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[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

삼성·SK HBM, 올해도 잘 팔린다...양사 도합 300억Gb 달할 듯

삼성전자, SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 출하량이 올해에도 큰 폭의 성장을 이어갈 전망이다. 삼성전자의 경우 엔비디아와 브로드컴, AMD 등 고객사 수요로 출하량이 100억Gb(기가비트)를 넘길 것으로 관측된다. SK하이닉스는 최근 엔비디아향 HBM4에서 성능 논란을 겪었지만, 적정한 성능 선에서 제품을 공급하는 데 무리가 없을 것이라는 평가가 중론이다. 결과적으로 양사 모두 연초 설정했던 HBM 출하량 계획에서 큰 변동은 없을 것으로 보인다. 27일 업계에 따르면 삼성전자, SK하이닉스의 올해 HBM 출하량은 용량 기준 도합 300억Gb에 달할 전망이다. 삼성전자, HBM 출하량 100Gb 돌파 전망…HBM4 성과 두각 삼성전자는 올해 HBM 생산량을 지난해 대비 3배 이상 확대하겠다는 목표를 세우고 있다. 황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 지난 16일(현지시간) 미국에서 열린 'GTC 2026'에서 "HBM 생산을 빠르게 확대하고 있다. 올해는 지난해 대비 3배 이상 수준으로 늘릴 계획"이라고 밝힌 바 있다. 삼성전자의 지난해 총 HBM 출하량은 40억Gb 내외로 추산된다. 이를 고려하면 올해 출하량 목표치는 110억Gb 내외에 달할 전망이다. 실제로 삼성전자는 지난해 말께 올해 HBM 사업 전략을 구상하는 단계에서 이 같은 성장세를 자신한 것으로 전해진다. 당시 차세대 제품인 HBM4가 엔비디아로부터 긍정적인 피드백을 받았고, AMD와 브로드컴 등 타 고객사와의 공급 협의도 사실상 마무리 단계에 접어들어서다. 브로드컴은 구글, 오픈AI 등 빅테크의 AI 반도체를 위탁 생산하고 있다. 특히 엔비디아는 삼성전자 HBM4의 가장 큰 고객사가 될 전망이다. 삼성전자는 HBM의 코어 다이로 1c(6세대 10나노급) D램을, 컨트롤러 역할의 베이스 다이는 자사 파운드리 4나노미터(nm) 공정을 채택했다. 두 다이 모두 경쟁사 대비 공정이 고도화됐다. 이를 토대로 삼성전자는 엔비디아가 높인 HBM4 성능 기준을 가장 먼저 충족했다는 평가를 받았다. 당초 국제반도체표준화기구(JEDEC)가 정한 HBM4의 성능은 8Gbps급이었으나, 엔비디아는 이를 11.7Gbps 수준까지 요구했다. HBM3E 제품에서는 브로드컴이 가장 큰 고객사로 꼽힌다. 구글은 자체 제작한 AI 반도체 TPU(텐서처리장치)에 HBM을 탑재하고 있으며, 올해는 HBM3E 기반의 v7p 버전의 물량을 크게 확대할 것으로 알려졌다. 반대로 삼성전자의 HBM 출하량이 더 늘어날 가능성은 높지 않다는 평가다. 올해 말까지 삼성전자가 확보 가능한 1c D램의 생산능력은 월 13만장 수준이다. 이 중 대부분이 HBM에 할당된 상태로, 추가적인 생산능력 확보가 어려운 상황인 것으로 관측된다. SK하이닉스, 성능 논란 속에서도 당초 출하량 계획 변동 無 SK하이닉스의 올해 HBM 출하량은 전년(120억Gb 수준) 대비 60%가량 증가한 200억Gb 내외에 달할 전망이다. 이 중 3분의 2가량이 엔비디아에 할당된 것으로 파악된다. 상반기에는 HBM3E를 주력으로 공급하고, 하반기부터 HBM4 공급량이 확대될 예정이다. 최근 SK하이닉스는 엔비디아향 HBM4 공급에 차질이 생길 수 있다는 우려에 휩싸인 바 있다. 엔비디아가 상향 조정한 HBM4 성능을 만족시키기 어렵다는 이유에서다. SK하이닉스의 HBM4는 코어다이로 1b(5세대 10나노급) D램을, 베이스다이로 TSMC의 12나노 공정을 채택했다. 삼성전자 대비 레거시(성숙) 공정에 해당한다. 실제로 SK하이닉스의 HBM4는 AI 가속기를 결합하는 2.5D 패키징 테스트 과정에서 최고 성능 도달에 난항을 겪었다. 코어 다이 최상부층까지 전력이 제대로 도달되지 않는 문제가 가장 큰 요인으로 지목된다. 이에 SK하이닉스는 일부 회로를 수정하는 방안으로 개선 작업을 진행해 왔다. 다만 SK하이닉스가 당초 계획한 엔비디아향 HBM 공급량에 변동이 생길 가능성은 극히 적은 것으로 관측된다. 엔비디아가 HBM4의 성능을 최대 11.7Gbps까지 요구하기는 했으나, 10Gbps 등 하위 성능의 제품도 동시에 수급하기 때문이다. 최상위 제품만 도입하는 경우 최첨단 최신 AI 칩인 '베라 루빈'을 충분히 양산하지 못할 수 있어, 이 같은 전략을 짠 것으로 풀이된다. 곽노정 SK하이닉스 사장도 최근 열린 SK하이닉스 정기 주주총회 현장에서 "고객사와의 협의로 약간의 믹스 조정은 하고 있으나, 당초 계획했던 전체 HBM 출하량에서 큰 변화는 없다"고 밝힌 바 있다. 반도체 업계 관계자는 "HBM4가 상용화 시점에 접어들면서 다양한 성능, 고객사 관련 이슈들이 떠오르고 있으나, 삼성전자와 SK하이닉스 모두 당초 계획했던 HBM 출하량 변동에서 큰 조정은 없는 상황"이라며 "HBM 총 공급능력이 수요를 크게 밑도는 수준이라, 결국 양사 제품이 무난하게 잘 팔릴 것이라는 게 중론"이라고 설명했다.

2026.03.27 11:07장경윤 기자

[AI는 지금] "실험 대신 시뮬레이션"…메타, 뇌 기반 'AI 월드모델' 경쟁 본격화

메타가 인간 뇌 활동을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 데이터 처리 중심이던 AI 경쟁이 인간 인지 구조를 모사하는 '뇌 기반 기술'로 확장되면서 산업 패러다임 전환의 신호탄이 될 것이란 분석이 나온다. 메타는 27일 자사 공식 블로그를 통해 시각·청각·언어 자극에 따른 뇌 반응을 예측하는 기초 모델 '트라이브 v2(TRIBE v2, TRImodal Brain Encoder)'를 발표했다. 이 모델은 오디오·영상·텍스트를 동시에 처리하는 구조를 기반으로 자극에 따른 뇌 활동을 디지털 형태로 예측·재현하는 것이 특징이다. '트라이브 v2'는 700명 이상의 피실험자와 500시간 이상의 기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터를 학습했다. 이를 통해 약 7만 개 뇌 영역(voxel)의 반응을 정밀하게 예측할 수 있으며 학습하지 않은 자극에도 대응하는 '제로샷' 성능을 확보했다. 이 모델은 개별 뇌 측정 데이터를 넘어 인간의 공통된 반응 패턴을 모델링했다는 점에서도 주목된다. 실제 fMRI 데이터가 노이즈에 영향을 받는 것과 달리 '트라이브 v2'는 집단 평균에 가까운 '표준화된 뇌 반응'을 생성할 수 있다. 업계에선 이번 기술이 신경과학 연구 방식의 전환을 가져올 가능성에 주목하고 있다. 기존에는 실험마다 뇌 촬영이 필요했지만, 모델 기반 시뮬레이션을 통해 실험 과정을 대체할 수 있어 연구 효율성이 크게 개선될 수 있다는 분석이다. 산업적 활용 범위도 넓다. 의료 분야에서는 신경 질환 진단과 신약 개발 과정에서 활용 가능성이 제기된다. 임상 이전 단계에서 뇌 반응을 예측하는 방식으로 개발 비용과 시간을 줄일 수 있기 때문이다. AI와 로보틱스 분야에서는 인간의 감각·인지 구조를 반영한 차세대 모델 설계로 이어질 수 있다는 전망이 나온다. 콘텐츠 산업에서도 변화가 예상된다. 이용자의 감정과 몰입도를 뇌 반응 수준에서 분석할 수 있게 되면서 콘텐츠 제작과 추천 방식이 한층 정교해질 수 있다. 업계 관계자는 "이 모델은 단순한 응용 기술이 아니라 산업 전반의 의사결정 방식을 바꿀 수 있는 인프라 성격이 강하다"며 "콘텐츠, 의료, 로보틱스 모두에서 사람이 어떻게 반응하는지를 실험 없이 예측할 수 있다는 점에서 파급력이 클 것으로 보인다"고 밝혔다. 업계에선 이번 기술이 메타가 강조해온 '월드모델' 구현과도 맞닿아 있다는 분석을 내놨다. 외부 자극에 대한 인간의 인지 반응을 직접 모델링함으로써 단순 데이터 학습을 넘어 인간처럼 세상을 이해하고 예측하는 AI 구조에 한 발 더 다가섰다는 평가다. 특히 시각·청각·언어 정보를 통합해 공통 표현으로 처리한 뒤 이를 뇌 반응과 연결한 구조는 현실 세계를 내부적으로 시뮬레이션하는 월드모델의 핵심 요소를 반영한 것으로 분석됐다. 이처럼 다양한 산업으로 확장 가능한 범용 모델이라는 점에서 메타는 논문과 코드, 모델 가중치를 공개하는 오픈소스 전략을 병행했다. 신경과학 기반 AI 생태계에서 기술 확산과 표준 선점을 동시에 노린 행보로 해석된다. 메타는 "트라이브 v2는 수개월이 걸리던 신경과학 실험을 수초 단위 계산으로 전환할 수 있는 기반 모델"이라며 "뇌 반응 시뮬레이션을 통해 연구와 의료, AI 개발 전반을 가속화할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.27 11:01장유미 기자

