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제논 '제나', 업무 밀착형 AI 에이전트 기능 넓힌다

제논이 인공지능(AI) 에이전트 통합 포털 '제나(GenA)'에 신규 에이전트 2종을 추가하며 업무 활용 범위를 확대한다. 제논은 제나에 'AI 회의록'과 '데이터분석' 에이전트를 추가했다고 14일 밝혔다. 지난 5월 베타 서비스를 시작한 제나는 다양한 AI 에이전트를 하나의 환경에서 활용할 수 있는 통합 포털이다. 이번 신기능 추가로 ▲AI 슬라이드 ▲AI 번역 ▲AI 리서치 ▲AI 회의록 ▲데이터분석 등 총 5종 에이전트를 제공한다. AI 회의록은 회의를 직접 녹음하거나 오디오 파일을 올리면 AI가 내용을 자동 정리하고 화자별로 구분하며 할 일(To-Do) 목록까지 작성해 주는 에이전트다. 데이터분석은 CSV·엑셀 파일을 업로드한 뒤 채팅으로 질문하면 AI가 분석해 표와 차트로 시각화해 제공한다. 제논이 최근 두 달간 자체 데이터를 분석한 결과, 신규 가입자의 77%가 가입 당일부터 제나를 사용했으며 첫날 평균 5.7회의 질의응답을 주고받았다. 3일 이상 이용한 코어 사용자는 1인당 평균 121.3회를 기록했다. 같은 기간 방문자는 약 9000명으로 주당 1100명 가까운 신규 방문자가 유입됐으며 이 중 약 18%가 가입으로 전환됐다. 고석태 제논 대표는 "제나는 실제 사용자들의 업무 방식과 수요를 바탕으로 에이전트를 지속적으로 고도화해 AI 활용의 진입장벽을 낮추겠다"고 말했다.

2026.08.14 14:29이나연 기자

한컴, 상반기 매출 986억원 '역대 최대'…AI 성장 속도

한컴이 상반기 역대 최대 매출을 바탕으로 인공지능(AI) 중심 사업 전환에 속도를 낸다. 기존 오피스 고객의 AI 전환(AX)을 확대하는 동시에 에이전틱 운영체제(OS) 상용화와 글로벌 피지컬 AI 시장 진출 등 AI 사업을 새로운 성장축으로 키운다는 목표다. 한컴은 금융감독원 전자공시시스템에 반기보고서를 공시하고 별도 기준 상반기 누적 매출이 986억원으로 전년 동기 대비 7.2% 증가했다고 14일 밝혔다. 이는 반기 기준 역대 최대 실적이다. 영업이익은 310억원으로 전년 동기 대비 9.6% 감소했지만 영업이익률은 31.5%를 기록했다. 당기순이익은 407억원으로 23.3% 증가했다. 2분기에도 성장세를 이어갔다. 별도 기준 2분기 매출은 521억원으로 전년 동기 대비 11.9% 증가하며 분기 기준 최대 매출을 기록했다. 영업이익은 134억원, 영업이익률은 25.7%다. 연결 기준 상반기 매출은 1836억원으로 전년 동기 대비 24.6% 증가했다. 영업이익은 229억원으로 7.6% 감소했지만 순이익은 310억원으로 43.4% 늘었다. 자회사 한컴라이프케어의 방산·소방 부문 실적 확대가 연결 실적 개선을 뒷받침했다. 한컴은 하반기 AI 사업 전략을 기존 고객의 AX, 에이전틱 OS 상용화, 글로벌 피지컬 AI 시장 확대 등 세 축으로 추진할 계획이다. 회사는 지난해 하반기부터 신규 오피스 패키지 출시 대신 구독형 서비스에 AI 기능을 결합하는 방식으로 제품 전략을 전환했다. 이를 통해 기존 고객을 대상으로 AI 제품 판매를 확대 중이다. 상반기 AI 제품 매출은 134억 7000만원으로 지난해 연간 AI 매출 89억원을 이미 넘어섰다. AI 제품 매출 비중도 1분기 11.4%에서 2분기 15.7%로 확대됐다. 전체 B2B 고객 가운데 AI 패키지를 도입한 비중 역시 같은 기간 4.2%에서 6.2%로 상승했다. 한컴은 신규 AI 사업 레퍼런스도 확대 중이다. 국회 빅데이터 플랫폼 구축 사업인 'AI국회' 1단계를 수주해 한컴피디아와 한컴어시스턴트를 공급했으며 BGF그룹 AI 지식검색 시스템과 한국서부발전 생성형 AI 사업도 확보했다. 한국수력원자력에는 자체 플랫폼 '하이누리'와 연계한 한컴어시스턴트를 공급했다. 한컴은 올해 3분기 중 에이전틱 OS 베타 버전을 공개할 예정이다. 이에 앞서 공공·금융 분야 주요 고객을 대상으로 개념검증(PoC)도 준비하고 있다. 글로벌 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 지난 6월 폴란드 국가공인 연구개발 기업 7불스와 소버린 에이전틱 OS의 유럽 현지화를 위한 업무협약을 체결했으며 폴란드 AI 기업 알고마인과 협력해 공공 부문 고객 대상 PoC도 착수했다. 독일·오스트리아·스위스(DACH) 권역 영업 전문가를 영입해 유럽 시장 진출 기반도 마련했다. 피지컬 AI 사업도 확대한다. 자회사 한컴라이프케어는 최근 프랑스 로봇 기업 샤크로보틱스와 5년간 소방 로봇 국내 독점 판매 및 기술 개발 협력 계약을 체결했다. 대형 소방·구조 로봇 '콜로서스'와 방화문 차단 로봇 '라이노 프로텍트'에는 한컴의 에이전틱 OS가 탑재된다. 양사는 연말까지 로봇과 에이전틱 OS를 연동해 현장 정보를 실시간으로 분석하고 위험 구역과 진입 경로를 지휘부에 전달하는 기능을 구현할 계획이다. 한컴은 이를 시작으로 물류와 건설, 방산 등 다양한 산업용 로봇 분야로 사업을 확대한다는 구상이다. 한편 한컴은 지난 6월 한컴인스페이스 지분을 매각해 319억원의 현금을 확보했다. 회사는 확보한 재원을 에이전틱 OS 개발과 글로벌 파트너십 확대, 현지 고객 발굴 등에 투입할 계획이다. 김연수 한컴 대표는 "상반기 최대 실적을 통해 AI 중심 사업 전환 성과를 확인했다"며 "오피스 고객 기반의 AI 패키지 제품 판매 확대, 에이전틱 OS 상용화, 글로벌 피지컬 AI 시장 진출 등 AI 사업을 속도감이 있게 추진해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.14 14:17한정호 기자

