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LG, 바이오와 AI 융합으로 신약 개발 새 시대 연다

최근 바이오와 인공지능(AI)의 융합이 신약 개발의 패러다임을 바꾸고 있다. AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 신약 개발을 위한 새로운 물질을 찾는데 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있어서다. 바이오와 AI의 융합은 트렌드를 넘어 미래 먹거리로서 글로벌 산업의 핵심 성장 동력으로 부상하고 있으며, 전 세계 빅테크 기업들과 주요 제약사들이 앞다퉈 투자와 연구를 확대하고 있다. LG는 구광모 ㈜LG 대표가 신년사에서 “혁신 신약으로 사랑하는 사람들과 보다 오래 함께할 수 있는 미래에 도전한다”고 밝힌 바와 같이 고객의 삶을 변화시켜주는 기술로 AI와 바이오를 꼽으며 미래 성장동력으로 강조하고 있다. LG는 바이오 업계의 '게임 체인저'가 될 AI 융합 기술 리더십을 조기에 확보하고 시장을 선점하기 위해 LG화학 생명과학본부, LG AI연구원, LG테크놀로지벤처스 삼각편대를 구축했다. 신약 개발의 전통 강자 'LG화학', AI 융합 기술로 미래 준비 LG는 1961년 의약품 제조업 허가를 획득한 후 1981년 국내 최초 유전공학 연구실을 신설하고, 1984년 의약품 사업부를 출범하며 바이오 산업에 본격 진출했다. LG화학은 40년간 혁신 신약을 개발을 위한 뚝심 있는 연구개발을 이어가며 ▲1991년 세계 최초 제4세대 세파계항생제 개발 ▲1993년 국내 최초 성장호르몬 '유트로핀' 출시 ▲1996년 B형간염 백신 '유박스비' 국내 최초 WHO PQ 승인 ▲2003년 퀴놀론계 항생제 '팩티브' 미국 FDA 신약 승인 ▲2012년 국내 최초 당뇨신약 '제미글로' 출시 등 국내 바이오 업계의 길을 개척했다. 수십 명의 바이오벤처 창업자와 수백 명의 교수를 배출하며 '대한민국 바이오 사관학교'로 불리는 LG화학의 생명과학사업본부는 과거의 성장에 안주하지 않고, 신약 개발의 새 시대를 열기 위해 AI와의 융합이라는 도전과 도약을 위한 준비에 박차를 가하고 있다. LG화학 생명과학본부는 신약 개발 과정에 AI 기술을 접목해 속도와 효율성을 극대화하는 데 주력하고 있다. 신약 개발에 있어 AI 기술 효과가 가장 큰 분야가 바로 신약 개발의 전임상 단계로 진입하기 전까지 질병의 원인이 되는 표적 물질을 찾아내고, 신약으로 발전할 가능성이 높은 후보 물질을 발굴하고 설계하는 단계이다. 전통적인 방법으로는 단계에서 5~7년이라는 시간이 소요됐지만, AI 기술이 결합되면 이 과정을 수개월로 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. LG화학은 ▲분자 구조 및 표적 물질 정보를 분석해 신규 표적 물질 후보군 발굴 ▲특허와 논문 등 전문 문헌의 데이터 추출 ▲단백질 결합 예측 ▲약이 우리 몸에 들어가 흡수되고 퍼지며, 작용하고 배출되는 과정을 예측하는 기술까지 신규 후보 물질 발굴하고 설계하는 과정에 AI를 적용하며 시간과 비용을 획기적으로 줄여가고 있다. LG화학은 신약개발 역량 강화를 위해 2023년 7,000억 원에 미국 항암신약기업 아베오 파마슈티컬스(AVEO)를 인수하기도 했다. 아베오 인수는 LG화학 역대 인수합병 중 최대 규모이며, 이는 바이오 사업 본격화에 대한 구광모 대표의 의지가 읽히는 대목이다. 구광모 대표는 2022년 4월 충북 오송에 위치한 LG화학 의약품 제조 시설을 방문해 신약 개발 현장을 살펴봤으며, 2023년 8월에는 LG화학 생명과학사업본부 미국 보스턴 법인과 아베오를 찾아가 항암 신약과 세포치료제를 중심으로 글로벌 제약사로 도약하기 위한 전략을 점검하기도 했다. 구 대표는 이 자리에서 “그룹의 성장사를 돌이켜보면, LG는 늘 10년, 20년 미리 준비해 새로운 산업을 주도해 왔다”며, “LG의 바이오 사업이 지금은 비록 작은 씨앗이지만 꺾임 없이 노력하고 도전해 나간다면 LG를 대표하는 미래 거목으로 성장할 것”이라며 기대를 드러내기도 했다. 이 밖에도 LG화학은 단백질 구조 예측 분야 석학인 석차옥 서울대 화학부 교수가 설립한 갤럭스와 함께 항암 단백질 선도물질을 설계를 위한 공동 연구를 진행하는 등 오픈 이노베이션으로 AI 신약 개발 속도를 높여가고 있다. LG의 A-B 융합 전략, 글로벌 오픈 이노베이션으로 확장 LG는 신약 개발의 주축이 되는 LG화학만이 아니라 그룹의 AI 싱크탱크인 LG AI연구원에서도 AI와 바이오 융합 원천 기술 확보를 위한 도전을 이어가고 있다. LG AI연구원은 내부에서는 LG화학 생명과학사업본부와 AI 기반 신약 개발을 위한 공동 연구 개발을 이어가고 있으며, 외부로는 전임상 분야 세계 최고 수준의 비영리 연구기관인 미국 잭슨랩(The Jackson Laboratory, JAX)과 알츠하이머 진단과 치료에 활용할 수 있는 예측 AI 기술을 공동으로 연구하고 있다. 또, 올해 2월에는 단백질 구조 예측 분야에서 세계적으로 주목받고 있는 연구자인 백민경 서울대 생명과학부 교수와 차세대 단백질 구조 예측 AI 개발에 나섰다. 백민경 교수는 지난해 노벨 화학상을 받은 데이비드 베이커(David Baker) 미국 워싱턴대학교 교수와 함께 로제타폴드(RoseTTAFold)를 개발했다. LG AI연구원은 암 진단에 활용할 수 있는 엑사원 패스(EXAONE Path) 모델과 심층문서이해(DDU, Deep document Understanding) 기술이 AI와 바이오 융합 기술 발전을 앞당기는 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 심층문서이해는 텍스트부터 분자 구조까지 문서에 있는 정보를 AI가 읽고 학습할 수 있는 형태로 변환할 수 있는 기술로 인식 정확도와 속도 등 성능이 글로벌 최고 수준인 것으로 알려졌다. 세계적인 연구논문 출판 및 정보 분석 기업인 네덜란드의 엘스비어(Elsevier)도 이 기술을 활용하고 있다. 이 밖에도 LG AI연구원은 글로벌 탑 티어 제약사들과도 공동 연구 개발을 이어가는 등 글로벌 오픈 이노베이션 확장 전략으로 AI와 바이오 융합 원천 기술을 내재화하기 위한 노력을 진행하고 있다. 미래성장동력 발굴의 첨병 LG테크놀로지벤처스...바이오 누적 투자액 4천500만불 LG는 2018년 미국 실리콘밸리에 기업형벤처캐피탈(CVC) 'LG테크놀로지벤처스'를 설 립해 기술력이 뛰어난 글로벌 스타트업과 벤처기업에 투자하고, 협업을 강화하는 등 미래성장동력 발굴에 나서고 있다. LG테크놀로지벤처스는 ▲헬스케어 데이터 분석 플랫폼 기업 '에티온(Aetion)' ▲희귀 비만 치료제 개발 기업 '아드박 테라퓨틱스(Aardvark Therapeutics)' ▲세포 치료제 개발 기업 '아셀렉스(Arcellx)' 등에 4,500만 불 이상 투자했다. LG는 투자 기업을 선정할 때 계열사들과의 협업 가능성 즉, 오픈 이노베이션에 중점을 두고 잠재력이 높은 스타트업 발굴에 나서고 있다. LG는 내부 연구와 이들 스타트업들의 외부 혁신과 결합하는 협업 생태계를 확대하는 오픈 이노베이션 전략 실행을 통해 바이오 분야에서 새로운 기회를 창출해가고 있다. LG테크놀로지벤처와 더불어 LG전자의 북미이노베이션센터인 LG 노바(LG NOVA) 역시 새로운 사업모델을 찾기 위해 미래 준비 관점에서 업계를 선도하는 스타트업 발굴을 이어가고 있다. LG 노바는 디지털 헬스 분야의 ▲XR헬스(XRHealth) ▲마인드셋 메디털(Mindset Medical) ▲퇴행성 신경질환을 진단하는 C. 라이트 테크놀로지스(C. Light Technologies) ▲정밀 생물학으로 질병 치료를 연구하는 플랫폼 기업인 딕비헬스(DigbiHealth) 등에 투자하는 등 헬스케어 분야에 대한 투자를 늘려가고 있다. LG, 바이오와 AI 융합 기술로 '도약'을 꿈꾼다 LG는 바이오와 AI 융합 기술로 새로운 '도전'과 '도약'의 기회를 만들어가고 있다. LG는 단순히 내부 기술 혁신에 그치지 않고, 글로벌 스타트업과 제약사 등 기술력이 있는 외부와의 협력을 통해 오픈 이노베이션을 실현하고 있으며, 이를 통해 한국 바이오의 근본적인 경쟁력 강화에 앞장선다는 전략이다.

