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'AI 2.0'통합검색 결과 입니다. (9457건)

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SK하이닉스 미래 성장성, HBM4 가격협상·수익 방어에 달렸다

SK하이닉스가 올 2분기 역대 최대 실적을 기록한 가운데, 미래 AI 메모리 수요 대응을 위한 제품 개발·설비투자에 적극 나선다. 특히 내년에도 HBM(고대역폭메모리) 시장 우위를 지속하기 위한 준비에 주력한다는 계획이다. 관건은 수익성 방어다. 차세대 제품인 HBM4는 제조비용 상승, 후발주자와의 경쟁 심화 등으로 내년 견조한 공급량 및 가격 확보가 쉽지 않을 것으로 전망된다. 다만 SK하이닉스는 HBM 공급 과잉 및 수익성 악화 등 대내외적인 우려에 대해 "HBM4는 원가 상승을 고려한 가격 정책을 최대한 반영할 수 있도록 하고 있다. 현재의 수익성을 유지하는 선에서 최적의 가격 수준을 형성하고자 한다"며 적극적인 대응을 시사했다. SK하이닉스는 지난 2분기 매출액 22조2천320억원, 영업이익 9조2천129억원(영업이익률 41%), 순이익 6조9천962억원(순이익률 31%)을 기록했다고 24일 밝혔다. 이번 실적은 역대 최대 분기 실적에 해당한다. 매출은 전년동기 대비 35%, 전분기 대비 26% 증가했다. 영업이익은 전년동기 대비 68%, 전분기 대비 24% 증가했다. SK하이닉스의 호실적은 당초 예상을 웃도는 D램·낸드 출하량 덕분이다. 또한 고부가 제품인 HBM3E 12단의 본격적인 판매 확대도 영향을 미쳤다. 하반기 역시 급격한 수요 감소 가능성은 낮을 것으로 내다봤다. 차세대 제품 개발·설비투자 확대로 미래 수요 대응 이에 맞춰 SK하이닉스는 AI 메모리 시장 선점을 위한 차세대 제품 개발에 주력하고 있다. 서버용 LPDDR 기반 최신형 모듈인 'SoCAMM(소캠)'의 공급을 연내 시작하며, AI GPU용 GDDR7은 용량을 24Gb(기가비트)로 확대한 제품을 준비한다. 낸드는 수요에 맞춘 신중한 투자 기조를 유지하나, 향후 시황 개선에 대비한 제품 개발을 지속 추진한다. 특히 QLC 기반 고용량 기업용 SSD(eSSD) 판매 확대와 321단 낸드 기반 제품 포트폴리오 구축을 통해 시장 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다. 또한 HBM3E의 제품 성능과 양산 능력을 바탕으로, HBM 매출을 전년 대비 약 2배로 성장시키겠다는 기존 계획을 유지했다. HBM4 역시 고객 요구 시점에 맞춰 적기 공급이 가능하도록 준비해 업계 최고 수준 경쟁력을 지속 강화해 나갈 계획이다. 올해 설비투자 규모는 당초 계획 대비 확대될 전망이다. 특히 올해 말까지 구축 예정인 M15X는 내년부터 SK하이닉스의 HBM 생산에 크게 기여할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 “내년 HBM 공급 가시성이 확보되면서 적기 대응을 위한 선제적 투자를 결정했다”며 “올해 투자 규모는 기존 계획 대비 증가하며, 대부분 HBM 장비 투자에 활용할 계획”이라고 밝혔다. 차세대 D램인 1c(6세대 10나노급) D램 전환투자도 올 하반기 시작된다. 본격적인 램프 업은 내년에 진행될 예정으로, 현재 구체적인 계획을 수립하는 중이다. 내년 HBM 사업 불확실성에도…'수익성 고수' 자신 다만 업계는 SK하이닉스의 내년 메모리 사업에 대한 불확실성을 우려해 왔다. 주요 고객사인 엔비디아와 HBM4 등 차세대 제품에 대한 공급 협의가 당초 예상보다 길어지고 있고, 삼성전자·마이크론 등 후발주자 진입에 따른 HBM 경쟁 과열이 예상된다는 시각에서다. 특히 SK하이닉스는 HBM4 사업에서 수익성 하락 압박을 받고 있다. HBM4는 이전 세대 대비 I/O(입출력단자) 수 증가, 코어 다이 면적 증가, 베이스 다이의 TSMC 외주화 등으로 제조 비용이 크게 상승할 전망이다. SK하이닉스가 이를 HBM4 판매 가격에 온전히 반영하지 못할 경우, 견조한 이익을 거두기 힘들다. 이를 위해선 HBM4의 Gb(기가바이트)당 판매 가격이 이전 세대 대비 20~30%가량 증가해야 한다는 것이 업계의 분석이다. SK하이닉스는 이에 대해 "내년 HBM 고객사와의 협의는 계획대로 진행되고 있고, 고객사 프로젝트 다앙성이 증가하며 제품 믹스와 가격 등을 긴밀히 협의하고 있다"며 "HBM4는 원가 상승을 고려한 가격 정책을 최대한 반영할 수 있도록 하고 있다. 현재의 수익성을 유지하는 선에서 최적의 가격 수준을 형성하고자 한다"고 강조했다. 내년 주요 경쟁사와의 경쟁에 대해서도 자신감을 드러냈다. SK하이닉스는 "HBM은 리딩 사업자가 일정한 협상력을 가질 수 있는 시장으로 변모했다고 판단한다"며 "SK하이닉스의 고객 지향적인 마인드와 이를 뒷받침하는 탄탄한 조직 팀워크 등 소프트한 경쟁력 요소들은 남들이 쉽게 카피할 수 없을 것"이라고 밝혔다.

2025.07.24 12:13장경윤

"KoBERT부터 A.X 4.0"...SKT, 국산 LLM 기술력 7년 축적

SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여하며, 지난 2018년부터 지속해온 한국어 특화 AI 자립 노력이 본격화될 것이라고 24일 밝혔다. SK텔레콤은 그간 한국어에 최적화된 초거대 언어모델(LLM)을 독자 기술로 개발하며, 국내 AI 생태계의 기술 자립과 실용화를 위한 기반을 꾸준히 다져왔다. 2018년부터 자연어 이해 및 생성 기술을 연구하며, 주요 모델을 오픈소스로 공개해 생태계와의 상생도 추구해왔다. 현재 AI 기술은 감성 대화, 통화 요약, 지식 응답 등 고객 접점에서 실제 서비스로 이어지고 있다. 한국어 특화 LLM의 진화, KoBERT에서 A.X 4.0까지 SK텔레콤은 2019년 한국어 딥러닝 모델 'KoBERT'를 자체 개발·공개하고, 고객센터 챗봇에 적용했다. 이 모델은 조사·어순·띄어쓰기 등 한국어 구조를 반영해 문맥 이해에 강점을 보였다. 2020년에는 한국어 GPT-2 모델 'KoGPT2'와 뉴스·문서 요약 특화 모델 'KoBART'를 공개하며 자연어 처리 기술을 확대했다. 주요 모델들은 오픈소스로 공개됐으며, 이는 한국어 기반 생성형 AI 기술의 초석이 됐다. 2022년에는 자체 GPT-3 기반 한국어 특화 모델을 '에이닷'에 적용해 일상 대화와 작업 수행이 가능한 AI 서비스를 구현했다. 이어 감성 대화형 'A.X 1' 모델을 추가 적용하며, 정서적 교감 기능을 강화하기도 했다. 2023년에는 복잡한 문맥 이해와 지식 기반 응답이 가능한 'A.X 2'를 차례로 선보였다. 2024년에는 추론 성능을 높인 'A.X 3.0'을 출시했다. 각각 340억(34B, 표준형), 70억(7B, 경량형) 파마미터 모델로 구성되며, 통화 요약과 AI 에이전트 기능에 실제 적용됐다. 모든 모델은 구조 설계부터 데이터 수집과 학습까지 SK텔레콤이 자체 개발한 '프롬 스크래치' 방식이다. 성능과 효율 모두 잡는 '투 트랙 전략' 가동 2025년 7월에는 외부 지식 기반 추론 성능을 높인 'A.X 4.0'을 공개했다. 대규모 학습(CPT) 방식으로 학습돼 보안성과 로컬 운영, 한국어 처리 효율에 강점을 지닌다. 이 모델은 현재 에이닷 통화 요약 등 실서비스에 적용되고 있다. 이어 SK텔레콤은 70억(7B) 및 340억(34B) 파라미터 규모의 'A.X 3.1' 모델도 공개했다. 이 모델들은 추론모델 확장을 고려해 코드와 수학 성능을 강화했다. SK텔레콤은 '프롬 스크래치' 기반 A.X 3 계열 모델과 CPT 기반 A.X 4 계열의 대규모 모델을 병행 개발하는 '투 트랙 전략'을 통해 다양한 환경에 최적화된 AI 모델 포트폴리오를 확장하고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 한국어에 특화된 LLM 기술 고도화를 이어가며, 초거대 AI의 산업화와 일상화를 이끌고, 기술 공유와 협력을 통해 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 계획이다.

