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"정확도만 봐선 안 돼"…로민이 제시한 '문서 AI' 실전 해법은

문서 인공지능(AI) 기술 성과를 실제 업무 자동화 수준으로 평가해야 한다는 주장이 나왔다. 오류 가능성 높은 결과만 선별하는 기술을 통해 사람 검수 부담을 줄여야 한다는 이유에서다. 로민은 지난 3일부터 5일까지 부산 벡스코에서 열린 한국컴퓨터비전학회 'KCCV 2026'에 플래티넘 후원사로 참여해 산업 세션 발표와 전시 부스 운영을 진행했다고 7일 밝혔다. 로민은 산업 세션에서 '문서 이해: 실제 환경에서 마주하는 비전-언어 과제'를 주제로 기업 문서 AI 도입 성과를 업무 자동화율 관점에서 설명했다. 업무 자동화율은 사람이 직접 확인하거나 수정하지 않고 처리할 수 있는 문서가 전체 문서에서 차지하는 비율이다. 임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 "문서 인식 정확도가 99%에 이르더라도 오류가 발생한 문서를 특정할 수 없다면 전체 문서를 사람이 다시 확인해야 한다"며 "이 경우 모델 평균 정확도는 높지만 실제 업무 자동화율은 0%에 머물 수 있다"고 강조했다. 임 CTO는 자동화율을 높이기 위한 핵심 기술로 '그라운딩'과 '신뢰도 예측'을 제시했다. 그라운딩은 AI가 추출한 정보가 원본 문서의 어느 위치에서 나왔는지 보여주는 기술이다. 신뢰도 예측은 오류 가능성이 높은 결과만 골라 사람에게 검수를 요청하는 방식이다. 그는 "신뢰도 예측에서는 모델이 맞힌 결과에 높은 점수를 주는 것보다 실제로 틀린 결과에 낮은 점수를 부여하는 설계가 중요하다"며 "기업은 허용 가능한 위험 범위 안에서 사람이 확인하지 않아도 되는 문서를 단계적으로 늘릴 수 있다"고 설명했다. 로민은 행사 기간 전시 부스에서 다큐먼트 AI 에이전트 플랫폼도 공개했다. 이 플랫폼은 문서 파싱과 분류를 비롯해 정보 추출과 비교, 민감정보 비식별, AI 학습 등 문서 처리 전 과정을 지원한다. 회사는 석·박사급 AI 연구원과 전문연구요원 채용을 위한 현장 밋업도 진행했다. 올해 KCCV에는 논문 약 170편이 발표됐으며 참가자는 1300여 명으로 역대 최대 규모를 기록했다. 이날 발표를 맡은 임 CTO는 이미지 초고해상도 기술 논문 'ESDR' 제1저자다. 해당 논문은 구글 스칼라 기준 1만 5000회 이상 인용됐으며, 연구 성과를 인정받아 2022년 KCCV 이상욱 논문상을 수상했다. 임 CTO는 "기업이 문서 AI에 기대하는 것은 단순히 높은 정확도가 아니라 실제 업무를 얼마나 신뢰성 있게 자동화할 수 있는지"라며 "앞으로도 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 기업 환경에 최적화된 문서 AI 기술을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:45김미정 기자

핑거, 미켈로로보틱스 인수…제조 피지컬 AI 시장 진출

핑거가 피지컬 인공지능(AI) 기업 미켈로로보틱스를 인수하며 제조 AI 시장 공략에 나선다. 26년간 축적한 금융 IT 역량을 산업용 로봇과 제조 데이터 분야로 확장해 금융과 제조를 아우르는 AI 종합 기술 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 핑거는 미켈로로보틱스를 160억원에 인수하는 계약을 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 계약은 박장준 미켈로로보틱스 대표 등이 보유한 구주 50만 주를 사들이는 방식으로 진행된다. 박 대표를 비롯한 핵심 인력 3명은 인수 이후에도 책임경영을 이어가기 위해 3자 배정 유상증자를 통해 각각 20억원씩 총 60억원을 핑거에 재투자한다. 해당 지분에는 3년간 보호예수 조건이 적용된다. 미켈로로보틱스는 2022년 설립된 피지컬 AI 전문기업으로, 산업용 로봇을 활용한 표면처리 공정 자동화 기술을 보유 중이다. 도장과 샌딩, 폴리싱, 디버링 등 숙련공의 정밀 작업이 필요한 공정을 자동화하는 데 주력하고 있으며 중소벤처기업부 '딥테크 팁스'와 서울형 TIPS에도 선정된 바 있다. 핵심 기술은 '미켈로 모션'과 '미켈로 비전'이다. 숙련공 작업 데이터를 학습해 로봇의 정밀 동작으로 구현하며 유니버설로봇·야스카와·가와사키 등 서로 다른 제조사의 로봇 하드웨어를 단일 플랫폼에서 통합 제어할 수 있는 노코드 환경을 제공한다. 사업 규모도 확대되고 있다. 미켈로로보틱스 매출은 2024년 4억 2900만원에서 지난해 12억 6800만원으로 늘었으며 올해는 30억원을 넘어설 것으로 전망된다. 안세회계법인은 주식가치평가를 통해 회사 매출이 앞으로 5년간 연평균 50% 이상 성장할 것으로 내다봤다. 거래처는 지난해 12개사에서 이달 기준 25개사로 늘었다. 핑거는 이번 인수를 계기로 기존 금융 IT 중심 사업 구조를 제조 AI 영역으로 확장할 계획이다. 기업의 제조 현장 데이터베이스와 미켈로로보틱스의 피지컬 AI, 자체 금융 AI 및 온톨로지 기반 지능형 플랫폼을 하나의 밸류체인으로 연결하는 '수직적 AI 통합'을 추진한다. 특히 제조 현장에서 생성되는 공정 데이터를 로봇 AI 학습에 활용하고 이를 통해 개선된 로봇 작업 결과를 다시 생산성 향상으로 연결하는 구조를 구축한다는 구상이다. 사람 검증과 피드백을 AI 시스템 개선에 활용하는 '휴먼 인 더 루프' 방식도 적용해 제조업의 숙련 인력 고령화와 인력난 등에 대응할 계획이다. 향후 미켈로로보틱스의 기술 적용 범위를 자동차·조선·방산 등 국내 주요 제조 산업으로 확대할 방침이다. 이를 통해 기존 핀테크 솔루션 기업에서 금융·제조·AI를 아우르는 종합 기술 플랫폼 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 안인주 핑거 대표는 "이번 인수는 26년간 쌓아온 금융 IT 기술력을 제조 현장 피지컬 AI 영역으로 확장하는 첫걸음"이라며 "제조 데이터와 AI를 결합한 새로운 산업 표준을 만들어 국내를 넘어 글로벌 시장에서 경쟁하는 AI 종합 기술 기업으로 성장해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.07 13:37한정호 기자

"AI 사용 한눈에"…클라우드플레어, '신원 인식 AI 게이트웨이' 출시

클라우드플레어가 기업 내 인공지능(AI) 사용 주체와 비용·데이터 흐름을 통합 관리할 수 있는 보안 체계를 마련했다. 클라우드플레어는 기업 IT·보안 조직이 AI 요청자와 전송 내용·발생 비용을 확인할 수 있는 '신원 인식 AI 게이트웨이'를 출시했다고 7일 밝혔다. 이는 별도 인증 시스템을 구축하거나 기존 업무 방식을 변경하지 않고 적용할 수 있는 시스템이다. 신원 인식 AI 게이트웨이는 모든 AI 요청을 직원이나 자동화 시스템의 검증된 신원과 연결한다. 기업은 어떤 직원이나 AI 에이전트가 모델에 요청을 보냈는지 확인하고 개인 또는 팀별로 지출 한도를 설정할 수 있다. 함께 제공되는 '사용자 인사이트'는 사용자와 자동화 시스템별 AI 사용 패턴을 학습한다. 특정 계정 요청량이나 지출이 평소보다 크게 증가하면 IT 팀에 즉시 알려 이상 행동을 조기에 발견하도록 지원한다. 기업은 여러 AI 도구와 모델 제공업체에 분산된 트래픽을 AI 게이트웨이에서 통합 관리할 수 있다. 반복 요청을 캐시하고 요청량을 제한해 불필요한 비용과 갑작스러운 청구액 증가를 줄일 수 있다. 해당 시스템은 비용 절감이 가능한 업무를 찾아주는 기능도 제공한다. 단순한 작업에 고성능 모델이 사용되고 있는지를 분석해 더 가볍고 저렴한 모델로 전환할 수 있는 지점을 제시한다. 보안 기능은 클라우드플레어 액세스와 기업의 신원 공급자·제로 트러스트 네트워크 액세스 인프라를 연동하는 방식으로 구현된다. AI 모델 제공업체로 요청을 보내기 전에 사용자 신원과 기기 보안 상태를 확인하고 검증 결과를 요청 기록에 남긴다. 직원 이름과 비밀번호 등 민감정보가 외부 AI 제공업체로 넘어가기 전에 자동으로 제거하는 기능도 지원한다. 기업은 여러 사용자가 함께 쓰는 공유 API 키를 신원 기반 인증으로 대체하면서 기존 AI 도입·활용 방식은 유지할 수 있다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "각 팀은 원하는 AI 모델을 자유롭게 활용할 수 있고 IT 팀은 실시간 가시성과 보호 장치와 필요한 예산 통제 기능을 확보할 수 있다"고 말했다.

