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드론 기업 넘어 방산 SW로…퀀텀에어로, 이금모 CTO 영입

퀀텀에어로가 인재 영입을 통해 대한민국 주권형(소버린) 방산 인공지능(AI) 플랫폼 구축에 속도를 낸다. 퀀텀에어로는 이금모 최고기술책임자(CTO)를 영입했다고 4일 밝혔다. 이 CTO는 연세대학교 전자공학 박사 출신으로 LIG 디펜스앤에어로스페이스(LIG D&A, 옛 LIG넥스원), 엔씨소프트 등을 거쳐 산업 AI 기업 원프레딕트 CTO를 역임했다. 퀀텀에어로는 무인기(UAV), 무인수상정(USV), 무인지상차량(UGV) 등 다양한 무인체계에 적용 가능한 차세대 미션 자율화 플랫폼 '퀀토노미(Quantonomy)'를 개발 중이다. 또 GPS 교란 환경, 전자전(EW) 환경, 다중 플랫폼 협업 임무 등 미래 전장을 위한 AI 기술 확보에 집중하고 있다. 앞으로 이 CTO는 퀀텀에어로의 AI 플랫폼 개발 조직을 총괄하며 ▲차세대 미션 자율화 소프트웨어 플랫폼 개발 ▲드론·로봇·무인체계용 AI 운영체계 구축 ▲AI 기반 협업 자율화 및 군집 운용 기술 개발 ▲GPS 거부 환경 대응 AI 기술 개발 ▲디지털 트윈 기반 전장 시뮬레이션 환경 구축 ▲국산 방산 AI 스택 개발을 주도한다. 전동근 퀀텀에어로 이사회 의장은 "이금모 CTO 합류는 우리가 단순 드론 기업을 넘어 AI 기반 방산 소프트웨어 기업으로 도약하는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "대한민국판 K-안두릴을 목표로 세계 최고 수준의 미션 자율화 플랫폼을 개발하겠다"고 말했다.

2026.06.04 17:38이나연 기자

[기고] 본격적인 AI 시대, 데이터는 저장 자산이 아닌 운영 자산이다

인공지능(AI)은 불과 몇 년 사이 실험적인 기술에서 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다. 개인은 AI를 활용해 정보를 찾고 문서를 작성하며 일정을 관리한다. 기업 역시 AI를 업무에 적극 도입하고 있다. 그러나 현실은 기대만큼 단순하지 않다. 많은 기업이 여전히 시범 사업 단계에 머물러 있으며, 일부 프로젝트는 운영 환경에서 기대한 성과를 내지 못한 채 중단되기도 한다. 이러한 한계는 AI 모델 자체보다 데이터 환경에서 비롯되는 경우가 많다. AI는 방대한 공개 정보를 학습해 뛰어난 성능을 보여주지만 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 기업 내부의 데이터를 정확하고 안정적으로 활용할 수 있어야 한다. 문제는 대부분의 기업 데이터가 여러 시스템과 클라우드 환경에 흩어져 있고 형식도 제 각각이라는 점이다. 이처럼 분산된 데이터를 연결하고 가공하는 과정이 복잡해질 수록 운영 부담은 커지고 성능은 떨어질 수 있다. 무엇보다 AI가 참고하는 정보의 정확성과 최신성을 유지하기 어려워지면서 결과에 대한 신뢰도 역시 낮아질 수 있다. 최근 AI가 에이전틱(Agentic) AI로 진화하고 있다는 점은 이러한 문제를 더욱 중요하게 만들고 있다. 기존 AI가 질문에 답하거나 정보를 요약하는 역할에 머물렀다면 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 거쳐 업무를 수행한다. 다시 말해 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 실제 업무 프로세스 안으로 들어오기 시작한 것이다. 이 변화는 기업 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 앞으로 AI는 단순 검색이나 문서 작성 지원을 넘어 운영 및 고객 서비스, 분석, 의사결정 과정에 직접 참여하게 될 가능성이 높다. 이 과정에서 AI가 활용하는 데이터가 최신 상태가 아니거나 접근 권한이 제대로 관리되지 않는다면 잘못된 판단이나 보안 문제로 이어질 수 있다. 결국 AI 경쟁력은 어떤 모델을 도입했는가 보다 기업 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고, 필요한 순간에 활용 가능한 상태로 관리되고 있는가에 의해 결정될 가능성이 높다. 이 때문에 최근 기업들의 관심도 AI 모델 경쟁에서 데이터 운영 체계와 관리 구조로 이동하고 있다. AI 시대의 데이터는 단순히 저장해 두는 자산이 아니라 실시간으로 활용되는 운영 자산이기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 다양한 데이터를 빠르게 연결하면서도 보안과 통제 체계를 유지할 수 있는 환경이 점점 더 중요해지고 있다. 최근에는 AI 기능을 기존 시스템 외부에 별도로 추가하는 방식보다 데이터 플랫폼 자체에 AI 기능을 통합하려는 접근이 주목받고 있다. 필자가 몸담고 있는 오라클 역시 데이터베이스 플랫폼 안에 AI 기능을 직접 통합하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 이를 통해 기업은 여러 종류의 데이터를 하나의 환경에서 관리하고 활용할 수 있으며, AI가 실제 업무 데이터를 기반으로 보다 신속하고 안정적으로 작동할 수 있도록 지원한다. 보안 역시 같은 맥락에서 새롭게 접근할 필요가 있다. 과거에는 애플리케이션 단위의 접근 통제가 중심이었다면, AI 환경에서는 데이터 자체에 대한 권한과 정책 관리가 더욱 중요해지고 있다. AI는 사람보다 훨씬 많은 요청을 자동으로 생성하고 처리하기 때문이다. 기업이 AI 활용 범위를 넓힐수록 데이터 통제 체계 역시 한층 정교해져야 한다. 또 다른 과제는 확장성이다. 앞으로 기업 내부에는 수많은 AI 에이전트가 직원들과 함께 데이터를 조회하고 업무를 수행하게 될 가능성이 높다. 이는 단순히 새로운 기술이 추가되는 수준이 아니라 데이터 인프라의 역할 자체가 변화한다는 의미다. 실시간 데이터 활용 수요가 급격히 늘어나는 만큼 AI 전략은 곧 데이터 전략이 되고 있다. 한편 기업은 특정 클라우드나 플랫폼에 종속되지 않는 유연성도 중요하게 여기기 시작했다. AI 기술이 빠르게 발전하는 상황에서 특정 모델이나 환경에 지나치게 의존하면 장기적으로 부담이 될 수 있기 때문이다. 데이터를 어디에서 운영하고 어떤 AI를 활용할지 자유롭게 선택할 수 있는 개방성과 유연성이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 결국 앞으로의 AI 경쟁은 누가 더 많은 AI를 도입했는지가 아니라, 누가 더 안정적으로 AI를 운영 환경에 정착시키는가에 달려 있다. 이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 단순하다. "우리의 데이터는 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 상태인가?" AI는 이미 다음 단계로 이동하고 있다. 이제 기업 역시 AI 모델 도입 자체보다 이를 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 데이터 운영 체계와 전략을 함께 재설계해야 할 시점이다.