2025.04.16 14:31정진호

"다른 사람들은 어떻게 쓸까?"…놀라운 생성형AI 100가지 활용법

아이디어 발상부터 개인 상담까지, 생성형 AI의 확장되는 활용 영역 생성형 AI가 단순한 기술 트렌드를 넘어 일상생활과 업무 환경에 깊숙이 침투하고 있다. 영국의 학습 기술 기업 필터드 테크놀로지(Filtered Technologies)의 보고서에 따르면, 사용자들은 현재 100가지가 넘는 다양한 방식으로 생성형 AI를 활용하고 있으며 그 영향력은 계속해서 확대되고 있다. 아이디어 생성부터 프로그래밍 코드 작성, 심지어 정서적 지원에 이르기까지 생성형 AI는 우리의 일과 삶에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히 주목할 점은 이 기술이 전문가뿐만 아니라 일반 사용자들에게도 폭넓게 활용되고 있다는 것이다. 보고서는 실제 사용자들의 경험과 사례를 바탕으로 생성형 AI의 활용 범위와 그 가치를 분석했다. 창의적 작업, 교육, 개인 지원, 기술적 문제 해결 등 다양한 영역에서 생성형 AI가 어떻게 사용되고 있는지 살펴보자. 문서 편집에서 가치 9점, 이메일 초안에서 시간 절약 효과 높은 생성형 AI 생성형 AI는 콘텐츠 창작 영역에서 특히 높은 활용도를 보이고 있다. 아이디어 발상(Reach: 10, Value-Add: 8)은 사용자들이 가장 많이 언급한 활용 사례 중 하나로, 창의적 사고의 단계에서 AI가 중요한 역할을 하고 있다. 한 사용자는 "아이디어 발상에 AI를 활용하는 것은 완벽한 팀원과 함께 일하는 것과 같다. 막힘없이 따라오면서 막다른 아이디어에 집착하지 않고, 우리가 생각해낸 것을 요약해서 나중에 쉽게 참조할 수 있게 해준다"고 설명했다. 텍스트 편집과 문서 작성 역시 생성형 AI의 주요 활용 영역이다. 텍스트 편집(Reach: 9, Value-Add: 9)은 높은 활용도와 가치를 동시에 가진 기능으로, 문법 오류 수정부터 문체 개선까지 다양한 작업을 지원한다. 문서 초안 작성(Reach: 8, Value-Add: 6)에서도 AI가 중요한 역할을 하며, 이메일 초안 작성(Reach: 8, Value-Add: 8)은 특히 업무 시간을 크게 절약해주는 것으로 나타났다. 한 투자 관계자는 "ChatGPT를 사용하여 이메일 초안을 작성하는 데 절약한 시간은 거의 측정할 수 없을 정도"라고 말했다. 또 다른 사용자는 "금요일에는 대개 업무로 지쳐 있어 누군가 잘못된 이메일을 보내면 정말 화가 났었다. 이제는 최대한 강하고 모욕적인 답장을 작성한 후 ChatGPT에 복사 붙여넣기하여 최대한 친절하고 공손하게 다시 작성해달라고 요청한다"고 AI를 활용한 감정 조절 방법을 공유했다. 통계학 수업부터 취업 면접까지, 맞춤형 학습으로 C학점을 A학점으로 바꾼 AI 생성형 AI는 교육 영역에서도 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 맞춤형 학습(Reach: 9, Value-Add: 7)은 학생들의 개별 요구와 관심사에 맞춰 교육 경험을 조정하는 데 도움을 준다. 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 설명하는 간단한 설명(Reach: 9, Value-Add: 7) 기능은 학생들이 어려운 주제를 더 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 한 대학생은 "통계학 수업에서 교과서의 설명이 너무 기술적이고 이해하기 어려울 때, 텍스트를 ChatGPT에 복사/붙여넣기하여 개념을 다른 방식으로 설명해달라고 요청한다"고 말했다. 또 다른 사용자는 "컴퓨터 과학 학사 과정에서 C 학생이었던 내가 대학원 과정에서는 A 학생이 되었는데, 이는 AI가 내 글쓰기를 구성하는 데 도움을 주었기 때문"이라고 언급했다. 지식 확인(Reach: 8, Value-Add: 7)과 면접 준비(Reach: 7, Value-Add: 6)에도 생성형 AI가 활용되면서 학습 효과를 높이고 있다. 한 교육자는 "학생들이 AI를 사용하면서 학생 지식을 평가하는 질문 유형을 변경해야 했다. 단순히 사실을 암기하는 것보다 정보를 종합하고 적용하는 능력을 요구하는 방향으로 변화시켰다"고 말했다. 암 환자 가족 지원부터 5자리 비즈니스 거래 성사까지, 생성형 AI의 다양한 지원 사례 생성형 AI는 정서적 지원과 개인적 조언 제공에도 활발히 활용되고 있다. 놀랍게도 치료/동반자 기능(Reach: 9, Value-Add: 7)은 사용자들이 많이 활용하는 영역 중 하나로, 정서적 지원과 안내를 제공한다. 한 사용자는 "아버지가 현재 암으로 죽어가고 있다. ChatGPT에 이 상황을 어떻게 대처해야 할지 질문했는데, 통찰력 있고 사려 깊으며 동정적이고 도움이 되는 답변을 받았다"고 언급했다. 일반적인 조언(Reach: 9, Value-Add: 8)과 비즈니스 조언(Reach: 6, Value-Add: 6) 제공도 생성형 AI의 주요 활용 영역이다. 개인적인 결정부터 직업 관련 문제까지 다양한 주제에 대해 AI를 통해 조언을 구하는 사용자가 많았다. 한 사용자는 "가상 고문단을 만들어 비즈니스 주제에 대한 조언을 구한다"고 설명했으며, 다른 사용자는 "AI 덕분에 5자리 숫자의 거래를 성사시켰다"고 말했다. 의료 조언(Reach: 7, Value-Add: 7)과 법률 문서 생성(Reach: 5, Value-Add: 8)과 같은 전문 영역에서도 생성형 AI가 활용되고 있지만, 전문가의 검토가 필요한 영역으로 인식되고 있다. 한 법률 문서 활용 사례로는 "계약서 초안을 AI로 작성한 후 변호사 검토를 받았더니 변호사 비용을 몇 천 달러나 절약했다"는 경험이 있었다. 15년 경력 개발자도 인정한 "작업시간 95% 절감" 효과, 기술 문제 해결사 AI 프로그래밍과 기술적 문제 해결 영역에서도 생성형 AI는 중요한 역할을 하고 있다. 특히 프로그래머들에게 코드 개선(Reach: 3, Value-Add: 9)과 버그 수정(Reach: 4, Value-Add: 8)은 높은 가치를 제공하는 기능으로 평가받고 있다. 한 개발자는 "15년 동안 코더였는데, AI를 사용하면 작업 시간의 5%만으로 일을 완료할 수 있어 정말 좋다"고 언급했다. 엑셀 공식 작성(Reach: 8, Value-Add: 8)과 같은 실용적인 기능도 높은 평가를 받고 있다. 한 사용자는 "Excel로 문서를 만들 때마다 특정 공식이나 값이 필요할 때 ChatGPT가 적절한 공식을 생성해준다"고 말했다. 문제 해결(Reach: 8, Value-Add: 8) 역시 생성형 AI의 중요한 활용 영역으로, 기계적인 문제부터 소프트웨어 이슈까지 다양한 문제를 해결하는 데 도움을 준다. "어떻게 엔진 오일 누출을 찾고 수리하는지, 엔진 온도계를 교체할 때 고려해야 할 사항은 무엇인지" 등의 실용적인 문제 해결에 AI가 활용되고 있다. "고무 오리 디버깅"(Reach: 5, Value-Add: 7)이라는 흥미로운 활용 사례도 있다. 이는 프로그래머가 코드나 문제를 고무 오리에게 설명하면서 해결책을 찾는 기법으로, AI가 이 역할을 대신해주고 있다. 한 사용자는 "ChatGPT에게 특정 상황에서 가장 좋은 코드 관행이 무엇인지, 특정 코드를 어떻게 리팩토링해야 하는지 물어본다. 학습에 도움이 된다. 좋은 고무 오리 역할을 한다"고 말했다. 이처럼 생성형 AI는 우리 일상과 업무 환경의 다양한 영역에서 활용되며, 생산성 향상과 창의성 발현, 문제 해결에 크게 기여하고 있다. 앞으로도 생성형 AI의 활용 범위는 계속해서 확대될 것으로 전망된다. FAQ Q: 생성형 AI를 활용할 때 개인정보 보호는 어떻게 되나요? A: 생성형 AI 사용 시 개인정보 보호는 중요한 고려사항입니다. 의료 정보나 민감한 비즈니스 데이터를 입력할 때는 특별한 주의가 필요합니다. 실제 사례에서도 사용자들은 환자 식별 정보를 제외하고 의료 내용만 입력하거나, 법률 문서에서 이름과 주소를 제거한 후 AI에 분석을 요청했습니다. 대부분의 생성형 AI 서비스는 개인정보 보호 정책을 제공하므로, 사용 전에 이를 확인하는 것이 좋습니다. Q: 생성형 AI가 제공하는 정보는 얼마나 신뢰할 수 있나요? A: 생성형 AI가 제공하는 정보는 상황에 따라 신뢰도가 다릅니다. 창의적 아이디어 발상이나 문서 편집과 같은 영역에서는 높은 가치를 제공하지만, 의료나 법률과 같은 전문 분야에서는 전문가의 검토가 필요합니다. 실제 사용자들도 AI의 제안을 시작점으로 삼고, 최종 결정은 전문가의 의견을 참고하는 것이 일반적입니다. 특히 중요한 결정을 내릴 때는 AI가 제공한 정보를 추가로 검증하는 것이 좋습니다. Q: 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 팁이 있을까요? A: 생성형 AI를 효과적으로 활용하려면 명확하고 구체적인 지시를 제공하는 것이 중요합니다. 많은 사용자들이 AI에게 단계별 접근 방식을 요청하거나, 자신의 상황과 목표를 상세히 설명했을 때 더 좋은 결과를 얻었다고 보고했습니다. 또한 AI의 첫 번째 답변에 만족하지 않으면 추가 질문이나 수정 요청을 통해 결과를 개선할 수 있습니다. 마지막으로, AI를 사용할 때 창의성과 비판적 사고를 발휘하여 AI의 제안을 자신의 상황에 맞게 조정하는 것이 좋습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.16 13:24AI 에디터

디플정위, 공공부문 초거대AI 활용 가이드라인 개정판 배포

디지털플랫폼정부위원회가 '공공부문 초거대 AI 도입 활용 가이드라인 2.0'을 마련하고 중앙부처, 지방자치단체, 공공기관에 배포한다고 16일 밝혔다. 초거대 AI를 행정업무와 공공서비스에 도입할 때 단계별로 고려해야 할 사항을 담은 것으로, 지난해 4월에 선보인 가이드라인에 최신 기술과 정챡 동향을 반영해 개정됐다. 새 가이드라인의 주요 내용으로는 공공부문의 인공지능 도입에 따른 국민 체감 성과를 고려해 공공부문에서 AI 도입 시에 지침이 될 전략목표로 ▲사회문제 해결 ▲대국민 서비스 혁신 ▲일하는 방식 효율화를 제시했다. 또 행정 공공기관에서 무분별한 AI 도입을 지양하고 전략목표에 따라 AI 과제들을 추진하도록 안내하고 있다. 가이드라인 내 '초거대 AI 도입 절차'에서는 각 기관의 초거대 AI 인프라 구축 방식으로, 범정부 공통기반 활용, 자체 구현방안 등을 제시하고 정부의 '국가 망 보안체계' 도입과 관련해 데이터 보안등급 분류 및 보안 통제 항목 등을 추가했다. 아울러 최신의 답변 생성 등 최근 확대되고 있는 '검색증강생성(RAG)' 기술을 AI 도입 시 데이터 학습방식으로 새롭게 추가하고 백터DB 구축 등 고려사항을 담았다. 특히 공공부문 AI 과제에 대한 성과관리 방법론과 AI 성과지표를 추가해 각 공공기관에서 다양하게 추진하고 있는 AI 활용사업들에 대한 체계적인 성과관리를 강화하고자 했다. 정부의 공공 AI 도입 전략목표와 연계해 AI 기술, 과제 특성을 반영한 투입-과정-산출-결과지표 등 생애주기별 측정할 수 있도록 단계별 성과지표를 마련했다. 앞으로 각 기관에서 실제 성과측정에 직접 적용가능할 뿐만 아니라 AI 과제의 계획 수립단계에서도 중요 고려사항으로 활용될 것을 기대하고 있다. 이밖에 각 기관에서 AI 과제 기획과 서비스 개발 시 참고 사례로 도움이 되도록 2022년부터 디플정위가 추진한 110개의 주요 AI 서비스 실증 사례들을 전략목표와 업무 분야별로 정리하고, 각 사례별로 AI 활용을 위한 주요 기술요소, 개발내용, 성과 등을 설명한 사례집을 제작하여 가이드라인과 함께 별책 부록으로 행정 공공기관에 제공한다. 해외 주요국의 AI 도입 현황을 기능별, 정책분야별로 분석한 현황과 이를 참고할 사이트 정보와 싱가포르, 영국, 프랑스 등의 공공부문의 대표적인 서비스 사례도 안내하고 있다. 이승현 디플정위 인공지능플랫폼혁신국장은 “각 기관에서 초거대 AI를 효과적으로 도입, 운영할 수 있도록 관련 사업 지원과, 정부의 서비스 사례, 도출 성과 등을 지속적으로 알려갈 것”이라며 “인공지능 기술을 통해 국민이 체감할 수 있는 공공서비스 혁신 및 사회 현안 해결에도 기여할 수 있도록 지원하겠다”라고 말했다.

