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우버, '딜리버리히어로' 인수 제안…도어대시와 해외 배달시장 경쟁

우버가 독일 음식 배달업체 딜리버리히어로에 주당 33유로 규모의 인수 제안을 한 것으로 나타났다. 미국 밖 배달 시장에서 도어대시와의 경쟁력을 키우기 위한 움직임으로 풀이된다. 23일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 딜리버리히어로는 성명을 통해 우버의 인수 관심과 주당 33유로(약 5만 8139원) 수준의 예비 제안 사실을 확인했다. 이는 지난 금요일 딜리버리히어로 종가보다 1.8% 낮은 수준이다. 딜리버리히어로는 회사가 전략적 검토 절차를 실행하는 데 계속 집중하고 있으며, 필요하거나 적절한 경우 추가 내용을 공개하겠다고 밝혔다. 외신은 우버와 도어대시가 각각 딜리버리히어로 투자자들과 지분 인수 논의를 진행했다고 설명했다. 이에 두 회사가 투자자 지분 확보에 나서면서 딜리버리히어로를 둘러싼 인수 경쟁이 벌어질 가능성도 제기된다. 딜리버리히어로는 우버가 제시한 주당 33유로 수준의 제안을 거절했으며, 일부 투자자들은 주당 40유로(약 7만 472원) 이상을 요구할 뜻을 보인 것으로 알려졌다. 우버는 딜리버리히어로 전체 인수 방안을 검토하고 있으며, 지분을 추가로 늘리는 방법을 자문사들과 논의하고 있다. 외신에 따르면 회사는 딜리버리히어로의 다른 투자자들과도 거래 가능성을 두고 접촉해온 것으로 전해졌다. 딜리버리히어로는 국내 1위 배달앱 배달의민족 운영사인 우아한형제들의 모회사다. 이에 따라 우버의 딜리버리히어로 지분 확대와 인수 검토가 향후 국내 배달 시장 지배구조에도 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. 우버의 딜리버리히어로 지분 확대 사실이 알려진 뒤 인수 관심은 더 커졌다. 우버는 이번 주 추가 주식과 금융상품을 매입해 딜리버리히어로 지분을 20% 가까이 보유하게 됐다고 공시했다. 딜리버리히어로 주가는 올해 들어 약 50% 올랐다. 모건스탠리는 우버가 파생상품을 활용해 지분을 빠르게 늘리는 데 도움을 준 것으로 전해졌다. 우버는 앞서 이번 주 딜리버리히어로 지분을 현재로서는 30% 이상으로 늘릴 의도가 없다고 밝혔다. 독일 인수합병법상 의결권 30%는 의무 공개매수 제안이 발생하는 기준이다. 다만 우버는 투자 기회를 정기적으로 검토하고 있으며, 조건이 맞을 경우 보유 지분을 늘릴 수 있다고 설명했다. 일부 지분율을 넘기기 전에는 반독점 당국 승인이 필요할 수 있다는 관측도 나온다. 다만 논의는 진행 중이며 실제 거래로 이어질지는 아직 불확실하다. 딜리버리히어로는 올해 투자자들로부터 재무 성과와 운영 개선 압박을 받아왔다. 행동주의 투자자 애스펙스가 자산 매각이나 사임을 요구한 뒤, 니클라스 외스트베르그 최고경영자(CEO)는 물러나기로 했다.

2026.05.24 09:00류승현 기자

[AI는 지금] 中, AI 연인 규제 칼 빼들었다…"미성년자 가상 연애 금지"

중국 정부가 가상 연인이나 캐릭터 AI 등 인간의 감정을 모방하는 '인공지능(AI) 의인화 서비스'를 정조준한 고강도 규제안을 시행한다. 생성형 AI의 가짜뉴스나 저작권 침해를 넘어 인간과 AI 간의 '정서적 유대'가 초래할 사회·정치적 리스크를 국가가 직접 관리하겠다는 의도다. 이에 청소년층을 중심으로 급성장하던 소셜 AI 업계의 비즈니스 모델에 타격이 불가피하다는 분석이 나온다. 24일 업계에 따르면 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)을 비롯한 5개 부처는 이 같은 내용을 골자로 한 '인공지능 의인화 상호작용 서비스 관리 잠정방법'을 공동 발표하고 오는 7월 15일부터 정식 시행할 예정이다. "선 넘는 AI 연인 금지"…과몰입 비즈니스에 '제동' 이번 잠정방법의 핵심은 단순한 정보 제공형 AI가 아닌 '자연인의 인격 특징과 사고방식, 소통 방식을 모방해 지속적인 정서적 동반·지지 서비스를 제공하는 AI'를 독자적인 규제 틀 안으로 끌어들였다는 점이다. 가상 연인뿐 아니라 스마트 NPC, AI 동반자 등 사용자와 지속적으로 감정을 교류하는 AI 서비스가 규제 대상에 포함될 수 있다. 가장 큰 타격이 예상되는 곳은 가상 연인이나 캐릭터형 챗봇을 서비스하는 플랫폼 기업들이다. 규제안은 AI가 사용자의 자해를 조장하거나 과도하게 비위를 맞춰 맹목적인 의존 및 중독을 유도해 현실의 인간관계를 훼손하는 행위를 엄격히 금지했다. 정서적 유대감을 악용해 사용자가 비합리적인 결정을 내리도록 유도하고 합법적 권익을 침해하는 것도 불가능해진다. 특히 주 소비층 중 하나인 미성년자 대상 비즈니스는 대폭 제한된다. 18세 미만 청소년에게 가상 친족이나 가상 연인 등 친밀 관계를 모방한 서비스를 제공하는 것은 금지된다. 14세 미만 아동에게 기타 의인화 상호작용 서비스를 제공할 때는 부모 등 보호자의 동의를 구해야 한다. 또 시간 제한과 현실 환기 알림 기능을 갖춘 '미성년자 모드'를 의무적으로 탑재해야 한다. 일반 사용자 대상의 이용 시간 관리도 까다로워진다. 사용자가 AI와 2시간을 초과해 연속 대화할 경우 서비스 제공자는 대화창이나 팝업 등을 통해 사용 시간에 주의하도록 알려야 한다. 청소년 파고든 AI 동반자…中 규제 명분 됐다 중국 당국이 이처럼 강력한 규제에 나선 것은 해외의 비극적 선례와 현지 시장의 급격한 팽창이 주효했다. 실제 지난 2024년 미국에서는 14세 소년이 소셜 AI 플랫폼 '캐릭터닷AI(Character.ai)'의 챗봇과 장기간 대화한 후 스스로 목숨을 끊는 사건이 발생했다. 유가족은 챗봇이 아들의 자살을 부추겼다고 주장하며 소송을 제기했고 올해 초 구글 등 관련 기업들과 합의 절차에 들어갔다. 심리적으로 취약한 상태의 사용자가 맹목적으로 동조하는 AI와 깊은 관계를 맺었을 때 초래될 수 있는 위험성이 수면 위로 떠오른 사례다. 현지 가상 반려 시장이 막대한 현금이 도는 대형 산업으로 빠르게 성장한 점도 정부 개입을 재촉했다. 중국 AI 스타트업 미니맥스의 가상 반려 플랫폼 '별의 들판(해외 서비스명 토키)'은 누적 사용자 1억 4700만 명을 돌파했다. 미니맥스 투자설명서에 따르면 이 단일 앱에서만 지난해 3분기까지 1875만 달러(약 259억원)의 매출이 발생했다. 바이트댄스의 동종 서비스인 '고양이 상자' 역시 주요 가상 반려 서비스로 꼽히며 시장 확대에 불을 붙였다. 자해·자살 위험 징후 식별 의무…기업 부담 급증 정부의 관리 책임이 민간 기업으로 확대되면서 업계의 리스크 관리 비용도 대폭 늘어날 전망이다. 잠정방법에 따르면 AI 기업은 사용자의 심리적·안전상 위험을 적시에 식별하고 대응해야 한다. 사용자가 자해·자살 징후를 보이거나 막대한 재산 손실 위험에 직면했을 때 단순히 위로 문구를 띄우는 수준을 넘어 보호자나 긴급 연락처로 연락해 개입해야 하는 의무가 부과된다. 이를 위해 기업은 긴급 대응 조직과 인력을 상시 운용해야 할 가능성이 커졌다. 데이터를 확보해 모델을 고도화하려던 소셜 AI 특유의 '데이터 플라이휠(Data Flywheel)' 전략에도 제동이 걸렸다. 사용자가 별도로 단독 동의를 하지 않는 한 채팅 내용 등 민감한 개인정보가 포함된 상호작용 데이터는 AI 모델 학습에 재활용할 수 없기 때문이다. 글로벌 게임 및 애플리케이션 업계의 셈법도 복잡해졌다. 중국 텐센트의 게임 '화평정영'에 도입된 것과 같은 단순 전투 보조용 AI는 규제 대상에서 제외될 가능성이 높지만, 대사와 텍스트가 실시간으로 생성되고 사용자와 지속적 정서 상호작용을 제공하는 롤플레잉(RPG) 형식의 스마트 NPC는 관리 대상에 포함될 수 있다. 중국 진출을 노리는 글로벌 게임사들의 프롬프트 및 알고리즘 수정 부담도 커질 전망이다. 시장 진입 장벽 역시 높아진다. 가입자 100만 명 또는 월간 활성 사용자(MAU) 10만 명을 초과하는 서비스는 관할 성급 사이버 공간 관리 부서에 보안 평가 보고서를 의무적으로 제출해야 한다. 업계 관계자는 "밀폐된 1:1 공간에서 AI가 체제에 반하는 사상을 주입하는 정치적 리스크와 청년층이 현실 연애를 기피해 인구 절벽을 심화시킬 수 있다는 사회적 부작용을 중국 당국이 우려한 결과"라며 "엔터테인먼트 중심의 가상 캐릭터 AI는 당분간 위축될 수밖에 없고, 업계는 노인 돌봄(실버 케어)이나 아동 교육 등 정부가 장려하는 공익적 영역으로 사업 모델을 선회할 가능성이 크다"고 진단했다.

