검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

[AI 리더스] 오픈소스컨설팅 "AI 시대 인프라·협업 모두 아우른다…글로벌 파트너 도전"

"인공지능(AI) 시대에도 기업이 새로운 기술을 유연하게 받아들이고 활용할 수 있도록 돕는 것이 우리의 역할입니다. 오픈소스 기반 기술과 자체 제품 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장에서도 성장하는 회사가 되겠습니다." 장용훈 오픈소스컨설팅 대표는 12일 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 AI 시대 기업 IT 환경 변화와 회사의 전략 방향에 대해 이같이 말했다. 그는 "AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만 기업의 기존 인프라와 조직 문화는 그 속도를 따라가기 쉽지 않다"며 "새로운 기술을 실제 기업 환경에서 활용할 수 있도록 연결하는 데 앞장설 것"이라고 강조했다. 오픈소스컨설팅은 오픈소스 기반 클라우드 인프라와 협업 플랫폼 사업을 중심으로 성장해온 기업이다. 최근에는 AI 인프라와 워크 매니지먼트 플랫폼을 결합해 기업 디지털 전환(DX)을 지원하는 전략을 강화하고 있다. 회사는 올해 글로벌(Global)·AI·프로덕트(Product)·파트너(Partner)를 축으로 한 'GAPP' 전략을 중심으로 사업 구조를 양적 성장에서 질적 성장 중심으로 전환한다는 목표다. "기존 IT 인프라와 AI 사이 간극 메운다" 장 대표는 AI 시장을 바라보는 관점에서 과도한 기대와 현실 사이의 간극을 언급했다. 그는 AI가 기업 환경을 빠르게 변화시키고 있지만 실제 기업 시스템 전체를 단기간에 대체하기는 어렵다고 설명했다. 장 대표는 "AI가 빠르게 발전하는 것은 사실이지만 기업 내부에는 아직도 유닉스나 기존 가상화 환경을 사용하는 시스템이 많다"며 "이런 환경에서 AI를 제대로 활용하려면 인프라와 업무 시스템을 함께 변화시키는 과정이 필요하다"고 말했다. 장 대표는 협업 플랫폼과 클라우드 인프라의 중요성이 더 커질 것으로 봤다. AI 도입 자체보다 이를 활용할 수 있는 환경 구축이 더 중요해질 것이라는 판단이다. AI가 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 데이터를 분석하고 의사결정을 돕는 방식으로 기업 업무를 강화할 가능성이 높다는 것이다. 이에 대해 한진규 오픈소스컨설팅 사장은 "전사적자원관리(ERP)나 워크 플랫폼 같은 기업 시스템은 이미 복잡도가 매우 높아 AI가 단순히 대체하기 어렵다"며 "대신 AI는 데이터를 빠르게 분석해 경영진과 조직이 더 많은 인사이트를 얻도록 돕는 방향으로 활용될 것"이라고 밝혔다. AI 확산은 기업 협업 환경에도 변화를 가져올 것으로 내다봤다. 다양한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 협업 도구와 내부 시스템을 AI로 연결해 업무 효율을 높이는 방향으로 발전할 것이라는 전망이다. 한 사장은 "우리가 파트너십을 맺고 있는 아틀라시안·먼데이닷컴 같은 SaaS 협업툴과 기업 내부 시스템을 AI로 연결해 어디서든 필요한 정보를 얻을 수 있는 환경이 중요해질 것"이라며 "우리는 이런 플랫폼 통합 역할에 집중하고 있다"고 설명했다. 장 대표 역시 AI가 협업을 대체하기보다는 새로운 협업 방식의 파트너가 될 것이라고 봤다. 그는 "AI는 직원을 완전히 대체하기보다는 함께 일하는 새로운 협업 파트너가 될 가능성이 크다"며 "이 과정에서 협업 플랫폼과 데이터 기반 업무 환경의 중요성이 더욱 커질 것"이라고 강조했다. 클라우드·GPU 인프라 전략 강화…"AI 활용 가능한 환경이 핵심" 최근 AI 확산과 함께 기업 인프라 전략도 빠르게 변화하고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 클라우드 환경을 어떻게 구축하고 운영하느냐가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 오픈소스컨설팅은 프라이빗 클라우드 플랫폼 '플레이스 클라우드'를 중심으로 이같은 시장 변화에 대응 중이다. 이 플랫폼은 가상머신·컨테이너·GPU 등 다양한 인프라 자원을 통합 관리할 수 있는 오픈소스 기반 프라이빗 클라우드 환경을 지원한다. 기업들이 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 비용 증가 등의 영향으로 기존 가상화 환경을 대체하려는 움직임을 보이는 동시에, 생성형 AI 확산으로 GPU 기반 인프라 수요도 빠르게 증가하고 있다. 오픈소스컨설팅은 플레이스 클라우드를 앞세워 이 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 글로벌 커뮤니티를 통해 지속적으로 업데이트되는 오픈소스 기술들을 패키징하기에 AI 시대에 맞는 유연한 하이브리드 인프라 구축을 지원하는 것이 강점이다. 특히 인프라 비용 부담과 기술 지원이 우려되는 '벤더 종속' 문제를 해소하는 데 앞장선다는 방침이다. 한 사장은 "현재 AI 시장에선 VM웨어 솔루션과 퍼블릭 클라우드를 사용할 경우 비용과 데이터 관리 측면에서 부담이 커질 수 있다"며 "기업의 중요한 내부 데이터나 핵심 시스템은 프라이빗 클라우드에서 운영하려는 수요가 늘고 있다"고 설명했다. 이 흐름에 맞춰 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 인프라 기술도 강화하고 있다. 오픈소스컨설팅은 GPU 자원을 세분화해 할당하고 자동으로 관리할 수 있는 AI 인프라 구축 경험을 공공·민간 시장에서 확보했다. 최근엔 스트라토와 협력해 클라우드 통합 운영관리 플랫폼을 결합한 서비스형 GPU(GPUaaS) 기반 글로벌 AI 인프라 사업에도 나섰다. 기업이 AI 데이터센터와 GPU 클러스터를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 장 대표는 "GPU를 확보하는 것만으로 AI 도입·확산이 실현되는 것은 아니다"라며 "기업이 실제로 AI를 활용할 수 있도록 인프라와 운영관리 환경을 함께 구축하는 것이 더 중요하다"고 밝혔다. "유럽 거점으로 글로벌 공략…파트너 생태계 확대" 오픈소스컨설팅은 올해를 글로벌 사업 확장의 전환점으로 설정했다. 이미 유럽 지역에 영업 거점을 마련하고 글로벌 시장 공략을 본격화하고 있다. 현재 회사는 네덜란드 암스테르담과 스페인 바르셀로나에 인력을 배치해 유럽 시장을 중심으로 활동 중이다. 이 거점을 통해 장기적으로 미국 시장까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 한 사장은 "한국 기업이 해외 시장을 직접 개척하는 것은 쉽지 않지만 유럽을 거점으로 글로벌 판매 체계를 구축하고 있다"며 "국내 영업 조직과 해외 영업 조직이 협력해 시장을 확대 중"이라고 설명했다. 아틀라시안 생태계에서의 파트너십도 대표적인 글로벌 시장 확장 전략이다. 오픈소스컨설팅은 최근 글로벌 소프트웨어 기업 앱파이어로부터 아시아태평양(APAC) 최우수 파트너로 선정되며 기술력을 인정받았다고 밝혔다. 회사는 자체 개발한 아틀라시안 마켓플레이스 앱 '플렉서블' 라인업을 토대로 글로벌 고객도 확보에 속도를 내고 있다. 회사에 따르면 현재 전 세계 수백 개 기업이 해당 솔루션을 사용 중이다. 장 대표는 향후 자체 클라우드·SaaS 솔루션 중심의 사업 구조로 전환하겠다는 목표도 내세웠다. 그는 "아직은 파트너 솔루션 매출 비중이 크지만 앞으로 3년 안에 자체 제품 매출 비중을 60% 이상으로 높이는 것이 목표"라고 말했다. 끝으로 그는 "AI 기술 경쟁은 결국 기업이 얼마나 빠르게 기술을 활용할 수 있느냐의 문제"라며 "오픈소스 기반 기술과 자체 제품 경쟁력을 바탕으로 기업의 AI 전환을 돕는 글로벌 기술 파트너로 성장하겠다"고 강조했다.

2026.03.12 14:26한정호 기자

리사 수 AMD CEO, 다음 주 삼성전자·네이버 만난다…어떤 말 오갈까

리사 수 AMD 최고경영자(CEO)가 다음 주 중 한국을 공식 방문해 국내 여러 기업들과 협업 논의에 나선다. AMD가 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU) 시장에서 엔비디아에 이어 세계 2위를 차지하고 있는 만큼, 이번 방문을 통해 어떤 결과물을 내놓을지 주목된다.AMD 관계자는 12일 지디넷코리아와의 통화에서 "리사 수 CEO가 업무상 목적으로 다음 주 중 한국을 방문하며 구체적인 일정은 추후 공개될 것"이라고 확인했다. 리사 수 CEO는 2020년 국내 지사인 AMD코리아 임직원 타운홀 미팅과 격려 등을 목적으로 한국을 방문한 바 있다. 국내 업체 회동을 위해 한국을 공식 방문하는 것은 2014년 취임 이후 12년만이다. 리사 수 CEO는 다음 주 중 고대역폭메모리(HBM) 공급사인 삼성전자, 클라우드서비스제공자(CSP)인 네이버클라우드 등과 협업을 논의할 것으로 예상된다. AMD가 올 하반기 시장에 공급할 AI GPU 가속기인 인스팅트 MI450은 최대 432GB의 HBM4 메모리를 탑재한다. CSP, 하이퍼스케일러 등 주요 고객사에 안정적인 공급을 위해 HBM4 제조사와 협력이 필요하다. 삼성전자는 지난 달부터 최대 속도 13Gbps인 HBM4 양산에 들어간 상태다. 또 로직, 메모리, 파운드리, 패키징 등 모든 역량을 보유한 업체로 타사 대비 큰 경쟁력을 가졌다. 이재용 삼성전자 회장과 리사 수 CEO의 회동 가능성도 거론된다. 이날 삼성전자 관계자는 "최고 경영자의 동선 등 세부 일정에 대해 확인할 수 없다"고 답했다. 네이버는 이번 리사 수 AMD CEO와 회동에서 데이터센터용 반도체 공급 확대를 비롯해 소버린 AI 인프라 구축과 차세대 컴퓨팅 기술 협력 등 폭 넓은 논의를 할 것으로 알려졌다. 아직까지 구체적인 협업 내용을 확정하지 않은 상태로, 리사 수 CEO와의 만남에는 최수연 대표가 참석하는 것으로 확인됐다. 업계에선 삼성전자·인텔과 AI 반도체 협업에서 뚜렷한 성과를 내지 못했던 네이버가 이번 만남을 계기로 AMD와 손을 잡고 글로벌 시장을 타깃으로 한 AI 기반 클라우드 서비스 공동 개발에 성과를 낼 수 있을지 주목하고 있다. 네이버클라우드는 AI 연산 역량을 담당하는 GPU와 AI 반도체 공급 다변화를 시도했지만 현재까지 성과는 미미하다. 관련 업계는 다음 주 성사될 양사 회동에서 양측이 긍정적인 협업 방향을 이끌어 낼 수 있을지 주목하고 있다. 네이버클라우드 관계자는 "김유원 대표가 리사 수 CEO 방한 기간 중 해외 출장이라서 이번 회동에는 최 대표가 참석키로 했다"며 "구체적인 협업 방향에 대해 의견을 서로 나누지는 못했지만, 이번 만남에서 가시적인 성과가 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.03.12 11:40권봉석 기자

