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

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

2026.04.17 15:03장유미 기자

"iOS 27, 이렇게 똑똑해진다"…애플 인텔리전스 신기능 전망

애플의 차세대 아이폰 운영체제 iOS 27에 최소한 4가지 인공지능(AI) 관련 기능이 추가될 것이라는 전망이 제기됐다. IT매체 맥루머스는 16일(현지시간) 백엔드 분석가 니콜라스 알바레즈가 발견한 애플 내부 코드를 근거로 iOS 27에 최소 4가지의 애플 인텔리전스 기능이 추가될 가능성이 높다고 보도했다. 우선 애플은 iOS 27에서 '비주얼 인텔리전스' 기능을 대폭 강화할 것으로 예상된다. 이는 애플이 해당 기술을 활용한 스마트 글래스와 카메라 탑재 에어팟 등 AI 웨어러블 기기를 개발 중인 것으로 알려진 데 따른 것이다. 보도에 따르면, 개선된 비주얼 인텔리전스 기능은 식품의 영양 성분표를 분석해 상세 정보를 제공하고 이를 건강 앱과 연동하는 기능을 포함할 전망이다. 또한 인쇄된 전화번호나 주소를 인식해 연락처에 자동 저장하는 기능도 추가될 가능성이 제기됐다. 기존에 캘린더 일정 자동 등록 기능이 제공되고 있는 만큼, 유사한 기능이 연락처로 확장되는 것은 자연스러운 흐름이라는 분석이다. 이와 함께 애플 월렛 앱에는 이벤트 티켓이나 헬스장 회원 카드 등을 스캔해 디지털 패스로 전환하는 기능이 추가될 가능성도 언급됐다. 이는 현재 구글의 안드로이드 기반 월렛 서비스에서 제공되는 기능과 유사하다. 또 다른 기능으로는 사파리 브라우저에서 탭 그룹 내 페이지 내용을 분석해 자동으로 그룹 이름을 지정해주는 AI 기능이 포함될 것으로 전망된다. 다만 이 같은 기능들은 애플 코드 내 문자열을 기반으로 추정된 것으로, 실제 iOS 27 또는 이후 업데이트에 반드시 포함된다고 단정할 수는 없다. 그러나 애플이 앱 간 연동성을 강화한 보다 지능적인 시리를 개발 중인 점을 고려할 때, 해당 기능들이 구현될 가능성은 충분하다는 평가다. 한편 애플은 오는 6월 개최되는 세계개발자회의(WWDC)에서 iOS 27을 공개한 뒤, 9월 아이폰 신제품 출시와 함께 정식 버전을 선보일 예정이다.

2026.04.17 14:25이정현 미디어연구소

"문서 올리면 AI가 알아서"…애자일소다, 에이전틱 OCR 출시

애자일소다가 별도 학습 없이 즉시 적용 가능한 인공지능(AI) 문서 자동화 플랫폼을 선보이며 기업 업무 자동화 시장 공략에 나섰다. 문서 처리부터 분석, 업무 자동화까지 연결하는 '문서 에이전트' 개념을 앞세워 기존 광학문자인식(OCR) 시장 구조를 바꾼다는 목표다. 애자일소다는 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 기반 AI 문서 처리 자동화 플랫폼 '에이전틱 OCR'을 출시했다고 17일 밝혔다. 에이전틱 OCR은 문서 유형별 사전 학습이 필요했던 기존 OCR 방식의 한계를 개선한 것이 특징이다. 사용자가 이름, 계약일, 금액 등 추출 항목만 정의하면 AI가 문서에서 해당 정보를 자동으로 인식·분류·추출한다. 샘플 문서를 업로드하면 분류 및 추출 항목 초안도 자동 생성되며 별도 코드 작성이나 학습 데이터 구축 없이 당일 적용이 가능하다. 기존에는 새로운 문서 유형을 추가할 때마다 수주에서 수개월에 걸쳐 모델을 재학습해야 했지만, 해당 플랫폼은 이러한 과정을 생략해 문서 처리 시간을 획기적으로 단축했다. 성능도 확보했다. 회사 측에 따르면 비정형·정형 문서 20종을 대상으로 한 검증에서 문서 분류 정확도 98%, 정보 추출 정확도 95% 이상을 기록했다. 또 '액티브 러닝' 기능을 적용해 사용할수록 성능이 개선되는 구조를 갖췄다. 사용자가 추출 오류를 수정하면 해당 내용이 자동 반영돼 추가 학습 없이도 정확도를 지속적으로 높일 수 있다. 회사는 해당 기능 적용 시 5~15% 수준의 성능 향상을 확인했다고 설명했다. 보안성과 확장성도 고려했다. 온프레미스 환경을 완벽히 지원하며 고객사별 데이터 격리 구조를 적용했다. 문서 내 추출 정보의 위치를 좌표로 표시하는 기능을 제공해 금융권 감사 대응에도 활용할 수 있다. 현재 국내 은행, 보험사, 카드사 등 1·2금융권에서 성능 검증을 마쳤으며 도입을 진행 중이라고 밝혔다. 업계에선 LLM 기반 문서 처리 기술이 기존 OCR 시장의 전환점을 만들고 있지만, 실제 현장에선 여전히 수작업과 재학습 부담이 존재한다는 점에 주목하고 있다. 이에 에이전틱 OCR의 접근 방식이 의미 있는 변화로 평가받고 있다. 애자일소다는 향후 파일럿 고객사를 확대하고 문서 처리 기능을 넘어 검색증강생성(RAG) 기반 챗봇, 문서 비교 분석, 업무 자동화까지 확장해 문서 에이전트 플랫폼으로 발전시킨다는 계획이다. 최대우 애자일소다 대표는 "모든 기업 업무는 결국 문서에서 시작된다"며 "에이전틱 OCR은 기존 OCR의 연장선상에 있는 정보 추출 도구가 아니라, RAG 기반 챗봇·문서 대조 분석·업무 자동화까지 문서를 접점으로 한 기업 업무 전반을 커버하는 문서 에이전트 플랫폼의 출발점"이라고 말했다.

2026.04.17 14:19한정호 기자

[현장] 기업용 챗GPT 설계한 삼성SDS "보안·거버넌스 장벽 넘어"

삼성SDS가 리테일·정보기술(IT) 기업과의 기술검증(PoC)을 통해 기업 현장의 챗GPT 엔터프라이즈 도입 장벽을 직접 허문 사례를 공개했다. 보안 정책에 막혀 테스트 수준에 머물던 챗GPT 도입이 파일 승인 체계와 거버넌스 대시보드 구축 등으로 실무 적용이 가능해진 모습이다. 공우식 삼성SDS MSP 사업팀 그룹장은 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 챗GPT 엔터프라이즈 도입 현장의 공통 과제를 PoC로 풀어낸 사례를 발표했다. 삼성SDS는 다수 생활용품을 취급하는 리테일 플랫폼 기업 A사 디자인 업무에 맞춤형 챗봇 서비스 'GPTs' 4종을 개발 및 적용했다. A사는 취급 상품이 많아 디자인 이미지 제작 공수가 크고 담당자에 따른 품질 편차도 상당했다. 패키지 검수와 상표권 조사도 수작업에 의존해 오류 가능성과 시간 소요가 컸다. 삼성SDS는 모델 사진과 제품 이미지를 올리면 착용 시안을 포즈·색상·사이즈별로 자동 생성하는 '착샷 마스터'를 개발했고, 디자이너가 단계별로 승인하며 세부 조정하는 인간 참여(Human-in-the-loop) 방식을 적용했다. 특허청 특허정보검색서비스인 키프리스 응용 프로그램 인터페이스(API)와 연동해 상품명 기반 변형 키워드를 자동 생성했다. 상표권 유사 검색을 수행하는 도구, 이미지 또는 URL 입력으로 구글 이미지 검색을 연동한 유사 상품 검색, 상품 패키지 광학문자인식(OCR) 검수 및 수정 권고안 자동 생성 GPTs도 함께 구축했다. 이날 현장에선 사내 파일 보안 문제 해결 사례도 소개됐다. SPC그룹 서비스 및 마케팅 솔루션 계열사 섹타나인은 내부 디지털 저작권 관리(DRM) 정책으로 챗GPT에 업무 파일을 올리지 못하는 상황이었다. 챗GPT가 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스인 만큼 파일이 외부 서버에 저장되는 구조가 보안 정책과 충돌했기 때문이다. 삼성SDS는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 개발해 이 문제를 해결했다. 사용자가 파일 업로드를 신청하고 관리자가 승인하면 기업 내부 저장소에 보관되고, 저장 시 자동으로 DRM이 해제된다. 이후 챗GPT 앱에서 내부 파일을 불러와 AI 대화에 활용하는 구조다. 파일이 외부로 나가지 않아 보안 정책을 준수하면서도 실질적인 AI 활용이 가능하다는 점을 확인했다. 운영·거버넌스에 대해선 삼성SDS 자체 선 적용 사례를 공개했다. 챗GPT 컴플라이언스 API를 활용해 사용 데이터를 기업 내부 데이터베이스(DB)에 저장하는 컴플라이언스 대시보드를 직접 구축했다. 사용 현황·경고 감지·키워드 탐지 통계는 물론 퇴직자·휴직자 이력, 대화 이력, 앱 로그까지 통합 관리할 수 있다. 기존 챗GPT 어드민 콘솔은 활성 라이선스 사용자만 조회되는 한계가 있어 퇴직자·휴직자 이력 추적이 불가능했다. 삼성SDS는 컴플라이언스 API로 이 데이터를 내부에 별도 저장해 이 문제를 보완했다. 투자 대비 효과(ROI) 측정과 실시간 가시성 확보, 감사 대응 자동화까지 가능하다는 게 삼성SDS 측 설명이다. 공 그룹장은 "우리가 경험한 PoC 사례들을 바탕으로 고객사의 챗GPT 엔터프라이즈 도입을 함께 하고 싶다"고 말했다.

