• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'AI'통합검색 결과 입니다. (17147건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

시진핑 "AI 개방·협력·공유해야"…브릭스서 中 주도권 메시지

시진핑 중국 국가주석이 비서방 신흥국 연합체인 '브릭스(BRICS)'를 무대로 인공지능(AI) 분야에서 자국 영향력 확대에 나섰다. 미국과 AI 기술·규범을 둘러싼 주도권 경쟁이 치열해지는 가운데 오픈소스 기조를 앞세워 신흥국과 협력을 강화하고 중국 중심의 AI 생태계를 넓히려는 행보로 풀이된다. 13일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 시 주석은 이날 인도 뉴델리에서 열린 제18차 브릭스 정상회의에서 회원국을 대상으로 AI 오픈소스 협력체를 구축하고 대규모언어모델(LLM) 개발과 응용 분야의 협력을 확대하자고 제안했다. 중국이 협력체 구축을 주도하고 AI 관련 세미나와 교육 프로그램도 운영한다는 구상이다. 중국은 브릭스 국가를 위한 AI 오픈소스 구역을 구축하고 LLM 개발·응용을 지원할 계획이다. AI 전문 연수와 교육을 통해 회원국의 기술 활용 역량을 높이고 개방형 AI 생태계를 함께 조성한다는 목표다. 시 주석은 "브릭스는 AI 분야에서 협력을 강화하고 오픈소스·개방·협력·공유를 장려해야 한다"고 밝혔다. 이번 제안은 글로벌 AI 거버넌스를 둘러싼 미·중 간 경쟁이 확대되는 상황에서 나왔다. 중국은 오픈소스 AI 생태계를 확대해 미국 기술에 대한 대안을 제시한다는 전략을 내세우고 있다. 미국의 오픈AI와 앤트로픽 등이 폐쇄형 모델을 중심으로 사업을 전개하는 것과 달리 중국은 오픈소스 모델을 중심으로 글로벌 AI 영향력 확대를 추진 중이다. 시 주석은 AI 기술 확산과 함께 국제적인 규범 마련 필요성도 강조했다. 그는 "사람을 중심에 두고 AI가 사회와 인류에게 도움이 되는 방향으로 발전하도록 해야 한다"며 "광범위한 공감대가 있는 글로벌 AI 거버넌스 체계를 조속히 형성해야 한다"고 짚었다. 다만 중국의 구상이 브릭스 회원국 전체의 지지를 얻을지는 불확실하다는 전망이 나온다. 브릭스가 전날 채택한 공동선언에는 중국이 제안한 오픈소스 AI 협력체가 명시적으로 포함되지 않아서다. 대신 AI 자원의 접근성을 높이기 위한 국제 협력을 확대하면서 안전성·보안·포용성·신뢰성을 확보해야 한다는 내용이 담겼다. 중국은 AI를 넘어 디지털 산업과 스마트 제조 등으로 협력 범위를 넓히겠다는 계획도 내놨다. 브릭스 디지털 산업 클라우드 플랫폼을 구축해 기술 교육과 산업 연계를 추진하고 회원국의 스마트 공장 건설과 제조업 전환·고도화를 지원한다는 구상이다. 무역·투자와 과학기술 인재 육성을 포함해 모두 5개 분야에서 협력을 강화한다는 목표다. 시 주석은 이같은 기술·산업 협력을 '글로벌 사우스(신흥국·개발도상국)' 국가 간 경제 협력으로 연결했다. 그는 "신흥시장에 기반을 두고 글로벌 사우스를 연결하는 강점을 발휘해 브릭스는 개방과 협력, 호혜와 상생을 견지해야 한다"며 "혁신 인큐베이터를 구축하고 전통 산업을 고도화하며 신흥 산업을 발전시키고 미래 산업을 배치해야 한다"고 말했다. 미국을 직접 언급하지는 않았지만 관세와 기술 규제 등 미국의 대중국 압박을 겨냥한 메시지도 내놨다. 시 주석은 글로벌 사우스가 다자주의를 지켜야 한다고 주장하며 "국제 규칙은 각국이 공동으로 써야 하며 '강권이 곧 정의'라는 논리는 통하지 않고 이미 오래전에 버려졌어야 한다"고 말했다. 이어 "국제법과 국제 규칙은 모든 국가에 똑같이 적용돼야 하며 이중잣대를 적용해선 안 된다"고 강조했다.

2026.09.14 12:35한정호 기자

아티피셜 애널리시스 "한국 AI 강점, 오픈웨이트·제조업…AGI도 키워야"

"한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 높이려면 산업 특화 모델 개발을 공략하면서도 범용인공지능(AGI) 기술 역량도 지속적으로 강화해야 합니다." 조지 카메론 아티피셜 애널리지스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)는 14일 오전 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이홍락 LG AI연구원 공동원장과 진행한 대담에서 한국 AI 생태계 경쟁력과 향후 기술 개발 방향을 이같이 제시했다. 아티피셜 애널리시스는 전 세계 AI 모델의 성능과 비용·속도 등을 평가하는 독립 벤치마크 기업이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 1~2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지했다. 카메론 CPO는 한국 AI 생태계가 최근 1년 동안 빠르게 발전했다고 평가했다. LG AI연구원을 비롯한 국내 AI 기업 기술 개발과 한국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 성장을 뒷받침했다고 설명했다. 그는 국내 AI 모델 지능 수준이 여전히 미국과 중국 최상위 모델에 뒤처진다고 진단했다. 다만 모델 경쟁력을 지능만으로 판단해서는 안 된다고도 강조했다. 카메론 공동창업자는 "AI 모델별 과업 수행 비용은 100배 이상 차이 날 수 있다"며 "기업은 성능뿐 아니라 비용 효율성과 운영 방식도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. "한국 AI, 비용·현지화 경쟁력 갖춰" 카메론 CPO는 다수 한국 AI 모델이 오픈웨이트로 공개된 점을 경쟁력으로 꼽았다. 기업이 해당 모델을 자체 하드웨어(HW)와 시스템에 구축할 수 있어 비용을 줄이고 내부 업무에 맞춰 모델을 조정하기 쉽다는 이유에서다. 카메론 CPO는 한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 현지화 역량도 강점으로 봤다. 범용 벤치마크 점수가 가장 높은 모델이 아니더라도 한국 기업 업무와 규제·데이터 환경에서는 국산 모델이 더 적합할 수 있다는 분석이다. 그는 한국 AI 기업이 우선 공략할 분야로 첨단 제조업과 지식 업무 부문을 꼽았다. 한국이 이미 제조업 기반과 관련 기업을 갖춘 만큼 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 기술을 개발하면 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다는 이유에서다. 또 과학 연구를 지원하는 AI와 장시간 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트 기술도 주요 개발 분야로 꼽혔다. 모델이 현실에서 과업을 수행하려면 직접 코드를 작성하고 외부 시스템을 조작할 수 있는 코딩 역량도 필요하다는 평가다. 카메론 CPO는 한국이 산업 특화 전략에만 집중해 범용 모델 개발을 소홀히해선 안 된다고 지적했다. 범용 지능이 제조·과학 등 특정 분야 문제를 해결하는 기반이 되는 만큼 한국 기업도 AGI 경쟁을 지속해야 한다는 주장이다. 그는 이에 발맞춰 AI 평가 방식도 실제 업무 수행 능력을 측정하는 방향으로 바뀌어야 한다고 내다봤다. 실제 아티피셜 애널리시스는 이메일 작성과 파워포인트 제작·엑셀 분석 등 기업 지식 업무를 평가하는 'AA-브리프케이스' 벤치마크를 인텔리전스 인덱스에 반영했다. 카메론 CPO는 "향후 문제가 발생하기 전 상황을 감지하고 조치하는 AI 능력도 주요 평가 대상이 될 전망"이라며 "제조 공정에서 이상이 발생하면 AI 에이전트가 이를 스스로 파악해 대응하고 담당자에게 결과를 알릴 수 있어야 할 것"이라고 강조했다.

2026.09.14 12:35김미정 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 기자

[AI 리더스] 라이너, 검색 서비스 넘어 기술 판다…"B2B 본격화"