미국의 무역법 301조, 한국 테크·제조업 정조준

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 경제 뉴스를 보다 보면 '무역법 301조'라는 낯선 용어가 자주 등장하죠. 쉽게 말해 미국이 "너희 나라 무역 방식이 우리에게 불리해!"라며 직접 벌을 주겠다고 칼을 뽑아 드는 법인데요. 최근 미국 무역대표부(USTR)가 한국을 향해 이 칼을 휘두를 준비를 마치면서 우리 수출 전선에 비상이 걸렸습니다. 단순히 기업 한두 곳의 문제가 아니라, 우리 먹거리인 반도체와 자동차까지 불똥이 튈 수 있는 긴박한 상황입니다. 왜 지금 무역 보복의 칼을 꺼냈을까 사건의 발단은 쿠팡을 둘러싼 갈등이었습니다. 쿠팡의 미국 투자자들이 "한국 정부가 우리 기업을 차별한다"며 미국 정부에 조사를 요청한 것이죠. 그런데 흥미로운 변화가 생겼습니다. 최근 이 투자자들이 갑자기 요청을 철회했거든요. "이제 안 싸워도 된다"는 뜻일까요? 전혀 아닙니다. 오히려 미국 정부가 "너희가 나설 필요 없다, 우리가 더 크게 판을 짜서 한국 전체를 들여다보겠다"고 신호를 보냈기 때문입니다. 여기에 정치적 계산도 깔려 있습니다. 트럼프 행정부는 그동안 대통령의 긴급 권한을 이용해 관세를 매겨왔는데, 최근 미국 법원에서 이게 위법이라는 판결이 나왔거든요. 이 판결을 우회하기 위해 법적으로 더 강력한 근거가 있는 '301조'를 선택한 겁니다. 한마디로 더 단단하고 날카로운 칼로 갈아 끼운 셈이죠. AI 전문가 분석: 논점은 어떻게 이동했는가 이번 사태를 분석한 AI 전문가들은 단순히 '쿠팡이 차별받느냐'는 문제를 넘어, 우리 경제의 핵심인 디지털 주권과 제조업 공급망 전체가 흔들리고 있다는 점에 주목하고 있습니다. 토론 과정에서 드러난 핵심 논쟁과 변화된 시각을 정리해 드립니다. 1.디지털 주권 vs 미국의 이익 전문가들 사이에서는 한국의 개인정보보호법이나 AI 알고리즘 공개 요구가 미국 기업들에게는 '불공정한 장벽'으로 비춰지고 있다는 점이 강조되었습니다. 미국의 목표는 단순히 차별 시정이 아니라, 한국의 데이터 규제 수준을 낮춰 미국 테크 기업들이 더 쉽게 돈을 벌 수 있는 환경을 만드는 데 있다는 논리가 힘을 얻고 있습니다. 2.제조업으로 번지는 불길 논점은 디지털을 넘어 자동차와 반도체로 빠르게 이동하고 있습니다. 미국이 '과잉 생산'을 문제 삼아 한국산 자동차에 25%의 고율 관세를 매길 수 있다는 우려가 제기되었습니다. 이는 한국 경제의 실핏줄인 제조업 전반을 겨냥한 전방위적 압박으로 해석됩니다. 3.전략적 모호성이라는 덫 미국이 조사 범위를 명확히 밝히지 않고 '모호하게' 유지하는 것 자체가 우리에게는 엄청난 비용이라는 분석입니다. 기업들이 언제 어디서 터질지 모르는 리스크에 대비하느라 막대한 법률 비용을 쓰고, 투자를 망설이게 되는 것 자체가 미국의 고도의 전략이라는 것이죠. AI 전문가들은 한 목소리로 "3월 말 안에는 미국이 공식적으로 조사를 시작할 것"이라고 내다봤습니다. 조사 자체가 시작되는 것은 이제 피할 수 없는 현실이 된 셈이죠. 하지만 그 칼날이 어디까지 향할지에 대해서는 의견이 갈립니다. 일부에서는 법적인 근거가 명확한 '디지털 서비스' 분야에만 집중될 것이라고 보지만, 다른 쪽에서는 트럼프의 '미국 우선주의'를 고려할 때 결국 자동차나 반도체 같은 주력 산업을 흔들어 이익을 챙기려 할 것이라고 경고합니다. 특히 한국의 대미 무역 흑자가 역대급으로 높은 상황이라, 미국이 이를 '과잉 생산'이라는 꼬투리를 잡아 압박할 가능성이 매우 높다는 분석입니다. 미국이 던진 301조라는 주사위는 이미 굴러가기 시작했습니다. 쿠팡 투자사들이 물러난 자리에 미국 정부라는 거대한 상대가 나타난 지금, 우리 정부와 기업은 단순히 '차별하지 않았다'는 방어 논리를 넘어 더 치밀한 협상 카드를 준비해야 합니다. 결국 이 복잡한 고차방정식을 푸는 것은 숫자가 아니라 인간의 정치적 결단과 고도의 외교력에 달려 있습니다. 90일이라는 유예 기간 동안 우리 경제가 이 파고를 어떻게 넘을 수 있을지, 모두가 숨을 죽이고 지켜봐야 할 때입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ec2185f8.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.12 10:13AMEET

[카드뉴스] AI기업이 정부와 싸우면 어떻게 될까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI 업계에 정말 충격적인 일이 벌어졌어요. 미국의 유명 AI 기업 앤트로픽이 "전쟁 무기에는 우리 AI를 쓰지 말아달라"고 했다가, 미국 정부로부터 '공급망 위험 기업'으로 지정당했거든요. 마치 중국 기업 취급하듯이요! 불과 몇 달 전까지만 해도 국방부와 2억 달러 규모 계약을 맺은 파트너였는데, 갑자기 6개월 안에 나가라는 통보를 받은 거죠. 트럼프 대통령이 직접 나서서 "개처럼 해고했다"고 말할 정도로 강경하게 밀어붙였어요. 문제는 앤트로픽만의 위기가 아니라는 점이에요. 이 회사 기술을 쓰던 민간 기업들이 지금 패닉 상태거든요. 다른 AI로 갈아타는 데만 6개월에서 1년이 걸리는데, 그동안 일은 멈추고 비용은 천문학적으로 들어요. "내가 쓰는 AI가 내일 갑자기 금지되면 어쩌지?" 하는 불안이 시장 전체를 휩쓸고 있죠. 앤트로픽은 올해 목표했던 140억 달러 매출이 날아갈 위기고, 이 여파로 민간 계약들도 줄줄이 취소되고 있어요. 이번 사건이 우리에게 주는 교훈은 명확해요. 아무리 좋은 기술이라도 한 곳에만 의존하면 위험하다는 거예요. 계란을 한 바구니에 담지 말라는 옛말처럼, AI도 여러 개를 동시에 쓸 수 있는 시스템을 갖춰야 안전한 시대가 됐죠. 기술과 정치가 충돌할 때, 결국 준비된 기업만 살아남는다는 걸 보여준 사건이에요. 여러분 회사는 AI 리스크 관리, 잘 하고 계신가요? ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cbb42436.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.11 21:42AMEET

[ZD SW 투데이] 메가존클라우드, 양자 산업 전략 택사스대 공유 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆메가존클라우드, 양자 산업 전략 텍사스대 공유 메가존클라우드가 지난 10일 천 메가존산학연센터에서 '양자컴퓨팅 전략 데이'를 열고 미국 텍사스대 오스틴(UT) 맥콤스 경영대학원(MBA) 재학생 30여명 대상으로 양자 기술 활용과 산업 전략을 공유했다. 이번 방문은 UT 맥콤스 MBA의 글로벌 현장 학습 프로그램 일환으로 이뤄졌다. 메가존클라우드는 아스트라제네카와 아이온큐 신약·신소재 개발을 위한 니켈 촉매 반응 시뮬레이션, 엑슨모빌의 액화천연가스(LNG) 유통망 효율화를 위한 최적 경로 탐색, JP모건과 도시바 등 글로벌 산업 현장 속 양자 기술 적용 사례를 소개했다. ◆한국소프트웨어저작권협회, 에이전틱 웹서비스 개발자 양성 한국소프트웨어저작권협회(SPC)가 오는 25일까지 '생성형 AI 에이전틱 웹서비스 개발자 양성과정' 참여자를 모집한다. 생성형 AI 에이전틱 웹서비스 개발자 양성과정은 서울시가 지원하는 민간기업 맞춤형 매력 일자리 사업 일환이다. 생성형 AI 활용 능력을 바탕으로 각종 웹서비스 개발에 대한 이해와 기획 능력, 핵심 비즈니스 서비스 개발 능력을 겸비한 개발자 양성을 목표로 한다. 교육과정은 4월부터 3개월간 전액 무료과정으로 진행된다. AI 웹서비스 개발에 필요한 생성형 AI 활용 능력을 비롯한 소프트웨어(SW) 형상관리·프로그래밍, 클라우드 인프라, 데이터베이스 활용, SW·AI 저작권 특강 등 전문교육에 이어 실무와 유사한 조건 하에 진행되는 팀 프로젝트 실습으로 이어진다. ◆클라비-이지팩토리, 차세대 AICC·클라우드 사업 확대 클라비가 메시징 기반 통합 고객관리 솔루션 전문기업 이지팩토리와 'AICC 솔루션 영업 및 클라우드 시스템 구축 사업 협력을 위한 업무협약'을 체결했다. 두 기업은 이번 협약을 통해 AICC 솔루션 공동 영업·클라우드 인프라 구축, 솔루션 내 AI 기능 고도화를 위한 기술 협력, 양사 고객 네트워크를 활용한 공동 마케팅·브랜드 가치 제고 등을 추진한다. ◆핑거-네이버클라우드, STO 통합 솔루션 시장 공략 핑거가 네이버클라우와 함께 토큰증권(STO) 시장 진출을 희망하는 기업 대상으로 '클라우드 기반 STO 통합 서비스' 제공에 나선다. 양사는 이번 협약을 통해 STO 상품 설계와 증권 발행 컨설팅, 클라우드 기반 통합 서비스 제공까지 아우르는 STO 통합 솔루션을 공동 제공한다. 금융권 중심으로 한 공동 영업 활동을 전개해 STO 연계 서비스 확산을 도모하고, STO 솔루션 홍보, 기업 고객 확보를 위한 공동 마케팅 활동도 협력한다. ◆애피어, 에이전틱 AI 신뢰성 높이는 연구 발표 애피어가 에이전틱 AI 시스템 신뢰성을 높이는 새로운 연구 결과를 발표했다. 애피어는 최신 논문 '답할 것인가, 거절할 것인가, 추측할 것인가? 언어모델 리스크 인지 의사결정 (Answer, Refuse, or Guess? Investigating Risk-Aware Decision Making in Language Models)'을 통해 다양한 리스크 조건에서 언어모델이 어떻게 의사결정을 내리는지 체계적으로 측정할 수 있는 평가 프레임워크를 제시했다. 해당 접근은 새로운 방법론적 설계를 기반으로 고위험 시나리오에서 모델 의사결정 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다. ◆제논, 서울시 'S-Map'에 대화형 AI 인터페이스 구현 제논이 서울시 3D 공간 정보 플랫폼 'S-맵'에 공공서비스 최초로 생성형 AI 기반 대화형 인터페이스를 적용했다. S-맵은 서울 전역 3D 공간 정보를 통합 제공하는 고도화 플랫폼이다. 대화형 인터페이스가 적용된 서울시 S-맵은 지난달 23일부터 시범 서비스로 운영 중이다. 제논은 기존의 메뉴 중심 인터페이스를 자연어 기반 대화형 환경으로 전환해 모든 연령층이 S-Map이 제공하는 정보를 직관적으로 활용할 수 있도록 개선했다. 사용자가 음성 또는 텍스트로 일상어 명령을 입력하면 AI가 의도를 분석해 지도 이동을 비롯한 시점 조정, 주소 검색, 3D 건물·도로시설물·생활정보 레이어 제어 등을 자동으로 수행한다. ◆블루바이저시스템즈 'AI 바우처 공급기업' 선정 블루바이저시스템즈는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026년 AI 바우처 지원사업'의 공급기업으로 선정됐다. 블루바이저시스템즈는 이번 사업을 통해 AI 기반 멀티모달 면접 솔루션 '하이버프 인터뷰'를 수요기업에 공급한다. 하이버프 인터뷰는 영상 면접 과정에서 음성-텍스트 변환(STT)과 텍스트-음성 변환(TTS) 기술, 자연어 처리(NLP) 기반 감성 분석, 얼굴 검출·영상 분석 기능을 종합 지원한다. 특히 지원자 영상·음성·답변 텍스트를 실시간으로 분석해 29개 채점 항목에 AI 가중치를 적용하고, 종합 점수를 자동 산출한다.

