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메타, 중국 기업과 휴머노이드 로봇 3개월 만에 개발

메타가 중국 로봇 기업과 손잡고 가정용 휴머노이드 로봇 개발에 속도를 내고 있다. 불과 3개월 만에 첫 시제품을 완성한 데 이어 물체 조작과 계단 이동 능력을 강화한 2세대 모델 개발에도 착수했다. 지난달 31일(현지시간) 디인포메이션에 따르면 메타는 중국 로봇 기업 푸리에와 공동으로 휴머노이드 로봇 '맥스'를 개발했다. 메타는 지난 8월 말 사내 로봇 기술 행사에서 시제품을 시연한 것으로 전해졌다. 맥스는 키 약 1.5m, 무게 약 48kg의 휴머노이드 로봇이다. 엔비디아의 로봇용 AI 반도체 젯슨 토르를 탑재했으며, 얼굴에 장착된 디스플레이로 표정을 표현할 수 있다. 가슴에는 스피커 2개가 내장됐고 다섯 손가락을 이용해 작은 병이나 장난감을 집을 수 있다. 사람과 상호작용하는 기능도 갖췄다. 약 5m 거리에서 사람의 목소리를 인식하고 3m 거리에서 손짓을 알아차리도록 설계됐다. 상대방과 눈을 맞추거나 듣기, 생각하기, 말하기 등 로봇의 상태를 표현하는 기능도 포함됐다. 메타는 시제품 제작을 위해 중국 현지에서 푸리에와 협력했다. 리첸 밀러 메타 로봇 제품 담당 부사장은 약 두 달간 상하이 푸리에 공장에 머물며 개발에 참여한 것으로 알려졌다. 두 회사는 지난 9월부터 후속 모델인 '맥스 2' 개발을 시작했다. 새 모델에는 물체를 더욱 정교하게 다룰 수 있는 손과 재설계된 몸체, 영상 투사용 프로젝터, 계단 이동을 지원하는 추가 센서가 적용될 예정이다. 메타가 휴머노이드 개발에 나선 배경에는 가정용 AI 에이전트 사업 확대가 있다. 메타는 휴머노이드 로봇을 자사 AI 에이전트 '뮤즈'가 현실 공간에서 작동하는 수단으로 보고 있다. 궁극적으로는 집안일과 일상생활을 돕는 로봇 개발이 목표다. 메타는 지난해 로봇 개발 조직인 '메타 로보틱스 스튜디오'를 출범시켰으며, 올해 5월에는 로봇이 사람의 행동과 주변 환경을 이해하도록 돕는 AI 모델 개발 기업 어슈어드 로봇 인텔리전스를 인수했다.

2026.11.01 10:31박수형 기자

AX 도입 2단계...SKT, 이제 '조직'이 AI로 일한다

SK텔레콤이 직원 한 명마다 인공지능(AI)으로 일하는 데서 나아가 조직이 일하는 방식 자체를 AI 중심으로 바꾸기로 했다. 개인 업무 효율을 높이는 데 집중했던 점에서 벗어나 조직의 업무 절차와 협업 구조를 AI 중심으로 재설계하고, 생산성과 사업 성과를 높이겠다는 뜻이다. '1인 1에이전트'라는 구호로 에이전트를 만들어 본 직원이 4000명이 넘고 이 가운데 1500개의 에이전트는 정기적으로 활용되고 있다. 에이전트의 월 사용자 수는 7500을 넘어섰다. 이처럼 단순히 클로드나 챗GPT를 쓰는 데 그치지 않고 자신의 업무에 적합한 AI 에이전트를 만들고 쓰는 과정에서, 직원들이 몸소 회사의 AI 전환(AX)에 공감하고 개인의 에이전트 활용을 넘어서는 회사의 업무체계 전반을 손보기로 한 것이다. AI를 업무에 적용하다 보면 재교육과 업무 프로세스 재설계, 데이터와 조직 정비 등에 기존보다 더 많은 시간과 비용이 들어가고 이 과정에서 생산성이 일시적으로 후퇴할 수 있다. SK텔레콤이 진단하는 회사의 현 상황이다. 이 단계를 넘어서면 생산성이 급격하게 향상될 것으로 보고, 이를 'AX의 J커브'라고 부르고 있다. SK텔레콤은 이같은 J커브를 돌파하기 위해 조직의 업무를 새롭게 설계하는 'AX 2.0 전략'을 추진키로 했다. 김인수 SK텔레콤 AI보드 팀장은 지난달 30일 경기 이천 SK텔레콤 인재개발원에서 열린 AX 현황 브리핑에서 “지금 시대에 AX는 안 할 수 없고, AX를 하려면 반드시 J커브를 거쳐야 한다”며 “힘든 골짜기를 근근이 넘어갈 것인가, 아니면 과속해서 빠르게 넘어갈 것인가의 선택 문제”라고 말했다. 왜 AX 2.0인가... “혼자서는 못 넘는 벽이 보였다” AX 1.0에서 2.0으로 바꾸겠다고 하는 이유로 결국 개인의 한계가 꼽혔다. 직원 한 명이 AI로 활용할 수 있는 회사의 자원과 협업 경계에는 분명한 제한이 있고, 직원마다 AI를 활용하는 수준도 달랐다. 김인수 팀장은 “개인이 풀 수 있는 부분은 대부분 풀렸고, 이제 회사가 지원해야 하는 진짜 어려운 문제들이 새 과제로 떠올랐다”면서 “사내 데이터 접근 권한, ERP나 전자결재 같은 시스템 연동, 보안 검토처럼 직원 한 명이 아무리 애써도 혼자 열 수 없는 문”이라고 운을 뗐다. 이어 “많은 회사들이 비슷한 일을 겪게 되는데 개인이 풀 수 있는 문제는 대부분 많이 풀린 것 같고, 이제 회사가 지원해야 하는 부분들이 새로운 과제로 떠오르기 시작했다”며 “1500개의 에이전트 중에 어떻게 관리할지, 더 중요한 에이전트는 회사 차원에서 지원해야 하는 것이 아닌지, 회사 데이터나 시스템을 지원해야 하는 것이 아닌지의 화두가 떠올랐다”고 설명했다. 그런 가운데 AX 추진을 위한 직원들의 공감대가 형성되면서 AX 도입 가속화가 힘을 받게 됐다. 김 팀장은 “직원들이 조금 더 해보자, 조금 더 의미 있는 걸 만들어 보자는 이야기를 하기 시작했다”며 “팀이나 개인이 하던 여러 활동을 넘어 회사 조직 기반으로 AX을 해야 하는 것이 아닌가, 그리고 실효성을 낼 수 있는가와 같은 의문과 함께 다음 단계로 넘어가자는 수요가 생겼다”고 밝혔다. 단순히 숫자만 바꾼 게 아니라 새로운 AX 과제를 추진하게 된 배경이다. SKT, 사내 AX 별동대 꾸렸다 SK텔레콤은는 먼저 'AX 이네이블러 TF'를 꾸렸다. 모두가 부딪히는 데이터, 권한, 보안 문제를 회사 차원에서 한 번에 푸는 조직으로 교육체계와 기술 인프라를 정비하는 역할을 맡고 있다. AI 에이전트에 직원과 같이 사번을 부여하고 업무 기여도 평가 체계도 만들고 있다. 김 팀장은 “AX라는 게 채팅창 하나 띄워놓고 챗봇을 쓴다고 해서 되는 것이 아니라 사내의 많은 데이터와 시스템, 정보 등이 필요하다”며 “보안 문제도 챙겨야 하며, 결국 경영진 차원에서 볼 때 기업문화 관점에서 인력과 에이전트의 리소스가 업무를 병행할 수 있게 끔 해야 한다”고 말했다. 즉 AX 이네이블로 TF는 전사적인 지원에 목적을 두고 만들어진 조직이다. 이와 함께 'AX 샌드박스'는 한 조직의 업무를 처음부터 AI 중심으로 다시 짜 보는 실험이다. 상반기 서비스 개발 조직에서는 기획팀, 개발팀, QA팀이 나눠 하던 일을 한 명이 AI 에이전트와 함께 맡았다. 김 팀장은 “의사결정 단계가 크게 줄면서 생산성이 굉장히 높아지는 것을 확인했다”며 “하반기에는 전사 각 조직이 3개월씩 같은 실험을 하고 있다”고 밝혔다. 사내에 현업 분야 10명으로 꾸려진 'AX 카탈리스트'도 꾸려졌다. AI 전문가나 개발자가 아니라 자기 업무에서 문제를 찾아 AI로 풀어 온 이들로, 말 그대로 사내에서 AX 촉매 역할을 맡는다. 회사는 이들에게 과제를 정해 주지 않고 LLM 비용과 데이터 연결, 보안 검토를 지원한다. 김 팀장은 “선구자가 가는 방향이 곧 길이 되고, 작은 오솔길이 큰 고속도로가 된다”고 했다. AI에 개인정보 안 보내고, 데이터 정답률은 두 배로 AX 2.0을 도입하면서 기술적인 차원도 고민했다. 회사에서 AI를 쓰다 보면 반드시 “개인정보를 AI에 올려도 되냐”는 질문에 부딪힌다. SK텔레콤은 직접 개발해 특허를 출원한 'Z.E.Z(Zero Exposure Zone)'로 풀어냈다. 원본 데이터를 별도의 안전 영역에 두고, AI에는 판단에 필요한 결과만 넘긴다. 의료비 정산이라면 AI는 환자 이름이나 병명 대신 '지원 대상자가 맞는지 아닌지'만 받는다. 아울러 '데이터 데스크'는 AI가 사내 데이터를 읽을 수 있게 만든다. 사내 데이터는 개발자만 아는 약어로 가득해 AI가 뜻을 알기 어렵다. 데이터 데스크는 데이터마다 업무적 의미를 자동으로 붙인다. 외부 LLM으로 하면 한 조직에만 연간 1억~2억 원 이상이 드는 작업이라, SK텔레콤은 자체 NPU 장비와 A.X K1 모델로 비용을 낮췄다. 그 결과 에이전트의 질문 처리 정답률이 40% 수준에서 80% 이상으로 올랐다. '워크맵'은 직원의 업무를 AI가 이해할 수 있는 지도로 그리는 것이다. AI가 KPI와 기존 업무 자료를 먼저 읽고 업무 흐름 초안을 내놓으면, 직원이 AI와 대화하며 다듬는 방식이다. 내비게이션이 지도 기반으로 작동하는 것처럼 에이전트가 작동할 수 있는 워크맵을 만들겠다는 뜻이다. SK텔레콤은 이러한 기술과 제도를 통해 AI 활용을 개별 업무의 편의성 개선에서 조직 전체의 생산성과 매출 기여로 연결할 계획이다. 김 팀장은 “개인의 성과를 넘어서 조직 차원에서 진짜 대단한 실적을 만들고자 하는 부분이 있다”며 “조직 차원의 일하는 방식을 바꾸기 위해서는 회사의 지원이 필요했다”고 말했다. 이어 “AX를 하려면 반드시 J커브를 거쳐야 하고, 그 골짜기를 근근이 넘어갈 것인가, 과속해서 빠르게 넘어갈 것인가의 선택이 남게 된다”면서 “자발적인 AI 활용 문화와 전사 지원 체계를 유기적으로 연결해 AX 혁신의 성과를 조직 전반으로 확산할 것”이라고 밝혔다.

