ZDNet 검색 페이지

'Ai'통합검색 결과 입니다. (12165건)

"AI와 이렇게 일해야"…슬랙, 체험형 팝업으로 업무 혁신 제시

사람과 인공지능(AI)이 함께 일하는 세상이 서울 한복판에서 체험형 공간으로 구현됐다. 공 던지고 키링 만드는 사이 슬랙의 인간·AI 협업 콘셉트를 직관적으로 이해할 수 있었다. 세일즈포스코리아는 24~25일 서울 삼성동 코엑스 잔디광장에서 '슬랙 캠프그라운드' 팝업을 개최한다고 밝혔다. 국내에서 일반 대중을 대상으로 진행하는 첫 오프라인 행사다. 이번 팝업은 한국에서만 열린다. 행사는 슬랙 생태계를 체험 중심으로 구성한 것이 특징이다. 방문객은 각 부스를 돌고 슬랙 핵심 기능을 다채로운 체험으로 배울 수 있다. 이를 통해 AI·인간 협업을 강조하는 세일즈포스의 '에이전틱 엔터프라이즈' 생태계를 이해할 수 있다. 슬랙은 대화와 애플리케이션, 데이터를 연결해 협업과 실행을 지원하는 업무용 AI 플랫폼이다. 모든 커뮤니케이션과 지식이 축적되는 기록 기반으로 내외부 파트너와 협업을 한 공간에서 지원한다. 실제 포춘 100대 기업 중 80개가 슬랙 커넥트를 활용하고 있으며 하루 300만개 이상의 워크플로가 실행되고 있다. 세일즈포스는 올해 2월 맞춤형 AI 에이전트 '슬랙봇'을 전면 업그레이드했다. 슬랙봇은 단순 알림 도우미를 넘어 사용자 업무 맥락을 이해하고 실행까지 지원하는 AI 에이전트로 진화했다. 현재 슬랙이 가장 강조하고 있는 핵심 기능이다. "인간·AI 업무 협업은 이렇게"…슬랙봇, 맞춤형 에이전트로 직접 팝업을 가봤다. 현장에서 가장 붐볐던 부스는 슬랙봇의 최신 기술 '스킬스'였다. 스킬스는 사용자가 자연어로 업무를 가르치면, 슬랙봇이 이를 학습해 업무 자동화를 진행하는 기능이다. 일정 정리나 보고서 생성 같은 반복 작업을 사용자 요청에 맞게 수행할 수 있다. 예를 들어 사용자가 "구글 캘린더와 아웃룩 캘린더를 참고하고, 이를 개인 일정과 업무 일정으로 구분해 줘"라고 스킬스에 입력하면 된다. 이후 해당 기능을 원할 때 해당 스킬스를 클릭하기만 하면 된다. 슬랙봇은 명령대로 여러 캘린더 기반으로 일정을 정리해 채널이나 알람으로 전달한다. 이어 "매일 오전 8시에 일정을 알려줘" 같은 조건을 추가할 수도 있다. 사용자는 매번 프롬프트를 입력해 AI에 업무를 지시할 필요가 줄었다. 스킬스에서 원하는 작업을 선택하고 관련 자료를 주기만 하면, 슬랙봇이 이를 바탕으로 적절한 작업을 자동으로 수행하기 때문이다. 사용자는 별도 개발 과정을 거치지 않아도 자연어만으로 원하는 업무를 스킬스에 훈련시킬 수 있다. 스킬스는 슬랙 사용자 간 공유도 가능하다. 자신의 스킬스와 동료의 스킬스를 끌어와 새로운 에이전트를 만들 수도 있다. 한 슬랙 사용자는 "PR 보고서 작성 스킬스를 20분 만에 완성했다"며 "보고서 작성 시 스킬스 클릭 한 번으로 업무를 바로 끝낼 수 있다"고 강조했다. 키링 만들며 익히는 '슬랙 워크플로' 행사장에는 음악 공간도 마련됐다. 단순 청취 공간이 아니라 업무 몰입을 돕는 플레이리스트를 체험하는 코너다. 세일즈포스 관계자는 "어떤 업무 환경에서도 높은 몰입감을 줄 수 있다는 슬랙 철학이 담긴 부스"라고 설명했다. 커뮤니케이션 부스에서는 직장 상황을 이모지로 표현하는 참여형 콘텐츠가 진행됐다. '회의 10분 전 내 상태는?' 또는 '출근 직후 상사와 대화할 때 기분' 같은 질문에 참가자들은 다양한 이모지를 붙였다. 특히 상사 관련 질문에는 녹아내리는 표정 이모지가 가장 많이 나타났다. 부스 관계자는 "슬랙 사용자들은 굳이 텍스트로 답변하지 않아도 여러 이모지를 통해 감정 상태를 보여줄 수 있다"며 "우리만의 커뮤니케이션 생태계를 알리기 위해 이런 콘텐츠를 마련한 것"이라고 말했다. 슬랙 협업 구조를 설명하는 '채널 토스' 부스도 눈길을 끌었다. 슬랙 메시지를 어떻게 공유할지 고민하는 업무 상황을 게임으로 풀어낸 구성이다. 참가자는 디자인 요청부터 개발, 협업, 마케팅 논의 등 상황에 맞는 업무 채널을 선택해 공은 던질 수 있었다. 슬랙 '워크플로 빌더' 개념을 체험하는 코너도 마련됐다. 참가자는 기판 선택과 조립 과정을 거쳐 키캡 키링을 완성했다. 이를 통해 단계별 과정을 통해 '트리거-입력-결과'로 이어지는 자동화 흐름을 직관적으로 이해하도록 도왔다. 정찬종 세일즈포스코리아 차장은 "슬랙 내 AI 기능을 활용할 경우 실질적인 비즈니스 성과 향상을 기대할 수 있을 것"이라며 "이번 행사를 통해 인간과 AI가 진정한 업무 혁신을 이룰 수 있는지 알릴 것"이라고 강조했다.

2026.04.24 18:59김미정 기자

메타넷엑스, 상장 자진 철회…"불확실성 큰 시장 우회, 내년 성과로 제값 받을 것"

메타넷그룹 핵심 계열사인 메타넷엑스가 코스닥 상장예비심사를 자진 철회했다. 불확실성이 큰 시장 상황 속에서 무리하게 상장을 강행하기보다 탄탄한 실적을 바탕으로 제값을 받을 수 있는 내년에 상장을 재추진하겠다는 전략적 판단이다. 24일 투자은행(IB) 및 IT업계에 따르면 메타넷엑스는 지난 20일 한국거래소에 상장예비심사 철회 신고서를 제출했다. 메타넷엑스는 클라우드 관리 서비스(MSP) 기업 중 드물게 이익을 실현하고 있는 알짜 기업이다. 지난해 연결 기준 매출 5541억원, 영업이익 169억원으로 역대 최대 실적을 달성하는 등 지속적인 성장세를 기록하며 6000억~8000억 원 규모의 기업가치를 인정받을 것으로 기대를 모았다. 그러나 연초 불거진 사스포칼립스 우려로 소프트웨어(SW) 기업에 대한 저평가 기조가 확산되며 정확한 가치 산정에 어려움을 겪었다. 내부 및 시장 관계자에 따르면 시장 변동성 외에도 복합적인 외부 악재가 작용했다. 최근 일부 기업이 고평가 논란 속 상장 후 주가 하락으로 홍역을 치르면서 한국거래소의 상장 심사와 기업가치 평가 기조가 높아진 것이 부담으로 작용했다. 여기에 중동발 지정학적 리스크 등이 겹치며 기관 투자자 투자 심리가 위축되고 현금을 선호하는 시장 분위기가 형성된 점도 철회 결정에 영향을 미쳤다. 하지만 상장을 자진 철회한 메타넷엑스 측은 크게 문제될 것이 없다는 반응이다. 지속적인 성장을 이어가고 있으며 자금 역시 안정적으로 확보하고 있기 때문이다. 또 올해는 기존 시스템 통합(SI) 및 MSP 본업의 호조와 더불어 인공지능(AI) 부문 성과가 본격적으로 가시화되면서 전년 실적을 훌쩍 넘어설 것으로 기대하고 있다. 메타넷엑스 관계자는 "안정적인 성장세를 이어가고 있고 특히 올해 AI 분야의 실적이 크게 기대되는 만큼, 무리하게 서두르기보다는 사업 성과로 충분히 가치를 증명할 수 있을 때 상장을 재추진할 것"이라며 "시장 환경이 우호적으로 변화하는 내년쯤 목표했던 6000억~8000억 원의 가치를 제대로 평가받을 계획"이라고 밝혔다.

