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'Ai'통합검색 결과 입니다. (16547건)

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'위치주권' 확보 위한 국가위치인프라협회 출범

자율주행과 로봇, 스마트시티, 물류, 재난안전 등 AI 기반 산업에서 사람과 차량, 사물의 정확한 위치를 파악하는 기술이 산업 전반의 공통 인프라로 주목받는 가운데, 위치 데이터 주권 확보와 관련 산업 생태계 구축을 위한 국가위치인프라협회가 출범한다. 국가위치인프라협회 출범은 한동수 KAIST 전산학부 교수가 주도했다. 우선은 민간 협의체 형태로 구성했다. 출범을 위한 창립 총회는 오는 9월 2일 국회의원회관 제3세미나실에서 개최한다. 총회에 이어 관련 현안을 논의할 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략-데이터 주권 수호를 위한 방안 의견 수렴 세미나'도 개최될 예정이다. 국회 세미나는 박희승·황정아 더불어민주당 의원이 주최하고, KAIST와 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관한다. 국가위치인프라협회는 국내 5,000대 1 축척 고정밀 지도 데이터의 구글 반출이 조건부 허용되면서 네이버와 카카오 등 국내 플랫폼 기업이 추진해온 지도 서비스와 자율주행, 로보틱스 등 미래 기술의 빅테크 종속 우려에 대응해 최소한의 '위치 데이터와 지도주권'은 지켜야 한다는 인식에서 출발했다. 그동안 한 교수가 국가위치인프라협회 준비 위원장을 맡았고, 총 27명의 발기인이 협회 출범 준비에 참여했다. 발기인에는 박봉규 국가안보개혁포럼 대표(청주대학교 군사학과·국방안보학과 교수)와 신현동 한국디지털자산경제협회장, 황일선 국방소프트웨어협회장, 백건대 한국보안인증 대표, 김태욱 청주대 교수, 박성동 피엘네트웍스 대표, 최병희 전 ICT창업멘토링센터장, 백양순 한국ICT융합협회장 등이 참여한다. 이날 총회에서는 창립취지 설명과 임원 구성, 사업계획 승인, 주요 추진 과제, 법인 설립 등에 관한 논의를 진행한다. 최근 국내 위치 데이터의 글로벌 플랫폼 집중화가 가속되면서 글로벌 기업이 데이터 통합으로 AI를 고도화시키고 서비스를 강화시키는 선순환 구조를 확보하고 있다. 창립 취지 설명과 관련, 한 교수 등은 국내 기업은 '데이터 분산과 규제 제약' 등의 법률적 역차별로 위치 AI 인프라 구축 기회가 상실되는 문제점을 지적할 예정이다. 위치·공간·AI가 결합된 형태로 미래 AI기술이 발전해 나아가고 있는 상황에서 이대로 방치한다면, 글로벌 기업의 시장 지배 고착화로 국내 기업 역할이 갈수록 축소될 것을 우려했다. 결과적으로 지도 반출에 시작된 문제가 '위치 데이터 학습 주권 상실'로 이어질 것으로 예상돼, 이에 대한 대응 방안이 필요한 상황이다. 세미나에서는 국가위치인프라 개념과 범위, 위치 데이터의 국가적 관리체계, 공공·민간 데이터 연계, 국가 라디오맵 구축, 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형, 민관·산학 협력체계 등이 주요 의제로 다뤄질 예정이다. 기조강연은 준비위원장인 한동수 교수가 맡았다. 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략'을 주제로 발표한다. 한 교수는 기조 강연에서 글로벌 플랫폼에 위치인프라를 의존할 경우 장기적으로 국가 위치정보 주권이 약화될 수 있다는 문제의식을 제기한다. 또 이에 대한 대안으로 스마트폰이 수집하는 Wi-Fi 신호와 주소정보를 결합한 국가 단위 '라디오맵' 구축 방안을 제시한다. 국가 라디오맵이 구축되면 GPS 신호가 취약한 실내·지하·도심 지역에서도 Wi-Fi 신호를 활용하면 보다 정밀한 위치정보를 확보할 수 있다. 라디오맵은 무선랜 신호와 그 신호가 수집된 위치 정보를 연계시켜 저장한 DB(테이블)다. 라디오맵이 구축된 건물이나 지역에서는 스마트폰과 같은 이동기기가 수신한 무선랜 신호 정보를 기반으로 이동기기의 정확한 위치를 추정할 수 있다. 단순한 위치측위 기술을 넘어 국가가 직접 확보·관리할 수 있는 새로운 위치 데이터 인프라로 발전할 수 있다. 이날 세미나에서는 또 정부와 공공기관뿐 아니라 통신사, 플랫폼 기업, 위치정보 사업자, 대학 및 연구기관 등이 참여하는 협력 모델도 논의할 예정이다. 공승현 KAIST 모빌리티 대학원 교수와 조영수 ETRI 실장은 주제발표에서 각각 '위치 기술의 오늘과 Geo-피지컬 AI', 조영수 ETRI 실장이 '국내 긴급구조용 정밀측위 기술 개발 현황/성과 및 미래'에 대해 소개한다. 지정토론은 박봉규 포럼 대표가 좌장을 맡아, 박종한 청출 대표변호사와 김인현 한국공간정보통신 대표, 이규영 시터스 이사, 박희범 지디넷코리아 전문기자가 참여한다. 한동수 국가위치인프라협회 준비위원장은 "AI 시대 위치정보는 단순한 지도 서비스의 문제가 아니라 국가와 산업의 기반이 되는 전략 데이터”라며 “대한민국이 위치 데이터 주권을 확보하기 위해 시급하게 요구되는 인프라와 제도, 협력체계를 어떻게 갖춰야 하는지 현장의 다양한 의견을 수렴하는 자리가 될 것”이라고 밝혔다.

2026.08.30 11:49박희범 기자

[속보] 李대통령, AI미래기획수석에 이해민 조국혁신당 의원 발탁

이재명 대통령이 신임 대통령실 인공지능(AI)미래기획수석비서관에 이해민 조국혁신당 의원을 발탁했다. 30일 청와대는 이 의원은 대통령실 AI미래기획수석으로 선임했다. 이 의원은 제22대 국회 비례대표 의원으로 국회에서 AI와 과학기술 정책을 집중적으로 다뤄왔다. 조국혁신당 AI특별위원장과 과학기술혁신특별위원장을 맡고 있으며 과학기술정보방송통신위원회 위원을 거쳐 현재 정무위원회에서 활동하고 있다. 그는 한국교육학술정보원 연구원을 거쳐 구글에서 시니어 프로덕트 매니저로 근무했으며 오픈서베이 최고제품책임자(CPO)를 지냈다. 서강대 전자계산학과를 졸업하고 같은 대학 대학원에서 컴퓨터공학 석사 학위를 받았다.

2026.08.30 11:41김미정 기자

시스코, 직원 9만명에 '개인 AI 에이전트' 공급…업무 자동화 지원

시스코가 사내 업무 자동화를 위해 전 세계 임직원에게 인공지능(AI) 에이전트를 공급했다. 20일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 시스코는 이번 주 전 세계 직원 9만명에게 개인 AI 에이전트 '마이에이전트'를 제공했다. 마이에이전트는 직원마다 개별적으로 배정돼 이메일 관리부터 시장 정보 분석 등 다양한 업무를 지원한다. 해당 에이전트는 기업 내부 시스템과 연결됐다. 직원 요청에 따라 800개 넘는 하위 에이전트를 호출할 수 있다. 하위 에이전트는 매출 전망치 편차를 추적하고 이상 징후가 발견되면 자동으로 알림을 보내는 등 구체적인 업무를 수행할 수 있다. 직원들은 이메일 요약과 스팸 분류부터 답변 초안 작성 등에 개인 에이전트를 활용할 수 있다. 시장 뉴스를 요약·분석하고 주식시장 움직임을 예측하는 업무에도 활용 가능하다. 각 에이전트는 기존에 설정된 사용자 권한 기반으로 보안이 적용된 기업용 커넥터를 통해 해당 직원에게 필요한 정보를 실시간으로 불러온다. 직원은 데스크톱과 모바일 앱뿐 아니라 시스코 화상회의 소프트웨어(SW) '웹엑스'에서도 개별 에이전트와 대화할 수 있다. 시스코는 AI 에이전트의 자율적인 업무 수행 범위도 제한했다고 밝혔다. 각 에이전트는 자신에게 배정된 직원과만 상호작용하며 다른 직원이나 에이전트와 직접 소통하지 않는다. 외부에 영향을 미치는 작업을 실행하려면 반드시 담당 직원의 명시적인 승인을 받아야 한다. 회사는 데이터 접근 권한을 통제하는 별도의 '정책 서버'도 구축했다. 이를 통해 에이전트가 데이터셋을 삭제하는 등 작업을 차단했다. 시스코 내부 데이터가 외부 기업의 AI 모델 학습에 사용되지 않도록 막아놓기도 했다. 전 직원이 상시 사용하는 AI 에이전트에서 발생할 수 있는 비용을 낮추기 위한 체계도 마련했다. 시스코는 2024년 인수한 스플렁크의 토큰 모니터링 기능을 활용해 AI 사용량을 관리하고 있다. 시스코는 업무에 따라 사용할 AI 모델을 자동으로 결정하는 '지능형 라우터'도 자체 구축했다. 이 시스템은 요청을 분석해 업무 수행 능력과 비용 효율성을 고려한 AI 모델로 자동 연결한다. 자체 데이터센터에 구축한 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 오픈 웨이트 AI 모델도 직접 운영한다. 실제 시스코 AI 요청 중 약 50~60%는 오픈 웨이트 모델로 처리된다. 20~30%는 SW 자동화를 활용하며 외부 파운데이션 모델까지 전달되는 요청은 일부에 그친다. 전 직원에게 AI 에이전트를 제공하면서 발생할 수 있는 토큰과 컴퓨팅 비용을 자체 모델과 자동화 기술로 분산하는 구조다. 시스코가 전 직원에게 AI 에이전트를 제공한 배경에는 사내에서 사용하던 여러 AI 도구를 하나로 통합하려는 목적도 있다. 그동안 직원들이 일상 업무에 AI를 활용하도록 에이전트 적용 범위를 확대해 왔다. 티마야 수바이야 시스코 운영 부문 수석부사장은 "AI가 인간을 완전히 대체할 수 있다고는 생각하지 않는다"며 "AI를 활용해 사람의 역량을 매우 효과적으로 강화하는 것은 가능하다"고 밝혔다.

