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인티그리트, '안전관리 로봇 피지컬 AI 플랫폼' 상용화 돌입...반도체 생산시설 검증

인티그리트가 개발한 피지컬 인공지능(AI) 플랫폼이 반도체 생산시설에서의 검증을 마치고, 상용 단계에 돌입한 것으로 알려졌다. 온디바이스 AI 및 로보틱스 플랫폼 전문기업 인티그리트는 국내 대표 글로벌 반도체 생산시설에 공급한 안전관리 로봇의 피지컬 AI(Physical AI) 플랫폼이 약 8개월 간의 최적화 및 보안성 검증을 거쳐 본격적인 상용 운영 단계에 진입했다고 2일 밝혔다. 회사 측에 따르면 이번 상용 운영 단계는 지난해 9월 해당 반도체 기업과 체결한 '이기종 로봇의 안전관리 플랫폼 공급 및 시스템 구축 계약'의 결과물이다. 이 회사는 이기종 로봇의 데이터 통합 및 AI 확장을 위한 온디바이스 RFM(로봇 파운데이션 모델) 솔루션을 공급하고 시스템 통합 개발을 수행해 왔다고 설명했다. 단순한 로봇 관제 시스템 구축을 넘어 로봇 데이터의 내재화와 피지컬 AI 고도화를 통한 인프라 구축 사례라는 점에서 의미가 크다는 평가다. 인티그리트는 이번 프로젝트를 통해 4족보행 로봇과 이기종 로봇의 통합 제어와 관제를 넘어 30여종의 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기업 내부 AI 자산으로 축적해 AI 모델의 학습과 재배포에 활용할 수 있는 독립적인 AI 운영 체계를 구축했다. 단순한 로봇 관제 시스템 구축이 아닌, 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기업의 AI 자산으로 전환하고 지속적으로 학습·고도화하는 '피지컬 AI 루프'를 실제 생산현장에 구현한 사례로 꼽힌다. 특히 이번 프로젝트는 로봇의 제어와 운영을 위해 외산 로봇 제조사가 제공하는 클라우드 플랫폼 의존 구조를 탈피하는데 초점을 맞췄다. 이는 기술 보안이 생명인 첨단 반도체 공정(FAB)이나 방산, 에너지 등 국가 핵심 산업시설 도입에 맞춘 전략적 행보다. 무엇보다 온 디바이스 AI와 가상화 서버(KVM) 및 컨테이너 기반의 독립적인 AI 운영 환경을 구축함으로써, 외산 로봇 제조사가 제공하는 클라우드 플랫폼 의존 구조를 탈피해 데이터 주권과 보안성을 동시에 확보했다는 것이 회사 측의 설명이다. 해당 플랫폼에는 AI 운영 고도화 구조도 구현했다. 단순한 로봇 모니터링이나 관제 UI를 제공하는 수준을 넘어, 로봇에서 생성되는 데이터를 AI 자산으로 전환하는 '피지컬 AI 데이터 파이프라인'을 실제 운영 환경에 구현한 것으로, 온디바이스 AI 플랫폼 에어패스(AirPath®) 플랫폼과 데이터 통합 플랫폼 플라잉렛(FlyingLet®)을 통해 AI로봇에서 생성되는 다양한 데이터를 규격화된 데이터셋으로 구조화하고 기업 내부 AI 자산으로 축적할 수 있다. 또 단순한 로봇 모니터링이나 관제 UI를 제공하는 것이 아니라, 로봇에서 생성되는 객체 위치, 위험 행동, 설비 상태, 순찰 이력, 운영자 개입 정보, 환경 변화 정보 등 30여 종의 메타데이터로 구조화해 4족보행 로봇·자율주행로봇(AMR)·휴머노이드 등 서로 다른 제조사의 로봇에 공통적으로 적용 가능한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)의 학습 자산으로 활용된다. 이와 함께 차세대 제조시설의 핵심 인프라인 5G 특화망(이음5G)과 연계하여 초저지연 AI Runtime 환경을 구축했다. 이를 통해 현장의 이상 상황을 실시간으로 탐지하고, 필요 시 관제실에서 즉각적인 원격 개입(Take-over)이 가능한 자율-제어 연계형 위험 관리 체계를 완성했다. 이종민 인티그리트 이사(AIR 연구소 AI 플랫폼 개발 부문)는 “많은 기업들이 로봇 파운데이션 모델과 피지컬 AI를 이야기하고 있지만, 실제 산업현장에서 가장 중요한 것은 AI 모델 자체보다 AI를 어떻게 실행하고 운영하며 지속적으로 진화시킬 것인가에 대한 런타임 구조”라며 “이번 프로젝트는 단순한 로봇 도입 사례가 아니라 로봇 데이터를 기업의 AI 자산으로 내재화하고 AX 전환을 실현하는 엔터프라이즈 피지컬 AI 플랫폼의 첫 상용화 사례”라고 밝혔다. 이어 “산업 현장에서 생성되는 데이터는 기업의 미래 AI 경쟁력을 결정하는 핵심 자산”이라며 “이번 프로젝트를 통해 확보된 데이터 운영 체계는 휴머노이드, AMR, 드론, CCTV 등 다양한 피지컬 AI 시스템으로 고도화할 수 있는 기반이 될 것”이라고 덧붙였다.

2026.06.02 14:13이도원 기자

[AI리더스] "존댓말 어려운 AI"…엔비디아가 제시한 해법은

"영어 데이터 중심으로 훈련된 인공지능(AI) 모델은 존댓말을 비롯해 지역별 특색이나 생활 맥락 등을 충분히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 한국 사용자에게 신뢰도 높은 AI 서비스를 제공하려면 한국어와 문화, 산업 데이터에 기반한 새로운 모델과 데이터 생태계를 마련해야 합니다." 정구형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 팀장은 2일 글로벌 AI 모델의 한계를 짚으며, 한 국가가 자체 데이터와 인프라를 바탕으로 AI 주권을 갖는 '소버린 AI(Sovereign AI)'의 중요성을 강조했다. 그는 한국 사용자에게 신뢰도 높은 AI 서비스를 제공하려면 단순히 한국어를 지원하는 수준을 넘어 한국의 언어와 문화, 산업 구조를 반영한 데이터와 개발 생태계가 함께 구축돼야 한다고 밝혔다. 영어 중심 글로벌 모델 한계…'한국 사회 맥락 반영해야' 정 팀장은 '엔비디아가 정의하는 소버린 AI는 단순한 번역이나 모델 현지화를 넘어선 개념'이라며 '한 국가가 자체 인프라와 데이터, 인재, 산업 네트워크를 기반으로 자국의 문화와 데이터 거버넌스를 반영한 AI를 직접 개발·운영할 수 있는 역량을 뜻한다'고 설명했다. 이는 한국어와 한국의 문화적 맥락, 산업별 활용 사례를 국내 개발자와 기업이 주도적으로 구현할 수 있어야 한다는 의미다. 그는 '한국은 정부의 K-AI 프로젝트와 민간 파운데이션 모델 개발이 동시에 진행되는 역동적인 시장이지만, 영어권 데이터 중심 글로벌 모델의 한계 역시 뚜렷하게 나타나는 곳'이라고 평가했다. 한국 특유의 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴, 공공·의료 맥락 등을 충분히 이해하지 못해 실제 서비스 적용 과정에서 부정확한 답변이나 정보가 제공될 수 있다는 설명이다. 정 팀장은 "예를 들어 글로벌 대형언어모델(LLM)을 활용해 한국인 페르소나를 묘사해 보면, 직업이나 거주지, 식습관, 가족 형태 등을 실제와 다르게 그려내기도 한다"며 "이는 영어권 웹 데이터를 중심으로 학습한 모델이 한국 사회의 실제 분포와 생활상을 충분히 반영하지 못한 결과"라고 지적했다. 이어 "국내 사용자에게 신뢰도 높은 서비스를 제공하려면 한국의 언어와 문화, 산업 데이터에 기반한 고유의 데이터 생태계 구축이 필수적'이라며 "엔비디아는 이를 위해 가속 컴퓨팅과 네모트론 오픈 모델, 데이터셋, 훈련 레시피, 네모(NeMo) 라이브러리 등 풀스택 플랫폼을 제공해 국내 개발자들이 훈련부터 평가, 배포까지 전 과정을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다"고 소개했다. 62개 통계 자료 기반 데이터셋 '네모트론-페르소나-코리아' 이 같은 한계를 보완하기 위해 엔비디아는 한국의 인구통계와 문화적 맥락을 반영한 합성 데이터셋 '네모트론-페르소나-코리아(Nemotron-Personas-Korea)'를 제시했다. 이 데이터셋은 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버클라우드 등 총 62개 공식 통계·자료를 기반으로 구축됐다. 엔비디아에 따르면 데이터셋은 700만명 수준의 합성 페르소나와 약 17억 토큰으로 구성됐다. 연령, 성별, 지역, 혼인 여부, 가족 구성, 주거 형태, 건강 지표 등 다양한 속성을 반영했으며, 한국표준산업분류와 한국표준직업분류 체계를 적용해 8000개가 넘는 산업·직업 조합을 담았다. 정 팀장은 '이름의 경우 1940년대 이후 국내 이름 분포 데이터를 참고해 약 21만개를 구성했다'며 '세대별 시대상과 정서도 보다 자연스럽게 반영하려 했다'고 설명했다. 원천 공공 데이터는 형식이 제각각이고 비정형 정보가 많아 기업이 바로 활용하기에는 한계가 있다. 엔비디아는 이를 보완하기 위해 확률적 그래프 모델과 자체 데이터 정제 도구인 '네모 큐레이터(NeMo Curator)', '네모 데이터 디자이너(NeMo Data Designer)'를 활용했다. 또 공식 통계 비율을 토대로 한국 사회의 인구·생활 분포를 재현하는 '합성 데이터 생성' 방식을 적용했다. 정제되지 않은 원천 데이터를 그대로 쓰는 대신, 통계적으로 검증된 분포를 바탕으로 활용 가능한 형태의 데이터를 새로 구성해 실제 사회적 맥락은 살리면서도 개인정보 노출 위험은 줄이기 위한 취지다. 이를 통해 데이터셋은 개인식별정보를 포함하지 않는 합성 형태로 설계됐고, 유출 우려를 낮추면서도 안전하게 활용할 수 있도록 했다. 또 허용적 라이선스인 CC BY 4.0으로 배포돼 국내 기업과 개발자들이 비교적 자유롭게 활용할 수 있다. 정 팀장은 '이번 페르소나 데이터셋은 단순한 인물 프로필 모음이 아니라 한국 사회의 맥락을 반영한 합성 데이터 기반'이라며 '국내 개발자들이 보다 현실적인 사용자 시나리오와 서비스를 설계하는 데 도움이 될 것'이라고 말했다. 이어 '대고객 AI 에이전트와 챗봇, 사내 업무 보조, 공공 안내, 교육·리서치 분야에서 비교적 빠르게 효과를 볼 수 있을 것'이라며 '다만 금융이나 의료처럼 규제가 강한 산업군에서는 기업 내부 도메인 데이터와 안전 가드레일을 함께 적용하는 방식이 적절하다'고 덧붙였다. 글로벌 AI 플랫폼 경쟁 속 차별점은 '풀스택'과 '개방성' AWS와 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 클라우드 기업들이 AI 플랫폼 시장에서 경쟁하는 가운데, 정 팀장은 엔비디아의 차별점으로 '풀스택 컴퓨팅 플랫폼'과 '개방성'을 제시했다. 그는 '엔비디아는 클라우드 사업자와 직접 경쟁하기보다 모든 클라우드와 온프레미스 환경에서 AI를 가속하는 플랫폼을 제공한다'며 'GPU부터 소프트웨어, 마이크로서비스(NIM)까지 전 과정을 풀스택으로 지원한다'고 설명했다. 인프라 종속, 이른바 락인(lock-in) 우려에 대해서도 선을 그었다. 정 팀장은 '네모트론 모델과 데이터셋은 오픈 생태계 기반이며, NIM과 NeMo 라이브러리 역시 다양한 상용·오픈 모델을 아우르도록 설계됐다'며 '특정 클라우드에 묶이지 않는 하이브리드 배포를 지원해 기업이 자사 데이터 통제권을 유지할 수 있도록 돕는다'고 말했다. 엔비디아는 앞으로도 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA) 등과 협력해 국내 개발자를 위한 실습 프로그램을 이어가고, AI 툴체인 고도화를 통해 국내 기업들의 한국형 AI 시스템 구축을 지원할 계획이다. 정 팀장은 '중요한 것은 특정 인프라를 선택하게 만드는 것이 아니라, 국내 개발자와 기업이 자사 환경에 맞는 방식으로 AI를 개발하고 운영할 수 있도록 돕는 것'이라며 '엔비디아는 개방형 생태계와 풀스택 지원을 바탕으로 한국형 AI 경쟁력 강화를 뒷받침하겠다'고 강조했다.

