검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

[알파고 10년 ③] AI 3강 노리는 한국…인프라·인재가 '승부처'

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 바둑판 위에서 시작된 AI 기술 경쟁은 10년이 지난 지금 국가 경쟁력의 핵심 축으로 확대됐다. 생성형 AI 확산 이후 AI 경쟁은 국가 전략 차원으로 격상됐고 미국과 중국을 중심으로 패권 경쟁이 본격화되고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 인프라와 기술, 인재 확보에 속도를 내며 새로운 10년을 준비하고 있다. 정부는 AI 경쟁력을 국가 핵심 성장 동력으로 규정하고 범정부 차원의 정책을 추진하고 있다. 최근 국가AI전략위원회는 '대한민국 AI 행동계획'을 확정하며 향후 3년간 추진할 AI 정책 로드맵을 제시했다. 이 계획은 총 99개 실행 과제를 담고 있으며 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 데이터 생태계 구축, 핵심 인재 확보 등을 중심으로 국가 AI 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 이러한 정책을 통해 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 목표다. AI 경쟁에서 중요한 요소로는 컴퓨팅 인프라가 꼽힌다. 초거대 AI 모델을 개발하고 서비스하기 위해선 대규모 GPU와 데이터센터, 고속 네트워크 등 막대한 연산 환경이 필요하기 때문이다. 정부는 이러한 인프라 확보를 위해 '국가AI컴퓨팅센터' 구축과 GPU 확충 사업 등을 지난해부터 추진하며 국가 차원의 AI 연산 자원을 확대 중이다. 대한민국 AI 행동계획에서도 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 핵심 AI 컴퓨팅 자원을 국가 전략 인프라로 규정하고 대규모 확보 계획을 제시했다. 정부는 2030년까지 최소 5만 장 이상의 GPU를 단계적으로 확보하고 국산 NPU 도입도 확대해 AI 컴퓨팅 인프라의 자립도를 높이겠다는 목표를 세웠다. 특히 국산 AI 반도체 생태계 활성화를 목표로 관련 연구개발(R&D)과 실증 사업을 추진 중이다. 동시에 공공과 민간이 협력해 국내 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하는 'K-클라우드 프로젝트'도 진행되고 있다. 국산 AI 반도체와 국내 클라우드 인프라를 결합해 AI 서비스 환경을 구축하고 데이터 주권과 기술 자립을 강화한다는 목표다. 국가 AI 모델 경쟁력 확보를 위한 프로젝트도 추진 중이다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 글로벌 수준의 초거대 AI 모델을 확보하는 사업을 진행하고 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 연구기관이 컨소시엄을 이뤄 글로벌 선도 모델에 필적할 독자 아키텍처 기반 AI 모델을 개발하고 있으며 단계 평가를 거쳐 최종 정예팀 2곳을 선발할 예정이다. 글로벌 시장에선 이미 빅테크를 중심으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국은 오픈AI·구글·메타·앤트로픽 등이 초거대 모델과 AI 인프라 생태계를 주도하고 있으며 중국 역시 바이두·알리바바·딥시크 등 기업을 중심으로 AI 모델 개발과 산업 적용을 빠르게 확대 중이다. 현재 AI 경쟁은 텍스트 중심의 거대언어모델(LLM) 기술 개발을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 생성형 AI 이후 차세대 경쟁 무대로 주목받는 분야는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 행동하는 기술이다. 글로벌 기술 패권 경쟁 역시 텍스트와 이미지 생성 중심에서 물리 환경을 인식하고 행동하는 AI로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 국가 전략 차원에서 추진 중이다. 미국은 빅테크 중심의 소프트웨어(SW)와 플랫폼 결합 전략을 기반으로 로봇 행동 모델과 시뮬레이션 기술을 발전시키고 있으며 중국은 제조 기반을 활용해 로봇과 자율 시스템을 산업 현장에 빠르게 적용하는 전략을 펼치고 있다. 한국 역시 이 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있다. 정부는 대한민국 AI 행동계획에서 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 차세대 전략 기술로 지정했다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보를 추진할 방침이다. 한국이 강점을 지닌 제조와 모빌리티 산업 기반을 활용해 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 피지컬 AI 경쟁력을 확보한다는 전략이다. AI 경쟁의 또 다른 핵심은 인재다. 정부는 AI 인재 확보를 위해 교육과 연구, 산업 전반에서 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 올해 AI 대학원 지원사업과 AI 중심대학 사업을 통해 석·박사급 AI 연구 인력 양성에 나섰다. 산업 현장의 AI 활용 역량을 높이기 위한 K-디지털 트레이닝(KDT) 등 인력 양성 프로그램도 확대한다. 또 초·중·고 교육 과정에서도 AI 교육을 강화하고 대학과 연구기관을 중심으로 글로벌 수준의 연구 인재를 확보하는 정책을 추진한다. 해외 인재 유치를 위한 제도 개선과 연구 환경 지원도 병행해 AI 인재 경쟁력을 높이겠다는 계획이다. 최근 국내 AI 산업 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 실시하는 '인공지능산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 관련 기업 수는 2020년 933개에서 2024년 2517개로 약 2.7배 증가했다. 같은 기간 AI 산업 종사자 수도 20만여 명에서 50만 명 이상으로 늘어났으며 AI 관련 매출 역시 크게 확대된 것으로 나타났다. 다만 글로벌 경쟁 속에서 한국이 넘어야 할 과제도 적지 않다. 미국과 중국은 초거대 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 이어가며 AI 패권 경쟁을 주도하고 있다. 이같은 상황에서 한국이 기술 격차를 좁히기 위해선 지속적인 투자와 정책 실행력이 필요하다는 지적이 나온다. 업계에선 AI 경쟁의 승부처가 인프라와 인재 확보에 달려 있다고 강조한다. 알파고 대국이 AI 가능성을 보여준 사건이었다면, 앞으로의 10년은 국가 경쟁력으로서 AI 성패가 판가름 나는 시기가 될 전망이다. 컴퓨팅 인프라와 반도체, 데이터, 인재를 둘러싼 경쟁이 본격화되는 가운데 한국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있을지 주목된다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 25일 위원회 제2차 전체회의에서 "정부와 민간이 똘똘 뭉쳐 하나의 목표를 만들어간다면 분명한 성과를 보여줄 수 있을 것"이라며 "이제는 계획을 넘어 행동으로 옮겨야 할 시점"이라고 강조했다. 배경훈 부총리는 "정부 출범 이후 AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며 "이젠 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고 속도감 있게 이행해야하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 17:20한정호 기자

[알파고 10년 ②] 챗GPT 충격에 깨어난 한국…AI 경쟁 속 질주

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI) '알파고'의 대국은 AI의 잠재력을 전 세계에 증명한 사건이었다. 하지만 당시 한국은 산업 육성보다는 일시적 대응에 머물렀다는 평가다. 2022년 미국 '챗GPT'에 이어 지난해 중국 저비용·고성능 오픈소스 모델 '딥시크 R1'이 시장을 뒤흔들며 AI 패권 경쟁은 다시 한번 변곡점을 맞았다. 정부는 전 세계 AI 경쟁 환경에 대응해 'AI 3대 강국(G3) 도약'을 주요 공약으로 내걸고, 역대 최대 규모인 9조 9000억원의 예산을 연내 투입한다. 이는 글로벌 빅테크와의 기술 격차를 좁히기 위해 국가적 역량을 총결집한 것으로, 기술 추격을 넘어 AI 주권 확보를 본격화하는 행보로 풀이된다. 정부가 전방위적인 AI 정책 속도전에 돌입한 배경엔 생성형 AI가 불러온 근본적인 패러다임의 변화가 있다. 챗봇 형태의 챗GPT가 촉발한 생성형 AI의 대중화는 인간의 사고와 소통 영역까지 재정의하고 산업의 구조를 재편하는 수준에 이르렀다. 최근 산업 현장은 생성형 AI를 넘어 물리적 환경에서 스스로 행동하는 '피지컬 AI'와 복잡한 의사결정을 지원하는 '에이전틱 AI' 시대로 빠르게 이동하고 있다. 우리나라는 기술 종속을 탈피하고 국가 데이터 주권을 지키기 위한 'AI 주권' 확보에 사활을 걸고 있다. 과학기술정보통신부는 작년 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 5개 기업을 초기 정예팀으로 선정한 뒤 국제적 경쟁력을 갖춘 독자 파운데이션 모델 개발을 지원하고 있다. 기업들의 역량을 최대치로 끌어올리기 위해 6개월 단위 압축 평가에 나선 정부는 최종 2개 팀만을 'K-AI'로 선정한다. 이를 통해 정부가 개발을 지원한 국산 AI 모델의 세계 상위 10위권 진입을 노릴 방침이다. 강력한 독자 모델이 제 성능을 발휘하기 위해선 이를 뒷받침할 대규모 컴퓨팅 인프라가 필수적이다. AI 경쟁의 승패가 인프라 역량에 좌우된다는 판단 아래 정부는 이른바 'AI 고속도로' 구축에도 총력을 기울이고 있다. 과기정통부의 2026년 주요업무 추진계획에 따르면 올해까지 누적 3만 7000장, 장기적으로 총 26만 장의 첨단 그래픽처리장치(GPU)를 확보할 계획이다. 데이터센터 인허가 절차를 간소화하기 위한 'AI 데이터센터 진흥 특별법' 제정도 함께 추진 중이다. AI 인프라와 기술 개발의 속도를 높이기 위해 정부는 지난해 과학기술 조직과 법 제도를 전면 개편하며 추진 동력을 더하고 있다. 17년 만에 과학기술부총리제를 부활시켰으며, 올해 1월부터 시행된 'AI기본법'을 통해 산업 육성과 안전성 확보를 위한 법적 토대를 완성했다. 이러한 제도적 기반 위에서 정부는 제조·금융·의료 등 주력 산업의 생산성을 높이고 행정·복지·국방 등 공공 서비스의 질을 근본적으로 개선하는 데 역량을 모으고 있다. AI를 국가 시스템 전반에 내재화해 저성장 기조를 극복하고 대한민국 경제의 성장 잠재력을 다시 확충하겠다는 방침이다. 대통령 직속 국가AI전략위원회는 "AI는 더 이상 특정 산업의 도구가 아니라, 국가 전체 시스템을 바꾸는 원천"이라며 "범국가적 AX로 모든 영역의 혁신을 이룩하는 동시에, 계층과 지역의 차별 없이 온 국민이 기술 발전의 편익을 누리는 'AI 기본사회'를 실현하는 것이 대한민국 대도약의 최종 목적지"라고 강조했다.

