생이 유료 구독 대신 무료 AI 챗봇을 활용하면서 매출이 급감한것이 주요 원인으로 AI가 기존 SaaS 서비스를 직접 대체할 경우 어떤 일이 벌어지는지를 보여주는 사례로 인용된다. "사람 대신 AI가 일한다"…과금 체계·플랫폼 대수술 AI로 인한 존립 위기를 극복하기 위해 각 기업은 비즈니스 모델의 대전환을 시도하고 있다. 핵심은 사람이 아닌 AI의 작업량으로 돈을 버는 구조로의 이동이다. SAP는 창사 이래 최대 수준의 인력 재편을 단행했다. 약 8000명 규모의 직무를 AI 중심 역할로 재배치하고, 생성형 AI 코파일럿 '조울(Joule)'을 ERP 전반에 통합했다. 단순 질의응답이 아니라, 재무 보고 초안 작성, 수요 예측, 공급망 리스크 분석까지 자동 수행하는 '비즈니스 AI'로 포지셔닝을 바꿨다. 과금 구조 역시 좌석 기반 유지와 함께 AI 사용량 기반 추가 과금 체계를 병행하는 이중 구조로 전환하고 있다. 세일즈포스는 에이전트포스를 통해 기업이 자율 AI 상담·영업 에이전트를 직접 구축하도록 지원하고 있다. 과금 체계도 직원 수 기반에서 대화 수, 처리 건수 등 사용량·성과 기반 모델로 확장했다. 마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 공개석상에서 "미래의 고객은 사람과 AI 에이전트를 함께 관리하게 될 것"이라며, 줄어드는 인간 좌석을 AI 에이전트 매출로 대체하겠다는 전략을 분명히 했다. 어도비는 통합 전략을 택했다. 자체 생성형 AI 모델 '파이어플라이(Firefly)'를 모든 주요 제품에 내재화했다. 차별점은 '저작권 안전성'이다. 어도비 스톡 등 라이선스가 확보된 데이터로만 학습시켰음을 강조하며 저작권 이슈에 민감한 기업 고객을 확보하고 있다. 또 생성형 AI 기능을 사용할 때마다 크레딧을 차감하는 방식을 도입해 정액 구독 모델과 병행하는 수익 구조 다변화를 꾀하는 중이다. 비상장 기업인 SAS는 기업공개를 연기하고 플랫폼 전환에 집중하고 있다. 분석 도구 중심 사업에서 AI 기반 의사결정 자동화 플랫폼으로 재편을 추진 중이다. 레거시 통계 소프트웨어에서 벗어나 클라우드 기반 AI 서비스로 수익 모델을 재설계하는 단계에 들어갔다. 도메인 데이터와 프로세스 장악한 기업만 살아남는다 업계에선 주가 하락이 옥석 가리기에 가깝다고 평가했다. 라이선스 판매 모델에 머무는 기업은 체그 사례처럼 급격한 수요 이탈을 겪을 수 있다고 봤다. 방대한 기업 데이터와 업무 프로세스를 기반으로 AI 에이전트 생태계를 구축한 기업은 위기를 기회로 바꿀 가능성이 크다. SAP와 세일즈포스가 단순 기능 경쟁이 아닌 '업무 자동화 플랫폼'으로의 전환을 서두르는 이유도 여기에 있다. 현재 글로벌 SW 기업 공통 과제는 포스트 SaaS를 준비하는 것이다. 여전히 구독 모델은 핵심 매출원이지만 AI 확산 속도만큼 구조적 균열의 가능성도 커지고 있는 상황이다. 이에 사용량 기반 과금, 에이전트 중심 플랫폼 전략, 독점적 데이터 자산 통합이라는 세 가지 축을 중심으로 생존 공식을 다시 쓰고 있다. 대런 모우리 구글 클라우드 부사장은"AI 모델을 직접 개발하는 빅테크가 범용 기능을 빠르게 확장하고 있어 중간에서 단순히 기술을 연결만 해주는 형식의 서비스는 설 자리가 좁아질 것"이라고 경고했다. 이어 "이제는 단순히 대규모언어모델(LLM)을 가져다 쓰는 기능의 시대가 아니라, 그 기술로 해당 산업의 구체적인 문제를 해결할 수 있는지를 증명해야 하는 '가치의 시대'"라며 "남들이 쉽게 모방할 수 없는 자신만의 깊고 넓은 '도메인 특화 해자'를 구축하는 기업만이 살아남을 것"이라고 강조했다.

2026.02.27 11:34남혁우 기자

엑센츄어 손잡은 미스트랄AI, 엔터프라이즈 AI 공세 본격화

미스트랄AI가 글로벌 정보기술(IT) 컨설팅 기업 엑센츄어와 협력해 기업용 인공지능(AI) 시장의 실질적인 수익 모델 구축에 나선다. 26일(현지시간) 테크크런치에 따르면 미스트랄AI와 엑센츄어는 미스트랄AI의 모델을 활용해 기업 고객용 기술을 공동 개발하는 내용의 다년 파트너십을 체결했다. 이번 계약엔 엑센츄어가 미스트랄AI 고객사로서 전 직원을 대상으로 해당 기술을 도입하는 내용도 포함됐다. 최근 기업들이 AI 도입 대비 투자수익률(ROI) 확보에 어려움을 겪으면서 AI 기업들은 컨설팅사와 손을 잡는 추세다. 오픈AI는 엑센츄어를 포함한 4개 컨설팅사와 '프런티어 얼라이언스'를 결성했다. 앤트로픽도 IBM·딜로이트와 파트너십을 맺고 시장 확장을 꾀하고 있다. 유럽의 AI 강자로 불리는 미스트랄AI는 이번 계약을 통해 오픈AI나 앤트로픽 등 미국의 주요 AI 스타트업들과 대등한 수준의 대형 고객사 확보 능력을 입증했다는 평가다. 구체적인 계약 금액과 기간은 밝혀지지 않았으나, 양사는 컨설팅 역량과 모델 기술력을 결합해 기업 현장에 즉각 적용 가능한 솔루션을 제공할 방침이다. 테크크런치는 "AI 기업들이 컨설팅 기업과의 파트너십을 통해 엔터프라이즈 AI 채택의 돌파구를 찾을 수 있을지는 불투명하다"면서도 "AI 기업들이 이 방식을 시장 안착을 위한 핵심 전략으로 시도하고 있다는 건 분명한 사실"이라고 말했다.

2026.02.27 11:34이나연 기자

포시에스-닥터빌드 협력···재건축 동의서 작성 '10배' 빨라진다

포시에스가 닥터빌드와 손잡고 재건축·재개발 현장의 종이 서류 문제를 해결하기 위한 대규모 페이퍼리스 환경 조성에 나선다. 포시에스는 클라우드 기반 인공지능(AI) 전자서명·전자계약 서비스 '이폼사인(eformsign)'을 닥터빌드에 공급한다고 27일 밝혔다. 양사는 지난 2025년 12월 도시정비법 개정으로 재건축 현장에서도 전자서명이 활용될 수 있는 법적 근거가 마련된 데 주목했다. 그동안 종이 서류 중심으로 운영되던 정비사업은 비용과 처리 시간, 보관 부담이 컸으나 이번 법 개정을 계기로 실무적 부담을 해소하려는 움직임이 가시화되고 있다. 닥터빌드에 제공되는 이폼사인엔 '동적 서식'과 'AI 비서' 기능이 탑재됐다. 동적 서식은 안건에 따라 결의서와 동의서 항목이 자동으로 확장되는 기능이다. AI 비서는 문서 서식을 분석해 작성 항목을 자동 배치해 준다. 이를 통해 기존 종이 문서 방식 대비 작성 시간을 10분의 1 수준으로 단축할 수 있다. 포시에스는 1995년 설립 이후 국내 금융 및 공공기관의 70% 이상에 기술을 공급해 온 1세대 전자문서 기업이다. 이번 닥터빌드와의 협력을 시작으로 건설 및 도시정비 관련 기관의 디지털 전환을 지원할 계획이다. 포시에스 관계자는 "올해를 AI 에이전트의 원년으로 삼아 AI 전자문서 및 전자계약 분야에서 업계 선두 입지를 공고히 하겠다"며 "닥터빌드와 협력해 정비사업 현장의 업무 환경을 혁신적으로 개선할 것"이라고 말했다.