2026.06.02 13:06남혁우 기자

물체 변화 자동 탐지 AI모델 나와…시간·촬영 위치 달라도 정확히 구별

동일한 장소, 동일한 위치에서 같은 카메라로 촬영한 이미지에 변화가 있다면, 누구나 이를 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 같은 장소라 하더라도, 카메라 위치나 촬영 각이 다른 상태라면, 물건의 이동 등 이미지 변화를 구별하기는 생각만큼 쉽지 않다. 광주과학기술원(GIST)는 김의환 AI융합학과 교수 연구팀이 같은 공간에서 서로 다른 시간과 경로로 촬영했더라도 물체 변화를 자동 탐지하는 인공지능(AI) 모델 '브이에스시디넷(VSCDNet)'을 개발했다고 2일 밝혔다 브이에스시디넷은 장면 변화를 탐지하기 위해 연구팀이 개발한 AI 모델이다. 이 모델은 사진을 한 장씩 비교하던 기존 방식과 달리 영상 전체를 분석해 물체 등장·사라짐·이동과 같은 변화를 찾는 것이 특징이다. 변화가 발생한 영역을 시각적으로 표시한 '변화 마스크'를 생성한다. 노트북이 사라지거나 물체 위치가 바뀌는 등 실제 물체 변화를 자동으로 찾아낼 수 있다. 연구팀은 이 모델 성능을 검증하기 위해 가상 공간과 실제 실내 환경을 포함한 1,090개 영상(113만 개 이상 프레임)을 수집했다. 윤지애 석박통합가정생은 "영상 길이와 화질, 변화한 물체 수가 달라지는 다양한 조건에서도 안정적인 탐지 성능을 유지했다"며 "실제 모바일 로봇을 활용한 실험에서는 로봇이 다른 경로로 이동하며 촬영한 영상 속에서 문이 열리거나 물체가 사라지는 상황을 자동으로 감지할 수 있다. 새롭게 등장한 물체를 기억하고 학습하는 기능도 확인했다"고 설명했다. 연구팀은 향후 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리, 사물인터넷(IoT) 기반 스마트 실내 시스템 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대했다. 김의환 교수는 “현재 장면을 인식하는 것을 넘어 과거와 비교해 무엇이 달라졌는지를 스스로 파악하는 AI 모델”이라며, “별도 위치 정보나 공간 지도 없이도 서로 다른 경로에서 촬영한 영상을 비교할 수 있어 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다. 연구 결과는 오는 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스(COEX) 컨벤션 센터에서 개최되는 AI·기계학습 분야 세계 최고 학회인 'ICML 2026'에서 발표한다. 관련 논문은 사전 공개 사이트 '아카이브(arXiv)'에 지난 5월 20일 게재됐다.

2026.06.02 12:55박희범 기자

코난테크, 법제처 'AI 법령검색' 구축 맡는다

코난테크놀로지가 대법원과 법무부에 이어 법제처 사업까지 확보하며 법률 인공지능(AI) 분야 입지를 넓히고 있다. 코난테크놀로지는 법제처 '생성형 AI 법령검색 시스템 구축' 사업 주관사업자로 선정돼 지난달 29일 계약을 체결했다고 2일 밝혔다. 사업 규모는 65억 5000만원으로 계약일로부터 550일간 진행된다. 컨소시엄은 코난테크놀로지와 사이냅소프트 등 4개 기업으로 구성됐다. 이번 사업은 국가법령정보센터에 생성형 AI 기반 검색 기능을 도입하는 프로젝트다. 이용자가 일상적인 문장 형태로 질문하면 관련 법령과 판례, 법령해석례 등을 통합 검색할 수 있는 환경을 구축하는 것이 목표다. 코난테크놀로지는 질의를 분석해 적합한 법률 용어로 재구성하는 멀티 에이전트 기반 AI 기술과 생성형 AI 환각 현상을 줄이기 위한 가드레일 기술을 적용할 예정이다. 약 760만건 규모 국가법령 데이터를 조·항·호·목 단위로 구조화한 데이터베이스를 구축하고 법령 간 위계 관계를 반영한 AI 특화 데이터 체계도 마련한다. 이번 사업에는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반 거대언어모델운영(LLMOps) 플랫폼 역시 적용된다. 코난테크놀로지는 대법원 재판지원 AI 시스템 구축 사업과 법무부 차세대 형사사법정보시스템(KICS) 구축 사업에 참여하는 등 법률 분야 AI 사업을 수행해왔다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "축적된 법률 AI 기술을 바탕으로 국민 누구나 쉽고 정확하게 법령 정보를 활용할 수 있는 서비스를 구축하겠다"고 말했다.

2026.06.02 11:34이나연 기자

노타 "피지컬 AI 시대 핵심은 엣지 AI 최적화"

노타가 엔비디아 주최 아시아태평양(APAC) 로보틱스·엣지 인공지능(AI) 파트너 행사에 한국 기업 중 유일하게 패널로 참여했다. 이 자리에서 회사는 피지컬 AI 구현을 위한 엣지 AI 최적화 기술의 중요성을 강조했다. 노타는 김태호 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자가 대만에서 열린 '엔비디아 APAC 로보틱스 앤 엣지 AI 파트너 데이'에서 패널 토크에 참여했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 대만 타이베이에서 열리는 글로벌 정보기술(IT) 박람회 '컴퓨텍스 2026' 기간 중 엔비디아가 개최한 APAC 지역 파트너 행사다. 로보틱스 및 엣지 AI 분야 주요 기업이 모여 피지컬 AI, 스마트시티, 산업 현장 지능화, 비전 AI 에이전트의 발전 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김태호 CTO는 '피지컬 AI는 어떻게 스마트 공간을 변화시키는가'를 주제로 진행된 패널 토크에서 피지컬 AI 시대에 온디바이스 AI와 엣지 AI 최적화 기술이 갖는 의미를 공유했다. 도시와 산업 현장에서는 네트워크 환경, 비용, 개인정보 보호, 실시간성 등 다양한 제약이 존재하는 만큼, AI를 클라우드가 아닌 현장 단에서 실시간 구동하는 것이 중요하다고 강조했다. 노타는 이러한 환경에서 AI 모델을 효율적으로 구동하기 위한 최적화 기술이 피지컬 AI 구현의 핵심 기반이라고 설명했다. 또 스마트시티와 산업공간이 단순한 데이터 수집 공간을 넘어 AI가 상황을 이해하고 판단을 보조하는 '지능형 공간'으로 진화하고 있다고 부연했다. 앞서 노타는 엔비디아 커넥트 파트너로 선정되고 엔비디아 네모트론 해커톤에서 우승하는 등 엔비디아 생태계 안에서 AI 최적화 기술 역량을 선보여왔다. 노타는 이번 행사와 같은 기간 열린 '엔비디아 코리아 파트너 나이트'에도 참석해 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 비롯해 국내 주요 기업 관계자와 교류했다. 김 CTO는 "피지컬 AI 시대에는 AI가 디지털 공간을 넘어 실제 물리 환경에서 상황을 인지하고 판단하며 대응하는 역량이 중요해지고 있다"며 "글로벌 파트너들과 함께 로보틱스와 엣지 AI 생태계 확산에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.02 11:20이나연 기자