2026.11.01 10:13박수형 기자

[글로벌 줍줍] "짝꿍 로봇, 단돈 8천만원...구독료는 별도"

'글로벌 줍줍'은 정신없이 지나간 한 주, 쏟아지는 뉴스 속에서 놓치면 후회할 글로벌 테크·산업 이슈를 정리한 코너입니다. 일요일, 커피 한 잔과 함께 글로벌 소식을 쉽고 재미있게 만나보세요. 여러분의 새 한 주를 응원합니다. 각 외신별 '기사 원문 바로가기' 링크는 지디넷코리아 웹사이트에서만 활성화 됩니다. [편집자 주] 챗GPT 품고 눈 맞추는 반려 로봇…가격은 최고 8000만원 미국 로봇 기업 리얼보틱스가 실리콘 소재의 사실적인 피부와 생성형 AI를 결합한 반려 휴머노이드 로봇 '에코(Echo)'를 공개했습니다. 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 주요 대화형 AI 플랫폼과 연동해 100개 이상의 언어로 교감할 수 있으며, 비전 시스템 '빈치'를 통해 사용자의 얼굴과 시선을 인식해 1초 미만의 반응 속도로 눈을 맞추며 대화합니다. 에코는 상반신 17개 관절을 갖춘 탁상형(약 1600만원)과, 39개 자유도로 관절 움직임을 넓힌 전신형(약 8000만원) 두 가지 모델로 나뉘며, 월 20달러의 소프트웨어 구독료가 적용됩니다. 다만 대화와 얼굴 인식 데이터 처리 과정에서 외부 클라우드 AI 서비스로 정보가 전달될 수 있어, 민감한 개인정보 보호와 데이터 관리 방식이 향후 주요 과제로 꼽힙니다. [기사 원문 바로가기: 사람 닮은 AI 반려 로봇 나왔다…가격 최대 8000만원] 소음 없이 전투기처럼 수직 상승…FBI 요원들도 놀란 '검은 삼각형 UFO' 미국 국방부가 올해 초 FBI 요원들이 국가 안보 구역 상공에서 직접 목격한 삼각형 형태의 미확인비행물체(UFO/UAP) 보고서와 현장 사진 9장을 공개했습니다. 날개 길이 4~5m 크기의 무광택 검은색 비행체는 아무런 소음 없이 산등성이 위 60~90m까지 수직으로 상승한 뒤, 약 20초간 공중에 완벽히 멈춰 서 있는 정지 비행(호버링)을 선보였습니다. 이후 비행체는 정지 상태에서 순식간에 고속 비행으로 전환해 협곡 배수로로 급강하하는 등 기존 항공 역학을 벗어난 기동을 보였습니다. 목격 요원들에게서 신체 이상이나 전자 장비 먹통 현상은 나타나지 않았으며, AI 이미지 식별 툴(SynthID) 검증에서도 조작 워터마크는 발견되지 않았습니다. 국방부 역시 해당 비행체가 외계 비행체인지 첨단 스텔스 드론인지 결론을 내리지 못해 정체를 둘러싼 미스터리가 커지고 있습니다. [기사 원문 바로가기: FBI도 경악했다…무소음 수직상승 '삼각형 UFO' 충격] 9㎜ 벽 깨는 초슬림에 2나노 괴물 칩까지…'갤럭시Z폴드9 울트라' 루머 삼성전자가 내년 선보일 차세대 플래그십 폴더블폰 '갤럭시Z폴드9 울트라'의 세부 사양 정보가 수면 위로 드러났습니다. 접었을 때 두께를 9㎜ 이하로 대폭 줄인 초경량 설계를 적용하며, 6.5인치 커버 디스플레이와 8인치 대화면 내부 폴더블 화면 모두 최대 밝기 3000니트 이상의 다이내믹 AMOLED 2X 패널을 갖출 전망입니다. 두뇌 역할을 맡는 프로세서에는 2나노 미세 공정 기반의 '스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대'와 차세대 UFS 5.0 규격 스토리지가 거론됩니다. 카메라 또한 2억 화소 광학식 손떨림 보정(OIS) 메인 렌즈와 8K 30fps 촬영, 전문가용 영상 포맷(APV)을 지원해 얇은 두께 속에서도 역대 최고 수준의 하드웨어 스펙을 구현할 것으로 기대됩니다. [기사 원문 바로가기: 삼성 갤럭시Z폴드9 울트라, 얼마나 달라지나] 시계 안 차도 호흡 살펴 깨운다…아마존 초음파 스마트 알람 '에코 타임' 아마존이 스마트워치를 착용하지 않고 침대 곁에 두는 것만으로 수면 상태를 정밀 분석하는 스마트 알람시계 '에코 타임(Echo Time)'을 일본 시장에 출시했습니다. 비접촉식 초음파 기술을 활용해 잠든 사용자의 미세한 호흡 패턴과 거리를 감지하며, 생성형 AI 비서인 '알렉사 플러스'를 통해 잠에서 깨어나기 가장 좋은 얕은 수면 상태를 포착해 알람을 울립니다. 설정한 기상 시간에 맞춰 디스플레이가 서서히 밝아지고 소리가 점진적으로 커져 상쾌한 기상을 돕습니다. 침실 사생활 침해 우려를 덜기 위해 카메라는 탑재하지 않았으며 가격은 3만 5,980엔(약 30만 원)입니다. 웨어러블 기기 착용의 번거로움 없이 수면 질을 관리하고 기상을 보조해 주는 실용적인 스마트홈 기기로 주목받고 있습니다. [기사 원문 바로가기: 아마존이 만든 똑똑한 시계...잠든 사람 호흡 살펴 깨운다] 트럼프 "AI는 가짜 같아…초지능(SI)으로 불러라" 도널드 트럼프 미국 대통령이 '인공지능(AI)'이라는 명칭이 기술의 진보를 제대로 반영하지 못한다며 정부 공식 문서에서 이를 금지하고 '초지능(SI, Super Intelligence)'으로 전면 대체하겠다는 입장을 재차 강조했습니다. 트럼프 행정부는 '인공(Artificial)'이라는 단어가 기술을 모조품처럼 보이게 한다며 이미 연방정부 공식 문서와 웹사이트에서 AI 대신 SI를 쓰도록 하는 행정명령에 서명했습니다. 일론 머스크가 스페이스X의 AI 사업부를 '스페이스XSI'로 바꾸며 호응에 나섰지만, 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 기술 기업들은 기존 명칭을 유지하고 있습니다. 학계에서도 통상 인간을 뛰어넘는 가상의 범용 지능을 뜻하는 '초지능'이란 개념을 현재의 상용 AI 기술 전반에 적용하는 것은 무리한 의미 왜곡이라는 비판(제프리 힌턴 교수 등)이 이어지고 있습니다. [기사 원문 바로가기: 트럼프 "AI 용어 부정확…초지능(SI)으로 대체해야"]

2026.11.01 09:22백봉삼 기자

"25년 내공으로 냉각부터 관제까지"…KT클라우드 AIDC 가보니

지난달 30일 서울 양천구 KT클라우드 목동2데이터센터. 출입카드와 생체 인증을 거쳐 들어선 'AI 이노베이션 센터' 실증실에는 인공지능(AI) 연산용 고성능 GPU 서버와 액체냉각 설비가 자리하고 있었다. 서버 칩에 밀착된 냉각판에는 배관을 통해 냉각수가 공급돼 열을 식혔다. 자율주행 로봇은 서버랙 사이를 오가며 온도와 습도 등 환경 데이터를 수집했다. 같은 건물 통합관제실에서는 수도권 주요 데이터센터의 전력·냉방 설비와 네트워크 상태를 실시간으로 감시하고 있었다. AI 이노베이션 센터는 차세대 AI데이터센터(AIDC)에 필요한 냉각·전력·네트워크 등 핵심 인프라 기술을 실증하는 공간이다. 현장에서 눈에 띈 점은 KT클라우드가 직접 개발한 기술을 곳곳에서 확인할 수 있었다. GPU 서버 냉각 성능을 검증하는 시험 장비부터 AI 기반 전력 제어와 운영 관제 솔루션까지 자체 기술로 확보하고 있었다. KT클라우드는 AI 이노베이션 센터를 통해 25년간 데이터센터를 운영하며 쌓은 경험과 데이터를 기술 개발에 활용하고 있다. 이를 신규 AIDC 구축과 그룹 혁신 사업에 적용하는 한편 외부 기업에 제공하는 솔루션으로 사업화한다는 전략이다. 고밀도 GPU 열 잡는 액체냉각…자체 장비로 성능 검증 KT클라우드는 고밀도 AI 서버를 위한 직접 칩 냉각(D2C) 액체냉각 기술을 이미 상용 서비스에 적용하고 있다. 가산 AIDC에서 글로벌 하이퍼스케일러 고객에게 D2C 액체냉각 서비스를 제공 중이다. D2C는 GPU 칩에 냉각판을 밀착시키고 그 안으로 냉각수를 흘려 열을 제거하는 방식이다. 냉각수 분배장치(CDU)에서 공급된 냉각수가 매니폴드를 거쳐 서버 내부 냉각판까지 순환한다. 기존 공랭식보다 냉각 효율이 높아 회사 측은 냉각 전력 소비를 20~30% 줄일 수 있다고 설명했다. KT클라우드는 냉각 시스템의 설계부터 유동 해석, 성능 검증까지 직접 수행한다. 냉각수의 유량과 압력, 온도 등을 점검하고 누수와 부식, 이물질 등 잠재적인 위험 요소를 사전에 확인해 신규 AIDC 설계에 반영한다. 서버를 절연성 냉각액에 담가 열을 제거하는 액침냉각 기술도 별도로 실증했다. 특히 냉각 시스템의 성능을 검증하기 위한 수냉식 부하기(로드뱅크)를 자체 개발했다. 고가의 GPU 서버를 시험용으로 사용하지 않고도 실제 서버와 유사한 발열과 냉각 조건을 구현하는 장비다. 서버형 부하기는 엔비디아 B200 서버의 발열 조건을 고려해 장비당 8kW, 42U 서버랙 기준 최대 64kW의 열 부하를 구현한다. 랙형 부하기는 GB200 NVL72급 초고밀도 서버랙을 대상으로 최대 140kW 수준의 열 부하를 재현한다. 자체 개발한 부하기는 단순히 열을 발생시키는 데 그치지 않고 실제 GPU 서버의 냉각 특성까지 고려했다. 냉각수 유량과 압력, 온도 등 운용 조건을 유사하게 구현해 실제 서버를 설치하기 전에 냉각 시스템의 안정성을 검증할 수 있다. 개발에 참여한 이원민 KT클라우드 매니저는 "단순히 열을 내고 식혀주는 장치는 쉽게 만들 수 있다"며 자체 개발한 부하기는 실제 GPU 서버의 특성과 냉각 조건을 고려해 제작했다고 설명했다. KT클라우드는 자체 개발한 장비를 활용해 글로벌 고객사의 실제 사용 기준에 맞춘 부하 시험도 완료했다. 이를 통해 확보한 검증 역량을 차세대 GPU에 대응하는 신규 AIDC 설계와 구축에 활용할 계획이다. 운영 인력이 만든 관제 솔루션…쌓인 데이터로 장애 예측 운영 소프트웨어도 내부 인력이 직접 개발했다. 전력 설비를 실시간으로 분석해 장애 발생 시 복구 경로를 찾는 '패스파인더(Path Finder)'와 설비 데이터를 AI로 분석해 이상 징후와 고장을 예측하는 'DIMS 인사이트(DIMS Insight)'가 대표적이다. 방재원 KT클라우드 AIDC사업개발팀장은 "DIMS 같은 솔루션도 모두 저희가 자체적으로 개발한 것"이라며 "운영하시는 분들이 직접 개발한 것으로, 외부에서 솔루션을 구매한 것이 아니다"라고 말했다. 이러한 자체 개발의 기반은 장기간 축적한 운영 데이터다. 정상 운영뿐 아니라 설비 이상과 장애, 복구 과정에서 발생한 데이터를 운영 플랫폼 'DIMS'에 축적하고 AI로 분석해 고장 가능성과 사전 정비가 필요한 지점을 파악한다. 현장 점검에서도 데이터 수집 범위를 넓히고 있다. 지난해 자율주행 점검 로봇(AMR)을 활용해 서버실 점검과 로봇 관제 기술을 실증한 데 이어 올해는 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟(Spot)'을 활용한 2단계 실증을 추진하고 있다. 로봇이 수집한 온도와 습도, 열화상 등 환경 정보도 운영 플랫폼과 연계해 분석하는 방향으로 기술을 고도화할 계획이다. KT클라우드는 이러한 운영 기술을 자체 데이터센터뿐 아니라 외부 고객에게 제공하는 솔루션으로 발전시키려 한다. 운영 인력이 축적한 경험과 데이터를 AI로 분석해 표준화된 서비스로 제공하는 방식이다. 서울 첫 면진 적용 데이터센터…신규 1GW 공급에 기술 활용 KT클라우드의 운영 경험은 건물 설계와 주요 설비에도 반영돼 있다. 목동2센터는 서울 지역 데이터센터 가운데 처음으로 면진 설계를 적용했다는 게 회사 측 설명이다. 건물 2.5층에 84개의 면진 장치를 설치해 지진 발생 시 상부 구조물로 전달되는 흔들림을 줄이도록 설계했다. 주요 전력·냉각 설비는 그 위인 3층에 배치했다. 전력 공급 체계도 이중화했다. 서로 다른 변전소에서 전력을 공급받고 수배전실을 공간적으로 분리했다. 외부 전력 공급이 중단되면 비상 발전기 12대가 가동하며, 현재 부하 기준 약 48시간 동안 전력을 공급할 수 있다. 신규 AIDC 설계에도 이러한 운영 경험을 활용한다. 데이터센터 운영 인력이 전산유체역학(CFD) 분석을 직접 수행해 서버실의 공기 흐름과 온도 분포를 검증하고 있으며, 분석 기간도 기존보다 약 30% 단축했다고 설명했다. KT클라우드가 기술 내재화와 신규 구축에 속도를 내는 배경에는 증가하는 AI 인프라 수요가 있다. 현재 운영 중인 약 152MW 규모의 데이터센터는 대부분의 용량이 판매돼 대규모 GPU 고객을 추가로 수용하기 어려운 상황이다. 이에 2031년까지 기존 시설과 별도로 1기가와트(GW) 이상의 데이터센터 용량을 추가 확보할 계획이다. 2027년 부천을 시작으로 군산·청라·안산 등에서 신규 AIDC 사업을 추진하고 있다. 새로 구축하는 데이터센터는 고밀도 GPU 서버에 대응할 수 있도록 바닥 하중과 전력·냉각 설계를 강화한다. LS일렉트릭과는 모듈형 데이터센터의 전력 인프라를 공동 연구하고, 버티브와는 전력·액체냉각·모듈형 인프라의 설계 최적화를 추진한다. 박재우 KT클라우드 DC사업담당은 KT그룹의 기가와트 공급 목표에 맞춰 실수요를 기반으로 데이터센터를 확대하고, 시장이 요구하는 공급 속도와 물량에 최대한 대응하겠다고 밝혔다. 방재원 팀장은 "운영과 관련된 다양한 경험을 데이터화하고 분석해 AI로 정리한 것을 하나의 상품으로 만들어, 데이터센터를 구축하고 운영하려는 다른 고객들에게 서비스로 제공할 수 있다고 본다"고 말했다.