배터리 순삭의 주범…스마트폰 AI가 전력 60% 낭비하는 충격적 이유

스마트폰이 인공지능(AI) 답변을 만드는 동안 소모하는 전력의 60% 이상은 실제 계산이 아니라 데이터를 이리저리 나르는 데 쓰인다. 상하이자오퉁대학교와 취리히연방공대(ETH Zurich) 연구진이 2026년 6월 공개한 논문은 이 문제를 정면으로 다룬 온디바이스 AI 가속 기술 코즘(COSM)을 제안한다. 코즘(COSM)은 메모리 안에 계산 장치를 넣는 프로세싱 인 메모리(PIM) 기술과 기존 CPU가 서로 방해하지 않고 협력하도록 만드는 메모리 스케줄링 방식이다. 챗봇을 인터넷 연결 없이 폰에서 직접 돌리는 시대가 오면서, 발열과 배터리를 잡는 이 기술이 왜 중요한지 살펴본다. 전력의 60%를 삼키는 데이터 이동 스마트폰에서 AI가 답을 만드는 과정의 진짜 병목은 계산 속도가 아니라 데이터 이동이다. 논문에 따르면 현재 스마트폰의 프로세서 중심 구조는 AI 추론 과정에서 전체 에너지의 60% 이상을 데이터를 옮기는 데 소모한다. AI 모델이 답을 만들려면 메모리에 저장된 방대한 숫자 데이터를 계산 장치로 계속 실어 날라야 하는데, 이 왕복 과정이 전력을 잡아먹고 열을 만든다. 70억 개 규모의 파라미터를 가진 모델을 모바일 신경망처리장치(NPU)에서 돌리면 순간 전류가 450밀리암페어를 넘어서고, 메모리가 데이터를 주고받는 통로의 폭이 초당 80기가바이트 미만으로 좁아 긴 문장을 생성할 때 응답 속도가 들쭉날쭉해진다. 즉 폰이 뜨거워지고 배터리가 빨리 닳는 원인은 AI가 똑똑한 답을 계산하기 때문이 아니라, 그 답을 만들기 위한 데이터 심부름이 지나치게 많기 때문이다. 메모리 안에 계산기를 넣는 발상, 프로세싱 인 메모리 프로세싱 인 메모리는 데이터를 계산 장치로 옮기는 대신, 데이터가 저장된 메모리 칩 바로 옆에 작은 계산 장치를 붙여 그 자리에서 처리하는 기술이다. 멀리 있는 창고에서 물건을 사무실로 실어 나르는 대신, 창고 안에 작업대를 두는 셈이다. 이렇게 하면 느린 통로를 거치지 않고 데이터를 즉석에서 처리해 전력 낭비와 지연을 크게 줄인다. 실제로 삼성이 공개한 저전력 메모리 기반 PIM 시제품은 전력 소모를 70% 낮추면서 초당 102.4기가바이트의 대역폭을 확보했다. 데이터 이동이 병목인 AI 시대에 PIM이 유력한 해법으로 떠오르는 이유다. 문제는 CPU와 PIM이 같은 메모리를 두고 싸운다는 것 PIM의 진짜 걸림돌은 계산 능력이 아니라, 기존 CPU와 같은 메모리 공간을 나눠 쓰면서 생기는 충돌이다. 스마트폰은 메모리 값이 비싸고 회로 기판 공간도 좁아 PIM 전용 메모리를 따로 두기 어렵다. 결국 CPU와 PIM이 하나의 메모리를 공유해야 하는데, 둘이 동시에 같은 저장 구역과 명령 통로를 붙잡으려 하면 서로 발목을 잡는다. 논문의 실험은 이 충돌이 얼마나 심각한지 보여준다. PIM이 데이터를 옮기는 작업을 CPU 작업과 동시에 돌리면 CPU 성능이 80% 넘게 떨어졌고, 이는 전체 CPU 성능으로 환산해도 40%가량의 손실로 이어졌다. 메모리 접근이 살짝만 지연돼도 타격이 큰데, 16사이클의 지연만으로 CPU 성능이 5% 이상 떨어졌고, 128사이클에서는 일부 작업의 성능이 40% 이상 무너졌다. 그동안의 해법들은 한쪽을 살리면 다른 쪽이 죽는 딜레마에 갇혀 있었다. CPU를 우선하는 방식은 폰의 반응 속도는 지켰지만 PIM이 놀아 대역폭을 낭비했고, 반대로 대역폭을 꽉 채우는 방식은 PIM은 빨라졌지만 폰이 느려졌다. 두 마리 토끼를 함께 잡는 방법이 없었다. 서로의 빈틈을 노린다, 코즘의 협력 스케줄링 코즘(COSM)의 핵심 발상은 CPU와 PIM이 정반대 성향을 가졌다는 관찰에서 출발한다. CPU는 메모리 바깥으로 데이터를 실어 나르는 통로(외부 대역폭)를 많이 쓰지만 메모리 내부에서 처리하는 통로(내부 대역폭)는 거의 놀린다. PIM은 그 반대다. 그렇다면 CPU가 바깥 통로를 쓰느라 비워둔 내부의 빈 시간에 PIM 작업을 슬쩍 끼워 넣으면, 둘이 부딪히지 않고 같은 메모리를 나눠 쓸 수 있다. 코즘은 이를 위해 두 가지 장치를 마련했다. 하나는 PIM이 계산 도중이라도 CPU가 끼어들면 즉시 멈췄다가 이어서 재개하는 중단 가능한 명령 방식이고, 다른 하나는 CPU의 요청 흐름을 실시간으로 지켜보며 언제 빈틈이 생기는지 미리 예측해 그 틈에 PIM 작업을 배치하는 유휴 시간 감지 스케줄링이다. 결과는 뚜렷했다. 코즘은 PIM의 처리량을 기존 방식 대비 최대 2.8배 끌어올리면서도 CPU 성능 손실은 2% 미만으로 막았다. AI 모델을 돌린 실험에서도 추론 처리량이 2.6배 빨라지는 동안 동시에 실행되는 일반 작업의 성능 저하는 2.2% 아래에 머물렀다. 토큰 하나를 만드는 데 드는 에너지도 기존 방식보다 1.34배에서 1.61배까지 줄었다. 이런 이득을 얻기 위해 추가로 필요한 반도체 면적은 메모리 컨트롤러 기준 7.4%에 불과해, 실제 칩에 넣기에도 부담이 적다. 그림1. 코즘(COSM)과 경쟁 방식의 AI 처리량 및 CPU 성능 비교 그래프 (출처: 논문 Figure 8) 폰 속 AI 시대, 발열과 배터리를 가르는 숨은 승부처 코즘이 겨냥한 지점은 성능 수치를 넘어, 인터넷 없이 폰 안에서 AI를 돌리는 온디바이스 시대의 사용자 경험 그 자체다. 애플, 화웨이, 퀄컴, 삼성, 비보 같은 제조사들이 10억에서 30억 파라미터급 AI를 이미 기기에 심으면서, 이제 관건은 얼마나 똑똑하냐가 아니라 얼마나 오래 뜨겁지 않게 돌아가느냐로 옮겨가고 있다. 다만 이 연구는 실제 칩이 아니라 시뮬레이터를 통한 검증이라는 점, 그리고 연구진이 밝혔듯 GPU나 NPU 같은 다른 가속기까지 아우르는 확장은 앞으로의 과제로 남겨둔 점은 함께 고려할 필요가 있다. 그럼에도 데이터 이동이라는 오래된 병목을 메모리 스케줄링이라는 소프트웨어적 재배치로 풀어낸 접근은, 앞으로 폰 속 AI 경쟁의 승부가 계산 성능보다 메모리 관리에서 갈릴 가능성을 시사한다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 프로세싱 인 메모리(PIM)가 정확히 무엇인가요? 데이터를 저장하는 메모리 칩 안에 작은 계산 장치를 함께 넣어, 데이터를 멀리 있는 프로세서로 옮기지 않고 그 자리에서 바로 처리하는 기술입니다. 데이터 이동에 드는 전력과 시간을 줄여 발열과 배터리 소모를 낮추는 것이 핵심입니다. Q. 코즘(COSM)을 쓰면 실제로 제 폰이 빨라지고 덜 뜨거워지나요? 논문의 시뮬레이션 결과로는 AI 처리 속도가 최대 2.8배 빨라지고 토큰당 에너지 소모가 최대 1.61배 줄었습니다. 다만 아직 실제 상용 칩에 적용된 단계는 아니며, 상용화까지는 시간이 더 필요합니다. Q. 왜 스마트폰에서 AI를 직접 돌리려고 하나요? 데이터를 외부 서버로 보내지 않아 개인정보가 기기 안에 머물고, 음성 비서나 실시간 번역처럼 즉각적인 반응이 필요한 기능을 빠르게 처리할 수 있기 때문입니다. 대신 제한된 전력과 메모리 안에서 돌려야 해 발열과 배터리 관리가 큰 과제로 남습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: COSM: A Cooperative Scheduling FRAMEwork for Concurrent PIM and CPU execution on Mobile Devices ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.14 13:53AI 에디터

원티드랩, 2분기 영업익 17억원...흑자전환

원티드랩이 채용 산업과 교육 사업 성장으로 올해 2분기 매출을 늘리며 영업이익 흑자전환에 성공했다. 원티드랩은 올해 2분기 매출 117억원, 영업이익 17억원을 기록했다고 14일 밝혔다. 매출은 전분기 대비 32% 증가했으며 영업이익은 27억원 늘어나며 흑자로 돌아섰다. 원티드랩은 기업의 AI 네이티브 전환을 중심으로 사업구조를 재편하고 있다. 기업용 AI 에이전트 생성·운영 솔루션 '엔노이아'를 기반으로 AI 교육과 변화관리, 에이전트 구축, 인재 채용까지 연결하는 통합 서비스를 제공하는 방식이다. 현재 20여개 기업·기관에서 엔노이아를 기반으로 만들어진 700여개의 AI 에이전트가 가동되고 있다. 2분기에는 AI 교육 사업의 성장세가 두드러졌다. 기업과 공공기관, 대학 등의 AI 도입이 확대되면서 관련 교육 매출은 전분기 대비 18% 증가했다. 실습형 AI 인재 양성 프로그램 'AX 챔피언' 등을 포함한 교육 프로그램의 누적 참여 인원은 4000명을 넘어섰다. 한국관광공사와 한국무역협회 등 공공기관을 비롯해 경희대학교, 숙명여자대학교, 가톨릭대학교 등 대학에도 AI 교육 프로그램을 공급했다. 원티드랩은 정부의 AI 투자 확대도 AX 사업 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 회사에 따르면 올해 정부 AI 예산은 9조9000억원 규모로, 이 가운데 AI 인재 양성과 산업 AX 지원에 약 3조8000억원이 배정됐다. 기존 채용 사업도 성장했다. 2분기 채용사업 매출은 69억원으로 전분기 대비 11% 증가했다. AI 인재 수요도 확대되고 있다. 원티드랩에 따르면 플랫폼에 올라온 전체 채용 공고의 66%에 AI 관련 키워드가 포함됐다. 회사는 이 같은 변화를 바탕으로 AI 네이티브 인재 채용 수요에 대응한다는 계획이다. 글로벌 사업에서는 '원티드 글로벌 멤버십'을 통해 해외 인재 채용을 확대하고 있다. 피투자사인 일본 IT 인재 매칭 플랫폼 '라프라스'와의 협력을 통해 일본 HR 시장 공략에도 나선다. 이복기 원티드랩 대표는 “AI 네이티브로 전환되는 시장 흐름에 맞춰 지난 3년간 채용을 넘어 AX 파트너로서 역량과 인프라를 쌓아가며 성과를 확산해왔다”며 “2026년 4분기까지 글로벌·AX 사업 비중을 전체의 50% 수준으로 확대해 중장기 성장 잠재력을 강화하겠다”고 말했다.

2026.08.14 13:27안희정 기자

KOSA "피지컬 AI, 메가프로젝트 승부처"…국회에 예산 지원 촉구

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 국회를 찾아 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트의 핵심 축인 피지컬 인공지능(AI) 예산 확보를 건의했다. KOSA는 조준희 협회장이 전날 국회에서 이광재 예산결산특별위원장을 만나 3대 메가프로젝트의 성공적 추진을 위한 국회 차원의 예산 뒷받침을 요청했다고 14일 밝혔다. 조 협회장은 3대 메가프로젝트 승부처로 피지컬 AI를 지목했다. 세계 최고 수준의 메모리 경쟁력과 반세기에 걸쳐 축적된 제조 데이터가 피지컬 AI 시대의 핵심 자산이라는 이유에서다. 이어 반도체부터 파운데이션 모델까지 아우르는 풀스택 전략과 혁신 기업의 전주기 성장 지원 체계, AI 전환(AX) 전용펀드 조성 등에 대한 지원을 건의했다. 조 협회장은 "소버린 AI 1막이 디지털 공간에서 우리 언어를 지키는 싸움이었다면 2막은 물리 세계에서 우리 손끝과 경험을 지키는 피지컬 AI의 싸움"이라며 "빅테크가 목말라하는 것은 데이터이고 세계 최고 메모리 경쟁력과 방대한 제조 데이터가 우리가 쥔 카드"라고 말했다. 이어 "세계가 한국을 찾는 이 골든타임에 피지컬 AI를 비롯한 3대 메가프로젝트가 결실을 맺도록 국회가 예산으로 힘을 실어달라“고 당부했다. 이광재 예결위원장은 "AI를 국가 주권의 관점에서 키워야 한다는 문제의식에 깊이 공감한다"며 "업계의 건의를 예산 심의 과정에서 면밀히 살피겠다"고 확답했다.