인공지능(AI) 검색 서비스 기업 라이너가 올해부터 기업 간 거래(B2B)를 새로운 성장 축으로 키우고 있다. 개인 이용자에게 AI 검색과 연구 특화·문서 작성 서비스를 제공하는 데서 나아가 그동안 축적한 AI 검색과 모델 오케스트레이션 기술을 기업에 판매하기 시작하면서다. 김진우 라이너 대표는 최근 서울 마포구 본사에서 지디넷코리아와 만나 "지금까지 라이너가 기업과 소비자 간 거래(B2C) 플랫폼이라고만 여겼다면 우리가 만드는 것은 다 팔 수 있다는 자신감이 생겼다"며 "미국과 중동, 한국 기업들이 자사 기술을 사용하고 있다"고 밝혔다. 2015년 웹페이지의 중요한 문장을 표시 및 저장하는 하이라이팅 서비스로 출발한 라이너는 이용자가 선택한 데이터를 검색 결과 우선순위에 활용하며 AI 검색 서비스로 영역을 넓혀왔다. 생성형 AI를 도입한 이후에는 검색증강생성(RAG)과 자체 랭커를 결합하고 답변 문장마다 근거 자료를 연결하는 방식으로 검색 정확도와 신뢰성을 높였다. 라이너 스콜라 2.2배·라이트 13배…B2C 성장세 지속 라이너는 올해 상반기부터 회사 제품군과 수익 모델, 사업 영역이 촘촘해졌다. 연구 리서치에 특화한 '라이너 스콜라'를 지난 1월 독립 서비스로 출시하고 2월 업무 문서 작성에 특화한 '라이너 라이트'를 선보이는 등 기존 AI 검색을 전문 에이전트로 확장하고 있다. 회사에 따르면 라이너 스콜라의 주간 사용자 수는 지난해 9월 대비 올해 9월 2.2배 증가했다. 라이너 라이트 주간 사용자는 수는 최근 3개월간 13배 늘었으며 같은 기간 라이너 크레딧을 구매한 이용자도 4.9배 성장했다. 이같은 수치는 AI 에이전트 전문화 전략이 효과를 내고 있음을 보여준다. 실제 라이너 스콜라와 라이너 라이트는 단순한 기능 추가가 아니라 각각 연구 업무와 문서 작성이라는 명확한 목적을 가진 서비스로 설계됐다. 김 대표는 두 서비스에 대해 "오랜 시간 사용하는 충성 이용자들이 생겼다"며 "크레딧을 사서 한 달에 몇백만 원씩 쓰는 이용자들도 있다"고 강조했다. B2C 수익 모델 역시 다변화되고 있다. 라이너는 기존 구독에 더해 충성 이용자를 위한 크레딧을 도입했고 인도와 동남아시아 등 일부 지역에서는 광고 모델도 적용했다. 글로벌 시장에서도 미국뿐 아니라 한국, 인도, 동남아시아 등으로 이용자와 매출 구성이 다양해지고 있다. "파는 게 많아졌다"…B2B, 새로운 먹거리로 라이너가 B2B 사업에서 지향하는 방향성은 개인용 서비스를 기업에 제공하는 것을 넘어 서비스 운영 과정에서 축적한 기술 자체를 판매하는 것이다. AI 검색과 출처 기반 답변, 여러 AI 모델을 상황에 맞게 활용하는 모델 오케스트레이션 등이 기업의 업무 환경에 맞춰 적용되고 있다. 이러한 변화는 최근 투자 과정에서도 긍정적으로 평가됐다. 라이너는 지난달 500억 원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다. 김 대표는 투자자들이 기존 구독 매출에 크레딧과 B2B 계약이 더해지면서 수익원이 다변화된 점을 높이 샀다고 설명했다. 특히 대기업과의 계약 성과와 이를 뒷받침하는 기술력이 확인됐다는 평가다. 라이너는 지난달 기업·공공·대학의 AX(AI 전환)를 전담하는 'AX 디비전' 조직을 신설하며 관련 사업을 본격화했다. 주요 협력 사례도 확보한 상태다. 라이너는 작년 사우디아라비아 국책 AI기업 휴메인과 파트너십을 맺은 데 이어 지난 7월 말 삼성물산 건설부문과 에이전틱 AI 기반의 스마트 빌딩 사업을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 김 대표는 "기업 고객이 AI 서비스를 도입할 때 여러 후보를 놓고 실제 업무에 필요한 검색 품질이나 활용성을 테스트해보는 경우가 많다"며 "이 과정에서 우리가 선택되고 계약까지 이어지기도 한다"고 말했다. 그러면서 "B2B 사업의 모든 영역이 같은 단계에 있는 것은 아니다"라며 "프로젝트에 따라 기술검증(PoC)을 진행하는 사업이 있는 반면 이미 상용화된 영역도 있다"고 설명했다. 라이너 기술, API·MCP로 외부에 심는다 라이너는 B2B 사업을 기업이 라이너 서비스를 직접 사용하는 방식에만 한정하지 않는다. 응용 프로그램 인터페이스(API)와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 외부 서비스나 AI 에이전트가 라이너의 검색·정보 활용 기술을 호출할 수 있도록 하면서 기술 공급자로 사업 범위를 넓히고 있다. 이는 라이너가 오픈AI나 구글이 제공하는 범용 AI 챗봇 서비스와 모든 영역에서 정면으로 경쟁하기보다 회사 강점인 검색과 정보 탐색 영역으로 빅테크 AI 기능을 일부 보완하려는 전략과 맞닿아 있다. 김 대표는 "챗GPT나 클로드와 경쟁한다기보다 이들 기업이 비교적 집중하지 않는 것을 해주는 형태"라며 "API나 MCP를 통해서 우리 검색 기술을 다른 에이전트들이 쓸 수 있게 하는 것도 하나의 방향"이라고 말했다. 라이너가 기업 시장에서 강조하는 기술적 강점은 검색 정확도다. 라이너 서비스는 질의를 여러 단계로 분해하고 적합한 출처를 선택한 뒤 답변을 생성한다. 생성 과정에서 환각 여부와 출처 간 충돌을 확인하고 필요하면 추가 검색을 수행하는 방식으로 정확도를 높이고 있다. 김 대표는 "라이너 스콜라와 라이너 라이트에 이어 '라이너 파이낸스'까지 내놓은 만큼 당분간은 기존 서비스 완성도를 높이는 데 집중할 계획"이라며 "하반기에는 B2B 분야 사업에 더 많은 시간을 투자할 것"이라고 말했다. 라이너의 중장기적인 목표에 대해서는 "좋은 정보를 찾고 이해하고 활용할 때 가장 먼저 떠오르는 이름이 되겠다"며 "AI 시대에 사람뿐만 아니라 에이전트들이 우리 서비스를 찾아오게 만들고 싶다"고 부연했다.

2026.09.14 12:34이나연 기자

[AI는 지금] 임우형 LG AI연구원장 "AI 경쟁, 성능만으론 안돼…전문가 AI로 승부수"

"인공지능(AI) 경쟁은 이제 단순히 모델의 성능을 비교하는 데서 그치지 않습니다. 누가 AI로 더 큰 현실의 변화를 만들어내느냐가 중요한 기준이 되고 있습니다." 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 산업 현장의 난제를 직접 해결하는 '전문가 AI'를 앞세워 글로벌 AI 경쟁에 나서겠다는 청사진을 내놨다. 프론티어급 AI를 목표로 개발 중인 'K-엑사원 3.0'의 추론·에이전트 역량을 끌어올리고 로봇 파운데이션 모델까지 연결해 공장 전체가 스스로 판단하고 움직이는 자율형 공장으로 기술 적용 범위를 넓힌다는 구상이다. 임 원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석해 "좋은 AI 모델을 만드는 것에 머물지 않고 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 데 집중하고 있다"며 "현장의 문제를 해결하려면 수많은 변수를 비롯해 단 1%의 특이 사항까지도 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요하기 때문"이라고 말했다. LG AI연구원은 지난 2020년 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별, 생산·자재 관리 최적화, 신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 현장 문제를 AI로 해결했다. 글로벌 주요 AI 학회에서 368편의 논문이 채택됐으며 국내외에서 1000건이 넘는 특허도 출원했다.이를 바탕으로 LG AI연구원은 범용 모델 경쟁보다 제조·금융·과학 등 산업별 전문성을 갖춘 AI 개발에 무게를 두고 있다. 또 현장 데이터와 전문 지식, 문제 해결 과정에서 축적한 노하우를 모델에 반영해 실제 업무 효율과 생산성, 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 이런 산업별 전문성을 파운데이션 모델로 확장하고, AI가 스스로 문제를 정의해 해결 방법을 계획한 뒤 직접 실행하는 에이전틱 AI로 기술 범위를 넓히고 있다.임 원장은 "저희가 만드는 제조의 미래는 문제가 생기기 전에 먼저 예측하는 것"이라며 "AI가 판단을 돕고 필요한 조치를 선제적으로 실행할 뿐 아니라 사후 대응에서 선제 조치로 전환하는 것이 LG AI연구원이 그리는 제조의 미래"라고 말했다. LG AI연구원은 이날 이 같은 전략을 구현할 기술도 공개했다. 대표 기술로는 정형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'와 비전 검사 파운데이션 모델 '엑사원 옴니 인스펙트'를 앞세웠다. 이 가운데 엑사원 태뷸러는 온도와 압력, 공정 조건, 품질 검사 등 제조 현장에 쌓이는 데이터를 분석해 변수 간 관계를 파악하고 불량 가능성과 최적 공정 조건을 예측하는 역할을 맡는다. 이를 위해 1억개 이상의 테이블 데이터를 학습해 데이터가 부족한 새로운 분야에서도 추가 학습 없이 예측할 수 있도록 설계했다. 이런 성능을 바탕으로 글로벌 정형 데이터 리더보드 '탭아레나'에서 분류와 다중 범주형 예측 부문 1위, 종합 성능 2위를 기록했다. 엑사원 옴니 인스펙트는 제품이나 공정이 바뀌더라도 별도 재학습 없이 이미지와 프롬프트만으로 검사에 적용할 수 있도록 개발됐다. 기존 비전 검사 기술은 신규 제품이나 공정이 추가될 때마다 데이터를 다시 확보하고 모델을 재학습해야 해 적용에 수주에서 수개월이 걸렸지만, 이를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 AI 에이전트가 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 자율적으로 수행해 검사 모델을 지속적으로 업데이트하도록 했다. LG AI연구원은 엑사원 옴니 인스펙트를 올해 안에 실제 검사 공정에 적용할 예정이다. 과학 분야에서는 AI가 후보 물질을 찾는 단계에서 실제 실험까지 수행하는 자율 연구 체계로 확장해나간다는 방침이다. '엑사원 디스커버리'가 축적된 과학 지식을 바탕으로 가능성이 높은 물질을 탐색·설계하고, 로봇팔과 자동화 장비가 실험을 수행한 뒤 결과를 다시 AI가 학습하는 방식이다. LG AI연구원은 이를 위해 24시간 스스로 실험하고 학습하는 'AI 자율 실험실'을 구축할 계획이다. 소재 개발 파운데이션 모델이 물질의 합성 결과를 예측하면 자동화 장비가 실험을 진행하고 AI가 다시 다음 실험을 설계하는 구조다. 실제 산업 적용 사례도 늘리고 있다. 특히 LG생활건강과는 42만 개가 넘는 후보 물질을 검토해 하루 만에 유망 물질을 찾아냈다. 또 미국 밴더빌트대 메디컬센터와는 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 분석해 맞춤 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 공동 개발하고 있다. 평균 4주 이상 걸리던 분석 과정을 하루 수준으로 줄이는 것이 목표다. 금융 분야에서는 예측 결과뿐 아니라 판단 근거까지 설명하는 AI에 초점을 맞췄다. 다수의 AI 에이전트가 데이터 분석부터 추론, 예측, 설명 생성까지 수행하는 '엑사원 BI'를 통해 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 기업을 매일 분석하고 향후 4주간의 주가 흐름을 예측하고 있다. 엑사원 BI는 현재 런던증권거래소그룹을 통해 글로벌 투자자에게 제공되고 있으며 코스콤과 협력해 국내 시장으로도 확대하고 있다. 이 기술에는 시간에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 미래를 예측하는 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'가 적용됐다. LG AI연구원은 산업별로 확보한 전문 AI 역량을 프론티어급 모델 개발에도 활용한다는 방침이다. 특히 현재 진행 중인 'K-엑사원' 프로젝트를 통해 복잡한 업무를 스스로 수행하는 에이전트 역량과 깊이 있는 추론 능력, 한국어와 전문 지식 이해 수준, 실행 효율을 함께 높이고 있다. K-엑사원은 LG AI연구원이 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여해 개발 중인 프론티어급 AI 모델이다. 이날 임 원장은 차기 모델인 'K-엑사원 3.0'의 개발 방향도 공개했다. 이 모델을 제조·금융·과학 등 산업 현장에서 복잡한 문제를 해결하는 전문가 AI로 발전시킨다는 구상이다. LG AI연구원은 이 같은 AI를 물리적 현장까지 확장하기 위해 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 현실 세계를 이해하고 상황을 판단해 스스로 행동하는 로봇 지능을 구현해 적은 데이터만으로도 새로운 공정과 업무에 빠르게 적응하도록 하는 것이 목표다. 향후에는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 연결해 스스로 운영 계획을 세우는 자율형 공장으로 확대할 계획이다. 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체를 하나의 AI 시스템처럼 운영하겠다는 구상이다. 임 원장은 산업 현장에서 축적한 AI 역량을 제조 자동화와 로봇 지능으로 연결해 적용 범위를 계속 넓히겠다는 방침도 밝혔다. AI가 사람의 판단을 보조하는 수준에서 벗어나 실제 현장의 운영까지 맡는 단계로 발전시키겠다는 목표다. 그는 "앞으로는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 이해하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 하나로 연결해 스스로 계획을 세우고 공장을 운영하게 될 것"이라며 "로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 미래를 향해 나아가고 있다"고 말했다.이어 "더 깊이 이해하고 스스로 판단하며 현실과 연결되는 지능을 통해 사람의 일을 더 가치 있게 하고 가능성을 더 크게 열며 삶을 더 풍요롭게 만드는 AI를 지향한다"며 "누구나 전문가가 될 수 있고 전문가는 새로운 지평을 열 수 있도록 AI의 가능성을 더 나은 삶을 위한 변화로 만들어 가겠다"고 강조했다.

