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삼성 '가이아'에 LPDDR5X-PIM 탑재…AI PC서 PIM 첫 상용화

삼성전자가 개발 중인 인공지능(AI) PC용 칩셋 '가이아(GAIA)'에 연산 기능을 내장한 메모리 반도체 LPDDR5X-PIM이 탑재된다. PIM(Processing in Memory)이 실제 AI PC용 칩셋과 결합되는 것은 이번이 처음이다. 가이아가 양산에 들어갈 경우 PIM이 연구·검증 단계를 넘어 실제 제품에 적용되는 첫 사례가 될 전망이다. 삼성전자는 23~25일(현지시간) 미국에서 열리는 반도체 학회 '핫칩스(Hot Chips)'에서 '삼성 LPDDR5X-PIM: 세계 최초 LPDDR 기반 AI 추론용 PIM 솔루션'을 주제로 발표했다. 반도체 업계 한 관계자는 발표에 앞서 "삼성전자는 이번 핫칩스 발표에서 LPDDR5X-PIM의 AI 추론 적용 사례와 함께 가이아를 소개한다"고 밝힌 바 있다. 다만 이번 핫칩스 발표에서 가이아가 제품명으로 직접 언급되지는 않았다. 발표자료에는 삼성의 엣지 AI 가속기 시스템 온 칩(SoC)이 언급됐는데, 업계에서는 이 제품을 가이아로 추정하고 있다. 삼성전자는 이 SoC에 LPDDR5X와 LPDDR5X-PIM 메모리를 탑재해 검증했다. 그 결과 LPDDR5X-PIM은 기존 LPDDR5X에서 12.3초가 걸렸던 테스트를 5.4초 만에 완료했다. 2.28배의 성능 향상을 보인 셈이다. 출력 또한 초당 27.0개에서 81.3개로 3.01배 증가했다. 가이아는 삼성전자 시스템LSI사업부가 개발하고 있는 AI PC용 AI 가속기다. 삼성 파운드리의 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 기반으로 제작되며, AI 연산 처리에 특화했다. 삼성전자는 이미 중국 레노버와 미국 HP 등 주요 PC 제조사에 가이아 시제품을 공급하고 성능을 검증 중인 것으로 알려졌다. 이르면 내년 양산이 거론된다. LPDDR5X-PIM은 저전력 메모리인 LPDDR5X에 PIM 기술을 결합한 제품이다. 기존 메모리 반도체가 데이터를 저장하는 역할에 집중했다면, PIM은 메모리 내부에 연산 기능을 추가해 데이터를 저장하면서 동시에 처리할 수 있는 기술이다. 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 사이에서 데이터가 반복적으로 이동하는 과정을 줄여 AI 연산 과정에서 발생하는 병목과 전력 소모를 낮추는 것이 핵심이다. 삼성전자는 앞서 LPDDR5X-PIM 시뮬레이션을 통해 기존 메모리 대비 AI 행렬 연산 성능을 최대 6.2배 높일 수 있다고 밝힌 바 있다. LPDDR5X-PIM은 전력 효율이 중요한 온디바이스 AI 시장을 겨냥한다. 노트북과 스마트폰 등 개인 기기는 전력과 발열 제약이 크기 때문에 연산 과정에서 메모리와 프로세서 사이 데이터 이동을 줄이는 것이 중요하다. 경쟁사인 SK하이닉스도 PIM이 온디바이스 시장에서 성장할 것으로 내다본 바 있다. 강욱성 SK하이닉스 부사장은 지난해 진행된 OCP 코리아 테크데이에서 "PIM은 클라우드보다 스마트폰, PC 등 엣지에서 먼저 상용화가 전망된다"며 "GPU 개수를 늘릴 수 있는 클라우드와 달리, 엣지 디바이스는 늘릴 수 없기 때문"이라고 설명했다. 그러면서 "휴머노이드나 로보틱스에서도 활용될 가능성이 크다"고 덧붙였다. 가이아와 LPDDR5X-PIM의 결합은 삼성전자가 시스템LSI와 메모리를 아우르는 AI 반도체 전략을 추진한다는 점에서도 의미가 있다. 가이아가 AI 연산을 담당하고 LPDDR5X-PIM이 메모리 내부에서 일부 연산을 처리하는 방식으로 역할을 분담하면 프로세서와 메모리 간 데이터 이동을 줄여 전체 시스템 성능과 전력 효율을 높일 수 있다. 삼성전자는 그동안 PIM을 다양한 메모리 제품에 적용해 왔다. 서버용 고대역폭메모리(HBM)에 PIM을 적용한 HBM-PIM을 비롯해 모바일용 LPDDR에 PIM을 결합한 기술을 공개하며 적용 범위를 확대해왔다. 다만 실제 제품에 PIM을 적용해 상용화하는 데는 기술·생태계 측면 과제가 남아 있었다. 업계에서는 가이아의 PIM 적용이 PIM 기술 상용화 가능성을 확인하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 반도체 업계 한 관계자는 "AI PC 시장에서 실제 고객사 성능 검증을 거친 뒤 양산까지 이어질 경우 PIM이 단순한 차세대 메모리 기술을 넘어 온디바이스 AI를 위한 핵심 메모리 기술로 자리 잡을 가능성이 있다"고 말했다.

2026.08.26 10:37전화평 기자

통신사 새 먹거리는 'AI 네트워크'...GPU·엣지·피지컬AI 수익화 기대

통신사의 새로운 수익원으로 AI 네트워크가 부상하고 있다. 전 세계 통신 인프라 전문가 10명 중 9명은 향후 3~5년 내 AI 네트워크가 통신사의 매출 성장을 견인할 것으로 내다봤다. 최근 미국 네트워크 시스템 전문기업 시에나가 글로벌 리서치 기관 센서스와이드와 전 세계 12개국 1200명 이상의 통신·인프라 전문가를 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 응답자 90%가 AI 네트워크를 향후 매출 성장을 이끌 핵심 동력으로 꼽았다. AI 인프라 수요가 급증하면서 광네트워크와 데이터센터, 그래픽처리장치(GPU) 등 기존 통신사의 인프라 자산을 활용한 사업 기회도 확대될 전망이다. 응답자의 절반가량은 AI 기반 연결 서비스 수요에 대응하기 위해 관리형 광섬유 네트워크(MOFN) 서비스가 중요하다고 봤다. 통신사들은 데이터센터 상호연결(DCI)과 GPU 서비스 등으로도 새로운 수익원을 모색하고 있는 것으로 나타났다. 다. 특히 GPU 서비스에서는 다른 사업자와 협력이 핵심으로 꼽혔다. 응답자 94%는 클라우드 네오클라우드 사업자와의 전략적 파트너십이 GPU 사업 성공에 필수적이라고 답했다. 44%는 시장 진출 방식으로 수익 공유 모델을 채택할 계획이라고 밝혔다. AI 서비스 확산에 따른 소비자 시장의 성장 가능성도 높게 평가됐다. 응답자 95%는 AI 기반 엔터테인먼트가 향후 3년 내 새로운 수익원을 창출할 것으로 예상했다. 29%는 스마트 안경과 건강 추적기 등 AI 웨어러블 기기를 프리미엄 서비스 매출을 견인할 요인으로 지목했다. 네트워크 엣지도 주요 수익원으로 떠올랐다. 응답자 39%는 엣지 컴퓨팅과 서비스형 GPU(GPUaaS), 로컬 AI 추론 서비스가 향후 3년 내 기업 매출의 20% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 88%는 이들 서비스가 기업 매출에서 최소 10% 이상의 비중을 차지할 것으로 내다봤다. 산업 현장에서는 피지컬 AI에 대한 기대가 높았다. 응답자 60%는 산업용 로봇 등 피지컬 AI가 5년 내 전체 기업 AI 매출의 15% 이상을 차지할 것으로 예상했다. 다만 AI를 실제 수익으로 연결하기 위해서는 네트워크 인프라 고도화가 선행돼야 한다는 점이 꼽혔다. 응답자 88%는 기업의 AI 서비스수준협약(SLA) 요구사항을 충족하기 위해 광네트워크 업그레이드가 시급하다고 답했다. 35%는 안정적이고 일관된 네트워크 성능을 프리미엄 AI 서비스의 핵심 요소로 꼽았다. AI 트래픽 증가에 대응하기 위한 네트워크 자동화 필요성도 커지고 있다. 응답자 96%는 AI 인프라와 트래픽을 효율적으로 제어하기 위해 에이전트 기반 AI 등을 활용한 네트워크 자동화가 필수적이라고 봤다.

