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'AI' vs '로스쿨 교수', 법률 추론 대결...승자는

인공지능(AI)이 학생들 질문에 인간 법학 교수보다 더 우수하게 답변할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 심지어 답변이 오해를 불러일으키거나 교육적으로 유해하다고 판단되는 비율 역시 AI가 인간 교수보다 훨씬 낮았다. 이 연구 보고서는 지난달 27일 스탠퍼드 로스쿨 홈페이지에 게재됐으며, 이달 1일 같은 웹사이트 내 뉴스&미디어를 통해 보도됐다. 스탠퍼드 대학교 로스쿨의 법학 교수이자 '법무혁신 프론티어 테크놀로지 랩(LIFT Lab)'을 이끄는 줄리언 냐르코(Julian Nyarko) 교수는 예일대·뉴욕대 등 미국 명문대 동료 연구진과 함께 AI가 학생들의 법률 질문에 얼마나 정교하게 답할 수 있는지를 검증하는 연구를 진행했다. 냐르코 교수 연구팀이 진행한 이번 실험에는 미국 로스쿨에 재직 중인 법학 교수 16명이 참여했다. 교수들은 실제 계약법 강의 중이나 강의 후에 학생들이 던질 수 있는 대표적인 질문 40개를 작성한 뒤, 각 질문에 대한 모범 답안을 직접 기술했다. 연구팀은 AI에게도 동일한 질문을 주고 답변을 생성하게 한 뒤, 평가자가 어떤 답변이 인간 교수의 것이고 어떤 것이 AI의 것인지 알 수 없도록 '블라인드 테스트' 방식으로 평가를 진행했다. 특히 연구팀은 실험의 형평성과 타당성을 확보하기 위해 AI가 생성한 답변의 길이나 구조를 인간 교수가 작성한 답변 스타일에 맞춰 엄격하게 조정했다. 냐르코 교수는 "이번 연구가 가지는 학술적 중요성이 매우 크기 때문에, 실험 설계를 최대한 엄격하고 객관적으로 진행했다"고 강조했다. 기존의 AI 성능 조사는 주로 정답과 오답이 명확히 갈리는 단답형 문제에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 법적 추론의 영역은 대립하는 논거들을 신중하게 분석하고 모호함을 조율하며 타당한 결론을 도출해야 하는 복잡한 과정이다. 냐르코 교수는 "법학에 초점을 맞춘 이유는 단순히 사실을 기억하는 능력을 넘어, 판단력과 섬세한 추론 능력, 그리고 모호함을 극복하는 능력이 복잡하게 요구되는 분야이기 때문"이라고 설명했다. 참여 교수들이 총 2918건의 답변을 교차 평가한 결과, 놀랍게도 교수들은 동료 인간 법학 교수가 작성한 답변보다 AI가 생성한 답변에 현저히 높은 점수를 줬다. AI가 생성한 답변은 인간 교수와의 1대1 비교 평가에서 약 75%의 승률을 기록했다. 가장 주목할 만한 부분은 '교육적으로 해롭거나 잘못된 정보를 담고 있다'고 지적된 답변 비율이었다. 인간 교수가 작성한 답변 중 유해성이나 오류가 지적된 비율은 약 12%에 달했으나, AI가 생성한 답변에서는 그 비율이 불과 3.5%에 그쳐 안정성 면에서도 판정승을 거뒀다. 냐르코 교수는 "실험에 사용된 질문들은 결코 단순한 문답 수준이 아니었다"며 "대부분 복잡한 법리 개념을 통합하고 이를 새로운 가상 상황에 적용해, 학생들이 분석적 기술을 키울 수 있도록 돕는 고난도 질문이었다"고 설명했다. 이어 "이번 연구는 법학 교육에서 AI의 역할에 대해 우리가 가졌던 기존의 부정적 전제들에 강한 의문을 제기한다"고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 향후 법학 교육 현장에서 'AI 튜터'의 활용 가능성을 시사한다는 점에서 학계의 큰 관심을 모으고 있다. 현재 미국 로스쿨 환경에서는 AI 도입을 두고 고심하고 있는데, 일각에서는 AI의 환각 현상이나 학생들의 과도한 의존, 비판적 사고력 저하 등을 우려해 도입에 신중한 태도를 보여왔다. LIFT Lab의 연구원인 알레한드로 살리나스(Alejandro Salinas)는 "우리의 연구는 AI를 통한 개별 지도가 법률처럼 고도의 판단을 요하는 전문 분야 학습에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여준다"면서 "법학 교육자들의 평가를 통해, AI 튜터가 교실 수업을 보완하는 질 높은 상시 지원(On-demand) 서비스를 제공할 수 있으며, 전문가 지도에 대한 학생들의 접근성을 획기적으로 확대할 잠재력이 있음이 증명됐다"고 평가했다. 이어 그는 "법조인 교육의 본질은 미래의 변호사들이 비판적으로 사고하고, 설득력 있는 논증을 펴며, 윤리적으로 복잡한 문제에 대처할 수 있도록 훈련하는 것"이라며 "AI 튜터의 전면 도입을 성급하게 권장하는 것은 아니지만, 데이터가 보여주듯 AI에 대해 무조건적인 회의론을 고집하는 것 또한 부당하다"고 지적했다. 나아가 살리나스 연구원은 "이제 논의의 초점은 'AI가 과연 정확하고 질 높은 답변을 줄 수 있는가'라는 의구심에서 벗어나, '학생들의 학습 이익을 위해 AI를 어떻게 책임감 있게 교육 과정에 활용할 것인가'로 전환돼야 한다"고 제언했다.

2026.06.07 09:42백봉삼 기자

얇아지는 옷차림에…음료도 닭고기도 '저당 열풍'

여름을 앞두고 옷차림이 가벼워지면서 '당 줄이기' 소비가 식품 전반으로 확산하고 있다. 탄산음료와 아이스크림에 머물렀던 저당 트렌드가 닭고기와 미숫가루 같은 일상 식재료까지 번지는 모습이다. 저당 트렌드는 제로 음료를 중심으로 성장했지만 최근에는 단백질 식품과 간편식, 식사 대용식까지 영역을 넓히고 있다. 시장 성장세도 가파르다. 시장조사기관 유로모니터에 따르면 국내 저당 식품 시장 규모는 2016년 903억원에서 2022년 3000억원대로 성장했다. 지난해에는 4000억원을 넘어선 것으로 추산된다. 음료 넘어 잡곡·축산까지…넓어지는 저당 시장 저당 상품 확대에 적극적으로 나서고 있는 곳은 롯데마트·슈퍼다. 초기 음료 중심이던 저당 트렌드가 잡곡·축산 등 식생활 전반으로 확산하면서 관련 상품군 확대에 속도를 내고 있다. 롯데마트에 따르면 잡곡·축산 등 신선식품의 저당·무가당·제로슈거 상품군 매출은 2023년 91%, 2024년 150%, 2025년 247%로 3년 연속 큰 폭의 성장세를 나타냈다. 취급 상품 수(SKU)도 같은 기간 25%, 41%, 57%씩 늘었다. 이 같은 흐름에 맞춰 롯데마트는 최근 당류와 대체감미료를 넣지 않은 '무가당 치킨 훈제 슬라이스'를 출시했다. 지난달에는 저당·고단백 콘셉트의 미숫가루 신제품 3종 '단백질 블랙 미숫가루', '단백질 저당 통곡물선식', '이천쌀로 만든 국산 고단백 미숫가루' 등을 선보였다. 이 가운데 단백질 블랙 미숫가루는 40g 기준 당류를 1g 이하로 낮추고 식물성 단백질 함량을 강화했다. 편의점도 저당 경쟁…음료 넘어 간편식·디저트 확대 편의점 업계도 여름 성수기를 앞두고 저당 제품 강화에 나섰다. CU는 최근 저당·제로 칼로리 콘셉트의 '헬씨 소다' 라인업 확대에 집중하고 있다. 헬씨 소다 종류는 5년 전 25개에서 현재 135개로 5배 늘었다. 현재 CU가 운영 중인 전체 탄산음료 약 300종 가운데 절반 가까이가 헬씨 소다 제품이다. 매출도 매년 증가세다. 헬씨 소다 관련 음료 매출 신장률은 전년 대비 2024년 14.7%, 2025년 11.8%, 올해(1~4월) 23.6% 증가했다. 최근 선보인 '애사비 콜라 제로'도 출시 이후 5일 만에 누적 판매량 3만 개를 돌파했다. 세븐일레븐은 건강 간편식 브랜드 '밸런스푼' 시리즈를 출시했다. 단백질, 저당, 저칼로리 등 건강 콘셉트를 기반으로 개발됐고 상품 전면에 총 열량과 단백질 함량 등을 크게 표시해 소비자가 영양 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 했다. 저당 디저트도 확대하고 있다. 세븐일레븐은 최근 카페 프랜차이즈 엔제리너스와 협업해 엔제리너스의 저당 브랜드 라인인 '엔제린밸런스' 콘셉트를 적용한 당 함량을 낮춘 미니 롤케이크를 선보였다. CU도 과일 원물을 최대 15% 넣은 '라라스윗 듬뿍바' 3종을 출시했다. 제품당 열량은 55㎉ 내외, 당류는 4g 수준으로 낮췄다. 업계에서는 저당 트렌드가 일시적인 다이어트 수요를 넘어 일상적인 소비 습관으로 자리 잡고 있다고 본다. 과거 제로 음료 중심이었다면 이제는 식사 대용식과 단백질 식품, 간편식까지 저당 키워드가 붙으며 경쟁 범위도 넓어지고 있다는 분석이다. 업계 관계자는 “저당은 하나의 트렌드를 넘어 대중적인 키워드가 됐다”며 “건강을 중시하는 소비 문화가 확산하면서 저당 제품 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다”고 말했다.

2026.06.07 09:40김민아 기자

[ZD브리핑] 젠슨 황 엔비디아, LG그룹-현대차-네이버 방문...협력 강화 '주목'

