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[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

앤트로픽, 韓 B2B 공략 속도…리셀러·SI 채널 키운다

앤트로픽이 한국 기업 간 거래(B2B) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 리셀러·시스템통합(SI) 기업을 통한 판매 채널을 현지에서 직접 구축하고, 최신 인공지능(AI) 모델의 국내 인프라 공급까지 추진하며 한국 기업 시장에 대한 사업 확장을 본격화하는 모습이다. 28일 업계에 따르면 앤트로픽은 최근 서울 근무지의 '채널 파트너 매니저' 채용 공고를 냈다. 채용 대상자는 한국 내 전략적 리셀러와 SI를 대상으로 파트너십을 구축·관리하고 앤트로픽의 리셀러 및 서비스 사업을 확대하는 역할을 맡는다. 신규 고객 확보와 기존 고객 업셀링을 통해 분기별 파트너 매출 및 파트너 연계 목표를 달성하는 것이 핵심 업무다. 공고에 따르면 담당자는 파트너 계약과 상업조건 협상, 딜 등록 및 검증, 온보딩, 인증·교육, 청구와 계약 관련 문의 대응 등을 맡는다. 현지 영업팀과 파트너가 발굴한 영업 기회를 공동으로 판매하고 직접 영업과 파트너 영업 간 충돌도 관리한다. 파트너별 공동 사업계획과 분기별 사업 검토(QBR), 공동 마케팅까지 업무에 포함됐다. 업계에 따르면 앤트로픽은 지난해 말 국내 리셀러 파트너로 LG CNS, 삼성SDS, 엔디에스, 솔트웨어 등 6곳을 선정한 것으로 알려졌다. 이번 채용은 기존에 확보한 한국 기업 파트너 기반을 바탕으로 국내 채널 사업을 보다 체계적인 영업·매출 구조로 확대하려는 후속 조치로 풀이된다. 앤트로픽은 채용 공고에서 "한국에서 채널을 운영하는 데 필요한 상당수 프로세스가 아직 존재하지 않는다"며 "첫해에 이를 구축하는 것이 해당 직무의 큰 부분을 차지한다"고 명시했다. AI 인프라 측면에서도 한국 시장을 위한 현지화가 진행되고 있다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 지난 27일 '아마존웹서비스(AWS) 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 기자간담회에서 최신 모델인 '클로드 오퍼스 5'와 '소네트 5'를 AWS 서울 리전에 제공할 계획이라고 밝혔다. 현재 AWS 서울 리전에서는 '클로드 소네트 3.5'만 제공되고 있다. 클로드 오퍼스 5와 소네트 5가 추가되면 국내 기업은 데이터를 해외로 보내지 않고도 AI 추론을 처리할 수 있어 금융 등 규제산업의 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 예상된다. 한편 앤트로픽은 최근 서울 근무지에서 엔터프라이즈 영업을 이끌 세일즈 디렉터와 리테일·소비재(CPG) 기업을 담당할 어카운트 이그제큐티브도 채용하고 있다. 앤트로픽은 "한국의 첫 파트너들과 구축하는 운영 방식이 향후 다른 국가에서 프로그램을 운영하는 방식에도 영향을 미칠 것"이라고 말했다.

2026.08.28 16:33이나연 기자

AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

[모두의 AI] 이스트소프트, 선정 불발…"설치형 AI 에이전트 개발 지속"

