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KISTI 박경석 박사 "AI모델 붕괴, 각자 대응 외 답 없나…AI 망치는 건 AI 자신"

"최근 불거진 AI모델 붕괴는 빅테크가 개발한 모형(파운데이션 모델)을 기반으로 각 기업이 보유한 '현실성 있는' 데이터로 튜닝하는 방법이 최선일 것입니다." 한국과학기술정보연구원(KISTI) 충청지원이 주관한 제22차 방위산업지식연구회(회장 이계광) 월례모임에서 주제발표자로 나선 KISTI 슈퍼컴퓨팅기술개발센터 박경석 책임연구원(박사)은 강연 끝자락에 'AI모델 붕괴론'을 언급하며 이 같이 말했다. 박 책임은 "AI가 스스로 반복 학습하며 생성한 데이터가 저품질이거나, 납득이 안되는 결과를 출력하는 모델 붕괴 현상은 데이터 생성량 증가와 밀접하다"며 "AI를 망치는 것은 결국 AI 자신"이라고 말했다. 이에 대한 대안으로 박 책임은 "파운데이션 모델을 만든 빅테크들도 고민은 하겠지만, 현재로서는 개별 기업이 대응하는 것 외에는 없다"며 "파운데이션 모델을 기반으로 각자 튜닝해야 할 것"이라고 덧붙였다. 박 책임은 또 "AI 확산은 산업계를 넘어 국방과 방산 분야에도 큰 변화를 예고한다"며 국방분야에서 AI를 제대로 활용한 사례로 '팔란티어' 모델을 추천했다. '팔란티어'는 AI 기반 데이터 분석 플랫폼을 통해 국방·정보기관의 의사결정을 지원하는 대표적인 국방 AI 활용 모델이다. 박 책임은 “AI 기반 하드웨어 개발이나 기존 시스템의 지능화를 통해, 국방 전반의 서비스 플랫폼을 강화할 것"도 주문했다. 이어 ▲한국건설생활환경시험연구원 박진확 박사는 '방산혁신클러스터 시험장비 및 지원사업 ▲KAIST 융복합연구센터(CRC) 이채석 연구교수는 재난안전을 위한 AI공간정보 혁신기술'에 대해 소개했다. 이 교수는 첨단기술과 주소정보를 융합한 소방관 119 구조 공간 정보와 실시간 실내외 길안내 서비스, 인천공항 주차장 위치 탐색 등을 시연해 관심을 끌었다. 이 교수는 "인간과 흡사한 AGI를 만들기 보다는 초능력을 가진 AGI에 관심이 많다"며 "공간정보는 AI가 모든 환경을 인지하고 있어야 어떤 상황에서도 정확한 길안내가 가능한 인프라 구성원"이라고 강조했다. 한편 이날 폐회 인사말에서 이계광 연구회장은 사우디 경찰청과의 사업 협력 진척에 대해 설명하며 "IMF 때도 그랬듯 급변하는 상황 속에서 오히려 기회가 많이 생기는 것 같다"며 "머리를 맞대고, 더 논의하고 준비하자"고 말했다.

2025.04.11 15:56박희범

보안 상장사 실적 보니…10곳 중 7곳 '뒷걸음'

국내 대표적인 정보보호 상장기업 70%가 예전만 못한 실적을 냈다. 11일 금융감독원 전자공시시스템과 금융정보업체 에프앤가이드에 따르면 코스닥시장에 상장한 한국정보보호산업협회(KISIA) 임원 21개사 중 15개사(71.43%) 실적이 나빠졌다. 70% 역성장 5개사는 적자를 봤다. 연결 재무제표 기준 2023년 12억원 흑자였던 SGA솔루션즈는 지난해 41억원 적자로 돌아섰다. 모니터랩은 700만원 흑자마저 못 지키고 6억원 적자로 전환했다. 이스트소프트는 89억원 적자에서 135억원 적자로, 시큐레터는 59억원 적자에서 73억원 적자로 손실이 커졌다. 소프트캠프는 26억원 적자에서 18억원 적자로 줄었으나, 빠져나오지는 못했다. 10개사도 뒷걸음질 쳤다. 파이오링크 영업이익이 2023년 90억원에서 지난해 26억원으로 71.2% 급감했다. 휴네시온 영업이익은 47억원에서 32억원으로 32.4% 감소했다. 지란지교시큐리티(-25%), 시큐브(-23.2%), 드림시큐리티(-22.9%), 이글루(-19.5%) 영업이익도 20% 안팎 줄었다. 엑스게이트(-15%), 수산아이앤티(-12.3%), 윈스(-11.8%), 코나아이(-0.8%) 영업이익도 줄었다. 코스닥 상장 KISIA 임원 21개사 가운데 6개사(28.57%)만 성장했다. 2023년 17억원 적자를 냈던 라온시큐어는 지난해 20억원 흑자를 기록했다. 신시웨이 영업이익은 2023년 15억원에서 지난해 24억원으로 55.2% 급증했다. 지니언스 영업이익도 98억원으로, 1년 전 65억원보다 52.2% 늘었다. 안랩(4.8%), 파수(2.2%), 오픈베이스(0.9%) 영업이익도 증가했다. “일시 감소” 보안 기업은 지난해 실적이 잠깐 줄었을 뿐이라고 입을 모았다. SGA솔루션즈는 지난해 말 계엄 사태로 자본시장이 꺾였다며 투자업을 하는 종속회사 액시스인베스트먼트와 SGA퓨처스 적자가 반영됐다고 밝혔다. 액시스인베스트먼트 영업손실은 34억원, SGA퓨처스 영업손실은 24억원이다. 파이오링크 관계자는 “정부 예산과 고객 투자가 줄어 내수 시장이 위축됐다”며 “원가가 오르고 연구개발·판매관리비까지 늘었다”고 말했다. 휴네시온 관계자는 “서울 강동구 고덕비즈밸리에 사옥을 지어 지난해 7월 입주했다”며 “이사비를 쓴 데다 신규 인력을 채용해 영업이익이 줄었다”고 전했다. 지란지교시큐리티 관계자는 “국내외 경기가 가라앉았다”며 “자회사 에스에스알 보안 컨설팅 실적이 감소했다”고 분석했다. 이글루코퍼레이션 관계자도 “국내외 정치가 불확실해 예산 집행이 미뤄졌다”며 “장기 성장에는 영향을 미치지 않을 것”이라고 선을 그었다. 이스트소프트는 인건비를 비롯한 운영비가 늘어든 점을 적자 확대 이유로 꼽았다. “본업+AI” 이들 회사는 주력 사업에 힘을 쏟아 실적을 늘리겠다고 약속했다. 특히 인공지능(AI) 바람을 타겠다고 나섰다. 자회사와도 손을 맞대기로 했다. 이스트소프트는 올해 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 본격적으로 공급하겠다며 실적이 급증할 것으로 기대했다. 파이오링크 관계자는 “기존 사업과 아울러 제로트러스트와 클라우드 성과를 만들려고 노력 중”이라며 “일본에서도 새로운 시장을 열겠다”고 설명했다. 휴네시온 관계자는 “망 연계 주력 사업으로 실적을 개선할 것”이라며 “자회사 오투원즈 운영기술(OT) 보안, 시큐어시스템즈 AI 기반 보안 관제와도 연계하겠다”고 강조했다. 지란지교시큐리티는 주력 사업인 메일 보안(이메일 아카이빙)에 AI를 입힌 새 상품을 상반기 선보이기로 했다. 콘텐츠 무해화(CDR) 솔루션 새니톡스에도 AI를 적용한다. 자회사 에스에스알도 지난해 인수한 트리니티소프트와 보안 취약점 진단 분야를 협업할 계획이다. 이글루는 'AI 오픈 확장형 탐지·대응(AI-driven Open XDR)' 전략을 구현한다. 이를 위해 XDR 기반 차세대 보안 관제 플랫폼 '스파이더 이엑스디(SPiDER ExD)'를 널리 공급하기로 했다. 이글루는 고객이 필요한 보안 기기나 서비스를 자유롭게 연동하도록 '이글루 얼라이언스'를 맺고 있다. SGA솔루션즈는 사업 다각화를 목표로 몇 년 동안 클라우드 보안과 제로 트러스트 보안을 개발하고 있다며 사업화를 예열 중이라는 입장이다.

2025.04.11 15:36유혜진

中 유니트리, G1 로봇 복싱 대결 예고… 로봇 스포츠의 새 지평 열까

유니트리 로보틱스(Unitree Robotics)가 인간형 로봇 '유니트리 G1'을 활용한 로봇 복싱 경기를 다음 달 라이브 스트리밍으로 중계할 예정이라고 발표했다. 이번 행사는 인공지능(AI)과 로봇 기술의 획기적인 발전을 보여주는 이정표가 될 전망이다. 유니트리 로보틱스는 10일(한국 시간) 소셜미디어 플랫폼 X(구 트위터)를 통해 "유니트리 아이언 피스트 킹(Unitree Iron Fist King): 각성! 함께 새로운 SF 시대로 들어가 즐겨보자!"라는 메시지와 함께 약 한 달 후 로봇 전투를 라이브 스트리밍할 계획이라고 밝혔다. 유니트리 G1 로봇은 모션 캡처, 컨트롤러 또는 음성 명령을 통해 제어할 수 있으며, 지속적으로 새로운 기술을 학습하고 있다. 휴머노이드 허브(The Humanoid Hub)는 "록켐 삭켐 로봇(Rock'em Sock'em Robots)이지만 유니트리 G1과 함께!"라며 이번 발표에 대한 기대감을 표현했다. 이번 발표는 새로운 엔터테인먼트와 스포츠 형식에 대한 기대감에서부터 전투 로봇의 미래 영향에 대한 우려까지 다양한 반응을 불러일으켰다. 업계 전문가들은 이번 이벤트가 로봇 스포츠가 주류가 될 가능성을 보여주는 신호라고 분석하고 있다. 일부는 미래에 로봇 올림픽 경기가 개최될 수 있다는 비전을 제시하기도 했다. 이번 로봇 복싱 경기는 단순한 엔터테인먼트를 넘어, 로봇 공학의 기술적 진보와 사회적 수용성을 시험하는 중요한 계기가 될 것으로 보인다. 약 한 달 후 진행될 라이브 스트리밍을 통해 유니트리 G1의 실제 성능과 로봇 스포츠의 가능성을 확인할 수 있을 전망이다. ■ 기사는 클로드와 챗gpt를 활용해 작성되었습니다.

