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지마켓·SSG닷컴, 멤버십 공동 혜택…동시 가입시 캐시백

신세계그룹은 G마켓과 SSG닷컴 새 멤버십을 동시에 가입하는 고객에게 총 2000원의 캐시를 돌려주는 혜택을 제공한다고 12일 밝혔다. 양사 멤버십 월 가입비는 각각 2900원으로 모두 쓰려면 5800원이 든다. 동시 가입하면 G마켓 스마일캐시 1000원 SSG닷컴 SSG머니 1000원, 총 2000원을 돌려받아 3800원에 이용할 수 있다. '쓱7클럽 티빙형' 회원들도 900원을 추가하면 월 4800원에 G마켓 '꼭 멤버십'까지 쓸 수 있다. G마켓 꼭 멤버십은 모든 상품을 대상으로 구매액의 5%를 적립해주도록 설계됐다. 현재 사전 가입 행사를 진행 중으로 이달 23일 공식 출시한다. SSG닷컴의 '쓱7클럽'은 지난 1월 출시했다. 이번 협업은 각각의 회원들에게 캐시백 혜택을 제공하면서 동시에 둘 모두를 사용하는 고객에게는 유용한 추가 혜택을 주는 '따로 또 같이' 전략을 반영했다는 설명이다. 신세계그룹 관계자는 “그룹의 양대 온라인 플랫폼인 G마켓과 SSG닷컴을 이용하는 고객에게 더 많은 혜택을 제공해 '고물가에 근심이 커진 고객에게 더 큰 힘이 되겠다'는 그룹 차원의 의지가 있기에 나온 것”이라고 말했다. G마켓은 이달 20일까지 꼭 멤버십 사전 가입을 신청하는 고객에게 첫 달 무료 이용과 함께 최대 1만원 한도 내 10% 할인 쿠폰을 제공하고 있다. 꼭 멤버십은 한 달에 구매액 20만원까지 5%, 이후 320만원까지는 2%씩 스마일캐시를 적립해준다. 쓱7클럽 유료 가입 고객이 꼭 멤버십 유료 회원이 된다면 다음 달부터 SSG머니 1000원, 스마일캐시 1000원을 받게 된다. G마켓은 “새 멤버십 출시와 동시에 진행하는 SSG닷컴과의 협업을 통해 고객들이 피부로 느끼는 만족도를 높여 더 많은 고객들이 찾을 수 있도록 할 것”이라고 말했다. SSG닷컴은 “업계 최고 수준의 적립에 이어 선보인 티빙 연계 상품 그리고 이번 꼭 멤버십과의 공동 혜택 제공으로 고객에게 점점 더 많은 혜택을 선사하는 필수 멤버십으로 자리매김하겠다”고 했다.

