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장병태 UIPA 원장 "울산은 '제조업 수도'서 'AI 수도'로 탈바꿈 중"

울산광역시가 제조 인공지능(AI) 허브로 주목받고 있다. 울산에는 현대미포조선과 HD현대중공업을 필두로 대기업 10곳의 생산기지가 활발히 가동 중이다. 이의 뒤에는 12만 개의 중소· 중견 제조업체가 포진해 있다. 최근 AI가 국정 중심으로 부각되고 있는 가운데, 2년 전 제조 AI 사업화에 혜안을 가졌던 장병태 울산정보산업진흥원(UIPA) 원장을 만났다. 장 원장은 지난 2023년 10월 울산정보산업진흥원 제3대 원장에 취임하며, 조직 체계에 'AI 신산업 혁신본부'와 '제조AI산업진흥단'을 꾸릴 정도로 AI에 관한 관심이 각별했다. "울산이 세계의 제조 AI 선도 도시가 될 수 있도록, 세계 최고 제조 AI 및 디지털 산업 진흥 기관을 만들어갈 것입니다." 장 원장이 내세운 기관 비전이다. 장 원장은 "AI와 디지털 산업 진흥 및 육성 기관이라는 정체성을 바탕으로 울산 주력 산업인 자동차와 석유화학, 조선·해양 및 에너지 관련 산업군에 전력할 계획"이라고 밝혔다. 장 원장의 관심사는 크게 ▲지속 가능한 AI 공급 기업 육성 ▲미래 자동차인 UAM 및 스마트 선박 분야 지원 ▲AI 로봇 기반 제조 환경 전환 및 구축 등이다. 울산 12만 개 기업 가운데 ICT 관련 기업은 479개, 소프트웨어 기업은 145개다. 이는 전체 사업장의 0.5%에 해당한다. 특이하게도 비중이 적은 편이다. "이들이 수치상으로는 적어 보일지 몰라도 AI와 디지털 전환, 스마트 제조 등 첨단산업 기반이 되는 핵심기술을 보유하고 있습니다. 지역 산업 구조 고도화에서 매우 중요한 역할을 수행 중입니다." (사)지역SW산업발전협의회가 조사한 결과에 따르면 울산 지역 소프트웨어 기업은 ICT 관련 기업 평균 매출액 25.4억 원보다 더 많은 27.6억 원이다. 이는 다른 지역 매출 평균 대비 9배 정도 많다. 또 ICT 및 소프트웨어 기업 성장률은 24.8%나 된다. 이는 스마트 제조 및 AI 수요 증가에 따른 기업 진입이 활발하기 때문이다. UIPA 측은 지역 ICT 및 AI 선두 기업으로 (주)에이테크와 (주) 인사이트온, (주)노바테크를 추천했다. 에이테크는 지난 2018년 설립된 AI와 빅데이터 솔루션 전문 기업이다. AI와 빅데이터, 순환 경제, 스마트팩토리에 주력 중이다. 공공서비스 분야에서는 AI 빅데이터 기반 플랫폼 솔루션으로 두각을 드러냈다. 스마트시티 통합 플랫폼과 탄소배출 전과정평가(LCA) 이력 관리 플랫폼, 스마트 팩토리 DX 플랫폼, 도시 재난 대응 시스템(UDS) 등으로 지난해 42억 원의 매출을 올리는 등 고도성장 중이다. 인사이트온은 산업에 특화된 AI를 바탕으로 화학이나 에너지, 조선 등 제조 분야 기업용 시스템 컨설팅과 구축을 전문으로 한다. 지난 2015년 설립 이후 생산, 설비, 품질관리 스마트 공정 시스템을 SK와 롯데, 한화그룹에 제공했다. 올해 매출 목표는 180억 원이다. 또 노바테크는 로봇 기반 물류 자동화와 가상현실, 디지털 트윈 핵심기술로 지난해 매출 58억 원을 찍었다. 올해 매출 목표는 80억 원이다. 현대차 싱가포르 혁신공장의 로봇 기반 제조물류 통합 관제 시스템 'HACS' 구축을 시작으로, 중국 광저우와 미국 조지아주 메타 플랜트까지 현대차 글로벌 공장에 물류 혁신 프로젝트를 확장 중이다. 지난 2023년 210만 달러의 수출을 달성했다. 장 원장은 울산 지역 디지털 산업 생태계 구축을 위한 일단의 전략도 공개했다. 울산에 분원을 둔 ETRI와 생기연, 화학연, 에너지연 등과 긴밀한 협력을 모색할 계획이다. "울산 주력 산업 품목은 석유화학과 자동차, 조선·해양 및 에너지입니다. 중앙 정부 부처 및 울산시와 협력, 정책 발굴 및 예산 확보를 통해 울산소재 AI 및 디지털 전환 기업을 육성해 나갈 것입니다." 장 원장은 울산 지역 기업에 가장 필요한 것으로 기술 개발 예산 지원과 기업 간 협의체를 만들어, 공동 기술 개발 체계를 구축하는 일을 꼽았다. UIPA는 지역 청년 IT 교육으로 'ICT 이노베이션스퀘어 사업'과 '하이테크형 공동훈련센터 사업'을 내세웠다. 이노베이션스퀘어 사업은 AI나 블록체인, 데이터, IoT(사물인터넷), 네트워크 등 신기술 SW 분야 전문 인력 370명 육성이 목표다. 하이테크형 공동훈련센터 운영 사업은 신기술 분야 인력 200명 양성을 목표로 진행 중이다. 장 원장은 전통 제조업과 디지털 기술 융합을 위한 지원도 강조했다. 조선·해양과 자동차 분야에서는 산업부의 AI 기반 자율 제조 사업 수행, 울산 태화호를 활용한 레이다, 통합항통장비 등의 실증 및 소프트웨어 기반 선박 플랫폼 개발 지원, 석유화학단지 지하 배관 및 지상 화재 등의 AI 기반 사고 모니터링 및 예방 통합 관제 플랫폼 구축 등에서 관련 중소, 중견 기업을 지원 중이다. "울산 주력 산업은 주로 대기업이 이끌고 있어 기업 자체 투자 및 개발이 가능합니다. 그러나 협력 업체나 공급 기업 경쟁력은 다른 지역 대비 미흡합니다. 국비 확보를 통한 지원체계 고도화 등으로 제조 산업 수도의 디지털 AI 기반 산업 수도로의 전환에 드라이브를 걸고 나아갈 계획입니다." 장 원장은 "ETRI 등 출연연구기관이 확보한 원천기술을 울산 기업에 적극 전수할 방안이 필요하다"고 덧붙였다.

2025.08.10 11:00박희범

"AI 정치 편향 줄인다"…메타, 로비 스타벅과 명예훼손 소송 합의

페이스북의 모회사 메타가 보수 성향 활동가 로비 스타벅과의 명예훼손 소송을 합의로 마무리 지었다. 9일(현지시간) 월스트리트저널 등 외신에 따르면 합의 조건에 의해 메타는 인공지능(AI) 도구에서 정치적 편향을 줄이기 위한 노력과 관련해 스타벅의 자문을 받게 된다. 앞서 스타벅은 지난 4월 AI 챗봇이 자신이 2021년 1월 일어난 미국 의사당 폭동에 참여했다고 허위로 주장했다고 소송을 제기한 바 있다. 이 때 스타벅은 500만 달러(약 69억5천750만 원) 이상의 손해배상을 요구했다. 이들 합의의 구체적인 조건은 공개되지 않았으나 공동 성명에서 “이 문제에 대해 로비와 논의한 후 메타 AI의 정확성을 높이고 이념적, 정치적 편향을 완화하는 데 있어 큰 진전을 이뤘다”고 말했다. 특히, 스타벅은 정치 문제에서 중립적인 '윤리적 AI' 구축을 목표하고 있다. 그는 “정치 분야에서 AI가 저울의 한쪽에 손을 얹는 미래를 원하지 않는다”고 언급했다. 그간 스타벅은 대기업들에 다양성, 형평성, 포용성(DEI) 정책을 철회하라고 압박하는 활동으로 주목을 받아왔다. 지난해 여름 스타벅은 할리데이비슨의 DEI 정책 변경을 요구하던 중 버몬트 주의 한 할리데이비슨 딜러가 엑스(X)에 메타 AI가 자신이 의사당 폭동에 있었고 QAnon과 연계됐다고 답변한 것으로 보이는 스크린샷을 올린 것을 보고 해당 발언을 알게 됐다. 이같은 주장에 스타벅은 부인하면서 “메타는 내 변호사의 연락을 받게 될 것”이라고 SNS에 올렸다. 또 그는 메타 AI가 몇 달 간 자신에 대한 위와 같은 근거 없는 주장을 반복했다고 부연했다. 이후 그는 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)를 포함한 경영진들에게 부정확한 정보를 삭제하라고 요구했으며 변호사를 통해 '중지 및 시정' 요청서를 보내다. 이와 관련해 메타는 블로그에 “우리의 목표는 AI 모델에서 편향을 제거하고, 라마가 논쟁적인 사안의 양측을 이해하고 설명할 수 있도록 하는 것”이라고 설명하기도 했다.

2025.08.10 09:55박서린

소프트뱅크, 폭스콘 오하이오 전기차 공장 인수…'스타게이트' AI 거점 확보

일본 소프트뱅크그룹이 미국 오하이오주에 위치한 폭스콘의 전기차 공장을 인수해 오픈AI, 오라클과 함께 추진 중인 5천억 달러(약 680조원) 규모 '스타게이트' 데이터센터 프로젝트에 속도를 낸다. 10일 블룸버그통신에 따르면 소프트뱅크는 해당 공장을 3억7천500만 달러(약 5천150억원)에 인수했다. 이번 거래는 소프트뱅크가 폭스콘을 미국 내 AI 데이터센터와 관련 인프라 구축 계획에 참여시키기 위해 진행해 온 협의의 결과로 알려졌다. 폭스콘 모회사인 훙하이정밀은 이번 매각을 크레센트 듄 LLC와 체결했다고만 밝혔지만, 당시 인수 주체를 공개하지 않았다. 블룸버그통신의 소식통에 따르면 인수자는 소프트뱅크로 알려졌다. 폭스콘은 인수 후에도 공장을 직접 운영하며 AI 서버 제조 거점으로 활용할 계획이며 향후 다른 용도로 전환할 가능성도 배제하지 않고 있다. 양사는 올해 초 각각 7억3천500만 달러(약 9천922억원)를 투자해 미국 내 데이터센터·제조 합작사를 설립했으며 이번 공장 인수가 이 투자에 포함되는지는 확인되지 않았다. 손정의 소프트뱅크 회장은 AI 인프라 시장 주도권 확보를 위해 글로벌 차원의 대형 데이터센터 프로젝트를 추진 중이다. 스타게이트 프로젝트를 위해 전력과 수자원, 통신망 접근성이 좋은 부지를 물색 중이지만 파트너사들과의 의견 조율 난항으로 속도가 예상보다 더디다고 회사 측은 전했다. 이 프로젝트는 올해 1월 도널드 트럼프 전 미국 대통령이 발표 당시 손 회장이 동석해 "즉시 1천억 달러를 투자하겠다"고 밝히면서 주목을 받았지만 이후 미국의 대중국 관세와 딥시크 같은 저가 AI 대안 부상 등으로 수익 모델 설계가 어려워져 착수가 지연됐다. 소프트뱅크는 외부 자금 조달에 난항이 있다는 지적을 부인하며 일본 메가뱅크와 해외 기관투자자들이 관심을 보이고 있다고 강조했다. 소프트뱅크 측은 "첫 스타게이트 부지에 대해서는 조만간 구체적인 논의를 시작할 계획"이라고 밝혔다.

