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스토리지, '데이터 저장소' 넘어 AI 핵심 인프라로 부상

과거 스토리지는 활용이 끝났지만 쉽게 버릴 수 없는 데이터를 담아 두는 창고 역할을 했다. 그러나 AI를 기업과 기관에서 본격적으로 활용하며 전통적인 스토리지의 역할도 달라지고 있다. AI 인프라 구축 논의는 그동안 CPU·GPU와 이를 구동하는 서버 등 연산 자원에 집중됐다. 그러나 AI 모델 훈련에 쓰이는 막대한 데이터와 AI 활용 과정에서 생성되는 데이터를 보다 효율적으로 관리하는 방안이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이런 추세는 양대 글로벌 스토리지 업체인 웨스턴디지털(WD)과 씨게이트가 각각 실시한 조사 결과에서도 드러난다. 양사 설문조사를 살펴보면 AI 확산이 스토리지 수요를 구조적으로 늘리고 있으며, 기업의 데이터 전략에도 변화가 필요하다는 점을 보여준다. AI 확산에 데이터 폭증... 스토리지 수요도 증가 WD가 시장조사업체 IDC에 의뢰한 설문조사 결과를 바탕으로 발간한 백서에 따르면, 응답 기업·기관의 94.7%는 AI 및 생성형 AI 도입 이후 저장해야 할 데이터가 증가했다고 답했다. 61%는 최근 1년간 데이터가 25% 이상 늘었다고 응답했으며, 74%는 향후 3년간 데이터가 25% 이상 증가할 것으로 예상했다. 각종 데이터를 가공 없이 그대로 담는 중앙 집중식 저장소, '데이터 레이크' 역시 규모를 불리고 있다. 85.4%의 기업은 데이터 레이크 규모가 증가했고 그 원인으로 합성 데이터와 추론 결과, 모델 로그 등 AI가 생성하는 데이터가 꼽혔다. 씨게이트 조사에서는 이러한 추세가 더욱 분명하게 나타났다. 응답 기업의 99%가 향후 3년간 AI로 스토리지 수요가 증가할 것으로 예상했으며, 32%는 증가폭이 50%를 넘어설 것으로 전망했다. AI가 바꾼 데이터 수명주기, 과거 데이터도 다시 활용 두 조사에서 공통적으로 드러나는 점은 AI 활용에 필요한 데이터, 또 AI 활용 이후 결과물이 순환하며 데이터가 쌓이는 순환 구조가 만들어진다는 점이다. AI 모델 구동과 각종 연산이 끝난 뒤 생성되는 많은 데이터는 향후 다른 AI 응용프로그램에도 적용할 수 있다. 이에 따라 데이터의 보존 기간과 활용 가치도 함께 높아지고 있다. WD 조사에서 약 95%는 AI 도입 이후 보유 데이터의 가치가 높아졌다고 답했고, 74.3%는 데이터를 이전보다 오래 보관하게 됐다고 응답했다. 75.9%는 과거 활용이 끝난 콜드 데이터를 AI 워크로드에 활용하기 위해 다시 불러오는 사례가 늘었다고 답했다. 이는 데이터 수명주기에도 큰 영향을 미친다. 해법은 단순 증설 아닌 '데이터 수명주기' 관리 예전에는 활용이 끝난 데이터를 참조나 감사, 백업을 위해 하드디스크 드라이브(HDD)나 테이프 등으로 옮긴 후 단순히 보관하는 데 그쳤다. 그러나 AI 모델 훈련이나 학습의 정확도를 높이려면 과거 저장했던 데이터까지 다시 가져와야 할 필요가 생긴다. WD 조사에서는 응답자 중 96%가 AI 추론 및 검색증강생성(RAG) 애플리케이션을 지원하기 위해 아카이브 데이터에 더 빠르게 접근할 필요가 있을 것으로 전망했다. 씨게이트 조사에서도 데이터 자체의 전략적 가치가 높아지고 있다는 점이 확인됐다. AI 도입의 주요 과제로 데이터 품질 및 준비도를 꼽은 응답이 53%로 가장 많았고, 스토리지 인프라가 43%로 뒤를 이었다. AI를 도입하는 것 자체에서 나아가 AI가 지속적으로 활용할 수 있는 데이터를 준비하고 관리하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있다는 의미다. AI 데이터 증가에도 기업 대비는 미흡 문제는 AI와 관련된 데이터를 관리하는 기업의 준비 수준이다. AI 데이터 증가에 대한 인식과 실제 인프라 준비 사이에 상당한 격차가 존재하는 것이다. 씨게이트 조사에서 AI로 스토리지 수요가 증가할 것이라고 예상한 기업은 99%에 달했지만, 장기적인 데이터 수요에 충분히 대비했다고 답한 기업은 38%에 불과했다. 경제성과 지속가능성 역시 빼놓을 수 없다. WD 조사에서 98.2%가 스토리지 의사결정에서 TB당 총소유비용(TCO)을 중요한 요소로 꼽았다. 씨게이트 조사에서는 97%가 인프라 활용 기간 연장이 지속가능성 개선에 도움이 된다고 답했고, 77%는 지속가능성 또는 에너지 문제로 AI 인프라 확장 계획을 연기하거나 조정한 경험이 있다고 응답했다. IDC "데이터 수명 고려한 인프라 전략 필요" 양사의 임원 발언에서도 같은 방향성이 확인된다. 어빙 탄 WD CEO는 "AI의 기반이 결국 데이터라며, 컴퓨팅 수요가 변하더라도 대규모 데이터를 저장·관리하고 필요할 때 접근해야 하는 수요는 계속 증가할 것"이라고 강조했다. 멜리사 반다 씨게이트 수석부사장도 "데이터가 늘어날수록 데이터에서 창출할 수 있는 가치도 커지는 만큼, 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 필요할 때 활용할 수 있는 데이터 인프라가 중요하다"고 설명했다. IDC는 백서에서 "데이터가 생성된 순간부터 학습·추론에 활용되고, 이후 보존됐다가 다시 AI 워크로드에 투입되는 전체 수명주기를 관리하는 데이터 인프라 전략이 필요하다"고 조언했다. 모든 데이터를 고성능·고비용 스토리지에 저장하기보다 접근 빈도와 데이터 가치에 따라 성능과 용량을 구분하고 적합한 스토리지 계층으로 배치해야 한다는 의미다.

2026.09.18 15:35권봉석 기자

"보조금으론 한계" vs "효과 따져봐야"…전기차 세액공제 놓고 정부 온도차

중국산 전기차의 저가 공세가 거세지는 가운데 국내 전기차 생산세액공제 도입을 놓고 정부 부처 간 온도차가 드러났다. 산업통상부는 구매보조금만으로 중국과의 생산비 격차를 메우기 어렵다며 생산세액공제 필요성을 강조한 반면 재정경제부는 정책 효과와 리스크를 따져 신중하게 검토해야 한다는 입장을 내놨다. 18일 국회의원회관에서 열린 '국내 전기차 산업 경쟁력 강화 방안' 토론회에서 중국산 전기차의 국내 시장 침투가 빨라지는 상황에서 국내 생산기반과 부품 생태계를 지키기 위한 정책 지원이 필요하다는 목소리가 잇따랐다. 이날 행사는 국회 모빌리티포럼과 윤한홍 의원실 등이 주최하고 한국자동차모빌리티산업협회와 한국모빌리티학회가 공동 주관했다 이언주 더불어민주당 의원은 토론회 시작 전 정부가 도입한 국내 생산세액공제 대상에서 완성 전기차가 제외된 것을 강하게 지적했다. 이 의원은 "6개 분야(태양광·풍력·이차전지·반도체·핵심소재·AI로봇부품)을 해놓고 전후방 산업이 있는 전기차는 빼놨느냐"며 "주객이 전도됐다. 전기차는 꼭 들어가야 한다"고 말했다. 발제자들도 중국 전기차의 빠른 시장 확대를 경고했다. 박정규 카이스트 기술경영전문대학원 초빙교수는 중국산을 방어할 수단이 없는 시장에서는 "1~2년 내 굉장히 빠르게 시장을 잠식하고 있다"며 국내 생산 투자 지원과 대응책 마련 필요성을 제기했다. 윤경선 한국자동차모빌리티산업협회 상무도 "국내 전기차 시장에서 수입차 비중이 42.5%까지 올라왔다"며 "국내 생산 강화를 위해 국내에서 생산할 수 있는 지원이 필요하다"고 강조했다. 중국산 vs 국내산 생산비 격차 30%…“구매보조금만으론 가격차 못 메워” 정부 부처 사이에서는 구체적인 지원 방식을 놓고 시각차가 나타났다. 임채욱 산업부 자동차과장은 "중국과 우리나라의 생산비 차이가 거의 30%, 액수로는 한 1000만원 정도 차이가 있는 것으로 업계에서 들었다"며 "구매보조금으로 그 갭을 다 메꿀 수는 없다"고 말했다. 이어 "전기차 생산세액공제가 그래서 필요하다고 저희는 계속 얘기해 왔다”며 국회 논의 과정에서 추가 검토가 필요하다"고 강조했다. 산업부는 생산세액공제를 단순한 완성차 가격 지원이 아니라 국내 생산기반과 부품 생태계를 유지하기 위한 수단으로 보고 있다. 임 과장은 "국내 자동차 생산 캐파가 최근 3년 동안 410만대 정도를 계속 유지하고 있다"며 "고용과 생태계가 유지되려면 국내에서 최소한 400만대 규모 생산은 계속 유지돼야 한다"고 말했다. 반면 재경부는 전기차를 생산세액공제 대상에서 제외했다고 해서 전기차 산업에 대한 지원 자체를 배제한 것은 아니라고 선을 그었다. 조문균 재경부 조세특례제도과장은 "전기차를 놓고 지원할지 말지 고민한 것은 맞다"며 "전기차 지원에 있어서는 이차전지를 통해 간접적으로 지원하는 쪽으로 정부 안에서 결정한 부분"이라고 설명다. 전기차 산업이 처한 상황의 시급성에는 공감하면서도 생산세액공제 도입에는 신중한 입장을 유지했다. 조 과장은 "향후 2~3년이 전기차 업계에 있어서 굉장히 크리티컬한 시점이라는 점은 충분히 인식하고 있다"면서도 "어떤 부분이 효과성은 높으면서 리스크는 적은지 신중하게 의견을 수렴해서 검토하고 있다"고 밝혔다. 세액공제만으론 부족…자율주행·공급망까지 종합 경쟁력 강화 주문 생산세액공제 도입만으로 중국 전기차와의 경쟁에서 우위를 확보하기 어렵다는 지적도 이어졌다. 가격 격차를 줄이는 동시에 자율주행·소프트웨어 기술력을 끌어올리고 핵심 부품의 국내 공급망을 지키는 종합적인 대응이 필요하다는 것이다. 박준환 국회입법조사처 선임연구관은 "생산세액공제도 근본적인 대책이나 충분한 대책이라고 생각하지 않는다"며 "이것만으로 우리나라 전기자동차의 가격과 경쟁력이 중국 등 다른 나라 수입 전기차를 충분히 극복할 수 있는 수준을 담보할 수 있는지 의문"이라고 말했다. 특히 전기차 경쟁력이 가격뿐 아니라 자율주행 성능으로 빠르게 확장되고 있다는 점도 강조됐다. 박 연구관은 "운전자지원시스템의 성능이 전기차의 성능이자 자동차의 성능이 되고 있다"며 "가격 이외에 보여줄 수 있는 성능의 중요한 변수"라고 말했다. 이어 "자율주행을 비롯해 여러 형태 종합적인 대책들이 함께 폭넓게 논의돼야 한다"고 강조했다. 국토교통부도 가격과 기술 경쟁력을 동시에 높일 필요가 있다고 봤다. 박용선 국토부 자동차정책과장은 "전기차는 소비자의 선택을 받아야 하고 소비자의 선택은 결국 가격과 성능"이라며 "가격과 성능을 조금 더 확보할 수 있도록 제도적 기반과 기술개발 기반을 고민하고 있다"고 말했다. 국토부는 배터리 활용·재제조와 자율주행 실증 확대, 안전·사후관리 강화 등을 경쟁력 확보 방안으로 제시했다. 토론회를 공동대표로 이끈 윤한홍 국민의힘 의원은 정부 지원과 함께 업계 자구 노력을 주문했다. 윤 의원은 "업계에서도 비용 절감 노력을 하고, 모든 걸 정부가 해주기를 기다리지 말아야 한다"며 "자동차 업계에 종사하는 분들도 임금을 계속 올리기 보다는 뼈를 깎아야 한다"고 말했다. 이어 "중소 협력사들도 국내에서 생산하면 생산세액공제를 해줘야 공장을 국내에 유지한다"며 "그래야만 생태계가 유지된다"고 강조했다.