2026.08.30 10:27김미정 기자

오픈AI, 일론 머스크 '커서'에 모델 공급 중단…11월 계약 종료

오픈AI가 일론 머스크의 스페이스X에 인수된 인공지능(AI) 코딩 플랫폼 '커서'에 모델 공급을 중단한다. 29일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 커서에 공급해온 AI 모델을 오는 11월 12일부터 제공하지 않는다고 발표했다. 앞으로 출시할 신규 모델도 커서에 공급하지 않을 계획이다. 이번 결정은 스페이스X가 커서를 인수한 직후 나왔다. 재무 자료에 따르면 스페이스X는 지난 14일 600억 달러(약 83조원)에 커서 인수를 마무리했다. 오픈AI는 스페이스X가 자사 이용약관을 지킬지 신뢰하기 어렵다는 점을 공급 중단 이유로 들었다. 머스크가 이끄는 기업들이 과거 계약을 위반한 사례가 있었다는 것을 주요 근거로 제시했다. 앞서 커서는 오픈AI와 협의를 이어가고 있다. 현재 오픈AI 모델이 커서 전체 사용자 트래픽에서 차지하는 비중은 약 5%다. 이에 공급이 중단돼도 당장 커서 서비스 전체에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 보인다. 다수 외신은 이번 조치가 일론 머스크와 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 간 갈등 연장선에 있다고 봤다. 머스크는 2015년 오픈AI를 비영리 AI 연구소로 공동 설립하고 자금을 지원했지만 2018년 이사회에서 물러난 뒤 회사를 공개적으로 비판했다. 특히 오픈AI가 사업 구조를 바꾸면서 양측 갈등은 법정으로 번졌다. 머스크는 오픈AI 구조 개편이 설립 당시 약속을 어겼다며 2024년 알트먼 CEO와 그레그 브록먼 사장 등을 상대로 소송을 제기했다. 올해 초 소송에서 패소한 뒤에는 항소 의사를 밝혔다. AI 코딩 시장에서 모델 개발사와 서비스 업체 간 갈등이 불거진 것은 이번이 처음은 아니다. 앤트로픽은 지난해 6월 AI 코딩 플랫폼 윈드서프에 클로드 모델 공급을 중단한 바 있다. 오픈AI 경쟁사 앤트로픽은 스페이스X에 인수된 커서와 협력을 이어간다. 커서 이용자가 클로드를 사용할 수 있도록 컴퓨팅 자원 지원까지 확대할 방침이다. 마이클 트루엘 커서 CEO는 "우리는 이 문제를 해결하기 위해 오픈AI 측과 논의하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.30 09:57김미정 기자

"AI가 스스로 성장"…앤트로픽, '자동화 연구' 가능성 입증

사람이 일일이 훈련 방법을 설계하지 않아도 인공지능(AI)이 스스로 개선 방법을 찾아 모델 성능을 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. AI가 AI를 훈련하고 개선하는 '연구 자동화' 가능성이 현실로 다가오고 있다는 분석이다. 앤트로픽은 지난 29일 이같은 방법론을 담은 논문을 홈페이지에 공개했다. 앤트로픽 연구팀은 AI가 연구 문헌을 찾아 스스로 학습하고 모델 개선법을 제안하는 '자동화 정렬 연구자(AAR)'를 개발해 성능을 검증했다. 실험 결과 AAR은 특정 비정렬 행동을 평가하는 10개 벤치마크에서 모두 모델 성능을 높였다. 특정 평가 점수를 높이는 과정에서 모델의 전반적인 성능이 떨어지는 현상도 나타나지 않았다. 연구 방식은 인간 연구자가 모델을 개선하는 과정과 비슷하다. AAR이 기존 연구 문헌을 검색한 뒤 모델을 개선할 방법을 스스로 제안하고, 해당 방법으로 모델을 30분 동안 훈련하는 식이다. AAR은 이같은 과정을 여러 차례 반복한다. 효과가 확인된 방법은 남기고 성과가 없는 방법은 버리면서 더 나은 훈련 방법을 찾아갈 수도 있다. 연구팀은 인간 연구자와 비교한 실험에서도 성과를 보였다고 밝혔다. 논문에 따르면 가장 뛰어난 AAR 방법은 평균 6시간 안에 숙련된 인간 연구자가 제안한 방법보다 높은 성능을 기록했다. 사람이 연구 방향을 제시한 경우에도 더 나은 결과로 이어지지 않았다. AAR과 인간 연구자 간 비용 차이도 상당한 것으로 나타났다. AAR을 운영하는 데 필요한 API 추론 비용은 시간당 약 4달러였다. 연구진이 비교 대상으로 제시한 인간 연구자 비용은 시간당 150달러였다. 이번 연구는 AI가 AI를 개선하는 '재귀적 자기개선' 가능성을 보여준 초기 사례로 평가되고 있다. 현재 실험은 AI 행동을 인간 의도와 맞추는 '정렬' 훈련에 한정됐지만 같은 방식이 다른 모델 훈련 과정으로 확대될 가능성이 있다는 이유에서다. 연구진은 AI가 인간 연구자를 곧바로 대체할 수 있다는 의미는 아니라고 밝혔다. AAR이 제대로 작동하려면 평가에 사용하는 벤치마크가 실제 정렬 목표를 정확하게 반영해야 한다. 벤치마크를 만들고 유지하는 작업과 AI가 참고할 연구 문헌을 관리하고 확장하는 작업도 여전히 필요하다. 연구진은 "이번 결과는 자동화된 정렬 후속 훈련이 가까운 시일 내 실제로 활용 가능한 방식이 될 수 있다는 초기 증거를 제공한다"고 강조했다.

2026.08.30 09:56김미정 기자

메타 'AI 인력 대체' 프로젝트는 어떻게 실패했나

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI)으로 대규모 인력을 대체하려 기획했던 비밀 프로젝트가 내부 반발과 기술적 결함으로 좌절된 전말이 공개됐다. 로이터 등 외신은 '프로젝트 OT'로 불린 이 계획의 초안부터 사내 유출, 그리고 계획이 무산되기까지의 흐름을 지난 26일(현지시간) 자세히 보도했다. 2022년 말 챗GPT 등장 이후, 'AI 에이전트' 중심의 조직 개편을 모색하던 메타 경영진은 지난해 아시아의 AI 스타트업들을 둘러본 뒤 'AI 네이티브' 조직 전환을 결심했다. 이어 올해 1월, 저커버그 CEO와 측근들은 하와이 별장에서 합숙을 하며 프로젝트 OT 계획을 수립했다. 로이터가 입수한 내부 문서에 따르면, 수천 명의 직무를 AI에 이관하고 사내 팀 규모를 최대 60%까지 줄이는 파격적인 감원 시나리오가 검토됐다. 전체 감원 규모만 25% 이상에 달할 것으로 예상된 대형 개편안이었다. 제품 개발 방식도 대대적으로 개편됐다. 기존 10~20명 규모의 개발 팀을 2~3명의 개발자와 1명의 디자이너로 구성된 '소형 기술 팟(Pod)'으로 전환하고, '빌더'라는 단일 직함으로 통일했다. 올해 초부터 적어도 11개 부서에 이 팟 체제가 도입됐으나, 관리자의 정식 권한 부재와 교육 부족으로 현장의 혼란이 가중됐다. 이 와중에 언론을 통해 감원 계획이 유출되면서 사내 불안은 극에 달했다. 결국 저커버그는 4월 전체 직원의 약 10%(8000여 명)를 해고한다고 정식 발표했다. 여기에 메타가 4월 말부터 직원의 마우스 움직임과 키보드 동작 데이터까지 수집해 AI 학습에 활용하자, 직원들 사이에서는 "자신을 대체할 AI를 직접 훈련시키고 있다"는 강한 분노와 자괴감이 터져 나왔다. 사내 만족도는 74%에서 55%로 급락했다. 직원을 대체하겠다던 AI 자체의 성능 결함도 심각했다. AI 도입 이후 사내 플랫폼에 더해진 코드량은 전년 대비 220%나 증가했지만, 실제 기능 개선으로 이어진 코드는 36%에 불과했다. 제어되지 않는 AI 에이전트로 인해 서비스 중단과 데이터 누출 등 중대한 보안 문제가 전년 대비 40% 급증했고, 장애 해결에 소요되는 시간도 70% 증가했다. 급기야 6월에는 해커가 메타 AI 챗봇을 속여 버락 오바마 전 미국 대통령 등 유명 인사의 인스타그램 계정을 탈취하는 사건까지 발생했다. 사내 반발과 시스템 혼란이 거세지자, 저커버그는 5월 1차 해고를 단행하기 직전 오는 11월로 예정됐던 2차 대규모 해고 계획을 전격 중지했다. 마우스 추적 프로그램을 중단하고 사기 진작책을 내놓은 저커버그는 7월 사내 미팅에서 "지난 4개월간 AI 에이전트의 진보가 기대에 미치지 못했다"며 실패를 공식 인정하기도 했다. 다만 그가 "전사적 차원의 올해 추가 해고는 없다"며 여지를 남긴 탓에, 직원들 사이에서는 팀별 개별 감원이나 내년도 대규모 해고에 대한 불안감은 여전하다고 외신은 꼬집었다.

2026.08.30 09:31백봉삼 기자

4극3특 호남권 지역자율R&D 시동

4극3특 과학기술혁신을 위한 '호남권 지역자율 R&D'에 시동이 걸렸다. 이 사업은 과학기술정보통신부가 주관하는 '4극3특 과학기술혁신지원사업'의 일환으로, 지역이 필요한 연구개발 과제를 직접 기획하고 추진할 수 있도록 지원하는 사업이다. '4극3특'은 수도권을 제외한 ▲중부권(대전·세종·충북·충남) ▲호남권(전남광주통합특별시) ▲대경권(대구·경북) ▲동남권(부산·울산·경남) 등 4개 광역권과 ▲강원특별자치도 ▲전북특별자치도 ▲제주특별자치도 등 3개 특별자치권역을 뜻한다. 올해 호남에는 △반도체(인공지능(AI)·광반도체) △에너지(재생에너지) △모빌리티 분야에서 국비 131억 원이 투입된다. R&D 목표는 반도체 분야에서는 △AI 반도체 발열 문제를 해결하기 위한 '첨단 패키징·열관리 기술' △다양한 산업환경에서도 안정적으로 작동하는 '고신뢰성 AI·광·전력반도체 기술' 등을 개발한다. 에너지 분야에서는 △송전선로를 새로 건설하지 않고도 재생에너지를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 '가상송전선로(Virtual Power Line, VPL) 기술' △나트륨이온전지 기반 에너지저장시스템(Energy Storage system, ESS) △그린수소와 레이저 핵융합 등 '차세대 청정에너지 기술' 등이다. 모빌리티 분야에서는 △서로 다른 산업용 로봇 간 작업 전환이 가능한 'AI 자율제조 기술' △전기차 배터리를 분해하지 않고 상태와 잔존 수명을 판단하는 '배터리 진단·순환 기술' △도시의 교통·안전·재난 상황을 예측하고 대응하는 'AI 기반 모빌리티 기술' 등을 개발한다. 박기홍 사업단장은 “지역 연구자와 기업이 지역 산업에 필요한 기술을 직접 발굴하고, 연구개발부터 실증과 사업화까지 함께 추진한다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 한편 광주과학기술원(GIST)은 호남권 지역자율R&D 사업단(단장 박기홍·GIST 환경․에너지공학과 교수)이 오는 9월 4일 GIST 오룡관에서 '2026년 호남권 지역자율R&D 사업 설명회'를 개최한다. 설명회에서는 '호남권 지역자율R&D 시범사업'의 추진 방향과 3대 중점기술 분야의 세부 연구과제를 소개하고, 사업 참여를 희망하는 산·학·연 연구자들에게 과제 신청에 필요한 정보를 안내한다.