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] 젠슨 황 엔비디아 CEO, LG-현대차-네이버 등 만난다 젠슨 황 엔비디아 최고경영책임자(CEO)가 8일 LG그룹과 현대차그룹, 네이버 등을 차례로 방문할 예정입니다. 젠슨 황 CEO는 지난 5일 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등과 서울 홍대 근처 식당에서 저녁 회동을 가졌습니다. 이날 회동은 지난해 10월 '깐부회동'에 빗대 '제2 깐부회동'으로 불렸습니다. LG그룹은 그룹 차원에서 뚜렷한 세트 사업이 없는데 로봇은 전자 계열사의 주요 전방 시장이 될 수 있습니다. LG는 휴머노이드 로봇 등 피지컬 AI 시장 진출을 추진하고 있고, 여기에 엔비디아의 로보틱스용 프로세서인 '젯슨 토르'를 채용하고 있습니다. 데이터센터 분야에서도 액체냉각을 위한 CDU(냉각수분배장치) 인증도 진행 중입니다. 또 정의선 현대자동차그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 CEO가 8일 서울 양재동 현대차그룹 본사에서 회동한다고 알려졌습니다. 현대차그룹과 엔비디아는 총 30억 달러를 투자해 엔비디아 AI 기술센터와 현대차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터를 국내에 설립하기로 했습니다. 현대차그룹은 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 개발 과정에서도 엔비디아와 협력하고 있습니다. 이번 회동에서는 로봇과 자율주행, 피지컬 AI 등 미래 모빌리티 분야 협력 확대 방안이 논의될 것으로 전망됩니다. 네이버는 오는 8일 성남 사옥 '1784'에서 젠슨 황 엔비디아 CEO를 맞이할 예정입니다. 이번 방문에는 이해진 이사회 의장을 비롯해 최수연 대표, 김유원 네이버클라우드 대표 등 주요 경영진이 참석할 것으로 알려졌습니다. 양사는 AI 인프라와 글로벌 AI 팩토리 구축, 소버린 AI 사업 등을 중심으로 협력 방안을 논의할 전망입니다. 엔비디아의 AI 반도체 기술과 네이버의 로봇·디지털트윈·클라우드 역량을 결합하는 방안도 주요 의제로 거론됩니다. 황 CEO는 회동 이후 네이버의 미래기술 집약 공간인 1784를 둘러보며 로봇과 디지털트윈 등 핵심 기술을 직접 살펴볼 것으로 예상됩니다. 애플, WWDC 개최...AI SW 기업 스트라드비젼, IPO 수요예측 돌입 애플은 한국시간으로 9일(현지시간 8일) 연례 개발자 컨퍼런스 'WWDC'를 개최합니다. 올해 WWDC 기간 애플은 차기 운영체제(OS)와 플랫폼별 변화상을 공개하고 개발자들이 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있도록 관련 기술 방향을 설명할 예정입니다. 삼성전자가 지난 2024년 갤럭시S24 시리즈를 출시하며 온디바이스 AI 시장을 주도하고 있는데, 애플은 이 부문에서 현재 열세에 있습니다. 스트라드비젼이 기업공개(IPO)를 앞두고 기자간담회를 개최합니다. 행사는 오는 12일 오전 11시 30분 서울 여의도 CCMM빌딩 12층 파크뷰룸에서 열립니다. 스트라드비젼은 딥러닝 기반 차량용 AI 인식 소프트웨어 개발 기업으로, 2014년 설립됐습니다. 김준환 대표가 회사를 이끌고 있습니다. 스트라드비젼의 희망 공모가는 1만2000원~1만4000원입니다. 공모 예정 금액은 840억~980억원 규모(700만주)입니다. 수요예측은 6월 9~15일, 일반 청약은 6월 18~19일 진행되며 상장 예정 시기는 6월 말입니다. 이 회사는 오는 2028년 매출 1095억77만원, 영업이익 450억83만원 달성을 목표로 제시했습니다. 페라리코리아가 서울 성수동에서 브랜드 체험형 팝업 공간 '카사 페라리(Casa Ferrari)'를 운영합니다. 행사는 6월 8일부터 21일까지 성수동 쎈느에서 열리며, 일반 관람객은 6월 1일 오후 2시부터 네이버 예약을 통해 입장권을 예매할 수 있습니다. 이번 행사에서는 신차 '페라리 아말피 스파이더'가 국내 최초로 공개됩니다. 또한 6월 14일에는 페라리 고객을 대상으로 르망 24시 레이스 라이브 뷰잉 행사도 진행합니다. 카사 페라리는 레이싱, 스포츠카, 라이프스타일 등 페라리의 핵심 가치를 체험할 수 있는 공간으로 구성됐습니다. 전시 공간과 카페, 포토존 등을 운영하며 사전 예약제로 운영됩니다. 세션당 이용 시간은 최대 1시간 30분입니다. 이재명 대통령 취임 1주년 기자회견 이재명 대통령이 8일 취임 1년 기자회견을 통해 지난 국정운영 1년을 되돌아 보고 국정 2년차 비전과 주요 과제를 밝힐 예정입니다. 이 대통령은 1주년 기념사에서 크게 민생경제, 정치외교안보, 사회문화 등 세 분야로 나눠 기자회견을 진행합니다. 이 자리에는 지난 3번의 대통령 기자회견과 다르게 대학언론에서 일하는 대학생 기자가 청년 세대 고민과 과제를 질문하는 차례도 마련됐습니다. 지난 5일 22대 국회 후반기 의장단 선출이 이뤄지면서 여야 원구성 협상에 대한 관심이 뜨겁습니다. 지방선거 이후 국민의힘 원내대표가 사퇴한 가운데, 더불어민주당은 야당의 새 원내대표단과 협상을 시작하겠다는 방침입니다. 국민의힘은 오는 9일 새 원내대표를 가릴 예정인데, 본격적인 상임위원장 배분 등 앞으로 2년 간의 국회 진영에 대한 논의가 집중될 전망입니다. 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나 열린다 이노그리드는 이달 9일 포시즌스 호텔 서울에서 '이노그리드 테크 비전 데이 2026'를 개최합니다. 행사에선 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 이노그리드의 차세대 기술 로드맵을 공개합니다. 나아가 정부와 함께 추진하는 R&D 과제를 중심으로 미래 기술과 실행 전략이 다양한 세션 발표로 소개될 예정입니다. 와탭랩스도 같은 날 서울 서초구 사옥에서 'LLM 옵저버빌리티 미디어 데이'를 개최합니다. 이번 행사에서는 와랩랩스 핵심 성장 전략을 공유할 예정입니다. 최근 선보인 'LLM 옵저버빌리티' 신기능도 상세히 소개할 계획입니다. 이날 와탭랩스 주요 임원진과 제품 개발 팀장이 최근 IT 운영 트렌드 분석과 풀스택 AI 옵저버빌리티 로드맵을 소개합니다. STT GDC 코리아도 오는 9일 STT 서울 1 데이터센터 개관을 기념한 간담회를 개최합니다. STT 서울 1은 AI 운영에 맞춰 설계된 하이퍼스케일 데이터센터로 고효율 냉각 인프라, 이중화 전력 체계, 7단계 보안 프로세스, LEED GOLD 인증 등을 통해 고성능·저탄소 데이터센터 경쟁력을 갖춘 것이 특징입니다. 한국국방연구원(KIDA) 국방AI정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 이달 10일 서울 강남구 엘리스그룹 캠퍼스에서 국방 AI 풀스택을 주제로 '국방 인공지능 혁신 네트워크' 세미나를 개최합니다. 대표 발제는 서영규 엘리스그룹 최고정보보호책임자(CISO)와 이주호 마키타락스 책임매니저, 전승현 SIA 최고기술책임자(CTO)가 맡아 인프라부터 데이터, 공급망 보안까지 국방 AI를 중심으로 폭넓은 인사이트를 공유할 계획입니다. eG이노베이션스도 같은 날 더 플라자 호텔 서울에서 국내 첫 기자간담회를 개최합니다. 이날 행사에선 스리하리 아바르 글로벌 솔루션 엔지니어링 총괄이 인공지능(AI) 기반 정보기술(IT) 운영 및 옵저버빌리티 전략, 자율형 IT 운영 방향성과 글로벌 AI 기술 전략을 소개할 예정입니다. 이어 김현찬 eG이노베이션스 코리아 지사장은 SAP PCE 및 가상 데스크톱 인프라(VDI) 시장 확대에 따른 국내 시장 기회와 주요 모니터링 전략, 데이센터 인프라 모니터링 시장 진출 방향성, 한국 시장 성장 전략 등을 발표합니다. 다쏘시스템은 오는 11일 웨스틴 서울 파르나스에서 '시뮬리아 유저 데이 2026'을 개최합니다. 이번 행사는 AI 시대 새로운 시뮬레이션 패러다임을 공유하는 자리입니다. 이날 미쉘 애쉬 시뮬리아 CEO가 방한해 AI와 모델링&시뮬레이션(MODSIM) 기반 혁신 방향을 제시할 예정입니다. 또 엔지니어 업무 방식을 지원하는 '버추얼 컴패니언'을 소개합니다. 이 외에도 주요 국내 고객사인 삼성전자와 LG전자, 한국레노버, 현대모비스 등이 다쏘시스템 솔루션 활용 사례를 발표할 예정입니다. 임상심리학회, 12일 정부 개정안 규탄 총궐기 집회 한국임상심리학회가 보건복지부의 정신건강복지법 시행령 개정안에 정면 반대하며, 전문가 고유 직무 수호와 국민 정신건강 보호를 위한 대규모 현장 집단행동을 예고했습니다. 학회는 오는 12일 청와대 앞 분수대 광장에서 보건복지부의 행정 편의주의적 시행령 개정안을 규탄하는 '긴급 기자회견'과 '학회원 총궐기 집회'를 연이어 개최한다고 밝혔는데, 이번 현장 행동에는 전국의 임상심리전문가, 유관 학회 관계자, 대학원생 등 약 500여명이 집결해 강도 높은 투쟁을 펼칠 예정이라고 합니다. 학회가 이처럼 강경한 현장 투쟁에 나선 배경에는 최근 보건복지부가 입법 예고한 정신건강전문요원 공통업무 개정안 때문인데, 복지부는 전국민 마음투자 지원사업 등 단기 바우처 사업의 양적 지표만을 근거로 교육과 수련 체계가 본질적으로 다른 타 직역에까지 '심리상담' 업무 권한을 일괄 부여하려 하고 있다는 것입니다. 이에 무리한 시행령 개정을 즉각 중단하고, 선진국 수준의 안전성을 확보하기 위해 ▲정부와 학회가 함께 바우처 데이터를 검증하는 '선(先) 시범 사업 및 정책 연구' ▲복지부·학회·타 직역 단체가 동수로 참여하는 '(가칭) 국가 정신건강 서비스 표준화 위원회' 신설 등 민관 협력 거버넌스 구축을 대안으로 제시했습니다. AI 시대 보안 기업 태니엄-스패로우 비전 소개...한국암호포럼 컨퍼런스 마련 자율형 IT(Autonomous IT) 분야 글로벌 보안 기업 태니엄이 포스트 미토스 시대에 대비하는 AI 비전 발표 기자간담회를 오는 9일 서울 삼성동 아셈타워에서 개최합니다. 행사에는 박영성 태니엄코리아 지사장을 더불어 태니엄코리아 임원진이 AI 시대 태니엄 비전에 대해 소개하는 시간을 가질 예정입니다. 이번 기자간담회에서는 AI 기술의 발전으로 속도와 규모가 근본적으로 달라진 사이버 공격의 현주소를 돌아볼 계획입니다. 스패로우가 오는 11일 서울 용산구 나인트리 프리미어 로카우스 호텔에서 고객 초청 행사인 'SAI 2026'을 개최합니다. 지난해까지 '파워 유저 컨퍼런스(PUC)'를 중심으로 행사를 개최했으나 올해부터 행사명을 변경하고, 행사 규모 및 구성까지 새롭게 구현한다는 계획입니다. 국내외 소프트웨어 공급망 규제 강화와 더불어 AI 기반 코딩 에이전트의 확산으로 애플리케이션 보안의 중요성이 커진 만큼 'AI 에이전트와 기존 애플리케이션 보안 체계를 어떻게 조화롭게 운영할 것인가'에 대한 해답을 제시할 예정입니다. 한국암호포럼이 오는 10일부터 11일까지 서울 서초구 양재동에 위치한 aT센터에서 'CVC(Crypto Validation Conference) 2026'을 개최합니다. CVC 2026은 디지털 대전환 시대의 핵심인 암호모듈 검증 기술의 진화와 양자내성암호로의 체계적인 이행 전략을 심도 있게 조망하는 것이 목표입니다. 정책 수립부터 교육 혁신까지, 새로운 보안 패러다임을 선도할 실질적인 해법을 모색하는 컨퍼런스가 될 것으로 보입니다. 한국암호포럼은 산·학·연·관을 아우르는 최고의 전문가들과 함께 최신 기술 트렌드를 분석하고 국가 사이버안보 협력의 장을 마련하고, 미래 암호 체계의 청사진을 공개한다고 알려졌습니다.

2026.06.07 09:25이도원 기자

LGU+, 2030년까지 AIDC 수주 누적 5조원 목표

LG유플러스가 2030년까지 AI 데이터센터 누적 수주 5조원 목표를 내놨다. 매년 1조원 이상 수주를 예상하는 가운데 현재 건설 중인 파주 AIDC 1동은 이미 판매를 완료했다. 급격히 증가하는 AI 컴퓨팅 수요 증가에 맞춰 파주 AIDC를 통해 차세대 AI 인프라 표준을 제시하겠다는 점을 강조했다. 그룹 계열사 기술 협력을 통한 '원LG' 시너지 기반으로 국산 AI 인프라 경쟁력을 입증하겠다는 뜻이다. LG유플러스는 지난 5일 경기도 파주시 AIDC 건설 현장에서 차세대 AI 인프라 전략과 함께 AIDC 사업 계획을 이같이 발표했다. 최근 AI 작업의 중심이 학습에서 '추론'으로 옮겨지며 전력 사용량과 변동성이 커지고 발열량이 급증하고 있다. 예컨대 월간 토큰 처리량은 2024년 5월 9조 7000억 개, 이듬해 480조 개, 올해 오월 3.2 경 규모에 이르고 있다. 컴퓨팅 기술의 발전으로 내후년에는 서버 랙당 1메가와트의 전력이 필요로 하고 있다. 이처럼 AI 수요와 GPU 성능의 발전 속도가 빨라지고 있지만 데이터센터 구축에는 수년이 걸려 컴퓨팅 인프라 공급 부족이 예상된다. AIDC 표준 제시...ACE on TRUST LG유플러스는 이에 따라 ACE on TRUST 전략을 내놨다. ▲구축 속도(Agility) ▲전력과 규모(Capacity) ▲냉각 효율(Efficiency)의 강점과 함께 AIDC 운영 안정성이라는 ▲신뢰(Trust) 구현에 중점을 둔다는 설명이다. 먼저 구축 속도를 위해 LG유플러스는 표준 모듈형 데이터센터(PMDC) 공법을 도입할 예정이다. 주요 설비를 표준화해 사전 제작하고 현장에서 조립하는 방식이다. 구축 규모에 유연하게 대응하고 특히 구축 기간을 줄일 수 있다. 파주 센터 역시 사전 제작한 주요 구조물을 현장에서 조립하는 방식 등으로 건설 속도를 높였다. 전력 측면에서 파주 센터는 바로 옆 변전소를 통해 200메가와트 전력 공급이 확정됐다. 이같은 전력을 확보한 AIDC는 수도권에서 파주가 유일하다. 즉, 수도권 최대 규모의 추론형 AIDC 역할을 해낼 수 있다는 점이 강점을 지녔다. 냉각 효율을 위해 파주 센터는 하이커스케일급 규모에서 공기 냉각과 액체 냉각을 동시에 지원하는 하이브리드 구조로 건설되고 있다. LG전자와의 협력으로 구축된 액체냉각 설비는 GPU 칩에 전용 금속판을 부착하고 냉각수 분배장치(CDU)로 열을 제거하는 방식인데 자체 실증에서 24%의 에너지 효율 개선 효과를 확인했다. AIDC 운영 안정성으로는 99.999%의 파이브 나인을 강조했다. 지난 27년 동안 쌓아 온 데이터센터 무중단 운영을 이어가겠다는 뜻이다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AIDC 경쟁력은 이제 시설 규모가 아니라 전체 인프라를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는 지에 달려있다”며 “파주 센터가 이 역량을 보여주는 대표 사례가 될 것”이라고 말했다. 그는 특히 “파주 센터는 우리가 선도하는 표준이고 그 실체”라며 “LG유플러스는 대한민국 AI 인프라 백본을 설계하고 있다”고 강조했다. 매년 1조원 수주...계열사 역향 시너지로 완성 LG유플러스는 차세대 전략을 기반으로 2030년까지 누적 AI데이터센터 사업 수주 5조원을 달성한다는 계획이다. 매년 1조원 규모로 수주를 이어가며 AIDC 연평균 매출은 매년 약 15~20% 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 캐파 수준으로는 600메가와트에 이르는 것으로, 이같은 목표 중심에는 축구장 약 21배 크기의 연면적을 지닌 파주 센터가 있다. 파주 센터는 총 5동과 부속동으로 건설될 예정인데 현재 구축중인 1동은 모든 계약이 이미 끝났다. 1동의 준공 시점은 내년 6월이다. 이같은 사업 성장에는 LG그룹 계열사 역량 시너지로 완성됐다는 게 회사 측의 설명이다. 이를테면 냉각 영역에서 냉각수 분배장치와 D2C 방식의 액체냉각 솔루션 외에 냉각수를 만드는 공랭식 '프리쿨링 칠러'는 LG전자가 생산한다. LG에너지솔루션의 고성능 UPS 배터리는 정전이나 전압 변동 시에도 즉각적으로 전력을 보정한다. 높은 전력 사용량에 대응하기 위한 DC 800V 배전 시스템은 LS일렉트릭과 공동 개발하고 있다. 또 센터 곳곳에 쓰이는 반도체는 LG이노텍이 맡고 최종적인 운영은 LG유플러스가 담당한다. 안형균 상무는 “파주 센터는 원 LG 시너지로 냉각, 배터리, 전력 설비, 운영 역량을 통합한 AI 인프라다”면서 “LG유플러스는 파주 센터를 통해 국산 장비의 경쟁력 확보에도 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.06.07 09:00박수형 기자

