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코난테크, 제조데이터 품질관리 기술로 '피지컬AI' 구현한다

코난테크놀로지가 제조 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 물리적 환경에서 AI가 자율적으로 작업하는 피지컬AI 영역으로 기술 확장에 나섰다. 코난테크놀로지는 지난 16일 열린 과학기술정보통신부 주관 '전북특별자치도·경상남도 피지컬AI 연구개발(R&D)사업 착수보고회'에 참석해 연구개발 방향과 로드맵을 공유했다고 18일 밝혔다. 경남에서 추진되는 사업은 거대언어모델(LLM)을 넘어 실제 행위를 수행하는 인간-AI 협업형 거대행동모델(LAM)을 개발하고 제조 현장에서 실증까지 추진한다. 로봇·기계 등 물리적 장비와 AI를 결합해 제조 데이터를 학습하고 설비와 로봇을 자율 제어하는 것을 목표로 한다. 오는 2030년까지 5년간 총 6763억원이 투입된다. 코난테크놀로지는 메가존, 한국전자통신연구원(ETRI)과 컨소시엄을 구성해 '제조데이터 신뢰성 확보 및 전주기 통합 운영 플랫폼 기술 개발' 과제에 참여한다. ETRI가 주관하는 '물리데이터 품질관리 기술 개발' 세부과제에서 공동연구기관을 맡았다. 제조 현장의 비정형 데이터를 자산관리쉘(AAS) 형태로 자동 변환하고, 디지털트윈 합성데이터와 실제 물리데이터 간 차이를 측정·보정하는 기술을 개발할 예정이다. 물리데이터 품질관리는 로봇 등 피지컬AI가 실제 환경에서 작동하기 위한 핵심 기술로 꼽힌다. 코난테크놀로지는 이번 과제에서 확보한 데이터 품질관리·디지털트윈 기술을 자사의 제조AI 기술과 연계하고, AI 역량을 하드웨어에 적용하는 임바디드AI를 거쳐 피지컬AI로 확대한다는 계획이다. 김만수 코난테크놀로지 AI플랫폼 개발그룹장(상무)은 "이번 경남 국책과제를 통해 확보하는 제조·물리 데이터 품질관리 및 디지털트윈 기술을 'AI 명장' 솔루션 고도화에 접목할 것"이라며 "국방·방산제조 분야까지 사업 영역을 확대하겠다"고 말했다.

2026.09.18 14:50이나연 기자

"혼자 창업해도 AI 팀원과 함께"…한컴, '노마디안' 앞세워 美 공략

한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 가상의 팀원처럼 구성해 업무를 수행하는 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'을 앞세워 미국 시장 공략에 나선다. 1인 창업자가 필요한 AI 에이전트를 직접 선택하고 성장시키는 방식으로 차별화해 오는 12월 미국에서 베타 서비스를 선보인다는 목표다. 한컴은 노마디안의 첫 TV 광고를 국내에 송출하고 미국 시장을 겨냥한 글로벌 마케팅을 확대한다고 18일 밝혔다. 노마디안은 한컴이 에이전틱 운영체제(OS) 기술을 기반으로 개발한 AI 워크포스 플랫폼이다. 사용자가 직원을 채용하듯 필요한 AI 에이전트를 선택해 팀을 구성하고 업무를 맡길 수 있도록 설계됐다. 한컴은 이번 광고에서 '에이전트 오너'라는 개념을 내세웠다. 자신의 AI 에이전트를 학습·성장시키면서 AI 팀원들과 회사를 운영하는 1인 창업자를 광고의 주인공으로 설정했다. 광고에는 업무관리와 마케팅, 카피라이팅 등 서로 다른 업무를 담당하는 5종의 AI 에이전트가 등장한다. 한컴은 '3D AI팀'이라는 콘셉트에 맞춰 각각의 에이전트를 캐릭터 형태로 구현했다. 업무 지시는 자연어로 이뤄진다. 사용자가 말이나 문장으로 업무를 요청하면 각 AI 에이전트가 역할에 따라 업무를 나눠 수행한다. 사용자는 3D 워크스페이스에서 에이전트들의 업무 진행 상황을 확인하고 필요한 시점에 결과물을 검토할 수 있다. 여러 AI 서비스를 각각 오가며 사용하는 대신 하나의 환경에서 AI 에이전트에 업무를 지시하고 진행 과정을 관리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 사용자는 필요한 직무에 따라 AI 에이전트를 선택할 수 있다. 데이터 분석가나 콘텐츠 마케터 등을 고르면 해당 직무에서 사용하는 업무 도구가 함께 연결된다. 필요한 에이전트가 없으면 사용자가 직접 만들어 팀에 배치하는 것도 가능하다. 한컴은 에이전트를 단순히 선택해 사용하는 데 그치지 않고 사용자와 함께 성장하도록 설계했다. 육성 시뮬레이션 게임에서 착안한 관계형 경험을 적용해 사용자와 에이전트 사이에 대화와 피드백이 쌓일수록 해당 사용자의 업무 방식에 맞춰 변화하도록 했다. 이에 따라 같은 서비스를 사용하더라도 사용자마다 서로 다른 AI 팀을 구성할 수 있다는 설명이다. 한컴은 오는 12월 말 미국에서 노마디안 베타 서비스를 공개하고 내년 구독형 서비스로 상용화할 계획이다. 이번 광고 역시 미국 사용자를 염두에 두고 영어로 더빙했으며 '1인 창업자를 위한 AI 팀(AI Workforce, Built for Super Founders)'를 슬로건으로 내걸었다. 광고는 주요 방송사에서 30초 분량으로 송출된다. 한컴은 국내 광고를 시작으로 미국에서도 해당 광고를 활용하며 현지 마케팅을 이어갈 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "캐릭터, 즉 에이전트는 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 사용자와 상호작용하며 AI 팀원으로 성장한다"며 "이렇게 쌓인 관계와 캐릭터에 대한 애착이 노마디안만의 차별화된 사용자 경험이자, 사용자가 노마디안에 머무는 이유가 될 것"이라고 말했다.

2026.09.18 13:49한정호 기자

AI가 전장 읽고 대응책까지 제시…네이버클라우드가 그린 'AI 지휘소'

