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'AI 코드'통합검색 결과 입니다. (90건)

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AWS, 클로드 코드·오픈AI 코덱스와 AI 코딩 보안 서비스 연동

아마존웹서비스(AWS)가 앤트로픽, 오픈AI와 협력해 인공지능(AI) 코딩 보안 서비스를 개발자 워크플로 전반으로 확대한다. 생성형 AI 코딩 도구 확산이 빨라지는 가운데 개발 과정에서 발생하는 취약점을 탐지·보완하는 시장 공략을 본격화한 것이다. AWS는 5일 공식 블로그를 통해 앤트로픽, 오픈AI와 AI 코딩 보안 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력으로 AWS는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 등 AI 코딩 환경에 AWS 컨티뉴엄을 통합 제공한다. AWS 컨티뉴엄은 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 취약점 후보를 찾아내고, 이를 고객의 AWS 환경 정보와 연결해 실제 위험도를 가려내는 데 초점을 맞춘 서비스다. 단순히 코드상 결함 가능성을 탐지하는 데 그치지 않는다. 설정값, IAM 정책, 네트워크 구조, 외부 노출 여부 등을 함께 분석해 우선 대응이 필요한 사안을 추려내는 방식이다. 이번 통합으로 개발자는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 같은 AI 코딩 도구 안에서 보안 검증 결과를 반영한 코드 제안을 받을 수 있게 된다. 기존에는 코드 작성 뒤 별도 보안 도구로 취약점을 점검하고, 이후 보안팀과 개발팀이 다시 우선순위를 조정하는 과정을 거쳐야 했다면 앞으로는 이러한 절차가 개발 환경 안에서 한층 압축될 것으로 보인다. AWS는 특히 최신 AI 모델의 성능 향상만으로는 기업 보안 수요를 충분히 충족하기 어렵다고 보고 있다. 모델이 취약점을 찾아내는 능력은 빠르게 고도화되고 있지만, 실제 현장에서는 어떤 문제가 실질적인 위험으로 이어지는지 판단하고 검증하는 과정이 더 중요하다는 판단이다. 이에 따라 AWS 컨티뉴엄은 여러 모델과 도구를 엮는 오케스트레이션 계층 역할을 맡아 탐지, 우선순위화, 검증, 수정 제안까지 연결하는 구조로 설계됐다. 업계에서는 이번 발표를 두고 AI 코딩 시장 경쟁이 생산성 중심에서 보안 중심으로 확장되는 신호로 보고 있다. 생성형 AI 코딩 도구가 빠르게 보급되면서 개발 속도는 높아졌지만, 부정확하거나 취약한 코드가 함께 확산할 수 있다는 우려도 커지고 있기 때문이다. 앞으로는 누가 더 빠르게 코드를 생성하느냐보다, 누가 더 안전하고 실제 운영 환경에 맞는 코드를 제안하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오를 것이라는 분석이 나온다. AWS 입장에서는 앤트로픽과 오픈AI의 코딩 도구가 확보한 개발자 접점에 자사 보안 서비스를 연결함으로써 AI 개발 생태계 내 영향력을 넓히는 효과도 기대할 수 있다. 클라우드 인프라 사업자로서 축적한 고객 환경 데이터와 운영 맥락을 보안 분석에 접목해 차별화를 노리는 전략으로 풀이된다. 초기 설계 파트너로 참여한 리비안도 긍정적인 반응을 내놨다. 리비안은 AWS 컨티뉴엄이 소스코드와 기업 내부 지식을 연결해 실제로 의미 있는 보안 취약점을 가려내고, 심각한 문제를 더 빠르게 수정하는 데 도움을 줄 수 있다고 평가했다. 쳇 카푸어 AWS 검색·보안·옵저버빌리티 부문 부사장은 "AI 모델이 빠르게 발전하는 만큼 이를 악용한 공격도 함께 고도화하고 있다"며 "AWS 컨티뉴엄은 탐지부터 검증, 수정, 복구 과정에 이르기까지 각 단계에 가장 적합한 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 통합 오케스트레이션 도구"라고 설명했다.

2026.08.06 09:06남혁우 기자

메타, 첫 AI 코딩 에이전트 '뮤즈 코드' 공개…오픈AI·앤트로픽에 도전

메타가 자체 인공지능(AI) 코딩 에이전트 '뮤즈 코드'를 처음 공개하며 AI 개발 도구 시장 공략에 나섰다. 오픈AI '코덱스'와 앤트로픽 '클로드 코드'가 주도하는 AI 코딩 시장에서 가격 경쟁력을 앞세워 기업용 AI 사업 확대에 속도를 낸다는 전략이다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) SNS를 통해 뮤즈 코드의 베타 버전 공개 소식을 전했다. 그는 뮤즈 코드를 "대규모 코드 저장소에서 변경 사항을 계획하고 코드를 작성하며 결과를 검증하는 등 완전한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 터미널 기반 코딩 에이전트"라고 소개했다. 월스트리트저널 등 외신에 따르면 뮤즈 코드는 최근 메타가 새롭게 선보인 코딩 특화 AI 모델 '뮤즈 스파크 1.2'를 기반으로 동작한다. 메타 슈퍼인텔리전스 연구소가 개발을 주도했다. 뮤즈 코드는 하나의 명령어만으로 설치할 수 있으며 코드 작성뿐 아니라 변경 사항 계획 수립과 테스트, 결과 검증까지 소프트웨어 개발 전 과정을 지원한다. 대규모 프로젝트에선 여러 하위 에이전트를 병렬로 실행해 동시에 작업을 수행하도록 설계됐다. 저커버그 CEO는 "작업 규모가 커지면 별도의 하위 에이전트들이 독립된 작업 환경에서 병렬로 실행된다"며 "기존 작업 파일은 건드리지 않으며 자체 테스트에선 게임 기능 6개를 동시에 개발하면서도 충돌 없이 작업을 완료했다"고 설명했다. 최근 AI 코딩 시장에선 오픈AI 코덱스와 앤트로픽 클로드 코드가 빠르게 확산되고 있다. 메타는 기능뿐 아니라 가격 경쟁력을 앞세워 이용 개발자를 다수 확보해 AI 생태계를 확대한다는 구상이다. 실제 메타는 가격 경쟁력을 핵심 차별화 요소로 내세웠다. 개발자는 사용량 기반 요금제로 서비스를 이용할 수 있다. 모델 개선을 위한 데이터 제공에 동의하면 일반 요금보다 10분의 1 수준의 저렴한 요금제도 선택할 수 있도록 구성했다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)는 "많은 개발 환경과 활용 사례에서 비용 측면에서 매우 경쟁력 있는 선택지가 될 것"이라며 "가격 경쟁력을 통해 시장에서 차별화하겠다"고 밝혔다. 뮤즈 코드는 메타 개발자 플랫폼을 통해 제공되며 최신 AI 모델 API와 함께 사용할 수 있다. 메타는 향후 여러 AI 모델을 중개하는 '오픈라우터' 플랫폼을 통해서도 뮤즈 스파크 모델을 제공할 계획이다. 기업 고객의 개발 데이터를 저장하지 않는 '제로 데이터 보존' 기능도 지원할 예정이다. 이번 출시는 메타가 AI 사업 수익화에 속도를 내는 움직임으로 풀이된다. 메타는 최근 AI 인재 확보와 데이터센터 구축에 대규모 투자를 이어가고 있으며 광고 중심 사업 구조를 넘어 기업용 AI 시장으로 영역을 확대 중이다. 저커버그 CEO는 "뮤즈 스파크 1.2는 더 크고 강력한 차세대 모델로 나아가기 위한 단계"라며 "직접 사용해보고 다양한 의견을 들려달라"고 전했다.

2026.08.06 09:05한정호 기자

[기자수첩] KAIST AI 해커가 남긴 숙제

지난달 23일부터 24일까지 서울 코엑스에서 열린 국제해킹방어대회 '코드게이트 2026'은 여러모로 시선을 모았다. 특히 윤인수 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 만든 AI해커가 사람 해커와 대결, 관심이 더 뜨거웠다. 사람 개입 없이 스스로 시스템 취약점을 탐색하고 문제를 해결한 AI 해커는 일반부에서 18위, 주니어부에서는 2위를 기록했다. 'AI 해커'는 앤트로픽, 오픈AI, xAI 등 글로벌 프론티어 거대언어모델(LLM)을 기반으로, 데프콘(DEF CON) 등 세계적 해킹대회에서 축적한 실전 노하우를 학습시켜 만든 특화 모델이다. 'AI 해커'는 초반에는 문제들을 빠르게 해결했으나, 후반부 들어 고난도 문제에 발목을 잡혀 일반부에서 18위라는 상대적으로 저조한 성적표를 받았다. 이번과 같은 CTF에서 AI가 온전히 활약하기란 쉽지 않다. CFT가 인간 화이트해커의 실력을 경쟁하는 대회이지 AI 간 성능을 평가하는 무대가 아니기 때문이다. CTF는 가장 대표적인 정보보안(해킹) 실습 대회로 경연자들이 다양한 보안 문제를 해결, 숨겨진 문자열인 '플래그(flag)'를 찾아 제출하고 점수를 얻는 방식이다. 실제 해킹 기술을 안전한 환경에서 익히고 실력을 겨루기 위해 만들어진 대회다. 사람 위주 경연이다보니 세계 최대 CTF인 '데프콘(DEF CON) CTF'도 올해 AI 사용을 일부 제한하는 룰을 뒀다. AI를 활용할 수는 있지만, 100% AI가 문제를 해결하면 안 된다는 것이다. '코드게이트 CTF'에서는 주최 측인 코드게이트포럼이 KAIST에 AI 해커 참전을 제안, 윤 교수가 이를 수락, 온전히 AI가 CTF에서 경연을 펼쳤다. 경연 당일 AI해커는 오후 2시경 7위를 기록하며 선전했다. 한때 7위보다 더 높은 순위도 기록했다. 대회 초반에는 AI해커가 빠른 속도로 CTF 문제를 풀은 것이다. 이번 코드게이트 CTF는 '다이내믹 스코어링' 방식으로 진행했다. '다이내믹 스코어링' 방식은 어려운 문제를 '단독'으로 풀었을 때 가장 높은 점수를 받는다. 여러 명이 동일 문제를 해결할수록 문제의 배점은 낮아진다. 빨리 푼다고 고득점을 얻을 수 없다. 이에 AI 해커는 순위가 뒤로 밀려날 수밖에 없었다. 특히 18위까지 순위가 낮아진 데에는 게임 형식 문제나 동영상·이미지를 해석해 취약점을 찾고, 해킹에 성공하는 식의 문제를, AI가 맥락을 읽고 해결하기란 한계가 있다. 실제 AI 해커는 이같은 2개 문제를 결국 해결하지 못했다. 하지만 주목할 점은 2개 문제를 제외하고 모든 문제를 해결했다는 것이다. 비록 고득점을 얻는 데에는 실패했지만, 인간 화이트해커보다 빠르게 문제를 해결했다. 대회 진행 시간이 짧은 주니어부 CTF에서 2위를 차지한 점이 이를 방증한다. 코드게이트 CTF는 일반부 CTF는 24시간, 주니어부는 12시간 진행됐다. AI 해커가 풀지 못한 2개 문제는 '고난도' 문제라기보다 'AI가 풀기 어려운' 문제였다. 문제 풀이량만 보면 AI 해커도 인간 화이트해커와 견줄 수 있는 수준이었다. 순수하게 AI만 활용했을 때 화이트해커가 AI를 활용한 수준과 비슷한 성능을 낼 수 있었다는 것이다. 윤 교수는 이를 두고 'AI+전문가'의 형태가 가장 좋은 결과를 창출한다고 평가했다. 그는 "대회에 참전한 화이트해커들도 문제풀이에 AI를 활용했다. 결국 AI와 전문가가 결합된 형태가 가장 효율적인 성과를 낼 수 있는 셈"이라고 짚었다. 바꿔말하면, 공격자와 AI가 결합한 형태가 최대의 해킹 효율을 낼 수 있다는 얘기다. 이는 예견된 미래다. 앤트로픽의 프론티어 AI 모델 '미토스(Mythos)'는 알려지지 않았던 취약점 1만개 이상을 찾아냈다. 최근에는 미토스보다 뛰어난 AI 모델도 등장했다. 코드게이트 CTF의 AI 해커 참전은 AI가 펼칠 미래 사이버전의 작은 예고편에 불과하다. 나쁜 마음을 먹은 사이버 공격자가 AI를 악용하면 어떤 끔직한 결과가 일어날 지 모른다. 우리는 '끔찍한 결과'를 막을 준비가 돼 있는걸까.

