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[AI는 지금] 中, AI 연인 규제 칼 빼들었다…"미성년자 가상 연애 금지"

중국 정부가 가상 연인이나 캐릭터 AI 등 인간의 감정을 모방하는 '인공지능(AI) 의인화 서비스'를 정조준한 고강도 규제안을 시행한다. 생성형 AI의 가짜뉴스나 저작권 침해를 넘어 인간과 AI 간의 '정서적 유대'가 초래할 사회·정치적 리스크를 국가가 직접 관리하겠다는 의도다. 이에 청소년층을 중심으로 급성장하던 소셜 AI 업계의 비즈니스 모델에 타격이 불가피하다는 분석이 나온다. 24일 업계에 따르면 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)을 비롯한 5개 부처는 이 같은 내용을 골자로 한 '인공지능 의인화 상호작용 서비스 관리 잠정방법'을 공동 발표하고 오는 7월 15일부터 정식 시행할 예정이다. "선 넘는 AI 연인 금지"…과몰입 비즈니스에 '제동' 이번 잠정방법의 핵심은 단순한 정보 제공형 AI가 아닌 '자연인의 인격 특징과 사고방식, 소통 방식을 모방해 지속적인 정서적 동반·지지 서비스를 제공하는 AI'를 독자적인 규제 틀 안으로 끌어들였다는 점이다. 가상 연인뿐 아니라 스마트 NPC, AI 동반자 등 사용자와 지속적으로 감정을 교류하는 AI 서비스가 규제 대상에 포함될 수 있다. 가장 큰 타격이 예상되는 곳은 가상 연인이나 캐릭터형 챗봇을 서비스하는 플랫폼 기업들이다. 규제안은 AI가 사용자의 자해를 조장하거나 과도하게 비위를 맞춰 맹목적인 의존 및 중독을 유도해 현실의 인간관계를 훼손하는 행위를 엄격히 금지했다. 정서적 유대감을 악용해 사용자가 비합리적인 결정을 내리도록 유도하고 합법적 권익을 침해하는 것도 불가능해진다. 특히 주 소비층 중 하나인 미성년자 대상 비즈니스는 대폭 제한된다. 18세 미만 청소년에게 가상 친족이나 가상 연인 등 친밀 관계를 모방한 서비스를 제공하는 것은 금지된다. 14세 미만 아동에게 기타 의인화 상호작용 서비스를 제공할 때는 부모 등 보호자의 동의를 구해야 한다. 또 시간 제한과 현실 환기 알림 기능을 갖춘 '미성년자 모드'를 의무적으로 탑재해야 한다. 일반 사용자 대상의 이용 시간 관리도 까다로워진다. 사용자가 AI와 2시간을 초과해 연속 대화할 경우 서비스 제공자는 대화창이나 팝업 등을 통해 사용 시간에 주의하도록 알려야 한다. 청소년 파고든 AI 동반자…中 규제 명분 됐다 중국 당국이 이처럼 강력한 규제에 나선 것은 해외의 비극적 선례와 현지 시장의 급격한 팽창이 주효했다. 실제 지난 2024년 미국에서는 14세 소년이 소셜 AI 플랫폼 '캐릭터닷AI(Character.ai)'의 챗봇과 장기간 대화한 후 스스로 목숨을 끊는 사건이 발생했다. 유가족은 챗봇이 아들의 자살을 부추겼다고 주장하며 소송을 제기했고 올해 초 구글 등 관련 기업들과 합의 절차에 들어갔다. 심리적으로 취약한 상태의 사용자가 맹목적으로 동조하는 AI와 깊은 관계를 맺었을 때 초래될 수 있는 위험성이 수면 위로 떠오른 사례다. 현지 가상 반려 시장이 막대한 현금이 도는 대형 산업으로 빠르게 성장한 점도 정부 개입을 재촉했다. 중국 AI 스타트업 미니맥스의 가상 반려 플랫폼 '별의 들판(해외 서비스명 토키)'은 누적 사용자 1억 4700만 명을 돌파했다. 미니맥스 투자설명서에 따르면 이 단일 앱에서만 지난해 3분기까지 1875만 달러(약 259억원)의 매출이 발생했다. 바이트댄스의 동종 서비스인 '고양이 상자' 역시 주요 가상 반려 서비스로 꼽히며 시장 확대에 불을 붙였다. 자해·자살 위험 징후 식별 의무…기업 부담 급증 정부의 관리 책임이 민간 기업으로 확대되면서 업계의 리스크 관리 비용도 대폭 늘어날 전망이다. 잠정방법에 따르면 AI 기업은 사용자의 심리적·안전상 위험을 적시에 식별하고 대응해야 한다. 사용자가 자해·자살 징후를 보이거나 막대한 재산 손실 위험에 직면했을 때 단순히 위로 문구를 띄우는 수준을 넘어 보호자나 긴급 연락처로 연락해 개입해야 하는 의무가 부과된다. 이를 위해 기업은 긴급 대응 조직과 인력을 상시 운용해야 할 가능성이 커졌다. 데이터를 확보해 모델을 고도화하려던 소셜 AI 특유의 '데이터 플라이휠(Data Flywheel)' 전략에도 제동이 걸렸다. 사용자가 별도로 단독 동의를 하지 않는 한 채팅 내용 등 민감한 개인정보가 포함된 상호작용 데이터는 AI 모델 학습에 재활용할 수 없기 때문이다. 글로벌 게임 및 애플리케이션 업계의 셈법도 복잡해졌다. 중국 텐센트의 게임 '화평정영'에 도입된 것과 같은 단순 전투 보조용 AI는 규제 대상에서 제외될 가능성이 높지만, 대사와 텍스트가 실시간으로 생성되고 사용자와 지속적 정서 상호작용을 제공하는 롤플레잉(RPG) 형식의 스마트 NPC는 관리 대상에 포함될 수 있다. 중국 진출을 노리는 글로벌 게임사들의 프롬프트 및 알고리즘 수정 부담도 커질 전망이다. 시장 진입 장벽 역시 높아진다. 가입자 100만 명 또는 월간 활성 사용자(MAU) 10만 명을 초과하는 서비스는 관할 성급 사이버 공간 관리 부서에 보안 평가 보고서를 의무적으로 제출해야 한다. 업계 관계자는 "밀폐된 1:1 공간에서 AI가 체제에 반하는 사상을 주입하는 정치적 리스크와 청년층이 현실 연애를 기피해 인구 절벽을 심화시킬 수 있다는 사회적 부작용을 중국 당국이 우려한 결과"라며 "엔터테인먼트 중심의 가상 캐릭터 AI는 당분간 위축될 수밖에 없고, 업계는 노인 돌봄(실버 케어)이나 아동 교육 등 정부가 장려하는 공익적 영역으로 사업 모델을 선회할 가능성이 크다"고 진단했다.

2026.05.24 09:00장유미 기자

[AI는 지금] "돈보다 AGI"…딥시크, 15조 투자 유치로 오픈AI 추격전 나서

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 100억 달러(약 15조 1739억원) 규모 투자 유치를 추진하는 가운데 단기 수익화보다 인공일반지능(AGI) 연구를 우선하겠다는 방침을 투자자들에게 밝힌 것으로 알려졌다. 오픈소스 AI 모델을 앞세워 글로벌 AI 시장에서 존재감을 키운 딥시크가 대규모 자금 확보를 계기로 기술 개발 중심 전략을 더 강화하는 모습이다. 블룸버그통신은 22일(현지시간) 사안에 정통한 관계자들을 인용해 딥시크 경영진이 현재 진행 중인 700억 위안(약 100억 달러) 규모 투자 유치 과정에서 잠재 투자자들에게 "단기 상업화보다 획기적인 AI 연구를 우선하겠다"는 입장을 전달했다고 보도했다. 창업자 량원펑은 최소 한 차례 투자자 회의에서 오픈소스 AI 모델 개발을 지속하는 동시에 AGI 달성을 장기 목표로 삼겠다고 밝힌 것으로 전해졌다. 그는 수익화보다 기술 한계를 넓히는 것이 회사의 핵심 목표라는 점을 분명히 한 것으로 알려졌다. 이번 투자 유치가 성사될 경우 딥시크의 투자 전 기업가치는 약 450억 달러 수준으로 평가될 수 있다. 투자자로는 중국 정부가 전략 AI 프로젝트 육성을 위해 조성한 국가 인공지능 산업 투자 펀드가 유력하게 거론된다. 텐센트홀딩스, IDG캐피털, 모놀리스캐피털도 참여를 논의 중인 것으로 알려졌다. 국가 인공지능 산업 투자 펀드는 이번 투자 라운드에서 약 100억 위안 출자를 논의 중인 것으로 알려졌다. 정부 지원 펀드의 참여는 중국이 딥시크를 오픈AI에 맞설 핵심 AI 기업으로 보고 있음을 보여주는 대목이다. 월스트리트저널은 앞서 해당 펀드가 딥시크에 약 500억 달러 기업가치로 투자하는 방안을 진전된 단계에서 논의하고 있다고 보도한 바 있다. 앞서 딥시크는 지난해 저비용 AI 모델을 선보이며 미국 실리콘밸리에 충격을 줬다. 이후 중국 오픈소스 AI 모델 확산을 이끈 대표 기업으로 자리 잡았다. 알리바바의 큐원(Qwen) 등 중국 주요 AI 플랫폼도 개방형 모델 전략을 앞세워 글로벌 개발자 생태계 확대에 나서고 있다. 다만 AI 업계 전반에선 수익성 압박도 커지고 있다. 글로벌 빅테크와 AI 스타트업들이 컴퓨팅 인프라 구축에 막대한 자금을 투입한 만큼, 시장에서는 AI 모델 성능뿐 아니라 매출 창출 능력을 요구하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽이 기업공개(IPO)와 신규 수익 모델을 모색하는 것도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. 이 같은 상황에서 딥시크의 연구 우선 전략은 중국식 AI 경쟁 구도를 보여주는 사례로 꼽힌다. 단기 매출보다 모델 성능, 오픈소스 생태계, AGI 기술 주도권 확보에 무게를 두는 방식이다. 여기에 중국 정부 자금까지 가세할 경우 딥시크는 기술 개발과 인재 확보, 컴퓨팅 자원 확충에서 한층 공격적인 행보를 보일 가능성이 있다. 딥시크는 최근 에이전트형 AI 분야로도 사업 영역을 넓히고 있다. 사람의 개입 없이 업무를 수행하는 AI 소프트웨어에 대한 관심이 커지면서 모델 개발을 넘어 실제 작업 자동화 영역까지 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 블룸버그 인텔리전스는 "아시아 AI 모델은 토큰 기반 경제로 이동하면서 미국과 분리되는 흐름을 보이고 있다"며 "중국은 낮은 전력 비용과 방대한 개발자 풀을 활용해 AI 토큰을 거래 가능한 자산처럼 다루고 있다"고 밝혔다.

2026.05.23 07:00장유미 기자

[AI는 지금] "AI가 내 목소리 베꼈다"… 멕시코, 아티스트 AI 보호법 발효

생성형 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 문화·예술계의 저작권 침해 논란과 고용 대체 우려가 글로벌 이슈로 부상한 가운데 멕시코가 전 세계에서 가장 선제적인 수준의 AI 노동·저작권 규제 법안을 전격 시행했다. 22일 업계에 따르면 생성형 AI로부터 아티스트의 권리를 지키기 위해 클라우디아 셰인바움 멕시코 대통령이 제안한 '연방 노동법' 및 '연방 저작권법' 개정안이 최근 상·하원 본회의를 모두 통과해 지난 15일부로 정식 발효됐다. 이번 개정안은 AI를 활용한 목소리 변조(디지털 복제)와 이미지 무단 모사로 현지 아티스트들의 입지가 위축되자, 이를 막기 위해 AI 기술 활용 시 사전 서면 합의와 정당한 대가 지급을 강제한 것이 골자다. 개정 법률에 따르면 앞으로 기업이나 제작사가 AI를 통해 아티스트의 이미지나 음성을 사용할 경우 구체적인 사용 조건과 이에 따른 보수를 계약서 상에 명시적으로 규정해야 한다. 특히 AI를 통한 모사 허용 범위를 '패러디'나 '창작적 모방'으로 엄격히 제한했다. 또 인간의 전문적인 연기나 가창을 아예 대체해 버리는 '시뮬레이션' 행위는 전면 금지된다. 여기에 저작권법 내에서 AI 프로그램은 보호 대상에 포함하되, 타인의 저작권을 침해하며 개발된 AI 프로그램은 법적 보호 대상에서 완전히 제외하는 강력한 차단 장치도 뒀다. 이번 개정안은 그간 모호했던 민간 엔터테인먼트 산업 내 AI 활용 범위에 법적 기준을 제시했다는 점에서 선례가 될 전망이다. 단순히 저작권 개념을 넘어 '인간의 목소리와 이미지' 자체를 고유한 자산이자 노동권의 영역으로 끌어올렸기 때문이다. 이에 따라 중남미 시장을 무대로 삼는 글로벌 OTT, 게임, 광고 제작사들은 AI 모델 학습이나 콘텐츠 합성 단계에서 아티스트와의 계약 프로세스를 원점에서 전면 재점검해야 하는 과제를 안게 됐다. 반면 멕시코 정보기술산업협회(AMITI) 등 현지 테크 업계에선 AI에 대한 명확한 법적 정의 없이 통과돼 사법적 혼란이 생길 수 있고, 계약 규제 강화로 기업들의 비용 부담이 폭등할 것이라는 우려도 교차하고 있다. 아울러 이번 규제가 올해 예정된 미국·멕시코·캐나다 무역협정(USMCA) 2026 리뷰 서포트 과정에서 북미 테크 통상 갈등의 새로운 불씨가 될 수 있다는 분석도 나오고 있다. 업계 관계자는 "멕시코가 할리우드 파업에 이어 AI의 '무단 모사'를 법으로 강력하게 규제하면서, 이제 AI 분쟁은 '데이터 무단 학습' 논란을 넘어 'AI 출력물이 인간의 일자리를 대체하는가'로 급속도로 확장되고 있다"며 "해외 시장을 노리는 국내 제작사나 플랫폼 기업들도 이 같은 글로벌 표준에 맞춘 계약서 작성과 사전 동의 시스템 구축을 서둘러야만 법적 분쟁을 피할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.05.22 17:35장유미 기자