2026.08.26 10:27홍지후 기자

라온시큐어, 내달 '2026 시큐업&해커톤' 개최

인공지능(AI) 보안 및 인증 플랫폼 기업 라온시큐어(대표 이순형, 이정아)가 내달 말일 행사를 통해 라온시큐어의 에이전틱AI 보안 비전과 핵심 기술을 선보인다. 라온시큐어는 오는 9월30일 서울 페어몬트 앰배서더에서 '2026 시큐업&해커톤'을 개최한다고 26일 밝혔다. 올해로 14회째 개최되는 시큐업 행사는 '안전하고 재밌는 에이전틱 AI(Make Agentic AI fun and secure)'을 주제로 열린다. 특히 라온시큐어의 에이전틱 AI 기반 보안 자동화를 중심으로 AI와 보안을 양방향으로 내재화한 플랫폼과 실제 적용 전략을 폭넓게 다룬다. 또 이순형 라온시큐어 대표가 행사에서 기조 발표를 통해 에이전틱 AI가 바꾸는 보안의 판도를 짚고 AI만으로 채워지지 않은 '신뢰' 구현 방법에 대한 미래 방향을 공유할 예정이다. 김태진 라온시큐어 최고기술책임자(CTO) 등 전문가들이 미래 방향을 실행 단계로 풀어낼 예정이다. 구체적으로 ▲에이전틱AI 미래 전략과 다계층 AI 통합 라인업 ▲분산신원인증(DID·Decentralized Identity) 표준화와 AI로의 확장 ▲실제 침해 가능성을 검증하는 에이전틱AI 모의침투 ▲AI 가드레일로 완성하는 대형언어모델(LLM) 보안 ▲에이전틱AI 시대, 양자내성암호(PQC) 기반 신뢰 설계 ▲모바일 신분증 기반 검증 중계 ▲AI 코칭 기반 메타버스 실습 생태계 혁신 등의 세션이 이어진다. 라온시큐어는 Web3를 에이전틱AI 시대의 신뢰 구조를 더욱 견고하게 묶는 핵심 축으로 제시한다. AI가 스스로 판단하고 실행하는 환경에서 행위 주체를 증명하는 디지털 신원과 권한 위임, 실행 내역을 확인할 수 있는 감사·추적 체계를 연결하는 것이 골자다. 이를 통해 AI의 판단과 행동까지 검증 가능한 환경으로 확장한다는 비전을 제시했다. 행사에서는 모바일 신분증을 활용한 AI·블록체인 신기술 경진대회인 '블록체인&AI 해커톤'도 함께 열린다. 한국디지털인증협회가 주최하고 라온시큐어와 글로벌디지털혁신네트워크(GDIN)가 주관하는 이 대회는 예선에만 318개팀이 참여했고, 10개팀이 이날 결선을 벌인다. 최종 수상팀은 최대 10억원의 창업 지원금과 글로벌 진출, 해외 투자 유치, 경영 컨설팅 등 창업 지원을 받게 된다. 이순형 라온시큐어 대표는 "에이전틱AI는 기업이 일하는 방식을 바꾸고 있지만, 신뢰가 뒷받침되지 않으면 그 속도는 곧 위험이 된다"며 "AI와 Web3를 결합해 신뢰를 설계해 온 라온시큐어의 해법을 이번 시큐업에서 직접 확인할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.08.26 10:27김기찬 기자

하이퍼엑셀, 포브스 아시아 '100 투 워치' 선정…국내 AI 반도체 최초

AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀이 미국 경제 매체 포브스 아시아가 선정한 '100 투 워치(100 To Watch)'에 이름을 올렸다. 국내 AI 반도체 스타트업이 명단에 선정된 것은 이번이 처음이다. 하이퍼엑셀은 포브스 아시아의 '100 투 워치'에 선정됐다고 26일 밝혔다. 이 프로그램은 아시아·태평양 지역에서 기술력과 성장 잠재력을 갖춘 유망 스타트업을 선정한다. 올해에는 AI 기반 혁신이 핵심 테마로 꼽힌 가운데 AI, 로보틱스, 그린테크 등 미래 핵심 산업 분야 유망 기업들이 대거 이름을 올렸다. 하이퍼엑셀은 거대언어모델(LLM) 추론에 특화된 전용 반도체 'LPU(LLM Processing Unit)'를 개발하는 팹리스 스타트업이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 단계의 전력 소모와 비용 절감이 핵심 과제로 부상한 가운데, 기존 GPU 중심 인프라의 한계를 보완하는 고효율 반도체 설계를 구축하고 있다. 특히 고가의 고대역폭메모리(HBM) 대신 저전력·범용 메모리인 LPDDR5X를 탑재하고, 독자적인 연산-메모리 데이터 전송 최적화 아키텍처를 적용해 GPU급 텍스트 생성 성능을 유지하면서도 비용과 전력 효율을 대폭 개선했다. 하이퍼엑셀은 해당 아키텍처를 바탕으로 데이터센터부터 온디바이스 AI까지 제품군을 넓히고 있으며, 국내외 주요 기업과의 AI 인프라 협업을 지속하고 있다. 현재는 글로벌 시장 확대를 위한 시리즈 B 투자 유치를 진행 중이다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 "이번 선정은 하이퍼엑셀의 LLM 추론 특화 기술과 글로벌 성장 잠재력을 공인받은 결과"라며 "추론 단계의 비용과 전력 효율성을 극대화한 LPU를 통해 글로벌 AI 반도체 시장에서 새로운 기준을 제시하겠다"고 말했다.

2026.08.26 10:26전화평 기자

카카오 AI 돛, 부산서 첫 오프라인 '세일링 2026' 성료

카카오는 지역 인공지능(AI) 인재·기업 육성 추진 기구 '카카오 AI 돛'이 부산에서 창업자 네트워크 캠프 '세일링 부산 2026'을 성료했다고 26일 밝혔다. 지난 21일부터 22일까지 진행된 이번 캠프에는 비수도권에서 활동하는 AI·데이터 분야 창업가 40명과 벤처투자자 및 선배 창업가로 구성된 전문 멘토단 10명 등 총 50명이 참여했다. '카카오 AI 돛'은 카카오그룹의 기술·사업 인프라와 ▲한국과학기술원(KAIST) ▲광주과학기술원(GIST) ▲대구경북과학기술원(DGIST) ▲울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과학기술원의 연구·기술 역량을 결합해 지역 AI 인재 육성 및 기업 성장을 지원하는 민간 협력 추진 기구다. 카카오가 조성한 500억원 규모 AI 육성 기금을 기반으로 수도권에 비해 AI 교육과 창업 인프라가 부족한 비수도권 지역의 AI 생태계를 활성화하는 것이 목표다. '카카오 AI 돛'은 사전 조사를 통해 지역 창업가들이 실제 필요로 하는 지원이 투자자, 동료 창업가 등과의 실질적인 연결이라는 점을 확인하고, 첫 행사를 네트워크 캠프 형식으로 기획했다. 이번 행사는 일반적인 창업 교육이나 투자 설명회와 달리 창업 과정 속 침체기와 번아웃을 겪는 지역 창업가들에게 재충전의 기회를 제공하는 데 초점을 맞췄다는 것이 회사 측 설명이다. 이와 함께 멘토와 고민을 나누고 동료 창업가와 관계를 형성하며 다시 사업에 몰입할 수 있도록 프로그램을 조성했다. 캠프의 테마는 '쉼·연결·영감'으로, 참가자들은 부산의 바다와 자연 경관을 배경으로 휴식을 취하는 동시에 커피챗, 캔미팅 등 프로그램을 통해 멘토 및 동료 창업가와 함께 사업의 방향을 되짚어보는 시간을 가졌다. 카카오 AI 돛은 '세일링 부산 2026'을 시작으로 지역별 접점을 넓혀 지역 창업가들의 인적 네트워크 형성을 지원하는 프로그램을 이어간다는 구상이다. 또한 이번 캠프에서 확인한 창업가들의 의견을 기반으로 향후 창업 지원 프로그램을 고도화한다는 계획이다. 김영덕 카카오 AI 돛 센터장은 "세일링 부산이 지역 AI 창업가들에게 잠시 닻을 내리고, 같은 고민을 가진 동료들과 다시 항해할 힘을 얻는 계기가 됐기를 바란다"며 "앞으로도 창업가들의 목소리에서 출발해 지역의 인재와 기업이 큰 시장으로 나아갈 수 있도록 필요한 연결을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.26 10:13박서린 기자

LG CNS-네이버클라우드, 액체냉각 AI 인프라 구축한다…'베라 루빈' 고발열 대응

LG CNS가 인공지능(AI) 팩토리 인프라 시장 선점을 목표로 첨단 그래픽처리장치(GPU)의 고발열·고밀도 전력에 대응 가능한 액체냉각 적용에 앞장선다. LG CNS는 네이버클라우드와 손잡고 차세대 냉각 기술인 액체냉각 인프라 구축에 나선다고 26일 밝혔다. 생성형 AI 확산으로 고성능 GPU 전력소비와 발열이 늘어나는 가운데, 기존 공랭 방식을 보완하는 대규모 액체냉각 기술을 데이터센터에 선제적으로 적용한다는 방침이다. LG CNS는 네이버클라우드와 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용하고 고성능 AI 서비스 지원을 위한 기반을 마련할 계획이다. 앞서 LG CNS는 삼송 데이터센터의 위탁운영을 맡아 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 안정적으로 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상된다. 특히 베라 루빈이 액체냉각 인프라를 기반으로 국내 데이터센터에 본격 적용된다는 점에서 삼송 데이터센터는 AI 팩토리 구현을 위한 핵심 거점으로 평가된다. LG CNS는 총 수전 용량 80메가와트(MW)인 삼송 데이터센터가 국내 최대급 AI 팩토리로 자리매김할 것으로 내다봤다. 삼송 데이터센터에 적용하는 DTC는 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 액체냉각 방식이다. 공기 대비 열전달 효율이 높은 액체를 활용해 고집적 GPU 서버의 발열을 효율적으로 제어한다. 일반적으로 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30키로와트(kW) 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 이에 DTC와 같은 액체냉각은 AI 팩토리 구현을 위한 필수 기술로 주목받고 있다. 시장조사기관 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억 7000만 달러(약 5조 6240억원)에서 2033년 276억 5000만 달러(약 38조원) 규모로 성장할 전망이다. 이에 대응해 LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량과 AI 인프라 기술을 결합해 ▲DTC 액체냉각 ▲GPU 서버 운영 환경 ▲전력 공급 체계 ▲AI 플랫폼 운영 기반까지 통합 구현한다는 목표다. 네이버클라우드는 AI 플랫폼 운영 역량과 대규모 GPU 서비스 경험을 바탕으로 국내 공공기관과 기업에 안정적인 고성능 AI 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 우리 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.26 10:01한정호 기자