2025.08.10 09:21한정호

서울대 AI연구원 찾은 국정기획위…"인재 유출 막고 글로벌 경쟁력 키운다"

국정기획위원회가 인공지능(AI) 분야의 연구 현황과 정책 과제를 점검하기 위해 서울대학교 AI연구원을 찾았다. 서울대학교 AI연구원은 국정기획위원회 경제1분과가 지난 7일 '기술과 아이디어로 혁신하는 우리 곁의 AI 클러스터'를 주제로 방문했다고 10일 밝혔다. 이번 방문은 국가 AI 정책 방향과 연구 현황을 공유하고 현장의 목소리를 정책에 반영하기 위해 마련됐다. 방문단에는 정태호 국정기획위원회 경제1분과장, 홍성국 기획위원, 김은경 기획위원, 이종욱 기획위원 등 총 20명의 주요 인사가 참석했다. 서울대에서는 김준기 기획부총장, 박원호 기획처장, 이준환 발전재단 상임이사, 장병탁 AI연구원장이 함께해 AI연구원의 비전과 성과를 소개했다. 김준기 부총장은 서울대가 추진하는 통합적 AI 교육·연구 체계와 국내외 기업과의 협력 사례를 공유했다. 김 부총장은 "서울대 AI연구원을 통해 대한민국이 글로벌 AI 선도국으로 도약하도록 기술 개발에 최선을 다할 것"이라며 "거점 국립대와의 연계를 강화해 모두의 AI 실현에 기여하겠다"고 밝혔다. 장병탁 원장은 AI 기초연구부터 응용기술까지 아우르는 연구 성과와 향후 발전 전략을 발표했다. 이어 장 원장 연구실 소속 연구원들이 원격조종 기반 데이터 수집, 모방학습 추론 시연을 진행하며 독창적인 AI 기술 역량을 선보였다. 이후 열린 연구원·대학원생과의 대담 세션에서 국정기획위원회와 서울대 협동과정 인공지능전공 및 인지과학전공 대학원생들이 AI 연구 환경 조성, 유연한 행정 체계, 해외 인재 유입 방안 등에 대해 심도 있는 의견을 교환했다. 학생들은 특히 인재 유출 방지와 글로벌 경쟁력 확보를 위한 제도적 지원의 필요성을 강조했다. 서울대 AI연구원은 이번 방문을 계기로 국가 AI 정책 논의와 현장 연구의 접점을 넓히고 국가적 AI 혁신 허브로서의 역할을 강화해 나갈 계획이다. 정태호 경제1분과장은 "AI 체제 전환은 지속가능한 성장 동력을 확보하는 길"이라며 "AI 대전환과 관련해 인재 육성·유치·유출 방지 등 정부가 해야 할 과제에 대해 현장의 의견을 적극 반영하겠다"고 밝혔다.

2025.08.10 09:17한정호

AI 개발 하루에 GPU 1억…SKT 김태윤 담당 "그룹 전폭 지원에 감사"

"고생 끝에 고생 시작이구나 싶습니다. 막상 만들어 보면 굉장한 압박감이 있거든요. 비용만 해도 GPU를 엄청나게 많이 사용하기 때문에 하루에만 1억원씩 투입됩니다. 그럼에도 전폭적으로 지원해주는 그룹에 정말 감사합니다." 지난 6일 서울 중구 페럼타워에서 만난 SKT 김태윤 파운데이션 모델 담당은 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트에 선정된 소감을 이렇게 밝혔다. 그는 막대한 자원과 노력이 투입되는 현장에 상당한 압박감을 느낌과 동시에 SK 그룹의 전폭적인 지원에 깊은 감사를 표했다. 더불어 4개월이라는 짧은 기간 안에 초거대 AI를 구현해야 하는 도전적인 과제지만 SK그룹의 전폭적인 지원과 컨소시엄 역량을 기반으로 속도전과 품질을 동시에 잡겠다는 각오를 밝혔다. SKT, 4개월 내 AI 파운데이션 모델 구현 자신 독자 AI 파운데이션 프로젝트에 선정된 SKT 컨소시엄은 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타 등 다양한 분야를 아우르는 선도기업들이 참여한 220여 명 규모로 이 중 석·박사급 연구원이 170명 이상(80% 이상)을 차지한다. 제안서에서 요구된 기술 혁신성과 구체적인 모델 구현 계획을 모두 갖춘 상태다. 이번 프로젝트에서 SK텔레콤은 기존 국내 대규모 언어모델(LLM)의 규모를 뛰어넘는 초거대 AI를 개발한다. 텍스트뿐만 아니라 이미지·음성·비디오를 아우르는 '옴니모달(Omni-Modal)' 기술을 적용해 다양한 형태의 데이터를 통합 처리할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 또한 최종 선정된 기업들은 향후 6개월 단위의 경쟁형 단계평가를 통해 오는 2027년까지 단 2개의 최종 팀으로 압축되는 서바이벌 경쟁을 다시 한번 치르게 된다. 그만큼 정부 과제 일정도 빡빡하다. 준비 과정 등을 제외한 약 4개월 안에 프롬 스크래치 설계, 대규모 학습, 초기 실증까지 마쳐야 하는 셈이다. 하지만 SKT는 이미 모델 크기·구조·학습 계획·데이터 활용 방안을 확정했고, 컨소시엄 참여사별 역할까지 세밀히 분담했다. 김태윤 담당은 "모델 개발 전 주어진 시간과 자원으로 만들 수 있는 모델의 규모와 성능을 미리 산정했고, 그 결과를 제안서에 반영했다"며 "제한된 조건에서도 계획대로 완성된다면 기존과는 다른 능력을 가진 모델로 더 큰 영향을 줄 것"이라고 말했다. 이어 "최종 2개사 안에 들고 그 안에서도 최고의 결과를 낼 수 있도록 주력하고 있다"라며 "평가 기간이 짧은 만큼 초반부터 전력 질주하겠다"고 각오를 밝혔다. SKT는 오픈소스 기반 모델과 완전 자체 설계·구현하는 프롬 스크래치 모델을 병행하는 '투트랙 전략'을 이어왔다. KoGPT, 에이닷 등 기존 AI서비스에 자체 개발 모델을 적용하며 축적한 경험이 이번 사업의 경쟁력으로 작용한다. 덕분에 구조 설계, 파라미터 설정, 학습 방식에 대한 독자 노하우를 보유하고 있으며 전문가 혼합(MoE) 등 최신 기법을 적용해 성능을 높이고 개발 속도를 단축할 수 있는 역량을 갖췄다. AI 개발에는 대규모 GPU 인프라가 필수지만 이번 사업은 초기 지원이 제한된다. SKT는 이를 자체 GPU 클러스터와 SK그룹 내 인프라로 보완한다. 슈퍼컴퓨터 '타이탄', 정부·민간 GPU, 리벨리온 NPU 등 하드웨어 자원과 함께 셀렉트스타·공공 데이터셋 등 정제된 대규모 한국어·멀티모달 데이터도 이미 확보한 상태다. 김태윤 담당은 "현재 가장 중점을 두는 부분은 데이터로 연말 정부 평가를 앞두고 컨소시엄 내 5개 기업과 함께 평가 기준에 맞는 고품질 데이터를 정제해 투입하는 데 집중하고 있다"며 "제한된 시간과 모델 크기 안에서 최대한 효율적으로 학습할 수 있도록 준비 중이며 학습 스케줄도 촉박한 만큼 이를 철저히 맞춰 성능 목표를 달성하려 한다"고 밝혔다. 국민이 체감하는 한국형 파운데이션 모델 구현 김태윤 담당은 "우리가 만드는 모델은 모든 국민이 실생활에서 더 편리하고 안전하게 AI를 쓰게 하는 것" 이라고 AI 개발 목포를 밝혔다. 특히 SKT는 글로벌 모델 대비 한국어 이해·표현 능력에서 월등한 AI를 목표로 한다. GPT-5 같은 글로벌 빅테크 모델이 영어 중심 데이터에 기반한 범용성을 지향한다면, SKT는 데이터 수집부터 전처리까지 국내 문화·관습·문맥에 맞춘 '한국형 학습 코퍼스'를 구축한다. 공공 데이터, 국내 산업 문서, 일상 대화 등 한국어 특화 데이터가 핵심이며, 이는 단순 번역이 아닌 실제 산업과 생활 현장에서 쓰이는 '한국화된 기술 용어'까지 반영한다. 김태윤 담당은 "산업 현장에 적용된 AI서비스를 보면 외국 대규모 언어모델(LLM)의 경우 한국화된 기술 용어를 제대로 인식하지 못하는 경우가 상당 수"라며 "제조를 비롯해 모든 산업 현장이나 일상에서 AI를 사용하는데 불편이 없도록 한국에 최적화된 AI파운데이션 모델을 제공하려 한다"고 밝혔다. 또한 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터 형태를 처리하는 멀티모달 기능도 기본 탑재한다. 김 담당은 "산업 현장에서 발생하는 데이터는 텍스트만 있는 것이 아니라 설비 영상, 센서 이미지, 작업자의 음성 지시 등 다양한 형태로 존재한다"며 "멀티모달 AI는 이런 데이터를 한 번에 통합 분석해 더 정확한 의사결정을 가능하게 한다"고 설명했다. 멀티모달은 기업 현장뿐 아니라 국민 생활에서도 직접적인 혜택을 제공할 것으로 기대된다. 시각장애인은 영상 속 내용을 음성으로 안내받고, 청각장애인은 음성 안내를 문자·이미지로 변환해 볼 수 있다. 고령층이나 기술 접근성이 낮은 계층도 직관적인 대화·영상 기반 AI 서비스를 쉽게 활용할 수 있게 된다. 김태윤 담당은 "지금 당장 정부에서도 GPT-5와 경쟁할 수 있는 수준의 모델을 원하는 것은 아니라고 생각한다"라며 "국민들과 기업이 바로 쓸 수 있는 실용적인 모델을 만드는 게 목표"라고 강조했다. 이를 위해 기술 개발의 혜택이 모든 국민에게 고르게 돌아가길 바란다. 지역·연령·기술 수준에 관계없이 누구나 접근 가능한 AI 서비스를 제공해 디지털 격차 해소를 지원하고 멀티모달 기능은 장애인·고령층 등 정보 접근이 어려운 계층에도 직접적인 도움을 줄 수 있는 방안을 고려 중이다. 김 담당은 "특정 산업이나 고객 요구에 맞춰 구조와 파라미터를 유연하게 바꿀 수 있고, 데이터 보안도 훨씬 강하게 지킬 수 있다"고 설명했다. 더불어 이번 모델의 또 다른 차별점은 데이터 주권과 개인정보 보호다. 이번 SKT 독자 AI 파운데이션 모델은 개발 초기 설계 단계부터 '데이터 주권'과 '개인정보 보호'를 핵심 원칙으로 삼았다. 모든 데이터는 국내 인프라에서만 수집·저장·처리되며, 해외 서버를 거치지 않는다. 이로써 공공기관, 금융사, 의료기관 등 민감한 영역에서도 법적 규제와 보안 요건을 준수하며 안심하고 AI를 활용할 수 있다. 김태윤 담당은 "민감한 데이터가 국외로 반출되지 않는다는 점이 가장 큰 차별화 포인트"라며 "특정 산업이나 고객 요구에 맞춰 모델 구조와 파라미터를 유연하게 바꾸는 동시에, 데이터 보안을 글로벌 수준 이상으로 강화할 수 있다"고 강조했다. 또한 SKT는 산업별 특화 AI 서비스 구축 시, 해당 산업의 데이터 특성과 규제 환경을 반영한 '온프레미스 학습·운영 체계'를 제공한다. 이를 통해 기업 고객은 자체 데이터센터나 보안망 내부에서 AI를 운용하는 등 국가 안보와 산업 기밀 보호에 지원한다. SKT, 독자 AI 파운데이션 모델로 국내 넘어 글로벌 무대 겨냥 SKT는 이번 프로젝트에서 확보한 기술과 서비스 역량을 기반으로 글로벌 시장 진출까지 장기 목표로 설정했다. 제안서에도 글로벌 서비스 확장 계획이 명시됐으며 컨소시엄 내 주요 파트너사들은 이미 해외에서 검증된 경험과 네트워크를 갖추고 있다. SKT 역시 이미 글로벌 서비스에 대한 충분한 경험을 보유하고 있다. 에이닷은 국내외 1천만 명 이상의 사용자를 확보하고 있으며 라이너는 글로벌 생성형AI 최고 제품(Top Product)으로 선정되는 등 미국에서 더 인지도가 높다. 김태윤 담당은 "그룹사 안에서 통신, 미디어, 모빌리티, 보안 등 여러 분야에서 이미 다양한 서비스에 AI 모델을 적용해 운영하고 있다"며 "이런 경험을 바탕으로 글로벌 확대 계획까지 염두에 두고 있다"라고 밝혔다. 먼저 한국어 특화 AI에서 출발해, 아시아 주요 언어와 문화권 데이터셋을 확대 학습시켜 동아시아·동남아 시장을 우선 공략할 계획이다. 특히 제조, 모빌리티, 게임 등 산업별 특화형 모델을 통해 각 국가 산업 현장에 바로 투입할 수 있는 맞춤형 AI 솔루션을 선보일 방침이다. 또한 기존 글로벌 LLM들이 주로 영어·유럽권 언어에 최적화된 반면, SKT 모델은 다국어 지원을 강화해 현지 특화된 멀티모달 AI 경험을 제공한다. 예를 들어, 음성·이미지·영상 인식을 결합한 산업 안전 모니터링, 현지 언어 기반 고객 응대, 국가별 규제에 맞춘 데이터 보안 체계를 갖춘 서비스를 구상하고 있다. 김 담당은 "일부 서비스는 해외 법인에서 테스트를 진행했고 결과가 긍정적이었다"며 "에이닷이나 미디어 콘텐츠 추천, 고객 상담 자동화 같은 서비스는 현지 환경에 맞게 조금만 조정하면 바로 적용할 수 있는 준비가 됐다고 판단하고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI는 앞으로 인터넷처럼 일상 필수 도구가 될 것"이라며 "SKT는 국민 누구나 손쉽게 접근하고 삶을 발전시킬 수 있는 AI를 제공하겠다"며 AI 비전을 제시했다. 이러한 글로벌 적용 가능성을 확인한 SKT는, 모델의 완성도를 높이고 확장 속도를 끌어올리기 위해 내부 역량을 총동원하고 있다. 특히 학습 데이터와 알고리즘 최적화를 가속화하기 위해 대규모 연산 인프라 투입에도 투자를 아끼고 있지 않다. 김태윤 담당은 "현재 모델 학습을 위해 GPU에만 하루 약 1억 원 규모의 비용을 투입하고 있다"며 "모두 그룹에서 AI에 대한 높은 관심과 전폭적인 지원이 있었기에 가능한 일이라 정말 감사하게 생각한다"고 말했다. 이어 "이 프로젝트는 엔지니어로서도 평생 한 번 오기 힘든 기회"라며 "그 기대에 부응해 국민들에게 실질적으로 도움이 되는 AI 파운데이션 모델을 개발할 수 있도록 최선을 다하겠습니다"라고 각오를 밝혔다.