[AI는 지금] 스페이스X가 찜한 커서, 매출 4.5조 찍었다…머스크 90조 베팅 힘 받나

커서가 스페이스X에 인수될 것으로 예상되는 가운데 기업용 개발 인프라 시장에서 존재감을 키우고 있다. 개발자 생산성 도구로 출발한 인공지능(AI) 코딩 서비스가 기업 소프트웨어 개발 환경으로 빠르게 확산되면서 일론 머스크의 AI 전략도 모델·컴퓨팅·개발 도구를 묶는 방향으로 확장되고 있다. 블룸버그통신은 내부 사안에 정통한 관계자를 인용해 커서의 연간 환산 매출이 지난 4월 말 30억 달러(약 4조 5300억원)에 도달했다고 21일(현지시간) 보도했다. 연간 환산 매출은 최근 실적을 기준으로 향후 12개월 매출을 추산한 수치다. 커서는 지난 2월 연간 환산 매출 20억 달러를 넘어선 데 이어 약 두 달 만에 30억 달러 고지에 올라섰다. 기업 고객 기반도 빠르게 확대되고 있다. 커서는 연간 환산 기준으로 각각 10만 달러 이상 지불하는 고객을 3000곳 이상 확보했다. AI 코딩 도구가 개인 개발자용 보조 도구를 넘어 기업 소프트웨어 개발 환경에 빠르게 침투하고 있다는 신호로 풀이된다. 커서는 관련 보도에 대해 논평을 거부했다. 커서는 지난 2023년 AI 코딩 소프트웨어를 출시한 스타트업이다. 개발자가 코드를 작성하고 디버깅하는 과정을 AI가 보조하는 방식으로 성장했다. 최근 소프트웨어 개발 현장에서는 자연어 프롬프트로 코드를 생성·수정하는 '바이브 코딩' 방식이 확산되고 있다. 커서는 이 흐름을 타고 실리콘밸리에서 가장 빠르게 성장한 스타트업 중 하나로 꼽힌다. 커서는 이번 주 최신 AI 코딩 모델 '컴포저 2.5'도 공개했다. 해당 모델 학습에는 스페이스X 데이터센터 일부가 활용된 것으로 알려졌다. AI 코딩 모델 경쟁력이 대규모 컴퓨팅 자원 확보와 직결되는 만큼, 스페이스X와의 결합은 커서의 모델 개발 속도를 높이는 기반이 될 수 있다. 스페이스X는 지난 4월 커서를 600억 달러에 인수할 수 있는 권리를 확보하는 계약을 체결했다. 인수가 무산될 경우 양사 협업 대가로 100억 달러를 지급하는 구조다. 수요일 제출된 기업공개(IPO) 서류에 따르면 스페이스X는 상장 직후 시작되는 30일 기간 동안 커서를 인수할 권리를 갖는다. 커서는 계약 해지 수수료로 현금 15억 달러를 받고, 컴퓨트 계약에 따른 이연 서비스 수수료 85억 달러도 받게 된다. 블룸버그는 스페이스X가 다음 달 12일 상장을 추진 중이라고 전했다. 계획대로 상장이 이뤄지면 커서 인수는 7월께 마무리될 가능성이 있다. 이번 거래는 스페이스X의 AI 전략 강화 행보와 맞물려 있다. 스페이스X는 IPO를 앞두고 머스크의 AI 스타트업 xAI와 결합하고, 우주 데이터센터와 AI 반도체 직접 생산 등 AI 인프라 사업을 적극 추진해 왔다. 커서 인수가 완료되면 스페이스X는 AI 모델 개발에 필요한 컴퓨팅 인프라뿐 아니라 개발자 생산성 도구까지 확보하게 된다. AI 코딩 시장 경쟁도 빠르게 달아오르고 있다. 앤트로픽은 기업용 코딩 제품 '클로드 코드' 사업을 키우고 있고, 오픈AI도 자체 코딩 도구 '코덱스' 개발에 투자를 확대하고 있다. xAI 역시 코딩 도구 개발을 추진해 왔지만 업계에선 오픈AI와 앤트로픽에 비해 뒤처졌다는 평가가 나온다. xAI는 지난 3월 커서 출신 핵심 인력을 영입하며 관련 사업 재정비에 나선 바 있다. 일각에선 스페이스X의 커서 인수가 AI 코딩 도구 시장의 경쟁 축을 바꿀 수 있다고 봤다. AI 개발 도구 경쟁이 모델 성능과 사용자 경험을 넘어 컴퓨팅 인프라, 기업 고객, 플랫폼 생태계 싸움으로 번지고 있어서다. 개발자 도구 시장에서 시작된 경쟁이 AI 인프라 주도권 경쟁으로 확장되는 셈이다. 업계 관계자는 "AI 코딩 도구는 이제 개발자 편의 기능을 넘어 기업의 소프트웨어 생산 방식을 바꾸는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "스페이스X가 커서를 확보하면 AI 모델, 컴퓨팅 자원, 개발 도구를 한데 묶는 머스크식 AI 생태계 구축에 속도가 붙을 것"이라고 말했다.

2026.05.22 11:52장유미 기자

[AI는 지금] '챗GPT'로 돈 버는 오픈AI…상장 앞두고 앤트로픽에 10억 달러 앞섰다

오픈AI가 올해 1분기 동안 60억 달러에 육박하는 매출을 올리며 앤트로픽과의 격차를 벌린 것으로 알려졌다. 기업공개(IPO)를 앞두고 인공지능(AI) 기업들의 몸값 경쟁이 본격화되는 가운데, 오픈AI가 매출 규모 면에서 여전히 선두 지위를 유지하고 있다는 평가가 나온다. 22일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 올해 1분기 약 57억 달러(한화 8조 5500억원) 매출을 기록했다. 이는 같은 기간 경쟁사 앤트로픽보다 약 10억 달러 많은 수준으로, 코딩 AI 도구 코덱스(Codex)와 기업용 제품 판매 확대 등이 매출 성장을 이끈 것으로 전해졌다. 오픈AI는 챗GPT 유료 구독을 중심으로 개인 이용자 기반을 키운 뒤 최근 기업용 AI와 개발자 도구로 수익원을 넓히고 있다. 코딩 AI는 생성형 AI 시장에서 가장 빠르게 유료화가 이뤄지는 분야로 꼽힌다. 개발자 생산성 향상 효과가 비교적 명확한 데다 기업 고객이 비용 절감과 업무 자동화 효과를 직접 측정하기 쉽기 때문이다. 이번 호실적은 오픈AI의 상장 준비와 맞물려 더 주목받고 있다. 월스트리트저널 등 주요 외신들은 오픈AI가 이르면 이번 주 미국 증권거래위원회(SEC)에 비공개 S-1 초안을 제출할 수 있다고 보도했다. 주관사로는 골드만삭스와 모건스탠리 등이 거론된다. 비공개 S-1은 기업이 IPO에 앞서 SEC와 사전 심사를 진행하는 절차다. 통상 실제 공모 절차보다 수개월 앞서 제출된다. 현재 일정대로라면 오픈AI의 상장은 이르면 오는 9월께 가능하다는 관측이 나온다. 시장에선 오픈AI의 상장 기업가치가 1조 달러에 이를 수 있다는 전망도 제기된다. 최근 민간 투자자들이 평가한 오픈AI의 기업가치는 8500억 달러 이상으로 알려졌다. 상장 과정에서 1조 달러에 근접할 경우 페이스북, 알리바바, 사우디 아람코 등 과거 대형 IPO 사례를 뛰어넘는 초대형 상장으로 기록될 수 있다. 다만 매출 성장만으로 오픈AI의 몸값을 설명하기는 어렵다는 시각도 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 전력 비용이 빠르게 늘고 있어서다. 디인포메이션 보도에 따르면 오픈AI가 투자자들에게 제시한 1분기 조정 영업이익률은 마이너스 122% 수준으로 알려졌다. 주식 보상 비용 등을 제외하고도 매출보다 더 큰 비용을 쓰는 구조라는 의미다. 앤트로픽의 추격도 변수다. 오픈AI가 1분기 매출에서는 앞섰지만, 앤트로픽은 기업용 AI 모델 클로드를 앞세워 빠르게 성장하고 있다. 앤트로픽은 올해 1분기에 48억 달러 수준이던 매출이 2분기에 109억 달러까지 늘어날 것으로 전망된다. 일부 보도에서는 앤트로픽이 2분기에 첫 영업흑자 달성을 예상하고 있다는 관측도 나왔다. 매출 추격전은 인프라 확보전으로도 이어지고 있다. AI 서비스 사용량이 늘수록 추론 비용과 데이터센터 부담도 커지기 때문이다. 앤트로픽은 스페이스X 데이터센터를 활용하기 위해 월 12억5000만 달러, 연 150억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 이는 AI 기업들이 매출을 키우는 동시에 막대한 컴퓨팅 비용을 감당해야 하는 구조를 보여준다. 오픈AI가 IPO를 추진하는 것도 대규모 인프라 투자 부담과 무관치 않은 것으로 풀이된다. 생성형 AI 서비스는 이용자가 늘수록 매출도 커지지만, 동시에 모델 운영과 추론에 들어가는 비용도 함께 증가한다. 상장 과정에서 투자자들은 오픈AI가 챗GPT와 코덱스로 만든 매출 성장세를 얼마나 오래 유지할 수 있는지, 데이터센터와 GPU 비용 부담을 어느 수준까지 낮출 수 있는지를 따져볼 것으로 보인다. 다만 오픈AI가 1분기 매출에서 앤트로픽을 앞선 것은 긍정적 신호다. 그러나 1조 달러 안팎의 기업가치를 인정받기 위해서는 챗GPT와 코덱스가 만들어내는 매출 성장세뿐 아니라 AI 인프라 비용을 통제할 수 있다는 점까지 입증해야 하는 과제가 남았다. 업계 관계자는 "AI 기업들의 경쟁은 이제 모델 성능을 넘어 매출 지속성과 비용 구조를 증명하는 단계로 넘어갔다"며 "오픈AI가 1조 달러 안팎의 몸값을 인정받으려면 챗GPT와 코덱스 매출이 반복적으로 유지될 수 있는지, 이용량 증가에 따른 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있는지가 핵심 평가 기준이 될 것"이라고 말했다.

2026.05.22 11:27장유미 기자

[AI는 지금] 美 정부, 프론티어 AI 통제 시동…오픈AI·앤트로픽 모델 출시 전 검토 추진

미국 백악관이 첨단 인공지능(AI) 모델을 기업이 공개 출시하기 전 정부가 사전에 검토하는 방안을 추진하고 있다. AI 모델 성능 경쟁이 고도화되는 가운데 사이버 안보 위험이 커지자 미국 정부가 프론티어 AI에 대한 개입 수위를 높이는 모양새다. 21일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 백악관 국가사이버국장실(ONCD)은 최근 오픈AI, 앤트로픽, 리플렉션AI 등 주요 AI 기업을 대상으로 비공개 브리핑을 열고 이 같은 내용의 행정명령 초안을 설명했다. 해당 행정명령에는 미국 정보기관 등 정부 조직이 고성능 AI 모델을 일반에 공개하기 전 보안 위험을 검토할 수 있는 권한을 부여하는 내용이 담긴 것으로 알려졌다. 모델이 사이버 공격, 취약점 탐색, 악성 코드 작성 등에 악용될 가능성을 사전에 파악하겠다는 취지다. 이번 논의는 최근 차세대 AI 모델의 사이버 역량을 둘러싼 우려가 커진 데 따른 것이다. 앤트로픽의 차세대 모델이 소프트웨어 취약점 분석과 공격 경로 탐색에서 높은 성능을 보인 것으로 전해지며, 백악관 안보 라인에서는 첨단 AI 모델을 기존 소프트웨어 제품처럼 출시 후 대응하는 방식으로는 통제하기 어렵다는 인식이 확산된 것으로 보인다. 미국 정부는 이미 일부 AI 기업과 출시 전 모델 평가 협력을 진행해 왔다. 이에 구글, 마이크로소프트, xAI 등은 미국 상무부 산하 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 표준·혁신센터(CAISI)에 모델 사전 접근권을 제공하기로 했다. 오픈AI와 앤트로픽도 백악관의 관련 논의에 참여하는 등 정부와 AI 안전성·보안 평가를 둘러싼 접점을 이어가고 있다. 이번 행정명령 논의는 단순한 자율 협력보다 한 단계 강한 제도화 움직임으로 해석된다. 그동안 기업과 정부 간 사전 평가는 자발적 협력 성격이 강했지만, 행정명령이 마련될 경우 정부가 안보 관점에서 출시 전 모델을 들여다볼 수 있는 근거가 생길 수 있다. 사전 심사 체계가 현실화되면 AI 기업들의 출시 전략에도 변화가 예상된다. 프런티어 모델 경쟁은 출시 시점과 성능 공개가 시장 주도권을 좌우하는 만큼, 정부 검토 절차가 길어질 경우 신제품 공개 일정이 늦춰질 수 있다는 우려가 나온다. 미국 정부가 이런 부담에도 사전 검토 카드를 꺼낸 것은 고성능 AI 모델의 악용 가능성이 커지고 있어서다. AI가 사이버 공격 자동화, 생물·화학 정보 악용, 허위정보 확산 등에 활용될 수 있다는 우려가 커지며 안보 차원의 검증 필요성이 부각되고 있다. 이번 사안은 트럼프 행정부의 AI 정책 기조 변화 가능성을 보여준다는 점에서도 주목된다. 트럼프 행정부는 그동안 AI 규제 완화와 미국 기업 경쟁력 강화를 강조해 왔다. 하지만 국가안보와 직결되는 프런티어 모델에 대해서는 별도 통제 장치를 마련하려는 움직임이 뚜렷해지고 있다. 관할권을 둘러싼 미국 정부 내부 논의도 변수다. AI 모델 평가 체계를 상무부 산하 조직 중심으로 가져갈지, 정보기관과 안보 조직이 더 큰 권한을 갖는 방식으로 설계할지를 두고 의견이 갈리는 것으로 알려졌다. 상무부 중심 체계는 기업과의 협력과 산업 경쟁력에 방점을 찍는 반면, 정보기관 중심 체계는 사이버 위협과 국가안보 대응에 무게를 두고 있다. AI 업계의 경쟁 구도도 달라질 수 있다. 그동안 빅테크와 AI 스타트업은 더 빠르고 강력한 모델을 먼저 내놓는 데 집중해 왔다. 백악관의 사전 심사 체계가 현실화되면 앞으로는 모델 성능뿐 아니라 정부 검증을 통과할 수 있는 안전성, 보안 설계, 위험 완화 체계가 핵심 경쟁 요소로 부상할 전망이다. 업계 관계자는 "첨단 AI 모델은 이제 단순한 소프트웨어 제품이 아니라 국가안보와 직결되는 전략 기술로 취급되기 시작했다"며 "미국 정부의 사전 심사 체계가 현실화되면 기업들의 모델 출시 전략과 글로벌 AI 규제 논의에도 상당한 영향을 줄 것"이라고 말했다.