핵심 업무도 AI가 한다…롯데백화점, '브랜드 AI' 도입

롯데백화점이 백화점의 핵심 업무인 MD(브랜드·상품기획)에 사내 인공지능(AI) 접목한다. AI의 역할을 '업무 효율화 도구'를 넘어 실무진의 사고를 돕는 '생산성 파트너'로 확장하는 것이다. 롯데백화점은 사내 AI 시스템 '브랜드 AI'를 구축해 현업에 도입했다고 26일 밝혔다. 브랜드 AI가 4000여개 브랜드를 분석해 매장 입퇴점 등의 주요 의사결정을 데이터 분석을 기반으로 고도화한다는 취지다. 브랜드 AI는 MD전략 수립에 필요한 데이터를 AI가 해석·가공해 시각화된 정보로 제공하는 브랜드 분석 플랫폼이다. 개별 브랜드 단위로 산재해 있는 데이터를 연결해, 브랜드별 성과 추이뿐 아니라 브랜드 간 영향 관계까지 파악할 수 있는 통합 진단 서비스를 지원한다. 대표 기능인 '3D 네트워크 그래프'에서는 입점 브랜드를 노드 형태로 구현하고, 구매 연관성 등에 따라 연결선으로 이어 브랜드 간 관계망을 보여준다. 이를 통해 각 브랜드의 특성은 물론 업태 전반의 경쟁 구도를 한눈에 읽어낼 수 있다는 설명이다. 유사 브랜드군을 비교·분석하는 데는 '브랜드 DNA' 기능이 활용된다. 타겟 브랜드를 선정한 뒤 이와 비교할 브랜드를 최대 5개까지 지정하면, 각 브랜드의 매출액 등 핵심 지표를 방사형 그래프로 보여준다. 상품군 내 상대적인 위치를 바탕으로 유사 브랜드와의 차이를 대조해 볼 수 있다. 특정 브랜드에 대한 심층 분석은 'AI 리포트'가 맡는다. 클릭 한 번이면 연령·성별 등의 고객 지표와 연계 매출을 대시보드 형태로 확인할 수 있다. 여기에 데이터에 기반한 시사점을 제안하는 'AI 인사이트'가 함께 제공된다. 여러 데이터를 교차 분석해 개별 수치만으로 포착하기 어려운 맥락을 찾아내고, 실무진이 참고할 만한 관점을 도출해 주는 기능이다. 브랜드 AI는 실제 업무에도 빠르게 안착하며 성과를 내고 있다. 도입 후 한 달간 재접속률은 70%를 기록했고 사용자 조사 결과 기존 유사 업무 대비 업무 생산성이 2배 이상 개선됐다. 롯데백화점은 하반기 브랜드 AI의 주요 기능을 대화형으로 이용할 수 있도록 '챗봇' 기능을 도입한다. 외부 시장 트렌드까지 함께 분석할 수 있도록 API 기반의 실시간 웹 검색 기능도 추가한다. 최성철 롯데백화점 AI STUDIO장은 “유통업에서의 AI는 단순한 업무 자동화를 넘어 전략 설계를 뒷받침하는 단계로 진화하고 있다”며 “'브랜드 AI'와 같이 현업에서 효과를 체감할 수 있는 AI 활용 사례를 확대해, 전사 생산성을 높일 수 있는 기술을 지속적으로 도입해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.08.26 09:58김민아 기자

오픈AI 데이터센터 임원도 퇴사…IPO 앞두고 경영진 이탈 지속

오픈AI가 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 확보에 대규모 투자를 이어가는 가운데 데이터센터 구축을 이끌던 핵심 임원이 회사를 떠났다. 기업공개(IPO)를 추진하는 과정에서 주요 경영진의 이탈이 이어지는 모습이다. 25일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 오픈AI에서 데이터센터 구축을 총괄해온 크리스 말론 책임자가 지난주 회사를 떠난 것으로 알려졌다. 말론은 지난해 3월 오픈AI가 오라클·소프트뱅크와 대규모 AI 데이터센터를 구축하는 '스타게이트' 프로젝트를 발표한 직후 회사에 합류했다. 이전에는 메타와 구글 등에서 데이터센터 전략을 이끄는 수석 엔지니어로 근무한 바 있다. 오픈AI는 올해 초 인프라 조직을 개편했다. 사친 카티 부사장이 전체 조직을 맡고 말론은 데이터센터 기술 엔지니어링과 설계를 담당해왔다. 회사의 데이터센터 확보 전략도 변화했다. 스타게이트 프로젝트 초기에는 데이터센터를 직접 개발하는 방안을 추진했지만 이후 클라우드 사업자와 계약을 맺는 방식으로 전환했다. 최근에는 클라우드 사업자를 통해 AI 칩을 활용하는 것을 넘어 데이터센터 전체를 임차하는 방식의 자체 인프라 확보를 다시 확대 중이다. 실제 오픈AI는 이달 소프트뱅크 계열사 SB에너지와 미국 오하이오주에 10기가와트(GW) 규모 데이터센터를 임차하는 계약을 체결했다. 엔비디아의 재무 보증이 일부 포함된 프로젝트로, 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 확보하려는 오픈AI의 인프라 투자 전략과 맞닿아 있다. 컴퓨팅 인프라 투자 규모도 크게 늘어날 전망이다. 오픈AI는 2030년까지 예상되는 컴퓨팅 지출 규모를 기존 약 6000억 달러(약 830조원)에서 약 7500억 달러(약 1037조원)로 상향한 것으로 전해졌다. 이와 함께 xAI에서 초대형 AI 슈퍼컴퓨터 '콜로서스' 구축에 참여했던 우다이 루다라주를 컴퓨팅 담당 최고기술책임자(CTO)로 지난달 승진시켰다. 인프라 조직 리더십을 강화한다는 목적이다. 말론의 이번 퇴사는 최근 이어지는 오픈AI 고위 경영진 이탈의 연장선이다. 최고운영책임자(COO) 브래드 라이트캡과 피지 시모 등 주요 경영진이 최근 회사를 떠났다. 오픈AI는 내년으로 예상되는 IPO를 준비하는 동시에, 기업용 AI 시장에서 경쟁사 앤트로픽을 추격 중이다. 오픈AI 대변인은 "급증하는 AI 인프라 수요에 대응하기 위해 올해 초 관련 조직을 개편했다"며 "현재 데이터센터 구축을 차질 없이 추진할 수 있는 전문성과 경험을 갖춘 조직을 운영 중"이라고 밝혔다.

2026.08.26 09:51한정호 기자

"韓 피지컬 AI, 제조 강점 모아 실증·양질 데이터 확보해야"

한국이 글로벌 시장에서 피지컬 인공지능(AI) 주도권을 선점하려면 제조 역량을 결집해 테스트베드를 마련하고, 양질의 공정 데이터를 확보해야 한다는 제안이 나왔다. 26일 서울 여의도 국회에서 열린 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼'에서 학계 전문가들은 한국이 보유한 세계적 수준의 제조 인프라를 지렛대 삼아 공장 중심의 피지컬 AI 생태계를 빠르게 조성해야 한다고 입을 모았다. 김순태 전북대 교수는 "AI 기술이 소프트웨어 영역을 넘어 물리적 실체와 결합하는 피지컬 AI 시대로 접어들며 국가 경쟁력 척도가 바뀌고 있다"며 "과거 막대한 자본력이 주도하던 시장 구조는 이제 적기에 완제품을 대량 생산할 수 있는 제조 역량 싸움으로 전환됐다"고 말했다. 김 교수는 "AI 원천기술과 자본력을 갖췄으나 제조 실행력이 취약한 미국, 강력한 제조 기반에도 불구하고 노후 시스템 탓에 기술 전환이 지체된 독일과 달리, 중국은 중앙정부 비전과 지방정부의 시장 조성, 민간 실행력이 결합해 전력 질주하고 있다"고 분석했다. 특히 최근 베이징에서 열린 세계로봇콘퍼런스(WRC) 사례를 들며 "중국은 전력망 구축 등 공공 인프라 영역에 휴머노이드를 우선 투입하고 소프트웨어·장비·하드웨어가 결합된 생태계를 구축하고 있다"고 설명했다. 이어 김 교수는 국내 제조업 현주소를 진단하며 통합 중요성을 강조했다. 한국은 제조 기술을 보유하고 있음에도 개별 기업과 지역이 각개전투를 벌이고 있어 시너지를 내지 못하고 있다고 지적했다. 김 교수는 "전북의 공장 통합·운영 피지컬 AI 역량과 경남의 정밀제조 피지컬 AI 기술을 결합해 실증과 표준화를 이룬다면 차세대 국가 먹거리를 창출할 수 있다"고 강조했다. 정부는 지난해 '산업 특화형 피지컬 AI 선도모델 수립 및 개념증명(PoC) 사업'을 시작했다. 이 사업에서 전북대는 '제조업 피지컬 AI 기술실증랩'을, 카이스트(KAIST)는 '물류 산업 피지컬 AI 기술실증랩'을 담당한다. 실증랩은 실제 산업현장과 유사한 환경에서 로봇을 실증하고, 학습 데이터를 축적한다. 또한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)로 이뤄진 데이터센터에서 파운데이션 모델(FM)을 개발한다. 이를 통해 정부는 산업계가 실제 가동 모델을 확인한 뒤 도입을 타진하고, 글로벌 피지컬 AI 표준을 선점할 것으로 기대한다. 피지컬 AI 두뇌를 고도화하기 위한 데이터 품질 개선 방안도 다뤘다. 양진홍 인제대 교수는 단순한 데이터의 양적 축적을 넘어 '학습 적합성'을 강조했다. 양 교수는 "현장에 데이터는 넘쳐나지만 정작 AI 모델 학습에 쓸 수 있는 데이터는 부족한 실정"이라고 말했다. 그는 데이터 수집 기본 단위를 단편적인 센서 계측값에서 작업 맥락을 담은 '에피소드' 단위로 개편해야 한다고 주문했다. 공정 내에서 작업자가 무엇을 변경했고 그에 따라 어떤 결과가 도출됐는지를 완결된 인과관계로 기록해야 한다는 취지다. 이를 위해선 ▲공정의 물리적 상태(State) ▲로봇 명령 및 개입(Action) ▲전후 변화와 지연(Transition) ▲품질 및 사이클 결과(Outcome) ▲물리적 안전 영역과 공차(Constraint) ▲설비 이력과 공정 정보(Provenance) 등 6대 핵심요소가 축적되는 체계가 필요하다. 양 교수는 "향후 정책 과제로 다크팩토리(무인공장) 구축을 위한 산업별 현장 요구사항 수렴, 제조 파운데이션 모델의 신뢰성 검증체계 마련, 공정 데이터 표준화, 교육부터 산업 현장까지 연결되는 융합인재 양성 생태계 조성이 요구된다"고 말했다.

