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조선소 파운데이션 모델 개발 400억원 투입…산업현장 적용 추진

UNIST는 과학기술정보통신부 '초거대산업 AI 연구지원사업' 공모에서 조선 분야 과제 총괄연구기관으로 최종 선정됐다고 12일 밝혔다. UNIST는 HD현대중공업과 HD한국조선해양, 크라우드웍스를 참여기관으로 컨소시엄을 구성했다. 사업은 총 403억원 규모(국비 285억원, 울산시 25억원, 기업부담금 93억원)가 투입되는 대형 연구개발 프로젝트다. 조선소 현장에서 생성되는 다양한 데이터를 기반으로 초거대산업 AI(파운데이션 모델)를 개발하고 이를 실제 산업 현장에 적용·실증하는 것이 목표다. HD현대중공업과 HD한국조선해양은 조선소 현장에서 축적된 설계·생산·품질 데이터를 제공하고, 개발된 AI 기술을 현장에 적용·검증하는 핵심 역할을 수행한다. 크라우드웍스는 대규모 산업 데이터 구축·정제와 학습 데이터셋 개발을 담당한다. 고품질 데이터 기반의AI 학습 환경 조성을 지원한다. UNIST는 인공지능대학원, 산업공학과, 컴퓨터공학과, 기계공학과, 지역 싱크탱크인 U미래전략원 연구진이 참여할 계획이다. 이를 통해 설계 도면, 작업 지시서, 현장 영상, 센서 데이터 등 조선소에서 발생하는 다양한 데이터를 통합 학습하는 멀티모달 기반 초거대 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 또 선박 설계, 생산계획 등 조선업 핵심 과업을 자동화·최적화하고, 실제 현장 적용을 통해 기술의 실효성도 검증한다. 박종래 UNIST 총장은 “인공지능 연구 역량과 지역 주력 산업이 결합된 대표적인 산학협력 사례”라며 “지역 대표 산업 AX 전환을 견인하고, 산업 현장 중심의 혁신을 이끄는 연구를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다. 김성엽 UNIST 산업AI추진단장은 “참여기관과 신뢰 기반 산학 협력 모델을 구축할 것"이라며 "산업 현장이 실제로 필요로 하는 기술을 개발하고, 현장 적용까지 이어지는 실질적 성과를 창출하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.04.12 14:09박희범 기자

'미토스'에 놀란 세계..."사이버보안 새 시대 예고"