쉴드AI, 투자 추가 유지…기업가치 127억 달러

쉴드AI가 투자를 추가 유치해 인공지능(AI) 시장에서 입지를 넓혔다. 26일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 쉴드AI는 15억 달러(약 2조 2600억원) 규모 시리즈G 투자를 유치했다. 이번 투자 라운드는 사모펀드어드벤트와 JP모건체이스투자그룹이 주도했다. 쉴드AI는 블랙스톤이 운용하는 펀드에 5억 달러(약 7500억원) 규모 우선주를 매각했다. 또 2억 5000만 달러(약 3770억원) 대출 라인도 확보했다. 확보한 자금은 비행 시뮬레이션 기업 애슐론테크놀로지 인수에 활용될 예정이다. 이번 투자로 쉴드AI 기업가치는 지난해 3월 기준 53억 달러(약 7조 900억원)에서 약 1년 만에 140% 상승한 127억 달러(약 19조 1200억원)로 책정됐다. 기업가치 급등 배경에는 자율비행 소프트웨어(SW) 하이브마인드의 미 공군 사업 채택이 작용했다는 분석도 나오고 있다. 하이브마인드는 지난 2월 미 공군 협동전투기 드론 시제품 프로그램 공급자로 선정됐다. 이 과정에서 쉴드AI 솔루션은 경쟁사 안두릴 전투기 '퓨리'와 운용되는 구조로 채택됐다. 테크크런치는 "미 공군이 차세대 전투 드론 기술을 단일 업체에 의존하지 않으려는 전략을 택했다"며 "쉴드AI와 앤듀릴 간 경쟁과 협력이 동시에 진행되는 구조"라고 분석했다.

2026.03.27 10:46김미정 기자

[기고] AI 전략 핵심 과제로 떠오른 '백업'

오는 31일은 세계 백업의 날이다. 이날은 전통적으로 IT 리더들이 데이터 보호 전략을 점검하도록 환기하는 계기였다. 2026년 현재 상황은 근본적으로 달라지고 있다. 백업은 단순한 데이터 보관이 아니라 '에이전틱 엔터프라이즈' 핵심 기반을 지키는 문제다. 완전히 자동화된 AI 랜섬웨어가 전례 없는 속도와 규모로 24시간 내내 시스템을 탐색하는 시대에 살고 있다. 크라우드스트라이크의 2026 글로벌 위협 보고서에 따르면, 2025년 AI 기반 공격은 전년 대비 89% 증가했으며, 공격자가 최초 침입 이후 내부 시스템으로 확산되는 데 걸리는 평균 시간은 단 29분으로 줄었다. 이는 2024년 대비 65% 빨라진 수치다. 거대언어모델(LLM)을 활용해 침입을 자동화하고 확장하는 이른바 '바이브 해킹'은 새로운 디지털 격차를 만들어내고 있다. 한쪽에는 AI 기반 위협에 맞춰 시스템을 고도화한 조직이 있는 반면, 다른 한쪽에는 여전히 백업을 전략적 자산이 아닌 단순한 보험 수준으로 인식하는 조직이 있다. 이제 글로벌 기업은 단순한 데이터 보호를 넘어, 다층적인 사이버 복원력을 갖춰야 한다. 기존 예방 중심 보안에 더해 공격이 발생하더라도 수일이 아닌 수분 또는 수시간 내에 복구할 수 있는 역량이 필요하다. AI 에이전트가 실시간 고객 경험을 주도하는 환경에서 다운타임은 더 이상 단순한 불편이 아니라 이사회 차원의 위기이자 브랜드 존속에 직결되는 문제다. 수십 년 동안 인프라 조직은 원칙을 하나를 유지해 왔다. 백업 데이터와 운영 데이터를 동일한 하드웨어에 두지 않는 것이다. 이는 물리적 보안과 성능을 모두 고려한 선택으로, 과거에는 백업 작업이 고성능 애플리케이션의 리소스를 잠식하는 경우가 많았기 때문이다. 현재 고성능 플래시 스토리지의 처리 성능은 이러한 제약을 사실상 해소했다. 동시에 물리적 분리가 곧 보안을 의미하던 시대도 지나갔다. 네트워크에 연결되고 관리자에 의해 운영되는 에어갭(air-gap) 시스템은 벤더와 관계없이 실질적인 격리 환경이라고 보기 어렵다. 기술적으로는 백업과 운영 데이터를 동일한 플랫폼에서 운용하는 것이 가능해졌지만, 복구 속도가 가장 중요한 리스크 지표가 된 지금, 기존 IT 아키텍처의 기준은 '논리적 분리'로 재정의되고 있다. 공격 후 진정한 복원력을 확보하기 위해서는 SIRE(Secure Isolated Recovery Environment)가 필요하다. 이는 공격자의 접근으로부터 보호되고, 기존 인프라와 논리적으로 분리된 데이터 환경이다. 포렌식 분석과 데이터 정화, 핵심 서비스 고속 복구를 돕는다. 따라서 이제는 질문이 달라져야 한다. "운영 데이터와 백업 데이터가 같은 시스템에 있는가?"가 아니라 "백업 환경이 물리적으로 격리되어 있고, 시스템 침해 상황에서도 쓰기 방지가 보장되는가?"가 더 중요한 기준이다. 많은 조직이 3월 31일을 계기로 데이터 보호 체계를 점검하지만, 이제는 특정한 하루가 아닌 연중 지속적인 관리가 필요하다. 특히 랜섬웨어 대응 관점에서 복구 서비스수준협약(SLA)은 새로운 기준으로 자리 잡고 있다. 많은 규제 산업에서 핵심 서비스 복구 시간은 더 이상 목표가 아니라 기본 요건이 됐다. 현대 기업에게 구식 백업 전략은 단순한 기술적 한계를 넘어 중대한 컴플라이언스 리스크다. 보험사나 수사기관의 포렌식 조사로 주요 스토리지가 봉쇄되는 상황에서도 즉시 운영 가능한 대체 환경을 확보하는 전략이 필요하다. 2026 세계 백업의 날은 여전히 중요한 메시지를 던진다. 그러나 AI가 무기화된 시대에 '설정해 두고 잊어버리는' 방식은 더 이상 유효하지 않다. 진정한 안정성은 통합 생태계에서 나온다. 보안이 강화된 데이터 플랫폼, 연계된 위협 탐지, 능동적인 대응 전략이 유기적으로 작동할 때 비로소 가능하다. 데이터는 이제 가장 중요한 자산이자 동시에 가장 취약한 자산이기 때문이다.