2026.09.18 14:42류은주 기자

상상우리, 시니어 AI·디지털 사업 순항…누적 수혜 20만 명

상상우리(대표 신철호)는 시니어 AI·디지털 사업을 통해 올해 약 20만 명에게 교육·체험을 제공하고, 시니어 일자리 500여 개를 창출했다고 18일 밝혔다. 이번 성과는 지난 7월 정부가 발표한 '산업전환 고용안정 기본계획'의 핵심 기조인 '중장년의 다시 도약할 권리'와 'AI와 사람의 협업을 통한 일자리 창출'을 산업 현장에서 선제적으로 구현한 모델로 평가받는다고 회사는 밝혔다. 상상우리는 AI·디지털 직무 교육을 이수한 시니어 인력을 단순 수혜자에 머물게 하지 않고 강사 및 컨설턴트 등 '공급 주체'로 전환하는 선순환 고용 메커니즘을 정착시켰다고 전했다. 시니어 AI 및 디지털 사업 성과 배경에는 현장 중심의 촘촘한 교육 데이터가 자리하고 있다. 서울 3개 거점 복합문화공간은 공공·금융 앱 자립과 AI 자서전·숏폼 제작 등 능동적 창작 역량을 견인했고, 경기도 16개 시군에서는 3700여 회 교육을 통해 키오스크 활용과 소상공인 AI 마케팅 실무를 안착시켰다. 여기에 강사 100여 명이 투입된 '찾아가는 1:1 교육'과 순회 '이동식 교육장'이 교통·병원 예약 등 일상 필수 애로를 즉각 해소하며 약 20만 명의 실질적인 디지털 자립을 이끌어냈다. 시니어 AI 인력의 전문성은 생활 교육을 넘어 산업 실무 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 시니어 AI 전문가 40여 명이 영세 사회적경제기업 60곳을 찾아 1500시간의 맞춤형 'AX(인공지능 전환) 컨설팅'을 제공하며 95% 이상의 높은 만족도를 이끌어냈다. 실제 한 사회복지법인은 “9개 쇼핑몰 로그인 업무가 해소되고 3~4시간 걸리던 실적보고서 작성이 30분으로 단축됐다”며 현장에서 체감하는 실질적 디지털 전환을 입증했다. 신철호 상상우리 대표는 “AI는 이제 특정 전문가의 전유물이 아니라 어르신의 스마트폰 속부터 기업 현장까지 스며든 필수 도구”라며 “AI가 있는 곳이라면 어디든 상상우리가 먼저 찾아가 배움이 역량이 되고, 역량이 일자리가 되는 AI 전환을 만들어 가겠다”고 말했다. 이어 "상상우리는 모회사 오픈놀과의 교육·채용 인프라 시너지를 바탕으로, 올 연말까지 누적 수혜자 29만 명, 시니어 일자리 570여 개, 기업 AX 지원 120개사 달성을 목표로 현장 중심의 사업을 지속 확대할 방침"이라고 덧붙였다.

2026.09.18 14:06방은주 기자

AI가 전장 읽고 대응책까지 제시…네이버클라우드가 그린 'AI 지휘소'

네이버클라우드가 레이더와 드론, 위성, CCTV 등에서 쏟아지는 전장 정보를 하나로 연결해 인공지능(AI)이 상황과 위험을 분석하고 지휘관의 판단을 돕는 국방 AI 체계를 제시했다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 전장 데이터를 연결해 AI가 이해하고 지휘관의 판단까지 지원하는 기술을 공개했다. 개별 무기나 AI 모델에 기능을 추가하는 데 그치지 않고 전장 정보 수집부터 분석, 지휘결심 지원까지 하나의 흐름으로 묶었다. 성낙호 네이버클라우드 AI기술 총괄 전무는 "전체적인 전력을 '지능의 네트워크'로 볼 필요가 있다"며 "개별 요소의 지능을 높이는 것도 중요하지만 한 명의 똑똑한 사람이 회사나 군을 다 바꾸는 게 아니듯 전체 조직의 조화로운 운용이 먼저 선행돼야 한다"고 말했다. 정보는 늘었는데 판단은 더 복잡해졌다 전장에는 과거와 비교하기 어려울 만큼 많은 정보가 실시간으로 들어온다. 드론과 위성 영상, 레이더와 각종 감시자산, 지형과 기상 정보까지 지휘관이 확인해야 할 데이터가 계속 늘고 있다. 하지만 정보는 서로 다른 시스템과 네트워크에 흩어져 있다. 지휘소에서는 필요한 자료를 체계마다 찾아낸 뒤 서로 대조하고 교리나 과거 사례와 비교해 의미를 해석해야 한다. 정보가 많아질수록 하나의 상황으로 정리하는 과정도 복잡해진다. 이소은 네이버클라우드 이사는 "현재 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 결심에 필요한 전장의 이해를 더 빠르게 만드는 것"이라며 "전장의 주도권은 누가 전장을 더 빠르게 이해하고 그 이해를 더 빠른 판단과 결심으로 연결하느냐의 문제"라고 말했다. 성 전무는 여러 드론에서 들어오는 영상과 위성, 레이더 정보를 AI가 동시에 분석하는 상황을 예로 들었다. 사람이 각각의 자료를 취합하고 다시 보고하던 과정을 줄이고 서로 다른 감시·정찰 자산의 정보를 하나의 전장 상황으로 빠르게 묶는 데 AI를 활용하는 방식이다. AI부터 넣지 않는다…흩어진 데이터부터 연결 네이버클라우드가 제시한 과정은 먼저 흩어진 데이터를 연결하는 데서 시작한다. 이어 각각의 정보가 서로 어떤 관계인지 AI가 이해하도록 정리하고 이를 토대로 전장 상황을 분석해 지휘관에게 판단 자료를 제공한다. 이 가운데 데이터를 연결하는 기술이 '데이터 패브릭', 정보의 의미와 관계를 정리하는 기술이 '국방 온톨로지'다. 이 이사는 "AI는 기술의 시작이 아니라 마지막 단계"라며 "데이터를 연결하고 데이터의 의미를 정의하며 데이터 간 관계와 맥락을 구조화해야 한다"고 밝혔다. 첫 단계에서는 각 부대와 시스템에 흩어진 정보를 연결해야 한다. 국방 환경에서는 장비와 기관마다 데이터 형식과 통신 방식이 다르고 망도 분리돼 있다. 드론과 위성, 각종 센서에서 실시간으로 들어오는 대규모 정보도 함께 처리해야 한다. 이를 위해 기존 군 시스템을 모두 바꾸거나 데이터를 한곳으로 옮기지는 않는다. 네이버클라우드는 데이터가 있는 원래 위치와 보안 정책을 유지하면서 필요한 정보만 실시간으로 연결하는 방식을 제시했다. 24시간 가동되는 기존 지휘·감시체계를 유지한 채 AI가 필요한 데이터를 불러와 활용하도록 한다. 데이터를 연결한 다음에는 정보 사이의 관계와 맥락을 파악해야 한다. 하나의 표적이 발견됐다면 주변에 어떤 부대와 전력이 있는지, 지형은 어떤지, 과거 비슷한 움직임이 있었는지까지 함께 살펴야 현재 상황이 작전상 무엇을 뜻하는지 판단할 수 있다. 국방 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 네이버클라우드는 부대와 전력, 자산, 교범 등을 미리 구조화한 한국형 표준 온톨로지도 준비하고 있다. 처음부터 지식체계를 새로 만드는 부담을 줄이고 실제 군 데이터를 연결해 한국군에 맞는 지식망을 구축한다. 포격 잡히자 레이더·CCTV·음성보고 한데 모였다 네이버클라우드는 이날 가상의 포격 상황을 통해 이 기술이 지휘소에서 어떻게 움직이는지 보여줬다. 포격 징후가 포착되자 레이더 정보와 감시장비 분석 자료, CCTV 영상, 초소에서 들어온 음성 보고가 하나의 상황으로 묶였다. 음성 보고는 자동으로 문자로 바뀌어 다른 정보와 함께 분석됐다. 위성 영상이나 추가 정찰 자료가 들어오면 기존 정보와 연관성을 분석해 상황을 계속 갱신한다. 주변 부대와 전력, 지형과 정찰 정보까지 더해 포격 발생 사실뿐 아니라 후속 행동 가능성과 위험을 판단하는 데 필요한 자료로 정리했다. 여기서 AI는 여러 대응 방안을 만들어 비교한다. 각 방안의 임무 목표와 예상 효과, 위험 요소, 필요한 전력과 실행 조건 등을 보여주고 관련 교리와 작전·정보·군수 참모의 의견도 함께 제시한다. 판단에 활용한 근거와 출처 역시 지휘관이 직접 확인하도록 했다. 두 번째 시연에서는 미상의 선박과 드론이 해상에 나타난 상황을 가정했다. 해군과 해경 레이더, 공군 감시정보, 주변 어선의 제보 영상과 추가 정찰 자료를 하나로 묶은 뒤 지형과 기상 정보까지 분석했다. 이후 여러 대응 방안을 만들어 지휘관이 비교하도록 했다. 연결 끊겨도 AI는 돌아가야…마지막 판단은 사람 AI가 지휘소에서 실제로 쓰이려면 데이터를 잘 분석하는 것만으로는 부족하다. 전장에서는 통신이 제한되거나 끊길 수 있어 중앙과 연결되지 않은 상황에서도 필요한 AI가 계속 작동해야 한다. 박종건 네이버클라우드 이사는 이를 위해 중앙 데이터센터뿐 아니라 작전 거점과 현장에도 임무에 필요한 AI 연산 자원을 배치하는 국방 특화 클라우드 구조를 제시했다. 중앙에서는 대규모 AI를 학습·운영하고 현장에서는 연결이 끊겨도 승인된 모델과 데이터를 활용해 임무를 이어가는 형태다. 다시 연결되면 현장의 데이터와 로그, 모델 상태를 확인해 필요한 정보를 중앙과 동기화한다. 새로운 AI 모델이나 소프트웨어 역시 자동으로 군 시스템에 적용하지 않고 실제 배포에 앞서 군의 검증과 승인을 거치도록 했다. AI 활용 범위가 넓어져도 최종 선택은 지휘관에게 남는다. 이 이사는 "AI는 방책을 결정하지 않는다"며 "여러 선택지와 효과, 위험을 함께 분석해 지휘관이 직접 비교하고 판단할 수 있도록 제공한다"고 말했다. 관련 교리와 자료 출처도 함께 보여줘 AI가 왜 해당 방안을 내놨는지 확인하도록 했다. 그는 "그 어떤 첨단 AI 기술도 그 결심의 무게를 감히 대신해 줄 수는 없다"며 "결심은 언제나 지휘관, 사람의 몫"이라고 말했다.