2026.05.21 18:12장유미 기자

[AI는 지금] MS, 깃허브 AI 코딩 전략 재정비…코파일럿 경쟁 심화

마이크로소프트(MS) 내부에서 깃허브의 인공지능(AI) 코딩 도구 경쟁력 약화를 우려하는 목소리가 커지고 있다. 깃허브 코파일럿이 AI 코딩 시장을 연 대표 제품으로 자리 잡았지만 커서(Cursor), 앤트로픽 클로드 코드(Claude Code), 리플릿(Replit) 등 에이전트형 개발 도구가 빠르게 부상하면서 초기 주도권이 흔들리고 있다고 봐서다. 18일(현지시간) 디인포메이션에 따르면 MS 경영진은 최근 깃허브의 AI 리더십 약화를 내부적으로 경고했다. 특히 제이 파리크 MS 코어AI 부문 책임자는 깃허브가 직면한 상황을 중대한 위협으로 보고 있는 것으로 전해졌다. 깃허브가 코파일럿으로 AI 코딩 도구 시장을 개척했지만 최근 경쟁 제품의 확산 속도와 개발자 사용 경험 변화에 충분히 대응하지 못했다는 취지다. 이번 우려는 깃허브의 MS 내 위상이 달라지는 시점에 나왔다는 점에서 주목된다. 깃허브는 2018년 MS에 인수된 뒤에도 개발자 커뮤니티와 오픈소스 생태계 특성을 고려해 비교적 독립적으로 운영돼 왔다. 하지만 지난해 토머스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)가 사임한 뒤 후임 CEO가 선임되지 않았고 점차 깃허브 리더십은 MS 코어AI 조직에 보고하는 구조로 재편됐다. 이는 깃허브가 MS와 느슨하게 연결된 개발자 플랫폼에서 MS AI 개발 전략의 핵심 실행 조직으로 이동하고 있다는 신호로 해석된다. MS는 오픈AI 협력, 애저 클라우드, 비주얼스튜디오, 깃허브를 묶어 AI 개발 생태계를 구축하고 있다. 이 구도에서 깃허브는 개발자가 AI 애플리케이션을 만들고 배포하는 접점 역할을 맡고 있다. 업계에선 코파일럿의 경쟁력 약화가 단순한 자회사 제품 이슈를 넘어 MS 전체 AI 전략의 부담으로 번질 수 있다고 분석했다. MS가 AI 인프라와 모델 생태계에서 대규모 투자를 이어가고 있는 만큼, 개발자 접점에서의 주도권 약화가 향후 기업용 AI 소프트웨어 시장 공략에도 영향을 줄 수 있다는 이유에서다. AI 코딩 도구 시장의 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있다는 점도 부담 요소다. 코파일럿은 개발자가 작성 중인 코드를 자동완성하거나 추천하는 방식으로 시장을 키웠다. 그러나 최근에는 자연어 지시를 바탕으로 파일 수정, 테스트, 디버깅, 리팩터링까지 수행하는 에이전트형 도구가 주목받고 있다. 개발자가 원하는 기능이 단순 코드 제안에서 개발 작업 전반을 처리하는 방향으로 확장되고 있다는 평가다. 이 흐름에서 커서는 개발자 친화적인 통합개발환경(IDE)을 앞세워 존재감을 키우고 있다. 앤트로픽의 클로드 코드도 장문 코드 이해와 복잡한 작업 처리 능력을 강점으로 개발자 사이에서 확산되고 있다. 리플릿 역시 웹 기반 개발 환경과 AI 기능을 결합해 개인 개발자와 스타트업 수요를 공략하고 있다. 깃허브 역시 '코파일럿 워크스페이스' 등을 선보이며 에이전트 환경으로의 전환을 꾀하고 있지만, 실제 제품 경험과 개선 속도에서는 신흥 AI 코딩 도구들이 더 민첩하게 움직이고 있다는 평가를 받고 있다. 이에 AI 코딩 도구가 개발자 업무 흐름 깊숙이 들어갈수록 기존 플랫폼 지위만으로 경쟁 우위를 유지하기 어렵다는 지적도 제기된다. 서비스 안정성도 부담 요인으로 거론된다. 디인포메이션은 깃허브가 대규모 서비스 장애로 주요 고객 불만을 샀다고 전했다. 깃허브는 기업 소프트웨어 개발의 핵심 인프라로 쓰이는데, 장애가 반복될 경우 AI 기능 경쟁력뿐 아니라 플랫폼 신뢰도에도 영향을 줄 수 있다. 비용 구조 변화도 깃허브의 부담을 키우고 있다. 깃허브는 코파일럿 과금 체계를 사용량 기반으로 전환 중으로, 이는 최근 고성능 AI 모델 호출과 토큰 사용량이 늘면서 추론 비용 부담이 커진 영향으로 해석된다. 업계에선 코파일럿의 향후 경쟁력이 AI 코딩 도구 시장의 주도권을 가를 변수로 보고 있다. 최근 AI 코딩 경쟁은 모델 성능을 넘어 실제 개발 업무 적용성으로 평가 기준이 넓어지고 있다. 개발자가 기존 업무 흐름 안에서 얼마나 자연스럽게 활용할 수 있는지, 기존 코드베이스를 얼마나 정확히 이해하는지, 복잡한 작업을 얼마나 안정적으로 처리하는지가 주요 경쟁 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 "깃허브는 여전히 개발자 생태계에서 강력한 기반을 갖고 있지만 AI 코딩 시장의 경쟁 방식은 이미 바뀌고 있다"며 "MS가 깃허브를 코어AI 체계 안으로 끌어들인 만큼 코파일럿의 반격 여부가 MS AI 전략의 실행력을 보여주는 시험대가 될 것"이라고 말했다.

2026.05.19 17:53장유미 기자

[AI는 지금] AI 모델 전쟁, 개발자도구로 확산…앤트로픽, 오픈AI '길목' 노린다

인공지능(AI) 모델 개발사 앤트로픽이 경쟁사인 오픈AI와 구글도 사용하는 개발자도구 스타트업 인수를 추진하며 AI 시장 경쟁 구도가 개발자 생태계로 넓어지고 있다. 파운데이션 모델 성능 경쟁을 넘어 개발자가 어떤 도구로 모델을 호출하고, 기업이 어떤 경로로 AI를 업무에 적용하느냐가 새 승부처로 부상한 모습이다. 13일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 앤트로픽은 AI 모델용 소프트웨어개발키트(SDK)를 만드는 스타트업 스테인리스를 최소 3억 달러(약 4500억원)에 인수하기 위한 협상을 진행 중이다. 앤트로픽은 인수 대가로 자사 주식을 지급하는 방안도 논의하고 있는 것으로 전해졌다. 스테인리스는 개발자가 AI 모델에 빠르고 쉽게 접근할 수 있도록 SDK와 API 연동 도구를 제공하는 회사다. AI 모델을 애플리케이션이나 서비스에 붙일 때 필요한 개발자용 라이브러리, 문서화, 버전 관리, 연동 자동화 등을 지원한다. 앤트로픽뿐 아니라 오픈AI와 구글도 스테인리스 도구를 사용하는 것으로 전해졌다. 앤트로픽의 스테인리스 인수 추진은 클로드의 개발자 생태계 확산 속도를 높이려는 포석으로 풀이된다. SDK는 AI 모델 회사와 개발자를 잇는 핵심 연결 계층으로, 모델을 실제 서비스에 적용할 때 가장 먼저 마주하는 접점이다. 모델 성능 격차가 좁혀질수록 연동 편의성과 문서 품질, 오류 대응 체계가 모델 선택의 주요 변수로 부상할 수 있다. 스테인리스의 강점은 SDK 생성과 사후 관리 자동화에 있다. AI 모델 회사들은 모델 업데이트와 API 변경 때마다 언어별 라이브러리, 개발자 문서, 샘플 코드, 버전 호환성 등을 함께 관리해야 한다. 스테인리스는 이 과정을 자동화해 개발자 연동 부담을 낮춰 온 것으로 평가된다. 오픈AI가 과거 유사한 SDK를 직접 개발하려다 유지 관리 부담으로 스테인리스 도구를 택한 점도 주목된다. 모델 기능 추가와 API 구조 변경 때마다 언어별 라이브러리와 문서를 함께 업데이트해야 하는 만큼 자체 운영에 따른 인력 부담이 컸던 것으로 풀이된다. 앤트로픽이 이 기능을 내부화할 경우 개발자 지원 체계를 빠르게 정비하고 클로드 연동 속도를 높일 수 있다. 클로드 코드와의 연계 효과도 기대된다. 클로드 코드는 코드 작성과 수정뿐 아니라 외부 API 호출, 테스트, 배포 보조 등 개발 과정 전반으로 활용 범위를 넓히고 있다. 이 과정에서 모델과 개발 도구를 안정적으로 연결하는 SDK와 문서 품질이 중요해진다. 이에 스테인리스의 SDK 생성·관리 기술은 클로드 코드의 사용성과 확장성을 높이는 기반으로 활용될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "이번 인수가 경쟁사 모델 접근 경로를 곧바로 통제하는 효과로 이어지기는 어렵다"며 "오픈AI와 구글이 자체 SDK를 구축하거나 대체 도구를 확보할 수 있기 때문"이라고 말했다. 다만 스테인리스가 두 회사에도 도구를 제공해 온 만큼 인수 이후 이해상충과 중립성 문제가 부각될 수 있다. 경쟁사 소유 회사가 SDK 생성·관리 도구를 제공하는 구조가 기존 고객사에 부담으로 작용할 수 있어서다. 이에 스테인리스가 독립적 개발자 인프라 회사로 남을지, 클로드 생태계 강화 수단으로 재편될지는 향후 관전 포인트가 될 전망이다. 앤트로픽의 최근 M&A 행보도 개발자·기업용 AI 플랫폼 확장 전략과 맞물린다. 앤트로픽은 지난해 12월 개발자도구 기업 번을 인수한 데 이어 컴퓨터 조작 AI 스타트업 버셉트, AI 생명공학 기업 코이피션트 바이오를 잇달아 사들였다. 이는 클로드를 챗봇 중심 서비스에서 개발자 도구와 기업 업무 자동화 영역으로 확장하려는 행보로 풀이된다. 다른 AI 기업들도 개발자 접점 확보에 속도를 내고 있다. 오픈AI는 코덱스를 앞세워 코드 생성과 수정, 오류 해결, 개발 작업 자동화 기능을 강화하고 있다. 마이크로소프트는 깃허브 코파일럿과 애저를 연결하고 있으며, 구글도 제미나이와 클라우드 개발 도구 간 연계를 확대하고 있다. 머스크 진영도 개발자 도구 확보에 관심을 보이고 있다. xAI와 스페이스X는 AI 코딩 도구 커서를 둘러싸고 협력과 인수 가능성을 검토해 온 것으로 알려졌다. 커서가 통합개발환경에서 코드 작성과 수정 업무를 돕는 도구라면, 스테인리스는 모델을 서비스에 연동하는 SDK 계층의 회사다. 두 회사 모두 AI 모델을 실제 개발 업무로 확산시키는 접점이라는 점에서 전략적 가치가 크다. 이를 두고 업계에선 AI 경쟁이 모델 성능 비교를 넘어 점차 개발자 워크플로를 선점하고 기업 업무에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키느냐의 경쟁으로 바뀌고 있다고 분석했다. 개발자가 자주 쓰는 도구 안에 모델을 심고 기업 업무 시스템과 연결하는 능력이 AI 기업의 경쟁력을 가르는 변수로 부상하고 있다고 봤다. 업계 관계자는 "AI 코딩 도구와 SDK는 내부 코드와 개발 문맥, API 호출 기록과 연결될 수 있어 기업 고객 입장에선 보안과 데이터 거버넌스가 중요하다"며 "특정 AI 기업이 개발자 도구까지 소유하면 모델 선택권과 공급망 리스크, 인프라 종속 가능성을 함께 따질 수밖에 없다"고 말했다. 또 다른 업계 관계자는 "AI 경쟁은 모델 성능을 비교하는 단계를 넘어 개발자가 실제로 일하는 환경을 누가 선점하느냐의 경쟁으로 번지고 있다"며 "SDK와 통합개발환경, 코딩 에이전트는 앞으로 AI 모델 확산의 핵심 유통망 역할을 할 가능성이 크다"고 전망했다.