2026.04.24 18:44남혁우 기자

[기고] 미토스와 AI 거버넌스

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 최근 AI 기업 앤트로픽이 공개한 '클로드 미토스' 모델이 법조계와 보안업계를 포함한 산업 전반에 큰 화두를 던졌다. 미토스는 사람이 찾지 못한 보안 시스템 취약점을 파악하는 탁월한 성능을 가지고 있다. 기존 AI가 사용자의 지시를 성실히 수행하는 역할을 했다면 미토스는 스스로 시스템 취약점을 찾아낼 뿐만 아니라 이를 공격하는 방법까지 고안해 내는 모델이다. 이러한 기술적 특이점은 우리로 하여금 그동안 구축해 온 규제 체계가 과연 새로운 기술에도 적용가능한지 고민하게 한다. 정보보안 체계가 이 수준의 지능적 위협에 안전한지, 기업이 법령상 보호조치를 준수한 것만으로 면책될 수 있는지가 문제다. 급변하는 기술 환경과 규제 동향에 비춰볼 때 새로운 기술의 등장에 발맞춘 법령 개정이나 제정 등이 필요한 것은 아닌지 살펴볼 필요가 있다. 현재 시행 중인 AI 기본법은 고위험 영역 AI 개발자에게 안전성 확보의무를 부과한다. 개인정보보호법에선 개인정보처리자에게 안전조치의무를 부과한다. 각 법령은 데이터의 유출·변조 방지를 위한 기술적·관리적 보호와 위험관리체계 구축과 같은 의무를 부과한다. 기관과 기업 등이 미토스와 같은 모델을 활용한다면 이들의 법령 준수 여부보다 AI가 생성하는 공격 코드에 적시에 대응할 수 있는 고도화된 기술적 보호조치를 했는지로 판단하는 것이 타당하다. 진정한 기술 발전은 규제와 진흥 균형에서 나온다. 과도한 규제는 국내 기업의 발목을 잡을 수 있지만 명확하고 합리적인 기준은 기업들이 예측 가능한 환경하에 놓이도록 한다. 기업이 수행할 역할을 정해줌으로써 혁신의 돛이 될 수 있다. 이를 위해 기업은 법령 체크리스트를 채우는 수준을 넘어 내부적인 AI영향평가 등을 투명하게 기록해야 한다. AI 진화는 거스를 수 없는 거대한 흐름이다. 15년 전 스마트폰 등장이 법조계 지형을 근본적으로 바꿨듯 미토스로 대변되는 고성능 AI는 우리 사회 보안과 프라이버시 패러다임을 다시 쓰기를 요구하고 있다. 여전히 가장 중요한 가치는 신뢰다. 기업은 자신의 AI가 안전하다는 것을 데이터와 거버넌스로 증명해야 하고 정부는 그 증명의 기준을 합리적으로 제시하며 혁신을 뒷받침해야 한다. 미토스가 던진 질문은 단순히 발전된 기술로 인한 위협과 공포가 아니다. 우리가 급변하는 이 거대한 변화를 감당할 만큼 책임 있는 시스템을 구축하고 있느냐는 법치주의적 성찰이다. 이제 속도 경쟁을 넘어 우리 사회가 수용 가능한 발전의 질을 고민해야 할 골든타임이다.

2026.04.24 17:00이강혜 컬럼니스트

유라클, KCB 이어 한국평가데이터…신용평가업계 AI 인프라 수주

유라클(대표 조준희·권태일)이 국내 주요 신용평가 시장의 인공지능(AI) 전환을 주도하는 핵심 파트너로 자리매김하고 있다. 유라클은 한국평가데이터(KODATA)가 발주한 대규모 'AI 개발플랫폼 및 지식관리시스템(KMS) 구축 프로젝트'의 최종 사업자로 선정되었다고 24일 밝혔다. 코리아크레딧뷰로(KCB)의 전사 AI 플랫폼을 성공적으로 수주한 데 이은 연타석 홈런으로, 금융·신용 데이터 업계에서 유라클의 기술력이 완벽하게 입증되었다는 평가가 나온다. 이번 사업의 핵심은 한국평가데이터 내부에 흩어져 있던 방대한 규정과 데이터들을 하나의 거대한 지식 창고로 통합하고, 이를 기반으로 움직이는 'AI 에이전트'의 생애주기 전반을 관리할 표준 인프라를 세우는 것이다. 먼저 유라클은 의미와 키워드를 동시에 분석하는 하이브리드 검색 기술을 적용해 차세대 지식관리시스템을 완성한다. 여기에 검색증강생성(RAG) 기술을 결합하여, 사내 지식 검색은 물론 고객 응대와 프로그래밍 코드 작성까지 실무자가 즉각적으로 도움을 받을 수 있는 '맞춤형 AI 업무 비서(챗봇)'를 선보일 계획이다. 개발 및 운영 환경의 대대적인 혁신도 이루어진다. 기존에 부서나 과제별로 중구난방이었던 소프트웨어 구조를 하나로 통일하기 위해 전사적 AI 개발플랫폼(LLMOps)을 이식한다. 이를 통해 값비싼 GPU 자원의 활용도를 극대화하고, AI 모델과 보안, 데이터 관리를 중앙에서 통제할 수 있게 된다. 특히 모델컨텍스트 프로토콜(MCP)과 프롬프트 관리 기법을 적극 도입해 개발의 질과 속도를 동시에 끌어올릴 전망이다. 권태일 유라클 대표는 "보안과 정확성이 생명인 금융·신용평가 분야에서 연달아 대형 AI 사업을 따낸 것은 유라클의 '실행형 AI'가 가진 압도적인 신뢰성을 보여주는 결과"라며, "이번 프로젝트를 통해 한국평가데이터가 획기적인 업무 효율성 향상을 이룰 수 있도록 최고의 지능형 워크스페이스를 제공하겠다"고 강조했다.

2026.04.24 16:47남혁우 기자

[AI는 지금] 구글, 학습·추론 모두 효율로 승부…AI 인프라 판 흔든다

구글이 여러 데이터센터에 나뉜 연산 자원으로 대규모 인공지능(AI) 모델을 학습시키는 기술을 공개했다. 통신량과 장애 영향을 줄인 구조로, 초거대 AI 인프라 경쟁에서도 성능 못지않게 효율이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 구글 딥마인드는 23일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '디커플드 디로코(Decoupled DiLoCo)'를 발표했다. 대규모 학습 작업을 여러 개의 독립된 연산 단위로 나누고, 이들 사이에 비동기식으로 데이터를 주고받는 구조다. 동일한 칩을 하나의 대형 클러스터로 묶어 동기 상태를 유지하는 기존 방식과 달리 떨어진 데이터센터의 연산 자원을 여러 학습 단위로 나눠 운영하는 것이 핵심이다. 디커플드 디로코는 여러 지역에 나뉜 연산 자원을 묶어 학습을 이어가는 분산 학습 구조다. 특정 구역에서 장애가 발생해도 전체 학습이 멈추지 않도록 설계했다. 구글은 이 구조를 적용해 미국 4개 지역에서 120억 개 매개변수(12B) 모델을 2~5기가비피에스(Gbps) 광역망으로 학습시켰고, 기존 동기화 방식 대비 20배 이상 빠른 결과를 냈다. 또 별도 전용망 없이도 광역 네트워크 수준에서 생산급 분산 사전학습이 가능하다는 점도 강조했다. 장애 상황을 가정한 실험도 진행했다. 카오스 엔지니어링(chaos engineering) 방식으로 하드웨어 장애를 넣은 환경에서 일부 학습 단위가 중단된 뒤에도 전체 학습을 이어갔다. 또 복구된 단위는 다시 체계에 편입됐다. 특정 장비나 특정 구역의 문제가 전체 학습 작업으로 번지는 영향을 줄이도록 설계한 구조란 점에서 주목된다. 디커플드 디로코는 기존 디로코(DiLoCo)를 확장한 기술이다. 구글 딥마인드는 지난 2023년 연결성이 낮은 여러 연산 구역에서도 언어모델을 학습할 수 있는 저통신 분산 학습 기술인 디로코를 공개했다. 당시 8개 작업 단위 기준 완전 동기식 최적화와 유사한 성능을 내면서도 통신량은 500배 줄였다고 밝힌 바 있다. 이번에는 여기에 비동기 데이터 흐름과 장애 격리 구조를 더했다. 이는 구글의 6세대 텐서처리장치(TPU)인 트릴리움 운용 전략과도 연결된다. 구글은 디커플드 디로코를 통해 'TPU v6e'와 'TPU v5p' 등 서로 다른 세대의 칩을 하나의 학습 작업에 함께 투입할 수 있다고 설명했다. 신형 칩이 모든 지역에 동시 배치되지 않는 만큼, 최신 칩 확보뿐 아니라 기존 설비 활용도도 AI 인프라 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다. 이와 별개로 구글은 추론 병목 완화에도 속도를 내고 있다. 특히 구글 리서치가 지난 3월 공개한 '터보퀀트(TurboQuant)'는 생성형 AI 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 메모리 병목을 압축 기술로 줄일 수 있다는 점에서 업계의 높은 관심을 받았다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. 이를 통해 구글은 디커플드 디로코로 학습 단계에서 네트워크와 장애 영향을 줄이고, 터보퀀트로 추론 단계에서 메모리 병목을 낮추는 방식으로 AI 인프라 전반의 효율 개선에 나선 것으로 보인다. 경쟁사들도 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 블랙웰 계열에서 추론 성능과 함께 토큰당 비용 절감, 전력 효율을 강조하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 마이아 200(Maia 200)을 AI 토큰 생성의 경제성을 높이기 위한 추론 가속기로 소개했다. 메타는 MTIA 로드맵을 공개하며 맞춤형 반도체를 인공지능 인프라 전략의 중심에 두겠다고 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)도 트레이니엄3 울트라서버를 내놓으며 비용 효율과 에너지 효율을 전면에 내세웠다. 다만 구글은 칩 성능이나 서비스 단가에만 초점을 맞추지 않았다는 점에서 차별화된 모습을 보이고 있다. 학습 단계에선 데이터센터 간 분산 학습 구조를 손보고, 추론 단계에선 메모리 병목을 줄이는 방식으로 접근 범위를 넓혔다. 서로 다른 세대의 하드웨어를 함께 쓰는 구조까지 제시한 점도 특징이다. 업계 관계자는 "이제 AI 인프라 경쟁은 더 많은 칩 확보에서 끝나지 않는다"며 "분산된 자원을 얼마나 안정적으로 묶어 학습시키고, 추론 비용을 얼마나 낮추느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"고 설명했다.