2026.03.09 17:17이나연 기자

[알파고 10년 ①] 이세돌, 한국 AI 출발점됐다

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다. 지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 한국은 인간의 창의성과 직관의 영역이라 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 '알파고 쇼크'를 가장 가까이서 체감하며 AI 시대 개막을 목도했다. 하지만 그런 충격에 비해 준비는 턱없이 부족했다는 평이다. 알파고 이후 한국 사회에서는 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가했지만 실질적인 성과는 두드러지지 못했다. 당시 기업들은 앞다투어 AI 전담 부서를 신설했고 정부 부처들도 앞다퉈 관련 예산을 편성하기 시작했다. 하지만 이는 오랜 기간 기초 과학과 컴퓨터 공학에 투자해 온 선진국들의 행보와 달리, 전형적인 한국식 벼락치기에 가까웠다는 분석이다. AI 기술의 근간이 되는 알고리즘 설계나 원천 기술 개발보다는 가시적인 성과나 응용 서비스에만 초점이 맞춰지는 한계가 역력했기 때문이다. "사람이 없다"… 뼈아픈 AI 인재 부족 본격적인 AI 경쟁이 시작되자 가장 먼저 맞닥뜨린 암초는 인재 부족'이었다. 구글, 메타 등 글로벌 빅테크들이 천문학적인 연봉으로 전 세계의 A급 AI 석학들을 싹쓸이하는 동안, 국내 학계와 산업계는 심각한 구인난에 시달렸다. 대학의 AI 관련 학과 정원은 규제에 묶여 유연하게 늘어나지 못했고, 그나마 배출된 우수 인력들마저 더 나은 연구 환경과 처우를 찾아 해외로 유출되는 악순환이 반복되었다. 기술은 돈으로 살 수 있어도, 그 기술을 다룰 사람은 하루아침에 길러낼 수 없다는 뼈아픈 교훈을 얻는 시기였다. 위기감이 고조되자 정부도 본격적인 팔을 걷어붙였다. 2019년 12월, 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'라는 슬로건을 내걸고 범정부 차원의 '인공지능(AI) 국가전략'을 발표했다. AI 인프라 확충, 전 국민 AI 교육, 그리고 AI 윤리 기준 마련 등 다방면의 청사진이 제시되었다. 이는 국가 차원에서 AI 생태계 조성을 위한 마스터플랜을 세웠다는 점에서 한국 AI 정책의 중요한 출발점으로 평가받는다. "알파고 사태에서 배운 게 없다"는 쓰라린 성찰 AI에 대한 현장의 불만과 우려도 급증했다. 정부의 지원이 단기적인 실적 위주의 연구 과제에 편중되어 있어 10년~20년을 내다보는 혁신적인 원천 기술 연구가 불가능하다는 지적이었다. 또한 데이터 규제와 얽히고설킨 부처 간 칸막이는 AI 기업 발목을 잡는 주요 원인으로 지목되었다. 특히 산업 현장에서는 무늬만 'AI'를 외치는 어설픈 도입이 뼈아픈 부메랑으로 돌아왔다. 당시 많은 기업이 자체적인 데이터 인프라 수준이나 명확한 비즈니스 모델에 대한 깊은 고민 없이 이른바 '알파고 트렌드'에 휩쓸려 섣불리 기술을 도입하는 데 급급했다. 그 결과 막대한 초기 투자 비용을 쏟아붓고도 실제 업무 효율성 향상이나 수익 창출로는 이어지지 못하는 저조한 성과를 거두었고, 이는 곧 AI 기술의 실효성에 대한 현장의 회의감과 기업들의 짙은 불만으로 직결됐다. 여기에 AI가 머지않아 인간의 일자리를 완전히 대체할 것이라는 막연한 공포와 불안감이 사회 전반에 팽배해지면서 도입 초기부터 노동계와 현장 실무자들의 강한 반발에 부딪힌 것이다. 이처럼 섣부른 기술 도입에 따른 실적 부진과 일자리 상실에 대한 사회적 거부감이 맞물리면서 당시 도입된 AI 시스템은 조직 내 갈등만 유발한 채 실제 산업 현장 깊숙이 뿌리내리지 못하고 겉돌 수밖에 없었다는 분석이다. "앞으로의 10년은 다르다"…알파고 쇼크 딛고 '진짜 성과' 내는 한국 AI 하지만 알파고 쇼크 이후 10년이라는 시간이 흐른 지금, 분위기는 완전히 반전되고 있다. 챗GPT 등 생성형 AI의 등장으로 전 세계적인 AI 패권 경쟁이 2차전에 돌입하면서, 과거의 뼈아픈 시행착오를 거름 삼아 이제는 실질적인 성과를 내야 한다는 목소리에 힘이 실리고 있다. 막연한 공포와 어설픈 도입으로 겉돌던 과거와 달리, 기술의 성숙도가 높아지면서 기업들 역시 명확한 비즈니스 모델을 바탕으로 업무 생산성 향상과 수익 창출에 AI를 본격적으로 접목하기 시작했다. 단순한 기술적 호기심을 넘어 AI가 산업 전반에서 눈에 띄는 실적과 성과를 증명해 내는 '진짜 AI 시대'가 마침내 막을 올리고 있는 것이다. 충격과 혼란 속에서 출발했던 한국 AI 생태계가 오랜 담금질을 끝내고 글로벌 무대에서 본격적인 도약을 이뤄낼 수 있을지 기대가 모아지고 있다는 분석이다. 국내 한 AI 전문 기업 대표는 "과거를 돌이켜보면 기술의 급격한 발전 속도를 제도적 지원과 성장 정책이 좀처럼 따라가지 못했고, 척박한 기업 환경 탓에 AI에 대한 현장의 부정적인 인식마저 팽배했다"며 "이로 인해 국내 AI 산업 생태계의 발전이 기대보다 지연된 측면이 분명히 있다"고 지적했다. 이어 "하지만 지금은 산업 전 분야에 걸쳐 'AI 도입은 생존의 필수'라는 공감대가 확고히 자리 잡았고, 기술 자체도 기업의 실질적인 성장을 견인할 수 있을 만큼 충분히 성숙했다"며 "본격적인 실적 장세로 접어든 앞으로의 10년은 지난 과거와는 차원이 다른 폭발적인 도약을 기대해도 좋을 것"이라고 내다봤다.

2026.03.09 17:15남혁우 기자

"과감한 발상 필요"…정부, AI 인재 확보·육성 논의 시동

정부가 국가 차원 인공지능(AI) 인재 확보와 육성을 위한 논의에 나섰다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 9일 오전 국회의장실에서 우원식 국회의장, 윤의준 한국공학한림원 회장을 만나 AI 인재 확보와 육성 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 면담은 AI 인재 관련 국내외 동향과 정부 정책을 점검하고 국회 협조 사항을 공유하기 위해 마련됐다. 참석자들은 AI 인재 확보 문제가 특정 기관이나 부처만의 과제로 해결되기 어렵다는 데 의견을 모았다. 국가 차원 대응 체계와 사회적 관심을 높여야 한다는 공감대도 형성됐다. AI 인재를 평가하는 방식 자체도 변화가 필요하다는 논의가 이어졌다. 학력이나 논문 중심 평가에서 벗어나 실무 경험과 기술 성과 등 다양한 역량을 반영하는 인재 인정 체계를 검토해야 한다는 문제의식이 제기됐다. 특히 AI 인재가 국내에서 연구와 창업 산업 활동을 이어갈 수 있는 환경 조성 필요성도 강조됐다. 기업과 산업 생태계가 인재를 적극 수용하고 성장시킬 기반을 강화해야 한다는 것이다. 공공 부문의 전략적 역할 역시 주요 과제로 언급됐다. 단순한 형평성과 균등성 논의만으로는 해결하기 어려운 만큼 보다 유연하고 경쟁력 있는 제도 설계가 필요하다는 지적이다. 국가AI위원회는 앞으로 국회와 학계 산업계와 협력을 이어가며 AI 인재 양성 유치 활용을 위한 정책 과제를 지속 발굴할 계획이다. 또 사회적 관심을 높이기 위한 논의도 확대할 방침이다. 임문영 부위원장은 "AI 인재를 바라보는 관점과 평가 방식에도 변화가 필요하다"며 "학력이나 논문 중심 평가에서 벗어나 과감한 발상의 전환이 필요하다"고 밝혔다.

2026.03.09 17:06김미정 기자

[현장] 인핸스 "온톨로지 핵심은 신뢰…사용자 의도 이탈 막아"

"인공지능(AI) 오류를 줄이려면 사용자 의도에서 벗어나지 않도록 시스템을 제어해야 합니다. AI 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 요소로 '온톨로지' 중요성이 커질 것입니다." 이승현 인핸스 대표는 9일 서울 포시즌즈호텔에서 열린 행사에서 온톨로지 플랫폼 'AI OS'를 활용해 바둑 게임 애플리케이션을 구축하는 과정을 시연하며 이같이 밝혔다. 온톨로지는 특정 분야 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 구조화한 지식 지도다. 단순히 단어 뜻을 사전식으로 나열하는 것을 넘어, 대상 간의 상하 관계나 속성을 체계적으로 연결하는 식이다. 이를 통해 서로 다른 시스템끼리 정보를 오류 없이 공유할 수 있게 돕는다. 해당 개념은 AI가 데이터 속 숨겨진 논리적 관계를 파악하고 스스로 추론할 수 있는 핵심 기반으로 평가받고 있다. 인핸스는 AI OS에 온톨로지 기반 구조와 멀티 에이전트 시스템을 결합했다. 이를 통해 기획부터 리서치, 디자인, 코딩 등을 수행하는 여러 AI 에이전트가 협력해 실제 조직처럼 프로젝트를 수행할 수 있다. 이 대표는 에이전틱 AI 시대에 온톨로지 중요성이 더욱 커질 것으로 내다봤다. 에이전트로 생성된 결과가 실제 환경에서 허용되지 않는 결과물이나 판단일 수 있다는 이유에서다. 이 대표는 "기업은 단일 에이전트가 아닌 여러 에이전트를 통해서 결과물을 받을 것"이라며 "멀티 에이전트 구조에서는 오류 발생 가능성이 높아질 수밖에 없다"고 설명했다. 인핸스는 이런 문제를 사전에 차단하기 위해 온톨로지 기반 구조를 적용했다. AI OS는 사용자가 제시한 의도와 시스템 설계 기준 바탕으로 실행 과정을 수행한다. 그는 "특히 코드 생성 과정에서 AI가 사용자 요구사항과 규칙을 벗어나지 않도록 필터링과 관리 절차를 거친다"고 강조했다. 인핸스는 사용자 코드 권한이나 실행 허용 범위도 관리하고 있다. 이를 위해 앤트로픽과 협업 중이다. 이 대표는 "AI OS 내부에 별도 가이드라인 관리 체계를 구축했다"며 "반복적으로 수행되는 작업은 일부 기능을 스킬 형태로 시스템에 탑재했다"고 설명했다. 이어 "AI 코드 실행 권한과 접근 관리도 적용했다"고 덧붙였다. 이세돌이 만든 바둑 게임 앱…"상상 못 한 경험" 이날 행사에 참석한 이세돌 9단은 AI OS를 통해 바둑 게임 애플리케이션을 개발하는 과정을 시연했다. AI OS는 이세돌 9단과 이승현 대표가 나눈 대화를 통해 앱 기획부터 디자인, 코드 생성까지 수행하는 과정을 진행했다. 해당 플랫폼은 먼저 두 인물 대화를 분석했다. 이날 나눈 바둑 교육과 접근성 개선이라는 대화 주제를 텍스트로 추출했다. 이를 온톨로지 데이터 구조에 저장한 뒤 바둑 게임 앱 기획을 시작했다. 이어 AI는 바둑 관련 기술과 교육 방식을 조사하기 위해 인터넷 검색을 수행했다. 이 대표는 "AI OS는 국내외 모든 자료를 검색한다"며 "위키피디아를 비롯한 개발 사이트, 오픈소스 저장소 등을 탐색하면서 바둑 규칙, 바둑 AI 기술, 앱 개발 방식 등을 조사해 앱 개발 방향을 도출한다"고 설명했다. 이어 "필요시 사용자는 리서치 시간을 더 늘릴 수 있다"고 덧붙였다. AI OS는 리서치 자료 기반으로 앱 기획서를 자동 작성했다. 이후 이세돌 9단과 추가 대화를 시작했다. 앱 콘셉트와 바둑판 디자인, 인터페이스 구성, 점수 표시, 착수 기록 기능 등에 대해 대화 나눴다. 이후 바둑 게임 앱 기획을 실행으로 옮겼다. 클로드 코드로 코딩이 자동으로 이뤄졌다. 코딩 시간은 약 2분 정도 걸렸다. 이 과정에서 수읽기 추천, 형세 판단, 착수 기록, 점수 표시 기능을 갖춘 바둑 게임을 구현했다. 바둑 게임 애플리케이션은 즉시 실행 가능했다. 이 9단은 바로 바둑 대국을 시작할 수 있었다. AI는 초보자를 위한 교육 모드와 일반 모드를 제공했다. 교육 모드에서는 기초 전략, 돌 연결 방식, 영역 확보 원리 등을 설명하며 경기법을 안내했다. 이세돌 9단은 "10년 전 정말 대결을 펼쳤을 땐 상상도 못 한 경험"이라며 "이 짧은 시간 내 알파고 같은 시스템을 직접 만들고 실행해 보는 것은 매우 놀랍다"고 소감을 밝혔다.