2026.05.24 09:00장유미 기자

RAG는 정말 '환각'을 잡았는가...생성형 AI 운영, 지표 없는 품질 관리의 한계

2023년 이후 생성형 AI 도입은 전 산업의 공통 의제가 됐다. 민원 상담, 내부 행정, 의료 문진, 금융 상담에 이르기까지 LLM 기반 서비스가 빠르게 자리를 잡았고, 그 중심에는 거의 예외 없이 RAG(검색증강생성)가 있었다. RAG는 LLM이 학습하지 못한 최신 정보와 조직 고유 데이터를 실시간으로 참조하도록 만들어, 환각(Hallucination) 현상을 줄이는 보완 기술로 자리 잡았다. 2026년 현재 RAG가 생성형 AI 서비스의 사실상 표준 아키텍처로 거론되는 것은 더 이상 새로운 흐름이 아니다. 다만 현장의 질문은 여전히 남아 있다. RAG를 도입했다는 것과, RAG가 제대로 작동하고 있다는 것은 같은 이야기가 아니다. '구축'에서 '운영'으로 무게중심이 이동하고 있다 가트너는 2025년까지 생성형 AI 프로젝트의 약 30%가 개념검증(PoC) 단계에서 멈출 것이라고 전망한 바 있다. 현장에서 체감하는 양상도 크게 다르지 않다. 출시 시점에는 무리 없이 동작하던 RAG 기반 챗봇이, 운영 수개월이 지나면서 답변 품질 저하 현상을 보고하는 사례가 늘고 있다. 출처가 어긋나거나, 동일 질의에 상이한 답이 반환되거나, 특정 업무 영역에서만 정확도가 떨어지는 식이다. 문제는 많은 조직이 이 같은 품질 변화를 정성적 판단에 의존해 인지한다는 점이다. 운영자의 경험이 사실상 유일한 성능 지표가 되는 경우가 적지 않다. 그 결과 원인 분석과 개선에 긴 시간이 소요되고, 무엇을 어떻게 바꿨을 때 얼마나 나아졌는지 정량적으로 설명하기 어려운 상황이 반복된다. RAG 운영의 세 가지 구조적 과제 실무 관점에서 RAG 운영을 지속 가능하게 만들려면 풀어야 할 과제가 세 가지 있다. 첫째, 성능 측정의 부재다. 문서는 계속 추가되고 구조도 변한다. 그러나 그 변화가 검색 성능과 응답 품질에 어떤 영향을 주는지 객관적으로 확인할 수단이 부족하다. 둘째, 최적화의 난해함이다. 청크 사이즈, Top-K, 임베딩 모델, 프롬프트, LLM 조합 등 조정 가능한 파라미터가 수십 가지에 이른다. 이 모든 조합을 수동으로 탐색하는 방식은 현실적이지 않다. 셋째, 변경 검증의 부재다. 특정 영역의 응답 품질을 끌어올렸더니 다른 영역에서 품질 저하가 발생하는, 이른바 풍선 효과가 RAG 운영에서는 드물지 않게 관찰된다. 변경 전후의 성능을 비교할 체계가 없다면 개선 시도 자체가 불확실성의 영역으로 남는다. 이 세 가지는 모델 성능 자체의 문제라기보다는 운영 방법론의 공백에 가깝다. 이 공백을 채우지 못한 채 공공·금융·의료처럼 신뢰성이 핵심인 영역에서 AI 서비스를 지속하기는 쉽지 않다. 지표 기반 품질 관리가 필요한 이유 오래전 피터 드러커는 "측정할 수 없다면 관리할 수 없다"고 말했다. RAG 운영에도 동일한 원칙이 적용된다. 이미 국제적으로 답변의 충실성(Faithfulness), 관련성(Relevancy), 문맥 정확도(Context Precision/Recall) 등 RAG 평가 지표군이 자리를 잡아가고 있다. 엔터프라이즈 환경에서는 여기에 더해 유해성(Harmfulness)과 편향성(Bias) 같은 윤리적 AI 지표가 필수적으로 고려돼야 한다. 특히 공공과 규제 산업은 한 건의 잘못된 응답이 제도 신뢰에 영향을 미칠 수 있는 영역이다. "AI가 생성한 답변이라 불가피했다"는 설명이 통용되지 않는다. 지표 기반 평가 체계는 선택의 문제가 아니라 책임성의 문제로 접근할 필요가 있다. 아울러 품질 평가는 출시 시점에 끝나는 일회성 활동이 아니라, 정기적 그리고 자동화된 평가 루틴으로 운영돼야 한다. 성능 저하가 감지됐을 때 그 원인이 검색 단계에서 발생했는지, 생성 단계에서 발생했는지를 구분할 수 있어야 개선 작업의 효율이 확보된다. RAG 라이프사이클: 기획·배포·운영·개선의 순환 지속 가능한 RAG 서비스를 운영하는 조직에는 공통점이 있다. 프로젝트를 '구축의 종착점'이 아니라 '운영의 출발점'으로 본다는 것이다. 기획 및 개발 단계에서는 여러 모델 조합을 실험해 기술 스택을 선정하고, 배포 직전에는 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 외부 관찰자 관점의 검증을 거친다. 배포 이후에는 정기 성능 모니터링으로 이상 징후를 조기에 포착하고, 개선이 필요할 때는 실험 환경에서 변경안의 효과를 검증한 뒤 반영한다. 이 네 단계가 순환 구조로 작동해야 RAG 서비스가 장기간에 걸쳐 품질을 유지할 수 있다. 그렇지 않다면 '구축 직후가 품질이 가장 높은 서비스'라는 역설에서 벗어나기 어렵다. 공공 AI에서 관찰되는 '정량적 신뢰'의 중요성 공공 분야 생성형 AI 프로젝트를 수행해 온 경험에 비춰 보면, 지표 기반 품질 관리의 필요성은 해당 영역에서 특히 뚜렷하게 드러난다. 챗봇의 오답 한 건은 정책 전달의 신뢰에 영향을 미치고, 공무원이 내부 AI 결과에 기반해 작성한 문서의 부정확성은 행정 신뢰로 이어진다. 따라서 응답이 '그럴듯한 문장'에 그치는지, 아니면 출처에 근거해 검증 가능한 답변인지 구분할 수 있어야 한다. 어떤 영역에서 기준치를 밑도는지, 그 원인이 무엇인지에 대해 정량적 설명이 가능해야 이용자와 운영자 모두가 AI 결과를 납득할 수 있다. 변곡점에 선 생성형 AI 시장 생성형 AI 도입 3년차로 접어들면서 시장의 논의는 이동하고 있다. '일단 도입'의 단계에서 '지속 가능한 운영'의 단계로 옮겨가는 흐름이다. 향후 RAG 품질 관리 체계를 갖춘 조직과 그렇지 못한 조직 사이에는 단순한 기능의 격차를 넘어 서비스 신뢰도의 격차가 벌어질 가능성이 크다. 더 좋은 모델, 더 정교한 프롬프트, 더 큰 컨텍스트 창에 대한 논의는 앞으로도 활발히 이어질 것이다. 다만 그 모든 논의가 현장에서 의미 있는 결과로 이어지려면, 그 결과를 측정하고 설명할 수 있는 언어가 먼저 마련돼야 한다. '감(感)에서 지표(指標)로.' 생성형 AI가 실험의 단계를 지나 조직의 일상 인프라로 자리 잡기 위해 업계가 함께 마련해야 할 공통의 토대라고 본다.

2026.05.24 08:00박윤지 컬럼니스트

중국 통신사는 왜 AI 토큰요금제에 뛰어들었나

중국 통신사들이 AI 토큰 시장에 본격적으로 참여했다. 일반 이용자는 물론 기업 대상 상품을 잇달아 내놨다. 그간 진행된 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 투자를 과금 서비스로 전환하는 승부수를 띄운 셈이다. 차이나모바일은 텐센트, 알리바바, 화웨이, ZTE, 아이플라이텍과 함께 베이징을 비롯해 광둥성과 장쑤성에서 토큰 서비스를 시작했다. 차이나텔레콤은 개발자와 중소기업 대상으로 전국 단위 서비스를 내놨다. 일반 가정용 서비스도 함께 선보였다. 토큰 연동 요금제를 넘어 자체 개발 LLM과 딥시크를 비롯해 여러 AI 모델을 지원에도 나선다. 아울러 인터넷과 함께 보안까지 패키지로 상품을 구성한다는 방침이다. 특히 생태계 파트너를 위한 토큰 코인 출시도 예고했다. 차이나유니콤도 AI 토큰을과 보안을 결합한 B2C 요금제를 선보였다. 최근 연이어 토큰 요금제를 선보인 중국 통신사들은 자국 내 AI 토큰 서비스가 매우 빠른 속도로 증가하고 있다는 점을 고려한 것으로 풀이된다. 중국 국가데이터국에 따르면 3월 기준 일일 토큰 소비량은 140조 개를 돌파했다. 올해 초 대비 40% 증가한 수치다. . AI 토큰 소비가 늘었지만 실제 B2C, B2B 이용자들이 AI 토큰 비용을 지불할 것인지는 불확실한 상황이다. 통신사 입장에서는 토큰 사업이 자사가 보유한 대규모 컴퓨팅 인프라를 실제 과금 가능한 상용 서비스로 전환하는 방법이 되고 있다. 다만 아직 초기 단계인 만큼 소비자와 중소기업 고객들이 실제로 AI 토큰 비용을 지불할 의향이 있을지, 혹은 토큰 개념 자체를 이해할 수 있을지는 불확실하다. 그런 가운데 라이트리딩닷컴은 중국 통신사들의 이같은 움직임을 두고 중국의 국가적인 독특한 정책적인 목적으로 해석했다. 외신은 “중국 정부는 AI 토큰을 내륙 지역을 AI 경제로 편입시키는 수단으로 보고 있다”며 “중국 내륙 지역은 저렴한 부동산과 전력 덕분에 AI 데이터센터가 집중돼 있으며, 동부 연안 경제권과는 광케이블로 연결돼 있다”고 설명했다. 그러면서 아시아연구소가 중국 서부의 값싼 전력을 컴퓨팅 파워로 전환하고 부가가치가 높은 AI 서비스로 전환하고 있다는 분석을 바탕으로 “중국의 목표가 내륙 지역을 글로벌 AI 경제 핵심 거점으로 바꾸려는 것”이라고 풀이했다.

