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앤트로픽 AI 모델, 미제 살인사건 허위제보 '논란'

미국 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델이 미해결 살인 사건에 대해 거짓 제보를 한 사실이 확인돼 파장이 일고 있다. 9일(현지시간) 테크크런치를 비롯한 주요 외신에 따르면 앤트로픽의 AI 모델이 지난 7월 18일 필라델피아 경찰청(PPD)의 미제 사건 제보 웹사이트에 접속한 뒤 목격자인 것처럼 거짓 제보를 남겼다. 앤트로픽 AI 모델의 거짓 제보는 내부 스팸 필터에 걸려 실제 수사 인력에 전달되지는 않았다. 하지만 앤트로픽은 사건 발생 두 달 후인 지난 9월 28일 이 같은 사실을 알게 됐다. 이후 앤트로픽은 지난 7일 경찰청에 관련 사실을 통보하고 이튿날 면담을 가졌다. 필라델피아 경찰은 “기술 기업은 자사 시스템이 (이번 같은) 허위 정보를 제출하지 않도록 안전 조치를 강화해야 한다”며 “특히 시 당국이 인지하지 못하는 가운데 시스템에 영향을 미치는 유사 사고를 막도록 해야 한다”고 강조했다. 또 “사건 발생 후 탐지 및 보고까지 두 달이나 걸린 것은 수용할 수 없다"고 덧붙였다. 테크크런치에 따르면 앤트로픽 AI 모델은 당시 무작위로 웹사이트와 상호작용하는 테스트를 진행 중이었다. 이 과정에서 AI가 스스로 미제 사건 제보 사이트에 접근해 허위 내용을 작성한 뒤 제출한 것으로 알려졌다. 이번 사건은 자율형 AI 에이전트를 인간이 감독하지 않을 때 어떤 위험이 발생할 수 있는지 보여주는 명확한 사례라고 외신들이 지적했다. 앤트로픽 뿐 아니라 오픈AI 역시 테스트 작업 중 AI 모델이 스스로 판단해 데이터셋 플랫폼이 허깅페이스를 해킹한 일이 발생했다. 특히 오픈AI의 모델은 허깅페이스를 해킹한 뒤 소프트웨어 취약점을 그대로 공개해 파장이 일기도 했다.

2026.10.10 19:41김익현 미디어연구소장

텍스트 대신 확률값 출력 AI '제브', 출시 몇 주 만에 기업가치 75억 달러 평가

텍스트를 생성하지 않는 인공지능(AI) 모델 '제브(Jev)'의 개발사 타입세이프AI가 모델 출시 몇 주 만에 75억 달러의 기업가치를 인정받았다. 테크크런치에 따르면 타입세이프AI는 안드리센호로위츠(a16z)가 주도한 투자 라운드에서 8억7천만 달러를 유치했다. 세쿼이아와 기존 투자사 DCVC도 참여했다. 제브는 지난달 15일 출시 직후 빠르게 입소문을 타며 주목받았다. 타입세이프AI는 포춘 500대 기업의 3분의 1이 이미 제브를 사용하고 있다고 주장했다. 2024년 설립된 타입세이프AI는 오픈AI 연구원 출신인 디오고 알메이다 최고경영자(CEO)를 비롯해 메타 리서치 엔지니어 출신 사샤 셩 최고운영책임자(COO), 엔지니어 겸 창업가 에릭 가프니 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업했다. 제브는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하지만 대규모언어모델(LLM)은 아니다. 텍스트를 출력하는 대신 확률값을 내놓는 방식으로, 회사는 이를 '보정된 의사결정(calibrated decisions)'이라고 부른다. 알메이다 CEO는 오픈AI에서 챗GPT 개발과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 연구에 참여했다. 이 과정에서 LLM의 능력이 실제 자동화로 이어지지 못하는 점에 주목했다. 제브는 이 문제의 해법으로 사람이 읽을 문장 대신 소프트웨어가 곧바로 처리할 수 있는 값을 내놓는다. 예·아니오의 확률, 목록 중 하나의 선택, 점수처럼 정해진 형식의 값과 그 확신도만 돌려주는 방식이다. 사용자가 출력값의 범위를 미리 정의하기 때문에 다른 프로그램이 결과를 해석하는 과정 없이 그대로 받아 쓸 수 있다. 타입세이프AI는 이런 방식이 모델의 속도를 높이고 비용을 낮추며, 답변을 자유롭게 생성하는 모델에서 발생하는 환각도 막는다고 설명한다. 모델 이름은 19세기 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스에서 따왔다. 제번스는 자원 비용이 낮아지면 그 자원의 사용이 오히려 늘어날 수 있다는 '제번스의 역설'로 알려진 인물이다. 지능의 비용이 낮아지면 지능형 소프트웨어도 더 널리 보급될 것이라는 알메이다 CEO의 기대가 이름에 담겼다. 알메이다 CEO는 필요한 데이터를 전부 직접 만들기로 한 초기 결정도 중요한 선택으로 꼽았다. 그는 회사의 절반이 통계적으로 잘 규명된 합성 데이터를 연구하는 조직이라고 설명했다. 그는 "지능형 SW가 곳곳에 등장하고, 자생적이고 분산된 방식으로 퍼져나갈 것"이라며 "지금 사람들이 만들려는 거대 앱보다는 초기 인터넷에 더 가까운 모습일 것"이라고 말했다. 이 구상에서 타입세이프AI가 맡으려는 역할은 그 지능을 공급하는 기반 인프라다. 거대 앱을 직접 만드는 대신, 개발자가 자기 코드 안에서 함수처럼 불러 쓸 수 있는 값싸고 빠른 판단 모델을 제공하겠다는 것이다. 회사는 제브의 가격이 앞으로 더 내려갈 것으로 보고 있으며, 새로운 모달리티를 지원하는 후속 버전도 개발할 계획이다. 알메이다 CEO는 "AI에는 SW가 믿고 쓸 수 있는 인터페이스가 필요하다"며 "새로운 활용 사례가 개발자 커뮤니티와 경제 전반으로 계속 퍼져나가길 기대한다"고 밝혔다.

2026.10.10 12:32남혁우 기자

공무원 AI 플랫폼 탑재 LLM, 국산 4종·외산 6종…삼성SDS·네이버 구축

정부가 공무원 업무에 활용하는 인공지능(AI) 플랫폼에 모델 11종이 탑재된 것으로 확인됐다. 삼성SDS와 네이버클라우드가 각각 플랫폼을 구축·운영하는 가운데 두 플랫폼에 공통으로 탑재된 모델 1종을 중복 집계에서 제외하면 전체 모델은 10종이다. 이 가운데 국산은 4종, 외산은 6종으로 나타났다. 국산 AI 기술을 육성하고 해외 기술 의존도를 낮추기 위해 소버린 AI 사업을 추진하는 정부 정책과 공공 AI 플랫폼의 모델 구성 사이에 간극이 있다는 지적이 나온다. 다만 업계에서는 현시점에 외산 모델을 전면 대체하기는 어렵다며, 기술 수준과 사업 여건을 고려해 국산 모델을 단계적으로 늘려야 한다는 의견도 제기된다. 10일 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김장겸 국민의힘 의원실이 과학기술정보통신부로부터 제출받은 자료에 따르면 범정부 초거대 AI 공통기반에는 삼성SDS의 LLM 5종과 네이버클라우드의 LLM 6종 등 총 11종이 탑재됐다. 삼성SDS와 네이버클라우드는 각각 정부 업무용 AI 플랫폼 구축에 참여하고 있다. 삼성SDS 플랫폼에는 업스테이지와 삼성전자 모델 외에 구글·오픈AI·메타 모델이 탑재됐다. 네이버클라우드 플랫폼에도 네이버와 LG AI연구원 모델뿐 아니라 엔비디아·구글·오픈AI 모델이 포함됐다. 두 플랫폼에 공통으로 들어간 오픈AI의 GPT-OSS를 고려하면 고유 모델은 10종으로 이 가운데 외산은 6종이다. 김 의원은 국산 AI 육성 정책과 공공 플랫폼의 모델 선정 사이에 괴리가 있다고 지적했다. 정부가 독파모 사업에서는 모델의 독자성을 엄격히 따지면서도 공무원이 사용하는 공통 AI 플랫폼에서는 국산 모델 우선 원칙이 뚜렷하지 않다는 주장이다. 김 의원은 "정부는 해외 AI 의존에 따른 기술·경제 안보 종속을 해소하겠다며 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 사업을 출범하고 정부 GPU를 집중 지원해 왔다"며 "지난 1월 1차 평가에서 중국 알리바바 모델 가중치를 활용한 네이버클라우드를 '독자성 부족'으로 탈락시켜 놓고, 정작 공무원이 매일 쓰는 정부 공통 AI 플랫폼에는 국산 모델 우선 원칙이 보이지 않는다"고 말했다. 모델 운영 비용도 쟁점이다. 삼성SDS 플랫폼에서 가장 큰 모델은 업스테이지의 '솔라 오픈2 250B', 네이버클라우드에서는 엔비디아의 '네모트론3 울트라 550B'다. 두 모델은 전체 매개변수 중 일부만 사용하는 전문가 혼합(MoE) 구조여서, 규모만으로 비용을 단정하기는 어렵다. 실제 비용은 사용량과 추론 설정, GPU 자원 배분 등에 따라 달라진다. 김 의원실은 "네모트론의 긴 추론 과정이 연산 비용을 높일 수 있다"며 "추론 기능은 설정에 따라 켜고 끌 수 있어 플랫폼의 운영 방식도 비용에 영향을 주지만 과기정통부는 모델별 토큰 요금과 정액제 금액, 산정 기준을 공개하지 않아 비용 효율성을 비교하기 어렵다"고 지적했다. 플랫폼에는 미국 정부의 수출통제 대상인 중국 베이징인공지능연구원(BAAI)이 개발한 임베딩 모델 'BGE-M3'도 포함됐다. 임베딩 모델은 문서와 질문의 의미를 수치로 바꿔 관련 정보를 찾는 데 쓰인다. 과기정통부는 이 모델이 외부와 분리된 행정망 안에서 운영되며, 모델의 기능과 성능, 보안성을 종합적으로 검토했다고 밝혔다. 다만 BAAI가 수출통제 대상이라는 사실이 모델 자체에 악성 기능이 있다는 뜻은 아니다. 모델의 보안 검증 기준을 확인해야 한다는 지적이 나오는 이유다. 정부는 독파모 2차 평가를 통과한 국산 모델을 공통 플랫폼에 적용하고, 이후 활용을 확대하겠다는 방침이다. 업계에서도 국산 모델을 늘리는 방향에는 공감하면서도 당장 외산 모델을 전면 대체하기는 어렵다는 의견이 제기됐다. AI 업계 관계자는 "국산 LLM을 활용하는 것이 바람직하지만 당장 해외 모델을 대체하기는 현실적으로 어려움이 있다"며 "기술력과 사업 여건 등을 전반적으로 고려해 사업을 진행하면서 국산 LLM을 늘리기 위한 노력이 병행돼야 할 것"이라고 말했다.