2026.06.04 17:28나정옥 컬럼니스트

"한국형 챗GPT 무료로 푼다"…정부, '모두의 AI' 사업 이달 공고

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)'을 기반으로 한국형 챗GPT인 '모두의 AI'를 연내 무료 출시하는 가운데, 이를 위한 사업 공고를 이르면 이달 중 정식으로 낼 예정이다. 독파모 프로젝트와 연계한 실제 서비스 상용화 차원의 후속 사업인 만큼 흥행 여부가 주목된다. 4일 정보기술(IT) 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 모두의 AI 사업 공고를 내기 위해 막바지 검토 작업을 진행하고 있다. 모두의 AI는 오픈AI의 챗GPT 같은 AI 챗봇으로, 과기정통부 주도로 지원 및 개발 중인 독파모를 기반으로 만들어질 예정이다. 이를 통해 전 국민이 양질의 한국어 및 한국어 문화 특화 AI 에이전트를 하나씩 소유하도록 하겠다는 것이 이 사업 취지다. 과기정통부는 모두의 AI 제공 시 AI를 잘 활용하기 어려운 노년층과 소외계층을 위한 특화 모델 서비스도 제공할 계획이다. 국민 모두가 무료로 사용하는 AI 서비스를 지속 제공한다는 목표에 따라 2028년까지는 정부 재정이 투입된다. 이후 모두의 AI 운영 비용은 기업들과 공동 투자하는 방안 등을 검토할 방침이다. 모두의 AI 서비스에 공식 활용될 모델 종류는 오는 8월 전후에 있을 독파모 2차 단계평가 후에 좁혀질 것으로 보인다. 과기정통부는 지난해부터 경쟁형 압축 방식의 독파모 프로젝트를 통해 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 등 주요 AI 모델 영역에서 독자 기술력 고도화에 나서고 있다. 올해 초 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 정예팀과 기술 독자성 논란으로 생긴 선발 공백에 따른 재공고로 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀이 참여 중이다. 오는 8월 2차 평가에 이어 연말 3차 평가 결과가 나오면 최종 2곳이 남게 된다. 과기정통부는 2차 평가가 치러질 8월 독파모를 오픈소스로 전면 공개하겠다는 계획을 발표한 바 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지는 이미 세계 최대 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 각 사 모델인 'K-엑사원'과 '에이닷엑스(A.X) K1', '솔라 오픈 100B'를 각각 올려 누구나 모델 내역을 확인하고 내려받을 수 있게 했다. 추가 공모로 합류한 모티프테크놀로지스는 2차 평가 시점에 3000억(300B) 파라미터급 추론형 LLM을 오픈소스로 공개할 예정이다. 정부 지원으로 개발 및 고도화한 AI 모델의 확산을 지향하는 독파모 프로젝트 취지를 고려할 때 기존 정예팀들의 모두의 AI 사업 참여는 자연스러운 수순이 될 전망이다. 실제로 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 중 대다수 기업이 모두의 AI 사업 참여를 검토 중인 것으로 알려졌다. 다만 과기정통부는 모두의 AI 사업자 지원 자격을 독파모 정예팀뿐만 아니라 독파모를 활용하는 기업에 전부 열어뒀다고 설명했다. 자체 파운데이션 모델이 없는 스타트업이나 중소기업도 공개된 독파모를 가져다 서비스를 구성하면 사업에 도전할 수 있다는 의미다. 과기정통부 관계자는 "오픈소스 및 응용 프로그램 인터페이스(API)로 독파모가 이미 공개됐기 때문에 이 사업에 반드시 독파모 정예팀만 지원 가능한 것은 아니다"고 말했다.

2026.06.04 17:13이나연 기자

[현장] IBM 밥 "신입 개발자 온보딩부터 QA까지 30분 만에"

"신입 개발자가 복잡한 기업 내 코드를 이해하고 내부 표준에 맞춰 기능을 개발한 뒤 테스트를 거쳐 풀 리퀘스트(PR)를 올리기까지 보통 얼마나 걸릴까요? 수주일에서 수개월이 걸릴 이 모든 과정을 AI 에이전트 '밥(Bob)'이면 30분 만에 해결할 수 있습니다. 4일 우수연 한국IBM 전문위원는 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 IBM의 AI 개발 에이전트 '밥(Bob)'을 시연했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션으로 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 개발 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이번 시연은 은행 시스템 'IBM 뱅크'를 배경으로 신입 개발자 온보딩, 신규 요구사항 개발, 시프트 레프트 보안 등 세 가지 시나리오로 구성됐다. "분석해줘" 한마디에 코드베이스 문서화…5분 만에 온보딩 첫 번째 시나리오는 신입 개발자가 프로젝트에 처음 투입돼 복잡한 기존 레거시 시스템을 파악하는 과정을 다뤘다. 우 전문위원이 화면 왼편에 은행 시스템 코드를 열어두고 프롬프트창에 "분석해 줘"라고 입력하자 IBM 밥은 전체 코드베이스를 압축 분석한 뒤 결과를 문서 형태로 정리했다. 개발자가 아닌 실무자도 직관적으로 이해할 수 있는 문서를 요청하자, 브라우저에서 볼 수 있는 웹페이지 형태의 시각화 문서를 제공했다. 화면에는 전체 시스템 구성도와 텔러·백오피스 등 역할별 구조, 주요 프로세스 흐름이 다이어그램 형태로 순차적으로 나타났다. 우 전문위원은 "불과 5분도 안 걸리는 시간에 실제 시스템이 어떤 구조인지, 지금 보고 있는 코드가 어떤 코드인지 확인할 수 있다"며 "보통 온보딩에 2~3주, 길게는 두세 달도 걸리지만 이런 기능을 통해 훨씬 빠르게 회사 코드를 이해하고 이후 개발로 이어갈 수 있다"고 설명했다. 가이드 몰라도 자율 개발… 스스로 오류 고치고 배포 신청까지 두 번째 시나리오는 신입 개발자에게 신규 요구사항이 주어진 상황을 가정했다. 요구사항은 잔액 조회와 거래 내역 조회, 계좌 이체 확인 등 프론트엔드 기능 개발이었다. 우 전문위원은 "신입사원이 맡기에는 꽤 복잡한 요구사항이지만 IBM 밥은 스스로 요구사항을 불러와 내용을 정리하고 개발 계획을 세운 뒤 실제 코드 생성까지 수행할 수 있다"고 설명했다. IBM은 오픈소스 디자인 시스템인 '카본(Carbon)'을 모델컨텍스트(MCP) 방식으로 적용해 개발자가 가이드라인을 일일이 공부하지 않아도 '밥'이 기업 표준 규격에 딱 맞는 화면 코드를 알아서 작성할 수 있는 환경을 제공한다. 실제로 '밥'은 구현 계획을 먼저 제시했고 승인이 이뤄지자 화면 왼편에 계좌 상세 조회 컴포넌트와 스타일 파일, 리드미(README) 문서까지 자동으로 생성해 나갔다. 시연 중 가장 눈에 띈 장면은 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 검증하는 자동 테스트(QA) 과정이었다. IBM 밥이 직접 브라우저를 열고 테스트 계정으로 로그인을 시도하던 중 기획서 상의 가이드 오류로 로그인이 실패했다. 그러자 밥은 시스템을 멈추는 대신 직접 데이터베이스(DB)를 조회해 올바른 자격증명 정보를 찾아내고 테스트를 자율적으로 완수했다. 테스트를 마친 IBM 밥은 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에 사전에 정의된 규칙과 커밋 컨벤션을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 풀 리퀘스트(PR, 배포 신청서)를 자동으로 생성했다. 발행된 PR에는 구현 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 체계적으로 정리됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에서는 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성 및 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸리는데 '밥'은 이 과정을 자동화해 준다"고 소개했다. 개발 중 보안 취약점 탐지…14개 결함 찾아 즉시 수정 마지막 시나리오는 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 테스트하고 보안 결함을 제어하는 프로세스였다. 새로 만든 데이터 파이프라인 코드에 취약점이 포함된 상황을 가정하고 분석을 요청하자 '밥 파인딩' 패널이 열리며 소스 코드 내 결함 목록이 리포팅됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에선 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성, 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸린다"며 "IBM 밥은 이런 업무도 자동화해 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. IBM 밥은 사전에 정의된 규칙을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 PR을 생성하는 모습이 공개됐다. 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에는 메시지 구조와 브랜치 명명 방식, PR 작성 형식이 미리 정의돼 있었고 IBM 밥은 이를 반영했다. 생성된 PR에는 구현한 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 정리됐다. 우 전문위원은 "보안 취약점은 보통 개발이 다 끝나고 배포 직전에 검사하느라 수정하는 데 많은 시간과 비용이 들고, PR 리뷰나 정적 분석 도구에서 뒤늦게 발견되는 경우가 많았다"며 "하지만 밥은 개발 환경 안에서부터 보안 문제를 확인하고 해결할 수 있게 해준다"고 설명했다. 이어 "신입 개발자가 30분 만에 기존 시스템을 분석하고 기업 환경에 맞는 새로운 코드를 만들어낸다는 것은 기존에는 사실상 불가능한 일이었다"며 "IBM 밥은 이런 일을 실현할 수 있게 도와주는 기업용 AI 도구"라고 강조했다.

