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원·달러 환율 1560원대까지…정부, 강력 구두개입 "쏠림 용인안해"

6일 야간 거래서 원·달러 환율이 장중 1561.5원까지 치솟은 가운데, 외환당국이 강력한 개입을 시사했다. 7일 서울 중구 은행회관에서 열린 긴급 시장상황점검회의에 참석한 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관, 신현송 한국은행 총재, 이억원 금융위원장, 이찬진 금융감독원장은 최근 외환시장 상황과 관련해 지나친 환율 변동성 확대에 대해 일방향 쏠림 현상을 용인하지 않겠다는데 중지를 모았다. 원·달러 환율 상승 배경에 대해 회의 참석자들은 "국내 주식 시장 호조로 인한 외국이 투자자 비중 조정 및 차익 실현 등 수급 요인이 존재한다"면서도 "일부 투기적 거래가 쏠림 현상을 가속화했다"고 분석했다. 향후 관계 기관은 원·달러 환율 쏠림을 막기 위해 다양한 방안을 강구할 계획이다. 일단 역외 차액결제선물환(NDF) 파생상품 거래를 통한 쏠림 현상이 외환시장에 영향을 미치고 있다고 봐, NDF 거래 투명성을 제고할 방침이다. 이밖에 한은과 금융감독원은 외환시장서 원화 약세 흐름에 편승한 투기적 움직임 또는 시장 교란 의심 행위 검사에 나선다. 환율 상승에 편승해 수출입 기업들이 수입대금 지급을 앞당기거나 수출대금 수령을 과도하게 지연시키는 불법 거래를 하는지에 대해 불법 외환거래 대응반을 통해 조사에 나선다. 불법 외환거래 대응반은 재정경제부·국가정보원·국세청·관세청·한은·금감원 등이 참여한다. 구윤철 부총리는 "중동 전쟁 전개 및 미국 물가 동향 등에 따라 시장 변동성이 재차 높아질 수 있는 상황인 만큼, 24시간 높은 경계감을 갖고 시장 상황을 모니터링 하고 관계기관과 협조하여 오늘 마련한 대책을 신속히 추진해 나가겠다"고 말했다.

2026.06.07 16:05손희연 기자

배민B마트 산지 직거래 확대 효과 톡톡…농축산물 매출 53%↑

배달의민족 퀵커머스 서비스 B마트가 산지 직거래 확대와 지역 농가 협력을 기반으로 국내 농축산물 판매를 늘리고 있다. 올해 들어 5월까지 국내 산지에서 직접 매입한 농축산물 매출은 전년 동기 대비 53% 증가한 것으로 나타났다. 제철 과일 중심의 산지 소싱 전략과 지자체·기관과의 협력 확대가 실질적인 성과로 이어지고 있다. 제철 과일 판매 호조…수박·참외·블루베리 성장세 B마트의 지역 농축산물 판매 규모는 꾸준히 확대되는 추세다. 지난해 지역 농축산물 연간 매출은 전년 대비 21% 증가했으며, 올해 1~5월 매출은 전년 동기보다 53% 늘어난 것으로 집계됐다. 특히 산지와 연계한 제철 과일 판매가 전체 성장세를 이끌었다. 올해 1~5월 과일 카테고리 매출은 전년 동기 대비 61% 증가했다. 경남 하동·경북 고령의 딸기, 경북 성주의 참외, 전남 담양·전북 고창의 블루베리, 경남 함안·충남 부여의 수박 등이 대표 품목으로 꼽힌다. 품목별로는 딸기 매출이 74% 증가했고 참외는 103%, 귤은 64% 늘었다. 수박은 271%, 국산 블루베리는 132% 성장하며 높은 증가율을 기록했다. 현재 B마트와 직거래 계약을 맺은 산지 농가와 업체는 전국 56곳이다. 협력 지역도 제주 서귀포부터 강원 양구까지 전국으로 확대됐다. 경북 고령에서 우곡유통을 운영하는 박상기 대표는 "B마트와 직거래를 시작한 이후 수확 시기에 맞춰 안정적으로 물량을 판매할 수 있게 됐다"며 "빠르게 소비자에게 전달되면서 신선도 측면에서도 좋은 평가를 받고 있다"고 전했다. 지자체 협력 확대…농축산물 소비 촉진 나서 배민은 지역 농가 판로 확대를 위해 지자체 및 기관과의 협력도 강화하고 있다. 지난 2024년 충남 농산물 유통 상생협약을 시작으로 전국한우협회와 한우 가격안정 지원사업, 경북 구미시와 농산물 동반성장 상생협약 등을 추진했다. 올해 1월에는 농림축산식품부와 한국농수산식품유통공사(aT)가 주관하는 농축산물 할인지원 사업에도 선정됐다. 이를 통해 소비자 할인 혜택을 제공하면서 국산 농축산물 소비 활성화에 힘을 보태고 있다. B마트는 이달에도 지역 농축산물 소비 촉진을 위한 기획전을 이어간다. 오는 21일까지 충북 음성·충남 부여·논산 등지의 수박을 최대 45% 할인 판매하는 '명예의 수박' 행사를 진행한다. 이어 17일부터 23일까지 제주돼지와 농협안심한우 등을 최대 50% 할인 판매하는 정육 기획전을 운영한다. 또 24일부터 30일까지는 경북 경산시 카페축제와 연계해 자인농협의 신비복숭아를 할인 판매하는 특별전도 선보일 예정이다. 향후 배민은 스마트팜과 청년농부를 대상으로 한 판매 활성화 프로그램을 확대하고 우수 농산물 발굴에도 나설 계획이다. 아울러 B마트 신선식품 브랜드를 활용해 다양한 국내 농축산물을 소비자와 연결하는 상품 기획을 강화할 방침이다. 전재덕 우아한형제들 B마트MD실장은 "빠른 배달 인프라와 국내 농축산물 판로 확대를 결합한 상생 모델을 지속 고도화할 계획"이라며 "지역 농가와 소비자 모두에게 신뢰받는 플랫폼으로 성장할 수 있도록 협력을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.06.07 11:54안희정 기자

"배당주라 샀는데"…美 식품주, 인플레·비만약에 줄하향

미국 가공식품주에 대한 월가의 눈높이가 더 낮아지고 있다. 유가 상승에 따른 비용 부담과 인플레이션, 비만치료제 확산, 건강식품 선호 흐름이 겹치면서 제너럴밀스, 콘아그라, 캠벨, 크래프트하인즈 등 주요 식품주가 압박을 받을 수 있다는 분석이 나왔다. 5일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 미국의 투자 리서치 회사 번스타인의 알렉시아 하워드 애널리스트는 제너럴밀스, 콘아그라브랜즈, 캠벨, 크래프트하인즈에 대한 투자의견을 기존 '시장수익률'에서 '시장수익률 하회'로 낮췄다. 하워드는 유가 상승으로 운송비와 포장비, 농산물 관련 비용 인플레이션이 가팔라지고 있다고 지적했다. 여기에 연방 식품지원 축소, 위고비와 마운자로 등 GLP-1 계열 비만치료제 사용 확대, 트럼프 행정부의 건강 정책도 소비자들이 정크푸드와 설탕이 들어간 음료를 멀리하게 만들 수 있는 요인으로 꼽았다. 외신에 따르면 가공식품 업종은 코로나19 팬데믹 이후 압박을 받아왔다. 봉쇄 기간에는 집에 머무는 시간이 늘면서 콘아그라 슬림짐, 크래프트 맥앤치즈 등 간편식과 스낵 브랜드 소비가 늘었다는 설명이다. 그러나 원재료 비용이 오르자 업체들은 마진을 지키기 위해 가격 인상에 나섰고, 이제는 높은 인플레이션과 낮아진 소비심리 속에서 수익성 하락 위험이 커지고 있는 실정이다. 하워드는 보고서에서 미국 중심 식품기업들이 감당하기 어려운 또 한 차례의 투입 비용 인플레이션으로 향하고 있다고 보고 있다며, 특히 소매업체들이 매장 동일매장 매출 성장률보다 빠르게 성장하지 못하는 브랜드의 가격 인상을 받아들이려 하지 않는 상황이라고 설명했다. 월가 전반도 포장식품 업종에 부정적이다. 캠벨에는 매수 의견이 없고, 제너럴밀스와 콘아그라, 크래프트하인즈를 담당하는 애널리스트 80% 이상이 보유 또는 매도 의견을 내고 있다. S&P 포장식품 업종 지수는 2월 고점 대비 15% 하락했으며, 지난 4일에는 2020년 3월 이후 최저 수준으로 마감했다. 높은 배당수익률도 오히려 부담 요인으로 지적됐다. 많은 식품 기업들이 낮은 밸류에이션에서 거래되고 있지만, 배당성향이 더 높아질 경우 배당 삭감 우려가 커질 수 있다는 것이다. 미국 보충영양지원프로그램(SNAP) 지출 축소도 판매 증가율에 부담을 주고 있다. 하워드는 해당 요인이 판매량에 약 1%의 추가 부담을 만들고 있다고 분석했다. 그는 이 요인 하나만 놓고 보면 큰 도전은 아니지만, 이미 GLP-1 사용 확대와 건강식품 정책 흐름으로 압박받던 기본 흐름 위에 또 하나의 문제가 더해지는 것이라고 전망했다.