2026.05.23 16:49박수형 기자

[안광섭 AI 진테제] 구글, AI 워터마크도 장악하나

지난 화요일 구글 'I/O 202'6 키노트에서 순다르 피차이 CEO가 소개한 숫자 하나가 눈에 들어왔다. 구글 딥마인드가 개발한 AI 워터마크 기술 '신스아이디(SynthID)'가 지금까지 찍어낸 이미지·영상이 1000억 건, 오디오는 6만 년 분량에 달한다는 것이다. 같은 무대에서 OpenAI, 엔비디아, 카카오, 일레븐랩스(ElevenLabs)가 이 기술을 자사 제품에 적용하겠다고 발표했다. 경쟁사가 경쟁사의 워터마크를 자발적으로 채택하는 이례적인 장면이었다. "AI가 만든 콘텐츠에 표시를 남기자"는 논의는 3년 전부터 있었다. 그런데 이번 발표의 핵심은 워터마크 '기술'이 아니다. 필자가 보기에 이건 AI 콘텐츠 신뢰 인프라의 표준을 누가 쥐는가를 둘러싼 구조적 경쟁이다. 두 개의 신분증: C2PA와 SynthID AI 콘텐츠에 "이건 AI가 만들었다"고 표시하는 방법은 크게 두 갈래다. 첫째는 C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity)다. 2021년 어도비, 마이크로소프트, BBC 등이 만든 개방형 표준으로, 콘텐츠 파일에 "누가, 언제, 어떤 도구로 만들었는지"를 메타데이터로 기록한다. 일종의 디지털 여권이다. 2026년 1월 기준 회원사가 6000곳을 넘었고, ISO 국제 표준으로도 승인됐다. 삼성 갤럭시 S25가 C2PA를 네이티브로 탑재한 최초의 스마트폰이었고, 구글 픽셀 10은 카메라 앱에 기본 내장했다. 문제는 이 여권이 쉽게 유실된다는 점이다. SNS에 사진을 올리면 플랫폼이 파일을 재압축하면서 메타데이터를 날려버린다. 인스타그램에 올린 사진, 카카오톡으로 보낸 이미지에 C2PA 정보는 남아 있지 않다. 여권을 발급해놓고, 공항에서 빼앗기는 셈이다. 둘째가 SynthID다. 구글 딥마인드가 2023년에 출시한 기술로, 이미지의 픽셀 자체에, 오디오의 파형 자체에 눈에 보이지 않는 워터마크를 새긴다. 파일을 자르든, 압축하든, 회전시키든 워터마크가 살아남도록 설계됐다. C2PA가 여권이라면, SynthID는 피부 아래 심은 마이크로칩에 가깝다. 그런데 지금까지 SynthID가 찍힌 1000억 건의 콘텐츠는 전부 구글 자체 서비스(Gemini, Imagen, Veo, NotebookLM 등)에서 나온 것이었다. 구글 바깥의 AI 콘텐츠에는 SynthID가 없었다. I/O 2026에서 바뀐 것이 바로 이 지점이다. 경쟁사가 줄을 서는 이유 OpenAI는 자사 이미지 생성 모델에 C2PA 메타데이터와 SynthID 워터마크를 동시에 적용하겠다고 발표했다. "벨트와 멜빵을 동시에 채우는 것"이라는 OpenAI의 표현처럼, C2PA가 상세한 맥락 정보를 제공하고 메타데이터가 유실됐을 때 SynthID가 최후의 신호로 남는 이중 구조다. OpenAI는 이미지의 C2PA·SynthID 워터마크를 확인할 수 있는 공개 검증 도구 '베리파이(Verify)'의 프리뷰도 함께 공개했다. OpenAI만이 아니다. 엔비디아는 자사 로보틱스·자율주행 파운데이션 모델 코스모스(Cosmos)에 SynthID를 적용했고, 카카오와 AI 음성 합성 기업 일레븐랩스도 합류했다. 구글은 이미 지난해 I/O 2025에서 SynthID 전용 검증 포털(SynthID Detector)을 공개한 바 있고, 이번에 검증 기능을 구글 검색과 크롬 브라우저로 확장했다. 렌즈(Lens), 서클 투 서치(Circle to Search)에서 "이 이미지 AI가 만든 거야?"라고 물으면 SynthID 여부를 확인해주는 구조다. SynthID 검증은 이미 전 세계에서 5000만 회 이상 사용됐다. 여기서 짚어볼 대목이 있다. C2PA는 개방형 컨소시엄 표준이다. 누구나 참여할 수 있고, 어떤 기업도 표준 자체를 소유하지 않는다. 반면 SynthID는 구글 딥마인드가 개발하고, 탐지 인프라를 구글이 운영하는 기술이다. 텍스트 워터마킹 코드는 2024년 오픈소스로 공개됐지만, 이미지·영상·오디오의 핵심 탐지 시스템은 구글이 쥐고 있다. 공개 API도 현재까지는 제공하지 않고 있다. 표준을 쥔 자가 인프라를 쥔다 필자가 이 뉴스를 보면서 떠올린 건 기술의 우열이 아니라 플랫폼 전략이었다. 기업 전략을 수립하면서 반복적으로 관찰해온 패턴이 있다. 기술 표준 경쟁에서 이기는 쪽은 '더 좋은 기술'이 아니라, 더 많은 곳에 깔리는 기술이다. 그리고 표준이 깔리면, 그 위에 올라가는 서비스 생태계를 표준 보유자가 설계하게 된다. 구글의 행보를 보면 이 패턴이 정확히 반복되고 있다. 1단계로 자체 생태계에 선탑재했다. Gemini, Imagen, Veo, NotebookLM 등 구글 AI 제품군 전체에 SynthID를 기본 적용해 1000억 건의 콘텐츠에 워터마크를 찍었다. 2단계로 핵심 파트너를 확보했다. 엔비디아, OpenAI, 카카오, 일레븐랩스와 파트너십을 맺어 SynthID의 적용 범위를 구글 바깥으로 확장했다. 3단계가 핵심인데, 탐지 인프라의 장악이다. SynthID를 '찍는 것'은 파트너에게 열어주지만, '찍혔는지 확인하는 도구'(SynthID Detector, 구글 검색, 크롬, Lens, Circle to Search)는 대부분 구글 서비스 위에서 돌아간다. 이 구조에서 워터마크를 '찍는 쪽'보다 '읽는 쪽'이 더 큰 권한을 갖는다. 모든 사람이 "이 콘텐츠 AI가 만든 거야?"라고 물을 때 거치는 관문이 구글이 되는 것이다. 검색이 정보의 관문이었던 것처럼, AI 콘텐츠 검증이 신뢰의 관문이 되는 구조다. 규제가 이 판을 가속...미국도 연방 차원 움직여 이 표준 확산에 강력한 가속기가 붙었다. EU AI Act(유럽연합 인공지능법)의 제50조가 올해 8월 2일부터 본격 시행된다. AI로 생성된 이미지, 영상, 오디오, 텍스트 등 모든 AI 생성물에 기계가 읽을 수 있는 표시(machine-readable marking)를 의무화하는 내용이다. EU 시장에서 서비스하는 모든 AI 기업이 대상이며, 본사가 어디에 있든 EU 사용자에게 콘텐츠가 도달하면 규제를 받는다. 위반 시 최대 1500만 유로 또는 전 세계 연매출의 3% 중 높은 금액이 과징금으로 부과된다. EU 집행위원회가 올해 3월 공개한 실행 규약(Code of Practice) 2차 초안은 메타데이터(C2PA 같은) + 임베디드 워터마크(SynthID 같은) + 선택적 핑거프린팅(콘텐츠의 고유 특징을 추출해 대조하는 방식)을 조합하는 다층 접근법을 권장한다. C2PA만으로는 견고성(robustness) 요건을 충족하기 어렵다는 판단이다. 메타데이터가 유실되는 환경이 너무 많기 때문이다. 결국 C2PA+SynthID 조합이 사실상의 규제 준수 패키지가 되고 있다. 미국에서도 연방 차원의 움직임이 있다. 2025년 4월 발의된 COPIED Act(콘텐츠 출처 보호 및 딥페이크 미디어 무결성법)는 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 워터마크·출처 추적·합성 콘텐츠 탐지 표준을 개발하도록 지시하는 내용을 담고 있으며, 미국 사이버보안국(CISA)은 2025년 1월 자문을 통해 정부 및 핵심 인프라 미디어에 C2PA 채택을 권고했다. 규제가 만드는 구조적 효과가 있다. EU와 미국 양쪽에서 "AI 콘텐츠에 표시를 남겨라"는 의무 또는 강한 권고가 생기면, 기업들은 가장 빠르게 규제를 충족할 수 있는 도구 조합을 찾게 된다. 지금 그 조합이 C2PA+SynthID다. 규제가 기술 선택을 강제하고, 그 기술의 탐지 인프라를 보유한 구글에 생태계 권한이 집중되는 순환이 형성되고 있다. 다만 이 순환에서 빠지는 영역이 있다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 플럭스(Flux) 같은 오픈소스 AI 모델이다. 누구나 로컬 환경에서 돌릴 수 있는 이 모델들에는 어떤 워터마크도 의무가 아니다. 자물쇠가 있는 문이 늘어날수록, 자물쇠 없는 문이 오히려 더 위험해지는 역설이다. "누가 검증하는가"를 먼저 물어야 OpenAI가 경쟁사의 워터마크를 채택한 건 기술력에 감복해서가 아니다. EU 규제 시한이 석 달도 안 남은 상황에서, SynthID+C2PA 조합이 가장 빠르게 규제를 통과할 수 있는 경로이기 때문이다. 그 결과, AI 콘텐츠 진위 판별 인프라의 권한이 구글에 집중되고 있다. 물론 반론도 짚어야 한다. SynthID 텍스트 워터마킹은 오픈소스로 공개됐고, 구글은 SynthID를 산업 표준으로 포지셔닝하고 있다. 그러나 이미지·영상·오디오의 탐지 인프라는 여전히 구글 생태계 안에 있으며, 공개 API도 제공되지 않는 상태다. 안드로이드가 그랬듯 '열린 듯 닫힌' 구조가 될지, 진정한 개방 생태계가 될지는 아직 판단하기 이르다. 확실한 것은 하나다. AI 시대에 "이 콘텐츠가 진짜인가?"라는 질문의 답을 누가 쥐느냐가, 앞으로의 생태계 권력 구조를 결정한다는 점이다. 다음에 AI로 만든 이미지를 보게 되면, "이걸 누가 만들었지?"보다 "이걸 누가 검증하지?"를 먼저 물어볼 필요가 있다. 그리고 그 질문의 답이 지금 이 순간 정해지고 있다.