2025.04.16 12:45박수형

KT, 미디어 '3대 전환' 선언…AI·IP·FAST로 구조 재편 시동

IPTV의 한계와 콘텐츠 제작 비용 상승에 직면한 KT가 미디어 사업의 전면 재편에 나섰다. AI 기반 지니TV 플랫폼을 시작으로 콘텐츠 제작 자동화, FAST·숏폼 중심의 유통 전략 등 세 축을 중심으로 구조 전환에 속도를 낸다. KT는 16일 서울 강남구에서 열린 'KT그룹 미디어토크'를 통해 'KT 미디어 New Way' 전략을 발표하고, AI 기술과 자체 IP를 기반으로 한 플랫폼·콘텐츠·유통 전환 계획을 공개했다. 플랫폼 고도화와 AI 제작 자동화…'AI 스튜디오 랩' 신설 KT는 IPTV 서비스 지니TV에 생성형 AI 기반의 미디어 특화 에이전트를 탑재해 이용자 경험을 전면 재구성할 계획이다. 김채희 미디어부문장은 “지금까지의 음성 탐색 품질은 만족스럽지 못했고, 개선이 시급한 영역”이라며 “GPT-4.5 기반의 커스텀 모델로, 한국어 문맥과 표현에 특화된 AI를 적용할 것”이라고 말했다. AI 에이전트는 콘텐츠 추천과 탐색뿐 아니라 홈쇼핑 등 파트너 서비스에도 적용된다. KT는 그룹사 방송 플랫폼(HCN 등)에 지니TV 인프라를 통합해 단말·플랫폼 중복 투자를 줄이고, 운영 효율성을 높일 방침이다. 콘텐츠 제작 전 과정에도 AI 기술이 도입된다. KT는 콘텐츠 기획부터 유통까지 밸류체인 전체에 AI를 적용하는 조직 'AI 스튜디오 랩'을 신설했다. 정근욱 스튜디오지니 대표는 "AI 투자 심사관과 보조 작가, 편집 툴 등을 통해 제작 효율화를 추진하고 있으며, 다양한 포맷으로의 재가공도 실험 중"이라고 밝혔다. KT는 지난 4월7일 런칭한 '신병 시즌3' 마케팅에 AI 스튜디오 랩에서 개발한 솔루션을 적용해 AI가 제작한 다양한 쇼폼 영상을 선보이는 등 실제 사례를 통한 성과를 확인하고 있다. AI는 숏폼 콘텐츠 제작에 우선 적용된다. 정 대표는 “숏폼은 극도의 효율성이 요구되는 시장으로, 100% AI 제작 실험도 검토 중”이라며 “이 경험을 바탕으로 향후 롱폼 콘텐츠로도 확장할 수 있다”고 설명했다. 콘텐츠 유통, '개방 생태계'로 변경...IP 확장 가속 KT는 기존 지니TV·ENA 등 그룹 내 콘텐츠 순환 구조에서 벗어나, 외부 OTT 및 방송사와의 협력을 강화하는 '오픈 밸류체인' 전략을 도입한다. 콘텐츠 유통 채널을 외부로 확장해, 자체 IP의 가치를 극대화하겠다는 구상이다. 정 대표는 “기존의 선순환 구조는 콘텐츠 확산에 구조적 한계가 있었다”며 “넷플릭스, 티빙 등과의 동시 공개는 물론, FAST, 글로벌 공동 제작 등 외부 생태계와의 협력으로 콘텐츠 경쟁력을 높일 것”이라고 말했다. KT는 지니TV에 광고 기반 무료 스트리밍 채널(FAST)를 상반기 중 시범 도입하고, 성과에 따라 글로벌 확장도 검토하고 있다. 숏폼 콘텐츠는 전용 스튜디오를 통해 AI 기반 제작 인프라를 구축하고, 별도 펀드를 운영해 공동 제작을 추진 중이다. 기존 채널·VOD 중심 구조를 보완하기 위한 전략적 접근이다. KT는 콘텐츠 제작 전략의 핵심을 IP 경쟁력 강화로 설정하고, 포맷 간 확장을 통해 수익 구조 다변화를 추진한다. 대표 콘텐츠인 '신병' 시리즈는 영화로 제작 중이며, 캐릭터 기반 세계관을 바탕으로 극장 포맷으로 전환을 시도하고 있다. 정 대표는 “극장 시장의 구조적 침체보다는 캐릭터 기반 콘텐츠 확장을 통한 접점 확대에 의미를 둔다”며 “포맷 간 경계가 사라진 미디어 환경에서 IP 중심 제작 시스템 전환이 핵심”이라고 설명했다. KT는 향후 드라마 외에도 영화, 다큐멘터리, 애니메이션 등 다양한 포맷으로 자사 IP를 확장하는 방안을 검토 중이다. 정 대표는 “IP를 다양한 포맷으로 확장하는 전략을 검토하고 있다”며 “드라마뿐 아니라 영화, 다큐멘터리, 애니메이션 등으로의 전환 가능성을 열어두고 있다”고 말했다. 티빙-웨이브 합병엔 '거리 두기'…“KT의 길 간다” 티빙과 웨이브의 합병 이슈에 대해 KT는 전략적 거리를 유지하겠다는 입장을 분명히 했다. 김채희 전무는 “웨이브는 지상파 콘텐츠 독점력이 약화된 상황이고, 합병이 티빙 주주 가치에 부합하는지 의문이 있다”며 “KT는 미디어 전략적 제휴를 전제로 투자했지만, 현재의 합병 구도는 초기 의도와 달라졌다”고 설명했다. KT는 2026년까지 콘텐츠 제작에 5천억원을 투입하고, AI 기술을 기반으로 한 플랫폼-제작-유통 전반의 구조 전환을 본격화할 계획이다. 김 전무는 “KT 미디어만의 새로운 길을 만들어가겠다”며 “콘텐츠와 플랫폼의 구조적 혁신 없이는 장기 지속 가능성이 어렵다”고 밝혔다.

2025.04.16 12:37최이담

코스닥 예심 통과한 뉴엔 AI, 상장 '초읽기'

이르면 올 상반기에 코스닥 상장을 추진 중인 뉴엔AI가 상장 예심을 통과해 상장에 청신호가 켜졌다. 뉴엔AI(옛 알에스엔)은 지난 15일 한국거래소로부터 상장 예비심사 승인을 받았다고 16일 발표했다. 상장주관사는 NH투자증권이다. 지난 2004년 설립된 뉴엔AI는 인공지능(AI) 기술 기반 기업형 구독 서비스를 제공하는 기업이다. AI 기술의 핵심 기반이 되는 데이터 보유량이 1천800억 건으로, 이는 국내 최다 수준이다. 또 산업·업무별 900개의 분석 모델을 보유해 다양한 산업에 최적화된 솔루션을 제공하고 있다. 이곳은 구어체 특화 언어 모델 기반의 '퀘타(Quetta)' 서비스를 중심으로 고객 맞춤 구독형 AI 솔루션 사업을 영위하고 있다. 대표 서비스로는 ▲고객 맞춤형 데이터 분석 시스템 '퀘타 엔터프라이즈(Quetta Enterprise)' ▲범용 데이터 제공 서비스 '퀘타 서비스(Quetta Service)' ▲데이터 정제 및 가공 서비스 '퀘타 데이터(Quetta Data)' 등이 있다. 뉴엔AI는 최근 7개년(2018~2024년) 기준 연평균 17.5%의 매출 성장률을 기록했다. 특히 전체 매출의 90% 이상이 민간 부문에서 발생하고 있어 시장 경쟁력을 입증하고 있다. 또 3년 이상 장기 고객 비율이 73%, 평균 계약 년수가 10년으로 안정적인 수익 구조를 갖췄다. 앞서 뉴엔AI는 코스닥 상장을 위한 기술성 평가에서 AI 핵심 기술의 완성도, 사업성, 성장성 등 여러 방면에서 우수한 평가를 받아 나이스평가정보와 기술보증기금으로부터 각각 A, A 등급을 획득했다. 이번 상장을 통해 확보한 공모자금은 ▲신규 제품 출시를 위한 연구 개발 ▲해외 시장 확장을 위한 제반 비용 등에 활용될 계획이다. 배성환 뉴엔AI 대표는 "우리는 독자적인 AI 기술 기반의 고객 맞춤 구독형 솔루션을 제공하며 AI 엔터프라이즈의 산업을 선도하고 이전에 없던 첫 경험을 제공하고 있다"며 "이번 코스닥 상장을 통해 기술 고도화를 이뤄 글로벌 무대의 더 많고 다양한 고객들에게 우리만이 가능한 새로운 변화를 제공하겠다"고 밝혔다.