2026.06.07 09:57류승현 기자

"학생 수업시간까지 공략했다"…스냅·메타·틱톡·유튜브 집단소송 확산

미국 주요 소셜미디어 기업들이 청소년 이용자를 확보하기 위해 학교 수업시간까지 활용한 정황이 내부 문건을 통해 드러났다. 자체 안전 담당 부서가 학생들의 스마트폰 중독과 학습 방해 우려를 제기했음에도 이용자 참여를 늘리는 전략을 유지한 것으로 나타났다. 최근 뉴욕타임스는 1400개 이상 미국 학군이 메타, 스냅, 틱톡, 유튜브 등을 상대로 제기한 소송 과정에서 공개된 내부 문건을 분석한 결과를 보도했다. 보도에 따르면 스냅챗은 청소년들에게 수업시간 중에도 휴대전화 알림을 보내 교실에서 일어나는 일을 공유하도록 유도했다. 내부 전략 문건에서는 학생들이 책상 아래에서 몰래 휴대전화를 사용하는 시간을 '언더 더 데스크(under the desk) 시간'으로 표현한 것으로 전해졌다. 메타는 고등학생들을 대상으로 '틴 앰배서더' 프로그램을 운영했다. 학생들에게 45달러 상당의 기프트카드와 브랜드 상품을 제공하고 친구들에게 인스타그램을 홍보하도록 한 것으로 알려졌다. 틱톡은 학무보 단체인 내셔널 PTA에 수백만 달러를 지원했으며, 일부 자금은 온라인 안전 관련 학교 행사 등에 활용된 것으로 나타났다. 이러한 내부 문건은 각 기업이 청소년 이용 과정에서 발생할 수 있는 문제를 인지하고 있었다는 점을 보여준다고 외신은 지적했다. 특히 틱톡 안전팀은 수년간 수업시간 중 알림 기능을 비활성화하는 방안을 추진했지만 경영진이 이를 받아들이지 않았다. 2022년 한 직원은 특정 기능과 관련해 "교사들이 싫어할 것이다. 아이들은 이미 수업시간 스마트폰 중독 상태"라고 우려를 제기했다. 해당 기능은 이용자에게 3분 안에 게시물을 올리도록 유도하는 방식이었다. 그러나 관리자는 "청소년들이 어차피 이런 행동을 할 것이라면 틱톡에서 하게 하는 편이 낫다"는 취지로 답변한 것으로 전해졌다. 구글 내부 문건에서도 학교 대상 투자가 자사 생태계로 학생들을 유입시키는 데 도움이 된다는 내용이 포함된 것으로 나타났다. 유튜브 관리자들은 알고리즘이 수업시간 중 학생들에게 학습과 무관한 영상을 추천하고 있다는 사실을 인지하고 있었던 것으로 알려졌다. 이들 기업은 최근 켄터키주 브레싯 카운티 학군과 총 2700만 달러(약 419억원) 규모 합의에 도달했다. 합의금은 메타 900만 달러, 스냅과 틱톡 각각 800만 달러, 구글 200만 달러로 구성됐다.

2026.06.07 09:40안희정 기자

퀀티넘, 규모가 확대된 기업공개 완료 발표

브룸필드, 콜로라도, 2026년 6월 6일 /PRNewswire/ -- 퀀티넘(Quantinuum Inc.)(Nasdaq: QNT)(이하 '퀀티넘')이 6월 5일 클래스 A 보통주 2800만 주를 주당 미화 60달러의 기업공개 가격으로 공모한 규모가 확대된 기업공개를 완료했다고 발표했다. 모든 주식은 퀀티넘이 공모했다. 인수 할인 및 수수료와 기타 공모 비용을 공제하기 전 공모 총액은 미화 16억 8000만 달러였다. 퀀티넘의 클래스 A 보통주는 티커 심볼 'QNT'로 나스닥 글로벌 마켓(Nasdaq Global Market)에 상장되어 있다. J.P. 모건(J.P. Morgan)과 모건 스탠리(Morgan Stanley)는 알파벳순으로 이번 공모의 공동 대표 액티브 북러닝 매니저로 참여했으며, 제퍼리스(Jefferies)와 에버코어 ISI(Evercore ISI)도 액티브 북러닝 매니저로 참여했다. BofA 증권(BofA Securities), UBS 투자은행(UBS Investment Bank), 캔터(Cantor), 미즈호(Mizuho), 니덤 앤 컴퍼니(Needham & Company), 소시에테 제네랄(Societe Generale), TD 코웬(TD Cowen)이 공동 주관사(joint-book running managers) 역할을 수행했고, 크레이그할럼(Craig-Hallum)과 로젠블랫(Rosenblatt) 공동 매니저로 참여했다. 이번 공모와 관련한 등록신고서는 2026년 6월 3일 미국 증권거래위원회(Securities and Exchange Commission, SEC)에 의해 효력이 발생했다. 공모의 조건과 내용을 설명하는 투자설명서는 SEC에 제출되었으며, SEC 웹사이트 www.sec.gov에서 확인할 수 있다. 이번 공모는 투자설명서를 통해서만 이루어진다. 투자설명서 사본은 J.P. Morgan Securities LLC, c/o Broadridge Financial Solutions, 1155 Long Island Avenue, Edgewood, New York 11717 또는 이메일 prospectus-eq_fi@jpmchase.com 및 postsalemanualrequests@broadridge.com, Morgan Stanley & Co. LLC, 180 Varick Street, 2nd Floor, New York, New York 10014, Attention: Prospectus Department 또는 이메일 prospectus@morganstanley.com, Jefferies LLC, Attn: Equity Syndicate Prospectus Department, 520 Madison Avenue, New York, New York 10022, 전화 (877) 821-7388 또는 이메일 Prospectus_Department@Jefferies.com, Evercore Group L.L.C., Attention: Equity Capital Markets, 55 East 52nd Street, 35th Floor, New York, New York 10055, 전화 888-474-0200 또는 이메일 ecm.prospectus@evercore.com을 통해 받을 수 있다. 본 보도자료는 해당 증권의 매도 제안 또는 매수 제안 권유에 해당하지 않으며, 그러한 제안, 권유 또는 매도가 관련 주 또는 관할권의 증권법에 따른 등록 또는 자격 취득 전에 불법이 되는 주 또는 관할권에서는 해당 증권의 매도가 이루어져서는 안 된다. 퀀티넘 소개 퀀티넘은 양자 컴퓨팅을 실제 환경에 배포할 수 있도록 설계된 풀스택 플랫폼을 제공하는 선도적인 양자 컴퓨팅 기업이다. 회사는 확립된 QCCD 아키텍처를 기반으로 구축된 여러 세대의 양자 시스템을 상업적으로 배포했으며, 새로운 설계와 기능을 적용해 2025년 12월 31일 기준 평균 2큐비트 게이트 충실도를 바탕으로 업계 최고 수준의 정확도를 달성했다. 퀀티넘은 제약, 재료 과학, 금융 서비스, 정부 및 산업 시장 전반의 시장 선도 기업들과 활발히 협력하고 있다. 퀀티넘의 본사는 콜로라도주 브룸필드에 있으며, 미국, 영국, 독일, 일본, 카타르 및 싱가포르 전역에 추가 시설을 두고 있다. 로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2655950/6002333/Quantinuum_Logo.jpg?p=medium600

