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라이엇게임즈, '2026 발로란트 챔피언스 투어 퍼시픽' 새로운 룰 도입

라이엇 게임즈가 이스포츠 대회 '발로란트 챔피언스 투어(이하 VCT) 퍼시픽'에 또 다른 변화를 꾀한다. 6일 라이엇 게임즈에 따르면 새해를 맞아 VCT 퍼시픽 대회에 새로운 룰을 적용할 예정이다. 먼저 오는 22일 개막하는 '2026 VCT 퍼시픽 킥오프'에는 사상 최초로 '트리플 엘리미네이션(Triple Elimination)' 방식이 도입된다. '삼진 아웃제'로 불리는 해당 시스템은 팀이 총 세 번의 매치에서 패배해야만 탈락하는 구조다. 이는 초반 실수로 인한 탈락 변수를 줄이고, 팀 실력을 더욱 공정하게 평가한다는 점에 의미가 있다. 하부 리그인 '챌린저스' 팀을 위한 보상 체계 '챔피언스로 가는 길'도 새롭게 적용한다. 해당 시스템은 팀 성적에 따라 시즌 최종 무대인 '챔피언스'에 직행할 수 있는 경로라고 회사 측은 설명했다. 킥오프에는 총 12개 팀이 참가하며 2025 챔피언스 진출팀인 PRX, RRQ, T1, DRX는 상위조 2라운드에 직행하는 혜택을 받는다. 또한 성적에 따라 우승 4점부터 4위 1점까지 차등 지급되는 챔피언십 포인트는 시즌 초반 긴장감을 더할 전망이다. 앞서 라이엇 게임즈 측은 지난해 VCT 퍼시픽의 시즌 전반 누적 성과를 중시하는 '챔피언십 포인트' 제도를 도입해 눈길을 끌었다. 일회성 활약보다 꾸준함이 챔피언스 진출에 핵심 기준에 초첨을 맞췄다. 이러한 변화 속에서 지난해 한국팀 성과는 독보적이었다. DRX는 시즌 초반 2025 VCT 퍼시픽 킥오프 우승에 이어 2025 VCT 챔피언스 파리를 3위로 마무리하며 꾸준한 상위권 경쟁력을 증명했고, T1은 2025 VCT 마스터스 방콕 우승을 통해 퍼시픽의 위상을 높였다. 특히 2024 VCT 어센션 퍼시픽을 통해 합류한 농심 레드포스는 승격 첫해임에도 2025 퍼시픽 스테이지 1과 2에서 연속으로 플레이오프 진출에 성공하며, 체계적인 리그 구조 안에서 신규 팀이 연착륙할 수 있다는 선례를 남겼다. 업계 한 관계자는 "VCT 퍼시픽은 '누가 강한가'라는 단기적인 승패를 넘어, 리그의 안정성과 자생력을 확보하기 위한 구조적 변화에 집중하고 있다"라며 "챔피언십 포인트와 어센션 제도 등은 발로란트 이스포츠가 질적 성장 단계로 진입했음을 보여주는 핵심으로 평가 받는다"고 전했다.

2026.01.06 10:42이도원 기자

에코백스, '디봇 X11 프로 옴니' 출시

글로벌 로봇가전 기업 에코백스 로보틱스는 로봇청소기 '디봇 X11 프로 옴니'를 출시한다고 5일 밝혔다. 디봇 X11 프로 옴니는 넓은 주거 공간에서도 청소가 멈추지 않도록 전력 사용과 관리 과정을 자동화한 것이 특징이다. 고속충전 기술 '파워부스트'를 적용해 물걸레가 세척되는 약 3분 동안 배터리 전력 약 6%를 회복할 수 있다. 자체 알고리즘이 청소 면적과 경로를 분석해 최대 1천㎡(약 300평) 규모 공간을 한 번에 청소한다. '오즈모 롤러 2.0' 기술을 탑재해 기존 원판형 대비 높은 압력으로 바닥면에 밀착해 얼룩을 제거하고 분당 200회 회전으로 강력한 세정력을 갖췄다. 모서리와 벽을 따라 롤러가 확장, 수축하는 '트루엣지 3.0' 기술도 지원한다. 바닥 재질이나 오염 조건에 따라 브러시와 물걸레를 단계적으로 들어 올린다. 자동 옴니 스테이션은 물걸레를 75℃ 온수로 세척하고, 63℃ 열풍으로 건조한다. 신제품 디봇 X11 프로 옴니는 오는 8일 오후 7시 네이버 쇼핑라이브 '핫IT슈'에서 공개된다. 7일까지 관심고객 모집 행사를 진행한다. 에코백스 관계자는 "신제품은 충전·세정·주행 등 핵심 기능을 한 단계 고도화해 사용자의 개입을 최소화하는데 중점을 뒀다"라며 "앞으로도 사용자의 실제 사용 과정 전반을 자동화할 수 있는 제품 개발에 나설 계획"이라고 말했다.

2026.01.05 15:42신영빈 기자

세라젬 V11 vs 바디프랜드 733…CES 언베일드서 만난 K-헬스케어

[라스베이거스(미국)=신영빈 기자] 국내 헬스케어 기업 세라젬과 바디프랜드가 'CES 언베일드' 무대에서 K-헬스케어 기술력을 뽐냈다. 4일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이 베이에서 열린 CES 언베일드 행사에서 세라젬은 차세대 안마의자 'V11'과 '메디스파 올인원'을, 바디프랜드는 헬스케어로봇 '733'을 각각 공개했다. V11은 사용자의 신체 상태를 분석해 맞춤형 케어를 제공하는 AI 기반 안마의자다. 세라젬이 CES 2026에서 제시하는 'AI 웰니스 홈' 전략의 핵심 제품이다. 함께 전시된 '메디스파 올인원'은 듀얼초음파·EP·고주파·미세전류·LED 등 전문 에스테틱에서 사용하는 5대 핵심 피부 관리 기술을 집약한 홈 뷰티 디바이스다. 세라젬은 이번 CES에서 단일 기기 체험보다 일상 공간 속에서 자연스럽게 건강 관리가 이뤄지는 라이프스타일 콘셉트를 강조한다. 집 전체가 하나의 헬스케어 플랫폼으로 작동하는 미래 주거 환경을 미리 경험할 수 있도록 할 예정이다. 바디프랜드는 안마의자를 넘어선 헬스케어 로봇 기업이라는 메시지를 전면에 내세웠다. 이날 공개된 733은 사용자가 앉아 있는 상태에서 팔다리를 능동적으로 움직이도록 설계된 제품으로 AI와 로보틱스 기술을 결합한 재활·운동 보조 로봇에 가깝다. 733 시연이 시작되자 바디프랜드 부스에는 체험과 촬영을 위해 관람객들이 잇따라 몰렸다. 바디프랜드는 단순한 마사지 체험이 아닌 로봇 관절 구동과 움직임 제어 기술을 직접 보여주는 데 초점을 맞췄다. CES 언베일드를 통해 드러난 두 기업의 전략은 사뭇 달랐다. 세라젬이 공간 중심 '웰니스 홈'을, 바디프랜드가 '기술 중심의 헬스케어 로봇'을 각각 앞세우며 K-헬스케어의 서로 다른 확장 경로를 제시했다는 펑가다.

2026.01.05 11:14신영빈 기자

"디지털트윈, AI시대 'NW 시뮬레이션 고도화' 날개"

디지털 트윈이 AI 기술에 힘입어 고도화를 거쳐 더욱 쓸모가 많아질 것이란 전망이다. 네트워크 분야에서는 가상의 인프라 복제본을 만들어 데이터가 오가는 논리까지 반영할 수 있다는 점이 주목될 것으로 보인다. 다만 실제 현장에서 AI가 가져오는 오류를 넘어서야 하는 점이 과제로 꼽힌다. 통신 전문 매체인 RCR와이어리스는 AI 기반의 디지털 트윈이 네트워크 운영에서 매우 강력한 무기가 될 것으로 점쳤다. 망 구축 시뮬레이션부터 시나리오에 따른 장애 예측 등이 실제 환경이 아니라 가상에서 자유롭게 변한다는 이유에서다. IDC 디지털 트윈을 구축하는 회사인 캐던스디자인시스템즈의 마크 펜턴 제품엔지니어링디렉터는 “AI는 디지털 트윈을 수작업 중심적인 시스템에서 고도의 지능을 갖춘 시스템으로 전환시킨다”며 “단순한 성능 개선이 아니라 가상 네트워크 모델의 가치 제안 자체를 바꾸는 변화”라고 평했다. 시장조사업체 레드포인트글로벌의 스티브 지스크 수석데이터연구원은 “초기 디지털 트윈은 단순한 스냅샷에 불과했지만 AI를 접목하면서 새로운 데이터가 유입될 때마다 학습하고 갱신되는 살아 있는 모델이 됐다”며 “과거 시스템은 과거 사건을 재현하거나 과거 패턴을 기반으로 추정하는 데 그친 반면 AI 기반 트윈은 가능한 미래를 상상하고, 이를 실시간으로 시험할 수 있다”고 설명했다. AI 이전의 디지털 트윈은 규칙을 정의하고 조건을 설정하고 개별 테스트에 수작업이 더해지면서 통신사들이 현실적으로 여러 시나리오를 다루지 못했다. 반면 AI로 학습된 모델을 활용해 대형 스포츠 이벤트로 인한 트래픽 변화, 기상 악화에 따른 네트워크 운영 등 수천 개의 시나리오를 가상으로 평가할 수 있다. 이같은 시나리오 실행이 패턴으로 만들어지면 작업자가 지시하지 않아도 AI가 새로운 시나리오를 만들어낼 수 있고, 인간이 상상하기 어려운 교란 상황을 모델링으로 대처할 수 있다는 분석도 나온다. 구체적으로 백본 트래픽 경로를 미세 조정하고, 실제 무선국을 배치하기 전에 안테나 위치를 검증하며, 주파수 자원을 효율적으로 할당할 수 있다. 용량 수요를 시뮬레이션하고 검증된 설계를 실제 구성으로 전환해 실제 환경에서 발생하는 비용을 시행착오 없이 줄일 수 있다. 아울러 자율 네트워크 운영단계에 접어들면 네트워크 자율 설정과 자가 복구, 자가 최적화 기능을 개발해 망 유지보수를 사후 단계가 아닌 예측 단계에서 가능해진다. 다만, AI가 생성한 시나리오는 현실적이어야 하고 이를 통해 도출된 인사이트는 실제 환경에 의미 있게 적용될 수 있어야 한다는 점이 과제다. 잘못된 데이터가 입력되면 AI가 확신에 가득 찬 오류를 만들어낼 수 있다는 점을 경계해야 한다는 점이 가장 큰 숙제로 꼽힌다. 즉 네트워크 디지털 트윈 구현의 가장 큰 장애물은 데이터 품질에 달려있다는 설명이다. 초기 투자 비용과 구축 기간도 아직은 쉽지 않은 과제다. 데이터 수집 기술, 모델링 플랫폼, 인프라를 함께 조율해야 하며, 이는 상당한 자원과 전문성을 요구하는 작업일 수밖에 없다. 아울러 보안 문제도 디지털 트윈 운영에서 간과할 수 없는 부분이다. 외신은 “AI 기반 의사결정을 받아들이는 데에는 학습 곡선이 따른다”며 “전통적인 수작업 방식에서 자율 최적화로 전환하는 것은 단순한 기술 문제가 아니라, 알고리즘이 생성한 인사이트를 신뢰하고 행동할 수 있는 조직 문화적 준비를 요구한다”고 전했다.