2026.05.13 15:33장유미 기자

[AI는 지금] 레드햇, VM웨어 텃밭 넘본다…AI 운영 플랫폼 승부수

레드햇이 인공지능(AI) 시대 기업 인프라 시장 주도권 확보에 나섰다. 생성형 AI 도입이 실험 단계를 지나 실제 업무 적용 단계로 이동하면서 기업의 관심이 모델 성능에서 운영 비용, 보안, 데이터 통제, 감사 체계로 옮겨가고 있어서다. 레드햇은 지난 11일부터 오는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 진행되는 '레드햇 서밋 2026'에서 AI 운영 플랫폼, 소버린 클라우드, 엔비디아 협력 강화 전략을 공개했다. 이번 행사에선 특정 모델이나 단일 클라우드에 의존하지 않고 기업이 여러 모델과 인프라를 직접 통제할 수 있는 개방형 플랫폼을 앞세웠다. 이 자리에서 맷 힉스 레드햇 최고경영자(CEO)는 기조연설을 통해 기업이 AI 도입 과정에서 시스템 복잡성 증가, 규제 확대, 투자 성과 압박을 동시에 겪고 있다고 진단했다. 또 기존 IT 환경을 유지하면서 AI를 안정적으로 운영하려면 개방형 기반이 필요하다고 설명했다. 힉스 CEO는 "AI 시대 해답은 하나의 클라우드와 벤더, 단일 모델이 아닐 것"이라며 "해답은 폭넓은 생태계가 뒷받침하는 올바른 플랫폼"이라고 말했다. 레드햇이 이번 행사에서 겨냥한 시장은 기업 AI 운영 플랫폼이다. AI 도입이 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무 적용 단계로 이동하면서 기업은 모델 선택뿐 아니라 실행 위치, 접근 권한, 데이터 사용 내역, 비용까지 관리해야 하는 상황에 놓였다. 레드햇은 '레드햇 AI 3.4'에 서비스형 모델(MaaS), 에이전트 운영(AgentOps), 분산 추론, 평가·보안 기능을 묶었다. 이를 통해 기업 내부에서 모델과 에이전트를 통제하는 운영 계층을 강화했다. 이는 AI 애플리케이션보다 실행·관리 기반을 장악하려는 전략으로 풀이된다. 소버린 AI와 프라이빗 클라우드 전략도 같은 맥락이다. 레드햇은 데이터, 모델, 인프라 운영권을 기업과 국가가 직접 통제해야 한다고 보고 오픈시프트, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스, 앤서블 오토메이션 플랫폼, 레드햇 AI를 고도화했다. 이를 토대로 레드햇은 금융, 공공, 국방, 의료, 통신 등 민감 산업을 집중 공략할 것으로 보인다. 데이터 반출, 감사, 내부망, 규제 대응 문제로 외부 클라우드와 모델 서비스에만 의존하기 어려운 시장으로, 레드햇은 특정 클라우드나 단일 모델에 묶이지 않는 프라이빗 AI 운영 체계를 앞세워 이 수요를 공략하고 있다. 더불어 레드햇은 이번에 엔비디아와 '레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아'를 고도화해 에이전트 실행 환경의 보안성과 운영 효율을 높이기로 했다. 샌드박스형 런타임, 기밀 컨테이너, 제로 트러스트 아키텍처를 적용해 에이전트가 수행하는 작업과 접근 시스템을 통제할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또 레드햇은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)와 AI 소프트웨어를 활용하면서도 모델 접근, 에이전트 추적, 정책 관리는 자사 하이브리드 클라우드 운영 계층에 두는 전략도 취하고 있다. 엔비디아가 자체 소프트웨어 스택으로 통제권을 넓히는 상황에서 이를 자사 플랫폼으로 수용하려는 레드햇과의 협력은 AI 주도권을 둘러싼 미묘한 경쟁 구도도 형성하고 있다. 여기에 레드햇은 AI 운영 플랫폼 전략을 앞세워 기존 엔터프라이즈 인프라 시장까지 공략 범위를 넓히고 있다. 이를 위해 레드햇이 앞세운 메탈-투-에이전트 전략은 하드웨어부터 운영체제, 쿠버네티스, 모델 서빙, 자율 에이전트 운영까지 인프라 전 계층을 하나의 운영 체계로 관리하는 구조다. 레드햇이 기업 데이터센터의 AI 운영 계층을 강화할 경우 가상화 중심으로 기업 인프라 시장을 이끌어 온 VM웨어와의 경쟁하는 영역이 더 넓어질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "브로드컴 인수 이후 VM웨어 라이선스와 비용 부담을 우려하는 기업들이 최근 들어 대안을 검토하는데 적극적인 모습을 보이고 있다"며 "AI 인프라 전환 시점과 맞물려 쿠버네티스 기반 운영 플랫폼을 찾는 수요가 늘면 오픈시프트와 레드햇 AI가 선택지로 부상할 수 있다"고 분석했다. 데이터브릭스와 스노우플레이크 등 데이터 플랫폼 업체와도 일부 영역이 겹칠 수 있다. 두 회사는 데이터 플랫폼을 기반으로 AI 애플리케이션 개발, 평가, 배포 기능을 강화하고 있다. 레드햇이 평가, 프롬프트 관리, 에이전트 가시성 기능을 인프라 계층에 통합하면서 기업 AI 운영 환경을 어느 플랫폼에서 관리할지를 둘러싼 경쟁 범위도 넓어지고 있다. 서비스나우, 세일즈포스, SAP, 워크데이 등 업무용 소프트웨어 업체에도 간접적인 영향을 줄 수 있다. 이들 기업은 업무 에이전트를 앞세워 애플리케이션 계층에서 AI 활용을 넓히고 있다. 레드햇은 이들과 달리 에이전트를 실행·관리하는 인프라 계층에 초점을 맞추고 있어 기업 AI 시장에서 애플리케이션 계층과 운영 플랫폼 계층 간 역할 경쟁이 커질 수 있다. 국내 시스템통합(SI), 클라우드 관리 서비스(MSP), 클라우드 사업자에도 영향을 줄 수 있다. 레드햇이 프라이빗 AI와 소버린 AI, 에이전트 운영 플랫폼을 통합 포트폴리오로 제시하면서 국내 기업용 AI 인프라 시장에서도 단순 구축보다 운영·보안·감사·비용 통제 역량이 중요해질 가능성이 있단 점에서다. 또 자체 플랫폼을 개발하거나 GPU·모델 API 기반 서비스를 제공하는 업체에는 차별화 부담이 커질 수 있다. 레드햇은 이번 서밋을 통해 AI 모델 경쟁에 직접 뛰어들기보다 기업이 AI를 실행하고 통제하는 기반을 장악하겠다는 방향을 제시했다. 리눅스와 쿠버네티스로 기업 인프라 표준을 넓혀온 경험을 AI 운영 플랫폼으로 확장하려는 움직임이다. 크리스 라이트 레드햇 CTO 겸 글로벌 엔지니어링 수석부사장은 "AI를 기업의 실험 단계에서 산업적 엔진으로 옮기려면 하이브리드 클라우드 전반에서 주권성과 일관성을 갖춘 기반이 필요하다"며 "엔비디아와의 전략적 공동 엔지니어링을 통해 기업이 에이전틱 AI를 자신 있게 확장하는 데 필요한 아키텍처 통제력과 오픈소스 혁신을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.05.13 12:14장유미 기자

[AI는 지금] "AI 모델만으론 부족?"…5.9조 투입한 오픈AI, 기업 AI 판 흔든다

오픈AI가 40억 달러 규모 합작법인 설립과 인공지능(AI) 컨설팅 회사 인수를 앞세워 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 챗GPT로 소비자 시장을 장악한 뒤 대규모 인프라 투자와 모델 개발 비용을 떠안게 된 오픈AI가 안정적인 수익원인 기업 고객 확보에 본격 나선 것이다. 12일 CNBC 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 최근 TPG를 비롯한 사모펀드 운용사, 컨설팅 기업, 시스템통합(SI) 업체 등과 손잡고 합작법인 '오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 설립했다. 초기 투자 규모는 40억 달러(약 5조 9000억원) 수준으로 알려졌다. 신설 법인은 오픈AI가 지분 과반을 보유하고 경영권을 행사하는 구조다. 오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니는 기업 고객이 오픈AI의 AI 모델을 실제 업무에 도입하도록 지원하는 역할을 맡는다. 기업별 내부 데이터와 백오피스 애플리케이션, 업무 흐름을 분석한 뒤 오픈AI 모델을 연결해 업무 자동화와 생산성 향상을 돕는 방식이다. 이를 위해 오픈AI는 AI 컨설팅 회사 토모로를 인수했다. 토모로는 프런티어 AI 모델을 기업 현장에 적용하는 데 특화된 회사로, 이번 인수를 통해 약 150명의 엔지니어가 오픈AI 산하로 합류하게 됐다. 이들은 고객사 현장에 투입돼 기업 업무 흐름을 파악하고 AI 모델을 실제 시스템에 연결하는 역할을 맡을 예정이다.또 기업용 AI 사업 확대를 위해 지난해 12월에는 슬랙 최고경영자(CEO)를 지낸 데니스 드레서를 오픈AI 최고매출책임자(CRO)로 영입하기도 했다.드레서 CRO는 최근 CNBC와의 인터뷰에서 "기업 AI 도입이 변곡점에 와 있다"며 "전진 배치 엔지니어가 조직과 사용자 곁에서 업무 흐름을 이해하고, 백오피스 애플리케이션의 역량을 모델과 연결해 각 업무 흐름에 지능을 구축하도록 도울 수 있다"고 말했다. 이처럼 오픈AI는 모델 공급을 넘어 기업 고객의 실제 업무 적용 단계까지 직접 챙기는 쪽으로 보폭을 넓히는 분위기다. 기업의 생성형 AI 도입이 시범 사용을 넘어 현업 적용 단계로 이동하면서 내부 데이터 연결, 권한 관리, 보안, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM)·그룹웨어 연동, 내부 규정 준수 등이 주요 과제로 떠오른 데 따른 것이다. 이번에 기업 적용을 전담할 별도 법인을 세운 것도 이 같은 도입 장벽을 낮추기 위한 행보로 풀이된다. 또 오픈AI는 이번 합작법인을 통해 기업용 AI 경쟁의 초점을 모델 공급에서 실제 업무 적용으로 넓히려는 모습이다. 기업 고객이 AI를 현업에 적용하려면 내부 시스템, 데이터, 권한 체계와의 연동이 필수적인 만큼 이를 지원할 현장 투입 엔지니어를 확보한 것으로 풀이된다. 오픈AI는 사모펀드와의 협력으로 기업 시장 확장 속도도 높일 계획이다. 사모펀드가 보유한 포트폴리오 기업을 초기 고객군으로 삼고, 컨설팅·SI 업체의 산업별 구축 경험과 고객 접점도 활용할 수 있다. 여기에 자사 모델과 현장 투입 엔지니어를 결합해 기업 AI 도입을 확산시키겠다는 구상이다. 오픈AI가 기업 시장에 힘을 싣는 것은 이 부문이 핵심 성장 축으로 떠오르고 있어서다. 앞서 드레서 CRO는 지난 4월 블로그 글에서 기업 부문이 오픈AI 전체 매출의 40% 이상을 차지하고 있으며, 올해 말에는 소비자 부문과 비슷한 수준까지 커질 것으로 전망했다. 챗GPT 유료 구독으로 대중 시장을 확보한 오픈AI가 대기업·금융·제조·유통 등 B2B 시장을 다음 성장 동력으로 삼고 있는 셈이다. 앤트로픽과 구글도 기업 시장 공략을 강화하고 있다. 앤트로픽은 최근 블랙스톤, 골드만삭스 등 월가 대형 금융사와 손잡고 기업용 AI 서비스 회사 설립을 추진하고 있다. 이 회사는 앤트로픽의 AI 모델 클로드를 기업 핵심 업무에 빠르게 적용하도록 돕는 것을 목표로 한다. 구글은 제미나이를 앞세워 클라우드, 업무용 소프트웨어, 데이터 분석 플랫폼을 연계한 기업용 AI 확산에 나서고 있다. 오픈AI의 전략은 고객사 현장에 엔지니어를 투입해 소프트웨어를 맞춤형으로 구축해온 팔란티어식 접근과도 비교된다. 팔란티어가 정부와 기업 고객의 업무 흐름을 분석해 소프트웨어를 현장 맞춤형으로 적용해온 것처럼 오픈AI도 AI 모델을 기업 내부 시스템에 직접 연결하는 방식으로 시장을 넓히려는 모습이다. 이 같은 분위기 속에 오픈AI가 기업 고객의 대규모 지출을 끌어내려면 모델 성능을 넘어 도입 이후 운영 성과를 입증할 수 있을지 주목된다. 기업 AI 프로젝트의 핵심 과제가 기술 검증보다 현업 확산에 있는 만큼, 업무 방식 변화, 조직 문화, 보안 정책, 비용 대비 효과 산정이 함께 맞물려야 해서다. 오픈AI가 별도 법인과 현장 투입 엔지니어 조직을 앞세운 것도 이 같은 한계를 넘기 위한 시도로 해석된다. 기업 고객 입장에선 AI 모델 자체보다 이를 어떤 업무에 적용하고 기존 시스템과 얼마나 안정적으로 연결하며 비용 대비 생산성 개선 효과를 얼마나 낼 수 있는지가 더 중요해지고 있다. 업계 관계자는 "기업들은 이미 AI 도입 필요성에는 공감하고 있지만 실제 업무 시스템에 적용하는 단계에서 데이터 연동, 보안, 내부 프로세스 정비 등 여러 장벽에 부딪히고 있다"며 "오픈AI가 별도 법인과 전담 엔지니어 조직을 앞세운 것은 기업 AI 시장에서 단순 모델 공급자를 넘어 구축·운영 파트너로 자리 잡으려는 행보"라고 말했다.