2025.04.11 14:32AI 에디터

AI, 코드 디버깅 여전히 난관… 마이크로소프트, 디버깅 능력을 갖춘 '디버그-짐' 환경 공개

개발자 시간의 대부분은 디버깅에 사용된다... 코드 작성을 넘어선 AI의 진화 AI 코딩 도구가 개발자 효율성을 증가시키며 미래 소프트웨어 개발 환경을 빠르게 변화시키고 있다. 깃허브(GitHub) CEO 토마스 동케는 "머지 않아 80%의 코드가 코파일럿(Copilot)에 의해 작성될 것"이라고 예측했으며, Y 컴비네이터(Y Combinator)의 개리 탄에 따르면 최근 Y 컴비네이터 신생 기업 중 4분의 1은 코드의 95%가 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 작성되었다고 한다. 하지만 대부분의 개발자는 코드 작성보다 디버깅에 더 많은 시간을 소비한다. 이에 마이크로소프트 리서치팀은 AI 코딩 도구가 인간처럼 코드를 디버깅할 수 있도록 가르치는 방법에 초점을 맞추게 되었다. 디버깅이란 코드 수정을 위한 대화형 반복 프로세스를 의미하며, 개발자들은 코드가 왜 충돌했는지 가설을 세우고, 프로그램을 단계별로 진행하며 변수 값을 검사하는 등의 증거를 수집한다. 이 과정에서 pdb(Python 디버거)와 같은 디버깅 도구를 사용해 정보를 수집하고, 코드가 수정될 때까지 이 과정을 반복한다. 현재의 AI 코딩 도구는 생산성을 향상시키고 가용한 코드와 오류 메시지를 기반으로 버그 해결책을 제안하는 데 탁월하다. 그러나 인간 개발자와 달리 솔루션이 실패할 때 추가 정보를 찾지 않아 일부 버그는 해결되지 않은 채 남게 된다. 이는 사용자들이 AI 코딩 도구가 해결하려는 문제의 전체 맥락을 이해하지 못한다고 느끼게 만든다. 디버그-짐: AI가 중단점 설정부터 변수값 검사까지, 인간 개발자처럼 코드를 이해하는 환경 이런 배경에서 마이크로소프트 리서치팀은 대규모 언어 모델(LLM)이 pdb와 같은 대화형 디버깅 도구를 어느 정도까지 사용할 수 있는지를 탐구하기 위해 디버그-짐(Debug-gym)을 출시했다. 해당 기술을 소개한 논문에 따르면, 디버그-짐은 코드 수정 에이전트가 능동적인 정보 탐색 행동을 위한 도구에 접근할 수 있게 해주는 환경이다. 이 환경은 에이전트의 행동 및 관찰 공간을 도구 사용에서 얻은 피드백으로 확장하여 중단점 설정, 코드 탐색, 변수 값 출력, 테스트 함수 생성 등을 가능하게 한다. 에이전트는 도구를 사용해 코드를 조사하거나 자신감이 있다면 코드를 다시 작성할 수 있다. 연구팀은 적절한 도구를 사용한 대화형 디버깅이 코딩 에이전트가 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 처리할 수 있게 하고, LLM 기반 에이전트 연구의 중심이 될 것이라고 믿는다. 디버깅 기능을 갖춘 코딩 에이전트가 제안하고 인간 프로그래머가 승인한 수정 사항은 이전에 본 훈련 데이터에만 의존하는 추측이 아니라 관련 코드베이스, 프로그램 실행 및 문서의 맥락에 기반할 것이다. 도커 컨테이너부터 JSON 형식까지... 안전하고 확장 가능한 디버그-짐의 4가지 핵심 설계 디버그-짐은 여러 목표를 염두에 두고 설계 및 개발되었다. 첫째로, 저장소 수준의 정보 처리 능력을 갖추고 있어 에이전트에게 전체 저장소를 제공함으로써 파일을 자유롭게 탐색하고 편집할 수 있는 환경을 조성한다. 둘째로, 시스템과 개발 프로세스의 안전을 보장하기 위해 샌드박스 도커 컨테이너 내에서 코드를 실행하는 견고함과 안전성을 갖추었다. 이러한 격리된 런타임 환경은 유해한 작업을 방지하면서도 철저한 테스트와 디버깅을 가능하게 한다. 셋째로, 확장성을 핵심 설계 원칙으로 삼아 실무자들이 필요에 따라 새로운 도구를 쉽게 추가할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 마지막으로, 관찰 정보를 JSON 형식과 같은 구조화된 텍스트로 표현하고 텍스트 작업을 위한 간결한 구문을 정의하는 텍스트 기반 접근 방식을 채택했다. 이를 통해 최신 LLM 기반 에이전트들과 원활하게 호환되는 환경을 구축했다. 디버그-짐을 사용하면 연구자와 개발자는 폴더 경로를 지정하여 디버깅 에이전트의 성능을 평가하기 위해 모든 사용자 지정 저장소에서 작업할 수 있다. 또한 디버그-짐에는 대화형 디버깅에서 LLM 기반 에이전트의 성능을 측정하기 위한 세 가지 코딩 벤치마크가 포함되어 있다: 단순 함수 수준 코드 생성을 위한 Aider, 짧고 수작업으로 만든 버그가 있는 코드 예제를 위한 Mini-nightmare, 그리고 대규모 코드베이스의 포괄적인 이해와 GitHub 풀 리퀘스트 형식의 솔루션이 필요한 실제 코딩 문제를 위한 SWE-bench. Claude 3.7은 30%, OpenAI o1은 182%... 디버깅 도구로 AI 성능 대폭 향상 연구팀은 디버깅 도구에 접근할 때 LLM이 코딩 테스트에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 검증하기 위한 초기 시도로, 간단한 프롬프트 기반 에이전트를 구축하고 eval, view, pdb, rewrite, listdir와 같은 디버그 도구에 대한 접근 권한을 제공했다. 이 에이전트의 백본으로 9개의 다른 LLM을 사용했다. 디버깅 도구를 사용하더라도 이 간단한 프롬프트 기반 에이전트는 SWE-bench Lite 이슈의 절반 이상을 해결하는 경우가 드물었다. 연구팀은 이것이 현재 LLM 훈련 코퍼스에서 순차적 의사 결정 행동(예: 디버깅 추적)을 나타내는 데이터의 부족 때문이라고 생각한다. 그러나 성능 향상이 상당하여(Claude 3.7은 30%, OpenAI o1은 182%, OpenAI o3-mini는 160%의 상대적 성능 향상을 보임) 이것이 유망한 연구 방향임을 입증한다. FAQ Q: 디버그-짐(Debug-gym)은 정확히 무엇인가요? A: 디버그-짐은 AI 코딩 도구가 인간 프로그래머처럼 코드를 디버깅하는 방법을 배울 수 있는 환경입니다. 이 환경은 코드 수정 에이전트에게 중단점 설정, 코드 탐색, 변수 값 출력 등과 같은 능동적인 정보 탐색 행동을 위한 도구에 접근할 수 있게 합니다. Q: 왜 AI 코딩 도구에 디버깅 능력이 필요한가요? A: 대부분의 개발자는 코드 작성보다 디버깅에 더 많은 시간을 소비합니다. 현재의 AI 코딩 도구는 코드와 오류 메시지를 기반으로 버그 해결책을 제안할 수 있지만, 솔루션이 실패할 때 추가 정보를 찾지 않아 일부 버그는 해결되지 않습니다. 디버깅 능력을 갖춘 AI는 실제 소프트웨어 엔지니ering 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. Q: 디버그-짐은 어떻게 AI 코딩 도구의 성능을 향상시키나요? A: 디버그-짐은 AI 에이전트에게 pdb와 같은 디버깅 도구에 접근할 수 있게 해주어, 코드 실행 중에 추가 정보를 수집하고 더 정확한 수정을 제안할 수 있게 합니다. 초기 실험에서 디버깅 도구에 접근할 수 있는 AI 에이전트는 도구 없이 작동하는 동일한 AI 모델보다 최대 182%의 성능 향상을 보였습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 14:26AI 에디터

"트럼프 정책 때문?"…MS, 데이터센터 계획 추가 조정

마이크로소프트가 인공지능(AI)·클라우드 수요 확대를 위해 추진하던 데이터센터 인프라 확장 계획을 추가 조정했다. 도널드 트럼프 미국 대통령의 관세 정책과 석탄·원자력 발전소 부활 예고 등이 원인이라는 분석이 이어졌다. 11일 AP통신 등 외신에 따르면 마이크로소프트는 미국 오하이오주 콜럼버스 리킹카운티 부지에 추진 중이던 10억 달러(약 1조4천507억원) 규모 데이터센터 건설 사업을 포함한 프로젝트를 일시 중단한다고 밝혔다. 부지 3곳 중 2곳을 농지로 보존할 계획이며, 기존 데이터센터 건설 속도도 늦출 방침이다. 마이크로소프트 노엘 월시 클라우드 컴퓨팅 사업 부문 대표는 링크드인 게시물에서 "최근 몇 년간 클라우드와 AI 서비스에 대한 수요가 예상보다 높아졌다"며 "이에 대응해 역사상 가장 크고 야심 찬 인프라 확장 프로젝트를 실행에 옮기기 시작했다"고 말했다. 그러면서 "이처럼 규모가 큰 새로운 사업은 고객과 함께 성장하며 민첩성과 조정이 필요하다"며 "이는 일부 초기 단계 프로젝트의 속도를 늦추거나 보류하고 있음을 의미한다"고 설명했다. 오하이오주는 이번 마이크로소프트의 사업 보류 결정에 아쉬움을 표하고 있다. 해당 지역에 구글과 메타가 데이터센터 투자를 지속하고 있지만, 인텔마저 반도체 공장 완공 시점을 2030년으로 연기한 상황이라서다. 앞서 마이크로소프트는 위스콘신주 데이터센터 프로젝트 후속 단계도 지난해 12월 보류한 바 있다. 일리노이주와 노스다코타주 등에서도 관련 계약이 취소되거나 보류됐다. 해외 사업 확장도 일부 축소되고 있는 것으로 전해졌다. 영국 케임브리지 부근과 인도네시아 자카르타에서 진행하던 해외 사업 확장도 일부 축소되고 있는 것으로 전해졌다. "트럼프 관세 정책 영향…석탄·원전 부활도" 업계에선 마이크로소프트의 데이터센터 계획 조정이 트럼트 정부 정책과 무관하지 않다는 분위기다. 최근 발표된 트럼프 행정부 관세가 주요 이유라는 분석이 이어졌다. 미국 기업이 데이터센터 건설을 위해 장비를 수입하는 다수 국가가 고율 관세 대상국으로 지정돼서다. 시장조사업체 번스타인에 따르면 지난해 미국은 약 2천억 달러(한화 약 290조1천200억원) 규모의 데이터 처리 장비를 해외에서 들여왔다. 관련 장비는 주로 멕시코를 비롯한 대만, 중국, 베트남 등지에서 수입됐다. 해당 국가는 미국의 고율 관세 대상국으로, 최소 25% 이상의 관세가 부과된다. 특히 미국과 중국은 '관세전쟁'이 격화됐다. 한 업계 관계자는 "트럼프 행정부의 상호관세 정책이 시행되면 마이크로소프트 등 관련 기업의 AI 투자 비용이 크게 늘 수 있다"며 "이는 곧 미국 내 AI 인프라 구축 속도에 악영향을 줄 수 있다"고 설명했다. 트럼프 행정부가 AI 인프라 확대를 위해 석탄·원자력 발전소 부활을 예고한 점도 주요 요인이라는 분석도 있다. 앞서 트럼프 대통령은 높아진 AI 수요를 근거 삼아 미국 석탄 산업 부흥을 위한 비상 권한 발동을 추진한다고 발표했다. 현재 미국 기업도 원전에 관심이 높은 추세다. AI 기술 확산으로 전력 수요가 급증했지만, 안정적인 공급 기반은 충분하지 않은 상황이라서다. 마이크로소프트는 펜실베이니아주 스리마일섬에 있는 원전 재가동을 추진하고 있다. 해당 발전소가 재가동되면 오하이오주와 버지니아주 데이터센터에 전기를 안정적으로 공급할 수 있다. 버지니아주는 미국에서 데이터센터가 가장 많이 모여 있는 곳이다. AP통신은 "마이크로소프트가 AI 인프라에 필요한 전력 기반이 확대될 수 있다는 기대 속에 투자 시점을 조율하려는 것"이라고 해석했다. 이 외에도 오픈AI가 독자적인 AI 인프라를 구축하기 시작한 점도 영향 미쳤다는 의견도 나왔다. 기존처럼 오픈AI의 인프라 수요를 마이크로소프트가 독점적으로 감당할 필요가 없어진 셈이라서다. 마이크로소프트는 "올해 6월까지 800억 달러(약 115조9천920억원) 이상을 AI 인프라 확장에 투자할 계획"이라고 밝혔다. 그러면서 "지난 3년간 데이터센터 용량을 두 배로 늘렸다"고 덧붙였다.

