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오픈AI 추격 나선 구글, 일주일 새 AI 기업 3곳 인수·투자

구글이 최근 일주일 사이 인공지능(AI) 스타트업 3곳을 연달아 인수하거나 투자하며 공격적인 사세 확장에 나섰다. 생성형 AI 시장 선두 주자인 챗GPT 개발사 오픈AI를 추격하기 위해 전방위적인 기술 고도화에 박차를 가하는 모습이다. 구글은 23일(현지시간) 2차원(2D) 이미지를 3D 입체 모델로 변환하는 생성형 AI 스타트업 '커먼센스 머신즈'를 인수했다고 발표했다. 구글 딥마인드 연구원 출신이 설립한 이 회사는 이미지와 텍스트, 스케치를 3D 데이터로 구현하는 데 특화되어 있다. 구글은 이미지 생성 모델인 '나노 바나나'의 성공을 발판 삼아 시각 지능 영역을 3D로 확장하며 멀티모달 AI(텍스트와 이미지, 영상 등을 이해하는 AI) 경쟁력을 끌어올린다는 계획이다. 음성 인터페이스 강화에도 속도를 내고 있다. 구글은 22일 음성 AI 전문 기업 '흄AI'와 라이선스 계약을 맺고 앨런 코언 최고경영자(CEO)를 비롯한 핵심 엔지니어 7명을 영입했다. 흄AI는 목소리에 담긴 미세한 감정을 분석하는 기술력을 보유하고 있다. 이는 구글 제미나이의 음성 기능인 '제미나이 라이브'에 탑재돼 오픈AI '음성 모드'와 경쟁할 것으로 보인다. 글로벌 영향력을 확대하기 위해 일본 시장 공략에도 박차를 가한다. 구글은 일본 최대 AI 스타트업인 '사카나AI'에 전략적 투자를 진행했다. 사카나AI는 현대 거대언어모델(LLM) 시초가 된 '트랜스포머' 개발자 중 한 명인 전 구글 리서치 일본 책임자 데이비드 하가 설립했다. 업계 관계자는 "구글 출신 인재들이 세운 기업들을 다시 흡수하는 방식을 통해 주요 기술 고도화에 대한 시행착오를 줄이려는 의도로 풀이된다"고 말했다.

2026.01.26 17:10이나연 기자

딥시크 쇼크 1년…'기술 독자성' 함정 빠진 韓, 돌파구는

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 지난해 1월 공개한 오픈소스 추론 모델 'R1'이 업계에 충격파를 던진 지 1년이 흘렀다. 적은 비용으로 미국 빅테크와 어깨를 나란히 하는 모델 성능을 구현하고, 이를 오픈소스화한 딥시크 등장은 AI 패권 경쟁 판도까지 바꿨다. 기술 선도국인 미국은 물론 우리나라를 포함한 기술 추격국들에 새로운 기회이자 위협이 되면서다. 우리 정부도 국가 차원으로 번진 AI 경쟁에 본격 뛰어들었다. 글로벌 최신 AI 모델 성능에 견주는 국산 기술력 확보를 목표로 K-AI 기업을 지원하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업이 대표적이다. 하지만 독파모 프로젝트는 시작부터 '프롬 스크래치(From Scratch·바닥부터 독자 개발)' 여부를 두고 진통을 겪고 있다. 독자 모델 개발을 둘러싼 논쟁이 AI 강국으로의 도약대가 되려면 딥시크가 증명한 효율적 혁신을 한국 실정에 맞게 재해석해야 한다는 목소리가 나온다. 구글·오픈AI 기술 차용했지만 기술력 인정받은 中 딥시크 '소버린(주권) AI'가 주목받는 배경엔 외부 기술 의존도를 낮춰 통제권 상실 위험을 최소화해야 한다는 시대적 요구가 있다. 그러나 딥시크는 외부 오픈소스를 적극 활용해 역설적으로 기술 주권을 확보한 사례다. 딥시크는 모델 개발 과정에서 구글의 비전 인코더(SigLIP-L), 오픈AI의 프로그래밍 언어(트라이톤), 스탠포드 연구진의 플래시 어텐션 등 경쟁사와 학계의 모듈을 대거 채택하며 효율을 극대화했다. 이러한 외부 모듈 활용은 글로벌 빅테크 사이에서도 일반적이다. 메타 '라마' 시리즈는 쥬이이테크놀로지가 개발한 회전위치임베딩(RoPE)과 구글의 활성화 함수(SwiGLU)를 사용했다. 구글 '제미나이' 역시 외부 플래시 어텐션 기술을 내부 인프라에 통합해 활용하고 있다. AI 개발에서 핵심 구성 요소를 외부에서 가져오는 것은 기술 자립도를 해치는 결격 사유가 아닌 보편적인 개발 방식인 셈이다. 딥시크가 독자 기술력을 높게 평가받는 이유도 기존에 없던 시도로 새로운 가치를 증명했기 때문이다. 딥시크는 미국의 반도체 제재에 따른 인프라 환경을 극복하기 위해 기존 업계가 챗봇 말투 교정용으로만 치부하던 '강화학습'을 추론 능력 향상 핵심 도구로 재정의했다. 딥시크는 강화학습으로 AI가 스스로 사고하는 과정을 훈련시키면 적은 데이터로도 추론 능력을 극대화할 수 있다는 독자적 가설을 세워 이를 기술적으로 구현했다. 아키텍처 효율화 측면에서도 독창성을 발휘했다. 딥시크는 전문가 모델을 세분화하고 공통 지식 모델을 상시 대기시키는 '딥시크MoE' 방식을 고안해 메모리 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄였다. 韓 AI 전략, 벤치마크 점수 넘어 새로운 경쟁력 필요 결국 딥시크 사례는 진정한 기술 독자성이 모든 부품의 자체 제작이 아닌, 차별화된 아키텍처와 독창적인 가설을 통해 구현된다는 사실을 시사한다. 업계 전문가들이 한국 AI 산업이 '독자 AI'라는 단어의 함정에서 벗어나야 한다고 지적하는 이유다. 단순히 부품 국산화율을 따지는 제조업식 사고방식으로는 AI 패권 경쟁 본질을 꿰뚫을 수 없기 때문이다. 현재 글로벌 AI 시장은 모든 요소를 자체 제작할 것을 요구하지 않는다. 특정 분야에서 얼마나 차별화된 아키텍처를 구축했는지, 비용 효율성이나 기술적 특화점은 무엇인지에 주목한다. 글로벌 경쟁이 목표라면 높은 한국어 인식률만으로는 차별화를 입증하기 어렵다는 평가가 나온다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "정부와 시장이 벤치마크 점수에만 집착하면 기업은 결국 점수 올리기 쉬운 오픈소스 모델을 가져오는 안전한 길만 택하게 된다"고 경고했다. 단기 성과에 매몰될 경우, 장기적으로 원천 기술 부재로 인한 글로벌 기술 종속만 심화될 수 있다는 지적이다. 임 대표는 "진정한 국가대표 AI라면 글로벌 시장에 내세울 특화된 경쟁력이 필수"라며 "당장은 성과가 미진하더라도 독자적 가설을 세우고 원천 기술을 확보하려는 기업에 더 많은 기회와 지원을 집중해야 한다"고 강조했다.

2026.01.26 16:55이나연 기자

이노룰스, PTC코리아와 AI 기반 제조업 자동화 나선다

이노룰스가 PTC코리아와 손잡고 제조업 분야 업무 자동화 시장 공략에 나선다. 이노룰스는 지난 23일 PTC코리아 본사에서 PTC코리아와 제조산업 분야 업무 자동화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약으로 양사는 PTC의 제조업 특화 플랫폼과 이노룰스의 룰엔진 및 인공지능(AI) 솔루션을 결합한다. 제조 현장의 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하고 업무 효율을 높인다는 목표다. PTC는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션 '윈칠'을 비롯해 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등 제조업 전 과정을 지원하는 통합 솔루션을 보유 중이다. 제품 설계부터 개발·생산·서비스까지 제품 수명주기 전체에 걸친 제조 기업 디지털 혁신을 지원하고 있다. 이노룰스는 금융·제조·공공 분야에서 기업 업무 자동화 솔루션을 공급해온 AI 전환 전문기업이다. 특히 정책 변화가 잦고 의사결정 구조가 복잡한 업무 영역에서 강점을 보여왔다. 최근에는 AI 역량을 강화하며 룰엔진 기반 시스템의 AI 고도화와 상품관리 등 AI 업무 자동화 사업에 적극 진출하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 제조 현장 의사결정 최적화 및 자동화 영역을 확대하고 각 사 기술 역량을 결합해 차별화된 경쟁력으로 시장에 신속 대응한다는 계획이다. 김도균 PTC코리아 대표는 "제조 기업의 전사적 디지털 혁신을 지원하는 솔루션을 제공해온 우리와 이노룰스 간 협력은 업무 자동화라는 혁신 핵심 요소를 기업에게 함께 제공할 수 있는 중요한 기회가 될 것"이라며 "복잡한 제품 개발 과정에 대한 우리 전문성에 AI 기반 업무 자동화에 대한 이노룰스 기술력을 더해 제조업 혁신의 새로운 장을 열겠다"고 밝혔다. 장인수 이노룰스 대표는 "제조업은 AI를 통한 업무 자동화 효과가 가장 극대화될 수 있는 분야"라며 "PTC코리아와 협력해 제조 현장의 복잡한 정책 기반 의사결정을 AI가 자동화하고 이를 통해 고객사들이 생산성 향상과 비용 절감이라는 실질적 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.01.26 16:33한정호 기자