2026.05.12 14:23장유미 기자

[AI는 지금] AI에 흔들린 어도비, 셈러시 품고 '검색 전쟁' 뛰어든다

생성형 인공지능(AI)이 기존 소프트웨어 사업 모델을 흔드는 가운데 어도비가 고객경험(CX) 플랫폼 확장에 속도를 내고 있다. 콘텐츠 제작 도구에 집중됐던 사업 축을 AI 검색과 브랜드 가시성 영역으로 넓혀 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 재편에 대응하려는 전략으로 풀이된다. 어도비는 셈러시의 공식 인수절차를 완료하고 AI 검색 시대에 대응하는 통합 마케팅 솔루션 전략을 본격화한다고 12일 밝혔다. 셈러시는 글로벌 브랜드 가시성 플랫폼 기업으로, 어도비는 지난해 11월 셈러시 홀딩스 인수를 발표한 바 있다. 어도비가 이처럼 나선 것은 생성형 AI 확산으로 정보 탐색과 구매 의사결정 경로가 바뀌면서 브랜드 가시성 관리의 범위도 넓어지고 있어서다. 기업들은 기존 검색엔진뿐 아니라 챗GPT, 제미나이 등 AI 플랫폼에서 자사 브랜드가 어떻게 노출·인용·추천되는지를 파악해야 하는 상황이다. 이에 어도비는 이번 인수를 통해 검색엔진최적화(SEO)를 넘어 생성형 엔진 최적화(GEO), AI 에이전트 검색 최적화(ASO)까지 아우르는 브랜드 가시성 전략을 강화한다. 어도비는 셈러시의 브랜드 가시성 데이터를 자사 CX 제품군과 결합해 콘텐츠 제작부터 고객 참여, 전환 분석까지 이어지는 마케팅 운영 체계를 강화할 방침이다. 단순히 콘텐츠를 제작하는 단계에 머물지 않고, 콘텐츠가 어떤 경로에서 발견되고 실제 고객 행동으로 이어지는지까지 관리하는 방향으로 사업 범위를 넓히는 것이다. 어도비는 포토샵, 일러스트레이터, 프리미어 프로 등 전문가용 크리에이티브 소프트웨어를 앞세워 구독형 SaaS 시장의 대표 기업으로 성장했다. 기업과 개인 창작자가 월 구독료를 내고 어도비 도구를 사용하는 구조는 안정적인 반복 매출을 만들어냈다. 하지만 최근에는 생성형 AI 확산으로 콘텐츠 제작 시장의 경쟁 구도가 바뀌면서 어도비에 위기감이 감돌고 있다. 이미지, 영상, 디자인 시안 제작을 지원하는 AI 도구가 늘면서 전문가용 제작 소프트웨어에 대한 의존도가 낮아질 수 있다는 전망이 나오고 있어서다. 시장에선 AI가 기존 SaaS의 좌석 기반 과금 체계와 전문가용 워크플로우를 재편할 수 있다는 분석도 제기되고 있다. 다만 어도비의 실적은 아직 안정적이다. 이곳의 2025회계연도 매출은 237억7000만 달러로 전년 대비 11% 증가했고, 연간 영업현금흐름은 100억3000만 달러를 기록했다. 그러나 생성형 AI가 콘텐츠 제작 비용과 시간을 낮추면서 어도비가 기존 크리에이티브 도구 중심의 성장성을 어떻게 방어할지는 주요 과제로 떠올랐다. 셈러시 인수는 이 같은 시장 변화에 대응하기 위한 사업 확장으로 해석된다. 어도비는 콘텐츠 제작 도구에 머물지 않고 검색엔진, 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 환경에서 브랜드가 발견되고 고객 전환으로 이어지는 과정을 CX 플랫폼 안에 통합하려 하고 있다. 어도비가 셈러시를 통해 확보하려는 핵심 역량은 브랜드 가시성이다. 기존 디지털 마케팅에서 브랜드 가시성은 주로 검색엔진 결과 페이지에서 얼마나 잘 노출되는지와 연결됐다. 구글 검색 상위 노출, 키워드 최적화, 웹사이트 트래픽 분석 등이 주요 과제였다. 하지만 AI 검색 시대에는 평가 기준이 달라지고 있다. 소비자가 검색창에 키워드를 입력하는 대신 AI 챗봇에 질문하고, AI 에이전트가 제품 탐색과 구매 판단을 보조하는 환경이 확산되고 있어서다. 이 경우 브랜드가 특정 키워드에서 몇 위에 노출되는지뿐 아니라 AI 답변 안에서 어떤 맥락으로 언급되는지, 경쟁사 대비 얼마나 자주 인용되는지, 신뢰도 있는 출처로 인식되는지가 중요해진다. 어도비 분석자료에 따르면 올해 3월 기준 미국 유통 사이트의 AI 기반 트래픽은 전년 대비 269% 증가했다. AI가 단순 정보 탐색 도구를 넘어 구매 여정의 주요 접점으로 부상하고 있다는 의미다. 어도비는 이 같은 변화에 맞춰 셈러시의 SEO 역량을 GEO와 ASO 영역으로 확장해 기업용 마케팅 솔루션에 반영할 계획이다. 이번 인수는 어도비가 최근 강조하는 '어도비 CX 엔터프라이즈' 전략과도 맞물린다. 어도비 CX 엔터프라이즈는 콘텐츠 공급망, 고객 참여, 브랜드 가시성을 통합하는 에이전틱 AI 기반 시스템이다. 기업이 고객 확보부터 참여, 전환, 충성도 관리까지 전체 고객 생애주기를 AI 기반으로 운영하도록 지원하는 것이 목표다. 셈러시가 더해지면서 어도비는 고객경험 관리의 앞단을 보강하게 됐다. 기존 어도비의 강점은 콘텐츠 제작, 디지털 자산 관리, 고객 데이터 분석, 캠페인 실행이었다. 여기에 셈러시의 검색 데이터, 키워드 분석, 경쟁사 분석, 브랜드 가시성 측정 역량이 결합되면 마케팅 운영 흐름을 더 세밀하게 설계할 수 있다. 기업은 먼저 AI 검색과 LLM 환경에서 자사 브랜드가 어떻게 보이는지 진단하고, 경쟁사 대비 취약한 키워드와 질문, 부족한 콘텐츠 영역을 파악할 수 있다. 이후 어도비 도구로 콘텐츠를 제작해 웹, 앱, 커머스, 캠페인 채널에 배포하고 고객 반응과 전환 데이터를 분석해 다시 최적화하는 방식이다. 이 같은 구조가 자리 잡으면 어도비는 개별 SaaS 기능을 판매하는 데서 나아가 브랜드 발견부터 콘텐츠 실행, 고객 전환까지 이어지는 마케팅 운영 플랫폼으로 입지를 넓힐 수 있다. AI 검색과 에이전트 기반 탐색이 확산될수록 기업 마케팅 조직에는 브랜드가 AI 답변에서 어떻게 다뤄지는지 측정하고 개선하는 업무가 새 과제로 떠오를 가능성이 크다. 그러나 어도비가 풀어야 할 과제도 남아 있다. AI 기능이 기존 구독 매출을 방어하는 데 그칠지, 신규 매출과 고객 확대를 이끌 성장 동력으로 이어질지가 관건이다. 셈러시 인수가 어도비의 AI 성장 서사를 강화하려면 브랜드 가시성 솔루션이 실제 엔터프라이즈 계약 확대와 가격 인상, 신규 고객 유입으로 연결돼야 한다. 업계에선 이번 딜을 어도비가 콘텐츠 제작 이후 영역뿐 아니라 제작 이전 단계까지 사업 범위를 넓히는 계기로 보고 있다. 기업들은 이제 무엇을 만들 것인지뿐 아니라 AI가 자사 브랜드를 어떤 답변 안에서 보여주는지, 소비자 질문에 브랜드가 빠지지 않는지, AI 에이전트가 경쟁사 제품을 먼저 추천하지 않는지를 관리해야 한다. 어도비는 셈러시를 통해 이 과정을 CX 플랫폼 안으로 끌어들이려는 모습이다. 아닐 차크라바르티 어도비 CXO(Customer Experience Orchestration) 사업부 사장은 "브랜드 발견과 커머스의 규칙이 실시간으로 재편되고 있고 지금 AI 최적화에 나서지 않는 브랜드는 내일 눈에 띄지 않게 될 것"이라며 "셈러시와의 통합으로 검색엔진과 LLM에서의 브랜드 가시성부터 콘텐츠 제작, 고객 참여, 전환까지 하나의 통합 시스템으로 제공할 수 있게 됐다"고 강조했다. 빌 와그너 셈러시 CEO는 "AI 중심의 세계에서 브랜드가 발견되고, 신뢰받고, 선택받을 수 있도록 최고의 플랫폼을 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 10:13장유미 기자