2026.03.11 17:55김미정 기자

플라즈마로 가는 전기제트엔진 첫 실험 성공

환경오염 없이 플라즈마로 추력을 얻을 수 있는 전기제트엔진이 세계 처음 개발됐다. POSTECH(포항공과대학교)은 이안나 기계공학과 교수와 이정락 박사, 강홍재 한국기계연구원(KIMM) 박사 연구팀이 대기압에서 작동하는 공기흡입 전기추진 기술을 세계 최초로 선보였다고 11일 밝혔다. 연구성과는 항공우주 분야 국제 학술지 '어드밴시스 인 스페이스 리서치'에 실렸다. 이 연구에 주도적으로 참여한 이정락 박사후연구원은 지디넷코리아와의 전화통화에서 "플라즈마로 대기압 환경에서 기존 전기추진기관 대비 10배 정도 좋은 추력을 냈다"고 나름 의미를 부여했다. 이 연구원은 "다만, 상용화를 위해선 추력 향상을 위한 개량작업 및 경량화가 뒤따라야 할 것"으로 전망했다. 항공 산업은 대표적인 탄소 배출 산업이다. 비행 중 항공유를 태우는 과정에서 다량의 이산화탄소와 배출물이 발생한다. 이로 읺 이를 대체할 기술로 플라즈마 전기추진이 한창 연구 중이다. 그러나 플라즈마 방전으로 추진력을 얻는데는 한계가 있다. 공기가 많은 대기압 환경에서는 플라즈마 생성이 어렵다. 이로인해 그동안 공기가 거의 없는 우주 공간이나 지구 초저궤도인 150~400km를 대상으로 연구가 진행됐다. 연구팀은 이 문제를 '회전 글라이딩 아크(RGA3)' 구조로 해결했다. 회전하는 플라즈마 불꽃을 이용해 대기압에서도 안정적인 방전을 유지하는데 성공했다. 새롭게 설계한 추진기관 안에서는 공기가 빨려 들어오며 소용돌이를 만들고, 그 흐름 속에서 회전 플라즈마가 형성된다. 이 플라즈마가 공기를 빠르게 가열한 뒤 뒤쪽으로 밀어내면서 추력이 발생한다. 실험 결과, 대기압 조건에서도 플라즈마 방전이 안정적으로 유지됐다. 추진기관 내부 압력이 약 5.7기압까지 올라가는 상황에서도 계속 작동했다. 이때 발생한 추력은 최대 2.53뉴턴(N)에 이른다. 추력 대비 전력 비율은 708밀리뉴턴/킬로와트(mN/kW)로 이는 기존 플라즈마 추진기보다 약 10배 높은 수치다. 이안나 교수는 "플라즈마 전기추진이 우주가 아닌 지구 대기에서도 작동할 수 있음을 실험으로 입증한 첫 사례"라며 " 이 기술이 발전하면 전기만으로 움직이는 비행기나 장시간 하늘에 머무는 무인기 같은 차세대 항공 이동 수단 등에 적용될 수 있다. 특히 탄소 배출을 줄여야 하는 항공 산업에서 친환경 무탄소·무연료 추진 기술로 주목받을 것"으로 기대했다. 강홍재 한국기계연구원 선임연구원은 “장시간 비행하는 무인기나 차세대 항공 이동 수단은 물론 초저궤도에서 공기를 활용하는 추진기관 등 다양한 분야로 확장될 것”이라는 기대를 덧붙였다. 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단 연구비 지원 사업으로 이루어졌다.

2026.03.11 17:06박희범 기자

다이가 다르다...삼성·SK, 차세대 HBM '두뇌' 로직다이서 엇갈린 전략

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)용 로직(베이스) 다이(Die) 공정을 고도화하는 가운데, 다소 상이한 입장 차이를 보이고 있다. 삼성전자는 성능을 최우선으로 초미세 공정을 적극 채용할 계획이다. SK하이닉스 역시 고객사 요구에 맞춰 공정 미세화를 추진하고 있지만 기본적으로 비용 효율화에 무게를 두는 전략을 구사하고 있다. 양 사의 전략적 기술 판단이 향후 어떤 시장 판도 변화나 결과를 초래할지 관심이 쏠린다. 11일 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 차세대 HBM용 로직 다이 공정 개발에서 다른 전략을 취하고 있다. ■ 삼성전자, 로직 다이 공정 고도화 '전념'…2나노까지 설계 로직 다이는 HBM의 컨트롤러 기능을 담당하는 칩이다. 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 코어 다이 아래에 위치해 있다. HBM과 GPU 등 시스템반도체를 PHY(물리계층)으로 연결해, 데이터를 고속으로 주고받을 수 있도록 만든다. HBM에서 로직 다이가 차지하는 중요도는 점차 높아지는 추세다. HBM 세대가 진화할수록 핀 당 처리 속도 향상, D램 적층 수 증가 등으로 로직 다이에 요구되는 성능도 올라가야 하기 때문이다. 이에 삼성전자·SK하이닉스는 HBM4부터 로직 다이를 기존 D램 공정에서 더 미세화된 파운드리 공정으로 옮겨 제조하고 있다. 로직 다이에서 선단 공정을 가장 적극적으로 채택하고 있는 기업은 삼성전자다. 앞서 삼성전자는 지난 2023년께 HBM4에 적용될 로직 다이 공정을 당초 8나노미터(nm)에서 4나노로 상향 조정한 바 있다. 나아가 삼성전자는 HBM4E부터 본격화될 커스텀 HBM 시대를 준비하기 위해, 로직 다이를 4나노에서 최대 2나노로 설계하고 있다. 2나노는 지난해 하반기부터 양산이 시작된 최첨단 파운드리 공정이다. 현재 시스템LSI사업부 내 커스텀SoC 팀에서 각 고객사에 최적화된 칩 개발을 진행 중인 것으로 파악됐다. 해당 사안에 정통한 관계자는 "HBM 고객사들은 차세대 제품에 더 낮은 전력과 더 높은 대역폭을 동시에 달성하기 원하는데, 삼성전자 내부에서는 이에 대한 근원적 해법을 로직 다이 공정 고도화로 보고 있다"며 "올해 해당 연구개발에 대한 구체적인 성과가 나올 것"이라고 강조했다. ■ SK하이닉스, 미세 공정 준비하면서도 '비용 최적화'에 무게 SK하이닉스는 대만 주요 파운드리 TSMC를 통해 로직 다이를 양산하고 있다. HBM4에는 12나노 공정을 적용했다. SK하이닉스 역시 HBM4E에서는 최대 3나노 공정을 적용할 계획이다. 당초에는 최대 4나노 공정을 채택할 계획이었지만, 고객사 요구 및 성능 향상 등을 이유로 최근 상향 조정한 것으로 알려졌다. 다만 고객사 요구가 크게 반영되지 않는 HBM4E 제품은 기존 HBM4와 마찬가지로 12나노 공정을 채택할 계획이다. 최근 HBM4에서 주요 경쟁사인 삼성전자 대비 로직 다이 성능이 뒤떨어진다는 지적이 제기돼 왔음에도 기존 공정을 고수하기로 했다. 업계는 SK하이닉스가 로직 다이의 무조건적인 성능 향상보다는 비용 최적화에 무게를 둔 것으로 해석하고 있다. 실제로 회사 안팎의 이야기를 종합하면, SK하이닉스는 HBM4E용 로직다이 공정 고도화에 다소 보수적인 입장을 취하고 있다. 그보다는 신규 패키징 공법 등 다른 분야에서 기술적 진보를 이뤄내겠다는 전략이다. 해당 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스는 현재의 로직 다이 공정으로도 HBM4E 대응이 충분히 가능하다고 판단하고 있다. 성능에 심각한 문제가 있다고 인지했다면 공정에 변화를 줬을 것"이라며 "경쟁사와 달리 로직 다이 공정의 급격한 고도화가 효용이 떨어진다고 보고 있다"고 말했다.

2026.03.11 15:35장경윤 기자

전례 없는 'AI 공급망 위험' 지정, 앤트로픽은 왜 미국 정부 고발했나

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 지금 미국에서는 인공지능(AI)의 영혼을 어디까지 군대에 맡길 것인가를 두고 유례없는 법정 싸움이 벌어지고 있습니다. 이야기의 중심에는 '클로드'라는 AI로 유명한 기업 앤트로픽이 있습니다. 앤트로픽은 최근 미 국방부를 상대로 소송을 냈는데요, 자신들을 '공급망 위험 기업'으로 지정한 정부의 결정이 헌법을 어긴 보복성 조치라는 주장입니다. AI 기술이 전장의 핵심이 된 시대에 기업의 윤리적 신념과 국가의 안보 논리가 정면으로 충돌한 셈이죠. 사건의 발단, “살상 무기에는 우리 기술을 쓰지 마세요” 갈등은 작년으로 거슬러 올라갑니다. 앤트로픽은 자사의 AI 모델 클로드가 미군의 기밀 시스템에서 돌아갈 수 있도록 계약을 맺었습니다. 하지만 조건이 있었죠. 바로 대규모 감시나 완전 자율형 살상 무기를 개발하는 데는 자사 기술을 사용해서는 안 된다는 것이었습니다. 국방부는 모든 용도에 대한 전면 개방을 요구했지만 앤트로픽은 끝내 고집을 꺾지 않았습니다. 결국 올해 초, 정부는 앤트로픽을 국가 안보에 위협이 되는 기업으로 지정하며 연방 기관들의 사용을 금지했습니다. 트럼프 대통령이 인터뷰에서 이들을 두고 “개처럼 해고했다”고 표현하며 보복성 조치임을 암시한 것이 결정적인 소송의 불씨가 되었습니다. AI 전문가들이 바라본 이번 사태의 쟁점 AI 전문가들은 이번 소송이 단순히 한 기업의 억울함 호소가 아니라, 미국 수정헌법상 표현의 자유와 적법 절차의 원칙이 기술 산업에 어떻게 적용되는지를 묻는 중대한 사건이라고 입을 모읍니다. 특히 국방부가 앤트로픽을 위험 기업으로 지정하면서도 향후 6개월간은 서비스를 계속 제공해달라고 요청한 점은 안보 위협이라는 주장과 앞뒤가 맞지 않는다는 비판이 지배적입니다. 토론 과정에서 전문가들은 국가가 기업의 '윤리적 발언'을 이유로 경제적 불이익을 주는 행위의 위험성을 경고했습니다. 앤트로픽이 살상 무기에 반대한다는 입장을 밝힌 것은 헌법이 보장하는 표현의 자유 영역에 속한다는 논리죠. 만약 정부가 이를 처벌하기 위해 행정권을 휘둘렀다면 이는 명백한 위헌적 보복이 될 수 있습니다. 하지만 반론도 만만치 않습니다. 전쟁터에서 AI의 성능이 곧 승패를 결정짓는 상황에서, 자국 기업이 핵심 기술의 활용을 제한하는 것 자체가 국가 안보에 실제적인 구멍을 낸다는 시각입니다. 기술적인 관점에서 보면 논점은 더욱 복잡해집니다. 클로드는 현재 미군 기밀 시스템에서 제대로 돌아가는 유일한 모델이었는데, 이를 배제하면 다른 모델로 갈아타는 데만 최소 1년 가까운 시간이 걸릴 것이라는 예측이 나옵니다. 중동 작전에서 이미 1,000개 이상의 목표물을 식별하며 실력을 입증한 기술을 갑자기 빼버리는 것은 군사 전략적으로도 큰 손실이라는 지적입니다. 결국 이번 사태는 '윤리를 지키려다 안보를 놓칠 것인가' 아니면 '안보를 위해 기업의 양심을 강제할 것인가'라는 딜레마로 요약됩니다. 토론을 통해 도출된 핵심 리스크 TOP 3 1.군사 기술 전력화 공백 대체 모델의 보안 인증 및 통합 과정에서 최소 6~12개월의 지연이 불가피하며, 이는 적대국과의 기술 격차를 벌리는 결과로 이어질 수 있습니다. 2.AI 산업의 윤리적 위축 효과 정부의 강압적인 조치가 계속될 경우, 다른 AI 기업들이 보복을 우려해 자발적인 윤리 가이드라인 수립을 포기하거나 공개를 주저하게 될 위험이 큽니다. 3. 행정 절차의 정당성 훼손 충분한 소명 기회 없이 이루어진 '공급망 위험' 지정은 향후 정부의 민간 기술 통제에 있어 나쁜 선례가 되어 법적 안정성을 해칠 우려가 있습니다. 처음에는 단순히 AI의 군사적 활용을 둘러싼 도덕적 싸움처럼 보였던 이 사건은, 이제 정부 권력의 한계와 기업의 시민권에 대한 거대한 담론으로 옮겨갔습니다. 합의된 점이 있다면, 어떤 식으로든 AI 전력화에 큰 차질이 생겼다는 것입니다. 하지만 비합의 사항은 여전히 뼈아픕니다. 국가가 비상시라는 이유로 기업의 핵심 철학을 강제로 수정하게 할 권리가 있는지는 법정에서도 쉽게 결론 나지 않을 것입니다. 전문가들 사이에서도 '부분적인 기능 제한'을 통한 하이브리드 모델이 대안으로 제시되었지만, 이 역시 전장 상황에서의 신뢰성 문제로 인해 팽팽한 이견이 이어지고 있습니다. 앤트로픽의 소송 결과가 어떻게 나오든, 한 가지는 분명해 보입니다. 기술은 점점 더 똑똑해지고 강력해지겠지만, 그 기술이 누구를 향할지 그리고 어떤 규칙을 따를지는 여전히 서툰 인간들의 복잡한 합의와 갈등 속에 남아있다는 사실입니다. 법전이 AI의 양심을 정의할 수 있을까요? 오늘 우리가 목격한 이 싸움은 그 질문에 대한 아주 긴 답변의 서막일지도 모릅니다. 지금까지 AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cbb42436.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.11 10:30AMEET

