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[현장] 오픈AI "AI 벤치마크 한계…토큰·비용·시간까지 고려해야"

인공지능(AI) 모델 평가를 단일 벤치마크 점수 중심으로 보는 방식에 한계가 있다는 주장이 나왔다. 최신 AI 모델은 답을 내는 데 투입되는 토큰 수와 비용, 시간에 따라 성능이 달라지는 만큼, 각국 정부·기업은 평가 기준에 '추론 자원'을 별도로 반영해야 한다는 지적이다. 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장은 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 대규모 컴퓨트 시대에 맞춰 AI 평가 방식이 재설계돼야 한다고 주장했다. 브라운 부사장은 최근 AI 모델 실제 성능이 기존 벤치마크 점수만으로는 충분히 드러나지 않는다고 봤다. 모델이 얼마나 오래 생각하고, 얼마나 많은 토큰을 생성하며, 어느 정도 비용을 들여 문제를 풀었는지에 따라 결과가 달라질 수 있다는 이유에서다. 그는 대표 사례로 오픈AI 최신 모델 GPT-5.5를 언급했다. 그는 GPT-5.5가 기존 벤치마크상 이전 모델보다 소폭 개선된 수준처럼 보였지만, 출력 토큰 수 기준으로 성능을 다시 보면 더 큰 차이가 나타난다고 주장했다. 브라운 부사장은 최신 모델일수록 더 많은 추론 자원이 투입됐을 때 성능이 오른다는 점을 주목했다. 기존 모델은 일정 수준 이상 오래 실행해도 성능이 정체되는 경우가 많았지만, 최근 모델은 긴 시간 동안 문제를 풀거나 여러 단계로 답을 검토하면서 성능을 끌어올릴 수 있다는 이유에서다. 그는 "일부 최신 모델은 1억 토큰을 생성한 뒤에도 성능 향상이 이어졌다는 연구 결과가 지속적으로 나오고 있다"며 "평가가 중단된 이유도 성능이 떨어져서가 아니라 시간과 인프라 제약 때문인 경우가 다수"라고 설명했다. 이에 따라 브라운 부사장은 AI 성능 평가가 단일 점수를 비교하는 식에 머물러서는 안 된다고 주장했다. 모델이 답을 내는 데 사용한 토큰 수, 비용, 시간 등 추론 자원을 함께 반영해야 실제 성능을 제대로 비교할 수 있다는 설명이다. 그는 모델 성능 평가가 안전성 평가와도 연결된다고 봤다. 같은 모델이라도 적은 비용으로 짧게 테스트하면 위험한 능력이 드러나지 않을 수 있지만, 더 많은 비용과 시간을 들여 오래 실행하면 더 강력한 능력을 보일 수 있기 때문이다. 브라운 부사장은 제3자 벤치마크 기관의 역할도 바뀌어야 한다고 봤다. 벤치마크 기관이 모델 평가에 사용된 추론량을 추적하거나, 토큰·비용·시간에 명확한 제한을 둬야 한다는 것이다. 사람이 시험을 볼 때 제한 시간이 정해지는 것처럼 AI 모델 평가에도 분명한 예산 조건이 필요하다는 설명이다. 그는 "같은 모델이라도 투입한 추론 자원에 따라 결과가 달라지는 상황"이라며 "성능과 안전성을 제대로 판단하기 위해서는 점수 뒤에 있는 비용과 시간까지 함께 공개해야 할 것"이라고 당부했다.

2026.07.03 12:13김미정 기자

[AI는 지금] AI 도입 성패 가르는 FDE…기업 밀착형 구축 경쟁 본격화

인공지능(AI) 기업들이 고객사 현장에 엔지니어를 직접 투입하는 전방배치 엔지니어링(FDE) 조직을 앞세워 기업용 시장 공략에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 전환으로 확산되면서 AI 경쟁축도 모델 성능에서 현장 배포 역량으로 이동하는 모습이다. 3일 업계에 따르면 마이크로소프트(MS)는 최근 25억 달러를 투자해 신규 사업 조직 '프런티어 컴퍼니'를 출범시켰다. MS는 산업 전문가와 엔지니어 6000명을 고객 현장에 배치해 AI 시스템을 공동 설계·구축하고 측정 가능한 비즈니스 성과를 기준으로 지속 개선한다는 방침이다. AWS도 최근 FDE 조직에 10억 달러를 투자하겠다고 밝혔다. 고객사의 비즈니스·엔지니어링·보안팀과 협력해 에이전트형 AI 솔루션을 공동 개발하고 실제 업무 환경에 배포하는 것이 골자다. FDE는 엔지니어가 고객 조직 안으로 들어가 업무 흐름, 데이터 구조, 보안 체계, 의사결정 방식을 이해한 뒤 실제 운영 가능한 AI 시스템을 함께 구축하는 방식이다. AI 모델이나 클라우드 인프라를 공급한 뒤 고객이 자체적으로 적용하도록 하는 기존 방식과 차이가 있다. 이 모델을 먼저 시장에 각인시킨 곳은 팔란티어다. 팔란티어는 국방·정부·제조 등 복잡한 현장 업무에 엔지니어를 직접 투입해 고객별 시스템을 구축하는 방식으로 성장했다. 이에 생성형 AI 확산 이후 기업용 AI 시장을 공략하는 업체들도 이 같은 성공 방식을 참고해 FDE 조직을 경쟁적으로 키우고 있다. 이처럼 기업들이 FDE에 주목하는 이유는 생성형 AI 도입 성과에 대한 압박 때문이다. 기업 내부 데이터에 AI를 연결하고 보안·규제 요건을 충족하며 직원들이 반복적으로 사용할 수 있는 업무 시스템으로 구현해야 투자 효과를 입증할 수 있어서다. 에이전트형 AI 확산도 FDE 수요를 키우는 요인이다. AI 에이전트는 단순 답변을 넘어 문서 작성, 데이터 조회, 코드 생성, 고객 응대, 내부 승인 절차 등 여러 시스템을 오가며 업무를 수행한다. 이를 실제 기업 환경에 적용하려면 고객사의 권한 체계, 업무 규칙, 데이터 위치, 예외 처리 방식까지 반영해야 한다. AI 기업 입장에서도 FDE는 수익화 전략으로 떠오르고 있다. 모델 성능과 가격만으로 차별화하기 어려워지면서 고객 업무에 깊숙이 들어가 장기 계약과 반복 매출을 확보하는 방식이 중요해지고 있다. 고객 시스템에 AI가 한 번 자리 잡으면 교체 비용이 커지는 만큼 락인 효과도 기대할 수 있다. 이에 오픈AI, 앤트로픽, 데이터브릭스, 코히어, 미스트랄AI 등도 FDE 성격의 고객 밀착형 조직을 강화하고 있다. 오픈AI는 프런티어 AI 배포 조직을 통해 고객 업무 흐름을 AI 중심으로 재설계하는 역할을 맡기고 있다. 앤트로픽은 액센츄어와 협력해 클로드 기반 AI 전문 인력을 대규모로 양성하고 있다. 데이터브릭스는 데이터·AI 플랫폼과 고객 현장형 엔지니어링을 결합해 데이터 마이그레이션부터 프로덕션 AI 에이전트 구축까지 지원한다. 코히어와 미스트랄AI도 고객 대면 기술 조직을 통해 대형언어모델 기반 업무 자동화와 산업별 AI 도입을 지원하고 있다.국내에선 네이버클라우드가 FDE형 조직을 통해 기업용 AI 구축 수요에 대응하고 있다. 네이버클라우드는 하이퍼클로바X와 뉴로클라우드, 클라우드 인프라를 기반으로 고객사 환경에 맞춘 AI 시스템 구축을 지원하고 있다. 특히 금융, 공공, 제조, 국방 등 보안과 데이터 통제가 중요한 산업을 중심으로 고객 현장형 기술 지원을 강화하는 모습이다. 이 같은 FDE 경쟁은 클라우드 사업자와 AI 모델 기업의 역할 경계도 바꾸고 있다. 클라우드 기업은 단순 인프라 공급자를 넘어 고객 업무 프로세스에 개입하고, 모델 기업은 기술 제공자를 넘어 구축 파트너로 움직이고 있다. 데이터 인프라·검색·코딩·법률 AI 기업들도 고객 현장형 조직을 통해 특정 업무 영역을 직접 공략하는 전략을 취하고 있다. 다만 FDE 확산은 비용과 확장성 부담도 안고 있다. 특히 고객별로 엔지니어를 투입해야 하는 만큼 인력 비용이 크고 표준 제품처럼 빠르게 확장하기 어렵다. 또 고객 데이터와 업무 프로세스에 깊이 접근하는 만큼 보안, 책임 소재, 지식재산 보호 문제도 관리해야 한다. 업계에선 FDE가 기업용 AI 시장의 핵심 경쟁 방식으로 자리 잡을 가능성이 크다고 보고 있다. AI 모델 간 성능 격차가 줄어들수록 실제 고객 조직 안에서 AI를 얼마나 빠르게 업무 시스템으로 구현하느냐가 차별화 요소가 될 수 있어서다. 저슨 알소프 MS 커머셜 비즈니스 최고경영자는 "고객들은 AI 투자를 통해 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하고 투자 수익률을 입증하는 데 집중하고 있다"며 "동시에 자사의 고유한 지능을 증폭하고 지식재산을 보호하는 데 주력하고 있다"고 말했다.

