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이스트소프트, 일본 택시에 'AI 휴먼' 태운다…NTT·니혼교통 맞손

일본을 방문하는 해외 관광객의 언어 불편을 해소하고 승객 경험을 개선하기 위해 국내 '인공지능(AI) 휴먼' 기술이 현지 택시에 전격 도입된다. 이스트소프트는 일본 NTT 미디어 서플라이, 니혼교통과 실시간 대화형 AI 휴먼 서비스인 '페르소 인터랙티브'의 일본 택시 적용을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 이스트소프트는 페르소 인터랙티브를 중심으로 실증 사업(PoC) 수행과 상용화를 전담한다. AI 휴먼은 택시 안에서 해외 관광객을 대상으로 실시간 통역과 관광 안내, 맛집 추천 등의 서비스를 제공할 예정이다. 실증 사업은 지난 2일부터 다음 달 27일까지 2개월간 기노사키 온천역 인근을 운행하는 택시를 대상으로 진행 중이다. 이스트소프트는 실제 사용 환경에서 택시 기사와 승객의 이용 패턴 및 반응을 검증해 서비스 완성도를 높인다는 방침이다. 이스트소프트는 이번 협업을 기점으로 일본 시장 공략을 본격화한다. 택시 PoC를 시작으로 관서와 관동 지역의 주요 관광지, 대형 쇼핑몰 등 오프라인 공간으로 AI 휴먼 서비스를 확장한다는 전략이다. 확보된 노하우는 회사가 참여 중인 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 등 국내 인공지능 전환(AX) 생태계 기반 마련에도 활용될 전망이다. 정상원 이스트소프트 대표는 "페르소 인터랙티브가 글로벌 관광 산업에서 실질적인 효용을 제공하는 대표적인 사례가 될 것"이라며 "다가오는 3월 MWC에서도 NTT와 협력 사례를 전시하는 등 글로벌 통신사와의 협력을 확장하겠다"고 강조했다.

2026.02.12 15:22이나연 기자

[종합] 한국 클라우드, AI 인프라·공공사업이 판 키웠다…2025년 나란히 실적 반등

국내 클라우드 산업이 인공지능(AI) 인프라 수요 확대를 발판으로 또 한 번의 분기 성장세를 기록했다. 네이버·KT·NHN 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 공공 클라우드 전환 수요를 양축으로 외형 확대와 수익성 개선을 동시에 모색한 것으로 나타났다. 12일 네이버·KT·NHN이 공시한 2025년 4분기 실적에 따르면 각 기업은 AI 인프라 고도화와 공공·산업별 디지털 전환 수요를 기반으로 엔터프라이즈·기술·클라우드 부문 매출을 끌어올렸다. GPU 확보 경쟁과 데이터센터 투자 확대가 실적에 본격 반영되며 그룹 내 존재감을 키웠고 단순 인프라 공급을 넘어 AI 중심 플랫폼 사업자로의 전환이 본격화됐다는 평가가 나온다. 먼저 네이버는 2025년 4분기 엔터프라이즈 부문에서 1718억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 대비 3.2% 감소했지만, 전년도에 반영된 일회성 요인을 제외하면 16.6% 성장한 수치다. 직전 분기 대비로는 14.5% 증가하며 회복세를 보였고 연간 기준으로는 5878억원을 기록하며 전년 대비 4.3% 성장했다. 이번 실적은 서비스형 GPU(GPUaaS) 매출 반영과 사우디아라비아 슈퍼앱 구축, 디지털 트윈 등 글로벌 프로젝트 확대에 힘입은 결과다. 네이버는 AI·클라우드 사업을 이끄는 네이버클라우드를 주축으로 금융·공공·의료 등 고보안 영역 중심의 소버린 AI 전략을 강화 중이며 서울대학교병원·한국은행과의 협업을 통해 산업별 특화 AI 모델 구축을 확대하고 있다. 다만 네이버클라우드는 최근 과학기술정보통신부가 추진한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 다음 단계 진출에 실패하며 우려가 제기돼왔다. 이에 대해 최수연 네이버 대표는 지난 6일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "정부 측 결과를 존중하나 이것이 네이버의 기술 경쟁력 부족을 의미하는 것은 아니다"라며 "B2B 매출에 큰 영향은 없을 것이며 연구개발(R&D)을 통해 기술 리더십을 공고히 하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 2025년 연간 매출 9975억원으로 전년 대비 27.4% 성장하며 1조원에 근접한 실적을 기록했다. 4분기 매출은 2779억원이다. 공공 AI 클라우드 수요 확대와 글로벌 고객 데이터센터 이용률 증가가 동시에 작용한 결과라는 게 회사 측 설명이다. KT클라우드는 지난해 11월 국내 최초로 액체 냉각 기술을 적용한 가산 AI 데이터센터를 개소하며 고성능 AI 연산 수요에 대응하고 있다. 앞서 2030년까지 320메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터 전력 인프라를 확보한다는 중장기 로드맵도 제시한 바 있다. 이같은 GPU 기반 인프라 확장에 더해 국내외 소프트웨어(SW) 기업과 협력하는 AI 파운드리 전략을 바탕으로 인프라·플랫폼·파트너 생태계를 아우르는 구조를 구축한다는 전략이다. 장민 KT 최고재무책임자(CFO)는 "KT클라우드는 글로벌 고객의 데이터센터 이용률 증가와 공공 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 의미 있는 성과를 거뒀다"며 "이러한 성장 흐름은 올해도 이어질 것"이라고 말했다. 다음으로 NHN클라우드는 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. NHN 기술 부문은 4분기 1391억원의 매출을 기록했으며 이 가운데 NHN클라우드는 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 첫 흑자를 냈다. 연간 기술 부문 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응해왔다. 또 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 다음 달 가동을 목표로 엔비디아 B200 7천656장을 서울 양평 리전에 구축 중이다. 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템 도입으로 대규모 AI 인프라 운영 역량을 강화했다. 민간 부문에서도 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 최근 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로 선정되며 대형 민간 레퍼런스를 확보했다. 지난해 국가정보자원관리원 대전센터 화재 이후 공공 재해복구(DR) 수요 확대와 민간 GPU 매출 증가가 동시에 반영되며 수익 구조 개선에 속도가 붙었다는 분석이다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"며 "올해도 NHN클라우드는 GPU를 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 강조했다. 아울러 또다른 국내 주요 CSP인 카카오엔터프라이즈는 아직 명확한 실적이 공개되진 않았으나, 업계에선 이원주 대표 선임 이후 비용 효율화를 단행한 만큼 적자 폭을 상당 부분 줄였을 것이라는 예상이 나온다. 클라우드 중심 조직 재편과 비핵심 사업 정리를 통해 체질 개선에 나선 영향이 지난해 실적에 반영됐을 것이라는 관측이다. 카카오엔터프라이즈 역시 다른 CSP와 마찬가지로 GPU 서비스를 강화하고 있다. 지난해 하이브리드 GPUaaS를 공개하며 온프레미스와 클라우드를 결합한 AI 인프라 전략을 제시했다. GPU 인프라 비용 절감과 유연성 확보를 동시에 내세우며 AI 스타트업 및 엔터프라이즈 시장을 겨냥 중이다. 한편 지난해 국정자원 대전센터 화재 이후 공공 디지털 인프라의 안정성과 재해 대응 체계에 대한 경각심이 높아지면서 정부의 민간 클라우드 도입 논의도 활성화되고 있다. 주요 정보시스템의 이중화와 DR 체계 고도화가 정책 과제로 부상하면서 공공기관의 클라우드 전환 및 민관 협력형 인프라 구축 사업이 본격화될 것이라는 전망이 나온다. 이에 공공 레퍼런스와 데이터센터 운영 역량을 확보한 국내 CSP들에게는 중장기적 사업 기회가 확대될 수 있다는 분석이다. 다만 지난해 하반기부터 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 재편 논의가 업계 변수로 떠올랐다. CSAP와 국정원 보안 절차 간 조정 가능성이 거론되면서 공공 클라우드 시장의 제도 환경 변화가 기로에 선 상황이다. 이에 국내 CSP들은 변화에 대비하며 공공 레퍼런스 확보와 기술 내재화 전략을 동시에 강화하는 분위기다. 클라우드 업계 관계자는 "GPU 확보와 데이터센터 효율화, 공공 AI 전환 수요가 동시에 확대되며 국내 CSP 간 경쟁이 치열해지고 있다"며 "올해는 외형 성장뿐 아니라 AI 인프라 내재화와 수익성 구조 개선이 경쟁을 가르는 분기점이 될 것"이라고 전망했다.

2026.02.12 15:21한정호 기자

에이블런-캐스팅코드, 직장인 위한 AI 특강 웨비나 시리즈 'Alog' 출시

AI 교육 전문기업 에이블런(대표 박진아)이 강연 기획사 캐스팅코드와 함께 AI 특강 브랜드 '에이로그(AIog)'를 선보였다고 12일 밝혔다. AIog는 AI 기술 자체보다, AI와 함께 일하게 된 이후 사람의 역할과 일하는 방식이 어떻게 달라지고 있는지를 기록하는 시리즈형 웨비나다. 에이블런은 AIog를 통해 단순한 기술 트렌드나 도구 활용법을 전달하는 데서 벗어나, 'AI와 어떻게 함께 일할 수 있을까?'라는 질문을 중심에 둔다. AI가 일상이 된 환경에서 일하는 사람의 관점, 판단, 책임이 어떻게 변화하고 있는지를 사례와 담론 중심으로 풀어내는 것이 핵심이다. AIog는 매달 마지막 주 목요일마다 새로운 주제로 진행되며, 시기별 AI 트렌드에 맞춰 관점을 달리한 논의를 이어간다. AIog의 첫 웨비나는 이달 26일 'AI 윤리'를 주제로 열린다. AI 기술이 빠르게 확산되는 가운데, 윤리·책임·저작권 문제를 일하는 사람의 관점에서 짚는 자리다. 이번 웨비나에는 이상욱 한양대학교 철학과·인공지능학과 교수와, IP·저작권 분야 전문인 정지우 변호사가 연사로 참여한다. 기술 철학과 법·제도 관점에서 AI 윤리를 입체적으로 다룰 예정이다. 에이아이로그 1회차 웨비나 신청은 이달 24일까지 에이블런 홈페이지 내 AIog 페이지를 통해 무료로 가능하다. 신청자 전원에게는 웨비나 접속 링크와 '실무에서 활용 가능한 AI 프롬프트 팩'이 함께 제공된다.