2026.02.27 11:10이나연 기자

씽크포비엘, 부산대와 AX 생태계 확산···"신뢰 기반 AI 전환"

씽크포비엘이 부산대학교 경제통상연구원과 함께 산업 현장의 인공지능 전환(AX) 가속화와 지역 AI 생태계 구축을 위한 협력 체계를 가동한다. 씽크포비엘은 부산대 경제통상연구원과 AX 관련 공동협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 단순히 인공지능(AI)을 도입하는 수준을 넘어 신뢰 구조에 기반한 지속 가능한 AX 모델을 실증하고 전국 단위로 확산하기 위한 목적이다. 양측은 앞으로 2년 동안 산업 AX 실증 및 확산을 위한 공동 과제를 발굴하고 수행한다. 특히 AI 융합 인재 양성과 재직자 역량 강화 교육 등 전문가 과정을 공동 운영해 공공기관 AX 생태계의 경쟁력을 높이는 데 집중할 계획이다. 산학 공동연구와 데이터·컴퓨팅 인프라 구축 협력을 통해 연구개발(R&D) 성과 창출에도 힘을 쏟는다. 박지환 씽크포비엘 대표와 최병호 부산대 경제통상연구원장은 "AI는 도입 여부보다 책임질 수 있는지가 중요한 문제"라며 "이번 협력은 AX의 지속 가능성을 확보하기 위한 전략적 선택이 될 것"이라고 말했다.

2026.02.27 11:10이나연 기자

델, AI 데이터센터 특수에 '어닝 서프라이즈'…시간외 10% 급등

델 테크놀로지스가 시장 기대를 웃도는 실적을 발표하며 주가가 급등했다. 인공지능(AI) 서버 수요 확대가 실적 개선을 이끈 덕분이다. 27일 블룸버그통신에 따르면 델 테크놀로지스는 회계연도 2025년 4분기(1월 종료) 매출이 333억8000만 달러로 전년 동기 대비 39.5% 증가했다고 밝혔다. 이는 시장 예상치(약 317억2000만 달러)를 상회하는 수준이다. 조정 주당순이익(EPS)은 3.89달러로, 애널리스트 평균 전망치(3.52달러)를 웃돌았다.이 기간 영업이익률은 9.3%로 전년 동기와 비슷한 수준을 유지했다. 서버·네트워킹 부문 영업이익률은 14.8%로 시장 예상치를 상회했다. 같은 기간 잉여현금흐름은 39억5000만 달러로, 전년 동기(-1억1700만 달러) 대비 크게 개선됐다.다음 분기(2026년 1분기) 매출 가이던스는 중간값 기준 352억 달러로 제시돼 시장 예상치(289억9000만 달러)를 20% 이상 크게 웃돌았다. 연간 실적 가이던스도 시장 기대를 넘어섰다. 델은 2027년 1월 종료 예정인 2026년 회계연도 전체 매출을 약 1400억 달러, 조정 EPS를 12.90달러로 제시했다. 이는 월가 컨센서스(매출 1263억 달러, EPS 11.56달러)를 상회하는 수치다. 특히 AI 서버 매출은 약 500억 달러에 달할 것으로 전망했다. 사업 부문별로는 인프라스트럭처 그룹 매출이 196억 달러로 73% 급증하며 전체 성장을 견인했다. 서버 및 네트워킹 부문의 영업이익률은 14.8%로 시장 예상치(12.9%)를 웃돌았다. 반면 PC 사업을 담당하는 클라이언트 솔루션 그룹 매출은 135억 달러로 14% 증가했으며 수익성은 기대에 다소 못 미쳤다. 델은 100억 달러 규모의 자사주 매입 확대 계획도 발표했다. 회사 측은 430억 달러에 달하는 사상 최대 수주 잔고를 바탕으로 AI 데이터센터 투자 확대의 수혜가 이어질 것으로 기대하고 있다. 이에 시장에서도 델 테크놀로지스에 대한 기대감을 높였다. 지난 26일 뉴욕 증시에서 델 주가는 121.45달러로 정규장을 마친 뒤 시간외 거래에서 약 10% 급등했다. 다만 최근 12개월 기준 주가 상승률은 약 5% 수준에 그쳐 이번 실적 발표가 본격적인 반등 계기가 될지 주목된다.제프 클라크 최고운영책임자(COO)는 "전례 없는 AI 수요가 지속적인 공급 제약과 가격 재조정을 낳고 있다"며 "AI 기회가 회사를 근본적으로 변화시키고 있다"고 말했다.

2026.02.27 11:10장유미 기자

"속도·품질 진화"…구글, AI 이미지 모델 '나노 바나나 2' 공개

구글이 인공지능(AI) 모델 '나노 바나나' 이미지 생성 속도와 품질을 높여 서비스 경쟁력을 강화했다. 구글은 26일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 '나노 바나나 2'를 공개했다. 이 모델은 '제미나이 3.1 플래시 이미지' 기술 기반으로 이뤄졌다. 기존 모델보다 더 현실적인 이미지를 더 빠르게 만들어낸다. 앞으로 제미나이 앱의 '패스트' '싱킹' '프로' 모드에서 기본 모델로 사용된다. 새 모델은 512픽셀부터 4K 해상도까지 지원한다. 작업 한 번에 최대 5명 인물을 일관성 있게 표현할 수 있다. 또 최대 14개 사물을 자연스럽게 유지할 수 있어 스토리 있는 이미지 제작에 적합하다. 복잡하고 세부적인 설명도 비교적 정확하게 반영한다. 구글은 모델 적용 범위도 넓혔다고 밝혔다. 제미나이 앱과 영상 편집 도구 '플로우' 기본 이미지 생성 모델로 탑재된다. 구글 렌즈와 AI 모드에서도 기본 적용돼 전 세계 141개국에서 구글 앱과 웹을 통해 사용 가능하다. 고급 요금제인 구글 AI 프로와 울트라 이용자는 필요할 경우 기존 '나노 바나나 프로' 모델을 계속 쓸 수 있다. 점 3개 메뉴를 눌러 이미지를 재생성하면 된다. 나노 바나나 프로는 지난해 11월 출시돼 더 세밀한 이미지를 만드는 데 초점 맞췄다. 개발자도 새 모델을 활용할 수 있다. 제미나이 API, 제미나이 CLI, 버텍스 API에서 미리보기 형태로 제공된다. AI 스튜디오와 개발 도구 '안티그래비티'에서도 지원한다. 구글은 새 모델로 만든 모든 이미지에 '신스ID' 워터마크를 넣는다. 이는 AI가 생성한 이미지임을 표시하는 장치다. 또 어도비, 마이크로소프트, 구글, 오픈AI, 메타 등이 참여한 C2PA 콘텐츠 크리덴셜 표준과도 연동된다. 구글은 "나노 바나나 2는 나노 바나나 프로 고급 기능을 제미나이 플래시의 빠른 처리 속도와 결합한 최신 이미지 생성 모델"이라며 "사용자는 다양한 서비스에서 빠르고 정교한 이미지 생성과 편집을 경험할 수 있다"고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다.