2026.06.04 17:10남혁우 기자

와이즈넛, 멀티모달 '와이즈 로아 울트라' 공개…산업 현장 AI 공략

와이즈넛이 인공지능(AI) 에이전트 사업 확대를 위해 멀티모달 기반 제품군을 추가했다. 와이즈넛은 멀티모달 기능을 강화한 '와이즈 로아 울트라'를 새롭게 선보이고 기존 '와이즈 로아' 라인업을 4단계로 확대했다고 4일 밝혔다. 이는 지난해 모델 출시에 이어 올해 멀티모달 형태로 출시된 첫 제품군이다. 와이즈 로아 울트라는 이미지·영상 데이터 분석과 시각 객체 인식, 동적 맥락 추론을 지원하는 최상위 모델이다. 산업 현장에서 발생하는 문서와 이미지, 영상, 설비 화면 등 다양한 비정형 데이터를 함께 이해하도록 설계됐다. 와이즈넛은 기존 와이즈 로아를 업무 복잡도와 데이터 규모, 운영 환경에 따라 선택할 수 있는 구조로 운영해 왔다. 기본형 AI 응답 중심 '코어', 업무 자동화와 고도화 응답 중심의 '프로', 심층 추론과 대용량 데이터 분석 중심의 '맥스'가 기존 라인업이다. 이번 울트라 추가로 와이즈넛은 와이즈 로아 라인업을 4단계로 완비했다. 이를 기반으로 단순 질의응답형 AI를 넘어 실제 업무 수행에 활용되는 AI 에이전트 공급 체계를 넓힐 계획이다. 와이즈넛은 와이즈 로아를 자사 AI 에이전트 플랫폼과 검색증강생성(RAG) 솔루션에 연계할 방침이다. 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영 가능한 도메인 특화 AI 에이전트를 공공·산업안전·제조·금융 분야에 공급하는 데 속도를 낸다는 구상이다. 강용성 와이즈넛 대표는 "기업 AI 시장은 단순히 더 똑똑한 모델 경쟁을 넘어, 실제 업무 환경에서 얼마나 안정적으로 운영되고 다양한 데이터를 이해할 수 있는지가 핵심"이라며 "와이즈 로아 울트라는 텍스트를 넘어 산업 현장의 다각적인 데이터를 이해하고 실행하는 AI 에이전트로 도약하기 위한 중요한 단계"라고 강조했다.

2026.06.04 17:04김미정 기자

NC AI, 한화오션 선박 용접 로봇 '두뇌' 맡는다

NC AI가 조선업 핵심 난제로 꼽히는 용접 공정 자동화에 피지컬 인공지능(AI) 기술을 적용한다. NC AI는 한화오션 '비전 인식 기반 용접 전용 모델 및 협동로봇 기반 자율 용접 모델 개발' 과제를 최종 수주했다고 4일 밝혔다. NC AI는 한화오션과 협업 체계를 가동하고 선박 건조 핵심 공정인 용접 작업에 AI 비전 인식과 정밀 로봇 제어 기술을 결합할 계획이다. 이번 과제는 기존 자동화처럼 정해진 궤적을 반복하는 방식에서 벗어나는 데 초점이 맞춰졌다. 로봇이 용접 부위를 스스로 인식하고 판단해 실시간으로 최적의 용접을 수행하는 자율 용접 피지컬 AI 솔루션 구현이 목표다. 조선소 용접 공정은 선박 제조 원가와 품질을 좌우하는 핵심 작업이다. 다만 강한 아크광과 불꽃, 용접 분진, 야외 작업 환경, 카메라 렌즈 오염 등으로 비전 인식 AI가 작동하기 어려운 조건을 갖고 있다. NC AI는 이런 한계를 해결하기 위해 연구실 실험에 머무르지 않고 한화오션 작업 현장 데이터와 엔지니어 피드백을 반영하고 있다. 강한 노이즈와 오염 속에서도 기하학적 용접선을 정밀하게 추출하고 용접 결함을 실시간으로 포착하는 조선 특화 비전 인식 기술을 개발한다는 방침이다. 최종 자율 용접 모델과 로봇 시스템은 한화오션이 건조할 차세대 상선과 특수선 건조 공정에 적용될 예정이다. NC AI는 이를 통해 선박 생산성을 높이고 고도의 정밀함과 보안이 요구되는 공정에도 AI 기반 로봇 제어를 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 이번 프로젝트의 핵심 엔진은 NC AI 차세대 산업 특화 비전언어모델(VLM) '배키 비전'이다. NC AI는 지난해 공개한 '바르코 비전 2.0'의 성능을 고도화한 배키 비전을 한화오션 과제에 적용할 계획이다. 배키 비전은 시각 정보와 텍스트 지시를 통합 이해하는 산업 특화 VLM이다. NC AI는 이를 기반으로 시각, 언어, 행동을 동시에 처리해 로봇의 물리적 움직임까지 직접 제어하는 비전-언어-행동 모델로 확장할 예정이다. 작업자가 복잡한 코딩 없이 말이나 텍스트로 지시를 내리면 협동로봇은 용접 대상물의 형태와 용접선 상태를 실시간으로 분석한다. 이후 정밀한 토치 각도와 속도 등 행동 제어 명령을 스스로 도출하는 방식이다. NC AI는 최근 현대로템과 다종·다중 로봇을 통제하는 국방 AX 분야 국책과제를 수행하고 포스코DX와 로봇 AI 기술협력을 추진해왔다. 이번 한화오션 과제 수주로 조선·해양 영역까지 피지컬 AI 적용 범위를 확장하게 됐다. 이연수 엔씨AI 대표는 "대한민국 조선업을 선도하는 한화오션과의 협력은 NC AI가 가진 소버린 산업 특화 AI 파운데이션 모델 배키 확장성을 보여주는 최고의 무대가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.04 16:49김미정 기자

파수 AI, '2026 가트너 시큐리티 서밋' 참가...데이터 유출 대응 발표

파수AI(대표 조규곤)는 1일부터 3일까지 미국 메릴랜드 내셔널 하버에서 열린 글로벌 보안 콘퍼런스 '가트너 시큐리티 서밋 2026(Gartner Security & Risk Management Summit 2026)'에 참가, AI 데이터 유출 대응 전략을 공개하고 글로벌 보안 리더들과 접점을 확대했다. 글로벌 IT 컨설팅리서치 기업 가트너가 주최하는 '가트너 시큐리티 서밋'은 전세계 보안 및 IT 리더들이 참여해 최신 보안 동향 및 기술, 전략 등을 공유하는 글로벌 보안 콘퍼런스다. 파수 AI는 올해 행사에서 세션 발표와 단독 부스를 통해 AI 데이터 유출 리스크 관리 프레임워크와 솔루션을 소개했다. 4일 회사에 따르면, 1일 오후에는 파수AI 미국법인의 합병을 통해 공식 출범한 AX(AI혁신) 전문 기업 심볼로직(Symbologic)의 론 아덴(Ron Arden) 부사장이 'AI 데이터 유출 방지- 데이터 유출 발생 원인과 현상, 제어방안(AI Data Loss Prevention: Where It Happens, When It Matters, and How to Control It)'을 주제로 세션 발표를 했다. 이날 아덴 부사장은 “생성형 AI와 AI 에이전트, 섀도우AI 확산으로 기존 보안 체계가 통제하지 못했던 새로운 데이터 유출 경로가 생겨나고 있다"고 지적했다. 이어 단일 통제 방식 대신 조직의 리스크 수용 범위에 맞춰 다중 모니터링 포인트와 정책을 조합하는 실용적 접근이 효과적이라며, 데이터 생애주기 전반을 관리하는 AI 데이터 보안 프레임워크를 제시했다. 파수AI 부스에서는 AI 데이터 유출 방지 프레임워크를 실제로 구현하는 솔루션들을 선보였다. 조직 전반에 산재한 민감 데이터를 자동으로 탐지·분류하고 태깅해 AI 데이터 보안 거버넌스의 기반을 구축하는 '파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)', AI 서비스 사용 시 유출될 수 있는 개인정보와 조직별 민감정보를 실시간으로 검출·차단하는 'AI-R DLP'가 글로벌 보안 담당자들의 높은 관심을 받았다고 회사는 밝혔다. 두 솔루션은 데이터 가시성 확보부터 유출 방지까지, 조직의 리스크 수용 범위에 맞춰 단계적으로 적용 가능한 실용적 AI 보안 체계를 갖췄다. 파수 AI의 글로벌사업을 총괄하는 손종곤 상무는 "생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 데이터 유출 경로가 다변화하면서 엄격한 AI 사용 정책과 다층적 런타임 제어가 모든 조직의 핵심 보안 과제로 부상했다"며 "파수AI는 조직의 리스크 프로파일과 거버넌스 요구에 맞춰 솔루션을 전략적으로 조합하는 실용적 접근으로 글로벌 고객의 AI 보안 역량 강화를 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.04 16:47방은주 기자