[유미's 픽] "국방 AI 잡아라"…네이버·SKT·삼성SDS, 'KCCS 전초전' 돌입

국방 인공지능 전환(AX) 시장의 무게중심이 군 전용 AI 모델에서 클라우드 기반 지휘통제체계로 넓어지고 있다. 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 국방 특화 모델 실증이 시작된 데 이어 전장 데이터를 폐쇄망 안에서 처리·분석하는 합동지휘통제체계(KCCS) 사업에 대한 기대감이 커지면서 AI·클라우드 기업들의 물밑 경쟁도 빨라지는 분위기다. 2일 업계에 따르면 SK텔레콤, 네이버클라우드, 삼성SDS, NHN클라우드, KT 등 국내 주요 AI·클라우드 기업들은 국방 AX 시장 대응 전략을 마련하거나 관련 조직·인프라를 정비하고 있다. 지난해 말 정부가 국방 AI 데이터센터, 국방 클라우드 전환, 국방 데이터 이니셔티브를 정책 과제로 제시한 뒤 최근 들어 기업별 포지셔닝이 구체화된 분위기다. 국방 AI 시장은 모델 단독 공급보다 인프라 사업으로 우선 번지고 있다. 폐쇄망 안에서 데이터를 저장·학습·추론할 수 있는 클라우드와 데이터센터가 먼저 필요하기 때문이다. 또 전장망, 군사기밀, 실시간 지휘결심, 보안 인증 요건까지 더해지면서 KCCS와 국방 AI 데이터센터(AIDC), 엣지 클라우드는 초기 시장의 핵심 축으로 떠오르고 있다. 업계 관계자는 "아직 대형 본사업이 열린 단계는 아니지만 국방 AX 예산과 클라우드 전환 논의가 맞물리면서 기업들이 먼저 움직이고 있는 듯 하다"며 "향후 RFI나 RFP가 어떻게 나오느냐에 따라 모델, 클라우드, 보안, SI 기업 간 역할 분담도 달라질 것"이라고 말했다. 국방 AX 시장, 본사업 전 물밑 채비 본격화 국방 특화 AI 모델 개발·실증 추진 사례로는 SK텔레콤이 가장 눈에 띈다. SK텔레콤은 지난달 국방부와 '독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용'을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하기로 했다. 협력 범위에는 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 모델 개발, 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 그래픽처리장치(GPU) 활용 지원 등이 포함됐다. SK텔레콤은 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 기반으로 국방 환경에 맞춘 경량화 모델을 개발한다는 구상이다. 이번 협력은 독자 AI 파운데이션 모델을 국방 분야에 적용하는 첫 사례로 꼽힌다. 다만 아직 업무협약 단계인 만큼 실제 적용 범위는 국방부의 사업 계획과 보안 요건, 데이터 제공 범위에 따라 달라질 전망이다. 네이버클라우드는 조직 신설로 대응에 나섰다. 최근 김유원 네이버클라우드 대표 직속 국방 AX 전담 조직을 꾸린 것이다. 이곳은 사업개발, 전략, 기술 지원, 개발 인력이 함께 배치된 프로젝트형 조직으로, 군 현장에 맞춤형 AI 시스템 구축을 지원하는 현장 밀착형 엔지니어도 포함된 것으로 전해졌다. 업계에선 네이버클라우드의 움직임을 독자 국방 AI 모델 개발 확정보다 국방 AX 수요에 대응하기 위한 조직·사업 포석으로 해석하는 분위기다. 국방 AI는 모델 성능만으로 접근하기 어려운 시장으로, 폐쇄망에서 데이터를 처리할 수 있는 클라우드·데이터센터·보안 체계가 함께 요구된다. 네이버클라우드가 하이퍼클로바X와 옴니모달 AI 기술, 자체 클라우드·데이터센터 역량을 함께 보유한 만큼 향후 국방 AX 사업에서 AI 모델과 프라이빗 클라우드를 묶어 제안할 가능성이 거론된다. 업계 관계자는 "국방 AI라는 표현 아래 모델 개발, 행정 업무 개념검증(PoC), 클라우드, 데이터센터, 전장 AI가 섞여 있다"며 "전담 조직 신설을 곧바로 군 전용 모델 개발 확정으로 보기보다 어느 영역을 겨냥하는지 나눠 봐야 한다"고 밝혔다. AIDC 찍고 KCCS로…인프라 선점전 본격화 이 같은 국방 특화 모델 논의는 곧바로 인프라 수요로 번지는 구조다. 모델을 학습·운영할 폐쇄망 클라우드와 데이터센터, 실제 군 업무와 작전 체계에 연결할 지휘통제체계가 함께 필요해서다. 특히 국방 AI 데이터센터 논의는 이미 2024년부터 시작됐다. 국방부는 같은 해 9월 국내 주요 AI·클라우드 사업자를 대상으로 AI 데이터센터 설립 추진 설명회를 열고 관련 방향을 공유한 것으로 알려졌다. 당시 설명회에는 삼성SDS와 한화시스템 등 IT서비스 기업을 비롯해 KT, 네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오엔터프라이즈 등 AI·클라우드 사업자가 참석한 것으로 알려졌다. 국방부가 별도 AI 데이터센터를 검토한 것은 국방 생성형 AI와 향후 AI 서비스를 안정적으로 지원하기 위해서다. 군사용어 특화 번역, 군 내부규정 질의응답 등 활용처가 늘면서 학습·운영을 위한 전용 인프라 필요성도 커졌기 때문이다. 업계에선 관련 인프라 투자에 최소 1000억원 이상이 필요할 것으로 추산해 왔다. 국방부 내부 기반도 정비되고 있다. 국방부는 2024년 4월 국방AI센터를 창설해 데이터 기반 AI 체계 구축을 추진하고 있다. 같은 해 6월에는 국방데이터·인공지능위원회를 설치해 AI·데이터 정책 수립과 제도 개선, 사업 타당성 검토 기능을 맡겼다. 국방망에서 생성형 AI 서비스 '제다이(GeDAI)'를 시범 운영하고 있다는 점도 AIDC 수요를 키우는 배경으로 꼽힌다. KCCS는 이 흐름의 핵심 사업으로 거론된다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 한국형 합동지휘통제체계다. 클라우드와 AI, 엣지 컴퓨팅, 5G 통신망이 결합되면 감시정찰부터 표적 식별, 지휘결심 지원, 타격수단 추천까지 이어지는 전장 데이터 운영체계로 확장될 수 있다. 삼성SDS는 이 분야에서 가장 적극적인 사업자로 꼽힌다. 이 회사는 지난해 국방 세미나에서 클라우드 기반 지능형 KCCS와 한국형 타이탄(K-TITAN) 구상을 제시했다. K-타이탄은 미국 팔란티어의 타이탄 체계를 한국군 환경에 맞게 재해석한 개념으로, 감시정찰, 의사결정 지원, 자동화 타격, 통합 통신을 핵심 기능으로 삼는다. 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 5G 특화망, 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스', 분석형 AI 플랫폼 '브라이틱스(Brightics)'를 결합해 국방 AX 수요에 대응하려는 것으로 파악된다. 또 별도 국방 전용 AI 모델 개발보다 기존 클라우드와 AI 플랫폼을 국방 환경에 맞게 적용하는 쪽에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 AI 인프라와 공공 클라우드 레퍼런스를 앞세워 국방 AX 시장을 넓히고 있다. 서울 양평 리전 GPU 인프라 가동과 광주 국가 AI데이터센터 고도화 사업으로 AI 인프라 역량을 강화하는 한편, NHN두레이 협업 플랫폼을 '국방이음'이라는 이름으로 국방부에 공급했다. 국방이음은 올해 하반기 육·해·공군을 포함한 전군 약 30만 명 규모로 확대 적용될 예정이다. 또 NHN클라우드는 방위사업청이 추진하고 한화시스템이 주관하는 '연합지휘통제체계 성능개량 체계개발 사업'에도 참여 중이다. KT클라우드도 국방 분야를 공공특화영역으로 분류하고 사업 기회를 지속적으로 모니터링하고 있다. 이곳은 AI 네이티브 기반 국방 사업 영역에 주목하며 관련 동향을 살피고 있다. 또 KT그룹이 국방 광대역통합망, 해상위성 통신체계, 5G 무선 인프라, 차세대 국방통합데이터센터 등 국방 ICT 인프라 경험을 보유하고 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 국방 AX 시장 확대 기대는 예산 흐름에서도 감지된다. KDI 북한경제리뷰에 따르면 2025년 국방 분야 지출은 59조원으로 2016년 37조8000억원에서 최근 10년간 연평균 5.1% 증가했다. 2025년 확정 국방예산은 61조2469억원 규모로, 방위력 개선비에는 AI 기반 유·무인 복합전투체계 구축 예산 3069억원이 반영됐다. 국방 분야 R&D 예산도 전년 대비 5.7% 늘었다. 다만 당장 대형 본사업이 열린 단계는 아니다. 업계에선 현재 기업들이 주시하는 클라우드 기반 KCCS 사업의 윤곽이 이르면 내년 초 드러날 수 있다고 보고 있다. 업계 관계자는 "국방 분야는 아직 구체적인 사업보다 예산 방향과 정책 신호를 보며 움직이는 시장"이라며 "AI와 클라우드 예산이 국방 쪽으로 배정될 가능성이 커지면서 사업자들도 중장기 수요를 살피고 있다"고 밝혔다. 폐쇄망·레퍼런스가 수주 변수…컨소시엄 구도 부상 현재 군 클라우드는 일반 인터넷망과 국방망 중심으로 제한적으로 운영되고 있다. 이를 전장망으로 확장하려면 작전 현장에서 데이터를 바로 처리할 엣지 클라우드와 5G 통신, 보안 통신망, AI 기반 이상 탐지 체계가 함께 갖춰져야 한다. 이에 따라 국방 AX 사업은 단순 AI 모델 공급보다 클라우드·통신·보안·운영 역량을 함께 요구하는 방향으로 커질 수밖에 없다. 사업 구조도 이 같은 흐름을 따라갈 가능성이 크다. KCCS와 국방 AIDC는 클라우드 인프라, 시스템 구축, 보안, 네트워크, AI 플랫폼이 함께 필요한 영역이다. 이 때문에 단일 사업자보다 CSP, SI, 보안, 네트워크, AI 플랫폼 기업이 역할을 나누는 컨소시엄 방식이 유력하게 거론된다. 글로벌 흐름도 국내 기업들의 움직임을 자극하고 있다. 미국은 팔란티어의 타이탄을 통해 전장 데이터를 통합하고 센서와 슈터를 연결하는 지능형 전술체계를 실전 배치하고 있다. 프랑스는 미스트랄 AI와 군용 AI 계약을 맺고 자국 통제 인프라 위에서 국방 AI를 운용하는 구조를 택했다. 이처럼 국방 AI는 모델 성능 경쟁을 넘어 데이터와 인프라 통제권 경쟁으로 확장되는 모습이다. 업계 관계자는 "국방 AX는 기술을 보여주는 것보다 군 환경에서 실제로 운영해 본 경험이 더 중요하게 평가될 수 있다"며 "폐쇄망 운용 경험과 보안 인증, 지휘통제체계 연동 레퍼런스가 향후 사업 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.06.02 11:19장유미 기자