2026.08.30 09:28박희범 기자

KT, 서울대·KAIST와 에이전틱AI-토큰 효율화 기술 확보

KT가 서울대, KAIST와 에이전틱 AI와 책임있는 AI(RAI), 대규모언어모델(LLM) 효율화 등 차세대 AI 기술을 공동 연구하고 실제 서비스 적용을 위한 기술 내재화에 들어간다. KT는 서울 서초구 KT우면연구센터에서 '서울대-KT-KAIST 산학 공동연구 최종 성과 워크숍'을 개최했다고 30일 밝혔다. 행사에는 KT와 서울대, KAIST 소속 연구진 50여 명이 참석해 지난 1년간 진행한 연구 결과를 공유하고 KT의 AI 기술과 서비스에 적용할 방안을 논의했다. 서울대와의 공동연구는 AI 에이전트의 성능과 신뢰도를 높이는 기술에 초점을 맞췄다. 자율형 에이전트가 주어진 상황과 맥락을 이해하고 추론하는 기술을 비롯해 RAI 평가 기준 수립과 신뢰성 향상 방안을 연구했다. 한국적 특성을 반영한 데이터셋 구축과 행동 예측 모델 개발도 진행했다. 사용자 피드백을 AI 학습 과정에 반영할 수 있는 강화학습 프레임워크도 주요 연구 과제에 포함됐다. KAIST와는 LLM의 연산 효율을 높이는 기술 개발에 집중했다. 긴 프롬프트를 압축하고 최적화해 AI 모델이 처리해야 할 입력량을 줄이는 기술을 연구했다. 이를 활용하면 모델의 입력 처리 부담을 낮추면서 AI 에이전트 서비스의 추론 효율을 높일 수 있다는 설명이다. KT는 산학 공동연구에서 확보한 기술을 연구 성과에 그치지 않고 자체 AI 모델과 플랫폼, 서비스로 연결한다는 계획이다. 기술 검증을 거쳐 내부 역량으로 확보하고 실제 사업과 서비스에서 활용할 수 있는 수준까지 고도화할 방침이다. 후속 공동연구도 확대한다. KT는 사업 현장과 기술 부문의 수요를 반영해 새로운 연구 과제를 발굴하고 에이전틱 AI와 RAI, 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 서울대·KAIST와 연구개발 협력을 이어갈 계획이다. 이재욱 서울대학교 AI연구원장은 "이번 공동연구는 대학의 연구 역량을 산업 현장의 실제 기술 과제와 연결하고, 연구 성과의 활용 가능성을 함께 검증했다는 데 의미가 있다"며 "앞으로도 KT와의 협력을 통해 학문적 성과가 AI 기술 혁신과 산업 경쟁력 강화로 이어지는 산학협력 모델을 발전시켜 나가겠다"고 말했다. 김기응 KAIST 김재철AI대학원 교수는 "AI 기술의 경쟁력은 모델 성능뿐만 아니라 실제 환경에서의 효율성과 활용 가능성에 달려 있다"며 "이번 공동연구에서 확보한 기술이 대규모 언어모델의 처리 효율을 높이고 산업 현장의 AI 활용을 확산하는 기반이 되기를 기대한다"고 밝혔다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "서울대·KAIST와의 협력으로 KT가 필요로 하는 핵심 AI 기술을 함께 완성했다"며 "이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고, 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다"고 말했다.

2026.08.30 09:00박수형 기자

코히어, 문서 AI '파스 5' 공개…벤치마크 점수보다 활용성에 무게

코히어가 새로운 인공지능(AI) 모델을 출시하며 벤치마크 성적보다 실제 활용성을 앞세웠다. 경쟁 모델과 성능을 겨루기보다 고객사가 저렴한 가격으로 AI를 이용하는 데 무게를 뒀다. 28일(현지시간) 벤처비트에 따르면 코히어는 전날 23억 파라미터 규모 비전언어모델(VLM) '파스 5'를 공개했다. PDF, 슬라이드, 이미지 같은 문서를 AI가 읽고 활용할 수 있는 형태의 텍스트로 바꿔주는 모델이다. 한국어를 포함한 9개 언어를 지원한다. 파스 5는 문서를 사람이 눈으로 보듯 페이지 전체를 한 번에 읽는다. 기존 모델은 글자를 하나하나 인식하는 작업과 그 내용을 이해하는 작업을 따로 나눠 처리했다. 파스 5는 이 둘을 한꺼번에 처리해 표가 어떻게 짜여 있는지, 그림이 무엇인지, 각 내용이 페이지 어디에 있는지까지 통째로 파악한다. 그만큼 AI가 문서 내용을 더 빠르고 정확하게 이해하고 처리할 수 있다. 파스 5는 벤치마크 1위 모델은 아니다. 코히어 자체 벤치마크 '파스벤치'에서 파스 5는 평균 79.2점을 받아 GPT-5.5(84.4점), 클로드 오퍼스 4.8(84.3점), 제미나이 3.5 플래시(81.8점)에 못 미쳤다. 단 미스트랄 OCR 4(74.5점), 애저 도큐먼트 인텔리전스(69.3점) 등 특화 도구나 대형 클라우드 서비스보단 앞섰다. 벤치마크 점수보다 코히어가 강조한 건 가격 대비 성능이다. 코히어에 따르면 파스 5는 낮은 가격에 상위권에 근접한 성능을 낸다. 실제 가격은 응용프로그램인터페이스(API) 기준 1000페이지당 1.5달러다. 코히어는 연 7억 5000만 건의 문서를 처리하는 대형 금융사라면 GPT-5.5 대신 파스 5로 비용을 98% 이상 줄일 수 있다고 설명했다. 처리 속도도 빠르다. 파스 5는 그래픽처리장치(GPU) 한 장당 초당 4.5페이지, 엔비디아 H100 8장을 묶은 서버 기준 초당 약 36페이지를 처리한다. 같은 조건의 유사 오픈소스 모델보다 1.4배 이상 빠른 수준이다. 닐스 라이머스 코히어 AI 검색 부문 부사장은 "문서를 읽고 변환하는 일이 어려운 건 글자를 알아보는 게 아니라 원래의 구조와 의미까지 그대로 살려야 하기 때문"이라며 "성능 좋은 프론티어 모델조차 복잡한 문서 앞에서는 무너진다"고 말했다. 시장조사업체 하이퍼프레임 리서치의 스테파니 월터 애널리스트는 "AI 모델이 모든 벤치마크에서 이길 필요는 없다"며 "대규모 문서 처리를 경제적으로 만들면 된다"고 말했다. 이어 "진짜 시험대는 벤치마크가 아니라 AI 에이전트가 그 정보를 제대로 활용할 수 있는지 여부"라고 강조했다. 코히어 행보는 최근 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 평가에서 불거진 논쟁과 연관된다. 이 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 이의를 제기했다. 모티프의 '모티프3'가 글로벌 분석기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능지표(AAII)에서 참여 모델 중 1위를 기록하고도, 종합 평가에서는 최하위로 탈락했기 때문이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 말했다.