상장 앞둔 스페이스X, 구글에 47조원 규모 AI 인프라 임대

일론 머스크가 이끄는 스페이스X가 다음 주 예정된 기업공개(IPO)를 앞두고 구글과 약 47조원 규모 인공지능(AI) 데이터센터 임대 계약을 체결했다. AI 인프라 사업 역량을 입증하며 우주기업을 넘어 AI 클라우드 사업자로의 변신에 속도를 내는 모습이다. 6일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 구글은 스페이스X 데이터센터 연산 자원을 이용하기 위해 올해 10월부터 2029년 6월까지 매월 9억 2000만 달러(약 1조 4000억원)를 지급하기로 했다. 계약 규모는 총 300억 달러(약 47조원)에 달한다. 스페이스X는 이번 계약을 통해 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 11만 개를 포함한 대규모 연산 자원을 구글에 제공할 예정이다. 이번 계약은 스페이스X가 최근 추진하고 있는 AI 인프라 사업 확대 전략의 연장선으로 평가된다. 스페이스X는 앞서 지난달 AI 스타트업 앤트로픽에도 테네시주 멤피스의 '콜로서스1' 데이터센터 연산 자원을 제공하는 계약을 체결한 바 있다. 구글은 자체 데이터센터를 운영하는 세계 최대 기업이다. 업계에선 이번 계약으로 스페이스X가 AI 수요 기업뿐 아니라 대형 클라우드 사업자에도 인프라를 공급할 수 있는 사업자로 자리매김했다는 평가가 나온다. 구글 입장에서도 급증하는 AI 서비스 수요에 대응할 추가 인프라를 확보하게 됐다. 구글 클라우드는 최근 기업용 AI 서비스 '제미나이 엔터프라이즈' 수요가 예상보다 빠르게 증가하면서 단기적으로 필요한 연산 자원을 확보하고자 이번 계약을 체결한 것으로 알려졌다. 스페이스X는 이번 IPO 과정에서 AI 사업 성장성을 적극 부각하고 있다. 회사는 투자자들에게 향후 우주 데이터센터 구축 계획도 제시한 것으로 전해졌다. 지상 데이터센터 운영에 따른 전력 비용 부담이 커지는 가운데, 우주 공간에서 AI 연산 인프라를 운영하는 새로운 시장 가능성을 내세우고 있다. 이번 계약은 장기 고정 방식이 아닌 유연한 구조로 설계됐다. 스페이스X가 약속한 GPU 물량을 제공하지 못할 경우 구글은 계약을 해지할 수 있으며 내년부터는 양측 모두 90일 전 통보를 통해 계약을 종료할 수 있다. 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)는 AI 인프라 임대 계약과 관련해 "향후 연산 자원이 극도로 부족해지면 우리가 이를 다시 회수해 사용해야 할 수 있다"고 밝혔다.

2026.06.07 08:15한정호 기자

비트코인, 일주일 사이 17% 급락…스트래티지 재매수 여부 '촉각'

비트코인이 최근 일주일 새 17% 넘게 하락한 가운데 시장은 스트래티지의 추가 매수 여부에 주목하고 있다. 제프 켄드릭 스탠다드차타드 디지털자산 리서치 총괄은 5일(현지시간) 가상자산 전문매체 코인데스크 인터뷰에서 “스트래티지가 매수에 다시 나설 경우 당분간 시장 전반 매도 압력은 완화될 수 있다”고 내다봤다. 시장에서는 스트래티지가 이번에도 매도 직후 재매수 전략을 택할 가능성에 주목한다. 과거 비트코인을 일부 처분한 뒤 이틀 만에 더 많은 물량을 사들인 사례가 있는 만큼, 이번에도 매도 규모를 크게 웃도는 매수에 나설 수 있다는 관측이 나온다. 앞서 스트래티지는 지난 1일 약 3년 6개월 만에 비트코인 32개를 처분했다. 전체 보유량의 0.004%에도 미치지 않는 규모였지만 그동안 마이클 세일러 회장이 “비트코인은 절대 팔지 않는다”는 메시지를 강조해온 만큼, 시장에 적지 않은 충격을 줬다. 실제로 발표 당일 비트코인은 3~4%가량 하락하며 즉각 반응했다. 단순히 매도 물량에 대한 부담이라기보다 스트래티지의 매수 전략이 흔들릴 수 있다는 우려가 시장에 반영된 것으로 해석된다. 한편, 지난달 31일 세일러 회장이 소셜미디어에 “Working ₿etter”이라는 게시글을 올린 가운데, 예측시장에서는 스트래티지의 추가 매수 가능성에 무게를 두고 있다. 폴리마켓 집계 기준 8일 스트래티지가 비트코인 매입을 발표할 확률은 64.5%로 나타났다.

2026.06.07 08:15홍하나 기자

"SKT 매장에서 최신 갤럭시 사면 전국 맛집 식사권 쏩니다"

SK텔레콤이 8일부터 다양한 미식 경험과 '포켓몬 카드'를 제공하는 캠페인을 진행한다. 먼저 이달 말까지 전국 T월드 매장과 온라인 직영몰인 T다이렉트샵에서 최신 갤럭시 휴대폰을 구매하면 750명을 추첨해 인기 맛집 식사권을 증정하는 '특별한 미식으로의 초대' 프로모션을 진행한다. 대상 단말은 갤럭시S26 시리즈, 갤럭시Z 폴드7, Z 플립7, Z플립7 FE 등이다. 서울, 부산, 대구, 대전, 천안, 광주, 전주 등 전국 7개 지역에서 총 10곳의 지역 맛집을 선정했다. 특히 ▲미슐랭 가이드∙블루리본 서베이 선정 화제의 맛집 ▲'캐치테이블'의 예약 상위권 레스토랑 ▲지역 직장인 추천 숨은 맛집 등을 엄선해 차별화된 미식 경험을 제공할 예정이다. 서울과 수도권에서는 이북 음식 다이닝을 전문으로 하는 최지형 셰프의 '리북방'과 생면 파스타 맛집 '디핀 옥수', 부산에서는 한식 다이닝 오마카세 '미락슈퍼', 시그니엘 호텔에 위치한 '차오란'이 선정됐다. 대구에서는 파인 다이닝 레스토랑 '용지봉 한식다이닝 륜'과 '12KITCHEN', 충청도에서는 대전에 위치한 돼지고기 오마카세 '돼마카세 오씨디', 천안의 비프 다이닝 '우리미엄'에서 식사를 즐길 수 있다. 전라도 지역에서는 광주에 위치한 프렌치 레스토랑 '알랭'과 전주의 최고급 한우 오마카세 전문점 '몽연담'이 이벤트에 참여한다. 선정된 식당 외 지역에서 미식 경험을 즐기고 싶은 이들을 위해 전국에서 사용 가능한 10만 원 상당의 '캐치테이블' 앱 포인트도 경품으로 제공할 예정이다. 삼성전자 감사 페스티벌도 진행된다. 6월8일부터 7월5일까지 삼성전자 스마트폰을 구매한 후 개통까지 완료하면 출고가 최대 20%까지 디지털 온누리상품권을 받을 수 있다. 최저 4만 원부터 최대 55만 원까지 디지털 온누리상품권으로 받게 된다. 전국의 포켓몬 팬들을 위한 이벤트도 진행된다. SK텔레콤은 포켓몬코리아와 함께 포켓몬 30주년 기념 '잉어킹 프로모 카드'를 증정하는 '포켓몬 런 온라인 챌린지' 이벤트를 진행한다. 이벤트는 6월 한 달간 온라인을 통해 손쉽게 참여할 수 있는 달리기 미션 형태로 진행된다. 당첨자들은 7월7일부터 서울시 성수동에 위치한 T팩토리와 전국의 지정된 T월드 매장을 예약 방문해 한정판 잉어킹 카드를 수령할 수 있다. '포켓몬 런 온라인 챌린지'는 8일 오전 9시에 시작되며 오는 30일까지 달리기 앱인 '런데이(Runday)'를 통해 참여할 수 있다. 런데이 앱에서 챌린지를 신청한 후 1km를 완주하고 리워드에 응모하면 된다. 가입한 통신사와 무관하게 누구나 참가할 수 있다. 구현철 SK텔레콤 세일즈앤마케팅 본부장은 “6월부터 온오프라인 전 채널에서 펼쳐지는 이번 대규모 프로모션은 그간 SK텔레콤을 아껴 주신 고객들에게 보다 시의성 있는 혜택을 드리기 위한 노력의 일환”이라며 “앞으로도 전국 T월드 매장을 단순히 통신 업무를 보는 공간을 넘어, 고객의 일상에 즐거운 혜택과 특별한 가치를 더하는 매력적인 공간으로 진화시켜 나갈 것”이라고 말했다.

2026.06.07 08:11박수형 기자

신세계百, 강남점 와인셀라 개점 2주년 행사 개최

신세계백화점이 강남점 하우스오브신세계 와인셀라 개점 2주년을 맞아 전문가들과 함께하는 마스터 클래스, 시음회 등 다양한 행사를 진행한다고 7일 밝혔다. 먼저 미국 컬트 와인 '본드' 앰버서더이자 마스터 소믈리에인 맥스 캐스트가 방한해 마스터클래스를 진행한다. 본드의 핵심인 테루아 포트폴리오 와인 5종을 마스터 소믈리에의 설명과 함께 시음할 수 있다. 마스터클래스의 참가비는 1인 15만원이다. 13일에는 45여종 프리미엄 사케와 소츄를 맛볼 수 있는 시음회가 오후 2시와 4시에 각각 열린다. 참가비는 인당 3만원으로 책정됐다. 같은 날 오후 3시 30분에는 국제 사케 심사위원이자 사케 전문가인 차진선 소믈리에와 함께 하는 스페셜 사케 클래스도 개최된다. 6종의 프리미엄 사케 시음이 예정돼 있으며, 클래스 수료 후에는 원데이 사케 디플로마 및 인증서도 받을 수 있다. 강남점 지하 1층 이벤트홀에서는 18일까지 버팔로 트레이스 팝업스토어가 열린다. 행사 기간 중 매일 2회 시음회가 진행된다. 팝업스토어의 마지막 날인 18일에는 버팔로 트레이스의 총괄 마스터 블렌더 드류 메이빌이 직접 방문해 마스터클래스를 비롯해 포토 타임, 구매자 대상 친필 사인을 하는 행사도 마련됐다. 6월 마지막 주에는 '상반기 결산 와인 페스타'도 진행한다. 최원준 신세계백화점 식품생활담당 상무는 “강남점 하우스오브신세계 와인셀라 개점 2주년을 맞이해 고객들이 다양한 주류를 쉽고 재미있게 즐길 수 있도록 이번 행사를 마련했다”고 말했다.

2026.06.07 06:00김민아 기자

티빙, 홈화면에서 '비밀번호 변경' 안내

티빙이 개인정보 유출 사고 수습을 위해 홈 화면에 비밀번호 변경 안내 배너를 띄웠다. 6일 티빙에 따르면, 전날 저녁부터 티빙은 비밀번호 변경 방법 안내 배너를 홈 화면에 선보였다. 티빙은 가입자가 비밀번호를 간편하게 변경하도록 해당 조치를 취했다고 설명했다. 배너를 클릭하면 비밀번호 변경과 연결된 페이지로 전환된다. 티빙은 지난 1일 생년월일, ID, 비밀번호, 성별, 휴대전화 번호, 이메일 등 가입자 개인정보 유출을 확인하고 정부에 신고했다. 전체 가입자에게 메시지를 보내 관련 사실을 통지하고, 비밀변호 변경을 권고했다. 과학기술정보통신부와 티빙 등 민관합동조사단, 개인정보보호위원회는 정보 유출 원인과 경로 등을 조사 중이다. 유출 사고와 관련해 최주희 티빙 대표는 지난 3일 “개인정보 유출 사고로 이용자 여러분께 큰 심려를 끼쳐 드린 점, 진심으로 사과드린다”며 “보안 체계를 원점에서 재점검하여, 다시는 같은 일이 반복되지 않도록 하겠다”고 밝혔다.

