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연구실·AI·로봇 묶었다…스카이인텔리전스, 피지컬 AI 실증

스카이인텔리전스가 한국과학기술원(KAIST), 다임리서치와 손잡고 제조 현장에 적용할 피지컬 인공지능(AI) 기술 개발과 실증에 나선다. 스카이인텔리전스는 지난 21일 KAIST 제조피지컬AI연구소, 다임리서치와 피지컬 AI 분야 기술 협력 및 산업 생태계 확산을 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이번 협약에 따라 세 기관은 제조 현장의 AI 전환(AX)을 위해 공동 연구·사업 및 실증 과제 발굴부터 전문인력 양성, 생태계 확산과 공동 시장 개발까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. 세 기관은 각자의 기술 역량을 결합한다. KAIST 제조피지컬AI연구소는 AI·로보틱스·제조 시스템 분야 연구와 핵심기술 개발을 맡고, 스카이인텔리전스는 합성데이터 기술을 활용한 제조 피지컬 AI 기술 검증을 추진한다. 다임리서치는 로봇 통합관제·오케스트레이션과 디지털트윈 기반 시뮬레이션 기술을 바탕으로 자율제조 솔루션의 현장 적용과 상용화를 지원한다. 인재 양성과 기술 교류도 진행한다. 세 기관은 피지컬 AI와 디지털트윈, 합성데이터, 로봇, 자율제조 분야를 대상으로 기업과 산업 관계자 대상 교육·세미나와 기술 교류, 실증 연계 프로그램을 기획해 운영할 계획이다. 공동 연구 성과를 앞세워 새로운 협력 수요와 사업 기회도 함께 발굴한다. 국내외 컨퍼런스와 포럼, 데모, 현장 투어, 비즈니스 매칭 등은 물론, 각 기관의 산학·산업 파트너 및 고객 네트워크를 활용할 방침이다. 이재철 스카이인텔리전스 대표는 "서로 다른 영역에서 축적해온 연구와 기술, 제조 현장의 경험을 연결해 제조 피지컬 AI의 산업 확산을 앞당기는 출발점이 될 것"이라며 "공동 연구와 사업, 실증 과제를 발굴하고 제조 피지컬 AI 생태계를 확대하겠다"고 말했다.

2026.09.23 10:17이나연 기자

PC용 GPU 가격은 올랐는데 출하량은 증가... 누가 샀나

데스크톱 PC용 그래픽카드(GPU) 가격이 작년 대비 크게 상승했지만 출하량은 오히려 늘었다는 이례적인 조사 결과가 나왔다. 1980년대 말부터 30년 이상 GPU 시장 동향을 분석해 온 시장조사업체 존페디리서치(JPR)에 따르면, 올해 2분기 세계 PC용 GPU 출하량은 약 7550만 개로 집계됐다. 1분기 대비 10.4%, 전년 동기 대비 1.1% 증가한 수치다. 이 가운데 프로세서와 분리된 그래픽카드 형태의 제품 출하량은 약 1250만 장으로, 전분기 대비 10% 증가했다. JPR에 따르면 GPU 출하량은 2분기에 전분기보다 평균 6%가량 감소하는 계절적 경향이 있지만 올해는 오히려 늘어난 것이다. 이런 특이한 현상의 배경에 중국 업체들의 AI 관련 수요가 있다는 주장도 제기됐다. 과거 고성능 GPU가 게임 대신 이더리움 등 암호화폐 채굴에 동원됐던 것처럼, AI 학습과 추론에도 일반 소비자용 GPU가 활용되고 있다는 것이다. CPU 판매 감소에도 외장 GPU 판매 강세 JPR에 따르면 2분기 그래픽카드 출하량이 강세를 보이면서 데스크톱 PC용 프로세서 출하량 대비 별도 GPU 탑재 비율은 89%까지 상승했다. 1분기보다 23% 포인트 높아진 이례적인 수치다. 존 페디 JPR 회장은 "글로벌 메모리 위기로 부품 가격이 급등하는 가운데 공급 측의 재고 선확보, 인위적인 수요 충격, 지역별 시장 상황이 복합적으로 작용했다"고 분석했다. 그러나 같은 시기 데스크톱 PC용 프로세서 출하량은 오히려 감소했다. 또 엔비디아는 지난 8월 초 지포스 RTX 50 시리즈 그래픽카드 가격을 최대 30% 가량 올리기도 했다. 이는 결국 일반 소비자 수요로 해석하기 어려운 특별한 수요처가 있다는 가설로 이어진다. "中 업체, 소비자용 GPU를 AI 워크스테이션에 활용" 홍콩 IT매체 HKEPC는 그래픽카드 출하량 증가의 배경으로 중국 업체를 지목했다. HKEPC는 10일 "중국 업체들이 고성능 그래픽카드를 구매해 AI 워크스테이션용으로 개조하고 있다"고 설명했다. HKEPC가 공개한 사진에는 주요 제조사의 엔비디아 지포스 RTX 5090 탑재 그래픽카드가 팔레트 단위로 포장된 모습이 담겼다. 엔비디아는 미국 정부의 수출 규제에 따라 중국 시장에 일부 연산 기능을 제한한 지포스 RTX 5090D만 공급할 수 있다. HKEPC는 "미국 수출 규제에도 RTX 5090이 끊임없이 중국으로 유입되고 있다"고 설명했다. "RTX 5090, 워크스테이션용 GPU보다 가격·납기 유리" 엔비디아가 출시 당시 제시한 RTX 5090의 권장소비자가격(MSRP)은 1999달러(약 280만원)였다. 그러나 현재 국내 시장가는 권장소비자가격의 3배를 넘어선 상태다. 14일 커넥트웨이브 가격비교서비스 다나와에 따르면 국내 시장에서 GDDR7 32GB를 탑재한 RTX 5090 제품의 최저가는 830만원 선에서 시작한다. 냉각 구조나 디자인, 오버클록 여부에 따라 개당 1천만원을 넘는 제품도 있다. 워크스테이션과 AI 처리에 특화된 RTX 프로 6000 블랙웰 등 GPU 가격은 2500만원을 훌쩍 넘는다. 납기 역시 문제인데 한 공급사 관계자는 "최소 두 달 이상 기다려야 하는 상황"이라고 설명했다. 반면 RTX 5090은 높은 가격을 감수한다면 상대적으로 빠르게 확보할 수 있다. 32GB 메모리를 활용해 일부 AI 모델의 개발과 추론, 엔비디아 GPU 탑재 서버 구동을 위한 모델 개발에도 충분한 성능을 지녔다. 과거 암호화폐 채굴에도 소비자용 GPU 동원 게임을 위해 설계된 일반 소비자용 GPU가 다른 용도로 대량 전용된 사례는 과거에도 있었다. 2019년부터 2021년까지 이더리움 등 암호화폐 채굴에 고성능 그래픽카드가 대량으로 동원되면서 그래픽카드 품귀와 가격 상승이 나타났다. 반면 현재는 AI 연산 수요를 두고 기업과 일반 소비자가 확보 경쟁을 벌이는 상황이다. 14일 다나와 관계자는 "RTX 5090 등 고성능 제품은 물론 RTX 5080/5070 Ti 등 일부 중간급 제품까지 가격대 재편이 나타날 수 있는 상황"이라고 설명했다.