2026.01.04 11:59박수형 기자

[유미's 픽] 고석현發 中 모델 의혹에 정부도 '움찔'…국가대표 AI 개발 경로까지 본다

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀을 대상으로 최종 모델뿐 아니라 복수의 중간 학습 기록까지 제출받아 검증하기로 하면서 국가 AI 사업의 평가 기준이 성능 경쟁에서 개발 경로 검증 중심으로 전환되고 있다. 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'를 둘러싼 모델 유사성 논란을 계기로, 정부가 '프롬 스크래치(from scratch)' 여부를 기술적으로 입증하는 체계를 본격화했다는 해석이 나온다. 4일 과학기술정보통신부에 따르면 정부는 다음 주부터 평가를 진행해 오는 15일께 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀 중 한 팀을 탈락시킨다. 이번 평가에서는 모든 팀으로부터 최종 모델 파일과 함께 복수의 중간 체크포인트(checkpoint)를 제출받아 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA)를 통해 면밀한 기술 검증을 실시할 예정이다. 중간 체크포인트는 AI 모델이 학습 과정에서 일정 단계마다 저장한 가중치 상태로 ▲모델이 랜덤 초기화에서 출발했는지 ▲학습이 연속적인 경로를 거쳤는지 ▲외부 모델 가중치가 중간에 유입됐는지 여부를 사후적으로 확인할 수 있는 핵심 자료다. 단일 최종 결과물만으로는 확인하기 어려웠던 개발 이력을 추적할 수 있다는 점에서 업계에선 이번 방침을 프롬 스크래치 주장에 대한 증빙 책임을 제도화한 조치로 보고 있다.배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "평가 과정에서 모든 정예팀으로부터 개발 모델의 최종 파일과 복수의 중간 체크포인트 파일 등을 제출받아 검증할 예정"이라며 "전문가 평가위원회를 통해서도 같은 자료를 바탕으로 계획에 부합한 AI 모델이 개발됐는지 여부를 검증해 확인할 것"이라고 설명했다. 정부가 이처럼 나선 것은 고석현 사이오닉에이아이 대표가 지난 1일 업스테이지의 독자 AI 프로젝트 모델 '솔라 오픈 100B'가 중국 AI를 도용·파생했다는 의혹을 제기한 것이 계기가 됐다. 고 대표는 '솔라 오픈 100B'의 기술 분석 자료를 공개하고 중국 지푸AI의 'GLM-4.5-에어' 모델에 기반을 둔 파생 모델이라고 의혹을 제기했다. 또 정부가 독자 AI 프로젝트의 참여 조건으로 제시한 프롬 스크래치(처음부터 만드는 것) 방식으로 학습된 모델이라면 나타나기 어려운 유사도라고 강조했다.이에 업스테이지는 곧바로 다음날 서울 강남역 인근에서 기술 공개 검증 행사를 열어 단순 레이어 유사성만으로 모델 파생 여부를 단정하는 것은 무리가 있다고 반박했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "학습된 다른 모델의 가중치를 그대로 가져왔다면 프롬 스크래치가 아니지만, 모델 아이디어나 인퍼런스 코드 스타일을 참조하는 건 허용된다"며 "오픈소스 생태계에서 모델이 상호 호환되려면 구조가 비슷해야 한다"고 주장했다. 이후 문제를 제기한 고 대표는 또 다른 게시물을 통해 "상이한 모델도 레이어 값에선 높은 유사도를 보일 수 있다고 본다"면서도 "중국 모델 코드와 구조를 잘 학습하는 게 국가적인 AI 사업의 방향으로 타당한지는 의문"이라고 재차 문제를 제기했다. 이를 두고 업계에선 고 대표가 제시한 분석이 기술적으로 성립하기 어렵다는 점을 지적하며 전반적으로 업스테이지의 손을 들어줬다. 고 대표 역시 이날 또 다시 입장문을 통해 자신의 분석 방법에 한계가 있었음을 인정하며 "해당 근거를 보다 엄밀하게 검증하지 않은 채 공개함으로써 불필요한 혼란과 논란을 야기했다"고 사과했다. 그러나 고 대표는 이번 사안을 단순한 기술적 도용 논쟁이 아니라 '소버린 AI'와 '독자 파운데이션 모델'의 기준을 어떻게 정의할 것인가에 대한 구조적 질문으로 봐야 한다는 입장은 여전히 유지했다. 해외 모델의 코드나 구조를 참고·학습하는 방식이 국가 주도 독자 AI 사업의 취지에 부합하는지, 독자성을 판단하는 기준이 기술·학술적으로 얼마나 명확히 정리돼 있는지에 대한 논의가 필요하다고도 주장했다. 일각에선 고 대표의 초기 문제 제기 방식에 대해선 비판적인 태도를 보였으나, 이번 논쟁을 통해 독자 AI 모델의 개발 경로, 외부 레퍼런스 활용 범위, 학습 과정 공개 수준 등에 대한 사회적 합의 필요성이 수면 위로 떠올랐다는 점에 대해선 긍정적으로 봤다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 옳고 그르냐를 가르는 사건이라기보다 한국형 파운데이션 모델을 어떤 기준으로 검증하고 설명해야 하는지를 집단적으로 학습한 과정에 가깝다"며 "검증 로그 공개, 체크포인트 관리, 참고 문헌 표기 같은 관행이 정착되는 계기가 될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "(고 대표가) 의혹을 제기하는 과정에서는 분명히 성급했던 부분이 있었지만, 사과와 인정이 공개적으로 이뤄졌다는 점 자체가 국내 AI 생태계의 성숙도를 보여주는 장면"이라며 "장기적으로는 정부 프로젝트 전반의 신뢰성을 높이는 방향으로 이어질 가능성이 크다"고 평가했다.정부 역시 이번 사안을 계기로 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 평가 기준을 보다 구체화해야 한다는 과제를 안게 됐다. 성능 중심 평가를 넘어 학습 경로의 투명성, 외부 기술 활용에 대한 명확한 가이드라인, 검증 가능한 공개 방식 등이 제도적으로 보완될 필요가 있다는 지적이다.이번 일에 대해 배 부총리는 긍정적으로 평가하며 독자 AI 파운데이션 모델의 검증 체계를 보완해야 할 필요성을 언급했다. 또 이번 사안을 계기로 정부가 정의한 '독자 AI 파운데이션 모델'을 어떻게 기술적으로 검증할 것인가에 대해서도 고민하는 모습을 보였다. 그는 지난 3일 자신의 소셜 미디어(SNS)를 통해 "데이터 기반의 분석과 이에 대해 공개 검증으로 답하는 기업의 모습은 우리 AI 생태계가 이미 글로벌 수준의 자정 작용과 기술적 투명성을 갖추고 있음을 보여준다"며 "성장통 없는 혁신은 없다"고 밝혔다. 이어 "의혹 제기는 할 수 있는 것"이라며 "이를 공개 검증으로 증명한 기업과 인정하고 사과한 문제 제기자 모두에게 감사하다"고 덧붙였다.국가AI전략위원회 관계자들도 이번 일에 대해 긍정적으로 평가했다. 박태웅 국가AI전략위원회 공공 AX 분과장은 "순식간에 다양한 검증과 토론이 이뤄지는 과정을 통해 한국 AI 생태계의 저력을 확인했다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장 역시 "검증 논란을 통해 방법의 한계와 개선점이 드러났고, 이는 AI 생태계가 건강하게 작동하고 있음을 보여준다"고 밝혔다.조준희 국가AI전략위원회 산업 AX·생태계 분과장도 최근 독자 파운데이션 모델의 유사성 논란이 건강한 기술 토론으로 이어진 점을 매우 고무적이라고 평가했다. 그러면서도 이제는 기술의 원천에 대한 논쟁을 넘어 '우리 모델이 글로벌 빅테크 대비 어떠한 차별적 경쟁력을 갖출 것인가'라는 소비자 관점의 본질에 집중해야 한다는 점도 강조했다. 그는 "'독자 기술'이라는 명분에만 함몰되면 정작 사용성이 뒤처져 시장에서 외면 받는 결과를 초래할 수 있다"며 "모델의 성패가 사용자의 선택에 달려 있다"고 밝혔다. 이어 "국내 모델이 지속 가능한 선순환 구조를 만들려면 적시성 있는 답변과 높은 활용도 등 철저히 고객 친화적 개발 방향을 견지해야 할 것"이라며 "5개 컨소시엄들이 이 기술을 어떻게 '잘 팔리는 서비스'와 '매력적인 상품'으로 연결할지 치열하게 고민해야 할 시점"이라고 덧붙였다. 다만 일각에선 정부가 '프롬 스크래치'를 어디까지 허용할 것인지에 대한 세부 기술 기준을 공식 문서로 명시하진 않았다는 점에서 여전히 우려를 나타냈다. 오픈소스 아키텍처 활용 범위, 구조적 유사성의 허용선, 토크나이저 재사용 여부 등은 여전히 정책적 해석의 영역으로 남아 있어서다. 업계에선 이번 정부 방침을 독자 AI 평가가 '결과물 중심'에서 '개발 경로와 증빙 책임 중심'으로 이동하고 있음을 보여주는 신호로 받아들이는 분위기다. 성능 지표만으로는 설명할 수 없는 '독자성'을 앞으로 학습 이력과 로그로 입증해야 하는 단계에 들어섰다는 점에서 고무적으로 평가했다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 맞고 틀렸는지를 가리는 사건이라기보다 한국 AI 생태계가 공개 검증과 공개 토론을 감당할 수 있는 단계에 들어섰음을 보여준 사례"라며 "이 경험이 제도와 기준으로 남는다면 독자 AI를 둘러싼 논쟁은 반복되지 않을 것"이라고 말했다. 배 부총리는 "지금의 논쟁은 대한민국 AI가 더 높이 도약하기 위해 반드시 거쳐야 할 과정"이라며 "정부는 공정한 심판이자 든든한 페이스메이커로서 우리 AI 생태계가 성숙하게 발전할 수 있도록 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.01.04 06:00장유미 기자

CGTN: 비범한 항해: 자신감 있게 전진하는 중국

베이징 2026년 1월 3일 /PRNewswire/ -- 혁신 주도 발전을 통해 중국이 역동적이고 활기찬 모습으로 변화하고 있다. 세계지식재산기구(World Intellectual Property Organization, WIPO)에 따르면, 중국은 2025년 사상 처음으로 글로벌 혁신 순위 10위권에 진입했다. 2025년은 중국의 경제 및 사회 발전을 위한 제14차 5개년 계획(2021-2025)이 마무리되는 해이기도 하다. 이번 계획으로 달성한 현대화 성과 덕분에, 새로운 개발 청사진과 함께 다음 단계의 목표는 더욱 뚜렷해졌다. 지난 10월, 중국공산당 중앙위원회(Communist Party of China (CPC) Central Committee)는 주요 당 전체회의에서 제15차 5개년 계획 수립을 위한 건의안을 채택하고 2026년부터 2030년까지의 국가 발전 경로를 제시했다. 중국은 자국뿐만 아니라 전 세계가 기로에 선 지금 시진핑 국가주석의 통치 철학을 나침반 삼아 명확한 발전 항로를 세우는 동시에 안정과 방향을 모색 중인 전 세계에 귀중한 통찰력을 제공했다. 제15차 5개년 계획 준비 완료 시 주석은 제15차 5개년 계획 기간을 국가의 사회•경제적 기반을 다지고, 2035년 국가 현대화 목표를 향해 전방위적으로 나아가는 중요한 단계로 보고 있다. 이 과정의 가장 큰 특징은 포용과 협의에 기반한 거버넌스였다. 작년 1월, CPC 지도부는 제20기 CPC 중앙위원회 제4차 전체회의에 제출할 국가 전략 청사진을 마련하기 위해 기초 소조(drafting group)를 구성했고, 시 주석이 직접 이 고위급 전략팀을 이끌었다. 기초 소조는 2025년 2월 첫 전체 회의를 열고 본격적인 기초 작업에 착수했다. CPC 중앙위원회 정치국 회의부터 민간 기업가 심포지엄, 지역 개발 협의, 비공산당 인사들과의 대화에 이르기까지, 중국은 개방적인 정책을 수립하며 폭넓은 의견을 수렴하고 집단 지성을 모았다. 한편, 한 달간 온라인 캠페인을 통해 새로운 계획에 대한 여론도 수렴했다. 여기서 모인 의견의 요약본은 시 주석의 검토를 거쳐 당 지도부에 보고됐고, 덕분에 시민들의 목소리가 최고위층까지 전달될 수 있었다. 10월 전원회의를 앞두고 시 주석은 국내 시찰을 통해 기업과 지역사회 현장을 방문하며 향후 5년 중국 발전의 우선순위를 점검했다. 또한 일련의 지도부 회의를 소집해 초안을 검토하면서 전략적 비전을 중시하는 동시에 현실적 실용성을 놓치지 않는 통치 철학을 다시 한번 보여줬다. 8개월이 넘는 준비 끝에 제20기 CPC 중앙위원회 제4차 전체회의에서 국민경제 및 사회발전 제15차 5개년 계획 수립에 관한 중공중앙의 건의(Recommendations of the CPC Central Committee for Formulating the 15th Five-Year Plan for National Economic and Social Development)라는 공식 명칭의 기념비적인 문건이 채택됐다. 이 건의안은 빠른 경제 성장과 장기적인 사회 안정이라는 두 가지 기적을 이어가기 위한 시간표이자 로드맵이다. 시 주석은 신년사에서 2026년이 제15차 5개년 계획의 시작점임을 강조하며, 자신감을 갖고 고품질 발전을 위해 확실한 조치를 취하자고 당부했으며, 아울러 전면적인 개혁 개방을 심화하고 모두가 누리는 번영을 실현해, 중국의 기적이라는 이야기에 새로운 장을 써 내려가자고 촉구했다. 중국의 기적이라는 이야기의 새로운 장 2025년은 불확실성으로 얼룩진 해였다. 이런 상황에서도 중국은 대화를 앞세우고 상생하는 국제 협력을 추구하며 세계의 든든한 닻 역할을 했고, 글로벌 무대에서 흔들림 없는 행보를 보여줬다. 작년은 시 주석이 제안한 글로벌 거버넌스 이니셔티브(Global Governance Initiative, GGI)를 필두로 글로벌 거버넌스에서 획기적인 '차이나 모멘트(China moment)'를 맞이한 해였다. 더 정의롭고 공평한 시스템을 지향하는 GGI는 140개 이상의 국가와 국제기구의 지지를 빠르게 이끌어내며 2025년 중국 외교의 결정적인 장면으로 자리 잡았다. 5개 대륙의 지도자와 대표들이 베이징에 모여 중국인민항일전쟁(Chinese People's War of Resistance Against Japanese Aggression) 및 세계 반파시스트 전쟁 승리 80주년을 기념하면서 중국 외교는 빛을 발했다. 이는 제2차 세계대전 승리에 기여한 중국의 공로와 전후 국제 질서를 수호하려는 확고한 의지를 세계가 인정한 결과다. 이러한 성과를 넘어 중국은 글로벌 거버넌스에서 더욱 적극적인 역할을 수행하며 기후 행동을 위한 2035 국가 온실가스 감축목표(Nationally Determined Contributions, NDCs)를 발표하고, 현재 및 향후 세계무역기구(World Trade Organization, WTO) 협상에서 개발도상국에 주어지는 특혜를 포기하겠다고 선언했으며, 홍콩특별행정구에 국제조정기구(International Organization for Mediation)를 설립했다. 시 주석은 중국이 세계 평화와 발전을 위해 모든 국가와 협력할 준비가 돼 있다고 강조했다. 자세한 내용은 다음 링크 참조:https://news.cgtn.com/news/2026-01-02/Extraordinary-Navigation-How-China-strides-forward-with-confidence-1JBRwC4YLPa/p.html