2026.04.17 14:15이나연 기자

서울AI재단, AI 협업 플랫폼 구축…"기술 생태계 연결"

서울인공지능(AI)재단이 시민·기업 누구나 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 구축해 기술 접근성·협업 장벽을 낮췄다. 서울AI재단은 AI 전문 협업 플랫폼 '서울AI플랫폼' 정식 운영을 시작한다고 17일 밝혔다. 플랫폼은 시민과 기업 누구나 활용할 수 있는 개방형 구조로 설계됐다. 서울AI플랫폼은 전문가, 기업, 정책, 도구, 협업라운지 등 5개 메뉴로 구성됐다. 이용자는 협업 파트너 탐색부터 협업 제안, 정보 탐색까지 전 과정을 한 번에 진행할 수 있다. 현재 플랫폼에는 AI 전문가 약 1000명과 기업 500여 개가 등록됐다. 전문가 정보는 도메인 전문분야 소속 기준으로 분류됐으며 기업은 AI 기술과 프로젝트 수행 이력을 중심으로 확인할 수 있다. 특히 전문가 등록은 학위와 실무 경력 등 검증 기준을 충족한 경우에만 승인된다. 재단은 증빙 서류 확인 절차를 통해 신뢰 기반 협업 환경을 구축했다. 정책 메뉴에서는 국내외 AI 보도자료를 수집해 핵심 내용을 3줄로 요약해 제공한다. 이용자는 키워드 검색만으로 정책 흐름과 사업 동향을 파악할 수 있다. 도구 메뉴에서는 보고서 작성, 데이터 분석, 영상 제작 등 다양한 AI 활용 도구 정보를 제공한다. 실무 활용을 위한 팁도 제공해 즉시 활용성을 높였다. 협업라운지는 프로젝트 기반 참여자를 모집하는 공간으로 운영된다. AI 관련 프로젝트라면 누구나 제안할 수 있으며 전문가와 기업 간 연결을 지원한다. 플랫폼에는 챗GPT 기반 AI 어시스턴트가 적용됐다. 이용자가 질문을 입력하면 AI가 맥락을 이해해 적합한 전문가와 기업을 먼저 추천하는 방식이다. 김만기 서울AI재단 이사장은 "그동안 AI 전문가와 기업 정보를 한눈에 파악하기 어려워 협업 문턱이 높았던 것이 사실"이라며 "서울AI플랫폼 오픈을 계기로 민관 협력 제약 요인을 해소하고 AI 분야에서의 소통 접점을 확대해 실질적인 성공 사례를 창출해 'AI 시티 서울' 도약을 견인하겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 14:13김미정 기자

'AI 윤리' 외치던 구글, 변심했나…美 국방부와 '기밀 AI' 밀월 감지

구글이 미국 국방부와 기밀 수준 인공지능(AI) 기술 제공을 논의하며 군사·안보 시장 공략에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 경쟁이 민간을 넘어 국가 안보 영역으로 확장됨에 따라 군사 프로젝트에 신중하게 접근했던 기존 정책과는 다소 멀어진 듯한 행보다. 16일(현지시간) IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 구글은 미국 국방부와 기밀 환경에 제미나이 AI 모델을 구축하기 위한 협력 방안을 협의 중이다. 양측은 일반 상용 클라우드가 아니라 기밀·최고기밀(Secret·Top Secret) 등급 데이터까지 처리할 수 있는 보안 환경에서 AI 모델을 학습·운용하는 체계 구축을 논의하고 있다. 논의의 핵심은 단순 인프라 제공을 넘어선 '군 전용 AI 스택' 구축이다. 구글의 대규모 언어모델(LLM)과 데이터 분석 기술을 국방부 내부 망 또는 전용 클라우드 환경에 배치해 정보 분석, 작전 지원, 의사결정 보조 등에 활용하는 방안이 거론된다. 외부 인터넷과 분리된 이른바 '에어갭(망분리)' 환경에서 모델을 구동하거나, 기밀 데이터에 특화된 별도 모델을 운영하는 방식이 포함될 가능성이 크다. 시장 측면에서도 의미가 크다. 미국 국방부는 이미 'JWCC(Joint Warfighting Cloud Capability)' 등 다수 클라우드 계약을 통해 수십억 달러 규모 AI·데이터 인프라 투자를 진행하고 있다. 여기에 생성형 AI 도입이 본격화되면서 향후 관련 시장은 더욱 확대될 전망이다. 이번 논의가 현실화될 경우 구글은 본격적으로 국방 AI 경쟁에 뛰어들게 된다. 경쟁 구도도 뚜렷하다. 마이크로소프트는 애저(Azure)를 기반으로 군용 클라우드와 AI 서비스에서 입지를 확보하고 있다. 아마존 역시 AWS를 앞세워 국방부 및 정보기관 프로젝트를 다수 수행하고 있다. 여기에 구글까지 가세하면 미국 국방 AI 시장은 '빅테크 3파전'으로 재편될 가능성이 높다. 특히 이번 움직임은 구글의 전략 변화라는 점에서 주목된다. 구글은 2018년 군용 드론 영상 분석 프로젝트 '메이븐(Project Maven)'에 참여했다가 내부 반발로 철수한 바 있다. 이후 AI 윤리 원칙을 내세우며 군사 활용에 선을 그어왔지만, 생성형 AI 경쟁이 격화되고 공공·국방 시장의 전략적 가치가 커지면서 다시 방향을 선회하는 모습이다. 하지만 이번 계약에는 위험 요인도 존재한다. 기밀 데이터 기반 AI 운용은 모델 통제권, 데이터 주권, 오작동 책임 등 복합적인 문제를 수반한다. 내부적으로도 AI의 군사적 활용을 둘러싼 윤리 논쟁이 재점화될 가능성이 있다. 업계 관계자는 "이번 논의의 본질은 단순한 계약이 아니라 '기밀 데이터를 학습할 수 있는 AI 인프라'를 누가 장악하느냐의 문제"라며 "군 전용 AI 스택을 구축한 기업이 향후 글로벌 AI 패권 경쟁에서도 유리한 위치를 점할 것"이라고 말했다.

2026.04.17 14:00장유미 기자

[현장] "에이전트 도입 고작 5%"…삼성SDS AX센터, '실행형 AI'로 판 바꾼다

삼성SDS가 올해 새롭게 신설한 인공지능 전환(AX)센터를 주축으로 기업 업무 혁신을 위한 '실행형 AI' 전략을 가속한다. AI 에이전트를 단순 도입하는 수준을 넘어 실제 업무에 적용하기 위한 데이터 정비와 프로세스 재설계, 운영 체계 구축을 병행한다는 목표다. 홍석현 삼성SDS AX센터 그룹장은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "AI는 더 이상 단순 도구가 아니라 기업 운영을 구성하는 핵심 요소로 자리잡고 있다"며 "실제 업무를 수행하는 실행형 AI를 통해 기업 혁신을 완성해야 한다"고 말했다. 이날 홍 그룹장은 기업 환경에서 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하기 위한 전략과 과제를 짚었다. 그는 AI 에이전트 도입에 대한 기업들의 관심은 높지만 실제 업무 적용은 제한적인 수준에 머물러 있다고 진단했다. MIT 조사에 따르면 향후 기업 애플리케이션의 상당수가 AI 에이전트를 탑재할 것으로 전망되지만, 실제 업무에 적용된 사례는 5% 수준에 불과하다는 설명이다. 특히 프론트오피스 영역은 비교적 도입이 빠르게 진행되고 있지만, 백오피스와 같은 핵심 업무 영역에선 도입 난도가 높은 것으로 나타났다. 업무 프로세스와 깊이 결합해야 하는 특성상 단순한 프롬프트 기반 접근으로는 한계가 있다는 지적이다. 홍 그룹장은 "기업들이 AI 도입 의지는 높지만 실제 업무에 적용하는 과정에서 데이터·프로세스·보안 등 복합적인 문제에 직면한다"며 "이로 인해 조직 내부의 저항과 변화 부담도 발생하고 있다"고 설명했다. 삼성SDS는 이같은 한계를 극복하기 위해 AX센터를 중심으로 기업 맞춤형 AI 도입 전략을 추진 중이다. 특히 데이터 정비, 신규 데이터 적용, 보안 체계 구축 등 AI 도입의 핵심 과제를 고객과 함께 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 아울러 홍 그룹장은 AX를 실현하는 핵심 요소로 ▲데이터 ▲업무 프로세스 재정립 ▲에이전트옵스 ▲거버넌스 등을 꼽았다. 먼저 데이터 측면에선 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 정비하는 것이 중요하다고 밝혔다. 정형·비정형 데이터를 통합하고 비즈니스 맥락까지 반영해야 AI 활용도가 높아진다는 것이다. 그는 "AI 플랫폼을 도입한 이후에도 데이터 정비 사업이 다시 발생하는 경우가 많다"며 "AI가 제대로 작동하기 위해선 데이터 품질과 구조를 지속적으로 개선해야 한다"고 말했다. 업무 프로세스 재정립도 핵심 과제로 평가된다. 기존처럼 개별 프로젝트 단위로 AI를 도입할 경우 전체적인 성과를 체감하기 어렵기에, 엔드투엔드 프로세스를 재설계해 AI와 사람이 협업하는 구조를 만들어야 한다는 설명이다. 또 에이전트옵스 역시 중요한 요소로 제시됐다. 단순히 에이전트를 개발하는 것을 넘어 설계·배포·평가·개선까지 전 과정을 통합 관리해야 지속적인 성능 향상이 가능하다는 것이다. 이와 함께 기업 환경에선 에이전트 거버넌스 구축도 필수적이라고 발표했다. 권한 관리, 정책 통제, 사용 이력 추적 등 관리 체계를 통해 보안과 책임성을 확보해야 한다는 제언이다. 홍 그룹장은 "에이전트는 단일 성능 평가만으로 판단하기 어렵고 데이터·모델·프로세스 전반을 함께 고려해야 한다"며 "통합적인 관리 체계를 통해 지속적으로 고도화해야 한다"고 강조했다. 고객 상담 자동화, 문서 요약 및 생성, 공공 서비스 응대 등 다양한 영역에서 삼성SDS가 AI 에이전트를 적용한 사례도 소개했다. 특히 정부24 서비스에 AI를 적용해 민원 응답 자동화를 지원하는 등 공공 영역에서의 구축·활용 확대에 나서고 있다. 삼성SDS AX센터는 이러한 전략을 기반으로 '브라이틱스 AI', '패브릭스', '브리티 오토메이션' 등 AX 핵심 솔루션을 통합 제공 중이다. 데이터 준비부터 AI 적용, 업무 자동화까지 전 과정을 연결해 기업 AX 혁신을 지원한다는 계획이다. 홍 그룹장은 "AX센터는 데이터·AI·자동화를 통합해 기업 AX를 지원하고자 출범했다"며 "고객과 함께 AI 도입 전략을 고민하고 실질적인 성과를 만들어낼 수 있도록 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 13:52한정호 기자