2026.09.14 17:08권봉석 기자

"그 일 진짜 재밌나요?"...인턴으로 돌아간 33년차 리서처 이야기

영화 '인턴'에서는 70세의 베테랑 벤 휘태커(로버트 드니로)가 오래된 서류 가방을 들고 30대 대표가 이끄는 패션 스타트업에 입사한다. 숨 가쁜 일터와 전혀 어울릴 것 같지 않은 벤은 수십 년간 쌓아온 삶의 지혜, 사람을 진심으로 대하는 정성, 그리고 새로운 문화를 겸손하게 받아들이는 유연함으로 그 조직에 점차 스며든다. 국내 리서치 업계에도 영화 속 벤과 빼닮은 인물이 있다. 33년 차 리서치 베테랑이자, 현재 IT 리서치 스타트업 오픈서베이의 사업전략을 총괄하는 박종백 부사장 이야기다. 1994년 리서치 업계에 첫발을 내디딘 후 대형 글로벌 리서치사(밀워드 브라운)의 전무 자리까지 올랐던 그는 2017년, 모든 기득권과 직함을 내려놓고 모바일 리서치 스타트업이었던 오픈서베이에 '사원'으로 합류했다. 보장된 정년과 안락한 임원실 대신 그가 선택한 것은 자식뻘 되는 2030 동료들이 모여 앉은 열린 공간의 책상이었다. 정확히 말하면 인턴으로 재입사한 것은 아니었지만, 지난 권위와 직급을 내려놓고 인턴의 자세로 커리어 2막을 시작한 셈이다. 리서치의 미래, '모바일' 전환 확신…"빠른 조직 적응 자신했지만 1년 걸려" 10여년 전 박종백 부사장이 오픈서베이에 합류한 결정은 단 하루 만에 이뤄졌다. 2013년부터 모바일 기반 조사에 깊은 관심을 기울여왔던 그는 모바일 보급률이 90%를 넘어서는 시대 흐름 속에서 리서치의 미래가 모바일에 있음을 확신했다. 여기에 황희영 오픈서베이 대표에 대한 강한 신뢰가 더해지며 주저 없이 스타트업 행을 택했다. 그러나 30년 넘게 몸담았던 전통 리서치 시장과 IT 스타트업의 간극은 생각보다 컸다. 출근 첫날, 정문을 들어서자마자 눈앞에 앉은 동료들은 자신의 아들·딸과 비슷한 또래였다. "3개월이면 조직에 적응한다"고 호언장담했지만, 정작 실무 툴을 배우고 수많은 슬랙 메시지와 줄임말을 익히며 완전한 적응에 이르기까지는 꼬박 1년이 걸렸다. "퇴근 후 집에 가서 아이들에게 젊은 세대들이 쓰는 일상 용어나 슬랙 이모티콘 사용법을 물어보곤 했죠. 손가락(타자) 속도는 젊은 동료들보다 한참 느렸고요. 시스템이나 프로덕트 이용법은 개발팀의 까마득한 후배들에게 일대일로 배워야 했습니다." 박 부사장은 권위를 내세우는 대신 먼저 고개를 숙이고 물었다. 자신이 모르는 IT 기술과 프로덕트 구조는 동료들에게 솔직하게 배웠고, 대신 자신이 가진 리서치 설문 설계 노하우, 클라이언트 대응법, 데이터 분석 기법을 아낌없이 나눠주기 시작했다. 33년 쌓은 개인 리서치 노하우, 투명하게 공유하고 기록으로 남겨 박 부사장이 오픈서베이에서 수행한 가장 핵심적인 역할 중 하나는 '지식의 공유'였다. 전통적인 리서치 업계에서는 개인이 가진 노하우와 인사이트가 사유화되기 쉽다. 하지만 박 부사장은 오픈서베이 특유의 '투명한 기록 문화'에 깊이 공감하며 자신의 33년 자산을 시스템에 녹여내기 시작했다. 주니어 동료가 업무 중 고민을 들고 찾아오면, 박 부사장은 단순히 답을 말해주는 데 그치지 않았다. "방금 나와 나눈 이야기를 슬랙 Q&A 채널에 올려봐. 네가 제대로 이해했는지 확인해 줄게"라며 모든 질의응답을 문서화하도록 유도했다. 그렇게 수년간 쌓인 수천 건의 질의응답과 피드백 데이터는 오픈서베이의 자산이 됐다. 이 기록들은 오픈서베이의 컨슈머 인텔리전스 플랫폼 '데이터스페이스'에 탑재된 AI 엔진을 학습시키는 핵심 도메인 지식 데이터로 활용됐다. 한 리서치 베테랑의 머릿속에만 존재하던 33년의 암묵지가 AI 플랫폼의 엔진으로 재탄생한 셈이다. "글로벌 리서치사 시절, 한 CEO가 '우리의 지식을 갖고 나간 퇴사자 역시 우리의 철학을 전파하는 사람이 된다'고 말한 적이 있습니다. 내 노하우가 회사의 시스템이 되고, AI로 구현돼 세상에 퍼지는 것을 보는 것은 리서처로서 매우 가슴 뛰고 보람찬 경험입니다." 그는 새로운 테크 툴을 활용하는 데 있어서도 유연함을 잃지 않았다. 최근에는 클로드 등 최신 AI 툴을 실무에 적극 도입하며 프롬프트 작성법이나 세련된 비즈니스 표현법을 오히려 주니어 동료들에게 역으로 배우고 있다. AI가 데이터를 빠르게 요약하고 처리해 주면, 박 부사장은 그것이 논리적으로 타당한지, 데이터의 행간에 숨은 맥락이 무엇인지를 특유의 통찰력으로 검증해 준다. AI와 베테랑, 그리고 청년 동료들이 만들어내는 선순환의 멘토링 체계다. 시니어가 시니어에게 묻다...."그 일 정말 재밌나요?" AI가 리서치 시장 전반을 급격하게 바꾸고 있는 지금, 박종백 부사장이 바라보는 AI 시대 리서처의 본질은 확실하다. AI는 매우 뛰어난 수행자이지만, 결국 명확한 지침을 주고 나온 결과물의 가치를 판단하는 것은 '사람의 눈'이라는 점이다. "AI가 뱉어낸 결과가 맞는지 틀린 지를 가려내려면 역설적으로 데이터와 현장에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 단순 작업은 AI가 대체하겠지만, 데이터에 기반해 고객의 진짜 고민을 해결해 주는 통찰의 영역은 더욱 중요해질 거예요." 후배 리서처들과 새로운 도전을 망설이는 시니어들에게 선배로서 하고 싶은 말은 무엇인지 물었다. 그러자 그는 "그 일이 정말 재미있는가?"라고 스스로 물어봤으면 한다고 답했다. 이어 박 부사장은 오픈서베이에서의 지난 10년을 '재미있는 취미생활과 같았다'고 표현했다. 주말에 나와 엑셀 수식을 풀고, 어린 동료들과 오랜 시간 의견을 나누며, 거대한 데이터 플랫폼이 구축되는 과정을 목도하는 것 자체가 그에게는 최고의 즐거움이었기 때문이다. "변화는 막상 부딪쳐보면 별것 아닙니다. 진짜 무서운 것은 과거의 경험과 성공 방정식에 매몰돼 도태되는 것이죠. 오픈서베이가 만들어갈 데이터와 AI 기반 리서치 플랫폼의 끝이 어디일지, 그 미래를 함께 눈으로 확인하는 것이 여전히 저를 설레게 합니다." 영화 인턴의 벤이 조직에 따뜻한 온기와 지혜를 불어넣었듯, 박 부사장은 오픈서베이의 혁신을 받쳐주는 '참어른'의 역할에 충실해 보였다. 그러면서도 변화를 두려워하지 않는, AI라는 거친 파도를 넘어서는 회사의 든든한 등대 같았다. 그는 또 회사에 기여할 수 있는 지식 자산과 경험이 충분히 남아있다고 자신했다.