2025.07.24 11:21진성우

[종합] 삼성SDS, 2분기 매출 4.2% 성장…생성형AI·클라우드 주도

삼성SDS가 생성형 인공지능(AI)과 클라우드, 시스템통합(SI) 사업의 성장에 힘입어 2025년 2분기 매출이 전년 대비 증가했다. 삼성SDS는 24일 공시를 통해 2분기 연결 기준 매출 3조5천120억원, 영업이익 2천302억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기보다 4.2%, 영업이익은 4.2% 증가했다. "생성형AI, 클라우드가 성장 견인"…공공·제조업 수요 확대 핵심 사업인 IT서비스 부문은 전년 동기 대비 5.8% 증가한 1조6천784억원의 매출을 올렸다. 이 중 클라우드 매출은 6천652억원으로 19.6% 증가해 IT서비스 매출의 40%를 차지했다. 클라우드 인프라 서비스(SCP)는 동탄 데이터센터의 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 확대로 2천646억원의 매출을 기록했다. 공공기관의 클라우드 전환과 생성형 AI 프로젝트 수주가 이어지면서 관리형 서비스(MSP)는 2천974억원으로 20% 성장했다. 글로벌 기업 대상 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업도 1천32억원을 기록해 4.8% 증가했다. 삼성SDS 관계자는 "공공·제조업 분야의 클라우드 전환 수요가 빠르게 늘고 있고, 생성형 AI 프로젝트 수주가 이어지고 있다"며 "데이터센터 투자와 네트워크 서비스 확대를 통해 국내외 고객을 적극 확보할 것"이라고 밝혔다. SI·EMM 해외 판매 호조…ITO·물류는 유지 기업 모바일 기기 관리 솔루션(EMM)을 앞세운 SI 사업도 선전했다. SI 매출은 전년 동기 대비 18.8% 늘어난 3천181억원을 기록했다. EMM 솔루션의 북미·유럽 시장 확대가 실적에 기여했다. 반면 IT 아웃소싱(ITO) 매출은 전년보다 8.8% 감소한 6천951억원으로 집계됐다. 기존 고객의 안정화로 신규 수주가 줄어든 영향으로 보인다. 물류 부문 매출은 1조8천336억원으로 2.9% 증가했지만, 항공·해상 운송 단가 하락과 미·중 무역갈등으로 인한 물동량 감소로 영업이익률은 1%대에 머물렀다. 물류 플랫폼 '첼로스퀘어(Cello Square)'의 매출은 2천701억원으로 5.2% 줄었으나, 가입 기업 수는 2만1천900개사로 48% 증가해 성장 가능성을 유지했다. 재무 여력은 안정적…배당은 미정 삼성SDS의 2분기 말 기준 현금성 자산은 5조9천291억원으로 전분기 6조1천96억원보다 줄었지만 차입금이 없어 무차입 경영 기조를 유지하고 있다. 2분기 설비투자(CAPEX)는 906억원으로 1분기 725억원보다 증가했으며 감가상각비는 915억원으로 비슷한 수준을 유지했다. 이는 데이터센터와 인프라 투자가 지속되고 있음을 의미한다. 이자, 세금 미지급 및 감가상각 전 영업이익(EBITDA)는 3천853억원으로 전분기보다 줄었고 EBITDA 마진율은 11.0%로 1.1%포인트 하락했다. 자기자본이익률(ROE)는 7.3%, 주당순이익(EPS)는 2천206원으로 각각 감소했다. 2분기 배당금은 아직 결정되지 않았다. 삼성SDS는 2024년 한 해 동안 주당 2천900원을 배당했고 배당성향은 29.6%였다. 삼성SDS 관계자는 "불확실한 경제 상황이 지속되는 상황에도 경쟁력을 강화하고 성장성을 확보하기 위한 노력을 지속 추진할 방침"이라며 "클라우드, 생성형 AI 서비스 사업은 금융 및 공공 업종을 중심으로 대외 사업을 확대할 것"이라고 밝혔다. 이어 "디지털 물류 사업은 대외 신규 사업을 적극 수주하며 전략적 파트너십을 강화해 나갈 예정"이라고 덧붙였다.

2025.07.24 11:21남혁우

카카오, 경량 멀티모달·MOE 오픈소스 공개

카카오(대표 정신아)는 국내 공개 모델 중 최고 성능의 경량 멀티모달 언어모델과 혼합 전문가(MoE) 모델을 국내 최초 오픈소스로 공개한다고 24일 밝혔다 카카오는 허깅페이스를 통해 이미지 정보 이해 및 지시 이행 능력을 갖춘 경량 멀티모달 언어모델 '카나나(Kanana)-1.5-v-3b'와 MoE 언어모델 '카나나-1.5-15.7b-a3b'를 오픈소스로 선보였다. 지난 5월 공개한 언어모델 카나나-1.5 4종에 이어 두 달 만에 추가 모델을 오픈소스로 공개한 것이다. 정부가 추진하는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여한 카카오는 이러한 자체 모델 개발 역량 및 카카오톡 등의 대규모 서비스 운영 경험 등을 토대로 전 국민의 AI 접근성을 높이고 국가 AI 경쟁력을 강화하는데 기여한다는 방침이다. 이날 공개된 '카나나-1.5-v-3b'는 텍스트 뿐만 아니라 이미지 정보도 처리할 수 있는 멀티모달 언어모델로, 지난 5월 말 오픈소스로 공개한 카나나 1.5 모델을 기반으로 하고 있다. 카나나 1.5는 모델 개발의 처음부터 마지막 단계까지 카카오의 자체 기술을 바탕으로 구축하는 '프롬 스크래치' 방식으로 개발됐다. 멀티모달 언어모델인 '카나나-1.5-v-3b'는 이용자의 질문 의도를 정확히 이해하는 높은 지시 이행 성능과 뛰어난 한국어·영어 이미지 이해 능력을 보유했다고 회사 측은 설명했다. 또한, 한국어 벤치마크에서 유사 사이즈의 국내외 공개 모델과 비교한 결과 최고 점수를 기록했고 다양한 영어 벤치마크에서 해외 오픈소스 공개모델과 비교했을 때도 유사한 수준의 성능을 보인 것으로 알려졌다. 지시 이행 능력 벤치마크에서는 국내 공개된 유사한 규모의 멀티모달 언어모델 대비 128% 수준의 성능을 기록했다. 카카오는 인간 선호 반영 학습과 지식 증류를 통해 '카나나-1.5-v-3b'의 성능을 극대화했다. 지식 증류는 고성능의 대형 모델로부터 비교적 작은 모델을 학습하는 방식이다. 단순한 정답 뿐 아니라 대형 모델의 예측 확률 분포까지 학습에 반영함으로써 작은 모델이 더 정교하고 일반화된 예측 능력을 갖추도록 돕는 기술이다. 이를 통해 상대적으로 경량화된 모델 구조임에도 정확도나 언어 이해 등의 능력에서 대형 모델의 높은 성능에 근접하거나 이를 뛰어 넘을 수 있는 능력을 발휘하도록 돕는다. '카나나-1.5-v-3b'는 경량 멀티모달 언어모델의 강점을 토대로 ▲이미지 및 글자 인식 ▲동화 및 시 창작 ▲국내 문화유산 및 관광지 인식 ▲도표 이해 ▲수학 문제풀이 등 여러 분야에서 활용할 수 있다. 예를 들어, 장소 사진과 함께 이 사진이 촬영된 장소에 대해 간단히 설명해줘라고 질문하면 “이 사진은 서울 청계천을 배경으로 하고 있습니다”와 같이 국내 지역에 대한 인식력을 바탕으로 정확한 답변을 제공한다. 카카오는 모델의 성능에 집중하는 단계를 넘어 AI가 사람처럼 생각하고 행동할 수 있는 ▲멀티모달 이해 능력 ▲사용자 지시 수행 능력 ▲추론능력을 갖추도록 발전시키는 데 주력하고 있다. 하반기 중에는 에이전트형 AI 구현에 필수적인 추론 모델의 성과도 공개할 예정이다. 카카오는 일반적인 '밀집' 모델과 차별화되는 MoE 구조의 언어모델도 오픈소스로 함께 공개했다. 'MoE'는 입력 데이터 처리 시 모든 파라미터가 연산에 참여하는 기존 모델과 달리 특정 작업에 최적화된 일부 전문가 모델만 활성화되는 방식으로 효율적인 컴퓨팅 자원 활용과 비용 절감이 특징이다. MoE 아키텍처를 적용한 '카나나-1.5-15.7b-a3b'는 전체 15.7B의 파라미터 중 추론 시 약 3B 파라미터만 활성화돼 동작한다. 카카오는 모델의 학습 시간과 비용을 절약하기 위해 자사의 3B 규모의 모델 '카나나-Nano-1.5-3B'에 '업사이클링' 방식을 적용해 개발했다. 업사이클링은 기존 다층 신경망(MLP) 레이어를 복제해 여러 전문가 레이어로 변환하는 방식으로 모델을 처음부터 개발하는 방식에 비해 효율적이다. 활성화되는 파라미터가 3B에 불과하지만 성능은 '카나나-1.5-8B'와 동등하거나 상회하는 수준을 기록했다. 카카오의 MoE 모델은 고성능 AI 인프라를 저비용으로 구축하고자 하는 기업이나 연구 개발자들에게 실용적인 도움을 제공할 수 있다는 설명이다. 특히 추론 과정에서 제한된 파라미터만 사용하는 구조적 특성 덕분에 저비용, 고효율 서비스 구현에 유리하다. 카카오는 이번 경량 멀티모달 언어모델과 MoE 모델의 오픈소스 공개를 통해 AI 모델 생태계에 새로운 기준을 제시하고 더 많은 연구자와 개발자가 강력한 AI 기술을 자유롭게 활용할 수 있는 기반을 마련해 갈 계획이다. 뿐만 아니라 자체 기술 기반의 모델을 지속적으로 고도화하고 모델 스케일업을 통해 글로벌 플래그십 수준의 초거대 모델 개발에 도전함으로써 국내 AI 생태계의 자립성과 기술 경쟁력 강화에 기여할 계획이다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물”이라고 말했다.