2026.06.06 18:40홍지후 기자

"메모리 값 뛰어도 TV 가격 그대로...광고수익 겨냥"

메모리 반도체 가격이 뛰었지만 전세계 TV 가격은 크게 변하지 않았다는 분석이 나왔다. 시장조사업체 옴디아는 "메모리 반도체 가격 상승에도 전세계 TV 가격이 놀라울 정도로 안정적"이라며 "이는 TV 시장의 치열한 경쟁 특성, 그리고 수익 창출 모멘텀이 하드웨어에서 광고로 이동 중인 시장 흐름을 반영한다"고 지난 3일(현지시간) 밝혔다. 지역별 TV 출하량이 가장 많은 북미 시장에서 TV 소비자는 다른 가전제품군과 달리 메모리 가격 상승 영향을 거의 받지 않았다고 옴디아는 평가했다. 북미 TV 시장에선 유통업체 경쟁이 치열하다. 월마트는 하드웨어 판매 마진보다 플랫폼 광고 매출 상승에 집중하고 있다. 월마트는 자체 브랜드 온(Onn), 그리고 최근 인수한 비지오TV의 운영체제 비지오OS 점유율을 늘려 광고 수익 기반을 확대하려 노력 중이다. 이러한 시장 요인과 11일 개막하는 2026 북중미 월드컵 등으로 1분기 북미 시장 TV 출하량은 전년 동기보다 11% 늘었다. 북중미 월드컵은 미국과 캐나다, 멕시코가 공동 개최한다. 전체 104경기 중 미국 경기가 78경기로 가장 많다. 캐나다와 멕시코에선 각각 13경기씩 열린다. 북미 유통업체로선 TV를 공격적으로 판촉할 기회다. 1분기 전세계 TV 출하량은 전년 동기보다 6% 오른 5030만대다. 유통업체들이 북중미 월드컵을 앞두고 재고를 비축했다. TV 구입에 따른 정부 보조금이 줄어든 중국을 제외한 나머지 지역에선 모두 출하량이 늘었다. 1분기 TV 출하량 성장률이 높았던 지역은 아시아·오세아니아 13%, 중남미 12% 등이다. 중국 TV 업체가 자국 시장 판매 부진으로 이들 시장으로 눈을 돌렸다. 1분기 전세계 적녹청(RGB) 미니 발광다이오드(LED) TV 출하량은 3만 9400대에 그쳤다. RGB 미니 LED TV는 액정표시장치(LCD) 패널을 사용하면서 후면광원(BLU)을 기존 백색 LED에서 적녹청(RGB) LED로 바꾼 제품이다. RGB LED가 색상별 순수한 파장을 유지하기 때문에 컬러필터를 통과해도 색순도가 비교적 높다. RGB 미니 LED TV는 유기발광다이오드(OLED) TV와 프리미엄 시장에서 경쟁할 것으로 예상됐던 제품이다. 옴디아는 "RGB 미니 LED TV가 1분기 중국 시장 위주로 출시됐다"고 평가했다. 1분기 RGB 미니 LED TV 지역별 출하량 점유율은 중국이 89%로 가장 높았다. 다음은 북미 8%, 서유럽 2%, 동유럽 1%, 아시아·오세아니아 1% 순이다. 옴디아는 "북중미 월드컵 개막을 앞두고 후속 모델이 출시됐기 때문에 RGB 미니 LED TV 출하량은 앞으로 가파르게 늘 것"이라고 전망했다.

2026.06.06 14:04이기종 기자

"소화기 메고 산길 누빈다"…中 휴머노이드 로봇 화제

중국 로봇 기업 딥 로보틱스가 소화기를 메고 산길을 달리는 휴머노이드 로봇을 선보였다. 과학매체 인터레스팅엔지니어링은 4일(현지시간) 중국업체 딥로보틱스가 향상된 이동성과 산업 현장 활용성을 갖춘 휴머노이드 로봇 DR02 시연 영상을 공개했다고 보도했다. 영상에는 소화기를 장착한 DR02가 울퉁불퉁한 지형을 가로지르고 장애물을 뛰어넘는 모습이 담겨 있다. 또 DR02는 콘크리트 계단처럼 로봇에게 까다로운 야외 환경에서도 안정적으로 이동하는 모습을 보여줬다. 고전압 전기 설비 인근에서 작업을 수행하는 모습도 확인할 수 있다. 외신들은 딥 로보틱스가 산업 현장과 위험 작업 환경을 주요 활용 분야로 삼고 있음을 보여주는 사례라고 평가했다. 이번 영상은 딥 로보틱스가 지난 1년간 추진해 온 개발 방향을 보여준다. 회사는 2025년 10월 DR02를 공개 당시 단순한 연구용이나 시연용이 아니라 실제 산업 현장 투입을 목표로 설계된 휴머노이드 로봇이라고 설명했다. 신장 173㎝의 DR02는 IP66 등급의 방진·방수 성능을 갖췄으며, 영하 20도에서 영상 55도까지 다양한 환경에서 작동할 수 있다. 최대 20㎏의 하중을 견딜 수 있도록 설계됐다. 최근 공개된 영상은 DR02의 균형 유지 능력과 이동 성능, 지형 적응 능력이 지속적으로 향상되고 있음을 보여준다. 회사는 그 동안 오락용 시연보다 검사와 유지보수, 긴급 대응, 인프라 운영 등 실질적인 산업 현장 업무 수행에 초점을 맞춰 DR02를 개발해 왔다. 딥 로보틱스는 위험 지역 점검이나 소방 활동에 사족보행 로봇을 활용하는 방안을 적극 제시해 왔다. 앞선 시연에서는 로봇견이 구조대원의 안전이 위협받을 수 있는 위험한 환경에서 임무를 수행하는 모습이 공개된 바 있다. 이번 DR02 시연 영상에 소방 장비가 등장한 것 역시 현장 대응형 로봇 기술 개발 전략의 연장선상에 있는 것으로 보인다고 인터레스팅엔지니어링은 분석했다. 이번 발표는 중국 휴머노이드 로봇 시장 경쟁이 한층 치열해지는 시점에 나왔다는 점에서도 관심을 끈다. 경쟁사인 유니트리 로보틱스는 최근 기업공개(IPO) 계획을 구체화했으며, 중국 기업들은 산업·상업용 휴머노이드 플랫폼의 상용화를 놓고 경쟁을 벌이고 있다.

2026.06.06 14:00이정현 미디어연구소

AI 시대, 음악 창작자는 사라지는가 - 공존의 재정의③

프롬프트 한 줄로 배경음악이 뚝딱 만들어지고, AI 보이스가 보컬 가이드를 대체하는 시대. 생성형 AI는 이제 단순히 작곡뿐 아니라 편곡, 믹싱, 마스터링의 단계까지 깊숙이 개입하는 시대가 되었다. AI는 스스로 소리를 분석해 최적의 밸런스를 제안하고, 이를 활용한다면 제작 속도는 이전과는 비교조차 할 수 없을 만큼 빨라진다. 시장의 흐름 또한 가파르게 변하고 있다. 플랫폼 중심의 알고리즘이 음악 소비를 지배하고, 1분 내외의 숏폼 콘텐츠가 산업을 이끄는 환경 속에서 인간 작곡가의 역할은 중대한 기로에 서 있다. 이제 작곡가는 '무(無)에서 유(有)를 창조하는 유일한 존재'가 아니라, AI가 내놓은 수많은 결과물 중 최적의 것을 선별하고 가공하여 콘텐츠에 생명력을 불어넣는 '사운드 디렉터'로 그 정의가 확장되고 있는 것이다. 이미 현장의 작곡가들은 AI를 '어시스턴트'로 활용하기 시작했다. 수만 개의 샘플 사이에서 원하는 질감을 AI로 검색하거나, AI가 생성한 트랙의 일부를 재가공하여 자신의 트랙과 결합해 보는 등 생산적인 시도를 이어가고 있다. 하지만 작곡가 개개인의 고유한 스타일과 그에 따른 권리 범위가 여전히 불명확한 상황에서, 활용 여부와 폭, 그 가능성에 대해서는 창작자마다 온도 차가 존재한다. 그럼 현시점에서 우리는 AI를 어떻게 바라보아야 할까? 현재 우리는 거대한 '과도기'에 서 있다. AI는 미디어 사운드의 생산성을 폭발적으로 높여주고 있지만, 아직 콘텐츠의 맥락에 딱 맞는 '적합성'과 정교한 '퀄리티' 면에서는 인간의 섬세한 손길을 필요로 한다. 더불어 창작자의 권리인 저작권 기준은 해결해야 할 중요한 화두로 남아 있다. 현재 AI 생성물에 대한 기준은 명확히 정립되지 않았고, 이는 창작자의 권리와 직결되는 문제로 아직은 유보된 과제로 남아 있는 것이 현실이다. 하지만 중요한 것은 AI는 막거나 억제해야 하는 것이 아닌 '시대의 흐름'이라는 점이다. 따라서 필요한 것은 기술의 제한이 아닌 합리적 설계다. 인간 창작자의 기여도에 따른 명확한 기준, AI 플랫폼과의 수익 배분 구조, 워터마크 및 트래킹 등의 의무화 같은 장치들이 마련되어야 건강한 공존이 가능할 수 있다. 물론 구체화가 필요하지만, 합리적인 장치들이 마련되어야 한다는 방향성은 분명하다. AI는 선택의 문제가 아니라 이미 진행 중인 흐름이기 때문이다. 우리는 과거에도 음악 산업의 수많은 기술적 변곡점과 갈등을 겪으며 지금에 이르렀다. 결국 그 변화를 수용하며 새로운 산업의 틀을 짜왔다. 현재의 AI 흐름은 과거 산업화와는 차원이 다른 변화와 전환점이 되겠지만, 결국 시대적 흐름 속에 자리를 잡을 것이다. 다만 합리적 절차와 인간 제작자의 창의성이 극대화될 수 있도록 하는 방안, AI 플랫폼과의 상생 속에서 인간 창작자의 권리가 소외되지 않도록 하는 절차가 필요하다. 기술적 숙련도는 이제 AI의 몫이 되었으나, 그 기술을 어떤 방향으로 부릴 것인가를 결정하는 '창의성의 키'는 여전히 인간에게 있기 때문이다. 그럼 여기서 중요한 질문이 남는다. “그렇다면 인간은 무엇을 할 수 있는가?” 기술은 이미 완성 단계에 접어들었을지도 모른다. 하지만 서사(Narrative)는 여전히, 아니 어쩌면 영원히 인간의 영역이다. 게임의 긴장감 속에서 느껴지는 찰나의 정적, 드라마의 슬픔이 가슴을 파고드는 그 미세한 공감을 AI가 진심으로 이해하고 설계할 수는 없다. 그것은 데이터의 학습만으로 완성되지 않는다. 인간 제작자는 단순히 '새로운 것'을 만드는 능력이 아니라, 자신의 살아온 삶의 궤적, 여행지에서 느낀 바람의 냄새, 고뇌와 사랑의 기억을 음악에 녹여낼 때 비로소 AI가 복제할 수 없는 자신만의 브랜드를 갖게 된다. 앞으로의 음악 제작은 '누가 더 기술적으로 숙련되었는가'가 아니라, 기획과 판단 그리고 감정의 밀도를 어떻게 담아내는가의 싸움이 될 것이다. 누가 더 인간다운 감성을 잘 기획하고 디렉팅하는가, 어떻게 나만의 자기다움, 즉 '고유성'을 유지하는가가 브랜드가 되는 시대가 될 것이다. AI는 음악을 만들 수 있다. 하지만 그 음악의 이유를 만드는 것은 인간만이 할 수 있다.

2026.06.06 11:47진명용 컬럼니스트

[스페이스X 상장 ⑤] 공모 자금, 스타십·스타링크·AI 컴퓨트에 사용

스페이스X(SpaceX)는 IPO로 조달한 자금의 사용처도 신고서에 구체적으로 밝혔다. 회사는 순수취액을 '성장 전략'에 투입하겠다며 ① AI 컴퓨트 인프라 확장, ② 발사 인프라와 발사 빈도(launch cadence) 강화, 그리고 일반 기업 운영자금을 핵심 용처로 제시했다. 단순한 사업 확장을 넘어 스스로를 'AI·인텔리전스 기업'으로 자리매김하려는 의도를 엿볼 수 있다. 자금이 활용될 부분은 두 영역이다. 하나는 위성 인터넷 스타링크(Starlink)다. 2020년 서비스를 시작한 스타링크는 현재 약 164개국에 연결을 제공하며, 농어촌·오지 등 소외 지역을 우선 공략해 가입자를 빠르게 늘려 왔다. 다른 하나는 차세대 완전 재사용 로켓 스타십(Starship)이다. 스타십은 대형 화물을 싣고도 완전·신속 재사용을 목표로 설계된 로켓으로, 현재까지 12차례 시험비행을 거치며 대기권 재진입을 입증했다. 스페이스X의 사업 구조는 흑자를 내는 스타링크의 현금이 막대한 투자가 필요한 스타십과 신사업을 떠받치는 수직통합 형태다. 이번 공모로 들어올 기본 약 744억 달러(약 115조 원)의 순수취액은 그 성장 사이클을 한층 앞당기는 데 쓰인다. 자금 사용처에 'AI 컴퓨트 인프라'를 가장 앞세운 점도 눈에 띈다. 위성 인터넷과 로켓 기업으로 알려진 스페이스X가 공모 자금의 1순위 투입처로 AI 연산 역량을 든 것은, 회사가 스스로의 정체성을 단순 우주·통신 기업에서 'AI·인텔리전스 기업'으로 넓히고 있음을 보여준다. 막대한 데이터와 연산을 요구하는 차세대 스타링크 운영, 자율 비행·관제 등에 AI가 핵심 축으로 자리 잡는 흐름과 맞닿아 있다. 다만 신고서는 스타십의 성능·재사용·발사 빈도 목표 달성, AI 사업의 매출 확대 등은 아직 불확실성이 큰 영역이라고 위험 요인으로 함께 적었다. 조달한 돈을 어디에 쓸지는 명확하지만, 그 투자가 언제 결실을 맺을지는 시장이 지켜봐야 할 몫이다. 자세한 내용은 SEC 공시(FWP) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: SpaceX FWP ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.06 11:14AI 에디터