2026.11.01 09:19남혁우 기자

"마음이 복잡할 땐 클릭하세요"…온라인 절·성당·교회 인기

최근 온라인에 등장한 이색 종교 공간들이 사회관계망서비스(SNS)를 통해 입소문을 타고 있다. 가벼운 호기심으로 방문했다가 잠시 마음을 쉬어가는 이용자들의 반응이 눈길을 끈다. 1일 온라인 커뮤니티 등에 따르면 최근 SNS 스레드를 중심으로 온라인 절 '산사', 온라인 성당 '인피스(In Peace)', 온라인 교회 '새벽 예배당' 등 종교시설을 가상으로 구현한 웹사이트들이 관심을 모으고 있다. 실제 종교시설을 방문하지 않아도 인터넷에 접속해 기도하거나 종교적 의식을 간접 체험할 수 있는 공간이다. 대표적인 곳은 온라인 절이다. 사이트에 접속하면 사찰을 연상시키는 공간이 펼쳐진다. 이용자는 방석에 앉아 잠시 쉬거나 염주를 굴리고 절을 할 수 있다. 반야심경을 들으며 마음을 가다듬는 기능도 마련됐다. 사이트는 스스로를 '염주를 굴리고, 절하고, 잠깐 쉬어가는 공간'이라고 소개한다. 반응도 뜨겁다. 지난달 29일 온라인 커뮤니티에는 산사가 공개 하루 만에 방문자 5만명을 넘어섰다는 내용의 게시물이 올라왔다. 처음에는 방석 20개를 마련했지만 접속자가 몰리면서 서버에 문제가 발생했고, 이후 방석을 100개로 늘렸다는 이야기도 전해졌다. 온라인 절의 인기에 힘입어 다른 종교를 소재로 한 공간도 주목받고 있다. 온라인 성당 인피스에서는 촛불을 켜거나 묵주기도를 할 수 있다. 화면 속 의자에 앉아 성가를 감상하는 것도 가능하다. 성호를 긋는 동작을 구현하거나 미사포를 쓰는 기능까지 갖춰 실제 성당에서 경험할 수 있는 다양한 요소를 디지털 공간에 옮겼다. 이용자들의 반응에는 신기함과 즐거움이 묻어난다. 지난달 30일 온라인 커뮤니티에 올라온 온라인 성당 체험 게시물은 수천 회의 조회수를 기록했다. 고해성사를 소재로 한 체험 공간도 등장했다. 자신의 이야기를 입력하면 빛과 비둘기가 나타나는 시각 효과가 연출되는 방식이다. 종교 의식의 일부를 친숙한 디지털 콘텐츠로 풀어낸 셈이다. 생성형 인공지능(AI) 서비스 클로드의 아티팩트로 공유된 온라인 교회도 등장했다. 온라인 교회에서는 말씀 뽑기를 체험할 수도 있고, 찬송가를 듣거나 기도를 할 수도 있다. 이들 공간의 공통점은 이용자가 단순히 화면을 바라보는 데 그치지 않고 직접 참여할 수 있다는 것이다. 기존 온라인 종교 활동이 법회나 미사, 예배 영상을 시청하는 방식에 가까웠다면, 새롭게 등장한 웹사이트에서는 염주를 굴리고 촛불을 켜는 등 간단한 조작을 통해 종교적 행위를 체험한다. 그렇다면 사람들은 왜 온라인에 마련된 작은 종교 공간에 관심을 보이는 걸까. 흥미로운 기능을 경험하려는 호기심도 있겠지만, 바쁜 일상에서 잠시 쉬어갈 공간을 찾는 마음과도 맞닿아 있는 것으로 보인다. 실제 종교시설을 방문하기 어려운 상황에서도 휴대전화 하나로 잠시 기도하거나 마음을 가다듬을 수 있기 때문이다. 종교적 의식을 친숙한 방식으로 접할 수 있다는 점도 눈길을 끈다. 신앙생활에 익숙한 사람에게는 일상에서 종교를 가까이하는 또 다른 방법이 될 수 있고, 종교가 낯선 사람에게는 부담 없이 문화를 경험하는 계기가 될 수 있다. 물론 온라인에서 촛불을 켜거나 말씀을 뽑는 행위가 실제 미사나 예배, 법회를 대신할 수는 없다. 다만 종교적 상징과 의식이 디지털 콘텐츠로 재해석되면서 새로운 소통과 휴식의 방식으로 확장되고 있다는 점은 주목할 만하다.