"AI 혁신 원한다면, 'AI 레디' 데이터 환경부터 갖춰야"

"많은 기업이 고성능 인공지능(AI) 모델 도입을 서두르고 있습니다. 하지만 정작 AI가 학습해야 할 데이터는 개인 PC와 이메일 보관함 속에 파편화된 채 죽어 있습니다. AI 혁신을 원한다면 모델을 고민하기 전에, 업무 과정에서 자연스럽게 양질의 데이터가 쌓이는 'AI 레디(AI Ready)' 환경부터 갖춰야 합니다." 26일 서울 구로구 폴라리스 오피스 사옥에서 만난 이해석 폴라리스 오피스 최고인공지능책임자(CAIO) 겸 핸디소프트 대표는 올해 AI 시장의 핵심 화두로 '데이터 구축 환경의 혁신'을 꼽으며 이같이 강조했다. 단순히 외부의 거대언어모델(LLM)을 도입하는 것을 넘어 기업 내부 업무 흐름(Workflow) 자체를 '데이터 친화적'으로 전환해야한다는 주장이다. AI 혁신의 적은 '데이터 파편화'… 클라우드로 모든 업무 데이터 통합해야 이 대표는 현재 기업들의 가장 큰 문제점으로 '파일 중심의 업무 관행'을 지적했다. 임직원들이 각자의 PC에서 문서를 작성하고 이를 메일이나 메신저로 주고받는 과정에서 수많은 복사본이 생성되기 때문이다. 이 과정에서 수정 이력은 유실되고, 무엇이 최종본인지 알 수 없는 '데이터의 늪'에 빠지게 된다. 이 대표는 "이런 정제되지 않은 데이터를 AI에 학습시키면 정확도가 떨어지는 것은 물론, 엉뚱한 답변을 내놓는 '할루시네이션(환각)' 현상만 심해진다"고 지적했다. 그가 제시한 해법은 폴라리스 오피스의 '클라우드 기반 공동 편집(Cloud Editor)' 기술을 통한 업무 프로세스 재설계다. 이 대표는 "파일을 첨부해서 전송하는 것이 아니라 클라우드 상 문서 링크를 공유하는 방식으로 업무가 바뀌어야 한다"고 역설했다. 문서를 클라우드에서 작성하고 수정하면 모든 변경 이력(History)이 중앙 서버에 남기 때문이다. 그는 "모든 업무 데이터가 한곳에 모이고 유일성이 보장되므로 별도 전처리 과정 없이도 AI가 학습하기 가장 좋은 'AI 레디' 상태를 유지할 수 있다"고 설명했다. 문서에 '맥락(Context)'을 입히다…전자결재와 연동된 데이터 파이프라인 이해석 대표는 단순한 문서 저장을 넘어 전자결재 시스템과의 결합을 통해 데이터에 맥락(Context)을 부여하겠다는 전략도 밝혔다. 이는 폴라리스 오피스의 문서 엔진 기술과 핸디소프트의 협업 프로세스가 시너지를 내는 핵심 지점이다. 그는 "AI가 기업 업무를 실질적으로 돕기 위해서는 텍스트 자체보다 그 문서가 가진 배경을 이해해야 한다"며 "누가 기안했고 언제 수정됐는지, 그리고 결정적으로 '최종 승인권자'가 누구인지에 대한 정보가 결합돼야 한다"고 설명했다. 이어 "폴라리스 오피스에서 작성된 문서가 전자결재 워크플로우를 타고 승인되는 순간, 이 데이터는 AI가 신뢰할 수 있는 '검증된 지식'이 된다"며 "이를 통해 실시간으로 생성되는 모든 업무 데이터를 AI가 즉시 활용 가능한 자산으로 만들 수 있다"고 강조했다. 별도로 데이터를 정제하느라 비용을 들이는 것이 아니라, 통합 워크플로우 위에서 일상적인 업무를 수행하기만 해도 저절로 'AI 학습용 고품질 데이터 파이프라인'이 구축된다는 설명이다. "HWP도 문제 없어"… 현실적 '하이브리드 전략'으로 시장 공략 이 대표는 국내 공공기관과 기업 업무의 표준인 HWP(아래아한글) 문서 활용 방안에 대해서도 현실적인 해법을 제시했다. 일각에서는 AI 전환을 위해 HWP 같은 레거시(Legacy) 포맷을 버려야 한다는 주장도 제기되나 수십 년간 축적된 방대한 지식 자산을 하루아침에 폐기하거나 업무 환경을 전면 교체하는 것은 불가능하다는 판단에서다. 그는 "HWP는 표나 서식 등 한국적인 업무 환경에 최적화된 훌륭한 포맷이지만 그동안 과도한 서식 등이 덧씌워져 AI가 읽기 어려웠던 것이 문제"라고 진단했다. 이에 대한 해결책으로 그는 폴라리스 오피스의 웹 편집 기술을 꼽았다. 이 대표는 "폴라리스 오피스 엔진은 HWP 문서의 레이아웃을 깨뜨리지 않고 그대로 클라우드 환경으로 끌어올릴 수 있다"며 "웹상에서 편집 가능한 데이터가 되면 AI가 문서 내 텍스트와 구조를 완벽하게 이해하고 학습할 수 있게 된다"고 설명했다. 보안 문제로 퍼블릭 클라우드 도입을 주저하는 공공기관과 대기업을 위한 '하이브리드 전략'도 내세웠다. 데이터 유출 우려가 없는 온프레미스 서버나 프라이빗 클라우드 환경에 폴라리스 오피스 솔루션을 설치해, 강력한 보안을 유지하면서도 AI와 클라우드의 이점을 누릴 수 있도록 지원하겠다는 계획이다. 이해석 대표는 올해가 기업용 AI 시장의 진정한 승부처가 될 것이라고 전망했다. 작년까지 많은 기업이 AI의 신기함에 주목해 보여주기식 도입(PoC)에 그쳤다면 올해부터는 비용 대비 효과(ROI)와 실질적인 생산성 향상을 증명해야 하는 냉정한 검증의 시기가 도래했다는 것이다. 이 대표는 "단순히 챗봇 창 하나 띄워놓는다고 업무가 혁신되는 것은 아니다. AI가 내 업무의 맥락을 파악해 결재 문서를 초안부터 작성해주고, 필요한 데이터를 즉시 찾아주는 '진짜 비서'가 되어야 한다"고 강조했다. 이어 "폴라리스 오피스는 화려한 AI 모델 경쟁에 뛰어들기보다, 그 모델들이 가장 잘 달릴 수 있는 '도로'를 닦는 데 집중할 것"이라며 "고객사의 데이터가 AI를 만날 준비를 가장 완벽하게 마칠 수 있도록 돕는 핵심 인프라 기업으로서 'AI 레디' 시대를 주도해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.01.26 16:24남혁우 기자

[유미's 픽] 독파모 추가 공모 나선 정부, 기업 반응은?