2026.02.12 15:04백봉삼 기자

나무기술, 2025년 매출 1023억…흑자 전환

나무기술이 지난해 매출 1000억 원대를 회복하고 영업이익 흑자 전환에 성공하며 실적 반등에 나섰다. 저마진 하드웨어 사업을 축소하고 고수익 소프트웨어 중심으로 사업 구조를 재편한 전략이 주효했다는 평가다. 12일 나무기술은 공시를 통해 2025년 연결 기준 매출액 1023억 원, 영업이익 23억 원을 달성했다고 밝혔다. 전년 대비 매출은 11.9% 증가했으며, 영업이익은 전년도 22억 원 적자에서 흑자로 돌아서며 뚜렷한 실적 개선을 이뤄냈다. 이번 실적 호조의 핵심은 '고부가가치 사업 구조로 전환'이다. 회사 측에 따르면 하드웨어 및 기타 매출은 전년 대비 44.5% 감소한 119억 원으로 줄었지만, 핵심 사업인 가상화 솔루션 매출은 142억 5천만 원을 기록하며 전년 대비 64.8%나 폭발적으로 성장했다. 클라우드 부문 매출 역시 역대 최대 규모인 277억 원을 경신하며 질적 성장을 견인했다. 나무기술 관계자는 "하드웨어 비중 축소는 고수익 소프트웨어 중심으로 나아가기 위한 전략적 결정이었으며, 결과적으로 클라우드와 가상화 매출 비중이 사상 최고치에 도달했다"고 설명했다. 자회사들의 고른 성장도 실적 개선에 힘을 보탰다. 나무아이씨티, 에스케이팩, 칵테일아이오(구 아콘소프트) 등 주요 자회사들이 각 분야에서 성과를 내며, 2022년 이후 다시 그룹 전체 매출 1천억 원 시대를 여는 데 기여했다. 수익성의 질적 향상도 눈에 띈다. 별도 기준 매출은 사업 재편 과정에서 397억 원으로 소폭 감소했으나, 유지보수와 라이선스 중심의 반복 수익 모델이 안착하면서 매출이익률은 전년 대비 2.2%포인트 상승한 18.2%를 기록했다. 한번 구축된 솔루션이 장기적인 현금 흐름을 창출하는 이른바 '캐시카우' 구조가 완성된 셈이다. 나무기술은 이 같은 클라우드 네이티브 기술력을 발판 삼아 2026년에는 '소버린 AI(Sovereign AI)' 시장을 집중 공략할 계획이다. 자체 플랫폼에 탑재된 'GPU 오케스트레이션' 기술을 통해 데이터 주권과 비용 최적화를 중요시하는 공공 및 금융 기관의 AI 인프라 수요를 흡수하겠다는 전략이다. 회사 측은 "올해 상반기부터 클라우드 기반 AI 관련 실적이 본격적으로 가시화될 것"이라며 "글로벌 수준 클라우드 네이티브 및 AI 기술력을 활용해 소버린 AI 시장 확대를 가속화하고 기업 가치 및 주주 가치를 지속적으로 향상시켜 나가겠다"고 강조했다.

2026.02.12 14:33남혁우 기자

노타, 윈드리버와 '온디바이스 AI' 협력…항공·국방 시장 정조준

노타가 글로벌 임베디드 운영체제(OS) 강자 윈드리버와 손잡고 글로벌 시장 공략에 속도를 낸다. 노타는 윈드리버의 연례 세일즈 킥오프 행사 '윈드리버 앰플리파이 2026'에 참가해 인공지능(AI) 최적화 기술을 선보였다고 12일 밝혔다. 노타는 이번 행사에서 윈드리버 클라우드 플랫폼(WRCP) 환경에 최적화된 생성형 AI 영상 관제 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 온프레미스 거대언어모델(LLM) 데모를 공개했다. 양사는 공동 사업 확장을 위한 비즈니스 가능성도 타진했다. 윈드리버는 항공, 국방, 자동차 등 임베디드 OS 시장에서 압도적인 점유율을 보유한 기업이다. 노타는 윈드리버가 확보한 주요 산업군에 자사 기술을 결합해 온디바이스 AI 적용 범위를 특수 산업 분야로 확대할 계획이다. 이번 협력은 작년 5월 체결한 파트너십의 연장선에 있다. 노타의 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 윈드리버 개발 환경에 통합한 데 이어, 이번 참가를 통해 실제 비즈니스 현장에 적용 가능한 협력 모델을 구체화했다. 채명수 노타 대표는 "글로벌 임베디드 OS 시장 리더인 윈드리버와 구체적인 비즈니스 협력 방안을 논의해 뜻깊다"며 "글로벌 빅테크 기업들과의 전략적 파트너십을 강화해 세계 시장에 노타의 기술적 가치를 확산할 것"이라고 강조했다.

2026.02.12 14:28이나연 기자

"개인 컴퓨터로 초거대 AI 학습 가능해진다"...12배 빠른 신기술 등장

AI 모델을 학습시키는 데 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 해당 리포트에 따르면, AI 학습 도구 개발사 언슬로스(Unsloth)가 전문가 혼합형(Mixture of Experts, MOE) AI 모델의 학습 속도를 최대 12배 높이는 새로운 기술을 공개했다. 이 기술은 컴퓨터 메모리 사용량을 35% 이상 줄이면서도 AI의 성능은 그대로 유지한다는 점에서 주목받고 있다. 게임용 그래픽카드로도 200억 개 규모 AI 학습 가능 언슬로스의 새 기술을 사용하면 일반 PC용 그래픽카드로도 대형 AI 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어 200억 개의 파라미터(AI가 학습하는 값)를 가진 gpt-oss-20b 모델은 12.8GB의 메모리만 있으면 학습이 가능하다. 이는 RTX 3090 같은 게임용 그래픽카드로도 충분히 가능한 수준이다. 300억 개 파라미터 규모의 큐원3-30B-A3B(Qwen3-30B-A3B) 모델도 63GB 메모리로 학습할 수 있다. 이 기술은 수천만 원대 전문 장비인 B200, H100은 물론 10년 전 나온 RTX 3090 같은 저렴한 그래픽카드에서도 작동한다. 지원하는 AI 모델은 gpt-oss, 큐원3(Qwen3), 딥시크(DeepSeek) R1, V3, GLM 시리즈 등 다양하다. 기존 방식보다 최대 30배 빠른 학습 속도 달성 언슬로스가 이런 성능을 낼 수 있는 비결은 두 가지 핵심 기술에 있다. 첫째는 '트리톤 커널'이라는 최적화된 계산 방식이고, 둘째는 새로운 수학 공식을 활용한 것이다. AI 개발 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)와 협력해 만든 이 기술은 파이토치(PyTorch)라는 AI 개발 도구의 새로운 기능을 기반으로 한다. 기존에 사용하던 트랜스포머(Transformers) v5 버전도 이전 v4 버전보다 6배 빠른 학습이 가능했다. 언슬로스는 여기에 자체 개발한 계산 방식을 더해 2배 이상 속도를 더 높였다. 결과적으로 구형 트랜스포머 v4와 비교하면 12배에서 최대 30배까지 빠른 학습이 가능해졌다. 엔비디아 A100 전문 그래픽카드에서 언슬로스의 트리톤 커널은 기본 방식보다 약 2.5배 빠르다. 학습을 시작할 때 약 2분간 자동으로 최적의 설정을 찾는 과정을 거치는데, 이를 통해 전체 학습 시간을 35% 더 단축할 수 있다. 특히 AI 모델이 클수록, 한 번에 처리하는 문장이 길수록 메모리 절약 효과가 더욱 커진다. 그래픽카드 성능에 맞춰 자동으로 최적 방식 선택 언슬로스의 핵심 혁신 중 하나는 '스플릿 로라(Split LoRA)'라는 방식이다. 이 방법을 사용하면 트랜스포머 v5보다 메모리를 약 35% 덜 쓰면서 학습 속도는 2배 빠르다. 구형 트랜스포머 v4와 비교하면 12배에서 30배까지 빠른 학습이 가능하다. 언슬로스는 사용자가 가진 그래픽카드 종류에 따라 자동으로 최적의 계산 방식을 선택한다. H100 이상 최신 장비에서는 'grouped_mm' 방식을, A100이나 구형 장비에서는 'unsloth_triton' 방식을 사용한다. 속도는 12배 느리지만 메모리 절약 효과는 그대로인 'native_torch' 방식도 있다. 원한다면 사용자가 직접 계산 방식을 선택할 수도 있다. 실제 테스트로 확인된 압도적인 성능 차이 실제 성능 테스트 결과는 언슬로스의 효과를 명확히 보여준다. 엔비디아 B200 그래픽카드에서 gpt-oss 모델을 학습할 때 기존 방식보다 7배 빠르고 메모리는 36% 덜 사용했다. 큐원3-30B-A3B는 1.8배, GLM 4.7 플래시(Flash)는 RTX PRO 6000에서 2.1배 빠른 속도를 보였다. 특히 gpt-oss-20b 모델을 16,000자 분량의 문장 길이로 학습할 때, 언슬로스는 7배 빠르고 메모리는 36% 적게 사용했다. 기존 트랜스포머 v5와 TRL 방식은 메모리 부족으로 아예 실행조차 불가능했다. H100 그래픽카드에서는 최대 1.77배 빠른 학습과 약 5.3GB의 메모리 절약을 달성했다. 8,192자 길이 학습에서는 언슬로스만 정상 작동했으며, 이때 사용한 메모리가 기존 방식의 4,096자 길이 학습보다 적었다. 적은 메모리로 효율적 학습 가능하게 만드는 원리 언슬로스 기술의 핵심은 '로라(LoRA)'라는 효율적 학습 방식을 더욱 개선한 것이다. 로라는 AI 모델 전체를 다시 학습시키는 대신, 작은 크기의 '어댑터'만 학습하는 방법이다. 일반적인 레이어를 전체 학습하면 약 4,800만 개의 값을 다뤄야 하지만, 로라를 사용하면 약 100만 개만으로도 비슷한 성능을 낼 수 있다. 그런데 전문가 혼합형 모델은 여러 개의 전문가가 동시에 존재하는 구조라서 상황이 다르다. 큐원3-30B-A3B의 경우 128개의 전문가가 있고, 각 입력마다 8개의 전문가가 활성화된다. 로라를 적용하면 전문가당 약 18만 개의 추가 값이 생기는데, 이게 모든 전문가에 적용되면 메모리 사용량이 크게 늘어난다. 기존 방식은 로라로 만든 값들을 원래 AI 모델에 합친 후 계산을 실행했다. 문제는 이 과정에서 모든 전문가의 값을 동시에 메모리에 올려야 해서 메모리 소비가 컸다. 언슬로스는 수학의 결합법칙을 활용해 계산 순서를 바꿨다. 최종 결과는 똑같지만 중간 과정에서 메모리를 훨씬 덜 쓰도록 만든 것이다. 젬마-3 모델, 메모리 사용량 획기적 개선 언슬로스는 전문가 혼합형 모델 외에도 젬마-3(Gemma-3) 모델에 '플렉스어텐션(FlexAttention)'이라는 기술을 기본으로 적용했다. 이전에는 문장 길이가 2배 늘어나면 메모리 사용량이 4배 증가했지만, 이제는 2배만 증가한다. 학습 속도도 3배 이상 빠르며, 긴 문장일수록 효과가 더 크다. 이전 버전에서는 메모리 부족 문제가 발생했지만 지금은 해결됐다. 이 외에도 이미지와 텍스트를 섞어서 AI를 학습시킬 수 있게 되었고, 윈도우(Windows) 운영체제를 공식 지원한다. 전체 120개 학습 예제 중 80% 이상이 최신 버전과 호환되며, 곧 100%로 늘릴 계획이다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 전문가 혼합형 AI 모델이란 무엇인가요? 하나의 거대한 AI 대신 여러 개의 작은 AI '전문가'들을 함께 사용하는 방식입니다. 입력되는 내용에 따라 가장 적합한 전문가 몇 개만 작동시키므로, 큰 AI의 능력은 유지하면서도 실제 계산량은 줄일 수 있습니다. 예를 들어 128개 전문가 중 8개만 선택해서 사용하는 식입니다. Q2. 로라(LoRA)는 왜 메모리를 절약할 수 있나요? AI 모델의 모든 부분을 다시 학습하는 대신, 작은 어댑터만 새로 학습하는 방법입니다. 전체를 학습하면 4,800만 개의 값을 다뤄야 하지만, 로라를 쓰면 100만 개(약 2%)만으로도 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. 학습 시간과 필요한 메모리가 크게 줄어드는 이유입니다. Q3. 개인이 가진 일반 그래픽카드로도 대형 AI를 학습할 수 있나요? 네, 언슬로스 기술을 사용하면 가능합니다. RTX 3090 같은 게임용 그래픽카드로도 200억 개 파라미터 AI 모델을 12.8GB 메모리만으로 학습시킬 수 있습니다. 수천만 원대 전문 장비뿐 아니라 100만 원대 일반 그래픽카드에서도 작동하므로, 고가 장비 없이도 AI 모델 학습이 가능합니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 Unsloth documentation에서 확인 가능하다. 리포트명: Fine-tune MoE Models 12x Faster with Unsloth | Unsloth documentation ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.12 14:24AI 에디터 기자