2026.07.03 12:13장유미 기자

[현장] 캘블링 MIT 교수 "범용 로봇, 데이터보다 현실 이해·인과 추론 필요"

"범용 로봇은 방대한 데이터 학습만으로 탄생하기 어렵습니다. 로봇이 현실 세계를 이해하고, 행동 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 인간 의도를 추론해 스스로 계획할 수 있는 능력도 있어야 합니다. 엔지니어는 로봇에 데이터 학습뿐 아니라 월드 모델과 인과 추론, 계획 능력을 결합한 '추론 중심 구조'를 넣어야 합니다." 레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수는 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 범용 로봇 구현 방안을 이같이 밝혔다. 캘블링 교수는 로봇이 데이터만 많이 학습한다고 범용 지능에 도달할 수 있는 것은 아니라고 지적했다. 엔지니어가 모든 상황을 코드로 짜 넣는 방식도 어렵지만, 아무 구조 없이 데이터에만 맡기는 방식도 한계가 크다는 설명이다. 그가 데이터 중심 접근 한계를 지적한 이유는 로봇이 마주할 현실 세계가 지나치게 복잡하기 때문이다. 범용 로봇이 모든 환경과 예외 상황을 데이터로만 익히려면 필요한 학습량이 급격히 늘어나고, 결국 실제 환경에 바로 적용하기 어려워진다는 것이다. 캘블링 교수는 이 한계를 넘기 위한 대안으로 '합리적 로봇(rational robot)' 접근법을 제시했다. 이는 로봇공학과 컴퓨터과학이 쌓아온 세계 이해 방식에 딥러닝을 결합하는 개념이다. 로봇이 적은 데이터로도 새로운 상황을 해석하고 대응하도록 만들 수 있다. 그는 합리적 로봇 출발점으로 현실 세계를 3차원 공간으로 이해하는 것을 꼽았다. 로봇이 물체가 어디에 있고, 보이지 않는 부분은 어떤 형태일지 파악해야 로봇이 실제 공간에서 물건을 집고 옮기며 작업을 수행할 수 있다는 설명이다. 캘블링 교수는 로봇이 공간을 이해하는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 로봇은 자신의 행동이 주변 환경을 어떻게 바꾸는지도 예측해야 한다는 이유에서다. 물체를 집거나 치우거나 옮기는 행동이 다음 상황에 어떤 영향을 주는지 알아야 이후 행동을 계획할 수 있기 때문이다. 캘블링 교수는 이를 위해 로봇 내부에 현재 세계 상태를 표현하는 모델과 행동 결과를 예측하는 모델이 필요하다고 설명했다. 로봇은 이 모델을 바탕으로 목표를 정하고 상황을 해석한 뒤 어떤 순서로 움직일지 계획할 수 있다. 그는 커피 캡슐을 쟁반에 옮기는 사례로 이 차이를 설명했다. 그는 "쟁반 위에 캔이 놓여 있다면, 로봇은 캡슐을 바로 옮기려 하기보다 먼저 캔을 치워야 한다는 사실을 판단해야 한다"며 "이는 단순히 물체를 잘 집는 문제와 다르다"고 말했다. 이어 "로봇이 눈앞의 동작만 수행하는 수준을 넘어 앞으로 벌어질 상황을 따져야 실제 생활 공간에서 쓸 수 있는 범용 로봇에 가까워질 것"이라고 덧붙였다. 캘블링 교수는 로봇이 사람 시연을 학습하는 방식도 단순 모방에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 로봇이 사람의 손 움직임이나 이동 경로를 그대로 따라 하면 환경이 조금만 달라져도 같은 작업을 수행하기 어렵기 때문이다. 그는 이 과정에서 대규모언어모델(LLM)이 보조 도구로 쓰일 수 있다고 봤다. LLM이 장면을 설명할 수 있는 여러 후보를 만들면, 로봇이 그중 실제 행동을 가장 잘 설명하는 표현을 골라 인과 행동 모델에 반영하는 식으로 활용 가능해서다. 캘블링 교수는 로봇 학습이 신경망과 경사하강법에만 갇혀서도 안 된다고 설명했다. 기호적 표현을 활용하면 로봇이 행동과 결과 사이의 인과 관계를 더 구조적으로 배울 수 있다고 봤다. 또 범용 로봇 개발에서 모듈화도 중요한 설계 원칙으로 제시했다. 시각을 처리하는 방식과 언어를 이해하는 방식, 물리적 행동을 계획하는 방식은 서로 다르기 때문에 각각의 기능을 나눠 설계하고 다시 결합해야 한다는 설명이다. 캘블링 교수는 "엔지니어가 완벽한 프로그램을 작성하는 것만으로는 충분하지 않고 구조 없는 학습만으로도 지능형 로봇에 도달하기 어렵다"며 "로봇공학과 컴퓨터과학에서 이해한 내용과 딥러닝에서 배운 내용을 결합해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 12:05김미정 기자

알프레드, '코르티크 서밋 2026'서 에이전틱 AI 시대 비전 제시

알프레드가 AI 연구자와 개발자들이 모인 자리에서 에이전틱 AI 현황와 비전을 제시한다. 알프레드(대표 옥형석)는 '코르티크 서밋 2026: 에이전틱 AI'에서 '에이전틱 AI가 시장과 조직에 일으키는 변화'를 주제로 발표한다고 3일 밝혔다. 코르티크 서밋 2026은 국제 머신러닝 학술대회인 ICML 2026(International Conference on Machine Learning) 개막에 앞서 개최되는 에이전틱 AI 전문 워크숍이다. 올해 처음 개최된 이번 서밋은 코르티크가 주최하고 SK AX가 공동 주관하는 행사로, 알프레드와 업스테이지가 스폰서 기업으로 참여했다. 이 행사에서 옥형석 대표는 스폰서 기업 세션에서 '에이전틱 AI가 시장과 조직에 일으키는 변화'를 주제로 발표한다. 발표에서는 생성형 AI를 넘어 사람으로부터 업무를 위임받아 자율적으로 수행하는 '하이퍼 에이전트' 시대의 도래와 이에 따른 시장과 조직 운영 방식의 변화를 설명한다. 또 고객은 선택을 위임하고 조직은 운영을 위임하는 새로운 업무 패러다임을 제시, AI 시대의 핵심 경쟁력은 AI 활용 자체가 아니라 AI에게 무엇을, 어떻게 위임할 것인지 설계하는 역량에 있다고 강조한다. 옥형석 알프레드 대표는 "에이전틱 AI는 이제 기술 자체를 넘어 실제 조직과 산업에 적용되는 단계로 접어들고 있다"면서 "이번 발표를 계기로 글로벌 연구자 및 개발자들과 AI 시대 조직 운영의 새로운 방향과 비전을 공유하고 지속적인 기술 교류를 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.07.03 11:09백봉삼 기자

사이오닉AI, 건물 절반을 데이터센터로 만든 이유는

서울 강남구의 한 건물. 입구에 들어서자 복도 어딘가에서 희미하게 웅웅거리는 진동음이 들려왔다. 의식하지 않으면 지나칠 정도의 미세한 소리였다. 지하 1층부터 지상 7층까지, 총 8개 층으로 이루어진 이 건물은 일반 사무실과 자체 데이터센터가 더해진 통합 AI센터다. 창립 4주년을 앞둔 3년 차 스타트업 사이오닉AI가 빌딩 내부를 직접 개조해 구축한 것이다. 왜 사이오닉AI는 외부 인프라를 활용하는 대신 직접 사내에 데이터센터를 도입하는 선택을 했을까. 3일 사옥에서 만난 고석현 사이오닉AI 대표는 과감한 인프라 투자를 감행한 비전과 숨겨진 기술력을 소개했다. 엔비디아 B300과 HAC 공랭 구조로 이뤄진 데이터센터 안내를 받아 들어간 GPU 센터 내부는 소음을 막고 보안을 강화하기 위해 2단계 격벽을 거쳐 들어가야 했다. 차단문이 열리자 데이터센터 특유의 대규모 장비들이 거세게 돌아가는 소리가 들렸다. 엔비디아(NVIDIA)의 블랙웰 기반 최신 장비인 'B300 GPU' 서버가 탑재된 총 10개의 랙(Rack)이 자리잡고 있었다. 랙당 가격만 수억 원을 호가하는 장비를 스타트업이 어떻게 대량 확보했을까. 고 대표는 오랜 신뢰 관계에 있었다고 답했다. 그는 "네이버 재직 시절부터 엔비디아의 핵심 인프라 코드를 함께 개발하고 글로벌 AI 생태계에서 긴밀히 협력해 온 딥테크 파트너로 활동했다"며 "덕분에 높은 수준의 지원을 받아 구축할 수 있었다"고 설명했다. 냉각 방식은 구조가 공랭식을 선택하되 효율을 극한으로 끌어올리는 '고온 핫아일 컨테인먼트(HAC)' 구조를 적용했다. 서버랙에서 발생하는 고온 열기가 차가운 냉기와 섞이지 않도록 통로를 밀폐·격리해 상부로 뽑아내는 방식이다. 공간이 컴팩트할수록 격리 냉각 효율이 높아지는 원리를 이용해 좁은 사옥 내에서도 기업용으로 충분한 약 0.3메가와트(MW)의 전력 부하를 제어하고 있었다. 건축가 출신 대표'가 설계한 구조 …1년 외부 임대료보다 저렴하게 구축 사이오닉AI 사옥은 건물 전체가 하나의 거대한 'AI 유기체'처럼 맞물려 돌아가도록 치밀하게 설계되어 있다. 과거 대학 시절 건축학을 전공했던 고석현 대표가 직접 팔을 걷어붙이고 공간을 레이아웃한 결과물이다. 고 대표는 "마침 대학생 시절 교수님의 전공이 데이터센터라 관련 정보를 많이 배울 수 있었다"며 "이 밖에도 네이버 재직 당시 AI 인프라 활용 등의 경험이 구축에 많은 도움을 줬다"고 설명했다. 그 결과 비용 측면에서도 이례적인 성과를 거뒀다. 그는 "기존 경험을 바탕으로 외부 데이터센터를 1년 임대하는 비용보다 더 저렴하게 내부 데이터센터를 구축할 수 있었다"며 "이미 투자 회수는 1년을 넘어선 수준"이라고 밝혔다. 건물의 구조를 살펴보면 인프라 효율과 직원 소통 동선을 고려한 것이 직관적으로 드러난다. 건물 옥상에는 서버에서 발생하는 막대한 열을 외부로 방출하는 대형 냉각 장비들이 쉴 새 없이 돌아가고 있다. 옥상 아래 층에는 데이터센터실이 자리 잡았으며 데이터센터 바로 아랫단에는 간이 회의실이 연결된다. 이어 아래로 내려오면 임직원이 근무하기 위한 사무실과 휴게게공간이 마련됐다 고 대표는 "데이터센터의 진동이나 환경 요소가 업무에 영향을 줄 수 있어 바로 아래층은 회의실로 마련해 실제 업무공간과 분리하려 했다"고 설명했다. 건물의 하층부는 소통과 개방의 공간으로 이뤄졌다. 1층은 외부 손님을 맞이하는 미팅 룸이자 캐주얼하게 담소를 나눌 수 있는 소규모 바(Bar)로 꾸며져 자유로운 분위기를 자아낸다. 건물 가장 아래인 지하 1층은 전 직원이 모이는 전체 회의(올핸즈 미팅)는 물론, 외부 파트너사 교육, AI 관련 세미나, 대외 방송 송출까지 가능한 대형 무대와 강연장이 마련됐다. 고 대표는 "전사 직원을 대상으로 공지를 하거나 이벤트를 할 떄를 비롯해 AI 교육을 위한 전용 공간이 필요해 지하1층에 넓은 공간을 마련했다"며 "사내에 전용공간이 마련된 만큼 민감한 정보 등도 안전하게 공유할 수 있는 장점이 있다"고 설명했다. 사이오닉AI…인프라부터 서비스까지 직접 구축 사이오닉AI는 2023년 고석현 대표가 창업한 AI 스타트업이다. 고 대표는 2017년 네이버가 인수한 컴퍼니AI 공동창업자 출신으로, 이후 네이버 클로바 SW 플랫폼 리더를 거쳐 하이퍼클로바 개발에 참여했다. 대형 언어모델을 처음부터 설계하고 학습시킨 경험이 회사의 핵심 자산이다. 공동창업자들 역시 네이버 AI 연구개발 조직 출신으로, 창업 초기부터 모델·인프라·서비스를 모두 자체 역량으로 구축하는 방향을 택했다. 회사가 표방하는 방향은 'AI 풀스택'이다. 데이터센터(인프라)부터 파운데이션 모델, AI 플랫폼, 에이전트 서비스까지 전 구간을 직접 구축한다는 구상이다. 현재 금융·제조·공공·국방 분야 기업을 대상으로 에이전트 개발과 RAG 기반 솔루션을 공급하고 있으며, 대출 심사·계약 검토·시설 정보 조회 등 반복 업무를 지원하는 AI 에이전트가 주력 제품이다. 지난해 12월 네이버클라우드·IBK기업은행·에이티넘인베스트먼트·삼성벤처투자 등으로부터 250억원 규모의 시리즈A 투자를 유치해 누적 투자금 300억원을 넘겼다. 자체 데이터센터를 구축한 것도 이 풀스택 전략의 연장선이다. 외부 클라우드에 의존하지 않고 폐쇄망에서도 운영 가능한 AI 시스템을 고객에게 공급하기 위해서다. 국방, 안보 관련 사업을 진행할 수 있는 배경도 여기에 있다. 그는 "국방이나 금융 쪽 사업은 외부 클라우드를 쓸 수가 없다"며 "완전히 격리된 환경에서 AI를 구현하고 작동하는 모습을 보여주기 위해선 직접 구축한 것이 상당히 중요한 포인트라 할 수 있다"고 설명했다. 제조·국방으로 사업 확장, 국내 넘어 글로벌 목표 향후 사업 확대의 핵심 축은 제조와 국방이다. 제조 분야에서는 경남·경북 산단과 연계해 피지컬 AI 사업을 추진 중이다. 카메라와 장갑 등 모션 캡처 장비로 사람의 동작 데이터를 수집·학습시키는 시스템을 자체 개발하고 있으며, 내년부터 산업부와 연계해 본격 드라이브를 걸 계획이다. 국방 분야에서는 아주대, 합참 연계 고려대 등과 AI 에이니스 사업 협력을 추진 중이다. 피지컬 AI 기술과 국방 기술의 기반이 동일하다는 판단 하에, 시뮬레이션 기반 학습 후 실전에 적용하는 방식을 연구하고 있다. 고석현 대표는 "탱크를 매일 운용하거나 비행기를 기동할 수 없는 만큼 시뮬레이션으로 학습하고 이를 실제 필드에 적용하고 데이터를 확보해 보완하는 것이 효율적"이라며 "앞으로 이런 사례가 더욱 늘어나는 만큼 자체 구축한 데이터센터 역할이 더욱 커질 것"이라고 설명했다. 이어 "한국 내수 시장에서 경쟁하는 것만으로는 한계가 있는 만큼 일본을 시작으로 글로벌 시장에서 성과를 내고, 제조·국방·금융 등 산업 전반에 AI를 실질적으로 녹여내는 회사로 성장하겠다며 "모델부터 인프라, 서비스까지 모든 걸 직접 쥐고 있는 것이 우리의 가장 큰 무기로 이를 바탕으로 본격적인 성장에 나설 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.07.03 10:58남혁우 기자