2026.03.09 16:47김미정 기자

KTcs, AI 야간·휴일 민원 담당 '당직봇' 전국 확대

KTcs는 공공 당직 민원 특화 AI 기반 '당직봇'을 현장에 적용한다고 9일 밝혔다. 당직봇은 야간, 휴일에 유입되는 민원 전화를 AI가 1차 응대하고, 내용을 자동 분석해 안내, 접수, 담당자 연결까지 수행하는 시스템이다. 특히 음성-문자 변환(STT) 기반 자동 기록 기능을 통해 접수 내용을 체계적으로 분류, 저장, 기존 당직 체계에서 발생하던 전달 누락과 처리 지연 문제를 최소화했다. 긴급 민원은 즉시 당직 공무원에게 실시간 연결해 현장 대응 속도를 높이는 구조로 설계됐다. 단순 반복 민원은 AI가 처리하고, 인력은 긴급, 현장 중심 업무에 집중하도록 역할을 재편한 것이 핵심이다. 도입 지자체인 이천시는 지난해 8월부터 평일 야간 및 주말 공휴일 당직봇을 도입해 24시간 민원 대응 체계를 구축했다. 그 결과 당직자 단순 반복 민원 응대가 65% 이상 감소했고, 도로 파손, 가로등 고장, 불법 주정차 신고 등 생활 민원 접수 및 처리 속도도 개선됐다. KTcs는 다년간 공공 및 민간 고객센터를 운영한 BPO 전문기업으로, 고객센터를 AICC(AI Contact Center)로 전환할 수 있도록 컨설팅 구축 운영을 아우르는 통합 서비스를 제공한다. '당직봇'은 KT AICC 플랫폼 ACen을 기반으로, KTcs의 20여 개 지자체 민원콜센터 운영 경험을 통해 축적한 데이터와 운영 노하우를 담아 고도화 하고 있다. 이미희 KTcs AICC사업본부장은 “당직봇은 민원 접수와 신속한 안내를 지원하는 현장 밀착형 AI 솔루션”이라며 “지자체별 특성에 맞춘 시나리오 설계를 통해 전국 확산을 가속하고, 공공 행정 디지털 전환을 선도하겠다”고 밝혔다.

2026.03.09 16:04홍지후 기자

샤오펑 CEO, 머스크 도발…"우리 자율주행 직접 타보라"

중국 전기차 업체 샤오펑이 자율주행 기술에 대한 자신감을 드러내며 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)를 포함한 경쟁사들에 직접 시스템을 체험해보라고 공개 제안했다. 8일 CNEV포스트에 따르면 허샤오펑 회장 겸 최고경영자(CEO)는 중국 연례 최대 정치 행사인 양회(전국인민대표대회·중국인민정치협상회의) 기간 현지 언론과의 인터뷰에서 업계 관계자 누구나 2세대 VLA 모델을 사용해 볼 수 있다고 밝혔다. 샤오펑은 이달 중순 일반 이용자를 대상으로 2세대 VLA 베타 테스트 범위를 넓힐 계획이다. 다만 이달 말 먼저 시장에 내놓는 것은 1세대 버전으로, 차세대 시스템은 순차적으로 고도화해 적용할 방침이다. 허 회장은 과거 첨단운전자보조시스템(ADAS)이 일정 수준 성능 경쟁에 머물렀다면, 이제는 기술 수준 자체가 완전히 다른 단계로 넘어가고 있다고 강조했다. 새로운 대규모 언어모델과 자체 연산 역량을 바탕으로 개발 속도가 눈에 띄게 빨라졌기 때문이다. 허 회장은 "최근 4주만에 이룬 성과가 과거 1년치 작업량에 해당한다"며 "레벨4(L4) 수준의 자율주행 역량이 머지않아 현실화할 것"이라고 내다봤다. 그는 규제 정비와 기술 고도화가 맞물리면 1~3년 안에 L4 스마트 주행이 본격 확산할 수 있다고 전망했다. 허 회장은 "완전 자율주행으로 분류되는 레벨5(L5)에 대해서도 5년 안에 현실화될 수 있다"며 "사람의 개입을 획기적으로 줄이는 방향으로 이동 경험이 바뀔 것"이라고 말했다. 경쟁사들도 샤오펑의 기술 진전에 높은 관심을 보이고 있다. 허 회장에 따르면 현재 VLA 시스템이 탑재된 샤오펑 차량을 시험 목적으로 빌리는 비용은 8000위안(약 172만원)까지 오른 상태다. 그는 올해 해당 시스템이 공식 출시된 이후 국내외 더 많은 업계 관계자들이 이를 시험하게 될 것으로 예상했다. 내년에는 이 시스템이 일부 해외 시장으로도 점진적으로 확대될 것이라고 덧붙였다. 월가도 샤오펑의 기술적 도약에 긍정적인 평가를 내놨다. 모건스탠리는 최근 보고서에서 2세대 VLA를 '대담한 도약'이라고 평가했다. 팀 샤오가 이끄는 애널리스트들은 VLA와 피지컬 AI의 점진적인 발전이 샤오펑이 단순한 자동차 회사를 넘어선 기업이라는 점을 투자자들에게 납득시키는 데 도움이 될 것이라고 분석했다. 샤오펑은 줄곧 테슬라를 중요한 벤치마크로 삼아왔다. 허 회장은 2025년 말 실리콘밸리에서 테슬라의 완전자율주행(FSD) 시스템을 다시 체험한 뒤, 레벨4에 근접한 수준에 진입했다고 평가했다. 샤오펑은 내부적으로 오는 8월 말까지 중국 내 VLA 성능을 테슬라 FSD 수준까지 끌어올린다는 목표를 세운 것으로 전해졌다.

2026.03.09 15:48류은주 기자

한국피지컬AI협회–수원시, 피지컬AI 산업 생태계 조성 협력

사단법인 한국피지컬AI협회와 수원특례시가 피지컬AI 산업 생태계 조성과 산업현장 혁신을 위한 협력에 나선다. 한국피지컬AI협회는 6일 수원특례시청에서 '피지컬AI 산업 기반 조성 및 지역경제 활성화를 위한 상호 교류·협력 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 수원시가 추진 중인 첨단과학연구도시 전략과 연계해 산업현장 중심의 피지컬AI 기술 확산과 산업 생태계 조성을 추진하기 위해 마련됐다. 협약식에는 이재준 수원특례시장과 유태준 한국피지컬AI협회장을 비롯해 양 기관 관계자들이 참석했다. 한국피지컬AI협회에서는 한상선 부회장, 여상훈 사무국장과 함께 아이비다 강현숙 대표, 크라우드아카데미 이보람 대표, 크라우드데이터 이준호 대표 등이 참석해 피지컬AI 산업 협력 방향을 논의했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 ▲피지컬AI 산업 활성화를 위한 정책 및 사업 협력 ▲피지컬AI 관련 포럼·전시·학술행사 공동 개최 ▲산학연 네트워크 구축 및 기술 교류 확대 ▲피지컬AI 산업 생태계 조성을 위한 협력 사업 등을 추진할 계획이다. 특히 수원시는 반도체와 인공지능(AI), 첨단 제조 산업을 중심으로 한 첨단과학연구도시 전략을 추진하고 있으며, 이번 협약을 통해 산업현장 중심의 피지컬AI 기술 확산과 기업 지원을 강화해 지역 산업 경쟁력을 높일 계획이다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 “피지컬AI는 로봇, 산업데이터, 자동화 기술을 기반으로 실제 산업현장에서 활용하는 차세대 AI 분야”라며 “수원시와의 협력을 통해 산업현장 중심의 피지컬AI 생태계를 조성하고 지역 기업과 함께 새로운 산업 기회를 만들어 나가겠다”고 말했다. 수원시는 “이번 협약을 계기로 피지컬AI 분야 산학연 협력 기반을 강화하고 수원시가 첨단과학연구도시로 도약하는 데 중요한 계기가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

