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[AI는 지금] 中 Z.ai, 주가 73% 급락…AI 개발비 마련 위해 7조원 조달

중국 인공지능(AI) 모델 개발사 Z.ai(지푸AI)가 홍콩 증시에서 신주와 전환사채를 잇달아 발행해 총 50억 달러(약 7조원)를 조달했다. 매출이 급증했지만 연구개발(R&D) 비용이 반기 매출의 2배를 넘고 적자가 이어지자 자본시장에서 대규모 자금을 확보해 차세대 AI 모델 개발에 투입하려는 것으로 풀이된다. 14일 홍콩거래소 공시에 따르면 Z.ai는 신주인 H주 약 2197만 주를 주당 714홍콩달러에 발행해 약 157억 홍콩달러(약 20억 달러)를 조달했다. 이와 함께 201억4000만 위안(약 30억 달러) 규모의 전환사채도 발행했다. 신주 발행가는 지난 11일 종가인 793홍콩달러보다 약 10% 낮게 책정됐다. 전환사채는 2027년 9월 만기의 무이표 채권으로, 최초 전환가는 주당 892.50홍콩달러다. 지난 1월 홍콩 증시에 상장한 Z.ai의 주가는 지난 6월 22일 장중 2980홍콩달러까지 올랐지만 이달 11일에는 고점 대비 73% 낮은 793홍콩달러로 마감했다. 상장 당시 공모가와 비교하면 여전히 약 7배 높은 수준이다. 이번 조달은 지난 7월 실시한 유상증자의 60일 보호예수 기간이 끝나는 시점에 이뤄졌다. 당시 Z.ai는 신주 1978만 주를 주당 1588홍콩달러에 발행해 314억 홍콩달러를 확보했다. 이에 앞서 상장 과정에서 초석투자자들이 인수한 2568만 주의 6개월 보호예수도 종료됐다. Z.ai는 홍콩에 이어 중국 본토 증시 상장도 추진 중이다. 상하이증권거래소 커촹반 상장을 위한 규제기관의 상장 지도 절차를 마쳤으며 최대 150억 위안 규모의 주식 발행에 대해 주주 승인도 받았다. 아직 상장 신청이 공식 접수되지는 않았다. 잇단 자금 조달은 프런티어 AI 모델 개발에 필요한 컴퓨팅 비용이 빠르게 늘어나는 가운데 이뤄졌다. Z.ai는 이번에 확보한 순조달액의 약 60%를 차세대 모델과 완전 자가학습 시스템 연구개발에 사용할 계획이다. 나머지는 사업 확장과 자본구조 개선, 운전자금 등에 투입할 예정이다.Z.ai의 올해 상반기 매출은 9억5389만 위안으로 전년 동기보다 400% 증가했다. 회사가 공개한 8월 말 기준 연간반복매출(ARR)은 16억 달러에 달했다. 이 같은 매출 증가에도 수익성 확보에는 시간이 더 필요할 것으로 보인다. 상반기 순손실은 20억7000만 위안으로 12.1% 줄었지만, 조정 순손실은 19억6000만 위안으로 12.1% 늘었다. R&D 비용은 21억3000만 위안으로 33% 증가해 같은 기간 매출의 2배를 웃돌았다. 6월 말 기준 현금 보유액은 39억9000만 위안이었다. 엘리 장 맥쿼리 아시아 인터넷·소프트웨어 리서치 책임자는 "컴퓨팅 비용이 늘어나면서 Z.ai와 경쟁사 미니맥스 모두 2030년까지 적자가 이어질 수 있다"고 말했다.

2026.09.14 10:19장유미 기자

[AI는 지금] AI가 일할수록 'AX 인재' 몸값 뛴다…왜?

에이전틱 인공지능(AI)이 기업 업무를 직접 수행하는 단계로 확산되면서 국내 기업의 AI 전환(AX) 과정에서 인재 확보 부담이 커지고 있다. AI 모델을 개발하는 전문인력뿐 아니라 산업 현장에서 AI 에이전트에 업무를 맡기고 여러 에이전트를 조율·통제할 수 있는 'AX 인재' 수요가 빠르게 늘고 있어서다. 12일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '에이전틱 AI 시대의 핵심 자원, AX 인재 : 현황 진단 및 정책 과제' 보고서에 따르면 AI가 콘텐츠를 생성하는 도구에서 목표를 해석하고 계획·실행·점검하는 '디지털 노동'으로 진화하면서 기업의 AX도 기술 도입을 넘어 업무 방식과 조직 구조를 재설계하는 단계로 이동하고 있다. 또 에이전틱 AI 확산으로 사람의 역할도 달라지고 있다. AI가 실행을 더 많이 담당할수록 사람은 문제를 정의하고 목표를 설정하며 에이전트에 권한과 정책을 부여한 뒤 결과를 검토·판단하는 역할을 맡게 된 것이다. 여기에 어떤 데이터와 시스템에 접근시킬지, 어느 단계에서 사람의 승인을 거치게 할지 설계하는 능력도 중요해지고 있다. 기업에선 이미 AI 활용 방식이 대화형에서 실행형으로 옮겨가는 흐름이 나타나고 있다. 오픈AI가 글로벌 기업용 계정의 사용 데이터를 분석한 결과 올해 6월 기준 에이전틱 AI인 코덱스의 출력 토큰 비중은 전체 코덱스와 챗GPT 출력 토큰의 64%를 차지했다. 지난해 10월 3%에서 지난해 12월 7%, 올해 2월 24%, 4월 54%로 빠르게 높아졌다. 보고서는 "기업의 AI 활용 방식이 질문·답변 중심에서 실제 업무를 수행하는 형태로 빠르게 이동하고 있다"고 설명했다. 다만 기업들의 높은 AI 도입 의지와 달리 실제 현장 적용은 아직 제한적인 수준이다. 한국산업기술진흥협회 조사에서 기업의 76.9%가 업무에 AI 도입이 필요하다고 답했지만 실제 활용 비율은 45.6%에 그쳤다. 국내 중견기업 역시 AI 도입 필요성을 인정한 비율은 59.1%였지만 실제 도입률은 18.1%에 머물렀다. 원티드랩 조사에서도 AX를 핵심 과제로 인식한다는 응답은 67.3%였지만 전사적으로 내재화했다는 기업은 5.3%에 불과했다. 보고서는 이 간극을 메울 핵심 인력으로 'AX 인재'를 제시했다. AX 인재는 도메인 전문성을 토대로 AI, 특히 AI 에이전트를 업무와 조직에 이식·조율하고 산출물을 검토·판단·통제해 조직 성과로 연결하는 인재를 뜻한다. AI 기술과 모델 자체를 개발하는 'AI 전문인재'와 달리 현장의 업무와 조직을 AI에 맞게 바꾸는 역할에 초점을 둔다. AI 활용이 곧바로 생산성 향상으로 이어지지 않는 점도 이런 인재의 필요성을 키우고 있다. 한국은행 연구에 따르면 생성형 AI 사용으로 업무시간은 평균 3.8%, 주당 약 1.5시간 줄었지만 시간 절감률과 업무처리량 증가율 사이의 관계는 0으로 나타났다. 보고서는 AI로 절감한 시간을 고부가가치 업무로 재배치하고 업무 흐름을 다시 설계할 조직 역량이 필요하다고 진단했다. 반대로 AI를 사업 목표에 연결하고 조직 차원에서 확산할 역량을 갖춘 기업은 성과 차이가 컸다. PwC가 1217개 기업을 분석한 결과 'AI 실행 역량' 상위 20% 기업은 나머지 기업보다 AI에서 얻는 재무성과가 7.2배 높았다. 에너지 절감과 신제품·서비스 출시 속도, 조직 민첩성, 고객 경험 등 비재무 성과도 1.9~2.8배 높게 나타났다. 노동시장에서도 AI 역량을 갖춘 인재의 가치가 높아지고 있다. PwC 조사에서 지난해 AI 스킬 보유자의 평균 임금 프리미엄은 62%로 전년 57%보다 높아졌다. 산업별로는 소비재 118%, 기술·미디어·통신 84%, 에너지 75%, 제조업 73% 순이었다. 원티드랩 조사에서도 기업의 77.2%가 AI 역량을 보유한 인재에게 추가 연봉을 지급할 의향이 있다고 답했다. 글로벌 노동시장에서는 도메인 전문성과 AI 구축·운영 역량을 결합한 '현장배치엔지니어(FDE)'가 별도 직무로 빠르게 확산되고 있다. 인디드 기준 FDE 채용공고는 지난해 1월부터 올해 4월까지 약 5230% 증가했다. 오픈AI와 앤트로픽도 지난 5월 FDE를 고객사 현장에 투입해 AI 시스템 구축과 업무·조직 재설계를 지원하는 조직을 각각 마련했다. 국내에서도 LG CNS와 카카오페이, 크래프톤, 마키나락스 등이 관련 인력 채용에 나섰으며 KT는 향후 2년간 AX 사업부문 인력 500명 이상을 FDE로 육성할 계획이다. 그러나 'AX 인재'에 대한 수요 증가 속도에 비해 인력 공급은 더딘 상태다. 국내 AI 인력은 2010년부터 2024년까지 연평균 5.3% 증가했지만 AI 관련 채용공고는 최근 5년간 112% 늘었다. 올해 상반기 채용공고도 전년 동기 대비 70% 증가했다. 기업 규모와 관계없이 절반 이상이 앞으로 AI 관련 인력 채용을 확대하겠다고 답했지만 숙련 인재 부족과 높은 급여 기대가 주요 채용 애로사항으로 꼽혔다. AX 추진 과정에서도 인력 문제가 가장 큰 부담으로 나타났다. 원티드랩 조사에서 기업들이 겪는 어려움으로 '전문 인력 확보 어려움'이 53.1%로 가장 높았으며 AI 인재 채용 과정에서는 '정확한 역량 검증의 어려움'이 57.9%를 차지했다. 특히 중소기업과 비수도권에서 인재 부족이 두드러졌다. AI 분야 채용공고의 75.0%가 중소기업에서 발생했지만 보상 여력과 인지도 측면에서 대기업보다 불리해 미충원이 반복되고 있다. AI 활용기업도 57.7%가 수도권에 몰려 있으며 비수도권 디지털 산업의 인재 충원율은 51.0%에 그쳤다. SPRi는 "신규 인재 양성과 함께 기존 산업 인력을 AX 인재로 전환하는 정책이 필요하다"며 "AI 전공자에게 도메인 지식을, 비AI 전공자에게 AI 활용·전환 역량을 가르치는 쌍방향 융합교육과 기업 현장의 데이터·문제를 활용한 프로젝트형 교육을 확대해야 한다"고 주장했다. SPRi는 보고서를 통해 정규 교육만으로 단기간에 인력 부족을 해소하기 어렵다는 점도 짚었다. 최근 3개 학년도의 대학 AI 분야 정원 순증 규모는 학부 589명, 대학원 156명에 그쳤다. 국내 AI 인력의 58%가 석·박사 학위 소지자인 데다 학사 입학부터 박사 배출까지 통상 8년 이상 걸리는 만큼 이미 산업 전문성을 갖춘 재직자에게 AI 전환 역량을 결합하는 방식을 병행해야 한다고 주장했다. 보고서는 이와 함께 AX 역량 표준·검증 체계 구축, 중소·지역기업 공동 인재풀 운영, FDE 방식을 참고한 'AX 현장지원단' 도입, 지역 주력산업 재직자의 AX 전환, AX 인재 수급을 상시 파악할 통계·데이터 기반 마련 등을 정책 과제로 제시했다. 봉강호 SPRi 선임연구원은 "AX 인재의 요체가 도메인 전문성과 AI 전환 역량의 결합이라는 점을 고려하면, 이미 도메인 전문성을 갖춘 산업 현장의 재직 인력에게 AI 전환 역량을 결합하는 경로가 가장 빠르고 비용효과적인 공급 확충 수단"이라고 말했다.