카카오, 새 AI 파트너 구글 낙점…오픈AI는?

카카오가 구글·오픈AI와의 협력 구도를 분리, 인공지능(AI) 전략의 방향성을 구체화했다. 차세대 디바이스와 AI 폼팩터 영역에서는 구글과, 카카오톡 기반 B2C AI 서비스 영역에서는 오픈AI와 협력하는 이원화 전략을 통해 AI 전 레이어를 효율적으로 커버하겠다는 구상이다. 정신아 카카오 대표는 12일 지난해 4분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 "차세대 AI 경험을 선보이기 위해 글로벌 협업을 시작하기로 합의했다"며 구글과의 본격적인 협업 소식을 알렸다. 카카오가 글로벌 빅테크와 전략적 동맹을 구축한 사례는 오픈AI에 이어 이번이 두 번째다. 카카오는 오픈AI와 지난해 2월 오픈AI와 협력을 발표한 뒤, 같은해 10월 카카오톡 내 챗GPT를 탑재한 '챗GPT 포 카카오'를 선보인 바 있다. 구글과는 디바이스·폼팩터 협력…AI 글래스·온디바이스에 초점 카카오는 구글과 차세대 AI 폼팩터와 디바이스 경험 영역에서 협업한다. AI 폼팩터란 AI가 사용자와 상호작용하는 인터페이스의 구조와 구현 형태를 의미한다. 챗봇·음성 비서·운영체제 통합형 AI·웨어러블 기기 등 AI가 구현되는 기술적 접점을 포괄하는 개념이다. 정신아 카카오 대표는 이날 지난해 4분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 “차세대 AI 경험을 선보이기 위해 글로벌 협업을 시작하기로 합의했다”며 구글과의 본격적인 협업을 공식화했다. 구체적으로 양사는 안드로이드 확장현실(XR) 기반 AI 글래스(스마트 안경)용 사용자 경험과 최신 AI 기술이 접목된 안드로이드 모바일 경험을 함께 개발한다. 카카오는 AI 글래스를 포함한 차세대 폼팩터에 최적화된 인터페이스 구축에 역량을 집중하고, 메시징과 통화 등 실생활과 밀접한 시나리오에서 핸즈프리(음성명령) 방식과 자연어 기반 상호작용이 가능한 사용자 경험을 구현한다는 방침이다. 온디바이스 AI 협력도 구글과의 협업 축에 포함된다. 온디바이스 AI란 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰·PC 등 사용자 단말기 내에서 AI 모델을 직접 구동해 데이터를 처리하는 기술이다. 지연시간을 줄이고 개인정보 보호를 강화할 수 있다. 카카오는 온디바이스 AI 서비스가 안드로이드 모바일 기기에서 원활하게 구동될 수 있도록 최적화 작업을 진행하며, 그 시작점으로 '카나나 인 카카오톡'을 제시했다. 이를 위해 안드로이드 개발팀과도 직접 협업하고 있다. 회사가 1분기 중 출시할 온디바이스 AI 서비스 카카나 인 카카오톡은 대화 맥락을 이해해 메시지 작성·요약·추천 등을 지원하는 AI 어시스턴트 서비스다. 이와 함께 카카오는 AI 인프라 효율화 차원에서 구글 클라우드와의 협력도 언급했다. GPU 중심 구조에서 벗어나 모델과 서비스 특성에 맞춰 GPU·CPU·TPU를 조합하는 전략을 검토하고 있으며, 구글 클라우드와 함께 의미 있는 규모의 CPU 클라우드 운영에 대한 논의도 진행 중이다. 오픈AI와는 B2C AI 협력…카카오톡 안에서 챗GPT·에이전트 확장 반면 오픈AI와의 협력은 카카오톡을 중심으로 한 B2C AI 서비스에 맞춰져 있다. 카카오는 지난해 2월 오픈AI와의 협력을 발표한 뒤, 같은 해 10월 카카오톡 내에서 챗GPT를 바로 사용할 수 있는 '챗GPT 포 카카오'를 선보였다. 현재 챗GPT 포 카카오는 카카오톡 안에서 대화형 AI 서비스를 제공하는 핵심 기능으로 자리 잡았으며, AI 에이전트 '카카오 툴스'도 함께 탑재돼 있다. 카카오는 향후 금융·모빌리티 등 특정 도메인에 특화된 에이전트를 단계적으로 추가하며 오픈AI와의 협력을 확대할 계획이다. 지난해 3분기 실적 발표 컨퍼런스 콜 당시 이용자 200만 명을 확보했던 '챗GPT 포 카카오'는 현재 기준 800만 명의 이용자를 확보하며, 4배 가량 성장했다. 정 대표는 "챗GPT 포 카카오는 이용자가 확대되며 그동안 카톡에 없던 콘텐츠를 검색하고 생성하는 새로운 형태의 트래픽 패턴을 만들어가고 있다"면서 "올해는 카톡이라는 메신저 고유의 사용성에서 자연스럽게 챗GPT 포 카카오로 이어질 수 있는 흐름과 여러 접점을 구축해나가고자 한다"고 밝혔다.