2026.04.24 16:43장유미 기자

행안부 "범정부 AI 공통기반에 '독파모' 탑재"

정부가 국가 인공지능(AI) 대전환 촉진 차원에서 국가대표 AI라 불리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 본격 활용에 나선다. 공무원이 행정망에서 쓰는 범정부 AI 공통기반에 독파모를 탑재하는 게 핵심이다. 이세영 행정안전부 인공지능정부정책국장은 24일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '공공 AI도입을 통한 국가AI대전환 촉진' 토론회에서 "AI 모델은 과학기술정보통신부에서 진행하고 있는 독자 파운데이션 모델들까지 확대할 계획"이라고 밝혔다. 22종 AI 모델이 탑재된 범정부 AI 공통기반의 모델 범위를 독파모로 넓히겠다는 것이다. 행안부는 과기정통부와 공동으로 범정부 AI 공통기반을 구축 중이다. 공무원이 내부 행정망에서도 민간 AI 기술을 안전하게 활용할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원과 AI 모델, 공통 데이터(RAG)를 제공하는 인프라다. 독파모는 과기정통부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국산 AI 핵심 모델 개발 사업이다. LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 정예팀과 재공고를 통해 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀 등 4개 팀이 경쟁 중이다. 오는 8월 2차 평가에 이어 연말 3차 평가를 거쳐 최종 2개 팀이 선발된다. 선발된 팀은 2027년 상반기까지 엔비디아 최신 GPU(B200) 및 데이터 공동 구매·가공 지원을 받는다. 독파모의 공공 우선 활용 기조는 이미 정부 차원에서 방향이 잡힌 상태다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난 1월 "국방·교육 등 공공 행정 분야는 독파모 사용을 기본 원칙으로 하고 쓰지 않으려면 허락받아야 한다"고 밝힌 바 있다. 민간 기업이 독파모를 도입·활용할 경우 정부 사업 입찰에서 가점을 받을 수 있도록 하는 방안도 검토 중이다. 이날 이 국장은 공무원이 AI를 업무에 직접 활용할 수 있도록 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI'를 구축 중이라고 소개했다. AI 챗봇 기반 보고서 초안 작성, 화상회의록 자동 생성, 메일 내용 요약 등의 기능을 제공한다. 다음 달부터는 모바일 서비스도 시작된다. 공무원 AI 역량 강화를 위한 'AI 챔피언' 인재 육성 계획도 밝혔다. 500여명 수준인 AI 챔피언을 2030년까지 2만명으로 늘리는 게 목표다. 이 국장은 "공공 AI 전환(AX) 혁신을 통해 정부와 국민에게 새로운 가치를 전달하고 공공 분야가 AI 생태계 조성에서 선도적 시장을 창출하는 역할을 하겠다"고 강조했다.