2026.09.12 10:30장유미 기자

[AI는 지금] 1달러에 美정부 뚫은 오픈AI…100만명 확보하자 '사용량 과금' 전환, 왜

오픈AI가 미국 정부에 인공지능(AI)을 사실상 무료로 공급해 이용자를 끌어모으던 전략에서 실제 사용량에 따라 비용을 받는 체제로 전환한다. 연 1달러라는 파격적인 가격으로 정부 사용자 100만 명 이상을 확보한 데 이어 기본 이용료는 없애고 토큰 사용량에 따라 요금을 받기로 하면서 미국 공공 AI 시장에서 본격적인 이용 확대와 수익화에 나선 모습이다. 11일 오픈AI와 미국 연방총무청(GSA)에 따르면 양측은 오는 10월 1일부터 2028년 12월 31일까지 27개월간 적용되는 새로운 '원거브(OneGov)' 계약을 체결했다. 이에 따라 연방정부뿐 아니라 주정부와 지방정부, 원주민 자치정부까지 'GPT-6 아스트라'를 포함한 챗GPT 모델을 상용 가격보다 50% 할인된 사용료로 이용할 수 있게 됐다. 오픈AI는 이번 계약을 통해 기존 초저가 정액 공급에서 사용량 기반 과금 체계로 전환했다. 사용자당 월 15달러인 라이선스 비용은 전액 면제하고 플랫폼 이용료나 최소 주문량, 최소 지출 약정도 두지 않았다. 대신 정부기관이 실제 사용한 토큰에 따라 비용을 내도록 했다. 이는 지난해 시작한 초저가 공급 전략의 후속 단계다. 오픈AI는 기존 원거브 계약을 통해 미국 연방기관에 챗GPT 엔터프라이즈를 연 1달러에 제공했다. 높은 가격 장벽을 없애 공무원들의 AI 업무 활용을 늘리고 도입 효과를 높이기 위한 의도였다. 이후 성과도 빠르게 쌓였다. 오픈AI에 따르면 현재 정부 직원 100만 명 이상이 챗GPT를 이용할 수 있다. 질병통제예방센터(CDC)는 길게는 수개월이 걸리던 보건 문헌 검토의 초기 보고서 대부분을 30분 이내에 만들었고, 조지아주 세무국은 세금 서류 디지털화 작업을 최대 2주에서 15분으로 단축했다. 로런스 리버모어 국립연구소는 수개월이 소요될 수 있는 초기 핵융합 연구 모델 개발을 몇 시간으로 줄였다. 오픈AI는 이런 이용 기반을 확보한 상태에서 무료에 가까웠던 공급 정책을 종량제로 바꿨다. 이용자가 적어도 좌석 비용을 부담해야 하는 방식보다 진입 장벽은 낮게 유지하면서 실제 AI 활용이 늘어날수록 사용료가 발생하도록 만든 구조다. 미국 업계도 오픈AI의 과금 체계 전환을 주목하고 있다. 넥스트고브/FCW는 이번 계약에서 정액제 대신 토큰 사용량에 따라 비용을 부과하는 방식으로 바뀐 점을 주요 변화로 짚었다. GSA도 정부기관의 AI 활용이 일상 업무로 확대되는 만큼 사용량 기반 과금이 다음 단계가 될 것으로 보고 있다. 이처럼 오픈AI가 사용량 기반 과금으로 전환할 수 있었던 것은 원거브를 통해 공공부문 이용 기반이 빠르게 확대된 점도 영향을 미쳤다. GSA에 따르면 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 구글, xAI 등 여러 AI 업체와 맺은 원거브 AI 계약을 통해 약 350만 명의 연방정부 직원이 현재 AI 도구를 이용할 수 있게 됐다. AI 관련 계약에서 절감한 비용은 약 14억 달러에 달했다. 다만 초저가 공급으로 확보한 이용자 기반이 유료 전환 이후에도 유지될지 주목된다. 페드스쿱은 기존 원거브 계약 만료를 앞두고 특정 AI를 수개월간 업무에 활용한 공무원들의 사용 습관과 조직 내부 프로세스가 서비스 전환 비용을 높일 수 있다고 지적했다. 이미 업무 과정에 AI를 도입한 기관의 경우 가격 인상만으로 다른 서비스로 옮기기는 쉽지 않을 수 있다고 봐서다. 이 같은 상황에서 오픈AI는 새 계약의 잠재 이용자 규모를 대폭 늘렸다. 기존 연방정부 중심에서 주·지방정부와 원주민 자치정부까지 범위를 넓히면서 대상 공공인력은 약 2300만 명으로 확대될 것으로 보인다. 직접 계약뿐 아니라 리셀러와 지원되는 클라우드 마켓플레이스를 통한 구매도 가능하다. 또 오픈AI는 모델 이용료 할인과 함께 사용량 관리와 교육 지원도 확대키로 했다. 사용량 예상과 지출 통제, 핀옵스 가이드, 온보딩, 웨비나와 교육 프로그램을 제공해 정부기관의 AI 활용을 지원할 계획이다. 이를 통해 오픈AI는 기관들이 AI를 시범적으로 도입하는 데 그치지 않고 실제 업무에서 사용량과 비용을 관리하며 활용 범위를 넓히도록 한다는 구상이다. 사이버보안도 새로운 공공시장으로 키우려는 분위기다. 오픈AI는 검증된 정부기관에 사이버 방어용 AI '데이브레이크 블루'를 상용 가격보다 50% 할인해 제공하고 취약점 연구와 공격 검증, 레드팀에 활용하는 '데이브레이크 레드'도 별도 신청을 통해 이용할 수 있도록 했다. 긴급 대응과 교통, 공공보건, 유틸리티 등 핵심 시스템을 방어하는 공공기관까지 AI 적용 범위를 넓히려는 것이다. 구글과 앤트로픽 등 경쟁사들이 어떤 후속 계약을 내놓을지도 관심이 쏠린다. 앞서 GSA는 지난해 오픈AI뿐 아니라 구글과 앤트로픽 등과도 초저가 AI 계약을 체결하며 공공부문 도입을 확대한 바 있다. 이들 계약 상당수가 9월 말 종료를 앞두고 있는 만큼 일부 업체는 기존 할인 연장을, 다른 업체는 새로운 조건의 계약을 GSA와 협의 중인 것으로 알려졌다. GSA는 오픈AI와의 계약을 시작으로 원거브 AI 전략의 다음 단계를 추진한다. 정부기관의 AI 사용이 확대되는 만큼 향후 계약에서도 사용량과 비용 효율을 함께 고려하겠다는 방침이다. 로라 스탠턴 GSA 연방조달서비스 대행은 "정부기관들이 AI를 일상 업무에 더 많이 통합하면서 사용량 기반 접근을 제공하는 것은 다음 단계로서 자연스러운 선택"이라고 말했다.

2026.09.11 14:23장유미 기자

[AI는 지금] "먼저 쓰게 하고 돈 번다"…어도비, AI 수익화 전략 바꿨다

어도비가 인공지능(AI) 경쟁에 대응하기 위해 기존 구독형 소프트웨어(SW)의 가격 인상보다 무료 사용자 확대를 우선하는 전략을 택했다. AI 사용량을 먼저 늘린 뒤 실제 활용도가 높아진 이용자를 유료 고객으로 전환해 연간반복매출(ARR)을 키우겠다는 구상이다. 어도비는 10일(현지시간) 2026회계연도 3분기 어닝콜에서 크리에이티브 프리미엄 월간활성이용자(MAU)가 1억 명을 넘어 전년보다 70% 이상 증가했다고 밝혔다. AI 중심 제품의 종료 ARR은 6억5000만 달러를 넘어서며 150% 이상 늘었고, 파이어플라이 앱과 크레딧팩 ARR도 전분기 대비 40% 증가했다. 다만 신규 ARR과 잔여계약가치(RPO) 증가율은 둔화세를 보였다. 이날 에버코어 ISI 애널리스트는 신규 순증 ARR이 전년 대비 36~37% 감소한 점을 짚으며 좌석 수요 약화와 가격 효과, 프리미엄 전략 가운데 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 물었다. 그리핀증권도 RPO 증가율이 8%로 낮아져 2023회계연도 초 이후 처음 한 자릿수를 기록한 점을 거론했다. 이에 대해 어도비는 무료 사용자 확대 전략이 단기 ARR 증가에 일부 영향을 미치고 있다고 설명했다. 신규 고객을 프리미엄 서비스로 유입시킨 뒤 제품 참여도와 AI 사용 강도를 높이고 적절한 시점에 ARR로 전환하는 전략을 추진하고 있다는 것이다. 또 이용자가 실제 가치를 체감했는지, AI를 얼마나 적극적으로 사용하는지 등을 토대로 유료 전환 시점과 페이월도 조정하고 있다고 밝혔다. 가격 인상을 늦춘 이유도 같은 맥락에서 설명했다. 경영진은 가격 조정이 단기적으로 실적에 도움을 줄 수 있지만 신규 사용자 확보를 계속 확대하는 것만큼 중요하지 않다고 판단했다고 밝혔다. 생성형 AI 확산으로 크리에이티브 도구 선택지가 늘어난 상황에서 기존 고객에게 더 높은 가격을 받기보다 사용자 저변부터 넓히는 데 무게를 둔 셈이다. AI 수익화도 단일 과금 방식에 의존하지 않을 것이라고 강조했다. 어도비는 번들 크레딧과 별도 크레딧팩, 프리미엄 요금제, 좌석 기반 과금, 사용량 기반 계약 등을 고객 유형과 활용 방식에 맞춰 적용한다는 방침이다. 어도비 관계자는 "파이어플라이에서는 특히 영상 생성 사용이 늘면서 AI 크레딧 소비가 확대되고 있다"며 "크리에이티브 클라우드 데스크톱 앱에서도 AI 기능 이용이 증가하고 있다"고 말했다. 시장에선 이 같은 전략이 어도비의 실제 매출과 ARR로 연결되는지를 주시하고 있다. AI 관련 ARR이 빠르게 늘고 있지만 전체 종료 ARR 증가율이 11.2%에 그쳤고 RPO 증가율도 한 자릿수로 낮아진 상태다. 이에 어도비가 무료 사용자 확대를 실제 유료 전환과 신규 ARR 증가로 연결할 수 있는지가 향후 실적 평가에서 중요해질 것으로 보인다. 어도비 관계자는 "먼저 가능한 많은 고객을 어도비 생태계로 끌어들이고 가치를 경험하게 할 것"이라며 "이후 참여도와 AI 사용 강도를 바탕으로 ARR 전환 시점을 지속적으로 조정하고 있다"고 말했다.

2026.09.11 11:13장유미 기자

[AI는 지금] "10년 내 인류 멸망" 경고한 앤트로픽 연구원 퇴사 vs 오픈AI, 전문가 영입

인공지능(AI) 개발 경쟁이 거세지는 가운데 오픈AI와 앤트로픽이 안전 문제를 두고 엇갈린 움직임을 보이고 있다. 오픈AI는 AI의 파국적 위험을 경고해 온 전문가를 이사회에 합류시키며 안전 감독을 강화한 반면, 앤트로픽에선 안전을 중시해 오픈AI에서 옮겨온 연구원이 AI 개발 경쟁에 우려를 나타내며 회사를 떠났기 때문이다. 오픈AI는 지난 9일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 AI 정렬 연구자인 폴 크리스티아노를 오픈AI 재단 이사로 선임했다고 발표했다. 크리스티아노는 재단 이사회 산하 안전·보안위원회(SSC)에도 합류하며 영리법인 오픈AI 그룹 PBC 이사회에는 의결권이 없는 참관인으로 참여한다. 크리스티아노는 2017년부터 2021년까지 오픈AI에서 정렬 연구를 이끌고 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)의 기초 연구에 기여했다. 이후 비영리 연구기관 정렬연구센터(ARC)를 설립했으며 현재 미국 국립표준기술연구소(NIST) 산하 AI표준혁신센터(CAISI)에서 시니어 테크 어드바이저를 맡고 있다. CAISI에선 국가안보에 영향을 미칠 수 있는 프런티어 AI 모델의 능력을 평가하고 관련 안전·보안 위험과 대응 방안을 연구해 왔다. 크리스티아노는 이번 이사 선임에 따라 CAISI에서 오픈AI 관련 사안과 모든 모델 평가 업무에서 빠지기로 했다. 오픈AI는 크리스티아노가 첨단 AI의 '재앙적 위험' 가능성을 심각하게 다뤄왔다는 점을 이번 인사의 주요 이유로 내세웠다. 업계의 안전장치가 충분한지를 독립적으로 문제 삼아온 인물을 회사의 안전 감독 체계에 직접 참여시킨 것이다. SSC는 오픈AI 재단뿐 아니라 영리법인인 오픈AI 그룹 PBC를 포함해 회사 전체의 안전·보안 정책을 감독한다. 오픈AI는 지난해 10월 자본구조 개편 이후에도 비영리 재단이 오픈AI 그룹 PBC를 지배하는 구조를 유지하고 있다. 브렛 테일러 오픈AI 재단 및 오픈AI 그룹 PBC 이사회 의장은 "폴은 갈수록 강력해지는 시스템이 제기하는 가장 어려운 문제에 집중하며 AI 정렬 분야를 개척해 왔다"며 "정부에서 프런티어 AI 안전과 표준을 다룬 경험과 기술적 판단력이 이사회와 SSC의 감독을 강화할 것"이라고 말했다. 반면 앤트로픽에선 반대 흐름이 나타났다. 올해 초 오픈AI에서 앤트로픽으로 이직한 연구원 제이컵 콕슨이 지난 8일(현지시간) 퇴사 사실을 공개하며 AI 개발 경쟁에 강한 우려를 제기한 것이다. 콕슨은 대규모 데이터를 활용해 새로운 AI 모델을 학습하는 분야를 연구해 왔다. 오픈AI를 떠나 앤트로픽을 선택할 당시에는 AI 안전을 중시하는 기업 문화가 영향을 미쳤지만 앤트로픽에서도 개별 기업의 노력만으로 AI 위험을 통제하기 어렵다고 판단했다. 특히 인간의 개입 없이 스스로 성능을 개선하는 AI 개발 경쟁을 우려했다. 이런 시스템이 빠르게 고도화되면 사이버 공격 능력을 갖추거나 인간의 통제를 벗어나 현실 세계에서 영향력을 행사할 가능성이 있다는 주장이다. 콕슨은 "AI를 개발하는 사람들은 이 기술이 10년 안에 우리 모두를 죽일 수도 있다고 진심으로 믿고 있다"며 "머지않아 무엇이든 해킹하고 어떤 분야에서든 혁명을 일으키며 실질적인 권력과 자원을 확보하는 초인적 체계가 될 것"이라고 경고했다. 앤트로픽 내부에서도 콕슨의 위험 인식에 동조하는 목소리가 나왔다. 에번 휴빙거 정렬과학 총괄은 AI가 인류 전체를 멸망시킬 가능성을 실제 위험으로 보고 있으며 개인적으로 향후 10년 내 발생 확률을 10% 이상으로 평가했다. 새뮤얼 마크스 확장감독 총괄도 AI 개발자들이 인류 멸종이나 이에 준하는 결과를 우려하면서도 상업적 이해와 경쟁 압력 때문에 개발을 이어가고 있다고 설명했다. 콕슨은 앤트로픽뿐 아니라 과거 몸담았던 오픈AI에도 책임을 물었다. 두 회사가 스스로 성능을 높이는 초지능 개발 경쟁을 이어가면서 AI 위험에 충분히 대응하지 못하고 있다고 지적한 것이다. 또 개별 기업의 안전 대책만으로 대응하기 어려운 만큼 정부 규제와 AI 업계 차원의 공동 대응이 필요하다고 강조했다. 업계에선 AI 모델의 성능이 빠르게 고도화될수록 개발 속도와 안전을 둘러싼 갈등도 향후 더 커질 것으로 보고 있다. 미국과 중국을 중심으로 프런티어 AI 경쟁이 거세지면서 개별 기업의 안전 대책을 넘어 정부 규제와 업계 공동 대응 필요성도 부각되고 있다. 크리스티아노는 "지난해 AI 역량은 매우 빠르게 발전했지만 정렬은 여전히 해결하기 어려운 기술적 과제로 남아 있어 안전·보안위원회의 책임은 그 어느 때보다 중요하고 막중해졌다"며 "이 일에 힘을 보태기 위해 팀에 합류하게 돼 기쁘다"고 말했다.

