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'ai'통합검색 결과 입니다. (16157건)

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AI가 비빔면 품질 관리…팔도, 나주공장에 AI 자율제조 도입

팔도가 나주공장에 AI 기반 자율제조 시스템을 도입한다. 품질 안정성과 제조 효율을 확보해 생산 경쟁력을 키운다는 계획이다. 팔도는 팔도비빔면·왕뚜껑·도시락 등 자사 주력 제품을 생산하는 핵심 시설인 나주공장에 AI 기반 자율제조 시스템을 도입한다고 19일 밝혔다. 이번에 도입된 AI 기반 자율제조 시스템은 현장에서 발생하는 데이터를 분석해 생산 효율화에 기여한다. 실시간으로 이상 징후를 감지하고 적절한 조치를 제안해 작업자가 문제 상황에 빠르게 대응할 수 있도록 돕는다. AI가 현장 상황을 판단하고 적정 조건을 설비에 반영하는 '피지컬 AI'도 구현한다. 해당 시스템은 면(麵) 제조 공정 중 면발 두께를 실시간으로 예측해 최적의 생산조건을 자동 설정한다. 면에 함유된 수분·지방 등 주요 성분을 모니터링하고 제품 중량 관리를 통해 작업 중 발생할 수 있는 품질 편차를 줄인다. 공정 간 인력 개입도 최소화한다. 기존에는 생산 품목 변경 시 작업자가 설비 설정 값을 수동 입력해야 했으나, 시스템 도입 이후 제품별 조건 값이 자동으로 전환돼 작업시간 단축 등 생산성을 개선한다. 팔도는 이번 구축을 통해 품질 안정성과 제조 효율을 동시에 확보할 것으로 기대하고 있다. 축적된 데이터를 활용해 나주공장의 생산 경쟁력도 강화할 방침이다. 박수득 팔도 나주공장장은 “미세한 공정 차이도 제품에 영향을 줄 수 있기 때문에 생산 과정의 오차를 극소화하는 데 집중하고 있다”며 “AI 자동제조 시스템 도입을 통해 소비자가 안심하고 즐길 수 있는 고품질의 라면을 선보이겠다”고 말했다. 이번 사업은 중소벤처기업부가 추진하고 중소기업기술정보진흥원 인공지능혁신추진단이 운영하는 'AI 응용제품 신속 상용화 지원 사업'의 일환이다. 시스템 구축은 '엠아이큐브솔루션'이 맡는다.

2026.08.19 10:06김민아 기자

엔코아-한화시스템, 제조 AI 전환 맞손…산업 특화 플랫폼 구축

엔코아가 한화시스템과 손잡고 인공지능(AI)·데이터 솔루션과 제조 산업 전문 역량 결집에 나선다. 엔코아는 한화시스템과 제조 분야 AI 전환(AX) 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 한화시스템의 제조 산업 전문성과 독자적 AI 기술력에 엔코아의 데이터 거버넌스 역량을 결합하는 것이 목표다. 특히 한화시스템의 제조 온톨로지 전문성과 자동화 기술, 엔코아의 온톨로지 구축 경험을 융합해 산업 특화 AI 서비스 공동 개발 및 전략적 기술 협력 체계를 구축할 방침이다. 양사는 이번 협약으로 ▲제조 AX 사업의 온톨로지 기반 지식체계 설계·구축 ▲지식 그래프 기반 서비스 구현 ▲AI 활용을 위한 데이터 거버넌스 체계 수립 ▲엔코아의 AI 레디 데이터 솔루션을 활용한 플랫폼 구축 ▲AX 사업 공동 발굴·수행을 위해 상호 협력한다. 엔코아는 AI·데이터 기업으로서 최근 기업 AI 활용 극대화를 위한 AI 레디 데이터 전략과 관련 솔루션을 제시하고 있다. 올 하반기에는 AI 레디 데이터 플랫폼을 출시할 계획이다. 회사는 국내 다양한 도메인의 복잡한 레거시 데이터에 대한 경험과 데이터 거버넌스, 온톨로지, 지식그래프 활용, AX 지원 솔루션 등 다각도의 전문성을 기반으로 관련 시장과 파트너 생태계를 확장 중이다. 김주민 엔코아 대표는 "이번 협약으로 그동안 축적해온 데이터 거버넌스와 온톨로지 및 AI 레디 데이터 기술 역량을 활용해 산업 현장 데이터를 AI 활용에 적합한 형태로 연결·구조화하는 프로젝트를 본격 수행하게 된다"며 "한화시스템과 협력해 제조 산업 AX를 가속하고 실질적인 사업 성과로 이어지는 혁신 사례를 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 김윤수 한화시스템 밸류 크리에이션 사업부장은 "복잡한 기술 정보와 방대한 데이터가 지속적으로 축적되는 제조 산업은 독자적인 AI 모델링과 데이터 구조화 기술이 필수적"이라며 "우리의 산업 AX 역량과 엔코아의 AI·데이터 솔루션 기술을 결합해 현장에 실질적으로 적용 가능한 업무 혁신과 신규 사업 기회를 지속 창출해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 10:06한정호 기자

구글, 파산 항공사 데이터까지 꿀꺽…AI는 왜 '남의 과거' 집착하나

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 최근 실리콘밸리에서 들려온 소식 하나가 전 세계 AI 업계와 법조계를 뜨겁게 달구고 있습니다. 바로 검색 거인 구글이 지난 5월 파산한 미국의 스피릿항공으로부터 방대한 분량의 사내 데이터를 약 1000만 달러, 우리 돈으로 약 130억 원에 인수하기로 했다는 소식이죠. 하늘을 날던 비행기들은 멈춰 섰지만, 그 비행기가 쌓아온 고객들의 예약 기록과 공급망 데이터, 실제 비즈니스 운영 노하우는 고스란히 AI의 먹이가 된 셈입니다. 이번 사안을 두고 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 모델의 시각을 대변하는 AI 패널들이 모여 심도 있는 토론을 진행해봤는데요. 각기 다른 전문 분야를 맡은 패널들은 이 현상을 어떻게 바라보고 있을까요? AI 기술 전문가, 개인정보보호 전문가, 기업 전략 전문가 등 6인의 패널이 분석한 이번 사태의 본질을 기자의 시각으로 정리해봤습니다. 데이터에 굶주린 AI, 왜 '실제 운영 기록'에 열광하는가 먼저 기술적 효율성을 중시하는 AI 기술 전문가 관점의 패널은 이번 인수를 AI 모델의 성능을 비약적으로 높일 수 있는 '필수적 투자'라고 강조했습니다. 단순히 인터넷에 떠도는 글을 학습하는 수준을 넘어, 항공사처럼 복잡한 실제 비즈니스가 어떻게 돌아가는지 그 '현장의 데이터'를 배우는 것이 AI 에이전트의 지능을 결정짓는다는 논리죠. 특히 기업 전략 전문가 패널은 이 데이터를 '비복제적 자산'이라고 정의했는데요. 누구나 만들 수 있는 합성 데이터와 달리 실제 승객들이 어떻게 움직이고 예약이 어떤 패턴으로 이뤄지는지는 오직 실제 운영을 통해서만 얻을 수 있는 통찰력이기 때문입니다. 구글은 이 데이터를 통해 현실 세계의 복잡한 시나리오를 예측하는 능력을 키우고, 결국 다른 경쟁사들이 따라올 수 없는 독점적인 서비스 수준을 확보하려 한다는 것이 전문가들의 분석입니다. 하지만 이 지점에서 첫 번째 충돌이 발생합니다. 비판적 관점의 패널은 1,000만 달러라는 금액이 과연 적절한지 의문을 제기했는데요. 데이터가 가진 잠재적 사회 가치와 정보 주체들의 프라이버시 비용을 생각하면, 파산 절차에서 너무나 헐값에 데이터가 넘겨졌다는 지적입니다. 기술적 방어막인가 보안 극장인가, 논점은 '법적 정당성'으로 토론의 불꽃은 기술로 프라이버시를 지킬 수 있는가라는 지점으로 옮겨갔습니다. AI 기술 전문가는 '차등 프라이버시'나 '연합 학습' 같은 첨단 기술(PETs)을 적용하면 개인을 식별하지 않고도 데이터의 통계적 패턴만 뽑아낼 수 있다고 주장했죠. 즉, 기술이 윤리적 논란을 잠재울 수 있는 해결책이 될 수 있다는 낙관론입니다. 하지만 개인정보보호 전문가 패널의 반박은 날카로웠습니다. 아무리 기술적으로 유출 위험을 줄인다 해도, 파산한 기업이 가지고 있던 데이터 처리 근거가 구글에 자동으로 승계되는 것은 아니라는 점을 꼬집은 것이죠. "기술로 유출 면적을 줄이는 것은 '보안 극장'에 불과할 수 있다"며, 원래 항공 서비스 이용을 위해 제공했던 데이터가 AI 학습용으로 쓰이는 것에 대한 명확한 법적 동의가 끊겼다는 점을 강력히 경고했습니다. AI 윤리 정책 전문가 역시 이에 가세하며 기술적 보호보다 '윤리적 정당성'이 먼저 확보되어야 한다고 목소리를 높였습니다. 데이터가 일반적인 기계나 설비 같은 자산과는 본질적으로 다르며, 주인의 동의 없이 재활용되는 현상은 결국 AI에 대한 대중의 신뢰를 무너뜨리는 결과를 초래할 것이라는 우려입니다. 데이터 독점이 만드는 거대한 진입장벽과 규제의 신호탄 마지막으로 논의는 시장의 경쟁 구조와 공정성 문제로 확장되었습니다. 공정거래법 전문가 패널은 이번 인수가 단순한 쇼핑이 아니라, 후발 주자들이 도저히 넘볼 수 없는 거대한 '데이터 성벽'을 쌓는 행위라고 분석했습니다. 구글이 항공 산업의 고유 데이터를 독점하게 되면, 오픈AI나 앤스로픽 같은 다른 AI 개발사들은 그만큼의 학습 기회를 박탈당하게 된다는 것이죠. 이는 결국 기존의 시장 지배력을 새로운 AI 시장으로 확장하는 '배제 행위'가 될 수 있다는 경고입니다. 기업 전략 전문가가 이를 "리스크를 감수한 계산된 투자"라고 정당화하려 했지만, 규제 당국이 이를 단순한 자산 매각으로 보지 않고 '누적적 데이터 집중'을 감시해야 할 중대한 신호로 받아들여야 한다는 데에 힘이 실렸습니다. 결국 이번 토론을 통해 확인된 것은, 빅테크의 파산 기업 데이터 인수가 AI 성능 고도화라는 기술적 달콤함 뒤에 법적 근거의 단절, 윤리적 거버넌스 부재, 그리고 시장 경쟁 제한이라는 세 가지 거대한 폭탄을 품고 있다는 사실입니다. AI가 인간의 업무를 배우기 위해 타인의 과거를 사들이는 시대, 우리는 과연 데이터의 주권을 지키면서 혁신을 이어갈 수 있을까요? 이번 구글의 행보는 앞으로 펼쳐질 수많은 데이터 인수전의 서막이자, 새로운 규제의 기준을 묻는 묵직한 질문으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0e81660d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.19 10:04AMEET