2026.08.07 13:36김미정 기자

베슬AI, 엔비디아 B200 GPU 1천장 이상 확보…"AI 팩토리 확장"

베슬AI가 엔비디아 블랙웰 B200 그래픽처리장치(GPU) 1000장 이상을 확보하며 인공지능(AI) 클라우드와 AI 팩토리 사업 확대에 나선다. 대규모 학습·추론 수요에 대응할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하고 고객별 워크로드에 최적화된 AI 인프라까지 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 베슬AI는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상을 확보했다고 7일 밝혔다. 이번에 확보한 GPU 자원은 자사 GPU 클라우드 서비스인 '베슬 클라우드'를 통해 고객에게 공급할 예정이다. 회사는 SK텔레콤과의 협력을 통해 고성능 GPU 인프라를 확보했으며 이를 바탕으로 베슬 클라우드의 컴퓨팅 자원 공급 역량을 강화할 계획이다. 베슬 클라우드는 복수의 글로벌 데이터센터를 기반으로 A100과 H100, B200 등 고성능 GPU를 온디맨드·스팟·예약형으로 제공하는 서비스다. 기업과 연구자가 직접 인프라를 구축하지 않고도 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원한다. 베슬AI는 이번 B200 확보를 계기로 글로벌 AI 기업을 대상으로 한 사업도 확대할 방침이다. AI 모델 경쟁이 자체 기술력뿐 아니라 안정적인 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산하는 만큼 GPU 공급 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 구상이다. 확보한 GPU 자원을 기반으로 베슬 클라우드 서비스도 고도화한다. 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 관리 체계를 통합 제공하는 AI 팩토리 서비스 구축을 추진할 방침이다. AI 팩토리는 대규모 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 GPU와 네트워크, 스토리지, 개발·운영 환경을 통합 제공하는 인프라 체계다. 베슬AI는 이번 B200 자원 확보를 대규모 학습과 추론을 동시에 지원하는 AI 팩토리 인프라 확장의 기반으로 활용할 계획이다. 회사는 연내 GPU 1만장, 내년에는 5만장을 수용할 수 있는 100메가와트(MW)급 인프라를 확보한다는 목표도 제시했다. 현재 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 독자 파운데이션 모델 개발 기업을 비롯해 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 미국 AI 프론티어랩 스타트업을 고객으로 확보해 서비스 이용량과 매출을 확대 중이다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 모델 개발 역량에 더해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용할 수 있는 기반이 갖춰져야 한다"며 "대규모 블랙웰 GPU 자원을 베슬 클라우드에 반영하고 고객별 AI 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 인프라까지 확장해 국내외 AI 기업이 대규모 학습·추론을 빠르게 수행할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:24한정호 기자

네이버 "AI 브리핑 도입 전보다 블로그 창작자 지원금 2배 증가"

네이버는 인공지능(AI) 브리핑 도입 전과 비교해 올해 6월 기준 블로그 창작자들을 지원하는 애드포스트 지급액과 브랜드 커넥트를 통한 창작자 수익, 네이버 메이트 활동지원금을 합산한 규모가 2배 가까이 증가했다고 7일 밝혔다. 특히, 같은 기간 애드포스트 지급 규모가 약 14% 늘어났다고 강조했다. 이 같은 창작자 지원 규모 확대는 AI 브리핑을 통해 블로그 콘텐츠가 이용자에게 발견되는 접점이 넓어지는 흐름과 함께 나타났다는 것이 네이버 측 설명이다. 지난해 3월 도입된 AI 브리핑은 이용자의 검색 의도에 맞는 답변을 제공하는 동시에, 답변의 근거로 활용된 블로그 등 출처 콘텐츠를 함께 제시해왔다. 또 네이버는 콘텐츠의 발견이 창작자의 실질적인 성장으로 이어질 수 있도록 수익화 프로그램의 범위와 규모를 넓혀왔다. 2009년 시작된 애드포스트를 통해 블로그 콘텐츠에 노출되는 광고 수익의 일부를 창작자와 공유하고 있다. 2024년부터는 브랜드 커넥트를 통해 창작자와 ▲스마트스토어 ▲브랜드스토어 ▲광고대행사 등 캠페인사를 연결해 콘텐츠 역량을 브랜드 협업 수익으로 확장할 수 있도록 하고 있다. 이어 스마트스토어 사업자와 크리에이터가 협업해 상품을 홍보·판매하고 판매 실적에 따라 수익을 공유하는 '쇼핑 커넥트'와, 크리에이터가 스마트스토어 사업자와 협업해 단기간에 가파른 매출 성장을 이룰 수 있도록 돕는 '공동구매' 기능까지 추가했다. 여기에 올해 6월 '네이버 메이트'를 새롭게 선보이며 지원의 범위를 넓혔다. 네이버 메이트는 AI 브리핑 인용 횟수와 주제별 전문성, 활동성 등을 종합적으로 고려해 매월 약 3000명의 창작자를 선정하고, 연간 약 200억원 규모의 활동지원금을 제공하는 프로그램이다. 대상자에게는 기본 활동비로 월 30만원을 지급하며, 상위 10개 분야별 우수 창작자에게는 월 300만원, 각 분야 최상위 창작자에게는 월 1000만원의 추가 지원금을 별도로 제공한다. 이일구 네이버 콘텐츠 서비스 부문장은 "AI 시대에는 창작자의 직접 경험과 전문성이 담긴 콘텐츠가 더욱 중요한 경쟁력이 되며 네이버는 창작자를 블로그 생태계를 함께 만들어가는 핵심 파트너로 보고 있다"고 말했다. 이어 "앞으로도 창작자들이 실질적으로 체감할 수 있는 수익과 지원의 기회를 확대, 창작자의 성장이 다시 양질의 콘텐츠 생산으로 이어지는 선순환을 강화하겠다"고 약속했다.

2026.08.07 11:36박서린 기자

김희철 네이버 CFO "AI 팩토리 수급 안정성 문제 없어"

1GW급 인공지능(AI) 팩토리 설립 과정에서 발생할 수 있는 수요 우려에 네이버가 자체적인 수요를 적절히 혼합해 대응할 수 있다고 답했다. 또 남미 데이터센터 설립을 위해 다양한 파트너사와 협의을 시행하고 있음을 시사했다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 7일 진행된 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 “고객사 확보 등의 수요 리스크는 다른 클라우드 사업자와 달리 네이버도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사업자로서 고객사와 자사의 수요를 적절히 혼합해 수급 안정성을 가져갈 수 있을 것”이라고 말했다. AI 칩 확보와 자본 조달, 이자 비용 등 예상되는 문제점에 대해서는 엔비디아를 3대 주주로 확보해 전략적 협업 구조를 수립하고, 다양한 계약 기간을 가진 고객을 확보해 대응하고 있다고 강조했다. 그는 “공급 가격 변동에 대응하면서도 조달에 대한 금융 리스크를 최소화할 계획”이라고 덧붙였다. 빠른 차세대 인프라 출시 등 기술 변화 속도에 대응하기 위해서 고객과의 계약 구조 변화 가능성을 열어뒀다. 김 CFO는 “진부화율이 높아지는 만큼 컴퓨팅 가격이 상승하는 등 기술 변화에 맞춰 사업 전반적인 고객과의 계약 구조 역시 변화할 것이라고 생각하고 있다”고 밝혔다. 이외에도 증설 계획을 갖고 있는 데이터센터 각 세종은 두 개 부지 중 하나의 부지는 건물이 증설돼 있는 반면 다른 부지에서는 3분의 1 가량이 완성돼, 나머지를 확장하는 사업을 진행 중이다. 남미의 경우 글로벌 파트너가 반드시 필요하다고 판단해 다양한 파트너들과 협의를 진행 중이다. 이는 국내 수요와 그린 필드만으로는 부족하기 때문이다. 그린 필드는 기존 시설을 활용하지 않고 부지를 확보해 데이터센터를 새롭게 구축하는 방식이다. 최수연 대표는 “AI 학습 수요를 충당할 수 있는 것은 지역보다도 저렴한 전기 요금이나 그린 필드 구축에 대한 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 파트너를 확보하고 있다”면서 “소버린 AI에 대한 수요도 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양하게 협의를 진행 중”이라고 설명했다.