2026.09.10 09:36장유미 기자

[AI는 지금] AI도 '집단 연구' 나섰다…오픈AI, 1만개 에이전트로 90년 수학 난제 풀어

오픈AI가 90년 가까이 풀리지 않았던 수학 난제에 인공지능(AI) 에이전트 약 1만 개를 투입해 88시간 만에 해법을 찾아냈다. AI 경쟁이 더 강력한 모델을 만드는 데서 수많은 에이전트와 막대한 컴퓨팅 자원을 동원해 고난도 문제를 해결하는 방향으로 확장된 모습이다. 오픈AI는 차세대 내부 AI 모델을 기반으로 한 에이전트들이 '나비에-스토크스 존재성과 매끄러움 문제'에 대한 해법을 제시했다고 9일 밝혔다. 나비에-스토크스 방정식은 물과 공기 같은 유체의 움직임을 설명하며, 존재성과 매끄러움 문제는 클레이수학연구소가 2000년 선정한 7개 밀레니엄 문제 가운데 하나다. 이번 연구에는 최근 공개된 'GPT-6 아스트라'보다 성능이 높은 차세대 내부 모델이 사용됐다. 오픈AI는 지난 8월 말부터 이 모델을 학습해 왔으며 수학을 포함한 여러 분야에서 기존 모델보다 성능이 크게 향상됐다고 밝혔다. 오픈AI는 지난 1일 여러 밀레니엄 문제에 에이전트를 분산 투입해 동시에 해법 탐색에 나섰다. 약 100개의 에이전트가 50시간가량 작업한 끝에 외력이 없는 오일러 방정식의 정칙성 문제에서 진전을 보이자 연구진은 다른 문제에 투입했던 자원을 나비에-스토크스로 옮겼다. 에이전트들은 서로 다른 접근법으로 문제를 병렬 탐색했다. 또 특정 집단에서 성과가 나오면 코딩 에이전트 '코덱스'로 유용한 결과를 취합해 다른 에이전트에 전달했다. 연구 도중 성능이 개선된 내부 모델이 나오자 에이전트의 기반 모델도 교체했다. 나비에-스토크스 문제에는 최대 약 1만 개의 에이전트가 동시에 투입됐다. 이들은 270만 건의 메시지를 주고받으며 약 1300억 개의 출력 토큰을 사용했다. 해법에 도달하기까지 걸린 시간은 약 88시간이다. 오픈AI가 이번에 시도한 전체 수학 문제로 범위를 넓히면 에이전트들이 주고받은 메시지는 490만 건, 출력 토큰은 약 3000억 개에 달한다. 해법을 찾은 뒤에는 GPT-6 아스트라를 이용해 수학적 증명 보조 시스템 '린(Lean)'으로 결과를 형식화하고 검증하는 데 17시간을 추가로 투입했다. 이번 연구 방식은 프런티어 AI의 컴퓨팅 경쟁이 학습에서 문제 해결 단계로 빠르게 넓어지고 있음을 보여준 것으로 평가된다. 빅테크들은 그동안 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 데이터를 투입해 모델 자체의 성능을 높이는 데 주력했다. 그러나 최근에는 답을 생성하기 전 더 많은 연산을 수행하는 '추론 스케일링'을 통해 성능을 끌어올리고 있다. 오픈AI는 이번 연구에서 하나의 모델이 더 오래 추론하는 방식에 더해 수천개의 에이전트를 병렬로 가동했다. 여러 에이전트가 서로 다른 해결 경로를 탐색하고 중간 결과를 공유했으며 가능성이 높은 문제에는 다른 작업에 사용하던 컴퓨팅 자원까지 집중했다. 모델 성능뿐 아니라 에이전트를 얼마나 효율적으로 배치하고 운영하느냐도 고난도 문제를 푸는 핵심 경쟁력으로 떠오른 셈이다. AI 에이전트를 연구에 활용하는 움직임도 빨라지고 있다. 오픈AI가 지난 6일 공개한 내부 자료에 따르면 지난 8월 중순 기준 연구자 1명이 하루 동안 일할 때 에이전트가 수행하는 작업량은 평균 3.1일분으로 집계됐다. 이처럼 연구자가 여러 에이전트에 과제를 배분하고 결과를 취합하는 방식이 확산되면 AI 인프라 수요도 학습 중심에서 장시간 추론으로 넓어질 가능성이 있다. 신약이나 신소재, 반도체 설계처럼 연구 성과의 경제적 가치가 큰 분야에서는 대규모 컴퓨팅을 투입해 탐색 시간을 줄이는 방식이 활용될 수 있을 것으로 보인다. 다만 오픈AI가 제시한 결과가 밀레니엄 문제의 공식 해결로 인정된 것은 아니다. 수학계의 독립적인 검증과 클레이수학연구소의 인정 절차가 남아 있으며 오픈AI도 이번 결과로 100만 달러의 상금을 청구하지 않겠다고 밝혔다. 연구 착수 과정을 둘러싼 논란도 불거졌다. 뉴욕대 트리스탄 버크마스터 교수와 앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게가 관련 연구를 진행하고 있다는 정보가 오픈AI에 전달된 뒤 회사가 나비에-스토크스 문제에 자원을 집중했다는 주장이 제기됐다. 오픈AI는 이들의 연구 결과가 공개되기 전에 내용을 확인하거나 사용자 데이터에 접근한 사실은 없다고 반박했다. 오픈AI는 이번 결과를 차세대 AI 모델의 연구 능력을 확인한 사례로 평가했다. 회사는 해당 내부 모델의 학습을 계속하면서 성능 향상 속도와 활용 범위를 점검할 계획이다. 오픈AI는 "이 모델을 이해하는 데 집중하고 있다"며 "이를 통해 향후 능력 향상을 어떻게 추진하고 속도를 조절할지 판단하는 데 활용하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.09 11:19장유미 기자

[AI는 지금] 앤트로픽 간 英 AI 전략가, '회전문 인사' 논란에 정부기관 의장직 사임

영국 정부의 인공지능(AI) 전략을 설계한 뒤 앤트로픽으로 자리를 옮긴 맷 클리퍼드가 이해충돌 논란 끝에 정부 연구기관 의장직에서 물러난다. 앤트로픽에서 각국 정부와의 협력을 총괄하면서 영국 정부 자금으로 첨단 기술에 투자하는 기관까지 이끌겠다는 계획이 의회의 반발에 부딪히면서 취임 닷새 만에 겸직 계획을 철회했다. 8일 더레지스터와 영국 의회 등에 따르면 클리퍼드는 지난 7일 영국 첨단연구발명청(ARIA) 의장직에서 물러나겠다고 밝혔다. 지난 2일 앤트로픽 국제업무 담당 매니징 디렉터로 합류하면서 ARIA 의장직을 유지하겠다고 발표한 지 5일 만이다.클리퍼드는 영국 AI 정책에서 영향력이 큰 인물로 꼽힌다. 프런티어 AI 태스크포스 설립에 참여했으며 이 조직은 이후 AI 보안 연구소(AI Security Institute)로 확대됐다. 2023년 영국 AI 안전 정상회의에도 참여했고 키어 스타머 정부의 'AI 기회 행동계획(AI Opportunities Action Plan)' 수립을 주도했다.또 클리퍼드는 이달부터 앤트로픽에서 북미를 제외한 영국·유럽·아시아태평양 등 주요국 정부와의 협력 업무를 이끌게 됐다. 하지만 클리퍼드가 앤트로픽 합류와 동시에 ARIA 의장직을 계속 맡겠다고 밝히면서 논란이 불거졌다. ARIA가 영국 정부의 지원을 받아 AI를 비롯한 과학·기술 분야의 고위험 연구에 자금을 투입하는 기관이기 때문이다. 당초 앤트로픽과 영국 정부는 이해충돌을 막기 위한 장치를 두고 겸직을 허용하는 방향으로 정리했다. 클리퍼드가 ARIA에서 앤트로픽과 관련된 업무에 관여하지 않는 방식이었다. 하지만 업계에선 두 역할을 동시에 수행하는 것 자체가 부적절하다는 지적이 끊임없이 제기됐다. 특히 치 온우라 영국 하원 과학혁신기술위원장은 클리퍼드의 겸직을 "명백한 이해충돌"이라고 규정했다. 이에 클리퍼드는 "지난달 첫 임기를 마쳤다"며 "앤트로픽에서 맡은 새로운 역할이 ARIA의 업무에 방해가 되지 않도록 물러나기로 결정했다"고 밝혔다. 그러나 클리퍼드는 즉시 자리에서 물러나지는 않는다. 영국 정부가 후임 의장을 선임할 시간을 확보하기 위해 오는 11월 6일까지 의장직을 맡기로 했기 때문이다. 대신 영국 정부는 이 기간 동안 잠재적인 이해충돌을 막기 위한 별도 안전장치를 적용하기로 했다. 업계에선 클리퍼드가 사임을 결정했음에도 논란이 이어질 것으로 전망했다. 영국 의회가 개인의 겸직 여부를 넘어 정부가 처음부터 이런 구조를 허용한 과정까지 들여다보고 있어서다. 실제 온우라 위원장은 지난주 정부에 서한을 보내 클리퍼드의 겸직 과정에서 어떤 이해충돌 평가가 이뤄졌는지, ARIA의 독립성과 거버넌스에 대한 신뢰를 보호하기 위해 어떤 조치를 마련했는지 설명해 달라고 요구했다. 또 향후 몇 주 안에 정부의 상세한 답변을 받겠다는 입장이다. 이번 논란은 AI 기업들이 정부 정책 경험이 있는 고위 인사를 잇달아 영입하면서 불거진 '회전문 인사' 문제도 다시 부각시켰다. 특히 클리퍼드처럼 AI 정책 수립에 직접 관여했던 인사가 글로벌 AI 기업에서 각국 정부와의 협력을 맡으면서 이해충돌을 어떻게 관리할지를 둘러싼 논의도 이어질 것으로 보인다. 온우라 위원장은 "납세자 자금으로 운영되는 ARIA와 앤트로픽 사이의 이해충돌이 클리퍼드의 사임 결정으로 해소된 것은 옳은 일"이라면서도 "이런 상황이 어떻게 발생했는지, 어떤 이해충돌 평가가 이뤄졌는지 등 중요한 질문은 여전히 남아 있다"고 말했다.

2026.09.08 09:23장유미 기자

[AI는 지금] "GPU만으론 부족"…삼성도 'AI 추론 SW' 짐렛랩스에 베팅

짐렛랩스가 서로 다른 종류의 반도체를 묶어 인공지능(AI) 추론을 처리하는 '멀티 실리콘' 기술을 앞세워 대규모 투자 유치에 성공했다. AI 추론 수요와 데이터센터 전력 부담이 함께 커지면서 짐렛랩스처럼 GPU·CPU·전용 가속기를 조합해 처리 효율을 높이는 방식이 주목받는 분위기다. 5일 업계에 따르면 짐렛랩스는 시리즈B에서 3억 달러(약 4038억원)를 조달해 기업가치 30억 달러를 인정받았다. 앤드리슨호로위츠가 투자를 주도했으며 ARM홀딩스와 마이크로소프트 벤처캐피털 M12, 삼성벤처스 등이 참여했다. 앞서 시드와 시리즈A에서 조달한 9200만 달러를 더하면 누적 투자액은 3억9200만 달러다.짐렛랩스는 스탠퍼드대 연구 프로젝트에서 출발한 미국 샌프란시스코 기반 AI 인프라 스타트업으로, 지난 2023년 설립됐다. 2025년 10월 스텔스 모드에서 벗어나 AI 에이전트용 추론 플랫폼을 공개했으며 자인 아스가 최고경영자(CEO)를 비롯한 창업진은 쿠버네티스 옵저버빌리티 기업 픽시에서 함께 일한 경험이 있다. 픽시는 2020년 뉴렐릭에 인수됐다. 짐렛랩스의 핵심 기술은 '멀티 실리콘 추론 클라우드'다. 하나의 AI 워크로드를 여러 단계로 나눠 GPU와 CPU, 전용 가속기 가운데 각 작업에 적합한 하드웨어로 배분하는 것이다. 또 새로운 AI 칩을 직접 설계하기보다 서로 다른 반도체를 하나의 추론 인프라로 연결하고 컴파일러와 런타임 소프트웨어로 작업을 분산하는 것이 특징이다. AI 추론은 처리 단계마다 필요한 하드웨어 특성이 달라 하나의 칩으로 모든 작업을 수행할 경우 효율이 떨어질 수 있다. 입력 데이터를 한꺼번에 처리하는 프리필은 연산 성능이 중요하고, 토큰을 순차 생성하는 디코드는 메모리 대역폭의 영향을 더 많이 받는다. AI 에이전트는 여기에 반복적인 모델 호출과 외부 도구 사용까지 더해져 작업 특성이 더욱 복잡해진다. 짐렛랩스는 이런 차이를 활용해 각 단계에 적합한 칩을 배치함으로써 같은 전력에서 더 많은 추론을 처리하고 응답 속도도 높이려 하고 있다. 짐렛랩스는 "이기종 반도체에 추론 작업을 분산하면 동일한 비용과 전력 조건에서 프런티어 AI 워크로드의 성능을 3~10배 높일 수 있다"며 "같은 전력 범위에서도 처리량과 상호작용 성능을 최대 10배 개선할 수 있다"고 밝혔다. 짐렛랩스는 최근 사업 범위를 추론 소프트웨어에서 데이터센터 인프라로 넓히고 있다. 여러 종류의 반도체를 함께 운용하려면 칩별 전력 밀도와 네트워크, 냉각 조건까지 고려해야 해서다. 이에 고객사의 데이터센터 구축을 지원하는 동시에 자체 인프라도 확대하고 있다. 특히 지난 3월 이후 수십억 달러 규모의 계약을 확보했으며 관리 용량도 수백MW 수준으로 늘렸다. 또 짐렛랩스는 ARM 기반 반도체에서도 자사 소프트웨어를 구동할 수 있도록 ARM과 협력하고 있다. 이는 다양한 종류의 반도체를 지원해 멀티 실리콘 추론 환경을 확대하려는 전략의 일환이다. 자인 아스가 짐렛랩스 최고경영자(CEO)는 "서로 다른 칩에 워크로드를 분산하는 기술을 개발했지만 실제 데이터센터는 이기종 하드웨어를 함께 운용하도록 설계돼 있지 않았다"며 "이에 소프트웨어를 넘어 데이터센터 인프라까지 사업을 확대하게 됐다"고 말했다.