2026.10.10 12:29남혁우 기자

IDC "3분기 세계 PC 출하량, 전년比 20% 급감"

올 3분기 세계 PC 출하량이 메모리 가격 상승과 공급 제약, 상반기 선구매에 따른 재고 부담 등 영향으로 전년 대비 20% 줄었고 시장조사업체 IDC가 8일(현지시간) 밝혔다. IDC에 따르면 3분기 PC 출하량은 6270만 대로 전년 동기 대비 20.1%, 2분기 대비 9.1% 줄었다. 이는 2분기 출하량 감소폭(3.8%) 대비 5배 이상 낙폭을 키웠다. 3분기는 각급 학교의 개학 등으로 PC 수요가 늘어나는 계절적 특성으로 2분기 출하량보다 늘어나지만 올해는 이런 흐름도 멈췄다. IDC는 이번 감소의 주요 원인으로 메모리 가격 인상에 대비한 상반기 선구매와 공급망 제약을 지목했다. PC 제조사와 유통업체들이 향후 가격 상승을 예상해 상반기에 재고를 미리 확보하면서 3분기에 추가로 발생할 수요가 줄었다는 분석이다. 여기에 AI 인프라 수요로 발생한 메모리 반도체 수급난도 PC 시장의 부담을 키웠다. 지테시 우브라니 IDC 소비자 기기 부문 연구 이사는 "제조사와 유통업체들이 가격 인상에 앞서 재고를 확보한 결과, 통상적인 계절적 수요 패턴이 흔들렸다"고 설명했다. 이어 "높은 가격이 수요를 억제하는 상황에서 유통업체들이 과잉 재고를 떠안는 것을 우려하고 있다"고 덧붙였다. 업체별로는 레노버가 1490만대를 출하해 점유율 23.8%로 1위를 유지했다. 다만 출하량은 전년 동기 대비 22.6% 감소했다. HP는 1030만대로 2위에 올랐지만 감소율이 30.9%에 달했고, 델테크놀로지스도 760만대로 25.0% 줄었다. 애플은 590만대, 에이수스는 550만대를 기록했으며 각각 전년 동기 대비 11.3%, 8.6% 줄었다. IDC는 "유통업체들이 재고를 소진하기 위해 단기적인 할인 판매에 나설 가능성이 있지만, PC 가격이 지난해 수준으로 빠르게 돌아가기는 어려울 것"이라고 전망했다. 또 "높은 가격과 약화한 수요, 악화하는 경제 환경이 올해 4분기와 내년 PC 시장 전망에도 부담으로 작용할 수 있다"고 내다봤다.

2026.10.10 12:27권봉석 기자

"AI 네트워크 전환으로 통신사 전체 비용 7% 줄인다"

통신망에 AI를 도입하면 통신사업자의 전체 비용을 약 7% 줄일 수 있다는 분석이 나왔다. 네트워크 구축과 운영에 들어가는 비용은 약 18% 감소할 것으로 추정됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 발간한 '전자통신동향분석' 10월호에 따르면 박정렬 선임연구원과 송영근 책임연구원은 'AI 시대 네트워크 패러다임 전환과 AI 네트워크 도입 효과 분석' 논문에서 AI 네트워크 도입에 따른 통신사업자의 전체 총소유비용(TCO) 절감률을 7.1%로 추정했다. 연구진은 네트워크 구축과 운영에 들어가는 비용이 통신사업자 전체 비용의 약 40%를 차지한다는 가정을 적용했다. AI 기반 자동화와 장비 가상화 등을 통해 네트워크 비용을 17.75% 줄일 경우 전체 비용에서는 7.1%의 절감 효과가 발생한다는 계산이다. 이 같은 분석은 AI 네트워크가 단순히 통신 품질을 개선하는 기술을 넘어 통신사의 비용 구조를 바꾸는 수단이 될 수 있음을 보여준다. 통신망 가상화가 비용 절감 효과 절반 이상 차지 연구진이 분석한 비용 절감 효과에서 가장 큰 비중을 차지한 것은 무선접속망(RAN)과 모바일 코어 장비 가상화다. 전체 네트워크 비용에서 무선접속망과 모바일 코어 장비가 차지하는 비중은 40%다. 이 영역에 오픈랜과 클라우드랜 기반 가상화를 적용하면 해당 장비 비용을 25% 줄일 수 있으며, 전체 네트워크 비용을 10%포인트 낮추는 효과가 발생하는 것으로 추정됐다. 전체 네트워크 비용 절감 효과 17.75% 가운데 절반 이상이 장비 가상화에서 나오는 셈이다. 전용 통신장비에 대한 의존도를 낮추고 범용 서버를 활용해 자원을 통합하는 것이 AI 네트워크 전환의 경제성을 좌우한다는 뜻이다. AI 기반 에너지 최적화에 따른 절감 효과는 2.25%p로 분석됐다. 통신 트래픽 변화에 따라 기지국의 전력 사용량을 조절하고 장비의 유휴 시간을 활용해 소비전력을 줄이는 방식이다. AI 기반 자동화에 따른 전송망 장비와 운영인력 비용 절감 효과는 각각 2%p로 추산됐다. AI가 장애 발생 가능성을 사전에 파악해 유지보수 부담을 줄이는 효과는 1.5%p로 계산됐다. 다만 비용 절감 효과는 기존 통신망의 가상화 수준에 따라 달라질 수 있다. 연구진은 무선망 가상화에 따른 비용 절감률이 25%에서 15%로 낮아질 경우 통신사업자 전체 비용 절감률도 7.1%에서 약 5.5%로 떨어진다고 분석했다. AI 네트워크 장비시장 7년간 약 7배 성장 AI 네트워크 전환에 따라 통신장비 시장의 성장도 예상된다. 연구진은 세계 AI 네트워크 장비시장이 2030년 138억 달러에서 2037년 956억 달러로 약 6.9배 확대될 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 31.9%다. AI 네트워크는 크게 두 방향으로 발전하고 있다. 하나는 AI를 활용해 통신망의 장애를 예측하고 트래픽과 에너지 사용을 최적화하는 'AI for 네트워크'이며, 다른 하나는 AI 학습과 추론을 지원하도록 통신망 구조 자체를 바꾸는 '네트워크 for AI'다. 'AI for 네트워크'가 기존 통신망의 운영 효율을 높이는 데 초점을 맞춘다면 '네트워크 for AI'는 AI 데이터센터와 엣지 인프라, 통신망을 연결해 AI 서비스가 원활하게 작동하도록 지원하는 개념이다. 연구진은 AI 네트워크 장비시장을 AI 기반 무선접속망(AI-RAN)과 AI 자율 네트워크 장비로 구분했다. 2030년 시장 규모는 AI-RAN 장비가 66억 달러, 모바일 코어와 전송·백본망을 포함한 AI 자율 네트워크 장비가 72억 달러로 각각 추정됐다. 특히 전송망과 백본망 장비시장은 2030년 58억 달러에서 2037년 412억 달러로 확대될 것으로 전망됐다. 같은 기간 모바일 코어 장비시장은 14억 달러에서 86억 달러로 성장할 것으로 예상됐다. AI 기술의 적용 범위가 기지국을 넘어 코어망과 전송망으로 확대되면서 관련 장비 수요도 증가할 것이라는 분석이다. 연구진은 무선망 중심의 기술 개발뿐 아니라 전송망과 코어망의 지능화에서도 새로운 시장 기회를 찾을 필요가 있다고 봤다. 통신 특화 엣지 인프라 시장 역시 2030년 100억 달러에서 2037년 299억 달러로 확대될 것으로 추정됐다. 이 가운데 GPU 서버와 DPU, NPU 등 AI 컴퓨팅 장비가 55%를 차지할 것으로 예상됐다. AI 네트워크 전환이 통신사의 투자 부담까지 줄인다는 의미는 아니다. 기존 통신장비의 가상화와 운영 자동화는 비용 절감 요인이지만 AI 가속기, 엣지 데이터센터, 고성능 스위치 등에 대한 신규 투자는 늘어날 수 있다. 연구진은 비용 절감과 신규 투자에 따른 순재무 효과를 별도로 산정하지 않았다고 밝혔다. 실제 경제성은 통신사의 기존 장비 교체 주기와 AI 기술 도입 속도, 투자 회수 기간 등에 따라 달라질 수 있다.