2026.09.14 12:33장유미 기자

"챗GPT-5.2 이미지 가역성, 사람 절반 수준"

인공지능(AI)이 제대로 답을 찾았는지를 평가하는 벤치마크가 개발됐다. 챗 GPT를 사람과 비교했을 때 가역성(역으로 뒤집어 보는) 평가에서는 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 광주과학기술원(GIST)은 김의환 AI학과 교수 연구팀이 두 장의 이미지를 비교해 인공지능(AI)이 주어진 상황에 맞는 중요한 변화를 찾아 정확하게 설명하는지 확인할 수 있는 새로운 평가 기준 'C3-벤치(문맥 인식 변화 설명 평가체계)'를 개발, 시험한 결과를 14일 공개했다. 'C3-벤치'는 두 장의 이미지 비교에서 '무엇을 살펴볼 것인지'를 제시하고, AI가 그 목적에 맞는 변화를 골라 설명하는지 확인하는 일종의 'AI 변화 이해력 시험'이다. 예를들어 같은 철도 사진 두 장이라도 날씨 변화를 살피는 상황에서는 눈이 쌓이거나 구름이 줄어든 것이 중요한 변화가 될 수 있다. 반면 철도 안전을 확인하는 상황에서는 선로에 새로 나타난 열차가 핵심적인 변화이고, 날씨 차이는 중요하지 않을 수 있다. 그러나 기존 평가용 데이터는 특정 장면이나 변화에 집중돼 있거나, 각 상황에서 어떤 변화를 중요하게 봐야 하는지가 명확하게 정해져 있지 않은 경우가 많다. 연구팀은 이러한 한계를 보완하기 위해 ▲자연 장면 ▲위성·항공 등 원격탐사 영상 ▲이미지 편집 ▲이상 탐지 등 4개 분야에서 51개의 현실적인 변화 상황을 선정하고, 사람이 변화 내용을 직접 설명한 4,996개의 이미지 쌍으로 'C3-벤치'를 구성했다. 논문 제1저자인 김재우 AI학과 석·박사통합과정생은 "각 상황마다 AI가 '찾아야 할 변화'와 '무시해야 할 차이', '변화를 설명할 때 지켜야 할 기준'을 구체적으로 정했다"고 설명했다. 연구팀은 AI가 내놓은 답을 평가하는 방식도 기존과 달리했다. 정답 문장과 같은 단어가 얼마나 포함됐는지만 비교하는 대신, ▲내용이 정확한지 ▲변화를 구체적으로 설명했는지 ▲문장이 자연스러운지 ▲주어진 상황에 맞는 내용인지를 함께 살펴 답변의 의미를 종합적으로 평가했다. 400개의 이미지 쌍을 대상으로 사람과 GPT-5.2가 각각 이미지 속 변화를 설명하도록 하고, 답변의 정확성·구체성·자연스러움·상황 관련성을 비교한 결과 4개 항목을 종합한 10점 만점 점수는 사람이 7.45점, GPT-5.2가 5.72점으로 1.73점의 차이를 보였다. 반면 문장의 자연스러움만 놓고 보면 GPT-5.2가 8.53점으로 사람(8.32점)보다 오히려 높았다. 김재우 석·박사통합과정생은 "AI가 사람이 쓴 글에 가까운 자연스러운 문장을 만드는 능력과 실제 이미지에서 중요한 변화를 정확하게 찾아내는 능력이 반드시 같은 것은 아님을 보여준다"고 부연 설명했다. 연구팀은 또 이미지의 순서를 바꿨을 때도 같은 변화를 앞뒤에 맞게 설명하는지를 확인했다. 예를 들어 첫 번째 사진에서 “물체가 새로 생겼다”고 설명했다면, 사진의 순서를 뒤집었을 때는 같은 물체가 “사라졌다”고 설명해야 한다. 연구팀은 이러한 능력을 '가역성'으로 평가했다. 그 결과 사람은 93%의 가역성 점수를 보인 반면 GPT-5.2는 61%에 그쳤다. 이는 최신 AI가 자연스러운 문장을 만드는 데는 뛰어나지만, 사진 속 변화의 방향까지 일관되게 이해하는 데는 여전히 한계가 있음을 보여준다. 한편 연구결과는 지난 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린 국제학술대회 'ECCV 2026'에 채택됐다. 'ECCV'는 유럽컴퓨터비전협회(ECVA)가 주관하는 컴퓨터비전·머신러닝 분야의 주요 국제학술대회다.

2026.09.14 11:50박희범 기자

SOOP 플레이디, 허익서 크리에이티브 총괄 디렉터 영입

SOOP의 마케팅 계열사 플레이디는 허익서 크리에이티브 총괄 디렉터(CD)를 영입하고, 조직 재정비를 단행해 4개 본부 체제를 가동한다고 14일 밝혔다. 플레이디는 이번 조직 개편을 토대로 하반기 SOOP이 추진하는 광고·마케팅 통합 브랜드 출범에 맞춰 신사업 확대에 나설 계획이다. 허익서 CD는 20년 경력의 크리에이티브 디렉터로, 맥도날드 '빅맥송' 등 캠페인에 참여하고 칸라이언즈 티타늄·그랑프리를 수상했다. 외국계 에이전시와 디지털 에이전시에서 경력을 쌓았으며, 직전에는 서비스플랜 코리아 제작본부를 총괄했다. 2024년에는 한국 최다 어워드 수상 CD 순위 3위에 이름을 올렸다. 플레이디는 허 CD를 크리에이티브솔루션본부 수장으로 선임했다. 해당 조직은 이번 개편을 통해 본부급으로 격상됐다. 회사는 기존 AI·데이터 기반 디지털 퍼포먼스 크리에이티브에 브랜드 전략과 캠페인을 결합해 통합 마케팅 크리에이티브 분야로 전문성을 넓힐 예정이다. 조직은 ▲마케팅본부 ▲성장전략본부 ▲크리에이티브솔루션본부 ▲경영기획본부 등 4개 본부로 재편됐다. 지난해 SOOP의 플레이디 인수를 주도한 송기백 경영기획본부장은 올해 초 회사에 합류했다. 송 본부장은 ▲그룹사 간 시너지 창출 ▲전략적 투자 ▲신사업 추진을 준비하고 있다. 마케팅본부는 브랜딩 캠페인과 게임 마케팅 분야의 전문가를 리더급으로 영입하고 전담 조직도 구축했다. 마케팅본부는 최현석 본부장이 이끌며, 성장전략본부에서는 유재신 본부장이 미디어·솔루션 사업을 총괄한다. 플레이디는 4개 본부 체제를 기반으로 기존 사업 경쟁력을 높이고, SOOP이 하반기 선보일 광고·마케팅 통합 브랜드의 한 축으로 신사업을 추진한다. 조명진 플레이디 대표는 "크리에이티브와 게임 마케팅 역량을 강화하면서 AI 기반의 퍼포먼스 마케팅을 넘어 브랜딩과 연계한 신사업까지 사업 영역을 확장할 수 있는 기반을 갖췄다"고 말했다. 이어 "4개 본부 간 유기적인 협업과 SOOP 및 그룹사와의 시너지를 바탕으로 광고·마케팅 사업의 외연을 넓히고, 차별화된 AI 마케팅 파트너로서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.09.14 11:30박서린 기자

딥엑스, AI 추론 기술 정부 '녹색기술인증' 획득

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 정부로부터 에너지 효율성과 친환경 기술력을 공인받았다. 딥엑스는 독자 개발한 AI 추론 기술에 대해 정부의 '녹색기술인증'을 획득하고, 해당 기술을 탑재한 가속 모듈 4종이 녹색기술제품 확인을 받았다고 14일 밝혔다. 이번 인증 및 제품 확인의 유효기간은 오는 2030년 9월 9일까지다. 녹색기술인증을 받은 기술은 '저전력 엣지 컴퓨팅 가속용 AI 추론 기술'이다. 함께 확인된 녹색기술제품은 소형 엣지 기기용 DX-M1 기반 M.2 가속 모듈 2종(DX-M1 M.2 LPDDR5x2, DX-M1M M.2)과 고성능 연산용 DX-H1 기반 PCIe 가속 모듈 2종(DX-H1 V-NPU, DX-H1 Quattro) 등 총 4개 모델이다. 딥엑스는 성능 저하 없이 전력 소모를 획기적으로 낮춘 아키텍처 역량을 공식 인정받았다. 한국산업기술시험원(KTL) 공인시험 결과, PCIe 고성능 제품군은 비교 시스템 대비 전력 소모를 21.84~26.25% 줄였고, M.2 소형 제품군은 17.26~23.35% 절감했다. 특히 고성능 제품군은 비교 제품보다 동작 온도를 20도 이상 낮춰 전력 효율과 발열 제어 두 마리 토끼를 잡았다. 연산 과정에서 데이터 이동과 불필요한 메모리 접근을 최소화한 고효율 NPU 설계가 결정적 역할을 했다. 녹색기술인증은 탄소중립기본법에 따라 신산업과 기후변화 대응 기술을 정부가 보증하는 제도다. 인증 기업과 제품은 공공조달 입찰 시 가점이나 우선구매 혜택을 받으며, 정책자금 지원과 보증 우대, 해외 진출 지원사업 등 다방면의 정책적 수혜를 누릴 수 있다. 딥엑스는 이를 계기로 공공시장 진입을 본격화하고 국내외 공급처를 전방위로 넓힐 계획이다. 딥엑스 관계자는 “AI가 로봇, 스마트팩토리, 모빌리티 등 실물 산업 현장으로 파고들수록 저전력 고효율 구현이 핵심 경쟁력”이라며 “에너지 효율성을 객관적으로 입증받은 만큼, 다양한 현장에 저전력 반도체를 보급해 AI 확산에 따른 전력 소모 부담을 낮추는 데 기여하겠다”고 말했다.