2026.09.05 14:35장유미 기자

[AI는 지금] 영화 속 AI 비서 '자비스' 현실로…오픈AI, '아스트라'로 AGI 시대 여나

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라'를 공개하며 범용인공지능(AGI) 경쟁이 새로운 국면을 맞게 됐다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 사람을 대신해 복잡한 업무를 수행하고 새로운 과학적 성과까지 만들어내는 단계로 진화하면서 빅테크 간 경쟁도 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 확산될 전망이다. 4일 오픈AI에 따르면 GPT-6 아스트라는 컴퓨터 사용과 웹 브라우징, 소프트웨어 개발, 과학, 사이버보안, 전문 업무 전반에서 기존 모델보다 성능을 높였다. 오픈AI는 아스트라를 자사 모델 중 가장 높은 지능과 정렬 성능을 갖췄다고 설명했다. 특히 이용자가 작업 과정을 하나씩 지시하지 않아도 목표를 이해하고 필요한 도구를 사용해 여러 단계의 업무를 이어가는 능력이 크게 강화됐다. 영화 '아이언맨'에서 토니 스타크의 지시를 받아 각종 시스템을 넘나들며 일을 처리하는 AI 비서 '자비스'에 가까운 모습이 현실로 다가온 셈이다. 챗봇 넘어 '실행형 AI'로…컴퓨터·전문SW 직접 조작 아스트라는 온라인 양식을 작성하고 고객관계관리(CRM) 정보를 갱신하거나 일정을 정리할 수 있다. 웹에서 자료를 조사한 뒤 이메일이나 문서를 작성하고 소프트웨어를 설치·시험하거나 화면을 확인하면서 오류를 해결하는 작업도 수행한다. 아스트라는 전문가용 프로그램까지 직접 다룬다. 오픈AI가 공개한 시연에서는 전자설계 프로그램 '키캐드'로 회로도를 실제 제작 가능한 인쇄회로기판(PCB) 설계로 바꿨다. 블렌더에서 주택을 모델링한 뒤 이를 언리얼 엔진5로 옮겨 이용자가 내부를 이동할 수 있는 3차원 환경도 만들었다. 실제 소프트웨어에서 금융 모델링과 엔지니어링, 미디어 제작 등을 수행하는 '에이전츠 라스트 이그잼'에서는 59.3%를 기록했다. GPT-5.6 솔은 53.6%, 클로드 오푸스 5는 55.5%였다. 운영체제에서 여러 단계의 작업을 수행하는 OS월드 2.0에서도 아스트라는 72.6%로 GPT-5.6 솔의 65.7%를 앞섰으며 작업 시간은 약 75분에서 40분으로 줄었다. 처음 접하는 환경에 적응하는 능력에서도 큰 폭의 변화가 나타났다. 아스트라는 낯선 환경을 탐색해 규칙을 찾아내고 목표를 달성하는 'ARC-AGI-3'에서 오픈AI 평가 기준 99.9%를 기록했다. 'GPT-5.6 솔'은 7.8%였다. 다만 99.9%라는 수치만으로 AGI에 도달했다고 판단하기는 어렵다. 오픈AI는 자사 리스폰스 API 하네스를 사용해 실제 모델 사용 방식에 가까운 조건에서 평가했으며 일부 설정도 조정했다고 밝혔다. 모델의 추론 능력뿐 아니라 이를 실행하는 에이전트 환경의 영향도 반영된 결과다. 오픈AI도 아스트라를 설명하면서 단일 벤치마크 점수보다 실제 업무 수행 능력을 앞세웠다. 사용자가 목표를 제시하면 작업에 필요한 도구를 스스로 활용해 여러 단계의 업무를 수행할 수 있다는 점을 강조한 것이다. 이에 따라 기존 생성형 AI가 질문에 답하거나 업무를 보조하는 역할에 머물렀다면, 아스트라는 복잡한 업무를 직접 맡아 처리하는 범용 에이전트에 한층 가까워졌다는 평가다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 "AGI의 정의는 사람마다 다르고 경계가 흐릿하다"면서도 "훗날 돌이켜보면 사람들은 지금 이 시점과 이 모델을 AGI의 초기 단계로 여길 수 있다"고 말했다. 과학 난제 풀고 사이버 공격까지…AGI 시대, 통제 부담 커져 과학 분야에서는 AI가 기존 지식을 설명하는 수준에서 연구에 직접 참여하는 단계로 영역을 넓혔다. 아스트라는 고난도 수학 평가인 프런티어매스 티어4에서 97.6%, 대학원 수준 과학 추론 평가인 GPQA 다이아몬드에서 96.0%를 기록했다. 코드와 터미널을 활용해 데이터 분석과 시뮬레이션, 모델 피팅을 수행하는 터미널벤치 사이언스에서는 64.6%로 GPT-5.6 솔의 22.4%를 크게 웃돌았다. 새로운 수학 성과에도 기여했다. 오픈AI에 따르면 아스트라는 10년 넘게 246에 머물렀던 무한히 많은 소수쌍 사이 간격의 상한을 186으로 낮추는 연구에 참여했다. 80년 넘게 개선되지 않았던 큰 소수 간격 관련 경계값의 한 항도 개선했다. 능력이 커지면서 위험 관리 필요성도 높아졌다. 아스트라는 오픈AI의 자체 안전 평가 체계인 '프리페어드니스 프레임워크'에서 사이버보안 분야 처음으로 최고 위험 수준인 '크리티컬(심각)' 기준을 충족했다. 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람의 단계별 지시 없이 알려지지 않은 취약점을 찾아 공격 방법을 개발할 수 있는 수준인 것이다. 평가 과정에서는 기존에 알려지지 않았던 제로데이 취약점 2개도 발견했다. 이에 오픈AI는 고급 사이버 공격 기능을 일반 이용자에게 그대로 공개하지 않고 방어 목적의 보안 작업을 중심으로 이용 범위를 확대할 계획이다. 오픈AI가 아스트라를 AGI와 연결해 언급했지만 현재 성능만으로 인간 수준의 범용성을 갖췄다고 평가하기에는 이르다. 전문 업무 평가인 '에이전츠 라스트 이그잼' 성공률은 59.3%, 터미널 기반 복합 작업을 평가하는 터미널벤치 4.0은 57.9%, 과학 연구 작업은 64.6%에 머물렀다. 일부 종합 지능과 코딩 평가에서도 클로드 계열 모델보다 낮은 성능을 기록해 복잡한 업무를 안정적으로 맡기기에는 아직 한계가 남아 있다. 다만 아스트라의 등장으로 글로벌 AI 경쟁의 기준도 달라질 가능성이 커졌다. 얼마나 많은 질문에 정확히 답하는지를 넘어, 사람이 목표를 주면 여러 소프트웨어와 서비스를 오가며 얼마나 많은 일을 빠르고 안정적으로 끝낼 수 있는지가 새로운 경쟁 기준으로 떠오르고 있는 것이다. 이에 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등의 경쟁도 '더 똑똑한 챗봇'에서 실제 일을 대신할 수 있는 범용 AI 에이전트 개발로 빠르게 옮겨갈 것으로 보인다. 브록먼 사장은 "아직 개선해야 할 부분이 많지만 사람들이 AI에 위임할 수 있는 업무의 종류와 AI가 사람들에게 제공할 수 있는 역량에서 진정한 변화가 일어나고 있다"고 말했다.

2026.09.04 10:06장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽·구글·메타, 9월 신모델 러시…AI 경쟁, '성능·효율'로 확전

오픈AI와 앤트로픽, 구글, 메타가 9월 들어 잇따라 최신 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 하반기 모델 경쟁에 불을 붙였다. 앤트로픽과 오픈AI가 코딩·사이버 보안 등 프런티어 모델의 성능 한계를 끌어올린 가운데 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 에이전트·코딩 성능과 비용 효율을 높이는 데 속도를 내는 분위기다. 3일 업계에 따르면 구글과 메타는 지난 2일(현지시간) 각각 '제미나이 3.8 플래시'와 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개했다. 이달 1일에는 앤트로픽이 '클로드 페이블 5.1'을 내놨으며 오픈AI도 차세대 모델 '아스트라'의 출시를 예고해 눈길을 끌었다. 각 업체들이 비슷한 시기에 신모델을 내놨지만 전략은 갈렸다. 앤트로픽과 오픈AI가 최고 성능 모델의 코딩·사이버 능력을 끌어올리는 데 힘을 준 반면, 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 성능과 활용도를 높이는 데 집중했다. 특히 구글은 이번에도 최고 성능 모델인 '프로' 대신 '플래시'를 또 다시 앞세워 눈길을 끌었다. '프로' 계열은 지난 2월 '제미나이 3.1 프로' 이후 반년 넘게 후속 모델이 나오지 않은 상태다. 앞서 구글은 지난 5월 연례 개발자 행사 '구글 I/O 2026'에서 '제미나이 3.5 프로'를 6월 중 출시하겠다고 예고했지만, 일정은 계속 미뤄지고 있다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 개발 과정에서 일부 '제미나이 3.5 프로' 후보 모델은 플래시 계열보다 충분한 성능 우위를 확보하지 못해 폐기된 것으로 전해졌다. 이에 구글은 최근 플래시 모델로 방향을 튼 모습이다. 지난 7월 3.6 플래시, 지난달 3.7 플래시에 이어 이번 3.8 플래시까지 6주 사이 세 번째 모델을 잇따라 내놓은 것이다. 이번에 선보인 제미나이 3.8 플래시는 소프트웨어 엔지니어링과 장시간 에이전트 작업, 복잡한 추론 능력을 강화했다. 구글은 이를 가장 지능적인 '워크호스' 모델로 소개하면서 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러로 기존 3.7 플래시와 같은 가격을 유지했다. 코딩 성능도 크게 끌어올렸다. 구글에 따르면 장기 소프트웨어 엔지니어링 평가인 '딥SWE v1.1'에서 제미나이 3.8 플래시는 상당수 대형 프런티어 모델을 앞섰다. 복잡한 작업에서는 추가 추론과 반복적인 도구 호출을 통해 결과를 개선하도록 설계했다. 구글은 사이버 보안 특화 모델인 '제미나이 3.8 플래시 사이버'도 이번에 함께 내놨다. 취약점 탐지와 자동 패치에 초점을 맞춘 모델로, 정부 기관과 주요 인프라 운영자, 소프트웨어 유지관리자 등 검증된 사용자에게 우선 제공된다. 같은 날 경량 모델인 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개한 메타도 구글과 비슷한 전략을 내세우는 모습이다. 메타는 지난 4월부터 '뮤즈 스파크'보다 더 크고 강력한 모델을 개발 중이라고 밝혀왔지만, 아직 프론티어급 모델은 공개하지 않고 있다.대신 메타는 스파크 계열을 잇따라 고도화하며 코딩과 에이전트 등 실사용 영역에서 경쟁력을 높이고 있다. 이번에 공개한 '뮤즈 스파크 1.3'은 하나의 긴 대화 안에서 여러 업무를 처리하고 외부 도구를 사용해 정보를 수집하며 작업 계획을 보완하는 장기 에이전트 능력을 강화한 것이 특징이다. 비용 효율도 높였다. 메타는 이전 버전인 스파크 1.2와 비교해 도구 호출을 약 20%, 토큰 사용량을 약 25% 줄였다고 밝혔다. 이처럼 구글과 메타가 경량 모델의 실사용 성능과 비용 효율을 높이는 사이 앤트로픽과 오픈AI는 프런티어 모델의 성능 상한을 끌어올리는 데 집중하고 있다. 실제 앤트로픽이 이달 공개한 '클로드 페이블 5.1'은 기존 페이블 5보다 장시간 코딩과 과학 업무 수행 능력을 강화한 것이 특징이다. 특히 코딩과 컴퓨터 작업 능력을 평가하는 '터미널 벤치 4.0'에서는 55.8%를 기록해 기존 페이블 5의 42.0%를 웃돌았다. 과학 업무 평가 점수도 24.7%에서 52.6%로 높아졌다. 또 앤트로픽은 기본 토큰 가격은 유지하면서 캐시 읽기 비용은 75% 낮췄다. 장시간 에이전트 업무에서 이전 작업 내용을 반복적으로 불러올 때 발생하는 비용 부담을 줄이기 위한 조치다. 이에 맞서 오픈AI는 차세대 모델 '아스트라'를 앞세워 사이버 보안 성능을 끌어올리고 있다. 또 아스트라는 자체 준비성 프레임워크에서 사이버 보안 능력의 '크리티컬' 기준에 도달했다. 이는 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람이 각 단계를 지시하지 않아도 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 찾아내고 이를 악용할 방법까지 개발할 수 있는 수준이라는 의미다. 이에 오픈AI는 '아스트라'의 높은 위험성을 고려해 사용 범위를 제한키로 했다. 고급 사이버 기능은 초기 일부 테스터에게 먼저 제공한 뒤 방어 목적의 프로그램을 통해 승인된 사용자로 확대할 예정이다. 또 허가받지 않은 행동을 감시하고 의심스러운 활동을 자동으로 중단하는 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 "모델이 더 중요한 업무를 수행할 수 있게 되면서 정렬과 통제 실패가 미치는 영향도 더 심각해질 수 있다"며 "보호 조치가 충분하지 않을 경우 개발 속도를 늦출 의지도 필요하다"고 밝혔다. 업계에선 이번 신모델 경쟁이 기업들의 AI 도입 방식에도 영향을 줄 것으로 보고 있다. 최고 성능이 필요한 코딩·과학·사이버 보안 업무에는 프런티어 모델을 쓰고, 반복 호출이 많은 에이전트 업무에는 상대적으로 저렴한 경량 모델을 적용하는 식으로 활용 방식이 세분화될 가능성이 커졌기 때문이다. 모델 선택 기준도 단순 벤치마크 점수에서 벗어나고 있다. 실제 업무를 끝내는 데 필요한 토큰 사용량과 도구 호출 횟수, 처리 속도, 안정성까지 함께 따져야 전체 운영 비용을 비교할 수 있어서다. 업계 관계자는 "경량 모델이 빠르게 고도화되면서 기업들이 프런티어 모델에만 의존할 필요가 줄어들고 있다"며 "앞으로 AI 업체들은 최고 성능을 끌어올리는 것과 동시에 실제 서비스에서 얼마나 낮은 비용으로 안정적인 성능을 제공할 수 있는지를 놓고 경쟁하게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.03 16:28장유미 기자