[기고] 아날로그의 낭만, 컴퓨터 음악 그 신선한 충격

2000년 전후, 음악 산업은 유례없는 거대한 변곡점을 맞이했다. 음악이 실체가 있는 '음반'에서 보이지 않는 '파일'로 변모하며 가치 산정 방식이 근본적으로 흔들리기 시작한 것이다. 스트리밍 서비스가 정착되던 이 시기, 제작 현장 역시 파괴적인 혁신이 일어났다. 수천만 원을 호가하던 외장 신디사이저 랙(Rack)이 사라지고, 거대한 아날로그 콘솔과 아웃보드들이 소프트웨어 속으로 빨려 들어갔다. 이른바 'VSTi(가상악기)'와 '플러그인'의 시대가 도래한 것이다. 스튜디오가 PC 내부로 이동하며 물리적 경계가 무너지면서 제작 환경은 PC 사양이 곧 경쟁력인 시대로 변모했다. Waves나 UAD 같은 소프트웨어가 전설적인 아날로그 명기들을 재현해 냈고, 비싼 악기를 사거나 실제 연주자를 섭외하는 대신 가상악기와 프로그래밍만으로 오케스트라 사운드를 구현할 수 있게 되었다. 이는 게임 사운드, 드라마 음악, 광고 등 미디어 사운드 시장에 폭발적인 효율성을 가져다주었다. 제작 단가는 물론 대규모 사운드를 단기간에 생산하는 '고속 제작'이 가능해진 것이다. 필자 역시 당시 디지털 오디오 워크스테이션(DAW, Digital Audio Workstation)이라 불리는 디지털 작업 환경 내에서, 가상악기가 지닌 한계를 어떻게 하면 가장 밀도 있고 실제 연주 질감(Texture)에 가까운 사운드로 구현할 것인가에 매진하고 있었다. 관련 데이터조차 전무하던 시절이었지만, 현장에서 체득한 경험을 바탕으로 당시로선 생소했던 'DTM(Desktop Music)에서의 효율적인 사운드 구현'을 석사 논문으로 썼을 만큼 그 가능성을 확신했다. 어느 날은 녹음실에서 녹음을 위해 방문한 국내 유명 기타 세션리스트가 연주를 위해 음악을 듣던 중 "벌써 스트링 녹음을 먼저 했느냐, 드럼 사운드가 좋은데 누가 연주했느냐"며 물었다. 사실 대부분의 사운드는 사람이 아닌 미디(MIDI)로 정교하게 만든 개인적 작업 스타일의 데이터였다. 이러한 실제 연주보다 PC 기반의 디지털 사운드 메이킹 기술 방식의 시도는 필자를 업계 메이저로 이끌었고, 사운드 디렉터로서 자리를 잡게 한 결정적인 밑거름이 되었다. 하지만 본질은 단순한 기술의 진보에 있지 않다. 가상악기의 비약적인 발전은 창작의 문턱을 낮춘 것처럼 보이지만, 어려운 과제를 안기기도 했다. '기술이 음악을 좋게 만드는가?'라고 자문해 보자. 음악 제작은 극적으로 빨라진 흐름 속에 작곡, 사운드 디자인, 편곡과 믹싱까지 단계적 과정이 아닌 동시다발적인 구조로 바뀌었다. 모든 것이 가능해진다는 것은 결국 모든 것을 해내야 하는 시대가 되었다는 의미이기도 하다. 변화는 창작자에게 새로운 자유를 주기도 하지만 동시에 새로운 부담을 만들어 낸다. 과거에는 좋은 장비, 좋은 악기, 좋은 스튜디오나 엔지니어가 좋은 결과물을 만들 수 있었다면, 이제는 누구나 VSTi와 플러그인의 좋은 소스를 구할 수 있게 됐다. 이를 활용해 오케스트라와 밴드 사운드를 구현하고 영화음악을 흉내 내는 등의 기회가 열린 것이다. 하지만 동시에 그것을 어떻게 다루고, 어떠한 질감으로 완성할 수 있는가 하는 개성과 차별화된 사운드 제작 기술은 창작자에게 더 어렵고도 진짜 중요한 역량이 되었다. 또한 미디어 음악 제작 시장에서는 “이 장면은 영화처럼, 여기는 광고처럼 해 주세요” 같은 구체적인 요구를 하게 되는 목적 중심적인 경향이 뚜렷해졌다. 이는 음악이 감상의 대상이 아니라 '콘텐츠를 보조하는 기능적 요소'로서 '빠르고 정확한 결과물'을 제공하는 것이 중요해졌기 때문이다. 이는 곧 '음악의 편의점화' 현상을 불러왔다. 언제, 어디서든 원하는 것을 빠르게 제공하는 편의점처럼 음악은 빠르게 만들어지고, 빠르게 소비되고, 필요에 따라 언제든 교체되는 구조로 바뀌었다. 음악의 수명은 짧아졌지만 생산량은 폭발적으로 증가했다. 그렇다면 이 시대에 중요한 것은 무엇이었을까? 답은 기술이 아니다. 좋은 소스와 샘플은 누구에게나 열려 있다. 결국 차이를 만드는 것은 어떻게 다루느냐였다. 같은 가상악기와 샘플을 사용하더라도 누군가는 완전히 다른 감도의 음악을 만들어 낸다. 이 차이는 기술이 아니라 해석과 감각, 사운드 제작의 문제였다. 작곡가는 곡만 쓰는 사람이 아니라 멀티플레이가 가능한 종합적인 디렉터가 된다. '많은 것이 가능했기에, 어떤 것을 완성할 수 있는가' 하는 인간의 안목이 더욱 중요했기 때문이다. 그리고 바로 그 지점에서 또 한 번의 변화가 조용히 준비되고 있었다. 기술이 도구의 역할을 넘어 창작에 개입하기 시작하는 변화. 우리가 지금 마주하고 있는 AI 시대의 전조였다.

2026.06.04 16:37진명용 컬럼니스트

플랜티넷, 자사주 32.8억원 소각…주주환원 강화

플랜티넷이 32억원 규모 자기주식을 소각하며 주주가치 제고에 나선다. 이번 결정은 주식 희소성을 높여 주주 권익을 실질적으로 보호하려는 조치다. 플랜티넷은 4일 이사회를 열고 연내 자기주식 50만주를 소각하기로 결의했다고 공시했다. 소각 규모는 장부금액 기준 32억 8000만원이며 발행 주식 총수의 약 3% 수준이다. 소각예정일은 오는 19일이다. 배당 확대를 통한 주주환원 정책도 함께 진행했다. 플랜티넷은 제26기 결산배당으로 주당 100원의 현금배당을 실시했다. 배당금 총액은 15억 5866만원이며 시가배당률은 약 4.0%다. 지난해 12월 31일을 배당기준일로 설정해 지난달 8일 지급을 완료했다. 정부의 주주환원 강화 기조에도 부합한다. 플랜티넷은 지난해 기준 연결배당성향 68.2%를 기록해 정부의 고배당 배당소득 분리과세 특례 요건을 충족했다. 지난 2007년부터 20년 연속 배당을 실시했으며 최근 10년간 평균 배당성향은 40%를 유지하고 있다. 플랜티넷 관계자는 "자사주 소각과 배당은 투자자와의 소통을 확대하고 실적 성장과 주주환원을 연결하는 선순환 구조를 구축하기 위한 결정이다"라며 "앞으로도 주주가치를 높이기 위한 다양한 정책을 지속적으로 검토하고 진행하겠다"고 말했다.