2026.04.24 16:06이나연 기자

생성형 AI 최대 난제 조명 제어, 예일대·어도비가 '조명 토큰'으로 풀었다

AI 생성 이미지에서 조명을 바꾸려면 먼저 3D 장면 구조를 복원해야 한다는 것이 그동안의 상식이었다. 그러나 예일대학교(Yale University)와 어도비(Adobe)가 2026년 4월 공개한 연구는 정반대 방향으로 움직였다. 3D 재구성을 아예 건너뛰고, 빛의 속성을 '토큰(Token)' 단위로 잘게 쪼개 모델에 집어넣는 방식이다. 이렇게 훈련된 토큰라이트(TokenLight)는 호박 안쪽에 가상 조명을 넣거나 투명 유리 뒤에서 역광을 만들어내면서도 원본 피사체의 얼굴과 재질을 무너뜨리지 않는다. 생성형 AI가 어떻게 얼굴의 일관성을 지키면서 빛만 자유자재로 옮길 수 있는지 궁금했던 사용자에게 이 연구는 그 메커니즘의 뼈대를 처음으로 공개했다. 그림1. 즉각적이고 유연하게 이미지 조명 수정이 가능한 토큰라이트 3D 재구성 건너뛴 조명 편집, 기존 상식의 반전 토큰라이트는 3D 장면 재구성(3D scene reconstruction) 단계를 생략하고도 정확한 조명 편집이 가능함을 증명한 디퓨전 기반 모델이다. 기존 방식은 이미지 한 장에서 기하(geometry), 재질(material), 조명을 역(逆)으로 추정한 뒤 다시 그려내는 이른바 역렌더링(inverse rendering) 과정을 거쳤다. 이 접근은 오클루전(occlusion)이 심하거나 반투명한 재질이 섞인 장면에서 종종 무너졌다. 토큰라이트 팀은 이 경로를 버리고, 입력 이미지와 '바꾸고 싶은 빛의 속성'만 모델에 넣어 곧바로 결과 이미지를 생성하도록 설계했다. 3D 공간 복원이라는 무거운 중간 단계를 없앤 대신, 모델이 빛과 장면의 상호작용을 통째로 학습하도록 맡긴 것이다. 그림3. 3D 라이트 포지션 트레이닝을 위한 설계 개요 빛을 다섯 속성으로 나눈 어텐션 토큰 설계 조명 토큰(Attribute Token)이란 빛의 세기, 색상, 환경광 비율, 확산 정도, 3D 좌표 같은 개별 속성을 각각 별도의 토큰으로 분리해 디퓨전 트랜스포머(Diffusion Transformer)에 주입하는 구조를 말한다. 토큰라이트는 밝기(λ)나 환경광 계수(a) 같은 스칼라 값은 가우시안 푸리에 특성(Gaussian Fourier Features)으로 변환해 토큰 한 개로, 3D 위치(x, y, z)와 색상(R, G, B) 같은 벡터 값은 성분별로 잘라 성분당 토큰 한 개로 만들었다. 빛을 하나의 뭉뚱그린 명령어가 아니라 '다섯 갈래의 작은 메시지'로 쪼개서 전달하니, 모델은 각 속성을 독립적으로 조절할 수 있는 여유를 얻는다. 사용자가 마우스로 찍은 2D 화면 위의 점을 카메라 기준 3D 좌표로 환산한 뒤 이 토큰 시퀀스에 섞어 넣으면, 그것만으로 빛의 위치가 이동한다. 합성 데이터와 실사 600장이 만든 하이브리드 학습셋 토큰라이트의 핵심 재료는 블렌더(Blender)의 사이클스(Cycles) 경로 추적 렌더러로 만든 대규모 합성 데이터셋이다. 연구팀은 오브자버스(Objaverse)에서 걸러낸 3D 에셋과 절차 생성된 가상 인간을 배경에 배치하고, 장면마다 64개의 점광원(point light)을 무작위 위치에 찍어 렌더링했다. 여기에 폴리헤이븐(PolyHaven)이 제공하는 약 600장의 HDRI 환경 맵이 추가돼 환경광 변화를 학습시켰다. 실내 장면용으로는 아티스트가 직접 제작한 83개 장면에서 조명 기구별로 따로 렌더링한 약 10만 장의 이미지가 쓰였다. 수치 자체는 합성 데이터가 압도적이지만, 여기에 실내에서 실제 조명을 켜고 끄며 찍은 600장의 실사 사진이 더해졌다. 이 소량의 실사 데이터가 합성 데이터 특유의 '플라스틱 질감'을 털어내고 모델이 실제 사진에 일반화되도록 끌어주는 역할을 한다. 데이터 규모로 밀어붙이기보다, 합성과 실사의 비율을 정교하게 조합한 셈이다. 유리와 머리카락에서 재질을 구분하는 빛의 반응 토큰라이트는 재질이 까다로운 장면에서 경쟁 모델과의 차이가 벌어진다. 연구팀이 발표한 수치를 보면, 토큰라이트의 공간 조명 제어 성능은 PSNR 21.24를 기록해 기존 뉴럴 개퍼(Neural Gaffer)의 16.72, 디퓨전 렌더러(DiffusionRenderer)의 13.51을 크게 앞섰다. PSNR은 원본과의 픽셀 단위 유사도를 재는 지표로, 4점 이상의 격차는 육안으로도 차이가 뚜렷한 수준이다. 실제 결과 이미지에서 투명 유리를 통과한 빛은 자연스러운 그림자를 남기고, 테디베어의 털은 역광에서 한 올씩 반투명하게 빛난다. 도자기 조각상은 광택이 강한 재질 특유의 스페큘러(specular) 하이라이트가 정확한 위치에 나타난다. 흥미로운 점은 이 모델이 역렌더링 감독 없이도 '빛이 어떤 재질을 만나면 어떻게 튀어야 하는지'를 스스로 터득했다는 것이다. 논문은 이를 모델에 내재된 조명-장면 이해(light-scene understanding)라고 표현한다. 그림5. 실제 조명에 더 가까운 토큰라이트의 조명 이동과 뉴럴 개퍼의 위치 오차 비교 사용자 77.5%가 선택한 결과, 선호도로 벌어진 격차 정량 지표뿐 아니라 사람이 직접 고른 결과에서도 토큰라이트의 우위가 확인됐다. 토큰라이트를 경쟁 모델인 젠릿(GenLit), 카레아가(Careaga et al.)와 비교한 사용자 연구에서, 참가자들은 각각 77.5%와 89.2%의 비율로 토큰라이트의 결과를 선호했다. 숫자가 8:2 또는 9:1에 가깝다는 것은 취향의 편차를 넘어 결과 품질의 차이를 사람이 한눈에 구별한다는 의미다. 가시 조명 기구(visible fixture)를 켜고 끄는 실사 테스트셋(VisibleFixture-60)에서는 토큰라이트가 PSNR 20.07, SSIM 0.85를 기록해 스크리블라이트(ScribbleLight)의 14.64, 0.52를 크게 넘어섰다. 조명을 끄면 해당 위치에서 유래한 그림자가 깔끔하게 사라지고, 켜면 병이나 테이블 위에 맞는 반사광이 돌아온다. 단순히 밝기만 조절하는 수준이 아니라 빛-기하 상호작용까지 재현하고 있다는 뜻이다. 영상 후반 작업과 제품 촬영이 맞을 파급 효과 토큰라이트가 상용화 수준으로 다듬어지면 영상 후반 작업(post-production)과 제품 촬영의 워크플로우가 크게 달라질 가능성이 있다. 지금까지 조명은 촬영 시점에 거의 확정되는 요소였다. 잘못 켜진 램프나 아쉬운 그림자 방향을 뒤늦게 바꾸려면 재촬영이나 수작업 보정이 필요했다. 토큰라이트가 제시한 세 가지 제어 축(공간 가상 조명 추가, 환경광 편집, 실내 조명 기구 제어)은 이 작업을 '토큰 몇 개를 바꾸는 클릭 몇 번'으로 단축할 수 있다. 다만 논문은 한계도 분명히 적었다. 현재 모델은 단일 이미지 기준으로 최적화됐고, 영상으로 확장할 경우 프레임 간 조명 일관성 유지가 새로운 과제로 남는다. 또 합성 데이터로 훈련된 모델이 실제 카메라의 센서 특성이나 극단적인 노출 환경에서도 같은 품질을 유지할지는 추가 검증이 필요한 영역이다. 연구팀이 어도비 소속 연구원 다수를 포함하고 있다는 점을 감안하면, 이 기술이 상용 이미지·영상 편집 제품으로 어떤 방식으로 흡수될지는 앞으로 지켜볼 만한 대목이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 토큰라이트가 기존 AI 조명 편집 도구와 가장 다른 점은 무엇인가요? A. 기존 도구는 이미지에서 3D 구조를 먼저 복원한 뒤 조명을 새로 계산하는 방식이 많았습니다. 토큰라이트는 이 복원 단계를 생략하고, 빛의 속성을 작은 '토큰' 단위로 쪼개 모델에 직접 전달합니다. 그래서 유리나 머리카락처럼 3D 복원이 어려운 재질에서도 자연스러운 결과가 나옵니다. Q2. 얼굴이나 피사체의 일관성을 어떻게 유지하나요? A. 토큰라이트는 조명 편집을 '새 이미지를 처음부터 그리는 작업'이 아니라 '원본 이미지에 조명 변화만 더하는 조건부 생성 작업'으로 설계했습니다. 입력 이미지 자체가 모델의 조건으로 들어가기 때문에, 피사체의 얼굴·옷·배경 디테일은 그대로 유지된 채 빛만 바뀝니다. Q3. 일반 사용자도 이 기술을 곧 쓸 수 있을까요? A. 현재 토큰라이트는 연구 단계의 논문과 프로젝트 페이지로 공개된 상태입니다. 공동 연구를 진행한 어도비가 이를 자사 이미지·영상 편집 제품에 어떤 형태로 녹일지는 아직 공식 발표되지 않았습니다. 다만 연구가 제시한 세 가지 제어 축은 상용 앱에 바로 적용 가능한 구조여서, 중장기적으로 일반 편집 도구에서 유사한 기능을 만날 가능성이 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: TokenLight: Precise Lighting Control in Images using Attribute Tokens 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.24 16:03AI 에디터

갤럭시코퍼레이션, 인도 이어 베트남서 K-엔터테크 띄운다

갤럭시코퍼레이션이 인도와 베트남 경제사절단에 경영진을 동시 파견하며 인공지능(AI)·로봇 기반 K-엔터테크의 글로벌 확장에 속도를 높인다. 갤럭시코퍼레이션은 윤상보 부사장이 대한상공회의소 주관 베트남 경제사절단에 합류해 하노이 비즈니스 포럼 등에 참석한다고 24일 밝혔다. 최용호 대표가 한국경제인협회 주관 인도 경제사절단에 최연소 기업 대표로 참가 중인 가운데 경영진이 양국에 각각 파견되는 투트랙 행보다. 이번 베트남 사절단은 '포괄적 전략 동반자' 관계인 양국의 경제안보·공급망·미래 산업 협력 강화를 위해 마련됐다. 윤 부사장은 하노이에서 현지 주요 경제인들과 만나 엔터테크 산업 현황을 공유하고 양국 협력 방안을 모색할 계획이다. 최 대표는 인도 뉴델리 등에서 글로벌 AI 강국인 인도와의 기술 시너지를 논의 중이다. 갤럭시코퍼레이션은 2019년 설립 이후 누적 약 2000억원 규모 투자를 유치하며 유니콘으로 도약했다. 지난해 매출 2988억원, 영업이익 125억원을 기록하며 흑자 전환했다. 인도·베트남을 비롯해 최근 설립한 두바이 법인 등 글로벌 거점을 활용해 AI·로봇 기술 중심 사업을 본격화하고 있다. 최 대표는 "베트남과 한국의 기술 결합으로 AI·로봇 시너지를 창출하고 글로벌 시장 접점을 확대하는 데 역량을 집중하겠다"고 말했다.

2026.04.24 14:47이나연 기자

한국인공지능산업협회, AI 안전·신뢰 표준화 포럼 출범…실행 기준 만든다

한국인공지능산업협회가 인공지능(AI) 기본법 시행에 따른 사업자 책임 강화에 대응해 산업 현장 적용형 AI 안전·신뢰 표준 마련에 나선다. 한국인공지능산업협회는 글로벌 표준 기반의 산업 적용형 AI 안전·신뢰 관리 기준 도출을 위한 'AI 안전·신뢰 표준화 포럼'을 출범한다고 24일 밝혔다. 포럼은 과학기술정보통신부 산하 정보통신기술(ICT) 표준화 포럼의 일환으로 운영된다. AI 개발·이용사업자, 데이터·보안 기업, 학계 전문가 등이 참여하는 산·학·연 협력 구조를 기반으로 ISO/IEC·NIST 등 글로벌 표준을 토대로 산업 현장에서 실제 적용 가능한 AI 안전·신뢰 관리 기준을 도출하고 이를 표준화하는 것이 목표다. 최근 AI 기술이 산업 전반으로 확산되면서 거버넌스·위험관리·운영관리·책무 이행 등 관리 체계 전반을 포괄하는 기준 필요성이 커지고 있다. 특히 AI기본법 시행으로 사업자 책임이 강화되면서 기업이 실제 적용할 수 있는 실행 기준과 운영 체계 마련이 과제로 부상하고 있다. 협회는 포럼을 통해 산업별 AI 활용 환경에 따른 위험요소 및 관리 기준을 도출하고 이를 포럼 표준 및 단체표준(TTA)으로 연계 추진할 계획이다. 세미나·가이드라인·교육을 통한 표준의 산업 확산도 병행한다. 협회는 슈어소프트테크·셀렉트스타와 함께 운영 중인 AI 신뢰성 검증 인증 제도 'AI-MASTER'와 포럼 도출 표준을 연계해 평가 체계 정합성을 강화하고, 인증 적용 범위를 확대할 방침이다. 이를 통해 AI 안전·신뢰 확보를 위한 표준과 인증이 유기적으로 연결되는 산업 생태계 조성을 추진한다. 협회 관계자는 "AI 안전·신뢰 표준화 포럼은 글로벌 표준과 산업 현장을 연결하는 실질적인 실행 기준 마련에 목적이 있다"며 "TTA AI 신뢰성 얼라이언스와 연계해 국내 AI 신뢰성 검증 체계 고도화와 산업 확산을 동시에 추진할 것"이라고 말했다.