2025.08.10 09:01남혁우

구글, AI 학습 데이터 '1만 분의 1'로 줄이는 방법 찾았다

구글이 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 데이터를 획기적으로 줄이는 '액티브 러닝(Active Learning)' 기반 데이터 선별 기법을 지난 7일(현지시간) 자사 블로그에 공개했다. 기존에는 수십만 건 이상이 필요한 학습 데이터를 단 수백 건으로 줄이면서도, 모델 성능을 유지하거나 오히려 개선하는 결과를 얻었다는 설명이다. 이번 연구는 온라인 광고에서 '정책 위반'이나 '유해 콘텐츠'를 판별하는 모델 고도화를 목표로 했다. 광고 안전성 판별은 단순 키워드 필터링을 넘어, 문화·맥락을 이해하는 고급 해석 능력이 필요하다. 이런 복잡한 작업에는 LLM이 유리하지만, 고품질 학습 데이터 확보가 어렵고 비용이 많이 든다는 한계가 있었다. 특히 광고 정책이 바뀌거나 새로운 유형의 유해 콘텐츠가 등장하면, 방대한 데이터를 다시 수집·학습해야 하는 문제도 있었다. 구글이 제안한 방식은 '적은 양의 고품질 데이터'로도 모델을 빠르게 재학습할 수 있게 하는 것이 핵심이다. 먼저, 예시 몇 개만 제공한 초기 모델(LLM-0)로 광고를 분류한 뒤, 분류 결과를 비슷한 특성끼리 묶어(클러스터링) 모델이 혼동하는 영역을 찾는다. 이후 서로 다른 판정을 받은 비슷한 사례 쌍을 전문가에게 보내 정확한 판정을 받는다. 이렇게 선별된 데이터는 다양성과 정보성을 동시에 확보하며, 다음 학습에 활용된다. 이 과정을 반복해 모델과 전문가의 의견 일치율을 높인다. 성능 평가는 '코헨 카파(Cohen's Kappa)'라는 지표를 활용했다. 이는 정답이 명확하지 않은 분류 작업에서 두 명의 판정자가 우연 이상의 수준으로 얼마나 일치하는지를 나타낸다. 카파 값이 1에 가까울수록 의견 일치도가 높다. 실험 결과, 구글은 10만 건의 대규모 데이터 대신 250~450건의 전문가 판정 데이터만으로도 기존과 같은 수준, 혹은 65% 향상된 모델 정합도를 달성했다. 특히 파라미터가 큰 모델일수록 데이터 절감 효과가 극대화돼, 실서비스에서는 최대 1만 배 적은 데이터로도 품질을 유지하거나 개선할 수 있었다고 밝혔다. 구글은 이번 방식이 광고 안전성뿐 아니라 정책이 자주 변하거나 위험 요소가 빠르게 진화하는 다른 분야에도 적용 가능하다고 보고 있다. 구글 측은 “LLM의 폭넓은 탐색 능력과 전문가의 정밀한 판별을 결합해 데이터 병목 현상을 해소할 수 있다”며 “앞으로도 데이터 품질과 효율성을 동시에 높이는 연구를 이어갈 것”이라고 말했다.

2025.08.10 08:58백봉삼

"中, 반도체에 65조 쏟아붓는데"…AI 전문가 6인, 韓 기업 생존 비책 담은 책 냈다

인공지능(AI) 분야 현장 전문가들이 기술 너머의 비즈니스 전략과 실행 방안을 집대성한 분석서를 내놨다. 반도체부터 데이터 인프라까지 AI 산업의 돈의 흐름을 해부하고 실제 성공 사례를 통해 기업들의 생존 전략을 제시했다. 9일 업계에 따르면 커뮤니케이션북스는 최근 조재홍 정보통신산업진흥원 팀장, 방은주 지디넷코리아 부장, 권오병 경희대 교수 등 6인의 전문가가 공동 집필한 'AI 시대에 돈 버는 사람'을 펴냈다. 이 책은 AI 산업을 ▲반도체 ▲데이터 ▲인프라 ▲스타트업 ▲AI 전환 등 다섯 축으로 나눠 글로벌 경쟁 구도와 국내 기업의 기회를 살핀다. 책은 AI 시대의 부는 기술이 아닌 전략과 실행에서 나온다고 단언한다. 넷플릭스, 테슬라, 제너럴 일렉트릭(GE) 같은 기업들이 데이터를 활용해 비즈니스를 혁신한 사례는 이를 방증한다. 저자들은 미래를 선점할 핵심 키워드로 '데이터 연금술'과 '온디바이스 AI'를 꼽으며 구체적인 인사이트를 제공한다. 특히 글로벌 시장의 AI 반도체 전쟁을 비중 있게 다룬다. 중국이 연 65조원 규모의 자금을 쏟아부으며 자국 팹리스의 판매 가격 절반까지 지원하는 현실을 지적한다. 이런 환경 속에서 한국 기업이 단순 가격 경쟁을 넘어설 전략이 시급하다고 경고한다. AI 인프라 최적화로 주목받는 국내 기업 래블업의 사례도 비중 있게 소개됐다. 래블업은 버그가 있는 엔비디아 초기 물량 칩의 문제를 해결해 대기업에 납품하며 높은 기술 장벽을 입증했다. 국내 2천여 곳의 AI 솔루션 기업 중 유일한 AI 인프라 전문 기업으로 불리는 이유다. 또 데이터 프로젝트 실패 원인의 70% 이상이 기술이 아닌 '사람과 프로세스' 문제라고 지적한다. 소수 전문가에게 데이터가 집중되는 '데이터 중력' 현상을 극복해야 한다는 것이다. 이를 위해 조직 DNA에 데이터 기반 사고를 심고 실패에서 배우는 실험 문화를 장려하며 정보의 벽을 허무는 데이터 민주화가 필요하다고 강조한다. 디지털 전환을 넘어선 AI 전환(AX) 패러다임의 중요성도 역설한다. 국내 중견기업 더존비즈온이 AI를 비즈니스에 통합한 통찰과 노하우를 상세히 분석했다. 이를 통해 리더십, 문화, 거버넌스가 AI 시대 성공의 필수 요소임을 재차 확인시켜준다. 저자로는 조재홍 팀장, 방은주 부장, 권오병 교수, 지용구 더존비즈온 부사장, 한명주 연세대 객원교수, 안성일 현대경제연구원 팀장이 참여했다. 각 저자는 카네기멜론대, 스탠퍼드대 선정 우수 학자, ICT 전략가 등 각 분야에서 전문성을 쌓아왔다. 커뮤니케이션북스 관계자는 "단순한 기술 소개를 넘어 AI를 통해 어떻게 부를 창출할 수 있는지 어떤 길을 설계해야 하는지에 대한 실전적 해답을 담았다"며 "변화하는 경쟁 환경 속에서 차별화와 가치 창출 원칙의 중요성을 재확인할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.08.10 07:10조이환