할인받고, 나눠쓰고...휴가철 이통사별 '로밍' 꼭 확인하세요

SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 이동통신 3사가 여름 휴가철을 맞아 할인, 데이터 추가 제공 등 다양한 이벤트를 펼치고 있다. 현지 유심(USIM)이나 이심(eSIM)은 칩을 별도로 구매하거나 QR코드를 스캔해야 하는 등 불편이 있지만, 로밍은 한국 번호 그대로 사용하며 문자와 통화를 받을 수 있다는 게 장점이다. SK텔레콤은 로밍을 처음 사용하는 2030세대에 오는 8월21일까지 70% 할인을 제공한다. 최근 36개월 동안 로밍 요금제를 이용한 적 없는 1986년부터 2006년생까지 SK텔레콤 가입자가 대상이다. 할인을 적용하면 ▲바로 3GB는 2만 9000원에서 8700원 ▲바로 8GB는 3만 9000원에서 1만 1700원 ▲바로 16GB는 5만 9000원에서 1만 7700원 ▲바로 32GB는 7만 9000원에서 2만 3700원 ▲바로 64GB는 9만 9000원에서 2만 9700원이 된다. 만 34세 이하 가입자는 바로 YT 요금제를 가입하면 데이터 1GB를 추가로 받을 수 있다. 데이터를 다 쓰더라도 바로 3GB와 바로 YT 4GB는 최대 400Kbps로, 타 요금제는 최대 1Mbps 속도로 사용 가능하다. 할인은 연 최대 2회, 월 1회 적용된다. KT는 모바일 가입자에게 8월31일까지 함께 쓰는 로밍 가입 시 기본 데이터 50%를 추가 제공한다. 함께 쓰는 로밍은 가족, 친구, 연인 등 최대 5명이 데이터를 함께 사용할 수 있는 로밍 서비스다. 함께 쓰는 로밍은 15일 3만 3000원에 원래 4GB였는데 6GB로, 30일 4만 4000원에 12GB로, 6만 8000원에 18GB 데이터를 사용할 수 있다. 만 34세 이하 가입자가 가입할 수 있는 Y함께 쓰는 로밍은 ▲15일 19800원에 8GB ▲30일 2만 6400원에 14GB, 3만 9600원에 20GB가 제공된다. 한국에서 월 13만원 이상 고가 5G 요금제를 사용 중이라면 따로 로밍을 신청하지 않아도 해외에서 3Mbps 속도로 데이터 무제한 사용이 가능하다. LG유플러스는 30일 이용 가능한 로밍패스를 통해 일본, 호주, 그리스, 미국, 사우디아라비아, 튀니지 등 전 세계 83개국에서 서비스를 제공한다. ▲4GB는 2만 9000원에 ▲13GB는 4만 4000원에 ▲25GB는 5만 9000원에 ▲49GB는 7만 9000원에 이용할 수 있다. 제공되는 데이터를 모두 사용한 경우, 400kbps로 속도로 계속 이용 가능하다. 여기에 3000원을 추가하면 가족, 친구와 데이터를 나눠쓸 수 있다. 일본, 중국, 베트남, 홍콩, 마카오, 대만 6개국에서 최대 30일 이용 가능한 아시아 로밍패스는 7GB에 3만 9000원이다.

2026.07.03 10:55홍지후 기자

'할리우드 스타' 애쉬튼 커처, 오픈AI 다음 먹거리로 AI 인프라 낙점

오픈AI와 앤트로픽에 초기 투자했던 배우 출신 벤처투자자 애쉬튼 커처가 사운드벤처스를 떠나 새 벤처캐피털(VC) 설립에 나선다. 새 펀드는 AI 인프라와 에너지, 딥테크 초기 기업 투자에 초점을 맞출 예정이다. 2일(현지시간) 테크크런치, 월스트리트저널(WSJ) 등 주요 외신에 따르면 커처는 2015년 가이 오세어리와 공동 설립한 사운드벤처스에서 물러나 모건 벨러와 별도 VC를 세울 계획이다. 새 회사명은 아직 공개되지 않았다. 벨러는 최근까지 초기 투자 전문 VC NFX에서 제너럴파트너로 일했다. 과거 메타에서 암호화폐 프로젝트 리브라를 공동 주도했고, 앤드리슨 호로위츠에서도 약 3년간 파트너로 활동했다. 커처와 벨러는 초기 단계 AI 인프라, 에너지, 딥테크 스타트업 투자를 추진한다. 딥테크는 소프트웨어만이 아니라 과학기술과 공학 기반 기술을 토대로 한 기업을 뜻한다. 커처의 사운드벤처스 이탈은 회사 경영난이나 투자 성과 부진과는 무관한 것으로 전해졌다. 사운드벤처스는 브렉스와 구스토 등에 투자했고 오픈AI, 앤트로픽, 페이페이 리의 월드랩스에도 초기 투자자로 참여했다. 커처는 사운드벤처스를 떠난 뒤에도 고문으로 남는다. 오세어리와 사운드벤처스 제너럴파트너 에피 엡스타인은 커처와 벨러의 새 회사에 자문을 제공할 예정이다. 테크크런치는 "커처의 이탈이 사운드벤처스의 문제를 의미하는 것으로 보이지는 않는다"며 "투자자들은 실적이 부진한 회사를 떠나는 경우가 많지만 이번 사례는 그렇지 않다"고 말했다. 이번 일은 AI 투자 시장에서 모델 개발사 이후 투자처가 어디로 이동하고 있는지를 드러내는 사례로 거론되고 있다. 생성형 AI 시장에서는 오픈AI와 앤트로픽 같은 프런티어 모델 기업이 대규모 자금을 유치해 왔다. 이들 기업의 서비스가 확대되면서 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 전력, 냉각, 네트워크 등 기반 인프라 수요도 커지고 있다. 사운드벤처스는 그동안 AI 모델 기업 중심 투자로 이름을 알렸다. 반면 커처의 새 펀드는 이들 기업을 뒷받침하는 인프라와 에너지 영역에 초점을 맞출 것으로 전해졌다. 모델 성능 경쟁이 이어지는 가운데 AI 사업 비용과 공급망 부담이 커지면서 투자자 관심도 하부 인프라로 넓어진 모습이다. 커처와 사운드벤처스의 투자 전략 차이도 독립 배경으로 언급됐다. WSJ는 커처의 퇴사가 어떤 성장 단계의 스타트업에 투자할지를 둘러싼 견해 차이에서 일부 비롯됐다고 전했다. 사운드벤처스는 이미 더 성장한 기업에 투자하는 쪽으로 기울었고, 커처와 벨러는 초기 단계 기업 투자에 초점을 맞추고 있다. 이번 일은 국내 AI 산업에서도 주목할 필요가 있다. AI 모델 개발 경쟁에서 미국 빅테크와 프런티어 AI 기업의 영향력이 커진 상황에서 데이터센터, 전력 설비, AI 반도체, 냉각, 클라우드 운영 등 인프라 영역은 국내 기업이 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 해외 VC 자금이 AI 인프라와 딥테크로 향할 경우 관련 기술 기업의 투자 유치 기회도 넓어질 가능성이 높다. 테크크런치는 "이번 분리는 AI 자금이 다음으로 어디를 향하고 있는지를 보여준다는 점에서도 주목된다"며 "사운드벤처스가 카테고리 선도 AI 연구소에 집중적이고 확신 높은 투자로 명성을 쌓은 반면, 커처의 새 펀드는 이들 기업 아래층인 인프라와 에너지를 겨냥하는 것으로 보인다"고 말했다.