LG이노텍, 인텔 'EMIB'용 기판 공급망 노린다…SK하이닉스에 샘플 공급

LG이노텍이 인텔의 최첨단 패키징 기술인 EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)용 반도체 기판 시장 진출을 추진한다. 현재 SK하이닉스에 EMIB용 기판 샘플을 공급하는 등 협력을 진행 중인 것으로 파악됐다. 다만 해당 기판의 개발 난이도가 매우 높은 만큼, 실제 상용화 여부는 아직 지켜봐야 한다는 게 업계의 평가다. 2일 업계에 따르면 LG이노텍은 인텔의 2.5D 패키징용 기판 공급망 진입을 위해 SK하이닉스와 협력하고 있다. 2.5D는 반도체와 기판 사이에 얇은 막 형태의 인터포저를 삽입하는 첨단 패키징 기술이다. 기판만을 사용하는 기존 패키징 대비 회로를 더 밀도있게 연결할 수 있어, AI·HPC 분야에서 수요가 증가하는 추세다. 인텔은 2.5D 패키징에서 비용 효율성을 높이기 위해 EMIB라는 자체 기술을 고안해냈다. EMIB는 넓게 펼쳐진 인터포저 대신 소형 실리콘 브릿지로 칩과 칩을 연결한다. 칩 간 연결이 필요한 부분에만 브릿지를 배치하면 되기 때문에 더 유연하고 효율적으로 칩을 배치할 수 있다. 현재 EMIB용 반도체 기판은 일본 이비덴과 신코덴키, 대만 유니마이크론, 오스트리아 AT&S 등 4개사가 공급 중인 것으로 알려져 있다. 해당 기판은 기존 고성능 반도체 기판인 플립칩-볼그레이드어레이(FC-BGA)를 토대로 하지만, 기판 내부에 실리콘 브릿지를 내장해야 하기 때문에 기술적 난이도가 더 높다고 평가받는다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 현재 LG이노텍은 EMIB용 FC-BGA 샘플을 SK하이닉스에 공급해 기술 개발을 함께 진행 중인 것으로 파악됐다. 메모리 기업인 SK하이닉스 입장에서는 LG이노텍과의 협업으로 EMIB에 최적화된 고대역폭메모리(HBM) 특성을 파악할 수 있다는 이점이 있다. 기판 업계 관계자는 "LG이노텍이 인텔 EMIB용 기판 공급망 진입을 위해 메모리 및 AI칩 설계 기업과의 접점을 확대하고 있다"며 "고부가 반도체 기판 시장 진출에 강력한 의지를 보이고 있다"고 설명했다. 다만 LG이노텍의 EMIB용 기판 공급망 진입 여부는 아직 불투명한 것으로 관측된다. LG이노텍이 SK하이닉스에 공급한 샘플이 엔지니어링샘플(ES) 등 초기 단계에 불과하기 때문이다. LG이노텍은 FC-BGA 업계 후발 주자로서, 경쟁사 대비 기술력이 낮다는 평가를 받고 있다. 실제로 LG이노텍은 고사양·대면적 기술이 필요한 서버용 FC-BGA 분야에는 아직 진출하지 못했다. EMIB용 기판 양산을 위해서는 전용 라인 구축 등 막대한 투자가 필요하다는 점도 주요 과제다. 반도체 후공정 업계 관계자는 "인텔 EMIB용 기판은 이미 해외 기업들이 공급망을 다져놓은 상황으로, 일본 이비덴도 최근 2조원 이상의 전용 라인 구축을 발표한 바 있다"며 "LG이노텍이 시장 진출을 위해서는 기술 및 시장적인 난관을 모두 헤쳐나가야 한다"고 설명했다.

2026.06.02 11:11장경윤 기자

[SW키트] 쓴 만큼 돈 내는 '깃허브'…비영어권 개발자 부담 클까

'깃허브 코파일럿'이 사용량 기반 과금 체계로 전환되면서 비영어권 개발자 토큰 비용 부담이 커질 수 있다는 우려가 제기됐다. 다만 전문가들은 언어별 토큰 차이가 곧바로 비영어권 개발자에게 더 큰 요금 부담으로 이어진다고 보기는 어렵다고 진단했다. 깃허브는 이달 1일부터 깃허브 코파일럿 요금제를 기존 요청 수 기반 정액제에서 토큰 사용량 기반 과금제로 바뀌었다. 현재 이용자는 작업 중 소모한 토큰 수에 따라 비용을 낸다. 이에 비영어권 개발자 사이에서는 비용 부담 우려도 제기되고 있다. 코파일럿은 여러 언어로 자연어 프롬프트를 처리할 수 있지만, 개발 문서와 코드 주석, 학습 데이터 생태계가 영어 중심으로 형성돼 영어 프롬프트에서 더 안정적으로 작동한다는 인식이 크다. 문제는 사용량 기반 과금이 토큰 소비량 기준으로 이뤄진다는 점이다. 한국어·일본어·중국어 등 비영어권 언어는 같은 의미를 전달하더라도 토크나이저 처리 방식에 따라 영어보다 더 많은 토큰을 쓸 수 있어서다. 국내 AI 스타트업 대표는 한국어 프롬프트 사용이 토큰 비용 측면에서 영어보다 불리하게 작용할 수 있다고 봤다. 그는 "AI 토큰 특성상 한글은 영어보다 더 많은 토큰을 소모할 수 있다"며 "코드는 대부분 영어로 작성돼 차이가 크지 않지만, 주석이나 설명, 문서 작성 과정에서 한국어를 많이 쓰면 비용 증가 요인이 될 수 있다"고 주장했다. 또 다른 업계 관계자는 언어 차이가 곧바로 큰 요금 부담으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 깃허브 코파일럿의 사용량 기반 과금 전환이 비영어권 개발자에게 특별히 더 큰 부담으로 작용할 가능성은 낮다는 설명이다. 관계자는 "이론적으로 영어는 1바이트(byte), 한국어는 3바이트를 쓰지만 이는 음절 기준 차이"라며 "영어와 한국어 평균 단어 길이 기준으로 보면 한국어 표현이 더 짧아 바이트 차이가 상당 부분 상쇄된다"고 설명했다. 그는 실제 개발 환경에서는 언어 차이보다 코드와 영어 설명이 차지하는 비중이 더 크다고 짚었다. 다수 개발 작업은 코드 작성과 영어 기반 문서·주석·프롬프트를 중심으로 이뤄지는 만큼, 한국어 사용 여부가 전체 토큰 비용을 결정하는 핵심 변수는 아니라는 의미다. 그는 "문서화를 한국어로 한다고 해도 문서 여러 개 용량은 이미지나 영상 하나보다 훨씬 작다"며 "대부분은 무료 플랜을 쓰고 있어 유료 플랜을 쓰는 비중도 크지 않을 것"이라고 내다봤다. 이어 "비용 부담은 사용 언어보다 고성능 모델 선택, 코드 생성량, 에이전트 작업 시간 등 실제 사용 패턴에 더 크게 좌우될 것"이라고 말했다.

2026.06.02 11:10김미정 기자

"소나무 수백만 그루 효과"…롯데이노베이트, 데이터센터 '초고효율' 국책과제 참여

롯데이노베이트가 데이터센터 에너지 효율 혁신과 탄소중립 실현을 위한 국가연구개발과제에 본격 착수한다. 이를 통해 차세대 열관리 기술을 선점하고 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 한층 강화한다는 전략이다. AI 확산에 따라 고성능 GPU 도입이 빠르게 늘어나는 가운데 데이터센터의 전력 효율과 열관리 경쟁력이 사업 성패를 좌우하는 핵심 요소로 떠오르면서다. 롯데이노베이트는 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발'의 일환인 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단 주관 컨소시엄에 합류했다고 2일 밝혔다. 최근 AI 산업의 급성장으로 고성능 GPU(그래픽처리장치) 도입이 급증하면서 데이터센터의 랙(Rack)당 전력 밀도가 전례 없이 높아지고 있다. 전력 밀도 상승은 곧바로 탄소 배출량 증가로 이어지기 때문에, 기존 공랭식(가공 공기를 이용한 냉각) 방식의 한계를 극복하고 데이터센터 운영 효율(PUE·전력효율지수)을 개선할 차세대 열관리 기술 도입이 시급한 실정이다. 이번 연구개발과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지를 획기적으로 절감하고 탄소중립을 달성하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 ▲광센싱 기반 분포형 온도 센서(DTS) 및 AI 열관리 시스템 ▲고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발 ▲실제 데이터센터 기반의 실증 등 핵심 기술의 조기 확보에 중점을 둔다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱과 AI 기술을 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 통해 기존 냉각 방식의 한계를 뛰어넘겠다는 구상이다. 이번 컨소시엄에는 주관기관인 아주대를 비롯해 롯데이노베이트, 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트가 참여하며, 향후 약 5년간 공동으로 세부 연구과제를 수행할 예정이다. 롯데이노베이트는 자사가 운영 중인 데이터센터를 기반으로 실증 및 검증을 전담하며, 전력효율지수인 PUE를 1.2 이하로 낮추는 것을 최종 목표로 삼았다. 표준적인 데이터센터의 PUE가 1.5 수준인 것을 감안하면 압도적인 효율이다. 실제로 서울과 용인 등 롯데이노베이트의 자사 데이터센터에 이 기술을 우선 적용해 PUE 1.2를 달성할 경우, 연간 약 2만 2,000톤의 탄소 배출 감축 효과가 기대된다. 나아가 기후에너지환경부 자료에 따른 2025년 국내 데이터센터 연간 전체 전력 소모량(약 8.2TWh)을 기준으로 이를 전국에 확대 적용할 경우 연간 68만 4000톤에 달하는 탄소 배출을 줄일 수 있을 것으로 분석된다. 롯데이노베이트는 이번 과제를 통해 확보한 고효율 열관리 핵심 기술을 자사의 핵심 비즈니스인 DBO 사업 모델에 적극 고도화할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영에 이르는 전 과정에 친환경 고효율 솔루션을 빌트인(Built-in) 형태로 결합해 차별화된 수주 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 안정적인 운영을 넘어 에너지 효율과 열관리 기술이 곧 기업의 핵심 경쟁력이 되는 시대"라며 "이번 국가연구개발과제를 통해 확보할 세계 최고 수준의 기술력을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 친환경 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 강조했다.