네이버클라우드가 레이더와 드론, 위성, CCTV 등에서 쏟아지는 전장 정보를 하나로 연결해 인공지능(AI)이 상황과 위험을 분석하고 지휘관의 판단을 돕는 국방 AI 체계를 제시했다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 전장 데이터를 연결해 AI가 이해하고 지휘관의 판단까지 지원하는 기술을 공개했다. 개별 무기나 AI 모델에 기능을 추가하는 데 그치지 않고 전장 정보 수집부터 분석, 지휘결심 지원까지 하나의 흐름으로 묶었다. 성낙호 네이버클라우드 AI기술 총괄 전무는 "전체적인 전력을 '지능의 네트워크'로 볼 필요가 있다"며 "개별 요소의 지능을 높이는 것도 중요하지만 한 명의 똑똑한 사람이 회사나 군을 다 바꾸는 게 아니듯 전체 조직의 조화로운 운용이 먼저 선행돼야 한다"고 말했다. 정보는 늘었는데 판단은 더 복잡해졌다 전장에는 과거와 비교하기 어려울 만큼 많은 정보가 실시간으로 들어온다. 드론과 위성 영상, 레이더와 각종 감시자산, 지형과 기상 정보까지 지휘관이 확인해야 할 데이터가 계속 늘고 있다. 하지만 정보는 서로 다른 시스템과 네트워크에 흩어져 있다. 지휘소에서는 필요한 자료를 체계마다 찾아낸 뒤 서로 대조하고 교리나 과거 사례와 비교해 의미를 해석해야 한다. 정보가 많아질수록 하나의 상황으로 정리하는 과정도 복잡해진다. 이소은 네이버클라우드 이사는 "현재 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 결심에 필요한 전장의 이해를 더 빠르게 만드는 것"이라며 "전장의 주도권은 누가 전장을 더 빠르게 이해하고 그 이해를 더 빠른 판단과 결심으로 연결하느냐의 문제"라고 말했다. 성 전무는 여러 드론에서 들어오는 영상과 위성, 레이더 정보를 AI가 동시에 분석하는 상황을 예로 들었다. 사람이 각각의 자료를 취합하고 다시 보고하던 과정을 줄이고 서로 다른 감시·정찰 자산의 정보를 하나의 전장 상황으로 빠르게 묶는 데 AI를 활용하는 방식이다. AI부터 넣지 않는다…흩어진 데이터부터 연결 네이버클라우드가 제시한 과정은 먼저 흩어진 데이터를 연결하는 데서 시작한다. 이어 각각의 정보가 서로 어떤 관계인지 AI가 이해하도록 정리하고 이를 토대로 전장 상황을 분석해 지휘관에게 판단 자료를 제공한다. 이 가운데 데이터를 연결하는 기술이 '데이터 패브릭', 정보의 의미와 관계를 정리하는 기술이 '국방 온톨로지'다. 이 이사는 "AI는 기술의 시작이 아니라 마지막 단계"라며 "데이터를 연결하고 데이터의 의미를 정의하며 데이터 간 관계와 맥락을 구조화해야 한다"고 밝혔다. 첫 단계에서는 각 부대와 시스템에 흩어진 정보를 연결해야 한다. 국방 환경에서는 장비와 기관마다 데이터 형식과 통신 방식이 다르고 망도 분리돼 있다. 드론과 위성, 각종 센서에서 실시간으로 들어오는 대규모 정보도 함께 처리해야 한다. 이를 위해 기존 군 시스템을 모두 바꾸거나 데이터를 한곳으로 옮기지는 않는다. 네이버클라우드는 데이터가 있는 원래 위치와 보안 정책을 유지하면서 필요한 정보만 실시간으로 연결하는 방식을 제시했다. 24시간 가동되는 기존 지휘·감시체계를 유지한 채 AI가 필요한 데이터를 불러와 활용하도록 한다. 데이터를 연결한 다음에는 정보 사이의 관계와 맥락을 파악해야 한다. 하나의 표적이 발견됐다면 주변에 어떤 부대와 전력이 있는지, 지형은 어떤지, 과거 비슷한 움직임이 있었는지까지 함께 살펴야 현재 상황이 작전상 무엇을 뜻하는지 판단할 수 있다. 국방 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 네이버클라우드는 부대와 전력, 자산, 교범 등을 미리 구조화한 한국형 표준 온톨로지도 준비하고 있다. 처음부터 지식체계를 새로 만드는 부담을 줄이고 실제 군 데이터를 연결해 한국군에 맞는 지식망을 구축한다. 포격 잡히자 레이더·CCTV·음성보고 한데 모였다 네이버클라우드는 이날 가상의 포격 상황을 통해 이 기술이 지휘소에서 어떻게 움직이는지 보여줬다. 포격 징후가 포착되자 레이더 정보와 감시장비 분석 자료, CCTV 영상, 초소에서 들어온 음성 보고가 하나의 상황으로 묶였다. 음성 보고는 자동으로 문자로 바뀌어 다른 정보와 함께 분석됐다. 위성 영상이나 추가 정찰 자료가 들어오면 기존 정보와 연관성을 분석해 상황을 계속 갱신한다. 주변 부대와 전력, 지형과 정찰 정보까지 더해 포격 발생 사실뿐 아니라 후속 행동 가능성과 위험을 판단하는 데 필요한 자료로 정리했다. 여기서 AI는 여러 대응 방안을 만들어 비교한다. 각 방안의 임무 목표와 예상 효과, 위험 요소, 필요한 전력과 실행 조건 등을 보여주고 관련 교리와 작전·정보·군수 참모의 의견도 함께 제시한다. 판단에 활용한 근거와 출처 역시 지휘관이 직접 확인하도록 했다. 두 번째 시연에서는 미상의 선박과 드론이 해상에 나타난 상황을 가정했다. 해군과 해경 레이더, 공군 감시정보, 주변 어선의 제보 영상과 추가 정찰 자료를 하나로 묶은 뒤 지형과 기상 정보까지 분석했다. 이후 여러 대응 방안을 만들어 지휘관이 비교하도록 했다. 연결 끊겨도 AI는 돌아가야…마지막 판단은 사람 AI가 지휘소에서 실제로 쓰이려면 데이터를 잘 분석하는 것만으로는 부족하다. 전장에서는 통신이 제한되거나 끊길 수 있어 중앙과 연결되지 않은 상황에서도 필요한 AI가 계속 작동해야 한다. 박종건 네이버클라우드 이사는 이를 위해 중앙 데이터센터뿐 아니라 작전 거점과 현장에도 임무에 필요한 AI 연산 자원을 배치하는 국방 특화 클라우드 구조를 제시했다. 중앙에서는 대규모 AI를 학습·운영하고 현장에서는 연결이 끊겨도 승인된 모델과 데이터를 활용해 임무를 이어가는 형태다. 다시 연결되면 현장의 데이터와 로그, 모델 상태를 확인해 필요한 정보를 중앙과 동기화한다. 새로운 AI 모델이나 소프트웨어 역시 자동으로 군 시스템에 적용하지 않고 실제 배포에 앞서 군의 검증과 승인을 거치도록 했다. AI 활용 범위가 넓어져도 최종 선택은 지휘관에게 남는다. 이 이사는 "AI는 방책을 결정하지 않는다"며 "여러 선택지와 효과, 위험을 함께 분석해 지휘관이 직접 비교하고 판단할 수 있도록 제공한다"고 말했다. 관련 교리와 자료 출처도 함께 보여줘 AI가 왜 해당 방안을 내놨는지 확인하도록 했다. 그는 "그 어떤 첨단 AI 기술도 그 결심의 무게를 감히 대신해 줄 수는 없다"며 "결심은 언제나 지휘관, 사람의 몫"이라고 말했다.

2026.09.18 13:46김동원 기자

"전장 AI 통제권 우리 손에"…네이버가 국방에 뛰어든 이유

네이버클라우드가 자체 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 국방 분야로 넓힌다. 민간에서 쌓은 AI 모델과 데이터센터, 클라우드 운영 경험을 바탕으로 군이 핵심 AI 기술을 직접 운용하고 통제하는 '국방 소버린 AI' 기반을 만들겠다는 계획이다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 국방 AI 사업에 나선 이유와 향후 전략을 공개했다. 자체 AI 모델뿐 아니라 이를 개발·운영하는 인프라까지 갖춘 역량을 국방에 적용해 군의 AI 전환을 지원하겠다고 밝혔다. 김유원 네이버클라우드 대표는 네이버가 검색과 AI 기술을 자체 개발해 온 과정과 국방에서 요구되는 '자주'를 연결했다. 김 대표는 "자주 국방의 자주와 소버린의 의미에 대해 소프트웨어 엔지니어들도 큰 뜻을 같이하고 있다"며 "우리가 만든 기반이 한국에만 머무르지 않고 전 세계로 퍼져나갈 수 있는 계기가 됐으면 좋겠다"고 말했다. AI '킬 스위치' 누가 쥐나…국방에선 통제권이 핵심 네이버클라우드가 국방 AI에서 먼저 짚은 문제는 '통제권'이다. AI가 국가 핵심 기술로 자리 잡고 전장에서 소프트웨어의 역할이 커질수록 데이터와 AI 모델, 이를 운영하는 플랫폼까지 군이 직접 통제해야 한다고 강조했다. 유경범 네이버클라우드 국방사업 총괄 전무는 이를 '킬 스위치를 누가 쥐느냐'의 문제로 표현했다. 전장에서 사용하는 핵심 소프트웨어의 통제권을 외부 사업자가 쥐고 있다면 정책 변경이나 서비스 중단 등이 군의 운용에도 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 각국이 데이터와 AI 모델, 플랫폼을 직접 통제하려는 움직임도 같은 흐름으로 설명했다. 외부 기술이나 오픈소스를 사용하지 말자는 뜻은 아니다. 어떤 모델을 어디에 적용하고 언제 업데이트할지, 문제가 생겼을 때 계속 운용할 수 있을지까지 군이 결정할 수 있는 기반을 갖추자는 취지다. 유 전무는 "AI가 국가 핵심 역량이 되면서 자주권을 지켜야 한다는 중요성이 강조되고 있다"며 "안보나 경제처럼 중요한 영역에서는 소버린 AI 역량을 갖춰야 할 필요성이 커지고 있다"고 말했다. 모델 하나로는 부족…네이버가 '풀스택' 내세운 이유 네이버클라우드는 국방 AI를 특정 모델 하나를 도입하는 사업으로 보지 않는다. AI 모델과 데이터, 애플리케이션뿐 아니라 이를 학습하고 운영하는 클라우드와 데이터센터까지 함께 갖춰야 실제 군에서 AI를 지속적으로 활용할 수 있다고 제시했다. 네이버가 국방 사업에 나선 배경에도 자체 기술 역량이 자리 잡고 있다. 네이버는 자체 거대언어모델(LLM)을 개발하고 이를 돌리는 데이터센터와 클라우드를 직접 구축·운영해 왔다. 김 대표도 AI 인프라부터 모델과 애플리케이션까지 자체 기술을 갖춘 점을 국방에서 활용할 기반으로 꼽았다. 다만 국방 AI 모든 영역을 네이버클라우드가 직접 맡겠다는 것은 아니다. 대규모 연산과 AI 모델 개발처럼 많은 투자와 인프라가 필요한 기반은 대기업이 맡고, 그 위에서 스타트업이 다양한 서비스를 개발하며 기존 무기체계와 지휘통제체계의 연결은 방산·체계 기업이 담당하는 역할 분담을 제안했다. 유 전무는 AI 분야에서는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, 모델 개발 역량을 여러 사업에 흩어놓기보다 필요한 자원을 모으는 것이 중요하다고 강조했다. 대규모 투자가 필요한 분야인 만큼 국가 차원에서 기업별 강점을 결집해야 기술 경쟁력을 높일 수 있다는 판단이다. 한번 납품하고 끝낼 수 없다…군과 함께 AI 개선 네이버클라우드는 기존 무기체계의 개발·조달 방식도 AI에 맞게 바뀔 필요가 있다고 제안했다. 무기체계는 오랜 개발과 시험, 조달 과정을 거치는 반면 AI 모델은 수개월 단위로 성능과 기능이 달라지기 때문이다. 한번 구축한 시스템을 장기간 사용하는 방식으로는 새 AI 기술을 계속 반영하기 어렵다. 네이버클라우드는 완성된 제품을 군에 넘기고 사업을 끝내기보다 실제 운용 과정에서 모델과 소프트웨어를 반복해 개선하는 방식을 제시했다. 이를 위해 공개된 군 관련 데이터와 비기밀 데이터로 모델과 도구를 먼저 개발한 뒤 군 내부에서 실제 데이터와 요구사항을 반영해 완성하는 방안도 내놨다. 현장배치엔지니어(FDE)가 군 내부에서 사용자와 함께 문제를 정의하고 AI를 수정·개선하는 역할을 맡는다. 작은 범위부터 실제 군 환경에서 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 제안했다. 네이버클라우드는 국방 AI 추진 방향을 ▲역량 결집 ▲신속한 전개 ▲실제 환경에서 실증 ▲지속적인 진화로 정리했다. 유 전무는 "한 번의 구축 사업보다는 지속적으로 개선하는 방식이 필요하다"며 "과거처럼 공급자와 수요자로 나뉘는 납품 방식이 아니라 군과 민간이 함께 진화하는 동반 성장 방식으로 가야 한다"고 말했다.