2025.07.24 10:57박서린

SAP, 2분기 AI·클라우드 실적 성장…미래 매출 전망치는 '둔화'

SAP가 인공지능(AI)과 클라우드 성장세에 힘입어 2분기 실적을 끌어올렸지만, 미래 매출을 뜻하는 백로그 증가율은 소폭 둔화한 것으로 나타났다. SAP는 2분기 매출이 전년 동기 대비 9% 증가한 90억3천만 유로(약 14조5천953억원), 영업이익은 35% 늘어난 25억7천만 유로(약 4조1천539억원)를 기록했다고 24일 발표했다. 클라우드 매출은 24% 오른 51억3천만 유로(약 8조2천895억원), 클라우드 기반 전사적자원관리(ERP) 매출은 30% 증가해 44억2천만 유로(약 7조1천422억원)를 기록했다. 클라우드 백로그는 22% 증가한 180억5천만 유로(약 29조1천669억원)로 집계됐다. 환율 영향을 제외하면 28% 늘어난 수치지만, 전 분기와 비교해 증가율은 1%포인트 낮아졌다. SAP는 "미국 공공기관과 제조업체들이 경기 불확실성과 관세 문제로 구매 결정을 미룬 결과"라고 설명했다. SAP는 하반기에도 클라우드 백로그 성장세가 다소 둔화할 수 있다고 봤다. 그러나 전체 클라우드 수요는 여전히 견고하며, 연간 계약의 약 3분의 2가 하반기에 집중되는 경향이 있어 실적 개선 여지는 충분하다고 밝혔다. 이번 분기에는 전통적인 소프트웨어 라이선스 매출이 15% 감소했지만 'SAP 비즈니스 데이터 클라우드' 등 클라우드와 소프트웨어 부문에서 11% 성장하며 이를 만회했다. 서비스 매출은 5% 줄었다. 운영현금흐름은 71% 증가해 25억8천만 유로(약 4조1천690억원), 잉여현금흐름은 83% 늘어난 23억6천만 유로(약 3조8천135억원)로 나타났다. 이는 수익성 향상뿐 아니라 인건비와 구조조정 비용이 줄어든 영향도 반영됐다. 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 "AI와 SAP 비즈니스 데이터 클라우드가 기업 운영 혁신의 핵심 동력"이라고 말했다. 도미니크 아삼 최고재무책임자(CFO)는 "꾸준한 고객 수요와 효율적인 비용 관리 덕분에 좋은 성과를 냈다"고 설명했다.

2025.07.24 10:24김미정

IBM, 2분기 소프트웨어 실적 기대치 '하회'…AI·메인프레임 수요는 선방

IBM이 올해 2분기 실적에서 주력 소프트웨어(SW) 부문의 성장세가 시장 기대치를 밑돌면서 주가가 5% 하락했다. 반면 인공지능(AI) 특화 기능이 추가된 메인프레임 수요가 증가하면서 인프라 부문은 예상을 웃도는 실적을 기록했다. 24일 로이터통신 등 외신에 따르면 IBM의 2분기 SW 부문 매출은 73억9천만 달러(10조1천509억원)로 전년 동기 대비 10% 증가했으나 시장 전망치인 74억9천만 달러(10조2천882억원)를 소폭 밑돌았다. 특히 트랜잭션 처리용 메인프레임 기반 SW 매출이 정체되면서 전체 실적에 영향을 미친 것으로 나타났다. 고객들이 AI 기능이 강화된 최신 메인프레임에 대한 투자를 늘리며 해당 영역에 매출이 집중된 것이 주요 배경으로 꼽혔다. 반면 메인프레임을 비롯한 전반적인 인프라 부문은 41억4천만 달러(5조6천875억원)로 14% 증가했으며 이는 월가 예상치인 36억6천만 달러(5조281억원)를 크게 상회한 수치다. IBM은 이번 메인프레임 출시가 역대 최강의 초기 실적이라고 강조했다. 특히 금융·유통 산업에서의 수요가 두드러졌다고 설명했다. 컨설팅 부문은 53억1천만 달러(7조2천991억원)로 3% 증가하며 5분기 연속 하락세를 끊었다. 기업들이 AI 도입을 본격화하며 컨설팅 수요가 증가한 것이 주요 배경이다. 다만 IBM은 하반기에도 비슷한 수준의 수요가 이어질지에 대해서는 신중한 입장을 유지했다. AI 관련 누적 수주액은 75억 달러(10조3천80억원)로, 전 분기 대비 15억 달러(2조616억원) 증가했으며 이 가운데 약 80%는 컨설팅 부문에서 발생했다. 전체 매출은 전년 동기 대비 8% 증가한 169억8천만(23조3천373억원) 달러로, 시장 기대치인 165억9천만 달러(22조8천12억원)를 상회했다. 그럼에도 SW 부문의 성장 속도에 대한 시장 우려가 커지면서 실적 발표 후 주가는 5% 가까이 하락했다. 올해 들어 30% 가까이 상승하며 시장의 기대를 반영했던 IBM 주가는 이번 실적 발표를 기점으로 다시 제동이 걸렸다는 분석이 나온다. IBM의 짐 카바노 최고재무책임자(CFO)는 "보다 공격적인 비용 구조 개선을 통해 수익성을 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.07.24 10:21한정호

삼성SDS, 이준희號 전략 통했다…2분기 클라우드·AI·디지털 물류 '삼각 성장'

삼성SDS가 클라우드와 디지털 물류 플랫폼 성장 기반으로 2분기 실적을 개선했다. 이로써 대외사업 확대와 인공지능(AI) 등 신기술 기반 사업 강화 전략에 탄력이 붙었다. 삼성SDS는 올 2분기 잠정실적으로 매출 3조5천120억원, 영업익 2천302억원을 기록했다고 24일 밝혔다. 전년 동기 대비 각각 4.2% 증가한 수치다. IT서비스 부문은 1조 6천784억원 매출을 기록해 전년보다 5.8% 증가했다. 이중 클라우드 사업 매출은 20% 늘어난 6천652억원으로 집계됐다. 클라우드 중에서도 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 기반으로 한 클라우드 서비스 제공(CSP) 사업은 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요 증가와 공공 부문 확대 영향으로 26% 성장했다. 클라우드 관리 서비스(MSP) 사업도 공공기관 클라우드 전환과 생성형 AI 서비스 수주 확대 등에 따라 20% 늘어났다. 물류 사업 부문은 미국 수출입 관세 정책으로 물동량이 감소했지만, 창고 물류 신규 고객을 확보하며 전년 동기 대비 3% 증가한 1조 8천336억 원의 매출을 달성했다. 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어'는 2천701억 원의 매출을 기록했다. 가입 고객사는 전년 대비 48% 늘어난 2만 1천900개사로 나타났다. 삼성SDS는 "클라우드와 AI 기반 대외 사업을 금융·공공 부문 중심으로 강화할 계획"이라며 "물류 사업은 신규 고객 확보와 항공사, 선사와의 파트너십을 확대할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.24 10:19김미정

"에이전트 연결·확장 쉽게"…워크데이, AI 개발자 툴셋 공개

워크데이가 인공지능(AI) 에이전트와 애플리케이션을 통합 개발할 수 있는 플랫폼을 내놨다. 워크데이는 개발자가 워크데이 플랫폼에서 AI 애플리케이션과 에이전트를 맞춤화·연결할 수 있는 통합형 AI 개발자 툴셋을 발표했다고 24일 밝혔다. 이를 통해 기업 고객은 사람과 디지털 워크포스 통합적으로 운영할 수 있는 기반을 강화하게 됐다. 해당 도구 핵심은 ▲에이전트 게이트웨이 ▲AI 위젯 ▲확장된 AI 게이트웨이 API ▲AI 개발자 코파일럿 ▲개발자 CLI 툴 등이다. . 에이전트 게이트웨이는 외부에서 개발한 AI 에이전트를 워크데이의 에이전트 시스템 오브 레코드(ASOR)에 연결해 에이전트 등록·협업을 돕는다. 파트너사는 이를 에이전트 파트너 네트워크에 등록하고 워크데이 마켓플레이스에 공개할 수 있다. 고객은 다양한 선택지를 바탕으로 조직에 맞는 AI 에이전트를 직접 도입할 수 있게 된다. AI 위젯은 인사·재무 업무를 위한 맞춤형 AI 프롬프트 기능을 제공한다. 반복 업무 자동화나 안내 메시지, 사용자 콘텐츠 생성 등에서 활용된다. 또 새롭게 확장된 API로 사용자는 자연어를 통해 문서를 이해하거나 보고서를 요청할 수 있다. 워크데이는 '개발자 코파일럿' 기능도 워크데이 익스텐드 전반으로 확대한다고 밝혔다. 코드 생성부터 데이터 쿼리 작성, 적합한 API 추천, 오케스트레이션 자동 문서화 기능이 대표적이다. 실제 이 기능은 개발 생산성을 50% 이상 높이는 것으로 나타났다. 워크데이는 개발 자동화와 협업을 위한 커맨드라인 인터페이스(CLI) 툴도 함께 공개했다. 이 도구는 개발자가 워크데이를 데브옵스 워크플로우에 통합하는 데 활용된다. 툴세트 내 기능 출시는 순차적으로 진행될 방침이다. 에이전트 게이트웨이는 올해 말 얼리 어답터 고객을 대상으로 제공된다. 나머지 AI 위젯, 개발자 코파일럿, CLI 툴은 2025년 말 일반 출시된다. 매튜 그리포 워크데이 수석 부사장은 "이 툴세트는 복잡한 AI 환경에서 개발자 혁신 역량을 높여줄 것"이라며 "개발자들이 애플리케이션과 에이전트에 AI 기능을 유연하게 통합하도록 지원한다"고 밝혔다.

2025.07.24 10:10김미정

SK하이닉스, 올 하반기 차세대 '1c D램' 전환투자 개시

SK하이닉스가 차세대 D램에 대한 전환투자를 올 하반기부터 시작해 내년 본격화할 계획이다. SK하이닉스는 24일 2025년 2분기 실적발표를 통해 1c(6세대 10나노급) D램의 전환투자를 올 하반기부터 진행한다고 밝혔다. 1c D램은 현재 상용화된 가장 최신 세대의 D램인 1b D램의 차세대 제품이다. 앞서 SK하이닉스는 지난해 세계 최초로 1c 공정 기반의 16Gb(기가비트) DDR5 D램을 개발하는 데 성공했다고 밝힌 바 있다. 당시 SK하이닉스는 "이미 입증된 1b D램 기술력을 바탕으로 설계 완성도를 높여 가장 먼저 기술 한계를 돌파해 냈다”며 “2024년 1c DDR5의 양산 준비를 마치고 내년부터 제품을 공급해 메모리 반도체 시장의 성장을 이끌어 갈 것”이라고 강조했다. 다만 SK하이닉스의 이 같은 계획은 당초 예상 대비 지연돼 왔다. SK하이닉스가 올해 출시를 목표로 한 HBM4(6세대 고대역폭메모리)에서도 이전 세대와 같은 1b D램 채용을 유지하는 등 1c D램에 대한 수요가 크지 않았기 때문이다. 그러나 올 하반기부터는 1c D램의 양산 준비가 구체화될 것으로 전망된다. SK하이닉스는 "1c D램의 전환투자는 올 하반기부터 시작돼 내년 본격적으로 진행될 것"이라며 "현재 경영 계획을 수립하고 있어 추후 구체적인 계획이 확정되면 공유할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.24 10:04장경윤

[Q&AI] 中 연예인 첫 사형 집행…무슨 일?

