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케어랩스-굿닥, C레벨 임원 영입…아마존·삼성전자 등 비헬스케어 출신

케어랩스와 자회사 굿닥이 책임자로 헬스케어가 아닌 타 영역 전문가들을 영입해 눈길을 끈다. 우선 케어랩스는 최고전략책임자(CSO)로 MBC, 아마존, SK텔레콤, 토스뱅크 등 국내외 주요 기업에서 약 20년 간 사업 전략 및 신사업 업무를 수행한 김지웅 씨를 영입했다. 김지웅 CSO는 다양한 산업에서 축적한 사업 기획과 성장 전략 수립 경험을 바탕으로, 케어랩스의 중장기 성장 전략 수립과 신사업 발굴을 총괄한다. 특히 시니어케어를 비롯해 케어랩스가 추진 중인 신규사업의 성장 기반을 구축하고 사업 확장을 이끌어 갈 예정이다. 김 CSO는 “케어랩스는 전 생애 건강 여정을 연결하는 헬스케어 기업으로 성장할 수 있는 충분한 잠재력을 갖추고 있다”며 “기존 사업의 경쟁력을 강화하는 동시에 신사업 발굴과 전략적 사업 기회를 확대해 지속 가능한 성장 기반을 마련하겠다”고 말했다. 자회사 굿닥은 최고기술책임자(CTO)로 쿠팡, 삼성전자, 삼성SDS 등 국내 주요 IT 기업에서 약 18년간 대규모 플랫폼 및 서버 시스템 개발 운영 경험을 쌓아온 기술 전문가인 이원희 씨를 영입했다. 이원희 CTO는 굿닥의 플랫폼 아키텍처 고도화와 서비스 안정성 강화, 개발 생산성 향상 등을 중심으로 기술 조직 운영을 총괄하게 된다. 또 AI 기반 헬스케어 서비스 확대를 위한 AI 네이티브 조직 체계 구축에도 주력할 계획이다. 이 CTO는 “굿닥은 의료서비스 접근성과 사용자 편의성을 높이며 디지털 헬스케어 시장에서 입지를 확대해 온 플랫폼”이라며 “안정적인 서비스 운영체계와 확장성 높은 기술환경을 구축하는 동시에 AI 네이티브 조직으로의 전환을 통해 사용자 개개인에게 최적화된 초개인화 의료 경험을 제공할 수 있는 기술 리더십을 강화해 나가겠다”고 말했다. 회사는 전략과 기술 분야 전문성을 갖춘 리더십 확보를 통해 헬스케어 사업 경쟁력을 강화하고, 기술 기반 서비스 혁신을 가속화한다는 방침이다. 이민경 케어랩스 대표는 “앞으로 헬스케어 산업에서는 데이터 활용 역량과 AI 기술 경쟁력이 기업 성장을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라며 “이번 핵심 인재 영입을 계기로 전략과 기술 역량을 한층 강화하고, 사용자 중심의 혁신적인 헬스케어 서비스를 선보여 나가겠다”고 말했다. 한편 디지털 헬스케어 플랫폼 전문기업 케어랩스는 주요 자회사 굿닥과 바비톡이 축적한 데이터를 AI 기술과 결합해 플랫폼 경쟁력을 고도화하고, 장기적으로는 '원 케어랩스'(One CareLabs) 비전 아래 서비스 간 연계와 확장을 통해 통합 헬스케어 생태계를 구축해 나간다는 계획이다.

2026.07.01 12:42조민규 기자

삼성 파운드리, AI 시대 '넥서스' 선언…"2나노·HBM4로 생태계 주도"

"인공지능(AI)의 대전환 시대, 삼성 파운드리는 제품과 인프라, 고객과 파트너를 연결하는 '넥서스(Nexus)'로 진화할 것입니다." 신종신 삼성전자 디자인플랫폼(DP) 개발실장(부사장)이 1일 서울 강남 서초사옥에서 열린 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 기조연설에서 이처럼 밝혔다. '넥서스'란 서로 다른 것들을 하나로 묶는 중심이자 연결고리를 뜻한다. 신 부사장은 "과거 메모리 반도체는 단일 기업이 완제품을 뚝딱 만들 수 있었지만, 오늘날 고성능 AI 로직(연산) 칩은 팹리스(설계기업)부터 파운드리(위탁생산)까지 수많은 파트너의 긴밀한 연결 없이는 구현이 불가능하다"며 "생각하는 실리콘(AI)을 완성하려면 로직 칩 설계와 이를 만드는 파운드리 역할이 가장 중요하다"고 설명했다. 신 부사장은 이를 위해 ▲공정 미세화 ▲차세대 메모리 결합 ▲설계 생태계 혁신 등 3가지 청사진을 제시했다. 미세 공정 한계 넘는 '설계·제조 최적화'와 HBM4 시너지 청사진의 첫 번째 축은 최첨단 반도체 제조 공정 로드맵 구체화와 'DTCO(Design-Technology Co-Optimization)' 기술 극대화다. 신 부사장은 "가장 앞선 1.4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정(SF1.4)은 2029년 양산을 목표로 순조롭게 개발 중이고, 수율과 성능을 한층 더 끌어올린 개량형 노드 SF1.4 플러스는 2030년에 선보일 예정"이라고 타임라인을 공식화했다. 시장 수요가 높은 2나노 공정 역시 2027년에서 2028년 사이 성능 개량 버전인 SF2P 플러스로 전환되고, 이후 후속 공정 SF2X로 진화한다. SF2X는 SF2P, SF2P 플러스와 IP 호환성을 유지하는 차세대 공정이다. 공정 미세화의 물리적 한계는 DTCO로 극복할 계획이다. DTCO는 설계와 제조 공정을 동시에 맞물려 최적화하는 기술이다. 신 부사장은 "2나노 공정의 경우 전력 소모를 26% 줄였는데, 개선 효과 절반 이상이 DTCO 덕분"이라며 "세대가 지날수록 성능 향상의 거의 대부분을 DTCO가 차지할 것"이라고 전망했다. 아울러 AI 칩의 필수요소인 S램을 세계 최소형 크기로 구현해 고밀도 데이터 저장 능력을 확보했다. 두 번째 축은 로직과 메모리의 통합이다. 차세대 초고속 AI 메모리인 6세대 고대역폭메모리(HBM4)는 칩의 밑바탕인 베이스 다이 역할이 중요한데, 삼성은 이를 자사 4나노 공정(SF4X)으로 만들고 있다. 신 부사장은 "메모리 사업부와 긴밀한 협력 덕분에 초당 10기가비트(Gbps) 속도에서도 아주 깨끗한 신호를 확인했고, 최대 11.7Gbps까지 안정적으로 속도를 높일 수 있는 기술 여유(마진)를 충분히 확보했다"고 자신했다. 특히 칩과 칩을 연결할 때 기존 수작업 중심의 아날로그 방식 설계 때문에 오래 걸렸던 검증 작업도 바꿨다. 3D 'D램 파이(D램 PHY)'라는 디지털 자동화 방식을 개발해 고객들의 칩 설계와 시뮬레이션 시간을 단축할 계획이다. "지원군 없인 제품도 없다"… 2026년 설계 플랫폼 대혁신 세 번째 축은 디자인하우스, IP 기업 등 파트너 생태계 강화다. 신 부사장은 "당사의 모든 노력도 결국 에코(생태계)가 없이는 완제품으로 탄생할 수 없다"며 IP(설계자산) 파트너와 협력을 거듭 강조했다. 삼성 파운드리는 현재 4나노 IP를 확충하는 것은 물론, 수많은 신규 IP를 차세대 2나노 공정 기반으로 개발하고 있다. 하나의 설계 기능이라도 여러 파트너 IP를 확보해 고객 선택지를 넓힌다는 전략이다. 고객과 파트너가 삼성 파운드리 자산을 더 쉽게 이용하도록 소통 플랫폼인 B2B 웹사이트 '커넥트(Connect)'도 2026년을 기점으로 완전히 탈바꿈한다. 신 부사장은 "사용자가 한눈에 알아보기 쉽도록 화면(UI·UX)을 직관적으로 개편하고, 실시간 대응이 가능한 AI 챗봇과 강력한 문서 검색 기능을 새롭게 도입할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.01 12:20전화평 기자

한국인공지능게임협회, 인디·중소 게임사 AI 비용 지원사업 모집…최대 5000만원 지원

국내 중소·인디 게임산업의 인공지능(AI) 역량을 강화해, 글로벌 시장에서 통하는 경쟁력을 육성하기 위한 지원사업이 본격적인 접수를 시작한다. 한국인공지능게임협회는 한국콘텐츠진흥원을 비롯해 한국모바일게임협회, 한국게임개발자협회, 한국게임산업협회와 공동으로 진행하는 '2026년 게임제작환경 인공지능 전환(AX) 지원사업' 2차 모집 신청을 시작한다고 1일 밝혔다. 이번 2차 모집은 협회별로 진행된다. 한국인공지능게임협회는 총 89개사를 대상으로 하며, 선정된 기업은 게임 개발 및 서비스에 필요한 AI 솔루션 구독·사용료(비용)를 차등 지원받는다. 접수 기간은 오는 7일 오후 5시까지다. 이번 지원사업은 1인 개발자부터 50인 미만의 중소 게임개발사와 인디게임 개발팀을 대상으로 한다. 지원 규모는 ▲1~2인 창업팀 500만원(24개사 내외) ▲3~10인 기업 1000만원(25개사 내외) ▲11~20인 기업 2000만원(27개사 내외) ▲21~50인 기업 5000만원(13개사 내외)로 구성됐다. 지원 방식은 협약 체결 후 사전 승인된 AI 모델을 사용하고 비용을 집행하면, 사후에 정산보고서를 통해 청구를 진행하는 형태로 운영된다. 국내 AI 모델의 경우 부가세를 제외한 비용 100%를 지원하며, 해외 AI 모델은 90%까지 기업별 지원 한도 내에서 월별로 지급한다. 단, AI 비용은 게임 개발 용도로만 사용해야 하며, 부적절한 사용이 확인될 경우 지원 중단은 물론, 환수, 지원 제한 등 조치가 취해진다. 신청 자격은 접수 마감일 기준 1인 이상 50인 미만의 중소 게임개발사, 인디게임 개발팀, 1인 창작자다. 반면 공시대상기업집단 소속 기업과 국세·지방세·4대보험 체납 기업, 보조금 지원 제한 대상, 한국콘텐츠진흥원 환수금 체납 기업 등은 신청할 수 없다. 아울러 2026년 한국콘텐츠진흥원 게임제작지원사업 선정기업과 다른 정부·공공기관 AI 지원사업을 통해 동일한 AI 구독료 지원을 받고 있는 기업 역시 중복 지원이 제한된다. 다만 인디게임 데브 캠프 선정작과 글로벌게임센터, 허브센터 입주 지원 등 사무실 입주지원 사업은 예외로 인정된다. 사업 신청은 각 협회 운영 홈페이지의 공고문 접수 페이지를 통해 온라인으로만 가능하다. 협회 측은 접수 마감 당일 지원자 접속 폭주에 따른 트래픽 발생으로 페이지 장애가 발생할 수 있어, 마감 기한 1일 전인 오는 6일까지 서류 제출을 완료할 것을 권장했다. 지원 대상 AI 솔루션은 공고문에 포함된 승인 목록에 한정된다. 개발사는 기획, 프로그래밍, 아트, 사운드 등 게임 제작 전 과정에서 AI를 활용할 수 있다. 주요 지원 대상에는 챗GPT, 제미나이, 클로드, 깃허브 코파일럿, NC AI 바르코, 피코베리, 게임에이아이파이 등이 포함돼 있다. 선정은 서류 적격 여부를 확인한 뒤 추첨 방식으로 진행된다. 오는 10일 서류 검토 및 추첨을 실시하고, 13일 협약 체결 안내가 이뤄질 예정이다. 한국인공지능게임협회 관계자는 "AI 기술은 게임 개발의 생산성과 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이번 지원사업이 중소 게임개발사와 인디게임 개발팀, 1인 창작자의 AI 도입 부담을 줄이고, 보다 효율적인 게임 개발 환경을 구축하는 데 도움이 되길 바란다"고 말했다.