AI가 대화 상대·코치 역할한다…인간·AI 대화 연구 플랫폼 '다이애딕' 공개

AI와의 대화를 연구하겠다는 학자들이 막혀온 건 이론이 아니라 도구 때문이었다. 미국 미시간 주립대학교(Michigan State University) 커뮤니케이션학과 소속 데이비드 마코위츠(David M. Markowitz)가 2026년 3월 아카이브(arXiv)에 발표한 논문에서 '다이애딕(Dyadic)'을 소개했다. 다이애딕은 인간-인간 대화와 인간-AI 대화를 동시에, 코딩 없이 연구할 수 있는 웹 기반 플랫폼이다. AI가 단순한 연구 대상을 넘어 대화 중 실시간 응답 후보까지 제안하는 이 플랫폼은, AI 대화 연구의 방법론을 근본부터 바꿀 가능성을 품고 있다. 대화 연구를 막아온 도구의 한계 대화(conversation)는 인간이 관계를 맺고 의미를 만드는 가장 기본적인 방식이다. 클락(Clark, 1996), 던바(Dunbar, 1996), 토마셀로(Tomasello, 2008) 같은 학자들이 오래전부터 강조해온 것처럼, 대화는 단순한 정보 교환이 아니라 사람들 사이에서 역동적으로 펼쳐지는 상호작용 과정이다. 그런데 정작 이 과정을 정밀하게 연구하려는 시도는 도구의 부족으로 번번이 좌절됐다. 기존 플랫폼들은 모듈성이 부족하고 연구자의 다양한 요구에 유연하게 반응하지 못했다. 특히 AI가 대화 상대로 등장한 이후, 인간-AI 상호작용(Human-AI Interaction)을 인간-인간 상호작용과 같은 틀에서 비교 연구하는 것 자체가 기술적으로 어렵거나 불가능한 경우가 많았다. 다이애딕은 바로 이 공백을 채우기 위해 설계됐다. 연구자는 계정을 만들고, 연구 프로젝트를 설정하고, 채팅방(room)을 구성한 뒤, 데이터를 내보내는 것까지 모두 대시보드 하나로 처리할 수 있다. 별도의 코딩 지식이 없어도 기본 기능을 즉시 활용할 수 있으며, 플랫폼은 클라우드 인프라 위에서 구동되어 지리적 거리에 상관없이 참여자들이 저지연(low-latency) 실시간 대화를 나눌 수 있다. 그림1. 다이애닉 기본 개요 AI가 대화 참여자가 되는 방식 다이애딕에서 AI는 단순한 부가 기능이 아니라 대화의 한 축으로 참여한다. AI 참여자는 채팅방 내 특정 슬롯(slot)을 차지하며, 다른 인간 참여자와 구별되지 않는 방식으로 대화에 등장한다(연구자가 AI임을 공개하지 않을 경우). 텍스트 기반 AI 봇은 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글 제미나이(Google Gemini), 허깅페이스(Hugging Face) 등 네 가지 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) API와 연동되며, 연구자가 직접 시스템 프롬프트를 작성해 AI의 페르소나(persona), 역할, 주제 지식 등을 설정할 수 있다. 특히 눈에 띄는 기능은 '응답 지연(response delay)' 설정이다. AI가 메시지를 받은 후 고정된 시간(예: 2,000밀리초) 뒤에 답하도록 하거나, 2,000~4,000밀리초 사이에서 무작위로 지연을 설정할 수 있다. 이 기능은 AI와의 대화를 더 자연스럽게 만들기 위한 것이기도 하지만, 응답 속도 자체를 실험 조건으로 활용할 수 있다는 점에서 연구 설계의 자유도를 크게 높인다. 빠르게 응답하는 AI와 느리게 응답하는 AI가 대화의 질, 신뢰도, 만족도에 미치는 영향을 비교하는 실험이 동일한 플랫폼 안에서 손쉽게 가능해진다. 음성 대화(audio)도 지원한다. 브라우저의 마이크 API를 통해 음성 기반 인간-AI 대화를 구현하며, 참여자가 별도의 소프트웨어를 설치할 필요가 없다. 음성 세션은 오픈AI의 Whisper-1 모델로 자동 전사(transcription)되며, AI 음성 응답은 gpt-4o Realtime 모델을 통해 처리된다. AI가 대화를 '코치'하는 세 가지 개입 기능 다이애딕이 기존 연구 도구와 가장 뚜렷하게 구별되는 지점은 연구자와 AI가 진행 중인 대화에 개입할 수 있는 세 가지 방식이다. 첫 번째는 'AI 제안(AI Suggestions)' 기능이다. 이 기능이 활성화된 참여자는 대화 중에 AI가 생성한 응답 후보 3개를 실시간으로 제공받는다. AI는 채팅방 내 최근 20개 메시지를 분석해 맥락에 맞는 후보 응답을 생성하며, 참여자는 이를 클릭해 수정하거나 그대로 전송할 수 있다. 같은 방에 있는 다른 참여자는 이 제안이 존재한다는 것을 알 수 없다. AI가 대화의 상대방(interlocutor)이 되는 것을 넘어, 인간 참여자의 응답 전략 자체를 실시간으로 형성하는 '보이지 않는 코치'가 되는 것이다. 설득, 사회적 지지, 협상 등의 연구 영역에서 AI 제안이 대화의 질과 결과를 어떻게 변화시키는지 측정하는 연구 설계가 처음으로 가능해졌다. 두 번째는 실시간 모니터링과 메시지 주입(message injection)이다. 연구자는 진행 중인 모든 채팅방을 실험실의 '컨트롤 룸'처럼 실시간으로 관찰하고, 필요할 경우 특정 메시지를 채팅방에 직접 삽입할 수 있다. AI와 인간이 나누는 대화에서 민감한 주제가 등장할 때 연구자가 개입할 수 있도록 보장한다는 점에서, IRB(기관 연구심의위원회)의 윤리 요건을 충족하는 데도 실질적인 도움이 된다. 세 번째이자 논문이 "가장 혁신적인 현장 제공 기능"이라고 표현한 것은 '인시투(in situ) 설문 배포'다. 기존 연구에서는 대화가 끝난 뒤에야 참여자 경험을 측정할 수 있었다. 다이애딕은 대화가 진행되는 도중, 특정 시점(예: N번째 메시지 이후, 특정 시간 경과 후, 주기적 반복 등)에 리커트 척도(Likert scale), 감정 온도계(feeling thermometer), 주관식 질문을 채팅창과 같은 화면에서 바로 제시할 수 있다. 참여자는 대화를 멈추지 않고도 실시간으로 감정과 인식을 보고하며, 연구자는 그 응답을 해당 시점의 대화 데이터와 직접 연결해 분석할 수 있다. 상대방이 어떤 말을 했을 때 친밀감이 높아졌는지, AI의 특정 응답이 신뢰감에 영향을 주었는지를 시간 흐름에 따라 추적하는 연구가 현실적으로 가능해진 것이다. 대화 데이터를 밀리초 단위로 기록하는 방식 다이애딕이 수집하는 데이터는 단순한 채팅 로그를 훨씬 넘어선다. 각 메시지에는 밀리초(millisecond) 단위 타임스탬프, 방 식별자, 발신자 슬롯 위치, 발신자 표시명, 인간-봇 구분 플래그가 함께 저장된다. 텍스트 기반 세션에서는 완전한 메시지 수준의 대화록이 보존되고, 음성 세션에서는 자동 전사된 텍스트가 동일한 형식으로 저장된다. 여기에 더해 첫 번째 키스트로크까지의 반응 지연 시간, 답장 전송까지의 소요 시간, 타이핑 행동(총 타이핑 시간, 키스트로크 수, 수정·삭제 횟수, 붙여넣기 횟수), 마우스 클릭 횟수 등 행동 메타데이터도 자동 수집된다. 이 데이터들은 연구자가 언어적 내용을 넘어 대화의 역동적 패턴을 분석하는 데 활용될 수 있다. 데이터 보안 측면에서는 연구자 비밀번호를 bcrypt로 해싱하고, API 키는 AES-256-GCM으로 암호화해 저장한다. 모든 데이터 전송은 HTTPS와 HTTP 엄격 전송 보안(HSTS)으로 보호되며, 참여자 IP 주소는 직접 저장하지 않는다. 연구자는 자신이 소유하거나 명시적으로 초대받은 연구에만 접근할 수 있도록 데이터베이스 쿼리 수준에서 격리가 적용된다. AI가 대화를 측정하는가, 형성하는가 다이애딕이 흥미로운 이유는 기술적 완성도보다 연구 방법론의 경계를 어디까지 밀어붙이는가에 있다. AI 제안 기능은 두 가지 방향으로 해석될 수 있다. 하나는 AI가 인간의 대화 행동에 미치는 영향을 측정하는 도구로서의 가능성이고, 다른 하나는 AI가 실제로 인간의 언어 행동을 실시간으로 형성하는 현상 자체를 연구 대상으로 삼을 수 있다는 것이다. 이 두 방향은 앞으로 AI와 인간의 관계를 어떻게 이해할 것인가라는 더 큰 질문과 연결된다. 논문 저자인 마코위츠 교수가 밝힌 것처럼 다이애딕은 아직 '살아있는 도구(living tool)'이며, 향후 모바일 최적화, 더 많은 API 연동 등 개선이 예정되어 있다. 이 플랫폼이 실제로 어떤 연구 결과들을 낳을지는 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 다이애딕(Dyadic)은 누구나 무료로 사용할 수 있나요? 다이애딕 플랫폼 자체는 웹 기반으로 계정을 생성해 사용할 수 있습니다. 다만 AI 기능을 활용하려면 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글 제미나이(Google Gemini), 허깅페이스(Hugging Face) 등의 API 키가 필요하며, 이 API 사용에는 별도 비용이 발생할 수 있습니다. Q. 연구자가 아닌 일반 기업도 다이애딕을 활용할 수 있나요? 다이애딕은 학술 연구자를 위해 설계된 플랫폼이지만, 코딩 없이 인간-AI 대화 실험 환경을 구성할 수 있다는 점에서 기업의 AI 챗봇 테스트나 사용자 경험(UX) 연구에도 응용 가능성이 있습니다. 다만 현재는 모바일 최적화가 완전하지 않아 데스크탑 환경에서의 사용을 권장합니다. Q. AI 제안(AI Suggestions) 기능은 실제로 어떻게 작동하나요? 연구자가 특정 참여자 슬롯에 AI 제안 기능을 활성화하면, 해당 참여자는 대화 중 AI가 생성한 응답 후보 3개를 화면에서 확인할 수 있습니다. AI는 채팅방 내 최근 20개 메시지를 분석해 맥락에 맞는 후보를 생성하며, 참여자는 이를 클릭해 그대로 전송하거나 수정 후 보낼 수 있습니다. 같은 방의 다른 참여자에게는 이 기능이 활성화되어 있다는 것이 표시되지 않습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Dyadic: A Scalable Platform for Human-Human and Human-AI Conversation Research ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.17 13:51AI 에디터