2025.04.16 11:22장유미

"제조 특화 솔루션 다 갖췄다"…삼성SDS, 제조업 디지털 혁신 사례 공유

삼성SDS가 차별화된 생성형 인공지능(AI) 기술과 전사적자원관리(ERP), 제조실행시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM), 제조프로세서운영(OT) 보안 등 제조 특화 솔루션의 실제 도입 사례를 소개하고 관련 노하우를 공유하기 위한 자리를 마련했다. 삼성SDS는 16일 잠실 스카이31 컨벤션에서 제조 기업을 대상으로 '제조의 미래를 준비하는 삼성SDS 인더스트리 데이(Industry Day)' 세미나를 개최했다. 이번 행사에는 제조 기업 IT 담당자 300여 명이 참석해 제조업의 디지털 혁신 사례에 높은 관심을 보였다. 이날 삼성SDS는 ▲제조 업종 AI 에이전트 활용 사례 ▲제조 ERP 혁신 방안 ▲랜섬웨어 대응을 위한 OT 보안 전략 ▲5G 특화망(Private 5G) 기반 제조 현장 혁신 ▲AI 기반 디지털 구매(SRM) 혁신 사례 등 다양한 주제를 다루며 디지털 제조 혁신 전략을 제시했다. 또 생성형 AI가 도입되면서 변화하는 ERP, MES, PLM 등 제조 특화 솔루션의 성공적인 활용 전략과 최적화 사례도 공유했다. 기조 연설을 맡은 김정욱 삼성SDS 컨설팅팀 상무는 자사가 보유한 제조 산업의 핵심 시스템 경험과 글로벌 사례를 바탕으로 기업별 맞춤형 디지털 혁신 전략을 발표하며 제조업의 미래 방향을 제시했다. 이어 진행된 'AI 에이전트 : 하이퍼오토메이션 핵심 노트' 세션에서는 제조업의 하이퍼오토메이션 주요 요소와 실제 적용 사례를 소개해 참석자들의 높은 관심을 끌었다. 이와 함께 삼성SDS는 스마트팩토리 확산과 IoT·5G 네트워크 확대에 따라 제조 현장의 보안 위협이 더욱 증가하고 있다고 강조했다. 이 자리에서 24시간 가동되는 IoT 센서, 로봇 등 생산 설비와 제조 공정을 실시간으로 보호하는 보안 솔루션의 필요성을 설명하며 사이버 공격 탐지 및 차단을 위한 구체적인 대응 전략을 제시했다. 또 삼성SDS는 글로벌 개발센터(GDC, Global Development Center)의 활용 사례와 방안을 공유하며 참석자들의 호응을 얻었다. 삼성SDS는 중국, 베트남, 인도에서 글로벌 개발센터를 운영 중이며 다양한 업종의 고객사 시스템 IT 개발부터 운영, 컨설팅 업무 등에 국내와 동일한 보안 수준과 품질 체계를 적용하고 있다. 삼성SDS는 지난 2월 국방 업종 세미나에 이어 제조, 유통·서비스, 금융, 공공 등 다양한 업종별 고객을 대상으로 세미나를 지속적으로 개최하며 클라우드 및 생성형 AI, 업종 특화 솔루션을 활용한 업무 생산성 혁신을 적극 지원할 계획이다. 삼성SDS 이정헌 전략마케팅실 부사장은 "이 행사는 생성형 AI 활용, 하이퍼오토메이션 전략 등 고객들의 고민을 함께 나누고 해결책을 제시하기 위해 마련된 것"이라며 "앞으로도 우리의 경험과 노하우를 바탕으로 고객들이 실질적인 혁신을 이룰 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.04.16 11:08장유미

"금융 AX서 독보적"…LG CNS, 미래에셋증권 AI 플랫폼도 구축

AX 전문 기업으로 입지 굳히기에 나선 LG CNS가 미래에셋증권의 'AI옵스(Ops) 플랫폼 구축' 프로젝트를 성공적으로 마무리하며 금융권의 AI 전환에 속도를 더하고 있다. 16일 업계에 따르면 이번 사업은 지난 2024년 11월 착수해 약 5개월간 진행됐으며 LG CNS의 AI 기술력과 미래에셋증권의 금융 서비스 역량이 결합돼 주목 받았다. LG CNS는 미래에셋증권 임직원들이 내부 데이터를 LLM(Large Language Model)이나 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 모델에 학습시켜 최적화하고 이를 실제 업무와 대고객 서비스 운영 등에 적용할 수 있도록 지원하는 'AI옵스(AI Operations) 플랫폼'을 구축했다. 이 플랫폼은 기업의 LLM 학습·운영에 필수적인 'LLM옵스(LLM Operations)'와 머신러닝·딥러닝 모델을 기업에 맞게 최적화해 제공하는 'ML옵스(Machine Learning Operations)'를 하나로 통합해 구현한 것이 핵심이다. 이를 통해 미래에셋증권 임직원들은 AI 모델에 내부 데이터를 학습시켜 반복 업무를 자동으로 수행해주는 AI 어시스턴트(Assistant)를 만들어 활용하거나, 사내의 방대한 데이터를 AI로 분석해 새로운 비즈니스 인사이트틀 얻는 등 업무 생산성을 극대화할 수 있게 됐다. LG CNS는 AI 플랫폼에 '코드 어시스턴트' 기능을 접목해 AI 개발 경험이 적은 직원들도 AI 모델을 만들 수 있도록 했다. AI가 실시간으로 코딩을 보조하기 때문에 전문 개발자가 아니더라도 자신만의 AI 모델을 만들어 업무에 활용할 수 있다. AI 플랫폼은 임직원들이 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있는 가상 환경을 손쉽게 구축할 수 있다는 장점도 갖췄다. 가상 환경이란 기업의 다양한 내·외부 서비스를 운영하는 서버, 네트워크 등 인프라와 완벽히 분리된 가상화된 영역에서 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있도록 하는 환경을 지칭한다. 만일 가상 환경이 아닌 실제 서버에서 AI 모델을 개발하거나 운영하는 경우 하나의 모델 오류 발생 시 서버 전체를 셧다운시켜 비즈니스 전체에 막대한 지장을 초래할 수 있다. 그동안 미래에셋증권은 가상 환경을 구현하고 통합 관리할 수 있는 플랫폼이 없어 AI 모델 개발과 운영에 많은 어려움을 겪어왔다. AI 플랫폼을 활용하면 몇 가지 설정 값을 입력하는 것만으로도 손쉽게 가상 환경을 구축하고 현황을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 개발을 마친 AI 모델은 플랫폼을 통해 실제 서비스 운영에도 빠르게 적용할 수 있어 편의성이 대폭 향상됐다. AI 도입에 따른 규제 대응도 강화했다. LG CNS는 이번 프로젝트를 통해 미래에셋증권의 AI 도입·개발·활용 등 거버넌스 체계도 새롭게 수립했다. 직원들이 AI 모델 도입 및 데이터 분석 업무에 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 업무 지침도 마련했다. 금융업의 경우 고객의 민감한 데이터를 다루는 산업이기 때문에 금융위원회와 금융감독원 등에서 규정하는 규제와 가이드라인에 대한 준수가 필수적이다. LG CNS는 ▲AI 기본법 ▲금융분야 AI 가이드라인 ▲금융 AI 보안 가이드라인 ▲금융 AI 개발 활용 안내서 등 국내외 다양한 AI 가이드라인과 법률을 검토하고 이를 실제 업무와 연계해 활용할 수 있는 거버넌스 체계를 만들었다. 이를 통해 미래에셋증권은 AI 관련 규정을 모두 준수하며 AI 기술을 비즈니스에 활용할 수 있게 됐다. 새로 정립된 거버넌스 체계는 AI옵스 플랫폼에도 적용해 보안 이슈나 규제에 대한 걱정없이 안전하게 활용할 수 있다. LG CNS는 금융 AX 분야에서 독보적인 존재로 자리매김하고 있다. 최근 ▲AI, 클라우드 기반의 미래에셋생명 차세대 시스템 구축 ▲신한은행 'AI 브랜치' 개발 ▲신한카드와 NH농협은행의 생성형 AI 플랫폼 구축 ▲KB금융그룹 미래형 고객센터 구축 고도화 등 다양한 금융권 AX 프로젝트를 수행했다. LG CNS는 생성형 AI를 도입하고자 하는 금융 기업을 위해 금융 맞춤형 AI 평가 도구도 개발했다. LG CNS 관계자는 "AI옵스 플랫폼 구축을 통해 미래에셋증권이 AI와 데이터를 기반으로 비즈니스를 혁신하고 고객이 차별화된 서비스를 경험할 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.

2025.04.16 11:00장유미

[현장] SAP "유럽, 데이터 공유로 제조DX 활발…한국도 발맞춰야"

"유럽은 제조업 디지털 전환(DX)을 위해 기업 간 데이터를 개방형으로 구축하고 있습니다. 한국도 제조업 지속 가능성과 효율성을 높이려면 이런 글로벌 트렌드에 빠르게 발맞춰야 합니다." SAP코리아 정대영 부사장은 16일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에서 국내 제조DX를 위한 방안을 이같이 강조했다. 정 부사장은 최근 독일 하노버에서 열린 '하노버 메세 2025'에서 해외 기업들의 제조DX 수준이 높아진 점을 재차 확인했다고 언급했다. 특히 독일 정부가 추진 중인 '메뉴팩쳐링-X(MX)' 이니셔티브 중요성을 실감했다고 강조했다. 메뉴팩쳐링-X는 2023년 독일 정부 자금 지원을 바탕으로 글로벌 제조사들이 협력해 개방형 데이터 생태계를 구축하는 프로젝트다. 기업이 데이터 공유를 통해 생산 공급망 효율성과 지속 가능성을 높이는 것이 주요 목표다. 참여 기업은 협력을 통해 공통 문제를 해결하고 관련 데이터 보호까지 동시에 실현할 수 있다. 현재 MX는 2023년 10월 자동차 산업에 해당하는 카테나(Catena)-X 프로젝트부터 시작했다. 향후 산업용 기계, 반도체, 항공, 화학 등 다양한 분야로 프로젝트를 확산할 방침이다. 또 중소기업 참여 확대와 산업 간 상호운영성 보장을 위한 이니셔티브도 동시에 추진 중이다. 정 부사장은 "카테나-X는 데이터를 중앙에 집중하지 않고 표준화된 방식으로 안전하고 간편하게 공유할 수 있는 개방형 생태계를 제공한다"며 "현재 자동차 산업 내에서 협력적 데이터 생태계 구축이 본격적으로 확산하고 있는 상황"이라고 설명했다. 정 부사장은 독일의 카테나-X 추진 배경에 대해서도 설명했다. 그는 "코로나19 팬데믹 후 자동차 산업의 공급망 취약성이 드러났다"며 "이후 자동차 기업 간 데이터 협력이 본격된 것"이라고 말했다. 이어 "아무리 규모가 큰 기업이라도 공급망 문제를 혼자 해결할 수 없다"며 "가치 사슬 내 다양한 계층 간 협업이 필수적"이라고 덧붙였다. 정 부사장은 한국에도 제조DX를 돕는 개방형 데이터 생태계 구축이 시급하다고 주장했다. 그는 "국내 제조업 지속 가능성과 효율성 높이기 위해선 국내 기업도 글로벌 변화에 발맞춰야 한다"며 "카테나-X에 적극 참여하거나 국내에 별도 조직을 만드는 등 다각적 노력이 절실하다"고 강조했다.