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀 선발 공모가 본격화됐지만 업계가 미온적인 반응을 보이고 있다. 정부가 '독자성'에 대한 기준을 여전히 명확히 제시하지 않은 상황에서 사후 약방문식 규칙 변경으로 정책 신뢰도가 하락했을 뿐 아니라 뒤늦게 합류하는 기업의 실익이 없을 것이라고 판단해서다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 23일부터 다음 달 12일까지 독파모 프로젝트 추가 정예팀 1곳을 선정하기 위한 공모 절차에 돌입했다. 당초 4개 팀 경쟁 구도를 목표로 했던 1차 단계 평가에서 독자성 논란 등으로 2개 팀이 탈락하며 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지만 남게 되자 경쟁 구도를 복원하겠다는 취지에서 이처럼 나섰다.하지만 추가 공모가 공식화되자 업계의 반응은 냉담했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 예선 단계에서 고배를 마셨던 카카오와 한국과학기술원(KAIST), 유력 후보로 거론되던 KT까지 모두 불참을 선언했다. 코난테크놀로지스 역시 재도전에 나서지 않겠다는 입장을 밝혔다. 현재까지 참여 의사를 밝힌 곳은 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스 등 스타트업 2곳에 그쳤다. 업계 관계자는 "대기업들이 독파모 '패자부활전'에 참여하지 않으면서 사실상 정부 사업에 대한 관심도가 뚝 떨어진 상황"이라며 "LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지도 추가 참가업체 선정이 사실상 큰 의미가 없다고 보고 8월께 진행하는 2차 평가보다 올 연말에 진행될 최종 평가에 초점을 맞춰 모델 개발에 나선 분위기"라고 말했다. 이처럼 독파모에 대한 업계의 집중도가 떨어진 가장 큰 이유는 정부의 기준이 모호했기 때문이다. 특히 '기술 독자성' 정의가 사전에 명확히 제시되지 않으면서 시장과의 간극이 크게 벌어진 것이 주 요인으로 분석됐다. 실제 1차 평가에서 정부는 해외 모델을 단순 미세조정한 파생형이 아닌, 설계부터 사전학습까지 자체 수행한 모델을 독자 모델로 규정했다. 특히 외부 오픈소스 모델의 가중치(weight)를 사용한 경우 독자성 기준을 충족하지 못한다고 판단했다. 그러나 이 기준은 사업 초반부터 명확하게 공유·해석되지 않아 문제를 일으켰다. 이 탓에 네이버클라우드는 성능·사용성 평가에서 상위권에 포함됐음에도 불구하고 중국 알리바바의 큐원(Qwen) 계열 가중치를 활용했다는 이유로 독자성 기준에 미달해 탈락했다. 네이버 측은 이미 검증된 모듈을 활용해 완성도를 높이기 위한 전략적 선택이었다고 설명했지만, 결과적으로 정부와 기업 간 독자성 해석의 간극만 드러냈다. 다만 독자성 논란을 정부 탓으로만 돌리긴 어렵다는 지적도 있다. 독파모는 '소버린 AI' 성격의 국가 사업인 만큼, 해외 모델 가중치 활용은 통제권·공급망 리스크 논쟁을 불러올 수밖에 없는데도 네이버클라우드가 큐원 계열 비전 인코더와 가중치를 활용한 모델을 제출했기 때문이다. 이 탓에 네이버는 국가 사업의 정책 목표와 심사 관점이 민간 서비스 개발과 다르다는 점을 간과했다는 지적을 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 정부는 독자성 논란이 커지자 추가 공모와 함께 전문가 평가 항목에서 독자성 평가를 보강하겠다고 밝히며 해결책 마련에 나서는 모습을 보였다. 그러나 세부 가이드라인은 여전히 '추후 구체화'라는 수준에 머물러 있어 업계의 실망감은 해소되지 않고 있다. 업계 관계자는 "룰을 명확히 하지 않은 채 경기 도중 기준을 강화한 뒤 문제가 되자 다시 판을 짜는 모양새"라며 "정부가 일부 기업 구제 성격으로 패자부활전을 하려고 했지만, 해당 기업이 나서지 않고 기준도 명확히 제시하지 못하면서 독파모 사업이 애매해져 버렸다"고 지적했다. 이처럼 혼선이 빚어지면서 향후 2차 평가에 대한 부담도 커지는 분위기다. 과기정통부는 8월께 독파모 2차 평가를 진행할 계획이지만, 독자성 기준을 둘러싼 불확실성이 해소되지 않을 경우 유사한 논란이 반복될 수 있다는 우려가 나오고 있다. 특히 2차 평가는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀과 추가 공모를 통해 선발될 1개 팀이 경쟁하는 구조로 설계돼 있다는 점도 문제다. 현재 상태로선 평가 기준의 일관성과 예측 가능성이 보장됐다고 보기 힘들어서다.업계 관계자는 "새로 추가로 선발된 기업은 기존 3개팀보다 1개월이나 더 늦게 2차 평가를 위한 준비를 시작해야 한다는 점에서 부담감이 더 클 수밖에 없다"며 "그렇다고 1차 선발된 3팀을 두고 뒤늦게 선발된 기업에게 특혜를 줄 수도 없는 노릇인 만큼 정부의 고민이 많을 것"이라고 밝혔다. 정부는 업계에서 우려하는 사항을 의식한 듯 2차 평가부터 멀티모달 역량과 실사용성을 주요 평가 요소로 삼을 것으로 알려졌다. 텍스트 중심의 대형언어모델(LLM)을 넘어 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 역량이 글로벌 AI 경쟁에서 필수 요소로 자리 잡고 있다는 판단에서다. 실제로 SK텔레콤과 업스테이지는 향후 개발 과정에서 멀티모달 기능을 단계적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 상태다. 업계 관계자는 "멀티모달 경쟁이 본격화되더라도 독자성 기준이 여전히 '전제 조건'으로 작동하는 구조가 유지된다는 점에서 문제가 해소되진 않을 듯 하다"며 "1차 평가처럼 성능·활용성보다 독자성이 탈락 여부를 좌우하는 핵심 기준으로 작용할 경우 기업 입장에서는 기술 전략 수립 자체가 불확실해질 수밖에 없을 것"이라고 말했다. 이어 "소버린 AI 확보와 글로벌 경쟁력 있는 국가대표 AI 육성을 동시에 달성하겠다는 목표는 방향성에 따라 평가 기준이 크게 달라질 수 있다"며 "정부가 추구하는 정책 목표가 하루 빨리 명확히 정리돼야 독파모 사업의 필요성도 더 부각될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "기술 자립을 최우선으로 볼 것인지 아니면 글로벌 시장에서 실제로 쓰일 수 있는 경쟁력 있는 모델을 만들 것인지에 따라 허용 가능한 기술 선택의 범위가 달라진다"며 "정부가 어떤 가치를 우선할지 명확히 하지 않으면 기업들은 계속 눈치를 보며 보수적으로 움직일 수밖에 없다"고 밝혔다. 일각에선 추가 공모에 뒤늦게 합류하는 기업의 불확실성이 더 커 불리할 것으로 봤다. 이미 상당 기간 개발이 진행된 상황에서 제한된 기간 안에 모델을 완성해 기존 정예팀과 동일한 기준으로 평가받아야 하는 데다 탈락 시 감수해야 할 평판 리스크까지 고려하면 이익이 크지 않을 것으로 분석했다. 반면 독파모 참여만으로도 기업 인지도를 빠르게 구축할 수 있다는 이점이 있다는 의견도 나왔다. '패자부활전'에 도전장을 던진 업체들도 B200 768장 규모 GPU 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등의 혜택이 있다는 점에서 일단 매력을 느끼는 분위기다. 또 그간 독자성 논란을 의식한 듯 이에 대한 투명성을 확보하기 위해 적극 나서겠다는 의지도 내비쳤다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "10% 학습된 모델, 20% 학습된 모델 등을 개발했을 때마다 공개해 누구나 다운 받아 트래킹할 수 있도록 개방할 것"이라며 "최종 공개된 모델까지 극단적으로 투명하게 공개해 독자성 등과 관련한 논란을 원천 봉쇄할 수 있게 할 것"이라고 설명했다. 이어 "우리 모델이 진화하는 모습을 보면서 더 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하게 될 것이라 믿는다"며 "자연스럽게 국내를 넘어 글로벌 AI 학습 생태계가 더 활발히 조성될 수 있도록 하는 것이 목표"라고 부연했다. 그러나 정부는 예상과 달리 '패자부활전'이 스타트업 2곳의 경쟁으로 압축되자 추가 선발을 하지 않을 수도 있다는 의사를 내비쳐 정책 일관성이 없음을 또 다시 드러냈다는 지적도 받고 있다. 과기정통부 관계자는 "평가위원 과반이 심사 기준에 해당하는 정예팀이 없다고 평가할 때 3개팀 체제로 갈 것"이라며 "(세부적인 평가 항목은) 추후 내용이 구체화될 것"이라고 말했다. 업계 관계자는 "정부가 제대로 된 기준 없이 독파모 사업을 하려고 하다보니 국가대표 싸움이 주먹구구식 동네 싸움으로 변질된 느낌"이라며 "독파모 사업이 '국가대표 AI 선발전'이라는 상징성보다는 정책 신뢰 논란 속에서 표류하고 있다"고 지적했다.

2026.01.26 16:21장유미 기자

소프트뱅크, 美 데이터센터 인수 중단…'스타게이트' 구상에 제동

소프트뱅크그룹이 미국 데이터센터 업체 인수 계획을 중단한 것으로 확인됐다. 이에 손정의 소프트뱅크 회장이 구상해 온 '스타게이트' 프로젝트 확장 속도에도 제동이 걸릴 수 있다는 관측이 나오고 있다. 26일 블룸버그통신에 따르면 소프트뱅크는 미국 데이터센터 운영사 스위치 인수 협상을 중단한 것으로 알려졌다. 손 회장은 전면 인수가 어렵다는 판단하에 1월로 예정됐던 공식 발표를 철회한 것으로 전해졌다. 손 회장은 수개월간 약 500억 달러(약 72조원) 규모로 스위치 인수를 추진해 왔다. 에너지 효율형 데이터센터 네트워크를 직접 통제해 오픈AI를 위한 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하려는 구상이었다. 현재 두 기업은 협상을 완전히 종료하지는 않은 상태다. 소프트뱅크와 스위치는 부분 투자나 전략적 파트너십 가능성을 놓고 논의를 이어가고 있는 것으로 알려졌다. 이번 거래가 성사됐다면 소프트뱅크 역사상 최대급 인수 중 하나가 될 수 있었다. 앞서 업계에선 스타게이트 프로젝트의 미국 내 데이터센터 구축에도 중요한 전환점이 될 수 있다는 평가가 나오기도 했다. 스타게이트는 손 회장이 주도하는 초대형 AI 인프라 구축 구상이다. 소프트뱅크는 오픈AI 등과 협력해 대규모 데이터센터와 컴퓨팅 자원을 확보하는 것을 목표로 하고 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 전력·서버·반도체 인프라를 직접 통제해 글로벌 AI 경쟁에서 주도권을 잡겠다는 전략이다. 소프트뱅크 내부에서는 거래 규모 부담과 운영 복잡성에 대한 우려도 제기돼 왔다. 스위치는 미국 라스베이거스에서 애틀랜타까지 여러 지역에 데이터센터를 운영하고 있으며 연내 기업공개(IPO)도 준비 중이다. 소프트뱅크는 최근 AI 투자에 속도를 높이고 있다. 오픈AI 지분 11%를 확보했고 암페어컴퓨팅을 65억 달러(약 9조3천700억원)에 인수했으며 ABB 로봇 사업부 인수도 발표했다. 이 과정에서 재무 부담에 대한 경고도 받았다. S&P 글로벌레이팅스는 소프트뱅크 신용도 압박이 커지고 있다고 지적했다. S&P 글로벌레이팅스는 "소프트뱅크는 보유 자산 매각 등 신속한 완화 조치를 취하지 않으면 신용등급에 압박을 더 강하게 받을 것"이라고 보고서를 통해 밝혔다.

