검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'AI는 지금'통합검색 결과 입니다. (193건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

[AI는 지금] AI 쓰자 직무 경계 허물어졌다…챗GPT 업무 43.5%가 '남의 일'

생성형 인공지능(AI)이 직장인의 업무 범위를 넓히며 기존 직무 간 경계를 허물고 있다. 영업 담당자가 고객 데이터를 분석하고 마케팅 담당자가 웹사이트 오류를 해결하는 등 다른 부서에 맡기던 업무를 AI로 직접 처리하는 사례가 늘면서 조직의 역할 분담 방식도 달라지는 분위기다. 28일 오픈AI 경제연구팀이 미국 챗GPT 이용자의 메시지 80만 개 이상을 분석한 결과 업무 관련 메시지의 16.8%가 이용자의 본래 직업과 다른 직군의 업무로 분류됐다. 글쓰기와 요약, 일정 관리처럼 여러 직군이 공통으로 수행하는 업무를 제외하면 직무 외 업무 비중은 43.5%로 높아졌다. 오픈AI는 특정 직업이 맡아온 업무가 다른 직업 종사자의 AI 활용 과정에서 나타나는 현상을 '업무 교차'로 정의했다. AI가 기존 업무를 대신하는 데서 그치지 않고 조직 안에서 누가 어떤 일을 맡는지도 바꾸고 있다는 의미다. 직군별로는 고객경험 담당자의 직무 외 업무 비중이 77%로 가장 높았다. 디자이너는 75%, 인사 담당자는 69%, 법률 담당자는 56%, 마케팅 담당자는 53%였다. 영업과 재무는 각각 40%, 엔지니어링은 28%로 집계됐다. 직무 사이에서 가장 널리 확산된 업무는 재무 계산과 기술 문제 해결이었다. 두 업무는 조사 대상 8개 직군 가운데 본래 직군을 제외한 나머지 7개 직군 모두에서 자주 수행하는 외부 업무 3개 안에 포함됐다. 마케팅 자료 제작도 5개 직군에서 반복적으로 나타났다. 업무를 많이 가져오는 직군과 다른 직군으로 업무가 퍼지는 직군도 구분됐다. 디자이너 메시지의 35.2%는 다른 직업의 업무였지만 다른 직군이 수행한 디자인 업무 비중은 1.7%에 그쳤다. 엔지니어링은 반대 양상을 보였다. 엔지니어가 다른 직군의 업무를 수행한 비중은 18.5%였지만 다른 직군이 수행한 엔지니어링 업무는 7.4%를 차지했다. 소프트웨어 오류 해결과 기술 시스템 관리 등 소프트웨어 문제 해결과 기술 시스템 관련 업무가 비개발 직군으로 확산된 영향으로 풀이된다. 마케팅은 업무 유입과 확산이 모두 활발했다. 마케팅 담당자 메시지의 24.3%가 다른 직군의 업무였고, 다른 직군 이용자가 수행한 마케팅 업무 비중도 8.9%로 조사 대상 가운데 가장 높았다. 기업 규모가 작을수록 직무 외 업무에 AI를 활용하는 비중도 높았다. 평균 이용자 기준 직무 외 업무 비중은 계정 수 2~5개인 워크스페이스에서 18.9%였지만 100개가 넘는 조직에서는 16.3%로 낮아졌다. 전문 인력이 부족한 소규모 조직에서 AI가 여러 직무를 보완하는 범용 도구로 활용된 것으로 해석된다. 오픈AI는 실제 AI 사용 데이터가 채용 공고나 노동 통계보다 빠르게 직무 변화를 포착할 수 있다고 봤다. 기업이 직무기술서를 바꾸거나 새로운 직함을 만들기 전에 근로자들이 AI를 활용해 새로운 업무 조합을 시도하고 있어서다. 오픈AI는 "AI 사용 패턴은 기업이 직무기술서를 다시 작성하거나 새로운 직함을 만들기 전에 업무가 어떻게 이동하는지 확인할 수 있는 초기 신호"라며 "전통적인 노동시장 통계가 나중에 포착할 직업 변화를 먼저 드러낼 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.28 09:52장유미 기자

[AI는 지금] 中 AI 또 판 흔든다…문샷AI, '키미 K3' 가중치 공개로 美 압박

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 고성능 모델 '키미 K3'의 가중치를 공개하며 글로벌 개발자와 기업 이용자 확보에 나선다. 미국 AI 기업보다 저렴한 가격을 앞세운 데 이어 기업이 모델을 직접 수정하고 운영할 수 있도록 개방하면서 오픈AI와 앤트로픽 중심의 폐쇄형 AI 시장을 압박하고 있다. 27일 블룸버그통신에 따르면 문샷AI는 이날 키미 K3의 모델 가중치를 공개할 예정이다. 가중치가 공개되면 개발자는 모델을 내려받아 용도에 맞게 수정하거나 자체 데이터센터와 클라우드 환경에서 운영할 수 있다. 문샷AI는 미국 기업의 폐쇄형 모델보다 높은 개방성과 접근성을 앞세워 이용자 기반을 넓힌다는 전략이다. 또 API를 통해서만 모델을 제공하는 미국 기업과 달리 고객사가 데이터와 운영 환경을 직접 통제할 수 있도록 해 금융·공공·제조 등 보안 요구가 높은 시장까지 공략할 것으로 보인다. 키미 K3는 2조8000억 개의 파라미터와 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창을 갖췄다. 대규모 문서와 코드베이스를 한 번에 처리할 수 있는 수준으로, 문샷AI는 추후 기술 보고서를 통해 모델 구조와 학습 방식, 성능 평가 결과를 공개할 예정이다.키미 K3는 이달 공개된 뒤 주요 벤치마크에서 높은 성능을 기록하며 시장의 주목도 받았다. 중국 기업이 최신 엔비디아 AI 가속기 확보에 제약을 받는 상황에서도 미국 선두 모델과의 성능 격차를 줄였다는 평가가 나오면서 AI 관련 종목의 주가도 영향을 받았다. 이에 문샷AI의 하루 매출은 키미 K3 출시 이후 최소 6배 증가한 것으로 알려졌다. 문샷AI는 이를 기반으로 기업가치 500억 달러 수준의 신규 투자 유치를 추진하고 있으며 이르면 올해 홍콩 증시 상장도 검토 중이다. 이번 가중치 공개는 문샷AI가 단기적인 모델 사용료보다 개발자 생태계와 유통망 확대를 우선하겠다는 전략으로 풀이된다. 모델 활용과 재배포를 늘려 시장 점유율을 먼저 확보한 뒤 API와 기업용 서비스, 클라우드 호스팅 등으로 수익 기반을 넓히려는 것으로 보인다. 이에 따라 고객 기업들은 AI 에이전트와 코딩처럼 토큰 사용량이 많은 업무에서 비용을 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 자체 인프라에 모델을 배치하면 외부 API 호출 비용과 데이터 유출 부담을 낮출 수 있어 미국 폐쇄형 모델의 가격 정책에도 압력으로 작용할 가능성이 있다. 중국산 오픈웨이트 모델 확산은 클라우드와 그래픽처리장치(GPU) 호스팅 시장에도 영향을 줄 전망이다. 모델을 직접 운영하려는 기업이 늘면 GPU와 데이터센터, 추론 최적화 소프트웨어 수요가 함께 증가하기 때문이다. 다만 주요 미국 클라우드 사업자가 중국산 모델을 공식 지원하지 않는 점은 확산을 제한할 수 있다. AWS 베드록과 마이크로소프트 애저 파운드리, 구글 버텍스 AI는 아직 키미 K3와 Z.AI의 GLM-5.2 등 중국산 오픈웨이트 모델을 제공하지 않고 있다. 블룸버그인텔리전스에 따르면 키미 K3와 GLM-5.2 출시 이후 중국산 오픈웨이트 모델이 전체 토큰 사용량에서 차지하는 비중은 68%까지 높아졌다. 그러나 이 같은 사용량 증가가 매출 확대로 이어지려면 글로벌 기업 고객이 주로 이용하는 대형 클라우드 유통망 진입이 필요하다는 점은 과제다. 미국 정부의 견제도 거세지고 있다. 백악관 관계자는 문샷AI가 미국의 수출 통제 대상인 엔비디아 칩을 이용해 K3를 학습시켰다고 주장하며 다른 기업 모델의 출력값을 활용하는 증류 의혹도 제기했다. 문샷AI는 관련 질의에 답하지 않았다. 이번 일로 미·중 AI 경쟁도 반도체 확보에서 모델 배포와 개발자 생태계 장악으로 확대될 가능성이 커졌다. 그러나 미국 클라우드 진입 제한과 규제 부담은 앞으로 중국산 모델의 기업 고객 확대와 수익화를 제약하는 요인으로 작용할 것으로 보인다. 맨딥 싱과 윌리엄 통 블룸버그인텔리전스 애널리스트는 "오픈웨이트 대규모언어모델의 채택은 현재 변곡점을 맞고 있다"며 "하지만 수익화 여부는 하이퍼스케일 클라우드 사업자를 통한 유통에 달려 있다"고 말했다.

2026.07.27 14:56장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI 모델, 허깅페이스 시스템 침입…"실행 기록 공개하라"

오픈AI의 인공지능(AI) 모델이 사이버보안 성능 시험 도중 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 시스템에 침입한 것으로 드러났다. 자율형 AI 에이전트의 공격 역량뿐 아니라 개발사가 시험 환경을 제대로 통제했는지를 둘러싼 책임 논란도 커지고 있다. 27일 업계에 따르면 오픈AI는 최근 내부 보안 시험에 투입한 모델이 시험 환경의 취약점을 이용해 외부 인터넷에 접속한 뒤 허깅페이스 시스템에 접근했다고 밝혔다. 모델은 허깅페이스 서버에서 시험 관련 정보를 확보한 것으로 파악됐다. 허깅페이스는 이상 활동을 탐지해 차단했으며 고객 서비스나 이용자 데이터 피해는 확인되지 않았다고 설명했다. 사이버보안 전문가들은 모델의 자율적 행동과 별개로 외부와 분리돼야 할 시험 환경을 제대로 구성하지 못한 운영상 책임을 살펴야 한다고 지적했다. 오픈AI는 모델이 광범위한 피해를 일으키려 한 것이 아니라 시험 점수를 높이기 위해 예상하지 못한 수단으로 정보를 확보한 것으로 보고 있다. 주어진 목표를 수행하는 AI 에이전트가 개발자의 의도와 다른 방식으로 외부 시스템까지 공격할 수 있다는 위험이 실제 사고로 이어진 셈이다. 이에 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)는 최근 오픈AI에 사고를 일으킨 에이전트의 실행 기록을 공개하라고 요구했다. 연구자들이 모델의 판단과 도구 사용 과정을 분석할 수 있도록 사고 정보를 연구 커뮤니티와 공유해야 한다는 주장이다. 허깅페이스는 AI 기반 사이버 공격에 대응할 방어 기술 개발도 확대해야 한다고 봤다. 또 오픈AI가 오픈·폐쇄형 모델을 활용한 사이버 방어 연구에 1억 달러 상당의 컴퓨팅 자원을 지원해야 한다고 제안했다. 들랑그 CEO는 "최초의 자율형 에이전트 사이버 공격은 전례 없는 사건"이라며 "전례 없는 대응이 필요하다"고 말했다.