2026.08.26 09:46진운용 기자

레고 "AI가 장난감 디자인하는 일 없다"…사람 창의성 고수

레고가 인공지능(AI)에 장난감 디자인을 맡기지 않겠다는 방침을 분명히 했다. 광고와 이미지, 영상, 제품 기획 등 창작 영역까지 AI 활용이 빠르게 확산하는 가운데 레고는 핵심 제품 디자인만큼은 사람의 창의성을 중심에 두겠다는 입장이다. 25일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 닐스 크리스티안센 레고 최고경영자(CEO)는 인터뷰에서 “AI만으로 만들어진 제품은 절대 나오지 않을 것”이라며 “창의적인 작업은 항상 디자이너가 맡게 될 것”이라고 밝혔다. 다만 AI 활용 자체를 배제하는 것은 아니다. 회사는 행정 업무나 표준화된 작업에는 AI를 적극적으로 활용하고 있다. 대표적인 분야가 조립 설명서 제작이다. 크리스티안센 CEO는 설명서 제작 과정에서 반복적이고 정형화된 일부 작업을 AI 도구로 처리할 수 있다고 설명했다. 디자이너들이 과거 새로운 기술을 업무에 도입해온 것처럼 AI를 활용해 생산성을 높이고 창작에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 한다는 구상이다. 사람 중심의 디자인 전략은 현재까지 실적으로도 이어지고 있다고 외신은 보도했다. 레고는 올해 상반기 매출과 이익 모두 사상 최대를 기록했다. 매출은 전년 동기 대비 21% 증가한 419억 덴마크 크로네(약 9조 428억원)로 집계됐다. 이는 경쟁사인 해즈브로와 마텔 매출의 3배를 웃도는 수준이다. 전쟁과 무역 갈등, 경기 불확실성에도 시장점유율도 계속 확대했다. 크리스티안센 CEO는 “미국과 아시아, 유럽에서 매우 강한 상반기를 보냈다”며 “특정 한 국가에서만 좋은 것이 아니라 매우 많은 시장에서 광범위하게 성장하고 있다”고 말했다. 다만 중국은 예외다. 중국 소비자들이 여전히 지출에 신중한 모습을 보이면서 레고도 다른 지역과 같은 수준의 성장세를 보이지 못하고 있다. 최근 몇 년간 중국 시장의 부진이 이어졌지만 레고는 매장 출점과 브랜드 투자를 계속하며 수요 회복을 기다리고 있다. 이에 회사는 기존에 상대적으로 비중이 작았던 분야로도 사업 영역을 넓히고 있다고 외신은 보도했다. 레고는 올해 축구 관련 제품을 강화해 월드컵과 리오넬 메시, 크리스티아누 호날두 등을 활용한 제품을 내놨다.

2026.08.26 09:41류승현 기자

구글, 로펌용 '제미나이' 출시…법률 AI 시장 공략

구글이 기업용 인공지능(AI) 플랫폼을 법률 분야로 확장했다. 구글은 '제미나이 엔터프라이즈 포 리걸'을 출시했다고 25일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이는 AI 에이전트와 법률 소프트웨어(SW)를 연결해 변호사 법률·행정 업무를 자동화하는 플랫폼이다. 제미나이 엔터프라이즈 포 리걸은 계약서 검토와 규제 모니터링, 법률 조사, 문서 작성 등을 수행한다. AI 에이전트가 제한적인 사람의 감독 아래 전문 업무를 수행하도록 설계됐다. 이를 통해 변호사가 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있도록 돕는다. 이 플랫폼은 기존 법률 서비스 연동도 가능하다. 톰슨로이터와 하비, 렉시스넥시스 제품을 비롯해 아이매니지, 넷도큐먼츠, 도큐사인, 에버로, 릴래티비티원 등 로펌에서 사용하는 법률 기술 플랫폼·데이터 시스템과 연결할 수 있다. 구글은 로펌이 민감한 의뢰인 정보와 법률 전략을 다룬다는 점을 고려해 기존 권한과 접근 통제 체계 안에서 AI가 작동하도록 설계했다고 밝혔다. 별도 AI 보안 체계를 구축하지 않고 기존 보안 정책을 적용할 수 있도록 한 것이다. 의뢰인 데이터와 로펌 자체 업무 지침서, 지식재산권, 맞춤형 에이전트, 모델 출력 결과는 구글 파운데이션 모델 학습이나 미세조정에 사용되지 않는다. 구글은 이들 정보가 비공개 상태로 유지된다고 강조했다. 대형 로펌도 구글 플랫폼 개발과 도입에 참여한 것으로 전해졌다. 클리어리 고틀립과 프레시필즈, 웨일, 윌리엄스 앤 코널리가 구글과 협력 중이다. 웨일은 제미나이 엔터프라이즈 포 리걸을 초기 도입한 로펌이기도 하다. 외신은 구글의 법률 AI 시장 진출로 전문 서비스 분야 AI 경쟁이 치열해질 것으로 분석했다. 현재 앤트로픽과 오픈AI, 마이크로소프트, 톰슨로이터 등이 법률을 비롯한 전문 업무용 AI 시장에서 경쟁하고 있다. 톰슨로이터는 지난 25일 자체 거대언어모델(LLM) '톰슨 1.0'을 출시했다. 자사가 보유한 법률 조사 콘텐츠로 학습한 모델로 전문직 이용자를 겨냥했다. 구글은 법률 외 전문 산업으로도 특화 AI 전략을 확대한다. 금융 서비스용 도구를 새롭게 선보이고 향후 다른 전문 산업을 위한 솔루션도 개발할 계획이다. 로이터는 "로펌은 AI 시스템을 법률 업무 흐름에 직접 내장하기 시작할 것"이라며 "구글 과제는 법률 업무에 필요한 기밀성과 정확성, 전문적 판단을 훼손하지 않으면서 기술이 효율성을 높일 수 있다는 점을 입증하는 것"이라고 분석했다.

2026.08.26 09:38김미정 기자

앤트로픽 "클로드 대화 내용, AI 에이전트 '코워크'도 안다"

앤트로픽이 클로드와 나눈 대화 내용을 업무 자동화 도구 '코워크'에서도 쓸 수 있게 했다. 앤트로픽은 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 대화 기능과 코워크 기억을 하나로 통합했다고 밝혔다. 코워크는 앤트로픽이 올해 1월 선보인 AI 에이전트 도구다. 질문에 답하는 챗봇과 달리 문서 작성이나 파일 정리처럼 여러 단계로 이뤄진 업무를 이용자 대신 처리한다. 코워크는 그동안 프로젝트 단위로만 기억이 남아 대화에서 쌓은 정보와 이어지지 않았다. 이번 업데이트로 대화에서 나눈 맥락이 코워크 작업에 반영되고 코워크에서 처리한 내용도 대화에 다시 활용될 수 있게 됐다. 일례로 이용자가 클로드에서 컨퍼런스 관련 정보를 검색하고 대화를 나눈 뒤 코워크에 예산·운영 문서 작성을 맡기면 앞서 클로드와 이야기한 참석 인원과 개최 도시, 연사 정보가 문서에 그대로 담긴다. 상사에게 보낼 보고서를 맡길 때도 그 상사가 누구이고 어떤 보고 방식을 선호하는지 다시 설명할 필요가 없다. 기억을 저장하는 방식도 달라졌다. 클로드는 대화가 끝난 뒤 내용을 요약하던 기존 방식 대신 대화 도중 주요 내용을 실시간으로 저장한다. 이용자가 "이걸 기억해"라고 따로 말하지 않아도 다음 대화에 반영된다. 저장 기능은 언제든 잠시 멈추거나 초기화할 수 있다. 이용자는 클로드가 저장한 내용을 직접 확인하고 관리한다. 저장된 기억은 설정의 '주제' 항목에 파일 형태로 정리된다. 이용자가 각 항목을 열어보고 고치거나 지울 수 있다. 민감한 정보는 기본적으로 저장하지 않는다. 앤트로픽은 건강 상태와 인종, 민족, 종교적 신념, 정치 성향, 성 정체성 등을 기본 설정에서 저장하지 않는다고 밝혔다. 이용자가 설정에서 '민감한 주제를 메모리에 포함' 항목을 켜면 저장할 수 있고, 이때는 해당 정보가 저장될 때마다 알림이 뜬다. 설정을 켜기 전에 나눈 대화는 소급해 저장하지 않는다. 설정과 무관하게 아예 저장하지 않는 정보도 있다. 사회보장번호(SSN) 같은 신분 식별 번호와 정부 발급 신분증, 범죄 이력, 이민 상태, 이용정책(AUP)을 위반하는 내용이다. 클로드는 이런 정보를 저장할 수 없을 때 이용자에게 그 사실을 알린다. 앤트로픽은 그동안 대화와 코워크를 하나로 묶어왔다. 7월에는 두 기능의 화면을 합치고 코워크 작업이 노트북을 꺼도 클라우드에서 이어지도록 했고 이번에는 기억까지 공유하도록 했다. 이번 기능은 무료·프로·맥스 요금제의 웹·데스크톱·모바일에서 기본으로 탑재된다. iOS와 안드로이드 이용자는 앱을 최신 버전으로 업데이트해야 한다. 팀·엔터프라이즈 요금제는 관리자가 조직 단위로 사용 여부를 정하고 개별 이용자에게는 기본적으로 기능이 꺼져 있다.