2025.04.16 10:41김미정

펄핏, 넬슨스포츠에 암벽화 추천 솔루션 공급

AI 핏테크 스타트업 펄핏(대표 이선용)이 아웃도어 전문 브랜드 넬슨스포츠에 암벽화 추천 솔루션을 제공한다고 16일 밝혔다. 펄핏이 넬슨스포츠에 공급하는 암벽화 추천 솔루션은 누적 250만건 이상의 고객 발 모양 분석 데이터와 96%에 육박하는 신발 추천 정확도를 기반으로 AI가 온라인 쇼핑 고객들에게 최적의 암벽화를 추천해주는 것이 특징이다. 펄핏은 발가락 모양과 구조가 중요한 암벽화 특성을 반영해 ▲고객별 발가락 형태 측정 ▲6가지 발가락 유형에 맞춘 맞춤 추천 등 발가락 분석에 특화된 기능을 이번 솔루션에 탑재했다. 펄핏의 암벽화 추천 솔루션을 통해 넬슨스포츠는 올바른 암벽화 구매에 어려움을 겪었던 온라인 고객에게 정교하고 만족도 높은 구매 경험을 제공하는 것은 물론 이에 따른 추가적인 매출 증가도 기대할 수 있게 됐다. 펄핏은 이번 공급을 시작으로 퍼포먼스화, 등산화 등 특수화 시장으로 솔루션을 확대 적용해 온라인 고객의 사이즈 고민을 해소해나갈 계획이다. 이선용 펄핏 대표는 "온라인에서 정확한 핏을 제공하는 것과 동시에 사이즈 정보를 고객이 스스로 선택할 수 있도록 전달하는 구조가 브랜드 신뢰를 결정짓는 핵심 요소"라며 "지속적인 기술 고도화에 나서 특수화 시장을 선도하는 핏테크 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다. 펄핏은 현재 ABC마트, 프로스펙스, 컬럼비아 스포츠웨어, 사뿐, 락포트 등 국내외 브랜드를 주요 고객사로 두고 있다.

2025.04.16 10:40백봉삼

딜, 업무효율 높여주는 AI 기반 HR 솔루션 3종 출시

HR 서비스 딜이 HR 업무 효율화를 위한 인공지능(AI) 기반 솔루션을 대폭 확장했다고 16일 밝혔다. 딜이 새롭게 출시한 솔루션은 ▲딜 탤런트 ▲딜 워크포스 플래닝 ▲딜 컴펜세이션이다. 이번 3종 솔루션은 인공지능(AI) 기술을 활용해 기업의 인재 채용 프로세스 효율성 증진·글로벌 인력의 체계적 관리 지원뿐만 아니라, 개별 국가의 특성을 고려한 맞춤형 급여 관리 서비스를 제공한다. 신규 솔루션을 통해 기업은 급여 누락을 사전에 방지하고 별도의 급여 정산 수작업을 불필요하게 만드는 이점도 있다. 기존 솔루션 기능도 업데이트 했다. 인력 관리·교육 솔루션 '딜 인게이지'에는 기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 임직원의 직무 평가를 급여 수준과 연동시키며, 임직원 온보딩부터 직무역량 강화, 컴플라이언스 준수 등 사내교육을 지원하는 일련의 기능을 추가했다. 또 세계 어디에서나 IT 장비 배송·조달·추적 가능한 '딜 IT'에도 원격 근무 임직원이 사용하는 IT 장비를 바이러스·해커 등 외부 위협으로부터 포괄적으로 보호하는 기능도 추가했다. 신규 솔루션 출시 및 기존 솔루션 기능 확대를 통해 딜은 임직원 온보딩·성과 관리·급여 관리와 더불어 성과 관리 및 직무 역량 향상, IT 장비 보호 등 HR 분야 올인원 솔루션으로서 위상을 한층 더 강화할 전망이다. 알렉스 부아지즈 딜 대표는 "현재 기업들의 글로벌 인력 운영은 더 효율적으로 바뀔 여지가 충분히 존재한다"며 "딜이 자체 인프라를 기반으로 구축한 통합 AI 기반 HR 솔루션을 통해 글로벌 사업을 영위하는 기업들에게 필수재가 되고자 한다"고 밝혔다. 지디넷코리아(대표 김경묵)는 기고만장과 5월8일 강남구 봉은사로 슈피겐홀에서 'HR테크 리더스 데이' 컨퍼런스를 개최한다. 키노트 강연은 ▲휴먼컨설팅그룹(탈렌엑스) ▲플렉스가, 주제 강연은 ▲사람인 ▲두들린(그리팅) ▲디웨일(클랩) ▲스펙터 ▲데이원컴퍼니(패스트캠퍼스) ▲스픽이지랩스코리아 ▲에이블런 ▲헤세드릿지(달램)가 맡는다. 전문 강연자로는 SAP 코리아 오용석 최고문화전문가와 더:미 원미영 대표가 무대에 오른다. 스페셜 키노트에는 '프로텍터십' 저자인 이주호 고운세상코스메틱 대표가 강연자로 나선다. 행사를 여는 오프닝 강연은 인크루트가 진행한다. 참석자들은 최근 HR 관련 트렌드뿐 아니라, 최신 기법이 적용된 핵심 인재 채용 전략과 조직·구성원들의 성장법, 공정하고 효과적인 업무 평가와 보상 노하우, 건강한 조직문화를 위한 복지 팁 등 HR에 관한 정보를 한자리에서 얻을 수 있다. HR테크 리더스 데이 참석을 희망하는 HRer들은 [☞사전등록] 페이지를 통해 신청하면 된다.

2025.04.16 10:20백봉삼

700조원 투자한다 했는데...美, 엔비디아 'H20' 무기한 수출 규제

엔비디아의 중국향 AI 가속기가 수출 규제 명단에 포함된 것으로 나타났다. 이에 따라 엔비디아는 올 1분기 약 7조4천억원에 이르는 비용을 처리하게 됐다. 최근 엔비디아는 미국 내 700조원에 이르는 대규모 투자를 발표하는 등 적극적으로 대응책을 펼쳤으나, 미중 갈등에 따른 여파를 피하지 못했다. 15일 엔비디아는 미국 정부로부터 자사의 AI 반도체 'H20'에 대한 무기한 수출 규제를 통보받았다고 공시했다. 엔비디아는 "미국 정부는 당사가 H20을 중국(홍콩 및 마카오 포함)이나 중국에 본사를 둔 기업들에 수출할 경우, 수출 허가를 취득해야 한다고 요구했다"며 "추가로 미국 정부는 해당 수출 규제가 무기한으로 유효할 것이라고 통보했다"고 밝혔다. H20은 엔비디아가 중국에 대한 첨단 반도체 수출 규제를 피하기 위해 기존 AI 가속기인 'H100'의 성능을 대폭 낮춘 개조품이다. 미국 정부의 통보로 엔비디아는 오는 4월 27일 종료되는 2026년 회계연도 1분기에 H20 수출 규제에 따른 손실을 반영할 계획이다. 엔비디아에 따르면, H20 제품과 관련한 재고, 구매 계약, 기타 관련 충당금 등으로 약 55억 달러(한화 약 7조4천억원)의 비용이 발생할 것으로 분석된다. 앞서 엔비디아는 바로 전날 미국에 향후 4년간 최대 5천억(한화 약 700조원) 달러의 AI 인프라를 구축하겠다고 밝힌 바 있다. 애리조나주와 텍사스주에 약 30만평의 부지를 확보해 AI 반도체 및 AI 슈퍼컴퓨터 제조 공장을 설립하는 것이 주 골자다. 이에 업계는 도널드 트럼프 미국 대통령이 H20에 대한 수출 규제를 완화하거나 철회할 것으로 예상해 왔다. 그러나 미국 정부가 수출 규제에 대해 완강한 입장을 취하면서, 세계 AI 반도체 시장을 둘러싼 불확실성은 더욱 커질 전망이다. 다만 국내 주요 메모리 기업들에게 미칠 악영향은 제한적일 것으로 분석된다. 현재 SK하이닉스는 엔비디아의 AI 가속기에 필요한 HBM(고대역폭메모리)을 대거 공급하고 있으며, 삼성전자 역시 지속적으로 공급망 진입을 시도 중이다. 채민숙 한국투자증권 연구원은 "삼성전자는 아직 H20용으로 HBM 판매가 없고, SK하이닉스는 H20용 HBM에 대한 추가 판매를 3월 완료해 엔비디아처럼 재고 손실처리 등의 비용 반영은 없을 것"이라며 "H20은 기존 계획 대비 추가된 물량이므로 제재로 인한 연간 HBM 계획 변동 및 실적 추정치 변경은 없을 것으로 추정한다"고 설명했다.

2025.04.16 09:42장경윤

'오픈AI 라이벌' 앤트로픽, 아마존과 'AI 동맹' 더 끈끈해진다…AWS 사업 전담팀 신설

앤트로픽이 긴밀한 협력 관계를 맺고 있는 글로벌 클라우드 1위 기업 아마존웹서비스(AWS)의 고객을 대상으로 인공지능(AI) 사업을 확대하기 위해 새로운 팀을 신설한다. 16일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 AWS 고객을 모집해 자사 AI 서비스를 확산하고자 몇 달 전부터 구인 공고를 올려 새 조직 구성원을 모집 중이다. 앤트로픽의 AWS 사용 고객 특화팀은 글로벌 시장 전반에 걸쳐 확장 가능한 프로그램을 구축함으로써 AI 모델 '클로드(Claude)'의 도입 가속화를 목표로 한다. 앤트로픽은 채용 공고를 통해 "AWS와의 파트너십을 통해 수십억 달러 규모의 매출 기회를 담당하는 팀을 이끌며 가장 중요한 전략적 관계를 확장하게 될 것"이라며 "양사 경영진과 긴밀히 협력해 공동의 성공을 이끌 전략을 수립할 것"이라고 밝혔다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자로, AI 파트너십을 위해 현재까지 80억 달러(한화 약 11조4천464억원)에 달하는 자금을 투입했다. 지배권은 없는 지분 투자이지만 앤트로픽의 AI 모델 개발을 지원하는 자체 칩을 제공하며 끈끈한 관계를 형성해 왔다. 특히 앤트로픽은 AWS의 클라우드 인프라에서 실행되도록 최적화해 AWS의 AI 개발 플랫폼인 '아마존 베드록'에서 이용할 수 있는 기능을 갖춘 모델도 출시한 바 있다. 이 외에도 앤트로픽은 아마존의 주요 파트너사인 액센츄어·팔란티어와도 협력해 AWS 클라우드를 기반으로 한 AI 기술 접근성도 확대하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 지난해 11월 "클로드 모델 제품군이 수만 명의 아마존 베드록 고객에 의해 사용되고 있다"고 강조했다. 아마존은 자체 개발한 AI 음성 비서 서비스인 '알렉사+'를 구동·가속화하기 위해 앤트로픽의 기술을 활용 중인 것으로 알려졌다. AI 사업 전반의 성장 있어 양사 파트너십이 주요한 역할을 하는 상황이다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "최근 우리의 AI 매출이 전년 대비 세 자릿수 성장률을 기록하고 있다"며 "연간 수십억 달러의 매출 성장세를 보이는 중"이라고 밝혔다. 테크크런치는 "앤트로픽은 AWS와의 파트너십과 영향력 확대를 통해 매출 증대를 노리고 있다"며 "올해 22억 달러(한화 약 3조1천464억원)의 매출을 달성할 것으로 예상한 가운데, 오는 2027년에는 120억 달러(17조1천588억원)의 매출을 목표로 사업을 확장 중"이라고 설명했다.