2026.07.27 09:45장유미 기자

[AI는 지금] AI 투자 늘렸는데 직원은 줄였다…美 빅테크, 올해 14만명 감원

인공지능(AI) 투자 경쟁이 가속되는 가운데 미국 주요 기술 기업들이 올해 들어서만 14만 명에 달하는 인력을 감축한 것으로 나타났다. AI 데이터센터와 반도체 등에 사상 최대 규모 투자를 이어가는 동시에 기존 사업 조직을 축소하며 비용 구조를 재편하는 모습이다. 26일(현지시간) 파이낸셜타임스 분석에 따르면 미국 빅테크들은 올해 들어 현재까지 약 14만 명의 직원을 감원했다. 전체 미국 기업 감원 계획 가운데 기술 업종이 차지하는 비중이 3분의 1을 넘었으며 아마존·오라클·메타·마이크로소프트(MS) 등 4개 기업에서만 약 5만 명의 감원이 이뤄진 것으로 조사됐다. 이같은 구조조정은 AI 투자 확대와 맞물려 진행되고 있다. 코로나19 팬데믹 당시 공격적으로 채용했던 인력을 조정하는 동시에 AI 인프라 투자에 필요한 재원을 확보하기 위한 움직임으로 풀이된다. 실제로 아마존·알파벳·메타·MS 등 이른바 '하이퍼스케일러' 4개사는 올해 데이터센터 인프라 구축에 총 7250억 달러(약 1058조원) 규모 설비투자(CAPEX)를 집행할 것으로 예상된다. 오라클 역시 오픈AI 등 고객 지원을 목표로 약 700억 달러(약 102조원)를 AI 데이터센터 구축에 투자할 계획이다. 오라클은 지난 3월 구조조정을 단행한 이후 2026 회계연도 말 기준 직원 수가 전년보다 2만 1000명 감소했다. 기업들은 AI 투자와 함께 기존 성장 사업의 조직도 재편 중이다. 대표적으로 MS는 이달 초 게임 사업부인 엑스박스(Xbox)를 중심으로 약 4800명을 감원했다. 또 일부 기업은 AI 도입에 따른 생산성 향상을 감원의 배경으로 제시하고 있다. 파이낸셜타임즈에 따르면 지난 2023년 5월 이후 AI와 관련된 기업 감원 규모는 약 17만 명에 달한다. 핀테크 기반 AI 기업 블록의 잭 도시 최고경영자(CEO)도 AI 중심 조직 전환을 근거로 전 직원 6000명 중 40%를 내보낸 바 있다. 다만 학계에선 AI가 감원의 직접적인 원인이라기보다 과거 과잉 채용을 정당화하는 명분으로 활용되고 있다는 지적도 나온다. 실제 AI를 이유로 감원을 발표한 기업들의 주가는 발표 이후 30거래일 동안 나스닥지수보다 평균 약 10% 낮은 수익률을 기록한 것으로 조사됐다. 반면 AI 스타트업들은 적극적인 채용을 이어가고 있다. 앤트로픽과 오픈AI 등이 사업 확장에 맞춰 인력을 빠르게 늘리면서 기존 기술 기업의 감원 영향을 일부 상쇄하고 있다는 분석이 제기된다. 엔리코 모레티 미국 UC버클리 경제학 교수는 "최근 기술 기업 경영진은 과거 과잉 채용을 인정하기보다 AI를 통해 효율성을 높인다고 설명하는 경우가 많다"며 "AI 분야 고용은 빠르게 늘리고 그 외 조직과 인력은 감축하고 있다"고 말했다.

2026.07.27 09:43한정호 기자

[AI는 지금] 中 저가 AI 공세에 앤트로픽 반격 나섰다…'반값' 오퍼스5로 승부수

앤트로픽이 최상위 모델에 가까운 성능을 절반 수준의 작업 비용으로 제공하는 인공지능(AI) 모델 '클로드 오퍼스5'를 공개했다. 문샷AI의 '키미 K3'와 딥시크 등 중국 AI 기업들이 저비용 고성능 모델로 미국 기업을 압박하자, 앤트로픽도 가격 대비 업무 성능을 높인 주력 모델로 기업 시장 방어에 나선 모습이다. 앤트로픽은 24일(현지시간) 공식 뉴스룸을 통해 오퍼스5를 클로드 맥스의 기본 모델이자 클로드 프로에서 사용할 수 있는 최고 성능 모델로 배치한다고 밝혔다. 최상위 모델급 성능을 유지하면서 비용을 낮춰 기업과 개인 이용자가 일상적으로 쓰는 주력 모델로 키우겠다는 구상이다. 오퍼스5의 가격은 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러로 이전 모델인 오퍼스4.8과 같다. 성능을 높여 같은 업무를 처리하는 데 필요한 비용을 낮췄으며, 최상위 공개 모델인 페이블5와 비교하면 절반 수준의 작업 비용으로 비슷하거나 더 높은 성능을 낸다.이 같은 움직임은 중국 AI 기업들의 저가 공세가 주효했다. 문샷AI의 '키미 K3'와 딥시크 등이 낮은 가격과 개방형 모델로 영향력을 넓히자, 앤트로픽도 오퍼스5를 주력 모델로 배치해 기업 고객 대응을 강화한 분위기다. 오퍼스5는 소프트웨어 개발 평가인 '프런티어-벤치 v0.1'에서 오퍼스4.8보다 작업당 비용을 낮추면서 성능을 2배 이상 높였다. 업무 자동화 평가인 '재피어 오토메이션벤치'에선 같은 비용 기준으로 차순위 모델보다 약 1.5배 높은 업무 통과율을 기록했다. 컴퓨터 사용 평가인 'OS월드 2.0'에서는 페이블5의 최고 성능을 약 3분의 1 수준의 비용으로 넘어섰다. 이 같은 성능 개선은 기업이 AI 업무를 처리하는 데 드는 비용을 낮추는 데 초점이 맞춰졌다. 기업들이 AI 도입 효과를 따지기 시작하면서 토큰 단가보다 실제 업무 처리량과 비용 효율이 모델 선택의 주요 기준으로 떠오르고 있기 때문이다. 다이앤 펜 앤트로픽 연구제품관리 책임자는 "기업들로부터 '어떻게 더 많은 가치를 만들어낼 수 있느냐'는 의견을 받고 있다"며 "이에 대응하고 있다"고 말했다. 오퍼스5는 사용 과정에서 발생하는 차단도 줄였다. 사이버 보안 관련 안전 분류기의 개입 빈도는 페이블5보다 약 85% 낮으며, 요청이 차단되면 다른 모델로 자동 전환해 답변을 이어갈 수 있도록 했다. 앤트로픽은 "오퍼스5는 자신의 작업을 검증하고 성공할 때까지 신중하게 반복하는 능력이 크게 향상됐다"며 "매일 사용할 수 있도록 다른 모델보다 효율적으로 설계했다"고 밝혔다.

2026.07.25 15:40장유미 기자

[유미's 픽] AI로 실적 띄운 서비스나우…신규 성장성은 '숙제'

서비스나우가 인공지능(AI) 제품의 연간계약가치(ACV)를 10억 달러 이상으로 끌어올리며 시장 예상치를 웃도는 실적을 내놨다. 기업들의 AI 제품 도입이 늘면서 구독 매출과 대형 계약이 함께 증가해 AI 수익화 가능성도 확인했다. 24일 업계에 따르면 서비스나우의 2분기 매출은 전년 동기보다 24% 증가한 39억9000만 달러를 기록했다. 조정 주당순이익(EPS)은 0.90달러로 집계됐다. 시장 전망치인 매출 39억2000만 달러와 EPS 0.86달러를 모두 웃돌았다. 구독 매출은 38억7700만 달러로 전년 동기보다 24.5% 늘었다. 환율 영향을 제외한 증가율은 23%다. 향후 12개월 안에 매출로 인식될 계약액을 나타내는 현행 잔여계약가치(cRPO)는 132억 달러로 21% 증가했다. 두 지표 모두 회사 전망치 상단을 넘어섰다. 대형 계약도 늘었다. 순신규 ACV가 100만 달러를 넘은 거래는 123건으로 전년 동기보다 약 40% 증가했다. 전체 ACV가 500만 달러 이상인 고객은 658곳으로 23% 늘었다. 상위 20개 계약 가운데 18건은 서비스나우 제품 8종 이상을 함께 도입한 대형 패키지 계약이었다. 서비스나우는 AI 제품 ACV가 10억 달러를 넘어선 점을 이번 실적의 핵심 성과로 제시했다. AI 순신규 ACV는 전분기보다 40% 이상 늘었고, AI 제품을 5개 이상 포함한 계약은 전년 동기보다 5.5배 증가했다. 실제 운영 환경에서 서비스나우의 AI 에이전트를 사용하는 고객 수도 최근 9개월간 9배 늘었다. 다만 AI ACV를 신규 고객 확보액으로 해석하기는 어렵다는 분석도 나온다. 기존 고객이 AI 기능을 추가하거나 상위 제품군으로 전환하면서 늘어난 계약액도 포함돼 있어서다. 서비스나우는 AI를 처음 구매한 거래에서 신규 고객과 기존 고객이 차지하는 비중을 공개하지 않았다. AI 기반 제품으로 전환한 고객의 계약 금액이 20~30% 높아진 점을 고려하면 기존 고객을 대상으로 한 추가 판매도 AI 사업 성장에 상당 부분 기여한 것으로 풀이된다. 서비스나우는 3분기 구독 매출 전망치를 39억7500만~39억8000만 달러로 제시했다. 시장 예상치인 약 40억1000만 달러를 밑도는 수준이다. 2분기 구독 매출에는 미국 연방정부의 일부 온프레미스 계약이 조기 반영됐으며, 연간 구독 매출 전망치도 중간값 기준 1500만 달러 상향하는 데 그쳤다. AI 제품 확대가 수익성 개선으로 이어질지도 주목된다. AI 에이전트 사용량이 증가하면 모델 추론과 데이터 처리 비용도 함께 늘기 때문이다. 서비스나우는 사용자 기반 요금제에 AI 소비량 기반 과금을 결합하고 있지만, AI 계약 확대가 기존 구독 사업과 같은 수익성을 확보할지는 아직 불확실하다. 기업용 업무 자동화 시장의 경쟁도 거세지고 있다. 서비스나우는 여러 AI 모델과 에이전트를 연결하고 통제하는 'AI 컨트롤타워'를 앞세워 대응하고 있다. 기존 업무 시스템과 데이터 연계 역량을 활용해 기업의 AI 운영을 관리하는 플랫폼으로 사업 범위를 넓히겠다는 전략이다. 이번 실적은 기존 고객을 대상으로 한 AI 제품 추가 판매가 매출 확대에 기여하고 있다는 점을 확인한 성과로 평가된다. 또 신규 고객과 별도 예산을 확보하고 AI 사용량 증가 속에서도 수익성을 유지해야 독립적인 성장 동력으로 인정받을 수 있을 전망이다. 지나 마스탄투오노 서비스나우 최고재무책임자(CFO)는 "AI 순신규 ACV 성장이 계속 기대를 웃돌고 있다"며 "AI 컨트롤타워가 보안·리스크 사업의 성장을 가속하고 있다"고 말했다.