2026.09.18 13:46김동원 기자

데이터브릭스, 아태 지역 투자 확대…한국선 금융권 공략·AI 인재 양성

데이터브릭스가 싱가포르를 거점으로 아시아·태평양 지역 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. 현지 인력과 시설을 확충해 기업들이 AI를 실제 업무에 도입하고 활용 규모를 늘릴 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터브릭스는 향후 3년간 싱가포르에 3억 5000만 달러(약 4837억원) 이상을 투자한다고 18일 밝혔다. 이는 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 AI 업무 도우미 '지니' 등 주요 제품의 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 현재 250명인 싱가포르 현지 인력은 500명 이상으로 늘린다. 약 900평 규모 새 지역본부를 마련해 사무공간도 기존보다 4배로 넓힐 계획인 것으로 전해졌다. 새 본부에는 고객과 협력사가 데이터·AI 활용 역량을 높일 수 있는 교육·협업 시설을 조성한다. 이곳에서 새로운 AI 활용 사례를 발굴하고 기업 도입을 지원할 예정이다. 싱가포르 국가 AI 전략에 맞춰 고객·협력사·정부기관과의 협력도 강화한다. 데이터브릭스는 기업들이 AI 시범사업을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하면서 안정적인 운영 기반이 중요해졌다고 설명했다. AI 에이전트가 기업 데이터와 업무 맥락을 정확히 이해하고 기업은 필요에 따라 모델을 선택하며 비용을 통제할 수 있어야 한다는 설명이다. 현재 이를 지원하는 주요 제품은 레이크베이스와 지니, 유니티 게이트웨이다. 레이크베이스는 AI 에이전트가 핵심 업무용 애플리케이션 실행에 필요한 메모리를 제공하는 서버리스 DB다. 지니는 기업 업무 맥락을 바탕으로 데이터를 분석해 신뢰할 수 있는 답변과 업무 수행을 지원한다. 유니티 게이트웨이는 여러 AI 에이전트와 도구, 모델을 통합 관리한다. 운영 정책을 적용하고 요청을 적절한 모델로 연결하며 비용을 통제해 기업의 AI 활용 확대를 돕는다. 데이터브릭스는 금융·통신·공공 부문에서도 고객 기반을 넓히고 있다. 아이패스트 코퍼레이션과 싱가포르 관세청, 싱텔을 신규 고객으로 확보했다. 기존 역내 고객으로는 싱가포르 정부기술청과 LG전자, 스탠다드차타드, 도요타 등이 있다. 한국 기업 AI 도입 지원…현장 협업·인재 양성 확대 데이터브릭스는 한국 AI 시장도 확대하고 있다. 국내 고객사 현장에 AI 업무 시스템 구축을 돕거나 전문 인력 양성을 확대해 사업 기반을 넓히고 있다. 데이터브릭스는 국내 고객사에 엔지니어링 조직을 투입해 AI 업무 시스템 구축을 지원하고 있다. 이 과정에서 파악한 고객 요구를 레이크베이스, 지니 등 제품 개선에 반영하기 위한 전략이다. 대표 사례는 LG전자와 맺은 협업이다. LG전자는 데이터브릭스 플랫폼과 자체 AI 모델 개발·운영 솔루션 '멜리캣'을 결합해 고객 데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 데이터 관리 환경을 통합하고 부서 간 협업을 개선해 데이터 요청부터 모델 개발까지 걸리는 시간을 기존 9주에서 4주로 줄였다. 데이터브릭스는 국내 데이터·AI 전문 인력 양성도 추진하고 있다. 지난 4월 'AI 데이 서울'에서 향후 3년간 국내 전문 인력 1만명을 양성하겠다는 계획을 발표했다. 워크숍과 국내 산업 기관과 협력해 기업 현장에서 필요한 데이터·AI 활용 역량을 높일 방침이다. 데이터브릭스는 국내 주요 공략 분야로 금융권을 주목하고 있다. 거래·고객 정보를 빠르게 저장하고 불러와야 하는 금융 분야의 AI 애플리케이션이 늘면서 레이크베이스와 같은 운영 DB 수요도 커질 것으로 보고 있다. 앞서 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 지난달 방한해 국내 주요 기업 임원 약 100명 대상으로 포럼을 개최한 바 있다. 마이어 수석부사장은 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 지디넷코리아에 밝혔다.

2026.09.18 12:33김미정 기자

AI 개발 속도 늦출 때 아니다...화웨이 "중국은 더 빨라야"

중국 AI 기업들이 미국 선두 업체와의 격차를 좁히려면 기술 개발 속도를 더욱 높여야 한다는 주장이 화웨이에서 나왔다. 미국 AI 업계에서 안전 문제를 이유로 개발 속도를 조절해야 한다는 목소리가 나오는 것과 달리 중국은 아직 그 같은 위험을 체감할 기술 수준에 도달하지 못했다는 진단이다. 17일(현지시간) 파이낸셜타임스에 따르면 에릭 쉬 화웨이 부회장 겸 순환회장은 중국 상하이에서 열린 '화웨이 커넥트 2026' 기자간담회에서 "중국 AI 기업들이 미국의 오픈AI와 앤트로픽 등 선두 기업을 추격하기 위해 개발 속도를 높여야 한다"고 밝혔다. 쉬 회장은 미국의 주요 AI 기업이 막대한 컴퓨팅 자원을 확보하고 있는 만큼 현재 개발 중인 모델이 어느 정도 수준에 도달했는지는 해당 기업들이 가장 정확히 알고 있을 것으로 봤다. 이들이 제기하는 AI 위험 역시 현재 중국 AI 기업이 인식하는 것과 차이가 있을 수 있다는 설명이다. 미국은 AI 속도조절론...중국에는 가속 주문 최근 미국에서는 AI 모델의 성능과 자율성이 빠르게 높아지면서 개발 속도와 안전 대책 사이의 균형을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 외신은 오픈AI와 앤트로픽이 최근 AI 안전 문제를 이유로 개발 속도를 조율할 필요성을 제기한 가운데 쉬 회장이 정반대 방향의 주문을 내놨다고 전했다. 쉬 회장의 판단은 중국 AI가 미국보다 안전하다는 의미와는 거리가 있다. 오히려 중국 기업이 미국 최전선 AI 기업과 같은 위험을 경험할 만큼 충분히 강력한 모델을 아직 개발하지 못했다는 데 가깝다. 이에 따라 중국 AI 기업들이 우선 개발 속도를 끌어올려 기술 수준을 높이고, 실제 위험을 인식할 단계에 도달하면 기술 발전과 위험 관리 사이에서 균형을 찾아야 한다는 게 쉬 회장의 주장이다. 중국의 AI 모델 개발 규모도 빠르게 커질 것으로 예상했다. 쉬 회장은 앞으로 2년 동안 중국 AI 연구소 최소 6~7곳이 10조~40조개의 파라미터를 가진 모델 학습에 나설 것으로 전망했다. 대규모 모델 개발에는 막대한 연산 능력이 필요하다. 이 때문에 미국의 첨단 AI 반도체 수출 제한을 받는 중국에서는 AI 모델 경쟁과 함께 자체 컴퓨팅 인프라 확보가 주요 과제로 떠올랐다. AI칩도 출시 앞당겨, 4096개 프로세서 묶는다 화웨이는 AI 반도체와 대규모 컴퓨팅 시스템 개발에도 속도를 내고 있다. 미국의 수출 규제로 대만 TSMC와 같은 최첨단 반도체 생산시설 이용이 제한된 상황에서 자체 반도체와 시스템 기술을 키워 엔비디아를 대체할 중국 내 AI 컴퓨팅 생태계를 구축한다는 전략이다. 화웨이는 AI 모델 학습용 '어센드 960 DT'를 2027년 1분기에 출시할 계획이다. 당초 계획보다 3개 분기 앞당긴 일정이다. 추론용 신제품은 같은 해 3분기에 내놓는다. 화웨이는 두 제품의 컴퓨팅 성능이 현재 주력 제품보다 2배 높아질 것으로 보고 있다. 개별 반도체의 성능 한계는 여러 프로세서를 하나의 시스템으로 묶는 방식으로 보완한다. 차세대 데이터센터 시스템은 어센드 프로세서를 최대 4096개 연결한다. 기존 시스템의 1024개보다 4배 늘어난 규모로, 더 큰 AI 모델을 학습하고 구동하는 데 활용한다. 쉬 회장은 미국의 수출 규제가 예측하기 어려운 상황에서 중국 정부와 화웨이가 반도체와 관련 공급망의 자립을 추진할 수밖에 없다는 입장도 밝혔다. 화웨이는 현재 중국 내 AI 컴퓨팅 장비 수요를 모두 충족할 만큼 제품을 공급하지 못하고 있다고 인정했다. 화웨이는 중국 AI 반도체 시장에서 자체 어센드 제품의 입지가 빠르게 커졌다고 보고 있다. 쉬 회장은 어센드가 중국 시장에서 엔비디아의 점유율을 넘어섰을 가능성을 언급하면서도 정확한 시장점유율을 산출하기는 어렵다고 선을 그었다. 결국 쉬 회장이 강조한 속도론은 AI 모델과 반도체를 동시에 겨냥한다. 중국이 미국 AI 기업의 안전 우려를 바라보는 단계에 머물 게 아니라 자체 모델과 이를 뒷받침할 컴퓨팅 능력을 먼저 끌어올려야 한다는 주장이다.

2026.09.18 12:25박수형 기자

토스, 조폐공사와 블록체인 결제 실험…지역상품권 결제·정산 구현

토스가 블록체인 기반 결제, 거래, 정산 구조를 테스트했다. 한국조폐공사와 블록체인 기반 공공 결제 인프라 기술검증(PoC)을 완료했다고 18일 밝혔다. 이번 기술검증은 블록체인 기반 디지털화폐가 지급·결제에 쓰이는 환경에 대비하고 공공 결제 인프라와 디지털화폐를 연결할 수 있는지 살펴보기 위해 이뤄졌다. 이를 위해 토스와 조폐공사는 지역사랑상품권 테스트 환경을 실제 서비스와 분리해 별도 구축했다. 디지털화폐로 상품권 토큰을 충전한 후 결제, 가맹점 정산으로 이어지는 구조다. 블록체인 인프라는 이더리움 레이어2 생태계인 옵티미즘을 채택했다. 레이어2는 이더리움에서 거래를 대신 처리한 뒤 결과만 이더리움에 기록하는 체인이다. 기존 블록체인 거래 대비 속도, 비용 측면에서 효율적이다. 이와 함께 결제 과정에서 거래정보가 네트워크에 노출되지 않도록 프라이버시 솔루션을 적용했다는 것이 회사 측 설명이다. 특히 가맹점이 원하는 시점에 대금을 옮길 수 있도록 구현했다. 토스 관계자는 "실제 서비스에 적용되면 소상공인이 판매 대금을 기존보다 빠르게 받고 정산 비용을 줄일 수 있다"고 설명했다.

2026.09.18 12:07홍하나 기자

AI칩 100만개 하나로 묶는다…화웨이, 초대형 컴퓨팅 승부수

미국의 첨단 반도체 수출 규제로 최고 성능 AI 칩 확보에 제약을 받아온 화웨이가 최대 100만개의 프로세서를 하나의 컴퓨터처럼 연결하는 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 공개했다. 개별 AI 칩 성능 경쟁보다 대규모 칩을 고속으로 연결해 전체 시스템의 연산 능력을 높이는 전략으로 엔비디아 중심의 AI 컴퓨팅 시장에 도전장을 던졌다. 17일(현지시간) 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 화웨이는 중국 상하이에서 열린 '화웨이 커넥트 2026'에서 AI 시대를 겨냥한 새로운 컴퓨팅 아키텍처 '피어리엄(Peerium)'을 공개했다. 화웨이가 내세운 목표는 프로세서 최대 100만개를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 작동시키는 것이다. 이를 위해 중첩 병렬 처리와 통합 메모리 주소 지정, 프로세서 간 동등 연결 방식을 적용했다. 칩 100만개 연결…개별 성능 대신 시스템으로 승부 새로운 컴퓨팅 기술 핵심은 자체 고속 연결 기술인 '유니파이드버스(UnifiedBus)'가 꼽힌다. 중앙에서 개별 장치를 통제하는 기존 방식에서 벗어나 CPU와 NPU, 메모리, SSD, 네트워크 장비 등을 하나의 프로토콜로 연결한다. 화웨이는 이 기술을 이용해 AI 가속기를 대규모로 묶어 개별 칩의 성능 한계를 시스템 차원에서 보완한다는 구상이다. 실제 차세대 '아틀라스 960E 슈퍼포드' 한 대에는 NPU를 최대 4096개 탑재할 수 있다. FP8 기준 연산 성능은 8엑사플롭스(EFLOPS), HBM 용량은 최대 1페타바이트(PB)에 이른다. 여러 슈퍼포드를 다시 연결하면 규모는 크게 늘어난다. 화웨이가 제시한 구조는 2단계·4평면 클로스(Clos) 아키텍처에서 NPU 51만 2000개를 연결할 수 있고, 멀티레일 구조를 적용하면 최대 100만개까지 확장된다. 이미 25만 6000개 컴퓨팅 카드를 연결하는 아틀라스 950 슈퍼클러스터 구축도 진행하고 있다. 차세대 아틀라스 960 시스템은 현재 시험 단계다. 미국 반도체 제재에 시스템 기술로 우회 외신들은 이번 전략을 미국의 대중국 첨단 반도체 규제와 연결해 주목했다. SCMP는 미국의 규제로 화웨이가 최첨단 반도체 제조 기술에 접근하는 데 제약을 받으면서 시스템 차원의 혁신이 더욱 중요해졌다고 분석했다. AP통신도 중국이 첨단 AI 칩과 반도체 제조장비에 대한 미국 주도의 규제 이후 반도체 자립에 속도를 내고 있다고 전했다. 화웨이가 칩을 대규모로 연결하는 데 공을 들이는 이유도 여기에 있다. 개별 프로세서 성능만 높이는 데 한계가 있다면 수천~수십만개의 프로세서 사이에서 발생하는 데이터 병목을 줄여 전체 AI 시스템의 성능을 끌어올리겠다는 것이다. 화웨이는 전력 효율 개선에도 나섰다. 아틀라스 960E에는 NPU 사이를 광신호로 연결하는 NPO 기술이 적용된다. 회사 측은 자체 광연결 장치 5500개를 이용하면 기존 방식에서 필요했던 800G 광모듈 4만 8000개를 대체하고 전력 소비도 550kW 이상 줄일 수 있다고 설명했다. 왕타오 화웨이 부회장 겸 순환회장은 AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 대규모 컴퓨팅 인프라가 필수 요소가 되고 있다고 강조했다. 화웨이는 현재 약 10조개에 접근한 기초모델의 파라미터가 2030년 100조개를 넘어설 것으로 전망하고 있다. 화웨이는 차세대 AI 칩 출시 일정도 앞당겼다. AI 모델 학습용 어센드 960DT는 2027년 1분기, 추론용 어센드 960PR은 같은 해 3분기 출시할 예정이다. 이후 2028년 어센드 970, 2029년 어센드 980을 내놓는다는 계획이다.