2026.07.01 11:20진성우 기자

美정부, 앤트로픽 첨단 AI '미토스5' 수출통제 해제

미국 정부가 국가 안보를 이유로 외국인 접근을 제한했던 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델에 대한 수출 통제를 해제했다. 이에 한국을 포함한 해외 이용자들도 그동안 제한됐던 '클로드 미토스5'와 '클로드 페이블5'를 다시 사용할 수 있게 될 전망이다. 앤트로픽은 30일(현지시간) 미국 상무부로부터 클로드 미토스5와 클로드 페이블5에 대한 수출 통제 지침이 해제됐다는 통보를 받았다고 밝혔다. 회사는 다음 날부터 모델 접근 권한 복원을 시작하고 순차적으로 서비스를 정상화할 계획이다. 이번 조치는 미국 정부가 지난 12일 국가 안보를 이유로 두 모델에 대한 외국인 접근을 전면 차단한 지 18일 만이다. 당시 상무부는 고성능 AI 모델이 악용될 가능성을 우려해 수출 통제를 결정했고 앤트로픽은 정부 지침을 준수하기 위해 해외 이용자는 물론 외국인 직원의 접근까지 제한했다. 미토스5는 전문가 수준의 사이버보안 취약점 탐지 능력을 갖춘 고성능 AI 모델이다. 페이블5는 미토스5를 기반으로 하면서 해킹이나 무기 제작 등 민감한 분야에 대한 응답을 제한하는 안전장치를 적용해 일반 이용자에게 공개한 모델이다. 미국 정부는 수출 통제 기간에도 규제를 일부 완화했다. 지난 26일에는 미국 정부가 신뢰할 수 있다고 판단한 일부 기업과 연방기관을 대상으로 미토스5 사용을 허용했다. 당시 상무부는 적절한 안전장치가 마련됐다고 판단해 제한적인 접근을 승인했다고 밝혔다. 이번 전면 해제로 한국 기업과 기관도 다시 최신 모델을 활용할 수 있을 것으로 보인다. 앞서 한국인터넷진흥원(KISA)·삼성전자·SK하이닉스·SK텔레콤 등은 앤트로픽의 AI 보안 프로그램에 참여하고 있었지만 미국 정부의 수출 통제로 모델 활용에 제약을 받아왔다. 최근 미국 트럼프 행정부는 AI 모델 공개 전 정부와의 사전 협의 체계를 추진 중이다. 오픈AI 역시 최근 신형 모델을 일부 신뢰할 수 있는 파트너에게 먼저 제공하는 방식으로 정부 요구에 대응하고 있다. 다만 회사는 이같은 정부 승인 절차가 장기적인 표준이 돼서는 안 된다는 입장을 밝힌 바 있다. 앤트로픽 측은 "사용자들의 인내와 모델 재배포를 위해 함께 노력해준 모든 이에게 감사하다"며 "다음 날부터 모델 접근 권한 복원을 시작하고 조만간 추가 업데이트를 공유하겠다"고 밝혔다.

2026.07.01 11:19한정호 기자

[AI는 지금] '인프라 강자' 슈나이더, 31억 달러 승부수…산업 AI 플랫폼 판 키운다

슈나이더 일렉트릭이 산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 코그나이트를 인수하며 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 그간 AI 데이터센터 전력·냉각 인프라 수요로 주목받아 왔으나, 이번 일을 계기로 제조·에너지·인프라 현장의 운영 데이터를 AI와 연결하는 소프트웨어 역량까지 강화하려는 전략으로 풀이된다. 1일 블룸버그통신에 따르면 슈나이더 일렉트릭은 노르웨이 산업 투자회사 아커(ASA)와 다른 투자자들로부터 비상장사 코그나이트 지분 100%를 인수하기로 했다. 거래 규모는 31억 달러로 전액 현금 방식이다. 인수 절차는 향후 몇 분기 안에 마무리될 예정이다. 코그나이트는 산업 현장에서 발생하는 운영 데이터를 통합·정리해 AI 분석과 자동화에 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼 기업이다. 2017년 아커가 설립과 성장에 참여했으며 에너지·제조·제약·인프라 등 복잡한 설비와 공정을 운영하는 기업을 주요 고객으로 두고 있다. 슈나이더는 코그나이트를 자회사 아비바(AVEVA)와 결합할 계획이다. 아비바는 산업용 소프트웨어, 디지털 트윈, 공정 관리, 자산 운영 솔루션을 제공하는 기업으로 슈나이더가 2023년 완전 인수를 마쳤다. 이번 인수로 슈나이더는 아비바의 산업 소프트웨어에 코그나이트의 데이터·AI 플랫폼을 더해 산업 현장 운영 최적화 사업을 강화할 수 있게 됐다. 이 같은 움직임은 산업 AI 경쟁의 초점이 단순한 모델 적용보다 현장 데이터 활용 역량으로 옮겨가고 있기 때문이란 판단이 주효했다. 산업 현장에선 설비, 센서, 생산라인, 에너지 사용량, 유지보수 이력 등 운영기술(OT) 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있다. 이에 데이터 간 관계와 맥락이 정리되지 않으면 예측 정비, 공정 최적화, 에너지 효율화 같은 AI 적용도 제한된다. 코그나이트는 이런 데이터를 설비·공정·자산 단위로 연결해 AI 분석과 자동화에 활용할 수 있도록 돕는 데 강점을 갖고 있다는 점이 매력 요소로 꼽힌다. 슈나이더가 아비바와 코그나이트를 묶으려는 것도 산업용 소프트웨어 위에 데이터 기반 AI 실행 역량을 붙이려는 의도로 풀이된다. 코그나이트 초기 투자자인 노르웨이 산업 투자회사 아커도 이번 거래로 투자 성과를 실현하게 됐다. 아커는 미상환 전환사채 정산을 포함해 약 14억8000만 달러의 현금 유입을 예상하고 있다. 2017년 코그나이트 설립 초기부터 참여해 온 아커가 슈나이더 매각을 통해 보유 지분 가치를 현금화하는 구조다. 슈나이더 입장에선 전력·자동화 장비 중심 사업을 산업 데이터와 AI 소프트웨어로 넓히는 계기가 될 수 있을 것으로 보인다. AI 데이터센터 확산으로 전력 공급, 배전, 냉각, 에너지 관리 솔루션 수요를 흡수해 온 데 이어 산업 현장 운영 데이터까지 사업 영역에 넣을 수 있어서다. 코그나이트와 아비바를 결합하면 공장, 에너지 설비, 데이터센터에서 나오는 데이터를 분석해 전력 사용과 설비 운용 효율을 높이는 서비스까지 묶어 제공할 수 있다. 유럽 제조업체들의 AI 도입 확대도 슈나이더의 산업 소프트웨어 강화에 힘을 싣고 있다. 제조 현장에서는 생산성 향상과 비용 절감을 위해 디지털 트윈, 예측 정비, 공정 자동화, 에너지 최적화 수요가 커지고 있다. 지멘스 등 경쟁사들도 생산 현장 자동화와 AI 결합을 강화하는 상황이다. 슈나이더가 코그나이트를 품으면 전력 관리, 자동화, 산업 소프트웨어, 데이터 플랫폼을 한꺼번에 제공하는 포트폴리오로 맞설 수 있다. 다만 31억 달러 전액 현금 거래인 만큼 슈나이더에는 통합 성과 입증 부담이 커질 것으로 보인다. 코그나이트의 산업 데이터 플랫폼을 아비바 제품군과 얼마나 빠르게 결합하는지, 기존 슈나이더 고객 기반에 얼마나 효과적으로 판매할 수 있는지가 향후 실적 기여도를 좌우할 것으로 전망된다. 오이빈드 에릭센 아커 ASA 최고경영자(CEO)는 "이번 거래는 코그나이트에서 창출된 가치와 아커가 적극적이고 장기적인 소유권을 통해 가치를 구축하고 실현하는 방식을 분명히 보여준다"며 "코그나이트는 이제 글로벌 영향력을 갖춘 강력한 산업 소유주를 확보하게 됐고, 아커는 새로운 투자를 위한 자본을 확보하게 됐다"고 말했다. 올리비에 블룸 슈나이더 일렉트릭 CEO는 "코그나이트는 진정한 산업 수준 AI 플랫폼을 구축했다"며 "이번 인수를 통해 우리는 산업 지능 다음 단계 중심에 설 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.07.01 11:17장유미 기자