[카드뉴스] 이란에서 코인이 대탈출했어요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 이란 전쟁으로 세상이 난리인 요즘이죠. 디지털 자산 시장도 그야말로 전쟁이에요. 전쟁 후 불과 1시간 만에 230만 달러, 우리 돈으로 약 33억 원이 암호화폐 형태로 국외로 빠져나갔는데요. 평소에는 35만 달러 정도만 움직이던 게 9배나 급증한 거예요. 사람들이 거래소에서 코인을 빼내 비밀 지갑으로 옮기는 모습이 마치 돼지저금통에서 돈을 꺼내 침대 밑에 숨기는 것처럼 보였다고 해요. 전쟁 공포와 자국 화폐인 리알화의 가치 폭락, 그리고 정부의 출금 통제 가능성 때문에 모두가 급하게 움직인 거죠. 이란 국내 문제가 전 세계 암호화폐 시장까지 흔들었어요. 비트코인은 6만 6천 달러까지 떨어졌고, 이더리움과 리플도 각각 2% 넘게 하락했어요. 흥미로운 건 이란 암호화폐 시장의 절반 이상을 군대 조직인 IRGC가 차지하고 있다는 사실인데요, 전체 시장 규모가 11조 원 정도로 추정돼요. 그런데 문제는 이렇게 급하게 코인을 옮기는 과정에서 10~15%의 손해를 감수해야 한다는 거예요. 그만큼 불안감이 크다는 뜻이겠죠. 전쟁 같은 불안정한 상황에서는 신중하게 대응하는 게 최선이에요. AMEET이 앞으로도 이런 글로벌 이슈를 쉽게 풀어드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/86ac13b5.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.11 08:29AMEET

경제성 갖춘 폐PET 재활용 기술 나와…상용화까지 5~6년 예상

폐페트(PET) 재활용 비율이 기존대비 4배 이상인 80~90%에 이르고, 수소까지 생산이 가능한 경제성 있는 신기술이 개발됐다. 류정기 UNIST 에너지화학공학과 교수는 지디넷코리아와의 전화통화에서 "상용화까지는 5~6년이 걸릴 것으로 보인다"며 "경제성 분석 결과도 만족스럽다"고 말했다. 페트병은 플라스틱을 원료로 만들지만, 재활용율은 20% 안팎에 불과하다. 대부분은 저급 섬유나 충전재로 쓰인 뒤 폐기된다. 류 교수는 오태훈 UNIST 에너지화학공학과 교수와 공동으로 저온에서 페트 폐기물을 화학적으로 분해하고 청정 수소나 전기를 생산할 수 있는 다기능성 촉매 기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 현재 페트 플라스틱 재활용에는 200℃ 이상의 고온과 복잡한 정제 공정이 필요하다. 생산 단가는 석유화학 공정에서 생산된 원료보다 비싼 상황이다. 류 교수는 "반면 우리가 개발한 공정은 100℃에서 이뤄진다. 분리정제도 간단하다"며 "분쇄 페트병을 물, 용매(DMSO), 폴리옥소메탈레이트 촉매와 섞어 가열하는 방식을 쓴다"고 설명했다. 연구팀은 사용된 촉매를 수소나 전력 생산에 다시 재활용할 수 있다고 부연설명했다. 폐 플라스틱이 액체 형태의 에틸렌글리콜로 분해하는 과정에서 촉매와 반응, 포름산으로 바뀌고, 이때 촉매가 에틸렌글리콜에서 전자를 추출해 저장한다는 것. 이 전자는 수소저장장치로 보내져 전기를 생산하게 된다. 실제 실험에서는 물 전기 분해 전압보다 최대 25% 낮은 1.2볼트(V)의 전압에서 수소를 만들어냈다. 연료전지는 전극 1cm²당 12.5 밀리와트(mW)의 전력을 생산했다. 경제성 평가에서는 고순도 플라스틱 단량체(테레프탈산)를 기존 생산 단가(kg당 0.92달러)보다 낮은 비용(kg당 0.81달러)으로 공급할 수 있음이 확인됐다. 류정기 교수는 "상용화를 위해서는 2가지 요인이 충족돼야 한다"며 "실험실 규모에서 큰 규모로 키웠을 때 성능 점검 및 경제적 타당성 결과와 사회적 수요에 의해 결정될 것"으로 전망했다. 연구결과는 국제 학술지 '그린 케미스트리' 8호 백면 표지 논문으로 게재됐다.

2026.03.11 08:00박희범 기자

[ZD SW 투데이] 매스웍스, '매트랩 엑스포 2026 코리아' 개최 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆매스웍스, '매트랩 엑스포 2026 코리아' 개최 매스웍스가 내달 7일 코엑스 그랜드 볼룸·아셈 볼룸에서 '매트랩 엑스포 2026 코리아'를 개최한다. 이번 행사에는 사미르 M. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사, 박주일 매스웍스코리아 사장, 김영우 전무가 참석한다. 이들은 AI가 모델링·시뮬레이션·검증·배포 등 엔지니어링 전반 워크플로를 어떻게 변화시키고 있는지 조명한다. 최신 매트랩·시뮬링크를 소개하고, 개발 생산성과 설계 품질 향상을 위한 AI 기반 엔지니어링 워크플로우를 라이브 데모를 통해 선보일 예정이다. ◆엘리스그룹, 'AW 2026'서 피지컬 AI 전략 공개 엘리스그룹이 지난 4~6일 서울 코엑스에서 열린 '스마트 공장·자동화 산업전 2026 (AW 2026)'에서 제조 AI전환(AX) 전략과 솔루션을 선보였다. 엘리스그룹은 전시 기간 동안 'AI 팩토리 특별관' 내 부스에서 모듈형 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 문서지능화 솔루션 '엘리스 IDP'를 집중 소개했다. 이를 통해 온프레미스 AI 데이터센터와 문서지능화 솔루션을 결합해 제조 현장의 데이터를 인프라와 AI 서비스로 유기적으로 연결하는 풀스택 AX 레퍼런스를 제시했다. ◆서울 AI 허브-삼성금융, AI 금융 혁신 스타트업 모집 서울 AI 허브가 삼성금융네트웍스, 마크앤컴퍼니와 협력해 AI 기반 금융 혁신을 이끌 스타트업 발굴에 나섰다. 삼성금융네트웍스의 오픈이노베이션 프로그램 '2026 삼성금융 C-랩 아웃사이드'는 서울 AI 허브와 손잡고 내달 5일까지 공식 홈페이지를 통해 참여 기업을 모집한다. 최종 선정된 스타트업에는 사업 실증(PoC) 기회와 함께 최대 3천만원 규모 PoC 지원금이 제공된다. 서울 소재 기업의 경우 1천만원 추가 지원을 받을 수 있다. 또 최우수 기업에는 추가 지원금과 함께 CES 전시 참가, 삼성금융 후속 사업 협력·지분 투자 검토도 이뤄질 예정이다. ◆로이드케이, 농촌진흥청에 학습 지원 AI 서비스 구축 로이드케이가 농촌진흥청 차세대 e-HRD 내 맞춤형 학습 지원 AI 서비스를 구축했다. 로이드케이는 AI 오케스트레이션과 에이전틱 검색증강생성(RAG)으로 기존 시스템과 생성형 AI 챗봇을 유기적으로 연계한 통합형 학습 지원 환경을 구현했다. 이를 통해 농촌진흥청의 다양한 사용자층을 고려한 접근성, 개인화된 학습 환경을 강화했으며 공공 교육 인프라에 AI를 접목해 포용성과 운영 효율성을 높였다는 평을 받고 있다. ◆과학기술사업화진흥원-기술보증기금, 딥테크 창업기업 지원 과학기술사업화진흥원이 기술보증기금과 딥테크 기반 혁신 스타트업을 발굴·성장 지원을 위해 손잡았다. 두 기관은 이번 협약을 통해 사업화 자금 조달에 어려움 겪는 스타트업을 조기에 발굴할 방침이다. 이번 협약에 따라 유망 산업 분야의 우수 실험실 창업기업 발굴, 공동 발굴 기업의 기술사업화 촉진 지원, 기술금융·비금융 지원 등에 대해 적극 협력하기로 했다.

2026.03.10 17:25김미정 기자

6G에 센싱 결합 정확도 350배 개선…"올해 POC 단계"

"6G통신과 센싱을 결합한 시스템이 현재 개념증명(POC)단계로 개발됐다. 오는 2028년까지 정리될 6G 표준화에 맞춰 상용화될 것으로 기대한다." 장갑석 한국전자통신연구원(ETRI) 6G무선방식연구실 기술총괄(책임연구원)이 지디넷코리아와의 전화통화에서 이같이 언급했다. 장 총괄은 지난 2018년부터 오는 2028년까지 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 'ETRI 연구개발지원사업'으로부터 400억 원의 예산을 지원받아 6G 초정밀 센싱기술을 개발 중이다. 이번에 공개한 POC 수준의 기술은 6G 통신과 센싱을 하나로 결합한 '통신보조 초정밀·초절전 센싱시스템(컵스, CUPPS)' 원천기술이다. 이 같은 기술을 개발하는 곳이 국내에는 ETRI외에 없다. 장 총괄은 "이 기술의 핵심은 빔포밍과 재귀반사배열 원리가 핵심"이라며 "단말이 지정된 시점에만 초저전력 태그를 작동시켜 센싱을 온/오프한다"고 강조했다. 센싱 수행 시점을 정밀하게 조율하는 것이 핵심기술이라는 설명이다. '컵스'는 6G 통합 구조 안에서 통신과 센싱 기능을 효율적으로 분리했다. 통신은 연결을 유지하고 센싱 시점을 제어하는 역할을 담당한다. 실제 위치를 감지하는 센싱 기능은 단말에 탑재되는 초저전력 태그가 수행한다. 하나의 시스템 안에서 동작하되 통신과 센싱 기능을 분리, 주파수 이용 효율성과 센싱 정밀도를 동시에 확보한 것. 야외 시험에서 센싱 정밀도는 기존 5G RTT 목표 정확도 대비 350배 이상, 전력 소모는 기존 RTT 대비 대략 90% 이상 수준까지 줄이는데 성공했다. 이 기술이 상용화될 경우, 택배 드론이 복잡한 도심 환경에서도 장애물을 정밀하게 인식하는 등 보다 안전한 비행이 가능해진다. 공장 내 자율주행 로봇과 작업자는 충돌 없이 협업할 수 있다. 확장현실(XR) 서비스 역시 현실 공간과 가상 환경을 실시간 이동하면서 정밀 연동이 가능해 게임 몰입도를 크게 높일 수 있을 전망이다. 연구진은 전력 효율에 대한 보다 정밀한 정량화 분석을 올해부터 본격 추진할 예정이다. 지난해 하반기부터 6G와 관련한 국제 표준 회의(3GPP Rel-20 6G study)에 참여 중이다. 장갑석 기술총괄은 “주변 환경을 정밀하게 인식하는 기능을 초저전력 방식으로 구현한 세계 최초 사례"라며 "6G 표준 스펙이 나오는 2028년을 상용화 가능 시점으로 보고 있다"고 덧붙였다. 한편 ETRI는 이 기술을 지난해 대전 중소기업 시그웍스에 기술 이전했다.