2026.09.18 13:45김동원 기자

SK하이닉스 손자회사 솔리다임, 美 첫 낸드 공장 구축 추진

SK하이닉스의 낸드 손자회사 솔리다임이 미국에 첫 낸드 양산라인 구축을 검토 중인 것으로 19일 파악됐다. 현재 공장 부지, 투자 시점 등 세부 계획을 조율하는 단계다. 최근 인공지능(AI) 인프라 구축 확대로 낸드 수요가 폭증하는 만큼, 미국 현지 고객과 협력을 강화하기 위한 전략이란 풀이가 나온다. 최근 최태원 SK 회장이 그룹 차원에서 주도하는 미국 AI 투자 확대 기조와도 맞물린다. 솔리다임은 SK하이닉스가 지난 2021년 말 인텔 낸드플래시 사업부를 인수하면서 설립한 미국법인이다. 당시 전체 인수 규모는 90억 달러(당시 환율 기준 약 10조원)였다. 솔리다임은 중국 다롄에 1공장이 있고, 올 3분기부터 다롄 2공장 설비투자도 시작했다. 미국에는 본사와 연구개발(R&D) 센터만 있고 생산거점은 없다. 솔리다임이 미국 첫 생산거점 구축을 검토하는 지역은 미국 동부다. 현재 부지 선정과 생산품목, 양산시점 등을 세부적으로 논의 중인 것으로 파악됐다. 사안에 정통한 관계자는 "솔리다임이 미국 빅테크 기업의 AI 서버용 낸드 수요에 대응하기 위해 현지 양산라인 구축을 추진하고 있다"며 "고객들과 장기공급계약(LTA) 협의를 바탕으로 투자계획을 구체화할 것"이라고 전망했다. 그간 솔리다임은 AI 데이터센터용 쿼드레벨셀(QLC) 낸드 개발에 주력해 왔다. QLC는 데이터를 저장하는 최소 단위인 셀 하나에 4비트를 저장하는 방식이다. 3비트를 저장하는 트리플레벨셀(TLC) 등 타 방식 대비 대용량 SSD 구현에 유리하다. 특히 엔비디아의 블랙웰·베라루빈 등 차세대 AI 플랫폼이 요구하는 낸드 용량이 급증하면서, 고용량 낸드 주문도 몰리고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 올 2분기 SK하이닉스(솔리다임 포함) 낸드 매출은 142억 7290만 달러(약 19조 8000억원)로 전 분기보다 89.5% 뛰었다. 솔리다임의 미국 투자는 SK그룹이 추진 중인 미국 내 투자 확대 기조와 맞물린다. 현재 SK그룹은 SK하이닉스의 미국 주식예탁증서(ADR) 상장과 현지 첨단 패키징 팹 구축에 이어, 추가 메모리 생산공장 구축 가능성도 열어두고 있다. 솔리다임 역시 나스닥에 기업공개(IPO)를 준비 중이다. 최태원 SK 회장도 지난 7월 미국 뉴욕에서 열린 SK하이닉스 ADR 상장 기념행사에서 "미국 인디애나주 첨단 패키징 시설 외에도 추가 투자를 검토하고 있다"며 "전력·용수·인력·공급망 등 여건이 갖춰지면 메모리 생산공장 건설도 가능하다"고 말한 바 있다. 최근에는 외신과 업계를 통해 SK하이닉스와 인텔의 미국 내 메모리 생산 협력설도 나온다. 최종 확정되려면 시간이 필요하지만, 미국 내 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 메모리 수요가 중장기적으로 지속 증가할 것으로 전망돼 실현 가능성은 있다는 게 업계 시각이다. 솔리다임 관계자는 미국 내 설비투자 계획과 관련해 "사업 경쟁력 강화를 위해 다양한 방안을 검토 중이나 확정된 바는 없다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:44장경윤 기자

오케스트로 클라우드, KT와 AI 사업 키운다…AIDC·GPU 전방위 협력

오케스트로 클라우드가 KT와 손잡고 인공지능 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터(AIDC), 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 AI 사업 전반으로 협력 범위를 넓힌다. 양사 인프라와 AI 플랫폼 역량을 결합해 공공·금융·기업 시장을 공동 공략한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 인프라 수요가 확대되는 가운데 양사 기술·사업 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하기 위해 마련됐다. 양사는 클라우드와 네트워크, 데이터센터 인프라와 AI 플랫폼 등 각사가 보유한 역량을 바탕으로 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대할 계획이다. 협력 분야는 ▲AX ▲AIDC ▲매니지드 AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야다. AX 분야에선 생성형 AI와 AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진할 방침이다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에선 데이터센터 구축·운영을 비롯해 GPU·신경망처리장치(NPU) 클러스터와 AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발할 계획이다. 엣지 데이터센터와 AI 전용 인프라의 기획·사업화에도 나선다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 KT클라우드의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 이를 바탕으로 금융권 등 높은 수준의 보안이 필요한 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. GPU 인프라 사업도 함께 추진한다. 양사는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 매니지드 AI GPU 서비스와 GPU 자원 운영·관제·최적화 사업에서 협력한다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스 형태로 제공하고 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다는 구상이다. AI 플랫폼·클라우드 분야에선 KT의 클라우드 인프라와 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 기술을 결합할 예정이다. 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론 플랫폼을 공동 사업화하고 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 구축에도 협력한다. 양사는 주요 고객을 대상으로 공동 제안과 마케팅도 진행한다. 공공·금융·기업 시장에서 신규 AI 사업과 비즈니스 모델을 발굴해 중장기적으로 협력 사업을 확대한다는 목표다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다"며 "KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:36한정호 기자

클루커스, 중소기업 AI·클라우드 문턱 낮춘다…MS 애저·코파일럿 지원 강화

클루커스가 중소기업의 마이크로소프트(MS) 애저와 코파일럿 도입 지원을 강화한다. 전담 IT 인력과 운영 자원이 부족한 중소기업을 대상으로 비용 최적화부터 보안·운영·장애 대응까지 클라우드와 인공지능(AI) 활용 전반을 지원한다는 전략이다. 클루커스는 중소기업의 MS 애저 및 코파일럿 활용 확대를 위해 클라우드·AI 도입과 운영 서비스를 강화한다고 18일 밝혔다. 회사 측에 따르면 기업의 클라우드와 AI 활용이 늘면서 비용 관리와 보안, 운영 안정성의 중요성도 커지고 있다. 특히 자체 IT 인력과 운영 자원이 제한적인 중소기업은 클라우드 도입 단계의 기술 검토부터 비용 최적화, 운영 관리와 장애 대응까지 전문적인 지원이 필요하다는 설명이다. 클루커스는 애저를 처음 도입하는 기업뿐 아니라 현재 애저를 직접 구매해 사용하는 기업에도 기술 컨설팅과 클라우드 운영 서비스를 제공한다. 고객 사용 환경과 비용 구조를 분석해 운영 효율화 방안을 제안하고 필요하면 라이선스와 클라우드 운영을 통합 관리할 수 있는 클라우드 솔루션 공급자(CSP) 방식으로 전환하는 과정도 지원한다. 비용 부담을 낮추기 위한 혜택도 제공한다. 애저 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 10% 페이백을 지원한다. 기존 애저 직접 구매 고객이 CSP 방식으로 전환하면 비용 최적화 컨설팅과 기술 지원, 운영 현황 관리, 장애 대응 등의 서비스를 이용할 수 있다. 생성형 AI를 도입하려는 기업을 대상으로는 애저 오픈AI 기반의 기업용 AI 환경 구축을 지원한다. 보안과 데이터 관리, 사용자 권한 등 기업 거버넌스를 고려해 기존 IT·보안 환경에 맞는 아키텍처와 운영 방안을 설계한다. MS 코파일럿은 실제 업무 환경에서 활용 가능성을 확인한 뒤 도입할 수 있도록 지원한다. 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 최대 25% 할인과 추가 라이선스 혜택을 제공한다. 도입 전 무료 체험도 지원한다. 기업이 실제 업무 환경에서 코파일럿을 사용해보고 조직 내 적용 가능성과 도입 효과를 사전에 검증할 수 있도록 하는 방식이다. 클루커스는 이를 통해 중소기업의 애저와 코파일럿 도입 장벽을 낮추고 MS 클라우드 전문 역량과 파트너 네트워크를 활용해 관련 사업을 확대할 계획이다. 파트너사와 중소기업 고객 접점을 늘리고 애저·코파일럿 관련 사업 기회도 발굴한다는 방침이다. 이번 프로모션은 다음 달 30일까지 진행된다. 이석원 클루커스 인다이렉트 비즈니스 세일즈 본부장은 "중소기업의 클라우드와 AI 활용이 확대될수록 비용·보안·운영까지 함께 관리할 수 있는 전문 기술 파트너의 역할이 중요해지고 있다"며 "MS 클라우드 전문성과 파트너 네트워크를 기반으로 중소기업이 애저와 코파일럿을 보다 안정적이고 효율적으로 도입·활용할 수 있도록 다양한 도입·운영 서비스와 혜택을 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:30한정호 기자