'행정실수'로 상장 엎어진 S2W, 절차 수습…IPO 한달 안에 재개될까

S2W가 상장 지연의 원인이었던 전자증권 전환 절차를 마치고 기업공개(IPO) 일정 재개에 돌입한다. 지연 사태를 수습하고 대표주관회사와 협의를 거쳐 향후 일정을 확정할 방침이다. S2W는 지난 8일 한국예탁결제원의 협조 아래 전자증권 전환 개시 절차를 완료했다고 10일 밝혔다. 이에 따라 다음달 9일부로 모든 주권이 전자증권으로 등록될 예정이다. 전자증권 제도가 시행되면 다음달 9일부터 기존 실물증권은 효력을 잃는다. 실물증권을 보유한 주주는 반드시 정해진 기간 내에 증권을 제출하고 증권사 계좌로 입고를 신청해야 권리를 보호받을 수 있다. 실물증권 제출 기한은 다음달 5일 오전 11시까지다. 회사는 전자등록일 직전 영업일인 9월 8일자 주주명부에 등재된 권리자를 기준으로 전자등록을 진행할 계획이다. S2W 관계자는 "향후 일정은 대표주관회사 및 유관기관과 협의해 확정되는 대로 즉시 공시하겠다"며 "현 상황을 수습하기 위한 후속 절차를 신속히 진행하기 위해 최선을 다하겠다"고 말했다.

2025.08.10 06:53조이환

"결승서 돌연 붕괴"…머스크 그록, 오픈AI에 무릎 꿇은 내막은?

오픈AI가 일론 머스크의 xAI를 꺾고 인공지능(AI) 체스 대회 최종 우승을 차지했다. 7일 테크크런치에 따르면 최근 글로벌 AI 체스 토너먼트가 구글 소유의 데이터 과학 플랫폼 캐글에서 사흘간 열렸다. 대회에는 오픈AI, xAI, 구글, 앤스로픽, 딥시크, 문샷AI 등 8개사의 대규모 언어 모델(LLM)이 참가했다. 오픈AI의 'o3' 모델은 토너먼트에서 무패 행진을 이어가며 최종 승자가 됐다. 반면 준결승까지 강력한 모습을 보였던 xAI의 '그록4'는 결승에서 퀸을 반복적으로 잃는 등 치명적인 실수를 연발하며 무너졌다. 일론 머스크는 결승전이 열리기 전 소셜미디어 엑스(X)를 통해 "체스에는 거의 노력을 기울이지 않았다"고 밝혔다. 그는 토너먼트에서의 선전이 '부수적인 효과'에 불과하다고 의미를 축소했다. AI 업계는 모델의 추론 및 코딩 능력을 검증하기 위해 벤치마크 테스트를 활용한다. 체스나 바둑처럼 복잡한 규칙 기반 전략 게임은 특정 목표를 달성하는 학습 능력을 평가하는 전통적인 잣대로 쓰여왔다. 과거 컴퓨터와 인간의 대결은 AI 기술 발전의 중요한 이정표가 돼왔다. 지난 1990년대 후반 IBM의 슈퍼컴퓨터 '딥블루'는 당시 체스 챔피언 게리 카스파로프에게 승리했다. 2010년대에는 구글 딥마인드의 '알파고'가 이세돌 9단을 꺾으며 충격을 줬다. 외신 체스닷컴의 페드로 핀하타는 "준결승까지 '그록4'의 우승을 막을 수 있는 것은 없어 보였지만 마지막 날 그 환상이 깨졌다"며 "그록의 알아볼 수 없을 정도의 실수투성이 플레이 덕분에 오픈AI가 설득력 있는 승리를 거뒀다"고 평가했다.

2025.08.10 06:03조이환

오픈AI, 'GPT-5' 성능 논란…"기술 결함, 곧 수정될 것"

오픈AI가 신규 모델 'GPT-5'의 성능 저하 논란에 대해 기술적 결함을 인정하고 사용자 달래기에 나섰다. 전작인 'GPT-4o'보다 못하다는 비판이 확산하자 최고경영자(CEO)가 직접 나서 후속 조치를 약속하며 신뢰 회복을 시도하는 모양새다. 9일 테크크런치에 따르면 샘 알트만 오픈AI CEO와 'GPT-5' 개발팀은 지난 8일(현지시간) 온라인 커뮤니티 레딧에서 '무엇이든 물어보세요(AMA)' 세션을 열고 사용자들의 질문에 답했다. 이 자리에서 신규 모델의 문제점과 향후 개선 방향에 대한 입장을 밝혔다. 이날 세션에서 사용자들은 'GPT-5'가 이전 모델인 'GPT-4o'보다 성능이 떨어진다고 집중적으로 문제를 제기했다. 이는 'GPT-5'의 핵심 기능인 '실시간 라우터'가 출시 초기 제대로 작동하지 않았기 때문으로 밝혀졌다. 이 라우터는 사용자 질문에 맞춰 최적의 모델을 자동 선택하는 역할을 한다. 알트만 CEO는 라우터 자동 전환기의 장애가 당일 해결돼 'GPT-5'의 성능이 정상화될 것이라고 설명했다. 그는 또 향후 어떤 모델이 답변을 생성했는지 사용자가 명확히 알 수 있도록 투명성을 강화하겠다고 덧붙였다. 오픈AI는 유료 구독 '플러스' 사용자를 위한 구제책도 내놨다. ▲'GPT-4o' 재사용 허용 검토 ▲사용량 제한 2배 확대 등이다. 사용자들의 강력한 요구에 따라 'GPT-4o'를 계속 쓸 수 있는 방안을 검토하고 월간 프롬프트 한도를 두 배로 늘려 신규 모델 적응을 돕겠다는 것이다. 이번 사태의 도화선이 된 '차트 범죄' 논란에 대한 해명도 있었다. 발표 당시 오픈AI는 낮은 벤치마크 점수를 더 높은 막대그래프로 표기하는 오류를 범해 조롱의 대상이 됐다. 알트만 CEO는 AMA에서는 관련 답변을 피했지만 소셜미디어 X를 통해 이를 "역대급 차트 대실수"라고 인정했다. 한편 'GPT-5'는 데이터 표 변환 작업에서도 실패 사례를 보인 것으로 나타났다. 초기 모델 리뷰어였던 사이먼 윌리슨은 이 문제를 "GPT-5 실패의 좋은 예"라고 평가하며 모델의 불안정성을 지적했다. 샘 알트만 오픈AI CEO는 "상황을 안정시키기 위해 계속 노력하고 피드백에 계속 귀를 기울이겠다"고 밝혔다.

2025.08.10 06:00조이환

빅파마 탐내는 中 AI 신약 기술 눈길

중국이 인공지능(AI) 신약 개발에서 괄목할 만한 성과를 내는 것으로 나타났다. 차이나 포스트 씨큐리티에 따르면, 중국 정부는 2025년 5개년 계획에서 AI 신약 개발을 우선순위로 지정했다. 현지 AI 기반 제약 회사인 XTalPi는 하버드대 기업가와 60억 달러 규모 라이선스 계약 체결한 것으로 알려졌다. XTalPi는 지난 5일 홍콩 증권거래소에 제출한 서류에서 하버드대 교수가 설립한 DoveTree와 6월 말 최종 협력 계약을 체결했다고 밝혔다. DoveTree는 XTalPi가 발견한 약물 후보를 개발 및 상용화할 수 있는 전 세계 독점권을 획득, 180일 이내에 XTalPi에 1억 달러를 지급하기로 합의했다. 이미 5천100만 달러가 지급된 상황. XTalPi는 후보물질이 규제 및 상업적 이정표를 충족할 시 연간 순 매출의 한 자릿수 비율에 따른 로열티 외에도 최대 58억9천만 달러를 받을 수 있다. 이에 대해 XTalPi는 “우리는 통합 AI + 로봇 공학 기술을 통해 엔드 투 엔드 AI 신약 발견 플랫폼을 사용해 주로 종양학, 면역 및 염증성 질환, 신경 장애 및 대사조절장애 분야에서 DoveTree가 선택한 여러 표적에 대한 저분자 및 항체 기반 약물 후보를 발견하고 개발할 것”이라고 밝혔다. 글로벌 빅파마도 중국 AI 신약 개발 회사와 AI 신약 개발 거래를 진행 중이다. 우선 지난 6월 아스트라제네카는 AI 플랫폼과 전임상 항암제 포트폴리오 확보를 위해 중국 CSPC 제약 그룹에 50억 달러 이상을 지불키로 합의했다. 화이자와 사노피도 중국 기업인 XtalPi와 AI 기반 신약 개발 협력을 진행 중이다. 특히 사노피는 중국 헬릭슨의 미국 자회사인 에렌딜 랩스와 독점 AI 플랫폼에서 발견한 자가면역 및 염증성 장 질환에 대한 두 가지 잠재적 항체 후보에 대한 라이선스를 부여하기 위해 17억 달러 규모의 계약을 체결했다. 글로벌 경영컨설팅기업 McKinsey & Company의 상하이 파트너인 Fangning Zhang은 “글로벌 제약사에게 있어 가장 큰 매력은 중국기업의 약물 라이선스 및 고급 AI 플랫폼 액세스에 대한 상대적으로 낮은 비용”이라며 “AI가 전 세계적으로 신약 개발을 위해 연간 150억 달러에서 280억 달러의 가치를 창출할 수 있을 것”이라고 전망했다.

