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에브리봇, 中 'X스퀘어' 손잡고 한국형 휴머노이드 개발

로봇 기업 에브리봇이 중국 피지컬 인공지능(AI) 기업 'X스퀘어 로봇(X-Square Robot)'과 업무협약(MOU)을 체결하고 한국 휴머노이드 시장 공략에 나선다고 25일 밝혔다. X스퀘어는 샤오미를 비롯해 메이투안, 알리바바, 바이트댄스 등 중국 4대 빅테크 기업 모두로부터 투자를 유치한 스타트업이다. 자체 피지컬 AI 파운데이션 모델인 'WALL' 시리즈를 기반으로 로봇 하드웨어부터 AI 모델까지 자체 개발하는 풀스택 역량을 갖췄다. 에브리봇은 X스퀘어의 고성능 하드웨어에 자사 핵심 기술을 접목해 국내 제조·물류·서비스 환경에 최적화된 '한국형 피지컬 AI 휴머노이드'를 선보일 계획이다. 또한 에브리봇은 중국 닝보에 위치한 X스퀘어의 휴머노이드 데이터팩토리 실사를 진행하며 데이터 역량 강화 방안도 마련했다. 해당 팩토리는 5000㎡ 규모로 27대의 로봇을 투입해 하루 최대 7.5테라바이트(TB)에 달하는 멀티모달(시각, 촉각, 동작 등) 데이터를 수집한다. 에브리봇은 이번 협력을 통해 하드웨어 확보부터 국내 실증, 행동 데이터 축적, AI 학습으로 이어지는 피지컬 AI 사업 밸류체인을 단계적으로 구축할 방침이다.

2026.08.25 11:01진운용 기자

[영상] 사람 태우는 '로봇 말' 등장…"300㎏ 싣고 달린다"

지난 주말 중국 베이징에서 열린 '2026 세계로봇컨퍼런스'에서 네 발 달린 로봇이 사람을 태우고 이동하는 모습이 공개돼 주목받았다고 과학매체 인터레스팅엔지니어링이 최근 보도했다. 이 로봇은 중국 로봇 기업 닥스AI로보틱스가 개발한 '치지(Qiji) X1'이다. 4개의 다리와 안장, 핸들바를 갖춰 사람이 실제 말처럼 올라 타 이동할 수 있도록 설계됐다. 최대 300㎏까지 운반할 수 있는 것으로 알려졌다. 치지 X1은 기존의 대형 사족보행 로봇을 사람이 직접 탑승할 수 있도록 재설계한 형태다. 바퀴 대신 관절로 연결된 네 개의 다리를 이용해 이동하며, 외형도 로봇 말에 가까운 모습이다. 탑승자는 안장에 앉아 앞쪽에 장착된 핸들바를 이용해 로봇을 조작한다. 공개된 시연에서는 치지 X1이 전시장 내부를 비교적 조심스럽고 다소 불안정한 걸음으로 이동하는 모습이 포착됐다. 치지 X1이 주목받는 이유는 사족보행 로봇의 활용 범위를 사람과 산업 현장을 넘어 이동수단으로 확장할 가능성을 보여줬기 때문이다. 인간 탑승이 가능하도록 설계함으로써 다리 달린 로봇이 향후 새로운 형태의 개인용 또는 유틸리티 차량으로 활용될 수 있는지 시험하고 있다고 외신은 평가했다. 이번 사례는 로봇 산업의 경쟁이 휴머노이드 로봇에만 집중돼 있지 않다는 점을 보여준다. 기업들은 교통과 산업 현장, 이동성 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 로봇을 개발하고 있으며, 사족보행 로봇은 울퉁불퉁하거나 장애물이 많은 지형에서 바퀴 달린 차량과 다른 장점을 제공할 수 있다. 다만 현재의 치지 X1은 기존 차량을 실용적으로 대체하기보다는 기술력을 보여주는 시연용 제품에 가깝다는 평가다. 그럼에도 중국 최대 규모의 로봇 행사에서 사람을 태운 로봇 말이 등장한 것은 중국 로봇 산업이 빠르게 영역을 확장하고 있음을 보여주는 사례라고 인터레스팅엔지니어링은 평했다.

2026.08.25 09:24이정현 미디어연구소

카카오 인적분할 결단..."호재" vs "악재"

카카오가 기업가치 제고를 내걸고 회사를 둘로 나누는 승부수를 던졌지만 시장의 첫 반응은 냉랭했다. 인적분할 발표 직후 주가가 장중 13% 넘게 급락하면서다. 카카오는 인공지능(AI) 사업과 투자·자회사 사업을 분리해 각각의 가치를 제대로 평가받겠다는 구상이지만, 시장에서는 분할 이후 기업가치 산정과 사업 재편에 대한 불확실성을 먼저 반영하는 모습이다. 21일 한국거래소에 따르면 카카오 주가는 인적분할 발표 이후 급락해 오전 10시50분께 전날보다 13.18% 내린 3만3600원까지 떨어졌다. 오후 1시에도 12%대 하락세를 이어가다가 전날보다 7.49% 하락한 3만5800원으로 마감했다. 카카오는 이날 오전 이사회를 열고 신설법인 '카카오AI'와 존속법인 '카카오X'로 회사를 인적분할하기로 결정했다. 분할비율은 순자산 장부가액을 기준으로 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 기존 주주는 이 비율에 따라 두 회사 주식을 모두 받는다. 카카오AI는 카카오톡과 AI·광고·커머스를 결합한 AI 플랫폼 사업을 담당한다. 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 자회사를 관리하면서 신규 사업 발굴과 투자에 집중한다. 카카오가 이번 분할을 통해 노리는 것은 명확하다. 하나의 카카오에 섞여 있던 AI 플랫폼과 자회사·투자 사업을 떼어내 각각의 가치를 시장에서 제대로 평가받겠다는 것이다. '카카오 디스카운트' 해소 기대…AI 가치 따로 평가받는다 인적분할의 가장 큰 긍정적 요인은 카카오의 사업별 가치가 보다 선명하게 드러날 수 있다는 점이다. 이날 카카오가 자료를 통해 제시한 2026년 8월 국내외 증권사 리서치센터의 SOTP(부분합산가치평가) 컨센서스 평균 기준 카카오그룹의 잠재가치는 34조2000억원이다. 최근 3개월 평균 카카오 시가총액 16조8000억원과 비교하면 17조4000억원의 차이가 난다. 카카오 입장에서는 보유한 사업과 자회사의 가치가 현재 주가에 충분히 반영되지 않고 있다고 판단할 수 있는 대목이다. 분할 이후 카카오AI는 카카오톡을 기반으로 한 AI 플랫폼 기업이라는 정체성이 보다 뚜렷해질 것으로 보인다. 약 5000만명의 카카오톡 이용자를 기반으로 AI 에이전트를 광고·커머스·결제 등으로 연결하고 이를 수익화하는 것이 핵심이다. 카카오AI는 2030년까지 AI 일간활성이용자(DAU) 2000만명 이상을 확보하고 플랫폼 체류시간을 50% 이상 늘린다는 목표를 세웠다. AI 광고와 에이전틱 커머스, 구독 등을 확대해 2030년 매출 6조원 이상을 달성하고 AI에서만 1조원 이상의 매출을 올린다는 계획이다. 카카오X 역시 투자회사로서의 가치가 명확해질 수 있다. 테크핀과 콘텐츠, 모빌리티 등 기존 핵심 사업을 키우는 동시에 가상자산과 피지컬 AI, 글로벌 팬덤 등 신규 영역에 투자한다. 보유자산 유동화를 통해 마련할 약 2조3000억원과 자회사들이 보유한 약 4조1000억원의 투자 재원도 활용한다. 주주 입장에서는 물적분할이 아니라 인적분할이라는 점도 긍정적인 요소다. 기존 카카오 주주는 분할 이후에도 카카오AI와 카카오X 주식을 모두 갖게 된다. 성장성이 높은 AI 사업을 별도 법인으로 떼어내면서 기존 주주가 해당 회사 지분에서 배제되는 구조는 아니다. 주주환원책도 함께 내놨다. 카카오AI는 별도 조정 잉여현금흐름(FCF)의 20~35%를 기본 주주환원 재원으로 활용하고, 카카오X는 자회사 배당금의 30%와 투자차익의 30%를 주주환원에 투입한다. 두나무 매각 차익을 활용한 3000억원 규모 자사주 매입·소각도 추진한다. 시장은 왜 팔았나…분할만으로 기업가치 오르진 않아 카카오는 오는 12월17일 임시주주총회를 거쳐 내년 1월1일 분할을 완료할 예정이다. 또 같은 달 27일 카카오AI 재상장과 카카오X 변경상장을 추진한다. 이 같은 카카오의 설명과 비전 제시에도 불구하고 시장의 첫 판단은 악재 쪽으로 기울었다. 이날 카카오 주가는 장중 13% 넘게 떨어졌다. 분할 공시로 30분간 거래가 정지됐다가 재개된 뒤 낙폭이 더욱 확대됐다. 이는 인적분할 자체가 기업가치 상승을 보장하지 않기 때문이다. 회사를 둘로 나눠 사업가치를 명확하게 보여주는 것과, 실제로 두 회사가 시장에서 더 높은 평가를 받는 것은 다른 문제다. 결국 분할 이후 카카오AI와 카카오X의 기업가치를 합친 금액이 기존 카카오보다 커져야 카카오가 기대하는 가치 재평가가 현실화된다. 카카오는 AI 사업에서 구체적인 수치를 제시했지만, AI를 통한 대규모 수익화는 앞으로 회사가 증명해야 할 과제다. 이미 오픈AI와 구글과의 협력을 발표했을 당시에도 주가가 하락하는 모습을 보인 카카오는 카카오톡 이용자 5000만명을 AI 이용자로 전환하고, 다시 광고·커머스·구독 매출로 연결해야 하는 숙제가 남아있다. 카카오X 역시 마찬가지다. 카카오뱅크와 카카오페이, 카카오모빌리티, 카카오엔터테인먼트 등 기존 자회사의 성장을 끌어내는 동시에 신규 투자에서도 성과를 내야한다. 과거 카카오의 계열사 분리와 상장을 지켜본 투자자들의 경계심도 변수다. 카카오는 카카오뱅크와 카카오페이 등 주요 사업을 자회사로 키운 뒤 각각 증시에 상장시켰지만, 이후 모회사와 자회사 주주 간 이해상충 및 이른바 '쪼개기 상장' 논란에 휩싸인 바 있다. 이번에는 기존 주주가 두 회사 주식을 모두 받는 인적분할이라는 점에서 구조가 다르지만, 시장이 카카오의 사업 분리에 민감하게 반응하는 배경에는 이 같은 과거 경험도 자리하고 있다는 분석이 나온다. 카카오의 이번 결정에 대해 전문가들은 호재로 판단하기는 쉽지 않다는 반응이다. 이종우 남서울대 유통마케팅학과 교수는 "카카오의 사업은 플랫폼 비즈니스로 모두 유사한 업종인데 나누는 이유가 이해되지 않는다"며 "분리하면 (사업 간) 협업 능력이 떨어지고 서로 시너지 효과가 덜할 수도 있다"고 진단했다. 황용식 세종대학교 경영학과 교수는 "오늘 주가가 7% 가량 빠진 것은 그만큼 시장이 악재로 인식했기 때문"이라면서 "통상적으로 주주들은 물적분할보다 인적분할에 크게 반발하지 않는다. 그럼에도 불구하고 쪼개기라는 인식을 주면서 주가에 영향을 미쳤다. 시장에서 신뢰를 갖고 바라보는 것 같지는 않다"고 밝혔다. 일부 전문가들은 이번 인적 분할로 AI 분야 성장세가 높아진다면, 그룹 전체에도 영향을 줄 수 있다고 풀이하기도 했다. 양준모 가톨릭대학교 경제학과 교수는 "AI 호황이 계속될 때에는 호재로 분류될 것"이라며 "AI가 거품으로 판명되면 이야기가 달라진다"고 답했다. 이어 "지금 AI 분야가 훨씬 바르게 성장하고 있으니까 다른 분야와 분리시키면 성장세가 보다 빨라질 것이라고 본 것"이라며 "그룹 전체적으로도 서로 묶여있는 것보다는 (분리하는 게) 성장률이 높아질 것이라고 판단한 조치"라고 해석했다.