2026.09.12 08:24백봉삼 기자

KT, KAIST·다임리서치와 사람 없는 공장 만든다

KT가 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 사람의 개입을 최소화한 자율 제조공장 구현에 나선다. 로봇 관제 기술에 AI 에이전트와 엣지 AI, 초저지연 네트워크를 결합해 제조 현장의 로봇이 주변 상황을 인식하고 스스로 판단해 작업하는 환경을 구축한다. KT는 KAIST, 다임리서치와 피지컬 AI 기술 개발과 실증, 사업화를 공동 추진하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협력은 과학기술정보통신부가 운영하는 '피지컬 AI 얼라이언스' 2기 활동에서 3개 기관이 관련 사업을 논의한 것을 계기로 마련됐다. 3개 기관은 무인 자율공장을 구현하는 다크팩토리 (플랫폼을 공동 개발하고 실제 제조현장에서 기술을 검증한다. 이를 기반으로 피지컬 AI 분야에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 국내에서 확보한 기술과 실증 경험을 'K-피지컬 AI' 형태로 해외 시장까지 확장한다는 구상이다. 다크팩토리 플랫폼 개발은 과기정통부가 추진하는 '2026년 협업지능 피지컬 AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업'과 연계해 진행한다. AI를 활용해 제조 설비와 로봇이 사람의 지속적인 개입 없이 자율적으로 움직일 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 산업현장에서 검증하는 사업이다. KT와 KAIST, 다임리서치는 향후 5년간 공동으로 참여한다. KAIST와 다임리서치가 확보한 제조·물류 로봇 기술과 관제 플랫폼을 토대로 생산공정을 자율화하는 기술 개발에 집중한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드도 마련해 로봇과 AI 시스템의 작동 과정과 성능을 검증한다. 실증을 통해 확보한 기술은 다양한 제조업종과 생산공정으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. KT는 서로 다른 로봇과 AI 시스템을 통합해 운용할 수 있도록 데이터 플랫폼 기반의 운영환경을 제공한다. 제조현장에서 발생하는 데이터를 관리하고 로봇과 AI 시스템 사이의 연동을 지원해 여러 장비를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 운영하는 역할을 맡는다. 엣지 AI와 통신 인프라도 활용한다. 로봇과 가까운 현장에서 데이터를 바로 처리하는 엣지 AI를 적용해 데이터 전송 과정에서 발생하는 지연을 줄이고, 초고속 초저지연 네트워크를 결합해 로봇이 현장 상황에 맞춰 실시간으로 판단하고 움직일 수 있도록 지원한다. 로봇의 AI 학습과 성능을 사전에 확인할 수 있는 시뮬레이션 기술도 적용한다. AI 에이전트를 활용한 시스템 통합 기술까지 결합해 제조현장의 로봇이 주변 환경을 인식하고 작업 상황에 맞는 행동을 스스로 결정하는 피지컬 AI 환경을 구현할 계획이다. 기술 개발 이후 실제 제조현장 적용과 사업화도 함께 추진한다. 3개 기관은 AI 에이전트를 활용한 피지컬 AI 운영·검증 환경을 지속적으로 구축하고 현장 실증을 통해 상용화 가능성을 확인한다. 피지컬 AI 전문인력 양성에도 협력하고 국내에서 검증된 기술을 토대로 글로벌 시장 진출까지 추진한다. 최성율 KAIST 연구부총장은 “피지컬 AI의 진짜 경쟁력은 좋은 기술을 개발하는 데서 끝나는 것이 아니라 로봇과 AI를 실제 제조 현장에서 작동시키고 그 성능을 검증하는 데 있다”며 “이번 협력을 통해 KAIST의 연구성과가 기업의 제조현장에서 실증되고 새로운 산업과 사업으로 이어지는 산학협력 모델을 만들겠다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “KAIST의 연구 역량과 KT의 AI·네트워크 인프라, 다임리서치의 로봇 운영 관제 및 다크팩토리 기술을 결합해 피지컬 AI 기반의 자율제조의 실제 성공 사례를 만들겠다”며 “이를 바탕으로 국내 제조 현장을 넘어 글로벌 시장으로 확산해 나가겠다”고 말했다. 박상원 KT AX사업부문장은 “이번 협약은 연구개발과 실증, 사업화로 이어지는 피지컬 AI 협력 체계를 마련했다는 점에서 의미가 있다”며 “KT는 AI 에이전트, 엣지 AI, 네트워크 등 AX 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고, 파트너사들과 함께 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.09.08 11:43박수형 기자

챗GPT 위력 세네…"웹페이지 셋 중 하나는 AI 활용"

챗GPT 출시 이후 생성된 영어 웹페이지 3곳 중 1곳은 인공지능(AI)을 활용해 작성된 것으로 나타났다. 미국 퓨리서치센터가 20일(현지시간) 발표한 보고서에 따르면, 2022년 11월 챗GPT 등장 이후 제작된 영어 웹페이지의 35%에서 AI 작성 흔적이 확인됐다. 퓨리서치센터는 커먼 크롤 웹 아카이브가 2021년 1월부터 2026년 7월까지 수집한 영어 웹페이지 약 49만 개를 AI 탐지 프로그램 '오픈 팬그램'으로 분석해 이 같은 결과를 도출했다. 인터넷 전체를 무작위 조사한 결과 AI 사용 흔적이 있는 비율은 10% 수준이었다. 하지만 챗GPT 등장 이후로 조사 범위를 좁히면 그 비율이 35%까지 올라갔다. AI가 남긴 흔적은 인터넷 영역별로 차이를 보였다. 상업용 사이트인 닷컴(.com) 도메인은 AI 작성 비율이 10% 수준이었다. 이는 닷오알지(.org·4.6%)의 두 배, 대학(.edu)이나 정부(.gov) 도메인의 약 10배에 달한다. 대학과 정부 도메인은 5년간 1% 안팎에 머물렀다. AI가 즐겨 쓰는 글쓰기 습관도 인터넷에서 늘어난 것으로 조사됐다. 2023년과 비교해 줄표(—) 사용은 약 두 배, 옥스퍼드 콤마는 63% 늘었다. 옥스퍼드 콤마는 영어에서 셋 이상 항목을 나열할 때, 마지막 항목 앞의 접속사(and, or 등) 바로 앞에 찍는 쉼표를 의미한다. 또 '파고들다(delve)', '상호작용(interplay)'처럼 AI가 즐겨 쓰는 격식 있는 단어는 두 배 이상 증가했고, '단순히 X가 아니라 Y다' 식의 문장 구조는 세 배 가까이 늘었다. 다만 이번 조사에서 나온 수치는 AI가 처음부터 직접 쓴 글의 비율은 아니다. AI로 작성했거나, 사람이 쓴 글을 AI가 상당 부분 손본 경우까지 포함한 수치다. 오픈 팬그램 같은 탐지 도구는 사람이 쓴 글을 AI 작성으로 잘못 분류하기도 한다. 퓨리서치는 "줄표나 옥스퍼드 콤마를 사람이 쓴다고 해서 그 글이 AI로 작성됐다고 볼 수는 없다"며 "다만 방대한 문서를 함께 분석하면 사람과 AI가 이런 표현을 얼마나 자주 쓰는지 그 패턴의 차이를 확인할 수 있다"고 설명했다. 이번 조사 결과는 AI가 학습하는 방식과도 연결된다. AI는 인터넷에 있는 글을 학습해 만들어진다. 인터넷에 AI가 쓴 글이 많아질수록, 다음 세대 AI는 사람이 쓴 글이 아니라 AI가 쓴 글을 학습하게 된다. 복사본을 다시 복사하듯 품질이 떨어지는 이른바 '모델 붕괴'가 우려되는 이유다.

2026.08.21 14:01김동원 기자

라이너, 경상국립대 AI 리서치 플랫폼 낙점

라이너가 경상국립대학교 전 구성원 2만 5000여 명에게 인공지능(AI) 리서치 플랫폼을 공급하며 캠퍼스 학습·연구 환경의 AI 전환에 나선다. 라이너는 경상국립대와 '라이너 프로' 공급 계약을 체결했다고 20일 밝혔다. 학부생·대학원생·교직원을 포함한 전 구성원은 학교 메일 계정 인증만으로 1년간 라이너 프로 플랜을 이용할 수 있다. 프로 플랜은 라이너 AI 검색을 비롯해 학술 특화 에이전트 '라이너 스콜라(Liner Scholar)'와 AI 글쓰기 어시스턴트 '라이너 라이트(Liner write)' 등으로 구성됐다. 라이너는 AI 환각·사실 정확도를 측정하는 오픈AI 글로벌 벤치마크 '심플큐에이(SimpleQA)'에서 95.3점을 기록했다. 회사에 따르면 이는 글로벌 빅테크들의 AI 검색 엔진 및 거대언어모델(LLM) 성능을 모두 상회하는 수치다. 라이너 스콜라는 전 세계 4억 6000만 건의 방대한 학술 데이터베이스를 기반으로 작동한다. 자연어 대화만으로 최적의 연구 워크플로를 설계하는 '에이전틱 리서치' 기술을 지원하는 게 특징이다. 김진우 라이너 대표는 "경상국립대 구성원들이 검증된 AI 리서치 기술을 통해 차별화된 연구 역량을 확보하고 미래 산업을 이끌 AI 네이티브 인재로 도약할 수 있도록 전폭적인 기술 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