2026.10.10 09:00박수형 기자

"AI 직접 만들고 시장도 키운다"…세계 AI 보고서가 본 한국

한국이 독자 인공지능(AI) 기술 개발에 과감하게 투자하면서 국내 AI 시장 육성에도 적극 나서고 있다는 해외 평가가 나왔다. 8일(현지시간) 글로벌 AI 투자사 에어스트리트캐피털이 발표한 '2026년 AI 현황 보고서(State of AI Report 2026)'는 한국이 정부 조달과 AI 바우처 등을 통해 국내 AI 기업의 판로 확대를 지원하고 있다고 분석했다. 공공기관의 AI 구매와 기업의 AI 도입 지원, 국민의 AI 이용 확대 등을 주요 사례로 제시했다. AI 기술 개발을 위한 투자 규모도 구체적으로 소개했다. 보고서에 따르면 한국의 2026년 AI 예산은 9조 9000억원으로, 정부는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 최소 5만장 확보를 목표로 하고 있다. 국내 AI 반도체 육성과 전문 인력 양성, 독자 AI 모델 개발도 주요 정책으로 다뤘다. 한국의 전략은 세계 각국이 추진하는 '소버린 AI' 경쟁 속에서 소개됐다. 소버린 AI는 해외 기업에 전적으로 의존하지 않고 자국에서 AI 모델과 인프라를 개발하고 운영할 역량을 확보하려는 움직임을 뜻한다. 보고서가 인용한 미국 신안보센터(CNAS) 조사에 따르면 미국과 중국을 제외한 67개국에서 정부 지원 AI 사업 184개가 추진되고 있다. 공개된 사업 예산은 약 840억 달러(약 112조원)에 달한다. 각국은 AI 기술 자립을 위해 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 자체 모델 개발에 대규모 자금을 투입하고 있다. 하지만 자국에 데이터센터를 구축하더라도 해외 기업의 AI 모델을 사용한다면 해당 기업의 공급 정책과 이용 조건에 영향을 받을 수 있다. 보고서는 지속적인 모델 개발과 인력 확보가 뒷받침돼야 한다고 지적했다. 한국에 대해서도 투자 규모보다는 실제 성과에 주목했다. 모델 개발과 인재 양성, 인프라 확충, 시장 육성에 대한 지원이 실제로 활용할 수 있는 국내 AI 기술 확보로 이어지는지가 향후 평가 기준이라는 설명이다. 지난해 보고서는 미국과 중국의 AI 모델 경쟁과 대규모 인프라 투자 등을 주요하게 다뤘다. 올해는 각국의 AI 자립 정책을 분석하면서 한국의 독자 AI 개발과 국내 시장 육성 정책을 별도 사례로 소개했다. 한국 정부는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업(독파모)과 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축, 모두의 AI 사업 등을 추진하고 있다. 독파모로 국내 기업의 자체 모델 개발을 지원하고 컴퓨팅 자원을 확충하는 한편, 모두의 AI를 통해 국민의 AI 서비스 이용을 확대할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 9일 사회관계망서비스(SNS)에서 독파모와 국가 AI 컴퓨팅 인프라, 모두의 AI가 별개의 사업이 아니라 서로 연결된 국가 AI 생태계를 구축하기 위한 정책이라고 설명했다. 배 부총리는 "이제 중요한 것은 실제 성과"라며 "우리 AI 기업들이 세계 시장에서 경쟁하고 연구자들이 새로운 발견에 도전하며 국민의 삶과 산업의 생산성이 실질적으로 달라져야 한다"고 밝혔다. 이어 "대한민국이 선택한 길이 옳았다는 것을 말이 아닌 성과로 증명하겠다"고 덧붙였다. 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장도 같은 날 SNS에서 국내 AI 기술 개발과 산업 현장의 활용을 함께 추진해야 한다고 밝혔다. AI 주권을 확보하려면 자체 모델과 컴퓨팅 인프라를 갖추는 것뿐 아니라 국내 기업이 개발한 기술이 실제 시장에서 사용돼야 한다는 입장이다. 하 부위원장은 "단순히 GPU를 확보하거나 데이터센터를 짓는 것만으로 AI 주권이 확보되는 것은 아니다"라며 "기술을 개발할 인재와 기업이 있어야 하고 그 기술이 실제 산업과 시장에서 활용돼야 한다"고 강조했다.

2026.10.10 08:47김동원 기자

시놉시스, 中 AI 연구소와 반도체 설계 협력 추진

세계 최대 반도체 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업 미국 시놉시스(Synopsys)가 반도체 설계효율과 개발속도를 올리기 위해 중국 인공지능(AI) 연구소, 거대언어모델(LLM) 개발사들과 기술 협업을 모색 중이다. 일본 니케이아시아(Nikkei Asia)는 시놉시스가 자체 EDA 툴의 AI 기능을 고도화하고 현지 반도체 설계 생태계와 접점을 확대하기 위해 중국 AI 스타트업, 연구기관들과 협력 방안을 논의하고 있다고 9일(현지시간) 보도했다. 협력 논의는 반도체 설계 공정에 차세대 AI 알고리즘을 결합해 회로 배치, 최적화, 검증 시간과 비용을 단축하려는 시놉시스의 AI 전환 전략 일환이다. 최근 회로 미세화가 극단으로 치달으면서 반도체 설계 복잡성이 가중됨에 따라, 글로벌 EDA 기업은 생성형 AI와 LLM을 활용한 설계 자동화 기술 확보를 추진해 왔다. 시놉시스는 글로벌 빅테크 기업과 협업을 강화하는 한편, 반도체 설계 수요가 높은 중국 시장 내 입지를 유지·강화하려는 목적도 있는 것으로 풀이된다. 미·중 반도체 패권 경쟁이 지속되는 상황에서 이번 협력 추진이 미국 정부의 대중국 제재망에 저촉될지 여부도 관심사다. 미국 상무부는 첨단 반도체 제조장비뿐만 아니라 첨단 EDA 소프트웨어의 대중국 수출 및 기술 지원을 엄격히 규제하고 있다.

2026.10.10 08:00전화평 기자

"로봇 들이기 이렇게 어렵다"…WSJ, 월마트 물류자동화 '시행착오' 조명

미국 유통기업 월마트의 물류 자동화 과정을 통해 산업시설에 로봇을 도입하는 일이 얼마나 어려운지를 월스트리트저널(WSJ)이 10일(현지시간) 조명했다. 월마트는 10년 넘게 수십억 달러를 쏟아부었지만 여전히 크고 작은 문제와 씨름하고 있다. 월마트는 미국 내 약 200개 공급망 시설 대부분에서 자동화 전환을 진행 중이다. 그동안 14만 명이 넘는 창고 노동자가 하역, 지게차 운반, 선반 적재, 매장·가정 배송까지 도맡았다. 사람에게는 어렵지 않은 작업이지만, 이를 로봇에 맡기려는 순간 복잡한 과제로 바뀌었다는 게 WSJ 분석이다. 사람에겐 쉬운 '상품 분류'도 로봇엔 난관 상자에서 물건을 꺼내 낱개로 분류하는 '브레이크팩' 작업이 대표사례다. 월마트와 협력 중인 로봇 기업은 작업자 사이를 빠르게 오가며 상품을 분류하는 로봇 움직임을 조율하는 데 오랫동안 애를 먹었다. 여러 기술을 시험했지만 작동하지 않거나 비용이 지나치게 컸다. 결국 모션·장애물 감지 센서를 단 소형 바퀴형 로봇을 새로 설계해 10여 곳 이상의 창고에 설치하고 있다. 소형 바퀴형 로봇 도입에도 문제가 터져 나왔다. 월마트가 수년간 써온 골판지 상자는 자동화 설비에 비해 너무 커서 교체가 불가피했다. 새 상자는 높이를 약 3.8cm 낮췄고 테이프 밀봉이 필요해 공정을 추가했다. 대형 반려견 사료포대 같은 부피 큰 상품은 시스템이 처리하지 못했다. 캘리포니아의 월마트 자동화 식료품 창고에서는 로봇 팔이 냉동 칠면조를 제대로 잡지 못해 공급업체에 포장 보강을 요청하기도 했다. 롭 몽고메리 월마트 미국 공급망 운영 책임자는 "복잡성의 정점에 와 있다"고 진단했다. 그는 창고 운영을 멈추지 않고 시설을 개조해야 하는 점이 까다롭다고 설명했다. 월마트 공급망 건물 대부분 1980~1990년대에 지어 자동화 프로젝트의 약 80%가 기존 시설을 고치는 레트로핏 방식이다. 로봇 고장·처리량 미달…전기료는 3배 월마트의 로봇 파트너 기업 심보틱(월마트의 지분율 12.6%)도 시행착오를 겪었다. 양사는 약 10년 전 플로리다 브룩스빌 시험 창고에서 물류 자동화 시스템을 구축했다. 하지만 자동화 과정에 애를 먹고 2019년 두 회사는 해당 시설을 완전히 철거하고 바닥부터 다시 시스템을 구축했다. WSJ은 심보틱이 월마트가 요구한 물류 처리량 목표를 맞추는 데 어려움을 겪었고, 먼지만 쌓여도 운반 로봇이 오작동해 연쇄 문제로 번질 수 있다고 평가했다. 심보틱은 작업 중 수리에 맡기는 로봇 비율이 최근 10%에서 5%로 낮아졌다고 밝혔다. 비용 부담도 커졌다. 월마트 자동화 식료품 시설의 월 전기요금은 냉난방 수요가 몰리는 달에 80만 달러(약 11억원) 이상으로 치솟을 수 있다. 수작업 비중이 컸던 시절의 월 25만 달러(약 3억원)와 비교하면 3배가 넘는다. 시스템을 운영할 기계·전기 엔지니어 인건비도 일반창고 인력보다 비싸다. 매장 내 온라인 주문 자동화는 더 험난했다. 월마트는 이를 해결하기 위해 2016년 이후 약 10억 달러(약 1조 3000억원)를 투입했다. 월스트리트저널은 "매장 공간이 물류 공간보다 더 협소하기 때문에 매장 내 전자상거래 자동화는 어렵다"며 "게다가 문제가 발생하면 주차장 차 안에서 대기하거나 특정 시간에 맞춰 가정 배송을 기다리는 고객에게 극심한 불편을 초래할 수 있다"고 분석했다. 월마트는 매장 내 자동화 도입을 위해 2023년 로봇 기업 얼러트 이노베이션을 4억 달러(약 5400억원)에 인수했다가 지난해 심보틱에 2억 달러(약 2700억원) 손실을 보고 넘겼다. 심보틱은 최근 실적 컨퍼런스콜에서 실용적인 매장 내 자동화 모델은 2028년까지는 나오기 어렵다고 내다봤다. 아마존발 '군비 경쟁'…"완벽 기다리면 늦어" 그럼에도 유통업계의 자동화 경쟁은 멈추지 않고 있다. 자동화에서 앞선 아마존이 올해 초 연매출 기준 미국 최대 기업에 오르며 자동화 경쟁 강도를 키우고 있다. 시장조사업체 인터랙트 애널리시스는 자동화 투자를 소매업체 간 '군비 경쟁'에 비유했다. 물류 자동화 성과는 조금씩 나타나고 있다. 월마트 브룩스빌 창고는 재고의 약 80%가 자동화로 처리되는 단계에 이르렀고, 지난 8월 기준 월마트 매장의 65% 이상이 자동화 시스템으로 처리된 화물을 일부 공급받고 있다. 월마트는 자동화 관련 지출이 올해와 내년 정점을 찍을 것으로 본다. 몽고메리 공급망 운영 책임자는 "(자동화 시스템이) 완벽해질 때까지 기다린다면 너무 오래 걸릴 것임을 우리는 잘 알고 있다"고 말했다.