2026.02.27 11:01김미정 기자

조정일 코나아이 대표, 올해 영업익 1000억 목표·비전 제시

코나아이(대표 조정일)가 '글로벌 메탈카드 시장점유율 세계 1위'를 목표로 한 중장기 비전을 발표하며 제2의 도약을 선포했다. 기존 결제 시장의 강점을 극대화하는 동시에 AI, 로봇, 문화 산업을 아우르는 4대 핵심 성장 동력을 통해 2026년 영업이익 1000억원 고지를 밟겠다는 구상이다. 27일 코나아이에 따르면, 조정일 대표는 주주들에게 보낸 서한을 통해 이 같은 내용을 담은 사업 방향과 경영 청사진을 공유했다. 코나아이는 지난해 매출 3089억원, 영업이익 885억원을 기록하며 창사 이래 최대 실적을 달성했다. "카드는 사양 산업 아닌 프리미엄 문화"… 메탈카드 세계 1위 승부수 조 대표는 이번 발표에서 '메탈카드 시장의 글로벌 제패'를 최우선 과제로 꼽았다. 모바일 결제 확대로 카드 산업이 위축될 것이라는 시장의 우려에 대해 조 대표는 “결제는 하나의 문화며, 모든 국제 결제 인프라는 여전히 카드를 기반으로 한다”고 답했다. 그는 “모바일 결제는 보완재일 뿐, 카드는 결제의 근간으로 남을 것”이라며 “코나아이가 보유한 기술력을 바탕으로 카드 산업을 고급화하고 부가가치를 높여 글로벌 메탈카드 시장에서 독보적인 1위 사업자로 올라서겠다”고 밝혔다. 특히 스테이블코인 등 새로운 결제 수단 역시 카드형 '콜드 월렛'과 연계해 발전할 것으로 보고 관련 투자를 확대할 방침이다. AI 권한 제어부터 로봇 인프라까지… '칩 OS' 기술로 신시장 개척 새로운 성장 동력으로는 AI와 로봇 산업을 지목했다. 코나아이는 자사의 모든 업무와 서비스에 AI 및 로봇을 도입하는 체질 개선에 투자하고 있다. 특히 AI 인프라 구축의 핵심인 '정보 통제 및 권한 제어' 문제를 코나아이의 칩 운영체제 기술로 해결한다는 전략이다. 로봇택시 등 미래 로봇 산업 전반에 자사의 보안 및 제어 기술을 이식해 새로운 수익원을 창출하겠다는 복안이다. 지역 커뮤니티 플랫폼을 통한 사회적 가치 창출도 가속화한다. 블록체인 기반의 전자증권과 스테이블코인 기술을 지역화폐 플랫폼과 결합해 소득 분배 실현과 사회적 약자 보호라는 두 마리 토끼를 잡겠다는 구상이다. 플랫폼에서 발생하는 수익을 지역사회에 환원하는 선순환 구조를 통해 지속 가능한 성장을 도모한다. '한옥 호텔' 등 문화 산업 투자… 인간 감성 겨냥한 미래 먹거리 이색적인 행보로 주목받는 문화 산업 투자에 대한 이유도 밝혔다. 조 대표는 “AI 기술이 발전할수록 인간은 소외된 감성을 찾기 위해 자연과 문화에 집착하게 될 것”이라며 “가장 한국적인 것이 국제적인 경쟁력을 갖는다는 확신으로 더한옥헤리티지 호텔 등 공간과 문화에 투자하고 있다”고 설명했다. IT 기술과 한국적 문화 자산의 결합을 통해 희소성 높은 비즈니스 모델을 구축하겠다는 의지다. 조 대표는 “지난 30년간 코나아이는 새로운 도전을 할 때마다 우려의 시각이 있었으나, 결국 모든 성장 동력을 부가가치 창출로 연결하며 성장해왔다”며 “2026년 영업이익 1000억원 돌파라는 도전적인 목표를 향해 전 임직원이 총력을 다하겠다”고 강조했다.

2026.02.27 10:54백봉삼 기자

가트너 "올해 PC·스마트폰 출하량 10년만에 최저치 전망"

올해 PC와 스마트폰 출하량이 작년 대비 각각 10.4%p, 8.4%p 줄고 소비자들의 교체 주기도 상대적으로 길어질 것이라는 전망이 나왔다. 시장조사업체 가트너가 27일 이런 전망치를 내놨다. 글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자 확대로 작년 말부터 D램과 SSD(낸드 플래시메모리) 가격 상승과 수급난이 본격화됐다. 가트너는 "D램과 SSD 가격이 올해 말까지 2.3배(130%) 상승하며 PC 가격은 17%, 스마트폰 가격은 13% 오르며 수요도 프리미엄 제품군에 집중될 것"이라고 예상했다. 란짓 아트왈 가트너 시니어 디렉터 애널리스트는 "올해 PC, 스마트폰 출하량은 지난 10여 년간 가장 낮은 수준이 될 것"이라며 "가격 상승은 선택 가능 제품 범위를 좁히고 기기 사용 기간을 늘려 업그레이드 주기에 변화를 줄 것"이라고 설명했다. 특히 PC에서 메모리가 차지하는 원가 비중도 작년 16%에서 올해 23%까지 높아질 것으로 보인다. 란짓 아트왈 애널리스트는 "비용 증가에 따른 부담을 제조사가 자체 흡수하기 어려워지면서 500달러(약 70만원) 미만 보급형 PC 시장은 사라질 것"이라고 밝혔다. 가트너는 올해 보급형 스마트폰 구매자가 프리미엄 구매자 대비 5배 빠른 속도로 시장을 이탈할 것으로 예상했다. 란짓 아트왈 애널리스트는 "기기 제조사와 유통 채널은 올 상반기 동안 가격을 최적화하고 마진을 방어할 수 있는 중요한 시기를 맞이하게 될 것"이라며 "2분기 이후 부품 가격 상승이 수익성을 압박하기 전에 선제적 대응이 필요하다"고 강조했다.

2026.02.27 10:34권봉석 기자

[현장] 델 테크놀로지스 "AI, 기술 아닌 기업 문화의 전환"

"인공지능(AI)은 기술이 아니라 기업 전체를 갈아엎는 문화의 변화입니다." 윤원상 델테크놀로지스 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 AI를 단순 기술 도입 차원이 아닌 전사적 전략 전환의 문제로 접근해야 한다고 강조했다. 윤 상무는 이날 '2026년 AI 팩토리 전략'을 주제로 발표에 나섰다. "클라우드는 기술이 아니라 문화를 바꿨다"며 "AI는 IT를 넘어 기업 전체의 구조, 조직, 일하는 방식을 통째로 바꿀 더 큰 물결"이라고 말했다. 부서별로 개별 AI를 도입하는 방식은 위험하며 거버넌스를 먼저 세우고 단계적으로 추진해야 한다고 짚었다. 그는 AI 시대의 데이터 구조가 기존과 완전히 달라진다고 설명했다. 기존 RDBMS 기반의 행·열 중심 데이터가 아니라, 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스처럼 관계성과 의미 기반의 데이터 구조가 핵심 연료가 된다는 것이다. 이미지, 영상, 음성 같은 비정형 데이터와 노드 간 관계를 중심으로 한 그래프 구조까지 통합 관리해야 진정한 엔터프라이즈 AI가 가능하다고 밝혔다. 에이전틱 AI 시대에 대한 준비도 강조했다. 윤 상무는 "앞으로는 에이전트끼리 통신하며 의사결정을 내리는 멀티 에이전트 구조가 확산될 것"이라며 "이 경우 토큰 사용량은 기존 산정 대비 몇 배가 아니라 몇십 배, 몇백 배로 폭증할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 기존 아키텍처를 재설계해야 할 가능성이 크다는 전망했다. AI 인프라의 회복 탄력성도 주요 화두로 제시했다. 그는 "지금은 AI가 없어도 업무를 할 수 있지만, 앞으로는 AI가 멈추면 ERP와 이메일, PC가 동시에 다운된 것보다 더 큰 충격을 줄 수 있다"고 경고했다. 단순 백업이나 재해복구를 넘어, AI 전용 복구 전략과 데이터 리커버리 체계가 필요하다고 설명했다. 국내 구축 사례도 소개했다. 한 대규모 제조사는 기존 수율 시스템에 AI를 접목하고 비정형·벡터·그래프 데이터를 통합한 데이터 레이크하우스를 구축해 생산성을 끌어올렸다. 또 다른 기업은 생성형 AI 플랫폼에 비정형 데이터를 결합해 운영 시스템을 3개월 만에 구축했다. 증권사는 투자자 대상 앱에 AI를 적용해 기업 실적 발표와 공시 정보를 요약 제공하는 서비스를 구현했다. 이들 사례의 공통 기반으로는 '델 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 해당 플랫폼은 정형, 비정형, 벡터, 그래프 데이터를 한 곳에 저장하고 쿼리·연동까지 지원하는 어플라이언스 형태의 통합 아키텍처다. 윤 상무는 "AI 구축 속도를 좌우하는 것은 결국 데이터 통합과 인프라 완성도"라고 말했다. 그는 2026년을 엔터프라이즈 AI가 본격적으로 드라이브를 거는 해로 규정했다. 중앙 LLM 중심 구조에서 엣지 단의 마이크로 LM과 연결되는 분산형 구조로 진화하고 피지컬 AI, 즉 로봇과 연동하는 아키텍처까지 고려해야 할 시점이라는 설명이다. 윤원상 상무는 발표를 마무리하며 "AI는 선택이 아니라 기업 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "거버넌스부터 데이터, 인프라, 회복 탄력성까지 준비한 기업만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] VM웨어 "AI 팩토리 회복 탄력성,기업 경쟁력 좌우"