삼성전자, 광주에 2400억원 규모 냉난방공조 생산라인 구축

삼성전자가 가파르게 성장하는 글로벌 냉난방공조(HVAC) 시장을 공략하기 위해 광주사업장에 대규모 생산 인프라를 구축한다. 삼성전자는 약 2400억원을 투입해 전남광주통합특별시 북구 광주사업장 제3캠퍼스에 연면적 2만1800㎡(약 6600평, 축구장 3개 규모)의 공조 제품 생산라인을 건립한다고 19일 밝혔다. 삼성전자와 플랙트그룹코리아, 전남광주통합특별시는 이날 광주청사에서 투자협약을 체결했다. 이번 투자는 1989년 광주사업장(당시 광주전자) 설립 이후 37년 만에 단행되는 대규모 생산시설 투자다. 그동안 광주사업장은 비스포크 인공지능(AI) 가전 생산과 정밀금형개발센터 운영 등을 통해 제조 경쟁력을 다져왔으며, 이번 투자를 통해 AI 가전과 공조 시스템을 아우르는 글로벌 핵심 제조 거점으로 거듭난다. 2028년 초 가동을 목표로 하는 신규 라인은 지난해 삼성전자가 인수한 글로벌 공조 기업 플랙트그룹의 15번째 글로벌 생산시설이다. 이곳에서는 AI 데이터센터 액체 냉각 시스템의 핵심 장비인 냉각수 분배장치(CDU) 등을 생산한다. CDU는 칠러와 서버를 직접 냉각하는 콜드 플레이트 사이에서 냉각수의 압력과 온도를 제어하는 장비다. 최근 고성능 AI 서버 확대로 급증하는 액체 냉각 수요에 맞춰 삼성전자는 CDU에 높은 전력 효율, 이중화 설계, 이상 감지 기술 등을 탑재했다. 이와 함께 데이터센터용 팬 월 유닛(FWU), 컴퓨터룸 공기 처리 장치(CRAH), 대형 건축물용 공기조화기(AHU) 등도 함께 양산될 계획이다. 삼성전자는 플랙트그룹의 중앙공조 인프라에 자사의 기업 간 거래(B2B) 통합 제어 플랫폼인 '스마트싱스 프로'와 빌딩 통합 솔루션(b.IoT)을 결합해 스마트빌딩 및 에너지 관리 시장을 공략하고, 2030년까지 글로벌 HVAC 선도 기업으로 도약하겠다는 목표다. 협약식에는 민형배 전남광주통합특별시장, 김철기 삼성전자 DA사업부장(부사장), 임성택 플랙트그룹코리아 대표(DA사업부 HVAC사업팀장) 등이 참석했다. 김철기 DA사업부장은 "미래 성장동력인 HVAC 사업을 빠르게 확대해 글로벌 시장에서 선도 기업으로 발돋움하겠다"며 "광주 생산라인 구축은 사업 경쟁력을 확보하는 중요한 기반이 될 것"이라고 말했다.

2026.08.19 10:01진운용 기자

감과 인맥 통하던 부동산·건설시장…데이터 기업들이 판 흔든다

부동산과 건설업은 오랫동안 '정보'가 경쟁력인 시장이었다. 문제는 필요한 정보가 누구에게나 같은 수준으로 열려 있지 않았다는 점이다. 거래와 개발 정보는 업계 관계자 사이에서 먼저 돌고, 실제 건물의 임대료와 공실 현황은 현장을 확인해야 알 수 있다. 건설 프로젝트 역시 어떤 업체가 어느 현장에서 어떤 공사를 수행했는지 일일이 확인해야 하는 경우가 대부분이다. 최근 이런 정보비대칭을 데이터와 IT로 풀려는 기업들이 등장하고 있다. 접근법은 제각각 갈린다. 코어비트는 상업용 부동산 시장의 거래와 개발 정보를 취재·분석하고, 산군은 건설기업과 현장, 협력사, 자재·조달 정보를 데이터로 연결한다. 알스퀘어의 'RA(Rsquare Analytics)'는 개별 상업용 부동산의 데이터를 수집해 비교·분석한다. 정리하면 코어비트는 '시장'을, 산군은 '건설 실행'을, RA는 '자산'을 읽는다. 뉴스에서 데이터로…흩어진 시장 정보를 연결한다 코어비트가 겨냥한 것은 상업용 부동산 시장에서 발생하는 정보의 단절이다. 오피스와 물류센터, 데이터센터, 호텔, 주거 등에서 발생하는 개발과 프로젝트파이낸싱(PF), 투자, 매매 정보를 취재하고 분석한다. InfoHub에서는 Deal, Market, 개발·PF, People 등의 정보를 다루고, CoreInsight를 통해 개별 뉴스 이면의 자금 흐름과 사업 구조를 해석한다. 나아가 CoreData는 거래와 개발 프로젝트를 지도와 데이터로 연결한다. 단순히 '어떤 건물이 얼마에 거래됐다'는 사실에서 끝내지 않는 셈이다. 누가 사고팔았는지, 어떤 개발과 금융 구조가 얽혀 있는지, 해당 자산이 과거에는 어떻게 거래됐는지를 연결하면 하나의 뉴스가 시장의 흐름을 읽는 데이터가 된다. 건물이 지어지는 순간까지…건설 공급망도 데이터화 산군은 시선을 건물이 만들어지는 과정으로 옮긴다. '산업의역군'과 '산군클라우드'를 통해 건설기업과 현장, 수주, 면허, 실적, 신용, 협력사, 자재 등의 정보를 연결한다. 산군의 김태환 대표는 대형 건설사에서 구매·조달 업무를 담당하며 겪은 정보비대칭을 사업의 출발점으로 삼았다. '프로젝트마다 적합한 협력업체를 찾고 실적과 신용을 일일이 검토해야 했던 건설산업의 업무 방식을, 데이터 기반으로 바꾸겠다'는 것이다. 산군클라우드는 여기에 AI를 접목한다. 공종과 지역, 실적, 기업 규모, 신용·재무 정보 등을 활용한 협력사 추천부터 기업 리스크 분석, 건설자재 수요예측, 가격 적정성 관리, 영업현장 추천, 계약관리 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 시장 전체가 아닌 개별 자산으로…알스퀘어 RA의 접근 알스퀘어 RA가 초점을 맞춘 지점은 다르다. 시장의 흐름이나 건설 현장이 아니라, 개별 '자산'으로 카메라를 당긴다. 상업용 부동산을 검토할 때 공공데이터만으로는 실제 상황을 모두 파악하기 어렵다. 같은 지역에 있는 비슷한 건물이라도 임대료와 공실, 입주기업 등에 따라 자산의 경쟁력은 달라진다. RA는 알스퀘어가 직접 현장을 조사해 축적한 민간 데이터와 정부 공개 데이터를 결합한다. 실제 임대료와 공실, 층별 임차인, 스태킹플랜 등 현장에서 확보한 정보에 거래, 등기, 인허가 등의 데이터를 더해 지도 기반으로 탐색하고 비교할 수 있도록 했다. 코어비트가 여러 사건을 연결해 '시장이 왜 움직이고 있는가'를 읽는 데 강점이 있다면, RA는 '그래서 이 건물은 어떤 상태인가'를 구체적으로 들여다보는 데 초점을 맞춘다. 자산운용사와 금융기관, PM·FM사, 시행·건설사 등이 실제 투자와 임대, 자산관리 과정에서 활용할 수 있는 업무용 데이터에 가깝다. 세 기업이 다루는 데이터는 다르지만 방향은 같다. 사람의 기억과 관계, 개별 문서에 흩어져 있던 정보를 모으고 검증해 실제 의사결정에 사용할 수 있는 형태로 바꾸는 것이다. 박종열 건국대학교 미래지식교육원 교수는 "부동산과 건설산업의 디지털 전환도 결국 여기에서 출발한다"면서 "AI가 답을 내놓으려면 먼저 신뢰할 만한 데이터가 있어야 한다. 코어비트의 취재·시장 데이터, 산군의 건설기업·현장 데이터, RA의 현장 기반 자산 데이터가 각기 다른 층위에서 그 답을 뒷받침한다"고 설명했다 . 비공개 거래조건이나 현장에서만 파악할 수 있는 정보는 여전히 존재한다. 다만 과거 일부 전문가의 경험과 네트워크에 의존했던 시장이 조금씩 검색하고 비교하고 검증할 수 있는 시장으로 움직이고 있다는 점은 분명하다는 게 전문가들의 공통된 시각이다. 예전에는 누구에게 물어보느냐가 경쟁력이었다면, 이제는 얼마나 정확한 데이터를 검색하고, 비교하고, 검증할 수 있느냐가 경쟁력이 되는 시장으로 무게중심이 옮겨가고 있다.