2026.08.07 11:30박서린 기자

[비욘드IT] 오픈AI·팔란티어도 쓰는 'FDE'...SI 파견직과 뭐가 다를까

인공지능(AI) 확산과 함께 현장 배치 엔지니어(FDE)라는 새로운 직군이 국내에 본격 도입되고 있다. FDE는 팔란티어 등 해외 기술기업·벤더 환경에서 먼저 등장한 개념이다. 국내 현장에서는 이름은 새롭지만 기존 시스템통합(SI) 파견·상주 업무와 상당 부분 겹친다는 시선도 적지 않다. 일각에서는 AI 시대에 맞는 업무·서비스 환경을 구축하고 운영하기 위해 필요한 직군이라는 평가와 함께 기존 SI 파견직에 대한 낮은 처우와 인식 역시 일부 개선할 수 있을 것이란 기대도 나온다. 7일 업계에 따르면 LG CNS, 크래프톤, 메가존클라우드, 마키나락스 등은 최근 FDE 관련 채용에 나서거나 조직 정비를 진행하고 있다. 생성형 AI 확산으로 부상한 FDE FDE가 빠르게 주목받는 배경에는 생성형 AI 도입 수요 확대가 있다. 기업들이 AI 도입을 서두르면서 단순 자문에 그치지 않고, 실제 현장에 들어가 문제를 정의하고 기존 시스템과 연동하며 초기 운영 안정화까지 맡을 인력이 필요해졌기 때문이다. 기업들이 FDE라는 명칭을 앞세우는 것도 이 같은 변화와 맞닿아 있다. 단순히 시스템을 구축·운영하는 데서 끝나는 것이 아니라, AI 도입에 맞춰 고객사 업무 프로세스를 조정하고 임직원 역할을 재설계하며 현업 조직이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하는 일까지 요구되고 있어서다. FDE가 기존 SI와 완전히 같다고 보기 어려운 이유로는 AI 기술 자체의 속성도 거론된다. 전통적인 구축 프로젝트와 달리 생성형 AI는 설계 이후에도 모델과 도구, 정책, 적용 방식이 빠르게 바뀌기 때문에 설계와 구현, 운영을 분리하기 어렵다는 설명이다. 한 업계 관계자는 "AI 같은 경우는 초기 설계를 해놓고 구현하는 동안에도 계속 바뀐다"며 "이걸 잘 아는 사람이 처음부터 끝까지 책임을 가져가는 게 맞다는 판단이 생기고 있고, 그런 맥락에서 FDE라는 역할이 나오는 것 같다"고 말했다. 요구사항 수행하는 SI, AI 도입 주도하는 FDE 다만 국내 현장에서는 FDE와 기존 SI 파견·상주 업무의 차이가 뚜렷하지 않다는 반응도 적지 않다. 고객 환경과 인프라를 분석하고 요구사항에 맞춰 시스템을 구축한 뒤, 운영 초기 문제를 해결하며 안착을 지원하는 업무는 상주형 SI와 상당 부분 닮아 있기 때문이다. 최근 FDE로 직무를 옮긴 한 개발자도 "이름은 달라졌지만 실제로는 고객과 함께 프로젝트를 진행하면서 구현까지 같이 가는 역할이라는 점에서 비슷한 측면이 있다"고 말했다. 그럼에도 업계는 FDE의 차이를 고객을 대하는 방식에서 찾는다. 기존 SI 파견직이 사전에 정리된 요구사항을 수행하는 역할에 가까웠다면, FDE는 고객 현장에서 문제를 함께 정의하고 AI 도입 방향을 설계한 뒤 실제 활용이 자리잡을 때까지 개입하는 역할이라는 설명이다. 고객사의 준비 부족도 FDE 필요성을 키우는 요인으로 꼽힌다. 특히 중견·중소기업이나 커머셜 시장에서는 내부 IT 인력이나 디지털 전환 경험이 충분하지 않아 정보요청서(RFI)나 요구사항 문서 작성 단계부터 벤더의 도움을 필요로 하는 경우가 많다는 게 업계 설명이다. 한 관계자는 "AI 도입을 원하는 기업 현장에 가보면 관련 플랜도 전략도 아무것도 없는 경우가 많다"며 "무엇을 어떻게 도입할지 정하지 못한 채 '데이터로 뭔가 해달라', '알아서 해달라'는 식으로 요청하는 사례도 적지 않다"고 말했다. 이어 "이 과정에서는 FDE가 기존 구축 사례를 바탕으로 고객사의 방향 설정을 주도할 수밖에 없다"며 "기존 파견직이 고객 요구사항을 수행하는 역할에 가까웠다면, FDE는 AI 도입 경험이 부족한 고객을 이끌며 문제를 정의하고 실행 방향을 제시하는 역할"이라고 설명했다. 한 클라우드 기업 임원은 "많은 기업이 AI 도입을 시도하고 있지만 개념검증(POC) 단계를 넘어서지 못하고 있다"며 "AI를 어떻게 사용해야 하고, 도입 비용만큼 성과를 낼 수 있는지를 수치화하기 어렵기 때문"이라고 말했다. 이어 "FDE는 AI 도입 과정에서 고객사가 감당하기 어려운 리스크를 대신 해결해주는 역할"이라며 "AI 코딩이 본격화되며 누구나 할 수 있는 역할로 보일 수 있지만, 컨설팅부터 기업 분석, 확산 교육까지 전방위 역량이 필요하다"고 설명했다 SI 이미지 벗고 고부가가치 직군으로 재정의 국내 기업이 FDE를 강조하는 또 다른 이유는 기존 SI 파견·상주 인력이 지닌 낮은 수익성과 직무 위상, 하청 이미지에서 벗어나려는 고민과 맞닿아 있다. 실무상으로는 SI와 중복되는 지점이 적지 않지만 FDE를 직접고용 기반의 제품 중심 조직이자 AI 구현 역량과 현장 경험 축적을 결합한 고부가가치 역할로 재정의하려는 분위기다. 단순 상주 지원이 아니라 고객 현장에서 솔루션 도입과 안착, 확산까지 책임지는 실행 조직으로 격상하려는 시도라는 것이다. 이 같은 구상은 법적 구분과도 맞물린다. 파견직이 '파견근로자 보호 등에 관한 법률'상 제도인 반면, FDE는 법률상 개념이 아닌 직무 명칭이다. AI, SW 기업 소속 정규직 엔지니어가 고객사에 상주하더라도 원칙적으로 지휘명령권은 AI, SW 기기업에 있어야 한다. 다만 현장에서는 도급이나 상주 지원 형태로 계약하더라도 실제로는 고객사나 원청 관리자가 업무를 직접 지시하는 사례가 적지 않아 위장도급 논란이 끊이지 않았다. 법원도 계약 명칭이 아니라 실질적인 사용·지휘 관계를 기준으로 파견 여부를 판단해 왔다. FDE가 기존 파견·상주 인력과 실질적으로 구분되려면 명칭 변경만으로는 부족하다는 지적이 나온다. 직접고용, 제품 중심성, AI 기반 구현, 현장 경험 축적이라는 차별점이 실제 업무 지시 체계와 책임 구조, 보상 체계, 경력 경로 변화로 이어져야 한다는 것이다. 한 업계 관계자는 "많은 기술 인력을 이런 방향으로 전환해 기존 직군의 가치를 높이려는 의도가 있다"며 "기존 업무 방식에 AI를 통한 새로운 역할이 부여되면서 기업과 직군이 공동성장할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.08.07 11:23남혁우 기자

네이버 엔터프라이즈 부문, 2분기 매출 21%↑…AI 인프라 성장 속도

네이버가 올해 2분기 인공지능(AI)과 디지털트윈을 중심으로 기업간거래(B2B) 사업 성장세를 이어갔다. 네이버클라우드를 중심으로 기업·공공 AI 사업을 확대하는 동시에 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리와 해외 데이터센터 사업을 통해 엔터프라이즈 사업 외연 확대에 나선다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표를 통해 엔터프라이즈 부문에서 전년 동기 대비 21.3% 성장한 매출액 1537억원을 기록했다고 밝혔다. 전분기와 비교해서도 2.2% 증가했다. 엔터프라이즈 부문에는 네이버클라우드 플랫폼(NCP)을 비롯해 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 등 AI 인프라, 디지털트윈, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 협업툴 '라인웍스' 등이 포함된다. 이번 분기에는 AI와 디지털트윈 관련 B2B 매출 확대가 성장을 이끈 것으로 나타났다. 회사는 공공 시장에서 사업 범위를 넓히고 있다. 앞서 네이버클라우드는 국가AI데이터센터 구축 사업 삼성SDS 컨소시엄으로서 민관 협력 특수목적법인(SPC)에 참여 중이다. 정부 GPU 확충 프로젝트에도 지난해와 올해 모두 참여했다. 해외에선 사우디아라비아 디지털트윈 플랫폼의 국가 표준 채택과 AI 팩토리 사업 진출 등을 기반으로 소버린 AI 사업 확대에 나서고 있다. 특히 엔비디아와 추진하는 'AI 팩토리'를 엔터프라이즈 사업의 새로운 성장 축으로 육성할 계획이다. 내년 상반기 55메가와트(MW), 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW 규모까지 AI 컴퓨팅 인프라를 확보할 방침이다. 200MW까진 시장 진입 속도를 높이기 위해 외부 데이터센터 임대 상면을 활용할 예정으로, 현재 필요한 상면은 대부분 확보한 상태다. 이후 1기가와트(GW) 규모 확장을 목표로 자체 데이터센터 구축과 글로벌 파트너십을 병행할 계획이다. 관련 매출도 내년부터 본격 반영될 전망이다. 네이버는 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리 사업에서 내년 상반기부터 매출이 발생할 것으로 예상 중이다. AI 팩토리 운영사는 네이버가 지분 100%를 보유하고 데이터센터와 GPU 등을 소유하는 별도 특수목적법인에는 글로벌 투자자 자금을 활용하는 방식으로 초기 자본 부담을 낮추는 구조다. 해외 데이터센터 사업도 구체화하고 있다. 중동에선 데이터센터 구축과 클라우드 스택 관련 파트너십을 구체적으로 논의 중이며 남미에선 초기 단계 협의를 진행하고 있다. 네이버는 향후 1GW까지 컴퓨팅 인프라를 확대하기 위해 전력 가격과 데이터센터 구축 비용 경쟁력을 갖춘 글로벌 파트너와 협력한다는 방침이다. 자체 데이터센터 '각 세종' 증설도 진행 중이다. 현재 부지 내 구축된 건물에서 계획 물량의 약 3분의 1을 소화하고 있으며 나머지 3분의 2를 확장하는 사업을 진행하고 있다. 향후 1GW 단계에선 추가 건물 확장과 신규 부지에 데이터센터를 구축하는 그린필드 전략도 병행할 예정이다. 다만 엔터프라이즈 사업 확대를 위한 AI 인프라 투자는 단기적 비용 부담으로도 이어졌다. 네이버의 2분기 전체 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가한 3조 3888억원을 기록했지만, AI 인프라 투자 등의 영향으로 영업이익은 0.2% 감소한 5203억원을 기록했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜을 통해 "AI 학습 수요를 충당하려면 저렴한 전기요금과 그린필드 구축 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 글로벌 파트너가 필요하다"며 "소버린 AI 수요를 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양한 협의를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.07 11:09한정호 기자