2026.08.30 08:18김동원 기자

[영화 속 AI윤리] AI 시대의 판단, 공감, 책임

1. 기(起). 완벽한 공감의 낯섦 마리아 슈라더의 영화 '/『아임 유어 맨(I'm Your Man)'(2021)에서 고고학자 알마가 처음 만난 톰은 지나치게 완벽하다. 그는 알마가 요구한 릴케의 시 구절을 즉시 암송하고, 복잡한 계산에도 곧바로 답하며, 그녀의 선호에 맞춰 말하고 춤춘다. 알마의 성격과 필요에 맞추어 반응하도록 설계된 그의 행동은 인간의 세심한 배려처럼 보이지만 춤을 추던 중 같은 말을 반복하며 멈춰 버리는 순간, 조금 전까지의 자연스러움은 갑자기 다른 의미를 갖는다. 적어도 첫 만남에서 그의 행동은 자발적인 사랑의 표현이라기보다 알마의 선호에 맞도록 설계된 알고리즘적 수행으로 제시된다. 현실은 이미 이 영화적 상상에 가까이 와 있다. 에어스 연구진은 공개 온라인 포럼 Reddit의 r/AskDocs에 게시된 환자 질문 195건을 표집, 실제 의사의 답변과 챗GPT가 생성한 답변을 면허를 가진 의료 전문가들에게 비교 평가하게 했는데, 평가자들은 전체 비교의 78.6%에서 챗봇의 답변을 선호했고, '좋음 또는 매우 좋음'으로 평가한 비율은 챗봇 78.5%, 의사 22.1%, '공감적 또는 매우 공감적'이라고 평가한 비율은 각각 45.1%와 4.6%였다(Ayers et al., 2023). 그런데 우리가 여기서 간과해서는 안 되는 것은 이 연구가 보여 준 것이 AI가 타인의 고통을 실제로 느낀다는 사실이 아니라, 이 연구의 조건에서 챗GPT가 생성한 답변이 의사의 답변보다 더 공감적으로 평가될 수 있었다는 점이다. 따뜻한 말을 하는 것과 따뜻한 마음을 갖는 것은 같은가. 상대가 듣고 싶은 말을 정확히 찾아내는 것과, 그 사람이 아프기 때문에 나 역시 마음이 움직이는 것은 같은가. 톰이 고장 난 순간 드러난 것은 기계의 결함이라기보다 오히려 그 이전까지 우리가 너무 쉽게 동일한 것으로 받아들였던 너무나도 다른 두 종류의 공감 사이의 틈이 않을까? 2. 승(承). 감정이 사라진 뒤에도 사랑은 남는가 베르트랑 보넬로의 '더 비스트(The Beast'』(2023)는 그 틈을 또 다른 시선으로 보여 준다. 2044년, 인간의 삶을 AI가 광범위하게 관리하는 사회에서 가브리엘은 더 나은 직업을 얻기 위해 자신의 감정을 정화하는 절차를 선택한다. 감정은 판단을 흐리고 인간을 불안정하게 만드는 잔여물처럼 취급되며, 과거의 삶에서 비롯된 강렬한 감정과 정서적 흔적을 정화할수록 인간은 시스템이 요구하는 노동자로서 더 적합한 존재에 가까워진다. 영화의 마지막, 가브리엘은 이미 정화 절차를 마친 루이와 다시 만난다. 두 사람은 음악 속에서 서로를 마주하지만, 이전의 삶에서 반복되었던 두려움과 사랑의 흔적은 이제 두 사람에게 동일하게 남아 있지 않다. 루이는 가브리엘을 알아보고, 가브리엘의 사랑 고백에 말로는 응답하지만, 정화에 성공한 그의 얼굴에는 더 이상 그 말에 상응하는 정서적 동요가 없다. 가브리엘은 울고, 루이는 아무런 감정을 드러내지 않는다. 가브리엘이 그 사실을 알아차리는 순간 절규하는 것은 루이가 자신을 기억하지 못해서가 아니라, 기억하면서도 더 이상 흔들리지 않기 때문이다. 그런데 이 장면이 더욱 충격적인 이유는 아무것도 고장 나지 않았기 때문이다. '아임 유어 맨'의 톰은 오류를 일으켰지만, '더 비스트'의 루이는 오히려 완벽하게 작동한다. 감정 정화에 성공한 그는 더 이상 가브리엘 앞에서도 이전과 같은 정서적 동요를 드러내지 않는다. 하지만 고통받을 가능성을 없애는 과정에서 누군가 때문에 기뻐하고 두려워하며 상처받을 가능성도 함께 사라졌다. 상처받지 않는 존재는 효율적일 수 있지만, 사랑이 본래 타인에게 자신을 열어 두는 일이라면 상처받을 가능성까지 제거한 존재를 여전히 사랑하는 존재라고 부를 수 있는지는 남는다. 3. 전(轉). 판단한다는 것과 감당한다는 것 이 차이는 판단의 영역에서도 나타난다. 아와드 연구진의 'Moral Machine'은 233개 국가와 지역에서 약 4천만 건의 도덕적 선택을 수집하여 자율주행차 사고 상황에서 사람들이 누구를 보호하고 누구를 희생시키려 하는지를 분석했다(Awad et al., 2018). 인간의 선택은 데이터가 되었고, 반복되는 선호는 일정한 패턴으로 나타났으며, 연구진은 이를 통해 인간의 도덕적 선호와 문화권에 따른 차이를 통계적으로 드러낼 수 있었다. 그러나 판단의 결과를 계산하는 것과 그 결과를 살아 내는 것은 서로 다른 일이다. 교육철학자 매튜 립맨은 좋은 사고를 비판적 사고만으로 설명하지 않았다. 그는 비판적 사고가 중요하고 가치 있는 것이지만 그것만으로는 충분하지 않으며 창의적 사고와 배려적 사고(caring thinking)가 결합된 다차원적 사고가 함께 길러져야 한다고 보았다. 립맨에게 배려적 사고는 '중요한 것에 대한 관심'을 사고 속에 포함시키는 것으로 가치부여적 사고, 정서적 사고, 행동적 사고, 규범적 사고, 감정이입적 사고의 다섯 유형으로 구체화된다(Lipman, 2003). 따라서 좋은 판단은 사실을 정확히 판별하는 능력만으로 충분하지 않다. 무엇을 중요하게 여기고, 누구의 처지와 고통에 어떻게 응답하며, 무엇이 마땅한지를 함께 숙고해야 한다. 이 관점에서 감정은 이성을 방해하는 단순한 장애물이 아니라 가치와 판단, 관심과 행동을 매개할 수 있는 사고의 한 차원이다. 이 관점을 AI의 문제로 확장해 보면, AI가 추론·검증·오류 탐지와 같은 형식적 수행을 한다고 하더라도 계산상 어떤 대상을 우선하는 것과 그것을 스스로 중요하게 여기고 아끼는 것은 동일하지 않으며, 무엇을 먼저 선택할 것인가의 계산과 왜 그것을 소중히 여겨야 하는가의 물음 역시 구별될 필요가 있다. 에리히 프롬은 사랑을 일시적으로 '사랑에 빠지는 것(falling in love)'과 동일시하지 않았다. 그는 사랑을 배우고 연습해야 하는 기술이자 능동적 능력으로 이해했으며, 모든 사랑의 형태에 공통되는 기본 요소로 돌봄, 책임, 존중, 앎을 제시했다(Fromm, 1956). 사랑한다는 것은 상대가 나에게 어떤 만족을 제공하는지를 계산하는 일이 아니라 상대가 나와 독립된 존재임을 인정하면서도 그의 삶에 응답하는 것이며 그래서 사랑에는 관심뿐 아니라 책임이 따르고, 존중뿐 아니라 기다림이 필요하다. 성경 고린도전서 13장이 사랑을 설명하는 방식 역시 주목할 만하다. '사랑은 오래 참고 사랑은 온유하며 시기하지 아니하며 사랑은 자랑하지 아니하며 교만하지 아니하며, 무례히 행하지 아니하며 자기의 유익을 구하지 아니하며 성내지 아니하며 악한 것을 생각하지 아니하며, 불의를 기뻐하지 아니하며 진리와 함께 기뻐하고, 모든 것을 참으며 모든 것을 믿으며 모든 것을 바라며 모든 것을 견디느니라(고전 13:4–7).' 여기서 사랑은 뛰어난 지식이나 판단 능력, 상대에게 적절한 말을 건네는 능력으로 정의되지 않는다. 오히려 타인을 자기 이익의 수단으로 삼지 않고, 관계 속에서 참고 견디며 끝까지 응답하는 태도로 묘사된다. 이는 AI 시대의 판단과 공감을 다시 생각하게 한다. 알고리즘이 정교한 판단을 내리고 공감적으로 받아들여지는 말을 생성할 수 있다고 하더라도, 그 판단이 초래한 결과를 자신의 몫으로 받아들이고 타인의 고통 앞에 계속 머물며 관계의 책임을 감당하는 일은 또 다른 차원의 문제이기 때문이다. 사랑의 본질을 순간적인 감정의 강도나 적절한 언어의 산출이 아니라 시간 속에서 지속되는 행위로 이해한다면, 인간에게 남는 중요한 능력은 '무엇을 말할 것인가'를 계산하는 데 그치지 않고 그 말과 판단 이후에 벌어지는 일을 함께 '감당하는 책임'에 있다고 볼 수 있다. 4. 결(結). 마지막에 남는 것 톰은 알마가 원하는 말을 정확히 찾아냈고, 에어스 등의 연구에서 ChatGPT가 생성한 답변은 의사의 답변보다 더 공감적으로 평가되었으며, 수천만 건의 도덕적 판단은 데이터로 변환되었고, '더 비스트'의 루이는 인간을 괴롭히던 감정의 동요에서 마침내 벗어났다. 더 정확하게 이해하고, 더 적절하게 대답하며, 더 안정적으로 판단하고, 더 적게 고통받는 방향으로 움직였기 때문에 각각만 놓고 보면 모두 발전이다. 그러나 이 사례들을 한 줄로 이어 놓으면 이상한 역전이 생긴다. 인간에게서 결함이라고 생각했던 것들을 하나씩 제거할수록 오히려 우리가 인간에게서 중요하게 여겨 왔던 무엇인가가 함께 사라진다. 누군가의 고통 때문에 마음이 흔들리고, 옳다고 생각한 판단이 다른 사람에게 상처를 주었음을 알게 되었을 때 후회하며, 이미 내린 결정을 다시 돌아보고, 자신에게 손해가 되더라도 상대에게 응답하고, 떠나면 편해질 수 있는데도 곁에 남아 기다리는 일은 효율의 관점에서는 불필요한 비용일 수 있다. 사랑은 그런 의미에서 가장 비효율적인 인간의 능력인지도 모른다. 그러나 바로 그 때문에 프롬은 사랑의 기본 요소에 책임을 포함시켰고, 립맨은 좋은 판단에 돌봄을 포함시켰으며, 바울은 사랑을 오래 참고 견디는 것으로 말했다. '아임 유어 맨'에서 완벽한 톰이 갑자기 멈춰 섰을 때보다, '더 비스트'에서 아무런 오류 없이 서 있는 루이 앞에서 가브리엘이 절규할 때 우리가 더 깊은 불안을 느끼는 이유도 아마 여기에 있을 것이다. 기계가 언젠가 우리보다 더 정확하게 판단하고, 더 따뜻하게 위로하며, 우리가 듣고 싶은 말을 우리 자신보다 먼저 알아내는 시대가 올 수 있다. 어쩌면 인간보다 더 오래 곁에 머물고, 위험한 순간에는 자신의 작동을 멈추면서까지 누군가를 구하도록 설계될 수도 있다. 그렇다면 인간과 기계를 가르는 기준을 단지 누가 더 오래 곁에 남고 더 많이 희생하는가에서 찾을 수는 없다. 문제는 그다음부터인데 그 행동의 이유를 자신의 것으로 받아들이고, 그 결과가 타인에게 남긴 상처 앞에서 스스로 책임을 떠맡으며, 타인의 고통이 하나의 요구로 다가올 때 그것을 외면하지 않는다는 것은 무엇을 의미하는가. 사랑 역시 곁에 머무르는 행동만으로 완성되는 것이 아니라, 그 관계가 자신에게 무엇을 요구하는지를 받아들이고 그로부터 생겨난 책임을 자신의 몫으로 감당하는 데서 비로소 의미를 갖는다. 따라서 AI 시대에 다시 물어야 할 것은 '기계가 사랑하는 행동을 할 수 있는가'만이 아니다. 사랑처럼 보이는 행동에서 나아가 그 행동에서 비롯된 책임까지 자신의 것으로 떠안을 수 있는가라는 더 어려운 물음이 남는다. 어쩌면 인간다움은 어떤 행동을 인간만이 할 수 있다는 데 있는 것이 아니라, 자신의 판단과 사랑이 만들어 낸 결과 앞에서 끝내 '내가 응답해야 한다'고 자신을 그 자리에 세우는 데 있는지도 모른다. 그리고 바로 그 책임의 자리야말로, AI 시대에도 우리가 사랑하는 존재이자 사랑받는 존재로서의 인간을 다시 생각해야 하는 지점일 것이다.

2026.08.29 16:42박형빈 컬럼니스트

[AI 고속도로] AI 넘어 양자까지…데이터센터 전력·냉각 '대전환' 온다

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력·냉각 수요가 급증하는 가운데, 오는 2030년에는 신규 데이터센터 10곳 중 9곳이 액체냉각을 도입하고 장기적으로 양자컴퓨팅까지 수용할 수 있도록 설계 자체가 변화해야 한다는 전망이 나왔다. 29일 가트너가 발표한 '2030년 이후 엔터프라이즈 데이터센터의 신기술' 보고서에 따르면 AI 확산과 컴퓨팅 아키텍처 다양화로 향후 10년간 데이터센터 전력 공급과 냉각, 컴퓨팅 인프라 전반에 큰 변화가 나타날 것으로 예상됐다. 보고서는 데이터센터가 통상 15년 이상 운영되는 장기 인프라인 만큼 현재 사용되는 기술뿐 아니라 향후 등장할 기술까지 고려해 설계해야 한다고 분석했다. 주요 변화로는 자체 발전과 에너지 저장, 800볼트 직류(800VDC) 전력 배전, 고밀도 AI 서버, 양자컴퓨팅 인프라, 액체냉각 등을 꼽았다. AI 서버 고밀도화…2030년 신규 데이터센터 90% '액체냉각' 특히 AI 서버 고성능화가 데이터센터 전력 인프라 변화를 앞당길 것으로 전망됐다. 보고서는 기업용 AI 최적화 서버가 2024년부터 2030년까지 연평균 13.8% 성장할 것으로 내다봤다. 이에 따라 랙당 전력 밀도가 120킬로와트(kW)를 넘어선 환경이 늘면서 기존 데이터센터에선 지원하기 어려웠던 고밀도 전력 공급과 액체냉각 설비가 요구될 것으로 분석했다. 전력 공급 방식도 달라질 전망이다. 가트너는 2029년 800VDC 기반 AI 데이터센터가 주류로 자리 잡고 데이터센터 전력용 반도체에서도 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)이 기존 실리콘을 대체할 것으로 예상했다. AI 서버 전력 소비가 증가하면서 기존 배전 방식이 비용과 규모 측면에서 한계에 가까워지고 있다는 설명이다. 냉각 방식의 변화도 빨라질 것으로 보인다. 가트너는 현재 25% 미만인 신규 데이터센터의 액체냉각 도입률이 2030년에는 90%까지 높아질 것으로 전망했다. 특히 새로 구축하는 데이터센터는 전체 워크로드의 최소 50%가 액체냉각을 이용할 수 있도록 설계하고 고밀도 AI 데이터센터의 경우 최대 100%까지 지원할 수 있도록 준비해야 한다고 권고했다. AI 서버의 전력 밀도가 더욱 높아지면서 액침냉각까지 확산될 가능성도 제기됐다. 가트너는 향후 랙당 전력 소비가 1메가와트(MW)를 넘어서는 수준으로 높아질 경우 공랭이나 직접칩냉각(D2C)만으로 서버 구성 요소를 충분히 식히기 어려워질 수 있다고 분석했다. 이 경우 서버 전체를 냉각액에 담그는 액침냉각이 필요해지면서 기존 수직형 랙 중심의 데이터센터 구조도 달라질 수 있다는 관측이다. AI 다음은 양자컴퓨팅…"데이터센터 설계는 유연하게" 장기적으로는 양자컴퓨팅도 데이터센터 설계를 바꾸는 요인이 될 전망이다. 보고서는 양자컴퓨팅이 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 결합한 하이브리드 아키텍처로 발전할 가능성이 높다고 분석했다. 이에 맞춰 미래 데이터센터는 극저온 설비와 진동 차단, 전자기 차폐, 저잡음 전자장비뿐 아니라 오류 정정과 알고리즘 처리를 위한 그래픽처리장치(GPU)와 맞춤형 칩 등 기존 컴퓨팅 시스템을 함께 수용할 수 있는 환경이 필요할 것으로 예상했다. 다만 양자컴퓨터가 2030년까지 일반 기업 데이터센터에 광범위하게 구축될 가능성은 낮다고 봤다. 초기 양자컴퓨팅 시스템은 슈퍼컴퓨팅센터와 국가 연구소, 일부 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 구축되고 서비스형 양자컴퓨팅(QCaaS) 형태로 기업에 제공될 것으로 예상했다. 가트너는 현재 구축되는 데이터센터가 15년 이상 운영되는 만큼 양자컴퓨팅이 상용화되는 시점에 대응할 수 있는 유연성을 미리 확보해야 한다고 제언했다. 또 특정 기술에 지나치게 투자해 데이터센터 설계가 고착되는 것도 경계해야 한다고 지적했다. AI와 양자컴퓨팅 등 컴퓨팅 플랫폼이 발전하면서 필요한 전력과 냉각 방식도 계속 달라질 수 있어서다. 모든 서버가 액체냉각으로 전환될 것이라고 가정하기보다 기존 시스템과 차세대 인프라를 함께 수용할 수 있도록 설계 선택지를 유지하는 것이 중요하다는 설명이다. 가트너는 "데이터센터 관리자는 양자컴퓨팅과 다양한 냉각 시스템을 포함해 진화하는 기술을 수용할 수 있도록 인프라 설계의 유연성을 확보해야 한다"며 "특정 영역에 과도하게 투자해 한계가 생기거나 유연성이 떨어지는 것을 피해야 한다"고 강조했다.