2026.11.01 09:11이선민 기자

2027년 자동차 소비자가 원하는 것

'모빌리티 판 읽기'는 모빌리티 시장의 흐름을 사회·경제·문화적 관점에서 살펴보고, 변화의 본질과 앞으로의 방향을 짚는 분석 시리즈입니다. 2026년 마지막 분기로 접어들면서 서점가에는 2027년을 전망하는 책들이 하나둘 모습을 드러내고 있다. 김난도 교수 연구팀의 '트렌드 코리아 2027'과 생활변화관측소의 '2027 트렌드 노트'가 대표적이다. 두 책은 기술 자체보다 기술과 함께 달라지는 사람들의 판단과 생활에 주목한다. 그리고 지금의 소비자가 더 많은 새로움보다, 선택한 뒤에도 흔들리지 않을 이유를 찾고 있다고 말한다. 자동차 시장에서도 같은 흐름이 읽힌다. 신차 소식은 끊이지 않는다. 새로운 디자인과 길어진 주행거리, 똑똑해진 기능이 관심을 끌고, 시승 영상은 마치 그 차를 직접 타본 듯한 경험을 전한다. 하지만 눈길이 가는 차를 발견하는 것과 지금 타는 차를 바꾸기로 결정하는 것은 다른 문제다. 큰 불편 없이 타고 있는 차를 두고 다시 수천만원을 쓰려면, 새로움 이상의 이유가 필요하다. 딜로이트의 '2026년 상반기 국내 자동차 구매 의향 분석'에 따르면, 자동차 구매의향지수(VPI)는 2025년 연평균 86.3에서 2026년 1~5월 평균 79.7로 낮아졌다. 구매를 미루는 이유도 눈여겨볼 만하다. 2026년 2~5월 조사에서 '현재 차량에 만족해 교체가 필요하지 않다'는 응답은 매월 40~44%로 가장 많았다. '재정적 여유가 부족하다'는 응답(16~17%)의 약 2.5배에 이른다. 비용 부담과 함께 '지금 차를 바꿀 필요가 있는가'라는 질문이 구매 결정의 중요한 기준으로 작용하고 있다는 뜻이다. 그렇다면 지금 새 차를 선택할 이유는 무엇이며, 선택한 뒤에도 안심하고 탈 수 있다는 믿음은 어떻게 만들어질까. 두 책이 제시한 소비 전망을 바탕으로 비용, 안심, 관계, 판단, 신뢰라는 다섯 가지 측면에서 자동차 소비의 변화를 살펴본다. 라이프 ROI: 차값을 넘어 '타는 동안의 비용'까지 계산한다 트렌드 코리아가 말하는 '라이프 ROI'는 돈뿐 아니라 시간과 삶의 선택에서도 들인 만큼의 가치를 따지는 태도를 가리킨다. 트렌드 노트는 불안 속에서 자신의 생활을 스스로 통제하고 있다는 감각을 되찾으려는 움직임에 주목한다. 자동차에서 이 두 흐름은 '비용을 얼마나 예측할 수 있는가'라는 지점과 연결된다. 자동차에 드는 돈은 구매 가격으로 끝나지 않는다. 금융 비용과 보험료, 연료비, 정비비가 이어지고, 예상하지 못한 손상으로 추가 비용이 발생하기도 한다. 월 납입금이 낮더라도 만기에 부담이 몰릴 수 있고, 연료비를 아끼는 대신 충전에 더 많은 시간을 들여야 할 수도 있다. 보험에서도 비용을 줄이려는 움직임과 위험에 대비하려는 움직임이 함께 나타난다. 보험개발원의 2025년 가입현황 분석에 따르면 개인용 자동차보험 평균 보험료는 약 68만원으로 전년보다 2.3% 줄었다. 반면 대물배상 한도를 10억원 이상으로 설정한 가입자 비중은 2023년 37.1%에서 2025년 51%로 늘었다. 평소 지출은 줄이되, 큰 손실에는 미리 대비하려는 모습이다. 자동차 서비스가 덜어줘야 할 불안도 이 지점에서 찾을 수 있다. 소비자는 비용이 낮다는 설명만큼이나, 어떤 상황에서 추가 지출이 생기고 어디까지 지원받을 수 있는지를 알고 싶어 한다. 조건이 명확해야 자신이 감당할 부담을 가늠할 수 있기 때문이다. 이러한 흐름을 고려하면, 2027년에는 자동차를 비교하는 기준이 할인 폭과 월 납입금을 넘어 차량 보유 기간 전체의 총지출과 예상하지 못한 비용까지 고려하는 방향으로 넓어질 것으로 보인다. AI 차량 구매 견적기처럼 예상 비용과 조건별 차이를 미리 살펴볼 수 있도록 돕는 서비스도 선택의 중요한 기준이 될 수 있다. 소비자가 지출을 예측하고 자신의 생활에 맞춰 준비할 수 있도록 돕는 것이 서비스의 가치가 되는 것이다. 불안: 더 좋은 조건보다 '후회하지 않을 선택' 2027 트렌드 노트가 내년을 읽는 첫 단어로 꺼낸 것은 불안이다. 책은 "일이 쉬워지고 생산성이 높아졌는데 사람들은 더 편해지기는커녕 불안을 느낀다"고 진단한다. 그래서 사람들이 더 높이 올라가기보다 무너지지 않는 방법을 찾고, 자신이 통제할 수 있는 범위를 분명히 하려 한다는 것이다. 자동차는 이러한 불안이 고스란히 드러나는 소비 영역이다. 수천만원을 들여 산 차가 자신의 생활에 맞지 않을 수도 있다. 구매 이후에는 언제 얼마가 들지 모르는 유지·관리 비용이 기다린다. 작은 손상 하나에도 보험으로 처리할지, 자비로 수리할지 고민해야 한다. 가격과 조건을 비교하기는 쉬워졌지만, 정작 소비자를 망설이게 하는 것은 구매 이후 어떤 일이 생길지 모른다는 불확실성이다. 책은 불안을 낮추고 회복을 돕는 '위로 비즈니스'를 2027년의 기회로 제시한다. 그리고 기업이 던져야 할 질문으로 "나는(우리는) 상대방(고객)을 어떤 기분으로 만들어주는가?"를 꼽는다. 이를 자동차 시장에 적용하면, 더 저렴한 가격 못지않게 고객이 안심하고 선택할 수 있는 환경을 만드는 일이 중요해진다는 의미다. 차봇 모빌리티가 내세우는 '제로 리스크 커머스'는 이러한 흐름을 보여주는 사례다. 차를 알아보고, 타보고, 관리하고, 대비하는 과정에서 운전자가 느끼는 불안을 리스크로 정의하고, 이를 줄이는 방향으로 서비스를 설계하고 있다. 구매 전에는 맞춤 상담과 차량 구독 서비스로 "사놓고 후회하면 어쩌나"라는 걱정을 던다. 구매 후에는 생활 손상에 따른 수리비 부담을 덜어주는 '차봇케어'를 제공한다. 할인 혜택을 늘리기보다, 소비자가 구매 전후에 마주할 수 있는 불확실성을 줄이는 데 초점을 맞춘 것이다. 이러한 변화는 2027년 자동차 시장에서 '안심할 수 있는 구매 경험'의 중요성을 더욱 높일 것으로 보인다. 이에 따라 자동차 서비스도 판매 시점의 혜택을 넘어 구매 이후의 관리와 사후 지원을 강화하는 방향으로 발전할 가능성이 크다. 좋은 구매 조건을 제시하는 것만큼이나, 고객이 자신의 선택에 확신을 갖고 안심할 수 있도록 돕는 역량이 중요해질 것이다. 리:텐션 전략: 구매가 끝이 아니라 관계의 시작이 된다 선택한 뒤의 안심은 구매 이후에도 관계가 이어질 때 만들어진다. 트렌드 코리아 2027의 '리:텐션 전략'은 새로운 고객을 확보하는 것보다, 기존 고객이 다시 찾도록 만드는 관계 유지 전략에 주목한다. 새 고객을 데려오는 일이 점점 어려워지는 만큼, 이미 브랜드를 경험한 고객과 오래 관계를 이어가는 쪽이 더 단단한 경쟁력이 된다는 것이다. 자동차는 리텐션이 특히 어려운 품목이다. 한 번 사면 몇 년 동안 다시 살 일이 없다. 지금 차에 만족해 교체를 미루는 소비자가 늘면, 구매와 구매 사이의 공백은 더 길어진다. 차를 사는 순간에만 고객을 만나는 방식으로는 관계를 이어가기 어렵다. 2027년 자동차 서비스의 과제는 구매 전과 구매 후 모두에서 고객이 다시 찾아올 이유를 꾸준히 만드는 데 있다. 구매 전에는 '당장 사지 않아도 머물 이유'가 필요하다. 차봇의 3D 버추얼 쇼룸은 '나만의 온라인 전시장'이라는 콘셉트로, 차량의 외관과 실내를 온라인에서 입체적으로 둘러볼 수 있게 했다. 구매 계획이 없어도 궁금한 차를 살펴보며 플랫폼에 머물 수 있다. 그 사이 막연한 호기심은 관심으로, 관심은 구매로 이어질 수 있다. 구매 후에는 '계속 연결될 이유'가 필요하다. 예를 들어 차봇은 신차 구매 고객에게 출고 후 100일간의 차봇케어를 무료로 제공하고, 출고 직후 필요한 3M 틴팅 패키지도 혜택으로 함께 선보이고 있다. 자동차 생활의 단계마다 필요한 서비스를 한 플랫폼에서 찾을 수 있도록 해, 구매로 시작된 관계를 일상으로 이어가는 전략이다. 리텐션은 고객을 오래 머물게 하는 장치만으로 완성되지 않는다. 차를 알아보는 날에도, 새 차를 받은 뒤에도, 관리가 필요한 순간에도 다시 찾을 만한 쓸모가 있어야 한다. 앞으로는 자동차를 판매할 기회뿐 아니라, 고객의 자동차 생활에 도움이 될 기회를 얼마나 꾸준히 만드는지가 관계의 지속성을 좌우하게 될 것이다. 안목자본과 경험: 많은 정보보다 판단할 수 있는 경험 트렌드 코리아의 '안목자본'은 수많은 선택지 가운데 무엇을 고르고 덜어낼지 판단하는 능력을 강조한다. 트렌드 노트는 인플루언서의 서사를 통해, 정보 전달을 넘어 경험과 이야기의 깊이가 중요해지는 흐름에 주목한다. 두 책의 관점을 자동차 시장에 적용하면, 정보의 양보다 소비자가 자신에게 맞는 선택을 하도록 돕는 정보의 가치가 커진다는 점을 읽을 수 있다. 자동차 역시 정보가 많다고 선택이 쉬워지는 것은 아니다. 넓은 실내와 긴 주행거리, 다양한 편의 옵션이 장점으로 소개되지만, 정작 어떤 운전자에게 필요한지는 충분히 설명되지 않는 경우가 많다. 같은 차량이라도 장거리 출퇴근을 하는 사람과 주말에만 운전하는 사람에게 체감되는 가치는 다르기 때문이다. 이때 중요한 것이 실제 사용 경험에서 나오는 구체적인 정보다. 어떤 환경에서 충전이 불편했는지, 장기간 운행하며 예상하지 못한 비용은 없었는지, 구매 전 기대와 실제 만족도는 어떻게 달랐는지 등이 대표적이다. 이러한 경험에 차량의 특성과 사용 조건이 함께 담길 때, 다른 소비자도 자신의 생활에 비춰 그 가치를 판단할 수 있다. 이같은 흐름 속에서 실제 사용자의 경험을 담은 콘텐츠도 주목받고 있다. 차봇이 최근 SNS를 통해 선보인 차주 인터뷰 숏폼 '이 차 어때?' 역시 같은 맥락이다. 전문 리뷰어가 아닌 실제 차주가 직접 출연해, 차량을 선택한 이유부터 운행하며 느낀 만족과 아쉬움까지 솔직하게 들려준다. 2027년 자동차 콘텐츠 시장에서는 신차 정보를 얼마나 빠르고 많이 전달하느냐 못지않게, 실제 사용 경험을 얼마나 구체적으로 보여주느냐가 중요해질 것으로 보인다. 플랫폼의 역할도 인기 순위와 최저가를 보여주는 데서 나아가, 소비자가 자신만의 비교 기준을 세우도록 돕는 쪽으로 넓어질 것이다. 정보를 더 많이 주는 것보다, 소비자가 스스로 판단할 수 있게 돕는 것이 콘텐츠와 플랫폼의 가치가 되는 것이다. 휴먼엣지와 신뢰: 추천을 넘어 설명하고 책임지는 서비스 트렌드 코리아가 제시한 '휴먼엣지'는 AI와 협업하는 시대에 사람만이 발휘할 수 있는 판단력과 책임의 가치를 강조한다. 트렌드 노트 역시 신뢰를 만드는 조건으로 말보다 행동과 태도에 주목한다. 두 관점을 모빌리티 시장에 적용하면, AI가 정확한 정보를 주는 것만으로는 충분하지 않다. 고객의 상황을 얼마나 깊이 이해하고, 선택 이후까지 어떻게 대응하느냐가 중요해진다. AI는 방대한 차량 정보를 분석하고, 소비자의 조건에 맞는 후보를 빠르게 좁히는 데 유용하다. 예산과 선호 차종, 주행 패턴을 입력하면 차량과 구매 조건을 비교하는 일도 한결 수월해진다. 하지만 AI가 놓치기 쉬운 부분도 있다. 몇 년 안에 가족 구성이 달라질 가능성, 소득의 변동, 차를 사면서 느끼는 개인적인 고민 같은 것들이다. 이 지점에서 사람의 역할이 중요해진다. 전문 상담자는 AI의 추천 결과를 바탕으로 고객의 상황을 다시 확인한다. 각 선택지의 장단점과 계약 조건을 구체적으로 설명하고, 때로는 다른 차량을 권하거나 구매 시점을 늦추라고 조언할 수도 있다. 상담자의 역할은 계약 이후에도 이어진다. 고객의 문의에 일관된 기준으로 답하고, 문제가 생기면 해결 방법을 안내해야 한다. 신뢰는 친절한 설명만이 아니라, 이런 책임 있는 대응 속에서 쌓인다. 2027년에는 자동차 구매 과정에서 AI와 전문 상담자의 역할이 더 뚜렷하게 나뉠 것으로 보인다. 차량 탐색, 견적 비교, 금융 조건 분석처럼 반복적인 정보 처리는 AI가 맡는다. 개인의 생활 여건과 예외적인 상황을 고려한 최종 결정 지원은 상담자의 몫으로 남는다. 자동차 플랫폼의 경쟁력도 여기서 갈릴 것이다. AI 추천의 정확도와 속도를 높이는 데서 나아가, 추천 근거를 투명하게 설명하고 계약 이후의 문제까지 일관되게 대응하는 상담·관리 체계가 차이를 만들 것이다. 새로움 이상의 이유 처음의 질문으로 돌아가 보자. 큰 불편 없이 타고 있는 차를 두고, 소비자가 다시 수천만 원을 쓰게 만드는 이유는 무엇일까. 트렌드 코리아 2027과 2027 트렌드 노트는 같은 방향을 가리킨다. 시장의 경쟁력은 좋은 차를 얼마나 많이 내놓느냐보다, 소비자가 선택한 뒤에도 불안하지 않도록 얼마나 도울 수 있느냐에 달려 있다는 것이다. 새로움이 관심을 이끈다면, 결정을 이끄는 것은 안심이다. 2027년 모빌리티 시장에서는 새 차를 고를 이유만큼, 선택한 뒤에도 믿고 이용할 근거가 중요해질 것이다. 기술과 서비스가 운전자의 생활에 어떤 차이를 만드는지 구체적으로 답할 수 있는 기업이 소비자의 다음 선택에 가장 가까이 다가설 수 있다.

2026.11.01 08:47이성미 컬럼니스트

日 주요 부품기업 증설 러시…삼성전기·LG이노텍과 경쟁

일본 적층세라믹콘덴서(MLCC)와 플립칩 볼그리드어레이(FC-BGA) 등 반도체 기판 기업이 인공지능(AI) 인프라 수요 급증에 대응하기 위해 증설을 예고했다. 전 세계 MLCC 1위 무라타제작소는 최근 2026회계연도(2026년 4월~2027년 3월) 설비투자 계획 규모를 기존 2550억엔(약 2조 1600억원)에서 2700억엔(약 2조 2900억원)으로 5.9% 상향했다고 밝혔다. MLCC는 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 전자파 간섭을 막는 부품이다. 전자 산업 전반에 활용된다. 최근 AI 데이터센터를 중심으로 수요가 급증하고 있다. AI 서버용 MLCC는 일반 서버 대비 10배가 넘는 탑재량(서버 랙 기준 최대 60만 개)을 요구한다. 무라타는 향후 5년간 MLCC 생산능력 확대에 1조엔(약 8조 4800억원)을 투자하겠다는 계획도 발표했다. MLCC 매출을 지난 2025회계연도 9000억엔(약 7조 6300억원)에서 2030회계연도 1조 8000억엔(약 15조 2600억원) 이상으로 확대하는 것이 목표다. FC-BGA 분야 1위 이비덴은 최근 실적발표에서 반도체 패키지 기판 생산능력 확대를 위한 신규 설비투자 계획을 공개했다. 신규 투자는 일본 기후현 소재 가마 공장에서 집행한다. 총 투자 규모는 1510억엔(약 1조 2800억원)이다. 2029년부터 순차 가동하며 양산을 시작하는 것이 목표다. 이곳의 주력 생산품은 중앙처리장치(CPU)용 고성능 FC-BGA다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 기판이다. 기존 와이어 본딩 대비 전기·열적 특성이 높다. 이들 일본 부품기업 투자는 국내 경쟁사에도 영향을 미칠 수 있다. 삼성전기는 MLCC와 FC-BGA를 만든다. LG이노텍은 FC-BGA 신사업을 확대하기 위해 노력하고 있다. 삼성전기와 LG이노텍도 공격적으로 증설하고 있다. 삼성전기는 지난 9월 6조 8000억원을 투자해 세종·베트남 반도체 기판 공장을 증설하겠다고 밝힌 바 있다. LG이노텍은 구미에 지난해부터 6000억원을 투자하고 있다. 올해 6월에는 베트남 하이퐁시에 1조원 이상을 투입해 공장을 건설하기로 했다.