2026.08.21 17:15안희정 기자

카카오 "34조 가치 제대로 평가받겠다…지주사 전환은 없어"

카카오가 인적분할을 통해 복합기업 할인 문제를 해소하고, 기업가치를 극대화하겠다는 비전을 제시했다. '카카오AI'와 '카카오X'로 재편되는 지배구조를 기반으로 사업별 전문성을 강화한다는 계획이다. 투자 전문 회사를 표방하는 카카오X의 지주회사 전환 가능성에 대해서는 명확히 선을 그었다. 김도영 카카오X 대표 내정자 겸 카카오인베스트먼트 대표는 21일 카카오 인적분할 미디어 설명회에서 “카카오X를 지주회사로 전환할 계획은 전혀 없다고 확실히 말씀드릴 수 있다”고 주주들 우려를 일축했다. 이날 설명회는 카카오가 카카오AI와 카카오X로 인적분할을 결의한 데 따른 궁금증을 해소하기 위해 마련된 자리다. 카카오는 오늘 오전 회사를 카카오톡·AI 중심의 플랫폼 사업을 전개하는 '카카오AI'와 테크핀·콘텐츠·모빌리티 등 미래가치 투자를 담당하는 '카카오X'로 인적분할하겠다고 발표한 바 있다. 분할 비율은 순자산 장부가액 기준으로 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64로 결정됐다. “34조 가치 제대로 평가받겠다”…복합기업 할인 해소 승부수 회사는 이번 분할의 주된 배경으로 복합 기업의 기업가치 할인 문제를 꼽았다. 이달 기준 국내외 증권사 리서치 센터의 부분합산가치평가(SOTP) 컨센서스 평균 기준 카카오그룹의 잠재가치는 34조2000억원이지만, 3개월 평균 회사 시가총액은 16조8000억원으로 나타났다. 이는 잠재가치보다 절반 이상 낮은 수치다. 이에 카카오는 인적 분할을 통해 밸류에이션과의 괴리인 17조4000억원을 제대로 평가받겠다는 입장이다. 특히, 카카오는 인적 분할을 통해 사업별 최적화된 자원 배분, 의사결정, 전략 수행으로 성장을 가속화하고 기업가치를 제고하겠다는 목표다. 여기에 최근 5년간 카카오 이사회의 비경상 안건의 85%가 자회사 지원 및 구조 개편에 무게가 실려 본사 사업에 대한 의사 결정이 지연된 것도 분할에 영향을 미쳤다. 카카오AI는 6조 매출·카카오X는 미래투자…“지주사 전환 없다” 향후 카카오AI는 2030년까지 AI 일간 활성 이용자 2000만 명 이상을 확보하고, 플랫폼 체류시간을 50% 이상 늘릴 방침이다. AI 광고와 에이전틱 커머스, 구독 등 새로운 수익모델도 확대해 2030년까지 연평균 20% 수준의 매출 성장을 이끌고, 매출 6조원 이상을 목표로 한다. AI 관련 매출은 2028년 카카오AI 전체 매출의 두 자릿수 비중으로 확대하고, 2030년에는 1조원을 넘어설 전망이다. 카카오X는 미래가치 투자 회사로 테크핀·모빌리티·콘텐츠 등 기존 핵심 사업을 안정적으로 성장시키고, 신규 사업 발굴 및 혁신기업 투자를 통해 미래 성장 동력을 확보한다. 이를 위해 보유 자산 유동화를 통해 마련한 약 2조3000억원 및 자회사가 보유 중인 약 4조1000억원 규모의 투자 재원을 활용한다. 이 과정에서 창업자인 김범수 의장 역할은 변함없이 유지될 예정이다. 김 대표는 “(김범수 의장이) 창업자이자 대주주 역할을 계속 수행해주실 거라고 믿고 있다”면서 “지금과 동일하게 성장과 혁신을 지원하는 역할을 단단히 해줄 것”이라고 말했다. 아울러, 현재 본사에 소속된 직원들은 대부분 카카오AI로 이동하게 된다. 정신아 대표는 “분할 이후에도 모든 임직원의 근로 조건이 변동 없이 유지된다”면서 “사업부 단위로 봤을 때는 여러 사업이 있는데, 대부분은 카카오AI로 소속된다”고 설명했다. 카카오의 인적분할은 이날 이사회 결의를 거쳐, 11월 23일을 주주총회를 위한 주주확정일로 잡았다. 12월 17일에는 분할 승인을 위한 임시주주총회가 개최되며 같은 달 31일은 분할 신주 배정 기준일이 된다. 내년 1월 1일 분할 기일을 거쳐 같은달 27일에는 카카오AI와 카카오X가 각각 변경 상장, 재상장된다.

2026.08.21 16:25박서린 기자

앤트로픽, 역대 최대 IPO 도전…"스페이스X 기록 깬다"

앤트로픽이 스페이스X의 기록적인 기업공개(IPO) 규모를 넘어서는 초대형 상장을 검토 중인 것으로 전해졌다. 20일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 앤트로픽은 이르면 이달 말 공개 상장 신고를 목표로 IPO 작업을 내부 검토 중이다. 외신은 복수 관계자를 인용해 이번 IPO가 스페이스X의 기록적인 공모 규모에 맞먹거나 이를 넘어설 가능성이 있다고 보도했다. 다만 앤트로픽은 최근 진행한 투자자 브리핑에서 구체적인 기업가치와 공모 규모에 대해서는 별도 언급을 하지 않은 것으로 알려졌다. 현재까지 역대 최대 IPO 기록은 일론 머스크의 우주기업 스페이스X가 세웠다. 스페이스X는 최초 공모에서 750억 달러를 조달했고 초과배정옵션 행사까지 포함하면 862억달러 규모로 확대됐다. 앤트로픽은 최근 가파른 성장세를 보이고 있어 이 기록에 도전할 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있다. 회사는 2026년 5월 자금 조달 당시 650억 달러를 유치하며 9650억 달러 기업가치를 인정받았다. 이는 경쟁사 오픈AI가 지난 3월 평가받은 8520억 달러를 웃도는 수준이다. 실적 성장도 가파르다. 앤트로픽 2분기 잠정 매출은 115억 달러 이상으로 전해졌으며, 이는 전년 동기 7억8700만달러와 비교해 큰 폭으로 증가한 수치다. 또 7월 말 기준 연환산 매출(run rate)은 650억달러에 달한 것으로 알려졌다. 다만 외형 성장과 별개로 비용 부담은 여전히 크다. 앤트로픽은 2분기 조정 영업이익 기준으로는 흑자를 냈지만 2025년 순손실은 약 420억달러에 이른 것으로 전해졌다. 이는 전년도 약 83억 달러 대비 5배 가량 늘어난 규모다. 이 같은 대규모 손실은 인공지능(AI) 업계 전반의 구조적 부담과 맞닿아 있다. 고성능 AI 모델 개발을 위해서는 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터센터 투자가 필수적이기 때문이다. 보도에 따르면 앤트로픽은 일부 컴퓨팅 자원 확보 계약에서 향후 3년간 수백억 달러 규모 지출 가능성도 안고 있는 것으로 알려졌다. 상장 시점에서도 앤트로픽이 한발 앞선 분위기다. 회사는 오픈AI보다 먼저 증시에 입성할 가능성이 큰 것으로 거론된다. 오픈AI는 내년 상장을 검토 중인 것으로 알려졌다. 두 회사 모두 비공개 방식으로 상장 절차를 밟고 있다. 앤트로픽은 IPO에 앞서 유동성 확보에도 속도를 내고 있다. 회사는 당초 약 100억 달러 규모로 추진하던 리볼빙 신용한도를 확대하는 방안을 마무리할 것으로 알려졌다. 상장 주관사로는 모건스탠리, 골드만삭스, JP모건체이스 등이 참여하고 있으며, 추가 증권사가 합류할 가능성도 제기된다. 또 경영권 안정 차원에서 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)와 공동창업자들의 지배력을 높이는 초의결권 주식(super-voting shares) 도입도 검토 중인 것으로 전해졌다. 시장 파급력도 상당할 전망이다. 블룸버그 집계에 따르면 2026년 8월 19일 기준 미국 IPO 시장 조달 규모는 1천 606억 달러로, 2021년 연간 최고 기록 1천 952억 달러에 근접한 상태다. 여기에 앤트로픽의 초대형 상장까지 현실화하면, 2026년은 미국 IPO 역사상 최대 규모의 해로 기록될 가능성이 커진다. 업계에서는 이번 IPO가 단순한 기업 상장을 넘어 AI 산업에 대한 자본시장의 기대가 어느 수준까지 올라와 있는지를 보여주는 상징적 사건이 될 것으로 보고 있다. 다만 높은 성장성과 함께 대규모 손실, 과도한 인프라 투자 부담이라는 숙제도 여전해 상장 과정에서 투자자들의 옥석 가리기가 본격화될 것이라는 관측도 나온다. 앤트로픽은 지난 6월 1일 SEC에 비공개로 S-1 초안을 제출하며 "제안된 기업공개는 시장 상황과 기타 요인에 따라 결정될 것"이라며 상장 시기와 규모에 대해 신중한 입장을 유지했다.