2026.08.03 21:39김기찬 기자

오픈AI CFO, 매출 성장세 강조…"챗GPT 워크·코덱스 덕"

오픈AI가 기업용 인공지능(AI) 시장 경쟁 격화 속에서도 가파른 매출 성장세를 이어가고 있다고 주장했다. 30일 CNBC 보도에 따르면 사라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)와 브렛 테일러 이사회 의장은 전날 열린 사내 회의에서 직원들에게 회사 매출과 주요 제품 성장 현황을 설명한 것으로 전해졌다. 당시 프라이어 CFO는 7월 연환산 반복 매출(ARR)이 2분기 전체 매출을 넘어섰다고 밝혔다. ARR은 현재 발생하는 구독형 매출이 1년 동안 같은 수준으로 이어진다고 가정해 계산한 예상 연간 매출이다. 그는 최신 모델인 'GPT-5.6' 시리즈와 기업용 AI 에이전트 '챗GPT 워크' 출시가 실적 성장을 이끌었다고 강조했다. AI 코딩 도구 '코덱스' 이용 확대도 주요 성장 동력으로 꼽았다. 현재 오픈AI는 기업가치 8520억 달러를 기록하며 대규모 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 높은 기업가치를 뒷받침하려면 기업과 개발자 고객을 확보해 안정적인 매출 기반을 마련해야 하는 상황이다. CNBC는 오픈AI가 기업용 AI 시장에서 앤트로픽을 추격하는 동시에 구글과 중국 오픈웨이트 모델 저가 공세에 대응해야 한다는 과제를 안고 있다고 분석했다. 중국 문샷AI는 이달 초 '키미 K3'를 공개하며 미국 선도 AI 모델과 성능 격차를 좁혔다고 주장했다. 일부 벤치마크에서는 오픈AI와 앤트로픽 최고 성능 모델을 앞섰다고 밝혔다. 외신들은 오픈AI가 AI 인프라 구축에 필요한 막대한 투자비를 감당해야 한다고 봤다. 오픈AI는 지난 2월 투자자들에게 2030년까지 컴퓨팅 자원에 약 6000억 달러를 지출한다는 목표를 제시했다. 또 미국 오하이오주에 대규모 AI 데이터센터를 임차하기 위해 엔비디아와 최대 2500억 달러 규모의 재정 지원 방안을 논의하고 있다. 외부 자본으로 인프라 투자를 이어가기 위해서는 매출 성장세를 입증해야 한다. CNBCS는 앤트로픽 성장도 오픈AI를 압박하고 있다고 봤다. 앤트로픽은 개발자용 AI 코딩 도구 '클로드 코드' 인기에 힘입어 지난 5월 매출 런레이트가 470억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 2025년 전체 매출은 약 100억 달러였다. 지난 3월 디인포메이션은 오픈AI의 연환산 매출이 250억 달러를 넘어섰다고 보도했다. 오픈AI와 앤트로픽은 지난 6월 미국 증권거래위원회에 IPO 신청서를 비공개로 제출했지만 구체적인 상장 시기는 공개하지 않았다. 테일러 의장은 앤트로픽이 올해 좋은 출발을 보였으며 오픈AI가 코딩 시장에서 추격해야 한다는 점을 인정했다. 그는 "클로드 코드를 고집하다가 매우 큰 비용을 청구받은 뒤 코덱스를 찾기 시작한 사람들이 늘어나고 있다"고 강조했다.

2026.07.30 10:01김미정 기자

[체험] "새벽 3시 2개팀 포기...18개팀 무박 25시간 완주"

국내 대표적인 보안 행사 '코드게이트 2026' 일환으로 열린 'AI 스타트업 해커톤'이 무박 2일간의 열띤 대장정을 마쳤다. 더 이로운 세상을 만들기 위한 인공지능(AI) 서비스 구현을 위해 모인 이들의 열정은 하룻밤을 다 지새워도 꺼지지 않았다. 지디넷코리아 김기찬 기자가 이번 해커톤 현장에 직접 참가, 그 활기찬 현장을 직접 취재했다. 지난 7월 21일부터 22일까지 서울 강남구 스페이스쉐어 삼성역센터에서 열린 '코드게이트 2026 AI 스타트업 해커톤' 본선 현장은 눈 붙일 겨를도 없는 열기 속에서 진행됐다. 세상의 모든 문제가 인공지능(AI)으로 풀리고 있는 시대가 도래한 만큼, 이번 해커톤은 AI 대중화 시대에 맞춰 'AI 기반 일상 문제 해결 서비스 구현'을 메인 주제로 내걸었다. 이번 해커톤은 코드게이트보안포럼과 기술보증기금이 공동 주최하고 한컴그룹이 후원하는 행사로, 올해 처음 개최됐다. 총 상금은 2500만원이다. 1등 2000만원, 2등 300만원, 3등 200만원이다. 해커톤에는 3~5명 팀 혹은 개인참가가 모두 가능했지만, 이날 본선에 진출한 팀 중 개인 출전자는 한 명도 없었다. 서류 및 아이디어 기획안 심사를 뚫고 선발된 20개 정예 팀, 80여명이 한 데 모였다. 21일 오전 10시부터 22일 오전 11시까지 25시간 눈 붙일 새도 없이 AI 기반 아이디어 구현을 위한 개발에 사투를 벌였다. 코드게이트포럼 측에 따르면 193개 팀이 참가해 서류 심사를 거쳐 20개 팀이 선정됐다. 9.65 대 1 수준의 경쟁률이다. 이날 대회 시작에 앞서 ▲김두현 재단법인 이노베이션 아카데미 학장 ▲정영범 퓨리오사AI 상무 ▲이태희 오핌디지털 최고기술책임자(CTO) 등 3명의 연사가 참가하는 토크콘서트도 1시간 가량 열렸다. 김 학장은 'AX(AI 대전환) 시대 실전형 인재양성 혁신과정 코디세이'를 주제로 발표했다. 그는 AI를 활용해 문제를 정의하고 설계 및 검증하는 소수 정예형 인재가 중요하다고 강조했다. 정 상무는 '데이터센터용 세계 최고의 추론 칩 개발'을 주제로 발표했다. 퓨리오사 AI의 추론 칩 개발 과정과 더불어 향후 투자 계획 등을 소개했다. 그는 "AI 경쟁력은 소프트웨어뿐 아니라 반도체, 인프라 기술에서 나온다"고 강조했다. 이태희 CTO는 '마법같은 바이브 코딩'을 주제로 발표했다. 그는 'AI가 코딩을 다 해주는 환경에서 프로그래밍을 굳이 배워야 하는가?'라고 질문을 던지며 "AI 시대에는 프롬프트 설계 능력이 핵심"이라며 "개발보다 마케팅 전략, 비즈니스 모델을 잘 짜는 것이 중요한 능력이 됐다"고 강조했다. 예상치 못한 '교육·학습' 주제에 한때 중도포기 위기 문과를 졸업한 기자도 이번 해커톤에 참가자로 직접 참여했다. 화이트해커 출신 김희준 티시스 통합보안실 어시스턴트가 참여를 제안, 수락했다. 기자가 속한 팀의 명칭은 'IR-One'으로 20개 팀 중 6번 팀이었다. IR-One이라는 팀명은 침해대응(Incident Response) 초동조치의 의미가 담겨 있다. 팀원은 기자와 김 어시스턴트, 김두형 SK쉴더스 ICT관제사업팀 선임 등 총 3명이다. 기자는 단순 체험이 아니라 우승을 목표로 참가했다. 21일 오전 8시30분 해커톤 현장에는 20개 팀 단위 테이블에 하나둘 참가자들이 모이기 시작했다. 먼저 대회 참가 등록을 완료하면, 키링과 스티커 등 기념품을 수령하고, '{codegate}'라는 심볼이 새겨진 티셔츠를 수령하고 환복해야 한다. 티셔츠를 갈아입고 팀 테이블에 앉자 기자의 팀원들도 현장에 도착했다. 우리 팀은 중소기업 등 해킹 공격을 당했을 때 침해 대응에 어려움을 겪는 조직을 위한 AI 모델을 개발하고, 침해사고 신고부터 침해 원인 분석, 로그 수집 등 필요한 과정을 자동화하고 챗봇 형태로 보안 담당자의 대응을 지원하는 체계를 기획했다. 침해사고 발생 시 전공자가 아니면 침해 사실에 대해 모를 수 있는 로그 수집, 침해 증거 확보, 서류 작성 등 절차를 지원함으로써 보다 빠른 침해 대응과 침해 초동조치로 '보안 골든타임'을 지킬 수 있게하겠다는 목표였다. 그러나 해커톤의 난이도는 간단하지 않았다. 기획안을 기반으로 서류 심사를 거쳐 본선에 진출하게 되면, 본선 주제는 랜덤으로 정해진다. 주제는 ▲핀테크·금융 ▲헬스케어·웰니스 ▲커머스·물류 ▲교육·학습 ▲미디어·콘텐츠 ▲업무·생산성 ▲보안·위협대응 등 7개 주제 중에서 팀별 추첨으로 정해지는 식이다. 팀별로 코드를 부여받고 주최 측에서 띄워준 링크에 접속하면 코드를 입력할 수 있는 페이지가 표시된다. 입력란에 부여받은 코드를 입력하면 8장의 카드를 선택하는 화면이 나온다. 이 중 카드를 한 장 고르면 랜덤하게 주제가 부여된다. 기자의 팀은 '교육·학습' 주제를 뽑았고 무척 당황스러웠다. 팀 기획 당시 본선 주제가 당일 공개된다는 것은 알았지만, 방향성을 알려주는 것이고 서류 심사 당시 기획한 아이템을 그대로 구현하는 과정일 줄 알았기 때문이다. 그러나 위협·침해 대응과 전혀 관련이 없는 교육·학습 분야가 선정됐다. 심지어 우리 팀은 ▲보안 담당 기자 ▲기업 보안 담당자 ▲보안기업 보안 관제팀 등 모두 보안과 관련된 사람들이 모인 팀이었다. 모든 팀이 주제를 뽑으면 대회장 중앙에는 대회 종료를 알리는 타이머가 작동한다. 우리는 4시간이 지나도록 주제에 대해 갈피조차 잡지 못했다. 기획 아이템을 완전히 버리고 새로운 주제로 기획부터 마케팅, 개발, 구현, 시연까지 모두 완료해야 되는 상황에 놓였다. 애꿎은 생성형 AI에게 주제를 토해내라고 괴롭히다 지쳐 결국 팀원 중 한명은 포기하자는 말도 꺼냈다. CVE 입력하면 AI가 실무 훈련 문제 만드는 '제로톱' 완성 그러다 결국 우리가 잘하는 보안과 교육을 결합하자는 데 뜻을 모았다. 보안 실무자의 실전 역량 강화를 위한 교육 플랫폼을 만드는 것으로 목표를 변경했다. 최근 인공지능(AI) 발전으로 고성능 AI 모델이 취약점을 스스로 찾아내고 공격 시나리오를 단시간 내 생성할 수 있는 수준에 도달하게 되면서 보안 관리자는 쏟아지는 취약점에 대응할 수 있는 역량이 필수가 됐다. 하지만 핵더박스(Hack The Box), 트라이핵미(Try Hack Me) 등 기존 사이버보안 교육 플랫폼은 최신 취약점이 반영되지 않은 오래된 문제가 많다는 점, 또 문제 분석 과정에서 정답이 오픈된 공간에 공개돼 실질적인 학습 효과가 저하되고 있다는 한계도 있다. 이외에 출제자가 만든 고정된 문제만 반복적으로 학습하기 때문에 공격 방식 변화나 최신 취약점에 대응하지 못하는 정적 교육 구조를 갖고 있다. 이에 우리 팀은 'AI 기반 최신 위협 대응 훈련 플랫폼'을 개발하기로 했다. CVE(공개된 취약점) ID만 입력하더라도 AI가 취약점 정보를 분석하고, 문제를 출제하는 교육 플랫폼을 만들기로 한 것이다. 기존 교육 플랫폼처럼 사람이 문제를 제작하는 방식이 아니라 AI가 최신 공격 흐름을 실시간으로 반영해 ▲공격 시나리오 생성 ▲실습 환경 생성 ▲변종 공격 생성 ▲결과 분석 리포트 등을 자동 수행하는 플랫폼으로 고도화하겠다는 복안이다. 매번 달라지는 동적 시나리오와 최신 위협까지 반영할 수 있는 플랫폼을 통해 CVE의 PoC(검증)가 공개되는 즉시 실전 감각을 익힐 수 있도록 한 것이 특징이다. 즉시 우리는 역할을 분담했다. 김두형 선임은 플랫폼의 핵심 기능들을 개발하고 구현하는 영역을, 김희준 어시스턴트는 구현이 어려운 격리된 웹 기반 가상 환경 구현을 담당했다. 기자는 플랫폼의 성격을 정의하고 마케팅 요소, 제안서 제작, 페인포인트 분석, 발표 PPT 제작 등의 영역을 맡았다. 즉시 개발에 착수했고, 기자도 플랫폼의 이름과 로고를 제작하는 것부터 작업에 들어갔다. 처음에는 플랫폼명으로 취약점을 '0(제로)'로 만들자는 의미와 훈련장을 뜻하는 'Range'를 결합해 '오렌지(0range)'가 어떻냐고 제안했지만, 팀원들에게 거절당했다. 이후 고민을 거듭하다 취약점을 제로로 만들자는 의미와 '훈련 통합 플랫폼(Training Orchestration Platform)'을 결합해 '제로톱(ZeroTOP)'으로 이름을 정했다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 플랫폼을 통해 실전 위주로 동적 보안 훈련이 가능하도록 지원하는 것이 제로톱의 핵심이다. 제로톱은 CVE 입력 만으로 공격 시나리오를 생성하는 것뿐 아니라 격리 환경에서 직접 문제를 풀어보고 개인이라면 개인 역량을 확인할 수 있는 리포트를, 조직이라면 관리자가 구성원 전체의 역량을 한눈에 파악할 수 있도록 지원한다. 또한 오늘 공개된 CVE라도, PoC가 완료돼 있으면 언제든지 AI가 문제를 출제하고, 실전 감각을 익힐 수 있도록 설계했다. 학업 유도를 위해 랭킹 시스템을 도입했고, 조직 대 조직, 개인 대 개인으로 순위를 매겨 학업 성취도를 높일 수 있도록 구성했다. 국내 대표 보안 행사인 코드게이트에서 진행하는 해커톤인 만큼 보안성에 대한 부분도 평가의 큰 요소로 작용하기 때문에, 권한관리, 개인정보보호 조치 등을 완료했다. 제로톱은 정보보호 역량 강화가 필요한 보안 실무 조직을 둔 모든 기업과 더불어 보안 분야 취업준비생, 정보보호 교육 프로그램을 운영하는 공공기관 등을 타깃하는 B2C, B2B 시장을 동시 타격하는 사업성, 연구원이 직접 문제를 출제하지 않아도 되는 비용 절감 요소가 강점으로 이를 앞세워 심사위원을 설득해야겠다고 마음 먹었다. 20개 정예 팀 중 18개 팀 완주…23일 코엑스 데모데이서 최종 평가 개발을 완료하고 발표를 위한 PPT와 로고 제작, 시연 영상까지 편집하고 나니 어느덧 결과물 제출 마감 시간이 10여분밖에 남지 않았다. 시계를 보니 23일 오전 10시로, 24시간 넘게 개발과 아이디어 회의, 결과물 제작에만 몰두한 것이다. 다른 참가팀들도 마찬가지였다. 새벽 2시가 넘어가는 시간에도 잠시 눈을 붙이고 있는 2~3명을 제외하고는 한 명도 자리를 벗어나지 않았다. 여전히 많은 팀들이 개발에 몰두하고 아이디어를 주고받으며 결과물 제작에 한창이었다. 새벽 3시가 넘어가는 시점에는 2개 팀이 중도포기했다. 어느 팀이든 마찬가지겠지만, 24시간 내내 개발에만 몰두해야 하는 환경과, 아이디어를 빠르게 발굴하고 이를 구현해야 하는 압박감을 견디기가 쉽지 않았던 탓이다. 이에 20개 팀중 18개 팀만 결과물을 제출했다. 마감 시간 2분 전, 우리 팀은 최종 검수를 마치고 결과물을 제출했다. 격리 가상 환경 구현 때 반복해서 오류가 발생하는 등 난관에 부딪혔지만 해커톤 마무리 직전 제출하는데 까지는 성공한 것이다. 결과물 마감 시간 40초 전 모든 팀이 결과물을 제출했다. 박수소리와 함께 25시간이 넘는 해커톤 대회는 마무리됐다. 이번 결과물 발표는 23일 오후 2시부터 열렸다. 시상식은 내일(24일) 개최된다.