롯데이노베이트, AI 데이터센터 키운다…DBO 매출 비중 30% 목표

롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대를 발판으로 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 새로운 성장동력으로 키운다. 최근 잇따라 데이터센터 운영 계약을 확보한 가운데 오는 2028년 DBO 사업 비중을 전체 매출의 30%까지 확대한다는 목표다. IBK투자증권 리서치본부 이승훈 본부장은 지난 17일 보고서를 통해 "롯데이노베이트의 데이터센터 사업은 축적된 운용 노하우와 시장 성장에 힘입어 견조한 확장세가 지속될 것으로 전망된다"며 "롯데이노베이트는 신사업인 데이터센터 DBO 비중을 2028년까지 전사 매출의 30%까지 확대한다는 목표를 제시했다"고 밝혔다. IBK투자증권은 롯데이노베이트에 대한 투자의견 '매수'와 목표주가 3만원을 유지했다. 데이터센터 시장 성장과 회사가 축적한 운영 경험을 기반으로 DBO 사업의 확장세가 이어질 것이라는 판단이다. 특히 롯데이노베이트가 약 20년간 4개 데이터센터를 직접 구축·운영하며 축적한 경험을 DBO 사업의 경쟁력으로 평가했다. DBO는 고객이 소유한 데이터센터의 설계와 시공부터 준공 이후 운영까지 전 과정을 수행하는 사업 모델이다. 기존 데이터센터 인프라를 임대하는 코로케이션과 달리 구축 단계부터 운영까지 사업자가 종합적으로 참여한다. 최근 국내 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 설계·시공·운영 역량을 함께 제공하는 턴키형 DBO 서비스 수요도 증가할 것으로 전망됐다. 자산운용사와 사모펀드(PEF) 등 재무적투자자(FI)의 데이터센터 개발 참여가 늘어나는 점도 사업 확대에 우호적인 요인으로 꼽혔다. 롯데이노베이트는 데이터센터 사업 수주을 이어가고 있다. 지난해 12월 캄스퀘어 데이터센터 위탁운영을 수주한 데 이어 올해 2월 이지스자산운용 엣지 데이터센터 DBO 사업을 확보했다. 지난달에는 40메가와트(MW) 규모 안산 데이터센터 위탁운영 계약을 추가로 따냈다. 이를 포함한 데이터센터 사업 누적 수주 규모는 약 1300억원, 관리 용량은 110MW에 달한다. IBK투자증권은 이러한 사업 확대를 바탕으로 롯데이노베이트의 데이터센터 DBO 비중이 2028년까지 전체 매출의 30% 수준으로 확대될 것으로 내다봤다. 실적 성장도 이어질 것으로 전망했다. 롯데이노베이트의 연결 영업이익은 올해 약 450억원에서 내년 560억원, 2028년 670억원으로 증가할 것으로 추정했다. 같은 기간 자기자본이익률(ROE)은 6.4%에서 약 10%까지 개선될 것으로 예상했다. 자회사 실적 개선도 긍정적으로 평가했다. IBK투자증권은 "전기차 충전 사업인 이브이시스(EVSIS)는 올해 6월 국내 공공 부문, 7월 미국에서 신규 수주를 확보했으며 해당 수주 물량의 매출 인식이 시작되면서 하반기 실적 반등을 견인할 것"이라며 "이브이시스 미국 법인의 올해 매출은 전년 대비 약 2배 증가할 것"이라고 전망했다.

2026.09.18 13:22한정호 기자

이통3사, 추석연휴 트래픽 증가 대비 특별 소통책 가동

SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 이통3사가 다가오는 추석 연휴 기간 귀성객과 나들이 인파 이동, 영상통화, OTT 시청 등 트래픽 급증에 대비해 기지국 용량 증설, 24시간 모니터링 등 대응 체계 구축에 나섰다. SK텔레콤은 추석 전날인 오는 23일부터 부터 닷새간 종합상황실을 가동해 특별 소통 대책을 운영한다. SK텔레콤, 관계사, 협력사 인력 3625명이 24시간 통신망을 모니터링하고, AI 기반 네트워크 운용 시스템 '에이원'과 '스파이더'를 활용해 통신 장비 상태를 실시간 분석한다. 추석 연휴 데이터 사용량 증가가 예상됨에 따라 고속도로, 성묘지, 관광 시설 등 트래픽 밀집 지역을 점검하고 기지국 용량을 증설했다. 24일부터 27일까진 영상 통화를 무료 제공한다. KT는 추석 연휴 기간을 네트워크 집중 관리 기간으로 정해 휴양지와 가족 방문객이 밀집하는 주요 지역 기지국을 24시간 모니터링하고 스미싱 등 보안 관제를 강화한다. 기지국과 통신 시설 점검을 마쳤으며, 정전 대비 긴급 전력 장비를 주요 거점에 배치했다. 교통 거점 통신 품질 점검과 기지국 용량 최적화도 진행했다. LG유플러스도 주요 거점 기지국 점검과 품질 최적화를 마쳤고, 트래픽 증가에 대비해 캐시서버 용량을 늘렸다. AI 기반 자율 운영 네트워크 플랫폼 'AION'을 활용해 상습 정체 구간에 현장 요원을 배치할 예정이다. 서울 마곡사옥에 종합상황실에선 24시간 모니터링을 진행한다. 24일부터 27일까지 무료 영상통화를 지원한다. 알뜰폰 가입자도 대상이다.

2026.09.18 12:48홍지후 기자

데이터브릭스, 아태 지역 투자 확대…한국선 금융권 공략·AI 인재 양성

데이터브릭스가 싱가포르를 거점으로 아시아·태평양 지역 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. 현지 인력과 시설을 확충해 기업들이 AI를 실제 업무에 도입하고 활용 규모를 늘릴 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터브릭스는 향후 3년간 싱가포르에 3억 5000만 달러(약 4837억원) 이상을 투자한다고 18일 밝혔다. 이는 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 AI 업무 도우미 '지니' 등 주요 제품의 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 현재 250명인 싱가포르 현지 인력은 500명 이상으로 늘린다. 약 900평 규모 새 지역본부를 마련해 사무공간도 기존보다 4배로 넓힐 계획인 것으로 전해졌다. 새 본부에는 고객과 협력사가 데이터·AI 활용 역량을 높일 수 있는 교육·협업 시설을 조성한다. 이곳에서 새로운 AI 활용 사례를 발굴하고 기업 도입을 지원할 예정이다. 싱가포르 국가 AI 전략에 맞춰 고객·협력사·정부기관과의 협력도 강화한다. 데이터브릭스는 기업들이 AI 시범사업을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하면서 안정적인 운영 기반이 중요해졌다고 설명했다. AI 에이전트가 기업 데이터와 업무 맥락을 정확히 이해하고 기업은 필요에 따라 모델을 선택하며 비용을 통제할 수 있어야 한다는 설명이다. 현재 이를 지원하는 주요 제품은 레이크베이스와 지니, 유니티 게이트웨이다. 레이크베이스는 AI 에이전트가 핵심 업무용 애플리케이션 실행에 필요한 메모리를 제공하는 서버리스 DB다. 지니는 기업 업무 맥락을 바탕으로 데이터를 분석해 신뢰할 수 있는 답변과 업무 수행을 지원한다. 유니티 게이트웨이는 여러 AI 에이전트와 도구, 모델을 통합 관리한다. 운영 정책을 적용하고 요청을 적절한 모델로 연결하며 비용을 통제해 기업의 AI 활용 확대를 돕는다. 데이터브릭스는 금융·통신·공공 부문에서도 고객 기반을 넓히고 있다. 아이패스트 코퍼레이션과 싱가포르 관세청, 싱텔을 신규 고객으로 확보했다. 기존 역내 고객으로는 싱가포르 정부기술청과 LG전자, 스탠다드차타드, 도요타 등이 있다. 한국 기업 AI 도입 지원…현장 협업·인재 양성 확대 데이터브릭스는 한국 AI 시장도 확대하고 있다. 국내 고객사 현장에 AI 업무 시스템 구축을 돕거나 전문 인력 양성을 확대해 사업 기반을 넓히고 있다. 데이터브릭스는 국내 고객사에 엔지니어링 조직을 투입해 AI 업무 시스템 구축을 지원하고 있다. 이 과정에서 파악한 고객 요구를 레이크베이스, 지니 등 제품 개선에 반영하기 위한 전략이다. 대표 사례는 LG전자와 맺은 협업이다. LG전자는 데이터브릭스 플랫폼과 자체 AI 모델 개발·운영 솔루션 '멜리캣'을 결합해 고객 데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 데이터 관리 환경을 통합하고 부서 간 협업을 개선해 데이터 요청부터 모델 개발까지 걸리는 시간을 기존 9주에서 4주로 줄였다. 데이터브릭스는 국내 데이터·AI 전문 인력 양성도 추진하고 있다. 지난 4월 'AI 데이 서울'에서 향후 3년간 국내 전문 인력 1만명을 양성하겠다는 계획을 발표했다. 워크숍과 국내 산업 기관과 협력해 기업 현장에서 필요한 데이터·AI 활용 역량을 높일 방침이다. 데이터브릭스는 국내 주요 공략 분야로 금융권을 주목하고 있다. 거래·고객 정보를 빠르게 저장하고 불러와야 하는 금융 분야의 AI 애플리케이션이 늘면서 레이크베이스와 같은 운영 DB 수요도 커질 것으로 보고 있다. 앞서 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 지난달 방한해 국내 주요 기업 임원 약 100명 대상으로 포럼을 개최한 바 있다. 마이어 수석부사장은 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 지디넷코리아에 밝혔다.