2026.07.20 14:08이나연 기자

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

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

2026.07.15 12:06장유미 기자

피지컬 AI 선점 위해 '팀 코리아' 뭉쳐야…데이터 구매·공장 수출 등 제안

주요 피지컬 인공지능(AI) 스타트업이 한자리에 모여 글로벌 시장 선점을 위한 원팀 구축과 정부 지원을 촉구했다. 글로벌 빅테크와 경쟁에서 이기려면 국내 기업 간 연합군 형성과 데이터 확보가 필수라고 봤기 때문이다. 류중희 리얼월드 대표는 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "리얼월드의 오픈소스 파운데이션 모델이 엔비디아를 제치고 글로벌 벤치마크 1위를 차지했다"며 "거대언어모델(LLM)에서 정부가 독자 파운데이션 모델을 개발하는 것처럼 피지컬 AI도 대기업, 강소기업, 컴퓨팅 기업으로 연합군을 구성하면 글로벌 초격차를 달성할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 현장의 로 데이터(Raw Data) 수집 프로세스를 혁신해야 한다는 목소리도 나왔다. 엄윤설 에이로봇 대표는 "로봇 기업에 가장 필요한 것은 실제 작업자의 동작 데이터지만, 기업마다 형식과 기준이 달라 데이터 취득이 매우 어렵다"고 지적했다. 엄 대표는 '에고센트릭(바디캠 착용) 방식'을 제안했다. 조선소나 자영업자 등 현장 인력에게 바디캠을 통한 시각 데이터 확보와 전송 방법을 교육하고, 정부가 이 데이터를 사주는 방식이다. 엄 대표는 이를 통해 데이터 표준을 정립하고 대학, 연구소, 기업이 자유롭게 데이터를 활용할 수 있는 기반을 닦을 수 있다고 주장했다. 기술력을 패키지화해 해외 시장을 공략하자는 전략도 제시됐다. 장영재 다임리서치 대표는 "해외 기업에서 지능형 AI뿐만 아니라 로봇, 센서, 제어기를 포함해 공장 전체를 턴키(일괄 수주)로 지어달라는 요청이 나온다"며 "피지컬 AI 기반 공장 수출이 가장 현실적인 피지컬 AI 성장 모델"이라고 강조했다. 장 대표는 "이미 KAIST를 중심으로 국내 로봇, 센서, 통신 장비 기업들과 '팀 코리아'를 구축했다"며 "'첨단 공장 제조는 대한민국'이라는 새로운 수출공식을 만들 수 있도록 정부 차원 전략이 필요하다"고 요청했다. 한정된 자본을 효율적으로 활용하기 위한 파이프라인 조율 중요성도 강조됐다. 신정규 래블업 대표는 "우리나라가 AI 리딩 그룹에 진입할 기회를 맞이했으나, 미국이나 중국과 같은 자본 규모로 정면 승부하는 것은 불가능하다"고 단언했다. 신 대표는 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 구축 시 발생하는 막대한 감가상각 비용을 언급하며, "에너지 수급, 그래픽처리장치(GPU) 보급 속도, 비즈니스 모델 구축 등 전체 파이프라인에서 지연이 발생하면 막대한 자본 손실로 이어진다"고 우려했다. 이어 "시장 자율성을 존중하되, 정부가 각 주체 간 조율을 주도해 사업 진행 속도와 자본 효율성을 높여야 한다"고 제언했다.

2026.06.29 18:31진운용 기자

오픈서베이 "설문 기획부터 결과까지 AI와 쉽고 빠르고 정확하게"

전문 지식 없이도 AI 에이전트와 함께 설문 기획부터 결과 보고서 작성을 보다 쉽고 빠르고 정확하게 할 수 있는 길이 열렸다. 오픈서베이(대표 황희영)는 자사 컨슈머 인텔리전스 플랫폼 데이터스페이스를 AI 에이전트 기반으로 전면 개편했다고 24일 밝혔다. 기업의 데이터 기반 의사결정 수요가 높아지는 가운데, 리서치 전문 인력 부족과 높은 비용은 여전히 실무 현장의 병목으로 꼽힌다. 오픈서베이는 이를 해결하고자 리서치 전 단계에 AI 에이전트를 도입했다. 이번 업데이트 후, 기존 에이전시에서 평균 8주 정도 소요되는 브랜드 인덱스 조사가 데이터스페이스에서는 AI와 함께 만 하루 만에 데이터 분석까지 마칠 수 있다. 데이터스페이스 사용자는 기획, 설문 설계, 데이터 수집, 분석, 보고서 작성까지 AI와 채팅을 통해 수행할 수 있다. 범용 생성형 AI와 비교해도 차별적 강점이 있다. 범용 AI는 데이터 해석 과정에서 수치 왜곡이 대표적 한계다. 반면 데이터스페이스는 통계 엔진이 먼저 데이터를 계산한 뒤, 그 결과 내에서 AI가 인사이트를 도출하는 방식으로 수치 오류와 환각을 차단했다. 또한 2만5000건 이상의 리서치 자산을 내재화해 도메인 전문성도 갖췄다. 황희영 오픈서베이 대표는 “이번 업데이트를 시작으로 AI 합성 소비자 기능도 순차 출시해 소비자 반응을 빠르게 시뮬레이션하며 제품 전략을 다듬어갈 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.06.24 13:49백봉삼 기자

"AI 시대 기업 경쟁력, '데이터 신뢰도'에서 판가름"

인공지능(AI) 기술이 비즈니스 전반에 스며들며 데이터가 기업 성장을 좌우하는 핵심 동력이 됐다. 이제는 단순히 방대한 양의 데이터를 확보하는 것을 넘어, 출처가 명확하고 검증된 '신뢰할 수 있는 데이터'의 가치가 더욱 중요해지고 있다. AI가 도출하는 인사이트의 질은 결국 입력되는 데이터 품질과 직결되기 때문이다. 특히 기업의 핵심 비즈니스 의사결정에 활용되는 데이터의 상당 부분은 고객 조사와 시장 분석을 통해 수집되는 1차 데이터다. 이에 따라 리서치 기업들은 데이터 관리 역량 강화에 적극 나서고 있다. 응답의 신뢰성을 검증하고, 수집 과정의 품질을 정교하게 관리하는 것이 핵심 경쟁력이 됐기 때문이다. 글로벌 리서치 시장에서는 이미 데이터 관리 역량을 고도화하기 위한 움직임이 본격화되고 있다. 글로벌 시장조사 기관 다이나타는 자체 솔루션인 '퀄리티스코어'를 통해 부정 응답자나 봇을 실시간으로 탐지·차단하는 머신러닝 기반 시스템을 운영 중이다. 175개 이상의 지표를 기반으로 데이터가 수집되는 순간부터 품질 필터가 작동하며, 오염된 응답이 분석 결과에 영향을 미치기 전에 사전 차단한다. 글로벌 마케팅 데이터 분석 기업 '칸타'는 'Qubed'를 통해 부정 응답에 정밀하게 대응해 데이터 신뢰도를 확보한다. 응답 특징을 실시간으로 분석하고 유형화해 대응하고, 응답자의 누적 이력 전체를 학습에 활용한다. 부정 응답 패턴을 지속적으로 파악하고 시스템을 진화시켜 새로운 유형에도 선제적으로 대응하며 데이터 품질을 높이고자 주력하고 있다. 국내에서도 이런 흐름이 확산되고 있다. 리서치 테크 기업 오픈서베이는 설문이 설계되는 순간부터 데이터 신뢰도를 관리한다. 전문가가 설계한 리서치 템플릿을 기반으로 누구나 수준 높은 설문을 구성할 수 있으며, AI가 응답자 피로도와 이탈 징후를 감지해 문항 개선안을 제안한다. 문항이 복잡하거나 응답 부담이 크면 불성실한 답변이 늘어날 수 있어, 응답 데이터의 품질을 높이기 위해 설문 설계 단계부터 정교하게 접근한다. 정밀한 로직과 직관적인 응답 화면 또한 응답 정확도를 높이는 구조적 장치다. 수집 이후에도 데이터 품질 관리는 계속된다. 응답별 품질 점수를 산출해 저품질 응답을 손쉽게 걸러낼 수 있으며, 봇·어뷰징 응답은 AI가 자동 감지해 데이터 왜곡을 원천 차단한다. 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하기 위한 검증 과정 자체를 자동화한 것이다. 황희영 오픈서베이 대표는 "과거 리서치 기업의 경쟁력은 보고서 기반의 분석 역량에 국한돼 있었다면, 이제는 얼마나 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하고 관리하느냐로 확장됐다"면서 "좋은 의사결정은 좋은 데이터에서 시작되는 만큼, 이제는 데이터 관리 역량을 갖추는 것까지 기업이 주목해야할 때"라고 말했다.