2026.03.27 10:39전인호 에버퓨어코리아 지사장 컬럼니스트

오픈AI, 챗GPT 광고 두 달 만에 1억 달러 돌파…새 수익모델 만드나

오픈AI가 무료 사용자들에게 적용한 광고 모델이 초기 흥행에 성공하며 새로운 수익원 확보 기대감이 높아지고 있다. 26일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 미국 파일럿 프로그램 시작 두 달도 채 되지 않아 광고 사업 연환산 매출(ARR) 1억 달러를 돌파했다고 밝혔다. 현재 오픈AI는 600개 이상 광고주와 협력 중이다. 광고 도입 이후 개인정보 보호와 관련된 신뢰 지표에서도 유의미한 변화는 나타나지 않은 것으로 전해졌다. 회사는 미국 성과를 기반으로 캐나다, 호주, 뉴질랜드 등으로 테스트 확대를 검토하고 있다. 오픈AI는 지난 1월 미국 내 무료 사용자와 '챗GPT 고' 구독자를 대상으로 광고 테스트를 시작했다. 기존 구독 중심 수익 구조에서 벗어나 광고를 새로운 매출원으로 확보하기 위한 전략이다. 당시 업계에서는 생성형 AI 서비스에 광고를 도입하는 데 대한 우려가 적지 않았다. AI 답변 과정에 광고가 개입될 경우 정보의 중립성과 신뢰성이 훼손될 수 있다는 지적이 제기됐다. 특히 검색처럼 활용되는 챗GPT 특성상 광고와 정보의 경계가 모호해질 수 있다는 점이 핵심 논란이었다. 경쟁사인 앤트로픽은 이를 정면으로 비판했다. 첫 슈퍼볼 광고 캠페인에서 "AI는 사용자를 설득하거나 영향을 미치는 도구가 아니라 신뢰할 수 있는 조력자여야 한다"는 메시지를 내세웠다. 광고 기반 수익 모델이 AI 응답을 왜곡할 수 있다는 점을 우회적으로 지적한 것이다. 이에 대해 오픈AI는 광고 운영이 매우 제한적으로 이뤄지고 있다는 점을 강조했다. 미국 내 무료 및 '고(Go)' 사용자 가운데 약 85%가 광고 노출 대상이지만 실제 일일 기준 광고를 접하는 비율은 20% 미만이다. 사용자 경험을 우선 고려한 설계라는 설명이다. 광고는 챗GPT 응답 하단에 별도 표시되며 답변 내용에는 영향을 주지 않도록 설계됐다. 광고임을 명확히 구분하고 18세 미만 사용자에게는 노출되지 않는다. 정치, 건강, 정신 건강 등 민감한 주제 주변에도 광고를 배치하지 않는다. 다만 일부 광고주 사이에서는 보수적인 운영 방식에 대한 불만도 나온다. 광고 확장 속도가 기대보다 느리다는 지적이다. 일부 기업은 캠페인 확대 지연에 아쉬움을 나타낸 것으로 알려졌다. 오픈AI는 "현재는 초기 테스트 단계로 광고를 본격 확대하기보다 사용자 경험을 충분히 검증하는 데 집중하고 있다"며 "사용자와 광고주 모두에서 긍정적인 초기 신호가 확인되고 있다"고 밝혔다.

2026.03.27 10:37남혁우 기자

"브랜딩도 AI로 효율화"…챗GPT 대신 '애피어' 써야하는 이유

개인정보 보호 강화와 매체 환경 변화로 퍼포먼스 마케팅의 효율이 예전 같지 않다는 평가가 나오면서, 디지털 광고 시장에서 '브랜딩'이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 단순히 광고비를 더 집행하는 방식만으로는 성과를 내기 어려워진 만큼, 소비자가 브랜드를 인지하고 자발적으로 찾게 만드는 구조를 구축해야 장기적인 투자 대비 성과(ROI)도 높일 수 있다는 판단에서다. 애피어코리아는 이 같은 변화에 맞춰 에이전틱 AI를 기반으로 브랜딩 캠페인의 제작·집행·최적화 전 과정을 효율화하겠다는 전략을 내세우고 있다. 성과형 광고 솔루션을 기반으로 쌓아온 역량 위에 브랜딩 기능을 더해, 퍼포먼스와 브랜드 인지도를 함께 끌어올리겠다는 구상이다. 이보혁 애피어코리아 애드 클라우드 솔루션 세일즈 총괄은 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 “챗GPT 등장 이후 생성형 AI가 수면 위로 드러나면서 마케터들도 실제 업무에서 AI가 어떻게 쓰이는지 체감하게 됐다”며 “이제는 소재 제작과 보고, 캠페인 기획과 최적화까지 전반적으로 훨씬 빠르고 간편해졌다”고 말했다. 애피어는 ▲광고(Advertising Cloud) ▲개인화(Personalization Cloud) ▲데이터(Data Cloud) 등 3개 축의 포트폴리오를 운영하고 있다. 각 퍼널 단계에서 마케터의 핵심성과지표(KPI) 달성을 지원하는 이른바 '풀퍼널' 솔루션 구조다. 특히 회사는 최근 브랜딩 영역을 강조하고 있다. 이 총괄은 “성과형 광고는 기본적으로 계속 중요하지만, 브랜드 인지도가 함께 받쳐줘야 광고 효율도 더 극대화될 수 있다”며 “브랜딩은 별개의 영역이 아니라 성과를 더 끌어올리는 기반”이라고 설명했다. AI+전문가 결합…크리에이티브 완성도·ROI 동시 개선 애피어는 브랜딩 캠페인의 핵심 요소로 타깃팅·소재·인벤토리 세 가지를 꼽는다. 어떤 이용자에게 광고를 보여줄지, 어떤 형식의 크리에이티브를 내보낼지, 어느 매체와 지면에 노출할지를 유기적으로 설계해야 성과가 난다는 판단이다. 타깃팅은 산업군별 캠페인 운영 경험과 시장 인사이트를 바탕으로 진행한다. 소재 제작에서는 자체 생성 AI 모델과 에이전트를 활용해 영상이나 인터랙티브 광고를 기획·생성하고, 인벤토리 운영 단계에서는 광고주의 예산과 목표에 맞춰 연동된 매체 중 가장 효율적인 노출 조합을 제안하는 방식이다. 애피어가 내세우는 차별점은 AI만으로 결과물을 끝내지 않는다는 데 있다. 애드 클라우드 내 '디렉터 에이전트'가 크리에이티브 제작을 지원하되, 최종 단계에서는 내부 숙련 인력이 파인튜닝을 맡아 완성도를 높인다. 범용 생성형 AI만으로 제작한 영상은 아직 이질감이 남을 수 있는 만큼, 브랜드 가이드라인과 산업 특성을 이해한 전문가의 손질이 필요하다는 설명이다. 회사 측은 이 구조가 비용 효율 측면에서도 강점이 있다고 보고 있다. 기존에는 고품질 브랜딩 영상 제작에 많은 시간과 비용이 따로 투입됐지만, 애피어는 캠페인 운영 안에서 크리에이티브 제작 부담을 낮추는 방식으로 광고주가 절감한 자원을 실제 광고 집행과 노출 확대에 더 집중할 수 있도록 돕겠다는 구상이다. 제작비 부담이 브랜딩의 가장 큰 진입 장벽이었던 만큼, 이를 낮춰 결과적으로 전체 ROI를 높이겠다는 것이다. 광고 운영 자동화도 주요 포인트다. 애피어는 광고 성과를 분석해 증분 효과를 판단하는 'ROI 에이전트', 영상 및 크리에이티브 방향을 지원하는 '디렉터 에이전트', 인터랙티브 광고 제작을 돕는 '코딩 에이전트' 등을 운영하고 있다. 룰렛형 광고나 플레이어블 광고처럼 구현 난도가 높은 포맷도 기존 영상이나 시안, 녹화본 등을 바탕으로 보다 손쉽게 전환할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이 과정에서 AI는 24시간 작동하며 광고 성과를 분석하고, 반응이 좋은 소재나 타깃에 노출과 예산을 더 배분하는 방식으로 실시간 최적화를 수행한다. 특정 연령대나 세그먼트에서 성과가 좋은 광고 유형을 빠르게 파악해 확대하고, 성과가 낮은 소재는 변형하거나 교체하는 대응도 보다 민첩하게 할 수 있다는 것이다. 주력 분야 게임·커머스...금융·뷰티 등으로도 확대 이 총괄은 커머스와 게임은 애피어의 기존 주력 분야라고 강조했다. 커머스 시장에서는 신규 고객 유입보다 휴면 고객 재활성화, 재구매 유도, 충성 고객 전환이 더 중요해진 만큼 상품 추천 알고리즘과 리타깃팅 역량이 핵심이 된다는 게 회사 측 판단이다. 게임 분야에서도 신규 이용자 확보와 복귀 유저 전환, 결제 확대 등 성과형 마케팅 경험을 축적해 왔다. 국내 퍼포먼스 사례도 있다. 애피어에 따르면 넥슨의 '던전앤파이터 모바일' 출시 캠페인에서는 출시 1주 차에서 4주 차까지 레벨 완료율이 6.9% 상승했고, 인앱 결제 건수는 1.4배 증가했다. '카트라이더 러쉬플러스'는 출시 후 45일 시점에 다운로드 감소 추세가 나타났지만, 리인게이지먼트 솔루션 도입 뒤 리타깃팅 유저 전환율(CVR)이 55% 증가하고 인앱 결제 건수는 16% 늘었다. 지마켓 사례에서는 거래액(GMV) 확대와 안정적인 광고수익률(ROAS) 달성을 목표로 리타깃팅 솔루션을 적용한 결과, 고가치 고객 중심 전략으로 목표 ROAS를 안정적으로 달성했다고 회사는 설명했다. 생성형 AI를 활용한 광고 문구는 기존 고정 타이틀 대비 클릭률(CTR)을 25% 이상 끌어올리는 데 기여했다. 브랜딩 관련 글로벌 사례도 제시했다. 한 글로벌 패션 브랜드는 오프라인 중심 전략에서 온라인 전환을 추진하는 과정에서 정교한 타깃팅을 통해 ROAS 100% 이상을 달성했고, 한 럭셔리 호텔 브랜드는 브랜드 인지도 제고와 함께 실제 예약률을 113% 높였다. 이 총괄은 "브랜딩 수요가 큰 업종으로 금융, 항공, 뷰티를 꼽을 수 있다"며 "금융과 항공은 신뢰도와 브랜드 세이프티가 중요해 고품질 크리에이티브와 정교한 노출 설계가 필요하고, 뷰티는 제품 수가 많고 트렌드 변화가 빨라 다품종·다포맷 소재를 빠르게 생산해야 하는 수요가 크기 때문"이라고 말했다. 금융권 브랜딩 캠페인의 경우에도 단순 관심사 타깃팅이 아니라 실시간 맥락 기반 접근을 강조했다. 예를 들어 금융 앱이나 관련 콘텐츠를 실제로 이용하는 시점의 인벤토리를 중심으로 카테고리 기반 타깃팅을 설계해, 해당 이용자에게 금융사나 자산운용사의 브랜드 메시지를 노출하는 방식이다. 단순 다운로드 유도보다는 브랜드 자체의 긍정적 인지 형성에 초점을 맞춘 전략이다. 왜 챗GPT 대신 애피어인가…기업 맥락 학습한 에이전트가 차별점 애피어는 범용 대형언어모델(LLM)과의 차이도 분명히 했다. 최근 기업들이 챗GPT 등 범용 AI를 적극 도입하고 있지만, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데는 한계가 있다는 것이다. 범용 LLM은 일반적인 생성 작업에는 유용하지만, 기업의 퍼스트파티 데이터와 브랜드 가이드라인, 고객 맥락, 내부 워크플로우까지 충분히 이해한 상태에서 의사결정을 내리기는 어렵다는 설명이다. 애피어는 이 지점에서 자사 솔루션의 의미가 있다고 본다. 단순히 AI 모델을 쓰는 데 그치는 것이 아니라, 퍼블릭 LLM의 성능을 활용하되 기업 고유의 맥락과 데이터를 결합해 실제 업무에 맞게 작동하는 에이전트로 최적화하는 것이 핵심이라는 것이다. 회사 측은 이를 '퍼블릭과 프라이빗의 가교'라고 표현했다. 이 총괄은 “많은 기업이 범용 LLM을 도입하고 있지만 기업마다 목적과 메시지, 운영 방식이 다르기 때문에 그대로 적용하는 데는 한계가 있다”며 “중요한 것은 기업에 맞는 형태로 AI를 작동시키는 것”이라고 말했다. 애피어는 AI 에이전트 구축 과정을 신입사원 온보딩에 비유했다. 신입사원이 입사 후 회사 시스템과 정산 방식, 업무 기준을 익히듯, AI 에이전트도 기업의 데이터와 맥락, 목적을 학습하는 과정이 필요하다는 의미다. 한 번 세팅해 끝나는 것이 아니라 지속적으로 최적화되면서 점점 더 해당 기업에 맞는 결과물을 내놓게 된다는 설명이다. 이 총괄은 "현재 디지털 환경은 구글과 메타 등 다양한 채널로 분산돼 있어 고객 여정을 통합적으로 이해하기가 점점 더 어려워지고 있다"며 "애피어의 UCP(Universal Commerce Protocol)는 이러한 파편화된 환경에서도 고객의 행동을 연결해 이해할 수 있도록 돕고, 이를 기반으로 보다 정교한 마케팅과 의사결정을 가능하게 한다"고 강조했다. 이 과정에서 중요한 것은 오랜 기간 축적해 온 브랜드·캠페인 운영 노하우와 시장 이해도를 바탕으로 각 기업에 맞는 모델과 운영 방식을 설계하는 일이라는 점도 언급됐다. 이 총괄은 "아시아태평양 시장에서 시작해 글로벌로 확장해 온 만큼 국가별 문화와 규제, 현지 감성에 대한 이해를 바탕으로 해외 캠페인까지 지원할 수 있다"고 자신했다. 예를 들어 한국 기업이 해외 시장을 겨냥한 광고를 집행하려 할 때, 단순 번역이 아니라 현지에서 어떤 소재와 메시지가 통하는지, 어떤 규제를 고려해야 하는지까지 함께 컨설팅할 수 있다는 것이다. 한국 지사에는 세일즈와 고객 커뮤니케이션을 담당하는 인력이 있고, 각 지역 지사에도 현지 인력이 배치돼 있어 로컬라이징 대응도 가능하다고 했다. 기업용 AI에서 특히 중요한 요소로는 '신뢰도'를 제시했다. 최근 애피어는 AI의 환각 현상을 줄이고, 스스로 확신이 낮은 상황에서는 인간의 개입이 필요하다는 신호를 줄 수 있도록 기술을 고도화하고 있다고 설명했다. 개인용 AI는 일부 오류가 큰 문제가 아닐 수 있지만, 기업 환경에서는 잘못된 판단이 비용 손실로 이어질 수 있는 만큼 정확성과 한계 인식이 모두 중요하다는 판단이다. 이 총괄은 AI 시대 마케터들의 역할에 대한 조언도 잊지 않았다. 그는 “마케터들이 AI 때문에 내 자리가 대체되는 것 아니냐는 우려를 많이 하지만, 결국 중요한 것은 AI를 잘 쓰는 마케터가 되는 것”이라며 “시장에는 AI 솔루션이 너무 많기 때문에 각 회사에 맞는 솔루션을 발굴하고 활용하는 능력 자체가 경쟁력이 될 것”이라고 말했다. 마지막으로 “AI가 사람을 완전히 대체한다기보다, AI를 잘 다루는 사람과 그렇지 않은 사람의 격차가 더 커질 가능성이 있다”고 덧붙였다.