2026.10.10 07:00진운용 기자

오픈AI "연구원 3명 해고, 안전문제 제기 때문 아냐"

오픈AI가 안전 담당 연구원 해고 사태에 대해 본격적으로 해명하고 나섰다. CNBC를 비롯한 외신들에 따르면 오픈AI는 8일(현지시간) 안전 전문 연구자 3명을 해고한 것은 '심각한 신뢰 위반'을 저질렀기 때문이라고 반박했다. 오픈AI는 지난 주 재스민 왕, 토멕 코박, 미키타 바레스니 등 안전팀 소속 연구원 3명을 해고했다. 해고된 세 명의 연구원은 오픈AI 이사회 및 이사회 산하 안전위원회에 보낸 편지에서 인공지능(AI)의 안전우려를 제기한 뒤 해고됐다고 주장했다. 세 명 모두 9월 X에 글을 올려 프론티어 모델 개발 속도 조절을 촉구하면서 안전 관련 우려를 제기했다. 그러자 오픈AI는 이날 성명을 통해 “(세 명의 연구원들이) 민감 정보 취급에 관한 명확한 방침을 위반했다는 조사 결과에 따라 이번 결정을 하게 됐다”고 밝혔다. 반면 회사 측은 연구원들이 제기한 '프론티어 모델의 감시 가능성'과 관련된 문제 제기에는 동의한다면서 해당 분야에 대한 투자는 계속할 계획이라고 덧붙였다.

2026.10.09 22:54김익현 미디어연구소장

메타, 아동 성착취물 유도 광고 탐지에 LLM 도입

메타가 현지 시각 10월 7일 올해 상반기 페이스북과 인스타그램에서 아동 성착취 콘텐츠 3,320만 건에 조치했다고 발표했다. 이 가운데 97% 이상은 이용자 신고 전에 자체 시스템이 먼저 찾아냈다. 인도에서는 같은 기간 530만 건에 조치했고, 98% 이상을 신고 전에 탐지했다. 메타는 정상 광고처럼 보이지만 이용자를 외부 불법 사이트로 유도하는 광고를 찾는 대형언어모델(LLM) 시스템을 도입했다. 메타는 이 수법을 '사인포스팅(signposting)'이라고 부르며, 탐지를 피하려는 이들이 최근 사용하기 시작한 방식이라고 설명했다. 광고 자체에는 불법 콘텐츠가 없어도 아동 성착취물을 게시한 사이트로 연결되는 경우가 있어, 메타는 광고 내용뿐 아니라 광고가 이용자를 보내는 목적지까지 확인한다. 규정을 어긴 목적지는 차단하고 광고를 집행한 계정도 제재한다. 메타는 기존 시스템이 놓친 콘텐츠를 찾기 위해 AI 검사를 추가했고, 자사 안전장치를 직접 공격해 약점을 찾는 '레드팀 AI 에이전트'도 운영한다. 레드팀은 공격자 입장에서 시스템의 허점을 점검하는 작업을 말한다. 계정이 삭제된 뒤 새 계정으로 재가입하는 이용자를 찾는 시스템도 개선했다. 메타는 지난 8월 미국 29개 주가 제기한 아동 안전 소송에서 최대 180억 달러(약 24조 1,000억 원)를 지급하기로 합의했고, 9월에는 샌프란시스코시가 AI로 생성한 아동 성착취 광고를 중단하라고 메타에 요구했다. 메타는 올해 메타 AI 보호자 통제 기능과 왓츠앱 저연령 아동용 계정, 10대 자녀가 인스타그램에서 자해 관련 콘텐츠를 검색하면 부모에게 보내는 알림을 도입했다. 자세한 내용은 메타에서 확인할 수 있다. ▶︎ 관련 기사: 샌프란시스코 시, 메타에 AI 생성 아동 성착취 광고 중단 요구 이미지 출처: 메타 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.10.09 22:19AI 에디터

최태원 "호남 반도체 팹, 용인 3분의 2 규모 검토...속도감 있게 추진"

최태원 SK그룹 회장이 "현재까지 (전남광주에) 용인 3분의 2 정도 크기 (반도체 팹 구축) 계획을 갖고 있다"며 "땅과 수요가 더 있다면 이쪽(전남광주)이 더 커질 것도 충분히 예상한다"고 밝혔다. 최태원 회장은 9일 전남광주통합특별시 반도체 특화단지 예정 부지를 방문해 '전남광주에 최대 몇 기 정도 팹을 예상하느냐'는 물음에 이처럼 답했다. 최 회장은 곽노정 SK하이닉스 사장 등 경영진과 광주 군공항 부지와 핵심 정비 후보지 탄약고 일대를 방문했다. 민형배 전남광주통합특별시장 등과 만나 산업단지 조성계획과 부지, 전력, 용수, 교통 등 기반시설 준비상황 설명을 들었다. 광주 탄약고 부지 방문 배경에 대해, 최 회장은 "(메모리 반도체) 수요가 계속해서 상당히 빠른 속도로 늘어날 것으로 추정한다"며 "(생산능력) 확장 속도를 훨씬 더 높여야겠다고 생각했다"고 답했다. 그는 "용인 (팹 예상) 완공 시점을 12년 앞당겼다. 팹을 여는 것이 아니라 부지를 다 채웠을 때 완공이라고 하는데, 이를 12년 앞당긴 것"이라면서도 "그런데 그것도 부족하고, 또 다른 부지 조성이 필요하다"고 밝혔다. SK하이닉스는 용인 반도체 클러스터 완공 목표 시점을 2045년에서 2033년으로 12년 앞당긴 바 있다. 이어 "필요하다면 (용인과 전남광주에서) 병행 건설해야 할 사정이 생길 것 같다"며 "이번 방문은 전남광주에서 얼마나 빨리 공장을 지을 수 있는지 확인하기 위한 것이고, 최대한 빠른 속도로 건설하겠다"고 말했다. 구체적인 착공 시점은 밝히지 않았다. 최 회장은 '이르면 착공이 내년이라고만 알려졌는데, 구체적 착공 시점은 (언제냐)'고 묻자, "아직 착공 시점이 언제인지 알 수 있는 상황은 아니다"라면서도 "전남광주시장도 준비하고 있고, 국가 용수·전기 등이 갖춰지는 계획이 맞춰지는 것과 공사를 병행해서 맞물리는 속도 등을 계산해야 하고, 그것들은 곧 발표되지 않을까 생각한다"고 답했다. 'SK하이닉스가 계획대로 광주에 투자하기 위해 전남광주가 우선 해결해야 할 사안은 무엇이냐'고 묻자, 최 회장은 "수요가 빠른 속도로 늘기 때문에 공급속도를 최대한 빨리 당겨야 하는 상황"이라며 "여기서(전남광주에) 지을 수 있는 상황이 된다면 가장 빠른 속도로 최대한 짓겠다"고 답했다. 그는 "그 시점이 언제인지는 검토해야 하기 때문에 오늘은 답을 못 드리지만 최대한 빨리 간다고 말씀드리겠다"고 덧붙였다. '정부의 용수 공급 등'과 관련한 질문에, 최 회장은 "용수 공급 등 계획과 얘기들이 있지만, 건설공사를 시작할 수 있으면 가장 빠른 속도로 먼저 하겠다"며 "설사 용수와 전력이 늦는다고 해도 저희가 파일링을 빨리 맞출 수 있다면 먼저 들어가겠다는 생각이고, 건설비용을 아끼겠다는 생각은 별로 없다"고 밝혔다. SK하이닉스는 정부 3대 메가프로젝트 추진에 맞춰, 지난 6월 호남권 일대에 400조원 규모 신규 클러스터를 조성하겠다고 밝힌 바 있다. 이후 경영진이 광주를 10여 차례 방문했다. 최태원 회장은 최근 국내외 간담회 등에서 "인공지능(AI) 시대를 선도하려면 향후 5년 내 메모리 반도체 생산능력을 2배 이상 키워야 한다"고 밝힌 바 있다. 이날 민형배 시장은 "반도체 클러스터 추진 의지를 분명히 보인 최태원 회장에게 320만 특별시민을 대표해 감사드린다"며 "SK하이닉스가 세계 최고 수준 반도체 공장을 최적 환경에서 안정적으로 건설·운영하도록 부지·전력·용수 등 기반시설과 인재 양성, 정주 여건을 뒷받침하겠다"고 말했다. SK하이닉스 관계자는 "글로벌 AI 메모리 반도체 수요가 폭증하며 시장이 급성장하고 경쟁도 치열해지고 있다"며 "정부와 지자체 지원 속에 속도감 있는 투자를 이어가며 한국이 AI 반도체 패권을 강화하도록 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.10.09 17:09이기종 기자