2026.09.18 12:33김미정 기자

AI 개발 속도 늦출 때 아니다...화웨이 "중국은 더 빨라야"

중국 AI 기업들이 미국 선두 업체와의 격차를 좁히려면 기술 개발 속도를 더욱 높여야 한다는 주장이 화웨이에서 나왔다. 미국 AI 업계에서 안전 문제를 이유로 개발 속도를 조절해야 한다는 목소리가 나오는 것과 달리 중국은 아직 그 같은 위험을 체감할 기술 수준에 도달하지 못했다는 진단이다. 17일(현지시간) 파이낸셜타임스에 따르면 에릭 쉬 화웨이 부회장 겸 순환회장은 중국 상하이에서 열린 '화웨이 커넥트 2026' 기자간담회에서 "중국 AI 기업들이 미국의 오픈AI와 앤트로픽 등 선두 기업을 추격하기 위해 개발 속도를 높여야 한다"고 밝혔다. 쉬 회장은 미국의 주요 AI 기업이 막대한 컴퓨팅 자원을 확보하고 있는 만큼 현재 개발 중인 모델이 어느 정도 수준에 도달했는지는 해당 기업들이 가장 정확히 알고 있을 것으로 봤다. 이들이 제기하는 AI 위험 역시 현재 중국 AI 기업이 인식하는 것과 차이가 있을 수 있다는 설명이다. 미국은 AI 속도조절론...중국에는 가속 주문 최근 미국에서는 AI 모델의 성능과 자율성이 빠르게 높아지면서 개발 속도와 안전 대책 사이의 균형을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 외신은 오픈AI와 앤트로픽이 최근 AI 안전 문제를 이유로 개발 속도를 조율할 필요성을 제기한 가운데 쉬 회장이 정반대 방향의 주문을 내놨다고 전했다. 쉬 회장의 판단은 중국 AI가 미국보다 안전하다는 의미와는 거리가 있다. 오히려 중국 기업이 미국 최전선 AI 기업과 같은 위험을 경험할 만큼 충분히 강력한 모델을 아직 개발하지 못했다는 데 가깝다. 이에 따라 중국 AI 기업들이 우선 개발 속도를 끌어올려 기술 수준을 높이고, 실제 위험을 인식할 단계에 도달하면 기술 발전과 위험 관리 사이에서 균형을 찾아야 한다는 게 쉬 회장의 주장이다. 중국의 AI 모델 개발 규모도 빠르게 커질 것으로 예상했다. 쉬 회장은 앞으로 2년 동안 중국 AI 연구소 최소 6~7곳이 10조~40조개의 파라미터를 가진 모델 학습에 나설 것으로 전망했다. 대규모 모델 개발에는 막대한 연산 능력이 필요하다. 이 때문에 미국의 첨단 AI 반도체 수출 제한을 받는 중국에서는 AI 모델 경쟁과 함께 자체 컴퓨팅 인프라 확보가 주요 과제로 떠올랐다. AI칩도 출시 앞당겨, 4096개 프로세서 묶는다 화웨이는 AI 반도체와 대규모 컴퓨팅 시스템 개발에도 속도를 내고 있다. 미국의 수출 규제로 대만 TSMC와 같은 최첨단 반도체 생산시설 이용이 제한된 상황에서 자체 반도체와 시스템 기술을 키워 엔비디아를 대체할 중국 내 AI 컴퓨팅 생태계를 구축한다는 전략이다. 화웨이는 AI 모델 학습용 '어센드 960 DT'를 2027년 1분기에 출시할 계획이다. 당초 계획보다 3개 분기 앞당긴 일정이다. 추론용 신제품은 같은 해 3분기에 내놓는다. 화웨이는 두 제품의 컴퓨팅 성능이 현재 주력 제품보다 2배 높아질 것으로 보고 있다. 개별 반도체의 성능 한계는 여러 프로세서를 하나의 시스템으로 묶는 방식으로 보완한다. 차세대 데이터센터 시스템은 어센드 프로세서를 최대 4096개 연결한다. 기존 시스템의 1024개보다 4배 늘어난 규모로, 더 큰 AI 모델을 학습하고 구동하는 데 활용한다. 쉬 회장은 미국의 수출 규제가 예측하기 어려운 상황에서 중국 정부와 화웨이가 반도체와 관련 공급망의 자립을 추진할 수밖에 없다는 입장도 밝혔다. 화웨이는 현재 중국 내 AI 컴퓨팅 장비 수요를 모두 충족할 만큼 제품을 공급하지 못하고 있다고 인정했다. 화웨이는 중국 AI 반도체 시장에서 자체 어센드 제품의 입지가 빠르게 커졌다고 보고 있다. 쉬 회장은 어센드가 중국 시장에서 엔비디아의 점유율을 넘어섰을 가능성을 언급하면서도 정확한 시장점유율을 산출하기는 어렵다고 선을 그었다. 결국 쉬 회장이 강조한 속도론은 AI 모델과 반도체를 동시에 겨냥한다. 중국이 미국 AI 기업의 안전 우려를 바라보는 단계에 머물 게 아니라 자체 모델과 이를 뒷받침할 컴퓨팅 능력을 먼저 끌어올려야 한다는 주장이다.

2026.09.18 12:25박수형 기자

김선호 전 국방부 차관 "드론 다음은 지휘소, AI가 작전까지 바꾼다"

전선에서는 드론이 병사를 대신하고 지휘소에서는 인공지능(AI)이 작전을 계획한다. 전쟁이 달라지면서 군도 새로운 무기를 들여오는 데 그치지 않고 어떻게 싸울지부터 다시 설계해야 하는 상황에 놓였다. 김선호 전 국방부 차관은 18일 서울 신라호텔에서 열린 네이버클라우드 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 "이제는 전쟁·작전 수행 방식 자체를 바꿔야 된다"며 "완전히 새로운 방식, 완전히 새로운 시스템을 구상해야 될 것"이라고 밝혔다. 김 전 차관은 육군 중장 출신으로 합동참모본부 전력기획부장과 수도방위사령관을 거쳐 국방부 차관과 장관 직무대행을 지냈다. 네이버는 지난 8월 김 전 차관을 상근 경영고문으로 영입했다. 우크라이나 전장에선 이런 변화가 이미 현실이 됐다. 우크라이나군은 사람이 직접 들어가기 위험한 지역에 무인지상차량을 보내 폭발물을 운반하고 보급품을 나르며 부상병을 후송한다. 병력이 맡아온 고위험 임무를 로봇과 무인체계가 대신하는 범위도 넓어지고 있다. 문제는 변화 속도다. 상대가 새로운 드론을 투입하면 몇 주 안에 이를 막을 장비와 전술이 뒤따르고 다시 이를 피하는 기술이 등장한다. 반면 기존 군의 무기는 개발과 시험, 조달을 거쳐 실제 부대에 배치되기까지 수년이 걸리는 경우가 많다. 무인체계가 늘면서 병력을 운용하는 방식도 달라지고 있다. 김 전 차관은 "우크라이나 전쟁 초기에는 개별 드론을 대량 투입하는 모습이 두드러졌지만 최근에는 여러 무인체계에 AI를 결합하고 서로 연결해 운용하는 방향으로 전투 양상이 바뀌고 있다"며 "일부 전선에서는 대규모 병력을 앞세우는 대신 소수 인원이 여러 드론과 무인체계를 운용하는 모습도 나타났다"고 말했다. AI 역할은 무인체계 운용을 넘어 지휘 판단으로 넓어지고 있다. 전장에서 쏟아지는 데이터를 한데 모아 상황을 파악하고 위험을 짚은 뒤 적의 다음 행동을 예측해 지휘관에게 대응 방안까지 제시하는 단계다. 김 전 차관은 AI가 여러 작전 방안을 제시하고 각각의 결과까지 미리 계산하는 상황을 예로 들었다. 어떤 작전이 성공할 가능성이 높은지, 아군 피해는 얼마나 예상되는지, 작전에 필요한 시간과 현재 보유한 전력으로 실행할 수 있는지까지 분석해 지휘관의 판단을 돕는다는 설명이다. 지금은 이런 판단을 위해 지휘소 안의 여러 참모와 조직이 정보를 모으고 분석해 작전 방안을 만든다. AI가 이 과정에 들어오면 판단 속도뿐 아니라 참모 조직의 역할과 작전 절차, 지휘관이 결정을 내리는 과정까지 달라질 수 있다. 그는 이에 맞춰 지휘체계와 작전 절차, 인력 운용도 함께 바뀌어야 한다고 봤다. AI를 기존 무기나 장비에 적용하는 데 그치지 않고 군 전체의 운용 체계까지 함께 손봐야 실제 전력으로 연결할 수 있다고 강조했다. 민간 기술을 군에 적용하는 과정도 달라져야 한다. 군이 필요한 기술을 정하고 기업이 만들어 납품하는 데 그치지 않고 체계 설계부터 전력화와 야전 배치, 실제 운용까지 함께 참여해야 한다고 주문했다. 우리 군도 AI를 실제 작전과 연결하는 작업을 시작했다. 국방부는 올해 서울 용산과 판교, 대전, 양재, 부산 등 5곳에 국방 AX 거점을 구축하고 있다. 그는 "AX 거점도 단순한 AI 연구 공간으로 끝나서는 안 된다"며 "AI가 한국군과 적의 특성, 작전 지역과 실제 작전 수행 방법을 익히고 군 현장에서 반복적으로 시험·보완될 수 있어야 한다"고 강조했다. AI가 지휘관의 판단을 지원하는 범위가 넓어질수록 어디까지 맡길 것인지도 과제로 남는다. 그는 작전 분석과 방안 제시에는 AI를 활용하더라도 실제 결심과 명령까지 넘겨서는 안 된다고 선을 그었다. 김 전 차관은 "양보할 수 없고 양보해서는 안 되는 영역은 마지막에 결심하고 명령하는 것"이라며 "반드시 인간의 영역에 남아 있어야 한다"고 말했다.