2026.06.02 10:59남혁우 기자

"One AI로 실질적 성장 이끈다"...글로벌 B2B 컨퍼런스 'CIS 2026' 17일 개최

AI를 도입한 기업과 AI로 성과를 내는 기업 사이의 격차는 갈수록 벌어지고 있다. 전자가 기술의 존재를 인지하고 있는 단계라면, 후자는 기술을 조직의 언어로 변환해 업무 흐름 안에 깊숙이 내재화한 단계다. 그 차이를 만드는 것은 단순히 더 나은 AI 모델이 아니라, 명확한 전략과 실행 체계다. 지디넷코리아가 이달 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 개최하는 'CIS 2026(Convergence Insight Summit 2026)'은 바로 이 간극을 좁히기 위한 자리다. 단순한 기술 트렌드 소개가 아닌, 실제 글로벌 기업에서 검증된 전략과 시행착오를 극복한 경험, 그리고 지금 당장 실행에 옮길 수 있는 구체적 방법을 한자리에서 공유한다. 오전에는 총 7개의 키노트 세션이 진행된다. 워카토 코리아는 S&P 500 글로벌 기업 사례를 바탕으로 AI 에이전트가 실제 조직에서 작동하기 위한 Enterprise AI Orchestration 전략을 라이브 데모와 함께 공개하고, 바이브컴퍼니는 소셜·금융·뉴스 등 도메인 특화 데이터를 MCP 기반으로 AI에 연결해 실무 정확도를 높이는 데이터 패러다임 전환 방법론을 제시한다. 레노버는 AMD 기반 수냉식 시스템을 활용한 저전력 고성능 AI 인프라 전략을, ASCENT AI는 브랜드가 무엇을 준비해야 하는지, 소비자 인텐트 데이터를 기반으로 한 브랜드 성장 공식을 소개한다. 크리젠은 생성형 AI를 단발성 툴이 아닌 대량 실험 구조로 내재화한 AI 마케팅 엔진 구축 사례를 소개한다. HPE Korea는 Agentic AI와 개방형 연결 기반으로 사일로 환경을 극복하고, 운영 효율과 비즈니스 속도를 동시에 혁신하는 전략을 소개한다. Red Hat은 AI를 개별 프로젝트를 넘어 지속 가능한 운영 플랫폼으로 확장하는 전략과 함께, 보안과 거버넌스를 포함한 엔터프라이즈 AI 아키텍처의 구현 방향에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 특히 이번 오후 프로그램은 3개의 트랙으로 편성되어 IT 혁신 전략, 데이터 및 마케팅 인사이트, 그리고 통합 비즈니스 전략에 이르기까지 참관객들이 각자의 업무 영역에 맞는 인사이트를 확인하고 실행 가능한 AI전략을 완성할 수 있도록 구성됐다. A트랙에서는 '비즈니스를 위한 IT 혁신'을 주제로 자다라 코리아, 파수 AI, 나무기술이 발표에 나선다. 자다라 코리아는 퍼블릭 클라우드 의존에서 벗어나 비용 통제권과 데이터 주권을 되찾는 '전략적 클라우드 송환'의 실무 방법론을 소개하고, 파수 AI는 단순 업무 보조부터 에이전트 오케스트레이션을 통한 경영 혁신으로 이어지는 단계별 로드맵을 바탕으로, 비즈니스 성과를 극대화할 실행 전략을 공유한다. 나무기술은 AI를 접목해 복잡한 가상화 시스템 관리를 단순화하고, 운영자가 보다 직관적으로 인프라를 운영·관리할 수 있는 혁신적인 디지털 워크스페이스 환경 구축 사례를 소개할 예정이다. B트랙에서는 '데이터 & 마케팅 인사이트'를 주제로 플래티어, 카테노이드, SK AX가 발표에 나선다. 플래티어는 글로벌 흐름과 한국 소비자 행태 변화를 짚어보고, Zero-Click 시대를 준비하는 두 가지 전선과 상품 데이터 관리 전략을 소개한다. 카테노이드는 숏폼이 상품 발견, 브랜드 경험, 구매 전환을 어떻게 바꾸고 있는지 주요 커머스 사례와 온사이트 활용 전략을 소개할 예정이다. 이어서 SK AX는 멀티 페르소나와 도메인 지식을 결합한 Agentic Platform으로 조직의 경험과 판단력을 체화한 자율형 AI Worker를 어떻게 현실로 만들어가는지 그 비전과 기술을 공개한다. C트랙에서는 '통합 비즈니스 전략'을 주제로 토스랩, BHSN, Odoo가 발표에 나선다. 토스랩은 42만 팀이 활용하는 협업 플랫폼 잔디가 사내 데이터를 AI로 연결해 의사결정을 지원하는 생산성 플랫폼으로 진화한 여정을 공유하고, BHSN은 계약 검토·승인·이행관리 등 실제 업무 흐름 안에서 AI가 작동하는 사례를 통해 PoC의 벽을 넘어서는 구체적인 돌파구를 제시한다. Odoo는 오픈소스 모듈형 플랫폼으로 CRM, ERP, 세일즈 데이터를 통합할 수 있는 전략에 대해 소개할 예정이다. 마지막 클로징 세션은 SK텔레콤 김인수 AI CEO가 'SK텔레콤이 AI Native Company로 가는 여정 - AX Leadership이 만드는 변화'를 주제로 무대에 오른다. 단순한 기술 성공 사례가 아닌, 거대 통신·AI 기업이 스스로를 어떻게 재설계했는지를 담은 발표를 통해 경영진과 AX 전략 담당자 모두에게 깊은 인사이트를 제공할 것으로 기대된다. 이번 CIS 2026은 국내외 17개 기업과 함께 준비한 발표 세션 외에도 다양한 부스 전시와 참여형 이벤트, 사전등록자 대상 경품 혜택까지 마련돼 있어, 실무자들에게 유익함과 재미를 동시에 제공할 것으로 기대된다. 자세한 내용과 등록은 [☞공식 웹사이트]를 통해 확인할 수 있다.

2026.06.02 10:58류승현 기자

[기고] 왜 AI 패키징은 전남이어야 하는가?

최근 전남·광주 행정통합 논의가 합의되면서 지방선거도 통합시장을 뽑는 선거로 진행되고 있다. 통합은 이뤄졌지만 중요한 질문은 이제 시작 단계에 있을 뿐이다. 통합 이후 전남·광주는 어떤 미래를 준비하고 있는가? 확보된 지원 예산은 어떻게 사용돼야 하는가? 많은 기대와 질문에 이제 전남광주통합특별시는 답할 차례가 됐다. 지난 반세기 동안 서울과 수도권은 대부분의 산업과 인프라를 집중적으로 흡수하며 대한민국 그 자체라고 할 만큼 거대한 산업 기반을 구축해왔다. 이것이 모두 순기능이었는지, 모두 역기능이었는지는 관점에 따라 다를 수 있다. 그러나 현재 우리가 '지방소멸'과 '지역균형발전'이라는 화두를 더 이상 외면하지 못하는 상황인 것은 분명하다. 이러한 문제의식 속에서 논의 주제에 대한 최소한의 공감대는 형성됐다. 단순히 행정구역을 확대하는 것만으로 지역의 미래 경쟁력이 만들어지지는 않는다는 점이다. 결국 중요한 것은 산업구조 변화 속에서 어떤 새로운 역할을 만들어낼 수 있는가다. 얼마 전 전남과 용인의 반도체 공장 유치 경쟁을 보면서 안타까움을 금할 수 없었다. 자칫 수도권에서 이미 완성된 산업을 지방을 위해 넘겨달라는 주장처럼 비칠 수도 있기 때문이다. 진정한 지역균형발전은 단순히 수도권 산업 일부를 이전받는 것이 아니라, 스스로 자립가능한 새로운 산업 생태계를 구축하는 데 있다. "자립가능한 산업 생태계 구축이 지역균형발전" 인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 글로벌 산업구조는 빠르게 변하고 있다. 그리고 변화의 중심에는 반도체, 특히 기존과 전혀 다른 생태계를 요구하는 AI 반도체 산업이 있다. 대규모 전력과 고속물류 시스템, 그리고 병렬형 제조 기반을 동시에 요구하는 새로운 산업 구조가 등장하고 있는 것이다. AI 반도체 산업은 최근 주목받고 있는 그래픽처리장치(GPU) 경쟁과 고대역폭메모리(HBM) 용량 경쟁을 넘어, 첨단 패키징(Advanced Packaging)과 서멀 솔루션(Thermal Solution), 그리고 시스템 통합(system Integration) 중심의 거대한 생태계 경쟁으로 이동하고 있다. 이제 AI 반도체는 단일 칩의 독립 경쟁산업이 아니다. 다양한 개별 칩을 하나의 시스템으로 묶는 통합 경쟁의 시대로 발전하고 있다. 실제 AI 반도체 산업의 가장 큰 병목 중 하나는 첨단 패키징을 중심으로 한 공급망 구축이다. 엔비디아의 GPU와 한국의 HBM이 결합되더라도 실제 AI 시스템으로 구현하기 위해서는 첨단 패키징과 시스템 통합 공정이 반드시 필요하다. 결국 미래 AI 산업의 핵심 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁이 아니라 GPU 이후 생태계를 누가 확보하느냐의 문제로 이동하고 있는 것이다. 그리고 바로 이 지점에서 "왜 전남인가"라는 질문에 대한 새로운 답이 시작될 수 있다. 지금까지 국내 첨단산업 전략은 상당 부분 수도권 중심의 초미세 FEOL(Front End Of Line) 공정 경쟁에 집중돼 왔다. 그러나 냉정하게 말해 전남이 수도권과 동일한 방식으로 경쟁하는 것은 쉽지 않다. 인력과 기업, 기존 생태계가 이미 수도권에 집중된 상황에서 같은 방식의 경쟁은 막대한 시간과 비용을 요구한다. 결국 필요한 것은 수도권을 따라가는 전략이 아니라, 전남만이 가질 수 있는 새로운 산업 구조를 만드는 일이다. "제조인프라·인력, 첨단제조산업 연결기반" 전남의 강점은 단순히 넓은 부지에 있지 않다. 오히려 이미 에너지와 물류, 제조 인프라가 동시에 집적돼 있다는 점에 있다. 특히 광양만 권역은 여수·광양을 포함한 남해안 최대 산업벨트를 기반으로 AI 시대 첨단제조 산업과 연결될 수 있는 구조적 조건을 가지고 있다. 여수산단과 광양 포스코는 대한민국 산업화를 이끌었던 핵심 제조 기반이다. 그러나 IT 혁명과 산업구조 고도화 속에서 기존 석유화학과 철강 중심 산업은 새로운 전환이 필요한 시점에 들어서고 있다. 반대로 생각하면 이미 구축된 산업 유틸리티와 제조 인프라, 대규모 산업 부지와 숙련 제조인력은 새로운 첨단제조산업으로 연결될 수 있는 강력한 기반이 될 수도 있다. 특히 첨단 패키징 산업은 초미세 FEOL 공정과는 다른 형태의 경쟁 구조를 가진다. 첨단설계와 제조, 검사 및 신뢰성 기술이 동시에 요구되는 제조형 첨단산업에 가깝다. 예를 들어 HBM 적층과 서멀 패키징, 칩렛 통합, 검사 및 신뢰성 평가 등은 모두 다양한 제조 공정과 숙련 기술인력을 필요로 한다. 역으로 말하면 초미세공정을 기반으로 하는 반도체 제조라인보다 훨씬 넓은 협력 생태계를 형성할 수 있으며, 실제 지역 산업과 고용효과도 크다. 결국 중요한 것은 대기업 공장 하나를 유치하는 것이 아니라 다양한 전문기업과 중견기업이 함께 성장하는 제조 생태계를 구축하는 일이다. 그리고 여기서 광양만 권역의 또 다른 강점이 나타난다. 바로 물류다. AI 시대 첨단 제조산업은 점점 전력과 물류를 따라 움직이는 산업으로 변하고 있다. 앞서 언급했듯 첨단 패키징 산업은 소재와 기판, 장비와 HBM, 검사장비와 서멀 솔루션이 복합적으로 연결되는 거대한 공급망 산업이다. 따라서 육상과 해상, 항공 물류망이 동시에 연결되는 입지 경쟁력이 점점 중요해질 가능성이 높다. 전남 동부권은 광양항의 해상 물류와 전라선 및 부전선 철도망, 그리고 여수공항 접근성을 동시에 확보하고 있다. 이는 남해안 산업벨트 전체를 연결할 수 있는 중요한 기반이 될 수 있다. 특히 광양항은 글로벌 물류망과 직접 연결되는 국내 핵심 산업항 중 하나이며, 향후 AI 시대 첨단제조 공급망에서도 중요한 역할을 할 가능성이 있다. 더구나 반도체 산업은 경우에 따라 시·분·초 단위 물류 경쟁력이 요구되기 때문에 항공물류 지원 역시 중요한 요소가 될 수 있다. "여수·광양 산업벨트, 발전 인프라와 산단 결합" 그리고 무엇보다 중요한 것은 전력이다. AI 시대 첨단 제조산업은 점점 전력 중심 산업으로 변하고 있다. 반도체와 AI 데이터센터, 냉각 산업은 모두 막대한 전력을 필요로 한다. 현재 한국은, 발전은 지방에서 이뤄지고 소비는 수도권에 집중되는 구조를 가지고 있다. 그러나 여수·광양 산업벨트는 발전 인프라와 산업단지가 사실상 결합된 구조다. 이는 장거리 송전 부담을 줄이고 전력망 효율을 높이는 구조적 장점이 될 수 있다. 행정통합 이후 국가의 다양한 재정지원 역시 단순 사회간접자본(SOC) 확대에 머물러서는 안 된다. 미래세대를 위한 산업구조 전환과 첨단 제조생태계 구축에 활용할 필요가 있다. 보여주기식 산업유치 경쟁보다 실제 산업 생태계와 일자리를 만들 수 있는 전략이 더욱 중요하다. 결국 전남·광주 통합의 진정한 의미는 단순 행정구역 확대에 있는 것이 아니다. AI 시대 국가산업 구조 변화 속에서 전남이 어떤 새로운 역할을 할 수 있는가를 준비하는 데 있다. 왜 전남이어야 하는가에 대한 답은 단순 지역균형발전에 있지 않다. 에너지와 물류, 제조 인프라가 결합된 새로운 AI 제조 공급망의 가능성, 바로 그 안에 있다. 필자 조병록 성균관대학교에서 박사를 받았다. 삼성전자종합연구소에서 연구원으로 일했으며 국립순천대학교 전자공학과 교수로 순천대학교 공대학장을 역임했다.