2026.08.19 10:00백봉삼 기자

아이에이, AI 인프라 신사업 추진…100억원 주주배정 유증

아이에이가 약 100억원 규모 주주배정 유상증자를 통해 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터(MDC) 사업 확대에 나선다. 다음 달 실증에 착수하는 '네오큐브(NeoCube)'를 새로운 성장축으로 육성하고 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다는 목표다. 아이에이는 지난 18일 이사회를 열고 약 100억원 규모의 주주배정 유상증자를 결정했다고 19일 밝혔다. 조달 자금은 신규 성장 사업으로 추진 중인 모듈형 AI 데이터센터 '네오큐브'의 개발과 실증, 사업화에 투입된다. 최대주주인 디씨이도 이번 유상증자에서 배정받는 물량의 100%를 청약할 예정이다. 회사는 차입 대신 자본확충을 선택한 배경에 대해 본격적인 매출이 발생하기 전인 신규 사업에 이자와 원금상환 부담을 높이기보다 자기자본을 활용해 사업 기반을 구축하는 것이 적절할 것으로 판단했다고 밝혔다. 제3자 배정이 아닌 주주배정 방식을 선택한 것도 기존 주주들에게 신규 성장 사업에 참여할 기회를 우선 제공하기 위한 차원이라는 설명이다. 아이에이 한성용 대표는 주주서한을 통해 "이번에 조달하는 자금은 MDC 신규 사업의 성공을 위해 사용하고 사업 진행 상황을 투명하게 공유하겠다"며 "최대주주 역시 배정물량 전량을 청약해 사업 성공에 대한 책임을 함께 지겠다"고 밝혔다. 이번 투자금의 핵심 사용처는 MDC 네오큐브다. 네오큐브는 서버와 스토리지뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU), 전력·냉각 설비, 클라우드 운영 소프트웨어, AI 플랫폼을 하나의 모듈에 통합한 현장 배치형 AI 데이터센터다. 표준 40피트 컨테이너나 캐비닛 형태로 사전 제작한 뒤 고객 현장에 설치하는 방식으로 설계부터 구축까지 3개월 이내 완료하는 것을 목표로 하고 있다. 아이에이는 다음 달 초 25킬로와트(kW) 규모 개념검증(PoC)용 네오큐브를 구축해 실증에 돌입할 예정이다. 이후 AI 연산 성능과 전력·냉각 효율, 클라우드 운영 안정성 등을 검증한 뒤 100kW 규모로 확대해 시장에 공급할 계획이다. 회사 측에 따르면 네오큐브는 단순한 컨테이너형 데이터센터와 달리 AI 서비스까지 연결하는 풀스택 구조를 지향한다. AI 컴퓨트 인프라와 프라이빗 클라우드, 프라이빗 AI 플랫폼, AI 애플리케이션, 데이터센터 인프라 등 5개 계층으로 구성된다. 특히 엔비디아 GPU뿐 아니라 국산 NPU를 함께 활용할 수 있도록 설계한 점도 특징이다. 아이에이는 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 AI 반도체 기업과 업무협약(MOU)을 체결하고 국산 NPU 기반 소형 모듈형 AI 데이터센터 공동 실증과 사업화를 추진 중이다. 회사는 서버와 클라우드 소프트웨어, 전력·냉각 설비 등을 포함해 최대 95% 수준의 국산화 구성을 목표로 하고 있다. 주요 수요처는 제조 현장의 비전 AI와 피지컬 AI를 비롯해 국방·보안, 공공, 금융, 의료 등 프라이빗 AI 시장이 될 것으로 전망했다. 이 과정에서 그룹 계열사의 기존 기술도 결집한다. 아이에이클라우드는 클라우드와 AI 소프트웨어, 디씨이솔루션은 냉각, 트리노테크놀로지는 전력반도체 기술을 담당하는 구조다. 아이에이 관계자는 "이번 유상증자는 단순한 운영자금 확보가 아니라 다음 달부터 시작되는 네오큐브 실증과 향후 상용화를 위한 성장자금 확보에 목적이 있다"며 "25kW PoC에서 기술과 사업성을 검증하고 100kW급으로 확장하면서 실제 고객 수요에 대응할 계획"이라고 말했다. 이어 "유상증자에 따른 단기적인 주식수 증가보다 중요한 것은 조달된 자금이 새로운 매출과 기업가치를 만들어낼 수 있느냐는 점"이라며 "최대주주도 배정물량 전량을 청약해 책임경영에 동참하는 만큼 네오큐브를 새로운 성장축으로 만들어 주주가치 제고로 연결하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.19 09:53한정호 기자

카카오, IT·의료·금융 등 14개사와 '모두의 AI' 사업 출사표

카카오가 LG 계열사 4곳과 의료·금융·교육 기업들과 함께 컨소시엄을 만들어 정부가 추진하는 '전 국민 AI서비스 보편적 활용지원(모두의 AI)' 사업에 뛰어든다. 카카오는 19일 LG유플러스·LG AI연구원·LG전자·LG CNS 등 총 14개 기업 및 기관과 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다고 밝혔다. 카카오가 주관사를 맡고 LG유플러스가 핵심 참여사로 구성된 이번 컨소시엄은 자체 개발 AI 모델 뿐만 아니라 국민 생활과 연결된 플랫폼, 통신 기반의 대규모 서비스 검증, 디바이스, 공공 시스템 연계, AI 인프라 등 분야별 전문성을 하나의 협력체계로 연결했다는 점에서 의미를 가진다. 카카오는 카카오톡을 중심으로 연결된 디지털 접점과 대규모 트래픽을 안정적으로 운영해 온 경험을 보유하고 있다. 여기에 자체 개발 AI 모델 '카나나'와 'AI 국민비서' 운영 역량을 기반으로 컨소시엄 전반의 협업 체계를 총괄하며 다양한 참여사의 기술과 전문성을 조율해 갈 계획이다. 핵심 참여사로 협력하는 LG 계열 4개사는 AI 모델부터 실증, 디바이스 등 중요한 축을 담당한다. LG유플러스는 통신 기반의 고객 접점 역량을 바탕으로 대규모 이용 환경의 실증과 품질 검증을 담당한다. LG AI연구원은 AI 모델 'K-엑사원(K-EXAONE)'의 제공과 고도화, 안전성 검증을 담당한다. LG전자는 생활 공간의 다양한 디바이스 연계 역량을 보태며, LG CNS는 공공 시스템 및 데이터 연계와 시스템 통합 역량을 제공한다. 카카오의 계열사인 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라와 플랫폼 역량을 기반으로 서비스 안정성을 뒷받침 한다. 여기에 의료·금융·교육·고용·돌봄·데이터·반도체 등 다양한 분야의 전문 기업이 합류해 국민 생활 전반에 활용 가능한 AI 서비스 구현을 지원할 예정이다. 이번 컨소시엄은 카카오의 폭넓은 이용자 접점을 기반으로 AI 활용의 진입 장벽을 낮추고, LG유플러스를 포함한 참여사들의 기술 역량을 통해 실제 대규모 이용 환경에서 서비스 완성도를 검증해 나갈 계획이다. 이 밖에도 의료·금융·교육·돌봄 등 다방면의 전문성을 갖춘 기업과 기관들이 컨소시엄에 합류함에 따라 국민이 신뢰할 수 있는 AI 활용 기반 마련과 국내 AI 생태계의 확장성이 한층 강화될 것으로 보고 있다. 의료 및 돌봄 영역에서는 ▲서울대학교병원과 ▲루닛이 건강 특화 AI 모델의 적정성과 품질을 검증하고 ▲원더풀플랫폼이 시니어케어 AI의 고령층 접근성 및 안전성을 점검한다. 금융·세무 및 고용 분야에서는 ▲신한은행 ▲자비스앤빌런즈 ▲웍스피어가 참여해 생활 밀착형 AI서비스 확장을 지원한다. 아울러 ▲데이원컴퍼니가 AI 리터러시 확산을 담당하고 ▲크라우드웍스가 데이터 품질 전반을 맡는다. ▲퓨리오사AI도 국산 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 인프라 안정화에 힘을 보태며 기술적 완성도를 높일 예정이다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "이번 컨소시엄은 전 국민이 일상 속 환경에서 AI 서비스를 쉽게 발견하고 이용할 수 있도록 하겠다는 뜻과 역량을 한데 모은 협력 체계"라며 "각자의 전문성을 갖춘 다양한 분야의 참여사와 함께 국민 누구나 신뢰하며 사용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 책임을 다할 계획"이라고 말했다.

2026.08.19 09:33박서린 기자

[AI 고속도로] 美 AI 데이터센터 제동…전력·용수 갈등에 규제 확산

미국이 인공지능(AI) 산업 경쟁력 강화를 목표로 대규모 데이터센터 투자를 확대하는 가운데, 전력망 부담과 전기요금 상승, 용수 사용 문제를 둘러싼 주민 반발이 거세지면서 건설 규제가 새로운 정책 변수로 부상하고 있다. 18일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 조시 샤피로 미국 펜실베이니아 주지사는 신규 데이터센터 건설에 대한 규제를 강화하는 행정명령을 발표했다. 새로운 규정에 따라 데이터센터 사업자는 주 정부의 인허가를 받기 전에 지역사회의 승인을 받아야 한다. 또 물 절약 기준을 준수하고 전력 사용 증가에 따른 비용을 기업이 직접 부담해야 하며 자체 발전 설비도 확보해야 하는 요건이 담겼다. 특히 데이터센터 운영에 필요한 청정에너지도 지역 내에서 조달하도록 했다. 기존 원자력 발전소를 포함한 지역 전력 자원을 우선 활용하도록 유도해 외부 전력 의존도를 낮추겠다는 취지다. 샤피로 주지사는 성명을 통해 "지역사회를 고려하지 않는 투기성 데이터센터 개발 제안이 지나치게 늘었다"며 규제 강화 배경을 설명했다. 이번 조치는 미국 전역에서 확산하는 데이터센터 반대 움직임과 맞물려 있다. 최근 뉴욕주도 신규 데이터센터에 대한 환경 인허가를 최대 1년간 중단했고 텍사스주는 신규 프로젝트를 대상으로 에너지 감사를 진행 중이다. 데이터센터 반대 여론은 미국 민주당 진영에만 국한되지 않는다. 공화당 강세 지역에서도 전기요금과 수자원 문제를 이유로 규제 강화를 요구하는 목소리가 커지고 있는 양상이다. 실제 미국에선 데이터센터 건립이 중간선거 쟁점으로도 확산되는 분위기다. 주요 외신에 따르면 미국인의 약 70%가 거주 지역 내 대형 데이터센터 건설에 반대 중이며 공화당 지지층에서도 반대 비율이 60%를 웃도는 것으로 나타났다. 펜실베이니아주의 경우 현재 71개의 데이터센터가 운영되고 있으며 66개 프로젝트가 추가로 추진 중이다. 하지만 지난달 실시된 여론조사에선 응답자의 74%가 지역 내 AI 데이터센터 건설에 반대하는 것으로 조사됐다. 반대 여론의 핵심으로는 비용 부담이 꼽힌다. 미국 전력연구소는 데이터센터 전력 수요가 현재 미국 전체 전력 사용량의 4~5% 수준에서 2035년에는 10~20%까지 확대될 것으로 전망했다. 이에 미국 의회는 최근 데이터센터 확충에 필요한 발전·송전·배전 설비 비용을 일반 가정이 부담하지 않도록 하는 법안을 추진하고 있다. 이같은 분위기 속에서 미국 전역에서 데이터센터 인허가 절차가 점차 강화되는 추세다. 이미 지난 1년 동안 최소 15개 주가 데이터센터 건설 제한 또는 중단 방안을 검토한 것으로 알려졌다. 샤피로 주지사는 "지역사회를 존중하고 책임 있는 방식으로 데이터센터를 개발해야 한다"며 "펜실베이니아는 주민과 환경을 보호하는 기준 하에서 AI 인프라를 구축할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 09:08한정호 기자