2026.08.14 13:17이나연 기자

[법과 상식 사이] 망중립성, 모든 데이터를 똑같이 다뤄야 할까

인터넷을 이용할 때 모든 데이터는 정말 똑같이 처리돼야 할까? 언뜻 너무나 당연한 질문처럼 보인다. 우리가 주고받는 이메일, 스트리밍 영상, 모바일 메신저 메시지까지 어떤 데이터든 그 종류나 내용에 따라 차별받지 않고 전달되는 것이 당연하다고 믿어왔기 때문이다. 이처럼 인터넷에서 특정 콘텐츠나 서비스를 부당하게 우대하거나 차별하지 않아야 한다는 원칙을 '망중립성(Net Neutrality)'이라고 부른다. 망중립성은 오랫동안 인터넷의 개방성과 혁신을 지탱해 온 핵심 원칙이었다. 인터넷이 단순했던 시절이 있었다 망중립성이 등장했을 당시 인터넷은 지금과 많이 달랐다. 네트워크는 정보를 전달하는 통로였고, 이메일을 보내고 웹페이지를 검색하며 음악을 듣고 동영상을 보는 것이 인터넷의 중심이었다. 이러한 환경에서는 어떤 데이터도 부당하게 차별받지 않는 것이 중요했다. 망중립성은 인터넷의 개방성과 혁신을 이끈 훌륭한 원칙이었고, 오늘날의 디지털 생태계를 만드는 중요한 토대가 됐다. 하지만 오늘의 인터넷은 더 이상 정보를 전달하는 통로만이 아니다. 자율주행차는 도로 상황을 실시간으로 주고받아야 하고, 원격수술은 의사의 손끝 움직임을 거의 지연 없이 전달해야 한다. AI는 사람을 대신해 검색하고 분석하며 판단한다. 인터넷은 이제 영화를 보여주는 네트워크를 넘어 사람의 생명과 안전을 지키고 산업과 사회를 움직이는 핵심 기반이 됐다. 인터넷의 역할이 달라지면서 네트워크가 해결해야 할 과제도 달라졌다. 모든 데이터를 일률적으로 전달하는 방식만으로는 새로운 기술들의 요구를 충족하기 어렵다. 5G는 단순히 더 빠른 이동통신이 아니다. 5G는 서비스의 특성에 따라 서로 다른 통신 품질(QoS)을 보장하도록 설계됐다. 예를 들어 동영상을 시청할 때는 데이터가 잠시 늦게 도착하더라도 미리 받아둔 영상이 이어서 재생될 수 있다. 반면 원격으로 기계나 로봇을 제어하거나 응급환자의 생체신호를 전송하는 서비스는 아주 짧은 지연도 허용하기 어렵다. 이처럼 서비스마다 요구되는 통신 품질이 다르다는 점을 반영해 5G는 초고신뢰·초저지연 통신(URLLC)과 네트워크 슬라이싱(Network Slicing)과 같은 기술을 도입했다. 기술은 이미 서비스마다 요구되는 통신 품질이 다르다는 사실을 전제로 발전하고 있다. 이는 '모든 데이터를 똑같이 처리하는 것'이 언제나 최선의 해법은 아닐 수 있음을 보여준다. 과연 응급환자의 생체신호를 전달하는 데이터와 8K 영상을 스트리밍하는 데이터를 정말 똑같이 처리해야 할까? 아마 그렇다고 답할 사람은 많지 않을 것이다. 그렇다면 우리는 이미 모든 데이터를 똑같이 처리하는 것과 공정하게 처리하는 것이 항상 같은 의미는 아니라는 사실을 받아들이고 있는 셈이다. 그렇다고 망중립성이 더 이상 중요하지 않다는 뜻은 아니다 망중립성은 앞으로도 인터넷의 개방성과 혁신을 지키는 중요한 원칙이어야 한다. 다만 인터넷이 달라진 만큼 이제는 망중립성을 유지할 것인가 폐기할 것인가라는 단순한 찬반이 아니라 변화한 환경에서 그 원칙을 어떻게 적용할 것인지를 고민해야 한다. 중요한 것은 모든 데이터를 똑같이 처리하는 것 자체가 아니라 필요한 차이를 인정하면서도 부당한 차별은 막는 것이다.

2026.08.14 13:13안정민 컬럼니스트

구글, 3주 만에 새 AI 모델 출시…"코딩 정확도 높이고 가격 낮춰"

구글이 코딩과 에이전트 업무 수행 능력을 강화한 인공지능(AI) 모델을 새로 공개했다. 구글은 '제미나이 3.7 플래시'를 출시했다고 14일 밝혔다. 이전 모델 출시 후 3주 만이다. 신규 모델은 소프트웨어(SW) 엔지니어링과 지식 기반 업무, 웹 개발 작업 전반에서 이전 모델인 제미나이 3.6 플래시보다 향상된 성능을 제공한다. 개발자 피드백과 알고리즘 혁신을 적용해 코드 정확도와 다단계 업무 수행 능력을 높였다. 코딩 성능을 평가하는 '프론티어코드 1.1 메인'에서 제미나이 3.7 플래시는 43.6%를 기록했다. 제미나이 3.6 플래시의 34.4%보다 9.2%포인트 높은 수치다. '딥SWE 버전 1.1' 점수도 49.0%에서 65.3%로 상승했다. 구글은 신규 모델의 웹 개발 성능도 올렸다고 밝혔다. 제미나이 3.7 플래시는 '웹데브 아레나' 벤치마크에서 엘로 점수 1588점을 기록해 제미나이 3.6 플래시 1538점을 앞섰다. 구글은 적은 프롬프트만으로 기능적인 화면 구성과 완성도 높은 애플리케이션을 만들 수 있다고 설명했다. 새 모델은 금융과 법률, 생명과학 등 지식 집약적 업무에서도 성능이 기존보다 향상된 것으로 나타났다. 복잡한 문서 처리 능력을 평가하는 'GDP.pdf' 벤치마크 점수는 기존 22.0%에서 34.0%로 올랐다. 실제 기업 업무 자동화 능력을 측정하는 '오토메이션벤치' 점수도 17.0%에서 30.4%로 높아졌다. 제미나이 3.7 플래시는 다단계 계획 수립과 도구 호출 과정에 더 많은 연산을 투입한다. 문제 상황에 유연하게 대응하고 필요한 경우 이용자에게 의도를 다시 확인하도록 설계해 엔지니어링 업무에서 수동 개입과 재시도를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 가격은 올해 말까지 입력 토큰 100만개당 0.75달러와 출력 토큰 100만개당 3.75달러다. 프로모션이 끝나는 내년 1월 1일부터는 각각 1.50달러와 7.50달러가 적용된다. 같은 프로모션 가격은 제미나이 3.6 플래시에도 적용된다. 구글은 이날부터 160여개국의 구글 AI 프로, 울트라 구독자에게 제공하는 개인용 AI 에이전트 '제미나이 스파크'에도 새 모델을 적용했다. 스파크는 구글 워크스페이스 앱과 연동해 파일 취합과 이메일 초안 작성, 현황 문서 업데이트 등 여러 단계로 구성된 업무를 수행한다. 개발자는 구글 안티그래비티와 구글 AI 스튜디오, 안드로이드 스튜디오의 제미나이 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 새 모델을 이용할 수 있다. 기업 고객에게는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼과 제미나이 엔터프라이즈 앱을 통해 제공된다. 구글은 화학과 생물학, 방사능, 핵, 사이버 공격 분야에서 모델이 악용되는 것을 막기 위한 보호 조치도 적용했다. 바이오 리질리언스 접근 방식과 사이버 프로그램을 바탕으로 프론티어 세이프티 보호 체계의 적용 범위와 견고성을 높였다. 툴시 도시 구글 프로덕트 매니지먼트 시니어 디렉터는 "제미나이 3.7 플래시는 코딩과 에이전트 작업을 위한 역대 가장 스마트한 주력 모델"이라고 강조했다.

2026.08.14 11:47김미정 기자

포스코DX, 상반기 영업익 전년比 66% ↓…"AI 투자 확대로 하반기 반등 기대"