2026.04.12 06:00김민아 기자

[피지컬AI 윤리] 재난·치안 로봇과 칸트의 정언 명령

1. 원숭이의 손, 프로메테우스의 불: 피지컬 AI 역설의 계보학 제이컵스(W. W. Jacobs)의 단편 '원숭이의 손(The Monkey's Paw)(1902)'에서 화이트 가족은 세 가지 소원을 들어준다는 부적을 손에 넣는다. 그들이 처음으로 빈 소원은 주택 담보대출금을 갚기 위해 필요한 200파운드였다. 이 소원은 아들 허버트가 공장 사고로 사망한 뒤 회사가 책임은 부인하면서도 유족에게 200파운드를 지급하는 방식으로 실현된다(Jacobs, 1902). 이 이야기의 서늘한 공포는 부적 자체에 깃든 악의에서 비롯되는 것이 아니다. 오히려 소망을 실현하는 메커니즘이 인간 삶의 복잡한 맥락과 의도를 완전히 소거한 채, 오직 기계적인 결과만을 냉혹하게 산출한다는 데 있다. 환언하면, 우리가 욕망했던 목적과 그것을 맹목적으로 관철하는 수단 사이의 섬뜩한 비대칭성이야말로 진정한 공포의 근원이다. 소원은 분명 이루어지지만, 그 소원이 존재해야 할 세계 자체는 돌이킬 수 없이 파괴되어 버리는 것이다. 이와 같은 경고의 계보는 제이컵스의 단편보다 훨씬 더 깊은 기원을 갖는다. 그리스 신화 속 프로메테우스는 선한 의도로 인간에게 불을 내어주었다. 현대적 시각에서 복기해 보자면, 인류는 그 불을 통제하여 찬란한 문명을 세웠으나 동시에 서로의 도시를 잿더미로 만들기도 했다. 이는 인간의 근원적 취약성을 극복하고자 하는 기술적 욕망이 역설적으로 더 깊고 치명적인 취약성을 잉태한다는 진실을 적나라하게 보여준다. 오늘날 물리적 현실에 투입되는 재난 대응 로봇 역시 이와 같은 양면성을 지닌다. 폭발물 처리나 유해 물질 탐지, 수색 및 구조와 같은 고위험 임무에서 로봇은 인간의 생명을 보호한다는 명백하고도 숭고한 도덕적 선(善)을 실현한다. 그러나 문제는 기술의 전용에 있다. 인간을 구하던 바로 그 기계가 동일한 카메라, 동일한 센서, 동일한 알고리즘을 장착한 채 치안이라는 명분 아래 공공 광장을 배회하고 시민의 얼굴을 인식하며 군중의 행동 패턴을 감시하기 시작한다. 특히 신체를 가진 피지컬 AI는 정보 처리의 오류를 넘어 그 오판을 즉각적이고 물리적인 결과로 전환할 수 있는 파괴력을 지닌다. 더 높은 수준의 안전을 위해 도입된 기계가 어느새 시민의 자유를 위협하는 일상적 감시 인프라로 돌변하는 순간이다. 그렇기에 우리는 의문을 제기하지 않을 수 없다. 이것은 과연 인류를 구원할 새로운 불일까, 아니면 파국을 부르는 현대판 원숭이의 손일까? 2. 탑이 걷기 시작했다: 이동하는 판옵티콘과 피지컬 AI 인프라 미셸 푸코(Michel Foucault)는 '감시와 처벌(Surveiller et punir)(1975)'에서 근대 사회의 규율 권력과 감시가 작동하는 대표적 모델로 제러미 벤담(Jeremy Bentham)의 '판옵티콘'을 지목한 바 있다. 이는 중앙의 감시탑에서 단 한 명의 감시자가 모든 수감자를 볼 수 있지만, 수감자는 자신이 실제로 관찰되고 있는지 알 수 없도록 설계된 원형 감옥이다(UCL Faculty of Laws, n.d.). 판옵티콘의 핵심은 감시 그 자체가 아니라 감시의 가능성이다. 언제 지켜볼지 모른다는 인식이 행동을 자기 스스로 규율하게 만들며 그것이 바로 권력이 몸 없이도 작동하는 방식이다. 그러나 고전적 판옵티콘은 물리적 한계가 있는데 그것은 탑은 움직이지 않는다는 점이다. 과거의 감시는 견고한 건축물의 물리적 경계 안에 갇혀 있었다. 반면, 오늘날 신체를 획득한 피지컬 AI의 도래는 이러한 공간적 구속을 완전히 허물어 버렸다. 공간의 제약에서 풀려난 억압의 탑이 이제는 스스로 걷기 시작하며 세상 전체를 거대한 감옥으로 만들고 있는 것이다. 2026년 현재 두바이, 미국, 중국 등 여러 나라는 인간형 순찰 로봇, 사족보행 로봇견, 폭발물 처리 로봇, 감시 드론을 일선 치안 업무에 배치하고 있다. 이를 통해 AI가 탐색, 이상 행동 탐지, 신원 확인 기능을 수행한다. 두바이 경찰은 2030년까지 로봇이 전체 경찰력의 약 25%를 차지하도록 하겠다는 구상을 제시하였다(Al Shouk, 2018). 중국 일부 도시에서는 이미 로봇 치안 보조 시스템이 시범 도입되고 있다. 예컨대 청두에서는 2025년 6월 사족보행 로봇, 바퀴형 로봇, 휴머노이드 로봇을 포함한 로봇 경찰관 팀이 배치되었고, 우후에서는 '지능형 경찰 유닛 R001'이 교차로 교통 보조 임무를 수행하고 있다(Almirall, 2026). 미국에서도 한때 단지 신기한 기술로 여겨졌던 지상 로봇과 공중 드론이 빠르게 주류 치안 도구가 되어 가고 있다. 각종 카메라와 센서를 장착한 자율 경찰 로봇은 공원, 학교, 기차역 등에 투입되어 왔다. 보스턴 다이내믹스의 스팟(Spot) 로봇과 같이 개를 닮은 4족 보행 로봇이 뉴욕 경찰국(NYPD)과 로스앤젤레스 경찰국(LAPD)을 포함한 미국 내 최대 규모의 경찰 기관들에 도입되었다. 경찰은 또한 바리케이드를 친 용의자와 소통하거나 무장 해제시키거나 심지어 무력을 행사하기 위해 로봇을 사용해 왔다(Friedman, et al., 2025). 미국 전역의 여러 기관은 911 신고에 대응하여 드론을 자동으로 출동시키는 '최초 대응 수단으로서의 드론(Drone as First Responder, DFR)' 프로그램을 시범 운영하고 있다. 무인항공기 시스템인 드론은 공공안전 작전에서 실시간 상황 인식을 제공하는 핵심 도구가 되었다. DFR 시스템은 발사 거점에 미리 배치된 드론을 포함하며 이를 통해 사건 현장으로 드론을 신속히 원격으로 출동시킬 수 있다. 발사 거점은 드론이 몇 분 안에 현장에 도착할 수 있도록 전략적으로 배치되며 종종 긴급 대응 인력보다 먼저 도착하기도 한다. 드론은 핵심 정보를 긴급 대응팀에 실시간으로 전송하여, 더 빠르고 더 많은 정보에 근거한 의사결정을 가능하게 한다(DHS S&T, n.d). 경찰 로봇의 일부 활용은 공공 안전상의 이익을 제공할 수 있지만 동시에 현실적인 위험도 수반한다. 카메라, 센서, 분석 기능을 장착한 고기동성 로봇이 광범위하게 채택되면 경찰 감시의 확산은 더욱 가속화될 것이며 그에 따라 개인의 프라이버시에 대한 위험도 뒤따르게 된다. 재난 영역의 경우 양상은 다르지만 이 또한 구조적 문제가 동일하다. 재난 로봇의 핵심 윤리 쟁점 역시 공정성과 차별, 허위, 노동 대체, 프라이버시, 책임, 안전, 신뢰 등이다. 이 목록 자체가 기술이 결코 가치 중립적이지 않음을 증언한다. 안전 및 재난 로봇에 탑재된 카메라, 열화상 센서, 생체 인식 시스템은 피해자 탐지에 필수적이지만 동시에 공공 및 사적 공간에서 당사자의 동의 없이 개인을 연속적으로 모니터링하는 전례 없는 감시 능력을 구현한다. 더구나 알고리즘 편향과 치안 기술이 배치되는 지역의 격차는 인종적 불평등을 심화시킬 수 있다. 특히 물리력 행사 기능을 갖춘 로봇의 출현은 물리력 사용 규범 전반에 대한 체계적인 재고를 요구하는 심대한 윤리적 질문을 제기한다. 재난이나 경찰 로봇이 초래하는 해악에 직면해 볼 때, 치안과 안전을 규율하는 기존의 법률과 헌법 규범의 파편적 집합만으로는 충분하지 않다. 전 세계에 이러한 새로운 도구가 도입되는 상황에서 건전한 정책 형성이 시급히 요구된다. 목적의 전환은 하드웨어의 교체 없이도 가능하다는 점에서 재난 로봇이 잠재적 감시 인프라로 이중 전용될 수 있는 구조적 근거가 여기에 있다. 이것이 원숭이의 손이 갖는 가장 어두운 응용 가능성이다. 3. 몰아세움(Gestell)과 악의 평범성: 감시의 일상화가 작동하는 구조 마르틴 하이데거(Martin Heidegger)는 '기술에 대한 물음(Die Frage nach der Technik)(1954)'에서 근대 기술의 본질을 '몰아세움(Gestell)'으로 규정했다. 몰아세움이란 세계를 측정 가능하고 통제 가능한 자원이나 부품의 집적으로 드러나게 하는 은폐의 방식이다. 기술적 시선 아래 강은 수력 발전 가능성이 되고 숲은 목재 저장소가 된다. 그리고 인간은 잠재적 위협 또는 관리 대상이 된다. 같은 시각에서 바라보면, 감시 로봇의 렌즈를 통해 비친 시민은 더 이상 자유의지를 가진 권리의 주체가 아니라 알고리즘이 예측하고 분류해야 할 데이터 포인트로 환원된다. 이 메커니즘이 '명분의 선점'이라 불릴 만한 현상을 초래한다. 재난·치안 로봇은 언제나 가장 반박하기 어려운 정당화로 처음 도입된다. 지진 현장의 수색 드론, 인질극의 폭발물 처리 로봇, 테러 위협 구역의 순찰 로봇 등 초기의 배치는 인명 보호라는 도덕적 선과 연결되어 있어 반론이 어렵다. 그러나 인프라가 일단 구축되면 적용 범위는 일종의 미끄러운 경사길이 되어 확장된다. 재난 드론은 평시의 집회 현장 위를 날기 시작하고 순찰 로봇은 저소득층 밀집 지역에 우선 배치되며 수색 알고리즘은 위험 인물 예측 모델로 전환된다. 실례로 뉴욕 경찰청(NYPD)은 디스토피아적 넷플릭스 시리즈 블랙 미러의 한 에피소드에 영감을 제공한 것으로 알려진 로봇견과 유사한 기종의 운용을 반발 여론을 수용하여 중단한 바 있다. NYPD는 해당 로봇견이 인명 피해 방지에 기여할 것으로 기대하였다. 그러나 하원의원 알렉산드리아 오카시오-코르테스(Alexandria Ocasio-Cortez)를 비롯한 비판론자들은 이를 경찰력의 과도한 군사화를 입증하는 사례로 규정하였다. 당시 NYPD는 2021년 4월 22일, '디지독(Digidog)'으로 불리던 보스턴 다이내믹스의 원격 조종 4족보행 로봇 운용 계약을 종료했다. NYPD는 맨해튼 소재 공공주택 단지에서 피의자 체포 과정에 디지독을 시험 투입한 데 이어 브롱크스에서 발생한 인질 상황에도 이를 활용함으로써 광범위한 공분을 자아낸 바 있다(ABC News, 2021). 당시의 비판은 로봇 경찰견과 같은 반자율 시스템의 도입이 감시 권한을 확대하고 특히 저소득층·유색 인종 지역을 실험장으로 삼음으로써 시민적 자유와 평등한 치안 원칙을 구조적으로 훼손할 수 있다는 우려와 맞물린다. 이 지점에서 우리는 한나 아렌트(Hannah Arendt)가 '예루살렘의 아이히만(1963)'에서 통찰한 '악의 평범성'의 개념을 다시금 소환해야만 한다. 아렌트가 갈파했듯, 전대미문의 비극을 초래한 아이히만은 악마적인 괴물이 아니라 단지 관료제 시스템의 명령을 무비판적으로 수행한 성실한 톱니바퀴에 불과했다. 놀랍게도 오늘날 피지컬 AI를 기반으로 한 재난·치안 로봇의 감시망 확장 현상은 이와 완벽한 구조적 동형성을 지닌다. 시민의 삶을 옥죄는 것은 특정 권력자나 설계자의 거대한 악의가 아니라 기술 시스템 자체에 내재된 차가운 합리성이다. 더 방대한 데이터를 수집할수록 범죄와 재난에 대한 예측의 해상도가 높아지며 이는 곧 사회 전체의 안전망을 굳건히 한다는 지극히 공리주의적이고 완벽한 선의에 기반한 알고리즘의 내적 논리가 역설적으로 시민의 내밀한 프라이버시를 잠식해 들어가는 것이다. 결과적으로 아무도 명시적인 악(惡)을 의도하지 않았고, 기술은 그저 안전의 극대화라는 본연의 임무에 충실했을 뿐이지만, 구조 전체는 돌이킬 수 없는 디스토피아적 감시 사회를 향해 나아가게 된다. 아이히만의 '사유의 불능'이 비극을 낳았듯이 도구적 합리성에 매몰된 시스템의 맹목적인 최적화가 우리 시대의 새로운 '감시의 평범성'을 잉태하고 있는 셈이다. 원숭이의 손이 빚어낸 파국이 반드시 폭력의 형태를 띠는 것은 아니다. 그것은 때로 거리를 걷는 로봇의 부드러운 발소리로 광장 위를 조용히 나는 드론의 날갯짓으로 온다. 4. 원칙의 문제: 드워킨, 책임의 공백과 칸트의 제2 정식 로널드 드워킨(Ronald Dworkin)은 '원칙의 문제(A Matter of Principle)(1985)'에서 자유주의적 법이론의 핵심 명제를 정교하게 전개한다. 그는 정책과 원칙을 구분하면서 전자는 공동체의 집합적 목표를 증진하기 위한 결정인 반면, 후자는 개인의 권리에 근거한 규범적 요청이라고 본다(Dworkin, 1985, 박형빈 역, 2026 출간 예정). 정책적 목표의 달성이 원칙 즉, 개인의 권리를 침해하는 것을 정당화하지 않는다는 것이 드워킨의 핵심적 논지다. 그러므로 '치안 효율성 33% 향상'이라는 정책 목표가 시민의 프라이버시와 익명성에 대한 권리라는 원칙을 완전하게 압도할 수 없다. 이 구별은 재난·치안 로봇 담론에서 결정적인 규범적 준거가 되어야 한다. '더 안전한 도시'는 분명 우리 모두에게 필요한 정책이다. 반면 개인정보에 대한 통제권은, 특별한 정당화가 없는 한 침해되어서는 안 되는 원칙의 영역에 속한다. 드워킨적 틀에서 전자가 후자를 희생시키는 것은 설령 그것이 다수에게 이익이 된다고 할지라도 정당화되지 않는다. 안전 담론이 원칙의 문제를 정책의 언어로 해소하려 할 때, 그것은 논리적 범주 오류이자 규범적 기만이 된다. 물론, 생명과 신체의 안전은 어떤 것과도 바꿀 수 없는 중대한 인간의 기본권이다. 따라서 이를 수호하기 위해 재난·치안 로봇을 투입하는 것은 일견 정당한 권리의 보장 수단처럼 보인다. 그럼에도 불구하고, 피지컬 AI의 도입이 드워킨의 권리론적 틀에서 유독 치명적인 규범적 긴장을 유발하는 까닭은 '행위성'과 '책임'의 구조적 분리 때문이다. 전통적인 인간의 실천 영역에서 어떤 행위를 수행한 주체와 그 결과에 책임을 지는 주체는 일치한다. 그러나 고도의 자율성을 획득한 피지컬 AI의 경우, 현실 세계에서 감시하고 개입하는 '행위'는 기계가 수행하지만 그 결과에 대한 '책임'은 여전히 인간에게 귀속되어야 한다는 법적·윤리적 교리가 유지된다. 문제는 이러한 존재론적 간극이 필연적으로 거대한 '책임의 공백'을 잉태한다는 데 있다. 알고리즘 설계자, 데이터 학습을 주도한 기업, 시스템 운영 조직, 현장의 경찰 그리고 정책 입안자까지 수많은 주체들이 책임을 잘게 쪼개어 나누어 가지는 복잡한 네트워크 속에서, 온전한 책임의 소재는 교묘하게 증발해 버릴 수 있다. 결과적으로 프라이버시를 침해당한 시민의 눈앞에는 항변하거나 책임을 물을 구체적인 인간은 사라지고 오직 무오류성을 가장한 차갑고 압도적인 '시스템의 결과'만이 폭력적으로 남겨지게 된다. 문제는 이 공백은 철학적 추상이 아니라 이미 실재하는 법적 위기라는 점에 있다. 전장의 자율무기시스템(LAWS)이 국제인도법의 근간인 구별 및 비례성 원칙 그리고 지휘 책임을 무력화할 위험이 있듯이 일상 속 치안 로봇의 오인 식별이 무고한 시민에 대한 물리적 폭력으로 이어지는 순간 드워킨적 관점에서의 중대한 권리 침해는 이미 실현된 것이다. 그러나 가장 뼈아픈 규범적 위기는 이 명백한 침해 앞에서도 '그 폭력의 책임을 대체 누구에게 귀속시킬 것인가'라는 본질적 질문에 현행 법체계가 철저히 침묵하고 있다는 사실이다. 임마누엘 칸트(Immanuel Kant)의 정언명령이 이 때문에 날카롭게 개입할 수밖에 없다. 칸트의 제2정식인 '너의 인격에서나 다른 모든 사람의 인격에서 인간성을 항상 동시에 목적으로 대우하고, 결코 단순한 수단으로만 대우하지 말라'는 알고리즘의 예측 대상으로 환원된 시민에 대한 명확한 도덕적 판결을 내린다. 데이터 포인트로 분류된 군중, 위험 점수로 평가된 개인은 칸트적 의미에서 인간 존엄의 침해다. 5. 세 번째 소원을 남겨두라: 하드웨어 윤리 그리고 디지털 시민성 발터 벤야민(Walter Benjamin)은 '역사의 개념에 대하여(Über den Begriff der Geschichte)」(1940/2009)'의 제9테제에서 파울 클레(Paul Klee)의 그림 '앙겔루스 노부스(Angelus Novus)'를 '역사의 천사'로 해석한다. 그의 눈은 응시하고 입은 벌어져 있으며 날개는 펼쳐져 있다. 그의 얼굴은 과거를 향하지만 우리가 사건의 연쇄를 읽는 자리에서 그는 잔해를 쉼 없이 발 앞에 쌓아 올리는 단 하나의 파국을 본다. 그는 머물러 죽은 자를 깨우고 부서진 것을 다시 잇고자 하나 낙원으로부터 불어오는 폭풍이 그의 날개를 휘감아 더 이상 접지 못하게 한다. 그 폭풍은 그의 등을 미래로 떠밀고, 앞의 폐허는 하늘 높이 쌓여 간다. 우리가 진보라 부르는 것은 바로 이 폭풍이다(Benjamin, 1940/2009). 피지컬 AI 확산은 이 이미지와 포개진다. 우리는 기술의 폭풍에 등을 떠밀리며 앞으로 나아가지만 뒤에는 프라이버시의 잔해가 그리고 자유의 파편이 쌓인다. 그러나 벤야민의 천사와 달리 우리에게는 선택의 가능성이 있다. 멈출 수 있고, 설계할 수 있고, 제도화할 수 있다. 이제 '원숭이의 손' 이야기로 되돌아가자. 화이트 부인은 두 번째 소원으로 죽은 아들을 살려달라고 빈다. 이윽고 한밤중에 현관문을 두드리는 소리가 들리고 아들이 돌아왔다고 확신한 화이트 부인은 문을 열려 한다. 그러나 화이트 씨는 문밖의 존재가 자신이 기억하는 아들의 모습 그대로일 수 없다고 직감했다. 소원은 이루어졌지만, 그 방식은 차마 마주할 수 없는 것이었다. 화이트 씨는 남아 있던 세 번째 소원으로 문밖의 존재를 사라지게 한다. 이 이야기의 교훈은 그저 '소원을 빌지 말라'가 아니다. 소원이 이루어지는 방식을 통제할 수 없다면, 때로는 소원을 거두는 것이 더 깊은 지혜라는 것이다. 그리고 그 거둠이 가능했던 것은 오직 세 번째 소원이 남아 있었기 때문이다. 재난·치안 로봇의 배치에는 그 세 번째 소원이 항상 남아 있지 않다. 한 번 구축된 감시 인프라는 대개 강한 관성을 갖고, 정상적인 치안 수단으로 자리 잡은 로봇 시스템을 다시 철수하거나 축소하는 데에는 상당한 정치적·행정적 비용이 따를 것이다. 소원이 이루어진 뒤에야 그것이 실제 원했던 바가 아님을 깨닫고 나서야 그 방식을 후회하는 것은 바로 화이트 부부가 치른 대가였고 우리가 반복해서는 안 될 실수다. 피지컬 AI 윤리의 성패는 로봇이 얼마나 똑똑한가에만 달려 있다고 보기 어렵다. 사회가 그 로봇에게 '어디까지 권한을 위임'하고 '어떤 한계를 분명히 설정'하는가에 달려 있다. 바람직한 재난·치안 로봇은 더 많이 보고 더 빨리 식별하는 기계에 머물지 않고 인간의 생명 보호와 자유 보장을 함께 충족하도록 설계·운용·감독되는 '제도적 기술'이어야 한다.