[AI는 지금] MS, AI 맞춰 11년 만에 공시 체계 개편…애저 매출 별도 공개

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 사업 변화를 실적에 반영하기 위해 11년 만에 공시 체계를 개편했다. AI 인프라 투자 부담이 빠르게 커지는 가운데 '애저' 분기 매출을 처음 공개하면서 향후 클라우드 사업의 성장 규모와 투자 성과에 대한 시장의 검증도 한층 구체화될 전망이다. 2일(현지시간) MS가 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 '2027회계연도 사업부문 및 투자자 지표' 자료에 따르면 MS는 기존 3개 보고 사업부문을 '에이전트 및 인프라'와 '디바이스 및 컨슈머' 등 2개로 재편한다. 새 체계는 2027회계연도 1분기(7~9월) 실적부터 적용된다. MS는 그 동안 사업 실적을 생산성 및 비즈니스 프로세스, 인텔리전트 클라우드, 퍼스널 컴퓨팅으로 구분해 발표했다. 하지만 AI가 업무용 소프트웨어와 개발 도구, 보안, 클라우드 인프라 전반에 적용되면서 기존 사업부문만으로 제품 간 연계와 수익 구조를 설명하기 어려워지자 체계를 바꿨다. 에이전트 및 인프라 부문에는 애저와 마이크로소프트365(M365) 클라우드, 생산성·서버 라이선스, 산업 솔루션, 컨설팅·지원 사업이 포함된다. 디바이스 및 컨슈머 부문은 검색·광고와 엑스박스, 윈도 주문자상표부착생산(OEM)·기기 사업으로 구성된다. 새 기준을 소급 적용한 2026회계연도 에이전트 및 인프라 부문 매출은 2681억 2700만 달러로 전년보다 22.6% 증가했다. 영업이익은 23.1% 늘어난 1363억 6500만 달러로 집계됐다. 마이크로소프트 전체 매출의 80.8%, 영업이익의 87.8%가 이 부문에서 발생했다. 반면 디바이스 및 컨슈머 부문 매출은 637억1200만 달러로 1.2% 증가하는 데 그쳤다. 영업이익은 6.5% 늘어난 188억7200만 달러였다. 매출과 영업이익 비중은 각각 19.2%, 12.2%로 에이전트 및 인프라 부문과 큰 격차를 보였다. 에이전트 및 인프라 부문의 영업이익률은 50.9%로, 디바이스 및 컨슈머 부문의 29.6%보다 21.3%포인트 높았다. 다만 애저와 M365, 서버 라이선스, 산업 솔루션, 컨설팅·지원 사업이 함께 포함돼 개별 AI 제품의 매출과 수익성은 확인하기 어렵다. MS는 이번에 클라우드 플랫폼 '애저' 매출도 별도 공개해 관심이 쏠린다. 그동안 분기 실적에서 성장률만 제시해 온 애저 매출 규모를 처음 확인할 수 있게 됐기 때문이다. 새 기준으로 계산한 2026회계연도 4분기 애저 매출은 294억1700만 달러로, 전년 동기보다 42% 증가했다. 연간 매출은 1019억3800만 달러로 집계돼 1000억 달러를 넘어섰다. 애저의 분기 매출이 공개되면서 글로벌 클라우드 3사의 외형을 비교할 수 있는 기준도 마련됐다. AWS와 구글클라우드는 매출액을 공개해 왔지만 MS는 애저 성장률만 제시해 직접적인 비교가 어려웠다. 다만 3사가 클라우드 매출에 포함하는 제품과 서비스 범위가 달라 수치만으로 경쟁력을 판단하는 데는 한계가 있을 것으로 보인다. MS는 애저 매출 집계 대상도 사용량 기반 클라우드·AI 인프라 중심으로 조정했다. 기존 애저 실적에 포함됐던 깃허브 클라우드와 기타 개발자 클라우드 서비스, 시큐리티 코파일럿 매출은 M365 상용 클라우드로 옮겼다. 헬스케어·생명과학 클라우드 매출은 산업 솔루션에 편입했다. 온프레미스 기반 깃허브와 기타 개발자 서비스 매출도 기존 서버 제품에서 M365 상용 제품으로 이동했다. 이에 따라 유료 깃허브 이용자는 M365 상용 좌석 증가율에 포함됐다. 깃허브 조직을 M365에 통합하는 것이 아니라 제품별 매출과 이용자 지표의 분류 기준을 바꾸는 조치다. 공시 기준 변경에 따라 2026회계연도 M365 클라우드 매출은 1002억9900만 달러로 다시 집계됐다. 깃허브 유료 좌석이 추가되면서 M365 상용 좌석 증가율은 기존 6%에서 7%로 높아졌다. 애저 연간 성장률은 일부 서비스가 제외되면서 41%에서 40%로 낮아졌다. 산업별 소프트웨어와 광고 사업의 집계 방식도 달라졌다. 다이내믹스365와 링크드인 인재·영업 솔루션, 헬스케어·생명과학 클라우드는 산업 솔루션으로 통합했다. 링크드인 마케팅 솔루션과 프리미엄 구독 매출은 검색·광고 실적에 포함시켰다. 기존에 따로 제시했던 링크드인과 다이내믹스365 성장률은 새 투자자 지표에서 빠졌다. MS는 2027회계연도 1분기 전체 매출 전망을 기존 898억5000만~909억5000만 달러로 유지했다. 에이전트 및 인프라 부문 매출은 751억5000만~757억5000만 달러, 디바이스 및 컨슈머 부문은 147억~152억 달러로 예상했다. 같은 기간 자본지출은 500억 달러를 웃돌 것으로 예상했다. 여기에 애저 매출은 고정환율 기준 44~45%, M365 상용 클라우드 매출은 약 17% 증가할 것으로 내다봤다. 이 수치는 지난 7월 29일 발표한 전망을 새 공시 기준에 맞춰 재분류한 것으로, 당초 제시된 전체 매출과 비용, 영업이익률 전망에는 변동이 없다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 "AI는 우리가 무엇을 만들고 어떻게 운영하는지를 바꾸고 있으며 제품 간 경계와 사업모델도 재편하고 있다"며 "이제 하나의 애플리케이션이나 서비스를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 수행하려는 업무의 전체 과정을 연결해야 한다"고 말했다.

2026.09.03 15:12장유미 기자

[AI는 지금] 영국 AI 전략 설계자, 앤트로픽행…글로벌 정부 협력 주도

앤트로픽이 영국 정부 인공지능(AI) 전략 수립을 이끈 맷 클리퍼드를 영입하며 글로벌 AI 정책 대응 역량을 강화한다. 미국을 넘어 유럽과 아시아·태평양 주요국 정부와 AI 정책·규제 분야 협력을 넓힐 방침이다. 2일 영국 가디언 등 외신에 따르면 클리퍼드는 앤트로픽의 국제업무 담당 매니징 디렉터로 합류했다. 앞으로 영국과 유럽을 비롯해 아시아·태평양과 인도 등 미국 외 지역에서 각국 정부와의 협력 업무를 맡는다. 클리퍼드는 키어 스타머 영국 총리 AI 자문관을 지낸 인물이다. 영국 정부의 'AI 행동계획'을 마련했으며 데이터센터 유치를 위한 'AI 성장구역' 조성과 자체 AI 모델 개발 지원 등 정책 방향을 제시했다. 이전 리시 수낙 정부에서도 AI 정책 수립에 참여했다. 2023년 영국서 열린 'AI 안전 정상회의'에서 총리 대표를 맡았으며, 이후 영국 AI 보안 연구소로 이어진 조직 설립을 주도했다. 클리퍼드는 앤트로픽에 합류한 뒤에도 영국 첨단연구발명청(ARIA) 의장직을 유지한다. ARIA는 도전적인 과학·기술 연구에 자금을 지원하는 영국 정부 지원 기관이다. 자신이 공동 설립한 벤처캐피털 엔트러프러너스 퍼스트(Entrepreneurs First) 의장직도 계속 맡는다. 이번 인사를 두고 영국서는 정부와 AI 기업 사이 '회전문' 논란도 불거졌다. 정부 AI 정책을 설계한 인물이 퇴직 후 비교적 짧은 기간 안에 글로벌 AI 기업으로 이동하면서 정부에서 쌓은 정책 경험과 정보가 특정 기업에 유리하게 작용할 수 있다는 우려다. 영국 고위 정치권 인사가 실리콘밸리 기업으로 옮긴 사례는 이전에도 있었다. 닉 클레그 전 영국 부총리는 2018년 메타 고위직으로 이동했고, 리시 수낙 전 총리도 지난해 마이크로소프트와 앤트로픽 자문역을 맡았다. 조지 오즈번 전 재무장관은 오픈AI에 합류했다. 앤트로픽은 클리퍼드 영입이 영국만을 겨냥한 것은 아니라고 설명했다. 정부의 정책 결정 구조를 이해하는 전문가가 글로벌 사업에 필요하며 클리퍼드가 이끄는 팀도 수십 개 국가 정부와 협력할 예정이라는 이유에서다. 클리퍼드는 "세계 각국은 AI 기술이 어떻게 개발되고 사용되는지에 대해 실질적인 주도권을 갖기를 원한다"며 "앞으로 유럽과 아시아를 비롯한 여러 지역이 우리와 진정한 파트너가 ㄷㅚㄹ 것"이라고 강조했다.

2026.09.02 17:47김미정 기자

[AI는 지금] '제로데이' 악용한 아스트라…오픈AI, 첫 '크리티컬' 판정

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 '아스트라'의 사이버보안 역량을 자체 안전 기준상 처음으로 최고 위험 단계인 '크리티컬'로 분류하면서 고성능 AI의 보안 통제 필요성이 커지고 있다. AI의 사이버 공격 능력이 사람이 일일이 지시하지 않아도 제로데이 취약점을 찾아 실제 공격까지 수행할 수 있는 수준으로 높아진 탓이다. 오픈AI는 지난 1일 아스트라가 자체 '프리페어드니스 프레임워크'의 사이버보안 크리티컬 기준을 충족했다고 2일 밝혔다. 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어지면 사람의 개입 없이 보안이 강화된 시스템에서 알려지지 않은 취약점을 찾아 공격 방법까지 개발할 수 있다는 판단이다. '프리페어드니스 프레임워크'는 오픈AI가 개발 중인 첨단 AI의 위험성을 평가하고 통제하는 규정이다. 최고 위험 수준인 '크리티컬' 판정을 받게 되면 안전장치가 마련될 때까지 출시 및 개발을 제한한다. 아스트라는 알려진 취약점을 바탕으로 공격 코드를 개발하는 능력을 평가하는 '익스플로잇벤치'에서 100% 점수를 기록했다. 최근 공개된 고위험 취약점 20개로 구성한 자체 평가에서도 기존 'GPT-5.6 솔'보다 적은 출력 토큰을 사용하면서 더 높은 임의 코드 실행 성공률을 보였다. 평가 과정에선 기존에 알려지지 않은 제로데이 취약점 2개를 직접 발견해 공격 체인에 활용했다. 오픈AI는 해당 취약점을 관련 소프트웨어 개발·관리자에게 알리는 절차를 진행하고 있다. 전문가가 참여한 평가에서도 높은 공격 능력이 확인됐다. 아스트라는 보안이 강화된 브라우저에서 취약점을 찾아 샌드박스를 벗어난 뒤 호스트 시스템에서 명령을 실행하는 공격 체인을 구축했다. 운영체제에서는 여러 취약점을 결합해 일반 사용자에서 최고 관리자 권한인 '루트'까지 권한을 높이는 데 성공했다. 사이버 역량이 높아지면서 오픈AI도 개발과 출시 속도를 조절했다. 오픈AI는 최근 몇 주 동안 아스트라의 일부 개발과 출시를 늦추며 사이버 악용과 승인되지 않은 모델 행동을 막기 위한 안전장치를 강화했다. 허깅페이스 관련 사고 이후에는 아스트라를 포함한 일부 최첨단 모델 훈련을 2주간 중단했으며 지난달 28일 강화된 안전 기준을 적용해 대규모 강화학습 훈련을 재개했다. 오픈AI는 유해한 사이버 요청을 거부하는 능력도 강화했다. 사이버 탈옥 평가에서 아스트라는 허용되지 않은 요청의 91.5%를 거부했다. GPT-5.6 솔의 59%보다 32.5%포인트 높은 수준이다. 오픈AI는 아스트라를 조만간 공개할 계획이지만 고급 사이버보안 기능은 제한적으로 제공하기로 했다. 소수 시험 이용자에게 먼저 개방하고 이후 고급 사이버보안 기능을 방어 목적으로 제한 제공하는 '데이브레이크 블루'를 통해 이용 범위를 확대할 예정이다. 오픈AI는 "모델이 더 중요한 업무를 수행할 수 있게 되면서 정렬과 통제 실패가 미치는 영향도 더 심각해질 수 있다"며 "보호 조치가 충분하지 않을 경우 개발 속도를 늦출 의지도 필요하다"고 밝혔다.