포스코DX가 철강 경기 둔화와 이차전지 소재 투자 조정 영향으로 상반기 부진한 성과를 거뒀다. 하반기에는 인공지능(AI)과 자동화 중심 체질 전환을 가속화하며 반등에 나설 계획이다. 14일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 포스코DX는 2026년 상반기 연결 기준 매출 4741억원, 영업이익 135억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 16.8%, 영업이익은 66.2% 감소한 수치다. 영업이익률도 4.16%포인트 하락했다. 그룹사 투자 조정에 하락…2분기 수익성은 개선 최근 3년간 실적 흐름을 보면 포스코DX는 2024년 매출 1조4천733억원, 영업이익 1천90억원으로 정점을 기록한 뒤 지난해 매출 1조752억원, 영업이익 604억원으로 감소했다. 올해 상반기에는 영업이익이 100억원대 초반까지 떨어지며 수익성 압박이 심화됐다. 다만 분기별 흐름에는 변화가 감지된다. 상반기 영업이익 135억원 가운데 99억원이 2분기에 발생했다. 1분기 영업이익이 약 37억원 수준으로 추정되는 점을 감안하면 수익성은 점진적으로 개선되는 모습이다. 포스코DX는 "전년 수주 감소와 고객사 납품·납기 일정 조정 영향으로 매출이 감소했지만 AI 로봇 투자 확대에 따른 비용 증가에도 2분기 영업이익은 전분기 대비 개선됐다"고 설명했다. 실적 부진 주요 원인은 포스코그룹 투자 조정이다. 반기보고서에 따르면 주요 고객 매출은 4556억원으로 전체 매출의 96.1%를 차지했다. 포스코이앤씨, 포스코퓨처엠, 포스코인터내셔널, 포스코플로우 등 그룹 계열사가 주요 고객이다. 올해 상반기 철강 업황 둔화와 이차전지 소재 산업의 투자 속도 조절이 겹치면서 자동화와 IT서비스 사업 모두 성장세가 둔화됐다. 사업부문별로는 자동화(EIC) 사업이 매출 2442억원으로 전체의 51%를 차지했고 IT서비스 사업은 2324억원으로 49%를 기록했다. 영업이익은 각각 79억원, 58억원 수준이다. AI 네이티브 기업 전환 가속…AI 연구개발 확대 포스코DX는 AI 투자 확대를 통해 AI 네이티브 기업으로 전환하며 실적개선에 나설 계획이다. 올해 초 이사회에서 'AI 워크포스 개발 투자'와 'AX 기술 내재화를 위한 GPU 인프라 투자'를 잇따라 승인하며 AI 전환 전략을 본격화했다. 이를 위해 사무 업무를 비롯해 제철소와 제조 현장에도 AI를 도입해 운영 효율을 높인다는 계획이다. 포스코그룹 전용 생성형 AI 서비스인 'P-GPT'도 지속 고도화한다. 엔비디아 옴니버스 기반 피지컬 AI 플랫폼 구축과 디지털 트윈 사업 역시 확대할 예정이다. 무인화·자동화 사업을 AI 고도화다. 크레인 무인화와 산업용 로봇 자동화 모델을 표준화해 유사 공정으로 확산하고 철강뿐 아니라 이차전지 소재 생산 현장까지 적용 범위를 넓힌다는 전략이다. AI 중심 개발 체계 구축도 본격화한다. 베트남 해외 개발센터(ODC)를 활용한 AI 기반 개발 프로세스를 정착시키고, 외부 기술 파트너십 확대와 핵심 인재 확보에도 나설 계획이다. 이를 위해 포스코DX는 상반기 연구개발비로 약 80억원을 투입했다. 매출 대비 연구개발 비율은 1.68%로 2024년 0.60%, 2025년 0.98%보다 높아졌다. 현재 AX융합연구소에는 89명이 근무하고 있으며 OT기술개발, AX기술개발, 기술전략 조직으로 구성돼 있다. 상반기 주요 연구개발 성과로는 ▲생성형 AI 기반 포스마스터-PLC 코파일럿 ▲AI 오퍼레이터 플랫폼 ▲피지컬 AI 플랫폼 ▲리클레이머(Reclaimer) 무인화 ▲항만 하역기(GTSU) 무인화 ▲AI 엔지니어링 플랫폼 등이 꼽힌다. 재무 건전성은 안정적이다. 6월 말 기준 자산총계는 8229억원, 부채총계는 2558억원, 자본총계는 5671억원이다. 부채비율은 45.1% 수준이며 현금 및 현금성자산은 2483억원을 보유하고 있다. 수주잔고는 총 9567억원으로 지난해 연간 매출의 약 89%에 해당한다. 자동화 부문이 6513억원, IT서비스 부문이 3054억원이다. 상반기 심민석 대표의 개별 보수는 공시되지 않았다. 반기보고서에 따르면 상반기 등기 상근이사 3인의 보수 총액은 5억2천800만원으로 집계됐으며, 5억원 이상 보수 수령자는 없는 것으로 나타났다. 별도 기준 임직원 수는 2109명이며 해외 법인을 포함한 연결 기준 인원은 2645명이다. 상반기 직원 1인 평균 급여는 분기기준 4500만원으로 연간 환산 시 약 9000만원 수준이며 평균 근속연수는 14.7년으로 나타났다. 업계에서는 하반기 실적 개선 여부가 결국 포스코그룹의 투자 재개 속도에 달려 있다고 보고 있다. 포스코그룹은 철강 부문에서 인텔리전스 팩토리 고도화를 지속 추진하고 있으며, 이차전지 소재 부문에서도 재성장을 위한 투자 준비에 나서고 있다. 포스코DX가 그룹 내 AI·자동화·무인화 사업을 전담하고 있다는 점에서 관련 투자 확대 시 직접적인 수혜가 예상된다. 반면 철강 경기 회복과 이차전지 업황 개선 시점이 아직 불확실한 만큼 실적 회복 속도는 예상보다 더딜 수 있다는 관측도 나온다. 포스코DX 심민석 대표는 반기보고서를 통해 "2026년은 AI 네이티브 컴퍼니로의 전환을 본격 추진하는 해"라며 AI 기반 사업에 집중할 것임을 강조했다.

2026.08.14 11:44남혁우 기자

KISTI 'AI사이언티스트' 1차 개발 완료…KBSI 통해 연말 서비스

논문 탐색과 분석, 가설 수립까지 연구자 역할을 수행하는 'AI사이언티스트'와 개인 이력이나 실적을 특정 폼에 자동입력하는 '웹 에이전트'가 처음 개발됐다. 이경하 초거대 AI연구센터장은 전화통화에서 "상용화 수준으로 개발돼, 적용 시점과 기술이전을 각각 남겨 둔 상태"라고 말했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 ▲AI 사이언티스트 ▲웹 에이전트 ▲KONI-포즈 등을 지난 13일까지 제주에서 열린 데이터 마이닝 및 인공지능 분야 국제 학술대회 'KDD 2026'에서 공개했다. AI 사이언티스트는 이용자가 방대한 과학 문헌 데이터을 탐색·분석하고, 이를 바탕으로 새로운 연구 가설을 제시하도록 지원한다. 이경하 센터장은 "1차 개발이 완료됐다. 기초과학지원연구원(KBSI)이 반도체 재료 분야에 적용, 올해 말 서비스할 계획"이라며 "현재 논문 분석 보고서를 만들어주고, 이 분석 내용을 기반으로 연구 가설까지 제시한다"며 "연구에 활용 가능한 기능 등을 추가할 예정이다. 시간 단축 등 작업 효율을 10~20배 정도 끌어 올릴 것으로 기대한다 "고 설명했다. 이 센터장은 또 '웹 에이전트'도 소개했다. '웹 에이전트'는 정부 과제 수행시 '범부처통합연구지원시스템' 등에 타이핑으로 개별 입력하던 연구자 이력서와 계획서 등을 자동으로 입력하는 AI 모델이다. 연구자들의 반복적인 행정 업무가 크게 줄어들 전망이다. 이 센터장은 "상용화 수준으로 기술 개발이 완료돼, 당장 기술이전이 가능하다"고 부연 설명했다. 이외에 초거대AI연구센터는 거대언어모델(LLM) 운영방법론 및 체계인 'LLMOps' 플랫폼 '고니-포지(KONI-Forge)'도 공개했다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 기반으로 LLM의 파인튜닝부터 모델 평가, 최적화, 서비스까지 개발 전 과정을 통합 지원한다. 이 센터장은 "고니 모델은 이미 여섯차례에 걸쳐 기술이전도 진행했다. 모델이나 벤치마크 데이터는 모두 무료 공개한다"며 "다만, 상용화는 기술이전을 통해 진행한다고 덧붙였다. KISTI는 이번 학술대회에서 과학 특화 다중모달언어모델(MLLM) 플랫폼과 고성능 파인튜닝 기법, 대규모 과학 데이터셋 전처리 파이프라인 등 학계와 산업계가 공동 활용할 수 있는 독자적 오픈 사이언스 생태계 구축 현황도 소개했다.

2026.08.14 11:33박희범 기자

'몸값 260조원' 데이터브릭스, 7조원 추가 투자 유치

데이터브릭스가 지속적인 매출 성장세 바탕으로 투자금을 추가 유치했다. 데이터브릭스는 올해 2분기 전년 동기 대비 80% 이상 성장하며 연간 환산 매출 70억 달러(약 9조 9000억원)를 넘어섰다고 14일 밝혔다. 데이터브릭스는 기업가치 1900억 달러(약 260조원)를 인정받아 50억 달러(악 7조원) 규모 전략적 투자 유치도 마쳤다. 이번 투자 라운드는 글로벌 투자사 코튜가 주도했다. 블랙스톤과 엠지엑스(MGX) 등이 참여했으며 식스 스트리트 그로스와 본드(BOND), 클리어레이크 캐피털, 포인트72, 티피지(TPG) 등은 신규 투자자로 합류했다. 데이터브릭스는 투자금을 AI 에이전트 관련 핵심 제품 개발에 활용할 계획이다. 서버리스 포스트그레SQL 데이터베이스 '레이크베이스'와 기업 데이터를 기반으로 답변과 업무 수행을 지원하는 '지니', AI 모델 운영과 비용 관리를 돕는 '유니티 AI 게이트웨이' 등에 투자를 확대한다. 레이크베이스는 AI 에이전트가 활용할 수 있는 안정적이고 확장 가능한 데이터 환경을 제공한다. 지니는 기업 데이터를 바탕으로 업무 맥락을 이해하도록 지원하며 유니티 AI 게이트웨이는 업무 목적과 비용에 맞춰 적합한 AI 모델을 선택하도록 돕는다. 주요 제품의 매출도 빠르게 증가한 것으로 나타났다. 데이터 웨어하우징 제품 레이크하우스는 전년 대비 100% 이상 성장하며 연간 환산 매출 15억 달러를 돌파했다. 레이크베이스의 연간 환산 매출도 1억 달러를 넘어섰다. 데이터브릭스는 고액 고객 기반도 확대됐다고 밝혔다. 데이터브릭스에 연간 환산 기준 100만 달러 이상을 지출하는 고객은 1000개사를 넘어섰으며 1000만 달러 이상을 지출하는 고객도 100개사 이상으로 집계됐다. 최근 12개월 동안 조정 잉여현금흐름 흑자도 이어갔다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "이번 투자 라운드에 대한 높은 투자 수요는 우리 AI 전략이 시장에서 성과를 거두고 있다는 신호"라며 "기업이 AI 에이전트를 통해 비즈니스 가치를 극대화하는 데 필요한 기술을 제공하고 있음을 보여준다"고 말했다.