2025.04.16 09:37한정호

"코딩 없이 양자AI 개발"...테라퀀텀, 'TQ42 스튜디오' 베타 출시

복잡한 코딩 없이도 양자 인공지능(Quantum AI)을 개발하고 실험할 수 있는 방법이 등장했다. 테라퀀텀(Terra Quantum)은 노코드(no-code) 기반의 양자AI 개발 플랫폼 'TQ42스튜디오'를 비공개 베타 버전으로 출시했다고 16일 밝혔다. TQ42스튜디오는 기술 비전문가도 양자기술을 활용할 수 있도록 노코드 기반으로 설계된 점이 특징이다. 기존에는 양자 알고리즘을 설계하거나 실행하려면 고도의 물리학 지식과 복잡한 코딩 능력이 요구됐다. 반면 이 플랫폼은 시각적인 구성 요소만으로 양자AI 모델을 구축할 수 있게 해준다. 이를 통해 데이터 과학자나 엔지니어가 아닌 산업현장 전문가들도 직접 양자 기술을 활용할 수 있다. 테라퀀텀은 양자와 고전 연산 자원을 결합한 하이브리드 클라우드 인프라를 통해 다양한 산업 문제를 해결할 수 있다고 강조한다. TQ42스튜디오는 기존의 CPU·GPU 연산과 실제 양자 하드웨어(QPU)를 병행 처리하는 구조를 기반이다. 이를 통해 이미지 분류, 화학 혼합 설계, 공급망 일정 최적화, 금융 옵션 시뮬레이션 등 복잡한 계산이 필요한 분야에서 새로운 가능성을 제시한다. 플랫폼 내부에는 다양한 기능이 탑재돼 있다. 사용자는 QAI 허브를 통해 그래픽 기반 도구만으로 양자AI 모델을 구성 가능하다. 데이터과학자나 양자 전문 엔지니어 등 고급 사용자를 위한 모드도 제공한다. 코드 엔진(Qode Engine)을 활용해 파이썬 코드나 주피터 노트북 환경에서 세밀한 조정도 가능하며 텐서 기반 최적화 알고리즘 테트라옵트(TetraOpt), 하드웨어 효율을 고려한 양자 회로 설계 툴 큐Enc(QuEnc), 고전-양자 하이브리드 신경망 훈련 도구 TQ넷(TQnet) 등이 함께 제공된다. 자동화된 분석 기능인 클리어뷰 애널리틱스(ClearVu Analytics)도 마련됐다. TQ42스튜디오는 단순한 개발 툴을 넘어 기업 내 협업과 운영을 고려한 구조도 갖췄다. 팀 단위 실험 실행, 결과 분석 및 리소스 관리 등도 지원해 실제 비즈니스 적용을 위한 기반을 마련했다. 보안과 확장성도 중요한 요소로, 기존 기업용 클라우드 시스템과의 통합이 가능하도록 설계됐다. 현재 TQ42스튜디오는 선별된 기업을 대상으로 클로즈드 베타 형태로 제공되고 있으며 공식 홈페이지를 통해 베타 테스터 신청을 받고 있다. 테라퀀텀 측은 "획기적인 발전을 가져올 혁신적인 잠재력 에도 불구하고 양자 AI는 대부분의 팀에게 여전히 어려운 과제로 남아 있다"며 "전문 지식과 까다로운 코딩 요구 사항으로 인해 도입이 지연되는 문제를 해결하기 위해 TQ42 스튜디오를 선보이게 됐다"고 밝혔다. 이어 "베타테스트 기간 중 다양한 산업군의 피드백을 반영해 플랫폼을 지속 개선해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2025.04.16 09:35남혁우

[Q&AI] "너흰 탈조선해라" 이국종 격한 발언…왜?

질문: 이국종 교수이 강연에서 발언한 내용이 화제인데, 무슨 얘길한 건지 내용 정리해줘. 그록 답변: 이국종 교수의 2025년 4월 14일 충북 괴산에서 열린 군의관 대상 강연 발언이 화제가 되었습니다. 주요 내용을 간략히 정리하면 다음과 같습니다: 의료계 현실 비판: 한국 의료 시스템, 특히 필수의료와 외상외과의 열악한 환경을 강하게 비판했습니다. “한평생 외상외과에서 일했지만 바뀌는 건 없다”며, 동료였던 윤한덕 교수의 과로사 사례를 언급하며 후배들에게 같은 길을 걷지 말라고 조언했습니다. 대형병원(빅5)의 자원 낭비(예: 화려한 인테리어)와 필수의료 지원 부족 문제를 지적했습니다. 의정 갈등 언급: 전공의 복귀와 관련해 “패싸움이 날 줄 알았는데 다들 착하다”며, 복귀한 의사들을 비하하는 표현('감귤')이 귀엽게 느껴진다고 말했습니다. 교수와 병원 시스템이 전공의를 착취하며 의료체계를 유지한다고 비판했습니다. 한국 사회와 '탈조선': “조선반도는 입만 터는 문과놈들이 해 먹는 나라”라며, 한국 사회의 구조적 문제를 역사적 맥락(임진왜란, 병자호란)과 연결해 비판했습니다. “절이 싫으면 중이 떠나라”며, 필수의료에 헌신하면 고통받는다며 군의관들에게 해외로 떠날 것을 권했습니다. 직설적 화법과 논란: 군의관들이 불편할 수 있는 직설적이고 조롱 섞인 발언(예: AI드론 워리어플랫폼 조롱)을 서슴지 않았습니다. “서울대병원, 세브란스 같은 곳에 환자가 몰리니 인테리어에 돈 쓰지 말라”는 식의 비판도 포함되었습니다. 이 발언들은 이국종 교수의 오랜 필수의료 경험에서 비롯된 좌절과 분노를 드러내며, 의료계와 한국 사회 전반에 대한 날카로운 비판으로 온라인에서 큰 반향을 일으켰습니다. 참고: 발언 내용은 강연 참석자의 게시글과 보도를 기반으로 정리되었으며, 일부 표현은 직설적이거나 논란의 여지가 있습니다. 전체 맥락은 원문 기사를 통해 확인하는 것이 좋습니다. 질문2: 해당 발언에 대한 사람들의 반응 종합해줘. 그록 답변: 이국종 교수의 2025년 4월 14일 충북 괴산 군의관 강연 발언에 대한 사람들의 반응은 X 게시물과 온라인 반응을 종합해 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 공감과 지지: 많은 이들이 이국종 교수의 직설적인 비판에 공감하며, 특히 필수의료와 외상외과의 열악한 현실, 대형병원의 자원 낭비, 그리고 한국 사회의 구조적 문제('문과놈' 비판 등)에 대한 그의 발언에 동의했습니다. 예: “나라는 농공상을 무시하는 사짜들이 망쳐놓는다”는 발언에 대해, 일부는 “100% 동의한다”며 사회의 엘리트 중심 문화를 비판하는 목소리에 힘을 실었습니다. 의료계 종사자나 일반인 중 그의 헌신과 좌절을 이해하며 “말이 거칠어도 현실을 정확히 찌른다”는 반응이 많았습니다. 논란과 불편함: 직설적이고 다소 조롱 섞인 표현('감귤', '문과놈', AI드론 조롱 등)이 일부에게 불편함을 주었습니다. 특히 군의관 청중이 대상이었던 점에서 “너무 공격적이었다”는 의견도 있었습니다. 예: 한 사용자는 “의사 얘기는 민감한데, 이국종 교수님이 본인 인생 망했다고 말한 걸 보니 심란하다”며 그의 좌절에 안타까움을 느끼면서도 발언의 무게에 부담을 느꼈습니다. '문과' 비판이 문과 전공자 전체나 현대 사회의 학문적 다양성을 폄하하는 것으로 해석되며, 일부는 “문과라는 표현이 부적절하다”고 지적했습니다. 사회 변화에 대한 낙관적 시각: 이국종 교수의 비판을 존중하면서도, 그의 비관적 전망('조선반도 DNA' 등)에 동의하지 않는 이들도 있었습니다. 이들은 한국 사회가 점차 나아지고 있다고 보며, 그의 발언을 계기로 긍정적 변화를 도모해야 한다는 입장이었습니다. 예: “말씀은 존중하지만, 사회가 좋은 방향으로 변화되고 있음에 낙담하면 곤란하다”는 의견이 대표적입니다. 종합: 이국종 교수의 발언은 그의 오랜 헌신과 좌절을 반영한 강렬한 메시지로, 의료계와 사회 전반의 문제를 날카롭게 지적하며 큰 반향을 일으켰습니다. 다만, 직설적인 화법과 과격한 표현은 지지와 논란을 동시에 낳았고, 그의 비판을 계기로 현실을 돌아보고 개선해야 한다는 목소리가 주를 이루었습니다. 반응은 대체로 그의 진정성에 공감하면서도 발언의 톤과 방향성에 대해 엇갈린 평가를 보였습니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞원문 바로가기)