2026.03.09 15:44방은주 기자

의사 시험 붙은 GPT, 수능 지구과학 앞에서 멘붕

챗GPT(ChatGPT)가 의사 시험과 변호사 시험을 통과했다는 소식이 나온 지 꽤 됐다. 그렇다면 한국 수능은 어떨까? 국립대만사범대학교(National Taiwan Normal University)와 서울대학교(Seoul National University) 공동 연구팀이 GPT-4o, 제미나이-2.5-플래시(Gemini 2.5 Flash), 제미나이-2.5-프로(Gemini 2.5 Pro) 세 모델에게 2025학년도 수능 지구과학I 문제를 풀게 했다. 최선의 조건에서 제미나이-2.5-프로는 상위권 수험생에 근접하는 성적을 냈지만, 나머지 두 모델은 랜덤으로 찍는 수준을 벗어나지 못했다. 연구팀이 주목한 건 점수 자체보다 '왜 틀렸는가'였다. AI는 특정 유형의 문제에서 반복적이고 체계적인 방식으로 실패했고, 그 패턴은 사람이 틀리는 방식과 뚜렷하게 달랐다. 문제지를 통째로 주면 찍는 것보다 못한 성적 연구팀은 같은 AI에게 세 가지 방식으로 문제를 줬다. 첫 번째는 시험지 전체 페이지를 이미지 파일로 그대로 넘겨주는 방식이었다. 결과는 예상보다 낮았다. 제미나이-2.5-플래시는 50점 만점에 4점(8%), GPT-4o는 7점(14%)을 받았다. 5지선다에서 랜덤으로 찍으면 기댓값이 10점(20%)인데, 두 모델 모두 그보다 낮았다. 제미나이-2.5-프로는 14점(28%)으로 그나마 높았지만 이 역시 낮은 수준이다. 문자 인식 단계에서부터 오류가 쌓였다. GPT-4o는 은하 스펙트럼 문제를 운석 스펙트럼 문제로 잘못 읽었고, 제미나이-2.5-플래시는 암석의 용융 곡선 문제를 '암염 용융 곡선' 문제로 완전히 다르게 인식했다. 문제는 이 모델들이 잘못 인식한 문제를 바탕으로 그럴듯한 해설까지 자신 있게 내놨다는 점이다. "암염은 온도가 올라가면 녹을 수 있다"는 설명은 과학적으로 맞는 말이지만, 출제된 문제와는 전혀 상관없는 내용이었다. 문제를 따로 줘도 드러나는 모델별 한계 두 번째 실험에서 연구팀은 20개 문항을 각각 별도 이미지 파일로 잘라서 줬다. 이렇게 하면 여러 문제가 섞인 복잡한 지면을 AI가 스스로 분석하는 부담이 사라진다. 제미나이-2.5-프로는 14점에서 28점(56%)으로 크게 올랐다. 반면 제미나이-2.5-플래시는 4점에서 9점(18%), GPT-4o는 7점에서 8점(16%)으로 거의 변화가 없었다. 이 차이가 중요한 단서를 준다. 제미나이-2.5-프로의 점수가 많이 오른 건, 이 모델의 첫 번째 실험 실패 원인이 추론 능력 부족이 아니라 복잡한 문서 레이아웃 분석 실패였기 때문이다. 문제를 제대로 읽게 해줬더니 숨어 있던 추론 능력이 발휘된 것이다. 반면 나머지 두 모델은 입력 방식을 바꿔줘도 성적이 거의 오르지 않았다. 이 모델들의 한계가 단순한 문서 구조 문제가 아니라 시각 정보 해석과 추론 과정 전반에 있다는 점을 보여준다. 이상적인 조건에서도 AI는 도식의 의미를 읽어내지 못했다 세 번째 실험에서 연구팀은 텍스트는 직접 입력하고 그래프와 도표만 이미지로 제공했다. 문자 인식 오류 가능성을 원천 차단한 이상적인 조건이다. 제미나이-2.5-프로는 34점(68%)으로 상위권 수험생 수준에 근접했다. 그러나 제미나이-2.5-플래시는 10점(20%), GPT-4o는 11점(22%)으로 랜덤 선택 기댓값과 비슷한 수준에 머물렀다. 이 조건에서 발생한 36개의 오답을 분석한 결과, 가장 많이 나온 오류 유형은 '지각 오류(Perception Errors)'로 전체의 43%를 차지했다. AI가 그래프의 수치를 잘못 읽거나, 도식에 담긴 상징적 의미를 제대로 해석하지 못하는 문제가 가장 많았다. 논문은 이를 단순한 시각 오류가 아니라, 인식한 정보를 과학 개념으로 연결하는 인지 과정의 단절로 설명한다. 추론 오류(25%), 환각으로 분류되는 지식 생성 오류(17%), 개념 오류(15%)가 그 뒤를 이었다. AI가 반복적으로 실패하는 세 가지 문제 유형 연구팀이 특히 주목한 건 AI 고유의 반복적 실수 패턴이었다. 첫 번째는 '지각-인지 단절(Perception-Cognition Gap)'이다. AI가 시각 정보를 인식은 하지만 그 안에 담긴 과학적 규칙으로 연결하지 못하는 현상이다. 태풍의 풍향 변화를 나타내는 방사형 그래프에서 AI는 그림 자체는 봤지만, 시계 방향과 반시계 방향의 과학적 의미를 읽어내지 못했다. 세 모델 모두 이 문제를 틀렸다. 두 번째는 '계산-개념 불일치(Calculation-Conceptualization Discrepancy)'다. GPT-4o는 20번 문항에서 λmax(B)/λmax(C)=0.5라는 계산은 정확하게 해냈다. 그런데 이 값이 "C의 최대 파장이 B의 두 배"라는 개념적 의미로 연결되지 않아 틀렸다. 절차적 계산은 수행하지만 그 결과의 의미를 적용하지 못하는 것이다. 세 번째는 '과정 환각(Process Hallucination)'이다. AI가 복잡한 추론 과정을 건너뛰고 관련 있어 보이는 배경 지식을 가져다 붙이는 현상이다. 3번 문항에서 두 모델은 P-T 다이어그램을 실제로 확인하는 과정을 생략하고 "맨틀이 상승하면 감압 용융이 일어난다"는 배경 지식을 바로 적용해 틀렸다. 데이터 검증 없이 그럴듯한 결론으로 직행한 것이다. FAQ ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다. Q. AI가 수능을 못 푸는 건 한국어를 잘 못해서인가요? A. 연구팀은 문제를 영어로 번역해 제공하는 등 언어 장벽을 최소화했습니다. AI가 특정 문제에서 어려움을 보이는 핵심 원인은 언어가 아니라, 그래프와 도식에 담긴 과학적 규칙을 해석하는 시각 인지 능력의 한계에 있었습니다. Q. 제미나이-2.5-프로가 68점을 받았다면 AI가 수능을 어느 정도 풀 수 있다는 건가요? A. 논문은 제미나이-2.5-프로의 68점이 상위권 수험생 수준에 근접한다고 평가했습니다. 다만 이는 텍스트를 미리 직접 입력해주는 이상적인 조건에서 나온 결과입니다. 실제 시험지를 그대로 입력했을 때 같은 모델의 점수는 28점에 그쳤습니다. Q. 이번 연구가 교육 현장에 주는 시사점은 무엇인가요? A. 연구팀은 AI가 반복적으로 어려움을 보이는 문제 유형을 역으로 활용해 'AI 내성 문항'을 설계할 수 있다고 제안했습니다. 단순 x-y 그래프가 아닌 비정형 도식의 규칙을 해석해야 하는 문항, 계산 결과의 개념적 의미를 다시 적용해야 하는 문항 등은 학생의 실제 이해도를 측정하는 동시에 AI 활용을 어렵게 만드는 효과적인 설계 방향으로 제시됐습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: ChatGPT and Gemini participated in the Korean College Scholastic Ability Test - Earth Science I ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.09 15:28AI 에디터

포털 다음 실검 재개…업스테이지 AI 시너지 주목

업스테이지가 포털 '다음(Daum)' 운영사를 인수하기 위한 실사에 착수한 가운데, 다음이 6년 만에 재개한 실시간 검색어(실검) 기능과의 시너지 여부에 업계 관심이 쏠리고 있다. 실시간 트렌드 데이터와 생성형 AI 기술의 결합이 국내 AI 검색 시장의 판도를 바꿀 촉매제가 될 수 있을지 주목된다. 9일 업계에 따르면 다음을 운영하는 카카오 자회사 에이엑스지(AXZ)는 지난 3일부터 실검 서비스인 '실시간 트렌드' 베타 서비스를 시작했다. 포털 다음이 실검 서비스를 재개하는 것은 2020년 2월 종료 이후 6년 만이다. 홈페이지 검색창 우측 상단에 배치된 실시간 트렌드는 인기 검색어 1∼10위가 노출되는 방식이며 각 순위는 10분 단위로 갱신된다. AXZ 관계자는 "투데이 버블과 AI 이슈 브리핑 등 기존 기술력을 결합해 고도화한 서비스"라며 "통합 분석 시스템과 안전장치를 구축해 정보 객관성을 확보하고 외부 리스크를 원천 차단한다"고 강조했다. 업계 일각에선 포털 사용자들이 실검을 통해 '세렌디피티(우연한 발견)'를 느끼는 등 재미 요소가 크다는 점을 들어 서비스 부활 자체를 긍정적으로 평가한다. 특히 이 요소가 업스테이지의 AI 기술력과 결합할 때의 잠재력을 기대하는 시선도 존재한다. 핵심은 다음이 보유한 '살아있는 데이터'의 확보에 있다. 다음의 뉴스·블로그·티스토리 등 방대한 콘텐츠와 사용자 기반은 업스테이지의 거대언어모델(LLM) '솔라(Solar)'를 고도화하고, AI 서비스를 실제 환경에서 검증하는 데 활용될 수 있어서다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수(한국AI서비스학회 공동회장)는 "실시간 트렌드 정보가 업스테이지의 AI 모델과 결합할 경우, 과거 정보를 답변하는 수준을 넘어 실시간 이슈를 즉각 학습하고 반영하는 '에이전트 AI'로의 진화가 가능할 것"이라고 전망했다. 업스테이지가 다음을 통해 구글이나 네이버 등 지배적 포털 사업자가 주저하는 'AI 전면 도입'을 과감하게 시도할 수 있다는 점도 기회 요인으로 꼽힌다. 네이버와 같은 지배적 사업자는 기존 키워드 검색 광고 수익의 자기잠식 우려와 사회적 영향력에 따른 규제 탓에 AI 검색 도입에 신중할 수밖에 없다. 네이버는 2021년 실검 서비스를 폐지한 후 재도입 가능성을 일축해 왔다. 이 교수는 "네이버와 달리 다음은 상대적으로 잃을 게 없는 도전자 위치에 있다는 측면에서 새로운 혁신을 기대해 볼 수 있다"며 "AI가 기존 미디어를 혁신할 가능성이 있다"고 설명했다. 다만 양사의 협력안이 공식화되지 않은 만큼 향후 성과를 예단하긴 이르다는 의견도 만만치 않다. 업스테이지는 지난 1월 29일 AXZ의 모회사 카카오와 주식교환 거래 등을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고 본 실사를 진행 중이다. 실사 절차가 마무리되면 카카오가 보유한 AXZ 지분은 업스테이지에 이전되고, 업스테이지의 일정 지분은 카카오가 취득하게 된다. 업스테이지 관계자는 다음의 실검 재개와 관련해 "해당 서비스는 우리와 상관없이 다음 측에서 독자적으로 진행한 것"이라며 "실사를 진행 중인 만큼 구체적인 협력 방안에 대해 언급할 단계가 아니다"라고 선을 그었다. 이어 "양사의 계약이 실제 체결되는 시점에 정리해 말씀드릴 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.09 14:41이나연 기자

[AI 리더스] 이학준 마드라스체크 대표 "플로우, 글로벌 톱3 AI 협업 플랫폼 도전"