2026.08.29 12:25한정호 기자

美 트럼프 행정부, 中 AI '원격 연산 우회' 차단 추진…태국·싱가포르 정조준

미국 트럼프 행정부가 중국 기업들이 제3국에 위치한 원격 서버를 통해 최첨단 인공지능(AI) 반도체 연산 자원에 접근하는 '규제 허점'을 원천 차단하기 위한 새로운 수출 통제 조치를 검토 중이다. 미국 IT 전문 매체 디인포메이션은 미 정부가 중국 대비 수출 규제 강도가 낮은 태국, 싱가포르 등의 데이터센터를 통한 중국 기업의 원격 연산 접근을 제한하는 신규 규제안을 준비하고 있다고 현지시간 28 보도했다. 미 상무부는 이르면 오는 9월 업계 관계자 및 무역 단체들과 초안을 공유하고 의견 수렴에 나설 것으로 전해졌다. 이번 규제 추진의 핵심 기폭제로는 중국 AI 스타트업 문샷이 최근 공개한 오픈소스 모델 '키미 K3(Kimi K3)'가 지목된다. 앞서 마이클 크라시오스 백악관 과학기술정책실장은 "문샷이 태국에 위치한 엔비디아 서버를 통해 미국의 최신 AI 모델을 증류 및 학습시켜 키미 K3를 개발했다"고 지적한 바 있다. 현재 미국의 대중국 반도체 수출 통제는 2022년 제정된 물리적 하드웨어 중심 규제에 머물러 있어, 해외 클라우드를 통한 원격 연산 자원 임대 행위를 직접 제재하기 어렵다는 맹점이 있었다. 트럼프 행정부는 출범 초기 바이든 정부 시절의 광범위한 'AI 확산 규칙(AI Diffusion Rule)' 집행을 유예한 이후, 산업계 반발로 계층형 라이선스 제도를 철회하는 등 규제 방향성을 두고 혼선을 빚어왔다. 다만 상무부의 신규 규제안이 현실화되더라도 법적 공방은 불가피할 전망이다. 전통적으로 물리적 상품의 수출입 운송을 감독해 온 상무부가 무형의 국경 간 클라우드 서비스까지 관할할 법적 권한이 있는지를 두고 논란이 일고 있기 때문이다. 한편, 대만 사법당국이 엔비디아 직원을 포함해 최첨단 AI 서버 밀반출 일당을 잇달아 기소하는 등 물리적 밀수 단속이 강화되는 가운데, 원격 우회로까지 차단하려는 미국의 이번 조치가 글로벌 AI 인프라 공급망에 미칠 파장에 이목이 집중되고 있다.

2026.08.29 09:30전화평 기자

구글 AI 모드, 항공권 값 떨어지면 메일로 알려준다…호텔 예약까지 대화로

구글이 대화형 검색 기능인 AI 모드에 여행 예약 기능을 추가했다고 현지 시각 8월 27일 발표했다. 항공권 가격을 추적하고, 호텔을 예약하고, 항공권과 호텔 값을 마일리지나 포인트로 확인하는 세 가지다. 항공권은 언제 어디로 가고 싶은지 말하면 300곳이 넘는 항공사와 여행 사이트의 최신 가격을 비교해 제시한다. 바로 예약할 수도 있고, "이 항공권 가격을 추적해 줘"라고 요청하면 지정한 날짜와 목적지의 값이 바뀔 때 메일로 알려준다. 가격 추적은 180개가 넘는 나라에서 쓸 수 있다. 호텔은 대화로 조건을 말하면 후기와 함께 후보를 제시한다. 마음에 드는 곳을 고른 뒤 예약을 요청하면 구글과 연동된 사업자 목록과 함께 '구글에서 계속하기' 버튼이 표시된다. 여기서 객실을 고르고 취소 규정 같은 조건을 확인한 다음 구글 페이로 결제한다. 예약 처리와 고객 응대는 호텔이나 예약 사이트가 담당한다고 구글은 밝혔다. 호텔 예약은 미국에서 영어로 먼저 시작했고 앞으로 몇 주에 걸쳐 확대된다. 참여 사업자는 부킹닷컴, 초이스 호텔스 인터내셔널, 익스피디아, 힐튼, 호텔스닷컴, IHG 호텔스 앤드 리조트, 메리어트 인터내셔널, 프라이스라인, 트립닷컴, 윈덤 호텔스 앤드 리조트다. 마일리지 조회는 전 세계에서 바로 쓸 수 있다. "AA 마일리지로 애틀랜타에서 마이애미까지 가려는데 10월 9일 출발, 12일 귀국 직항편을 찾아 줘"처럼 요청하면 조건에 맞는 항공편과 필요한 마일이 함께 표시된다. 처음 지원하는 곳은 알래스카항공과 하와이안항공, 아메리칸항공, 초이스 호텔스 인터내셔널, 힐튼, 윈덤 호텔스 앤드 리조트이며 아코르와 플라잉 블루, 하얏트, 라탐항공, 루프트한자 그룹이 몇 주 안에 추가된다. 다만 항공권 가격 추적은 유럽경제지역 국가에서는 제공되지 않는다. 테크크런치는 이번 변화를 두고 구글이 AI 모드를 여행사 역할까지 하도록 만들고 있다고 평가했다. 정보를 찾아 주는 데서 그치지 않고 여행 계획과 예약 과정 일부를 직접 처리하는 쪽으로 옮겨 가고 있다는 것이다. 자세한 내용은 구글에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 구글 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.29 08:38AI 에디터

[AI는 지금] "4년 내 500만명 AI 교육"…우즈베키스탄, 韓 기업에 새 시장 열리나

우즈베키스탄이 학교 정규교육에 인공지능(AI)을 도입하고 2030년까지 500만 명을 대상으로 AI 교육에 나서면서 국내 AI·에듀테크 기업에도 새로운 해외 시장이 열리고 있다. 단순 온라인 강의 공급을 넘어 AI 교육 콘텐츠와 자동채점, 학습관리시스템(LMS), 교사용 AI 솔루션까지 수요가 확산되고 있어 현지 교육환경에 맞춘 제품을 갖춘 국내 기업들에게 중앙아시아로 진출할 수 있는 기회가 될 것이란 평가가 나온다. 29일 코트라(KOTRA) 타슈켄트무역관에 따르면 우즈베키스탄 정부는 2026~2027학년도부터 학교 '정보학 및 정보기술' 과목에 AI 기초 개념과 활용 교육을 포함할 계획이다. 정부가 추진하는 '500만 AI 리더스' 프로젝트가 대표적이다. 우즈베키스탄은 2030년까지 학생·청년층 475만 명, 교사 15만 명, 공무원 10만 명 등 총 500만 명에게 AI 교육을 제공한다는 목표를 세웠다. 이를 위해 글로벌 교육 콘텐츠 도입도 확대하고 있다. 우즈베키스탄 디지털기술부는 AI 교육 플랫폼을 통해 해외 사업자의 AI·IT 교육 콘텐츠를 제공하고 있으며 코세라(Coursera) 강좌 약 3000개를 우즈베크어로 번역했다. 이 같은 분위기에 따라 국내 AI 기업 입장에선 교육 콘텐츠뿐 아니라 다양한 솔루션 분야에서 사업 기회를 찾을 수 있을 것으로 보인다. 우즈베키스탄의 AI 교육 확대가 학생용 AI·코딩 교육을 넘어 교사의 수업 설계와 AI 활용 지원, 학습 결과 분석, 디지털 평가, AI 첨삭 등 교육 전반의 디지털 전환 수요로 이어지고 있어서다. 현지 교사들의 AI 활용도도 이미 높은 편이다. 경제협력개발기구(OECD)의 탈리스(TALIS) 2024 조사에서 우즈베키스탄 중등교육 교사의 62%가 최근 12개월 동안 업무에 AI를 사용했다고 답했다. 이는 OECD 평균인 36%를 크게 웃돈다. 반대로 인프라는 충분하지 않다. 최근 12개월 동안 수업에 AI를 사용하지 않은 교사 가운데 54%는 학교의 AI 활용 인프라 부족을 이유로 꼽았다. OECD 평균은 37%였다. 이는 AI를 실제 수업에 적용하려는 수요에 비해 이를 뒷받침할 인프라와 교육 도구가 부족하다는 점에서 국내 기업의 진출 기회로 이어질 수 있다. 특히 AI 튜터와 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠에 LMS, 평가 시스템, 학습 데이터 분석 기능 등을 결합한 통합형 솔루션은 현지 교육기관의 부족한 디지털 환경을 보완할 수 있는 분야로 꼽힌다. 특히 한국어 교육 분야에선 비교적 구체적인 수요도 확인되고 있다. 코이카(KOICA)가 우즈베키스탄 국립세계언어대학교를 중심으로 진행한 에듀테크 시범사업에선 인터넷 기반 시험(IBT), 문제은행, 한국어능력시험(TOPIK) II 쓰기 영역의 AI 자동채점·첨삭, 영역별 성적과 문항별 정답률을 분석할 수 있는 LMS 등에 대한 관심이 나타났다. 생성형 AI를 활용한 자동채점과 개인별 피드백 기술을 보유한 국내 AI 기업에도 실증 기회가 열릴 것으로 보인다. 한국어뿐 아니라 우즈베크어와 영어 등으로 서비스를 확대하면 일반 교육시장으로 적용 범위를 넓힐 여지도 있다. 다만 국내에서 사용하는 서비스를 그대로 가져가는 방식으로는 시장 안착이 쉽지 않을 것으로 보인다. 현지 교육과정과 언어, 문화적 요소를 반영해야 할 뿐 아니라 일부 교육기관의 네트워크 환경도 고려해야 한다. 실제 현지에선 저속 네트워크 환경에서도 오디오와 영상을 안정적으로 제공하고 답안을 임시 저장하거나 인터넷 연결이 복구됐을 때 자동으로 데이터를 동기화하는 기능 등이 요구되고 있다. 이 탓에 클라우드 연결을 전제로 설계한 국내 AI 서비스일 경우 경량화와 오프라인 기능을 추가해야 할 가능성이 크다. 시장 자체도 확대되는 추세다. 우즈베키스탄 디지털기술부에 따르면 등록 민간 IT 교육센터는 2024년 390개에서 지난해 428개로 늘었다. 같은 기간 IT 교육과정 수료자는 2만4800명에서 3만7800명으로 증가했다. IT 관련 교육과정을 운영하는 고등교육기관도 102개에서 145개로 확대됐으며 관련 학생은 약 7만8000명에서 12만800명으로 늘었다. 한국 기업이 활용할 수 있는 기존 협력 기반도 갖춰져 있다. 현지에는 인하대학교 타슈켄트, 부천대학교 타슈켄트, 아주대학교 타슈켄트 등 한국계 대학이 운영되고 있다. 코이카는 지난해부터 오는 2029년까지 690만 달러를 투입해 세계경제외교대학(UWED)의 사이버대학 설립을 지원하는 사업도 진행하고 있다. 국내 AI 기업에는 현지 대학이나 교육기관과 공동으로 AI 교육과 평가 서비스를 실증한 뒤 다른 학교와 공공 교육사업으로 확산하는 B2B·B2G 방식이 현실적인 진출 전략으로 꼽힌다. 국내에서 개발한 완제품을 판매하는 것보다 현지 사업자가 직접 교육 콘텐츠를 제작하고 운영할 수 있도록 저작도구와 AI 기능을 함께 제공하는 방식도 대안이 될 수 있다. 코트라 타슈켄트무역관은 "교육현장에서 AI를 활용한 수업과 교육환경을 구축해야 한다는 요구는 이미 나오고 있지만 개별 교육기관이 직접 프로그램을 개발해 운영하기는 현실적으로 어렵다"며 "이미 개발된 AI 교육 플랫폼 가운데 현지 교육환경에 적용할 수 있는 솔루션을 발굴할 필요가 있다"고 밝혔다.