2026.07.24 15:57장유미 기자

[AI는 지금] 스트라이프, 오픈라우터 인수 추진…AI 모델 유통시장 판 키우나

글로벌 결제기업 스트라이프가 인공지능(AI) 모델 유통 플랫폼 오픈라우터 인수를 추진한다. 기업들이 비용과 업무 특성에 따라 여러 AI 모델을 골라 쓰는 멀티모델 전략을 확대하자 결제 처리에서 모델 연결과 사용량 기반 과금까지 사업 영역을 넓히려는 모습이다. 23일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 스트라이프는 오픈라우터 인수를 위한 협상을 진행하고 있다. 거래가 성사되면 스트라이프는 오픈AI와 앤트로픽을 비롯한 AI 모델 공급사와 기업 고객 사이를 연결하는 유통망을 확보하게 된다. 인수 가격은 확정되지 않았지만 시장에선 약 100억 달러가 거론되고 있다. 오픈라우터가 지난 5월 투자 유치 당시 인정받은 기업가치 13억 달러보다 약 8배 높은 규모다. 다른 대형 기술기업들도 인수를 검토한 것으로 알려져 경쟁 구도가 바뀔 가능성도 남아 있다. 오픈라우터는 2023년 설립된 AI 모델 중개 플랫폼이다. 개발자와 기업이 오픈AI·앤트로픽의 상용 모델부터 내려받아 자체 운영할 수 있는 오픈웨이트 모델까지 하나의 플랫폼에서 이용하도록 지원한다. 플랫폼에는 수백개의 대규모언어모델(LLM)이 등록돼 있다. 고객은 모델별 가격과 성능을 비교해 애플리케이션에 연결하고 필요에 따라 다른 모델로 전환할 수 있다. 각 모델 업체의 응용프로그램인터페이스(API)를 개별 연동하지 않아도 된다는 점이 강점으로 꼽힌다. 기업용 AI 시장에선 고성능 모델 하나를 모든 업무에 적용하기보다 작업의 난이도와 비용에 따라 모델을 나눠 쓰려는 수요가 커지고 있다. 복잡한 추론에는 고성능 모델을 투입하고 단순 요약이나 분류에는 저비용 모델을 배치하면 AI 운영비를 낮출 수 있어서다. 특정 AI 업체의 가격이나 서비스 정책 변화에 따른 위험도 줄일 수 있다. 스트라이프가 오픈라우터를 인수하면 모델 선택과 호출, 사용량 측정, 결제를 하나의 체계로 묶을 수 있다. AI 기업의 사용량 기반 과금 수요를 결제 사업으로 흡수하는 동시에 모델 유통 과정에서 발생하는 거래 데이터도 확보할 수 있다. 두 회사는 이미 협력 관계를 맺고 있다. 오픈라우터는 고객의 모델 이용료를 처리하는 데 스트라이프 서비스를 활용하고 있다. 스트라이프가 기존 결제 고객을 오픈라우터의 AI 모델 유통망과 연결하면 AI 인프라 사업 확대에도 속도가 붙을 것으로 예상된다. 스트라이프는 온라인 결제 처리를 주력으로 성장했지만 최근 AI 인프라와 스테이블코인 결제로 사업을 넓히고 있다. 올해 초 평가된 기업가치는 1590억 달러다. 오픈라우터의 주요 투자자로는 멘로벤처스와 구글 모회사 알파벳의 성장투자펀드 캐피털G가 있다. WSJ는 사안에 정통한 관계자의 말을 인용해 "거래가 조만간 발표될 수 있지만 협상이 결렬되거나 다른 인수 후보가 등장할 가능성도 있다"며 "오픈라우터는 매각될 경우 약 100억 달러의 가치를 인정받을 수 있다"고 전했다.

2026.07.24 10:36장유미 기자

[AI는 지금] "AI가 짠 코드, AI가 잡는다"…시스코, 개발보안 시장 정조준

시스코가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 개발보안 시장 공략에 나섰다. 대형 범용 모델 대신 비용 부담을 낮추고 내부 환경에서도 운영할 수 있는 특화 모델을 앞세워 코드 변경 때마다 취약점을 점검하는 체계를 확산하려는 전략이다. 23일 업계에 따르면 시스코는 최근 코드 저장소에서 알려진 취약점이 포함됐을 가능성이 높은 파일을 찾아주는 소형언어모델(SLM) 제품군 '안타레스'를 공개했다. 3억5000만개 매개변수의 '안타레스-350M'과 10억개 규모의 '안타레스-1B'를 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했으며 30억 개 규모 모델도 추가할 예정이다. 안타레스는 취약점 설명을 입력받아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 탐색한다. 또 새로운 단서를 반영해 검색 경로를 수정하고 가능성이 높은 파일 순위와 탐색 과정을 함께 제시한다. 여기에 취약점을 직접 수정하거나 최종 판정하기보다 보안 담당자가 우선 검토할 파일을 좁혀 초기 조사 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 시스코가 소형 모델을 택한 것은 AI 코딩 도구 확산으로 검사해야 할 코드가 빠르게 늘고 있어서다. 대형 모델을 이용해 코드 저장소를 반복 분석하면 토큰과 추론 비용이 커지고, 기업의 소스코드를 외부 클라우드에 전송해야 한다는 부담도 따른다. 안타레스는 로컬이나 온프레미스 환경에서 실행할 수 있어 민감한 소스코드를 기업 내부에 유지할 수 있다. 덕분에 금융·공공·국방·제조 분야에선 외부 AI 서비스에 소스코드를 전송하지 않고 취약점을 분석할 수 있다. 또 대형 모델 도입이 부담스러운 중소 보안팀의 AI 활용 문턱도 낮출 것으로 보인다. 주요 외신도 안타레스의 비용과 데이터 통제에 주목했다. 특히 악시오스는 기업이 민감한 소스코드를 외부 AI 사업자와 공유하지 않고 대규모 코드베이스를 더 자주 검사할 수 있는 저비용 수단이라고 평가했다. 또 안타레스가 코딩 도우미보다 코드 저장소를 추적하는 보안 조사관에 가깝다는 점도 강조했다. 시스코는 자체 개발한 500개 과제의 취약점 위치 탐색 벤치마크에서 안타레스가 다수의 대형 공개·비공개 모델보다 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 주장했다. 회사 측 측정에 따르면 전체 평가 비용은 안타레스가 1달러 미만으로, GLM-5.2(약 12.5달러)와 GPT-5.5(약 141달러)보다 낮았다. 다만 안타레스가 기존 애플리케이션 보안 제품을 곧바로 대체할 가능성은 크지 않을 것으로 보인다. 규칙 기반 정적 분석이 다수의 경고를 생성하면 소형 AI가 코드 저장소를 추가로 탐색해 검토 대상을 압축하는 결합 방식이 먼저 확산될 것으로 예상된다. 성능 경쟁도 취약점 탐지 건수에서 오탐 감소와 검사 비용, 탐색 근거의 추적 가능성, CI·CD 연동 능력으로 넓어질 수 있다. 시스코는 안타레스를 단일 모델보다 AI 개발보안 생태계의 구성 요소로 배치하고 있다. 안전한 코딩 규칙을 제공하는 '코드가드', AI 보안 에이전트의 역할과 검증 절차를 정의한 '파운드리 시큐리티 스펙'에 취약점 위치 탐색 모델을 추가했다. 이는 코드 생성 단계의 예방부터 취약점 탐색과 평가까지 이어지는 체계를 오픈 기술로 확산한 뒤 자사 보안 플랫폼과 연결할 기반을 확보하려는 구상으로 풀이된다. 업계에선 AI 코딩 에이전트가 생산하는 코드가 늘면서 사람이 모든 변경 사항을 검사하기 어려워질 것으로 보고 있다. 개발 과정에 소형 모델을 배치해 커밋마다 취약점 후보를 추리는 방식이 확산되면 보안 AI 시장의 경쟁 기준도 대형 모델의 성능보다 비용과 검사 빈도, 운영 효율로 옮겨갈 가능성이 크다. 아민 사베리 스탠퍼드대 교수는 "첨단 AI 탐지는 대규모 예산을 가진 조직의 영역에 머물러 있었다"며 "비용을 낮추고 모든 코드 변경 때 실행할 수 있는 효율성이 모든 팀의 상시 보안 검사를 가능하게 한다"고 말했다.

2026.07.23 12:28장유미 기자

[AI는 지금] AI에 돈 쏟아붓는 알파벳…현금흐름 적자에도 클라우드 '폭풍 성장'

구글 모회사 알파벳이 올해 인공지능(AI) 인프라 투자 계획을 최대 2050억 달러로 다시 높였다. AI 인프라 투자로 현금흐름 부담이 커진 가운데 구글 클라우드 매출과 계약잔고가 급증하면서 대규모 투자에 대한 우려와 수익화 기대가 동시에 커지고 있다. 23일 블룸버그통신 등에 따르면 알파벳은 올해 자본지출 전망치를 1950억~2050억 달러로 제시했다. 앞서 내놓은 최대 1900억 달러보다 높고 시장 예상치인 약 1860억 달러도 웃도는 규모다. 2분기 자본지출은 449억2000만 달러로 시장 예상치인 441억5000만 달러를 넘어 사상 최대를 기록했다. 투자금 대부분은 AI 모델 학습과 추론에 필요한 서버, 데이터센터, 네트워크 장비 등 기술 인프라 확충에 투입됐다. 투자 규모가 빠르게 불어나면서 현금흐름 부담도 커졌다. 영업활동으로 벌어들인 현금에서 자본지출을 제외한 잉여현금흐름은 적자로 돌아선 것으로 전해졌다. 알파벳 주가가 22일(현지시간) 미국 뉴욕증시 정규장에서 1.46% 하락한 데 이어 시간외 거래에서 4% 넘게 떨어진 것도 투자 확대에 대한 경계가 반영된 것으로 풀이된다. 다만 AI 인프라 수요가 클라우드 매출로 전환되는 흐름은 뚜렷했다. 구글 클라우드의 2분기 매출은 247억7000만 달러로 전년 동기보다 82% 증가했다. 블룸버그가 집계한 시장 예상치인 224억6000만 달러도 크게 웃돌았다. 아직 매출로 인식되지 않은 클라우드 계약잔고는 5140억 달러로 직전 분기보다 540억 달러 늘었다. 알파벳은 계약잔고의 절반 이상이 향후 24개월 안에 매출로 반영될 것으로 예상했다. AI 스타트업과 기업 고객이 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 확보하면서 구글 클라우드 사용량도 증가했다. 구글 클라우드는 아마존웹서비스와 마이크로소프트 애저보다 시장 점유율은 낮지만, 알파벳 내부에서는 AI 인프라 투자 성과가 가장 빠르게 드러나는 사업으로 떠오르고 있다. 순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 "AI 인프라와 AI 솔루션에 대한 강한 수요가 클라우드 사업 성장을 이끌었다"고 말했다. 소비자 AI 서비스에서도 이용자 기반이 확대됐다. 제미나이 애플리케이션의 월간 활성 이용자 수는 9억5000만 명으로 시장 예상치인 9억2000만 명을 넘어섰다. 10억 명에 가까운 이용자 기반을 확보하며 소비자 AI 시장에서 영향력을 넓혔다. 구글은 AI 오버뷰와 AI 모드에 이어 제미나이도 10억 명 규모의 소비자 AI 서비스로 키우고 있다. 기업용 AI 수요를 겨냥해 처리 효율을 높인 제미나이 3.6 플래시 등 모델 제품군도 확대하고 있다. 하지만 차세대 모델 개발에선 경쟁 압박이 커지고 있다. '제미나이 3.5 프로' 출시가 늦어지면서 소비자 서비스와 개발자 도구에서 모델을 어떻게 배치할지를 둘러싼 의문도 제기됐다. AI 코딩 분야에서는 앤트로픽과 오픈AI가 개발자 이용자를 빠르게 늘리고 있다는 점도 부담 요소다. 이 같은 상황에서 피차이 CEO는 '제미나이 4' 개발을 우선하고 있다고 밝혔다. 기존 모델보다 규모가 큰 차세대 프런티어 모델을 학습해 검색과 클라우드, 개발자 도구 전반에 적용하려는 구상으로 해석된다. 알파벳의 2분기 매출은 전년 동기보다 24% 증가한 1198억 달러로 시장 예상치인 1169억 달러를 웃돌았다. 영업이익은 408억 달러로 30% 늘었고 영업이익률은 34%로 상승했다. 순이익은 1120억 달러, 주당순이익은 9.11달러로 집계됐다. 다만 순이익 급증에는 앤트로픽과 스페이스X 등 알파벳이 보유한 투자자산 가치가 약 1000억 달러 높아지면서 발생한 평가이익이 크게 작용했다. 클라우드와 광고 등 본업의 수익성만으로 순이익 증가 폭을 해석하기는 어렵다는 의미다. 검색 광고 매출은 632억7000만 달러로 시장 예상치에는 소폭 못 미쳤다. AI 챗봇이 정보 탐색 방식을 바꾸는 상황에서 제미나이가 검색 이용자를 붙잡고 기존 광고 사업과 충돌하지 않는 수익 모델을 만들 수 있을지도 향후 실적에 영향을 줄 것으로 보인다. 유튜브 광고 매출은 111억 달러로 시장 예상치를 넘어섰다. 커넥티드TV와 크리에이터 중심 콘텐츠, AI 기반 제작·추천 기능 확대가 매출 증가를 뒷받침했다. 알파벳은 AI 인프라를 더 빠르게 확충하기 위해 내년에도 자본지출을 늘릴 가능성을 시사했다. 투자 규모가 커질수록 현금흐름 부담은 이어질 수 있지만 구글 클라우드 계약잔고가 계획대로 매출로 전환되면 AI 투자에 대한 시장의 평가도 달라질 수 있다. 토머스 몬테이루 인베스팅닷컴 수석 애널리스트는 "클라우드 매출이 시장 전망을 웃돈 것은 AI 투자가 빠르게 성장하는 수익성 있는 매출로 전환되고 있다는 분명한 신호"라며 "컴퓨팅 용량이 구축되는 즉시 이미 확보한 계약이 매출로 이어지고 있다"고 말했다.