2026.04.24 14:27이나연 기자

노타, 엔비디아 해커톤 1위…데이터 중심 AI 최적화 통했다

노타가 엔비디아 네모트론 해커톤에서 합성 데이터 기반 모델 최적화 기술력을 앞세워 종합 우승을 차지했다. 노타는 엔비디아 네모트론 해커톤에서 혼합전문가(MoE) 양자화에 특화된 합성 데이터 생성 기술로 트랙 C 1위를 차지하고 전체 20개 참가 팀 중 종합 1위에 올랐다고 24일 밝혔다. 이번 해커톤은 엔비디아 오픈소스 인공지능(AI) 모델 '네모트론' 연구 성과를 공유하고 국내 개발자들의 실무 적용 역량을 높이기 위해 마련된 행사다. 참가자들은 ▲실문제 해결형 AI 에이전트 개발(트랙 A) ▲도메인 특화 네모트론 모델의 지도미세조정(SFT)·강화학습(RL) 기반 고도화(트랙 B) ▲고품질 합성 데이터 파이프라인 설계(트랙 C) 등 세 트랙에서 경쟁했다. 노타는 엔비디아 '네모트론 3 슈퍼 120B' 기반 에이전트를 활용해 MoE 구조에 특화된 양자화용 데이터셋을 구축했다. 기존 양자화 방식이 수식·알고리즘 중심 최적화에 초점을 맞췄다면 노타는 데이터셋 구조·품질·목적 적합성을 정교하게 설계하는 데이터 중심 접근법으로 양자화 성능을 끌어올렸다. 노타는 자사 비전언어모델(VLM) 기반 실시간 영상 분석 솔루션 'NVA'에 엔비디아 검색·요약 도구 'VSS 블루프린트'를 접목해 이상 상황을 실시간으로 탐지·요약하는 등 엔비디아와 비전 AI 응용 분야 기술 협력도 이어가고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 수상은 AI 최적화가 알고리즘 고도화에 머무르지 않고 목적에 맞는 데이터를 어떻게 설계하고 활용하느냐에 따라 새로운 가능성을 만들 수 있음을 보여줬다"며 "엔비디아와의 협력을 바탕으로 데이터 중심 AI 최적화 기술과 솔루션을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.04.24 14:12이나연 기자

몬드리안에이아이, LG AI 교육에 인프라 공급…GPU 클라우드 시장 입지 강화

몬드리안에이아이가 LG AI연구원 교육 조직에 프라이빗 인공지능(AI) 클라우드 플랫폼을 공급하며 엔터프라이즈 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 자원 운영과 맞춤형 지원 체계를 앞세워 AI 교육·연구 환경 최적화에 나섰다는 평가다. 몬드리안에이아이는 LG AI연구원 산하 교육 프로그램 'LG AI 아카데미'에 최적화된 프라이빗 AI 클라우드 플랫폼을 구축하고 서비스를 제공 중이라고 24일 밝혔다. 이번 프로젝트는 LG그룹 내 AI 전문 인재 양성을 위한 교육 환경 구축을 목적으로 추진됐다. 교육생들이 대규모 연산 자원을 안정적으로 활용할 수 있도록 인프라 효율성과 운영 편의성을 동시에 확보하는 것이 핵심 과제였다. 몬드리안에이아이는 자사 AI 클라우드 솔루션 '런유어 클라우드'를 기반으로 맞춤형 인프라를 구축했다. 고성능 GPU 자원을 중단 없이 사용할 수 있도록 안정성을 확보하는 동시에 교육 과정별로 상이한 요구사항을 유연하게 반영할 수 있도록 설계했다. 특히 하이브리드 기술 지원 체계를 도입해 차별화된 운영 방식을 구현했다. 단순 기술 지원을 넘어 교육 단계에 따라 맞춤형 심화 지원을 제공하며 집중형 지원과 티켓형 지원을 병행해 운영 효율성과 서비스 품질을 동시에 높였다. 운영 편의성도 강화했다. LG AI연구원 전용 엔터프라이즈 포털을 구축해 관리자가 직접 교육생에게 자원을 할당하고 GPU·CPU·메모리·네트워크 트래픽 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 했다. 이를 통해 관리 효율성을 높이는 동시에 비용 절감 효과도 기대할 수 있다는 설명이다. 회사 측에 따르면 이번 사업은 대형 클라우드 사업자들이 참여한 경쟁 속에서 수주한 성과다. 몬드리안에이아이는 AI 특화 클라우드 기술력과 신속한 데모 시연, 보안 규정 준수 이력 등을 기반으로 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 이번 사례를 통해 AI 인프라 구축 역량을 검증받으며 주요 레퍼런스를 확보한 것으로 평가된다. 회사는 이번 프로젝트를 발판으로 AI 인프라 사업 확장에 박차를 가한다. 향후 멀티 벤더 자원 운영 역량을 고도화하고 GPU 클라우드를 넘어 AI 에이전트, API 라우터 등 고급 기능을 접목해 엔터프라이즈 AI 시장에서 입지를 강화할 계획이다. 고영민 몬드리안에이아이 총괄매니저는 "국가대표 AI '엑사원'을 만드는 LG AI연구원을 고객사로 확보한 것은 우리 기술적 완성도와 운영 노하우를 입증하는 중요한 이정표"라며 "이번 성공 사례를 발판 삼아 AI 전환을 검토 중인 기업·연구소·교육기관 등을 대상으로 맞춤형 인프라 사업을 적극 확장해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.04.24 13:29한정호 기자

구글 제미나이, 한국타이어에 도입…모빌리티 AI 전환 가속

구글 클라우드가 생성형 인공지능(AI) '제미나이'를 앞세운 AI 풀스택 전략 확산에 속도를 내는 가운데, 한국앤컴퍼니그룹이 이를 도입해 글로벌 운영 체계를 전면 재편한다. 단순 자동화를 넘어 에이전틱 AI 기반 의사결정 구조를 구축하며 모빌리티 사업 경쟁력 강화에 나선다는 전략이다. 구글 클라우드는 한국타이어앤테크놀로지 지주사 한국앤컴퍼니그룹이 '제미나이 엔터프라이즈'를 도입해 글로벌 운영 혁신에 나선다고 24일 밝혔다. 한국앤컴퍼니는 이번 도입을 통해 마케팅·영업·물류·생산·품질 관리 등 전 사업 영역에 AI 기반 데이터 활용과 의사결정 체계를 적용할 계획이다. 단순 업무 자동화를 넘어 AI 에이전트와 임직원이 협업하는 에이전틱 AI 환경을 구축해 기업 운영 방식을 전면 전환한다는 목표다. 특히 정형·비정형 데이터를 단일 AI 플랫폼으로 통합해 부서 간 데이터 사일로를 해소하고 실시간 데이터 기반 의사결정 체계를 구축할 방침이다. 글로벌 사업 운영 효율성을 높이고 빠른 대응 체계를 확보한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 한국앤컴퍼니의 'AI 인 모션' 비전과 맞물려 추진된다. 클라우드 네이티브 기반 AI를 적용해 비즈니스 혁신을 가속하고 미래 모빌리티 시장에서 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 한국앤컴퍼니는 제미나이 엔터프라이즈를 전사적 AI 엔진으로 활용해 공급망 관리, 고객 경험, 생산 최적화 등 주요 업무 전반을 고도화한다. 이를 통해 타이어, 배터리, 열관리 기술 등 모빌리티 핵심 사업에서 경쟁 우위를 확보하고 AI 기반 의사결정 체계를 고도화해 장기 성장 기반을 마련할 계획이다. 김성진 한국앤컴퍼니 최고디지털책임자(CDO)는 "구글 클라우드와의 파트너십은 우리가 선도적인 기술 중심 기업으로 도약하는 여정의 중대한 전환점"이라며 "제미나이 엔터프라이즈를 시작으로 구글 클라우드의 세계적인 AI·데이터 분석 역량을 결합함으로써 기존 프로세스를 최적화하는 것을 넘어 새로운 혁신 기반을 다지고 있다"고 말했다. 이어 "구글 클라우드와 메가존소프트의 전문적인 지원 아래 우리 기술 리더십을 공고히 하고 AI 인 모션 비전을 통해 모빌리티의 미래를 그려나가는 핵심 동력을 확보할 것"이라고 덧붙였다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 "한국앤컴퍼니는 구글의 통합 에이전틱 플랫폼을 통해 방대한 데이터 사일로와 실행 가능한 혁신 사이의 간극을 메우고 있다"며 "이번 파트너십을 통해 한국앤컴퍼니가 더욱 민첩하게 글로벌 운영 방식을 재정의하고 AI 인 모션 비전 아래 고객에게 차별화된 가치를 제공할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.24 13:20한정호 기자