2026.04.11 20:34박형빈 컬럼니스트

GSMA, MWC26 상하이에서 첫선을 보일 '휴머노이드 로봇 축구 승부차기 챌린지' 발표

런던, 2026년 4월 11일 /PRNewswire/ -- 세계이동통신사업자연합회(GSMA)가 MWC26 상하이(MWC26 Shanghai)에서 새로운 국제 로보틱스 대회인 '휴머노이드 로봇 축구 승부차기 챌린지(Humanoid Robot Football Penalties Challenge)'를 처음 선보인다고 발표했다. 아시아 최대 규모이자 가장 영향력 있는 커넥티비티 행사인 MWC 상하이는 2026년 6월 24일부터 26일까지 개최되며, 이번 로보틱스 대회는 체화 지능(embodied intelligence)을 시스템 수준에서 선보이는 무대로 기획됐다. 올여름 전 세계를 강타할 축구 열기에 맞춰 마련된 이번 챌린지는 전 세계 팀들을 한자리에 모아 승부차기 방식의 경기를 펼치게 함으로써, 휴머노이드 기계에서 구현되는 첨단 커넥티비티와 인공지능(AI) 기반 실시간 의사결정, 모션 제어, 정밀성을 입증하는 것을 목표로 한다. 참가를 희망하는 로보틱스 팀은 여기에서 5월 31일까지 참가 의향을 등록해야 한다. AI 100, 중국인공지능산업연맹(Artificial Intelligence Industry Alliance, AIIA), 신화망(Xinhua.net) 등이 포함된 조직위원회가 이번 챌린지의 구체적인 방향을 총괄하고 있다. GSMA Ltd.의 존 호프먼(John Hoffman) 최고경영자(CEO)는 "MWC26 상하이는 전 세계 주요 업계 관계자, 정부 기관, 기술 혁신가들을 한자리에 모아 의미 있는 영향력을 창출하는 디지털 전환을 촉진할 것"이라며 "최첨단 AI와 로보틱스를 선보이는 흥미로운 전시업체, 연사, 신규 프로그램이 어우러진 이번 행사는 업계에 매우 강력한 영향력을 끼칠 것이다. MWC는 전체 생태계를 위한 기회를 만드는 데 초점을 맞춘 행사이며, 6월 상하이에서 여러분을 맞이하게 되기를 기대한다"고 말했다. MWC26 상하이: 아시아의 역동적인 기술 시장과 교류하는 장 MWC26에는 이미 30개 이상의 전략적 파트너가 확정됐으며, 이와 함께 아시아 및 기타 지역에서 전시업체와 후원사 라인업도 계속 확대되고 있다. 사고 리더십 프로그램은 인텔리전트 인프라(Intelligent Infrastructure), 커넥트AI(ConnectAI), AI 포 엔터프라이즈(AI 4 Enterprise), 모바일 AI(Mobile AI) 등 4대 주제를 중심으로 진행된다. 이 프로그램에는 AI 디바이스, 경계를 넘는 AI(AI Beyond Boundaries), eSIM, 미래 네트워크, 스마트 모빌리티 등과 관련한 심도 있는 인사이트를 제공하는 서밋도 포함된다. MWC26 상하이는 다음과 같은 신규 및 확장 구역을 선보일 예정이다. • 모바일 AI 이노베이션 프론티어(Mobile AI Innovation Frontiers): 휴머노이드 로봇 축구 승부차기 챌린지를 비롯해 첨단 칩셋, 하이퍼스케일 AI 서버, 프론티어 모델 및 로봇과 스마트 글라스부터 휴대전화와 차량에 이르는 AI 네이티브 하드웨어 시연을 선보인다. • 미래의 별자리(Constellations of the Future): 비지상 네트워크(non-terrestrial networks, NTN), 디바이스 직접 연결(direct-to-device connectivity), 위성-모바일 융합에 초점을 맞춘다. 2026년 GSMA는 MWC 상하이에서 모바일 기술, 서비스, 솔루션 전반의 우수성을 인정하는 제1회 글로모 아시아(GLOMOs Asia)를 출범할 예정이다. MWC26 상하이는 상하이 신국제엑스포센터(Shanghai New International Expo Centre, SNIEC)에서 개최된다. 등록: www.mwcshanghai.com 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있다. 로고: https://mma.prnasia.com/media2/1882833/5909882/GSMA_Logo.jpg?p=medium600

2026.04.11 20:10글로벌뉴스

전 세계 트레이딩 우승자들과의 대화 ---- XTrend Speed의 대형 프로그램 '위너스 아워' 시작!

홍콩 2026년 4월 11일 /PRNewswire/ -- 4월 10일, XTrend Speed의 공식 심층 인터뷰 프로그램인 '위너스 아워(Winner's Hour)'가 공식 채널을 통해 공개된다. 이 인터뷰는 1대1 영상 대화 형식으로 진행된다. XTrend Speed는 트레이딩에 능숙한 트레이더들을 초청해 자신만의 트레이딩 아이디어와 트레이딩 이면의 논리를 공유한다. 함께 그들의 수익 비결을 파헤쳐 보자! 무엇을 알게 될 것인가? 매 순간 유익한 정보를 얻을 수 있다! 각 영상에서는 서로 다른 스타일의 트레이더 전략을 해부해 실전에서 활용할 수 있는 트레이딩 방법을 제시하고, 자신만의 트레이딩 시스템을 구축하는 데 도움을 준다. 벤치마크 트레이딩 스타일 파악: 직관형 트레이더, 단기 트레이더 또는 계획 실행형 트레이더 등 모든 트레이더가 여기에서 자신에게 맞는 트레이딩 리듬을 탐색할 수 있다. 트레이딩 지표 해부: 기술적 지표와 펀더멘털 분석을 통해 XAUUSD, USOIL, S&P500의 시장 흐름을 어떻게 포착하는지 살펴본다. 안정적인 트레이딩 마인드셋 유지: 마스터 트레이더들이 큰 규모의 거래를 진행할 때 어떻게 '손절매(Stop Loss)'를 설정하고, 연속 손실을 겪을 때 어떻게 위험을 차단하고 원금을 지키는지 보여준다. 이전 거래를 복기하는 핵심 논리 파악: 시청자는 백스테이지로 들어가 마스터 트레이더들이 정확히 어떤 핵심 차원을 복기하는지 살펴보게 된다. 단순히 승률과 손익비만 보는지, 아니면 쉽게 포착하기 어려운 거래 리듬까지 찾아내는지 확인할 수 있다. 무엇을 얻을 것인가? 수익을 향한 첫걸음을 내디뎌라! '위너스 아워'는 경험을 공유하는 장이자 트레이딩 커리어를 끌어올리는 촉진제다. 초보 트레이더라면 마스터 트레이더들이 실제 손실을 겪기 전에 어떻게 매매 함정을 피하는지 배우면서 트레이딩 역량을 높일 수 있다. 마스터 트레이더라면 기준이 되는 투자자들의 매매 방식을 확인하며 자신의 트레이딩 리듬을 최적화할 수 있는 최적의 시점이다. 지금 시청하고, 승리를 목표로 하자! 4월 10일, '위너스 아워'는 XTrend Speed 커뮤니티와 공식 소셜미디어에서 공개된다. 트레이더들의 황금기에, 다음 승자는 당신이 될 수 있다. XTrend Speed를 열고 당신만의 위너스 아워를 시작하자. 공식 웹사이트 링크: https://www.xtrendspeed.com/ 앱 다운로드: http://oss.xtsdtredy.com/apk/XTrendSpeed_googleplay251.apk 면책 고지: '위너스 아워'는 투자 권유가 아닌 경험 공유를 위한 콘텐츠다.

2026.04.11 15:10글로벌뉴스

"AI는 실행, 사람은 설계"…넥써쓰, '위대한 기업' 향한 AX 전략

경영 전략서의 고전으로 꼽히는 '좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로(Good to Great, 저자 짐 콜린스)'는 오랜 기간 기업 성장 기준으로 활용돼 왔다. 적합한 인재 확보, 냉정한 현실 인식, 일관된 실행이 성과를 만든다는 이론이 핵심이다. 넥써쓰 또한 이러한 원칙을 기업 경영 철학에 녹여냈다. 짐 콜린스가 강조한 인재 확보와 일관된 실행이라는 본질은 계승하되, 기술 환경 변화에 맞춰 성과를 창출하는 문법을 새롭게 썼다. 넥써쓰는 전사 차원의 인공지능 전환(AX)을 추진하며 사람과 AI의 역할을 엄격히 구분했다. 단순 반복 업무는 AI가 전담하고, 사람은 계획과 설계, 창조적 판단에 집중하는 구조다. 이는 AI를 단순 보조 수단이 아닌, 전략을 실현하는 핵심 '실행 주체'로 전면에 배치하려는 장현국 대표의 의지가 반영된 결과다. 직접 증명한 AI 실행력과 선순환 구조 일부 기업은 AI를 내부 효율 개선에 집중한다. 생산성 향상과 비용 절감이 목표다. 또 다른 기업은 사용자 행동 변화에 초점을 둔다. 서비스 이용 구조 자체를 바꾸고, 참여를 늘리는 접근이다. 넥써쓰는 후자에 가깝다. 대표적인 사례로는 지난 2월 출시된 AI 에이전트 게임 플랫폼 '몰티로얄'이 있다. 이 플랫폼은 이용자가 직접 컨트롤하는 전통적인 방식을 탈피했다. 대신 이용자가 AI 에이전트를 설계하고 그들의 전략적 수행을 관전하는 새로운 문법을 선보였다. 설계는 사람이, 실행은 AI가 맡는 이 구조는 시장에서 가파른 반응을 끌어냈다. 현재 생성된 AI 에이전트 수는 1600만개를 돌파하며 폭발적인 성장세를 기록 중이다. 다만 이 같은 시도가 장기적으로 안정적인 수익 모델로 안착할 수 있을지는 향후 지속적인 검증이 필요한 단계다. 영역 간 경계 허문 '현대판 고슴도치 전략' 책에서 제시하는 '고슴도치 전략'은 하나의 핵심 영역에 집중하는 개념이다. 넥써쓰는 이 방식을 재해석했다. 단일 사업에 역량을 모으는 대신, 서로 다른 영역을 하나의 사업 단위로 묶는 방식으로 접근했다. 그 결과, 넥써쓰는 ▲게임허브(Web2) ▲게임체인(Web3) ▲에이전트버스(Web4)를 별개의 사업으로 보지 않고 하나의 서비스 경험 안에서 연결했다. 이에 따라 성과 기준도 달라졌다. 이용자 접점과 자산 구조, 실행 단위를 통합해 개별 지표보다 생태계 전체에서 발생하는 결합 효과를 새로운 기준으로 삼았다. 이는 단일 사업 성과에 매몰되지 않고 전체 네트워크의 가치를 키우겠다는 전략적 판단이다. '플라이휠 효과' 가속...크로쓰 웨이브, 데이터로 증명 작은 성과가 동력이 돼 성장에 가속도가 붙는 '플라이휠 효과'는 넥써쓰의 스트리머 플랫폼 '크로쓰 웨이브(CROSS Wave)'를 통해 실체화되고 있다. 콘텐츠 생성과 유입, 보상과 재참여로 이어지는 순환 고리를 통해 외부 마케팅 의존도를 낮춘 자생적 성장 구조를 구축했다. 공식 채널에 따르면 크로쓰 웨이브는 2.0 출시 후 지갑 연결 사용자 1만 720명, 채널 연결 사용자 8468명, 생성 동영상 수 8614개를 달성했다. 핵심은 AI 도입 여부보다 AI를 어떤 영역에 배치하고, 그 역할을 어떻게 정의하느냐다. 넥써쓰의 시도는 사람과 AI의 역할을 분리하는 데서 나아가, 이를 서비스 운영과 이용자 경험까지 확장하고 있다는 점에서 차별화된다. 장현국 넥써쓰 대표는 "이 원칙은 언제나 사실이었지만, AI 시대에는 더 중요해졌다"며 "좋은 기업에서 위대한 기업으로(Good to Great)는 인재가 원하는 것과 회사가 달성해야 하는 것을 얼마나 효과적으로 일치시키는지에 의해 결정된다"고 강조했다. 고전적 경영 철학을 AI라는 최신 엔진으로 재구동하려는 넥써쓰의 실험이 단기적 성과를 넘어 글로벌 시장의 새로운 경영 표준으로 자리 잡을 수 있을지 주목된다.

2026.04.11 14:36진성우 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

[박준성의 SW] AI 에이전트 아키텍처는?