[현장] 액센츄어 "제조 AI, PoC 멈추고 혁신 시작할 용기 필요"

전 세계 제조 기업 10곳 중 8곳이 인공지능(AI) 투자 대비 성과가 미흡하다는 진단이 나왔다. 파일럿 단계에서 벗어나지 못하는 이른바 '기술검증(PoC) 함정'이 제조업 AI 전환의 가장 큰 걸림돌이란 분석이다. 엄진 액센츄어 전무는 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "진정한 변혁을 이룬 제조 기업은 거의 없다"며 "변혁을 이룬 기업과 그렇지 못한 기업의 차이는 지능이나 자원이 아니라 PoC를 멈추고 혁신을 시작할 용기"라고 밝혔다. 이날 엄 전무는 액센츄어가 '3W'로 요약하는 워크(Work)·워크포스(Workforce)·워크벤치(Workbench)를 순차적이 아닌 동시에 구축해야 한다고 강조했다. 그는 우선 많은 기업이 기존 프로세스를 그려놓고 대시보드를 교체하거나 수작업 구간을 자동화하는 식의 포인트 솔루션에 머물고 있다고 지적했다. 에이전틱 AI는 확장 가능하고 기억을 보유하며 프로세스 사일로를 넘나드는 만큼, 이를 기존 틀에 끼워 넣어서는 잠재력을 제대로 활용할 수 없다는 설명이다. 엄 전무는 "AI 품질 관리 하나, 수요 예측 하나처럼 점 단위 솔루션을 쌓아가면 점진적 개선밖에 불가능하다"며 "가치 사슬 전체를 AI를 중심에 두고 처음부터 다시 설계한다면 어떤 모습일지를 질문하는 순간 진정한 리인벤션(재발명)이 시작된다"고 말했다. 인력의 마인드셋 전환도 빠질 수 없다. 기술부터 먼저 도입하는 조직들이 많지만 엄 전무는 이 순서가 문제라고 봤다. 앞으로의 업무는 인간과 AI가 함께하는 것이 선택이 아닌 현실이며 AI 선도 조직을 '인간 없는 조직'으로 오해해선 안 된다는 것이다. 엄 전무는 "AI 선도 조직은 수백 명의 데이터 사이언티스트를 채용하는 조직이 아니다"라며 "이미 비즈니스를 아는 엔지니어, 기획자, 현장 운영자를 AI 기반 의사결정자로 키우는 것이 훨씬 나은 선택"이라고 강조했다. 이어 "AI가 사람을 대체하는 게 아니라 AI를 아는 사람이 모르는 사람을 대체하는 사회가 온다"고 덧붙였다. 기술 인프라인 워크벤치에선 단순 디지털 트윈을 넘어선 '디지털 브레인' 개념을 제시했다. 데이터가 아무리 방대해도 비즈니스적 맥락과 의도가 연결되지 않으면 AI는 올바른 추론을 할 수 없다는 전제에서다. 운영기술(OT)과 정보기술(IT)을 연결하고 데이터 정의를 표준화해 통합 산업 데이터 플랫폼을 구축하는 것이 선행돼야 한다. 이 기반이 없으면 각각의 AI 에이전트는 고립된 섬으로 남을 수밖에 없다. 엄 전무는 "데이터가 있어도 맥락과 의도가 없으면 기계는 제대로 추론하지 못한다"며 "이 두 가지는 인간만이 부여할 수 있다"고 짚었다. 실제 사례도 제시됐다. BMW는 액센츄어와 함께 기업 전체에 AI 에이전트를 배포하는 'EKHO(Enterprise Knowledge Harmonizer and Orchestrator)' 플랫폼을 구축해 차량 구성 처리 속도를 30% 높이고 전사 생산성을 40% 향상했다. 에어버스는 항공기 최종 조립 공정에 딥러닝 AI를 도입해 날개 부착 등 주요 작업의 완료 여부를 자동으로 인식하고 기록하는 시스템을 갖췄다. 조립 정확도 향상과 함께 제조 비용도 절감했다. 다만 전사적 혁신으로 나아가기까지 넘어야 할 산이 적지 않다는 게 엄 전무의 진단이다. 분기별 실적 사이클을 중시하는 제조업 특성상 장기 투자를 지속하기 어렵기 때문이다. 이 외에도 레거시 시스템에 갇힌 데이터 사일로, 제조와 AI 언어를 동시에 구사하는 인재 부족, AI 권고 이행 시 책임 소재 불명확, 반복되는 변화에 지친 조직 내 회의론 등이 현실적인 장벽으로 꼽힌다. 엄 전무는 "대규모 AI가 수익을 실현하기까지 최소 18개월에서 2년의 지속 투자가 필요하다"며 "이 시간을 버티는 것 자체가 전략"이라고 설명했다. 액센츄어는 삼성SDS와 에이전틱 AI 기반 산업 솔루션을 공동 개발 중이다. 이를 통해 국내 제조 기업의 전사적 리인벤션을 지원한다는 구상이다. 회사는 2023년 이후 제조·엔지니어링 등 산업 특화 AI·데이터 자산 포트폴리오에 약 4조원을 투자해 왔다. 검증된 자산을 기반으로 고객사의 가치 실현 시간을 앞당기는 것이 투자의 목적이다. 엄 전무는 "3W를 동시에 구축하면 AI 플라이휠이 작동하기 시작한다"며 "18개월 걸리던 유스케이스(적용 가능 사례) 배포가 6개월, 나아가 2~3주로 단축되는 사례가 실제로 나오고 있다"고 말했다.

2026.04.17 12:25이나연 기자

[현장] 실패율 높은 AI 전환…팔란티어 "해법은 온톨로지"

팔란티어가 데이터 중심 '엔터프라이즈 인공지능(AI)' 전략을 바탕으로 기업 AI 전환(AX) 방향성을 제시했다. 단순 모델 도입을 넘어 데이터·로직·액션을 통합한 구조를 통해 AI가 실제 의사결정과 운영에 관여해야 한다는 제언이다. 권남오 팔란티어 기술 총괄은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "엔터프라이즈 AI는 단순 자동화를 넘어 기업 운영의 핵심 구성 요소로 들어가야 한다"며 "의사결정과 실행, 문제 해결까지 직접 수행하는 것이 궁극적인 목표"라고 강조했다. 이날 권 총괄은 발표를 통해 실제 고객 사례와 함께 기업 환경에서 AI를 성공적으로 적용하기 위한 전략과 한계를 짚었다. 그는 현재 많은 기업의 AI 프로젝트가 기대 대비 성과를 내지 못하고 있다고 진단했다. 전체 AI 프로젝트의 상당수가 실패하고 있다고 언급하며 그 원인으로 ▲오퍼레이션을 고려하지 않은 도입 ▲AI가 이해할 수 있는 컨텍스트 부족 ▲조직·전략 부재 등을 꼽았다. 특히 단순한 챗봇이나 개별 에이전트 구축에 머무는 접근 방식은 실제 업무 변화를 이끌지 못한다고 지적했다. 프로젝트는 성공했다고 평가되지만 현장에선 업무 방식이 바뀌지 않는 '형식적 AI 도입'에 그치는 사례가 많다는 설명이다. 권 총괄은 "에이전트 수를 늘리는 데에만 집중한 프로젝트는 시간이 지나면 아무도 사용하지 않는 경우가 많다"며 "업무를 어떻게 바꿀지에 대한 정의 없이 시작된 AI 프로젝트는 실패할 가능성이 높다"고 설명했다. 또 다른 핵심 문제로는 '컨텍스트 부족'을 지목했다. AI가 기업의 데이터를 제대로 이해하지 못하는 상태에서 프로젝트가 추진되면서 기대했던 자동화나 의사결정 지원이 제대로 작동하지 않는다는 것이다. 그는 "AI에게 기업의 데이터와 언어, 업무 구조를 이해시키지 않으면 아무리 뛰어난 모델을 써도 제대로 작동하지 않는다"며 "지도 없이 목적지만 주고 길을 찾으라고 하는 것과 같다"고 말했다. 팔란티어는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 개념으로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 있다. 온톨로지는 기업 내 데이터, 비즈니스 로직, 실제 업무 액션을 하나의 구조로 연결해 AI가 기업 운영을 이해할 수 있도록 만드는 체계다. 단순 데이터 통합을 넘어 기업 의사결정 기준과 업무 흐름까지 포함한다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI는 단순 분석을 넘어 실제 업무 실행까지 이어지는 구조를 갖출 수 있다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI의 핵심은 데이터·로직·액션이 모두 연결된 구조를 만드는 것"이라며 "온톨로지를 기반으로 해야 AI가 실질적인 의사결정과 자동화를 수행할 수 있다"고 강조했다. 또 엔터프라이즈 AI 구현을 위해 전사 단위 디지털 트윈 구축도 필요하다고 밝혔다. 기업의 운영 방식과 데이터 흐름을 디지털로 재현해 AI가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다. 이 과정은 한 번에 구축하는 것이 아닌 특정 영역에서 시작해 점진적으로 확장하는 방식이 효과적으로 평가된다. 실제 팔란티어 고객 사례에서도 단일 프로젝트에서 시작해 공급망, 운영 등으로 확산하는 방식이 적용되고 있다. 회사는 궁극적으로 AI가 인간과 협업하며 문제를 발견하고 해결하는 단계까지 발전해야 한다고 보고 있다. 이를 위해선 기술뿐 아니라 조직 구조와 운영 방식까지 함께 변화해야 한다는 제언이다. 팔란티어는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 중심의 접근 방식으로 지원에 나서고 있다. FDE는 엔지니어가 고객 현장에 직접 투입돼 실제 업무 환경과 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 이를 해결하는 맞춤형 AI 솔루션을 설계·구축하는 방식이다. 단순 기술 공급을 넘어 현장 중심의 문제 해결을 통해 AI를 기업 운영에 밀착시키는 전략으로, 데이터와 비즈니스 로직, 실행까지 연결하는 엔터프라이즈 AI 구현이 핵심 목표다. 권 총괄은 "기업의 AX는 기술 도입이 아니라 조직과 운영 방식의 변화"라며 "AI가 이해할 수 있는 기업 구조를 만드는 것이 성공의 출발점"이라고 밝혔다. 이어 "데이터와 온톨로지를 기반으로 한 엔터프라이즈 AI가 구축돼야만 AI가 실제 업무에서 가치를 만들어낼 수 있다"며 "이러한 접근을 통해 기업의 근본적인 체질 변화까지 이끌 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.17 12:18한정호 기자