2026.08.14 11:32김미정 기자

토큰 단가 내렸는데 비용 고민 커져…'토크노믹스' 전략 다각화

기업들의 인공지능(AI) 에이전트 도입이 늘면서 토큰 사용량과 함께 비용 관리의 중요성이 커지고 있다. 업계에서도 자체 칩 개발부터 모델 가격 경쟁, 비용 측정 표준화, 관리 플랫폼 구축까지 전방위로 토큰 비용을 통제하려는 노력을 이어가는 모습이다. 앤트로픽이 지난해 공개한 다중 에이전트 연구 시스템 구축 사례에 따르면 AI 에이전트는 일반적인 채팅 방식보다 약 4배, 여러 에이전트가 동시에 작동하는 멀티 에이전트 시스템은 약 15배 많은 토큰을 사용하는 것으로 나타났다. 계획 수립과 검색, 도구 호출, 결과 검증을 반복하는 에이전트 구조 특성상 토큰 소비량이 늘어나면서다. 최근 시장에서는 AI 사용량 확대에 초점을 맞춘 '토큰맥싱'을 넘어 토큰 생산 원가와 사용량, 업무별 비용을 관리하는 '토크노믹스'가 화두로 부상했다. AI 추론 과정에서 토큰을 생성하는 단위 비용을 낮추려는 움직임은 하드웨어에서부터 나타나고 있다. 오픈AI는 브로드컴과 추론에 최적화한 자체 칩 '할라페뇨'를 공개했고 마이크로소프트도 추론 가속기 '마이아200'을 새로 선보였다. 구글 역시 자체 텐서처리장치(TPU) 생태계를 확장하며 범용 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추고 있다. 모델 가격 경쟁도 거세지고 있다. 앤트로픽은 최상위 모델 '클로드 페이블5'에 근접한 성능을 저렴하게 제공하는 '클로드 오퍼스5'를 내놨다. 오퍼스5의 개발자용 가격은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 25달러로 페이블5의 절반 수준이다. 앤트로픽은 모델 성능뿐 아니라 업무 하나를 끝내는 데 들어간 작업당 비용도 비교 지표로 제시하고 있다. 중국 문샷AI도 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 책정된 오픈웨이트 모델 '키미 K3'를 출시하며 맞불을 놨다. 다만 토큰 단가가 낮아진다고 전체 AI 비용까지 줄어드는 것은 아니다. 단위 비용이 낮아지면서 기존에는 비용 부담 때문에 적용하지 못했던 업무까지 AI 활용 범위가 넓어지고 전체 토큰 사용량이 오히려 증가할 수 있어서다. 토큰 비용을 공통 기준으로 측정하려는 움직임도 구체화되고 있다. 리눅스재단은 지난 6월 AI 인프라 비용 관리를 위한 표준 마련 계획을 밝힌 뒤 이달 초 '토크노믹스 재단'을 설립했다. 모델과 공급업체별 토큰 효율을 비교할 수 있는 표준·벤치마크·모범 사례를 마련한다는 구상이다. 클라우드 비용 관리에 쓰이던 핀옵스 역시 AI 영역으로 확대되는 추세다. 곡물기업 카길은 모델·에이전트별 비용을 산정하고 예산 통제 기준을 마련하는 'AI 플랫폼 핀옵스 시니어 엔지니어'를 채용했고, 서비스나우도 AI 지출의 재무 관리를 전담하는 '핀옵스 AI 거버넌스 리드'를 모집 중이다. AI 비용이 개발 조직만의 문제가 아니라 재무와 경영 관리의 영역으로 확대됐음을 보여준다. 이 같은 흐름 속에 관련 플랫폼 역할도 세분화되고 있다. 해외에서는 클라우드제로와 밴티지가 추론·모델·기능별 비용을 팀 단위로 배분하는 기능을, 랭스미스와 데이터독은 에이전트 실행 과정과 토큰 사용량을 함께 추적하는 기능을 각각 앞세우고 있다. 국내에서도 바운드포가 AI 요청 실행 전 예산 초과를 사전 차단하는 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 선보였다. 씽킹AI는 사용자·모델·날짜별 토큰 소비량을 추적해 한도를 넘으면 사용을 제한하는 기능을 제공하고 있다. 이들 기업 모두 AI 모델 사용에 따른 토큰 비용을 사후 정산이 아닌 사전 통제의 영역으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. 업계 관계자는 "AI를 도입했다는 사실보다 에이전트가 어떤 비용으로 어떤 일을 끝냈고 실제로 어떤 성과를 냈는지를 확인하는 단계로 이동하고 있다"며 "토큰 비용은 줄여야 할 지출이 아니라 배분하고 회수해야 할 투자에 가깝다"고 말했다.

2026.08.14 11:02이나연 기자

어피닛, 한·인도 AI 포용금융 컨퍼런스 9월 개최

AI 금융 기업 어피닛이 한국과 인도의 금융·학계 전문가들과 인공지능(AI)을 활용한 금융 포용 확대 방안을 논의한다. 신용 이력이 부족한 '씬파일러(Thin-filer)'를 위한 AI 신용평가부터 보험 등 금융 서비스 접근성을 높이는 방안까지 다룰 예정이다. 어피닛(구 밸런스히어로)은 오는 9월 9일 서울과 인도 구르가온을 연결하는 하이브리드 방식으로 '한-인도 AI 금융포용 컨퍼런스'를 개최한다고 14일 밝혔다. 이번 컨퍼런스는 어피닛과 서울대학교 아시아연구소 남아시아센터가 공동 주최한다. 인도 민간 금융시장과 핀테크 산업의 성장 가능성을 살펴보고 한국과 인도 간 금융산업 교류 확대 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 특히 어피닛이 인도에서 운영하는 AI 핀테크 플랫폼 '트루밸런스(TrueBalance)' 사례를 중심으로 민간 핀테크 기업이 금융 포용 확대에 기여할 수 있는 방안을 논의한다. 컨퍼런스에서는 AI를 활용해 기존 금융 시스템에서 충분한 신용평가를 받기 어려웠던 계층의 금융 접근성을 높이는 방안이 주요 의제로 다뤄진다. 통신료 납부 내역 등 비금융 데이터를 활용한 AI 신용평가를 통해 신용 이력이 부족한 씬파일러의 신용도를 평가하고, 이를 대출뿐 아니라 보험 등 금융 서비스 접근성 확대로 연결할 가능성을 살펴볼 예정이다. 인도 금융시장에서 비은행금융회사(NBFC)의 역할도 논의한다. 델리 세션에서는 '인도 비은행금융회사의 부상하는 역할'을 주제로 패널 토론이 열린다. 델리대학교 경영대학원 나레인 금융학 교수가 좌장을 맡고 델리경제대학교 람 싱 교수, 핀테크소비자권익협회(FACE) 수간드 삭세나 대표, 경제지 민트 소속 푸자 메라 기자 등이 참여해 인도 금융시장 현황과 AI 금융 기술의 사회적 활용 가능성을 논의한다. 서울 세션에서는 강성용 서울대학교 아시아연구소 남아시아센터장의 개회사와 어피닛 대표의 인사말에 이어 금융당국 관계자의 기조연설이 진행될 예정이다. 아디티 싱 박사는 연구 프로젝트의 목표와 정책적 함의를 발표한다. 행사는 한국시간 오후 1시부터 5시10분까지 진행되며 서울과 인도 현장뿐 아니라 온라인으로도 참여할 수 있다. 강성용 서울대학교 교수는 “이번 컨퍼런스를 통해 한·인도 양국 간 금융 협력 사업의 사회적 의미를 널리 알릴 계획”이라며 “포용 금융의 사회적 의미와 영향력을 심도 깊게 논의할 수 있는 자리가 될 것”이라고 말했다.

2026.08.14 10:59안희정 기자

"저질 AI 콘텐츠 피하려 직접 만들었다"…개인형 검색엔진 '말린' 눈길

인공지능(AI)이 생성한 저품질 콘텐츠 이른바 'AI 슬롭(Slop)'이 범람하는 가운데 개인이 원하는 독립 웹만 직접 수집해 검색하는 AI 검색엔진이 등장했다. 14일 실크타이드의 개발자 알렉스 몰리-핀치는 오픈소스 AI 프로젝트인 개인 맞춤형 검색엔진 '말린(Marlin)'을 공개했다. 말린은 포트폴리오, 소규모 예술 프로젝트, 1인 개발 소프트웨어, 진(zine) 등 개인 창작자 중심 웹을 직접 수집해 검색할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트다. 대형 검색엔진처럼 인터넷 전반을 광범위하게 다루기보다 사용자가 중요하게 여기는 웹을 별도로 모아 인덱스로 구축하는 방식이다. 이 프로젝트는 검색엔진 구조를 최대한 단순화한 것이 특징이다. 홈페이지 단위로 페이지를 수집한 뒤 소형 언어모델이 각 사이트를 읽고 사이트명, 짧은 설명, 카테고리, 태그를 생성한다. 전체 HTML을 대규모로 저장하거나 복잡한 재수집 체계를 두지 않고도 검색 가능한 데이터베이스를 구축할 수 있도록 설계됐다. 내부 구조는 4개 구성요소로 이뤄졌다. 도메인을 수집하고 페이지를 가져오는 '수집기', 소형 오픈AI 호환 모델을 호출해 내용을 요약·분류하는 '작업기', 목적에 맞지 않는 페이지 유입을 막는 '관리기', 실제 검색과 진행 현황 확인을 담당하는 API 및 웹 UI다. 구조는 단순하지만, 검색용 인덱스를 구축하고 관리하는 데 필요한 핵심 기능은 갖췄다는 평가다. 알렉스 몰리 핀치 개발자는 약 56만개 홈페이지를 색인하는 데 클라우드 그래픽처리장치(GPU) 비용 약 10달러를 투입했다고 설명했다. 저장 공간도 1기가바이트(GB) 미만 수준이라고 밝혔다. 다만 초기 결과는 기대와 달랐다. 말린이 처음 수집한 페이지 상당수는 개발자가 원했던 독립 창작자 중심 웹이 아니라 기업 사이트와 문서 페이지였던 것으로 전해졌다. 첫 결과물의 90% 이상이 기업 웹사이트와 문서였다는 점에서 단순 크롤링만으로는 원하는 검색 품질을 확보하기 어렵다는 한계도 드러났다. 이에 따라 알렉스 몰리-핀치는 차단 방식 대신 가중치 기반 우선순위 시스템을 도입했다. 원하는 유형의 사이트는 크롤링 큐 상단에 배치하고, 그렇지 않은 사이트는 뒤로 미루는 방식이다. 이를 통해 검색엔진의 성격은 단순한 수집량이 아니라 무엇을 우선적으로 모을 것인지에 따라 달라질 수 있다는 점이 부각됐다. 그는 프로젝트의 가장 큰 과제로 분류 체계 정리를 꼽았다. AI에 카테고리와 태그 생성을 자유롭게 맡기자 카테고리 수가 과도하게 늘어나고 유사한 태그가 반복 생성되는 문제가 나타났기 때문이다. 이에 따라 AI가 분류 초안을 만들더라도 장기적으로는 사람이 별도 기준을 두고 이를 통합·관리해야 일관된 체계를 유지할 수 있다는 설명이다. 관련 업계에서는 말린이 구글과 같은 범용 검색엔진을 대체할 수준의 서비스라기보다, 개인 또는 소규모 커뮤니티를 위한 맞춤형 검색 인프라의 가능성을 보여준 사례로 보고 있다. 특히 생성형 AI가 검색 인터페이스를 바꾸는 데 그치지 않고 검색 대상의 수집과 분류 방식까지 변화시키고 있다는 점에서 주목도가 높다.는 평이다. 알렉스 몰리-핀치 개발자는 "말린은 이용자가 직접 웹 수집 방향을 정하고 원하는 정보만 골라 보기 위한 도구"라며 "최근 온라인상에서 빠르게 늘고 있는 'AI 스롭'성 콘텐츠를 그대로 받아들이기보다 자신이 보고 싶은 내용만 검색하고 싶었다"며 개발 이유를 밝혔다.