이스트소프트가 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 기존부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트 '알비서' 사업을 계획대로 추진한다. 정부 사업 참여를 위해 구체화한 서비스 구조와 협력 생태계를 활용해 AI 에이전트 경쟁력을 높일 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 최종 선정했다고 28일 밝혔다. 공모에는 총 6개 사업자가 참여했으며 이스트소프트 컨소시엄은 최종 명단에 포함되지 않았다. 이스트소프트는 선정 결과와 관계없이 알비서를 예정대로 선보일 계획이다. 알비서는 이스트소프트가 올해 상반기부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트다. 웹과 모바일, PC 환경을 넘어 이용자 생활과 업무를 연결하고 실제 행동까지 지원하는 것을 목표로 한다. 이스트소프트는 이번 공모에서 알비서 중심으로 대국민 AI 서비스 구상을 제시했다. 메가존과 슈어소프트테크, 비드래프트, 이스트에이드, 와이즈넛, 폴라리스오피스 등이 컨소시엄에 참여해 인프라 구축과 AI 안전성 검증, 모델 최적화, 검색, 공공·문서 기반 에이전트 등을 맡는 구조였다. 또 알툴즈와 알약, 포털 줌 등 기존 서비스 접점을 알비서 확산에 활용할 계획이었다. 다양한 AI 에이전트와 국내 AI 기업 서비스를 연결해 알비서를 개방형 AI 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 이스트소프트는 생활 밀착형 서비스를 확대하기 위한 협력 생태계도 구축한 바 있다. 마이리얼트립과 AICX, 포잉, 이큐포올, 포텐셜랩스, 컴투스홀딩스, 라온시큐어, AI산업융합사업단과 지역 대학 등이 참여해 각자 보유한 서비스와 기술을 알비서와 연계하는 구조다. 정부는 이번에 선정한 3개 컨소시엄에 올해 총 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산을 통해 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 지원할 예정이다. 정상원 이스트소프트 대표는 앞서 알비서 사업과 관련해 "우리는 AI 기술력·국민 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 영역별 전문성이 시너지를 낼 수 있게 컨소시엄을 운영할 것"이라며 "국민 누구나 혜택을 누릴 수 있는 AI 서비스를 선보이겠다"고 말했다.

2026.08.28 16:22김미정 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

비자, 코드 취약점 찾아 스스로 수정하는 AI 도구 출시

비자가 소프트웨어 취약점을 찾는 데 그치지 않고 수정 패치까지 스스로 작성·검증하는 오픈소스 보안 도구를 출시했다. 27일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 비자는 오픈소스 보안 프레임워크 '비자 취약점 에이전틱 하네스(VVAH)'의 차기 버전을 공개했다. AI가 직접 수정 패치를 만들고 자신이 만든 패치가 실제로 취약점을 제거했는지 스스로 검증하는 도구다. 제대로 작동하지 않으면 이를 다시 고치는 기능까지 탑재됐다. 취약점을 발견·검증·보고하는 데 머물렀던 기존 버전과 비교하면 AI가 스스로 문제를 해결하는 자율 기능이 새로 더해졌다. 비자는 이번 기능으로 취약점을 발견해 조치하기까지 걸리는 시간을 크게 줄였다고 밝혔다. 기존에는 몇 주가 걸리던 작업이 짧게는 몇 시간 만에 끝난다고 설명했다. 라자트 타네자 비자 기술 총괄은 "AI가 취약점 발견과 악용 사이 시간을 줄이고 있다"며 "방어자에게는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 대응 경로가 필요하다"고 말했다. VVAH는 총 11단계로 작동한다. AI 에이전트가 취약점을 탐지하고 수정 패치를 작성한 뒤 이를 검증한다. 마지막 검증 단계에서는 자신이 만든 패치를 직접 공격해 취약점이 실제로 사라졌는지 스스로 판정한다. 이 도구는 앤트로픽과의 협업에서 출발했다. VVAH는 비자가 앤트로픽 AI 사이버보안 이니셔티브 '프로젝트 글래스윙'에 참여하면서 만들어졌다. 초기에는 앤트로픽의 '클로드 미토스' 모델만 사용했다. 비자는 자사 네트워크를 상대로 미토스를 돌려보며 이 모델을 검증했다. 사소한 약점들을 엮어 실제 공격으로 연결해내는 능력을 확인하고 도구화에 나섰다. 이번 버전에서는 단계별로 최적 모델을 배분하는 기술을 추가했다. 앤트로픽과 오픈AI를 비롯한 다른 AI 모델도 코드 수정 없이 설정만으로 바꿔 쓸 수 있다. 수정과 검증 단계 기본값은 여전히 앤트로픽 모델이다. 비자는 이번 발표에서 VVAH를 엔비디아 오픈 시큐어 AI 얼라이언스에 모델 비종속 프레임워크로 제공한다고 밝혔다. IBM과 레드햇이 주도하는 오픈소스 보안 강화 사업 '프로젝트 라이트웰'에도 참여한다. 카를 러트스타인 비자 컨설팅&애널리틱스 글로벌 총괄은 "취약점을 찾는 것은 더 이상 가장 어려운 일이 아니다"라며 "이제는 수정 속도가 새로운 전쟁터"라고 말했다.