2026.07.03 10:34장유미 기자

"국내외 AI 전문가 한 자리"…정부, '글로벌 AI 심포지엄' 개최

정부가 국내외 인공지능(AI) 산학연 전문가를 한 자리에 모았다. 과학기술정보통신부는 3일 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'을 개최했다고 밝혔다. 정보통신기획평가원과 행사 공동 주최에 참여했으며 국가AI연구거점, 글로벌AI프론티어랩이 주관했다. 이번 행사 주제는 'AI, 지능을 넘어 현실 세계로'다. AI 기술이 연구실과 모델 성능 경쟁을 넘어 로봇, 산업, 과학, 안전 등 실제 환경에서 어떻게 작동하고 활용될 수 있는지를 논의하는 데 초점 맞춰졌다. 1부에서는 AI 분야 세계적 연구자와 산업계 인사가 기조연설에 나섰다. 레슬리 팩 캘블링 MIT 파나소닉 석좌교수는 '합리적 로봇'을 주제로 현실 세계에서 로봇이 스스로 판단하고 움직이는 방안을 발표했다. 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장은 '대규모 추론 연산의 시사점'을 주제로 AI 기술 발전 방향을 조망했다. 브라운 부사장은 AI가 빠르게 문장을 생성하는 수준을 넘어 충분한 시간을 들여 논리적으로 답을 찾는 최신 추론 기술 흐름을 소개했다. 기조연설 뒤에는 김기응 국가AI연구거점 센터장 겸 카이스트 교수가 좌장을 맡아 '글로벌 AI 리더십: 산·학·관 협력'을 주제로 패널 토론을 진행했다. 패널에는 레슬리 팩 캘블링 MIT 교수, 노엄 브라운 오픈AI 부사장, 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장 겸 뉴욕대 교수, 에밀리 블랙 뉴욕대 교수가 참여했다. 2부에서는 AI 원천 기술과 산업 응용 사례를 다루는 6개 전문 트랙이 운영됐다. 트랙은 거대언어모델 및 에이전틱 AI, 멀티모달 AI, AI 포 사이언스, 피지컬 AI 및 체화형 지능, AI 포 라이프, 신뢰·안전·거버넌스 AI로 구성됐다. 각 트랙에는 임우형 LG AI연구원 원장, 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표, 김명주 인공지능안전연구소 소장 등 국내외 전문가가 발제자로 참여했다. 오픈AI, 앤트로픽, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업과 프랑스 프레리 연구소, 캐나다 벡터 연구소 등 해외 연구기관도 행사에 참여했다. 본 행사에 앞서 2일에는 '글로벌 AI 프론티어랩 워크숍'도 열렸다. 이 자리에서는 한미 연구자들이 연구 현황을 공유하고 인공지능 핵심 알고리즘, AI 신뢰·책임성, AI 헬스케어 등을 주제로 미래 연구 방향을 논의했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "이번 심포지엄은 학계의 깊이 있는 원천 기술 연구가 산업 현장의 실질적인 적용으로 이어지는 산학 융합의 청사진을 그리는 뜻깊은 자리"라며 "과기정통부는 향후에도 국내 AI 연구의 국제 경쟁력을 더욱 강화하고, 글로벌 AI 연구 협력 생태계 구축에 박차를 가할 계획이다"라고 밝혔다.

2026.07.03 10:13김미정 기자

딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

MS, 6천명 규모 AI 구축 전담조직 신설…25억 달러 투입

마이크로소프트(MS)가 기업의 인공지능(AI) 도입을 직접 지원하는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 전략을 확대해 시장 공략에 나선다. 2일(현지시간) CNBC에 따르면 MS는 FDE 조직 '마이크로소프트 프론티어'를 신설하고 기업별 AI 도입 프로젝트에 25억 달러(약 3조 8562억원)을 투입한다. 이 조직은 총 6000명의 인력으로 구성된다. MS는 기존 FDE 인력과 기술 컨설턴트, 고객 지원 인력, 산업별 전문 영업 조직을 통합해 AI 구축 전담 조직으로 운영할 계획이다. 신설 조직은 로드리고 케데 리마 MS 아시아 총괄이 이끈다. FDE는 고객 조직 내부에서 함께 일하며 기술 전환을 지원하는 엔지니어로, 미국 방산 AI 기업 팔란티어가 처음 개념을 정립한 후 AI·소프트웨어(SW) 업계 핵심 전략으로 빠르게 확산되는 추세다. MS는 이번 조직 출범과 함께 25억 달러(약 3조 8562억원)를 투자해 기업별 AI 도입 프로젝트를 지원한다. AI 서비스 판매를 넘어 고객 환경에 맞는 모델 선정과 시스템 연동, 업무 프로세스 개선, 운영 체계 구축까지 전 과정을 함께 수행할 계획이다. MS는 자사 AI 서비스와 데이터 플랫폼 등 다양한 AI 기술 생태계를 함께 활용할 수 있다는 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. 기존 업무 시스템 연동 역량을 기반으로 기업별 맞춤형 AI 플랫폼 구축을 지원한다는 전략이다. 다만 AI 사업 확대에도 일부 서비스는 기대만큼 시장 확산 속도를 내지 못하고 있다는 평가도 나온다. 기업용 AI 비서인 'MS 365 코파일럿'은 아직 광범위한 보급을 하지 못했고 개발자용 '깃허브 코파일럿' 역시 새로운 경쟁 서비스들의 등장으로 시장 경쟁이 심화되고 있어서다. MS는 그동안 데이터센터와 생성형 AI 인프라 구축에 수백억 달러를 투자해왔다. 이번 조직 신설로 AI 기술 공급을 넘어 구축·운영 서비스까지 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 최근 주요 AI 기업들은 잇따라 FDE 조직을 신설하고 있다. 첨단 AI 모델을 개발하는 오픈AI와 앤트로픽도 지난 5월 각각 기업 고객 대상 AI 구축 전담 조직을 출범했다. 글로벌 클라우드 서비스 사업자인 아마존웹서비스(AWS) 역시 전날 10억 달러(약 1조 5435억원)를 투자해 수천 명 규모 FDE 조직을 신설한다고 발표했다. 저드슨 알트호프 MS 커머셜 비즈니스 최고경영자(CEO)는 "우리는 기업 지식재산(IP)을 보호하면서도 AI 생태계 내 어떤 모델이든 활용할 수 있는 지능형 플랫폼을 함께 구축하며 성과를 거두고 있다"고 밝혔다.

2026.07.03 09:21한정호 기자

SKT, T우주 구독으로 구글AI 최대 2100원 할인

SK텔레콤이 구독 서비스 플랫폼 T우주에서 제미나이를 비롯한 구글 AI를 구독할 수 있는 '구글AI플랜'을 출시했다고 3일 밝혔다. 구글 AI 플랜은 제미나이 외에 나노바나나, 노트북LM 등을 제공하고 클라우드 스토리지 용량도 늘렸다. 구글 AI 프로, 구글 AI 플러스(2TB), 구글 AI 플러스(400GB) 등 총 3종의 상품으로 구성됏다. 특히 엔트리 상품인 구글 AI 플러스(400GB)를 T우주를 통해 보다 할인된 가격에 단독 제공한다. 엔트리급 AI 구독 상품을 구독 플랫폼에서 선보이는 것은 국내서 처음이다. SK텔레콤은 T우주 이용자면 통신사 관계없이 누구나 정가 대비 월 최대 2100원 할인된 가격으로 구독할 수 있도록 했다. 이에 따라 구글 AI 프로는 월 2만 6900원, 구글 AI 플러스(2TB)는 월 1만 900원, 구글 AI 플러스(400GB)는 월 6900원에 구독할 수 있다. SK텔레콤은 지난 2일 출시한 신규 요금제 '베스트 프로(Pro)'와 '베스트 맥스(Max)' 이용자에는 AI와 OTT를 함께 제공한다. 이 요금제에서는 '구글 AI 플랜'과 함께 유튜브 프리미엄, 넷플릭스, 디즈니+, 티빙, 웨이브 등 OTT 5종 중 하나를 선택할 수 있다. 이승하 SK텔레콤 프로덕트 담당은 “T우주 '구글 AI 플랜' 구독 상품 출시를 통해 고객이 최고 수준의 AI 서비스를 보다 합리적인 조건으로 이용할 수 있을 것으로 기대한다”며, “SK텔레콤은 향후에도 고객이 체감할 수 있는 실질적인 혜택을 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.07.03 08:44박수형 기자