2026.01.03 23:10글로벌뉴스

[박형빈 교수 AI와 윤리⑥-창작] 뇌는 고뇌하고, AI는 계산...'만듦'의 윤리는?

우리는 바야흐로 무엇인가를 '만드는' 시대라기보다 '눌러서 얻는' 시대에 살고 있다. 복잡한 제작 과정 대신 간단한 입력과 몇 번의 클릭만으로 결과물을 얻는다. 단 한 줄의 텍스트 프롬프트만으로 미드저니(Midjourney)는 광고 시안, 콘셉트 아트, NFT 이미지 등을 다양하게 생성해 주며, 사용자는 그중 하나를 골라 업스케일하거나 변형하는 식으로 작업을 마무리한다. 음악 생성기 수노(Suno) 역시 스타일과 분위기를 자연어로 적어 넣기만 하면 가사와 멜로디, 편곡이 포함된 완성형 음원을 만들어 준다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 언어 모델 또한 에세이 초안, 수업 자료, 심지어 생활기록부 문구까지 생성하며 교육 현장의 풍경을 바꾸고 있다. 생성형 AI의 결과물은 형식상 매끄럽고 활용도가 높다. 그러나 이것이 전통적 의미의 '창작'에 해당하는지에 대해서는 여전히 격렬한 논쟁이 이어진다. 새로운 표현 양식이라는 찬사와, 기존 작가의 스타일을 대량 모방한 저작권 침해물이라는 비판이 공존한다. 더구나 우리는 그 결과물 앞에서 묘한 이질감을 느끼며 질문할 수밖에 없다. “지금 눈앞에 놓인 이 결과물은, 과연 우리가 정의해 온 '창작'의 범주에 부합하는가?” 이 질문은 최소한 세 층위의 논점을 동시에 가진다. (1) 기술적으로 무엇이 일어나고 있는가(모델의 작동 원리), (2) 인간의 창작 경험은 무엇으로 구성되는가(뇌·몸·정서·의도의 결합), (3) 교육 현장에서 학생들에게 무엇을 가르쳐야 하는가(사고·책임·검증 능력). 1. 기술적 사실: 생성형 AI는 '의미'를 느끼지 않고, '형식'을 최적화 현재 널리 쓰이는 생성형 AI(텍스트·이미지·음악 등)는 학습 데이터에서 관찰된 패턴을 바탕으로, 주어진 입력(프롬프트)에 따라 출력 요소의 확률 분포를 추정하고 샘플링해 결과를 구성한다. 텍스트 생성의 경우 다음 토큰 예측이 자주 사용되며, 이미지 생성에서는 확산(diffusion) 모델처럼 노이즈를 단계적으로 제거하는 방식이 주류다. 음악 생성 역시 시간축 상 패턴을 확률적으로 모델링하나, 자회귀·확산 등 다양한 기법이 공존한다. 핵심은 이 과정에 의미를 '체험하는 주체'의 '내적 경험'이 부재하다는 사실이다. 모델이 '슬픔'을 산출할 때, 그것은 슬픔을 느끼는 것이 아니라 학습된 자료 안에서 '슬픔'이라는 맥락과 강하게 연결된 표현·구조·전개를 통계적으로 재구성하는 과정에 불과하다. 이 때문에 생성형 AI는 산출물의 의미론적 진위를 스스로 보증하지 못하며, 소위 '환각(hallucination)'-그럴듯하지만 사실이 아닌 진술-이 구조적으로 발생할 수밖에 없다. 이는 거짓말을 하려는 의도가 아니라, '확률적 적합성'을 목표함수로 삼는 산출 방식의 필연적 결과다. 이 지점에서 존 설(John Searle)의 '중국어 방 논증(Chinese Room Argument)'은 시사하는 바가 크다. 설은 인간이나 동물의 '의도성'을 뇌의 생물학적 인과 작용의 산물로 보았다. 따라서 그는 컴퓨터 프로그램을 구현하는 것만으로는 의도성을 갖추기에 충분하지 않다고 강조한다(Searle, 1980). 중국어 방 안의 사람이 언어를 전혀 이해하지 못한 채 규칙(프로그램)에 따라 기호를 조작해 완벽한 답변을 내놓는 것처럼, AI 역시 '다음 토큰 예측'이나 '확산 노이즈 제거'와 같은 구문 처리로 의미를 생성할 뿐이다. 설의 관점에서 볼 때, 이러한 조작이 '관찰자 상대적' 의미만 만들어낼 뿐, 주관적 체험이나 본질적 이해는 결여되어 있다. 환각 현상은 바로 이 구조적 한계에서 비롯된다. 나아가 '주관적 경험(qualia)'의 부재 또한 상기할 필요가 있다. 토머스 네이글(Thomas Nagel)은 '박쥐가 되는 것은 어떤 느낌인가?(What Is It Like to Be a Bat?)'에서 이 문제를 정면으로 다룬다. 그는 인간이 박쥐의 반향 정위(echolocation) 시스템과 신경 구조를 완벽히 파악한다 해도, '박쥐가 박쥐로서 느끼는 그 느낌', 즉 주체적 관점은 결코 알 수 없다고 설명한다(Nagel, 1974/2024). 이는 AI가 인간의 감정 표현을 완벽하게 모방한다 해도, 그 내면에는 아무런 '느낌'이 존재하지 않음을 시사한다. 또한 AI가 '슬픔' 패턴을 확률적으로 재현하나 슬픔을 느끼지 않는다는 것과 연결된다. 과학적 객관화가 주관성을 생략한다는 그의 비판은 생성 AI의 통계 모델링이 체험 없는 산출로 한정됨을 드러낸다. 데이비드 차머스(David Chalmers)의 '의식의 어려운 문제(hard problem of consciousness)' 또한 간과해서는 안 된다. 차머스는 인지나 행동과 같은 기능적 메커니즘을 설명하는 '쉬운 문제'와, 그 과정에서 피어나는 주관적 경험을 설명하는 '어려운 문제'를 엄격히 분리했다(Chalmers, 1995). 비록 AI가 다음 토큰 예측을 통해 인간의 창작 행위를 기능적으로 흉내 낼지라도, 이는 여전히 '쉬운 문제'의 영역에 머물 뿐이다. 차머스의 지적처럼 기계적 연산이 왜, 어떻게 내적 경험을 수반하는지는 여전히 미지수이기 때문이다. 결국 AI 산출물은 의미 체험 없는 확률 최적화의 결과물이며, 환각 현상 역시 이러한 구조적 공백에서 비롯된 것으로 해석할 수 있다. 한편, 현대 생성형 AI의 또 하나의 기술적 핵심은 잠재표현, 잠재공간이다. 많은 생성 모델은 관측 데이터(텍스트·이미지·오디오)를 직접 다루기보다, 학습을 통해 얻은 압축된 고차원 표현 공간(잠재공간)에서 데이터의 구조를 모델링하고 그 공간에서의 변환을 통해 출력을 생성한다. 이 공간은 사람이 정의한 '개념'이 그대로 저장된 지도가 아니라, 데이터 분포를 재현하기에 유용한 특징들의 좌표계가 학습된 결과이며, 우리는 그 일부 방향이나 영역을 사후적으로 '스타일', '주제', '구도' 같은 개념으로 해석한다(Bengio, Courville, & Vincent, 2013). 그 결과, '반 고흐 풍'과 '서울 야경'처럼 서로 다른 특성은 모델 내부 표현에서 조건, 특징 결합, 또는 표현 조작(보간·가중 결합·크로스어텐션을 통한 결합) 형태로 함께 반영될 수 있고, 이에 따라 두 특성이 결합된 새로운 변형이 생성될 수 있다(Radford, Metz, & Chintala, 2015). 다만, 이러한 결과는 '영감'이나 '주체적 체험'의 산물이라기보다, 학습된 표현 체계 안에서의 계산 가능한 조합과 샘플링에 가깝다. 기술적으로는 놀랍지만, 그 놀라움은 '경험하는 주체'의 존재에서 오기보다 표현이 수학적으로 모델링되고 조작 가능해졌다는 점에서 비롯된다. 2. 신경윤리학적 진단: 인간 창작은 신체성과 정서 포함 '경험 기반 행위' '창작'을 결과물만으로 정의하면, AI도 창작자로 부를 수 있다. 그러나 인간이 통상 창작이라 부를 때에는 결과물뿐 아니라 과정의 성격-의도, 선택, 갈등, 수정, 책임-까지 포함한다. 이 지점에서 인간과 AI 사이의 차이가 선명해진다. 첫째, 신체성(Embodiment)과 정서(Emotion)의 역할이다. 인간의 인지는 뇌만의 작동이 아니라, 감각·운동·자율신경계 반응 등 몸 전체와 얽혀 있다. 창작 과정에서 우리는 실제 경험의 흔적(기억), 감각의 편향(어떤 소리·색·리듬에 더 민감한지), 그리고 정서적 평가(좋다/싫다, 맞다/틀리다, 불편하다/아름답다)를 동원한다. 이때 정서는 부수적 장식이 아니라 주의를 배분하고, 목표를 설정하고, 선택을 강화/억제하는 조절 기제로 기능한다. 신경과학적으로도 정서와 의사결정은 분리되기 어렵다. 예컨대 편도체는 위협·정서적 중요도와 관련된 처리에 관여하고, 전전두엽 영역들은 계획, 억제, 가치 평가, 사회적 판단 등과 관련된 기능을 수행하는 것으로 널리 알려져 있다. 물론 '특정 뇌 부위 = 단일 기능'처럼 단순화하면 과학적으로 부정확해질 수 있다. 뇌 기능은 네트워크로 작동하며 개인차도 크다. 그럼에도 최소한 인간의 창작이 신경계의 정서·가치 평가 체계와 긴밀히 연결되어 있다는 점은 부정하기 어렵다. 둘째, '고통 없는 창작'이 갖는 본질적 함의다. 이를 단순히 감성적 비유로 치부해서는 안 된다. 엄격히 정의하자면, 이는 AI에게 통증이나 쾌감, 불안과 같은 주관적 경험(qualia)이 근원적으로 결여되어 있음을 뜻한다. 따라서 AI의 산출물에는 대상을 향한 '체험적 지평'이나 '절실함'이 담길 수 없다. 반면, 인간의 창작은 다르다. 대다수 우리는 실패의 가능성, 타인의 시선, 윤리적 책임이라는 정서적 압박을 실시간으로 감각하며 창작에 임한다. 그 경험들이 켜켜이 쌓여 표현을 다듬고 논지를 결정한다. 필자 역시 이 짧은 문장 하나를 완성하기 위해 무수한 고민과 망설임, 적절한 단어를 찾기 위한 침묵의 시간을 감내해야 했다. 필자에게 삶의 깊이를 성찰하는 법을 일깨워준 시인, 윤동주의 고백이 겹쳐지는 지점이다. '인생은 살기 어렵다는데 / 시가 이렇게 쉽게 씌어지는 것은 / 부끄러운 일이다.' 우리는 바로 그 '쉽게 쓰지 못하는 부끄러움'과 '생략할 수 없는 고통'을 통해서만 비로소 기계와 구별되는 '인간적인' 의미에 도달한다. 이와 달리, AI는 그러한 부끄러움을 '경험'하지 않으며, 오직 목적함수(확률 최대화)에 따라 가장 효율적인 경로를 계산할 뿐이다. 즉, 차이는 '아름다움을 만들 수 있느냐'가 아니라, 그 아름다움이 어떤 '내적 고통'과 '책임의 무게'를 통과해 나왔는가에 있다. 이 지점이 바로 신경윤리학적 질문과 맞닿는다. 고뇌와 책임이 소거된 산출물에, 과연 인간의 창작과 동등한 '권위'를 부여할 수 있는가? 이것이 핵심 쟁점이다 3. 교육적 과제: 인지적 위임(Cognitive Offloading) 범위와 한계 AI가 교육에 들어오는 순간, 가장 현실적인 위험은 '부정행위' 그 자체보다도 '사고 과정의 외주화'다. 인간은 본래 계산기, 검색엔진, 내비게이션처럼 외부 도구에 인지를 위임해 왔다. 