"인공지능(AI)는 이제 국가와 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라입니다. 회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것입니다." 허진성 VM웨어 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 기업 AI 인프라 전략의 핵심을 '플랫폼화'와 '주권 전략 정렬'로 제시했다. 허 아키텍트는 발표에서 AI 도입이 실험 단계를 넘어 전사 확산 단계로 접어들면서 인프라 안정성과 거버넌스 체계가 무엇보다 중요해졌다고 진단했다. 특히 AI 워크로드가 급증하는 환경에서는 단순한 GPU 확충이 아니라 장애 상황에서도 서비스가 유지할 수 있는 AI 팩토리 수준 회복 탄력성이 확보돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI를 공장처럼 운영하려면 생산성뿐 아니라 중단 없는 운영 구조가 전제돼야 한다"고 강조했다. 최근 한국을 비롯해 미국, 중국 등 주요 국가에서 부상하고 있는 '소버린 AI' 전략을 언급하며 기업 AI 거버넌스가 국가 전략과 정합성을 갖추는 것이 중요하다고 말했다. 데이터 주권, 모델 통제권, 인프라 자립성 등이 국가 경쟁력과 직결되는 상황에서, 기업 역시 자사 AI 전략을 국가 프레임 안에서 설계해야 한다는 것이다. 그는 "기업 AI 거버넌스 전략이 국가 소버린 AI 방향성과 어긋나면 장기적으로 리스크가 될 수 있다"고 짚었다. 허 아키텍트는 LG AI연구원이 국내 소버린 AI 후보군으로 유력하게 거론되는 점도 언급했다. 그는 "LG 그룹은 소버린 AI 흐름 속에서 유리한 고지에 있다"며 "그룹 차원의 인프라 역량과 AI 연구 역량을 결합할 경우 글로벌 경쟁에서도 차별화된 위치를 확보할 수 있다"고 평가했다. 이어 AI 팩토리를 통해 실제 구축한 사례도 간략히 소개했다. 해당 사례에서는 GPU 자원 통합 관리, 모델 거버넌스 체계화, 데이터 보안 통제를 동시에 구현해 비용 효율성과 안정성을 확보했다고 설명했다. 특히 플랫폼 기반으로 모델을 서비스화해 여러 조직이 공동 활용하도록 하면서도 데이터는 분리 관리하는 구조를 적용했다고 밝혔다. 허진성 아키텍트는 "AI는 더 이상 실험이 아니라 국가와 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라"라며 "회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] LLM보다 20배 자원 쓰는 에이전틱 AI…레드햇 "해법은 추론 최적화"

"에이전틱 AI는 하나의 질문에도 모델을 여러 번 호출하며 일반 챗봇 대비 GPU 자원을 5배에서 최대 20배까지 더 소모하는 구조입니다. 기업이 이를 도입해 수익을 창출하려면 비용 통제와 성능 확보, 서비스 안정성을 동시에 달성할 수 있는 추론 최적화가 필수입니다." 이호진 레드햇 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 강조했다. 그는 '에이전틱 AI로의 진화와 추론 최적화 전략'을 주제로 발표하며, 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환되는 흐름과 이에 따른 인프라 전략 변화를 짚었다. 이 아키텍트는 가트너와 IDC 리서치를 인용하며 올해 기업 애플리케이션 40%가 업무 특화 AI 에이전트를 탑재하거나 AI 에이전트와 함께 일하게 될 것이라고 설명했다. 단순 질의응답을 수행하는 생성형 AI에서 벗어나, 멀티스텝 업무 자동화와 워크플로우 판단·실행까지 수행하는 구조로 진화하고 있다는 분석이다. 문제는 자원 소모다. 에이전틱 AI는 하나의 요청에도 모델 호출과 도구 실행, 검색과 재시도를 반복한다. 그 결과 일반 챗봇 대비 GPU 자원이 5배에서 최대 20배까지 더 필요할 수 있다. 그는 "이 구조에서는 추론 비용이 급격히 증가할 수밖에 없다"며 "추론 최적화 없이 에이전틱 AI를 확장하는 것은 현실적으로 어렵다"고 말했다. 이어 추론의 개념과 운영 환경에서의 과제를 설명했다. 대규모언어모델(LLM) 추론은 입력을 토큰으로 변환하고 토큰 간 관계를 계산해 답변을 생성하는 과정이다. 현재 AI 시장의 예산과 컴퓨팅 중심이 학습에서 추론 영역으로 이동하고 있으며 상시 운영 환경에서는 성능과 비용 최적화의 효과가 더욱 크게 나타난다고 강조했다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 GPU 자원 효율화뿐 아니라 보안 검증, 모델 안정성 확보, 지연 편차 관리까지 함께 고려해야 한다고 짚었다. 레드햇은 이를 해결하기 위한 전략으로 가상대규모언어모델(vLLM), LLM 컴프레서, 검증된 모델 컬렉션, 대규모 분산 추론 기술(LLM-D)을 제시했다. vLLM은 고성능 모델 서빙 엔진으로, 신규 모델과 다양한 AI 가속기를 지속적으로 지원하며 업계 표준처럼 활용되고 있다고 설명했다. LLM 컴프레서는 양자화를 통해 모델 크기와 GPU 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 기술이다. 실제 70B 모델을 GPU 8장에서 2장으로 줄이면서 99% 이상의 정확도를 확보한 사례도 소개했다. 또한 오픈시프트 기반으로 검증·최적화된 모델을 제공해 엔터프라이즈 AI의 품질과 안정성을 빠르게 확보할 수 있다고 밝혔다. LLMD는 대규모 분산 추론을 지원하는 기술로 여러 서버에 모델을 분산 배치하고 라우팅과 로드밸런싱, KV 캐시 효율화를 통해 고성능과 비용 효율을 동시에 달성할 수 있도록 돕는다고 설명했다. BC카드 사례도 공유했다. 초기에는 오라마 기반으로 최대 20건 요청을 처리했으나, vLLM 전환과 API 캐싱, 튜닝을 거치며 최대 25만건 요청을 처리하는 구조로 확장했다. 특히 LLM 컴프레서를 통한 양자화로 모델 크기를 절반으로 줄이고 성능은 3배 높이면서도 정확도 차이는 0.01% 수준에 그쳤다고 밝혔다. 이 과정에서 기업이 모든 기술 레이어를 자체적으로 감당하기보다 안정적인 플랫폼을 기반으로 전문 역량을 결합하는 전략이 필요하다고 강조했다. 이호진 아키텍트는 "에이전틱 AI 시대에는 추론이 곧 경쟁력"이라며 "레드햇 AI 플랫폼과 전문 역량, 컨설팅을 통해 고객의 추론 최적화와 AI 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