2026.03.27 10:05안희정 기자

산일전기, 2대주주 지분 9.98% 블록딜 완료…"유동성 확보 목적"

변압기 제조업체 산일전기는 회사 2대주주 강은숙씨가 산일전기 지분 9.98%를 유럽계 국부펀드를 포함한 글로벌 투자기관에 매각했다고 27일 밝혔다. 강은숙씨는 본인이 보유한 지분 19.06% 가운데 9.98%를 시간외대량매매(블록딜) 방식으로 매각했다. 주당 매각가는 14만 7000원으로 총거래 규모는 4490억원이다. 지분 매각으로 강씨 지분율은 19.06%에서 9.09%로 9.97%포인트 낮아졌다. 산일전기 최대주주는 지분 35.82%를 보유한 박동석 대표다. 박동석 대표 지분율은 변동이 없다. 그외 특수관계인을 포함한 최대주주 지분율은 55.04%에서 45.07%로 낮아졌다. 강씨의 이번 산일전기 주식 매각 사유는 보유주식 매각을 통한 자금 확보다. 산일전기 관계자는 "당사는 주식 거래량이 상대적으로 적어, 이번 거래가 회사의 유동주식수 증대에 긍정적 영향을 미치고, 사업적으로는 인공지능(AI) 데이터센터 등 성장 산업 확장을 통한 매출 성장으로 주주가치를 높일 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.03.27 09:32장경윤 기자