2026.06.23 08:30백봉삼 기자

미국인 절반 챗봇 쓰지만…10명 중 6명 "AI 발전 너무 빨라"

인공지능(AI)이 일상의 필수가 됐지만 이용자들은 기술의 발전 속도에 위협과 우려를 느끼는 것으로 나타났다. 챗봇을 통한 AI 이용 경험은 급속도로 확산했으나 심리적 저항선은 오히려 높아졌다는 분석이다. 21일 미국 여론조사기관 퓨 리서치 센터가 발간한 '2026년 미국인과 AI' 보고서에 따르면 미국 성인의 절반(49%)이 챗봇을 사용하지만 63%는 AI 발전 속도가 너무 빠르다고 답했다. 보고서는 현시점의 AI 지형도를 크게 ▲챗봇·검색 등 서비스 이용의 보편화 ▲스마트 홈 기기의 침투 ▲데이터 보안·사회적 영향에 대한 회의론 ▲인구통계별 인식 격차 등으로 제시했다. 우선 AI 이용 측면에서는 보편화가 뚜렷했다. 챗봇 사용률은 2024년(33%)에서 큰 폭으로 뛰었고 검색 결과 상단의 'AI 요약'을 읽는 인구는 60%에 달했다. 스마트워치(37%)와 스마트 스피커(35%) 등 AI 기반 하드웨어 도입도 활발했다. 기술을 바라보는 대중의 시선은 회의론으로 기울었다. AI가 개인정보 보안을 '더 취약하게 만들 것'이라는 응답은 71%에 달했고 사회적 영향에 대해서도 부정적 전망(40%)이 긍정적 전망(16%)을 압도했다. 세부 집단별로는 역설적인 데이터가 관찰됐다. 18~29세 젊은 층은 챗봇 사용률(66%)이 가장 높지만 동시에 사회적 영향에 가장 부정적(48%)인 집단으로 조사됐다. 인종별로는 아시아계 미국인이 사용률(70%)과 개인적 영향에 대한 긍정 인식(41%) 모두에서 다른 집단을 앞섰다. 이같은 불안은 개인 차원을 넘어 시스템에 대한 불신으로 이어지고 있다. 미국 정부가 AI를 효과적으로 규제할 것이라는데 67%가 신뢰하지 않는다고 답했는데 이는 2024년(62%)보다 높아진 수치다. AI를 개발하는 기업이 책임감 있게 기술을 다룰 것이라는 데에도 약 60%가 신뢰하지 않는다고 응답했다. 퓨 리서치 센터는 보고서를 통해 "더 많은 미국인이 AI를 일상에 받아들이고 있지만 그 영향과 발전 속도, 개인정보 위험을 둘러싼 우려도 함께 커지고 있다"며 "사용량의 증가가 곧 기술에 대한 신뢰를 의미하지는 않는다"고 진단했다.

2026.06.21 20:00이나연 기자

램리서치 로보 챌린지, 전국 5개 권역 토너먼트 개막

램리서치코리아는 고등학생 대상 로보틱스 교육·체험 프로그램인 '램리서치 로보 챌린지'의 전국 5개 권역 예선 첫 일정을 경기북부에서 개최했다고 20일 밝혔다. 램리서치 로보 챌린지는 청소년들이 로봇 기본구조와 작동원리를 이해하고, 직접 제작과 제어 과정을 경험하도록 구성한 체험형 로보틱스 프로그램이다. 인공지능(AI) 기반 제조·로보틱스 기술이 확대되는 환경에서 실습 중심 교육으로 미래인재를 양성하는 것이 목표다. 램리서치와 사회적협동조합 씨드콥이 주최·주관하고, 한국과학창의재단이 후원한다. 이번 지역 예선은 지난 16일 경기도 구리남양주교육지원청 대강당에서 열렸다. 경기 북부 지역 고등학생들이 참가했다. 학생들은 로보틱스 기초교육과 아두이노 기반 로봇 제작 및 미션 수행 프로그램에 참여했다. 학생들은 팀별 미션 수행 과정에서 센서와 모터를 활용한 로봇 제어를 수행하며 공학 사고력과 문제 해결역량을 키울 수 있다. 램리서치코리아는 "학생들이 로봇 제작과 미션 수행에 적극 참여했다"며 "실제 로봇 작동을 직접 구현하는 실습형 프로그램 호응이 컸다"고 밝혔다. 이어 "참가자들은 반복 제작과 테스트 과정으로 로보틱스를 쉽고 직관적으로 이해할 수 있었다"고 설명했다. 경기북부 지역 예선을 시작으로 경기남부, 대전, 대구, 광주 등 권역별 지역 예선이 순차 진행된다. 다음 예선은 23일 경기도 안산에서 열린다. 각 지역 예선에서 선발된 학생들은 8월 본선 대회에 참가한다. 본선은 8월 13일 대한상공회의소 국제회의장에서 개최된다. 본선에선 심화 미션 수행과 발표 평가 등이 진행된다. 우수 참가자는 시상금과 함께 램리서치코리아 본사 방문 및 현장 멘토링, 국내 로보틱스 세계대회 관람 기회 등을 제공받는다. 씨드콥 관계자는 "청소년들이 로보틱스를 체험하며 미래기술을 친숙하게 접할 수 있도록 마련했다"며 "첨단과학 기술 분야에 대한 관심과 진로 탐색 기회를 확대하도록 현장 중심 프로그램을 이어갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.20 11:25장경윤 기자

과총, AI위원회 출범…"과학기술계 목소리 담아낼 것"

한국과학기술단체총연합회(회장 권오남)는 22일 한국과학기술회관에서 인공지능(AI) 기반 산·학·연 협력체계 구축과 국가 AI 경쟁력 강화 방안을 모색할 AI위원회를 출범하고, 제1차 위원회를 개최했다. 이날 회의에서는 AI 정책 자문 등 위원회의 역할을 정립하고, 실질적인 성과 창출을 위한 추진 방안 등이 거론됐다. 구체적으로 △현장 수요 기반 데이터·컴퓨팅 인프라 개선 △분야별 AI 평가 지표 구축 및 활용·확산 체계 마련 등에 관한 실행 과제를 집중 논의했다. AI위원회 위원 구성은 대학을 중심으로 짰다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장을 위원장을 맡았다. 부위원장은 석차옥 서울대 화학부 교수(갤럭스 대표)와 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수로 구성했다. 위원은 김하성 한국생명공학연구원 국가바이오파운드리사업단인프라본부장, 윤형진 서울대 의료빅데이터연구센터장, 임지순 울산대 나노반도체공학과 석좌교수, 정유성 서울대 화학생물공학부 교수, 고평석 엑셈 대표, 정영재 KAIST 산업및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표), 최성준 고려대 인공지능학과 교수, 최종현 서울대 전기정보공학부 교수 등 총 11명이다. 과총은 앞으로 AI위원회를 중심으로 과학기술계 의견 수렴, 정책 제안과 협력사업 등을 단계적으로 추진해 나갈 계획이다. 권오남 과총 회장은 “AI위원회를 통해 과학기술계의 다양한 목소리를 정책으로 연결하는 역할을 강화할 예정”이라고 밝혔다. 조준희 위원장(한국인공지능·소프트웨어산업협회 회장)은 “위원회 논의가 단순한 의견 교환에 그치지 않고 과학기술계 목소리가 국가 AI 제도에 실질적으로 반영될 수 있도록 실행력 확보가 중요하다”고 강조했다.