"상담원, 사람인 줄 알았는데 AI"…소비자 3명 중 2명은 속는다

불과 1년 전만 해도 기업이 고객 응대에 AI를 쓰는 것은 위험한 도박처럼 보였다. 그런데 인보카(Invoca)가 2026년 5월 미국 소비자 693명을 조사해 발표한 'B2C 바이어 경험 리포트 2026(B2C Buyer Experience Report 2026)'에 따르면, 미국 소비자의 약 3분의 2가 자신이 대화한 상대가 사실 AI였는지 확신하지 못한다고 답했다. AI가 티 나지 않을 만큼 자연스러워졌다는 뜻이다. 문제는 이 AI가 실수했을 때 소비자가 누구를 탓하는가인데, 그 답이 기업 입장에서는 뼈아프다. 사람과 구별되지 않는 AI, 소비자 63%가 확신 못 해 그림1. 사람과 AI를 구별한 경험, 미국 소비자 37%뿐 (인보카 2026, Q33) 인보카 조사에서 미국 소비자의 63%는 자신이 사람과 대화한다고 믿었던 상대가 사실 AI였다는 사실을 나중에 깨달은 적이 없거나 잘 모르겠다고 답했다. 그런 경험이 있다고 명확히 답한 사람은 37%에 그쳤다. 여기서 말하는 브랜드 AI란 기업이 고객 응대에 쓰는 음성·문자 기반 인공지능 상담 도구를 뜻한다. 1년 전만 해도 이 AI는 딱딱한 말투와 정해진 각본, 조금만 질문이 벗어나면 대답을 못 하는 모습 때문에 금방 티가 났다. 지금은 다르다. 목소리든 문자든, 사람 상담원과 구별하기 어려운 수준까지 올라왔다. 실제 소비자 반응도 이 변화를 보여준다. AI가 구매 경험을 더 나쁘게 만들었다고 답한 비율은 18%로, 2025년보다 11%포인트나 떨어졌다. 흥미로운 점은 "더 좋아졌다"는 응답은 크게 늘지 않았다는 것이다. 대부분의 이동은 "나빠졌다"에서 "그저 그렇다"로 옮겨갔다. 즉 AI가 좋은 인상을 준 게 아니라, 아예 인상 자체를 남기지 않게 된 셈이다. 한 밀레니얼 세대 응답자는 "인공지능이 너무 사람 같아서 사람과 대화하는 것과 다를 게 없다"고 말했다. AI가 실수하면 소비자는 기업을 2.7배 더 탓한다 AI 상담이 잘못됐을 때 소비자가 누구를 탓하느냐고 묻자, 기업을 탓한 사람이 AI 기술 자체를 탓한 사람보다 약 2.7배 많았다. 부분적으로라도 기업 책임이라고 본 응답까지 더하면, 미국 소비자의 약 3분의 2가 나쁜 AI 경험을 그 AI를 도입한 회사 탓으로 돌렸다. AI를 만든 납품 업체(vendor)를 탓하는 목소리는 사실상 없었다. 아무도 탓하지 않는다는 관대한 응답이 20% 가까이 있긴 했지만, 나머지 대다수의 화살은 기업을 향했다. 이 수치가 중요한 이유는, AI 도입을 "기술 회사가 알아서 해줄 문제"로 여기던 기업의 계산을 완전히 뒤집기 때문이다. 여행 상품을 구매한 X세대 응답자는 "회사가 제대로 된 고객 서비스를 위해 사람을 고용할 만큼 신경 쓰지 않는 것"이라고 말했다. 소비자에게 AI는 곧 그 브랜드의 얼굴이다. AI 한 번의 실수가 브랜드 전체에 대한 실망으로 번지는 구조인 셈이다. 소비자 83%는 "나 AI야"라고 먼저 밝히길 원한다 미국 소비자의 83%는 기업의 AI가 스스로 AI임을 분명히 밝히는 것이 중요하다고 답했고, 그중 57%는 "매우 중요하다"고 했다. 소비자들은 규제 당국이 나서서 강제하기를 기다리지 않고 이미 스스로 이 기준을 세워둔 것이다. 자동차와 헬스케어 구매를 한 밀레니얼 응답자는 "AI에게 떠넘기기 전에 미리 알려줘야 한다. 안 그러면 속는 기분"이라고 표현했다. 기업 입장에서 이것은 돈이 거의 들지 않으면서 신뢰를 크게 얻을 수 있는 카드다. 앞서 소비자들이 AI를 사람과 구별하지 못한다는 데이터와 겹쳐 보면 의미가 더 분명해진다. 어차피 구별하지 못하기 때문에, 먼저 밝히는 것만으로도 "정직한 브랜드"라는 인상을 손쉽게 챙길 수 있다. 반대로 숨겼다가 들키면 앞서 본 것처럼 브랜드가 고스란히 비난을 뒤집어쓴다. 진짜 승부처는 속도, 응답이 늦으면 79%가 경쟁사로 떠난다 이 리포트에서 마케팅 예산을 당장 움직여야 할 데이터를 하나만 꼽는다면 속도다. 미국 소비자의 79%는 더 빠르게 응답하는 경쟁사가 있으면 그쪽으로 갈아타겠다고 답했다. 소비자가 문의 양식을 작성한 뒤 기대하는 응답 속도와 실제 받은 속도 사이에는 20%포인트의 격차가 있었다. 여기서 말하는 고관여 구매(high-stakes purchase)란 보통 500달러 이상, 여행은 1,000달러 이상으로 비용이나 복잡성 때문에 소비자가 시간을 들여 신중하게 고민하는 구매를 뜻한다. 응답이 너무 느릴 때 소비자가 어떻게 행동하는지도 명확하다. 46%는 다시 연락을 시도하지만, 27%는 경쟁사로 옮겨가고, 3%는 아예 구매를 포기하며, 그냥 기다리는 사람은 24%뿐이다. 느린 응답의 대가는 곧 놓친 거래다. 여기에 더해 소비자의 3명 중 1명 이상은 통화 대기(hold queue)를 피하려고 일부러 AI를 선택한다. 유능한 AI 응대 창구가 없는 기업은, 소비자가 가장 구매에 가까워진 결정적 순간에 좋은 잠재 고객을 놓치고 있는 셈이다. 생성형 AI로 구매 조사, 1년 만에 58%로 급증하고 부머까지 합류 생성형 AI(Generative AI)로 고관여 구매를 조사한 미국 소비자는 58%로, 2025년의 41%에서 17%포인트 뛰었다. 생성형 AI란 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)처럼 사람의 질문에 문장으로 답을 만들어주는 AI 도구를 말한다. 1년 전만 해도 젊은 층이 실험 삼아 써보던 도구가, 이제는 대다수 성인의 기본 조사 단계로 자리 잡았다. 가장 큰 변화는 디지털에 익숙한 젊은 세대가 아니라 가장 늦게 합류하던 베이비붐 세대(Boomer)에게서 나타났다. 부머의 생성형 AI 사용률은 2025년 11%에서 2026년 34%로 23%포인트 급등했다. 다만 부머는 모든 면에서 마음을 연 것은 아니다. 사람 상담원과 AI가 똑같이 가능할 때 부머의 85%는 여전히 사람을 선호했고, 92%는 고관여 구매에서 인간적인 소통이 중요하다고 답했다. 정리하면 부머는 정보를 찾을 때는 AI를 쓰되, 실제로 결정을 내리는 순간에는 사람을 원한다. 기업에 주는 함의는 분명하다. 나이 든 고객을 공략하려면 조사 단계에서는 AI가, 계약을 마무리하는 순간에는 사람이 필요하다. 결정의 순간, 소비자가 끝내 원하는 것은 사람이다 AI가 아무리 발전해도, 미국 소비자가 큰돈이 걸린 결정의 순간에 원하는 것은 바뀌지 않았다. 사람과 AI가 똑같이 가능할 때 60%에 가까운 소비자가 사람의 도움을 선호했고, 무려 96%가 고관여 구매에서 인간적인 소통이 중요하다고 답했다. 이 수치는 2025년과 사실상 그대로다. 세대와 업종을 막론하고, 소비자는 정말 중요한 순간을 사람과의 접촉에 기대고 있다. 동시에 소비자는 점점 더 성급해지고 있다는 점도 눈여겨볼 필요가 있다. 한 번의 나쁜 경험으로 거래를 끊겠다는 응답은 1년 새 26%포인트나 줄어 소비자가 이전보다 너그러워진 것처럼 보인다. 하지만 대기 시간이 길다는 이유로 전화를 끊어버린 경험은 오히려 늘었다. 소비자는 브랜드를 쉽게 버리지는 않게 됐지만, 응답이 느리면 첫인상을 남길 기회조차 주지 않는다는 뜻일 가능성이 있다. 결국 이 리포트가 던지는 메시지는 둘 중 하나를 고르라는 것이 아니다. 티 나지 않을 만큼 잘 작동하는 AI로 속도를 확보하되, 소비자가 원하는 순간에는 언제든 사람으로 매끄럽게 넘길 수 있어야 한다는 것이다. 그 균형을 맞추는 기업이 결국 더 많은 고객을 얻게 될지 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 요즘 고객센터에 전화하면 AI인지 사람인지 어떻게 알 수 있나요? 확실히 구분하기는 점점 어려워지고 있습니다. 인보카 조사에서 소비자의 63%가 사람인지 AI인지 확실히 구별하지 못한다고 답했습니다. 다만 소비자의 83%가 AI라면 먼저 밝혀야 한다고 응답한 만큼, 앞으로 많은 기업이 통화 시작 시 AI임을 안내하는 방향으로 갈 것으로 보입니다. Q. AI 상담이 잘못 처리됐을 때 누구 책임인가요? 소비자 대다수는 AI 기술이 아니라 그 AI를 도입한 기업을 탓합니다. 조사에서 기업을 탓한 비율이 기술을 탓한 비율보다 약 2.7배 높았고, 부분 책임까지 더하면 약 3분의 2가 기업 책임이라고 봤습니다. Q. 큰돈이 드는 구매를 할 때 AI만 이용해도 괜찮을까요? 정보를 찾고 비교하는 단계에서는 생성형 AI가 빠르고 편리합니다. 실제로 소비자의 58%가 고관여 구매 조사에 챗GPT 같은 도구를 활용했습니다. 다만 최종 결정 단계에서는 96%가 사람과의 소통이 중요하다고 답한 만큼, 조사는 AI로, 결정은 사람과 상의하는 방식이 현재 소비자들의 일반적인 선택입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 인보카(Invoca)에서 확인할 수 있다. 리포트명: The B2C Buyer Experience Report 2026 (US Edition) 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠, Invoca 2026, Q33 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.03 08:40AI 에디터

라온시큐어 "보안 3대 화두 ZT·에이전틱 AI·PQC 적극 대응"

라온시큐어(대표 이순형, 이정아)가 제로트러스트, 에이전틱 AI 보안, 양자내성암호(PQC) 등 중요성이 부각되고 있는 보안업계 이슈에 적극적으로 대응하고 있다. 라온시큐어는 2일 자사 회의실에서 '라온시큐어 미디어 스터디 세션'을 개최하고, 취재진에 제로트러스트, 에이전틱 AI 보인, PQC 등을 중심으로 강연을 진행했다. 이번 행사는 보안 분야에 출입하는 기자들을 대상으로 부각되고 있는 보안 이슈에 대해 설명하고, 라온시큐어의 대응 방향을 소개하기 위해 2024년에 이어 올해 다시 개최됐다. 먼저 김형관 라온시큐어 이사가 제로트러스트 관련 라온의 대응 방향에 대해 설명했다. 김 이사는 "제로트러스트의 가장 큰 핵심은 인증 체계에 대한 보안이고, 다음이 마이크로세그멘테이션, 네트워크 보안 등이다"라며 "이에 라온도 PC나 모바일 환경에서의 다양한 보안 기능과 사용자 인증, 권한 통제 보안 체계를 갖췄지만, 이제는 네트워크나 인프라시스템, 보안 장비 영역까지도 함께 연계하거나 통합해서 지원해야 하는 상황이다"라고 밝혔다. 구체적으로 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 보안 오케스트레이션 자동화 및 대응(SOAR), 위협 인텔리전스(TI) 솔루션과의 연계가 필요하다는 것이 김 이사의 주장이다. 그는 "또한 에이전틱 AI 시대가 되면서 AI가 자율적으로 판단을 하는 부분에 있어 얼마나 안정적으로 운영하고, 규정이나 정책, 워크플로우를 자동화하는 과정에서 제로트러스트 기준으로 대응할 수 있는 체계를 반영해야 한다"고 말했다. 이어 김태진 라온시큐어 최고기술책임자(CTO)는 에이전틱 AI 환경에서 라온시큐어가 수행하는 AI 에이전트의 권한 승인, 신원 관리 체계를 언론사의 업무구조에 빗대 설명했다. 김 CTO는 "언론사의 업무 체계가 어떻게 구성되는지를 정확하게 알지는 못하지만, 기사를 작성하고, 송고하고 승인하는 과정에서 각각의 에이전트가 동작한다고 가정하면 해당 에이전트에 신분증을 부여하고, 이를 인간이 승인하는 체계를 라온시큐어가 마련하고자 한다"면서 "AI 에이전트를 식별하고, 승인·통제할 수 있게 되면, 책임 추적이 가능해진다. 또한 권한이 없는 에이전트가 권한 밖의 행위를 수행하려고 할 때 보안 정책에 기반한 차단 조치가 이뤄진다"고 말했다. 그는 이런 체계를 구성해나가는 것이 라온시큐어가 지향하는 에이전틱 AI 시대의 보안이라고 밝혔다. 라온시큐어는 에이전틱 AI 관리(AAM) 플랫폼을 오늘 9월 공개하고, 에이전틱 AI가 권한 내에서만 안전하게 판단·실행할 수 있는 체계를 마련하겠다는 계획이다. 박정환 라온시큐어 프로는 PQC의 기본 개념과 라온시큐어가 의료 분야 PQC 실증 사업에서 거둔 성과에 대해 소개했다. 라온시큐어는 병원시스템과 통신 구간을 양자내성암호로 구현해 강력한 보안 체계를 마련하고, 전자서명과 연계하는 등 성과를 냈다. 또한 가상 키패드 역시 PQC 기반 암호화 적용해 병원 내 민감 데이터가 외부로 유출되는 것을 원천 차단하겠다는 복안이다.