서비스 지향 아키텍처(SOA, Service-Oriented Architecture)는 2000년대 초 W3C에서 웹서비스 표준(SOAP, WSDL 등)을 제정하면서 더욱 본격화됐다. 아마존은 2002년에 SOA를 회사의 SW 개발 표준으로 채택했고, 이후 IaaS의 중요한 기반이 되었다. 아마존이 클라우드 서비스를 Amazon Web Services라 부른 배경과도 관련이 있다. 가트너에 따르면 2000년대 말에는 조사 기업의 80% 이상이 SOA를 도입하거나 검토했다. 아마존은 대규모 고객과 트랜잭션을 처리하기 위한 높은 확장성과 빠른 변화 대응을 위해 2000년대 중반 이후 개발 조직을 소규모 팀으로 나누고, 각 팀이 소수의 SOA 서비스를 소유하며 이를 독립적으로 배포하는 구조를 발전시켰다. 이 과정에서 SOA는 점차 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture, MSA)로 진화했고, 결국 MSA는 데브옵스(DevOps)를 효과적으로 구현하기 위한 SOA의 진화된 아키텍처로 볼 수 있다. 2010년대 초반부터 ThoughtWorks, Pivotal Software, IBM 등의 컨설팅 및 플랫폼 업체들은 아마존, 넷플릭스 등 웹 스케일 기업들이 적용하던 SOA 구현 패턴을 '마이크로서비스 아키텍처'라는 용어로 정립·확산시키며 일반 기업으로 전파하기 시작했다. 한편 가트너에 따르면, 2010년대 중반 이후 많은 기업들이 MSA 전환의 복잡성과 와해성으로 인해 순수한 마이크로서비스 대신 더 큰 서비스 단위를 사용하고 DB 공유를 허용하는 접근(일명 Gartner가 'miniservice'라고 부른 방식)을 채택하는 경향을 보였다. 국내서도 2010년대 중반부터 2020년대 초까지 많은 기업들이 MSA에 대한 충분한 이해 없이 과도한 기대 속에 도입을 추진했다. 이후 시간이 지나면서 이러한 접근의 한계가 드러나자, 일부 기업에서는 보다 단순하고 관리 가능한 구조로의 재조정이 이뤄지고 있다. 이 과정에서 Modulith(Modular Monolith, 모듈리스)가 주목받고 있으며, 이는 SOA의 일부 원칙을 재해석한 아키텍처 스타일로 볼 수 있다. Modulith는 애플리케이션을 논리적인 모듈 단위로 분할하고, 모듈 간에는 명확히 정의된 인터페이스를 통해 상호작용하도록 하면서도, 물리적으로는 하나의 애플리케이션으로 통합해 배포하는 구조다. 아래 표는 2005년경 확산되기 시작한 웹 서비스 기반의 SOA, 2015년경 확산되기 시작한 MSA, 그리고 2025년 확산되기 시작한 Modulith가 적용하는 아키텍처 패턴들을 비교, 보여주고 있다. 표에서 노란색 부분이 Modulith 적용 패턴들이다. 지난 20년간 SOA 구현 기술들은 크게 발전했다. 이에 따라 Modulith에서는 웹서비스(Web Services)보다는 레스트(REST) 스타일을, 전통적인 ESB나 상용 애플리케이션 서버 중심 구조보다는 애플리케이션 프레임워크, 이벤트 기반 통신, API 계층 등의 보다 경량화된 접근을 상황에 따라 활용하는 경향이 있다. 다만 이러한 기술들은 필수 요소라기보다 선택적으로 적용된다. 한편 MSA에서 강조되던 서비스별 DB 소유, Event Sourcing, 서비스별 독립적 배포 등의 패턴은 운영 복잡성 때문에 Modulith에서는 일반적으로 단순화되거나 제한적으로 적용된다. (박준성, The Complete Guide to SOA, MSA and Modulith, KOSTA Online, 2025: https://www.kosta-online.com/post/the-complete-guide-to-soa-msa-and-modulith) Modulith의 개발 프로세스는 DevOps 특징 중 하나인 팀별 독립적 배포는 적용하지 않지만, 릴리즈 사이클 단축과 신뢰성 향상을 위한 CI/CD, IaC, 모니터링·트레이싱·로깅을 통한 Dev와 Ops 간의 긴밀한 피드백 루프는 그대로 유지한다. 한편 AI 에이전트의 비결정적(확률적)이고 상태를 가지는 실행 특성과 ReAct-Reflection 루프를 고려한 개발·운영 방식은 일반적으로 AgentOps라고도 불린다. Modulith와 MSA의 중간 형태에 해당하는 아키텍처 스타일도 존재한다. 이러한 접근에서는 애플리케이션을 마이크로서비스보다 더 큰, 더 적은 수의 서비스로 분할하고, DB 공유를 허용하는 경우가 많으며 필요에 따라 일부 분리하기도 한다. 또한 완전한 서비스별 독립 배포 대신 필요에 따라 부분적으로 분리 배포를 허용한다. 이 범주에 속하는 SOA 아키텍처 스타일로는 가트너가 2017년 언급한 'miniservice' 접근과, Mark Richards와 Neal Ford가 정리한 Service-Based Architecture(SBA)가 있다. 결국 하나의 애플리케이션 전체를 특정 SOA 아키텍처 스타일로 일괄 적용하기보다는, 각 유스케이스 또는 비즈니스 서브도메인별로 다양한 설계 및 구현 패턴 중 적합한 것을 선택하는 하이브리드(Hybrid) 접근이 실무적으로 효과적인 방식으로 널리 받아들여지고 있다. 국내에서도 마이크로서비스 하이프(Hype)에 영향을 받아 과도한 MSA 교육과 파일럿 프로젝트, 그리고 운영 복잡성으로 어려움을 겪었던 사례들이 있었으나, 최근에는 이러한 접근에 대한 재평가가 이루어지면서 보다 현실적인 아키텍처 선택이 이루어지고 있다. Spring Boot, Spring Modulith, Express, NestJS, Django, FastAPI, Flask 등 애플리케이션 프레임워크의 발전으로 REST 기반 서비스 구현의 생산성은 크게 향상되었지만, SOA 서비스 식별, API 설계, 서비스 컴포지션, 서비스 인벤토리 관리, 그리고 서비스 거버넌스 확립은 여전히 높은 수준의 아키텍처 역량과 공학적 훈련을 요구한다. 따라서 단순한 기술 도입에 대한 투자보다는 SOA의 기본 원칙과 서비스 설계 역량에 대한 체계적인 투자가 더욱 중요하다. AI 시대를 맞아 생성형 AI 및 AI 에이전트 기반의 AI-Native 애플리케이션은 GitHub Copilot과 Claude Code와 같은 AI 코딩 도구 및 에이전트 기반 개발 도구를 활용하여 개발되고 있다. 이러한 애플리케이션은 기능을 명확히 분리하고 재사용성을 높이기 위해 SOA 스타일의 구조가 매우 적합하며, 실제로 서비스 단위로 분해된 구조로 구현되는 경우가 많다. 아래 그림은 SOA 스타일로 구성된 AI 에이전트의 논리적 아키텍처를 보여주며, 각 블록은 기능적으로 분리된 논리적 서비스(또는 컴포넌트)로 이해할 수 있다. 이러한 구조에서 에이전트는 여러 서비스를 동적으로 조합하고 오케스트레이션하는 역할을 수행한다. (박준성, AI Agent의 허허 실실, KOSTA Online, 2026: https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 외부 이벤트가 에이전트를 트리거하면, 오케스트레이터(Orchestrator), 즉 워크플로우 레이어가 상황 인지(Perception) 서비스를 호출하여 에이전트 목표 정의, 달성 정도, 세션 히스토리 등의 상황 정보를 확보한 후, 프롬프트 조립(Prompt Assembly) 서비스를 호출하여 프롬프트를 조립한다. 워크플로우는 RAG 서비스를 호출해 기업 내 정보를 확보하고, 프롬프트를 보완한 후, 행동 계획(Planning) 서비스를 호출한다. 이 서비스는 LLM 추론을 통해 행동(Action) 계획을 수립한다. LLM 서비스의 AI 추론은 Gen AI 벤더들이 제공하는 기본 모델(Foundation Model)을 모델 레지스트리 또는 API를 통해 사용한다. 워크플로우는 다음에 정책(Policy) 서비스를 호출하여 계획된 행동이 정책, 보안, 예산 등의 제약 조건을 위반하지 않는지 검증한다. 워크플로우는 검증된 행동 계획을 실행하는 데 필요한 툴들을 선정하고, MCP를 통해 툴(MCP 서버)에 접근하여 호출한다. 워크플로우는 다음에 행동 실행(execution) 서비스를 호출하여 관련 실행 시스템들을 수행시킨다. 행동 실행 서비스는 코레오그래피를 통해 에이전트 간 통신 프로토콜(일명 A2A) 서비스를 가동하여 타 에이전트들을 실행시킬 수 있다. 행동 실행 서비스가 계획된 행동을 실행하는 동안, 코레오그래피를 통해 모니터링(Monitoring) 서비스를 작동시켜 실행 로그와 소요 비용을 기록하고, 평가(evaluation) 서비스를 가동시켜 행동 실행 결과를 평가한다. 또한 학습 서비스를 가동시켜 평가 결과로부터 학습(Learning)된 교훈을 기록한다. 학습된 교훈은 직접적인 모델 파라미터 학습에는 제한적으로만 활용되며, 주로 프롬프트, RAG, 정책 등에 피드백된다. 따라서 생성형 AI 에이전트는 상황적응적(Adaptive) AI 시스템이지만, 전통적인 의미의 지속적 학습형 AI와는 차이가 있다. 워크플로우는 행동 실행 계획의 자동 실행이 완료되면, 정책 서비스를 호출하여 행동 실행 결과의 적합성을 판단한다. 다음, 상황 인지 서비스를 호출하여 행동 실행의 결과 상황을 업데이트하고, 에이전트 종료 결정(Termination) 서비스를 호출하여 에이전트 반복 주기의 계속 또는 종료 여부를 결정한다. 반복 주기가 계속될 경우에는 오케스트레이터가 상황 인지 서비스, 프롬프트 조립 서비스 순으로 다시 다음 주기를 시작한다. 생성형 AI의 본질적 허점이 유발하는 오류(Hallucination)와 위험을 완화하고 통제하기 위해, 사람(전문가)이 프롬프트 조립, 행동 계획, 행동 실행, 정책 검증, 평가, 학습, 에이전트 종료 등 여러 단계에 개입하여 에이전트 산출물의 품질을 보완하고 책임져야 하는 경우가 많다. 생성형 AI 에이전트의 물리적 배포 아키텍처는 MSA, SBA, Modulith 중 하나를 선택하는 문제가 아니라, 이들 아키텍처 스타일을 어떻게 조합할 것인가의 문제이다. 보다 구체적으로는, AI 에이전트를 구성하는 어떤 기능 또는 서비스는 모노리스(Monolith)로 통합 배포하고, 어떤 부분은 서비스별로 독립 배포하는 것이 적절한지를 판단해야 한다. 또한 서비스별 독립 배포를 적용할 경우에도 데이터의 특성에 따라 DB를 분리할 것인지, 일부 공유할 것인지에 대한 전략적 선택이 필요하다. 다음에서는 이러한 AI 에이전트의 물리적 아키텍처 구현 패턴에 대해 살펴본다. 아래 그림은 생성형 AI 에이전트의 물리적 배포 아키텍처를 보여주며, 빨간색 선은 물리적 배포 단위를 나타낸다. 사용자, 웹모바일 앱, API 게이트웨이 등 클라이언트 단에서 에이전트 레이어를 호출한다. 에이전트들은 워크플로우, 프롬프트, 정책 등을 포함한다. 에이전트들은 같은 비즈니스 도메인에 속한 것들끼리 묶어 도메인별로 단위 서비스로 설계하고 각 서비스를 별개 팀에게 배정할 수 있지만, 에이전트 계층 전체를 모노리스로 통합하여 배포하는 게 일반적으로 권장된다. 극단적인 Scalability나 Agility를 요구하는 서비스에 대해서만 예외적으로 MSA를 적용할 수 있다. 빠르게 반복되는 에이전트 루프 속에서 워크플로우가 비결정적(Nondeterministic)이고, 따라서 에이전트 호출도 실행 시에 동태적으로 결정되기 때문에, 에이전트들을 물리적으로 분산할 경우 일관된 상태 관리 및 컨텍스트 유지, 서비스 및 툴의 버전관리, 서비스 간 의존성 관리, 트레이싱/로깅/메트릭 등의 관측성(Observability) 확보, 디버깅 등 유지보수 및 운영의 복잡성이 크게 증가하며, 네트워크 지연과 분산 실행의 실패 복구 문제도 성능에 영향을 미칠 수 있다. 플랫폼 레이어의 Core 서비스들은 오케스트레이터, 상황 인지 및 정책 서비스와 에이전트 루프, 즉 행동 계획 → 행동 실행 → 모니터링 → 평가 → 학습 서비스들을 포함한다. Cross-Cutting 서비스들은 프롬프트/형상 관리, 관측성 관리, 원가 트래킹, 보안/접근 제어 등을 포함한다. 플랫폼을 구성하는 서비스들은 빠른 속도로 반복되는 Tightly-Coupled 런타임으로 여러 서비스로 분산하여 배포하기보다는 모노리스로 통합하여 배포하는 것이 일반적으로 유리하다. 비즈니스 로직을 실행하는 도메인 서비스 레이어는 Bounded Context 단위로 SOA 서비스를 설계하여 미니 서비스나 마이크로 서비스로 구현하거나 필요에 따라 Modulith 내부에 포함할 수 있다. 외부 시스템이나 인프라 시스템의 경우에는 이미 독립적으로 배포 가능한 SOA 서비스 형태로 제공되는 게 일반적이다. 이와 같이 AI 에이전트 시스템은 전반적으로 Modulith, Miniservice(Service-Based Architecture), Microservice가 조합된 하이브리드 아키텍처로 구성하는 것이 실무적으로 효과적인 접근이다. ◆ 필자 박준성은... 서울대 경영학 학사 및 석사, 미국 오하이오주립대 전산학/산업공학 학제간 박사를 취득했다. 미국 아이오와대학(University of Iowa)에서 MIS 분야 종신교수로 재직하면서 미국 INFORMS 통신학회 회장을 역임했다. 중국 청화대학 전산학과 초빙교수를 지낸 후 2001년 귀국, 삼성SDS에서 S급 임원 및 CTO로 재직하면서 미국 HP의 전략자문위원을 역임했다. 2010년 이후 KAIST 산업공학과에 S급 초빙교수로 재직하면서 미국 국제SW공학협회(SEMAT) 회장, 미국 OMG의 SW공학 커널(Essence) 국제표준 제개정위원장도 지냈다. 또 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 한국마이크로소프트 등 많은 대중소기업과 정부기관에서 SW자문역 및 임직원 교육을 수행했다. 2019년 이후 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장으로 재직하고 있으며, 'KOSTA Online'이란 무료 SW교육 동영상 과정 및 블로그 사이트를 운영하고 있다.