2026.07.23 10:11장유미 기자

[AI는 지금] 美, AI 출시 전 심사체계 만든다…오픈AI 차세대 모델 첫 시험대

미국이 최첨단 인공지능(AI) 모델을 출시 전에 검토하는 국가 차원의 심사 체계 마련에 속도를 내고 있다. 중국 AI 기업의 추격과 첨단 모델의 사이버·고용 위험이 동시에 커지면서 기업 자율에 맡겨졌던 모델 공개 절차가 정부 관리 영역으로 점차 편입되는 모양새다. 22일 블룸버그통신에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 다음 주 트럼프 행정부와 미국 의회 관계자들을 만나 차세대 AI 모델 제품군을 소개할 예정이다. 차세대 제품군은 복잡한 업무를 수행하고 대규모 작업을 처리하는 능력이 강화된 모델로 알려졌다.미국 당국은 첨단 AI 시스템의 안전성을 검토하는 기준을 개발 중으로, 수주 안에 관련 체계를 마련할 계획이다. 이번 회동에서는 새 모델의 성능과 안전성뿐 아니라 기업 업무와 노동시장에 미칠 영향도 주요 의제로 다뤄질 전망이다. 크리스 리헤인 오픈AI 글로벌 대외협력 총괄은 "이번 모델 제품군은 특히 업무와 업무 확장 측면에서 매우 흥미로운 역량을 갖추게 될 것"이라고 말했다. 그동안 미국 정부의 첨단 AI 모델 개입은 기업별 비공식 협의나 개별 조치에 머물렀다. 오픈AI는 'GPT-5.6' 모델을 출시하기 전 정부 요청에 따라 모델을 상당 부분 수정한 것으로 전해졌다. 앤트로픽도 지난달 미국의 수출 통제 조치로 '페이블 5'와 '미토스 5' 시스템을 일시적으로 비활성화했다. 이처럼 기업마다 적용되는 조치와 검토 방식이 달라지자 실리콘밸리에선 모델 출시 기준과 절차를 예측할 수 있는 전국 단위 체계가 필요하다는 요구가 커졌다. 이에 미국 정부도 기업별로 달랐던 대응을 통일된 심사 절차로 정비하는 방안을 추진하고 있다. 트럼프 행정부는 업계가 참여하는 독립 심사기구가 최첨단 AI 모델을 심사하는 방안도 검토 중이다. 스콧 베선트 미국 재무장관이 개발에 참여한 이 구상에는 AI 기업이 심사 절차와 기준을 사전에 파악할 수 있도록 하는 내용이 포함된 것으로 알려졌다. 이는 금융산업 자율규제기구인 미국 금융산업규제국(FINRA)과 유사한 구조다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 최근 비슷한 구상을 제시했으며 이번 주 워싱턴에서 정책 당국자들을 만나 관련 방안을 설명할 예정이다. 중국 AI 기업의 기술 추격도 미국의 심사 체계 논의를 앞당기고 있다. 중국 스타트업 문샷AI가 공개한 '키미 K3'는 오픈AI와 앤트로픽의 상위 모델에 근접한 성능을 내세우며 미국의 기술 우위가 얼마나 지속될 수 있을지에 대한 우려를 키웠다. 이 같은 분위기 속에 오픈AI는 중국이 국가 차원에서 AI 산업을 육성하는 만큼 미국도 모델 안전과 산업 경쟁력을 함께 다루는 일관된 전략을 마련해야 한다고 목소리를 높이고 있다. 첨단 모델을 사이버 보안 전문가와 미국 동맹국에 안정적으로 공급할 수 있는 절차도 국가 심사 체계에 포함돼야 한다고 보고 있다. 연방 차원의 기준 마련이 지연될 경우 주정부들이 유사한 규제를 도입하는 방식도 거론된다. 오픈AI와 앤트로픽은 대형 AI 개발사가 재앙적 위험을 식별하고 대응 조치를 마련하도록 요구하는 매사추세츠주 법안을 지지하고 있다. 리헤인 총괄은 "의회가 국가 기준을 만들지 못한다면 다른 경로는 우리가 '역연방주의'라고 부르는 방식"이라며 "여러 주가 서로 유사한 제도를 채택하도록 협력할 수 있다"고 말했다.

2026.07.22 14:48장유미 기자

[AI는 지금] 검색용 AI부터 키운 구글…'프로 공백' 속 웹 생태계 압박 커졌다

구글이 고성능 인공지능(AI) 모델보다 검색에 대규모로 투입할 저비용 모델을 먼저 강화하며 AI 검색 주도권 확보에 나섰다. 플래시 계열의 비용과 처리 효율을 높여 이용자를 자사 서비스 안에 붙잡으려는 전략이지만, 최상위 모델인 '제미나이 3.5 프로' 출시 지연으로 개발자 시장의 불안이 커지는 데다 외부 웹사이트의 트래픽과 수익 기반까지 약화시킬 수 있다는 우려도 제기된다. 구글은 21일(현지시간) 공식 뉴스룸을 통해 '제미나이 3.6 플래시'와 경량 모델 '제미나이 3.5 플래시-라이트', 사이버보안 특화 모델 '제미나이 3.5 플래시 사이버' 등 신규 모델 3종을 공개했다. 일부 파트너와 시험 중인 '제미나이 3.5 프로'의 정식 출시 일정은 이번에도 밝히지 않았다. 제미나이 3.6 플래시는 기존 3.5 플래시보다 토큰 사용량과 출력 비용을 줄이고 코딩과 지식 업무, 멀티모달·컴퓨터 이용 성능을 개선한 범용 모델이다. 입력 가격은 100만 토큰당 1.5달러로 유지됐으며 출력 가격은 9달러에서 7.5달러로 낮아졌다. 전체 출력 토큰 사용량은 전작보다 17% 줄었고, 소프트웨어 개발 평가인 딥SWE에서는 최대 65% 감소했다. 성능은 항목별로 엇갈렸다. 컴퓨터 이용과 복잡한 도표 해석, 장문 문맥 처리 평가에선 '제미나이 3.6 플래시'가 비교 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. 반면 SWE-벤치 프로에선 그록 4.5와 클로드 소넷 5에, 딥SWE와 터미널-벤치에선 GPT-5.6 루나에 뒤졌다. 개발자들은 벤치마크 점수보다 기존 플래시 모델에서 지적됐던 환각과 반복 실행, 과도한 토큰 소비가 얼마나 개선됐는지에 주목했다. 일각에선 검색과 문서 처리, 보조 에이전트처럼 처리량과 비용이 중요한 업무에서 활용도가 높을 수 있다는 평가를 내놨다. 한 개발자는 "제미나이 3.6 플래시에서 환각과 무한 반복, 토큰 사용량과 속도가 개선됐다면 빠르고 저렴한 모델이 필요한 작업에는 충분히 쓸 수 있을 것"이라고 말했다. 플래시-라이트는 검색과 번역, 분류 등 대규모 요청을 빠르게 처리하는 업무를 겨냥했다. 구글은 이 모델을 자사 검색 서비스에도 순차적으로 적용할 계획이다. 플래시 사이버는 소프트웨어 취약점을 탐지하고 검증·수정하는 모델로 정부기관과 일부 파트너를 대상으로 제한적으로 제공된다. 이처럼 구글이 플래시 계열을 먼저 내놓은 것은 AI 검색의 비용 부담이 작용한 것으로 보인다. 검색 서비스는 방대한 요청을 처리해야 해 응답 속도와 추론비가 확대 속도에 직접 영향을 준다. 저비용 모델을 투입하면 AI 오버뷰와 AI 모드 적용 범위를 넓힐 수 있다. AI 검색 확대는 외부 웹사이트의 유입 구조에도 영향을 줄 수 있다. 기존 검색은 이용자를 언론사와 쇼핑몰, 블로그 등으로 연결했지만, AI 검색은 여러 웹페이지의 정보를 종합해 검색 화면에서 답변을 제공한다. 이용자가 검색 결과만 확인하고 외부 사이트로 이동하지 않는 사례가 늘면 콘텐츠 사업자의 트래픽과 광고 수익이 줄어들 가능성이 있다. 이를 두고 뉴욕타임스는 구글이 개방형 웹의 관문 역할에서 벗어나 이용자를 자사 서비스 안에 머물게 하는 방향으로 검색을 바꾸고 있다고 지적했다. 콘텐츠 사업자들은 검색 노출과 트래픽을 구글에 의존하면서도 자사 콘텐츠가 AI 답변에 활용되는 구조에 대응해야 하는 상황이다. 이처럼 검색용 모델을 먼저 강화한 것과 달리 개발자 시장에선 차세대 프로 모델인 '제미나이 3.5 프로'의 출시 지연을 우려하고 있다. 플래시는 반복 작업과 보조 에이전트에 적합하지만 복잡한 계획 수립과 장기 추론, 여러 도구를 지휘하는 코딩 에이전트에는 프로급 모델이 필요하다는 평가가 많다.앞서 순다르 피차이 최고경영자(CEO)는 'I/O' 기조 발표에서 제미나이3.5 프로의 출시 예정 시기를 지난 6월이라고 밝힌 바 있다. 그러나 제미나이가 코딩 능력 향상에서 난항을 보인 탓에 7월 하순으로 접어드는 현재까지도 출시가 이뤄지지 않으면서 내부에서도 동요가 일고 있는 것으로 전해졌다. 이에 구글은 "제미나이3.5 프로는 현재 파트너사들과 함께 시험 중"이라며 "준비가 완료되는 대로 널리 공개할 예정"이라고 설명했다. 그러면서 "우리 팀은 이미 차세대 모델 개발에 주력하고 있다"며 "제미나이4 개발을 위한 가장 야심 찬 사전 훈련에 돌입했다"고 덧붙였다. 업계에선 경쟁사들이 최근 고성능 코딩·추론 모델을 잇달아 공개하는 가운데 프로 출시 지연이 장기화하면 구글의 개발자 생태계 경쟁력에도 부담이 커질 수 있다고 지적했다. 실제 앤트로픽은 '미토스5·페이블5'를, 오픈AI는 'GPT-5.6'을 선보이며 선두 다툼을 하고 있다. 후발주자로 여겨졌던 스페이스XAI와 메타도 '그록4.5'와 '뮤즈 스파크1.1'을 각각 출시해 구글을 추월했다는 평가를 받았다. 또 중국 AI 모델들도 두각을 나타내고 있는 상태로, 문샷AI의 '키미 K3'가 앤트로픽·오픈AI 모델을 능가하는 성능을 보인데다 Z.AI(지푸AI)의 'GLM-5.2'조차 제미나이보다 낫다는 의견이 나오고 있다. 업계 관계자는 "이번 플래시는 검색이나 대규모 반복 업무에 투입하기 좋은 실용 모델에 가깝다"며 "구글이 검색용 AI 확대와 프런티어 모델 경쟁을 함께 이어가야 한다"고 강조했다. 이어 "다만 코딩 에이전트의 주력 모델로 쓸 수 있을지는 차세대 프로 모델이 나온 뒤에야 평가할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.22 10:00장유미 기자

[AI는 지금] 저작권 소송전…앤트로픽 판결에 업계 '촉각'