2026.06.07 00:10글로벌뉴스

[스페이스X 상장 ②] 영국 개미에게도 직접 판다

스페이스X(SpaceX)가 이번 글로벌 공모에 영국 일반 투자자가 직접 청약할 수 있는 'UK 리테일 공모(UK Retail Offer)' 트랜치를 별도로 마련했다. 영국 투자자를 겨냥한 전용 투자설명서(FWP)가 미국 증권거래위원회(SEC)에 함께 공개되면서 확인됐다. 미국 기업의 IPO가 영국 개인 투자자에게 직접 문을 여는 구조는 흔치 않다. 영국 리테일 공모는 영국의 '공모·상장규정 2024(Public Offers and Admissions to Trading Regulations 2024)'상의 예외 조항을 적용받아 진행된다. 일정은 영국 투자자가 6월 10일까지 청약을 신청하고, 6월 12일 리테일 공모 결과가 발표된 뒤 같은 날 나스닥·나스닥 텍사스 상장과 함께 거래가 시작되는 구조다. 공모가는 본 글로벌 공모와 동일한 고정가 주당 135달러(약 20만 9천 원)다. 기관 투자자 중심으로 진행되는 통상적 대형 공모와 달리, 스페이스X는 개인 투자 수요까지 폭넓게 끌어들이려는 포석을 분명히 했다. 다만 신고서는 영국 투자자에게 '증권 투자 경험이 있는 전문가의 독립적인 조언을 받으라'고 권고하며, 비상장 주식 투자에 따르는 위험을 강조했다. 상장 전까지 공개 시장이 없었던 만큼 거래 개시 후 가격 변동성에 유의해야 한다는 취지다. 이번 공모는 영국에 국한되지 않는다. 스페이스X는 미국을 중심으로 복수 관할권의 투자자를 대상으로 하는 '글로벌 공모(Global Offer)' 형태로 딜을 설계했고, 각 지역 규제에 맞춘 별도 투자설명서를 제출했다. 영국 리테일 트랜치는 그 가운데 개인 투자자에게 직접 열린 통로다. 다만 의결권의 대부분을 머스크가 쥐고 있어, 영국 개미가 손에 넣는 것은 경영 통제권이 아니라 경제적 지분에 가깝다는 점은 분명히 짚어둘 필요가 있다. 스타링크·스타십·xAI를 한 몸에 담은 기업의 지분을 일반 투자자가 상장 첫날부터 살 수 있게 된 셈이다. 자세한 내용은 SEC 공시(UK 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 11:11AI 에디터

[스페이스X 상장 ①] 'SPCX'로 결정…나스닥·나스닥 텍사스 동시 상장

스페이스X(SpaceX)가 상장을 앞두고 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO) 조건 신고서(FWP)를 제출했다. 상장 티커는 'SPCX'로 확정됐다. 보통주에 해당하는 Class A 주식을 나스닥(Nasdaq)과 나스닥 텍사스(Nasdaq Texas) 두 거래소에 동시 상장 신청한 점이 가장 눈에 띈다. 나스닥 텍사스는 나스닥이 텍사스주에 새로 연 거래소로, 대형 기업이 같은 종목을 본 시장과 텍사스 시장에 나란히 올리는 이중 상장 사례라는 점에서 상징성이 작지 않다. 상장 일정도 신고서 내용으로 확정됐다. 6월 4일 로드쇼를 시작해 6월 11일 공모가를 확정하고, 6월 12일 나스닥과 나스닥 텍사스에서 무조건부 거래(정식 매매)를 개시한다. 공모는 가격 범위를 두지 않는 고정가 방식으로, 주당 135달러(약 20만 9천 원)에 기본 5억 5,555만 5,555주를 발행한다. 신고서에는 일반 공모와 별도로 임직원·연고자에게 배정하는 '지정 주식 프로그램(directed share program)'도 포함됐다. 인수단은 회사 요청에 따라 발행 Class A 주식의 5%를 이 프로그램용으로 따로 떼어뒀다. 스페이스X는 2002년 설립 이후 팰컨 9(Falcon 9)·팰컨 헤비(Falcon Heavy)·스타십(Starship)으로 이어지는 재사용 로켓 함대를 앞세워 위성 인터넷 스타링크(Starlink)까지 수직통합한 기업이다. 그런 회사가 신설 거래소를 포함한 두 시장 동시 상장을 택했다는 사실 자체가 이번 IPO의 규모와 상징성을 보여준다. 이번 상장은 스페이스X 주식이 처음으로 공개 시장에서 거래된다는 의미도 크다. 그동안 스페이스X 지분은 비상장 상태에서 임직원·기관의 사적 거래(텐더 오퍼)로만 손바뀜이 이뤄졌고, 일반 투자자가 직접 사고팔 길은 없었다. 'SPCX' 데뷔로 그 빗장이 처음 풀린다. 다만 신고서는 이번 평가가치가 위성 주파수 회사 에코스타(EchoStar)와의 주파수 거래, 코딩 AI 기업 커서(Cursor) 인수 거래가 마무리되는 것을 전제로 한 수치라는 점도 함께 적었다. 공모 규모만 순수취 기준 약 744억 달러(약 115조 원)에 이르는 초대형 상장이다. 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 11:11AI 에디터

[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

이해진 네이버 "제가 쏠게요"…젠슨 황에 '페이스사인' 뽐내

이해진 네이버 의장이 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO), 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장과의 이른바 '삼소(삼겹살·소주) 회동'에서 식사비를 직접 결제했다. 결제 수단은 네이버페이 안면인식 결제 서비스인 '페이스사인'을 이용했다. 국내 주요 재계 총수와 글로벌 기업 수장이 함께한 자리에서 네이버 오프라인 결제 사업을 자연스럽게 홍보한 셈이다. 네 명의 총수들은 5일 서울 마포구 홍대입구에 위치한 한 고기집에서 만남을 가졌다. 현장에는 이들을 보기 위해 취재진을 비롯한 수많은 인파가 몰렸다. 오후 6시 50분경 구 회장을 시작으로, 최 회장, 이 의장이 회식 장소에 들어섰으며, 약 7시 9분에 황 CEO가 마지막으로 모습을 드러냈다. 네이버와 엔비디아의 경영진 간 만남이 또 다시 추진된 것은 지난 4월 이후 2개월 만이다. 당시 황 CEO의 장녀인 매디슨 황 엔비디아 수석 이사가 제2사옥 네이버1784에 방문해 피지컬 AI 분야 협력안을 논의한 바 있다. 네 명의 총수들은 삼겹살 안주에 소주와 맥주를 섞은 일명 '소맥'을 마시며 이야기를 나눴다. 회식 중간에 황 CEO가 나와 과자와 꽈배기가 담긴 간식 상자, 바나나우유 등을 나눠주기도 했다. 황 CEO는 “새로 나올 4개 신제품이 한국에 가져온 큰 선물”이라고 언급했다. 황 CEO가 지목한 네 개의 선물은 차세대 AI 가속기 '베라 루빈', 중앙처리장치(CPU) '베라', AI PC 'RTX 스파크', AI 엣지 슈퍼컴퓨터 '젯슨 토르'다. 이번 회동에서 계산은 이 의장이 맡았다. 누가 결제했냐고 묻는 기자들의 질문에 구 회장은 “이 회장이 네이버페이로 결제했다”고 답했다. 이 의장은 매장에 설치된 네이버페이 오프라인 결제 단말기인 '네이버페이 커넥트'에 탑재된 안면 인식 결제 기능 '페이스사인'을 활용해 결제를 마쳤다. 이는 이 의장이 직접 단말기를 사용하는 모습을 통해 네이버페이 커넥트를 알리려는 행보로 해석된다. 이날 네이버페이는 인스타그램 계정에 '형님 제가 쏠게요! 쉽고 빠른 요즘 결제'라는 게시물을 올리고 삼소 회동에 이해진 의장이 계산할 예정이라는 것을 암시하기도 했다. 현재 오프라인 결제 시장은 주요 플랫폼 사업자들이 경쟁을 펼치고 있으며 네이버페이는 후발주자로 분류된다. 네이버페이와 토스페이먼츠는 오프라인 가맹점에 자사 단말기를 무료로 배포하며 공격적인 마케팅을 이어가고 있다. 이번 '삼소 회동'에 앞서 황 CEO는 홍대 인근 PC방을 방문해 프로게이머 T1 소속 선수들을 만났다. 오는 7일에는 김택진 NC 대표와 회동 후 잠실구장에서 열리는 프로야구 두산베어스 홈경기 시구자로 나선다. 이튿날인 8일에는 여의도에 위치한 LG그룹 사옥과 양재동 현대차그룹 사옥, 경기 성남시 네이버1784를 방문할 예정이다.