바디프랜드, '헬스케어로봇 페스타' 진행... 최대 30만원 할인 혜택

바디프랜드가 가정의 달을 기념해 연중 최대 규모 프로모션 '헬스케어로봇 페스타'를 5월 말까지 진행한다고 17일 밝혔다. 이번 프로모션은 제품 가격 할인에 라운지 체험 예약 할인, 경품 이벤트 등을 더해 가족 간의 의미를 되새길 수 있게 기획됐다. 프로모션 제품은 웨어러블 AI 헬스케어로봇 ▲733을 비롯해, ▲다빈치 AI, ▲퀀텀 AI 등 AI 기능이 탑재된 신제품들이 포함됐다. ▲퀀텀 Audio Speakers by Bang&Olufsen ▲에덴로봇 ▲팬텀로봇 ▲팔콘N과 함께 의료기기인 ▲메디컬파라오 ▲메디컬팬텀로봇까지 총 9종이 대상이다. 이번 프로모션을 활용하면, 바디프랜드 최신 기술력이 탑재된 헬스케어로봇을 30만원 할인 혜택을 받고 구매할 수 있다. 여기에 가족 결합, 제품 결합 혜택과 제휴카드 할인 혜택까지 중복 적용 받으면 최대 336만원의 역대급 혜택으로 헬스케어로봇을 선물할 수 있다. 또한 헬스케어로봇과 테슬라 자동차를 한번에 거머쥘 수 있는 경품 축제도 준비돼 있다. 프로모션 기간 중 헬스케어로봇 제품을 계약하는 누구나 총 1억원 상당의 경품 추첨 이벤트에 자동 응모된다. 테슬라 모델Y(1명), 733(1명), 라클라우드 헬스모션(5명), 바디프랜드 미니(100명) 제품이 당첨되는 기회가 주어진다. 오프라인 체험과 연계한 추가 혜택도 풍성하다. 바디프랜드 공식 홈페이지를 통한 회원 가입이나 체험 예약 시 3만원권 할인 쿠폰이 지급되며, 직영 라운지 방문 시 음료 쿠폰, 부모님 동반 시 상품권이 추가 증정된다. 바디프랜드 관계자는 “가정의 달을 맞아 가족 간 건강을 챙길 수 있는 프로모션을 준비했다”며 “건강관리 아이템 선물을 고민 중이라면 AI 헬스케어로봇이 최상의 선택지가 될 것”이라고 말했다. 프로모션에 관한 자세한 정보는 바디프랜드 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2026.04.17 11:17전화평 기자

"20년 뒤 우리 부모님 누가 돌보나"... 초고령사회 대한민국, AI가 해답일까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 오늘, 우리 대한민국은 드디어 초고령사회라는 낯선 문턱을 넘어서고 있습니다. 전체 인구 5명 중 1명이 65세 이상인 시대가 된 거죠. 불과 몇 년 전까지만 해도 멀게만 느껴졌던 이야기가 이제는 우리 집 안의, 그리고 내 부모님의 현실적인 고민으로 다가왔습니다. 당장 20년 뒤를 내다보면 상황은 더 심각해요. 노인들을 돌볼 사람은 턱없이 부족하고, 기존의 시스템은 한계를 드러내고 있거든요. 과연 우리는 이 거대한 파도를 어떻게 넘어야 할까요? 최근 AI 전문가들이 이 문제를 두고 치열하게 머리를 맞댔습니다. 기술이 해결할 수 있다는 낙관과 현실적인 한계의 충돌 가장 먼저 뜨거운 논쟁이 붙은 지점은 역시 AI와 같은 첨단 기술의 역할이었습니다. 기술을 긍정적으로 바라보는 쪽에서는 인공지능과 로봇이 돌봄 인력 부족 문제를 해결할 구세주가 될 것이라고 믿고 있어요. 단순히 사람을 돕는 수준을 넘어, 센서가 위험을 미리 감지하고 로봇이 노인들의 이동을 직접 돕는 식으로 돌봄의 패러다임을 완전히 바꿀 수 있다는 거죠. 이렇게 되면 요양보호사 한 명이 감당해야 할 업무량이 획기적으로 줄어들고, 결국 돌봄의 질도 높아질 수 있다는 논리입니다. 하지만 반대쪽의 목소리도 만만치 않았습니다. 아무리 기술이 좋아져도 돌봄의 본질은 결국 사람과 사람 사이의 온기라는 점을 강조하거든요. 기계가 밥을 차려줄 수는 있어도 외로움까지 달래줄 수는 없다는 거죠. 특히 지금의 어르신들이 복잡한 AI 기기를 능숙하게 다루기 어렵다는 디지털 소외 문제도 큰 장벽으로 지적됐습니다. 결국 기술은 보조적인 도구일 뿐이지, 사람의 자리를 대신하기엔 한계가 명확하다는 시각이 팽팽하게 맞섰습니다. AI 전문가들이 진단한 돌봄 시장의 논점 이동과 합의점 이번 논의에서 가장 흥미로웠던 부분은 대화의 중심이 기술 그 자체에서 노동 시장의 구조적인 문제로 옮겨갔다는 점입니다. 전문가들은 처음에는 "AI가 얼마나 똑똑한가"를 따지다가, 나중에는 "왜 돌봄 현장에 사람이 오지 않는가"라는 더 근본적인 질문에 도달했습니다. 여기서 전문가들 사이에 공감대가 형성된 중요한 포인트들이 발견되었죠. 먼저, 돌봄 노동시장의 이중구조 문제가 심각하다는 점에는 모두가 동의했습니다. 현재 요양보호사들의 임금은 최저임금 수준에 머물러 있고, 하는 일에 비해 사회적인 대우도 낮다는 것이 공통된 진단이었습니다. 이런 상황에서는 아무리 좋은 AI를 현장에 가져다 놓아도 이를 운영할 숙련된 사람이 유입되지 않을 것이라는 뼈아픈 지적이 나왔습니다. 즉, 기술 도입보다 앞서야 할 것은 돌봄 노동에 대한 정당한 가치 인정과 임금 현실화라는 논리로 흐름이 바뀐 것입니다. 또한, 정책의 방향성도 단순히 예산을 늘리는 '양적 확대'에서 '질적 연계'로 이동해야 한다는 합의가 있었습니다. 지금도 고령화 관련 정책은 많지만, 제각각 따로 놀다 보니 정작 필요한 사람이 혜택을 받지 못하는 사각지대가 생긴다는 거죠. 2026년부터 시행되는 지역사회 통합 돌봄 계획이 실질적인 효과를 거두려면 지자체와 민간, 그리고 의료 시스템이 하나로 묶이는 거버넌스가 반드시 필요하다는 결론에 다다랐습니다. 결국 남은 과제와 우리가 준비해야 할 것들 토론의 끝자락에서 전문가들은 기술과 정책만으로 모든 문제를 해결할 수는 없다는 점을 다시 한번 확인했습니다. AI가 돌봄 인력의 업무를 30% 정도 줄여줄 수는 있겠지만, 그 남은 공간을 무엇으로 채울지는 여전히 우리의 몫으로 남아 있습니다. 인구 구조의 변화는 이미 정해진 미래이고, 우리가 할 수 있는 일은 그 충격을 얼마나 지혜롭게 분산하느결국 돌봄은 돈이나 기술의 문제를 넘어 우리가 어떤 사회를 만들고 싶은지에 대한 가치관의 문제입니다. 부모님을 기계의 손에만 맡길 것인지, 아니면 기술의 도움을 받아 사람이 더 인간답게 돌볼 수 있는 환경을 만들 것인지 선택해야 하죠. 재정적인 부담이 커지고 인력이 부족해지는 이 엄중한 현실 속에서, 우리 사회가 내놓을 답은 무엇일까요? 기술은 분명 길을 안내하는 나침반이 될 수 있겠지만, 그 길을 직접 걸어가는 것은 결국 우리 사람들의 의지일 것입니다. 사회적 돌봄의 책임은 특정 주체가 아닌 우리 모두의 연대로 완성됩니다. 판단의 끝에는 항상 사람이 있어야 하니까요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/285b3743.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.17 11:17AMEET