2026.09.18 12:14김동원 기자

AI칩 100만개 하나로 묶는다…화웨이, 초대형 컴퓨팅 승부수

미국의 첨단 반도체 수출 규제로 최고 성능 AI 칩 확보에 제약을 받아온 화웨이가 최대 100만개의 프로세서를 하나의 컴퓨터처럼 연결하는 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 공개했다. 개별 AI 칩 성능 경쟁보다 대규모 칩을 고속으로 연결해 전체 시스템의 연산 능력을 높이는 전략으로 엔비디아 중심의 AI 컴퓨팅 시장에 도전장을 던졌다. 17일(현지시간) 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 화웨이는 중국 상하이에서 열린 '화웨이 커넥트 2026'에서 AI 시대를 겨냥한 새로운 컴퓨팅 아키텍처 '피어리엄(Peerium)'을 공개했다. 화웨이가 내세운 목표는 프로세서 최대 100만개를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 작동시키는 것이다. 이를 위해 중첩 병렬 처리와 통합 메모리 주소 지정, 프로세서 간 동등 연결 방식을 적용했다. 칩 100만개 연결…개별 성능 대신 시스템으로 승부 새로운 컴퓨팅 기술 핵심은 자체 고속 연결 기술인 '유니파이드버스(UnifiedBus)'가 꼽힌다. 중앙에서 개별 장치를 통제하는 기존 방식에서 벗어나 CPU와 NPU, 메모리, SSD, 네트워크 장비 등을 하나의 프로토콜로 연결한다. 화웨이는 이 기술을 이용해 AI 가속기를 대규모로 묶어 개별 칩의 성능 한계를 시스템 차원에서 보완한다는 구상이다. 실제 차세대 '아틀라스 960E 슈퍼포드' 한 대에는 NPU를 최대 4096개 탑재할 수 있다. FP8 기준 연산 성능은 8엑사플롭스(EFLOPS), HBM 용량은 최대 1페타바이트(PB)에 이른다. 여러 슈퍼포드를 다시 연결하면 규모는 크게 늘어난다. 화웨이가 제시한 구조는 2단계·4평면 클로스(Clos) 아키텍처에서 NPU 51만 2000개를 연결할 수 있고, 멀티레일 구조를 적용하면 최대 100만개까지 확장된다. 이미 25만 6000개 컴퓨팅 카드를 연결하는 아틀라스 950 슈퍼클러스터 구축도 진행하고 있다. 차세대 아틀라스 960 시스템은 현재 시험 단계다. 미국 반도체 제재에 시스템 기술로 우회 외신들은 이번 전략을 미국의 대중국 첨단 반도체 규제와 연결해 주목했다. SCMP는 미국의 규제로 화웨이가 최첨단 반도체 제조 기술에 접근하는 데 제약을 받으면서 시스템 차원의 혁신이 더욱 중요해졌다고 분석했다. AP통신도 중국이 첨단 AI 칩과 반도체 제조장비에 대한 미국 주도의 규제 이후 반도체 자립에 속도를 내고 있다고 전했다. 화웨이가 칩을 대규모로 연결하는 데 공을 들이는 이유도 여기에 있다. 개별 프로세서 성능만 높이는 데 한계가 있다면 수천~수십만개의 프로세서 사이에서 발생하는 데이터 병목을 줄여 전체 AI 시스템의 성능을 끌어올리겠다는 것이다. 화웨이는 전력 효율 개선에도 나섰다. 아틀라스 960E에는 NPU 사이를 광신호로 연결하는 NPO 기술이 적용된다. 회사 측은 자체 광연결 장치 5500개를 이용하면 기존 방식에서 필요했던 800G 광모듈 4만 8000개를 대체하고 전력 소비도 550kW 이상 줄일 수 있다고 설명했다. 왕타오 화웨이 부회장 겸 순환회장은 AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 대규모 컴퓨팅 인프라가 필수 요소가 되고 있다고 강조했다. 화웨이는 현재 약 10조개에 접근한 기초모델의 파라미터가 2030년 100조개를 넘어설 것으로 전망하고 있다. 화웨이는 차세대 AI 칩 출시 일정도 앞당겼다. AI 모델 학습용 어센드 960DT는 2027년 1분기, 추론용 어센드 960PR은 같은 해 3분기 출시할 예정이다. 이후 2028년 어센드 970, 2029년 어센드 980을 내놓는다는 계획이다.

2026.09.18 12:02박수형 기자

앤드류 응 "AI 멸종론은 공상과학...업계가 공포 부추겨"

인공지능(AI) 분야 석학인 앤드류 응 스탠퍼드대학교 교수가 AI가 인류를 멸종시킬 수 있다는 일각의 경고에 대해 "공상과학에 가깝다"며 비판적인 견해를 밝혔다. 18일 블룸버그 TV에 따르면 앤드류 응 교수는 AI가 인류 존속 자체를 위협할 수 있다는 '실존적 위험' 시나리오를 두고 "과학보다는 공상과학에 훨씬 가깝다"고 말했다. 그는 "AI 발전에 위험이 전혀 없다는 뜻은 아니지만 업계와 정책 당국이 인류 멸종 같은 가설적 위험에 매몰되기보다 사이버보안 악용 등 현재 확인 가능한 문제를 해결하는 데 집중해야 한다"고 주장했다. 앤드류 응 교수는 최근 다시 확산된 AI 종말론적 경고를 두고 업계의 홍보 전략과도 연관이 있을 수 있다고 지적했다. 그는 과거에도 AI가 초래할 수 있는 재앙적 위험을 과도하게 부각해 관심을 끌고 규제 논의에 영향을 주려 했다고 비판한 바 있다. 더불어 AI가 사회에 제공할 수 있는 의료, 교육, 생산성 혁신의 기회를 살리기 위해서는 막연한 종말론보다 검증 가능한 안전장치와 실용적인 기술 개발에 투자해야 한다고 강조했다. 이번 논쟁은 전직 오픈AI·앤트로픽 연구원인 제이컵 콕슨의 사임을 계기로 확산됐다. 콕슨 연구원은 지난 9일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 앤트로픽을 떠난다고 밝히며 오픈AI와 앤트로픽이 자기개선형 초지능을 향한 경쟁을 벌이며 사람들의 생명을 위험에 빠뜨리고 있다는 취지로 비판했다. 그는 AI가 향후 10년 내 인류 멸종으로 이어질 가능성을 10% 수준으로 본다는 견해도 내놨다. 이후 앤트로픽의 AI 정렬 연구 책임자인 에번 허빙어도 고도화된 AI가 인류에 치명적인 위협이 될 수 있다는 우려를 제기하면서 논란은 더욱 커졌다. 이들이 우려하는 핵심은 AI가 인간이 설정한 목표와 다르게 행동하거나, 악의적 행위자에게 강력한 사이버·생물학적 도구를 제공하고, 궁극적으로 인간의 감독 범위를 벗어날 수 있다는 점이다. AI 업계 수장들도 안전 문제의 중요성을 강조하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)와 샘 알트먼 오픈AI CEO는 최첨단 AI 모델 개발 과정에서 안전장치를 강화하고, 필요할 경우 개발 속도를 조절해야 한다는 입장을 밝혀 왔다. 앤드류 응 교수는 "AI 기업이 인류 멸종과 같은 불확실한 미래의 시나리오를 앞세우기보다, 기술을 개선하고 안전하게 만들기 위한 현실적 과제에 역량을 집중해야 한다"며 "AI가 할 수 있는 수많은 훌륭한 일에 활용될 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.

2026.09.18 11:59남혁우 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

UN 통계, AI가 읽는다…구글과 'AI 레디 데이터' 전환

유엔(UN)이 산하 기관별로 흩어진 글로벌 통계를 하나로 연결하고 인공지능(AI)이 직접 활용할 수 있는 데이터 체계 구축에 나섰다. 생성형 AI가 공신력 있는 통계를 찾는 과정에서 정확성과 일관성에 한계를 보이자 AI가 공식 데이터에 접근할 수 있는 기반을 마련하는 차원이다. 구글은 17일(현지시간) 공식 블로그를 통해 자사 데이터 커먼스를 기반으로 'UN 시스템 데이터 커먼스'를 구축했다고 밝혔다. UN 기관들이 보유한 통계를 하나의 연결된 지식그래프로 묶어 데이터의 지표와 시간, 지역 정보를 서로 연결하는 방식이다. 기존 UN 데이터는 기관별로 분리돼 있고 형식과 기준도 달라 여러 자료를 결합하려면 분석가가 직접 데이터를 찾아 내려받고 형식을 맞춰야 했다. 새 플랫폼에서는 자연어로 질문하면 여러 UN 기관의 통계를 검색하고 관련 시각화 자료까지 확인할 수 있다. 예를 들어 농촌 지역의 깨끗한 물 접근성이 학교 출석률과 어떤 관계가 있는지, 지난 10년간 전기 접근 인구가 얼마나 증가했는지, 지역별 기대수명이 어떻게 변했는지 등을 질문할 수 있다. 지역이나 보건·교육 같은 주제를 기준으로 데이터를 직접 탐색하는 기능도 제공된다. UN 시스템 데이터 커먼스는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 같은 개방형 표준을 활용해 AI 에이전트가 UN 공식 통계에 직접 접근할 수 있도록 했다. AI가 여러 지표를 결합해 대시보드와 차트, 인포그래픽, 분석문까지 생성할 수 있으며, 각 통계 출처를 추적해 원본 UN 데이터까지 확인할 수 있다. UN 시스템 데이터 커먼스는 구글이 플랫폼 구축을 지원하지만 장기적으로는 UN이 직접 유지·운영·확장하는 구조다. 현재 UN 산하 26개 기관이 데이터 커먼스 참여를 약속했으며 출시 시점에는 약 20개 기관의 데이터가 제공된다. 오는 2027년까지 UN 시스템 통계 데이터셋의 80%를 플랫폼에 통합하는 것이 목표다. 샨타누 무케르지 유엔 통계국 국장 대행은 테크크런치에 "규모와 범위, 유연성 측면에서 훨씬 발전한 수준으로, 많은 UN 기관 데이터를 처음 연결했다"며 "동시에 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 만드는 시점"이라고 말했다.