2026.04.11 09:53박준성 컬럼니스트

[안광섭의 AI 진테제] AI시대 디딤돌과 걸림돌

지난 4월 7일, 일본 내각이 개인정보보호법(APPI) 개정안을 승인했다. AI 개발을 위해 개인정보를 제3자에게 제공하거나 민감정보를 수집할 때 개인의 사전 동의를 면제하는 내용이 핵심이다. 단, 데이터가 통계 처리나 AI 모델 학습처럼 개인을 특정할 수 없는 형태로만 사용될 때에 한한다. 마쓰모토 히사시 디지털 담당 장관은 현행법이 AI 개발과 활용에 매우 큰 장애물이라고 못 박았다. 법을 고치지 않으면 일본이 AI 경쟁에서 뒤처진다는 위기감이 입법으로 직결된 셈이다. 일본의 이 같은 움직임은 이번이 처음은 아니다. 이미 2018년 저작권법 제30조의4를 개정해 'AI 학습 목적의 저작물 이용'을 상업·비상업 구분 없이 폭넓게 허용한 바 있다. 당시에도 저작권자 단체의 거센 반발이 있었지만, 아베 정부는 4차 산업혁명 대비를 명분으로 밀어붙였다. 2025년 5월에는 AI 촉진법(AI Promotion Act)을 제정했고, 올해 4월 이번 개인정보보호법 개정안까지-저작권, AI 거버넌스, 개인정보 세 영역을 일관된 방향으로 정비해 온 것이다. 법률이 데이터의 흐름을 설계하고 있는 구조다. 이 뉴스를 접하면서 필자가 주목한 것은 일본 APPI 개정안 자체보다, 바로 며칠 전 국내에서 벌어진 일련의 사건들과의 대비다. 하룻밤의 에너지, 그리고 백 번째 수동 검색 지난 4월 7일, 오마이뉴스에 흥미로운 기사가 실렸다. 개발자 박정환 씨가 하룻밤 만에 대한민국 법령 6907건, 개정 이력 8만1538건을 깃(Git, 소프트웨어 버전관리 시스템) 저장소에 올린 이야기다. 법령이 깃에 올라가면 무엇이 달라지는가. 민법이 언제 어떻게 바뀌었는지를 명령어 한 줄로 추적할 수 있고, 특정 시점의 법률 상태를 즉시 복원할 수 있으며, 6907개 법령 전체를 대상으로 키워드 검색을 할 수 있다. 무엇보다 법령 전체가 AI가 읽을 수 있는 마크다운(Markdown) 텍스트로 구조화돼 있어, AI 기반 법령 질의응답 시스템을 구축하기가 훨씬 쉬워진다. 더 인상적인 것은 광진구청 류승인 주무관의 사례다. 경영학과 출신인 류 주무관은 법제처 데이터 17만 건을 AI가 직접 호출할 수 있는 MCP(Model Context Protocol, AI가 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜) 서버로 만들어 공개했다. 64개의 구조화된 도구로 감싸서, 어떤 AI 모델이든 법률·시행령·행정규칙·판례를 한 번에 검색하고 맥락을 연결해 가져올 수 있게 한 것이다. 류 주무관은 이 프로젝트를 소개하면서 "법제처를 백 번째 수동 검색하다 지친 공무원이 만든 것"이라고 했다. 코딩 전공자가 아닌 공무원이, AI의 도움을 받아 이 작업을 해냈다. 노마다마스라는 개발자가 만든 'K-스킬' 프로젝트도 같은 맥락이다. SRT 예매, 서울 지하철 실시간 도착정보, KBO 경기 결과, 한글(HWP) 문서 변환 같은 한국에서만 필요한 기능들을 AI가 쓸 수 있도록 모아놓은 오픈소스 스킬 모음집이다. 챗PT든 클로드든 제미나이든, 외국에서 만든 AI가 한국 생활을 이해할 수 없는 부분을 채워주는 일종의 '한국 생활력 교육'이다. 정부24 등본 발급, 홈택스 세금 신고, 카카오T 택시 호출까지 로드맵에 올라와 있다. 이 세 가지 사례의 공통점은 명확하다. 모두 AI 시대에 필요한 인프라를 개인이 자발적으로 만들어내고 있다는 것이다. 그리고 그 에너지의 원천은 '답답함'이다. 법제처 검색이 답답하니까, 공공 서비스가 AI와 연결되지 않으니까, 한국형 데이터가 AI에 없으니까, 스스로 만들었다. 한국이 잘하고 있는 것들 여기서 짚어야 할 것이 있다. 한국의 공공데이터 생태계가 형편없다는 뜻이 아니라는 점이다. 오히려 한국은 공공데이터 개방에서 세계적으로 앞서 있는 나라다. OECD 공공데이터 평가에서 2015년부터 4회 연속 세계 1위를 달성했고, 공공데이터포털(data.go.kr)에는 10만 개 이상 데이터셋이 오픈(Open) API 형태로 공개돼 있다. 국가법령정보센터가 API를 열어두고 있기 때문에 박정환 씨의 프로젝트가, 류승인 주무관의 MCP 서버가 가능했던 것이다. 올해 1월 22일에는 우리나라에서도 인공지능기본법이 시행됐다. EU AI Act에 이어 세계 두 번째로 포괄적 AI 법률을 마련, 처음으로 시행한 것으로 고영향 AI와 생성형 AI에 대한 투명성·안전성 의무를 규정하고, 대통령 직속 국가인공지능위원회의 법적 근거를 마련했다. 2026년 정부 AI 예산은 10조 1000억 원으로 전년(3조 3000억 원) 대비 3배 이상 증가했다. 개인정보보호위원회도 'AI 프라이버시팀'을 신설하고, 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서를 발간했으며, 가명정보 처리 기준 합리화와 '개인정보 이노베이션존' 구축에 나서고 있다. 한마디로, 에너지도 있고 기반도 있다. 부족한 것은 다른 곳에 있다. 법률과 안내서 사이 간극 일본 APPI 개정안의 핵심 설계를 다시 보자. 주목할 것은 단순한 '규제 완화'가 아니라 '규제 완화+처벌 강화'의 동시 패키지라는 점이다. 데이터를 AI 학습에 쓸 수 있도록 동의 요건을 완화하면서, 동시에 데이터를 부정 취득하거나 악의적으로 사용한 기업에는 부당이득 상당의 과징금을 신설했다. 16세 미만 아동의 안면 데이터 수집에는 부모 동의와 '최선의 이익(best interests)' 심사를 의무화했다. 풀 것은 과감히 풀되, 악용에는 실질적 이빨을 갖추었다. 그리고 이 모든 것이 '법률' 수준에서 이뤄졌다. 한국의 현재 상황과 비교하면, 가장 큰 차이는 바로 이 '수준'에 있다. 한국에서 AI 학습을 위한 개인정보 활용은 개인정보보호법 본문이 아니라 '안내서', '가이드라인', '사전적정성 검토'의 영역에서 다뤄지고 있다. 개인정보보호법에 AI 학습 데이터 활용 특례를 신설하는 법안이 여러 건 발의되어 있지만, 본격적 심의에 이르지 못한 채 그 사이를 행정 해석이 메우고 있는 형국이다. 안내서와 법률의 차이는 격식의 차이가 아니다. 법률은 기업에 예측 가능성을 준다. "이 조건을 충족하면 동의 없이 데이터를 사용할 수 있다"는 명확한 근거가 법에 있으면, 기업은 투자와 개발에 나설 수 있다. 안내서는 해석의 여지를 남긴다. 담당자가 바뀌면 해석도 바뀔 수 있고, 사후에 위반으로 판정될 리스크를 기업이 온전히 떠안아야 한다. 20년간 GTM(Go To Market) 전략을 수립해 온 필자의 경험상, 기업이 신기술 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 기술의 미성숙이 아니라 규제의 불확실성이다. "해도 되는 건지 안 되는 건지 모르겠다"는 상태가 가장 치명적이다. 저작권 영역도 마찬가지다. 일본이 2018년 저작권법 제30조의4로 AI 학습 목적의 저작물 이용을 명시적으로 허용한 반면, 한국은 아직 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책 규정이 저작권법에 도입되지 않았다. 포괄적 공정이용 조항(제35조의5)의 해석에 맡겨져 있을 뿐이다. 한 인터넷기업 법무팀 임원이 수많은 원저작자에게 개별 허가를 받는 것은 사실상 불가능하고, 최악의 경우 형사처벌까지 받을 수 있어 연구를 시도하지 못한다고 토로한 바 있는데, 이 상황이 수년째 근본적으로 달라지지 않았다. 규제 선행론이 놓치는 것 필자가 우려하는 것은 한국 정부 전체의 방향이 아니다. 인공지능기본법 제정, 공공데이터 개방 성과, AI 예산 대폭 증액-이 모든 것은 올바른 방향이다. 문제는 이 흐름과 별개로, 몇몇 영역에서 '일단 규제부터' 만들자는 움직임이 현장의 에너지를 꺾을 수 있다는 점이다. AI 기술은 아직 가능성의 영역에 있다. 어디까지 할 수 있는지, 어떤 문제가 실제로 발생하는지를 충분히 경험하기 전에 촘촘한 규제를 먼저 세우면, 결과적으로 시도 자체를 억제하게 된다. 류승인 주무관이 법제처 MCP 서버를 만들 수 있었던 것은, 공공데이터 API가 열려 있었고, 그것을 활용하는 데 별도의 허가나 심의가 필요 없었기 때문이다. 만약 "공공데이터를 AI에 연결하려면 사전 영향 평가를 받아야 한다"는 규정이 먼저 생겼다면, 그는 여전히 법제처를 수동 검색하고 있었을 것이다. 일본의 접근에서 배울 것은 '규제 해제'가 아니다. '규제의 순서'다. 일본은 먼저 데이터를 풀고(저작권법 2018, 개인정보보호법 2026), 악용에 대한 처벌을 동시에 강화하는 구조를 선택했다. 가능성을 열어주되, 잘못에는 확실한 책임을 묻는 방식이다. EU가 AI Act로 사전 규제를 촘촘히 세운 것과는 의도적으로 다른 경로를 택한 것이다. 한국의 인공지능기본법도 EU보다는 '산업 진흥'에 무게를 두고 설계됐다. 이 방향 자체는 올바르다. 그러나 하위 법령과 가이드라인이 구체화되는 과정에서, 실무 현장의 불확실성을 줄여주는 쪽이 아니라 의무와 심사를 추가하는 쪽으로만 흘러간다면, 법의 취지와 실행 사이에 괴리가 벌어질 수 있다. 가속화를 위한 세 가지 필자가 보기에, 한국이 AI 시대를 가속화하기 위해 지금 가장 필요한 것은 세 가지다. 첫째, 공공데이터의 AI 친화적 공개를 표준으로 삼는 것이다. 국가법령정보센터가 API를 열어둔 것은 좋은 출발이었지만, 데이터가 처음부터 마크다운, JSON((Javascript Object Notation), CSV(Comma-Separated Values) 같은 표준 형식으로 공개됐다면 박정환 씨가 하룻밤을 쓸 이유가 없었다. 모든 공공데이터를 AI가 바로 읽을 수 있는 형태로 제공하고, 주요 공공 서비스에 MCP를 붙이는 것, 이것만으로도 민간의 자발적 에너지가 폭발적으로 확산될 수 있다. 둘째, AI 학습을 위한 데이터 활용의 법적 근거를 '안내서'가 아니라 '법률'로 명확히 하는 것이다. 개인정보 활용 특례든, 저작권법의 TDM(Text and Data Mining) 면책 조항이든, 기업과 개발자가 "이것은 해도 되는 것"이라고 확신할 수 있는 법적 근거가 필요하다. 일본처럼 '완화+처벌 강화' 패키지로 설계하면, 프라이버시 보호와 혁신 촉진 사이의 균형점을 법률 수준에서 잡을 수 있다. 셋째, 규제의 순서를 '사전 허가'에서 '사후 책임'으로 전환하는 것이다. 현장에서 먼저 시도하고, 문제가 발생하면 확실히 책임을 묻는 구조가, 시도 자체를 사전에 심사하는 구조보다 혁신에 유리하다. 인공지능기본법이 과태료 계도 기간을 1년 이상 두기로 한 것은 이 방향의 좋은 신호다. 이 정신이 하위 법령과 가이드라인 전반으로 확산돼야 한다. 현장의 에너지를 믿어야 할 때 일본의 APPI 개정을 무비판적으로 받아들이자는 것이 아니다. 옵트아웃(opt-out, 사후 거부) 기회를 의무화하지 않은 것은 프라이버시 관점에서 정당한 우려가 있으며, 야당과 시민단체의 반발도 예상된다. 한국이 일본과 같은 방식을 그대로 따를 필요도 없다. 그러나 한 가지는 분명하다. 광진구청의 류승인 주무관, 개발자 박정환 씨, K-스킬의 노마다마스-이들이 보여준 것은 한국에 이미 AI 시대를 가속화할 에너지가 넘친다는 것이다. 공무원이 답답해서 직접 MCP를 만들고, 개발자가 하룻밤을 써서 법령 전체를 AI 친화적 형태로 전환하고, 비전공자가 AI와 협업해 한국형 스킬을 오픈소스로 공유한다. 이 에너지는 규제가 만들어낸 것이 아니다. 공공데이터가 열려 있었고, 이를 활용하는 데 장벽이 낮았기 때문에 자연스럽게 분출된 것이다. 정부가 할 일은 이 에너지에 법적 기반을 깔아주는 것이다. 규제로 방향을 통제하려 하는 것이 아니라, 법률로 예측 가능성을 주고, 데이터를 표준 형식으로 열어주고, 악용에만 확실한 책임을 묻는 것. 일본이 법을 고치는 데 반해 그 속도로 한국이 안내서만 만들고 있다면 아쉬운 일이지만, 한국의 현장이 보여주는 에너지를 감안하면 제도적 뒷받침만 갖춰지 순간 가속은 충분히 가능하다. 대한민국이 세계 최고의 AI 생태계를 가지는 것이 꿈이 아닌 이유는, 기술이 준비돼서가 아니라 사람이 이미 움직이고 있기 때문이다. ◆필자 안광섭은..... 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 KBMA 기술경영전문대 석사과정을 졸업했다. 저술한 책으로 '생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스'가 있다.