[AI는 지금] '코딩 강자' 앤트로픽, 이번엔 금융 AI 정조준…오픈AI와 격돌

앤트로픽이 코딩 인공지능(AI) 다음 먹거리로 금융권을 택했다. 금융 AI 시장이 방대한 데이터와 문서 업무, 까다로운 규제 검토가 맞물린 고부가 업무 영역으로 AI 에이전트의 수익성을 검증하기 좋은 분야로 꼽히기 때문이다. 6일 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 금융 서비스용 AI 에이전트 10종을 공개했다. 은행, 보험, 자산운용, 핀테크 기업을 대상으로 피치북 작성, 실적 분석, 재무제표 검토, 신용 메모 작성, 규제 검토 지원 등을 수행하도록 설계됐다. 클로드는 엑셀, 파워포인트, 아웃룩 등 업무 도구와 외부 금융 데이터 소스 연동도 강화한다. 시장 성장세도 가파르다. 시장조사업체 마켓앤마켓은 글로벌 금융 AI 시장이 지난 2024년 383억6000만 달러에서 2030년 1천903억3000만 달러로 성장할 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 30.6%다. 그랜드뷰리서치는 금융 서비스 분야 생성형 AI 시장이 2024년 22억1000만 달러에서 2033년 257억1000만 달러로 커질 것으로 봤다. 연평균 성장률은 31.0%다. 앤트로픽이 금융권을 겨냥한 것도 이 같은 시장 특성 때문으로 분석된다. 투자은행의 피치북 작성, 기업금융 부문의 신용 분석, 자산운용사의 리서치 정리, 보험사의 심사 문서 검토 등은 모두 문서와 데이터를 기반으로 한 업무다. 생성형 AI의 요약·분석·작성 기능과 AI 에이전트의 다단계 업무 수행 기능을 적용하기 쉽다. 이 같은 업무 특성은 AI 기업 입장에서도 매력적인 수익화 기반이 된다. 금융권은 반복 업무 비중이 높지만 산출물의 단가와 중요도가 높아 자동화 효과를 비용 절감이나 업무 처리 속도 개선으로 설명하기 쉽다. 보안과 규제 요건은 진입 장벽이지만, 이를 충족할 경우 장기 기업 고객을 확보할 가능성도 크다. 이에 앤트로픽은 코딩 AI에 이어 금융권에서 추가 성장 동력을 찾고 있다. 이곳은 클로드 코드 등 개발자 도구 시장에서 입지를 넓혀 왔다. 대규모 모델 개발과 데이터센터 투자 부담이 커지면서 기업용 시장 확대 필요성도 커졌다. 금융권은 지불 여력이 크고 업무 자동화 수요가 뚜렷해 AI 기업들의 주요 공략 대상으로 떠오르고 있다. 앤트로픽의 금융권 공략은 오픈AI와의 기업용 AI 경쟁 구도와도 맞닿아 있다. 오픈AI도 기업용 AI 확산을 위한 유사한 회사를 준비하고 있다. 앤트로픽 역시 블랙스톤, 헬먼앤드프리드먼, 골드만삭스 등과 손잡고 기업용 AI 배포망 확대를 추진하고 있다. 사모펀드와 금융회사 네트워크를 통해 AI 도입 속도를 높이려는 전략이다. 업계 관계자는 "금융 AI 경쟁은 단순히 모델 성능만으로 갈리지 않는다"며 "금융사는 내부 데이터, 업무 시스템, 규제 체계, 보안 환경이 복잡해 실제 업무 적용을 위해서는 데이터 연동, 권한 관리, 감사 추적, 내부 시스템 통합 역량이 함께 필요하다"고 말했다. 빅테크도 금융 AI 시장을 겨냥하고 있다. 마이크로소프트는 금융 업무용 코파일럿 경험인 '파이낸스 에이전트'를 준비 중이다. 파이낸스 에이전트는 AI 기반 금융 인텔리전스, 전사적자원관리(ERP) 접근, 금융 중심 워크플로를 마이크로소프트 365 전반에 결합하는 역할 기반 코파일럿 경험이다. 마이크로소프트는 금융권 업무 환경에서 강점을 갖고 있다. 금융권 실무는 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈, ERP 등을 중심으로 이뤄진다. 마이크로소프트는 이미 주요 업무 도구를 보유하고 있어 AI 기능을 기존 업무 흐름에 직접 결합할 수 있다. 앤트로픽이 클로드의 엑셀·파워포인트·아웃룩 연동을 강조한 것도 이 같은 업무 환경을 의식한 것으로 풀이된다. 구글은 클라우드와 제미나이 기반 에이전트 플랫폼을 앞세우고 있다. 씨티는 최근 구글 클라우드와 구글 딥마인드 기술을 활용한 AI 기반 자산관리 서비스 '씨티 스카이'를 공개했다. 씨티 스카이는 구글 클라우드 인프라, 제미나이 모델, 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 등을 기반으로 구축된 것으로 알려졌다. 구글은 금융기관의 클라우드 전환과 AI 에이전트 도입을 함께 지원하는 방식으로 시장을 공략하고 있다. 앤트로픽과 오픈AI가 범용 모델과 기업용 에이전트 확산에 초점을 맞추고 있다면, 구글은 클라우드 인프라와 모델, 에이전트 운영 환경을 묶어 제공하는 전략이다. 기존 금융정보 사업자들도 AI 기능을 강화하고 있다. 블룸버그는 터미널에 대화형 AI 인터페이스 'ASKB'를 베타로 도입했다. 투자자가 자연어로 질문하고 투자 리서치와 데이터 분석을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원하는 기능이다. 팩트셋은 생성형·에이전틱 AI 제품군인 '팩트셋 머큐리'와 '에이전트 허브'를 내세우고 있다. 무디스도 리서치 어시스턴트를 통해 신용 리스크 분석, 포트폴리오 모니터링, 기업 스크리닝 등을 지원하고 있다. S&P글로벌 역시 캐피털 IQ 프로에 생성형 AI 기반 문서 분석과 대화형 기능을 결합하고 있다. 이들 금융정보 사업자는 앤트로픽과 같은 형태의 AI 에이전트를 판매하는 것은 아니지만, 금융권 업무 흐름을 두고 경쟁 관계에 놓일 수 있다. AI 에이전트가 리서치, 문서 분석, 피치북 작성, 신용 검토 등으로 활용 범위를 넓히면 기존 금융정보 플랫폼의 사용 방식도 달라질 수 있다. 반면 블룸버그, 팩트셋, 무디스 등은 신뢰도 높은 금융 데이터와 기존 고객 기반을 보유하고 있어 AI 기능을 결합할 경우 방어력을 확보할 수 있다. 금융 AI 에이전트 시장의 주요 변수는 데이터 접근성, 업무툴 통합, 규제 대응, 배포 채널이다. 재무제표, 시장 데이터, 신용평가 정보, 고객 자료, 내부 리서치 문서를 안전하게 연결해야 하고, 엑셀·파워포인트·이메일·ERP·리스크 관리 시스템을 오가는 업무 흐름도 지원해야 한다. 금융권 특성상 설명 가능성, 감사 추적, 접근 권한 관리, 개인정보 보호 요건도 중요하다. 앤트로픽의 금융 에이전트 출시는 코딩 AI에서 확인한 생산성 개선 효과를 금융권 핵심 업무로 옮기려는 시도다. 오픈AI는 사모펀드 네트워크를 통한 기업용 AI 배포를 추진하고 있고, 마이크로소프트는 업무툴 기반 AI 확산에 나서고 있다. 구글은 클라우드와 에이전트 인프라를 결합하고 있으며 금융정보 사업자들은 자체 데이터와 플랫폼에 AI 기능을 더하고 있다. 업계 관계자는 "앤트로픽의 금융 에이전트 출시는 AI 기업들이 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 플랫폼으로 이동하고 있다는 신호"라며 "금융권에서 검증된 AI 에이전트 모델은 법률, 회계, 컨설팅 등 다른 고부가 지식노동 시장으로 확산될 가능성이 크다"고 말했다.

2026.05.06 18:44장유미 기자

[AI는 지금] MS 코파일럿, 변호사 업무까지 넘본다…워드에 '법률 AI' 탑재

마이크로소프트(MS)가 워드에 법률 업무 전용 인공지능(AI) 에이전트를 탑재하며 전문직 업무 시장 공략에 속도를 내고 있다. 계약서 검토와 레드라인 작성, 내부 플레이북 기반 조항 점검 등 법무팀의 핵심 업무를 워드 안에서 처리하도록 해 코파일럿을 단순 생산성 도구에서 고부가 전문 업무 플랫폼으로 확장하려는 전략이다. 1일 업계에 따르면 MS는 지난달 30일 공식 블로그를 통해 워드용 '리걸 에이전트(Legal Agent)'를 공개했다. 이 기능은 미국 내 프론티어 프로그램을 통해 윈도 데스크톱용 워드에서 우선 제공된다. 사용자는 워드 안의 코파일럿 에이전트 드롭다운 메뉴에서 리걸 에이전트를 선택해 이용할 수 있다. 별도 설치는 필요 없지만, 기능이 보이지 않을 경우 워드를 다시 시작해야 할 수 있다. 리걸 에이전트는 계약서 검토와 협상 과정에 특화된 AI 기능이다. 사용자가 계약서를 검토하거나 상대방이 수정한 내용을 확인할 때 에이전트가 전체 문서를 분석하고 조항별로 리스크와 의무 사항을 찾아낸다. 내부 법무 기준이 담긴 플레이북과 대조해 기준에 맞지 않는 조항도 표시한다. 필요하면 승인된 문구에 맞춘 수정안도 제안한다. 이번 기능의 핵심은 워드 문서 구조를 이해한다는 점이다. 일반 AI 도구가 문서의 보이는 텍스트를 중심으로 답변을 생성하는 것과 달리, 리걸 에이전트는 서식, 목록, 표, 변경 내용 추적 등 워드 문서의 구조적 요소까지 반영하도록 설계됐다. 계약서 업무에서는 문장 내용뿐 아니라 해당 문장이 어느 조항에 속하는지, 기존 수정 이력과 어떻게 연결되는지, 원래 서식이 유지되는지가 중요하다. MS에 따르면 리걸 에이전트는 법률 엔지니어들과의 협업을 통해 설계된 구조화된 워크플로를 기반으로 작동한다. 모든 수정안을 대규모언어모델(LLM)에만 맡기지 않고 먼저 문서 구조를 해석한 뒤 결정론적 처리 계층을 거쳐 수정 내용을 삽입하는 방식이다. 결정론적 처리 계층은 AI가 무작위로 문장을 생성하거나 위치를 판단하는 것을 줄이고 정해진 규칙에 따라 정확한 위치에 편집 내용을 반영하도록 돕는 기술이다. 이를 통해 복잡한 계약서에서도 불필요한 문장 변경을 줄이고 변경 이력과 서식을 안정적으로 유지할 수 있도록 했다. 브래드 스미스 MS 부회장은 "법률 업무에서는 모든 조항이 중요하고 모든 레드라인은 하나의 이야기를 담고 있다"며 "이 에이전트는 변호사들이 사용하는 구조화된 업무 흐름을 따르면서도 사용자가 통제권을 유지하도록 설계됐다"고 밝혔다. MS는 이 기능을 발표하며 법률 업무 특성상 신뢰성과 통제권도 전면에 내세웠다. 에이전트가 제안한 내용에는 근거가 되는 원문 인용이 함께 제공된다. 사용자는 각 수정 사항을 확인한 뒤 적용 여부를 결정할 수 있다. 변경 내용 추적 기능은 유지되며 필요할 경우 수정 이유를 설명하는 주석도 문서에 삽입할 수 있다. 보안 역시 중요한 강조점이다. 법률 문서에는 계약 조건, 인수합병, 투자, 지식재산권, 고객 정보 등 민감한 내용이 담기는 경우가 많다. MS는 리걸 에이전트가 마이크로소프트365의 보안, 컴플라이언스, 거버넌스 체계 안에서 작동한다고 밝혔다. 기업이 기존에 사용하는 워드와 마이크로소프트365 환경 안에서 법률 AI 기능을 이용할 수 있게 한 셈이다. 이번 발표는 MS가 코파일럿을 범용 AI 비서에서 업무별 전문 에이전트로 확장하는 흐름과 맞닿아 있다. 초기 코파일럿은 문서 요약, 초안 작성, 회의 정리 등 일반 생산성 향상 기능이 중심이었다. 최근에는 워드, 엑셀, 파워포인트 등 오피스 앱 안에서 특정 업무를 처리하는 에이전트 기능을 늘리고 있다. 리걸 에이전트는 이 중 법률 업무를 겨냥한 사례다. 법률 AI 시장 경쟁도 영향을 미친 것으로 보인다. 최근 계약 검토, 법률 리서치, 문서 자동화 분야에서는 하비, 아이언클래드, 로빈AI, 스펠북 등 법률 특화 AI 기업들이 기업 법무팀과 로펌을 공략하고 있다. 이들 서비스 상당수는 워드 문서를 기반으로 계약서 검토와 수정 업무를 지원한다. MS가 워드 자체에 법률 에이전트를 넣은 것은 법률 AI 경쟁에서 업무 접점을 선점하려는 움직임으로 볼 수 있다. 기업 고객 입장에선 별도 법률 AI 서비스를 추가로 도입하지 않아도 된다는 점에서 매력을 느낄 것으로 보인다. 이미 마이크로소프트365를 쓰는 조직이라면 기존 문서 관리, 보안, 권한 체계 안에서 기능을 적용할 수 있기 때문이다. 반대로 법률 AI 스타트업에는 부담 요인이다. 전문 기능에선 스타트업이 앞설 수 있지만, 배포력과 오피스 앱 통합성에서는 MS가 강력한 우위를 갖는다. 다만 확산에는 시간이 걸릴 수 있다. 법률 업무는 국가와 관할권, 산업, 기업별 계약 관행에 따라 요구사항이 크게 다르다. 현재 리걸 에이전트는 미국 프론티어 프로그램을 통해 우선 제공된다. 한국 시장 확산 여부는 한국어 계약서 처리 능력과 국내 법 체계, 기업별 표준계약서·플레이북 연동 수준에 달릴 전망이다. MS는 "리걸 에이전트는 법률 자문이나 전문적 판단을 제공하지 않고, 자격을 갖춘 법률 전문가의 판단을 대체하지 않는다"며 "AI가 생성한 콘텐츠는 부정확할 수 있는 만큼 사용자가 결과물을 검토·확인하고 이를 신뢰하거나 활용할지 직접 판단해야 한다"고 밝혔다. 업계에선 이 기능을 계기로 전문직 AI 도입이 오피스 앱 안에서 더 빠르게 확산될 수 있을 것으로 전망했다. 법률 업무에서 신뢰성과 보안성을 입증하면 회계, 인사, 구매, 영업, 컴플라이언스 등 다른 고부가 업무로도 비슷한 에이전트가 확대될 가능성이 있다. 업계 전문가는 "MS의 리걸 에이전트 출시는 법률 AI 기능을 하나 더 붙인 수준이 아니라 워드를 계약 검토와 협상 업무의 실행 공간으로 넓히려는 시도"라며 "기업용 AI 경쟁은 앞으로 모델 성능뿐 아니라 기존 업무 흐름, 보안 체계, 승인 절차에 얼마나 자연스럽게 들어가느냐가 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.05.01 14:31장유미 기자

[AI는 지금] "클로드서 코덱스로 갈아탄다"…앤트로픽, 보안·토큰비 논란에 '흔들'