2026.07.23 17:11김기찬 기자

[AI는 지금] "AI가 짠 코드, AI가 잡는다"…시스코, 개발보안 시장 정조준

시스코가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 개발보안 시장 공략에 나섰다. 대형 범용 모델 대신 비용 부담을 낮추고 내부 환경에서도 운영할 수 있는 특화 모델을 앞세워 코드 변경 때마다 취약점을 점검하는 체계를 확산하려는 전략이다. 23일 업계에 따르면 시스코는 최근 코드 저장소에서 알려진 취약점이 포함됐을 가능성이 높은 파일을 찾아주는 소형언어모델(SLM) 제품군 '안타레스'를 공개했다. 3억5000만개 매개변수의 '안타레스-350M'과 10억개 규모의 '안타레스-1B'를 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했으며 30억 개 규모 모델도 추가할 예정이다. 안타레스는 취약점 설명을 입력받아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 탐색한다. 또 새로운 단서를 반영해 검색 경로를 수정하고 가능성이 높은 파일 순위와 탐색 과정을 함께 제시한다. 여기에 취약점을 직접 수정하거나 최종 판정하기보다 보안 담당자가 우선 검토할 파일을 좁혀 초기 조사 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 시스코가 소형 모델을 택한 것은 AI 코딩 도구 확산으로 검사해야 할 코드가 빠르게 늘고 있어서다. 대형 모델을 이용해 코드 저장소를 반복 분석하면 토큰과 추론 비용이 커지고, 기업의 소스코드를 외부 클라우드에 전송해야 한다는 부담도 따른다. 안타레스는 로컬이나 온프레미스 환경에서 실행할 수 있어 민감한 소스코드를 기업 내부에 유지할 수 있다. 덕분에 금융·공공·국방·제조 분야에선 외부 AI 서비스에 소스코드를 전송하지 않고 취약점을 분석할 수 있다. 또 대형 모델 도입이 부담스러운 중소 보안팀의 AI 활용 문턱도 낮출 것으로 보인다. 주요 외신도 안타레스의 비용과 데이터 통제에 주목했다. 특히 악시오스는 기업이 민감한 소스코드를 외부 AI 사업자와 공유하지 않고 대규모 코드베이스를 더 자주 검사할 수 있는 저비용 수단이라고 평가했다. 또 안타레스가 코딩 도우미보다 코드 저장소를 추적하는 보안 조사관에 가깝다는 점도 강조했다. 시스코는 자체 개발한 500개 과제의 취약점 위치 탐색 벤치마크에서 안타레스가 다수의 대형 공개·비공개 모델보다 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 주장했다. 회사 측 측정에 따르면 전체 평가 비용은 안타레스가 1달러 미만으로, GLM-5.2(약 12.5달러)와 GPT-5.5(약 141달러)보다 낮았다. 다만 안타레스가 기존 애플리케이션 보안 제품을 곧바로 대체할 가능성은 크지 않을 것으로 보인다. 규칙 기반 정적 분석이 다수의 경고를 생성하면 소형 AI가 코드 저장소를 추가로 탐색해 검토 대상을 압축하는 결합 방식이 먼저 확산될 것으로 예상된다. 성능 경쟁도 취약점 탐지 건수에서 오탐 감소와 검사 비용, 탐색 근거의 추적 가능성, CI·CD 연동 능력으로 넓어질 수 있다. 시스코는 안타레스를 단일 모델보다 AI 개발보안 생태계의 구성 요소로 배치하고 있다. 안전한 코딩 규칙을 제공하는 '코드가드', AI 보안 에이전트의 역할과 검증 절차를 정의한 '파운드리 시큐리티 스펙'에 취약점 위치 탐색 모델을 추가했다. 이는 코드 생성 단계의 예방부터 취약점 탐색과 평가까지 이어지는 체계를 오픈 기술로 확산한 뒤 자사 보안 플랫폼과 연결할 기반을 확보하려는 구상으로 풀이된다. 업계에선 AI 코딩 에이전트가 생산하는 코드가 늘면서 사람이 모든 변경 사항을 검사하기 어려워질 것으로 보고 있다. 개발 과정에 소형 모델을 배치해 커밋마다 취약점 후보를 추리는 방식이 확산되면 보안 AI 시장의 경쟁 기준도 대형 모델의 성능보다 비용과 검사 빈도, 운영 효율로 옮겨갈 가능성이 크다. 아민 사베리 스탠퍼드대 교수는 "첨단 AI 탐지는 대규모 예산을 가진 조직의 영역에 머물러 있었다"며 "비용을 낮추고 모든 코드 변경 때 실행할 수 있는 효율성이 모든 팀의 상시 보안 검사를 가능하게 한다"고 말했다.