2026.11.01 07:00장경윤 기자

삼성 사장단, 알트먼과 'AI 미래전략' 논의

삼성이 31일 경기도 용인 삼성인력개발원에서 삼성전자 등 주요 관계사 사장단을 대상으로 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 초청 간담회를 개최했다고 밝혔다. 간담회 주제는 '인공지능(AI)이 바꿀 다음 10년, 기업의 선택'이었다. 간담회에 전자·금융·바이오 등 관계사 사장단 50여명이 참석했다. 삼성 사장단과 샘 알트먼 CEO는 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성을 살펴보고, 미래 시장과 사업기회 의견을 교환했다. AI가 기업 의사결정과 조직 운영에 미칠 영향을 전망하고, 새로운 경영환경에서 경영진에 필요한 역량에 대해 소통했다. 삼성은 "전사 AI 전환(AX) 추진을 위한 사장단 교육 일환으로 경영진 AI 이해도를 높이고 미래 경영전략을 모색하기 위해 간담회를 마련했다"고 설명했다. 이어 "AI 시대 경쟁력이 경영진 판단과 실행에서 비롯된다는 인식 아래, 사장단이 AI를 배우고 활용하는 문화를 확산하고 있다"고 덧붙였다. 삼성전자와 오픈AI는 지난해 10월 글로벌 AI 인프라 구축 협력의향서(LOI)를 체결하고, 오픈AI 스타게이트 프로젝트에 필요한 메모리 반도체 공급을 추진해 왔다. 당시 삼성SDS는 AI 데이터센터 구축과 기업용 AI 서비스 분야에서 협력키로 했다. 삼성물산과 삼성중공업은 해상 부유식 데이터센터를 공동 개발한다. 지난 7월에는 이재용 삼성전자 회장이 미국 샌프란시스코 오픈AI 본사를 방문했다. 삼성 사장단은 이날 간담회에 앞서 생성형 AI 실습교육을 받았다. 지난 6월 사장단 대상 첫 AI 집중교육 후 4개월 만에 추가 교육을 시행했다. 삼성은 사장단부터 AI 기술을 익히고 업무에 적용하도록 교육 프로그램을 운영하고, 이를 활용할 수 있는 능력 배양에 초점을 맞췄다고 설명했다. 사장단은 흩어진 경영자료를 AI로 정리해 지식저장소를 만들고, 의사결정에 AI를 활용하는 역량을 높일 수 있다. 삼성은 지난 6월부터 연구개발부터 생산·마케팅·지원까지 전 분야에 AI를 도입하는 'AI 대전환'을 추진하고 있다. AI를 활용해 업무 생산성과 사업 경쟁력을 높이고, 제품과 서비스, 기업 운영에 AI를 접목할 계획이다. 관계사별 사업 특성과 업무 환경에 맞는 AI 활용방안을 마련하고, 임직원이 AI를 활용할 기반을 확대하고 있다. 삼성은 지난 6월 사장단 교육을 시작으로 약 2300명 임원 대상 교육을 추진했다. 교육 대상을 일반 직원까지 확대해 2027년 2월까지 전 임직원 대상 AI 교육을 완료할 계획이다. 관계사별 AI 전담조직을 구축하고, 외부 생성형 AI 서비스 업무활용도 확대하고 있다. AI 전담조직은 각 회사 사업 특성에 맞는 AX 전략을 수립하고, 데이터와 AI 모델의 운영·활용을 지원한다. 삼성은 "AI 기술 발전과 산업환경 변화에 선제 대응하고, 관계사별 AX 추진 성과를 점검하고 실행 과제를 구체화해 AI 중심 경영체계를 정착시킬 계획"이라고 밝혔다.

2026.10.31 16:08이기종 기자

[AI는 지금] 나스닥 급락에 오픈AI도 '흔들'…AI 투자 열기 식나

인공지능(AI) 인프라 투자에 대한 우려가 커지면서 미국 뉴욕 증시에서 기술주를 중심으로 매도세가 확산하고 있다. AI 투자 열풍을 주도했던 기업들의 수익성에 대한 의구심이 커지는 가운데 챗GPT 개발사 오픈AI도 자금조달 목표를 대폭 낮춘 것으로 알려졌다. 내년 기업공개(IPO)를 앞두고 높은 기업가치를 내세워 투자 유치에 나섰지만 일부 투자자들이 투자 규모를 줄이면서 당초 계획에 차질이 생긴 분위기다. 31일 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 오픈AI는 최근 외부 자금조달 목표액을 기존 300억 달러에서 200억 달러로 100억 달러 줄였다. 기업가치 평가액도 1조 4000억 달러에서 1조 2500억 달러로 낮췄다. 앞서 오픈AI는 지난달 이번 투자 유치를 내년 IPO 이전에 지분을 확보할 수 있는 마지막 기회로 홍보한 바 있다. 특히 지난 7월 이후 매출이 급증했다는 점을 내세워 기존 8520억 달러였던 기업가치를 1조 4000억 달러까지 높여 제시했으나 최근 기술주 매도세와 AI 투자 부담이 커지면서 목표를 수정했다. 투자 유치 과정에서도 일부 투자자들이 당초 계획보다 투자금을 줄인 것으로 알려졌다. 오픈AI는 지난 30일(현지시간)까지 1차 투자 확약을 받기로 했지만 모집액이 200억 달러에 미치지 못할 것으로 예상된다. 이후 고액 자산가를 대상으로 추가 투자를 유치해 목표액을 채운다는 계획이다. 이번 투자에는 아랍에미리트(UAE) 국영 지원 기술펀드 MGX 등이 포함된 투자 컨소시엄이 최대 규모로 참여할 전망이다. 오픈AI는 투자 계약의 일환으로 UAE에 새롭게 구축되는 컴퓨팅 인프라를 임대할 수 있는 선택권도 확보할 것으로 알려졌다. 또 소프트뱅크와 세쿼이아캐피털, 파운더스펀드 등도 투자에 참여할 계획이다. 오픈AI가 자금조달에 속도를 내는 이유는 AI 모델 개발과 운영에 막대한 비용이 필요하기 때문이다. 회사는 지난 3월에도 1220억 달러를 조달했지만 향후 AI 모델 훈련과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 자원 확보에 이보다 몇 배 많은 자금을 투입할 계획인 것으로 전해졌다. 경쟁사 앤트로픽의 상장 추진도 투자 유치에 부담을 주고 있다. 다음 달 IPO를 앞둔 앤트로픽의 기업가치는 1조 5000억 달러 이상으로 거론된다. 두 회사가 비슷한 시기에 대규모 자본을 확보하려 하면서 투자자들의 자금과 관심을 놓고 경쟁하고 있다. 그러나 AI 투자에 대한 불안이 확대되면서 오픈AI의 투자 유치 움직임에도 부담이 높아진 모습이다. 실제 이달 30일 나스닥 종합지수는 전장 대비 2.86% 하락한 2만 5437에 거래를 마쳤다. 나스닥100 지수는 3.46% 떨어졌으며 필라델피아 반도체 지수도 7.20% 급락했다. 특히 인텔 주가는 28.58% 폭락했고 엔비디아와 AMD도 각각 4.22%, 10.88% 하락했다. 이는 최근 구글 모회사 알파벳과 아마존 등 주요 빅테크 기업들의 실적 발표 이후 AI 설비투자 부담이 다시 부각된 영향이다. 이들 기업이 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보에 막대한 자금을 투입하면서 AI 사업 성장에 필요한 비용이 실제 수익 증가 속도를 웃돌 수 있다는 우려가 커지고 있다. 특히 아마존은 클라우드 사업인 아마존웹서비스(AWS)의 성장세에도 대규모 인프라 투자로 잉여현금흐름이 악화하면서 투자자들의 우려를 키웠다. 구글 역시 AI 투자 확대에 따른 현금 유출 부담이 부각됐다. 업계 관계자는 "빅테크 기업들의 막대한 AI 인프라 투자가 실제 수익으로 이어질 수 있을지에 대한 의구심이 커지는 상황"이라며 "AI 서비스 수요가 빠르게 늘고 있지만 데이터센터와 GPU 확보에 투입되는 자금도 급증하면서 투자자들은 성장성뿐 아니라 수익성과 투자금 회수 가능성에도 주목하고 있다"고 말했다. 이에 업계에선 오픈AI의 자금조달 목표 축소가 이러한 시장 분위기와 무관치 않은 것으로 봤다. 또 AI 산업의 성장 가능성만으로 높은 기업가치를 인정받기보다 대규모 투자가 실제 이익과 현금 창출로 이어질 수 있는지도 기업가치 평가의 주요 기준으로 떠오른 분위기다. 조 티게이 에쿼티 아머 인베스트먼트 포트폴리오 매니저는 CNN에서 "시장이 AI 관련 투자에서 막연한 '희망과 꿈'의 단계를 지났다"며 "이제는 구체적인 성과를 증명해야 하는 '쇼 미(show me)' 단계로 진입했다"고 평가했다.

2026.10.31 12:48장유미 기자

[포토] 서울대 AI연구원 '제 5회 회장배 골프대회' 개최

서울대 AI연구원(AIIS, 원장 이재욱 서울대 컴퓨터공학부 교수)이 운영하는 최고경영자과정(SNU AICEO) 원우들이 참여한 '제 5회 회장배 골프대회'가 30일 양주CC에서 열렸다. 이날 행사에는 1~5기 원우 70여명이 참석했다. 2022년 3월 개설한 '서울대 AI 최고경영자 과정'은 AI 본질과 산업 변화를 이해하고 경영 판단에 활용하도록 만든 최고위 과정이다. CEO·기업 임원·공공기관 고위 관계자·전문직 등이 함께 공부하며 AI를 매개로 교류한다. 서울대 여러 학과의 AI 연구 교수진과 AI기업 대표와 임원이 강사로 참여한다. 수료하면 서울대 총장 명의 이수증을 받고, 서울대 총동창회 동문 자격 및 SNU AICEO 총동창회 활동을 할 수 있다. 최근 5기가 과정을 마치고 수료했다. 6기 과정은 내년 3월 시작한다. .