두들린 그리팅, AI 도구에 회사 채용 데이터 연결시켜준다

앞으로 기업 채용 담당자들은 챗GPT·클로드·제미나이 등에서 채용 업무를 보다 간편 수행할 수 있다. 두들린(대표 이태규)은 '그리팅' 고객사가 AI 도구에 자사 채용 데이터를 연결해 채용 업무를 더 효율적으로 진행할 수 있도록 'MCP 연동 기능'을 출시했다고 1일 밝혔다. MCP 연동을 통해 기존에 사용하고 있던 챗GPT나 클로드, 제미나이 같은 다양한 AI 도구에서 자사 채용 데이터를 즉시 불러와 활용할 수 있다. 예를 들어 담당자는 AI에게 "진행 중인 공고의 단계별 지원자 수 정리해줘", "이번 분기 직군별 합격률을 뽑아줘"와 같이 요청하고, 복잡한 수식 계산 없이 통계 업무를 수행할 수 있다. 또 "지원자 이력서를 경력 중심으로 요약하고 채용 공고(JD) 충족 여부 평가해줘"처럼 복잡한 검토 업무도 훨씬 간단하게 처리할 수 있게 된다. 그리팅에서 지원자 정보를 다음 채용 전형으로 이동시키거나, 태그를 입력하는 등 쓰기 업무도 AI에게 요청해 즉시 수행할 수 있다. 그리팅은 이번 MCP 연동 기능 출시에 앞서 솔루션 내에서 바로 활용할 수 있는 내장형 'AI 서류평가 기능'도 선보였다. 채용 공고별로 지원자에 대한 선호·비선호 조건을 설정하면 AI가 지원자별 예상 평가 점수와 추천 이유, 추가로 검토할 항목 등을 알려주는 기능이다. 수백개 이력서가 쏟아지는 채용 기간 적합한 지원자만을 빠르게 검토할 수 있도록 돕는다. 그리팅은 채용 관리 솔루션 중 유일하게 내장형 AI 서류평가 기능과 MCP 연동을 통한 외부 AI 도구 사용을 동시 지원한다. 그리팅이 가장 주안점을 둔 부분은 보안성이다. 채용 데이터는 연봉 정보나 평가 점수 등 민감한 개인정보를 담고 있어 AI 도구 활용 시에도 사용자별 액세스 권한이 분명하게 적용되도록 설계했다. 모든 사용자는 그리팅 솔루션에서 접근 권한을 부여받은 정보에 한해서만 AI 도구에서 활용할 수 있다. 또 사용자가 AI를 통해 실행한 모든 변경은 기록으로 남아 확인할 수 있게 했고, 데이터 변경은 명확한 요청이 있는 경우에만 실행되도록 개발했다. 이태규 두들린 대표는 "그리팅은 고객이 데이터 정리·집계 같은 반복 업무나 지원자 적합도 검토 등 소모적인 업무를 효율화하고, 채용 성과 제고에 집중할 수 있도록 MCP 연동 기능을 선보였다"며 "앞으로도 필요한 기능을 적재적소에 발굴해 기업의 성공적인 채용을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.01 11:02백봉삼 기자

[유미's 픽] "엔비디아 쿠다 장벽 넘자"…AI 반도체, SW 경쟁 불붙었다

인공지능(AI) 반도체 기업들이 잇따라 모델 최적화 소프트웨어 역량 확보에 나서고 있다. 칩 설계만으로는 AI 인프라 경쟁에서 우위를 점하기 어려워지면서 한정된 컴퓨팅·메모리 자원으로 더 많은 연산을 처리하는 소프트웨어 기술의 가치가 부각되는 분위기다. 퀄컴은 지난달 24일 AI 소프트웨어 기업 모듈러를 약 40억 달러 규모 주식 거래로 인수하겠다고 발표했다. 모듈러는 AI 모델을 다양한 칩에서 실행할 수 있도록 돕는 소프트웨어 기업이다. 로이터는 이번 인수가 퀄컴을 엔비디아 '쿠다(CUDA)'와 경쟁하는 소프트웨어 플랫폼 경쟁에 올려놓는 움직임이라고 평가했다. 국내에서도 비슷한 흐름이 나타났다. AI 반도체 기업 리벨리온은 지난달 30일 AI 추론 최적화 기업 스퀴즈비츠 인수를 발표했다. 스퀴즈비츠는 대형 AI 모델을 더 적은 연산·메모리 자원으로 구동하기 위한 모델 압축과 양자화, 추론 최적화 기술을 보유한 기업이다. 리벨리온은 이번 인수를 통해 신경망처리장치(NPU) 하드웨어와 소프트웨어 최적화, 추론 서빙을 함께 제공하는 통합 AI 인프라 기업으로 사업 범위를 넓힌다는 계획이다. 업계 관계자는 "AI 반도체 기업 입장에선 자체 칩 위에서 고객 모델을 빠르고 안정적으로 실행시키는 역량이 영업 경쟁력과 직결된다"며 "칩을 공급하는 데 그치지 않고 실제 워크로드 성능까지 입증해야 하는 수요가 커진 셈"이라고 설명했다.AI 모델 최적화 기업 노타도 같은 날 퓨리오사AI의 데이터센터용 NPU 환경에서 LG AI연구원의 엑사원 236B 최적화 결과를 공개해 주목받았다. 엑사원 236B는 약 2360억 개 파라미터 규모의 대형 AI 모델로, 노타는 모델 크기를 약 71% 줄이면서도 주요 평가 항목에서 원본과 유사한 수준의 정확도를 유지했다. 데이터센터 인프라 최적화 기업 망고부스트도 AI 실행 효율 경쟁의 한 축으로 꼽힌다. 망고부스트는 데이터처리장치(DPU)를 앞세워 네트워킹·스토리지·보안 등 데이터센터 인프라 작업을 중앙처리장치(CPU)에서 분리하는 기술을 개발해왔다. AI 모델 자체를 줄이는 방식은 아니지만 GPU와 서버 자원을 AI 연산에 더 집중시키는 구조라는 점에서 모델 최적화 기업들과 같은 수요를 겨냥하고 있다는 평가를 받는다. 이처럼 AI 반도체 시장에서 성능 최적화 소프트웨어 기업들이 주목받게 된 것은 생성형 AI 활용 방식이 달라지면서 모델 실행 능력이 더욱 중요해지고 있어서다. 대형언어모델(LLM)이 단순 실험 단계를 넘어 서비스와 업무 시스템에 적용되면서, 기업들은 칩의 이론 성능보다 실제 운영 환경에서 응답 속도와 처리량을 유지하면서 비용을 낮추는 역량을 더 중시하고 있다. 하지만 모델 규모가 커질수록 기업들의 비용 부담은 갈수록 늘어나는 추세다. 특히 LLM은 파라미터 규모가 클수록 추론 과정에서 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 한다. 여기에 긴 문맥 처리, 검색증강생성(RAG), AI 에이전트처럼 반복 호출이 많은 서비스가 늘면서 데이터 이동량과 지연시간 관리 부담도 함께 증가하고 있다. 이로 인해 메모리 효율도 AI 인프라 경쟁의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 고성능 메모리 확보 경쟁이 이어지고 있지만 모든 기업이 충분한 GPU와 메모리를 확보하기는 어렵다. 같은 하드웨어라도 모델 압축, 양자화, 컴파일러, 런타임, 추론 서빙 구조에 따라 필요한 서버 수와 운영비가 달라질 수 있어 최적화 소프트웨어의 중요성이 커지고 있다.엔비디아가 GPU 시장에서 구축한 소프트웨어 생태계도 반도체 기업들의 움직임을 자극하고 있다. 엔비디아는 GPU 성능뿐 아니라 쿠다를 중심으로 한 개발자 생태계와 소프트웨어 도구를 앞세워 AI 인프라 시장에서 우위를 확보했다. 이에 후발 AI 반도체 기업들은 하드웨어 성능만으로 고객을 설득하기 어려워졌고, 모델 실행과 개발 편의성을 함께 제시해야 하는 압박을 받고 있다. 국내 기업들도 이 같은 구도 변화에 맞춰 전략을 조정하고 있다. 리벨리온은 스퀴즈비츠 인수로 NPU와 최적화 소프트웨어 결합에 나섰고, 퓨리오사AI는 노타와 협력해 대형 모델의 NPU 구동 가능성을 넓히고 있다. 망고부스트는 DPU 기반 인프라 오프로딩으로 데이터센터 내부 병목을 줄이는 방식으로 AI 실행 효율 경쟁에 참여하고 있다. 업계에선 AI가 데이터센터를 넘어 산업 현장으로 확산될수록 최적화 수요가 더 커질 것으로 예상했다. 자동차, 로봇, 제조 설비 등은 전력과 지연시간, 보안 요건이 데이터센터와 다른 만큼, 범용 모델을 그대로 배포하기보다 각 산업과 칩 환경에 맞게 조정하는 역량이 AI 인프라 기업의 경쟁력이 될 것으로 보인다. 이 같은 분위기 속에 AI 반도체 시장이 하드웨어 공급 경쟁을 넘어 소프트웨어 스택 경쟁으로 재편될 가능성도 높아지고 있다. 특히 칩 설계, 모델 최적화, 런타임, 추론 서빙, 인프라 오프로딩을 촘촘하게 묶어 제공하는 기업이 고객 확보에서 유리한 위치를 차지할 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "AI 반도체 기업이 고객을 설득하려면 벤치마크 수치뿐 아니라 실제 모델을 자사 칩에서 얼마나 효율적으로 돌릴 수 있는지를 제시해야 한다"며 "소프트웨어 최적화 역량이 없는 칩은 데이터센터와 산업 현장에서 채택 속도가 느릴 수밖에 없다"고 말했다. 그러면서 "AI 인프라 비용 부담이 커질수록 기업들은 같은 서버 자원으로 더 많은 추론을 처리할 수 있는 기술을 찾게 된다"며 "앞으로 AI 반도체 경쟁력은 칩 성능과 함께 모델 최적화, 메모리 효율, 데이터센터 운영 효율을 함께 제공할 수 있느냐에 따라 갈릴 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.01 10:53장유미 기자

앤트로픽, 가성비 앞세운 '클로드 소넷 5' 출시…"오퍼스급 성능 구현"