2026.08.26 09:22김동원 기자

클로드 신원 인증서 '대한민국' 누락…앤트로픽 "일시적 오류"

앤트로픽 인공지능(AI) 서비스 '클로드'의 신원 인증 절차에서 한국이 국가 선택지에서 누락돼 국내 사용자들이 불편을 겪은 것으로 확인됐다. 25일 지디넷코리아 취재 결과, 앤트로픽의 신원 인증 국가 선택 목록에 '대한민국'이 표시되지 않아 국내 사용자들이 인증을 완료하지 못하는 사례가 잇따른 것으로 확인됐다. 앤트로픽 측은 본지 취재 이후 "일시적 오류였다"며 수정 완료 사실을 밝혔다. 앤트로픽은 지난달 8일부터 일부 사용 사례에 신원 인증 절차를 도입했다. 유료 요금제 '프로'에서 상위 요금제 '맥스'로 상향하거나 유료 가입을 하는 과정에서 의심스러운 활동이 감지된 일부 사용자에게 신분증 검사를 요구하는 방식이다. 문제는 이 신분증 인증 과정의 국가 선택 단계에서 '대한민국'이 아예 표시되지 않았다는 점이다. 국가 목록은 가나다순으로 정렬돼 있었는데, 독일·덴마크·프랑스·핀란드·폴란드·포르투갈·네덜란드·노르웨이 등 주요국은 물론 나우루·기니비사우·남수단·동티모르·팔라우처럼 이용자가 적은 국가까지 선택할 수 있었다. 그러나 가나다순 배열상 '동티모르'와 '독일' 사이에 있어야 할 '대한민국'만 목록에서 빠져 있었다. 참고로 한국은 클로드 활용도가 높은 국가다. 앤트로픽이 올해 1월 발표한 이코노믹 인덱스에서 한국은 클로드 사용 강도(1인당 활용도)가 전 세계 116개국 중 7위를 기록했다. 국가별 매출 비중에서도 올해 6월 초 기준 미국에 이어 2위 수준으로 알려졌다. 신분 인증 국가 목록 누락은 실제 피해로 이어졌다. 익명을 요구한 한 사용자는 프로에서 맥스로 상향하려다 신분 인증에 막혀, 사용 내역이 쌓여 있고 유료 기간이 15일 남은 기존 계정을 해지하고 새 계정으로 재가입해야 했다. 이 과정에서 기존 대화 기록 등 사용 내역은 모두 사라졌다. AI 개발자·연구자 커뮤니티를 중심으로 유사한 사례가 잇따라 제보됐다. 이에 대해 앤트로픽 코리아 측은 "한국은 신원 확인 지원 국가에서 의도적으로 제외된 것이 아니며, 일부 한국 사용자에게 국가 선택 항목이 정상적으로 표시되지 않는 일시적인 오류가 발생했던 것"이라며 "현재 해당 오류에 대한 수정은 완료됐으며, 한국 사용자도 국가 목록에서 대한민국을 선택해 한국 신분증을 제출할 수 있다"고 말했다. 클로드 신원 인증 외부 업체인 '페르소나 아이덴티티'가 담당한다. 이 회사는 피터 틸이 공동 설립한 팔란티어와 연관돼 있고, 틸의 벤처캐피털 파운더스 펀드가 투자한 곳으로 알려졌다. 이 때문에 일부 이용자 사이에서는 국내 개인정보가 해외로 넘어가는 것 아니냐는 우려도 나온다. 앤트로픽 코리아 측은 "신원 확인 절차는 외부 전문업체를 통해 진행되며, 이 과정에서 앤트로픽은 사용자가 제출한 신분증 이미지를 저장하지 않는다"며 "해당 데이터는 앤트로픽 모델 학습에도 사용되지 않는다"고 설명했다.

2026.08.26 09:21김동원 기자

대기업도 뛰어든 AI 통번역 시장…플리토, '초개인화'로 승부수

인공지능(AI) 실시간 통번역 시장 경쟁이 대기업과 스타트업으로 번지는 가운데 플리토가 선제적으로 초개인화 기능을 내놓으며 승부수를 던졌다. 플리토는 실시간 인공지능(AI) 통번역 솔루션 '챗 트랜스레이션'에 AI 학습 리포트 기반 용어 추천 기능을 더해 초개인화 기능을 고도화했다고 26일 밝혔다. 플리토가 승부수로 꺼낸 초개인화는 사용자마다 다른 번역 엔진이 작동하는 방식이다. 사용자가 쓸수록 그 사람의 발화 패턴과 어휘를 학습해 정확도를 높인다. 모든 사용자에게 똑같이 적용되던 기존 범용 엔진과 구분된다. 현재 AI 통번역 시장에는 대기업과 스타트업이 나란히 뛰어든 상태다. LG CNS는 회의 실시간 통번역을 지원하는 '에이엑스씽크 트랜스레이터'와 기업용 통번역 솔루션 '디지털트랜스'를 운영 중이다. 삼성SDS도 실시간 자막·번역과 회의록 작성을 지원하는 '브리티 코파일럿'을 서비스하고 있다. AI 기술 발전으로 유사 서비스를 선보이는 스타트업도 많아졌다. 플리토가 초개인화를 승부수로 택한 이유는 통번역 품질이 전문 용어 처리에 따라 달라지기 때문이다. 일례로 심장병 학회의 시술명, 미용학회의 성분명처럼 산업별 특화 용어는 범용 엔진으로 처리하기 어렵다. 사용자마다 발음과 말투, 전문 용어 사용 방식이 달라 사전에 데이터를 준비해도 범용 엔진이 처음 만나는 발화 패턴을 완벽하게 소화하기 어렵다는 한계도 있다. 초개인화 엔진은 이런 한계를 사용자 데이터로 보완한다. 플리토는 13년간 축적한 언어 데이터를 기반으로 이 기능을 구현했다. 이번 고도화 핵심 기능은 용어 등록 자동화다. 그동안은 전문 용어를 쓰려면 사용자가 일일이 직접 입력해야 했다. 개선된 기능에서는 대화가 끝나면 AI가 발화 내용을 분석해, 잘못 인식했거나 문맥상 중요한 용어를 학습 리포트로 자동 제안한다. 사용자는 클릭 한 번으로 추천 용어를 학습시킬 수 있다. 이렇게 쌓인 데이터는 사용자만의 번역 엔진이 돼 서비스 품질을 높여준다. 대화가 끝나면 AI 분석 리포트가 이메일로도 발송된다. 번역 정확도가 실제로 어떻게 개선되는지 사용자가 직접 확인할 수 있도록 한 장치다. 이번 초개인화 기능은 요금제와 관계없이 모든 사용자에게 기본 제공된다. 챗 트랜스레이션 주요 기능인 '빠른 대화'와 '온라인 미팅'에 적용됐다. 초개인화는 플리토가 1년 전부터 준비해 온 전략이다. 플리토는 지난해 8월 창립 13주년 기념 '플리토 퍼스트 미디어 인사이트 데이'에서 성장 전략 '플리토 2.0'을 공개하며 초개인화를 핵심 축으로 내세웠다. 이용자의 이력서, 논문, 기사, 링크드인 등을 학습해 개인별 맞춤 통역 엔진을 구축한다는 구상이었다. 당시 이정수 플리토 대표는 "자기소개할 때 발음이 부정확해 '이종수 대표'로 들릴 수 있지만, 플리토는 화자 정보를 미리 학습해 '이정수 대표'로 정확하게 통역한다"며 "개개인이 자기만의 언어 엔진을 갖는 세상이 목표"라고 밝혔다. 플리토는 특정 산업이나 비즈니스 현장처럼 일관된 전문 용어를 쓰는 이용자층에서 만족도가 높을 것으로 보고 있다. 앞으로는 노트테이킹 기능을 고도화하고, 사용자 행동 패턴을 분석해 요약 템플릿을 제안하는 등 이용자 기반 AI 기술을 넓혀갈 계획이다. 이 대표는 "출시 이후 초개인화 기능에 대한 이용자 피드백을 적극 수용해, AI가 용어 추출부터 학습까지 알아서 제안하는 기능으로 고도화했다"며 "앞으로도 비즈니스와 일상을 가리지 않고 글로벌 소통이 필요한 현장에서 플리토만의 전문성과 생산성을 제공하는 AI 통번역 파트너로 진화하겠다"고 밝혔다.