2026.07.02 23:56김기찬 기자

배환국 소프트캠프 대표 "AI 권한관리로 사업 확장…고객사 호평"

소프트캠프가 인공지능(AI) 시대에 대응하는 보안 패러다임 전환을 제시했다. 에이전틱 AI 시대가 도래하면서 AI 에이전트는 내부 직원처럼 행동하기 때문에 AI 에이전트에 대한 신원 및 권한 관리, 가시성 확보가 점차 중요해진다는 판단이다. 배환국 소프트캠프 대표는 2일 매년 개최하는 고객 초청 세미나인 '소프트캠프 솔루션데이'를 개최하기에 앞서 취재진과 오찬회를 진행하며, 소프트캠프의 비전에 대해 소개했다. 그는 "AI 보안이라고 하면 기존에는 허용할 것인지, 차단할 것인지 등에만 초점을 맞춰왔는데, 이제는 데이터에 등급을 부여해서 그 등급을 가지고 AI가 활용할 수 있게끔 하느냐의 문제"라며 "단순 프롬프트만이 아니라 에이전트로서 내부 직원처럼 업무를 보는 세상이 됐다"고 밝혔다. 이에 소프트캠프는 원격 브라우저 격리(RBI) 솔루션 '쉴드게이트'를 통해 AI를 보다 안전한 환경에서 사용할 수 있도록 지원하고, 문서 권한 관리(DRM) 솔루션 등으로 데이터의 등급 분류 및 문서 출처를 추적하고 AI 에이전트의 접근 권한까지도 관리할 수 있도록 체계를 전환한다는 청사진을 제시했다. 배 대표는 "AI의 토큰도 관리를 해야 하고 에이전트가 어떤 역할을 하는지, 똑같은 에이전트이지만 그 에이전트에게 업무를 지시한 사용자가 누구인지, 권한을 부여한 사람은 누구인지까지도 인증 및 추적할 수 있어야 한다"며 "올해 이같은 보안 체계로 전환 및 관련 솔루션을 출시할 계획"이라고 밝혔다. 배 대표에 따르면 해당 솔루션은 실드 에이아이 게이트웨이(SHIELD AI Gateway)로, AI 에이전트가 어떤 도구를 쓰는지 막을 방법이 없다는 문제의식에서 시작해 외부 AI의 사용을 너머 내부 AI 에이전트의 호출을 관리해 AI가 무엇을 할 수 있는지를 AI가 아닌 보안 정책이 결정하는 것으로 전해졌다. 다음은 배 대표와 취재진이 진행한 인터뷰. Q. AI 에이전트 권한 관리 솔루션에 대한 고객사들의 반응은 어떤지. 벌써부터 몇몇 고객들이 전화를 주고 있는 상황이다. 실제 고객사들은 AI 에이전트를 몇개 만드느냐, 업무에 얼마나 고려하느냐 등에 훨씬 많은 관심을 갖고 있다. 소프트캠프도 이같은 수요에 보다 빠르게 대응하려고 한다. Q. 피지컬AI 등 AI의 발전 방향에 맞춰 장기적으로 사업을 확장할 계획인지. 현재로서는 피지컬 AI의 권한 관리까지는 구상해 놓지는 않은 상황이다. 지난해에는 AI 프롬프트 방화벽에 집중을 했다면, 올해 AI 에이전트 권한 관리로 사업을 확장한 측면이 있다. 향후에는 피지컬 AI, 머신 아이덴티티까지 발전할 수 있도록 준비해놓는 단계다. Q. AI 보안 기업 에임인텔리전스와 사업 협력을 맺고 있는 관계인데, 다른 AI 보안 기업과도 협업 계획은 없는지. 다른 AI 보안 기업과도 협력할 부분이 있다면 추진할 계획이다. Q. AI 권한 승인, 보다 안전한 AI 사용 환경에 방점을 찍은 것으로 보이는데, 솔루션 자체에 AI가 활용되는 부분도 있을 것 같은데 어떤 것들이 있는지. 실제로 소프트캠프가 가장 많이 신경 쓰고 있는 부분이 솔루션에 AI를 접목시키는 부분이다. 예를 들어 문서의 등급을 정할 때 AI로 1차적인 판별을 하고 있으며, 문서 정보 자산을 파악하고 등급을 부여하는 '인포디스커버리' 솔루션에 대표적으로 활용되고 있다. Q. 기존에 소프트캠프가 강점이 있는 문서보안, RBI 등 분야를 다른 외부 업체와 협업할 수 있는 접점을 확대할 계획이 있는지. 딥러닝 시절에는 대량의 데이터를 가지고 있는 것이 경쟁력이였다면, 지금은 LLM이기 때문에 정형화된 보고서나 문서 형태로 정보를 전달해주는 것이 중요해질 것이다. 그런데 이같은 문서들은 사람이 활용하기도 하지만 AI 에이전트도 작업을 위해 문서를 들여다본다. 보안이 사람이 문서를 보는 행위를 전부 로깅해 통제하는 것이라면, 소프트캠프는 문서를 전부 취합해 AI의 행위 데이터를 모으겠다는 것이다. 이렇게 소프트캠프가 강점을 가진 분야를 활용하고 강화하는 데 있어 협업 기회는 있을 것이다. Q. 솔루션데이에서 주목하고 있는 세션은? 소프트캠프 자회사 레드펜소프트에서 진행하는 'AI 시대의 SW 보안 자산관리: 취약점 대응은 어떻게 달라져야 하는가' 세션 발표가 기대된다. 소프트캠프에서 추진하는 AI 에이전트를 관리할 것인가에 초점을 맞춘 발표라기보다 AI에 취약점을 입력하면 AI가 공격 어택체인이 나온다. 레드펜소프트는 이를 패치해서 끊어내는 방법까지 가이드한다. Q. 고객 중 공공, 금융, 민간 중 가장 많은 비중을 차지한 분야는? 소프트캠프의 주요 고객은 금융사와 엔터프라이즈 기업들이다. 하나금융그룹, KB금융그룹, 신한금융그룹 등 금융권 고객사들이 소프트캠프 솔루션을 사용하고 있다. 그러나 소프트캠프에서 추구하는 가치가 국가 망보안 체계(N2SF)의 방향성과도 맞닿아 있기 때문에 공공 부문의 확대도 기대할 수 있는 부분이다. 실제 RBI 솔루션을 사용하면 외부 서비스형 소프트웨어나 AI를 사용할 때 완전히 격리된 환경에서 사용할 수 있기 때문에 기대가 더욱 커지고 있다. 공공 부문의 고객이 2곳 정도로 아예 없는 것이 아닌데, 굉장히 반응이 좋다.

2026.07.02 23:53김기찬 기자

오픈AI, 챗GPT 추론 비용 절반으로 뚝…'컴퓨트 멀티플라이어' 최적화 전략

오픈AI가 AI 모델 추론(inference) 비용을 절반 이상 줄이는 최적화 기술을 개발한 것으로 알려졌다. 데이터센터와 GPU 확보 경쟁이 치열한 가운데, 기존 인프라의 효율을 끌어올리는 '컴퓨트 멀티플라이어(Compute Multiplier)' 전략이 새 경쟁력으로 떠올랐다. 디 인포메이션은 30일(현지시간) 오픈AI 엔지니어들이 이달 초 새 추론 최적화 기법으로 모델 실행 비용을 절반 이상 줄였다고 내부에 공유했다고 보도했다. 특히 로그인하지 않은 이용자용 챗GPT에는 이 기술이 적용됐고, 특정 시점에는 엔비디아 GPU 수백 대만으로 서비스를 운영할 수 있었던 것으로 전해졌다. 오픈AI가 어떤 기술을 썼는지는 공개되지 않았다. 업계에서는 낮은 정밀도로 연산하는 양자화, 이전 계산을 재활용하는 키-값 캐시, 여러 요청을 한 번에 처리하는 배치 추론, 난이도에 따라 작은 모델이나 일부 전문가만 쓰는 동적 라우팅 등이 복합적으로 쓰였을 것으로 본다. 이런 최적화는 단순한 비용 절감에 그치지 않고 핵심 경쟁력이 되고 있다. 앤트로픽은 이를 컴퓨트 멀티플라이어라 부르며 오래 전략 자산으로 관리해 왔다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자는 2023년부터 컴퓨트 멀티플라이어에 접근하는 내부 인원을 제한한다고 밝혀 왔다. 경쟁사가 같은 기술을 확보하면 우위를 잃을 수 있다는 이유에서다. 이 기술이 중요해지는 이유는 기업들이 충분한 컴퓨팅을 확보하기 어렵기 때문이다. 오픈AI·구글·앤트로픽은 대규모 데이터센터 계약을 맺고 있지만, 완공·가동까지 수개월에서 수년이 걸린다. 새 GPU 확보만으로는 수요를 감당하기 어려워, 기존 하드웨어 활용도를 높이는 일이 더 중요해졌다. 오픈AI도 브로드컴과 추론 전용 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도를 낮추려 하고 있다. 절감된 비용은 이용자 혜택이나 수익성으로 이어질 수 있다. 챗GPT 사용 한도를 늘리거나 API 가격을 내릴 수 있고, 상대적으로 높은 가격으로 지적받아 온 앤트로픽과의 경쟁에도 도움이 된다. 오픈AI의 매출총이익률은 올해 1분기 39%로 지난해 33%보다 올랐지만, 연말 목표 52%에는 아직 못 미친다. ▶︎ 관련기사: 오픈AI, 저렴한 AI 작업을 위한 '플렉스 프로세싱' 기능 제공... 속도는 늦지만 비용은 절반 자세한 내용은 디 인포메이션에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 21:46AI 에디터