2026.04.11 09:03안광섭 컬럼니스트

SKT, CPU에 NPU 더해 AI 추론 서버 성능 검증

ARM의 AGI CPU와 리벨리온의 리벨카드로 AI 추론 성능을 높이는 솔루션을 개발하고 이를 SK텔레콤 AI 데이터센터에서 실증한다. SK텔레콤이 지난 9일 ARM, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 업무협약을 체결했다. AI 산업이 AI 모델을 만드는 '학습'에서 실제 서비스를 제공하는 '추론'으로 패러다임 변화가 이뤄지면서 AI 인프라의 핵심과제도 학습을 위한 막대한 연산 능력보다는 얼마나 적은 전력으로 얼마나 빠르고 저렴하게 AI 서비스를 제공할 수 있느냐로 변하고 있다. 특히 추론은 365일 쉬지 않고 작동해야 되기 때문에 전력 효율이 곧 비용 경쟁력과 직결된다. AI 추론은 학습과 달리 상대적으로 가벼운 연산을 빠르고 반복적으로 처리하는 작업이다. GPU는 이런 추론 작업에도 사용할 수 있지만, 마치 대형 트럭으로 택배를 배달하는 것처럼 과도한 전력을 소모하고 비용이 높다. 이에 업계에서는 추론에 특화된 전용 칩, 즉 NPU가 대안으로 부상하고 있다. NPU에 CPU를 결합하는 이유도 명확하다. 실제 AI 서비스 운영에서는 AI 연산 외에도 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리, 작업 스케줄링 등 다양한 범용 처리가 동시에 필요하다. CPU가 시스템의 '관제탑' 역할을 하며 데이터 흐름과 시스템 운영을 총괄하고, NPU가 AI 추론 연산을 전담하는 이종 컴퓨팅 구조는 시스템의 성능과 효율을 높일 수 있다. 'Arm AGI CPU'는 ARM이 35년 역사상 처음으로 직접 생산에 나선 데이터센터용 프로세서로, AI 추론 서비스에 최적화된 것이 특징이다. 리벨리온의 리벨카드도 대규모 AI 추론에 특화된 NPU다. 두 칩을 한 서버 안에 탑재해 CPU가 데이터 처리와 시스템 운영 등 범용 연산을 담당하고, NPU가 AI 추론 연산을 전담하면 전력 효율을 높이고 운영 비용을 줄일 수 있다. SK텔레콤은 이러한 방식이 대규모 AI 서비스를 운영하는 데이터센터에서 효율적인 서버 아키텍처라고 설명했다. ARM과 리벨리온은 이미 지난 3월 진행된 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사의 칩을 결합하여 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간으로 시연하며, 대규모 데이터센터에서의 상용화 가능성을 보여줬다. SK텔레콤은 AI DC에서 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 컴퓨팅의 성능을 검증하고, 특히 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 에이닷엑스 케이원(A.X K1)을 운영하는 방안도 검토하고 있다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 ARM 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 추론의 급속한 성장은 대규모 배포에 최적화된 새로운 데이터센터 인프라 수요를 촉진하고 있다”며, “SK텔레콤, 리벨리온과 같은 파트너는 Arm AGI CPU를 구축하고 AI 추론 인프라를 현대화하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있다”고 전했다. 리벨리온의 오진욱 CTO는 “리벨리온은 압도적인 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당하게 됐다”며, “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가들이 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에서도 매우 유의미한 선례가 될 것으로 기대한다”고 강조했다.

2026.04.11 03:42박수형 기자

쏠리드, 6G 국책과제 'AI-Native 무선 인터페이스 개발' 주관기관 선정

쏠리드가 과학기술정보통신부 차세대 네트워크(6G) 산업기술개발 세부사업인 'AI-Native 응용서비스 지원 AI-Native 무선 인터페이스 기술 개발' 과제의 주관연구개발기관으로 최종 선정됐다고 10일 밝혔다. AI-RAN이 차세대 통신의 핵심 화두로 부상하고, 미국 AT&T 등 글로벌 통신사들이 수백억 달러 규모의 네트워크 현대화 투자(CAPEX)를 잇따라 발표하면서 국내 통신장비 섹터에 대한 시장의 관심이 그 어느 때보다 뜨거운 시점에 이뤄진 결과라 주목된다. 과제는 2028년 12월까지 33개월간 수행되며, 총 사업비는 86억 5000만원 규모다. 쏠리드는 과제 주관기관으로서 서울대, KAIST, 포항공대, UNIST, 연세대, 중앙대 등 국내 최고 수준의 연구 역량을 보유한 대학들과 TTA, LG유플러스를 포함한 산학연 협력체계를 구축해 과제를 수행하며, 과제 종료 시점에는 상용화 직전 단계인 시스템 시제품 실증(TRL7) 수준의 결과물을 확보할 계획이다. 쏠리드는 분산안테나시스템(DAS)을 중심으로 한 실내외 커버리지 솔루션 분야에서 글로벌 통신사를 고객으로 확보하며 시장을 선도해 왔다. 최근 ▲저궤도 위성통신 국책과제 주관 ▲MWC26에서 6G NTN ESA 기반 안테나 기술 공개 ▲미국 NTIA 주관 오픈랜 국책 과제 수주 등 위성, 6G, AI 영역으로 기술 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있다. AI-Native 과제는 기존 위성통신 과제에 이어 두 번째 6G 관련 국책 R&D로, 쏠리드의 중장기 기술 전략이 정부 및 학계로부터 대외적으로 인정받았음을 의미한다. 쏠리드가 특히 주목하는 부분은 AI-Native 무선 인터페이스 기술과 자사 핵심 역량인 DAS의 결합 시너지다. 6G 환경에서는 초저지연, 초신뢰 요구와 서비스 환경 변화에 따른 지능형 자동 최적화 필요성이 급격히 증대된다. AI 기반 무선 학습·최적화 기술을 접목한 6G DAS 솔루션은 글로벌 통신사들의 AI-RAN 전환 수요와 직결되는 만큼 향후 쏠리드의 핵심 경쟁력이자 새로운 성장동력이 될 것으로 전망된다. 쏠리드 관계자는 “MWC26 이후 AI-RAN과 6G에 대한 글로벌 시장의 기대가 폭발적으로 커지고 있는 가운데 이번 과제 선정을 통해 AI-Native 무선 기술의 기반 역량을 선제적으로 내재화하겠다”며 “산학연 파트너들과 함께 대규모 데이터 기반 실증, 국제 표준화 연계, 성능 지표 고도화를 단계적으로 추진해 성과의 산업 확산 가능성을 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.04.11 03:30박수형 기자

ETRI 원장 후보 김봉태·박세웅·백용순 박사 선정

한국전자통신연구원(ETRI) 원장 후보 3배수로 김봉태 럭사 기술고문과 박세웅 서울대학교 전기·정보공학부 교수, 백용순 한국전자통신연구원 입체통신연구소장이 선정됐다. 국가과학기술연구회는 10일 한국전자통신연구원 원장후보자심사위원회를 개최하고 이같이 후보자 3인을 이사회에 추천하기로 결정했다. 김봉태 럭사 기술고문은 서울대 전자공학과를 나온뒤 미국 노스캐롤라이나대에서 컴퓨터공학 전공으로 박사학위를 받았다. ETRI서 네트워크연구본부장과 미래전략연구소장, 차세대통신연구부문 소장, 원장대행 등을 역임했다. 박세웅 서울대 교수는 서울대 전기공학과를 졸업하고 미국 펜실베이니아대에서 시스템공학 전공으로 박사학위를 받았다. 서울대 정보화본부장과 한국통신학회장을 지냈다. 백용순 ETRI 책임연구원은 서울대 물리학과를 졸업했다. 미국 센트랄 플로리다대학CREOL(광학및포토닉스대학)서 물리학 전공으로 박사학위를 받았다. 현 입체통신연구소장이다. ETRI 광무선원천연구본부장을 지냈다. 국가과학기술연구회는 조만간 이사회를 열어 3배수 가운데 최종후보 1인을 결정할 예정이다.

2026.04.10 19:13박희범 기자

네이버, 빅테크 챗봇 경쟁 접고 생태계 AI 전략 시동 건다

네이버가 생성형 인공지능(AI) 챗봇 경쟁에서 빠지는 대신 자사 플랫폼 생태계를 AI로 재편하는 전략 전환에 나섰다. 10일 네이버에 따르면 대화형 AI 서비스 '클로바X'와 AI 검색 서비스 '큐:'가 전날 오후 2시부로 운영을 종료했다. 두 서비스는 각각 2023년 8월과 9월 네이버의 거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X' 기반 실험 서비스로 출시된 후 약 3년 만에 막을 내렸다. 업계에선 이번 서비스 종료 결정이 예고된 수순에 가깝다는 평가가 나온다. 클로바X는 독립형 챗봇으로서 네이버의 핵심 수익 구조인 검색 광고·쇼핑 트래픽과 직접 연결되지 않는 구조였다. 오픈AI의 '챗GPT'와 구글 '제미나이'처럼 별도 구독 모델로 가는 게 아니라면 플랫폼 내 AI 서비스를 따로 두는 전략은 애초부터 네이버의 비즈니스 모델과 맞지 않았다는 분석이다. 특히 네이버판 챗GPT로 불린 클로바X는 유사 빅테크 서비스와의 경쟁에서 이렇다 할 점유율을 확보하지 못했다. 회사 역시 클로바X를 AI 생태계 차원의 여러 시도 중 하나로 규정해 온 바 있다. 주목할 점은 네이버가 향하는 방향이 구글의 행보와 궤를 같이한다는 것이다. 구글 역시 바드에서 제미나이로 AI 모델을 고도화한 뒤 구글 검색 내 'AI 오버뷰' 통합으로 무게중심을 옮겼다. 독립 챗봇보다 기존 플랫폼 안에 AI를 심는 쪽이 수익 모델과 양립하기 쉽다는 판단이 글로벌 시장 공통으로 작동하고 있다. 네이버는 올해 2분기 출시 예정인 'AI 탭'을 통해 본격적인 AI 플랫폼 전략 가동에 나선다. 쇼핑·로컬·금융·건강 등 버티컬 에이전트가 협력하는 통합 검색 체계로 이용자 의도에 따라 정보 검색부터 추천·실행까지 이어지는 구조다. 기존 클로바X는 이용자가 AI를 찾아가는 방식이었다면 AI 탭은 AI가 검색 결과 안에서 직접 작동한다. 큐:의 연장선이자 AI 탭의 전초 역할을 하는 'AI 브리핑'은 이미 전체 검색 이용자를 대상으로 운영 중이다. 웹문서 기반의 공식·멀티출처형을 비롯해 숏폼 콘텐츠 특화 숏텐츠형, 맛집·숙소 등 장소 정보를 요약하는 플레이스형 등으로 세분화돼 있다. 네이버는 지난 2월 서비스 종료 공지를 통해 "클로바X와 큐:를 통해 생성형 AI의 다양한 활용 가능성을 확인하고 기술적 경험을 쌓아왔다"며 "검색과 쇼핑 등 서비스 전반에서 모든 사용자가 AI 혜택을 누릴 수 있는 정식 AI 환경을 구축하는 데 역량을 집중할 것"이라고 말했다.