'갤S26' 오래 쓸수록 안다…스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 진가

올해 초 출시된 삼성전자 '갤럭시 S26' 시리즈가 흥행가도를 달리고 있다. 특히 최상위 모델인 울트라 모델의 경우, 국내 사전 판매량에서 70%의 비중을 차지할 정도로 압도적인 선호도를 자랑한다. 갤럭시S26 울트라의 성공을 이끈 주역은 단연 퀄컴 '스냅드래곤8 엘리트 5세대'다. 해당 칩셋은 스마트폰의 두뇌 역할을 담당하는 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)다. 갤럭시 S26 일반·플러스 모델은 삼성전자의 자체 칩셋인 '엑시노스'를 일부 탑재했으나, 울트라 모델 만큼은 스냅드래곤이 공고한 입지를 다지고 있다. 장시간 게이밍·AI 작업도 거뜬…스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 힘 스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 실제 성능을 확인하기 위해 FPS 모바일 게임 '레인보우 식스 모바일'을 실행했다. 게임 내 그래픽은 '매우 높음', FPS는 최대 60으로 설정했다. 또한 갤럭시 기기 내 게임 부스터 기능을 통해 성능을 우선하도록 했다. 그 결과 갤럭시S26은 화면 녹화 기능을 동시에 실현 중임에도 매우 쾌적한 게이밍 환경을 지원했다. 시스템 모니터링 기능에 따르면 FPS는 대부분 60을 유지했고, CPU 부하는 30%대, GPU는 60~70%대를 나타냈다. 1시간 넘게 이어진 게임 및 화면 녹화에도 기기의 발열은 적절한 수준을 유지했다. 게임의 요구 사양 및 최적화 여부에 따라 차이는 있겠으나, 최신 게임을 즐기는 데 전반적으로 무리가 없을 것으로 보인다. 이는 상시 일정한 성능을 유지하도록 설계된 스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 힘이다. 해당 칩셋은 퀄컴 오라이온 CPU를 기반으로 한 2+6 옥타코어 구조를 채택했다. 최대 4.74GHz 프라임 코어 2개와 최대 3.62GHz 퍼포먼스 코어 6개로 구성되며, 이전 세대 대비 약 19% 성능이 향상됐다. 슬라이스드 아키텍처 기반 아드레노(Adreno) 840으로 재설계된 GPU는 작업 부하에 따라 연산 유닛을 병렬로 활용하는 구조를 갖추고 있다. 그래픽 성능은 24% 향상되고, 전력 효율은 20% 개선됐다. 또한 최첨단 파운드리 공정인 3나노미터(nm)을 적용해, 매우 강력한 성능을 뒷받침한다. 이를 통해 장시간 사용이나 멀티태스킹 환경에서도 고성능 어플리케이션을 안정적으로 구동할 수 있다는 게 퀄컴의 설명이다. 칩셋의 성능을 가늠해볼 수 있는 긱벤치6 테스트 결과는 싱글코어 3632점, 멀티코어 1만1067점으로 나타났다. GPU는 2만2604점이다. 갤럭시S25 울트라(싱글코어는 2852점, 멀티코어 9433점) 대비 큰 폭의 향상이 있던 것으로 분석된다. 그래픽 성능을 검증하는 3D마크 와일드 라이프 익스트림의 경우 7345점을 기록했다. 평균 FPS는 43.99다. 해당 벤치마크 테스트가 집계한 전체 결과 중 상위 2%에 해당하는 수치다. 갤럭시S26 시리즈의 핵심 무기인 에이전트 AI 기능도 완벽히 지원한다. 스냅드래곤 8 엘리트 5세대는 최신 퀄컴 AI 엔진으로 이전 대비 39% 향상된 헥사곤 (Hexagon) NPU를 갖췄다. 동시에 CPU 내에서 AI 연산을 보조하는 QMX(Qualcomm Matrix Extensions) 엔진은 소규모 AI 연산까지 빠르게 처리한다. 대형 모델은 NPU가, 경량 추론은 NPU와 QMX 엔진이 담당하는 이기종(Heterogeneous) 컴퓨팅 구조로 다양한 에이전트 AI 기능을 효율적으로 처리할 수 있다. APV 코덱 지원…전문가 수준 영상 촬영 가능케 해 스냅드래곤 8 엘리트 5세대는 모바일 플랫폼 최초로 APV(Advanced Professional Video) 코덱 기반의 영상 촬영을 제공하는 칩셋이기도 하다. APV는 전문 영상 제작을 위해 설계된 코덱으로, 고비트레이트 레코딩과 손실이 거의 없는 화질을 제공한다. 전용 하드웨어 인코딩·디코딩을 통해 스마트폰에서도 시네마급 영상 처리가 가능하다. 육안상 RAW에 가까운 화질을 유지하며 컬러 그레이딩이나 노출 보정과 같은 후반 작업에서도 디테일 손실이 거의 없다. 실제로 APV 코덱을 활성화해 서울 여의도 일대의 야경을 촬영해보니, 별도의 기기나 어플이 없이도 매우 선명한 영상을 찍을 수 있었다. 빠르게 달리는 차량도 빛 번짐없이 포착했다. 영상 촬영의 최대 화질은 8K에 달하며, UHD 화질에서는 최대 60FPS의 프레임을 지원한다.

2026.04.24 13:19장경윤 기자

[AI는 지금] "모델 경쟁 끝났다"…해외 CSP 3사, 'AI 거버넌스'로 승부수

마이크로소프트(MS)를 필두로 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP) 빅3가 단순한 '인공지능(AI) 모델' 경쟁을 넘어 'AI 거버넌스(통제·관리)' 주도권 확보를 위한 인프라 기술 고도화에 나섰다. 기업들이 AI 에이전트 도입 시 가장 우려하는 보안 격리와 실행 통제 문제를 해결하며 '디지털 직원' 시대를 겨냥한 경쟁이 본격화됐다는 평가다. 24일 업계에 따르면 MS는 지난 22일 '파운드리 에이전트 서비스(Foundry Agent Service)'를 통해 에이전트 전용 '호스트형 에이전트(Hosted Agents)' 기능을 공개 프리뷰로 선보였다. 에이전트가 코드를 실행하거나 데이터를 처리할 때마다 독립된 가상머신(VM) 수준의 샌드박스를 실시간 할당해 기업의 기존 시스템과 완전히 분리된 환경에서 작업하도록 설계한 것이 핵심이다. 기존 클라우드 인프라는 다수 사용자가 자원을 공유하는 구조인 탓에 에이전트가 임의 코드를 실행할 경우 보안 리스크가 발생할 수 있었다. MS는 이를 하이퍼바이저 기반 격리 구조로 해결하며 세션별 독립 실행 환경과 파일 시스템 유지 기능을 함께 제공한다. 특히 에이전트가 중단 후 재개되더라도 이전 작업 상태를 그대로 이어가는 '지속성(Persistence)'을 기본 기능으로 내세웠다. 비용 구조 역시 바꿨다. 에이전트가 유휴 상태일 경우 자원을 자동으로 줄여 비용이 발생하지 않도록 하는 '스케일 투 제로(Scale-to-zero)' 방식을 적용해 실제 업무 단위 중심의 과금 구조를 제시했다. AWS도 유사한 방향으로 대응에 나섰다. '아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)' 내 코드 인터프리터 기능을 통해 에이전트가 생성한 코드를 격리된 환경에서 실행할 수 있도록 지원한다. 서버리스 기반 아키텍처를 활용해 필요 시에만 자원을 할당하는 구조로, 보안과 비용 효율을 동시에 확보하는 데 초점을 맞췄다. 구글 클라우드는 인프라 레벨에서 접근하고 있다. '구글 분산형 클라우드(GDC)'를 통해 데이터센터 자체를 기업 내부나 특정 환경으로 확장 배치함으로써 데이터가 외부로 나가지 않도록 물리적 격리를 구현한다. 여기에 '버텍스 AI 에이전트 빌더(Vertex AI Agent Builder)'를 결합해 고보안 환경에서도 에이전트 기반 서비스를 운영할 수 있는 구조를 제시했다. 글로벌 CSP들이 이처럼 보안·격리 기술을 전면에 내세운 것은 AI 에이전트의 기업 내 실사용 단계가 본격화됐음을 보여주는 신호로 풀이된다. 클라우드 경쟁의 중심이 '누가 더 뛰어난 모델을 보유했는가'에서 '누가 더 안전하게 에이전트를 통제할 수 있는 인프라를 제공하는가'로 이동하고 있다는 분석이다. 또 기업 입장에선 아무리 성능이 뛰어난 AI라도 내부 시스템 접근 권한과 데이터 처리 과정이 통제되지 않으면 실제 업무에 투입하기 어렵다. 이에 CSP들은 ▲세션별 독립 실행 환경(샌드박스) ▲유휴 시 비용을 줄이는 구조 ▲에이전트별 신원 및 권한 관리 체계 등을 인프라 단에서 기본 제공하기 시작했다. 특히 MS와 AWS가 에이전트 실행 환경을 논리적으로 격리하는 데 초점을 맞췄다면, 구글은 GDC를 통해 클라우드 인프라 자체를 물리적으로 분리하는 전략을 취하고 있다는 점에서 접근 방식에도 차이를 보인다. 업계에선 이 같은 흐름을 두고 클라우드의 '에이전트화'가 본격화되고 있다고 평가했다. 또 단순히 연산 자원을 제공하는 수준을 넘어 AI가 실제 업무를 수행하는 '작업 공간' 자체를 설계하는 경쟁으로 확장되고 있다고 봤다. MS 측은 "전통적인 컴퓨팅은 여러 사용자가 동일한 인스턴스를 공유하도록 설계됐지만 이는 에이전트 환경에 적합하지 않다"며 "각 에이전트는 고유한 격리 환경과 지속적인 상태를 갖춘 전용 인프라 위에서 구동돼야 한다"고 밝혔다.