"챗봇 쓰면 지출 4.7배↑"…메이시스 데이터 공개

미국 최대 백화점 체인 메이시스가 인공지능(AI) 기반 쇼핑 어시스턴트를 도입하며 온라인 매출 반등에 나섰다. 해당 서비스를 이용한 고객의 지출이 비이용 고객 대비 4배 이상 늘어난 것으로 나타나면서다. 26일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 메이시스가 AI 챗봇 '애스크 메이시스(Ask Macy's)'를 도입해 웹사이트 방문자의 약 절반을 대상으로 수주간 시험 운영한 결과, 이용 고객의 지출이 비이용 고객보다 약 4.75배 높은 것으로 집계됐다. 이 서비스는 구글의 생성형 AI 플랫폼 '제미나이'를 기반으로 한다. 유통업체들이 잇따라 AI 쇼핑 기능 도입에 나서는 것은 고객 이탈 우려 때문이다. 소비자들이 자사 플랫폼 대신 오픈AI의 챗GPT 등 외부 AI 서비스를 통해 상품을 탐색할 가능성이 커지고 있어서다. 맥스 마그니 메이시스 최고고객·디지털책임자(CCDO)는 “모든 유통업체가 해법을 찾기 위해 단계적으로 접근하고 있다”며 “아직 누구도 정답을 찾지 못한 초기 시장”이라고 말했다. AI 쇼핑 도입은 이미 업계 전반으로 확산되는 추세다. PwC에 따르면 매출 기준 미국 상위 20개 유통업체 가운데 약 40%가 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 도입했다. 일부 기업이 2024년 관련 서비스를 선보였지만, 본격적인 확산은 2025년 중반 이후 이뤄졌다. 다만 기술 수준에는 편차가 크다. 알리 퍼먼 PwC 소비자시장 부문 책임자는 “효과적인 AI는 단순한 챗봇이 아니라 상품 구성과 고객 취향을 이해하는 개인 쇼핑 에이전트에 가깝다”고 설명했다. 아직 매출 및 수익성에 대한 데이터는 제한적이지만, 전반적인 효과는 긍정적인 방향으로 나타나고 있다는 평가다. 메이시스의 'Ask Macy's'는 현재 앱을 포함한 전 디지털 플랫폼에서 운영 중이다. 특히 정장에 어울리는 신발과 벨트를 추천하는 '코디 완성' 기능과 가상 피팅 기능에 대한 반응이 높은 것으로 나타났다. 가상 피팅은 고객이 상품 착용 모습을 미리 확인할 수 있도록 지원한다. 오프라인 매장에서도 해당 기능 활용이 확대되고 있다. 매장에서 직접 착용해볼 시간이 부족한 고객을 대상으로 직원들이 가상 피팅 기능을 활용하고 있다는 설명이다. 회사 측은 AI 챗봇 이용 고객의 높은 지출이 구매 의도와도 관련이 있을 수 있다고 보고 있다. 행사나 모임을 앞두고 빠르게 상품을 찾는 고객이 AI 기능을 적극 활용할 가능성이 높다는 분석이다. 메이시스는 이러한 고객 데이터를 기반으로 기술 고도화를 지속하고 있다는 입장이다. 챗봇 성능 개선 과정에는 수천 명의 직원이 참여했다. 드레스 추천 시 주요 브랜드가 노출되지 않는 문제를 개선하기 위해 알고리즘을 수정했고, 지역별 날씨 차이를 반영해 상품 추천을 달리하는 기능도 보완했다. 초기에는 챗봇의 응답 방식이 다소 기계적이라는 지적도 있었다. 아동용 티셔츠를 추천할 때 단순 목록만 제시하는 방식이었다. 현재는 “밝은 색과 차분한 색 중 어떤 것을 선호하느냐”는 식의 대화형 표현으로 개선됐다. 마그니는 “AI는 지속적으로 학습하며 진화하고 있다”고 말했다.

2026.03.27 09:12김민아 기자

그렙, 5대 1 경쟁 뚫고 중기부 '점프업 프로그램' 선정

AI 기반 온라인 테스팅 기업 그렙(대표 임성수)이 중소벤처기업부 주관 '점프업 프로그램' 2기 기업으로 최종 선정됐다고 27일 밝혔다. 이 프로그램은 업력 7년 이상의 중소기업이 신사업과 해외 시장 진출을 통해 중견 기업으로 도약하도록 돕는 지원 제도다. 이번 모집에는 총 531개사가 신청해 5.31대 1의 경쟁률을 기록했으며, 그렙은 약 2개월 간의 평가를 거쳐 선정된 100개사에 포함됐다. 선정 기업들의 2024년 기준 평균 매출액은 466억원으로, 일반 제조 중소기업 대비 높은 수익성을 기록했다. 그렙은 이번 선정을 발판으로 'AI 테스팅 에이전트' 사업화에 나선다. 'AI 테스팅 에이전트'는 시험 출제부터 감독·채점·인증까지 시험 운영 전 과정을 AI가 처리하는 플랫폼으로, 인력 의존도가 높은 해당 시장의 비효율을 자동화로 해소하는 것이 핵심이다. 향후 3년간 최대 7억 5천만 원의 바우처 지원과 전담 관리자 자문을 바탕으로 시험 평가 플랫폼을 고도화하고, 전 세계 14개국 글로벌비즈니스센터를 거점으로 북미·APAC 시장 진출에 속도를 낼 계획이다. 임성수 그렙 대표는 "그렙은 국내 기업 고객 기반과 개발자 역량평가·온라인 시험감독 분야에서 쌓아온 기술력을 바탕으로 교육·자격인증·공공·글로벌 시험 운영기관 등으로 적용 영역을 확대하고, 국내 운영 경험을 기반으로 북미 및 APAC 시장까지 사업을 키워 나갈 것"이라고 말했다.

2026.03.27 08:41백봉삼 기자

데이비드 삭스 美 AI·가상자산 특사 임기 종료…비트코인 3%대 하락

미국 정부서 인공지능(AI)·가상자산 담당 특사였던 데이비드 특사가 임기를 마쳤으며 대통령 과학기술자문위원회에 합류한다. 26일(현지시간) 블룸버그 등에 따르면 삭스는 특별 정부 직원으로 130일 임기를 마쳤으며 과학기술자문위원회 공동 의장으로 일할 예정이라고 말했다. 그는 "앞으로 AI뿐만 아니라 더 넓은 범위의 기술에 대해 권고안을 제시할 수 있게 됐다"고 말했다. 과학기술자문위원회는 외부 산업 및 학계 전문가들로 구성된 연방 자문위원회로, 기술·과학 연구 및 혁신 정책에 대한 근거 기반의 권고안을 대통령에게 제공한다. 데이비드 삭스는 실리콘 밸리서 오랫동안 기업가·운영자·스타트업 투자자로 활동해 왔으며, 현재는 2017년 공동 설립한 크래프트 벤처스 파트너이다. 지난 3월 백악관 내부 문건에 따르면 삭스는 2억 달러 이상의 디지털 자산 관련 투자를 매각했다. 한편, 도널드 트럼프 미국 대통령이 이란 공격을 10일 간 유예하겠다는 방침을 밝히면서 투자자 사이선 미국과 이란 간 협상에 대한 의구심이 커지고 있는 상태다. 비트코인 가격은 전 거래일 대비 3%대 하락한 6만 8000달러 선에서 거래되고 있다.

2026.03.27 07:55손희연 기자

벤처기업협회, AI 벤처 성장 해법 모색 나서…포럼 개최

벤처기업협회는 26일 국회의원회관 제1간담회의실에서 AI 시대 벤처기업 활성화 및 성장 기반 구축 방안을 논의하기 위한 '제2회 벤처·스타트업 성장 포럼'을 개최했다. 이번 포럼은 중소벤처기업부와 함께 더불어민주당 김동아 의원실과 벤처기업협회·코리아스타트업포럼이 AI 산업의 경쟁 구도가 기술 개발 중심에서 상용화와 시장 선점 중심으로 빠르게 전환되는 가운데, 벤처·스타트업이 현장에서 겪는 애로를 점검하고 이를 입법·제도 개선 과제로 연결하기 위해 마련됐다. 특히 지난 1회 포럼에서 논의된 정책 방향을 바탕으로, 이번 2회 포럼에서는 AI 분야 벤처·스타트업의 상용화 과정에서 나타나는 구조적 제약과 성장 단계별 지원 과제를 보다 구체적으로 논의했다. 이날 포럼에서는 AI 벤처·스타트업이 실제 사업화 과정에서 직면하는 데이터 활용, 인프라 접근, 인재 확보, 초기 시장 창출 등의 문제를 중심으로 현장 진단과 정책 대응 방향이 제시됐다. 발제에는 ▲AI 시대 벤처·스타트업의 기회와 혁신 과제(벤처기업협회) ▲AI 벤처·스타트업의 현장 애로(코리아스타트업포럼) ▲AI 스타트업의 인재 확보 현황과 정책 과제(증소벤처기업연구원)를 발표했다. 이어진 토론에는 ㈜고피자 임재원 대표이사, 본에이아이(Bone AI) 방글아 이사, 건국대학교 윤동열 교수가 참여해 산업 현장에서 체감하는 애로와 정책 개선 필요사항을 공유했다. 이번 포럼을 주최한 김동아 의원은 “AI 시대의 경쟁력은 단순한 기술 개발을 넘어 실제 산업 현장에서의 상용화와 시장 선점에서 결정되며, 그 중심에 벤처·스타트업이 있다”며 “대한민국이 AI 상용화 강국으로 도약할 수 있도록 벤처 중심의 혁신 생태계를 조성하는 데 모든 입법적 역량을 집중하겠다”고 강조했다. 장진철 소프트웨어정책연구소 실장은 “글로벌 AI 스타트업은 기술력과 인재를 기반으로 투자 유치와 생태계 확장을 동시에 이뤄내고 있다”며 “우리나라도 해외 협력 확대, 자본 유치 활성화, 인재 양성, GPU 등 연구 인프라 확충을 통해 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높일 필요가 있다”고 설명했다. 권준화 중소벤처기업연구원 연구위원은 “AI 산업 경쟁이 기술 중심에서 인재 중심으로 이동하면서, 스타트업은 인재 확보 측면에서 구조적 한계에 직면하고 있다”며 “응용·운영형 인재 부족, GPU 등 인프라 제약, 보상체계 한계가 복합적으로 작용하는 만큼 인재·인프라·제도를 아우르는 종합적인 정책 대응이 필요하다”고 밝혔다. 토론자들은 현장 발언을 통해 “AI를 활용한 제조·서비스 현장에서는 데이터 확보, 인프라 비용 부담, 규제 대응 등으로 기술의 실제 사업화 과정에서 적지 않은 어려움이 발생하고 있다”며 “업계 전반의 성장 기반을 강화하기 위해서는 AI 인재 양성, 현장 중심의 제도 개선, 초기 시장 형성을 위한 공공 수요 확대가 함께 추진돼야 한다”고 제언했다.