2026.06.05 22:33박서린 기자

AI 인프라 몸값 치솟는다…스위치, 77조원 가치로 투자 유치 추진

생성형 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 글로벌 인프라 시장에 대규모 자금이 몰리고 있다. AI 투자가 전력·서버·데이터센터 확보로 번지면서 관련 인프라 기업들의 몸값도 빠르게 치솟는 분위기다. 5일(현지시간) 디인포메이션에 따르면 미국 데이터센터 개발·운영 기업 스위치(Switch)는 최소 500억 달러(약 77조원) 기업가치를 기준으로 수십억 달러 규모 신규 투자 유치를 추진 중이다. 투자 라운드에는 브룩필드자산운용과 KKR을 비롯한 사모펀드 및 기관투자자들이 참여를 검토 중인 것으로 전해졌다. 다만 현재 논의는 초기 단계로 아직 최종 확정된 것은 아니다. 이번 투자 유치는 향후 기업공개(IPO)로 이어질 가능성도 제기된다. 로이터는 스위치가 이르면 내년 상장을 추진할 수 있으며 골드만삭스와 JP모건이 자금 조달 작업을 지원하고 있다고 보도했다. 스위치는 미국 네바다주 라스베이거스에 본사를 둔 데이터센터 전문기업이다. 2000년 창업자인 롭 로이 최고경영자(CEO)가 설립했으며 데이터센터 설계와 운영 관련 950개 이상의 특허를 보유 중이다. 회사는 데이터센터 설계·건설·운영을 핵심 사업으로 영위하며 대규모 기술 인프라 생태계를 구축해왔다. 회사는 지속 가능한 재생에너지 기반 데이터센터 구축을 핵심 비전으로 내세우고 있다. 주요 고객으로는 엔비디아·테슬라·페덱스·로지텍 등을 확보했다. 최근 AI 데이터센터 투자 붐이 이어지면서 스위치 역시 핵심 인프라 사업자로 주목받고 있다. 앞서 올해 초에는 소프트뱅크가 AI 인프라 프로젝트 '스타게이트' 추진을 위해 약 500억 달러 규모 스위치 인수를 검토했으나 거래 규모 부담 등으로 협상을 중단한 바 있다. 이후에도 양측은 전략적 투자와 협력 가능성을 놓고 논의를 이어온 것으로 알려졌다. 스위치는 회사 공식 홈페이지를 통해 "우리는 지속 가능한 성장을 뒷받침하는 기술 인프라 생태계를 구축하고 있다"며 "고객에게 혁신과 규모의 경제, 지속 가능성을 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다.

2026.06.05 17:24한정호 기자

TWSE 및 업계 파트너들, 컴퓨텍스 2026에서 글로벌 AI 및 반도체 경쟁 내 대만의 핵심 역할 강조

타이베이, 2026년 6월 5일 /PRNewswire/ -- 대만증권거래소(Taiwan Stock Exchange, TWSE)가 컴퓨텍스 2026(COMPUTEX 2026)에서 두 차례의 미디어 브리핑을 개최해 대만의 자본 시장이 어떻게 AI, 반도체, 차세대 컴퓨팅 인프라 분야의 글로벌 발전을 뒷받침하고 있는지를 강조했다. TWSE joins listed semiconductor firms to showcase how integrating capital and technology leads the future of global AI. From right, executives from Alchip Technologies, MSSCORPS, Taiwan Stock Exchange, Nanya Technology Corporation, and Unimicron Technology TWSE 경영진과 상장 기업들을 한자리에 모은 이 세션들은 글로벌 AI 및 반도체 생태계에서 TWSE의 역할과 반도체, AI 서버, 첨단 제조를 이끄는 공급업체들을 아우르는 대만의 완전한 기술 스택에 대한 심층 분석을 강화했으며, 이 모두가 미래의 산업과 비즈니스를 형성하고 있다. 컴퓨텍스 2026에서 해외 미디어와 인터뷰하며, TWSE의 셔먼 린(Sherman Lin) 회장 겸 최고경영자는 "대만이 글로벌 AI 생태계에 필수적인 이유는 단일 기업이나 기술이 아니라 회복력 있는 자본 시장이 지원하는 완전한 가치 사슬이다"라고 말했다. 이어 "과거가 석유로 구동됐다면 미래는 TWSE의 기술 및 AI 기업들로 구동된다. 상류와 하류 기술에 걸쳐 TWSE는 글로벌 시장에 AI 인프라가 대규모로 구축되는 곳에 대한 명확한 신호를 제공하여 성장과 혁신을 위한 강력한 기반을 마련하고 있다"고 덧붙였다. 미래를 형성하는 기술에 글로벌 자본 연결하기 브리핑에는 반도체, AI 인프라, 글로벌 공급망에 핵심적인 기업들이 참여하여 장기 자본에 대한 접근이 어떻게 지속적인 혁신과 국제 경쟁력을 가능하게 하는지를 보여주었다. 첫 번째 세션은 알칩 테크놀로지스(Alchip Technologies, 3661), MSSCORPS(6830), 난야 테크놀로지(Nanya Technology, 2408), 유니마이크론 테크놀로지(Unimicron Technology, 3037)가 참여하여 대만의 반도체 생태계에 집중했다. 이 기업들은 DRAM 솔루션, ASIC 설계, 고급 소재 분석 및 고급 PCB 제조 등 AI 공급망의 중요한 부문을 대표한다. 논의는 장기 자본이 어떻게 지속적인 연구개발 투자와 국제적 확장을 구현하는지에 집중하여 글로벌 반도체 가치 사슬에서 대만의 핵심 역할을 강화했다. 두 번째 세션은 아시아 바이탈 컴포넌트스(Asia Vital Components Company, 3017), 델타 일렉트로닉스(Delta Electronics, 2308), 위스트론(Wistron Corporation, 3231)이 참여해 AI 인프라를 심층적으로 다뤘다. 대화는 AI로 주도되는 글로벌 컴퓨팅 용량의 빠른 확장에 중점을 두었다. 경영진들은 전력 관리 시스템, 열 솔루션, 클라우드 규모 AI 서버에 대한 대규모 투자가 AI 컴퓨팅에 대한 가속화되는 수요의 핵심 촉진자가 되었다는 데 동의했다. TWSE의 브렌다 후(Brenda Hu) 수석부사장은 다음과 같이 덧붙였다. "대만은 글로벌 AI 개발에서 두드러진 역할을 하고 있다. AI 공급망 뒤에서 많은 대만 기업들이 더 광범위한 AI 생태계를 지원하고 발전시키기 위해 지속적으로 변혁하고 있다. 대만의 자본 시장은 기술 리더십을 글로벌 경쟁력으로 전환하는 데 도움이 되는 동시에 자본, 인재, 혁신, 투자자 신뢰가 서로를 강화하고 장기 성장을 지원하는 선순환을 촉진한다. AI가 전 세계에 새로운 기회를 창출함에 따라 대만은 글로벌 혁신과 산업 변혁에서 계속 핵심적인 역할을 할 것이다." 다음 단계의 산업적 변혁 실현 두 세션 모두에서 TWSE는 대만의 자본 시장이 어떻게 기업들이 혁신을 확장하고, 전 세계로 확장하며, AI 주도 산업 변혁의 다음 단계에서 장기적인 경쟁력을 구축하는 데 도움이 되는지를 강조했다. 린 회장 겸 최고경영자는 또한 TWSE가 고성장 기술 기업 유치와 산업 변혁의 다음 단계 지원에 대한 전략적 집중을 심화하고 있다고 밝혔다. 2026년에는 약 40개 기업이 TWSE 상장을 신청할 예정이며, 그중 15개 이상이 AI 공급망 기업이다. 이 기업들은 전체 신청의 40% 이상을 차지할 것으로, 2025년 33%와 2024년 29%에서 증가한 수치이다. TWSE joins listed AI infrastructure firms to showcase how integrating capital and technology leads the future of global AI. From right, executives from Asia Vital Components Company, Taiwan Stock Exchange, Wistron Corporation, and Delta Electronics.