2026.06.02 10:54조병록 컬럼니스트

두산밥캣, 마음AI와 '스스로 일하는 굴착기' 개발 맞손

두산밥캣이 인공지능(AI) 기업 마음AI와 건설장비 자율작업 기술 고도화를 위해 협력한다. 두산밥캣은 2일 경기도 성남 분당두산타워에서 마음AI와 '건설장비 자율작업 기술 개발'을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 건설장비에 AI 기반 자율작업 기술을 적용하기 위한 것이다. 두산밥캣은 소형 건설장비 제품과 데이터를 제공하고, 마음AI는 비전-언어-행동(VLA) 기반 AI 기술을 활용해 장비 자율작업 적용 가능성을 검증한다. 양사는 이를 바탕으로 자율작업 기술의 타당성 검증과 실증을 함께 진행할 계획이다. 박현철 두산밥캣 최고전략책임자(CSO) 부사장은 “이번 협력을 통해 건설장비 자율작업 기술의 현장 적용 가능성을 검토할 것”이라며 “고객의 생산성과 작업 효율을 높일 수 있는 기술 개발을 이어가겠다”고 말했다. 최홍섭 마음AI 대표는 “건설장비 산업에서도 AI가 작업을 이해하고 수행하는 영역이 확대될 것으로 보고 있다”며 “VLA 기반 피지컬 AI 기술을 활용해 실제 현장에서 적용 가능한 AI 기술 구현에 집중하겠다”고 말했다. 두산밥캣은 그동안 글로벌 기업들과의 협업과 투자를 통해 자율작업과 무인화에 필요한 기술과 데이터를 확보해 왔다. 미국 레이더 센서 전문기업 아인슈타인, 상업용 잔디깎이 자동화 소프트웨어 기업 그린지, 애그테크 소프트웨어 기업 애그토노미, 자동측량 무인 차량 업체 시아이브이 로보틱스와 협업한 바 있다. 두산밥캣은 올해 CES 2026에서 음성 기반 AI 기술로 50가지 이상 기능을 제어하는 '잡사이트 컴패니언'을 선보였다. 올여름에는 미국 시장에 이 기술을 옵션으로 탑재한 소형 로더를 출시할 예정이다.

2026.06.02 10:40류은주 기자

외산 대신 국산…국방부, 국방 AI 기반 직접 만든다

국방부가 실제 작전과 훈련 환경에서 운용할 수 있는 수준의 국방 인공지능(AI) 플랫폼을 국산 기술로 직접 만든다. 군 안에 흩어져 있는 AI 모델과 데이터, 연산 자원을 하나로 묶는 공동 기반을 정부 주도로 구축하겠다는 구상이다. 2일 업계에 따르면 국방부는 '국방 AI 공통기반'을 자체 기술로 구축하는 방안을 들여다보고 있다. 연내 예산을 마련해 이듬해부터 초기 단계 연구·개발(R&D)에 착수한다는 구상인 것으로 전해졌다. 공통기반은 개별 AI 서비스가 아니라 그 밑단을 떠받치는 토대 성격의 플랫폼이다. 스마트폰에 빗대면 챗GPT 같은 서비스가 응용 프로그램이라면 공통기반은 그 앱들이 돌아가는 운영체제(OS)에 가깝다. 군이 쓰는 여러 AI 모델과 학습 데이터, 그래픽처리장치(GPU)를 한곳에서 끌어다 쓰도록 연결하는 역할을 맡는다. 비교 대상인 팔란티어는 플랫폼을 두 갈래로 운영한다. 민간 기업이 쓰는 '파운드리'와 정부·군이 쓰는 '고담'으로 나뉜다. 고담은 위성과 드론, 통신망에서 들어오는 제각각의 정보를 한 화면에 실시간으로 모아 보여주는 방식으로 작전을 지원하는 것으로 알려져 있다. 국군은 이미 법률·행정 업무 등에 AI를 부분적으로 들이고 있다. 다만 전장이나 작전 현장에서 쓰이는 수준과는 거리가 있다는 평가다. 실제로 공군은 팔란티어 표적 처리 솔루션 '메이븐 스마트 시스템(MSS)'에 준하는 체계를 2030년까지 갖추겠다는 목표를 제시한 바 있다. 국방부는 사업의 연속성을 확보하기 위해 국방중기계획에 포함하는 방안도 함께 저울질하고 있다. AI는 완성형으로 들여오기보다 현장에 일찍 투입해 데이터를 쌓으며 다듬어 가는 편이 효과적이라는 판단이 깔려 있다. 국방부는 검증된 기술을 보유한 팔란티어와 손잡는 선택지도 한때 검토했던 것으로 전해졌다. 그러나 민감한 군사 정보를 해외 업체 플랫폼에 맡기게 된다는 점이 걸림돌로 작용해 국산 개발 쪽으로 무게가 실린 것으로 알려졌다. R&D 파트너 역시 국내 민간 정보기술(IT) 기업이 맡을 가능성이 크다. 김천석 성균관대 인공지능융합원 미래국방융합연구센터 교수는 "군은 보안상 데이터를 외부에 개방하기 어려운 만큼 국방 분야에 특화된 독자 AI 모델과 플랫폼의 필요성이 크다"며 "국방 AI 공통기반은 단순한 업무 지원을 넘어 향후 무기체계와 지휘통제체계를 연계하는 기반 역할을 하게 될 것"이라고 말했다.