미국 AI 전문기업 앤트로픽이 만든 최신 AI모델 '미토스(Mythos)'가 사이버보안의 새로운 시대를 예고했다는 평가다. '미토스'는 Claude Mythos Preview의 코드명이다. 특히 제로데이 취약점 탐지와 취약점(익스플로잇) 생성 능력이 기존 AI보다 가공할 정도로 뛰어난 것으로 알려졌다. 단순히 코드를 생성하는 AI가 아니라 자동으로 취약점을 찾고 실제 공격 코드까지 만들어낼 수 있는 '자율 보안 분석 AI'라는 점에서 사이버보안 분야에 큰 충격을 줬다. 미국 CBS뉴스는 "미토스가 지구에 있는 컴퓨터의 모든 보안 취약점을 탐지할 수 있다"고 보도하기도 했다. 근착 외신에 따르면, '미토스' 관련 프로젝트인 '글래스윙(Glasswing)'에서 앤트로픽은 “AI 모델은 이제 소프트웨어 취약점을 찾고 악용하는 능력에서 최상위 인간 전문가를 제외한 대부분을 능가하는 수준에 도달했다"고 평하기도 했다. '글래스윙' 프로젝트는 '미토스'의 보안 취약점을 찾는 것으로 앤트로픽을 비롯해 WS, 애플, 브로드컴, 시스코, 구글, 크라우드스트라이크, JP모건, 리눅스파운데이션, MS, 엔비지아, 팔로알토 등 미국계 글로벌 빅테크 12곳이 초기 멤버로 참여했다. 이들 12곳 외에 약 40곳이 '파토스' 접근 권한을 받았다. 앤트로픽은 관련 보고서를 오는 7월초쯤 공개할 예정이다. 샌프란시스코에 본사가 있는 앤트로픽은 '미토스'의 위력이 매우 강력하기 때문에 일반에 공개하지 않고, 대신 '미토스'가 발견한 취약점을 수정할 수 있게 '글래스윙 프로젝트'를 론칭, 프로젝트 참여 기업 및 기관에 우선 제공했다. 현재 이들 기업과 기관은 '미토스'를 활용해 자사 소프트웨어와 시스템의 핵심 취약점을 찾아 수정하고 있는 것으로 알려졌다. 미국 보수 미디어 '더 크리스쳔 사이언스 모니터'는 미토스 등장에 대해 "해커와 사이버보안 기업 사이의 오랜 '군비 경쟁'이 핵 수준으로 격화됐다"면서 "앤프로픽 주장대로라면 앞으로 이들간 경쟁은 훨씬 더 빠르고 정교하며 규모도 커질 것"이라고 보도하기도 했다. 비영리단체 AI Safety Center의 연구원 만타스 마제이카는 "이것(미토스 등장)은 AI가 초래하는 사이버 위험에 대해 전면적인 대응이 시작되는 초기 단계라고 볼 수 있다"고 짚었다. '미토스' 공개 이전, 시간을 작년 9월로 되돌려 보면, 앤트로픽은 누군가가 자사의 인공지능 소프트웨어를 매우 정교한 스파이 작전에 활용하고 있다는 사실을 발견하고 조사에 착수했다. 당시 사이버 공격에서 특히 눈에 띈 점은 중국 정부가 후원했을 가능성이 높은 해커들이 공격 과정에서 AI에 크게 의존했다는 것이였다. 조사 결과, AI는 단순히 공격자에게 조언하는 수준이 아니라 공격의 상당 부분을 실제로 수행했다. 앤트로픽은 '미토스'를 최첨단 범용 인공지능 모델로 개발했다. 하지만 앤트로픽이 확인한 바에 따르면, 이 모델은 소프트웨어 버그를 탐지하는 능력에서 큰 도약을 이뤘을 뿐 아니라, 더 나아가 이러한 버그들을 어떻게 활용해 시스템을 공격할 수 있는지-때로는 여러 취약점을 동시에 결합해-파악하는 능력에서도 크게 발전한 것으로 나타났다. 실제, 앤트로픽은 최근 자사 홈페이지 게시글에서 '미토스'가 주요 모든 운영체제와 웹 브라우저에서 심각한 취약점을 발견했다면서 세 가지 사례를 들었다. ▲첫째, 방화벽 운용에 사용하는 오픈BSD(OpenBSD)에서 사람이 발견하지 못한 지난 27년간 존재한 취약점을 발견, 이를 악용하면 원격에서 시스템을 다운시킬 수 있는데, 오픈BSD는 세계서 가장 강력한 보안을 지닌 것으로 평가받는 OS 중 하나고 ▲많이 사용하는 영상 인코딩·디코딩 소프트웨어 'FFmpeg'에서는 16년 된 취약점을 발견했으며, 역시 이를 통해 장치를 다운시키거나 장악할 수 있으며 ▲여러 리눅스 코드 문제를 조합해 리눅스, 서버를 장악할 수 있는 공격 방법도 찾아냈는데, 리눅스는 세계 대부분의 서버에서 사용하고 있다. '미토스'는 이런 가공할 기능과 함께 사람은 도저히 따라가기 힘든 AI만의 특성인 자동화와 이에 따른 빠른 시간과 '대량생산'면에서도 우려를 던진다. 즉, 대부분 기술 기업은 취약점 발견부터 패치까지 과정이 전문가가 취약점 발견->악용 가능성 분석후 회사 보고->회사가 패치 개발, 이런 순서를 거치는데 이 과정이 보통 수개월 걸린다. AI는 이 과정을 크게 줄인다. 보스턴의 AI 보안 분석가 앨리 멜런은 “이번 발표 내용이 사실이라면, 이제 취약점 발견부터 악용까지 걸리는 시간이 극적으로 줄어들고 있다는 뜻이라면서 "화이트해커 뿐 아니라 블랙해커, 국가 단위 공격 조직, 사이버 범죄 집단 모두가 취약점을 발견하고 악용할 수 있는 시간 간격이 매우 짧아지고 있다"고 진단했다. 소규모 기업은 더 위험하다. 이처럼 속도가 빨라지면 취약점 수정에 필요한 자원이 부족한 중소기업은 가장 큰 위험에 노출된다. 시애틀 보안기업 루타 시큐피티(Luta Security)의 창립자 케이티 무수리스는 “현재의 소프트웨어 보안 관행으로는 이 위협을 감당하기 어렵다. 앞으로 1년간 엄청난 규모의 버그와 패치가 쏟아질 텐데, 공격 측 AI 발전 속도에 맞먹는 수준의 방어 측 혁신이 필요하다"면서 "패치 방식과 시스템 접근 방식을 전반적으로 다시 생각해야 한다"고 밝혔다. '미토스'에 대해 이런 시각도 있다. '미토스' 같은 AI를 활용해 개발 단계부터 취약점을 사전에 발견한다는 것으로, 사이버보안 커뮤니티가 해커보다 한발 앞설 가능성이 있다는 것이다. 노스웨스턴대 컴퓨터과학자 V.S. 수브라마니안은 "(미토스 등장은) 악의적 공격자보다 앞서 나갈 수 있는 기회로 본다. 이제 우리는 시스템에 존재할 수 있는 취약점을 미리 찾아낼 수 있는 능력을 갖게 됐다"고 진단했다. 이어 그는 "정책 측면에서는 AI기업과 사이버보안 기업, 산업계, 정부간 협력과 대화가 필요하다"고 덧붙였다. '미토스' 등장을 놓고 미국 일각에서는 중국을 우려하는 목소리도 나왔다. 노스웨스턴대 수브라마니안 교수는 "중국의 사이버 역량은 매우 강력하다. 벌써 앤트로픽을 오래전에 해킹했을 가능성이 있다. 이미 비슷한 기술을 확보했거나 곧 확보할 수 있다고 생각한다"고 말했다. 앞서 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 경쟁사들이 미토스 수준에 도달하는 데 6~18개월 정도밖에 걸리지 않을 것이라고 말한 바 있다. 한편 '미토스'에 대해 일각에서는 IPO를 앞둔 앤트로픽의 마케팅적 시각도 제시했다.

2026.04.12 12:30방은주 기자

풀무원, 파주 탄현면 일대 '평화의 숲' 가꾸기 진행

풀무원(대표 이우봉)은 경기도 파주시 탄현면 대동리 일대 '풀무원 평화의 숲'에서 풀무원푸드앤컬처 임직원들과 함께 숲 가꾸기 사회공헌활동을 진행했다고 12일 밝혔다. '풀무원 평화의 숲'은 풀무원이 2021년 (사)평화의숲과 함께 조성한 2,400여 평 규모의 숲으로, 파주 접경지역의 생태 회복과 생물다양성 보전을 위한 프로젝트이다. 풀무원은 숲 조성 이후에도 식재, 고사목 제거, 환경정비 등 지속적인 관리 활동을 이어오며 건강한 산림 생태계 조성에 기여하고 있다. 이번 활동은 2024년 식재한 쉬나무, 스트로브잣나무 등의 생육 안정화를 위해 마련된 숲 가꾸기 프로그램의 일환으로, 단순 식재 중심에서 나아가 숲의 조성·관리 전 과정에 임직원이 참여하는 참여형 사회공헌활동으로 진행됐다. 지난 10일 진행된 봉사활동에는 풀무원푸드앤컬처 임직원 20여 명이 참여해 식재목 가꾸기, 유해 식생 제거, 숲 환경정비 활동 등을 펼쳤다. 또한 파주 남북산림협력센터를 방문해 시설을 견학하고 묘목 식재 체험과 산림 교육에 참여하며 숲의 공익적 가치와 생물다양성 보전의 중요성을 체험하는 시간을 가졌다. 이와 함께 풀무원은 올해 전문 작업자를 투입해 기존 수목 주변 풀베기 작업을 진행하는 등 체계적인 숲 관리도 병행할 계획이다. 하반기에도 추가 임직원 봉사활동을 이어가며 지속적인 모니터링과 관리 활동을 강화해 나갈 예정이다. 풀무원 이정언 지속가능경영담당은 “평화의 숲을 조성하고 건강하게 가꾸는 전 과정에 임직원들과 함께 참여하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “앞으로도 지속적인 숲 관리 활동을 통해 생물다양성 보전과 기후위기 대응에 기여해 나가겠다”고 말했다. 한편, 풀무원은 '친환경 케어(Eco-Caring)' 전략 아래 생물다양성 보전과 탄소중립 실현을 위한 다양한 활동을 추진하고 있으며, '네이처 포지티브(Nature Positive)' 실현을 목표로 지속가능한 산림 조성과 환경 보호 활동을 확대해 나가고 있다.