2026.02.12 14:23박서린 기자

[이정규 칼럼] AI 시대, 우리는 왜 다시 해적선을 호출하는가

인공지능(AI)은 조직을 더 똑똑하게 만들었지만, 반드시 더 자유롭게 만들지는 않았다. 데이터는 실시간으로 흐르고, 알고리즘은 예측하며, 자동화는 반복 업무를 대체한다. 그러나 많은 기업에서 의사결정은 여전히 위로 올라가고, 승인 과정은 길어지며, 책임은 분산되지 못한 채 공중에 머문다. 기술은 분산을 가능하게 했지만, 조직은 오히려 더 정교한 통제 구조로 재편되기도 한다. 이 지점에서 나는 18세기 초 '해적의 황금시대(1700~1725)'라는 의외의 시간을 다시 호출한다. 해적 공동체는 제국과 상선 회사의 위계적 노동 체제를 탈주한 이들이 바다 위에서 실험한 대안사회였다. 선장은 선출되었고, 규칙은 합의되었으며, 전리품은 분배되었다. 판단 권한은 현장에 있었다. 나는 이를 계층형 나무조직에 대비된 '넝쿨형 조직(Rhizome)'의 초기 모델로 읽어왔다. 그러나 여기에는 반드시 짚고 넘어가야 할 질문들이 있다. 해적선은 정말 오늘의 기업 모델이 될 수 있는가? 아니면 그저 매력적인 비유에 불과한가? 해적선의 목적은 단순했다 해적선의 목표는 명확했다. 약탈, 생존, 그리고 분배. 현대 기업은 다르다. 장기적 연구개발(R&D), 브랜드 가치, 사회적 책임, 규제 대응, 이해관계자 관리 등 복합적 목표를 동시에 수행해야 한다. 해적선의 계약적 동료애는 단기적 성과 분배에는 강력했지만, 수십 년을 이어가는 복합 시스템의 운영 모델로 충분한가에 대해서는 역사적 증거가 부족하다. 실제로 18세기초 해적의 황금시대는 약 25년에 불과했다. 넝쿨형 구조가 위기 상황에서는 강력했지만, 장기적 제도화에는 취약했을 가능성도 배제할 수 없다. 따라서 해적선을 '완성된 모델'로 제시하는 것은 과도한 듯하다. 더 정확히 말하면, 그것은 위기 환경에서의 고속 적응 모델에 가깝다. AI 시대 역시 안정기보다는 불확실성이 지배하는 과도기라면, 우리는 이 적응 모델에서 통찰을 얻을 수 있다. 그러나 그것이 곧 장기 통제 구조를 의미하지는 않는다. '구조 없는 구조'의 위험 플랫 조직은 이상적으로 들린다. 그러나 사회학자 조 프리먼(Jo Freeman)은 이미 1970년대에 '구조 없음의 폭정(The Tyranny of Structurelessness)'을 경고했다. 공식적 위계가 사라지면, 비공식적 권력이 등장한다. 직함이 없다고 해서 권력이 없는 것은 아니다. 오히려 더 보이지 않는 권력이 형성될 수 있다. 게임업체 밸브(Valve) 같은 자율 조직에서도 내부 정치와 영향력의 불균형 문제가 제기돼 왔다. 넝쿨은 중심이 없지만, 그 안에는 여전히 '굵은 줄기'가 생긴다. 따라서 넝쿨형 공동체는 '권력이 없다'는 모델이 아니라, 권력이 어떻게 재집중되는지를 감시하는 구조를 동시에 가져야 한다. 해적선이 선장을 해임할 수 있었던 이유는 단순했다. 권력이 위임되었고, 회수 가능했기 때문이다. 현대 조직이 넝쿨형으로 전환하려면, 자율성만이 아니라 회수 가능한 권한 구조를 설계해야 한다. AI는 해방의 도구인가, 통제의 도구인가 AI는 권력의 분산을 촉진할 수 있다. 그러나 이 역시 일방적인 해석일 수 있다. AI는 철학자 제레미 벤담(Jeremy Bentham)이 설계한 파놉티콘(panopticon) 감시탑의 디지털 버전이 될 수도 있기 때문이다. 인공지능 알고리즘은 노동자의 행동을 추적하고, 생산성을 실시간 측정하며, 미세한 통제를 가능하게 한다. 우버형 플랫폼, 물류 창고의 자동화 시스템, 콜센터의 감정 분석 알고리즘은 오히려 더 강력한 중앙 통제를 구현한다. 기술은 중립적이다. 그것이 넝쿨을 강화할지, 거대한 나무를 더 단단히 만들지는 설계의 문제다. 따라서 AI 시대의 핵심 질문은 이것이다. 우리는 AI를 판단 권한의 분산 도구로 사용할 것인가, 아니면 통제의 고도화 도구로 사용할 것인가? 해적선의 교훈은 기술이 아니라 구조에 있다. 규칙과 권한 배분이 먼저이고, 기술은 그 다음이다. 분산은 책임을 흐릴 수 있다 넝쿨형 조직에서 "실패는 학습의 자산"이라는 구호는 매력적이다. 그러나 위기 상황에서 책임 소재가 불명확하면 방관자 효과가 발생할 수 있다. 모두가 판단자일 때, 아무도 최종 책임자가 아닐 위험이 있다. 해적선은 이 문제를 규칙으로 해결했다. 전투 상황에서는 선장에게 절대 권한을 부여했고, 평시에는 권한을 분산했다. 즉, 완전한 분산이 아니라 상황적 중앙집중이었다. 현대 조직도 마찬가지다. 평시에는 넝쿨처럼 움직이되, 위기에는 명확한 의사결정 권한을 가동할 수 있어야 한다. 나는 이것을 '상황적 이중 구조(Situational Double Structure)'라고 부르고 싶다. 평시의 분산과 위기의 집중을 동시에 설계하는 구조다. 우리는 나무를 버려야 하는가? 그렇지 않다. 모든 조직이 넝쿨이 될 수는 없다. 자본 배분, 핵심 가치, 전략적 방향 설정은 여전히 '뿌리'가 필요하다. 문제는 나무를 없애는 것이 아니라, 나무와 넝쿨의 긴장을 설계하는 것이다. - 전략은 나무처럼 단단하게. - 실행은 넝쿨처럼 유연하게. - 권한은 위임하되 회수 가능하게. - 자율은 허용하되 책임은 명확하게. 해적선은 제국을 대체하지 못했다. 그러나 제국이 붕괴하던 순간, 가장 빠르게 적응한 조직이었다. AI 시대는 제국적 안정기가 아니라, 항해 중인 폭풍에 가깝다. 이 시기에는 해적선에 오르는 넝쿨형 민첩성이 필요하다. 남겨진 과제 해적 공동체를 현대 기업의 대안 모델로 주장하는 것은 과감한 비유다. 그러나 그것이 단순한 낭만으로 끝나지 않으려면 세 가지 과제가 남아 있다. 첫째, 자율성과 통제의 균형을 정량화할 수 있는가? 어디까지 분산하고, 어디서 집중할 것인가에 대한 설계 원칙이 필요하다. 둘째, 보이지 않는 권력의 형성을 어떻게 감시할 것인가? 플랫 조직 안에서 영향력이 재집중되는 과정을 투명하게 드러내는 장치가 필요하다. 셋째, AI를 감시가 아닌 역량 증폭의 도구로 사용할 수 있는가? 알고리즘을 통제 대신 판단 보조로 활용하는 윤리적·구조적 합의가 요구된다. 우리는 해적선을 이상향으로 삼아야 하는가? 아니면 하나의 전략적 은유로만 사용해야 하는가? 내 생각은 후자에 가깝다. 해적선은 완벽한 사회 모델이 아니었다. 그러나 불확실성 속에서 작동했던 실험이었다. AI 시대의 조직도 마찬가지다. 우리는 완성된 구조를 찾는 것이 아니라, 불확실성 속에서 학습 가능한 구조를 설계해야 한다. 나무형 조직이 산업화의 상징이었다면, 넝쿨형 공동체는 불확실성의 시대를 통과하는 방식일지 모른다. 중요한 것은 해적이 되는 것이 아니다. 중요한 것은 권한과 책임, 속도와 신뢰를 어떻게 다시 설계할 것인가이다. 다가온 인공지능의 바다는 여전히 거칠고 가늠하기 어렵다. 제국의 감시탑이 아니라, 해적선에 오를 때이다.

2026.02.12 13:30이정규 기자

한국문화정보원, AI 시대 공공저작물 '출처명시 의무' 재검토 필요성 제기

한국문화정보원은 인공지능(AI) 확산에 따라 공공저작물 활용 환경이 급변하는 가운데, '출처명시 의무' 제도의 개선이 필요하다고 12일 밝혔다. 공공누리 제도는 2012년 도입 이후 공공저작물의 자유로운 이용을 지원해 왔으나, 현행 제도는 출처명시를 의무화하고 있어 이용 현장에서 부담 요인으로 작용해 왔다. 특히 AI 학습과 같이 대규모 데이터를 처리하는 환경에서는 개별 저작물마다 출처를 표기하는 것이 현실적으로 어렵다는 지적이 이어지고 있다. 실제로 출처명시 관련 상담 비중은 2021년 2%에서 2025년 16%로 증가했다. 최근 도입된 공공누리 제0유형과 AI유형은 이러한 문제를 완화하기 위한 제도적 시도로 출처명시 없이 이용을 허용하거나 AI 학습에 한해 자유 이용을 인정하는 방식을 담고 있다. 한국문화정보원은 공공저작물이 AI 시대 핵심 자원으로 활용되기 위해서는 법·제도적 정비가 병행돼야 한다며, 출처명시 의무의 합리적 개선을 포함한 제도 전환 논의가 필요하다고 밝혔다.

2026.02.12 13:17김한준 기자

"보고 싶은 글만 보여줘"…메타, 스레드 AI 추천 제어 기능 도입

이용자가 직접 추천 알고리즘에 요청을 보내 원하는 콘텐츠만 볼 수 있도록 피드를 조정할 수 있는 기능이 스레드에 도입될 예정이다. 메타는 인공지능(AI) 기반 추천 조정 기능 '디어 알고(Dear Algo)'를 스레드에 적용할 예정이라고 공식 홈페이지를 통해 12일 밝혔다. 미국, 영국, 호주, 뉴질랜드에서 우선 시험 적용 후 순차적으로 다른 국가로 확대될 예정이다. 디어 알고는 이용자가 공개 게시글을 통해 보고 싶은 콘텐츠 유형을 직접 요청하면, 추천 피드에 이를 반영하는 방식이다. 챗GPT와 같은 대화형 AI에 프롬프트를 입력하듯, 원하는 주제를 글로 설명하면 된다. 사용법은 스레드에 디어 알고(Dear Algo)로 시작하는 게시물을 작성하고 그 뒤에 더 보고 싶거나 덜 보고 싶은 콘텐츠 유형을 설명하면 된다. 예를 들어 "Dear Algo, 최신 기술 트렌드에 관한 글은 더 보여주고 정치 관련 글은 줄여줘"라고 적으면 AI가 이를 인식해 피드 구성을 변경한다. 다른 사용자가 올린 '디어 알고' 요청을 재게시하면 타인의 콘텐츠 선호도 설정을 자신의 피드에도 동일하게 적용할 수 있는 기능도 포함됐다. 이번 기능은 추천 알고리즘에 대한 이용자 개입 범위를 확장한 시도로 평가된다. 그동안 소셜미디어 피드는 플랫폼이 이용자 행동 데이터를 분석해 자동 구성해왔다. 반면 디어 알고는 이용자가 입력해 추천 흐름에 영향을 줄 수 있는 것이 특징이다. 다만 조정 기간은 3일로 제한되며, 기본 알고리즘 구조 자체가 바뀌는 것은 아니다. 메타는 제공하는 서비스 전반에 걸쳐 AI 기능을 확대하고 있다. 페이스북에서 프로필 사진을 애니메이션으로 변환하거나 이미지를 수정하는 기능도 최근 공개한 바 있다. 메타는 지난달 투자자들에게 올해 AI 관련 자본지출로 1천150억달러에서 1천350억달러를 투입할 계획이라고 밝혔다. 이는 전년 대비 거의 두 배 수준이다. 스레드는 2023년 7월 출시됐으며, 현재 월간 활성 이용자 4억 명을 기록하고 있다. 메타는 최근 스레드의 글로벌 광고 도입도 시작했다. 메타 대변인은 "이번 기능이 사용자들이 실제로 디어 알고라는 문구를 넣어 피드에 대한 바람을 공유하던 트렌드에서 영감을 얻었다"며 "우리는 디어 알고를 통해 스레드를 더욱 개인적인 경험으로 만들려한다"고 밝혔다.