2026.09.18 12:02박수형 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

빅테크의 '토큰 경제학'…요금 올리면 천문학적 비용 감당할 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 생성형 AI를 쓰다 보면 매달 결제하는 구독료가 과연 적정한지, 혹은 기업들이 이 비용으로 그 어마어마한 서버 운영비를 다 감당하고 있는지 궁금할 때가 있죠. 특히 최근 빅테크 기업들이 더 똑똑한 모델을 내놓으면서 슬금슬금 가격을 올리는 분위기가 감지되면서, 이것이 단순한 수익 창출인지 아니면 생존을 위한 불가피한 선택인지에 대한 논란이 뜨겁습니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 모여 빅테크가 토큰 사용 비용을 상위 모델 요금 인상으로 충분히 커버하고 있는지에 대해 심도 있는 토론을 진행했습니다. 인공지능(AI) 전문가는 모델의 복잡도와 에너지 효율이라는 기술적 관점에서 접근했고, 산업 경제 전문가는 시장 지배력과 가격 결정권의 논리를 내세웠습니다. 반면 기업 전략 전문가와 스타트업 전략 전문가는 마진 압박과 공헌이익이라는 냉정한 숫자를 통해 반박을 이어갔으며, 비판적 관점의 패널은 데이터의 불투명성을 지적하며 논의의 균형을 잡았습니다. 이들이 나눈 날카로운 통찰을 통해 우리가 내는 구독료 뒤에 숨겨진 거대한 비용의 진실을 파헤쳐 보겠습니다. 기술적 복잡도가 불러온 에너지의 덫과 요금 인상의 상관관계 먼저 기술적 관점을 가진 AI 패널은 최근의 요금 인상이 단순한 욕심이 아니라 AI 모델이 고도화됨에 따라 발생하는 물리적 비용 증가를 반영한 것이라고 설명했습니다. 2026년 발표된 최신 연구에 따르면 이제 인공지능의 성능은 단순히 정확도가 아니라 토큰 하나를 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 들어가는지로 평가받아야 한다고 하는데요. 모델이 똑똑해질수록 전력 소모와 냉각 비용이 기하격수적으로 늘어나기 때문에, 빅테크 입장에서는 이를 상위 모델 요금에 반영하는 것이 기술적으로 타당하다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 기업 전략 관점의 AI 패널은 강력한 반론을 제기하며 논점을 이동시켰습니다. 에너지 효율이 개선되고는 있지만, 멀티모달이나 에이전트 기능처럼 한 번에 처리해야 할 정보량이 훨씬 더 빠르게 늘어나고 있어서 실제로는 비용 절감 효과가 무색해지고 있다는 지적입니다. 특히 과거와 달리 2025년 이후부터는 추론 비용을 낮추는 속도가 눈에 띄게 둔화되었고, 결과적으로 요금을 조금 올리는 정도로는 이 거대한 비용의 파도를 완전히 넘어서기 어렵다는 분석을 내놓았습니다. 결국 기술적으로 비용이 오르는 것은 맞지만, 그것을 요금 인상만으로 해결하기에는 구조적인 한계에 봉착했다는 점이 토론 초반의 핵심 쟁점이었습니다. 마켓플레이스라는 새로운 탈출구는 과연 마진 압박을 해소할 수 있는가 토론이 깊어지면서 논점은 단순 요금 인상을 넘어 '마켓플레이스'라는 생태계 전략으로 옮겨갔습니다. 산업 경제 관점의 AI 패널은 빅테크가 직접 요금을 올리는 것 외에도, 제3자 개발자들이 참여하는 플랫폼을 구축해 인프라 활용도를 극대화하고 있다고 주장했습니다. GPU 같은 비싼 자원을 놀리지 않고 계속 돌려서 단위당 고정비용을 낮추는 방식으로 수익성을 방어하고 있다는 것이죠. 그러나 이 지점에서 기업 전략과 비판적 관점의 패널들은 아주 날카로운 반박을 던졌습니다. 마켓플레이스 모델이 겉으로는 수익 다각화처럼 보이지만, 실제로는 기저 모델의 높은 토큰 비용이 그 위에 입점한 개발자들의 수익을 갉아먹는 구조라는 지적입니다. 개발자가 빅테크의 API를 가져다 서비스를 만들 때 들어가는 비용이 너무 높으면 결국 최종 소비자에게 가격 부담이 전가되고, 이는 시장 전체의 위축을 불러올 수 있다는 우려죠. 비판적 관점의 패널은 빅테크가 전력 수요 폭증 같은 운영 리스크를 '토큰 비용'이라는 모호한 명목으로 소비자에게 떠넘기려 하는 것은 아닌지 의문을 제기하며, 이 과정에서 정작 중요한 재무 데이터는 공개되지 않고 있다는 점을 꼬집었습니다. 수익 모델의 변화가 근본적인 비용 해결책이라기보다는, 마진 압박을 견디다 못한 빅테크의 '차선책'에 불과할 수 있다는 시각이 충돌한 대목입니다. 공헌이익으로 본 냉정한 현실과 구조적 마진 압박의 마무리지점 결국 이번 토론을 통해 확인된 가장 큰 합의점은 빅테크가 상위 모델 출시와 요금 인상을 통해 비용을 '부분적으로' 전가하고는 있지만, 그것이 구조적인 마진 압박을 완전히 해소하기에는 역부족이라는 사실입니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 90일 단위의 고객 유지율과 공헌이익을 분석했을 때, 요금을 올리면 곧바로 고객 이탈이라는 리스크가 따라오기 때문에 기업들이 마음 놓고 가격을 올릴 수도 없는 처지라고 진단했습니다. 반면 기술적 우위를 가진 패널은 그럼에도 불구하고 최상위 모델에 대한 수요는 가격에 민감하지 않은 프리미엄 층에 집중되어 있어 당분간은 고가 정책이 유지될 것이라고 내다봤죠. 양측의 논리를 종합해 보면, 현재 빅테크는 요금 인상이라는 직접적인 카드와 함께 추론 최적화나 양자화 같은 기술적 비용 절감 노력을 필사적으로 병행하고 있는 상태입니다. 하지만 토론의 마무리 단계에서 패널들은 입을 모아 말했습니다. 만약 기술적 돌파구가 마련되지 않은 채 에너지 비용이나 칩 공급 병목 현상이 지속된다면, 현재의 요금 인상 방식은 한계에 다다를 수밖에 없다는 것이죠. 결국 빅테크가 토큰 비용을 완벽히 커버하고 있느냐는 질문에 대해, 패널들은 “임시방편으로 버티고는 있으나 구조적 마진 압박은 갈수록 심화되고 있다”는 묵직한 메시지를 남기며 논의를 갈무리했습니다. AI 모델이 우리 삶에 깊숙이 들어올수록 그 이면에 들어가는 보이지 않는 비용의 무게도 무거워지고 있습니다. 요금 인상이 과연 기술 발전을 위한 정당한 투자비인지, 아니면 거대한 비효율의 전가인지에 대한 고민은 독자 여러분의 몫으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 11:55AMEET

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

시제품 줄이고 개발은 빠르게…마이다스아이티, 'CAE'로 제조 경쟁력 높인다

마이다스아이티가 제조업의 제품 개발 과정에서 반복되는 시제품 제작과 재설계 부담을 줄이기 위해 '컴퓨터 기반 공학 해석(CAE)' 확산에 나섰다. 마이다스아이티는 지난 17일 경기도 성남시 본사에서 기계 분야 CAE 기술 세미나 'MAX-CAE, THE MAX'를 개최했다. 앞서 지난 16일 부산에서도 같은 내용의 세미나를 열었다. 이번 행사에선 반도체·전기전자·기계·방산 등 다양한 산업에서 활용되는 CAE 사례를 공유하고 설계 변경과 구조 해석, 열유동 해석 등 실제 제품 개발 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법이 소개됐다. CAE는 컴퓨터 기반 공학 해석의 약자로, 제품을 실제로 만들기 전에 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능과 안전성, 문제 발생 가능성 등을 미리 예측·검증하는 기술이다. '컴퓨터 지원 설계(CAD)'가 제품 모양을 설계하는 과정이라면, CAE는 그렇게 만든 설계가 실제 환경에서도 제대로 작동할지를 검증하는 과정이다. 신상준 마이다스아이티 프로는 "CAE의 역할은 실패를 현실이 아니라 화면 안에서 먼저 겪어보는 일"이라며 "설계 단계에서 문제를 발견하면 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다"고 설명했다. "두껍게 만들었는데 더 잘 깨졌다"…경험에 데이터 더하는 CAE 이날 마이다스아이티는 CAE가 실제 제조 현장 문제를 해결한 사례를 집중적으로 소개했다. 한 반도체 장비 업체에선 열과 압력을 받는 부품에 균열이 반복되자 두께를 8㎜에서 12㎜까지 늘렸지만 오히려 균열이 더 빨리 발생했다. 마이다스아이티 CAE 분석 결과 원인은 강도가 아닌 공진으로 확인됐다. 이후 특정 위치에 보강 구조물을 추가해 진동 특성을 바꾸면서 문제를 해결했다. 비용과 개발 기간을 줄인 사례도 나왔다. 한 농기계·건설기계 부품 업체는 마이다스아이티 CAE 도입 후 시제품 제작을 네 차례에서 한 차례로 줄이고 개발 기간도 2개월 단축해 추가 인력 없이 연간 신제품을 하나 더 개발할 수 있게 됐다. CAE는 해외 사업에서 제품의 성능과 안전성을 객관적으로 입증하는 수단으로도 활용된다. 실제 한 기업이 20년간 제품을 문제없이 공급해온 경험에도 중동 플랜트 입찰에서 시뮬레이션 데이터로 안전성을 제시한 경쟁사에 밀린 사례가 소개됐다. 이환규 마이다스아이티 프로는 "CAE를 통해 빠른 판단과 설명 능력, 기술 축적이라는 세 가지 효과를 얻을 수 있다"며 "숙련된 엔지니어 개인에게 머물던 경험을 해석 데이터와 보고서로 남기면 다른 구성원에게 문제의 원인과 해결책을 설명하기 쉬워지고 해당 경험을 회사 기술 자산으로 축적할 수 있다"고 말했다. 'NFX·메시프리' 앞세워 복잡한 해석 과정 줄인다 마이다스아이티는 CAE를 보다 쉽게 활용하기 위한 제품도 소개했다. 대표 제품은 구조·유동 통합 해석 솔루션 '마이다스 NFX'와 설계자를 위한 '마이다스 메시프리(MeshFree)'다. NFX는 제품 강도와 변형을 살펴보는 구조 해석과 공기·액체 등 흐름을 분석하는 유동 해석을 하나의 프로그램에서 수행할 수 있도록 지원한다. 이를 활용해 설계와 비용을 최적화한 사례도 소개됐다. 회사 측에 따르면 단조 프레스 구조물의 실제 사용 조건과 하중을 분석해 설계와 재료를 변경한 결과 재료비를 61% 절감한 바 있다. 메시프리는 CAE를 처음 접하는 설계자의 진입장벽을 낮추는 데 중점을 뒀다. 기존 CAE는 3차원 설계 데이터를 작은 단위로 나누는 메시 작업이 필요해 설계가 바뀔 때마다 작업을 반복해야 하는 부담이 있었다. 메시프리는 원본 CAD 데이터를 활용해 이러한 과정을 줄이고 형상 불러오기, 조건 설정, 해석 등으로 절차를 단순화했다. 전문 해석 인력뿐 아니라 일반 설계 엔지니어도 CAE를 보다 쉽게 활용할 수 있는 구조다. 제품의 열과 공기·액체 흐름을 분석하는 전산유체역학(CFD)도 발표됐다. 마이다스아이티는 배터리·전자장비의 열과 냉각 공기 흐름부터 팬·탱크·밸브 내부처럼 실제 측정이 어려운 영역까지 시뮬레이션 분석을 지원한다는 목표다. 회사는 NFX와 메시프리에 기술지원과 교육을 결합한 올인원 CAE 솔루션 '마이다스 MTS'도 제공 중이다. 실제 업무에서 해석 기술을 활용할 수 있도록 맞춤형 교육과 기술지원까지 제공할 방침이다. 중소·중견기업 CAE 진입장벽 낮춘다 중소·중견기업의 CAE 도입 부담을 낮추기 위한 지원에도 나선다. 마이다스아이티는 2026년 국내 기계 분야 연구개발(R&D) 역량 강화를 위한 CAE 소프트웨어 인프라 지원 사업을 통해 총 20개 기업에 4억원 규모의 지원을 제공한다. 자체 설계 검증 역량이 부족한 기업이 외부에 해석을 맡기는 것을 넘어 자체적으로 CAE 기술을 활용할 수 있도록 돕는 것이 목표다. 매출 200억원 이하 기업에는 MTS 영구 라이선스 도입 비용의 50%를 지원한다. 매출 200억원을 초과하는 기업에는 1500만원 규모 일대일 해석 교육과 800만원대 고사양 워크스테이션 등을 포함한 해석 프로세스 구축 패키지를 제공한다. 각각 10개 기업을 지원할 예정이다. 신상준 마이다스아이티 프로는 "시뮬레이션은 숙련자 경험을 대체하는 기술이 아니라 이미 알고 있던 답에 숫자라는 확신을 더하는 일"이라며 "우리 비전은 대한민국 중소·중견기업의 제조 기술력을 세계적인 수준으로 끌어올리는 것"이라고 강조했다.