2025.04.11 13:58김미정

[AI는 지금] "딥마인드만으론 부족해"…英 정부, 韓과 'AI 전략동맹' 모색

영국 정부가 인공지능(AI) 정책의 중심축을 '안전'에서 '기회'로 전환한 가운데 글로벌 AI 시장의 주도권을 다시 선점하기 위한 실리 중심 전략에 본격 시동을 걸고 있다. 이 같은 방향성은 한국과의 기술·산업 협력 확대 전략과도 맞물리며 양국 간 AI 공조 구도가 재편되는 흐름이다. 11일 업계에 따르면 영국 정부는 키어 스타머 총리 주도로 미국 주도의 생성형 AI 경쟁에서 다소 밀렸던 기조를 전환하고 정책·산업·인프라 전방위 전략을 통해 주도권 회복에 나서고 있다. 영국은 이미 1조 달러(한화 약 1천조원) 규모의 기술 산업을 보유하고 여러 지표에서 세계 3위권 AI 강국으로 꼽힌다. 유럽 내에서는 유니콘 기업 수 1위를 기록 중인 핵심 시장이다. 또 오픈AI의 경쟁자로 꼽히는 구글 딥마인드를 배출한 국가로, 기초과학과 컴퓨팅 분야에서 한국과 상호보완적 기술 역량을 보유하고 있다. 영국 정부는 이러한 위상을 토대로 최근 '기회 중심 AI 전략'을 공식화하고 한국과의 정책·산업 협력 청사진을 구체화하고 있다. 지난달 주한영국상공회의소(BCCK) 주최로 열린 'AI 테크' 행사에서는 'UK AI 기회 행동계획(UK AI Opportunities Action Plan)'이 소개됐으며 양국 간 협력 방향성과 민관 네트워크 확대 필요성이 공유됐다. "안전에서 기회로"…英 대사관, 韓 AI 생태계와 공조 나선 이유 이날 세라 맥과이어 주한영국대사관 기술·디지털 무역 참사관은 영국 정부의 AI 전략 기조 전환, 그 배경, 한국과의 제도적 협력 가능성을 직접 설명했다. 영국의 AI 정책은 지난 2023년 11월 런던에서 열린 첫 AI 안전 정상회의(AI Safety Summit)에서 출발했다. 당시에는 '안전(safety)'이 핵심 기조였으나 이후 지난해 서울, 올해 파리에서 잇따라 열린 정상회의를 거치며 국제 논의는 '성장'과 '기회' 중심으로 확장됐다. 영국 역시 기존 AI 안전연구소의 명칭을 최근 'AI 보안연구소(AI Security Institute)'로 변경하며 자국 전략의 우선순위를 위험 관리에서 경쟁력 확보로 전환한 상황이다. 이 같은 방향성을 구체화한 것이 지난 1월 영국 총리실 산하 AI 고문인 맷 클리퍼드가 주도한 'AI 기회 행동계획'이다. 클리퍼드는 딥테크 액셀러레이터인 엔터피리뉴어 퍼스트(Entrepreneur First)의 창업자 출신으로, 현 정부의 기술 전략 구상을 설계한 핵심 인물이다. 클리퍼드 고문의 계획은 ▲컴퓨트 인프라 확장 ▲공공·민간 AI 도입 가속 ▲데이터센터 및 전력망 투자 확대 ▲AI 성장 구역 조성 ▲영국산 AI 유니콘 육성 등 다섯 가지 전략 축으로 구성된다. 각 축은 독립적으로 정책화돼 추진되며 산업계와의 연계를 통해 실질적인 사업 기회를 창출하는 방식으로 구체화되고 있다. 핵심은 컴퓨트 인프라 확충이다. 영국 정부는 오는 2030년까지 국가 차원의 컴퓨트 역량을 현재 대비 20배 수준으로 끌어올린다는 목표를 제시했으며 이를 위한 조달 프로세스도 올해 안에 착수된다. 최근 AI 기술 진보가 대부분 대규모 컴퓨트 자원의 확보와 직접 연결돼 있다는 분석이 정책 배경으로 작용했다. AI 성장 구역도 주목된다. 이 구역은 고성능 컴퓨팅과 전력 인프라 등 핵심 기반 시설을 우선 구축해 관련 산업의 입지를 유도하는 방식으로 설계됐다. 단순한 과학단지나 창업 허브를 넘어 AI 기업들이 실제 입주해 활용할 수 있는 실질적 환경을 마련한다는 구상이다. 첫 시범 구역은 옥스퍼드셔 컬햄 지역에 지정됐으며 향후 성과에 따라 단계적 확대가 예고돼 있다. 이러한 전략은 단순한 자국 산업 육성에 그치지 않는다. 영국은 한국과의 협력을 제도화해 기술 파트너십을 다층화하고 있다. 대표적인 사례는 지난 2023년 윤석열 전 대통령의 국빈 방한 당시 체결된 '한-영 디지털 파트너십'이다. 이후 양국은 매년 장관급 디지털 포럼을 열고 있으며 올해 말에는 한국에서 이를 개최할 예정이다. 맥과이어 참사관은 "양국이 데이터 활용, AI 윤리, 기술 규제 등에서 정책적 정렬(alignment)을 이루면 기업들은 중복 규제 없이 양국 시장에 진출할 수 있다"며 "'규제 일치화'는 스타트업은 물론 대기업에도 실질적인 진입장벽 완화 효과를 줄 수 있을 것"이라고 강조했다. 영국은 정책 협력뿐 아니라 기업 간 실무 연결과 시장 진출 지원도 병행하고 있다. 지난해 2월에는 반도체 협력 포럼인 '세미콘 코리아 2024'를 통해 영국 기업들이 한국을 방문했으며 올해 2월에는 국내 기업들이 영국 과학·혁신·기술부(DSIT) 지원을 통해 현지 생태계를 직접 체험하고 협력 파트너 발굴에 나선 바 있다. 이러한 구조는 양국이 가진 기술 역량의 상호보완성과도 맞물린다. 영국은 AI 알고리즘, 기초 과학, 사이버보안 분야에, 한국은 반도체, 통신, 로보틱스 등 하드웨어 인프라에 강점을 갖고 있기 때문이다. AI 상용화에는 이 두 축이 모두 필수인 만큼, 협력 기반의 산업 융합 가능성도 높아지고 있다. 현재 주한영국대사관은 기술·디지털 무역팀을 중심으로 정책 협력뿐 아니라 기업 지원도 함께 수행하고 있다. 세라 맥과이어 참사관은 "AI는 더 이상 기술만의 문제가 아니라 국가 성장 전략 그 자체"라며 "우리는 한국과의 협력을 두고 기술 혁신뿐 아니라 공통의 가치를 공유할 수 있는 중요한 기회로 본다"고 말했다. "기술 해석력에서 신뢰까지"…현장서 본 양국 AI 협력, 조건은? 이날 행사에서는 정책·제도 논의를 넘어 기업 간 실질적 협력과 기술 매칭의 현실적인 조건을 짚은 인트라링크의 현장 제언도 소개됐다. 영국계 테크 컨설팅사 인트라링크(IntaLink)는 35년간 아시아 시장 내 기술 협력과 파트너십을 지원해온 실무 중심 조직으로, 알렉산드라 구가이 디렉터는 AI·양자기술·스마트팩토리 등 첨단 분야에서 한-영 협력을 총괄하고 있다. 구가이 디렉터는 국내 시장의 가장 큰 강점으로 디지털 전환을 위한 인프라 완비와 함께 기술 도입 시 적용 가능성을 빠르게 판단하는 '기술 해석력'을 꼽았다. 한국은 새로운 기술을 이해하고 현장에 적용할 수 있는 기술에 대한 이해력이 매우 높은 시장이라는 것이다. 현재 한-영 협력 유망 분야는 ▲자율주행 로봇 ▲스마트팩토리 ▲에너지 최적화 ▲산업용 AI 툴 ▲양자 AI 등이다. 특히 국내 제조업 기반의 수요와 맞물려 공정 혁신을 위한 AI 솔루션에 대한 수요는 단순 데모를 넘어 시범 적용과 상용 계약으로 이어지는 흐름이 점차 뚜렷해지고 있다. 구가이 디렉터는 양국의 협력이 단기간에 성사되기 위해선 기업 간 이해의 정합성이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 이를 위해 인트라링크는 영국 스타트업을 대상으로 초기 기술 검증(POC)부터 비밀유지 계약(NDA) 체결, 공동 개발, 라이선싱 계약까지 전 단계를 지원하고 있으며 국내 기업의 수요를 정밀하게 분석해 기술을 매칭한다. 기술 적용의 현실성을 판단하기 위해 양측 엔지니어 간 1:1 기술 검토까지 포함하는 것이 이들의 표준 프로세스다. 다만 협력 과정에서의 현실적인 장벽도 있다. 구가이 디렉터는 "많은 기업들이 시장을 너무 단순하게 이해하고 'C레벨' 간의 한두 번 미팅으로 모든 것이 끝날 것이라 기대한다"며 "실제 사용 부서의 수요와 엔지니어의 검토 없이 결정권자 접점만으로는 협력 성사가 어렵다"고 강조했다. 또 국내 기업들이 중요하게 여기는 에너지 효율성, 운영비 절감 등의 지표에 대한 영국 기업들의 이해가 부족할 경우에도 도입이 지연되기 쉽다. 이에 따라 최근에는 기술 제안 단계부터 에너지 소비량과 효율 효과를 시각화한 대시보드 등을 함께 제공하는 사례가 늘고 있다. AI 기술 협력에서도 '지속가능성'이 주요 검토 요소로 자리잡고 있는 흐름이다. 단기 성과보다 신뢰 구축에 기반한 장기 파트너십이 효과적이라는 교훈 역시 제시된다. 구가이 디렉터는 "특히 양자기술 분야는 영국이 스타트업 생태계, 투자 환경, 인프라 등에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 만큼, 단기 제휴보다는 장기 협력이 더욱 생산적일 수 있다"고 말했다. 이러한 구조 속에서 실제 계약까지의 전환 속도도 점차 빨라지고 있다는 설명이다. 최근에는 1~2개월 내 NDA 및 테스트 계약을 체결하고 약 6개월 안에 상용 계약으로 이어지는 사례가 눈에 띄게 늘고 있다. 또 두 나라의 협력 범위는 대기업을 넘어 지방 중견 제조업체들로도 확대되는 추세다. 에너지 모니터링, 운영 자동화, 산업용 AI 최적화 솔루션 등 다양한 기술이 실제 현장에 적용될 수 있을지를 함께 검토하는 방식이다. 알렉산드라 구가이 인트라링크 디렉터는 "영국과 한국의 AI 협력은 결국 기업 간의 실질적인 연결을 통해 이뤄진다"며 "정책과 비전 뒤에서 실제로 움직이는 협력의 장면을 만드는 것이야말로 우리가 해야 할 역할"이라고 강조했다.