2026.07.23 12:28장유미 기자

코드프레소, KETI 전북지역본부 'AI 활용 가상융합 기술 지원 및 컨설팅' 용역 사업자 선정

코드프레소(대표 이동훈)는 한국전자기술연구원(KETI) 전북지역본부가 발주한 'AI 활용 가상융합 기술 지원 및 컨설팅' 용역 사업의 수행기관으로 최종 선정됐다고 지난 22일 밝혔다. 이번 사업은 홀로그램·디지털휴먼·실감형 콘텐츠 등 가상융합(XR)산업 분야의 제품·서비스 보유 기업에 AI를 맞춤형으로 접목하고, 컨설팅·기술지원·교육을 통해 기업의 AI 활용 역량을 높이는 것이 목적이다. 코드프레소는 AI 활용 수요 조사·분석, 기업별 맞춤형 기술지원·컨설팅, AI 역량 교육·진단, 활용 가이드북 제작, 성과 검증까지 사업 전 과정을 수행한다. 발주처인 한국전자기술연구원(KETI) 전북지역본부는 홀로그램 기술 사업화와 지역 기업 지원을 이어 왔다. 전라북도는 익산을 거점으로 홀로그램·가상융합 산업을 집중 육성해 온 지역으로, 콘텐츠 제작부터 디바이스·시스템 통합까지 다양한 가상융합 기업이 도내에 자리 잡고 있다. 이번 사업은 이렇게 축적된 지역 가상융합 산업 기반에 AI를 결합해 기업의 제품·서비스 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 시도이며, 개별 기업의 성과를 넘어 가상융합 산업의 'AI 융합 성공모델'이 지역 내 다른 기업으로 확산되는 출발점이 될 것으로 예상된다. 특히 코드프레소는 이번 사업을 단순한 AI 기능 추가가 아니라, 지원이 끝난 뒤에도 기업이 스스로 AI를 활용해 제품·서비스를 고도화하는 '자립 상태'에 이르도록 설계했다. 기업별 수요 진단으로 막연한 AI 도입 요구를 실행 가능한 과제로 구체화하고, 엔지니어가 기업 현장에 밀착해 실제 제품·서비스 위에서 동작하는 AI를 지원기업과 함께 구현·검증한다. 교육은 AI 역량 평가•교육 솔루션 'AI Fluent'로 임직원 수준을 사전 진단해 맞춤 과정을 설계하고, 교육 후 재진단으로 전·후 역량 변화를 수치로 검증한다. 구축된 AI 기술은 운용 절차를 담은 가이드북과 함께 기업에 이관된다. 코드프레소는 삼성전자·현대자동차·SK텔레콤 등 국내 주요 대기업의 IT 역량 강화 파트너로 활동해 왔으며, 현대모비스·한국조선해양플랜트협회 등 제조·조선 산업의 DX·AX 역량 강화에서도 전문성을 인정받았다. 이 회사는 올해 상반기 한국·싱가포르·베트남·룩셈부르크 4개국에서 AI 교육 프로그램을 실시했고, 지난 4월 '2026 GITEX AI 아시아'에서 '슈퍼노바 챌린지' 본상(Winner)을 수상했다. 제조 AI 혁신 컨소시엄 'AXMOS(엑스모스)'의 핵심 참여사로서 부산정보산업진흥원, 서울창조경제혁신센터 등과 지역 AX 확산 협력도 이어가고 있다. 이동훈 코드프레소 대표는 "가상융합 산업은 AI와 결합할 때 제품 경쟁력이 가장 극적으로 달라지는 분야지만, 개별 기업이 혼자 시작하기는 어려운 영역"이라며 "진단부터 구현, 교육까지 하나의 흐름으로 지원해 사업이 끝난 뒤에도 기업이 스스로 AI를 운영하는 자립 역량을 남기고, 그 성과가 지역 가상융합 산업 전반으로 확산되는 성공모델을 만들겠다"고 전했다.

2026.07.23 10:12이도원 기자

[유미's 픽] 유라클, '돈 되는 AI'로 승부…금융권 폐쇄망 시장 정조준

유라클이 금융·공공기관의 폐쇄망에서 사용할 수 있는 인공지능(AI) 코딩 도구를 앞세워 기업용 AI 사업의 수익화에 속도를 내고 있다. 신용평가와 건설, 제조 분야에서 AI 구축 경험을 쌓은 데 이어 개발·운영 자동화 시장까지 사업 범위를 넓히면서 새로운 성장 동력을 확보할지 주목된다. 22일 한국거래소에 따르면 유라클 주가는 이날 장중 전 거래일보다 5%가량 상승한 6500원대에서 거래되고 있다. AI 플랫폼 구축 사업을 잇달아 확보하고 신규 제품군을 확대하면서 모바일 플랫폼 기업에서 기업용 AI 소프트웨어 기업으로 체질을 바꾸려는 전략이 투자심리에도 영향을 준 것으로 풀이된다. 유라클은 최근 기업 내부 데이터를 활용한 생성형 AI 플랫폼 구축에서 코딩과 인프라 운영 자동화까지 사업 영역을 넓히며 시장의 주목을 받고 있다. 기업용 생성형 AI 플랫폼 '아테나'와 AI 자원관리 솔루션 '오르다'에 이어 이날 '아테나 코드 어시스턴트'의 명령줄 인터페이스(CLI) 버전을 출시하며 금융·공공 폐쇄망 공략도 강화했다. 새 제품은 기존 인텔리제이와 이클립스, VS코드 등 통합개발환경용 플러그인의 적용 범위를 터미널 환경으로 넓혔다. 별도의 개발 프로그램 설치가 어려운 금융권 핵심 시스템과 공공 행정망에서도 코드 생성과 수정, 검토 기능을 사용할 수 있다. 인터넷 연결 없이 고객사 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 방식과 외부망이 차단된 에어갭 환경도 지원한다. 소스코드와 AI 대화 내용이 외부로 나가지 않아 코드 반출이 제한된 금융·공공·국방 분야의 보안 요건을 충족할 수 있다. 금융권에서 사용하는 Pro*C와 grep, awk 등 유닉스 명령어를 지원하는 점도 특징이다. 신규 프로그램 개발뿐 아니라 서버 장애 대응과 야간 배치 작업, 로그 분석, 복구 스크립트 생성에도 활용할 수 있어 레거시 시스템 현대화와 운영 자동화 수요를 함께 겨냥했다. 이처럼 유라클이 폐쇄망 AI에 힘을 싣는 이유는 글로벌 클라우드형 AI 코딩 도구가 접근하기 어려운 시장에서 차별화된 수요를 확보할 수 있어서다. 국내 금융·공공기관은 데이터 통제와 보안 규제가 강한 데다 터미널과 유닉스 기반 시스템을 폭넓게 사용해 현장 환경에 맞춘 AI 개발도구가 필요하다. 유라클은 AI 플랫폼 구축 사업에서도 레퍼런스를 늘리고 있다. 유라클은 코리아크레딧뷰로의 전사 AI 서비스 플랫폼 사업과 한국평가데이터의 AI 개발 플랫폼·지식관리시스템 구축 사업을 확보하며 신용평가업계에서 고객 기반을 넓혔다. 또 GS건설과 현대건설의 AI 서비스 구축 사업, 인텔리안테크의 생성형 AI 플랫폼 사업도 수주했다. 기업 내부 데이터를 활용한 AI 서비스를 구축하고 이를 개발·운영 도구와 연결하면서 프로젝트당 공급 범위를 확대하는 구조다. 기존 모바일 플랫폼 고객을 AI 고객으로 전환할 수 있다는 점도 유라클의 강점으로 꼽힌다. 유라클은 모바일 애플리케이션 개발 플랫폼 '모피어스'를 기반으로 현대자동차그룹과 LG, SK 등 1000개 이상의 기업 고객을 확보했다. 기존 고객사의 업무 시스템과 개발 환경을 이해하고 있어 AI 플랫폼과 코딩 도구를 추가 공급하는 교차 판매에도 유리하다. 제품군은 기업의 AI 도입 전 과정을 지원하는 방향으로 확대되고 있다. 아테나는 기업 내부 데이터와 생성형 AI 서비스를 연결하고, 아테나 코드 어시스턴트는 개발 생산성을 높인다. 오르다는 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 자원의 배치와 운영을 관리한다. 유라클은 이를 통해 AI 인프라 관리부터 서비스 구축, 코드 개발, 시스템 운영까지 하나의 제품군으로 묶고 있다. 구축형 프로젝트에 소프트웨어 라이선스와 유지보수 매출을 더할 수 있어 AI 사업이 반복 매출로 이어질 가능성도 커졌다. 여기에 유라클이 아테나 코드 어시스턴트를 내부 개발 업무에 적용해 개발 비용을 약 20% 줄였다는 점도 금융·공공기관의 유료 도입 확대에 긍정적으로 작용할 수 있을 것으로 보인다. 한국IR협의회 기업리서치센터도 유라클이 생성형 AI 플랫폼의 역량을 강화하며 사업 영역을 확대하고 있다는 점에 주목했다. 시장에선 기존 기업 고객과 소프트웨어 구축 경험을 활용해 AI 플랫폼과 코딩 도구의 도입처를 늘릴 경우 관련 사업의 매출 기여도가 높아질 수 있을 것으로 기대했다. 권태일 유라클 대표는 "은행의 핵심 시스템과 공공 행정망 등 국내 IT의 근간은 여전히 터미널 환경에서 돌아가지만 글로벌 AI 코딩 도구들은 이 현장을 외면해 왔다"며 "폐쇄망 터미널 환경에서 그대로 작동하는 CLI 버전을 통해 터미널 기반 작업환경의 시스템 운영 자동화 수요를 적극적으로 선점하겠다"고 말했다.

2026.07.22 12:24장유미 기자

국제해킹방어대회 '코드게이트 2026' 23일 개막

국제해킹방어대회이자 글로벌 보안 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'이 열린다. 코드게이트보안포럼은 세계적인 국제 해킹방어대회 겸 글로벌 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'을 오는 23일부터 24일까지 이틀간 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최한다고 21일 밝혔다. '코드게이트 2026'은 한컴그룹이 주관했다. 올해로 18회를 맞이한 이번 행사는 'AI 세계 3대 강국으로 가는 길: 시큐리티'를 주제로, 갈수록 고도화되는 공격형 AI에 대응하기 위한 국가 차원의 보안 역량 강화 방안을 모색한다. 이번 대회의 가장 큰 관전 포인트는 인간과 AI의 대결이다. KAIST와 공동 개발한 'AI 해커'가 해킹방어대회 본선 무대에 정식 선수로 출전한다. 인간 화이트해커와 AI가 동일한 환경에서 보안 취약점을 찾아 깃발(플래그)을 획득하는 문제풀이형(Jeopardy) 방식으로 대결을 펼칠 예정이다. 스스로 취약점을 탐지하는 AI 기술의 현주소와 인간과의 실력 격차를 현장에서 직접 확인할 수 있는 국내 최초의 시도다. 대회에는 총 88개국 3333명이 참여한다. 24시간 동안 진행되는 일반부와 12시간 동안 진행되는 주니어부로 나뉘어 개최되며, 총 상금은 7100만원 규모다. 일반부 우승팀에 5000만원의 상금과 이듬해 본선 자동 진출권이 주어질 예정이다. 24일에는 세계적인 AI 보안 석학들의 강연이 이어진다. 먼저 미 국방고등연구기획국(DARPA) 주최 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'에서 우승을 차지한 팀 애틀랜타의 리더, 김태수 마이크로소프트(MS) 보안 연구 부사장이 나선다. 김태수 부사장은 거대언어모델(LLM)과 정통 프로그램 분석 기법을 결합한 취약점 자동 탐지 및 패치 전략을 공개할 예정이다. 이 외에 마이클 그로내거 체이널리시스(Chainalysis) 공동 창업자(현 그라이AI 대표), 루이스 로우 화웨이 글로벌 커뮤니케이션 총괄 등도 연단에 설 예정이다. 오픈토크 세션에서는 김용대 KAIST 교수가 좌장을 맡아 국내외 전문가들과 함께 'AI 시대의 사이버보안'을 주제로 심도 있는 토론이 열릴 계획이다. 올해를 기점으로 코드게이트는 미래 보안 인재 육성을 위한 교육 생태계 조성에 본격적으로 나선다는 방침이다. 차세대 AI 화이트해커 발굴을 위해 선발된 인재에게는 장학금, 실무 교육, 해외 네트워킹 기회가 제공되며, 1기는 오는 9월 모집한다. 뿐만 아니라 미국 데프콘·블랙햇 수준의 최상위 실전 보안 트레이닝도 개최되며, 선린인터넷고·디지털미디어고 학생들이 직접 기획하고 운영하는 관람객 맞춤형 해킹 체험 프로그램도 마련된다. 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장은 "취약점을 찾고 방어벽을 세우는 경계에 AI가 가세하며 보안의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고 있다"며, "고도화된 공격형 AI를 막아낼 국가적 방어체계 없이는 AI 강국 도약도 불가능한 만큼, 이번 대회가 대한민국이 나아갈 명확한 이정표를 제시하는 자리가 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.21 11:51김기찬 기자