내년 완전자율주행차 일상에서 만난다…AI 모빌리티 시대 활짝

이르면 내년에 사람이 운전하지 않아도 스스로 달리는 자율주행차를 일상에서 만나볼 수 있게 되고, 2028년에는 하늘을 나는 도심항공교통(UAM) 서비스도 공공 부문부터 시작된다. 국토교통부는 26일 인공지능(AI) 기술을 활용해 국민의 이동을 더 빠르고 편리하게 바꾸기 위해 앞으로 5년간 모빌리티 정책의 이정표를 제시하는 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'을 수립, 발표했다. 2030 모빌리티 혁신성장 로드맵은 지난 2022년 9월 발표한 '모빌리티 혁신 로드맵' 이후 두 번째로 발표되는 모빌리티 분야의 청사진으로 AI 기술을 교통과 도시 전반에 적용해 이동 방식을 근본적으로 바꿔나간다는 계획이다. 이번 로드맵은 AI를 기반으로 5대 모빌리티 분야를 혁신하는 전략을 담았다. 우선 내년 AI 기반 레벨4 완전자율주행 상용화를 위해 도시 단위 자율주행 실증을 본격 추진한다. 올해 광주광역시에 자율차 200대 투입을 시작으로 대규모 실증에 나선다. 이와 함께, 실주행 데이터를 표준화해 통합·공유하는 자율주행 데이터 플랫폼을 구축해 '실증→데이터 수집→학습'에 이르는 AI 기반 자율주행 기술개발 체계 구축을 본격화한다. 규제는 필요한 부분만 남기는 '선허용 후규제'를 원칙으로 내세워 합리적으로 개선하고, 자율주행 관제·대여·중개 등을 전문으로 하는 서비스사업을 제도화하는 등 산업 생태계 육성을 추진한다. 2028년 공공 서비스 중심의 UAM 상용화를 시작으로 2030년 민간 주도 서비스 도입을 본격 지원한다. 이를 위해 내년에는 기체인증·사이버보안 등 안전체계를 정비하고, 2028년까지 버티포트·통신망 등 공공 인프라 기반을 구축한다. UAM 핵심기술 개발을 위해 기초·성장기·미래형 기술개발을 지원하고, '실증→초기상용화→본격 상용화'로 이어지는 단계적 상용화를 추진한다. 드론 국산화를 위해 소방·항공·농업 등 활용도가 높은 5대 분야 드론 완성체와 모터·영상송수신장치 등 핵심 부품·기술 개발을 적극 지원하고, 내년 중에는 드론이 국민의 일상으로 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 드론특별자유화구역·드론공원 등 드론 공역을 대폭 확대하기로 했다. 신차 친환경차 비율을 2030년까지 40%, 2035년까지 70% 달성하는 '국가온실가스감축목표(NDC) 2035'를 지원한다. 올해 전기차 배터리 인증제 본격 시행과 구형 배터리관리시스템(BMS) 개선장치 개발 등을 통해 배터리의 안전성을 높인다. 배터리 서비스 산업 육성을 위해 배터리 리스·교환 실증 사업과 제도화를 추진하고, 내년에는 사용후 배터리 순환이용 및 안전관리를 위한 성능평가·안전검사제도를 시행한다. 수소 전세버스 차령연한을 완화하는 등 수소버스 보급 확대와 함께, 내년에는 수소열차를 실증하고 2029년에는 시험선로 12km 규모 하이퍼튜브 테스트베드를 착공하는 등 다양한 미래 친환경 모빌리티의 도입을 지원한다. 또 올해 자율주행 기술도입을 준비하고 내년에 공공플랫폼을 구축하는 등 수요응답형 교통체계(DRT) 활성화 기반을 마련하는 한편, 법제정을 통한 개인형 이동장치(PM) 관리를 강화하고 원격운전 도입을 위한 제도를 개선하는 등 국민이 체감할 수 있는 생활 속 모빌리티 서비스를 구현한다. 3D 공간정보·실내공간정보 등 미래 모빌리티에 활용될 고정밀 공간정보 구축을 지원하는 한편, AI 모빌리티 국가시범도시 조성, 로봇·모빌리티 친화적 건축을 위한 스마트+빌딩법 제정 등 도시와 교통이 유기적으로 결합할 수 있도록 시범사업과 제도정비를 추진한다. 홍지선 국토부 제2차관은 “산업 전 분야에서 AI 전환으로 혁신의 속도가 전례 없이 빨라지고 있는 가운데, 이번 로드맵이 대한민국 모빌리티 산업에 새로운 이정표를 제시할 수 있을 것”이라며 “국민이 미래 모빌리티를 하루빨리 일상에서 만나볼 수 있도록 세부 과제들을 속도감 있게 추진하겠다”고 밝혔다.

2026.02.27 03:13주문정 기자

산업부, 산업단지 AX 본격 추진…M.AX 지역 확산 박차

지역이 주도하는 '산업단지 인공지능(AI) 전환 체계'가 본격 가동된다. 산업통상부는 26일 창원국가산업단지에서 제조AI전환(M.AX) 얼라이언스의 11번째 분과인 '산업단지 AX 분과'를 출범했다. 이날 행사에는 제조기업·AI 기업·대학·연구기관·지자체 등이 참석한 가운데 산단 AX 추진방향과 분과 운영방안을 공유했다. 산단 AX 분과는 500여 개 기관이 참여하는 산학연 협력체로, 창원대학교 박민원 총장이 분과장을 맡는다. 산단 AX 분과는 앞으로 ▲산단 AX 사업·정책 총괄 조정 ▲M.AX 얼라이언스 10개 분과와 산단 입주기업 간 연계 ▲산단별 우수 성과 및 애로사항 공유 ▲산단 제조데이터 수집·공유·활용 체계 구축 등의 역할을 수행할 계획이다. 산업부는 산단 AX 분과가 산단을 기반으로 지역성장 전략과 M.AX 정책을 결합해 AI 전환을 신속하게 추진할 수 있는 민간 주도 산학연 혁신 플랫폼이라는 점에서 의미가 크다고 전했다. 산단 AX 분과에는 10개의 지역별 'MINI(M.AX Innovation Network in Industrial complexes) 얼라이언스' 위원장이 분과위원으로 참여한다. 이날 산단 AX 분과와 함께 출범한 창원 MINI 얼라이언스는 지역 산단 AX 확산의 신호탄이 됐다. 10개 MINI 얼라이언스는 산단 AX 분과 실행조직으로, 창원을 시작으로 순차적으로 출범할 예정이다. 앞으로 AX 실증산단 선정 등에 따라 추가 확대될 계획이다. MINI 얼라이언스는 지역 산업 특성에 맞는 AX 과제를 발굴하고, 현장에서 즉시 적용 가능한 실증모델을 만들어 확산한다. AX 실증산단은 산단별 앵커기업을 대상으로 'AX 대표선도공장'을 구축하고 실증 테스트베드 등 입주기업을 지원한다. 지난해 반월시화·창원·명지녹산·울산·천안·군산·광주첨단·여수·대불·강원후평 등 10곳을 지정했다. 산업부는 이날 산단 AX 분과 출범을 계기로 산단을 M.AX 확산 거점화를 목표한 ▲권역별 핵심 산단 'M.AX 클러스터' 고도화 ▲산단 중심 AX 확산을 위한 산학연 협업 생태계 구축 ▲산단 AX 필수 인프라 확충 등 '3대 전략'을 추진하기로 했다. 특히, 5극3특 성장엔진 분야의 앵커기업이 세계 최고 수준의 다크팩토리를 구축할 수 있도록 전폭 지원하고, 다크팩토리를 중심으로 AI·로봇 기업, 지역대학, 연구소 등이 모인 제조 AX 생태계를 조성해 규제 메가특구가 결합된 혁신공간으로 만들어 갈 계획이다. 또 기존 산업단지의 대규모 AI 실증과 확산을 위해 실증테스트베드, 종합지원센터를 구축하는 AX 실증산단사업도 올해 3곳을 추가 선정할 계획이다. 산단 제조기업과 AI 전문기업 매칭을 위해 현장 상담회, 컨설팅, 세미나 등 M.AX 카라반 행사도 정기적으로 개최한다. 이에 더해 지역대학과 함께 현장수요에 기반한 R&D와 인력양성 사업도 추진한다. 또 정책펀드·보조금 등을 활용해 AI 데이터센터를 유치할 예정이다. 대용량 제조데이터의 초고속·실시간·저지연 처리를 위해 필수적인 5G특화망도 구축해 나간다. 5G특화망은 올해 1개 산단을 대상으로 시범 구축한 후 전국 산단으로 확산해 나갈 계획이다. 김정관 산업부 장관은 “산단 AX는 개별 기업의 AI 도입을 넘어, 산업단지라는 공간 안에서 산학연이 함께 AI 혁신모델을 실험하고 성과를 축적하며 확산해 나가는 것이 핵심”이라며 “산업단지 AX 분과를 지역성장과 M.AX 실현을 동시에 달성하기 위한 산학연 플랫폼으로 정착시켜 지역 산업현장에서 M.AX 성과를 만들어나가겠다”고 강조했다.