KT, 국산 NPU·LLM 한 서버에 담았다...'모두의AI'에도 활용

KT가 국산 AI 반도체와 국산 언어모델(LLM)을 하나의 서버에 통합한 기업용 소버린 AI 어플라이언스를 출시했다고 19일 밝혔다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 NPU 'ATOM-MAX'에 KT의 독자 개발 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼까지 탑재한 일체형 제품이다. ATOM-MAX는 추론에 특화된 국산 NPU로, 공인 시험을 통해 동급 GPU 대비 높은 처리 성능과 전력 효율을 검증받았다. '믿음 K 2.5 Pro'는 고난도 추론과 에이전트 활용에 강점을 가진 KT 독자 모델이다. AI 반도체부터 모델, 운영 플랫폼에 이르는 핵심 기술을 국내 기술로 구성해, 정부가 추진하는 소버린 AI 정책 방향을 기업 현장에서 바로 구현할 수 있다. 강력한 보안이 특징이다. 제품은 고객사 내부에 설치되며 모든 데이터와 AI 연산이 사내에서만 처리된다. 망분리 등 관련 규제와 강력한 보안 필요성으로 해외 생성형 AI를 도입하지 못했던 공공, 국방, 제약, 제조, 금융 등 규제 산업의 AX 전환에 촉매제가 될 것으로 보인다. 서버, AI 모델, 플랫폼이 통합된 완제품형 장치여서 별도 구축 과정 없이 설치 당일부터 사내 문서 기반 질의응답(RAG) 등 AI 기능을 바로 사용할 수 있어 도입 부담도 낮췄다. 추론 특화 NPU를 채택해 동급 GPU 서버 대비 전력 효율이 높고, 업계 표준 API를 제공해 기업이 기존에 쓰던 AI 서비스의 접속 정보만 바꾸면 코드 수정 없이 호환해 사용할 수 있다. KT는 향후 회의록 작성, 코딩 지원, 업무 자동화 에이전트 'K-Claw(가칭)' 등 KT가 개발한 AI 에이전트를 순차 탑재하고, 에이전트 전문 개발사와 협력해 고객 맞춤형 구축 사업으로 확장할 계획이다. 나눙어 'KT NPU LLM 스테이션' 활용 영역을 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터센터(Edge DC)로 확대해 저전력 저지연 AI 인프라 구현에도 나설 예정이다. 이진형 KT AX사업본부장은 “KT NPU LLM 스테이션은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것”이라며 “데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것”이라고 말했다. 한편, KT는 과학기술정보통신부의 '모두의 AI' 프로젝트에서도 국산 NPU를 활용해 소버린 AI 구현과 국내 AI 생태계 경쟁력 강화에 기여할 계획이다.

2026.08.19 09:04박수형 기자

AI 특허 8년 새 7배…분야별 기술 융합 속도는 '제각각'

국내 인공지능(AI) 특허가 8년 만에 약 7배 증가하며 기술혁신을 이끌고 있지만, 생명의료·헬스처럼 출원 증가가 실제 기술 융합으로 빠르게 이어지지 않는 분야도 있는 것으로 나타났다. 한국경제인협회 한국경제연구원은 '한국 AI 기술혁신의 분야별 구조 진단과 시사점' 보고서에서 2015년부터 2024년까지 국내에 출원된 특허 약 188만건을 분석해 AI 특허 약 9만 9000건을 식별했다고 19일 밝혔다. AI 특허 출원은 2015년 2521건에서 2023년 1만 7609건으로 약 7배 증가했다. 연평균 증가율은 27.4%로 같은 기간 전체 특허 출원의 연평균 증가율인 0.9%를 크게 웃돌았다. 2024년 수치는 일부 출원이 아직 공개되지 않은 잠정치여서 연도별 비교는 2015년부터 2023년까지를 기준으로 했다. 특허는 출원 후 일반적으로 18개월 뒤 공개된다. 전체 등록 특허에서 AI 특허가 차지하는 비중도 2015년 1.4%에서 2023년 9.0%로 높아졌다. 등록 특허 약 11건 가운데 1건이 AI 관련 특허인 셈이다. 보고서는 미국과 중국에서 AI 특허 비중이 약 20%라는 기존 연구 결과를 고려하면 국내 비중이 더 확대될 여지가 있다고 평가했다. 다만 해당 연구와 이번 보고서의 AI 특허 식별 방식이 달라 수치를 직접 비교하는 데에는 한계가 있다고 밝혔다. AI 기술을 개발하는 기업의 저변도 넓어졌다. 한 해 동안 AI 특허를 출원한 기업은 2015년 921개에서 2023년 6293개로 약 6.8배 증가했다. 전체 AI 특허 가운데 국내 기업이 출원한 비중은 같은 기간 47.3%에서 59.4%로 높아졌다. 외국 기업 비중은 20.1%에서 7.6%로 낮아졌다. 상위 10개 기업이 차지하는 연간 AI 특허 출원 비중은 26.1%에서 14.2%로 떨어졌다. 한경연은 AI 기술개발이 대기업 중심에서 다양한 국내 중소기업과 신생기업으로 확산한 결과라고 분석했다. 특허의 양뿐 아니라 서로 다른 기술을 결합하는 속도에서도 AI 특징이 나타났다. 이전까지 국내에 등장하지 않았던 새로운 기술 조합을 담은 특허의 비율은 AI 특허가 일반 특허보다 1.5~2.4배 높았다. 특허 표본의 크기와 초기 기술 범위 차이를 반영한 분석에서도 AI 특허의 기술 다각화 속도는 일반 특허보다 약 18.8% 빠른 것으로 추정됐다. 새로운 기술 조합은 한 특허에 부여된 국제특허분류 코드 가운데 출원 시점까지 국내에 등장하지 않았던 조합을 기준으로 측정했다. 다만 AI 특허의 양적 성장과 기술 융합 속도는 분야별로 차이를 보였다. 한경연이 12개 기술 분야를 AI 특허 비중과 기술 결합 속도에 따라 네 가지 유형으로 나눈 결과, 기술개발과 결합이 모두 활발한 분야부터 두 지표 모두 상대적으로 느린 분야까지 격차가 확인됐다. 특히 생명의료·헬스 분야 AI 특허 출원은 분석 기간 18.8배 늘어 12개 분야 가운데 가장 빠른 양적 성장을 기록했다. 그러나 새로운 기술을 결합하는 속도는 가장 느린 것으로 나타났다. 언어·텍스트와 음성·청각 분야는 AI 기술개발과 기술 결합이 모두 활발한 분야로 분류됐다. 보고서는 한국어 AI 성능 평가 기준을 표준화하고 국제 AI 표준화 논의에 적극적으로 참여할 필요가 있다고 제안했다. 농업·식품, 에너지·환경, 보안·인증 분야는 AI 도입 수준은 아직 낮지만 기술 결합은 빠르게 나타나는 잠재 분야로 평가됐다. 분야별 학습 데이터를 구축하고 융합 인재를 육성해 AI 기술개발의 진입 장벽을 낮춰야 한다는 제언이다. 이준형 한경연 초빙연구위원은 "특허 출원 건수 증가만으로 AI 혁신 수준을 판단해서는 안 된다"며, "산업별 기술 결합과 병목 요인을 반영한 맞춤형 정부 정책과 기업 전략이 필요하다"고 강조했다.