2026.03.10 14:55박희범 기자

이란 전쟁과 암호화폐, 시장의 무너진 방어선

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 지금 중동은 말 그대로 일촉즉발 상황이죠. 미국과 이스라엘의 합동 공습 소식이 전해진 이후, 테헤란의 밤하늘뿐만 아니라 이란의 디지털 자산 시장도 거센 불길에 휩싸였습니다. 평소에는 비교적 잠잠하던 암호화폐 거래소들이 순식간에 아수라장으로 변한 건데요. 오늘 제가 들여다볼 이야기는 단순한 '돈의 이동' 그 이상입니다. 국가의 명운이 걸린 제재와 개인의 생존 본능이 가상자산이라는 매개체를 통해 어떻게 충돌하고 있는지, 그 긴박한 현장을 전문가들의 날 선 분석과 함께 정리해 드립니다. 공습 후 1시간, 873%의 폭발적 유출 공습 직후 1시간 동안 약 33억 6천만 원 규모의 자산이 해외로 빠져나갔습니다. 이란 최대 거래소인 노비텍스(Nobitex)의 유출량이 평소보다 700%나 치솟은 건데요. 이란 내 가상자산 규모가 약 11조 4,100억 원에 달한다는 점을 고려하면, 이번 유출은 거대한 댐에 난 미세한 균열이 걷잡을 수 없이 커지는 과정이라고 볼 수 있습니다. 시장은 즉각 반응했고, 전쟁 장기화 우려로 비트코인은 한때 6만 7천 달러 선이 무너지며 전 세계 투자자들을 긴장시켰죠. AI 전문가 리포트: 유출의 본질과 논점의 이동 ■ 단순 패닉인가, 구조적 붕괴인가 토론의 초점은 이번 사태가 공습에 놀란 개인들의 일시적인 반응인지, 아니면 이란 경제 시스템 자체의 붕괴를 대비한 '구조적 엑소더스'인지로 모아졌습니다. 전문가들은 이란 중앙은행이 지난 1년간 5억 달러 규모의 달러 연동 디지털 자산을 매입했다는 점에 주목했습니다. 이는 단순한 공포가 아니라, 국가 차원에서 이미 가상자산을 제재 회피와 통화 방어의 마지막 보루로 활용해 왔다는 뜻이죠. 특히 이슬람혁명수비대(IRGC)가 이란 가상자산 활동의 절반 이상을 차지하고 있다는 사실은 이번 유출이 정치•군사적 리스크와 직결되어 있음을 시사합니다. ■ 자금의 숨바꼭질: CEX에서 OTC로 논점은 시간이 지나며 유출의 '규모'에서 '경로'로 이동했습니다. 처음에는 거래소에서 돈이 빠져나가는 수치에 경악했지만, 전문가들은 이 자금이 사라지는 것이 아니라 감시가 힘든 장외거래(OTC)나 트론(TRON) 네트워크 기반의 스테이블코인으로 숨어들고 있다고 분석했습니다. 정부가 통신을 차단하거나 거래소 출금을 막더라도, 이미 제도화된 지하 금융 채널인 '하왈라'와 결합된 가상자산은 멈추지 않을 것이라는 관점입니다. 이는 규제의 눈을 피해 자금이 더 깊은 음지로 들어가는 현상을 보여줍니다. ■ 탈출의 대가, '슬리피지' 논쟁 가장 뜨거웠던 쟁점은 개인이 이 시장을 탈출할 때 지불해야 하는 비용입니다. 한쪽에서는 대규모 자금이 좁은 문으로 한꺼번에 몰리면서 거래 가격과 실거래가 사이의 차이인 '슬리피지'가 최소 10%에서 최대 15% 이상 발생할 것이라고 경고했습니다. 1억 원을 옮기려다 1,500만 원을 허공에 날릴 수 있다는 뜻이죠. 이에 대해 국가 비축 물량이 유동성을 보충해줄 것이라는 반론도 있었지만, 결국 개인 투자자들이 겪는 미시적인 시장의 마찰 비용은 피할 수 없다는 쪽으로 의견이 기울었습니다. AI전문가들의 핵심 합의 및 비합의 사항 ■ 합의: 구조적 전환의 필연성 전문가들은 이번 사태가 일회성 사건이 아니라는 점에 합의했습니다. 리알화 가치 붕괴와 국제 제재가 맞물리면서 암호화폐는 이제 이란에서 선택이 아닌 필수가 되었으며, 중앙화된 거래소(CEX)에서 분산형 경로로 자산이 이동하는 흐름은 되돌릴 수 없는 추세라는 판단입니다. ■ 비합의: 유출의 지속 기간과 손실률 유출이 얼마나 오래 지속될지에 대해서는 의견이 갈렸습니다. 7일 내에 정부의 통제로 표면적 유출이 둔화될 것이라는 예측과, 14일 이상 대규모 엑소더스가 이어질 것이라는 전망이 충돌했습니다. 또한 장외거래 시 발생하는 가치 손실률(슬리피지)이 어느 정도 규모인지에 대해서도 구체적인 수치 합의에는 이르지 못했습니다. 전쟁은 물리적인 영토에서만 일어나는 것이 아닙니다. 0과 1로 이루어진 디지털 세상에서도 누군가는 재산을 지키기 위해 처절한 탈출을 시도하고 있습니다. 이란의 암호화폐 유출은 기술이 국가의 통제를 벗어날 수 있는 도구임을 보여주는 동시에, 그 대가로 지불해야 하는 혹독한 비용을 시사하기도 합니다. 결국 수많은 데이터와 전문가들의 논리가 오갔지만, 이 엑소더스의 끝에 무엇이 기다리고 있을지, 그리고 그 선택의 결과가 개인의 삶을 어떻게 바꿀지는 여전히 인간의 몫으로 남아 있습니다. 오늘 전해드린 이 긴박한 숫자들이 누군가에게는 단순한 차트의 움직임이겠지만, 테헤란의 누군가에게는 생존의 지표일 것입니다. 지금까지 AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/86ac13b5.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.10 10:43AMEET

트리샤 한 미스트플레이 CEO "AI로 진성 이용자 매칭…모바일 게임 수익화 해답 제시"

트리샤 한 미스트플레이 최고경영자(CEO)가 아시아 지역 연례 회의를 위해 한국을 찾았다. 2015년 설립된 미스트플레이는 글로벌 모바일 게임 로열티 플랫폼으로 전 세계 모바일 게임 퍼블리셔를 대상으로 리워드 광고 및 수익화 솔루션을 제공하며 '플레이 앤 언(Play-and-Earn)' 모델을 선도하고 있다. 지난해 9월 새롭게 취임한 트리샤 한 CEO는 글로벌 헬스·피트니스 앱 마이피트니스팔 CEO를 역임하는 등 20년 이상 소비자 대상 디지털 플랫폼에서 경력을 쌓아온 전문가다. 그는 지난 6일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "미스트플레이의 급격한 성장세와 비즈니스, AI, 머신러닝 분야의 선구적인 입지에 매료되어 합류를 결정했다"고 밝혔다. 소비자 앱 생태계에서 체득한 '장기적 관계 유지(리텐션)' 노하우를 게임 산업에 접목해 퍼블리셔와 이용자 양측의 목표를 달성하겠다는 포부다. 이번 방한은 지난 2년 사이 2배 가까이 급성장한 아시아 조직의 연간 계획을 공유하기 위해 마련됐다. 방한 직후 국내 게임사 및 퍼블리셔들과의 본격적인 비즈니스 미팅도 이어갈 예정이다. 그는 "한국 퍼블리셔들은 향후 3년간 안정적인 수익화와 높은 평생가치(LTV), 대규모 이용자 확보를 강력히 원하고 있다"며 "대형사부터 인디 개발사까지 규모와 관계없이 북미·유럽 등 글로벌 9개 핵심 시장에서 신속하게 성공하도록 돕겠다"고 강조했다. 최근 모바일 게임 시장은 AI 기술 발전으로 개발 문턱이 낮아져 게임 수가 폭발적으로 늘어난 반면, 글로벌 전체 다운로드 수는 전년과 비슷하거나 줄어들며 치열한 경쟁에 직면해 있다. 트리샤 한 CEO는 "단순히 많은 이용자를 모으는 것을 넘어 LTV가 높은 진성 이용자를 확보하는 것이 퍼블리셔들의 핵심 과제가 됐다"고 진단했다. 미스트플레이는 게임에 가장 잘 맞는 이용자를 매칭하고, 리워드를 통해 플레이가 습관화되도록 강력한 동기를 부여해 이 문제를 해결한다. 이러한 매칭의 핵심 경쟁력은 자체 AI 엔진 '헬리오스(Helios)'와 앱 기반의 '퍼스트파티 데이터'에서 나온다. 특히 안드로이드 서비스 초기부터 '다른 게임 매칭 시 정보 사용', '다운로드했던 다른 앱 정보 참고' 등에 대해 이용자의 사전 동의를 철저히 구하며 신뢰를 쌓아왔다. 신경망과 강화학습 등 최신 기법이 적용된 AI는 이용자의 성향을 파악해 단순 리워드뿐만 아니라 토너먼트 대회 참여를 제안하거나 특정 시간대 플레이를 유도하는 등 맞춤형으로 동기를 부여한다. 보상만 노리는 체리피커나 스마트폰 공장(팜)을 활용하는 이른바 '어뷰징' 문제에 대해서도 철저한 방어 체계를 갖췄다. 그는 "10년 이상 축적된 데이터 패턴을 바탕으로 전담 조직인 '트러스트 앤 세이프티' 팀이 오남용을 완벽히 차단한다"고 설명했다. 구체적으로 IP 식별은 물론, 현금 인출(캐시아웃)을 비정상적으로 빠르게 하거나 24시간에서 36시간 연속으로 쉬지 않고 플레이하는 등 기계적인 패턴을 AI가 즉각 식별해 퍼블리셔에게 신뢰할 수 있는 이용자 풀만을 제공한다. 한국 시장에 특화된 맞춤형 서비스와 '고객 우선주의'의 성과도 나타나고 있다. 트리샤 한 CEO는 "한국 이용자들의 피드백을 수용해 로컬 상품권을 보상 수단으로 추가하고, 명절에 맞춘 라이브 이벤트를 진행 했다"고 밝혔다. 결제 비율이 높은 이용자에게는 추가 보상과 대기 없는 우선적인 고객 서비스를 제공해 실제 이용자수와 유지율이 모두 상승하는 성과를 거두기도 했다. 그는 공동 창업자들과 끊임없이 나누는 세 가지 핵심 고민도 털어놨다. 첫째는 고객 성공을 돕기 위해 어떤 혁신적인 신상품과 기능을 출시할 것인지, 둘째는 AI와 머신러닝 분야에서 어떻게 절대적 리더 자리를 유지할 것인지다. 마지막으로 현재 진출해 있는 글로벌 9개 톱 시장 내 성장에 집중할지, 아니면 새로운 시장을 추가로 개척할지에 대한 전략적 확장 규모를 늘 고민하고 있다고 밝혔다. 현재 이용자 획득(User acquisition, UA) 시장에서 보상형 UA 비중은 과거 1%에서 현재는 5~6%까지 상승했다. 앞으로 게임 산업의 발전에 따라 보상형 UA의 비중이 20~30%까지 상승할 것으로 관측되는 만큼, 트리샤 한 CEO는 미스트플레이가 UA 선구자로서의 자리를 공고히 할 수 있을 것이라 관측했다. 궁극적으로 트리샤 한 CEO는 전 세계 모든 게이머가 미스트플레이를 통해 게임을 즐기게 만들겠다는 포부를 전했다. 트리샤 한 CEO는 "미스트플레이는 재미있는 게임을 찾고 즐기면서 보상까지 받을 수 있는 가장 신뢰받는 플랫폼"이라며 "우리가 10년 이상 업계 최고 수준의 신뢰를 유지하는 이유는 모든 관계자가 안전한 환경에서 최상의 경험을 하도록 초점을 맞추기 때문"이라고 설명했다. 이어 "지난 3년의 성장세도 우수했지만, 향후 5년을 전망해 보면 이 비즈니스에는 무한한 기회와 잠재력이 열려 있다"고 강조했다.