2025.04.15 20:54AI 에디터

"이젠 감정도 표현"…AI 모션 편집, 어디까지 발전할까

“팔을 더 높이 들어올리기”도 텍스트로 지시하는 시대 베이징대학교와 BIGAI 연구팀이 공동 개발한 'MotionReFit'은 기존의 한계를 넘은 범용 텍스트 기반 모션 편집 프레임워크다. 연구팀이 공개한 논문에 따르면, 사용자는 “팔을 더 넓게 흔들기”, “자랑스러운 자세로 걷기”, “상체로 바이올린 연주하기” 같은 문장을 입력하기만 하면 해당 동작이 애니메이션 캐릭터에 즉시 반영된다. 기존 모델은 '원본 모션–편집 모션–지시문'이라는 고정된 학습 구조를 갖고 있어 새로운 조합이나 감정 표현에는 취약했다. 이에 연구팀은 MotionCutMix라는 새로운 데이터 증강 기법을 도입해 문제를 해결했다. 이 기법은 서로 다른 모션 시퀀스의 신체 부위를 조합해 새로운 학습 샘플을 생성하는 방식으로, 기존보다 훨씬 다양한 편집 시나리오에 대응할 수 있다. 이를 통해 감정 변화나 복합 동작 같은 복잡한 지시도 자연스럽게 표현할 수 있게 됐다. 하지만 이렇게 생성된 모션은 때때로 손과 발의 움직임이 따로 놀거나 불균형한 동작이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 '모션 코디네이터(Body Part Coordinator)'라는 판별기 구조를 추가했다. 이 모듈은 생성된 모션이 얼마나 자연스럽고 조화로운지를 평가하고, 부자연스러운 동작을 걸러내는 방식으로 신체 부위 간의 동기화를 유도한다. 결과적으로, 시간의 흐름에 따른 동작 변화와 복잡한 신체 조합도 매끄럽게 구현할 수 있게 됐다. 13,000개 동작과 750개 스타일 모션으로 훈련된 AI MotionReFit의 성능을 뒷받침하는 핵심은 'STANCE'라는 전용 데이터셋이다. 이 데이터셋은 크게 세 가지 모션 편집 작업을 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 첫 번째는 신체 부위 대체 작업으로, HumanML3D 기반의 13,000개 모션 시퀀스에 평균 2개 이상의 마스크와 각 부위에 대한 자세한 동작 설명이 주어진다. 예를 들어 '상체는 바이올린을 켜고 하체는 걸어간다'는 식의 복합 모션도 구현 가능하다. 두 번째는 스타일 전환 작업이다. 연구팀은 전문 배우들이 동일한 동작을 다양한 감정 스타일로 표현하도록 하여 새로운 모션 캡처 데이터를 구축했다. 배우들은 자랑스러운, 우울한, 노인처럼 걷는 등의 감정을 반영한 동작을 연기했으며, 총 2시간 분량의 데이터로부터 750개의 고품질 모션 시퀀스가 수집됐다. 세 번째는 세밀한 동작 조정 작업으로, “오른팔을 더 높이 들어올리기” 같은 미세한 지시에 대응할 수 있도록 구성됐다. 이를 위해 16,000개의 원본 모션과 편집본, 그리고 해당 지시문으로 이루어진 트리플 데이터를 포함시켰다. 이 데이터셋은 GPT-4 기반으로 자동 생성한 초안에 대해 사람 주석자가 직접 검토하고 수정하는 방식으로 제작됐다. 기존의 대규모 언어 모델 기반 주석 방식보다 더 정밀하고 자연스러운 설명이 가능하다는 점에서 높은 완성도를 자랑한다. FID 0.20 vs. 0.52, '자연스러움' 수치에서 확실한 차이 MotionReFit은 대표적인 경쟁 모델인 MDM과 TMED보다 월등한 성능을 보여줬다. 특히 모션의 자연스러움을 평가하는 FID(Fréchet Inception Distance) 점수에서 MotionReFit은 0.20을 기록하며, TMED의 0.52보다 두 배 이상 향상된 수치를 보였다. 이 수치는 낮을수록 실제 모션에 가까운 결과를 의미하는 만큼, MotionReFit의 모션 품질이 매우 우수하다는 것을 방증한다. 편집된 모션이 원본 동작과 얼마나 유사한지를 평가하는 E2S(Edited-to-Source Retrieval) 점수와, 편집 지시와 얼마나 잘 일치하는지를 평가하는 E2T(Edited-to-Target Retrieval) 점수 역시 MotionReFit이 가장 높은 정확도를 보였다. 예를 들어 MotionReFit은 “뒤로 걷기”, “상체로 열정적으로 기타 연주하기”와 같은 복합적인 지시에서도 원본 동작의 맥락을 유지하면서 지시에 정확히 부합하는 새로운 행동을 추가할 수 있었다. 반면 기존 모델들은 손과 발이 따로 움직이거나 감정 표현이 뚜렷하지 않은 등, 일관성이나 자연스러움 측면에서 부족한 결과를 보였다. 또한, 발 움직임의 물리적 정확성을 평가하는 FS(Foot Score)에서도 MotionReFit은 0.97을 기록하며, 경쟁 모델 대비 월등한 수준의 물리적 타당성을 확보했다. “우울하게 걷기→기타 연주”까지 실시간 시퀀스 제어 MotionReFit은 단일 편집에 그치지 않고 시간 순차적 동작 조합과 사용자 상호작용 기반 반복 편집까지 지원한다. 사용자는 “팔을 들어 올리기”라는 지시로 시작한 후 “기타 연주 동작으로 전환”, 이어서 “하체로 리듬 타기”와 같은 지시를 순차적으로 입력할 수 있다. 각 단계는 프레임 단위로 나뉘어 모델에 전달되며, 오토레그레시브 방식으로 생성되기 때문에 중간 지점에서 새로운 지시가 주어지더라도 이전 동작과 부드럽게 연결된다. 이와 같은 기능 덕분에 MotionReFit은 단순한 모션 생성기가 아니라, 실시간으로 인터랙티브한 모션 편집이 가능한 시스템으로 발전했다. 실제로 연구팀은 16프레임 단위의 윈도우 크기 기준으로 초당 약 25프레임(FPS) 수준의 생성 속도를 달성했다. RTX 3090 GPU 환경에서 1초 분량의 애니메이션을 0.6초 내외로 생성할 수 있으며, 이로 인해 게임 캐릭터 제어, 가상 인간의 동작 생성, 애니메이션 제작 도구 등 다양한 산업 현장에서 즉시 활용이 가능하다. FAQ Q. MotionReFit은 어떤 점에서 기존 모션 생성 AI와 다른가요? A: 기존 AI는 정해진 모션 샘플과 지시문 조합만 학습하기 때문에 새로운 스타일이나 복잡한 편집에는 한계가 있었습니다. 반면 MotionReFit은 MotionCutMix라는 기술로 다양한 신체 부위 모션을 혼합해 새로운 학습 데이터를 생성하고, 자연어 지시만으로도 정교한 모션 편집이 가능합니다. 감정 표현이나 복합 동작도 훨씬 자연스럽게 구현됩니다. Q. 이 기술이 실제로 어디에 활용될 수 있나요? A: MotionReFit은 게임 캐릭터의 실시간 동작 제어, 애니메이션 제작 자동화, 가상 인간의 감정 표현 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 특히 한 줄의 문장만으로도 '우울하게 걷기' 같은 감정 기반 동작이 가능해져, 인터랙티브 콘텐츠나 XR 환경에서 실시간 캐릭터 제어에 큰 강점이 있습니다. Q. MotionReFit을 사용하려면 많은 데이터를 직접 준비해야 하나요? A: 아닙니다. MotionReFit은 적은 양의 주석 데이터만으로도 고성능을 발휘할 수 있도록 설계되었습니다. MotionCutMix를 통해 대량의 무주석 데이터를 조합해 학습 데이터를 자동으로 확장할 수 있기 때문에, 기존 시스템보다 훨씬 효율적인 학습이 가능합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.15 20:52AI 에디터

지브리 밈 열풍에 '챗GPT' 韓 매출 폭발…다운로드당 수익 '세계 2위'

오픈AI가 '챗GPT' 이미지 생성 기능을 앞세워 국내 시장에서 사상 최대 매출을 달성했다. 흥미로운 그림을 생성해 유행을 선도함으로써 고가 결제 이용자층을 효과적으로 끌어들인 결과다. 15일 센서타워 발표에 따르면 오픈AI는 지난달 25일 '챗GPT'에 GPT-4o 기반 이미지 생성 기능을 적용한 후 국내 시장에서 일매출이 2.5배 이상 상승하며 역대 최고치를 경신했다. 텍스트 입력만으로 고화질 이미지를 자동 생성할 수 있는 '챗GPT-4o 이미지 생성' 기능은 특히 지브리 애니메이션 스타일을 활용한 밈 콘텐츠로 빠르게 확산됐다. 이용자들은 개인 사진을 지브리풍으로 변환해 소셜 미디어나 메신저 프로필로 설정하는 트렌드를 만들어냈다. 이 같은 열기에 힘입어 '챗GPT'는 국내에서 인공지능(AI) 앱 다운로드 수와 매출 모두 올해 1위를 차지한 것으로 나타났다. 국내 이용자들의 콘텐츠 소비 방식이 이미지 중심으로 빠르게 전환됐다는 점도 반영된 것으로 보인다. 올해 1분기 한국 인공지능 앱 시장은 이미 약 1천700만 건의 다운로드를 기록했다. 이는 지난해 연간 수치의 약 35% 수준이며 매출은 약 2천500만 달러(한화 약 350억원)로 같은 해 전체 매출의 32%에 달했다. 현재 '챗GPT'의 전 세계 누적 인앱 구매 매출 중 한국이 차지한 비중은 4.7%로 미국, 독일, 일본에 이어 네 번째다. 미국은 36.6%로 가장 높았고 독일과 일본은 각각 5.6%, 5.5%를 기록했다. 한국은 비교적 적은 사용자 수에도 불구하고 높은 결제율로 상위권을 차지한 셈이다. 전 세계 누적 다운로드는 약 7억 건이다. 미국이 12.1%로 가장 많고 뒤이어 인도 11%, 브라질 5.4%, 독일 4.1% 순으로 나타났다. 다운로드 수보다 더 눈에 띄는 수치는 다운로드당 매출이다. 한국은 사용자 1인당 평균 3.8달러(한화 약 5천300원)를 기록하며 미국의 4.1달러(한화 약 5천800원)에 이어 두 번째로 높은 수익률을 보였다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난 2023년 "한국은 오픈AI 프로덕트를 가장 빠르게 도입하고 창의적으로 활용하는 국가 중 하나"라고 말했다.

2025.04.15 18:32조이환

애플, 사용자 데이터 AI 학습에 쓴다…개인정보 보호 뒷전 '논란'

애플이 인공지능(AI) 기능 고도화를 위해 기기 내 사용자 실제 데이터를 활용하는 새로운 학습 방식을 추진할 예정인 것으로 알려졌다. 이는 그동안 지켜온 합성 데이터 사용 원칙을 수정한 것으로 개인정보 보호 논란이 수면 위로 떠오를 전망이다. 블룸버그는 애플이 사용자 실제 데이터와 합성 데이터를 결합해 AI 모델 훈련을 할 것이란 계획을 담은 내부 자료를 공개했다고 15일 보도했다. 해당 문서명은 '차등 개인정보 보호 기반 집계 경향 분석'이며 새로운 데이터 활용법이 주요 내용이다. 애플의 기존 AI 모델 훈련법은 사용자의 실제 데이터와는 무관한 합성 데이터만을 활용하는 방식이었다. 개인정보 유출 위험은 없었지만, 실제 이용자 언어 패턴이나 문맥 흐름을 반영하는 데 한계가 있었다. 문서에 따르면 새 훈련법은 실제 사용자 데이터를 분석해 이와 비슷한 합성 데이터를 만드는 것이다. 사용자 메시지와 기존 합성 데이터를 비교·분석해 유사도와 반복되는 표현을 파악하는 식이다. 이를 통해 자연스러 언어 흐름과 표현 습관을 AI 모델이 더 정확히 학습하는 것이 목표다. 이 방식은 iOS 18.5와 맥OS 15.5 베타 버전에 우선 적용될 예정인 것으로 전해졌다. 블룸버그는 "이메일처럼 민감한 데이터가 간접적으로 학습 재료로 활용된다"며 "향후 법적·윤리적 논란을 불러올 수 있다"고 지적했다. 다수 외신도 애플이 이 변화를 시도하는 배경에는 경쟁사 대비 뒤처진 AI 개발 속도에 대한 위기감이 작용했다고 분석했다. 실제 애플의 AI 비서 '시리(Siri)' 관련 주요 기능 출시가 연이어 연기되면서, 업계에서도 애플을 'AI 후발주자'로 평가하는 분위기다. 최근 시리 부문 핵심 경영진까지 교체됐다. 애플은 "모든 분석 과정에 '차등 개인정보 보호(differential privacy)' 기술을 적용해 사용자 개개인을 식별할 수 없도록 설계했다"며 "수집된 정보는 기기 밖으로 나가지 않는다"고 해명했다. 그러면서 "해당 기능은 사용자가 명시적으로 동의해야만 작동된다"며 "설정 과정에서 이를 비활성화할 수 있다"고 덧붙였다.