2026.04.12 12:21안희정 기자

장애물 대응 "사람처럼"…4족보행로봇 상용 제어기 선보여

블라인드 보행으로 주목을 끌었던 '드림워크(DreamWaQ)'가 장애물에 선제 대응이 가능한 업그레이드 버전 '드림워크++'로 재탄생됐다. 성능도 개선돼, 계단 50개 정도는 35초에 주파한다. 높이 1.5m정도는 거뜬하다. KAIST는 명현 전기및전자공학부 교수 연구팀이 연구실 창업기업 유로보틱스와 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어기 '드림워크++(플러스플러스)'를 개발했다고 12일 밝혔다. 시각 정보 없이도 지형을 추정해 보행한다. 동물이 눈으로 지형을 살피며 발걸음을 조정하듯 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 걷는다. 명현 교수는 지디넷코리아와의 전화통화에서 "휠-족형 로봇과 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼으로의 확장 적용도 기대된다"며 "유로보틱스에 기술이전을 완료했다. 언제든 제품화가 가능한 상용 수준으로 개발됐다"고 말했다. '드림워크++'는 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합한 것이 특징이다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정한다. 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 '인지 기반 보행'을 구현했다. 성능도 탁월하다. 계단 주행 실험에서는 50개 계단(수평 30.03m, 수직 7.38m) 코스를 단 35초 만에 완주한다. 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다. 급경사 환경에서는 훈련 조건(10°)보다 3.5배 가파른 35° 경사면을 안정적으로 등반한다. 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 절감했다. 다양한 장애물 상황에서 별도 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력이 우수하다. 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 '탐색 행동'도 확인됐다. 이와 함께 2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 높은 민첩성을 입증했다. 시뮬레이션에서 ANYmal-C(애니멀-C, 스위스 취리히연방공대에서 개발된 대표적인 사족보행 로봇)로는 최대 1.0m, KAIST 하운드(KAIST 기계공학과 박해원 교수팀 개발 사족보행 로봇)에 탑재해 구동할 경우 1.5m 수준의 장애물까지 대응이 가능하다. 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다. 이는 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다. 기술 개발에 참여한 이현우 박사과정생은 "시뮬레이션과 실제 환경 간 차이가 커 고생도 많이했다"며 "학위를 취득한 뒤 결정할 문제이긴 하지만 해외기업이나 기관으로 진출할 계획도 있다"고 말했다. 기존에 개발한 '드림워크(DreamWaQ)'는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 '블라인드 보행'기술이다. 시각 정보 없이도 강인한 이동이 가능하다. 그러나 재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적인 보행이 가능하지만, 로봇의 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다. 명현 교수는 “로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 연구는 이 마데 아스윈 나렌드라 박사(현 크래프톤 연구원, KAIST 박사 졸)가 제1저자로 참여했다.유로보틱스의 유병호 CEO와 오민호·이동규(박사과정) CTO, 이승현·이현우 박사과정생과 임형태 박사(현 MIT 박사후연구원)가 각각 공동저자로 참여했다. 연구결과는 국제 로보틱스 저널인 'IEEE T-RO(Transactions on Robotics'에 게재됐다. 한편, 이번 연구는 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원(KEIT) 과제(동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)와 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발 사업 지원을 받았다.

2026.04.12 12:12박희범 기자

[써보고서] 와이파이 끊어도 AI는 살아있다…구글 'AI 엣지 갤러리'

구글이 스마트폰에서 인터넷 연결 없이 인공지능(AI) 서비스를 직접 구동할 수 있는 모바일 앱 'AI 엣지 갤러리'에 최신 오픈소스 모델 '젬마4'를 탑재했다. 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 하드웨어에서 직접 AI 연산이 이뤄지는 온디바이스 AI 대중화를 겨냥한 행보다. 구글 AI 엣지 갤러리 앱은 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에서 무료로 내려받을 수 있다. 이 앱이 제공하는 AI 챗, 에이전트 스킬, 에스크 이미지 등 주요 기능을 사용하려면 먼저 모델을 설치해야 한다. 구글 젬마4 '이펙티브 2B(E2B)'와 '이펙티브 4B(E4B)'는 안드로이드 스마트폰 등 경량 디바이스에 최적화된 모델들이다. 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 기자는 모델 라인업 중 범용성이 가장 높은 E2B 모델을 내려받기로 했다. 와이파이 연결 상태로는 5분가량 설치가 이어지다 실패 창이 떴다. 모바일 데이터로 전환한 뒤에야 약 2분 만에 설치됐다. 먼저 AI 챗 기능을 사용해 봤다. 비행기 모드를 켠 상태에서 "2026년 현재 한국 대통령이 누구야"라고 묻자 "저는 2025년 1월을 기준으로 학습된 모델이기 때문에 알 수 없습니다"라는 답변이 4.8초 만에 돌아왔다. 서버 없이도 응답은 빨랐지만 학습 데이터 컷오프(마감 시점) 이후 변경된 정보는 반영되지 않는다는 한계가 드러났다. 평소 AI 챗봇을 쓸 때 PC와 모바일 간 대화 기록 연동에 익숙했던 탓에 비행기 모드에선 기록이 저장되지 않는 점도 불편했다. 프롬프트 입력창의 '+' 버튼으로 과거 질문을 다시 불러올 수는 있지만 답변까지 저장되진 않는다. 물론 모든 연산이 기기 안에서 처리되는 구조상 프롬프트·이미지 등 민감 데이터가 외부 서버로 전송되지 않는다는 점은 확실한 강점이다. 학습 데이터 컷오프와 무관한 질문에선 준수한 성능을 보였다. "애플 앱스토어와 구글플레이의 차이를 알려줘"라고 입력하자 관리 기준, 결제 모델, 생태계 통합성 항목을 표 형태로 구조화해 출력했다. 클라우드 기반 AI 챗봇과 비교해 응답 깊이가 유사한 수준으로, 인터넷 없이 스마트폰 안에서 처리됐다는 점에서 특히 실용적이었다. 멀티모달 기능인 에스크 이미지에선 엇갈린 결과가 나왔다. 러쉬 고체 치약을 찍어서 첨부하자 라벨의 영문 텍스트를 읽어 제품명과 기능을 한국어로 풀어냈다. 대신 치킨과 떡볶이 사진을 올리고 칼로리를 묻자 치킨은 정확히 인식했지만 떡볶이는 "매콤한 닭갈비 계열 볶음"으로 잘못 짚었다. "너 떡볶이 모르니?"라고 되묻자 "그렇게 볼 수 있겠군요. 죄송합니다"라며 곧바로 정정하고 치킨과 떡볶이 조합 기준 1인당 약 1500칼로리 수준의 영양성분 분석을 다시 내놨다. 사진만으로 한국 음식을 처음부터 정확히 구분하지는 못했지만 추가 맥락을 주자 유연하게 재추론하는 모습을 보였다. 에이전트 스킬도 눈여겨볼 만했다. 지도 렌더링 등 외부 데이터를 활용하는 기능 특성상 이 항목만 와이파이를 켠 상태에서 시험했다. "구글 본사 위치 지도로 보여줘"라고 입력하자 모델이 JS 스크립트를 직접 호출해 6.8초 만에 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 일대 구글 본사 위치가 표시된 인터랙티브 지도를 화면에 렌더링했다. 구글은 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 모델 가중치를 공개했으며 앱 소스코드도 깃허브에 올려 개발자 커뮤니티 기여를 열어뒀다. 다만 앱은 현재 개발 중으로, 성능이 기기 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)에 따라 달라질 수 있다고 명시하고 있다. 젬마4는 오프라인 구동과 프라이버시 보호라는 강점을 갖췄지만 실시간 정보 반영과 한국 문화 특화 인식에선 아쉬움이 남았다. 구글이 AI 엣지 갤러리 오픈소스 생태계와 커뮤니티 기여를 통해 이를 어떻게 보완할지 주목된다.