2026.02.27 02:43주문정 기자

한전, 지난해 영업이익 13.5조…부채·차입금 206조·130조 여전

한국전력(대표 김동철은 2025년 결산 결과, 매출액은 전년대비 4.3% 증가한 97조4345억원, 영업비용은 1.3% 감소한 83조9097억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 영업이익은 전년보다 5조1601억원 증가한 13조5248억원으로 집계됐다. 연결기준 재무현황을 보면, 전기판매량이 0.1% 감소했으나 판매단가는 전년보다 4.6% 상승해 전기판매수익이 4조1148억원 증가한 93조46억원을 기록했다. 자회사 연료비는 원전, LNG 등 자회사 발전량 감소와 연료가격 하락으로 3조1014억원 감소한 19조4364억원, 민간발전사 구입전력비는 구입량 증가에도 전력도매가격(SMP) 하락 등으로 6072억원 감소한 34조527억원으로 나타났다. 또 자구노력의 일환으로 전력계통 불안정시 신속한 계통안정을 위해 사전에 계약된 고객부하를 긴급차단하는 '고객참여 부하차단 제도' 시행으로 4026억원을 절감했다. 기타영업비용은 자회사 해외사업비용이 1조4161억원 증가하고, 발전 및 송배전 설비 자산 증가에 따라 감가상각비와 수선유지비가 6528억원 증가하는 등 2조5841억원 증가했다. 한전은 그러나 이같은 영업이익에도 연결기준 206조원의 부채와 130조원에 이르는 차입금이 남아있어, 하루 이자비용으로만 119억원을 부담하고 있다. 별도 재무제표 기준으로 살펴보면, 매출액 95조5362억원, 영업비용 86조9962억원, 영업이익은 전년 대비 5조3733억원 증가한 8조5400억원을 기록했다. 이는 2024년 10월 요금 조정 등의 영향으로 매출액이 3조8896억원 증가했고, 영업비용은 연료가격 안정과 재정 건전화 계획의 충실한 이행 노력(2025년 3조6000억원) 등의 영향으로 1조4837억원 감소했기 때문이다. 한전은 지난해 고객참여 부하차단 제도 시행·미세먼지 계절관리제 탄력운영 등으로 1조3천억원의 구입전력비를 절감했고 인공지능(AI)을 활용한 자산관리시스템(AMS) 고도화로 설비 유지보수를 효율화하고, 최적 설계를 통한 공사비용 절감 등으로 사업비 등을 9000억원 낮췄다. 또 건설사업 공정 관리와 투자사업 시기 조정 등을 통해 5000억원을 절감했다. 시설부담금 현실화 등 영업제도를 개선하고 비핵심 자산 매각 등으로 9000억원의 전기요금 외 수익을 창출했다. 다만, 별도기준으로 2021~2023년 연료비 급등으로 인한 누적 영업 적자 47조8000억원 가운데 36조1000억원이 여전히 해소되지 않고 있고, 부채는 118조원(부채비율 444%), 차입금 잔액은 84조9000억원에 달해 하루 이자비용만 72억원을 부담하고 있다. 한전 관계자는 “실적 개선을 바탕으로 차입금 이자지급과 원금상환 등을 통해 재무건전성 회복에 힘쓰고 있다”며 “특히 재생에너지 확대와 AI·데이터센터 등 첨단산업 전력 수요 증가에 충실히 대응하기 위해 미래 투자에도 매진할 계획”이라고 밝혔다. 한전은 매년 10조원 규모로 송배전망에 투자하는 등 20조원 이상의 추가자금 소요가 발생하고 있어, 국가 핵심 산업에 안정적인 전력공급을 위한 투자를 적기에 추진하기 위해 재무개선이 필요하다고 보고 지속해서 구입전력비 절감을 위한 전력시장 제도 개선과 고강도 자구노력을 추진하고, 다각적인 재원 조달 방안 등을 마련해 나갈 계획이다. 또 계절별·시간대별 요금제 개편·지역별 요금 도입 등 산업계 부담을 고려한 합리적인 요금체계 개편 추진을 검토하고, 재생에너지 연계와 AI·데이터센터 등 첨단산업 육성에 필수적인 국가 전력망 적기 구축에 모든 역량을 집중한다는 방침이다.

2026.02.27 02:11주문정 기자

[카드뉴스] AI가 일자리를 빼앗으면 누가 물건을 살까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI가 정말 무섭다는 이야기, 많이 들어보셨죠? 실제로 2025년 말에 AI가 코딩 작업의 85%를 혼자 처리했고, 회사 유지비는 40%나 줄었다고 해요. 문제는 여기서부터인데요, 이렇게 AI가 사람 일을 대신하면서 '고스트 GDP'라는 무시무시한 현상이 나타났어요. 회사는 AI로 물건을 엄청 많이 만들어내는데, 정작 일자리를 잃은 사람들은 돈을 못 벌어서 그 물건을 살 수가 없는 거예요. 마치 빵집이 빵을 산더미처럼 만들었는데 동네 사람들 주머니가 텅텅 비어서 아무도 못 사는 것과 똑같은 상황이죠. 더 걱정되는 건 이게 도미노처럼 연쇄적으로 무너진다는 거예요. AI가 일을 대신하면 사람들이 직장을 잃고, 물건을 못 사니까 회사들도 연쇄 부도가 나는 악순환이 시작되는 거죠. 전문가의 90%가 "정말 위험하다"고 경고하고 있어요. 특히 프로그래머, 디자이너, 회계사처럼 컴퓨터로 하는 일은 AI가 대신할 가능성이 높고요, 반대로 요리사, 간호사, 수리공처럼 손으로 직접 하거나 마음을 써야 하는 일은 상대적으로 안전하다고 해요. 그럼 우리는 어떻게 준비해야 할까요? 전문가들은 세 가지를 권하고 있어요. 첫째, AI가 못 하는 손기술이나 마음 쓰는 일을 배우는 거예요. 둘째, 6개월치 비상금을 모아두는 것도 중요하고요. 셋째, 만약 부모님이 컴퓨터 일만 하신다면 다른 기술도 함께 배우시도록 도와드리는 게 좋아요. 폭풍이 올 때 가장 위험한 건 폭풍 자체가 아니라, 내일도 오늘처럼 계속될 거라고 믿는 거라는 말이 있잖아요. 앞으로도 AMEET이 이런 변화의 흐름을 놓치지 않고 알려드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/46d0c141.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.26 22:21AMEET