2026.08.26 09:19김동원 기자

KT, 무신사·직방·EBS와 '모두의AI'…생활 속 AI 대중화

KT가 '모두의AI' 사업을 통해 국민 누구나 일상에서 쉽고 편리하게 AI를 활용할 수 있는 생활 밀착형 서비스를 선보인다. KT는 무신사, 직방, 다음, EBS, 매스프레소, 솔트룩스, BC카드 등 국민 생활 전반에서 폭넓은 서비스 접점을 확보한 플랫폼·서비스 기업들과 컨소시엄을 구성했다고 26일 밝혔다. 검색과 교육, 주거, 금융 등 국민이 평소 이용하는 서비스에 AI를 접목해 고객가치를 높인다는 계획이다. 교육 분야에서는 EBS와 매스프레소의 AI 기반 학습 서비스를 고도화한다. 매스프레소의 AI 학습 플랫폼 '콴다'는 글로벌 포함 전체 이용자 약 9700만명, 월간활성이용자(MAU) 약 800만명을 확보하고 있다. KT 컨소시엄은 AI를 활용한 초개인화 학습 서비스 등을 구현해 서비스 저변을 넓힐 계획이다. 쇼핑 분야에서는 약 1700만명의 이용자를 보유한 패션 플랫폼 무신사와 협력한다. MAU 약 800만명에 이르는 무신사에 개인화 추천과 대화형 AI 기능 등을 더해 AI 기반 쇼핑 경험을 고도화할 예정이다. 다나와, 에누리, 메이크샵 등 이커머스 플랫폼을 운영하는 커넥트웨이브와도 AI를 접목해 유통 플랫폼에서 새로운 서비스를 발굴한다. 검색 주거 금융 분야에서는 다음, 직방, BC카드, 솔트룩스, 딥서치 등과 협력한다. 이용자가 방대한 정보에서 원하는 정보와 소식을 빠르게 확인하거나 부동산 정보를 손쉽게 수집해 의사결정을 내릴 수 있도록 기존 서비스를 AI로 고도화하는 방안을 검토한다. KT는 국민이 별도의 AI 서비스를 찾아 이용하는 대신 평소 사용하던 생활 밀착형 서비스 안에서 자연스럽게 AI를 경험하도록 해 AI 대중화를 추진한다는 방침이다. 아울러 국산 AI 반도체부터 AI 모델, 플랫폼, 클라우드, 네트워크까지 아우르는 AI 풀스택 전략을 바탕으로 국민이 체감할 수 있는 AI 생태계 구축에 나설 계획이다.

2026.08.26 09:19박수형 기자

[AI는 지금] GPU만 빠르면 끝?…AI 에이전트 시대, '추론 SW'가 판 바꾼다

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 연산 성능에서 추론 소프트웨어와 서빙 시스템 전반으로 넓어지고 있다. 대화형 AI보다 훨씬 긴 컨텍스트를 유지하고 도구 호출과 반복 추론을 수행하는 AI 에이전트가 늘면서 KV 캐시 관리와 요청 스케줄링, 모델 병렬화 같은 소프트웨어 기술이 실제 서비스 성능과 비용을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 26일 엔비디아에 따르면 차세대 AI 시스템 '베라 루빈 NVL72'는 세미애널리시스의 에이전틱 AI 벤치마크 '에이전트X'를 이용한 자체 시험에서 GB300 NVL72보다 메가와트당 AI 처리량이 최대 30배 높았다. 이번 수치는 엔비디아가 측정한 프리뷰 결과로, 현재 세미애널리시스의 검토를 기다리고 있다. 현재 세대인 GB300 NVL72에서도 성능 격차가 확인됐다. 딥시크 V4 프로 1.6T를 구동했을 때 H200 NVL8 대비 메가와트당 처리량이 최대 15배 높았으며, 키미 K3 2.8T에서는 비슷한 인터랙티브 성능을 기준으로 최대 80배까지 격차가 벌어졌다. 엔비디아는 GB300 NVL72를 사용할 경우 일부 조건에서 H200 NVL8보다 100만 토큰당 비용도 최대 10분의 1 수준으로 낮출 수 있다고 설명했다. 이번 결과에서 주목할 부분은 GPU 세대별 연산 성능 차이만은 아니다. 에이전트X가 기존 AI 벤치마크와 달리 실제 코딩 에이전트가 작동하는 방식을 재현하면서 AI 소프트웨어의 역할을 성능 평가에 본격적으로 끌어들였기 때문이다. 기존 추론 벤치마크는 8K 입력과 1K 출력처럼 길이가 정해진 요청을 반복해 GPU의 처리 성능을 측정하는 경우가 많았다. AI 에이전트는 이전 작업을 기억하면서 컨텍스트가 계속 길어지고 추론 도중 외부 도구를 호출하거나 다른 에이전트에 작업을 넘기기도 한다. 이를 두고 세미애널리시스는 "장문·멀티턴·높은 프리픽스 재사용과 서브에이전트 실행이 실제 AI 서비스 트래픽에서 중요해졌다"며 "그러면서 고정 길이 평가만으로 하드웨어와 소프트웨어 성능을 측정하기 어려워졌다"고 설명했다. 에이전트X는 이를 반영해 실제 클로드 코드 세션에서 발생한 요청 패턴을 재생한다. 턴이 진행될수록 컨텍스트가 누적되는 과정뿐 아니라 도구 호출로 모델이 대기하는 시간까지 반영하고 여러 에이전트가 동시에 작동할 때 처리량과 응답 속도가 어떻게 변하는지도 측정한다. 이에 따라 GPU 자체의 연산 속도뿐 아니라 추론 엔진과 캐시, 라우터가 얼마나 효율적으로 움직이는지가 결과에 영향을 미친다. 세미애널리시스는 에이전트X를 이용한 최적화 과정에서 vLLM의 프리픽스 캐시 적중률이 일부 조건에서 95%를 넘었으며 CPU로 KV 캐시를 오프로딩하는 방식에서는 재연산 대비 출력 처리량이 81.7% 높아진 사례도 공개했다. 세미애널리시스는 "실제 환경은 멀티턴·긴 컨텍스트와 높은 프리필 재사용, 서브에이전트 실행과 수많은 도구 호출로 구성된다"고 설명했다. 이번 일로 AI 소프트웨어 업체에도 향후 변화가 예상된다. 기존에는 쿠다(CUDA) 같은 GPU 프로그래밍 플랫폼과 vLLM·SGLang·텐서RT-LLM 등 추론 엔진의 연산 최적화가 주요 경쟁 영역이었다면, 에이전틱 AI에선 여러 소프트웨어 계층을 하나의 시스템으로 묶어 운영하는 능력이 중요해지고 있어서다. 특히 KV 캐시 관리가 핵심으로 부상하고 있다는 점은 눈여겨 볼 요소다. AI 에이전트가 작업을 수행할 때 이전 컨텍스트를 반복해서 다시 계산하지 않고 캐시에 저장된 데이터를 활용하면 GPU 연산량과 응답 시간을 줄일 수 있어서다. 반대로 동시에 많은 에이전트가 움직이면서 캐시를 제대로 관리하지 못하면 필요한 정보를 삭제하거나 같은 내용을 다시 계산하면서 GPU를 추가해도 성능이 충분히 나오지 않을 수 있다. 요청을 적절한 GPU로 배분하는 라우터와 스케줄러의 역할도 커지고 있다. 세미애널리시스의 에이전트X 시험에서는 엔비디아 추론 오케스트레이션 소프트웨어 '다이나모'의 라우팅 방식을 개선한 뒤 일부 조건에서 출력 처리량이 22.2% 증가했다. 다른 최적화에선 에이전트 세션 재생 시간이 20% 이상 단축됐다. 이는 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 최적화만으로도 에이전틱 AI 추론 효율을 끌어올릴 수 있다는 점이 확인된 것으로 평가된다. 엔비디아도 이런 변화에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 함께 묶는 전략을 강화하고 있다. GB300 NVL72의 72개 GPU를 NV링크로 연결하고 다이나모를 통해 프리필과 디코드 작업을 나누는 동시에 KV 캐시 상태와 서버 부하를 고려해 요청을 배분하는 방식이다. 이를 통해 엔비디아는 SGLang·vLLM·텐서RT-LLM과 MoE 최적화 기술까지 결합해 GPU 한 장의 성능보다 랙 단위 추론 효율을 높이는 데 초점을 두고 있다. 이에 따라 클라우드와 AI 서비스 사업자의 인프라 투자 기준도 달라질 가능성이 있다. 에이전트가 일반 챗봇보다 더 많은 토큰과 컴퓨팅 자원을 사용하는 만큼, GPU 도입 가격뿐 아니라 동일한 전력에서 얼마나 많은 사용자와 에이전트를 동시에 처리할 수 있는지가 서비스 비용을 좌우할 수 있어서다. 에이전트X도 초당 토큰 수에 더해 첫 토큰 생성 시간과 전체 지연시간, 사용자당 인터랙티브 성능, 메가와트당 처리량을 함께 평가하도록 설계됐다. 세미애널리시스는 추론 엔진과 라우터, KV 캐시 관리자, 데이터 전송 라이브러리, 클러스터 제어기가 서로 연동되는 구조를 새로운 AI 추론 환경의 핵심으로 보고 있다. 엔비디아 다이나모뿐 아니라 레드햇의 llm-d, AMD 인페라 등도 여러 추론 소프트웨어를 묶어 분산형 AI 시스템을 운영하는 방향으로 개발되고 있다. 세미애널리시스는 "에이전틱 추론은 칩이나 커널 수준의 문제가 아니라 시스템 전체의 문제"라고 강조했다.