250억원 청구한 앤트로픽, 알고 보니 자동 충전 설정 오류

앤트로픽이 국내 사용자에게 청구한 250억원 규모 사용료가 자동 충전 설정 오류로 발생한 것으로 확인됐다. 16일 해당 청구 논란의 당사자인 국내 개발자는 스레드를 통해 이후 대응 경과를 공개했다. 그는 이번 사안과 관련해 고객지원, 기술, 마케팅 등 여러 창구를 통해 총 15차례 메일을 보낸 끝에 4일 만에 실제 담당자에게 이관된다는 내용의 자동 안내 메일을 받았다고 밝혔다. 앤트로픽에서 보낸 메일에 따르면 해당 계정에서 발생한 문제는 자동 충전 설정(auto-reload)이 정상 수준보다 높은 잘못된 금액으로 설정된 탓이었다. 이 회사는 이를 예방하기 위해 비활성화하고 금액도 기본값으로 되돌렸다고 답변했다. 또 잘못된 금액으로 결제가 시도됐지만 승인이 거절돼 실제 출금은 발생하지 않았으며 무단 접근이나 계정 탈취에 따른 문제도 아니라고 밝혔다. 앤트로픽은 답변을 통해 사고 경위에 대해서는 설명했지만 보상이나 후속 조치에 대해서는 추가 입장을 내놓지 않고 있다. 실제 결제가 성사되는 등 직접적인 피해로 이어지지 않아 환불이나 배상 같은 직접적인 보상 조치는 고려하지 않은 것으로 보인다. 다만 이용자 입장에서는 거액 청구 안내 자체만으로도 상당한 불안과 혼란을 겪을 수밖에 없었던 만큼 고객지원 대응 지연과 자동응답 위주의 소통 방식에 대한 비판은 이어질 전망이다. 이에 앤트로픽 측은 "해당 이슈 관련해 고객과 커뮤니케이션을 진행했으며 해결이 완료된 상태"라고 밝혔다.

2026.07.16 09:52남혁우 기자

캔바, '캔바 코드 2.0' 출시…코딩 없이 웹사이트·앱 제작

캔바가 코딩 없이 인공지능(AI)으로 콘텐츠 제작 가능한 기능을 내놨다. 캔바는 AI 기반 코드 생성 도구 '캔바 코드 2.0'을 전 세계에 출시했다고 15일 밝혔다. 사용자는 자연어로 원하는 콘텐츠를 설명한 뒤 생성된 결과물을 드래그 앤 드롭 방식으로 편집하고 게시할 수 있다. 캔바 코드 2.0은 프롬프트를 다시 입력하지 않아도 색상과 텍스트, 이미지, 레이아웃을 화면에서 직접 바꿀 수 있도록 설계됐다. AI가 코드를 생성하고 사용자는 캔바 편집기에서 결과물을 시각적으로 수정하는 방식이다. 기존 HTML이나 다른 AI 도구가 만든 코드도 캔바로 가져올 수 있다. 가져온 코드는 캔바에서 자유롭게 편집할 수 있는 디자인 형태로 변환된다. 캔바는 50개 넘는 인터랙티브 템플릿도 제공한다. 사용자는 디자인 라이브러리와 브랜드 키트, 자체 이미지와 자료를 적용해 웹사이트와 퀴즈, 게임, 양식 등을 제작할 수 있다. 제작 속도도 개선했다. 캔바는 코드 생성 시간을 기존보다 75% 줄였으며 프롬프트 입력부터 콘텐츠 게시까지 걸리는 시간도 최대 30% 단축했다고 설명했다. 완성된 결과물은 사용자 지정 도메인에 바로 게시할 수 있다. 조직 내부에 공유하거나 여러 기기에서 작동하는 인터랙티브 콘텐츠로 배포하는 기능도 지원한다. 캔바 코드가 처음 출시된 후 사용자들이 만든 인터랙티브 콘텐츠는 600만개를 넘어선 것으로 나타났다. 교육 현장에서는 학생과 학부모용 수업 포털 제작에 활용되고 있으며 중소기업은 고객 참여형 콘텐츠와 마케팅 도구를 만드는 데 사용하고 있다. 김대현 캔바코리아 지사장은 "AI 미래는 사람들이 자신의 아이디어를 원하는 방식으로 자유롭게 구현할 수 있도록 하는 데 있다"며 "캔바 코드는 빠른 제작 속도와 직관적인 편집 기능으로 누구나 인터랙티브 콘텐츠를 만들 수 있게 돕는다"고 밝혔다.

2026.07.15 14:19김미정 기자

베이글코드, 1인 1에이전트 완비…TeamB로 AX 확장

베이글코드(대표 윤일환, 김준영)는 1인 1에이전트 업무 인프라 구축을 완료하고, 이를 게임 개발·라이브 운영·퍼블리싱 전반의 협업 효율을 높이는 팀 단위 협업 체계로 확장한다고 14일 밝혔다. 베이글코드는 상반기 전 직원을 대상으로 사내 AI 에이전트 AgentB 배포를 완료했다. 특히 맥미니(Mac mini) 보급까지 마치며 소프트웨어와 하드웨어를 아우르는 1인 1에이전트 업무 환경을 완비했다. 회사 측에 따르면 AgentB는 사내 데이터와 업무 맥락에 연결돼 각 구성원의 문서 작성, 정보 정리, 업무 추적 등 개인 실무를 24시간 지원한다. 하반기부터 단계적으로 적용하는 TeamB는 개인 에이전트를 팀 차원으로 확장한 협업 모델이다. AgentB가 개인 업무를 돕는다면, TeamB는 팀의 공통 채널과 문서, 업무 맥락 위에서 여러 구성원과 부서가 함께 움직이는 과정의 의사결정 맥락과 실행 흐름을 이어준다고 회사 측은 설명했다. 모바일 게임 사업은 여러 조직이 긴밀히 맞물려 움직이는 만큼, 부서 간 피드백 대기와 반복 확인이 실행 속도를 좌우한다. 베이글코드는 TeamB를 통해 회의·문서·커뮤니케이션 채널의 맥락을 정리해 병목을 줄이고, 각 조직이 같은 맥락에서 더 빠르게 판단하고 실행할 수 있는 구조를 만드는 것이 목표다. 이러한 구조 속에서 반복 확인과 정리 업무는 에이전트의 지원을 받고, 구성원은 게임의 재미, 시장성, 운영 방향, 비즈니스 가치와 같은 핵심 판단에 집중한다. 실제로 데이터&AI 팀에서는 엔지니어 3명이 각자의 에이전트와 협업해 통상 수 주가 걸리던 대용량 데이터 인프라 제어 플랫폼을 3일 만에 구현하는 등 개인 에이전트 기반 협업 방식의 가능성을 확인했다. 베이글코드는 이러한 경험을 바탕으로 팀 단위 협업 흐름을 정교화하고 다양한 조직 업무에 적용 범위를 넓혀갈 계획이다. 윤일환·김준영 베이글코드 대표는 “게임 사업의 경쟁력은 결국 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있다”며 “AgentB와 TeamB를 중심으로 개인 생산성과 팀 협업 효율을 함께 높여 게임 개발·운영 전반의 실행 속도를 끌어올리고 글로벌 게임 시장에서 지속 가능한 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 전했다.

2026.07.14 10:18이도원 기자

[AI는 지금] 코드 짜주던 AI가 해킹 도구로…가짜 패키지 악용한 '할루스쿼팅' 비상

생성형 인공지능(AI)의 환각 현상을 악용해 코딩 에이전트에 악성코드를 설치하는 새로운 공격 기법이 공개됐다. AI가 존재하지 않는 저장소나 패키지 이름을 만들어내는 특성을 노려 악성 명령을 실행시키는 방식으로, AI 에이전트 확산과 함께 소프트웨어 공급망 보안에도 새로운 변수가 될 것으로 보인다. 13일 보안 전문매체 시큐리티위크에 따르면 텔아비브대와 이스라엘공과대학(테크니온), 인튜이트 공동 연구진은 AI 환각을 활용한 공격 기법인 '할루스쿼팅(HalluSquatting)'을 최근 발표했다. 할루스쿼팅은 AI가 저장소 복제나 스킬 설치 요청을 받을 때 실제 존재하지 않는 이름을 생성하는 특성을 이용한다. 공격자는 AI가 반복적으로 만들어내는 가짜 저장소와 패키지 이름을 미리 등록한 뒤 내부에 악성 명령을 심어둔다. 이후 사용자가 커서(Cursor), 윈드서프(Windsurf), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 클라인(Cline), 제미나이 CLI(Gemini CLI), 오픈클로(OpenClaw) 같은 AI 코딩 도구에 저장소 복제나 스킬 설치를 요청하면 AI가 해당 이름을 실제 자원으로 인식해 내려받을 수 있다. 또 내장 터미널이 자동으로 명령을 실행하면 악성코드 설치나 해킹 도구 실행, 원격 코드 실행(RCE)으로 이어질 가능성이 있다. 연구진 실험에선 저장소 복제 요청의 환각 발생률이 최대 85%에 달했다. 스킬 설치 요청에선 100%까지 나타났다. 또 동일한 가짜 이름이 여러 파운데이션 모델에서 반복적으로 생성돼 특정 모델이 아닌 다양한 AI 서비스에서 공격이 재현될 가능성도 확인됐다. 이번 연구는 AI 환각이 잘못된 정보 생성에 그치지 않고 실제 시스템 침해로 이어질 수 있다는 점에서 주목된다. 지금까지 AI 보안 위협은 이메일이나 코드 주석 등에 숨겨진 명령으로 AI를 속이는 프롬프트 인젝션이 중심이었다. 반면 할루스쿼팅은 공격자가 피해자에게 직접 접근하지 않아도 AI가 스스로 만들어낸 가짜 정보를 공격 경로로 활용한다는 차이가 있다. 이는 AI 업계에도 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 최근 코딩 에이전트는 코드 생성뿐 아니라 저장소 복제, 패키지 설치, 터미널 명령 실행까지 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 생산성을 높이는 핵심 기능이 공격자에겐 시스템 권한을 확보하는 통로가 될 수 있다는 점이 확인되면서 AI 제품 경쟁도 정확도보다 실행 안전성과 권한 통제로 무게 중심이 이동할 가능성이 커졌다. 이에 따라 기업들의 AI 도입 전략에도 변화가 예상된다. AI가 추천한 저장소와 패키지를 그대로 실행하기보다 출처와 소유권, 코드 서명 여부를 검증하는 절차가 기본 기능으로 자리 잡을 가능성이 높아졌다. 또 터미널 실행 권한을 최소화하거나 승인된 저장소만 사용할 수 있도록 제한하는 방식도 확산될 것으로 예상된다. 연구진은 이번 연구 결과를 공개하기에 앞서 관련 업체들에 내용을 전달했다. 실제 공격에 악용될 수 있는 세부 기법은 제외한 채 연구를 발표한 것도 이런 이유에서다. 시큐리티위크는 "연구진은 공격자가 그대로 재사용할 수 있다고 판단한 익스플로잇 세부 내용은 공개하지 않았다"고 말했다.