2026.03.27 01:35김기찬 기자

마음AI-국립공주대, 국내 대학 첫 피지컬AI 데이터팩토리 구축

국립공주대학교(총장 임경호)와 마음AI(대표 유태준)가 손잡고 국내 대학 최초로 피지컬AI(Physical AI) 데이터팩토리(Data Factory)를 캠퍼스에 구축한다. 대학 공간을 실제 AI가 경험하고 학습하는 'Living AI Infrastructure'로 전환하는 새로운 모델을 만들어간다. 두 기관은 이와 관련한 MOU를 26일 맺었다. 마음AI는 "이번 구축은 AI를 단순히 교육과 연구 대상으로 활용하는 수준을 넘어 현장에서 생성하는 실제 데이터를 기반으로 AI가 스스로 성능을 고도화하는 구조를 대학에 구현한 첫 사례라는 점에서 의미가 크다"고 강조했다. ■ 캠퍼스 전체가 AI 학습 공간 캠퍼스에 도입된 로봇과 온디바이스 AI 시스템은 안내, 순찰, 시설 지원 등 실제 운영 과업을 수행하며 실시간 데이터를 생성한다. 이 과정에서 축적되는 Vision·Language·Action 데이터는 자동으로 수집·정제되어 학습 데이터로 전환되고 이는 다시 AI 모델 개선에 활용되는 선순환 구조를 형성한다. 이러한 데이터 기반 운영 구조는 AI 성능 향상과 캠퍼스 서비스 품질 개선을 동시에 가능하게 한다. ■ 테스트베드를 넘어 '살아있는 AI 인프라'로 이번 데이터팩토리는 단순한 실증 환경을 넘어 AI가 지속적으로 데이터를 생성하고 스스로 성능을 개선하는 'Living AI Infrastructure' 개념이 적용된 것이 특징이다. 이는 글로벌 AI·로보틱스 산업에서 핵심 흐름으로 부상하고 있는 Physical AI, Data-Centric AI, World Model 기반 기술을 실제 대학 공간에 구현한 사례로 평가된다. ■ 교육·연구 방식 변화 Physical AI 데이터팩토리 구축을 통해 학생들은 AI 이론 학습을 넘어 실제 현장에서 생성된 데이터를 분석하고 모델을 개선해 다시 현장에 적용하는 전 주기 과정을 경험하게 된다. 이를 통해 Physical AI 실무형 인재 양성, 데이터 중심 로보틱스 연구 고도화, 산업 현장과 동일한 실습 환경 기반 교육이 가능해지며, 대학 교육과 연구 패러다임 전환의 계기가 될 것으로 두 기관은 기대했다. ■ 마음AI Physical AI 기술 적용 특히 이번 구축에는 마음AI의 MAAL(LLM), SUDA(음성), WoRV(공간인지·자율행동) 기반 Physical AI 기술과 온디바이스 AI, 로봇 운영 및 데이터 환류 체계가 적용됐다. 국립공주대학교 SW중심대학사업단 임재현 단장은 “이번 데이터팩토리 구축은 대학의 교육과 연구 방식을 혁신하는 새로운 AI 인프라로 학생들이 실제 환경에서 AI를 설계·개선·적용하는 경험 중심 교육 모델을 구현했다”고 밝혔다. 마음AI 손병희 연구소장은 “국립공주대학교 캠퍼스는 이제 AI가 스스로 데이터를 생성하고 학습하는 'AI 학습 공간'으로 진화했다”고 말했다. ■ 국내 대학 1호 Physical AI 데이터팩토리 모델 국립공주대학교의 이번 사례는 향후 대학 및 공공기관으로 확산 가능한 Physical AI 데이터팩토리 표준 모델로 주목받고 있으며, Physical AI 기반 교육·연구 생태계 구축의 선도 사례로 평가받고 있다. 한편 국립공주대학교 SW중심대학사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 'SW중심대학사업' 지원을 받아 수행됐다.

2026.03.26 21:28방은주 기자

구글 미트·팀즈·줌 다 제쳤다…언어 전문가 96%, '딥엘 보이스' 선택

딥엘의 인공지능(AI) 음성 번역 솔루션이 번역 품질과 자막 안정성 두 영역에서 구글 미트·마이크로소프트(MS) 팀즈·줌의 내장 번역 기능을 모두 앞섰다는 독립 연구 결과가 나왔다. 26일 슬레이터가 딥엘 의뢰로 수행한 독립 벤치마크 연구에 따르면 한↔영을 포함한 14개 언어 조합 블라인드 테스트에서 '딥엘 보이스 포 줌(DeepL Voice for Zoom)'은 번역 품질 96.4점, '딥엘 보이스 포 팀즈(DeepL Voice for Teams)'는 96.3점을 기록했다. 반면 타 플랫폼 평균은 87~89점이었다. 주요 번역 오류 발생률은 타 플랫폼 대비 평균 76% 낮았으며 번역 합격률은 79%로 타 플랫폼 평균 42%를 크게 웃돌았다. 블라인드 평가에 참여한 언어 전문가 96%가 딥엘 보이스를 1순위로 선택했다. 자막 안정성에서도 딥엘 보이스가 앞섰다. 딥엘 보이스 포 줌은 자막 안정성 88.6점, 딥엘 보이스 포 팀즈는 85.8점을 기록했으며, 자막 변화 및 깜빡임 현상은 MS 팀즈 대비 평균 37.6%, 줌 대비 평균 54.7% 감소했다. 보고서는 자막이 빈번하게 수정될 경우 번역이 정확해도 실제 회의 활용성이 떨어진다고 지적했다. 슬레이터는 프레임 단위 분석으로 깜빡임·흔들림·수정 빈도까지 함께 측정했다. 이번 연구는 28명의 현직 언어 전문가를 통해 영어→한국어·일본어·스페인어·프랑스어·독일어·이탈리아어·포르투갈어, 7개국어→영어 등 14개 언어 조합을 블라인드 심사하는 방식으로 진행됐다. 슬레이터는 분석 방법과 결과에 대한 편집권을 전적으로 유지했다고 밝혔다. 딥엘은 이번 연구 결과를 바탕으로 다음 달 16일 글로벌 업데이트를 통해 딥엘 보이스의 주요 기능 개선 및 플랫폼 간 협업 기능 확장을 공개할 예정이다. 야렉 쿠틸로브스키 딥엘 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "현직 언어 전문가들이 하나의 솔루션을 압도적으로 선호한 것은 시장의 방향성을 보여주는 분명한 신호"라며 "딥엘 보이스가 번역 품질과 자막 안정성 영역에서 새로운 기준을 제시하고 있음을 입증했다"고 강조했다.

2026.03.26 18:38이나연 기자

3만건 훑어 95% 제재…마크비전 AI, VC 피싱 범죄 막았다

생성형 인공지능(AI) 딥페이크를 악용한 피싱 범죄가 급증하는 가운데 마크비전의 AI 기반 브랜드 보호 솔루션이 금융·투자 업계에서 실효성을 입증했다. 마크비전은 에이티넘인베스트먼트와 진행한 피싱 범죄 대응 및 브랜드 보호 협업 성과를 26일 공개했다. 에이티넘인베스트먼트는 지난해 3114억원 규모의 벤처펀드 회수 실적을 기록한 국내 대표 벤처캐피탈(VC) 중 하나로 꼽힌다. 에이티넘인베스트먼트는 2025년 1월 마크비전의 생성형 AI 기반 브랜드 보호 솔루션 '마크AI(Marq AI)'를 도입하며 전방위적인 브랜드 보호 체계를 구축했다. 마크AI 도입 이후 에이티넘인베는 단순 모니터링을 넘어 탐지부터 제재까지 전 과정을 자동화했다. 이를 통해 웹사이트 기반 피싱 페이지는 물론 사회관계망서비스(SNS) 게시물·광고·계정, 채팅 플랫폼 계정까지 실시간으로 추적하고 분석했다. 피싱 정황을 식별한 뒤 신고 및 제재까지 원스톱으로 수행하도록 체계도 구축했다. 작년 한 해 동안 마크AI는 에이티넘인베 관련 키워드가 포함된 웹사이트 및 게시물 3만 2212건을 검토했다. 이 가운데 196건을 정밀 분석을 거쳐 피싱 의심 사례로 선별했다. 실제 위반으로 확인된 89건에 대해선 즉각 신고 절차를 진행했고 최종 84건을 제재해 약 95%의 제재 성공률을 기록했다. 특히 피싱 징후 탐지부터 실제 제재까지 걸리는 시간인 평균 대응 시간(MTTR)을 51시간(약 2일)으로 단축했다. 마크AI는 실시간 탐지 후 에이티넘인베의 최종 승인 즉시 제재 절차에 착수하는 자동화 구조로 피싱 콘텐츠가 확산되기 전 잠재 피해를 예방했다. 최근엔 운영 프로세스 최적화를 통해 탐지 및 제재 대응 효율을 높였다. 평균 대응 시간을 12시간 이내로 단축하는 것을 목표로 기술 고도화에 박차를 가하고 있다. 이인섭 마크비전 대표는 "이번 협업은 AI 기반 대응이 실제 리스크 관리에 효과적으로 작동함을 보여준 대표 사례"라며 "최근 피싱 문제가 금융을 넘어 산업 전반의 브랜드로 확산되는 만큼, 다양한 기업이 안심하고 성장에 집중할 수 있도록 보호 체계를 고도화하겠다"고 말했다.