2026.09.18 10:15한정호 기자

카카오벤처스, 독자적 1인 창업가 육성…몰입 공간 '템프서울' 오픈

카카오벤처스가 인공지능(AI) 시대 창업자를 위한 몰입 공동체 공간 '템프서울'을 공식 개관하고 '언카피어블'을 주제로 인사이트 세션을 개최했다. 18일 카카오벤처스에 따르면, 이번 개관 행사에는 템프서울 1기 멤버와 주요 창업가 및 업계 관계자 약 40명이 참석했다. 행사는 다른 창업가의 방식을 모방하기보다 자신만의 문제 정의로 독자적 역량을 구축하는 '복제 불가능한 1인 창업가'를 주제로 진행됐다. 장동욱 카카오벤처스 상무가 진행한 첫 번째 세션에서는 김태호 탭제로 대표와 김서준 해시드 대표가 패널로 참여해 AI를 활용한 소수정예 조직 운영과 업무 위임 방식을 논의했다. 이어 안혜원 카카오벤처스 수석 심사역이 이끈 두 번째 세션에서는 조성민 아폴로스튜디오 대표와 백승국 인텔리시아 대표가 참석해 AI 시대에 경쟁력이 누적되는 문제 선택 기준을 공유했으며, 템프서울 참여 빌더들의 프로젝트 발표인 '빌더 쇼케이스'가 이어졌다. 카카오벤처스는 창업가 간 교류를 확대하고 국내외 AI 빌더 커뮤니티와의 연결을 강화할 방침이다. 이를 위해 최근 중국 상하이의 해커하우스 '스파크랩'과 파트너십을 체결하고 서울과 상하이 창업가 간 제품 개발 경험 공유 및 생태계 교류를 추진하기로 했다. 아울러 몰입과 경험 공유 환경 조성을 위해 오픈AI·아마존웹서비스 등 글로벌 파트너사와 협력 체계를 구축했다. 김기준 카카오벤처스 대표는 “AI 시대를 살아가는 소수의 창업가도 빠르게 제품을 만들고 시장에서 가능성을 검증할 수 있는 환경이 열리고 있다”며 “템프서울이 각자의 문제에 깊이 몰입하는 창업가들이 서로 경험과 시행착오를 나누며 더 빠르게 성장할 수 있는 공간이 되길 바란다”고 말했다.

2026.09.18 10:04백봉삼 기자

새로운 동료평가 시험, 혁신 기술로 ESR의 4시간 한계 극복 입증

알코르 사이언티픽(ALCOR Scientific)의 iSED® 분석기, 의학에서 가장 널리 사용되는 검사 중 하나의 실험실 물류 관리를 혁신하고 환자 치료 개선 7배 길어진 검체 안정성, 독립적 검증 완료. 알코르 사이언티픽의 iSED 분석기로 검사한 ESR 검체는 실온에서 최대 28시간, 냉장 상태에서 48시간까지 정확성을 유지해 기존 웨스터그렌(Westergren) 검사의 4시간 제한을 크게 뛰어넘었다. 현대 실험실 물류 관리의 획기적 진전. 연장된 검체 안정성은 분산된 채혈 장소, 장거리 운송 경로, 인력 부족에 대응해야 하는 임상 실험실에 업무 효율과 비용 절감 효과를 제공한다. 환자 치료 개선. 실온에서 하루 이상 안정성이 유지됨에 따라 지연되거나 근무시간 외에 도착한 검체도 안심하고 검사할 수 있어 검체 거부와 재채혈을 줄이는 동시에 검사 결과와 환자 경험을 개선할 수 있다. 스미스필드, 로드아일랜드, 2026년 9월 17일 /PRNewswire/ -- 지난 100년 동안 의사들이 감염, 자가면역질환 및 기타 질병을 진단하고 모니터링하는 데 의존해 온 검사인 적혈구침강속도(erythrocyte sedimentation rate, ESR)를 조용히 지배해 온 숫자가 하나 있다. 바로 4다. 기존에는 검사 결과를 더 이상 신뢰할 수 없게 되기 전에 4시간 이내에 ESR 검체를 검사하거나 냉장 보관해야 했다. 그러나 다이애그노스틱스(Diagnostics)에 게재된 새로운 동료평가 시험에 따르면 이제 이 시간 제한은 과거의 일이 됐다. Diagnostics study 이 시험은 알코르 사이언티픽의 iSED® 분석기에서 광도계 유변학(photometric rheology) 기술로 측정한 ESR 검체가 실온에서 최대 28시간, 냉장 상태에서 48시간까지 정확성을 유지했으며, 이는 기존 웨스터그렌법의 실온 4시간 제한보다 7배 긴 것으로 나타났다고 밝혔다. 그 파급 효과는 매우 크다. 의학계에서 가장 널리 사용되는 검사 중 하나가 더 이상 4시간이라는 시간 제한에 얽매이지 않게 된 것이다. 임상 실험실이 분산된 채혈 장소, 장거리 운송 경로, 인력 부족 문제에 대응하는 가운데, 연장된 검체 안정성은 실험실과 그 서비스를 이용하는 환자들에게 즉각적인 이점을 제공한다. 전체 시험 논문 '광도계 유변학 기술을 이용한 적혈구침강속도 측정을 통한 웨스터그렌법 대비 우수한 검체 안정성 입증(Measuring Erythrocyte Sedimentation Rate Using Photometric Rheology Technology Demonstrates Superior Sample Stability as Compared to the Westergren Method)'은 https://www.mdpi.com/2075-4418/16/16/2648에서 확인할 수 있다. 운송 차량 뒤편에 숨어 있던 문제 ESR은 의학계에서 가장 오래된 검사 중 하나이자 가장 널리 시행되는 검사 중 하나로, 매년 수백만 건이 실시된다. ESR은 감염과 류마티스 관절염 같은 자가면역 질환부터 거대세포동맥염 같은 염증성 질환, 특정 암에 이르기까지 다양한 질환을 발견하고 모니터링하는 데 도움이 되는 빠르고 경제적인 염증 지표다. 특정 분자를 측정하는 검사와 달리 ESR은 적혈구가 얼마나 빠르게 응집하고 시험관 바닥으로 가라앉는지 측정하기 때문에 시간과 온도에 매우 민감하다. 이러한 취약성은 현대 실험실의 운영 방식과 정면으로 충돌한다. 실험실이 중앙집중식 대규모 센터로 통합되는 동시에 채혈 시설은 늘어나고 인력 부족 문제도 심화되고 있다. 채혈과 분석기 사이에는 여러 지점을 순회하는 경로를 통해 검체를 묶어 운송하는 배송망이 있으며, 검체는 실질적인 온도 관리가 이뤄지지 않는 차량 안에서 몇 시간 동안 운반되는 경우가 많다. 이 전체 과정에서 엄격한 4시간 제한을 지키는 것은 현실적으로 불가능한 경우가 많다. 더 큰 문제는 외관상으로는 완벽하게 정상으로 보여 경고 표시 없이 도착 때문에 이러한 실패가 눈에 띄지 않는다는 점이다. 이렇게 완벽하게 정상처럼 보이는 검체가 도착하면, 그 결과는 다른 검체와 마찬가지로 보고되고 의료진의 판단과 조치에 사용된다. 중력을 넘어: 염증을 측정하는 새로운 방법 iSED 분석기는 ESR 검사에 근본적으로 다른 접근법을 적용한다. 광도계 유변학 기술을 이용해 적혈구 침강 과정에서 가장 초기이자 가장 중요한 단계인 적혈구 응집을 온도 제어 유동 셀 내부에서 광학적으로 포착하고, 20초 이내에 결과를 산출한다. iSED 분석기는 통제된 환경에서 응집 과정의 가장 초기 단계를 측정하기 때문에 기존 측정값의 신뢰성을 떨어뜨리는 시간에 따른 변화의 영향을 대부분 받지 않으며, 이에 따라 검체 안정성을 기존 검사보다 7배 연장한다. 4시간에서 28시간으로: 실험실을 위한 획기적 진전 ESR 검체 안정성을 4시간에서 28시간으로 연장한 것은 실험실 물류 관리의 획기적인 진전으로, 실험실과 그 서비스를 이용하는 환자들에게 다음과 같은 즉각적이고 실질적인 이점을 제공한다. 신뢰할 수 있는 결과: 특히 검체가 장거리를 이동하거나 운송이 지연되는 경우에도 모든 결과에 대한 신뢰도가 높아진다. 검체 거부 감소: 운송 중 지연되거나 최소 인력만 근무하는 시간대에 접수된 검체도 안심하고 검사할 수 있다. 환자의 채혈 횟수 감소: 흔히 시행되는 혈액검사를 위해 환자가 재채혈을 받아야 하는 부담을 줄인다. 하나의 튜브로 두 가지 검사: 안정성 연장으로 동일한 EDTA 튜브를 ESR과 일반혈액검사(CBC) 모두에 현실적으로 사용할 수 있으며, ESR 추가 검사 요청도 가능해진다. 업무 효율 및 비용 절감: 임상 실험실의 인력 부족이 심화되는 상황에서 의미 있는 이점을 제공한다. 알코르 사이언티픽의 짐 포스트(Jim Post) 최고경영자(CEO)는 "수십 년 동안 실험실은 제한적인 검체 안정성에 맞춰 ESR 전체 워크플로를 설계할 수밖에 없었다. 실온 안정성을 24시간 더 연장하는 것은 판도를 바꾸는 일이다. 물류 관리를 개선할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 결과를 보장함으로써 환자 치료를 실질적으로 개선한다. 실험실에 하루 동안 신뢰할 수 있는 안정성을 제공하는 것은 단순한 편의가 아니다. 더 나은 의료다"라고 말했다. 시험 소개 '광도계 유변학 기술을 이용한 적혈구침강속도 측정을 통한 웨스터그렌법 대비 우수한 검체 안정성 입증' 시험은 코시(Koshy), 라마자레스(Lamazares), 에번스(Evans), 조타니(Jortani)가 다이애그노스틱스(2026;16(16):2648)에 발표했다. 시험은 두 곳의 병원에서 임상시험심사위원회(Institutional Review Board, IRB) 승인을 받아 수행됐으며, 알코르 사이언티픽의 지원을 받았다. 알코르 사이언티픽 소개알코르 사이언티픽은 실험실 효율성을 최적화하는 진단 기술을 개발한다. 2011년 설립된 이 회사는 생명과학에 대한 깊은 이해와 최첨단 제조 기술을 활용해 의료 서비스 제공자가 시간을 절약하고 환자 치료를 개선할 수 있도록 지원하는 혁신적 솔루션을 설계한다. 알코르 사이언티픽은 모든 규모와 워크플로에 맞춰 실험실을 대상으로 적혈구침강속도(ESR) 검사를 위한 완전 자동화 솔루션을 제공하는 업계 유일의 공급업체 중 하나다. 자세한 내용은 alcorscientific.com에서 확인할 수 있다. 미디어 연락처메건 맥커천(Megan McCutcheon), 알코르 사이언티픽이메일: mmccutcheon@alcorscientific.com