앤트로픽이 기존보다 더 높은 가성비를 갖춘 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 1일 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽은 '클로드 소넷 5'를 출시했다고 공식 홈페이지에서 밝혔다. 클로드 소넷 5는 이날부터 무료와 프로 요금제 기본 모델로 제공되며 모든 구독 상품에서 이용 가능하다. 클로드 소넷 5는 사용자 지시에 따라 계획을 세우고 브라우저·터미널을 활용해 작업을 수행하는 모델이다. 그동안 크고 비싼 모델이 맡았던 수준의 자율 작업도 수행할 수 있도록 설계됐다. 복잡한 작업을 끝까지 처리하고, 별도 지시 없이 스스로 결과를 점검하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 앤트로픽은 모델 핵심 경쟁력으로 가격을 꼽았다. 소넷 5가 대형 모델인 '오퍼스 4.8'과 비슷한 성능을 더 낮은 가격에 제공한다는 이유에서다. 가격 기준으로는 오퍼스 4.8과 오픈AI 'GPT-5.5', 구글 '제미나이 3.1'프로보다 낮다. 소넷 5는 내달 31일까지 입력 토큰 100만개당 2달러, 출력 토큰 100만개당 10달러에 제공된다. 이후 가격은 입력 토큰 100만개당 3달러 출력 토큰 100만개당 15달러로 오른다. 앤트로픽은 소넷 5 성능도 이전 모델보다 개선됐다고 밝혔다. 해당 모델은 지난 2월 공개된 소넷 4.6보다 추론, 도구 활용, 소프트웨어(SW) 코딩, 지식 업무에서 향상된 성능을 보인 것으로 전해졌다. 에이전트 코딩 벤치마크 점수는 63.2%로 소넷 4.6의 58.1%보다 높은 수준이다. 지식 업무 평가에서는 오퍼스 4.8을 근소하게 앞선 것으로 나타났다. 오퍼스 4.8은 어려운 판단이나 심층 조사처럼 고난도 작업에 강한 모델로 알려져 있다. 이에 앤트로픽은 정확도가 더 중요한 작업에는 여전히 오퍼스 4.8이 적합하다고 봤다. 앤트로픽은 소넷 5가 작업 완성도도 높였다는 평가를 받았다는 점도 알렸다. 테스터들은 이전 모델이 중간에 멈추던 복잡한 작업을 소넷 5가 끝까지 처리했다고 전했다. 명시적으로 요청하지 않아도 결과물을 스스로 점검하는 모습도 보였다는 설명이다. 안전성 측면에서도 개선이 이뤄졌다. 앤트로픽은 소넷 5가 오용에 협조하거나 사용자를 속이는 등 바람직하지 않은 행동을 이전 모델보다 덜 보였다고 밝혔다. 악의적 요청을 거부하고 프롬프트 인젝션 공격을 피하는 능력도 나아졌다고 설명했다. 소넷 5가 모든 안전성 평가에서 최상위 모델 수준에 오른 것은 아니다. 앤트로픽은 소넷 5가 부정렬 행동 대응에서는 오퍼스 4.8과 클로드 미토스 프리뷰 수준에 미치지 못한다고 밝혔다. 위험한 사이버보안 작업 수행 능력은 현재 오퍼스 모델보다 훨씬 낮다고 설명했다. 앤트로픽은 "소넷 5는 이전보다 훨씬 높은 성능을 더 낮은 비용으로 제공하는 개발자용 모델"이라고 밝혔다.

2026.07.01 10:46김미정 기자

"파운드리 넘어 플랫폼으로"...삼성, 2나노 앞세워 AI 생태계 키운다

삼성전자가 차세대 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정과 설계·공정 동시 최적화(DTCO) 기술, 고성능 S램 로드맵을 공개했다. 정부 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'와 연계해 온디바이스 인공지능(AI) 칩을 개발하는 등 국내 시스템반도체 플랫폼 역할을 강화할 계획이다. 삼성전자는 1일 서울 서초사옥에서 파운드리 생태계 프로그램 '세이프(SAFE, Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 2026'을 열고, 국내 AI 반도체 생태계 협력 확대 방안과 차세대 파운드리 기술 전략을 공개했다. 신종신 삼성전자 파운드리사업부 디자인플랫폼(DP) 개발실장은 기조연설에서 "삼성전자는 AI 수요 대응 역량을 높이는 동시에 SAFE 포럼을 활용해 고객·파트너사와 적극 소통하겠다"며 "고객사와 협력을 본격화하는 한편, 파운드리 생산을 넘어 국내 시스템반도체 산업의 플랫폼 역할을 강화하겠다"고 밝혔다. 국내 대표 AI 팹리스 리벨리온의 박성현 최고경영자(CEO)는 "삼성전자 4나노 파운드리 공정과 첨단 패키징을 기반으로 '리벨100' 신경망처리장치(NPU)를 개발했다"며 "향후 AI 반도체 영역에서 협력하며 소버린 AI를 구축하겠다"고 말했다. 글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA의 진 마리 브루넷 수석 부사장 역시 삼성의 선단 공정을 활용한 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 반도체의 고속 구현 지원 방안을 소개했다. 삼성전자는 반도체 생태계 협력과 더불어 AI 반도체 수요에 대응하기 위한 맞춤형 공정 로드맵도 공개했다. 설계와 공정 기술을 동시에 최적화해 칩 성능을 극대화하는 DTCO(Design Technology Co-Optimization) 기술, 차세대 2나노 공정 기술과 고성능 S램 경쟁력 강화 방안 등을 소개했다. 전력·성능·면적(PPA) 경쟁력을 높일 계획이다. 삼성전자는 정부·학계와 공조해 국내 시스템반도체 생태계 인프라 확대에도 속도를 내고 있다. 산업통상부가 추진하는 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'에 참여해 자동차·가전·로봇·방산용 저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체 개발을 추진 중이다. 국내 팹리스의 초기 시제품 제작 부담을 낮추는 멀티 프로젝트 웨이퍼(MPW) 프로그램 지원을 지속하는 한편, 석·박사급 인재 양성 사업 'K-CHIPS' 사업에도 동참하고 있다. '실리콘 인텔리전스의 연결점'을 주제로 열린 이번 행사에는 글로벌 고객사와 파트너사 관계자 400여 명이 참석했다. 전자설계자동화(EDA), 설계자산(IP), 디자인솔루션(DSP), 가상설계(VDP), 첨단패키징(MDI) 분야 21개 파트너사가 부스에서 솔루션을 선보였다. 삼성전자 관계자는 "최근 AI 반도체 시장이 확대됨에 따라 첨단 공정 기술뿐만 아니라 생태계 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상했다"며 "국내 시스템반도체 생태계 발전과 파운드리 경쟁력 강화를 위해 SAFE와 MPW 프로그램을 중심으로 고객, 파트너, 정부와 협력을 이어가겠다"고 말했다.

2026.07.01 10:41전화평 기자

에이비일팔공, 214억원 시리즈C 투자 유치…AI 마케팅 고도화 속도

AI 기반 마케팅 테크 기업 에이비일팔공(AB180)이 214억원 규모의 시리즈C 투자 유치에 성공했다. AI 마케팅 기술력과 글로벌 성장성을 인정받은 회사는 확보한 자금을 연구개발(R&D)과 해외 시장 확대에 투입하며 AI 네이티브 마케팅 플랫폼으로의 전환에 속도를 낸다는 계획이다. 에이비일팔공은 최근 총 214억원 규모의 시리즈C 투자 유치를 완료했다고 1일 밝혔다. 이번 투자 라운드는 에이티넘인베스트먼트가 리드 투자사로 참여했으며, 제트벤처캐피탈(ZVC), 한국산업은행, IBK기업은행, 딜라이트인베스트먼트가 신규 투자자로 합류했다. 기존 투자사인 스톰벤처스도 후속 투자를 이어갔다. 에이비일팔공은 지난 2023년 120억원 규모의 시리즈B 투자를 받은 데 이어 이번 투자까지 포함해 누적 약 413억원의 투자금을 확보하게 됐다. 2015년 설립된 에이비일팔공은 모바일 광고 성과 측정(MMP) 솔루션 '에어브릿지(Airbridge)'를 비롯해 앰플리튜드, 브레이즈, 레비뉴캣 등 글로벌 마케팅 솔루션을 기업 고객에게 제공하고 있다. 회사는 지난해 매출 384억원을 기록했으며, 현재 한국과 베트남, 터키 등 30여 개국에서 800개 이상의 고객사와 1천여 개 앱을 지원하고 있다. 월간 약 2억 대의 모바일 기기를 실시간으로 분석하는 데이터 처리 역량도 갖췄다. 특히 자체 솔루션인 에어브릿지는 아시아 기반의 유일한 MMP 사업자로 성장해 왔으며, 최근에는 광고 성과 분석을 넘어 AI 기반 마케팅 플랫폼으로 서비스를 고도화하고 있다. 현재 개발 중인 '에어브릿지 GO'는 AI 에이전트가 데이터 분석부터 마케팅 전략 수립, 광고 소재 제작, 캠페인 운영, 성과 최적화까지 마케팅 전 과정을 자율적으로 수행하는 것이 특징이다. 회사는 이번 투자금을 AI와 빅데이터 기술 연구개발, 글로벌 시장 확대, 엔터프라이즈 고객 영업 강화, 고객 지원 체계 고도화 등에 집중 투입할 예정이다. 중장기적으로는 기업공개(IPO)와 전략적 인수합병(M&A)도 검토한다는 방침이다. 최근 마케팅 기술(MarTech) 시장은 생성형 AI를 활용해 광고 기획과 집행, 성과 분석을 자동화하는 방향으로 빠르게 재편되고 있다. 이에 따라 광고 성과를 측정하는 기존 MMP 기업들도 AI 에이전트를 접목해 마케팅 전 과정을 지원하는 플랫폼으로 사업 영역을 넓히는 추세다. 김동준 에이티넘인베스트먼트 수석은 "광고 성과 측정과 최적화의 중요성이 커지는 가운데 에어브릿지는 글로벌 광고 플랫폼과의 공식 파트너십을 통해 기술 경쟁력을 입증했다"며 "단순 측정을 넘어 고객사의 실제 마케팅 실행 영역까지 확장할 수 있는 잠재력을 높게 평가했다"고 말했다. 남성필 에이비일팔공 대표는 "이번 투자는 AI 중심으로 변화하는 마케팅 시장에서 기술력과 성장 가능성을 인정받은 결과"라며 "AI 기술 혁신과 글로벌 사업 확장을 통해 글로벌 마케팅 시장을 선도하는 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2026.07.01 09:58안희정 기자

5년간 AI-RAN 시장 350억 달러 규모로 성장

향후 5년 간 AI-RAN 누적 매출이 350억 달러에 이를 것이란 전망이 나왔다. 다만 AI-RAN이 무선접속망 시장 규모를 키우기는 어렵다는 전망도 함께 제시됐다. 30일(현지시간) 모바일웓드라이브에 따르면 시장조사업체 델오로그룹의 스테판 퐁그라츠 부사장은 AI-RAN 시장에 대한 장기 전망은 기존과 변함 없고 이미 도입 단계에 들어섰다면서 이같이 예측했다. 델오로는 AI-RAN은 6G 통신 상용화 이전까지 점진적으로 확산될 것으로 봤다. 통신사들이 네트워크에 가상화와 지능화, 자동화, 오픈랜을 확대하는 과정에서 AI-RAN이 중요한 기반 기술 역할을 할 것으로 내다봤다. 또 장비업체들이 소프트웨어 기반 구독형 과금 모델을 도입하더라도 AI-RAN이 추가적인 RAN 매출을 거의 창출하지 못할 것이라고 퐁그라츠 부사장은 전망했다. 델오로는 GPU 기반 RAN 시장 전망치는 상향 조정했다. 단기적으로 AI-RAN 시장은 GPU 기반 대규모 구축보다는 단일 목적 구축, 비 GPU 아키텍처, 분산형 RAN, 5G 중심으로 형성될 것으로 예측했다. 델오로는 기존 RAN 장비업체들이 초기 AI-RAN 시장에서 유리한 위치를 차지할 것으로 분석했다. 통신사들이 새로운 인프라를 구축하기보다 기존 무선장치와 베이스밴드 하드웨어를 업그레이드하는 방식을 선택할 가능성이 크다는 이유에서다.