2026.04.12 11:47이나연 기자

스테이블코인 시대, 달러는 질주…원화는 전략 '부재'

전세계 스테이블코인 시장은 하나의 통화 인프라로 자리 잡아가고 있다. 2025년 한 해 동안 온체인에서 이뤄진 스테이블코인 결제, 송금 규모는 약 33조 달러로, 전년 대비 72% 성장했다. 이 중 대부분은 달러 연동 스테이블코인이다. 같은 기간 전체 스테이블코인 시가총액은 2000억 달러를 훌쩍 넘어섰고, USDT와 USDC 두 종목이 시장의 80% 이상을 차지하고 있다. 숫자만 보더라도 달러 스테이블코인이 글로벌 결제와 유동성의 기본 레이어로 자리 잡고 있음을 알 수 있다. 따라서 이제는 원화 스테이블코인이 어디에 서 있을 것인지 질문해야 할 시점이다. 미국: 민간 달러 스테이블코인 육성…소매 CBDC는 금지 미국의 전략은 의외로 단순하다. 핵심은 민간 기업 중심의 달러 연동 스테이블코인(USDT, USDC 등)을 육성하고, 중앙은행 디지털화폐(CBDC)의 소매형(retail CBDC)은 금지하는 것이다. 미국 의회와 행정부는 연방준비제도(연준)가 개인에게 직접 소매용 CBDC를 발행하는 모델을 금지하거나 강하게 제한하는 법안과 행정명령을 논의 중이다. 이는 민간 중심 스테이블코인 산업을 키우는 동시에, CBDC가 가진 정치적·프라이버시 리스크를 고려한 조치다. 결국 미국은 소매 CBDC는 배제하되, 민간이 발행하는 달러 연동 스테이블코인을 통해 글로벌 디지털 달러라이제이션을 밀어붙이고 있다. 스테이블코인은 미국에 있어 단순한 투기 자산이 아니라, 달러 패권을 디지털 영역으로 확장하는 강력한 금융 수단이다. 한국: CBDC·예금토큰은 빠르지만, 스테이블코인 전략은 공백 한국은 CBDC와 예금토큰 분야에서는 빠르게 움직이고 있지만, 스테이블코인 전략은 사실상 비어 있는 상태다. 한국은행의 '프로젝트 한강' 2단계는 CBDC 기반 도매 결제 위에 예금토큰(은행 예금을 토큰화한 디지털 예금)을 얹어 소매 결제와 재정 집행까지 테스트하는 구조다. 지난해 시작된 시범사업에서 한국은행은 시중은행, LG CNS, BGF리테일(CU), GS25 등과 함께 예금토큰을 편의점·유통 결제 및 정부 보조금 지급에 활용하는 시나리오를 검증하고 있다. CBDC와 예금토큰을 B2B와 B2C 전 영역에서 동시에 시험하는 국가는 드물며, 실험 속도만 보면 한국은 분명 선도 그룹에 속한다. 그러나 민간이 발행하는 원화 스테이블코인에 대한 구상은 거의 백지 상태다. 발행과 유통을 직접 규율하는 2단계 법안 역시 입법이 지연되고 있다. 결과적으로현재 한국은 CBDC와 예금토큰은 실제 편의점 결제 현장까지 내려와 있지만, 정작 민간이 발행하는 원화 스테이블코인은 전략도, 법제도, 책임 주체도 불명확한 상황이다. 이대로 가면 리스크만 떠안는다 이 구조가 몇 년 더 지속된다면 한국은 세 가지 리스크를 동시에 떠안게 된다. 첫째, 디지털 달러 의존 심화다. 규제가 없다고 해서 USDT나 USDC가 유입되지 않는 것은 아니다. 국내에 원화 스테이블코인 전략이 없는 상태에서 향후 실물연계자산(RWA) 온체인 머니마켓이나 인공지능(AI)·머신 경제 결제에서도 달러 스테이블코인 의존도가 더욱 높아질 가능성이 크다. 둘째, RWA와 토큰증권(ST) 시장에서 원화의 입지가 약화된다.유럽, 일본, 싱가포르는 이미 RWA 및 STO 기반 온체인 자금시장의 결제·담보 통화를 자국 통화 스테이블코인으로 설계하고 있다. 한국이 뒤처질 경우, 국내 시장조차 원화가 아닌 달러·엔·유로 기반 토큰을 우회적으로 사용하는 구조로 고착될 수 있다. 결국 원화는 '한 번의 환전'에만 쓰이고 이후 거래는 외화 토큰 중심으로 이루어질 가능성이 있다. 셋째, 국내 웹3 및 핀테크 혁신이 해외로 유출된다. 명확한 스테이블코인 규율과 시장이 없는 상황에서 관련 인프라를 실험하려는 기업이 싱가포르, 일본, UAE 등 규제가 명확한 국가로 이동할 가능성이 크다. 지금 필요한 것은 '컨트롤타워' 한국은 공격적인 CBDC 파일럿, 실제 편의점까지 확장된 예금토큰 결제 실험, 세계 최고 수준의 인터넷·모바일 인프라, 웹3 개발자, 유통·핀테크 기업 등 충분히 경쟁력 있는 자원을 갖추고 있다. 그러나 이를 하나의 일관된 전략으로 묶어줄 스테이블코인 컨트롤타워가 부재하다. 이제는 컨트롤타워를 구축하고 원스코 전략을 수립해야 한다. 미국처럼 민간 중심의 원화 스테이블코인을 육성하면서 소매 CBDC를 최소화할지, 유럽이나 일본의 모델을 따를지, 혹은 한국형 전략을 새롭게 설계할지에 대한 방향 설정이 필요하다. 또한 CBDC·예금토큰과 민간 원화 스테이블코인의 역할 분담도 명확히 해야 한다. CBDC와 예금토큰은 금융 안정, 재정 집행, 보편 결제 인프라에 집중하고, 민간 원화 스테이블코인은 RWA, 온체인 머니마켓, 국경 간 결제, AI·머신 경제 등 고부가가치 영역에 활용하는 방식으로 기능을 분리할 수 있다. 마지막으로 통화·금융·산업·외환 정책을 한 테이블에서 조정할 수 있는 기구가 필요하다. 원화 스테이블코인, CBDC, 예금토큰이라는 세 축을 통합적으로 설계하고 집행할 수 있는 의사결정 권한을 가진 컨트롤타워가 요구된다. 이제는 원스코를 누구의 책임 아래, 어떤 글로벌 역할을 목표로 설계할 것인지에 대한 질문과 답을 내릴 시점이다. 그 답을 모아 하나의 로드맵으로 만드는 것, 그것이 한국에 필요한 스테이블코인 컨트롤타워의 첫 번째 임무다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.12 10:56박재현 컬럼니스트