2026.03.26 18:15이나연 기자

데이터브릭스, 개방형 SIEM '레이크워치' 출시…비대칭적 위협 상황 타개

데이터브릭스가 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 인간이 대응하기 어려운 수준의 복잡성과 속도로 공격하는 사이버 위협에 대안을 제시한다. 데이터브릭스는 개방형 에이전틱 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) '레이크워치'를 공개했다고 26일 밝혔다. 현재 프라이빗 프리뷰 형태로 제공되는 레이크워치는 보안, IT, 비즈니스 데이터를 단일 거버넌스 환경으로 통합해 AI 기반의 위협 탐지와 대응을 돕는 플랫폼이다. 개방형 형식과 생태계를 채택하여 고객이 특정 벤더에 종속(Lock-in)되는 것을 방지하며, 멀티모달 데이터를 대규모로 수집·보관·분석하면서도 총소유비용(TCO)을 최대 80%까지 절감할 수 있는 것이 특징이다. 최근 사이버 보안 환경은 인간 중심의 방어 체계가 감당하기 어려운 속도와 복잡성을 지닌 AI 기반 위협에 직면해 있다. 공격자들은 AI 에이전트를 활용해 시스템의 취약점을 끊임없이 탐색하고 이른바 '머신 속도(Machine Speed)'로 공격을 퍼붓고 있다. 반면 방어 기업들은 불완전한 데이터와 수동 워크플로우, 폐쇄적인 아키텍처 등으로 인해 대응에 한계를 겪어왔다. 특히 높은 데이터 수집 비용 부담으로 인해 최대 75%에 달하는 보안 데이터를 분석하지 못하고 폐기하는 실정이다. 레이크워치는 이러한 '비대칭적 위협 상황'을 타개하기 위해 개발됐다. 데이터를 별도로 이동하거나 복제할 필요 없이 개방형 형식으로 통합해, 수년 치의 방대한 데이터를 경제적으로 분석할 수 있다. 또한 텍스트뿐만 아니라 영상, 음성 등 멀티모달 데이터 분석을 지원하여 사회공학적 기법을 활용한 공격이나 내부자 위협, 각종 이상 징후를 정확히 식별해 낸다. 이를 바탕으로 다수의 AI 에이전트가 탐지, 분류, 위협 헌팅(Threat Hunting)을 자동화함으로써, 공격자와 동일한 머신 속도의 강력한 방어력을 제공한다 알리 고드시 데이터브릭스 CEO는 "AI 기반 공격은 이미 인간 중심 보안 체계를 넘어섰다"며 "레이크워치는 개방형 데이터 아키텍처와 에이전틱 보안 역량을 결합해 기존 SIEM을 대체할 것"이라고 밝혔다. 이어 "보안 조직은 더 높은 가시성과 속도를 갖춰야 한다"고 말했

2026.03.26 18:07남혁우 기자

[ZD SW 투데이] 엠아이큐브솔루션, 식품 특화 SaaS 스마트팩토리 솔루션 인증 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆엠아이큐브솔루션, 식품 특화 SaaS 스마트팩토리 솔루션 인증 엠아이큐브솔루션이 식품 특화 서비스형 소프트웨어(SaaS) 스마트팩토리 솔루션으로 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)의 '클라우드 서비스 확인제' 인증을 취득했다. 해당 인증은 국제 표준(ISO/IEC 22123-2)을 기반으로 클라우드 서비스의 필수 역량을 심사해 부여한다. 이번 인증 대상 서비스는 제조실행시스템(MES)·품질관리솔루션(QMS)·스마트전자문서를 통합한 식품 제조 관리 플랫폼이다. 식품안전관리인증기준(HACCP) 공정 관리와 유통기한·원부자재 이력 관리 기능을 포함한다. 네이버클라우드 인프라 기반으로 운영되며 초기 구축 비용 부담이 큰 중견·중소 식품 제조기업의 디지털 전환을 지원한다. ◆한국인공지능협회, 6월 지방선거 AI 공약 설계 백서 발간 한국인공지능협회가 6월 3일 지방선거를 앞두고 228개 기초자치단체 후보들을 위한 AI 공약 설계 백서 'AI에 의한 치유와 회복, 228개 동네두뇌, 대한민국을 다시 잇다'를 발간했다. 138개 기초자치단체가 소멸 위기에 처한 가운데, 노후 산업단지 빈 공장과 폐교에 소규모 AI 센터 '동네두뇌'를 설치하는 방안이 핵심이다. 백서는 어르신 돌봄·인프라 안전진단 등 10개 서비스 모듈을 제시하며 고령화율·소멸위험도 등 6개 지표로 지자체별 맞춤 조합을 추천한다. 재원은 중앙정부 보조금 40~60%, 지방비 20~30%, 민간 투자 10~30%의 3층 구조로 설계됐다. 협회는 후보 캠프 요청 시 맞춤 공약 보고서를 2주 내 무상 제공한다. ◆헥사곤, SIMTOS 2026서 정밀 측정·AI CAM 솔루션 공개 헥사곤이 다음 달 13일부터 17일까지 열리는 생산제조기술 전시회 'SIMTOS 2026'에 참가한다. 초고속 3차원 측정기 '마에스트로', 레이저 트래커 'ATS800', AI 기반 컴퓨터지원제조(CAM) 툴 '프로플랜 AI' 등 항공우주·자동차·풍력 에너지 분야 제조 현장을 겨냥한 주요 솔루션을 선보인다. 프로플랜 AI는 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75% 단축할 수 있는 AI CAM 자동화 툴이다. ATS800은 자율이동로봇(AMR)과 연동해 대형 구조물 검사를 자동화한다. 헥사곤은 이번 전시에서 제조 데이터와 정밀 측정 기술을 결합한 '제조 인텔리전스' 기반의 데이터 기반 제조 혁신 방향을 제시할 예정이다. ◆엔텔스, 타잔DB 네이버 클라우드 마켓플레이스 등록 엔텔스가 엔터프라이즈 DBMS '타잔DB'를 네이버 클라우드 플랫폼(NCP) 마켓플레이스에 공식 등록했다. NHN 클라우드에 이은 두 번째 국내 클라우드 플랫폼 입점으로, NCP 사용자는 별도 설치 없이 즉시 서비스를 이용할 수 있다. 타잔DB는 고성능 쿼리 처리와 '퀵 페일백(Quick Failback)' 기반 무중단 운영, 검색증강생성(RAG) 기술 지원을 강점으로 내세운다. 오라클 등 외산 상용 DB와의 호환성과 전용 마이그레이션 툴도 갖췄다. 엔텔스는 소프트웨어 품질인증(GS) 1등급을 앞세워 공공·금융·제조 클라우드 시장을 공략할 계획이다. ◆바이브컴퍼니, DMS 2026서 소셜 인텔리전스·뷰티 AI 솔루션 소개 바이브컴퍼니가 지난 24~25일 서울 코엑스에서 열린 '디지털 마케팅 서밋(DMS) 2026'에 참가해 소셜 인텔리전스 '썸트렌드 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'와 뷰티 인텔리전스 '후택(WHOTAG) AI'를 선보였다. 썸트렌드 MCP는 소셜 데이터 분석부터 마케팅 전략 제안·콘텐츠 생성까지 AI로 통합하는 워크플로우를 이달 정식 출시했다. WHOTAG AI는 120개국 240만명의 크리에이터 데이터를 기반으로 현지 소비자 반응을 분석하는 서비스로, 해외 진출 뷰티 브랜드의 현지 데이터 확보 문제를 공략한다. 백경혜 사업개발이사는 행사 둘째 날 강연에서 프로파일링 AI의 글로벌 마케팅 실무 활용 방안을 발표했다.