생성형 인공지능(AI) 모델 학습에 활용된 저작물을 둘러싼 소송전이 배상 국면으로 넘어가고 있다. 앤트로픽이 사상 최대 규모 합의로 소송을 매듭지었지만 구글과 오픈AI는 여전히 비슷한 소송에 발이 묶여 있다. 20일(현지시간) 로이터통신에 따르면 미국 캘리포니아 북부연방지법의 아라셀리 마르티네스-올긴 판사는 앤트로픽과 작가들이 제출한 15억 달러(약 2조 2000억원) 규모의 집단소송 합의안을 최종 승인했다. 저작물당 배상액은 약 3000달러로, 법정 최소 손해배상액의 4배 수준이다. 법원은 앤트로픽이 합법적으로 구매한 도서를 학습에 쓴 행위는 공정 이용에 해당한다고 판단했다. 다만 해적 사이트에서 내려받아 축적한 700만권 이상의 도서 중 소송에 참여한 저작물 50만권에 대해서는 저작권 침해를 인정해 배상 대상으로 삼았다. 아파르나 스리다르 앤트로픽 부법무총괄은 성명을 통해 "도서를 활용한 AI 훈련이 저작권법상 공정 이용에 해당한다는 판결은 여전히 유효하다"고 강조했다. 데이터 확보 과정의 적법성을 둘러싼 다툼은 이미 AI 업계 전반에 확산되고 있다. 구글과 오픈AI 역시 자사 AI 모델 학습에 쓰인 저작물의 출처를 놓고 소송을 진행 중이다. 미국 대형 출판사와 베스트셀러 작가들은 지난 14일(현지시간) 뉴욕 남부연방지법에 구글을 상대로 소송을 냈다. 구글북스·구글 스칼라 열람용으로만 허락받은 도서·논문을 별도 대가 없이 제미나이 학습에 전용했다는 이유에서다. 제미나이가 특정 교과서 내용을 원문에 가깝게 출력한 사례가 증거로 제시됐다. 오픈AI는 뉴욕타임스(NYT)와 지난 2023년 12월부터 소송을 이어오고 있다. NYT는 유료 기사까지 챗GPT 학습에 무단 활용됐다고 주장했다. 최근에는 법원이 오픈AI에 이용자 대화 기록 최대 2000만건 제출을 명령하면서 데이터 공개 범위가 새로운 쟁점으로 떠올랐다. 이들 소송 모두 AI 기업이 학습 데이터를 어떻게 확보했는지가 쟁점이라는 공통점을 갖는다. 가장 먼저 결론이 난 앤트로픽 사례는 향후 구글·오픈AI 소송의 배상 기준으로도 참고될 수 있다는 평가가 나온다. 원고 측 대리인 저스틴 넬슨 변호사는 앤트로픽 합의를 "저작권 역사상 가장 큰 회복 사례"라고 평가하며 "가능한 한 신속하게 작가들에게 보상금을 지급할 것"이라고 말했다.

2026.07.22 09:21이나연 기자

[AI는 지금] 딥시크·키미 뜨자 美·中 동시에 빗장…AI 패권 전쟁 확전

중국 인공지능(AI)이 성능과 비용 경쟁력을 앞세워 미국 중심의 시장 구도를 흔들자 미·중 기술 경쟁이 새로운 국면으로 접어들고 있다. 양국이 상대국 기술을 견제하는 데서 나아가 자국 AI 생태계의 이용자와 기술, 기업까지 통제하려 하면서 개방형 모델을 중심으로 성장해 온 글로벌 AI 시장도 국가별 진영으로 갈라질 가능성이 커지고 있다. 21일 파이낸셜타임스(FT), 악시오스 등 주요 외신에 따르면 미국 정부는 자국 기업의 중국산 AI 모델 사용을 제한하는 방안을 검토하고 있다. 중국 정부도 모델 가중치와 학습 데이터, 반도체 설계 기술의 해외 이전을 통제하는 방안을 주요 기술 기업들과 협의 중인 것으로 알려졌다. 미국 정부가 검토하는 방안에는 중국산 AI 모델을 사용하는 미국 기업의 정부 조달 계약을 제한하는 내용이 포함됐다. 중국 AI 기업을 상무부 거래 제한 명단에 올려 미국 기업이 관련 모델과 서비스에 접근할 때 당국의 사전 허가를 받도록 하는 방안도 거론되고 있다. 일단 정부 조달 규정을 활용하면 중국산 모델의 민간 사용을 직접 금지하지 않고도 연방정부와 거래하는 기업의 이용을 제한할 수 있다. 공공 부문의 보안 기준이 민간 공급망으로 확산되는 미국 시장의 특성을 고려하면 중국 AI 기업의 현지 사업에도 부담이 커질 수 있다. 이 같은 미국의 규제 논의는 문샷AI와 딥시크 등 중국 기업이 저비용 오픈웨이트 모델을 앞세워 영향력을 넓히는 가운데 불거졌다. 문샷AI가 최근 공개한 '키미 K3'는 다수 성능 평가에서 미국 주요 모델과 경쟁할 수 있는 수준을 기록한 것으로 전해졌다. 문샷AI와 딥시크의 주요 모델은 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 기업별 용도에 맞게 수정할 수 있는 오픈웨이트 방식이다. 자체 모델 개발 역량이 부족한 미국 스타트업들은 최근 중국 모델을 파인튜닝해 서비스 개발비와 추론비를 낮춰왔다. 하지만 중국산 모델 접근이 제한되면 미국 기업은 오픈AI와 앤트로픽 등 폐쇄형 모델에 대한 의존도를 높이거나 미국산 오픈 모델로 전환해야 한다. 가격 경쟁력이 높은 중국 모델을 활용해 온 스타트업에는 비용 증가와 제품 개발 지연으로 이어질 수 있다. 미국 정부 내부에서도 규제가 자국 대형 AI 기업의 과점 구조를 강화할 수 있다는 반론이 제기되고 있다. 외국 오픈웨이트 모델을 차단하면 이용 기업의 선택지가 줄고 폐쇄형 모델 사업자의 가격 결정력이 커질 수 있어서다. 데이비드 색스 미국 대통령과학기술자문위원회 공동위원장은 "과점 체제를 구축한 두 폐쇄형 AI 연구소들이 정부가 자신들의 개방형 경쟁자들을 제거해주기를 바라고 있다"며 "개방형 경쟁의 가치를 인정하는 실리콘밸리의 절대다수 기업이 행동에 나서야 할 때"라고 말했다. 이처럼 미국이 자국 시장에서 중국 AI를 배제하는 방안을 검토하는 가운데 중국도 오픈웨이트 전략을 통해 확산시켜 온 핵심 기술을 통제하는 방향으로 움직이고 있다. 중국 상무부는 알리바바와 바이트댄스, 즈푸 등 주요 AI 기업을 상대로 모델 학습에 사용되는 핵심 데이터의 해외 이전과 외국 이용자의 모델 가중치 다운로드를 제한하는 방안을 논의한 것으로 전해졌다. 중국 정부는 해외 고객이 중국 기업의 API와 AI 서비스를 이용하는 것은 허용하되 모델 자체를 내려받아 독립적으로 운영하거나 개조하는 행위를 제한하는 방식을 고려 중인 것으로 알려졌다. 해외 이용자와 서비스 매출은 유지하면서 핵심 기술이 외부 기업과 개발자에게 이전되는 것은 막으려는 조치다. 통제 범위는 반도체 설계와 해외 인수합병으로도 넓어질 수 있다. 중국 당국은 화웨이와 알리바바, 바이트댄스 등이 설계한 첨단 반도체의 해외 생산을 제한하고, TSMC와 퀄컴 등 외국 반도체 기업이 중국 기업의 칩 개발에 관여하지 못하도록 하는 방안에 대해 업계 의견을 구한 것으로 전해졌다. 에이전틱 AI 등 전략 기술을 보유한 중국 기업이 해외 자본에 인수되는 것을 제한하는 방안도 논의 대상에 포함됐다. 중국 당국은 메타의 AI 스타트업 마누스 인수 과정에서 불거진 규제 공백을 보완해 기술과 인력이 기업 인수를 통해 해외로 이전되는 통로를 차단하려는 것으로 전해졌다. FT는 새 규제가 중국의 수출 금지·제한 기술 목록 개정안에 반영될 수 있다고 보도했다. 중국은 희토류 채굴·가공과 리튬이온 배터리 제조 등 전략 산업 기술을 이 목록으로 관리해 왔다. AI 모델과 반도체 설계가 추가되면 수출 통제 대상이 원자재와 제조 기술에서 소프트웨어와 데이터로 확대될 수 있다. 이에 중국 기술 기업들은 규제 강화가 해외 개발자와 고객 확보를 어렵게 해 자국 AI 산업의 성장 속도를 낮출 수 있다는 의견을 당국에 전달한 것으로 알려졌다. 모델 가중치 공개로 이용자 기반을 넓힌 뒤 API와 기업용 서비스로 수익을 창출해 온 중국 AI 기업에는 해외 배포 제한이 사업 확장의 제약이 될 수 있다. 더불어 중국은 기술 반출을 막는 동시에 자국 중심의 국제 AI 협력망 확대에도 나서고 있다. 지난주에는 러시아와 브라질 등 29개국이 참여하는 국제인공지능협력기구(WAICO) 출범도 성사시켰다. WAICO는 AI 협력 확대와 글로벌 거버넌스 강화를 목표로 내세웠다. AI 기술과 국제 규범을 둘러싼 미·중 경쟁 속에서 중국이 신흥국을 중심으로 영향력을 넓히려는 의미도 담고 있다. 중국이 미국 주도의 AI 공급망 협력 구상보다 먼저 신흥국을 아우르는 다자기구를 출범시켰다는 점에도 관심이 쏠린다. 중국산 모델과 인프라가 참여국의 AI 도입 기반으로 활용될 경우 미국 중심의 공급망과 다른 별도 기술권이 형성될 가능성도 있다. 나아가 미·중 규제가 현실화되면 기업들은 모델의 성능과 가격뿐 아니라 공급망 안정성과 규제 위험, 데이터 이전 가능성까지 고려해야 한다. 각국 정부도 AI 인프라와 모델을 어느 국가의 생태계에 의존할지 선택해야 할 가능성이 커진다. 업계 관계자는 "미국과 중국의 움직임은 상대국 기술을 차단하는 수준을 넘어 모델과 데이터, 개발자, 고객을 자국 생태계 안에 묶으려는 경쟁"이라며 "이 흐름이 이어지면 기업과 국가도 성능과 가격뿐 아니라 공급망 안정성과 규제 위험, 데이터 통제 가능성까지 고려해 AI 기술을 선택해야 할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 17:00장유미 기자