2026.08.14 10:53남혁우 기자

로보티즈, 中 안방서 휴머노이드 공개…최신 액추에이터 판매 시동

로보티즈가 국내 휴머노이드 기업 중 유일하게 중국 베이징에서 열리는 '2026 세계로봇컨퍼런스(WRC)'에 참가해 자사 휴머노이드 'AI 사피엔스'를 공개한다. 로보티즈는 이를 통해 곧 출시할 신규 액추에이터 라인업 '다이나믹셀-Q(DXL-Q)'의 중국 시장 공략을 본격화한다. 다이나믹셀-Q는 이르면 이달 말 공식 출시될 예정이다. 다음주 19일부터 23일까지 진행되는 WRC는 세계적으로 손꼽히는 휴머노이드 전시회다. 이번 전시회에 참가하는 업체는 300여개로 전년보다 36% 증가했다. 전시되는 제품은 2000여개에 달한다. 2015년 1회 행사가 열렸을 당시만 하더라도 오프라인 방문객수는 5만명에 그쳤지만 지난해 27만명으로 5배 이상 증가했다. 14일 로보티즈 관계자는 "이번에 국내 로봇 기업 처음으로 WRC에 부스를 열고 'AI 사피엔스', 세미 휴머노이드 'AI 워커', 로봇 핸즈 'HX5-D20', '다이나믹셀-Q' 등 핵심 제품들을 선보일 것"이라며 "그 중에서도 휴머노이드 제품을 강조할 것"이라고 말했다. 로보티즈는 AI 사피엔스를 통해 다이나믹셀-Q의 우수성을 홍보한다는 전략이다. AI 사피엔스에는 100% 다이나믹셀-Q만 사용됐다. 관계자는 "사피엔스 상반신에는 Q 시리즈 작은 모델이 들어갔고, 하반신에는 Q 시리즈 큰 모델이 탑재됐다"며 "다이나믹셀-Q를 활용하면 이 정도의 휴머노이드를 쉽게 만들 수 있음을 알릴 것"이라고 강조했다. 다이나믹셀-Q는 중국 시장을 겨냥한 신제품이다. 가격은 중국 제품과 동일하면서도 높은 정밀 제어와 내구성을 동시에 구현했다. AI 사피엔스는 빠른 질주, 정교한 댄스, 외발서기까지 가능한 휴머노이드다. 로보티즈는 올해 3월부터 AI 사피엔스를 개발하기 시작해 불과 2개월 만에 제품을 완성했다. 앞서 회사는 이달 초 AI 사피엔스의 로봇 구동 코드 전체를 공개했다. 사용자는 코드를 자유롭게 수정해 AI 사피엔스에 적용할 수 있으며, 별도 계약 없이 제품 개발이 가능하다. 향후 휴머노이드 기구 설계도와 전자회로 등 하드웨어 영역까지 순차 공개할 예정이다. 로보티즈는 이를 통해 휴머노이드 생태계를 주도하고, 다이나믹셀-Q의 판매를 확대한다는 계획이다. 다이나믹셀-Q는 이달 말에서 다음달 초에 공식 출시될 예정이며, AI 사피엔스는 올해 말 정식 출시된다. 지난해 로보티즈가 판매한 액추에이터 수량은 22만개다. 올해 예상 출하량은 40~50만개이고, 내년엔 100만개 이상이 전망된다. 현재 액추에이터 제품에서 가장 많이 팔리고 있는 종류는 초소형 제품인 'X 시리즈'다. 전체 출하량 중 70~80%를 차지한다. 로보티즈는 Q 시리즈가 출시되면 X 시리즈와 1:1 비율로 판매될 것으로 기대한다. Q 시리즈는 전량 우즈베키스탄 공장에서 생산될 예정이다. 로보티즈는 현재 우즈베키스탄에 600억원을 투자해 액추에이터 공장을 짓고 있다. 공장 규모는 액추에이터 기준 총 500만개를 생산할 수 있는 수준이며 올해 10월 부분 가동을 시작한다.

2026.08.14 10:51진운용 기자

삼성전자, AI 딥러닝·데이터 전문가 영입...반도체·제조 경쟁력 강화

삼성전자가 반도체 초격차 확보를 위한 AI 혁신에 나선다. 이를 위해 최근 반도체 연구개발(R&D)에 특화된 AI 모델 및 데이터 기반을 구축할 핵심 인재를 확보한 것으로 알려졌다. 14일 업계에 따르면 삼성전자는 딥러닝·비전 AI 분야 권위자 한보형 펠로우(Fellow)와 데이터 엔지니어링 전문가 한태린 상무를 영입했다. 한 펠로우는 반도체 R&D에 특화된 AI 모델 개발을 주도할 것으로 알려졌다. 한 펠로우는 서울대 컴퓨터공학 석사를 거쳐, 미국 메릴랜드대 컴퓨터과학 박사 과정을 밟았다. 한태린 상무는 AI가 곧바로 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축할 예정이다. 한 상무는 서울대 기계항공우주공학 학사, 미국 매사추세츠공과대 기계공학 석사를 지냈다. 이번 인사는 설계, 공정, 제조 등 핵심 업무 전반에 AI 적용을 확대하려는 삼성전자의 적극적인 의지로 풀이된다. 업계 관계자는 "삼성전자가 AI·데이터 분야 핵심인재 확보에 열을 올리고 있다"며 "단순히 인력 확보에만 머무르지 않고, 이들의 전문성을 조직 전반으로 확산하는 데 중점을 둘 것"이라고 말했다. 이외에도 삼성전자는 최근 경영지원담당 산하 AX팀을 최근 AX/PI(프로세스 혁신)센터로 격상한 바 있다. AI를 통한 업무 전반의 개선 및 AI 표준화를 전담할 것으로 알려졌다.

2026.08.14 10:39장경윤 기자

"인테리어 상담할 때 AI·3D 구현 이미지 주의하세요"

"AI와 3D로 구현된 이미지가 정교하더라도 이를 최종 시공 기준으로 봐서는 안 돼요." 한국프롭테크포럼 AI인테리어협의는 AI·3D 기반 인테리어 상담과 계약 과정에서 소비자가 사전에 확인해야 할 주요 내용을 담은 'AI 인테리어 상담 전 소비자 확인 가이드라인'을 발표했다고 14일 밝혔다. 협의회는 소비자가 디지털 상담 환경에서도 충분한 설명을 듣고 합리적으로 선택할 수 있도록 공정거래위원회와 한국소비자원의 기준, 개인정보 보호 관련 안내 등을 참고해 주요 확인사항을 정리했다. 가이드라인은 소비자가 확인해야 할 사항을 ▲계약상 공사·하자보수 책임 주체 ▲견적에 포함된 공사 범위 ▲자재의 제품명·모델명·규격 ▲3D 이미지와 최종 계약 문서 ▲추가 공사와 사전 서면 승인 ▲공사 일정과 지연 처리 기준 ▲하자보수 책임 주체·기간·범위 ▲도면·사진·3D 설계자료의 관리 등 8개 항목으로 제시했다. 특히 AI와 3D로 구현된 이미지가 정교하더라도 이를 최종 시공 기준으로 봐서는 안 된다고 강조했다. AI가 제안한 배치안이나 스타일링 역시 계약을 대체할 수 없는 만큼, 실제 자재와 규격, 가구의 개폐 간섭, 통로 폭 등을 확인하고 평면배치도·자재표·견적서·시공 범위표·변경사항 확인서 등으로 최종 기준을 문서화할 것을 권고했다. 공간정보 관리도 이번 가이드라인에서 비중 있게 다뤘다. 협의회는 평면도와 3D 설계자료가 특정 주거공간의 구조와 거주자의 생활 특성을 드러낼 수 있는 만큼, 소비자가 자료의 저장 위치와 관리 사업자, 접근 주체, 이용 목적, 보관기간 및 삭제 절차를 확인해야 한다고 설명했다. 서버가 국내 또는 해외 어디에 위치하는지, 해외 사업자나 3D 설계 솔루션·클라우드 사업자 등이 자료에 접근할 수 있는지, 상담·시공 외에 통계나 서비스 개선, AI 학습 등에 활용되는지도 주요 확인사항으로 제시했다. 다만 해외에 자료가 저장된다는 사실 자체가 곧 서비스의 안전성 문제를 의미하는 것은 아니라는 점도 명시했다. 저장 국가와 실제 처리 사업자, 접근 주체가 달라질 경우 소비자가 자료 관리 현황을 파악하고 권리를 행사하는 과정이 복잡해질 수 있는 만큼 관련 정보를 사전에 확인해야 한다는 취지다. 이주성 한국프롭테크포럼 AI인테리어협의회 회장은 “AI와 3D 기술이 인테리어 상담의 편의성과 이해도를 높이고 있지만, 소비자는 화면에 구현된 이미지뿐 아니라 실제 시공의 기준이 되는 계약 문서와 자신의 도면·3D 설계자료가 어떻게 관리되는지도 함께 확인할 필요가 있다”고 조언했다.