2025.08.09 12:00김양균

디노티시아 대표·임직원 기술 유출 혐의 기소...향후 칩 양산 가능한가

산업기술 유출 의혹으로 기소된 디노티시아 정무경 대표와 직원 2명이 검찰의 강도 높은 수사를 받고 있다. 이들은 AI 반도체 회사인 전 직장 사피온에서 핵심 기술을 빼돌려 창업 초기부터 사업을 추진했다는 혐의를 받고 있다. 유출된 기술 가치는 280억원에 달하는 것으로 파악됐다. 혐의 사실에 대해 디노티시아는 “기술 유출을 인지하지 못했다”고 최근 입장을 밝혔다. 다만 투자사들은 투자 회수·비상 경영 체제 전환 등은 검토하고 있지 않는 것으로 알려졌다. 디노티시아의 칩 양산 역시 계획대로 진행될 예정이다. 디노티시아 정 대표 외 2인, 기술 유출 혐의로 압수수색·기소 9일 업계에 따르면 디노티시아 정 대표 외 2인은 산업기술보호법 위반, 부정경쟁방지법 위반, 업무상 배임 등 혐의로 검찰에 기소된 상태다. 정 대표는 불구속 기소, 직원 2명은 구속 기소됐다. 시작은 반도체 핵심 기술 유출 혐의였다. 국정원은 정 대표가 카타르 등 중동 지역으로 AI반도체 기술을 유출하고 있다는 제보를 받고 디노티시아를 주시하기 시작했다. 하지만 해당 혐의는 검찰에 의해 무혐의 종결된 것으로 전해진다. 디노티시아 관계자는 “중동 지역으로 기술을 유출한 혐의는 이미 무혐의 처리됐다”고 설명했다. 다른 쟁점은 전 직장인 사피온의 기술을 디노티시아에서 무단 활용했는 지 여부다. 사피온 최고기술책임자(CTO)였던 정 대표는 재직 당시 AI 반도체 아키텍처 관련 핵심 기술 자료를 외장하드로 무단 유출한 혐의를 받고 있다. 검찰은 정 대표가 사피온 퇴사 이전 자료를 빼돌린 뒤 디노티시아를 설립한 것으로 의심하고 있다. 정 대표는 지난 2023년 4월 사피온에서 퇴사한 후, 2개월 뒤인 6월 디노티시아를 창업했다. 10월부터는 인력을 뽑으며 본격적인 칩 개발에 들어갔다. 창업부터 사업 시작까지 불과 6개월밖에 걸리지 않은 셈이다. 검찰 혐의에 대한 의혹이 나오는 이유다. 함께 기소된 직원 2명의 경우 사피온 재직 당시 총 2~3회에 걸쳐 AI반도체 소스코드 등 기술 자료를 외장하드와 개인 클라우드에 무단 유출한 혐의를 받고 있다. 검찰은 이들이 유출한 기술 평가가치가 약 280억원에 달한다고 전했다. 디노티시아 측은 최근 입장문을 통해 “회사는 기술 유출을 인지하지 못하였으며, 구성원들의 개별 행위는 회사의 전략적 방향이나 기술 개발과는 무관하다”며, “회사는 설립 이후 일관되게 VDPU(Vector Data Processing Unit)개발 및 AI 솔루션 기술 개발에만 집중해왔다”고 강조했다. 문제는 사안이 길어질 것으로 예상된다는 점이다. 한 반도체 설계 업계 관계자는 “국정원이 검찰에 사안을 넘기고, 기소까지 이행한 것을 보면 혐의 입증에 자신이 있는 걸로 보인다”고 말했다. 펀딩, 칩 양산 등을 앞둔 디노티시아 입장에서는 악재다. 실제로 검찰은 디노티시아를 전방위로 압박하고 있다. 지난 4월에는 회사를 압수 수색했으며, 5월에는 혐의를 받고 있는 정 대표 외 2인의 가택까지 압수 수색했다. 사업에 당장 지장 없을 듯...투자사 “투자 회수 고려하지 않아” 이 같은 상황이지만 디노티시아는 문제없이 칩을 양산할 수 있을 것으로 관측된다. 현재 디노티시아는 TSMC 협력사인 에이직랜드와 손을 잡고 칩을 개발하고 있다. 해당 칩은 국가 과제로 진행 중이다. 정책상 책임 연구원인 정 대표가 구속되지 않는 이상 과제가 취소되지 않는다. 아울러 구속 기소가 될 경우에는 정 대표가 항소를 진행할 가능성도 높다. 디노티시아의 칩이 양산되기까지 충분한 시간이다. 투자사들 역시 경영진 해임, 투자 회수 등은 고려하지 않는 걸로 전해진다. 디노티시아는 KB인베스트먼트, SJ투자파트너스, HB인베스트먼트, 텔레칩스 등으로부터 총 350억원을 투자받았다. 텔레칩스 관계자는 “검찰에서 낸 자료와 정 대표가 투자사들에게 공유한 자료가 같다”며 “아직 투자자에 대한 신뢰를 완전히 저버렸다고 판단되지는 않는다”고 말했다. HB인베스트먼트 관계자는 “투자 회수는 당장 검토하고 있지 않다”며 “회사가 기술 회사다보니 투자금을 회수하면 존속하기 어렵다”고 말했다. 이어 “회사 IR자료와 실사했던 내용들도 보면 사피온의 AI반도체와 디노티시아의 VDPU는 다르다”며 “저희도 봤을 때 너무 유사한 업을 하고 있어서 문제가 되겠다고 생각한 적이 있었으나, 지금은 큰 틀에서 아예 다른 장르라고 생각한다”고 강조했다. 반도체 업계에서는 투자사들의 이 같은 반응에 “어쩔 수 없을 것”이라는 의견도 나온다. 현재 디노티시아의 현금 보유량은 많지 않은 상황이다. 인력 고용, 개발, 칩 양산 등에 사용했기 때문이다. 현재 투자금을 회수하려 해도, 원금도 찾기 어려운 상황이다. 반도체 업계 관계자는 “투자사들 입장에선 돈을 벌고 나와야 하는데, 투자를 철회하거나 비상경영 체제로 전환한다고 더 나아질 게 없다”며 “투자사들의 선택은 어떻게 보면 어쩔 수 없는 것”이라고 분석했다.

2025.08.09 11:13전화평

[크리스의 SW아키텍트⑨] AI네이티브, '데이터 메시'가 먼저다

지난 8편에 걸쳐 AI시대의 기술 변화가 결국 아키텍처의 구조적 혁신을 요구하고 있음을 제시했다. 과거의 시스템은 한마디로 기록을 위한 시스템 즉 SoR(system of Record)였다. 최근의 시스템은 거대언어모델(LLM)의 발전을 통해 새로운 인사이트를 찾는 SoI(system of Insight)라고 부른다. 결국 AI를 도입했음에도, 기존 비즈니스의 근간을 바꾸는 것이 아닌, 그저 기존 비즈니스에 도움을 주는 일종의 '괜찮은(Nice-to-have) 시스템' 역할만 하고 있다는 것으로 해석할 수 있다. 하지만 이제 우리는 모든 논의의 종착점이자 새로운 시작점인 'AI 네이티브 기업(AI Native Enterprise)' 이라는 단계로 발전해야 한다. 이 단계 시스템을 실행을 위한 시스템, 결과를 만들어 내는 시스템, 즉 실행하는 시스템(SoA: system of Action)라고 부른다. 단순히 AI를 부가 기능으로 사용하는 것을 넘어, 기업의 핵심 구조, 의사결정 체계, 운영 프로세스 전반에 AI가 처음부터 내재된 상태를 의미한다. 이제부터는 실행을 위한 AI를 구축하기 위해 필요한 몇 가지 중요한 요소를 살펴보려고 한다. 먼저 데이터를 이야기 해 보겠다. AI 네이티브 시스템, 즉 SoA 에서 데이터는 더 이상 과거를 기록하는 창고가 아니라, 미래를 예측하고 비즈니스를 실시간으로 움직이는 살아있는 혈액과 같다. 어떻게 이 혈액이 기업 전체에 막힘없이 흐르게 할 수 있을까? 지난 수십 년간 기업들은 모든 데이터를 중앙 데이터웨어하우스나 데이터 레이크로 모으는 데 집중했다. 이는 데이터 '통합'이라는 목표는 달성했지만, 중앙팀에 모든 데이터 처리 병목이 집중되고, 현업 부서의 실제 맥락과 데이터의 의미가 분리되는 거대한 '데이터 사일로'라는 또 다른 기술 부채를 낳았다. AI가 아무리 뛰어나도, 정제되지 않고 맥락이 거세된 데이터를 먹고는 제대로 된 통찰력을 내놓을 수 없다. 바로 이 지점에서 AI 네이티브 시대를 위한 새로운 해법, '데이터 메시(Data Mesh)' 아키텍처가 등장한다. '데이터 메시'는 중앙 집중식 데이터 관리의 한계를 극복하기 위한 근본적인 패러다임 전환이다. 이는 데이터를 생성하고 가장 잘 이해하는 각 비즈니스 도메인(예: 마케팅, 재고, 물류팀)이 직접 데이터의 주인이 되어, 자신의 데이터를 하나의 완결된 '데이터 상품(Data as a Product)'으로 만들어 제공하는 분산형 구조다. 이는 마치 거대한 중앙 도서관 하나에 모든 책을 모으는 대신, 각 분야의 전문 연구실이 자신들의 연구 자료를 직접 최고의 품질로 관리하며, 누구나 쉽게 찾아 쓸 수 있도록 공개하는 것과 같다. 각 '데이터 상품'은 단순한 데이터 덩어리가 아니라, 데이터의 의미, 품질 수준, 접근 정책까지 명확하게 정의된 채 제공된다. 이러한 데이터 메시 구조는 7편에서 설명한 AI 에이전트의 '지속적인 컨텍스트 계층(Contextual Persistency Layer)'을 구현하는 완벽한 기반이 된다. AI 에이전트가 고객의 숨은 의도를 파악하기 위해 '과거 구매 이력', '최근 앱 활동', '고객 서비스 문의 내역' 데이터가 필요할 때, 데이터 메시 환경에서는 각 도메인이 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터 상품을 즉시 조합해 풍부한 컨텍스트를 실시간으로 구성할 수 있다. 데이터가 중앙 파이프라인을 거치며 지연되거나 왜곡될 위험이 없이, 가장 신선하고 정확한 상태로 AI에게 공급되는 것이다. 그렇다면 기술 부채로 가득한 기존 시스템을 어떻게 '데이터 메시' 구조로 전환할 수 있을까? 이는 전사적인 혁명이지만, 시작은 작고 구체적이어야 한다. 첫째, 가장 시급하고 파급력이 큰 도메인을 선택해 첫 번째 '데이터 상품'을 정의해야 한다. 예를 들어, 이커머스 기업이라면 '실시간 주문 데이터'를 첫 상품으로 선정할 수 있다. 주문팀이 직접 데이터의 주인이 되어, 이 데이터가 항상 정확하고, 어떤 시스템이든 10분 내에 접근 가능하며, 개인정보는 마스킹 처리된다는 명확한 서비스 수준 협약(SLA)을 걸고 상품으로 출시하는 것이다. 둘째, 데이터 상품을 쉽게 만들고 유통할 수 있는 '셀프서비스 데이터 플랫폼(Self-Serve Data Platform)'을 구축해야 한다. 이는 각 도메인팀이 데이터 엔지니어에게 의존하지 않고도 스스로 데이터 상품을 등록, 관리, 공유할 수 있도록 돕는 중앙 인프라다. 복잡한 기술은 플랫폼 뒤에 숨기고, 각 팀은 오직 자신의 데이터 가치를 높이는 데만 집중하게 만들어야 한다. 셋째, 모든 데이터 상품이 따라야 할 최소한의 '전사 거버넌스(Federated Governance)'를 수립해야 한다. 이는 데이터 상품의 주소(Addressability), 상호운용성(Interoperability), 보안 표준 등, 마치 모든 소포가 따라야 하는 우편 시스템의 공통 규격과 같다. 중앙팀은 엄격한 통제자가 아닌, 생태계의 규칙을 만드는 조력자 역할을 해야 한다. '데이터 메시'로의 전환은 단순한 기술 도입이 아니다. 데이터의 소유권을 현업으로 이전하고, 중앙 IT 조직의 역할을 바꾸며, 데이터 기반의 의사결정을 문화로 만드는 조직적, 문화적 혁신이다. 기술 부채라는 늪을 건너 AI 네이티브 기업이라는 새로운 대륙에 도달하기 위한 가장 현실적이고 강력한 나침반, 그것이 바로 데이터 메시 아키텍처의 본질이다. 다음 편에서는 AI가 고객의 의도를 파악하고 실행하게 만드는 핵심 기술, 즉 '컨텍스트 아키텍처'를 어떻게 현실의 레거시 시스템 위에 구축할 수 있는지 그 구체적인 전략을 이야기하려 한다. ◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는... -정보관리기술사 (54회), SW아키텍트(CPSA), 수석감리원 -전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사 -CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료 -전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여 -전/싸이버로지텍 기술연구소 및 플랫폼사업본부 상무 -전/동양시스템즈 솔루션사업본부 본부장