2026.08.19 09:03류은주 기자

장보기 데이터가 돈 된다…월마트, 광고사업으로 수익성 방어

월마트가 광고사업을 새로운 수익원으로 키우고 있다. 매장에서 확보한 소비자 구매 데이터를 활용해 광고를 끌어들이고, 높은 수익성을 앞세워 저가 판매와 빠른 배송에 들어가는 비용을 보완하는 전략이다. 18일(현지시간) 로이터통신에 따르면 월마트의 미국 동일점포 매출 증가율은 지난 4월 30일 종료 분기 4.1%를 기록했다. 이전 5개 분기 동안 매 분기 약 4.5% 성장했던 것과 비교하면 성장세가 둔화했다. 올해 월마트 주가는 2.6% 상승하는 데 그쳐 같은 기간 13% 오른 S&P500지수 상승률에도 미치지 못했다. 반면 월마트의 광고사업 '월마트 커넥트(Walmart Connect)'는 같은 기간 44% 성장했다. 월마트가 관련 수치를 공개하기 시작한 2023년 1분기 이후 가장 빠른 성장세다. 멤버십 프로그램 이용자가 늘면서 광고에 활용할 수 있는 고객 데이터가 확대된 점이 성장에 힘을 보탰다고 외신은 설명했다. 월마트는 지난 2019년 리테일 미디어 사업을 시작한 뒤 2021년 월마트 커넥트로 이름을 바꿨다. 월마트 웹사이트와 애플리케이션(앱), 오프라인 매장에서 확보한 소비자 데이터를 활용해 브랜드가 특정 고객을 겨냥해 광고할 수 있도록 지원한다. 광고를 본 소비자가 실제 상품을 구매했는지도 확인할 수 있다. 월마트 입장에서 광고사업의 매력은 높은 수익성이다. 월마트 커넥트 매출은 월마트의 연간 매출 7130억 달러(약 1007조 8255억원) 가운데 차지하는 비중이 크지 않지만, 높은 마진을 바탕으로 회사 전체 영업이익의 약 3분의 1에 기여하는 것으로 분석된다. 시장에서는 월마트 커넥트의 매출총이익률을 약 70%로 추산하고 있다. 최근 월마트는 휘발유 가격 상승 등으로 생활비 부담이 커진 소비자들이 저렴한 식료품과 생필품을 찾자 약 7000개 상품 가격을 낮췄다. 외신은 회사의 광고사업에서 발생하는 높은 수익이 상품 가격을 낮게 유지하면서 배송 속도를 높이는 데 들어가는 비용을 상쇄하는 역할을 하고 있다고 설명했다. 시장에서는 광고사업 성장세가 당분간 이어질 것으로 보고 있다. LSEG에 따르면 월마트가 오는 21일 발표하는 7월 31일 종료 분기 실적에서도 월마트 커넥트는 직전 분기와 비슷한 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 반면 동일점포 매출 증가율은 2024년 초 이후 처음으로 4% 아래로 떨어질 전망이다. 월마트 주주인 로건캐피털매니지먼트의 사라 헨리 매니징 파트너는 월마트 커넥트의 성장 가능성에 대해 한계가 없다고 볼 수 있다고 평가했다. 광고사업 성장세가 꺾일 경우 월마트 주가에도 악재가 될 수 있다는 분석도 나온다. 브렛 후슬라인 모닝스타 애널리스트는 지난 5월 강력한 광고사업 성장세를 반영해 월마트의 적정주가 추정치를 주당 62달러(약 8만7637원)에서 70달러(약 9만8945원)로 상향했다. 월마트는 멤버십 사업을 통해 확보한 고객 데이터도 광고 경쟁력으로 활용하고 있다. 2020년 시작한 멤버십 프로그램이 성장하면서 소비자의 구매 이력과 관심 상품 등에 대한 데이터가 늘어나고 있기 때문이다. 후슬라인은 월마트가 사업을 계속 키우면서 어느 정도 아마존과 비슷한 모습으로 변하기 시작했다고 평가했다. 외신에 따르면 여전히 규모 면에서는 경쟁자인 아마존의 광고사업에 미치지 못하지만 성장 속도가 빠르다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 2분기 월마트 커넥트의 광고 노출량은 전년 동기 대비 17% 증가했다. 같은 기간 아마존의 증가율은 9%였다. 월마트는 인공지능(AI)도 광고사업의 다음 성장동력으로 점찍었다. 소비자가 상품이나 할인 정보를 찾을 때 생성형 AI 챗봇을 활용하는 사례가 늘어나자 AI 쇼핑 서비스 자체를 새로운 광고 채널로 만들겠다는 구상이다. 월마트는 자체 AI 쇼핑 도우미 '스파키(Sparky)'에 광고를 노출하는 방안을 시험하고 있다. 광고주가 AI를 활용해 캠페인을 제작하고 관리하며 성과까지 측정할 수 있도록 관련 도구도 확대하고 있다. 월마트에 따르면 지난 4월 말 기준 스파키의 활성 이용자 수는 전 분기 대비 두 배 이상 늘었다. 디지털 커머스 컨설팅업체 플라이휠에 따르면 현재 소비자 검색의 약 3분의 1이 AI 모델에서 시작되는 것으로 나타났다. 에이미 오언 플라이휠 최고고객책임자(CCO)는 챗봇 서비스에 광고가 도입되는 것을 자연스러운 진화라고 평가했다. 아마존은 자체 쇼핑 챗봇 '알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)'을 광고 채널로 활용하는 작업에서 월마트보다 앞서 있다. 월마트도 2024년 스마트TV 제조업체 비지오(Vizio)를 인수하면서 광고사업 영역을 웹사이트와 오프라인 매장을 넘어 스트리밍 TV까지 넓히고 있다. 헨리 매니징 파트너는 소비자 데이터를 하나의 화폐처럼 바라보는 개념이 유통업계 전반으로 확산하고 있으며, 현재 월마트가 그 흐름을 주도하고 있다고 말했다.

2026.08.19 09:01류승현 기자

18세 미만용 챗GPT 출시…부모가 이용시간 설정

오픈AI가 18세 미만 청소년을 위한 '챗GPT 포 틴즈(ChatGPT for Teens)'를 출시한다. 별도의 청소년용 챗GPT를 제공하는 방식이 아니라 기존 챗GPT에 연령에 맞는 보호장치와 학습 기능을 추가하는 형태다. 18일(현지시간) 오픈AI에 따르면 회사는 지난 18일부터 전 세계에서 챗GPT 포 틴즈를 순차적으로 출시하기 시작했다. 무료와 유료 개인용 챗GPT 요금제의 대상 청소년 계정에 적용되며, 호주에서는 다음 달 8일까지 전체 제공할 예정이다. 챗GPT 포 틴즈는 계정에서 제공하는 연령 정보나 연령 인증, 연령 예측(age prediction) 등을 통해 이용자가 18세 미만으로 확인되면 자동으로 활성화된다. 이용자가 별도로 기능을 켤 필요는 없다. 기존 챗GPT와 동일한 AI 기능을 기반으로 하되 청소년의 학습과 창작, 일상생활을 지원하기 위한 기능과 연령에 맞는 보호장치를 추가한 것이 특징이다. 학습 기능도 강화했다. 청소년 이용자는 '스터디 모드(Study mode)'를 활용해 힌트와 단계별 설명, 후속 질문 등을 받을 수 있다. 퀴즈 등 학습 내용을 연습하고 이해도를 확인할 수 있는 기능도 제공한다. 숙제와 관련된 질문을 할 경우 스터디 모드를 활용하도록 안내할 수도 있다. '스터디 아워' 기능도 도입한다. 청소년 이용자 또는 연결된 부모·보호자가 특정 시간대를 설정하면 해당 시간에 시작하는 대상 신규 대화가 스터디 모드로 시작된다. 장시간 이용에 따른 부작용을 줄이기 위한 기능도 포함됐다. 챗GPT가 AI 도구라는 점을 안내하거나 이용 중 휴식을 권하는 알림이 표시될 수 있다. 일부 이미지 업로드 전에는 개인정보나 민감한 정보가 포함돼 있지 않은지 확인하도록 안내한다. 부모·보호자를 위한 선택형 관리 기능도 제공한다. 부모와 청소년의 계정을 연결하면 보호자가 일부 설정을 관리할 수 있다. 대표적으로 '콰이어트 아워'를 설정해 정해진 시간 동안 챗GPT 이용을 제한할 수 있다. 스터디 아워 역시 청소년 본인뿐 아니라 연결된 부모·보호자가 설정할 수 있다. 다만 부모가 자녀의 챗GPT 대화 내용을 직접 읽거나 모니터링할 수는 없다. 오픈AI는 안전 문제로 부모에게 알림을 보내는 제한적인 상황에서도 청소년의 안전을 지원하는 데 필요한 정보만 공유한다고 설명했다. 챗GPT 포 틴즈에는 이외에도 민감하거나 잠재적으로 유해한 콘텐츠에 청소년이 노출되는 것을 줄이기 위한 연령별 안전장치가 기본 적용된다. 이용자가 18세 이상으로 확인되면 챗GPT 포 틴즈에서 일반 챗GPT 환경으로 전환될 수 있다. 이 과정에서 청소년용 보호장치가 해제되고 부모·보호자와 연결된 관리 기능도 종료될 수 있다. 오픈AI는 "챗GPT 포 틴즈는 청소년들이 학습하고 문제를 해결하며 새로운 아이디어를 탐색할 수 있도록 설계된 동일한 챗GPT"라며 "학습과 창작, 일상생활을 지원하는 추가 도구와 연령에 맞는 보호장치를 제공한다"고 밝혔다.

2026.08.19 09:00안희정 기자

딥핑소스, 매장 운영 AI '사이' 핵심 기능 공개

딥핑소스가 25일부터 27일까지 서울 코엑스에서 열리는 '프랜차이즈 창업박람회'에 참가한다. 19일 회사에 따르면, 딥핑소스는 이번 박람회에서 창업 전 단계부터 운영 단계까지 이어지는 매장 운영 AI '사이'의 핵심 기능을 공개한다. 먼저 상권분석 솔루션 '사이 카운트'는 창업을 준비 중인 특정 입지의 유동인구와 주요 고객층을 확인할 수 있도록 돕는다. 유동-입장-유입률로 이어지는 유입 퍼널 분석과 통행객 대비 입장객의 성별·연령대 분석을 제공하며, 시간대별 통행량과 성연령 추이를 통해 상권 변화도 함께 확인할 수 있다. AI 박스 설치와 모바일 설정만으로 약 5분 만에 적용이 가능하고, 분석 결과는 엑셀 형태로 내려받을 수 있다. 영상은 익명화 상태에서 분석·삭제되며 통계 정보만 저장돼 개인정보 문제 없이 활용할 수 있다. 매장의 운영을 돕는 것은 이상 상황 알림 솔루션 '사이 케어'다. 매장을 비운 사이에도 AI가 이상 상황을 실시간으로 감지해 알려준다. 냉동고 온도 이상으로 인한 상품 폐기, 행사 매대 소진으로 인한 판매 기회 손실, 매장 소등으로 인한 영업 기회 상실 등을 즉시 알림으로 전달해 점주가 지켜보지 못하는 시간대의 손실을 방지하는 방식이다. 마지막으로 '사이 스토어-POP메이커'는 디자인 역량이 부족한 점주도 손쉽게 홍보물을 제작할 수 있도록 지원한다. 상품 이미지를 올리고 문구와 분위기만 설정하면 1분 만에 포스터 등 매장 맞춤형 POP가 완성된다. 딥핑소스는 서비스 출시를 기념해 박람회 방문객 대상 POP 무료 생성 5회 혜택도 제공한다. 딥핑소스는 이 네 가지 솔루션을 창업 전 상권 확인부터 발주 판단, 매장 관리, 상품 홍보 제작까지 하나의 흐름으로 연결해, 매장을 열기 전부터 운영하는 매 순간까지 예비 점주를 지원한다는 계획이다. 딥핑소스는 향후 ▲데이터 기반 매대 진열 제안 및 매출 분석 ▲유사 상권 간의 발주·판매 데이터 공유 커뮤니티 ▲현장 운영 고충을 직접 해결하는 종합 서비스 등으로 영역을 확장해 나갈 방침이다. 김태훈 딥핑소스 대표는 "이번 박람회를 통해 예비 창업자들이 막연한 감이 아닌 데이터로 창업을 준비하고, 개점 이후에도 AI와 함께 매장을 운영하는 경험을 직접 체감할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.08.19 08:53백봉삼 기자