2026.09.14 11:28전화평 기자

AI 개발 멈추자는데, 멈출 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 우리는 인류의 운명을 바꿀 수도 있는, 어쩌면 가장 위험하고도 매혹적인 제안에 대해 심도 있게 들여다보려 합니다. 최근 앤트로픽의 수장 다리오 아모데이가 던진 'AI 개발 일시 중단'이라는 화두는 단순한 기술적 안전 논의를 넘어 전 세계 정치·경제계에 커다란 파장을 일으키고 있죠. 과연 우리는 인류를 위해 성장의 페달을 잠시 떼야 할까요? 아니면 중국이라는 거대한 추격자가 존재하는 현실에서 그저 낭만적인 이상론에 불과한 것일까요? 이번 기사에서는 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 철학을 가진 AI 패널들이 각자의 전문 분야인 기술, 윤리, 미중 관계, 산업 경제, 그리고 기업 전략이라는 렌즈를 통해 치열하게 토론한 내용을 바탕으로 이 복잡한 실타래를 풀어보겠습니다. 특히 기술적 통제를 강조하는 AI 기술 전문가와 국가 안보를 우선하는 미중 관계 전문가, 그리고 기업의 속내를 꿰뚫어 보는 전략 전문가들의 시각이 어떻게 충돌하고 합의점에 도달하려 했는지 그 역동적인 과정을 전해드립니다. 공포가 된 속도, 멈추자는 자와 달리는 자의 동상이몽 토론의 시작은 다리오 아모데이가 경고한 '통제 불능의 공포'에서 출발했습니다. 윤리 정책 관점의 AI 패널은 인류의 생존을 위협할 수 있는 수준의 기술 발전을 막기 위해 90일 단위의 능력 동결과 안전 평가가 필수적이라고 강하게 주장했죠. 이는 기술이 인간의 이해 속도를 추월했다는 아모데이의 우려를 정책적으로 구체화한 것입니다. 하지만 미중 관계를 담당하는 패널의 반박은 날카로웠습니다. 현재 미국의 GDP가 약 30조 8천억 달러로 세계 1위를 지키고 있지만, 중국이 19조 5천억 달러 규모로 맹추격 중인 현실을 직시해야 한다는 것이었죠. 2026년 9월 현재, 도널드 트럼프 행정부 하에서 미중 기술 패권 전쟁이 극에 달해 있는 상황에서 미국이 단 90일이라도 개발을 멈춘다면, 이는 중국에 치명적인 기술 격차 해소의 기회를 제공하는 '전략적 자살'이나 다름없다는 논리입니다. 기술 전문가 패널 역시 개발의 전면 중단은 혁신의 동력을 앗아갈 뿐만 아니라, 오히려 안전을 담보할 기술적 통제 시스템의 발전까지 멈추게 하는 역설을 낳을 수 있다고 지적하며 논의의 흐름을 '전면 중단'에서 '관리된 속도 조절'로 유도했습니다. 흥미로운 점은 구글의 순다르 피차이나 마이크로소프트의 사티아 나델라 같은 빅테크 수장들이 이 제안에 일부 동조했다는 사실입니다. 이를 두고 산업 경제 전문가는 이것이 순수한 윤리적 동기보다는 기술적 임계점에 도달한 빅테크들의 현실적 고충이 반영된 것이라 분석했습니다. 2025년을 기점으로 생성형 AI의 폭발적 성장이 인프라의 한계, 특히 전력 확보라는 거대한 벽에 부딪혔다는 것이죠. 실제로 한국에서도 최근 반도체와 AI 경쟁력 강화를 위한 전력망 확보가 국가적 과제로 부상한 것처럼, 전 세계적으로 AI를 돌릴 에너지가 부족해진 상황이 개발 속도 둔화라는 목소리로 변주되어 나타났다는 통찰입니다. 결국 인류의 생존이라는 거대 담론 이면에는 인프라의 부족과 기술적 병목 현상을 해결할 시간이 필요하다는 빅테크의 실리적 계산이 깔려 있을 가능성이 크다는 지점입니다. 논점은 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 기업 전략 전문가 패널은 아모데이의 발언을 경쟁사 오픈AI의 최신 모델인 'ASTRA' 출시에 따른 위기감으로 해석하기도 했습니다. 경쟁사가 시장 주도권을 가져가는 상황에서 '안전'이라는 명분을 앞세워 전체 시장의 속도를 늦추려는 고도의 견제 전략일 수 있다는 것이죠. 자본 배분의 관점에서 볼 때, 앤트로픽이 진정으로 속도를 늦추려 했다면 채용 공고를 줄이거나 예산을 삭감하는 등의 실질적인 행동이 뒤따라야 하는데, 현재까지 그런 신호가 포착되지 않았다는 점이 이러한 의구심을 뒷받침합니다. 결국 이번 제안은 인류를 구원하려는 메시아적 결단과 시장 경쟁에서 살아남으려는 기업가적 책략이 복잡하게 얽힌 다층적인 성격을 띠고 있습니다. 90일의 멈춤이 불러올 파장, 안전과 패권 사이의 정교한 줄타기 토론의 중반부에 접어들자 논의의 초점은 '어떻게 멈출 것인가'라는 방법론적 대립으로 옮겨갔습니다. 윤리 정책 전문가가 제안한 '고위험 모델 배포 허가제'는 이번 토론에서 가장 뜨거운 쟁점 중 하나였습니다. 배포 단계에서 30일간의 독립적 안전 평가를 거치게 함으로써 실질적인 피해를 막자는 이 제안에 대해, 기업 전략 전문가는 즉각적으로 시장 점유율 상실과 투자 수익률(IRR) 하락이라는 치명적인 약점을 파고들었습니다. AI 모델은 출시 후 초기 3개월이 흥행의 골든타임인데, 이 시기에 30일의 공백이 생긴다면 투자자들의 신뢰가 무너지고 자본이 규제가 덜한 지역으로 빠져나갈 것이라는 경고였죠. 실제로 2026년 9월 14일 현재 코스피 지수가 6,699.80으로 급락하며 시장의 불확실성이 고조된 상황에서, 인위적인 규제는 투자 심리를 더욱 위축시킬 수 있다는 우려도 제기되었습니다. 여기에 미중 관계 전문가가 다시 한번 쐐기를 박았습니다. 중국의 향후 GDP 성장률 전망치가 3.3%로 미국의 1.8%를 상회하는 상황에서, 미국의 기업들이 규제에 묶여 30일을 지체하는 동안 중국 기업들은 규제 공백을 틈타 동일 성능의 모델을 전 세계에 배포할 것이라는 시나리오입니다. 이는 단순한 경제적 손실을 넘어 데이터 주권과 기술 표준의 주도권을 넘겨주는 국가 안보의 위기로 직결된다는 논리죠. 비판적 관점의 패널 역시 글로벌 거버넌스의 합의 없이 미국 혼자 속도를 늦추는 것은 결국 규제가 느슨한 국가로 기술이 이전되는 '그림자 AI' 영역만 키우는 꼴이라며, 집단 행동 문제의 위험성을 강조했습니다. 하지만 기술 전문가는 이러한 중단이 오히려 '기술 최적화'라는 반전의 기회가 될 수 있다는 새로운 인사이트를 던졌습니다. 무한정 모델의 덩치를 키우는 경쟁에서 잠시 벗어나, 하드웨어와 소프트웨어를 통합 최적화하고 전력 효율을 극대화하는 시간을 갖는 것이 장기적으로는 더 강력한 경쟁력을 확보하는 길이라는 설명입니다. 마치 엔진을 과열시키며 달리기보다 정비소에서 정교하게 튜닝을 거친 차가 결국 경주에서 승리하는 것과 같다는 비유였죠. 이 지점에서 패널들은 '무조건적인 중단'이 아닌 '효율성을 위한 숨 고르기'라는 측면에서 미세한 접점을 찾아가기 시작했습니다. 안전을 위한 멈춤이 아니라, 지속 가능한 성장을 위한 기술적 정비의 시간으로 재정의한다면 기업과 국가 모두에게 수용 가능한 명분이 생길 수 있다는 것입니다. 윤리라는 가면 뒤의 실리, 아모데이의 진심은 어디에 있는가 결국 패널들의 논의는 아모데이의 발언이 가진 진정성에 대한 분석으로 귀결되었습니다. 앤트로픽이 표방한 '인류 생존'이라는 대의는 분명 고귀하지만, 그 이면에는 오픈AI와 구글 등 거대 경쟁자들 사이에서 자신들만의 독특한 포지셔닝을 구축하려는 '도덕적 리더십' 전략이 숨어 있다는 평가가 지배적이었습니다. 시장 경제 전문가는 규제 환경을 선점함으로써 후발 주자들의 진입 장벽을 높이고, 자신들이 설정한 안전 기준을 산업 표준으로 만들려는 시도로 해석했죠. 또한 현재 AI 산업이 겪고 있는 반도체 수급 불균형과 전력 부족 문제를 고려할 때, 어차피 늦춰질 수밖에 없는 속도를 윤리적 결단인 것처럼 포장하여 기업 가치를 높이려는 의도도 배제할 수 없습니다. 토론의 막바지에서 패널들은 '전면 중단'은 현실적으로 불가능하지만, '사후 감시 강화'와 '사고 보고 의무화' 같은 연착륙 방안에는 어느 정도 의견을 모았습니다. 배포를 미리 막는 사전 허가제보다는, 출시 후 72시간 이내에 사고를 보고하게 하고 실시간으로 모니터링하는 체계를 갖추는 것이 기술 혁신의 속도를 저해하지 않으면서도 위험을 관리할 수 있는 현실적인 타협안이라는 것이죠. 이는 미중 패권 경쟁이라는 거대한 흐름을 거스르지 않으면서도 인류의 불안감을 달랠 수 있는 정교한 줄타기와도 같습니다. 아모데이의 제안은 비록 그대로 실현되지는 않겠지만, 우리가 기술의 속도에 취해 놓치고 있었던 '안전'이라는 브레이크의 중요성을 다시 한번 일깨우는 강력한 경고음 역할을 했습니다. 오늘날 우리가 목격하는 이 거대한 토론은 단순히 AI 기술에 국한된 것이 아닙니다. 그것은 우리가 창조한 피조물을 우리가 통제할 수 있는가에 대한 철학적 질문이자, 국가의 생존과 인류의 안녕이 충돌할 때 어떤 선택을 해야 하는가에 대한 윤리적 시험대이기도 합니다. 다리오 아모데이가 던진 질문에 대한 답은 아직 완성되지 않았습니다. 하지만 한 가지 분명한 것은, 우리는 이제 속도만을 찬양하던 시대를 지나 그 속도가 가져올 결과에 대해 책임져야 하는 성숙의 단계로 진입하고 있다는 사실입니다. AI가 답을 내놓기 전에, 우리 인간들이 먼저 그 답을 찾아야 할 시간입니다. 토론을 마무리하며 패널들은 인류의 생존과 기술 주도권이라는 두 가치가 결코 어느 하나를 포기할 수 없는 제로섬 게임의 영역에 있음을 확인했습니다. 아모데이의 제안은 '전면 중단'이라는 극단적 형태로 실현될 가능성은 낮지만, '고위험 모델에 대한 투명성 강화'와 '국가 차원의 안전 인프라 구축'이라는 실무적 합의를 끌어내는 기폭제가 되었습니다. 결국 기술의 질주를 멈출 수 없다면, 그 질주가 안전한 궤도 위에서 이루어지도록 하는 '보이지 않는 가드레일'을 어떻게 설계할 것인가가 우리에게 남겨진 숙제입니다. 패권의 시대에 윤리를 이야기하는 것이 사치처럼 느껴질 수도 있지만, 그 사치가 결국 인류를 지속하게 하는 가장 강력한 힘일지도 모릅니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0a762995.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.14 11:16AMEET