2026.09.18 01:10글로벌뉴스

로제로, 캐나다 및 독일로부터 최대 3억 달러 규모의 공동 자금 지원 약정 확보

몬트리올, 2026년 9월 17일 /PRNewswire/ -- 캐나다와 독일이 오늘 올인(ALL IN)에서 로제로(LawZero)가 근본적으로 새로운 형태의 안전하고 고도화된 첨단 인공지능(AI)을 개발할 수 있도록 최대 3억 캐나다달러의 자금을 지원한다고 발표했다. 최근 AI 시스템이 안전 경계를 넘어선 사례처럼 AI의 급속한 발전은 중대한 위험을 수반한다. AI 시스템이 도입될 수 있을 만큼 충분히 신뢰 가능하고, 주권적 가치를 수호하며, 인간의 기쁨과 노력을 보호하는 방식으로 개발되도록 보장하는 대안이 그 어느 때보다도 필요한 시점이다. 캐나다와 독일의 이번 공동 투자는 로제로의 기술적 접근법과 차세대 AI 시스템 분야에서 시급히 요구되는 주권적 리더십에 대한 시급한 니즈를 해결하는 데 있어 로제로가 수행할 핵심 역할에 대한 강한 신뢰를 보여준다. 이번 자금은 로제로의 기술 로드맵 다음 단계를 추진하는 데 사용되며, 국제 과학 연구팀 확대와 세계적 수준의 컴퓨팅 인프라 확보를 지원한다. 이를 통해 로제로는 독일 베를린에 사무소를 설립해 유럽으로 사업을 확대하고, 현지의 풍부한 혁신 생태계에 기여할 예정이다. 다음 성장 단계의 일환으로 로제로는 캐나다 기업 하이퍼텍(Hypertec) 및 5C와의 파트너십을 통해 캐나다에 전용 주권 컴퓨팅 인프라를 구축할 계획이다. 이번 협력으로 로제로는 대규모 연구를 수행하는 데 필요한 첨단 컴퓨팅 역량을 확보하는 동시에 핵심 AI 인프라와 전문성, 역량을 캐나다에 정착시킬 수 있게 된다. 로제로의 대표적 접근법인 사이언티스트 AI(Scientist AI)는 신뢰성을 핵심 역량으로 간주하며, 처음부터 신뢰성과 안전성을 갖추도록 설계된 근본적으로 새로운 형태의 AI 개발에 초점을 맞추고 있다. 자율적으로 행동하고 자체 목표를 추구하도록 설계된 기존의 프론티어 AI 시스템과 달리 사이언티스트 AI는 투명하게 추론하고, 자체적인 목표에 좌우되지 않는 신뢰할 수 있는 증거 기반 결과를 제공하도록 개발되고 있다. 로제로가 안전한 첨단 AI 개발을 추진함에 따라 사이언티스트 AI는 현재의 최첨단 모델에 안전장치를 제공하고, 과학적 돌파구 마련을 가속하며, AI가 초래하는 위험과 이를 피할 방법에 대한 이해를 높일 것으로 기대된다. 인용문 "캐나다의 인공지능 분야 미래는 우리의 가치를 반영하고 우리의 이익을 보호하는 첨단 시스템 개발에 달려 있다. 사이언티스트 AI와 같은 캐나다 자체 혁신에 투자함으로써 우리는 캐나다의 주권적 AI 역량을 강화하고 차세대 AI가 안전하고 책임감 있게, 그리고 캐나다의 원칙에 따라 구축되도록 하고 있다." – 에번 솔로몬(Evan Solomon) 캐나다 인공지능•디지털혁신부 장관 겸 남부 온타리오 연방경제개발청 담당 장관 "캐나다 경제는 우리 산업이 경쟁하고 성공하는 데 도움이 되는 혁신을 지원할 때 성장한다. 안전하면서도 높은 영향력을 지닌 AI를 발전시키는 캐나다 기관인 로제로에 투자함으로써 우리는 국내 역량을 구축하고 양질의 일자리를 지원하는 동시에 첨단 기술이 책임감 있게 개발되고 캐나다 국민에게 혜택을 주도록 하는 데 기여하고 있다." – 멜라니 졸리(Mélanie Joly) 캐나다 산업부 장관 겸 퀘벡지역 캐나다경제개발청 담당 장관 "'사이언티스트 AI'를 통해 우리는 캐나다와 독일 간의 검증된 파트너십을 더욱 심화하고 있다. 이 프로젝트는 본질적으로 안전한 인공지능을 개발하기 위한 새롭고 수학적 기반을 갖춘 접근법을 추구한다. 설계 단계부터 안전성을 확보하는 안전 중심 설계(safe-by-design) 모델은 잠재적으로 통제하기 어려운 자율형 AI 에이전트의 대안을 제시한다. 이 모델은 객관적인 과학자처럼 오직 사실을 기반으로 작동하며 자체적인 목표를 추구하지 않는다. 캐나다와 유럽에 첨단 AI 연구 역량을 구축함으로써 우리는 기술 주권을 강화하고 있다." – 카르스텐 빌트베르거(Karsten Wildberger) 독일 디지털화•정부현대화부 장관 "AI 위험이 증가하고 빠르게 확산하는 상황에서 우리의 최우선 과제는 이 기술을 안전하게 만들 수 있는 해결책을 구축하고 사람들이 진정으로 신뢰할 수 있는 대안 모델을 제공하는 것이어야 한다. 최근의 사례는 안전성 그 자체가 핵심 역량이라는 점을 보여준다. 과학적 혁신과 공공 안전은 함께 발전할 수 있고 반드시 그렇게 추진되어야 한다. 로제로의 사명은 신뢰할 수 있고 설계 단계부터 안전한 AI를 개발해 이 중대한 과학적 과제에 대응하는 것이다. 캐나다와 독일의 이번 지원은 중대한 전환점으로, 양국의 기술 주권을 강화하는 동시에 전 세계적 차원에서 안전한 AI를 개발하는 다음 단계로 이끌어 줄 것이다." – 로제로의 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 설립자 겸 과학총괄 "AI는 세계가 지금까지 경험한 적 없는 속도로 발전하고 있으며, 세상을 더 나은 방향으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있다. AI가 안전하게 활용될 수 있도록 보장하는 것은 우리 모두의 책임이며, 캐나다가 이를 실현하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 믿는다. 하이퍼텍은 파트너인 5C와 함께 로제로가 캐나다에서 설계 단계부터 안전한 AI 연구를 추진할 수 있도록 지원하는 세계적 수준의 주권 컴퓨팅 인프라를 구축하게 된 것을 자랑스럽게 생각한다. 이는 AI가 약속하는 잠재력을 실현하기 위해 필요한 정부와 자본, 캐나다 산업계 간 협력의 모범적인 사례다." – 하이퍼텍 그룹(Hypertec Group)의 사이먼 아두트(Simon Ahdoot) 최고경영자 "획기적인 AI 연구에는 그에 걸맞은 수준의 성능을 제공할 수 있는 인프라가 필요하다. 5C는 로제로가 캐나다에서 대규모 연구를 진전시키는 데 필요한 전용 컴퓨팅 역량을 제공하게 된 것을 자랑스럽게 생각한다." – 5C의 조너선 아두트(Jonathan Ahdoot) 최고경영자 로제로 소개 몬트리올에 본사를 둔 로제로는 고성능의 안전 중심 설계를 갖춘 AI 시스템을 위한 기술적 솔루션을 개발하는 비영리 스타트업이다. 튜링상 수상자인 요슈아 벤지오가 설립한 로제로는 기초 AI 안전성 연구와 기술 솔루션 개발을 연결한다. 로제로는 독립적인 이사회와 글로벌 자문위원회(Global Advisory Council)의 감독을 받고 있으며, 이사회 의장인 나이키 재단(Nike Foundation) 및 걸 이펙트(Girl Effect)의 마리아 아이텔(Maria Eitel) 설립자, 저신다 아던(Jacinda Ardern) 전 총리와 스테판 뢰벤(Stefan Löfven) 전 총리, 작가 유발 노아 하라리(Yuval Noah Harari), 전 롤스로이스(Rolls-Royce) 최고경영자 존 로즈 경(Sir John Rose), 밀라(Mila)의 발레리 피사노(Valerie Pisano) 최고경영자 등 국제 지도자들이 참여하고 있다. 로제로는 초기 밀라에서 인큐베이팅됐으며, 게이츠 재단(Gates Foundation), 코이피션트 기빙(Coefficient Giving), 슈미트 사이언스(Schmidt Sciences), 퓨처 오브 라이프 인스티튜트(Future of Life Institute), 엔비디아(NVIDIA), 실리콘밸리 커뮤니티 재단(Silicon Valley Community Foundation)을 통한 얀 탈린(Jaan Tallinn) 등의 자선단체와 캐나다 및 독일 정부의 촉진 자금 지원을 받고 있다. 로제로의 연구에 대한 자세한 내용은 https://lawzero.org/en/research에서 확인할 수 있다. 문의처: media@lawzero.org PRNewswire 번역 제공

2026.09.18 01:10글로벌뉴스

에임인텔리전스, 'AI 레드티밍·가드레일'로 안전한 AI 생태계 구축

인공지능(AI) 보안 전문 기업 에임인텔리전스가 AI 시스템을 공격해 취약점을 찾는 레드팀과 AI 행동을 실시간으로 통제하는 가드레일을 결합해 AI 생애주기 전체를 관리하는 플랫폼을 구축하겠다는 청사진을 제시했다. 박하언 에임인텔리전스 최고기술책임자(CTO)는 지난 7일 삼성금융캠퍼스에서 열린 'AI 리스크 컨퍼런스 서울 2026'에서 AI 안전 전략을 소개했다. 박 CTO는 이날 "이제 중요한 질문은 AI를 어디에 활용할 것인가가 아니다. 누가 AI를 통제하고, 어떻게 통제할 것인지를 고민해야 한다"고 강조했다. 생성형 AI가 빠르게 발전하면서 위험도 함께 커지고 있다는 것이 박 CTO의 진단이다. 심지어 AI는 이제 스스로 행동하는 에이전트를 거쳐 실제 물리적 환경에서 움직이는 피지컬 AI 시대로 진입하고 있다. 그는 "에임인텔리전스 레드티밍 결과 가장 안전하다고 평가받는 AI 모델조차 10분 안에 탈옥(Jailbreak)이나 인격 변조가 가능했다"며 "뿐만 아니라 새로운 AI 취약점은 계속 등장하기 때문에 단순히 취약점을 찾는 것이 아니라 국제 표준과 프레임워크를 기반으로 객관적으로 평가하는 것이 중요하다"고 말했다. 이처럼 AI 모델의 취약점을 발굴하고 조치하는 것만으로는 AI를 안전하게 활용하는 데 한계가 있다는 것이 박 CTO의 판단이다. 이에 에임인텔리전스는 AI 레드티밍과 더불어 AI 통합 관리 플랫폼이자 가드레일인 '스타포트(Starport)'를 선보여 AI 모델과 챗봇, AI 에이전트를 실시간으로 통제하는 환경을 지원한다는 계획이다. 스타포트는 AI 모델과 챗봇, AI 에이전트를 실시간으로 통제하는 플랫폼이다. 핵심에는 '가디언(Guardian)'이라 불리는 경량 AI 가드레일 모델이 탑재된다. 이 모델은 기업 내부 또는 온프레미스 환경에 구축돼 AI 서비스 앞단과 뒷단에서 프롬프트와 응답을 실시간으로 검사한다. 개인정보나 민감정보가 외부 생성형 AI 서비스로 전송될 경우 자동으로 마스킹하거나 차단하며, 기업 정책에 맞게 AI 활용을 통제한다. 특히 AI 에이전트는 다양한 하위 에이전트와 외부 도구, API를 활용해 작업을 수행하기 때문에 전체 실행 과정을 관리해야 한다. 이에 스타포트는 기업 내 AI 모델과 에이전트 현황을 파악하는 인벤토리 기능과 AI 간 데이터 이동 및 권한 사용을 분석하는 관측(Observation) 기능을 제공한다. 이후 정책 기반으로 허용과 차단, 권한 제어까지 하나의 플랫폼에서 수행하도록 구성했다. 박 CTO는 이어 "현재 에임인텔리전스는 60개 이상의 AI 모델을 대상으로 레드팀 테스트를 수행했으며, 해외 20여 개 기업에 관련 솔루션을 공급하고 있다"며 "또한 58개 이상의 글로벌 보안 프레임워크와 매핑해 결과를 제공하고 있으며, 약 1200만 명이 사용하는 서비스에 가드레일 기술이 적용됐고, 10만 개 이상의 AI 에이전트를 관리하고 있다"고 소개했다. 그는 "AI를 안전하게 활용하기 위해서는 공격과 방어, 탐지와 통제까지 연결된 전 주기 보안 체계가 필요하다"며 "한 기업만으로 해결할 수 있는 문제가 아닌 만큼 글로벌 기업과 연구기관, 산업계가 함께 AI 안전 생태계를 만들어가야 한다"고 당부했다. 한편 지난 7일 개최한 'AI 리스크 컨퍼런스 서울 2026'은 에임인텔리전스가 개최하고, 삼성화재가 후원하는 컨퍼런스로, 100명 이상의 국내외 기업 관계자들이 참여했다. 현장에서는 AI 리스크를 정의하고, 효과적인 관리를 위한 논의와 강연이 이어졌다. 에임인텔리전스는 이번 컨퍼런스를 기점으로 주기적으로 AI 리스크 컨퍼런스를 개최할 예정이다.