[스페이스X 상장 ④] 머스크, 10배 의결권으로 지배력 유지

스페이스X(SpaceX)는 상장에 맞춰 주식 구조를 Class A·B·C 체계로 재편한다고 신고했다. 기존 우선주는 34억 4,811만 주의 Class A와 32억 7,445만 주의 Class B로 전환되고, Class C 주식은 4억 9,405만 주의 Class A로 전환된다. 상장 후 Class A는 약 73억 8,000만 주, Class B는 약 56억 9,567만 주가 된다. 핵심은 의결권 구조다. Class A 주식은 1주당 1표인 반면, Class B 주식은 1주당 10표의 의결권을 갖는다. 두 종류 주식은 하나의 그룹으로 함께 표결하지만, 10배 의결권을 가진 Class B 주주가 이사회 과반을 선임할 권리를 따로 보유한다. 이 구조의 정점에 일론 머스크(Elon Musk)가 있다. 머스크는 전체 Class B의 약 91.6%(약 52억 1,905만 주)를 보유하며, 평균 취득가는 주당 1.10달러(약 1,700원)에 불과하다. 그 결과 머스크는 상장 이후에도 회사 전체 의결권의 약 88.5%(초과배정 행사 시 88.4%)를 쥐고, 이사 선임·해임은 물론 이사회 공석까지 단독으로 채울 수 있다. 여기에 더해 시가총액 등 특정 목표를 달성하면 추가로 귀속되는 3억 207만 주의 제한부 Class B 주식도 머스크 몫이다. Class B 주식은 보유자가 원하면 언제든 1대 1 비율로 Class A로 전환할 수 있다. 즉 머스크의 지배력은 의결권을 10배로 키운 Class B를 그대로 쥐고 있는 한 유지되는 구조다. 신고서에 따르면 상장 시점 머스크가 의결권으로 행사 가능한 Class B는 약 52억 주에 달하며, 여기에 시가총액 목표 달성 시 귀속되는 3억 207만 주가 더해질 수 있다. 투자자 입장에서는 거대 기업의 지분을 사들이더라도 경영 통제권은 사실상 창업자 한 사람에게 집중된다는 점을 감수해야 한다. 스페이스X 스스로도 신고서에서 '머스크가 의결권 과반을 보유해 지배주주 지위를 유지할 것'이라고 명시했다. 막대한 자본을 조달하면서도 창업자가 키를 놓지 않는, 구글·메타 등에서 보이던 빅테크식 차등의결권 구조의 전형이다. 자세한 내용은 SEC 공시(FWP) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: SpaceX FWP ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.06 11:13AI 에디터

[스페이스X 상장 ③] 초과배정까지 6.39억, 주·순수취 132조원

스페이스X(SpaceX)의 IPO 공모 규모는 인수단의 초과배정(그린슈) 옵션에 따라 더 커질 수 있다. 신고서에 따르면 기본 공모는 Class A 주식 5억 5,555만 5,555주이지만, 인수단이 옵션을 행사하면 6억 3,888만 8,888주까지 늘어난다. 고정가는 주당 135달러(약 20만 9천 원)로 동일하다. 이에 따라 스페이스X가 실제로 받게 될 순수취액도 달라진다. 기본 공모 기준 약 744억 달러(약 115조 원)에서, 초과배정이 모두 행사되면 약 857억 달러(약 132조 원)로 확대된다. 상장 직후 총 발행주식은 약 73억 8,000만 주이며, 초과배정까지 더하면 약 74억 6,000만 주가 된다. 단순 계산으로도 시가총액이 약 9,963억 달러(약 1,539조 원)에 이르는 초대형 공모다. 공모 구조에는 투자자가 눈여겨봐야 할 장치도 있다. 인수단은 회사 요청으로 발행 Class A 주식의 5%를 임직원·연고자 대상 지정 주식 프로그램용으로 따로 배정했고, 기존 주주·내부자가 보유한 주식에는 상장 직후 일정 기간 매도를 제한하는 락업(보호예수)이 적용된다. 상장 초기 유통 물량을 묶어 가격을 안정시키려는 통상적 장치다. 결국 이번 신고서는 '얼마를, 어떤 가격에, 최대 몇 주까지' 파는지를 숫자로 확정했다는 데 의미가 있다. 고정가 135달러에 기본 5.56억 주, 초과배정까지 6.39억 주라는 구조는, 스페이스X가 사전 수요 점검에서 충분한 매수세를 확인했다는 자신감의 표현이기도 하다. 상장 규모를 가늠해보면 그 자신감이 더 분명해진다. 가격 범위를 두지 않고 단일 고정가를 제시한 것 자체가 이례적이다. 통상 IPO는 수요 예측을 거쳐 가격 범위 안에서 공모가를 정하지만, 스페이스X는 사전 수요 점검(testing-the-waters)으로 수요를 미리 가늠한 뒤 협상의 여지를 줄이고 명확한 가격 신호를 던지는 방식을 택했다. 기본 공모 5억 5,556만 주는 상장 후 총 발행주식 약 73억 8,000만 주의 약 7.5%에 불과해, 전체 지분의 대부분은 여전히 기존 주주가 쥔 채 일부만 시장에 푸는 구조다. 초과배정까지 모두 행사되면 발행주식 기준 시가총액은 1조 달러(약 1,557조 원)를 웃돈다. 자세한 내용은 SEC 공시(FWP) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: SpaceX FWP ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.06 11:12AI 에디터

[안광섭 AI 진테제] 미국기업이 중국AI기업에 돈을 보내는 이유

우버(Uber)가 올해 AI 코딩도구 예산을 4개월 만에 전부 소진했다. 약 5000명의 엔지니어가 에이전틱 코딩 도구를 사용하면서 월 사용료가 엔지니어당 150달러에서 많게는 2000달러까지 치솟았고, CTO가 직접 "올해 AI 코딩 도구 예산을 이미 다 썼습니다"라고 시인하는 상황에 이르렀다. 결국 우버는 직원 1인당 월 1500달러의 사용 한도를 설정했다. COO 앤드루 맥도널드는 한 팟캐스트에서 "AI 도구 사용량과 실제 소비자 기능 개선 사이의 연결 고리가 아직 보이지 않습니다"라고 솔직하게 인정하기도 했다. 우버만의 이야기가 아니다. 미국 기업용 지출 관리 플랫폼 램프(Ramp)에 따르면 기업당 AI 토큰 지출은 2025년 1월 이후 13배 증가했다. AI 도구의 성능이 올라갈수록, 그리고 에이전틱 AI처럼 자율적으로 작업을 수행하는 도구가 확산할수록, 토큰 소비량은 기하급수적으로 늘어난다. 문제는 단순하다. 더 많이 쓸수록, 더 많이 나간다.이 비용 압박이 예상 못 한 곳으로 기업들을 향하게 하고 있다. 바로 중국이다. "미국기업들 딥시크에 직접 결제" 램프는 5만 개 이상의 미국 기업이 사용하는 법인카드 및 청구 플랫폼으로, 매달 수십억 달러 규모의 기업 지출 데이터를 추적한다. 램프가 매월 발표하는 '트렌딩 소프트웨어 벤더' 목록은 기업이 특정 소프트웨어 벤더에 처음으로 결제한 건수를 기준으로 순위를 매긴다. 신규 도입의 흐름을 보여주는 선행 지표인 셈이다. 2026년 6월 발표한 이 목록에서 1위를 차지한 것은 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)였다. 이벤트 관리 플랫폼 피드루프(PheedLoop)와 오픈소스 모델 서빙 플랫폼 파이어웍스AI(Fireworks AI)를 제치고 정상에 올랐다. 주목할 것은 결제 방식이다. 램프의 수석 이코노미스트 아라 카라지안(Ara Kharazian)은 "미국 기업들이 딥시크에 직접 결제하고 있습니다"라고 밝혔다. 이는 기업들이 딥시크의 오픈소스 모델을 자사 서버에 직접 올려 쓰는 것이 아니라, 중국에 위치한 딥시크 서버로 데이터를 보내고 받고 있다는 뜻이다. 미중 기술 갈등이 지속되는 상황에서 미국 기업이 자사 데이터를 중국 서버에 직접 전송하는 것은 상식적으로 이해하기 어려운 선택이다. 카라지안은 이를 두고 "기업들이 오픈AI와 앤트로픽의 대안을 찾고 있다는 가장 확실한 신호"라고 해석했다. 물론 절대적 규모로 보면 아직 미미하다. 램프 AI 인덱스 기준으로 올 4월 딥시크의 미국 기업 도입률은 0.1%에 불과했다. 같은 시점에 앤트로픽(Anthropic)은 34.4%, 오픈AI(OpenAI)는 32.3%로 시장을 양분하고 있었다. 딥시크가 시장 판도를 뒤집은 것은 아니다. 그러나 '트렌딩 1위'가 의미하는 것은 신규 진입 속도다. 지금 이 순간, 새로운 선택지로 딥시크를 처음 시도하는 기업이 가장 빠르게 늘고 있다는 뜻이다. 34배의 격차, 무시할 수 없는 숫자 이 선택을 이끈 것은 단 하나, 가격이다. 딥시크는 지난달 플래그십 모델 V4 프로(V4 Pro)의 75% 할인을 영구화했다. 원래 5월 31일 종료 예정이던 프로모션 가격이 그대로 정가가 된 것이다. 현재 V4 프로의 API 가격은 출력 토큰 100만 개당 0.87달러다. 캐시 히트(cache hit, 반복되는 입력을 재활용해 비용을 줄이는 방식) 가격은 100만 토큰당 0.0036달러까지 내려간다. 이 숫자만으로는 감이 잡히지 않을 수 있다. 경쟁사와 비교하면 격차가 선명해진다. 오픈AI의 최신 플래그십 GPT-5.5는 출력 토큰 100만 개당 30달러다. 앤트로픽의 클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.7은 25달러다. 딥시크 V4 프로의 0.87달러와 비교하면 각각 약 34배, 약 29배의 차이다. AI 벤치마크 평가 기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)에 따르면 동일한 지능 지수 테스트를 수행하는 데 딥시크 V4 프로는 268달러, 클로드 오퍼스 4.7은 4811달러가 들었다. 같은 작업에 약 18배의 비용 차이가 발생하는 것이다. 이런 가격 격차가 가능한 배경에는 두 가지 구조적 요인이 있다. 첫째, 딥시크 V4 시리즈는 화웨이(Huawei)의 어센드(Ascend) 950 칩 위에서 최적화됐다. 미국의 반도체 수출 통제로 엔비디아(NVIDIA) GPU를 쓸 수 없게 된 상황에서, 오히려 국산 칩 기반의 저비용 추론 인프라를 구축한 셈이다. 둘째, 딥시크는 V4 프로의 장문맥(long-context) 추론 비용을 전작 대비 약 4분의 1 수준으로 낮추는 아키텍처 혁신을 이뤘다고 밝혔다. 가격 인하가 일시적 마케팅이 아니라 비용 구조 자체의 변화에 기반한다는 의미다. 오픈소스 진영의 집단적 추격 딥시크만의 현상이 아니다. 램프의 5월 데이터에서 트렌딩 상위 10개 벤더 중 4개가 AI 추론 플랫폼이었다. 파이어웍스AI, 팔AI(Fal AI), 딥인프라(DeepInfra), 바스트AI(Vast.ai)-모두 오픈AI나 앤트로픽을 거치지 않고, 더 넓고 저렴한 모델 선택지를 기업에 제공하는 플랫폼이다. 카라지안은 이를 두고 "기업들이 어떤 모델이 어떤 작업에 적합한지 선별하기 시작했다는 가장 깨끗한 신호"라고 분석했다. 어려운 문제에는 프론티어 모델을, 나머지에는 저가 모델을 배분하는 '모델 라우팅' 전략이 실무에서 확산되고 있다는 뜻이다. 성능 격차도 빠르게 좁혀지고 있다. AI 법률 에이전트 성능을 측정하는 하비(Harvey)의 리걸 에이전트 벤치마크(LAB)에서 중국 지푸AI(Zhipu AI, 현 Z.ai)의 GLM-5.1은 오픈소스 모델 중 최고점을 기록하며 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.7 바로 아래, 오픈AI의 GPT-5.5와 대등한 수준에 올랐다. 문샷AI(Moonshot AI)의 키미(Kimi) K2.6과 딥시크 V4 프로 역시 GPT-5.5 바로 아래에 자리 잡았다. 법률 업무처럼 정밀도가 요구되는 영역에서도 오픈소스 모델이 "충분히 쓸 만한" 수준에 도달했다는 평가다. 가격이 지정학을 이기는 순간 필자가 GTM(Go-To-Market, 제품의 시장 진입과 확산 전략) 전략을 수립해 온 관점에서 보면, 지금 AI 시장에서 벌어지는 일은 전형적인 범용재화(commoditization)의 초기 신호다. 범용재화는 세 단계를 거친다. 1단계: 제품 간 성능 차이가 줄어든다. 2단계: 가격이 구매 결정의 핵심 변수가 된다. 3단계: 공급자의 브랜드보다 유통 구조와 비용 효율이 경쟁력을 결정한다 . AI 모델 시장은 지금 1단계에서 2단계로 넘어가는 전환점에 있다. 하비 LAB 벤치마크가 보여주듯, 오픈소스 모델과 프로프라이어터리(proprietary, 비공개) 모델의 성능 격차는 좁혀지고 있다. 그리고 가격이 34배 차이 나는 상황에서, 기업의 선택은 놀랍도록 예측 가능하다. 물론 딥시크를 통해 중국 서버로 데이터를 보내는 것은 보안과 규제 측면에서 명백한 리스크가 있다. 유럽에서는 이탈리아가 2025년 1월 딥시크를 차단했고, 독일도 데이터 보호 우려를 이유로 앱스토어 퇴출을 검토한 바 있다. 미국에서도 연방 정부 차원의 규제 논의가 진행 중이다. 그럼에도 기업들이 이 리스크를 감수하는 것은, 비용 압박이 그만큼 현실적이기 때문이다. 램프의 카라지안도 이 추세의 지속성에 대해서는 유보적이었다. 그는 "이 트렌드의 내구성을 과대평가하지는 않겠습니다"라고 밝혔다. 맞는 말이다. 그러나 필자가 보기에 더 중요한 것은 딥시크 자체의 성패가 아니다. 핵심은 가격 압력의 방향이 되돌릴 수 없다는 점이다. 딥시크가 아니더라도, 파이어웍스AI나 딥인프라 같은 추론 플랫폼을 통해 동일한 오픈소스 모델을 미국 내 서버에서 저렴하게 돌리는 경로는 이미 열려 있다. 중국 서버 리스크를 회피하면서도 비용 절감을 추구할 수 있는 선택지가 늘어나고 있다는 뜻이다. 한국 기업이 읽어야 할 신호 이 흐름이 한국 기업에 던지는 시사점은 분명하다. 첫째, AI 모델 조달 전략을 단일 벤더 중심에서 멀티모델 전략으로 전환할 시점이다. 모든 작업에 최고가 프론티어 모델을 쓸 이유가 없다. 정밀도가 생명인 작업과, 속도와 비용이 우선인 작업을 구분해 모델을 배분하는 것이 합리적이다. 둘째, 토큰 비용을 IT 예산의 독립 항목으로 관리해야 한다. 우버의 사례가 보여주듯, AI 도구 도입은 쉽지만 비용 통제는 쉽지 않다. 에이전틱 AI 시대에 토큰 소비량은 인간의 사용 패턴이 아니라 기계의 작업 루프에 의해 결정된다. 사용량 예측 모델과 비용 거버넌스를 지금부터 설계해야 한다. 셋째, 이 가격 전쟁의 수혜자가 될 준비를 해야 한다. 딥시크의 영구 가격 인하 직후, 딥시크는 첫 외부 투자 유치에 나서 약 74억 달러(약 10조 원)를 확보하며 기업가치가 520억~590억 달러로 평가됐다. 텐센트가 약 15억 달러, CATL이 약 7억 달러를 투자했다. 창업자 량원펑이 전체의 40%에 해당하는 약 30억 달러를 직접 출자한 점도 눈에 띈다. 이 투자 구조는 딥시크가 단기 수익이 아니라 시장 점유율 확보를 우선하고 있음을 시사한다. AI 모델의 가격 하락은 당분간 멈추지 않을 가능성이 높다. 범용재화가 진행되면, 가치는 모델 자체가 아니라 모델을 활용하는 응용 계층으로 이동한다. 클라우드 컴퓨팅이 범용재가 되자 그 위의 SaaS 기업들이 가치를 창출한 것과 같은 구조다. AI 모델의 가격이 바닥을 향해 달릴수록, 정작 경쟁력을 결정하는 것은 그 모델 위에서 무엇을 만드느냐가 된다. 한국 기업이 지금 집중해야 할 것은 어떤 모델을 쓰느냐가 아니라, 어떤 문제를 푸느냐다.