2025.04.15 18:12김미정

튜링, 학생 맞춤형 '풀이 분석 AI' 출시

'수학대왕' 운영사 튜링(대표 최민규)이 AI 에이전트 기능을 강화한 학생 맞춤형 '풀이 분석 AI'를 새롭게 출시했다고 15일 밝혔다. 학생의 풀이 기록을 더 섬세하게 분석하는 '단계별 풀이 분석' 기능과 질의응답 게시판의 AI 답변을 강화한 'AI 3초 답변' 기능이 추가됐다. AI 수학의 정석으로 불리는 수학대왕은 수학 교육에 특화된 AI 에이전트를 기반으로 학생의 자기주도 학습을 지원하는 플랫폼이다. 수학대왕 AI 에이전트는 단 5개의 문제 풀이만으로 학생의 수준을 진단한 후, 이를 바탕으로 맞춤형 교육을 제공한다. 또 수학 과목에 게임 요소를 접목하는 게이미피케이션을 통해 수학에 대한 흥미와 자신감을 가질 수 있도록 돕고 있다. 이번 업데이트는 AI를 활용한 '단계별 풀이 분석'에 중점을 뒀다. 지난해 10월 AI 필기 인식을 도입한 데 이어, 학생의 풀이과정을 더욱 정교하게 분석할 수 있도록 기능을 강화했다. 단순한 정답 채점을 넘어 학생의 사고 과정과 문제 해결 능력을 진단하는 것이 특징이다. 예를 들어, 2차 방정식 문제에 대해 정확한 방정식을 수립했는지, 2차 함수 그래프를 올바르게 그렸는지를 AI가 풀이 단계별로 평가 및 분석한다. 이를 통해 학생들은 수학 개념을 깊이 이해할 수 있고, 교사는 개별 피드백 시간을 절감해 학생 관리 효율성을 높일 수 있다. AI 질의응답 게시판의 'AI 3초 답변' 기능 업데이트도 진행됐다. 질문 작성자의 문제 풀이 어려움을 해결하기 위해 풀이 분석 AI가 실시간으로 답변한다. 또 게시판을 이용하는 다른 학생들도 게시된 질문에 대해 깊게 고민하고 풀이에 도전하면서 자기주도학습을 유도한다. 우수 답변 한 학생들에게는 AI가 포인트를 부여해, 학생들이 스스로 학습에 참여하도록 동기를 부여한다. 이 밖에도 수학대왕 앱 UI/UX 고도화, 교사용 첨삭 기능 추가 등 교육 현장에서의 피드백을 바탕으로 한 다양한 기능을 추가했다. 튜링은 상반기 내 더욱 강력한 학생 자기주도학습 관리 기능을 추가로 선보일 예정이다. 학생이 문제 유형을 완벽히 이해하도록 문제를 지속 생성해 주는 '무한 클리닉 자동 생성' 기능과 개념 취약점 파악을 위한 '분석' 탭을 개편할 계획이다. 향후에는 지속적인 기술 개발을 통해 분석 AI를 넘어 대화형 AI 튜터로의 확장을 추진하고 있다. 최민규 튜링 대표는 "수학대왕은 대한민국의 교육 현장에서 교사와 학부모가 신뢰하는 수학 교육 AI 에이전트로 자리매김할 것"이라며 "수포자 없는 세상을 만들기 위해 지속적으로 AI 활용 교육 시장을 발전시키고 혁신할 계획"이라고 밝혔다.

2025.04.15 17:51백봉삼

산업단지 자율제조 확산에 민관 역량 모은다

산업통상자원부는 15일 산업단지 자율제조 확산을 위해 한국산업단지공단·한국로봇산업진흥원·한국산업단지경영자연합회·한국로봇산업협회 등 산업단지와 로봇산업을 대표하는 4대 기관이 업무협약(MOU)을 체결하고, 산업단지 수요기업과 제조로봇 공급기업이 함께하는 세미나와 매칭 상담회를 개최했다고 밝혔다. 산업부 관계자는 “산업단지는 국가 전체 제조업 생산의 63%를 차지하고 약 12만 개의 기업이 집적된 공간으로, 인공지능(AI) 시대에 맞는 산업 경쟁력과 수출 역량을 갖추려면 산업단지 입주기업의 자율제조 전환이 무엇보다 중요하다”며 “4개 기관이 뜻을 같이하고 협력을 위한 첫 걸음을 내디뎠다”고 말했다. 4개 기관은 앞으로 ▲입주기업의 로봇 도입 지원 ▲로봇 도입 관련 정책 및 사업 협력 ▲로봇 도입 우수사례 발굴·확산 등을 함께 추진해 나갈 것이다. 이날 협약식 부대행사로 열린 로봇제조공정 세미나와 매칭상담회에는 사전 수요조사를 통해 선정된 산업단지 입주기업 20개사와 국내 제조로봇 SI기업 14개사가 참여해 자율제조 도입을 위한 방안을 논의하고, 비즈니스 상담을 진행했다. 김호철 산업부 지역경제정책관은 “우리의 우수한 제조역량에 AI를 결합해 견고한 산업 경쟁력을 확보해야 한다”며 “우리 기업의 인공지능 전환(AX) 촉진을 위한 AI 인프라와 실증 공간을 산업단지 내에 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 이상훈 한국산업단지공단 이사장은 “이번 업무협약을 통해 산업단지 입주기업의 로봇도입 지원이 더욱 체계적으로 이루어질 것”이라며 “앞으로 산업부의 정책 지원을 바탕으로 한국로봇산업진흥원, 한국로봇산업협회, 한국산업단지경영자연합회와 협력하는 후속 사업을 통해 산업단지가 제조로봇 도입 등을 통한 디지털 전환의 중심으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2025.04.15 17:19주문정

코헤시티 "데이터 백업·복구에 강하다…베리타스와 시너지 기대"

"기업이 사이버 공격을 당했을 경우 데이터 복구 시간은 기업 생존과 직결됩니다. 대량의 데이터를 어느 때보다 빠르고 비용 효율적으로 백업·복구할 수 있어야 합니다. 이에 발맞춰 데이터 통합 보안 플랫폼을 한층 강화했습니다." 이상훈 코헤시티코리아 지사장은 15일 서울 잠실 롯데타워 베리타스코리아 사무실에기자간담회를 열고 솔루션 특장점을 이같이 강조했다. 데이터 백업·복구 효율성과 보안 기능을 강화한 솔루션 전략을 제시했다. 이 지사장은 솔루션 특장점으로 빠르고 비용 효율적인 데이터 백업·복구 기능을 꼽았다. 백업 데이터에 대한 랜섬웨어 감염 여부를 실시간으로 점검할 수 있다는 점도 강점으로 내세웠다. 그는 기존 데이터 백업 환경을 지적했다. 전통 백업 솔루션은 하나의 장비에서 백업을 수행하는 형태로 작동했다. 성능을 높이려면 사용자가 컴퓨팅 파워를 별도로 늘리거나 디스크를 추가해야 했다. 서버와 운영체제(OS) 설치, 백업 솔루션 구성, 다양한 백업 디바이스 연결이라는 복잡한 절차가 필요했다. 이 지사장은 "기업 데이터양 급증으로 인해 이같은 방식은 더 이상 안전하지 않다"며 "사이버 위협이 발생했을 때 데이터 복구를 신속하게 수행할 수 없을 것"이라고 주장했다. 코헤시티는 백업된 데이터에 특화된 보안 기능도 제공하고 있다. 현재 글로벌 보안 벤더들과 협력해 네트워크와 서버, 엔드포인트, 백업 등 전반적인 보안 에코시스템을 구축하고 있다. 별도 데이터레이크 투자가 필요 없다는 점도 강점으로 꼽혔다. 고객은 백업 데이터를 오브젝트 스토리지에 저장할 수 있기 때문이다. 그동안 코헤시티는 해당 기능을 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로만 제공했다. 올해부터 온프레미스 형태로도 도입될 예정이다. 이를 통해 국내 공공·금융 고객을 확장하고 기업의 사내 AI 인프라 통합을 지원할 방침이다. 이 외에도 코헤시티는 AI 플랫폼 '가이아'를 통해 기업 백업 데이터를 활용한 인사이트 도출 기능도 제공한다. 가이아는 기업 데이터만을 학습해 직원 질의에 답하거나 특정 인사이트를 분석·제시할 수 있다. 가이아도 곧 온프레미스 형태로 배포 예정이다. 올 초 베리타스 인수…"넷백업 11.0으로 시너지 효과" 코헤시티 바수 머시 최고제품책임자(CPO)는 베리타스 인수를 통해 보안 영역에서의 시너지 효과를 기대한다고 밝혔다. 최근 양사 기술을 결합해 데이터 보호 솔루션 '넷백업 11.0'을 업데이트했다. 이번 업데이트 핵심은 양자 내성 암호화다. 이는 향후 등장할 양자 컴퓨터 기반 공격(HNDL)에 대비할 수 있도록 설계됐다. 넷백업의 모든 주요 통신 경로에 적용된다. 이를 통해 전송 중 데이터는 물론 서버·클라이언트 측 중복 제거 기능도 보호된다. 비정상 사용자 행위 감지를 위한 모니터링 기능도 고도화됐다. 공격자가 관리자 권한을 탈취해 데이터를 삭제하려는 경우에도 이상 징후를 빠르게 감지하고 공격 속도를 늦추거나 차단할 수 있다. 위험 점수 평가 기능도 개선됐다. 자동 보안 권장 설정 적용으로 구성 변경 위험을 줄이고, 악의적인 행위를 동적으로 탐지·차단한다. 다중 요소 인증(MFA)을 활용해 의심스러운 변경 시도를 억제할 수 있다. 클라우드 워크로드 지원도 확장됐다. 넷백업 11.0은 유가바이트, 아마존 도큐먼트 DB, 넵튠, 애저 코스모스 DB, 깃허브, 깃랩 등 다양한 서비스형플랫폼(PaaS) 환경을 보호하며, 백업 윈도 단축과 이미지 복제를 지원한다. 클라우드 아카이브 계층 복구도 가능하다. 머시 CPO는 "양사 데이터 보호 사업 결합으로 탄생한 이 솔루션"이라며 "온프레미스부터 클라우드, 엣지까지 전방위 데이터 보호 기능을 갖췄다"고 강조했다.

2025.04.15 17:17김미정

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