2026.06.02 10:38이나연 기자

네이버클라우드·엔비디아, 글로벌 AI 인프라 허브 도약 맞손

네이버클라우드가 엔비디아와 손잡고 '글로벌 인공지능(AI) 팩토리' 구축 사업에 본격 착수한다. 양사는 AI 인프라를 비롯해 초거대 AI 모델, 피지컬 AI, 서비스 영역까지 아우르는 전방위 협력을 통해 급변하는 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 네이버클라우드는 엔비디아와 협력해 글로벌 AI 팩토리 구축 사업을 본격적으로 추진한다고 2일 밝혔다. 김유원 네이버클라우드 대표는 2일 대만에서 열린 '엔비디아 클라우드 파트너 서밋'에 참가해 이 같은 사업 방향을 공유했다. 이에 앞서 지난 1일 대만 타이베이에서 개최된 'GTC 타이베이 2026' 행사에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 네이버클라우드를 글로벌 AI 생태계의 핵심 파트너로 공식 선언했다. 양사는 인프라와 AI 모델, 피지컬 AI를 비롯한 전 영역에서 기술 협력을 진행한다. 네이버클라우드는 엔비디아의 개방형 대규모언어모델(LLM)인 '네모트론 3 울트라' 기술을 활용해 하이퍼클로바X 고도화를 진행할 예정이다. 초거대 언어 모델의 최적화와 원천 기술을 공동 연구하기로 했다. 피지컬 AI 플랫폼인 '코스모스'를 활용한 협력도 이어간다. 네이버클라우드는 국내 지도 데이터를 기반으로 서울 전역의 파노라마 이미지 120만 장을 학습시킨 '서울 월드 모델'의 성능을 고도화하고 있다. 네이버클라우드는 전용 클라우드 역량을 바탕으로 각 지역에 최적화된 소버린 AI 모델 구축을 지원한다는 전략이다. 양사는 조만간 한국에서 이해진 네이버 의장과 젠슨 황 CEO의 미팅을 열고 구체적인 실행 계획을 공개한다. 김유원 대표는 "AI 산업 패러다임이 대규모 인프라를 안정적으로 운영하는 추론 중심의 AI 팩토리 시대로 이동하고 있다"며 "엔비디아와의 협력은 기술을 공동 개발하고 글로벌 생태계를 확장하는 전략적 결정"이라고 말했다. 라즈 미르푸리 엔비디아 글로벌 AI 클라우드&인프라 부문 부사장은 "AI 팩토리가 작동하려면 가속 컴퓨팅, 모델, 데이터, 클라우드 서비스가 유기적으로 연결돼야 한다"며 "네이버클라우드와 협력해 전 세계 고객이 엔비디아의 통합 AI 플랫폼을 폭넓게 활용하도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 10:37남혁우 기자

퀄컴-에이수스, 스냅드래곤 기반 미니PC '어센트 QN10' 공개

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 퀄컴은 2일(현지시간) 대만 PC 제조사 에이수스와 함께 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트를 탑재한 상용 미니 PC 첫 제품인 '어센트 QN10'을 출시한다고 밝혔다. 어센트 QN10은 스냅드래곤 X2 엘리트에 내장된 80 TOPS(1초당 1조 번 연산) NPU를 활용해 고성능 AI 모델을 클라우드 도움 없이 로컬에서 실행한다. 오픈클로, 헤르메스, 커서, 클로드, 오픈AI 코덱스 등 AI 에이전트와 오케스트레이터를 구동한다. 전체 부피는 700mL로 통상 5L급 부피의 미니PC 대비 차지하는 면적을 14%까지 줄였다. 책상 위나 모니터 뒤, 스튜디오 등 다양한 공간에 배치할 수 있다. USB4 3개, USB 3.2 Gen.2 3개, USB 2.0 1개 등 확장성을 확대헤 필요한 주변기기를 쉽게 연결 가능하다. 퀄컴은 "에이수스 어센트 QN10은 노트북 경험을 새롭게 정의해 온 스냅드래곤 플랫폼이 이제는 작고 효율적인 미니 PC에서도 프리미엄 데스크톱 경험을 제공할 수 있음을 보여주는 사례"라고 평가했다. 이어 "어센트 QN10은 콘텐츠 제작, 소프트웨어 개발 도구, AI 에이전트 활용과 함께 기업에는 기기 관리 효율화, 디지털 사이니지 운영 등 다양한 활용도를 지녔다"고 밝혔다.

2026.06.02 10:30권봉석 기자

SKB, AI 에이전트 개발해 네트워크 품질 관리

SK브로드밴드가 AI 에이전트로 네트워크 품질 관리에 나섰다고 2일 밝혔다. 직원 누구나 쉽게 AI 에이전트를 만드는 사내 개발 플랫폼 '플레이그라운드' 운영에 따른 것이다. 그간 구성원이 자신의 업무에 데이터 분석이나 자동화를 도입하려면 서버 접근 권한 신청, 개발 환경 구축과 라이브러리 설치까지 복잡한 절차를 직접 처리해야만 실무 현장에서 AI 활용이 가능했다. SK브로드밴드는 이를 해소하기 위해 사내 네트워크 조직과 AT·DT 센터가 협력해 네트워크 데이터 분석 및 코딩 지원 기능을 갖춘 플레이그라운드 플랫폼을 지난 2월 구축했다. 이를 통해 기존 두 달 이상 걸리던 개발 환경 구축을 자동화해 5분 만에 개발을 시작할 수 있게 됐다. 플레이그라운드는 위치 기반 사내 데이터 분석 시스템 LDAS와 연동해 시너지를 발휘한다. 구성원은 네트워크 장비, 품질, 트래픽 데이터와 고객경험지표(CEI) 등 다양한 내부 데이터를 AI 에이전트 개발에 즉시 활용할 수 있다. 현재 플레이그라운드를 통해 운영 중인 AI 앱은 약 600여 개에 달한다. 이 가운데 스스로 상황을 판단하고 행동까지 수행하는 AI 에이전트 30여 개가 현장에 적용됐다. 대표적으로 AI 관제·진단 에이전트 'C-One'은 CEI를 기반으로 유선 네트워크의 이상 징후를 AI가 자동으로 탐지하고 원인과 점검 우선순위를 즉시 식별한다. 점검이 필요한 지점을 찾아 보고서를 자동 생성하고 담당자에게 발송하는 것도 가능하다. 예를 들어 서울 강남 권역 네트워크 담당자는 'C-One' 대시보드에서 담당 지역의 인터넷 품질 평균 점수, 최근 장애 신고 건수 등을 한눈에 확인할 수 있다. 또 지역·건물 단위 우선 조치 대상도 지도상에 직관적으로 표시된다. 이 건물을 선택해 'AI 분석'을 실행하면 AI가 품질 점수 변화·불편 신고 현황·광 신호 세기 등 이상 징후를 종합 분석해 문제 구간을 빠르게 좁혀주고, 장비 원격 리셋이나 광선로 현장 점검 등 즉시 실행할 조치까지 제시한다. SK브로드밴드는 향후 'C-One'을 장애 탐지부터 처리·복구까지 AI가 스스로 수행하는 '자율 복구 에이전트'로 고도화할 계획이다. 이 외에도 전국에 배치된 서버가 가입자 단말에 직접 신호를 보내 와이파이 및 초고속 단말의 품질을 실시간으로 측정하는 시스템도 운영하고 있다. 품질이 낮은 단말을 자동으로 선별한 뒤, AI가 고장 이력과 시간대별 패턴을 분석해 현상 진단부터 원인 추정, 즉시 실행 가능한 조치까지 한 번에 제시한다. 이를 통해 고객 불편이 발생하기 전 AI 기반 이상 징후 탐지와 신속한 조치 방안 추천을 토대로 장애 요인을 선제적으로 해결해 안정적인 통신 서비스를 제공하고 있다. 성진수 SK브로드밴드 네트워크센터장은 “구성원 스스로 AI 에이전트를 만들고 현장에 적용하면서 일하는 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”며 “AI 개발 문화를 더욱 확산해 네트워크 품질을 지속적으로 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.06.02 10:16박수형 기자

[AI는 지금] 美 플로리다주, 오픈AI에 첫 주정부 소송…챗GPT 책임론 확산

오픈AI '챗GPT' 책임론이 미국에서 빠르게 확산되고 있다. 피해자 유족의 민사소송에 이어 주정부까지 오픈AI를 상대로 소송에 나서면서 생성형 인공지능(AI) 챗봇의 안전장치와 제품 책임을 둘러싼 공방이 본격화하는 모습이다. 2일 AP통신, 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 플로리다주는 1일(현지시간) 오픈AI와 샘 알트먼 최고경영자(CEO)를 상대로 소송을 냈다. 생성형 AI 챗봇의 안전 책임을 둘러싸고 주정부가 직접 오픈AI를 겨냥한 첫 사례다. 주정부는 오픈AI가 챗GPT의 심각한 위험성을 알고도 이를 은폐한 채 서비스를 출시하고 공격적으로 마케팅했다고 주장했다. 챗GPT가 범죄자를 도울 수 있고 어린이에게 피해를 줄 수 있다는 내부·외부 경고를 무시했다는 게 소송의 골자다. 이번 소송은 지난해 플로리다주립대(FSU) 총격 사건이 주요 배경이 됐다. 해당 사건으로 2명이 숨지고 6명은 다쳤다. 이에 플로리다주 검찰은 지난 4월 FSU에서 발생한 총기 난사 사건 용의자가 범행 전 챗GPT로부터 조언을 받은 정황이 있다고 보고 오픈AI에 대한 수사에 착수한 바 있다. 피해자 유족도 별도 소송에 나섰다. FSU 총격 사건 희생자 티루 차바의 아내 반다나 조시는 지난달 플로리다 연방법원에 오픈AI를 상대로 손해배상 청구 소송을 냈다. 원고 측은 총격범이 범행 전 챗GPT와 광범위한 대화를 나눴으며 오픈AI가 대화 과정에서 드러난 위협 신호를 제대로 감지하지 못했다고 주장했다. 소장에는 챗GPT가 총기 특성, 범행 시간대, 범죄 파급력 등과 관련한 답변을 제공했다는 주장이 담겼다. 원고 측은 챗GPT가 총격범의 망상을 강화하고 폭력적 행동을 정당화하는 데 영향을 미쳤다고 봤다. 오픈AI는 이 사건과 관련해 "비극적인 사건이지만 챗GPT가 범죄에 책임이 있는 것은 아니다"며 "공개된 정보를 바탕으로 사실 정보를 제공했을 뿐 유해 활동을 조장하지 않았다"고 반박했다. 약물복용 사망 사건을 둘러싼 소송도 제기됐다. 지난달 약물 복용으로 사망한 미국 19세 남성 샘 넬슨의 부모는 오픈AI와 알트먼 CEO를 상대로 소송을 냈다. 부모는 챗GPT가 위험한 약물 복용과 상호작용에 관한 조언을 제공했고 이 조언이 사망에 영향을 미쳤다고 주장했다. 소장에 따르면 넬슨은 약물 사용과 관련해 챗봇에 조언을 구했다. 챗GPT는 초기에는 위험성을 경고했으나 이후 약물 상호작용, 복용량, 추가 복용 약물 등에 관한 정보를 제공한 것으로 전해졌다. 유족 측은 오픈AI가 충분한 안전성 테스트 없이 챗GPT-4o를 서둘러 출시했다고 주장했다. 이들은 손해배상과 함께 오픈AI의 건강 조언 서비스 출시 중단도 법원에 요청했다. 오픈AI는 약물복용 사망 사건에 대해서도 "챗GPT는 의료 또는 정신건강 치료를 대체하는 것이 아니다"며 "민감하고 위급한 상황에 대한 대응 방식을 계속 강화해 왔다"고 설명했다. 업계에선 이번 소송들이 AI 챗봇의 법적 책임 범위를 가를 시험대가 될 것으로 보고 있다. 기존 인터넷 플랫폼은 이용자 행위와 콘텐츠에 대해 제한적 책임을 인정받아 왔지만, 생성형 AI는 이용자 질문에 맞춰 직접 답변을 생성한다는 점에서 책임 논리가 다르게 적용될 수 있다. 특히 챗봇이 이용자의 감정과 맥락에 맞춰 공감형 답변을 제공하는 과정에서 정신적으로 취약한 이용자에게 어떤 영향을 미치는지가 쟁점으로 떠오르고 있다. 오픈AI는 챗GPT를 범용 도구로 규정하며 개별 이용자의 범죄나 자해 행위와 직접 책임을 연결하기 어렵다는 입장이다. 반면 원고 측과 플로리다주는 오픈AI가 위험을 예견할 수 있었고 제품 설계와 안전장치 미비가 피해로 이어졌다고 주장하고 있다. 제임스 어스마이어 플로리다주 법무장관은 "오픈AI와 알트먼 CEO는 내부 및 외부의 안전 경고를 무시했고 어린이들을 큰 위험에 빠뜨렸다"며 "수백만명의 플로리다 주민이 위험한 제품에 접근하도록 했다"고 말했다.