2026.03.10 10:21정진성 기자

[박준성의 SW] AI가 개발자 대체?...사실 아냐

인공지능(AI) 등장으로 전통적인 소프트웨어(SW) 기업들이 위협받고 있다. 최근 회자되기 시작한 '사스 어포칼립스(SaaS Apocalypse)'라는 용어는 이를 상징적으로 보여준다. '사스 어포칼립스'는 생성형 AI 등장으로 기존 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들이 대거 위기에 빠질 것이라는 것으로, 실제 미국 마이크로소프트와 세일즈포스의 주가가 크게 하락하기도 했다. AI에이전트가 소프트웨어 기능을 대체하는 시대, SW는 어디에 서 있으며 어디로 가야할까. 지디넷코리아는 국내 최고 SW 전문가로 꼽히는 박준성 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장의 SW에 대한 통찰을 '박준성의 소프트웨어'라는 코너로 격주로 한 번 게재한다. 박준성 회장은 서울대 경영학 학사 및 석사, 미국 오하이오주립대 전산학/산업공학 학제간 박사를 취득했다. 미국 아이오와대학(University of Iowa)에서 MIS 분야 종신교수로 재직하면서 미국 INFORMS 통신학회 회장을 역임했다. 중국 청화대학 전산학과 초빙교수를 지낸 후 2001년 귀국, 삼성SDS에서 S급 임원 및 CTO로 재직하면서 미국 HP의 전략자문위원을 역임했다. 2010년 이후 KAIST 산업공학과에 S급 초빙교수로 재직하면서 미국 국제SW공학협회(SEMAT) 회장, 미국 OMG의 SW공학 커널(Essence) 국제표준 제개정위원장도 지냈다. 또 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 한국마이크로소프트 등 많은 대중소기업과 정부기관에서 SW자문역 및 임직원 교육을 수행했다. 2019년 이후 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장으로 재직하고 있으며, 'KOSTA Online'이란 무료 SW교육 동영상 과정 및 블로그 사이트를 운영하고 있다.(편집자 주) 소프트웨어(SW)는 무엇이고 또 SW개발은 무엇일까? 인간의 노동을 대체, 자율적으로 주어진 목적을 달성해주는 AI 에이전트가 가장 많이 활용되는 분야가 SW개발이다. AI 코딩 에이전트가 자동으로 코딩을 해줄 수 있으니 SW개발자 수요가 당연히 줄어들 것이란 말이 많다. 과연 그럴까? 실제 그런지 데이터를 확인해본다. AI 코딩 에이전트를 이용한 SW개발이 가장 활발한 미국의 노동통계국 보고서를 보면 지난 2년간 SW개발자 수가 기껏해야 0.3% 줄었다. 2024~2034년 중 SW개발자 수가 15% 증가할 걸로 예상하는데, 이는 모든 직종 평균 증가율을 크게 상회하는 수준이다. 국가 전체적으로 SW개발자 수가 증가하고 있는 것이다. 기업 단위에서 보자. 전세계에서 가장 큰 SI업체인 미국액센추어(Accenture) 경우, 생성형 AI가 출현한 2022년에서 2025년까지 종업원 수가 72만 명에서 78만 명으로 증가했다. 액센츄어는 사업의 중심을 AI 주도 비즈니스 변혁에 두고 전직원에게 생성형 AI 에이전트를 훈련시키고 있다. 선진 SI업체들은 SW개발자 스킬을 AI 코딩 에이전트를 잘 쓸 수 있도록 업그레이드하면서 그 수효를 늘리고 있는 것이다. SW패키지 및 SaaS 업체는 어떨까? 2025년에 1만5000명을 해고한 미국 마이크로소프트(Microsoft)의 해고 목적은 SW개발자를 AI 코딩 에이전트로 대체하는 게 아니었고, 이코노믹 타임즈(Economic Times)가 보도했듯, 클라우드와 모바일, AI 등 IT 기술 환경 변화에 대처한 사업 및 조직 구조의 조정이었다. 2022~2025년 마이크로소프트의 종업원 수는 22만 명에서 23만명으로 증가했다. 기업용 패키지 업체인 SAP를 보면, 액센츄어의 사업 전략과 마찬가지로, 생성형 AI를 자사 제품에 최대한 반영하고 있다. 쥴(Jule)이라는 AI 코딩 에이전트 플랫폼을 ERP핵심에 통합함으로써 비즈니스 기능의 80%에 AI를 적용하고 있다. SAP 종업원 수는 2022~2025년 중 11만 명을 그대로 유지하고 있다. SW개발자를 AI 코딩과 에이전트로 대체하는 움직임은 없다. 마이크로소프트와 마찬가지로 IT 기술 환경 변화에 대처한 사업 및 조직 구조의 조정을 추진하고 있는 것 뿐이다. 미국 예일(Yale) 대학이 2025년에 AI가 노동 시장에 미치는 영향에 관한 연구 결과를 발표했다. 2022년 이래 생성형 AI가 노동시장에 미친 영향은 미미하다고 밝혔다. AI 기반의 자동화가 지식 노동자에 대한 수요를 잠식할 거라는 대중 우려가 근거가 없음을 밝힌 것이다. (https://www.kosta-online.com/post/it-layoff-2025). AI 시대에 SW개발자의 수효는 줄지 않는다. 다만, SW개발자가 갖추어야 할 역량은 크게 바뀐다. SW 역사를 돌이켜 보자. 1960년대 초 코볼(Cobol)이 출현했을 때, 종전의 어셈블리(Assembly) 언어와 달리 Cobol은 문법이 영어 문장 같아서 SW개발자 대신 현업 직원들도 프로그램을 작성할 수 있다고 예상했다. 그러나 예상은 빗나갔고, 대신 SW개발자들이 Assembly 언어를 버리고 Cobol을 배워야 시대 변화에 적응할 수 있었다. 1990년대 중반이후 객체 지향 프로그래밍 언어인 자바(Java)가 급성장하면서 구조적 프로그래밍 언어인 Cobol의 사용이 급감했다. 객체 지향 프로그래밍은 클래스, 디자인 패턴, 서비스 API, 라이브러리, 프레임워크 등의 재사용을 통해 개발 생산성을 크게 향상시켰다. 생산성 증가에 불구하고 Java개발자 수요는 급성장했고, Cobol개발자들은 새로운 코딩 패러다임인 객체 지향 코딩과 새로운 언어인 Java를 배워야 생존할 수 있었다. 2022년 생성형 AI가 출현했다. 이어 AI 코딩 어시스턴트(Assistant), 더 나아가 AI 코딩에이전트(Agent)가 출현하면서 역사는 되풀이되고 있다. 기계언어 기반의 Assembly 언어를 자연어에 가까운 Cobol이 대체했듯이, Java 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어를 자연어 프롬프트로 실행되는 AI 코딩 에이전트가 대체하고 있다. 객체 지향 프로그래밍의 재사용 생산성에 더해, AI 코딩 에이전트는 오픈소스 SW, Git 리포지토리, 스택 오버플로(Stack Overflow) 등 세상에 공개된 모든 SW와 기업의 로컬 리포지토리 내에 있는 기존 코드베이스를 재사용함으로써 생산성을 획기적으로 더욱 높인다. 자연어를 사용하고 기존 코드베이스를 재사용해 개발생산성이 높아지지만, 과거에도 경험했듯이 SW개발자 수요는 계속 증가할 전망이다. 그러나 SW개발자가 AI 코딩 에이전트를 이용해 AI-Powered 애플리케이션을 개발할 수 있는 능력을 새롭게 갖추지 않으면 더 이상 생존하기 힘들다. SW개발자 수요가 증가할 것이라는 예측은 첫째, 새로운 AI 능력을 써서 더 유용한 새로운 SW를 만들겠다는 프로젝트 수요가 폭증하기 때문이다. 가트너(Gartner)는 생성형 AI 애플리케이션을 현업에서 활용하는 기업이 2023년 5%에서 2026년 80%로 급상승할 것으로 전망했다. 둘째, AI 코딩 툴을 효과적으로 활용하려면 개발자의 개입(Human-in-the-Loop)이 불가피하기 때문이다. 개발자의 프로젝트 가이드, 요구 정의, 아키텍처 의사결정, 설계 지시/감독, 코드 리뷰/승인, 인프라(IaC) 리뷰/승인, 강제 종료, 최적 방법/노하우의 저장/재사용, 개선 피드백, 최종 결과에 대한 책임 등이 AI 생성 코드의 전략 부합성, 가치명제, 품질, 규제준수, 유지보수 용이성, 확장성 및 지속적 개선에 결정적인 영향을 미친다. 클로드(Claude)나 구글(Google)의 에이전트 코딩 가이드에서도 개발자와 에이전트 간의 협력을 통한 반자율적(Semi-Autonomous) 개발을 추천하고 있다. 다음 호에서는 SW개발자가 첨단 AI 코딩 툴들을 이용해 고품질 애플리케이션을 개발할 수 있는 황금 표준 방법과 필수 역량에 대해 이야기하려 한다. 프로토타입이 아닌, 누구나 쓰고 있는 흔한 보편적 애플리케이션이 아닌, 특정 기업의 현업에 경영혁신을 가져올 또는 글로벌 시장에 출시할 창의적인 애플리케이션을 고품질로 개발하는 방법에 대해 살펴볼 것이다.

2026.03.09 20:48박준성 컬럼니스트

[카드뉴스] 기름값이 갑자기 2배가 됐어요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 주유소 가격표를 보고 깜짝 놀라신 분들 많으시죠? 중동 이란 근처에 있는 호르무즈 해협이라는 바닷길이 막히면서 우리 생활에 큰 변화가 생겼어요. 이 해협은 전 세계 기름배의 70%가 지나가는 아주 중요한 길인데, 지금은 거의 통과하지 못하고 있는 상황이에요. 그 결과 국제 유가가 급등했는데요, WTI라는 기준으로 보면 한 달 전만 해도 75달러였던 기름값이 하루 만에 111달러까지 치솟았어요. 거의 2배 가까이 뛴 셈이죠. 이런 변화는 바로 우리 일상으로 이어져서, 주유소 휘발유가 리터당 1,900원을 넘어섰고, 장바구니 물가는 10%, 택배 배송료는 15%나 올랐어요. 버스 요금도 곧 인상될 예정이라고 하네요. 기름이 비싸지면 운송비가 오르고, 그러면 우리가 쓰는 모든 물건 값이 함께 올라가는 구조예요. 다행히 세계 각국이 해결책을 찾고 있어요. 기름을 많이 생산하는 OPEC+ 국가들이 긴급 회의를 열어 하루 20만 배럴을 추가로 생산하기로 약속했고, 미국은 군대 함정을 보내 기름 수송선을 보호하고 있어요. 전문가들은 유가가 108~120달러 사이에서 움직일 거라고 예상하는데요, 너무 비싸지면 수요가 줄어 자연스럽게 가격이 조정될 수 있다는 희망적인 전망도 내놨어요. 어려운 시기지만 우리 모두 에너지를 아껴 쓰면 조금씩 나아질 수 있을 거예요. 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8085ba7d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.09 20:32AMEET