질문: 장이양이 화제인데, 무슨 일이야? 그록 답변: 장이양(张艺洋)은 중국의 배우 겸 가수로, 2022년 2월 당시 15~16세였던 여자친구를 살해한 혐의로 사형을 선고받고 2023년 12월 18일 총살형이 집행된 사건으로 화제가 되고 있습니다. 이는 중국에서 연예인이 사형된 최초의 사례로 알려져 있습니다. 사건의 주요 내용은 다음과 같습니다: 범행: 장이양은 여자친구의 이별 요구에 분노해 생일 축하를 명목으로 그녀를 산시성 싱핑시의 숲으로 유인, 흉기로 수차례 찔러 살해했습니다. 이후 현장을 자살로 위장하려 했으나 실패했습니다. 배경: 경찰 조사에 따르면, 장이양은 강한 통제욕과 편집증적 성향을 보였으며, 관계 유지를 위해 자살 위협 등 감정적 통제를 해왔습니다. 피해자의 어린 나이(15~16세)로 인해 소아성애 논란도 제기되었습니다. 논란: 장이양은 중국에서 '18선 배우'(대중적 인지도가 낮은 무명 연예인)로 분류되며, 2012년부터 영화와 드라마에 출연하고 2015년 앨범을 발매, 2019년 신인상을 수상한 이력이 있습니다. 하지만 사형 집행 후 2024년 3월 그가 주연한 영화 '졔유인셩관'이 개봉되며, 중국 당국의 '문제 연예인' 블랙리스트에 포함되지 않은 점이 논란이 되었습니다. 중국 네티즌들은 그의 범죄와 영화 개봉을 두고 엇갈린 반응을 보이고 있으며, 연예계 관리 기준에 대한 비판도 이어지고 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.24 09:59AI 에디터

SKT, 독자 개발 LLM 'A.X 3.1' 공개...추론 모델 확장성 갖춰

SK텔레콤은 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 독자 구축 LLM인 'A.X 3.1'을 공개했다고 24일 밝혔다. 340억개(34B)의 매개변수를 기반으로 하는 'A.X 3.1'은 SK텔레콤이 프롬 스크래치 방식으로 모델 구축과 데이터 학습 등 전 단계를 직접 진행했다. 이번에 공개한 A.X 3.1은 이전 버전(A.X 3.0)보다 개선됐다. 한국어 대화 성능에 집중했던 A.X 3.0과는 달리 A.X 3.1에서는 추론모델로의 확장 가능성을 고려해 코드와 수학성능이 향상됐다. 이로써 SK텔레콤은 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)과 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)까지 총 4개의 모델을 오픈소스로 공개했다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능하다. A.X 3.1(34B)은 자사 A.X 4.0(72B)와 비교할 때 절반 이하의 매개변수로 구성됐으나 같은 한국어 서비스에 적용될 경우 약 90% 수준의 성능을 발휘한다. A.X 3.1(34B) 모델은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU에서 'A.X 3.1'(69.20)는 'A.X 4.0'(78.3) 대비 88% 수준을 확인했고, 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서는 'A.X 3.1'(77.1)가 'A.X 4.0'(85.7) 대비 90% 수준의 성능을 기록했다. 앞서 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 사업'에 지원했다. SK텔레콤 컨소시엄은 반도체, 모델, 데이터, 서비스로 이어지는 독자 기술 기반의 풀스택 AI를 구현하고, 개발하는 모델을 국내 AI 생태계의 다양한 기업들에 오픈소스로 개방하는 것을 목표로 하고 있다. 컨소시엄에는 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타 등 다양한 분야를 아우르는 회사들과 함께 학계를 대표하는 서울대학교 연구실들과 KAIST 연구진 등이 참여한다. 또한, SK텔레콤 컨소시엄이 만들어낼 AI모델을 사용하기로 의향서를 낸 업체 중에는 SK하이닉스와 SK이노베이션, SK AX, SKB 등 SK그룹사와, SKT가 주도하는 K-AI 얼라이언스에 참여 중인 몰로코, 씨메스, 가우스랩스, 스캐터랩 등이 포함됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 자체 개발 LLM인 A.X와 각 참여사가 보유한 자체 LLM 및 데이터 등을 기반으로 대한민국을 대표하는 독자 파운데이션 신규 모델을 만들어갈 계획이다. 특히 기존 규모를 뛰어넘는 초거대 AI 모델 개발에 도전한다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 '옴니모달' 기술을 적용할 예정이다. 현재 AI 업계의 표준으로 자리잡은 트랜스포머 구조를 넘어서는 혁신적인 신규 구조 연구도 추진한다. 이를 통해 글로벌 AI 경쟁에서 대한민국만의 독자적인 기술 경쟁력을 확보할 계획이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "각 분야 선도기업들과의 컨소시엄 구성으로 향후 소버린 AI 분야에서 새로운 성과를 만들어낼 것"이라며 "국내 AI 생태계를 종합적으로 고려해 혁신적인 인공지능 모델을 선보일 계획"이라고 밝혔다.

2025.07.24 09:45진성우

서비스나우, 2분기 호실적…"AI 서비스 수요 증가 덕"

서비스나우가 인공지능(AI) 서비스 수요 성장을 이끌며 2분기 시장 기대치를 웃도는 실적을 기록했다. 24일 CNBC 등 외신에 따르면 서비스나우는 2분기 매출 32억2천만 달러(약 4조4천323억원), 조정 주당순이익 4.09달러(약 5천629억원)를 기록해 월가 예상치를 웃돈 것으로 나타났다. 구독 매출은 31억1천만 달러(약 4조2천809억원)로 시장 전망치 30억3천만 달러(약 4조1천707억원)를 넘겼다. 연간 구독 매출 가이던스도 기존 126억4천만~126억8천만 달러(약 17조3천989억~17조4천540억원)에서 127억8천만~128억 달러로(약 17조5천916억~17조6천192억원) 올랐다. 3분기 구독 매출도 32억6천만~32억7천만 달러(약 4조4천873억~4조5천11억원)로 예상해 시장 평균치인 32억 달러를 넘어섰다. 서비스나우는 이번 분기 남은 성과 의무(CRPO)가 109억2천만 달러(약 15조313억8천만원)로 전년 대비 24% 증가했다고 밝혔다. 다만 고객 계약 만료·갱신이 4분기에 몰리며 3분기 CRPO에 2%포인트(p) 하락 요인이 발생할 수 있다고 설명했다. 앞서 서비스나우는 2분기 동안 연간 계약 가치 100만 달러 이상인 신규 계약을 89건 체결했다. 500만 달러 이상 계약을 보유한 고객 수도 528곳으로 1년 전보다 19% 이상 늘었다. 또 미국 공공 부문 신규 고객 6곳과 계약을 체결한 상태다. 그러나 도널드 트럼프 행정부의 비용 절감 정책과 미국 연방기관의 예산 제약이 계속돼 일부 계약 해지·지연 리스크가 남아 있다. 서비스나우는 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 소프트웨어를 강화하고 있다. 이에 따라 고객관계관리(CRM), 인사(HR) 등에 자동화 범위를 넓히고 있다. 이에 발맞춰 지난 3월 무브웍스를 28억5천만 달러(약 3조9천230억원)에 인수하기로 합의했다. 현재 미국 법무부 규제 심사를 받고 있으며 내년 초 인수 마무리가 목표다. 빌 맥더멋 서비스나우 최고경영자(CEO)는 "모든 산업의 모든 비즈니스 프로세스가 에이전틱 AI를 위해 재구성되고 있다"며 "우리는 엔터프라이즈를 위한 풀스택 에이전틱 운영체제로 그 어느 때보다 차별화된 입지를 갖췄다"고 강조했다.

2025.07.24 09:36김미정

대규모 자금 모은 가이아랩스, 사업 영역 확대 가속

가이아랩스가 대규모 자금 유치에 성공하며 사업 영역 확대에 속도를 낸다. 가이아랩스는 최근 2천만 달러(약 276억원) 규모의 시드 및 시리즈A 투자를 유치했다고 24일 밝혔다. 이 자금을 탈중앙화 인공지능(AI) 서비스를 위한 인프라를 확장하고 모바일로 사업 영역을 확장하는 데 사용한다는 계획이다. 이번 투자 라운드는 웹3(Web3) 인프라 빌더·벤처 스튜디오인 바이트 트레이드 랩(ByteTrade Lab)과 글로벌 벤처펀드인 미라나 벤쳐스(Mirana Ventures) 등이 주도했다. 또 EVM 캐피탈과 타이수 벤처스(Taisu Ventures), 프레스토(Presto), 문페이(MoonPay), 비트고(BitGo), 팩트블록(FACTBLOCK), 컨센시스 메쉬(Consensys Mesh) 등이 참여했다. 가이아는 이 자금을 ▲모바일 AI ▲인프라 확장 ▲오픈 AI 툴킷 ▲웹3 통합 등의 사업에 사용할 예정이다. 이곳은 중앙 서버 없이 전 세계에 흩어져 있는 개인이나 기관들이 운영하는 노드(Node)들이 서로 연결된 네트워크 위에서 작동하는 탈중앙화 AI를 서비스하고 있다. 현재 100만 개 이상의 월렛, 70만 개 이상의 노드가 참여하고 있으며 지금까지 17조 건 이상의 AI 추론 작업을 수행해 왔다. 가이아는 탈중앙화되고 검열에 강한 AI를 위한 인프라를 구축하고 있으며 단순히 개방되고 검증 가능한 AI를 넘어 사용자들이 소유하고 통제할 수 있도록 하는 것을 비전으로 한다. 가이아랩스는 "이번 투자를 바탕으로 탈중앙화 AI가 기본 탑재된 '가이아 AI폰'을 올해 말 출시할 예정"이라며 "이를 통해 중앙집중식 클라우드 인프라에 의존하지 않고 기기 내에서 AI 모델을 실행할 수 있게 할 것"이라고 말했다. 이어 "사용자 데이터의 자율적 소유를 보장하며 인터넷 없이도 작동하는 AI 비서를 제공할 예정"이라고 덧붙였다.