2026.06.02 09:58장유미 기자

AI 투자 재원 확충 나선 구글…120조원 유상증자

구글 모회사 알파벳이 인공지능(AI) 인프라 투자 재원을 마련하기 위해 800억 달러(약 120조원) 규모 유상증자에 나섰다. 기업과 소비자의 AI 수요가 자체 공급 능력을 넘어서자 외부 자금까지 끌어와 투자 보폭을 키우는 모습이다. 1일(현지시간) 로이터와 블룸버그통신 등 외신에 따르면 알파벳은 약 700억 달러를 공모 방식으로, 100억 달러(약 15조원)는 버크셔 해서웨이를 상대로 한 제3자 배정 사모로 조달한다. 공모 700억 달러는 두 갈래로 나뉜다. 이 중 300억 달러는 주관사가 전량 인수한 뒤 되파는 인수 공모 방식으로, 400억 달러는 주관사를 통해 시장에서 수시로 파는 시장매출형 공모(ATM) 방식으로 판매한다. 한때 워런 버핏이 이끌었던 버크셔 해서웨이는 알파벳 A형 보통주와 C형 자본주를 각각 50억 달러어치 인수한다. 이는 알파벳이 사모로 조달하는 100억 달러 전액에 해당한다. 알파벳은 이번 증자 배경으로 폭발적인 AI 수요를 들었다. 회사는 성명에서 "기업과 소비자의 AI 솔루션·서비스 수요가 회사의 공급 능력을 초과하는 수준"이라며 "투자 규모를 확대해 다가올 중요한 성장 기회를 뒷받침할 기반 인프라를 넓히고자 한다"고 밝혔다. 조달 자금은 일반적인 기업 운영과 함께 AI 인프라·글로벌 컴퓨팅 확장을 위한 자본지출에 투입된다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 지난달 연례 개발자 행사 '구글 I/O 2026'에서 올해 자본지출이 1800억~1900억 달러에 이를 것으로 내다봤다. 구글을 비롯한 빅테크의 올해 AI 자본지출 규모는 최대 7000억 달러에 이를 전망이다. 경쟁 구도도 빠르게 움직이고 있다. AI 모델 분야 경쟁사인 앤트로픽은 같은 날 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO)를 위한 비공개 신고서를 제출했고 오픈AI도 이르면 9월 상장을 목표로 IPO를 준비 중이다. 알파벳은 대규모 투자와 재무 건전성을 동시에 잡겠다는 구상이다. 회사는 이번 주식 발행이 "건전한 재무상태표를 유지하면서 균형 잡힌 방식으로 투자 재원을 조달하는 방법"이라고 말했다.

2026.06.02 09:55이나연 기자

삼성 '비스포크 AI 스팀' 청소기, 월 판매 2만 대 돌파...60%↑

삼성전자는 '비스포크 AI 스팀' 로봇청소기 5월 판매량이 2만 대를 돌파했다고 2일 밝혔다. 월 판매량이 2만 대를 넘은 것은 이번이 처음이다. 전년 동기보다 60% 늘었다. 5월 한 달간 신혼가전 패키지 구매 고객 3쌍 중 1쌍이 비스포크 AI 스팀을 선택했다. 삼성전자는 "이번 신제품은 강력한 흡입력, 인공지능(AI) 주행 성능뿐만 아니라 보안, 물걸레 스팀 살균을 통한 위생관리까지 로봇청소기 본연의 성능을 두루 갖췄다"며 "전작 대비 최대 2배 수준인 10W 흡입력을 탑재했다"고 설명했다. 이어 "'팝 아웃 콤보' 기능을 통해 벽면과 모서리까지 청소해 사각지대를 줄였고, 100℃ 고온 스팀으로 물걸레 표면에 유해균과 냄새를 제거한다"고 덧붙였다. 비스포크 AI 스팀은 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이 주관하는 사물인터넷(IoT) 보안인증에서 최고 등급도 획득했다. 삼성전자로지텍과 협력해 가구장 리폼부터 제품 설치까지 원스톱 서비스를 제공 중이다. 김용훈 삼성전자 한국총괄 상무는 "월 판매량 2만 대 돌파는 제품 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "소비자에게 폭넓은 선택을 받으며 AI 가전 대중화를 주도하겠다"고 말했다.

2026.06.02 09:52진운용 기자

"모든 AI 처리에 고성능 GPU만 쓰지 않는다... CPU 역할 ↑"

[타이베이(대만)=권봉석 기자] "AI 시대는 GPU의 시대라는 인식이 보편적이다. 그러나 에이전틱 AI가 확산되면서 상대적으로 주목받지 못했던 CPU의 중요성은 더 커질 것이다." 1일(현지시간) 오후, 대만 타이베이 험블하우스 내 인텔 행사장에서 각국 기자단과 만난 아닐 난두리 인텔 데이터센터그룹 AI 제품 및 GTM 담당이 이렇게 강조했다. 그는 이날 생성 AI가 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트형 AI로 진화하면서 데이터센터 구조 자체가 변화하고 있다고 설명했다. 아닐 난두리 담당은 "AI가 코드를 생성하면 CPU가 이를 컴파일하고 실행하며 오류를 검증한 뒤 다시 모델에 피드백을 보내는 과정을 반복한다"며 "에이전트가 복잡해질수록 GPU뿐 아니라 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 전반의 중요성이 함께 커지고 있다"고 말했다. "AI 산업, 성능 경쟁에서 효율 경쟁으로 이동중" 아닐 난두리 담당은 "기업들이 AI 인프라 구축 과정에서 경쟁적으로 GPU와 메모리를 투입하며 성능을 높이는 데 치중했다. 그러나 GPU 공급 부족과 메모리 가격 상승, 전력·냉각 등 에너지 비용 증가로 총소유비용(TCO)이 중요한 과제가 됐다"고 설명했다. 이에 따라 기업들은 GPU 활용률, CPU 활용률, 메모리 사용량, 네트워크 병목 현상 등을 종합적으로 고려하며 데이터센터 전체 효율을 최적화하는 방향으로 움직이고 있다. 인텔 역시 AI 산업이 '성능 경쟁'에서 '효율 경쟁'으로 이동하고 있다고 판단한다. 아닐 난두리는 "단순히 더 많은 연산 자원을 투입하던 방식은 이제 더 이상 지속 불가능하다. 현재 보유한 인프라를 대상으로 얼마나 더 많은 성능을 효율적으로 끌어내는 지가 중요하다"고 밝혔다. CPU·GPU·가속기 공존하는 '이기종 컴퓨팅' 보편화 전망 현재 업계는 AI 데이터센터에서 CPU와 GPU에 더해 특정 분야 처리에 특화된 저전력·고효율 시스템반도체(SoC), 가속기 등이 공존하며 주요한 연산을 처리하는 '이기종 컴퓨팅' 구조가 주류가 될 것으로 보고 있다. 아닐 난두리 담당 역시 "AI는 더 이상 하나의 컴퓨팅 아키텍처만으로 해결할 수 있는 문제가 아니다. CPU 역시 오케스트레이션과 에이전트 구동, 검증을 담당하며 여기에 내장된 다양한 가속기도 특정 작업에서 높은 효율을 제공할 것"이라고 말했다. 특히 오케스트레이션 기술 중 엔비디아 다이나모, SG랭, LLM-D 등 실행하는 작업에 가장 적합한 하드웨어로 워크로드를 자동 배분하는 소프트웨어가 개발중이다. 아닐 난두리 담당은 "앞으로는 소프트웨어가 스스로 가장 효율적인 컴퓨팅 자원을 선택해 워크로드를 배치할 것이며 이 분야에서 향후 1년간 큰 혁신이 일어날 가능성이 높다"고 예상했다. "일부 AI 워크로드, CPU만으로도 충분히 해결 가능" 최근 소형언어모델(SLM)과 증류 모델(DM)이 발전하고 CPU 내 AI 연산을 위한 명령어가 추가되며 CPU의 AI 처리 속도도 높아지고 있다. 일부 AI 워크로드는 CPU만으로도 충분히 처리할 수 있는 수준으로 평가된다. 아닐 난두리 담당은 "모든 AI가 최고급 GPU를 필요로 하는 것은 아니다. 전통적인 머신러닝이나 산업용 분석 응용프로그램은 여전히 CPU가 더 효과적"이라고 말했다. 이어 "인텔 제온 프로세서는 이미 AI 처리에 특화된 명령어인 '고급행렬확장(AMX)' 등을 내장하고 있다. 향후에는 CPU 내부와 외부의 다양한 가속기를 소프트웨어가 효율적으로 활용하는 방향으로 발전할 것"이라고 덧붙였다. "제온6+, AI 데이터센터 변화 대응 위한 제품" 인텔은 이날 오전 클라우드·통신사, 에이전틱 AI 등 대규모 코어 작동이 필요한 환경을 겨냥한 서버·데이터센터용 프로세서 '제온6+'를 정식 출시했다. 세 환경 모두 높은 처리량과 연산 밀도가 중요시되는 스케일아웃 환경이라는 공통점을 지녔다. 아닐 난두리 담당은 "제온6+는 비용 절감과 에이전틱 AI 증가에 따른 CPU 연산량 증가, TCO 절감 등 변화하는 AI 데이터센터 요구사항을 충족하는 데 적합한 제품"이라고 설명했다. 이어 "AI 시대의 경쟁은 더 이상 GPU 숫자만으로 결정되지 않는다"며 "CPU와 GPU, 네트워크, 메모리, 스토리지를 어떻게 균형 있게 활용하느냐가 차세대 AI 인프라의 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.02 09:39권봉석 기자

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