2026.06.05 16:10글로벌뉴스

6거래일 연속 외인 '팔자'에 원·달러 1550원 넘봐

원·달러 환율이 주간 거래서 1550원 목전까지 치솟았다. 5일 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래보다 9.4원 오른 1539.1원으로 마감했다. 1540원 선으로 원·달러 환율이 내려온 채 주간 거래가 종료됐지만, 한때 원·달러 환율은 1549.1원까지 오르면서 1550원 선을 위협했다. 현 환율 수준은 글로벌 금융위기가 있었던 2009년 3월 9일 주간 거래 종가 1549.0원 이후 17년 여만에 최고치다. 1500원선을 넘어간 원·달러 환율은 정부가 필요 시 조치하겠다는 구두 개입에도 진정되지 않는 분위기다. 외국인이 국내 주식을 5월 28일부터 6거래일 연속 매도하면서 원화 가치 하방 압력은 더욱 커지고 있다. 6거래일 연속 외국인은 27조 3575억원 순매도했다. 5월 들어서 외국인의 국내 주식 순매도 규모는 81조 9995억원에 이른다. 이날도 유가증권시장서 외국인 순매도가 이어지면서 코스피 지수는 전 거래일 대비 5.54% 폭락한 8160.59로 마감했다. 코스피 지수는 한때 8000선까지 떨어지면서 매도 사이드카가 발동되기도 했다.

2026.06.05 15:49손희연 기자

빗썸, 경찰청과 공조해 8억원 상당 범죄 피해 예방

가상자산 거래소 빗썸이 경찰청과 공조해 8억원 규모 범죄 피해를 예방했다. 빗썸은 지난 4일 경찰청 국가수사본부와 가상자산거래소 간 '피싱범죄 피해예방 및 근절 위한 업무협약식'에서 김현진 빗썸 투자자보호실장이 경찰청으로부터 감사장을 받았다고 5일 밝혔다. 이번 감사장은 피싱범죄 예방을 위한 실시간 공조 체계 구축 및 운영에 대한 성과를 인정받은 결과다. 빗썸은 지난 3월부터 경찰청이 제공한 악성 앱 설치자 정보를 회원 정보와 연결해 '주의대상'으로 등록하는 공조 시스템을 운영 중이다. 이를 통해 빗썸은 이상거래 탐지 대상 66명을 경찰에 실시간 통보하면서 약 8억원 상당 피싱피해를 사전 예방했다. 현재 빗썸은 앱 구동 시 원격제어 앱이 탐지되면 자동으로 거래를 제한하는 보안 체계를 운영 중이다. 여기에 악성 앱 탐지 시 자동경고, 서비스 이용제한이 이뤄지는 시스템을 개발 중이다.

2026.06.05 15:22홍하나 기자

클라이온 'REX', AI 신뢰성 검증 시장 사각지대 해소 나선다

생성형 AI 도입이 확산됨에 따라 'AI 신뢰성' 검증이 기업 가치의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 이에 AI 클라우드 전문기업 클라이온은 AI 신뢰성 검증 및 최적화 솔루션 'REX(RAG evaluation eXpert)'를 통해 공공 및 민간 시장 공략을 본격화한다고 5일 밝혔다. REX는 최근 'LLM 기반 RAG 시스템의 실시간 성능 진단을 위한 평가 장치 및 방법'에 대한 핵심 기술 특허 등록을 완료하며 기술적 차별성을 확보했다. 기존 자동화 평가의 한계 극복, '진단과 처방' 중심의 차별화 예전 AI 신뢰성 검증 솔루션들은 대량의 질문 생성과 일괄 채점 등 자동화 효율성에 집중해왔다. 이로 인해 현장에서는 감점 원인 파악과 구체적인 개선 방향 도출을 개발자 직관에 의존해야 하는 한계가 있었다. 또 정확도 측정에만 치우쳐 편향, 차별, 유해 표현 등 안전성 영역 검증이 미흡하다는 지적을 받아왔다. REX는 단순 채점을 넘어 AI가 스스로 성능 저하 원인을 분석하고 구체적인 개선 방향을 제시한다. 다수의 오류를 자동으로 군집화해 문제의 우선순위를 시각화하며 ▲정확성 ▲안전성(유해성·편향) ▲품질(일관성·간결성) ▲검색·생성 품질 등 4대 축, 12개 지표로 입체 진단을 수행한다. 이는 EU AI Act, NIST AI RMF 등 글로벌 AI 거버넌스 표준의 요구사항을 반영하여 한국어 환경에 최적화한 결과다. 완전 폐쇄망 지원으로 공공·금융 데이터 보안 문제 해결 기존 자동화 솔루션의 또 다른 제약은 외부 클라우드나 외부 AI 연동으로 인한 데이터 유출 위험이었다. 이 때문에 시민 민원, 금융 거래, 환자 진료 등 민감 데이터를 다루는 공공, 금융, 의료 현장에서는 도입이 어려웠다. REX는 외부 호출 없이 내부망에서만 구동되는 '완전 폐쇄망 운영'을 지원해 데이터 보안 공백을 해소했다. 아울러 운영 중인 시스템에 직접 연결해 실시간으로 성능 저하를 감지하는 모드, 최적의 조합을 찾는 실험 모드, 외부 AI 서비스 검증 모드 등 세 가지 평가 환경을 모두 제공한다. 또한 문서 업로드만으로 평가용 데이터셋을 자동 생성하고, 노코딩 환경을 지원해 현업 담당자의 운영 편의성을 높였다. 대규모 공공 AX 사업 경험 바탕의 검증된 기술력 REX는 클라이온이 실제 대규모 공공 AI 구축 사업을 수행하며 얻은 실무 경험과 품질 기준을 바탕으로 개발됐다. 클라이온은 다양한 보안 등급과 모델 환경을 다뤄본 핵심 플레이어다. 주요 사업 수행 실적으로는 ▲서울시 인공지능 챗봇 2.0 구축 ▲교육부 독서교육플랫폼 구축·운영 ▲한국교육개발원 플랫폼 통합운영 ▲부산시 인공지능 융합서비스 도입 ▲경기도 홈페이지 생성형 AI 챗봇 ▲DPG 생성형 AI 페르소나 챗봇 등이 있다. 클라이온 관계자는 "REX는 단순한 자동 채점기를 넘어 '측정-진단-처방-재검증'의 선순환 체계를 구축한 솔루션"이라며 "AI 도입 이후 신뢰성 확보와 검증에 어려움을 겪는 기업과 기관에 명확한 기술적 보증서를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:55백봉삼 기자