2026.01.26 16:20김미정 기자

메가존클라우드, 하나은행과 디지털 혁신 금융 서비스 발굴 '맞손'

메가존클라우드가 하나은행과 인공지능(AI)·클라우드·데이터 사이언스 등 디지털 신기술을 접목한 혁신 금융 서비스 공동 발굴에 나선다. 메가존클라우드는 지난 23일 서울 중구 하나은행 을지로 본점에서 하나은행과 AI 클라우드 시장 내 상호 협업과 금융 서비스 지원을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이날 체결식에는 이주완 메가존클라우드 이사회 의장과 이호성 하나은행장이 참석했다. 이번 협약을 통해 양측은 정부의 글로벌 AI 3강 비전에 따른 AI 데이터센터 구축을 위해 메가존클라우드가 도입 예정인 대규모 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 서버 수입과 관련한 하나은행의 수출입 금융 지원을 추진한다. 아울러 금융 서비스, 클라우드, AI 등 양사가 보유한 기술과 서비스를 활용한 융복합 비즈니스 모델 발굴 등에 지속 협력할 방침이다. 특히 하나은행은 GPU·NPU 서버 수입과 관련한 금융 지원과 별도로 직·간접 지분 투자도 추진할 계획이다. 이를 통해 메가존클라우드는 아시아 최대 클라우드 관리 서비스 기업(MSP) 입지와 기술 경쟁력을 강화한다는 목표다. 또 GPU 수급에 어려움을 겪고 있는 국내 빅테크·반도체 기업의 성장 촉진도 도모할 방침이다. 메가존클라우드 황인철 최고매출책임자(CRO)는 "우리 강점인 멀티·하이브리드 클라우드 운영 역량과 AI 특화 플랫폼을 하나은행의 금융 데이터들과 겹합해 AI 금융 특화 솔루션을 만들고 금융 특화 AI 데이터센터 활성화를 가속화할 예정"이라고 밝혔다.

2026.01.26 16:14한정호 기자

삼성, 엔비디아향 HBM4 양산검증 목전…1c D램 대량 할당

삼성전자가 엔비디아향 HBM4(6세대 고대역폭메모리) 공급망 진입에 자신감을 보이고 있다. 올 상반기까지 확보되는 1c(6세대 10나노급) D램의 대부분을 HBM에 할당하기로 했다. 나아가 최근엔 다음달부터 엔비디아향 HBM4 양산 제품을 공급하기 위한 준비에 나섰다. 공식적인 퀄(품질) 테스트가 빠르면 이번주 마무리될 예정인 만큼, 선제적인 양산에 돌입하려는 전략으로 풀이된다. 26일 업계에 따르면 삼성전자는 올해 상반기까지 확보되는 1c D램의 양산능력을 대부분 HBM4에 할당할 계획이다. 1c D램 HBM4에 대부분 할당…내달 양산 준비 본격화 삼성전자는 이미 지난해 9월부터 엔비디아향으로 CS(커스터머샘플; 양산용으로 평가하는 샘플) 초도 물량을 공급하기 시작한 바 있다. 당시 HBM4의 코어 다이인 1c D램 웨이퍼 투입량만 월 2만장 이상에 달한 것으로 파악됐다. 일반적인 샘플 공급을 넘어서는 수준으로, 엔비디아가 그만큼 많은 물량을 요구했던 것으로 전해진다. 다음달부터는 엔비디아에 샘플이 아닌 양산제품 공급을 위한 준비에 나설 계획이다. 사안에 정통한 관계자는 "지난달 중순 엔비디아로부터 오는 2월께 양산 준비를 갖추라는 이야기가 나온 것으로 안다"며 "삼성전자 내부에서 이에 따른 대응에 분주히 나서고 있는 상황"이라고 설명했다. 실제로 삼성전자는 HBM4 상용화에 낙관적인 입장이다. 주요 근거는 1c D램의 양산 계획이다. 현재 삼성전자는 평택캠퍼스 내에 1c D램 생산능력을 올 상반기까지 월 13만장 수준으로 확보하기 위한 신규 및 전환 투자를 진행 중이다. 당초 삼성전자는 올해 1c D램 생산능력(캐파)을 확대하면서, 해당 제품의 활용처를 두고 여러 방안을 고심해 왔다. 기본적으로 1c D램을 HBM4 양산에 할당하되, 제품 상용화가 지연될 경우 이를 컨벤셔널(범용) D램으로 전환하는 게 주 골자다. 다만 최근까지 삼성전자는 1c D램을 대부분 HBM4 양산에 투입할 방침인 것으로 파악됐다. 그만큼 HBM4의 상용화 성공 가능성을 높게 보고 있다는 의미다. 실제 제품이 양산되는 시점을 고려하면 오는 4~5월께 양산 공급이 본격화될 것으로 예상된다. 테스트 마무리 목전…선제적 움직임 나선듯 그러나 이번 양산 준비가 정식 PO(구매주문) 기반이 아닌 '선제 양산'의 성격을 띤다는 시각도 존재한다. 앞서 삼성전자는 엔비디아향 HBM3E 공급망 진입이 확정되지 않은 지난해 5월경에도, 빠른 시장 진입을 위해 제품 양산을 대폭 늘리는 선제 양산을 단행한 바 있다. 업계가 이 같은 분석을 내리는 이유는 HBM4 퀄(품질)테스트 일정 때문이다. 통상 HBM은 제품 자체에 대한 테스트 외에도, AI 가속기와 결합되는 SiP(시스템인패키지) 테스트를 거친다. HBM과 AI 가속기 간 호환성, 최종 패키지 제품에 대한 신뢰성 등을 점검하기 위해서다. 해당 테스트는 대만 TSMC의 자체 2.5D 패키징 기술인 'CoWoS' 공정에서 진행된다. 삼성전자는 지난달 중순께 SiP 테스트 중에서도 최종 단계 격인 환경 신뢰성 검증에 들어갔다. 해당 테스트는 HAST(초가속스트레스시험) 등 고온·고습 등 극한의 환경에서 제품의 불량 발생 여부를 판별한다. 시간상으로는 1천 8시간, 일수로 치환하면 42일(6주)이 소모된다. 업계는 해당 검증이 빠르면 이번 주 중으로, 늦어도 다음주 중에 마무리될 것으로 보고 있다. 이를 고려하면 엔비디아향 HBM4 공급은 현재 기준으로 목전에 와 있는 상태다. 다만 최첨단 기술이 집약된 반도체인 만큼 마지막 순간까지 면밀한 검증이 필요할 것으로 예상된다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자 HBM4가 경쟁사 대비 앞선 기술을 채용했고, 그간 엔비디아와의 퀄테스트에서 심각한 수준의 오류가 발생하지 않아 내부적으로 자신감이 고양된 상황"이라며 "때문에 엔비디아향 HBM4 양산 공급을 선제적으로 준비하려는 것으로 보인다"고 말했다.

2026.01.26 16:10장경윤 기자

아이티센엔텍, 부산 '스마트양식 빅데이터센터' 구축 착수…수산 AX 선도

아이티센엔텍(대표 신장호)이 국내 최초로 추진하 수산양식 분야 인공지능(AI) 빅데이터센터 구축을 통해 스마트양식과 빅데이터를 접목한 양식산업의 패러다임 전환에 나선다. 아이티센엔텍은 '스마트양식 빅데이터센터 구축' 용역 사업의 컨소시엄 대표 사업자로 선정되어 계약을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 사업은 인공지능(AI), 빅데이터 등 첨단 기술을 수산양식 분야에 접목하는 프로젝트로 약 100억 원 규모(국비 70%, 부산시비 30%)이며, 계약 체결일로부터 18개월간 수행될 예정이다. 특히 부산시가 데이터 기반의 미래 지향형 양식산업을 구축하는 데 선도적인 역할을 할 수 있도록 기술적 역량을 집중할 계획이다. 주요 과업으로는 클라우드 기반 스마트양식 AI 빅데이터센터 구축과 어종별 표준화된 수산양식 빅데이터 관리 체계 마련이 포함된다. 더불어 국내 최초이자 최대 규모의 스마트양식 빅데이터 연계 포털을 구축하고, 맞춤형 산업화 서비스를 통해 양식산업 전반의 디지털 전환을 실현하는 데 주력한다. 구체적으로는 해양수산부가 추진 중인 전국 6개소 스마트양식 클러스터를 시작으로 연구기관과 양식장의 데이터를 수집해 생성형 AI가 학습할 수 있는 환경을 조성한다. 향후 구축될 누리집을 통해 사용자별 맞춤형 데이터 제공 및 데이터 마켓을 통한 자유로운 거래가 가능해질 전망이며, 수산양식 데이터 기반의 AI 및 양식 모델 개발과 통합관제 시스템 구축도 함께 이루어진다. 이러한 센터 구축은 양식 산업 전반의 생산성과 품질을 대폭 향상하고 데이터를 기반으로 한 양식 신산업 창출의 전기를 마련할 것으로 기대된다. 또한 스마트양식 분야에 대한 민간 투자와 연구개발 활성화를 유도해 우리 수산물의 수출 경쟁력을 제고하고 지속 가능한 미래 지향형 양식산업의 견고한 기반을 구축하는 효과를 거둘 것으로 보인다. 아이티센엔텍은 이번 사업을 성공적으로 완수해 관련 영역에서 기술적 신뢰도를 확보한 후, 이를 발판 삼아 아이티센그룹의 핵심 전략인 웹3(Web3) 비즈니스 영역을 본격적으로 확대해 나갈 방침이다. 이번 사업 자체는 수산물 생산성 향상과 수산 분야 AI전환(AX)이라는 본연의 목적에 집중하지만 여기서 축적된 대규모 산업 데이터 관리 역량과 정제된 데이터셋 구축 경험은 향후 그룹의 디지털 자산 생태계 확장과 밀접하게 연결될 수 있기 때문이다. 또한 이를 통해 국가 AI 데이터센터 및 해양·해군 AI 의사결정 지원 사업 등 국가적 AX 프로젝트에 주도적으로 참여할 계획이다. 특히 모기업인 아이티센글로벌이 부산디지털자산거래소(BDAN)의 주요 참여사로서 디지털 금융 인프라 운영을 담당하고 있는 만큼, 아이티센엔텍은 이번 사업의 기술적 경험을 결합해 향후 실물자산(RWA) 기반의 토큰증권(STO) 서비스 등 데이터와 블록체인이 결합된 미래형 웹3 비즈니스 모델을 고도화해 나갈 계획이다. 이는 수산물과 같은 실물자산의 가치를 표준화된 데이터로 증명하고 금융화하는 비즈니스의 중요한 기술적 토대가 될 전망이다. 아이티센엔텍 관계자는 "이번 사업은 국내 최초로 시도되는 수산양식 AI 빅데이터 센터인 만큼 부산시가 미래 양식산업의 메카로 도약하는 데 핵심적인 기여를 할 것"이라며 "성공적인 사업 수행을 통해 양식산업의 스마트 전환을 완수하고, 나아가 그룹의 웹3 역량과 연계해 데이터가 자산이 되는 미래 금융 생태계로 비즈니스 영역을 확장해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.01.26 16:10남혁우 기자