2025.08.09 10:13나희동

"AI가 핵무기 통제하는 건 시간 문제"

핵 전문가들과 노벨상 수상자들이 모여 인공지능(AI)이 핵 무기를 통제하는 것이 시간 문제라는 의견을 내놨다고 와이어드, 퓨처리즘 등 외신들이 최근 보도했다. 아직까지는 핵무기 발사는 인간에 달려 있으나 향후 핵 무기 발사 시스템의 일부에 AI가 포함되는 것은 시간 문제라는 것이 전문가들의 주장이다. 보도에 따르면, 지난 달 중순 노벨상 수상자들은 시카고 대학에 모여 핵 전문가들과 만나 AI와 세계 종말에 대해 논의하는 자리를 가졌다. 이 행사는 노벨상 수상자들에게 핵무기에 대해 알리고, 이들이 핵 전쟁을 피할 수 있는 방법을 제시하도록 하는 게 목표였다. 이 자리에서 AI는 모두의 관심사였다. 핵·안보 분야 전문가로 유명한 스콧 세이건 스탠퍼드 대학 교수는 회담 종료 후 "우리는 AI와 신기술이 일상생활에 영향을 미치는 새로운 시대로 접어들고 있으며, 동시에 핵 세계에도 영향을 미치고 있다"고 밝혔다. 미 공군 소장 출신이자 미국 핵과학자회보 과학보안위원회 위원인 밥 라티프는 AI에 대해 “이것은 전기와 같다”며, “모든 것에 스며들 것”이라고 말했다. 이 회담에서 긍정적인 내용은 조만간 AI가 핵 코드를 획득할 것이라고 생각하는 사람은 아무도 없었다는 점이다. 미 과학자 연맹 글로벌 리스크 담당 이사이자 과거 오바마 대통령의 특별 보좌관이었던 핵 전문가 존 울프스탈은 핵 전문가들 사이에는 “그 부분에 대해서는 의견이 일치한다”고 말했다. 하지만, 그는 미 권력의 중심부에서 대규모 언어모델(LLM)이 또 다른 우려스러운 용도로 사용된다는 소식을 접했다고 밝혔다. 핵무기 개발을 총괄하는 미군 전략사령관 앤서니 J. 코튼은 작년 한 컨퍼런스에서 AI 도입의 중요성에 대해 연설했다. 그는 핵 전력(nuclear force)를 위해 “인공지능(AI)을 활용한 인간 주도형 의사결정 지원 도구를 개발 중이며, 이는 지도부가 복잡하고 시간에 민감한 시나리오에 잘 대응할 수 있도록 보장하기 위한 것”이라고 말했다. 울프스탈은 걱정되는 점은 AI가 핵전쟁을 일으키는 것이 아니라 "누군가 이 시스템과 그 일부에AI를 도입해 자동화해야 한다고 주장하는 것”이라고 밝혔다. 이렇게 되면 적이 악용할 수 있는 취약점이 생기거나 사람들이 이해할 수 없는 데이터 등이 생성돼 잘못된 결정으로 이어질 수 있다고 지적했다. 핵무기 발사는 한 지도자가 버튼 하나만 누르는 간단한 것이 아니다. 핵 지휘통제체계(NC2 : Nuclear command and control)는 조기 경보 레이더, 위성, 인간이 감시하는 기타 컴퓨터 시스템들이 복잡하게 얽혀 있는 시스템이다. 하지만, 이 과정 중 일부를 AI가 맡게 된다면 문제가 생긴다는 게 그의 설명이다. "핵 공격을 받고 있다는 것을 어떻게 확인할 수 있을까”라며, 핵 공격으로 진짜로 간주되려면 위성과 레이더 시스템 모두에서 확인돼야 하는데 이 중 일부를 AI가 맡게 된다면 안 된다는 게 그의 주장이다. 우리가 많은 AI 시스템이 어떻게 작동하는지 제대로 이해하지 못하고 있기 때문에 AI를 핵 의사결정 과정에 통합하는 것은 좋지 않은 생각이라는 게 전문가들의 주장이다. 밥 라티프는 AI 시스템이 확증 편향을 강화하는 점에 대해 우려를 표했다. "인간이 통제권을 유지한다고 해도, 그 통제가 얼마나 의미 있을지 걱정된다”고 밝혔다.

2025.08.09 08:07이정현

방송영상으로 2만1000시간 고품질 AI 학습용 데이터 구축

과학기술정보통신부와 한국전파진흥협회는 방송영상 AI 학습용 데이터 구축 사업 지원 대상에 MBC 컨소시엄, MBC충북 컨소시엄, KT ENA 컨소시엄, KBS 컨소시엄 등을 선정했다고 밝혔다. 영상을 생성하는 AI 모델 개발 지원을 위해 방송영상을 활용한 고품질 AI 학습용 데이터를 구축하는 사업으로, 2025년 1차 추경으로 반영되어 신규 추진된다. 지원 대상은 방송법에 따른 방송사업자와 AI, 데이터 기업, 기관 등으로 구성된 컨소시엄으로, 4개 컨소시엄 선정에 12개 컨소시엄이 지원해 3대 1 경쟁률을 보였다. AI, 데이터 등 전문가로 구성된 심사위원회 평가를 통해 우리나라 고유의 가치, 특성이 반영된 방송콘텐츠를 기반으로 한 AI 학습용 데이터 구축 및 활용 계획, AI 기술역량 등이 우수한 컨소시엄 4개를 최종 선정했다. 과기정통부는 선정된 4개 컨소시엄에 각각 48억3천만원을 지원하며, 4개 컨소시엄은 저작권 이슈가 해소된 국내 방송영상 원본 총 4만2천시간을 활용해 총 2만1천시간의 고품질 방송영상 AI 학습용 데이터를 구축한다. MBC 컨소시엄은 버추얼 스튜디오 등 다양한 방송콘텐츠 제작 환경에서 사용될 배경영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 예능, 드라마 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천633시간의 영상데이터, 49만2천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 지역MBC 15개사가 참여하는 MBC충북 컨소시엄은 우리나라 각 지역의 고유한 문화와 생활양식 등을 반영한 이미지와 영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 다큐 등에서 각 지역의 다양한 자연 풍경, 생활 문화, 역사 사회 등과 관련된 1만2천시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 84만2천00건의 이미지데이터 등 총 5천940시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KT ENA 컨소시엄은 감정이 표현되는 우리나라 인물, 우리나라 배경, 예능 자막 등을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 예능, 시사 교양, 다큐 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 50만4천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KBS 컨소시엄은 촬영구도와 편집 자동화, 사극 시대극에서 활용되는 소품을 3D로 생성하는 등 방송콘텐츠 제작에 필요한 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 예능, 다큐, 스포츠 등 1만 시간의 원본 영상을 활용해 4천500시간의 영상데이터, 1천500건의 3D데이터, 20만건의 이미지데이터 등 총 5천67시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 이 사업을 통해 구축된 데이터는 AI 모델 개발 등에 활용된다. 각 컨소시엄은 데이터를 활용해 방송제작 현장에 필요한 특화 AI 개발 및 적용을 지속 추진한다. 아울러, 구축된 데이터는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 선정된 정예팀 요청 시 제공되고, AI 허브 내 안심존 등에 연구교육용 AI 개발을 위해 활용될 수 있도록 약 10~35% 이상 개방될 예정이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “데이터는 GPU와 함께 AI 모델 개발의 핵심 연료로 그 중요성이 커지고 있다”며 “우리나라 인물, 사회, 역사, 자연 등이 풍부하게 담겨 있는 고품질 방송영상은 독자 AI 모델을 위한 최적의 데이터”라고 말했다. 이어, “방송영상이 AI 데이터로 적극 활용되어 방송사가 AI 기술을 다양하게 접목해 제작 효율성을 높임과 동시에 고품질 서비스를 제공하는 기반이 마련되기를 기대한다”고 밝혔다.