"디자인 툴에서 업무 OS로"…캔바, AI 통합 플랫폼 공개

캔바가 생성형 인공지능(AI)으로 업무 전반을 통합 관리하는 플랫폼을 내놨다. 캔바는 미국 로스앤젤레스에서 열린 '캔바 크리에이트'에서 '캔바 AI 2.0'을 공개했다고 17일 밝혔다. 이번 업데이트는 기존 디자인 중심 서비스에서 업무 수행 플랫폼으로 확장하는 것이 핵심이다. 캔바 AI 2.0은 아이디어 생성부터 결과물 완성까지 전 과정을 지원하는 대화형 에이전트 기반 구조로 설계됐다. 자연어 입력만으로 디자인을 생성하고 수정하며 반복 작업까지 이어지는 흐름을 한 인터페이스에서 처리한다. 특히 내부 조율 레이어를 통해 다양한 기능을 연결하는 '에이전트 기반 조율' 구조가 핵심이다. 사용자는 목표나 간단한 브리프를 입력하면 적절한 도구를 자동 선택해 멀티채널 결과물을 한 번에 완성할 수 있다. 디자인 수정 방식도 객체 단위로 세분화됐다. 특정 요소만 정밀하게 수정해도 전체 레이아웃에 영향을 주지 않으며 결과물은 레이어 구조를 유지한 채 편집 가능한 상태로 제공된다. 사용자 맞춤형 기능도 강화됐다. '맞춤 기록' 기능은 사용자의 작업 방식과 브랜드 기준을 학습해 프로젝트 전반에 자동 적용하며 협업 환경에서도 일관성을 유지하도록 지원한다. 캔바는 업무 통합 기능을 기존보다 확장했다고 밝혔다. 슬랙, 노션, 줌, 허브스팟, 지메일, 구글 드라이브, 구글 캘린더 등 외부 서비스와 연결해 콘텐츠 생성과 업무 흐름을 하나로 묶는다. 회의 녹취를 요약하거나 이메일을 제안서로 변환하는 등 실제 업무 자동화가 가능해졌다. 예약 작업 기능을 통해 반복 업무 자동화도 지원한다. 웹 리서치 기능은 정보 수집부터 디자인 반영까지 한 번에 수행하며 브랜드 인텔리전스는 모든 결과물에 브랜드 기준을 자동 적용한다. 또 '캔바 코드 2.0'과 '시트 AI'를 통해 인터랙티브 콘텐츠 제작과 데이터 기반 문서 생성까지 플랫폼 내에서 처리할 수 있다. HTML 불러오기 기능도 추가돼 기존 자산을 쉽게 통합할 수 있게 했다. 캔바 AI 2.0은 이달 16일부터 리서치 프리뷰 형태로 선착순 100만 명에게 우선 제공된다. 이후 수 주에 걸쳐 사용자 범위를 확대할 계획이다. 캔바는 "캔바 AI 2.0은 아이디어 발단부터 최종 결과물까지 창작 전 과정을 아우르는 대화형 에이전트 플랫폼"이라며 "디자인을 넘어 팀의 업무 전반을 지원하는 핵심 플랫폼으로 재정의한다"고 밝혔다.

2026.04.17 11:09김미정 기자

[현장] 삼성SDS "AI 풀스택·파트너십 확대…신뢰받는 AX 파트너로 도약"

삼성SDS가 인공지능(AI) 전 영역을 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 앞세워 기업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 인프라부터 플랫폼·솔루션·운영까지 전 단계를 통합 지원하는 구조를 통해 단순 기술 도입을 넘어 실제 업무 혁신과 성과 창출을 이끈다는 목표다. 한상원 삼성SDS MSP사업팀 상무는 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다"며 "우리는 AI 풀스택 역량을 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 AX 파트너 역할을 수행할 것"이라고 강조했다. 이날 행사는 제조·유통·서비스 산업을 중심으로 AX 전략과 실제 적용 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 삼성SDS뿐만 아니라 글로벌 파트너사인 액센츄어, 팔란티어, PTC 등이 참여해 산업별 AI 적용 방향과 인사이트를 제시했다. 삼성SDS는 AI 확산 흐름이 단순 자동화 단계를 넘어 에이전틱 AI 중심으로 진화 중이라고 진단했다. 기존에는 AI가 반복 업무를 지원하는 비서 역할에 머물렀다면, 현재는 협업 동료 수준으로 발전했고 향후에는 스스로 계획하고 실행하는 자율형 AI 에이전트로 진화한다는 설명이다. 기업 업무 환경에서도 변화가 가속화되고 있다. 과거에는 사람이 데이터 수집부터 분석, 실행까지 직접 수행했지만 현재는 업무 흐름 전반에 AI가 개입하는 'AI 인 더 루프' 구조가 자리잡고 있다. 또 앞으로는 여러 AI 에이전트가 협력해 의사결정을 수행할 때 사람도 개입·검증하는 '휴먼 인 더 루프' 구조로 발전할 전망이다. 한 상무는 "AI는 더 이상 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 변화하고 있다"며 "이러한 변화에 대응하기 위해선 기업 데이터, 업무 시스템, 보안까지 통합적으로 고려한 전략이 필요하다"고 말했다. 삼성SDS는 이러한 요구에 대응하기 위해 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 통합한 AI 풀스택 체계를 구축해왔다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 클라우드 인프라와 기업 내부 데이터를 연결하는 AI 플랫폼, 업무 자동화 및 협업 솔루션을 결합해 기업 전반의 AX를 지원한다는 구상이다. 대표 솔루션으로는 협업용 '브리티 코파일럿', 업무 자동화 '브리티 오토메이션' 등이 있다. 여기에 SAP, 워크데이, 세일즈포스 등 글로벌 솔루션과 연계한 맞춤형 AI 에이전트를 통해 업무 프로세스 자동화와 생산성 향상을 지원하고 있다. AI 플랫폼 측면에선 자체 개발한 '패브릭스'를 중심으로 거대언어모델(LLM)과 기업 내부 데이터, 업무 시스템을 연결한다. 또 API 허브 'SIIS'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능을 추가해 AI 에이전트가 기존 레거시 시스템과 안전하게 연동될 수 있도록 했다. 글로벌 AI 생태계와의 협력도 강화하고 있다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 최초 '챗GPT 엔터프라이즈'를 리셀러 파트너십을 체결하고 기업 도입을 확산하고 있다. 이 외에도 구글 클라우드와 협력해 온프레미스 환경에서 '제미나이' 모델을 활용할 수 있는 환경도 준비 중이다. 앤트로픽과의 협력도 추진하며 멀티 AI 생태계를 확대 중이다. AI 인프라 측면에선 자체 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 고보안·고가용성 환경을 제공한다. 엔비디아 B300 GPU를 도입했으며 오는 7월에는 국산 AI 반도체 기업인 퓨리오사AI와 클라우드형 신경망처리장치(NPUaaS) 서비스도 출시할 계획이다. 동시에 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 사업자와도 협력해 고객 환경에 맞는 인프라를 제공한다. 삼성SDS는 단순 구축을 넘어 전략 수립부터 운영까지 전 과정을 지원하는 AI 매니지드 서비스 사업도 강화하고 있다. 컨설팅 단계에서 과제 정의와 적용 가능성 검증을 수행하고 구축 단계에선 업종 특화 AI 에이전트를 개발하고 있다. 나아가 운영 단계에선 AI 운영관리와 거버넌스를 통해 안정성 확보를 돕고 있다. 실제 적용 사례도 공개됐다. 삼성SDS가 지원한 정비 분야에선 AI 에이전트를 활용해 진단부터 부품 주문까지 전 과정을 자동화해 작업 시간을 단축하고 비용을 절감했다. 마케팅 분야에선 멀티 에이전트를 통해 데이터 분석과 시장 조사 업무를 자동화해 의사결정 속도를 높였다. 디자인 업무에서도 이미지 생성과 검수 자동화를 통해 생산성을 개선했다. 삼성SDS는 내부적으로도 AI를 전사적으로 확산하고 있다. 플랫폼·프로세스·피플(3P) 관점에서 AX를 추진한 결과, 임직원 생산성이 15% 이상 향상되고 다수 직원이 AI 기반 업무를 수행하는 환경을 구축한 것으로 나타났다. 한 상무는 "AI 풀스택 전략과 글로벌 파트너십을 기반으로 기업이 실제 업무에서 AI 성과를 창출할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 고객의 성공적인 AX 여정을 지원해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.17 10:59한정호 기자