2026.04.24 12:27장유미 기자

"AI가 이해할 수 있게"...정부, 공공 문서 체계 개방형으로

정부가 인공지능(AI) 시대에 맞게 공공 문서 체계를 개방형으로 구축한다. 국가인공지능전략위원회는 행정안전부, 문화체육관광부 손잡고 온나라시스템 등 공공 문서 유통 채널에서 hwp 파일 첨부를 제한한다고 24일 밝혔다. AI 인식 효율이 낮은 파일 형식을 줄이고 개방형 포맷 전환을 확대하는 것이 핵심이다. 이번 조치는 hwp 파일 구조적 한계와 맞물려 추진됐다. hwp는 일부 활용성이 개선됐지만 개방형 포맷인 hwpx와 달리 내부 정보 분석과 학습이 어려운 폐쇄형 구조를 가진 것으로 평가된다. 이에 따라 온나라시스템은 내달 18일부터 지방정부까지 개방형 파일 전환을 전면 확대한다. 공무원 소통 도구인 온메일도 10월까지 개방형 전환을 추진한다. 대민 소통 채널인 공직자 통합메일은 5개월 유예기간을 거쳐 10월부터 첨부 제한을 시행한다. 행안부는 한글과컴퓨터와 협의해 기존 hwp 문서도 재작성이나 수정 저장 시 hwpx로 변환되도록 유도할 계획이다. 임문영 위원회 부위원장은 "이번 조치를 기점으로 AI 시대 공공부문 데이터 혁신을 위한 '작지만 큰 속도감 있는 변화'를 관계 부처와 협력해 확실히 실행항 것"이라고 밝혔다.

2026.04.24 11:46김미정 기자

오픈AI, GPT-5.5 출시…앤트로픽과 정면 비교 승부

오픈AI가 새 인공지능(AI) 모델 'GPT-5.5'를 공개하며 경쟁사 앤트로픽을 정면으로 겨냥했다. 상당수 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.7을 앞섰다고 내세웠지만 개발자 수요가 가장 높은 코딩 항목에선 역전당했다. 23일(현지시간) 오픈AI가 공개한 벤치마크를 보면 지식업무 수행 능력을 평가하는 GDPval에서 84.9%를 기록해 오퍼스 4.7(80.3%)을 웃돌았다. 터미널 환경 작업 능력인 터미널-벤치 2.0에선 82.7%로 오퍼스 4.7(69.4%)을 10%포인트 이상 앞섰고, 사이버보안 평가 항목 사이버짐에서도 81.8%로 오퍼스 4.7(73.1%)을 상회했다. 실제 소프트웨어 이슈 해결 능력을 평가하는 SWE-벤치 프로에선 58.6%에 그쳐 오퍼스 4.7(64.3%)에 5%포인트 이상 뒤졌다. 오픈AI는 결과표 각주에서 "해당 평가의 데이터 암기 징후가 보고됐다"고 명시하며 수치를 액면 그대로 받아들이기 어렵다는 입장을 내비쳤다. 성능 외에도 효율성을 강조했다. 오픈AI는 GPT-5.5가 전작인 GPT-5.4와 동일한 토큰당 지연시간을 유지하면서도 동일 작업을 더 적은 토큰으로 처리한다고 밝혔다. 컴퓨터 조작 능력을 평가하는 OS월드 검증(OSWorld Verified)에선 78.7%로 GPT-5.4(75.0%)를 웃돌았고, 다단계 과학 데이터 분석 평가인 유전학·정량생물학 평가(GeneBench)에서도 전작 대비 개선된 결과를 기록했다. 안전성 측면에선 사이버 관련 고위험 요청에 더 높은 거절 기준을 적용했다. 검증된 방어 목적 사용자에게 고급 사이버보안 기능 접근을 허용하는 '보안을 위한 신뢰 기반 접근 프로그램(TAC, Trusted Access for Cyber)' 프로그램도 함께 운영한다. 응용 프로그램 인터페이스(API) 가격은 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 100만 개당 30달러다. 고정밀 버전인 GPT-5.5 프로는 각각 30달러, 180달러로 책정됐다. 이날부터 챗GPT 플러스·프로·비즈니스·엔터프라이즈 사용자와 코덱스에 순차 적용되며, API 배포는 추후 예정이다. 오픈AI는 "모든 단계를 일일이 관리하는 대신 복잡하고 다단계적인 작업을 GPT-5.5에 맡길 수 있다"며 "계획 수립부터 도구 사용, 결과 점검까지 신뢰할 수 있도록 설계했다"고 말했다.

2026.04.24 11:27이나연 기자

"공개 미룬 앤트로픽 '미토스', 위험성 과장됐다"

사이버 범죄 악용 우려로 일반 공개를 미뤘던 앤트로픽의 취약점 탐지 인공지능(AI) 모델 '미토스(Mythos)' 위험성이 실제보다 과장됐다는 지적이 제기되고 있다. 미토스가 취약점 탐지 효율을 높여주는 유용한 도구라는 점은 인정되지만 앤트로픽이 강조한 수준의 압도적 위협 모델로 보기는 어렵다는 평이다. 이런 평가를 토대로 미토스가 과대 평가된 측면이 있다는 분석까지 나오고 있다. 여기에 제한적으로 운영되던 프리뷰 버전에 일부 비인가 사용자가 접근한 사실까지 알려지면서 미토스는 성능 논란과 함께 보안 관리 부실 문제까지 겹쳐 비판받고 있다. 23일(현지시간) 더레지스터 등 외신에 따르면 미토스 프리뷰 버전을 체험한 초기 사용자들은 아직 인간 보안 연구원을 대체할 수준은 아니라고 평가했다. 평가자들은 "보안 담당자의 시간을 절약해주는 자동화 도구로서는 환영할 만하다"면서도 "앤트로픽이 강조했던 '엄청난 해킹 도구' 수준에는 미치지 못한다"는 반응이다. AWS와 모질라 등 초기 테스트 참여 기업은 미토스가 취약점을 빠르게 찾아내 보안 팀의 시간을 절약해 주는 유용한 도구임은 인정하면서도, 인간 보안 연구원의 능력을 뛰어넘지는 못했다고 평가했다. 모질라의 바비 홀리 최고기술책임자(CTO)는 "미토스가 파이어폭스 150에서 271개의 취약점을 발견했지만, 엘리트 인간 연구원이 찾을 수 없는 종류나 복잡성의 취약점은 단 하나도 없었다"고 밝혔다. 전 세계를 위협할 만한 제로데이 머신이라기보다는 훌륭한 자동화 보조 도구에 가깝다는 것이다. 보안 연구원들도 앤트로픽의 주장이 부풀려졌다고 비판했다. 데반시 연구원은 미토스의 테스트 결과를 분석한 뒤 "발견된 버그 자체는 진짜지만 미토스에 대한 이야기는 오정보와 과장으로 점철되어 있다"고 지적했다. 앤트로픽이 주장한 파이어폭스 익스플로잇은 보안 장치인 브라우저 샌드박스가 해제된 유리한 환경에서 실행되었으며 상당한 수준의 인간 개입이 필요했다. 또 리눅스 커널 버그는 미토스가 아닌 공개 모델인 '오퍼스 4.6(Opus 4.6)'이 발견한 것으로 드러났다. 또 다른 연구원 다비 오텐하이머는 앤트로픽의 244페이지 분량 문서에 실제 제로데이에 대해 CVE 목록, CVSS 분포 등 정확한 지표가 전혀 없다고 지적했다. 공격형 AI 해킹 기업 호라이즌3의 스네할 안타니 최고경영자(CEO)는 이번 사태에 대해 "솔직히 말해 아무것도 아닌 일(nothingburger)이다"라며 "해커들은 당신을 해킹하기 위해 굳이 미토스를 필요로 하지 않는다. 4.6이나 다른 오픈소스 모델들로 이미 취약점 연구를 충분히 가속화하고 있기 때문"이라고 일축했다. 당초 앤트로픽은 미토스가 강력한 '제로데이(Zero-day) 해킹 머신'이 될 수 있다며 일시적으로 일반 공개 대신 금융사와 IT 기업을 대상으로 제한적으로 제공할 것이라고 밝혔다. 이에 따라 '프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)'이라는 이름 아래 제한된 조직에만 프리뷰 형태로 모델을 제공해왔다. 하지만 지난 수요일 앤트로픽 대변인은 공식 생산 API가 아닌 제3자 벤더 환경을 통해 글래스윙 파트너가 아닌 일부 인원이 미토스 프리뷰에 무단 접근한 사실을 확인하고 조사 중이라고 밝혔다. 블룸버그 통신에 따르면 이번 유출은 앤트로픽 등 주요 AI 연구소에 인력을 공급하는 스타트업 '머코어(Mercor)'의 최근 데이터 유출 사태와 연관이 있다. 비공개 디스코드 채널 소속인 소수의 인원이 기존 앤트로픽 모델들의 패턴을 바탕으로 미토스의 온라인 위치(URL)를 유추해 접근에 성공한 것이다. 다행히 이들은 악의적인 목적 없이 단순히 모델을 테스트해 본 것으로 알려졌다. 보안업계는 이번 사태를 두고 정교한 해킹 공격이 아닌 협력업체와 단순한 예측만으로 접근이 이루어졌다는 점을 꼬집었다. 기만 기술(Deception-tech) 기업 아칼비오의 람 바라다라잔 CEO는 "미토스 유출은 정교한 공격이 필요 없이 그저 계약업체, URL 패턴, 출시 첫날의 추측만으로 충분했다"며 "이는 모델의 성능이 문제 되기도 전에 통제된 배포 모델이 가장 취약한 고리에서 실패했음을 의미한다"고 지적했다.