2026.04.10 18:05이나연 기자

[ZD SW투데이] 뉴엔AI '퀘타' 모델, K-AI 리더보드 종합 1위 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆뉴엔AI 모델, K-AI 리더보드 1위 뉴엔AI가 거대언어모델(LLM) '퀘타LLMs'가 K-AI 리더보드에서 종합 1위를 기록했다. 뉴엔AI 모델은 한국어 지식 측정 지표 'CLIcK'에서 0.794점, 복합 추론 능력을 평가하는 'KMMLU-프로'에서 0.676점을 기록했다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 관리하는 'AI 허브' 기반 K-AI 리더보드는 한국 현지 환경에 최적화된 AI 성능을 공인하는 평가 체계다. K-AI 리더보드는 한국어 특유의 문화적 ·언어적 이해도를 측정하는 CLIcK과 변호사·회계사 등 전문직 자격시험을 바탕으로 고난도 추론 능력을 평가하는 KMMLU-프로 등 엄격한 벤치마크를 통해 순위를 결정한다. ◆CJ올리브네트웍스, 멤버십 '원픽매치' 진행 CJ올리브네트웍스가 운영하는 라이프스타일 멤버십 CJ원이 티빙 콘텐츠 주제로 한 참여형 이벤트 원픽매치를 오는 12일까지 진행한다. 원픽매치는 CJ원 앱을 통해 참여 가능한 투표형 이벤트다. 매일 새롭게 제시되는 질문에 대해 두 가지 선택지 중 하나를 고르는 방식이다. 하루 1개의 질문이 공개되며 CJ원 회원이라면 누구나 하루 한 번 참여할 수 있다. ◆인젠트 엑스퍼DB, 티머니 데이터베이스 파트너사로 인젠트가 최근 티머니 교통 정산 데이터 기반으로 한 플랫폼에 데이터베이스(DB) 솔루션을 제공한다. 인젠트는 이번 사업에서 플랫폼 구축과 데이터 관리를 담당하며, 대규모 교통 정산 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 데이터베이스 설계·운영 역량을 제공했다. 구축 과정에서 집중적인 DB 설계와 성능 튜닝, 기존 운영 DB와 안정적인 데이터 이관, 대용량 정산 처리를 고려한 운영 체계 수립 등을 통해 공공 서비스 환경에 최적화된 데이터 플랫폼을 구현했다. ◆펀진, 인공지능 전자기스펙트럼 분석 시스템 GS인증 1등급 펀진이 운영하는 전자기스펙트럼 분석 시스템 'KWM-Ocelot'이 한국정보통신기술협회(TTA) 품질 검증을 통과해 굿소프트웨어(GS)인증 1등급을 받았다. KWM-Ocelot은 지난해 5월 육군 AI 아이디어 공모전에서 대상을 수상하고, 같은 해 7월 드론산업유공으로 국방부장관 표창을 받으며 기술성과 활용 가능성을 공식적으로 입증했다. 이번 GS인증 1등급 획득을 통해 국방 분야를 넘어 치안·소방 등 공공안전 영역으로의 확장 가능성도 확보했다. ◆PFCT, 'AI 렌딩테크 아레나 2026' 개최 PFCT가 '렌딩테크 아레나 2026을 지난 4일 서울 종로구 센트로폴리스 컨퍼런스센터에서 개최했다. 렌딩테크 아레나는 금융 AX 시대에 대응해 여신 리스크 의사결정 구조를 AI 기반으로 재설계하는 최신 기술 트렌드와 인사이트를 공유하는 자리다. PFCT 금융 특화 버티컬 AI 인프라 '에어팩(AIRPACK)' 기반으로 실제 의사결정 프로세스를 구현·체험할 수 있도록 설계됐다. 에어팩은 데이터 전처리, 모델링, 전략 설계, 실행, 운영 모니터링까지 이어지는 여신 의사결정 전 과정을 통합 AI 워크플로로 연결하는 인프라다. 기존 금융 시스템에서 데이터, 모델, 전략, 실행이 분절적으로 운영되던 구조를 모듈형 아키텍처 기반으로 재구성해 의사결정 흐름을 한 프로세스로 통합·운영할 수 있도록 구축한 것이 특징이다.

2026.04.10 17:54김미정 기자

'K-AI 설계자'에 1000만원 쏜 과기부…배경훈, 행안부 커피차에 '깜놀'

"세상에 이런 일이, 칭찬을 했더니 더 큰 칭찬이 돌아옵니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 10일 오전 자신의 소셜미디어(SNS) 계정에 행정안전부가 보낸 '커피차' 사진과 함께 포상금을 받은 사실을 공개하면서 주목 받고 있다. 성과 중심 인사·보상 체계를 강화하는 정부 기조가 부처 간 상호 격려 사례로 이어지며 공직사회 성과보상 제도가 점차 안착되고 있다는 평가다. 실제 과기정통부는 올해부터 성과를 낸 공무원에게 즉각 보상을 지급하는 '특별성과 포상금제'를 운영하고 있다. 기존 연말 정기 포상과 달리 성과 발생 시점에 기관장이 직접 보상하는 방식으로, 개인 최대 3000만원까지 지급이 가능하도록 설계됐다. 이번 포상은 "탁월한 성과를 낸 공무원에 대해 파격적 보상이 이루어지도록 하라"는 이재명 대통령의 지난해 12월 지시에 따른 후속 조치다. 정부는 과학기술정보통신부 소관 분야에서 중요한 성과를 낸 공무원에게 즉각적인 보상을 제공함으로써 공직사회 전반에 성과 창출 문화를 확산한다는 취지로 해당 제도를 시행했다. 제도 시행 이후 첫 포상에서는 총 4명의 공무원이 선정됐다. 핵심 국가 인공지능(AI) 전략인 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 기획한 과학기술정보통신부 이현우 사무관은 1000만원, 그래픽처리장치(GPU) 확보 및 민관 협력을 이끈 과학기술정보통신부 장기철 과장은 350만원의 포상금을 각각 받았다. 또 국가정보자원관리원 화재 대응 과정에서 전산 서비스 정상화에 기여한 전승훈 과장, 김미영 과장에게도 각각 1000만원, 350만원의 포상이 이뤄졌다. 과기정통부는 2차 우수 공직자 발굴도 추진 중이다. 이에 행정안전부는 제도 운영 취지를 격려하는 차원에서 과기정통부를 '제1차 수시포상 우수 운영기관'으로 선정해 포상금 1000만원을 지급했다. 특히 포상 과정에서 주공적자와 부공적자를 구분해 기여도에 따라 차등 지급하는 구조를 적용한 점을 높게 평가한 것으로 알려졌다. 김 차관은 "성과를 낸 공무원이 즉각적으로 인정받는 구조가 공직사회의 혁신 동력이 될 것"이라며 "부처 간 경쟁이 아닌 성과 중심 협업 문화로 이어질 수 있도록 제도를 정착시키겠다"고 밝혔다. 배 장관은 "부처 칸막이를 넘어 성과를 함께 인정하는 문화가 확산되고 있다"며 "공직사회가 체감할 수 있는 보상 체계를 통해 혁신 성과를 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.04.10 17:40장유미 기자

기아, 중국 시장 반전 노린다…"구조조정은 기회"

기아가 중국 자동차 시장에서 점유율을 지속 확대할 수 있다고 자신했다. 현지 업체들이 가격 경쟁력에서는 우위를 보이고 있지만, 향후 재무 여력 약화로 상당수가 구조조정 국면에 들어갈 수 있다는 전망에서다. 기아는 이를 반사이익의 기회로 삼겠다는 구상이다. 송호성 기아 사장은 지난 9일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '2026 CEO 인베스터 데이'에서 이 같은 중국 사업 전략을 공개했다. 기아는 지난 2002년 중국 시장에 진출한 뒤, 지난 2023년부터는 전기차 판매도 개시했다. 그러나 현지 주요 브랜드로는 자리 잡지 못했다는 게 평가가 나온다. 업계에선 중국 시장 공략을 위해 중국 위에다그룹과 설립한 합작 법인 위에다기아의 연간 판매량을 약 20만대 수준으로 본다. 지난해 중국 자동차 판매량은 3440만대였다 송 사장은 “거의 모든 중국 OEM이 적자를 보면서 원가 이하로 차를 팔고 있는 상황”이라며 “시장에서의 가격 차는 20~25% 발생하고 있다”고 답했다. 이어 “기아는 수익 구조가 훨씬 좋기에 이를 차별화 포인트로 삼아 중국 차와의 가격 차를 15~20% 정도로 유지하고, 시장에서 더 큰 성장을 하겠다는 정책을 연초부터 진행하고 있다”고 덧붙였다. 그는 지난 1분기 글로벌 자동차 수요가 전년 동기 대비 7% 줄어든 반면, 기아 판매량은 3.7% 증가한 점도 근거로 제시했다. 그동안 전기차 산업 지원책을 강력 추진해온 중국 정부가 로봇 등 다른 산업 위주로 지원 정책을 조정하고 있는 점도 기대 요소로 꼽았다. 저가 공세를 앞세운 중국 자동차 브랜드들의 재무 체력이 상대적으로 취약한 만큼, 정부 지원이 점차 축소되면 구조조정에 나설 가능성이 크다는 설명이다. 현재는 중국 시장 내 경쟁 강도가 매우 높지만, 중국 OEM들이 본격적으로 구조조정에 들어가면 기아는 상대적으로 우수한 재무 상황을 바탕으로 시장 입지를 확대하겠다는 전략이다. 기아 측은 유럽의 폭스바겐, 일본의 토요타, 한국의 현대기아 정도가 사실은 이 어려운 시장에서 특히나 중국차와의 어려운 경쟁 하에서 계속 살아남을 수 있는 브랜드가 아닌가 생각한다”고 답했다. 현대차그룹 차원에서 추진하는 휴머노이드 기반 공장 자동화 계획도 중국 기업에 맞설 경쟁력 확보에 기여할 것으로 기대했다. 기아는 오는 2029년 하반기 미국 조지아주 공장에 휴머노이드 '아틀라스'를 투입할 계획이다. 송 사장은 “새 아틀라스는 역대 가장 단순하게 설계된 모델로, 고성능·신뢰성·원가 경쟁력 사이의 균형이 매우 뛰어나다”며 “현대차그룹의 공급망 관리 능력과 현대모비스의 글로벌 공급망 역량을 결합하고 있어 중국 시장에 충분히 맞설 수 있는 기반을 갖췄다”고 강조했다. 이어 "(아틀라스)출시 일정을 더 앞당기지 않는 이유는 고객에게 '진정으로 유용한' 제품을 내놓기 위함"이라며 “하드웨어 프로토타입은 훌륭하지만, 자동차 수준의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터를 수집하고 반복 개선할 시간이 필요하다”고 첨언했다.

2026.04.10 17:18김윤희 기자

한국GM, 11년 만에 1235억 첫 현금배당 실시

GM한국사업장(한국GM)이 누적 결손금을 전액 해소하고 마지막 배당금을 지급한 2014년 이후 11년 만에 1235억원 규모의 첫 현금배당을 실시한다. 이와 별개로 수조원대 규모로 추정되는 중간배당까지 예고했다. 10일 업계와 한국GM 감사보고서에 따르면 한국GM은 최근 이사회를 열고 2025년도 현금 배당금 규모를 1235억5600만원으로 확정했다. 이번 배당은 경영 위기 당시 자금 수혈을 위해 발행했던 우선주에 대한 의무 배당 성격이다. 주당 배당금은 339.7원(액면가 대비 84.9%)으로 책정됐으며, 해당 배당금은 제너럴모터스(GM) 본사와 KDB산업은행이 각각 절반가량 수령할 것으로 알려졌다. 이같은 대규모 주주 환원은 과감한 자본 구조 개편이 바탕이 됐다. 한국GM은 지난해 12월 임시주주총회를 열어 4조3465억원 규모의 주식발행초과금(자본잉여금)을 이익잉여금으로 전환했다. 배당 제약이 따르는 자본잉여금을 헐어 6535억원에 달하던 미처리결손금을 전액 상쇄하고, 약 3조 9884억원의 이월 이익잉여금을 확보하며 주주 환원을 위한 재원을 마련한 것이다. 우선주 배당을 시작으로 본격적인 배당 릴레이가 이어질 전망이다. 한국GM은 지난 3일 이사회를 열고 주주 대상 중간배당금 지급을 추가로 결의해 6일 공고한 것으로 전해진다. 사측은 구체적인 액수를 밝히지 않았으나, 업계에서는 확보된 대규모 이익잉여금을 고려할 때 중간배당 규모가 수조원대에 이를 것으로 관측하고 있다. 보통주 배당이 이뤄질 경우 한국GM 지분의 약 77%를 보유한 GM으로 배당금 대부분이 귀속될 것으로 예상된다. 한국GM의 연이은 배당 행보는 트레일블레이저와 트랙스 크로스오버 등 글로벌 전략 차종의 수출 호조가 이끈 성공적인 턴어라운드의 결실로 풀이된다. 2022년 흑자 전환에 성공한 이후 4년 연속 영업이익 흑자 기조를 유지하며 수익성을 회복했고, 한때 1844억원에 달했던 순부채는 3조원이 넘는 순현금 체제로 탈바꿈했다. 앞서 한국GM은 심각한 경영난을 극복하기 위해 지난 2018년 5월 군산공장을 전격 폐쇄했으며, 이듬해인 2019년 6월 자동차 부품업체 엠에스오토텍의 자회사인 명신 컨소시엄에 공장 부지와 생산 라인을 1130억원에 매각하는 등 강도 높은 자산 처분과 체질 개선을 단행한 바 있다. 2022년 흑자 전환에 성공한 한국GM은 2023년(1조3506억원)과 2024년(1조3573억원) 연속으로 1조 원대 영업이익을 달성하며 수익성을 크게 회복했다. 지난해의 경우 매출 12조6128억원, 영업이익 4897억원으로 전년 대비 각각 12.2%, 63.9% 감소했으나, 4313억원의 당기순이익을 내며 견조한 흑자 기조를 유지했다. 재무 건전성 역시 대폭 개선돼 2022년 1844억원이던 순부채는 3년 만에 3조원이 넘는 순현금 체제로 돌아섰다.