2026.08.28 16:06김동원 기자

HBM만으론 부족해?...AI 메모리 신기술 뜬다

인공지능(AI) 반도체 시장에서 메모리 기술 경쟁의 축이 고대역폭메모리(HBM)의 대역폭 확대에서 새로운 저장구조와 시스템으로 이동하고 있다. AI 모델이 커지면서 연산 성능뿐 아니라 메모리 용량과 데이터 이동에 따른 전력 소모, 발열 등이 새로운 병목으로 떠오르면서다. 28일 반도체 업계에 따르면 미국 스탠퍼드대에서 지난 23~26일 열린 '핫칩스(Hot Chips) 2026'에서도 이 같은 흐름이 부각됐다. 삼성전자와 SK하이닉스의 차세대 HBM 기술을 비롯해 3D D램, HBF(고대역폭플래시), PIM(프로세싱 인 메모리), CXL(컴퓨트익스프레스링크) 등 기존 HBM의 한계를 보완하기 위한 차세대 신기술이 잇따라 공개됐다. 현재 AI 가속기의 핵심 메모리로 자리 잡은 HBM은 GPU와 가까운 위치에서 초고속으로 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 적층 수가 늘어날수록 패키징 난도가 높아지고 발열과 두께, 수율 등의 문제가 커진다. HBM만으로 AI가 요구하는 대역폭과 용량을 모두 충족하기 어려워질 수 있다. HBM도 진화…베이스 다이·패키징에 힘 주는 삼성·SK 삼성전자는 HBM의 핵심 구성요소인 베이스 다이를 고도화하는 방향을 제시했다. 베이스 다이에 더 많은 로직 기능을 집적해 단순히 데이터를 전달하는 역할을 넘어 AI 가속기의 연산과 시스템 특성에 맞는 기능을 수행하도록 만드는 방식이다. HBM을 범용 메모리에서 고객 맞춤형 메모리로 확장하려는 전략으로 해석된다. SK하이닉스는 HBM의 물리적 한계를 해결하기 위한 첨단 패키징에 초점을 맞췄다. 메모리 적층이 증가할수록 칩 사이 연결과 열 관리가 중요해지는 만큼 하이브리드 본딩 등 차세대 기술을 통해 더 많은 메모리를 안정적으로 쌓는 기술 경쟁에 나서고 있다. 업계에서는 HBM의 발전 방향이 단순히 '더 많이 쌓고 더 빠르게 만드는 것'에서 벗어나고 있다는 분석이 나온다. 한 반도체 업계 관계자는 "AI 반도체에서는 연산 성능만 높이는 방식으로 전체 시스템 성능을 끌어올리는 데 한계가 있다"며 "결국 향후 메모리에서 데이터를 얼마나 효율적으로 처리하고 이동시키느냐가 중요한 경쟁 요소가 될 것"이라고 말했다. HBM 넘어 PIM·CXL·3D D램으로…메모리 역할 확대 실제로 이번 '핫칩스' 행사에서는 HBM을 대체하거나 보완할 새로운 메모리 기술도 등장했다. D-매트릭스(Matrix)와 메타는 3D D램 기반 생성형 AI 추론 가속기를 소개했고, HBF를 활용한 AI 컴퓨팅 기술도 발표됐다. 메모리를 단순한 저장 공간으로 활용하는 데서 벗어나 연산과 데이터 처리에 보다 적극적으로 활용하려는 움직임이다. 삼성전자가 공개한 LPDDR5X-PIM도 같은 연장선상에 있다. PIM은 메모리 내부에서 일부 연산을 수행해 CPU나 AI 가속기로 데이터를 옮기는 횟수를 줄이는 기술이다. 삼성전자는 이번 행사에서 LPDDR5X-PIM의 AI 추론 성능을 공개했으며, 메타의 라마3.1을 활용한 테스트에서 기존 LPDDR5X 대비 약 3배의 토큰 처리 성능을 제시했다. CXL을 활용한 메모리 컴퓨팅도 주목받았다. 삼성전자와 엑시나(XCENA)는 CXL 기반 컴퓨테이셔널 메모리 기술을 선보이며 용량 확장뿐 아니라 메모리 가까이에서 연산을 수행하는 구조를 제시했다. AI 서버가 필요로 하는 대규모 메모리를 여러 시스템이 공유하면서 동시에 데이터 이동을 줄이는 방향이다. 이 같은 변화는 차세대 AI 메모리 시장이 하나의 제품에 모든 기능을 집중하는 구조에서 벗어날 가능성을 보여준다. HBM은 높은 대역폭을 담당하고, CXL 기반 메모리는 대용량 메모리 확장과 풀링을 지원하며, PIM이나 컴퓨테이셔널 메모리는 데이터 이동을 줄이는 역할을 맡는 방식이다. 업계 관계자는 "앞으로는 HBM의 성능 자체뿐 아니라 HBM과 다른 메모리 계층을 어떻게 조합해 AI 시스템 전체의 효율을 높이느냐가 중요해질 것"이라며 "메모리 업체들도 단순히 D램을 공급하는 데서 벗어나 연산과 패키징, 인터페이스까지 함께 설계하는 방향으로 사업 영역을 넓힐 필요가 있다"고 말했다.