2026.10.31 10:45방은주 기자

손 안 대고 '눈짓'으로 켠다…55g 괴물 AI 안경 등장

중국 스마트 안경 업체 로키드(Rokid)가 컬러 디스플레이를 탑재한 첫 스마트 안경 '로키드 컬러(Rokid Color)'를 공개했다고 기즈모도 등 외신이 최근 보도했다. 이 제품은 메타의 디스플레이 탑재 스마트 안경 '메타 레이밴 디스플레이'처럼 안경에 화면을 탑재한 것이 특징이다. 마이크로 LED 디스플레이를 적용했으며, 무게는 55g에 불과하다. 디스플레이를 통해 각종 알림을 확인하거나 동영상을 시청할 수 있으며, 사진 촬영 시 뷰파인더로도 활용할 수 있다. 로키드 컬러가 메타 레이밴 디스플레이와 차별화되는 점은 입력 방식이다. 터치 컨트롤뿐 아니라 시선 추적 기능까지 지원해 손을 사용하지 않고도 기기를 조작할 수 있다. 로키드는 시선 추적 기능을 지원한다는 사실 외에 구체적인 작동 방식은 공개하지 않았다. 다만 소형 시선 추적 모듈이 사용자의 동공 움직임을 감지해 손을 쓰지 않고도 메뉴를 탐색하거나 원하는 항목을 선택할 수 있도록 할 것으로 보인다. 시선 추적 기능을 탑재한 스마트 안경이 처음 등장한 것은 아니다. 중국 알리바바도 최근 5천만 화소 카메라와 건강 추적 기능을 갖춘 '큐원 글래스 N1'을 발표했으며, 이 제품 역시 시선 추적 기능을 지원한다. 시선 추적 기술은 이미 혼합현실(XR) 기기에서 널리 활용되고 있다. 특히 애플 비전 프로와 삼성 갤럭시 XR 등 고급 XR 헤드셋에 적용돼 사용자의 시선에 따라 화면을 조작하는 기능을 제공한다. 반면 스마트 안경에서는 시선 추적 기술의 활용이 상대적으로 제한적이었다. 예를 들어 메타 레이밴 디스플레이는 모든 기능을 사용하려면 별도의 손목 밴드가 필요하다. 손목 밴드를 착용한 상태에서도 손가락을 꼬집는 듯한 핀치 제스처로 조작해야 한다. 외출할 때 추가 장비를 착용하고 눈에 띄는 동작으로 기기를 조작하는 것이 사용자에게 불편을 줄 수 있다는 지적이다. 이처럼 스마트 안경 업체들이 시선 추적 기술 도입에 나서면서 향후 해당 기술이 더욱 발전하고 활용 범위도 확대될 것으로 전망된다고 매체는 전했다.

2026.10.31 10:06이정현 미디어연구소

에이아이매틱스가 '월드모델'로 제조 현장 문제 푸는 법

공장에서 불량품을 찾아내는 AI를 만들려면 불량 데이터가 필요하다. 하지만 현장에서는 이를 충분히 확보하기부터 어렵다. 불량 발생 빈도가 낮고, 문제가 생긴 제품도 바로 수리해 납품해야 하기 때문이다. 에이아이매틱스는 정상 제품의 패턴을 먼저 익혀 여기서 벗어난 부분을 찾는 방식으로 해법을 모색했다. 채정훈 에이아이매틱스 AI미래기술개발그룹장은 지난 26일 지디넷코리아와 만나 “처음에는 결함 데이터를 일정 이상 모아 달라고 요청했지만, 아예 줄 수 없다는 고객들도 있었다”며 “현장에서는 정상 데이터는 줄 수 있지만 결함 데이터는 줄 수 없다는 상황을 파악하고, 그에 맞는 솔루션을 만들었다”고 말했다. 차량용 AI 블랙박스 '로드스코프'로 영상 인식 기술을 쌓아온 에이아이매틱스는 공장 검사와 헬스케어 등으로 사업을 넓히고 있다. 이를 연결하는 핵심 기술은 '월드모델'(AI가 인간처럼 현실 세계 물리 법칙과 인과관계를 학습해 내부에 가상의 세상을 구축하고, 직접 겪어보지 않고도 자신의 행동에 따라 일어날 미래 상황을 미리 시뮬레이션하고 예측하는 AI의 내부 뇌)이다. 영상과 신호에서 기본적인 패턴과 관계를 먼저 학습해, 사고나 결함처럼 데이터가 드문 상황에서도 AI를 적용하는 데 초점을 맞추고 있다. 제품 바뀌어도 수 시간 내 검사 준비…현장에 맞춘 AI 설계 에이아이매틱스의 비전 검사 장비 'AIM-T1'은 카메라로 제품을 촬영해 흠집과 파손 등 불량을 찾아낸다. 스마트폰용 인쇄회로기판(PCB)과 카메라 모듈, 지문인식 센서 등 전자부품이 주요 검사 대상이다. 회사에 따르면 3㎛급 미세 결함을 0.1초 안에 판정하며 하루 최대 7만 5000개를 검사할 수 있다. 채 그룹장은 AI 검사의 강점으로 일관성을 꼽았다. 사람이 반복 작업 중 피로를 느끼거나 집중력이 떨어지는 상황에서도 같은 기준으로 검사를 이어갈 수 있다는 설명이다. 그는 “결과를 일관되게 뽑는 데는 AI가 훨씬 유리하다”며 고객사 한 생산라인에서 장비 도입 후 기존 약 40명이 맡던 작업을 2명이 운영하게 된 사례를 소개했다. 공장은 생산 제품이 바뀔 때마다 검사 환경도 다시 맞춰야 한다. 제품을 고정하는 틀인 지그를 교체하고, 카메라와 조명을 조정한 뒤 새 데이터를 확보해 AI를 학습시키는 과정이 필요하다. 기존에는 여기에 짧게는 3일, 길게는 2주가 걸렸다. AIM-T1은 지그를 교체해 새 제품에 대응하도록 설계했다. 월드모델을 활용해 학습에 필요한 데이터와 시간도 줄였다. 현재 수 시간 안에 새 제품 검사에 적용할 수 있으며, 회사는 학습부터 배포까지 1시간 이내로 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 현장마다 다른 판정 기준을 맞추는 작업도 중요하다. 불량을 놓치는 '미검'과 정상 제품을 불량으로 판단하는 '과검'을 줄이려면 검사원의 경험과 실제 데이터를 반영해야 한다. 채 그룹장은 “기준이 명확하게 있는 것처럼 보여도 실제 현장에서는 작업자와 노하우에 따라 다르다”며 “새로운 결함이 나오고 제품도 바뀌기 때문에 이를 맞추는 작업에 집중했다”고 설명했다. 차량용 솔루션은 졸음운전과 휴대전화 사용, 전방주시 태만, 신호위반 등을 감지해 경고한다. 회사가 제시한 한국교통안전공단 노선버스 500대 실증 자료에 따르면 2024년 6~12월 사업에서 졸음운전은 99.7%, 교통사고는 29.2% 감소했다. 도입 초기에는 감시받는다는 운전자들의 불만도 있었다. 회사는 경고가 필요한 상황과 경보음을 조정하며 현장 의견을 반영했다. 채 그룹장은 “운전자가 이럴 때 울려줬으면 좋겠다고 하는 상황들을 정리했다”며 안전운전 습관을 형성하는 것이 제품의 목표라고 말했다. 이런 기능을 작은 기기에서 구현하기 위해 AI 모델도 처음부터 용도에 맞춰 설계했다. 자체 모델 '에임넷(aimNet)'은 1MB급으로 경량화해 기기 안에서 영상을 처리한다. 채 그룹장은 “처음부터 목표와 제약 사항을 정해놓고 모델을 설계한다”며 “고해상도 이미지를 빠르게 처리해야 하는 업무에 맞춰 최적화하기 때문에 기존에 속도 문제로 AI를 도입하기 어려웠던 분야에도 적용할 수 있다”고 설명했다. 정답 가르치기 전 사전 지식부터…월드모델로 데이터 부족 보완 차량과 공장, 의료 분야는 필요한 데이터를 확보하기 어렵다는 공통점이 있다. 교통사고와 제품 결함은 드물게 발생하고, 의료 데이터는 전문가가 판독 결과를 붙이는 데도 비용이 든다. 에이아이매틱스는 정답이 붙지 않은 영상과 신호로 먼저 학습한 뒤, 소량의 정답 데이터로 개별 업무를 익히는 월드모델 기반 접근법을 활용하고 있다. 채 그룹장은 이를 아이가 주변 환경을 배우는 과정에 빗댔다. 가까운 물체는 크게 보이고, 물체를 놓으면 아래로 떨어진다는 관계를 경험으로 익힌 다음 새로운 일을 배우는 것과 비슷하다는 설명이다. 그는 “사람이 빠르게 적응할 수 있는 이유는 이미 사전 지식이 있는 상태에서 배우기 때문”이라며 “그런 사전 지식 상태를 만들어 놓는 것이 월드모델”이라고 말했다. 차량 영상에서는 시간에 따른 맥락을 파악하는 데 활용한다. 보복운전처럼 사진 한 장으로 판단하기 어려운 상황은 앞뒤 움직임을 함께 살펴야 한다. 회사 측은 차량 이벤트 15종 인식 시험에서 월드모델을 적용한 자체 모델의 성능이 비교 모델보다 높게 나타났다고 설명했다. 학습 데이터도 무작정 쌓기보다 AI가 혼동하는 사례와 처음 접하는 유형을 골라 확보한다. 드물게 나타난 새 결함은 생성형 AI로 유사 데이터를 만들어 학습을 보강한다. 헬스케어에서는 관계사와 협업해 장기간의 심전도 기록에서 부정맥 의심 구간을 찾아 판독을 돕는 기술도 개발하고 있다. 채 그룹장은 AI의 개별 성능을 높인 다음에는 전체 작업 흐름을 살펴야 한다고 강조했다. 결함 인식 속도가 빨라지자 장비를 준비하는 시간이 새로운 병목으로 떠올랐고, 이를 해결하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 개선한 AIM-T1을 개발했다는 설명이다. 그는 “전체 과정이 다 끝나야 제품 하나가 나오는데 특정 과정만 100배, 1000배 빨라진다고 전체가 그만큼 개선되는 것은 한계가 있다”면서 공정 전반의 효율화가 필요하다고 말했다. 다음 과제로는 공정 사이의 물류 자동화를 꼽았다. 생산과 검사 등 개별 공정에 이어 자재를 옮기는 작업까지 연결하겠다는 구상이다. 회사는 공정 운영 플랫폼과 개발 중인 로봇팔 탑재 자율이동로봇을 연계해 자율운영 공장을 단계적으로 구현할 계획이다. 에이아이매틱스는 이 과정에서 쌓은 기술을 바탕으로 2028년까지 여러 산업에 적용할 수 있는 범용 월드모델을 확보하는 것을 목표로 하고 있다. 채 그룹장은 “각 공정은 이미 높은 수준으로 자동화돼 있지만 이를 연결하는 물류에는 비어 있는 부분이 있다”며 “고객이 적은 데이터만으로도 AI를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다.