딥시크, 11조 원 첫 외부 투자 배경은 앤트로픽 미토스 충격

딥시크가 74억 달러(약 11조 4천억 원) 규모 첫 외부 투자를 받게 된 배경은 앤트로픽 미토스 충격으로 알려졌다. 미토스의 성능이 막대한 인프라 투자의 결과라는 점에서, 딥시크도 고효율 전략만으로는 버티기 어려워졌다는 판단이다. 디 인포메이션은 26일(현지시간) 복수의 소식통을 인용해, 최근 초대형 투자를 단행한 량원펑 딥시크 최고경영자의 심경 변화에 지난 4월 공개된 미토스가 결정적 계기가 됐다고 보도했다. 량원펑은 그동안 상업적 압박에서 벗어나 순수 연구에만 몰두하겠다며 대기업과 벤처캐피털의 투자 제안을 거절해 왔다. 2025년 1월 딥시크-R1 성공 뒤에도 사재 30억 달러(약 4조 6천억 원)를 더 넣으며 독자 노선을 지켰다. 적은 컴퓨팅으로 프론티어급 성능에 맞먹는 고효율 알고리즘에 집중해 온 것이다. 그러나 앤트로픽 미토스가 이 계산을 흔들었다. 이 모델은 소프트웨어 취약점을 자율로 찾아 악용할 수 있을 만큼 강한 추론 성능을 보였고, 이는 대규모 인프라와 컴퓨팅을 쏟은 결과였다. 량원펑의 생각을 잘 안다는 한 관계자는 그가 막대한 자본과 자원으로 도달한 기술적 정점을 본 뒤, 자금력 없이는 프론티어 경쟁에서 살아남기 어렵다는 현실을 받아들였다고 전했다. 확보한 74억 달러는 전량 미토스를 추격하기 위한 컴퓨팅 확장에 들어가는 것으로 알려졌다. 딥시크는 투자 직후 AI 시스템·인프라·제품 전 부서 인력을 최소 2배로 늘리겠다고 발표했다. 모델을 자율 에이전트로 키우는 핵심 조직 '하네스(Harness) 팀'은 최근 매일 면접을 진행하며 조직을 키우고 있다. 다만 량원펑은 미국식 대규모 자본 투입 모델을 택해도 오픈소스로 AGI에 도달하겠다는 전략은 바꾸지 않겠다고 측근들에게 밝혔다. 그는 AI가 소수에 좌우돼선 안 된다고 말해 왔다. 딥시크가 15개월 만에 내놓은 V4는 오픈AI·앤트로픽 최첨단 모델보다 성능이 낮았지만, 수십 배 저렴한 가격으로 해외에서 인기를 얻고 있다. 버셀의 AI 게이트웨이에서 V4의 토큰 점유율은 5월 한 달 만에 1% 미만에서 17%로 올라 3위를 기록했다. ▶︎ 관련기사: 中 딥시크, 첫 외부 투자 74억 달러 유치 추진… 텐센트·CATL 합류로 기업가치 91조 원 목표 자세한 내용은 디 인포메이션 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 20:08AI 에디터

구글 노트북LM, 문서를 60초 세로 숏폼 영상으로…'나노 바나나 2 라이트' 탑재

구글이 AI 도구 노트북LM(NotebookLM)에 자료를 60초 세로 영상으로 자동 요약하는 '숏폼 개요(Short Video Overviews)'를 추가했다. 텍스트·오디오 중심이던 콘텐츠 생성 기능을 숏폼 영상까지 넓혀, 학생과 연구자는 물론 기업 사용자까지 겨냥했다. 구글은 30일(현지시간) 사용자가 올린 문서·노트·웹 자료를 AI가 분석해 핵심 내용을 약 60초 세로 영상으로 요약해 주는 숏폼 개요를 도입했다고 발표했다. 영상에는 AI가 생성한 이미지와 내레이션이 들어가, 긴 문서를 짧고 직관적으로 이해하도록 구성된다. 새 기능은 영어 버전으로 먼저 제공되며, 구글 AI 울트라·프로 구독자는 웹과 모바일에서 바로 쓸 수 있다. 무료 이용자 지원도 곧 추가된다. 사용자는 노트북LM에서 노트를 고른 뒤 스튜디오 메뉴에서 '비디오'를 선택하고 출력 형식을 '숏'으로 지정하면 된다. 구글은 이번 기능이 기존 '시네마틱 비디오 개요'를 바탕으로 개발됐다고 설명했다. 이전 기능이 긴 설명형 영상이었다면, 숏폼 개요는 핵심만 압축해 빠르게 이해하도록 설계됐다. 이번 기능에는 같은 날 공개된 경량 이미지 생성 모델 '나노 바나나 2 라이트(Nano Banana 2 Lite)'가 쓰여, 교육용 애니메이션과 시각 자료를 만든다. 노트북LM은 출시 초기 문서 요약·질의응답 중심의 연구 도구였다. 이후 AI 팟캐스트, 시네마틱 영상, 시각적 설명에 이어 이번 숏폼 영상까지 더하며 텍스트·음성·영상을 모두 지원하는 멀티모달 플랫폼으로 커지고 있다. 구글은 숏폼 개요가 학생 복습, 연구 보고서 요약, 기업 문서 공유, 교육 콘텐츠 제작 등에 쓰일 것으로 기대했다. ▶︎ 관련기사: 구글 노트북LM, 이제 영상으로도 설명해준다… "복잡한 자료도 한 번에 이해" 자세한 내용은 구글에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 구글 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 20:06AI 에디터

[AI 고속도로] "AI칩 독주 지켜라"…엔비디아, GPU 고객사에 돈줄 댄다

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 업체에 재무 보증을 제공하고 매출 일부를 공유받는 방식으로 그래픽처리장치(GPU) 판매 생태계를 넓히고 있다. 고가 GPU 구매 부담을 줄여 신생 클라우드 업체의 자금 조달을 돕고, 칩 판매 이후 임대 매출 일부까지 확보하는 구조다. 2일 디인포메이션에 따르면 엔비디아는 자사 GPU를 임대해 수익을 내는 소규모 클라우드 업체를 대상으로 재무 보증 프로그램을 운영하고 있다. 이 프로그램은 엔비디아 내부에서 'AI 컴퓨트 파트너십'으로 불린다. 이는 클라우드 업체가 GPU 임대 수요를 충분히 확보하지 못할 경우 엔비디아가 미사용 GPU를 다시 임대하겠다고 약속하는 방식이다. 대신 참여 업체는 매출 일부를 엔비디아와 공유한다. 엔비디아가 가져가는 비중은 계약 기간이 지날수록 낮아지는 구조로 전해졌다. 디인포메이션은 GPU 클라우드 업체 퍼머스와 샤론AI, 엔비디아와 거래하는 다른 기업 임원 3명이 이 같은 내용을 전했다고 보도했다. 엔비디아 대변인도 해당 프로그램의 존재를 이 매체에 확인해줬다. AI 클라우드 업체 입장에선 GPU 확보가 사업 확장의 주요 변수다. GPU는 AI 데이터센터에서 가장 비싼 부품으로 꼽히는데, 엔비디아 보증이 붙으면 신용등급이 낮거나 업력이 짧은 업체도 대출을 받기 쉬워진다. 엔비디아 입장에선 이 프로그램을 통해 GPU 판매처를 넓히면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 키울 수 있을 것으로 보인다. 대형 클라우드 사업자뿐 아니라 GPU 임대 전문 업체까지 자금 조달 구조 안에 묶어두면 칩 공급과 임대 수요에 대한 통제력이 커질 수 있어서다. AI 가속기 시장에서 경쟁이 치열해지고 있다는 점도 엔비디아가 금융 보증까지 꺼낸 이유로 꼽힌다. AMD는 인스팅트 GPU를 앞세워 AI 서버 시장을 확대하고 있고, 구글·아마존웹서비스·마이크로소프트 등 대형 클라우드 사업자들은 자체 AI 칩을 통해 엔비디아 의존도를 낮추려 하고 있다. 이 같은 상황 탓에 엔비디아는 GPU 성능과 소프트웨어 생태계에 더해 자금 조달 지원까지 결합해 대응에 나선 모습이다. 이 프로그램을 통해 AI 클라우드 업체가 초기 인프라를 엔비디아 GPU 기반으로 구축하면 이후 네트워킹, 소프트웨어, 운영 환경까지 엔비디아 생태계에 머무를 가능성이 커진다. 이 구조는 단순한 반도체 공급 계약과 다르다는 점에서도 주목된다. 엔비디아가 칩을 판매하는 데 그치지 않고 고객사의 GPU 활용률과 매출 흐름에 일부 참여하기 때문이다. 이에 업계에선 AI 인프라 시장에서 하드웨어 공급사와 클라우드 사업자 간 경계도 흐려지고 있다고 진단했다. 디인포메이션은 "엔비디아가 강력한 재무제표를 활용해 더 많은 기업이 고가 AI 칩을 구매하도록 돕고 있다"며 "이 과정에서 일부 수익을 되돌려받을 수도 있다"고 말했다. 그러면서 "엔비디아는 GPU 클라우드 업체들이 AI 개발자에게 GPU를 임대하지 못할 경우 미사용 GPU를 다시 임대하겠다고 약속하는 방식으로 신생 클라우드 업체를 재무적으로 뒷받침하고 있다"고 덧붙였다.