2026.08.14 10:38백봉삼 기자

AI 에이전트 방문 거부하는 플랫폼, 고립인가 생존인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 인공지능(AI) 비서가 여러분을 대신해 네이버에서 맛집을 예약하고, 카카오톡으로 선물을 보내는 세상을 상상해 보셨나요? 이미 그런 시대가 우리 곁에 성큼 다가와 있지만, 정작 우리를 맞이해야 할 플랫폼 기업들은 문을 굳게 걸어 잠그고 있습니다. 최근 스레드, 카카오, 네이버 같은 주요 서비스들이 AI 에이전트의 접근을 불법 행위로 규정하고 차단하는 사례가 늘고 있는데요. 반면 한편에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 새로운 표준을 통해 인공지능의 방문을 오히려 환영하는 곳들도 생겨나고 있습니다. 이 뜨거운 논쟁의 중심에서 저희 AMEET은 서로 다른 시각을 가진 AI 패널들을 모시고 심도 있는 토론을 진행해 봤습니다. 이번 토론에는 규제 정책의 효율성을 강조하는 챗GPT 모델 기반의 규제 전문가, 플랫폼의 성장과 수익성을 우선하는 제미나이 모델 기반의 경제 전문가, 그리고 데이터 주권과 윤리적 리스크를 날카롭게 짚어내는 클로드 모델 기반의 비판적 관점 전문가가 참여했습니다. 각 패널은 자신이 맡은 전문 분야의 논리를 바탕으로, 인공지능 시대에 서비스가 나아가야 할 최적의 방향이 무엇인지 치열하게 머리를 맞댔습니다. 토론의 서막은 AI 규제 정책 전문가가 열었습니다. 이 패널은 현재 한국 플랫폼들이 취하는 차단 정책이 단순히 기술적인 위험을 관리하려는 목적보다는, 법적·규제적 불확실성에 대한 공포에서 비롯된 방어적 대응이라고 분석했습니다. 특히 EU의 AI Act와 같은 글로벌 규제 흐름 속에서 투명성과 감시 가능성을 확보하지 못한 채 문을 여는 것에 대한 기업들의 부담이 크다는 점을 짚었죠. 하지만 플랫폼 경제 전문가의 생각은 조금 달랐습니다. 그는 지금 당장 빗장을 거는 것이 단기적으로는 데이터를 지키는 것처럼 보일지 몰라도, 장기적으로는 AI 생태계에서 고립되는 결과를 초래해 결국 시장 점유율을 잃게 될 것이라는 우려 섞인 경고를 내놓았습니다. 빗장 거는 한국 플랫폼, 방어인가 고립의 시작인가 토론에서 가장 먼저 부딪힌 지점은 바로 '차단 전략의 정당성'이었습니다. 규제 정책 전문가와 개인정보보호법 전문가들은 현재의 차단 행보를 규제 리스크 회피를 위한 불가피한 선택으로 보았습니다. 특히 개인정보보호법 전문가는 Cerebras 팀의 논의를 인용하며, 도구 간의 표준화된 대화 규격만으로는 데이터 통제 문제를 완전히 해결할 수 없다는 점을 들어 기업들의 신중론에 힘을 실었습니다. 하지만 플랫폼 경제 전문가의 반박은 날카로웠습니다. 그는 '네트워크 효과'라는 플랫폼 비즈니스의 핵심 원리를 들고 나왔습니다. 인공지능이 더 많이 찾아오고 더 많은 정보를 통합할수록 플랫폼의 가치가 올라가는데, 이를 인위적으로 막는 것은 혁신을 거부하는 태도라는 것이죠. 특히 그는 2028년까지 개방형 전략을 취하는 플랫폼이 폐쇄형보다 최소 15%p 이상의 성장 우위를 보일 것이라는 파격적인 전망을 내놓았습니다. 이에 대해 비판적 관점의 AI 패널은 즉각 반발했습니다. 개방이 주는 이익만을 강조하는 것은 데이터 오용으로 인해 발생할 사용자 신뢰 상실의 비용을 너무 낮게 평가하는 '낙관적 편향'이라는 비판이었습니다. 논점은 여기서 한 단계 더 나아갔습니다. 단순히 '막느냐 여느냐'의 차원을 넘어, '누가 감시하고 어떻게 책임질 것인가'로 이동한 것입니다. 규제 정책 전문가는 선택적 개방이 가능하려면 먼저 규제 당국의 감시 역량이 강화되어야 한다고 주장한 반면, 플랫폼 경제 전문가는 규제가 완벽해질 때까지 기다리는 것은 플랫폼의 생존 기회를 박탈하는 일이라며 팽팽하게 맞섰습니다. 이 과정에서 양측은 규제 결정론과 플랫폼 만능론이라는 서로의 한계를 지적하며 토론의 열기를 더했습니다. 승인형 MCP, '통제된 개방'이 만드는 새로운 질서 토론이 중반에 접어들며 패널들은 '승인형 MCP'라는 합리적 대안에 시선을 모으기 시작했습니다. 개인정보보호법 전문가가 제안한 이 모델은 AI 에이전트를 등록-최소권한-기록-삭제라는 4단계 승인 절차에 따라 관리하는 방식입니다. 무조건 막는 것이 아니라, 어떤 녀석이 무슨 목적으로 우리 데이터를 보러 왔는지 명확히 기록하고 허가하자는 것이죠. 규제 정책 전문가 역시 이 방식이 EU AI Act의 투명성 원칙에 부합한다며 긍정적인 반응을 보였습니다. 2027년까지 이러한 승인 모델이 정착된다면, 무분별한 스크래핑으로 인한 데이터 유출 위험은 줄이면서도 AI 생태계의 혁신은 이어갈 수 있다는 분석입니다. 하지만 플랫폼 경제 전문가는 다시 한번 우려를 표했습니다. 이러한 복잡한 승인 절차가 자칫 중소 AI 개발자들에게는 넘기 힘든 거대한 장벽이 될 수 있다는 지적이었습니다. 실제로 복잡한 승인 제도가 도입될 경우, 2028년까지 신규 AI 에이전트의 시장 진입이 30% 이상 감소할 수 있다는 우울한 전망도 나왔습니다. 거대 플랫폼과 거대 AI 기업만이 살아남고 역동적인 혁신은 사라지는 '시장 집중화' 현상이 가속화될 수 있다는 것이죠. 이에 대해 패널들은 기능별로 단계를 나누어 개방하거나 저위험 정보부터 순차적으로 열어주는 식의 유연한 대응이 필요하다는 점에 공감대를 형성했습니다. 가장 흥미로운 대목은 사용자 경험(UX) 전문가의 등장이었습니다. 그는 기술이나 법보다 더 중요한 것은 결국 서비스를 이용하는 '사람'의 마음이라고 강조했습니다. 아무리 법적 지위가 명확하고 기술이 성숙해도, 사용자가 자기 데이터가 어떻게 쓰이는지 모른다면 그 서비스는 신뢰를 잃고 말 것이라는 뜻입니다. 그는 Cerebras 팀이 강조한 정보 통합의 가치를 살리면서도, 사용자가 클릭 한 번으로 자신의 데이터 권한을 제어할 수 있는 '사용자 주도형 동의 UX'가 AI 시대의 진정한 열쇠가 될 것이라고 주장했습니다. 결국은 사람, 사용자 주도형 UX가 AI 시대의 열쇠 토론의 막바지에 이르러 패널들은 몇 가지 중요한 합의점에 도달했습니다. 첫째, 현재의 무조건적인 차단 정책은 지속 가능하지 않다는 점입니다. 둘째, 대안으로 떠오른 '위험기반 승인형 MCP'는 현행 개인정보보호법 체계 내에서도 충분히 실행 가능하다는 점입니다. 셋째, 이 모든 과정에서 중소 개발자의 진입 장벽을 낮추고 사용자의 통제권을 보장하는 기술적·디자인적 배려가 필수적이라는 점에 모두가 뜻을 같이했습니다. 특히 UX 전문가는 간소화된 동의 절차가 2027년까지 서비스의 초기 안착 성공률을 10%p 이상 높일 것이라는 분석을 내놓으며 토론을 마무리했습니다. 이번 토론은 AI 에이전트의 접근 정책이 단순히 '기술적 보안'의 영역이 아니라, 플랫폼의 생존 전략이자 사용자 신뢰를 구축하는 '철학'의 영역임을 명확히 보여주었습니다. 네이버와 카카오 같은 플랫폼들이 겪고 있는 진통은 어쩌면 더 큰 개방으로 나아가기 위한 성장통일지도 모릅니다. 2026년 8월, 우리가 목격하고 있는 이 갈등의 끝에는 과연 어떤 풍경이 기다리고 있을까요? 인공지능 비서에게 현관문을 열어주는 것이 축복이 될지, 재앙이 될지는 결국 우리가 설계하는 '신뢰의 인프라'에 달려 있을 것입니다. AI 에이전트가 우리의 일상을 대신 처리해 주는 편리함과, 소중한 데이터가 어디로 흘러가는지에 대한 막연한 두려움. 그 팽팽한 줄다리기는 지금 이 순간에도 현재진행형입니다. 기업들은 빗장을 풀기 위한 용기를, 규제 당국은 혁신을 가로막지 않는 지혜를, 그리고 우리 사용자들은 자신의 데이터를 주체적으로 관리하는 안목을 가져야 할 때입니다. 인공지능 시대, 진정한 연결은 단순히 선을 잇는 것이 아니라 신뢰를 잇는 작업임을 다시금 깨닫게 됩니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0753c6af.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.14 10:03AMEET

대기업, AI·반도체 중심 체질 개선…계열사 수는 줄어

인공지능(AI)과 반도체 등 미래 고부가가치 산업 관련 계열사를 새로 편입하고 비주력 사업은 정리하는 등 기업들이 사업 포트폴리오 재편에 나서면서, 최근 3개월간 대규모기업집단 소속회사 수가 4개 감소한 것으로 나타났다. 공정거래위원회는 올해 5월부터 7월까지 자산 5조원 이상 공시대상기업집단의 소속회사 변동 현황을 14일 공개했다. 102개 대규모기업집단의 소속회사는 지난 5월 1일 3538개에서 이달 3일 3534개로 4개 감소했다. 이 기간 소속회사 변동이 있었던 기업집단은 49개다. 회사 설립과 지분 취득 등으로 35개 기업집단에서 75개사가 새롭게 계열사로 편입됐다. 반면 흡수합병과 지분 매각, 청산 종결 등으로 28개 기업집단에서 79개사가 계열에서 제외됐다. 신규 편입 회사가 가장 많았던 기업집단은 효성으로 11개사가 늘었다. 이어 GS 9개사, 대명화학 7개사 순이었다. 계열 제외 회사는 DB가 13개사로 가장 많았고 효성 8개사, SK 7개사가 뒤를 이었다. 최근에는 비주력 사업을 정리해 핵심 사업에 집중하려는 움직임이 나타났다. SK는 부동산 개발 관련 SK디앤디 등 5개사를 계열에서 제외했고 CJ는 동물용 사료 제조사 CJ피드앤케어 등 2개사를 정리했다. 원익도 영화 등 제작사 플래디 등 3개사를 계열에서 제외했다. 반면 AI와 반도체 등 미래 산업에 대한 투자는 확대됐다. 삼성은 AI 데이터센터 사업을 위해 민관 합작법인 한국에이아이컴퓨팅센터와 냉각·공조 솔루션 기업 플랙트그룹코리아를 계열사로 편입했다. GS도 AI 데이터센터 관련 지에스에이아이이프라 등 4개사를 새로 편입했고 OCI는 에스지씨데이터파워와 에스지씨에이아이인프라를 계열사로 추가했다. 한솔은 반도체 검사 부품 제조업체 윌테크놀러지를, 효성은 실리콘 음극재 제조업체 에이치에스효성에너지솔루션코리아를 각각 계열사로 편입했다. 친족이나 소속회사 임원이 지배하는 회사를 계열에서 제외하는 사례도 이어졌다. 올해 신규 지정된 라인은 친족 지배회사 신도 등 4개사를, 웅진은 친족 및 임원 지배회사 건진건설 등 4개사를 계열에서 제외했다. 공정위는 기업들의 비주력 사업 정리를 통한 선택과 집중과 함께 AI·반도체·실리콘 음극재 등 미래 고부가가치 산업 진출을 위한 계열사 편입이 활발하게 이뤄지고 있다고 설명했다.