"한국에서도 B2B 소프트웨어(SW)가 제대로 성장하고 글로벌 시장에서 성공할 수 있다는 사례를 만들고 싶습니다. 인공지능(AI) 시대에 실제 기업 업무에 활용되는 협업 플랫폼 '플로우'를 앞세워 글로벌 시장에서 경쟁하는 기업으로 성장하겠습니다." 이학준 마드라스체크 대표는 9일 서울 영등포구 본사에서 지디넷코리아와 만나 자사 협업툴 플로우의 AI 고도화 전략과 향후 성장 비전에 대해 이같이 밝혔다. 마드라스체크는 플로우를 단순 업무 관리 도구에서 AI 기반 협업 플랫폼으로 전환하는 작업을 진행 중이다. 최근 프로젝트 설계 단계부터 AI가 개입하는 기능을 출시하며 업무 전 과정에 AI를 적용하는 'AI 협업 운영체제(OS)' 전략에 박차를 가하고 있다. "AI는 기능이 아니라 인터페이스…SW 판이 바뀐다" 이 대표는 현재 AI 시장을 과거 인터넷이나 스마트폰 혁명과는 또 다른 차원의 변화라고 평가했다. 단순한 기술 진보를 넘어 SW 구조 자체를 재편하는 흐름이라는 판단이다. 그는 "처음 챗GPT가 등장했을 때는 가능성을 보는 단계였다면 지금은 기업들이 실제 업무에 AI를 어떻게 적용할지 고민하는 단계로 넘어왔다"며 "실제로 국내에서도 기업 내부 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다"고 설명했다. 마드라스체크는 이같은 변화에 맞춰 협업툴 전략을 전면적으로 재설계하고 있다. 기존 협업툴이 PC 웹과 모바일 중심 인터페이스로 발전해 왔다면 앞으로는 AI 인터페이스가 핵심이 될 것이라는 판단이다. 이 대표는 "PC 시대에는 웹 인터페이스가, 모바일 시대에는 앱 인터페이스가 중심이었다면 AI 시대에는 프롬프트 기반 인터페이스가 새로운 방식이 된다"며 "기존 SW에 AI 기능을 붙이는 방식으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다"고 말했다. 또 협업툴의 본질은 변하지 않는다고 강조했다. 기업의 목표와 업무를 연결하고 조직 구성원이 협력해 일을 완수하도록 돕는 역할은 동일하지만 이를 구현하는 방식이 바뀐다는 것이다. AI 시대에는 단순히 데이터를 저장하거나 업무를 관리하는 것을 넘어 시스템이 능동적으로 업무 흐름을 이해하고 지원하는 방향으로 진화해야 한다는 설명이다. 이 대표는 "현재 AI는 개인 비서처럼 업무를 정리하고 일정과 업무 우선순위를 제안하는 역할을 할 수 있다"며 "이런 기능들이 우리 협업툴 플로우 안에서 자연스럽게 작동하는 것이 이상적인 AI 협업 플랫폼의 모습"이라고 밝혔다. "단순 협업툴 넘어 AI 협업 OS로…업무 설계부터 자동화" 마드라스체크가 최근 플로우에 기능을 추가한 '프로젝트 설계 AI 에이전트' 역시 이러한 전략의 일환이다. 이 기능은 프로젝트 초기 기획 단계부터 AI가 업무 구조를 설계하도록 돕는다. 사용자가 프로젝트 목적이나 기존 문서를 입력하면 AI가 업무 리스트와 일정 흐름을 자동으로 구성하는 방식이다. 이를 통해 프로젝트 초기 설계 시간을 크게 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 이와 관련해 이 대표는 프로젝트 실패의 상당수가 초기 설계 단계에서 발생한다고 지적했다. 업무 구조가 명확하지 않은 상태에서 프로젝트가 시작되면 실행 과정에서 반복적인 수정과 병목이 발생하기 쉽다는 것이다. 플로우 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로젝트 목적과 업무 간 관계, 조직 구조 등을 분석해 실행 가능한 업무 구조를 자동으로 설계하도록 개발됐다. 또 플로우는 오픈AI 챗GPT, 구글 제미나이, 앤트로픽 클로드 등 여러 생성형 AI 모델을 통합해 활용할 수 있는 구조로 설계됐다. 이 대표는 "특정 기능에 따라 더 잘 작동하는 모델이 다르기에 여러 AI 모델을 조합해 사용하는 방식이 효율적"이라며 "AI 모델 자체를 만드는 회사가 아니라 AI를 활용해 더 좋은 서비스를 만드는 것이 우리의 역할"이라고 설명했다. 그는 AI 시대에도 사람의 역할은 여전히 중요하다고 강조했다. 특히 프로젝트 매니저(PM)와 같은 역할은 AI로 대체되는 것이 아니라 AI를 활용하는 능력에 따라 경쟁력이 달라질 것이라는 분석이다. 마드라스체크는 프로젝트 설계 AI 에이전트와 같은 고도화된 AI 기능을 플로우를 통해 올해 주기적으로 선보일 계획이다. AI 기반 협업 플랫폼 경쟁력 강화를 장기 목표로 연구개발(R&D) 투자를 확대하며 문서 관리, 검색, 업무 자동화 등 다양한 업무 기능을 AI와 결합하는 작업을 진행 중이다. 특히 제조·금융 등 산업별 워크플로우에 맞춘 기능 개발과 멀티 AI 모델을 활용한 협업 자동화 기술 등에 역량을 집중하고 있다. "흑자 기반 성장…IPO·글로벌 시장 공략 본격화" 마드라스체크는 지난해 흑자 전환에도 성공했다. 협업툴 시장 확대와 함께 공공·금융·대기업 시장에서 고객 기반을 확대하면서 성장을 이어가고 있다. 회사에 따르면 지난해 계약 수주 기준 매출은 210억원으로 전년 대비 50% 이상 증가했다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 프라이빗 클라우드, 온프레미스 구축을 모두 지원하는 하이브리드 전략이 성장을 이끌었다. 이 대표는 "기업마다 보안 정책과 IT 환경이 다르기 때문에 SaaS만 고집하지 않고 고객 환경에 맞춰 다양한 방식으로 제공하는 전략을 선택한 것이 우리 강점"이라고 말했다. 공공·금융 등 보안 요구 수준이 높은 기관부터 대기업, 중견·중소기업까지 각기 다른 환경에 대응할 수 있는 하이브리드 구조를 갖춘 것이 시장 확장에 유리하게 작용하고 있다는 설명이다. 플로우는 현재 삼성전기·현대모비스 등 민간 기업을 비롯해 금융권과 공공기관 등 다양한 산업군에서 활용되고 있다. 이러한 레퍼런스를 기반으로 마드라스체크는 글로벌 시장 확대에도 속도를 낼 계획이다. 우선적으로 미국과 영국 등 영미권과 일본을 주요 공략 시장으로 보고 파트너십 기반 사업을 추진하고 있다. 마드라스체크는 현재 60여 국가에서 기업 고객을 확보하며 글로벌 시장에서도 플로우 도입 사례를 늘리고 있다. 이 대표는 특히 제조 산업 중심 협업 솔루션 영역에서 사업 기회가 있을 것으로 전망했다. 한국 제조 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 만큼 이를 기반으로 한 협업 플랫폼도 함께 확산될 수 있다는 판단이다. 마드라스체크는 기업공개(IPO) 준비도 진행 중이다. 상장을 통해 확보한 자금을 R&D와 인수합병(M&A)에 투자해 AI 협업 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 목표다. 이 대표는 "상장 자체가 목적이라기보다 성장 과정의 한 단계"라며 "자금을 확보해 AI 기술과 플로우를 더 빠르게 발전시키고 글로벌 시장에서 경쟁력을 높여 궁극적으로 글로벌 톱3 협업 플랫폼으로 도약하겠다"고 강조했다.

2026.03.09 14:30한정호 기자

오픈소스컨설팅, 스트라토와 AI 인프라 협력…프라이빗 클라우드 공략

오픈소스컨설팅이 프라이빗 클라우드 기술과 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 역량을 결합해 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 나선다. 오픈소스컨설팅은 스트라토와 클라우드 플랫폼 및 통합 운영관리 솔루션을 상호 공급하는 전략적 파트너십을 체결했다고 9일 밝혔다. 양사는 기술 연동을 위한 개발과 영업·마케팅, 공동 사업 제안 및 수행 등 포괄적 협력 체계를 구축하고 단순 제품 공급을 넘어선 협력 관계를 이어갈 방침이다. 이번 협력으로 글로벌 가상화 시장에서 탈(脫) VM웨어 움직임과 생성형 AI 확산에 따른 인프라 전환 수요 확대에 대응한다는 목표다. 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 영구 라이선스 중단과 구독형 모델 전환, 코어 단위 과금 체계 도입 등으로 기업들의 비용 부담이 증가하면서 국내 제조·공공 부문을 중심으로 VM웨어 의존도를 줄이려는 움직임이 확산되고 있다. 동시에 GPUaaS 형태로 AI 인프라를 구축하려는 기업들이 늘면서 서비스형 인프라(IaaS)·플랫폼(PaaS)과 GPU 클러스터를 통합 운영할 수 있는 오픈소스 기반 클라우드 환경에 대한 수요도 커지고 있다. 양사는 이러한 시장 흐름 속에서 서로의 기술 역량이 상호 보완적이라고 판단해 협력을 추진했다. 오픈소스컨설팅은 프라이빗 클라우드 플랫폼 '플레이스 클라우드'를 기반으로 클라우드 구축과 운영 전반을 담당하며 고객 제안과 공동 영업·마케팅, 최종 서비스 제공까지 맡는다. 스트라토는 클라우드 통합운영관리 플랫폼(CMP) '클라우드콕핏'을 통해 통합 거버넌스와 운영관리 기능을 제공하고 플레이스 클라우드와의 기술 연동을 통해 클라우드 자원의 통합 관리와 운영 자동화를 지원한다. 플레이스 클라우드는 글로벌 표준 오픈소스 기반 프라이빗 클라우드 플랫폼으로 가상머신(VM)·컨테이너·베어메탈 환경을 통합 관리할 수 있는 것이 특징이다. 클라우드콕핏은 물리 자원과 VM·쿠버네티스·GPU 등 이기종 인프라를 통합 관리하는 CMP로 통합 모니터링, 미터링·빌링, 운영 자동화, 비용 최적화 기능을 제공한다. 앞서 오픈소스컨설팅은 플레이스 클라우드를 기반으로 국내 대형 에너지 기업에 온디맨드 GPUaaS 환경을 구축한 경험을 보유하고 있다. 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기반 GPU 세분화 할당과 컨테이너 서비스용 자동 할당 대시보드를 통해 AI 인프라 구축 역량을 쌓아왔다. 여기에 클라우드콕핏의 통합 거버넌스 기능을 결합해 GPU 클러스터의 통합 모니터링과 미터링·빌링, 정책 기반 자원 관리까지 갖춰 AI 인프라 운영 효율과 가시성을 높일 계획이다. 양사는 해외 국가 데이터센터와 대형 엔터프라이즈 프로젝트에서 두 솔루션을 결합한 통합 운영 환경을 구축한 경험을 바탕으로 GPUaaS 구축 사업을 공동 추진 중이다. 향후 AI 데이터센터와 AI 클라우드 인프라 시장으로 협력을 확대할 계획이다. 또 대형 엔터프라이즈 프로젝트에 대한 통합 대응 역량을 강화하고 기업의 클라우드 전환 과정에서 구축부터 운영까지 일관된 서비스를 제공한다는 목표다. 장용훈 오픈소스컨설팅 대표는 "이번 파트너십은 단순한 제품 공급을 넘어 양사의 기술 역량을 고객에게 완결된 프라이빗 클라우드 경험을 제공하기 위한 전략적 결단"이라며 "VM웨어 대체와 AI 인프라 수요가 교차하는 지금이 오픈소스 기반 국산 클라우드 생태계를 강화할 적기"라고 밝혔다. 채현종 스트라토 대표는 "우리의 통합 거버넌스 역량과 오픈소스컨설팅의 플랫폼 구축 역량이 결합되면 고객이 원하는 엔드투엔드 클라우드 운영 환경을 실현할 수 있다"며 "이번 양사 협력이 국내 프라이빗 클라우드 시장의 새로운 기준을 만들어 나가는 계기가 될 것"이라고 강조했다.