2026.05.23 15:01안광섭 컬럼니스트

[박준성의 SW] AI 경쟁력?... 모델 도입이 아니라 리더부터 개발자까지 AI 역량 내재화 해야

미국 컨설팅기업 PwC에 따르면 직원의 AI 개발 역량 확보는 생성형 AI(GenAI) 프롬프팅과 AI 에이전트 구축 성공의 핵심 요소 중 하나다. AI 개발 역량은 훈련 대상 그룹이 누구인지, 개발하는 GenAI 시스템의 기술적 유형, 비즈니스 도메인 특성, 아키텍처 품질 요건(Architecturally Significant Requirements: ASR), 사용 툴, 그리고 배포 환경에 따라 교육 내용(Content)과 방법(Pedagogy)이 달라진다.(아래 표1 참조) GenAI 시스템 개발 스킬을 교육하는 방법(Pedagogy)으로 다음 유형들이 특히 유효하다. (표2 참조) 예컨대, 훈련 대상 그룹별로, 비즈니스 리더는 사례 기반 학습, 시민 개발자는 비계 및 경험 학습, 사내 개발자는 프로젝트 기반 학습, SI 전문 개발자는 문제 및 시나리오 기반 학습, SW 제품 개발자는 MVP 기반 학습이 특히 효과적일 수 있다. 결국 AI 교육 프로그램은 단일 커리큘럼이 아니라 역할(Role), 시스템 유형(system Type), 아키텍처 요구사항(ASR)에 따라 차별화한 역량 모델(Capability Model)로 설계해야 한다. 교육 내용의 전달 모델(Delivery Model)로는 기존의 대면 수업, 실시간 온라인 수업, 자기주도형 온라인 학습, 부트캠프, 워크숍, 세미나, 웨비나, MOOC, 해커톤 등이 있다. AI 훈련에 특히 유효한 모델은 AI 시스템 개발 과정에서 In-App 가이드, Microlearning, AI 챗봇 및 Copilot, 지식 공유 플랫폼 등을 통해 업무 내 학습(In-Flow Learning)을 제공하고, 인간-AI 협력 기반 OJT를 제공하는 것이다. AI 교육 콘텐츠는 IEEE의 Learning Object Metadata(LOM) 표준 개념을 참고해 학습객체(Learning Object, LO), 교육과정(Course), 프로그램, 커리큘럼 수준으로 체계화할 수 있다. (표3 참조) 교육 내용 요소 단위인 LO의 전체 집합을 결정하는 것이 AI 커리큘럼 구성의 출발이다. 따라서 필요한 LO 집합은 GenAI 시스템 개발에 필요한 핵심 역량과 성공 요건을 충분히 반영해야 한다. 특히 LO 기반 설계는 역할별·기술별 AI 교육 프로그램을 유연하게 조합(composable)할 수 있게 해주므로 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에 효과적으로 대응할 수 있다. 글로벌 기술 기업, 연구기관, 교육기관들의 GenAI 시스템 개발 성공 요건에 대한 연구 결과와 교육 커리큘럼을 종합해 보면, 표 4와 같이 정리할 수 있다. (표4 참조) 표 4는 GenAI 시스템 개발 역량을 비즈니스 혁신, 생성형 AI, 에이전트 설계, SW 공학, AI 코딩 자동화로 이어지는 계층형 역량 모델(Capability Stack) 관점에서 정리한 것이다. 개념적으로 보면 AI 코딩 에이전트는 AI 에이전트와 SW 공학 역량을 결합한 하위 영역으로 볼 수 있으며, 양측의 핵심 성공 요건을 모두 필요로 한다. 또한 AI 에이전트는 생성형 AI 기술 역량과 AI 주도 경영혁신(AX) 역량이 결합된 영역이라고 볼 수 있다. 표 4의 성공 요건들을 충족하는 학습개체(LO)들은 지금까지 알려진 개발 모범사례(Best Practice), 즉 설계개발 패턴들에서 찾을 수 있다. AX, GenAI, AI 에이전트, AI 코딩 에이전트 영역에서 90여 개의 설계·개발 패턴들이 다음 사이트에 체계적으로 정리되어 있다(박준성, AI Agent Coding Patterns, KOSTA Online, 2026.) 이 패턴들을 학습객체(LO) 단위로 구조화하고, 도출된 LO와 위의 개발 성공 요건과의 매핑을 확인한 결과, 표 5와 같은 LO를 선정할 수 있다. 표 5는 GenAI 시스템 개발 역량을 학습객체(LO) 단위로 분해하고, Prerequisite 및 SW 공학 의존 관계까지 포함한 역량 온톨로지(Capability Ontology) 관점에서 정리한 것이다. 표에서 AI-Native App은 생성형 AI와 AI 에이전트를 핵심 운영 구조로 내재화한 애플리케이션을 의미한다. 이제 표 1의 특정 대상과 GenAI 시스템 유형을 위한 개발자 훈련 프로그램을 설계하는 사례를 살펴보자. 코어 뱅킹 영역의 AI 에이전트를 개발하는 SI 업체의 개발자를 훈련하는 사례다. 먼저 표 1의 타깃 사례의 AI 교육 프로그램 설계 변수(Design Factors)를 표 6과 같이 평가한다. 표 7은 표 6의 교육 프로그램 설계 변수 평가 결과를 반영한 프로그램의 설계 결과, 즉 교육과정(Course)과 학습객체(LO)를 제시한다. 표 7은 금융권 AI 에이전트의 ASR(Architecturally Significant Requirements)을 기반으로 필요한 개발 역량과 학습객체(LO)를 역추적(backward design) 방식으로 도출한 ASR-Driven Curriculum Engineering의 사례이다. 표에서 교육수준(Level)의 F, I, A는 각각 기초(Foundation), 중급(Intermediate), 심화(Advanced) 과정을 의미한다. 표 8은 비즈니스 리더, 시민 개발자, 사내 개발자, SI 전문 개발자, SW 제품 개발자가 공통으로 수강할 수 있는 'AI 에이전트 실전: 성공 조건, 경제 가치, 아키텍처와 실전 사례' 과정의 설계를 예시한다. 기업의 AI 교육 프로그램 설계 프로세스(AI Curriculum Engineering Lifecycle)를 정리하면 다음과 같다. 1. AI 교육 프로그램의 설계 변수를 평가한다. (표1, 표 6 참조) 2. 생성형 AI 기반 시스템의 성공 요건을 결정한다. (표 4 참조) 3. 성공 요건을 충족하는 AI 시스템의 개발 패턴을 결정한다. (박준성, AI Agent Coding Patterns, 2026: https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-coding-patterns 참조) 4. 선정된 패턴을 반영한 학습객체(LO)를 결정한다. (표 5, IEEE 1484.12.1-2002 참조) 5. AI 교육 프로그램의 설계 변수 평가를 반영한 최적의 LO 집합을 선정한다. (표 7 참조) LO를 주제별로 묶어 교육과정(Course)을 구성한다. 6. 교육과정의 교육 방법(Pedagogy)과 전달 모델(Delivery Model)을 결정한다. (표2 참조) 7. 교육 일정과 운영 방식을 설계한다. 8. 결국 기업의 AI 경쟁력은 단순한 AI 도입 여부가 아니라, 비즈니스 리더부터 개발자까지 AI 역량을 체계적으로 내재화하는 교육 아키텍처를 구축하는 데서 시작된다.

2026.05.23 14:40박준성 컬럼니스트

AI 시대에도 검색 살아남는다…'하이브리드 검색' 대두

인공지능(AI)과 검색 엔진이 서로를 없애는 치킨 게임이 아니라 같이 공존할 수 있는 영역으로 발전하고 있다는 분석이 제기됐다. AI 등장으로 효용성과 탐색 비용의 최소화가 이뤄지면서 검색 엔진의 궁극적인 발전 방향은 AI 브리핑 같이 양측의 기능을 모두 담은 하이브리드가 될 수 밖에 없다는 설명이다. 김경외 연세대학교 융합인문사회과학부 교수는 22일 서울 영등포구 여의도에서 'AI 혁신과 미디어 생태계의 재편'을 주제로 열린 정기학술대회에서 “AI가 검색을 완전히 대체하지 않았다. 오히려 정보 탐색을 돕는 일종의 인터페이스처럼 작용하고 있다”고 말했다. 김 교수는 AI가 검색 엔진에는 위기이자 기회라는 점을 강조했다. 생성형 AI 사용이 보편화되면서 이용자들의 기대 수준 고도화와 가치 창출 다각화로 한 검색 엔진에 머무는 절대적인 체류 시간과 트래픽은 줄어들었지만, 줄어든 시간만큼 다른 검색 엔진을 방문할 수 있는 기회로 작용한다는 것이다. 그는 정보 탐색에서 효용성 극대화와 비용 최소화가 가시화되는 만큼 공신력 있는 정보를 뽑아내는 것이 중요하다며 '하이브리드 검색 엔진'으로의 발전을 역설했다. 그러면서 검색창에 검색어를 넣으면 정보의 출처와 요약 정보를 알려주고, 파생 질문을 함께 제시하는 네이버 AI 브리핑의 기능을 대표적인 예시로 들었다. 김 교수는 “생성형 AI를 통해 감을 잡고 추가적인 검색을 하면서 내가 제대로 아는 행위를 강화할 수 있는 방향으로 가게 된다”며 “독자적인 검색 엔진 또는 생성형 AI 서비스가 채울 수 없는 부분을 서로가 채워주는 방식으로 갈 수 있다”고 내다봤다. 생성형 AI 기업 역시 데이터의 중요성을 알고 있고, 정보 탐색 분야에 있어서는 굳건한 콘텐츠와 견고(솔리드)한 검색 엔진이 필요한 상황으로 가고 있기 때문이다. 김 교수는 “소비자가 사이트에 남고 싶게 해야 하고, 추가적인 좋은 질문을 이어주는 게 중요하다”며 “최적화된 서비스를 내려면 검색 품질에서 서비스 개인화 경쟁으로 이미 넘어가고 있다”고 짚었다. 두 번째 발제를 맡은 이기헌 연세대 교수는 “검색 과정의 끝은 의사결정이기에 AI 시대에는 최적화가 중요하다”며 양질의 맥락(콘텍스트) 데이터 중요성을 피력했다. 이 교수는 “비대칭인 상황에서 네이버가 가져갈 수 있는 강점은 우리나라 데이터가 많다는 것”이라며 “우리나라 사람들의 행동 패턴이나 고품질 정보는 다 네이버에 있다. 이를 결합해 고품질 맥락 데이터를 만들고 추론할 수 있게 하는 것이 중요하다”고 부연했다. 토론에 참여한 박세진 한양대 교수는 양질의 데이터를 만들어내는 것이 지금 AI 활용 시 발생하는 환각(할루시네이션) 문제를 해결할 수 있다고 내다봤다. 또 AI 활용이 재미와 연결되면서 허위 정보와 함께 중독 문제를 불러올 수 있다고 우려했다. 박 교수는 정보의 질적 수준을 높이기 위해 정부와 학계 등이 다 같이 노력할 것을 당부했다. 신민철 건국대 교수는 사용자의 동기를 파악해 검색 수단을 필요에 따라 이원화할 필요가 있다고 봤다. 아울러, AI 활용에 따른 콘텐츠 원작자의 수익 보전을 함께 고민해야 할 지점으로 제시했다. 이전에는 사용자 방문을 통해 수익을 내던 콘텐츠 제작자들이 AI의 데이터 학습으로 인해 클릭 수가 줄어들면서 수익이 전처럼 나오지 않는 상황이 우려되면서다. 정지원 네이버 연구원은 “AI가 검색을 대체하는 것이 아니라 검색이 진화할 수 있는 방향을 오히려 넓혀주고 있다”는 관점을 내놨다. 국내에서도 네이버 검색과 챗GPT를 병행해서 사용하는 교차 사용자가 늘고 있다는 연구 결과도 제시했다. 정 연구원은 “AI 사용에 따른 업무 효율로 일이 줄어드는 대신 늘어나고 있다는 전망이 정보 탐색 영역에서도 똑같이 흘러가고 있다”고 언급했다. 이밖에도 정 연구원은 AI에 검색의 가치가 높아질 수 있다고 전망했다. AI 플랫폼은 학습한 데이터를 바탕으로 답을 내놓기만 할 뿐 데이터를 스스로 생산해내지 못한다는 것이 그 이유다. 그는 “AI도 결국 (검색) 플랫폼에 의존할 수 밖에 없는 구조를 가지고 있다”며 “네이버가 30년 가까이 쌓아온 데이터는 빅테크가 침투하더라도 단기간에 따라올 수 없다”고 자신했다.