"미국인 채용하라"…美, MS·어도비 등 8개사 외국인 영주권 지원 제동

트럼프 행정부가 주요 IT 기업의 고숙련 외국인 영주권 취득 지원에 제동 걸었다. 이들 기업의 제도 악용을 줄이고 미국인 인력 채용을 늘리기 위한 조치다. 8일(현지시간) 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 미국 정부는 마이크로소프트와 어도비 등 8개 기업의 외국인 숙련 근로자 영주권 취득 지원 프로그램 참여를 중단한다고 밝혔다. 대상에는 캡제미니·코그니전트·HCL·인포시스·타타·위프로도 포함됐다. 키스 손더링 미국 노동부 장관도 이들 기업과 관련한 영주권 취득용 노동인증 신청을 받아들이지 않겠다고 발표했다. 신규 신청뿐 아니라 이미 접수돼 심사 중인 신청에도 이번 조치를 적용한다. 앞서 트럼프 행정부는 해당 기업들이 제도 악용 의혹을 제기하며 미국인 근로자 채용을 촉구했다. 제이디 밴스 미국 부통령은 이날 기자회견에서 마이크로소프트를 직접 거론하며 미국인 고용 필요성을 강조했다. 마이크로소프트는 미국 내 직원 대다수가 미국인이라며 행정부에 추가 정보를 제공하겠다는 입장을 내놨다. 외국인 전문인력 취업비자인 'H-1B' 신청 현황을 제시하며 신규 해외 인력 유입 규모가 크지 않다는 점도 강조한 것으로 전해졌다. 마이크로소프트가 지난 회계연도에 공개한 H-1B 비자 신청 약 6000 건 중 80%는 기존 직원 체류 기간 연장이나 체류 자격 변경을 위한 것으로 나타났다. 나머지는 이미 미국에 합법적으로 체류하다 마이크로소프트에 합류한 신규 직원 관련 신청으로 미국 내 전체 직원의 1%에 해당했다. 마이크로소프트는 엄격한 비자 기준을 충족하는 인력에 대해서만 H-1B 청원서를 제출한다고 밝혔다. 해당 비자로 근무하는 직원에게도 동등한 업무를 수행하는 다른 직원과 같은 수준의 보수를 지급한다고 설명했다. H-1B는 고용주가 적격 미국인 근로자로 충원하기 어려운 고숙련 직종을 위한 비자다. IT 기업들이 해당 비자를 통해 고숙련 외국인을 채용한다. 승인된 비자의 약 4분의 3은 인도 출신 근로자에게 발급된다. 행정부의 조사 대상은 대학으로도 확대됐다. 밴스 부통령은 하버드대·예일대·스탠퍼드대 등 9개 대학이 외국인 유학생의 미국 입국을 허용하는 프로그램을 악용해 미국인 근로자 임금을 낮췄다는 의혹을 조사하겠다고 밝혔다. 밴스 미국 부통령은 "우리는 훌륭한 미국인 근로자를 채용해야 한다"고 강조했다.

2026.10.09 16:30김미정 기자

韓 공략 시동 건 코어위브…데이터센터 협력·추론 사업 키운다

글로벌 인공지능(AI) 인프라 기업 코어위브가 한국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 국내 여러 데이터센터 사업자들과 협력 방안을 논의하는 가운데 고성능 그래픽처리장치(GPU) 공급뿐 아니라 AI 추론 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임도 본격화하고 있다. 9일 업계에 따르면 코어위브는 한국 데이터센터 사업 진출 가능성을 열어두고 국내 여러 사업자들과 협의를 진행하고 있는 것으로 파악됐다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 위치, 협력 기업 등은 공개되지 않았다. 코어위브는 최근 아시아 지역으로 AI 인프라 사업을 빠르게 확대하고 있다. 지난 8월 인도네시아에 총 360메가와트(MW) 규모의 데이터센터 3곳을 확보한다고 발표한 데 이어 이달 6일에는 인도 아다니커넥스와 협력해 나비뭄바이에 240MW 규모 AI 데이터센터를 구축한다고 밝혔다. 인도 시설에는 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 플랫폼을 도입할 예정이다. 이런 가운데 코어위브는 지난 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26'에 회사 이름을 내건 부스를 마련했다. 코어위브가 국내 전시 행사에 자체 브랜드를 앞세워 참가한 것은 이번이 처음이다. 김현석 코어위브 한국·동남아시아 총괄대표는 행사장에서 지디넷코리아와 만나 한국을 비롯한 아시아 AI 인프라 시장의 현황과 코어위브의 사업 전략을 소개했다. 김 대표는 한국·동남아시아 지역 GTM(Go-To-Market)을 맡아 GPU 인프라와 추론 서비스 등의 사업을 담당하고 있다. 코어위브는 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 미국 네오클라우드 기업이다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 애저, 구글클라우드 등 기존 하이퍼스케일러와 달리 대규모 AI 워크로드에 특화된 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 김 대표는 "GPU를 필요로 하는 기업이나 기관의 수요는 국가 간 경계가 거의 무의미하다"며 "한국에서도 최신 GPU를 확보하려는 기업들의 문의가 상당히 많다"고 말했다. 현재 국내 기업들은 코어위브의 해외 데이터센터를 통해 GPU 서비스를 이용할 수 있다. AI 모델 학습과 추론은 일반적인 클라우드 서비스에 비해 네트워크 지연의 영향이 상대적으로 제한적이어서 데이터의 해외 이전에 제약이 없다면 국내 데이터센터가 없어도 서비스를 이용할 수 있다는 설명이다. 반대로 금융·공공·의료 등 개인정보나 민감정보를 다루는 분야에서는 국내 인프라 유무가 서비스 도입에 영향을 줄 수 있다. 데이터 국외 이전에 대한 규제와 기업 내부 정책 등을 고려해야 하기 때문이다. 김 대표는 "GPU를 빌려 쓰기로 결정한 기업 중에는 데이터센터가 한국에 있는지를 크게 신경 쓰지 않는 곳도 많다"며 "금융기관이나 공공기관처럼 개인정보와 민감정보를 활용하는 곳은 데이터의 해외 이전을 고려해야 하는 경우가 있다"고 설명했다. "韓 기업 GPU 수요 상당…수천~수만 장 문의도" 코어위브가 한국 시장에서 주목하는 분야 중 하나는 대규모 GPU 수요다. 국내 통신사와 전자·플랫폼 기업 등을 중심으로 엔비디아 최신 GPU에 대한 문의가 이어지고 있다. B300뿐 아니라 차세대 베라 루빈 시스템을 확보하려는 움직임도 나타나고 있다. 김 대표는 "국내 주요 기업들이 B300 등 최신 GPU를 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하는 사례가 있다"며 "베라 루빈 같은 차세대 시스템에 대한 문의도 계속 들어오고 있다"고 말했다. 다만 국내 기업의 GPU 수요가 실제 대규모 공급 계약으로 연결되기까지는 넘어야 할 부분도 있다. 정부 지원 사업 등을 통해 GPU 사용 예산을 확보하는 기업이 많아 장기간 이용을 확약하기 어려운 사례가 있어서다. 김 대표는 "국내 대기업에서 B300을 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하더라도 사용 기간을 물어보면 6개월이나 7개월이라고 답하는 경우가 있다"며 "정부 지원 사업을 통해 GPU를 확보하다 보니 프로젝트의 연속성을 몇 년 이상 보장하기 어려운 구조도 있다"고 말했다. 이는 대규모 GPU를 선제적으로 확보해 장기간 제공하는 네오클라우드의 사업 방식과 차이가 있다. 코어위브는 대규모 GPU 공급에서 사용 기간과 물량에 대한 고객의 확약을 중요하게 보고 있다. 최근에는 3~6개월 단기 계약도 체결하는 등 공급 방식을 다변화하고 있지만 대규모 물량을 안정적으로 제공하려면 장기적인 수요 예측이 필요하다. 김 대표는 한국에서 들어오는 대규모 GPU 공급 요청에서도 계약 기간과 수량, 선급금 등의 조건이 중요하다고 설명했다. 단순히 GPU가 필요하다는 요청만으로 대규모 물량을 확보해 제공하기 어려운 사업 구조라는 의미다. 특히 GPU 공급 능력이 네오클라우드 기업들의 경쟁력을 좌우한다고 봤다. 기존 클라우드 사업자와 네오클라우드는 서비스 구조와 기술 아키텍처에서 차이가 있지만 고객이 원하는 최신 GPU를 제때 확보하지 못하면 가격이나 소프트웨어 경쟁력을 앞세우기도 어렵다는 설명이다. 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 차별점도 여기에 있다. AWS·애저·구글클라우드가 CPU와 GPU를 비롯한 다양한 컴퓨팅 자원을 범용 클라우드 아키텍처에서 제공한다면 네오클라우드는 대규모 GPU 클러스터와 네트워크, 소프트웨어를 AI 학습·추론에 맞춰 구성한다. 고객은 기존 클라우드 계약과 비용, AI 워크로드의 특성 등을 고려해 필요한 인프라를 선택할 수 있다. 김 대표는 "AI 인프라는 GPU만의 경쟁이 아니라 '자본의 전쟁(War of Capital)'"이라며 "고객이 원하는 GPU 모델이 없으면 경쟁 자체가 성립하기 어렵다"고 강조했다. W&B 고객 기반으로 韓 추론 시장 공략 코어위브가 한국에서 GPU 공급과 함께 힘을 싣는 분야는 AI 추론이다. AI 시장의 중심이 대규모 모델을 학습하는 단계에서 개발한 모델을 실제 서비스에 적용하는 단계로 확장되면서 추론용 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어날 것으로 보고 있다. 특히 지난해 인수한 AI 개발 플랫폼 기업 웨이츠앤바이어시스(Weights & Biases·W&B)를 활용해 기존 소프트웨어 고객과 코어위브의 GPU 인프라·추론 서비스를 연결하는 전략을 추진하고 있다. W&B는 AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 추적하고 성능을 평가·관리하는 소프트웨어를 제공한다. 코어위브는 W&B를 자체 GPU 인프라와 결합해 AI 모델 개발과 학습부터 추론, 평가·관측까지 이어지는 사업 구조를 구축하고 있다. 국내에서도 파운데이션 모델을 개발하는 주요 AI 기업들이 W&B를 사용하고 있다는 게 김 대표의 설명이다. 모델 개발 단계에서 확보한 고객 접점을 추론과 GPU 인프라까지 확대할 수 있다는 점에서 코어위브의 한국 사업에서도 W&B가 중요한 역할을 맡는다. 김 대표는 "국내 주요 파운데이션 모델 개발 기업들이 이미 W&B를 사용하고 있다"며 "이들 기업이 모델 개발을 넘어 실제 추론 서비스를 확대하려는 만큼 코어위브의 GPU 인프라와 소프트웨어를 함께 제공할 기회가 많을 것으로 본다"고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산도 추론 시장 성장을 촉진할 요인으로 꼽았다. 기존에는 모델을 학습하는 과정에 대규모 GPU가 집중적으로 사용됐다면 AI 서비스가 늘어날수록 실제 이용자의 요청을 처리하는 추론 단계에서 필요한 컴퓨팅 자원도 함께 증가하기 때문이다. AI 에이전트는 서비스를 출시한 이후에도 답변 품질과 성능을 지속적으로 확인하고 개선해야 한다. 모델과 애플리케이션의 성능을 관측하고 평가하는 과정도 중요해지면서 코어위브의 GPU 인프라와 W&B 소프트웨어를 결합할 수 있는 영역이 넓어지는 셈이다. 코어위브는 서버리스 추론과 전용 추론 인프라 등을 제공하고 있다. 국내에서도 추론 서비스를 유통하거나 공동 사업을 추진할 수 있는 기업들과 협력 가능성을 검토하고 있다. 김 대표는 아직 국내 추론 생태계가 충분히 형성된 단계는 아니라고 평가했다. 추론 서비스를 이용하려는 기업과 이를 공급하려는 사업자는 늘고 있지만 GPU 인프라와 여러 AI 모델을 연결해 사용량에 따라 서비스를 제공하는 사업 구조는 이제 만들어지고 있다는 설명이다. GPU 인프라 사업에서는 기존 IT 시장의 총판·리셀러 구조를 그대로 적용하기도 어렵다고 봤다. 대규모 GPU 계약은 장기간 공급과 사용량, 투자비 회수 등이 함께 고려돼야 해 최종 고객과 직접 계약하는 방식이 중요한 반면 추론 시장에서는 다양한 형태의 파트너 사업이 가능하다고 보고 있다. 김 대표는 "한국에는 추론 서비스를 이용하려는 기업도 많고 이를 공급하려는 기업들도 있지만 아직 생태계가 충분히 형성되지는 않았다"며 "현재 여러 국내 기업과 협력을 검토하고 있으며 앞으로 추론 시장을 중심으로 사업 기회를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.09 16:06장유미 기자