챗GPT, 통계학 교육 뒤흔든다…대학 강의실의 AI 혁명

챗GPT가 대학 강의실을 뒤흔들고 있다. 학생들이 제출한 과제가 직접 작성한 것인지, AI가 만들어준 것인지 교수들이 구분하기 어려워진 시대가 됐다. 글래스고 대학교(University of Glasgow) 통계학과 연구진이 2026년 2월 발표한 논문 "기술 시대의 통계학 교육의 미래에 대한 성찰(Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era)"은 생성형 AI의 등장으로 통계학 교육 현장이 근본적인 전환점을 맞이하고 있음을 경고한다. 단순히 새 기술을 가르치는 문제를 넘어, 무엇을 배워야 하고 어떻게 평가해야 하는지 전면 재검토가 필요한 시점이다. R이냐 파이썬이냐, 두 언어 사이에서 길 잃은 통계학 교육 통계학을 배우는 학생들에게 프로그래밍 언어는 이제 선택이 아닌 필수다. 과거에는 메뉴를 클릭해서 분석하는 SPSS나 미니탭(Minitab) 같은 소프트웨어로 충분했지만, 현대 통계학은 직접 코드를 작성하는 능력을 요구한다. 논문에 따르면 현재 대학 통계학 교육에서 널리 쓰이는 언어는 R이다. 2000년에 등장한 오픈소스 프로그래밍 언어인 R은 무료로 사용할 수 있고 통계 분석에 특화된 도구를 풍부하게 제공한다. R의 인기는 특히 타이디버스(tidyverse)라는 패키지 모음 덕분에 더욱 높아졌다. 타이디버스는 데이터를 정리하고 분석하는 과정을 마치 레고 블록을 조립하듯 단계별로 진행할 수 있게 해주는 도구 모음이다. 복잡한 데이터 변환 작업을 여러 함수를 중첩시키지 않고 "데이터를 불러온다 → 필요한 열만 선택한다 → 조건에 맞는 행만 필터링한다"처럼 순서대로 나열할 수 있어 초보자도 이해하기 훨씬 쉽다. 그런데 최근 들어 파이썬(Python)도 통계학 교육에 빠르게 파고들고 있다. 파이썬은 원래 범용 프로그래밍 언어지만 머신러닝(Machine Learning)과 AI 분야에서 압도적인 점유율을 차지하면서 통계학자들도 무시하기 어려운 존재가 됐다. 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 같은 딥러닝 프레임워크가 모두 파이썬 기반이기 때문이다. 논문은 R과 파이썬을 함께 가르치는 다중 언어 교육의 필요성을 제시하면서도, 두 언어를 동시에 가르치면 학생들의 인지 부담이 커져 학습 효과가 떨어질 수 있다는 딜레마를 지적한다. 연구진은 초반에 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 탄탄하게 다진 후 점진적으로 다른 언어를 도입하는 방식을 권장한다. 소셜미디어, IoT, 웹 스크레이핑... 데이터의 세계가 달라졌다 현대 통계학자들이 다루는 데이터는 과거와 차원이 다르다. 예전에는 깔끔하게 정리된 엑셀 파일로 데이터를 받아 분석하면 됐지만, 이제는 소셜미디어 게시물, 웹사이트 정보, 사물인터넷(IoT) 센서 데이터처럼 구조화되지 않은 데이터를 직접 수집하고 정리하는 능력이 필수가 됐다. 이를 위해 API(application Programming Interface, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)와 웹 스크레이핑(web scraping) 같은 기술이 중요해졌다. API는 쉽게 말해 다른 서비스의 데이터를 가져올 수 있도록 만들어진 일종의 '데이터 수도꼭지'다. 날씨 정보 제공 웹사이트가 API를 공개하면, 프로그래머는 코드 몇 줄만으로 실시간 날씨 데이터를 가져올 수 있다. 웹 스크레이핑은 API가 없는 웹사이트에서 직접 정보를 자동으로 수집하는 기술로, 부동산 사이트의 매물 정보를 긁어와 가격을 분석하는 식으로 활용된다. 코드 버전 관리(version control) 시스템인 깃(Git)과 깃허브(GitHub)의 중요성도 커졌다. 깃은 코드의 변경 이력을 자동으로 저장해주는 도구로, 여러 사람이 함께 프로젝트를 진행할 때 누가 언제 무엇을 수정했는지 추적하고 문제가 생기면 이전 버전으로 돌아갈 수 있다. 논문은 깃허브가 단순한 코드 저장소를 넘어 협업과 재현 가능한 연구의 핵심 도구가 됐다고 강조한다. 연구진은 이러한 현대적 데이터 기술들을 별도 과목으로 분리하기보다 여러 통계 과목에 걸쳐 점진적으로 통합하는 방식을 권장한다. "왜"를 묻는 통계학 vs "얼마나 정확한가"를 묻는 머신러닝 통계학과 머신러닝, 그리고 AI의 경계가 점점 모호해지고 있다. 전통적인 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 "왜 이런 결과가 나왔는가"를 설명하는 데 중점을 둔다. 반면 머신러닝은 훨씬 복잡한 모델을 사용해 "얼마나 정확하게 예측하는가"에 집중한다. 예를 들어 은행에서 대출 신청자의 신용도를 평가할 때 통계학자는 소득, 직업, 신용 기록 같은 변수들이 신용도에 어떤 영향을 미치는지 분석하지만, 머신러닝 엔지니어는 수백 개의 변수를 복잡한 알고리즘에 넣어 채무 불이행을 가장 정확하게 예측하는 모델을 만드는 데 집중한다. 두 접근법 모두 장단점이 있고, 현대 데이터 과학자는 상황에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있어야 한다. 논문은 통계학과 교육과정에 머신러닝과 AI를 어느 정도 깊이로 포함시킬지는 졸업 후 진로에 따라 달라져야 한다고 주장한다. 전통적인 통계학 연구자를 양성하는 프로그램이라면 머신러닝의 기본 개념 소개로 충분할 수 있다. 하지만 데이터 과학자나 AI 엔지니어를 목표로 하는 학생들에게는 신경망(neural network), 딥러닝(deep learning) 같은 고급 주제까지 다뤄야 한다. 연구진은 기존 통계 과목에 머신러닝 내용을 일부 통합하고, 별도의 머신러닝 전문 과목도 개설하는 절충안을 제안한다. 챗GPT가 쓴 과제인지 학생이 쓴 과제인지, 이제 아무도 모른다 가장 시급하고 논란이 되는 문제는 생성형 AI의 등장이 평가 방식에 미치는 충격이다. 챗GPT는 자연어로 질문을 입력하면 코드를 작성해주고, 통계 개념을 설명해주며, 심지어 데이터 분석 보고서까지 작성해준다. 학생 입장에서는 유용한 학습 도구지만, 교수 입장에서는 평가의 신뢰성을 근본적으로 위협하는 존재다. 많은 통계학과 학생들이 이미 챗GPT를 과제 작성에 활용하고 있다. 문제는 학생이 직접 문제를 해결한 것인지, AI의 도움을 받은 것인지 구분하기 어렵다는 점이다. 전통적인 표절 검사 도구는 다른 사람의 글을 복사한 경우만 잡아낼 수 있지만, AI가 생성한 새로운 코드나 텍스트는 탐지하기 훨씬 어렵다. 연구진은 교육자들이 생성형 AI에 대해 크게 세 가지 태도를 보인다고 분석한다. AI 사용을 부정행위로 간주해 엄격히 금지하는 입장, 계산기처럼 당연히 사용할 수 있는 도구로 받아들이는 입장, 어떤 과제에서는 허용하고 다른 과제에서는 금지하는 조건부 허용 입장이 그것이다. 논문은 단순한 금지보다 평가 방식 자체를 근본적으로 재설계해야 한다고 주장한다. 집에서 하는 과제 비중을 줄이고 감독 하에 진행되는 시험이나 실시간 프로젝트 발표 비중을 늘리거나, AI가 쉽게 답할 수 없는 창의적이고 개방형 질문을 더 많이 출제해야 한다는 것이다. 흥미롭게도 연구진은 생성형 AI를 오히려 교육에 적극 활용하는 방안도 제시한다. 학생들에게 챗GPT가 생성한 코드의 오류를 찾아 수정하게 하거나, AI의 설명이 왜 부정확한지 비판적으로 평가하게 하는 과제를 내는 것이다. 실제 직장에서도 AI 도구를 사용하되 그 결과를 검증하고 책임지는 능력이 점점 중요해지기 때문에, 이러한 비판적 활용 능력을 교육 단계에서부터 키워야 한다는 논리다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 통계학을 배우려면 R과 파이썬을 둘 다 배워야 하나요? A. 처음에는 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 확실히 익히는 것이 좋습니다. R은 통계 분석에 특화되어 있고, 파이썬은 머신러닝과 AI 분야에서 더 널리 쓰입니다. 두 언어를 동시에 배우면 혼란스러울 수 있으므로, R을 먼저 익힌 후 점진적으로 파이썬을 추가하는 단계적 접근이 효과적입니다. Q. 챗GPT로 통계 과제를 하면 안 되나요? A. 대학마다 정책이 다르지만, AI를 학습 도구로 활용하되 그 과정을 명확히 밝히는 것이 중요합니다. 챗GPT가 생성한 코드를 그대로 제출하는 것은 문제가 될 수 있지만, AI의 도움을 받아 개념을 이해하고 자신의 방식으로 재작성하는 것은 유용한 학습 방법입니다. 과제 지침을 확인하고 불확실하면 교수에게 직접 물어보는 것이 좋겠습니다. Q. 통계학과 머신러닝의 차이는 무엇인가요? A. 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 '왜' 그런 결과가 나왔는지 설명하는 데 중점을 둡니다. 반면 머신러닝은 복잡한 알고리즘을 사용해 '얼마나 정확하게' 예측할 수 있는지에 집중합니다. 두 접근법은 상호보완적이며, 현대 데이터 과학자는 둘 다 이해해야 합니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:20AI 에디터