SKT, '모두의 AI' 출사표...풀스택 역량 총동원

SK텔레콤이 국민 누구나 일상에서 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 19일 밝혔다. AII 모델과 인프라, 서비스를 모두 자체 보유한 '풀스택' 역량을 이 사업에 총결집한다는 방침이다. 풀스택AI 역량에 2250만 통신 가입자 기반 확산 전 국민이 쓰는 AI 서비스는 일상 곳곳의 다양한 영역을 폭넓게 아우를 수 있어야 한다. SK텔레콤은 이 사업에서 AI 서비스, 모델, 인프라를 아우르는 풀스택 AI 역량을 기반으로 각 분야 전문기업과 협력해 다양한 생활 영역별 서비스를 구현해 나갈 계획이다. 실제 SK텔레콤은 월간 사용자 1000만 명 규모의 AI 서비스 '에이닷(A.)'을 운영하고 있고 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여해 매개변수 6880억 개 규모의 자체 AI 모델 'A.X K2'를 최근 선보였다. A.X K2 모델은 제조, 국방, 바이오 등 다양한 산업 분야에 적용되며 활용 범위를 넓혀가고 있다. 또한 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 지난달 설립하고 2029년 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 오픈한다고 밝히는 등 AI 인프라도 적극적으로 확보해 나가고 있다. SK텔레콤은 통신 사업을 통해 쌓은 역량도 함께 활용한다. IoT와 알뜰폰 회선을 제외하고 약 2250만 규모의 이동통신 회선과 온오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 빠르게 확산해 나갈 계획이다. AI 챗봇부터 생활 밀착 AI 에이전트로 확장 SK텔레콤은 이같은 역량을 바탕으로 대화, 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 먼저 선보인다. 국민에게 이미 익숙한 형태로 시작해 이용 문턱을 낮춘다는 구상이다. 이후에는 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 대신 처리하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 공공 서비스 탐색과 신청, 각종 증명서 발급은 물론 의료, 교통, 금융, 교육 등 다양한 생활 분야의 예약 신청 결제까지 지원하는 것이 목표다. 이를 위해 자체 AI 모델 'A.X K2'를 서비스에 적용한다. 간단한 질문은 가벼운 모델로 빠르게, 복잡한 업무는 고성능 모델로 정확하게 처리해 서비스 품질과 운영 효율을 함께 높인다는 계획이다. SK텔레콤은 '모두의 AI' 사업 참여를 통해 단순 정보 제공을 넘어 국민이 필요한 서비스를 쉽게 찾고, 믿고 맡기고, 안전하게 결과까지 받아볼 수 있는 전 국민 AI 플랫폼으로 고도화해 나갈 계획이다. 20여 개 전문 기업·기관과 컨소시엄 구성 SK텔레콤은 생활 전 영역을 아우르는 AI 서비스를 선보이기 위해 '모두의 AI' 컨소시엄을 구성했다. 컨소시엄에는 라이너(특화 검색), 신한카드와 하나카드(금융 결제), 티맵모빌리티(모빌리티), SK브로드밴드(콘텐츠), 페르소나AI(공공 데이터), 엘리스그룹(교육), 굿닥과 사운더블헬스(의료 헬스케어), 노타와 셀렉트스타(AI 모델과 인프라), 에임인텔리전스(AI 보안) 등 각 분야 전문 기업과 기관이 참여한다. 특히 SK텔레콤은 각 분야 서비스와 AI를 연계해 단순 정보 제공에 그치지 않고, 예약과 신청 등 이용자의 요청 사항을 실제로 실행하고 해결하는 서비스로 고도화한다는 계획이다. 이밖에 컨소시엄 참여사 외에도 추가로 다양한 기업들과 협력을 추진하고 있다. 앞으로 협력 기업과 사업 영역을 넓혀가며 국민의 AI 활용을 뒷받침하는 생태계 구축에도 힘쓸 계획이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 “AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다”며 “SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다”고 말했다.

2026.08.19 08:51박수형 기자

AI로 연구비 '대박' 후보 골랐더니, 뜻밖 1위 누구?…챗GPT는 아니었다

영국 정부가 세금으로 나가는 연구비를 더 똑똑하게 쓰려고 인공지능(AI)에게 숙제를 하나 맡겼다. 산더미처럼 쌓인 연구 제안서를 읽고, 그 안에서 다음 대박이 될 만한 유망 분야를 미리 찾아내라는 것이었다. 그런데 성적표를 열어보니 가장 유명한 챗GPT(ChatGPT)도 단독 1위를 차지하지 못했고, 정부가 직접 만든 전용 도구는 오히려 뒤처졌다. 영국 연구혁신기구(UKRI)가 발표한 이번 실험은 AI가 국가의 연구 투자 방향까지 넘보기 시작했다는 신호이자, 크고 비싼 모델이 늘 이기는 것은 아니라는 사실을 보여준다. 정부가 연구 제안서에서 '유니콘'을 찾는 이유 영국 연구혁신기구(UKRI)가 진행한 이번 프로젝트의 이름은 '별과 유니콘 추적하기(Tracking Stars and Unicorns)'다. 여기서 유니콘(unicorn)이란 아직 주목받지 못했지만 앞으로 큰 성과를 낼 가능성이 있는 새로운 연구 분야를 뜻한다. 정부가 연구비를 나눠줄 때 이런 씨앗을 남들보다 먼저 알아채면, 같은 예산으로 훨씬 큰 성과를 거둘 수 있다. 문제는 방식이다. 연구자들이 제출하는 제안서는 매년 수십만 건에 달하고, 사람이 일일이 다 읽어 유망 분야를 골라내기란 사실상 불가능하다. 실제 이번 프로젝트가 궁극적으로 다루려는 UKRI 제안서는 약 35만 건에 이른다. 그래서 연구진은 AI에게 제안서를 대신 읽고 핵심 주제를 뽑아내는 일을 맡겨보기로 했다. 세 선수의 대결, 챗GPT와 미스트랄 그리고 정부 전용 도구 이번 실험은 서로 다른 세 가지 도구의 성능을 정면으로 겨루게 한 대결이었다. 첫 번째는 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT를 움직이는 GPT-4o, 두 번째는 기관 내부에서 직접 돌릴 수 있는 경량 모델 미스트랄(Mistral), 세 번째는 영국 과학혁신기술부(DSIT)와 이노베이션 그로스 랩이 연구 분석용으로 따로 만든 전용 도구 'DSIT-택소노미(DSIT-Taxonomies)'다. 연구진은 영국의 7개 국가 연구위원회와 전문 연구기관에서 실제 지원을 받은 제안서 42건의 제목과 초록을 골라 세 도구에 똑같이 읽혔다. 그림1. 연구 제안서의 개념 추출부터 주제 분류까지 AI 처리 흐름도 (출처: arXiv 논문 2606.30304v1) 여기서 각 도구가 해야 할 일은 두 가지였다. 하나는 제안서에서 핵심 개념(연구 엔티티)을 뽑아내는 것, 다른 하나는 그 개념이 어느 연구 분야에 속하는지 정확히 분류하는 것이다. 참고로 연구 엔티티(research entity)란 특정 연구가 다루는 주제, 방법론, 사용한 데이터나 소프트웨어처럼 그 연구를 구성하는 의미 있는 최소 단위를 말한다. 90.5% 대 71.4%, 작은 모델이 정부 도구를 앞선 순간 결과는 통념을 뒤집었다. 미스트랄이 뽑아낸 개념을 바탕으로 연구 주제를 분류했을 때 정확도는 90.5%였고, 정부가 직접 만든 DSIT-택소노미 방식은 71.4%에 그쳤다. 42건 중 미스트랄은 38건을 맞히고 4건만 틀린 반면, 정부 도구는 12건이나 틀렸다. 흥미로운 점은 개념을 더 많이 뽑아냈다고 더 좋은 게 아니었다는 사실이다. 정부 도구는 제안서 한 건당 평균 25.22개의 개념을 뽑아 미스트랄(15.94개)이나 GPT-4o(14.3개)보다 훨씬 많았지만, 그 안에는 '제공하다' 같은 동사나 '수천' 같은 수량 표현처럼 연구와 무관한 잡음이 잔뜩 섞여 있었다. 예를 들어 '신호 증폭기(signal amplifier)'라는 하나의 개념을 '신호'와 '증폭기' 두 개로 잘못 쪼개는 식이었다. 개수는 많지만 알맹이가 부실했던 셈이다. 결국 얼마나 많이 찾느냐가 아니라 얼마나 정확하게 찾느냐가 승부를 갈랐다. GPT-4o와 대등한 미스트랄, 실무에서 앞선 두 가지 이유 같은 언어 모델끼리 비교하면 미스트랄과 GPT-4o의 실력은 막상막하였다. 두 모델이 뽑아낸 개념이 서로 얼마나 겹치는지를 재는 자카드 유사도(Jaccard similarity)는 0.374로, 정부 도구와의 유사도(약 0.19)보다 두 배 가까이 높았다. 서로 비슷한 답을 내놓았다는 뜻이다. 그런데 미스트랄에는 두 가지 결정적 강점이 있었다. 첫째는 환각(hallucination)이 적다는 점이다. 환각이란 원문에 없는 내용을 AI가 마치 있는 것처럼 지어내는 현상을 말한다. 미스트랄의 제안서당 평균 오류는 1.56건으로 GPT-4o(2.84건)보다 크게 낮았고, 아예 오류가 하나도 없던 제안서도 미스트랄은 16건, GPT-4o는 7건이었다. 둘째는 몸집이 가볍다는 점이다. 미스트랄은 외부 서버로 데이터를 보내지 않고 기관 내부의 보안 시스템 안에서 직접 돌릴 수 있다. 연구비 제안서처럼 외부 유출이 민감한 자료를 다루는 정부 기관 입장에서는, 성능이 비슷하다면 데이터를 밖으로 내보내지 않아도 되는 쪽이 훨씬 매력적이다. 크고 유명한 AI가 늘 정답은 아니다 이번 결과가 던지는 메시지는 분명하다. 가장 크고 이름값 높은 AI가 모든 상황에서 최선은 아닐 수 있다는 것이다. 미스트랄은 GPT-4o와 견줄 성능을 내면서도, 지어내는 오류가 적고 내부에서 안전하게 돌릴 수 있다는 실용적 이점으로 정부 업무에 더 잘 맞는 후보가 됐다. 다만 몇 가지는 여전히 지켜볼 필요가 있다. 이번 평가는 제안서 42건이라는 비교적 작은 표본을 사람이 직접 검토한 결과이고, 개념 추출 성능은 사람이 정한 정답과 비교한 것이 아니라 모델끼리 얼마나 비슷한 답을 내는지를 측정한 것에 가깝다. 연구진도 이 점을 인정하며, 다음 단계로 지원에 성공한 제안서와 탈락한 제안서를 합쳐 35만 건 전체로 분석을 확장할 계획이라고 밝혔다. AI가 국가의 연구 지도를 그리고 투자 우선순위를 가늠하는 데까지 쓰이려면, 대규모 데이터에서도 같은 성능이 유지되는지가 앞으로의 관건이 될 가능성이 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 연구 '유니콘'이 정확히 무슨 뜻인가요? 아직 널리 주목받지는 못했지만 앞으로 큰 성과나 파급 효과를 낼 가능성이 있는 새로운 연구 분야를 뜻합니다. 정부가 이런 분야를 남보다 먼저 발굴하면 한정된 연구 예산을 더 효율적으로 쓸 수 있어, 조기 발굴이 중요한 과제로 꼽힙니다. Q. 미스트랄이 GPT-4o를 완전히 이긴 건가요? 개념을 뽑아내는 성능 자체는 두 모델이 거의 비슷했습니다. 다만 미스트랄은 없는 내용을 지어내는 오류가 GPT-4o보다 크게 낮았고, 데이터를 외부로 보내지 않고 기관 내부에서 직접 돌릴 수 있다는 실용적 장점이 있어 민감한 정부 자료 분석에 더 적합하다는 평가를 받았습니다. Q. AI가 실제로 정부의 연구비 배분을 결정하게 되나요? 아직은 아닙니다. 이번 실험은 42건의 제안서를 대상으로 한 초기 단계 연구이며, AI는 사람이 판단할 자료를 정리해 주는 역할에 가깝습니다. 연구진은 35만 건 규모로 분석을 넓혀 신뢰성을 더 검증한 뒤 실제 정책에 활용할 수 있을지 살펴볼 예정입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Research Entity Extraction and Topic Detection from UKRI Grant Proposals 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.18 22:08AI 에디터