AI 잘 쓰는 한국인…'안전 역량'은 부족

한국인의 디지털 기술 활용 능력은 세계 최상위 수준이지만 개인정보 보호와 온라인 정보 검증 등 안전 역량은 상대적으로 부족한 것으로 나타났다. 생성형 인공지능(AI)이 일상으로 확산하면서 기술을 능숙하게 사용하는 것뿐 아니라 안전하고 책임 있게 활용하는 능력을 높여야 한다는 지적이 나온다. 국무조정실 지속가능발전추진단이 2027년 유엔 고위급 정치포럼(HLPF) 제출용으로 지난달 30일 공개한 '대한민국 지속가능발전 국가보고서' 초안에 따르면 한국은 정보·데이터 문해력과 디지털 콘텐츠 창작 등 주요 정보통신기술(ICT) 활용 역량에서 경제협력개발기구(OECD) 최상위권을 기록했다. 반면 개인정보 설정이나 보안 조치, 온라인 정보의 신뢰성을 판단하는 역량은 상대적으로 낮았다. 2023년 기준 한국의 정보·데이터 문해력 '기초 이상' 역량 보유율은 90.1%, 디지털 콘텐츠 창작 역량은 79.4%로 각각 OECD 21개국 중 1위를 기록했다. 문제해결 역량은 82.2%로 2위, 소통·협력 역량은 82.0%로 4위에 올랐다. 디지털 기술을 활용하고 콘텐츠를 제작하는 능력에서 국제적으로 높은 수준을 보인 셈이다. 일상적인 디지털 활용 능력도 크게 높아졌다. 파일을 첨부해 이메일을 전송할 수 있는 역량 보유율은 2017년 57.4%에서 2024년 97.3%로 상승했다. 디지털 기기를 이용해 정보를 주고받는 기본적인 능력이 폭넓게 확산됐음을 보여준다. 그러나 안전 영역에서는 다른 결과가 나타났다. ICT 안전 영역에서 기초 이상 역량을 갖춘 비율은 25.1%에 그쳤다. 세부적으로 개인정보 설정 변경 역량은 36.8%, 보안 조치 설정 역량은 48.3%로 절반에 미치지 못했다. 디지털 기술을 활용하는 능력과 스스로를 보호하는 능력 사이에 상당한 차이가 확인된 것이다. 온라인 정보의 신뢰성을 검증하는 역량 보유율도 30.9%에 불과했다. 정보·데이터 문해력 영역의 전체 역량 보유율이 90.1%에 달하는 것과 대조적이다. 정보·데이터 문해력 전반에서는 높은 역량을 보였지만, 온라인에서 접하는 정보의 신뢰성을 검증하는 세부 능력은 상대적으로 취약한 것으로 나타났다. 생성형 AI의 확산은 이러한 역량 격차를 더 주목하게 만든다. 보고서는 AI와 디지털 기술이 산업 생산성 향상뿐 아니라 보건·교육·복지·재난 대응·환경관리 등 다양한 분야에서 지속가능발전을 촉진할 수 있다고 평가했다. 데이터와 AI를 활용한 정책 분석, 공공서비스 고도화도 새로운 기회로 제시했다. 기술 활용 범위가 넓어지는 만큼 새로운 과제도 등장하고 있다. 보고서는 AI·디지털 전환에 따른 노동시장과 직무구조의 변화, 디지털 접근성과 활용 역량의 차이, 개인정보 보호와 안전성·책임성 문제를 주요 고려 사항으로 꼽았다. AI와 데이터 활용 확대에 따른 전력·자원 수요 등 환경적 영향도 함께 살펴봐야 한다고 지적했다. 특히 디지털 기술의 발전이 사회 구성원 모두에게 동일한 혜택을 제공하는 것은 아니라는 점에 주목했다. 기술에 접근하거나 이를 활용하는 능력의 차이가 기존의 사회적 격차와 맞물릴 경우 새로운 형태의 소외로 이어질 수 있기 때문이다. 이에 보고서는 디지털 시민 역량을 균형 있게 높여야 한다고 제언했다. 세계 최상위 수준의 활용 역량에 걸맞게 개인정보 보호와 보안 설정 등 안전 역량을 강화하고, 온라인 정보의 신뢰성을 판단하는 정보 판별 교육을 학교와 평생교육 전반에 반영해야 한다는 것이다. 국무조정실 지속가능발전추진단은 보고서에서 "AI·디지털 전환은 기술의 개발과 활용을 넘어 기술의 편익과 전환에 따른 영향이 사회 구성원에게 어떻게 나타나는지를 함께 살펴봐야 하는 과제"라며 "기술혁신이 기존의 격차와 결합하거나 새로운 형태의 격차와 배제로 이어질 가능성도 지속가능발전의 관점에서 고려할 필요가 있다"고 강조했다.