미 세이버스, AI로 중고 가격 매긴다...가격 일관성↑

미국 중고품 거래 업체 세이버스 밸류 빌리지가 중고 의류 가격 책정에 인공지능(AI)을 도입한다. AI를 활용해 상품별 가격 산정의 일관성을 높이고 업무 효율을 개선해 수익성을 끌어올리겠다는 전략이다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 세이버스 밸류 빌리지는 AI 기반 가격 책정 플랫폼 '스리프트IQ(ThriftIQ)'를 선보였다. 이 플랫폼은 남성·여성 의류를 중심으로 가격 책정 업무를 자동화해 작업 시간을 줄이고 상품 가격의 일관성을 높이는 역할을 한다. 회사는 이미 58개 시범 매장에 스리프트IQ를 도입해 2500만개 이상의 상품 가격을 책정했다. 올해 말까지 AI가 가격을 책정하는 상품 수를 5000만개 이상으로 확대할 계획이다. 마크 월시 세이버스 최고경영자(CEO)는 “판매율이 개선되고 고객 구매 품목 수가 늘어났으며 신규 매장의 초기 안착에도 도움이 되고 있다”며 “수익성 개선 효과도 확인하고 있다”고 말했다. 스리프트IQ는 세이버스가 약 2년간 축적한 자체 데이터와 데이터 과학·기술 컨설팅 기업 카이젠 애널리틱스(Kaizen Analytix)의 기술을 결합해 개발됐다. 세이버스는 현재 북미에서 375개 매장을 운영하고 있으며 매년 10억 파운드(약 1조 9158억원) 이상의 재사용 가능 물품을 처리하고 있다. 회사는 AI가 가격을 수시로 바꾸는 '동적 가격제'는 아니라고 선을 그었다. 상품 가격이 한 번 책정돼 태그가 부착되면 이후에는 가격이 변경되지 않는 방식이다. 평균 판매 가격도 기존 수준을 유지하거나 더 낮춰 일반 소매점보다 약 40~70% 저렴한 가격 경쟁력을 유지한다는 방침이다. 세이버스는 2028년 초까지 미국과 캐나다 전역으로 스리프트IQ 도입을 확대할 계획이다. 회사는 AI가 인력을 대체하기보다 직원들의 생산성을 높이는 데 초점을 맞춘 기술이라고 설명했다. 이번 AI 도입은 중고 시장이 빠르게 성장하는 흐름과 맞물려 추진됐다. 최근 높은 물가와 소비심리 위축으로 가격에 민감한 소비자가 늘면서 중고 쇼핑이 젊은 층뿐 아니라 상대적으로 소득 수준이 높은 소비자들 사이에서도 확산하고 있기 때문이다. 마이클 마허 최고재무책임자(CFO)는 “중고 소비는 소매 시장의 주류로 자리 잡고 있다”며 “회사는 투자와 기술, 혁신을 통해 이러한 성장 흐름을 더욱 강화하고 있다”고 말했다. 세이버스는 이날 2분기 실적도 함께 발표했다. 2분기 순매출은 전년 동기 대비 7.4% 증가한 4억 4820만 달러(약 6382억원)를 기록했고 기존점 매출은 4.4% 늘었다. 2분기 순이익은 2160만 달러(약 307억원)로 지난해 같은 기간의 1890만 달러(약 269억원)보다 증가했다. 회사는 스리프트IQ 도입 효과를 올해 실적 전망에도 반영했다. 향후 3년 안에 조정 상각전영업이익(EBITDA) 마진을 10% 후반대로 회복한다는 목표다. 마허 CFO는 “AI를 활용한 혁신은 회사 장기 성장 전략의 핵심 축”이라며 “앞으로도 새로운 기술 도입을 지속할 것”이라고 말했다.

2026.08.07 11:09김민아 기자

인크로스, 2분기 영업익 28억원...전년비 26.1%↑

인크로스가 광고·마케팅·커머스와 기존 플랫폼 등 주력 사업 매출 증가에 힘입어 2분기 영업익이 지난해 같은 기간에 비해 두자릿 수 상승했다. 인크로스는 올해 2분기 실적 집계 결과, 연결 매출 117억 1200만원, 영업익 28억 2500만원을 기록했다고 7일 밝혔다. 이는 지난해 동기 대비 각각 13.1%, 26.1% 증가한 수치다. 당기순이익은 11.6% 증가한 26억 4800만원을 기록했다. 광고 사업은 전년 동기 대비 취급고가 32.7% 증가한 1460억 7500만원, 매출은 13.6% 증가한 98억 9700만원을 기록했다. 광고·마케팅(AOR) 사업 확대와 자회사 마인드노크의 검색광고 부문이 2분기 기준 역대 최대 매출을 달성하며 외형 성장을 견인했다. 커머스 사업 부문도 2분기 거래액 394억 3700만원, 매출 18억 1500만원을 기록하며 전년 동기 대비 두 자릿수 상승을 이뤄냈다. 기존 주력 플랫폼 티딜과 현대샵의 견조한 성과에 더해 올해 신규 운영 대행을 맡은 '온라인 한우장터', '소노아임레디몰', '네이트 온딜' 등이 실적에 기여하며 사업 다각화 전략이 호실적에 주효했다는 설명이다. 미래 성장 동력 확보를 위한 AI 전환(AX)을 통한 미래 성장 동력 확보에도 박차를 가하고 있다. 인크로스는 AI 기반 콘텐츠 마케팅 플랫폼 '스텔라이즈'를 통해 크리에이터 매칭부터 성과 측정까지 전 과정을 최적화하는 한편, 자체 개발한 멀티 AI 에이전트 '아이노바'를 실무에 도입했다. 손윤정 인크로스 대표는 “2분기엔 AOR 사업 확대와 검색광고의 성장, 커머스 사업부문의 안정적인 사업 운영에 힘입어 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 달성할 수 있었다”며 “앞으로도 당사가 보유한 광고 커머스 운영 전문성에 고도화된 AI 기술을 결합해 고객에게 차별화된 성과를 제공하는 선도적인 AI 데이터 인텔리전스 기업으로 확고히 자리매김하겠다”고 밝혔다.

2026.08.07 11:01홍지후 기자

버스에잇, 원스토어에 AI 게임 전용 패널 'AI Games' 오픈…유통 장벽 낮춘다

AI 게임 창작·퍼블리싱 플랫폼 버스에잇이 원스토어에 AI 게임 전용 패널을 열고 본격적인 앱마켓 유통 확장에 나선다. 버스에잇은 원스토어에 AI 게임 전용 패널 'AI Games'를 열고 서비스를 시작했다고 7일 밝혔다. 이번에 선보이는 'AI Games'는 버스에잇 플랫폼에서 제작된 게임들이 소개되는 전용 공간으로, 초기 라인업은 캐주얼, 퍼즐, 전략, RPG, 액션, 레이싱, 생존, 방치형, 카드 등 9개 장르의 20여 개 게임으로 구성됐다. 이용자들은 원스토어 앱 내에서 별도의 설치 과정 없이 게임을 즉시 실행할 수 있으며, 원스토어 결제 시스템을 통해 간편하게 게임 내 재화 충전과 아이템 구매를 이용할 수 있다. 개인 창작자가 앱마켓에 직접 게임을 출시할 때 겪는 스토어 심사, 연령등급 분류, 결제 연동 등의 복잡한 절차를 플랫폼 차원에서 대행하는 것이 핵심 경쟁력이다. 이케빈 버스에잇 대표는 "지금까지 버스에잇에서 2만 5000개 이상의 게임이 만들어졌지만, 이 게임이 이용자를 만나는 통로는 플랫폼 안이 전부였다"며 "이번 AI Games 패널을 통해 창작자는 복잡한 유통 절차를 직접 준비하지 않고도 앱마켓 이용자를 만날 수 있게 됐다"고 전했다. 이어 "더 많은 창작자의 게임이 플랫폼 밖 이용자에게 닿도록 퍼블리싱과 후속 지원을 이어가겠다"고 덧붙였다. 이번 서비스는 원스토어의 모회사 넥써쓰와의 긴밀한 협업 속에서 결실을 맺었다. 넥써쓰는 지난해 11월 IP 활용 게임잼 'CROSS Game Jam'을 공동 개최한 데 이어, 올해 3월 버스에잇의 시드 투자 라운드에도 참여하며 창작 단계부터 유통까지 이어지는 파트너십을 다져왔다. 한편, 'AI Games' 오픈을 기념해 원스토어는 오는 11일부터 특별 이벤트를 진행한다. 패널 내에서 서로 다른 게임을 실행할 때마다 15% 할인 쿠폰이 즉시 지급되며, 최대 10장까지 모을 수 있다. 버스에잇은 이번 오픈을 시작으로 편성 게임과 서비스 범위를 순차적으로 확대할 계획이다.