2026.07.01 09:37박수형 기자

AWS, 고객사에 AI 엔지니어 직접 보낸다…10억 달러 들여 'FDE' 신설

아마존웹서비스(AWS)가 기업 고객의 인공지능(AI) 도입을 직접 지원하는 전담 조직을 신설한다. 고객사 현장에 AI 엔지니어를 상주시켜 구축·운영을 함께 수행하는 방식으로 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 30일(현지시간) CNBC에 따르면 AWS는 10억 달러(약 1조 5000억원)를 투자해 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 조직을 출범한다. 이 조직은 고객사 AI 시스템 구축·배포를 지원하기 위해 엔지니어를 현장에 직접 투입하는 역할을 맡는다. FDE는 고객 조직 내부에서 함께 일하며 기술 전환을 지원하는 엔지니어를 의미한다. 미국 방산 AI 기업 팔란티어가 처음 개념을 정립한 이후 최근 생성형 AI 확산과 함께 소프트웨어(SW) 업계 전반으로 빠르게 확산되고 있다. AI 모델을 실제 업무에 적용하는 과정이 복잡해지면서 고객 현장에서 문제를 해결하는 방식이 새로운 서비스 모델로 자리 잡고 있는 추세다. AWS는 이 조직에 수천 명 규모 FDE 인력을 배치할 계획이다. 고객사마다 5~6명의 엔지니어로 구성된 전담팀을 투입해 AI 에이전트와 함께 업무 환경을 구축하고 시스템 연동과 최적화를 지원할 예정이다. 비즈니스와 엔지니어링, 보안 담당자들과 협업해 수주 내 자체 운영이 가능한 조직을 만드는 것이 목표다. 회사는 FDE 운영 원칙으로 '45·45·45' 모델도 제시했다. 아이디어를 구체화하는 데 45분, 기술 검증에 45시간, 실제 업무 환경 배포까지 45일을 목표로 삼아 AI 전환 기간을 대폭 단축하겠다는 구상이다. AWS는 기존 수개월이 걸리던 작업을 며칠 단위로 줄일 것으로 보고 있다. 최근 AI 모델 기업들도 비슷한 전략을 잇달아 내놓고 있다. 앤트로픽은 지난 5월 블랙스톤·헬먼앤드프리드먼·골드만삭스와 함께 기업용 AI 서비스 회사를 설립했다. 오픈AI도 TPG와 베인캐피털 등과 '오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 출범시켜 기업 고객을 대상으로 FDE 서비스를 제공하겠다고 발표한 바 있다. AWS는 글로벌 클라우드 사업자 가운데 처음으로 대규모 FDE 조직을 공식 출범한 것으로 평가된다. AWS는 앤트로픽과 오픈AI에 대규모 투자를 단행했지만 기업 AI 구축 서비스에선 직접 경쟁도 병행한다는 입장이다. 회사는 향후 양사 FDE 조직과의 협력 가능성도 열어두고 파트너 프로그램을 확대할 계획이라고 밝혔다. 현재 AWS FDE 조직은 앨런AI연구소(AI2), 미국프로농구(NBA), 미국프로풋볼(NFL), 리코 등과 협력 중이다. 향후 다양한 데이터를 다루고 규제가 많은 산업군을 중심으로도 도입을 확대할 예정이다. 프란세스카 바스케스 AWS 프런티어 AI 엔지니어링 서비스 부사장은 "고객들이 지금 가장 중요하게 생각하는 가치는 속도"라며 "우리 FDE는 AI 성과를 빠르게 얻으려는 기업들을 위한 선택지가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.01 09:31한정호 기자

오픈클로, iOS·안드로이드 앱 출시…모바일 기반 AI 에이전트 확장 본격화

올해 초 공개와 함께 인공지능(AI) 에이전트 분야에서 주목을 받은 오픈클로가 모바일 생태계 확장에 나섰다. 1일 오픈클로 재단은 iOS와 안드로이드 버전 오픈클로 앱을 공식 출시했다고 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 밝혔다. 이번 앱은 스마트폰 환경에서도 AI 에이전트를 실행하고 관리할 수 있도록 설계됐다. 다만 독립형 AI 챗봇이 아니라, 맥(Mac), 리눅스 서버, 윈도(WSL2 경유) 등에 설치된 AI를 연계해 동작하는 방식이다. 사용자는 '오픈클로 게이트웨이'를 통해 외부에 설치된 AI 에이전트와 도구를 연결할 수 있다. 이후 요청 기반 작업 수행과 외부 서비스 연동, 자동화 실행 등을 모바일 환경에서 활용 가능하다. 오픈클로 게이트웨이는 사용자 요청을 적절한 AI 에이전트와 연결하는 중간 레이어로 개발자가 구성한 에이전트가 모바일 환경에서도 동일하게 동작하도록 지원한다. 이에 따라 코딩, 일정 관리, 식단 구성 등 다양한 활용 사례로 확장이 가능하다. 플랫폼별 기능도 구분된다. iOS 버전은 이용자 동의 시 사진, 연락처, 캘린더, 미리 알림 등 기기 데이터를 활용할 수 있으며 다른 앱에서 콘텐츠를 직접 공유하는 기능도 제공한다. 안드로이드 버전은 구글 어시스턴트와 연동돼 홈 버튼 길게 누르기 또는 음성 명령으로 앱을 호출할 수 있다. iOS는 iOS 18 이상에서 무료로 제공되며 앱스토어 생산성 카테고리에 등록됐다. 안드로이드 버전은 안드로이드 12 이상을 지원한다. 다만 일부 사용자는 에이전트 설정 방식에 따라 결과 품질 편차가 존재한다는 지적도 나온다. 복잡한 작업일수록 설정 의존도가 높아 기대와 다른 결과가 나타나는 경우도 보고된다. 오픈클로는 올해 초 '몰트북(MoltBook)'이라는 소셜 미디어 플랫폼과 함께 주목을 받았다. 해당 플랫폼은 에이전트 기반 콘텐츠 생성 구조로 소개됐지만 일부 요소는 인간이 에이전트를 가장해 연출한 것으로 연구진 분석이 제기되기도 했다. 한편 오픈클로 창업자인 피터 슈타인버거(Peter Steinberger)는 지난 2월 오픈AI에 합류했다. 현재 오픈클로 프로젝트는 독립 비영리 재단 형태로 운영되며 오픈소스 방식으로 유지되고 있고, 오픈AI가 이를 지원하는 구조로 알려져 있다.

2026.07.01 09:29남혁우 기자

엑스박스, 5개 스튜디오 폐쇄 검토...게임업계 "인재 줄이면 비전 잃는다"

엑스박스가 최소 5개 스튜디오 폐쇄를 검토하고 있다는 관측이 나온 가운데, 업계에서는 반복되는 대규모 감원이 장기적으로 회사 경쟁력을 더 약화시킬 수 있다는 전망이 나왔다. 미국 IT 매체 Wccf테크는 지난 6월 30일(현지시간) 마이크로소프트가 최소 5개 스튜디오 폐쇄를 저울질하고 있다고 전했다. 폐쇄가 검토 중인 스튜디오에는 '마블 블레이드'를 개발 중인 아케인 리옹을 포함해 더블파인, 컴펄전게임즈, 닌자시어리 등이 언급됐다. 보도에 따르면 마이크로소프트가 검토 중인 선택지는 단순 폐쇄만이 아니다. 아케인 리옹의 경우 폐쇄와 함께 매각 가능성도 함께 거론됐다. 다만 실제로 독립이나 매각이 성사되려면 자체 자금으로 독립할 수 있거나 외부 인수자가 나타나야 하는데, 이런 사례는 드물다고 Wccf테크는 전했다. 미국 게임 업계에서 인력감축 움직임이 이어지는 가운데 이러함 흐름이 게임업계 성장을 저해할 수 있다는 관측도 나왔다. 시장조사 업체 슈퍼데이터 리서치 창업자로 알려진 게임산업 분석가 요스트 반 드루넨은 게임업계의 가장 중요한 자원은 기술이 아니라 인재라고 지적했다. 그는 최근 기술업계 전반의 인공지능(AI) 투자 확대가 메모리 가격 상승과 기술 제품 비용 인상으로 이어졌고, 이런 환경이 게임업계에도 부담으로 작용하고 있다고 설명했다. 그 과정에서 반복되는 감원은 장기 창작에 필요한 인프라와 조직 안정성을 무너뜨릴 수 있다고 봤다. 요스트 반 드루넨은 “결국 이런 감원은 뼈를 깎는 수준에 이른다”며 “장기적인 창작 작업에 필요한 기반을 제공하기보다, 재무 주기와 더 강한 기술 권력에 대한 충성이 인재를 주변화하고 있다”고 말했다. 이어 “게임을 만드는 일은 어렵고 비용이 많이 들며 시간이 걸린다. 인재에 투자하고 그들이 훌륭한 경험을 만들 수 있도록 키우지 않는다면, 과연 게임 회사라고 할 수 있겠느냐”고 덧붙였다. 아울러 그는 무료플레이, 앱스토어, 크리에이터 플랫폼 같은 변화도 결국 재정 압박을 받던 창작자들이 사업 모델을 다시 설계하면서 나온 결과물이었다며 지금 인재를 줄이는 기업들은 결국 인력도 부족하고 시야도 짧은 상태로 뒤처지게 될 것이라고 말했다.

2026.07.01 09:27김한준 기자

LG이노텍 대학생 숏폼 공모전서 박성현씨 대상

LG이노텍은 '2026 대학생 유튜브 숏폼 광고 공모전'에서 한국외대에 재학 중인 박성현씨(시네마르코팀)가 대상을 차지했다고 1일 밝혔다. LG이노텍은 인지도 제고와 미래 인재와 소통을 위해 지난 2021년부터 매년 대학생 광고 공모전을 개최했다. 올해 주제는 LG이노텍 미래 사업인 피지컬 인공지능(AI)이었다. 대상을 받은 박성현씨의 'LG이노텍 피지컬 AI 랩'은 로봇이 스스로 인식하고 판단하며 움직이는 과정을 짧은 실험 기록 형식으로 담았다. LG이노텍은 "일상에서 피지컬 AI가 어떻게 작동하는지 연결하며 미래 기술이 우리 삶을 어떻게 바꿀 수 있는지를 유머러스하면서 설득력 있게 보여줬다"고 평가했다. 박성현씨는 "피지컬 AI란 용어를 쉽게 이해하도록 표현하는 데 중점을 뒀다"며 "공모전에서 미래 산업을 콘텐츠로 풀어내는 경험을 했고, 진로 고민에도 도움이 됐다"고 밝혔다. 지난 4월부터 진행한 공모전에 총 43개 작품이 접수됐다. LG이노텍 임직원 온라인 투표 결과를 반영해 최종 수상작 6편을 결정했다. 상금은 대상(1팀) 300만원, 최우수상(1팀) 200만원, 우수상(4팀) 각 100만원 등이다. 수상작과 참가자 인터뷰 영상은 LG이노텍 유튜브 채널에서 공개한다.