2026.06.04 16:31남혁우 기자

KT, 클린존·AI GPU 등 금융 AX 전략 소개

KT는 금융 산업에 최적화된 AX 전략을 선보였다고 4일 밝혔다. 이날 KT는 서울 종로구 KT 광화문빌딩 웨스트에서 금융 고객을 대상으로 글로벌 6G 동향과 기술 패러다임 변화를 기반으로 한 네트워크 전략과 한국 금융사의 AX 트렌드, 협력 사례 등을 소개했다. KT는 커뮤니케이션 서비스를 도입한 고객사의 실제 사례 발표가 참석자들의 공감을 이끌어냈다고 설명했다. 먼저 KT 스마트메시지가 제공하는 고객 커뮤니케이션 가치 혁신을 주제로 변화하는 소비자 행태와 커뮤니케이션 트렌드에 대응하는 기업메시징 전략을 설명했다. 이 자리에선 스마트메시지 RCS, 커뮤니즈, 모바일고지 등 주요 라인업이 공개됐다. KT 기업메시징 안정성과 빅데이터 기반 분석 리포트, 아이폰 RCS 자동 전환 등 메시징 플랫폼의 차별화된 경쟁력을 강조하고, 실제 적용 사례를 통해 서비스 도입 효과를 구체적으로 설명했다. KT 대표 보안 플랫폼인 '클린존'을 중심으로 디도스 대응 전략도 공유했다. 클린존은 디도스 공격 발생 시 유해 트래픽을 차단하고 정상 트래픽만을 서버로 전달함으로써 서비스 중단 없이 안정적인 운영을 지원하는 클라우드 기반 보안 솔루션이다. 실제 공격 대응 사례와 운영 방식, 관제 경험, 기술 노하우 등이 소개됐다. KT는 AI기반 금융서비스 안정성과 생산성 혁신 방안으로 'KT 매니지드 AI GPU 서비스'를 통해 AI 인프라 운영 방안도 제안했다. 서비스는 AI 솔루션과 GPU 인프라를 통합 제공하는 구독형 모델로, 인프라 구축 부담 없이 AI 개발에 집중하려는 기업과 연구 기관의 수요를 반영한 것이 특징이다. KT는 AX 전략 소개에 이어, 향후 다양한 산업 분야로 대상을 확대해 AX 전략을 설명하는 자리를 지속적으로 마련할 계획이다. 김원태 KT 공공금융사업본부장은 “KT는 금융사의 디지털 전환을 지원하는 전략적 파트너로서 기술력과 전문성을 지속적으로 축적해왔다”며 “앞으로도 네트워크 경쟁력과 안정적인 서비스 품질을 기반으로 산업별 특화 AX 전략을 지속적으로 제공하며 시장을 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.06.04 16:12홍지후 기자

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

컴투스, 성균관대와 게임 개발 전문가 양성 'AI캠퍼스' 1기 모집

게임 콘텐츠 개발에 인공지능 기술을 접목할 수 있는 실무형 전문 인재를 육성하기 위한 대규모 산학 협력 교육 과정이 열린다. 컴투스(대표 남재관)는 성균관대학교 산학협력단과 공동으로 'AI 기반 게임 클라이언트 개발 전문가 양성과정(이하 AI캠퍼스)' 1기 교육생을 모집한다고 4일 밝혔다. 이번 과정은 관련 분야 재직 경험이 있거나 AI 융합 게임 개발자로 취업을 희망하는 자라면 누구나 다음 달 10일까지 지원할 수 있다. 선발된 교육생들은 다음 달 21일부터 총 24주 동안 성균관대 판교캠퍼스에서 오프라인으로 실무 수준의 게임 설계 특화 커리큘럼을 이수하게 된다. 특히 이번 교육에는 컴투스 현직자가 전담 멘토로 직접 참여해 현업의 실무 노하우를 전수하는 밀착형 시스템이 운영된다. 교육생들은 6개월간의 실무 프로젝트를 통해 면접에 즉시 활용 가능한 실전 포트폴리오를 완성할 수 있으며 해당 결과물의 저작권은 본인에게 전적으로 귀속된다. 고용노동부 주관 사업의 일환으로 진행되는 이번 과정은 수강료 전액이 국비로 지원되며 우수 수료자에게는 컴투스 입사 기회가 부여된다. 컴투스는 다음 달 8일 성균관대 분당캠퍼스에서 열리는 오프라인 행사에 참여해 특별 강연과 맞춤형 채용 상담을 진행할 예정이다.

2026.06.04 15:35정진성 기자

LG이노텍, 베트남에 반도체기판 공장 세운다…"생산지 이원화"

LG이노텍이 다음달부터 베트남 반도체기판 공장 증설에 돌입한다. 국내에서는 고부가 제품을, 베트남에서는 범용 제품을 생산해 최근 증가하고 있는 반도체기판 수요에 적극 대응하겠다는 전략이다. 국내 양산라인 추가 투자도 검토 중이다. LG이노텍은 4일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 베트남 하이퐁시와 반도체기판 공장 증설 투자 양해각서(MOU)를 체결했다. 행사에는 도 타인 쭝 베트남 하이퐁 시장 등 주요 관계자와 문혁수 사장을 비롯한 LG이노텍 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약으로 LG이노텍은 베트남 하이퐁 지역의 반도체기판 공장 증설에 돌입한다. 이번 증설은 베트남 생산법인에서 직접 투자하는 방식으로, 올 7월에 착공해 2027년 5월 준공 예정이다. 부지 규모는 축구장 45개 크기에 해당하는 9만 8000평(약 33만㎡)이다. 증설 공장에서는 RF-SiP(무선주파수-시스템 인 패키지), FC-CSP(플립칩-칩스케일 패키지), FC-BGA(플립칩-볼그리드어레이) 등 반도체기판을 생산할 계획이다. 구체적 투자 규모는 아직 협의 중이다. 이번 증설을 계기로 LG이노텍은 광학솔루션 사업에 이어 패키지솔루션 사업에서도 생산지 이원화 전략을 펼친다. LG이노텍 관계자는 "생산지 이원화 전략에 따라 국내 구미 사업장을 반도체기판 신기술 개발 및 신모델·고부가 제품 생산을 전담하는 '마더 팩토리'로, 베트남 증설 공장은 범용 반도체기판 생산기지로 활용할 것"이라고 밝혔다. 반도체기판 수요 확대 역시 증설의 주된 배경이다. RF-SiP는 스마트폰 5G 통신의 채용률 증가 및 향후 6G 도입으로 수요 증가가 예상되며, FC-CSP 역시 온 디바이스 인공지능(AI) 적용에 따른 저전력·고성능 제품 확대로 고부가 프리미엄 AP 및 메모리 중심의 매출 성장이 전망된다. FC-BGA 또한 글로벌 빅테크 기업의 지속적인 AI 투자 확대로 수요 및 사양 상향이 급증하는 상황이다. LG이노텍은 "이러한 시장 추세에 따라 현재 구미 사업장 반도체기판 생산라인을 풀 캐파(Full Capa)에 근접하게 가동 중"이라며 "시장의 지속 성장이 예상되는 만큼, 증설 투자를 통한 캐파 확대는 반드시 필요한 상황"이라고 설명했다. LG이노텍은 베트남 하이퐁을 반도체기판 공장 증설 부지로 선정한 배경이 ▲장기간 현지 생산법인 운영에 따른 인프라 구축 용이성 ▲주요 반도체 후공정 업체와 지리적 인접성 등 고객 대응력 강화 ▲원가 경쟁력 확보 등이라고 설명했다. LG이노텍은 올해 반도체기판 관련 국내 투자도 검토 중이다. 지난해 3월 경북 구미시와 패키지 등 사업 경쟁력 강화를 위해 올해 말까지 6000억원 규모 투자 협약을 체결한 바 있다. 반도체기판 수요 확대가 이어질 것으로 예상됨에 따라 추가 투자를 계획 중이다. 문혁수 사장은 "수익성과 성장성을 갖춘 패키지솔루션 사업은 LG이노텍의 핵심 성장 동력"이라며 "생산지 이원화 전략 등을 통해 패키지솔루션 사업 매출 규모를 2030년까지 3조원 이상으로 육성하고, 이익기여도를 광학솔루션 사업 수준으로 끌어올릴 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:30장경윤 기자

브로드컴 "HBM 물량 2029년까지 확보 계획"