[AI는 지금] "AI가 영화판 바꾼다"…할리우드 거물들, 창업·투자·제작 전면에 나서

할리우드 배우와 감독들이 인공지능(AI)을 둘러싼 찬반 논쟁을 넘어 관련 사업에 직접 뛰어들고 있다. 영화 제작 경험을 AI 제품으로 사업화하거나 관련 기업에 투자하고 실제 제작 현장에 생성형 AI를 적용하는 사례도 점차 늘어나는 분위기다. 21일 업계에 따르면 배우 겸 감독 벤 애플렉이 공동 설립한 영화 제작 AI 기업 인터포지티브는 넷플릭스에 현금 5억8700만 달러(약 8700억원)에 인수된 것으로 나타났다. 넷플릭스는 지난 3월 인터포지티브 인수를 발표했지만 당시 거래 금액은 공개하지 않았다. 이후 넷플릭스가 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 분기 보고서를 통해 인수 대금이 구체적으로 확인됐다. 인터포지티브는 촬영 원본을 분석해 후반 작업을 지원하는 AI 기술을 개발했다. 이는 누락된 장면과 배경 교체, 잘못된 조명 등 실제 촬영 과정에서 발생한 문제를 보완하는 기술이다. 인터포지티브의 엔지니어와 연구원 16명은 넷플릭스에 합류했으며 애플렉은 수석 고문을 맡았다. 벤 애플렉의 지분율과 외부 투자자 몫은 이번에 공개되지 않았다. 넷플릭스는 인터포지티브 기술을 활용해 생성형 AI 적용 범위를 제작 현장으로 넓히고 있다. 최근 실적 발표에선 약 300개 작품이 제작 과정에서 어떤 형태로든 생성형 AI를 활용했다고 밝혔다. 애플렉은 인터포지티브 기술이 창작자를 대체하기보다 촬영 환경의 한계를 보완하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 누락된 장면이나 배경, 조명 오류 등을 보정해 제작자가 원하는 결과물을 구현하도록 돕는 방식이다. 그는 인수 발표 당시 "인터포지티브의 AI 도구는 인간 창의성의 힘을 보호하면서 제작자가 실제 촬영 과정에서 발생하는 한계를 극복하도록 돕는다"고 말했다. 할리우드 거장인 마틴 스코세이지 감독은 이미지 생성 AI 스타트업과 손잡았다. 스코세이지 감독은 독일 블랙포레스트랩스의 고문으로 참여해 이미지 생성 모델 '플럭스'를 차기작의 스토리보드 제작에 활용했다. 스코세이지 감독은 AI로 완성 영상을 제작하는 대신 머릿속 장면과 카메라 구도를 촬영감독, 프로덕션 디자이너 등에게 전달하는 데 이 기술을 사용했다. AI 활용이 알려진 뒤 콘셉트 아티스트와 영화계 일각에선 창작자의 작업물을 학습한 기술이 관련 인력을 대체할 수 있다는 반발도 나왔다. 애쉬튼 커처는 AI 기업 투자에서 인프라 투자로 범위를 넓히고 있다. 그는 오픈AI와 앤트로픽 등에 투자한 사운드벤처스를 떠나 모건 벨러와 초기 투자 전문 VC를 설립할 계획이다. 새 회사는 AI 인프라와 에너지, 딥테크 기업을 주요 투자 대상으로 삼는다. 테드 서랜도스 넷플릭스 공동 최고경영자(CEO)는 "훌륭한 작품을 만들기 위해서는 훌륭한 아티스트가 필요하다"며 "AI는 영화 제작자들이 더 좋은 영화를 만들 수 있도록 더 나은 도구를 제공할 뿐"이라고 말했다.

2026.07.21 15:35장유미 기자

[AI는 지금] 모티프, 독파모 2차전 앞두고 '반전'…글로벌 경쟁력 입증

국가대표 인공지능(AI) 기업을 가리는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 2차 평가를 앞두고 참여 기업 간 경쟁이 달아오르고 있다. 가장 늦게 합류한 모티프테크놀로지가 프리뷰 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록하면서 예상 선발 구도에 변화가 생길지 주목된다. 모티프는 독파모 사업을 통해 개발 중인 대규모언어모델(LLM) '모티프 3' 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '모티프 3 프리뷰'는 딥시크 최신 모델과 같은 44점을 기록해 미국과 중국을 제외한 국가에서 개발된 모델 가운데 가장 높은 성적을 거뒀다. 글로벌 오픈소스 모델 순위에서도 문샷AI의 키미와 즈푸AI의 GLM에 이어 미니맥스, 딥시크 모델과 함께 3위권에 올랐다. 이번 결과는 모티프가 독파모 2차 평가용 최종 모델을 제출하기 전에 확보한 성적이라는 점에서 주목된다. 모티프는 이달 말 모델을 제출한 뒤 8월 초 성능을 높인 최종 버전을 공개할 예정이다. '모티프 3'는 전체 파라미터 3140억 개 규모의 전문가혼합(MoE) 모델이다. 추론 과정에선 전체의 약 4%인 130억 개 파라미터만 선택적으로 활성화하는 구조를 적용했다. 회사 측은 해외 오픈소스 모델을 개량하지 않고 아키텍처 설계부터 학습까지 자체 개발했다고 설명했다. 개발 규모도 경쟁사보다 작다. 모티프는 직원 약 30명이 정부가 제공한 그래픽처리장치(GPU) 700여 장을 활용해 선정 후 약 5개월 만에 프리뷰 모델을 완성했다. 이처럼 상대적으로 적은 인력과 연산 자원으로 글로벌 상위권 벤치마크 점수를 제시하면서 기술 효율성과 독자성을 드러낸 것으로 평가됐다. 독파모 2차 평가는 기존 4개 정예팀 가운데 1곳을 탈락시키는 방식으로 진행될 예정이다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 지난 6월 말 평가용 모델을 제출했으며 패자부활전을 통해 한 달 늦게 합류한 모티프는 이달 말까지 모델을 제출한다. 과학기술정보통신부는 8월 초부터 심사에 들어갈 계획이다. 이번 평가는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용과 서비스 확산 가능성도 주요 평가 요소로 거론된다. 또 글로벌 벤치마크 반영 비중이 높아지는 동시에 실제 사업 적용 사례와 생태계 확장 능력도 함께 살피는 것으로 알려졌다. 업스테이지는 2차 평가에서 기존 1000억 개 규모 모델을 2000억 개 수준으로 확대할 예정이다. 이곳은 AAII에서 44.4점을 기록한 모델 성능과 국산 AI 모델·국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 풀스택 역량을 강점으로 내세우고 있다. 최근에는 검색 플랫폼 다음을 인수하고 AI 요약 서비스에 자체 거대언어모델(LLM) 기술을 적용하며 서비스 확장에도 나섰다. LG AI연구원은 그룹 계열사와 외부 산업 현장에서 축적한 적용 사례를 앞세우고 있다. 최근 코스콤과 협력해 국내 상장기업 약 2500개 종목의 주가 예측과 해설 서비스를 추진하고 있으며 LG유플러스와 함께 정부의 '모두의 AI' 사업 참여도 준비 중이다. SK텔레콤은 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 추가하며 산업 확산 역량을 강화했다. SK AX는 제조와 금융, 공공 분야의 AI 전환 사례를 발굴하고 테크노매트릭스는 독자 모델의 현장 운영과 고도화를 지원하는 역할을 맡는다. 모티프도 삼일회계법인과 딥서치 등 컨소시엄 참여 기업 및 협력사와 모델 공급을 논의하고 있다. 성능 중심의 개발 전략을 유지하면서 회계와 금융 데이터, 산업 현장 적용 사례를 확대해 상용화 평가에 대응할 계획이다. 업계에선 모티프가 공개한 AAII 성적이 2차 평가를 앞두고 선두권과 후발 주자의 격차가 예상보다 크지 않을 수 있다는 점을 드러냈다고 평가했다. 기존에는 자본력과 인력, 산업 적용 경험을 갖춘 대기업 계열 팀이 유리할 것이라는 관측이 많았지만, 이번에 모티프가 프리뷰 단계에서 성능 경쟁력을 입증하면서 평가 변수로 떠오른 분위기다. 다만 일각에선 기업별 AAII 점수가 모델 공개 시점과 평가 버전, 오픈소스 범위가 달라 단순 비교에는 한계가 있다고 지적했다. 모티프가 제시한 '글로벌 오픈소스 3위권'도 44점을 받은 여러 모델이 함께 포함된 순위인 만큼, 실제 경쟁력은 8월 독파모 평가에서 다른 정예팀과 동일한 기준으로 비교해야 확인할 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "2차 평가부터는 벤치마크 점수만 높다고 통과할 수 있는 구조는 아닐 것"이라며 "독자 기술로 성능을 얼마나 끌어올렸는지와 실제 산업에서 활용할 수 있는지를 함께 증명하는 팀이 유리할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:08장유미 기자

[AI는 지금] AI 에이전트 늘수록 비용 '눈덩이'…코히어, SaaS 비용 구조 정조준

기업의 생성형 인공지능(AI) 활용이 실험 단계를 넘어 상시 업무로 확대되면서 모델 성능뿐 아니라 운영비와 통제권이 주요 경쟁 기준으로 떠오르고 있다. 토큰 사용량과 인프라 비용이 빠르게 늘자 외부 AI를 빌려 쓸지, 기업이 직접 통제하는 환경에 구축할지를 둘러싼 선택도 중요해지는 분위기다. 18일 업계에 따르면 코히어는 토큰 가격만으로 기업의 실제 AI 비용을 판단하기 어렵기 때문에 'AI 총소유비용'으로 접근해야 한다고 지적했다. 이용자의 질문 하나에도 문서 검색과 추론, 도구 호출, 재시도, 검증 과정이 이어지면서 여러 차례 모델 호출이 발생하기 때문이다. 코히어는 최근 공식 뉴스룸에서 이 같은 주장을 담은 자료를 공개했다. 특히 검색증강생성(RAG)과 AI 에이전트를 적용하면 비용 구조는 더 복잡해진다. 긴 문맥을 입력하고 정확도를 높이기 위해 고성능 모델을 사용하거나 에이전트가 작업을 반복할수록 토큰 소비와 인프라 비용은 함께 늘어난다. 이에 코히어는 모델 사용료뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 활용률과 처리량, 응답 속도, 저장장치, 네트워크, 보안 비용까지 포함해 AI 총소유비용을 계산해야 한다고 주장했다. 또 대규모 추론 환경에서 자체 인프라의 비용 경쟁력이 커질 수 있다는 근거도 함께 제시했다. 코히어가 공개한 레노버 자료에 따르면 높은 가동률을 유지할 경우 자체 H100 서버의 100만 토큰당 비용은 약 0.11달러로, 유사한 클라우드 인스턴스의 약 0.89달러와 프런티어 모델 API의 약 2달러보다 낮았다. 다만 장비를 지속적으로 가동한다는 전제가 붙어 수요가 적거나 변동성이 큰 기업은 API나 클라우드를 이용하는 편이 더 경제적일 수 있다. 코히어도 모든 AI 인프라를 직접 보유하기보다 학습과 실험, 단기 수요에는 클라우드를 활용하고 반복적인 추론 업무는 기업이 통제하는 환경에 배치하는 방식을 제안했다.코히어는 "초기 실증이나 수요가 불규칙한 업무에는 API와 클라우드가 유리하지만, 상시 가동되는 대규모 추론 업무는 자체 인프라가 비용 예측과 통제 측면에서 유리할 수 있다"며 "중요한 것은 업체가 100만 토큰당 얼마를 청구하느냐가 아니라 AI를 운영하고 보호하며 확장하는 데 전체적으로 얼마가 드느냐는 것"이라고 밝혔다. 이처럼 코히어가 주장한 것은 글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 추진하는 AI 확장 전략과 대비된다. 글로벌 고객관계관리(CRM) 기업들과 SAP, 서비스나우 등은 기존 애플리케이션의 데이터와 권한, 워크플로에 AI 에이전트를 결합해 고객이 별도 모델이나 인프라를 구축하지 않고도 업무를 자동화하도록 지원하고 있다. 현재 글로벌 CRM 기업들은 영업과 마케팅, 고객 서비스 데이터에 AI 에이전트를 연결하고 사용자 수나 실행량에 따라 비용을 부과하는 체계를 확대하고 있다. SAP는 재무와 인사, 구매, 공급망 등 기업 업무 전반에 AI 에이전트를 적용하고 있으며, 서비스나우도 IT와 고객 서비스, 인사 업무를 중심으로 에이전트 활용 범위를 넓히고 있다. 이들 기업의 전략은 AI 모델과 데이터, 업무 실행 환경을 하나로 묶어 도입 속도를 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 고객은 별도 인프라나 모델 운영 조직 없이 AI를 빠르게 적용할 수 있지만, 사용 범위가 넓어질수록 기존 SaaS 라이선스와 AI 기능 이용료, 에이전트 실행량, 데이터 플랫폼 비용을 함께 부담할 수 있다. 이처럼 AI 에이전트가 핵심 업무에 깊이 들어갈수록 비용 문제는 공급업체 통제권과도 연결된다. 특정 SaaS 플랫폼에 데이터와 업무 절차, 에이전트 실행 기능이 집중되면 가격 인상이나 과금 체계 변경에 대응하기 어려워지고 다른 플랫폼으로 이전하는 부담도 커질 수 있다. 이에 코히어는 SaaS 중심의 AI 운영 구조에 프라이빗 AI와 기업 전용 배포를 대안으로 제시하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등이 범용 프런티어 모델의 성능과 개발자 생태계를 앞세우는 데 비해 코히어는 기업이 모델 배포 환경과 데이터 흐름을 직접 통제할 수 있다는 점을 주요 경쟁력으로 내세웠다. 코히어는 "가장 중요한 AI 역량을 다른 회사의 모델과 칩, 데이터센터에 의존한 채 토큰 단위로 비용을 낸다면 그 역량을 소유한 것이 아니라 빌려 쓰는 것"이라고 밝혔다.