2025.08.09 07:40박수형

챗GPT 때문에 사람들 말투 바뀌고 있다…일상 대화에서 '이 단어' 사용 급증

미국 플로리다 주립대학교 연구팀이 흥미로운 사실을 발견했다. 2022년 챗GPT가 나온 후 사람들이 일상 대화에서 쓰는 특정 단어들이 크게 늘어났다는 것이다. 연구팀은 과학기술 관련 팟캐스트에서 2,210만 개의 단어를 분석했다. 그 결과 'surpass'(능가하다)라는 단어를 쓰는 횟수가 140.79% 늘었고, 'boast'(자랑하다)도 140.14% 증가했다. 이런 변화는 단순히 사람들이 AI 도구를 써서 생긴 결과가 아니다. 사람들이 AI와 접촉하면서 자연스럽게 말하는 방식 자체가 바뀌고 있다는 뜻이다. 연구팀은 AI가 자주 쓰는 20개 단어를 조사했는데, 그 중 14개에서 사용 횟수가 늘어났다. 'strategically'(전략적으로)는 87.93%, 'align'(맞추다)는 36.59%, 'significant'(중요한)는 17.35% 증가했다. 진짜 사람 말인지 확인하기 위해 '팟캐스트' 분석 기존 연구들은 주로 논문이나 글로 쓴 텍스트를 분석했다. 하지만 요즘은 AI가 쓴 글과 사람이 쓴 글을 구분하기 어려워졌다. 그래서 이번 연구팀은 대본 없이 자유롭게 대화하는 팟캐스트를 분석 대상으로 삼았다. 이렇게 하면 AI 도구 없이 사람이 직접 한 말만 분석할 수 있기 때문이다. 연구팀은 렉스 프리드먼, 스템 토크 같은 인기 과학기술 팟캐스트 17개에서 1,326개 에피소드를 골라 분석했다. 팟캐스트 선정 과정에서는 애플과 스포티파이의 알고리즘 추천을 참고하고, 구글, 유튜브, 챗GPT 검색 결과도 활용했다. 각 후보 팟캐스트의 샘플 에피소드를 직접 들어서 자연스러운 대화인지 확인하는 검증 과정도 거쳤다. 2022년 이전과 이후 에피소드를 각각 1,100만 단어씩 같은 비율로 모아서 비교했다. 2022년은 챗GPT 출시로 인한 전환 시기라서 분석에서 제외했다. 팟캐스트에서 제공하는 대화록을 우선 사용하고, 없으면 오픈AI의 위스퍼라는 프로그램으로 음성을 글로 바꿔서 분석했다. 분석 과정에서는 spaCy라는 프로그램으로 품사를 구분하고, 라플라스 스무딩이라는 기법을 적용해 저빈도 단어로 인한 분석 오류를 방지했다. 유명한 AI 단어 'delve(파고들다)'는 의외로 별로 안 늘었다 재미있게도 AI가 과도하게 쓰는 것으로 유명한 'delve'(파고들다)라는 단어는 생각보다 증가 폭이 작았다. 46.82% 늘어났지만 통계적으로는 의미 있는 변화가 아니었다. 더 놀라운 건 'realm'(영역)이라는 단어인데, 이 단어는 오히려 17.63% 줄어들었고 이는 통계적으로도 의미 있는 감소였다. 이는 글로 쓸 때와 말로 할 때 AI의 영향이 다르게 나타날 수 있음을 보여준다. 원래 연구팀은 기존 문헌에서 확인된 34개의 AI 관련 단어를 분석하려 했지만, 실제 팟캐스트 데이터에서는 20개만 발견됐다. 나머지 14개는 'commendable'(칭찬할 만한), 'meticulously'(세심하게) 같은 저빈도 단어들로 구어체에서는 거의 사용되지 않았다. 반대로 비교군으로 설정한 117개의 비슷한 뜻을 가진 단어들은 특별한 변화가 없었다. 87개 단어 중 45개는 줄고 42개는 늘어나는 등 고른 분포를 보였으며, 대부분의 변화 범위가 ±30% 이내였다. 전체적인 증가 폭도 3.3%에 불과해 특별한 의미가 없었다. 이는 AI 관련 단어들의 증가가 우연이 아닌 특별한 현상임을 보여준다. 개별 단어 분석에는 카이제곱 검정을 사용했지만, 여러 검정을 동시에 수행할 때 생기는 오류 가능성도 고려해야 한다고 연구팀은 밝혔다. AI가 사람 언어에 스며드는 현상이 나타났다 연구팀은 이런 현상이 AI의 '정렬 문제'와 관련 있다고 분석했다. 대형 언어 모델들이 특정 단어를 너무 많이 쓰는 이유는 '인간 피드백 학습' 과정에서 생긴다고 알려져 있다. 이 과정에서 실제 사용자들이 좋아하는 말투와 다른 편향이 생겨나고, 이것이 역으로 사람들의 말하기 방식에 영향을 미치는 '스며들기 효과'가 나타날 수 있다는 것이다. 흥미롭게도 'delve'라는 단어에는 역추적 현상도 나타났다. 2023년과 2024년 학술 글에서 널리 쓰이던 이 단어가 2025년 1분기 PubMed에서는 백만 단어당 22회에서 15회로 줄어들었다. 사람들이 'delve'가 AI 냄새가 난다는 걸 알아차리고 의도적으로 피하기 시작했을 가능성이 있다. 사실 기술 발전이 언어 변화에 영향을 미치는 것은 새로운 일이 아니다. 인쇄기는 문어체를 표준화했고, 전화와 휴대폰은 말하는 방식을 바꿨으며, 인터넷과 소셜미디어도 언어에 큰 영향을 미쳤다. 2000년대 중반에는 'touch base'(연락하다), 'dude'(친구), 'awesome'(멋진) 같은 표현이 급속히 퍼져나가기도 했다. 특히 'align'이라는 단어가 늘어난 것은 AI를 인간의 가치에 맞추려는 논의가 많아지면서 생긴 현상일 수도 있다. 하지만 지금 상황에서 새로운 점은 '인간 저작권 불확실성' 문제다. 점점 더 많은 글에서 사람이 썼는지 AI가 썼는지 구분할 수 없게 되면서, 언어학 연구 자체가 근본적인 어려움에 직면하고 있다. 연구팀은 "AI가 사람 언어로 스며드는 현상이 단어 선택에서는 큰 문제가 아닐 수 있지만, 정치적이나 사회적 믿음 영역에서는 더 심각한 문제가 될 수 있다"고 경고했다. 앞으로는 더 정확한 결론을 위해 종단적 연구가 필요하다. 개별 화자를 시간에 따라 추적하고, AI 노출 정도를 측정하며, 어휘 선택이 어떻게 변화하는지 분석하는 연구가 이뤄져야 한다는 것이다. 연구의 한계점 이 연구에는 몇 가지 한계가 있다. 연구팀은 원래 시기별로 500만 단어를 분석하려 했지만, 의미 있는 통계 분석을 위해 1,100만 단어로 늘렸음에도 여전히 제한적이라고 인정했다. 또한 미국 중심의 영어권 팟캐스트를 대상으로 했기 때문에 전 세계 모든 지역에 일반화하기는 어렵다. 팟캐스트 중간에 나오는 스크립트 홍보 부분이나 미리 준비된 질문들을 완전히 제거하는 것도 현실적으로 어려웠다. 아직 단어 사용 변화의 구체적인 맥락과 화자 특성을 분석하는 정성적 연구는 이루어지지 않았다. FAQ Q: 이 연구 결과가 일반인에게도 적용될까요? A: 이 연구는 과학기술 관련 팟캐스트를 대상으로 했기 때문에 모든 사람의 언어 변화를 보여준다고 하기는 어렵습니다. 주로 기술에 관심 많은 젊은 층과 중년층의 언어 변화를 보여주는 것으로 이해하면 됩니다. Q: AI가 사람 언어를 바꾸고 있다는 확실한 증거인가요? A: 연구팀도 확실하다고 단정하지는 않았습니다. 이런 단어들이 AI 영향 없이도 자연스럽게 늘어났을 수도 있고, AI가 이미 인기 있던 단어들을 너무 많이 썼을 수도 있습니다. Q: 왜 팟캐스트 대화를 분석했나요? A: 요즘은 많은 글이 AI로 만들어지거나 AI 도움을 받아 쓰여서 순수한 사람의 언어를 분석하기 어려워졌습니다. 대본 없는 자연스러운 대화는 AI 도구 없이 사람이 직접 한 말을 연구할 수 있는 가장 확실한 방법입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.08.08 21:18AI 에디터

네카오 하반기 AI 전략 비교...네이버 '검색'·카카오 '관계'

네이버와 카카오 모두 인공지능(AI) 퍼스트 전략을 내세우면서도 본업 경쟁력을 기반으로 서로 다른 청사진을 제시했다. 네이버는 검색 중심의 '온서비스 AI'를 통해 플랫폼 전반의 검색 경험을 혁신하겠다는 방침이고, 카카오는 카카오톡을 중심으로 관계에 집중한 '전국민 AI 시대'를 열겠다고 선언했다. 네이버는 8일 열린 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 현재 전체 겸색 결과의 8%인 'AI 브리핑'을 20%까지 확대하겠다고 선언했다. AI 브리핑이 노출된 검색 세션에서 발생하는 검색 수, 콘텐츠 클릭 수가 통합 검색 대비 높은 것으로 나타났기 때문이다. 올해 3월 출시된 AI 브리핑은 통합검색과 네이버플러스 스토어에서 AI 기반 요약 결과를 제공하는 것이 특징으로, 네이버의 '온서비스 AI' 전략의 일환이다. 온서비스 AI 전략은 검색, 지도, 쇼핑 등 네이버의 모든 서비스에 AI 기술을 녹여내는 것을 의미한다. 카카오도 이와 비슷한 AI 전략을 추진하고 있다. 카카오는 'AI 대중화'라는 전략 아래 전 국민이 매일 AI를 접하는 '전 국민 AI 시대'를 열겠다고 밝혔다. 이들이 추진하는 AI 전략은 플랫폼에서 최대한 많은 이용자가 AI를 접할 수 있도록 하는데 궤를 같이하고 있지만, 주력 서비스에 따라 적용 방식이 조금씩 차이를 보이고 있다. 네이버, 통합 검색 개편…카카오, 톡 안에 AI 서비스 더한다 먼저, 네이버는 하반기 통합 검색을 개편한다. 이용자에게 맞춤형 검색 결과를 제공해 플랫폼 경쟁력을 끌어올린다는 복안이다. AI 브리핑 적용 검색 결과도 기존 8%에서 20%로 늘린다. 내년에는 플랫폼 별도 탭에서 대화형 AI 검색을 활용할 수 있는 'AI 탭'을 출시한다. 쇼핑, 로컬, 금융 등 데이터 기반의 심층적인 검색 경험을 제공하는 것이 목표다. 최종적으로는 AI 검색 형태에 대한 이해와 AI 기술 적용 노하우를 바탕으로 자사 생태계 전반을 관통하는 통합 AI 에이전트를 공개한다는 계획이다. 카카오는 카카오톡 내 첫 번째 탭인 친구 탭을 피드 형식으로 변경한다. 또한 오픈채팅인 세 번째 탭을 숏폼 영상을 볼 수 있도록 탈바꿈할 계획이다. 또한 카카오는 '메신저앱'이라는 본질에 맞춰 관계에 집중하는 AI 서비스를 카카오톡 안에서 선보인다. 정신아 카카오 대표는 “관계에 기반한 대화의 맥락 속에서 작동하는 AI 서비스를 준비 중”이라며 “이 서비스는 하나의 특정 공간을 점유하고 있는 별도의 서비스라는 개념보다는 톡 내 다양한 공간에서 동작해 이용자의 의도에 맞춰진 다양한 액션을 추천하고 향후에는 필요한 액션들이 톡 안에서 완결될 수 있도록 설계될 예정”이라고 말했다. 오픈AI와 손잡은 카카오…가능성 열어둔 네이버 AI 모델 개발에는 천문학적인 비용이 드는 만큼 빅테크와 협력하는 데 있어서도 서로 다른 양상을 나타내고 있다. 카카오는 AI 챗봇 챗GPT 개발사인 오픈AI와 협력해 AI 에이전트 공동 개발에 박차를 가하고 있다. 해당 AI 에이전트는 기존 챗GPT의 이용자 경험 위에 카카오가 보유한 자산과 그동안 쌓아온 국내 이용자에 대한 이해도를 더하는 것에 초점을 두고 있다는 설명이다. 정 대표는 전날 진행된 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “9월에 계획된 이프카카오에서 실제 형상을 공개할 예정이고 늦어도 다음 실적발표 전까지는 모두가 해당 프로덕트를 직접 사용할 수 있을 것”이라며 “하반기부터는 빠르게 한국 B2C AI 서비스 시장을 선점할 것”이라고 기대감을 표했다. 네이버는 빅테크와의 협력 가능성을 열어뒀다. 최 대표는 “국가 LLM이라든지 그런 스펙을 발견하는데 도움이 되는 생태계가 있다면 적극적으로 협력할 것”이라며 “LLM을 가지고 있는 많은 빅테크들이 자사와 제휴를 이야기 하고 있고 심도 깊게 논의하는 중”이라고 답했다.