2026.08.21 13:09남혁우 기자

카카오, 2개 회사로 나뉜다…카카오AI-카카오X로 성장 재설계

카카오가 인공지능(AI) 사업과 기존 계열사·신사업 투자 부문을 둘로 쪼개 '두 개의 성장 엔진'을 가동한다. ▲카카오톡을 중심으로 AI 사업을 키우는 '카카오AI'와 ▲테크핀·콘텐츠·모빌리티 등 핵심 자회사를 기반으로 미래 먹거리를 발굴하는 '카카오X'로 인적분할해 사업별 독립 경영과 성장에 속도를 낸다는 구상이다. 카카오는 21일 이사회를 열고 카카오AI를 신설하고 카카오X를 존속법인으로 두는 인적분할을 결의했다. 분할비율은 순자산 장부가액을 기준으로 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 기존 주주는 해당 비율에 따라 두 회사 주식을 모두 배정받는다. 이번 분할의 핵심은 AI와 투자 사업의 역할을 명확히 나누는 데 있다. 카카오AI는 약 5000만 이용자를 보유한 카카오톡을 '에이전틱 AI 인터페이스'로 진화시키는 데 집중하고, 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 자회사를 성장시키는 동시에 새로운 성장축을 발굴하는 역할을 맡는다. 카카오AI는 'AI 집중'·카카오X는 '미래 투자'…2030년 성장 청사진 카카오는 분할 후 양사를 AI 시대의 서로 다른 성장축을 맡는 '두 개의 엔진'으로 성장시킨다는 계획이다. 카카오AI는 카카오톡을 중심으로 AI·광고·커머스를 유기적으로 연결해 에이전틱 AI 시대의 차별화된 이용자 경험과 수익모델을 창출하는 'AI 코어 컴퍼니(AI Core Company)'로 성장해 나간다. 대표에는 정신아 현 카카오 대표이사가 내정됐다. 디케이테크인, 케이앤웍스 등 운영자회사가 카카오AI 산하에 포함된다. 카카오AI는 카카오톡이 지난 15년간 쌓아온 관계와 대화, 서비스 연결 역량을 AI 시대에 맞게 다시 설계한다. 모두에게 같은 메신저를 넘어, 약 5천만 이용자 각자의 의도와 맥락을 가장 잘 이해하는 '에이전틱 AI 인터페이스(Agentic AI Interface)'로 진화시킨다는 구상이다. 이용자가 원하는 것을 메시지로 전달하면, 개인화된 AI 에이전트가 필요한 서비스와 전문 에이전트를 연결해 탐색, 추천, 구매, 결제까지 원하는 결과를 완성한다. 이를 통해 이용자 개개인의 역량과 가능성을 확장해 나갈 예정이다. 카카오AI는 2030년까지 AI 일간 활성 이용자 2000만 명 이상을 확보하고, 플랫폼 체류시간을 50% 이상 늘릴 계획이다. AI 광고와 에이전틱 커머스, 구독 등 새로운 수익모델도 확대해 2030년까지 연평균 20% 수준의 매출 성장을 이끌고, 카카오AI 매출 6조 원 이상을 달성한다는 목표다. AI 매출은 2028년 카카오AI 전체 매출의 두 자릿수 비중으로 확대하고, 2030년에는 1조 원을 넘어설 것으로 기대하고 있다. 카카오X는 '미래가치 투자회사'로서 테크핀(카카오뱅크, 카카오페이, 카카오페이증권), 콘텐츠(카카오엔터테인먼트, SM엔터테인먼트, 카카오픽코마), 모빌리티(카카오모빌리티) 등 기존 핵심 사업군을 안정적으로 성장시키고, 동시에 신규 사업 발굴 및 혁신기업 투자를 통해 미래 성장 동력을 확보한다. 대표에는 김도영 카카오인베스트먼트 대표 겸 카카오CA협의체 그룹투자전략실장이 내정됐다. 카카오X는 기술과 생활의 접점에서 아직 충분히 바뀌지 않은 시장을 찾아 카카오다운 방식으로 새로운 표준을 만들고, 기존 성공 사례를 잇는 성장 사업을 키워낼 계획이다. 가상자산, 피지컬 AI, 글로벌 팬덤 등이 주요 검토 영역이다. 카카오X는 이를 위해 보유 자산 유동화를 통해 마련한 약 2.3조 원 및 자회사가 보유 중인 약 4.1조 원 규모의 투자 재원을 활용할 예정이다. 핵심 사업의 성장과 신규 투자 성과를 바탕으로 2030년까지 주요 사업 매출의 연평균 성장률 13.3% 수준을 달성하고, 매출 10조 원 이상 규모의 성장 기반을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 미래가치 투자회사의 정체성에 걸맞은, 투자 성과가 주주환원과 재투자로 이어지는 자본의 선순환 구조를 확립할 방침이다. “숨은 기업가치 드러낸다”…주주환원 강화·내년 1월 분할 카카오AI와 카카오X는 각 사업의 성격에 최적화된 이사회를 구성해 전문성과 의사결정 효율성을 높인다. 양사는 분할 이후 매출, 수익성, 투자집행, 주주환원 등 핵심지표와 자본배분 원칙을 정례적으로 공개하고 국내외 기업설명회와 주주 소통 프로그램을 확대할 계획이다. 주주가치 제고를 위한 방안도 함께 진행한다. 카카오AI는 별도 조정 잉여현금흐름(FCF)의 20~35%를 기본 주주환원 재원으로 활용한다. 카카오X는 자회사 배당금의 30%와 투자차익의 30%를 주주환원 재원으로 활용하는 주주환원 정책을 제시했다. 최근 두나무 매각 차익을 활용한 3천억 원의 자사주 매입·소각 계획도 함께 발표했다. 카카오는 오는 12월 17일 임시주주총회를 거쳐 2027년 1월 1일 분할을 완료하고, 2027년 1월 27일 카카오AI 재상장 및 카카오X 변경상장을 추진할 예정이다. 세부 일정은 관계기관 협의 및 관련 절차에 따라 변경될 수 있다. 카카오는 분할 이후에도 고용, 근로조건, 복리후생, 사업 연속성을 안정적으로 유지한다. 카카오AI로 승계되는 서비스, 사업, 인적 구성, 자산, 기술과 모델은 기존 업무의 연속성을 바탕으로 운영될 예정이다. 정신아 카카오 대표는 “이번 분할은 카카오가 AI 시대에 맞는 속도와 책임의 구조로 전환하기 위한 결정”이라며 “카카오AI와 카카오X가 각자의 사업 특성에 맞는 전략과 자본배분 원칙을 세우고, 더 빠르게 실행하며, 그 성과를 시장과 투명하게 소통할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 김범수 카카오 창업자는 “모바일 시대 카카오는 가보지 않은 길에 가장 먼저 뛰어들어 혁신을 만들고 사용자의 일상을 바꿔 왔다”며 “AI 시대는 차원이 다른 민첩함을 요구하는 만큼, 카카오AI와 카카오X 두 개의 엔진으로 성장 구조를 재설계해 그 성과가 주주와 이용자, 크루 모두에게 돌아갈 수 있도록 힘을 보태겠다”고 밝혔다.