[현장] EDB "AX 다음 혁신은 OX"…데이터·AI, 하나의 플랫폼으로

EDB가 인공지능 전환(AX)에 이어 기업의 다음 전략 과제로 오픈소스 전환(OX)을 제시했다. 단순한 비용 절감이나 데이터베이스 교체가 아니라 데이터 주권 확보와 AI 활용 기반 마련을 위한 차세대 전략으로 OX를 봐야 한다고 강조했다. EDB는 5일 서울 강남구 아셈타워 EDB 코리아 오피스에서 간담회를 열고 국내 엔터프라이즈 시장을 겨냥한 OX 전략과 '에이전틱 레이크하우스' 비전을 발표했다. 기술 종속과 비용 부담이 큰 레거시 데이터베이스 환경에서 벗어나 데이터와 AI를 하나의 오픈 플랫폼으로 통합하겠다는 구상이다. DX·AX 넘어 OX 부상…국내 엔터프라이즈 필수 과제로 김희배 EDB코리아 지사장은 한국 시장에서 오픈소스 전환이 제조, 금융, 공공 등 전 산업군으로 빠르게 확산하고 있다고 진단했다. 기업들이 자사가 보유한 데이터를 외부 플랫폼에 종속시키지 않고 원하는 환경에서 직접 통제하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 최근에는 국내 대형 제조기업이 미션 크리티컬한 영업·생산 데이터베이스를 오라클 환경에서 오픈소스 기반 플랫폼으로 전환한 사례도 나왔다. 김 지사장은 "이제 오픈소스 전환은 단순한 대안이 아니라 핵심 전략 과제가 되고 있다"고 말했다. 그는 이런 흐름을 디지털전환(DX), 인공지능전환(AX)에 이은 오픈소스전환(OX)의 부상으로 해석했다. 특히 한국 시장에서는 핵심 시스템을 한 번에 교체하기보다 기존 자산을 유지하면서 단계적으로 전환하려는 요구가 강하다고 봤다. 이 과정에서 수십 년간 오라클 환경에서 데이터를 축적한 기업일수록 시스템 전면 교체에 부담을 느낄 수밖에 없다는 점도 짚었다. 이에 대해 EDB는 기존 레거시 환경을 유지하면서 단계적으로 마이그레이션할 수 있는 호환성을 제공해 전환 리스크와 총소유비용(TCO)을 함께 낮출 수 있다고 설명했다. 김 지사장은 "디지털전환의 80%, AX의 85% 이상이 이미 오픈소스 기반으로 움직이고 있다"며 "5년 뒤 오픈소스로 전환하지 않은 기업은 고비용 구조와 벤더 종속 부담에 직면하겠지만, OX를 이룬 기업은 더 넓은 기술 선택권을 확보하게 될 것"이라고 말했다. AI 시대 과제는 기존 DB활용…"AI를 데이터가 있는 곳으로" 산업 전방위에 걸쳐 AI 도입을 고려하고 있지만 큰 문제점 중 하나로 지목되는 것이 기존 데이터베이스 활용 방안이다. AI 에이전트가 고객 응대나 거래 판단 같은 업무를 수행하려면 최신 운영 데이터에 실시간으로 가까운 수준으로 접근해야 한다. 하지만 기존 환경에서는 트랜잭션 데이터를 별도의 분석 플랫폼이나 벡터 스택으로 옮기는 과정에서 데이터 복제와 지연이 발생해, 실시간 판단과 추론의 품질을 떨어뜨리는 한계가 있었다. EDB는 이에 대한 해법으로 에이전틱 레이크하우스를 제시했다. 데이터베이스 안에서 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 함께 관리하는 구조로, 데이터를 별도 AI 플랫폼으로 이동시키는 대신 AI를 원본 데이터가 있는 환경에서 실행하도록 한 것이 특징이다. 이를 통해 데이터 이동에 따른 지연을 줄이고, AI 에이전트가 최신 운영 데이터를 기반으로 더 정확한 결과를 낼 수 있다는 설명이다. 채드윅 크룩 EDB CCO는 "에이전트 시대에는 자율형 AI 에이전트가 데이터의 주요 소비자로 등장하면서 동시에 수천 건의 쿼리를 발생시키게 된다"며 "이는 기존 아키텍처에 새로운 부담으로 작용한다"고 말했다. 이어 "EDB가 말하는 시그니처 익스피리언스는 이런 환경에 맞춰 설계된 검증된 운영 경험"이라며 "주권형 AI 플랫폼을 원하지만 실제 운영 단계까지 연결하지 못한 기업들의 간극을 줄이는 역할을 하게 될 것"이라고 설명했다. 교보문고·샵캐스트 등 국내 OX 혁신 확산 국내 고객 사례도 선보였다. 교보문고는 EDB의 EDB 포스트그레스 어드밴스드 서버(EPAS)를 기반으로 핵심 트랜잭션 워크로드를 처리하고, 분석 업무는 웨어하우스 PG에서 운영하고 있다. 트랜잭션과 분석 환경을 하나의 플랫폼에서 통합 운영하며 기존 상용 데이터베이스 중심 구조에서 벗어나 벤더 종속을 낮추고 비용 효율성을 확보할 수 있었다. 음원 유통 플랫폼 샵캐스트 샵캐스트는 기존 환경에서 12~18시간 걸리던 음원 정산 업무를 EDB 웨어하우스 PG 기반으로 전환한 뒤 55분으로 단축했고, 운영비도 60% 절감했다. EDB는 앞으로 데이터 플랫폼이 데이터와 AI를 아우르는 통합 구조로 수렴하고, 주권형·개방형 아키텍처 중심으로 진화할 것으로 내다봤다. 데이터와 AI를 각각 별도 프로젝트로 추진하기보다 하나의 전환 흐름으로 봐야 한다는 것이다. 허베 팀싯 EDB CRO는 "한국은 EDB에게 단순한 시장이 아니라 세계에서 가장 야심찬 데이터·AI 전환이 진행되고 있는 곳"이라며 "한국 기업이 레거시 환경에서 벗어나 오픈소스 기반 데이터 플랫폼을 구축하고 각자의 방식으로 AI 시대를 선도할 수 있도록 현장에서 함께하겠다"고 말했다.

2026.06.05 14:43남혁우 기자

젠슨 황, '하이트진로'vs'롯데칠성' 술 선택은?...유통업계 촉각

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난해 10월 말 이후 약 7개월 만에 방한하면서 관련 업계가 촉각을 곤두세우고 있다. 지난해 이른바 '치킨회동' 당시 치킨·식품 관련주가 급등하고 주류 브랜드 노출 효과를 누린 만큼 이번 방한에서도 '젠슨 황 수혜주' 찾기가 재현되는 분위기다. 5일 업계에 따르면 젠슨 황은 이날 저녁 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등과 서울 마포구에 위치한 고깃집에서 저녁 자리를 가질 것으로 알려졌다. 업계에서는 고깃집 회동인 만큼 삼겸살과 소주를 곁들인 '삼소 회동' 가능성에 주목하고 있다. '치킨회동'에 들썩였던 유통주 이번 회동 장소가 공개되자 관련 업계는 기대감을 드러내고 있다. 지난해 방한 당시 회동 장소와 메뉴, 동선 등이 예상 밖의 마케팅 효과로 이어졌던 경험 때문이다. 지난해 방한 당시 젠슨 황은 삼성역 인근 깐부치킨 매장에서 이재용 삼성그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 함께 치킨에 맥주를 즐겼다. 회동 이후 그는 매장 밖으로 나와 몰려든 시민들에게 치킨과 바나나맛우유를 직접 나눠주기도 했다. 당시 현장은 사회관계망서비스(SNS)와 온라인 커뮤니티를 중심으로 빠르게 확산했고 관련 브랜드도 주목받았다. 바나나맛우유를 제조·판매하는 빙그레 주가는 치킨회동 다음날인 작년 10월 31일부터 3거래일 연속 상승세를 이어갔다. 치킨 관련주도 급등했다. 치킨 프랜차이즈 교촌치킨을 운영하는 교촌에프앤비는 작년 10월 31일 장 초반 15.98% 급등하며 4900원까지 오르기도 했다. 젠슨 황이 방문한 깐부치킨은 비상장사인 만큼 투자자금이 상장 치킨주인 교촌에프앤비로 몰려든 것으로 해석됐다. 이 외에도 젠슨 황이 APEC CEO 서밋 특별 세션 뒤 기자간담회에서 빼빼로를 먹는 모습이 포착되면서 롯데웰푸드 주가가 강세를 보이기도 했다. 주류업계, 마포 상권 중심 대응 올해 기대감을 높이는 곳은 주류업계다. 지난해 회동 당시 하이트진로가 발 빠르게 움직이면서 브랜드 노출 효과를 누렸기 때문이다. 당시 하이트진로는 회동 장소 담당 영업 인력을 현장에 투입해 주류 공급 상황을 점검하고 주변 상권 대응에 나섰다. 회동 당일에는 인근 테이블 고객들에게 테라와 참이슬을 제공하기도 했다. 이후 젠슨 황과 이재용 회장, 정의선 회장이 하이트진로의 테라 소맥 타워를 활용해 소맥을 마시면서 브랜드 노출 효과를 누렸다. 하이트진로는 이를 마케팅에도 활용했다. 맥주 브랜드 테라의 새 디지털 광고에는 모델들이 테라와 치킨을 즐기며 테라타워로 소맥을 만들어 마시는 장면이 등장해 치킨회동을 연상시켰다. 해당 광고는 실제 회동 장소인 깐부치킨 삼성점을 배경으로 촬영됐다. 하이트진로는 올해도 상황을 예의주시하고 있다. 하이트진로 관계자는 “회동 장소로 거론되는 지역을 담당하는 영업사원이 현장을 돌며 상황을 지켜보고 있다”고 말했다. 롯데칠성음료도 마포구 일대 상권을 점검하는 것으로 알려졌다. 회동 장소 인근 매장을 중심으로 자사 제품 입점 여부와 진열 상태, 브랜드 홍보물 부착 상황 등을 확인 중이다. 롯데칠성음료 관계자는 “거론된 상권 주변으로 제품 공급 상황과 홍보물 부착 등을 신중하게 점검하고 있다”고 설명했다. 업계에서는 젠슨 황의 방한이 단순한 기업인 일정이 아니라 글로벌 관심이 집중되는 이벤트인 만큼 브랜드 노출 효과를 극대화하려는 움직임이 이어질 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 “젠슨 황이 글로벌 주목도가 높은 인물인 만큼 엄청난 마케팅 효과가 기대된다”며 “제품이 회동 자리에 자연스럽게 노출될 수 있도록 장소 등에 촉각을 곤두세우고 있다”고 말했다.