2025.04.11 13:28조이환

"AI로 30분 내 진화"…퀀텀에어로, 무인기 기반 산불 대응 혁신 나선다

퀀텀에어로가 인공지능(AI) 기반 무인항공시스템을 통한 산불 대응 체계의 전환을 시도하고 있다. 인력·헬기 중심의 기존 방식 한계를 넘는 기술 해법으로 초동 대응의 속도와 정확성을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 퀀텀에어로는 지난 10일 국회의원회관에서 열린 산불 대응 긴급 세미나에 참여해 AI와 무인기(UAV)를 접목한 산불 초동 대응 전략을 발표했다고 11일 밝혔다. 이번 세미나는 최근 영남권에서 발생한 초대형 산불을 계기로 정희용·유용원 국민의힘 의원, 한국산불학회, 한국항공스포츠협회가 공동 주최했다. 이날 세미나에는 국회, 산림청, 지자체, 공군 등 산불 대응 유관기관 관계자들이 대거 참여했다. 한국산불학회장, 공군본부 작전과장, 경상북도 산림정책과장 등 실무 책임자들이 함께 자리해 산불 대응 체계 전반에 대한 진단과 해법 논의가 이어졌다. 전동근 퀀텀에어로 의장은 무인기를 활용한 '유무인 복합 체계(MUM-T)'를 통해 산림 지역을 24시간 실시간 감시하고 산불 발생 즉시 분석과 대응이 이뤄지는 전략을 제시했다. 특히 정밀 분석 기반으로 초동 진화를 30분 이내에 마치는 것을 목표로 삼고 있다고 설명했다. 이 회사는 수직이착륙 무인기(V-BAT)를 활용해 정밀 감시 체계를 구축하는 동시에 세계 최고 수준의 AI 파일럿 기술을 적용한 경비행기를 통해 전국 산불에 빠르게 대응하겠다는 방침이다. 이는 해외 주요국들이 이미 적용 중인 무기체계 수준의 기술로, 국내 최초 도입 사례가 될 전망이다. 향후 퀀텀에어로는 산불학회를 비롯한 정부 및 지자체와 협력을 강화해 실제 현장에 해당 기술을 적용하고 확산을 위한 정책·운영 체계 마련에도 속도를 낼 계획이다. 전동근 의장은 "이미 해외 선진국은 수직이착륙 무인기를 산불 감시 체계에 도입하고 있다"며 "대한민국에서도 AI 기반 산불 대응 체계를 조속히 정착시켜 인명과 민가 피해를 최소화할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.11 13:27조이환

"1분짜리 AI 영상도 가능?"…엔비디아 TTT로 만든 '톰과 제리'

AI 영상의 한계는 20초? 'TTT'는 1분짜리 복잡한 이야기까지 가능했다 기존의 생성형 AI는 몇 초 길이의 단편 영상만 생성할 수 있었다. 오픈AI(OpenAI)의 소라(Sora)는 최대 20초, 메타(Meta)의 무비젠(MovieGen)은 16초, 구글(Google)의 비오2(Veo 2)는 8초에 불과했다. 이러한 한계는 트랜스포머(Transformer) 구조의 특성에서 비롯됐다. 장문의 컨텍스트를 처리할수록 자원이 기하급수적으로 소모되기 때문이다. 실제로 엔비디아 연구팀은 “1분짜리 동영상은 3초짜리 영상 20개보다 11배 많은 시간과 12배 더 긴 훈련 시간이 필요하다”고 설명했다. 이를 해결하기 위해 기존에는 RNN(순환 신경망) 계열의 경량화된 구조인 '마암바(Mamba)', '델타넷(DeltaNet)' 등의 기법이 활용됐다. 하지만 이들은 단순한 장면에 국한되거나 복잡한 이야기 구조를 구현하지 못한다는 한계가 있었다. 이런 상황에서 엔비디아 연구팀이 발표한 논문은 기존 트랜스포머 모델에 '테스트 타임 트레이닝(Test-Time Training, 이하 TTT)' 레이어를 삽입함으로써 1분짜리 긴 영상도 자연스럽고 일관되게 생성하는 방법을 제시했다. 실제로 톰과 제리(Tom and Jerry) 에피소드를 기반으로 실험한 결과, 이 기법은 사람 평가 기준으로 기존 기법보다 평균 34점 높은 Elo 점수를 기록하며 품질 우위를 입증했다. 은닉 상태를 '신경망'으로… 기존 RNN보다 훨씬 풍부한 표현력 TTT 레이어는 기존의 RNN 구조에서 고정된 차원의 행렬로 저장되던 은닉 상태(hidden state)를, 신경망 자체로 바꾼 것이 핵심이다. 논문에서는 이 은닉 상태를 2층짜리 MLP(다층 퍼셉트론)로 구성해 비선형성과 표현력을 강화했다. 입력 시퀀스가 주어지면, TTT는 해당 시퀀스를 실시간으로 학습하면서 은닉 상태를 업데이트하며 출력을 생성한다. 이 과정을 '내부 루프(inner loop)' 학습이라고 하며, 테스트 중에도 새로운 데이터를 기반으로 학습이 진행된다는 점에서 기존 트랜스포머와 큰 차이를 보인다. 또한 비순차(non-causal) 구조의 트랜스포머 모델에도 TTT를 적용할 수 있도록, 입력 순서를 반전시켜 양방향으로 학습하는 '바이디렉션(bi-direction)' 기법도 적용했다. 이를 통해 과거뿐만 아니라 미래 시점의 정보를 함께 고려한 시퀀스 처리가 가능해졌다. 톰과 제리 7시간 분량으로 훈련… 3초→63초로 점차 확장 모델 훈련에는 1940년대 톰과 제리 에피소드 81편, 총 7시간 분량의 영상이 활용됐다. 영상은 3초 단위로 세분화되어 세부 장면, 배경, 등장인물, 카메라 움직임 등까지 포함된 서술형 텍스트(Format 3)로 정제되었다. 이를 기반으로 모델은 3초 → 9초 → 18초 → 30초 → 63초로 점진적으로 길이를 확장하는 멀티스테이지 파인튜닝(multi-stage fine-tuning)을 거쳤다. 이 방식은 기존 모델의 지식을 보존하면서도 긴 시퀀스 생성 능력을 강화할 수 있는 실용적인 방법으로 제시됐다. 훈련 속도와 메모리 효율을 높이기 위해 엔비디아(NVIDIA) Hopper GPU 아키텍처의 DSMEM 기능을 활용한 온칩 텐서 병렬화(On-Chip Tensor Parallelism)도 적용되었다. 이 기술은 대형 신경망을 여러 스트리밍 멀티프로세서(SM)에 분산해 병렬로 처리할 수 있도록 해 TTT 레이어의 효율적인 실행을 가능하게 했다. 인간 평가에서 34점 차이로 1위…동작 자연스러움·장면 일관성 탁월 TTT 기반 모델은 다양한 평가 지표에서 기존 RNN 기반 기법을 압도했다. 인간 평가자들이 텍스트 적합성, 동작 자연스러움, 미적 품질, 시간적 일관성 등 네 가지 항목에 대해 1:1로 비교한 결과, TTT-MLP가 모든 항목에서 최고 점수를 기록했다. 특히 동작의 자연스러움과 장면 간 일관성에서 각각 39점, 38점의 Elo 점수 차이를 보이며 확연한 우위를 나타냈다. 예를 들어, 톰이 파이를 먹고 제리가 그것을 훔치는 장면에서, TTT-MLP는 톰과 제리의 동작을 자연스럽게 이어지도록 표현했고, 배경의 조명과 물체의 위치도 장면 전환 시 일관되게 유지됐다. 반면 슬라이딩 윈도우 어텐션(sliding-window attention)이나 게이트드 델타넷(Gated DeltaNet) 등의 기법은 조명 변화나 캐릭터 중복 등의 오류를 자주 보였다. 추론 속도는 여전히 느리고, 부자연스러운 장면도… 한계와 다음 단계 TTT-MLP는 품질 면에서는 우수하지만, 효율성 측면에서는 개선 여지가 있다. 같은 길이의 영상 생성 시, 추론 속도는 게이트드 델타넷보다 1.4배, 학습 속도는 2.1배 느렸다. 또한 생성된 영상에는 여전히 공중에 뜬 치즈처럼 부자연스러운 움직임이나 조명이 갑자기 바뀌는 등 일부 시각적 아티팩트가 남아 있다. 이는 사전 학습에 사용된 CogVideo-X 5B 모델의 한계에서 비롯된 것으로 추정된다. 향후 연구에서는 보다 큰 규모의 은닉 상태(예: 트랜스포머 자체)를 활용하거나, TTT를 사전 학습 단계부터 통합하는 방법, 또는 더 정교한 병렬화 커널 개발 등을 통해 품질과 효율성 모두를 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다. FAQ Q. 지금도 AI가 영상 생성하는데, 'TTT'는 뭐가 다른가요? A. 기존의 AI 영상 생성 모델은 3~20초 사이의 짧은 단일 장면만 만들 수 있었어요. 하지만 'TTT(Test-Time Training)'는 학습 중이 아닌 실행(테스트) 중에도 스스로 학습을 이어가는 방식이라, 1분짜리 영상처럼 긴 이야기 구조와 여러 장면 전환이 필요한 콘텐츠도 일관성 있게 생성할 수 있어요. Q. 영상 품질은 얼마나 좋아졌나요? 사람이 봐도 괜찮을까요? A. 연구팀은 실제 사람 평가자 100명을 대상으로 여러 AI 영상 생성 기법을 비교했는데요, TTT 모델이 평균 34점 더 높은 Elo 점수를 기록했어요. 특히 동작의 자연스러움, 장면 간 연결, 시각적 매끄러움에서 높은 평가를 받았습니다. 예를 들어, 톰이 파이를 먹고 제리가 몰래 훔쳐가는 장면도 자연스럽고 매끄럽게 이어졌어요. Q. 이 기술이 상용화되면 어떤 데에 쓰일 수 있나요? A. TTT 기반의 긴 영상 생성 기술은 AI 애니메이션 제작, 유튜브 콘텐츠 자동 생성, 교육용 시뮬레이션 영상, 나아가 게임 스토리 영상 자동 생성 등 다양한 분야에 활용될 수 있어요. 특히 장면 전환과 내러티브가 중요한 콘텐츠 제작에 강점을 보입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 13:12AI 에디터

"AI도 기업 맞춤형 시대"…구글, 안드로이드 스튜디오에 제미나이 탑재

구글이 기업에서 인공지능(AI)를 보다 자유롭고 안전하게 활용할 수 있는 길을 제시했다. 11일 구글은 기업용 안드로이드 스튜디오에 대규모 언어 모델 제미나이를 통합하는 업데이트를 실시했다고 공식 블로그를 통해 밝혔다. 기존의 AI 보조 도구가 범용 모델을 바탕으로 비교적 단편적인 코딩 지원을 제공했다면 제미나이는 실시간 문맥 파악, 프로젝트 전반의 흐름 인식, 멀티모달 이해 능력을 바탕으로 한 고정밀 개발 지원을 제공한다. 특히 눈에 띄는 점은 기업 고객을 고려한 보안과 통제 기능이다. 제미나이는 사용자 코드와 입력, 생성된 제안들을 외부 학습에 사용하지 않도록 기본 설정되어 있다. 민감한 코드 폴더나 파일 단위까지 AI의 접근을 제한하는 것도 가능하다. 이를 통해 내부 소스 코드 유출을 걱정하던 기업들이 AI를 안전하게 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 더불어 구글은 생성형 AI가 제공한 코드와 관련해 저작권 문제가 발생할 경우를 대비해 'AI IP 면책 프로그램'도 도입했다. AI IP 면책 프로그램은 AI가 생성한 코드와 관련해 저작권 침해 주장 등 법적 문제가 발생했을 때 구글이 기업 고객을 보호해주는 제도다. 제미나이가 만든 코드 등으로 저작권 침해 소송이 들어올 경우 구글이 책임을 지고 방어 및 손해배상 책임 일부 또는 전부를 부담한다. 이 밖에도 디자이너가 만든 와이어프레임 이미지나 UI 스케치를 기반으로 실제 안드로이드 UI 코드를 자동 생성하는 프로그래밍뿐만 아니라 디자인 등 다양한 개발 업무를 지원한다. 구글은 이번 기능들이 보안과 규제가 엄격한 헬스케어, 금융, 공공 산업 영역에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 구글의 산디햐 모한 제품 관리자는 "기업용 안드로이드 스튜디오 제미나이의 새로운 기능은 크고 작은 조직의 개인 정보 보호, 보안 및 관리 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계됐다"며 "특히 더욱 민감한 데이터 보호가 필요하다는 기업 의견을 수렴해 기존과 동일한 기능을 제공하면서도 조직에 필요한 추가적인 개인 정보 보호 기능 지원에 집중했다"고 설명했다.