2026.08.21 10:34안희정 기자

스페이스X, AI 코딩 스타트업 '코그니션' 인수 불발..."협력 논의는 지속"

스페이스X가 인공지능(AI) 코딩 스타트업 코그니션 인수를 추진했지만 성사되지 않은 것으로 전해졌다. 최근 몇 달 사이 스페이스X가 AI 경쟁력 강화를 위해 커서에 이어 추진한 두 번째 대형 인수 시도였지만 이번 거래는 불발에 그쳤다. 20일 블룸버그는 복수의 소식통을 인용해 스페이스X가 코그니션에 인수 의사를 타진했지만 코그니션이 이에 응하지 않았다고 보도했다. 다만 인수 논의는 현재 진행되고 있지 않지만, 양측은 협력 가능성을 놓고 대화를 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 소식통에 따르면 코그니션이 스페이스X의 컴퓨팅 역량을 활용하는 방안 등이 논의되고 있다. 스콧 우 코그니션 최고경영자(CEO)도 소셜플랫폼 엑스(X)를 통해 입장을 밝혔다. 그는 "스페이스X 팀에 대한 존경심은 크지만, 코그니션은 매각 대상이 아니며 우리는 매각을 논의한 적이 없다"고 말했다. 코그니션은 지난 5월 투자 라운드에서 260억달러, 한화 약 36조원의 기업가치를 인정받았다. 블룸버그는 앞선 보도에서 코그니션이 최소 400억달러, 한화 약 55조원 수준의 기업가치를 바탕으로 신규 투자 유치를 위한 초기 협상을 진행 중이라고 전한 바 있다. 이번 인수 시도는 불발됐지만, 머스크가 AI 경쟁에서 우위를 점하기 위해 대규모 자금 투입도 불사하고 있음을 보여준다는 평가가 나온다. 스페이스X는 지난 14일 AI 코딩 도구 커서(Cursor) 개발사 애니스피어(Anysphere) 인수를 600억달러, 한화 약 83조원 규모에 마무리했다. 업계에서는 스페이스X가 커서에 이어 코그니션 인수까지 시도한 배경으로 스페이스XAI의 코딩 분야 경쟁력 보강 필요성을 꼽는다. 스페이스X 내부 엔지니어들 사이에서도 챗봇 그록(Grok)의 코딩 성능이 경쟁 서비스에 미치지 못한다는 평가가 나오면서, 앤트로픽의 클로드 등 외부 도구를 활용해왔다는 점이 영향을 미쳤다는 분석이다. 스페이스X는 최근 커서와의 결합을 바탕으로 코딩 역량 강화에 속도를 내고 있다. 커서 데이터를 활용해 공동 개발한 '그록 4.5'를 선보였고 앤트로픽의 클로드 코드를 겨냥한 범용 업무 에이전트 '그록 봇'도 출시하며 오픈AI, 앤트로픽과의 격차를 좁히는 데 주력하고 있다. 한편 코그니션은 그동안 공개 석상과 투자자와의 대화에서 매각 의사가 없다는 입장을 일관되게 밝혀왔다. 스콧 우 CEO는 지난 5월 10억달러 규모 투자 유치와 관련해 "이번 투자를 통해 우리는 독립성을 유지하고 독립적인 회사로 계속 사업을 이어갈 수 있다"며 "이는 우리에게 매우 중요한 부분"이라고 말한 바 있다.

2026.08.20 09:28남혁우 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

스페이스X, '커서' 공식 인수 완료…개발용 AI 경쟁 본격화

스페이스X가 인공지능(AI) 코딩 도구 기업 커서 인수를 완료했다. 커서는 16일 공식 홈페이지를 통해 지난 4월부터 진행된 인수 절차가 마무리됐다고 밝혔다. 이번 거래는 당시 스페이스XAI와 커서가 발표한 협력 계획의 연장선에서 추진된 인수 절차의 최종 단계다. 커서는 이번 합병을 통해 대규모 연산 인프라를 확보하고, 더 강력하면서도 비용 효율적인 AI 모델 개발에 속도를 낼 수 있게 됐다고 설명했다. 커서는 그동안 AI 모델 성능 고도화에 맞춰 제품 영역을 빠르게 확장해왔다. 초기에는 코드의 다음 몇 줄을 추천하는 보조 도구에 가까웠지만 최근에는 실제 개발 업무 단위를 위임할 수 있는 AI 에이전트형 도구로 진화했다는 평가다. 특히 스페이스X 편입을 계기로 이러한 방향성을 한층 강화하겠다는 입장이다. 가장 큰 변화는 컴퓨팅 자원이다. 커서는 스페이스X와의 결합으로 대규모 GPU 인프라에 접근할 수 있게 됐으며 이를 바탕으로 성능은 높이고 운영 비용은 낮춘 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 회사는 최근 공개한 그록 4.6을 양사 협력의 초기 성과로 제시했다. 스페이스X가 대규모 컴퓨팅 역량을 바탕으로 AI 인프라 확장에 나서고 커서는 이를 실제 개발 생산성 도구로 연결하는 역할을 맡는 구조다. 업계에서는 향후 경쟁력이 단순한 모델 성능을 넘어, 고도화된 AI를 실제 업무 환경에 얼마나 효과적으로 안착시키느냐에 달려 있다고 보고 있다. 이번 인수는 일론 머스크가 이끄는 사업군 내 AI 재편 흐름의 연장선으로도 해석된다. 스페이스X는 앞서 올해 초 xAI를 인수한 데 이어, 4월 커서와의 기술 협력 계약을 발표했다. 당시 계약에는 스페이스X가 600억 달러에 커서를 인수할 수 있는 옵션이 포함됐고, 이후 스페이스X의 상장을 계기로 양사는 인수 작업을 본격화했다. 커서 측은 "이번 인수는 기존 업무의 연속성을 유지하면서도 처음 출발했을 때보다 훨씬 더 큰 가능성을 열어준다"며 "야심찬 아이디어를 가진 사람들이 코딩에 쓰는 시간을 줄이고, 더 어려운 문제 해결에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 돕는 것이 여전히 우리의 목표"라고 밝혔다.

2026.08.16 09:35남혁우 기자

엔비디아, 스페이스X 210억 달러·인텔 300억 달러 지분 보유

글로벌 인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아가 일론 머스크의 우주 기업 스페이스X와 미국 반도체 기업 인텔에 각각 수백억 달러 규모 지분을 보유하고 있다고 공시했다. 엔비디아가 스페이스X 주식 1억2280만 주(약 210억 달러)와 인텔 주식 2억 1480만 주(약 300억 달러)를 보유하고 있다고 블룸버그를 비롯한 주요 외신들이 14일(현지시간) 보도했다. 이 같은 사실은 엔비디아가 이날 미국 증권거래위원회(SEC) 제출 보고서를 통해 공시하면서 알려지게 됐다. 엔비디아가 구체적인 스페이스X 지분 규모를 공개한 것은 이번이 처음이다. 앞서 엔비디아는 2025년 일론 머스크의 AI 스타트업 xAI에 특수목적법인(SPV)을 통한 지분·부채 투자 형태로 최대 20억 달러를 투입한 바 있다. 이후 xAI가 스페이스X로 흡수 합병되면서 스페이스X 지분을 대량 확보하게 됐다. 인텔 지분 가치 역시 가파르게 치솟았다. 불과 3개월 전 약 95억 달러 수준으로 평가받던 인텔 지분 가치는 최근 300억 달러 규모로 수직 상승했다. 엔비디아는 지난해 경영난을 겪던 경쟁사 인텔에 50억 달러 규모 깜짝 투자를 단행하며 PC 및 데이터센터용 반도체 공동 개발 계획을 발표한 바 있다. 이 외에도 엔비디아의 포트폴리오에는 코히런트(Coherent), 제너레이트 바이오메디신(Generate Biomedicines), 네비우스 그룹(Nebius Group), 노키아(Nokia), 시놉시스(Synopsys) 등의 주요 기술 기업 지분이 포함된 것으로 확인됐다.

2026.08.15 18:55전화평 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

이녹스첨단소재, 스페이스X향 소재 공급 확대

이녹스첨단소재는 글로벌 우주항공 기업 스페이스X(SpaceX)향 첨단소재 공급 물량을 확대하고 있다고 13일 밝혔다. 올해 1월부터 7월까지 이녹스첨단소재의 스페이스X향 누적 매출은 지난해 연간 총 매출을 넘어섰다. 또한 2분기 말부터 스페이스X의 구매주문(PO) 물량도 늘고 있다. 이녹스첨단소재가 우주항공 분야에서 공급 중인 소재는 위성 로켓과 저궤도 위성 프로젝트에 공급되는 '전자기파 차폐(EMI) 캐리어 테이프'다. EMI는 온도 변화와 전자파 간섭을 차단하는 고기능성 핵심 소재 중 하나다. 이녹스첨단소재는 스페이스X 소재 공급 이외에도 인공지능(AI) 반도체, 피지컬 AI 등 차세대 첨단 산업 분야 소재 라인업을 확장하고 있다. 이녹스첨단소재 관계자는 "고분자·점착 기술력을 바탕으로 AI 반도체 패키징용 DAF(Die Attach Film) 및 백그라인딩 테이프의 글로벌 고객 다변화와 함께, 글로벌 전기차·로봇틱스 업체들 대상, 배터리 열전이 방지 면압패드 및 로봇 특화 소재를 프로모션하고 있다"며 "사업 포트폴리오를 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.08.13 09:23장경윤 기자

SKT 독자 AI 모델 'A.X K2' 수학도 잘한다..."올림피아드 금메달 수준"