기업, AI 평가 기준 바꿔…"연구·개념보다 현업 성과 먼저"

올해 기업이 인공지능(AI) 성능 평가 기준을 연구·개념에서 현업 생산성과 운영 성과로 바꿀 것이라는 분석 결과가 나왔다. 26일 팀뷰어가 공개한 보고서에 따르면, 올해 기업은 AI 가치를 기술 진보가 아닌 업무 현장에서 체감되는 생산성 향상, 품질 개선, 결과물 변화로 판단할 것이란 전망이 나왔다. AI 투자 방향도 실험 단계를 넘어 일상 업무에 직접 연결되는 방향으로 재편될 것으로 나타났다. 팀뷰어는 이런 변화 핵심으로 에이전틱 AI를 제시했다. 범용 AI 모델이 아닌 기업 고유 데이터로 훈련된 전문 AI 에이전트가 고부가가치 업무를 수행하는 구조가 확산할 것이란 설명이다. 에이전틱 AI는 기존 사후 대응형 시스템을 넘어 예측과 자율 중심 운영을 지원한다. 시스템이 축적된 패턴을 학습해 이상 징후를 조기에 감지하고, 실시간 해결 방안을 제시하는 식이다. 팀뷰어는 자율형 AI 에이전트 확산 관문으로 데이터 거버넌스를 지목했다. 기술은 이미 준비됐지만, 업무 프로세스 재설계와 변화 관리 없이는 전사적 자율 에이전트 도입이 어렵다는 판단이다. 사이버 회복탄력성도 올해 핵심 경쟁력으로 제시됐다. AI와 클라우드 확산으로 위협 속도가 빨라지면서, 보안은 IT 기능을 넘어 핵심 비즈니스 역량으로 재정의되고 있다. 보안 전략 중심도 예방에서 가시성과 대응 속도로 이동하고 있다. 모든 침해를 차단하는 것보다 이상 징후를 얼마나 빠르게 인지하고 대응하는지가 기업 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 올리버 스테일 팀뷰어 최고경영자(CEO)는 "올해는 AI 투자 수익률이 이론이 아닌 실제 업무 현장에서 가시적으로 입증되는 해가 될 것"이라고 밝혔다. 얀 비 팀뷰어 최고정보보호책임자(CISO)는 "올해 사이버 보안은 IT 영역을 넘어 핵심 비즈니스 분야로 진화할 것"이라며 "경영진은 기술적 위협을 재무·운영적 영향으로 해석해야 한다"고 강조했다.

2026.01.26 16:00김미정 기자

산업부, 산업혁신기반구축사업에 2685억원 지원…AI 기반 제조 혁신 가속

산업통상부는 시설·장비 구축을 통해 초격차 기술개발과 신속한 사업화를 지원하는 산업혁신기반구축사업에 올해 총 2천685억원을 지원한다고 26일 밝혔다. 산업부는 지난해보다 11.5% 증가한 역대 최대 예산 규모로 급변하는 글로벌 기술 경쟁 속에서 국내 산업 기술 자립과 경쟁력 강화를 적극 뒷받침한다는 계획이다. 산업부는 올해 지난해보다 12개 늘어난 28개 신규과제(280억원)를 선정할 예정이다. 신규예산 가운데 약 40%를 AI 기반구축에 집중 투입한다. AI 자율실험실·제조 AI 전환(M.AX) 등 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 시설·장비 인프라를 확충함으로써, AI 강국 도약을 위한 산업 저변 확보에 견인차 역할을 할 것으로 기대했다. 올해 신규과제부터는 AI·반도체·이차전지 등 첨단 기술분야에서 산학연 협력을 촉진하는 공유형 연구공간을 전국 각지의 연구기반센터에 구축하는 것을 의무화한다. 이를 통해 앵커기업-제품을 공급하는 중소·중견기업-대학·연구기관 협력을 도모하고 기술 혁신과 사업화 가속 등 실질적 혁신지원으로 '산업기술 허브'로 기능을 할 계획이다. 한편, 현장 수요 중심 맞춤형 기반구축 지원을 위해 ▲연구장비 공동활용 실적이 우수한 자립화 센터의 노후장비 업그레이드· 유지보수 등을 지원하는 '연구기반고도화형 기반구축' ▲가상 실험으로 결과를 예측하고, 실험계획에서 결과 도출까지 자율실험을 지원하는 'AI자율실험실형 기반구축' 등도 추진한다. 올해 산업혁신기반구축사업 공고는 총 3회로 나눠 진행된다. 27일 1차 공고를 통해 9개 과제를 우선 선정한다. 자세한 내용은 산업부 홈페이지나 한국산업기술진흥원 홈페이지에서 확인할 수 있다. 최연우 산업부 산업기술융합정책관은 “AI 대전환 등 급격하게 변화하는 첨단기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 연구시설·장비의 선제적 확보가 무엇보다 중요하다”며 “중소·중견기업이 직접 구축하기 어려우나 산업기술 개발에 필수적인 공동활용 인프라를 구축하고 활용을 지원하는 산업혁신기반구축사업으로 국내 기업 현장의 신기술 대응을 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.26 15:28주문정 기자

'몸값 1340억 달러' 데이터브릭스, 올해 승부수는 에이전트 AI·차세대 DB

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 구축하는 속도 경쟁에서 벗어나 AI 신뢰성 강화로 현장 불확실성을 제거하겠다는 포부다. 데이터브릭스는 올해 '에이전트 브릭스'와 '레이크베이스'를 핵심 주력 사업으로 제시했다고 밝혔다. 이를 통해 기업이 AI 에이전트를 더 빠르고 안정적으로 구축·배포할 수 있는 환경을 지원할 계획이다. 에이전트 브릭스는 기업 데이터로 고품질 에이전트를 설계·확장할 수 있게 지원하는 AI 서비스다. 업무 현장에서 반복적으로 발생하는 정확성, 품질 문제를 해결하는 데 초점 맞췄다. 해당 서비스는 작업별 맞춤형 평가 체계와 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI 에이전트 품질을 체계적으로 측정한다. 단순 응답 품질을 넘어 정확성을 비롯한 일관성, 재현성 등 작업 환경서 요구되는 기준 중심으로 성능을 검증하는 식이다. 에이전트 학습 과정서는 합성 데이터를 생성해 실제 데이터만으로 확보하기 어려운 오류 상황과 케이스까지 보완한다. 또 고객이 에이전트 성능 수준과 운영 비용 간 균형을 고려해 최적의 지점을 선택할 수 있도록 설계됐다. 고품질을 우선할지, 비용 효율성을 중시할지에 따라 에이전트 운영 전략을 조정할 수 있는 셈이다. 데이터브릭스는 에이전트 브릭스에 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프가 배포 판단 핵심 기준으로 작동한다고 강조했다. 산업·업무별 성능을 반복 검증하고 개선 결과를 다시 반영하는 구조를 통해 기업이 신뢰를 갖고 에이전트를 배포할 수 있는 근거를 제공하는 식이다. 지난해 에이전트 브릭스를 통한 고객 사례도 나왔다. 아스트라제네카는 에이전트 브릭스로 40만 건 넘는 임상 시험 문서를 분석하고 구조화된 데이터 포인트를 추출했다. 별도 코드 작성 없이 60분 내 비정형 데이터를 분석 가능한 형태로 전환할 수 있었다. 아디다스는 150개국 이상에서 수집된 200만 건 넘는 제품 리뷰를 실시간 인사이트로 전환했다. 비기술 조직도 챗봇을 통해 즉각적인 분석 결과에 접근하며 의사결정 속도를 높였다는 평가를 받기도 했다. 데이터브릭스는 해당 서비스로 기업 에이전트 상용화 장벽을 허물 방침이다. 크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄은 "여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다"며 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라고 지난 10월 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 이같이 밝혔다. 이어 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 봤다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 와일리 총괄은 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 설명했다. 그는 "앞으로 엔터프라이즈 환경은 AI 개발에서 평가 중심으로 이동할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. "레이크베이스, AI 시대 데이터 처리 툭화" 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. 레이크베이스는 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스' 플랫폼과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스로 설계됐다. 이 서비스는 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조로 이뤄졌다. 이에 추가 설정 없이 빠른 데이터 처리 속도와 낮은 지연 시간을 제공할 수 있다. 트랜잭션 데이터를 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 분석과 AI 환경에 바로 활용할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산으로 트랜잭션 데이터 생성량이 급증하고 있다고 봤다. 최근 인수한 네온 분석 보고서에 따르면 새로 생성된 데이터베이스(DB) 80% 이상이 AI 에이전트로 만들어진 것으로 나타났다. 데이터브릭스는 "전통적인 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) DB는 수십 년 된 아키텍처 위에서 구동돼 관리가 어렵고 비용이 많이 든다"며 "벤더 락인에도 취약하다"고 지적했다. 이어 "에이전트와 앱, 워크플로는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 필요로 한다"며 "우리는 레이크베이스를 통해 AI를 위한 트랜젝션 DB를 재창조할 것"이라고 자신했다.