2025.04.11 09:39남혁우

구글, AI로 전력망 병목 해소한다…딥마인드도 참여

구글이 인공지능(AI) 기술로 북미 전력 시스템 병목 해소와 공급 효율 높이기에 나섰다. 구글은 북미 전력망 운영사 PJM인터커넥션과 손잡고 AI 기반 전력망 연계 최적화 프로젝트를 진행한다고 11일 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 구글 사내 기업으로 출범한 태피스트리가 기술 개발을 주도한다. 구글클라우드와 딥마인드도 프로젝트에 참여한다. 이번 협력은 미국 13개 주에 위치한 PJM 전력망과 새 발전소 연결에 걸리는 시간을 줄이고 전력 병목을 해소하는 것이 목표다. PJM은 현재 6천700만명에게 전력을 공급하고 있다. 연계 대기 용량은 2천600기가와트(GW)다. 기존 전력 설비 총량보다 2배 많다. 앞서 미국 연방 에너지 규제 위원회는 올해 전력 수요 증가 예측치를 전년 대비 3배 이상 상향 조정했다. 2030년까지 128GW의 전력 수요가 추가 발생할 것이란 전망도 나왔다. 이런 상황에서 발전소 연계 신청은 기존 연 수십 건에서 수천 건으로 늘었다. 태피스트리는 AI 기반 자동화 도구로 연계 검토 과정에서 데이터를 검증할 방침이다. 또 기존 데이터베이스와 시뮬레이션 툴 수십개를 통합 모델로 구성한다. 이를 통해 에너지 개발자와 전력망 설계자가 단일 플랫폼에서 협업할 수 있는 체계를 마련한다. 이번 프로젝트에서 AI는 풍력, 태양광 등 변동성 에너지 자원 통합 관리에도 활용된다. 다양한 에너지원을 기존 전력망에 연계함으로써 신재생 자원의 확대를 도울 방침이다. 이 외에도 구글은 지열, 차세대 원전 등 새로운 전력 생산 기술을 병행 개발하고 있다. 데이터센터 운영에 필요한 전력을 확보하기 위한 조달 방식도 업그레이드하고 있다. PJM인터너켁션 노아 브라이어 디지털 혁신 책임자는 "AI 기술로 기존 방식보다 빠르고 신뢰성 있게 전력망을 확장할 수 있을 것"이라며 "구글과의 협업은 전력망 현대화의 새로운 기준이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.04.11 09:34김미정

오픈AI, 챗GPT '기억 기능' 전면 개편…자동화로 진화한 'AI 개인화'

오픈AI가 '챗GPT'의 기억력을 대폭 업데이트했다. 기존처럼 명령을 입력해야 정보를 기억하던 방식에서 벗어나 대화 중 중요한 내용을 인공지능(AI)이 스스로 저장·활용하도록 자동화 수준을 높였다. 11일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 '챗GPT'의 '메모리 기능' 업데이트를 유료 구독자에게 단계적으로 적용한다. 해당 기능은 텍스트·음성·이미지 생성 전반에 과거 대화 내용을 반영해 문맥을 보완하는 방식이다. 이전에도 메모리 기능은 존재했으나 이번 업데이트를 통해 자동화 수준과 활용성이 크게 강화됐다. 이번 기능은 '참조 저장 메모리즈(reference saved memories)'라는 이름으로 설정 메뉴에 포함된다. 이용자는 이를 통해 '챗GPT'가 자신에 대해 어떤 정보를 기억하고 있는지 직접 확인할 수 있게 된다. 저장된 메모리를 개별 삭제하거나 전체 기능을 끌 수도 있다. 별도 저장을 원치 않을 경우 일시적인 대화 모드를 선택하는 것도 가능하다. 이 기능은 기존 메모리 기능의 확장 버전이다. 지난해 오픈AI는 이용자가 직접 특정 정보를 저장·삭제 요청할 수 있는 기능을 도입한 바 있다. 이번에는 저장·반영 과정이 자동화되면서 대화의 흐름과 자연스러움을 크게 높였다는 설명이다. 기능은 우선 '챗GPT' 프로(Pro) 및 플러스(Plus) 이용자를 대상으로 배포된다. 단 영국·유럽연합·아이슬란드·리히텐슈타인·노르웨이·스위스 지역은 현지 규제에 따른 외부 검토 절차가 남아 있어 도입이 미뤄졌다. 오픈AI는 이들 국가에도 향후 기능을 제공할 계획이라고 밝혔다. 무료 이용자에게 해당 기능이 언제 적용될지에 대해서는 구체적인 일정이 공개되지 않았다. 오픈AI 측은 "현재로선 유료 이용자에 집중하고 있다"는 입장을 밝혔다. 한편 이 같은 기능 강화에 대해 일각에서는 개인정보 수집 확대 우려도 제기된다. 다만 업계에서는 설정을 통해 이용자가 기능을 직접 제어할 수 있다는 점에서 자율성과 투명성 측면은 일정 수준 확보했다는 평가도 이어지고 있다. 테크크런치는 "이번 '메모리 기능'은 '챗GPT' 대화 경험을 더 유기적이고 개인화된 방식으로 바꿀 것"이라며 "구글도 유사한 기능을 자사 '제미나이'에 도입한 만큼 생성형 AI 시장의 차별화 경쟁이 본격화되는 신호"라고 전했다.

2025.04.11 09:33조이환

TTA, 국제표준 기반'AI 신뢰성 검인증' 제도 고도화

한국정보통신기술협회(TTA)는 국내 AI 기술의 글로벌 신뢰도 제고와 함께 산업 현장의 수요에 부합하는 실효적 인증 제도 운영을 위해 인공지능 신뢰성 검인증 제도(CAT)를 국제표준 기반으로 고도화해 운영한다고 밝혔다. CAT는 민간 주도로 AI 신뢰성 확보에 대한 글로벌 요구에 선제적으로 대응하기 위해, 2023년 국내 최초로 제정된 '인공지능 시스템 신뢰성 제고를 위한 요구사항(TTAK.KO-10.1497)' 단체 표준을 기반으로 설계됐으며 지난해 정식 운영 이후 현재까지 7건의 인증부여와 39건의 검증 서비스를 제공했다. 지난 9일 이뤄진 CAT 제도 고도화는 국내 AI 산업 실정을 반영한 맞춤형 검·인증 서비스 제공을 위해 기업 규모와 기술의 위험도에 따라 심사 시험 기준을 차등 적용해 기업의 과도한 부담을 완화하고 실효적인 신뢰성 확보를 지원케 한 것이 핵심이다. 또한 글로벌 호환성 확보를 위해 국제표준을 기반으로 시험 기준을 분류 및 고도화했다. 세부적으로는 인증 대상을 인공지능 시스템, AI 사업자, AI 이용자로 세분화하고 각 대상에 따라 ▲AI 시스템의 위험관리 체계 ▲인공지능 경영시스템 ▲AI 거버넌스 요소에 대해 표준 적합성을 평가한다. 아울러 기존 문서와 절차 심사 위주의 평가에서 나아가 AI 시스템이 내포한 위험요소 평가를 위한 실 운영 환경에서의 시스템 대응 능력을 평가하는 기능·성능 시험이 강화됐다. 이를 통해 기업은 자사의 기술 수준과 운영 여건에 맞춰 AI 신뢰성을 확보할 수 있으며, 이를 기반으로 AI 시스템 및 기업의 신뢰성을 대외적으로 입증할 수 있을 것으로 전망된다. 특히 기술, 조직 운영 및 책임 체계에 걸쳐 AI 안전·신뢰성 확보를 위한 핵심 사항 위주의 점검을 통해 기업 내외부의 기술 경영 거버넌스 체계를 강화할 수 있다. 이밖에 TTA는 2021년부터 과학기술정보통신부와 함께 '신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서' 개발과 배포, 국내 최초 생성형 AI 레드팀 챌린지 운영 등 국내 AI 안전 신뢰성 기반 조성을 위한 다양한 활동을 수행해왔다. 최근에는 AI 기본법 하위법령 정비 TF에 참여해 실효성 있는 제도 설계를 지원하고 있으며 AI안전연구소, 국가인공지능위원회 등과도 협력 체계를 지속 확대하고 있다. 손승현 TTA 회장은 “CAT 제도는 국내외 AI 산업과 기술 발전에 따라 지속적으로 평가 기준을 고도화하며, 민간의 자율적인 신뢰성 확보 노력을 적극 뒷받침하는 등 시장 변화에 선제적으로 대응해 온 인증 제도”라며 “앞으로도 TTA가 보유한 시험 인증 분야의 전문성을 바탕으로 시장 요구에 맞춰 품질, 보안 등 AI 전 분야를 통합적으로 지원하는 국내 대표 AI 검인증 브랜드로 만들어 나가겠다”고 말했다.

2025.04.11 09:29박수형

KT, 네트워크 품질 체험 이벤트 연다

KT는 '당신이 가는 모든 곳에 KT'라는 슬로건 아래 야외에서 안정된 네트워크 품질을 체험할 수 있는 프로모션 두 가지를 진행한다고 11일 밝혔다. KT는 2025년 서비스 품질 향상의 초점을 '아웃도어'에 맞추고 있다. 고객들이 야외에서 SNS 인증, 실시간 위치 공유, 고화질 사진·영상 전송 등 다양한 활동을 원활히 즐길 수 있도록 네트워크 품질을 강화했다. 첫 번째 프로모션은 '전국 방방곡곡 미션 인증 챌린지'다. 총 500명의 참가자를 선정해 매주 지정된 야외 미션 지역에서 방문해 인증샷을 촬영하는 방식으로 진행된다. 미션 장소는 주요 러닝 스팟과 코리아 둘레길 인근 명소, 전국 약 4천여개의 캠핑장이 포함된다. 참가자에게는 미션 인증 타월이 제공되며, 인증 완료자 전원에게 스타벅스 커피쿠폰(1만원권)을. 우수 인증자 3명에게는 에어팟 프로2를 증정한다. 두 번째 이벤트는 울릉도 초청 캠프 '울캠'이다. 울릉도에서 KT 네트워크와 AI 서비스를 체험할 수 있도록 구성된 프로그램으로, 5월25일부터 2박3일간 총 10팀(팀당 2~4인)을 초청한다. 참가자에게는 왕복 선표와 숙박, 다양한 체험 프로그램이 제공되며, 울릉도 대표 관광지 4곳에서의 인증샷 미션, 전문 포토그래퍼 촬영, AI 기술 체험 등 다채로운 콘텐츠가 포함된다. 응모는 KT 이용 고객이라면 누구나 KT 닷컴의 '당신이 가는 모든 곳에 KT 체험 프로모션' 페이지를 통해 신청할 수 있으며, 신청 기간은 4월11일부터 20일까지다. 당첨자는 4월 22일에 개별 안내될 예정이다. 권희근 KT 마케팅혁신본부 상무는 “고객의 라이프스타일과 아웃도어 활동 트렌드를 반영해 고객 참여형 이벤트를 기획했다”며 “앞으로도 고객에게 불편함 없는 네트워크 환경과 긍정적인 경험을 지속적으로 제공하겠다”고 말했다.