2026.04.10 17:13김재성 기자

한-핀란드, 경제·안보 전략적 파트너십 강화

산업통상부는 여한구 통상교섭본부장이 10일 서울 광화문 포시즌스 서울 호텔에서 빌레 타비오 핀란드 외교통상개발장관과 양자 면담을 개최하고 글로벌 통상환경 재편에 따른 공조 체계를 점검하는 한편, 공급망 안정화와 첨단산업 협력을 중심으로 한 경제·안보 협력 강화 방안을 논의했다고 밝혔다. 양국은 한-EU FTA를 통해 축적된 상호 신뢰를 기반으로 글로벌 통상 환경의 변동성에 공동 대응하기로 했다. 이를 위해 기존의 우호적 협력 관계를 한 단계 격상해 교역·투자 확대뿐 아니라 인공지능(AI)·순환경제 등 미래산업을 아우르는 더욱 전략적이고 포괄적인 동반자 관계로 발전시켜 나가는 데 합의했다. 여 본부장과 타비오 장관은 지정학적 갈등 고조, 자국 우선주의 심화 등으로 세계 경제의 불확실성이 확산함에 따라, 개방형 경제 체제를 지지하는 국가 간 연대 필요성에 인식을 같이했다. 양국은 WTO를 중심으로 한 다자무역체제와 규범 기반의 국제 통상 질서를 수호하기 위한 핵심 파트너로서 OECD 각료이사회, 한-EU FTA 무역위원회 등 다양한 협의 채널을 통해 긴밀히 소통을 지속해 나갈 방침이다. 여한구 통상교섭본부장은 “핀란드는 핵심광물 인프라와 첨단기술 역량을 보유한 우리의 중요한 협력국”이라고 평가하며 “정부는 핀란드와의 호혜적 파트너십을 바탕으로 유럽과의 경제·안보 연계를 더욱 공고히 해나갈 것”이라고 강조했다. 이어 우리 산업의 지속 가능한 발전을 뒷받침할 안정적인 공급망을 구축하고, 미래 성장동력 확보를 위한 협력을 한층 강화해 나가겠다고 밝혔다.

2026.04.10 17:13주문정 기자

앤트로픽, AI 칩 개발 논의 정황..."계획 초기 단계"

앤트로픽이 자체 인공지능(AI) 칩 설계 논의에 착수한 정황이 포착됐다. 9일(현지시간) 로이터통신 단독 보도에 따르면 앤트로픽이 AI 칩 부족 상황에 대응하기 위해 자체 칩 설계 여부를 내부적으로 논의하고 있다고 내부 소식통이 밝힌 것으로 전해졌다. 앤트로픽 관계자는 "해당 계획은 초기 단계"라며 "직접 설계 대신 기존처럼 외부 칩을 구매하는 방안을 선택할 가능성도 있다"고 로이터통신에 귀띔했다. 앤트로픽은 현재 구체적인 칩 설계안을 확정하지는 않은 것으로 전해졌다. 별도 전담 조직도 구성하지 않은 상태다. 이번 주 앤트로픽은 구글·브로드컴과 장기 계약을 체결했다. 브로드컴은 텐서처리장치(TPU) 설계를 지원하는 기업으로 이번 협력은 미국 내 컴퓨팅 인프라 투자 강화 계획 연장선이다. 메타와 오픈AI도 자체 AI 칩 설계를 추진하며 인프라 주도권 확보에 나서고 있다. AI 칩 설계는 높은 비용이 요구되는 영역이다. 업계에 따르면 첨단 AI 칩 하나를 설계하는 데 약 5억 달러(약 7418억원)가 든다. 여기에 고급 인력 확보와 제조 공정 안정화 비용도 필요하다. 로이터는 "앤트로픽이 AI 칩을 직접 설계하지 않고 구매만 하는 쪽을 선택할 수도 있다"고 분석했다.

2026.04.10 16:53김미정 기자

[현장] "금융권 AI 개발, 이미 시작됐다"…실전 대회 'AWS 게임데이' 개최

아마존웹서비스(AWS)가 연례 실전형 기술 대회 'AWS 게임데이'를 열고 국내 금융권의 클라우드 전환과 개발 혁신 가속화에 나섰다. 차세대 인공지능(AI) 기반 개발 도구를 기반으로 금융 IT 혁신과 개발자 역량 향상을 지원한다는 목표다. 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 10일 서울 역삼 오피스에서 열린 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'에서 "AI 도입이 클라우드 도입을 더욱 가속화하고 있으며 우리나라 금융권에서도 이미 이를 적극 활용하는 단계에 들어섰다"고 말했다. AWS 게임데이는 올해로 5회째를 맞은 금융권 대상 실전형 기술 행사다. 참가자들은 가상의 기업 환경에서 발생한 장애 상황과 개발 과제를 해결하며 AWS 서비스와 아키텍처를 직접 적용한다. 특히 올해는 AWS의 AI 어시스턴트 '아마존 Q 디벨로퍼'와 AI 기반 통합 개발 환경 '키로'를 활용해 개발 전 과정을 AI로 수행하는 'AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클)' 경험에 초점이 맞춰졌다. 올해 행사엔 NH농협은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행 등 주요 은행을 비롯해 KB증권, 현대카드, 카카오페이손해보험 등 금융사와 핀테크 기업까지 총 24개 팀이 참여했다. 업권을 넘나드는 경쟁 구도가 형성되며 금융권 전반의 기술 역량을 한 자리에서 확인할 수 있는 장으로 자리 잡았다. 노 총괄은 행사 기자간담회에서 "현재 금융권에서 클라우드 활용은 기술적·규제적으로 전혀 문제가 없는 상황"이라며 "2020년 이후 금융 클라우드 시장은 빠르게 성장해왔고 이제는 대부분 금융사가 다양한 수준에서 클라우드를 활용하고 있다"고 설명했다. 이어 "150여 개 금융사를 대상으로 한 조사에서 약 60%가 AI 활용을 위해 클라우드를 도입했거나 도입할 계획이라고 응답했다"며 "AI가 클라우드 확산의 핵심 동력으로 작용하고 있다"고 덧붙였다. 특히 금융권의 보수적인 IT 환경도 빠르게 변화하고 있다는 점도 강조했다. 온프레미스 환경에서 대규모 투자를 통해 AI를 도입하는 방식이 한계에 부딪히고 있고 빠르게 변화하는 AI 기술을 따라가기 위해서는 클라우드 기반 접근이 필수라는 설명이다. AWS는 이러한 변화에 맞춰 금융사들이 안전하게 AI를 실험하고 적용할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 이번 게임데이 역시 폐쇄망 환경으로 인해 AI 활용이 제한적인 금융사들이 리스크 없이 기술을 검증할 수 있도록 설계됐다. 노 총괄은 "금융권은 보안과 규제가 가장 엄격한 산업이지만, AWS는 고객과 함께 안전한 환경을 구축해 AI 혁신을 실현하고 있다"며 "금융에서도 AI 기반 혁신은 충분히 가능하다"고 강조했다. 이어 발표를 맡은 구태훈 AWS코리아 금융 전문 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 금융권에서 AI가 활용되는 구체적인 영역을 제시했다. 그는 "에이전틱 AI는 고객 접점, 개발·운영, 그리고 금융 프로세스 자동화 전반에 걸쳐 활용되고 있다"고 설명했다. 또 그는 "과거에는 보고서 하나를 만드는 데 수주가 걸렸다면 AI 기반 환경에서는 이를 매일 생성할 수 있는 수준까지 발전했다"며 "금융사의 업무 방식 자체가 근본적으로 바뀌고 있다"고 말했다. 실제 국내 금융사 사례도 소개됐다. KB증권은 AWS를 기반으로 '깨비 AI' 플랫폼을 구축해 투자 분석, 리스크 검토 등 다양한 업무에 활용하고 있다. 6개월 동안 6개의 AI 에이전트를 출시하며 개발 생산성과 사용자 만족도를 동시에 끌어올린 것으로 평가된다. 카카오페이증권 역시 AI 기반 개발 환경을 도입해 내부 협업과 코드 리뷰, 장애 대응 등에 활용하고 있다. 자체 AI 서비스 '춘시리'를 통해 개발 생산성을 높이고 AI가 하나의 직원처럼 업무를 지원하는 구조를 구현했다. 구 SA는 "AWS 관리형 서비스를 활용하면 개발 기간을 크게 단축할 수 있다"며 "AI 에이전트를 통해 직원 생산성과 서비스 품질을 동시에 개선할 수 있다"고 말했다. AWS는 이같은 흐름을 체계화하기 위해 AI-DLC 방법론도 제시했다. 요구사항 정의부터 설계·개발·테스트·운영까지 전 과정에 AI를 적용하고 사람은 의사결정에 집중하는 방식이다. 이를 실현하는 핵심 솔루션 아마존 Q 디벨로퍼는 코드 생성, 디버깅, 보안 점검 등 개발 전 주기를 지원하는 AI 개발 도구다. 키로는 요구사항 정의부터 설계, 구현까지 자동화하는 통합 개발 환경으로, 기업 환경에 맞는 협업 중심 개발을 지원한다. AWS는 이를 통해 금융권 개발 패러다임을 AI 중심으로 전환하겠다는 전략이다. 구 SA는 "AI-DLC는 단순 코딩 지원을 넘어 소프트웨어 개발 전체를 AI가 주도하는 구조"라며 "금융사 개발 문화 자체를 바꾸는 것이 목표"라고 설명했다. AWS는 게임대회 개최와 다양한 프로그램 지원을 바탕으로 국내 금융권의 AI 도입 확대를 지속 지원한다는 계획이다. 노 총괄은 "금융사들이 AI와 클라우드를 기반으로 혁신을 실행할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라며 "국내 금융권의 디지털 경쟁력을 끌어올리는 데 핵심 파트너가 되겠다"고 강조했다.

2026.04.10 16:48한정호 기자

카카오엔터, AI 위협 맞서 '보안 혈맹' 구축… 계열사 보안팀 판교 집결

카카오엔터프라이즈가 급변하는 인공지능(AI) 보안 위협에 대응하기 위해 카카오뱅크, 카카오페이 등 주요 계열사의 보안 역량을 하나로 결집한다. 클라우드 전환 가속화로 사이버 공격이 정교해지는 가운데 그룹 차원의 일관된 보안 거버넌스를 구축해 '안전한 AI 생태계'를 조성하겠다는 구상이다. 카카오엔터프라이즈는 10일 경기 성남시 판교 인근에서 카카오 주요 계열사 보안 담당자들을 대상으로 '클라우드 보안 세미나'를 개최했다. 이번 행사는 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 금융과 콘텐츠를 아우르는 핵심 계열사들이 참여해 최신 보안 트렌드와 최적화 방안을 논의하는 자리로 마련됐다. 이날 세미나의 핵심은 카카오엔터프라이즈가 선보인 '서비스형 보안(SECaaS)' 전략이다. SECaaS는 클라우드 기반으로 보안 서비스를 제공해 각 계열사가 비즈니스 유연성을 확보하면서도 그룹 차원의 통합된 보안 수준을 유지할 수 있도록 돕는 모델이다. 임병두 카카오엔터프라이즈 서비스보안팀장은 "주요 계열사 보안 담당자들의 치열한 고민 끝에 현재 조화롭고 유기적인 다중 계층 보안 생태계가 구성됐다"며 "앞으로 SECaaS를 필두로 보안 대응 경험과 전문성을 결합해 각 계열사에 최적화된 설계 모델을 지속적으로 공유할 것"이라고 강조했다. 이번 행사에는 팔로알토네트웍스, F5, 센티넬원, 아카마이 등 글로벌 보안 시장을 주도하는 4개 기업도 동참해 힘을 보탰다. 이들은 '제로 트러스트(Zero Trust)' 전략부터 AI 런타임 보안, 대화형 AI 솔루션을 활용한 위협 분석 등 AI 시대에 필수적인 차세대 보안 기술들을 대거 소개했다. 특히 네트워크를 세분화해 공격 확산을 방지하는 '마이크로 세그멘테이션' 등 실제 구축 사례 중심의 발표가 이어지며 참석자들의 높은 관심을 끌었다. 이용민 카카오엔터프라이즈 클라우드부문장은 "AI 기술이 비즈니스 핵심 동력이 되면서 클라우드 환경에서의 보안 강화는 기업의 필수 생존 과제가 됐다"며 "우리가 그룹 보안 기술과 전문성을 결집하는 구심점이 돼 모든 계열사가 안전하게 도약할 수 있는 발판을 만들 것"이라고 말했다.

2026.04.10 16:46장유미 기자

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