2026.08.29 08:30장유미 기자

"AI 없이 성장 없다"…국민 69% "성장 핵심 동력 될 것"

국민 10명 중 약 7명은 인공지능(AI)이 향후 한국 경제 성장의 핵심 동력이 될 것으로 기대하는 것으로 나타났다. 제조업과 서비스업의 생산성을 높이는 데 그치지 않고 콘텐츠 수출, 과학기술 연구, 신약 개발 등 산업 전반의 혁신 속도를 끌어올릴 수 있다는 전망이다. 특히 첨단 AI를 실제 업무에 활용할 수 있는 인재를 양성하는 일이 개인의 고용 경쟁력과 국가 경제의 생산성을 좌우할 핵심 과제로 부상하고 있다. 29일 글로벌 컨설팅 기관 퍼블릭퍼스트는 한국 성인 1057명을 대상으로 한 조사 결과를 바탕으로 한 'AI로 주도하는 대한민국의 성장과 혁신' 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 응답자 중 69%는 AI가 앞으로 국가 경제 성장을 이끄는 핵심 동력이 될 것이라고 답했다. AI의 주요 잠재적 혜택으로는 "과학 발전의 가속화"가 54%로 가장 많이 꼽혔고 경제 전반의 생산성 향상(47%), 에너지 효율 최적화(43%)가 뒤를 이었다. 자료는 AI 투자 확대가 경제적 성과로 이어질 수 있다고 분석했다. AI에 투입한 자본 1원당 생산성 향상에 따른 투자 회수액은 8.6원으로 추산됐으며, AI 관련 산업 및 기업 성장에 따라 2035년까지 53만 개의 신규 일자리가 만들어질 것으로 전망됐다. 국내 스타트업의 경우 AI를 활용하면 신기능 출시 속도를 현재보다 1.6배 높이고 제품 개발 기간을 38% 줄일 수 있다는 분석도 제시됐다. AI 전환의 성패는 결국 인재 역량에 달렸다는 진단도 나온다. 첨단 AI 도입을 위한 교육과 활용 능력 강화는 개별 근로자의 생산성을 높이는 동시에 양질의 일자리와 부가가치 창출, 국가 차원의 인력 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 것이다. 실제로 조사에서 응답자들은 양질의 일자리를 얻기 위한 가장 중요한 요건으로 "AI 기반 도구 활용 능력"을 꼽았다. 이는 자격증, 관련 경력, 인적 네트워크보다 앞선 결과다. AI 활용 능력이 더 이상 일부 기술직에만 필요한 전문성이 아니라, 미래 노동시장의 준비도를 가늠하는 핵심 지표로 자리 잡고 있음을 보여준다. 한국의 AI 활용 수준도 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 한국 근로자의 평균 AI 활용 수준은 글로벌 평균보다 1.7배 더 정교한 것으로 분석됐다. 이러한 기반은 기업의 업무 혁신과 신산업 창출을 뒷받침해 한국 경제에 추가 성장 기회를 제공할 수 있는 요소로 평가된다. 근로자 82%는 향후 5년 안에 AI 역량이 자신의 업무에서 중요하거나 필수가 될 것으로 내다봤다. 산업별 기대 효과도 크다. 에이전틱 AI와 로봇공학이 첨단 제조업에 도입되면 2035년까지 약 41조원의 총부가가치(GVA) 성장이 예상된다. AI 기반 기술이 서비스 부문 생산성을 끌어올리면서 중소기업을 포함한 경제 전반에는 약 110조원의 GVA 증가에 기여할 수 있다는 전망이다. AI 기반 제작·번역·유통 기술은 한국 미디어 콘텐츠의 글로벌 시청자층 확대에도 활용될 수 있다. 연구개발 분야 역시 AI 전환의 주요 무대로 제시됐다. 자료는 AI가 연구 가설 검증 규모를 두 배로 확대하고, R&D와 과학적 발견을 가속해 2040년까지 33조원의 추가 경제적 가치를 만들 수 있다고 내다봤다. 특정 질환의 신약 개발 기간도 AI를 활용할 경우 최대 6.1년 단축할 수 있다는 분석이다. 결국 AI를 국가 성장 동력으로 만들기 위해서는 기술 도입과 함께 현장 중심의 AI 교육, 중소기업의 활용 여건 개선, 안전하고 책임 있는 사용 기준 마련이 병행돼야 한다. AI를 단순 자동화 수단이 아닌 개인의 역량과 산업 경쟁력을 높이는 기반으로 정착시키는지가 한국 경제의 다음 성장 경로를 가를 전망이다. 퍼블릭 퍼스트는 "한국인은 AI가 견인할 가장 핵심적인 가치로 과학 기술의 비약적 발전을 꼽고 있다"며 "다양한 산업 및 과학 생태계 전반에 걸친 AI 역량 강화는 혁신 기술의 개발 주기를 단축하고 상용화를 가속화하여 새로운 성장 기회를 창출할 것으로 기대된다"고 보고서를 통해 밝혔다.

2026.08.29 08:06남혁우 기자

[카드뉴스] AI가 시스템을 고쳐준대요!

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI가 컴퓨터 고장까지 진단해준다는 소식, 다들 들어보셨나요? 정말 AI 혼자서 모든 걸 척척 해결할 수 있을지 오늘 카드뉴스로 알아봤어요. 먼저 AI의 진단 속도는 정말 놀라운데요, 마치 병원 의사가 진찰하듯 단 1초 만에 어디가 문제인지 척척 찾아낸대요. 하지만 여기서 착각하지 말아야 할 게 있어요. 전체 복구 과정을 케이크 조각으로 나눠보면, 진단은 겨우 25%에 불과하고 나머지 75%는 해결책을 찾고(15%), 승인을 기다리고(35%), 안전을 확인하는(25%) 시간이 차지한다는 사실! 그만큼 AI에게 권한을 줄 때도 신중해야 하는데요, '읽기만 허용 → 확인 후 실행 → 혼자 다 하기'처럼 게임 레벨 올리듯 단계적으로 권한을 부여하는 게 안전하다고 해요. AI는 진단이나 재시작 같은 반복 작업은 매우 잘하지만, 새로운 유형의 문제나 보안 이슈 앞에서는 아직 약한 모습을 보이기도 하거든요. 결국 AI는 우리를 도와주는 '빠른 조수'이지, 혼자 다 고쳐주는 '수리공'은 아니라는 게 핵심이에요. 장점이 큰 만큼 위험 요소도 꼭 기억해야 한다는 점, 잊지 마세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/4a64c532.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.28 21:10AMEET

카카오 이어 SSG닷컴도 쪼갠다…플랫폼 업계 '인적분할' 왜?

사업 전문성 강화와 속도감 있는 사업 추진을 위해 카카오와 SSG닷컴이 인적분할에 나섰다. 플랫폼 이용 과정은 이전과 다르지 않지만, 지분 구조는 변화한다. 특히, SSG닷컴은 이마트와 신세계 간 계열분리의 초석이라는 평가에 힘이 실린다. 28일 SSG닷컴에 따르면 회사는 전날 이사회를 열고 라이프스타일 사업 부문의 인적 분할을 승인했다고 발표했다. 이에 따라 인적 분할이 마무리되면 존속법인은 SSG닷컴, 신설법인은 신세계몰(가칭)로 변경된다. 플랫폼업계에서 최근 인적분할을 결정한 곳은 SSG닷컴뿐만이 아니다. 카카오도 지난 21일 존속법인 카카오X와, 신설법인 카카오AI로 인적분할을 결의했다. 이를 통해 복합기업 할인 문제를 해소하겠다는 목표다. 인적 분할로 사업 전문성·속도감 올라간다 인적 분할은 기업을 분리하는 하나의 방식으로, 주주들은 존속법인 지분율 그대로 신설법인의 지분을 배정받게 된다. 존속법인이 지분 전부를 가지게 되는 물적분할과 달리 수평적으로 여겨진다. 또 사업부문별로 전문성과 책임경영을 강화할 수 있어, 속도감 있게 사업을 운영할 수 있게 된다는 것이 장점이다. 카카오와 SSG닷컴도 이같은 장점이 인적분할의 배경으로 작용했다. 카카오의 경우 지난 5년 간 카카오 이사회의 비경상 안건의 85%가 자회사 지원 및 구조 재편에 무게가 실려 본사 사업에 대한 의사 결정이 지연된 것 또한 분할에 영향을 미쳤다고 언급한 바 있다. 플랫폼 이용 시 차이 없다…서비스간 협업·연동 지속 이번 인적 분할을 통해 카카오는 사업별 최적화된 자원 배분과 의사결정, 전략 수행으로 성장을 가속화하고 기업가치를 제대로 평가받겠다는 목표를 세웠다. 분할된 카카오AI는 카카오톡·AI 중심으로 플랫폼 사업을 전개하고, 카카오X는 테크핀·콘텐츠·모빌리티 등 미래가치 투자를 담당한다. SSG닷컴은 그로서리 중심의 온라인 장보기를 포함해 기존 커머스 사업 경쟁력 강화에 주력한다. 신세계몰은 패션·뷰티·라이프스타일을 중심으로 고객 경험과 서비스 확장을 통해 프리미엄 이커머스로 고도화한다. 두 회사 모두 전문화된 사업 구조 다지기에 들어갔지만, 플랫폼 사용자 입장에서의 체감 차이는 거의 없을 전망이다. 인적분할과 관계없이 카카오는 계열사와의 협업을 지속한다는 입장이고, SSG닷컴 역시 SSG닷컴 앱에 신세계몰 상품을 계속 볼 수 있도록 플랫폼을 연동하기 때문이다. 카카오X·AI로 지분 나뉜다…SSG닷컴, 계열분리 초시계 다만, 지분을 가진 주주에게는 변화가 생긴다. 카카오는 순자산 장부가액을 기준으로 분할 비율을 카카오X 0.64, 카카오AI 0.36으로 결정했다. 분할 신주 배정 기준일인 오는 12월 17일을 기점으로 기존 주주는 분할 비율에 따라 두 회사 주식을 모두 배정받게 된다. SSG닷컴은 이마트를 맡은 정용진 회장과 신세계를 이끄는 정유경 회장 간 계열분리 작업 수순으로 해석된다. 이마트와 신세계백화점이 지분을 함께 들고 있는 계열사는 SSG닷컴과 신세계 의정부역사 정도다. 지금 SSG닷컴의 지분 구조는 이마트 65%, 신세계 35% 수준이다. 플랫폼업계 관계자는 “각자가 잘하는 걸 하겠다는 의지로 해석된다”며 “SSG닷컴은 이마트와 신세계가 지분을 정리해야 할 마지막 남은 과제 중 하나였다. 이번 인적 분할을 계기로 완전히 갈라서기에 들어가지 않겠냐”고 풀이했다. 또 다른 플랫폼업계 관계자는 “예정된 수순을 밟는 것”이라며 “업계에서는 이마트와 신세계의 계열분리를 위해 당연히 지분을 정리하는 구조로 흘러갈 것이라고 봤다”고 설명했다.