아이티아이즈-보건복지부 '한국형 ARPA-H' 선정

아이티아이즈는 2026년도 보건복지부 한국형 ARPA-H 프로젝트 사업에 공동연구기관으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제의 총 연구비는 160억원 규모다. 이번에 선정된 연구 과제는 필수의료분야 혁신을 위한 핵심사업으로, 연구는 오는 7월부터 본격적으로 착수하며, 단계 평가를 거쳐 최대 4.5년간 수행(연구비 지원 연 최대 40억원)될 예정이다. 아이티아이즈가 기술총괄로 참여하는 '지역완결형 AI 기반 암관리 통합 네트워크 구축' 과제는 수도권으로의 환자 집중 현상을 완화하고 지역 내에서 암 진료를 완결할 수 있는 의료체계 구축을 목표로 한다. 김영철 아이티아이즈 기술연구소장(전무)은 “이번 연구과제 선정은 아이티아이즈의 국가 보건의료 인프라 기간망 건강정보고속도로, 진료교류시스템 구축에 기여한 기술력과 바이오·의료 분야 AI 기술 연구 역량이 국가적으로 인정받은 의미 있는 성과”라며 “수도권으로 원정 진료를 가지 않고도 지역 주민들이 거주 지역에서 양질의 암 진료를 받을 수 있는 의료환경을 구축하는 데 기여하겠다”고 말했다. 이어 “이번 ARPA 국가 임무 수행을 통해 화순전남대학교병원과 공동 연구개발 중인 K-HOPE 한국인 암 특화 디지털 스마트 임상 플랫폼을 확장 연계하여 신약 개발의 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 연구개발에 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편 아이티아이즈는 신약개발 임상시험을 위한 AI 임상지원플랫폼 사업뿐 아니라 바이오·의료 데이터센터 사업 분야로 적극 확장하고 있다. 의료데이터 표준화, 통합 데이터레이크 구축, AI 비정형 검사정보 학습데이터 구축 등 국가 바이오데이터 인프라 사업에 참여하고 있으며, 향후 국가 AI 컴퓨팅센터와 연계한 초거대 AI 기반 바이오·의료 데이터 활용 사업 등도 추진해 대한민국 AI 의료데이터 생태계 조성에 역할을 한다는 계획이다.

2026.09.14 11:05조민규 기자

ICT 수출 역대최대 600억 달러 육박...국가 전체 수출 61% 차지

AI 인프라 투자 확대에 힘입어 지난달 ICT 수출액 규모가 600억 달러에 육박하며 역대 최대 기록을 갈아치웠다. 특히 반도체 수출이 전년보다 3배 이상으로 늘어난 466억 7000만 달러를 기록하며 전체 ICT 수출의 약 78%를 책임졌다. 과학기술정보통신부가 14일 발표한 지난달 ICT 수출입 동향에 따르면 수출액은 599억 8000만 달러로 지난해보다 162.6% 증가했다. 같은 기간 수입은 48.8% 늘어난 186억1000만 달러를 기록해 ICT 무역수지는 413억 7000만 달러 흑자로 잠정 집계됐다. 월간 ICT 무역수지로는 사상 처음 400억 달러를 넘어섰다. ICT 수출은 지난 6월 572억 8000만 달러, 7월 533억 6000만 달러에 이어 3개월 연속 500억 달러를 돌파했다. 8월에는 기존 최고치였던 6월 실적도 넘어섰다. 전체 수출 982억 5000만 달러 가운데 ICT 비중은 61.0%로 처음 60%를 돌파했다. 기록적인 수출 증가를 이끈 품목은 반도체다. 8월 반도체 수출은 466억 7000만 달러로 전년 동월 대비 209.0% 증가하며 월간 기준 역대 최대를 기록했다. ICT 수출 10달러 가운데 약 8달러가 반도체에서 나온 셈이다. 글로벌 빅테크의 설비투자가 확대되면서 AI 인프라 수요가 이어진 데다 메모리 초과수요에 따른 가격 상승이 맞물렸다. 반도체 수출은 지난 5월 371억 6000만 달러에서 6월 448억 2000만 달러, 7월 410억 2000만 달러, 8월 466억 7000만 달러를 기록했다. 3개월 연속 400억 달러를 넘어섰으며 전년 동월 대비 증가율은 8개월 연속 100%를 웃돌았다. 메모리 가격도 가파르게 올랐다. 8Gb D램 고정거래가격은 지난 5월 20달러에서 6월 21달러, 7월 24달러를 거쳐 8월 25달러까지 상승했다. 전년 동월과 비교하면 338.6% 높은 수준이다. 128Gb 낸드 가격은 같은 기간 26.5달러에서 28.8달러, 30.1달러, 30.5달러로 올랐다. 8월 가격은 전년보다 791.2% 상승했다. AI 컴퓨팅 수요 확대와 메모리 가격 상승이 동시에 반도체 수출액을 끌어올린 것이다. AI 투자 효과는 서버와 저장장치로도 번졌다. 8월 컴퓨터 주변기기 수출은 전년보다 383.1% 급증한 64억 달러로 역대 최대를 기록했다. 지난 5월 43억 1000만 달러에서 6월 55억 7000만 달러, 7월 49억 4000만 달러를 거쳐 처음 60억 달러를 넘어섰다. 기업용 SSD가 증가세를 주도했다. SSD 수출은 59억8000만 달러로 전년 동월보다 479.5% 늘었다. AI 데이터 처리 확대와 기업용 SSD 시장 성장에 따른 결과다. 중대형 컴퓨터도 156.9%, 컴퓨터 부품은 88.6% 각각 증가했다. 휴대폰 수출은 16억 4000만 달러로 23.2% 증가했다. 고부가 프리미엄 신제품 판매량이 늘어난 데다 중국과 베트남, 인도 등 해외 생산거점으로 향하는 부분품 수출도 증가했다. 통신장비는 11.5% 증가한 2억 1000만 달러를 기록했다. 베트남으로 향하는 통신기기 부분품과 인도 전장용 장비, 일본 무선통신용 기기 수요가 증가한 영향이다. 주요 품목 가운데 디스플레이만 감소했다. 8월 디스플레이 수출은 16억 9000만 달러로 전년보다 7.0% 줄었다. 스마트폰 등 완제품에 들어가는 OLED의 단가 인하 부담이 커지면서 OLED 수출도 12억 5000만 달러로 7.2% 감소했다. 휴대폰용 OLED는 3.5%, TV용은 15.5%, 노트북용은 36.1% 줄었다. 지역별로는 주요 수출국이 일제히 증가세를 보였다. 최대 시장인 중국·홍콩 수출은 273억 2000만 달러로 227.9% 늘었다. 이 가운데 반도체가 244억 1000만 달러로 대부분을 차지했다. 미국 수출은 306.5% 증가한 94억 6000만 달러를 기록했다. 반도체가 42억 7000만 달러로 290.8% 늘었고 컴퓨터·주변기기는 41억 2000만 달러로 913.3% 급증했다. 베트남 수출은 70억 1000만 달러로 81.4%, 대만은 55억 4000만 달러로 54.3% 증가했다. 인도와 일본, 유럽연합에서도 수출 증가세가 이어졌다. 8월 ICT 수입은 186억 1000만 달러로 전년 동월보다 48.8% 증가했다. 반도체 수입이 71.4%, 휴대폰이 79.4%, 컴퓨터 주변기기가 39.9% 늘었다.

2026.09.14 11:02박수형 기자

KOSA, 회원사 신용평가·기업정보 이용료 낮춘다

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 한국평가데이터(KODATA)와 손잡고 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 기업의 지속 성장과 경쟁력 강화를 지원한다. KOSA는 KODATA와 지난 10일 서울 송파구 협회 본원에서 KOSA 회원사 네트워크와 기업정보 및 신용평가서비스 등을 연계하는 내용의 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양 기관은 ▲회원사 신용평가 및 기업정보서비스 수수료 우대 지원 ▲데이터 기반 회원사 관리를 위한 기업정보 서비스 지원 등에 협력한다. 특히 한국평가데이터의 기업정보와 평가 전문성을 활용해 KOSA 회원사의 기업정보 활용과 각종 평가 서비스 이용 부담을 낮춘다. 이를 통해 회원사의 경영활동과 기업 경쟁력 강화를 뒷받침할 계획이다. 양 기관은 협약사항의 구체적인 이행을 위한 실무 협의를 이어가며 국내 AI·SW 기업의 성장과 산업 경쟁력 강화를 위한 지원을 단계적으로 추진한다. 조준희 KOSA 회장은 "국내 최고의 기업 신용조사·평가 전문기관인 한국평가데이터와 협업을 통해 회원사에 실질적이고 차별화된 혜택을 제공할 수 있게 됐다"며 "실질적인 회원 서비스를 발굴하고 공동 연구 등을 통해 AI·SW 산업 경쟁력 제고에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.09.14 10:34이나연 기자

LGU+, 군장병 자녀 대상 AI 역량 교육 진행

LG유플러스가 군인 가족의 교육 격차를 해소하고 군 장병 자녀의 AI 디지털 역량 강화를 위한 행사를 열었다. LG유플러스는 국방부와 아이드림 챌린지 LGU+ AI 플러스 캠프를 열고, 경기도 광주시 곤지암리조트에서 가족 초청 행사를 진행한다고 14일 밝혔다. 캠프는 군 장병 자녀가 AI를 올바르게 이해하고 활용하는 경험을 통해 미래 디지털 역량을 키울 수 있도록 마련됐다. '특명! 엄마 아빠를 지켜라, 리틀 AI 가디언즈'를 주제로 초등학생 4~6학년 110명을 포함해 총 303명이 참여한 행사는, 학생이 생성형 AI 마술 공연을 즐긴 뒤 센서와 코딩을 활용해 직접 '가디언 로봇'을 제작하는 해커톤이 핵심으로 진행됐다. AI 포토부스와 모션트래킹, 웹툰과 보이스 제작 등 일상 속 기술을 체험할 수 있는 부스도 운영됐다. 동행 보호자를 위해 'AI 시대 자녀 교육' 특강을 마련해 변화하는 교육 환경 속 올바른 지도법도 전했다. 양 기관은 행사를 통해 군인 가족 교육 격차를 해소하고, 자녀들이 AI 소비를 넘어 문제 해결 능력을 갖춘 미래 핵심 인재로 성장하도록 지속 지원할 계획이다. 박경중 LG유플러스 대외협력담당은 "앞으로도 국방부와 협력해 군인 가족들에게 의미있는 AI 교육 기회를 제공하고 미래 디지털 인재 육성에 기여하겠다"고 말했다.