'월 20달러' 챗GPT로 수학 난제 풀었다…'바이브 증명'의 충격적 실험

수학은 오랫동안 AI가 넘기 어려운 벽으로 여겨졌다. 논리적 완결성이 요구되는 수학 증명은 단 하나의 오류도 전체를 무효화할 수 있기 때문이다. 그런데 벨기에 브뤼셀자유대학교(Vrije Universiteit Brussel) 연구팀이 이 벽을 허물었다. 누구나 사용할 수 있는 일반 챗GPT(ChatGPT) 구독 계정만으로 최근 제기된 활성 연구 문제를 해결한 것이다. 이들이 제안한 방법론은 '바이브 증명(vibe-proving)'이라는 이름으로, AI와 인간이 협력하는 새로운 학술 연구의 방향을 제시하고 있다. 코딩에서 수학으로…'바이브'의 확장 프로그래머 세계에서는 이미 '바이브 코딩(vibe-coding)'이라는 개념이 자리 잡고 있다. 코드를 한 줄씩 직접 짜는 대신 "이런 기능을 만들어줘"라고 AI에게 자연어로 요청하면, AI가 알아서 프로그램을 생성해주는 방식이다. 브뤼셀자유대학교 데이터 분석 연구소(Data Analytics Lab)의 브레흐트 베르베켄(Brecht Verbeken) 박사 연구팀은 이 개념을 수학 증명에 그대로 적용했다. 연구팀이 도전한 문제는 란과 텡(Ran and Teng)이 2024년에 제시한 '추측 20번(Conjecture 20)'이다. 이는 특정 구조를 가진 4×4 행렬(matrix)에서 나타날 수 있는 고유값(eigenvalue)의 범위를 정확히 규정하는 문제다. 고유값이란 쉽게 말해, 수학적 변환이 일어날 때 방향은 바뀌지 않고 크기만 변하는 특별한 수치다. 사진을 확대하거나 축소할 때 이미지의 형태는 유지되는 것과 유사한 개념이다. 연구팀은 이 문제를 챗GPT-5.2(Thinking) 버전과 7개의 공유 가능한 대화 스레드와 4개 버전의 증명 초안을 거쳐 풀어냈다. 전문화된 수학 전용 시스템이 아닌, 개인 구독 계정으로 접근 가능한 일반 챗GPT를 사용했다는 점이 이번 연구의 핵심이다. 논문의 초록(Abstract)에서 연구팀은 "소비자 구독 수준의 대형 언어 모델(LLM)로 감사 가능한 연구 수준의 수학 작업이 가능함을 보여준다"고 강조했다. AI는 전략가, 인간은 감독관…역할 분담의 발견 연구 과정에서 AI와 인간의 역할이 자연스럽게 나뉘었다. 챗GPT는 증명의 큰 그림, 즉 전체적인 접근 전략을 제시하는 데 뛰어난 역량을 발휘했다. 구체적으로는 1946년 드미트리예프와 딘킨(Dmitriev and Dynkin)이 개발한 삼각함수 방법(trigonometric method)이라는 고전적 수학 기법을 찾아내, 2024년의 미해결 문제에 맞게 변형하여 적용하는 전략을 제안했다. AI가 1946년 드미트리예프–딘킨의 삼각함수 방법을 적용하는 전략을 제시한 것이다. 반면 인간 연구자의 역할은 AI가 제안한 논리를 검증하고 오류를 수정하는 데 집중됐다. 논문의 토론(Discussion) 섹션에 따르면, AI가 생성한 초기 증명 초안에는 역삼각함수의 분기(branch) 및 사분면 처리 오류, 부호 조건 누락, 중간 계산 단계 생략 등 여러 결함이 있었다. 연구팀은 이를 발견하고 수정하는 과정을 반복하며 최종 증명을 완성했다. 이 과정은 연구팀이 '생성(generate), 심사(referee), 수리(repair)'라고 이름 붙인 순환 구조로 정리된다. AI가 아이디어와 증명 초안을 생성하면, 인간이 논리적 오류를 찾아 심사하고, 문제가 있으면 AI에게 다시 수정을 요청하는 반복 과정이다. 이 구조는 단순한 도구 사용을 넘어, AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협력하는 새로운 연구 모델을 제시한다. 수학 올림피아드를 넘어 실전 연구로…AI 수학의 새 지평 최근 AI의 수학 능력은 눈부시게 발전하고 있다. 알파지오메트리(AlphaGeometry), 알파프루프(AlphaProof) 같은 특수 제작 시스템은 국제수학올림피아드(IMO) 문제에서 금메달 수준의 성과를 냈다. 그러나 이들은 대규모 컴퓨팅 자원과 전문적으로 설계된 시스템을 기반으로 한다는 한계가 있다. 이번 연구가 주목받는 이유는 바로 '접근성'이다. 란과 텡의 추측 20번은 교과서에 나오는 연습 문제가 아니라, 2024년에 현역 수학자들이 제시한 활성 연구 문제(active research problem)였다. 논문의 논의(Discussion) 섹션에서 연구팀은 "이 사례는 전문화된 시스템이 아닌 소비자 접근 가능한 모델로 감사 가능한 수학적 성과가 가능함을 보여준다"고 명시했다. (논문 p.5) 수학 증명은 AI 능력의 특별한 시험대다. 소프트웨어는 실행해보면 작동 여부를 즉시 확인할 수 있지만, 수학 증명은 모든 논리 단계가 완벽해야 하며 단 하나의 빈틈도 전체를 무효화한다. 이번 연구는 이런 엄격한 기준에서도 일반 AI 도구가 실질적인 학술 기여 가능성을 보여주는 초기 증거를 제시한다 점에서 의미가 깊다. 투명성이 핵심…모든 대화 기록을 공개한 이유 연구팀은 투명성을 연구의 핵심 원칙으로 삼았다. 챗GPT와 나눈 7개의 대화 세션 전체를 공유 링크로 공개하고, 4개 버전의 증명 초안도 논문 부록으로 모두 첨부했다. 이는 AI 연구에서 흔히 제기되는 재현 가능성(reproducibility) 문제를 정면으로 다룬 것이다. 다른 연구자들이 같은 방식으로 검증하고, 증명 과정의 오류 수정 과정까지 모두 추적할 수 있도록 한 것이다. 연구팀은 솔직하게 한계도 인정했다. 초기 탐색 단계의 대화는 체계적으로 보존하지 못했고, 이후에 챗GPT-5.2를 이용해 초기 프롬프트를 재구성했다. 또한 AI가 제안한 증명 전략은 근본적으로 새로운 방법이 아니라 기존 고전적 틀을 재적용한 것이었다고 밝혔다. 이 연구가 제시하는 더 큰 시사점은 학술 연구 도구의 민주화다. 대형 연구기관이나 막대한 컴퓨팅 자원 없이도, 개인 연구자가 AI를 활용해 의미 있는 학술 성과를 낼 수 있는 환경이 열렸다는 것이다. 의사가 복잡한 진단을 내릴 때, 변호사가 판례를 분석할 때, 엔지니어가 설계 문제를 해결할 때 AI와 대화하며 접근하는 방식이 표준이 되는 미래를 이번 연구는 예고하고 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 바이브 증명(vibe-proving)이란 무엇인가요? A. 바이브 증명은 수학자가 AI와 자연어로 대화하며 수학 증명을 완성해 나가는 방식입니다. 수식을 직접 전개하는 대신 "이 문제를 어떻게 접근할까?"라고 AI에게 물으며 아이디어를 얻고, 그것을 검증하고 수정하는 과정을 반복합니다. 프로그래머가 AI에게 코드 작성을 맡기는 '바이브 코딩'에서 착안한 개념입니다. Q. 일반 챗GPT로 정말 어려운 수학 문제를 풀 수 있나요? A. 전문 지식이 있는 연구자라면 가능합니다. 이번 연구는 월 구독료만 내면 누구나 쓸 수 있는 챗GPT로 현역 수학자들의 미해결 문제를 풀었습니다. 단, AI는 전략과 방향을 제시할 뿐, 논리적 오류를 찾아내고 최종 검증하는 것은 여전히 인간 전문가의 몫입니다. Q. 이 연구 방식을 수학 외 다른 분야에도 적용할 수 있나요? A. 네, 논리적 검증이 중요한 모든 분야에 응용 가능합니다. 의료 진단, 법률 분석, 엔지니어링 설계 등에서 AI가 여러 가능성을 제시하고 전문가가 비판적으로 검증하는 '생성-심사-수리' 구조를 활용할 수 있습니다. 핵심은 AI를 최종 의사결정자가 아닌 아이디어 제안자로 활용하는 것입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Early Evidence of Vibe-Proving with Consumer LLMs: A Case Study on Spectral Region Characterization with ChatGPT-5.2 (Thinking) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:18AI 에디터

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