2026.09.17 21:52김기찬 기자

국제 사이버 훈련 'APEX' 한국서 열려…자율형 AI 첫 적용

국경을 넘나드는 사이버 공격에 대응하기 위해 각국 사이버 보안 인력이 한자리에 모여 실전 대응 역량을 겨루고 경험을 공유하는 국제 사이버 훈련이 열렸다. 특히 올해 훈련에는 사람의 개입 없이 위협 탐지부터 분석, 대응전략 수립까지 수행하는 자율형 AI가 처음 도입되면서 AI 시대의 사이버 위협 대응 역량을 검증하는 장으로 확대됐다. 국가정보원과 국가보안기술연구소가 공동 주최한 글로벌 사이버 안보 행사 '사이버 서밋 코리아(Cyber Summit Korea, CSK 2026)'의 부대행사로 열린 'APEX(국제 사이버 훈련)'에는 23개국 57개 기관에서 약 300명이 참여했다. 올해로 3회째를 맞은 APEX는 전날부터 본격적인 훈련에 돌입해 실제 사이버 공격 상황을 가정한 대응 훈련을 했다. 국가정보원 국가사이버안보센터(NCSC) APEX 관계자는 이날 APEX 현장에서 브리핑을 진행하며 "사이버 공격에는 국경이 없다”며 “현실 세계에 미치는 사이버 공격의 영향이 커지고 있는 만큼 국경을 초월한 국제협력과 공조를 실전에서 경험할 수 있는 훈련이 필요하다"고 설명했다. 그는 이어 "전력망, 5G, 지하철, 해양 등 국가 중요 기반 시설을 노리는 공격이 심화하는 만큼, 핵심 기반 시설을 방어하는 환경을 구현하고 대응하는 훈련 체계"라며 "단순 IT 시스템에만 영향을 미치는 것이 아니라 대응을 놓칠 경우 물리적 피해로 이어지는 상황도 가정했다. 예를 들어 지하철 시스템에 대한 공격이 제대로 방어되지 않을 경우 열차 간 충돌 사고가 발생하도록 가상 환경을 구현해놨다"고 밝혔다. 물리적 피해뿐 아니라 사이버 공격 발생 시 실제 일어날 수 있는 언론 보도, 법률적 문제 등 비(非) 기술 영역도 다룬다. 실제 훈련에서는 갑작스러운 전력 차단과 같은 사건이 발생하고, 이를 두고 언론 보도가 이어지는 상황도 연출됐다. 참가자들은 사이버 공격의 기술적 원인을 분석하고 대응함과 동시에 언론 대응, 법률적 대응까지 수행해야 한다. 이는 실제 사이버 위기가 발생할 경우 기술적 시스템을 복구하는 것만으로 상황이 종료되지 않는다는 판단에 따른 것이다. APEX는 경쟁보다는 공동 방어 경험의 공유에도 초점을 맞췄다. 각 방어팀은 자신들이 파악한 위협과 대응 결과를 보고서로 작성해 정보 공유 시스템에 올리고, 다른 팀이 이를 활용해 동일하거나 유사한 위협에 보다 빠르게 대응할 수 있도록 했다. APEX 관계자는 "APEX는 경쟁이 아닌 실전 경험을 공유하는 '훈련'"이라며 "AI를 비롯한 새로운 사이버 위협에 대응하고, 기술적 대응과 비기술적 대응을 함께 수행하며, 다른 국가와 정보를 공유하는 과정 자체를 경험하게 하는 데 목적이 있다"고 밝혔다. '프로젝트 팔랑크스', 위협 탐지부터 보고서 작성까지 알아서 올해 APEX에서 가장 주목되는 변화는 자율형 AI 블루팀의 도입이다. 국내에서 개발한 자율형 AI가 방어팀의 역할을 맡아 사람의 개입 없이 위협 탐지, 공격 분석, 보고서 작성, 대응 전략 수립 등을 수행한다. APEX 관계자는 "가장 주목되는 변화는 자율형 AI '블루팀' 도입"이라며 "국내에서 개발한 자율형 AI가 블루팀 역할을 맡아 사람의 개입 없이 위협 탐지, 공격 분석, 보고서 작성, 대응 전략 수립 등 전주기 과정을 대응한다"고 설명했다. APEX에 구현된 AI 방어팀은 '프로젝트 팔랑크스(Project Phalanx)'로 불린다. NCSC 주도로 국방부, 국가보안기술연구소, 스틸리언, 금융보안원 등 민·관·군 정예팀이 구성돼 4개월간 개발했다. 네이버클라우드도 개발에 필요한 기반 환경을 지원한 것으로 알려졌다. 자율형 AI 방어팀은 실시간 사이버 공격 환경에서 AI 에이전트들이 협업해 위협 탐지, 공격 분석, 복구, 대응전략 수립 등 전 과정을 실전처럼 수행한다. 미래 사이버 전장에서 인간과 AI의 최적 협업 모델을 제시하겠다는 목표다. APEX 관계자는 AI 방어팀의 성능과 관련해 "한 번 AI가 작동하면 사람이 일체 개입하지 않는다"며 "대응이 너무 빠르고 보고서까지 작성하는 속도가 사람의 역량을 넘어섰기 때문에 스코어링에서는 제외했다"고 설명했다. 프로젝트 팔랑크스에 참여한 군 관계자는 "방어자는 공격자에 비해 대규모 인프라 전반은 빈틈없이 지켜야 하는 구조적 한계가 존재한다"며 "제로트러스트 기반의 AI 자동 대응을 통해 이러한 한계를 보완하기 위해 추진됐다"고 밝혔다. 외국인 참가자 "한국, AI 적용 속도 놀라워…실제 상황 연계 훈련 인상적" APEX는 AI라는 새로운 변수를 훈련에 접목해 미래의 사이버 위기에서 세계 각국이 어떻게 함께 대응할 것인지 실전에서 경험하는 국제 훈련으로 영역을 넓혀가고 있다. 이에 사이버 공격이 국경을 넘어 국가의 핵심 기반시설과 사회 전반에 영향을 미치는 상황에서 국제적인 공동 대응의 중요성은 더욱 커지고 있기 때문이다. 이날 현장에서 지디넷코리아는 APEX에 직접 참여한 외국인 참가자와 인터뷰를 진행했다. 이 참가자는 2년 연속으로 APEX에 참가했다. 그는 "APEX에서는 기술 분야와 비기술 분야가 실제 상황처럼 연계돼 훈련할 수 있는 환경이 조성돼 있다"며 "그런 경험을 하기 위해 한국까지 왔다"고 설명했다. 그는 이어 "또한 APEX는 전략적인 파트너십을 구축하는 데 있어 좋은 기회"라며 "여러 국가가 합심해 사이버 위협에 대응하며, 훈련 자체가 키보드로만 협력하는 것이 아니라 실제 어떤 문제가 발생했을 때 함께 모여 의사소통하는 부분이 인상적"이라고 밝혔다. 이번 APEX의 가장 인상깊은 점을 묻는 질문에 그는 단호히 "AI"라고 답했다. 그는 "올해 처음 운영되는 AI 방어팀이 인상적이다"라며 "현업에서 시스템상 전반적으로 AI가 많이 적용되고 있는데, AI 방어팀을 통해 배워가는 부분이 많다"고 말했다. 이어 "한국의 AI 적용 속도는 굉장히 빠르다"며 "AI 방어팀의 놀라웠던 부분은 분석, 위협 등 영역에서 사람의 역량보다 월등히 빨랐다"고 평가했다. 그는 향후에도 APEX에 참여하겠다는 의사를 밝혔다. 이 참가자는 "지난해에도 APEX에 참가했지만, 올해 AI 등 많은 변화가 굉장히 놀라웠다"며 "올해 APEX가 역대 가장 도전적이고 실험적이며, 혁신적인 훈련 체계였다. 인상적인 훈련"이라고 평가했다.

2026.09.17 21:51김기찬 기자

한 폰에서 업무망·인터넷 따로 쓴다…KT, 5G '앱 슬라이싱' 준비

업무용 스마트폰과 개인용 스마트폰을 두 대씩 들고 다니던 불편이 사라진다. 한 대의 스마트폰에서 회사 업무 앱은 보안이 적용된 기업 전용망으로, 유튜브나 포털 같은 개인 앱은 일반 인터넷망으로 자동 연결하는 기술을 KT가 상용화한다. 개인과 업무 데이터가 한 단말에서 오가지만 통신 경로는 서로 철저하게 분리하는 방식이다. 핵심은 5G SA 기반 '앱 슬라이싱'이다. 기존 기업전용 5G의 폐쇄망 보안성을 유지하면서 일반 인터넷까지 한 단말에서 이용할 수 있도록 기업용 5G를 한 단계 확장한다. 개인용과 업무용 단말을 따로 지급해야 했던 기업은 단말 비용을 줄이고, 직원은 스마트폰 한 대만 들고 다니면 된다. 명유재 KT 기업무선 IoT서비스담당 상무는 17일 온라인 설명 자리에서 “기업전용 5G 단말과 기업전용 5G 코어를 통해 기업 내부망까지 폐쇄망으로 구성해 물리적인 보안성을 담보한다”며 “보안 접속이 필요한 앱과 일반 개인용 앱을 구분하면 인터넷용 개인 단말과 업무용 단말을 별도로 들고 다니는 번거로움도 사라지게 될 것”이라고 설명했다. 기업전용 5G는 일반 이동통신망과 기업 내부망을 분리하는 게 출발점이다. 업무용 단말에서 발생한 데이터는 기업전용 5G 코어를 거쳐 내부망으로 전달된다. 일반 인터넷에서 기업 내부망으로 접근할 수 없도록 통신 경로 자체를 분리해 보안을 확보한다. 단말도 통제할 수 있다. 필요하면 스마트폰 카메라나 와이파이를 차단하고 특정 지역에서만 단말을 사용할 수 있도록 제한할 수 있다. 기업이 데이터와 음성을 총량으로 구매한 뒤 직원들이 필요한 만큼 나눠 쓰고 전용 포털에서 사용 현황을 관리하는 기능도 제공한다. 스마트폰 한 대에 개인망 업무망 동시에 앱 슬라이싱은 여기서 한 단계 더 나아간다. 스마트폰 자체가 아니라 각각의 앱을 기준으로 접속할 네트워크를 결정한다. 예컨대 회사 이메일이나 사내 업무 앱을 실행하면 기업전용 5G를 거쳐 사내망으로 연결한다. 반대로 유튜브나 포털 등 개인용 앱을 켜면 일반 인터넷망을 이용한다. 이용자가 망을 직접 바꿀 필요 없이 앱에 따라 접속 경로가 자동으로 갈린다. 이를 위해 KT는 삼성전자, 구글과 협력했다. KT가 기업용 네트워크 슬라이스를 구성하고 구글이 기업 정책을 스마트폰에 전달하면 삼성전자가 녹스(Knox)를 기반으로 앱별 트래픽을 구분해 각각 다른 망으로 보낸다. 우선 안드로이드 기반 갤럭시 스마트폰을 대상으로 개발했으며 아이폰은 iOS에 맞춘 추가 개발과 제조사 협력이 필요하다. 요금도 분리할 수 있다. 개인 앱에서 사용한 데이터는 직원이 내고 업무 앱에서 발생한 데이터는 회사가 부담하도록 각각 과금하는 방식이다. 공공기관을 겨냥한 '5G 업무망'도 확대하고 있다. 기존 유선 업무망을 5G로 바꿔 노트북뿐 아니라 프린터와 복합기, 인터넷전화 등을 무선으로 연결한다. 사무실을 재배치하거나 임시 출장소를 만들 때마다 랜선을 새로 설치할 필요가 없는 게 장점이다. 보안은 여러 단계로 걸어뒀다. 단말과 유심을 먼저 확인한 뒤 노트북과 사용자 계정을 인증하고 마지막으로 등록된 휴대전화 번호를 이용한 OTP 인증까지 통과해야 업무망에 접속할 수 있다. 노트북이나 에그를 분실하더라도 습득자가 곧바로 업무망에 들어갈 수 없도록 한 것이다. 100만명 몰려도 안전망은 따로, AI가 이상징후 차단 KT는 5G SA 기반 네트워크 슬라이싱을 실제 현장에서도 활용하고 있다. 최근 서울 세계불꽃축제에서는 100만명 이상 관람객이 사용하는 일반 통신망과 별도로 안전관리용 통신망을 구성했다. 무선 CCTV 25대의 영상을 종합상황실로 실시간 전송하고 안전요원용 긴급 연락 단말 10대의 통신도 별도로 보장했다. 소방청과는 재난 현장에서 일반 통신량이 폭증하더라도 소방관의 통신을 우선 연결하는 서비스를 기업전용 5G SA 기반으로 실증했다. 같은 5G망을 사용하더라도 반드시 연결돼야 할 통신에 별도의 길을 만들어주는 셈이다. 다음 단계는 네트워크에 AI를 결합하는 것이다. KT가 개발 중인 AI 보안은 트래픽과 단말의 무선 상태, 인증 기록, 보안 이벤트를 함께 분석해 이상 징후를 찾아낸다. 문제가 발생하면 접속을 차단하고 관리자에게 결과를 전달하는 과정까지 자동화하는 것이 목표다. 피지컬AI를 위한 AI-RAN과 AI 엣지도 준비한다. 공장 로봇처럼 주변 상황을 실시간으로 인식하고 움직이는 AI는 현장에서 만들어지는 데이터를 빠르게 올리고 즉시 판단해야 해 초저지연뿐 아니라 업링크 성능도 중요하기 때문이다. 김우태 KT 미래네트워크Lab 통신AX연구담당 상무는 “앞으로 네트워크는 단순히 데이터를 전달하는 인프라를 넘어 스스로 판단하고 스스로 지키는 지능형 인프라가 될 것”이라며 “네트워크와 AI, 보안 분야에서 축적해온 기술 역량으로 이 변화를 주도해 나가겠다”고 말했다.