2026.10.09 16:00이나연 기자

[AI 고속도로] 기업 AI도 프라이빗 시대…'모듈형 데이터센터'가 뜬다

기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터와 AI 운영 환경을 직접 통제할 수 있는 '프라이빗 AI'에 주목하고 있다. 외부 클라우드와 AI 모델에 의존하던 방식에서 벗어나 자체 인프라를 병행하는 기업이 늘면서, 필요한 장소에 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터(AIDC)도 대안으로 부상한 모습이다. 9일 업계에 따르면 기업들은 민감한 내부 데이터나 반복적인 업무를 자체 AI 환경에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 작업에는 외부 AI 모델을 활용하는 방식으로 인프라 전략을 다변화하고 있다. 기업의 AI 전략에서도 모델 성능뿐 아니라 데이터를 어디에 저장하고 연산 자원을 어떻게 운영할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·제조·공공 등 보안과 데이터 통제가 중요한 분야에선 독립적인 AI 운영 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. 오픈 모델 성능 높아지자 프라이빗 AI 도입 확대 최근 오픈 모델의 성능이 빠르게 향상되고 운영 비용 부담도 줄어들면서, 기업들이 외부 상용 모델에 대한 의존도를 낮추고 업무 특성에 맞는 자체 AI 환경을 구축할 수 있게 됐다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 조지아공대 연구진이 발표한 논문에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 AI 모델의 약 90% 수준 성능을 내면서도 비용은 약 6분의 1에 그치는 것으로 나타났다. 폐쇄형 모델 출시 이후 오픈 모델이 유사한 성능에 도달하기까지 걸리는 시간도 13주까지 단축됐다. 기업 내부 데이터에 맞춘 모델 미세조정도 경쟁력으로 꼽힌다. 데이터브릭스 연구에선 메타의 오픈 모델 '라마 3.1 8B'를 기업 고유 코드에 맞게 미세조정한 결과, GPT-4o보다 코드 채택률이 1.4배 높고 응답 시간은 2배 빠른 것으로 나타났다. 실제 기업 현장에서도 자체 AI 모델과 외부 모델을 병행하는 사례가 나오고 있다. 미국 보험사 트래블러스는 보험 업무에 특화된 자체 모델 '트래블러스LLM'을 개발해 전문성과 대량 처리가 필요한 업무에 활용하고 범용적이거나 복잡한 요청에는 외부 모델을 사용하는 방식으로 AI 환경을 운영하고 있다. 국내에선 한국서부발전이 외부망과 분리된 온프레미스 환경에 자체 생성형 AI 서비스 '위피봇'을 구축했다. 사내 규정과 기술자료 검색, 문서 작성 등에 활용하고 있으며 시범 운영 결과 업무 효율을 30% 이상 높이고 연간 10만 시간의 업무 시간을 절감한 것으로 알려졌다. AI 운영 환경도 변화…모듈형 데이터센터 대안 부상 기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대하면서 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 인프라의 중요성도 커지고 있다. 특히 대규모 AI 모델을 직접 운영하거나 여러 AI 서비스를 상시 구동해야 하는 기업·기관에선 기존 전산실만으로 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 환경을 수용하는 데 한계가 있다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하려면 높은 전력 밀도와 발열에 대응할 수 있는 전력·냉각 설비가 필요하다. GPU 간 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 네트워크와 스토리지도 갖춰야 한다. 외부 클라우드를 지속적으로 이용할 경우 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있다는 점도 자체 인프라 구축을 검토하는 배경이다. 이에 전력·냉각·네트워크 등 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 모듈형 AIDC가 주목받고 있다. 부지와 전력이 확보된 환경에선 기존 데이터센터보다 구축 기간을 줄일 수 있고 AI 연산 수요가 늘어나면 모듈을 추가해 단계적으로 확장할 수 있다는 것이 강점이다. 기업이 직접 관리하는 부지에 독립적인 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점도 특징이다. 데이터와 시스템에 대한 물리적 통제 수준을 높이면서 필요한 연산 자원을 업무 현장 가까이에 배치할 수 있어 보안과 운영 효율을 함께 고려할 수 있다. 엘리스그룹, 모듈형 AIDC·GPU 운영 기술 결합 국내에선 엘리스그룹이 모듈형 데이터센터와 클라우드 소프트웨어를 결합한 AI 인프라 사업을 추진 중이다. 엘리스그룹은 부지와 전력이 확보된 환경에서 약 3개월 만에 구축할 수 있는 모듈형 AIDC '엘리스 PMDC'를 공급하고 있다. 서버 랙과 전력·냉각·네트워크 설비를 모듈화해 현장에서 설치하는 방식으로, 수요에 따라 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 설계했다. 고밀도 GPU 환경에 대응하기 위한 수랭식 냉각 시스템도 적용할 수 있다. 여기에 GPU 가상화·오케스트레이션 기술을 적용한 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 GPU 자원을 워크로드에 따라 배분하고 운영할 수 있도록 지원한다. 산업 현장에서도 모듈형 AI 인프라 구축이 추진되고 있다. 부산 명지녹산국가산업단지에선 산업단지 내 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 GPU·신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 엘리스그룹과 부산테크노파크, 이지에이아이, 건솔루션, 포미트 등이 참여해 제조기업의 AI 전환을 지원할 계획이다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대할수록 데이터를 안전하게 관리하는 것뿐 아니라 AI 인프라 자체를 효율적으로 운영할 수 있는 통제력이 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "특히 민감한 데이터를 다루거나 대규모 AI 연산 환경을 직접 운영해야 하는 기업·기관에선 필요한 장소에 AI 인프라를 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 데이터센터가 효과적인 선택지가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.09 15:00한정호 기자

오픈AI, 수학 난제 해결 주장…학계, 신뢰성에 의문 드러내

오픈AI가 인공지능(AI)으로 수학 난제를 대거 풀었다고 발표했지만 일부 연구에서 오류가 발견되면서 결과의 신뢰성을 둘러싼 논란이 일고 있다. 8일(현지시간) 테크크런치에 따르면 오픈AI는 지난 6일 AI를 활용한 수학 연구 원고 722건을 공개한 후 하루 만에 오류가 발견된 원고 3건을 철회했다. 일부 수학자들은 AI가 내놓은 풀이가 실제로 맞는지 확인하기 어렵고 연구 결과를 충분히 검토하지 않은 채 발표한 것 아니냐는 의문을 제기했다. 오픈AI는 이번 연구에 아직 일반에 공개하지 않은 자체 개발 AI 모델을 사용했다. 수학자들이 오랫동안 풀지 못했던 문제를 AI에 제시해 답을 찾고, 그 답이 왜 맞는지 설명하는 풀이까지 작성하도록 했다. 연구 대상은 대수학과 수리논리학 등 여러 분야에 걸쳐 있다. 오픈AI는 약 4000개 문제를 AI에 풀도록 했으며 이 과정에서 나온 풀이와 연구 내용을 정리해 원고 722건을 공개했다. 하지만 발표 직후 일부 연구에서 실제 오류가 확인됐다. 한 원고에서 계산에 사용한 부호가 잘못된 사실이 발견됐고 이를 바탕으로 작성한 다른 원고 2건도 철회됐다. 오픈AI는 증명을 보완하거나 설명을 바로잡기 위해 원고 14건도 수정했다. AI가 작성한 풀이를 컴퓨터로 검사하는 작업도 일부 연구에만 이뤄졌다. 오픈AI는 '린'이라는 프로그램을 활용해 수학적 설명을 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 바꾸고 논리적 오류를 검사했다. 그러나 원고 719건 가운데 이러한 컴퓨터 검증 자료가 마련된 연구는 300건으로 약 42%에 그쳤다. 나머지 원고에는 같은 방식의 검증 자료가 없으며 컴퓨터 검사를 거친 연구도 수학자들의 추가 확인이 필요하다. AI가 문제를 어떻게 풀었는지 보여주는 자료도 일부만 공개됐다. 오픈AI가 AI의 풀이 과정을 별도로 요약해 공개한 연구는 10건이다. 연구에 사용한 AI 모델 자체도 아직 외부에 제공하지 않고 있다. 컴퓨터 검사를 통과한 풀이에서도 확인이 필요한 부분이 발견됐다. 영국 케임브리지대와 킹스칼리지런던 연구진은 오픈AI가 지난달 해결했다고 주장한 '나비에-스토크스 방정식' 관련 연구를 분석해 문제를 제기했다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 수학 공식이다. 영국 연구진은 오픈AI가 글로 작성한 풀이와 컴퓨터 검사에 사용한 코드가 적어도 두 곳에서 서로 다르다는 사실을 확인했다. 미국 프린스턴에 있는 고등연구소(IAS)의 독립 수학·AI 자문단도 오픈AI의 연구 결과를 인정하는 데 신중한 태도를 보였다. 자문단은 이번 발표를 수학계에 중요한 사건으로 평가하면서도 오픈AI에 조언했다는 사실이 연구 성과나 발표 방식을 승인했다는 의미는 아니라고 밝혔다. 자문단은 앞서 AI 기업들이 외부 연구자들이 사용할 수 없는 자체 모델로 수학 난제를 푸는 방식에도 반대했다. AI가 새로운 연구 결과를 발표하더라도 이를 이해하고 검토할 수 있는 수학자들의 참여가 필요하다고 강조했다. 수학자 테런스 타오는 AI로 수학 문제를 풀었다는 사람들이 정작 풀이 내용을 제대로 이해하지 못하는 상황을 비판했다. 다른 수학자들이 질문해도 답하지 못하거나 연구 결과를 학술대회에서 설명하지 못하는 경우가 있었다고 지적했다. 오픈AI는 수학자들이 AI의 연구 결과를 이해하고 검토할 수 있도록 워크숍과 학술대회 등을 지원하겠다고 밝혔다. 멜라니 우드 하버드대 수학과 교수는 "AI 모델에 어려운 문제를 풀도록 지시해 답을 얻더라도 발표 시점에는 사람이 그 결과를 이해하지 못한다"며 "진짜 작업은 그때부터 시작된다"고 말했다.