2025.07.24 09:35장유미

'소재 실험 데이터' 표준화된다…소재 기업 AI 활용 지원

소재 기업의 인공지능(AI) 활용 지원을 위해 '소재 실험 데이터' 양식을 표준화한다. 산업통상자원부 국가기술표준원은 소재 실험 시 생성되는 데이터(조성–공정–물성)의 공통 구조와 수집 양식에 대한 국가 표준(KS)을 제정했다고 24일 밝혔다. 이번 KS 제정은 산업부가 추진 중인 '가상공학플랫폼구축 사업(소재 데이터 사업)'의 하나로 AI 기반 소재 개발의 필수 요건인 '연구자 간 데이터 호환성'을 확보하기 위해 추진됐다. 소재 산업은 신제품을 개발할 때 장기간 반복 실험이 수반되면서 양질의 데이터가 축적되는 특성을 갖고 있다. 다만 데이터 표준이 업어 기관 간 데이터 공유와 AI를 활용한 협업 연구로 확장되기에는 현실적 제약이 있었다. 산업부는 선진국 보다 업력이 짧은 국내 소재 기업의 데이터·AI 기반 소재 개발을 촉진하기 위해 소재 데이터 국가 표준화를 추진했다. 국표원이 제정한 KS는 4개 소재 분야(화학·금속·세라믹·섬유) 개발 과정이 '조성–공정–물성' 3단계로 구분돼 있다. 원료명·투입량 등 총 60개의 데이터 구조·항목이 표준화됐다. 또, 각 단계별 필수 입력값과 단위·데이터 유형 등이 정의돼 실험 조건과 측정 결과를 체계적으로 기록할 수 있도록 구성됐다. 소재 기업은 이 표준을 활용해 고품질 데이터를 생성하고, 이를 AI 모델의 학습 데이터로 활용해 최적의 원료 조합과 공정 조건을 도출할 수 있다. 김대자 산업부 국가기술표준원장은 “이번 표준은 기업의 소재 개발 기간을 단축하고, 개발 효율성과 성공률을 높이는데 기여할 것으로 기대된다”면서 “앞으로도 다양한 산업에서 AI 활용이 확산할 수 있도록 필요한 표준화를 적극 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.07.24 09:32주문정

[유미's 픽] 국가대표 AI 선발, 오픈소스 비중·기술력·성능에 달렸다…新 모델 개발도 '관건'