브로드컴이 맞춤형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장을 자신했다. 구글·메타·앤트로픽 등 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자 확대가 주요 배경이다. 브로드컴은 고대역폭메모리(HBM) 물량에 대해 "올해와 내년에 필요한 물량은 안정적으로 확보했고, 2028년과 2029년 물량 확보 작업 중"이라고 밝혔다. 브로드컴은 3일(현지시간) 2026회계연도 2분기(2~4월) 실적발표 컨퍼런스콜에서 AI 반도체 사업전략을 소개하며 이러한 내용을 밝혔다. 시장 기대 못 미쳤지만…AI 반도체 매출 성장세 재확인 브로드컴의 2분기(2~4월) 매출은 221억 8700만 달러(약 33조 9300억원)로 전년 동기 대비 47.9%, 전 분기 대비 14.9% 증가했다. 순이익은 일반회계기준(GAAP) 93억 1000만 달러(약 14조 2400억원)로 같은 기간 88% 뛰었다. 실적 성장은 반도체가 견인했다. 반도체 사업부 매출은 150억 달러(약 22조 9400억원)로 전년 동기 대비 78.5%, 전 분기 대비 19.9% 증가했다. AI 부문 매출이 108억 달러(약 16조 5200억원)로 전년비 143% 급성장했다. 맞춤형 AI 가속기와 네트워크 수요가 강세였다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "AI 반도체 매출 가속 성장으로 2분기 사상 최대 매출, 영업이익을 달성했다"며 "3분기(5~7월) AI 반도체 매출은 전년비 200% 이상 증가한 160억 달러(약 24조 4700억원)에 이를 것으로 예상한다"고 밝혔다. 3분기 매출 전망(160억 달러)은 시장 기대에는 미치지 못했다. 블룸버그가 집계한 시장 예상치는 172억 달러다. 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월) AI 반도체 매출 전망치 1000억 달러(약 162조 9600억원)는 앞서 제시했던 전망과 같다. 다만 브로드컴은 고객사들의 AI 인프라 투자가 여전히 견고하다고 강조했다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 맞춤형 AI 반도체(XPU)를 위탁 개발하고 있다. 현재 확보한 고객사는 6곳이다. 호크 탄 CEO는 "앤트로픽에 대해서는 2026회계연도(2025년 11월~2026년 10월) 동안 1기가와트(GW) 이상 브로드컴 TPU 기반 컴퓨팅 접근을 제공하고 있고, 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월)부터 5GW를 추가 접근할 수 있는 계약을 지난 4월 체결했다"며 "오픈AI는 이미 실리콘을 공급해 올해 말 양산에 들어갈 것"이라고 강조했다. AI칩이 HBM 수요 촉진…"2028~2029년 물량 확보 중" 메타와도 지난 4월 여러 세대 AI 칩 공급 파트너십을 체결했다. 2028년 말까지 총 3GW 규모다. 다른 고객사 2곳도 2026회계연도 말부터 칩 출하를 시작하고, 2027회계연도에 양산이 확대될 예정이다. 브로드컴은 "2027회계연도 AI 칩 총 출하량이 10GW에 달하고, 2028회계연도에도 성장세가 지속될 것"이라고 기대했다. 브로드컴의 AI 반도체 사업 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 반도체 기업의 메모리 수요를 강력하게 촉진하고 있다. 최근 메모리 공급난 심화로 빅테크 기업들은 HBM 등을 중장기적으로 선제 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 브로드컴도 이미 3년 뒤 반도체 공급까지 논의 중이다. 호크 탄 CEO는 반도체 웨이퍼와 HBM 물량 관련 질문에 "이미 올해와 내년에 필요한 물량을 안정적으로 확보했다"며 "현재는 2028년과 2029년 물량 확보 작업을 진행 중"이라고 밝혔다. 그는 이어 "지난 몇달 간 고객사들이 브로드컴을 찾아 추가 공급을 요청했고, 앞으로 이러한 흐름이 계속될 것"이라며 "(웨이퍼 및 HBM에 대해) 대체로 확보할 수 있다고 보고 있다"고 덧붙였다.

2026.06.04 15:06장경윤 기자

노타, 인텔 AI PC 추론 효율 끌어올렸다

노타가 인공지능(AI) PC 환경에서 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU)를 동시에 활용하는 이기종 컴퓨팅 기반 거대언어모델(LLM) 추론 최적화 기술을 구현하며 온디바이스 AI 성능 개선에 나섰다. 노타는 인텔 루나 레이크 기반 AI PC에서 이기종 컴퓨팅 기반 LLM 추론 최적화 기술을 구현했다고 4일 밝혔다. 이기종 컴퓨팅은 서로 다른 장점을 가진 프로세서를 함께 활용하는 방식이다. 하나의 프로세서에 모든 일을 맡기는 대신 중앙처리장치(CPU)와 GPU, NPU처럼 역할이 다른 장치가 각자 잘하는 일을 나눠 맡도록 설계하는 것이 핵심이다. 노타는 인텔 루나 레이크 기반 AI PC에서 LLM 실행 과정을 입력 처리 단계와 답변 생성 단계로 나눠 분석하고 각 단계에 적합한 연산 장치를 배치하는 분리형 추론 방식을 적용했다. 이에 따라 입력 처리 연산은 GPU에서, 답변 생성 연산은 NPU에서 실행되도록 구성했다. 성능 평가에 따르면 노타의 분리형 추론 방식을 적용한 결과, 단일 GPU 실행 방식 대비 토큰당 에너지 소비를 약 32% 줄이고 생성 처리량을 약 12% 높였다. 또 단일 NPU 실행 방식 대비 첫 응답 지연시간을 약 89% 단축했다. 채명수 노타 대표는 "AI PC 시대엔 GPU, NPU 등 다양한 연산 장치를 모델 특성에 맞게 조합하는 최적화 역량이 실제 AI 경험을 좌우한다"며 "모델 경량화, 런타임 최적화, 하드웨어 최적화 기술을 결합해 AI PC 시대의 온디바이스 AI 실행 효율을 높이겠다"고 말했다.

2026.06.04 15:02이나연 기자

레드햇이 제시한 엔터프라이즈 AI 전환 핵심은?

레드햇이 기업 인공지능(AI) 전환을 지원하기 위한 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전략을 제시했다. 이명진 한국레드햇 상무는 17일 지디넷코리아가 개최하는 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 '레드햇 AI 기반 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로의 전환: ML옵스에서 에이전틱 AI까지'를 주제로 발표한다. 현재 기업은 ML옵스에서 LLM옵스, 에이전틱 AI로 이어지는 진화 과정 속에서 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 관리할 수 있는 통합 플랫폼이 필요한 실정이다. 또 생성형 AI가 기업 업무 환경의 핵심 요소로 자리 잡으면서 엔터프라이즈 AI 플랫폼도 빠르게 진화하고 있다. 초기 ML 운영 체계인 ML옵스에서 거대언어모델(LLM) 기반 LLM옵스를 거쳐 여러 AI 에이전트가 협업하며 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 에이전틱옵스 단계로 확장되고 있다. 레드햇 AI는 이러한 변화에 맞춰 기업이 AI 추론, 모델 커스터마이징, 데이터 연결, 에이전트 운영, 하이브리드 클라우드 확장을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI의 주요 기능 중 하나는 AI 추론 역량이다. 레드햇은 오픈소스 추론 엔진 vLLM과 분산 추론 프레임워크 llm-d를 통해 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 하드웨어 가속기 환경에서 비용 효율적인 AI 추론을 지원한다. llm-d는 인프라 비용을 낮추고 멀티턴 대화, 에이전트 워크플로에서 더 빠른 응답 시간을 제공하도록 설계됐다. 이를 통해 플랫폼 관리자는 AI 추론 환경을 보다 쉽게 운영할 수 있다. 허깅페이스의 레드햇 AI 레포지토리에서는 라마, 큐원, 딥시크, 그래니트 등 주요 오픈소스 모델이 검증 및 최적화된 형태로 제공된다. 기업은 이를 활용해 다양한 업무 환경에 맞는 AI 모델을 보다 안정적으로 적용할 수 있다. 레드햇은 기업 데이터와 AI 모델을 연결하는 방안도 소개했다. 이 상무는 전체 기업 데이터 중 파운데이션 모델에 반영된 것은 1% 미만에 불과하다며 기업 내부 데이터를 기반으로 AI를 맞춤화해야 한다고 강조했다. 레드햇은 이를 위해 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG) 등 다양한 커스터마이징 기법과 합성 데이터 생성 파이프라인을 제공한다. 이를 통해 기업은 자체 데이터와 업무 맥락을 AI에 반영하고 AI 내재화를 보다 효율적으로 추진할 수 있다. 에이전틱 AI 혁신을 위한 운영 기반도 제공한다. 레드햇은 AI 에이전트 워크플로의 개발과 배포를 지원하고 MCP 게이트웨이와 에이전트 라이프사이클 관리, 추적 및 관측 가능성 기능을 통해 복수의 AI 에이전트가 협업하는 환경에서도 안정적인 운영을 지원한다. 이 상무는 "기업의 AI 전환은 단순히 AI 모델 하나를 도입하는 것으로 완성되지 않는다"며 "ML옵스에서 LLM옵스, 그리고 에이전틱 AI로 이어지는 진화의 흐름 속에서 기업은 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 아우를 수 있는 통합 플랫폼이 필요하다"고 밝혔다.