2026.02.12 11:21남혁우 기자

구글 손잡은 카카오...뭘 하려는 걸까

카카오의 강점을 극대화하면서 구글만이 할 수 있는 분야를 중심으로 시너지를 창출하는 협력 구조를 구축하고 있다. 카카오가 구글과 협력해 안드로이드 확장현실(XR) 기반 AI 글래스(안경)와 모바일 기기에서 카카오 서비스가 작동하는 방식을 새로 만든다. 카카오톡을 중심으로 한 AI 서비스를 온디바이스 방식으로 구현, 안드로이드 생태계 전반으로 확장하겠다는 계획이다. 12일 카카오는 구글과 협력해 안드로이드 기기에서의 사용자 경험 혁신을 추진한다고 밝혔다. 양사는 구글의 차세대 AI 기술을 활용해 안드로이드 XR 기반 AI 글래스용 사용자 경험과 최신 AI 기술이 접목된 안드로이드 모바일 경험을 함께 개발하기로 했다. 구글 AI 글래스용 서비스 공동 개발 카카오는 구글과 함께 안드로이드 XR 기반 AI 글래스 등 차세대 폼팩터용 사용자 경험을 공동으로 개발한다. 회사에 따르면 양사는 AI 글래스를 포함한 새로운 디바이스 환경에서 메시징과 통화 등 실생활과 밀접한 시나리오를 중심으로, 핸즈프리 방식과 자연어 기반 상호작용이 가능한 인터페이스 구축에 협력하기로 했다. 안경을 쓴 상태에서 카카오톡을 읽거나 보낼 수 있을 수 있게될 전망이다. 카카오는 이러한 차세대 폼팩터에서 카카오 서비스가 어떻게 활용될 수 있을지를 주요 과제로 삼고, 디바이스 환경 변화에 따른 사용자 경험 확장을 추진한다는 방침이다. '카나나 인 카카오톡' 안드로이드 적용 협력 범위는 AI 글래스에만 국한되지 않는다. 카카오는 최신 AI 기술이 접목된 안드로이드 모바일 환경 전반에서도 사용자 경험 개발을 구글과 함께 진행한다. 카카오의 신규 AI 서비스들이 안드로이드 생태계 내에서 원활하게 구동될 수 있도록 기술적 협력을 강화한다는 설명이다. 이는 스마트폰 중심으로 형성돼 온 카카오 서비스 이용 방식이, 향후 다양한 안드로이드 기기 환경으로 확장되는 흐름을 염두에 둔 행보로 해석된다. 온디바이스 AI 협력의 출발점은 '카나나 인 카카오톡'이다. 이 서비스는 카카오가 자체 개발한 경량 AI 모델을 활용해, 이용자가 도움이 필요한 순간을 인식하고 먼저 말을 거는 것이 특징이다. 디바이스 내에서 이용자의 대화 맥락을 이해해 일정 브리핑과 정보 안내, 장소 및 상품 추천 등을 제안하며, 지난해 10월부터 베타 서비스를 진행 중이다. 카카오는 올해 1분기 중 안드로이드 버전을 포함해 정식 출시할 계획이다. AI 인프라 효율화 협업도 진행 이날 카카오는 AI 인프라에 대한 재무적 부담이 점진적으로 증가하고 있다고 언급하며, GPU 중심 구조에서 벗어나 모델과 서비스 특성에 맞춰 GPU·CPU·TPU를 조합하는 방향으로 인프라 전략을 재정비하고 있다고 밝혔다. 단일 연산 자원에 의존하기보다, 각 AI 서비스에 최적화된 인프라 구성을 통해 자본 효율성을 높이겠다는 취지다. 이와 관련해 카카오는 그동안 축적한 기술 역량을 바탕으로 국내에서 TPU를 비교적 잘 활용할 수 있는 기업이라는 점을 강조하며, 구글 클라우드와 함께 의미 있는 규모의 CPU 클라우드 운영 방안에 대해서도 논의를 진행하고 있다고 설명했다. 구글의 클라우드 인프라와 연산 자원을 활용해 AI 운영 비용과 성능을 동시에 관리하는 구조를 모색하고 있다는 것이다. 카카오는 이러한 인프라 협력이 온디바이스 AI와도 연결된다고 보고 있다. 기기 내에서 처리할 수 있는 영역은 디바이스에서 해결하고, 서버 처리가 필요한 영역만 클라우드로 분산함으로써 전체 AI 서비스 구조를 보다 효율적으로 가져가겠다는 구상이다. 정신아 카카오 대표는 이날 진행된 지난해 실적발표 컨퍼런스콜에서 디바이스 경험과 AI 폼팩터 영역에서는 구글과 협력하고, 카카오톡 기반 B2C AI 서비스 영역에서는 오픈AI와 협력하는 구조라고 설명했다. 모든 영역을 직접 수행하기보다, 각 분야에서 강점을 가진 글로벌 파트너와 협력해 직접 투자를 최적화하겠다는 전략이다. 정신아 대표는 “AI가 이용자들의 일상으로 빠르게 확산되는 흐름 속에서 양사의 기술적 강점을 결합해 새로운 기회를 모색하고자 이번 파트너십을 추진했다”며 “구글과의 협력을 통해 기술 경쟁력을 강화하고, 사용자들에게 한층 진보된 AI 기반의 일상 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 캐런 티오 구글 아시아태평양 플랫폼·디바이스 파트너십 부사장도 “구글의 최신 AI 기술과 한국 소비자를 향한 카카오의 혁신 역량을 결합하는 계기가 될 것”이라며 “모든 한국 사용자에게 유용한 AI 기술을 제공하는 것이 목표”라고 밝혔다.

2026.02.12 11:14안희정 기자

한컴어시스턴트, 국내 최초로 '이것' 획득…공공·기업 공략 본격화

한글과컴퓨터의 대표 인공지능(AI) 에이전트인 '한컴어시스턴트'가 일반 사용자 누구나 즉시 활용 가능한 '사용자 친화적 AI'임을 공식적으로 입증받고 공공·기업 시장 공략에 속도를 낸다. 한컴은 '한컴어시스턴트'가 국내 AI 설루션 최초로 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 'AX(AI Transformation) 사용성 인증'을 획득했다고 12일 밝혔다. 한컴어시스턴트는 사용자의 자연어 명령을 이해하고 실행하는 AI 에이전트 서비스다. "보고서 초안 작성해줘", "이 문서 요약해줘", "맞춤법 교정해줘"처럼 평소 동료에게 말하듯 요청하면, AI가 스스로 판단해 문서 작성부터 편집, 분석까지 자동으로 처리한다. 올해부터 한컴은 한컴어시스턴트를 에이전트로 제공하고 각 업무 프로세스에 특화된 '마이크로 에이전트(Micro-Agent)' 기능들을 신속하게 연동해 고객이 AI 전환(AX)의 효용을 체감하도록 할 계획이다. 마이크로 에이전트는 특정 직무나 미션에 최적화된 소형 AI 모듈로, 사용자가 복잡한 설정 없이도 즉각적인 업무 자동화를 경험할 수 있도록 설계한 한컴의 차세대 AI 라인업이다. AX 사용성 인증은 TTA가 국제 표준(ISO/IEC 25023)을 기반으로, 글로벌 빅테크의 AI 가이드라인을 반영해 개발한 평가 체계다. 한컴어시스턴트는 학습 용이성, 운영 편의성, 오류 대응성 등 총 20개 세부 항목에 대한 엄격한 테스트를 통과하며 실제 업무 현장에서의 실용성을 객관적으로 입증받았다. 한컴은 이번 일로 기술 경쟁 중심이었던 AI 시장이 사용자 경험(UX) 경쟁으로 재편되는 흐름 속에서 확실한 경쟁 우위를 확보했다는 평가를 받게 됐다. 또 인증 획득을 기점으로 기존의 문서 기술 역량을 집약한 마이크로 에이전트 제품군을 시장에 빠르게 선보일 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "AX 사용성 인증 획득은 우리 AI 기술이 실제 업무 환경에서 사용자에게 얼마나 큰 편의를 제공할 수 있는지 보여주는 중요한 이정표"라며 "역량 내재화를 위해 올해부터 전사적으로 추진 중인 AI 전환을 통해 자사 마이크로 에이전트들을 직무별로 먼저 적용하고, 검증된 설루션을 시장에 공급함으로써 업무 효율화 시장의 게임 체인저로 거듭날 것"이라고 강조했다.

2026.02.12 10:53장유미 기자

NHN클라우드, 2025년 4분기 첫 흑자…GPU·공공 전환 수혜

NHN클라우드가 그래픽처리장치(GPU) 기반 인공지능(AI) 인프라 사업 확대와 공공 클라우드 전환 수요 증가에 힘입어 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. 국가정보자원관리원(국정자원) 화재 이후 재해복구(DR) 수요가 본격화되고 정부 GPU 구축 사업이 가시화되면서 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 이뤄냈다는 평가다. NHN은 12일 진행한 2025년 4분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문이 전년 동기 대비 17.4%, 전 분기 대비 24.5% 증가한 1391억원의 매출을 기록했다고 발표했다. 이 가운데 NHN클라우드는 4분기 매출이 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 최초 분기 흑자를 달성했다고 밝혔다. 연결 기준 기술 부문 연간 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. 4분기에는 GPU 서비스 매출 증가와 공공 클라우드 전환 사업 확대가 본격 반영됐다. 특히 NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응했다. 동시에 행정안전부 '모바일전자정부시스템' 등 주요 공공 시스템의 클라우드 전환 및 복구 사업을 수행하며 공공 레퍼런스를 강화했다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"고 밝혔다. 국가정보자원관리원 화재 이후 DR 수요가 확대되며 공공 클라우드 전환 사업이 실적에 본격 반영됐다는 분석이다. AI 인프라 분야에서도 대형 프로젝트 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 엔비디아 B200 7656장을 서울 양평 리전에 구축 중이며 다음 달 본격 가동을 앞두고 있다. NHN클라우드는 이 사업의 최다 구축 기업으로, 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템을 도입해 국내 최고 수준 운영 역량 입증에 나섰다. 이같은 기술력을 기반으로 최근에는 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로도 선정됐다. 민간향 AI GPU 매출 확대와 함께 통합 메시지 플랫폼 '노티피케이션' 사용량 증가도 4분기 실적 개선에 힘을 보탰다. NHN은 올해도 GPU 기반 AI 인프라 수요 확대와 DR 사업에서의 지속 수혜를 전망하고 있다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 "올해 GPU 사업에서 괄목할 만한 성장이 예상되고 DR 사업 수요도 이어질 것"이라며 "올해 클라우드 부문에서 영업이익을 확실히 달성해 흑자 전환될 구조를 만들겠다"고 말했다. 정우진 NHN 대표는 "올해도 NHN 클라우드는 GPU 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.12 10:46한정호 기자

카카오-구글, AI 동맹 선언..."안드로이드 사용자 경험 혁신"

카카오가 구글의 차세대 인공지능(AI) 기술을 활용해 안드로이드 기기에서의 사용자 경험 혁신을 주도하기 위해 구글과 협력한다고 12일 밝혔다. 양사는 이번 파트너십을 바탕으로 안드로이드 확장현실(XR) 기반의 AI 글래스용 사용자 경험과 최신 AI 기술이 접목된 안드로이드 모바일 경험을 개발하기 위해 긴밀히 협력하기로 합의했다. 카카오는 안드로이드 XR 기반의 AI 글래스와 같은 차세대 폼팩터에 최적화된 인터페이스 구축에 역량을 집중한다. 메시징과 통화 등 실생활과 밀접한 시나리오에서 핸즈프리 방식과 자연어를 통한 상호작용으로 구현한 사용자 경험을 제공할 계획이다. 또 카카오는 온디바이스 AI 서비스가 안드로이드 모바일 기기에서 원활하게 구동될 수 있도록 구글과 최적화 작업을 진행한다. 그 시작은 '카나나 인 카카오톡'이 될 예정이다. 카나나 인 카카오톡은 카카오의 자체 개발 경량 AI 모델을 활용한 서비스로, 이용자가 도움이 필요한 순간을 알아차리고 먼저 말을 거는 것이 특징이다. 디바이스 내에서 이용자의 대화 맥락을 이해해 ▲일정 브리핑 ▲정보 안내 ▲장소 및 상품 추천 등을 제안해준다. 지난 해 10월부터 베타 서비스를 진행 중이며, 1분기 중 안드로이드 버전을 포함해 정식 출시할 계획이다. 정신아 카카오 대표는 "AI가 이용자들의 일상으로 빠르게 확산되는 흐름 속에서, 양사의 기술적 강점을 결합해 새로운 기회를 모색하고자 이번 파트너십을 추진하게 됐다"며 "구글과의 협력을 통해 기술 경쟁력을 강화하고, 사용자들에게 한층 진보된 AI 기반의 일상 경험을 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 캐런 티오 구글 아시아태평양 플랫폼·디바이스 파트너십 부사장은 "이번 협력은 구글의 최신 AI 기술과 한국 소비자들을 향한 카카오의 입증된 혁신 역량을 결합하는 계기가 될 것"이라며 "양사는 모든 한국 사용자들에게 유용한 AI 기술을 제공하는 것을 목표로 하고 있다"고 설명했다.