SK텔레콤이 개발한 독자 AI 모델 'A.X K2'가 국제수학올림피아드(IMO) 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 성적을 거둬 이목을 끈다. 아울러 글로벌 수학 추론 벤치마크에서도 공동 최고점을 기록하며 수리 추론 성능을 입증했다. 11일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면, A.X K2가 IMO 2026 6개 문제 평가에서 42점 만점에 29점을 기록했다. 올해 IMO 금메달 기준선인 29점과 같은 점수다. A.X K2 각종 수학 평가 선두권 휩쓸었다 A.X K2는 미국과 중국 이외 지역에서 개발된 AI 모델 가운데 현재까지 IMO 2026 금메달 기준을 충족했다. 중국 샤오홍슈(레드노트)의 'dots-note-3.0'은 이번 평가에서 42점 만점을 기록한 가운데, A.X K2는 그 뒤를 잇는 유일한 국내 AI 모델이다. 아울러 A.X K2는 IMO 2025 기출문제 평가에서도 42점 만점에 35점을 받아 당시 금메달 기준을 충족했다. 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 평가에서는 만점을 기록했다. 앞서 이전 모델인 A.X K1도 KMO 1차 시험에서 국내 독자 모델 가운데 가장 높은 점수를 받았다. A.X K2는 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 'MathArena AIME 2026' 리더보드에서도 정상에 올랐다. 고난도 수학적 추론과 문제 해결 능력을 평가하는 지표로 97.1%의 정확도를 기록하면서, 오픈AI 최고기술책임자 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩의 '잉클링(Inkling)'과 공동 최고점을 기록했다. 이 평가에서 중국 스텝펀의 'Step-3.5-Flash'는 96.67%, 문샷AI의 'Kimi-K2.6'은 96.4%를 기록했다. AIME는 미국수학올림피아드 선발 과정에 활용되는 수학 시험인데, MathArena AIME 2026은 올해 AIME 문제를 기반으로 30개 문항을 공개해 AI 모델의 최종 답변 정확도를 평가한다. AI 모델에서 수학 능력이 왜 중요할까 AI 모델에서 수학 능력을 주요 성능 지표로 보는 이유는 복잡한 문제를 여러 단계로 나눠 논리적으로 추론하고 일관된 결론을 도출하는 능력을 평가할 수 있다는 점이다. 단순히 계산을 얼마나 잘하는지 따지는 게 아니라는 설명이다. 특히 수학은 정답과 오답을 명확하게 판별할 수 있다는 점에서 AI의 추론 능력을 객관적으로 검증할 수 있다. 자연어 평가에서는 그럴듯한 답변과 정확한 답변을 구분하기 어려운 경우가 있으나 수학 문제는 결과의 정확성을 비교적 명확하게 확인할 수 있다. 이 때문에 높은 수학 추론 능력은 금융·회계뿐 아니라 제조 공정 최적화, 물류, 과학 연구 등 복잡한 계산과 다단계 판단이 필요한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 가늠하는 지표로도 활용된다. 계산이나 추론 과정에서 발생한 작은 오류가 비용 증가나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 만큼 AI 모델은 정확한 추론 능력이 중요하다는 뜻이다. 국제 AI 안전 보고서도 수학 추론 능력의 향상이 안전 필수 소프트웨어 검증과 복잡한 과학 문제 해결, AI 연구 등 다른 영역의 성능 향상으로 이어질 가능성에 주목하고 있다. 글로벌 AI 기업들이 수학 분야 인재 확보에 나서는 것도 같은 맥락이다. 올해 필즈상 수상자인 제이콥 치머만 토론토대 교수는 최근 AI 안전 연구를 위해 오픈AI에 합류한다고 밝혔다. AI 모델의 성능 경쟁이 단순한 언어 생성 능력을 넘어 정밀한 추론과 검증 능력으로 확대되면서 수학 역량의 중요성도 커진 셈이다. SK텔레콤이 지난달 공개한 A.X K2는 6880억 개 매개변수로 개발된 AI 모델로 수학과 과학 추론 능력, 한국 지식과 장문 추론 능력을 강화된 점이 특징이다.

2026.08.11 10:38박수형 기자

[르포] 엔비디아 칩 7656장 열기, 물로 식힌다…NHN클라우드 'AI 심장' 가보니

서울 영등포구 양평동에 위치한 대형 인공지능(AI) 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'. 데이터홀 문이 열리자 검은색 서버 랙이 긴 대열을 이뤄 모습을 드러냈다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200 수천 장이 쉼 없이 연산 중이었지만 예상했던 굉음은 들리지 않았다. 고성능 GPU가 뿜어내는 열을 공기가 아닌 물로 식히는 수랭식 냉각 시스템 덕분이다. NHN클라우드는 지난 6일 팩토리X 서울의 관제실과 데이터홀 등 주요 시설 투어를 진행했다. 팩토리X 서울은 NHN클라우드가 글로벌 자산운용사 액티스 데이터센터 일부를 임차해 정부와 함께 AI 인프라를 구축한 시설이다. 이곳에는 B200 GPU 총 7656장이 구축돼있다. NHN클라우드는 3층부터 6층까지 4개 층을 사용하며 전력·냉각·네트워크·GPU를 단일 운영 체계로 관리 중이다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 "단일 데이터센터에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "이처럼 대규모 GPU 자원을 수랭식 냉각 방식으로 운영하는 것도 국내에선 첫 사례"라고 강조했다. 일주일 넘는 AI 학습…관제실은 24시간 가동 투어 첫 순서로는 2층 관제실을 방문했다. 벽면을 가득 채운 모니터에는 3~6층에서 가동 중인 GPU 서버와 네트워크, 스토리지 상태가 실시간으로 표시됐다. 장비 사용률과 장애 발생 여부는 물론 데이터홀의 온도와 냉각 환경까지 이곳에서 확인할 수 있다. AI 모델 학습은 일반적인 기업용 애플리케이션처럼 정규 업무시간에만 돌아가지 않는다. 작업을 시작하면 일주일 이상 이어지기도 하고 대규모 학습은 한 달 가까이 계속될 수 있다. 연산 도중 서버나 네트워크에 문제가 발생하면 그동안 진행한 작업이 영향을 받을 수 있어 중단 없는 관리가 필요하다. 이에 팩토리X 서울 관제실에는 주간 3명, 야간 2명의 운영 인력이 상주하며 2교대로 시설을 관측한다. 물리적 장비 상태와 데이터센터 인프라는 현장에서 관리하고 서비스·애플리케이션 영역은 판교에 있는 NHN클라우드 인력도 원격으로 살피는 체계다. 이 사업부장은 "AI 학습은 낮에만 진행하고 밤에는 멈추는 작업이 아니다"라며 "길게는 일주일이나 한 달씩 연속으로 돌아가기 때문에 안정적인 서비스 제공을 위해 24시간 모니터링하고 있다"고 말했다. 랙 아래 CDU·위에는 냉각 배관…GPU 열 직접 회수 다음으로 6층 데이터홀에 들어서자 가장 먼저 눈에 들어온 것은 8m에 달하는 높은 층고였다. 공랭식 장비에서 배출된 뜨거운 공기가 위로 올라간 뒤 다시 냉각돼 순환할 공간을 확보하기 위한 설계다. 기존 데이터센터 가운데는 층고가 3~5m에 불과한 곳도 있어 고집적 GPU 서버를 배치하기 어렵다는 게 NHN클라우드의 설명이다. 서버 랙의 구성도 일반적인 데이터센터와 달랐다. 한 랙에는 GPU 서버 6대가 배치됐고 가장 아래에는 냉각수분배장치(CDU)가 설치돼 있었다. 랙 상단에는 냉각수를 공급하고 회수하는 배관이 연결됐으며 전력 공급을 위한 케이블 6개가 나란히 내려왔다. CDU는 데이터센터에서 공급된 냉수와 GPU 서버 내부를 순환하는 냉매 사이에서 열을 교환한다. 서버 내부의 콜드플레이트가 GPU와 중앙처리장치(CPU)에서 발생하는 열을 직접 흡수하고 데워진 냉매는 CDU를 거쳐 다시 냉각된다. 네트워크와 스토리지 등 수랭식이 적용되지 않은 장비는 기존 공랭 방식으로 식힌다. 이 사업부장은 "현재 GPU와 CPU에서 발생하는 열의 약 70%는 수랭 방식으로 제거하고 나머지는 공랭으로 처리한다"며 "네트워크나 스토리지 장비는 여전히 공랭이 필요해 데이터센터에서 공랭 설비를 완전히 없앨 수는 없다"고 설명했다. NHN클라우드에 따르면 팩토리X 서울은 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경으로 설계됐다. 전체 시설의 수전 용량은 40메가와트(MW), IT 장비에 배정된 전력은 26MW 수준이다. 이 가운데 NHN클라우드가 임차해 사용하는 4개 층에는 약 13MW의 IT 전력이 배정됐으며 현재 정부 프로젝트 및 자체 활용분 대부분을 사용 중이다. AI 데이터센터 경쟁력, GPU 넘어 전력·냉각으로 AI 데이터센터에서 GPU만큼 중요한 것은 이를 끊김 없이 가동할 전력과 냉각 능력이다. 기존 데이터센터는 서버 랙의 하중과 전력 용량, 층고가 일반 서버에 맞춰 설계된 경우가 많아 고집적 AI 데이터센터로 전환하기 어렵다. 전력 설비를 증설하려 해도 외부 전력 확보부터 변압기·수배전 설비 조달까지 상당한 시간이 필요하다. 팩토리X 서울은 외부 전력을 이중으로 공급받고 무정전전원장치(UPS)와 비상발전기를 갖췄다. 전력망에 문제가 발생하면 UPS가 즉시 전력 공급을 이어받고 이후 발전기가 가동돼 GPU 서버가 갑자기 멈추는 상황을 막는다. 냉각수의 압력과 유량, 온도에도 이상이 발생하면 공급을 자동으로 차단하는 구조를 적용했다. 수랭식은 에너지 효율뿐 아니라 운영 안정성을 높이는 역할도 한다. NHN클라우드는 100% 공랭 방식인 광주 국가 AI 데이터센터와 팩토리X 서울을 모두 운영한 결과 수랭식 환경에서 장비 장애 발생이 상대적으로 적었다고 설명했다. 고열에 따른 GPU 성능 저하와 부품 장애 가능성을 줄일 수 있어서다. 이 사업부장은 "GPU를 많이 확보하는 것도 중요하지만 이제는 대규모 자원을 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지가 더 중요하다"며 "수랭식이 도입되면서 데이터센터 시설과 IT 장비의 경계가 사라지고 있는 만큼 IT 운영자도 배관과 밸브, 냉각 체계를 이해해야 안정적인 서비스를 제공할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