2026.06.04 14:42김미정 기자

슈퍼마이크로, 1GW급 'AI 팩토리' 청사진 공개…에이전틱 AI 인프라도 강화

슈퍼마이크로가 차세대 인공지능(AI) 데이터센터와 에이전틱 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈' 기반 초대형 데이터센터 구축 청사진을 공개한 데 이어 Arm과 협력한 고효율 랙 스케일 인프라까지 선보이며 AI 인프라 경쟁력을 강화하는 모습이다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 베라 루빈 NVL72 및 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 플랫폼 기반 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 블루프린트를 공개했다고 4일 밝혔다. 이날 회사는 Arm AGI 중앙처리장치(CPU) 기반 엔터프라이즈 에이전틱 AI용 신규 랙 스케일 인프라도 함께 선보였다. 최근 AI 인프라 시장은 단순 그래픽처리장치(GPU) 공급 경쟁을 넘어 데이터센터 전체를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축·운영할 수 있는지로 경쟁 축이 이동하고 있다. 특히 초거대 AI 모델 확산과 AI 에이전트 수요 증가로 컴퓨팅 성능뿐 아니라 전력·냉각·네트워크·스토리지·운영 소프트웨어를 통합 제공하는 'AI 팩토리' 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 이번에 공개된 DCBBS 블루프린트는 5메가와트(MW)급 데이터센터부터 1기가와트(GW)급 초대형 AI 데이터센터까지 구축할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 최신 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 1152개 GPU 규모 확장형 유닛을 제공하며 컴퓨팅과 스토리지, 네트워킹, 전력 인프라, 수냉식 냉각 시스템을 통합 지원한다. 이를 통해 슈퍼마이크로는 데이터센터 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 단일 체계로 지원한다는 목표다. 현장 시설 조사와 설계, 냉각 시스템 구성, 전력 인프라 구축, 랙 통합, 시운전, 소프트웨어 설치까지 일괄 제공해 구축 기간을 단축할 수 있다는 점을 강점을 내세우고 있다. 특히 엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 이전 세대 대비 GPU 메모리 대역폭과 GPU 간 연결 대역폭, 네트워크 성능이 향상돼 초거대 AI 모델 학습과 추론 환경에 최적화됐다. 슈퍼마이크로는 10만 개 이상 GPU가 적용된 대규모 수냉식 AI 데이터센터 구축 경험을 바탕으로 관련 시장 공략을 강화할 계획이다. 에이전틱 AI 시장을 겨냥한 신규 랙 스케일 인프라도 공개했다. Arm과 협력해 선보인 이번 솔루션은 Arm AGI CPU 기반으로 설계됐으며 기업 데이터센터의 AI 에이전트 워크로드 처리 효율을 높이는 데 중점을 뒀다. 신규 플랫폼은 공냉식 서버와 GPU 서버, 수냉식 멀티노드 서버 등으로 구성된다. Arm 네오버스 CSS V3 기반 CPU를 적용해 전력 효율과 컴퓨팅 집적도를 높였으며 단일 공냉식 랙 환경에서 6000개 이상의 CPU 코어를 구성할 수 있도록 설계됐다. 슈퍼마이크로는 Arm AGI CPU가 기존 아키텍처 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있으며 AI 데이터센터 용량 1GW 기준 최대 100억 달러 규모 설비투자(CAPEX) 절감 효과를 지원할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 에이전틱 AI 확산에 따른 전력과 공간 제약 문제를 해결하는 데 기여한다는 방침이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 AI 팩토리 성능의 새로운 기준을 제시한다"며 "DCBBS 블루프린트는 5MW부터 1GW에 이르는 모든 규모의 환경을 구축할 수 있도록 검증된 엔드투엔드 구축 방식을 제공한다"고 말했다. 이어 "우리는 업계 초기부터 세계 최대 규모 수냉식 AI 팩토리를 구축해왔다"며 "이러한 경험과 노하우를 모든 블루프린트에 반영해 고객이 설계 단계부터 실제 운영 환경 구축까지 더욱 빠르게 전환할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.04 14:35한정호 기자

AI 음악 생성 플랫폼 수노, 5500억원 투자 유치…기업가치 7조원 평가

음악 생성 AI 플랫폼 수노(Suno)가 글로벌 투자사로부터 기업 가치를 54억 달러(약 7조 4000억원)로 인정받으며 대규모 자금을 확보했다. 마이키 슐먼 노 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)은 4일 공식 채널을 통해 4억 달러(약 5500억원) 규모 시리즈D 투자를 유치했다고 밝혔다. 이번 투자 라운드는 본드캐피탈이 주도했다. IVP, 포러너, 유니온스퀘어벤처스, 알케온, 콰이어트가 공동 투자사로 참여했다. 매트릭스, 라이트스피드, 멘로벤처스, 슈로더캐피탈 등 기존 투자사도 이번 펀딩에 동참했다. 음악 산업계의 주요 아티스트와 프로듀서, 작곡가들도 투자자 명단에 이름을 올렸다. 슐먼 CEO는 수노가 단순한 기술 도구를 넘어 일상적인 소통 수단으로 자리 잡았다고 강조했다. 이용자는 가족 간 문자 메시지나 사소한 농담을 노래로 제작하고 생일, 졸업식, 회사 행사용 음악 제작도 활발하다. 이러한 유행에 힘입어 수노는 수십 개국 애플 앱스토어 음악 부문 1위를 기록했다. 의미 있는 사회적 활용 사례도 늘고 있다. 호스피스 병동 환자들이 가족에게 남길 노래를 수노로 제작하는 사례가 대표적이다. 심리치료사들은 청소년의 정신 건강 상담에 음악 제작을 활용하고 있다. 치매 환자 간병인들은 환자의 기억과 친숙한 목소리를 담은 맞춤형 노래를 만들어 치료에 도입했다. 수노는 이번에 확보한 자금을 바탕으로 서비스 고도화에 속도를 낸다. 아티스트와 창작자 지원 범위를 확대하고 이용자의 음악적 표현을 돕는 기능 개발을 가속화할 방침이다. 이를 위해 음악 산업계와 파트너십을 맺고 개발한 첫 번째 음악 모델을 수개월 내에 선보일 예정이다. 아티스트가 새로운 팬층을 확보하고 커뮤니티를 구축하도록 지원하는 모델이다. 창작자를 위한 새로운 경제적 잠재력과 창작 가능성도 함께 발굴할 계획이다. 마이키 슐먼 CEO는 "더 많은 사람이 음악을 만드는 즐거움을 경험하도록 돕는 것이 수노의 핵심 아이디어"라며 "새로운 음악 모델을 통해 팬들에게 색다른 경험을 제공하고 아티스트의 예술적 성장을 돕겠다"고 말했다.