2026.07.01 09:02이기종 기자

"로봇말 대신 자동차"...사람 형태 아닌 문제 해결이 피지컬 AI 본질

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 문제도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "역사를 돌아보면 사람들은 마차를 혁신하기 위해 달리는 로봇 말을 만들지 않았습니다. 대신 자동차를 만들었습니다. 빨래를 더 잘하기 위해 방망이질하는 로봇이 아니라 세탁기를 만들었고요. 결국 혁신은 기존 방식을 그대로 모방하는 것이 아니라, 문제를 가장 효율적으로 해결하는 새로운 형태를 찾는 과정입니다. 피지컬 AI의 본질도 사람처럼 생긴 로봇을 만드는 것이 아니라 사람의 일(업무)을 이해하고 수행하는 기술에 있습니다." 전 세계가 사람을 빼닮은 휴머노이드 개발에 한창인 지금, '사람 형태가 정답인가'라는 근본적인 물음을 던지는 기업인이 있다. 바로 황건필(36) 에니아이 대표다. 황 대표는 한국과학기술원(KAIST)에서 인공지능, 반도체, 인지 시스템을 전공해 전기 및 전자공학 박사 학위를 받았다. 2013년 의료기기 스타트업 오비이랩(OBELAB) 공동창업을 거쳐 2020년 에니아이(Aniai)를 세웠다. 에니아이는 한국과학기술원에서 로봇 제어와 설계, AI 인지 기술을 연구한 엔지니어들이 함께 창업한 '로봇 키친' 스타트업으로, 그릴 조리를 자동화하는 피지컬 AI 로봇 '알파 그릴'을 개발했다. 에니아이의 행보는 휴머노이드가 아직 상용 임계점을 넘지 못하고 있는 사이 이미 현장에서 매출을 만들고 있다는 점에서 눈길을 끈다. 알파 그릴은 시간당 최대 200개의 패티를 구워내며 롯데리아·맘스터치·프랭크버거·다운타우너 등 국내 주요 버거 브랜드와 미국 뉴욕 매장까지 누적 수십 개 매장에서 가동 중이다. 올해는 협소한 소형 매장에 특화한 보급형 신제품 '알파 그릴 싱글'을 내놨다. 회사는 F&B(외식) 조리 자동화 분야에서 세계 최초로 대규모 양산·상용화에 성공했다고 자신한다. 황 대표가 던지는 메시지는 분명하다. 그는 "로봇 산업의 본질은 휴머노이드라는 형태 자체가 아니라, 현실의 문제를 풀어주는 도구"라고 강조한다. 그러면서 "향후 경쟁력은 사람 형태의 로봇을 빨리 만드느냐가 아니라, 실제 산업 현장에서 얼마나 많은 데이터를 확보하고 AI를 학습시켰느냐에서 갈린다"고 말했다. 지금은 누가 더 화려한 데모를 보여주느냐보다 현장에서 반복적으로 작동하며 데이터를 더 많이 쌓느냐가 더 중요하다는 설명이다. 국가 간 경쟁 구도에 대한 진단도 명확하다. 황 대표는 "한국은 미국처럼 거대 자본을 앞세운 AI 강국도, 중국처럼 압도적인 제조 규모를 갖춘 나라도 아니다"라면서도 "다양한 산업 현장이 좁은 국토 안에 밀집해 빠르게 실증하고 개선할 수 있는 만큼, 규모 경쟁보다 속도와 실행력에서 강점을 가질 수 있다"고 봤다. 피지컬 AI 시장이 아직 초기인 만큼 "누가 더 빠르게 현장에 적용하고 데이터를 축적하느냐"가 승부를 가른다는 설명이다. 그는 민관 합동 연구·개발(R&D) 협의체인 K-휴머노이드 연합을 향해서도 "휴머노이드 중심을 넘어 제조·물류·외식·서비스 등 다양한 산업의 피지컬 AI 기업이 함께 성장하는 생태계로 나아가야 한다"고 제언했다. 한국이 지향할 목표는 단순한 '휴머노이드 강국'이 아니라 다양한 산업 현장의 문제를 푸는 '피지컬 AI 강국'이라는 것이다. 황 대표는 현 정부의 피지컬 AI 산업 정책에 'A' 등급을 줬다. 그는 "AI와 제조업의 융합이 국가 경쟁력을 좌우하는 시대에 정부가 피지컬 AI를 국가 전략 산업으로 삼아 대규모 연구개발과 생태계 조성을 지원하는 방향은 매우 시의적절하다"고 평가했다. 다만 "피지컬 AI를 휴머노이드라는 특정 형태에만 한정해 바라보지 않았으면 한다"는 단서를 달았다. "휴머노이드라는 형태에 갇히지 말아야"...지향점은 '피지컬 AI 강국' -미국·중국·일본의 피지컬 AI 전략은 어떻게 다른가요. "피지컬 AI를 잘하려면 결국 하드웨어(Physical)와 소프트웨어(AI)를 모두 잘해야 합니다. 그래서 각국은 기존 강점을 기반으로 부족한 부분을 보완하는 방향으로 가고 있습니다. 미국은 AI와 소프트웨어가 가장 강합니다. 생성형 AI·반도체·AI 모델 경쟁력을 바탕으로 피지컬 AI의 두뇌를 먼저 발전시키고 이를 로봇과 물리 시스템에 적용하는 방향입니다. 중국은 강력한 제조업과 공급망을 기반으로 하드웨어를 빠르게 만들어 현장에 적용하면서 데이터를 확보하는 전략으로, 규모와 속도 면에서 가장 공격적입니다. 일본은 정밀 기계와 산업용 로봇의 오랜 경험을 바탕으로 모터·센서·감속기·정밀 제어 같은 핵심 하드웨어 경쟁력을 키우고 있습니다." -한국은 어떤가요. "한국은 미국 같은 AI 강국도, 중국 같은 제조 대국도 아니지만 제조·서비스·물류·반도체·배터리 등 다양한 산업이 균형 있게 발전해 있다는 점이 강점입니다. 특히 다양한 산업 현장이 비교적 좁은 국토에 밀집해 있어 새로운 기술을 빠르게 실증하고 적용할 수 있습니다. 피지컬 AI는 실제 현장에서 데이터를 축적하고 경제성을 검증하는 과정이 매우 중요한데, 한국은 빠르게 적용하고 개선할 수 있는 환경을 갖춘 만큼 규모 경쟁보다 속도와 실행력에서 강점을 가질 수 있습니다." -테슬라 옵티머스, 유니트리 G1 등 휴머노이드 개발 경쟁이 치열한데, 한국은 무엇을 배우고 어디서 기회를 찾아야 하나요. "미국과 중국이 휴머노이드를 선도하는 것은 사실이지만, 아직 시장 초기여서 결정적인 승자가 정해졌다고 보지 않습니다. 지금은 누가 더 화려한 데모를 보여주느냐보다 실제 현장에서 반복적으로 작동하며 데이터를 축적하느냐가 더 중요합니다. 저희가 주방 자동화 로봇을 개발하면서 느끼는 것은, 결국 로봇 산업의 본질은 휴머노이드 자체가 아니라 현실의 문제를 풀어주는 도구라는 점입니다. 그래서 향후 경쟁력은 사람 형태의 로봇을 얼마나 빨리 만드느냐보다 실제 서비스·산업 현장에서 얼마나 많은 데이터를 확보하고 AI를 학습시켰느냐에서 갈립니다. 그런 측면에서 한국도 충분히 기회가 있습니다. 제조·물류·서비스 산업이 밀집해 세계 최고 수준의 실증 환경을 갖췄기 때문입니다. 저희 역시 주방이라는 실제 상업 환경에서 피지컬 AI를 고도화하며 미래 휴머노이드 시대에 필요한 핵심 기술과 데이터를 축적하고 있습니다." -한국 제조업의 AX 경쟁력을 위한 전략 과제와 정부 정책 방향, 그리고 현 정부 정책에 몇 점을 주시겠습니까. "현 정부의 피지컬 AI 산업 정책은 매우 긍정적으로 평가하며 'A' 등급을 줄 수 있습니다. AI와 제조업의 융합이 국가 경쟁력을 결정하는 시대인 만큼, 정부가 피지컬 AI를 국가 전략 산업으로 선정하고 대규모 연구개발과 산업 육성을 지원하는 방향은 매우 시의적절합니다. 피지컬 AI는 기술 개발부터 사업화까지 상당한 시간과 자본이 드는 분야여서 민간 투자만으로는 한계가 있는데, 정부가 장기적 관점에서 연구개발과 생태계 조성을 지원하는 점은 의미가 큽니다. 다만 피지컬 AI를 휴머노이드라는 특정 형태에만 한정해 바라보지 않았으면 합니다. 휴머노이드는 매우 중요한 분야이지만, 피지컬 AI의 본질은 사람 형태의 로봇을 만드는 것이 아니라 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 데 있습니다. 제조·물류·외식·서비스 등 산업마다 필요한 형태와 기능은 다를 수 있고, 중요한 것은 형태가 아니라 실제 현장에서 인력난을 해결하고 생산성을 높이는 지능과 자동화 기술입니다. 그런 측면에서 K-휴머노이드 연합 역시 휴머노이드 중심을 넘어 다양한 산업의 피지컬 AI 기업이 함께 성장하는 생태계로 발전하면 좋겠습니다." -'쓸모 있는 휴머노이드'가 언제쯤 가능하다고 보시나요. "핵심은 '쓸모 있는'을 어떻게 정의하느냐에 달려 있습니다. 특정 환경에서 반복 작업을 안정적으로 수행하는 로봇이라고 정의한다면 생각보다 빠르게 상용화될 수 있습니다. 제조·물류·서비스·외식처럼 작업이 정형화돼 있고 인력난이 심한 분야에서는 충분한 경제성을 갖춘 로봇이 등장할 수 있습니다. 반면 사람처럼 거의 모든 환경에서 다양한 일을 수행하는 범용 휴머노이드라면 이야기가 완전히 달라집니다. 하드웨어뿐 아니라 지능·판단·안전성·비용 구조 등 풀어야 할 과제가 매우 많기 때문입니다. 저는 이를 자율주행차의 역사와 비슷하게 봅니다. 과거 완전 자율주행이 빠르게 올 것이라는 기대가 많았지만, 예외 상황 대응과 안전성 검증, 사회적 수용성 등 예상보다 복잡한 문제가 많았습니다. 특정 작업용 산업 휴머노이드는 비교적 가까운 미래에 등장할 수 있지만, 사람 수준의 범용 휴머노이드는 10~20년 이상 걸릴 수도 있습니다." "마차 대신 자동차"...에니아이가 휴머노이드를 택하지 않은 이유 -에니아이 제품은 협동로봇도 휴머노이드도 아닙니다. 그 이유는 무엇인가요. "피지컬 AI의 핵심은 어떤 형태의 로봇을 만드느냐가 아니라 어떤 문제를 가장 효율적으로 해결하느냐에 있습니다. 역사를 돌아보면 사람들은 마차를 혁신하기 위해 로봇 말을 만든 것이 아니라 자동차를 만들었고, 빨래를 더 잘하기 위해 방망이질하는 로봇이 아니라 세탁기를 만들었습니다. 혁신은 기존 방식을 그대로 모방하는 것이 아니라 문제를 가장 효율적으로 해결하는 새로운 형태를 찾는 과정입니다. 에니아이도 같은 관점에서 출발했습니다. 저희 고객들은 뜨거운 그릴 앞에서 연기와 유증기에 노출된 채 수백 인분을 반복 조리해야 합니다. 인력난도 심하고 업무 강도도 높습니다. 그래서 저희는 '휴머노이드를 만들어야 한다'가 아니라 '이 문제를 가장 효율적으로 해결할 형태가 무엇인가'를 고민했고, 그 결과가 지금의 조리 자동화 시스템입니다." -그렇다면 휴머노이드와는 다른 방향인 걸까요. "아니요 휴머노이드와 완전히 다른 길은 아닙니다. 조리 자동화 범위를 넓혀가다 보면 특정 문제에서는 사람의 형태가 가장 효율적인 해결책이 되는 영역이 생길 수도 있고, 그때는 휴머노이드와 유사한 형태로 발전할 가능성도 충분합니다. 중요한 것은 형태가 아니라 문제 해결입니다. 형태는 달라질 수 있지만 물체를 인식하고 판단하고 조작하는 근본적인 AI 기술은 동일합니다." -재료와 주방 환경, 레시피가 매장마다 다른데 어떻게 자동화할 수 있나요. "저희가 실제로 해결하는 문제는 패티 자체가 아니라 그릴 조리의 자동화입니다. 말씀처럼 실제 주방에서는 식재료의 종류와 상태가 다르고 매장 환경이나 레시피도 제각각입니다. 그래서 처음부터 특정 식재료 하나가 아니라 다양한 식재료를 조리할 수 있는 범용 그릴 자동화 기술에 집중했습니다. 그 결과 패티뿐 아니라 스테이크·치킨·생선·프렌치토스트·전·두부 등 다양한 식재료의 조리를 자동화할 수 있는 수준까지 확장했습니다. 중요한 것은 특정 메뉴를 외우는 것이 아니라 식재료의 상태를 인식하고 조리 과정을 제어해 원하는 결과를 안정적으로 만들어내는 것입니다. 사람이 다양한 음식을 조리하듯, 저희도 특정 메뉴에 한정되지 않고 다양한 조리 환경에 적용할 수 있는 방향으로 기술을 발전시키고 있습니다." 테슬라처럼 데이터 확보...'알파 그릴 싱글'로 5배 성장 목표 -많은 기업이 산업 현장 데이터 확보에 집중하고 있습니다. 에니아이는 어떤 노력을 하고 있나요. "저희도 데이터 확보를 피지컬 AI 경쟁력의 가장 중요한 요소 중 하나로 봅니다. 다만 연구실이나 제한된 환경에서 많이 모으는 것보다 실제 고객 환경에서 의미 있는 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 그래서 에니아이는 실제 요식업 현장에서 쓸 수 있는 수준의 로봇을 개발하고 이를 최대한 많은 매장에 상용화하는 것을 가장 중요한 전략으로 삼고 있습니다. 매장에서는 식재료 상태, 주문량, 주방 환경, 작업자의 운영 방식 등 연구실에서는 경험할 수 없는 다양한 상황이 발생합니다. 이런 실제 운영 데이터가 피지컬 AI를 고도화하는 가장 큰 자산입니다. 저희는 현장에서 축적한 데이터를 기반으로 로봇의 인식·판단·제어 성능을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이는 테슬라가 전기차를 대규모로 보급한 뒤 실제 도로에서 쌓은 데이터로 자율주행 성능을 발전시켜 온 방식과도 유사합니다." -올해 신제품과 판매 목표, 그리고 에니아이의 궁극적 지향점을 말씀해 주세요. "다양한 외식 브랜드와 매장에서 로봇을 운영하며 가장 크게 느낀 점은, 제조업 공장과 달리 주방은 공간이 매우 협소하다는 것이었습니다. 성능뿐 아니라 얼마나 작은 공간에서 높은 생산성을 내느냐가 매우 중요합니다. 이런 피드백을 바탕으로 올해 신제품 '알파 그릴 싱글'을 출시했습니다. 기존 제품보다 크기는 절반 이하로 줄이면서 공간 대비 생산성을 크게 높였고, 고온·유증기·기름·세척 등 실제 주방 환경에서도 안정적으로 운영되도록 내구성과 안전성을 강화했습니다. 시장 반응도 긍정적입니다. 국내뿐 아니라 미국에서도 QSR(퀵서비스 레스토랑) 체인, 병원, 호텔, 놀이공원 등 다양한 고객이 도입을 준비하고 있습니다. 저희는 F&B 조리 자동화 분야에서 세계 최초로 대규모 양산·상용화에 성공한 경험을 바탕으로 올해 전년보다 5배 이상 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다." -에니아이가 추구하는 최종 목표를 무엇인가요. "궁극적으로 에니아이가 지향하는 것은 단순한 조리 로봇 회사가 아닙니다. 피지컬 AI를 통해 F&B 산업을 혁신해, 맛있는 음식을 언제 어디서나 누구나 안정적으로 제공받는 세상을 만드는 것이 비전입니다. 이를 위해 조리 자동화의 범위를 지속적으로 넓히고, F&B 산업 전반의 생산성과 품질을 높이는 피지컬 AI 플랫폼으로 성장해 나가고자 합니다." 황건필 대표 -1990년생 -카이스트 전기 및 전자공학 박사 -2013 오비이랩 공동창업 -2020~현재 에니아이 대표