'미토스'에 미 백안관도 "사이버보안 비상"

사이버보안의 판도를 바꿀 '괴물AI'로 알려진 앤트로픽의 사이버보안 특회 최신 AI 모델 '미토스(Mythos)'에 대해 미국 백악관도 긴급히 대응에 나섰다고 월스트리트저널(WSJ)이 11일(현지시각)자로 보도했다. 보도에 따르면, 미 국가 사이버 국장 션 케언크로스( Sean Cairncross)는 최근 여러 정부 기관 관계자들을 소집, 주요 기반시설의 보안 취약점을 식별하고, AI에 의해 악용될 수 있는 정부 시스템을 강화하는 대응을 주도했다. 이 소식을 전하면서 WSJ는 "AI 위험성이 트럼프 행정부의 핵심 정책 우선순위로 부상하고 있음을 보여준다"면서 "백악관은 새로운 AI 모델이 공개될 때 미국 국민의 안전을 확보하기 위해 민간 부문과도 협력하고 있다"고 설명했다. 최근 미 부통령 JD 밴스(JD Vance)와 재무장관 스콧 베센트(Scott Bessent)도 주요 기술 및 금융 업계 경영진과 함께 잠재적 사이버 공격 대응과 온라인 시스템 대비를 위한 민관 협력 방안을 논의했다고 WSJ은 전했다. CBS "미토스, 지구에 있는 모든 컴퓨터 결함 탐지" 앤트로픽이 개발한 최신 AI모델 '미토스'는 Claude Mythos Preview의 코드명으로 특히 제로데이 취약점 탐지와 취약점(익스플로잇) 생성 능력이 기존 AI보다 가공할 정도로 뛰어난 것으로 알려졌다. 단순히 코드를 생성하는 AI가 아니라 자동으로 취약점을 찾고 실제 공격 코드까지 만들어낼 수 있는 '자율 보안 분석 AI'라는 점에서 사이버보안 분야에 큰 충격을 주고 있다. 미국 CBS뉴스는 "미토스가 지구에 있는 컴퓨터의 모든 보안 취약점을 탐지할 수 있다"고도 보도하기도 했다. 또 '미토스'는 지난 27년간 발견되지 않은 오픈BSD(OpenBSD) TCP 스택 취약점을 자동으로 찾아내는 놀라운 기능으로도 주목 받았다. 오픈BSD는 세계서 강력한 보안을 지닌 것으로 평가받는 OS 중 하나다. 단 두 개 패킷만으로 서버를 다운시킬 수 있는 심각한 문제였고, 이 취약점을 찾는 데 들어간 전체 탐색 캠페인 비용은 약 2만 달러였으며, 실제로 해당 취약점을 발견한 모델 실행 비용은 50달러도 되지 않았다. 더 중요한 점은 이 취약점 발견 과정이 초기 프롬프트 이후 인간의 추가 개입 없이 완전히 자율적으로 이뤄졌다는 사실이다. 백악관의 이 같은 분주한 움직임은 주요 AI 기업들이 더 강력한 모델을 잇달아 공개하려는 경쟁이 치열해지는 가운데 나타났는데 앤트로픽은 "'미토스'가 소프트웨어 버그를 탐지하고 악용하는 능력이 매우 뛰어나 일반 대중에게 공개할 계획이 없다"고 밝혔다. 대신 애플, 아마존, 구글 등 주요 기술 기업을 포함해 약 50개 핵심 기반시설 운영 기업 및 기관에 한정된 미리보기 버전을 제공했다. 모델이 공개되기 전 하드웨어와 소프트웨어의 취약점을 사전에 발견하고 수정하는 소프트웨어 기업의 전형적 행보다. '글래스윙'이라는 이름의 프로젝트로 진행한 미토스 취약점 발견 프로젝트에 대해 앤트로픽은 오는 7월 초 관련 보고서를 공개할 예정이다. 앤트로픽은 '미토스'의 사이버 역량과 관련해 정부 관계자들과도 논의를 했으며, 케언크로스는 백악관 산하 과학기술정책실(OSTP, Office of Science and Technology Policy)과 국가안전보장회의(NSC, National Security Council)와 협력해 미토스 등 최신 AI 모델들이 공개될 경우 발생할 수 있는 위험한 해킹을 차단할 수 있도록 행정부의 대비 태세를 강화하고 있는 것으로 알려졌다. 백악관에서 인공지능(AI) 정책을 담당하는 선임 정책 고문이자, 백악관 AI 자문 데이비드 색(David Sacks)의 측근이자 백안관에서 주로 AI 자문을 하는 정책 고문 스리람 크리슈난(Sriram Krishnan) 역시 이 대응 작업에 참여했다. 이례적으로 금융권 경영진도 긴급 비상 회의 앞서 미 국가경제위원회 위원장 케빈 해셋(Kevin Hassett)은 지난 금요일 폭스뉴스와의 인터뷰에서 "최신 AI모델의 잠재적 위험으로부터 모두의 안전을 확보하기 위해 가능한 모든 조치를 취하고 있다”며 "분명한 긴급성이 존재한다”고 밝혔다. 또 지난주 밴스 부통령과 베센트 재무장관도 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이, 오픈AI CEO 샘 올트먼, 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라, 구글 CEO 순다르 피차이 등 주요 기술 기업 경영진과 함께 통화 회의를 했는데, 이에는 크라우드스트라이크와 팔로알토네트웍스 등 사이버보안 기업 대표들도 참여했다. 이들은 '미토스'를 포함한 새로운 AI모델이 공개된 이후 예상되는 사이버 공격 대응 방안을 논의했는데, WSJ는 "오픈AI를 포함한 다른 모델 개발사들도 향후 몇 주 내에 강력한 신규 도구를 공개할 것으로 예상된다"고 보도했다. 미국 정부 뿐 아니라 금융권도 '미토스'의 사이버보안 위협에 놀라 신속히 움직였다. 골드만삭스의 데이비드 솔로몬, 뱅크오브아메리카의 브라이언 모이니한, 웰스파고의 찰리 샤프 등 대형 은행 CEO들도 지난주 워싱턴에서 정기 회의를 하던 중, '미토스' 등 유사 AI 모델이 초래할 수 있는 위험에 대해 베센트 장관의 요청으로 긴급 논의를 가졌다고 WSJ은 밝혔다. 미 연방준비제도 의장 제롬 파월도 이 논의에 참석했는데, WSJ은 "이들이 평소에도 정기적으로 만남을 갖긴 하지만, 이번처럼 즉석에서 관련 논의가 이루어진 것은 이례적인 일로, 위기 인식이 높아졌음을 보여준다"고 전했다.