2026.07.13 09:16장유미 기자

[AI는 지금] 커서 품은 스페이스XAI, 코딩 AI에 꽂혔다…오픈AI·앤트로픽 추격 본격화

스페이스XAI가 커서와 공동 개발한 새 인공지능(AI) 모델 '그록 4.5'를 공개하며 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 코딩에 강점을 둔 모델을 금융, 법률, 보안 업무로 확장해 오픈AI와 앤트로픽이 주도해 온 기업용 AI 경쟁에 뛰어든 모습이다. 9일 블룸버그통신 등 주요 외신에 따르면 스페이스XAI는 이달 8일(현지시간) 커서와 공동 개발한 그록 4.5를 선보였다. 이 모델은 두 회사가 함께 만든 첫 AI 모델로, 소프트웨어 개발뿐 아니라 데이터 분석, 금융, 법률 업무처럼 장시간 실행과 도구 활용이 필요한 작업에 초점을 맞췄다. 터미널 기반 코딩 성능을 측정하는 주요 벤치마크에선 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.8'과 비슷한 수준을 기록하며 오픈AI 'GPT-5.5'와 경쟁할 수 있는 성능을 확보했다는 평가도 나왔다. 이번 일을 기점으로 커서는 스페이스XAI가 기업용 AI 시장을 파고드는 데 필요한 데이터와 유통 채널을 동시에 제공할 예정이다. 개발자가 실제 업무에서 코드를 작성하고 수정하고 테스트하는 과정이 플랫폼 안에 축적돼 있어서다. 스페이스XAI는 커서 생태계를 통해 실사용 데이터를 모델 고도화에 활용하고, 완성된 모델을 개발자 업무 환경 안에서 바로 배포할 수 있게 할 계획이다. 이 같은 스페이스XAI의 움직임은 오픈AI와 앤트로픽에 새로운 압박 요인이 될 것으로 보인다. 현재 앤트로픽은 클로드 코드를 앞세워 개발자 시장에서 입지를 넓혔고, 오픈AI도 코덱스로 코딩 에이전트 경쟁을 강화하고 있는 상태다. 스페이스XAI가 커서를 통해 코딩 도구 안에서 모델을 직접 유통하면 기업용 AI 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 업무 환경 장악력과 배포 속도까지 따지는 구도로 바뀔 가능성이 있다. 이번 일은 스페이스X의 운영 효율도 높일 수 있을 것으로 보인다. 로켓, 위성, 스타링크, 데이터센터를 운영하는 만큼, 앞으로 그록 4.5를 내부 개발과 운영 자동화에 적용해 엔지니어링 생산성은 물론 위성망 관리와 우주 인프라 운영 효율까지 높일 수 있을 것으로 기대된다. 다만 보안 기능 강화는 변수로 꼽힌다. 그록 4.5는 취약점 분석과 보안 점검에 활용될 수 있는 사이버보안 역량을 갖춘 모델로 소개됐다. 이에 기업 보안 업무 자동화에는 도움이 될 수 있지만 악용 가능성에 대한 규제 당국의 감시도 커질 수 있다. 기업 고객은 고성능 AI 모델을 도입할 때 접근 통제, 감사 추적, 책임 소재를 함께 따질 수밖에 없을 것으로 보인다. 업계에선 스페이스XAI의 이번 행보가 AI 모델 경쟁의 기준을 바꿀 수 있다고 보고 있다. 커서가 보유한 개발자 접점과 스페이스X의 컴퓨팅 인프라가 결합되면 모델 개발, 배포, 수익화까지 이어지는 속도가 빨라질 수 있다는 이유에서다.업계 관계자는 "기업용 AI 경쟁은 누가 더 똑똑한 모델을 갖췄느냐보다 실제 업무 흐름 안에 얼마나 깊게 들어가느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "스페이스XAI가 커서를 통해 개발자 접점을 확보한 만큼 금융, 법률, 보안 업무로 확장할 수 있을지가 오픈AI·앤트로픽과의 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.07.09 11:21장유미 기자

[AI는 지금] 생산성보다 통제…빅테크, 외부 AI 코딩도구 의존 줄인다

빅테크 기업들이 개발자 생산성 향상을 위해 도입했던 외부 인공지능(AI) 코딩 도구에 대해 잇따라 통제의 고삐를 죄고 있다. 앤트로픽의 '클로드 코드' 등 외부 AI 도구가 기업의 핵심 자산인 소스코드와 내부 데이터에 깊숙이 관여하면서 지식재산권(IP) 분쟁과 비용 부담, 보안 리스크가 부각되고 있기 때문이다. 7일 업계에 따르면 메타는 최근 내부 응용 AI 조직을 대상으로 클로드 코드와 오픈AI의 코덱스를 사전 승인 없이 사용할 수 없도록 제한했다. 내부 개발자가 외부 AI 도구를 활용해 코드를 생성하거나 버그를 수정할 경우 향후 자체 AI 모델 개발 과정에서 경쟁사 모델 출력을 무단 활용하는 이른바 '증류' 논란에 휘말릴 수 있다는 판단에서다. 현재 오픈AI, 앤트로픽 등은 서비스 약관을 통해 자사 모델의 결과물을 경쟁사 AI 학습에 활용하는 행위를 금지하고 있다. 메타의 이번 조치는 외부 AI 산출물이 자사 모델 개발 환경에 유입되는 경로를 관리해 향후 발생할 수 있는 법적 분쟁 소지를 원천 차단하겠다는 전략으로 풀이된다. 마이크로소프트(MS) 역시 비용 관리와 자사 생태계 표준화를 이유로 외부 AI 도구 다이어트에 나섰다. MS 경험 및 디바이스 부문은 최근 윈도우와 서피스 등 주요 엔지니어들에게 클로드 코드 사용을 중단하고, 자회사 깃허브의 '코파일럿 CLI'로 전환할 것을 지시했다. MS는 지난해 말 직원들에게 클로드 코드 사용 비용을 지원했으나, 개발자들의 사용량 급증으로 토큰 비용 부담이 커지자 내부 도구 통일에 나선 것으로 알려졌다. 외부 AI 도구에 막대한 비용을 지출하기보다 자사 솔루션을 중심으로 개발 인프라를 통제하겠다는 취지다. 미국 기업들이 라이선스와 비용을 이유로 통제 수위를 조절한 반면, 중국 알리바바는 강력한 보안 조치를 명분으로 내세우며 전면 금지 조치를 내렸다. 알리바바는 오는 10일부터 직원들의 클로드 코드 사용을 금지하고 자체 개발한 코딩 도구 '코더(Qoder)'로 전면 대체하기로 했다. 앞서 개발자 커뮤니티를 중심으로 클로드 코드 내부 로직에 중국 기업 및 이용자를 식별·추적하는 코드가 포함돼 있다는 의혹이 제기되자, 이를 '고위험 소프트웨어'로 분류하고 사내 환경에서 배제 조치한 것이다. 이에 대해 앤트로픽 측은 해당 기능이 무단 리셀러 계정 남용과 증류를 막기 위한 리스크 관리 목적이라고 해명했다. 앤트로픽은 지난달 미국 상원에 보낸 서한에서 알리바바를 대규모 증류 공격의 주체로 지목한 바 있어, 이번 알리바바의 사용 금지 조치는 양사 간 기술 통제 갈등의 연장선으로 풀이된다. 그동안 AI 코딩 도구는 단순 챗봇과 달리 파일 수정 및 명령어 실행 등 사내 개발 환경에 깊숙이 접근해 효율성을 높이는 일등 공신으로 꼽혔다. 그러나 기업 내부의 핵심 기술 유출 우려와 통제 불가능한 비용 지출 등의 부작용이 부각되면서 빅테크 기업들의 시선이 달라지고 있다. 업계 관계자는 "이번 조치들은 특정 AI 도구의 성능 결함 때문이 아니라, 외부 기술에 대한 의존도가 높아질 때 발생하는 리스크를 관리하기 위한 것"이라며 "앞으로 글로벌 기업들은 AI 코딩 도구를 단순한 생산성 도구가 아니라 지식재산권과 보안, 비용 관리가 직결된 핵심 인프라로 보고 자체 통제력을 강화할 것"이라고 전망했다.

2026.07.07 10:33장유미 기자

[AI는 지금] 지푸AI, 코딩 특화 AI 'GLM-5.2' 공개…미국 개발자 시장 주목

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 코딩 성능을 앞세운 새 AI 모델을 앞세워 미국 기술 업계의 주목을 받고 있다. 저렴하면서도 성능이 강한 모델로 실리콘밸리에 충격을 줬던 딥시크에 이어 중국 오픈웨이트 모델이 개발자 시장에서도 존재감을 키우는 모습이다. 26일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 지푸AI가 이달 공개한 플래그십 모델 'GLM-5.2'는 미국 창업자와 AI 연구자들 사이에서 코딩 성능과 비용 효율성을 인정받고 있다. SCMP는 이 모델이 일부 이용자들 사이에서 새로운 '딥시크 모멘트'로 불리고 있다고 전했다. GLM-5.2는 모델 가중치를 공개하는 오픈웨이트 방식으로 제공된다. 개발자와 기업이 자체 환경에서 모델을 내려받아 운용하거나 수정할 수 있는 구조다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 미국 주요 AI 기업의 폐쇄형 모델과 달리 비용 부담을 줄이면서 활용 자율성을 높일 수 있다는 점이 부각되고 있다. 미국 개발자 커뮤니티의 반응도 빠르게 확산되고 있다. GLM-5.2는 단순 챗봇보다 코딩 작업과 소프트웨어 개발 워크플로에 강점을 둔 모델로 평가받고 있다. 장시간 코드 작성과 수정, 여러 도구를 연계한 작업에서 활용 가능성이 거론되면서 실제 업무용 모델로 보는 시각도 늘고 있다. 메타, 구글 딥마인드 출신 매트 벨로소는 최근 X를 통해 "GLM-5.2를 하루 종일 사용했다"며 "일상 업무용 기준을 통과한 첫 오픈 모델"이라고 평가했다. 지푸AI의 부상은 딥시크 이후 중국 AI 기업들이 선택한 전략과 연결된다. 딥시크는 지난해 저비용 고성능 모델로 미국 빅테크 중심의 AI 투자 질서에 충격을 줬다. 지푸AI는 이 흐름을 코딩과 개발 자동화 영역으로 넓히고 있다. 코딩 모델은 AI 수익화 경쟁의 핵심 시장 중 하나로 꼽힌다. 오픈AI와 앤트로픽은 각각 개발자 도구와 코딩 에이전트를 앞세워 기업 고객을 늘리고 있다. 이처럼 중국산 오픈웨이트 모델이 비용 경쟁력을 앞세워 같은 시장에 진입하면서 미국 폐쇄형 모델의 가격 정책에도 부담이 커질 수 있다. 미국 기술 업계가 GLM-5.2를 민감하게 보는 이유도 이 때문이다. 코딩 모델은 개발자 생산성뿐 아니라 기업용 AI 에이전트, 업무 자동화, 소프트웨어 유지보수 시장과 직접 연결된다. 기업 입장에선 성능이 충분한 오픈웨이트 모델을 내부 인프라에서 운용할 수 있다면 고가의 API 기반 모델 의존도를 낮출 수 있다. 지푸AI는 중국 생성형 AI 생태계의 주요 기업으로 꼽힌다. 베이징을 기반으로 대형언어모델을 개발해 왔고, 최근에는 브랜드명을 'Z.ai'로 바꾸며 글로벌 시장 공략에도 속도를 내고 있다. SCMP는 지푸AI의 GLM-5.2가 딥시크 이후 중국 AI 기업이 다시 한번 미국 기술 업계에 충격을 준 사례로 받아들여지고 있다고 전했다. 업계 관계자는 "딥시크가 범용 AI 모델의 비용 구조를 흔들었다면, 지푸AI는 코딩 모델 시장에서 비슷한 압박을 만들고 있다"며 "개발자들이 실제 업무에서 쓸 수 있다고 판단하는 순간 오픈웨이트 모델의 영향력은 더 커질 수 있다"고 말했다.