앤트로픽이 보안사고와 토큰 비용 논란, 서비스 안정성 문제에 잇따라 휘말리면서 인공지능(AI) 코딩 도구 시장 내 개발자 여론이 흔들리고 있다. 코딩 성능 중심으로 전개되던 AI 개발 도구 경쟁도 비용 효율과 보안, 인프라 안정성 경쟁으로 이어지면서 앤트로픽 '클로드 코드'에서 오픈AI '코덱스'로 갈아타는 개발자들 역시 점차 늘어나는 모양새다. 30일 업계에 따르면 최근 해외 개발자 커뮤니티와 웹 애플리케이션 배포 플랫폼 버셀(Vercel) 이용 개발자들을 중심으로 앤트로픽 '클로드 코드' 사용을 줄이거나 오픈AI '코덱스'로 갈아탔다는 반응이 잇따르고 있다. 최근 사이버보안 특화 모델 '클로드 미토스' 무단 접근 의혹과 '클로드 코드' 소스 노출, 토큰 사용량 증가 불만이 겹치며 앤트로픽을 향한 개발자들의 불만이 높아졌기 때문이다. 업계 관계자는 "이미 유명 개발자들을 중심으로 클로드 코드에서 코덱스로 '이사했다'는 표현이 나올 정도"라며 "최근 개발자들 사이에선 이 같은 분위기 변화가 빠르게 나타나고 있다"고 말했다. 개발자들이 가장 문제를 삼고 있는 것은 보안이다. 앤트로픽은 이달 초 사이버보안 특화 모델 '클로드 미토스 프리뷰'를 제한적으로 공개하며 '프로젝트 글래스윙'을 추진했다. 미토스는 취약점 탐색과 공격 경로 추론 능력이 강한 모델로 알려지며 '미토스 쇼크'를 불러왔다. 앤트로픽은 악용 가능성을 고려해 일반 공개 대신 일부 기업과 기관에만 접근권을 제공했다. 하지만 일부 무단 사용자가 서드파티 벤더 환경을 통해 클로드 미토스 프리뷰에 접근했다는 의혹이 블룸버그통신 등 일부 외신을 통해 제기됐다. 앤트로픽은 해당 주장을 조사 중이라면서도 현재까지 자사 핵심 시스템이 영향을 받았다는 증거는 없다고 밝혔다. 앞서 클로드 코드 엔피엠 패키지 배포 과정에선 소스맵 파일이 실수로 포함돼 약 2000개 타입스크립트 파일, 51만2000줄 이상의 코드가 노출된 것으로 알려졌다. 이에 일각에선 보안 위험을 강조하며 제한 배포 전략을 택한 앤트로픽이 개발 도구 배포와 모델 접근 관리에서 잇따라 논란을 겪으며 개발자들의 신뢰를 잃고 있다고 평가했다. 여기에 앤트로픽의 비용 논란도 개발자들의 화를 부추겼다. 최근 클로드 오퍼스 4.7을 둘러싸고 일부 작업에서 동일한 작업량임에도 이전보다 더 많은 토큰을 사용한다는 지적이 이어지고 있어서다. 업계 관계자는 "단가가 유지되더라도 실제 사용 토큰이 늘면 개발자가 체감하는 비용은 올라간다"며 "코드베이스 탐색, 리뷰, 리팩터링, 테스트처럼 긴 맥락을 유지해야 하는 AI 코딩 작업에선 토큰 사용량 변화가 비용 부담으로 직결된다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "예전에는 코드 리뷰를 맡기면 핵심 위주로 짚는다는 느낌이 강했는데, 최근에는 굳이 보지 않아도 될 부분까지 훑으며 토큰을 많이 쓰는 구조로 바뀌었다는 얘기들이 많다"며 "개발자들은 이를 사실상 체감 가격 인상으로 받아들이고 있다"고 말했다. 앤트로픽의 서비스 안정성도 변수로 떠올랐다. 최근 클로드 서비스와 API, 클로드 코드 접속 과정에서 장애가 보고되며 개발자 커뮤니티의 불만이 커진 것이다. AI 코딩 도구는 코드 작성과 수정, 테스트, 리뷰 등 개발 업무 흐름에 깊게 들어와 있어 접속 장애나 응답 불안정이 곧바로 업무 차질로 이어질 수 있다. 이 같은 악재는 오픈AI에 반사효과로 작용하고 있다. 개발자들이 클로드 코드에 제기하는 불만은 보안 불안, 비용 예측 어려움, 서비스 안정성 문제로 모인다. 코덱스는 코드베이스 탐색과 파일 수정, 테스트, 에이전트형 작업 수행 등 클로드 코드와 경쟁하는 영역이 넓어 대체재로 거론된다. 여기에 최근 성능 개선과 대규모 인프라 안정성이 부각되며 개발자 전환 수요를 흡수할 가능성이 커졌다는 평가가 나온다. 다만 개발자 이동이 장기 추세로 굳어질지는 아직 불확실하다. 클로드 코드가 여전히 코딩 품질과 에이전트형 작업에서 강한 지지층을 확보하고 있어서다. 앤트로픽이 토큰 정책과 서비스 안정성을 개선할 경우 이탈 분위기가 진정될 가능성도 있다. 업계에선 최근 논란을 두고 AI 코딩 도구 시장의 경쟁 기준이 성능 중심에서 운영 신뢰성 중심으로 이동하고 있음을 보여준 것으로 평가했다. 초기에는 코드 생성 능력과 리뷰 품질이 핵심 평가 기준이었다면, 이제는 보안 통제 수준과 토큰 효율, 장애 대응 능력, 인프라 투자 규모가 개발자 선택을 가르는 변수로 부상했다는 분석이다. 업계 관계자는 "개발자들은 좋은 모델을 찾지만 동시에 예측 가능한 비용과 안정적인 서비스를 원한다"며 "앤트로픽이 흔들리는 사이 오픈AI가 코덱스로 개발자 시장을 다시 가져올 기회를 잡은 것은 분명하다"고 말했다.

2026.04.30 09:33장유미 기자

[AI는 지금] MS 독점 벗어난 오픈AI, AWS 탑승…AI 클라우드 경쟁 본격화

오픈AI가 마이크로소프트(MS)와의 독점 구조를 완화하자마자 아마존웹서비스(AWS)와 협업을 공식화하면서 생성형 인공지능(AI) 시장의 경쟁 구도가 흔들리고 있다. 모델 성능 중심이던 경쟁이 클라우드 유통망과 운영 환경으로 이동하는 흐름이 본격화됐다는 평가다. AWS는 28일(현지시간) '왓츠 넥스트 위드 AWS' 행사에서 오픈AI의 GPT 모델과 코딩 도구 '코덱스', 오픈AI 기반 아마존 베드록 매니지드 에이전트를 공개했다. 일부 모델은 이날부터 제한적 프리뷰로 제공되며 고성능 모델은 수주 내 확대될 예정이다. 이번 발표는 오픈AI와 MS가 기존 독점 라이선스를 비독점 구조로 전환한 지 하루만에 나왔다는 점에서 주목된다. 이 일로 오픈AI는 그동안 애저에 집중됐던 모델 공급을 AWS, 구글 클라우드 등으로 확대할 수 있게 됐다. MS는 주요 파트너 지위와 오픈AI 모델·제품에 대한 장기 라이선스를 유지하는 대신 독점권을 내려놓았다. 업계에선 이를 오픈AI의 멀티 클라우드 전략 전환으로 해석했다. 기업 고객 상당수가 AWS를 주력으로 사용하는 상황에서 애저 중심 유통 구조로는 확장에 한계가 있었기 때문이다. 기업공개(IPO)를 앞둔 오픈AI로서는 이번 일로 고객 접점을 넓히고 매출 기반을 확대할 수 있는 계기를 마련할 수 있게 됐다. AWS도 베드록 경쟁력을 끌어올릴 수 있게 됐다. 베드록은 앤트로픽, 메타, 아마존 자체 모델 등을 제공해 온 생성형 AI 플랫폼이다. 여기에 오픈AI 모델이 추가되면서 주요 파운데이션 모델을 한 곳에서 제공하는 구조를 갖추게 됐다. 고객 입장에선 동일한 클라우드 환경 안에서 모델을 비교·선택할 수 있는 선택지가 늘어난 셈이다. 기업 도입 관점에선 배포 방식 변화가 핵심이다. 기존에는 오픈AI API를 직접 호출하는 방식이 일반적이었다. 이 경우 별도의 보안 검토와 계약, 데이터 전송 구조 설계가 필요했다. 반면 베드록을 통하면 기업이 사용하는 AWS 환경 안에서 모델을 호출할 수 있다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC), 접근 권한, 데이터 거버넌스 체계를 그대로 활용할 수 있어 보안 부담도 줄어든다. 성능 측면에서도 이점이 있다. 기업 내부 데이터와 애플리케이션, AI 모델이 동일 리전에서 동작하면 네트워크 지연이 줄어든다. 고객 응대, 금융 거래, 공급망 관리처럼 실시간 처리가 필요한 업무에서 도입 장벽을 낮추는 요소로 작용할 수 있다. 비용 구조 변화도 변수다. 오픈AI 모델 사용료가 AWS 통합 과금 체계 안에 포함될 경우 기업은 별도 AI 벤더 계약 없이 기존 클라우드 예산 내에서 도입을 검토할 수 있다. 업계에선 단순 토큰 가격보다 조달 절차 단순화와 운영 비용 절감이 실제 도입을 좌우하는 요인으로 보고 있다. AWS 내부 모델 경쟁도 불가피해졌다. 아마존은 그동안 앤트로픽 '클로드'를 핵심 파트너 모델로 육성해왔다. 여기에 오픈AI 모델이 추가되면서 베드록 내에서는 모델 간 경쟁이 본격화될 전망이다. AWS는 특정 모델을 밀기보다 워크로드별 선택 구조를 강화하는 방향을 유지할 것으로 보인다. 양사의 협력은 단순 모델 공급을 넘어선다. 아마존은 오픈AI에 최대 500억 달러(약 73조 6250억원) 투자를 약정한 것으로 알려졌고, 오픈AI는 향후 8년간 AWS에 약 1000억 달러(약 147조 2500억원) 규모의 컴퓨팅 자원을 사용할 계획이다. 또 아마존 자체 AI 칩 '트레이니엄'을 활용한 대규모 연산 계약도 이번에 포함된 것으로 전해졌다. 이는 모델, 인프라, 반도체가 결합된 구조로, 양사 협력이 기술 스택 전반으로 확대되고 있음을 보여준다. 국내 시장에도 영향이 예상된다. 네이버클라우드, NHN클라우드 등은 소버린 AI를 앞세워 차별화를 시도하고 있지만, 글로벌 빅테크가 모델과 클라우드, 에이전트를 통합한 서비스 확장에 나서면서 생태계 경쟁 부담이 점차 커질 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "이번 협업은 단순한 모델 공급 확대가 아니라 기업 AI 도입 방식 자체가 바뀌는 신호"라며 "앞으로는 모델 성능보다 보안, 과금, 운영 안정성을 포함한 클라우드 환경이 선택 기준이 될 가능성이 크다"고 말했다.

2026.04.29 09:28장유미 기자

[AI는 지금] 기업들 고민 파고든 딥시크, '초저가' V4로 오픈AI 흔들까

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 최신 모델 'V4'를 앞세워 API 가격을 대폭 낮추며 글로벌 AI 시장에 가격 경쟁을 촉발하고 나섰다. 기업들의 AI 도입 비용이 급증하는 가운데 '초저가' 전략으로 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 28일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 최근 AI 모델 가격을 인하하며 동급 모델인 오픈AI 'GPT-5.5' 대비 최대 97% 낮은 가격을 제시했다. 특히 API 이용 시 '입력 캐시 히트(input cache hit)' 비용을 기존의 10분의 1 수준으로 낮추면서 최소 입력 비용을 100만 토큰당 약 0.14달러까지 끌어내렸다. 이번 가격 정책은 즉시 적용되며 일시적 프로모션이 아닌 상시 정책으로 유지된다. 딥시크는 여기에 더해 V4-프로 모델에 대해 한시적으로 75% 추가 할인도 적용하고 있다. 이를 반영하면 일부 구간에서는 토큰당 비용이 사실상 '공짜 수준'에 근접한다는 평가도 나온다. 일반적으로 AI 서비스에서 입력량이 출력량보다 약 3배 많다는 점을 감안하면, 전체 대화 비용은 GPT-5.5 대비 수십분의 1 수준으로 낮아질 수 있을 것으로 보인다. 이번 가격 인하는 단순한 할인 정책을 넘어 AI 시장의 경쟁 축을 '성능'에서 '비용'으로 이동시키려는 시도로 해석된다. 실제로 중국 내 주요 AI 기업들이 플래그십 모델 가격을 인상하는 흐름과 달리, 딥시크는 정반대 전략을 택했다. 성능 측면에서는 여전히 글로벌 선두 업체와 격차가 있다는 평가도 나온다. V4-프로 모델은 주요 벤치마크에서 구글과 앤트로픽 모델 대비 낮은 점수를 기록한 것으로 알려졌다. 이에 따라 딥시크는 최고 성능 경쟁 대신 가격을 무기로 시장 점유율 확대에 나선 것으로 보인다. 이 같은 전략은 최근 기업들의 AI 비용 부담이 급증하고 있는 흐름과 맞물린다. 일부 기업에서는 AI 연산 비용과 토큰 사용료, 클라우드 인프라 지출이 인건비를 넘어서는 사례까지 등장하고 있다. 미국 매체 악시오스에 따르면 엔비디아는 일부 팀에서 AI 연산 비용이 직원 인건비를 훨씬 넘어섰고, 우버 역시 토큰 비용 증가로 연간 AI 예산을 조기 소진한 것으로 전해졌다. AI 확산과 함께 IT 지출도 빠르게 늘고 있다. 시장조사업체 가트너는 올해 글로벌 IT 지출이 6조 달러를 넘어설 것으로 전망하며 증가세는 AI 인프라와 클라우드, 소프트웨어 투자 확대가 이끌고 있다고 분석했다. 기업 입장에선 AI 도입이 생산성 향상보다 비용 부담 요인으로 작용할 수 있다는 우려도 커지는 상황이다. 이에 딥시크는 이 같은 비용 압박을 파고들어 스타트업과 비용 민감 기업을 주요 타깃으로 삼고 있다. 업계에선 일부 기업들이 오픈AI 대신 딥시크 등 저가 모델을 검토하는 움직임도 나타나고 있다고 봤다. 다만 초저가 전략이 곧바로 기업 고객 확보로 이어질지는 미지수다. 글로벌 기업의 경우 가격보다 데이터 보안, 규제 준수, 공급망 리스크를 우선 고려하는 경향이 강하기 때문이다. 중국 기업이라는 점에서 발생하는 데이터 접근 우려 역시 주요 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "딥시크의 등장은 단순한 신규 모델 출시를 넘어 AI 시장의 가격 기준 자체를 흔드는 변수로 작용할 가능성이 높다"며 "이제 기업들은 어떤 모델이 더 뛰어난지가 아니라 어떤 모델이 더 낮은 비용으로 운영 가능한지를 따지기 시작했다"고 말했다. 그러면서 "AI 경쟁의 기준이 성능에서 비용으로 이동하는 전환점이 될 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.28 15:41장유미 기자