2026.01.26 14:55김미정 기자

카카오그룹, 4대 과학기술원과 'AI 육성 프로젝트' 시상식 개최

카카오는 지난 22일 경기도 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 '4대 과학기술원 X 카카오 인공지능(AI) 육성 프로젝트' 결선 및 시상식을 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난해 9월 카카오그룹이 발표한 500억원 규모의 지역 AI 생태계 육성 계획의 첫 실행 사례다. 이번 프로젝트에는 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과학기술원 소속 교수·학생으로 구성된 66개 팀이 참여했다. 공모 분야는 ▲카카오 AI 서비스 및 인프라 ▲카카오뱅크 금융 고도화 ▲카카오모빌리티 미래 사업 ▲카카오엔터테인먼트 핵심 기술 등 카카오의 주요 사업과 연계된 기술 창업 아이디어였다. 결선에는 총 13개 팀이 발표를 진행했으며 KAIST 소속 애니브릿지 AI팀이 대상을 수상했다. 최종 선발 5개 팀에는 총 3천900만원의 상금이 지급되며, 모든 수상 팀에는 팀당 최대 3천500만원 규모의 '카카오클라우드' 크레딧이 제공된다. 해당 팀들은 향후 6개월간 카카오인베스트먼트의 초기 육성 프로그램을 통한 사업별 멘토링을 지원 받는다. 기술 고도화와 사업 모델 구체화 성과에 따라 팀당 최대 10억원 규모의 후속 투자 검토 기회도 주어진다. 장윤중 카카오엔터테인먼트 대표는 축사를 통해 "연구 단계에 머무르지 않고 실제 산업으로 확장 가능한 아이디어들이 다수 확인됐다"며 "이번 프로젝트가 AI 기술이 시장과 만나는 출발점이 되길 기대한다"고 말했다. 이날 행사에는 백준호 퓨리오사AI 대표도 참석해 예비 창업자들에게 실질적인 비전과 통찰을 공유하는 특별 강연을 진행했다. 카카오그룹은 이번 프로젝트를 시작으로 산학 협력을 기반으로 한 AI 인재 육성 체계를 고도화하고, 지역 중심의 딥테크 생태계가 안정적으로 성장할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다. 김도영 카카오인베스트먼트 대표는 "4대 과학기술원이 보유한 연구 역량과 카카오의 서비스·투자 경험의 연계 가능성을 엿볼 수 있었다"며 "단발성 공모가 아니라, 지속 가능한 AI 인재·스타트업 육성 모델로 이어가겠다"고 말했다.

2026.01.26 14:30박서린 기자

패스트캠퍼스, '오픈AI 에듀' 도입..."AI 교육 커리큘럼 강화"

데이원컴퍼니(대표 이강민)의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 자사 커리큘럼에 글로벌 인공지능 기업 오픈AI의 '오픈AI 에듀'를 도입한다고 26일 밝혔다. 양사는 지난 23일 서울 강남구에 위치한 데이원컴퍼니 본사에서 오픈AI 에듀 도입을 기념하고 향후 협력 방향을 논의하는 자리를 가졌다. 이번 도입은 국내에서는 서울대학교에 이어 두 번째, 민간 기업으로서는 최초다. 패스트캠퍼스는 오픈AI 에듀를 기관 전용 워크스페이스 형태로 도입하고 이를 기반으로 실무 중심의 AI 교육 커리큘럼을 대폭 강화할 계획이다. 수강생들은 일반 사용자보다 확장된 기능을 제공하는 오픈AI 최신 모델을 활용해 실제 업무 환경과 유사한 조건에서 현장감 있는 AI 학습과 실습을 경험할 수 있게 된다. 특히 커리큘럼에 ▲딥 리서치 ▲추론 ▲에이전트 등 오픈AI 에듀의 고급 기능을 반영해 단순한 질의응답을 넘어 리서치, 문서화, 업무 자동화 등 실무에 최적화된 AI 활용법을 체계적으로 익힐 수 있도록 지원할 예정이다. 또한 데이원컴퍼니는 오픈AI 에듀를 정부지원 교육사업에도 적극 연계할 계획이다. 모든 교육 과정은 동일한 환경과 기준으로 운영되며 수료자에게는 '오픈AI 에듀 기반 학습 환경'이 명시된 자체 인증서를 발급함으로써 AI 실무 역량을 객관적으로 입증할 수 있도록 한다. 오픈AI 딥스 드 실바 아시아·태평양 파트너십 사업 총괄은 “데이원컴퍼니의 오픈AI 에듀 도입이 국내 AI 교육 생태계 확산에 기여하기를 기대한다”며 “정부 AI 교육 사업을 포함해 오프라인 교육 이벤트, 실무형 교육 콘텐츠 제작 등 다양한 영역에서 협력을 확대해 나가겠다”고 말했다. 신해동 패스트캠퍼스 총괄 대표는 “민간 기업 최초로 OpenAI Edu를 도입하게 되어 매우 뜻깊다”며 “오픈AI의 최신 모델과 기능을 커리큘럼에 적극 반영해 실무에 바로 적용 가능한 교육 콘텐츠를 지속적으로 선보이겠다”고 전했다. 데이원컴퍼니는 이번 오픈AI 에듀 도입을 통해 AI 기반 실무 교육 고도화에 박차를 가하고 수강생에게는 한층 정교한 학습 경험을 제공할 계획이다. 이를 기반으로 국내외 AI 인재 양성의 중심 허브로 도약하고 대한민국 AI 리터러시 향상에 기여하는 선도 기업으로서의 입지를 더욱 강화해 나간다는 목표다.

2026.01.26 14:26백봉삼 기자

표준협회, '2026 HR 전략 세미나' 전국 순회 개최…HR담당자 대상 무료 특강

한국표준협회(회장 문동민)는 급변하는 경영·노동 환경 변화에 대응해 기업 인사·교육 전략 수립을 지원하기 위한 '2026 HR 전략 세미나'를 전국 주요 지역에서 개최한다고 26일 밝혔다. 기업 HR 담당자와 인사·교육 부서장을 대상으로 하는 이번 세미나는 정부지원사업을 활용해 교육비 부담을 최대 95%까지 줄일 수 있는 전략을 비롯해 기업 맞춤형 일터혁신 컨설팅·AI 기반 교육 체계 수립 방안 등 HR 실무에 바로 적용할 수 있는 핵심 내용을 중심으로 구성됐다. 29일 대전을 시작으로 울산, 전북(전주), 충북(청주), 광주, 경남, 부산, 경기(광교), 인천, 대구 등 전국 10개 지역에서 대면 세미나가 순차적으로 진행한다. 거리와 시간 제약으로 참석이 어려운 HR 담당자를 위해 2월 10일 비대면 온라인 세션 1회를 포함해 총 11회 운영된다. 지역별 세미나에서는 ▲2026년 개정 노동법 및 인사·노무 주요 이슈 진단 ▲HR 담당자를 위한 AI 실무 활용 꿀팁 ▲정부지원사업을 활용한 교육비 절감 및 인재육성 전략 등을 중심으로 다룬다. 비대면 온라인 세션에서는 '2026년 HR 핵심 이슈 진단 및 전략 체크포인트'를 주제로, HR 환경 변화에 대한 종합적인 인사이트를 제공한다. 세미나는 기업 HR 담당자라면 누구나 무료로 참여할 수 있따. 지역별로 선착순 마감한다. 참가를 희망하는 경우 표준협회 교육 홈페이지에서 접수할 수 있다. 표준협회 관계자는 “이번 세미나는 단순한 HR 트렌드 소개를 넘어, 정부지원사업을 실제로 어떻게 활용해야 교육비 부담을 줄이고 인재육성 성과를 높일 수 있는지를 구체적으로 안내하는 데 초점을 맞췄다”며 “AI 실무 적용 사례, 일터혁신 컨설팅, 교육 체계 수립 등 HR 담당자가 당장 현업에 적용할 수 있는 실질적인 해법을 제시할 것”이라고 말했다.