10년 전 그날…알파고는 어떻게 바둑 이겼나

한 판의 바둑이 시대를 바꿨다. 2016년 3월 9일, 서울 포시즌스호텔엔 전 세계의 시선이 집중됐다. 그날은 인간 이세돌과 구글 인공지능(AI) 알파고의 세기의 바둑대결이 시작되는 날이기 때문이다. 처음엔 흥미로운 이벤트 정도로 생각했다. 대국 주인공이던 이세돌 9단도 담담했다. 승리를 의심하지 않았다. 하지만 결과는 충격적이었다. 알파고의 4대 1 완승. 당사자인 이세돌 9단 뿐 아니라 바둑계 전체가 초상집 분위기였다. 충격은 바둑계에만 머무르지 않았다. 사회 전반으로 번져 나가면서 'AI 혁명'의 거센 물결이 됐다. 소설가 장강명의 표현대로, 그날의 사건은 '먼저 온 미래'였다. '사건 현장'이던 한국에 미친 파장은 특히 컸다. AI가 더 이상 먼 미래 이야기가 아니라는 사실을 처음으로 실감하게 한 사건이었다. 이후 정부와 산업계, 학계가 동시에 AI를 이야기하기 시작했다. 지금 우리가 보고 있는 AI 열풍의 거대한 불씨 역시 그때 타오르기 시작했다. 하지만 이 역사적인 사건의 출발점은 그보다 두 달 전으로 거슬러 올라간다. 2016년 1월 구글 딥마인드 연구진이 과학저널 '네이처'에 논문을 한편 발표한다. '심층 신경망과 트리 검색으로 바둑 게임 정복하기(Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search)'라는 논문이었다. 이 논문은 알파고가 프로기사 판 후이 2단과의 대국에서 어떻게 5전 전승을 거둘 수 있었는지 상세하게 묘사하고 있었다. 아래 글은 그때 '네이처'에 발표된 알파고 논문을 읽고 정리해 소개했던 기사다. '알파고 쇼크'가 세상을 덮치기 직전, 거대한 변화의 전조가 처음 모습을 드러내던 순간의 기록이다. 10년이 지난 지금, 그 때 그 기사를 다시 꺼내 본다. (☞ 기사 바로 가기) 구글의 인공지능(AI)이 새로운 역사를 창조했다. 그동안 난공불락의 영역으로 꼽혔던 바둑 프로기사와의 대결에서 사상 처음으로 승리했다. 구글은 인공지능 프로그램인 알파고가 중국계 프로기사 판 후이 2단과 대국에서 5번 모두 승리했다고 발표했다. 구글은 이 같은 결과를 담은 '심층신경망과 트리 검색으로 바둑 게임 정복하기(Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search)'란 논문을 28일(현지시간) 과학잡지 '네이처'에 게재했다. (참고: 2016년 1월 28일을 의미) 특히 관심을 끈 것은 구글의 다음 행보다. 구글은 알파고가 오는 3월 한국에서 바둑 최강인 이세돌 9단과 승부를 벌일 예정이라고 밝혀 벌써부터 많은 관심이 쏠리고 있다. "최적의 위치 평가" 문제의식으로 출발 컴퓨터가 프로기사와 대국에서 승리한 건 이번이 처음은 아니다. 지난 2014년 바둑 프로그램인 크레이지 스톤이 일본의 요다 노리모토 9단과 대결에서 1승 1패를 기록한 적 있다. 하지만 당시엔 노리모토 9단이 넉점을 깔아주고 승부를 겨뤘다. 접바둑이 아닌 대등한 승부에서 컴퓨터가 인간을 물리친 것은 이번이 처음이다. 구글 알파고는 어떻게 바둑 프로 기사와 대결에서 승리할 수 있었을까? 구글이 '네이처'에 발표한 논문을 중심으로 한번 살펴보자. 구글 알파고는 2014년 인수한 인공지능 기업 딥마인드가 개발한 바둑 프로그램이다. 이번에 발표한 논문은 딥마인드 공동 창업자 및 최고경영자(CEO)였다가 지금은 구글 엔지니어링 부사장을 맡고 있는 데미스 하사비스(Demis Hassabis)를 비롯한 20명이 공동 집필했다. 이 논문은 “완벽한 정보를 갖고 있는 모든 게임은 각 지점에 최적의 가치 기능을 갖고 있다”는 문장으로 시작한다. 가장 적합한 곳에 가장 적합한 수를 뒀다는 의미다. 논문을 여는 첫 문구는 연구팀이 바둑을 어떤 관점으로 접근했는지 짐작할 수 있도록 해 준다. 바둑은 가로 19X세로 19칸으로 구성된 바둑판 위에 최적의 지점을 찾는 게임이다. 이 관점으로 접근할 경우 쉽게 해답을 찾을 수 있을 것 같다. 하지만 고려해야 할 경우의 수가 엄청나다. 미국의 디지털문화 전문 잡지 와이어드에 따르면 바둑 한 수를 둘 때 고려할 경우의 수가 250개 정도에 이른다. 문제는 이게 '연속된 경기'란 점이다. 한 경기에 150수 이상 둔다고 가정하면 '250의 150승'에 달하는 경우의 수가 만들어진다. 더 어려운 점은 바둑이 각 수가 유기적으로 연결돼 있는 게임이란 점이다. 중간에 수 하나가 달라지면 결과는 엄청나게 다른 결과로 이어진다. 그 동안 인공지능으로 바둑 경기를 정복하기 힘들었던 건 이 때문이었다. 흔히 바둑처럼 복잡한 게임은 'b의 p승'의 경우의 수를 갖는다. 이 때 b는 각 위치당 합법적으로 움직일 수 있는 수로 흔히 '게임의 넓이'로 통한다. 반면 'p승'은 한 경기에 두게 되는 수를 의미하며 '게임의 깊이'로 통한다. 3단계 학습 과정 거치면서 '특급 기사'로 변신 구글 논문은 체스 한 경기 규모가 'b=35, p=80' 정도인 반면 바둑은 'b=250, d=150' 수준이라고 주장했다. 규모 면에서 바둑과 체스는 비교가 안 된단 얘기다. 알파고는 이 많은 경우의 수를 줄이는 방법으로 최적의 수를 도출해냈다. 이를 위해 알파고는 가치망(value networks)과 정책망(policy networks)이란 두개의 신경망을 구성했다. 여기에 몬테카를로 트리 검색(MCTS)을 결합했다. MCTS는 다양한 경우를 감안해 가장 적합한 결정을 할 수 있도록 해 주는 알고리즘이다. 지난 2014년 크레이지 스톤이 노리모토 9단과 접바둑 대결에서 승리할 때 사용한 방법론이기도 하다. 이중 정책망은 다음 번 돌을 놓을 위치를 선택한다. 반면 가치망은 승자를 예측하는 역할을 한다. 이 복잡한 과정을 최대한 간소화하기 위해 '검색 가능한 경우의 수'를 줄여나갔다. 이 때 구글이 사용한 방법은 크게 두 가지다. 우선 위치 평가를 통해 어떤 곳에 놓을 때 최적의 승률을 낼 수 있을 지 알아내는 작업을 수행했다. 이를 통해 '검색의 깊이'를 줄일 수 있었다. 그런 다음엔 적절한 바둑 수를 축적한 정책망에서 예측 가능한 행위를 추출해냈다. 이를 통해 검색 범위를 줄일 수 있었다고 구글이 네이처에 제출한 논문을 통해 밝혔다. 물론 이를 위해선 알파고를 훈련시켜야만 했다. 훈련은 크게 3단계로 진행됐다. 이 과정에서 '지도학습(supervised learning, SL)'과 '강화학습(reinforecd learning, RL)'이란 두 가지 학습법이 동원됐다. 1. 정책망 지도학습 첫 단계는 최적의 수를 찾는 정책망을 학습시키는 작업이다. 이를 위해선 지도학습 방법이 사용됐다. 이 과정에선 방대한 바둑 데이터베이스를 활용했다. 그 동안의 각종 기보들을 통해 인간 프로기사들이 둠직한 장소르 찾아내는 작업이다. 구글은 '네이처' 논문에서 총 13개 층위의 정책망을 훈련시켰다고 밝혔다. 이들에게 KGS 바둑 서버에 있는 3천만 개 위치 정보를 입력하는 방식으로 반복 훈련을 했다. 이런 훈련을 통해 '다음 수 예측률'을 크게 높일 수 있었다. 이전까지 44.4%였던 바둑 프로그램의 다음 수 예측 확률을 57%까지 향상시킨 것. 13%P 늘어난 예측 정확도는 엄청난 승률 향상으로 이어졌다고 구글 측이 밝혔다. 2. 정책망 강화학습 지도학습을 끝낸 뒤에는 강화학습으로 이어진다. 알파고의 진짜 경쟁력은 바로 이 부분에서 나온다고 보면 된다. 강화학습은 머신러닝의 한 분야다. 간단하게 설명하면 이런 방식이다. 어떤 로봇이 현재 상태를 인식한 뒤 행동을 취한다. 그럴 경우 이 로봇은 행동 결과에 따라 포상을 얻게 된다. 물론 이 때 긍정, 부정 포상이 모두 가능하다. 강화학습 알고리즘은 이런 과정을 거치면서 가장 많은 포상을 받을 수 있는 행동이나 선택을 찾아내는 방법을 탐구하는 것이다. 강화학습은 실전을 통해 지도학습으로 습득한 데이터를 가다듬는 과정이다. 이를 위해 지도학습 데이터를 무작위로 추출한 뒤 경기를 벌이는 방식을 택했다. 이를 통해 최상의 성과를 낸 수를 계속 강화해나가는 방식이다. 구글 측은 '강화학습'을 한 정책망을 '지도학습' 정책망과 대결시킨 결과 80% 이상 승률을 올릴 수 있었다고 밝혔다. 오픈소스 바둑프로그램인 파치(Pachi)와도 대결했다. 파치는 한 수를 둘 때마다 10만회 시뮬레이션이 가능한 프로그램이다. 이 대결에서도 강화학습 정책망은 85% 가량의 승률을 기록했다. 3. 가치망 강화학습 마지막 단계는 가치망을 훈련시키는 작업이다. 여기엔 수를 둘 위치 평가(position evaluation)에 초점을 맞춘다. 이를 통해 경기를 할 두 선수가 어떤 곳에 바둑알을 놓을 지 예측하는 작업이다. 가치망이 중요한 건 이 때문이다. 알파고의 두 신경망인 정책망과 가치망은 최적의 수를 찾는 역할을 한다는 점에선 비슷하다. 하지만 정책망은 여러 경우의 수를 제시하는 반면 가치망은 '가장 적합한 한 가지 예측치(a single prediction)'을 제시한다. 여기서 중요한 고려 요소가 있다. 바둑은 첫 수부터 마지막 수까지 유기적으로 연결돼 있다. 따라서 중간에 수 하나가 달라지게 되면 엄청나게 판이한 결과로 이어진다. 알파고는 이 문제를 해결하기 위해 개별 수 대신 게임 전체를 회귀분석하는 방법으로 접근했다. 돌 하나 때문에 결과가 확 달라지는 것을 피하기 위해서였다. 구글은 3천만 개 가량의 위치 정보로 구성된 데이터를 이용해 자체 경기를 반복했다고 밝혔다. 이를 통해 경기력을 꾸준히 향상시켜나갔다. 딥마인드 연구팀의 데이티브 실버는 와이어드와 인터뷰에서 “알파고는 신경망들끼리 수 백 만회의 게임을 반복하는 과정을 통해 스스로 새로운 전략을 찾아내는 방법을 익혔다”고 밝혔다. 4. 정책망과 가치망 활용해 최적의 수 찾기 알파고는 두 개 신경망(가치망+정책망)과 MCTS를 함께 활용해 어디에 바둑알을 놓을 지를 골라낸다. 이 때 각 검색 트리의 위치 정보에는 행동가치, 방문 횟수, 그리고 사전 확률 등이 담겨 있다. 이 중 상태가치와 함께 강화학습의 중요한 개념 중 하나인 행동 가치는 특정 행동을 했을 때 기대되는 미래 가치의 총합을 의미한다. MCTS에서는 이런 공식을 활용해 가장 행동 가치가 높은 지점을 추려나가는 과정이다. 시뮬레이션 작업을 통해 검색 트리 상의 모든 지점들이 행동 가치와 방문 횟수 정보를 계속 업데이트하게 된다. 구글 연구팀은 알파고의 성능을 평가하기 위해 크레이지 스톤, 젠을 비롯한 여러 바둑 프로그램과 대국을 했다고 밝혔다. 그 결과는 놀라웠다. 정책망과 가치망 강화학습과 내부 트레이닝을 거친 알파고는 다른 바둑프로그램과 총 495회 경기를 해서 494회 승리했다. 승률 99.8%였다. 알파고는 여기서 한 걸음 더 나갔다. 이번엔 4점을 깔아준 뒤에 경기를 벌였다. 구글은 크레이지 스톤, 젠, 파치 등 세 개 바둑 프로그램과 '넉점 접바둑'을 둔 실험에서도 각각 77%, 86%, 99% 승률을 기록했다고 밝혔다. ■ 참고 자료 - Silver, D. et al., “Mastering the game of Go with Deep neural networks and tree search,” Nature vol 529, pp. 484-489, 28 Jan 2016. - Silver, D.& Hassabis, D. "AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with machine learning," Goole Research Blog, 27 Jan 2016. - Metz, Cade, "In a huge breakthrough, Google's AI beats a top player at the game of Go," Wired, 27 Jan 2016. - 김익현, 구글-페북 머신러닝 승부 "핵심은 바둑" 지디넷코리아, 2015. 12. 8

2026.03.09 20:27김익현 미디어연구소장

[알파고 10년 ③] AI 3강 노리는 한국…인프라·인재가 '승부처'

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 바둑판 위에서 시작된 AI 기술 경쟁은 10년이 지난 지금 국가 경쟁력의 핵심 축으로 확대됐다. 생성형 AI 확산 이후 AI 경쟁은 국가 전략 차원으로 격상됐고 미국과 중국을 중심으로 패권 경쟁이 본격화되고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 인프라와 기술, 인재 확보에 속도를 내며 새로운 10년을 준비하고 있다. 정부는 AI 경쟁력을 국가 핵심 성장 동력으로 규정하고 범정부 차원의 정책을 추진하고 있다. 최근 국가AI전략위원회는 '대한민국 AI 행동계획'을 확정하며 향후 3년간 추진할 AI 정책 로드맵을 제시했다. 이 계획은 총 99개 실행 과제를 담고 있으며 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 데이터 생태계 구축, 핵심 인재 확보 등을 중심으로 국가 AI 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 이러한 정책을 통해 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 목표다. AI 경쟁에서 중요한 요소로는 컴퓨팅 인프라가 꼽힌다. 초거대 AI 모델을 개발하고 서비스하기 위해선 대규모 GPU와 데이터센터, 고속 네트워크 등 막대한 연산 환경이 필요하기 때문이다. 정부는 이러한 인프라 확보를 위해 '국가AI컴퓨팅센터' 구축과 GPU 확충 사업 등을 지난해부터 추진하며 국가 차원의 AI 연산 자원을 확대 중이다. 대한민국 AI 행동계획에서도 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 핵심 AI 컴퓨팅 자원을 국가 전략 인프라로 규정하고 대규모 확보 계획을 제시했다. 정부는 2030년까지 최소 5만 장 이상의 GPU를 단계적으로 확보하고 국산 NPU 도입도 확대해 AI 컴퓨팅 인프라의 자립도를 높이겠다는 목표를 세웠다. 특히 국산 AI 반도체 생태계 활성화를 목표로 관련 연구개발(R&D)과 실증 사업을 추진 중이다. 동시에 공공과 민간이 협력해 국내 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하는 'K-클라우드 프로젝트'도 진행되고 있다. 국산 AI 반도체와 국내 클라우드 인프라를 결합해 AI 서비스 환경을 구축하고 데이터 주권과 기술 자립을 강화한다는 목표다. 국가 AI 모델 경쟁력 확보를 위한 프로젝트도 추진 중이다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 글로벌 수준의 초거대 AI 모델을 확보하는 사업을 진행하고 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 연구기관이 컨소시엄을 이뤄 글로벌 선도 모델에 필적할 독자 아키텍처 기반 AI 모델을 개발하고 있으며 단계 평가를 거쳐 최종 정예팀 2곳을 선발할 예정이다. 글로벌 시장에선 이미 빅테크를 중심으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국은 오픈AI·구글·메타·앤트로픽 등이 초거대 모델과 AI 인프라 생태계를 주도하고 있으며 중국 역시 바이두·알리바바·딥시크 등 기업을 중심으로 AI 모델 개발과 산업 적용을 빠르게 확대 중이다. 현재 AI 경쟁은 텍스트 중심의 거대언어모델(LLM) 기술 개발을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 생성형 AI 이후 차세대 경쟁 무대로 주목받는 분야는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 행동하는 기술이다. 글로벌 기술 패권 경쟁 역시 텍스트와 이미지 생성 중심에서 물리 환경을 인식하고 행동하는 AI로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 국가 전략 차원에서 추진 중이다. 미국은 빅테크 중심의 소프트웨어(SW)와 플랫폼 결합 전략을 기반으로 로봇 행동 모델과 시뮬레이션 기술을 발전시키고 있으며 중국은 제조 기반을 활용해 로봇과 자율 시스템을 산업 현장에 빠르게 적용하는 전략을 펼치고 있다. 한국 역시 이 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있다. 정부는 대한민국 AI 행동계획에서 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 차세대 전략 기술로 지정했다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보를 추진할 방침이다. 한국이 강점을 지닌 제조와 모빌리티 산업 기반을 활용해 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 피지컬 AI 경쟁력을 확보한다는 전략이다. AI 경쟁의 또 다른 핵심은 인재다. 정부는 AI 인재 확보를 위해 교육과 연구, 산업 전반에서 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 올해 AI 대학원 지원사업과 AI 중심대학 사업을 통해 석·박사급 AI 연구 인력 양성에 나섰다. 산업 현장의 AI 활용 역량을 높이기 위한 K-디지털 트레이닝(KDT) 등 인력 양성 프로그램도 확대한다. 또 초·중·고 교육 과정에서도 AI 교육을 강화하고 대학과 연구기관을 중심으로 글로벌 수준의 연구 인재를 확보하는 정책을 추진한다. 해외 인재 유치를 위한 제도 개선과 연구 환경 지원도 병행해 AI 인재 경쟁력을 높이겠다는 계획이다. 최근 국내 AI 산업 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 실시하는 '인공지능산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 관련 기업 수는 2020년 933개에서 2024년 2517개로 약 2.7배 증가했다. 같은 기간 AI 산업 종사자 수도 20만여 명에서 50만 명 이상으로 늘어났으며 AI 관련 매출 역시 크게 확대된 것으로 나타났다. 다만 글로벌 경쟁 속에서 한국이 넘어야 할 과제도 적지 않다. 미국과 중국은 초거대 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 이어가며 AI 패권 경쟁을 주도하고 있다. 이같은 상황에서 한국이 기술 격차를 좁히기 위해선 지속적인 투자와 정책 실행력이 필요하다는 지적이 나온다. 업계에선 AI 경쟁의 승부처가 인프라와 인재 확보에 달려 있다고 강조한다. 알파고 대국이 AI 가능성을 보여준 사건이었다면, 앞으로의 10년은 국가 경쟁력으로서 AI 성패가 판가름 나는 시기가 될 전망이다. 컴퓨팅 인프라와 반도체, 데이터, 인재를 둘러싼 경쟁이 본격화되는 가운데 한국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있을지 주목된다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 25일 위원회 제2차 전체회의에서 "정부와 민간이 똘똘 뭉쳐 하나의 목표를 만들어간다면 분명한 성과를 보여줄 수 있을 것"이라며 "이제는 계획을 넘어 행동으로 옮겨야 할 시점"이라고 강조했다. 배경훈 부총리는 "정부 출범 이후 AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며 "이젠 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고 속도감 있게 이행해야하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 17:20한정호 기자