[AI는 지금] 구글, 학습·추론 모두 효율로 승부…AI 인프라 판 흔든다

구글이 여러 데이터센터에 나뉜 연산 자원으로 대규모 인공지능(AI) 모델을 학습시키는 기술을 공개했다. 통신량과 장애 영향을 줄인 구조로, 초거대 AI 인프라 경쟁에서도 성능 못지않게 효율이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 구글 딥마인드는 23일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '디커플드 디로코(Decoupled DiLoCo)'를 발표했다. 대규모 학습 작업을 여러 개의 독립된 연산 단위로 나누고, 이들 사이에 비동기식으로 데이터를 주고받는 구조다. 동일한 칩을 하나의 대형 클러스터로 묶어 동기 상태를 유지하는 기존 방식과 달리 떨어진 데이터센터의 연산 자원을 여러 학습 단위로 나눠 운영하는 것이 핵심이다. 디커플드 디로코는 여러 지역에 나뉜 연산 자원을 묶어 학습을 이어가는 분산 학습 구조다. 특정 구역에서 장애가 발생해도 전체 학습이 멈추지 않도록 설계했다. 구글은 이 구조를 적용해 미국 4개 지역에서 120억 개 매개변수(12B) 모델을 2~5기가비피에스(Gbps) 광역망으로 학습시켰고, 기존 동기화 방식 대비 20배 이상 빠른 결과를 냈다. 또 별도 전용망 없이도 광역 네트워크 수준에서 생산급 분산 사전학습이 가능하다는 점도 강조했다. 장애 상황을 가정한 실험도 진행했다. 카오스 엔지니어링(chaos engineering) 방식으로 하드웨어 장애를 넣은 환경에서 일부 학습 단위가 중단된 뒤에도 전체 학습을 이어갔다. 또 복구된 단위는 다시 체계에 편입됐다. 특정 장비나 특정 구역의 문제가 전체 학습 작업으로 번지는 영향을 줄이도록 설계한 구조란 점에서 주목된다. 디커플드 디로코는 기존 디로코(DiLoCo)를 확장한 기술이다. 구글 딥마인드는 지난 2023년 연결성이 낮은 여러 연산 구역에서도 언어모델을 학습할 수 있는 저통신 분산 학습 기술인 디로코를 공개했다. 당시 8개 작업 단위 기준 완전 동기식 최적화와 유사한 성능을 내면서도 통신량은 500배 줄였다고 밝힌 바 있다. 이번에는 여기에 비동기 데이터 흐름과 장애 격리 구조를 더했다. 이는 구글의 6세대 텐서처리장치(TPU)인 트릴리움 운용 전략과도 연결된다. 구글은 디커플드 디로코를 통해 'TPU v6e'와 'TPU v5p' 등 서로 다른 세대의 칩을 하나의 학습 작업에 함께 투입할 수 있다고 설명했다. 신형 칩이 모든 지역에 동시 배치되지 않는 만큼, 최신 칩 확보뿐 아니라 기존 설비 활용도도 AI 인프라 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다. 이와 별개로 구글은 추론 병목 완화에도 속도를 내고 있다. 특히 구글 리서치가 지난 3월 공개한 '터보퀀트(TurboQuant)'는 생성형 AI 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 메모리 병목을 압축 기술로 줄일 수 있다는 점에서 업계의 높은 관심을 받았다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. 이를 통해 구글은 디커플드 디로코로 학습 단계에서 네트워크와 장애 영향을 줄이고, 터보퀀트로 추론 단계에서 메모리 병목을 낮추는 방식으로 AI 인프라 전반의 효율 개선에 나선 것으로 보인다. 경쟁사들도 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 블랙웰 계열에서 추론 성능과 함께 토큰당 비용 절감, 전력 효율을 강조하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 마이아 200(Maia 200)을 AI 토큰 생성의 경제성을 높이기 위한 추론 가속기로 소개했다. 메타는 MTIA 로드맵을 공개하며 맞춤형 반도체를 인공지능 인프라 전략의 중심에 두겠다고 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)도 트레이니엄3 울트라서버를 내놓으며 비용 효율과 에너지 효율을 전면에 내세웠다. 다만 구글은 칩 성능이나 서비스 단가에만 초점을 맞추지 않았다는 점에서 차별화된 모습을 보이고 있다. 학습 단계에선 데이터센터 간 분산 학습 구조를 손보고, 추론 단계에선 메모리 병목을 줄이는 방식으로 접근 범위를 넓혔다. 서로 다른 세대의 하드웨어를 함께 쓰는 구조까지 제시한 점도 특징이다. 업계 관계자는 "이제 AI 인프라 경쟁은 더 많은 칩 확보에서 끝나지 않는다"며 "분산된 자원을 얼마나 안정적으로 묶어 학습시키고, 추론 비용을 얼마나 낮추느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"고 설명했다.

2026.04.24 16:43장유미 기자

[AI는 지금] "모델 경쟁 끝났다"…해외 CSP 3사, 'AI 거버넌스'로 승부수

마이크로소프트(MS)를 필두로 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP) 빅3가 단순한 '인공지능(AI) 모델' 경쟁을 넘어 'AI 거버넌스(통제·관리)' 주도권 확보를 위한 인프라 기술 고도화에 나섰다. 기업들이 AI 에이전트 도입 시 가장 우려하는 보안 격리와 실행 통제 문제를 해결하며 '디지털 직원' 시대를 겨냥한 경쟁이 본격화됐다는 평가다. 24일 업계에 따르면 MS는 지난 22일 '파운드리 에이전트 서비스(Foundry Agent Service)'를 통해 에이전트 전용 '호스트형 에이전트(Hosted Agents)' 기능을 공개 프리뷰로 선보였다. 에이전트가 코드를 실행하거나 데이터를 처리할 때마다 독립된 가상머신(VM) 수준의 샌드박스를 실시간 할당해 기업의 기존 시스템과 완전히 분리된 환경에서 작업하도록 설계한 것이 핵심이다. 기존 클라우드 인프라는 다수 사용자가 자원을 공유하는 구조인 탓에 에이전트가 임의 코드를 실행할 경우 보안 리스크가 발생할 수 있었다. MS는 이를 하이퍼바이저 기반 격리 구조로 해결하며 세션별 독립 실행 환경과 파일 시스템 유지 기능을 함께 제공한다. 특히 에이전트가 중단 후 재개되더라도 이전 작업 상태를 그대로 이어가는 '지속성(Persistence)'을 기본 기능으로 내세웠다. 비용 구조 역시 바꿨다. 에이전트가 유휴 상태일 경우 자원을 자동으로 줄여 비용이 발생하지 않도록 하는 '스케일 투 제로(Scale-to-zero)' 방식을 적용해 실제 업무 단위 중심의 과금 구조를 제시했다. AWS도 유사한 방향으로 대응에 나섰다. '아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)' 내 코드 인터프리터 기능을 통해 에이전트가 생성한 코드를 격리된 환경에서 실행할 수 있도록 지원한다. 서버리스 기반 아키텍처를 활용해 필요 시에만 자원을 할당하는 구조로, 보안과 비용 효율을 동시에 확보하는 데 초점을 맞췄다. 구글 클라우드는 인프라 레벨에서 접근하고 있다. '구글 분산형 클라우드(GDC)'를 통해 데이터센터 자체를 기업 내부나 특정 환경으로 확장 배치함으로써 데이터가 외부로 나가지 않도록 물리적 격리를 구현한다. 여기에 '버텍스 AI 에이전트 빌더(Vertex AI Agent Builder)'를 결합해 고보안 환경에서도 에이전트 기반 서비스를 운영할 수 있는 구조를 제시했다. 글로벌 CSP들이 이처럼 보안·격리 기술을 전면에 내세운 것은 AI 에이전트의 기업 내 실사용 단계가 본격화됐음을 보여주는 신호로 풀이된다. 클라우드 경쟁의 중심이 '누가 더 뛰어난 모델을 보유했는가'에서 '누가 더 안전하게 에이전트를 통제할 수 있는 인프라를 제공하는가'로 이동하고 있다는 분석이다. 또 기업 입장에선 아무리 성능이 뛰어난 AI라도 내부 시스템 접근 권한과 데이터 처리 과정이 통제되지 않으면 실제 업무에 투입하기 어렵다. 이에 CSP들은 ▲세션별 독립 실행 환경(샌드박스) ▲유휴 시 비용을 줄이는 구조 ▲에이전트별 신원 및 권한 관리 체계 등을 인프라 단에서 기본 제공하기 시작했다. 특히 MS와 AWS가 에이전트 실행 환경을 논리적으로 격리하는 데 초점을 맞췄다면, 구글은 GDC를 통해 클라우드 인프라 자체를 물리적으로 분리하는 전략을 취하고 있다는 점에서 접근 방식에도 차이를 보인다. 업계에선 이 같은 흐름을 두고 클라우드의 '에이전트화'가 본격화되고 있다고 평가했다. 또 단순히 연산 자원을 제공하는 수준을 넘어 AI가 실제 업무를 수행하는 '작업 공간' 자체를 설계하는 경쟁으로 확장되고 있다고 봤다. MS 측은 "전통적인 컴퓨팅은 여러 사용자가 동일한 인스턴스를 공유하도록 설계됐지만 이는 에이전트 환경에 적합하지 않다"며 "각 에이전트는 고유한 격리 환경과 지속적인 상태를 갖춘 전용 인프라 위에서 구동돼야 한다"고 밝혔다.

2026.04.24 12:27장유미 기자

[AI는 지금] AI 음악, 하루 7만5000곡 쏟아진다…스트리밍 시장 구조 '흔들'

인공지능(AI)이 만든 음악이 빠르게 늘어나면서 음악 산업의 구조 자체를 흔들고 있다. 콘텐츠 생산 방식이 인간 중심에서 자동화 기반으로 이동하면서 창작·유통·수익 구조 전반에 변화가 확산되는 모습이다. 21일 IT 전문매체 테크크런치에 따르면 글로벌 음원 플랫폼 디저(Deezer)에 매일 업로드되는 신규 곡의 44%는 AI로 생성된 음악인 것으로 나타났다. 디저에선 하루 약 7만5000곡, 월 기준으로는 200만 곡 이상의 AI 음악이 플랫폼에 유입되고 있는 상태다. 이는 지난해 초 하루 1만 곡 수준에서 시작해 1년여 만에 급증한 수치다. 다만 소비 측면에서는 아직 제한적이다. 디저에 따르면 AI 음악의 스트리밍 비중은 전체의 1~3% 수준에 그치고 있다. 이 가운데 85%는 사기성 스트리밍으로 판별돼 수익화가 차단되고 있다. 이 같은 변화는 음악 산업 전반의 구조 재편을 예고하고 있다. 무엇보다 AI 기반 콘텐츠의 대량 생산은 음악의 희소성을 약화시키며 기존 창작자 중심 생태계에 부담으로 작용하고 있다. 동시에 플랫폼 내 콘텐츠 과잉 현상이 심화되면서 추천 알고리즘과 편집 큐레이션의 중요성은 더욱 커지는 모습이다. 디저는 이에 대응해 AI 생성 음악을 추천 알고리즘에서 제외하고 에디토리얼 플레이리스트에도 포함하지 않는 정책을 유지하고 있다. 또 향후 AI 곡의 고음질(hi-res) 버전 저장을 중단하기로 하는 등 관리 기준을 강화하고 있다. 이는 AI 콘텐츠 확산 속에서 플랫폼의 콘텐츠 선별 권한, 이른바 '게이트키퍼' 역할이 강화되고 있음을 보여준다. 수익 구조에도 변화가 감지된다. 대량 생성된 AI 음악이 자동화된 스트리밍과 결합되면서 로열티 분배 왜곡 우려가 커지고 있어서다. 실제로 디저는 AI 음악 스트리밍의 85%를 사기성으로 판별하고 수익화를 차단하고 있다. 소비자 인식 역시 변화하고 있다. 디저가 지난해 실시한 조사에 따르면 응답자의 97%가 AI 음악과 인간 창작 음악을 구분하지 못했다. 동시에 52%는 AI 음악의 차트 포함에 반대, 80%는 명확한 표시가 필요하다고 답해 산업 내 기준 마련 요구도 커지고 있다. AI 음악은 새로운 시장 가능성도 열고 있다. 최근 미국과 영국 등 주요 시장에서 AI 생성 곡이 아이튠즈 차트 1위를 기록하면서 AI 음악이 실험 단계를 넘어 상업 콘텐츠로 확장되고 있다는 평가도 있다. 특히 광고, 게임, 영상 등에서 활용되는 저비용·대량 음악 시장을 중심으로 빠르게 확산될 가능성도 높아졌다. 업계에선 AI 음악 확산이 기술 도입을 넘어 산업 구조 전환을 촉발할 것으로 보고 있다. 콘텐츠 공급의 급증과 함께 플랫폼의 영향력이 확대되는 한편, 저작권 체계와 표시 기준 등 제도적 대응 논의도 본격화될 전망이다. 알렉시 랑테르니에 디저 최고경영자(CEO)는 "AI 생성 음악은 더 이상 주변적인 현상이 아니다"며 "아티스트 권리를 보호하고 팬들에게 투명성을 제공하기 위해 음악 산업 전반의 공동 대응이 필요하다"고 밝혔다.

2026.04.21 11:09장유미 기자

[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

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