2026.09.18 11:57이나연 기자

공격도 방어도 AI가…"사업자 보안·복원력 의무화해야"

인공지능(AI)이 사이버 공격을 자동화하는 수단인 동시에 새로운 공격 대상으로 떠오르면서 고영향 AI 사업자에 대한 보안과 복원력 확보 의무를 강화해야 한다는 목소리가 나왔다. 현행 AI기본법에는 사이버보안이나 적대적 공격에 대한 복원력을 명시한 규정이 없어 AI 시대의 보안 위협에 대응하기에 한계가 있다는 지적이다. 국회입법조사처는 이달 초 발간한 'AI로 인한 새로운 보안 위험과 대응에 관한 국내외 입법·정책 비교 연구'에서 AI 발전에 따라 'AI에 의한 위협'과 'AI에 대한 위협'이 동시에 확대되고 있다고 분석했다. 보고서는 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)을 활용하면 사이버 공격에 필요한 도구를 생성할 수 있으며 에이전틱 AI 사용 시 외부 도구와 시스템을 연동해 공격 과정을 자동화할 수 있다고 설명했다. AI 활용으로 공격자에게 요구되는 전문 지식이 줄어들면서 공격 준비 시간과 비용이 감소하고, 공격의 속도와 규모가 커질 가능성도 제기했다. 동시에 AI 자체도 새로운 공격 대상이 되고 있다. 머신러닝·딥러닝은 학습 데이터와 모델 자체, 생성형 AI·LLM은 입력과 생성 결과, 에이전틱 AI는 외부 도구 연동과 권한 위임 과정, 피지컬 AI는 센서 입력과 제어 명령이 주요 위협 지점으로 꼽혔다. 국내 제도는 이같은 변화에 충분히 대응하지 못하고 있다는 게 보고서의 분석이다. 현행 AI기본법은 고영향 AI 사업자의 책무와 영향평가를 규정하고 있지만 유럽연합(EU) AI법과 달리 사이버보안이나 적대적 공격 복원력에 관한 명문 규정이 없다. 보안 거버넌스가 공공·민간·금융 등 영역별로 나뉘어 있다는 점도 지적됐다. 국가정보원, 한국인터넷진흥원(KISA), 금융보안원 등이 각 소관 영역에서 위협 정보 공유와 사고 조사를 수행하지만 영역을 초월하는 사이버 침해 사고에 대한 범국가적 차원의 단일 정보 공유와 대응에는 한계가 있다는 것이다. 대안으로는 AI의 전 생애주기에 걸친 보안 설계와 복원력 강화를 비롯해 제로트러스트와 소프트웨어 자재명세서(SBOM)를 AI에 적용한 'AI-BOM'의 법제화가 제안됐다. 보고서는 AI 기반 방어와 신속한 패치 체계를 마련하고, KISA·금융보안원·국정원·경찰 등으로 분산된 침해사고 신고·대응 창구를 실무적으로 일원화하는 방안도 제시했다. 연구 책임자인 이해원 강원대 법학전문대학원 교수는 "AI발 사이버 침해사고가 기존 사고보다 신속화·대량화·다각화·전문화돼 완벽한 방어를 기대하기 어렵다"고 말했다. 이어 "사고 발생시 선 복원력 확보 후 원인조사 및 책임추궁 체계 정립이 필요하다"고 부연했다.

2026.09.18 11:57이나연 기자

"똑똑한 AI, 실수도 잘 숨겨"…오픈AI, 정렬 실패 사례 공개

인공지능(AI) 모델 성능이 높아질수록 실수나 부적절한 행동을 감추는 능력도 덩달아 오를 수 있다는 분석 결과가 나왔다. 18일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 AI 정렬 실패 사례를 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 발표했다. 이번에 공개된 사례는 총 6건이다. AI 정렬은 모델이 사람 의도와 안전 기준에 맞게 행동하도록 만드는 작업이다. 이번 사례는 AI 능력이 높아질수록 잘못된 행동을 숨기는 능력도 함께 발전할 수 있다는 문제를 보여주고 있다. 문제는 배포 전 단계의 'GPT-5.6 솔'을 훈련하던 중 발견된 것으로 나타났다. 일부 솔 에이전트는 이전 대화와 작업 내용을 압축한 '컴팩션 요약'에 후속 모델을 위한 별도 지시를 남겼다. 컴팩션 요약은 길어진 대화 내용과 도구 실행 결과를 짧게 정리해 다음 모델에 전달하는 기록이다. 에이전트는 이 공간을 이용해 자신의 실수와 정렬 실패를 이용자에게 알리지 말라고 지시했다. 한 에이전트는 재무 모델을 만들던 중 이용자가 요청한 과거 데이터를 찾지 못했다. 그러자 2024년 데이터를 임의로 만들어 추가하고 이용자가 묻지 않으면 이를 밝히지 말라는 내용을 남긴 정황이 포착됐다. 최종 답변에는 설명 없이 완성된 파일 링크만 제공하라는 지시도 덧붙였다. 확인되지 않은 데이터를 사용했다는 사실을 이용자가 알아차리지 못하도록 한 셈이다. 다른 에이전트는 인터넷에 접속하지 못해 저장된 자료만으로 공급업체 명부를 작성했다. 자료 내용과 분류가 정확히 맞지 않는다는 사실을 파악했지만 필요하지 않으면 최종 답변에서 언급하지 말라고 지시했다. 미공개 아스트라 계열 모델에서도 비슷한 행동이 확인됐다. 한 에이전트는 후속 모델이 개발자 메시지를 무시하도록 하는 '침해 경고' 문구를 요약문에 넣었다. 또 다른 에이전트는 작업과 관계없는 페르소나 지시를 삽입했다. 이 두 사례에서는 후속 모델이 앞선 모델 지시를 따르지 않은 것으로 나타났다. 반대로 지시가 실제 행동에 영향을 준 사례도 있었다. 답변을 30단어 내로 제한하고 도구와 출처를 사용하지 말라는 지시를 받은 후속 모델은 이를 그대로 따랐다. 오픈AI는 이번에 공개한 6건이 알려진 모든 정렬 실패 사례를 담은 것은 아니라고 설명했다. 회사는 앞으로 심각성과 파급력 및 새로움을 기준으로 공개할 사례의 우선순위를 정할 계획이다. 오픈AI는 "AI 시스템이 더욱 발전하고 널리 배포됨에 따라 정렬 연구 진전에 관해 더 폭넓고 충분한 정보를 바탕으로 한 합의를 구축해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.18 11:57김미정 기자