2026.02.12 10:19박서린 기자

플리토, 창사 이래 첫 연간 흑자…"AI 데이터로 빅테크 잡았다"

플리토가 글로벌 빅테크 대상 고품질 데이터 매출 성장에 힘입어 창사 이래 첫 연간 영업이익 흑자 전환에 성공했다. 플리토는 지난 2025년 연결 기준 매출 360억원, 영업이익 62억원을 기록했다고 12일 공시했다. 매출은 전년 대비 77% 급증하며 역대 최대 실적을 달성했다. 이를 통해 회사는 2024년 3분기부터 6개 분기 연속 흑자를 이어가게 됐다. 이번 성과는 저작권 문제가 없는 양질의 희소 데이터를 자체 생산해 글로벌 빅테크에 공급해 온 데이터 사업이 견인했다. 플리토 전체 매출 중 65% 이상이 수출에서 발생하고 있다. 최근 음성·이미지 데이터까지 확보하며 피지컬 인공지능(AI) 시장으로 영역을 넓히고 있다. 국내 시장에서도 입지를 굳히고 있다. 플리토는 지난달 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)' 2차 진출에 성공해 업스테이지 컨소시엄의 데이터 총괄 역할을 수행 중이다. 국립국어원 등 공공 분야의 다양한 용역 사업도 마쳤다. 올해 역시 정부 주도의 AI 투자와 민간 서비스 확대가 예정되어 있어 데이터 수요는 더 늘어날 전망이다. 신성장 동력인 AI 통번역 솔루션 사업도 본격화된다. 플리토는 지난해 12월 출시한 실시간 온라인 미팅 솔루션 '챗 트랜스레이션'을 통해 기존 기업 간 거래(B2B) 중심의 시장을 기업과 소비자 간 거래(B2C)로 확장할 계획이다. 정기 도입 기업과 개인 사용자를 동시에 확보하며 안정적인 반복 매출 구조를 만든다는 전략이다. 플리토는 올해 북미와 아랍어 시장 공략에 박차를 가한다. 솔루션 사업에서 얻은 전문 데이터를 다시 학습에 활용하는 선순환 구조를 강화하고, 아랍어권에서는 현지 국영기업과의 협력과 국내 기업 컨소시엄을 통해 진출을 모색하고 있다. 이정수 플리토 대표는 "음성 데이터와 피지컬 AI 시장 공략에 사활을 걸고 고품질 데이터 생산 환경을 강화할 것"이라며 "데이터와 솔루션의 강력한 시너지를 통해 2026년에도 성장세를 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.02.12 10:10이나연 기자

대기업 줄 불참 속 2파전…K-AI 마지막 한 자리 주인은

국산 인공지능(AI) 기술 독립을 위한 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트의 추가 공모가 오늘(12일) 오후 4시 마감된다. 첫 단계평가를 통과한 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 등 정예팀 3곳과 어깨를 나란히 할 마지막 한 자리를 두고 막판 경쟁이 치열하다. 12일 업계에 따르면 이번 추가 공모는 사실상 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스의 2파전이 될 것으로 보인다. 흥미로운 건 두 기업 모두 지난해 최초 공모 당시 고배를 마셨던 곳들이라는 점이다. 반년 만에 전열을 재정비해 사업 재도전에 나선 양측은 서로 다른 전략과 파트너십을 내세워 막판 승부수를 띄웠다. 모티프테크놀로지스, 모회사 모레 필두로 연합군 강화 모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레의 핵심 인력을 주축으로 작년 2월 설립된 신생 기업이다. 엔비디아가 아닌 AMD 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 거대언어모델(LLM)과 이미지·비디오 생성 모델을 개발하는 것이 특징이다. 모티프테크놀로지스는 작년 사업 지원 당시 협력했던 산학연 및 법조계와 함께하되, 추가 참여사를 늘리며 탄탄한 네트워크를 무기로 삼았다. 실제 모티프테크놀로지스 컨소시엄에는 모회사 모레를 비롯해 삼일회계법인, 서울대학교, KAIST 등 기존 파트너들이 대거 참여했다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "완전히 새로운 모델을 밑바닥부터 개발하기보다, 기존에 보유한 LLM과 비전 모델 성과를 바탕으로 이를 고도화하는 현실적인 로드맵을 제시할 계획"이라고 말했다. 트릴리온랩스, "실전 산업용 드림팀" 자신감 이에 맞서는 트릴리온랩스는 지난 2024년 설립한 지 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 LLM을 자체 개발해 기술력을 입증한 스타트업이다. 트릴리온랩스는 이번 컨소시엄을 "국가 기간 산업 적용을 위한 드림팀"으로 정의했다. 모델을 개발하는 것을 넘어 실제 산업 현장에서 작동하는 실증 레퍼런스 확보에 방점을 뒀다는 설명이다. 트릴리온랩스 관계자는 "국가 근간이 되는 산업을 담당하는 대기업과 각 AI 분야에서 전문성을 인정받은 유명 스타트업들이 전 영역에 포진했다"고 밝혔다. 가장 큰 차별점은 하드웨어 국산화 전략이다. 컨소시엄에는 국내 신경망처리장치(NPU) 기업이 주요 파트너로 합류했다. 외산 GPU 의존도를 낮추고 국산 NPU를 적극 활용해 소프트웨어와 하드웨어의 동반 성장을 꾀하겠다는 구상이다. 선행 연구를 위해 KAIST 등 주요 연구기관도 힘을 보탰다. 주요 기업 줄줄이 손사래…사이오닉AI도 장고 끝 불참 두 기업의 적극적인 행보와 달리, 독파모 사업 재공모 소식에 대다수 기업은 소극적인 반응을 보였다. 이미 6개월 이상 사업이 진행돼 격차가 벌어진 데다, 또다시 탈락할 경우 떠안아야 할 위험이 크다는 판단에서다. 실제로 지원 가능성이 높게 점쳐진 주요 기업들이 줄줄이 불참을 선언하면서 흥행에 빨간불이 켜지기도 했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 본선 문턱을 넘지 못한 카카오와 KAIST는 사업 추가 공모에 불참 의사를 전했다. KT와 코난테크놀로지도 정부가 추가 공고를 게시한 당일 재도전하지 않겠다는 입장을 공식화했다. 최근 업계의 이목을 끈 스타트업 사이오닉AI 역시 장고 끝에 참전하지 않기로 했다. 사이오닉AI는 지난달 초 독파모 선정 기업인 업스테이지의 모델에 대해 기술적 이의를 제기하며 화제의 중심에 섰던 곳이다. 고석현 사이오닉AI 대표는 "내부 논의 결과 독파모 사업 지원 없이 기존 수익 사업과 자체 모델 개발에 집중하기로 했다"고 불참 의사를 밝혔다. "적격자 없으면 안 뽑는다"…기존 정예팀과 경쟁력 입증 관건 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 이번 추가 공모의 핵심 기준을 '기존 정예 팀과 유의미한 경쟁이 가능한가'에 두고 있다. 정부가 제시한 기준에 따르면 우선 기술적으로는 독창적 아키텍처 설계, 데이터 확보·가공, 독자적 학습 알고리즘 적용 등 전 과정에서 주체적인 학습 수행이 필요하다. 오픈소스를 활용하더라도 가중치 초기화 후 학습·개발하는 것이 최소 조건이다. 정책적으로는 국가 안보 위협 해소를 위해 AI 모델을 스스로 개발·고도화할 수 있는 자주권과 주체적 운영·통제권 확보를 지향한다. 윤리적 측면에서는 오픈소스 활용 시 레퍼런스 고지 등 라이선스 정책을 준수해 AI 생태계 신뢰 확보와 투명성 제고를 요구하고 있다. 추가 선발된 1개 팀에게는 '한국형 인공지능(K-AI) 기업'이라는 명칭과 함께 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원, 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원 등의 혜택이 주어진다. 다만 정부는 평가위원 과반이 이 같은 기준을 충족하는 곳이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않겠다는 방침이다. "동등한 개발 시간 보장" 심사 속도전 예고 과기정통부는 추가 선정 팀에게 기존 선발 팀과 최대한 동등한 개발 시간을 보장하기 위해 속도감 있는 심사를 예고했다. 접수 마감 다음 날인 13일부터 즉각적인 심사 체제에 돌입할 예정이다. 정부는 심사 기간 단축을 위해 과제 제안서 접수 시 발표 평가 자료까지 함께 제출할 것을 요구한 것으로 알려졌다. 일각에서는 설 연휴 직후인 오는 19~20일경 결과가 나올 것으로 내다보지만, 해당 주를 넘길 가능성이 높다는 관측이 지배적이다. 수백 쪽에 달하는 제안서 검토와 대면 방식의 발표 평가를 소화하기에는 물리적 시간이 절대적으로 부족하기 때문이다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부의 속도전 의지는 확인했으나 심사 분량과 절차를 고려할 때 이달 마지막 주에 결과가 나올 것으로 보인다"고 전망했다.

2026.02.12 09:44이나연 기자

CS 문의 40% 줄였다…길 안내하듯 AI로 화면 안내 구현한 '모스'