2026.09.14 10:27홍지후 기자

[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

LG CNS, 인니 조세행정에 AI 입힌다…현지 디지털 정부 성과

LG CNS가 인도네시아 차세대 조세행정시스템 구축과 안정화 성과를 바탕으로 현지 디지털 정부 사업 확대에 나선다. 인공지능(AI)을 활용한 조세행정 고도화를 추진하는 동시에 AI 데이터센터 등으로 사업 영역을 넓혀 인도네시아 디지털 전환 시장 공략을 강화한다는 목표다. LG CNS는 인도네시아 국세청으로부터 차세대 조세행정시스템 '코어택스' 구축과 지속적인 기술·운영 지원에 기여한 공로를 인정받아 감사패를 수상했다고 14일 밝혔다. 지난 11일(현지시간) 인도네시아 자카르타 국세청에서 열린 감사패 전달식에는 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장과 비모 위자얀토 인도네시아 국세청장, 이완 드주니아르디 재무부장관 특별보좌관 등이 참석했다. 코어택스는 인도네시아 재무부 산하 국세청이 추진한 차세대 조세행정시스템이다. 납세자 등록부터 신고·납부·환급·세무조사·징수 등 분산돼 있던 업무를 하나의 플랫폼으로 통합해 세무행정을 디지털 기반으로 전환하는 국가 핵심 사업이다. 인도네시아 정부는 코어택스를 기반으로 세무행정 효율화와 납세 편의성 제고, 데이터 기반 세정 체계 구축 등을 추진 중이다. LG CNS는 오스트리아 IT 기업 퀄리소프트와 컨소시엄을 구성해 지난 2024년 12월 코어택스 구축을 완료했다. 이후 올해 3월까지 인도네시아 국세청과 협력해 시스템 운영과 안정화를 지원했다. 국세청이 직접 시스템 운영을 시작한 지난 4월부터는 데이터베이스(DB) 등 핵심 인프라 유지보수 사업을 수주해 기술 지원을 이어가고 있다. 코어택스는 운영 안정화와 함께 가시적인 성과도 내고 있다. 인도네시아 재무부와 국세청에 따르면 올해 상반기 조세 수입은 1035조 7000억 루피아(약 79조 1000억원)로 전년 동기 대비 약 24.6% 증가했다. 법인세와 개인소득세, 부가가치세 등 주요 세목에서 증가세가 나타났다. 인도네시아 국세청은 경제활동 회복과 함께 코어택스를 통한 조세행정 강화와 납세 순응도 향상이 세수 증가를 뒷받침했다고 설명했다. 양측은 코어택스에 AI 기술을 접목하는 고도화 사업도 논의 중이다. AI 기반 업무 자동화와 데이터 분석 기능 등을 적용해 세무행정 업무 효율을 높이고 납세자 서비스도 개선한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업을 발판으로 인도네시아 디지털 정부와 AI 인프라 시장에서도 사업을 확대하고 있다. 지난 20여 년간 인도네시아에서 코어택스를 비롯해 경찰청과 재무부 등 주요 공공기관의 전자정부 프로젝트를 수행해왔다. 지난해부터는 1000억원 규모의 자카르타 AI 데이터센터 인프라 구축 사업도 수행하고 있다. 기존 전자정부 시스템 구축 경험에 AI 기술과 인프라 역량을 결합해 현지 디지털 전환 사업 영역을 넓힌다는 방침이다. 비모 위자얀토 인도네시아 국세청장은 "LG CNS가 코어택스 구축 과정에서 보여준 기술 전문성과 헌신에 깊이 감사드린다"며 "앞으로도 상호 존중과 전문성을 바탕으로 국세청과 LG CNS의 파트너십이 지속되기를 기대한다"고 말했다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장 부사장은 "이번 감사패는 코어택스 구축뿐 아니라 안정적인 운영을 위해 국세청과 긴밀하게 협력해온 노력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 축적된 디지털 전환 역량과 AI 기술을 바탕으로 인도네시아 디지털 정부 혁신에 기여할 수 있도록 협력을 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.09.14 10:01한정호 기자

LG, 제조·금융·과학 난제 푸는 '전문가 AI' 공개…자율형 공장 앞당긴다

LG AI연구원이 제조와 금융·과학 분야 난제를 해결하는 '전문가 인공지능(AI)'을 공개했다. 범용 AI를 넘어 산업 현장 변화를 예측하고 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI로 사업 경쟁력을 높인다는 전략이다. LG AI연구원은 14일 오전 10시 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 제조·금융·과학 분야에 특화한 AI 기술과 적용 성과를 발표했다. 이날 제조 분야에서는 공정 조건과 품질 정보를 분석해 변화를 예측하는 '엑사원 태뷸러'와 제품 외관이 달라져도 재학습 없이 불량 여부를 판별하는 '엑사원 옴니 인스펙트'가 소개됐다. 이는 소량 현장 데이터만으로 생산 상태를 파악하고 공정 변화에 대응할 수 있도록 설계한 산업 특화 AI 파운데이션 모델이다. LG AI연구원은 데이터 표본 추출과 라벨링부터 모델 학습까지 스스로 수행하는 비전 검사 에이전트도 개발하고 있다고 밝혔다. 향후 로봇 파운데이션 모델과 결합해 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능처럼 움직이는 자율형 공장을 구현할 방침이다. 과학 분야에서는 새로운 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'가 공개됐다. 물질 예측과 설계부터 실제 실험까지 AI가 수행하는 자율 실험 체계를 구축하는 것이 목표다. LG AI연구원은 LG생활건강과 손잡고 42만개 후보 물질을 검토해 하루 만에 탈모 완화 효능 물질 '람시딜'을 발굴했다. 디앤디파마텍과는 차세대 경구용 펩타이드 신약을 개발하고 있으며 GS칼텍스와 AI 데이터센터용 액침 냉각유 소재 발굴 범위도 넓히고 있다. '엑사원 4.5'는 식품의약품안전처 신약 심사 AI에도 적용됐다. LG AI연구원은 이를 통해 향후 신약 허가 심사 기간을 단축하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다. 연구원은 금융 분야에서 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명을 수행하는 '엑사원 비즈니스 인텔리전스'를 발표했다. 시간에 따라 달라지는 정보를 이해하는 AI 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'를 기반으로 예측 결과의 근거까지 제시하는 것이 특징이다. LG AI연구원은 올해 초 엑사원 비즈니스 인텔리전스를 정식 출시한 뒤 런던증권거래소그룹과 글로벌 시장 진출을 추진하고 있다. 국내에서는 코스콤과 사업을 확대하고 있으며 국민연금공단을 비롯한 핵심 고객사도 확보했다고 밝혔다. 향후 적용 범위를 채권과 원자재 등 다양한 자산군으로 넓힐 계획이다. LG AI연구원은 2020년 12월 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별·생산 및 자재 관리 최적화·신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 난제를 해결한 소식도 공유했다. 같은 기간 글로벌 주요 AI 학회에서 논문 368편을 발표하고 국내외 특허 1080건을 출원했다고 발표했다. 연구원은 실제 환경에서 판단하고 행동하는 로봇의 두뇌 역할을 할 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 로봇 작동 과정에서 발생할 수 있는 사고를 사전에 차단하기 위한 독자적인 안전 알고리즘 연구를 함께 진행 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 미션"이라며 "우리는 지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔으며 이제 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.14 10:00김미정 기자