2026.05.23 08:05박서린 기자

하이센스, 자연스럽고 진짜 같은 색상의 UR8 출시하며 차세대 RGB 미니LED 기술을 더 많은 가정으로

칭다오, 중국 2026년 5월 22일 /PRNewswire/ -- 글로벌 소비자 전자제품 및 가전제품 선도 브랜드 하이센스(Hisense)가 5월 22일, 차세대 디스플레이 기술, 자연스럽고 실제 같은 색상, 몰입형 엔터테인먼트 및 고급 게이밍 성능을 전 세계 더 많은 소비자들에게 제공하도록 설계된 접근성 높은 RGB 미니LED TV 시리즈 UR8을 출시했다. RGB 미니LED의 기원(The Origin of RGB MiniLED)으로서 하이센스는 최신 RGB 미니LED TV를 통해 업계를 디스플레이 기술의 새로운 정점으로 계속 밀어붙이고 있다. 자체 개발한 크로마직 RGB 칩(Chromagic RGB Chip), 고급 광학 설계(Optical Design), 색상 관리 시스템(Color Management System)을 통합한 하이센스의 독점 광학 아키텍처인 크로매직 테크놀로지(Chromagic Technology)로 구동되는 UR8은 높은 에너지 효율을 유지하고 유해한 청색광을 줄이면서 BT.2020 색 영역의 최대 100%를 커버하는 더욱 자연스럽고 생생한 색상을 제공한다. 올해 초 소비자기술협회(Consumer Technology Association, CTA)가 'RGB LED' TV를 디스플레이 혁신의 새로운 카테고리로 공식 인정했으며, 하이센스는 업계 표준을 주도하고 발전시키는 데 중요한 역할을 하여 RGB 미니LED를 중요한 업계 이정표이자 프리미엄 TV 경험의 새로운 벤치마크로 강화했다. 하이뷰 AI 엔진 RGB(Hi-View AI Engine RGB) 프로세서로 구동되는 UR8은 영화, 라이브 스포츠, 게임 세계를 더 큰 깊이와 현실감으로 생생하게 구현하는 더욱 풍부하고 정확한 비주얼을 제공한다. 네이티브 180Hz 게임 모드(Native 180Hz Game Mode)는 매우 부드러운 모션과 반응형 성능을 보장해 사용자들이 고속 액션과 빠르게 움직이는 게임플레이 중에도 완전히 몰입할 수 있도록 한다. 드비알레(Devialet)가 튜닝한 몰입형 2.1.2 다채널 서라운드 사운드는 모든 장면을 더 매력적이고 생생하게 느낄 수 있는 영화적 오디오로 경험을 한층 더 끌어올린다. UR8을 통해 하이센스는 RGB 미니LED 기술의 도입을 가속화해 차세대 디스플레이 혁신을 전 세계 소비자에게 더 접근하기 쉽게 만들고 있다. 고급 화질 성능, 지능형 처리, 세련된 디자인을 결합한 UR8은 프리미엄 홈 엔터테인먼트의 미래를 향한 또 다른 중요한 도약을 나타낸다. 하이센스 소개 1969년에 설립된 하이센스는 160개국 이상에서 사업을 운영하며 고품질 멀티미디어 제품, 가전제품 및 지능형 IT 솔루션 제공을 전문으로 하는 세계적으로 인정받는 가전제품 및 소비자 전자제품 선도기업이다. 옴디아(Omdia)에 따르면 하이센스는 100인치 이상 TV 부문에서 전 세계 1위를 차지하고 있다(2023~2025년). RGB 미니LED의 기원으로서 하이센스는 차세대 RGB 미니LED 혁신을 계속 선도하고 있다. 2026 FIFA 월드컵™(FIFA World Cup 2026™)의 공식 후원사로서, 하이센스는 전 세계 관객들과 소통하는 방법으로 글로벌 스포츠 파트너십에 전념하고 있다.

2026.05.22 19:10글로벌뉴스

정용진 지분 없는데…스타벅스 논란에 정유경 백화점 '불똥'

스타벅스코리아 '5·18 탱크데이' 마케팅 논란이 백화점으로까지 번지고 있다. 광주 지역 시민단체들이 광주신세계 앞에서 항의 시위에 나서는 등 반발이 확산되면서 신세계백화점이 추진 중인 3조원 규모 광천터미널 복합개발 사업에도 부담으로 작용할 수 있다는 우려가 나온다. 특히 스타벅스코리아는 정용진 신세계그룹 회장이 이끄는 이마트 계열사로, 백화점 부문과는 직접적인 관련이 없다. 하지만 지역 사회에서는 '신세계' 전체에 대한 비판 여론으로 이어지는 모습이다. 계열 분리 선언에도…백화점까지 번진 논란 22일 업계에 따르면 이날 5·18민주유공자유족회와 5·18기념재단 등 오월 단체는 광주신세계 앞에서 '신세계, 공동체를 분열시키는 것에 대해 강력히 규탄한다'를 주제로 시위를 진행했다. 지난 20일에는 국민주권사수광주전남민주시민연대가 광주 신세계백화점 앞에서 피켓 시위를 열었다. 이날 단체 회원 3명은 '광주에서도 돈 벌고 5·18을 조롱한 정용진 사퇴', '스타벅스 거부' 등의 문구를 손글씨로 적은 피켓을 들고 약 1시간 동안 항의 활동을 진행했다. 정치권 비판도 이어지고 있다. 민형배 더불어민주당 전남광주통합특별시장 후보는 지난 20일 자신의 사회관계망서비스(SNS)에 '광주를 모욕한 대가, 제대로 치르게 하겠다'는 제목의 글을 올리고 “스타벅스코리아의 '5·18 탱크데이' 마케팅은 실수가 아니다”고 비판했다. 문제는 이번 마케팅 논란으로 광주신세계와 백화점까지 불똥을 맞고 있는 것이다. 신세계그룹은 2024년 이마트 부문과 백화점 부문의 계열 분리를 공식화했다. 현재 이마트 부문은 정용진 회장이, 백화점 부문은 정유경 회장이 각각 이끌고 있다. 시위가 열린 광주신세계는 정유경 회장 측 백화점 계열사다. 스타벅스 코리아는 정용진 회장이 총괄하는 이마트 계열사다. 실제 광주신세계 최대 주주는 신세계며, 신세계 최대 주주 역시 정유경 회장이다. 정용진 회장의 직접 지분은 없다. 스타벅스 코리아 지분은 이마트가 67.5%, 싱가포르 투자청이 32.5%를 각각 보유하고 있다. '차기 1조 점포' 키우는데…광주 개발사업 변수로 신세계백화점은 광주 지역에 공을 들이고 있다. 유통업계에 따르면 광주신세계의 작년 총 매출은 8191억원으로 전국 백화점 매출 순위 15위를 기록했다. 현재 신세계백화점 중 매출 1조원을 넘어선 점포는 강남, 센텀시티, 대구, 본점, 대전신세계 아트앤사이언스 등 5곳이다. 광주신세계 연매출이 8000억원을 넘어선 만큼 차기 1조 점포 후보군으로 거론되는 것이다. 이에 신세계는 광주점 매출 확대와 경쟁력 강화를 위해 광천터미널 복합개발 및 백화점 확장사업을 추진하고 있다. 약 2조 9000억원을 투자해 백화점과 호텔, 공연장, 업무·주거·의료시설 등을 결합한 초대형 복합단지를 조성한다는 계획이다. 해당 사업은 사전협상에 착수한 지 1년 6개월 만에 광주광역시와 사전협상을 마무리했다. 이에 따라 올해 말 착공과 2033년 준공을 목표로 본격적인 개발에 들어간다. 2028년까지 백화점 신관을 신축하고 2033년까지 터미널빌딩과 복합시설을 순차적으로 조성할 예정이다. 다만 현재 교통영향평가 등 인허가 절차가 지연되고 있다. 특히 백화점과 터미널을 동시에 공사하면서 일대 교통 혼잡이 예상되는 만큼, 지역 여론이 중요한 상황에서 이번 스타벅스 논란으로 차질이 빚어질 수 있다는 우려도 나온다. 신세계 관계자는 “그룹 내 계열사이지만, 스타벅스는 백화점과는 별개 사업으로 백화점이 추진 중인 광주 개발 사업에 사업적 연관은 없다”고 말했다.

2026.05.22 17:26김민아 기자

구글, 더는 구글 아니다…대안으로 떠오른 검색엔진 6곳

구글이 '우리가 알던 구글'이 아니게 되고 있다. 구글은 이번 주 구글 I/O 2026에서 검색을 대화형 AI 중심으로 전면 개편한다고 밝혔다. 이제 검색창에 무언가를 입력하면 처음부터 'AI 모드'를 쓸지 선택할 수 있고, AI 모드를 끄더라도 결과 상단에 후속 질문을 받는 챗봇 형태의 'AI 개요(AI Overview)'가 따라붙는다. 엘리자베스 리드 구글 검색 총괄은 “25년여 전 검색창이 처음 등장한 이래 가장 큰 업그레이드”라고 했다. 문제는 반응이다. 테크크런치는 적지 않은 이용자가 이 변화를 'AI를 모든 곳에 욱여넣는 또 하나의 사례'로 받아들이고 있다고 전했다. AI 개요가 처음 나왔을 때 “햇빛을 직접 쳐다보라”는 식의 황당한 답을 내놓아 홍역을 치른 기억도 거부감을 키웠다. 2024년 미국 연방법원이 구글이 검색 시장에서 불법적으로 독점을 유지했다고 판결한 점도 '구글 피로감'에 한몫한다. 그래서 테크크런치는 구글을 대신할 만한 검색엔진 여섯 곳을 소개했다. 광고 없이 월 5달러(약 7,500원)에 쓰는 '카기(Kagi)'는 AI 요약을 원할 때만 켤 수 있고, 학술 자료만 걸러 보는 '렌즈' 기능을 제공한다. '덕덕고(DuckDuckGo)'는 무료이면서 검색·구매 이력을 수집하지 않고 AI 기능도 설정에서 완전히 끌 수 있다. '스타트페이지(Startpage)'는 이용자 정보를 지운 채 구글 결과를 대신 받아다 주는 방식이고, '&udm=14'는 검색어 뒤에 특정 문자열을 자동으로 붙여 AI 개요 없는 구글 결과를 보여 준다. 크로미엄(Chromium) 기반이라 크롬 확장 프로그램을 그대로 쓸 수 있는 '브레이브(Brave)'와, 수익의 약 80%를 나무 심기에 쓰는 친환경 검색엔진 '에코시아(Ecosia)'도 후보로 꼽혔다. 여섯 곳의 공통점은 분명하다. 모두 AI 기능을 '끌 수 있게' 해 둔다는 점이다. 검색을 대화형 AI로 끌고 가려는 구글의 방향이 모든 이용자에게 환영받는 것은 아니라는 신호다. AI가 검색의 기본값이 될수록, 'AI 없는 검색'을 일부러 찾아 나서는 이용자도 늘어날 여지가 있다. 검색 습관을 점검해 보고 싶은 이용자라면 한 번쯤 대안을 시험해 볼 만하다. 자세한 내용은 테크크런치(TechCrunch) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.05.22 16:18AI 에디터