2026.06.26 17:19장유미 기자

[법과 상식 사이] AI 시대의 오픈소스: 공개된 기술의 힘과 책임

오늘날 생성형 AI 혁신의 상당 부분은 오픈소스라는 거대한 공유의 기반 위에서 이뤄지고 있다. 기업은 오픈소스 라이브러리를 활용해 서비스를 만들고, 공개된 개발 도구로 AI 모델을 시험하며, 클라우드와 보안 시스템도 수많은 오픈소스 구성요소 위에서 운영한다. 오픈소스는 이제 개발자 커뮤니티의 자발적 공유 문화에 머물지 않고 디지털 산업의 기본 작동 방식이 됐다. 그러나 오픈소스가 너무 익숙해진 탓에 정작 중요한 질문은 자주 생략된다. 공개돼 있다는 것은 곧 자유롭게 써도 된다는 뜻일까. 오픈소스는 공짜가 아니다 오픈소스라고 하면 흔히 인터넷에 공개된 무료 프로그램을 떠올린다. 그러나 오픈소스는 단순히 공짜로 배포되는 소프트웨어가 아니다. 소스코드를 공개하고 정해진 라이선스 조건 아래 누구나 이를 이용할 수 있도록 허용하는 개발 방식이자 이용허락 모델이다. 여기서 이용에는 복제, 수정, 배포가 포함된다. 완성된 요리를 공짜로 나눠주는 것이 아니라 레시피를 공개해 누구나 보고 고치고 더 나은 요리를 만들 수 있게 하는 방식에 가깝다. 그렇다면 왜 기업과 개발자는 자신이 만든 소프트웨어의 소스코드를 공개할까. 이유는 단순하지 않다. 어떤 개발자는 기술적 명성과 경력을 얻기 위해 참여하고, 어떤 기업은 자사 기술을 사실상의 표준으로 확산시키기 위해 공개한다. 공개된 코드는 전 세계 개발자들이 함께 오류를 찾고 기능을 개선할 수 있기 때문에 개발 속도와 품질을 높일 수 있다. 기업 입장에서는 핵심 소프트웨어를 둘러싼 생태계를 키우고 그 위에서 클라우드 서비스, 기술지원, 보안관리, 컨설팅 같은 부가 서비스를 제공할 수도 있다. 오픈소스는 단순한 선의의 산물이 아니라 협업, 표준화, 시장 확대, 비용 분담이 결합된 혁신 모델이다. 다만 여기서 중요한 오해가 생긴다. 공개되어 있고 무료로 내려받을 수 있다고 해서 아무 조건 없이 마음대로 사용할 수 있는 것은 아니다. 오픈소스는 저작권을 포기한 것이 아니라 저작권자가 정한 조건에 따라 이용을 허락한 것이다. 어떤 라이선스는 저작권 표시나 라이선스 문구 제공 등 비교적 제한적인 의무를 요구하는 데 그치지만, 어떤 라이선스는 수정본이나 결합된 프로그램을 배포할 때 소스코드 제공 의무를 요구하기도 한다. MIT나 Apache 같은 허용적 라이선스와 GPL 계열의 카피레프트(Copyleft) 라이선스가 실무에서 다르게 취급되는 이유도 여기에 있다. 기업 리스크는 바로 이러한 차이를 제대로 구분하지 못할 때 시작된다. 개발자는 필요한 코드를 빠르게 가져와 서비스를 만들지만, 그 코드에 어떤 라이선스 조건이 붙어 있는지는 충분히 확인하지 않는 경우가 많다. 개발 단계에서는 편리한 도구처럼 보이던 외부 코드도 제품이나 서비스에 포함돼 배포되는 순간 기업의 법적 책임으로 바뀔 수 있다. 특히 라이선스 종류와 결합 방식에 따라서는 단순한 고지 누락을 넘어 소스코드의 공개 의무까지 문제 될 수도 있다. AI 시대 오픈소스 관리는 코드 밖으로 확장된다 AI 시대에는 이 문제가 한층 더 복잡해진다. 과거의 오픈소스 관리는 주로 소스코드를 중심으로 이뤄졌다. 어떤 코드를 가져왔는지, 그 코드를 수정했는지, 제품에 포함해 배포했는지가 핵심이었다. 그러나 생성형 AI 서비스에서는 코드만 추적해서는 충분하지 않다. 서비스가 데이터, 모델, API가 결합된 구조로 작동하기 때문이다. 문제는 이 요소들이 모두 같은 조건으로 제공되지 않는다는 점이다. 어떤 요소는 자유로운 수정과 배포를 허용하지만, 어떤 요소는 연구 목적 사용이나 비상업적 이용으로 제한된다. 사용할 수 있더라도 학습 데이터나 모델 구조는 공개되지 않는 경우도 있다. 특히 외부 API는 코드를 가져오는 것이 아니라 기능을 빌려 쓰는 방식이므로, 실제 사용 범위는 오픈소스 라이선스보다 이용약관에 의해 정해지는 경우가 많다. 결국 AI를 구성하는 요소들은 공개 범위도 이용 조건도 서로 다르다. 따라서 AI 시대의 핵심 질문은 오픈소스 여부 자체보다 무엇을 어떤 조건으로 결합해 쓰고 있는가에 있다. 코드와 라이브러리를 넘어 데이터셋, 모델, API까지 서비스에 결합되는 순간 기업이 확인해야 할 범위도 넓어진다. 이제는 상업적 이용 가능성, 데이터 이용 조건, 수정·재배포 제한, 보안 취약점, 고객사와의 계약상 책임까지 함께 살피는 관리체계가 필요하다. 무엇을 쓰고 있는지 알아야 한다 기업이 해야 할 일은 분명하다. 제품과 서비스 안에 무엇이 들어 있는지 파악하고 각각 어떤 조건 아래 허용된 것인지 확인해야 한다. 개발자가 어떤 코드를 가져왔는지 살피는 데 그쳐서는 부족하다. 모델, 데이터셋, API가 서비스와 어떻게 결합돼 있는지, 그 조건이 상업적 서비스나 제품 배포와 충돌하지 않는지 점검해야 한다. 이를 위해서는 제품과 서비스의 구성요소를 지속적으로 관리하는 체계가 필요하다. 최근 소프트웨어 자재명세서인 SBOM(Software Bill of Materials)의 중요성이 커지는 것도 이 때문이다. 다만 AI 시대의 관리는 SBOM만으로 충분하지 않다. 소프트웨어 구성요소를 넘어 모델과 데이터셋, API의 이용 조건과 위험까지 함께 확인해야 하기 때문이다. 오픈소스는 AI 시대 혁신의 중요한 기반이다. 그러나 그 힘은 아무 조건 없는 자유에서 나오는 것이 아니다. 기업은 이제 오픈소스를 사용할지 여부보다 어떤 기술을 어떤 조건으로 쓰는지 정확히 파악해야 한다. 공개된 기술의 힘은 그 조건을 이해하고 책임 있게 관리할 때 지속될 수 있다.

2026.06.23 15:13안정민 컬럼니스트

"바이브 코딩으로 앱 개발은 했는데, 왜 돈은 못 벌까요?"