이재명 정부의 핵심 국정 사업인 '글로벌 인공지능(AI) 강국' 꿈의 발판이 될 '국가대표 AI' 선정을 앞두고 사업 참여 의사를 밝힌 기업들이 잇따라 자체 개발한 추론 모델을 오픈소스로 개방하고 나섰다. 이번 정부 사업에선 '프롬 스크래치' 방식을 통한 기술력과 오픈소스 비중, AI 모델 성능이 당락을 좌우할 핵심 기준으로 지목되고 있다. 24일 업계에 따르면 지난 21일 마감된 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'에는 총 15개 컨소시엄이 참여하는 것으로 집계됐다. 참가팀은 ▲네이버클라우드 ▲루닛 ▲모티프테크놀로지스 ▲바이오넥서스 ▲사이오닉에이아이 ▲업스테이지 ▲SK텔레콤 ▲NC AI ▲LG AI연구원 ▲정션메드 ▲카카오 ▲KT ▲코난테크놀로지 ▲파이온코퍼레이션 ▲한국과학기술원 등이다. 이 프로젝트는 글로벌 톱 수준의 국산 거대언어모델(LLM)을 만들겠다는 목표를 앞세워 추진하는 것으로, 정부에서 오는 2027년까지 약 2천136억원을 투입한다. 선발된 기업들은 정부로부터 그래픽처리장치(GPU)와 데이터, 전문 인력 등을 집중 지원받을 예정이다. 정부는 이번 선발전의 평가 기준을 크게 세 가지로 구분했다. 총점은 100점으로 ▲기술력 및 개발 경험(40점) ▲개발목표 및 전략·기술(30점) ▲파급효과 및 기여 계획(30점) 등을 눈여겨 볼 예정이다. 서면 평가는 이날부터 오는 26일까지 진행되며 총 10팀을 우선 선발한다. 서면 평가를 통과한 기업들은 이르면 26일, 늦어도 27일에 발표될 예정이다. PT 평가는 이달 30~31일에 진행되며 최종 사업자 발표는 8월 4~5일께 이뤄질 것으로 알려졌다. 심사위원 구성은 서면 평가가 7명 내외, PT 평가가 10명 내외인 것으로 전해졌다. 사업 초기에는 총 5개 기업이 우선 선발되며 이후 6개월 단위로 선별 축소할 예정이다. 성능·전략·파급효과 등을 기준으로 단계 평가를 거쳐 4개팀 → 3개팀 → 2개팀 식으로 줄여나갈 예정이다. 현재 업계에서 유력 후보로 보고 있는 곳은 네이버클라우드와 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지 등으로 압축됐다. 또 해외 업체들과 활발한 협업에 나섰던 SK텔레콤, KT 등 통신사들은 정부가 이 프로젝트를 시작하며 대규모 자금 투입에 나서자 방향을 틀어 참여 의사를 밝힌 상태다. 중소·중견기업 중에선 코난테크놀로지도 사업자 선정에 대한 기대감을 높이고 있다. 카카오도 자체 개발한 LLM '카나나'를 앞세워 계열사의 다양한 서비스를 활용해 AI 모델 수요를 끌어 올릴 수 있다는 점을 경쟁력으로 내세운 것으로 전해졌다. 업계에선 기술 성숙도 측면에서 '프롬 스크래치(From Scratch·모델의 첫 단계부터 모두 직접 구축)'를 통한 AI 개발 경험이 핵심 기준이 될 것으로 봤다. 외국 거대언어모델(LLM)을 기반으로 파인튜닝하거나, 아키텍처를 재설계하는 식으로 모델을 만들어 본 경험만으로는 정부가 원하는 결과물을 내놓기 쉽지 않을 것으로 예상돼서다. 업계 관계자는 "정부가 '전국민 AI'에 쓸 AI 모델 수준을 현재 최고 수준으로 평가 받는 소타(SOTA·State-of-the-Art) 모델로 원하는 것으로 알고 있다"며 "이에 맞추기 위해선 '프롬 스크래치' 방식으로 300억 개(30B) 이상의 파라미터(매개변수)를 가진 대형 모델을 자체적으로 만들어 본 경험을 가지고 있어야 하는데, 여기에 맞는 기업이 손에 꼽힐 것으로 보여 유력 후보군이 상당히 압축될 수밖에 없다"고 봤다. 그러면서 "외국 AI 모델의 아키텍처를 재설계해 만든 모델임에도 최근 '프롬 스크래치' 방식이 주목 받기 시작하자 이를 마케팅으로 활용하는 기업들이 속속 나오고 있는 듯 하다"며 "해외 모델을 참고해 만들었음에도 '프롬 스크래치'라고 표현하는 것은 심사 위원뿐 아니라 업계 분위기를 흐리는 듯 해 '페이크 파운데이션 모델'로 분류하는 것도 필요해 보인다"고 지적했다. 업계에선 '프롬 스크래치' 방식을 그간 고집하며 대형 모델을 선보였던 네이버클라우드와 LG AI연구원, NC AI, KT가 이번 사업에서 다소 유리한 고지에 올랐다고 평가했다. 이들은 외국 회사의 오픈소스를 활용하지 않고 처음부터 끝까지 자체 기술만을 적용해 30B 이상의 대형 AI 모델을 개발해 본 경험이 있다. 코난테크놀로지, 카카오도 프롬 스크래치 방식으로 자체 모델을 개발했다고 주장하고 있다. 반면 업스테이지는 메타 '라마', 마이크로소프트(MS) '파이' 등 해외 빅테크 AI 모델의 아키텍처를 기반으로 재설계해 자체 LLM인 '솔라'를 선보이고 있다. SK텔레콤도 최근 '프롬 스크래치' 방식으로 만들었다고 강조하며 자체 LLM '에이닷엑스 3.1 라이트'를 공개했지만, 업스테이지와 동일하게 재설계된 모델인 것으로 알려졌다. 루닛과 컨소시엄을 구성한 트릴리온랩스가 지난 23일 공개한 자체 LLM '트리-21B'도 라마 등 해외 모델을 기반으로 한 것으로 업계에선 추정했다. 다만 회사 측은 '프롬 스크래치' 방식으로 그간 모델을 개발해왔던 만큼 이는 사실이 아니라는 입장이다. 정부는 일단 외국 AI 모델의 아키텍처를 재설계했을 경우에는 활용해도 된다는 입장이다. 기존 모델을 고도화할 경우 오픈AI 등 다른 회사와 라이센싱 이슈가 없어야 한다는 조건도 따로 내걸었다. 이는 국내에서 생산되는 양질의 중요 데이터가 자칫 외국으로 유출될 수 있다는 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 업계 관계자는 "AI 모델을 자체 개발한 기업만 참가할 수 있게 한다면 대부분 국내 스타트업들은 어느 한 곳도 선발전에 참여할 수 없을 것"이라며 "정부가 이를 고려해 기준을 좀 더 넓게 본 것 같다"고 밝혔다. 그러면서 "이런 스타트업들은 현재 상태에선 프롬 스크래치 방식으로 AI 모델을 새롭게 만들 수 없는 상태"라며 "사업자로 선정된다고 해도 기존 모델을 업그레이드 하는 쪽으로만 방향성을 잡게 될 것"이라고 덧붙였다. 정부는 일단 독자 AI 모델 개발과 관련해 새로운 모델 개발 또는 기존 자체 모델을 고도화하는 방식을 모두 허용했다. 이 사업을 주도하고 있는 과학기술정보통신부는 어떤 방식이든 평가에 차등을 두지 않는다는 방침이다. 기존 자체 모델을 활용하는 곳은 LG AI연구원, KT가 대표적이다. 이들은 사업자로 선정됐을 시 기존에 선보였던 자체 LLM '엑사원', '믿:음'을 고도화 해 '전 국민 AI'로 활용하겠다는 계획을 밝혔다. 카카오도 자체 모델인 '카나나'를 활용해 모델 고도화 방향으로 전략을 짠 것으로 알려졌다. 반면 네이버클라우드, NC AI는 '전 국민 AI'에 맞춰 새로운 모델을 개발하는 것으로 방향을 잡았다. '프롬 스크래치' 방식으로 각각 '하이퍼클로바X', '바르코 LLM'을 개발해봤던 경험을 토대로 이미 기술력이 충분히 검증된 만큼, 한국에 특화된 LLM을 처음부터 새롭게 개발할 수 있다는 자신감을 내보이고 있다. SK텔레콤도 이달 들어 독자 구축 LLM인 '에이닷엑스'의 다양한 모델을 선보이고 있지만, 독자 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정되면 새로운 모델 개발에 나설 것으로 파악됐다. 코난테크놀로지와 업스테이지 역시 새로운 모델을 개발한다는 계획이다. 이 같은 분위기 속에 일부 업체들은 자체 LLM을 오픈소스로 잇따라 공개하며 더 높은 점수를 받기 위해 고군분투하고 있다. 정부가 AI 모델 공개를 통해 국내 AI 생태계를 활성화시킬 수 있는지에 대한 여부도 주요 기준으로 삼고 있어서다. 네이버클라우드는 지난 22일 '하이퍼클로바 X 시드 14B 씽크'를 상업용으로 이용할 수 있는 무료 오픈소스를 공개했다. '하이퍼클로바 X 시드 14B 씽크'는 네이버의 독자 기술을 활용해 '프롬 스크래치'로 개발한 경량화 추론 모델로, 상용화된 해외 오픈소스 모델을 개조한 것이 아닌 원천기술로 추론 능력과 경량화 기술을 결합해 개발했다. 네이버클라우드는 추론모델을 연구용으로만 제한하지 않고 비즈니스에도 적용할 수 있게 이같은 결정을 내렸다. 다양한 산업 영역에서 만들어질 AI 에이전트의 기반 기술로 활용될 수 있게 함으로써 국내 AI 생태계를 한층 활성화시킬 것이란 방침이다. NC AI는 일찌감치 '바르코 LLM'을 학술적 용도뿐 아니라 상업적인 용도까지 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개해왔다. 또 게임, 패션, 콘텐츠 등 다양한 산업군에서 실제 상용화된 AI 솔루션을 선보이고 있다는 점에서 이번 컨소시엄 구성에 국내 주요 대기업들이 대거 몰리기도 했다. 특히 오픈소스 모델 '바르코 비전 2.0'은 비전-언어 모델(VLM) 분야에서 최고 성능인 '소타'로 인정받아 눈길을 끌었다. LG AI연구원은 지난 해 8월 국내 최초로 연구용 오픈소스 모델인 '엑사원 3.0'을 공개했다. 같은 해 12월 공개한 '엑사원 3.5'는 국내 AI 모델 중 유일하게 스탠퍼드대에서 발간하는 AI 보고서에 포함돼 주목 받았다. 다만 최근 공개된 '엑사원 4.0'은 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 '허깅페이스'에 오픈웨이트(가중치 공개) 모델로만 공개했다. 또 LG AI연구원은 LG그룹 임직원 5만여 명이 사용하는 챗봇인 '챗엑사원'을 외부인도 사용해 볼 수 있도록 베타 버전을 공개해 문턱을 다소 낮췄다. 기업 사용자를 위한 API(애플리케이션인터페이스)도 공개해 '엑사원'을 다른 소프트웨어 개발에 사용할 수 있도록 했다. 기업들의 부담을 낮추기 위해 AI 모델 추론 서비스를 제공하는 스타트업 프렌들리AI와 손잡고 엑사원 API를 챗GPT의 10분의 1 가격으로 서비스하는 것도 강점으로 떠올랐다. 이와 별개로 LG AI연구원과 함께 컨소시엄을 구성한 것으로 알려진 LG CNS는 캐나다 AI 유니콘 기업 코히어와 손잡고 LLM 개발에 한창이다. 지난 5월 70억 파라미터의 한국어 특화 경량 LLM을 출시한 데 이어 두 달 만에 1천110억 개 파라미터를 갖춘 초대형 추론형 LLM을 공동 개발해 주목 받았다. 아직 이 모델들을 오픈소스로 공개하진 않았으나, 내부적으로는 검토 중인 것으로 전해졌다. 코난테크놀로지도 최근 매개변수 40억 개(4B) LLM '코난-LLM-IND'를 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 중국 알리바바의 '큐원3'를 기반으로 한국어 최적화와 효율성 향상을 이뤘다는 평가를 받는다. 업스테이지는 신규 추론 AI 모델 '솔라 프로 2'를 중심으로 이번 정부 사업에 참여할 예정으로, 독립 LLM 성능 분석기관 아티피셜 애널리시스가 발표한 '지능 지표(Intelligence Index)'에서 국내 유일의 프런티어 모델로 선정돼 기술력을 입증했다. 이곳은 일찌감치 '솔라 10.7B'를 비롯한 여러 자체 모델을 허깅페이스 등 플랫폼에 공개했으며 해당 모델 가중치를 '아파치 2.0' 오픈소스 라이선스로 배포해 생태계 확장을 선도하고 있다는 평가를 받는다. SK텔레콤은 지난 11일 허깅페이스에 자체 LLM '에이닷 엑스 3.1 라이트'를 오픈소스로 공개했다. 70억 개(7B)의 매개변수를 기반으로 한 경량 모델로, 이 모델의 후속인 매개변수 340억 개(34B)의 프롬 스크래치 모델 '에이닷 엑스 3.1'을 조만간 오픈소스로 선보일 예정이다. KT 역시 지난 2023년 10월 공개한 '믿:음' 모델 중 70억 개 매개변수를 오픈소스로 제공했다. KT는 2천100억 개 매개변수를 가진 모델까지 개발하며 기술력을 과시한 바 있다. 업계 관계자는 "사업 당락은 독자 AI 모델의 오픈소스 공개 비중과 성능에 좌우될 것으로 예상된다"며 "정부가 AI 모델의 오픈소스 수준을 평가에 정밀하게 반영하고 정부 예산과 자부담 매칭 수준도 오픈소스 수준에 따라 차등화 한다는 방침을 세운 것으로 안다"고 말했다. 이어 "이번 사업은 LLM뿐 아니라 멀티모달 등 다양한 AI 모델 개발 역량과 자체 기술을 얼마나 활용하느냐에 따라 사업 성패가 갈릴 듯 하다"며 "정부가 이번에 업계에서 모두 인정할 만한 외국인 심사위원을 제대로 구성한 만큼, 이들이 여러 입김에 영향을 받지 않고 기술력으로만 공정한 심사를 할 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

2025.07.24 09:03장유미

SK하이닉스, SoCAMM 연내 공급 개시…AI 메모리 공략 가속화

SK하이닉스가 AI 메모리 시장 선점을 위한 차세대 제품 개발에 매진하고 있다. 서버용 저전력 D램 모듈로 각광받는 소캠(SoCAMM)의 연내 공급을 시작하고, 최신형 그래픽 D램의 용량도 늘릴 계획이다. SK하이닉스는 올 2분기 매출액 22조2천320억원, 영업이익 9조2천129억원(영업이익률 41%), 순이익 6조9천962억원(순이익률 31%)을 기록했다고 24일 밝혔다. 매출은 전년동기 대비 35%, 전분기 대비 26% 증가했다. 영업이익은 전년동기 대비 68%, 전분기 대비 24% 증가했다. 이는 지난해 4분기를 넘어선 사상 최대 분기 실적에 해당한다. SK하이닉스는 “글로벌 빅테크 기업들이 AI에 적극 투자하면서 AI용 메모리 수요가 꾸준히 늘어났다”며 “D램과 낸드 모두 예상을 웃도는 출하량을 기록하면서 역대 최고 실적을 달성했다”고 밝혔다. 나아가 회사는 AI 메모리 시장 공략을 가속화하기 위한 신제품을 지속 출시할 예정이다. SK하이닉스는 "서버용 LPDDR 기반 모듈 공급을 연내 시작하고, 현재 16Gb(기가비트)로 공급하고 있는 AI GPU용 GDDR7은 용량을 확대한 24Gb 제품도 준비할 것"이라며 "이같은 회사의 AI 메모리 제품군 다양화로 AI 시장에서의 선도적 지위는 더욱 공고해질 전망"이라고 밝혔다. 서버용 LPDDR 기반 모듈은 SoCAMM을 뜻하는 것으로 알려졌다. SoCAMM은 엔비디아가 독자 표준으로 개발해 온 차세대 메모리 모듈이다. 저전력 D램인 LPDDR을 4개씩 집적해 전력 효율성을 높였다. 특히 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 수가 크게 늘어나 고성능 컴퓨팅 분야에 적합하다.