문제는 위임이 나쁘다는 데 있다기보다 '무엇을 위임'하고 '무엇을 유지'할지에 대한 메타인지적 설계가 부재할 때 발생한다. AI가 글의 개요를 잡아주고 요약해 주면 학생은 빠르게 결과를 얻지만, 동시에 구조화 능력 즉, 정보를 묶고 위계를 만드는 능력을 덜 훈련할 수 있다. AI가 근거를 '그럴듯하게' 만들어 주면, 학생은 출처를 점검하지 않은 채 사실성 검증의 습관을 잃을 수 있다. AI가 문장을 매끈하게 다듬어 주면, 표현은 좋아지지만 왜 그렇게 주장하는지와 같은 사유의 흔적이 약해질 수 있다. 따라서 교육은 'AI 사용 금지/허용'의 단순 규범을 넘어, 인지적 위임의 '경계'를 학습 목표로 삼아야 한다. 예를 들어 '초안 생성은 허용하되, 근거 자료의 출처 확인과 반례 제시는 내가 한다' 같은 식의 역할 분담이 필요하다. 그러므로 교육은 '답하는 능력'에서 나아가 '질문하고 검증하는 능력'을 지향해야 한다. AI는 기본적으로 응답 시스템이다. 그래서 인간의 차별점은 '답'이 아니라 '질문'에서 드러날 가능성이 커진다. 여기서 말하는 질문 능력은 단순히 프롬프트를 길게 쓰는 기술이 아니다. 학술적으로는 무엇을 알고 싶은지, 어떤 전제 위에서 논지를 전개하는지, 무엇을 근거로 참/거짓 혹은 타당/부당을 판정할지, 자신의 결론을 흔들 수 있는 사례를 의도적으로 찾는 능력 등이 요구된다. 따라서 미래 교육의 핵심은 '정답 맞히기'가 아니라, AI가 낸 답을 평가·교정·재구성하는 능력이 된다. '이 문장이 그럴듯한가?'를 넘어 '이 주장에 필요한 근거는 무엇이며, 어떤 반례가 가능한가?'를 끊임없이 되묻는 훈련이 중심이 되어야 한다. 4. 윤리와 책임: 표절 논쟁을 넘어 '행위자성'과 '가치'로 저작권과 표절은 실무적으로 매우 중요하지만, 더 근본적인 문제는 책임의 귀속이다. AI는 법적·도덕적 의미에서 일반적으로 행위자(agent)로 간주되지 않는다. 즉, AI 출력이 사회적 피해를 만들었을 때(허위정보 확산, 차별 강화, 명예훼손 등) 'AI가 그랬다'는 말은 설명이 될 수 있어도 책임의 종결점이 될 수는 없다. 책임은 모델을 설계·배포한 주체, 사용한 주체, 검증·감독의 의무를 가진 제도 쪽으로 돌아온다. 또한 생성형 AI는 학습 데이터의 분포를 반영하기 때문에, 데이터에 존재하는 편향(bias)-성별·인종·지역·계층·문화에 대한 불균형한 재현-을 재생산할 위험이 있다. 이는 기술적 문제이면서 동시에 가치의 문제다. 어떤 출력이 '통계적으로 흔한 표현'이라 해도, 그것이 곧바로 '윤리적으로 정당한 표현'이 되지는 않는다. 이 간극을 메우는 것은 결국 인간의 규범 판단이며, 교육은 학생들에게 그 판단을 회피하지 않도록 가르쳐야 한다. 5. 결론: AI는 생성하고, 인간은 의미를 부여하며 책임져 처음의 질문으로 돌아가자. “지금 눈앞에 놓인 이 결과물은, 과연 우리가 정의해 온 '창작'의 범주에 부합하는가?” 기술적으로는 AI가 분명히 새로운 결과물을 '생성'한다. 그러나 학술적·윤리적 의미에서의 창작은 결과물만이 아니라 의도, 경험, 가치 판단, 검증, 책임을 포함하는 과정이다. 이 기준을 적용하면, 현재의 생성형 AI는 창작의 일부 기능(형식적 산출, 변형, 결합)을 매우 잘 수행하지만, 의미 부여와 책임의 층위를 스스로 수행한다고 보기는 어렵다. 따라서 우리가 다음 세대에게 가르쳐야 할 것은 '버튼을 누르는 법'이 아니라, '버튼이 내놓은 결과를 사실과 가치의 기준으로 검증'하고, '자신의 관점과 책임을 결합해 재구성'하는 법이다. AI는 계산을 고도화하고, 인간은 그 계산의 산출물에 대해 '사유'하고 '판단'한다. 이 역할 분담을 명료하게 할 때, 기술은 인간의 창작을 대체하는 위협이 아니라, 인간의 창작을 확장하는 도구가 될 수 있다. 결론적으로 우리는 다시 물어야 한다. '창작인가, 변형인가?'를 넘어, '누가 책임지는가?'를. 오늘의 질문에 단답을 내려보자. 기술적으로 생성형 AI는 확률적 모델로서 학습 데이터의 패턴을 재구성한다. 형식적으로 결과물은 새로울 수 있다. 윤리적으로 창작은 결과물이 아니라 '의미를 만들고 책임지는 행위'에 가깝다. 따라서 더 정확한 질문은 이것이다. 'AI가 창작하는가?'가 아니라, 'AI의 산출물을 창작으로 인정할 때, 누가 어떤 책임을 지는가?' 우리는 기술을 '숭배'하거나 '혐오'할 필요가 없다. 다만 기술이 만들어낸 결과물 위에서 권리와 책임의 배치를 정교하게 설계해야 한다. ◆참고문헌 Bengio, Y., Courville, A., & Vincent, P. (2013). Representation learning: A review and new perspectives. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 35(8), 1798-1828. Chalmers, D. J. (1995). Facing up to the problem of consciousness. Journal of consciousness studies, 2(3), 200-219. Nagel, T. (1974/2024). What is it like to be a bat?. Oxford University Press. Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. (2015). Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv:1511.06434. Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. behavioral and brain sciences, 3(3), 417-424. ◆ 박형빈 서울교대 교수는.... ▲약력 · 서울교육대학교 윤리교육과 교수 · 미국 UCLA 교육학과(Department of Education) 방문학자 · 서울교육대학교 교육전문대학원 에듀테크전공·AI인문융합전공 교수 · 서울교육대학교 신경윤리·가치AI융합교육연구소 소장 ▲주요 경력 및 사회공헌 · 현 신경윤리융합교육연구센터 센터장 · 현 가치윤리AI허브센터 센터장 · 현 경기도교육청 학교폭력예방자문위원 · 현 통일부 통일교육위원 · 현 민주평화통일자문회의 자문위원 ▲주요 수상 · 세종도서 학술부문 우수도서 3회 선정 ― 『어린이 도덕교육의 새로운 관점』(2019, 공역), 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020), 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024, 역서) ▲주요 저서 · 『도덕적 AI와 인간 정서』(2025) · 『BCI와 AI 윤리』(2025) · 『질문으로 답을 찾는 인공지능 윤리 수업』(2025) · 『AI 윤리와 뇌신경과학 그리고 교육』(2024) · 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024) · 『도덕지능 수업』(2023) · 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020) · 『통일교육학: 그 이론과 실제』(2020) ▲연구 및 전문 분야 · 도덕·윤리교육, 신경윤리 기반 도덕교육 · AI 윤리 교육, 디지털 시민성 교육

2026.01.03 15:26박형빈 컬럼니스트

에스넷그룹, 2026년 조직개편 단행…에스넷시스템 김형우 사장 선임

에스넷그룹이 인공지능(AI) 시대 변화에 대응하기 위해 현장 경험과 전문성을 갖춘 역량 있는 젊은 인재를 주요 보직에 발탁하는 인적 쇄신에 나섰다. 에스넷그룹이 역량과 전문성 중심으로 한 세대교체를 골자로 2026년 조직개편을 단행했다고 2일 밝혔다. 에스넷시스템 신임 대표에는 김형우 사장이 선임됐다. 김 사장은 금융·통신 분야에서 마케팅과 영업 전략 등 핵심 사업을 두루 경험했으며 자회사 굿어스스마트솔루션 대표이사를 역임했다. 전략적 통찰력과 현장 경험을 바탕으로 AI 등 미래 사업을 이끌 적임자로 평가받고 있다. 한편 굿어스스마트솔루션 대표에는 중국법인장을 지낸 이준호 부사장이 선임됐다. 에스넷 부문은 금융·기업 중심의 핵심 사업을 재정비하는 한편 AI·사물AI(AIoT)·클라우드 등 그룹 차세대 사업을 추진하기 위한 전담 체계를 구축하며 중장기 성장 기반을 마련했다. 또한 전사 기술 자원을 통합 운영하는 기술센터와 프로젝트 수익성을 관리하는 PM센터를 중심으로 기술과 사업이 함께 움직이는 실행 중심 체계를 강화했다. 인성·유통 부문은 의사결정 체계를 단순화해 사업 운영 효율성과 수익성 개선을 추진한다. 영업과 기술 조직을 사업부 단위로 통합했으며 핵심 사업 중심으로 재편해 선택과 집중 전략을 강화하고 있다. 이번 개편으로 손익과 실적에 기반한 책임경영 체제가 강화되고 계열사에 대한 이해도가 높은 경영진 구성을 바탕으로 그룹 차원의 시너지 확대가 기대된다. 또한 세대 교체를 바탕으로 조직 전반의 실행력과 사업 경쟁력이 제고되며 성과 중심 인사 기조가 정착되면서 임직원에게는 '성과를 통한 성장'이라는 명확한 경로를 제시하고 조직 역량을 결집시키는 효과가 있을 것으로 기대된다. 박효대 에스넷그룹 회장은 “이번 조직개편은 성과로 검증된 내부 인재들을 전면에 배치해 책임경영 체제를 한층 공고히 하고, 미래 사업에 대한 대응력을 높이기 위한 것”이라며 “세대교체를 통해 조직의 실행력을 강화하는 동시에 계열사 간 유기적인 협업 체계를 구축해 그룹 차원의 시너지를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. ■ 에스넷시스템 △ 사장 김형우 △ 사장 김기철 △ 전무 이창규 △ 상무 이경진 △ 상무보 김원진 △ 상무보 박동찬 ■ 굿어스 △ 전무 유일영 ■ 굿어스데이터 △ 부회장 전상현 △ 전무 현문환 △ 상무 추창호 △ 상무 박미나 △ 상무보 황경혜 △ 고문 이진철 ■ 굿어스스마트솔루션 △ 부사장 이준호 △ 상무 김우락 ■ 인성정보 △상무보 백선 ■ 아이넷뱅크 △상무보 최은석