2026.04.22 17:39박희범 기자

오픈서베이, '리서치 with AI' 세미나 성황리 개최

오픈서베이(대표 황희영)가 지난 8일 국내 주요 리서치 기업을 대상으로 AX 세미나 'Research with AI'를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 한국조사협회(KORA) 마케팅 위원회와 입소스 코리아의 후원으로 진행됐다. 입소스 코리아, 닐슨아이큐 코리아, 다이나타 코리아, 데이터스프링 등 국내외를 대표하는 19개 사의 주요 임원진이 참석해 AI 시대 리서치 산업의 경쟁력을 심도 있게 논의했다. 이번 세미나는 '리서치에 AI를 더하며, 오픈서베이가 마주한 질문들'이라는 주제로 열렸다. ▲리서치 워크플로우에 AI를 적용한 사례 및 변화 ▲AI 시대에 더욱 중요해지는 데이터 해석, 맥락, 신뢰에 대한 판단과 방향성 ▲AI 전환 이후 오히려 선명해지는 리서치 전문가 고유의 역할 등 세부적인 리서치 AX 전략을 공유해 참석자들의 큰 호응을 얻었다. 오픈서베이는 단순한 AI 기술 도입을 넘어, 리서치 업무 전반이 AI 중심으로 재편되는 흐름에 주목했다. 이에 AI와 리서치 전문성을 결합한 실제 사례를 동종 업계에 선제적으로 공유하며, 국내 리서치 산업이 나아가야 할 실질적인 AX 방향성을 제시했다. 한국조사협회 마케팅위원장인 입소스코리아 박황례 대표는 "리서치 산업 내 AI 도입은 기업 생존을 결정하는 핵심 경쟁력”이라며 “이번 세미나가 국내 리서치 업계의 AX 경험을 서로 공유하며 동반 성장하는 마중물이 되길 기대한다"고 말했다. 황희영 오픈서베이 대표는 "이번 세미나는 오픈서베이가 앞서 경험한 AI 리서치의 기준과 인사이트를 업계와 폭넓게 나누는 의미 있는 시간이었다"며 "앞으로도 국내외 리서치 산업의 AI 전환을 함께 고민하는 핵심 파트너가 될 것"이라고 강조했다. 오픈서베이는 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 리서치 플랫폼 기업이다. ▲타깃팅·데이터 수집 ▲데이터 시각화·분석 ▲내외부 데이터 연동 ▲협업과 공유 ▲보안 등의 기능을 올인원으로 제공하는 리서치&경험관리 플랫폼 '데이터스페이스'를 통해, 리서치 전 과정이 AI 중심으로 재편되는 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 오픈서베이는 리서치 AX 확산을 위한 행보도 지속하고 있다. 최근에는 국내 주요 기업 20여 곳을 직접 찾아가는 '리서치 AX 로드쇼'를 진행, 기업 현장의 AX를 실질적으로 지원하고 있다.

2026.04.09 14:57백봉삼 기자

"마케팅은 AI 시대, 광고는 아직 20년 전"…애드테크 주목 이유

마케팅(Marketing)과 광고(Advertising)는 오랫동안 혼용돼 왔으나, 기술 혁신의 속도에서는 뚜렷한 간극이 존재해 왔다. 몰로코·크리테오·어도비 마케팅 클라우드 같은 플랫폼 연동형 마테크(Martech) 솔루션들이 퍼포먼스 마케팅과 개인화를 고도화하는 동안, 광고 산업의 핵심 프로세스는 기존 방식에 머물렀기 때문이다. 캠페인 아이디어를 내는 CD, 제작을 총괄하는 PD, 미디어 구좌를 협상하는 AE 등 전략부터 송출까지의 의사결정 대부분이 여전히 사람의 경험과 직관에 의존해 왔다. 업계 내부에서 “광고는 아직 20년 전과 크게 다르지 않다”는 지적이 나오던 배경이다. 최근 그 판이 바뀌고 있다. 리서치에서 전략 기획, 크리에이티브 제작, 미디어 플래닝과 성과 측정에 이르기까지 광고 밸류체인 전 단계에 걸쳐 데이터와 AI 기반의 '어드버타이징 테크놀로지(AdTech)' 솔루션들이 빠르게 진입하는 양상이다. 마켓 리서치와 전략: 수천 명 대신 수천 개의 'AI 응답자' 가장 먼저 변화가 나타난 곳은 마켓 리서치 분야다. 패널 모집부터 분석까지 최소 수 주가 소요되던 전통적 조사 방식 대신, AI가 가상의 응답자 집단을 생성하는 '합성 오디언스(Synthetic Audience)' 기술이 주목받고 있다. 실제 소비자 데이터를 기반으로 반응을 시뮬레이션하는 이 방식은 실제 응답과의 일치율이 94~95%에 달한다는 업계 실험 결과도 보고되고 있다. 미국의 리서치 스타트업 Aaru AI가 액센츄어 등과 협업하며 이 분야를 선도하는 가운데, 국내에서도 변화가 감지된다. 오픈서베이가 리서치 접근성을 높이고 있다면, 드래프타입(Draftype)의 마켓 인텔리전스 솔루션 '마켓타입(Marketype)'이 3만 2천여 명의 소비자 데이터를 LLM 기반으로 분석, 브랜드 인지도 퍼널과 소비자 인식 지형을 데이터로 가시화하며 전략 기획의 정밀도를 높이고 있다. 브랜드의 현재 상태를 진단하고 캠페인 방향까지 연결하는 'Bigdata-to-Strategy' 파이프라인 구축이 핵심이다. 크리에이티브 제작, 1년 걸리던 작업이 한 달로 광고 제작은 기술 도입 효과가 가장 극적인 영역이다. 코카콜라는 생성형 AI를 활용해 과거 1년이 소요됐을 작업을 약 한 달 안에 완성했으며, 국내에서는 삼성증권과 미래에셋증권이 AI 제작 광고로 수백만 조회수를 기록하며 모델 리스크 제거와 규제 대응력을 동시에 확보했다. 이러한 흐름 속에서 '드래프타입 스튜디오(Draftype Studio)'는 리서치 단계의 데이터를 제작 공정에 직접 연결하는 AI 광고 기획·제작 워크플로우를 통해 기존 제작 방식의 효율성을 개선하고 있다. 미디어 플래닝, '감'이 아닌 '데이터'로 설계하는 옥외광고 매체 선정과 집행 역시 오랜 시간 동안 경험과 직감의 영역이었으나, 최근에는 데이터 중심으로 전환되는 추세다. 특히 옥외광고(OOH) 영역에서는 통신사 이동 데이터 등을 활용해 실제 매체 노출 위치에 있었던 인구를 도달 단위로 측정하는 기술이 도입됐다. 드래프타입의 옥외광고 솔루션 '애드타입(Adtype)'은 통신사 이동 데이터와 8400개 이상의 옥외광고 인벤토리를 결합해, 실제로 해당 매체를 볼 수 있는 위치에 있었던 인구를 도달 단위로 측정한다. 특허로 등록된 '광고 유효 인구 산출' 기술이 그 기반이다. 광고 밸류체인의 각 단계가 데이터와 AI로 재편되는 현상은 단일 영역의 혁신을 넘어 산업의 구조적 변화를 의미한다. 업계 관계자는 “마케팅이 이미 기술 경쟁이었다면 이제 광고도 그 대열에 합류한 것”이라며 “어드버타이징 테크놀로지는 더 이상 광고 산업의 주변부가 아닌 중심축으로 이동하고 있다”고 강조했다.