2026.08.28 15:58전화평 기자

오케스트로, 전사 업무에 AI 심었다…장애 분석 시간 88%↓

오케스트로 그룹이 인공지능(AI)을 개발·운영부터 영업·법무·재무까지 전사 업무에 적용하며 자체 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 현업에서 검증한 AI 활용 역량을 제품·서비스 고도화로 연결한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 지난 27일 서울 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 '2026 오케스트로 AI 시프트'를 개최했다고 28일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에선 임직원이 현업에 AI를 직접 적용해 거둔 업무 혁신과 생산성 향상 성과를 공유했다. 오케스트로 그룹은 고객 AX를 지원하는 기업으로서 내부 업무와 제품 개발 방식에도 AI 적용을 확대하고 있다. 개발·운영을 비롯해 영업·법무·재무·사업 수행 등 전 영역에서 AI 활용을 늘리는 중이다. 제품 개발 과정에선 AI 기반 개발 방법론을 적용했다. 회사 측에 따르면 이를 통해 기존 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 방식과 비교해 약 10.6배 높은 생산성을 확인했다. 올해 경진대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 과제는 ▲의사결정·분석 혁신 ▲협업·조직문화 혁신 ▲개발 생산성 향상 ▲고객·서비스 경험 혁신 ▲업무 자동화 등 5개 분야로 구성됐다. 오케스트로 그룹은 업무 방식 변화와 개선 효과, 조직 내 확산 가능성 등을 평가해 12건을 본선 진출 과제로 선정했다. 본선에는 고객·시장·영업 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 영업관리 체계를 비롯해 고객 장애 원인 분석, 법인카드 결산, 사내 지식 검색, 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영 자동화 등의 과제가 올랐다. 실제 업무에 AI를 적용한 효과도 수치로 나타났다. 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 기존 4시간에서 30분으로 줄였다. 기존 대비 약 88% 단축된 수준이다. 법인카드 결산 업무에도 AI를 적용했다. 월평균 지출품의 752건과 영수증 2만2천여 건을 검토하는 데 걸리는 시간을 기존 89.5시간에서 27시간으로 줄여 약 70% 단축했다. 사내 지식 검색과 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트도 활용 중이다. 해당 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 총 4천822건을 자체 처리했으며 평균 응답 시간은 17.55초를 기록했다. 현재 임직원 5명 중 1명꼴로 해당 AI 에이전트를 활용하고 있으며 20개 이상의 K8s 클러스터에도 적용됐다. 오케스트로 그룹은 이번 대회에서 발굴한 우수 과제를 전사 업무로 확대하고 현업에서 검증한 AI 활용 노하우를 제품·서비스 고도화에도 반영할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 기업의 생산성과 경쟁력, 나아가 생존을 좌우하는 핵심 기반"이라며 "AI를 일부 조직이나 업무에 선택적으로 활용하는 수준을 넘어 모든 구성원이 일하는 방식에 AI를 내재화하고 생산성을 획기적으로 높여야 한다"고 강조했다. 이어 "현업에서 축적한 AI 역량을 제품과 서비스 혁신으로 연결해 고객 AX를 가속하고 AI 인프라 소프트웨어 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.28 15:05한정호 기자