2026.09.02 09:57장유미 기자

[AI는 지금] 英, AI 스타트업에 1857억원 투입…의료·국방·보안 기술 키운다

영국 정부가 1억 파운드(약 1857억원) 규모의 인공지능(AI) 연구개발 조달 사업을 가동하며 자국 AI 스타트업 육성에 나섰다. 의료·국방·사이버보안·AI 컴퓨팅 등 공공 부문의 실제 과제를 스타트업에 맡기고 정부가 초기 고객 역할까지 맡아 기술 상용화와 해외 진출을 동시에 지원한다는 구상이다. 1일 영국 재무부 등에 따르면 영국 정부는 지난달 31일 1억 파운드 규모의 '소버린 AI R&D 조달 계획(Sovereign AI R&D Procurement Scheme)'에 따른 첫 공모를 시작했다. 이번 사업은 초기 연구 단계를 넘어 실제 환경에서 기술을 검증할 수 있는 수준에 도달한 영국 AI 기업이 대상이다. 정부 부처가 직접 수요를 제시하고 선정 기업과 실증 기술을 개발한 뒤 공공 부문 전반으로 확산할 수 있는지를 검증한다. 첫 공모 분야는 국민보건서비스(NHS) 생산성 개선, AI 컴퓨팅 효율 향상, 국방 임무 환경 내 AI 통합, AI 에이전트 보안·복원력 시험 등 4개다. NHS 분야에서는 업무 자동화와 환자 진료 조정, 의료진 의사결정을 지원하는 AI 시스템을 개발한다. AI 컴퓨팅 분야에서는 추론 등 AI 연산 인프라의 효율을 높여 연구기관과 기업의 컴퓨팅 비용을 낮추는 기술을 지원한다. 국방 분야에서는 여러 국방 시스템에 분산된 데이터와 첨단 AI 모델을 안전하게 연결하는 기술을 개발한다. 사이버보안 분야에서는 자율성이 높아지고 있는 AI 에이전트의 위험을 파악하고 통제·완화할 수 있는 보안 기술을 지원할 예정이다. 영국 정부는 기존 공공조달 시장에서 매출 규모와 현금 보유액, 실적 등이 부족한 스타트업이 대기업과 경쟁하기 어렵다는 점을 고려해 사업 구조도 바꿨다. 필요한 경우 계약 초기에 대금을 지급해 스타트업이 기술 개발과 실증에 필요한 자금을 먼저 확보할 수 있도록 했다. 개발 과정에서 발생한 지식재산권(IP)도 선정 기업이 보유한다. 정부 사업에서 개발한 기술을 공공 부문 실증에 그치지 않고 영국과 해외 고객을 대상으로 판매할 수 있도록 해 공공조달을 상용화 실적 확보 수단으로 활용한다는 전략이다. 정부가 기술 구매자 역할까지 맡는다는 점도 기존 보조금 중심 정책과 차이가 있다. 유망한 기술을 개발한 스타트업이 첫 고객을 확보하지 못해 사업 확대에 어려움을 겪는 '상용화 공백'을 정부 조달로 줄이겠다는 것이다. 영국은 이번 사업을 자국 AI 기업 육성 정책인 '소버린 AI'의 핵심 프로그램으로 추진하고 있다. 소버린 AI를 일반적인 정부 지원 조직보다 벤처캐피털(VC)에 가까운 방식으로 운영해 전략적으로 중요한 AI 기업이 영국에서 창업하고 성장한 뒤 글로벌 시장까지 진출하도록 지원한다는 계획이다. 존 힐리 영국 재무장관은 "영국에는 세계에서 가장 혁신적인 AI 기업들이 있으며 정부는 이들이 영국에서 창업하고 성장해 성공할 수 있도록 지원할 것"이라며 "이번 공모를 통해 AI가 더 많은 일자리와 더 나은 공공서비스, 영국 전역의 성장을 만드는 데 활용되도록 하겠다"고 말했다. 영국 정부는 공공조달뿐 아니라 AI 정책 연구의 국제 협력도 확대한다. 정부가 설립한 AI 경제연구소(AI Economics Institute)를 주요 7개국(G7)과의 협력에 개방하고 AI가 경제와 노동시장, 생산성 등에 미치는 영향과 관련한 정보와 근거를 공유할 계획이다. 또 이번 4개 사업은 소버린 AI R&D 조달 계획의 운영 방식을 검증하는 첫 단계로 평가된다. 영국 정부는 향후 추가 공공 과제를 발굴해 후속 공모를 이어갈 예정이다. 카니슈카 나라얀 영국 AI 장관은 "영국 정부는 매년 의료부터 국방까지 사회가 직면한 주요 과제를 해결하기 위해 수십억 파운드 규모의 제품과 솔루션을 구매하고 있다"며 "이번 제도를 통해 영국의 AI 혁신 기업들이 이런 기회에 참여하고 국내에서 성장한 뒤 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 17:58장유미 기자

[AI는 지금] 中 Z.ai, GLM 타고 폭풍 성장…상반기 매출 400% 급증

중국 인공지능(AI) 기업 Z.ai(지푸AI)가 자체 대규모언어모델(LLM)인 'GLM' 확산을 발판으로 클라우드 사업을 빠르게 키우고 있다. API와 구독형 AI 에이전트 수요가 늘며 외형 성장은 가팔라졌지만, 추론에 필요한 연산 비용도 함께 증가하면서 수익성 부담은 커진 모양새다. 1일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 Z.ai의 올해 상반기 매출은 9억5389만 위안으로 전년 동기보다 400% 증가했다. 블룸버그가 집계한 시장 전망치에 따르면 올해 연간 매출은 44억5000만 위안으로 514% 증가할 것으로 예상된다. 성장을 이끈 것은 API와 구독형 서비스를 중심으로 한 클라우드 사업이다. 관련 매출은 지난해 상반기 2900만 위안에서 올해 8억2500만 위안으로 2736% 뛰었다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 15.2%에서 86.5%로 확대됐다. 기존 주력 사업이던 온프레미스 구축 매출은 같은 기간 20.5% 감소한 1억2870만 위안에 그쳤다. 기업별 맞춤 구축 사업보다 GLM 모델을 API로 공급하고 AI 에이전트와 개발 도구를 구독 형태로 제공하는 사업이 빠르게 커진 셈이다. 반복 매출도 늘고 있다. Z.ai는 올해 8월 말 기준 연간반복매출(ARR)이 16억 달러에 달했다고 밝혔다. 중국 경쟁사 미니맥스가 같은 달 공개한 ARR 8억 달러의 두 배 수준이다. GLM 서비스형 모델 플랫폼 등록 이용자도 지난달 740만 명을 넘어 올해 초보다 144% 증가했다. Z.ai는 올해 GLM-5-터보(Turbo)를 시작으로 GLM-5.1과 GLM-5.2, GLM-5.3을 잇달아 출시하며 모델 성능을 실제 서비스 매출로 연결하는 데 집중하고 있다. 코딩 도구 '지코드(ZCode)'와 '오토GLM(AutoGLM)' 등 AI 에이전트 제품군도 확대하며 서비스형 모델(MaaS) 사업자에서 에이전트 플랫폼으로 사업 범위를 넓히고 있다. Z.ai는 차세대 모델 개발과 해외 클라우드 사업자와의 협력도 추진하고 있다. 해외에서는 오픈소스 모델을 현지 인프라에 배포하고 매출을 공유하는 방식까지 검토하고 있다. 이에 대해 류더빈 Z.ai 공동 창업자 겸 의장은 "차세대 모델에 더 많은 매개변수와 긴 컨텍스트 윈도, 네이티브 멀티모달 기능을 적용할 계획"이라고 밝혔다. 다만 클라우드 중심의 성장 전략은 수익성에는 부담으로 작용하고 있다. 상반기 매출총이익은 2억5200만 위안으로 163.7% 늘었지만 매출총이익률은 지난해 같은 기간 50%에서 26.4%로 낮아졌다. 온프레미스 구축보다 클라우드 추론 서비스의 연산 비용 부담이 큰 영향이다. 모델 개발을 위한 투자도 이어지고 있다. Z.ai의 상반기 연구개발비는 21억3000만 위안으로 전년 동기보다 33.6% 증가했다. 전체 손실은 20억7000만 위안으로 12.1% 줄었지만 조정 순손실은 19억6000만 위안으로 12.1% 늘었다. 클라우드와 에이전트 사업이 빠르게 커지면서 연산 자원 확보에도 집중하고 있다. Z.ai는 과거 이용량이 몰리는 시간대에 연산 자원 부족으로 서비스 품질이 영향을 받은 적이 있다고 밝힌 바 있다. 이에 최근에는 GLM-5.3-플래시 테스트 트래픽을 중국산 AI 칩으로 구성한 대규모 클러스터에서 처리하는 등 추론 인프라에서 자국산 칩 활용을 늘리고 있다. Z.ai 측 임원은 "올해 초부터 연산 능력을 매우 건전한 속도로 확대하고 있다"며 "앞으로 중국산 칩이 추론 워크로드에서 담당하는 비중도 계속 커질 것"이라고 말했다.

2026.09.01 15:19장유미 기자

[AI는 지금] "4년 내 500만명 AI 교육"…우즈베키스탄, 韓 기업에 새 시장 열리나

우즈베키스탄이 학교 정규교육에 인공지능(AI)을 도입하고 2030년까지 500만 명을 대상으로 AI 교육에 나서면서 국내 AI·에듀테크 기업에도 새로운 해외 시장이 열리고 있다. 단순 온라인 강의 공급을 넘어 AI 교육 콘텐츠와 자동채점, 학습관리시스템(LMS), 교사용 AI 솔루션까지 수요가 확산되고 있어 현지 교육환경에 맞춘 제품을 갖춘 국내 기업들에게 중앙아시아로 진출할 수 있는 기회가 될 것이란 평가가 나온다. 29일 코트라(KOTRA) 타슈켄트무역관에 따르면 우즈베키스탄 정부는 2026~2027학년도부터 학교 '정보학 및 정보기술' 과목에 AI 기초 개념과 활용 교육을 포함할 계획이다. 정부가 추진하는 '500만 AI 리더스' 프로젝트가 대표적이다. 우즈베키스탄은 2030년까지 학생·청년층 475만 명, 교사 15만 명, 공무원 10만 명 등 총 500만 명에게 AI 교육을 제공한다는 목표를 세웠다. 이를 위해 글로벌 교육 콘텐츠 도입도 확대하고 있다. 우즈베키스탄 디지털기술부는 AI 교육 플랫폼을 통해 해외 사업자의 AI·IT 교육 콘텐츠를 제공하고 있으며 코세라(Coursera) 강좌 약 3000개를 우즈베크어로 번역했다. 이 같은 분위기에 따라 국내 AI 기업 입장에선 교육 콘텐츠뿐 아니라 다양한 솔루션 분야에서 사업 기회를 찾을 수 있을 것으로 보인다. 우즈베키스탄의 AI 교육 확대가 학생용 AI·코딩 교육을 넘어 교사의 수업 설계와 AI 활용 지원, 학습 결과 분석, 디지털 평가, AI 첨삭 등 교육 전반의 디지털 전환 수요로 이어지고 있어서다. 현지 교사들의 AI 활용도도 이미 높은 편이다. 경제협력개발기구(OECD)의 탈리스(TALIS) 2024 조사에서 우즈베키스탄 중등교육 교사의 62%가 최근 12개월 동안 업무에 AI를 사용했다고 답했다. 이는 OECD 평균인 36%를 크게 웃돈다. 반대로 인프라는 충분하지 않다. 최근 12개월 동안 수업에 AI를 사용하지 않은 교사 가운데 54%는 학교의 AI 활용 인프라 부족을 이유로 꼽았다. OECD 평균은 37%였다. 이는 AI를 실제 수업에 적용하려는 수요에 비해 이를 뒷받침할 인프라와 교육 도구가 부족하다는 점에서 국내 기업의 진출 기회로 이어질 수 있다. 특히 AI 튜터와 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠에 LMS, 평가 시스템, 학습 데이터 분석 기능 등을 결합한 통합형 솔루션은 현지 교육기관의 부족한 디지털 환경을 보완할 수 있는 분야로 꼽힌다. 특히 한국어 교육 분야에선 비교적 구체적인 수요도 확인되고 있다. 코이카(KOICA)가 우즈베키스탄 국립세계언어대학교를 중심으로 진행한 에듀테크 시범사업에선 인터넷 기반 시험(IBT), 문제은행, 한국어능력시험(TOPIK) II 쓰기 영역의 AI 자동채점·첨삭, 영역별 성적과 문항별 정답률을 분석할 수 있는 LMS 등에 대한 관심이 나타났다. 생성형 AI를 활용한 자동채점과 개인별 피드백 기술을 보유한 국내 AI 기업에도 실증 기회가 열릴 것으로 보인다. 한국어뿐 아니라 우즈베크어와 영어 등으로 서비스를 확대하면 일반 교육시장으로 적용 범위를 넓힐 여지도 있다. 다만 국내에서 사용하는 서비스를 그대로 가져가는 방식으로는 시장 안착이 쉽지 않을 것으로 보인다. 현지 교육과정과 언어, 문화적 요소를 반영해야 할 뿐 아니라 일부 교육기관의 네트워크 환경도 고려해야 한다. 실제 현지에선 저속 네트워크 환경에서도 오디오와 영상을 안정적으로 제공하고 답안을 임시 저장하거나 인터넷 연결이 복구됐을 때 자동으로 데이터를 동기화하는 기능 등이 요구되고 있다. 이 탓에 클라우드 연결을 전제로 설계한 국내 AI 서비스일 경우 경량화와 오프라인 기능을 추가해야 할 가능성이 크다. 시장 자체도 확대되는 추세다. 우즈베키스탄 디지털기술부에 따르면 등록 민간 IT 교육센터는 2024년 390개에서 지난해 428개로 늘었다. 같은 기간 IT 교육과정 수료자는 2만4800명에서 3만7800명으로 증가했다. IT 관련 교육과정을 운영하는 고등교육기관도 102개에서 145개로 확대됐으며 관련 학생은 약 7만8000명에서 12만800명으로 늘었다. 한국 기업이 활용할 수 있는 기존 협력 기반도 갖춰져 있다. 현지에는 인하대학교 타슈켄트, 부천대학교 타슈켄트, 아주대학교 타슈켄트 등 한국계 대학이 운영되고 있다. 코이카는 지난해부터 오는 2029년까지 690만 달러를 투입해 세계경제외교대학(UWED)의 사이버대학 설립을 지원하는 사업도 진행하고 있다. 국내 AI 기업에는 현지 대학이나 교육기관과 공동으로 AI 교육과 평가 서비스를 실증한 뒤 다른 학교와 공공 교육사업으로 확산하는 B2B·B2G 방식이 현실적인 진출 전략으로 꼽힌다. 국내에서 개발한 완제품을 판매하는 것보다 현지 사업자가 직접 교육 콘텐츠를 제작하고 운영할 수 있도록 저작도구와 AI 기능을 함께 제공하는 방식도 대안이 될 수 있다. 코트라 타슈켄트무역관은 "교육현장에서 AI를 활용한 수업과 교육환경을 구축해야 한다는 요구는 이미 나오고 있지만 개별 교육기관이 직접 프로그램을 개발해 운영하기는 현실적으로 어렵다"며 "이미 개발된 AI 교육 플랫폼 가운데 현지 교육환경에 적용할 수 있는 솔루션을 발굴할 필요가 있다"고 밝혔다.