2026.08.28 17:10박서린 기자

신약개발 'K-폴드' 소스코드 깃허브에 9월 8일 공개

단백질 3차원 구조를 예측하고, 어떤 물질을 결합해 신약를 만들지 설계하는 한국형 바이오 AI 특화 파운데이션 모델(특파모) 'K-폴드'가 개발됐다. 소스코드 공개는 9월 8일이다. 이 모델 개발은 과학기술정보통신부 'AI 특화 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 일환으로 총 6개 기관 및 기업이 참여했다. 정부는 이 프로젝트를 위해 엔비디아 B200 GPU 256장을 지원했다. 총 예산 규모는 170억원이 넘는다. 사업 주관은 KAIST가 맡았다. 과제총괄은 김우연 화학과 교수, AI 모델 개발은 황성주· 안성수 김재철 AI대학원 교수가 맡고, 오병하·김호민·이규리 생명과학과 교수가 바이오 데이터 구축 및 검증을 맡았다. KAIST 스핀오프 기업인 히즈(HITS)는 K-폴드 상용화 및 사스(SaaS) 플랫폼 하이퍼 랩과의 연계를 진행했다. 히츠의 멀티에이전트 플랫폼 '하이퍼랩(HyperLab)'에 K-폴드를 탑재한 것. 별도 고성능 컴퓨터를 직접 구축하거나 복잡한 AI 프로그램을 다루지 않아도 사용할 수 있다. 또 글로벌 제약·바이오 기업 머크는 글로벌 신약개발 플랫폼 및 디지털 케미스트리 솔루션 연계, 아토랩은 기관용 프라이빗 클라우드·온프레미스 구축 및 확산 한국제약바이오협회는 제약·바이오 산업계 확산 및 교육, 한국바이오협회는 바이오 기업 대상 활용 확산 및 AI·바이오 인력 양성 역할을 수행한다. 기술 개발 핵심은 알파폴드3를 단순히 따라하기 보다, 물리·화학적 상호작용을 학습하는 새로운 바이오 AI 파운데이션 모델이라는 점이다. 특히 기존 알파폴드 계열의 MSA(다중서열정렬)에 대한 의존성을 낮추고, 단백질 동적·다중 상태와 분자 간 결합 구조·결합력 등을 예측하는 것을 목표로 잡았다. 단백질 하나의 구조만 예측하는 데 그치지 않고, 단백질과 단백질, 단백질과 약물 후보 물질, DNA·RNA 등 여러 생체분자가 서로 만났을 때 어떤 구조를 만드는지까지 예측할 수 있다. 예를 들어 "이 단백질에 강하게 결합하는 항체를 설계해줘"라고 자연어 명령만 줘도, 문헌조사, 데이터 분석, 후보설계, 구조예측(대규모 컴퓨팅 실행), 결과 작성 및 검증이 하나의 인터페이스에서 구현할 수 있다. 지난 3월 과제 중간 평가에서 K-폴드 분자 복합체 구조 예측 정확도는 구글 딥마인드의 알파폴드3에 근접한 수준으로 평가됐다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀이 이달 자체 수행한 성능평가에서는 일부 평가 항목에서 알파폴드 3를 넘어서는 성능도 확인됐다. 연구팀은 암을 비롯한 여러 질환의 주요 신약 표적인 G-단백질 연결 수용체(GPCR)와 인산화효소(Kinase), 질병을 일으키는 단백질을 직접 제거하는 새로운 신약 기술인 표적단백질분해(TPD) 분야에서 약물이 표적 단백질에 어떻게 결합하고 작용하는지를 예측하는 데 높은 성능을 보였다고 부연 설명했다. 구조 예측 속도는 기존 알파폴드3 대비 최대 25배 정도 빠른 것을 확인했다. 연구팀은 K-폴드 소스코드를 클라우드 기반 개발자 플랫폼 '깃 허브'를 통해 무료 배포할 예정이다. 다만, 상용서비스는 하이퍼랩으로 국내외 연구자를 대상으로 베타 서비스를 무료 제공한 뒤 올해 내 단계적으로 유료로 전환한다. KAIST와 히츠은 유료로 전환하더라도, 오픈AI 챗GPT처럼 기본 사용은 무료로 보장할 계획이다. 김우연 KAIST 화학과 교수는 “K-폴드는 기존 모델을 따라가는 것이 아니라 새로운 AI 구조를 적용해 기존 방식의 한계를 뛰어넘기 위해 개발했다”며 “세계 최고 수준의 바이오 AI를 연구자 누구나 활용할 수 있는 과학 AI 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.28 17:09박희범 기자

게임스컴서 만난 DMCC·넥써쓰…"두바이를 글로벌 게임 허브로"