2025.07.24 08:57장경윤

"HBM3E 12단 본격 확대"…SK하이닉스, 2분기 역대 최대 매출·영업익 달성

SK하이닉스가 올 2분기 매출·영업이익 모두 사상 최대 분기 실적을 달성했다. 증권가 예상 역시 상회했다. HBM(고대역폭메모리) 등 고부가 AI 메모리 판매가 본격적으로 확대된 덕분이다. SK하이닉스는 올 2분기 매출액 22조2천320억원, 영업이익 9조2천129억원(영업이익률 41%), 순이익 6조9천962억원(순이익률 31%)을 기록했다고 24일 밝혔다. 매출은 전년동기 대비 35%, 전분기 대비 26% 증가했다. 영업이익은 전년동기 대비 68%, 전분기 대비 24% 증가했다. 이는 지난해 4분기를 넘어선 사상 최대 분기 실적에 해당한다. 증권가 컨센서스(영업이익 9조원) 또한 상회했다. SK하이닉스는 “글로벌 빅테크 기업들이 AI에 적극 투자하면서 AI용 메모리 수요가 꾸준히 늘어났다”며 “D램과 낸드 모두 예상을 웃도는 출하량을 기록하면서 역대 최고 실적을 달성했다”고 밝혔다. 회사는 이어 “D램은 HBM3E 12단 판매를 본격 확대했고, 낸드는 전 응용처에서 판매가 늘어났다”며 “업계 최고 수준의 AI 메모리 경쟁력과 수익성 중심 경영을 바탕으로 좋은 실적 흐름을 이어왔다”고 덧붙였다. 이 같은 호실적으로 2분기 말 현금성 자산은 17조원으로 전분기 대비 2조7천억원 늘었다. 차입금 비율은 25%, 순차입금 비율은 6%를 기록했으며, 순차입금은 1분기 말보다 4조1천억원이나 크게 줄었다. SK하이닉스는 고객들이 2분기 중 메모리 구매를 늘리면서 세트 완제품 생산도 함께 증가시켜 재고 수준이 안정적으로 유지됐고, 하반기에는 고객들의 신제품 출시도 앞두고 있어 메모리 수요 성장세가 이어질 것으로 내다봤다. AI 모델 추론 기능 강화를 위한 빅테크 기업들의 경쟁도 고성능, 고용량 메모리 수요를 더욱 확대할 것으로 전망했다. 아울러 각국의 소버린 AI 구축 투자가 장기적으로 메모리 수요 증가의 새로운 성장 동력이 될 것으로 예측했다. 이에 회사는 HBM3E의 제품 성능과 양산 능력을 바탕으로 HBM을 전년 대비 약 2배로 성장시켜 안정적인 실적을 창출한다는 방침이다. HBM4 역시 고객 요구 시점에 맞춰 적기 공급이 가능하도록 준비해 업계 최고 수준 경쟁력을 지속 강화해 나갈 계획이다. 더불어 서버용 LPDDR 기반 모듈 공급을 연내 시작하고, 현재 16Gb(기가비트)로 공급하고 있는 AI GPU용 GDDR7은 용량을 확대한 24Gb(기가비트) 제품도 준비할 계획이다. 이 같은 회사의 AI 메모리 제품군 다양화로 AI 시장에서의 선도적 지위는 더욱 공고해질 전망이다. 낸드는 수요에 맞춘 신중한 투자 기조와 수익성 중심 운영을 이어가며 향후 시장 상황 개선에 대비한 제품 개발도 지속 추진한다. 특히 QLC 기반 고용량 기업용 SSD(eSSD) 판매 확대와 321단 낸드 기반 제품 포트폴리오 구축을 통해 시장 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다. 송현종 SK하이닉스 사장(Corporate Center)은 “내년 수요 가시성이 확보된 HBM 등 주요 제품의 원활한 공급을 위해 올해 일부 선제적인 투자를 집행하겠다”며 “AI 생태계가 요구하는 최고 품질과 성능의 제품을 적시 출시해 고객 만족과 시장 성장을 동시에 이끌어 나가는 '풀 스택 AI 메모리 프로바이더'로 성장하겠다”고 말했다.

2025.07.24 08:49장경윤

알파벳, 2분기 AI 성장세 '호실적'…AI 인프라 투자 100억 달러 추가

알파벳이 인공지능(AI) 부문이 성장을 견인하면서 2분기 시장 기대치를 웃도는 실적을 기록했다. 데이터센터와 클라우드 수요 증가에 대응하기 위한 투자 규모도 확대했다. 24일 CMBC 등 외신에 따르면 알파벳은 올해 2분기 매출 964억 달러(132조6천946억원), 주당순이익 2.31달러(3천179원)를 기록했다. 이는 시장 예상치였던 매출 940억 달러(약 129조3천910억원), 주당순이익 2.18달러(약 3천원)를 모두 상회한 수치다. 전체 매출은 전년 대비 14% 증가하며 월가의 10.9% 성장 예상치를 넘겼다. 특히 구글클라우드는 전년 동기 대비 32% 증가한 136억2천만 달러(약 187천479억원)의 매출을 올렸다. 올해 데이터센터 등 AI 인프라 투자 규모를 기존 750억 달러(약 103조2천375억원)에서 850억 달러(약 117조25억원)로 확대할 계획도 밝혔다. 구글 클라우드는 최근 챗GPT 운영업체인 오픈AI를 클라우드 고객으로 유치하는 등 기업 고객 확대에 박차를 가하고 있다. 앞서 구글 클라우드는 애플과 앤트로픽 등도 유치하는 데 성공했다. 다만 시장에선 AI 인프라 투자 확대가 단기 수익성에 부담을 줄 수 있다는 우려도 제기됐다. 클라우드와 AI 제품 수익화 속도가 투자를 따라잡을 수 있을지 미지수라는 이유에서다. AI 기반 서비스도 빠르게 확산 중인 것으로 나타났다. AI 검색 요약 기능인 'AI 오버뷰'는 현재 200개국 이상에서 월간 사용자 20억 명을 기록했다. AI 챗봇 제미나이 앱은 월간 활성 사용자 수가 4억 5천만명을 넘어섰다. 유튜브 광고 수익은 98억 달러(약 13조4천897억원)로 기대치를 상회한 것으로 나타났다. 알파벳은 지난 7월 AI 코딩 스타트업 윈드서프 인수 계약을 발표하며 인재 확보에도 적극 나섰다. 24억 달러(약 3조36억원) 규모의 계약에는 기술 라이선스와 바룬 모한 윈드서프 최고경영자(CEO)를 포함한 핵심 인력 영입이 포함됐다. 전체 운영 비용은 261억 달러(약 359천266억원)로 전년보다 20% 증가했다. 이 중 14억 달러는 2022년 제기된 데이터 프라이버시 소송과 관련한 미국 텍사스주와의 합의금으로 집행됐다. 이 외에 기타 투자(Other Bets) 부문은 3억7천300만 달러(약 5천134억원) 매출을 기록해 전년보다 소폭 증가했으나, 손실은 12억5천만 달러(약 1조7206억원)로 확대됐다. 해당 부문에는 자율주행 웨이모, 바이오기업 베릴리가 포함된다. 알파벳은 미국 대선 영향으로 광고 수익이 일시적으로 급증했던 지난해 말과 달리 다음 분기에는 비교 효과로 광고 부문 역풍이 발생할 가능성도 있다고 언급했다. 다만 전반적 매출 성장세는 이어질 것으로 전망했다. 아나트 아슈케나지 알파벳 최고재무책임자(CFO)는 "앞으로 업계 최고 인재 확보를 위해 적절한 투자를 하고 있다"며 "다음 분기 매출에는 여러 긍정적 요인이 작용할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.07.24 08:39김미정