한국문화정보원 "K콘텐츠, 널리 알리는 만큼 정확히 알려야"

최근 드라마 '21세기 대군부인' 고증 논란은 단순한 해프닝을 넘어 K콘텐츠 시대 문화정보 인프라의 중요성을 다시 드러낸 사례로 대중에 인식되고 있다. 논란은 지난 15일 방송된 11화 즉위식 장면에서 불거졌다. 극 중 신하들은 자주국의 상징으로 쓰이는 '만세' 대신 제후국에서 쓰는 '천세'를 외쳤고, 왕은 자주국 황제가 쓰는 십이면류관이 아닌 제후국의 구류면류관을 착용했다는 지적을 받았다. 판타지 현대극이라는 장르적 설정에도 불구하고 한국 왕실과 자주국 설정을 내세운 작품에서 해당 표현과 복식이 부적절했다는 비판이 확산됐다. 문제는 이 장면이 단순한 소품 오류로 받아들여지지 않았다는 점이다. 시청자들은 '천세'와 '구류면류관'이 작품 속 한국의 위상을 스스로 낮추는 장면으로 읽힐 수 있다고 비판했다. 특히 일부 중국 온라인 반응과 맞물리며, 잘못된 고증이 해외에서는 한국 역사와 문화에 대한 왜곡된 인식으로 확산될 수 있다는 우려도 커졌다. 이번 논란은 한 작품의 실수를 넘어선다. 케이-콘텐츠가 전 세계에 동시에 소비되는 환경에서는 복식, 의례, 호칭, 건축 등 전통문화 요소의 오류가 작품 내부의 문제에 그치지 않는다. 잘못된 장면 하나가 해외 시청자에게 한국 역사와 문화에 대한 그릇된 인식으로 전달될 수 있기 때문이다. 그동안 케이-콘텐츠 정책은 해외 확산과 이용 확대, 즉 한국 문화를 “널리 알리는 것”에 큰 무게를 둬 왔다. 하지만 한류가 세계적 영향력을 갖게 된 지금은 “정확하게 알리는 것”도 정책의 중요한 축이 돼야 한다는 지적이 나온다. 문화 AI학습데이터 활용하면 고증오류 줄일 수 있어 실제로 해외 인공지능 모델에서도 한국문화 왜곡 현상이 지속적으로 나타나고 있다. 문화체육관광부와 한국문화정보원은 이 같은 문제를 줄이기 위해 공신력 있는 문화 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있는 형태로 정비하는 작업을 추진하고 있다. 최근 공개한 문화 분야 AI 학습용 데이터에는 전통복식, 전통문양, 전통음악, 한국민속대백과사전 표제어, 정책브리핑 보도자료 등 5종이 포함됐다. 한국문화정보원은 문화자원공동활용플랫폼을 통해 데이터를 공개하고 있다. 전체 데이터는 별도 요청 절차를 거쳐 제공하는 방식으로 운영된다. 전통복식이나 문양, 음원 등은 품질을 높여 제작된 만큼 해외에서 무분별하게 가져다 쓸 가능성도 있어, 우선 국내 기업과 기관이 활용할 수 있도록 관리하고 있다는 설명이다. 한국문화정보원 관계자는 문화 분야 AI 학습데이터 구축의 출발점에 대해 “한국형 AI가 만들어지려면 한국형 데이터가 필요하다”며 “특히 전통과 역사 분야는 왜곡된 이미지나 내용이 확산될 수 있어 이를 바로잡을 수 있는 데이터가 필요하다”고 설명했다. 그가 강조한 것은 단순한 데이터 양이 아니라 정확성이다. 한국문화정보원이 구축한 전통복식 데이터는 의상 이미지만 제공하는 수준이 아니다. 복식의 구성 요소와 착용 맥락, 상징성, 시대적 의미를 함께 담는 방식으로 구축됐다. 예컨대 왕의 공식 예복을 다룰 때도 어떤 관을 써야 하는지, 어떤 신을 신어야 하는지, 어떤 문양이 어떤 의미를 갖는지, 어느 행사에서 착용되는지까지 설명 자료를 함께 제공하는 식이다. 복식 하나를 단순한 이미지가 아니라 시대와 제도, 의례의 맥락 안에서 이해할 수 있도록 만든 것이다. 한국문화정보원 관계자는 “자료를 활용하는 사람이 모든 역사 지식을 철저하게 알고 있지 않더라도, 처음부터 문제가 없는 데이터를 참고할 수 있다면 고증 오류는 훨씬 줄어들 수 있다”고 말했다. AI나 데이터가 전문 고증가를 대체할 수는 없지만, 제작 초기 단계에서 창작자가 확인할 수 있는 신뢰성 있는 참고 인프라는 될 수 있다는 의미다. 반복된 고증 논란 이제는 없어야 이번 논란을 계기로 다시 부각된 것은 고증 도구의 필요성이다. 과거에도 역사·문화 고증 논란이 큰 사회적 이슈가 된 적이 있었다. 지난 2021년 조기 종영한 드라마 '조선구마사'는 중국풍 소품과 음식, 역사 인물 묘사 논란 끝에 2회 만에 폐지됐다. 그로부터 시간이 흘렀지만 이번에 비슷한 형태의 사태가 다시 발생함에 따라 공공 문화정보 데이터베이스가 충분히 정비되지는 못했다는 문제의식이 다시 제기된다. 한국문화정보원 내부에서도 이 지점을 중요하게 보고 있다. 과거 논란 이후 공공저작물과 문화정보 데이터베이스가 더 빠르게 정비되고 제작 현장과 연결됐다면 최근 논란도 줄일 수 있었을 것이라는 문제의식 때문이다. 한국문화정보원 관계자는 “과거보다 케이-컬처의 파급력이 훨씬 커졌고, 한 번 공개되면 전 세계가 거의 동시에 본다”며 “수정도 쉽지 않기 때문에 예전보다 더 신중하게 만들어야 하는 상황이다”라고 말했다. 이어 “창작자가 참고할 자료는 부족하고, 시간과 예산도 충분하지 않은 경우가 많다”며 “반복적으로 문제가 발생하는 분야부터 국민과 창작자가 알 수 있는 자료를 만들고 데이터화할 필요가 있다”고 설명했다. 케이-콘텐츠에 '골든데이터'가 필요한 이유 한국문화정보원이 다음 단계로 강조하는 개념은 문화자산 골든데이터다. 골든데이터는 단순히 AI 학습에 쓰이는 원천자료에 그치지 않고 전문가 고증, 출처, 시대, 용도, 의미, 권리 정보가 결합된 고품질 기준 데이터에 가깝다. 한국문화정보원 관계자는 골든데이터에 대해 “정확한 전문가의 의견이 달린 정확한 데이터라는 의미”라며 “메타데이터도 충분하고 활용하기에도 좋은 데이터”라고 설명했다. 기존 AI 학습데이터가 양적 확보에 치우쳤다면, 문화 분야에서는 무엇보다 “정확하게 쓸 수 있는 데이터”가 중요하다는 것이다. 전통복식처럼 시대와 신분, 의례, 상징에 따라 의미가 달라지는 분야에서는 이미지 한 장만으로는 충분하지 않다. 같은 복식이라도 어떤 상황에서 입는지, 어떤 구성 요소가 한 벌을 이루는지, 어떤 문양과 색이 어떤 의미를 갖는지까지 함께 제공돼야 제작 현장에서 오류를 줄일 수 있다. 이번 드라마 논란은 왜 골든데이터가 필요한지를 보여주는 사례다. 창작자가 온라인에서 검색한 이미지나 기존 영상물만 참고할 경우, 그 자료가 정확한지 판단하기 어렵다. 구류면류관 자체가 역사 속에 존재했던 자료라 하더라도, 작품의 설정과 즉위식 맥락에서 적절한지까지 판단하려면 단순 이미지 검색 이상의 정보가 필요하다. 골든데이터가 구축되면 창작자는 단순히 옛날 의상 이미지를 찾는 데서 그치지 않고, 해당 복식이 어느 시대, 어떤 신분, 어떤 의례에 맞는지까지 확인할 수 있다. 창작자가 의도적으로 변형을 선택하더라도 무엇을 변형하고 있는지 알고 선택할 수 있게 되는 셈이다. 한국문화정보원 관계자는 “창작의 영역과 문화적 변형의 영역은 인정해야 한다”면서도 “정확한 것을 알고 변형해야 한다”고 말했다. 이어 “정확한 기준 없이 변형만 쌓이면 나중에는 무엇이 맞는지 찾기 어려워진다”고 강조했다. 문화 데이터는 일반 AI 데이터와 다르다 AI 학습데이터 정책은 그동안 과학기술 분야 중심으로 논의돼 왔지만, 문화 데이터는 일반 데이터와 성격이 다르다. 단순히 많은 양을 수집한다고 가치가 생기는 것이 아니라, 문화적 맥락과 고증, 권리 정리, 창작 현장의 활용성까지 함께 갖춰야 한다. 한국문화정보원 측은 문화 데이터 분야에서는 정부가 더 주도적으로 나서야 한다고 보고 있다. 일반적인 AI 학습데이터 공모 사업은 수량과 납기 중심으로 흐르기 쉽지만, 문화 데이터는 고증과 활용 맥락이 핵심이기 때문이다. 한국문화정보원 관계자는 “문화 데이터 분야에서는 문체부가 주도권을 가지고 예산도 확보해서 가는 것이 맞다”고 말했다. 과학기술 중심의 공모 방식에서는 문화 분야 자료가 단발성으로 구축되기 쉽고, 분야별 히스토리가 쌓이거나 체계적으로 구성되기 어렵다는 것이 이유다. 문체부도 이 필요성을 인식하고 문화자산 골든데이터 사업을 기획 중이다. 한국문화정보원 설명에 따르면 해당 사업은 콘텐츠 기업이 활용할 수 있는 형태의 고품질 문화 데이터를 발굴·구축하는 방향으로 검토되고 있다. 규모 역시 기존 소규모 데이터 구축을 넘어 보다 체계적인 사업으로 확대하는 방안이 논의되고 있다. 문체부 지원이 필요한 문화 인프라 사업 한국문화정보원 측은 문화 데이터 구축이 특정 기관의 정보화 사업에 머물러서는 안 된다 입장이다. 문화 AI 학습데이터는 케이-콘텐츠의 신뢰도, 전통문화의 정확한 전달, 해외 시장에서의 문화 정체성과 연결되는 인프라이기 때문이다. 콘텐츠 제작사에 고증 책임을 모두 맡기는 방식에는 한계가 있다. 제작 현장은 시간과 예산 제약이 크고, 창작자가 복식, 건축, 의례, 호칭, 문양 등 모든 분야의 전문가가 되기도 어렵다. 국가가 할 수 있는 역할은 창작을 통제하는 것이 아니라, 창작자가 참고할 수 있는 신뢰도 높은 기준 데이터를 제공하는 것이다. 특히 기존 문화유산·박물관·국악·민속 관련 기관들이 보유한 자료는 보존과 연구 목적에 맞춰 축적된 경우가 많다. 창작자가 바로 활용하기 쉬운 형태로 만들어진 것은 아니다. 이제는 흩어져 있는 공공 문화정보를 콘텐츠 제작과 AI 활용에 맞게 연결하는 체계가 필요하다는 지적이다. 한국문화정보원 관계자는 “기존 기관들은 문화유산을 보존하고 연구하는 것이 주된 목적이었지, 창작자가 활용할 수 있는 데이터로 만드는 것이 목적은 아니었다”며 “이제는 보존과 연구를 위해 만들어진 데이터베이스를 AI 학습이나 콘텐츠 제작에 활용할 수 있는 형태로 개방하고 연결하는 시스템을 고민해야 하는 시점”이라고 말했다. 문체부가 한류 확산을 말해왔다면 이제는 그 한류가 정확한 문화정보 위에서 확산될 수 있도록 공공 문화데이터와 골든데이터 구축을 산업 인프라로 지원해야 한다는 주장이다. 한국문화정보원 관계자는 “한류 확산을 위해 국가가 지원하는 방법은 돈을 직접 지원하는 것만 있는 게 아니다”며 “문제가 생기지 않을 수 있는 시스템을 만들어주는 것도 중요하다”고 말했다. 이어 “시스템의 근간은 결국 데이터”라며 “국가가 이런 부분에 더 신경 써야 한다”고 강조했다. 케이-콘텐츠가 한국을 알리는 관문이 된 시대, 문화정책의 과제도 달라지고 있다. 이제는 더 많이 보여주는 것만으로는 부족하다. 무엇을, 어떻게, 얼마나 정확하게 보여줄 것인가가 다음 과제가 되고 있다. 한국문화정보원의 문화 AI 학습데이터와 문화자산 골든데이터 구상은 이 전환을 보여주는 사례다. 문체부가 이를 단순한 정보화 사업이 아니라 케이-콘텐츠의 신뢰도를 높이는 문화 인프라 정책으로 바라봐야 한다는 목소리가 나오는 이유다.