2025.04.11 09:18최이담

GPT-4.5 '튜링 테스트' 통과…정말 사람과 똑 같을까

“기계는 생각할 수 있는가?” 이제, 그 질문에 다시 답할 때입니다. 2025년, 인공지능(AI) 분야에 있어 역사적인 사건이 일어났습니다. 최신 AI 언어 모델 GPT-4.5가 '튜링 테스트'를 통과했다는 연구 결과가 발표된 것입니다. 그것도 단순히 통과한 수준이 아니라, 실제 인간보다 더 '인간적으로' 보였다는 평가까지 받았습니다. 이 실험은 미국 캘리포니아 샌디에이고대학교(UC San Diego) 연구팀이 진행했습니다. GPT-4.5를 포함한 여러 AI 언어 모델을 대상으로, 인간과 얼마나 구별되지 않는지를 평가하는 실험을 했고, 그 결과는 지금 우리가 AI를 바라보는 방식에 중요한 질문을 던지고 있습니다. '튜링 테스트'란 무엇인가? 튜링 테스트는 1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링이 제안한 실험입니다. 아주 단순한 질문에서 출발했습니다. “기계가 생각할 수 있을까?” 튜링은 이에 대한 하나의 기준을 제시했습니다. 만약 어떤 컴퓨터가 사람과 채팅을 했을 때, 상대방이 그것을 컴퓨터인지 사람인지 구별하지 못한다면, 그 컴퓨터는 '지능적이다'라고 볼 수 있다는 것이었습니다. 이 테스트는 실제로 간단하게 이루어집니다. 질문자가 화면을 통해 두 사람과 각각 대화를 나눕니다. 한 명은 인간이고, 다른 하나는 AI입니다. 질문자는 이 둘 중 누가 진짜 사람인지를 맞춰야 합니다. 질문자가 여러 차례 혼동하거나, 오히려 AI를 사람으로 착각한다면, 그 AI는 테스트를 통과한 것입니다. 그동안 이 테스트는 인공지능이 얼마나 정교해졌는지를 평가하는 상징적인 기준으로 여겨졌습니다. 하지만 수십 년 동안 어떤 AI도 뚜렷하게 이 기준을 넘어선 적은 없었습니다. GPT-4.5는 어떻게 테스트를 통과했을까? UC 샌디에이고 연구팀은 GPT-4.5 외에도 여러 최신 AI 모델들을 테스트했습니다. 참가자들은 인간과 AI 참가자들을 구별하는 역할을 맡았고, 이들 중 일부는 실제 인간이었습니다. 참가자 수는 총 284명으로, 대화 주제는 일상적인 이야기부터 감정, 유머, 개인 경험 등 다양한 영역에 걸쳐 있었습니다. 그런데 가장 흥미로운 실험 조건은 AI에 특정한 성격, 즉 '페르소나'를 부여했을 때입니다. 예를 들어 GPT-4.5에게는 '게임과 인터넷 문화를 좋아하는 내성적인 10대 후반'이라는 설정이 주어졌고, 말투도 실제 사람처럼 자연스럽게 조정됐습니다. 슬랭을 쓰고, 문장 끝에 마침표를 잘 쓰지 않고, 줄임말을 사용하는 식입니다. 이러한 '페르소나'를 부여한 GPT-4.5는 무려 73%의 확률로 인간으로 착각됐습니다. 실제 인간 참가자보다 더 자주 사람으로 판단된 것입니다. 반면, 페르소나가 없는 AI는 36~38% 정도에 그쳤습니다. 단순히 기술 수준만으로가 아니라, '사람처럼 보이게 설계하는 방법'이 인간 유사성에 큰 영향을 미친다는 사실이 확인된 셈입니다. 사람들은 어떻게 AI를 구별하려 했을까? 사람들은 주로 두 가지 방식으로 AI와 사람을 구별하려 했습니다. 하나는 아주 일상적인 대화를 시도하는 것이었습니다. 직업, 취미, 가족 이야기처럼 인간적인 맥락을 파악하려 했습니다. 또 하나는 감정, 유머, 실수처럼 기계가 따라 하기 어려운 부분을 집요하게 살펴보는 방식이었습니다. 가장 효과적이었던 전략은, 일부러 이상한 말을 해서 반응을 보는 것이었습니다. 또는 AI의 한계를 시험하는 식으로 접근하는 경우도 있었습니다. 반면, 단순히 날씨나 취미를 묻는 식의 질문은 거의 효과가 없었습니다. 이미지 출처: Large Language Models Pass the Turing Test 하지만 흥미롭게도, 참가자 중 많은 사람들이 결국 “그냥 느낌”으로 판단했다고 답했습니다. 이것은 AI가 사람처럼 느껴지는지 여부는 논리적 판단이 아니라, 미묘한 말투나 분위기 같은 비언어적 요소에 크게 영향을 받는다는 의미입니다. 진짜 사람보다 더 사람처럼 말하는 기계 이번 실험은 단지 AI가 말을 잘하게 되었다는 의미만을 담고 있지 않습니다. AI가 사람처럼 '행동하는 법'을 익히고 있고, 때로는 진짜 사람보다도 더 설득력 있게 인간을 흉내 내고 있다는 점이 핵심입니다. 이제 우리는 더 이상, 화면 너머에서 이야기하고 있는 상대가 정말 사람인지 확신할 수 없습니다. 소셜미디어, 온라인 상담, 고객 서비스 등 다양한 영역에서 '위조된 사람들'이 등장할 수 있습니다. 이들은 진짜처럼 보이지만, 진짜는 아닙니다. 이런 현실은 인간 사회의 기본적인 상호작용 방식에 중대한 질문을 던집니다. “누구를 믿어야 할까?” “진짜 인간이 가진 고유한 특징이란 무엇일까?” 그리고 “이제 AI와 경쟁하는 인간은 어떤 존재가 되어야 할까?” 이야기의 끝이 아니라, 시작 UC 샌디에이고 연구팀은 이번 실험 결과에 대해 이렇게 말했습니다. “기계가 튜링 테스트를 처음으로 통과한 지금, 이는 이야기의 끝이 아니라 새로운 시작입니다. 이제 인간이 더 나은 친구, 예술가, 교사, 부모, 연인이 되기 위해 다시 고민해야 할 때입니다.” 기계가 인간처럼 말할 수 있게 된 시대. 이제 우리가 던져야 할 질문은 바뀌었습니다. “기계보다 더 인간답게 살 수 있는가?” ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 09:11AI 에디터

AI는 왜 아직 '딸기 한 입'조차 제대로 못 먹일까

현재 AI, 사람 돕는 일에는 턱없이 부족하다 로봇과 인공지능(AI)의 진보는 가시적인 기술적 성과를 내고 있지만, 정작 인간을 직접 돕는 서비스 분야에선 여전히 갈 길이 멀다. 의료 지원, 가정 간병, 일상 청소 등 인간 중심의 복잡한 서비스 작업을 수행하기엔 현재의 AI는 충분한 지능이나 경험 기반 학습 역량을 갖추지 못했다. 미국 미시간대학 컴퓨터공학과 마크 스테픽(Mark Stefik) 교수는 논문에서 “현재의 AI는 실세계에서 몸으로 부딪히며 경험하고 학습하는 능력이 부족하다”고 지적한다. 그는 이를 극복하기 위한 대안으로 '경험 기반 기초 모델(Experiential Foundation Models)'의 필요성을 강조하며, 로봇이 실제 환경에서 행동하고 사람과 상호작용하며 학습하는 프레임워크가 필요하다고 주장했다. AI의 한계는 '수동적 관찰'에 머문 학습 방식… '관찰'만 잘할 뿐, 직접 해보진 않았다 AI는 지금까지 '빅데이터 기반의 관찰 학습'에 초점을 맞춰 발전해왔다. 대형 언어 모델(LLM)과 이미지 인식 시스템은 방대한 양의 데이터를 학습해 정교한 분류나 요약 기능을 구현하지만, 이는 어디까지나 정적 데이터에 기반한 예측일 뿐이다. 스탠퍼드대의 리페이페이(Fei-Fei Li) 교수는 이를 “AI는 우리가 무엇을 보고 있는지 말해줄 수 있지만, 그 이상은 하지 못한다”고 지적한 바 있다. 이러한 한계를 극복하려면 AI가 직접 실세계와 상호작용하며 얻은 경험을 통해 의미 있는 판단과 행동을 배우는 방식으로 진화해야 한다. 특히 의료현장처럼 작은 실수가 큰 문제로 이어질 수 있는 분야에서는 이 같은 '행동 중심의 학습'이 필수적이다. 로봇이 간병하려면 '딸기 한 입'에도 수십 가지를 배워야 한다 AI가 의료 보조나 간병에 투입되기 위해선 인간의 몸짓, 의사소통, 상황 판단 등 복합적인 역량을 갖춰야 한다. 코넬대의 EmPRISE 연구실 사례는 이를 단적으로 보여준다. 연구진은 장애인을 대상으로 로봇이 딸기를 집어 입에 넣어주는 실험을 진행했는데, 이 과정에서 로봇은 딸기의 크기나 상태, 입의 위치, 사람의 의사 표현, 주변 방해 요소 등 수십 가지 변수에 대응해야 했다. 해당 연구진은 “완전 자율형 시스템은 아직 멀었고, 반자율형 시스템조차 사용자 입력의 한계로 인해 제약이 많다”고 밝힌다. 이처럼 로봇이 사람과의 상호작용을 통해 안정적 서비스를 제공하려면 단순한 기계적 동작을 넘어 정서적, 사회적 맥락을 인식하고 대응할 수 있어야 한다. 빅데이터 학습에서 '경험 기반 모델'로 전환해야… 대형 언어모델은 의료도, 간병도 잘 못한다 현대 AI의 핵심은 대규모 기초 모델(Foundation Models)을 중심으로 발전해왔지만, 대부분은 언어, 이미지, 코드 중심이다. 스테픽 교수는 로봇이 일상적 업무를 수행할 수 있도록 하려면 시뮬레이션이 아닌 실세계 데이터를 기반으로 한 '로봇용 기초 모델(Robotic Foundation Models)'이 필요하다고 강조한다. 예를 들어 behavior-1K 프로젝트는 1,000가지 일상 활동을 정의하고, 이를 수행할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축한 로봇 학습 데이터셋이다. 하지만 이조차도 사람과의 상호작용은 포함하지 않는다. 스테픽 교수는 이를 넘어서기 위해 로봇이 실제 환경에서 몸으로 부딪히며 데이터를 축적하고 학습하는 '경험 기반 기초 모델'을 제안한다. 이는 인간 아이들이 놀이와 모방을 통해 능력을 키우는 것처럼, 로봇도 유사한 발달 단계를 거쳐 학습해야 한다는 주장이다. 로봇을 '키우는' 시대를 향해… AI도 사람처럼 '키워야' 진짜 똑똑해진다 경험 기반 AI 학습 방식은 단순히 알고리즘을 개발하는 단계를 넘어서, 로봇을 '양육'하는 개념으로의 전환을 요구한다. 아이처럼 로봇도 기본적인 감각, 운동, 언어 능력을 먼저 익히고, 이후 점차 복잡한 사회적, 전문적 기술을 배우도록 유도하는 방식이다. 이러한 로봇은 사용자와의 협업, 피드백, 실패 경험을 통해 진화하며, 특정 분야에 특화된 '경험 기반 AI'로 거듭날 수 있다. 스테픽 교수는 이같은 방식이 인간과 유사한 로봇을 만드는 데 더 현실적인 해법이 될 수 있다고 강조하며, 향후 AI 발전이 '기술의 성숙기(railroad time)'를 맞이하기 위해선 이러한 방향으로의 전환이 필수적이라고 결론짓는다. FAQ Q. 왜 지금의 AI는 의료보조나 간병 같은 일을 잘 못하나요? A. 현재의 AI는 주로 '관찰' 기반의 학습을 합니다. 즉, 이미 존재하는 텍스트나 이미지 데이터를 분석해서 판단하는 데는 강하지만, 실제 환경에서 몸을 움직이며 행동하고 피드백을 받는 '경험 중심의 학습'은 거의 하지 못합니다. 의료나 간병처럼 인간과 복잡하게 상호작용해야 하는 서비스 업무는 단순한 데이터 분석만으로는 수행할 수 없습니다. Q. 로봇도 '양육'해야 한다는 건 무슨 의미인가요? A. 인간이 아기 때부터 감각, 언어, 협업 등을 배워가듯, 로봇도 점진적으로 훈련시켜야 한다는 뜻입니다. 갑자기 전문가 수준의 AI를 개발하는 대신, 초기엔 단순한 능력을 익히고 점차 복잡한 업무로 확장하는 '성장형 학습'이 효과적이라는 주장입니다. Q. 그럼 이런 로봇은 언제쯤 볼 수 있을까요? A. 연구자들은 최소 10년 이상의 개발과 현실 환경에서의 테스트가 필요하다고 말합니다. 로봇이 단순한 시연을 넘어서 실제 가정이나 병원에서 안정적으로 작동하려면, 수많은 변수에 대한 경험과 검증이 축적되어야 하기 때문입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.10 20:34AI 에디터

[Q&AI] 美 상호관세 90일 유예… 대비는 어떻게?