2026.07.18 09:02장유미 기자

[AI는 지금] "비싼 미국 AI 왜 써?"…비용 폭탄에 美·유럽 기업, 中 AI로 갈아탔다

기업들이 급증하는 인공지능(AI) 이용료를 줄이기 위해 중국산 오픈웨이트 모델을 실제 업무에 투입하고 있다. 가장 성능이 뛰어난 미국 프런티어 모델을 모든 작업에 사용하는 대신 업무 난도에 따라 저렴한 중국 모델과 고성능 모델을 나눠 쓰는 방식이 확산하는 모습이다. 17일 파이낸셜타임스(FT)와 업계에 따르면 도어대시, 지멘스, 에어비앤비 등 미국·유럽 기업들은 최근 딥시크와 알리바바 큐원, 문샷AI 키미, 지푸AI(Z.ai) GLM 계열 모델을 도입하거나 기존 미국 모델과 병행해 사용하고 있다. 기업들의 선택을 이끈 가장 큰 요인은 비용이다. 생성형 AI 활용이 문서 작성과 검색을 넘어 코딩, 고객 응대, 연구개발, 생산관리 등으로 확대되면서 토큰 사용량도 빠르게 증가하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업이 일부 기업용 서비스를 정액제에서 사용량 기반 과금으로 바꾸면서 비용 부담은 더 커졌다. 도어대시는 상대적으로 난도가 낮은 업무를 중국 문샷AI의 키미 K2.6에 맡기고, 가장 복잡한 작업에만 앤트로픽 모델을 사용하는 전략을 택했다. 앤디 팡 도어대시 공동창업자는 이러한 조합이 미국 프런티어 모델만 사용하던 기존 방식보다 더 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 밝혔다. 미국 AI 에이전트 스타트업 린디는 앤트로픽 모델에서 딥시크 V4로 사용 트래픽을 옮겼다. 린디 측은 전환 이후 수백만달러를 절감하고 여러 핵심 업무에서 성능도 개선됐다고 설명했다. 최고 성능보다 실제 업무에서 필요한 성능과 비용 효율을 우선한 사례다. 독일 인사관리 스타트업 타임버틀러도 약 6개월 전부터 앤트로픽 클로드가 처리하던 일부 작업을 알리바바 큐원으로 이전했다. 클로드를 완전히 대체하지는 않았지만 특정 미국 AI 기업에 대한 의존도를 낮추고 비상시 대체할 수 있는 운영 체계를 마련했다. 독일 지멘스는 딥시크와 Z.ai를 비롯해 미국 AI 기업, 엔비디아, 프랑스 미스트랄 모델을 함께 사용하고 있다. 특정 모델에 업무를 집중하기보다 작업별로 적합한 모델을 선택하는 멀티모델 방식을 채택한 것이다. 에어비앤비는 제한된 수의 중국산 모델을 승인된 미국 서비스 제공업체를 통해 운영하고 있다. 중국산 모델을 쓰면서도 데이터가 외부로 직접 이전되는 위험을 줄이기 위해 실행 환경을 통제하는 방식이다. 중국 모델을 기반으로 자체 제품을 개발하는 사례도 등장했다. AI 코딩 도구 기업 커서는 중국 문샷AI의 오픈웨이트 모델을 기반으로 자체 코딩 모델을 개발했다. 외부 모델을 단순히 호출하는 수준을 넘어 중국산 기반 모델을 추가 학습해 자사 제품에 맞게 재설계한 사례다. 기업들이 중국 AI를 선택하는 이유는 가격뿐만이 아니다. 주요 중국 모델 상당수는 가중치를 공개해 기업이 자체 서버나 클라우드 환경에서 운영할 수 있다. 기업 데이터로 추가 학습하거나 모델을 특정 업무에 맞게 조정하기도 상대적으로 쉽다. 오픈웨이트 모델은 개발사가 제공하는 API에 전적으로 의존하지 않아 서비스 중단이나 가격 인상, 수출 통제에 대응하기도 용이하다. 유럽에선 미국 정부가 AI 모델 수출과 이용을 제한할 가능성이 공급망 위험으로 인식되면서 자체 호스팅이 가능한 중국 모델에 대한 관심이 커지고 있다. AI 도입 전략도 최고 성능 모델을 일괄 적용하는 방식에서 업무별 모델을 나눠 배치하는 구조로 이동하고 있다. 복잡한 추론과 고난도 코딩에는 미국 프런티어 모델을 사용하고, 문서 분류와 요약, 반복 작업에는 중국산 저비용 모델을 투입하는 방식이다. 오픈라우터에 따르면 딥시크와 Z.ai 등 중국 AI 모델은 올해 토큰 사용량에서 미국 경쟁 모델을 빠르게 따라잡거나 일부 구간에서 앞선 것으로 나타났다. 알리바바 큐원도 허깅페이스에서 다운로드와 파생 모델 수를 늘리며 오픈웨이트 생태계를 확대하고 있다. 중국 모델의 확산은 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업의 가격 정책에도 영향을 미치고 있다. 오픈AI와 메타, 스페이스XAI는 최근 토큰 효율과 저비용 운영을 강조한 모델을 잇달아 내놓고 있다. 최고 성능만으로 높은 이용료를 유지하기 어려워지면서 비용 대비 성능이 기업용 AI 시장의 주요 경쟁 기준으로 떠올랐다. 베르너 포겔스 아마존 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 고가의 대형 모델과 저렴한 오픈소스 모델 사이에서 선택을 바꾸고 있다"며 "모든 업무에 가장 크고 성능이 높은 모델이 필요한 것은 아니고, 비용과 투명성, 투자 대비 효과를 함께 검토해야 한다"고 강조했다. 다만 중국 AI 모델이 미국 프런티어 모델을 전면 대체하는 단계는 아니다. 민감한 데이터 처리와 안정성, 보안 검증, 규제 준수 등 해결해야 할 과제도 남아 있다. 기업들은 단일 모델을 선택하기보다 여러 모델을 조합해 비용과 공급망 위험을 낮추는 방향으로 움직이고 있다. 샘 브레스닉 조지타운대 안보·신흥기술센터 연구원은 "필요한 업무 상당수에서 중국 모델을 활용할 수 있다면, 앞으로는 기업들이 오픈AI와 앤트로픽 모델에 계속 프리미엄을 지불할 이유가 있는지 따져보게 될 것"이라고 말했다.

2026.07.17 09:18장유미 기자

[AI는 지금] "병원보다 AI에 물었다"…신뢰 낮은 국가서 건강상담 급증

병원에 대한 신뢰가 낮은 국가일수록 인공지능(AI) 챗봇을 건강 상담에 더 많이 활용하는 것으로 나타났다. 국가별 의료체계와 신뢰 수준에 따라 AI의 역할이 달라지면서 의료기관 연결과 안전장치가 앞으로 의료 AI 경쟁의 주요 요소로 떠오를 것으로 보인다. 16일 국제학술지 네이처 헬스에 게재된 마이크로소프트의 논문에 따르면 연구진은 올해 1월부터 3월까지 109개 국가·지역에서 발생한 소비자용 코파일럿의 건강 관련 대화 170만 건을 분석했다. 기업·교육·상업용 계정은 조사 대상에서 제외했다. 조사 대상 국가에서 건강 관련 대화는 전체 코파일럿 대화의 평균 8.7%를 차지했다. 국가별 비중은 4.4%에서 15.35%까지 차이가 났다. 건강 관련 AI 이용량과 가장 밀접한 지표는 국내총생산(GDP)이나 인터넷 보급률보다 병원에 대한 신뢰도였다. 병원을 신뢰한다고 답한 인구 비중이 낮은 국가일수록 전체 AI 대화에서 건강 질문이 차지하는 비율이 높았다. 병원 신뢰도가 약 13%포인트 낮아질 때 건강 대화 비중은 약 1%포인트 증가하는 관계가 관찰됐다. 평균 이용량과 비교하면 약 11% 늘어난 수준이다. 다만 연구진은 국가 단위 상관관계인 만큼 병원을 신뢰하지 않는 개인이 직접 AI를 더 많이 이용했다고 해석할 수는 없다고 설명했다. AI에 묻는 내용은 국가의 경제·인구 구조에 따라 달라졌다. 저소득 국가와 젊은 인구가 많은 국가에서는 일반 건강정보와 교육·연구 관련 질문이 많았다. 고소득·고령화 국가에서는 증상 확인, 의료기관 선택, 진료 의뢰와 같은 의료서비스 이용 질문 비중이 커졌다. 의료기관 이용 절차를 묻는 대화는 국내총생산(GDP)과 65세 이상 인구 비중, 정부의 AI 준비도가 높을수록 늘어나는 경향을 보였다. 국가별 소득 수준의 차이를 반영해 비교한 결과 GDP가 높은 국가는 의료시스템 이용 관련 질문 비중이 약 0.7%포인트 높았다. 이는 표본 평균인 2.3%보다 약 30% 많은 수준이다. 연구진은 "저소득·젊은 인구 국가에선 폭넓은 건강 지식 관련 대화가 집중됐다"며 "반면 고소득·고령 인구 국가에선 증상과 의료시스템 이용 등 개인 건강관리와 관련된 질문이 더 많이 나타났다"고 밝혔다. 이 같은 의료체계와 신뢰 수준에 따른 차이는 AI의 구체적인 활용 방식에서도 확인됐다. 보편적 의료보장 지수가 약 14점 높아질 때 의료 서류 관련 질문 비중은 약 4%포인트 늘어 AI가 예약과 진료 경로 안내, 보험 청구, 서류 작성 등 기존 의료서비스 이용을 돕는 데 활용되는 경향이 나타났다. 반면 병원 신뢰도가 낮은 국가에선 AI가 기존 의료서비스를 우회하는 정보 창구로 쓰일 여지가 있어 응급상황 감지와 병원 방문 권고, 의료진 연결 같은 안전 기능을 강화해야 할 필요성도 제기됐다. 이에 따라 의료 AI 기업의 제품 경쟁도 답변 정확도에 머물지 않고 실제 의료서비스와의 연계 역량으로 넓어질 전망이다. 국가별 의료체계와 신뢰 수준에 맞춰 병원·보험·공공의료 시스템 연결 방식과 안전장치를 달리 설계해야 하기 때문이다. 보건당국도 AI 대화 데이터를 기존 의료체계가 충족하지 못한 수요를 파악하는 보조 지표로 활용할 수 있다. 건강 질문의 비중으로 수요 규모를 가늠하고, 질문 내용을 통해 증상·정신건강·의료 행정 등 필요한 지원 분야를 구분하는 방식이다. 연구진은 "대화형 AI는 의료 접근 격차를 줄이고 이용자가 진료 경로를 찾도록 지원할 수 있지만 공식 의료체계와의 접촉을 줄여 건강검진이나 예방적 치료 기회를 놓치게 할 수도 있다"며 "안전성과 문화적 적합성, 의료진에게 적절히 연결하는 기능을 시스템 설계 단계부터 갖춰야 한다"고 강조했다. 무스타파 슐레이만 마이크로소프트 AI 최고경영자(CEO)는 "코파일럿은 자국 의료시스템에 대한 신뢰가 낮은 사람들에게 특히 중요한 자원으로 활용되고 있다"며 "AI가 전 세계 소외된 사람들에게 가장 필요할 때 도움을 제공하고 있다는 또 다른 증거"라고 밝혔다.