2026.08.26 09:17장유미 기자

오픈AI 첫 AI 추론칩 공개…전력 효율·응답 속도 엔비디아 앞서

오픈AI가 자체 개발한 첫 번째 인공지능(AI) 맞춤형 추론 프로세서 '할라피뇨(Jalapeño)' 테스트 결과를 공개했다. 비교 결과 할라피뇨는 전력 효율과 응답 속도에서 엔비디아의 GB200과 GB300 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다. 오픈AI는 26일 GPT-OSS 120B, 딥시크(DeepSeek) R1 670B, 키미(Kimi) K2.5 1T 등 3개 공개 모델을 대상으로 자체 테스트를 진행한 결과를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 오픈AI는 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 공개 벤치마크인 인퍼런스엑스(InferenceX)를 활용해 테스트를 진행했다. 그 결과 할라피뇨는 최대 처리량 기준으로 전력당 AI 처리량이 비교 시스템보다 1.51.9배 높았으며, 종단 간 응답 지연시간은 1.73.6배 낮았다고 밝혔다. 사용자와의 상호작용이 많은 워크로드에서는 성능 격차가 더 커졌다. 할라피뇨의 사용자당 디코딩 처리량은 비교 시스템보다 2.1~4.1배 높았다. 디코딩은 AI가 답변을 토큰 단위로 생성하는 과정으로, 사용자 입장에서는 응답 속도와 직접적으로 연결되는 지표다. 모델별로 보면 GPT-OSS 120B 테스트에서 할라피뇨의 전력당 최대 처리량은 초당 8만5448토큰으로, 엔비디아 GB200 기반 비교 시스템의 초당 4만4960토큰보다 1.9배 높았다. 종단 간 응답 지연시간은 1.03초로, 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B 테스트에서는 할라피뇨의 전력당 처리량이 비교 시스템보다 1.7배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.6배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로, 비교 시스템의 초당 169토큰보다 4.1배 높았다. 가장 큰 공개 모델인 키미 K2.5 1T 테스트에서도 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 최대 처리량이 약 1.5배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.4배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 약 2.1배 높았다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 단순한 칩 단위 성능보다 전력 1킬로와트당 얼마나 많은 AI 작업을 처리할 수 있는지가 실제 서비스 환경에서 더 중요한 기준이라고 강조했다. 특히 AI 에이전트는 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 차례 추론을 연속으로 실행하기 때문에 각 단계의 지연시간이 누적될 수 있다. 전력 효율과 응답 속도를 함께 개선하면 더 빠른 응답과 안정적인 서비스 제공이 가능하다는 설명이다. 할라피뇨의 성능 향상은 프로세서 자체뿐 아니라 메모리, 네트워크, 소프트웨어, 서버 시스템을 함께 설계한 결과라고 오픈AI는 밝혔다. AI 추론은 입력된 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill) 단계와 답변을 토큰 단위로 생성하는 디코드(decode) 단계로 나뉘는데, 두 단계의 병목이 서로 다르다. 프리필 단계에서는 연산 능력이 중요하지만, 디코드 단계에서는 메모리 대역폭과 데이터 이동이 더 큰 영향을 미친다. 오픈AI는 할라피뇨가 모델 상태와 답변 생성 과정에서 활용되는 케이브이 캐시(KV cache)를 필요한 위치에 가깝게 유지하고, 프로세서 간 데이터 이동과 통신 지연을 줄이는 방식으로 설계됐다고 설명했다. 오픈AI는 할라피뇨 개발 과정에 AI를 직접 활용했다고도 밝혔다. 초기 설계부터 테이프아웃까지 9개월 만에 진행했으며, AI를 활용해 설계안 탐색과 구현, 측정, 검증 과정을 단축했다는 설명이다. 산술 회로 최적화에도 AI를 활용해 제한된 일정 안에 더 많은 연산 성능을 구현할 수 있었다고 덧붙였다. 또한 오픈AI는 코드 생성 도구 코덱스(Codex)와 GPT-아스트라(GPT-Astra)를 활용해 당초 생산 계획에 포함되지 않았던 3개 공개 모델을 두 달 안에 높은 성능으로 구동했다고 밝혔다. GPT-OSS의 일부 어텐션과 전문가 혼합 구조 블록에서는 AI가 생성한 구현이 기존 전문가가 작성한 구현보다 1.5~1.8배 빠르게 실행됐다. 다만 이 수치는 전체 모델이 아닌 일부 블록에 해당한다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 올해 말부터 자체 컴퓨팅 인프라에 할라피뇨를 배치할 계획이다. 현재 생산 적격성 검증과 소프트웨어 고도화, 대규모 운영 준비를 진행하고 있으며 더 많은 모델을 대상으로 성능을 검증할 예정이다. 2세대 할라피뇨는 개발이 상당히 진행된 상태이며, 3세대 제품도 설계에 들어갔다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 엔비디아와의 협력을 중단하지는 않을 방침이다. 학습과 추론 작업 모두에서 엔비디아를 비롯한 여러 파트너사의 가속기를 계속 폭넓게 활용할 계획이라고 밝혔다. 오픈AI는 "할라피뇨 발표 이후 칩과 이를 중심으로 구축한 시스템에 대한 테스트를 지속해왔다"며 "이번 결과는 유의미한 성능 진전을 보여준다. 할라피뇨는 전력 단위당 더 많은 AI 작업을 처리하면서도 더 빠르게 응답을 반환할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "고객 입장에서는 더 빠른 응답, 더 반응성 높은 에이전트, 수요가 늘어나도 더 안정적인 접근성을 의미할 수 있다"며 "이러한 개선은 갈수록 성능이 높아지는 AI를 더 저렴하고 더 폭넓게 이용할 수 있도록 하는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.08.26 09:17남혁우 기자

버즈니, 기업 전용 바이브 코딩 플랫폼 '세이코드' 상용화

일상적인 언어 명령만으로 소프트웨어를 제작하고 사내에 즉시 적용할 수 있는 기업 전용 시스템이 출시됐다. 버즈니(공동대표 남상협, 김성국)는 비개발자 직원도 필요한 업무 프로그램을 직접 만들고 사내에 공유할 수 있는 바이브 코딩 플랫폼 '세이코드'를 26일 공식 선보였다. 세이코드는 개인이 만든 결과물이 파편화되던 기존 바이브 코딩 방식의 한계를 극복하는 데 초점을 맞췄다. 직원의 퇴사나 개별 저장으로 인해 발생하던 기술 유실을 방지하기 위해, 프로젝트 코드와 관련 데이터, 참고 자료, 프롬프트 입력값까지 조직 단위 머신과 워크스페이스에 자동으로 축적하도록 설계됐다. 이에 따라 기획자가 일상 언어로 초안을 작성하면 개발자가 동일한 공간에서 코드를 검토하고 배포를 진행하는 방식의 협업이 가능하다. 전담 인프라 개발 인력이 없어도 사내 데이터베이스(DB)를 직접 연결해 업무용 대시보드를 제작할 수 있는 점도 특징이다. 구글 드라이브와 지메일, 슬랙, 노션, AI 회의록 서비스 '노이' 등 주요 업무 툴과의 연동을 지원해 대화 과정에서 회의록이나 문서 자료를 즉시 불러올 수 있다. 아울러 버즈니의 자체 노하우가 담긴 AI 지침과 코드 검사 스킬이 기본 탑재돼 있어, 개발 지식이 없는 직원도 스스로 완성도를 점검할 수 있다. AI 운영 비용 절감 기능도 갖췄다. 세이코드는 단일 작업공간 안에서 클로드와 코덱스 등 복수의 AI 모델을 목적에 맞춰 선택해 사용하도록 지원한다. 자동화 및 코드 작업은 코덱스로, 문서나 발표 자료 생성은 클로드로 처리하는 방식이다. 여기에 요청 난이도에 따라 저비용 모델과 상위 모델을 자동 분기 전환해 전체 AI 이용 비용을 최대 50%가량 절감해 준다. 남상협 버즈니 공동대표는 "AI 전환을 추진 중이거나 구독료 및 관리 부담이 가중된 기업에 이번 솔루션이 큰 도움이 될 것"이라며 "전문 개발 인력이 적은 조직도 자사 업무 도구를 직접 제작하고 이를 회사의 영구적 자산으로 축적해 생산성을 향상시킬 수 있다"고 설명했다.