2026.04.05 10:59백봉삼 기자

오픈서베이, '리서치 AX 로드쇼' 진행

오픈서베이(대표 황희영)가 국내 주요 기업 20여 곳을 대상으로 리서치·데이터 분석 환경의 AI 전환을 돕는 '리서치 AX 로드쇼'를 진행 중이라고 30일 밝혔다. 이번 로드쇼는 기업 내 마켓 인텔리전스, 마케팅, 전략기획 부서 등 실무자를 대상으로 마련됐다. 특히 각 기업의 실무 현장으로 직접 찾아가는 맞춤형 로드쇼 형태로 진행, 개별 기업의 비즈니스 환경에 맞춘 밀도 높은 인사이트를 제공하는 것이 특징이다. 이번 행사는 리서치 전문성을 학습한 AI가 리서치의 운영 체제로 자리잡는 최신 리서치 트렌드를 소개하고, 리서처가 생성한 소비자 데이터를 조직 전체의 의사결정으로 연결하는 전략을 공유하기 위해 기획됐다. 오픈서베이는 “리서치 산업 내 AI 도입을 단순한 효율화 도구가 아닌, 리서치 전 과정이 AI 중심으로 재편되는 시대로 정의하고, 그 방향성을 주요 기업 실무 현장에 선제적으로 제시한다는 데 의의가 있다"고 설명했다. 오픈서베이는 ▲AI 시대 리서치 역할 변화 ▲리서치 전 과정의 AI 자동화 ▲사내 데이터 자산화 전략 등 중단기적인 관점에서 새로운 시대의 변화를 대비할 수 있는 '리서치 AX' 전략을 공유해 호응을 얻고 있다. 이번 로드쇼는 오픈서베이 엔터프라이즈 고객사를 대상으로 진행되고 있으며, 각 기업의 AX 방향 설정 및 소비자 데이터 자산화 전략 수립에 실질적인 가이드를 제공하고 있다는 평가를 받고 있다. 오픈서베이는 이번 로드쇼를 기점으로 엔터프라이즈 고객과의 접점을 대폭 확장하고, 리서치 전문성을 기반으로 설계된 리서치 AI 플랫폼을 지속 고도화해 나갈 계획이다. 황희영 오픈서베이 대표는 "이번 AX 로드쇼는 그동안 오픈서베이가 쌓아온 AI 리서치 전문성과 인사이트를 더 넓은 영역으로 확대해 나가는 첫걸음"이라며 "AI가 리서치의 운영 체제가 되는 시대가 이미 시작됐고, 오픈서베이는 고객사와 함께 그 전환을 가장 앞에서 만들어가는 파트너가 되겠다"고 밝혔다.

2026.03.30 13:16백봉삼 기자

"메모리 반도체, 가격 급등에도 수요 여전"

메모리 반도체 시장이 과거 사이클과 확연히 다른 '구조적 공급부족' 상태를 맞아 끝을 알 수 없는 가격 급등세가 이어지고 있다는 진단이 나왔다. 인공지능(AI) 인프라 투자라는 강력한 수요가 시장을 지배하면서, 가격 상승이 곧바로 수요 감소로 이어지지 않는 '비탄력적' 시장 상황이 연출되고 있다. 황민성 카운터포인트리서치 팀장은 12일 온라인 웨비나에서 "현재 메모리 시장은 과거 사이클과 달리 가격이 올라도 수요가 줄지 않는 상황"이라며 "공급부족 사태가 의미 있게 해소되는 시점은 빨라야 2027년 하반기가 될 것"이라고 전망했다. 이는 AI 데이터센터 구축을 위한 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM) 수요가 시장 전체를 압도하고 있기 때문이다. 일반 IT 기기 제조사는 극심한 원가 압박에 시달리고 있다. 스마트폰과 PC 등 완제품 제조사의 제조원가에서 메모리 비중이 절반에 육박할 정도로 커졌기 때문이다. 업계에서는 원가 부담이 결국 소비자 판매가 인상으로 이어질 수밖에 없는 구조적 한계에 봉착했다고 보고 있다. 시장 변화 속에서 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁 구도도 변화하고 있다. 과거에는 매출 규모를 중심으로 경쟁했지만 올해는 '이익률(마진) 경쟁'이 핵심 화두다. 현재 원가 경쟁력 면에서는 SK하이닉스가 다소 우위를 점한 것으로 평가받으며, 삼성전자가 이를 따라잡기 위해 총력을 다하는 형국이다. 또 다른 시장 변수는 중국 업체의 거센 추격이다. CXMT와 YMTC 등은 자국 정부 보조금을 바탕으로 레거시(구형) 제품부터 점유율을 확대하고 있다. 특히 글로벌 PC OEM들이 중국 업체 물량을 구매하기 시작하면서, 단순히 중국 시장을 넘어 글로벌 시장에서의 영향력을 키우고 있다는 분석이다. 황 팀장은 "중국의 공급 증가는 시장의 큰 부담 요소"라면서도 "중국 업체들이 AI용 첨단 메모리 시장까지 빠르게 진입하기에는 아직 기술격차가 있다"고 평가했다.

2026.03.12 16:06전화평 기자

2028년 일자리 완전 실종…기계끼리 거래하는 '유령 경제' 온다

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 월가를 뒤흔든 시트리니 리서치의 '2028 위기설'. AI가 인간의 지갑을 닫게 만들 때 벌어질 섬뜩한 미래와 AI 전문가들의 치열한 공방을 전해드립니다. 2026년 2월 26일 오늘, 금융가는 하나의 보고서로 술렁이고 있습니다. 바로 시트리니 리서치가 내놓은 '2028 글로벌 인텔리전스 위기' 보고서 때문입니다. 핵심은 간단합니다. AI가 너무 똑똑해져서 화이트칼라(사무직) 일자리를 뺏어가고, 돈 벌 곳이 없어진 인간들이 지갑을 닫으면서 경제가 멈춘다는 시나리오입니다. 보고서가 가정한 최악의 상황에서 실업률은 두 자릿수로 치솟습니다. 사무직의 몰락은 단순한 일자리 감소가 아니라 소비 주체의 실종을 의미합니다. 기업은 AI로 비용을 아껴 돈을 벌지만, 물건을 사줄 사람이 없어 결국 주가도 무너진다는 논리입니다. S&P500 지수의 대폭락이 예고되었습니다. 이미 시작된 징후들을 보면 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 2025년 말 이미 AI 코딩 도구는 85%의 작업을 혼자 끝내기 시작했고, 무디스는 소프트웨어 기업들의 부채 등급을 줄줄이 강등했습니다. AI가 돈을 벌어다 주지만, 동시에 인간의 설 자리를 지우고 있는 역설적인 상황이 데이터로 확인되고 있습니다. 이 보고서를 두고 AI 전문가들 사이에서는 격렬한 논쟁이 벌어졌습니다. 단순히 "AI가 좋다, 나쁘다"를 넘어, "인간 없이 돌아가는 경제가 가능한가?"라는 근본적인 질문으로 논점이 이동했습니다. 쟁점 1: 비용 제로화 vs 소비 증발, "효율 혁명인가, 수요 종말인가?" AI 기술 전문가는 AI 에이전트가 인간의 개입 비용을 '0'에 가깝게 만들었다고 환호했습니다. 기업 마진이 폭발적으로 늘어날 것이란 주장이죠. 하지만 노동경제 전문가는 즉각 반박했습니다. "노동자가 돈을 못 버는데 누가 물건을 사나?" 이것이 바로 '실현 문제'입니다. 생산은 되지만 판매는 안 되는 공황 상태를 경고한 것입니다. 쟁점 2: 고스트 GDP, "숫자만 성장하는 유령 경제" 여기서 미래 시나리오 분석 전문가가 '고스트 GDP'라는 결정적인 개념을 던졌습니다. GDP 수치는 오르지만 그 돈이 가계로 흘러가지 않고 기업 장부에만 머무는 현상입니다. 정부가 "경제 성장 중"이라고 착각하는 사이, 실제 사람들의 삶은 무너지는 '정책 지연'이 진짜 위기라는 분석입니다. 쟁점 3: 실리콘 순환 경제, "인간 없는 그들만의 리그" AI 기술 전문가는 다시 반격했습니다. "인간 소비는 필요 없다." AI끼리 데이터를 사고팔고, 서버 자원을 거래하는 '실리콘 순환 경제'만으로도 가치가 창출된다는 섬뜩한 주장입니다. 엔비디아 칩이 120% 더 팔리고 추론 비용이 급락한 것이 그 증거라며, 인간 없는 경제 생태계의 탄생을 예고했습니다. 쟁점 4: 현실적 위험, "기술 부채와 빚의 역습" 비판적 관점 전문가는 기술 만능론을 꼬집었습니다. AI가 짠 코드를 인간이 이해 못 해 고치지 못하는 '기술 부채'가 쌓이고 있다는 겁니다. 또한 AI 산업 경제 전문가는 젠데스크의 부채 위반 사례를 들며, 기술적 이상보다 당장의 '돈맥경화(신용 경색)'가 기업들을 먼저 쓰러뜨릴 것이라 경고했습니다. 토론의 합의: 무엇을 지켜봐야 하는가? 전문가들은 서로 다른 미래를 보았지만, 당장 확인해야 할 '위기 신호'에는 합의했습니다. 막연한 공포 대신 구체적인 숫자를 봐야 한다는 것입니다. 신호 1: 고액 대출 연체율 기술 허브 지역의 고액 모기지(Jumbo Loan) 연체율이 2분기 연속 상승한다면, 이는 고소득 개발자들의 해고가 현실화되었다는 강력한 증거입니다. 신호 2: 시스템 스트레스 지수 기업이 버는 현금보다 AI 설비 투자(CAPEX)에 쓰는 돈이 40%를 넘으면서, 시스템 장애 복구 시간(MTTR)이 길어진다면 '속 빈 강정' 상태입니다. 마치며: 선택권은 아직 우리에게 AI가 스스로 코드를 짜고, 서로 거래하며, 인간의 개입을 '비용'으로 취급하는 세상. 오늘 토론에서 드러난 2028년의 풍경은 편리함보다는 서늘함에 가까웠습니다. 기술 전문가들은 '완벽한 효율'을 꿈꾸지만, 경제 전문가들은 그 끝에 '소비할 인간이 없는 시장'이 기다리고 있음을 경고했습니다. 하지만 기억해야 할 것은, 이 모든 것이 아직은 '시나리오'라는 점입니다. 10.2%의 실업률도, 38%의 주가 폭락도 정해진 운명은 아닙니다. 우리가 '고스트 GDP'의 착시를 꿰뚫어 보고, 기술의 속도에 맞춰 사회 안전망을 얼마나 빨리 재설계하느냐에 따라 2028년의 모습은 달라질 수 있습니다. 계산은 AI가 하지만, 그 계산 결과에 책임을 지고 방향을 트는 것은 여전히 인간의 몫으로 남아있기 때문입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/46d0c141.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.26 11:16AMEET