2026.07.01 08:51진운용 기자

블라인드, AI로 구성원 이탈 신호 미리 알려준다

앞으로 기업들은 블라인드 AI 기능을 통해 구성원들의 이탈 신호를 관측할 수 있게 된다. 이를 활용하면 조직 내 잠재 위험을 먼저 파악하고 효과적으로 대응할 수 있게 된다. 익명성은 보장된다. 블라인드는 전 세계 직장인 데이터를 활용한 AI 서비스 '블라인드 AI'를 한국·미국·인도에 동시 출시했다고 1일 밝혔다. 블라인드 AI는 블라인드가 보유한 전 세계 직장인들의 커뮤니케이션 데이터를 분석하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 대화형 AI 서비스다. 관심 기업의 조직 문화나 구성원 인식, 인재 이탈 징후 등을 입체적으로 분석할 수 있다. 조직 문화 개선을 고민하는 기업 실무자부터, 이직을 고려하는 개인까지 활용 가능하다. 블라인드 AI의 차별점은 방대한 비정형 데이터다. 전 세계 45만 개 기업에 재직하는 1400만 직장인들의 커뮤니케이션 데이터를 활용해 조직의 실제 문화와 구성원 인식을 있는 그대로 보여준다. 13년간 축적된 조직 변화 사례에서 관측되는 공통된 행동 패턴을 모델에 반영하고, 각 기업이 자사의 유사 신호를 조기에 포착할 수 있도록 돕는다. 기업은 블라인드 AI를 통해 내부의 변화 신호와 잠재 리스크를 조기에 파악할 수 있다. 기업 간 조직 문화 비교, 재직자 정신 건강 지표, 외부에 드러나지 않은 잠재 리스크 등이 대표적인 활용 사례다. 블라인드에 따르면 구성원 이탈 약 6개월 전부터 재직자 행동 데이터에서 이탈 신호가 관측되며, 기업은 이를 바탕으로 내부 이탈 압력을 조기에 파악하고 대응 전략을 마련할 수 있다. 익명성은 기존과 동일한 방식으로 보호된다. 블라인드의 특허 로직은 가입자를 식별하거나 추정할 수 있는 정보를 저장하지 않는 방식으로 가입자 익명성을 보장한다. 블라인드 AI는 이미 익명화된 데이터만을 활용하기 때문에 분석 결과를 통해 가입자 신원을 특정하는 것은 불가능하다. 블라인드 AI는 향후 직장인 개인을 위한 서비스도 순차적으로 선보일 계획이다. 가입자들은 기업이 말하는 인재상이나 채용 정보가 아닌 현직자들의 평가 데이터에 기반해 관심 기업과의 적합도를 현실적으로 판단할 수 있다. 자신의 이력서와 선호하는 기업문화를 입력하면 자신의 라이프스타일과 강점에 맞는 기업을 추천받는 것도 가능하다. 문성욱 블라인드 대표는 “블라인드 AI의 목표는 직장인들의 목소리를 구조화된 데이터로 전환해 기업과 구성원의 합리적인 의사결정을 지원하고 리스크에 선제적으로 대응할 수 있게 돕는 것”이라며 “잠재된 조직 문제를 해결 가능한 형태로 가시화해 기업과 개인 모두에게 지속 가능한 업무 환경을 만드는 데 실질적으로 기여하겠다”고 밝혔다. 블라인드 AI는 블라인드 허브 웹페이지에서 이용할 수 있다.