2026.08.07 10:56정진성 기자

애플의 느림보 AI 정책, 전략일까 한계일까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 인공지능(AI)이 못하는 게 없는 시대가 됐죠. 글도 써주고, 그림도 그려주고, 심지어 복잡한 소프트웨어 설계까지 뚝딱 해냅니다. 이렇게 지식을 만들고 생산하는 비용이 사실상 '제로'에 가까워지면서 우리 사회에는 한 가지 흥미로운 질문이 던져졌습니다. "머리(지능)가 흔해진 세상에서, 반대로 몸(물리적 생산·유통망)의 가치는 더 귀해지는 게 아닐까?" 하는 의문이죠. 특히 세계에서 가장 견고한 '몸'을 가진 기업, 애플의 행보를 두고 전문가들의 시각이 극명하게 엇갈리고 있습니다. 누군가는 애플이 AI 경쟁에서 뒤처졌다고 하지만, 또 다른 누군가는 압도적인 생태계 덕분에 오히려 '꽃놀이패'를 쥐고 있다고 말합니다. 이 뜨거운 주제를 분석하기 위해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리 구조를 가진 인공지능(AI) 모델들에게 토론을 시켰습니다. 이번 토론에는 각 AI 모델들에게 기술 전문가부터 거시경제와 플랫폼 구조를 분석하는 산업조직 전문가, 그리고 냉철한 시장 분석가까지 다양한 역할을 부여했습니다. 이들은 애플이 단순히 AI를 안 하는 것인지, 아니면 이미 구축된 iOS라는 거대한 배포망을 믿고 여유를 부리는 것인지를 두고 치열한 공방을 벌였습니다. AI 기술 전문가 패널은 기술의 지능화 관점을, 기업 전략 전문가는 물리적 자산의 중요성을, 모바일 시장 전문가는 실질적인 사용자 경험을 중심으로 각자의 통찰을 쏟아냈습니다. 지금부터 그 논점의 이동과 충돌의 지점들을 하나씩 짚어보겠습니다. 지식이 저렴해질수록 시간이 필요한 물리적 가산은 더 빛나는 법이죠 첫 번째 논점은 AI가 지식을 싸게 공급할수록, 역설적으로 구축하는 데 시간이 오래 걸리는 '물리적 인프라'의 가치가 올라간다는 점이었습니다. 기술 시장 분석가와 기업 전략 전문가 패널은 이 부분에서 강한 동질감을 보였는데요. 이들은 AI가 지식 창출 비용을 절감시킬수록, 결국 승부처는 그 지식을 실제 제품으로 구현해 고객에게 전달하는 '채널'이 된다고 강조했습니다. 공장을 짓고 전 세계적인 유통망을 깔고 수억 명의 손안에 앱을 깔아두는 일은 AI가 아무리 똑똑해도 당장 내일 해낼 수 있는 일이 아니니까요. 기업 전략 전문가 패널은 애플이 현재 시가총액 약 4조 5,600억 달러를 기록하며 32%가 넘는 높은 영업이익률을 유지하는 비결이 바로 이 '시간이 필요한 자산'을 선점했기 때문이라고 분석했습니다. 반면 비판적 관점의 AI 패널은 이 주장이 지나친 비약일 수 있다고 꼬집었습니다. 물리적 인프라가 중요해지는 것은 맞지만, 그것이 모든 인프라의 가치를 일률적으로 올리는 것은 아니라는 지적이죠. 오히려 AI를 통해 효율화된 '지능형 공장'이나 '로컬 공급망'처럼 특정 유형의 인프라로 투자가 쏠리는 선택적 집중 현상이 나타날 것이라고 반박했습니다. 하지만 산업조직 전문가 패널은 여기서 한 걸음 더 나아가 독특한 관점을 제시했습니다. AI 기술 자체가 저렴해질수록 오히려 플랫폼의 진입장벽은 더 강화된다는 것이죠. 누구나 AI를 쓸 수 있게 되면 콘텐츠는 비슷해지는데, 결국 그 콘텐츠를 누구의 입을 통해 전달하느냐, 즉 '배포권'을 쥔 애플 같은 기업의 힘이 더 강력해질 수밖에 없다는 논리입니다. 토론의 흐름은 자연스럽게 애플의 재무적 기초체력으로 이어졌습니다. 2026년 8월 현재 애플의 주가와 펀더멘탈을 보면, 시장은 이미 이 생태계의 가치를 충분히 인정하고 있다는 것이죠. 특히 산업조직 전문가는 애플의 높은 영업이익률이 iOS 생태계 내의 강력한 락인(Lock-in) 효과에서 나온다고 짚었습니다. AI 기술이 발전할수록 이 락인 효과를 유지하기 위한 기술적 난도는 낮아지는데, 애플은 이미 확보한 고객들을 대상으로 '지키기만 해도 이기는' 게임을 하고 있다는 설명입니다. 결국 첫 번째 쟁점은 AI 시대에 물리적 구축 시간이 필요한 자산이 일종의 '전략적 병목' 역할을 하게 되면서 애플의 입지를 더욱 탄탄하게 해준다는 방향으로 의견이 모였습니다. 애플의 거북이 행보는 기술력 부족일까요 아니면 치밀한 온디바이스 설계일까요 두 번째로 격돌한 쟁점은 애플이 AI를 '안 하는 것'처럼 보이는 현상의 실체였습니다. 모바일 시장 전문가 패널은 상당히 날카로운 경고를 던졌는데요. 애플이 아무리 배포력이 좋아도 사용자가 매일 쓰는 AI의 '기본 호출률' 경쟁에서 밀리면 결국 생태계도 흔들릴 수 있다는 겁니다. 검색이나 홈 화면처럼 사용자가 AI를 처음 만나는 지점을 경쟁사에 뺏긴다면, iOS의 높은 전환 비용도 장기적으로는 힘을 잃을 수 있다는 것이죠. 이에 대해 AI 기술 전문가 패널은 매우 흥미로운 반론을 제기했습니다. 애플은 AI를 안 하는 것이 아니라, 클라우드가 아닌 '기기 안(온디바이스)'으로 AI를 숨기고 있다는 분석입니다. AI 기술 전문가는 최신 칩셋인 A18 Pro를 예로 들며, 애플이 기기 내부에서 개인화된 정보를 처리하는 온디바이스 AI 비중을 2027년까지 40% 이상으로 끌어올릴 것이라고 예측했습니다. 이는 단순히 기술을 과시하는 게 아니라, 사용자의 프라이버시를 지키면서 동시에 클라우드 인프라에 들어가는 막대한 비용을 아끼는 아주 영리한 재무 전략이라는 설명입니다. 기술 시장 분석가도 이 의견에 힘을 보탰습니다. 경쟁사들이 GPU 연산에 수십 조 원을 쏟아부으며 마진을 깎아먹을 때, 애플은 이미 팔린 기기들의 연산 능력을 활용해 AI 서비스를 제공함으로써 비용 지출 증가율을 경쟁사보다 15%p 이상 낮출 수 있다는 것이죠. 여기서 논점은 '누가 더 똑똑한 AI를 만드느냐'에서 '누가 더 저렴하고 안전하게 AI를 배포하느냐'로 이동했습니다. 하지만 비판적 관점의 패널은 여전히 의구심을 거두지 않았습니다. 온디바이스 AI가 효율적이긴 하지만, 거대한 클라우드 AI가 주는 '혁신적 경험'의 깊이를 따라가지 못한다면 사용자는 결국 등을 돌릴 것이라는 경고죠. 이에 산업조직 전문가는 현재의 고금리 환경이라는 거시경제적 렌즈를 가져왔습니다. 미국 연준의 기준금리가 높은 수준을 유지하는 상황에서는 소비자의 기기 교체 주기가 길어질 수밖에 없고, 이런 때일수록 새로운 기능을 찾아 떠나기보다 기존에 쓰던 익숙한 생태계에 머무르려는 성향이 강해진다는 겁니다. 결국 애플의 '느긋한' AI 전략은 단순한 기술 지연이 아니라, 고금리 시대의 자본 비용과 고객의 행동 패턴을 정확히 읽은 전략적 방어라는 해석이 힘을 얻었습니다. 토론의 막바지에 다다르자 패널들은 몇 가지 중요한 합의점에 도달했습니다. 우선 AI 시대가 와도 물리적인 배포 채널과 생산 능력의 가치는 사라지지 않으며, 오히려 희소성 때문에 그 중요성이 커질 것이라는 점에는 이견이 없었습니다. 애플이 AI를 서두르지 않는 것처럼 보이는 이유는 그들이 기술을 몰라서가 아니라, 자신들이 가진 'iOS'라는 강력한 배포망의 독점적 가치를 극대화할 최적의 타이밍을 재고 있기 때문이라는 것이죠. 특히 온디바이스 AI를 통한 비용 절감 전략은 고금리 시대에 자본 조달 비용을 줄여야 하는 기업들에게 정답지 같은 역할을 할 것이라는 분석이 지배적이었습니다. 물론 숙제는 남아 있습니다. 모바일 시장 전문가와 비판적 관점의 패널이 지적했듯이, 아무리 생태계가 튼튼해도 사용자가 체감하는 AI의 실질적인 유용함이 경쟁사보다 현저히 떨어진다면 그 균열은 생각보다 빨리 올 수 있습니다. 결국 애플의 승부수는 2027년까지 기기 안에서 얼마나 똑똑하고 개인화된 AI 경험을, 클라우드 연결 없이도 매끄럽게 보여주느냐에 달려 있는 셈입니다. 락인 효과가 방패라면, 온디바이스 AI는 그 방패를 더 가볍고 단단하게 만드는 신소재와 같습니다. 지식의 생산이 무한히 공짜가 되어가는 세상에서 우리는 다시 '실체'와 '시간'의 중요성을 깨닫게 됩니다. 똑똑한 머리(AI)를 가진 이들은 많아지겠지만, 그 머리를 담아낼 튼튼한 몸(인프라)을 가진 이들은 여전히 소수이기 때문입니다. 애플이 걷고 있는 이 느릿한 거북이의 걸음이, 사실은 결승선을 가장 먼저 통과하기 위한 계산된 속도 조절일지 아니면 거대한 변화의 파도를 외면한 안일함일지는 조금 더 지켜봐야겠습니다. 하지만 분명한 건, 지금 이 순간에도 수억 명의 사람들은 여전히 아이폰을 쥐고 애플이 제공할 다음 '경험'을 기다리고 있다는 사실입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/6d3a9d09.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.07 10:54AMEET