2026.08.14 10:00류승현 기자

LG, 엔비디아 아이작 그루트 기반 휴머노이드 로봇 내년 1분기 공개

LG와 엔비디아가 전략적 사업 협력 업무협약(MOU)을 체결했다. 양사는 ▲로봇 ▲인공지능(AI) 팩토리 ▲모빌리티 3개 분야에서 협력한다. LG는 내년 1분기 엔비디아 아이작 그루트 기반 휴머노이드 로봇을 공개할 예정이다. LG와 엔비디아는 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 엔비디아 본사에서 구광모 LG 대표와 계열사 최고경영자(CEO), 젠슨 황 엔비디아 CEO와 최고경영진이 참석한 가운데 전략적 사업협력 MOU를 체결했다. LG는 "이번 MOU는 지난 6월 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진이 만난 뒤 양사 실무진이 협의한 결과"라며 "기술 교류나 솔루션 공급 관계를 넘어 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 등 미래 산업 협력방안을 구체화하고, 실체·성과 중심으로 협업할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "엔비디아 플랫폼을 기반으로 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야에서 AI 시대 표준을 만들고 확산을 가속하겠다"고 덧붙였다. [로봇] 내년 1분기 아이작 그루트 기반 이족보행 휴머노이드 로봇 공개 목표 LG는 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 아이작 그루트(Isaac GR00T·개방형 휴머노이드 파운데이션 모델) 기반 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발하고 있다. 아이작(Isaac)은 가상 시뮬레이션을 통해 로봇이 스스로 움직이고 작업하는 지능과 행동을 학습하는 플랫폼이다. 그루트(GR00T)는 범용 휴머노이드 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델이다. 이 로봇에는 온보드 컴퓨팅과 고도화 추론·제어용 엔비디아 젯슨 토르를 탑재한다. 젯슨 토르는 로보틱스와 자율주행, 휴머노이드 로봇의 온디바이스 AI 연산을 위해 개발된 엔비디아의 임베디드 컴퓨팅 모듈·플랫폼이다. 엔비디아 아이작 그루트와 업계 최초 로보틱스용 풀스택 안전 시스템인 엔비디아 '헤일로스 포 로보틱스'(Halos for Robotics)를 기반으로 개발한다. LG는 이 로봇에 LG전자 액추에이터, LG이노텍 센서, LG에너지솔루션 배터리 등을 탑재한다. LG는 "엔비디아 AI 기술에 LG 역량을 더해 '원(One) LG' 기반 차별화 피지컬 AI 경쟁력을 보여주겠다"고 밝혔다. LG는 연내 휠 베이스 형태 'LG 클로이드'를 LG전자 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실제 제조 환경에서 실증(PoC)할 예정이다. 실증 결과를 바탕으로 로봇 성능과 활용성을 고도화하고, 향후 글로벌 생산시설을 비롯해 가정과 상업공간 등 적용 범위를 확대할 계획이다. LG CNS 로봇 플랫폼 피지컬웍스를 기반으로 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력도 추진한다. 피지컬웍스를 통해 데이터 수집·생성부터 학습, 검증을 반복하는 피지컬 AI 데이터 팩토리를 실제 현장에 구현·운영하는 것이 목표다. 이번 협력으로 확보하는 로봇 데이터와 제조 현장 실증 경험은 LG가 개발 중인 로봇 파운데이션 모델 경쟁력 강화에도 활용할 예정이다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 적극 활용하는 한편, 자체 AI 모델 역량도 고도화하며 로보틱스 기술 경쟁력을 확보할 계획이다. 양사는 기술·사업 전문가로 구성된 공동 태스크포스(TF)를 운영한다. TF는 연구개발(R&D), 현장 실증, 사업화 과정 전반에서 협업한다. [AI 팩토리] 내년 상반기 '베라루빈' 기반 구축..."냉각·전력 적용·검증" LG는 2027년 상반기 엔비디아 베라 루빈을 기반으로 자체 냉각·전력·IT 기술을 적용·검증하기 위한 레퍼런스 사이트를 구축한다. 2028년 상반기에는 충청남도 천안에 80메가와트(MW) 규모로 확대 구축한다. 이곳에는 고효율화는 물론 건축기간을 20% 이상 단축하는 프리팹(Prefab) 모듈형 설계를 적용할 계획이다. 프리팹은 서버와 냉각 시스템, 전력 공급장치 등 AI 데이터센터 인프라를 미리 모듈 형태로 제작한 뒤 현장에서 조립·구축하는 방식이다. 해당 AI 팩토리는 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델 고도화 등에 활용한다. AI 팩토리와 관련해, LG는 엔비디아 DSX(AI 팩토리 플랫폼) AI 팩토리 아키텍처에 LG전자 냉각, LG에너지솔루션 배터리, LG CNS·LG유플러스 설계·운영 노하우, LS 전력솔루션 등 AI 인프라(AIDC) 역량을 결집할 계획이다. DSX는 AI 팩토리 설계부터 시뮬레이션, 실제 운영까지 전 과정을 통합해 관리하는 엔비디아의 AI 팩토리 플랫폼이다. LG는 "엔비디아의 최신 DSX 플랫폼 기반 AI 팩토리 레퍼런스를 확보하고, 설계부터 구축·운영까지 전 과정에서 원 LG 통합 솔루션 기술력과 경쟁력을 검증할 수 있다"고 기대했다. [모빌리티] 엔비디아 드라이브 하이페리온 기반 차세대 AIDV 플랫폼 개발 모빌리티와 관련해, LG는 엔비디아 드라이브 하이페리온 플랫폼(자율주행 플랫폼)에 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI)·차량 소프트웨어 역량을 결합해 차세대 AIDV(AI Defined Vehicle)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다. LG는 엔비디아의 AI 기반 자율주행 기술과 차량 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 기존 IVI 중심 전장 사업을 자율주행까지 확대한다. 이를 통해 자율주행 기능과 차량 내 AI 서비스를 통합한 차세대 차량 솔루션을 글로벌 완성차(OEM)에 제공하고, 모빌리티 시장에서 성장 기회를 확보할 계획이다. 이날 행사에는 권봉석 LG 최고운영책임자(COO), 류재철 LG전자 CEO, 홍범식 LG유플러스 CEO, 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표, 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 등이 참석했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "피지컬 AI가 제공하는 가장 중요한 기회는 모든 기계가 현실세계를 이해하고 추론하며, 사람과 함께 안전하게 행동할 수 있는 능력을 갖추는 데 있다"며 "가정과 공장 현장, 도로까지 일상을 새롭게 바꿀 것"이라고 기대했다. 이어 "LG와 엔비디아는 수년간 협력을 바탕으로 LG의 제품 엔지니어링·제조 리더십과 엔비디아 기술을 결합해 로봇, AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기고 있다"고 덧붙였다. 구광모 LG 대표는 "양사 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 할 과제가 명확해졌다"며 "산업을 선도하는 레퍼런스 구축으로 AI 확산을 가속하겠다"고 밝혔다.

2026.08.14 10:00이기종 기자

오픈AI, 연환산 매출 56조원 돌파 전망…영업 수장도 교체

오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조원)를 넘어설 것이라는 전망이 나왔다. 코딩 에이전트와 유료 구독 사업이 성장을 이끈 가운데, 오픈AI는 기업 고객 매출 확대를 목표로 최고매출책임자(CRO) 교체도 단행했다. 14일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 최근 실적을 기준으로 연간 400억 달러(약 56조원)가 넘는 매출을 올릴 것으로 예상된다. 이는 지난해 말 기록한 연환산 매출 200억 달러(약 28조원)보다 두 배 이상 증가한 규모다. 연환산 매출은 특정 기간에 거둔 매출이 같은 추세로 이어진다고 가정해 1년 단위로 환산한 수치다. 실제 연간 매출과는 차이가 있지만 기업의 최근 성장 속도를 보여주는 지표로 활용된다. 오픈AI 공동 창업자인 그렉 브록먼 사장은 이날 사내 공지를 통해 지난달 회사의 연환산 매출이 전월보다 20% 이상 증가했다고 밝혔다. 이같은 매출 증가는 인공지능(AI) 코딩 도구 '코덱스'와 유료 구독 서비스가 이끈 것으로 풀이된다. 초기 단계인 광고 사업도 매출 확대에 힘을 보탰으며 개인 사용자 대상 챗GPT 사업도 성장세를 이어간 것으로 전해졌다. 코덱스를 비롯해 다양한 업무를 지원하는 '챗GPT 워크' 등 AI 에이전트 수요도 빠르게 늘어난 것으로 분석됐다. 오픈AI는 매출 확대 속도를 높이기 위해 영업 조직 수장도 교체했다. 회사는 지난 13일(현지시간) 클라우드 보안 기업 위즈의 사장 겸 최고운영책임자(COO)를 지낸 달리 라직을 신임 CRO로 선임했다. 전임 CRO는 취임 8개월 만에 회사를 떠난다. 오픈AI는 그동안 개인 사용자 중심으로 성장해 기업 고객 매출 비중이 상대적으로 낮다는 평가를 받아왔다. 회사는 기업 고객 매출을 개인 고객 매출과 비슷한 수준까지 끌어올리는 것을 목표로 영업 조직을 강화할 방침이다. 이번 매출 성장세는 기업공개(IPO)를 앞두고 기업가치를 끌어올리는 기반이 될 것으로 보인다. 최근 오픈AI와 앤트로픽은 모두 비공개 방식으로 상장 관련 서류를 제출했다. 앤트로픽은 이르면 올가을 먼저 증시에 입성할 가능성이 거론된다. 앤트로픽은 지난 5월 연환산 매출이 470억 달러(약 66조원)를 넘어섰다고 발표한 바 있다. 브록먼 사장은 이번 신임 CRO 선임과 관련해 "달리 라직은 AI가 사람과 기업에 폭넓고 유용하게 활용될 수 있도록 우리가 쌓아온 경험을 실행력으로 전환할 것"이라고 말했다.

2026.08.14 09:27한정호 기자

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