2026.06.05 14:02김민아 기자

FIU, 가상자산거래소 대주주 요건·STR 보고 완화하기로

금융당국이 특정금융정보법(특금법) 시행령 개정안 일부 규제를 대폭 완화했다. 1000만원 이상 거래 관련 의심거래보고(STR)를 의무사항에서 자체 관리로 전환하고, 가상자산사업자(VASP) 대주주 일부 요건에 유예기간을 두기로 했다. 5일 금융당국에 따르면 금융정보분석원(FIU)은 전날 5대 원화 가상자산 거래소와 간담회를 열고 특금법 시행령 개정안에 대한 의견을 수렴한 결과 이 같이 결정했다. 우선 FIU는 가상자산사업자가 해외 가상자산사업자나 개인지갑으로 가상자산을 이전할 때 거래 규모가 1000만원 이상이면 STR 의무를 부과하는 대신 자체 관리체계를 구축·운영하도록 방향을 틀었다. 다만 금융당국이 필요할 경우 언제든 관리체계를 점검할 수 있다. 일각에서는 당국이 보고 의무를 완화한 만큼 가상자산사업자의 자금세탁방지(AML) 역할과 책임이 더 커졌다는 평가가 나온다. 황석진 동국대 교수는 “STR 자동 일괄보고 완화에 대한 성패는 가상자산사업자의 기술적 모니터링 고도화와 명확한 실무 기준 마련에 달려 있다”고 말했다. 이와 함께 FIU는 가상자산사업자 요건 가운데 자기자본 대비 부채총액 비율을 200% 이하로 유지해야 하는 요건에 유예기간 1년을 부여하기로 했다. 상당수 사업자가 누적 적자를 이어오고 있는 만큼 이를 해소할 시간을 주겠다는 취지다. 아울러 위험거래 발생 시 고객확인뿐 아니라 자금 출처와 거래 목적까지 확인하는 '강화된 고객확인(EDD)' 의무도 사업자가 자체 기준에 따라 이행하도록 했다. 기존 고객확인 수준에서 추가 확인 절차가 늘어난 만큼, 가상자산사업자는 관련 기준을 마련하고 그에 따른 자체 관리 감독을 해야 한다. 한편 FIU는 지난달 거래소 보고책임자로 구성된 협의체를 운영하며 특금법 시행령 개정안 관련해 업계 의견을 수렴하고 있다. FIU는 협의체 논의 내용을 검토해 합리적이라고 판단될 경우 시행령 개정안에 반영할 방침이다. 특금법 시행령 개정안은 오는 8월 20일 시행된다.

2026.06.05 11:59홍하나 기자

넥써쓰, 게임사 D2C 웹샵 플랫폼 '크로쓰 게임 허브' 정식 오픈

넥써쓰가 인공지능(AI) 자동 세팅과 노코드 빌더 등을 적용한 크로쓰 페이(CROSS Pay) 결제 기반 웹샵 구축을 지원한다. 넥써쓰(대표 장현국)는 D2C(직접 판매) 웹샵 플랫폼 '크로쓰 게임 허브(CROSS GameHub)'를 오픈했다고 5일 밝혔다. 크로쓰 게임 허브는 게임사가 자체 웹샵을 구축하고 글로벌 이용자에게 직접 상품을 판매할 수 있도록 지원하는 올인원 게임 커머스 플랫폼이다. 상품 등록과 AI 자동 세팅, 테마 커스터마이징, 결제, 매출 분석 등 웹샵 운영 전 과정을 하나의 콘솔에서 제공한다. 회사 측에 따르면 구축 방식도 간소화했다. 게임사는 앱스토어 또는 구글플레이 URL을 입력하는 것만으로 AI가 상품 목록·테마 색상·히어로 배너를 자동으로 구성하고, 30분 내에 웹샵을 오픈할 수 있다. 또한 노코드 웹샵 빌더를 통해 게임사가 별도 개발 인력 없이 웹샵을 구축·운영할 수 있도록 지원하며, 테마와 레이아웃, 상품 구성, 할인, 기간 한정 판매 등을 콘솔에서 설정할 수 있다. 앱마켓 심사나 앱 업데이트 없이 웹샵 구성을 즉시 변경할 수 있고, 배틀패스·구독·패키지 등 다양한 상품 유형 설정과 국가별 가격 차등 설정이 가능하다. 결제는 크로쓰 페이(CROSS Pay)를 기반으로 제공된다. 크로쓰 페이는 스테이블코인과 기존 전자결제(PG)를 함께 지원하는 통합 결제 인프라로, 200개국 이상 현지 통화 결제와 자동 환율 변환, 환불 처리 등을 지원하며, 실시간 대시보드에서 매출, 주문, 국가별 분석, 상품 순위 등 주요 운영 지표를 확인할 수 있다. 보안 기능도 강화했다. 카드 결제 보안 표준인 PCI DSS 기준을 충족한 결제 처리와 토큰화 기반 암호화, 이상 주문 탐지, 중복 결제 차단 등을 적용해 안정적인 거래 환경을 제공한다고 회사 측은 설명했다. 장현국 넥써쓰 대표는 “크로쓰 게임 허브는 게임사가 AI를 활용해 생각의 속도로 웹사이트와 웹샵을 구축하고, 크로쓰 샵을 통해 글로벌 이용자에게 직접 판매와 스테이블코인 결제를 제공할 수 있도록 설계된 플랫폼”이라며 “넥써쓰는 크로쓰를 기반으로 이용자 유입, 커머스, 결제, AI 에이전트 경제까지 연결되는 게임 풀스택 플랫폼을 고도화하고 있다”고 밝혔다.

2026.06.05 11:46이도원 기자

[AI는 지금] 메타, AI 모델 공개 또 연기…1450억 달러 투자 회수 '안갯속'

메타가 최신 인공지능(AI) 모델 공개 일정을 잇따라 미루면서 AI 수익화 전략에 불확실성이 커졌다. 막대한 비용을 들여 프런티어 AI 모델을 개발해 왔지만, 외부 개발자 생태계와 수익 모델로 연결하는 과정에 차질이 생긴 것이다. 5일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 메타는 최신 AI 모델 '뮤즈 스파크' 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발자에게 공개하려던 계획을 여러 차례 연기한 것으로 드러났다. 아직까지 구체적인 출시일도 정해지지 않은 것으로 전해졌다. API는 서로 다른 프로그램이 통신할 수 있도록 돕는 소프트웨어(SW) 도구다. 메타 API가 공개되면 컴퓨터나 모바일 앱 개발자들은 메타 AI 기술로 서비스와 기능을 만들 수 있다. 메타 모델 지연이 주목받는 이유는 뮤즈 스파크가 메타의 첫 폐쇄형 AI 모델이기 때문이다. 폐쇄형 모델은 개발자가 모델 파일을 직접 내려받을 수 없어 API가 사실상 외부 접근의 핵심 통로다. 앞서 메타는 당초 지난 4월 뮤즈 스파크 공개 시점에 맞춰 API도 함께 내놓을 계획이었다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자는 모델 출시 이틀 뒤 소셜미디어 엑스(X)에 "뮤즈 스파크 API를 곧 공개할 것"이라고 밝힌 바 있다. API는 이후에도 출시되지 않았다. 첫 지연은 테스트 과정에서 드러난 버그와 추가 인프라 구축 필요 때문이었던 것으로 전해졌다. 이후 공개 일정은 5월에서 다시 6월로 미뤄졌다. 메타 내부 벤치마크에 따르면 뮤즈 스파크는 오픈AI·앤트로픽 모델과 경쟁할 만한 성능을 낸 것으로 나타났다. 다수 테스트에서 xAI의 그록을 크게 앞선 것으로 확인됐다. 현재 일부 제3자 평가 기관을 제외하면 외부 개발자가 뮤즈 스파크게 접근할 수 있는 경로는 제한됐다. 메타의 AI 모델 출시 지연은 이번이 처음은 아니다. 메타는 지난해 '베히모스' AI 모델 출시를 연기했다. 해당 모델은 결국 공개되지 않았다. 이후 AI 조직 개편과 대규모 인재 영입에 집중한 것으로 전해졌다. 이때 알렉산더 왕을 메타 슈퍼인텔리전스 랩스 수장으로 선임했다. 모델 공개 줄줄이 연기…AI 투자금 회수 언제 업계에선 메타의 AI 투자금 회수 시점을 여전히 불투명하다는 분위기다. AI 모델과 서비스를 수익으로 연결할 핵심 통로인 개발자 생태계 확보가 API 지연으로 늦어지고 있어서다. 메타는 올해 최대 1450억 달러(약 223조 9670억원) 규모 자본지출을 계획하고 있다고 밝혔다. 지출 대부분은 AI 인프라 구축에 쓰일 예정이다. 35억 명에 달하는 일일 활성 이용자 대상으로 개인용과 기업용 AI 에이전트를 제공하겠다는 목표도 제시했다. 문제는 막대한 투자 비용을 회수할 구체적인 경로다. 오픈AI와 앤트로픽은 API 접근권을 판매해 고객이 자체 프로젝트와 도구에 AI를 내장하도록 도우면서 수익을 내고 있다. 메타도 이와 비슷한 사업 모델을 검토하고 있지만, API 공개가 늦어지면서 개발자 생태계 확보 속도도 늦춰지고 있다. AI 인프라 투자는 커지고 있지만 이를 외부 고객과 매출로 연결하는 창구가 열리지 않은 셈이다. 메타는 최근 인스타그램, 왓츠앱, 페이스북 새 구독 서비스를 발표했다. AI 챗봇 메타 AI에 대한 구독 서비스 테스트도 진행할 예정이다. 이는 기존 소셜 플랫폼과 AI 서비스를 결합해 수익화 경로를 넓히려는 시도다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 "초과 AI 인프라 용량을 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업도 검토 대상"이라며 "AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라 자체도 수익화 자산으로 활용할 수 있을 것"이라고 밝힌 바 있다. 이같은 우려에 메타는 "우리는 파트너들과 API를 테스트하고 있다"며 "이달 중 공개할 계획"이라고 WSJ 통해 설명했다.