"음성으로 로봇 조정"…MS, '로-알파' 모델로 피지컬 AI 승부수

마이크로소프트가 에이전틱 인공지능(AI)과 물리적 시스템을 결합해 피지컬 AI 경쟁력 확보에 나섰다. 마이크로소프트 리서치는 로보틱스 모델 '로-알파'를 22일 발표했다. 이번 공개는 로봇이 정해진 조립 라인을 벗어나 인간과 비구조화된 환경에서 상호작용할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 로-알파는 마이크로소프트 '파이' 시리즈 모델로 설계됐다. 시각과 언어, 행동을 하나로 묶은 '비전-랭귀지-액션' 모델 진화형으로 평가받고 있다. 인간이 자연어로 명령하면, 로봇이 이를 정교한 제어 신호로 변환해 양손 조작 같은 고난도 업무를 수행할 수 있게 돕는 식이다. 마이크로소프트 리서치는 이 모델이 기존 모델 인지·학습 범위를 확장한 '비전-랭귀지-액션 플러스' 형태라는 점을 차별점으로 내세웠다. 시각·언어를 넘어 촉각 센싱을 새롭게 접목했으며, 현재 힘 등 추가적인 센싱 모달리티 확장을 위한 기술 고도화가 진행 중이다. 마이크로소프트는 로-알파를 기존 로봇 시스템에 도입하거나 새로운 활용 사례를 발굴하려는 파트너를 모집하고 있다. 이를 위해 '로-알파 리서치 얼리 액세스 프로그램'을 운영하며 생태계 확장에 나설 방침이다. 애슐리 로렌스 마이크로소프트 리서치 액셀러레이터 부사장 겸 매니징 디렉터는 "로봇이 복잡하고 덜 구조화된 환경에서도 인간과 자율적으로 인지하고 추론하며 행동할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.22 11:29김미정 기자

"2030년 세계 AI 소비자 지출 1천조원 전망"

글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장 소비자 지출이 향후 수년간 가파르게 증가해 2030년에는 7천억 달러(약 1천조원)에 육박할 것이라는 전망이 나왔다. 24일 시장조사업체 카운터포인트리서치는 '글로벌 AI 소비자 지출 전망 보고서'에서 세계 생성형 AI 소비자 지출이 2023년 2천250억 달러에서 2030년 6천990억 달러로 확대될 것으로 내다봤다. 연평균 성장률(CAGR)은 21%에 달한다. 보고서에 따르면 전체 지출의 상당 부분은 AI 하드웨어가 차지할 전망이다. 개인용 기기에 AI 기능이 본격적으로 통합되면서 스마트폰을 중심으로 한 하드웨어 수요가 성장을 견인할 것으로 분석됐다. 글로벌 생성형 AI 스마트폰 출하량은 2023년부터 2030년까지 연평균 26% 성장하고, 관련 매출 역시 연평균 16% 증가할 것으로 예상된다. 소비자 대상 AI 소프트웨어 시장의 성장세는 하드웨어보다 더 가파를 것으로 보인다. 사용자 채택이 빠르게 확산되면서 AI 챗봇 플랫폼을 중심으로 지출이 크게 늘어날 것이라는 분석이다. 특히 AI 챗봇 플랫폼의 월간 활성 이용자(MAU)는 2030년 세계적으로 50억명을 넘어설 것으로 전망됐다. 분야별로는 챗봇 플랫폼이 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상되며, 개인 비서와 콘텐츠 생성 도구 역시 의미 있는 성장이 전망된다. 챗봇을 넘어 아트 생성기, AI 동반자, 사진 편집기 등 다양한 AI 애플리케이션 영역에서도 추가적인 성장 여력이 크다는 평가다. 경쟁 구도 변화도 주목된다. 보고서는 오픈AI가 최대 사용자 기반을 바탕으로 선두 지위를 유지할 것으로 예상하면서도, 구글과 마이크로소프트는 전망 기간 동안 가장 높은 MAU 증가율을 기록할 것으로 내다봤다. 대규모 언어모델(LLM) 제공업체 간 경쟁이 심화되면서 시장 점유율 변동성도 커질 것으로 분석됐다. 마크 아인슈타인 카운터포인트 리서치 디렉터는 "AI 하드웨어에 대한 지출은 향후 몇 년간 견조하게 유지될 것으로 보이지만, 장기적으로는 소프트웨어 지출 성장 여부가 AI 생태계의 성패를 좌우할 것"이라며 "AI 소프트웨어 시장이 빠르게 성장하는 과정에서 조만간 뚜렷한 승자와 패자가 갈릴 가능성이 크다"고 말했다. 한편 생성형 AI는 대중 시장 표준으로 자리 잡고 있는 모습이다. 2030년까지 프리미엄 스마트폰이 매출을 견인하고, 이후 출하량 증가는 중가형 기기를 중심으로 확대되며 AI 기능 대중화를 가속할 것으로 전망된다. 노트북, XR, AI 네이티브 기기 등 새로운 AI 폼팩터도 차세대 성장 축으로 부상할 가능성이 제기됐다. 다만 보고서는 이 같은 폭발적인 시장 성장에도 불구하고, 생성형 AI 분야에 투입된 전례 없는 수준의 투자 규모를 실제 수익으로 회수할 수 있을지는 여전히 핵심 과제로 남아 있다고 지적했다.

2025.12.24 18:26신영빈 기자

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