2026.06.06 09:33안광섭 컬럼니스트

3Tx로 5G 업링크 670Mbps...미디어텍·삼성 새 이정표

미디어텍이 삼성전자와 3개의 송신 안테나(3Tx)와 5개 레이어를 구성한 5G 업링크 구성 시연에 성공했다. 미디어텍에 따르면 삼성의 가상화 기지국, 매시브 MIMO 유닛과 함께 자사 M90 5G 모뎀으로 초당 670메가비트를 전송할 수 있는 업링크 기술을 실증했다. 두 회사는 지난 2023년 5G SA모드 기반에서 3Tx 기술로 363Mbps의 업링크 속도를 검증했다. 당시 3Tx로 가능한 최대 업링크 전송 속도를 구현한 것인데 5개 레이어 기술을 더해 전송 효율을 높인 것이다. 시연은 1.7GHz 대역 주파수 30MHz 폭과 함께 200MHz 폭의 3.7GHz 대역을 묶어 활용했다. 3Tx 안테나 기술과 5계층 업링크 아키텍처, 삼성 네트워크 솔루션이 핵심인 이 기술은 데이터 전송 성능과 주파수 효율성, 더 낮아진 레이턴시 등으로 고정형 5G(FWA) 확산에 큰 도움이 될 것으로 기대받고 있다. 미디어텍 무선통신시스템 파트너십 총괄을 맡고 있는 HC 황 박사는 “초고해상도 클라우드 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가하는 가운데 이 기술은 차세대 산업 혁신을 이끄는 핵심 동력이 될 것”이라고 말했다. 이동우 삼성전자 네트워크사업부 기술솔루션그룹장은 “삼성은 첨단 구성 기술을 통한 업링크 성능 향상의 선두주자로서 입지를 강화했다”며 “이같은 성능 향상은 산업 전반과 소비자 사용 환경 모두에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다”고 평가했다.