2026.07.01 08:49백봉삼 기자

중국 라인샤인, 수출 통제에도 미국 슈퍼컴 제치고 세계 1위

중국의 '라인샤인(LineShine)' 슈퍼컴퓨터가 최신 글로벌 성능 순위에서 1위에 올라, 미국의 엘캐피탄(El Capitan)을 밀어냈다고 더버지가 6월 29일 보도했다. 중국이 수년간 첨단 칩과 고성능 컴퓨팅 부품에 대한 미국의 수출통제를 받아온 상황에서 달성한 결과다. 결과의 핵심은 제재 속에서도 최정상 성능에 도달했다는 것이다. 달성 방식이 특히 눈에 띈다. 중국은 통제 대상인 고성능 GPU에 의존하는 대신, 다수의 자국산 프로세서와 자체 설계한 네트워킹을 결합해 정상에 오른 것으로 알려졌다. 시스템의 에너지 효율은 미국 최상위 기기보다 떨어지지만, 절대 성능에서는 앞서고 있다. 부족한 단일 칩 성능을 물량과 설계로 메운 것이다. 중국은 지정학적 압박을 견뎌내고 연산 성능을 만들어냈다. 칩 한 종에 의존하기 어려워진 중국이 자국 부품과 자체 설계로 우회로를 만들어낸 것이다. AI와 슈퍼컴퓨팅 경쟁에서 베이징은 상징적 승리를 거뒀고, 자국 반도체 생태계 육성에 더 큰 명분을 얻게 됐다. 다만 효율 격차는 여전히 존재한다. 같은 성능을 내는 데 더 많은 전력을 쓴다는 것은 운영비와 탄소 측면에서 부담이 된다. 그럼에도 '통제가 경쟁자를 늦출 수는 있어도 멈추지는 못한다'는 메시지가 다시 한번 확인됐다. 고성능 컴퓨팅은 대규모 AI 모델 학습과 과학 연구의 토대로 작용한다. 중국이 자국 부품만으로 최정상 성능을 구현했다는 사실은, 미국 주도의 칩 통제 정책이 장기적으로 어떤 효과를 낼지에 대한 근본적인 질문을 던진다. AI 인프라 경쟁이 시스템 설계와 전력 효율로 확장되고 있음을 드러내는 사례이기도 하다. 슈퍼컴퓨터 순위는 한 나라의 첨단 컴퓨팅 역량을 가늠하는 상징적 지표로 통한다. 이번 결과는 첨단 컴퓨팅 패권 경쟁이 AI 시대에 더 치열해졌음을 확인시킨다. 자국 칩 생태계 육성에 사활을 건 양국의 경쟁은 당분간 계속될 전망이다. 자세한 내용은 Tech Startups 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.30 21:26AI 에디터

구글, EU 규제 경고…"검색·안드로이드 데이터 공유 강제 땐 해킹 위험"

구글(Google)의 보안 책임자들이 유럽연합(EU)의 경쟁 규제가 프라이버시와 사이버보안 위험을 키울 수 있다고 경고했다. 와이어드는 6월 29일 구글이 검색과 안드로이드(Android) 데이터를 경쟁사와 더 많이 공유하도록 강제될 경우 새로운 공격면이 생긴다는 주장을 폈다고 보도했다. 데이터 개방이 곧 보안 취약점으로 이어질 수 있다는 논리다. 배경에는 디지털시장법(DMA)이 있다. EU는 빅테크의 '게이트키퍼' 지위를 줄이기 위해 최종 결정을 저울질하고 있다. 더 많은 경쟁을 원하는 유럽과, 민감한 시스템 개방이 보안을 위협한다는 구글의 입장이 정면으로 부딪히는 중이다. DMA는 이미 시행 중이지만 세부 적용 범위를 두고 줄다리기가 이어진다. 경쟁사들은 구글이 시장 지배력을 지키려고 위험을 과장한다고 반박한다. 데이터 공유가 실제로 어느 정도의 보안 리스크를 만드는지, 아니면 개방으로 더 큰 혁신과 경쟁을 끌어낼 수 있는지를 두고 양측의 주장이 맞섰다. 보안을 명분으로 한 방어인지, 실질적 위협인지에 대한 판단이 규제의 향방을 좌우한다. 이 사안은 단순한 규제 논쟁을 넘어선다. 검색 데이터 접근, 안드로이드 상호운용성, 그리고 유럽에서의 AI 서비스 유통 방식까지 결정의 결과가 미칠 범위가 넓다. 검색 데이터는 AI 모델 학습과 서비스 품질에도 직결되는 만큼, 스타트업과 AI 기업에게는 사업 환경을 좌우할 변수가 된다. 경쟁 정책과 사이버보안 리스크가 충돌하는 이번 사례는 빅테크 규제가 '독점 완화'와 '보안 위협'이라는 두 가치를 어떻게 조율할지를 가늠하는 시험대가 됐다. EU의 결정은 다른 나라의 플랫폼 규제 논의에도 기준점이 될 수 있다. 디지털시장법은 위반 시 글로벌 매출의 최대 10%까지 과징금을 물릴 수 있어, 빅테크에게는 무게가 큰 규제다. 구글은 앞서 검색·광고 사업에서 여러 차례 EU의 제재를 받아온 만큼 이번 대응에도 민감하게 움직이는 중이다. 데이터 개방의 범위와 속도를 어떻게 정하느냐가 향후 유럽 AI 시장의 경쟁 구도를 좌우할 변수다. 자세한 내용은 Tech Startups에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.30 20:34AI 에디터

[AI는 지금] "韓 모델 누락 방지"…글로벌 지표 대응 'AI 3강' 다진다

정부가 미국 스탠퍼드대학교 인공지능(AI) 인덱스에서 반복된 한국 AI 모델 누락 사례를 계기로 글로벌 평가 지표 대응 강화에 본격 나섰다. 국내 기업과 연구기관이 개발한 AI 모델 성과를 국가 차원에서 정리하고 해외 평가기관에 제공하는 체계를 갖추려는 움직임이다. 30일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 이날 문을 연 인공지능정책센터를 통해 국내외 AI 동향 분석과 정책 지원 기능을 본격화한다. 센터는 AI기본법 제11조에 따라 AI 정책 개발과 국제 규범 정립·확산에 필요한 업무를 수행하는 전문기관이다. 운영 계획에는 AI 기본계획 수립·시행 지원, AI 활용 확산에 따른 영향 조사·분석, 국내외 AI 이슈 동향 분석, 미래 예측과 법제도 연구 등이 포함됐다. 정부가 특히 주목하는 부분은 국내외 AI 이슈 동향 분석이다. 해외 주요 AI 보고서가 공개 자료와 기업 발표, 논문, 정책 지표 등을 토대로 국가별 경쟁력을 비교하는 만큼 국내 모델 정보가 체계적으로 정리되지 않으면 실제 개발 성과가 평가에서 빠질 수 있어서다. 특히 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)가 발간하는 AI 인덱스에서 한국 AI 모델이 잇따라 과소 집계된 사례가 나타나자 정부가 AI정책센터를 통해 대응에 나섰다. AI 인덱스는 각국의 AI 연구개발, 민간 투자, 인재, 특허, 산업 도입, 정책 환경 등을 종합한 글로벌 보고서다. 각국 정부와 기업, 투자자가 국가별 AI 경쟁력을 판단할 때 참고하는 자료로 활용된다. 하지만 스탠퍼드 HAI는 'AI 인덱스 2026'에서 2025년 출시된 한국의 '주목할 만한 AI 모델' 수를 5개로 집계한 후 부정확한 정보를 발표해 논란이 됐다. 한국은 미국 50개, 중국 30개에 이어 3위로 평가됐지만 국내 모델 일부가 빠진 것이다. 이에 지디넷코리아와 과기정통부는 스탠퍼드 HAI에 한국 AI 모델에 대한 추가 확인을 요청했다. 이후 HAI는 한국의 주목할 만한 AI 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정해 AI 인덱스의 신뢰성에 금이 갔다. 이번에 AI 인덱스에 오른 국내 AI 모델은 ▲업스테이지 '솔라 오픈 100B' ▲LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0 32B', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥 32B' ▲NC AI '배키' ▲SK텔레콤 '에이닷엑스 K1' ▲네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크' 등이다. 여기에 스탠퍼드 HAI는 지난 2024년에도 국내 AI 모델을 잘못 집계해 논란이 됐다. 당시 스탠퍼드 HAI는 'AI 인덱스 2024'에서 한국의 파운데이션 모델 개발 건수를 0건으로 집계했다. 미국 109개, 중국 20개, 영국 8개, 아랍에미리트 4개와 달리 한국은 명단에 포함되지 않았다. 이에 과기정통부는 당시 미국 샌프란시스코 총영사관의 과학기술정보통신 외교 채널을 통해 스탠퍼드 측에 집계가 사실과 다르다고 반박했다. 또 ▲네이버 '하이퍼클로바X' ▲LG AI연구원 '엑사원' ▲삼성전자 '가우스' ▲코난테크놀로지 '코난 LLM' ▲엔씨소프트 '바르코' 등 국내 기업의 독자 파운데이션 모델이 이미 존재한다고 주장하며 정정을 요청했다. 이처럼 잇따라 스탠퍼드 HAI에서 한국 AI 모델에 대한 평가가 제대로 이뤄지지 않자 과기정통부는 사후 정정 요청이 아닌 AI정책센터를 통해 공식 대응 채널 마련에 나섰다. AI정책센터를 통해 국내 AI 모델 현황과 산업 데이터를 지속적으로 정리하는 구조를 만들겠다는 취지에서다. 이 같은 글로벌 지표 대응은 정부가 추진하는 AI G3 전략의 대외 신뢰도와도 직결된다. 미국과 중국이 AI 모델, 반도체, 클라우드 인프라를 중심으로 패권 경쟁을 벌이는 상황에서 한국이 제3의 AI 강국으로 자리 잡기 위해서는 기술 개발 성과를 국제 지표에서 입증할 수 있어야 한다는 판단이 정부에 영향을 미친 것으로 보인다. 업계에선 독자 모델, AI 반도체, 데이터센터, 산업 AI 전환 성과가 해외 보고서에 제대로 반영되지 않으면 대외 인지도와 산업 신뢰도 확보에 불리하게 작용할 수 있다고 분석했다. 일각에선 국내 AI 모델 생태계의 분산 구조가 해외 평가기관의 조사 한계를 키우는 요인이 되고 있다는 점에서 정부의 움직임에 대해 환영하는 분위기다. 그간 대기업, 통신사, 인터넷 기업, 게임사, 스타트업, 연구기관이 각각 AI 모델을 내놨지만, 공개 방식과 활용 범위는 제각각이었다. 또 기술보고서와 논문, API 제공 여부, 벤치마크 공개 수준도 기업별로 달라 해외 기관이 공개 자료만으로 전체 현황을 파악하기 어렵다는 점이 한계로 지적됐다. 이용진 NIA 인공지능정책실장은 "스탠퍼드와 같은 여러 글로벌 AI 인덱스에서는 우리 데이터를 정확히 파악하지 못해 우리의 결과와 노력이 반영되지 못하는 경우가 있다"며 "관련 데이터를 수집해 정확한 데이터를 제공하고, 우리가 하는 노력들이 정확히 반영될 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.06.30 18:53장유미 기자

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