2026.07.16 15:45장유미 기자

[AI는 지금] AI 리서치 에이전트, 대규모 정보 조사에서 한계 확인

인공지능(AI) 리서치 에이전트가 여러 기업이나 인물, 제품을 동시에 조사하는 대규모 정보 수집 업무에선 아직 뚜렷한 한계를 보이는 것으로 나타났다. 일부 대상에 대해서는 정확한 정보를 찾아냈지만 조사 범위가 넓어질수록 누락이 늘었고, 제시한 근거가 주장 전체를 충분히 뒷받침하지 못하는 사례도 적지 않은 것으로 드러났다. 퍼플렉시티 리서치는 지난 14일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 고강도 자료 조사형 AI 에이전트의 성능을 측정하는 공개 벤치마크 'WANDR(Wide ANd Deep Research)'을 발표했다. 경쟁사 분석과 기업 실사, 문헌 조사, 시장 분석, 제품 비교, 인재 발굴 등 실제 업무에서 활용되는 500개 과제로 주요 AI 시스템의 성능을 평가한 것이 특징이다. WANDR는 하나의 답을 찾는 기존 검색 평가와 달리 다수의 조사 대상을 발굴한 뒤 대상별 세부 정보와 근거 자료를 모두 확보하도록 설계됐다. 또 조건에 맞는 기업이나 인물, 제품을 폭넓게 찾는 능력과 각 대상의 사실관계를 깊이 검증하는 능력도 함께 본다. 전체 과제는 중간값 기준으로 조사 대상 50개와 대상별 기록 4건으로 구성됐다. 500개 과제에서 각 시스템이 출처와 근거를 갖춰 제출해야 하는 기록은 총 17만495건에 달했다. 평가는 미리 구축한 정답표와 대조하지 않고 각 시스템이 제시한 웹페이지와 인용문을 다시 확인하는 방식으로 진행됐다. 출처에 실제로 접근할 수 있는지, 해당 페이지가 조사 조건을 충족하는지, 인용문이 주장 전체를 뒷받침하는지 등을 항목별로 검증했다.평가 방식은 일부 조건을 충족한 경우에도 점수를 주는 소프트 방식과 모든 정보와 근거를 갖춘 결과만 인정하는 하드 방식으로 나눴다. 조사 대상을 어느 정도 찾았는지와 각 항목을 완전하게 검증했는지를 구분해 보기 위해서다. 이번 조사에선 퍼플렉시티의 검색 오케스트레이션 시스템 '서치 애즈 코드(Search as Code)'가 소프트 F1 0.363, 하드 F1 0.133으로 가장 높은 점수를 기록했다. 앤트로픽은 각각 0.249와 0.072로 뒤를 이었다. 나머지 시스템의 소프트 F1은 최대 0.121, 하드 F1은 최대 0.035에 머물렀다. 퍼플렉시티는 이번 평가에서 상대적으로 높은 성적을 거둔 요인으로 '서치 애즈 코드' 덕분이라고 설명했다. 이 방식은 검색과 필터링, 병렬 처리, 데이터 결합, 중복 제거 등을 프로그램으로 구성하고 반복 작업은 모델 밖에서 처리한다. 퍼플렉시티 리서치는 "하드 점수를 기준으로 보면 최고 성능 시스템도 모든 조건을 충족한 조사 결과는 약 7개 중 1개 수준에 그쳤다"며 "대규모 조사에선 모델 자체 성능뿐 아니라 검색 절차를 얼마나 체계적으로 설계하느냐도 결과에 영향을 줄 수 있다"고 설명했다. 이번 평가에선 조사 범위가 커질수록 성능 저하가 더 두드러지는 모습도 보였다. 퍼플렉시티의 하드 정밀도는 조사 대상이 가장 적은 구간에서 0.235였으나 가장 많은 구간에서는 0.096으로 떨어졌다. 하드 재현율도 같은 기간 0.219에서 0.079로 낮아졌다. 기업과 임직원, 근거 페이지처럼 조사 단계가 복잡해질 때는 하락 폭이 더 컸다. 중간 검증 단계가 3개 이상인 과제에서 퍼플렉시티의 하드 정밀도는 0.019, 하드 재현율은 0.017까지 내려갔다. 앤트로픽과 오픈AI도 조사 구조가 깊어질수록 비슷한 흐름을 보였다. 가장 큰 병목은 근거 페이지를 붙이는 마지막 단계보다 조사 대상을 충분히 찾아내는 초기 단계에서 발생했다. 퍼플렉시티는 대상 발굴률 0.951과 추가 정보 확보율 0.967로 가장 높았지만 전체 조건을 충족한 대상 수는 크게 줄었다. 페이지를 확보한 뒤에도 사실 검증 과정에서 오류가 이어졌다. 제출된 페이지 가운데 33.6~68.3%는 세부 요건 중 하나 이상을 충족하지 못했다. 인용문이 주장 전체를 뒷받침하지 못한 비율도 57.5~86.6%에 달했다. 퍼플렉시티는 조건 미충족 페이지 비율 41.4%, 불완전한 인용문 비율 57.5%를 기록했다. 관련 페이지를 찾았는지만 평가했을 때 소프트 F1은 0.531이었으나 인용문과 세부 조건까지 확인하자 0.363으로 낮아졌다. 이는 관련 자료를 찾아내는 것과 해당 자료로 모든 주장을 입증하는 것 사이에 상당한 격차가 있다는 의미다. 특히 조사 대상이 많아질수록 누락과 근거 부족이 늘어 기업 실사와 시장 분석처럼 정보의 완결성이 중요한 업무에선 별도 검증 절차가 필요할 것으로 보인다. 퍼플렉시티 리서치는 "현재 시스템은 일부 정확한 사례를 찾는 데는 성공하지만 요청된 전체 대상을 빠짐없이 발굴하고 각 주장에 완전한 증거를 붙이는 데는 어려움을 겪고 있다"며 "넓고 깊은 리서치는 아직 해결되지 않은 과제"라고 밝혔다.

2026.07.15 12:06장유미 기자

[AI는 지금] "한 성격하네?"…영어로 물으면 더 깐깐한 클로드, 언어 따라 AI 성향 달라

같은 인공지능(AI) 모델이라도 어떤 버전을 사용하고 어떤 언어로 질문하느냐에 따라 답변의 태도와 판단 방식이 달라질 수 있다는 연구 결과가 나왔다. AI 기업들이 모델의 정확도와 추론 성능뿐 아니라 실제 이용 과정에서 드러나는 성격과 가치 표현까지 측정·관리하려는 단계로 들어서는 모습이다. 앤트로픽은 13일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 실제 클로드 이용자와의 익명 대화를 분석한 '모델과 언어에 따른 클로드의 가치 표현' 연구 결과를 공개했다. 연구진은 클로드가 대화에서 드러내는 가치 표현을 ▲수용성과 신중함 ▲따뜻함과 엄밀함 ▲깊이와 간결함 ▲솔직함과 실행 중심 등 4개 축으로 정리했다. 분석 대상은 클로드 소넷 4.6과 오퍼스 4.6·4.7을 이용한 대화 30만9815건이다. 영어와 한국어, 중국어, 일본어 등 클로드에서 사용량이 많은 20개 언어를 포함했으며 모델과 언어 조합마다 약 5000건의 대화를 비교했다. 연구진은 지난해 실제 대화에서 확인한 3307개 가치 표현을 유사한 의미별로 묶어 339개 상위 가치로 줄였다. 이후 이용자가 주관적인 판단이나 조언을 요청한 대화에서 각 가치가 나타났는지를 분류하고, 함께 나타나는 경향이 강한 가치들을 4개 축으로 압축했다. 모델별로는 응답 성향이 뚜렷하게 갈렸다. 소넷 4.6은 이용자의 생각을 긍정하고 말투를 맞추는 등 수용성과 따뜻함이 상대적으로 높았다. 오퍼스 4.6은 요청 범위에서 벗어나지 않고 핵심을 직접 전달하는 경향이 강했다. 오퍼스 4.7은 잘못된 전제를 지적하거나 요청받지 않은 위험까지 경고하는 비중이 높았다. 답변의 근거와 한계를 자세히 설명하고 이용자의 작업을 비판적으로 평가하는 성향도 다른 모델보다 강하게 나타났다. 앤트로픽은 "오퍼스 4.7은 이용자의 잘못된 가정에 반박하고 위험을 먼저 알렸다"며 "자신의 오류와 한계를 인정하는 경향도 보였다"고 설명했다. 이 같은 차이는 기업이 AI 모델을 선택하는 기준에도 영향을 줄 수 있다. 고객 상담이나 교육 서비스에는 이용자의 감정과 의도를 세밀하게 반영하는 모델이 적합할 수 있지만 법률·금융 검토나 보안 업무에서는 위험을 먼저 경고하고 근거를 따지는 모델이 유리할 수 있다. 같은 제품군 안에서도 모델별 행동 성향이 다르다면 기업은 벤치마크 점수나 비용만으로 모델을 선정하기 어려워진다. 이에 업무별로 필요한 응답 태도와 오류 대응 방식, 불확실성 공개 수준을 함께 평가해야 할 가능성이 커지고 있다. 언어에 따른 차이도 확인됐다. 영어로 대화할 때 클로드는 신중함과 엄밀함, 깊이 있는 설명을 상대적으로 강조했다. 러시아어에서도 가정을 검증하고 세부 사항을 바로잡는 성향이 강했다. 힌디어와 아랍어에서는 긍정적인 표현과 격려, 공감 등 따뜻함이 두드러졌다. 아랍어에서는 이용자의 선호를 따르고 짧게 답하는 경향도 강했으며, 인도네시아어에서는 불확실성을 설명하기보다 실행 가능한 결과를 제공하는 성향이 상대적으로 높았다. 이는 동일한 사업계획서나 업무 제안서를 평가하더라도 언어에 따라 이용자가 받는 평가의 인상이 달라질 수 있다는 뜻으로 해석된다. 이에 글로벌 기업이 하나의 AI 서비스를 여러 국가에 배포할 경우 번역 정확도뿐 아니라 언어별 조언 강도와 위험 판단의 일관성도 검증해야 할 필요가 생길 수 있다.언어별 차이가 발생한 원인은 이번 연구에서 규명되지 않았다. 앤트로픽은 언어마다 학습 데이터의 양과 구성이 다른 점과 각 언어권의 대화 관습이 모델 응답에 반영됐을 가능성을 제시했다. 또 특정 언어의 학습 데이터에 전문 문서가 상대적으로 많이 포함됐다면 해당 언어에서 정확성과 엄밀성을 중시하는 경향이 강해질 수 있다고 봤다. 다만 이번 연구가 클로드의 가치 표현 전반을 설명하는 것은 아니다. 연구진이 도출한 4개 축은 대화에서 나타난 가치 표현 차이의 약 15%를 설명하는 데 그쳤다. 모델과 언어별 응답 성향을 비교할 수 있는 기준을 마련했다는 의미는 있지만, 클로드의 복잡한 판단 방식을 이들 축만으로 해석하기에는 한계가 있다. 앤트로픽은 이 방법을 모델 출시 전 평가와 출시 후 모니터링에 활용하는 방안을 검토하고 있다. 모델 업데이트 과정에서 예상하지 못한 성향 변화가 발생했는지 확인하고, 특정 가치 표현이 학습 데이터나 미세조정 과정의 어느 단계에서 비롯됐는지 추적하는 방식이다. 이번 일을 토대로 AI 모델 평가 경쟁은 정답률과 코딩 성능 중심에서 실제 이용 환경의 행동 품질로 넓어질 것으로 전망된다. 기업 고객이 모델별 성격을 비교할 수 있게 되면 AI 업체들도 안전성이나 친절함 같은 추상적인 표현 대신 응답 성향을 계량화한 자료를 요구받을 수 있다. 앤트로픽은 "클로드가 표현하는 가치가 모델과 언어에 따라 의도적으로 선택하지 않은 방식으로 달라질 수 있다는 사실을 확인했다"며 "이 차이가 왜 발생하고 이용자에게 도움이 되는 방향인지 계속 연구할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.14 11:05장유미 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next