'AI 국가대표' 뒷받침하는 NHN클라우드…'팩토리X 서울' 가동

NHN클라우드가 대형 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 바탕으로 국내 산·학·연 인공지능(AI) 생태계 활성화와 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발을 뒷받침한다. 서울 도심에 구축한 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'을 기반으로 4개 독파모 정예팀에 고성능 컴퓨팅 자원을 공급하는 한편, 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 토대로 자체 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 목표다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 지난 6일 서울 영등포구 팩토리X 서울 데이터센터 투어에서 "현재 단일 데이터센터 안에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "대규모 수랭식 냉각 기반으로 자원을 안정적으로 운영 중"이라고 밝혔다. 팩토리X 서울은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 조성된 AI 인프라로 올해 4월 개소했다. NHN클라우드는 글로벌 자산운용사 액티스의 양평 데이터센터 일부를 임차해 GPU 인프라를 구축했다. 정부 사업을 통해 엔비디아 엔비디아 AI 가속기 B200 GPU 총 7656장을 구축했으며 향후 5년간 해당 인프라 운영을 맡는다. 이 가운데 정부 AI 컴퓨팅 자원은 팩토리X 서울 3~5층에서 운영된다. 3~4층에는 B200 GPU 4080장을 통합 단일 클러스터로 묶은 대규모 연산 환경이 구축됐다. 대규모 AI 모델을 학습할 때 수천 개의 GPU가 하나의 시스템처럼 동시에 연산할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 데이터센터 6층에선 NHN클라우드 자체 AI 클라우드 서비스와 GPU 인프라를 운영 중이다. 정부가 진행 중인 독파모 프로젝트 선정 4개 정예팀도 조만간 이곳의 GPU 자원을 활용할 예정이다. 독파모에 공급되는 자원은 팩토리X 서울 4~5층을 중심으로 배정될 예정으로, NHN클라우드는 정부가 정한 자원 배분 계획에 따라 인프라 운영과 공급을 지원한다. 구체적인 팀별 GPU 배정 규모는 공개되지 않았다. 이 사업부장은 "정부가 산업체와 학교, 연구소 등에 자원을 배정하면 우리는 이에 맞춰 GPU를 공급·운영하는 역할"며 "실제 자원이 어떤 연구나 업무에 사용되는지는 이용 기관이 결정하고 우리는 안정적으로 자원을 사용할 수 있도록 운영을 지원한다"고 설명했다. 독파모에 투입되는 GPU 역시 특정 팀이 계속 점유하는 구조는 아니다. 정부가 이용 기간을 정해 자원을 배분하고 해당 기간이 끝나면 다시 다른 기업이나 대학, 연구기관 등에 공급하는 방식이다. 기존 산·학·연에 공급되는 GPU 자원 역시 일정 기간을 정해 배정되고 있다. 대규모 GPU를 하나로 묶는 클러스터 구축 역량도 팩토리X 서울의 핵심이다. NHN클라우드는 3~4층에 구축한 4080장의 B200 GPU를 510개 노드로 연결해 하나의 클러스터를 구성했다. 회사는 해당 클러스터를 대상으로 고성능 컴퓨팅 성능 측정인 HPL 테스트를 진행했으며 이를 기반으로 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서도 20위에 등재됐다. NHN클라우드는 앞서 광주 국가 AI 데이터센터도 구축해 H100·A100 등 약 1000장의 GPU를 기반으로 AI 연구개발을 지원해 왔다. 광주 센터에서 확보한 GPU 운영 경험과 자사 판교 데이터센터의 고밀도 인프라 설계 경험을 팩토리X 서울 구축에 반영했다. 정부 프로젝트를 넘어 민간 영역으로도 사업을 확대 중이다. 올해 크래프톤을 대상으로 엔비디아 블랙웰 울트라 1000개 규모 인프라를 공급하며 현재 판교 데이터센터를 기반으로 서비스를 제공 중이다. 향후 추가 GPU 인프라 구축에도 나설 계획이다. 특히 팩토리X 서울에는 대규모 B200 운영을 위해 수랭식 냉각 시스템이 적용됐다. 고집적 GPU에서 발생하는 열을 냉각수를 이용해 직접 처리하는 방식으로, 기존 공랭식 대비 냉각에 필요한 에너지를 줄이면서 GPU를 안정적인 온도로 유지할 수 있다. NHN클라우드에 따르면 수랭식 시스템 도입으로 공랭식 대비 약 15~20%의 에너지 절감 효과를 확보했다. 이 사업부장은 "기존 광주 센터는 100% 공랭 방식인데 이를 운영한 경험과 이곳에서 수랭식을 몇 달간 운영한 경험을 비교하면 수랭식에서 장비 장애가 발생하는 비율이 매우 적다"며 "운영 사업자 입장에선 비용도 고려해야 하지만 고객이 사용하는 서비스의 장애를 줄이는 것이 더 중요하다"고 말했다. 최근 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘면서 NHN클라우드는 추가 인프라 확보 방안도 검토하고 있다. 팩토리X 서울에서 회사에 배정된 자체 활용 자원은 현재 대부분 고객에게 공급된 상태다. 광주 국가 AI 데이터센터 역시 사실상 모두 가동되고 있어 외부 데이터센터 활용과 자체 데이터센터 투자 가능성을 함께 살펴보는 상황이다. 다만 구체적인 투자 규모와 시기는 아직 정해지지 않았다. 이 사업부장은 "AI 인프라 수요는 앞으로도 늘어날 것으로 보고 있다"며 "현재 자체 자원의 장기계약을 추진하는 등 보유한 GPU 인프라를 안정적으로 운영하고 지속적인 수요에 대응할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "외부에서 활용할 수 있는 데이터센터를 계속 알아보는 한편 자체적인 데이터센터 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

"추론하며 스스로 학습하는 AI…SKT 'A.X K2' 경쟁력 키운다"

AI 모델 성능 경쟁이 사전 학습 규모를 키우는 방식에서 추론 과정에 더 많은 연산 자원을 투입하는 방향으로 향하고 있다. 이미 학습을 마친 AI가 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답을 내놓는 '추론 시점 학습'이 대표적이다. SK텔레콤은 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)와 추론 시점 학습 기술을 활용해 대규모 언어 모델의 추론 성능을 높이는 연구를 진행하고 있다. 공동 연구를 이끄는 김윤형 MIT 전기전자공학·컴퓨터과학부 교수는 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰를 통해 이 기술이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연산 자원 대비 성능을 높일 수 있다고 내다봤다. 연구는 MIT가 주관하는 글로벌 산학 협력 컨소시엄 'MGAIC'의 하나로 추진된다. MGAIC에는 SK텔레콤을 비롯해 오픈AI와 코카콜라 등 각 산업의 대표 기업들이 참여하고 있으며, 60개 이상의 프로젝트를 통해 AI의 산업 적용 가능성을 모색하고 있다. “사전 학습 넘어 추론 단계에서 한 번 더 생각” SK텔레콤과 MIT 공동연구 핵심은 추론 시점 학습과 관련 기술을 이용해 대규모 언어 모델의 성능을 높이는 것이다. 김 교수는 연구의 출발점이 AI 연산 자원을 바라보는 패러다임의 변화에 있다고 설명했다. 지난 수년간 AI는 모델의 매개변수와 학습 데이터, 연산 자원 등 사전 학습 단계의 규모를 키우는 방식으로 발전했다. 최근에는 학습을 마친 모델이 답을 생성하는 추론 단계에서 추가 연산 자원을 사용해도 성능이 뚜렷하게 향상된다는 연구 결과가 나오고 있다. 김 교수는 “추론 시점 학습은 연산 자원의 일부를 모델이 눈앞에 놓인 특정 문제를 스스로 해결하는 데 사용하면 어떨까라는 아이디어에서 출발한다”고 밝혔다. 일반적인 언어 모델은 학습을 마치면 고정된 상태로 배포되지만, 추론 시점 학습을 적용한 모델은 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답변을 생성한다. 그는 “추론 단계의 연산 자원을 모델의 실제 성능과 역량 향상에 어떻게 활용할 것인가는 AI 학계의 핵심 화두”라며 “추론 시점 학습이 이에 유용한 접근 방식을 제공할 것”이라고 설명했다. 검색 넘어 전체 내용 통합하는 AI 연구팀은 AI가 긴 문맥을 이해하는 능력도 고도화할 계획이다. 김 교수는 긴 문맥 이해를 검색과 통합의 두 가지 관점으로 구분해야 한다고 설명했다. 검색은 방대한 텍스트에서 관련 정보를 찾는 능력으로 현재 AI 모델도 비교적 잘 수행한다. 반면 통합은 문서 전체에서 일관된 이해를 유지하고 서로 다른 부분의 정보를 연결하는 능력이다. 문서 앞부분과 뒷부분의 내용이 논리적으로 충돌할 때 이를 감지하는 것이 대표적이다. 이론적으로 100만개의 토큰을 처리하는 모델도 통합의 의미에서는 긴 문맥을 제대로 이해하지 못할 수 있다. 김 교수는 “소비자 대상과 기업 대상 서비스 모두에서 유용한 AI 에이전트를 개발하려면 통합의 관점에서 긴 문맥을 깊이 이해하는 시스템을 구축해야 한다”며 “이 능력이 AI 서비스의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다. 기술이 상용화되면 대규모 언어 모델은 수학적 추론이나 여러 단계의 판단이 필요한 복잡한 문제를 더 효율적으로 처리할 수 있다. 김 교수는 이를 기반으로 한 AI 응용 서비스의 성능과 반응 속도도 크게 개선될 것으로 기대했다. “MIT와 SK텔레콤, 원천 연구와 상용화 결합” 김 교수는 SK텔레콤과 MIT의 협력이 학계의 원천 기술 탐색 역량과 기업의 상용화 역량을 결합한다는 점에서 의미가 있다고 평가했다. 그는 “학계는 새로운 가능성의 탐색에 강하고 기업은 기술의 실용적 활용에 강점이 있다”며 “AI의 비약적인 발전을 위해서는 두 역량이 반드시 결합돼야 한다”고 말했다. MIT 연구진은 실제 서비스 출시를 목표로 AI 시스템을 구축하는 SK텔레콤 개발진에게서 산업 현장의 통찰을 얻을 수 있다. SK텔레콤은 단기적인 상용화 제약에서 벗어나 근본적인 원천 기술을 탐구하는 학계와 협력할 수 있다. 공동 연구의 성과는 A.X K2의 추론 성능 향상에도 활용될 수 있다. 추론 단계의 연산량을 늘리면 수학 문제 풀이와 같은 추론 영역의 성능을 지속해서 높일 수 있지만, 서비스 비용과 응답시간도 함께 증가할 수 있다. 김 교수는 “공동 연구에서 개발할 추론 시점 학습 기술은 A.X K2가 투입하는 추론 연산 자원 대비 성능을 높이는 효율을 획기적으로 개선할 것”이라고 전망했다. “독자 AI 평가, 화려한 기술보다 글로벌 격차 봐야” 김 교수는 한국이 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 모델 개발에서 의미 있는 진전을 이뤘다고 평가했다. 다만 2차 평가에서는 새롭고 화려한 기술의 적용 여부보다 글로벌 모델 개발사들이 사용하는 핵심 성능평가 지표를 기준으로 선도 모델과의 격차를 얼마나 줄였는지 살펴야 한다고 조언했다. 그는 “선도 모델과의 격차를 줄였다는 것은 이미 알려진 모델 개발 방법을 대규모 환경에서 제대로 실행할 수 있다는 의미”라며 “이러한 실행 역량을 증명하는 것이 현 단계에서 가장 중요하다”고 말했다. 소버린 AI에 대해서는 독자적인 AI 인프라와 생태계를 구축하려는 시도는 자연스럽지만, 목표를 주권이라는 틀에만 가두면 국가 간 협력보다 과도한 경쟁을 부를 수 있다고 지적했다. 김 교수는 소버린 AI 경쟁력의 핵심으로 대규모 AI 시스템을 직접 구축하고 운영할 수 있는 연구자와 기술자 양성을 꼽았다. 그는 “연산 자원은 돈으로 살 수 있고 데이터센터도 건립할 수 있지만, 대규모 시스템을 직접 운영한 경험과 역량을 축적하는 데는 훨씬 더 오랜 시간이 필요하다”고 강조했다.