2026.08.26 09:00백봉삼 기자

KT SAT, 30년 위성 관제 노하우로 다중궤도·6G 공략

KT 샛(SAT)이 30년간 다져온 정지궤도 위성 관제 노하우를 바탕으로 저궤도 군집위성까지 아우르는 통합 운영 체계를 구축한다. 위성 관제에 AI를 접목하고 KT그룹의 지상 통신망과 연계해 향후 6G 시장까지 공략한다는 구상이다. 김기영 KT 샛 위성컨설팅팀 팀장은 지난 24일 용인위성관제센터 현장간담회에서 “6G 시대엔 지상망과 위성망의 경계가 사라지고 하나의 통합 네트워크로 진화할 것”이라며 “KT샛은 30년간 축적된 위성 관제 운영 노하우를 KT 그룹의 통신 역량과 결합해 6G 시대에 대응하겠다”고 밝혔다. 지난 1994년 용인위성관제센터를 설립한 이후 30년 넘게 위성을 관제해온 KT 샛은 현재 무궁화위성 K5, K6, K7, K5A, K6A 등 직접 발사한 정지궤도 위성 5기를 관제하고 있다. 용인센터 관제실에선 정지궤도 위성이 지정된 위치를 이탈하지 않도록 궤도를 관리하고, 전파가 왜곡 없이 송수신되는지 실시간 모니터링한다. KT샛은 현재 무궁화위성 K5, K6, K7, K5A, K6A 등 정지궤도 위성 5기를 관제하고 있다. 용인센터 관제실에서는 정지궤도 위성이 지정된 위치를 벗어나지 않도록 궤도를 관리하고 전파가 왜곡 없이 송수신되는지 실시간으로 모니터링한다. 센터 외부에는 각 위성당 하나씩 관제용 안테나가 배치돼 있다. 부관제센터인 대전센터에도 동일한 수량의 안테나를 구축해 이중화 체계를 갖췄다. 용인센터가 위성 관제와 운용을 총괄하는 핵심 거점이라면 충남 금산센터는 KT 지상 통신망과 위성망을 연결해 실제 고객에게 통신 서비스를 제공하는 거점이다. 김 팀장은 KT 샛이 단순한 위성 운용을 넘어 안정적인 위성 서비스까지 제공할 수 있는 배경으로 두 센터의 긴밀한 연계 체계를 꼽았다. 실제 KT 샛은 지난해 폐기될 예정이던 무궁화위성 3호의 자세를 180도 반전하고 궤도를 재배치해 오세아니아 지역에서 신규 서비스를 시작했다. 위성 서비스 운영 역량은 한국형 위성항법시스템(KASS) 사업에도 활용하고 있다. 30년 정지궤도 노하우, 저궤도로…다중궤도 통합 운영 KT 샛은 앞으로 다가올 다중궤도시대에 30년간 쌓아온 정지궤도 운영 경험을 바탕으로 저궤도를 아우르는 통합 운영 체계를 구축할 계획이다. 고도 약 3만 6000km의 정지궤도 위성은 안정성이 높지만 통신 지연 시간이 길다는 한계가 있다. 반면 저궤도 위성은 지구와 가까워 통신 지연 시간이 짧고 신호 품질이 우수해 차세대 위성통신의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 김 팀장은 “다중궤도 시대에선 정지궤도와 저궤도의 위성이 하나의 네트워크를 이루면서, 위성을 얼마나 효율적으로 운영하고 관리하느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다”며 “정지궤도 운영 경험을 바탕으로 저궤도를 아우르는 운영 체계를 구축해 최적의 위성 통신 서비스를 제공하겠다”고 말했다. 저궤도 통신망을 안정적으로 구축하려면 수백, 수천 기의 위성으로 구성된 군집 위성 운영이 필수적이다. 이를 두고 김 팀장은 플립 매니지먼트, 위성 상태 형상 통합 관리, 대형 소프트웨어 자동 검증 기술 등 KT샛 군집 위성 운영 역량이 이를 충분히 뒷받침할 수 있다고 설명했다. AI로 군집위성 관제…KT 지상망 결합해 6G로 KT 샛은 저궤도 군집 운영을 동시에 관리하기 위해 AI 기반 자동 운영 시스템을 확대한다. 용인 센터 지상 관제 영역에서 운영자가 수동으로 수행하던 장비 설정이나 명령 검증 등 반복 업무를 AI로 자동화해 효율성을 극대화하고 오류를 원천 차단한다는 구상이다. 김 팀장은 “당장 실무 전면에 AI가 도입된 단계는 아니지만, 위성 운용과 관제에 AI를 접목할 수 있는 기술을 꾸준히 연구, 개발하고 있다”며 “KT그룹 AI 컨설팅을 바탕으로 자체 AI 역량을 키워 향후 소프트웨어 업데이트와 대규모 위성 관리 등에 적극적으로 활용할 것”이라고 설명했다. KT 샛은 이와 같은 자동 운영 시스템과 축적된 위성 관제 경험에 KT 그룹의 ICT 역량을 더해, 지상과 우주를 아우르는 네트워크 체계를 구축할 방침이다. 김 팀장은 “KT 샛 위성 인프라을 KT그룹 지상 통신망과 결합하면 향후 6G와 정부 프로젝트, 국방, 항공 등 다양한 수요처에 맞춤형 서비스를 제공하는 핵심 기반이 될 것”이라며 “30년 노하우를 바탕으로 다중 궤도와 6G 시대를 선도하는 차별화된 위성 서비스 기업으로 도약하겠다”고 강조했다.

2026.08.26 09:00홍지후 기자

'모두의 AI' 사업의 성공 조건

과학기술정보통신부의 '전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원(모두의 AI)' 사업이 최종 사업자 선정을 목전에 두고 있다. 6개 주요 기업 및 컨소시엄이 출사표를 던진 가운데, 정부는 이 중 2~3곳을 추려 연내 대국민 서비스를 선보인다는 계획이다. 국산 AI 모델의 실효성을 입증하고 국민적 활용도를 높이겠다는 취지에서 출발한 본 사업은 현재 한국 인공지능 생태계의 향방을 가늠할 중요한 분기점에 서 있다. 그러나 이 사업의 진정한 성패는 단기적인 서비스 개시나 가입자 확보 같은 외형적 성과에 국한되지 않는다. 정부 주도 사업에서 복수 사업자를 선정하는 정책적 본질은 단순한 예산 분배에 있는 것이 아니다. 서로 다른 기술적 해법과 사업 모델을 함께 검증함으로써, 대한민국 인공지능의 미래를 위한 다방면의 실질적 해답을 마련해야 하기 때문이다. 이러한 관점에서 볼 때 가장 경계해야 할 시나리오는 '유사한 체급과 성격을 가진 사업자를 나열하는 것'이다. 인프라와 자본력을 앞세운 대형 플랫폼이나 통신망 위주로만 진용을 꾸린다면 인프라의 안정성과 초기 이용자 유입에는 유리할 수 있다. 하지만 서비스 혁신의 문법이 동질화되고 하향 평준화될 위험이 크다. '안전한 선택'이 곧 실질적인 정책 효과를 보장해 주지는 않는다. 오히려 조직의 구조적 특성과 기술적 강점이 판이한 사업자들을 조합할 때 정부의 선택 가치는 극대화된다. 대중적 접점을 가진 거대 플랫폼, 인프라를 갖춘 통신망, 기민한 실행력을 지닌 중소기업이 입체적으로 공존하는 포트폴리오가 절실하다. 특히 자원 동원력이 큰 대형 조직에만 문을 열어준다면, 결국 기존 시장의 구도를 답습하는 것에 그치며, 역량 있는 중소기업과 벤처가 도약할 수 있는 생태계의 뿌리는 더욱 약화될 우려가 크다. 진정한 정책 효용을 거두려면, 거대 자본과 인프라 뒤에 가려져 있던 혁신적인 중소기업에 실질적인 기회가 주어져야 한다. 물리적 시간의 한계도 직시해야 한다. 연내 서비스 안착이라는 목표를 고려하면 남은 시간은 고작 4개월 남짓이다. 이 짧은 기간 내에 실제 국민이 체감하는 인공지능 서비스를 구축하고 고도화하는 과정에서는 규모와 속도를 동시에 잡아야 한다. 생성형 AI 서비스는 초기 설계의 완결성보다, 출시 후 이용자 데이터를 기반으로 주 단위의 반복 개선을 거치는 기민함이 생명이다. 자원 동원력이 뛰어난 대형 프로젝트 방식은 안정감은 있으나, 조직이 방대하고 이해관계가 복잡할수록 의사결정 리드타임이 길어져 개발과 서비스 고도화에 쓰여야 할 골든타임을 허비할 우려가 존재한다. 따라서 4개월이라는 제약 속에서는 화려한 청사진이나 자원의 크기 못지않게, 즉각적인 자산 재사용성과 신속한 의사결정 구조를 갖춘 실행 주체가 반드시 병행돼야 한다. 바로 이 지점에서 중소기업과 혁신 벤처가 지닌 기민함이 대형 조직의 한계를 보완할 수 있는 핵심 경쟁력으로 작용한다. 서비스 지향점 역시 단순한 대화형 인터페이스를 넘어, 실질적 업무를 수행하는 '인공지능 에이전트'로 확장돼야 한다. 인공지능 생태계의 패권이 '대화의 자연스러움'에서 '과업의 완결성'으로 이동하는 만큼, 이번 사업에는 에이전트 기술에 대한 실증이 필수적이다. 이는 정부가 기존 플랫폼 중심의 접근을 넘어, 다가올 '1인 1 에이전트' 시대의 서비스 표준을 선점하는 확실한 마중물이 될 것이다. 개별 산업의 특화된 도메인 지식을 바탕으로 신속하게 서비스를 구현하고 피드백을 반영할 수 있는 중소기업들의 참여는 에이전트 기술 실증의 다양성을 확보하는 데 필수적인 요소다. '모두의 AI' 사업은 한국 인공지능 생태계가 얼마나 다양하고 역동적으로 진화할 수 있는지를 보여주는 리트머스 시험지다. 규모의 경제라는 명목 아래 대형 사업자 중심의 줄세우기에 매몰돼서는 안 된다. 독점적 구조를 깨고 역량 있는 중소기업에 실질적인 기회를 열어줄 때, 비로소 서로 다른 궤도를 그리는 기술과 전략이 한데 어우러질 수 있다. 정교하게 조율된 중소기업과의 상생 및 협력 포트폴리오가 한국형 인공지능 생태계에 의미 있는 유산을 남기기를 기대한다.

2026.08.26 09:00이현규 컬럼니스트

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