2026.03.09 14:23한정호 기자

[현장] 이세돌 "AI 에이전트, 승부 대상에서 인간 협업 파트너로"

"인공지능(AI)는 상상력을 현실로 만들어주는 가장 든든한 조력자로 성장했습니다. 이제 AI는 승부 대상이 아니라 인간이 더 큰 창의성을 발휘할 수 있게 돕는 도구입니다." 이세돌 9단은 인핸스가 9일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 개최한 '에이전틱 AI 시대(The Age of Agentic AI)' 행사에서 AI 에이전트를 인간 의도 이해·실행하는 협업 파트너로 정의했다. 이번 행사는 2016년 이세돌 9단과 알파고 대국이 열렸던 장소에서 10년 만에 다시 진행됐다. 행사 핵심은 이세돌 9단이 인핸스 AI 에이전트와 실시간 협업을 시연한 장면이다. 이세돌 9단은 음성 명령만으로 AI OS를 활용해 바둑 모델을 즉석에서 재구성하고 새롭게 만들어진 모델과 직접 대국을 진행했다. 이날 인핸스는 여러 AI 에이전트가 동시에 협업하는 멀티 에이전트 구조를 공개했다. 사용자가 음성으로 요청하면 AI OS가 이를 이해해 각 역할을 맡은 에이전트에게 업무를 분배하는 식이다. 예를 들어 경쟁사 제품 분석을 요청하면 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)와 온톨로지 에이전트 기획 에이전트가 동시에 작동한다. 이를 통해 웹 검색과 분석 표 작성까지 수행한다. 복잡한 코딩 없이 인간의 의도만으로 실제 업무 워크플로를 실행하는 에이전틱 AI 개념을 시연했다. 이번 행사에서 공개된 AI OS는 다수 AI 에이전트가 동시 협력하는 통합 시스템 비전을 보여주는 사례다. 웹 검색부터 쇼핑, 기획, 디자인, 코딩 등 주요 기능은 이미 실용화 단계에 있으며 현재 커머스 OS에 통합돼 서비스가 가능하다. 행사에는 글로벌 AI 기업도 스폰서로 참여했다. 앤트로픽을 비롯한 엔비디아, 마이크로소프트가 공식 후원사로 참여했으며 행사는 유튜브 생중계로도 송출됐다. 인핸스는 2021년 설립된 AI OS 솔루션 기업이다. 온톨로지와 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)를 핵심 기술로 보유하고 있다. 산업 맥락 이해와 실제 실행을 결합한 에이전트 중심 AI 시스템을 개발하고 있다. 이승현 인핸스 대표는 "과거 알파고 대국이 인간과 AI의 경쟁을 상징했다면 이제 AI는 인간과 문제를 해결하는 협업 파트너가 되고 있다"며 "온톨로지 에이전틱 AI LAM 기술을 표준화해 전 세계 기업이 AI와 협업하는 AI OS 시대를 열겠다"고 밝혔다.

2026.03.09 14:02김미정 기자

카카오, AI 협력 프로그램 '카나나 스칼라' 출범

카카오는 학계 전문·미래 인재와의 교류를 위한 인공지능(AI) 협력 프로그램 '카나나 스칼라'를 출범하고, 전문가 자문 그룹의 발족식을 진행했다고 9일 밝혔다. 카나나 스칼라는 카카오의 AI 전략과 기술을 학계와 함께 논의하고 발전 방향을 모색하기 위해 마련된 협력 프로그램이다. 학계 전문가로 구성된 전문가 자문 그룹과 대학생 및 청년층 대상 교류 프로그램을 중심으로 운영될 예정이다. 전문가 자문 그룹은 국내 주요 대학의 AI 및 컴퓨팅 분야 교수진 7인으로 구성되며, 카카오의 AI 기술과 서비스 전반에 대한 자문을 제공한다. 자문 그룹에는 ▲김선주 연세대학교 첨단 컴퓨팅 학부 교수 ▲김승룡 KAIST 김재철AI대학원 교수 ▲신진우 KAIST ICT 석좌교수 ▲이주호 KAIST 김재철AI대학원 교수 ▲장준혁 한양대학교 융합전자공학부 교수 ▲주한별 서울대학교 컴퓨터공학부 교수 ▲최종현 서울대학교 전기·정보공학부 교수가 참여한다. 카카오는 지난 6일 발족식을 열고 자문 방향 및 연간 아젠다를 확정했다. ▲카나나 파운데이션 모델 ▲온디바이스 AI ▲에이전틱 AI ▲AI 세이프티 등 주요 기술과 서비스 전략을 중심으로 향후 논의를 이어갈 예정이다. 앞으로 카카오는 정기적인 교류를 통해 AI 전략 실행력을 높이고 기술 및 산업 변화에 대한 다양한 관점의 인사이트를 확보해 나간다는 계획이다. 이날 발족식에 참여한 교수들은 “AI가 서비스와 플랫폼 전반에 빠르게 확산되면서 기업의 현안과 학계의 연구 주제가 점점 더 밀접해지고 있다”며 “산업계의 문제의식과 학계 연구가 유기적으로 연결될 때 실질적인 성과로 이어질 수 있을 것으로 기대하며, 카나나 스칼라 전문가 자문 프로그램이 이러한 협력의 기반이 되기를 바란다”고 의견을 모았다. 카카오는 전문가 자문 그룹 외에도 대학생 및 청년층을 대상으로 한 학계 교류 프로그램도 준비 중이다. 다양한 분야의 외부 연사를 초빙한 강연과 소통 프로그램을 진행해 미래 인재들과의 접점을 넓혀갈 계획이다. 카카오 관계자는 "국내 최고 수준의 AI, ICT 전문가들과의 지속적인 논의를 통해 카카오 AI의 강점과 방향성을 더욱 정교하게 다듬어 갈 수 있을 것"이라며 "앞으로도 학계 전반을 아우르는 다양한 프로그램을 통해 AI 기술과 서비스의 발전 방향을 함께 모색해 나가겠다"고 말했다.

2026.03.09 13:59박서린 기자

임원 보수 줄인 삼성SDS, AI·클라우드 투자 지속

삼성SDS가 임원 보수를 줄이는 등 비용 통제에 나선 가운데서도 연구개발 투자와 인력 확보를 이어가며 인공지능(AI)과 클라우드 중심 사업 확대 전략을 지속한다. 9일 삼성SDS가 전자공시를 통해 발표한 2025년 감사보고서에 따르면 지난해 연결기준 매출은 5조4646억원, 영업이익은 5204억원을 기록했다. 전년 대비 매출은 약 173억원(0.3%), 영업이익은 약 130억원(2.6%) 증가했다. 비용 구조도 안정적으로 통제됐다. 같은 기간 매출원가는 4조 2731억원으로 전년보다 약 26억원(0.06%) 늘어나는 데 그쳤으며, 판매비와관리비는 6710억원으로 약 16억원(0.2%) 소폭 증가했다. 전체적으로 수익과 비용이 균형을 이루며 견조한 실적을 방어한 것으로 풀이된다. 미래 성장 동력 확보를 위한 연구개발 투자도 꾸준히 이어졌다. 지난해 비용으로 인식된 연구비 및 경상개발비 총액은 약 1794억원으로 집계됐다. 전년과 비교해 약 9.4%(187억원) 감소한 수치지만 매출 대비 연구개발비 비중은 여전히 3%대 수준을 유지했다. 해당 비용은 기업용 생성형 AI, 클라우드 플랫폼, 데이터 분석 등 핵심 기술 고도화에 투입되고 있다. IT 서비스 기업의 핵심인 인건비 규모는 소폭 증가했다. 종업원 급여와 퇴직급여 등을 포함한 인력 관련 비용은 약 1조 7066억원 규모로 전년 대비 293억원가량 늘었다. 매출 대비 인건비 비율은 약 31% 수준으로 전년과 비슷한 흐름을 보였다. 임직원 및 임원의 평균 급여와 보수는 전반적으로 감소세를 보였다. 황성우 삼성SDS 대표는 지난해 약 16억 7000만원의 보수를 받아 전년 대비 3억원가량 감소했다. 이사회 보수 역시 소폭 줄어들어 등기임원 전체 보수 총액은 약 65억원 수준으로 전년 대비 약 5억원 감소했으며 임원 평균 보수는 약 9억원 수준을 기록했다. 이는 성과급 규모 조정 등이 영향을 미친 것으로 분석된다. 사업보고서 기준 직원 1인당 평균 급여는 약 1억 3000만원 수준으로 전년보다 약 100만원 줄었다. 신규 채용, 경력직 유입, 해외 인력 확대 등의 영향으로 분석된다. 임원 지분율에는 큰 변화가 없었다. 주요 사내이사와 사외이사들은 수백 주에서 1천 주 안팎의 회사 주식을 보유하고 있어, 삼성 계열사 특유의 전문경영인 중심 책임경영 구조가 이어지고 있다. 회사의 최대주주는 삼성전자로 지분 22.6%를 보유하고 있으며, 이어 삼성물산이 17.1%를 보유 중이다. 개인 기준으로는 이재용 삼성전자 회장이 9.2% 지분을 보유해 개인 최대주주에 이름을 올리고 있다. 이외에도 국민연금이 주요 기관 투자자로 참여하고 있다. 업계 관계자는 "삼성SDS가 AI와 클라우드 중심의 사업 구조 전환을 추진하면서 관련 연구개발 투자와 핵심 인력 확보를 지속하는 전략을 펼치고 있다"며 "기업용 생성형 AI 서비스와 클라우드 인프라 시장이 빠르게 성장하고 있는 만큼 중장기적으로 기술 투자와 인건비 구조는 더욱 확대될 가능성이 크다"고 분석했다.