2026.08.06 09:45박수형 기자

KG스틸, SKT 독자 AI모델로 설비 오류 대응 30% 줄였다

KG스틸 철강 공장에 적용된 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K2가 현장 설비 오류를 해결하는 시간을 크게 단축해 생산성을 향상시키고 있다. A.X K2는 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력에 한국어 이용 AI 에이전트다. SK텔레콤과 KG스틸은 지난 6월 A.X K2 현장 실증을 위한 업무협약을 맺고, 현장 데이터를 모델에 학습시키며 답변 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하고 있다. KG스틸은 실증이 마무리되는 오는 10월, 보안 안정성과 데이터 활용성이 뛰어난 온프레미스 방식으로 AI 에이전트 정식 도입을 검토한다는 방침이다. 독자 AI 모델이 연구실 밖으로 나와 산업 현장에 본격 쓰이게 되는 셈이다. 분산된 과거 기록을 실시간 매칭...한국어 특화 AI로 생산성 향상 KG스틸 당진 공장에서 실증을 담당하는 정춘호 기술연구소 선행연구팀장은 A.X K2 특장점으로 오류 해결 시간 단축을 꼽았다. 철강 공정 과정에서 설비 오류가 발생했을 때 라인이 멈추는 비가동 시간이 최소화돼 전체 공정 생산성이 향상된다는 설명이다. 정 팀장은 “공장에선 철판을 받아와 칼국수 반죽처럼 더 얇게 미는 냉간 압연 공정과 철판 부식을 방지하기 위해 아연도금을 하거나 페인트를 바르는 색상 도정을 거치는 연속 공정이 이뤄진다”면서 “이 과정에서 한 라인이 멈추면 전체 공장의 생산성이 떨어지는 문제점이 있다. 기존엔 문제가 발생했을 때 개인 PC, 네트워크, 내부 결제 문서 등 분산된 과거 조치 기록을 사람이 직접 찾고 기억에 의존해야 했다”고 운을 뗐다. 이어 “A.X K2 에이전트는 현장 실무자가 문제 상황을 자연어로 질문하면, 설비 오류에서 어떤 부품이 기능에 이상이 있는지 실시간으로 과거 데이터와 비교해 과거 유사 사례와 매칭해 우선 순위별 점검 가이드를 제시한다”며 “이로 인해 설비 비가동 해결 조치에 소요되는 전체 시간이 크게 단축되고 있다. 평균적으로 약 30% 정도 줄일 수 있다”고 설명했다. 한국어 사용이 편리한 점도 A.X K2 강점으로 꼽았다. 정 팀장은 “제조 현장에서 사용되는 단어는 영어, 독일어, 일본어가 많다. 현장 작업자는 외국어도 한국식으로 발음해 대화하고 문제를 해결한다”며 “한국어에 특화된 AI 에이전트가 제조 현장에 더 적합하다는 생각이다”고 말했다. 정확도 검증부터...향후 숙련자 암묵지 데이터화 현재는 현장 실증 단계인 만큼 학습 데이터의 양을 무작정 늘리기보다 답변의 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하는 데 초점을 맞추고 있다. 검증된 기존 데이터셋을 중심으로 학습시켜 AI 에이전트가 사실과 다른 답변을 생성하는 할루시네이션을 최소화한다는 방침이다. 숙련 기술자가 보유한 기술과 노하우는 실증을 마치고 모델의 정확도를 확보한 뒤 학습시킬 계획이다. 검증되지 않은 데이터를 한꺼번에 학습시키면 오류가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵고, 경우에 따라 처음부터 데이터 학습을 다시 진행해야 할 수 있기 때문이다. 정 팀장은 “정확도가 확보되지 않은 상태에서 학습량만 늘려 할루시네이션이 발생하면 다시 되돌리기 어렵다”며 “그렇게 되면 처음부터 데이터 학습을 다시 시작해야 하기 때문에 먼저 정확도를 확인한 뒤 데이터셋을 확대하는 작업을 진행할 것”이라고 말했다. 제조 현장에서는 숙련자의 기술과 노하우가 문서가 아닌 개인의 경험과 기억에 의존하는 암묵지 형태로 남아 있는 경우가 많다. 숙련자가 갑자기 퇴직하거나 은퇴하면 설비 운영과 문제 해결에 필요한 지식이 함께 사라질 수 있다는 우려가 나온다. 정 팀장은 “제조업에서는 숙련자의 노하우가 사람에게 의존하는 암묵지 형태로 남아 있고, 이들이 갑자기 은퇴하면 현장 지식이 단절될 수 있다”며 “실증이 끝나면 현장 기술자의 머릿속에 있는 암묵지와 개인용 컴퓨터에 저장된 노하우를 조사해 표준화·데이터화하고 AI 에이전트에 학습시킬 예정”이라고 밝혔다. 보안·속도 모두 잡는 온프레미스 방식 구축 추진 KG스틸은 높은 데이터 처리 능력, 보안성을 지닌 온프레미스 방식으로 AI 에이전트를 구축한다는 구상이다. 온프레미스는 회사가 클라우드를 빌려 쓰는 게 아니라, 사내 전산실이나 자체 보유한 서버 장비에 직접 소프트웨어와 시스템을 설치·운영하는 방식을 뜻한다. 정 팀장은 “제조 현장에 실시간 데이터들과 연동을 해서 에이전트가 돌아가야 되기 때문에 클라우드 서비스를 하면 무리가 있고, 보안상의 이슈로 제조업에선 적합하지 않다고 본다”며 “현재는 계획은 온프레미스로 구축을 하는 방향으로 하되, 사내 그룹웨어 등엔 클라우드를 사용할 계획이다”고 했다. 현장엔 A.X K2 기반 플래그십 모델의 기술적 역량을 바탕으로, 제조 현장에 필요한 응답 속도와 보안, 운영 효율을 함께 고려한 경량 모델이 사용된다. 정 팀장은 “온프레미스로 모델을 구축을 해야되는데 GPU가 더 많이 필요한 모델보다는 날렵하면서 무겁지 않은 모델이 훨씬 더 효율성이 높다”고 말했다. 정 팀장은 비용 효율성과 데이터 보안 안정성을 갖춘 A.X K2를 통해 미국 빅테크 기술에 대한 종속과 중국 AI 모델의 보안 우려도 줄일 수 있다고 강조했다. 제조 공정을 제어하는 산업용 컴퓨터부터 설비 운영체제까지 외산 장비가 많은 상황에서 판단과 제어를 담당하는 AI 모델마저 해외 기업에 의존하면 비용과 기술 종속 문제가 더욱 커질 수 있다는 지적이다. 그는 “제조업은 공정 자동제어에 사용되는 산업용 컴퓨터부터 설비를 운영하는 운영체제까지 외산 장비가 많다”며 “설비를 제어하거나 판단하는 AI 모델까지 챗GPT나 제미나이 같은 미국 빅테크 기업의 AI 에이전트 기술에 종속되면 모든 과정을 외부에 의존할 수밖에 없고 비용 부담도 커진다”고 말했다. 이어 “중국 딥시크 계열의 AI 모델은 저렴하지만 데이터 보안 측면에서 불안한 부분이 있다”며 “SK텔레콤의 A.X K2는 비용이 합리적이면서 내부 데이터의 보안 안정성도 확보할 수 있다”고 밝혔다. 기피 업무 에이전트화...향후 자율제조·피지컬 AI 운영에도 적용 KG스틸은 AI 에이전트 도입에 대한 현장 직원들의 거부감을 줄이기 위해 충분한 공감대를 형성하며 적용 범위를 순차적으로 확대할 계획이다. AI 에이전트가 단순히 인력을 대체하는 기술로 인식되지 않도록 직원들이 꺼리는 업무를 우선 맡기는 방향을 검토하고 있다. 정 팀장은 “모든 직원에게 AI 에이전트를 도입한다고 해서 한순간에 변화가 나타나지는 않을 것이며 어느 정도 시간이 필요할 것”이라며 “AI 에이전트가 단순한 인력 대체 수단으로 오해받지 않도록 AI와 공존하면서 더 많고 좋은 일을 함께 만들 수 있다는 공감대를 형성하는 것이 우선”이라고 말했다. 이어 “직원들이 기피하는 업무부터 에이전트화하는 방향을 계획하고 있다”며 “현장의 필요와 구성원들의 의견을 반영하면서 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 것”이라고 설명했다. 10월 실증이 마무리되면 KG스틸은 A.X K2의 구축 방식과 구체적인 활용처를 확정할 예정이다. 회사는 현재 설비 단계에서 자율 제조를 위한 AI를 적용하고 있으며, 다이 공정에서는 피지컬 AI 도입을 실증하고 있다. 향후 A.X K2를 설비 오류 해결뿐 아니라 자율 제조와 피지컬 AI 운영에도 활용한다는 구상이다. 정 팀장은 “자율 제조와 피지컬 AI를 운영하려면 작업 지시를 내리거나 설정값을 입력할 때 단위 설비별로 분산된 시스템을 하나의 흐름으로 묶는 통합 제어가 이뤄져야 한다”며 “이러한 통합 제어 과정에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.