고객지원(센터)에 들어오는 문의 중 상당수는 기능 오류가 아니라 '어디를 눌러야 하는지 모르겠다'는 사용법 질문이라고 한다. CS 직원의 설명을 들어도 화면에서 버튼을 찾지 못해 다시 막히는 경우도 적지 않다. 스타트업 모스(Moss)는 이 지점을 문제로 봤다. 텍스트로 답을 주는 대신, 사용자가 보고 있는 화면 위에 다음 행동을 직접 표시해 주는 '화면 안내형 고객지원 AI'를 만들어 사용법 문의 자체를 줄이면, 서비스에 대한 사용자 경험을 좋게 만들수 있다는 믿음에서다. 기자는 최근 서울 관악구 모스 사무실에서 김준일·한수빈 공동대표를 만났다. 1993년생 동갑인 두 사람은 강원도 출신이고, 미국에서 유학을 했다는 공통점이 있다. 김준일 대표는 “팀을 결성한 건 작년 초”라며 “이 아이템에 대해 지난해 5월쯤 같이 해보자고 이야기했는데 반응이 좋아 빠르게 움직였다”고 설명했다. 김준일 대표는 시카고 대학교를 졸업한 뒤 핀테크 기업에서 제품 책임자로 일했다. 한수빈 대표는 코넬 대학교에서 컴퓨터공학 학사를 받았고, 이후 마이크로소프트에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했다. 역할도 나뉜다. 김 대표는 고객사와 소통하는 일과 프로젝트 관리를 맡고, 한 대표는 제품 개발을 담당한다. 김 대표는 “지금 제일 중요한 건 세일즈”라며 “고객사 요구를 정리하고 프로젝트를 굴리는 역할을 한다”고 말했다. 한 대표는 “LLM이 강력해지면서 제품 기획과 개발이 아직 모두가 알아가는 단계”라며 “겉으로 보기엔 가능한 것처럼 보여도 실제 구현 수준과의 격차가 크다고 봤다”고 말했다. 그는 “그래서 지금 시도하지 않으면 오히려 더 불안했다”고 덧붙였다. 모스, 사용법 안내 화면에서 끝낸다 모스가 내세우는 건 말로만 설명하지 말고, 화면에서 보여주자는 접근이다. 김 대표는 “백문이 불여일견이라는 사자성어를 떠올리면 된다”고 말했다. 그는 “챗봇은 텍스트로 안내하지만, 모스는 화면에서 버튼이나 입력칸을 하이라이트해 게임을 하듯 따라가게 만든다”며 “챗봇에 '화면 안내'가 더해진 것이라고 보면 된다”고 설명했다. 모스가 문제로 보는 건 설명은 들었지만 실행은 하지 못하는 구간이다. 김 대표는 “정보 전달을 시도하더라도 실제로 동작해야 하는 곳은 화면(UI)”이라며 “UI에 익숙하지 않으면 텍스트만으로는 어렵다”고 했다. 모스가 지향하는 건 고객지원 담당자가 옆에서 이곳을 누르라고 알려주는 경험을 소프트웨어 안에서 구현하는 것이다. 초기 사용자 인터뷰에서 많이 나온 사례도 비슷했다. 김 대표는 “한국에서 초기 인터뷰를 했을 때 정부 사이트나 금융 사이트가 가장 많이 막히는 카테고리로 언급됐다”고 말했다. 그는 “본질은 기업용 소프트웨어에서도 비슷하다”며 “막히는 순간을 줄이는 방향으로 설계하고 있다”고 덧붙였다. 김 대표는 개인 경험도 언급했다. “부모님 세대가 앱에서 뭘 눌러야 할지 몰라 어려워하는 걸 옆에서 본 기억이 있는데, 결국은 같은 문제”라고 말했다. 그는 향후 이 기능이 중장년층 소프트웨어 교육 등으로도 확장될 수 있다고 봤다. 질문하면 설명서 찾아 화면에서 안내 모스는 기업이 가진 사용설명서와 도움말 같은 자료를 미리 정리해 둔다. 사용자가 질문하면 그 질문에 맞는 내용을 찾아내고, 지금 화면에서 무엇을 눌러야 하는지를 순서대로 안내한다는 방식이다. 한 대표는 “겉으로는 버튼을 찾아 표시하는 기능처럼 보이지만, 실제로는 질문에 맞는 자료를 찾고 단계를 세운 뒤 화면에서 실행 흐름을 안내하는 구조”라고 설명했다. 김 대표는 “중간에 사용자가 다른 메뉴로 가는 상황이 중요하다”고 말했다. 기존 안내 도구는 흐름이 끊기는 경우가 많았지만, 모스는 사용자가 다른 화면으로 이동해도 그 지점에서 다시 안내를 이어가는 걸 목표로 한다는 설명이다. 그는 이를 내비게이션이 경로를 이탈해도 곧바로 길을 다시 찾아주는 것에 비유했다. 기존 인앱 가이드는 화면 구성이 조금만 바뀌어도 안내가 틀어질 수 있다는 한계가 있다. 김 대표는 “모스는 사용자가 보고 있는 현재 화면을 기준으로 안내하기 때문에 업데이트가 있어도 안내를 다시 손보는 일을 줄이는 게 목표”라고 말했다. 도입 방식은 간단하다. 기업 고객이 프론트엔드에 모스 SDK를 설치하고 코드 한 줄을 삽입하면 기본 설정이 끝난다. 이후 기존 사용 설명서나 내부 가이드를 대시보드로 넣어두면, 이를 바탕으로 모스가 안내를 구성한다. 사용법 문의 줄인다…CS 최대 40% 감소 사례도 모스가 기대하는 효과는 고객지원에 들어오는 사용법 질문을 줄이는 것이다. 김 대표는 “앱마다 다르지만, 복잡한 소프트웨어에서는 고객지원 문의가 높게는 40% 줄어든 사례가 있다”며 “서비스마다 다르지만 많게는 고객 질문의 80~90%가 사용법 문의인 경우가 있는데, 이 구간을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다”고 말했다. 그는 “회사 입장에선 간단해 보이는 작업인데, 고객 입장에선 지식이 없으면 고객센터에 물을 수밖에 없다”면서 “자주 묻는 질문을 읽고 답하는 것 자체도 일”이라고 했다. 다만 버그나 환불처럼 모스가 직접 해결하기 어려운 이슈는 고객지원팀으로 연결하는 방식이라고 설명했다. 회사는 현재 여러 기업 고객과 시범 도입 논의를 진행 중이다. 글로벌 결제 핀테크, 인바운드 마케팅 플랫폼 등에서 적용 가능성을 검증하는 단계라는 설명이다. 김 대표는 “초기 단계지만 규모 큰 기업들과도 협업을 논의하고 있다”고 말했다. 김 대표는 미국 기업이 더 관심이 많다고도 귀띔했다. SaaS 시장의 규모가 더 크다 보니 문의와 도입 논의가 더 빠르게 붙는다는 설명이다. 이를 위해 회사는 캘리포니아에도 지사를 두고 있다. 최근 개인정보 유출 등 이슈가 발생하며 보안 여부에 대한 수요도 커지고 있다. 김 대표는 “기업 고객은 어디까지 볼 수 있고, 어디부터 못 보는지를 명확히 정하길 원한다”며 “민감한 정보는 읽지 않도록 설정하고, 주민번호나 이메일, 카드번호 등은 따로 인지해 마스킹한 뒤 처리한다”고 설명했다. 그는 “기업 고객이 웹에서 어떤 데이터를 받아갔고, 어떤 데이터를 외부 AI 제공사와 공유했는지까지 확인할 수 있도록 기록을 남기는 시스템을 구축했다”고 강조했다. 보안 요구가 큰 기업에는 내부 환경(온프레미스)에서 운영하는 방식도 제공한다고 덧붙였다. 모스가 그리고 있는 다음 단계는 질문에 답하는 수준을 넘어서는 것이다. 김준일 대표는 “사용자가 묻기 전 어디에서 헤매고 있는지 먼저 파악해 안내하는 방향을 준비하고 있다”며 “선제적인 액션을 통해 유저가 어디서 헤매는지, 언제 어떤 안내가 필요한지 더 빠르고 정확하게 알려주는 메커니즘을 개발 중”이라고 했다. 사업 목표도 구체적으로 잡았다. 이들은 앞으로 6개월 안에 크리에이터 툴, 핀테크, CRM·마케팅 소프트웨어 등 산업별로 레퍼런스 고객을 하나씩 확보하고, 이를 바탕으로 영업을 확장하겠다고 밝혔다. 큰 기업들을 온보딩하고, 국내 스타트업으로는 보기 드문 사례를 만들고 싶다는 말도 덧붙였다. 장기적으로는 더 큰 그림을 이야기했다. 김 대표는 “결국엔 인간과 소프트웨어가 어떻게 교감하느냐의 문제”라며 “우리는 그중에서도 화면으로 소통하는 방식을 맡고 싶다”고 말했다. SaaS를 넘어 사용자가 어떤 소프트웨어를 쓰든, 사람과 대화하듯 자연스럽게 안내받는 경험을 만들겠다는 구상이다.

2026.02.12 09:41류승현 기자

카카오, 구글과 협력…차세대 AI 경험 선보인다

카카오가 차세대 인공지능(AI) 경험을 제공하고자 구글과 손 잡는다. 정신아 카카오 대표는 12일 지난해 4분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 "올해부터 자사가 더 집중하고자 하는 디바이스 측면에서 차세대 AI 경험을 선보이기 위해 글로벌 협업을 본격적으로 시작하기로 합의했다"고 말했다. 이번 파트너십의 출발점으로 카카오는 자사 온디바이스 AI 서비스를 고도화하기 위해 구글 안드로이드와 협업을 시작한다. 안드로이드 개발팀과 직접 협업한다. 여기에 카카오는 AI 인프라에 대한 재무적 부담이 점진적으로 증가하고 있다는 점을 고려해 그래픽처리장치(GPU)에서 나아가 다양한 칩 라인업을 모델과 서비스별로 최적화해 배치함으로써 자본 효율적인 방식으로 AI 인프라를 강화하는 방안을 고민한다. 또 카카오는 구글클라우드와의 유의미한 규모의 중앙처리장치(CPU) 클라우드 운영에 대한 논의도 진행 중이다. 카카오는 향후 출시될 구글 AI 글래스에서의 협업에도 착수한다. 정 대표는 "앞으로 다양한 AI 폼팩터 환경에서 카카오 서비스가 더해질 때 이용자 경험이 어떻게 달라질 수 있을지에 대한 가설을 세우고 이를 바탕으로 하나씩 실험하며 새로운 AI 사용 경험을 만들어 가고자 한다"고 덧붙였다.

2026.02.12 09:32박서린 기자

생성형AI로 애니메이션 제작...EBS, 편당 8000만원 지원 공모

EBS가 생성형 AI 기술을 활용해 애니메이션 제작의 새로운 지평을 열어갈 '2026년 EBS 생성형 AI 애니메이션 시리즈 공동제작 프로젝트'를 공모한다고 밝혔다. 공모는 혁신적인 생성형 AI 기술을 기반으로 기존 애니메이션 제작 과정의 효율성을 극대화하고, 참신한 기획력을 가진 신진 크리에이터를 발굴해 TV 애니메이션 시리즈의 새로운 방향성을 제시하기 위해 마련됐다. 공모 대상은 생성형 AI를 활용한 유아, 어린이, 가족 대상의 TV 시리즈 애니메이션 기획물이다. 상용화된 적 없는 순수 창작물이어야 하며 장르의 경계를 허무는 파격적인 시도와 참신한 비주얼, 내러티브를 갖춘 작품을 중점적으로 선발할 예정이다. 지원 자격은 생성형 AI를 활용해 EBS와 공동제작이 가능한 개인, 팀 또는 제작사라면 누구나 참여 가능하다. 기존 방송사업자나 대기업 참여는 제한된다. EBS는 공모를 통해 최대 5개의 애니메이션 시리즈를 선정할 계획이다. 최종 선정된 프로젝트에는 작품당 8000만원이 지금된다. 당선금 1000만원과 제작비 7000만원이 포한된다. 선정된 작품은 TV 애니메이션 시리즈로 개발돼 2026년 12월 EBS를 통해 방영될 예정이다. 더빙, 음악, 음향, 믹싱 등 후반 작업은 EBS가 직접 담당해 완성도를 높일 계획이다. 심사는 1차 서류 평가와 2차 발표 평가로 진행된다. 주요 평가 항목은 ▲기획의 우수성(참신성, 독창성) ▲제작 가능성 및 기술 활용성(AI 기술 활용의 적정성) ▲사업 가능성 등이다. 공모 기간은 3월31일일까지다. 이메일을 통해 접수할 수 있고 공모전 신청서, 작품 소개서, AI 기술 증빙자료, 3분 이상의 영상(본편의 일부)을 함께 제출해야 한다. EBS 공모 담당자는 “생성형 AI 기술은 애니메이션 산업에 새로운 도전이자 기회가 될 것”이라며 “기존의 틀을 깨는 독창적인 아이디어를 가진 크리에이터들의 많은 지원을 바란다”고 말했다.