2026.06.06 08:46박수형 기자

[박준성의 SW] AI 코딩 에이전트는 주니어 개발자...SW공학 필요

SW공학의 역사 SW 공학(Software Engineering)은 1960년대 후반 미국과 유럽을 중심으로 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대 IBM system/360용 OS/360 개발 프로젝트는 과도한 납기 지연과 원가 초과를 겪었고, 당시 미국 국방 및 대형 공공 시스템 프로젝트들도 잇따라 납기 지연과 품질 문제를 겪었다. 1968년 NATO가 주관한 국제회의(NATO Software Engineering Conference in Garmisch, Germany)에서 SW 개발의 위기(Software Crisis)를 공식 선언하고, 그 해결책으로 SW 공학의 연구개발이 시작됐다. SW공학이 1960년대 이전의 SW 개발 방식과 다른 점은 시스템 구현 이전에 분석과 설계를 체계적으로 수행하고, 개발 전 과정에서 표준 프로세스, 표준화된 기법과 도구를 활용한다는 것이다. 요구 분석은 개발 명세를 사전에 규명함으로써 요구 결함(Requirement Error)으로 인한 재작업(Rework)을 줄인다. 명확한 인수 기준은 테스트 자동화의 기반이 되며, 자동화된 회귀 테스트는 지속적인 코드 내부 구조 개선(Refactoring)을 안전하게 뒷받침한다. 설계에는 시스템 전체의 아키텍처 설계와 상세 수준의 코드 설계가 있다. 아키텍처 설계는 시스템을 구성하는 컴포넌트 간의 통합 효율을 높인다. 상세 설계와 코드 구조 설계는 코드의 가독성과 변경 용이성을 높여 SW의 장기적인 유지보수성(Maintainability)을 확보한다. 요구 스펙과 SW 설계를 자연어로 표현할 때 발생하는 모호성(Ambiguity)을 제거하기 위해 UML(Unified Modeling Language), BPMN(Business Process Model and Notation), ERD(Entity-Relationship Diagram), ArchiMate, C4와 같은 특수한 그래픽 부호를 사용하는 비주얼 모델링 언어(Visual Modeling Notation)를 국제 및 업계 표준으로 정착시켜 왔다. SW공학은 오늘날 AI 코딩 에이전트 시대에도 여전히 중요하다. AI가 코드를 생성하더라도, 대규모 프로덕션 시스템의 품질과 유지보수성은 결국 체계적인 SW 공학에 의해 좌우된다. SW코딩 자동화의 역사 1980년대 이후 코딩 자동화 기술은 본격적으로 발전해 왔다. 1980년대 말 Texas Instruments가 개발한 IEF(Information Engineering Facility)는 메인프레임 COBOL 코드를 100% 자동 생성하는 CASE(Computer-Assisted Software Engineering) 툴로, 금융·공공 분야의 대규모 엔터프라이즈 시스템 코드를 자동 생성하는 데 활용됐다. 1990년대에는 Unix C, Windows C++, Java 등을 자동 생성하는 다양한 모델 기반 CASE 툴들(Composer, Obsydian, ObjectTeam 등)이 등장했다. 그러나 요구사항 변화에 대한 유연성 부족과 복잡한 모델링 부담으로 인해 1990년대 후반부터 CASE 툴의 인기가 하락하기 시작했다. 2000년대에 들어서는 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하는 웹 애플리케이션의 반복 점증적 개발이 새로운 SW 개발 패러다임으로 확산됐다. UML 모델 기반의 100% 코드 자동 생성을 추구하는 MDA(Model-Driven Architecture) 툴이 개발되었으나 대중적인 개발 패러다임으로 확산되지는 못했다. 대신 Spring, Ruby on Rails, Django 등 오픈 소스 웹 애플리케이션 프레임워크가 개발 시장을 장악했다. 한편 Rational Rose, Sparx EA(Enterprise Architect) 같은 비주얼 모델링 툴은 코드 생성 툴과 분리되었지만, 코드 스켈레톤(Code Skeleton) 생성과 Round-Trip Engineering을 가능하게 해 널리 활용됐다. 2010년대 후반 이후 비주얼 모델 기반으로 애플리케이션을 자동 생성하는 Low-Code 개발 플랫폼(Outsystems, Mendix, Appian, Microsoft PowerApps 등)이 급속히 확산되기 시작했다. (박준성, Fundamentals of Low-Code Development, kosta-online.com 참조) 같은 시기에 템플릿 기반의 시각적 Drag-and-Drop을 통해 WYSIWYG(What You See Is What You Get) 방식으로 애플리케이션을 자동 구성하는 No-Code 개발 플랫폼(Wix, Bubble, AppSheet, Webflow 등)도 급속히 확산되었다. Gartner는 2022년 보고서에서 기업 신규 애플리케이션 개발 중 Low-Code/No-Code(LCNC) 비중이 2020년 25%에서 2026년 75% 수준까지 증가할 것으로 전망했다. (Gartner, Forecast Analysis: Low-Code Development Technologies-Worldwide, 2022). 실제로 2024년에 이미 다수 기업이 Low-Code 개발 플랫폼을 도입하면서 이러한 방향성이 현실화됐다. 오늘날 AI 코딩 에이전트가 코딩 자동화에 큰 관심을 불러일으키고 있지만, 위에서 보았듯이, 코딩 자동화는 새로운 현상이 아니다. LCNC(Low-Code/No-Code) 플랫폼이 이미 애플리케이션의 자동 구축에 널리 활용되고 있다. LCNC 플랫폼은 자유도를 제한한 표준 아키텍처, 메타데이터 모델, 시각적 제약 조건 위에서 동작했기 때문에 높은 생산성과 안정성을 동시에 확보할 수 있었다. 반면 자연어 기반 AI 코딩 에이전트는 훨씬 더 높은 자유도를 제공하지만, 환각(Hallucination)과 구조적 일관성 붕괴라는 새로운 위험을 안고 있다. 따라서 AI 코딩 에이전트가 LCNC를 넘어 엔터프라이즈 프로덕션 시스템 개발의 주류가 되기 위해서는, SW공학적 제약 조건을 에이전트 코딩 프로세스에 강하게 내재화해야 한다. 생성형 AI 기반 코딩 지원 및 자동화의 등장 2020년대 들어 생성형 AI(Generative AI, GenAI) 기반의 Vibe Coding, AI Coding Assistant 및 AI Coding Agent가 확산되고 있다. Vibe Coding은 자연어 프롬프트를 통해 애플리케이션을 빠르게 생성·수정해 가는 실험적 개발 방식이다. 테스트 후 에러가 있으면 자연어로 피드백을 주면서 반복적으로 개선해 나간다. Claude, ChatGPT 같은 범용 AI Chatbot 또는 Lovable, Bolt.new, Replit 같은 전문 Vibe Coding 툴을 사용한다. 오늘날 대부분의 AI 코딩 툴들은 Vibe Coding, AI Coding Assistant, AI Coding Agent 기능을 모두 갖추고 있으며, 일부는 통합 개발 환경(IDE)에 내장되어 있다. GitHub Copilot, Cursor, Amazon Q Developer 등 AI Coding Assistant는 개발자의 코딩을 지원해 생산성을 높이는 데 사용된다. 코드 완성(Code Completion), 코드 생성, 리팩토링, 디버깅, 문서화, 코드 번역 등을 지원한다. Cursor, Claude Code, GitHub Copilot 등 AI Coding Agent는 개발자와 상호작용하며 시스템 목표 구현, 요구사항 개발, 테스트 생성, 오류 수정, 설계 개선, 문서화 등을 계획-실행-검증 루프를 통해 반자율적으로 수행한다. Vibe Coding은 대규모 프로덕션 시스템 구축에는 한계가 있다. 프로덕션 시스템의 구축에 사용할 수 있는 AI Coding Assistant 및 Agent는 LCNC 플랫폼과 비교했을 때 아래 표 1과 같은 특징을 갖추고 있다. AI Coding Agent가 No-Code 개발 플랫폼에 비해 가지는 장점은 템플릿을 커스터마이즈하는 것보다 프롬프트를 통해 UI를 더 자유롭게 설계할 수 있고, 컴포넌트 단위로 수정하고 조립할 수 있다는 점이다. Low-Code 개발 플랫폼과 비교하면 비주얼 모델링의 어려움에서 벗어나 프롬프트나 이미지를 통해 애플리케이션과 데이터베이스를 생성할 수 있고, 벤더 종속적(Proprietary) 프레임워크에 록인(Lock-in)되지 않으며 Next.js, Tailwind, PostgreSQL 등 표준 오픈 소스 프레임워크로 생성해 IDE 기반 개발 환경으로 이관할 수 있다는 점이다. 그러나 주요 LCNC 플랫폼들은 GenAI Foundation Model을 기반으로 AI Coding Assistant/Agent 기술을 툴 내에 융합함으로써 단점을 극복하고 있다. AI Coding Assistant 기술은 개발자의 비주얼 Drag-and-Drop 및 모델링 작업을 지원하는 데 활용하고, AI Coding Agent 기술은 기존 비주얼 모델링 없이도 자율적으로 애플리케이션을 생성하는 데 활용한다. 가트너와 IDC 자료를 기반으로 시장 규모를 비교해 보면, LCNC 시장이 여전히 AI 코딩 툴 시장보다 훨씬 큰 비중을 차지하고 있음을 알 수 있다. AI 코딩 에이전트가 LCNC 개발 플랫폼 대비 경쟁 우위를 확보하려면 결국 비확정적 출력의 문제를 극복해야 한다. 동일한 프롬프트에도 상이한 결과를 생성하는 비결정성(Non-determinism)과 환각(Hallucination) 현상 때문에 테스트 재현성과 코드 변경의 예측 가능성이 약화되고, 그 결과 CI/CD 파이프라인의 안정성이 저하될 수 있다. 또한 보안 리스크, 기술 부채(Technical Debt) 축적, 저작권 및 규제법 위반, 감사 실패(Audit Failure) 등의 문제도 일으킨다. LCNC 플랫폼은 메타데이터, 시각적 모델, 플랫폼 제약 조건을 통해 개발 자유도를 제한함으로써 결정론적(Deterministic) 자동화를 달성했다. 반면 AI 코딩 에이전트는 자연어 기반의 개방형 생성(Open-Ended Generation)을 사용하기 때문에 훨씬 높은 유연성을 제공하지만, 동시에 비결정성과 환각이라는 새로운 위험을 초래한다. LCNC는 제약(Constraint)을 통해 자동화에 성공했다. AI 코딩 에이전트도 엔터프라이즈 프로덕션 시스템 개발의 주류가 되려면 SW공학적 제약과 거버넌스를 내재화해야 한다. SW공학 기반의 AI 에이전트 코딩 AI 코딩 에이전트의 환각 현상과 비결정성(Nondeterminism)을 없애기 위해서는 SW공학적 제약과 자동화 메커니즘을 체계적으로 적용해야 한다. (박준성, AI Agent Coding Patterns, kosta-online.com 참조) ▲테스트 주도 개발(Test-Driven Development, TDD: Kent Beck, Test-Driven Development, 2002 참조): 에이전트가 소스 코딩 전에 테스트 코드를 먼저 작성하도록 컨텍스트 파일(Context File)에 명기한다. SW 변경 후 즉시 자동 테스트를 실시하도록 Hook을 설치한다. 변경 Commit 전에 Test Coverage가 일정 수준에 미치지 못하면 Commit을 못하도록 Hook을 설치한다. Red-Green-Refactoring 기반의 TDD 사이클을 Skill로 등록해 에이전트의 작업 계획(Task Planning)에 포함한다. Red, Green, Refactoring 단계를 별도의 Subagent가 수행하도록 분리한다. ▲지속적 통합(Continuous Integration, CI: Kent Beck, Extreme Programming Explained, 2004; Martin Fowler, Continuous Integration, martinfowler.com, 2006 참조): 에이전트 코딩에서 CI(즉, Agentic CI)는 TDD처럼 자동화된 Quality Gate이다. SW 변경을 리포지토리의 Main Branch에 Merge할 때 자동으로 Commit, 빌드, PR 생성, 단위/통합 테스트, 정적 분석, 보안 점검을 수행한다. 실패할 경우 에이전트는 Merge를 금지하고, Stack Trace를 피드백 받아 오류를 자가 수정(Self-Correct)한다. Agentic CI는 GitHub Actions, Buildkite, CircleCI 같은 CI/CD 플랫폼을 사용해 CI Pipeline을 실행하고, AI 코딩 에이전트를 Pipeline 내에서 여러 스텝(코드 리뷰, 수정, 품질 개선)을 수행하는 데 이용한다. 결과적으로 Trunk-Based Development 전략 하에서 Agentic CI를 운영함으로써 항상 릴리스 가능한 Main Branch를 유지할 수 있다. 위의 TDD와 마찬가지로 컨텍스트 파일, Hook, Skill, Subagent를 보완적으로 활용하여 CI 실패를 조기에 탐지하고 예방할 수 있다. 효과적인 CI 운영을 위해서는 높은 수준의 테스트 자동화가 필요하며, TDD는 이를 구현하는 대표적 방법이다. TDD를 통해 누적된 테스트 코드는 CI 파이프라인에서 자동화된 단위·통합 테스트의 기반이 된다. ▲요구 스펙(Requirement Specification: 박준성, The Complete Guide to Business Analysis, kosta-online.com 참조): AI 에이전트를 포함하는 AI 네이티브 애플리케이션을 구축할 때 경영 성과를 달성하려면 에이전트를 포함한 End-to-End 프로세스를 재발명(Reinvention)해야 한다. 애플리케이션의 비즈니스 도메인에서 사용하는 도메인 개념과 의미 체계를 명확히 정의하고 표준 용어를 사용해 프로세스를 설계해야 한다. 애플리케이션에서 구현해야 할 혁신적인 기능을 사용사례(Use Case)로 명확히 정의하고, 시나리오로 구체화할수록 요구사항의 구현 오류를 줄일 수 있다. (박준성, AI 에이전트 성공의 핵심 조건, kosta-online.com 참조) 이러한 요구 분석은 AI 코딩 에이전트를 사용해 애플리케이션을 개발하기 전에 미리 수행한다. 프로세스 모델은 국제 표준인 BPMN(Business Process Model and Notation)을 이용해 설계할 수 있다. 시맨틱 모델은 종래 UML 클래스 다이어그램으로 작성했지만, AI 코딩 에이전트를 사용할 때는 온톨로지(Ontology)를 병행 활용하는 것이 효과적일 수 있다. 온톨로지는 개념 간의 관계와 제약을 명시적으로 표현하므로, AI 코딩 에이전트가 도메인 의미를 더 정확히 해석하고 일관된 코드를 생성할 가능성이 높다. 아래 '그림 1'은 요구 분석 산출물과 그들 간의 의존 관계를 보여준다. 프로세스 모델, 시맨틱 모델(Business Object Model), 사용사례 모델, UX 모델, 서비스 모델 간의 긴밀한 의존 관계를 정확히 준수해야 일관성 있고 완전한 요구 스펙을 만들 수 있다. 앞에서 1970년대 SW공학 등장 이후, 인간들 사이에서도 자연어의 모호성 때문에 모델링 언어를 만들어 요구 스펙과 SW 설계의 문서화에 사용했다는 사실을 지적했다. AI 코딩 에이전트도 마찬가지로 자연어 프롬프트보다는 더 상세한 Markup Language(Markdown, HTML 등), Serialized Language(JSON, YAML 등), Modeling/Domain Specific Language(UML, BPMN, BDD, User Story, Ontology 등), 프로그래밍 언어(Python, Typescript 등)를 더 안정적으로 처리할 수 있다. 프로세스 모델, 시맨틱 모델 및 사용사례를 AI 코딩 에이전트의 요구 스펙에 반영할 때는 그대로 이미지나 텍스트 형태로 입력할 수도 있고, 사용자 스토리(User Story)와 BDD(behavior-Driven Development)의 Gherkin 문장으로 변환해 입력할 수도 있다. BDD 문장은 생성된 코드의 인수 테스트(Acceptance Test) 기준을 제공한다. (Dan North, Introducing BDD, dannorth.net, 2006) 이러한 변환 자체도 AI 코딩 에이전트에게 위임할 수 있다. 예컨대, 프로세스 모델을 에이전트에 입력할 때 Mermaid.js 같은 다이어그램 DSL로 변환해 제공할 수 있다. 온톨로지는 JSON-LD나 Turtle(.ttl)로 직렬화(Serialize)해서 제공할 수 있다. 사용자 스토리와 BDD 문장이 생성되면 분석가(Business Analyst)가 오류가 없는지 검토해야 한다. 분석자 리뷰를 패스하면 에이전트가 사용자 스토리와 BDD 문장을 기반으로 코드를 작성한다. 앞의 TDD 기법에서 설명했듯이 소스 코딩 이전에 테스트 코드를 작성해야 하므로, 에이전트는 사용자 스토리와 BDD 문장에서 TDD 테스트 코드를 도출한다. BDD 문장 작성에 Cucumber 같은 BDD 프레임워크와 Playwright 같은 E2E 테스트 프레임워크를 사용하는 경우, 에이전트는 Step Definition 파일을 기반으로 테스트 코드를 생성한다. BDD 툴을 사용하지 않는 경우에는 에이전트가 BDD 문장을 직접 TDD 테스트 코드로 변환한다. 이와 같이 효과적인 CI 운영은 TDD 기반 테스트 자동화를 필요로 하고, TDD는 BDD에 의존하고, BDD는 프로세스 모델링, 시맨틱 모델링, 사용사례 분석 등 사전(Upfront) 요구 분석을 통해 정확하게 도출된다. (요구 분석 → BDD → TDD → CI) ▲객체 설계(Object Design: Erich Gamma et al., Design Patterns, 1994; Robert Martin, Design Principles and Design Patterns, 2000 참조): AI 코딩 에이전트는 코드를 Python, Typescript 등 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-Oriented Programming Language)로 생성한다. 프로덕션 시스템이 갖추어야 할 중요한 품질 속성에는 가독성(Readability), 변경 용이성(Maintainability), 확장성(Extensibility) 및 테스트 용이성(Testability)이 있다. 이러한 속성을 갖추려면 코드가 객체 설계 원칙을 지키고 객체 설계 패턴을 적용해야 한다. AI 코딩 에이전트가 객체 설계 원칙과 패턴을 일관되게 적용하도록 하기 위해서는, 컨텍스트 파일에 원칙과 패턴을 명시하고, CI/CD 파이프라인에서 아키텍처 규칙 검증(Architectural Fitness Function)을 통해 정적 분석(Static Analysis)을 수행하며, 설계 품질 검토를 담당하는 Subagent를 운영하는 등의 Quality Gate가 필요하다. ▲서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture, SOA: OASIS, Reference Model for Service Oriented Architecture, 2006; 박준성, The Complete Guide to SOA, MSA and Modulith, kosta-online.com): AI 코딩 에이전트를 사용하는 데 있어 중요한 제약 조건은 컨텍스트 윈도우(Context Window)의 크기다. 컨텍스트 윈도우에 필요한 최적의 정보만을 적시에 제공하는 것이 에이전트의 효과와 효율을 높이는 방법이다. SOA는 애플리케이션을 Loosely-Coupled 서비스 단위로 분할하고, 서비스 간에 공개된 표준 API를 통해 연결한다. 따라서 에이전트가 서비스 단위로 독립적으로 코드를 생성할 수 있도록 한다. 에이전트의 컨텍스트가 작은 서비스에 초점을 맞추기 때문에 환각을 줄일 수 있다. 서비스 간 독립성을 높이기 위해서는 애플리케이션 객체 설계 모델에서 하나의 응집된 Business Capability를 실현하고, 일관된 도메인 언어(Ubiquitous Language)를 공유하는 경계인 Bounded Context를 식별해 이를 하나의 서비스로 매핑하는 방법을 취할 수 있다. (Eric Evans, Domain-Driven Design, 2003 참조) SOA 애플리케이션을 구현할 때, 애플리케이션의 릴리스 사이클이 시간 단위 이하로 짧아야 할 때는 Microservice Architecture(MSA)로 구현해 서비스별로 독립적으로 배포할 수 있다. 이 경우 서비스 단위의 독립적 배포와 피드백 루프 최적화가 가능해져 오류를 신속히 수정할 수 있다. MSA는 빠른 릴리스에 적합한 SOA 구현 패턴이지만, 유지보수 및 운영의 복잡성 때문에 Modulith(Modular Monolith)나 SBA(Service-Based Architecture) 구현 패턴을 선호하는 경우도 있다. (Mark Richards and Neal Ford, Fundamentals of Software Architecture, 2020) 한 애플리케이션 안에서 서비스에 따라 독립적으로 배포할 수도 있고 집합적으로 배포할 수도 있다. 아래 그림 2는 에이전트 코딩을 통해 구축한 전자상거래 에이전트 시스템으로, 흑색 테두리 박스는 논리적 서비스, 적색 테두리 박스는 물리적 서비스(배포 단위)를 나타낸다. (박준성, AI 에이전트의 물리적 아키텍처 - Modulith, SBA 및 MSA의 Hybrid 아키텍처, kosta-online.com 참조) AI 에이전트 코딩에서 SOA를 실현하기 위해서는 우선 아키텍트가 SOA 아키텍처를 설계하고, OpenAPI나 Protocol Buffers를 이용해 각 서비스의 API를 정의한다. 에이전트의 프로젝트 구조 파일에서 각 서비스를 독립적인 리포지토리로 정의할 수도 있고, Monorepo를 정의할 수도 있다. Monorepo를 사용한 경우, 정적 분석을 통해 SOA의 서비스 캡슐화(Service Encapsulation) 원칙, 즉 API 이외의 방식으로 다른 서비스에 직접 접근할 수 없다는 원칙을 위반했는지 검증한다. 에이전트는 API Contract를 준수하는 코드를 생성한다. SOA에서는 API의 확장은 허용하지만 하위 호환성을 깨는 변경은 제한하는 것이 중요하다. 이 원칙이 위반됐는지 CI 파이프라인에서 검증하고, 위반한 경우 빌드를 취소한다. 결론 AI 코딩 에이전트는 시니어 분석가/아키텍트/엔지니어가 가이드하고 검증해야 하는 주니어 개발자와 같다.에이전트와 시니어 전문가가 Pair Programming을 하는 것과 같다. 시니어의 역할은 SW 공학의 원칙, 패턴과 베스트 프랙티스를 잘 적용, 현장 사용자가 신뢰할 수 있고 미래에 장기적으로 발전·확장해 나갈 수 있는 애플리케이션을 구축하도록 관여하고 책임을 지는 것이다.