2026.06.05 11:37김미정 기자

[AI 고속도로] "GPU 의존 낮춘다"…AWS 자체 칩 생태계, 핀터레스트 합류로 탄력

아마존웹서비스(AWS)가 자체 개발 칩을 앞세워 인공지능(AI) 인프라 시장에서 존재감을 키우고 있다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증한 가운데 대규모 플랫폼 기업들이 비용 효율과 공급 안정성을 확보하기 위해 클라우드 사업자의 맞춤형 반도체를 선택하는 흐름이 강해지고 있어서다. 5일 AWS 공식 뉴스룸에 따르면 핀터레스트는 오는 2031년까지 AWS 클라우드 서비스에 40억 달러를 투입하는 장기 계약을 맺었다. 핀터레스트 역사상 최대 규모 인프라 계약이다. 양사는 2010년부터 협력 관계를 이어왔으며 이번 계약을 통해 AI 모델 학습·추론과 플랫폼 인프라 전반에서 협력을 확대한다. AWS 자체 칩 활용 확대도 이번 계약의 주요 축이다. 핀터레스트는 AWS 트레이니움으로 개인화 시각 검색과 AI 기반 발견 기능을 구동하는 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 운영할 계획이다. AWS 그래비톤 사용도 늘린다. 그래비톤은 이미 핀터레스트 컴퓨팅 인프라의 약 3분의 1을 담당하고 있다. 이처럼 핀터레스트가 AWS 자체 칩 활용을 늘리는 것은 AI 기능 확대에 따른 인프라 부담을 줄이기 위한 행보로 풀이된다. 핀터레스트는 이미지 기반 검색과 추천, 쇼핑, 광고를 핵심 사업으로 한다. 이용자가 이미지를 통해 상품과 아이디어를 찾는 과정에서 추천 정확도와 검색 품질은 체류 시간, 광고 노출, 구매 전환에 영향을 준다. 업계 관계자는 "추천 정확도와 검색 품질을 높이려면 AI 모델 고도화가 필요하지만, 그만큼 연산 비용도 늘어날 수밖에 없다"며 "수억 명 이용자를 대상으로 개인화 검색과 추천 기능을 실시간 제공하려면 학습뿐 아니라 추론 인프라도 대규모로 필요하다"고 짚었다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 트레이니움과 그래비톤을 활용하는 것도 AI 서비스 확장과 인프라 비용 효율을 동시에 노리는 움직임으로 보인다"고 덧붙였다. 이 소식에 시장도 즉각 반응했다. 4일(현지시간) 뉴욕증시에서 핀터레스트 주가는 전 거래일보다 4.45% 오른 21.59달러에 거래를 마쳤다. 장중에는 22.12달러까지 올랐다. 이는 투자자들이 이번 계약을 단기 비용 부담보다 AI 검색·광고 경쟁력 강화 신호로 받아들였기 때문이다. AWS도 이번 계약으로 자체 AI 반도체 생태계 확장에 속도를 내게 됐다. 클라우드 시장에서 AWS는 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드와 AI 인프라 주도권을 놓고 경쟁하고 있다. AI 반도체 시장은 엔비디아 GPU 중심으로 성장해 왔지만, 최근 빅테크들은 GPU 공급망 의존도를 낮추기 위해 자체 칩과 맞춤형 클라우드 인프라를 병행하는 전략을 펴고 있다. AWS는 트레이니움과 그래비톤을 통해 이 수요를 흡수하고 있다. 트레이니움은 AI 학습과 추론을 겨냥한 AWS 자체 가속기다. 그래비톤은 Arm 기반 중앙처리장치(CPU)로, 범용 워크로드와 AI 서비스 운영에 필요한 효율성을 앞세운다. 또 스노우플레이크, 메타 등도 최근 AWS 자체 칩 사용을 확대하는 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 여기에 핀터레스트까지 가세하면서 AWS 자체 칩 생태계가 기업 AI 인프라의 주요 선택지로 부상하는 모습이다. 업계 관계자는 "AI 서비스 확산으로 최근 기업들의 인프라 비용 부담도 커지고 있다"며 "검색, 추천, 광고, 쇼핑처럼 실시간 추론이 많은 서비스는 GPU 성능뿐 아니라 CPU, 네트워크, 데이터센터, 쿠버네티스 운영 효율까지 따져야 한다"고 설명했다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 자체 칩을 활용하는 것도 AI 기능 확대에 필요한 인프라를 장기적으로 확보하면서 비용 효율을 높이려는 것"이라고 덧붙였다. 이처럼 AWS의 자체 칩 확산은 클라우드 시장의 고객 확보 경쟁으로도 이어지고 있다. AI 워크로드는 데이터 저장, 모델 학습, 추론, 배포 환경이 함께 움직이는 구조로, 기업이 특정 클라우드 기반으로 AI 서비스를 구축하면 이후 다른 사업자로 옮기는 데 기술적 부담과 비용이 커질 수 있다. 또 클라우드 사업자 입장에선 자체 칩을 앞세운 장기 계약이 대형 고객을 붙잡아두는 수단이 될 수도 있다. 고객사는 GPU 공급 불안과 비용 부담을 줄일 수 있지만, 특정 클라우드 생태계에 대한 의존도가 높아지는 부담도 안게 된다. 국내 플랫폼 기업들도 비슷한 과제를 안고 있다. 네이버, 카카오, 쿠팡, 무신사, 당근 등 이용자 기반이 큰 기업들은 검색, 추천, 광고, 커머스 영역에서 AI 적용을 확대하고 있다. AI 기능이 서비스 전면에 배치될수록 추론 비용과 인프라 효율은 수익성에 직접 영향을 미친다. 이에 따라 AI 인프라 투자 방식도 더 세분화될 전망이다. 모델 학습에는 GPU를 활용하더라도 검색, 추천, 광고처럼 반복적으로 발생하는 추론 업무에는 비용 효율이 높은 칩과 클라우드 인프라를 조합하려는 수요가 커질 수 있다. 이에 자체 데이터센터와 외부 클라우드를 어떤 비중으로 나눠 쓸지도 서비스 안정성과 비용 구조를 좌우하는 변수가 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "기업들이 AI 서비스를 실제 사업에 적용하기 시작하면서 인프라 전략도 비용과 운영 효율 중심으로 바뀌고 있다"며 "핀터레스트 사례는 클라우드 사업자의 자체 칩이 GPU 중심 인프라를 보완하는 선택지이자 장기 고객 확보 수단으로 활용될 수 있다는 점을 보여준다"고 말했다.

2026.06.05 11:36장유미 기자

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