2026.03.09 13:59남혁우 기자

[AI는 지금] 챗GPT가 쇼핑 판 바꾼다더니…오픈AI 결제 후퇴에 '자사몰' 재평가

오픈AI가 최근 '챗GPT' 내부에서 상품을 직접 결제하는 쇼핑 전략을 축소하고 외부 앱 결제 방식으로 방향을 조정하면서 인공지능(AI)이 전자상거래 구조를 어떻게 바꿀 것인지에 대한 논쟁이 다시 불붙고 있다. 9일 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 당초 챗GPT 검색 결과에 표시된 상품을 사용자가 챗봇 내부에서 바로 구매할 수 있도록 하는 '인스턴트 체크아웃(Instant Checkout)' 기능을 추진해 왔다. 그러나 앞으로는 결제를 챗GPT와 연동된 외부 앱 안에서 진행하도록 하는 방식에 집중할 계획으로, 이용자는 챗GPT에서 상품을 찾은 뒤 판매자의 앱을 통해 결제하거나 해당 사이트로 이동해 구매해야 한다. 업계에선 그동안 AI가 상품 탐색부터 구매까지 담당하는 'AI 커머스' 모델이 확산되면 기존 쇼핑 플랫폼이나 브랜드 자사몰의 역할이 크게 줄어들 수 있다고 전망했다. 글로벌 기업들이 최근 몇 년 사이 AI 쇼핑 기능 도입 경쟁에 속도를 내면서 이러한 관측도 힘을 얻었다. 특히 글로벌 투자은행 모건스탠리는 2030년까지 미국 소비자의 절반이 AI 에이전트를 활용해 쇼핑을 할 것으로 전망했다. 맥킨지 역시 AI가 대체하거나 재편할 수 있는 글로벌 쇼핑 시장 규모가 약 1조 달러(약 1400조원)에 이를 것으로 분석했다. 빅테크 기업들도 AI 쇼핑 경쟁에 뛰어든 상태다. 아마존은 지난 2024년 쇼핑 AI 에이전트 '루퍼스(Rufus)'를 베타 출시하며 상품 탐색 기능을 강화했다. 구글은 AI 에이전트와 유통업체 시스템 간 데이터 교환을 지원하는 'AI 쇼핑 공용언어(UCP)'를 발표했다. 오픈AI 역시 챗GPT를 중심으로 쇼피파이, 엣시 등 주요 전자상거래 플랫폼과 협력하며 에이전트 기반 상거래 환경 구축을 시도해 왔다. 챗GPT를 비롯해 퍼플렉시티, 구글의 AI 검색 기능 등이 2024년 말부터 올해 초까지 잇따라 쇼핑 추천과 결제 기능을 강화하면서 AI가 쇼핑의 '프론트엔드'를 장악할 것이라는 관측도 확산됐다. AI가 상품 추천과 가격 비교, 구매까지 한 번에 처리하게 되면 소비자가 브랜드 사이트나 자사몰을 직접 방문할 필요가 줄어들 수 있다는 판단에서다.오픈AI도 그동안 정교한 '쇼핑 리서치' 기능을 통해 사용자의 구매 의사 결정을 돕는 데 주력해 왔다. 그러나 리서치 단계에서 실제 거래로 이어지는 전환율이 높지 않자 직접 판매자가 되기보다는 브랜드와 사용자를 연결하는 '에이전트' 역할에 집중하는 방향으로 전략을 조정한 것으로 풀이된다. 이처럼 오픈AI가 최근 챗GPT 내부 결제 전략을 사실상 후퇴시키면서 업계에선 AI 커머스의 현실적 한계를 다시 바라보는 분위기도 형성되고 있다. 챗GPT에서 상품 정보를 탐색하는 이용자는 늘고 있지만, 실제 결제를 챗봇 내부에서 처리하는 사례는 제한적이었던 것으로 알려졌다. 이에 따라 AI가 쇼핑 경험을 변화시킬 수는 있지만 전자상거래 구조 자체를 단기간에 재편하기는 쉽지 않다는 의견이 점차 거세지고 있다. 이경훈 채널코퍼레이션 부대표도 이날 자신의 소셜미디어(SNS) 링크드인을 통해 자체 브랜드몰이 사라질 것이라는 전망이 과거에도 반복적으로 제기됐지만, 실제 시장에서는 다른 결과가 나타났다고 지적했다. 대표적인 사례로 포털 중심 인터넷 시대가 꼽힌다. 지난 2010년 미국 매체 와이어드는 검색 플랫폼이 인터넷 트래픽을 장악하면 개별 웹사이트의 영향력이 줄어들 것이라는 전망을 내놨다. 그러나 이후 소셜미디어와 동영상 플랫폼, 브랜드 직접 방문 등 다양한 트래픽 경로가 등장하면서 웹 생태계는 확대됐다. 같은 시기 전자상거래 솔루션 기업 쇼피파이 기반 온라인 스토어도 빠르게 늘어났다. 마켓플레이스 중심 유통 구조에서도 비슷한 논쟁이 있었다. 지난 2017년 아마존의 미국 이커머스 시장 점유율이 40%를 넘어서자 플랫폼 독점이 불가피하다는 전망이 확산됐다. 그러나 이후 시장은 단일 플랫폼 중심으로 재편되기보다는 다양한 판매 채널이 공존하는 구조로 유지됐다. 브랜드들은 플랫폼 의존도를 낮추기 위해 자사몰과 직접 판매 채널을 강화하는 전략을 병행해 왔다. 이 부대표는 이러한 현상이 소비자 행동 구조와 관련이 있다고 분석했다. 쇼핑에는 필요한 제품을 빠르게 구매하는 실용적 소비와 취향을 탐색하며 쇼핑 자체를 즐기는 경험 중심 소비가 공존하는데, 플랫폼은 전자에는 강하지만 후자에서는 구조적으로 한계가 있다고 설명했다. 플랫폼 수수료 구조 역시 브랜드가 직접 판매 채널을 유지하는 이유로 꼽힌다. 대형 마켓플레이스에서 판매할 경우 광고비와 수수료, 물류비 등이 결합되며 비용 부담이 커질 수 있다. 이에 따라 플랫폼 의존도가 높아질수록 브랜드는 수익성을 확보하기 위해 자체 판매 채널을 강화하려는 동기가 높아질 가능성이 있다. 이에 AI 쇼핑 역시 이러한 구조적 요인을 단기간에 바꾸기는 쉽지 않을 것으로 예상됐다. AI가 상품 추천과 탐색 과정을 단순화할 수는 있지만, 소비자가 브랜드를 경험하고 취향을 발견하는 과정 자체를 완전히 대체하기는 어렵다는 것이다. 이 부대표는 "절반의 쇼핑은 효율이 아니라 경험으로 결정된다"며 "검색 엔진이 바뀌고 마켓플레이스가 성장해도 이 구조는 크게 달라지지 않았다"고 말했다.

2026.03.09 13:58장유미 기자

베일 벗은 'AI 국민비서'…네이버·카톡서 채팅으로 등본뗀다

행정안전부와 네이버·카카오가 민간 인공지능(AI) 에이전트를 통해 공공서비스를 제공하는 'AI 국민비서'가 9일 첫발을 내딛었다. AI 국민비서는 기존 국민비서 서비스에 생성형 AI 기능을 결합한 것으로, 이용자가 일상적인 언어(자연어)로 질문하면 AI가 이를 이해해 필요한 행정정보를 안내하거나 관련 공공서비스를 연결해준다. 현재 카카오톡 채팅창에서 AI 국민비서를 검색 후 "주민등록등본 떼줘"와 같이 필요한 행정서비스를 요청하면 AI가 주민등록상 살고 있는 시·도와 시·군·구 주소를 요구한다. 이를 입력하면 발급하기 버튼이 나오며 본인확인을 거쳐 주민등록등본을 손쉽게 발급해준다. 네이버는 네이버 앱 내 'AI 국민비서' 탭을 통해 이같은 기능을 구현했다. AI 국민비서는 주민등록등본 뿐만 아니라 고등학교 학적 이력 확인 방법, 이사 후 금융 업무 시 필요 서류 등에 관한 정보도 제공해준다. 텍스트 기반 명령을 중심으로 서비스를 제공하고 있는 AI 국민비서는 향후 음성 인식 등 기능을 추가해 서비스 범위를 확대할 계획인 것으로 알려졌다. 초기 단계에는 전자증명서 발급, 행정 알림 확인, 공공서비스 정보 제공 등 생활 밀착형 기능을 중심으로 운영되지만, 앞으로는 공공시설 예약이나 각종 행정 업무 지원 기능도 단계적으로 확대되는 식이다. 하정우 AI미래기획수석은 "이제 네이버와 카카오를 통해 AI 국민비서 챗봇으로 편하게 주민등록등본 등 서류 발급이 가능하다"며 "공공시설 예약도 챗봇으로 가능하다"고 말했다. 이어 "직접 주민등록등본도 떼보고 시설 예약 명령도 해봤다. 네이버, 카카오 앱 연동에 대화형이라 매우 편하다"며 "정부는 민간과 함께 국민들이 일상 생활 속에서 체감할 수 있는 AI를 계속 만들어 가겠다"고 덧붙였다.

2026.03.09 13:54박서린 기자

네이버 클립, 제3회 '크리에이터스 데이' 개최

네이버는 지난 8일 각 분야 클립 크리에이터를 대상으로 클립팀과 함께 창작자 지원방안과 서비스 방향성에 대해 의견을 나누는 제3회 '클립 크리에이터스 데이'를 개최했다고 9일 밝혔다. 클립은 창작자가 이전보다 편리하게 콘텐츠를 제작하고, 콘텐츠 성과를 분석해 앞으로의 전략을 세울 수 있도록 기술적 지원 강화에 대한 계획을 공유했다. 콘텐츠 제작 단계를 간소화하는 'AI 에디터'를 연내 선보일 계획이다. AI 에디터는 ▲같은 장소에서 촬영한 영상, 이미지를 자동으로 분류해 모아주고 ▲미디어 정보를 알아서 분석해 정보태그를 달아줄 뿐 아니라 ▲콘텐츠와 어울리는 해시태그 및 음원까지 추천해주는 등 창작자들의 콘텐츠 제작 편의를 강화할 전망이다. 아울러, 클립 창작자들이 콘텐츠 지표를 확인하고 수익을 정산할 수 있는 '클립 크리에이터 앱'의 기능을 강화한다. ▲게시물 타입의 콘텐츠 분석을 새롭게 제공하고 ▲유입처, 시청시간 등 상세한 분석툴을 추가하며 ▲이달의 해시태그 미션, 크리에이터 월간 어워즈, 이달의 활동 미션 등 수익 창출을 위한 프로그램들을 한눈에 확인하고 관리할 수 있도록 지원할 예정이다. 클립은 숏폼 소비 트렌드를 수익 모델에 적극 반영하며 창작자 보상을 꾸준히 확대해왔다. 지난해 홈피드 등 '피드 지면'에서의 소비까지 산정하도록 보상 구조를 개편한 데 이어 올해는 숏폼 영상뿐만 아니라 텍스트나 이미지가 결합된 '게시물 형태'의 콘텐츠로도 수익 창출 대상을 확대한다. 창작자의 콘텐츠가 '팬덤 구축'으로 이어지도록 네이버 앱 내 '클립탭'도 전면 개편할 계획이다. 새로운 클립탭은 ▲먼저 시청자가 자신의 취향에 맞는 새로운 창작자의 영상을 발견하게 돕는 '탐색' ▲마음에 드는 창작자의 신규 콘텐츠를 놓치지 않고 받아보는 '구독' ▲내가 만든 콘텐츠를 한눈에 관리할 수 있는 '내클립판'으로 구성될 예정이다. 클립 챌린지의 인기가 높아짐에 따라 창작자들이 보다 연속성 있게 참여할 수 있도록 다양한 챌린지 프로그램을 '오늘 클립 챌린지'로 일원화해 운영한다. 이날부터 매주 참여할 수 있고, 참여 성과가 두드러진 우수 창작자에게는 클립 크리에이터 합류 기회도 제공해 프로그램 참여가 크리에이터로서의 성장으로까지 이어질 수 있도록 지원할 계획이다. 김광현 네이버 최고데이터·콘텐츠책임자는 "AI 시대 콘텐츠보다 더 중요한 것은 콘텐츠를 만드는 창작자들"이라며 "네이버는 창작자들이 생산해낸 양질의 콘텐츠가 네이버 전반의 서비스 및 기술과 연결되어 더 많은 사용자와 만날 수 있도록 지원과 투자를 아끼지 않겠다"고 말했다.

2026.03.09 13:52박서린 기자

클라썸 "AI 학사 상담 '클라썸 커넥트' 무료 체험하세요"

대학들이 AI 학사 상담 시스템의 활용 가능성을 사전에 검증해 볼 수 있는 기회가 마련됐다. 클라썸(대표 이채린·최유진)은 대학의 AI 전환(AX)를 지원하기 위해 AI 학사 상담 시스템 '클라썸 커넥트' 무료 체험 이벤트를 진행한다고 9일 밝혔다. 최근 대학에서는 학생 상담 수요 증가와 행정 업무 부담 확대에 대응하기 위해 AI 상담 시스템 도입을 검토하는 사례가 늘고 있다. 다만 실제 도입 전, 대학 환경에서의 적용 가능성을 충분히 검증할 기회가 제한적이라는 점이 과제로 꼽혀 왔다. 클라썸은 이번 이벤트 프로그램을 통해 국내 대학을 대상으로 무료 체험 기회를 제공한다. 신청 기간은 이달 13일까지며, 선착순 30개 대학을 모집한다. 선정된 대학에는 이달 16일부터 '클라썸 커넥트' 체험 환경이 제공되며, 각 대학은 약 2주 동안 서비스를 직접 테스트해 볼 수 있다. 이번 체험 프로그램은 대학의 학사 규정이나 자주 묻는 질문(FAQ) 등 기본 정보를 일부 연동해 AI 상담 환경을 구성할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 대학은 실제 운영 상황과 유사한 조건에서, 학사 문의에 대해 AI가 자동으로 답변하는 상담 시나리오를 점검하고 도입 효과를 사전에 확인할 수 있다. 클라썸 커넥트는 대학 상담 및 학사 운영 과정에서 발생하는 반복 문의를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 AI 학사 상담 시스템이다. 학생 문의에 대해 24시간 자동 응답이 가능하며, 27개국 언어 번역을 지원해 외국인 유학생 상담에도 활용할 수 있다. 특히 학사 정보 시스템과 연동된 데이터를 기반으로 성적, 장학, 복학 등 학생의 학사 상황을 반영한 개인화 상담을 제공해 보다 정확하고 맥락에 맞는 안내를 제공한다. 또한 상담 과정에서 '자퇴', '학업 포기' 등 위험 신호로 해석될 수 있는 표현을 감지하면 관리자 대시보드에 기록해 대학이 학업 이탈 위험이 있는 학생을 조기에 파악하고 중도 탈락을 예방할 수 있도록 지원한다. 클라썸에 따르면 '클라썸 커넥트'는 출시 이후 대학 현장에서 도입이 확대되며 상담 업무 효율화와 학생 지원 체계 고도화에 활용되고 있다. 특히 출시 약 1년 만에 12개 대학에 도입되며 입학∙학사 안내와 교직원 문의 대응 등 대학 상담 업무 전반을 지원하는 AI 상담 시스템으로 자리 잡았다. 클라썸 관계자는 “대학이 AI 상담 시스템 도입을 검토할 때 가장 궁금해하는 부분은 실제 운영 환경에서의 적용 가능성과 업무 효용”이라며 “이번 체험 프로그램이 대학들이 데이터를 기반으로 도입 효과를 검증하고, 학생 상담과 학사 운영 효율을 높이는 출발점이 되기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.03.09 13:49백봉삼 기자