2026.10.31 08:41류승현 기자

AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

깃허브 제품 부사장 "AI 코딩 가성비 시대 이끌 것"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "웹사이트에서 글자 한 줄을 수정하는 데 가장 비싼 인공지능(AI) 모델을 사용할 필요는 없습니다. 기업이 AI 개발 도구를 효율적으로 활용하려면 작업에 적합한 모델을 선택하고 비용을 통제할 수 있어야 합니다." 루이스 비텐코트-에밀리오 깃허브 제품 부문 수석부사장(SVP)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업 비용 부담도 커지고 있다고 진단했다. 개발자가 간단한 코드 수정에도 고성능 AI 모델을 사용하면 불필요한 지출이 발생할 수 있어 작업 난도에 따라 모델을 다르게 활용해야 한다는 설명이다. 그는 특히 기존 멀티모델 환경에서는 개발자가 어떤 모델을 사용할지 직접 판단해야 한다는 점을 한계로 꼽았다. AI 모델마다 성능과 가격이 달라 작업에 맞지 않는 모델을 선택하면 비용이 늘거나 결과물의 품질이 떨어질 수 있기 때문이다. 깃허브는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 이번 행사에서 '코파일럿 퓨전'을 공개했다. 퓨전은 개발자가 여러 AI 모델을 직접 비교하지 않아도 작업에 적합한 모델을 자동으로 조합해 개발 업무를 처리하도록 지원한다. 퓨전의 작동 원리는 업무에 따라 적합한 인력을 배치하는 방식과 비슷하다. 개발자가 프로젝트를 전달하면 퓨전은 여러 AI 에이전트를 실행하고, 각 작업에 적합한 모델을 활용해 결과물을 만든 뒤 하나로 통합한다. 개발자는 비용과 성능의 균형을 우선할지, 고성능 모델 활용을 중시할지 선택할 수 있다. 다만 개별 작업마다 모델을 일일이 지정할 필요는 없다. 깃허브는 이런 방식이 실제 개발 비용을 얼마나 줄이는지도 시험했다. 소프트웨어 개발 벤치마크를 활용해 AI가 주어진 작업을 정확하게 완료했는지 확인하고, 작업에 사용한 토큰과 처리 시간을 측정했다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "주요 벤치마크에서 작업 완료 점수가 8.7포인트(p) 높게 나타났다"며 "최첨단 AI 모델을 사용하는 방식과 비교해 비용은 77% 낮았다"고 밝혔다. 그는 퓨전이 개발자 모델 선택 부담도 줄일 것으로 기대했다. 실제 코파일럿 사용자 61%는 여러 AI 모델을 사용하고 있으며, 유료 개발자 중 63%는 한 달에 적어도 한 번 자동 모델 선택 기능을 이용하고 있는 것으로 나타났다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "다수 개발자는 기본 설정이나 자동 모델 선택 기능을 사용한다"며 "퓨전을 통해 하나의 프로젝트에서 여러 모델이 활용되는 모습을 경험하면 각 모델의 장단점도 자연스럽게 이해하게 될 것"이라고 내다봤다. 그는 "개발자에게 다양한 모델을 선택할 권한을 주는 것은 좋지만, 어떤 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 판단할 책임도 함께 늘어난다"며 "퓨전은 이런 부담을 줄이면서 여러 모델 장점을 활용하도록 설계했다"고 강조했다. "AI 거버넌스·비용 통제…에이전트 협업 지원" 깃허브는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 개발 업무도 확대하고 있다. 기업이 AI 사용을 통제하는 동시에 여러 에이전트를 활용해 복잡한 개발 프로젝트까지 처리할 수 있도록 지원하려는 것이다. 대표 기능이 올해 공개한 '코파일럿 프로젝트'다. 지난해 발표한 '에이전트HQ'가 개발자에게 다양한 AI 에이전트를 선택할 수 있는 환경을 제공했다면, 코파일럿 프로젝트는 여러 에이전트가 개발 프로젝트를 나눠 수행하도록 지원한다. 예를 들어 여러 코드 저장소를 수정해야 하는 프로젝트가 있다면 각 저장소에 AI 에이전트를 배정할 수 있다. 에이전트들은 서로 다른 AI 모델을 사용해 작업을 동시에 진행하고, 코파일럿 프로젝트는 이들 작업을 조율한다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 이런 변화가 개발자 역할에도 영향을 미칠 것으로 내다봤다. AI 모델 하나에 작업을 지시하던 방식에서 벗어나 여러 에이전트 업무를 관리하는 방향으로 개발 방식이 바뀐다는 것이다. 그는 "기존에는 개발자가 하나의 모델과 대화하면서 한 번에 하나의 작업을 해결했다"며 "이제는 여러 에이전트에 업무를 배분하고 작업을 조율하는 엔지니어링 매니저와 같은 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다. 이어 "우리는 개발자에게 가장 효과적이고 가성비 높은 도구를 선택할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 사람과 AI 에이전트가 한곳에서 협력하며 소프트웨어를 개발할 수 있도록 플랫폼을 키울 것"이라고 강조했다.

2026.10.31 01:56김미정 기자

깃허브 "올해 韓 이용자 350만 명…정부 AI 정책 영향"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "한국 깃허브 개발자 수가 1년 만에 100만 명 이상 증가해 350만 명을 넘어섰습니다. 한국에서 깃허브를 사용하는 조직과 코드 저장소도 함께 늘고 있습니다. 전 세계에서 나타나는 개발 생태계 성장이 한국에서도 확인됐습니다." 탈라 카라드셰 깃허브 비즈니스 인사이트 부문 수석 디렉터는 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026'에서 지디넷코리아와 만나 한국 개발 생태계 성장세를 이같이 평가했다. 카라드셰 디렉터는 깃허브가 매년 발간하는 개발자 동향 보고서 '옥토버스' 작성에 참여하고 있다. 카라드셰 디렉터는 인공지능(AI) 기술 발전으로 소프트웨어 개발에 참여하는 사람이 늘고 있다고 설명했다. 전문 개발자뿐 아니라 프로그래밍을 배우는 학생과 일반인도 AI 도구를 활용해 개발에 참여하면서 깃허브 이용자가 증가하고 있다는 것이다. 그는 "깃허브 개발자는 전문 소프트웨어 엔지니어일 수도 있지만, 기술 전문가가 아니더라도 호기심을 가지고 새로운 것을 배우려는 사람일 수도 있다"며 "한국에서도 더 많은 사람이 깃허브에 가입해 새로운 기술을 탐색하고 있다"고 설명했다. 실제 깃허브가 지난 27일 발표한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 올해 9월 기준 전 세계 깃허브 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국이 3830만 명으로 가장 많았고 인도 3200만 명, 중국 1240만 명, 브라질 120만 명, 일본 715만 명 순이었다. 한국은 개발자 수뿐 아니라 실제 코드 활동에서도 높은 순위를 기록한 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 한국은 코드 푸시 부문에서 세계 7위에 올랐다. 미국과 인도, 중국, 브라질, 독일, 영국에 이어 프랑스와 일본보다 높은 순위를 차지했다. 코드 푸시는 개발자가 작성하거나 수정한 코드를 깃허브 서버에 올리는 작업이다. 공개 저장소에 코드를 올리면 다른 개발자들도 해당 코드를 확인하고 활용할 수 있어 오픈소스 생태계의 활동 수준을 보여주는 지표로 활용된다. 카라드셰 디렉터는 "한국 개발자들은 비공개 저장소뿐 아니라 공개 저장소에서도 활발하게 활동하고 있다="며 "코드를 공유하면서 글로벌 개발자 커뮤니티에 기여하고 있다는 점이 인상적"이라고 평가했다. 이어 "한국 깃허브 개발자 수가 일본 절반 수준이지만, 공개 저장소 코드 푸시 순위에서는 일본보다 앞섰다"며 "이는 한국 개발자들이 자신들의 코드를 외부에 공개하고 다른 개발자들과 공유하는 활동에 적극적으로 참여하고 있다는 의미"라고 덧붙였다. "정부 AI 육성 정책 인상적…에이전트 신뢰도 높아질 것" 카라드셰 디렉터는 한국 개발 생태계가 성장한 배경으로 정부의 AI 인재 육성 정책에 주목했다. 정부가 AI 교육과 기술 지원을 확대하면서 더 많은 사람이 개발에 참여할 수 있다는 설명이다. 깃허브의 '옥토버스 2026' 보고서도 아시아태평양 지역의 개발자 증가 요인으로 정부 AI 인프라와 인재 육성 투자를 꼽았다. 특히 한국에서는 정부 주도 AI 인재 육성 프로그램에 주목했다. 일본은 AI 인프라 투자, 인도네시아는 디지털 경제 성장을 주요 특징으로 제시했다. 카라드셰 디렉터는 "한국과 일본 모두 정부 차원에서 AI 산업을 지원하고 있다"며 "한국에서는 정부 주도의 지원 정책이 개발자 생태계의 성장으로 이어지고 있을 가능성이 있다"고 분석했다. 그는 한국 개발 생태계가 지속적으로 성장하려면 학생들의 AI 기술 접근성을 높여야 한다고 제언했다. 특히 최신 AI 기술을 이용하는 데 드는 비용을 낮추고 교육기관에 대한 투자를 확대할 필요가 있다고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 "현재 최첨단 AI 기술을 활용하는 비용은 학생 소득만으로 감당하기 여전히 높은 수준"이라고 지적했다. 이어 "더 어린 나이부터 학생들이 기술에 호기심을 갖고 직접 활용할 수 있도록 정부는 교육기관에 투자해야 한다"며 "비용 부담 없이 AI를 경험할 수 있는 환경이 중요하다"고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 앞으로 AI 에이전트가 더 많은 개발 업무를 수행하면서 개발자 역할도 달라질 것으로 전망했다. 그는 "내년에는 개발자들은 AI를 통해 얼마나 더 많은 일을 수행하고 위험을 줄였는지 확인하고 싶을 것"이라며 "AI 에이전트 신뢰가 높아지면서 개발자 역할이 어떻게 변화하는지도 중요한 관전 요소가 될 것"이라고 내다봤다.

2026.10.30 23:47김미정 기자

머스크·저커버그, AI 대신 '초지능' 사용…트럼프 영향?

실리콘밸리에서 친 트럼프 성향이 강한 일론 머스크와 마크 저커버그가 인공지능(AI) 대신 초지능(SI)이란 용어를 사용해 눈길을 끌었다. CNBC에 따르면 저커버그는 지난 21일(현지시간) 메타 실적 발표 컨퍼런스콜에서 “개인의 초지능을 모든 사람에게 전달하는 것이 목표다”라고 강조했다. 당시 저커버그는 AI란 용어 대신 SI를 사용해 눈길을 끌었다. 물론 메타는 지난 해 이미 메타 초지능 연구소(Meta Superintelligence Labs)란 조직을 만들었기 때문에 저커버그의 초지능 용어 사용이 트럼프 방침 때문인지는 명확하지 않은 상황이다. 또 다른 친트럼프 성향 경영자인 일론 머스크 역시 '초지능'이란 용어를 사용했다. 머스크는 이달 초 스페이스X의 AI 사업 부문 명칭을 스페이스X SI로 변경했다. 하지만 그는 테슬라 컨퍼런스 콜에선 휴머노이드 로봇에 대해 언급하면서 AI와 SI를 함께 사용해 눈길을 끌었다. 당시 머스크는 “일부 휴머노이드 로봇은 매우 인상적이다”면서 “하지만 그들은 진정한 고급 AI나 SI를 사용하지는 않는다”고 말했다. 둘의 이 같은 행보는 미국 정부 공식 문서에서 AI란 용어 사용을 금지한 트럼프의 방침과 맞물려 관심을 끌고 있다. 트럼프 대통령은 9월부터 AI 명칭 변경을 추진해왔다. 트루스소셜에서 AI 대체 용어를 묻는 투표를 진행했으며, 유엔총회 연설에서는 '인공(artificial)'이라는 단어가 지능을 가짜처럼 보이게 한다고 주장하기도 했다. 당시 그는 미국의 모든 문서에서 SI라는 명칭을 사용하겠다는 뜻을 밝혔다. 트럼프는 이런 공언을 곧바로 행동에 옮겼다. '초지능 시대의 개막(Inaugurating the Era of Super Intelligence)'이란 행정명령에 서명한 것. 리 행정명령은 연방기관이 공식 서신과 웹사이트, 보고서, 정책 문서 등에서 AI 대신 SI라는 용어를 사용하도록 규정했다. 행 법률에서 규정한 AI의 정의는 그대로 SI에 적용하도록 했다. 트럼프의 이런 행보에도 불구하고 다른 실리콘밸리 경영자들은 여전히 AI 용어 사용을 고집하고 있다고 CNBC가 전했다. 보도에 따르면 앤디 재시 AWS CEO, 사티아 나델라 MS CEO, 순다르 피차이 알파벳 CEO 등은 여전히 실적 발표 컨퍼런스콜에서 AI를 사용해 눈길을 끌었다.