2026.01.03 08:00남혁우 기자

[유미's 픽] 업스테이지 中 모델 도용 논란 가열…'국대 AI' 검증 기준 시험대

정부에서 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참가한 업스테이지의 중국 모델 도용·파생 의혹이 제기된 후 논쟁이 기술 공방과 검증 기준 논의로 확대되고 있다. 이번 사안이 업스테이지를 넘어 이번 프로젝트 '정예 5팀'에 선발된 경쟁사들에게도 영향을 미칠지 주목된다. 2일 업계에 따르면 업스테이지는 이날 오후 3시 서울 강남역 인근에서 '솔라 오픈 100B'의 개발 과정 전반을 검증하는 공식 행사를 진행할 예정이다. 이 자리에는 김성훈 업스테이지 대표와 이번 모델 개발에 참여한 관계자, 참석을 희망한 70여 명의 업계 전문가들이 참석할 예정이다. 업스테이지 측은 '솔라 오픈 100B'의 중국 모델 표절을 주장한 고석현 사이오닉에이아이 대표도 공개적으로 초청했다. 이번 일은 고 대표가 지난 1일 깃허브를 통해 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'의 기술 분석 보고서를 공개한 것이 발단이 됐다. '솔라 오픈 100B'는 지난 달 30일 업스테이지가 '독자 AI 파운데이션 모델' 1차 성과 발표회에서 공개한 모델이다. 고 대표는 '솔라 오픈 100B'가 중국 지푸AI의 'GLM-4.5-에어(Air)' 모델에 기반을 둔 파생 모델이라고 의혹을 제기하며 유감을 표했다. '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트가 우리나라 AI 주권 확립을 위한 국가대표 AI 선발전인 데다 '프롬 스크래치(100% 독자 개발)' 준수가 공식 참여 조건으로 명시돼 있어서다. 이번 의혹이 사실일 경우 업스테이지는 자격 미달로 5개 팀 중 첫 탈락 1순위에 오르게 된다. 이에 업스테이지는 공개 검증회를 곧바로 열어 논란 잠재우기에 나섰다. 특히 이번에 학습에 사용한 중간 체크포인트(checkpoint)와 AI 모델 학습 과정과 실험 결과를 기록·관리하는 도구인 '웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases·wandb)'를 모두 공개한다고 밝히는 초강수를 뒀다. '웨이츠 앤 바이어시스'는 블랙박스와 유사한 것으로, 로그 누락·사후 조작이 힘든 것으로 알려졌다. '프롬 스크래치' 공방 본격화…'가중치 유사성'이 쟁점 이번에 고 대표가 제기한 의혹의 핵심은 두 모델의 가중치 구조 유사성이다. 그는 공개한 보고서를 통해 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어'의 레이어별 파라미터를 비교한 결과, 신경망 구성 요소 중 하나인 레이어놈(LayerNorm)에서 매우 높은 수준의 유사도가 관측됐다고 주장했다. 또 이를 근거로 프롬 스크래치 방식으로 학습된 모델이라면 나타나기 어려운 수치라며 중국 모델을 기반으로 일부 가중치를 보존한 파생 모델일 가능성을 제기했다. 고 대표는 '솔라 오픈 100B'의 구동 코드 일부에서 GLM 모델과 동일한 설정 코드가 발견됐다고도 주장했다. 특히 'GLM-4.5-에어'가 46개 레이어 구조를 갖는 모델임에도 48개 레이어 구조인 '솔라 오픈 100B'의 코드에 GLM 전용 레이어 예외 처리 구문이 남아 있다는 점을 문제 삼았다. 여기에 논란이 제기된 이후 깃허브 저장소의 라이선스 파일에 중국 지푸AI 관련 저작권 문구가 병기된 점 역시 의혹을 키우는 대목으로 지목했다. 업스테이지는 이러한 주장에 대해 "기술적 사실과 다르다"며 정면 반박하고 있다. 회사 측은 레이어놈 유사성만으로 모델 파생 여부를 단정하는 것은 무리가 있고, 코드 내 일부 유사한 표현 역시 오픈소스 생태계에서 통용되는 관행이나 호환성 확보 과정에서 발생할 수 있는 문제라는 입장이다. 라이선스 표기 변경에 대해서도 법적 검토 과정에서의 정비 차원이라는 설명이다. 도용 단정은 이르다…업계 "종합 검증 필요" 업계와 학계에서는 이번 논쟁을 둘러싸고 신중론이 동시에 제기되고 있다. 레이어놈 파라미터는 초기값과 학습 특성상 구조와 학습 목표가 유사한 대규모 언어모델에서 높은 유사도가 나타날 수 있어 단일 지표만으로 도용 여부를 판단하기는 어렵다는 지적이다. 실제 도용 여부를 가리려면 어텐션의 Q·K·V 가중치나 레이어 전반의 구조적 일치 여부, 학습 경로에 대한 종합적인 검증이 필요하다는 의견도 나온다.또 업계에선 고석현 대표의 문제 제기에 대해 단일 지표만으로 도용 여부를 단정하는 데에는 한계가 있다는 다수 의견도 나오고 있다. 특히 이승현 포티투마루 부사장은 사이오닉에이아이의 분석이 기술적으로 충분한 근거를 갖췄는지에 대해 의문을 제기하며, 현재 공개된 자료를 토대로 업스테이지의 '프롬 스크래치' 주장에 더 무게를 두는 모습을 보였다. 이 부사장은 "프롬 스크래치 여부는 모델 가중치가 어떻게 형성됐는지에 관한 기술적 문제로, 라이선스 표기나 소버린 AI 논의는 별도의 정책적 판단 영역"이라며 "레이어놈이나 임베딩과 같은 보조 파라미터의 유사성은 구조와 학습 목표가 유사한 대규모 언어모델(LLM)에서 통계적으로 나타날 수 있다"고 말했다. 이에 고석현 대표 역시 이날 또 다른 게시글을 통해 기술적 유사성 문제와 별도로 이번 사안을 소버린 AI 관점에서 바라봐야 한다는 입장을 강조하며 업스테이지 논란에서 한 발 물러서는 모습을 보였다. 그는 해외, 특히 중국 모델의 코드와 구조를 적극적으로 학습·참고하는 방식이 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 사업 취지에 부합하는지에 대한 근본적인 질문을 던지며 기술적 도용 여부와는 별개로 정책적 기준에 대한 논의가 필요하다고 주장했다. 업스테이지 논란, 다른 정예 5팀에도 '설명 책임' 부담 일각에선 이번 사안이 업스테이지 한 곳에 그치지 않고 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여 중인 다른 '정예 5팀'에도 적잖은 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. LG AI연구원, 네이버클라우드, NC AI, SK텔레콤 등 다른 참여 기업들 역시 향후 모델 공개 과정에서 개발 경로와 외부 모델 활용 여부, 프롬 스크래치의 정의에 대해 보다 명확한 설명을 요구받을 가능성이 커졌다는 평가다. 정부의 대응에도 관심이 쏠린다. 현재 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 성능과 활용 가능성을 중심으로 평가가 이뤄져 왔지만, 이번 논란을 계기로 학습 경로와 개발 과정에 대한 검증 기준을 보다 구체화해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 일각에서는 중간 체크포인트 제출이나 학습 로그 관리·보관 의무화 등 제도적 보완이 필요하다는 지적도 제기된다. 업계 관계자는 "이번 논쟁은 특정 기업의 공방을 넘어 독자 AI를 어떤 기준으로 검증할 것인지에 대한 시험대가 되고 있다"며 "업스테이지의 공개 검증 결과에 따라 다른 참여 기업들과 정부 역시 개발 투명성과 설명 책임의 수준을 다시 설정해야 할 상황에 놓일 수 있다"고 말했다.

2026.01.02 13:28장유미 기자

마크애니 "SNS 전송시 발생 데이터 훼손때도 워터마크 안정 추출"

국내 데이터 유출 사고 상당수는 카카오톡 등 SNS를 통해 이미지를 전송하는 과정에서 발생한다. 사용자 대부분이 기본 설정을 그대로 사용하기 때문에, 전송하는 이미지는 데이터 용량 절감을 위한 강도 높은 '손실 압축(Lossy Compression)' 과정을 거치게 된다. 카카오톡의 기본 전송 설정은 체감 화질을 약 90% 수준으로 유지한다고 알려져 있으나, 실제 내부적으로는 해상도가 수분의 일 수준으로 축소되고 JPEG 재압축이 동시에 일어난다. 1일 마크애니에 따르면 과정에서 픽셀 정보가 대량 파괴되며, 이는 유출 경로 추적을 위한 보안 워터마크의 식별력을 무력화하는 요인이 된다. 실제 일부 보안 솔루션은 도입 과정에서 사용자 편의성만을 앞세워 이러한 압축 환경 테스트를 누락하는 사례가 발생한다. 원본 옵션이나 파일 첨부 형식을 사용하지 않는 이상 실제 유출 상황에서 픽셀 손실이 발생하는데, 최적 조건에서만 검출 성능을 확인하는 것이 문제점으로도 지적된다. 화면 촬영에 따른 유출은, 편의성보다 어떤 악조건에서도 유출자를 찾아내는 '검출 정확성'이 기술의 본질이기 때문이다. 마크애니는 이러한 SNS 전송 환경의 특성을 반영, 압축 및 데이터 훼손 상태에서도 강력한 복원력을 발휘하는 화면 보안 기술을 개발, 제공한다. 마크애니 솔루션은 카카오톡 기본 설정 전송 시 발생하는 해상도 축소와 픽셀 손상에도 숨겨진 워터마크를 안정적으로 추출하는 것이다. 이는 단순한 이미지 보호를 넘어, 데이터가 변형된 최악의 상황에서도 유출 경로를 즉각 추적할 수 있는 뛰어난 검출 기술력을 보여준다. 최고 마크애니 대표는 "보안기술 본질은 이미지 압축이나 노이즈 같은 악조건 속에서도 정보를 정확히 검출해 내는 데 있다"면서 "마크애니 솔루션은 SNS 전송 과정에서 발생하는 심한 데이터 훼손 상태에서도 워터마크를 안정적으로 추출해 유출 경로를 즉각 추적할 수 있게 설계했다"고 강조했다.