2026.08.06 09:41홍지후 기자

스페이스X, AI 매출 247% 급증…대규모 투자에 주가는 하락

일론 머스크가 이끄는 항공우주·인공지능(AI) 기업 스페이스X가 상장 후 첫 분기 실적에서 AI 사업의 가파른 성장세를 확인했다. AI 매출은 1년 전보다 3배 이상 늘었지만 대규모 인프라 투자에 따른 단기 수익성 부담이 부각되며 시간외 거래에서 주가는 하락했다. 스페이스X가 4일(현지시간) 발표한 올해 2분기 실적에 따르면 AI 부문 매출은 25억 6100만달러(약 3조 6600억원)로 지난해 같은 기간보다 247% 증가했다. AI 솔루션·인프라 사업 확대와 신규 클라우드 서비스 계약, 생성형 AI 모델 '그록' 및 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터) 구독 매출 증가가 실적을 이끌었다. AI 부문 영업손실은 12억 5700만 달러(약 1조 7900억원)를 기록했지만 직전 분기보다 손실 규모를 49% 줄였다. 조정 상각 전 영업이익(EBITDA)은 11억 4600만 달러로 흑자 전환에 성공했다. 회사는 신규 클라우드 서비스 계약 확대와 AI 인프라 매출 증가가 수익성 개선을 이끌었다고 설명했다. AI 인프라 투자도 공격적으로 확대했다. 2분기 전체 설비투자(CAPEX)는 183억 6900만 달러였으며 이 가운데 158억 2800만달러가 AI 부문에 투입됐다. 전체 설비투자의 약 86%에 해당하는 규모다. AI 컴퓨팅 규모는 1.4기가와트(GW)로 확대됐다. 스페이스X는 2분기 141억 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결했다. 또 AI 기업용 서비스 경쟁력 강화를 위해 600억 달러 규모의 AI 코딩 플랫폼 '커서' 인수를 추진하고 있다. 지난달에는 최신 AI 모델 그록 4.5를 공개하는 등 AI 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 다만 시장은 예상보다 큰 AI 투자 규모를 부담으로 받아들였다. 스페이스X 주가는 정규장에서 125.33달러로 9.43% 상승 마감했지만 실적 발표 이후 시간외 거래에서는 7~8% 하락했다. AI 인프라 확대에 따른 단기 수익성 부담이 투자심리를 위축시킨 것으로 풀이된다. 머스크 최고경영자(CEO)는 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "우리는 누구보다 빠른 속도로 AI 컴퓨팅 용량을 구축하고 있다"며 "AI 모델도 크게 개선하고 있다"고 말했다.

2026.08.05 10:15이나연 기자

스페이스X, 상장 후 첫 실적...분기 매출 11조원

스페이스X가 상장 이후 처음 발표한 실적에서 시장 예상을 웃도는 매출 수치를 공개했다. 다만 AI 인프라에 대한 대규모 투자가 나타나면서 주가는 시간외거래에서 약세를 면치 못했다. 4일(현지시간) 스페이스X는 지난 2분기 매출 78억 1400만 달러(약 11조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 92% 증가한 수치로, 시장 예상치보다 약 10억 달러를 웃도는 매출이다. 영업이익은 5억 4100만 달러(약 8000억원)로 지난해 대비 절반 가까이 줄었다. 위성통신 스타링크가 포함된 커넥티비티 부문 매출은 42억 9100만 달러, 영업이익은 16억 5600만 달러를 기록했다. 매출은 연간 66%, 영업이익은 79% 늘었다. 스타링크 가입자는 1200만 명으로 1년 전보다 두 배로 늘었다. 기업고객과 정부 대상 매출은 전년 동기 대비 108% 증가했다. 미국 정부에만 60억 달러 수준의 장기계약이 이뤄졌다. 우주 부문은 매출 9억 6200만달러에 5억 4200만 달러의 영업손실을 기록했다. 스타십 연구개발 비용이 늘어나면서 손실이 커졌다. AI 부문 매출은 25억 6100만 달러, 영업손실은 12억 5700만 달러를 기록했다. 투자자들이 눈여겨본 자본지출은 183억 6900만 달러를 기록했다. 대부분이 AI 부문 투자에 해당한다. AI 부문 자본지출만 158억 2800만 달러에 이른다. 시장 전망치를 넘어서는 AI 투자 지출에 스타링크 주가는 시간외거래에서 한때 6% 가까이 하락했다.

2026.08.05 09:03박수형 기자

"제조부터 국방까지"…SKT, '일하는 AI' 확산 시동

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 본격 나선다. AI로 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현하고, 이를 기반으로 한국형 소버린 AI 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 4일 회사 뉴스룸 인터뷰에서 “A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것”이라며 “에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다”고 밝혔다. A.X K2, 문맥 제대로 알아듣는다 A.X K2는 총 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대언어모델(LLM)이다. 추론 과정에서는 330억 개(33B)의 매개변수만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 모델 규모를 키우면서도 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 매개변수를 늘리며 성능은 크게 향상됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%p 높아졌고, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 상승했으며, AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 또 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro)는 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK)는 91.6점을 기록했고, 통신 분야 에이전트 도구 활용 능력을 평가하는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. AI 에이전트는 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하기 때문에 긴 문맥을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 중요하다. SGA는 이러한 환경에 최적화된 구조로, 입력 길이가 길어질수록 처리 속도와 안정성이 향상된다. 120K 토큰 입력 기준으로는 A.X K1 대비 토큰 처리량이 67.7% 개선됐다. “일하는 AI”...산업 국방 현장 적용 본격화 SK텔레콤은 텍스트 모델뿐 아니라 비전언어모델(VLM)과 오디오 음성 모델도 함께 선보였다. 제조 도면과 문서, 차트 등을 이해하는 'A.X K2 VL'과 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치' 등을 통해 산업 현장에서 필요한 멀티모달 AI를 구현한다는 계획이다. 이에 따라 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. 회사는 KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과 함께 제조 특화 AI 에이전트를 실증하고 있다. 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습한 AI가 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 제안하는 방식이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등을 지원하고 있다. 국방 분야도 주요 적용처다. SK텔레콤은 국방부에 A.X K1을 FP8·FP4·INT4 형태로 양자화해 공급했으며, A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에서 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 활용하지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 해 보안성을 확보했다. 해외 오픈소스 모델과 비교했을 때 A.X K2 경쟁력으로 ▲한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 성능 ▲데이터 주권과 보안 ▲개방성을 꼽혔다. 김 담당은 “국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다”며 “국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표”라고 설명했다. 조 단위 매개변수 모델로 확장, 국산 NPU 적용 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI'와 '모두의 챌린지 AX-LLM' 등을 통해 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있는 생태계도 확대한다. 향후에는 조(兆) 단위 매개변수를 갖춘 차세대 모델 개발도 추진한다. 먼저 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 기반으로 모델 규모를 확대하는 동시에 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량을 고도화한다. 서울대, KAIST, 크래프톤 등과 차세대 아키텍처 연구도 병행한다. 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화할 계획이다. 김 담당은 “A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례”라며 “개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.04 09:38박수형 기자

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