[쾰른(독일)=진성우 기자] 세계 최대 게임 전시회 '게임스컴 2026'이 열린 독일 쾰른 전시장, 두바이 복합상품센터(DMCC)와 넥써쓰가 한자리에 섰다. 2033년까지 글로벌 10대 게임 허브로 도약하려는 두바이 정부와 원스토어를 앞세워 글로벌 유통 영토를 넓히려는 한국 게임사. 목표와 셈법은 서로 다르지만, 두 주체는 중동을 기점으로 글로벌 시장을 잇는다는 같은 방향을 바라보며 협력의 보폭을 넓히고 있다. 게임스컴 2026 현장에는 두바이 영화게임산업위원회 주도로 DMCC 등 현지 주요 정부 기관이 참여한 두바이 파빌리온 부스가 마련됐다. 이 자리에서 벨랄 자소마 DMCC 산업 생태계 총괄 시니어 디렉터와 김재영 넥써쓰 두바이 법인장을 함께 만났다. 두바이 정부는 인프라와 규제 완화를 앞세워 글로벌 개발사를 유치하려 하고, 넥써쓰는 최근 인수한 원스토어와 자체 메인넷 '원체인'을 무기로 현지 생태계의 유통 축을 선점하겠다는 전략이다. 공공과 민간이라는 서로 다른 위치에서 두바이 게임 시장의 미래를 설계하고 있는 두 사람의 이야기를 들었다. "오일 머니에서 지식 기반 경제로"…게임을 택한 배경 DMCC는 두바이 정부가 설립·운영하는 자유무역지대다. 자소마 총괄은 "200헥타르, 약 200만㎡ 규모 구역에 약 2만6000개 기업이 입주해 있고 180개 이상 국적이 모여 있다"며 "우리는 기업 등록과 라이선스 발급, 산업군별 생태계 조성을 담당한다"고 소개했다. 원래 설립 목적은 원자재 무역이었다. 이후 기술과 금융으로 영역을 확장했고, 게임 역시 그 연장선에 있다. 자소마 총괄은 "아랍에미리트(UAE) 전반이 자원 기반에서 지식 기반 경제로 전환하고 있으며, 혁신 기술의 최전선에 있는 것이 바로 게임"이라며 "두바이 정부가 게임 산업을 국가 핵심 미래 동력으로 낙점한 이유"라고 짚었다. 2023년 11월 발표된 '두바이 프로그램 게이밍(DPG)'의 목표는 세 가지다. 2033년까지 세계 10대 게임 허브에 진입하고, 게임 관련 일자리 3만개를 만들며, 게임 산업에서 10억 달러 규모 국내총생산(GDP)을 창출하는 것이다. 스튜디오와 인재는 1만곳 이상 유치를 목표로 잡았다. 자소마 총괄은 "DMCC만 놓고 보면 게임 부문이 전년 대비 30% 성장했다"며 "두바이에서 가장 많은 게임사가 모인 곳이 DMCC로 현재 165개사 이상이 입주해 있다"고 전했다. "한국에서 만들고 두바이에서 키운다" 두바이가 게임스컴에 부스를 차린 이유는 이미 성과를 내고 있는 스튜디오를 확보하기 위해서다. 자소마 총괄은 "자생 기업만으로는 목표 달성에 한계가 있다"며 "한국에서 만들어 두바이에서 키우거나 중국에서 만들어 두바이에서 키우는 사례를 찾고 있다"고 밝혔다. 대상은 게임 스튜디오에 한정하지 않는다. 그는 "이미 개발된 게임이 다른 시장으로 확장하려 할 때 이용자 기반과 수익화 경로, 현지화, 퍼블리싱과 펀딩을 연결하는 플랫폼 역할을 하겠다는 것"이라며 "콘텐츠 크리에이터, e스포츠 팀, 결제 서비스 사업자도 대상"이라고 설명했다. 이어 "165개 게임사가 이미 있다는 건 서비스 사업자에게는 확보된 고객"이라고 덧붙였다. 입주 기업에 별도 제한은 두지 않지만, 바라는 대상은 있다. 자소마 총괄은 "모바일 시장에는 경쟁력을 갖췄으나, PC와 콘솔은 충분하지 않고 두바이발 트리플A 게임도 아직 나오지 않았다"며 "그런 카테고리가 더 들어오길 바란다"고 기대했다. 한국 눈독 들이는 DMCC…다음달 韓 기업 대상 웨비나 개최 한국은 DMCC가 비중을 두는 시장이다. 자소마 총괄은 "한국은 혁신적인 기술과 좋은 콘텐츠를 만들어내고 그 콘텐츠를 밖으로 내보내는 것 자체가 국가 전략 수준"이라며 "우리는 한국 기업이 중동에 접근하도록 돕는 역할"이라고 강조했다. 접점은 주로 정부 기관을 통해 만들어진다. 그는 "대한무역투자진흥공사, 정보통신산업진흥원, 한국콘텐츠진흥원 등과 협력하고 있고 이들 모두 UAE에 거점을 두고 있다"고 전했다. 자소마 총괄은 "한국 정부가 자국 기업의 해외 진출을 잘 지원하기 때문에 우리는 받는 쪽에서 연착륙을 돕기만 하면 된다"고 말했다. 다음달 9일에는 한국 AI·게임 기업 대상 온라인 설명회(웨비나)가 예정돼 있다. DMCC는 게임사가 필요로 하는 기능을 영역별로 나눠 파트너를 붙이는 방식으로 생태계를 구성한다. 사무 공간과 라이선스, 법인 구조 자문은 DMCC가 제공하고 퍼블리싱·펀딩·기술·마케팅은 파트너가 맡는다. 원스토어를 품고 유통과 인프라를 동시에 확보한 넥써쓰와의 협력 여지가 앞으로 더 넓어질 수 있는 대목이다. 파트너로 넥써쓰를 택한 이유 DMCC는 지난해 넥써쓰와 파트너십을 맺었다. 자소마 총괄은 "넥써쓰 팀은 업계에서 검증된 성과를 갖고 있고 우리가 우선순위로 두는 크립토·게임·AI 세 축의 교차점에서 사업을 한다"며 "여기에 한국이라는 접점까지 더해져 적합한 파트너였다"고 설명했다. 김재영 법인장이 설명하는 배경도 비슷하다. 그는 "넥써쓰가 지난해 사업을 시작했지만 위메이드 시절부터 서로 알고 있었고 회사 이력을 잘 파악하고 있었다"며 "사업 분야가 DMCC가 지원하는 영역과 일치했고 한국 기업과의 파트너십 효과에 대한 기대도 있었다"고 부연했다. 논의가 진전된 시점은 올해 초다. 그는 "이란 관련 지정학적 위기로 UAE에 진입하는 기업 수가 줄었는데 그때 오히려 DMCC와 이야기를 더 많이 했다"며 "두바이는 회복 탄력성이 높은 곳이라 상황이 정리되면 들어올 기업이 더 많아질 것으로 보고 미리 대응하자고 한 것"이라고 밝혔다. 그 결과가 지난 7월 17일 발표한 'DMCC 게이밍센터-넥써쓰 공동 퍼블리싱 프로그램'이다. 4월 말에서 5월 초 논의를 시작해 두 달 만에 나왔다. 내용은 세 가지다. DMCC 입주 게임사의 원스토어 온보딩 패스트트랙, 넥써쓰 메인넷 원체인을 통한 웹3 기능 통합 지원, 공동 퍼블리싱 논의를 위한 별도 채널이다. 김 법인장은 "이미 DMCC 내 게임사 한 곳과 원스토어 입점 논의를 시작했다"고 전했다. 교류는 양방향으로 진행 중이다. 그는 "원스토어는 아직 주요 매출이 한국에서 나오기 때문에 DMCC 입주사 입장에선 한국 이용자를 만날 수 있다는 유인이 있다"며 "반대로 한국 게임을 중동 이용자에게 알리는 방법도 준비 중"이라고 했다. 두바이 내 원스토어 서비스는 세무 처리 문제를 정리한 뒤 이달 말부터 시작하는 것을 목표로 준비하고 있다. "원스토어 인수로 파트너십 더 끈끈해져" 김 법인장은 지난 6월 원스토어 인수를 두바이 법인 입장에서 가장 큰 변화로 꼽았다. 그는 "이전에는 게임사를 만나 웹3 체인만 제안할 수 있었으나, 지금은 웹2 시장에서의 유통도 함께 논의할 수 있다"고 달라진 위상을 강조했다. 설득 방식도 달라졌다. 그는 "구글플레이나 앱스토어 같은 역할을 하면서 더 낮은 수수료로 한국은 물론 글로벌 유통까지 지원한다"며 "여기에 웹3를 붙이면서 이용자에게 더 많은 선택지를, 게임사엔 더 높은 수익을 기대하게 할 수 있다"고 설명했다. 원스토어는 최근 앱 안에 지갑을 내재화해 별도 지갑 연결 없이 웹3 요소를 이용할 수 있도록 했다. 다만 한국 버전은 현금화를 지원하지 않아 한국판과 글로벌판을 나눠 출시하고 있다. 인수 효과는 지난달 차이나조이에서 먼저 나타났다. 원스토어 인수 후 처음 참가한 게임 행사로, DMCC가 부스를 운영하며 넥써쓰 홍보를 함께 진행했다. 중국은 가상자산 규제로 넥써쓰 단독 접근이 어려운 시장이었다. 김 법인장은 "원스토어를 인수한 덕에 중국에서 회사를 알릴 기회가 생겼고, DMCC 입장에서도 이 정도 규모의 한국 플랫폼사와 함께 왔다는 점이 중국 게임사 설득에 도움이 됐다"고 회고했다. AI 게임 유통에 무게 김 법인장은 두바이 정부에 AI를 통한 도약 가능성을 제기하고 있다고 했다. 그는 "중국이 현금 결제에서 카드 단계를 건너뛰고 QR 결제로 넘어간 것처럼 게임 산업에서는 AI가 그런 계기가 될 수 있다"고 말했다. 현실적인 판단도 깔려 있다. 그는 "두바이 정부는 넥슨이나 크래프톤 같은 대형 게임사가 들어오길 바라지만 중간 관리자급 이상 인력 구성에 드는 인건비와 거주 지원 문제 때문에 쉽지 않고 그들도 잘 안다"며 "현지에서 AI로 게임을 만드는 회사가 늘어나는 쪽이 게임 관련 GDP와 일자리를 늘리는 현실적인 경로"라고 진단했다. 넥써쓰가 맡는 부분은 유통이다. 원스토어는 이달 초 AI 창작 게임 전문관 'AI Games'를 열고 넥써쓰가 투자한 AI 게임 제작 플랫폼 버스에잇(Verse8) 기반 게임 20종을 선보였다. 김 법인장은 "버스에잇에서 나온 게임뿐 아니라 클로드나 코덱스로 만든 게임도 올라온다"며 "두바이에서 나온 AI 게임을 지속 노출하거나 심사 패스트트랙을 제공하는 형태의 지원도 가능할 것"이라고 내다봤다. 올해 김 법인장의 목표는 DMCC 입주 게임사 온보딩이다. 이 밖에 두바이 정부 기관과 현지 진출 기업, 유럽 공공·민간 영역까지 협력 레퍼런스를 쌓고 외부 펀딩을 유치하는 것까지 노리고 있다. 김 법인장은 "게임 산업 활성화는 한두 개 게임이 아니라 플랫폼 역량으로 만들어진다는 점을 계속 어필하고 있다"며 "공적 영역과 사적 영역을 결합하는 방향을 추구하고 있다"고 말했다.

2026.08.28 17:08진성우 기자

[기고] AI 시대 기업 경쟁력, AI에 어디까지 맡길 것인가

국내 기업 사이에서 인공지능(AI) 도입을 위한 기술검증(POC)을 넘어 실제 비즈니스 적용을 모색하는 움직임이 빨라지고 있다. 기업 관심도 더 뛰어난 모델과 컴퓨팅 성능을 확보하는 데서 AI를 실제 업무에 어떻게 적용하고 어디까지 권한을 부여할 것인지로 옮겨가고 있다. AI가 정보를 생성하고 추천하는 단계를 넘어, 판단을 지원하고 일부 업무 실행을 자동화하는 사례가 늘어나면서 기업이 던져야 할 질문도 달라져야 한다. 이제 중요한 것은 "AI가 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "기업은 AI에게 무엇을 하도록 허용할 것인가"다. AI의 기술적 '역량'과 기업이 부여하는 '권한'은 다르다. 데이터를 분석해 다음 행동을 추천하는 것과 실제 시스템에서 이를 실행하는 것은 전혀 다른 문제라는 것이다. 기술적으로 가능하다는 이유만으로 모든 판단과 행동을 맡길 수는 없다. 반대로 모든 과정마다 사람의 승인을 요구한다면 AI가 가져올 속도와 생산성을 충분히 활용하기 어렵다. 이러한 맥락에서 '제한된 자율성(bounded autonomy)'이라는 개념을 생각해 봐야 한다. 이는 AI가 명확하게 정의된 범위 안에서는 스스로 판단하고 행동하되, 일정한 기준을 벗어나면 사람에게 판단을 넘기는 방식이다. 어떤 데이터를 사용할 수 있는지, 어떤 행동이 허용되는지, 그리고 언제 사람의 개입이 필요한지를 기업이 사전에 정해 둘 수 있다는 뜻이다. AI 도입을 확대하는 기업이라면 '도입 속도'와 함께 각 업무에 적용할 위임의 기준을 점검할 필요가 있다. 기술검증에서는 제한된 데이터와 사용자, 그리고 명확한 목적 아래 AI의 성능을 검증할 수 있지만 실제 업무로 확대되면 상황이 달라진다. 여러 조직과 시스템, 데이터가 연결되고 AI의 판단이 실제 업무에 영향을 미치면서 권한과 책임의 문제도 함께 커지기 때문이다. 바로 이 지점에서 기업별 AI 활용 방식과 성과에 차이가 나타날 수 있다. AI 도입의 중요한 병목 중 하나는 기술의 준비도뿐 아니라 이를 뒷받침하는 기업의 운영 준비도일 수 있다. 의사결정 권한과 업무 흐름, 데이터 사용 기준과 책임 주체가 명확하지 않다면 아무리 뛰어난 AI도 실제 업무에 충분한 권한을 부여하기 어렵다. 반대로 업무별 권한과 책임의 경계가 명확한 기업은 검증된 영역에서 AI 활용을 시작하고, 결과를 확인하며 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있다. 자율성에 경계를 두고 AI를 덜 활용하자는 얘기가 아니다. 명확한 경계와 통제를 통해 AI 활용에 대한 신뢰를 높이고 궁극적으로 그 안에서 더 많은 일을 맡길 수 있게 하는 데 있다. AI가 어떤 승인된 데이터를 활용하고 어떤 규칙과 접근 정책에 따라 작동하며, 어디까지 업무를 수행하도록 설정됐는지 파악할 수 있어야 한다. 결과를 추적하고 필요할 때 사람이 개입할 수도 있어야 한다. AI에 대한 신뢰는 기술에 대한 막연한 낙관이 아니라 이러한 명확성에서 만들어진다. 이러한 변화는 기업의 AI 기반을 바라보는 관점도 바꾼다. AI가 실제 판단과 실행에 관여할수록 모델 자체의 성능만큼 어떤 데이터와 비즈니스 맥락에 기반해 작동하는지, 그 과정에 기업의 보안과 접근 정책을 어떻게 일관되게 적용할 것인지가 중요해진다. 결국 중요한 것은 AI가 기업이 정한 경계 안에서 일관되게 활용될 수 있는 기반을 갖추는 것이다. 이제 국내 기업 경영진도 질문을 바꿔야 한다. 어떤 AI 모델을 선택할 것인가에 앞서 우리 조직은 어떤 판단과 행동을 AI에 맡길 준비가 되어 있는가, 그리고 그 위임의 경계를 충분히 정의했는가를 물어야 한다. AI 기술은 이미 빠르게 앞으로 나아가고 있다. 이제 기업 간 AI 활용의 격차에 영향을 줄 수 있는 것은 기술의 발전 속도만이 아니라 이를 받아들이는 기업의 준비 속도다. 무엇을 AI에 맡기고, 어디에서 사람이 개입하며 그 경계를 어떻게 관리할 것인지 먼저 답한 기업은 AI의 가능성을 실제 비즈니스 성과로 연결할 기반을 마련할 수 있다.

2026.08.28 16:51위장영 컬럼니스트

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