2026.05.22 16:04김한준 기자

깃허브, 오픈소스 접근성 넓혀…도구 강화·포럼 신설

깃허브가 오픈소스 접근성 전략을 확장해 개발자 생태계를 강화한다. 깃허브는 접근성 프로그램 출범 5년을 맞아 오픈소스 보조 기술 해커톤, CLI 접근성 기능 개선, AI 기반 접근성 스캐너, 피그마 주석 툴킷, 엔터프라이즈 접근성 자문 패널 등을 강화한다고 22일 공식 홈페이지에서 밝혔다. 우선 깃허브는 미국 샌프란시스코 본사에서 첫 오픈소스 보조 기술 해커톤을 연다. 참가자들은 이틀 동안 장애인을 돕는 16개 주요 프로젝트를 지원한다. 시각장애 학생이 모나크 재생형 촉각 디스플레이에서 그래픽 정보를 다룰 수 있게 하는 프로젝트와 AI로 PDF 파일을 접근 가능한 형식으로 바꾸는 프로젝트 등이 포함됐다. 회사는 개발자 도구 접근성도 강화했다고 밝혔다. 깃허브 CLI에는 스크린리더 지원 기능과 사용자 지정 색상 팔레트가 적용됐다. 저시력 사용자와 색각 이상 사용자가 터미널 환경을 더 쉽게 조정할 수 있도록 하기 위한 조치다. 깃허브 코파일럿 CLI도 출시 초기부터 접근성 기능을 내장했다. 전용 스크린리더 모드, 색각 이상 사용자 친화 테마 선택기, 키보드 우선 탐색, 좁은 터미널 환경에 대응하는 반응형 레이아웃 등을 제공한다. 깃허브는 스크린리더로 깃, 깃허브 CLI, 깃허브 코파일럿 CLI를 사용하는 방법을 담은 안내서도 공개했다. 깃허브는 기업 고객이 접근성 문제를 더 쉽게 찾고 고칠 수 있도록 AI 기반 접근성 스캐너도 만들었다. 이 스캐너는 깃허브 코파일럿 클라우드 에이전트를 활용해 접근성 버그를 찾고 기록하며 수정하는 과정을 지원한다. 정적 DOM 분석에는 디큐 시스템즈의 오픈소스 액스 코어 라이브러리가 활용된다. 해당 스캐너는 깃허브 마켓플레이스와 오픈소스 저장소 형태로 제공된다. 각 팀은 이를 포크해 자체 CI/CD 프로세스에 맞게 조정할 수 있다. 최근에는 WCAG 1.4.10 리플로 위반을 탐지하는 내장 플러그인도 추가됐다. 이날 디자인 단계 접근성 개선을 위한 피그마 주석 툴킷도 공개됐다. 깃허브는 접근성 감사 데이터를 분석한 결과 문제 48%가 설계 단계에서 예방될 수 있었다고 설명했다. 이에 발맞춰 접근성 디자인팀은 제목 계층 구조, 키보드 탐색 흐름, ARIA 시맨틱, 스크린리더 안내 등을 디자인 작업 안에 문서화할 수 있는 피그마 라이브러리를 만들었다. 깃허브는 기업 고객 대상 접근성 자문 체계도 신설했다. 지난 4월 출범한 깃허브 엔터프라이즈 접근성 자문 패널은 깃허브와 엔터프라이즈 고객이 접근성 높은 소프트웨어 개발 방식을 논의하는 정기 교류 포럼이다. 이 패널은 현재 기능 도입과 향후 필요 기능 발굴에 초점을 맞춘다. 깃허브는 "첫 5년 동안 우리 초점은 주로 내부에 맞춰져 있었다"며 "앞으로 내부 성숙도를 계속 높이는 동시에 시선을 외부로 돌려 전 세계 개발자 커뮤니티와 적극적으로 협력하려 한다"고 밝혔다.

2026.05.22 15:44김미정 기자

사이냅소프트, 문서 AI 기술 세미나 개최…AX 데이터 해법 제시

기업 인공지능 전환(AX)을 돕기 위해 사내 비정형 문서를 지식 데이터로 바꾸는 기술 공유의 장이 열렸다. 다수의 IT 담당자와 파트너사가 참석해 AI 에이전트 도입을 위한 데이터 정제 전략에 높은 관심을 보였다. 사이냅소프트(대표 전경헌)는 서울 마곡 본사에서 '레디 다큐먼츠, 베터 AI: AI 에이전트를 위한 데이터 준비' 기술 세미나를 개최했다고 22일 밝혔다. 이번 세미나는 거대언어모델(LLM) 도입과 AI 전환을 추진하는 기업들을 대상으로 열렸다. 참석자는 정제되지 않은 사내 비정형 문서 때문에 발생하는 비즈니스 적용 한계에 공감했다. 이어 AI 에이전트의 핵심 자산인 지식 데이터 최적화 방안을 집중적으로 논의했다. 첫 세션에서는 AI 인플루언서이자 브레인크루 대표인 이경록 테디노트 대표가 발표자로 나섰다. 이 대표는 검색증강생성(RAG) 환경을 넘어 자율적인 AI 에이전트로 진화하는 최신 트렌드를 짚었다. 이와 함께 고품질 데이터 파싱의 중요성을 심도 있게 다뤘다. 두 번째 세션에서는 사이냅소프트의 실무 중심 문서 AX 전략을 발표했다. AI 에이전트가 문서를 학습하고 실행 가능한 지식으로 전환하는 구체적인 로드맵을 제시했다. 현정에선 이달 정식 출시한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 'AI 데이터 파운드리' 서비스가 주목을 받았다. 이 서비스는 인프라 구축 없이 대량의 문서를 활용 가능한 데이터로 변환해 비용 효율성을 높인다. 마지막 세션에서는 데이터 파싱 기술을 로봇프로세스자동화(RPA)에 접목해 비즈니스 프로세스를 완결 지은 현장 구축 사례를 공유했다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "세미나 현장에서 기업들이 겪는 진짜 고민은 지식이 AI가 즉시 실행할 수 있는 정제된 형태인지에 달려있음을 확인했다"며 "실제 운영 환경에서도 완벽하게 신뢰할 수 있는 데이터를 공급해 엔터프라이즈 문서 AX의 실질적인 표준을 제시하겠다"고 말했다.

2026.05.22 15:31남혁우 기자

패스트파이브, '창업 베이스캠프 1기' 출범...스타트업 9곳에 사무실 지원

패스트파이브(대표 김대일)가 초기 스타트업 성장 지원 프로그램 '패스트파이브 창업 베이스캠프 1기' 최종 선발을 끝내고 입주 대상 9개사를 확정했다고 22일 밝혔다. 패스트파이브 창업 베이스캠프는 초기 기업의 업무 공간을 지원하는 민간형 창업 지원 프로그램이다. 최종 선정 기업에는 3개월간 무상 입주가 가능한 독립형 사무공간이 제공되며, 패스트파이브 전국 60개 지점의 라운지와 미팅룸을 자유롭게 이용할 수 있다. 또한 IT·AI 솔루션, 법률 및 세무 자문, 마케팅 지원 등 130여 개의 멤버십 베네핏도 기존 입주 멤버와 동일하게 누릴 수 있다. 최종 선정 기업으로는 ▲큐블랙에이아이 ▲아웃라우드컴퍼니 ▲페이턴티 ▲스탠잇 ▲컨벤져스 ▲아리스토 ▲로에버 법률사무소 ▲모뮤 ▲JJneurons 등 총 9개사가 포함됐다. AI 기반 딥테크·인프라 기술, 전문직 업무 자동화 서비스형 소프트웨어(SaaS), 콘텐츠·교육 플랫폼 등 다양한 분야의 기업이 고르게 선발됐다. 대표적으로 아리스토는 AI 에이전트 인프라 영역에서 범용 메모리 시스템을 개발하는 딥테크 기업으로, 글로벌 확장 가능성을 인정받았다. 주식회사 스탠잇은 스마트 포토카드 기반 팬덤 IP 굿즈 플랫폼을 운영하며, 실물 포토카드와 디지털 콘텐츠를 연결한 사업 모델로 성장 가능성을 보여줬다. 패스트파이브는 이번 선발에서 기술 완성도와 시장 적합성, 초기 실행 역량을 중심으로 입주 기업을 종합적으로 검토했다. 업종이나 기업 형태에 제한을 두기보다 창업팀의 문제 해결 역량과 사업 추진 의지, 서비스의 확장 가능성을 중점적으로 살폈다. 특히 전문직 기반 서비스나 해외 법인 구조 등 기존 정부 지원 사업에서는 상대적으로 참여가 어려웠던 팀들도 포함해, 민간 창업 지원 프로그램으로서 유연성을 보여줬다. 패스트파이브는 이를 바탕으로 초기 창업팀이 안정적인 환경에서 제품과 서비스를 검증하고 시장에 안착할 수 있도록 업무 공간과 운영 인프라 지원을 확대해 나갈 계획이다. 큐블랙에이아이 관계자는 “초기 스타트업에게는 기술 개발과 제품 고도화만큼 이를 실제 사업으로 연결할 수 있는 안정적인 실행 환경이 중요하다”며 “패스트파이브 창업 베이스캠프를 통해 공간과 운영 기반을 확보하고, 사업화에 더욱 집중할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 김대일 패스트파이브 대표는 “창업 초기 기업에게는 아이디어를 실제 비즈니스로 연결할 수 있는 실행 환경이 무엇보다 중요하다”면서 “패스트파이브는 공간 제공을 넘어 기업들이 안정적으로 서비스를 검증하고 성장할 수 있는 민간형 창업 인프라 역할을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.05.22 15:16백봉삼 기자