2026.01.02 08:00방은주 기자

[유미's 픽] 뿔난 업스테이지, '솔라 오픈 100B' 中 모델 파생 의혹에 공개 검증 '맞불'

정부에서 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참가한 업스테이지가 첫 성과를 공개한 후 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델을 제출했다는 의혹에 휩싸였다. 업스테이지는 억울함을 표하며 모델 공개 검증 행사와 함께 향후 의혹 제기에 대해 강경 대응에 나설 것을 시사했다. 1일 업계에 따르면 고석현 사이오닉에이아이 대표는 이날 자신의 소셜 미디어(SNS)에 깃허브 리포트를 게재하며 업스테이지 '솔라 오픈 100B'가 중국 지푸(Zhipu) AI의 'GLM-4.5-에어'에서 파생된 모델이라고 주장했다. 고 대표는 "국민 세금이 투입된 프로젝트에서 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델이 제출됐다"며 "상당히 큰 유감"이라고 말했다. 이번 논란은 이날 오후 1시께 올라온 깃허브 리포트가 발단이 됐다. 이 리포트는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어'의 가중치 구조를 통계적으로 비교 분석한 결과를 담고 있다. 앞서 업스테이지는 지난 달 30일 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 개발했다고 소개했다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 하지만 리포트 작성자는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어' 두 모델의 레이어별 파라미터 유사도를 측정한 결과 일부 계층에서 매우 높은 수준의 유사성이 관측됐다고 설명했다. 또 동일 모델 내부 레이어 비교보다 솔라와 GLM 간 동일 레이어 비교에서 더 높은 유사도가 나타났다고 주장하며, 이를 근거로 솔라 오픈 100B가 GLM-4.5-에어에서 파생됐다고 결론 내렸다. 다만 일각에서는 해당 분석이 두 모델의 학습 과정이나 개발 경로를 직접 확인한 것이 아니라는 점에서 해석에 신중할 필요가 있다는 지적이 나온다. 공개된 모델 가중치를 기반으로 한 사후적 통계 비교 방식으로 진행된 데다 실제 학습에 사용된 데이터셋, 학습 로그, 내부 코드베이스 등은 검증 대상에 포함되지 않았기 때문이다. 특정 가중치가 그대로 복사됐거나 모델 바이너리 차원에서 직접적인 공유가 있었다는 증거 역시 이번에 제시되지 않았다. 이 같은 의혹 제기에 대해 업스테이지는 즉각 반박에 나섰다. 고 대표가 게시물을 올린 지 2시간 후 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북을 통해 "솔라 오픈 100B가 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물이라는 주장은 사실과 다르다"며 "해당 모델은 명백히 프롬 스크래치 방식으로 학습됐다"고 강조했다. 그러면서 김 대표는 오는 2일 오후 3시 서울 강남역 부근에서 솔라 오픈 100B의 개발 과정을 공개적으로 검증받겠다고 밝혔다. 이 자리에는 의혹을 제기한 고석현 대표를 포함해 추가 검증에 참여하고 싶은 업계 및 정부 관계자들을 초청할 계획이다. 또 업스테이지 측은 이후에도 이 같은 의혹이 제기될 경우 더 강경하게 대응할지에 대해서도 내부 검토에 착수했다. 김 대표는 "학습에 사용한 중간 체크포인트(checkpoint)와 AI 모델 학습 과정과 실험 결과를 기록·관리하는 도구인 '웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases·wandb)'를 모두 공개할 예정"이라며 "명확한 검증 절차를 공개해 사실 관계를 바로잡도록 할 것"이라고 말했다. 업계에서는 이번 공개 검증이 논란의 분수령이 될 수 있다는 평가를 내놨다. 실제 학습 체크포인트와 로그가 공개될 경우 '솔라 오픈 100B'가 특정 시점에서 외부 모델을 기반으로 파인튜닝됐는지, 독립적인 학습 경로를 거쳤는지를 보다 명확히 확인할 수 있기 때문이다. 동시에 통계적 유사성만으로 모델 복제 여부를 단정하기는 어렵다는 신중론도 제기된다. 대규모 언어모델 개발 과정에서는 유사한 아키텍처와 데이터, 학습 레시피를 사용할 경우 높은 유사도가 나타날 수 있어서다. 또 지식 증류(distillation)나 합성 데이터 활용 여부에 따라 통계적 패턴이 겹칠 가능성도 존재한다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논란이 주목받는 이유는 해당 모델이 정부 예산이 투입되는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 결과물이기 때문"이라며 "사업 취지상 해외 모델에 대한 기술적 의존 여부와 개발 과정의 투명성은 핵심적인 검증 대상이 될 수밖에 없다"고 설명했다. 그러면서 "결국 이번 사안의 핵심은 통계 분석을 둘러싼 해석 논쟁을 넘어 실제 개발 과정에 대한 객관적 검증으로 옮겨가고 있다"며 "업스테이지가 예고한 공개 검증을 통해 솔라 오픈 100B의 학습 경로와 독립성이 어느 수준까지 입증될지에 많은 관심이 쏠리고 있다"고 덧붙였다.또 다른 관계자는 "이번 논란이 특정 기업의 문제를 넘어 독자 AI 파운데이션 모델 사업 전반의 검증 기준을 끌어올리는 계기가 될 수 있다"며 "다른 참여 기업들 역시 향후 모델 공개 과정에서 학습 출처와 개발 경로에 대한 설명 책임이 더 커질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.01.01 18:09장유미 기자

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미 기자

타이거 리서치 "2026 디지털자산 시장, 기관 자금 흐름과사업 지속성이 주요 변수"

다가오는 2026년에 디지털자산 시장에서 가격 흐름보다 시장 구조 변화에 주목해야 한다는 분석이 나왔다. 아시아 기반 웹3 분석기관 타이거 리서치 '10 Crypto Market Shifts for 2026' 리포트에서 향후 시장이 어떤 방향으로 움직일지는 자본 성격, 프로젝트 운영 방식, 전통 금융 참여 확대 여부에 따라 달라질 수 있다고 짚었다. 리포트에 따르면 기관 자금 영향력은 당분간 디지털자산 시장 전반에서 중요한 역할을 이어갈 것으로 보인다. 기관 투자자는 변동성 높은 자산보다 상대적으로 검증된 디지털자산을 선호하는 경향이 강해, 비트코인과 이더리움 중심 구조가 유지될 여지도 남아 있다. 다만 이러한 흐름이 고정된 공식으로 굳어질지, 혹은 새로운 유형 자산으로 점진적 확산이 나타날지는 시장 환경과 규제 변화에 따라 달라질 수 있다는 설명이다. 프로젝트 생존 조건과 관련해서는 토큰 발행 이후 성과 격차가 점점 뚜렷해지고 있다는 점도 언급됐다. 최근 몇 년간 다수 토큰이 발행 직후 조정을 겪은 사례를 보면 단순한 콘셉트나 유행 중심 접근만으로는 투자자 관심을 오래 유지하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다는 것이다. 다만 수익 창출 구조를 만들거나 명확한 사용 사례를 확보한 프로젝트는 여전히 시장 평가를 받을 여지가 있다는 내용도 리포트에 담겼다. 토큰 구조 변화 가능성도 함께 제시됐다. 기존 유틸리티나 거버넌스 중심 모델이 기대만큼 투자 매력을 보여주지 못한 사례가 늘면서 토큰 가치가 프로토콜 성과와 직접 연결되는 방식이 거론되고 있다. 토큰 매입이나 소각 같은 방식이 하나 대안으로 언급되지만 이 역시 사업 성과와 연동되지 않으면 지속되기 어렵다는 점도 함께 지적됐다. 산업 전반에서는 경쟁 심화에 따라 프로젝트 간 협력이나 통합이 늘어날 가능성도 제시됐다. 기술 확보나 사용자 기반 확대를 위한 인수나 제휴가 하나 선택지로 거론되지만, 자금 조달 환경과 시장 분위기에 따라 속도와 범위는 달라질 수 있다고 봤다. 웹3 산업이 초기 실험 단계를 지나 효율성과 규모를 더 중시하는 국면으로 이동 중이라는 점은 분명하지만 그 전개 방식은 여전히 유동적이라는 평가다. 기술 활용 영역에서도 조심스러운 전망이 이어졌다. 블록체인이 로보틱스, 미디어, 예측시장 같은 분야와 결합할 가능성이 언급됐지만 실제 확산 여부는 규제, 사용자 수요, 기술 완성도에 크게 좌우될 수 있다는 설명이다. 리포트는 이러한 시도가 디지털자산 산업이 금융 영역을 넘어 현실 경제와 접점을 넓히려는 흐름을 보여준다는 점에 의미를 두고 있다. 전통 금융 참여 확대 역시 하나 가능성으로 제시됐다. 실물자산 토큰화나 새로운 형태 ETF 논의가 이어지고 있지만, 금융사가 어느 수준까지 디지털자산 인프라에 관여할지는 각국 제도와 시장 반응에 따라 달라질 수 있다고 봤다. 이더리움 스테이킹 기반 상품이나 비트코인 금융 확장도 제도 정비와 수요가 맞물릴 경우 점진적으로 나타날 수 있는 흐름으로 언급됐다. 핀테크 기업 역할 변화도 변수로 꼽혔다. 디지털자산 온램프 기능이 거래소 밖으로 분산될 가능성이 거론되는 한편, 거래소가 유동성 공급과 가격 형성에서 맡는 역할은 쉽게 사라지지 않을 것이라는 시각도 함께 제시됐다. 이용자 접근 경로가 다양해질수록 거래소 운영 전략과 경쟁 구도 역시 변화할 수 있다는 분석이다. 이런 흐름은 국내 디지털자산 시장에도 영향을 미칠 수 있는 내용이어서 눈길을 끈다. 기관 자금 비중이 서서히 늘 경우 상장 기준, 리스크 관리, 자산 보관 구조를 둘러싼 시장 요구가 높아질 수 있기 때문이다. 이와 함께 핀테크와 전통 금융 참여가 확대될 경우에 국내 거래소 역시 개인 투자자 중심 구조에서 어떤 방식으로 경쟁력을 유지할지에 대한 고민이 불가피해질 수 있다. 다만 이러한 변화는 단기간에 급격히 나타나기보다는 정책 환경과 시장 상황에 따라 점진적으로 드러날 가능성이 크다. 타이거 리서치는 이번 리포트에서 2026년을 하나의 결론으로 규정하기보다, 여러 흐름이 동시에 전개되는 분기점으로 바라봤다. 가격보다 시장 구조와 참여자 구성 변화가 점차 중요해지고 있다는 점은 분명하지만 그 방향과 속도는 여전히 유동적이라는 설명이다.

2025.12.31 09:01김한준 기자

OpenLedger, AI 에이전트를 위한 검증 가능한 멀티 DEX 트레이드 실행을 위해 Algebra 통합 발표

샌프란시스코, 2025년 12월 30일 /PRNewswire/ -- OpenLedger는 데이터, 모델, 그리고 AI 에이전트를 검증 가능하고 소유 가능한 형태로 구축하는 AI 블록체인으로, EVM 생태계 전반에서 90개 이상의 탈중앙화 거래소(DEX)를 지원하는 DEX 엔진 Algebra와의 전략적 통합을 발표했다. 이번 통합을 통해 OpenLedger의 AI 에이전트 실행 스택에는 멀티 DEX 트레이드 실행 기능이 새롭게 추가된다. OpenLedger 위에서 작동하는 AI 에이전트는 이제 Algebra의 인프라를 활용해 다양한 DEX 전반에 분산된 깊은 유동성을 분석하고, 최적의 거래 경로를 추론하며, 실제 거래 실행까지 수행할 수 있다. 이 모든 과정은 온체인에서 기록되며, 누구나 추적하고 검증할 수 있는 구조로 설계되었다. Algebra는 Algebra Integral이라는 모듈형 집중 유동성 AMM 프레임워크를 제공한다. 이 프레임워크는 핵심 AMM 로직과 플러그인 기반 확장 기능을 분리한 구조를 채택하고 있어, 유동성 풀의 메커니즘을 보다 유연하게 조정할 수 있다. 또한 전체 시스템을 재구축하지 않고도 새로운 기능과 로직을 추가할 수 있어, 빠르게 변화하는 디파이 환경에 효율적으로 대응할 수 있다. 이를 통해 OpenLedger의 AI 에이전트는 전략이 고도화됨에 따라 함께 진화할 수 있는 확장 가능한 유동성 레이어에 접근할 수 있게 된다. 이번 통합은 OpenLedger가 추구하는 검증 가능한 에이전트 워크플로우에 디파이 수준의 실행 환경을 본격적으로 결합한다는 점에서 의미가 크다. 에이전트의 의사결정 과정, 거래 라우팅 선택, 실행 파라미터 설정, 그리고 최종 체결 결과에 이르기까지 모든 단계가 온체인에 기록되고 검증 가능해진다. 이는 자율 AI 에이전트의 실행이 단순히 빠르고 효율적인 수준을 넘어, 투명성과 책임성을 기본값으로 갖도록 한다. OpenLedger는 이번 Algebra 통합을 통해 금융 환경에서 작동하는 자율 AI 에이전트가 보다 감사 가능하고 신뢰할 수 있는 방식으로 실행될 수 있는 기반을 강화한다. 이는 향후 규제 대응, 기관 참여, 그리고 고도화된 에이전트 기반 금융 서비스로 확장되는 데 있어 중요한 인프라적 전환점이 될 것으로 기대된다. 해당 통합은 향후 OpenLedger 에이전트 실행 스택 전반에 걸쳐 순차적으로 적용될 예정이다. 기술 문서, 통합 세부 사항, 그리고 생태계 참여 기회에 대한 정보는 OpenLedger 및 Algebra의 공식 문서를 통해 확인할 수 있다. Openledger Website | X | Korea TG