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

인텔, 256코어 '다이아몬드 래피즈'로 AI 데이터센터 정조준

인텔이 매년 8월 열리는 반도체 업계 연례 행사 '핫칩스 2026'을 통해 내년 출시할 차세대 데이터센터용 '다이아몬드 래피즈' 프로세서 세부 구조를 공개했다. 다이아몬드 래피즈는 최대 256개의 P(퍼포먼스) 코어와 1.28GB 최종레벨캐시(LLC), 12800MT/s 고대역폭 메모리를 지원하는 프로세서다. 인텔은 단순히 코어 수를 늘리는 데 그치지 않고 CPU 코어와 메모리·입출력(I/O)을 분리한 뒤 3D 적층과 칩렛 인터페이스로 연결하는 새로운 구조를 적용했다. 인텔이 처음 제품에 적용한 '팬아웃 패브릭' 구조를 기반으로 컴퓨트 빌딩 블록(CBB)을 필요한 만큼 확장하고 중앙의 패브릭 허브를 통해 메모리와 I/O를 통합하는 방식이다. 제온6부터 시작된 '칩렛 전환'…다이아몬드 래피즈로 확대 인텔은 5세대 제온 프로세서까지 모든 구성 요소를 한 다이(Die) 안에 넣는 모놀리식 설계를 꾸준히 유지했다. 그러나 2024년 출시한 제온6 프로세서부터는 생산 공정의 수율 등을 감안해 CPU 코어를 최대 3개 타일에 분할해 집적하는 방식으로 전환했다. 올해 정식 출시한 E(에피션트) 코어 기반 제온6+(클리어워터 포레스트) 부터는 CPU 코어를 구성하는 타일을 분리한 구조를 적용했다. 다이아몬드 래피즈 역시 제온6+와 비슷하게 설계됐다. CPU 코어를 최대 64개 모을 수 있는 '컴퓨트 빌딩 블록(CBB)' 4개, 그리고 입출력과 메모리를 관리하는 '패브릭 허브' 등으로 구성됐다. CPU 코어는 CBB, 메모리·I/O는 패브릭 허브에 배치 컴퓨트 빌딩 블록은 다시 CPU 코어만 모은 '코어 칩렛', 캐시 메모리와 패브릭 허브 연결을 담당하는 '베이스 타일' 등 두 개로 구성된다. 코어 칩렛에는 최대 16개 코어를 담을 수 있다. 64코어를 구성하려면 코어 칩렛 4개를 모아야 한다. 인텔은 "한 베이스 타일 당 코어 칩렛 수, 그리고 프로세서 당 컴퓨트 빌딩 블록 수는 요구 성능이나 전력 소모 등에 맞춰 조절 가능하다"고 설명했다. 패브릭 허브는 컴퓨트 빌딩 블록을 제어하고 PCI 익스프레스 6.0 128레인, 16채널 DDR5 메모리 입출력을 담당한다. 각종 연산을 가속하는 가속기, 메모리 컨트롤러도 함께 내장된다. 모든 구성 요소에 인텔 자체 공정 적용 다이아몬드 래피즈의 모든 생산 공정과 패키징은 인텔 파운드리 자체 역량을 활용한다. 컴퓨트 빌딩 블록의 기초가 되는 베이스 타일은 극자외선(EUV) 기반 인텔 3-T, CPU를 담은 코어 칩렛은 인텔 18A-P 공정에서 생산된다. 인텔 3-T는 2024년 공개된 3나노급 '인텔 3' 공정을 기반으로 반도체를 수직으로 쌓아올리는 것을 고려해 실리콘 관통전극(TSV)을 추가한 파생 공정이다. 이미 제온6+의 베이스 타일로도 활용됐다. 