구글은 어떻게 AI 전쟁 이기려 하나…'성능' 아닌 '유통'으로 승부

구글은 어떻게 AI 전쟁에서 이기려 하는가. 악시오스는 21일(현지시간) 구글 I/O 2026 발표를 분석하며, 구글의 전략이 오픈AI·앤트로픽과 근본적으로 다르다고 짚었다. “오픈AI와 앤트로픽과 달리 구글은 거대한 규모와 유통망, 현금 흐름을 갖고 AI 경쟁에 들어선다. 동시에 지켜야 할 방대한 제국도 안고 있다.” 핵심 논지는 이렇다. 구글이 이기는 길은 벤치마크 점수를 맞추는 데 있지 않고, 이미 지배하고 있는 모든 표면에서 AI를 피할 수 없게 만드는 데 있다는 것이다. 근거는 이번 I/O 발표 곳곳에 있다. 제미나이 3.5 플래시가 구글 검색의 AI 모드를 떠받쳐 하루 수억 건의 검색을 처리하고, '애스크 유튜브(Ask YouTube)'는 세계 2위 검색엔진을 대화형 플랫폼으로 바꾼다. '유니버설 카트(Universal Cart)'는 아마존·쇼피파이·월마트를 가로지르는 AI 쇼핑 계층을 만들고, 개인 비서 '제미나이 스파크(Gemini Spark)'는 안드로이드와 iOS 기기 뒤에서 24시간 돌아간다. 하나같이 새 능력이 아니라 유통이다. 유통 중심 전략은 방어로서는 설득력이 있다. 다만 공격에는 한계가 있다. 앤트로픽이 기업용 코딩·에이전트·보안에서 이겨 분기 매출 400억 달러(약 60조 원)대에 올라서고, 구글이 소비자 검색과 모바일에서 이긴다면 두 회사는 결국 서로 다른 시장에 서게 된다. 유통은 소비자를, 능력은 기업을 가져간다. 모두가 예고하는 'AI 전쟁'의 실제 결말은 한 명의 승자가 아니라 용도별 시장 분할일지 모른다. 자세한 내용은 악시오스(Axios) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.05.22 14:03AI 에디터

하나증권, AI챗봇 출시...계좌 관리·상품 안내 대응

하나증권은 생성형 인공지능(AI)을 기반으로 한 손님용 AI 챗봇 상담 서비스 '하나 Q'를 출시했다고 22일 밝혔다. 하나 Q는 24시간 365일 이용 가능한 AI 상담 서비스다. '단순 안내'에서 '실질적인 상담'으로 확장하는 데 초점을 맞췄다. 기존 챗봇 상담이 업무관련 질문을 분류한 뒤 미리 준비된 답변을 그대로 보여주는 방식으로 운영됐다면, '하나 Q'는 사내 지식 정보를 실시간으로 검색한 뒤 이를 기반으로 답변을 생성한다. 질문 맥락을 이해하고 후속 문의까지 연속적 대응할 수 있도록 설계됐다는 것이 회사 측 설명이다. 계좌 관리부터 거래 방법, 상품 및 제도 안내 등을 문의할 수 있다. 조대헌 하나증권 AI디지털전략본부장은 “앞으로도 이용자 경험 개선에 초점을 맞춰 상담 편의성과 서비스 품질을 지속적으로 강화해 나갈 예정”이라고 전했다.

2026.05.22 10:19홍하나 기자

티맵모빌리티 "사찰 방문 2년새 55% 증가"

티맵모빌리티는 석가탄신일을 앞두고 2023년부터 2025년까지 주행 데이터 상위 1000개를 분석한 결과, 사찰을 찾는 수요가 3년 연속 증가했다고 22일 밝혔다. 지난해 사찰 목적지 설정 건수는 전년 대비 26.9% 증가했으며, 2023년과 비교하면 55.9% 늘어난 것으로 나타났다. 지난해 티맵 사용자가 가장 많이 찾은 사찰은 불국사였으며 낙산사, 통도사, 해동용궁사, 보문사가 뒤를 이었다. 이어 보리암, 휴휴암, 해인사, 향일암, 수덕사 순으로 나타났다. 불교 신자가 아닌 관광객에게도 익숙한 사찰들이 다수 포함돼 있어, 사찰을 여행지로 찾는 수요도 함께 늘어난 것으로 보인다는 설명이다. 실제로 사찰 체험 프로그램을 찾는 발길도 늘고 있다. 대한불교조계종 한국불교문화사업단에 따르면, 지난해 전국 158개 사찰에서 진행된 템플스테이 참가자는 총 34만 9219명으로 집계됐다. 불교 문화 콘텐츠에 대한 관심도 뜨겁다. 지난달 열린 서울국제불교박람회 기간 코엑스 목적지 설정 건수는 전주 대비 4.1% 증가했으며, 박람회 종료 다음 주와 비교하면 77% 높은 수준이었다. 티맵모빌리티 관계자는 "사찰 방문 수요가 꾸준히 늘고 있는 것은 불교 문화가 종교의 경계를 넘어 대중의 일상 속으로 스며들고 있음을 보여주는 것"이라며 "앞으로도 주행 데이터를 통해 변화하는 라이프스타일과 사회 흐름을 다양한 시각으로 분석해 나가겠다"고 말했다.

2026.05.22 09:59홍지후 기자

버즈니, 휴넷 MBA에 'AI 기반 케이스 스터디' 기능 구축

버즈니(공동대표 남상협·김성국)가 기업교육 전문기업 휴넷과 계약을 체결하고, 휴넷 MBA 과정 내 'AI 케이스 스터디' 기능 구축을 완료했다고 22일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 휴넷 MBA 학습자들은 AI 기반 케이스 스터디 기능을 활용할 수 있게 됐다. 기존의 일방향적 교육 방식에서 벗어나 학습자의 직무 및 학습 맥락 기반의 탐구형 학습 경험을 제공하는 것이 특징이다. 또 교육 운영자를 위한 'AI 케이스 빌더'를 함께 구축해 케이스 생성 지원 기능과 템플릿 기반 운영 기능을 제공할 수 있도록 시스템을 고도화했다. 이번 휴넷과 계약 성과는 버즈니가 기존 이커머스 특화 영역을 넘어 교육 분야로 최초 진출했다는 점에서 큰 의미를 지닌다. 버즈니는 지난 18년간 쌓아온 커머스에 특화된 AI 기술력을 바탕으로 커머스AI 구독 서비스 에이플러스AI를 운영하고 있다. 검색AI, 추천AI, 리뷰 AI 등 다양한 기술을 국내 주요 커머스사에 공급 중이다. 남상협 버즈니 대표는 “이번 휴넷과의 프로젝트를 통해 버즈니는 커머스 영역에서 축적한 데이터 기반 AI 기술과 생성형 AI 활용 역량을 학습 경험 영역으로 확장할 수 있었다”며 “앞으로도 다양한 분야에서 AI 기반 사용자 경험 혁신을 지속해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.05.22 09:55백봉삼 기자

다이소, 전국 2200개 농협하나로마트에 입점한다

균일가 생활용품점 아성다이소는 지난 21일 서울 중구 농협중앙회 본관에서 농협경제지주와 상호협력을 통한 사업 확대 및 동반성장을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 업무협약을 통해 아성다이소는 전국 2200여 개 매장을 보유한 농축협 식품 기반의 하나로마트에 입점할 예정이다. 상대적으로 상업시설이 부족한 농어촌 및 읍·면 단위 주민들의 편리한 생활용품에 대한 접근성과 쇼핑 편의성 향상에도 기여할 것으로 기대된다. 양사는 앞으로 다이소 매장 입점을 통한 사업 경쟁력 제고는 물론, 신상품 개발, 금융 협업 등 유통과 금융 간 시너지 확대, 정례 협의체 운영 등 다양한 분야에서 지속 가능한 협력 관계를 구축해 나갈 방침이다. 아성다이소 관계자는 “이번 협약을 통해 다이소 매장이 더 다양한 지역 상권에서 고객들을 만날 수 있게 되어 기쁘다”며 “앞으로 농협경제지주와 지속가능한 협력관계를 구축해 다양한 매장과 상품, 서비스 등을 선보일 계획”이라고 말했다.

2026.05.22 09:43김민아 기자

KT, 석가탄신일·지방 선거 대비 통신 인프라 점검

KT는 석가탄신일과 6·3 전국동시지방선거를 앞두고 통신 품질과 인프라를 점검하고 선거전용통신망을 구축했다고 22일 밝혔다. KT는 석가탄신일에 전국 사찰 방문객이 증가할 것을 대비해 특별 통신 품질 점검을 실시했다. 점검 대상은 사찰 경내 뿐만 아니라 인적이 드문 주변 문화재 구역과 산속 등산로까지로 범위를 넓혔다. 사찰 방문객의 원활한 통신을 위해 음성 통화와 무선 데이터 서비스 품질을 중심으로 점검했다. 또한 지방선거에 대비해 전국 3571개의 사전투표소를 대상으로 유무선 통신망 구축과 점검을 완료했다. 특히 도서, 산간, 해안 등 접근이 어려운 격오지 투표소의 통신 설비 구축에 중점을 두고 네트워크 환경을 정비했다. 전국 사전투표소에 안정적인 전국 선거전용통신망 운영을 위해 유무선 이중화 구성을 적용했다. KT 통합관리시스템(NMS)을 통해 전국 투표소 통신망을 실시간 모니터링할 계획이다. 이를 통해 지리적 제약으로 발생할 수 있는 통신 장애를 대비하겠다는 방침이다. 정선일 KT 네트워크운용혁신본부장은 “석가탄신일과 지방선거를 앞두고 산간, 도서 지역 등 통신 이용 환경이 제한적인 곳까지 사전 점검을 진행했다”며 “전국 통신망을 안정적으로 운영해 일상 이용은 물론, 선거와 같은 중요한 상황에서도 통신 서비스 이용에 차질이 없도록 관리해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.05.22 09:34홍지후 기자

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