2026.02.12 08:58박수형 기자

데이터와 온톨로지로 구현…나만의 24시간 디지털 주치의 '필라이즈'

인공지능(AI)이 다양한 영역에서 활용되며 효율성과 편의성을 높이고 있다. 헬스케어 분야에서도 나의 건강정보를 AI로 분석해 더욱 효과적으로 건강관리를 할 수 있도록 돕고 있다. 헬스케어 스타트업 필라이즈(Pillyze)는 '데이터와 온톨로지 기반 AI'로 개인 맞춤형 건강관리 혁신을 이끌고 있다. 데일리호텔 성공 이후 헬스케어 분야에 뛰어든 신인식 필라이즈 대표는 “병원에서도 여전히 종이에 기록하는 현실을 보고, IT 기술로 행동 교정을 돕는 체계를 만들고자 창업했다”고 말했다. 2021년 창립한 필라이즈는 전문가 지식과 AI 기술이 결합해 식단, 혈당, 운동, 체중, 영양제까지 맞춤관리가 가능한 초개인화 건강관리 플랫폼이다. AI 기술을 통한 건강관리의 디지털 전환 및 사용자 편의성 증대를 비전으로 하고 있으며, 2025년 기준 누적 이용자는 120만명에 달한다. 자신의 건강관리를 위해 시작했다는 신 대표는 “20대부터 30대 중반까지 사업에만 몰두하다 보니 정작 내 몸 관리는 소홀했다. 1년 정도 쉬면서 병원을 다녔는데 식사나 수면 기록을 여전히 종이에 수기로 쓰고 있었다. 여기서 기록과 실제 피드백 사이의 시차라는 간극을 느꼈고, IT기술로 이를 메워 실질적인 행동 교정을 이끄는 체계를 만들고자 2021년 창업했다”고 말했다. 필라이즈의 핵심 경쟁력은 전문가의 지식을 학습한 AI가 유저의 데이터를 분석해 실제로 건강해지도록 개입하는 건강관리 프레임 워크를 제공한다는 점에 있다. 전문성은 소비자가 필라이즈를 선택하는 데 우선 고려사항이다. 2025년 기준 누적 이용자가 120만명, 유료 멤버십(필라이즈 플러스) 이용자의 누적 감량 체중은 509톤(50만9254㎏)이 넘는다. 상위 25%의 고성과 유저 기준으로는 평균 7.48㎏의 감량을 달성해 효율적인 체중 관리가 가능함을 보여줬다는 평가다. 그는 “데이터 분석 결과 성과가 높은 이용자와 일반 유저와 결정적인 차이는 주말 기록의 연속성이었다. 보통 평일에는 잘하다가도 주말에 관리를 놓아버리는 경우가 많았던 반면, 상위 그룹은 토요일과 일요일에도 쉬지 않고 식단을 기록하고 AI 피드백을 받았다”며 “목표에서 벗어나더라도 기록을 해두면 다음 날 다시 관리 트랙으로 돌아올 수 있다. 내가 무엇을 먹고 어떻게 움직이는지 인지하고 기록하는 행위 자체가 실시간 피드백 루프를 형성해 체중 감량이라는 액션으로 돌아간 것이다. 결국 꾸준한 데이터 입력과 인식이 행동 변화와 결과로 연결된다는 점을 확인했다”고 말했다. 또 “건강관리를 즐거운 상호작용으로 만들기 위해 추성훈, 김연경 선수 같은 셀럽의 페르소나와 귀여운 캐릭터를 입힌 AI 코치를 도입했다. 유저와 소통하며 동기를 부여하는 '페이스메이커 관점의 동행'(컴패니언십) 모델이 핵심으로, 마라톤에서 페이스메이커가 옆에서 같이 뛰어주며 완주를 돕는 것과 같은 원리”라며 “AI 코치는 유저가 건강 목표에 도달할 때까지 지속하게 만드는 모델이 성과를 견인했다. 데이터 분석 결과 상위 25%의 높은 감량 성과를 낸 유저들은 주말에도 기록을 쉬지 않는 연속성을 보였는데, 필라이즈 AI는 이러한 기록 행위가 실질적인 체중 감량으로 이어지도록 설계돼 있다”라고 말했다. 기술력과 전문성 기반의 사업 모델 사업 모델은 유료 구독제(SaaS)로 필라이즈 플러스 및 글로벌 밀로(Mealo)의 멤버십 운영과 120만 유저의 식단·체중 등 라이프로그 데이터를 바탕으로 맞춤형 코칭 제공 및 서비스 확장이다. 유료 구독모델은 ▲필라이즈 플러스(무제한 AI 채팅 코칭, 광고제거, 살찌는 음식 예측, 혈당 무제한 검색, 맞춤 미션 제공 등) ▲필라이즈 슈가케어(월 정기 구독, 혈당 센서 최저가 혜택, 1:1 전문가 Q&A, 매달 무료 배송 등) ▲포미 다이어트(12주간 1:1 전문가 코칭, 10만원 대 최신형 무채혈 연속혈당측정기 2개, AI 혈당 관리 프로그램 등) 등이 있다. 해외에서는 '밀로' 브랜드로 진출해 현재 80개국에서 유료 구독자를 확보했다. 국가별로 상이한 음식 데이터베이스를 AI가 학습해 어디서든 정확한 코칭을 받게 했다. 눈길을 끄는 점은 필라이즈 유료 멤버십 가입자의 85% 이상이 다음 달에도 서비스를 계속 이용하고 있다는 것이다. 신 대표는 “범용 AI가 인터넷 정보를 취합해 전달하는 방식이라면, 필라이즈는 약사, 영양사, 한의사 등 전문가팀이 직접 설계한 전문 지식 체계인 '온톨로지'(Ontology)를 서비스 레이어에 활용했다”며 “웰니스 전문가의 전문성을 데이터 가공 단계부터 반영했기에 AI가 근거 없는 답변을 내놓는 환각(할루시네이션) 현상을 막고 전문가 수준의 정확한 조언을 건넬 수 있다”고 말했다. 일례로 대사가 저하된 유형의 다이어터가 식사량을 무리하게 줄일 경우 칭찬 대신 '대사 기능 저하'를 경고하며, 오히려 지방이 잘 타는 몸을 만들기 위해 단백질을 얼마나 더 챙겨 먹어야 하는지 구체적인 양과 메뉴를 코칭한다는 설명이다. 그는 “핵심은 초개인화와 컴패니언십이다. 살을 빼는 몸의 상태나 기저질환이 사람마다 다르기에 이를 고려한 맞춤형 코칭을 제공한다. 또 일상 속 기록의 허들을 낮추기 위해 인바디나 스마트워치 등 여러 라이프로그 데이터를 하나로 모으는 '데이터 통합'에 집중했다”면서 “운동 데이터 분석 시 심박수 데이터를 존 1~5로 세분화해 체중 감량에 효과적인 존 2 영역 유지시간 등을 분석해 피드백한다는 점이 결정적인 차이”라고 밝혔다. 특히 “구독 모델을 통한 서비스 유료화에 대해서는 기록 기능은 무료의 영역으로 열어두되 나의 일상생활(라이프로그) 데이터를 기반으로 한 디테일한 전문가 코칭이나 혈당 예측, 맞춤 플래닝 같은 고차원적 가치를 원하는 유저에 한해 가장 적절한 형태의 구독 방식을 선택하게 했다”며 “그 결과 현재 매출의 70~80%가 구독 모델에서 나오고 있으며 유료 가입자의 리텐션이 85% 이상으로 높다. 이는 기술적 효용이 실질적인 만족으로 이어지고 있음을 증명한다”고 강조했다. 필라이즈의 기술력도 성장 추진력이 되고 있다. 유니스트(UNIST) 팀과 공동연구를 통해 개발한 연속혈당측정기(CGM) 없이 혈당 추이를 예측하는 가상 CGM 기술은 고가 센서 부담을 줄이고 지속 가능한 혈당 관리가 가능하다고 한다. 신 대표는 “유저가 2주 정도만 연속혈당측정기를 착용해 라이프로그 데이터를 축적하면, 이후에는 센서가 없어도 평소 식습관과 생활 패턴을 통해 혈당 변화를 수학적으로 추론하는 방식”이라며 “실제 기기 부착 시와 비교했을 때 오차율이 약 12% 수준으로, 내 몸의 음식 반응 추이를 파악하고 위험성을 인지하는 데 기술적 신뢰도를 제공한다”고 설명했다. 이어 “물론 가상 CGM 기술이 기존 물리적 CGM을 대체하려는 것은 아니고, 내 몸의 건강 상태를 기반으로 혈당의 추이 등을 파악해 식단 구성 등 건강관리에 도움을 주고자 하는 목적”이라며 “예방 관점의 AI 기반 웰니스 솔루션을 구현하기 위한 기술”이라고 강조했다. 보안은 최고기술책임자가 최우선 순위로 직접 관리하고 있다. 주민번호 같은 신상 정보는 받지 않고, 별명만으로도 이용이 가능한 구조를 만들어 개인 식별 가능성을 차단할 뿐만 아니라 민감한 의료데이터는 일반데이터와 분리해 따로 보관한다. 또 모든 데이터는 암호화해 내부 접근을 차단하고, 개인건강기록(PHR) 데이터를 가져올 때도 유저 동의 하에만 연동하며, 코칭과 트렌드 분석을 위한 데이터 자료로만 활용된다. 목표는 모두가 나만의 디지털 주치의를 곁에 두고 일상을 건강하게 관리하게 만드는 것이다. IT 기술로 모든 국민의 건강 수명을 늘리는 인프라가 되겠다. 필라이즈 목표는 건강관리 시장의 혁신이다. 신 대표는 “필라이즈의 모든 서비스는 질병 예방 관점에서 건강 수명을 늘리는데 초점을 맞추고 있다”며 “체중관리와 혈당관리는 중요한 건강관리의 화두이고, 이를 통해 만성질환 영역까지 확장하고 있다”고 말했다. 이어 “앞으로는 앱에 축적된 유저의 평소 생활 데이터를 의사가 진료 시 참고하게 되는 날이 올 수도 있을 것으로 생각한다. 의사가 환자의 일상 패턴을 정확히 알고 진료한다면 훨씬 더 정교한 개인 맞춤형 정밀치료가 가능해질 것이라 믿는다”고 덧붙였다.

2026.02.12 08:00조민규 기자

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