2026.01.26 11:30주문정 기자

[문정원 이슈리포트] 카이스트 김숙경 교수 "공공 AI 전환...책임 체계 재설계가 핵심"

공공부문 AI 전환(AX)이 '생성형 AI를 얼마나 쓰느냐' 문제가 아니라 일 구조와 책임 체계를 다시 설계하는 문제로 옮겨가고 있다는 분석이 나왔다. KAIST(카이스트) 김숙경 기술경영학부 교수는 한국문화정보원이 최근 발간한 문화정보 이슈리포트에서 공공 AX를 단순한 기술 도입이 아니라 직무 구성, 책임 구조, 인간 역할, 역량 체계가 함께 재편되는 과정으로 봐야 한다고 정리했다. 리포트는 최근 AI 발전의 중심축이 '개별 작업 자동화'에서 '업무 흐름 전체 재구성'으로 이동했다고 짚었다. 자료조사·분석·초안·후속 실행까지 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI, 로봇·센서·자율시스템과 결합해 현장 점검·시설 운영 등 물리 업무를 맡는 피지컬 AI가 함께 확산하면서, 자동화의 대상이 단일 과업이 아니라 워크플로우 단위로 확대되고 있다는 설명이다. 이 과정에서 핵심은 '일자리가 사라진다'가 아니라 '사람이 하는 일의 구성과 비중이 달라진다'는 점에 있다. 김숙경 교수는 현재 업무시간 기준 자동화 잠재력을 에이전틱 AI 약 44%, 피지컬 AI 약 13%로 제시하면서도 이는 인간 역할의 소멸이 아니라 사람·에이전트·로봇이 역할을 분담하는 협업 구조로의 이동을 뜻한다고 봤다. 공공조직 내부 역할도 재정렬된다. 반복·처리 중심 비중이 줄고, AI가 만든 결과를 검토·조정·판단하는 '관리·조율 중심'으로 무게가 실리면서, 인간은 실행자에서 오케스트레이터(조율자)로 이동한다. 누가 무엇을 언제 수행해야 하는지 결정하고, AI·로봇 결과를 검증하며, 문제가 생기면 개입해 최종 책임을 지는 역할이 커지는 셈이다. 김 교수는 필요한 역량도 '새 능력 추가'가 아니라 '작동 방식의 전환'에 가깝다고 내다봤다.판단력, 맥락 이해, 책임성, AI 협업 역량을 중요 축으로 제시했고, 특히 사람·에이전트·로봇의 역할을 설계·연결하는 업무 오케스트레이션 역량과 AI 결과물의 오류·편향을 식별해 개입하는 역량을 핵심이라 평가했다. 다만 개인의 학습만으로는 전환을 감당하기 어렵다는 점도 지적했다.. 조직이 어떤 업무를 자동화하고 어떤 판단과 책임을 인간에게 남길지 설계하지 않으면 역량 불일치와 조직 피로가 커질 수 있다고 지적했다. 이에 따라 역량 모델을 재설계하고, 그 기준으로 구성원 역량을 진단해 교육·지원으로 연결하는 체계를 갖춰야 한다는 목소리도 나온다. AI 리터러시 역시 도구 사용법에서 업무를 스스로 에이전트화하고 워크플로우를 설계·조정하는 능력으로 재정의해야 한다고 설명했다. 이를 위해 조직이 데이터 접근 권한, 보안 기준, 표준 워크플로우와 에이전트 템플릿, 실험·개선이 가능한 플랫폼 환경을 제공해야 한다는 주장도 담겼다. 리포트는 AX 가속 국면에서 현장 불안이 커지고 있는 만큼, 극단적 위기담론에 휩쓸리기보다 변화의 본질을 정리하는 작업이 선행돼야 한다고 강조했다. 특히 반복 업무가 줄어들수록 판단·책임 등 질적 부담이 커질 수 있어 주니어 성장 경로, 보상 체계, 업무 시간·방식 재검토까지 논의를 확장할 필요가 있다고 덧붙였다.

2026.01.26 11:27김한준 기자

[AI의 눈] 피지컬AI 쇼크…생산직 종말인가, 로봇의 재탄생인가

전기 모터로 관절을 360도 비트는 휴머노이드 '아틀라스'가 CES 2026 무대에 선 뒤, 공장 라인 분위기는 달라졌다. 미국 BMW 스파르탄버그 공장에선 테슬라 '옵티머스'와 피규어AI '피규어 02'가 시트메탈 피킹·적재에 투입돼 1,250시간 넘게 돌았고, 3만 대 이상 생산에 기여했다는 성과가 공개됐다. '사람처럼 움직이는 로봇'이 더 이상 시연이 아닌 현장 기록으로 남기 시작한 것이다. 국내도 속도전이다. CJ대한통운은 레인보우로보틱스와 물류용 AI 휴머노이드를 시연했고, 1973년 컨베이어 벨트로 출발했던 기아 오토랜드 광명은 협동로봇 중심 공장으로 탈바꿈했다. 삼성·현대·LG 등 대기업은 스마트 팩토리 고도화에 피지컬 AI를 결합하며 공정 자동화를 본격화하고 있다. 피지컬 AI는 소프트웨어를 넘어 '몸'을 얻었다. 센서로 환경을 읽고, AI가 판단해, 로봇이 즉시 행동한다. 과거 반복 동작 로봇과 달리 불규칙한 변수에도 적응하며 인간과 같은 공간에서 협업한다. 제조, 물류를 넘어 건설·의료·돌봄·교육까지 물리 세계 전반으로 외연을 넓히는 중이다. 세계경제포럼(WEF)과 국제노동기구(ILO)는 2026년을 임계점으로 본다. WEF는 2030년까지 전 세계 9,200만 개 일자리 소멸을 전망했고, 미국 제조업에선 2025~2026년 사이 최대 200만 개 일자리가 로봇으로 대체될 수 있다는 연구도 나왔다. IMF는 AI 영향권이 전 세계 일자리의 약 40%에 달할 수 있다고 본다. 현장의 체감은 숫자로 확인된다. 근로자 1천 명 이상 기업의 60.4%가 이미 AI를 현장에 쓰고, 그중 26.4%는 인공지능 로봇까지 들였다. 기업이 꼽은 도입 효과는 생산성 향상(96.4%), 인건비 절감·품질 개선(각 84.5%), 안전 강화(73.6%)다. 반면 근로자 59%는 “도입 속도가 빠르다”고 느끼고, 62.9%는 통제 불가능성과 일자리 상실을 두려워한다. 기업과 근로자 모두 신입 채용 축소를 예상했고(각 79.1%, 84.1%), '고용 한파' 가능성엔 의견이 모였다. 국내 제조 현장은 경쟁 압박도 거세다. 현대차 국내 공장의 HPV(차량 1대당 투입 시간)는 28~31시간으로 미국 앨라배마(14~16시간)의 두 배에 가깝다. 울산공장 UPH(시간당 생산 대수)는 평균 45대, 미국 공장은 약 68대다. '과잉 고용' 구조, 편성효율 50%대 지적과 함께 고임금·저생산성 논란이 얽혀 있다. 노조의 긴장도 높다. '킹산직'으로 불리던 생산직의 상징성은 세대 균열과 맞물려 있다. 한쪽은 정년 연장을, 다른 쪽은 성과급과 미래 생존권을 우선한다. 현장에선 로봇 도입 반대 전화가 이어진다. 언론의 표현도 자극적이다. “연 1,400만원에 365일 일하는 동료”라는 문구가 회자되며 '아틀라스 공포'가 확산됐다. 생산직 평균 연봉을 둘러싼 수치가 제각각 보도되며 혼선을 키우지만, 로봇이 초과근로 수당을 요구하지 않는다는 냉혹한 비교가 현장 심리를 자극한다. 해외와 국내의 기술 타임라인은 빨라진다. 현대차그룹은 2021년 보스턴 다이내믹스 지분 80%를 약 1조 원에 인수했고, 아틀라스의 생산 현장 투입 계획이 공개됐다. 골드만삭스는 2035년 휴머노이드 시장을 380억 달러로 내다보며, 자동차 제조•위험 작업의 5~15%가 로봇으로 대체될 수 있다고 본다. 물류·창고는 노동력의 10~20% 축소 가능성이 제기된다. 생성형 AI, 멀티모달, 자율형 에이전트가 결합하며 기획·분석·실행까지 자동화 범위가 넓어지는 추세도 '피지컬'로 번지고 있다. 다만 피지컬 AI는 '일자리 소멸'만의 다른 이름이 아니다. 기업들은 안전과 품질, 회복탄력성 강화를 장점으로 제시한다. 산업재해 감축 기대는 현장 설득의 핵심 근거로 등장했다. 문제는 속도와 충격의 분포다. “대기업 인력 20~30% 감축 가능성”, “제조 생산직 40% 감소” 같은 전망이 청년층의 '첫 일자리' 기회를 먼저 겨냥한다. 기업과 근로자 모두 “채용 감소”를 예상하는 이유다. 2026년, 로봇은 말 그대로 '문턱'을 넘었다. 공장과 물류창고의 바닥에서, 인간과 같은 공간을 오가는 기계가 일상의 장면이 됐다. 이제 남은 질문은 하나다. 생산성의 이익과 전환의 비용, 그 무게를 누가 얼마나 나눠 들 것인가. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/9d052314.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.01.26 11:07AMEET 기자