2026.06.04 14:03남혁우 기자

[현장] AI가 코딩해도 배포는 왜 늦을까…IBM, SW 전 과정 조율하는 'IBM 밥' 공개

"인공지능(AI)이 개인 코딩 속도를 높였을지 몰라도 기업 전체 소프트웨어(SW) 배포 속도는 여전히 제자리걸음입니다. 인프라 비용, 보안 정책, 복잡한 레거시 시스템 의존성 같은 장벽을 넘어야 진짜 변화가 시작됩니다." 마이클 쿽 IBM 밥 솔루션 부사장 겸 캐나다 연구소장은 4일 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 기업용 AI 도입의 한계를 이같이 짚었다. 이날 간담회에서 한국IBM은 코드 생성을 비롯해 기획부터 보안, 운영까지 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전 과정을 지원하는 AI 기반 개발 파트너 'IBM 밥(IBM Bob)'을 국내에 처음 공개했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션이다. 또 개발자 개인의 업무 환경을 자동화하는 기존 AI 코딩 서비스와 달리 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 SDLC 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이 솔루션은 대규모 애플리케이션의 구조와 시스템 환경을 이해한 상태에서 복잡한 개발 프로세스를 통합적으로 지원하도록 설계됐다. 쿽 부사장은 "기업 현장에서 개발 속도를 늦추는 요인은 코드 작성 자체만이 아니다"며 "인프라 비용과 운영 데이터, 보안 정책, 컴플라이언스 규정, 레거시 시스템 의존성, 조직 구조, 쉽게 변경하기 어려운 핵심 시스템 등이 복합적으로 맞물리며 배포 병목을 만든다"고 지적했다. 이는 겉으로 보기에는 개발 생산성 문제처럼 보이지만, 실제로는 코드 바깥의 복잡한 제약이 전체 전달 속도를 떨어뜨린다는 의미다. 하지만 이 같은 기존 AI 코딩 도구와 IBM 밥의 지향점은 다르다. 기존 도구가 주로 개발자 개인의 코드 작성 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, IBM 밥은 코드베이스 전체와 시스템 구조를 이해한 상태에서 SDLC 전반을 조율하는 데 무게를 뒀다. 또 IBM 밥은 개발자가 현재 열어둔 파일 단위가 아니라 프로젝트 전반의 맥락을 파악하고, IDE와 터미널 등 실제 업무 환경에서 작동하도록 설계됐다. 마이클 쿽 부사장은 IBM 밥의 강점으로 레거시 시스템 현대화를 꼽았다. 메인프레임과 자바 기반 시스템처럼 복잡한 의존성이 얽힌 환경에서 AI가 시스템 간 관계를 분석하고 전환 작업을 지원해 현대화 속도를 높일 수 있다는 것이다. IBM은 이를 통해 기존에 수주 단위가 걸리던 전환 작업 기간을 수일 수준으로 줄일 수 있다고 소개했다. 보안과 비용 관리도 IBM 밥의 핵심 기능으로 제시됐다. 개발 이후 별도 단계에서 보안을 점검하던 방식이 아니라 초기 단계부터 정책 검증을 자동화해 규제가 엄격한 산업에서도 개발 속도와 안정성을 함께 확보할 수 있도록 했다. 아울러 AI 활용이 늘면서 커지는 클라우드 자원 사용량과 인프라 비용 역시 실시간으로 분석·최적화할 수 있다. 쿽 부사장은 기업이 AI 기반 개발 역량을 갖추는 방식으로 세 가지를 제시했다. 자체적으로 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하는 방식, 여러 전문 도구를 연결하는 툴체인 방식, SDLC 전반을 지원하는 파트너를 도입하는 방식이다. 그는 "IBM은 세 번째 방식을 택했다"며 "IBM 밥은 단순한 코딩 보조 도구가 아니라 SDLC 파트너"라고 강조했다. 이어 IBM 사내에서도 이미 IBM 밥을 실제 개발에 적용하고 있다고 밝혔다. 그는 "현재 IBM 밥 관련 코드의 약 40%를 IBM 밥이 직접 작성하고 있다"며 "10만 명 이상의 직원이 매일 IBM 밥을 사용하고 있고, 내부적으로는 SDLC 전반에서 평균 45% 수준의 생산성 향상 효과를 확인했다"고 밝혔다. 이어 "개발자는 신뢰하지 않거나 유용하다고 느끼지 않는 도구는 쓰지 않는다"며 "그래서 IBM 밥은 개발자를 위해, 개발자에 의해 만든 도구"라고 덧붙였다. IBM 밥의 적용 범위는 코딩 단계에만 한정되지 않는다. 역할과 업무에 따라 코드 작성, 빌드, 테스트, 반복 개선, 릴리스, 운영 등 전 과정에서 활용할 수 있다는 설명이다. 현재 IBM은 IBM 밥을 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공하고 있다. 향후에는 온프레미스 환경 지원과 특정 개발 환경에 최적화한 패키지도 순차적으로 확대할 계획이다. 쿽 부사장은 "어느 단계에 있든 IBM 밥의 목표는 같다"며 "개발 조직 전반의 마찰을 줄여 기업이 더 빠르고 더 큰 확신을 갖고 소프트웨어를 배포할 수 있도록 지원하는 것"이라고 말했다.

2026.06.04 14:03남혁우 기자

"3초면 답변 뚝딱"…韓 상륙 메타 'AI 글래스' 써보니

"모두를 위한 개인화된 슈퍼인텔리전스 인공지능(AI) 경험을 제공하는 것이 목표입니다. 저희는 AI를 사용하는 가장 자연스럽고 최적화된 방식이 안경이라고 보고 있습니다." 4일 서울 강남구 메타코리아 사무실에서 지난달 말 한국에 출시된 '레이밴 메타 2세대'와 '오클리 메타'를 두고 김진아 메타코리아 대표는 이같이 표현했다. 자사가 추구하는 AI 비전을 가장 잘 활용도 높게 구현할 수 있는 디바이스를 안경으로 소개하고, 한국에서 선보이는 것에 기대감을 드러냈다. 아이웨어 기업 에실로룩소티카와 메타가 협업해 출시된 레이벤 메타 2세대는 일상과 패션에, 오클리 메타는 스포츠와 생활에 특화됐다. 기자는 한국에 출시된 AI 글래스 라인업을 식단, 패션, 전시, 여행 등 네 가지 상황에서 시연해봤다. 첫 번째로는 앞에 놓인 참외의 혈당(GI) 지수와 식탁에 놓인 아침식사의 총 칼로리를 묻는 상황이 주어졌다. 레이밴 메타 웨이페어러를 착용하면 '띠링'하는 소리가 울렸고, “헤이 메타”라고 말을 걸면 알림음과 함께 현재 질문을 할 수 있는 상태인지 아닌지 알 수 있었다. 이후 참외를 보며 “이 참외의 GI는 얼마야?”라고 묻자 1200만 화소 초광각 카메라로 사물을 인식한 뒤 오픈 이어 스피커를 통해 “지금 보고 있는 과일은 참외입니다”라고 답했다. 이어 혈당 지수 구간별 수치와 함께 “참외는 혈당 지수가 중간이니 적당히 먹는 것이 좋겠다”는 말을 건넸다. 아침식사를 보고는 크로와상, 계란, 우유 등 각각의 칼로리를 계산해주고, “(앞에 놓인 식사는) 대략 430~650kcal”라고 응답했다. 같은 사물을 보더라도 매번 같은 응답이 나오지는 않았고, 일부 이용자에게는 550kcal라고 대답하기도 했다. 옷을 고르는 상황에서는 3K 울트라 HD 사진을 촬영하며 실제로 입고 있는 옷과 들고 있는 검은색 백팩과 흰색 크로와상 모양 가방 중에 보다 잘 어울리는 가방을 추천해줬다. 그 다음 입고 있는 옷의 디자인과 색상을 차례로 분석하며 고민한 가방 외에도 흰색 에코백이 잘 어울린다고 추천해줬다. 다만, 옷을 분석하는 과정에서 신발의 색상을 흰색이 아닌 검은색이라고 말하는 잘못된 대답을 내놨다. 시정을 요구하자 곧바로 잘못 확인했다는 점과 함께 흰색 신발로 답변을 수정했다. 전시에서는 걸려있는 그림을 보고 '별이 빛나는 밤'이라는 이름을 제시하고 작가가 '고흐'라는 점과 이 그림을 그린 시점, 특징, 소장된 전시관 등을 알려줬다. 앞에 놓인 '천개의 파랑'이라는 책을 보고는 천선란 작가의 작품이라는 점과 수상했던 상, 줄거리를 읊는 음성을 들을 수 있었다. 여행 상황에서는 에펠탑을 인식하고, 만든 시기와 제조기업 등을 알려줬다. 프랑스어로 쓰인 표지판을 번역해달라고 요청하자 “환영한다. 영업 중”이라는 답변과 이를 영어로 표현하기도 했다. 두 안경 모두 생활 방수가 가능하며, 오클리 메타 뱅가드의 경우 한 번 충전으로 최대 9시간, 레이밴 메타는 8시간까지 사용할 수 있다. 또 안경 옆면을 두드리면 음악 재생도 가능했다. 이날 현장에서는 메타 AI 글래스를 통해 이용할 수 있는 실시간 번역 기능 베타 버전도 체험해볼 수 있었다. 외국인이 바로 앞에서 영어로 자기소개를 하자 2초 정도 뒤 연결된 스마트폰 화면에 그 사람의 말과 한글 번역이 표시됐고, 한글로 답하자 영어로 된 응답이 곧바로 번역돼 나왔다. 해당 제품의 가격은 각각 69만원부터다. 레이밴 메타는 국내 백화점, 면세점 및 안경원에서, 오클리 메타는 국내 백화점, 면세점, 안경원 및 오클리 파트너 스토어에서 구매할 수 있다.

2026.06.04 13:50박서린 기자

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