인텔 18A-P는 작년 말부터 양산에 들어간 1.8나노급 '인텔 18A'를 데이터센터용 CPU와 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 생산에 맞도록 개선했다. 인텔 18A 대비 같은 전력 적용시 9% 더 높은 성능을 낸다. 또 성능이 같을 경우 전력 소비를 최대 18% 절감할 수 있다. 3D 적층에 UCIe-S까지... 칩렛 연결 방식도 바꿨다 베이스 타일과 코어 칩렛을 연결하는 데는 인텔 반도체 적층 기술 '포베로스 3D 다이렉트'가 적용됐다. 두 반도체 사이 구리 접점을 직접 맞닿게 해 저항을 줄이는 가장 최신 기술이다. 컴퓨트 빌딩 블록과 패브릭 허브 등 다이 간 연결에는 UCIe-S 16G를 이용한다. UCIe(유니버설 칩렛 인터커넥트 익스프레스)는 서로 다른 제조사와 공정에서 생산된 반도체를 연결할 수 있는 개방형 표준이다. 인텔은 이미 평면상의 반도체를 연결할 수 있는 EMIB 기술을 가지고 있다. 그러나 UCIe-S는 일반 반도체 기판의 배선만으로 각종 신호와 데이터를 연결해 생산 비용과 복잡도를 줄일 수 있다는 이점을 지녔다. UCIe-S를 이용해 인텔 이외 회사에서 생산된 AI 가속기 등을 연결하기 위한 가능성도 열어뒀다. 레지스터 32개로 늘리고 AI 명령어도 강화 다이아몬드 래피즈에는 인텔과 AMD 협업의 결과물 중 하나인 '고급성능확장(APX)'도 포함된다. CPU 안에서 일반적인 연산을 담당하는 '범용 레지스터(GPR)'를 현행 16개에서 최대 32개까지 늘려 더 많은 값을 저장하고 불필요한 데이터 입출력을 줄였다. APX는 기존 x86 서버용으로 설계된 소프트웨어와 호환성도 확보하고 있다. 인텔은 "다이아몬드 래피즈 등 새 프로세서에 맞게 소프트웨어를 다시 컴파일만 하면 늘어난 레지스터를 활용해 성능 향상을 기대할 수 있다"고 설명했다. AI 연산 등에 쓰이는 명령어인 AVX 10.2는 FP8(실수 8비트), FP16(실수 16비트), BF16 등 고성능 처리에 최적화됐다. CPU의 역할 변화에 대응한 '모듈화' 다이아몬드 래피즈의 핵심은 256코어라는 숫자보다 모듈화에 있다. 인텔은 모놀리식 다이에서 타일 구조로 이동한 뒤, 코어·캐시·I/O를 각각 최적의 공정에서 생산하고 패키지 단계에서 하나의 프로세서로 결합하는 방향으로 진화했다. 이는 AI 데이터센터에서 CPU의 역할이 단순한 범용 연산을 넘어 GPU·AI 가속기·메모리 확장 장치를 연결하고 제어하는 방향으로 확대되고 있음을 보여준다. 다이아몬드 래피즈는 내년 출시 예정이다. 경쟁사인 AMD는 한 발 앞서 2나노급 공정에서 생산한 차세대 에픽 프로세서 '베니스'를 3분기부터 시장에 공급 예정이다. 실제 성능과 전력 효율 등에서 두 제품간 점유율 경쟁이 벌어질 전망이다.

2026.08.28 15:01권봉석 기자

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