질문: 미국 관세 유예가 한국에 미치는 영향 정리해줘. 그록 답변: 미국의 관세 유예가 한국에 미치는 영향은 경제, 산업, 소비자 등 여러 측면에서 긍정적이고 부정적인 요소가 혼재할 수 있습니다. 이를 간단히 정리하면 다음과 같습니다: 1. 긍정적인 영향 수출 기업 부담 완화: 미국이 한국산 제품에 대한 관세 부과를 유예하면, 한국 기업은 당분간 추가 비용 없이 미국 시장에 제품을 수출할 수 있습니다. 특히 자동차, 반도체, 철강 등 미국으로의 수출 비중이 높은 산업에서 비용 절감 효과가 클 수 있습니다. 경쟁력 유지: 관세가 부과되지 않으면 한국 제품의 가격 경쟁력이 유지되어 미국 내 시장 점유율을 지킬 가능성이 높아집니다. 이는 중국 등 다른 국가에 비해 일시적인 우위를 제공할 수 있습니다. 시간적 여유 확보: 유예 기간 동안 한국 정부와 기업은 미국과의 협상을 통해 장기적인 관세 문제를 해결하거나 대체 시장을 모색할 시간을 벌 수 있습니다. 2. 부정적인 영향 불확실성 지속: 관세 유예는 영구적인 면제가 아닌 일시적인 조치이므로, 유예 기간 종료 후 관세가 부과될 가능성이 남아 있습니다. 이는 기업들의 장기 투자와 계획에 불확실성을 더할 수 있습니다. 공급망 조정 어려움: 관세 부과를 대비해 생산지 다변화나 공급망 재편을 고려하던 기업들이 유예로 인해 전략을 재검토해야 할 수도 있어 혼란이 발생할 수 있습니다. 보복 관세 리스크: 미국이 관세를 유예한 대신 다른 조건(예: 무역 불균형 해소)을 요구할 경우, 한국이 추가 양보를 해야 할 가능성이 있으며, 이는 장기적으로 불리한 협상으로 이어질 수 있습니다. 3. 경제 전반에 미치는 파급 효과 물가 안정 가능성: 관세 부과가 유예되면 한국산 제품의 가격 상승 압력이 줄어들어, 미국 소비자뿐 아니라 한국 내 물가에도 간접적으로 안정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 무역 의존도 심화 우려: 미국 시장에 대한 의존도가 높은 한국 경제 구조상, 단기적으로 안도할 수 있더라도 장기적으로 미국의 관세 정책에 계속 휘둘릴 가능성이 있습니다. 4. 산업별 영향 자동차 및 부품: 미국은 한국 자동차 수출의 주요 시장으로, 관세 유예는 현대차·기아 등 기업에 단기 호재로 작용할 수 있습니다. 철강: 철강 제품은 이미 과거 미국의 관세 대상이었던 만큼, 유예로 인해 수출 회복 기회를 얻을 수 있습니다. 반도체: 반도체는 글로벌 공급망에서 중요한 품목으로, 관세 유예가 지속되면 삼성전자·SK하이닉스 등이 안정적으로 미국 시장을 공략할 수 있습니다. 결론 미국의 관세 유예는 한국에 단기적으로 수출 부담을 줄이고 경제적 안정감을 제공하는 긍정적 효과를 가져오지만, 유예 종료 후의 불확실성과 미국과의 협상 결과에 따라 장기적인 영향은 달라질 수 있습니다. 한국은 이 기간을 활용해 수출 다변화와 산업 경쟁력 강화를 준비하는 것이 중요합니다. 질문2: 일반인들이 관세 유예 종료 전에 대비해야 할 것 있어? 그록 답변: 미국의 관세 유예가 종료되기 전에 일반인들이 대비할 수 있는 방법은 개인의 경제 상황이나 생활 방식에 따라 다르지만, 관세가 부과될 경우 발생할 수 있는 물가 상승, 소비재 가격 변동, 투자 환경 변화 등을 고려해 실질적인 대비책을 마련할 수 있습니다. 아래는 일반인들이 참고할 만한 구체적인 대비 방안입니다: 1. 소비재 구매 계획 조정 수입품 가격 상승 대비: 관세가 부과되면 미국산 제품(예: 전자제품, 의류, 식품 등)의 가격이 오를 가능성이 있습니다. 필요한 물건이 있다면 유예 기간 내에 구매를 고려하거나, 대체 가능한 국산 제품을 알아두는 것이 좋습니다. 재고 확보: 자주 사용하는 수입품(예: 특정 브랜드 식료품, 화장품)이 있다면 적정 수준의 재고를 미리 확보해 가격 변동에 대비할 수 있습니다. 2. 가계 재정 관리 지출 우선순위 설정: 물가가 오를 경우 생활비 부담이 커질 수 있으니, 필수 지출과 비필수 지출을 구분해 예산을 재조정하세요. 저축 강화: 관세 부과로 인한 경제적 불확실성에 대비해 비상금을 늘리거나 저축 비율을 높이는 것도 유용합니다. 3. 투자 및 자산 관리 관세 영향을 받는 산업 주시: 자동차, 반도체, 철강 등 관세에 민감한 산업에 투자하고 있다면, 유예 종료 후 주가 변동 가능성을 염두에 두고 포트폴리오를 점검하세요. 안정 자산 고려: 경제 불확실성이 커질 경우 금, 국채 등 안전자산으로 일부 자금을 옮기는 것도 방법입니다. 4. 정보 습득 및 대안 탐색 정책 변화 모니터링: 관세 유예 종료 시점과 협상 결과를 뉴스를 통해 주시하면, 언제 어떻게 반응할지 판단하는 데 도움이 됩니다. 대체 소비 옵션 찾기: 미국산 제품 외에 유럽, 아시아산 제품이나 국산 대체재를 미리 알아두면 선택지가 넓어집니다. 5. 기업 종사자라면 직접 영향 확인: 수출입 관련 업종(물류, 제조업 등)에 종사한다면, 회사 정책 변화나 업계 동향을 확인타임스퀘어(Time Square) 관세 유예 종료가 개인의 직업에 미칠 영향을 사전에 파악해 대비하세요. 예를 들어, 수출 감소로 업무 환경이 바뀔 수 있으니 스킬 업그레이드나 네트워킹을 강화할 수 있습니다. 현실적인 한계 관세 유예 종료가 개인에게 미치는 영향은 정부 정책, 기업 대응, 글로벌 시장 상황에 따라 달라질 수 있어, 모든 변수를 예측하기는 어렵습니다. 따라서 과도한 불안보다는 합리적인 수준에서 준비하는 것이 바람직합니다. 결론적으로, 일반인은 유예 기간 동안 필요한 소비를 미리 계획하고, 재정을 점검하며, 정보에 민감하게 반응하는 정도면 충분합니다. 관세 부과 여부와 시점이 확정되면 그때 상황에 맞춰 추가 조정을 하면 됩니다. 해당 기사는 그록을 활용해 작성했습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.04.10 20:32AI 에디터

전북현대모터스FC, 애피어 '봇보니'로 팬들과 소통 늘려

글로벌 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업 애피어가 K리그 축구 구단 전북현대모터스FC(이하 전북현대)의 팬 소통 강화를 위해 협력하고 있다고 10일 밝혔다. 애피어는 솔루션 파트너사인 커스토머 인사이트와 함께 자사의 대화형 마케팅 솔루션 '봇보니'를 활용한 SNS 채널 운영으로 전북현대가 팬들과의 교감을 확대해 팬 인게이지먼트를 강화할 수 있도록 지원하고 있다. 전북현대는 전라북도 전주를 연고로 1994년 창단해 K리그 최다 우승(9회)을 기록했다. 높은 수준의 선수단과 코칭 스태프를 보유하고 있으며, 두꺼운 팬 충성도와 브랜드 경쟁력을 바탕으로 지역 사회와도 밀착 소통하며 다양한 커뮤니티 활동을 이어가고 있다. 최근 스포츠 구단들은 팬 경험을 강화하고 브랜드 충성도를 높이기 위해 경기장 안팎에서의 디지털 전략과 SNS 기반 소통에 집중하고 있다. 이전부터 다양한 채널을 통해 팬들과 활발히 소통해 온 전북현대는 다채로운 콘텐츠로 이를 고도화하고 운영 효율을 높이고자 2024년 12월부터 애피어의 봇보니를 도입했다. 봇보니는 애피어의 개인화 클라우드 솔루션 중 하나로 카카오톡, 인스타그램, 페이스북 등 주요 SNS에서 브랜드와 고객 간의 대화를 자동화해 고객 경험을 개선하고, 게임 형식의 인터랙티브 캠페인 등 흥미로운 콘텐츠로 고객의 참여도와 충성도를 높이는 AI 기반 대화형 마케팅 플랫폼이다. 전북현대는 22만여 명의 팔로워를 보유한 인스타그램에서 봇보니의 게시물 자동 응답 기능을 활용한 룰렛 이벤트, 스크래치 카드 이벤트, 팬 설문조사 등 다양한 참여형 콘텐츠를 운영하고 있다. 2025 시즌권 안내 캠페인을 시작으로 경기 결과에 따른 홈경기 할인 쿠폰 제공 등 실질적인 보상형 행사를 인터랙티브한 게임 이벤트로 진행하며 팬들이 자발적으로 참여할 수 있는 기회를 꾸준히 만들어가고 있다. 특히 최근 진행된 스크래치 카드 이벤트에서는 3월 한 달간 총 메시지 수가 전월 대비 63.5% 증가하며 높은 참여율을 기록하기도 했다. 또 애피어는 여러 캠페인을 통해 인게이지먼트가 발생한 팬들이 전북현대의 앱, 웹사이트, 유튜브 채널 등 다른 채널도 방문해 소통의 접점을 확장할 수 있도록 지원하고 있다. 최용원 전북현대모터스FC 마케팅팀 책임 매니저는 "팬들과의 꾸준한 소통은 전북현대가 중요하게 생각하는 가치 중 하나다. 애피어의 봇보니 솔루션을 통해 보다 유연하면서도 효율적인 캠페인 운영이 가능해졌다"며 "향후에는 오프라인 현장 이벤트와 접목한 온라인 이벤트나 인스타그램을 넘어 전북현대의 다른 온라인 채널로의 확대에도 봇보니를 적극 활용할 예정"이라고 말했다. 김형석 애피어 코리아 엔터프라이즈 솔루션 세일즈 본부장은 "이번 협업은 스포츠 산업 내 팬 인게이지먼트 강화를 위한 AI 솔루션의 활용 가능성을 확인한 의미 있는 사례"라면서 "앞으로도 봇보니를 통해 전북현대가 팬과의 접점을 더욱 전략적으로 확장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.04.10 18:04백봉삼