AWS "한국, 피지컬 AI 잠재력 충분"...리더십·인프라·인재가 관건

한국이 제조·로보틱스·반도체 등 산업 기반을 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 잠재력이 충분하다는 분석이 나왔다. 다만 AI 도입을 실제 사업 성과로 연결하려면 경영진 주도의 전략과 장기적 AI 인프라, 이를 활용해 혁신 역량을 함께 갖춘 인재가 필요하다는 제언이다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 11일 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현(Unlocking South Korea's AI Potential 2026)' 리포트 발표 기자간담회를 열고 이같이 밝혔다. 리포트는 AWS가 글로벌 자문기업 스트랜드 파트너스(Strand Partners)에 의뢰해 한국 기업의 AI 도입 현황과 과제를 조사한 결과다. 국내 피지컬 AI 잠재력 충분하고도 넘쳐 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 디렉터는 한국의 제조·로보틱스·반도체 산업 기반과 높은 AI 경쟁력 인식을 피지컬 AI의 강점으로 꼽았다. 조사에서도 국내 기업의 78%는 한국이 AI·혁신 분야의 글로벌 허브로 경쟁력을 갖췄다고 평가했다. 교육 수준과 숙련된 인력(52%), 스타트업 생태계(50%), 첨단 디지털 인프라(48%)도 주요 강점으로 제시됐다. 본스토우 디렉터는 "전체적인 데이터를 보면, 한국이 글로벌 차원에서 피지컬 AI를 이끌 수 있는 잠재력은 충분하고도 넘친다고 판단된다"고 말했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 AI가 실제 업무와 산업 현장으로 확산하는 사례를 소개했다. 신한금융그룹은 AWS와 함께 아마존 베드록 에이전트코어 기반 고객 서비스 챗봇을 구축해 92.5~97.9%의 정확도로 5초 이내 응답을 구현했다. 추론 비용은 기존의 18분의 1 수준으로 낮췄다고 AWS는 설명했다. 오 아키텍트는 "신한은행은 피지컬 AI 사례는 아니지만 기업이 AI를 실제 고객 서비스와 업무 프로세스에 연결한 사례라는 점에서 의미가 있다"고 설명했다. AWS는 피지컬 AI 확산을 위해 지역 산업 및 인재 양성 측면의 지원 방안도 검토하고 있다. 부산·울산·경남 등 제조업 비중이 높은 지역의 산업 프로젝트에 클라우드 인프라와 기술 역량을 제공하고, 지역 대학과 협력해 AI 교육에 투자하는 방식이다. 오 아키텍트는 "지역 대학이 중소·중견기업과 수행하는 프로젝트를 연결고리로 삼아, 기업이 필요로 하는 AI 시스템 구축과 현장 적용을 지원하는 방안을 모색하고 있다"며 " 기존 산업 고객, 대학 등 지역 생태계와의 협업을 통해 기여할 수 있는 역할을 찾고 있다"고 설명했다. 국내 기업 절반 이상 여전히 AI도입 '기초 단계' 다만 국내 기업의 AI 관심과 도입은 빠르게 늘고 있지만 실제 활용 수준은 아직 기초 단계를 벗어나지 못한 것으로 나타났다. 리포트에 따르면 국내 기업의 AI 도입률은 1년 전 48%에서 58%로 올랐다. 지난 1년간 약 62만4천개 기업이 새로 AI를 도입한 것으로 집계됐다. 그러나 챗봇·기성 솔루션 활용에 머무는 '기초 단계' 기업은 54%였고, 여러 모델을 결합하거나 자율 AI를 운영하는 '고급 단계' 기업은 26%에 그쳤다. 피지컬 AI는 더욱 초기 단계였다. 전면 도입 기업은 6%, 파일럿 진행 기업은 22%였으며, 39%는 도입을 계획하고 있었다. 가장 유망한 활용 분야로는 자율 로봇이 54%로 꼽혔다. AI를 중요한 전략 과제로 본 기업은 67%였지만, 공식 AI 전략을 보유한 곳은 27%에 불과했다. AI 투자 성과를 측정할 신뢰할 만한 방법이 없다는 응답도 47%였다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI 도입에 충분히 준비됐다고 답한 기업은 24%에 그쳤다. 본스토우 디렉터는 AI 활용이 단순한 도입 단계를 넘어 사업 성과로 이어지려면 전략·데이터·성과 측정 체계를 먼저 갖춰야 한다고 강조했다. 그는 "첫 번째는 탄탄한 기반"이라며 "리더십 차원에서 시작되는 명확한 AI 전략과 데이터 기반, AI 성과를 정확히 측정할 수 있는 체계가 필요하다"고 말했다. 오 아키텍트는 "AI 에이전트가 늘어날수록 단순한 모델 도입보다 기업 데이터와 기존 업무 시스템을 안전하게 연결하고 운영하는 역량이 중요해질 것" 이라며 "AWS는 기업들이 이 같은 전환을 시작할 수 있도록 생성형 AI 서비스와 함께 기술 교육, 전문가 지원, 산업별 활용 사례 확산을 지원하고 있다"고 설명했다. 피지컬 AI, 리더십·인프라·인재 확보 최우선 본스토우 디렉터는 한국이 AI 도입 모멘텀을 실제 성과와 피지컬 AI 경쟁력으로 연결하려면 리더십·인프라·인재라는 세 가지 기반을 갖춰야 한다고 강조했다. 우선 리더십은 AI가 개별 업무의 실험에 그치지 않고 전사 혁신으로 확산하기 위한 조건이다. 경영진이 주도하는 명확한 전략과 데이터 기반, 성과 측정 체계가 있어야 어느 업무에 AI를 적용하고 투자 효과를 어떻게 검증할지 결정할 수 있다는 설명이다. 인프라는 AI의 안정적·장기적 운영을 위한 기반이다. 특히 대규모 연산과 현장 장비가 결합하는 피지컬 AI는 충분하고 안정적인 전력 공급이 뒷받침돼야 한다. 설문에서 안정적 전력 공급의 중요성을 꼽은 응답은 74%, 재생에너지 접근성을 꼽은 응답은 63%였다. 기업들은 전력망·재생에너지 같은 물리적 기반과 함께 책임과 의무를 예측할 수 있는 명확한 규제 환경도 필요하다고 봤다. 인재는 AI를 도입한 뒤 현장 업무에 맞게 운영·개선할 주체라는 점에서 중요하다. 향후 3년간 AI 역량 수요가 늘어날 것이라는 응답은 78%, 지속적인 재교육이 필수라는 응답은 76%였다. 반면 자사 인력이 뛰어난 디지털 역량을 갖췄다고 평가한 기업은 22%에 머물렀다. AWS 측은 클라우드 인프라와 AI 서비스 제공에 더해 기업·개발자 대상 교육 및 전문 인력 양성을 지원해 이 같은 격차를 줄이겠다고 밝혔다. AI를 단순 도입하는 것을 넘어 현장에 적용할 전략과 전력·데이터 기반, 운용 인력을 함께 갖춰야 피지컬 AI를 사업 성과로 연결할 수 있다는 설명이다. 본스토우 디렉터는 "AI 전략과 데이터 기반, 성과 측정 틀을 갖추는 일이 첫 단계"라며 "전력망과 재생에너지 접근성, 규제 명확성 등 더 폭넓은 인프라를 마련하고, AI 기술 역량과 인간 중심 역량을 갖춘 인재를 길러야 한다"고 제언했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 "많은 대기업도 AI 에이전트를 어디서부터 적용해야 할지 접근 방식이 제각각이어서 혼란스러운 상황"이라며 "AI 에이전트를 도입하려면 기존 시스템과 업무, 데이터를 연결하는 준비가 우선돼야 한다"고 말했다. 이어 "현장에서 검증된 성공 사례가 아직 많지 않은 만큼 기업이 명확한 활용 사례를 찾고 투자 대비 효과(ROI)를 측정할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.

2026.09.14 09:39남혁우 기자

[인터뷰] "더 잘해줘"만 반복하는 아이들…AI 시대 필요한 건 '사고 근육'

아이들의 사고력이 충분히 자라기 전부터 인공지능(AI)이 답을 대신해도 되는지를 두고 학교와 학부모가 새로운 선택지 앞에 섰다. 미국 뉴욕시는 2026~2027학년도부터 유아 과정인 2-K부터 8학년까지 학생이 직접 사용하는 생성형 AI를 1년간 중단했다. 고등학생은 학교가 검증한 AI 프로그램에 한해 제한적으로 사용할 수 있다. 어린 학생에게는 직접 읽고 쓰고 어려운 문제를 풀어보는 시간을 보장하고, 고등학생부터 AI를 비판적으로 활용하는 법을 가르치겠다는 취지다. 국내 교육 현장에서도 생성형 AI를 어디까지 허용해야 할지를 놓고 고민이 이어지고 있다. 김봉제 서울교대 AI가치판단디자인센터장(윤리교육과 교수)은 본지와 인터뷰에서 "AI 활용을 허용할지 금지할지 두 가지로만 나눠 볼 문제는 아니다"라며 "사고하는 힘을 길러야 할 시기에는 AI와 거리를 두고 발달 단계에 맞춰 활용 범위를 넓혀갈 필요가 있다"고 말했다. 답은 빨라졌지만 판단은 별개…'지식 없는 감독자' 생성형 AI가 들어오면서 학생이 지식을 다루는 방식도 달라지고 있다. 과거에는 배운 내용을 기억하고 이를 토대로 답을 만들었다면 이제는 AI가 내놓은 결과를 고르고 수정하고 사실인지 확인하는 일이 늘었다. 학생의 역할도 직접 답을 찾는 데서 AI에 일을 맡기고 결과를 살피는 쪽으로 옮겨가고 있다. 다만 역할이 바뀌었다고 그에 필요한 판단력까지 자연스럽게 따라오는 것은 아니다. 김 센터장은 "학생들이 AI의 답을 편집하고 검증하는 역할을 맡게 됐다면 실제로 그 답이 맞는지 판단할 역량도 있는지 물어야 한다"며 "지식을 쉽게 얻는 것과 그 지식을 판단하는 능력은 별개"라고 말했다. 그는 이런 현상을 '인지적 부채'로 설명하고, 아이들이 길러야 할 판단력을 '사고 근육'에 비유했다. 당장은 AI의 도움으로 빠르게 답을 얻을 수 있지만, 스스로 생각하고 틀리고 다시 풀어보는 경험이 줄면 나중에 AI가 만든 결과를 검증하기 어려워질 수 있다는 의미다. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 미디어랩 연구진도 지난해 AI를 활용한 글쓰기 과정에서 '인지적 부채'라는 표현을 사용했다. 참가자 54명을 거대언어모델(LLM)·검색엔진·별도 도구 없이 글을 쓰는 세 집단으로 나눠 뇌 활동을 측정한 결과 LLM 이용 집단에서 상대적으로 낮은 뇌 연결성이 나타났다. 이런 문제는 학생이 AI를 지시하는 과정에서도 드러날 수 있다. 원하는 결과가 나오지 않으면 "조금 더 잘해줘"라고 요구할 수 있지만 무엇이 부족한지, 어떤 근거를 더 넣어야 하는지 짚으려면 먼저 내용을 이해하고 있어야 한다. 김 센터장은 이런 상태를 '지식 없는 감독자'에 비유했다. 그는 "AI를 지시하고 감독하는 위치에는 올라섰는데 정작 지시에 필요한 역량이 없는 것"이라며 "무엇을 모르는지, 무엇을 원하는지도 정확히 모른 채 더 잘해달라는 요구만 반복할 수 있다"고 말했다. AI도 '언제부터'가 중요…연령별 사용 기준 필요 그렇다면 아이들에게 생성형 AI는 언제부터 허용해야 할까. 김 센터장은 나이만으로 선을 긋기보다 사고력이 발달하는 시기에 맞춰 사용 범위를 조절해야 한다고 조언했다. 그는 "초등학생은 생성형 AI 사용을 최대한 줄이고 중학교 초반까지는 교사나 부모가 살펴보는 환경에서 제한적으로 이용하는 편이 좋다"며 "고등학교부터는 활용 범위를 점차 넓힐 필요가 있다"고 말했다. 중요한 것은 숫자로 나이를 나누는 것보다 아이가 직접 읽고 쓰고 기억하며 시행착오를 겪어야 할 시기를 보호하는 데 있다. AI가 이 과정까지 건너뛰게 해서는 안 된다는 게 김 센터장의 판단이다. 그는 어린 나이에 생성형 AI를 접하는 것을 자극적인 디지털 콘텐츠에 너무 빨리 노출되는 것과 비슷하게 봤다. 성장기에 직접 보고 듣고 만지며 감각을 키우듯, AI의 도움 없이 스스로 생각하고 판단하는 시간도 충분히 필요하다고 했다. 학교에서 막아도 AI는 집으로 따라온다. 스마트폰이나 PC만 있으면 생성형 AI에 언제든 접속할 수 있어서다. 김 센터장은 어린 학생일수록 AI를 혼자 쓰게 두기보다 부모가 함께 사용하는 방식이 필요하다고 제안했다. 아이가 무엇을 묻고 어떤 답을 받았는지 살펴보면서, AI의 답을 그대로 받아들이지 않고 다시 생각해보는 습관을 함께 길러야 한다는 취지다. 답 주는 AI보다 '생각하게 하는 AI' 생성형 AI를 교육에서 빼는 것만으로 문제를 풀기도 어렵다. 같은 AI라도 학생 대신 답을 내놓는지, 스스로 생각하도록 돕는지에 따라 학습 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 펜실베이니아대 와튼스쿨 연구진이 튀르키예 고등학생 약 1000명을 대상으로 진행한 수학 학습 실험에서도 차이가 나타났다. 일반적인 GPT를 사용한 학생들은 AI를 이용하는 동안 대조군보다 48% 높은 성과를 냈지만 AI 없이 시험을 치르자 대조군보다 17% 낮은 점수를 받았다. 반면 정답을 곧바로 알려주지 않고 힌트와 질문으로 풀이를 유도하도록 설계한 'GPT 튜터'를 이용한 학생들은 연습 과정에서 대조군보다 127% 높은 성과를 냈다. AI 없이 치른 시험에서는 대조군과 비슷한 수준을 유지했다. 같은 AI라도 어떻게 쓰게 했느냐에 따라 학습 결과가 달라졌다. 김 센터장은 "AI를 그냥 쓰게 해서는 안 된다"며 "정답을 바로 주기보다 학생이 한 번 더 생각하도록 되묻거나 힌트를 주는 방향으로 설계할 필요가 있다"고 말했다. AI가 맡을 역할은 과목에 따라서도 달라진다. 수학이나 물리처럼 개념과 풀이 과정이 비교적 명확한 분야에서는 학생이 어느 부분에서 막혔는지 파악하고 그 수준에 맞는 문제를 제시하는 개인교사 역할을 AI가 일부 맡을 수 있다고 밝혔다. 인문·사회 영역은 사정이 다르다. 같은 글을 읽더라도 학생이 살아온 경험과 관심에 따라 질문과 해석이 달라질 수 있기 때문이다. 그는 "수학이나 물리에서는 학생 수준에 맞춰 좋은 질문을 던지는 개인교사 역할을 AI가 할 수 있다"면서도 "인문·사회 영역에서는 인간의 경험과 영감에서 나오는 다양한 질문까지 대신하기에는 아직 한계가 있다"고 말했다. 김 센터장은 AI가 정답을 찾는 일을 더 많이 맡을수록 교사의 역할도 달라질 수 있다고 전망했다. 그는 "앞으로 교사는 답을 알려주는 데서 그치기보다 학생이 어떤 과정을 거쳐 질문을 만들었는지, AI가 내놓은 결과를 어떤 근거로 받아들이거나 거부했는지를 살피는 일이 더 중요해질 것"이라고 말했다. 시험만 바꿔선 부족…"무엇을 가르칠지부터 달라져야" 생성형 AI가 학교에 들어오면서 숙제와 수행평가, 시험을 어떻게 바꿔야 할지를 둘러싼 고민도 커지고 있다. 김 센터장은 평가 방식보다 학교에서 무엇을 가르칠지를 먼저 다시 봐야 한다고 했다. 그는 "평가는 가르친 내용을 학생이 얼마나 익혔는지 확인하는 과정"이라며 "평가가 달라져야 한다면 그보다 먼저 교육 내용이 달라져야 한다"고 말했다. 지식을 많이 기억한 학생을 가려내는 교육에서 다른 사람과 협력하고 서로 다른 생각을 연결하는 능력을 키우는 쪽으로 무게를 옮겨야 한다고 봤다. 저출생도 교육 방식을 바꿔야 하는 배경으로 들었다. 출생아가 100만명에 육박하던 때에는 많은 학생을 경쟁시켜 일부를 선발하는 교육 구조가 가능했다. 지금처럼 출생아 수가 30만명 안팎으로 줄어든 상황에서는 각자의 역량을 어떻게 연결할지에 더 무게를 둬야 한다고 제안했다. 김 센터장은 "과거에는 100만명 가운데 30만명을 뽑아 쓰는 체제였다면 이제는 30만명이 100만명의 힘을 내게 해야 한다"며 "입시와 같은 경쟁으로 사람을 가려내는 것보다 서로 협력해 시너지를 만드는 힘이 더 중요해졌다"고 말했다. AI가 지식 검색과 정리를 상당 부분 맡는 변화도 교육의 방향을 바꾸고 있다. 많이 기억하고 빠르게 답을 찾는 능력만으로는 이전과 같은 차이를 만들기 어려워지고 있어서다. 김 센터장은 앞으로 학교에서 더 길러야 할 역량으로 다른 사람과 관계를 맺고 함께 일하는 힘을 꼽았다. 그는 "예전 지식사회에서는 많이 알고 똑똑한 사람이 필요했지만 이제 그 역할의 상당 부분을 AI가 지원하게 됐다"며 "아이들에게 사람과 관계를 맺고 함께 일하면서 서로의 능력을 끌어낼 수 있는 힘을 길러주는 교육이 필요하다"고 강조했다.