2026.04.24 11:26남혁우 기자

엘리스그룹, AI PMDC 특허 4종 취득

엘리스그룹(대표 김재원)이 AI 이동식 모듈형 데이터센터인 '엘리스 AI PMDC(Portable Modular Data Center)' 관련 핵심 기술 특허 4종을 취득하며 AI 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 이번 특허 취득은 최근 고성능 GPU 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 확산으로 인한 고출력·고발열 문제를 해결하고, 데이터센터 설계의 패러다임을 '통합 제어 인프라'로 전환했다는 점에서 의미가 크다. 이번에 확보한 특허는 ▲모듈형 데이터센터용 서버 랙의 이동 장치 및 이의 동작 방법 ▲모듈형 데이터센터의 화재 관리 시스템 및 이의 동작 방법 ▲모듈형 데이터센터의 공랭식 냉각 시스템 및 이의 동작 방법 ▲서버 랙의 수랭식 냉각 시스템 및 이의 동작 방법 등 총 4종이다. 특히 화재 관리 시스템은 온도, 연기, 가스 센서 데이터를 기반으로 화재 확산 가능성을 분석하고, UPS(무정전 전원 장치)와 연동해 서버 동작을 정밀 제어하는 등 데이터 보호를 최우선으로 설계됐다. 고밀도 AI 서버 환경의 최대 난제인 발열 문제를 해결하기 위해 수랭식과 공랭식 냉각 기술도 고도화했다. 직접 냉각 방식의 수랭 기술로 고밀도 환경의 발열을 정밀하게 제어하고, 모듈형 구조에 최적화된 공랭 기술을 통해 기류 흐름을 효율화했다. 엘리스그룹은 이번 특허 확보로 냉각과 안전 분야를 아우르는 기술 포트폴리오를 완성했다. 해당 기술들은 현재 설계 및 검증 단계를 거쳐 일부 실제 인프라에 적용돼 실시간 운영 데이터를 축적 중이다. 엘리스그룹은 향후 다양한 환경에서 추가 검증을 거쳐 적용 범위를 지속적으로 확대할 계획이다. 엘리스그룹 박정국 최고기술책임자는 “이번 기술 확보는 고성능 GPU 운영에 필수적인 고신뢰 AI 인프라 역량을 기술적으로 공식 인정받은 결과”라며 “AI 환경에 최적화된 통합 제어 인프라 기술을 통해 글로벌 시장에서도 신뢰받는 AI 솔루션 표준을 제시하겠다”고 말했다.

2026.04.24 10:49백봉삼 기자

메타, 8000명 감원…AI 투자 부담에 조직 축소

메타가 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 비용 부담을 줄이기 위해 추가 인력 구조조정에 나섰다. 24일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 메타는 직원들에게 보낸 내부 메모를 통해 전체 인력 약 10%인 8000명을 감원한다고 밝혔다. 해고는 내달 20일 시행되며 기존 채용 예정이던 6000개 직무도 충원하지 않기로 했다. 앞서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 거대언어모델(LLM)과 챗봇 등 차세대 AI 제품 개발에 필요한 핵심 인재와 인프라에 집중 투자를 한다고 밝힌 바 있다. 메타는 올해 사상 최대 수준 자본 지출을 예고했으며, 최근 수개월 동안 AI 파트너사들과 수십억 달러 규모 계약을 체결했다. 메타 내부에서는 개발 생산성을 높이기 위해 AI 에이전트 활용도 확대한 것으로 나타났다. 직원은 코드 작성과 업무 자동화를 위해 AI 도구 사용을 시작했다. 이번 조치는 일부 조직에서 진행된 구조조정 연장선이다. 메타 직원들은 올해 감원 가능성을 우려해 왔고 리얼리티랩스 등 일부 부문은 앞서 인력 감축을 겪었다. 메타는 감원 계획이 외부에 유출되면서 조기 발표를 결정한 것으로 전해졌다. 테크크런치는 "이번 인력 조정은 AI 투자 확대에 따른 비용 구조 재편 성격이 강하다"고 보도했다. 자넬 게일 메타 최고인사책임자는 "우리는 회사를 더 효율적으로 운영하고 다른 투자들을 상쇄하기 위한 노력 일환으로 이 조치를 진행한다"며 "현재 상황을 고려할 때 이것이 최선의 앞으로 나아갈 길"이라고 밝혔다.

2026.04.24 10:48김미정 기자

카카오, '더 모먼트' 성료…통합 광고 확장 전략 발표

카카오는 지난 23일 광고컨퍼런스 '카카오 더 모먼트'를 성료했다고 24일 밝혔다. 이번 컨퍼런스는 ▲광고주 ▲대행사 ▲매체 등 약 1000명을 초청해 진행했으며, 카카오 광고의 현재와 미래를 공유하고 파트너십을 강화하기 위해 마련했다. 카카오는 이번 컨퍼런스를 통해 ▲메시지 ▲디스플레이 ▲커머스 ▲인공지능(AI)를 연결하는 통합 광고 플랫폼으로의 확장 전략을 발표했다. 이용자 일상 속 카카오톡 경험과 연결되는 광고를 기반으로 광고 효율과 성과를 높일 수 있는 다양한 사례도 함께 소개했다. 메시지 광고를 통한 구매 전환 사례와 디스플레이·커머스 광고 연계를 통한 이용자 행동 기반 타겟팅 사례 등을 공유했다. 또한 AI 기반 광고 운영 방향도 제시했다. ▲캠페인 기획부터 ▲타겟 설정 ▲소재 운영까지 전 과정을 AI를 활용해 자동화하고 최적화해 광고 운영 효율을 높이고, 광고주가 보다 정교한 마케팅 전략을 실행할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 이용자 동의 기반 데이터 활용과 보호 원칙을 중심으로 한 안정적인 광고 운영 방향도 강조했다. 광고성 정보 수신 동의를 기반으로 메시지를 전달하고, 이용자 선택권을 고려한 광고 노출 방식으로 신뢰할 수 있는 광고 환경을 구축해 나간다는 계획이다. 행사는 세션 발표에 더해 ▲AI 체험존 ▲현장 Q&A ▲럭키드로우 등 참석자들이 직접 경험하고 참여하는 다양한 프로그램을 마련했다. 또한 카카오톡 기반 ▲예약 ▲알림 ▲오픈채팅 등 다양한 서비스를 연계해 행사 전후 경험을 확장하고 실제 비즈니스 환경에서의 광고 활용 흐름을 전달했다. 전현수 카카오 성과리더는 "이번 컨퍼런스를 통해 카카오 광고의 확장 방향과 기술 기반 경쟁력을 공유했다"며 "AI 기반 광고 기술 고도화와 이용자 신뢰를 기반으로 광고주와 함께 성장할 수 있는 환경을 지속적으로 만들어 갈 계획"이라고 말했다.

2026.04.24 10:37박서린 기자

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

[현장] 中 자율주행 살피러 온 박민우 현대차 사장 "최종 목표는 내재화"

'갤S26' 오래 쓸수록 안다…스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 진가

상사 눈치 보지 않고 직장서 힐링...엔피 마인드케어 '무아홈' 해보니

"공개 미룬 앤트로픽 '미토스', 위험성 과장됐다"

ZDNet Power Center