정부, 독파모 2차 평가 돌입…"데이터·비용·활용성 검증 관건"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 들어가면서 평가체계 전반을 정교화해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 벤치마크 점수뿐 아니라 모델이 답하는 데 들어가는 토큰과 추론 시간·비용, 한국어 데이터 활용 능력, 산업 현장 적용 가능성까지 구체적으로 봐야 한다는 지적이다. 7일 IT 업계에 따르면 정부는 2차 평가에서도 벤치마크 평가와 전문가 평가, 사용자 평가 등 기존 단계평가 틀을 유지할 방침이다. 글로벌 주요 리더보드에 활용되는 벤치마크를 선정하고, 전문가 평가에서는 모델 독자성을 세분화해 검증하는 방안도 검토하고 있다. 업계에서는 초기 데이터와 학습 로그를 보유했는지, 개발 과정서 발생한 문제를 외부 기술에 의존하지 않고 자체적으로 해결할 수 있는지가 독자성 판단 핵심 기준이 될 것이란 분위기다. 이는 1차 평가 과정서 독자 모델 정의와 평가 기준을 둘러싼 논란을 줄이려는 조치다. 다만 2차 평가가 또다시 성능 점수 중심으로 흐를 경우 독파모 사업의 정책적 목표를 충분히 반영하기 어렵다고 보고 있다. 국가대표 AI 모델을 선정하는 사업인 만큼 한국어와 국내 제도·문화에 대한 이해도, 공공·산업 분야 활용 가능성까지 종합적으로 검증해야 한다는 주장이다. 익명을 요청한 AI 업계 관계자는 "벤치마크 평가도 단일 점수를 비교하는 기존 방식에서 벗어나야 한다"며 "최근 추론형 모델은 답을 생성하는 데 사용하는 토큰 수와 연산 시간, 비용에 따라 성능 차이가 벌어질 수 있다"고 설명했다. 이어 "같은 문제를 맞힌 모델이라도 한쪽이 수십 배 많은 토큰과 연산 자원을 사용했다면 실제 서비스 운영 비용은 달라질 수 있다"며 "최고 성능만 보면 앞선 모델이더라도 속도와 비용을 고려하면 산업 현장에서는 경쟁력이 낮을 수 있다"고 덧붙였다. 앞서 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장도 최근 열린 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'에서 AI 모델 평가에 추론 자원을 별도로 반영해야 한다고 주장했다. 그는 "추론 자원은 안전성 평가와도 연결된다"며 "짧은 시간과 적은 비용으로 시험할 때 나타나지 않았던 도구 오용이나 공격적 행동이 모델에 더 많은 시간과 연산 자원을 제공했을 때 드러날 수 있다"고 지적했다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가의 취지에는 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 지적이다. 국민평가가 단순한 선호도 조사나 인기투표로 흐르지 않도록 해야 한다는 의견도 제기된다. 평가 참여자의 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과의 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있다는 설명이다. 사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다는 목소리도 나온다. 국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 한다는 주장이다. "성능만큼 데이터 확보 중요…국민 평가에 전문가 의견 보완" 국내 데이터 확보·활용 역량도 독파모 2차 평가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 국내 공공데이터를 얼마나 효과적으로 학습하고, 한국어 맥락에 맞는 답을 내놓는지도 관건이라는 설명이다. 실제 독파모 참여 기업들은 국가AI전략위원회와 간담회를 열고 데이터 확보 방안을 논의한 바 있다. LG AI연구원과 업스테이지는 국립중앙도서관 도서 데이터화와 학습 목적 저작물 활용을 위한 텍스트·데이터 마이닝(TDM) 면책 규정 마련을 요청했다. SK텔레콤은 정부 데이터 정제 체계 고도화와 한국어 평가 데이터셋 확대를 제안했다. 모티프테크놀로지스는 대규모 한국어 사전학습 데이터를 국가 차원에서 구축하고 정제·분류·후처리까지 지원해야 한다고 강조했다. 당시 임문영 전 국가AI전략위원회 부위원장은 "기업은 모델 개발에 그치지 않고 제조·금융·공공·의료 등 산업 현장에서 실제 서비스로 확장할 수 있는지도 함께 살펴야 한다"고 강조한 바 있다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가 취지엔 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 제언이다. 한 AI 업계 관계자는 "평가 참여자 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있을 것"이라고 언급했다. 이어 "사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다"며 "국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:51김미정 기자

AI 열풍 올라탄 채굴기업…GPU가 '기회이자 부담'인 이유

비트코인 채굴기업이 인공지능(AI) 데이터센터 사업으로 영역을 넓히는 가운데, 그래픽처리장치(GPU)를 직접 보유하느냐가 사업 전략을 가르는 주요 변수로 떠오르고 있다. AI 연산의 핵심 장비인 GPU는 새로운 제품이 출시되면 가치가 떨어지기 때문에 GPU 보유 여부에 따라 기업이 부담해야 할 위험과 기대할 수 있는 수익이 달라진다. 비트플래닛은 지난달 28일 발간한 '감가하는 칩, 감가하지 않는 전력' 리포트를 내고 비트코인 채굴기업 헛8(Hut 8)과 아이렌(IREN)의 AI 데이터센터 사업 모델을 비교 분석했다. 비트플래닛은 “GPU가 18~24개월이면 다음 세대 제품에 밀리면서 상대적으로 빠르게 가치가 떨어지는 자산”이라고 평가했다. 실제 엔비디아의 데이터센터용 AI GPU 'H100' 임대 단가는 2024년 말 시간당 약 8 달러에서 2026년 중반 약 2.5~2.9 달러로 60~70% 떨어졌다. GPU를 직접 보유하는 것은 데이터센터 사업자에게 부담이 될 수 있다는 분석이다. 비트플래닛 리서치팀은 “진짜 희소하고 오래가는 자산은 칩이 아니라 그리드(전력망)에 연결된 전력과 데이터센터 건물”이라며 “핵심은 감가하는 칩을 장부에 들고 있는지”라고 짚었다. GPU는 고객이 산다…헛8은 '건물주' 전략 헛8은 GPU를 직접 구매하는 대신 전력과 데이터센터 공간을 제공하는 '콜로케이션 리스' 방식을 택했다. 쉽게 말해 헛8이 '건물주' 역할을 하는 구조다. 헛8이 데이터센터와 전력을 마련하면 임차인이 GPU를 직접 들여와 사용한다. 헛8이 체결한 계약은 세금, 보험, 유지비도 임차인이 부담하는 '트리플넷(NNN) 리스' 방식이다. 따라서 GPU가 구형이 돼 가치가 떨어지더라도 그 부담은 헛8이 아닌 GPU를 보유한 임차인이 진다. 헛8은 상대적으로 수명이 긴 전력과 데이터센터 자산을 보유하면서 장기간 정해진 임대료를 받는 데 집중할 수 있다. 헛8은 텍사스 '비콘 포인트'와 루이지애나 '리버 벤드'에서 총 597MW 규모의 15년 임대 계약을 확보했다. 기본 계약가치는 총 168억 달러이며, 갱신 옵션을 모두 포함하면 최대 428억 달러까지 늘어날 수 있다. 다만 계약 규모만큼 실제 데이터센터가 가동되고 있는지는 별도로 살펴봐야 한다. 헛8이 확보한 전체 개발 플랫폼은 9085MW에 달하지만 이 가운데 상업 가동에 들어간 용량은 710MW다. 나머지는 실사나 개발, 건설 단계에 머물러 있다. 전력을 확보했다는 것만으로 매출이 발생하는 것이 아니라 데이터센터를 완성하고 임차인을 확보해 실제 임대료를 받는 단계까지 이어져야 한다는 의미다. GPU 직접 사는 아이렌…위험 크지만 수익 기회도 커 아이렌은 헛8과 정반대 전략을 택했다. 회사가 GPU를 직접 구입한 뒤 이를 데이터센터에서 운영하고 고객에게 AI 연산 능력을 제공하는 '클라우드 운영' 방식이다. 헛8을 건물주에 비유한다면 IREN은 고성능 컴퓨터를 직접 구입해 운영하는 'PC방 사장'에 가깝다. 고객 수요가 많아 GPU 가동률이 높아지면 건물 임대료를 받는 것보다 더 많은 수익을 올릴 수 있다. 반대로 새로운 GPU가 등장해 기존 제품의 경쟁력이 떨어지면 그에 따른 자산가치 하락도 회사가 부담해야 한다. 실제 아이렌이 보유한 GPU의 감가상각 전 장부가는 2025년 6월 말 7600만 달러에서 같은 해 12월 말 5억5060만 달러로 약 6개월 만에 크게 증가했다. 아이렌이 이런 부담을 감수하는 이유는 더 큰 수익을 기대할 수 있어서다. GPU를 직접 운영하면 단순히 데이터센터 공간을 빌려주고 임대료만 받는 것과 달리 AI 연산 서비스에서 발생하는 마진을 직접 가져갈 수 있다. GPU 클러스터를 효율적으로 운영하는 기술과 데이터센터 관리 및 자원 배분 소프트웨어, 고객 관계와 운영 데이터 등도 회사 내부에 쌓인다. 비트플래닛은 “건물주는 정해진 임대료 이상을 벌 수 없지만, 운영자는 수요가 몰릴 때 그 초과 수익을 온전히 취한다”며 “임대 모델이 위험을 줄이는 구조라면 운영 모델은 기술 스택과 마진 전부를 쥐려는 구조”라고 분석했다. 안정적인 '건물주'냐, 수익 노리는 '운영자'냐 결국 두 사업 모델 가운데 어느 하나가 절대적으로 유리하다고 보기는 어렵다는 게 비트플래닛의 분석이다. 헛8처럼 GPU를 고객에게 맡기는 모델은 빠르게 가치가 떨어지는 GPU를 직접 보유하지 않아도 된다는 장점이 있다. 신용도가 높은 고객과 장기 임대 계약을 맺으면 비교적 안정적인 수익도 기대할 수 있다. 반면 수익은 계약된 임대료를 중심으로 발생하기 때문에 AI 연산 수요가 급증하더라도 얻을 수 있는 추가 수익에는 한계가 있다. 아이렌처럼 GPU를 직접 운영하면 정반대다. GPU가 구형이 되는 위험과 자금 부담까지 회사가 책임져야 한다. 대신 AI 연산 수요가 크게 늘고 GPU 가동률이 높게 유지된다면 임대 사업보다 높은 수익을 기대할 수 있다. 현재 두 모델의 경쟁에서 중요한 변수는 '전력'이다. AI 데이터센터에 필요한 대규모 전력을 확보하기 어려운 상황이 이어지고 있어 이미 전력망과 연결된 데이터센터의 가치가 높아지고 있기 때문이다. 비트플래닛은 전력 공급 부족이 지속되는 동안에는 전력과 건물을 확보하고 GPU 감가 위험을 임차인에게 넘기는 헛8과 같은 임대 모델이 상대적으로 유리할 수 있다고 분석했다. 다만 향후 전력 부족이 완화되면 AI 연산을 직접 제공하면서 더 높은 수익을 추구하는 IREN과 같은 운영 모델의 경쟁력이 커질 가능성도 있다고 봤다. 비트플래닛 리서치팀은 “거대 자본으로 인프라를 선점하고 장기 계약으로 감가 위험을 신용 좋은 임차인에게 넘기는 안정형 진화를 원한다면 콜로케이션 임대가, 칩을 직접 들고 연산 마진의 상방과 기술 스택 전부를 쥐는 기술 헤게모니형 진화를 원한다면 클라우드 운영이 각각의 답에 가깝다”고 분석했다.