생성형 AI의 빠른 발전으로 말 한마디면 코드가 뚝딱 완성되는 이른바 '바이브 코딩' 시대가 열렸다. 좋은 아이디어와 프롬프트만 있으면 누구나 앱을 만들 수 있을 것 같은 환상이 대중을 사로잡은 이때, 완전히 다른 패러다임을 던지며 투자 시장과 글로벌 무대의 주목을 동시에 받는 스타트업이 있다. 사용자가 채팅으로 아이디어를 설명하면 실제 앱 빌드부터 스토어 출시, 서버 운영까지 '올인원'으로 해결해 주는 앱빌챗이 그 주인공이다. 법인 설립 후 불과 3개월 만에 프리-시드 투자를 유치하고 4개월 만에 TIPS에 합격하며 기술력을 인정받은 앱빌챗의 박현중 대표를 만나, 이들이 정의하는 진짜 AI 기반 앱 비즈니스의 미래를 들여다 봤다. 3100만개의 환상과 0.4%의 현실...'바이브 코딩' 한계를 깨다 먼저 박현중 대표는 최근 불고 있는 코딩 AI 열풍에 대해 냉정한 진단을 내놨다. AI 덕분에 코드를 작성하는 일은 빨라졌고 프로토타입을 만드는 것도 쉬워졌지만, 실제 앱 비즈니스에서 코딩은 전체 과정의 극히 일부분에 불과하다는 지적이다. 박 대표는 대표적인 예로 '카카오톡'을 들었다. 카카오톡 앱이 출시됐다고 해서 개발자를 줄이기는커녕 오히려 더 많이 채용하는 이유는 앱이 한 번 만들고 끝나는 제품이 아니라 출시 이후부터 진짜 운영이 시작되는 살아 움직이는 제품이기 때문이다. 실제로 현재 바이브 코딩으로 만들어진 앱은 전 세계적으로 3100만 개에 달하지만, 이 중 스토어에 실제로 출시되는 비율은 단 0.4%(12.7만 개)에 불과하다는 통계가 이를 증명한다. 많은 이들이 데모 화면까지는 쉽게 구현하지만, 진짜 출시 단계에 이르면 구글과 애플의 까다로운 검수 기준, 개인정보 처리 정책, 백엔드 인프라 구축이라는 거대한 현실적 장벽에 부딪혀 프로토타입 단계에서 멈추고 만다. 박 대표는 "'AI가 코드를 잘 짠다'는 것과 '비즈니스가 실제로 운영 가능한 앱을 가진다'는 것은 완전히 다른 문제"라고 강조했다. 이 장벽을 넘기 위해 앱빌챗은 처음부터 단순한 코드 생성기나 프로토타입 빌더가 아닌, 출시와 운영 기준에 맞춰 모든 구조를 설계하는 '관리형 생산 서비스'로 접근해 시장의 가려운 곳을 긁어주고 있다. AI PM과 인간 엔지니어의 시너지...'구독형 개발팀'의 탄생 보통 앱 하나를 온전히 운영하려면 PM, 디자이너, 프론트엔드·백엔드 개발자, QA, 인프라 담당자 등 완전한 팀이 필요하다. 그러나 초기 창업자나 소상공인, 작은 팀이 이 모든 인력을 직접 고용하는 것은 사실상 불가능하며, 외주를 맡기더라도 출시 후 유지보수 단계에서 기술적 한계에 봉착하기 쉽다. 앱빌챗은 이 문제를 해결하기 위해 내부 개발팀의 역할을 통째로 서비스화한 '구독형 개발팀(App-as-a-Service)' 모델을 구축했다. 박 대표가 설명하는 핵심 메커니즘은 'AI 가속화된 관리형 모바일 앱 개발(AI-accelerated managed mobile app production)'이다. 사용자가 비즈니스 언어로 아이디어를 설명하면, AI PM이 이를 개발자가 완벽히 이해할 수 있는 제품요구사항정의서(PRD)로 구조화하는 '번역기' 역할을 수행한다. 이후 AI가 정리한 문서를 바탕으로 인간 엔지니어가 구현 가능성을 검증하고 실제 네이티브 앱으로 빌드한다. AI가 속도와 명확성을 만들면, 인간이 품질과 책임을 보완하는 완벽한 협업 구조다. 박 대표는 "의료 드라마의 '코드 블루'처럼 개발 구조에도 수많은 전문 설계와 예외 처리가 존재한다. 비개발 고객과 개발자 간의 극심한 소통 간극을 AI가 메워주고, 인간 엔지니어가 이를 최종 보장한다"면서 "고객은 개발팀을 고용하고 관리하는 스트레스 없이 앱을 구독하기만 하면 된다"고 설명했다. 출시 이후의 생존율을 높이는 기술 인프라 지원도 앱빌챗의 큰 강점이다. 인증, 데이터베이스, 저장소, 푸시 알림 등 백엔드 구조를 안정적으로 유지하는 것은 물론, 고객이 개발자 없이도 사용자의 이탈 구간이나 광고 효율을 분석할 수 있도록 마케팅 데이터 파이프라인을 함께 구축해 준다. 특히 의료나 법률처럼 규제가 까다로운 산업군을 위해 초기 설계 단계부터 컴플라이언스 리스크를 낮추는 구조를 적용해 단순히 앱을 '빨리 만드는 것'을 넘어 '지속 가능한 비즈니스'를 가능케 하고 있다. "위대한 꿈 가진 모든 사람이 기술 장벽에 가로막히지 않는 세상 만들고파" 글로벌 기업을 지향하는 앱빌챗도 성장통을 경험했다. 미국 시장에서 예상보다 훨씬 빠르게 반응이 오며 트래픽이 몰렸으나, 당시 준비되지 않았던 서버 인프라가 무너지며 서비스가 중단되는 위기를 맞이한 것이다. 박 대표는 "피가 마르는 힘든 시기였지만, 한편으로는 수요가 확실하다는 가장 강력한 시장의 신호이기도 했다"고 당시를 회상했다. 팀은 당황하지 않고 제품의 구조를 처음부터 다시 들여다봤다. 단순히 기능을 추가하는 방향이 아니라 대규모 트래픽을 안정적으로 감당할 수 있는 인프라로 전면 재설계했고, 이 경험은 '앱은 만드는 것보다 운영하는 것이 본질'이라는 정체성을 팀 내부에 깊게 각인시키는 계기가 됐다. 전화위복을 이뤄낸 앱빌챗은 재출시 이후 불과 한 달 만에 100개의 앱을 성공적으로 출시하며 다시 한번 가파른 성장세를 증명해 가고 있다. 대학 시절부터 프리미엄 배송, 리셀 플랫폼 등 다양한 연쇄 창업과 엑싯(투자 회수)을 경험한 박 대표는 2023년 메타의 Llama 오픈소스가 공개된 직후 AI가 개발 프로세스 전체를 바꿀 수 있다는 확신을 얻고 곧바로 연구개발에 착수했다. 코딩을 모른다는 이유로 뛰어난 아이디어를 포기해야 했던 창업가들을 돕겠다는 진정성과 기술력은 법인 설립 3개월 만의 프리-시드 투자 유치 및 4개월 만의 TIPS 합격이라는 성과로 이어지며 시장의 공감을 이끌어냈다. 끝으로 박 대표는 앱빌챗의 궁극적인 목표에 대해 "위대한 꿈을 가진 모든 사람이 기술적인 장벽에 가로막히지 않는 세상을 만드는 것"이라고 밝혔다. 과거에는 웹사이트를 만들기 위해 개발자가 필수였지만 지금은 누구나 쉽게 소유하는 시대가 됐다. 이에 박 대표는 1인 창업자와 소상공인들이 기술 걱정 없이 본질적인 비즈니스에만 집중할 수 있도록 모바일 앱 비즈니스의 민주화를 선도하겠다는 강한 의지를 내비쳤다.

2026.06.17 08:35백봉삼 기자

[AI는 지금] 폐쇄형 코딩 AI 겨냥한 코히어…오픈소스 모델로 개발자 시장 공략

캐나다 인공지능(AI) 기업 코히어가 개발자용 오픈소스 코딩 모델을 공개하며 소버린 AI 전략을 개발자 생태계로 넓히고 있다. 지난 4월 독일 AI 기업 알레프알파와의 결합으로 유럽 공공·규제 산업을 겨냥한 데 이어 이번에 기업 개발자가 자체 환경에서 운영할 수 있는 코딩 모델을 내세워 폐쇄형 대형언어모델(LLM) 의존도를 낮추려는 수요 공략에 나선 모습이다. 12일 업계에 따르면 코히어는 지난 9일 첫 에이전틱 코딩 모델 '노스 미니 코드(North Mini Code)'를 오픈소스로 출시했다. 이 모델은 총 30B 파라미터, 활성 3B 파라미터 규모의 혼합전문가(MoE) 구조로 설계됐으며 컨텍스트 길이는 256K, 최대 생성 길이는 64K다. 라이선스는 아파치 2.0으로, 허깅페이스에서 가중치를 내려받거나 코히어 API, 모델 볼트, 오픈라우터 등을 통해 사용할 수 있다. 코히어는 노스 미니 코드를 코드 생성뿐 아니라 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 코드 리뷰, 시스템 아키텍처 파악 등에 최적화했다. 최소 하드웨어 사양은 FP8 기준 H100 1개로 제시했다. 이를 통해 대형 폐쇄형 코딩 모델 대비 자체 운용과 비용 효율을 원하는 기업 개발 조직을 겨냥할 것으로 보인다. 노스 미니 코드 출시는 코히어가 지난 4월 알레프알파 결합을 통해 내세운 소버린 AI 전략의 연장선으로 읽힌다. 앞서 코히어와 알레프알파는 지난 4월 소버린 AI 기업 구축을 내세우며 결합 계획을 발표했다. 알레프알파는 독일을 기반으로 공공·규제 산업 고객을 확보해 온 기업으로, 코히어는 알레프알파의 유럽 내 고객 기반과 연구 역량을 더해 빅테크 중심 AI 생태계의 대안을 만들겠다는 구상을 내놨다. 이처럼 코히어가 코딩 모델을 다음 제품군으로 택한 것은 AI 에이전트 활용 범위가 개발 과정 전반으로 넓어지고 있어서다. 코딩 에이전트는 단순 코드 작성 보조를 넘어 저장소 탐색, 터미널 명령 실행, 테스트 수행, 코드 리뷰까지 수행하고 있다. 이 과정에서 기업의 소스코드와 개발 로그, 내부 시스템 구조가 AI 모델과 직접 연결되면서 보안과 배포 통제에 대한 요구도 커지고 있다.노스 미니 코드가 오픈소스와 자체 배포 가능성을 앞세운 것도 이 같은 수요를 겨냥한 것으로 풀이된다. 기업 개발 조직 입장에선 모델 성능뿐 아니라 코드가 어느 환경에서 처리되는지, 추론 로그가 어떻게 관리되는지, 기존 개발 도구와 얼마나 안정적으로 연동되는지가 도입 기준이 될 수 있다. 코히어는 성능 면에서 노스 미니 코드의 속도와 비용 효율을 강조했다. 회사 측에 따르면 내부 테스트에서 노스 미니 코드는 동일 하드웨어 구성과 동시성 조건에서 데브스트랄 스몰 2보다 최대 2.8배 높은 출력 처리량을 기록했다. 토큰 간 지연 시간에서도 30% 우위를 보였다. 다만 첫 토큰 생성 시간은 데브스트랄 스몰 2가 일부 조건에서 앞선 것으로 평가됐다. 업계에선 코히어가 오픈소스 코딩 모델 경쟁을 더 키울지 주목하고 있다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 폐쇄형 모델 사업자가 코딩 에이전트 시장에서 영향력을 넓히는 가운데 기업 내부망이나 온프레미스 환경에서 운용 가능한 모델 수요도 함께 늘고 있어서다. 메타, 미스트랄, 딥시크 등 개방형 모델 진영과의 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 그러나 실제 기업 도입 확대를 위해 벤치마크 성능 외 검증이 필요하다는 점은 과제다. 코딩 모델은 장기 컨텍스트 처리, 저장소 이해도, 테스트 자동화, 보안 취약점 탐지, 개발 도구 연동성 등이 함께 평가된다. 코히어가 오픈코드 호환성을 강조한 것도 실제 개발 워크플로 안에서 모델 활용성을 높이려는 시도로 읽힌다. 업계 관계자는 "코히어의 노스 미니 코드는 단순한 코딩 모델 출시라기보다 소버린 AI의 적용 범위를 개발자 도구로 넓힌 움직임"이라며 "기업이 AI 모델을 어디에 두고 어떻게 통제할 수 있는지가 코딩 에이전트 시장에서도 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"고 말했다.

2026.06.12 15:47장유미 기자

오픈AI, 토큰 비용 낮추나…앤트로픽과 가격 경쟁 시동

오픈AI가 고객사 추가 확보를 위해 기업용 인공지능(AI) 서비스 가격 인하를 검토 중인 것으로 전해졌다. 11일 월스트리트저널(WSJ)는 오픈AI가 AI 서비스 이용 요금 기준인 토큰 비용을 낮추는 방안을 논의하고 있다고 내부 소식통을 인용해 단독 보도했다. 이번 논의는 기업 고객의 AI 사용 비용 부담이 커진 데 따른 것으로 파악되고 있다. 생성형 AI를 업무에 적용하는 기업이 늘면서 사용량이 증가했고 이에 따라 비용 문제도 주요 과제로 떠올라서다. WSJ는 오픈AI 가격 인하 검토가 앤트로픽 성장과도 맞물렸다고 보고 있다. 앤트로픽은 AI 코딩 도구 '클로드 코드'를 앞세워 개발자와 기업 고객 사이에서 존재감을 키우고 있다. 오픈AI도 AI 코딩 도구 '코덱스'를 핵심 성장 사업으로 키우고 있다. 생성형 AI 시장이 단순 챗봇 경쟁에서 실제 업무 생산성을 높이는 기업용 소프트웨어(SW) 경쟁으로 옮겨가면서 두 기업 경쟁 구도도 뚜렷해졌다는 평가도 잇따르고 있다. 다수 외신은 토근 가격 인하가 양사 모두에 부담이 될 수 있다고 봤다. AI 서비스 운영에는 대규모 데이터센터와 고성능 반도체가 필요해 막대한 비용이 들어가기 때문이다. 오픈AI와 앤트로픽이 매출을 빠르게 늘리고 있지만 여전히 대규모 적자를 내고 있다는 점도 주요 원인으로 꼽힌다. 모델 학습과 추론에 들어가는 컴퓨팅 비용이 커 가격 경쟁이 수익성 악화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. WSJ는 "가격 인하 경쟁이 오픈AI와 앤트로픽 사업 모델을 검증하는 시험대가 될 것"이라고 내다봤다.

2026.06.11 16:59김미정 기자

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