2026.09.17 17:41박수형 기자

"청소년에겐 AI도 미디어...비판적 사용법 가르쳐야"

청소년에게 미디어와 AI가 사실상 하나의 개념으로 자리 잡은 가운데, 학교에서도 AI를 단순히 활용하는 방법을 넘어 결과물을 비판적으로 판단하고 검증하는 방법을 가르쳐야 한다는 지적이 나왔다. 학생들의 AI 이용은 빠르게 늘고 있지만 이를 체계적으로 가르칠 교육과정과 정책적 지원은 아직 부족하다는 이유다. 정현선 경인교대 국어교육과 교수는 17일 'AI 대중화 시대 미디어·AI 리터러시 함양 교육 정책 연구 및 법안 국회 공청회'에서 “청소년에게 미디어와 AI는 분리되지 않는 하나의 개념”이라며 “AI를 검색과 대화, 관계 형성을 매개하는 미디어로 규정하고, AI 사용법을 보편적 교육권으로 보장해야 한다”고 밝혔다. 정 교수는 AI가 미디어의 범주에 포함되는 핵심 요인으로 알고리즘 기반 자동화를 꼽았다. AI가 이용자의 검색과 시청, 요청 기록 등을 바탕으로 정보를 선별하고 이를 답변을 만드는 데 활용한다는 설명이다. AI 쓰는 법보다 '판단하는 법' 가르쳐야 학생들의 인식도 이와 크게 다르지 않았다. 정 교수가 초중고 학생을 대상으로 직접 조사한 결과, 학생들은 AI와 미디어를 떠올릴 때 공통적으로 '알고리즘'과 '정보'를 연상했다. AI를 별도의 기술이라기보다 일상적으로 정보를 접하고 소통하는 미디어와 유사하게 받아들이고 있다는 의미다. 교육에 대한 요구도 단순한 AI 활용법 습득에 그치지 않았다. 학생들은 새로운 미디어를 어떻게 사용하는지보다 AI가 내놓은 결과물을 어떻게 평가하고 판단해야 하는지 등 비판적인 활용 방법을 배우려는 요구가 더 큰 것으로 나타났다. 정 교수는 이에 따라 AI의 의사결정 과정과 그 결과가 개인에게 미치는 영향을 비판적으로 바라보는 교육이 필요하다고 강조했다. AI를 잘 사용하는 방법뿐 아니라 어떤 정보와 조건을 바탕으로 결과가 만들어졌는지 살피고 스스로 검증하는 역량까지 학교에서 길러야 한다는 것이다. 문제는 학생들의 AI 활용 속도를 학교 교육체계가 따라가지 못하고 있다는 점이다. 현행 교육체계에는 AI 리터러시 교육 전반을 아우르는 총론이 부족하고 교과 간 장벽도 높아 실제 수업으로 연결하기 어렵다는 지적이다. 정 교수는 교과 간 연계를 확대하되 학교급별 학생의 발달 수준과 각 교과의 책임과 성격을 구체적으로 반영해야 한다고 제언했다. 한국 학생들의 학습 과정에서 AI 이용률은 높은 반면 과목 특성에 맞춘 체계적인 AI 교육은 여전히 부족하다는 조사 결과도 근거로 들었다. AI 결과 검증 없이 믿는 학생 25% 넘어 학교에서 무엇을 가르칠 것인지와 함께 이를 지속적으로 뒷받침할 정책 기반을 마련해야 한다는 주장도 이어졌다. 배상률 한국청소년정책연구원 선임연구위원은 “이젠 미디어 접근 격차를 넘어 미디어 리터러시 격차를 고려해야 할 시점”이라며 “리터러시 격차는 곧 리더십 격차로 이어지고, 성과 격차를 유발한다”고 말했다. 특히 생성형 AI가 내놓은 결과물을 별도의 검증 없이 믿거나 중요한 결정을 내릴 때마다 AI에 의존하는 학생 비율이 각각 25%를 넘는 것으로 나타났다. 단순히 AI에 접근할 수 있느냐의 문제를 넘어 AI가 제공하는 정보를 제대로 판단하고 활용할 수 있느냐가 새로운 격차를 만들 수 있다는 설명이다. 배 선임연구위원은 지속 가능한 미디어 리터러시 교육을 위해 일회성 사업에 그치지 않는 법적·재정적 기반을 갖춰야 한다고 강조했다. 현재 제22대 국회에는 '디지털미디어교육 활성화 및 지원법', '미디어 리터러시 교육 진흥법', '미디어교육 지원법' 등 관련 법안 8건이 발의돼 있다. 배 선임연구위원은 관련 법률에서 미디어 교육의 개념과 정책을 책임질 중앙부처를 보다 명확하게 규정할 필요가 있다고 했다. 공청회를 주최한 김문수 더불어민주당 의원실은 이날 제기된 문제의식과 정책 연구 결과 등을 토대로 미디어 AI 리터러시 교육을 지원하기 위한 제정법 마련을 추진할 계획이다.

2026.09.17 17:29홍지후 기자

[AI 속도 논쟁③] "200㎞ 달려도 도로에선 100㎞"…한국 AI, 어디서 브레이크 걸까

글로벌 인공지능(AI) 업계에서 개발 속도를 늦춰야 한다는 주장이 커지면서 한국도 같은 브레이크를 밟아야 하는지가 관심사로 떠올랐다. 국내에서는 연구개발까지 늦추기보다 기술 개발은 이어가되 모델이 시장에 나오고 사람을 대신해 행동하는 단계부터 위험에 맞는 안전장치를 강화해야 한다는 목소리가 나온다. 국내 AI 업계와 학계는 한국이 아직 글로벌 프론티어 AI 선두권을 추격하는 상황에서 개발 속도부터 낮추는 것은 현실적이지 않다고 진단했다. 대신 모델 공개와 서비스 출시, 실제 활용을 구분해 단계별로 다른 안전 기준을 적용할 필요가 있다고 봤다. AI 업계 안팎에서는 AI가 맡는 역할과 권한에 따라 안전 기준도 달라져야 한다고 봤다. 질문에 답하는 AI와 예약·결제 등 실제 행동까지 맡는 AI를 같은 수준으로 볼 수 없다는 지적이다. "200㎞ 달리는 차도 도로에선 적정 속도"…개발과 사용은 따로 박지환 씽크포비엘 대표는 17일 지디넷코리아와의 통화에서 한국이 아직 AI 연구개발 속도를 늦출 단계는 아니라고 짚었다. 글로벌 프론티어 AI를 추격해야 하는 만큼 기술 성능을 높이는 연구는 이어가되 실제 사회에서 어디까지 쓰게 할지는 별도의 기준으로 정해야 한다고 봤다. 박 대표는 이를 자동차에 빗댔다. 자동차는 시속 200㎞가 넘는 속도를 낼 수 있도록 개발돼도 실제 도로에서는 시속 80㎞나 100㎞의 제한속도를 적용한다. 일부 승합차처럼 용도나 위험도에 따라 차량 자체의 최고속도를 제한하기도 한다. 그는 "자동차가 시속 200㎞ 넘게 달릴 수 있다고 해서 모든 도로에서 그 속도로 달리게 하지는 않는다"며 "AI도 성능을 어디까지 높일 것인지와 사회에서 어디까지 사용할 수 있게 할지는 구분해야 한다"고 강조했다. 이어 "200㎞ 이상을 달리는 자동차를 연구하는 것처럼 AI 선행 연구는 계속해야 한다"며 "동시에 그 기술을 사회에서 안전하게 사용할 수 있도록 제도를 갖추는 게 필요하다"고 덧붙였다. AI가 답변에서 '실행'으로 넘어가면서 이런 고민은 실제 서비스 현장으로 옮겨가고 있다. 자체 AI 모델과 대국민 서비스를 함께 개발하는 SK텔레콤은 '모두의 AI'에서 병원 예약 등 이용자를 대신해 업무를 수행하는 실행형 AI 에이전트를 준비 중이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 에이전트가 직접 행동하는 범위가 넓어질수록 이용자가 어디까지 권한을 맡길지 기준을 세우는 일이 중요해진다고 봤다. 민원이나 금융처럼 개인정보와 돈이 오가는 업무에서는 이용자 동의와 안전장치도 필요하다고 설명했다. SK텔레콤은 이용자 동의 없이 처리할 수 있는 업무와 별도 승인이 필요한 업무를 구분하는 방안을 검토하고 있다. 보안업체와 레드팀도 꾸려 실행형 에이전트의 취약점을 사전에 점검 중이다. 김 본부장은 "에이전트를 어떻게 설계하고 고객 정보를 처리할지, 어떤 방식으로 권한을 얻을지에 대한 논의가 업계에서 더 많이 이뤄져야 한다"며 "성능은 빠르게 높아지고 있지만 관련 가이드라인과 규칙은 아직 초기 단계"라고 말했다. 연구는 계속, 시장에 나올 땐 검증…위험 따라 달라지는 '브레이크' 유창동 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 기업 내부의 연구개발까지 인위적으로 늦추기는 어렵다고 내다봤다. 다른 국가와 기업들이 개발을 이어가는 상황에서 연구 경쟁 자체를 멈추기는 쉽지 않다는 이유다. 다만 제품을 외부에 내놓기 전에는 별도의 안전 검증이 필요하다고 선을 그었다. 유 교수는 "개발은 계속하더라도 외부로 출시하는 제품은 안전성을 확인하면서 속도를 조절하는 게 맞다"며 "평가 기준과 벤치마크 데이터셋을 마련해 위험 수준을 점검해야 한다"고 제언했다. 정부도 연구개발 속도 자체를 낮추기보다 기술 발전과 안전장치를 함께 끌어올리는 쪽에 무게를 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 "이미 앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과 추격하면서 동시에 새로운 시장을 만들어야 하는 나라가 스스로 속도를 낮추는 것은 전혀 다른 문제"라고 밝혔다. 배 부총리는 이를 '속도책임'이라고 표현했다. 그는 "AI 연구개발과 산업 활용에는 과감하게 가속페달을 밟되 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다"며 "속도는 경쟁력이고 안전은 지속가능성"이라고 강조했다. 그러나 안전 우려가 커져도 실제 AI 개발 경쟁이 느려질 가능성은 낮다는 관측도 나온다. 일부 기업이나 국가가 속도를 줄이더라도 다른 개발 주체들이 계속 경쟁하는 상황에서는 모두가 동시에 감속하기 어렵다는 이유다. 신정규 래블업 대표는 "아무도 개발 속도를 늦추지 않을 것"이라며 "AI를 직접 만들어보니 위험하다는 점은 이제 확실하고 개발자와 연구자들 사이에서도 이런 위기감이 상당히 일반화돼 있다"고 진단했다. 더 큰 문제는 개발을 이어가는 동안 마련한 안전장치가 예상하지 못한 위험까지 막아낼 수 있느냐다. 신 대표는 기업들이 사전에 여러 대책을 마련하더라도 모든 사고를 미리 차단하기는 어려울 것으로 내다봤다. 그는 "여러 사전 대책을 만들고 도입하겠다는 회사들이 나오겠지만 결국 그것만으로 막지 못하는 큰 사고가 한 번은 날 것"이라며 "그 사고가 치명적이지 않기만을 바란다"고 말했다.

2026.09.17 16:50김동원 기자

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