미국 정부, 앤트로픽 '미토스 충격'에 AI 정책 급선회

미국 연방정부의 인공지능(AI) 정책이 '미토스 충격' 이후 급격히 재편되고 있다. 백악관이 제재했던 앤트로픽 모델의 재도입을 검토하는 동시에 앤트로픽의 공백을 메우려던 구글은 기밀 업무용 계약 협의까지 확대하며 미국 정부의 AI 공급망 지형이 복잡한 변곡점에 접어들었다. 16일(현지시간) 블룸버그통신은 그레고리 바바시아 백악관 관리예산국(OMB) 최고정보책임자(CIO)가 최근 전쟁부(국방부)·재무부·상무부·국토안보부·법무부·국무부 등 주요 부처에 이메일을 보내 앤트로픽의 '클로드 미토스' 모델을 정부 기관이 사용할 수 있도록 하는 방안을 마련 중이라고 보도했다. 다만 접속 확정 여부와 도입 시기·방법 등 구체적인 일정은 나오지 않았다. 바바시아 CIO는 해당 이메일에서 "모델 제공업체와 업계 파트너, 정보 당국과 긴밀히 협력해 수정 버전을 정부 기관에 제공하기 전 적절한 보안 규정과 안전장치를 마련하고 있다"고 밝혔다. 미토스는 앤트로픽이 이달 초 발표한 신규 모델로, 전문가 수준의 보안 취약점 탐지 능력을 갖추고 있다는 평가를 받는다. 앤트로픽은 발표 당시 이 모델의 파급력을 고려해 일반 공개를 유보하고 주요 기술·금융 기업에 선제공하겠다고 밝혔다. 이후 각국 정부와 금융 당국이 긴급회의를 여는 등 파장이 이어졌다. 도널드 트럼프 대통령의 지침에 따라 앤트로픽 모델 사용을 중단했던 재무부마저 미토스 접속 권한 확보를 위한 협의에 나선 것으로 전해졌다. 사실상 정부 전반의 기조 전환으로 읽히는 대목이다. 앤트로픽이 재도입 국면을 맞는 사이 구글은 전쟁부와 기밀 업무용 AI 계약 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 전쟁부는 군사 등 기밀 업무에 구글의 '제미나이'를 '모든 합법적 용도'로 활용하는 방안을 검토하고 있다. 협의 과정에서 구글은 대규모 감시와 인간의 감독 없는 자율 살상 무기에 AI를 사용할 수 없도록 하는 조항을 제안한 것으로 전해졌다. 이 조건은 앤트로픽이 지난 2월 전쟁부에 요구했다가 '공급망 위험' 기업으로 지정되고 소송까지 이어진 내용이다. 그러나 오픈AI가 동일한 조건을 유지한 채 전쟁부와 계약을 맺으면서 구글도 같은 방식으로 협상 테이블에 오를 수 있게 됐다. 계약이 성사되면 전쟁부는 챗GPT와 제미나이를 기밀 업무에 동시 활용할 수 있게 된다. 구글의 이번 행보는 2018년 드론 표적 분석 프로젝트인 '메이븐'에서 직원 반발로 발을 뺀 이후 군사 부문과 거리를 뒀던 과거와 대비된다. 구글은 지난해 2월 AI를 무기·감시에 사용할 수 없다는 원칙 조항을 삭제하고 공공 부문 사업을 확장하고 있다. 전담 조직인 '구글 공공부문'은 2025년부터 2027년까지 60억 달러(약 8조8000억원) 규모의 신규 수주를 목표로 삼고 있다. 구글은 지난달 이미 비기밀 업무용 전쟁부 AI 플랫폼 'GenAI.mil'에 자사 에이전트 도구를 도입했다. 이에 대해 에밀 마이클 전쟁부 연구공학 담당 차관 겸 최고기술책임자(CTO)는 "기밀·극비 업무에도 순차적으로 적용할 것"이라고 말했다.

2026.04.17 10:57이나연 기자

중동 이어 아시아로…국내 AI 기업들, ADB 무대서 '풀스택' 경쟁력 입증

국내 인공지능(AI) 기업들이 아시아개발은행(ADB) 무대에서 한국형 AI 생태계의 우수성을 알리며 개발도상국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 반도체부터 모델, 서비스에 이르는 AI 전주기 통합 모델을 통해 개도국의 디지털 전환 해법을 제시하며 공적개발원조(ODA)와 연계한 실질적인 사업화 가능성을 확인했다는 평가다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 지난 16일 필리핀 마닐라 아시아개발은행(ADB) 본부에서 열린 'ADB-한국 인공지능 워크숍(ADB&Korea Workshop: Translating Korea's AI Experience into Action for DMCs)'에 참여해 한국형 풀스택 AI 모델과 산업 적용 사례를 발표했다고 17일 밝혔다. 이번 워크숍은 아시아개발은행(ADB)·과학기술정보통신부가 공동 주최했다. 또 ADB 및 개발도상국 정부 관계자를 대상으로 한국의 AI 정책, 인프라, 산업 사례를 공유하고 AI 기반 디지털 전환 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 카자흐스탄, 우즈베키스탄, 몽골, 필리핀 등 개발도상국 정부 관계자와 ADB, 한국 정부 및 공공기관, 산업계 전문가들이 참석했다. KOSA는 풀스택 AI 컨소시엄 소속 기업들과 함께 세션에 참여해 AI 반도체-모델-플랫폼-서비스로 이어지는 통합형 AI 구조를 소개했다. 개발도상국 환경을 고려한 적용 가능성과 실행 중심의 활용 방안을 중점적으로 제시했으며, 메가존클라우드는 중동 지역 AX(인공지능 전환) 사례를 기반으로 산업 적용 모델을 공유했다. 퓨리오사AI, 업스테이지, NC AI는 자사 솔루션과 함께 공공·산업 분야 적용 사례 및 ODA(공적개발원조) 연계 가능 사업 방향을 제안했다. 풀스택 AI 컨소시엄은 KOSA가 2025년 11월 자체 구성한 협력체로, AI 반도체·모델·플랫폼·서비스 기업이 참여하고 있다. 산업 현장에 적용 가능한 전주기 AI 모델을 기반으로 글로벌 시장 진출을 추진하며 현재 중동 지역을 중심으로 PoC(개념검증) 및 사업화 연계를 진행 중이다. 향후 로보틱스·자율시스템과 결합한 '피지컬 AI(Physical AI)' 영역으로의 확장도 검토하고 있다. 발표 후 컨소시엄 기반 풀스택 AI 모델에 대해 다수 참여국의 관심이 이어졌으며 국가 단위 AI 생태계 구축 모델로서의 적용 가능성도 주목받았다. KOSA는 "한국의 풀스택 AI 모델은 반도체부터 서비스까지 전주기를 아우르는 구조로, 개발도상국의 산업 발전 단계에 맞춘 적용이 가능하다"며 "ADB 및 참여국과의 협력을 통해 실질적인 사업 발굴과 성과 창출로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 10:55장유미 기자

삼성·SK, LPDDR 추가 성장동력 확보…테슬라 AI칩 양산 수혜

테슬라의 자체 인공지능(AI) 반도체 양산 확대로 삼성전자·SK하이닉스의 저전력 D램(LPDDR) 수요가 촉진될 전망이다. 테슬라가 구상 중인 차세대 AI칩은 최신 LPDDR 표준인 'LPDDR6'를 탑재할 것으로 알려졌다. 17일 업계에 따르면 테슬라는 자체 AI 반도체에 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 메모리 기업의 최첨단 LPDDR을 채용할 전망이다. 테슬라는 자율주행 및 휴머노이드 로봇 기술을 고도화하기 위해 AI 반도체를 자체 개발해 왔다. 현재 2나노미터(nm) 공정 기반 'AI5'까지 테이프 아웃(Tape-out)에 성공한 상태다. 테이프 아웃은 칩 설계를 완료하고 파운드리 양산 공정에 이관하는 단계를 뜻한다. 차세대 제품 개발도 진행되고 있다. 테슬라는 지난해 하반기 'AI6' 양산을 위해 삼성전자와 22조7600억원 규모 위탁생산 계약을 체결했다. 지난 16일에는 AI6 개선 버전인 AI6.5 양산 계획을 처음 공개했다. AI6.5는 TSMC 2나노 공정을 기반으로 한다. 이로써 테슬라는 AI5와 AI6 시리즈 모두 삼성전자·TSMC를 파운드리로 활용하는 이원화 전략을 취하게 됐다. 향후 칩 생산량 증가를 고려한 결정으로 풀이된다. 당시 일론 머스크 CEO는 "AI6는 미국 텍사스의 삼성전자 2나노 팹을 사용하고, AI6.5는 애리조나의 TSMC 2나노 팹을 사용해 성능을 더욱 향상시킬 것"이라고 밝힌 바 있다. 테슬라의 AI 반도체 양산 확대는 삼성전자, SK하이닉스의 메모리 사업에도 긍정적이다. AI5 및 AI6 시리즈가 최첨단 LPDDR 제품을 탑재하기 때문이다. 세부적으로, AI5용 LPDDR은 SK하이닉스가 주력 벤더 지위에 오른 것으로 파악된다. 테슬라가 최근 공개한 AI5 샘플 역시 SK하이닉스의 LPPDR 제품을 탑재하고 있다. AI6부터는 삼성전자 역시 본격적인 LPDDR 공급망에 합류할 것으로 전망된다. 반도체 업계 관계자는 "AI5는 초기 TSMC가 양산을 수주한 제품으로, SK하이닉스의 LPDDR5X를 채용한 것으로 안다. AI6부터는 삼성전자도 파운드리 및 메모리를 턴키로 공급할 수 있을 것"이라며 "테슬라의 AI칩 라인업 확대는 양사 메모리 사업에 수혜로 작용한다"고 말했다. 특히 AI6 및 AI6.5는 LPDDR6를 탑재할 예정이다. LPDDR6는 8세대 LPDDR로, 지난해 7월 표준이 제정됐다. 메모리의 성능을 좌우하는 대역폭은 10.6~14.4Gbps로 이전 세대인 LPDDR5X(8.5~10.7Gbps) 대비 약 1.5배 가량 향상됐다. LPDDR6의 본격적인 상용화 시점은 이르면 올 하반기다. 이에 고성능컴퓨팅(HPC) 반도체를 설계하는 팹리스 기업들은 이미 LPDDR5X 및 LPDDR6의 설계자산(IP)을 병행 탑재하는 방안을 적극 논의 중인 것으로 알려졌다.