AI가 지도 공부한 게 아니었다…단어 패턴만으로 세계 지리 독파

내비게이션 앱도 아닌데, 지도 데이터도 없는데, AI가 "레이캬비크"라는 단어 하나만 보고 그 도시가 북쪽의 추운 곳이라는 걸 맞혔다면 믿겠는가. 플로리다 애틀랜틱 대학교(Florida Atlantic University)의 일란 바렌홀츠(Elan Barenholtz) 교수 연구팀이 2026년 3월 발표한 논문에서 10년 전 기술로 이것을 해냈다. 더 놀라운 건 최신 AI가 아니라 2013년에 만들어진 단어 통계 기술을 썼다는 점이다. 과연 AI는 세상을 '이해'하는 걸까, 아니면 글자들의 패턴을 '기억'하는 걸까. 단어가 모이면 지도가 된다 연구팀이 사용한 기술 이름은 글러브(GloVe)와 워드투벡(Word2Vec)이다. 둘 다 2013~2014년에 개발된, AI 세계에서는 꽤 오래된 기술이다. 이 기술들이 하는 일은 단순하다. "어떤 단어들이 같은 문장이나 문단에 자주 함께 등장하는가"를 숫자로 바꾸는 것이다. 예를 들어 "커피"와 "카페"는 자주 같이 나오니까 두 단어의 숫자가 비슷해지고, "커피"와 "눈보라"는 거의 같이 안 나오니까 숫자가 멀어진다. 이 숫자 덩어리를 300개 차원의 벡터(vector), 즉 방향이 있는 좌표라고 부른다. 연구팀은 이 숫자 좌표에 선형 회귀 프로브(linear regression probe)라는 탐색 도구를 붙였다. 프로브는 일종의 탐지기다. X선이 몸속을 들여다보듯이, 단어 좌표 안에 숨어 있는 정보를 꺼내 보는 장치라고 생각하면 된다. 연구팀은 전 세계 100개 도시 이름을 이 탐지기에 넣고 물었다. "이 단어 좌표 안에 위도와 경도 정보가 들어있나요?" 결과는 놀라웠다. 위도는 최대 87%, 경도도 비슷한 수준으로 맞혔다. 연평균 기온도 52%까지 예측했다. 반면 인구수, 국내총생산(GDP), 해발고도는 거의 맞히지 못했다. 이게 중요하다. 아무 정보나 다 나온 게 아니라, 특정 정보만 골라서 나온 것이다. "파리"가 "프랑스"와 붙어다니는 이유 그렇다면 어떻게 단어 숫자에 지리 정보가 담겼을까. 연구팀은 2만 개의 영어 단어를 전부 뒤졌다. 각 단어가 86개 도시 이름과 얼마나 가까운지 계산하고, 그 거리가 실제 기온이나 위도와 얼마나 연관되는지 봤다. 답은 명쾌했다. 따뜻한 도시 이름 옆에는 "덩기(dengue, 열대 질병)", "사이클론(cyclone)", "코코넛(coconut)", "야자수(palms)"같은 단어들이 자주 붙었다. 차가운 도시 이름 옆에는 "화학자(chemist)", "물리학자(physicist)", "스키(skiing)"가 자주 등장했다. 이건 연구팀이 미리 골라서 넣은 단어들이 아니다. 2만 개 단어를 무작위로 분석했더니 저절로 이런 패턴이 나왔다. 여기서 핵심 발견이 나온다. 바로 국가 이름이었다. 연구팀은 일부러 국가 이름들을 지웠다. 글러브 좌표에서 국가 이름들이 차지하는 방향을 통째로 제거한 것이다. 그랬더니 위도 예측 정확도가 87%에서 76%로 떨어졌고, 기온 예측은 52%에서 36%로 뚝 내려갔다. 같은 수의 무작위 단어를 지웠을 때는 정확도가 거의 안 변했다. 즉, 국가 이름이 지리 정보를 전달하는 핵심 다리 역할을 하고 있었다. 이유는 일상 언어에 있다. 뉴스 기사에서 "방콕"은 늘 "태국", "열대", "아세안(ASEAN)"과 함께 나온다. "오슬로"는 "노르웨이", "피요르드(fjord)", "북유럽"과 같이 등장한다. 이런 동행이 수억 번 반복되면 단어 좌표 안에 지리적 지도가 저절로 새겨진다. 역사 인물 이름으로 시대를 추측하다 연구팀은 공간 정보에서 멈추지 않았다. 시간 정보도 실험했다. 호메로스(Homer, 기원전 800년경)부터 스티븐 호킹(Stephen Hawking, 1942년생)까지 역사적 인물 194명의 이름을 같은 방식으로 분석했다. "이 이름의 단어 좌표를 보면 이 사람이 언제 태어났는지 알 수 있을까?"라는 질문이었다. 정확도는 약 48~52%였다. 지리 정보보다는 낮지만 완전히 우연보다는 훨씬 높다. 탐지기가 고대(기원전~서기 500년), 중세(500~1400년), 근현대(1400년 이후)를 대략 구분하는 데 성공했다. "아인슈타인(Einstein)"이라는 이름 옆에는 "상대성이론", "20세기", "물리학"이 자주 붙고, "아리스토텔레스(Aristotle)"옆에는 "고대", "그리스", "철학"이 따라다닌 덕분이다. 지리 정보보다 시간 정보의 정확도가 낮은 것도 흥미롭다. 텍스트에서 공간은 명시적으로 자주 언급된다. "파리는 프랑스에 있다"는 문장은 넘쳐나지만, "나폴레옹은 1769년에 태어났다"는 문장은 상대적으로 드물다. 언어 자체가 공간에 대해 더 수다스럽다는 뜻이다. AI 도구에는 어떤 도움이 될까 이 연구는 단순히 흥미로운 실험에 그치지 않는다. 실용적인 메시지도 담고 있다. 첫 번째는 비용과 효율이다. 요즘 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 최신 대형 언어모델(LLM)은 수천억 개의 매개변수(parameter, AI가 학습하는 숫자 단위)를 가진다. 돌리려면 엄청난 전기와 서버가 필요하다. 하지만 이번 연구는 특정 작업에서는 300개 차원의 단순 단어 좌표만으로도 충분하다는 것을 보여줬다. 여행지 추천 앱이 도시 간 유사도를 계산하거나, 역사 문서를 시대별로 묶는 작업이라면 굳이 비싼 최신 AI를 쓸 필요가 없다는 뜻이다. 이는 전기 요금이나 서비스 비용을 크게 낮출 수 있다. 두 번째는 AI 연구 방법론의 경고다. 지금까지 많은 연구자들이 최신 AI의 내부 상태에서 지리나 시간 정보를 꺼낼 수 있다는 걸 발견하고 "AI가 세계 지도 같은 내부 모델을 만들었다"고 주장해왔다. 대표적으로 거니와 테그마크(Gurnee and Tegmark)가 2024년 라마-2(Llama-2)라는 대형 AI를 분석해 이런 주장을 펼쳤다. 바렌홀츠 교수 연구팀은 같은 방법으로 10년 전 기술을 분석해도 비슷한 결과가 나온다는 걸 보여주며 이렇게 말한다. "탐지기로 정보를 꺼낼 수 있다는 사실만으로는 AI가 진짜로 세계를 이해한다고 말할 수 없다." 냉장고 비유를 생각해보자. 냉장고에서 음식 냄새가 난다고 해서 냉장고가 요리를 이해한다고 말하진 않는다. 냄새는 그냥 음식이 거기 있었다는 흔적이다. AI에서 지리 정보가 나온다는 것도, 텍스트 원래부터 그 패턴이 있었다는 흔적일 수 있다. 세 번째는 언어 자체에 대한 새로운 시각이다. 이 연구가 진짜 놀라운 이유는 AI의 한계를 보여주는 게 아니라, 인간 언어의 풍부함을 새롭게 발견했기 때문이다. 우리가 매일 쓰는 문장들이 쌓이면 그 안에 지리, 기후, 역사가 고스란히 담긴다. 언어는 세상의 압축본이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 이 연구는 챗GPT 같은 AI가 세상을 이해 못 한다는 뜻인가요? A. 꼭 그렇지는 않습니다. 이 연구는 AI가 지리나 시간 정보를 보여준다는 증거가 사실 텍스트 속에 원래부터 있던 패턴일 수 있다고 지적합니다. AI가 진짜로 세상을 이해하는지, 아니면 단어 패턴을 재현하는지는 여전히 학계에서 논의 중입니다. 다만 탐지기로 정보를 꺼낼 수 있다는 사실만으로 '진짜 이해'를 증명할 수는 없다는 것이 이 연구의 핵심입니다. Q. 10년 된 기술로도 된다면 굳이 최신 AI를 써야 하나요? A. 용도에 따라 다릅니다. 오래된 단어 통계 기술은 맥락을 구분하지 못합니다. '사과'가 과일인지 애플(Apple) 회사인지 모르고, 문장을 만들거나 대화를 이어가는 것도 불가능합니다. 최신 AI는 이런 복잡한 맥락 이해와 생성 능력에서 압도적으로 뛰어납니다. 단, 도시 유사도 비교나 시대 분류처럼 단순한 작업이라면 굳이 비싼 AI를 쓸 필요가 없을 수 있습니다. Q. 이 연구 결과가 실생활에서 어떻게 도움이 되나요? A. 여행 앱, 역사 교육 콘텐츠, 문서 자동 분류 시스템 같은 서비스를 만들 때 훨씬 저렴하고 가벼운 기술을 선택할 수 있다는 힌트를 줍니다. 또한 AI를 연구하는 분들이라면, 새로운 AI 실험 결과를 해석할 때 "이게 진짜 새로운 능력인가, 아니면 텍스트에 원래 있던 패턴인가"를 꼭 비교해봐야 한다는 교훈을 얻을 수 있습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 논문명: World Properties without World Models: Recovering Spatial and Temporal Structure from Co-occurrence Statistics in Static Word Embeddings ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.09 13:35AI 에디터

ZDNet 검색 페이지

'ai'통합검색 결과 입니다. (10665건)