2026.04.12 10:32방은주 기자

[르포] 금융권 개발자들의 치열한 AI 경쟁…'AWS 게임데이' 가보니

"망가진 시스템을 복구하고 사라진 유니콘을 찾아라." 게임이 시작되자 금융사 개발자들의 손이 일제히 바빠졌다. 아마존웹서비스(AWS)코리아는 지난 10일 서울 역삼 오피스에서 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'을 열고 금융사 개발자들이 팀을 이뤄 실전 미션을 수행하는 기술 경연을 진행했다. 클라우드와 인공지능(AI)을 기반으로 한 개발 역량을 현장에서 검증하는 자리다. 이날 행사장은 시작 전부터 긴장감이 흘렀다. 각 금융사에서 모인 개발자들은 노트북을 펼쳐 놓고 팀원들과 전략을 점검하거나, 경쟁 팀을 의식하며 조용히 준비에 집중했다. 노트북 화면을 들여다보며 짧은 대화를 주고받는 모습이 이어졌다. 금융사 간 이름을 걸고 맞붙는 자리라는 점에서 일반 세미나와는 분위기가 달랐다. AWS 게임데이는 참가자들이 가상의 기업 환경에서 발생한 문제를 해결하는 실전형 프로그램이다. 올해 시나리오는 '유니콘 렌탈'이라는 가상의 회사가 위기에 처한 상황에서 이를 해결하는 내용으로 구성됐다. 참가자들은 'Q-포스'라는 위기 대응팀으로 투입돼 애플리케이션 장애를 복구하고 사라진 유니콘을 찾는 미션을 수행했다. API 오류를 수정하고 레거시 자바(Java) 코드를 현대화하는 동시에 결제 시스템의 성능 문제까지 해결해야 했다. 모든 과정은 AWS의 AI 개발 도구 '아마존 Q 디벨로퍼'와 '키로 CLI'를 활용해 진행됐다. 행사를 주관한 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 "금융 IT에서 실제 일어날 수 있는 시나리오를 팀 단위로 해결해보는 데 의미가 있는 행사"라며 "금융사들이 안전한 환경에서 혁신적인 AI 주도 개발을 직접 경험해볼 수 있는 장"이라고 강조했다. 올해 행사에는 총 24개 팀이 참여했다. 은행권에선 NH농협은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행, 수협은행, 카카오뱅크, 케이뱅크가 참가했다. 증권·카드·페이사로는 KB증권, 메리츠증권, 넥스트증권, BC카드, 현대카드, 카카오페이손해보험이 이름을 올렸다. 보험사로는 AXA손해보험, 서울보증보험, 미래에셋생명, 롯데손해보험, 삼성화재, 교보생명이 참여했다. 핀테크 기업으로는 8퍼센트, 한국신용데이터, 굿리치, 티머니모빌리티, 비바리퍼블리카(토스)까지 합류했다. 매년 참가 금융사가 늘어나며 행사 규모와 관심이 커지고 있다. 우승팀에는 12월 미국 라스베이거스에서 열리는 AWS 연례 콘퍼런스 '리인벤트(re:Invent)'에 참석할 수 있는 기회가 제공된다. 이날 경기는 약 3시간 동안 이어졌다. 초반에는 차분하게 시작됐지만 시간이 지날수록 키보드 타이핑 소리는 점점 빨라졌다. 팀원 간 대화도 짧아지고 서로의 화면을 확인하며 역할을 조정하는 모습이 곳곳에서 포착됐다. KB증권 'Kbiro' 팀은 "매년 참가하면서 AWS 기술을 실제 업무에 어떻게 활용할지 고민하는 과정 자체가 큰 의미"라며 "AI 도구를 직접 활용해보며 내부 적용 가능성을 확인하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 교보생명 '평생든든' 팀은 "평소 사용해보지 못했던 아마존 Q와 키로를 직접 활용해볼 수 있어 인상적이었다"며 "AI 기반 개발이 생각보다 잘 동작해 실제 업무에도 적용해보고 싶다는 생각이 들었다"고 밝혔다. 시간이 흐를수록 순위 경쟁은 더욱 치열해졌다. 실시간 점수가 반영되는 스코어보드를 확인하며 긴장감을 늦추지 않는 모습도 이어졌다. 일부 팀은 마지막까지 문제를 해결하기 위해 자리에서 일어나 서로의 진행 상황을 공유하며 전략을 수정하기도 했다. 대회 종료 후 진행된 시상식에선 놀라운 결과가 나왔다. 1등은 카카오뱅크 '키키404' 팀이 차지했다. 지난해에 이어 2년 연속 우승으로, AWS 게임데이에서 독보적인 개발 역량을 다시 한번 입증했다. 이어 2등은 수협은행 '도시어부', 3등은 한국신용데이터 '회사에 403 내주세요(진심)' 팀이 이름을 올렸다. 4등은 넥스트증권 'Nextro', 5등은 카카오페이손해보험 '313KIRO' 팀이 차지했다. 이 밖에도 미래에셋생명 'MA동석' 팀이 베스트 네이밍상을, 서울보증보험 '이김이김' 팀이 열정상을 수상했다. 대회 2연패를 달성한 카카오뱅크 키키404 팀은 "팀원 모두 역할을 명확히 나누고 각자의 강점을 살린 것이 우승으로 이어졌다"며 "AI 도구를 활용한 개발 방식이 실제 업무와 크게 다르지 않아 빠르게 적응할 수 있었다"고 수상 소감을 전했다. 이어 "윤호영 대표님, 리인벤트 꼭 가고 싶습니다"라며 웃음을 보였다.