[알파고 10년 ②] 챗GPT 충격에 깨어난 한국…AI 경쟁 속 질주

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI) '알파고'의 대국은 AI의 잠재력을 전 세계에 증명한 사건이었다. 하지만 당시 한국은 산업 육성보다는 일시적 대응에 머물렀다는 평가다. 2022년 미국 '챗GPT'에 이어 지난해 중국 저비용·고성능 오픈소스 모델 '딥시크 R1'이 시장을 뒤흔들며 AI 패권 경쟁은 다시 한번 변곡점을 맞았다. 정부는 전 세계 AI 경쟁 환경에 대응해 'AI 3대 강국(G3) 도약'을 주요 공약으로 내걸고, 역대 최대 규모인 9조 9000억원의 예산을 연내 투입한다. 이는 글로벌 빅테크와의 기술 격차를 좁히기 위해 국가적 역량을 총결집한 것으로, 기술 추격을 넘어 AI 주권 확보를 본격화하는 행보로 풀이된다. 정부가 전방위적인 AI 정책 속도전에 돌입한 배경엔 생성형 AI가 불러온 근본적인 패러다임의 변화가 있다. 챗봇 형태의 챗GPT가 촉발한 생성형 AI의 대중화는 인간의 사고와 소통 영역까지 재정의하고 산업의 구조를 재편하는 수준에 이르렀다. 최근 산업 현장은 생성형 AI를 넘어 물리적 환경에서 스스로 행동하는 '피지컬 AI'와 복잡한 의사결정을 지원하는 '에이전틱 AI' 시대로 빠르게 이동하고 있다. 우리나라는 기술 종속을 탈피하고 국가 데이터 주권을 지키기 위한 'AI 주권' 확보에 사활을 걸고 있다. 과학기술정보통신부는 작년 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 5개 기업을 초기 정예팀으로 선정한 뒤 국제적 경쟁력을 갖춘 독자 파운데이션 모델 개발을 지원하고 있다. 기업들의 역량을 최대치로 끌어올리기 위해 6개월 단위 압축 평가에 나선 정부는 최종 2개 팀만을 'K-AI'로 선정한다. 이를 통해 정부가 개발을 지원한 국산 AI 모델의 세계 상위 10위권 진입을 노릴 방침이다. 강력한 독자 모델이 제 성능을 발휘하기 위해선 이를 뒷받침할 대규모 컴퓨팅 인프라가 필수적이다. AI 경쟁의 승패가 인프라 역량에 좌우된다는 판단 아래 정부는 이른바 'AI 고속도로' 구축에도 총력을 기울이고 있다. 과기정통부의 2026년 주요업무 추진계획에 따르면 올해까지 누적 3만 7000장, 장기적으로 총 26만 장의 첨단 그래픽처리장치(GPU)를 확보할 계획이다. 데이터센터 인허가 절차를 간소화하기 위한 'AI 데이터센터 진흥 특별법' 제정도 함께 추진 중이다. AI 인프라와 기술 개발의 속도를 높이기 위해 정부는 지난해 과학기술 조직과 법 제도를 전면 개편하며 추진 동력을 더하고 있다. 17년 만에 과학기술부총리제를 부활시켰으며, 올해 1월부터 시행된 'AI기본법'을 통해 산업 육성과 안전성 확보를 위한 법적 토대를 완성했다. 이러한 제도적 기반 위에서 정부는 제조·금융·의료 등 주력 산업의 생산성을 높이고 행정·복지·국방 등 공공 서비스의 질을 근본적으로 개선하는 데 역량을 모으고 있다. AI를 국가 시스템 전반에 내재화해 저성장 기조를 극복하고 대한민국 경제의 성장 잠재력을 다시 확충하겠다는 방침이다. 대통령 직속 국가AI전략위원회는 "AI는 더 이상 특정 산업의 도구가 아니라, 국가 전체 시스템을 바꾸는 원천"이라며 "범국가적 AX로 모든 영역의 혁신을 이룩하는 동시에, 계층과 지역의 차별 없이 온 국민이 기술 발전의 편익을 누리는 'AI 기본사회'를 실현하는 것이 대한민국 대도약의 최종 목적지"라고 강조했다.

2026.03.09 17:17이나연 기자

[알파고 10년 ①] 이세돌, 한국 AI 출발점됐다

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다. 지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 한국은 인간의 창의성과 직관의 영역이라 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 '알파고 쇼크'를 가장 가까이서 체감하며 AI 시대 개막을 목도했다. 하지만 그런 충격에 비해 준비는 턱없이 부족했다는 평이다. 알파고 이후 한국 사회에서는 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가했지만 실질적인 성과는 두드러지지 못했다. 당시 기업들은 앞다투어 AI 전담 부서를 신설했고 정부 부처들도 앞다퉈 관련 예산을 편성하기 시작했다. 하지만 이는 오랜 기간 기초 과학과 컴퓨터 공학에 투자해 온 선진국들의 행보와 달리, 전형적인 한국식 벼락치기에 가까웠다는 분석이다. AI 기술의 근간이 되는 알고리즘 설계나 원천 기술 개발보다는 가시적인 성과나 응용 서비스에만 초점이 맞춰지는 한계가 역력했기 때문이다. "사람이 없다"… 뼈아픈 AI 인재 부족 본격적인 AI 경쟁이 시작되자 가장 먼저 맞닥뜨린 암초는 인재 부족'이었다. 구글, 메타 등 글로벌 빅테크들이 천문학적인 연봉으로 전 세계의 A급 AI 석학들을 싹쓸이하는 동안, 국내 학계와 산업계는 심각한 구인난에 시달렸다. 대학의 AI 관련 학과 정원은 규제에 묶여 유연하게 늘어나지 못했고, 그나마 배출된 우수 인력들마저 더 나은 연구 환경과 처우를 찾아 해외로 유출되는 악순환이 반복되었다. 기술은 돈으로 살 수 있어도, 그 기술을 다룰 사람은 하루아침에 길러낼 수 없다는 뼈아픈 교훈을 얻는 시기였다. 위기감이 고조되자 정부도 본격적인 팔을 걷어붙였다. 2019년 12월, 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'라는 슬로건을 내걸고 범정부 차원의 '인공지능(AI) 국가전략'을 발표했다. AI 인프라 확충, 전 국민 AI 교육, 그리고 AI 윤리 기준 마련 등 다방면의 청사진이 제시되었다. 이는 국가 차원에서 AI 생태계 조성을 위한 마스터플랜을 세웠다는 점에서 한국 AI 정책의 중요한 출발점으로 평가받는다. "알파고 사태에서 배운 게 없다"는 쓰라린 성찰 AI에 대한 현장의 불만과 우려도 급증했다. 정부의 지원이 단기적인 실적 위주의 연구 과제에 편중되어 있어 10년~20년을 내다보는 혁신적인 원천 기술 연구가 불가능하다는 지적이었다. 또한 데이터 규제와 얽히고설킨 부처 간 칸막이는 AI 기업 발목을 잡는 주요 원인으로 지목되었다. 특히 산업 현장에서는 무늬만 'AI'를 외치는 어설픈 도입이 뼈아픈 부메랑으로 돌아왔다. 당시 많은 기업이 자체적인 데이터 인프라 수준이나 명확한 비즈니스 모델에 대한 깊은 고민 없이 이른바 '알파고 트렌드'에 휩쓸려 섣불리 기술을 도입하는 데 급급했다. 그 결과 막대한 초기 투자 비용을 쏟아붓고도 실제 업무 효율성 향상이나 수익 창출로는 이어지지 못하는 저조한 성과를 거두었고, 이는 곧 AI 기술의 실효성에 대한 현장의 회의감과 기업들의 짙은 불만으로 직결됐다. 여기에 AI가 머지않아 인간의 일자리를 완전히 대체할 것이라는 막연한 공포와 불안감이 사회 전반에 팽배해지면서 도입 초기부터 노동계와 현장 실무자들의 강한 반발에 부딪힌 것이다. 이처럼 섣부른 기술 도입에 따른 실적 부진과 일자리 상실에 대한 사회적 거부감이 맞물리면서 당시 도입된 AI 시스템은 조직 내 갈등만 유발한 채 실제 산업 현장 깊숙이 뿌리내리지 못하고 겉돌 수밖에 없었다는 분석이다. "앞으로의 10년은 다르다"…알파고 쇼크 딛고 '진짜 성과' 내는 한국 AI 하지만 알파고 쇼크 이후 10년이라는 시간이 흐른 지금, 분위기는 완전히 반전되고 있다. 챗GPT 등 생성형 AI의 등장으로 전 세계적인 AI 패권 경쟁이 2차전에 돌입하면서, 과거의 뼈아픈 시행착오를 거름 삼아 이제는 실질적인 성과를 내야 한다는 목소리에 힘이 실리고 있다. 막연한 공포와 어설픈 도입으로 겉돌던 과거와 달리, 기술의 성숙도가 높아지면서 기업들 역시 명확한 비즈니스 모델을 바탕으로 업무 생산성 향상과 수익 창출에 AI를 본격적으로 접목하기 시작했다. 단순한 기술적 호기심을 넘어 AI가 산업 전반에서 눈에 띄는 실적과 성과를 증명해 내는 '진짜 AI 시대'가 마침내 막을 올리고 있는 것이다. 충격과 혼란 속에서 출발했던 한국 AI 생태계가 오랜 담금질을 끝내고 글로벌 무대에서 본격적인 도약을 이뤄낼 수 있을지 기대가 모아지고 있다는 분석이다. 국내 한 AI 전문 기업 대표는 "과거를 돌이켜보면 기술의 급격한 발전 속도를 제도적 지원과 성장 정책이 좀처럼 따라가지 못했고, 척박한 기업 환경 탓에 AI에 대한 현장의 부정적인 인식마저 팽배했다"며 "이로 인해 국내 AI 산업 생태계의 발전이 기대보다 지연된 측면이 분명히 있다"고 지적했다. 이어 "하지만 지금은 산업 전 분야에 걸쳐 'AI 도입은 생존의 필수'라는 공감대가 확고히 자리 잡았고, 기술 자체도 기업의 실질적인 성장을 견인할 수 있을 만큼 충분히 성숙했다"며 "본격적인 실적 장세로 접어든 앞으로의 10년은 지난 과거와는 차원이 다른 폭발적인 도약을 기대해도 좋을 것"이라고 내다봤다.

2026.03.09 17:15남혁우 기자

ZDNet 검색 페이지

'지디넷'통합검색 결과 입니다. (1018건)