2026.10.30 22:23김익현 미디어연구소장

엔비디아, 40개 언어 받아쓰는 오픈 음성인식 모델 공개

엔비디아가 현지 시각 10월 28일 음성을 글로 옮기는 오픈 가중치 AI 모델 '네모트론 3.5 트랜스크라이브(Nemotron 3.5 Transcribe)'를 공개했다. 오픈 가중치 모델은 학습을 마친 모델 파일을 공개해 누구나 내려받아 실행할 수 있는 모델이다. 네모트론 3.5 트랜스크라이브는 40개 언어 받아쓰기를 지원하고, 영어와 대부분의 지원 언어 사이 음성 번역도 처리한다. 전체 매개변수는 약 340억 개지만, 작업마다 일부 전문가 모듈만 작동하는 전문가 혼합(MoE) 구조여서 실제 연산에 참여하는 매개변수는 약 43억 개다. 최대 1시간 분량의 녹음을 한 번에 처리하고, 화자를 구분해 누가 말했는지 표시한다. 테크크런치는 최대 8명의 화자를 구분할 수 있다고 전했으며, 실시간 음성은 지원하지 않고 녹음 파일만 처리한다고 설명했다. 엔비디아가 공개한 단어 오류율은 영어 오픈 ASR 9개 데이터셋 평균 4.71%, 7개 언어 평균 4.62%를 기록했다. 단어 오류율은 받아쓴 결과에서 틀린 단어의 비율로, 낮을수록 정확하다. 여러 사람이 대화하는 녹음 평가에서는 15.80%로 기존 최고 공개 결과인 16.83%보다 낮았다. 모델은 H100 80GB GPU 한 장에서 실행할 수 있고, 로봇용 컴퓨터 젯슨 AGX 토르와 개인용 AI 컴퓨터 DGX 스파크에서도 구동된다. 라이선스는 상업적 이용을 허용하는 'OpenMDW-1.1'이며 허깅페이스에서 내려받을 수 있다. 용량을 줄인 FP8과 NVFP4 버전도 함께 제공되며, 엔비디아는 RTX PRO 6000 GPU 한 장에서 1초에 약 2,238초 분량의 음성을 처리했다고 밝혔다. 엔비디아는 회의록과 의료 기록 받아쓰기 서비스를 주요 용도로 제시했고, 업종별 전문 용어를 추가 학습할 수 있는 음성 데이터셋 '그래너리(Granary)' 2버전도 함께 공개했다. 음성 AI 시장에서는 이달 미스트랄이 받아쓰기 모델 '복스트랄 3'를 공개했고, 일레븐랩스도 음성 에이전트용 실시간 모델을 출시하는 등 경쟁이 이어지고 있다. 자세한 내용은 허깅페이스에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 엔비디아 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.10.30 21:41AI 에디터

[카드뉴스] 우리 집에 도둑이 들었는데 아무도 모른다면

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 최근 기업들이 해킹당했다는 소식이 많이 들리고 있죠. 그런데 우리 집에 도둑이 들었는데 아무도 모른다면 얼마나 아찔할까요? 기업 해킹의 진짜 문제는 바로 이렇게 '몰래 머무는 침입자'예요. 요즘은 AI 덕분에 해킹 도구를 만들기가 훨씬 쉬워졌는데요, AI가 가짜 메일을 대신 써 주고 보안이 약한 곳도 빨리 찾아주다 보니 해커가 되는 문턱이 확 낮아졌어요. 게다가 다크웹에서는 기업 데이터베이스 한 건이 수백~수천 달러에 팔리기 때문에, 해커들은 포기하지 않고 계속 문을 두드리고 있어요. 이렇게 해킹 건수가 폭발적으로 늘고 있지만 아직 들키지 않고 숨어 다니는 도둑이 더 많을 수 있다는게 문제에요. 도둑들의 잠입 솜씨가 좋아졌다는 점을 눈여겨봐야 해요. 알려진 악당 사진만 보는 경비원은 변장한 도둑을 놓치잖아요? 옛 보안 방식도 이미 알려진 악성코드만 잡아내서, AI로 모양을 계속 바꾼 새 공격은 그냥 지나가 버리고, 침입자는 안에서 횡적 이동을 하며 돌아다녀도 들키지 않아요. 그렇다면 어떻게 대비해야 할까요? 비싼 AI 방어막을 먼저 도입할지, 기본부터 챙길지 의견이 갈렸는데요, AI패널 6명 중 4명은 기본 격리를 먼저 하자고 했어요. 작은 회사는 비싼 장비를 다룰 사람이 없기 때문이에요. 그래서 30일 안에 쓰지 않는 계정을 지우고 2단계 인증을 걸고, 90일 안에 핵심 DB를 사무용 네트워크와 분리해 로그를 보관하고, 1년 안에 행동 분석 솔루션을 검토하는 순서를 제안했어요. 무서워하기보다 숨은 침입을 찾고 막을 길을 좁히는 게 중요해요. 오늘 우리 회사 계정 목록부터 한번 열어 보세요. 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/43080bfd.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.30 21:37AMEET

한국딥러닝·IBK기업은행, 보이스피싱 피해구제 서류 처리시간 88% 단축

한국딥러닝(대표 김지현)이 IBK기업은행과 비전언어모델(VLM) 기반 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 보이스피싱 피해구제 업무를 자동화하는 기술을 검증했다. 기존 수작업으로 진행하던 서류 처리시간을 88% 줄이고 문서 인식 정확도도 개선했다. 한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 공동으로 보이스피싱 피해구제 업무 자동화 실증을 완료했다고 30일 밝혔다. 이번 실증은 지난 4월부터 8월까지 진행됐다. 보이스피싱 피해구제 과정에서 팩스로 접수되는 신청서와 신분증 등을 AI가 분석하고 필요한 정보를 추출해 담당자의 업무 부담을 줄이는 것이 목적이다. 기존에는 은행 직원이 접수된 서류를 일일이 확인하고 관련 정보를 시스템에 입력해야 했다. 이 때문에 서류 처리에 상당한 시간이 소요돼 신속한 피해 대응에 어려움이 있었다. 양사는 한국딥러닝의 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 포 파이낸스(DEEP Agent for Finance)'를 활용해 업무 자동화 시스템을 구축했다. 이 시스템은 문서의 종류를 구분하고 주요 정보를 추출하는 데 그치지 않고 서류 내용을 분석해 범죄 유형까지 추론한다. 기존 광학문자인식(OCR) 기술이 문자 추출에 집중했다면 VLM을 활용해 문서의 시각적 정보와 문맥까지 분석하도록 기능을 확장한 것이다. 실증 결과 서류 처리시간은 기존보다 88% 감소했다. 인쇄체 인식 정확도는 100%, 필기체는 97% 이상을 기록했다. 문서 분류와 범죄 유형 추론에서도 실증 평가 기준 100%의 정확도를 달성했다. 일부 정보 추출 항목에서는 기존 AI-OCR 대비 정확도가 최대 20.4%포인트 높아졌다. 한국딥러닝은 AI-OCR과 VLM의 분석 결과를 교차 검증하고, 결과의 신뢰도에 따라 자동 처리하거나 담당자가 직접 확인하도록 시스템을 설계했다. 최종 판단은 은행 직원이 수행하는 구조다. 또한 외부 클라우드에 금융 정보를 전송하지 않고 은행 내부망에서 운영할 수 있도록 온프레미스 환경을 적용했다. 한국딥러닝은 VLM 엔진 개선부터 문서 처리 시스템, 검수 대시보드 구축과 성능 검증까지 기술 개발을 담당했다. 이번 과제는 재정경제부와 과학기술정보통신부가 주최한 '2026 공공기관 AI혁신 챌린지' AI 서비스 실증(PoC) 부문에서 우수상에 선정됐다. IBK기업은행은 해당 성과로 장관상을 수상했다. IBK기업은행은 실증 결과를 바탕으로 내년 상반기 중 해당 기술을 실제 피해구제 업무에 적용할 계획이다. 한국딥러닝도 금융기관과 공공기관을 대상으로 문서 처리 자동화 사업을 확대할 방침이다. IBK기업은행 금융소비자지원부 관계자는 "보이스피싱 피해구제는 신속한 대응이 핵심이지만, 기존에는 서류 처리에만 많은 시간이 소요됐다"며 "이번 실증을 통해 이를 획기적으로 단축해, 피해구제에 필요한 대응 시간을 확보하고 금융소비자 보호를 강화할 가능성을 확인했다"고 말했다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 실증은 VLM 기반 AI 에이전트가 피해 대응에 필요한 시간을 확보하는 데 기여할 수 있음을 보여줬다"며 "앞으로 금융기관의 반복 업무를 자동화해 운영비용을 낮추고 금융소비자 보호에 더 많은 시간과 인력을 투입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.30 17:25남혁우 기자

텐센트 클라우드, 글로벌 사용자 1년 새 2배 증가…기업용 AI 사업 확대

텐센트 클라우드가 해외 고객 기반을 빠르게 확대하며 글로벌 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략에 속도를 내고 있다. 최근 1년간 해외 활성 고객이 두 배로 늘었으며 AI 제품과 서비스 수요도 세 자릿수 성장률을 기록했다. 텐센트는 지난 29일 중국 선전에서 개최한 '2026 텐센트 글로벌 디지털 생태계 서밋'에서 해외 사업 성과와 함께 차세대 AI 모델, 기업용 AI 에이전트 및 글로벌 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 행사에서는 차세대 AI 모델 'Hy4'와 'Hy4 플래시'의 출시 계획을 공개했다. Hy4는 복잡한 업무를 장시간 수행하는 능력과 추론 효율성을 강화하고 시각 정보 이해 기능을 추가한 모델이다. Hy4 플래시는 주요 기능을 유지하면서 운영 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 두 모델의 구체적인 출시 일정은 공개하지 않았다. 기업이 여러 AI 모델을 통합 관리할 수 있는 플랫폼 '텐센트 클라우드 토큰허브'도 소개했다. 토큰허브는 텐센트 자체 모델과 외부 AI 모델을 단일 API로 제공하며 접근 권한과 사용량, 과금 등을 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 업무 생산성 AI 에이전트 '워크버디'의 기업용 기능도 강화했다. 워크버디는 메신저와 기업 업무 시스템을 연결해 직원들이 기존 업무 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 지난 3월 출시 이후 90억 건 이상의 작업 요청을 처리했으며 50개 이상 산업 분야에서 활용되고 있다. 텐센트에 따르면 중국 500대 기업의 절반이 워크버디를 도입했다. 개발자와 파트너 5만 명 이상이 참여하는 생태계에는 20만 개 이상의 업무 스킬이 등록돼 있다. 텐센트는 워크버디 외에도 AI 코딩 도구 '코드버디', 에이전트 개발 플랫폼(ADP), 에이전트 런타임 등 기업용 AI 제품군을 해외 시장에 공급하고 있다. 중국에서는 여러 업무 애플리케이션에 걸친 AI 작업을 조율하는 '버디 원'도 공개했다. 해외 사업 확대를 위한 현지 기업과의 협력도 강화하고 있다. 현재 텐센트 클라우드는 150개 이상 국가와 지역에 고객을 확보했으며, 해외로 진출하는 중국 인터넷 기업 10곳 중 9곳이 자사 클라우드를 이용하고 있다고 밝혔다. 동남아시아에서는 인도네시아 통신사업자 XLSMART의 마이크로서비스 1000개 이상을 이전하는 사업을 지원했다. 태국 유통기업 CP AXTRA와는 공급망 관리와 재무 시스템 현대화를 추진하고 있다. 한국과 일본에서는 카카오, 컴투스, 고코, 포케카라 등과 협력하고 있다. 유럽에서는 결제 서비스 기업 아이지코와 전자상거래 플랫폼 eMAG의 클라우드 전환을 지원하고 있으며 브라질에서도 현지 파트너를 통해 클라우드 기반 서비스를 공급하고 있다. 이번 서밋에서는 중동 지역 알사이프 갤러리, 옴니옵스, 트루커 등과 신규 파트너십을 발표했다. 센트럴 리테일 디지털과는 AI 에이전트를 유통 업무에 적용하는 방안을 모색하기로 했다. 글로벌 인프라 투자도 이어간다. 텐센트 클라우드는 올해 프랑크푸르트, 오사카, 리야드, 말레이시아, 멕시코, 태국 등에서 인프라를 확충했다. 현재 전 세계 25개 클라우드 리전과 70개 가용 영역을 운영하고 있으며 향후 1년간 아시아와 중동, 유럽, 미주 지역으로 인프라를 추가 확대할 계획이다. 아울러 기업이 데이터와 핵심 업무 시스템에 대한 통제권을 유지하면서 클라우드 기능을 활용할 수 있도록 전용·프라이빗·하이브리드 클라우드 지원도 확대한다. 다우슨 퉁 텐센트 수석부사장 겸 클라우드 및 스마트 산업 그룹 CEO는 "AI는 기업에 새로운 기회를 제공하지만 그 진정한 가치는 일상 업무에 적용되고 대규모로 도입될 때 실현된다"며 "AI 모델과 업무 도구, 클라우드 인프라를 결합해 기업들이 AI를 실제 업무에 활용하도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.30 17:21남혁우 기자

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