2026.04.12 10:06한정호 기자

"잘 팔리는 것 더 많이 팔자"…GS25 상품전략 공유회 가보니

편의점 시장 1위를 수성한 GS25가 올해 매출 반등에 사활을 건다. 고객 중심·신선식품·O4O(온·오프라인 연계) 강화를 주요 전략으로 설정하고 매출 확대에 나선다. 특히 저회전 상품을 줄이고 판매량이 높은 핵심 상품을 늘리는 매대 효율 극대화 전략을 병행해 가맹점 매출을 끌어올리겠다는 의도다. 여기에 올해 2분기부터 신상품 재고비용을 본사가 전액 부담하는 '신상품 조기정착제도'를 시행해 점주 부담을 줄이고 신상품 도입을 확대할 방침이다. 저회전 상품 줄이고 핵심 상품 집중 10일 오후 경기 수원메쎄 행사장은 GS25의 주력 상품으로 가득 채워졌다. 이곳은 GS25가 가맹점과 최신 유통 트렌드, 성장 비전을 공유하기 위해 마련한 '상품전략 공유회'다. 2000년 첫 시작돼 27회째를 맞은 공유회는 올해 처음으로 전국 9개 지역에서 순차적으로 진행됐다. 전국 1만 8000여 가맹 경영주의 접근 편의성을 위해 올해 '상품전략 공유회'의 개최 기간, 지역을 대폭 확대했다. 기간은 전년 대비 9일 늘어났다. 상품전략 공유회에서는 각 가맹점의 매출을 끌어올리기 위한 GS25의 방향성이 구체적으로 제시됐다. 핵심은 ▲고객 중심 상품 운영 ▲신선식품 강화 ▲O4O 전략 확대다. 가장 눈에 띄는 변화는 매대 운영 방식이다. 매대에서 판매량이 낮은 저회전 상품을 줄이고 핵심 상품은 고객 눈에 잘 띄는 상단에 배치한다. 주류 옆에 안주를 함께 진열해 연관 구매를 유도하고 고객 선호도가 높은 음료를 앤드 매대에 비치하는 것도 특징적이다. 점포 특성에 맞춘 '상권별 전략'도 강조됐다. 주거지 인근에 위치한 매장은 간편식과 신선식품 비중을 높이고 오피스 상권 매장에서는 건강기능식품이나 간편 간식, 위생용품을 강화하는 방식이다. 신선식품 키우고 O4O 확대…추가 매출원 확보 올해 GS25가 가장 강하게 드라이브를 거는 분야는 신선식품과 O4O 전략이다. 1인 가구가 증가하고 근거리 쇼핑 트렌드가 확대되면서 경쟁사와 차별화할 수 있는 카테고리라는 설명이다. 일반점의 경우 ▲사과 ▲바나나 ▲계란 ▲컵과일 등을 중심으로 상품을 운영한다. 장보기점은 필수채소와 시즌 과일을 확대한다. 신선강화점은 시즌전용상품과 축·수산 및 냉장 제품까지 포함해 상품군을 넓힌다. GS25는 신선식품 강화 매장을 지속적으로 확대할 계획이다. O4O 전략도 구체적으로 소개됐다. 24시간 고객과 점포를 연결해 추가 매출을 창출할 수 있고 진열 공간 제약 없이 다양한 상품을 재고 부담없이 운영할 수 있다는 것을 강점으로 내세웠다. 점주가 추가 매출을 올릴 수 있는 수단으로는 기업 대상 간편식 정기 배송 서비스인 '밀박스'가 있다. 기업이 예산에 따라 상품을 선택하면 본사가 운영을 지원해 점주의 부담은 크지 않다는 설명이다. 상품 측면에서는 고단백·저당·제로 음료 등 건강 트렌드를 반영한 상품군이 확대됐다. 동시에 초저가 상품과 자체 브랜드(PB), 캐릭터 협업 상품 등도 강화한다. 점주 부담을 줄이기 위한 제도 변화도 병행된다. '신상품 조기정착제도'를 통해 신상품 초기 재고 비용을 본사가 전액 부담하면서 점주들이 보다 적극적으로 신상품을 도입할 수 있도록 유도한다는 설명이다. 해당 제도는 올해 2분기부터 동의서를 체결한 점포를 대상으로 시행된다. GS리테일 관계자는 “신상품은 초기 리스크 때문에 도입을 망설이는 경우가 많다”며 “본사가 부담을 나눠 점포 매출 확대 기회를 만들려는 것”이라고 말했다.