2026.08.07 10:45홍하나 기자

소프트뱅크, 오픈AI 지분 담보로 100억 달러 조달…'AI 올인' 가속

소프트뱅크그룹이 오픈AI 지분을 담보로 100억 달러(약 14조원)를 조달하며 인공지능(AI) 투자 확대에 속도를 낸다. 오픈AI에 추가 자금을 투입하는 동시에 대규모 AI 데이터센터와 로보틱스, 네오클라우드 등 인프라 전반으로 투자 영역을 넓히며 손정의 회장이 주도하는 'AI 올인' 전략을 본격화하는 모습이다. 6일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 소프트뱅크는 보유한 오픈AI 지분을 담보로 골드만삭스·JP모건·아폴로·미즈호증권·스미토모미쓰이 등 금융기관으로부터 100억 달러(약 14조원)를 대출받았다. 소프트뱅크는 조달한 자금을 오픈AI에 대한 추가 투자 등에 활용할 예정이다. 회사는 앞서 올해 오픈AI에 총 300억 달러(약 42조원)를 투자하겠다고 발표했으며 오는 10월까지 남은 100억 달러(약 14조원) 규모 투자를 집행할 계획이다. 비상장 기업의 지분을 담보로 이처럼 대규모 자금을 빌리는 것은 이례적이라는 평가가 나온다. 일반적으로 금융기관들은 주가를 실시간으로 확인할 수 있는 상장사와 달리, 기업가치 산정이 어려운 비상장 기업의 주식을 담보로 대규모 자금을 빌려주는 데 신중한 태도를 보인다. 특히 오픈AI는 아직 적자를 기록하고 있어 금융기관 입장에선 부담이 크다는 관측이다. 소프트뱅크는 오픈AI의 기업가치가 일정 수준 아래로 떨어질 경우 추가 자금을 투입하는 조건을 대출 계약에 포함한 것으로 전해졌다. 이번 자금 조달은 손정의 소프트뱅크그룹 회장이 추진하는 대규모 AI 투자 전략의 연장선으로 풀이된다. 손 회장은 AI를 그룹의 핵심 성장동력으로 설정하고 오픈AI를 비롯해 데이터센터와 반도체, 로보틱스 등 AI 생태계 전반으로 투자 영역을 확대 중이다. 특히 소프트뱅크는 대규모 AI 데이터센터를 직접 구축하는 동시에 AI 컴퓨팅 자원을 기업과 스타트업에 빌려주는 자체 네오클라우드 사업도 추진 중이다. 코어위브와 같은 AI 인프라 전문 사업자를 겨냥해 AI 컴퓨팅 시장으로 사업 영역을 넓히려는 전략이다. 미국에선 초대형 AI 데이터센터 구축에도 나선다. 소프트뱅크는 올해 미국 오하이오주에서 10기가와트(GW) 규모 데이터센터 캠퍼스의 첫 번째 시설 건설에 착수할 예정이다. 전체 계획대로 완공될 경우 세계 최대 규모 AI 데이터센터 클러스터 가운데 하나가 될 전망이다. 오픈AI와 데이터센터 사업 연계도 강화하고 있다. 소프트뱅크는 미국 내 다른 지역에서 1.2GW 규모 데이터센터 캠퍼스를 오픈AI에 임대하기로 계약했다. 오하이오 데이터센터 역시 오픈AI가 전체 시설을 임차하는 방안이 논의되고 있는 것으로 알려졌다. 로보틱스 분야에도 대규모 자금을 투입 중이다. 소프트뱅크는 ABB의 로보틱스 사업 인수에 54억 달러(약 7조원)를 투입하고 디지털 인프라 투자회사 디지털브리지 인수에도 31억 달러(약 4조원)를 투자하기로 하는 등 AI와 연계된 인프라 자산 확보를 이어가고 있다. 경쟁 AI 기업에 투자를 분산하는 다른 글로벌 투자자들과 달리, 소프트뱅크는 대규모언어모델(LLM) 분야에서 사실상 오픈AI에만 집중하는 전략을 택했다. 단순 투자 대상이 아닌 AI 사업 확대를 위한 핵심 파트너로 삼고 있다. 오는 10월 추가 투자가 완료되면 소프트뱅크의 오픈AI 지분율은 약 13%에 이를 전망이다. 이에 향후 오픈AI의 기업가치 변화가 소프트뱅크의 투자 성과와 재무구조에도 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 대규모 AI 투자가 이어지는 가운데 소프트뱅크의 최근 분기 실적은 다소 주춤했다. 회사 4~6월 분기 순이익은 전년 동기 대비 18% 감소한 22억 달러(약 3조원)를 기록했다. 기술 투자 펀드에서 발생한 이익이 줄어든 영향이다. 소프트뱅크 측은 "오픈AI는 단순한 투자 대상이라기보다 파트너에 가깝고 우리는 이들의 모델에 강한 확신을 갖고 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:39한정호 기자

오픈AI, '도넛 모양' AI 스피커 만든다

오픈AI가 올해 출시를 목표로 도넛처럼 생긴 인공지능(AI) 스피커를 개발하고 있다는 소식이 나왔다. 블룸버그 통신은 6일(현지시간) 소식통을 인용해 오픈AI가 개발 중인 AI 스피커의 디자인과 세부 사양을 보도했다. 보도에 따르면 이 제품은 하키 퍽 크기의 도넛 형태로, 디스플레이는 탑재되지 않는다. 배터리를 내장해 침대 옆이나 주방 등에 두고 사용할 수 있으며, 휴대성도 뛰어난 것이 특징이다. 가격은 300~400달러(약 42만 원~57 만원) 수준이 될 것으로 전망된다. 특이한 점은 움직이는 부품을 탑재해 생동감을 준다는 점이다. 스피커가 응답할 때 일부 부품이 움직이며, 사용자의 말을 듣고 있을 때는 표시등을 켜 알려준다. 스피커에 탑재된 카메라와 센서는 주변 환경에 대한 정보를 제공한다. 이 제품에는 스피커와 마이크를 탑재돼 챗GPT와 자연스러운 음성 대화를 나눌 수 있다. 사용자가 하루 동안 기기를 사용하면서 축적되는 정보를 바탕으로 개인의 취향과 습관을 학습하도록 설계됐다는 것이다. 시간이 지날수록 사용자를 더욱 잘 이해해 대화를 개인화하고 다양한 작업을 대신 수행하는 AI 동반자 역할을 하게 될 것으로 전해졌다. 이에 대해 블룸버그는 "스마트 스피커와 차별화된 AI 중심 기기"라고 평가했다. 오픈AI는 AI 스피커에 고급 금속 소재를 적용할 예정인 것으로 알려졌다. 그런데 이 문제는 애플과 진행 중인 영업비밀 유출 법정 공방의 주요 쟁점 중 하나다. 애플은 영업비밀 침해 소송을 제기하면서 "오픈AI가 애플 협력업체를 통해 유사한 금속 마감 기술을 개발하려 했다"고 주장하고 있다. 이 제품의 디자인은 애플의 전 최고디자인책임자(CDO)였던 조니 아이브가 맡고 있다. 오픈AI는 지난해 아이브가 설립한 스타트업 'io'를 인수했다. 이 과정에서 애플 디자인팀 출신 인력 여러 명도 하드웨어 개발 조직에 합류했다. 해당 매체는 이 휴대용 AI 스피커가 "애플이 출시할 가능성이 전혀 없는 제품"이라며, 이는 오픈AI가 애플의 영업비밀에 관심이 없다는 주장을 뒷받침하는 사례라고 전했다. 오픈AI 역시 6일 "애플의 어떤 제품과도 완전히 다르고 새로운 제품을 개발하고 있다"고 밝혔다. 반면 애플은 오픈AI가 자사 제품 개발 과정에서 확보한 정보를 활용했다고 주장하고 있다. 한편 애플도 올해 출시를 목표로 스마트홈 기기인 '홈 허브'를 개발 중이다. 이 제품은 디스플레이를 탑재한 정사각형 형태로 알려졌다. 또한 애플은 유선 방식의 홈팟 미니를 판매하고 있지만 휴대성은 제한적이다. 이와 함께 애플은 오픈AI의 제품과 유사한 개념의 탁상형 로봇도 개발 중인 것으로 전해졌다. 해당 로봇은 디스플레이와 모터 구동식 로봇 팔을 갖출 것으로 예상되며, 출시 시기는 빨라도 2027년이 될 것으로 전망된다.