2026.09.14 09:36김동원 기자

AI 위험론 정치권까지 번졌다…트럼프 '경쟁' vs 오바마 '안전'

인공지능(AI)의 빠른 발전을 우려하는 목소리가 미국 기술업계를 넘어 정치권으로 번지고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 중국과의 AI 경쟁에서 우위를 지켜야 한다고 강조한 반면 버락 오바마 전 미국 대통령은 민주당에 AI가 가져올 위험과 경제적 충격에 대비할 것을 주문했다. 13일(현지시간) 로이터와 가디언 등에 따르면 오바마 전 대통령은 지난 10일 열린 민주당 비공개 모금 행사에서 하킴 제프리스 하원 민주당 원내대표와 대담하며 AI에 대응할 정책 틀을 마련해야 한다고 밝혔다. 민주당이 오는 11월 중간선거에서 하원 다수당을 되찾으면 AI를 둘러싼 공개 논의를 시작하고 2028년 대선 후보들도 이를 핵심 의제로 다뤄야 한다고 강조했다. 오바마 전 대통령은 일자리를 비롯한 경제 전반에 미칠 영향도 살펴야 한다고 봤다. 민간기업을 중심으로 기술이 빠르게 발전하는 만큼 고용시장에 어떤 충격이 나타날지 살피고 이에 대응할 구체적인 대책을 정치권이 준비해야 한다는 취지다. 트럼프 대통령은 개발 속도를 늦추는 데 거리를 뒀다. 그는 13일 아일랜드에서 기자들과 만나 미국이 중국보다 AI에서 앞서 있다며 안전장치는 필요하지만 경쟁에서 승리하는 것이 중요하다고 말했다. 기술 발전에 제동을 걸기보다 미국의 우위를 지키는 쪽에 무게를 뒀다. 이런 논쟁 배경에는 AI 업계에서 잇따라 나온 위험 경고가 있다. 오픈AI와 앤트로픽에서 AI 모델 개발에 참여했던 제이컵 콕슨은 지난 8일 앤트로픽을 떠나면서 선도 기업들이 충분한 대비 없이 스스로 성능을 높이는 초지능 개발 경쟁에 뛰어들고 있다고 비판했다. 앤트로픽 내부에서는 더 강한 경고도 나왔다. AI 정렬 연구를 이끄는 에번 허빙거는 향후 10년 안에 AI로 인류가 멸망할 가능성을 개인적으로 10% 이상으로 평가했다. 기술 발전 속도에 비해 이를 통제할 수단과 제도가 충분히 따라가지 못하고 있다고 본 것이다. 연구자들에 이어 경영진도 속도 조절을 요구하고 나섰다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 지난 12일 AI 성능을 높이기 위한 경쟁을 늦춰 안전 기술을 확보할 시간을 벌어야 한다고 제안했다. 외부 검증을 강화하는 방안도 내놨다. 독립 평가자에게 직원과 비슷한 수준의 접근 권한을 주고 기업이 약속한 안전조치를 제대로 지키는지 확인하도록 하자는 구상이다. 민주주의 국가들이 공통 기준을 마련하고 중국을 포함한 국제사회가 AI를 이용한 생물무기 개발 등 심각한 악용을 막기 위해 협력할 필요성도 제기했다. 경쟁사들도 일부 제안에 호응했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 독립 평가자에게 직원과 비슷한 수준의 접근 권한을 제공하는 데 동의했다. 일론 머스크 xAI CEO도 아모데이 CEO의 제안에 지지를 나타냈다. AI 안전 문제는 미국 의회에서도 논의되고 있다. 민주당 에이미 클로버샤 상원의원과 공화당 존 튠·테드 크루즈 상원의원 등은 첨단 AI에서 중대한 위험이 확인될 경우 기업에 이를 줄일 의무를 부과하는 방안을 협의하고 있다. 위험을 알고도 충분한 조치를 취하지 않은 기업에 책임을 묻는 내용도 검토되고 있다. 오바마 전 대통령은 AI에 대해 "민간의 손에서 매우 빠르게 움직이고 있는 사안"이라며 "우리가 제대로 대응하지 않으면 위험해질 수 있다고 생각한다"고 말했다.

2026.09.14 09:35김동원 기자

앤트로픽, 10월 IPO 목표...상장 거래소로 나스닥 선정

앤트로픽이 대규모 기업공개(IPO)를 앞두고 나스닥을 상장 거래소로 선택한 것으로 전해졌다. 회사는 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 사상급 IPO를 준비 중이며 연환산 매출도 650억달러를 넘어설 전망이다. 블룸버그는 14일 복수의 관계자를 인용해 앤트로픽 PBC가 잠재적인 대형 IPO를 위한 상장 거래소로 나스닥을 택했다고 보도했다. 클로드를 서비스 중인 앤트로픽은 이르면 10월 상장을 목표로 준비 중인 것으로 알려졌다. 시장에서는 앤트로픽의 공모 규모가 지난 6월 863억달러를 조달하며 역대 최대 규모 IPO를 기록한 스페이스X와 비슷하거나 이를 넘어설 수 있다는 기대도 나온다. 앤트로픽은 IPO 준비와 함께 자금 조달도 확대하고 있다. 외신은 회사가 이달 초 150억달러 규모의 리볼빙 신용한도계약을 마무리할 예정이었다고 보도한 바 있다. 이는 사업 확장과 인프라 투자, AI 모델 개발 경쟁에 필요한 유동성을 확보하기 위한 조치로 해석된다. 실적 성장세도 가파르다. 앤트로픽은 현재 사업 성과를 기준으로 연환산 매출이 650억달러를 넘어설 것으로 예상된다. 이는 지난해 말 기준 매출 추정치보다 7배 이상 높은 수준이다. 한편 급격한 AI 발전에 따른 안전성 논의도 커지고 있다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO), 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO, 일론 머스크는 최근 AI 기술 개발 속도를 늦추고 위험 관리에 더 집중할 필요가 있다는 취지의 의견을 낸 것으로 알려졌다. 샘 알트먼 CEO는 안전 문제를 이유로 오픈AI가 올해 안에 상장하지 않을 것이라고 밝힌 바 있다. 앤트로픽과 나스닥은 IPO와 관련해 답변을 거부했다.

2026.09.14 09:35남혁우 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

현대차가 자율주행 '아트리아 AI' 양산 3년 늦춘 이유

[AI는 지금] 임우형 LG AI연구원장 "AI 경쟁, 성능만으론 안돼…전문가 AI로 승부수"

AI 위험론 정치권까지 번졌다…트럼프 '경쟁' vs 오바마 '안전'

[ZD브리핑] 기아 PV7·아이폰18 '출격'…현안 챙기는 삼성·SK·카카오

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.