2026.04.17 10:20장경윤 기자

삼성전자, 미국서 가전 기술 세미나 개최... AI 기반 기술 시연

삼성전자가 현지시간 15일부터 이틀간 미국에서 가전 기술 세미나 '더 브리프 뉴욕'을 열었다고 17일 밝혔다. 이번 행사는 뉴저지주 잉글우드 클리프스에 위치한 CEC(Connected Experience Center) 쇼룸에서 현지 미디어와 인플루언서를 대상으로 진행됐다. 삼성전자는 이번 행사에서 가사 노동의 부담을 줄이고 삶의 질을 높이는 AI 가전 기반의 '홈 컴패니언' 시나리오를 소개했다. 특히 삼성전자는 냉장고와 오븐, 로봇청소기에 탑재된 AI 기반의 인식 기술을 통해 일상생활에 실질적인 편의를 제공하는 사례를 시연했다. 2026년형 '비스포크 AI 패밀리허브' 냉장고는 내부 카메라를 통해 식재료의 입출고를 실시간으로 인식하는 'AI 비전' 기능을 갖췄다. 신선식품이나 가공식품뿐 아니라 용기의 라벨까지 인식해 '푸드리스트'에 자동 저장한다. 이를 통해 사용자는 어디서나 냉장고 내 식재료를 실시간으로 확인해 효율적으로 관리할 수 있고, 불필요한 식재료 중복 구매도 효과적으로 줄일 수 있다. '비스포크 AI 오븐'은 사용자 개입을 최소화하면서도 조리 완성도를 높이는 'AI 프로 쿠킹' 기능을 지원한다. 이 기능은 내부 카메라를 기반으로 식재료를 인식해 최적의 조리값을 제안하며, 조리 과정에서 식재료의 색상 변화를 실시간으로 감지하고 필요시 스마트싱스로 사용자에게 알림을 제공해 음식이 타는 것을 방지한다. 또 조리 과정을 타임랩스 영상으로 제작하고 소셜 미디어에 공유할 수 있는 기능도 지원한다. 삼성전자는 고도화된 AI 기반 인식 기술을 청소 영역에도 적용해 청소 성능과 사용자 편의성을 동시에 강화했다. 2026년형 '비스포크 AI 스팀 울트라' 로봇청소기는 RGB 카메라 센서와 적외선 LED를 결합해 기존에 감지하기 어려웠던 투명한 액체까지 회피하거나 집중 청소할 수 있다. 북미 주거·식문화 맞춤형 냉장고 라인업으로 현지 공략 삼성전자는 대용량 식재료 보관과 위생, 공간 효율을 중시하는 북미 소비자들의 라이프스타일을 반영한 신규 냉장고 라인업들도 대거 선보였다. ▲외관은 유지하면서도 내부 보관 공간은 한층 확대한 '스페이스 맥스' ▲대용량의 물을 자동으로 채워주는 '오토 필 정수기' ▲디스펜서를 쇼케이스 안쪽에 배치한 '베버리지 센터' ▲각진 큐브 아이스, 위스키볼 아이스 등 6가지 종류의 얼음을 제공하는 '아이스 메이커' 등 대표적인 특장점을 소개했다. 또한 좌우 4mm의 간격만 있어도 빌트인처럼 빈틈없이 딱 맞게 설치할 수 있는 '제로 클리어런스' 기술이 적용된 프렌치도어 냉장고도 함께 소개했다. 이 밖에도 ▲사용자의 복잡한 자연어 명령을 이해해 맞춤형 가전 경험을 제공하는 '빅스비' ▲개인정보를 안전하게 보호하는 삼성의 차별화된 '녹스' 보안 솔루션 등 초연결 시대의 핵심인 연결성과 보안 기능의 차별성도 강조했다. 문종승 삼성전자 DA 사업부 부사장은 "삼성전자의 AI 가전은 소비자의 삶을 이해하고 돕는 홈 컴패니언으로 진화하고 있다"며 "북미 라이프스타일에 밀착된 특화 기능과 독보적인 AI 생태계 구현해 시장을 적극 공략해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.04.17 10:14전화평 기자

글로벌 기업 리더 4명 중 3명 "불황 와도 AI 투자"…기업 격차 더 벌어져

글로벌 기업 리더 4명 중 3명은 향후 경기 침체 가능성에도 불구하고 인공지능(AI)을 최우선 투자 분야로 유지할 계획인 것으로 나타났다. 투자 확대 흐름과 함께 이를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 실행력에선 기업 간 격차가 뚜렷해지는 분위기다. 17일 'KPMG 글로벌 AI 펄스(Global AI Pulse)'에 따르면 글로벌 리더의 74%는 향후 1년 내 경기 둔화 국면에서도 AI를 핵심 투자 영역으로 유지할 것이라고 응답했다. 또 기업들은 향후 1년간 평균 1억 8600만 달러 규모의 AI 투자를 계획하고 있는 것으로 집계됐다. 이번 조사는 KPMG가 올해 1분기 동안 전 세계 20개국 기업의 AI 투자 및 활용 현황과 영향을 분석한 것으로, 연 매출 10억 달러 이상 기업을 포함한 글로벌 고위 경영진을 대상으로 진행됐다. 조사 대상자들은 AI 도입 효과와 관련해 전체 기업의 64%가 생산성 향상, 비용 절감, 매출 증가, 의사결정 개선 등에서 유의미한 경영 성과를 창출하고 있다고 평가했다. 그러나 AI 거버넌스 체계 고도화, 데이터 프라이버시 및 사이버 리스크 대응, 조직 내 AI 도입 저항 등 복합적인 과제가 상존하면서 상당수 기업은 여전히 실험 및 파일럿 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 반면 전체의 11%에 해당하는 'AI 선도 기업'은 AI 에이전트를 전사적으로 확산하고 업무 프로세스 간 연계를 강화하며 경쟁우위를 확보한 것으로 분석됐다. 특히 AI 에이전트 도입은 빠르게 확산되는 추세로, 32%는 이미 도입 및 확장 단계에 진입했으며 27%는 복수의 AI 에이전트를 조직 전반에 걸쳐 연계·운영 중이다. AI를 통한 가치 창출은 가시화되고 있으나 기업 간 성과 격차는 점차 벌어지는 양상이다. AI 선도 기업의 82%는 AI가 의미 있는 비즈니스 가치를 창출하고 있다고 응답해 일반 기업(62%) 대비 높은 수준을 보였다. 이는 AI를 전사적 혁신 과제로 추진하는 기업과 기존 사업 모델에 부분적으로 적용하는 기업 간 성과 차이가 구조적으로 확대되고 있음을 시사한다. AI 에이전트 활용 측면에서도 이러한 격차는 두드러진다. 기업들은 기술·IT(66%), 운영(55%), 마케팅 및 영업(43%) 등 핵심 기능에 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 단순 자동화를 넘어 부서 간 협업 조율, 의사결정 흐름 관리, 전사적 인사이트 도출 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 특히 선도 기업은 일반 기업 대비 IT(75% vs. 64%), 운영(64% vs. 55%), 마케팅(49% vs. 43%) 등 주요 영역에서 도입 및 확장 속도가 상대적으로 빠른 것으로 나타났다. AI 성과는 기술 자체보다 인적 역량과 조직의 준비 수준에 달려있는 것으로 분석됐다. 인력 투자와 병행해 AI를 확장하는 기업은 그렇지 않은 기업 대비 약 4배 높은 수준의 성과(77% vs. 20%)를 창출한 것으로 나타났다. 선도 기업들은 AI 전문 인력 채용(66%), 인재 확보를 위한 인수합병(36%), AI 에이전트 기반 학습 프로그램 도입(54%) 등을 통해 인재 전략을 재편하고 있다. 또 AI 시대 속에서 기술 역량뿐 아니라 비판적 사고 및 문제 해결력, 적응력과 지속적 학습 능력, 창의적·전략적 사고 등 인간 고유 역량의 중요성도 한층 부각되고 있다. 데이터 보안, 개인정보 보호 및 리스크는 여전히 주요 우려 요인으로, 글로벌 리더의 약 75%가 이에 대해 우려를 표명했다. 다만 AI 성숙도가 높아질수록 리스크 관리에 대한 자신감 역시 함께 높아지는 경향을 보였다. 실험 단계 기업 중 리스크 관리에 자신감을 보인 비율은 20%에 그친 반면, AI 선도 기업에서는 49%로 크게 증가했다. 이는 AI가 실제 운영에 내재화될수록 거버넌스 체계가 점진적으로 강화되는 것으로 풀이된다. 또 선도 기업들은 초기 단계의 리스크보다 데이터 품질 및 통합, AI 거버넌스 고도화, AI 기반 신규 경쟁자의 등장 등 확장 국면에서의 구조적 과제에 보다 주목하고 있는 것으로 분석됐다. 이동근 삼정KPMG AI센터장은 "선도 기업들은 AI 에이전트를 활용해 업무 프로세스를 재구성하고 조직 전반의 의사결정 체계를 혁신하고 있다"며 "신뢰 기반의 AI 거버넌스 체계 구축과 함께 인재, 교육, 변화관리 투자가 병행돼야 지속 가능한 AI 확산과 성과 창출이 가능하다"고 강조했다.

2026.04.17 09:44장유미 기자

네이버, 중국 AI 모델 걷어낸다…독자 비전 인코더 개발

정부 주도의 소버린(주권) 인공지능(AI) 개발 프로젝트 참여 당시 기술 독자성 논란에 휩싸였던 네이버가 자체 개발한 비전 인코더를 멀티모달 AI 모델에 전면 적용한다. 중국산 모델을 차용해 제기됐던 논란을 해소하는 동시에 한국어·한국 문화 특화 멀티모달 경쟁력을 확보하기 위한 행보로 풀이된다. 17일 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 초 독자 비전 인코더 개발을 마치고 자사 멀티모달 모델 전반에 이를 탑재하기 위한 내재화 작업에 착수했다. 비전 인코더는 이미지·영상 정보를 AI가 처리 가능한 형태로 변환하는 모듈로, 텍스트·이미지·음성을 종합 처리하는 멀티모달 모델에서 시신경 역할을 담당한다. 네이버클라우드가 이번에 완성한 비전 인코더는 기존 자체 기술인 'VUClip'을 대폭 개선한 버전으로, 오픈소스 생태계에서 검증된 큐원 등 최상위권 인코더와 대등한 성능을 확보한 것으로 전해졌다. 특히 AI를 학습 단계부터 한국어로 훈련시켜 별도 번역 과정 없이 이미지와 한국어를 직접 연결하는 구조를 갖췄다. 글로벌 인코더들이 제주 '하르방' 이미지를 단순히 '석상(Statue)'으로 인식하는 것과 달리, 네이버 모델은 이미지 입력 즉시 '하르방'이라는 한글 단어를 직접 떠올리는 식이다. 앞서 네이버클라우드는 올해 초 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 사업에서 자사 멀티모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크'에 큐원 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 일부 활용했다가 논란을 빚었다. 학습 초기 단계부터 자체 기술로 구축하는 '프롬 스크래치' 원칙을 표방한 독파모 사업 취지와 맞지 않는다는 비판이 제기됐기 때문이다. 당시 네이버클라우드는 "비전 인코더는 언제든 교체 가능하며 교체 불가능한 핵심 영역도 아니다"라는 입장을 밝힌 바 있다. 이미 오픈소스로 공개된 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크의 인코더 교체 여부는 아직 결정되지 않은 것으로 알려졌다. 네이버클라우드 관계자는 "자체 개발한 비전 인코더를 멀티모달 모델에 적용할 계획"이라며 "해당 시점은 아직 확정되지 않았다"고 말했다.

2026.04.17 09:31이나연 기자

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