풀스택부터 대규모 연합까지…'모두의 AI' 6개 진영 강점과 전략은

'모두의 AI' 프로젝트에 도전장을 낸 6개 사업자가 저마다의 강점을 앞세워 수주 의지를 드러냈다. SK텔레콤은 인공지능(AI) 풀스택 역량을 카카오는 검증된 파트너와의 협력을 KT는 국내 대표 AI 기업 연합을 내세우며 국민 일상에 스며드는 AI 서비스를 만들겠다는 포부를 밝혔다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. '모두의 AI' 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. 이 가운데 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 가장 눈길을 끄는 것은 통신 3강 가운데 SK텔레콤과 KT, 그리고 플랫폼 강자인 카카오가 정면 승부에 나섰다는 점이다. 각 진영은 저마다 가장 잘할 수 있는 영역을 전면에 내세웠다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료, 금융, 모빌리티, 세무 등 생활 밀착형 분야를 폭넓게 묶어 활용 범위를 넓힌 것이 특징이다. SK텔레콤 측은 "독자 AI 모델 경험과 AI 풀스택 역량으로 대국민 AI 서비스 구축에 힘쓸 것"이라고 밝혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손을 잡았다. 의료와 금융은 물론 기업용 AI, 반도체 분야까지 아우르며 기술과 서비스 양쪽을 동시에 겨냥한 구성이 눈에 띈다. 카카오 관계자는 "모두의 AI는 AI 모델과 국민 접점, 서비스 운영 역량, 국민 생활 전반의 분야별 전문성이 함께 결합돼야 성공할 수 있는 과제"라며 "각 영역에서 검증된 역량을 가진 파트너들과 협력해 전 국민이 신뢰하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고자 한다"고 말했다. KT도 만만치 않은 진용을 꾸렸다. 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 함께 AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠를 망라하는 연합 전선을 구축했다. KT 측 관계자는 "국내 대표 AI 기업과 함께 모두의 AI 사업에 참여해 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 적극적으로 기여하겠다"고 밝혔다. 이스트소프트도 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 꾸리고 경쟁에 합류했다. 알툴즈, 알약 등 국민 소프트웨어 서비스 운영 경험과 AI 서비스 역량을 결합해 경쟁에 나선다. AI 서비스와 클라우드, 보안, 생산성 소프트웨어 분야 전문 기업들이 힘을 모은 것이 특징이다. 이스트소프트는 "공급 인프라, 보안, 국민 서비스 경험 등 각 영역별로 충분한 노하우와 경험을 확보한 기업들이 모인 컨소시엄이기 때문에 이번 경쟁에서 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 기대한다"고 했다. 단독 참여한 제논은 이미 운영 중인 AI 서비스 플랫폼을 강점으로 내세웠다. 회사는 지난해부터 '모두의 AI' 취지에 맞춰 B2C 기반 AI 서비스 플랫폼 '제나(GenA)'를 기획·개발해 올해 5월부터 운영하고 있다. 한 제논 관계자는 "제나는 국민 누구나 한곳에서 손쉽게 다양한 AI 서비스를 이용할 수 있도록 구축된 통합 포털 서비스"라며 "선정된다면 빠르게 모두의 AI 서비스로 전환해 운영할 수 있기 때문에 이번 모두의 AI에 도전하게 됐다"고 설명했다. 또 다른 단독 참가 기업인 MKD는 자체 개발 AI 모델 기반의 업무 자동화 통합 AI 플랫폼 '큐럴(Keural)'을 사업에 참여했다. 큐럴은 조직 내부 데이터를 기반으로 질의응답과 문서 정리, 에이전트 업무 처리를 지원하며, 온프레미스와 SaaS를 모두 지원해 기업 보안 환경에 맞춰 도입할 수 있는 것이 특징이다. 김민근 MKD 대표는 "현재 해외 중심 AI 서비스를 국산화하는 서비스를 제공하고 있다"며 "기존에 기업용으로 제공하며 검증된 AI 플랫폼이 모두의 AI 사업 방향과 유사하다고 판단해 사업에 참여하게 됐다"고 말했다. 이어 "이를 통해 국민들에게 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 한다"고 덧붙였다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 또 무료로 제공되는 대국민 AI 서비스 특성상 안정적인 추론 인프라 운영 능력과 장애 대응 체계, 서비스 운영 경험도 중요한 평가 요소가 될 것으로 예상된다. 반면 복수의 국산 AI 모델을 결합해야 하는 사업 구조는 기술 통합과 운영 측면에서 적지 않은 부담으로 작용할 수 있다는 분석도 나온다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 한 업계 관계자는 "정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다"며 "결국 이번 사업은 모델 경쟁보다 국민이 실제 사용하는 서비스를 얼마나 편리하고 안정적으로 제공할 수 있는지가 승부를 가를 것"이라고 말했다.

2026.08.18 20:36남혁우 기자

모두의 AI, 6개 컨소시엄 출사표…SKT·카카오·KT 맞대결

SK텔레콤(SKT), 카카오, KT를 비롯한 국내 주요 인공지능(AI) 기업이 정부의 '모두의 AI' 프로젝트 수주 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. 모두의 AI 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료·금융·모빌리티·세무 등 다양한 생활 밀착형 서비스 기업들이 참여해 활용 범위를 넓혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손잡았다. 의료·금융·기업용 AI·반도체 분야 주요 기업들이 대거 합류한 점이 특징이다. KT는 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 컨소시엄을 꾸렸다. AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠 등 다양한 산업군의 기업을 포함했다. 이스트소프트 역시 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성하며 경쟁에 나섰다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 이달 말 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다.

2026.08.18 19:30남혁우 기자

'모두의 AI' 공모 마감…네이버·코난 불참 속 통신 3사·AI 기업 총출동

정부가 전 국민 대상 무료 인공지능(AI) 챗봇을 만드는 '모두의 AI' 사업 공모가 오늘 마감하는 가운데 앞서 후보로 거론된 네이버클라우드와 코난테크놀로지는 불참한 것으로 확인됐다. 범용 AI 서비스보다는 이미 확보한 산업별 고객과 레퍼런스를 기반으로 기업·공공 시장에 AI를 공급하고 사업화하는 데 힘을 쏟는 전략을 택한 것으로 풀이된다. 18일 업계에 따르면 네이버클라우드와 코난테크놀로지는 이날 오후 5시 마감되는 모두의 AI 사업에 지원하지 않기로 결정했다. 양사는 최근 국방·제조·공공 등 산업 현장을 겨냥한 기업 간 거래(B2B), 기업과 정부 간 거래(B2G) AI 사업에 집중하고 있다. 네이버클라우드는 지난달 HD한국조선해양과 조선 맞춤형 클라우드 구축에 나선 데 이어 고려대와 합참 AI 전환(AX) 거점사업에 착수하는 등 제조 및 국방 분야 사업을 확대하고 있다. 미스트랄AI·지멘스 등과 제조 현장의 AX도 추진 중이다. 네이버클라우드 관계자는 "내부 검토 결과 현재 진행 중인 사업들에 집중하기로 판단해 이번 공모에는 최종적으로 참여하지 않았다"고 말했다. 코난테크놀로지도 100건 이상의 국방 관련 사업 경험을 바탕으로 AI 기반 지휘결심 지원 플랫폼과 무인체계 영상 분석 등 'AI 참모' 영역을 확대하고 있다. 원격 작업지원 에이전트와 제조 현장형 AI 엔지니어링을 통해 산업 현장 적용 사례도 늘리고 있다. 에이전트 구축부터 운영까지 지원하는 통합 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '에이전트-X'를 출시하며 기업용 AI 사업도 최근 본격화했다. 코난테크놀로지 관계자는 "B2B 및 산업 특화 AI 에이전트 사업화에 가진 강점을 토대로 해당 영역에 역량과 리소스를 집중하는 단계"라며 "이번 사업에는 참여하지 않기로 결정했다"고 밝혔다. 이어 "정부의 AI 정책 방향에 대해서는 지속적으로 지지하며 향후 당사 사업 방향과 부합하는 협력 기회가 있을 경우 적극적으로 참여할 계획"이라고 덧붙였다. 모두의 AI 공모에는 통신·AI 기업을 중심으로 복수의 정예팀(컨소시엄)이 참여한 것으로 파악됐다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 KT, 이스트소프트 등이 각각 주관 사업자로 나섰다. 자체 AI 모델 'A.X K2'와 대국민 AI 서비스 '에이닷' 운영 경험을 앞세운 SK텔레콤은 AI 풀스택 기업 엘리스그룹과 AI 검색·에이전트 기업 라이너 등과 컨소시엄을 꾸린 것으로 알려졌다. KT는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스 등 AI 기업들과 손잡고 자체 모델 '믿:음'에 각사의 모델과 기술을 결합하는 형태로 참여할 예정이다. 이스트소프트는 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 슈어소프트테크 등과 컨소시엄을 구성해 AI 서비스와 플랫폼·인프라·보안 역량을 결집한다. 카카오는 자체 모델 '카나나'를 중심으로, LG유플러스는 LG AI연구원과 '원 LG' 협업 체계를 기반으로 각각 사업에 참여한 것으로 전해졌다. 최종 참여 기업 명단은 이르면 이날 저녁 발표될 전망이다. 정부는 서면평가와 발표평가를 거쳐 이달 중 모두의 AI 사업을 수행할 정예팀 2~3곳을 선정할 예정이다. 다음 달 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 선보인다.