2026.06.06 08:34박준성 컬럼니스트

스타벅스 불매 잦아드나…선물하기·결제액 엇갈린 신호

최근 스타벅스 논란 이후 소비 흐름을 둘러싸고 상반된 신호가 나타나고 있다. 카카오톡 선물하기에서는 교환권이 다시 상위권에 올랐지만 카드 결제액은 감소세를 보였다. 업계에서는 선물 수요와 실제 이용 수요가 다르게 움직이고 있을 가능성에 주목하고 있다. 6일 업계에 따르면 스타벅스 이용 관련 지표는 결제액과 카카오톡 선물하기 순위에서 각각 다른 양상을 보이고 있다. 카카오톡 선물하기 카페 부문에서는 스타벅스 교환권이 논란 이후 한때 순위가 밀렸다가 다시 상위권에 올랐다. 반면 아이지에이웍스 모바일인덱스 기준 스타벅스의 지난달 신용·체크카드 추정 결제금액은 전월보다 감소했다. 업계에서는 두 지표가 보여주는 소비 형태가 다른 만큼 어느 한쪽만으로 이용 회복 여부를 단정하기는 어렵다고 보고 있다. 선물하기 1위 재탈환…환불 움직임 가능성도 스타벅스 교환권은 카카오톡 선물하기에서 오랜 기간 대표 상품으로 자리 잡아왔다. 카카오에 따르면 스타벅스 교환권은 지난 2019년 이후 카카오톡 선물하기 교환권 부문 인기 1위를 유지해 왔다. 실제로 논란 직후까지도 스타벅스 교환권은 카카오톡 선물하기 카페 카테고리 상위권을 유지했다. 지난달 23일 기준 카카오톡 선물하기 카페 카테고리에서는 스타벅스 상품이 1~4위를 차지한 것으로 알려졌다. 그러나 불매 여론이 확산된 뒤 지난달 25일 오전 기준 카카오톡 선물하기 교환권 전체 순위에서 스타벅스 커피 상품권은 8위, 5만원권은 10위로 밀려났다. 이후 스타벅스 교환권은 다시 상위권에 진입했다. 이달 5일 오후 3시 기준 카카오톡 선물하기 카페 부문에서 '아이스 카페 아메리카노 T 2잔+생크림 카스텔라' 세트는 2위, 스타벅스 e카드 5만원권은 3위에 올랐다. 1위와 4위는 투썸플레이스 금액권과 교환권이 차지했다. 업계에서는 스타벅스 교환권의 순위 변동 자체가 이례적이라는 반응이 나온다. 한 업계 관계자는 “카페 카테고리에서 스타벅스 교환권 순위가 바뀌는 것은 거의 본 적이 없다”며 “순위가 바뀌었다는 것은 그만큼 기존 수요 변화가 있었다는 의미로 볼 수 있을 것”이라고 말했다. 다만 상위권에 오른 상품 중 5만원권 e카드가 포함됐다는 점도 주목된다. 스타벅스는 이달 1일부터 14일까지 선불카드 잔액 환불 기준을 한시적으로 완화하고 있다. 기존에는 일정 금액 이상을 사용해야 잔액 환불이 가능했지만, 해당 기간에는 사용 비율과 관계없이 환불을 받을 수 있다. 이 때문에 고액권 e카드 판매 순위 상승을 곧바로 실사용 목적의 소비 회복으로 보기는 어렵다는 주장도 나온다. 일부 구매가 실제 매장 이용보다 환불 가능성을 고려한 수요와 맞물렸을 가능성도 배제할 수 없기 때문이다. 또 다른 업계 관계자는 “스타벅스 모바일 교환권은 매장 수가 많고 사용처가 명확해 선물 수요가 꾸준한 편”이라면서도 “다만 환불 기준이 완화된 시기에는 고액권 수요를 일반적인 소비 회복 신호로만 해석하기 어렵다”고 말했다. 스타벅스 측은 구체적인 수치를 공개하지 않았다. 스타벅스 관계자는 “구체적인 환불 규모와 이용 지표는 공개하기 어렵다”고 밝혔다. 카드 결제액은 감소…경품 수요 위축 가능성도 반면 실제 결제 지표에서는 감소세가 나타났다. 아이지에이웍스 모바일인덱스에 따르면 스타벅스의 지난달 신용·체크카드 추정 결제금액은 1211억 9000만원으로 집계됐다. 이는 4월 결제금액 1343억 2000만원보다 약 131억원 줄어든 수치다. 주간 기준으로도 결제액 감소세는 이어졌다. 스타벅스 주간 결제금액은 논란 직전인 지난달 11~17일 321억 6000만원에서 논란이 불거진 18~24일 236억 9000만원으로 줄었다. 이어 25~31일에는 214억 6000만원으로 다시 감소했다. 다만 해당 수치는 국내 신용·체크카드 추정 결제금액 기준으로, 현금과 상품권, 간편결제, 인앱 결제, 법인 계좌이체 등을 통한 결제 금액은 포함되지 않는다. 업계에서는 공공기관이나 기업 등이 이벤트·프로모션 경품으로 제공하던 스타벅스 교환권 수요가 줄었을 가능성도 거론된다. 논란 이후 대외 이미지와 여론을 고려해야 하는 기관·기업 입장에서는 스타벅스 교환권을 경품으로 활용하는 데 부담을 느꼈을 수 있다는 것이다. 한 업계 관계자는 “개인 소비자 수요는 브랜드 인지도와 매장 접근성 때문에 단기간에 크게 흔들리지 않을 수 있지만, 공공기관이나 기업 경품 수요는 여론에 더 민감하게 반응할 수 있다”며 “이런 수요가 일부 빠졌다면 스타벅스 교환권 판매와 실제 이용 흐름에도 일정 부분 영향을 줬을 가능성이 있다”고 내다봤다.

2026.06.06 08:30류승현 기자

[SW키트] "보여야 통제한다"…기업 새 과제로 떠오른 '에이전트 거버넌스'

"인공지능(AI) 에이전트가 많아질 수록 기업은 더 큰 과제를 안을 것입니다. 보이지 않는 에이전트를 어떻게 찾을지부터 작동 권한을 어디까지 허용할지, 데이터 접근을 어떻게 감시할지, 문제가 생겼을 때 어떻게 멈출지가 새로운 이슈로 떠올랐습니다. 기업은 AI 에이전트를 업무 생산성 도구가 아니라 관리해야 할 대상으로 봐야 합니다." 네타 하이비 마이크로소프트 시큐리티 AI 보안 부문 파트너 제품 매니저는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '마이크로소프트 빌드 2026'에서 '에이전트 365' 특장점을 소개하며 이같이 밝혔다. AI 에이전트 성능이나 생산성도 중요하지만, 조직 안팎에 흩어진 에이전트를 식별·감시·관리할 수 장치가 필수라는 설명이다. 에이전트 365는 기업 내 AI 에이전트를 등록·감시·통제하는 관리 솔루션이다. 마이크로소프트는 이 제품을 지난해 11월 처음 공개한 뒤 5월 1일 전 세계에서 정식 출시했다. 현재 AI 에이전트는 기업 업무 환경 안으로 깊숙이 들어왔다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션에 기본 탑재된 에이전트부터 개발자가 직접 만든 에이전트, 클라우드 플랫폼 위에서 구동되는 맞춤형 에이전트가 동시에 작동하고 있다. IDC 발표에 따르면 2028년까지 전 세계 조직 내 에이전트 수가 13억 개에 이를 전망이다. 하이비 매니저는 에이전트 증가 속도만큼 관리 체계가 마련되지 못하고 있다는 점을 짚었다. 조직은 에이전트가 어디에 있는지, 누가 만들었는지, 어떤 권한을 갖고 있는지, 실제 어떤 행동을 했는지 모두 확인할 수 없을 것이란 예측이다. 이에 에이전트가 의도한 범위를 벗어나거나, 연결된 도구를 오용하거나, 민감 데이터를 과도하게 공유할 가능성도 관리 대상이 돼야 한다는 주장이다. 그는 이에 발맞춰 '모든 에이전트를 위한 컨트롤 플레인'이 기업 시스템에 구축돼야 한다고 강조했다. 그러면서 '에이전트 365' 필요성을 제시했다. 에이전트 365는 조직 내 에이전트를 등록, 관측하며 정책을 적용하고 위험을 통제하는 관리 플랫폼이다. 하이비 매니저는 에이전트 365가 자사 에이전트만 관리하지 않는다고 말했다. 마이크로소프트 플랫폼에서 만들어진 에이전트뿐 아니라 외부 에이전트, 맞춤형 에이전트, 외부 클라우드 기반 에이전트까지 관리 대삼으로 삼는다고 설명했다. 그는 "이같은 접근은 AI 에이전트 시대 기업 환경이 단일 플랫폼으로 정리되기 어렵다는 현실을 반영한 것"이라고 강조했다. 실제 기업들은 이미 마이크로소프트 365를 비롯한 워크데이, 젠스파크, 아마존 베드록, 구글 버텍스 AI, 랭체인 기반 에이전트를 혼합해 사용 중이다. 그는 "에이전트가 특정 벤더 생태계 안에서만 작동하지 않는 만큼 관리·보안도 이같은 환경을 전제로 설계돼야 한다"고 주장했다. "에이전트, 기업 시스템서 행동하는 주체로" 켄드라 스프링거 에이전트 365 수석 그룹 제품 매니저는 "에이전트가 기업 시스템에서 직접 행동하는 주체 역할을 담당하기 시작했다"고 강조했다. 스프링거 매니저는 에이전트 365 핵심 기능으로 관측, 거버넌스, 보안을 꼽았다. 에이전트 365 관측은 조직 내 어떤 에이전트가 존재하는지 실시간 확인하는 기능이다. 그는 "기업은 숨겨진 에이전트에 보안 정책을 적용하거나 위험을 평가할 수 없다"며 "사고 발생 시 책임 소재를 추적할 수도 없다"고 설명했다. 이어 "에이전트 365는 관측 기능으로 조직 안팎에 보이지 않는 에이전트 존재를 구석구석 확인하는 역할을 한다"고 밝혔다. 거버넌스는 안전한 에이전트 확산을 위한 가드레일이다. 스프링거 매니저는 "에이전트가 어떻게 구축됐든, 누가 만들었든, 위험 수준에 맞는 보호 장치가 일관되게 적용돼야 한다"며 "이는 AI 도입 속도를 늦추기보다 기업이 안심하고 에이전트를 확대하도록 돕는 장치"라고 설명했다. 보안 기능은 에이전트를 직원, 애플리케이션, 데이터 자산처럼 보호해야 한다는 관점에서 출발한다. 스프링거 매니저는 "에이전트는 단순 SW가 아니라 사용자 대신 정보를 조회하고 도구를 실행하며 업무를 처리한다"며 "프롬프트 인젝션, 의도 이탈, 도구 오용, 데이터 유출 같은 새로운 위험을 막는 기능"이라고 소개했다. 스프링거 매니저는 에이전트도 정체성을 갖고 있다고 주장했다. 에이전트가 사용자 대신 권한을 행사하거나, 스스로 업무를 수행할 수 있다는 이유에서다. 그는 "에이전트의 호출 내역이나 권한 관리, 데이터 접근, 도구 실행 기록이 반드시 확인돼야 한다"며 "이는 사고 발생 시 감사와 책임 추적 출발점"이라고 주장했다. "에이전트 365, 식별·감시·통제 핵심" 이날 마이크로소프트는 에이전트 365 구조를 소개했다. 이 솔루션은 '마이크로소프트 엔트라' '디펜더' '퍼뷰' '인튠' 등 기존 보안·관리 제품과 결합된 형태로 이뤄졌다. 기존 보안 정체성 관리는 엔트라, 위협 탐지·차단은 디펜더, 데이터 거버넌스는 퍼뷰, 섀도 AI 탐지는 인튠이 맡는 식이다. '에이전트 365 소프트웨어 개발 키트(SDK)'는 외부 에이전트를 관리 체계 안으로 끌어들이는 역할을 한다. SDK는 기존 에이전트를 에이전트 365 안에서 찾아주거나 에이전트 ID와 관측성, 보안 정책, 도구 연결, 데이터 보안 기능을 붙이는 연결 장치다. 이를 통해 관리자는 조직 내 전체 에이전트·사용자 수, 런타임 시간, 보류 중인 요청, 위험 감지 에이전트, 소유자 없는 에이전트 등을 확인할 수 있다. 특히 소유자 없는 에이전트는 중요한 관리 리스크로 다뤄진다. 에이전트가 조직 안에서 계속 작동하고 있는데 책임자가 없다면, 권한 관리와 사고 대응이 어려워질 수 있어서다. 마이크로소프트는 정책 템플릿도 에이전트 365 핵심 기능으로 제시했다. 엔트라, 디펜더, 퍼뷰, 쉐어포인트 전반 정책을 한 템플릿으로 묶어 에이전트에 적용할 수 있다는 설명이다. 관리자는 에이전트가 어떤 데이터와 도구에 접근하는지 확인한 뒤 위험 수준을 판단하고, 적절한 보호 정책을 적용해 배포를 승인할 수 있다. 마이크로소프트는 섀도 에이전트 관리도 강조했다. 기존에는 직원이나 부서가 개별적으로 AI 도구를 사용하는 섀도 AI가 문제였다면, 앞으로는 관리되지 않는 에이전트가 새로운 위험이 될 수 있다는 이유에서다. 에이전트 365는 이런 섀도 에이전트를 식별하고 차단하거나 관리 체계 안으로 편입하는 방향을 제시할 수 있다는 것이다. 스프링거 매니저는 "AI 에이전트 경쟁은 더 이상 '누가 더 똑똑한 에이전트를 만드느냐'에만 머물지 않는다"며 "기업 환경에서는 '그 에이전트를 누가 볼 수 있고, 누가 승인하며, 어떤 권한으로 움직이고, 문제가 생겼을 때 누가 책임질 수 있느냐'가 핵심 경쟁력이 되고 있다"고 강조했다. 이어 "AI 에이전트 시대 핵심은 자동화 속도가 아니라 통제 신뢰성"이라며 "기업이 에이전트를 얼마나 많이 도입하느냐보다, 그 에이전트를 얼마나 투명하게 보고 안전하게 다룰 수 있느냐가 다음 단계 경쟁력을 가를 가능성이 크다"고 내다봤다.

2026.06.06 08:16김미정 기자

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