2025.08.08 18:08박서린

"가격 아닌 AI로 경쟁"…LGU+, 효율 중심 마케팅·배당 기조 유지

LG유플러스가 중장기적으로 가격이 아닌 차별화된 AI 서비스 중심 경쟁 체제로 전환하겠다는 전략을 밝혔다. 본격적인 투자 확대에 앞서 자사주 매입 및 소각 등 주주환원 정책은 올해와 같은 기조를 유지할 방침이다. 강진욱 LG유플러스 모바일·디지털혁신그룹장은 8일 2분기 실적 컨퍼런스콜에서 "중장기적으로는 휴대폰 가격 경쟁이 아닌 차별화된 AI 서비스로 경쟁할 것"이라며 "마케팅 비용을 효율적으로 관리하면서 AI 등 새로운 영역의 투자를 확대할 계획이다"고 향후 전략에 대해 설명했다. 이러한 전략은 기존 통신 서비스 중심의 지원금 경쟁에서 벗어나, AI 기반의 고객 경험과 서비스 차별화로 승부하겠다는 뜻이다. LG유플러스는 지난달 22일 단통법 폐지 이후로 시장 내 경쟁은 비교적 조용했다고 진단했다. 강 그룹장은 "현재까지 단통법 폐지 당일을 제외하면 기존에 대비해서 눈에 띄는 변화는 보이지 않는다"며 "하지만 아이폰 신모델 출시나 경쟁사의 가입자 회복 시도 등에 의해 단기적인 마케팅 경쟁은 발생할 수는 있다"고 말했다. 이어 그는 "과열 경쟁을 방어하면서 디지털 채널 중심의 번호이동(MNP)을 통해 효율적인 마케팅 전략을 운영할 계획"이라고 밝혔다. 이와 함께 LG유플러스는 올해와 유사한 수준의 주주환원 정책을 지속할 전망이다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO)는 "지난달 21일 기 보유한 자사주 1.5%를 전액 소각했고, 800억원 규모의 자사주를 추가 매입했다"며 "본격적인 투자 확대 이전까지는 올해와 유사한 방식으로 자사주 매입과 소각을 진행할 것"이라고 밝혔다. 또한 배당 확대 가능성에 대해서는 "현재 LG유플러스의 배당 성향은 40% 이상을 유지하고 있다"며 "자사주 소각으로 인해 주식 수가 줄어들며 주당 배당(현금DPS)은 상향할 수 있다"고 설명했다.

2025.08.08 17:44진성우

[Q&AI] '박사급 AI' GPT-5, 실제 사용자 반응은?

질문: GPT-5가 공개됐어. 오픈AI가 공개한 활용 방법 외 인플루언서 해외 유저들이 직접 사용한 후기를 정리하는 기사를 작성하려고해. 실제 트위터나 유튜브, 블로그 등의 출처와 함께 실 활용 후기를 정리해줘. 퍼플렉시티 답변: GPT-5 공개 이후, 해외 인플루언서들과 실사용 유저들의 생생한 후기와 체감 리뷰가 트위터, 유튜브, 블로그 등에서 쏟아지고 있습니다. 아래에는 실제 출처와 함께 다양한 플랫폼에서 확인된 활용후기와 주요 평가를 정리합니다. 트위터·X·블로그 실사용 후기 Matt Shumer (AI 창업가, X) "GPT-5는 진정한 도약. 현재 업계 전반이 따라잡기 위해 뛰어야 할 수준의 변화."라고 평하며, 실제 적용, 코딩 플랫폼과의 연동, 능동적 문제 해결 능력에 큰 만족을 표함. Dan Shipper (AI 커뮤니티 운영자, X) "GPT-5는 대부분의 사람들이 경험한 것 중 최고의 모델"이라 표현하며, 내부 알파 테스트 경험을 토대로 기존 모델 대비 압도적으로 더 자연스럽고 강력한 활용성을 언급. Ethan Mollick (Wharton 교수, 블로그) "GPT-5는 그야말로 '그냥 해준다(Just does stuff)'. 사용자가 묻기만 하면, 적합한 모델을 선택해 문제 해결에 적정한 '노력'까지 알아서 기울이는 느낌"이라며, 놀랍도록 창의적이고 복합적인 언어 지능 시연 예시(아크로스틱 문장, 길이 조절, 스타일 지정 등)를 통해 "진정한 Next Level"임을 강조. 유튜브 & 영상 인플루언서 평가 Matt Wolfe (유튜버, Tech 인플루언서) 성능(스피드, 연산력)은 확실히 개선됐고, 한 번에 더 복잡하고 볼륨감 있는 요청도 처리 가능해졌으나 "기대했던 것(예: 멀티모달 기능 향상)은 생각보다 크게 다가오지 않았다"며 기대와 아쉬움을 동시에 표출. Burke Holland (Day 1 리뷰) "간단한 요구사항만 입력해도 실제 작동하는 응용 프로그램, 디자인 UI 초안 등 복잡한 제품을 '저녁먹고 오는 사이'에 자동 생성했다"고 실전 개발 프로세스의 효율성과 창의성에 대해 호평. OpenAI 공식 데모 영상 복잡한 물리 개념 시뮬레이션, 인터랙티브 데모, 실제로 플레이 가능한 학습 도구 등, 단순 텍스트 응답을 넘어 실시간 시각화와 상호 작용이 가능해졌다는 점에 놀라움 표출. "수학, 물리, 작문 등 다양한 영역에서 학습이 훨씬 쉽고 주도적으로 변함" 평가. Reddit·커뮤니티·실사용자 생생 체감 긍정적 피드백 "GPT-5의 가장 큰 개선점은 문맥 이해와 응답의 논리·일관성이 탁월해진 점" "복잡한 주제, 멀티태스크 등에서 GPT-4보다 현저히 향상된 창의성과 문제 해결력" 부정/비판적 견해 몇몇 유저는 "응답이 지나치게 AI스러워지고 짧아졌으며, 성격이 줄어든 느낌", "무료 유저의 프롬프트 제약 증가" 등에 아쉬움 표출. 예전 GPT-4의 장점을 더 선호하는 의견도 일부 등장. 커뮤니티에서는 이미지 생성, 필터링 등 일부 영역의 기대치 미달, 가격/구독에 대한 불만, 여전히 남아있는 검열/제한에 대한 아쉬움도 공존. 활용 팁 "명확하고 구체적인 프롬프트, 맥락부여, 예시 활용, 반복적 요청, 다양한 스타일 시도"로 GPT-5의 성능을 최대한 끌어낼 수 있음. 종합 및 트렌드 창의적 생성력: 요청만 하면 논리적, 창의적으로 '스스로 풀어내는' 능력이 매우 강조. 기술적 활용성: 실제 현업 개발, 비즈니스 문서 작성, 시뮬레이션/디자인 등 실전 유틸리티가 크게 향상. 일부 제한점: 100% 혁신이라 하기엔 여전히 아쉬운 부분(기능 기대치 대비 미달, 일부 사용자 경험 감소 등) 존재. 총평: GPT-5는 범용 생산성과 문제 해결력 측면에서 "진정한 도약"임을 인정받으나, '혁신의 정점'에 대한 사용자의 기대치는 아직 논쟁 지점임. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 퍼플렉시티를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.08.08 16:25AI 에디터

정부, 제조안전 R&D 투자 지속…산단 스마트 안전 솔루션 보급 지원

정부가 제조안전 연구개발(R&D) 투자를 지속하고 산업단지 스마트 안전 솔루션 보급 지원을 강화한다. 산업통상자원부와 고용노동부는 8일 경영자총협회, 제조업 업종별 협회·단체 관계자 등이 참석한 가운데 '기업 안전인식 제고 및 모범사례 공유 간담회'를 개최했다. 간담회는 산업현장의 중대재해 근절을 주제로 개최된 지난달 29일 국무회의 후속조치 가운데 하나로 마련됐다. 이날 간담회에서는 산업안전보건연구원에서 재해율이 높을수록 기업생산성이 낮아져, 안전에 대한 투자가 결국 기업의 이익으로 돌아간다는 연구결과를 설명했다. 업계는 인공지능(AI)을 활용한 이상징후 감지 시스템 등 산업현장 안전성을 높이는 모범사례를 공유했다. 이승렬 산업부 산업정책실장은 “발표된 모범사례가 산업계에서 적극 홍보·확산할 수 있도록 해 기업의 인식을 바꾸는 계기가 되도록 노력하겠다”면서 “제조업을 비롯한 모든 업종에서 노동자 안전이 비용이 아닌 꼭 필요한 투자로 보고 안전성을 높이는 기업 스스로의 노력을 강화해주기”를 당부했다. 이 실장은 “정부도 제조안전 R&D 투자를 지속하고, 산업단지 스마트 안전 솔루션을 보급하는 등 지원을 아끼지 않을 계획”이라고 밝혔다. 산업부는 올해 제조안전 고도화 R&D에 25억5천만원을, 산업단지 스마트안전 솔루션 설치 지원 예산을 2023년과 2024년 각각 14억1천500만원억원에서 올해 28억원으로 예산을 늘려잡았다. 김종윤 노동부 산업안전보건본부장은 “비용절감을 이유로 노동자 안전을 소홀히 해서는 결코 안 되며, 산업재해 예방은 노사 모두의 이익인 만큼 적극적인 조치를 취해달라”면서 “올해가 산업재해 사망사고 근절의 원년이 될 수 있도록 노사와 업종별 협회·단체가 함께 책임감을 갖고 적극 협력해 달라”고 당부했다. 산업부와 노동부는 업종별 협회·단체와 실무 TF를 구성해 산업현장에서의 안전투자 관련 애로 발굴·개선에 노력하는 한편, 기업과 함께 업종별 안전포럼을 개최하는 등 중대재해 예방을 위한 조치를 지속할 계획이다.

2025.08.08 15:44주문정

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