2026.08.18 18:25이나연 기자

오라클-AWS 협력 확대…'오라클 AI 데이터베이스@AWS' 22개 리전으로 확장

오라클과 아마존웹서비스(AWS)가 전략적 협력을 한층 강화하며 기업의 데이터베이스 현대화 시장 공략에 속도를 낸다. 양사는 오라클 데이터베이스 워크로드의 클라우드 이전을 지원하기 위해 장기 협력 계약을 확대하고, '오라클 AI 데이터베이스@AWS' 서비스 기능도 대폭 강화했다. 오라클은 '오라클 AI 데이터베이스@AWS'에서 '엑사스케일 인프라스트럭처 기반 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스'를 정식 출시했다고 18일 밝혔다. 이를 통해 기업은 데이터베이스 규모와 관계없이 엑사데이터 수준의 성능을 사용량 기반 과금 방식으로 활용할 수 있게 됐다. 양사는 이번 협력을 바탕으로 오라클 AI 데이터베이스@AWS 서비스 범위를 전 세계 22개 AWS 리전으로 확대했다. 또한 오라클 데이터베이스를 보다 낮은 비용으로 이전하고 AWS의 AI·분석 서비스와 연계할 수 있도록 지원하는 신규 기능도 추가했다. 이번에 출시된 엑사스케일 기반 엑사데이터 서비스는 전용 데이터베이스 서버를 별도로 구축하지 않고도 고성능 데이터베이스 환경을 제공하는 것이 특징이다. 기업은 필요한 만큼의 컴퓨팅·스토리지 자원을 선택해 사용할 수 있으며, 데이터베이스를 공유 스토리지 서버에 분산 배치해 높은 가용성과 성능을 확보할 수 있다. 오라클은 해당 서비스가 소규모 데이터베이스부터 다중 리전 기반 재해복구 환경까지 폭넓은 워크로드를 지원할 수 있다고 설명했다. 여기에 스토리지 복제 없이 개발·테스트용 데이터베이스를 빠르게 생성할 수 있는 '씬 클로닝(thin cloning)' 기능도 추가했다. 오라클은 AI 활용 측면도 강조했다. 오라클 AI 데이터베이스는 기업이 보유한 데이터를 별도로 이동하거나 복제하지 않고 생성형 AI와 에이전틱 AI에 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 '오라클 AI 벡터 서치' 기능을 통해 의미와 맥락 기반 검색을 제공해 데이터 활용도를 높일 수 있다는 설명이다. 금융 서비스, 운송 등 규제가 엄격한 산업을 포함한 다양한 산업의 기업도 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 활용해 핵심 워크로드를 이전하고 비즈니스 운영의 기반이 되는 데이터에 AI를 적용하고 있다. CJ올리브영은 전국 1380여 개의 매장을 운영하며, 수천 개의 'K-뷰티' 제품을 선보이는 뷰티 및 웰니스 리테일 분야 국내 선도기업이다. CJ올리브영은 25년 이상의 업력을 바탕으로 옴니채널 라이프스타일 플랫폼으로 진화하며, 글로벌 시장에서 K-뷰티의 대표 브랜드로 인정받고 있다. 박원호 CJ올리브영 플랫폼엔지니어링팀 팀장은 "한국에서 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 이용할 수 있게 되면서 핵심 오라클 워크로드를 클라우드로 보다 쉽게 이전할 수 있게 됐다"라며 "아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 같은 AWS의 고급 AI 및 분석 서비스와의 원활한 통합으로 AI 혁신을 가속화하고 인사이트 도출 시간을 단축하며, 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 것으로 기대한다"라고 말했다. 네이선 토머스 오라클 제품 관리 부문 수석 부사장은 "오라클 AI 데이터베이스@AWS는 정식 출시 후 1년 만에 글로벌 서비스로 성장했다"며 "기업들은 AWS 환경 안에서 핵심 오라클 워크로드를 보다 쉽고 효율적으로 현대화하기를 원하고 있으며, 오라클은 새로운 서비스와 글로벌 인프라를 통해 이러한 요구를 지원하고 있다"고 말했다.

2026.08.18 17:42남혁우 기자

MS, 메모리 대란에 윈도11 '8GB 노트북 최적화' 방향 선회

메모리 가격 상승으로 노트북 제조사의 원가 부담이 커지는 가운데, 8GB 메모리를 탑재한 보급형 PC가 다시 주목받고 있다. 마이크로소프트는 8GB 이상 메모리를 탑재한 PC에서 보다 원활하게 작동하도록 PC용 운영체제 '윈도11'의 메모리 이용량을 줄이는 최적화 작업에 나섰다. 애플이 8GB 메모리를 탑재한 보급형 노트북 '맥북네오'는 맥OS와 하드웨어를 함께 설계하는 애플의 접근 방식으로 제한된 메모리에서 성능을 확보했다. 올 3분기 윈도11 기반 보급형 노트북 출시가 예정된 가운데, 윈도 진영에서도 메모리 절약 필요성이 커졌다. "윈도11, 8GB 이상 시스템 메모리 최적화" 마이크로소프트는 지난 7월 말 공식 블로그에서 윈도11 품질 개선 계획을 공개하고 메모리 최적화 대상으로 8GB 이상 메모리를 탑재한 시스템을 명기했다. 파반 다불루리 윈도 및 서피스 총괄 부사장은 "8GB 이상 메모리를 탑재한 PC의 메모리 최적화를 진행할 예정이며 소비자들이 일상 작업에서 보다 민첩하게 반응할 수 있도록 윈도 메모리 이용량을 줄일 것"이라고 설명했다. 과거에는 PC 제조사가 더 많은 메모리를 탑재하는 방식으로 대응할 수 있었다. 그러나 메모리 가격이 전년 대비 큰 폭으로 오른 현 상황에서는 이런 방식이 더 이상 통하지 않는다. 마이크로소프트는 이미 구체적인 작업에도 착수했다고 설명했다. 응용프로그램과 구성요소의 부담을 줄일 수 있도록 보다 효율적으로 메모리를 활용하는 한편 웹브라우저 '엣지' 구동을 위한 구성요소인 크로뮴 개선도 병행한다고 설명했다. 5월엔 "32GB 권장"...소비자 반발에 물러나 이 같은 움직임은 마이크로소프트가 불과 수개월 전 제시했던 메모리 권장 기준과 비교하면 더욱 눈에 띈다. 마이크로소프트는 지난 5월 공식 블로그를 통해 "윈도11 탑재 PC의 기본 메모리 하한선으로 16GB가 적합하며 게임용 고성능 PC의 기본 메모리는 32GB가 적합하다"고 안내했다. 마이크로소프트가 제시한 윈도11 최소 사양은 4GB 메모리다. 32GB는 고성능·게임 등 특정 사용 환경을 염두에 둔 권장 수준이었다. 그러나 해당 권고가 현 상황에 맞지 않다는 지적이 이어지자 마이크로소프트는 해당 게시물을 내렸다. 최소 16GB를 하한선으로 제시했던 것과 달리 8GB 이상 시스템의 메모리 효율성 개선을 공식적인 품질 개선 과제로 제시했다는 점은 주목할 만하다. 운영체제가 쓰는 메모리를 줄이는 방식으로 방향이 바뀌었기 때문이다. 8GB 맥북네오 등장...보급형 PC 경쟁도 본격화 여기에 애플이 지난 3월 출시한 '맥북네오'도 상황을 변화시켰다. 맥북네오는 8GB 통합 메모리를 탑재한 보급형 제품이지만 맥OS와 애플 실리콘을 함께 최적화하는 애플의 하드웨어·소프트웨어 통합 설계로 제한된 메모리를 보다 효율적으로 활용한다. 애플은 맥북네오 발표 당시 8GB 통합 메모리 모델과 8GB 메모리를 탑재한 윈도11 PC의 성능을 직접 비교하기도 했다. 애플 이외 주요 PC 제조사도 3분기 중 인텔 코어 시리즈3(와일드캣 레이크), 퀄컴 스냅드래곤C 등 보급형 PC를 겨냥한 프로세서 기반 노트북을 일제히 출시할 예정이다. 이들 중 다수는 맥북네오와 마찬가지로 8GB 메모리를 탑재한다. 윈도 PC 제조사에도 같은 가격대에서 경쟁할 수 있는 제품을 요구하는 압력이 커질 수밖에 없다. AI 투자 확대에 메모리 가격 급등…제조사 부담 커져 글로벌 빅테크의 AI 투자 확대에 따른 D램 부족 현상과 가격 상승도 PC 시장 상황을 크게 바꿨다. AI 데이터센터가 대규모 메모리를 필요로 하면서 PC용 메모리를 포함한 메모리 시장 전반의 수급 환경이 변하고 있다. 메모리 가격이 상승하면 PC 제조사가 동일한 판매가격을 유지하면서 고용량 메모리를 탑재하기가 어려워진다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올 1분기 출하된 노트북 원가에서 D램과 낸드 플래시메모리(SSD) 비중은 30%를 이미 넘어섰다. 또 2분기 D램 계약 가격이 1분기 대비 58~63% 상승했다고 밝혔다. '더 많은 메모리'에서 '더 효율적인 메모리'로 경쟁 변화 트렌드포스는 "메모리 가격 상승으로 노트북 제조사가 가격 인상과 사양 조정 사이에서 선택해야 하는 상황이 나타나고 있다"고도 분석했다. 노트북 제조사는 메모리 용량을 유지하면서 제품 가격을 올리거나, 가격 인상을 최소한으로 유지하기 위해 메모리 용량을 줄여야 한다. 운영체제와 응용프로그램이 쓸 수 있는 자원도 줄어든다. 마이크로소프트는 이런 상황에서 운영체제의 메모리 사용량 자체를 줄여 상대적으로 적은 메모리를 탑재한 PC에서도 사용성을 확보하려는 것으로 보인다. 메모리 가격 상승과 보급형 PC 경쟁이 맞물리면서 한정된 메모리를 얼마나 아껴쓰느냐가 새로운 경쟁 요소로 부각된 것이다.

2026.08.18 17:24권봉석 기자

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