2026.10.09 13:00김동원 기자

삼성·TSMC, 올 3분기도 파운드리 '희비교차'…점유율 격차 확대 전망

삼성전자, TSMC 간 파운드리 사업의 희비가 엇갈렸다. 삼성전자 파운드리 사업부의 경우, 올 3분기 매출이 전년동기 및 전분기 대비 소폭 증가하는 데 그쳤다. 반면 TSMC는 두 자릿 수의 성장세로 삼성전자와의 격차를 더 확대할 수 있게 됐다. 9일 업계에 따르면 삼성전자, TSMC의 파운드리 사업 매출은 기업별로 상이한 흐름을 보이고 있다. 앞서 삼성전자는 올 3분기 연결기준 잠정 실적으로 매출 195조원, 영업이익 107조 4000억원을 기록했다. 사상 첫 영업이익 100조원 돌파로, 반도체(DS) 부문이 AI 메모리 수요에 힘입어 호실적을 이끌었다. 반면 파운드리 및 시스템LSI 사업부가 포함된 비메모리반도체 부문은 해당 분기 2조원 안팎의 적자를 기록한 것으로 분석된다. 팹 가동률이 전반적으로 상승하고는 있으나, 미국 신규 팹 구축 및 성과급 충당에 따른 일회성 비용이 영향을 미친 것으로 풀이된다. 매출 역시 뚜렷한 성장세를 보이지 않고 있다는 평가다. IBK투자증권은 최근 보고서를 통해 삼성전자 올 3분기 비메모리 사업부 매출을 6조6970억원으로 전망했다. 전년동기(6조3850억원) 및 전분기(6조6860억원) 대비 소폭 증가에 그쳤다. 반면 TSMC는 월별 매출 집계를 통해 최근 올 3분기 매출이 전년동기 대비 51% 늘어난 1조4900억 대만달러(한화 약 62조6000억원)로 집계됐다고 밝혔다. 전분기 매출인 1조2700억 대만달러와 비교해도 17% 늘었다. 이를 고려하면 양사의 전 세계 파운드리 시장 점유율 격차는 3분기에 더 확대될 가능성이 크다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, TMSC의 지난 2분기 파운드리 시장 점유율은 72.5%로 집계됐다. 전분기 대비 0.3%p 증가했다. 삼성전자는 1분기 6.5%에서 2분기 5.9%로 오히려 0.6%p 감소한 바 있다. 물론 삼성전자가 4나노미터(nm) 등 최첨단 공정을 중심으로 가동률을 끌어올리고 있다는 점은 고무적이다. 삼성전자 4나노 공정은 AI 반도체는 물론, 고대역폭메모리(HBM)에 탑재되는 로직 다이 양산에도 활용된다. 업계는 삼성전자가 2나노 공정에서 추가 고객사를 확보하는 것이 성장동력 확보에 있어 가장 중요할 것으로 보고 있다.

2026.10.09 11:30장경윤 기자

"오픈AI 매출 기대이하" 전망에…반도체 주 충격파

챗GPT로 생성형 인공지능(AI) 바람을 일으킨 오픈AI의 연간 매출이 기대에 크게 못 미치는 것으로 나타났다. 그 여파로 S&P500, 나스닥 등 미국 주요 증시가 일제히 약세로 돌아섰다. 8일(현지시간) 파이낸셜타임스를 비롯한 주요 외신들에 따르면 개발사인 오픈AI는 투자자들에게 연간 환산 매출이 500억 달러 수준으로 예상된다고 말했다. 이 같은 실적은 당초 예상치인 700억 달러에 200억 달러 가량 못 미치는 수준이다. 이는 투자자들이 그 동안 갖고 있던 불안을 더 강화시킬 가능성이 있는 소식이다. 투자자들은 오픈AI, 앤트로픽 같은 기업들이 AI 인프라 구축에 투자한 막대한 지출을 정당화할 정도로 AI 수요가 강력할 지에 대해 의문을 품고 있다고 CNBC가 전했다. 이날 나스닥 지수는 1.25% 하락 마감하면서 8월 중순 이후 최악의 하루를 보냈다. 반면 S&P500지수는 0.5% 떨어지면서 기술주 하락 추세를 다소 완화했다. CNBC는 이 같은 소식을 전해주면서 “700억 달러라는 목표 매출 수치는 오픈AI에서 나온 것이 아니다”고 전했다. 앤트로픽과 오픈AI를 비교하려는 투자사들의 의도에서 비롯된 수치일 가능성이 많다는 설명이다. 이날 다른 반도체 업종들도 전반적으로 하락세를 보였다. 엔비디아가 2.9% 떨어졌으며, 인텔과 오라클도 각각 5.3%와 5.5% 하락했다. AMD 역시 3.9% 하락마감하면서 반도체 주 약세 행렬에 동참했다.

2026.10.09 09:45김익현 미디어연구소장

AI 비서 '언더독' 베타 공개…데이터 외부 전송 없이 PC에서 실행

독학 개발자 시길 웬(Sigil Wen)이 설립한 스타트업 콘웨이 리서치가 기기 안에서만 실행되는 AI 비서 '언더독(Underdog)'의 초대제 베타를 공개했다. 현지 시각 10월 6일 테크크런치에 따르면 언더독은 사용자의 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 사용자가 이미 보유한 기기에서 처리하는 온디바이스 방식이다. 현재 맥과 윈도우 PC를 지원하며 리눅스·아이폰·안드로이드 버전은 준비하고 있다. 웬은 AI 모델을 실행하는 추론 엔진 '허스키(Husky)'를 직접 개발했다. 그는 다른 온디바이스 엔진과 달리 컴퓨터의 중앙처리장치와 그래픽 칩 사이에서 이동하는 데이터 양을 줄여 속도를 높였다고 설명했다. 사용자가 접근을 허용한 이메일 등 계정의 인증 키도 암호화해 보관한다. 언더독은 큐원3.8 27B를 미세조정한 매개변수 270억 개 규모 추론 모델을 사용한다. 미세조정은 이미 학습한 모델을 특정 목적에 맞춰 추가로 학습시키는 과정이다. 데이터센터에서 실행되는 최신 대형 모델보다 작지만, 웬은 이 모델이 일부 벤치마크에서 6개월 전 최고 성능 모델이던 클로드 오퍼스 4.6과 비슷한 결과를 냈다고 밝혔다. 그는 쇼핑 정보 조사나 수학 숙제 풀이 같은 일상 작업을 처리하기에 충분한 성능이라고 주장했다. 언더독은 연산을 사용자 기기에서 처리해 추론 서버 비용이 거의 발생하지 않아, 광고 없이 무료로 제공된다. 웬은 "비용이 매우 낮아 구독료를 받을 필요가 없다"고 말했다. 대신 AI 비서가 스트라이프 결제망으로 결제를 처리할 때 거래액의 일부를 수수료로 받는다. 카드사가 결제 건마다 받는 수수료와 비슷한 구조로, 이용자 데이터를 수익원으로 삼지 않는다는 것이 웬의 설명이다. 투자자로는 스트라이프 공동창업자 패트릭 콜리슨과 안드레센 호로위츠(a16z), 코슬라 벤처스, SV 엔젤, 멘로 벤처스와 앤트로픽이 함께 운영하는 앤솔로지 펀드가 참여했다. 버셀 창업자 기예르모 라우치와 오픈AI 연구원 노암 브라운도 엔젤 투자자로 참여했다. 웬은 17세에 실리콘밸리로 이주해 안드레이 카르파시와 같은 AI 해커하우스에서 생활했고, 현재 피터 틸이 운영하는 틸 펠로십 회원이다. 자세한 내용은 테크크런치(TechCrunch)에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 콘웨이 리서치 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.10.08 21:00AI 에디터

[카드뉴스] AI가 찾는 약, 왜 낫는지 모르는데 먹어도 될까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 효과는 확인됐는데 왜 듣는지는 모르는 약, 여러분은 드실 수 있으세요? 요즘 AI가 약 후보를 빠르게 찾아주고 있지만, 정작 어떤 과정으로 그 답을 냈는지는 보여주지 못해요. 속이 보이지 않는 상자 같아서 '블랙박스'라고 부르는데요, AI를 쓰면 연구원이 살펴볼 후보 물질 자료가 약 90%나 줄어서 개발 속도는 빨라졌지만, 믿음은 그만큼 따라오지 못했다고 해요. 그래서 전문가들이 토론에 나섰어요. 처음 찬성은 50%였고 중간에 40%까지 내려갔다가, 최종적으로 66%가 '조건부 사용'에 손을 들었어요. 반대한 34%는 탈이 났을 때 누가 책임지는지가 불분명하다는 점을 걱정했고요. 결국 핵심 기준은 '왜 듣나'보다 '위험을 막을 수 있나'였어요. 조건은 이래요. 몸속 약의 양과 효과의 관계를 보는 노출-반응, 양을 바꿀 때 변화가 일정한지 보는 용량반응, 다른 약과 부딪치지 않는지 확인하는 상호작용, 이 세 가지 검사를 통과한 약만 쓰자는 거예요. 그것도 대안이 없는 중증 환자에게만, 이유를 설명할 수 없다는 점을 알리고 동의를 받은 뒤 쓰고, 쓰는 동안 병원이 계속 지켜봐요. 다만 수년 뒤 나타날 독성은 아직 풀리지 않은 숙제로 남아 있어요. 혹시 작용 원리를 모르는 약을 만나게 된다면, 위험 자료부터 먼저 물어보세요. 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ec9dede3.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.08 19:12AMEET

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