2026.04.12 08:07김민아 기자

美 연방항공청 "게이머 뽑아 관제사로 키운다"

미국 연방항공청(FAA)이 코로나19 이후 만성화된 항공관제사 인력난을 해결하기 위해 게이머들 대상으로 구인에 나섰다. 미국 항공교통관제사협회(NATCA)에 따르면 현재 미국 내 거의 모든 공항의 관제탑은 심각한 인력난에 시달리고 있다. 근무 시간에 모든 관제사가 자리를 채우고 충분한 휴식을 취하며 근무하려면 1만 4천명 이상이 필요하지만 올해만 해도 3000명 이상 모자란다. 2년 뒤에는 이런 추세가 더 심각해져 6000명 이상이 부족할 것으로 보인다. 10일(현지시간) FAA가 공식 유튜브 채널에 올린 1분 10초 분량 영상에는 각종 게임에서 승리를 거두는 게이머와 함께 '당신은 이런 일을 위해 훈련했다', '게임에서 갈고닦은 실력을 현실 세계 하늘길을 지키는 일에 써보라'는 메시지가 등장한다. 항공관제사는 레이더와 항공기를 통해 수집되는 정보가 실시간으로 표시되는 콘솔에서 수십 대의 항공기 위치와 경로를 파악해야 한다. 충돌 우려가 있는 항공기는 고도를 바꿔 이를 예방하는 한편 정해진 항로를 벗어나지 않는지 확인도 필요하다. 이는 상대방 병력을 방어해야 하는 실시간전략시뮬레이션(RTS) 게임, 플레이어를 노리는 탄환과 미사일이 화면을 가득 채우는 슈팅 게임과 일견 비슷한 면을 지녔다. FAA는 동체시력과 순발력 면에서 뛰어난 능력을 갖춘 게이머들이 일정한 훈련과 경험을 쌓으면 하늘길과 계류장을 오가는 항공기를 안전하게 유도할 수 있다고 판단한 것으로 보인다. FAA는 게이머 대상으로 지원자 8000명을 확보한 뒤 전문 교육기관의 훈련과 적성검사, 시뮬레이터 시험을 거쳐 미국 전역 공항에 이들을 배치할 예정이다. FAA는 인재 유치를 위해 높은 보수도 함께 제시했다. 관제사가 된 후 3년차 평균 연봉을 15만 5000달러(약 2억 1000만원)까지 책정했다. 그러나 FAA가 약속한 높은 보수가 차질 없이 지급될지는 미지수다. 도널드 트럼프 2기 행정부는 출범 후 예산안 확정을 두고 2년 연속으로 셧다운 사태를 겪었다. 셧다운 기간 중 항공 안전을 책임지는 항공관제사, 국토안보부 교통안전청(TSA) 소속 인원은 무급으로 일해야 했다. 이 기간 중 공항을 떠난 인력도 상당한 것으로 알려졌다.

2026.04.12 08:02권봉석 기자

中 흔든 영상 AI 모델 '해피 호스' 개발사…알리바바였다

알리바바그룹이 최근 중국 인공지능(AI) 업계에 파장을 불러온 영상 생성 AI 모델 '해피 호스'를 자사가 개발했다고 주장했다. 11일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 해피 호스 1.0은 이번 주 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 텍스트 투 비디오 리더보드에서 1위를 차지했다. 회사 측은 이 모델이 알리바바 토큰 허브의 신생 혁신 사업 부문에서 개발됐으며 현재는 베타 테스트 단계에 있다고 밝혔다. 알리바바 토큰 허브 측은 성명을 통해 “가까운 시일 내에 외부 개발자들이 기능을 활용할 수 있도록 응용 프로그램 인터페이스(API)를 제공할 계획”이라며 “곧 많은 제품을 선보일 것”이라고 말했다. 해피 호스는 바이트댄스의 '시댄스 2.0'을 2위로 밀어내며 알리바바 영상 AI 제품 중 가장 높은 성과를 기록했다. 기존의 '완' 브랜드 제품은 해피 호스보다 20단계 낮은 순위에 머물렀다. 토머스 총 제프리스 애널리스트는 “해피 호스는 알리바바의 성과”라고 평가했다. 영상 생성 AI는 막대한 자본이 필요한 동시에 경쟁이 치열한 분야로 AI 기업들이 수익화를 기대할 수 있는 얼마 안 되는 영역으로 꼽힌다. 지난달 오픈AI가 해당 분야에서 한 발 물러서면서 중국 기업들에게는 기회가 확대됐고, 아티피셜 애널리시스 리더보드 상당수는 중국 기업 제품으로 채워졌다. 벤치마크 제공업체들이 공개한 영상 샘플에서도 해피 호스는 시댄스 대비 우수한 성능을 보였다. 이달 초 알리바바는 자사 통이 연구소가 개발한 주력 영상 생성 모델 '완'의 최신 버전을 공개한 바 있다. 다만, 회사는 여러 AI 창작 도구를 병렬적으로 개발하는 팀을 운영하고 있다는 점을 공식적으로 밝힌 적은 없다. 그러나 에디 우 최고경영자(CEO)는 그룹 전반에서 AI 개발을 최우선 과제로 삼고 있다. 알리바바는 최근 AI 중심 전략으로 방향을 전환했으며 우 CEO는 범용 인공지능(AGI)을 핵심 목표로 제시했다. 회사는 지난달 AI 수익화를 중심으로 조직 구조를 개편했으며 우 CEO가 의장을 맡는 4인 기술위원회를 신설했다. 또한 통이 연구소를 별도 사업 부문으로 격상시키고, 전 알리바바 클라우드 최고기술책임자였던 저우징런을 수장으로 임명했다.

2026.04.12 08:00박서린 기자

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

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