2026.08.29 08:30장유미 기자

[AI는 지금] "AI가 실험까지 한다"…앤트로픽, 오픈AI·구글과 '자율 연구' 경쟁 본격화

앤트로픽이 인공지능(AI) 에이전트와 현미경·로봇팔 등 물리 장비를 연결하는 공통 규격을 내놓으며 실험실과 제조 현장 공략에 나섰다. AI가 문서 작성과 코딩을 넘어 실제 장비를 움직이고 실험까지 수행하는 단계로 확장되면서 오픈AI·구글·마이크로소프트(MS)와의 자율 연구 경쟁도 거세지고 있다. 앤트로픽은 27일(현지시간) 공식 뉴스룸을 통해 AI 에이전트가 물리 장비를 안전하게 작동하도록 지원하는 공유 규격 '모델 하드웨어 스탠더드(MHS)'의 연구 프리뷰를 공개했다. MHS는 현미경과 액체처리장비, 로봇팔 등 여러 실험·제조 장비를 AI 에이전트가 동시에 제어할 수 있도록 설계된 것으로, 적용 범위도 신약 개발을 위한 반복 실험부터 양자컴퓨터의 레이저 보정까지 넓다. 현재 실험실이나 제조시설에선 장비마다 프로그래밍 인터페이스가 달라 여러 장비를 함께 쓰려면 별도의 통합 작업이 필요하다. 서로 통신하지 못하는 장비도 많아 전문 인력이 장비별 맞춤형 연결 프로그램을 만드는 데 수주에서 수개월이 걸리는 경우도 있다. MHS는 이 과정에 공통 드라이버를 적용해 장비 연결 방식을 표준화한다. '온도를 읽는다'거나 '온도를 설정한다'와 같은 기본 명령을 공통 형식으로 바꾸고, 각 장비가 무엇을 측정하고 조정할 수 있는지와 안전 한계도 AI가 인식하도록 한다. 앤트로픽은 기존에 수주에서 수개월 걸리던 통합 작업을 수시간 또는 수분 수준으로 줄일 수 있다고 설명했다. 장비가 연결되면 AI가 실험 과정도 조율할 수 있다. 여러 장비에서 데이터를 받아 작업 순서를 정하고 실험 결과에 따라 매개변수를 실시간으로 변경하는 방식이다. 일부 장비 오류는 사람의 개입 없이 감지하고 복구할 수도 있다. 장시간 반복 작업은 여러 장비 명령을 코드 파일로 묶어 실행해 AI가 모든 단계에서 다시 추론하지 않아도 처리하도록 했다. 앤트로픽이 MHS에서 노리는 것도 개별 연구실의 자동화보다는 AI와 물리 장비를 연결하는 공통 인터페이스 확산에 가깝다. MHS는 특정 AI 모델에 종속되지 않도록 설계됐으며 다른 AI 에이전트도 표준 프로토콜을 이용해 접근할 수 있다. 앤트로픽이 AI와 데이터베이스·기업용 소프트웨어를 연결하기 위해 만든 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'도 MHS에서 지원하는 연결 방식 중 하나다. 앤트로픽은 MCP를 통해 AI 에이전트와 기업 데이터·소프트웨어를 연결한 데 이어 MHS로 그 범위를 하드웨어 제어까지 넓히고 있다. MHS가 확산되면 AI 업체가 장비 제조사마다 별도 연동 기술을 만드는 대신 공통 규격으로 다양한 장비를 제어할 수 있어 AI와 하드웨어 간 표준 경쟁으로 이어질 가능성도 있다. 초기 생태계에는 연구기관뿐 아니라 클라우드·로봇·바이오 장비 업체들이 합류했다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 에이전트와 물리 장비를 연결하는 '스트랜즈 로봇'을 통해 MHS를 지원할 예정이다. 다나허와 키아젠, 테칸, 유니버설로봇도 MHS 적용 기술을 개발하거나 시험하고 있다. 국내에선 두산로보틱스가 MHS를 자사 로봇팔에 적용해 자동 품질보증과 여러 로봇 간 작업 조율을 시험하고 있다. 허깅페이스도 로봇 개발 라이브러리 '르로봇'에 MHS 지원을 추가하고 있으며 라즈베리파이 역시 관련 제품으로 적용 범위를 확대하고 있다. AI를 실제 실험과 연결하려는 경쟁은 앤트로픽에 앞서 주요 AI 기업에서도 진행돼 왔다. 오픈AI는 깅코바이오웍스와 GPT-5를 로봇 실험실에 연결해 AI가 실험 조건을 설계하고 결과를 분석한 뒤 다음 실험을 다시 정하는 자율 연구 방식을 시험했다. 구글 딥마인드도 'AI 코-사이언티스트'를 통해 여러 AI 에이전트가 과학적 가설을 만들고 서로 평가·수정하도록 하는 연구 자동화를 추진하고 있다. MS는 과학 연구용 에이전트 플랫폼 'MS 디스커버리'를 중심으로 연구 데이터와 AI 모델, 시뮬레이션을 연결하는 데 힘을 싣고 있다. AI가 연구자의 질문에 답하는 수준을 넘어 가설 생성과 실험 설계, 장비 제어, 결과 분석까지 하나의 흐름으로 묶는 방향으로 경쟁 영역이 넓어지는 셈이다. 이 같은 기술은 제약·바이오뿐 아니라 소재, 반도체, 배터리, 양자컴퓨팅 등 반복 실험에 많은 시간과 비용이 필요한 산업에서 활용도가 높을 것으로 예상된다. 실험 조건을 바꿔가며 장시간 반복해야 하는 연구에서 AI가 실시간으로 결과를 판단하고 다음 작업을 지시할 경우 연구개발 기간과 비용을 줄일 여지가 있기 때문이다. 다만 MHS는 아직 초기 연구 프리뷰 단계다. 앤트로픽도 클로드가 텍스트와 이미지를 통해 물리 세계를 학습한 만큼 공간·물리 추론 능력에 한계가 있어 전문가 감독이 필요하다고 밝혔다. 프로그래밍 인터페이스가 없는 장비는 아직 MHS로 제어할 수 없으며 안전성 평가와 오용 방지 장치도 추가로 마련하고 있다. 앤트로픽은 연구 프리뷰에서 확보한 결과를 토대로 관련 안전 가이드와 함께 MHS를 오픈소스로 공개할 계획이다. 앤트로픽은 "MHS가 연구자와 엔지니어들이 장비를 활용하는 모든 분야에서 발견과 실험의 속도를 높이는 데 도움이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.28 10:32장유미 기자

[AI는 지금] "클로드 쓰려고 투자했는데"…줌, 앤트로픽 덕에 31억 달러 '잭팟'

화상회의로 잘 알려진 줌이 3년 전 인공지능(AI) 사업 강화를 위해 단행한 앤트로픽 투자로 수십억 달러 규모의 평가이익을 거두고 있다. AI 기술 확보를 위한 전략적 투자가 앤트로픽의 기업가치 상승과 맞물리며 줌의 자산 가치까지 끌어올리고 있다. 27일 블룸버그통신에 따르면 줌 커뮤니케이션즈는 지난 7월 말 기준 보유한 앤트로픽 지분 가치가 31억3000만 달러에 달한다고 최근 공시했다. 올해 5~7월 3개월 동안 해당 지분에서 발생한 평가이익만 16억1000만 달러에 이른다. 현재 수십억 달러 규모로 불어난 지분은 2023년 양사가 AI 협력을 시작하면서 확보한 것이다. 당시 줌은 자사 서비스에 앤트로픽의 생성형 AI 모델 '클로드'를 활용하기 위한 파트너십을 맺고 전략적 투자를 단행했다. 줌은 당시 신규 전략적 투자액으로 5100만 달러를 집행했다고 밝혔지만 이 금액 전부가 앤트로픽 투자에 사용됐는지는 공개하지 않았다. 이후 추가 투자도 이어졌다. 줌은 올해 7월까지 6개월 동안 앤트로픽에 3억100만 달러를 추가 투자했다. 단순한 재무 투자보다는 AI 경쟁력 강화를 위한 전략적 성격이 강했지만 앤트로픽의 기업가치가 급등하면서 투자 성과도 커졌다. 이처럼 줌이 앤트로픽과의 협력을 강화한 것은 화상회의 중심의 사업 구조를 AI 기반 업무 플랫폼으로 확장하려는 전략과 연결된다. 코로나19 확산 당시 화상회의 서비스로 급성장한 줌은 최근 미팅과 전화, 메신저, 컨택센터, 생산성 도구 등을 아우르는 기업용 업무 플랫폼으로 영역을 넓히고 있다. 사명도 기존 '줌 비디오 커뮤니케이션즈'에서 '줌 커뮤니케이션즈'로 바꿨다. 또 줌은 사업 확장에 AI를 핵심 축으로 삼고 있다. 줌은 자체 모델뿐 아니라 외부 대규모언어모델(LLM)을 함께 활용하는 '연합형 AI' 방식을 채택하고 있으며 앤트로픽의 클로드도 주요 모델 가운데 하나로 활용하고 있다. 최근에는 업무 검색과 문서 작성, 외부 시스템 연계 등을 지원하는 에이전틱 AI 기능까지 확대하고 있다. 줌의 투자 성과가 커진 데는 앤트로픽의 가파른 몸값 상승이 영향을 미쳤다. 앤트로픽은 지난 5월 650억 달러를 조달하며 9650억 달러의 기업가치를 인정받았다. 기업과 개발자 수요를 중심으로 매출을 빠르게 늘리며 글로벌 생성형 AI 시장의 주요 사업자로 자리 잡았다. 최근에는 IPO 준비에도 속도를 내고 있다. 앤트로픽은 이르면 9월 말~10월 초 상장을 목표로 기관투자자 설명회를 준비하는 것으로 알려졌다. 최대 1000억 달러를 조달하고 약 2조 달러의 기업가치를 인정받는 방안도 검토 중이다. IPO 과정에선 AI가 수행할 수 있는 인간의 업무 전반을 기준으로 총유효시장(TAM)을 30조 달러 이상으로 제시하는 방안도 거론된다. 문서 작성과 프로그래밍, 고객 상담, 법률·회계 업무, 연구개발 등 지식 노동 전반을 AI의 잠재시장으로 보는 방식이다. 현재 매출보다 향후 AI가 대체하거나 새로 창출할 경제적 가치를 기업가치 산정에 반영하려는 접근이다. 다만 2조 달러 수준의 기업가치를 인정받으려면 가파른 성장세와 수익성 개선을 상당 기간 이어가야 한다는 평가도 나온다. 앤트로픽이 제시하는 시장 규모가 실제 매출과 이익으로 얼마나 연결될지에 따라 상장 이후 기업가치의 지속 가능성도 달라질 수 있다. 줌 입장에선 앤트로픽의 상장이 지분 가치 재평가로 이어질 가능성이 있다. 2023년 AI 기술 확보를 위해 시작한 전략적 투자가 서비스 경쟁력 강화뿐 아니라 대규모 평가이익으로도 이어진 셈이다. 또 앤트로픽 IPO에 대한 기대가 커지면서 줌을 비상장 AI 기업에 간접 투자할 수 있는 상장사로 보는 평가도 등장하고 있다. 이와 관련해 미국 투자전문매체 모틀리풀은 지난 5월 줌이 앤트로픽에 상당한 지분을 보유하고 있다는 점에 주목하며 "줌에 투자하는 것은 앤트로픽 IPO 전에 간접적으로 투자할 수 있는 방법"이라고 평가했다.