2025.12.30 21:10글로벌뉴스

지슨, 웰컴저축은행에 '무선백도어 해킹 탐지 시스템' 공급

융합 보안 솔루션 기업 지슨(대표 한동진)이 웰컴저축은행(대표 김대웅)에 '무선백도어 해킹 탐지 시스템'을 공급한다. 지슨은 웰컴저축은행 서버실에 무선백도어 해킹 탐지 솔루션인 '알파H(Alpha-H)'를 공급, 금융 및 고객정보 보안 체계를 더욱 강화한다고 30일 밝혔다. 알파H는 국내 유일 상시형 솔루션으로, 설치된 장소에서 발생하는 와이파이(Wi-Fi) 신호뿐 아니라 다양한 미상의 전파까지 포함한 모든 무선 전파 신호를 24시간 실시간으로 분석해 무선백도어 해킹 전파와 정상 전사를 구분하는 기능이 탑재돼 있다. 알파H 공급을 통해 지슨은 웰컴저축은행에 기존 망분리, 침입차단, 악성코드 방어 체계에 더해 숨은 무선 통신 경로를 악용하는 정보유출 시도까지 24시간 상시 감시하는 보안 체계를 구축하는 것이 목표다. 실제로 저축은행, 카드사, 보증·보험사 등 2금융권을 노린 해킹 사고가 이어지면서 금융당국은 전 업권에 걸친 보안 투자 확대와 선제 대응을 요구하고 있다. 이에 반해 내부에 은닉된 무선 모듈을 통해 외부 공격자와 직접 통신하는 무선백도어 해킹은 탐지 자체가 어렵다는 맹점이 꾸준히 지적돼 왔다. 기존 유·무선 보안체계인 방화벽·IPS·WIPS 및 망분리 정책만으로는 탐지에 한계가 있기 때문이다. 웰컴저축은행 관계자는 "디지털 전환과 마이데이터, 모바일 뱅킹 확대로 저축은행에도 시중은행과 동일한 보안 역량과 책임이 요구되는 시대"라며 "망분리 이후에도 계속 진화하는 신종 해킹 수법은 새로운 사각지대가 될 수 있어, 이를 통제하기 위해 이번 도입을 결정했다"고 도입 배경에 대해 설명했다. 지슨 측은 "산업 전반적으로 해킹 사고가 급증하면서 정보 보안의 중요성이 높은 금융권을 비롯한 인공지능(AI) 데이터센터 등을 중심으로 자사의 솔루션 수요가 증가하고 있다"며 "이런 흐름에 적극 대응해 독보적인 기술력 및 시장점유율을 기반으로 기업 성장을 극대화할 것"이라고 다짐했다.

2025.12.30 13:24김기찬 기자

'엑시노스' 발열 잡는 삼성전자…신규 패키징 구조 개발 중

삼성전자가 자체 모바일 AP(어플리케이션 프로세서)의 발열을 낮추는 방열 성능 강화를 위한 노력을 지속한다. 올해 양산 모델에 처음으로 방열 부품을 채용한 데 이어, 패키징 두께에 대한 제약을 완화할 수 있는 기술 개발을 진행하고 있다. 30일 업계에 따르면 삼성전자는 차세대 '엑시노스' 칩에 적용하기 위한 신규 패키징으로 'SbS(사이드 바이 사이드)' 구조를 개발 중이다. 엑시노스는 삼성전자가 자체 개발 중인 모바일 AP다. 모바일 AP는 고성능 시스템반도체를 하나로 집적한 SoC(시스템온칩)로, 스마트폰·태블릿 등 IT 기기에서 두뇌 역할을 담당한다. 그만큼 매우 높은 성능과 전력효율성, 방열 등을 요구한다. 삼성전자는 엑시노스의 성능 강화를 위해 초미세 파운드리 공정을 활용하는 것은 물론, 최첨단 패키징 기술도 적용해 왔다. 대표적인 사례가 올 4분기 본격적인 양산에 돌입한 '엑시노스 2600'이다. 내년 초 출시되는 '갤럭시S26' 시리즈에 탑재되는 엑시노스 2600은 내부에 히트패스블록(HPB)을 처음 적용했다. HPB는 구리 소재 기반의 방열판이다. 기존 엑시노스는 AP 위에 D램을 얹은 PoP(패키지-온-패키지) 구조로 돼 있는데, HPB는 D램과 함께 AP 위에 집적된다. 이를 통해 AP에서 나오는 열을 흡수하는 역할을 맡게 된다. 삼성전자에 따르면, HPB를 적용한 엑시노스 2600은 전작 대비 발열을 30%가량 낮췄다. 나아가 삼성전자는 AP와 D램을 나란히(SbS) 수평 배치하고, 그 위에 얇은 HPB를 얹는 패키징 기술을 개발하고 있다. 기존 수직 구조 하에서는 AP 위에 D램이 얹어져 패키지가 두꺼워질 수밖에 없다. 반대로 D램을 AP와 수평 배치하게 되면, 패키지 두께에 대한 압박이 줄어들어 AP와 D램을 더 두껍게 만들 수 있게 된다. 칩이 두꺼워지면 발열 제어에 유리하고, 전력 설계 최적화가 용이해져 전력 효율성도 높일 수 있다. AP와 D램 간 신호 경로도 짧아진다. SbS 구조는 중장기적으로 엑시노스 개발의 주류로 자리잡을 가능성이 있다는 평가다. 삼성전자는 중장기적으로 엑시노스에 3D 패키징을 적용할 계획인데, 여기에도 AP와 D램을 수평 배치하는 것이 기본 틀이다. 3D 패키징은 기존 반도체를 위·아래로 연결하는 데 쓰이는 범프를 제거하고, 구리 대 구리로 직접 붙여 칩 성능을 높인다. 반도체 업계 관계자는 "D램과 AP를 수평 배치하면 실리콘 칩 두께를 높이면서 방열 특성을 개선할 수 있는 장점이 있다"며 "기술적으로 어려운 부분들이 있기는 하지만, 엑시노스에 실제로 적용하기에는 그리 멀지 않은 기술"이라고 설명했다. 관건은 패키지 면적이다. D램과 AP를 수평 배치하는 만큼, SbS 구조 하에서는 AP의 실제 패키지 사이즈가 커질 수밖에 없다. 때문에 탑재되는 IT 기기의 폼팩터도 기존 대비 커져야 한다. 이 점을 고려하면 스마트폰 두께를 극한으로 줄여야하는 폴더블폰 등에 선제 적용될 것으로 관측된다. 업계 관계자는 "실제 사용자인 세트업체에서 SbS 구조의 모바일 AP를 감내할 수 있다고 하면 상용화 시기가 앞당겨지게 될 것"이라고 말했다. 삼성전자는 해당 구조를 'FOWLP(팬아웃웨이퍼레벨패키지)-SbS'로 부른다. FOWLP는 반도체 칩 외부에 입출력단자(I/O)를 배치시키는 기술로, 기존 PCB(인쇄회로기판)가 아닌 실리콘 웨이퍼에 칩을 집적한다. 삼성전자의 경우 엑시노스 2400부터 해당 패키지를 적용하고 있다.

2025.12.30 13:01장경윤 기자

넷제로가 건물 가치 높인다…AI BEMS로 에너지자립률 129.6% 달성

넷제로가 건물가치를 높이는 새로운 비즈니스모델이 될 수 있다는 주장이 나왔다. 30일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '제1차 저탄소 경제(LCE) 국회토론회'에서 발제자들은 넷제로 빌딩이 당장 실현 가능한 현실임을 구체적인 사례로 증명했다. 홍두화 에너지엑스 대표는 '넷제로 빌딩을 위한 BIPV 적용 사례' 발표에서 국내 최초 플러스 에너지빌딩인 '에너지엑스 DY빌딩'을 예로 들면서 건물일체형태양광(BIPV)이 심미적 외장재로 활용할 수 있음을 입증했다. 특히 인공지능(AI) 기반 에너지관리시스템(BEMS)으로 에너지 자립률 129.6%(ZEB 1등급)를 달성한 성과는 넷제로가 건물의 가치를 높이는 새로운 비즈니스 모델이 될 수 있음을 시사했다. 송수원 한국건설기술연구원 본부장은 '연구개발(R&D)의 대전환'을 역설했다. 송 본부장은 현재의 기술 개발이 창호·공조 등 개별 요소 기술로 파편화돼 있다고 진단하며, 외피와 설비가 유기적으로 연동되는 '통합 설계'와 '패키지화'가 필수적이라고 강조했다. 이어 스펙이 아닌 실제 성능 중심 평가 체계 도입을 제안했다. 안용한 한양대 교수는 건물을 '짓는 방식'의 혁명을 주문했다. 안 교수는 공장에서 부재를 제작해 조립하는 '모듈러 공법(OSC)'이 자재 생산과 시공 단계 내재 탄소를 획기적으로 줄일 수 있음을 데이터로 설명했다. 안 교수는 “모듈러 건축은 건설 폐기물 문제를 해결하고 순환 경제를 실현하는 핵심 열쇠”라며 “산업화를 통한 규모의 경제를 달성해야 한다”고 강조했다. 이어진 패널 토론에서는 발제자들의 기술적 해법이 현장에 뿌리내리기 위한 구체적인 전제 조건들이 논의됐다. 이상훈 전 국토교통과학기술진흥원 부원장은 “넷제로의 성패가 개별 기술이 아닌 '시스템 설계 역량'에 있다”고 말했다. 이 전 부원장은 “패시브 성능으로 열부하를 낮추는 것이 선결 과제”라며 “그 토대 위에 히트펌프와 BIPV를 적용하고 BEMS로 통합 제어해야 건물이 정적인 구조물을 넘어 '능동적 에너지 시스템'으로 전환될 수 있다”고 강조했다. 백승기 박사(건축사)는 이를 실현할 방법론으로 'ZEB 통합형 디자인(IDA)'을 제시했다. 백 박사는 “설계 초기부터 건축·설비·에너지 전문가가 협업해야 효율과 심미성을 모두 잡을 수 있다”고 말했다. 백 박사는 “BIPV를 세련된 외장재로 활용해 건물을 '스스로 에너지를 만드는 생태계'로 만들어야 한다”며 “이를 위한 통합 설계 인센티브를 강화해야 한다”고 주장했다. 천지광 박사(RE100전국대학교수협의회)는 통합 설계를 지지하면서도, 고단열·고기밀 등 '패시브 기술'이 선행돼야 한다고 강조했다. 천 박사는 신재생 설비 보급에 치우친 현 정책을 비판하며 패시브 기술의 정량적 효과를 인정하는 제도 개선을 요구했다. 문관식 박홍배 위원 보좌관은 “넷제로 빌딩이라는 개념이 실제 건설 산업 구조 안에서 작동할 수 있는지, 행정이 집행가능한 규칙으로 내려오는지, 그리고 시장과 현장이 따라올 수 있는지, 그 전체 과정이 설계되어 있는지”라며 “오늘 논의된 기술들이 연구실과 시범사업을 넘어서 대한민국 건축 표준이 될 수 있도록, 앞으로도 개념이 아니라 작동하는 경로를 중심으로 계속 짚어가겠다”고 밝혔다. 김형주 국가녹색기술연구소 박사는 난방의 전기화에 따른 전력 계통 부담 해소와 겨울철 피크 부하 문제 해결을 지적했다. 또 그린리모델링 활성화를 위한 금융 지원과 BIPV 화재 안전 기준 마련 등 정책적 디테일의 보완을 강조했다. 김현태 전 에너지기술평가원 PD는 “넷제로 빌딩이 개별 기술의 산술적 합이 아니라, 모든 요소를 통합 제어하는 시스템 엔지니어링의 문제”라고 지적했다. 김 전 PC는 “이러한 문제를 해결하기 위해서는 통합적 사고의 접근과 산·학·연·관의 긴밀한 협력이 필요하다”고 강조했다. 한편, '건물 부문 탈탄소화를 위한 넷제로 빌딩 확대 전략'을 주제로 열린 이날 토론회는 박홍배 의원(환경노동위원회)과 윤종군 의원(국토교통위원회)이 공동 주최하고 한국정책포럼·한국건설기술연구원 등이 주관했다.