2026.07.02 18:07장유미 기자

[현장] AI시대 폭증하는 '쓰레기 정보'…모비젠 "해법은 온톨로지"

생성형 인공지능(AI)이 확산되면서 이를 통해 검증되지 않은 저품질 정보인 'AI 슬롭(AI Slop)'이 급증하고 있다. AI가 생성한 방대한 정보가 다시 AI 학습에 활용되는 악순환이 이어지면서 서비스 정확도 저하와 환각(Hallucination) 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 대응해 모비젠은 2일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 미디어데이를 통해 이 같은 문제를 해결할 핵심 기술로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 데이터·AI 애플리케이션 플랫폼 '그래피오(Graphio) 2.0'을 공개했다. 데이터 간 관계와 맥락을 이해하는 온톨로지 기술을 통해 AI의 정확성과 신뢰성을 높이고 환각 현상을 최소화할 수 있다는 설명이다. "AI가 양산하는 쓰레기 정보"…원인은 흩어진 데이터 김태수 모비젠 대표는 최근 유튜브 등 소셜미디어에서 확산되고 있는 저품질 AI 생성 콘텐츠인 'AI 슬롭'을 소개하며 발표를 시작했다. 슬롭(Slop)은 음식물 찌꺼기나 오물 등을 의미하는 단어다. AI 슬롭은 생성형 AI가 대량으로 만들어낸 저품질·저신뢰 콘텐츠와 검증되지 않은 정보를 뜻한다. 최근 생성형 AI 활용이 급증하면서 이러한 콘텐츠가 인터넷 공간에 빠르게 확산되고 있으며, AI 모델이 다시 이를 학습하는 악순환까지 우려되고 있다. 김 대표는 이 같은 현상이 인터넷 공간뿐 아니라 기업 내부 AI 시스템에서도 나타나고 있다고 지적했다. 기업 데이터가 문서와 데이터베이스(DB), 업무 시스템 등에 분산돼 있고 형식도 제각각이어서 AI가 필요한 정보를 정확하게 찾고 이해하기 어렵다는 것이다. 이로 인해 AI가 그럴듯하지만 실제 업무에는 활용하기 어려운 답변을 내놓거나 환각을 일으키는 사례가 발생한다고 설명했다. 또 부서별·기업별로 데이터 정의와 해석 기준이 달라 데이터 간 연계가 어렵고, 조직 간 AI 협업 역시 제한될 수밖에 없다고 진단했다. 김 대표는 "이는 머리가 좋은 아이에게 아무런 배경지식 없이 신문 기사만 던져주고 오늘 주가를 예측해보라고 하는 것과 같다"며 "AI가 제대로 판단하려면 데이터 간 관계와 업무 맥락, 도메인 지식을 함께 이해할 수 있어야 한다"고 말했다. 모비젠이 해법으로 제시한 온톨로지는 데이터의 관계와 의미, 업무 규칙을 체계적으로 연결해 AI가 정보를 맥락적으로 이해하고 추론할 수 있도록 돕는 기술이다. 단순히 데이터를 검색하는 수준을 넘어 기업의 업무 지식과 규정을 AI가 이해할 수 있는 형태로 구조화함으로써 정확성과 신뢰성을 높이고 환각 발생 가능성을 줄일 수 있다는 것이 김 대표의 설명이다. 그래피오 2.0, 온톨로지와 하이브리드 RAG로 '제로 환각' 도전 이번에 공개된 그래피오 2.0은 다이나믹 온톨로지(Dynamic Ontology)를 기반으로 구축된 데이터·AI 애플리케이션 플랫폼이다. 기존 그래피오 1.0이 기업 내 지식을 연결하고 구조화하는 데 초점을 맞췄다면, 그래피오 2.0은 구축된 지식 체계를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계까지 확장됐다. 플랫폼에는 AI 레디 데이터 파이프라인, 온톨로지, 온톨로지 워크플로우, 지능형 문서처리(IDP) 등이 탑재됐다.특히 정형 데이터 기반 RAG, 벡터 RAG, 그래프 RAG를 통합한 하이브리드 RAG가 핵심 기술로 소개됐다. 모비젠은 온톨로지가 질문의 맥락을 이해하고 적절한 검색 방식을 선택함으로써 기존 RAG보다 높은 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "온톨로지는 AI에게 데이터를 읽고 해석하는 방법을 가르치는 기술"이라며 "그래피오 2.0을 통해 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 의사결정을 지원할 수 있도록 하겠다"고 강조했다. 이어 "제로 할루시네이션은 목표이자 지향점"이라며 "생성형 AI 특성상 환각을 완전히 제거했다고 단정할 수는 없지만 온톨로지 기반 구조를 적용하면 답변의 근거를 추적할 수 있고 정확도를 크게 높일 수 있다"고 설명했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인차세대 플랫폼 로드맵도 공개했다. '그래피오 3.0'은 서로 다른 조직의 온톨로지를 연결하는 '연합 온톨로지(Federated Ontology)' 기술을 핵심으로 한다. 보안 문제로 데이터를 직접 공유하기 어려운 기관 간에도 원천 데이터는 그대로 둔 채 온톨로지 레벨에서만 지식을 연결하는 방식이다. 보이스피싱 대응을 위한 금융기관 간 협업, 군 부대 간 전장 정보 공유, 공공기관 간 정책 연계 등에서 활용할 수 있다. 이를 통해 보안 경계를 유지하면서도 여러 AI 에이전트가 공동으로 판단하고 협업할 수 있는 기반을 구축하겠다는 전략이다. 국방·설계·공공까지…미션 크리티컬 영역 공략 이재원 모비젠 사업총괄본부장(부사장)은 그래피오 2.0의 활용 사례로 국방, 엔지니어링 설계, IT 운영, 공공 서비스 분야를 소개했다. 국방 분야에서는 위성영상과 신호정보, 기상정보 등을 통합 분석해 AI가 정찰과 교전 계획 수립을 지원하는 체계를 선보였다. 이를 통해 상황 인지 시간을 단축하고 지휘관의 의사결정을 지원할 수 있다는 설명이다. 설계·조달·시공(EPC) 분야에서는 설계 기준과 법규 문서를 온톨로지로 연결해 엔지니어가 자연어 질의만으로 필요한 정보를 찾고 근거 문서까지 확인할 수 있는 기능을 소개했다. AI 운영(AIOps) 분야에서는 데이터센터 운영 자동화 사례를 공개했다. AI가 장애를 탐지하고 원인을 분석한 뒤 해결 방안을 제시해 운영 효율성을 높일 수 있다고 설명했다. 공공 분야에서는 해외 법령 검색·비교 서비스와 무공해차 보조금 상담 서비스를 시연했다. 복잡한 법령과 정책 정보를 온톨로지 기반으로 연결해 정확한 답변과 근거를 제공하는 것이 특징이다. 이 부사장은 "설계, IT 운영, 법령, 민원 등은 잘못된 의사결정이 큰 파장으로 이어질 수 있는 미션 크리티컬(Mission Critical) 분야"라며 "그래피오는 할루시네이션 제로를 목표로 데이터를 하나로 연결하는 AI 플랫폼으로 발전해 나갈 것"이라고 말했다. IPO 추진 지속…"중복상장 가이드라인 대기" 김태수 대표는 슈어소프트테크 인수 이후 기업공개(IPO) 계획과 올해 매출 로드맵도 언급했다. 김태수 대표는 "지난해 말 대신증권을 주관사로 선정하고 IPO를 추진해 왔다"며 "당초 계획대로라면 올해 기술성 평가를 거쳐 내년 초 상장을 목표로 준비가 순조롭게 진행되고 있었다"고 말했다. 다만 금융당국이 중복 상장 문제에 대한 제도 정비에 나서면서 현재 관련 절차는 일시적으로 보류된 상태다. 모비젠은 코스닥 상장사 이후 상장 전략을 면밀히 검토해 왔으나, 올해 2월부터 당국의 중복 상장 관련 가이드라인 발표를 기다리고 있다. 김 대표는 "중복 상장에 대한 정책 방향과 가이드라인이 명확해지는 대로 주관사와 협의해 상황에 맞는 상장 전략을 수립할 계획"이라며 "AI 전문기업으로의 전환과 사업 성장 기조를 견고히 이어가면서 IPO도 성공적으로 완수하겠다"고 밝혔다. 비전 달성을 위한 구체적인 수치도 제시됐다. 모비젠은 지난해 약 312억 원의 매출을 기록한 데 이어, 올해는 400억 원 달성을 목표로 하고 있다. 특히 신성장 동력인 AI 사업 매출을 150억 원 이상으로 확대해 핵심 성장축으로 육성한다는 전략이다. 나머지 매출은 전통적 강점 분야인 빅데이터와 통신 관제(OSS) 부문이 든든하게 뒷받침한다. 국방 사업 부문 역시 미래 성장을 견인할 핵심 축이다. 모비젠은 현재 제조·공장 지휘 통제 및 유·무인 복합체계(MUM-T) 분야를 포함해 주관 과제 50억 원, 참여 과제 20억 원 등 총 70억 원 규모의 대형 국책 과제 3건을 안정적으로 수행 중이다. 향후 이를 초거대 AI 기반 국방 사업으로 확대 적용해 총 100억~160억 원 규모의 대형 사업 수주에 도전할 계획이다. 김태수 대표는 "이번 그래피오 2.0 공개를 기점으로 데이터 수집·통합부터 AI 앱 구축 및 실행까지 전 과정을 올인원으로 제공하는 플랫폼 비즈니스를 본격적으로 확장할 계획"이라며 "내년에는 보안 장벽을 넘어 기관 간 AI 협업을 가능케 하는 '그래피오 3.0(연합 온톨로지)'까지 연이어 선보이며 대한민국을 대표하는 데이터·AI 전문기업으로의 입지를 굳힐 것"이라고 강조했다.

2026.07.02 18:06남혁우 기자

한국문화정보원, '문화PD 24기' 공식 출범…AI 콘텐츠 제작 역량 키운다

한국문화정보원이 최신 생성형 인공지능(AI) 기술과 디지털 문화를 결합해 다채로운 지역 문화 소식을 전달할 크리에이터 팀을 본격적으로 가동한다. 한국문화정보원은 최근 서울 강북구 소재의 서울문화예술교육센터에서 문화PD 24기 발대식을 개최하고 공식 활동을 시작했다고 2일 밝혔다. 문화PD는 문화 디지털 신기술 소식과 정보를 영상 콘텐츠로 전달하는 1인 크리에이터다. 이번 24기 모집에는 종 60명이 선발됐다. 이들은 공식 활동 기간 동안 전국 권역별로 배치되어 각 지역의 생생한 문화 디지털 현장을 취재하고, 이를 유튜브 채널 '문화포털'을 통해 대중에게 선보일 예정이다. 특히 이번 24기 활동 체계에는 크리에이터들의 전문성 강화를 위해 기존 기획 및 촬영 멘토 외에 'AI 멘토'가 새롭게 추가됐다. AI 멘토는 활동 기간 동안 생성형 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작법과 최신 AI 응용 기술에 대한 역량을 체계적으로 끌어올려 주는 밀착 가이드 역할을 수행하게 된다. 이날 열린 발대식에서는 제작 실무 역량 강화를 위해 현업 전문가를 초빙한 특별 강연도 진행됐다. 먼저 KBS N 김승수 PD가 '콘텐츠 기획 실무 특강'을 통해 현장 노하우를 공유했으며, 이어 유튜브 채널 '야구문학관'의 정준화 크리에이티브 디렉터가 'AI 활용 콘텐츠 특강'을 진행했다. 한국문화정보원은 선정된 문화PD가 고품질 콘텐츠를 생산할 수 있도록 지역 간담회를 비롯한 다양한 네트워킹 프로그램을 운영할 계획이다. 아울러 촬영 및 AI 분야 전문 멘토링도 지속적으로 지원할 방침이다.

2026.07.02 18:00진성우 기자

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