앤트로픽 "AI 때문에 전력난"... 美 정부에 정책 제안서

클로드를 만든 AI 회사 앤트로픽(Anthropic)이 미국 정부에 충격적인 보고서를 제출했다. 앞으로 4년 안에 더 똑똑한 AI를 만들려면 한국 전체가 쓰는 전력의 절반에 해당하는 어마어마한 전기가 필요하다는 내용이다. 앤트로픽은 "미국에서 AI 구축하기(Build AI in America)"라는 제목의 보고서에서 2028년까지 최소 50기가와트(GW)의 전력이 필요하다고 밝혔다. 이는 원자력 발전소 50기가 동시에 돌아가야 하는 수준이다. 현재 미국의 전력 수요는 매년 1%씩 천천히 늘어났는데, AI 때문에 갑자기 몇 배나 빠르게 증가하고 있다. 앤트로픽은 자사가 개발 중인 AI 모델을 훈련시키기 위해 2027년에는 원전 2기, 2028년에는 원전 5기에 해당하는 전력이 필요하다고 발표했다. 문제는 이런 규모의 AI를 개발하려는 회사가 앤트로픽만이 아니라는 점이다. 구글, 마이크로소프트, 메타 등 여러 기업이 비슷한 수준의 전력을 요구하고 있다. 복잡한 허가 절차가 AI 개발 발목 잡아 앤트로픽이 가장 큰 문제로 지적한 것은 미국의 복잡한 허가 절차다. 거대한 데이터센터를 짓고 전력을 공급받으려면 연방정부, 주정부, 지방정부의 승인을 각각 받아야 한다. 땅 사용 허가, 환경 영향 평가, 송전선 건설 승인, 전력망 연결 허가 등 수십 가지 절차를 모두 통과해야 한다. 현재 미국에서는 이런 허가를 받는 데만 수년이 걸린다. 환경 영향 평가는 평균 2~3년, 송전선 건설 승인은 10년 이상 걸리는 경우도 있다. 전력망에 연결하는 허가도 4-6년이나 소요된다. 2028년까지 AI 인프라를 완성하려면 2026년까지는 모든 허가를 받아야 하는데, 현재 시스템으로는 불가능하다는 것이 앤트로픽의 주장이다. 앞서러픽은 해결책으로 연방정부 소유 땅을 활용하자고 제안했다. 국방부나 에너지부가 소유한 땅에 데이터센터를 짓고, 서부지역의 국유지에서 태양광이나 지열 발전으로 전력을 만들자는 것이다. 이렇게 하면 주정부와 지방정부의 복잡한 허가 절차를 건너뛸 수 있다고 설명했다. 빠른 허가를 위한 '원스톱 서비스' 제안 보고서는 허가 과정을 빠르게 하는 구체적인 방법도 제시했다. 먼저 AI 데이터센터에 대한 환경 영향 평가를 미리 해두자는 것이다. 특정 장소를 정하기 전에 일반적인 데이터센터가 환경에 미치는 영향을 먼저 조사해 놓으면, 나중에 실제 건설할 때 시간을 아낄 수 있다. 또한 국가 안보에 중요한 프로젝트는 예외적으로 빠른 허가를 해주고, 과거에 비슷한 프로젝트에서 이미 조사한 환경 영향 자료를 재활용하자고 제안했다. 연방정부 직원들도 AI 인프라 프로젝트를 우선적으로 처리하도록 배치하자는 내용도 포함되어 있다. 송전선 건설의 경우 에너지부가 직접 나서서 주정부 승인을 대신 처리하자고 제안했다. 현재 법률상 에너지부는 민간 업체와 파트너십을 맺어 송전선을 직접 건설할 권한이 있지만, 잘 활용되지 않고 있다는 것이다. 중국은 벌써 400기가와트 전력 추가, 미국은 고작 40기가와트 앤트로픽이 특히 우려하는 것은 중국의 빠른 움직임이다. 중국은 작년 한 해에만 400기가와트가 넘는 새로운 발전 시설을 가동했다. 이는 미국이 추가한 발전 용량의 10배에 달하는 규모다. 중국에서는 건설 허가가 보통 3-6개월이면 나온다. 미국처럼 몇 년씩 걸리지 않는다는 뜻이다. 중국 정부는 AI의 중요성을 인식하고 '동쪽 데이터, 서쪽 계산(東數西算)' 프로젝트를 통해 서부 지역에 거대한 데이터센터 단지를 건설하고 수십억 달러를 투자하고 있다. 앤트로픽은 "미국이 중국의 방식을 그대로 따라 할 필요는 없지만, 경쟁국이 얼마나 빠르게 움직이는지는 분명히 알아야 한다"며 "규제 때문에 미국의 지정학적 우위가 무너지는 일은 막아야 한다"고 강조했다. FAQ Q: AI 때문에 왜 이렇게 많은 전기가 필요한가요? A: AI가 똑똑해질수록 더 많은 계산이 필요하고, 이는 곧 더 많은 전력 소비로 이어집니다. 특히 ChatGPT보다 훨씬 똑똑한 AI를 만들려면 수천 개의 고성능 칩이 동시에 계산해야 하는데, 이 과정에서 엄청난 전력이 소모됩니다. Q: 정부 땅을 쓰면 왜 허가가 빨라지나요? A: 민간 땅을 쓸 때는 연방정부, 주정부, 지방정부 허가를 모두 받아야 하지만, 정부 땅을 쓰면 연방정부 허가만 받으면 됩니다. 허가 기관이 하나로 줄어들어 시간을 크게 단축할 수 있습니다. Q: 미국이 AI 경쟁에서 지면 어떤 문제가 생기나요? A: AI는 미래 국력을 좌우하는 핵심 기술입니다. 중국이 AI에서 앞서게 되면 경제적 우위는 물론 군사적 균형까지 흔들릴 수 있습니다. 또한 AI 관련 일자리와 투자도 다른 나라로 옮겨갈 위험이 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.23 21:53AI 에디터

AI 때문에 회사 기밀 유출?…생성형 AI 안전하게 쓰는 5가지 방법

요즘 챗GPT(ChatGPT) 같은 AI가 엄청난 인기를 끌고 있다. 챗GPT는 출시한 지 단 2개월 만에 사용자가 1억 명을 넘어서며 역사상 가장 빨리 퍼진 앱이 되었다. 이는 마치 아이폰이 휴대폰 시장을 완전히 바꿔놓은 것과 비슷한 현상이다. 전문가들은 이런 AI 시장이 2030년까지 약 150조 원 규모로 커질 것이라고 예상한다. AI는 업무를 자동으로 처리하거나 광고 문구를 빠르게 만드는 등 시간과 돈을 절약해 주고 일의 효율을 높여준다. 문제는 AI가 심각한 실수를 할 수 있다는 점이다. 그래서 기업들은 AI를 안전하게 사용하면서도 경쟁력을 높이는 방법을 찾아야 한다. 세계적인 IT 컨설팅 기업 캡제미니(Capgemini)는 보고서를 통해 기업들이 안전하고 효과적으로 AI를 도입하는 방법에 대한 명확한 가이드라인이 필요하다고 강조했다. 복잡한 AI 기술, 이제는 '조립식'으로 쉽게 사용 가능 최신 AI는 엄청나게 복잡하다. 예전보다 훨씬 많은 정보를 학습할 수 있어서, 구글이나 마이크로소프트 같은 큰 기술 회사들이 서로 경쟁하며 더 좋은 AI를 만들고 있다. 이 덕분에 일반 기업들은 처음부터 AI를 만들 필요 없이, 이미 만들어진 AI를 골라서 자신의 회사에 맞게 사용할 수 있게 되었다. 마치 컴퓨터를 직접 조립하지 않고 완제품을 사서 쓰는 것과 비슷하다. AI는 글쓰기와 그림 그리기를 정말 잘한다. 이론적으로는 번역이나 손글씨 읽기, 사진 분석 등에서 사람보다 더 잘할 수 있다. 하지만 큰 문제가 있다. AI가 때때로 '환각'이라고 불리는 현상을 일으켜 거짓 정보를 만들어낸다는 것이다. 더 무서운 것은 AI가 이런 거짓 정보를 마치 확실한 사실인 것처럼 자신 있게 말한다는 점이다. 회사 정보로 AI 훈련시키면 더 똑똑해져 캡제미니의 보고서에 따르면, AI를 회사의 정보와 지식으로 훈련시키면 훨씬 더 똑똑하고 정확해진다. 이렇게 하면 AI가 그 회사에 딱 맞는 답변을 하고, 정해진 규칙 안에서만 일하게 할 수 있다. 회사 정보로 AI를 훈련시키고 AI 주변에 안전장치를 만들면, 믿을 수 있는 환경에서 대규모로 AI를 사용할 수 있다. 하지만 이 과정에서 실수하면 큰 문제가 생길 수 있어서 매우 조심해야 한다. 예전처럼 데이터만 분석하는 방식이 아니라, AI 모델 자체를 과학적으로 관리하는 새로운 방식이 필요하다. 생성형 AI 안전하게 쓰는 5가지 방법 캡제미니가 제시한 생성형 AI 안전 사용법의 핵심은 AI 시스템 주변에 여러 겹의 보안 장치를 구축하는 것이다. 먼저 AI가 정보를 새어 나가지 않도록 감시하는 '모델 허브'를 만들어야 한다. 이 허브는 AI 도구 사용 과정에서 발생할 수 있는 정보 유출을 실시간으로 모니터링하고 차단하는 역할을 한다. 이를 통해 AI가 안전하고 비공개적으로 사용되도록 보장할 수 있다. 다음으로는 AI 시스템 주변에 '신뢰 레이어'라는 보안막을 설치해야 한다. 이는 AI가 회사 밖으로 중요한 정보를 보내는 것을 막고, AI의 모든 활동을 기록하고 검증하는 역할을 한다. 또한 AI가 잘못된 정보를 만들거나 회사 방침에 어긋나는 답변을 하지 못하게 막는 '가드레일' 시스템도 필수적이다. 이러한 안전장치는 AI가 거짓 정보를 만드는 환각 현상을 방지하고 정확성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 중요한 것은 AI에게 '겸손함'을 가르치는 것이다. AI가 모르는 것은 솔직히 "모른다"고 말하도록 훈련시켜야 한다. 일부 AI는 정확하지 않아도 무조건 답변을 하려고 하는데, 이를 방지하기 위해 명확한 경계를 정하고 AI가 자신의 한계를 인정하도록 해야 한다. 마지막으로 AI 내부 작동 원리를 완전히 이해하지 못하더라도, AI가 특정 결과에 도달한 과정은 항상 설명할 수 있어야 한다. 이를 통해 AI의 판단 근거를 추적하고 검증할 수 있어 문제 발생 시 원인을 파악하고 해결할 수 있다. 실제 기업 사례: AI가 만든 광고, 인간보다 30% 더 좋은 평가 실제로 한 글로벌 생활용품 회사는 광고 문구 자동 생성, 언어 번역, 웹사이트 검색 최적화에 GPT-3라는 AI를 사용하기 시작했다. 이로 인해 많은 카피라이터 직원을 AI가 만든 내용을 검토하고 수정하는 편집자로 바꿀 수 있었다. AI를 이용해 광고 자료를 만드는 것은 비용을 줄이고 시간을 절약할 뿐만 아니라, 사람만으로 만든 내용보다 더 정확하고 일관성 있는 결과를 만들어낸다. 실제로 중요한 검색어 10개를 포함한 매력적인 제품 설명을 AI가 만들었을 때 품질 점수가 100점을 받았다. 반면 AI 도구를 사용하지 않고 사람이 만든 내용은 70점밖에 받지 못했다. FAQ Q: AI가 거짓 정보를 만든다는 게 무슨 뜻인가요? A: AI는 때때로 '환각'이라는 현상을 일으켜 사실이 아닌 정보를 마치 진실인 것처럼 만들어냅니다. 예를 들어 존재하지 않는 뉴스나 통계를 그럴듯하게 만들어내는 것입니다. 이런 가짜 정보를 AI가 매우 확신에 찬 말투로 제시하기 때문에 더욱 위험합니다. Q: 회사가 AI를 안전하게 사용하려면 어떻게 해야 하나요? A: 먼저 AI 주변에 안전장치를 만들어야 합니다. 회사의 정보와 규칙을 AI에게 가르치고, AI가 잘못된 답변을 하지 못하도록 경계를 설정해야 합니다. 또한 AI가 모르는 것은 솔직히 "모른다"고 말하도록 훈련시켜야 합니다. Q: AI 시장이 얼마나 클 것으로 예상되나요? A: 전문가들은 AI 시장이 2030년까지 약 150조 원 규모로 성장할 것으로 예상한다고 합니다. 챗GPT가 2개월 만에 1억 명의 사용자를 확보한 것처럼 AI 기술의 확산 속도가 매우 빠르며, 2~5년 안에 완전히 성숙한 기술이 될 것으로 전망됩니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.23 21:51AI 에디터

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