"AI 성능 50%↑"…IBM, 차세대 메인프레임 'z17' 공개

IBM이 시스템 운영 전반에 인공지능(AI)을 탑재한 새 메인프레임을 선보여 워크로드를 확장했다. IBM은 차세대 메인프레임 'IBM z17'을 10일 공개했다. 해당 제품은 IBM 텔럼 II 프로세서 기반으로 거래 기반 AI 기능을 확장하고 새로운 워크로드를 지원한다. 출시일은 6월 18일이다. IBM z17는 기업 실시간 거래 처리를 위해 개발됐다. 이전 모델인 z16과 비교해 하루 AI 추론 작업 처리량이 50% 늘었다. 이 시스템은 대출 리스크 완화와 챗봇 서비스 관리, 의료 이미지 분석, 상거래 범죄 방지 등 250개 이상 AI 활용 사례를 지원한다. IBM z17은 5년간 설계·개발 과정을 거쳐 출시됐다. 미국 특허청에 출원한 300개 이상 특허를 포함하고 있다. 100여개 이상 고객사가 제시한 의견을 반영했을 뿐 아니라 IBM 연구진과 소프트웨어팀 협업으로 다중 모델 AI 기능, 데이터 보호 기능, 시스템 관리를 위한 AI 도구를 구현했다. z17 AI 추론 기능은 향상된 주파수, 컴퓨팅 용량, 40% 증가된 캐시를 갖춘 IBM 텔럼 II 프로세서에 내장된 2세대 온칩 AI 가속기에 기반한다. 올해 4분기 출시 예정인 IBM 스파이어 액셀러레이터는 PCIe 카드 형태로 제공되며, 텔럼 II 프로세서를 보완하는 추가 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 스파이어 액셀러레이터는 시스템 내 데이터를 활용한 생성형AI 기능 구현을 위해 설계됐다. z17은 개발자와 IT 운영자를 위해 IBM 왓슨x 코드 어시스턴트 포 Z와 IBM 왓슨x 어시스턴트 포 Z를 포함한 AI 도구를 지원한다. IBM 왓슨x 어시스턴트 포 Z는 실시간 시스템 데이터를 사용해 AI 채팅 기반 사고 감지 및 해결 기능을 제공하는 Z 오퍼레이션 유나이트와 통합될 예정이다. 한국IBM Z·리눅스원 사업총괄 류정훈 상무는 "IBM 메인프레임은 전 세계 금융 거래 70%를 처리하고 있다"며 "기업들 AI 활용 요구가 증가하면서 z17을 통해 업무를 효율적이고 안전하게 처리할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2025.04.10 17:43김미정

토종 클라우드 3사 지난해 실적 '희비교차'…빅테크 공공 진출 대응이 관건

우리나라 대표 클라우드 서비스 기업(CSP) 3사가 지난해 실적을 두고 희비가 엇갈렸다. 최근 글로벌 빅테크 CSP가 국내 공공시장 진입을 본격화하고 있어 향후 공공사업 성과와 서비스 역량 고도화가 국내 기업들의 성장을 판가름할 것으로 전망된다. 10일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등 국내 CSP 3사 모두 지난해 매출 상승을 기록한 것으로 나타났다. 네이버클라우드와 KT클라우드는 2023년 대비 영업이익을 증가시키며 당기순이익도 흑자를 기록했다. 하지만 수익성 측면에서는 차이가 두드러졌다. NHN클라우드는 영업손실과 당기순손실의 비중을 큰 폭으로 줄이며 실적을 소폭 개선했다. 토종 CSP 성장동력 AI·인프라…KT클라우드, MS 협력 본격화 네이버클라우드는 지난해 1조3천999억원의 매출을 기록하며 전년보다 16.8% 증가하는 성과를 거뒀다. 특히 영업이익은 2023년 83억원에서 지난해 1천73억원으로 무려 1190% 상승했다. 특히 225억원 손실로 적자를 기록했던 2023년과 달리, 지난해에는 당기순이익 779억원을 달성해 흑자 전환하며 수익성도 개선했다. KT클라우드 역시 지난해 매출과 영업이익이 늘어났다. 지난해 매출은 7천831억원, 영업이익은 527억원을 기록하며 각각 15.4%, 22.5% 상승하는 실적을 거뒀다. 당기순이익은 흑자를 유지했지만 639억원의 당기순이익을 기록한 2023년에 반해, 지난해에는 44.2% 감소한 356억원의 당기순이익을 기록했다. 다만 이는 사모펀드 IMM이 보유한 전환우선주 가치평가에 따른 부채 인식이 영향을 미친 것으로, 기업 가치가 증대돼 비용인식 규모도 커졌다는 게 회사 측 설명이다. NHN클라우드는 지난해 매출 1천965억원을 기록하며 전년 대비 39.1% 상승한 실적을 거뒀다. 영업손실과 당기순손실은 크게 줄이며 수익성을 개선하는 모습을 보였다. NHN클라우드의 지난해 영업손실은 284억원으로 전년 기록인 547억원 대비 48% 감소시켰다. 또 당기순손실은 278억원을 기록하며 전년의 611억원 손실을 54.4% 개선했다. 네이버클라우드의 영업이익 성장은 하이퍼클로바X 기반의 생성형 인공지능(AI) 사업과 이를 기반으로 공공사업 수주 확대가 주효했던 것으로 알려졌다. 네이버클라우드는 공공·금융에 특화된 프라이빗형 AI 서비스를 앞세워 최근 한국수력원자력과 한국은행에 AI 시스템 구축을 담당하게 됐다. 또 네이버그룹의 사우디아라비아 디지털 전환(DX) 시장 진출도 지난해 매출 성장의 주된 요인으로 작용했다. 디지털 트윈 플랫폼 구축부터 아랍어 기반의 거대언어모델(LLM), 지능형 로봇 개발 등 다양한 분야에서 사우디 자치행정주택부와 협력 중인 상황이다. 사우디와 중동 시장을 주축으로 본격적인 글로벌 진출의 교두보를 마련했다는 평가다. KT클라우드는 기존 주력사업인 데이터센터(IDC) 사업을 확장하는 것에 더불어 행정안전부 국가정보자원관리원 대구센터 민관협력형(PPP) 클라우드 사업에도 참여해 주요 공공사업 수주 발판을 마련했다. 특히 KT그룹에서 마이크로소프트(MS)와의 협약을 체결하며 국내 공공·금융 환경에 맞춤화된 '시큐어 퍼블릭 클라우드'와 '한국적 AI' 개발 등에 속도를 내고 있다. MS와의 협력으로 멀티 클라우드 전략을 펼치며 수익성 향상에 나설 것으로 전망된다. 유안타증권 이승웅 연구원은 보고서를 통해 "올해부터 KT가 MS와의 협력을 통해 B2B 사업을 본격화한다"며 "올 2분기부터 한국적 AI, 시큐어 퍼블릭 클라우드를 출시할 예정으로 하반기부터는 실적에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다. NHN클라우드는 AI 중심 산업융합 집적단지 조성 사업의 일환으로 구축한 자사 광주AI데이터센터를 주축으로 AI 인프라 사업을 지난해 강화해 왔고 연구소·공공기관·대학교 등을 이용자로 모집하며 매출에 기여했다. 특히 KT클라우드와 마찬가지로 국정자원 대구센터 PPP 사업에 참여해 향후 발주될 공공 사업 참여 발판을 마련했다. 또 지난해부터 본격화된 공공부문 클라우드 네이티브 전환 사업의 컨설팅부터 실구축까지 담당하게 되는 등 공공 클라우드 수요 확보에 열을 올리고 있다. 키움증권 김진구 연구원은 보고서를 통해 "과기정통부가 최근 AI 컴퓨팅 인프라 확충 전략의 일환으로 NHN의 광주AI데이터센터 활용 계획을 밝혔다"며 "정부 추진 사업에서 NHN의 인프라가 단기적으로 중요 역할을 담당하면서 이후 정부 대상 클라우드 수주와 인프라 사업 참여에 있어 NHN의 입지가 커질 것"이라고 설명했다. 글로벌 빅테크 CSP 공공시장 진출 앞둬…토종 기업 대응책 강구해야 국내 CSP 3사가 AI를 성장동력으로 성과 창출에 나서는 가운데 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 글로벌 빅테크가 나란히 국내 클라우드 보안인증(CSAP) 하등급을 취득하며 공공시장 진입을 본격화하고 있다. 글로벌 CSP들은 약 2조원이 투입되는 정부 추진 국가AI컴퓨팅센터 사업 참여 의향도 드러내며 국내 민간·공공 클라우드 시장이 모두 글로벌 기업에 잠식되는 것 아니냐는 우려도 나오고 있다. 게다가 최근 미국 무역대표부(USTR)에서 CSAP를 대표적인 무역장벽으로 언급함에 따라 미국의 CSAP 완화·개정 압박도 늘어날 것으로 전망되고 있다. CSAP 하등급에 이어 중등급까지 글로벌 기업들에 개방된다면 대부분의 공공사업에 참여할 수 있는 요건을 갖추게 될 것이란 예상이다. 공공사업을 기둥으로 버텨온 국내 CSP들의 향후 실적에도 타격이 불가피할 것으로 예상되면서 업계는 이에 대한 대응책을 강구해야 하는 실정이다. 클라우드 업계 관계자는 "국가 AI 경쟁력을 키우기 위해선 AI를 뒷받침하는 국산 클라우드 기술력과 토종 사업자들을 성장시켜야 한다"며 "해외 빅테크들의 공공 진입을 막을 수 없는 상황에서 정부가 국내 클라우드의 성장과 발전에도 관심을 기울여 지원하길 바란다"고 말했다.

2025.04.10 17:24한정호

구글 클라우드, AI 스택 '전면 재편'…삼성·LG·카카오, 그 위에 올라탄 이유는?

구글 클라우드가 인공지능(AI) 스택 전반에 걸친 기술 혁신을 발표한 가운데 삼성전자, LG AI연구원, 카카오 등 주요 국내 기업들이 자사의 생성형 AI 도입 사례를 글로벌 무대에서 시연했다. 구글 클라우드는 9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 연례 컨퍼런스 '구글 클라우드 넥스트 25'를 열고 AI 인프라, 모델, 플랫폼, 에이전트 등 통합 기술 스택의 전면 업데이트를 공개했다. '제미나이' 기반의 최신 멀티모달 모델, AI 하이퍼컴퓨터, 멀티 에이전트 기능을 품은 '버텍스 AI', 생산성 에이전트 플랫폼 등 920여 개 세션을 통해 기술 청사진을 제시했다. 국내 기업들은 이번 행사에서 생성형 AI 기술 적용 결과를 직접 시연하며 구글 클라우드의 핵심 파트너로서 존재감을 부각했다. 삼성전자는 '제미나이'를 탑재한 AI 컴패니언 로봇 '볼리' 시연에 나섰다. 실시간 추론과 반응 조정이 가능한 '볼리'는 구글 검색 기반 그라운딩 기술을 활용해 사용자 맞춤형 조언을 제공한다. LG AI연구원은 구글의 AI 하이퍼컴퓨터 인프라를 활용한 자체 LLM 모델 '엑사원'의 개발 사례를 소개했다. 고성능 인프라와의 결합으로 글로벌 경쟁력을 확보했다는 점에서 차세대 기업형 에이전트 구축의 실증 사례로 평가됐다. 카카오는 구글 클라우드 텐서플로우 처리장치(TPU)와 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 구글이 개발한 파이썬 라이브러리인 '잭스(JAX)'를 활용한 대규모 생성형 AI 모델 학습과 배포 사례를 공유했다. 이와 함께 카카오헬스케어는 에이전트 기반 헬스케어 워크플로 구축 사례를 발표하며 기술 기업과 의료 서비스 제공자 간 협업의 중요성을 강조했다. 위버스컴퍼니는 빅쿼리 머신러닝과 제미나이를 활용한 대규모 데이터 분석 플랫폼 전환 사례를 공유했다. AI 기술의 결합으로 데이터 분석 효율성과 정밀도를 끌어올렸다는 점에서 주목을 받았다. SM 엔터테인먼트의 자회사 스튜디오리얼라이브는 구글 딥마인드와 협업해 이미지 기반 동영상 생성 모델 '비오 2'를 도입한 사례를 공개했다. 시각적 오류를 줄이고 실제 환경에 가까운 묘사력을 확보함으로써 K-팝 콘텐츠 제작의 몰입감을 한층 끌어올렸다는 설명이다. 토마스 쿠리안 구글 클라우드 최고경영자(CEO)는 "AI는 기존 프로세스를 재구성하고 생산성을 향상시킬 수 있는 기회를 제공한다"며 "우리는 지난 20년간 AI를 회사 제품에 도입해 왔고 향후에도 개발자와 기업의 목표 달성을 적극 지원할 것"이라고 밝혔다. 지기성 구글 클라우드 코리아 사장은 "지금은 근본적인 변화를 만들 수 있는 결정적인 시점"이라며 "우리는 세계 최고 수준의 AI 인프라와 플랫폼으로 고객의 혁신 여정을 지원할 것"이라고 말했다.

2025.04.10 17:20조이환

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