2026.03.26 17:44이나연 기자

위세아이텍, 데이터·AI 기반 중앙은행 인프라 운영 맡는다

위세아이텍이 한국은행 디지털혁신실 핵심 시스템 통합 운영 사업을 따내며 데이터·AI 기반 금융 인프라 시장에서 입지를 확대했다. 위세아이텍은 한국은행이 발주한 '디지털혁신실 통합 운영용역' 사업의 우선협상대상자로 선정된 이후 최종 계약을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 사업은 약 61억원 규모이며 수행 기간은 총 15개월이다. 한국은행의 데이터 기반 경제 분석 체계와 AI 활용 환경을 안정적으로 운영하기 위한 핵심 프로젝트다. 위세아이텍은 사업을 통해 한국은행 디지털혁신실이 운영하는 주요 정보시스템 전반을 맡는다. 조사연구플랫폼, 금융·경제 스냅샷, 데이터 카탈로그, 데이터 레이크, AI 언어모형, 통합업무정보관리시스템 등이 포함된다. 단순 유지보수를 넘어 시스템 운영 전반을 책임지는 구조다. 운영 범위도 확대됐다. 시스템 안정성 확보는 물론 데이터 품질 관리와 데이터 기반 연구 지원까지 수행한다. 이를 통해 한국은행 내부에서 데이터를 보다 체계적으로 활용할 수 있는 환경을 구축한다는 계획이다. 특히 데이터 활용 편의성 개선에 초점을 맞췄다. 데이터 카탈로그를 중심으로 분산된 데이터 자산을 통합 관리한다. 검색과 공유 기능을 강화해 업무 효율성을 높이고 데이터 접근성을 개선한다는 전략이다. AI 활용 측면에서도 고도화를 추진한다. '한국은행 AI 언어모형' 운영을 통해 경제·금융 질의응답 기능을 지원한다. 내부 규정과 지침에 대한 검색과 해석 기능도 강화한다. 사용자 맞춤형 분석 환경 구축이 목표다. 김다산 위세아이텍 대표는 "중앙은행 특성상 높은 수준의 안정성과 보안이 요구된다"며 "자사가 보유한 데이터 관리 역량과 AI 기술을 바탕으로 데이터 중심 업무 환경이 안정적으로 자리잡도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.03.26 17:38남혁우 기자

학생부터 70대까지 '모두의 AI' 도전…전국민 대회 막 올라

"인공지능(AI)을 활용해 보려는 사람은 주변에 많지만 제 또래들은 어려워하는 경우가 많습니다. AI의 가치에 대해 널리 알리고 우리 국민 모두가 디지털 세상에서 함께 성장할 수 있도록 열심히 뛰겠습니다." 서울시50플러스재단 블로그 강사 김옥련씨는 과학기술정보통신부가 26일 서울 서초구 엘타워에서 개최한 '전국민 AI 경진대회' 개막식에서 이같은 소감을 밝혔다. 올해 72세인 그는 이날 위촉된 국민 홍보대사 중 최고령자다. 과기정통부가 AI를 한글·산수에 견주는 전 국민 필수 소양으로 규정하고 범국민 경진대회를 개최하며 AI 확산에 시동을 걸었다. 글로벌 AI 경쟁이 국가 역량 총동원 체제로 전환되는 가운데 전문가 영역으로 여겨져 온 AI 기술을 누구나 쉽게 접하고 익힐 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 그동안 각 정부부처에서 추진한 분야별 AI 대회는 많았지만 범정부 주도로 범위와 예산을 대폭 키운 행사는 이번이 처음이다. 200만명 이상의 전국민을 아우르는 포괄적 참여를 목표하는 행사답게 이날 개막식엔 초등학생부터 교복을 입은 중·고등학생, 70~80대 노년층까지 남녀노소 다양한 인파로 북적였다. 총상금 30억원 규모의 이번 경진대회는 다음 달부터 11월까지 운영되며 12월 결선 및 시상식과 함께 성과를 공유할 예정이다. 과기정통부는 이번 대회를 계기로 국민이 AI 효능을 직접 체감하고, 국산 AI 서비스를 대회 전 과정에 연계해 확산하며, 우수 성과를 창업으로 연결하는 선순환 구조를 구축한다는 세 가지 목표를 제시했다. 과기정통부 관계자는 "이번 대회 외에도 전 계층 AI 교육 프로그램을 모든 부처가 준비 중"이라며 "올해 AI 교육 투자 규모는 6000억원 이상이 될 것"이라고 전했다. 대회는 참가자 역량과 연령에 따라 4개 분야로 나뉜다. 일반 국민은 AI 퀴즈대회·활용 사례 공모·오류 찾기 등 누구나 참가할 수 있는 방식으로 구성되며, 초·중·고등학생(미래인재)은 AI로 그림·동화를 창작하는 AI 창작대회와 로보틱스 챌린지에 참여한다. 대학생·연구자(전문활용) 트랙에선 전공 지식을 활용해 AI 기술과 서비스를 개발하는 AI 루키·AI 챔피언 대회가 열린다. 어르신·장애인 등 취약계층(일상혁신)을 위해선 기초 AI 활용 능력을 측정하는 국민 행복 AI 경진대회와 쉬었음청년·경력보유여성 대상의 리부트 AI 활용대회도 함께 진행된다. AI 기술·서비스를 개발하는 AI 루키·AI 챔피언 대회엔 국산 AI 트랙을 별도 운영하고 AI 창작대회 창작물 제작에도 국산 AI 서비스를 활용할 계획이다. 대회에서 발굴된 우수 참가자에겐 정부 사업을 통해 취·창업 기회를 제공하며 우수 아이디어와 성과가 실제 창업으로 이어질 수 있도록 중소벤처기업부 '모두의 창업' 프로그램과도 연계한다. 대회 실효성을 높이기 위해 정부부처 간 협업 체계도 공식화됐다. 국내 주요 AI 기업과 협단체도 AI 모델·서비스·교육 콘텐츠를 지원하기 위해 힘을 보탰다. 국민 홍보대사 위촉식에 이어 진행된 민관협의체 협력 선언식엔 재정경제부·교육부·국방부 등 관계부처와 디지털리터러시협회·업스테이지·SK텔레콤·NC AI·엘리스그룹·LG유플러스·카카오·KT·한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 관계자가 참석했다. 이들은 "국민 누구나 참여할 수 있는 AI 경진대회 추진과 AI 일상화 및 활용 확산을 위한 공동의 책임을 인식하며 협력할 것을 다짐한다"는 내용의 협력 실천 선언문을 함께 낭독했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 이날 환영사에서 AI 활용 역량이 곧 국가 경쟁력이라며 전 국민의 적극적인 참여를 독려했다. 배 부총리는 "이번 대회가 대한민국의 AI 문해력을 한 단계 높이고 새로운 가능성을 여는 위대한 시작점이 되기를 기원한다"고 말했다.

2026.03.26 17:13이나연 기자

AI 열풍 타고 中 기업 홍콩行 가속…지푸·미니맥스 이어 문샷도 IPO 추진

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷(Moonshot AI)이 홍콩 증시 상장을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 글로벌 투자자들의 AI 기업 선호가 확대되는 흐름 속에서 자금 조달 전략 다변화에 나선 것으로 해석된다. 26일 블룸버그통신에 따르면 중국 베이징에 본사를 둔 문샷은 홍콩 기업공개(IPO)를 초기 단계에서 검토 중인 것으로 전해졌다. 투자은행 중국국제금융공사(CICC)와 골드만삭스 등과 상장 관련 논의를 진행했으며 구체적인 일정은 아직 정해지지 않았다. 정책 환경도 주요 변수다. 중국 당국은 해외 자본 유입을 위한 역외 법인 구조의 '레드칩' 기업에 대한 홍콩 상장 규제를 강화하는 흐름을 보이고 있다. 동시에 AI와 로보틱스 등 전략 산업에 대해서는 자국 기업 육성을 위한 지원 기조를 유지하고 있다. 시장 상황은 긍정적이다. 홍콩에 상장한 AI 기업 즈푸(Zhipu)와 미니맥스(MiniMax)는 올해 초 상장 이후 기업가치가 약 400억 달러 수준까지 상승했다. AI 산업에 대한 투자 수요가 자본시장 전반으로 확산되고 있다는 평가다. 문샷은 비상장 시장에서도 적극적인 자금 조달을 이어가고 있다. 올해 초 7억 달러 이상을 유치했으며 추가 투자 라운드를 통해 최대 10억 달러 조달을 논의 중이다. 기업가치는 약 180억 달러 수준으로 거론된다. 이 회사는 칭화대 출신 양즈린 교수가 설립했으며 알리바바·텐센트·5Y캐피털 등이 주요 투자자로 참여하고 있다. 주력 모델 '키미(Kimi)'는 텍스트·이미지·영상 등을 동시에 처리하는 멀티모달 AI로, 최근 고도화 버전(K2.5)을 공개했다. 블룸버그통신은 "문샷의 검토는 현재 진행 중"이라며 "결국 기업공개로 이어지지 않을 가능성도 있다"고 말했다.

2026.03.26 17:13장유미 기자

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