2026.08.27 10:28장유미 기자

[AI는 지금] 법률 업무 파고드는 빅테크…리걸 AI 경쟁 승부처는 '업무 연동'

글로벌 인공지능(AI) 기업들이 범용 챗봇을 넘어 계약서 검토와 법률 조사, 규제 대응 등을 자동화하는 '리걸 AI' 시장으로 경쟁 무대를 넓히고 있다. 경쟁 초점도 단순한 모델 성능에서 벗어나 AI를 기존 법률 업무에 얼마나 자연스럽게 적용할 수 있느냐로 이동하고 있다. 26일 IT 업계에 따르면 구글을 비롯한 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽은 최근 법률 업무에 특화된 AI 제품과 기능을 잇달아 내놓고 있다. 법률 전문 AI 스타트업이 주도하던 시장에 빅테크가 뛰어들면서 기존 문서와 데이터, 업무용 소프트웨어(SW)에 AI를 직접 연결하려는 경쟁이 본격화하는 모습이다. 업계가 법률 시장을 주목하는 배경에는 높은 인건비와 반복 업무가 있다. 로펌 고객은 AI로 처리할 수 있는 단순 업무에 높은 비용을 지불하는 데 부담을 느끼고 있다. 기업 법무팀 역시 계약 검토와 규제 대응을 자동화해 외부 로펌 비용을 줄이려는 움직임을 보이고 있다. 특히 법률 업무는 계약서 검토부터 비밀유지계약(NDA) 분류, 판례·법령 조사, 컴플라이언스 확인, 문서 초안 작성까지 텍스트 기반 업무 비중이 높다. 다만 민감한 정보를 다루는 만큼 AI 성능뿐 아니라 기존 보안 체계와 문서 작성 방식, 승인 절차를 유지하면서 업무를 자동화하는 것이 중요하다. 구글은 25일(현지시간) '제미나이 엔터프라이즈 포 리걸'을 내놨다. AI 에이전트를 기존 법률 SW와 연결해 계약서 검토와 규제 모니터링, 법률 조사, 문서 작성 등을 지원하는 플랫폼이다. 구글이 내세운 강점은 기존 법률 생태계와의 연동성이다. 톰슨로이터와 하비, 렉시스넥시스를 비롯해 아이매니지, 넷도큐먼츠, 도큐사인, 에버로, 릴래티비티원 등 로펌이 이미 사용하는 법률 기술·데이터 시스템과 연결할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 변호사가 기존 법률 시스템을 벗어나 별도 AI 서비스로 자료를 옮겨야 하는 번거로움을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 평소 사용하는 법률 데이터와 문서 관리 시스템을 유지하면서 필요한 업무에 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 한 것이다. 보안 체계 역시 기존 업무 환경을 최대한 유지하는 방향으로 설계했다. 구글은 로펌이 사용하던 권한과 접근 통제 체계 안에서 AI가 작동하며 의뢰인 데이터와 내부 업무 지침, 지식재산권, 맞춤형 에이전트, 모델 출력은 구글 파운데이션 모델 학습이나 미세조정에 사용하지 않는다고 설명했다. 마이크로소프트는 문서 작성 도구 자체에 AI를 넣는 방식을 택했다. 지난 5월 공개한 워드용 '리걸 에이전트 포 워드'는 계약서를 분석해 위험 요소와 의무 사항을 찾아낼 수 있다. 기업 내부 플레이북과 비교해 기준을 벗어난 조항도 표시한다. 승인된 문구를 토대로 수정안과 레드라인까지 제안하는 식이다. 변호사는 별도 법률 AI 서비스로 계약서를 옮기지 않고 워드 안에서 검토부터 수정까지 처리할 수 있다. 변호사가 기존에 사용하던 문서 작성 환경 자체를 AI 업무 공간으로 확장한 셈이다. 리걸 에이전트는 계약서 내용뿐 아니라 표와 목록, 서식, 수정 이력 등 워드 문서 구조도 파악한다. 이를 통해 기존 문서 형식과 수정 기록을 유지하면서 필요한 부분만 수정하도록 지원한다. 이 에이전트는 기존 변호사 업무 체계를 크게 바꾸지 않아도 된다는 점을 강점으로 갖고 있다. 이미 마이크로소프트365를 사용하는 조직이라면 기존 문서와 권한, 보안 체계를 유지하면서 법률 AI 기능을 활용할 수 있어서다. 앤트로픽·오픈AI, 기존 업무 연결에 초점 앤트로픽도 지난 2월 '클로드'를 앞세워 리걸 AI 시장을 공략하고 있다. 법률 업무 영역별로 사용할 수 있는 12개 플러그인을 구축하고 20개가 넘는 법률 기술 업체와 클로드를 연동하는 전략을 공개했다. 앤트로픽 역시 범용 AI 서비스를 별도 사용하는 것보다 기존 법률 도구와 클로드를 연결하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 계약서 검토와 NDA 분류, 컴플라이언스 업무, 법률 브리핑, 정형화된 답변 작성 등을 기존 법률 업무 과정에서 자동화할 수 있도록 했다. 앤트로픽의 법률 시장 진출은 기존 업계에도 충격을 줬다. AI 기업이 기존 법률 정보·기술 업체 사업 영역을 빠르게 대체할 수 있다는 우려가 커지면서 출시 당시 관련 기업들의 주가가 크게 흔들렸다. 오픈AI도 기업용 AI를 기반으로 법률을 포함한 전문 업무 시장을 공략하고 있다. 기업 내부 데이터와 업무 도구를 AI에 연결해 조사와 문서 분석, 작성 등 복잡한 지식 업무를 처리하는 방향으로 기업 전략을 확대하고 있다. 기존 법률 정보 기업도 대응에 나섰다. 톰슨로이터는 최근 자체 LLM '톰슨 1.0'을 공개했다. 그동안 축적한 법률 조사 콘텐츠를 활용해 전문직 이용자에게 특화된 AI를 제공함으로써 범용 모델 기업과 차별화하려는 전략이다. 이같은 서비스 출시가 리걸 AI 시장의 경쟁 구도까지 바꿀 것이란 전망도 나오고 있다. 그동안 하비와 스펠북, 로빈AI 등 전문 업체들이 시장을 개척했다면 이제는 LLM뿐 아니라 클라우드와 오피스 플랫폼, 기업 고객 기반을 갖춘 빅테크와 직접 경쟁해야 하는 상황이라서다. 업계에서는 향후 리걸 AI 경쟁력이 모델 답변 성능만으로 결정되기 어려울 것으로 보고 있다. 변호사가 기존 문서와 법률 데이터, 보안·권한 체계를 그대로 유지하면서 AI를 얼마나 쉽게 활용할 수 있는지가 실제 도입을 좌우할 수 있어서다. 구글은 "향후 로펌들이 AI 시스템을 법률 업무 흐름에 직접 내장하기 시작할 것"이라며 "법률 AI 시장 승부는 전문적 판단과 기밀성을 유지하면서 변호사가 일하는 방식을 크게 바꾸지 않고 업무 시간과 비용을 얼마나 줄일 수 있느냐에서 갈릴 것"이라고 강조했다.

2026.08.26 14:28김미정 기자

[AI는 지금] GPU만 빠르면 끝?…AI 에이전트 시대, '추론 SW'가 판 바꾼다

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 연산 성능에서 추론 소프트웨어와 서빙 시스템 전반으로 넓어지고 있다. 대화형 AI보다 훨씬 긴 컨텍스트를 유지하고 도구 호출과 반복 추론을 수행하는 AI 에이전트가 늘면서 KV 캐시 관리와 요청 스케줄링, 모델 병렬화 같은 소프트웨어 기술이 실제 서비스 성능과 비용을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 26일 엔비디아에 따르면 차세대 AI 시스템 '베라 루빈 NVL72'는 세미애널리시스의 에이전틱 AI 벤치마크 '에이전트X'를 이용한 자체 시험에서 GB300 NVL72보다 메가와트당 AI 처리량이 최대 30배 높았다. 이번 수치는 엔비디아가 측정한 프리뷰 결과로, 현재 세미애널리시스의 검토를 기다리고 있다. 현재 세대인 GB300 NVL72에서도 성능 격차가 확인됐다. 딥시크 V4 프로 1.6T를 구동했을 때 H200 NVL8 대비 메가와트당 처리량이 최대 15배 높았으며, 키미 K3 2.8T에서는 비슷한 인터랙티브 성능을 기준으로 최대 80배까지 격차가 벌어졌다. 엔비디아는 GB300 NVL72를 사용할 경우 일부 조건에서 H200 NVL8보다 100만 토큰당 비용도 최대 10분의 1 수준으로 낮출 수 있다고 설명했다. 이번 결과에서 주목할 부분은 GPU 세대별 연산 성능 차이만은 아니다. 에이전트X가 기존 AI 벤치마크와 달리 실제 코딩 에이전트가 작동하는 방식을 재현하면서 AI 소프트웨어의 역할을 성능 평가에 본격적으로 끌어들였기 때문이다. 기존 추론 벤치마크는 8K 입력과 1K 출력처럼 길이가 정해진 요청을 반복해 GPU의 처리 성능을 측정하는 경우가 많았다. AI 에이전트는 이전 작업을 기억하면서 컨텍스트가 계속 길어지고 추론 도중 외부 도구를 호출하거나 다른 에이전트에 작업을 넘기기도 한다. 이를 두고 세미애널리시스는 "장문·멀티턴·높은 프리픽스 재사용과 서브에이전트 실행이 실제 AI 서비스 트래픽에서 중요해졌다"며 "그러면서 고정 길이 평가만으로 하드웨어와 소프트웨어 성능을 측정하기 어려워졌다"고 설명했다. 에이전트X는 이를 반영해 실제 클로드 코드 세션에서 발생한 요청 패턴을 재생한다. 턴이 진행될수록 컨텍스트가 누적되는 과정뿐 아니라 도구 호출로 모델이 대기하는 시간까지 반영하고 여러 에이전트가 동시에 작동할 때 처리량과 응답 속도가 어떻게 변하는지도 측정한다. 이에 따라 GPU 자체의 연산 속도뿐 아니라 추론 엔진과 캐시, 라우터가 얼마나 효율적으로 움직이는지가 결과에 영향을 미친다. 세미애널리시스는 에이전트X를 이용한 최적화 과정에서 vLLM의 프리픽스 캐시 적중률이 일부 조건에서 95%를 넘었으며 CPU로 KV 캐시를 오프로딩하는 방식에서는 재연산 대비 출력 처리량이 81.7% 높아진 사례도 공개했다. 세미애널리시스는 "실제 환경은 멀티턴·긴 컨텍스트와 높은 프리필 재사용, 서브에이전트 실행과 수많은 도구 호출로 구성된다"고 설명했다. 이번 일로 AI 소프트웨어 업체에도 향후 변화가 예상된다. 기존에는 쿠다(CUDA) 같은 GPU 프로그래밍 플랫폼과 vLLM·SGLang·텐서RT-LLM 등 추론 엔진의 연산 최적화가 주요 경쟁 영역이었다면, 에이전틱 AI에선 여러 소프트웨어 계층을 하나의 시스템으로 묶어 운영하는 능력이 중요해지고 있어서다. 특히 KV 캐시 관리가 핵심으로 부상하고 있다는 점은 눈여겨 볼 요소다. AI 에이전트가 작업을 수행할 때 이전 컨텍스트를 반복해서 다시 계산하지 않고 캐시에 저장된 데이터를 활용하면 GPU 연산량과 응답 시간을 줄일 수 있어서다. 반대로 동시에 많은 에이전트가 움직이면서 캐시를 제대로 관리하지 못하면 필요한 정보를 삭제하거나 같은 내용을 다시 계산하면서 GPU를 추가해도 성능이 충분히 나오지 않을 수 있다. 요청을 적절한 GPU로 배분하는 라우터와 스케줄러의 역할도 커지고 있다. 세미애널리시스의 에이전트X 시험에서는 엔비디아 추론 오케스트레이션 소프트웨어 '다이나모'의 라우팅 방식을 개선한 뒤 일부 조건에서 출력 처리량이 22.2% 증가했다. 다른 최적화에선 에이전트 세션 재생 시간이 20% 이상 단축됐다. 이는 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 최적화만으로도 에이전틱 AI 추론 효율을 끌어올릴 수 있다는 점이 확인된 것으로 평가된다. 엔비디아도 이런 변화에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 함께 묶는 전략을 강화하고 있다. GB300 NVL72의 72개 GPU를 NV링크로 연결하고 다이나모를 통해 프리필과 디코드 작업을 나누는 동시에 KV 캐시 상태와 서버 부하를 고려해 요청을 배분하는 방식이다. 이를 통해 엔비디아는 SGLang·vLLM·텐서RT-LLM과 MoE 최적화 기술까지 결합해 GPU 한 장의 성능보다 랙 단위 추론 효율을 높이는 데 초점을 두고 있다. 이에 따라 클라우드와 AI 서비스 사업자의 인프라 투자 기준도 달라질 가능성이 있다. 에이전트가 일반 챗봇보다 더 많은 토큰과 컴퓨팅 자원을 사용하는 만큼, GPU 도입 가격뿐 아니라 동일한 전력에서 얼마나 많은 사용자와 에이전트를 동시에 처리할 수 있는지가 서비스 비용을 좌우할 수 있어서다. 에이전트X도 초당 토큰 수에 더해 첫 토큰 생성 시간과 전체 지연시간, 사용자당 인터랙티브 성능, 메가와트당 처리량을 함께 평가하도록 설계됐다. 세미애널리시스는 추론 엔진과 라우터, KV 캐시 관리자, 데이터 전송 라이브러리, 클러스터 제어기가 서로 연동되는 구조를 새로운 AI 추론 환경의 핵심으로 보고 있다. 엔비디아 다이나모뿐 아니라 레드햇의 llm-d, AMD 인페라 등도 여러 추론 소프트웨어를 묶어 분산형 AI 시스템을 운영하는 방향으로 개발되고 있다. 세미애널리시스는 "에이전틱 추론은 칩이나 커널 수준의 문제가 아니라 시스템 전체의 문제"라고 강조했다.

2026.08.26 09:17장유미 기자

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