알고리즘 전쟁 다가온다…미·중 국방 AI 자율무기 경쟁 격화

중국이 매·비둘기·코요테 등 동물의 사냥·회피 본능을 모사한 알고리즘으로 인공지능(AI) 기반 무기 체계를 고도화하면서 미·중 간 AI 국방 경쟁이 격화되고 있다. 26일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 중국 인민해방군(PLA)은 드론 군집·로봇견·자율 무인체계를 핵심 전력으로 삼고 AI 기술을 전장에 본격 접목하는 데 집중 중이다. WSJ가 중국 방산기업과 군 관련 대학의 특허, 정부 조달 입찰 문서, 연구논문 등을 분석한 결과 중국이 최소한의 인간 개입으로 대규모 무인 전력을 운용하려는 방향성이 나타나고 있다. 대표적인 사례로 중국 군사 연계 대학인 베이항대 연구진은 드론 군집 간 교전을 실시간으로 모의하는 AI 기술을 선보였다. 연구진은 매가 약한 먹잇감을 골라 포착하는 방식을 참고해 방어 드론이 상대의 취약한 목표를 골라 제거하도록 훈련했다. 또 공격 드론은 비둘기의 회피 행동을 모사해 방어망을 피하도록 학습시켰다. 이같은 동물 행동 기반 AI 학습은 중국이 구상하는 차세대 전장 개념의 핵심으로 떠오르고 있다. 중국 군사 이론가들은 AI 시대 전쟁이 알고리즘이 주도하고 무인체계가 주력 전투력이 되며 군집 작전이 기본 전투 방식이 될 것이라고 전망했다. 전투 판단과 타격, 기동까지 기계가 담당하는 구조로 재편되면 인간 중심의 지휘·결심 체계 변화도 예상된다. 중국군은 공중뿐 아니라 지상에서도 AI 전력을 확장 중이다. 대형 모선 드론에서 소형 드론 다수를 투하하는 형태의 '지우톈'을 시험 비행했으며 무장형 로봇견에 늑대의 행동 양식을 학습시킨 뒤 입체적 무인전 개념을 발전시킨 것으로 전해졌다. 공중 군집과 지상 로봇 부대를 연동해 협동 전투를 구현하려는 흐름도 포착된다. 이는 전장에서 사람이 조종하는 드론에서 AI가 통제하는 드론 군집으로 변화하는 양상이다. 통신 교란이 심한 상황에서도 AI가 스스로 목표를 탐지하고 장애물을 회피해 팀 단위 협동을 가능케 하는 자율성 전략이다. 다만 AI 무기 체계 확산은 치명적인 위험도 동반한다는 지적이 나온다. 전장에 투입된 자율 무기가 인간 통제를 벗어나 오판을 내릴 가능성과 AI의 의사결정 과정이 불투명한 블랙박스가 될 경우 책임소재가 흐려질 수 있다는 설명이다. 미국 역시 대응에 속도를 내고 있지만 접근 방식은 다른 것으로 분석된다. WSJ는 미 국방부가 새로운 장거리 자폭 드론을 배치하는 등 전력 보강을 진행하는 한편, 미국은 중국처럼 대규모 군집보다는 개별 드론의 자율성과 인간 협업을 강화하는 데 더 무게를 두고 있다고 전했다. 이는 분권형 전투 운용을 강조하는 미군 전략과도 연결된다. 이에 대해 업계 관계자는 "미중 AI 국방 경쟁 핵심은 누가 더 빨리, 더 안전하게, 더 대규모로 자율 무인 전력을 실전 수준으로 끌어올리느냐에 달려 있다"며 "중국은 드론·로봇의 생산 기반과 결합한 군집 전술을 앞세워 전장을 압도하려 하고 미국은 정밀한 자율성·인간과의 결합 전투에 방점을 찍고 있다"고 설명했다. 이어 "AI가 국방을 고도화할수록 전쟁은 더 빠르고 복잡해지지만, 동시에 통제 불능의 위험도 커지고 있다는 점에서 국제사회 차원의 규범 논의도 불가피해질 것"이라고 전망했다.

2026.01.26 11:04한정호 기자

[AI는 지금] "그린란드에 웬 펭귄이?"…트럼프 야욕에 동원된 AI, 신뢰도 '흔들'

도널드 트럼프 미국 대통령이 인공지능(AI) 생성 이미지를 동원해 외교적 메시지를 전파하면서 글로벌 AI 산업계에 비상이 걸렸다. 미국 정부가 앞장서서 기술을 '정치적 선전 도구'로 활용함에 따라 AI에 대한 대중적 신뢰가 무너지고 산업 성장에 발목을 잡을 수 있다는 우려가 나오고 있다. 26일 업계에 따르면 미국 백악관은 최근 공식 페이스북 계정에 트럼프 대통령이 성조기를 든 펭귄과 함께 설원을 걷는 이미지를 게재했다. 여기엔 북극권에 위치한 그린란드 국기로 보이는 깃발과 '펭귄을 품어라(Embrace the penguin)'라는 문구가 함께 등장해 트럼프 대통령의 그린란드 매입 야욕이 드러났다는 평가를 받았다. 그러나 백악관이 이미지를 공개한 후 곳곳에서 비판이 쏟아지고 있다. 기초적인 사실 관계조차 어긋난 이미지가 개인 계정이나 풍자 채널이 아닌 미국 행정부를 대표하는 공식 채널을 통해 공유됐다는 점에서다. 특히 남극에서 서식하는 펭귄이 북극권인 그린란드에는 존재하지 않음에도 불구하고 이미지에 등장해 충격적이란 반응도 나오고 있다. 이를 본 일부 누리꾼들은 "그린란드엔 펭귄이 없다. 남극에 있지. 유치원생도 안다", "백악관 공식 웹사이트에서 이런 사진이 걸리다니 어이없다" 등 비판을 쏟아내고 있다.AI 업계도 이번 일에 대한 대중의 반응을 예의주시하고 있다. 정치적 맥락과 결합해 생성형 AI가 잘못 활용되면 AI 산업 전반에 대해 부정적인 인식을 심어줄 수 있다고 봐서다. 특히 정부가 직접 나서 사실 여부가 불분명한 이미지를 활용할 경우 기술에 대한 신뢰 훼손이 가속화될 수 있다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 사례가 AI 기술 자체의 문제가 아니라 '사용 주체'와 '활용 방식'의 문제를 단적으로 보여준 것"이라며 "생성형 AI는 이미지와 영상의 진위를 육안으로 구분하기 어렵게 만드는 특성이 있는데 이런 기술이 정치적 메시지 전달 수단으로 사용되면 사실과 허구의 경계가 흐려질 수밖에 없다"고 진단했다. 특히 트럼프 대통령은 그간 AI 생성 이미지와 합성 콘텐츠를 선거·정치 국면에서 활용하며 여러 차례 논란을 일으켜왔다는 점에서 업계의 우려는 더 깊다. 트럼프 대통령은 대선 후보 당시 경쟁 후보의 지지 장면을 "AI로 조작된 것"이라고 주장하거나, 유명 인사의 허위 지지 이미지를 공유해 비판 받기도 했다. 업계 관계자는 "트럼프 대통령을 중심으로 정치권에서 이 같은 사례가 누적되면서 AI가 혁신 기술이 아닌 '조작 도구'라는 인식이 확산되고 있다"며 "정치권의 자극적인 활용이 이어질수록 규제 논의는 산업 육성보다 통제와 제한에 무게가 더 실릴 가능성이 크다"고 밝혔다. 이에 업계에선 정부와 정치권이 AI를 책임있게 사용하는 원칙을 세워야 한다고 목소리를 높이고 있다. 또 공식 채널에서 AI 생성 콘텐츠를 활용할 경우 해당 콘텐츠가 합성·생성된 것임을 명확히 밝히고 정치적 해석의 여지를 최소화해야 한다고 주장했다. 업계 관계자는 "정치권에서 AI를 선전 도구처럼 활용하면 기술을 개발한 기업들이 의도하지 않은 사회적 책임까지 떠안게 된다"며 "이는 투자 위축과 기술 개발 둔화로 이어질 수 있다"고 지적했다. 그러면서 "공식 정부 채널에서조차 AI 생성 이미지에 대한 설명이나 구분 표시가 없다면 대중은 AI 전체를 신뢰하기 어려워질 것"이라며 "AI가 생산성과 혁신의 도구가 아닌 정치적 혼란을 증폭시키는 기술로 낙인찍힐 가능성도 높다"고 덧붙였다.

2026.01.26 10:48장유미 기자

스페클립스, '피코케이·벨루스큐' 美 FDA 허가

스페클립스는 레이저 기반 피부 미용·치료기기 '피코케이'(PICO-K)와 '벨루스큐'(BELLUS-Q) 두 품목이 미국 식품의약국(FDA)으로부터 510(k) 허가를 획득했다고 26일 밝혔다. 피코케이는 색소 치료에 최적화된 4세대 피코초 레이저 미용 및 치료용 의료기기로, 총 9개의 특허를 기반으로 높은 안정성과 정밀도를 인정받았다. 특히 높은 에너지 밀도를 유지해 기존 피코 레이저들의 고질적인 문제였던 레이저 빔의 불균일성을 해결했고, 우수한 전달력을 구현했다는 평가다. 나노초 레이저인 벨루스큐 역시 기존에 형성된 나노 레이저 시장을 공략할 수 있는 뛰어난 품질과 기능이 입증됐다. 스페클립스는 이번 FDA 승인으로 미국 시장 진출 시기가 예상했던 3~4월에서 한 분기가량 앞당겨진 데 따라, 올해 미국 현지 실적을 온전히 반영할 수 있게 됐다. 앞서 미국 현지 진출을 위해 글로벌 에스테틱 대기업과 유통 마케팅 협력을 체결한 바 있다. 회사는 올해 미국 시장에서 최소 100억원 규모의 매출을 달성할 수 있을 것으로 기대 중이며, 현재 1분기 발주는 완료된 상태로 약 30억원의 성과는 확보된 상태다고 밝혔다. 홍정환 스페클립스 대표는 “피코케이와 벨루스큐의 뛰어난 기술력과 스페클립스의 글로벌 인허가 역량이 더해져 신속하게 FDA 허가를 획득할 수 있었다”며 “올해 초부터 미국 현지에서 판매를 개시했으며, 이를 통해 스페클립스의 글로벌 신인도는 물론 올해 실적 역시 가파르게 성장할 것으로 기대한다”고 말했다. 이어 “당사 제품의 안전성과 효과성을 입증할 수 있는 논문 및 학술지 게재와 임상 발표도 증가하고 있는 만큼, 현지 내 의료 전문가 마케팅을 넓혀가며 새로운 시장을 열어가는 스페클립스의 미래에 많은 관심을 부탁드린다”고 덧붙였다.

2026.01.26 10:36조민규 기자

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