2026.08.07 10:39이정현 미디어연구소

[AI는 지금] 챗GPT 무료 '무제한' 선언…오픈AI, 구독 전략 다시 짠다

오픈AI가 챗GPT 무료 이용자에게 최신 경량 모델 기반 텍스트 대화를 무제한 제공하고 유료 이용자에게는 답변의 추론 강도를 직접 조절하는 기능을 추가한다. 무료 이용자 저변을 넓히는 동시에 유료 구독 가치를 사용량보다 답변 품질과 추론 제어에 두려는 전략이다. 오픈AI는 GPT-5.6 루나를 이번 주부터 챗GPT 프리와 고 이용자의 기본 모델로 적용한다고 7일 밝혔다. 다음 주부터는 텍스트 채팅을 무제한으로 제공하고, 복잡한 질문에 더 많은 추론을 투입하는 '싱크' 버튼도 추가한다. 파일 업로드와 이미지, 기타 도구에는 별도 이용 한도가 유지된다. 플러스와 프로 이용자에게는 GPT-5.6 솔 업데이트를 제공한다. 빠른 응답과 심층 추론을 같은 모델에서 처리하고, 이용자가 슬라이더를 움직여 답변에 투입할 사고량을 조절할 수 있도록 했다. 일상적인 질문은 빠르게 처리하고 조사·계획·글쓰기·코딩 등 복잡한 작업에는 더 많은 추론 자원을 사용하는 방식이다. 무료 이용자 정책 변화는 챗GPT 사용 빈도를 높이는 데 초점이 맞춰진 것으로 풀이된다. 오픈AI에 따르면 매주 10억 명이 챗GPT를 이용하고 있다. 텍스트 대화 한도를 없애면 검색이나 번역, 글쓰기처럼 반복적으로 발생하는 일상 작업에서 이용자가 사용량을 의식하지 않고 챗GPT를 이용할 수 있다. 비용 부담은 경량 모델과 기능별 한도를 통해 조절하는 구조다. 무료 이용자의 기본 모델에는 루나를 배치하고 상대적으로 연산 부담이 큰 파일, 이미지, 기타 도구에는 제한을 남겼다. 대규모 이용자를 확보하면서 텍스트 추론 비용을 통제할 수 있는 운영 효율이 중요해질 것으로 예상된다. 오픈AI 역시 이번 개편에서 최신 모델의 접근성 확대를 강조했다. 무료 이용자가 대화를 지속할 수 있도록 진입 장벽을 낮추면서도 고비용 기능에는 별도 제한을 적용해 서비스 범위를 구분했다. 오픈AI는 "이번 업데이트는 최신 모델을 더 많은 사람에게 제공하고 무료 이용자가 사용량 제한 없이 텍스트 대화를 이어갈 수 있도록 하기 위한 조치"라고 밝혔다. 무료 서비스 확대와 함께 유료 구독의 역할도 달라진다. 무료 이용자가 텍스트 대화를 무제한 이용하게 되면 플러스와 프로를 단순한 사용량 차이만으로 구분하기 어려워진다. 이에 오픈AI는 유료 이용자에게 더 높은 사실 신뢰성과 추론 성능, 사고량 조절 기능을 제공해 상품 간 차이를 답변 품질과 제어 기능으로 옮겼다. 솔의 답변 방식도 손봤다. 질문에 대한 핵심 답변을 먼저 제시하고 필요 이상의 설명과 반복을 줄이도록 조정했다. 오픈AI 내부 평가에서는 금융·의료·법률 분야에서 사실 오류가 하나 이상 포함된 답변 비율이 GPT-5.5 인스턴트 대비 루나는 약 62%, 솔은 약 68% 감소한 것으로 나타났다. 해당 수치는 오픈AI 자체 평가 결과다. 추론 자원을 얼마나 효율적으로 배분하느냐도 AI 서비스 경쟁에서 비중이 커질 것으로 보인다. 모든 요청에 같은 수준의 연산을 투입하기보다 질문 난도와 이용 목적에 따라 추론량을 달리하면 서비스 원가와 응답 속도를 함께 관리할 수 있기 때문이다. 솔에 추가된 사고량 조절 슬라이더도 이런 구조를 사용자 인터페이스까지 확장한 기능으로 볼 수 있다. 이용자는 간단한 질문에는 빠른 응답을 선택하고 복잡한 작업에는 높은 추론 수준을 적용할 수 있다. 사업자 입장에서는 고비용 연산이 필요한 요청을 구분해 컴퓨팅 자원을 배치할 여지가 커진다. 제품별 최적화도 세분화되고 있다. 이번 솔 업데이트는 챗GPT의 일반 챗 환경에만 적용되며 워크와 코덱스에 적용된 솔은 변경되지 않는다. 하나의 모델 제품군을 소비자 대화와 업무, 개발 환경에 동일하게 적용하기보다 이용 목적에 따라 별도로 조정하는 방향이 이어질 가능성이 있다. 오픈AI의 이번 개편으로 생성형 AI 서비스 경쟁도 모델 벤치마크 중심에서 접근성과 사용 빈도, 사실 신뢰성, 추론 비용까지 확대될 것으로 예상된다. 무료 시장에서는 이용자가 얼마나 부담 없이 AI를 반복 사용할 수 있는지가 중요해지고, 유료 시장에서는 복잡한 작업을 얼마나 정확하고 깊게 처리할 수 있는지가 구독 가치를 가를 가능성이 있다. 오픈AI는 "접근성은 기회의 범위를 결정한다"며 "이번 업데이트를 통해 더 많은 사람이 질문을 계속하고 아이디어를 발전시키며 필요한 순간 도움을 받을 수 있게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.07 10:38장유미 기자

최수연, '네이버-엔비디아' 혈맹 강조..."내년 관련 매출 발생"

네이버가 엔비디아를 '사업 리스크를 함께하는 동반자 관계'로 규정하고, 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 봤다. 소비자 접점이 높은 영역에서는 웨일 브라우저 특화 에이전트와 건강 에이전트를 연내 선보인다는 계획이다. 최수연 네이버 대표는 7일 진행된 올해 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “엔비디아는 네이버와 협력을 공고히 하기 위해 아시아 최초로 자사 제3자 배정 유상증자에 참여했다”며 “단순한 기술 협력을 넘어 양사가 사업 리스크를 함께하는 동반자 관계로 발전했음을 의미한다”고 평가했다. 네이버는 내년 상반기 55MW 가동을 시작으로 매출이 발생할 것으로 봤다. 회사는 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확대하고 최종적으로는 1GW급 인프라 구축을 목표로 한다. 이번 투자를 두고 네이버는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자로 봤다. 최 대표는 “생성형 AI의 확산과 산업 전반의 AI 전환, 추론과 AI 에이전트 확대로 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것”이라고 내다봤다. 또 단위 연산 비용이 낮아질수록 오히려 AI 적용과 추론, 에이전트가 확산돼 전체 연산 수요를 견인할 것으로 전망했다. 새로운 수익원을 마련한 AI 탭은 이달 초 월간 활성 이용자 수(MAU)가 1000만명을 돌파했다. 주간 재방문율도 테스트 초기 대비 2배 이상 늘었다. AI 브리핑 광고는 지난달 말 정식 출시됐다. 최 대표는 “기존 검색 광고를 대체하기 보다는 신규 광고 인벤토리 확대에 기여할 것”이라고 말했다. 3분기 네이버는 부동산 매물 찾기 기능 고도화와 웨일 브라우저 특화 에이전트를 추가하고 연내 건강 에이전트까지 순차적으로 선보인다. 커머스 영역에서 멤버십이 거래 성장의 핵심 축으로 확인돼, 향후 멤버십 가입자 기반 자체를 공격적으로 확대해 나간다는 계획이다. 배송 영역에서도 멤버십과 연계해 혜택을 강화한다. 오는 10월부터 멤버십 전용 반품 센터를 통해 빠른 반품을 지원하고 전용 새벽 배송을 본격 도입한다. 최 대표는 “생활 밀착형 제휴와 오프라인 결제 혜택을 확대해 멤버십을 네이버 생태계 전반을 연결하는 핵심 축으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 금융 부문에서는 온라인 대비 3배 이상 큰 오프라인 상거래 결제 시장이 아직 충분히 디지털화되지 못했다고 보고, 우선적으로 확보해야 할 전략 영역으로 분류했다. 특히, Npay 커넥트를 단순한 결제 단말기를 넘어 사업자의 매출과 상권 변화를 분석하고 쿠폰, 기획전 등 다음 행동을 제안하는 사업자용 에이전트로 발전시켜 나간다. 최 대표는 “오프라인 사업자들에게는 플레이스와 Npay 커넥트를 중심으로 예약, 주문, 결제, 고객 관리, 마케팅을 통합 지원하는 새로운 AI 사업자 플랫폼을 제공하는 것이 목표”라고 답했다. 수익화는 단계적으로 추진한다. 초기에는 Npay 커넥트와 플레이스 통합으로 사업자 접점을 확대하고 이후 상권 분석, 쿠폰 및 기획전 관리, 매장 운영 도구를 고도화해 사업 솔루션 등 수익화 기회를 창출한다. 이후 사업자의 매출과 고객 데이터를 활용한 대출, 보험 등 금융 중개 서비스와 오프라인 방문 구매 전환 데이터를 기반으로 한 새로운 광고 상품을 더해 수익원을 단계적으로 확장한다. 최 대표는 “온라인과 오프라인을 합산한 B2C 결제액 기준으로 내년 국내 독보적인 1위 사업자로 도약할 것”이라며 “네이버 아이디 기반의 오프라인 결제 규모는 5년 내 130조원까지 확대하는 것이 목표”라고 설명했다. 엔터프라이즈에서는 사우디아라비아에서 합작 법인의 디지털 트윈 플랫폼이 단일 국가 표준 플랫폼으로 채택된 만큼 올해 안에 지도 기반 슈퍼 앱 출시를 위해 개발을 진행하고 있다.

2026.08.07 10:31박서린 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

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