빅테크의 '토큰 경제학'…요금 올리면 천문학적 비용 감당할 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 생성형 AI를 쓰다 보면 매달 결제하는 구독료가 과연 적정한지, 혹은 기업들이 이 비용으로 그 어마어마한 서버 운영비를 다 감당하고 있는지 궁금할 때가 있죠. 특히 최근 빅테크 기업들이 더 똑똑한 모델을 내놓으면서 슬금슬금 가격을 올리는 분위기가 감지되면서, 이것이 단순한 수익 창출인지 아니면 생존을 위한 불가피한 선택인지에 대한 논란이 뜨겁습니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 모여 빅테크가 토큰 사용 비용을 상위 모델 요금 인상으로 충분히 커버하고 있는지에 대해 심도 있는 토론을 진행했습니다. 인공지능(AI) 전문가는 모델의 복잡도와 에너지 효율이라는 기술적 관점에서 접근했고, 산업 경제 전문가는 시장 지배력과 가격 결정권의 논리를 내세웠습니다. 반면 기업 전략 전문가와 스타트업 전략 전문가는 마진 압박과 공헌이익이라는 냉정한 숫자를 통해 반박을 이어갔으며, 비판적 관점의 패널은 데이터의 불투명성을 지적하며 논의의 균형을 잡았습니다. 이들이 나눈 날카로운 통찰을 통해 우리가 내는 구독료 뒤에 숨겨진 거대한 비용의 진실을 파헤쳐 보겠습니다. 기술적 복잡도가 불러온 에너지의 덫과 요금 인상의 상관관계 먼저 기술적 관점을 가진 AI 패널은 최근의 요금 인상이 단순한 욕심이 아니라 AI 모델이 고도화됨에 따라 발생하는 물리적 비용 증가를 반영한 것이라고 설명했습니다. 2026년 발표된 최신 연구에 따르면 이제 인공지능의 성능은 단순히 정확도가 아니라 토큰 하나를 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 들어가는지로 평가받아야 한다고 하는데요. 모델이 똑똑해질수록 전력 소모와 냉각 비용이 기하격수적으로 늘어나기 때문에, 빅테크 입장에서는 이를 상위 모델 요금에 반영하는 것이 기술적으로 타당하다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 기업 전략 관점의 AI 패널은 강력한 반론을 제기하며 논점을 이동시켰습니다. 에너지 효율이 개선되고는 있지만, 멀티모달이나 에이전트 기능처럼 한 번에 처리해야 할 정보량이 훨씬 더 빠르게 늘어나고 있어서 실제로는 비용 절감 효과가 무색해지고 있다는 지적입니다. 특히 과거와 달리 2025년 이후부터는 추론 비용을 낮추는 속도가 눈에 띄게 둔화되었고, 결과적으로 요금을 조금 올리는 정도로는 이 거대한 비용의 파도를 완전히 넘어서기 어렵다는 분석을 내놓았습니다. 결국 기술적으로 비용이 오르는 것은 맞지만, 그것을 요금 인상만으로 해결하기에는 구조적인 한계에 봉착했다는 점이 토론 초반의 핵심 쟁점이었습니다. 마켓플레이스라는 새로운 탈출구는 과연 마진 압박을 해소할 수 있는가 토론이 깊어지면서 논점은 단순 요금 인상을 넘어 '마켓플레이스'라는 생태계 전략으로 옮겨갔습니다. 산업 경제 관점의 AI 패널은 빅테크가 직접 요금을 올리는 것 외에도, 제3자 개발자들이 참여하는 플랫폼을 구축해 인프라 활용도를 극대화하고 있다고 주장했습니다. GPU 같은 비싼 자원을 놀리지 않고 계속 돌려서 단위당 고정비용을 낮추는 방식으로 수익성을 방어하고 있다는 것이죠. 그러나 이 지점에서 기업 전략과 비판적 관점의 패널들은 아주 날카로운 반박을 던졌습니다. 마켓플레이스 모델이 겉으로는 수익 다각화처럼 보이지만, 실제로는 기저 모델의 높은 토큰 비용이 그 위에 입점한 개발자들의 수익을 갉아먹는 구조라는 지적입니다. 개발자가 빅테크의 API를 가져다 서비스를 만들 때 들어가는 비용이 너무 높으면 결국 최종 소비자에게 가격 부담이 전가되고, 이는 시장 전체의 위축을 불러올 수 있다는 우려죠. 비판적 관점의 패널은 빅테크가 전력 수요 폭증 같은 운영 리스크를 '토큰 비용'이라는 모호한 명목으로 소비자에게 떠넘기려 하는 것은 아닌지 의문을 제기하며, 이 과정에서 정작 중요한 재무 데이터는 공개되지 않고 있다는 점을 꼬집었습니다. 수익 모델의 변화가 근본적인 비용 해결책이라기보다는, 마진 압박을 견디다 못한 빅테크의 '차선책'에 불과할 수 있다는 시각이 충돌한 대목입니다. 공헌이익으로 본 냉정한 현실과 구조적 마진 압박의 마무리지점 결국 이번 토론을 통해 확인된 가장 큰 합의점은 빅테크가 상위 모델 출시와 요금 인상을 통해 비용을 '부분적으로' 전가하고는 있지만, 그것이 구조적인 마진 압박을 완전히 해소하기에는 역부족이라는 사실입니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 90일 단위의 고객 유지율과 공헌이익을 분석했을 때, 요금을 올리면 곧바로 고객 이탈이라는 리스크가 따라오기 때문에 기업들이 마음 놓고 가격을 올릴 수도 없는 처지라고 진단했습니다. 반면 기술적 우위를 가진 패널은 그럼에도 불구하고 최상위 모델에 대한 수요는 가격에 민감하지 않은 프리미엄 층에 집중되어 있어 당분간은 고가 정책이 유지될 것이라고 내다봤죠. 양측의 논리를 종합해 보면, 현재 빅테크는 요금 인상이라는 직접적인 카드와 함께 추론 최적화나 양자화 같은 기술적 비용 절감 노력을 필사적으로 병행하고 있는 상태입니다. 하지만 토론의 마무리 단계에서 패널들은 입을 모아 말했습니다. 만약 기술적 돌파구가 마련되지 않은 채 에너지 비용이나 칩 공급 병목 현상이 지속된다면, 현재의 요금 인상 방식은 한계에 다다를 수밖에 없다는 것이죠. 결국 빅테크가 토큰 비용을 완벽히 커버하고 있느냐는 질문에 대해, 패널들은 “임시방편으로 버티고는 있으나 구조적 마진 압박은 갈수록 심화되고 있다”는 묵직한 메시지를 남기며 논의를 갈무리했습니다. AI 모델이 우리 삶에 깊숙이 들어올수록 그 이면에 들어가는 보이지 않는 비용의 무게도 무거워지고 있습니다. 요금 인상이 과연 기술 발전을 위한 정당한 투자비인지, 아니면 거대한 비효율의 전가인지에 대한 고민은 독자 여러분의 몫으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 11:55AMEET

제동 걸린 클래리티법안…장현국 대표 "시장 정화되면 경쟁력 있는 기업 더 강해질 것"

미국 디지털자산 시장의 규제 체계를 정립하려던 클래리티법안(CLARITY Act)이 상원 문턱을 넘지 못했다. 블록체인·AI 게임 기업 넥써쓰를 이끌고 있는 장현국 대표는 이를 산업의 후퇴라기보다 경쟁력 있는 사업자를 가려내는 시장 재편의 계기로 해석했다. 미국 상원은 지난 15일 클래리티법안을 본회의 심의 안건으로 올리기 위한 토론 종결 표결을 실시했지만 찬성 49표, 반대 50표로 부결했다. 이번 표결은 법안 자체의 최종 표결이 아닌 본회의 논의를 시작하기 위한 절차로 진행됐으나, 현재 후속 논의 일정도 불투명해진 상황이다. 앞서 클래리티법안은 지난해 7월 하원을 찬성 294표, 반대 134표로 통과한 바 있다. 장 대표는 18일 자신의 SNS를 통해 "규제는 기술 혁신을 산업으로 전환하는 데 가장 본질적인 조건 중 하나"라며 "이번 결과는 산업에 깊이 실망스러운 일이지만 단순한 후퇴에 그치지는 않는다"고 밝혔다. 그는 규제 마련이 늦어지는 동안 사업 기반과 실행력이 부족한 업체는 시장에서 밀려나고 경쟁력을 갖춘 기업은 오히려 입지를 강화할 것으로 내다봤다. 장 대표는 "진정한 비전 없이 따라가는 사업자와 의지가 부족한 이들은 도태될 것"이라며 "시장이 정화되면 경쟁력 있는 기업은 더욱 강해질 것"이라고 전했다. 포괄적인 시장구조 법안은 제동이 걸렸지만 미국 규제당국의 개별 조치는 이어지고 있다. 미국 증권거래위원회(SEC)는 지난 17일 일정한 요건을 갖춘 사업자가 토큰화 주식을 블록체인에서 거래할 수 있도록 한시적으로 규제를 면제하는 '혁신 면제' 방안을 발표했다. 규제 대상과 거래 규모, 공시 및 거래 중단 체계 등에 조건을 붙여 토큰화된 미국 상장 주식의 온체인 거래를 허용하는 내용이다. 한국도 가상자산 2단계 입법을 추진하고 있지만 핵심 기준은 확정되지 않았다. 금융위원회는 지난 3월 가상자산위원회에서 가칭 디지털자산기본법 정부 검토안을 논의했다. 현재까지도 발행과 유통, 거래소 내부통제, 스테이블코인 발행 주체 등은 구체적인 제도 설계 과정을 거치고 있다. 장 대표는 제도 정비와 별개로 블록체인 산업이 기존 금융 및 인공지능(AI)과 결합하며 새로운 시장을 형성하고 있다고 진단했다. 무기한 선물 탈중앙화거래소(perp DEX)와 예측시장이 등장했고, 실물연계자산(RWA)과 토큰화 주식은 기존 금융자산을 온체인에서 24시간 거래할 수 있는 가능성을 넓혔다는 설명이다. 에이전트 프로토콜과 x402 결제 규약, 에이전트 토큰도 AI가 직접 거래하는 경제의 기반으로 제시했다. 넥써쓰는 이러한 변화에 맞춰 게임과 결제, 콘텐츠 사업을 AI·블록체인 중심으로 재편하고 있다. 게임 특화 블록체인 원체인의 내장형 지갑과 게임 토큰 거래소, 대체불가능토큰(NFT) 시장을 원스토어와 연결해 기존 게임 아이템을 활용 가능한 온체인 자산으로 확장한다는 구상이다. 원스테이킹을 통해 원체인의 네이티브 토큰 원($ONE) 보유자와 이용자의 생태계 참여를 확대하고, 프로젝트 성장의 성과를 함께 나눌 수 있는 구조도 구축하고 있다. 결제와 콘텐츠 분야에서는 기존 결제 서비스 원페이에 스테이블코인 결제를 접목할 방침이다. 원스토리는 웹소설과 웹툰, 숏폼 콘텐츠를 포괄하는 AI 기반 플랫폼으로 개편한다. 이후 AI 캐릭터 채팅을 중심으로 이용자가 콘텐츠와 상호작용하는 가상세계로 확장한다는 계획이다. 한편 18일 오전 기준 원($ONE)은 24시간 전보다 35.53% 오른 240원대에 거래되고 있다. 장 대표는 "겨울에는 비전 없는 사람들이 그만두고 팔고 도망친다"며 "협곡을 건널 의지와 전략을 가진 기업만이 혹독한 계절을 견디고 혁신을 산업으로 전환할 것"이라고 강조했다.

2026.09.18 11:01진성우 기자

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