2025.12.30 11:03주문정 기자

[기고] 전쟁의 패러다임을 바꾸는 드론과 AI 반도체

우크라이나와 러시아 전쟁은 현대전의 양상을 근본적으로 바꿔 놓고 있다. 특히 이 전쟁에서 드론은 더 이상 보조 전력이 아니라, 전장의 판도를 좌우하는 핵심 무기 체계로 자리 잡았다. 값비싼 전투기나 미사일이 아니라, 비교적 저렴한 수천 대의 드론이 정찰·타격·교란 임무를 작전상 원하는 바에 따라서 효율적이고 정확하게 수행하고 있다. 현대전에서 병력의 규모와 화력의 크기가 전쟁의 승패를 좌우하던 시대는 서서히 막을 내리고 있다. 이제 전쟁은 누가 더 빠르고 정확하게 상황을 인식하고, 이를 바탕으로 합리적인 판단을 내리느냐의 문제로 전환되고 있다. 정보 수집 능력과 이를 실시간으로 분석·활용하는 지능이 현대 전장의 핵심 변수로 부상한 것이다. 이 변화의 중심에는 드론이 있다. 드론은 더 이상 단순한 무인 비행체가 아니다. 전장의 눈과 귀로서 정찰과 감시 임무를 수행하는 것은 물론, 필요할 경우 직접 타격을 가하며 작전의 흐름 자체를 바꾸는 핵심 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 드론은 비행 중 촬영되는 영상과 위치 정보, 각종 센서 데이터를 실시간으로 처리해야 하며, 장애물을 회피하고 최적의 비행 경로를 계산하는 동시에 임무 수행 여부를 스스로 판단해야 한다. 이러한 모든 연산과 의사결정의 중심에 자리한 것이 바로 AI 반도체다. 전통적인 무기 체계는 인간의 판단과 지휘 체계를 거쳐야 하지만, 드론은 실시간 영상 분석과 표적 인식, 비행 경로 판단을 스스로 수행한다. 전파 교란이 심한 전장 환경에서는 외부 통신에 의존하는 방식이 치명적 약점이 된다. 다수의 드론이 네트워크로 연결돼 적의 위치와 움직임을 즉각 식별하고, 상황 변화에 따라 임무를 유연하게 조정하는 군집 운용이 점점 현실화되어 가고 있다. 이는 소수의 인력과 제한된 자원으로도 압도적인 전투 효과를 창출할 수 있음을 보여준다. 이러한 전투력의 근원은 기체의 크기나 탑재된 무장이 아니라, 앞으로 드론 내부에 탑재될 AI 반도체의 성능에 달려있다. 미래 전장은 지능의 경쟁, AI 반도체가 승패 좌우 AI 반도체는 제한된 배터리 환경에서도 고속·저전력 연산을 가능하게 해 드론의 체공 시간과 작전 지속 능력을 결정한다. 특히 산악과 도심이 혼재하고 전자전과 통신 교란 위험이 상존하는 현대 전장에서는 외부 서버나 통신망에 의존하지 않고도 판단과 실행을 수행할 수 있는 능력이 필수적이다. 통신이 차단된 상황에서도 임무를 지속하는 자율성은 AI 반도체 없이는 구현될 수 없다. 이 때문에 각국은 군집 드론 운용을 염두에 둔 전용 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 분산 지능 처리를 구현하는 AI 반도체는 각 드론이 상호 협력하며 자율적으로 전략을 조정하도록 만들어, 제한된 작전 공간에서도 결정적 우위를 제공한다. 우리는 메모리 반도체 강국이지만, 드론과 같은 무기·플랫폼에 탑재되는 AI 반도체 분야에서는 아직 갈 길이 멀다. 우크라이나와 러시아 전쟁이 보여주는 교훈은 분명하다. 전쟁의 양상은 빠르게 소형화·지능화되고 있으며, 그 중심에는 AI 반도체가 있다. 값비싼 무기 한 대보다, 똑똑한 드론 수백 대가 더 큰 전략적 가치를 가지는 시대가 이미 도래했다. 결국 AI 반도체는 더 이상 산업 경쟁력의 문제를 넘어 국가 안보의 핵심 인프라가 되고 있다. 이는 단순한 무기 개발을 넘어, 향후 국가 안보 전략의 핵심 축으로 자리 잡고 있다. 그러나 문제는 이러한 핵심 기술을 여전히 해외 기업에 의존하고 있다는 점이다. AI 반도체는 단순한 부품이 아니라 드론의 두뇌다. 이를 외부 기술에 맡긴다는 것은 곧 드론 시스템의 통제권 일부를 외부에 의존하는 것과 다르지 않다. 유사시 기술 접근이 제한될 경우, 이는 곧 전력 공백이라는 심각한 안보 리스크로 이어질 수 있다. 독자적 국방용 AI 반도체 개발은 국가 안보의 기본 조건이자, 융합을 통해 새로운 산업 생태계로 확장될 수 있는 기회이기도 하다. 미래 전장은 지능의 경쟁이며, 그 승패를 가르는 열쇠는 AI 반도체다. 드론 정책과 국방 전략 차원의 AI 반도체 국산화는 반드시 추진해야 할 국가적 과제다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.

2025.12.30 09:56정연모 컬럼니스트

"정문까지 안 나가도 된다구?"…캠퍼스 바꾼 '땡겨요' 배달로봇

[인천=신영빈 기자] "비 오는 날이나 시험 기간엔 정문까지 음식 받으러 나가는 게 가장 힘들었어요." 로봇배달이 일상화 되고 있다. 로보티즈 실외 자율주행 로봇 '개미'가 배달 플랫폼 '땡겨요'와 결합해 인천대 송도 캠퍼스에서 배달 서비스를 시작했다. 배달 오토바이 교내 진입이 제한된 캠퍼스에서 학생들의 호응도 매우 좋다. 로봇 도입 이전까지 인천대에서는 배달 음식을 받기 위해 학생들이 강의 중간이나 쉬는 시간에 정문이나 쪽문까지 직접 걸어 나가야 했다. 교내 오토바이 진입이 통제돼 있던 탓이다. 하지만 로봇 도입 이후 상황은 달라졌다. 자율주행 로봇이 캠퍼스 내부를 자유롭게 주행하며 건물 앞이나 벤치 등 캠퍼스 깊숙한 곳까지 음식을 전달한다. 학생들은 이동 시간을 아끼고, 수업 일정에 맞춰 음식을 받을 수 있게 됐다. 현재 인천대 배달로봇 서비스는 시범 운영 단계로, 교내 2개 상점이 참여하고 있다. 평균 배달 건수는 약 20건 수준이다. 서비스 시작 후 2개월도 채 되지 않은 초기 단계지만 제휴 점포가 늘어나면 배달량은 빠르게 증가할 것으로 기대된다. 학생들의 반응도 꽤 긍정적이다. 초기에는 "신기하다"는 반응이 많았지만, 최근에는 재사용률이 높아지며 하나의 생활 서비스로 자리 잡고 있다. 특히 비가 오거나 날씨가 궂은 날, 시험 기간에는 주문량이 눈에 띄게 늘어난다는 설명이다. 상점 운영에도 변화를 가져왔다. 기존에는 직접 방문해 주문·픽업해야 했던 캠퍼스 수요를 로봇이 흡수하면서 새로운 매출원이 되고 있다. 로봇이 가게 앞까지 스스로 이동해 대기하고, 음식 적재 후 즉시 출발하는 구조여서 운영 효율도 높아졌다는 평가다. 캠퍼스 환경에서 로봇이 마주하는 가장 큰 변수는 수업 종료 직후 몰리는 대규모 인파다. 로보티즈 측은 다양한 현장에서 축적한 자율주행 경험을 바탕으로 혼잡 상황에서도 유연하게 대응하고 있다. 로봇은 학생들의 흐름을 피해 속도를 조절하며 이동했다. 배달 과정은 비교적 단순하다. 학생이 '땡겨요' 앱에서 교내 수령 위치를 지정해 주문하면, 로보티즈 관제 서버가 가장 가까운 로봇을 자동 배차한다. 점주는 로봇에 음식을 적재하고 문을 닫기만 하면 된다. 로봇이 도착하면 학생에게 앱 알림과 카카오톡 메시지가 전송되고, 앱에서 '문 열기'를 눌러야만 잠금이 해제된다. 오배송이나 도난을 막기 위한 장치다. 로봇 운영 비용에는 관제 시스템 사용료, 통신비, 유지보수 비용 등이 포함된다. 구체적인 비용이 공개되지 않았지만 핵심은 인건비 대비 효율성이다. 배달 라이더 비용이 계속 오르는 상황에서 로봇은 월 고정 비용으로 반복 운행이 가능하다. 기존 인력을 대체하는 개념은 아니다. 인천대처럼 라이더가 직접 들어오기 어려운 구간을 로봇이 맡아 배달의 '마지막 단절 구간'을 메우는 역할에 가깝다. 결과적으로 배달 서비스의 완결성을 높였다는 평가다. 로보티즈는 캠퍼스 주행 데이터를 분석해 경로 최적화 작업을 진행 중이다. 작업이 완료되면 배달 소요 시간이 기존 대비 약 30% 이상 단축될 것으로 기대된다. 음식 품질 유지뿐 아니라 동일 시간대 처리 가능한 주문량 증가로 이어진다. 인천대 현장은 실외 자율주행 배달로봇이 단순한 기술 시연을 넘어, 실제 생활 속 서비스로 안착할 수 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 한편 로보티즈는 실외 자율주행 로봇 '개미' 보급을 본격 확대해 내년 중 운영 대수를 2천 대 수준까지 늘릴 계획이다. 5세대 모델을 기점으로 캠퍼스와 공공시설을 넘어 주거 공간까지 적용 범위를 넓히며 실외 서비스 로봇 시장 공략에 속도를 낸다.

2025.12.30 08:54신영빈 기자

가온그룹, 5성급 호텔에 서비스 로봇 공급

가온그룹은 자회사 가온로보틱스가 서울 자양동에 위치한 5성급 호텔 '풀만 앰배서더 서울 이스트폴'에 피지컬 AI 기반 로봇 '로디'를 공급한다고 29일 밝혔다. 풀만 앰배서더 서울 이스트폴은 글로벌 호텔 체인 아코르의 프리미엄 브랜드 풀만이 서울 동부권에 선보인 미래형 숙박 시설이다. 지난 7월 말 개관했다. 로디는 경사로나 문턱 등 단차가 있는 구간에서도 원활하게 주행하는 피지컬 AI 자율주행 서비스 로봇이다. 엘리베이터를 스스로 호출하고 탑승할 수 있다. 욕실 어메니티 물품과 룸서비스 음식 등을 객실 문 앞까지 배송하는 역할을 수행할 예정이다. 특히 가온로보틱스는 이번 공급을 시작으로 숙박 업계를 넘어 음식점, 카페, 관광지 등 다양한 시장으로도 영역을 확대할 방침이다. 광고 송출과 퇴식 회수 기능을 갖춘 로봇 '마스' 공급도 확대해 제품군을 넓혀갈 계획이다. 가온그룹은 호텔 각 객실에 사용될 AI 테이블 단말을 공급한다. AI 테이블 단말은 터치스크린으로 ▲룸서비스 주문 ▲에어컨 및 조명 제어 ▲호텔 안내 정보 열람 ▲요청사항 접수 ▲로디 호출 등 편의 기능을 지원한다. 가온로보틱스 관계자는 "최근 숙박 업계를 중심으로 인력난 해소와 운영 효율성 제고를 위해 로봇 도입이 빠르게 확산되고 있다"며 "이번 공급을 통해 확보한 기술력과 레퍼런스를 바탕으로 서비스 로봇 시장에서 입지를 강화해 나갈 계획"이라고 말했다. 한편 가온로보틱스는 지난달 다양한 제조사의 로봇을 실시간 모니터링 및 제어하는 이기종 통합 관제 플랫폼 '롬니'를 론칭했다. 롬니는 각 로봇을 3D로 입체화 해 위치와 동선을 직관적으로 파악할 수 있으며 AI 경로 탐색 기능도 지원한다.

2025.12.29 22:27신영빈 기자

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