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[안광섭 AI 진테제] 은행대출, 美中은 GPU와 토큰이 결정...한국은?

AI역사에서 2026년 8월 14일도 주목해야 할 듯 하다. 이날, 광저우시 하이주구 은행 세 곳이 같은 이름의 금융상품을 나란히 내놨다. 이른바 '토큰 대출(Token贷)'이다. 중국은행 광저우분행이 내놓은 상품의 여신 심사 기준은 이렇다. 기업이 산출하고 소비한 토큰의 양, 연산 서비스 계약의 가치, 그 사업에서 발생한 매출채권, 토큰 수수료 정산량. 이 네 가지를 근거로 최장 3년, 최고 3000만 위안(약 58억 원)까지 빌려준다. 시범 단계에서 이미 6개 기업에 2800만 위안이 집행됐다. 규모만 보면 작은 뉴스다. 55억 원짜리 지방 파일럿이다. 그런데 필자는 이 뉴스를 지난 몇 달 사이 본 AI 관련 소식 가운데 가장 구조적인 변화로 읽는다. 은행이 AI 기업에 돈을 빌려줄 때 무엇을 보는지가 바뀌었기 때문이다. 필자는 지난 회에서 독파모(독자 파운데이션 모델) 2차 평가를 다루며 "무엇을 재느냐가 결국 무엇을 만드느냐를 결정한다"고 썼다. 그때 재는 주체는 정부와 벤치마크였다. 이제 새로운 측정자가 등장했다. 은행이다. 그리고 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐는 벤치마크 점수보다 훨씬 직접적으로, 어떤 회사가 살아남는지를 결정한다. GPU를 담보로 잡다...코어히브, 3년전 H100 담보 23억달러 빌려 미국의 답은 3년 전에 나왔다. 2023년 8월, 당시만 해도 낯선 이름이던 코어위브(CoreWeave)가 엔비디아 H100 GPU를 담보로 23억 달러를 빌렸다. 마그네타 캐피털과 블랙스톤이 주선한 이 대출은 GPU가 담보물로 쓰인 첫 사례였다. 3년이 채 지나지 않은 지금 코어위브의 총부채는 210억 달러를 넘는다. 2024년에는 80억 달러 미만이었다. 구조는 그 사이 훨씬 정교해졌다. 2026년 8월 말 램다(Lambda)가 조달한 9억2600만 달러 규모 대출이 최근 형태를 보여준다. GPU 실물과 그 GPU가 만들어낼 계약 현금흐름을 특수목적법인(SPV)에 함께 넣고, 이를 담보로 빌린다. 만기는 2030년 말이고, 상환 일정은 GPU의 사용 연한에 맞춰 설계됐다. 무디스는 이 대출에 투자등급인 Baa2를 매겼다. 민간 GPU 클라우드 사업자가 발행한 대출이 투자등급을 받은 첫 사례다. 사실상 발전소나 항만 같은 인프라 프로젝트 파이낸싱의 문법이 GPU에 그대로 적용된 것이다. 이 문법에서 담보물은 기계다. 그리고 신용의 진짜 근거는 기계 자체가 아니라, 그 기계를 누가 쓰기로 계약했느냐에 있다. 램다의 대출은 투자등급 고객의 장기 계약을 전제로 성립했다. 코어위브의 SPV 대출 계약 역시 대형 고객과의 계약 존재를 조건으로 건다. 즉 미국식 연산력 금융은 공급자에게 돈을 빌려주되, 그 공급자 뒤에 서 있는 대형 수요자의 신용을 보고 빌려주는 구조다. 여기서 문제가 생긴다. 대형 오프테이크(offtake, 장기 구매 약정) 계약을 확보할 수 있는 사업자는 소수다. 신용등급이 없는 중소 구매자는 GPU를 살 돈은 있어도 그 구매를 담보로 인정해 줄 채권자를 찾지 못한다. 반도체 분석 기관 세미애널리시스(SemiAnalysis)는 2026년 7월 보고서에서 엔비디아가 이 공백을 직접 메우기 시작했다고 지적했다. 소형 GPU 클라우드 대출과 데이터센터 임차 계약에 엔비디아가 보증을 서는 것이다. 보고서는 이를 두고 엔비디아가 사실상 중앙은행 역할을 하고 있다고 표현했다. 칩을 파는 회사가 칩을 살 돈의 신용까지 보증하는 구조가 얼마나 지속 가능한지는 별도의 질문이다. 다만 여기서 확인할 것은 하나다. 미국식 담보 문법은 위에서 아래로 흐르고, 아래까지 닿지 못한 구간을 공급자가 자기 신용으로 억지로 메우고 있다. 담보 문법 바꾼 중국...GPU가 아니라 계량기 '눈금'을 담보로 중국의 답은 담보물 자체를 바꿨다. GPU가 아니라 계량기 눈금이다. 하이주구의 토큰 대출은 세 개의 하위 상품으로 나뉜다. 연산력 공급 기업, 응용 기업, 서비스 기업이 각각 대상이다. 눈에 띄는 것은 응용 기업이 명시적으로 포함됐다는 점이다. 재련사(财联社)가 인용한 베이징의 한 증권사 은행 담당 애널리스트는 이 상품의 대상이 중소기업이라는 점에서, 연산력 금융이 하드웨어 담보 대출에서 AI 응용형 기업을 위한 신용상품으로 확장됐다는 의미라고 해석했다. 정확한 독해다. 미국식 문법에서 가장 마지막까지 신용이 닿지 않던 구간, 즉 GPU를 소유하지 않고 토큰을 사서 쓰는 기업이 이 상품의 첫 번째 고객이다. 이 전환은 하루아침에 나온 것이 아니다. 광저우 지역 매체 21세기경제보도에 따르면 하이주구는 발표 전 3개월간 플랫폼 사업자, 서비스 기업, 은행을 함께 묶어 업종을 보고 기업을 돌며 상품을 다듬었다. 그 과정에서 은행의 리스크 관리 논리가 '자산을 보는 것'에서 토큰 소비량, 플랫폼 자격, 회수 진도, 상류 고객, 데이터 흐름을 종합해 보는 쪽으로 옮겨갔다. 같은 날 하이주구는 '토큰 경제 8조'라는 이름의 지원책도 함께 내놨다. 토큰 기반 사업으로 받은 은행 대출에 이자를 보조하고, 기업당 연간 최고 200만 위안까지 지원한다. 데이터를 가르치는 입장에서 이 설계의 핵심을 짚자면, 토큰 소비량은 재무제표에 없는 숫자라는 점이다. 그런데 이 숫자는 조작이 어렵고, 실시간이며, 기업이 실제로 무언가를 돌리고 있는지를 매출보다 먼저 보여준다. 증권일보 보도에 따르면 신청 기업은 연산 플랫폼 청구서와 토큰 호출 명세를 제출해야 하고, 상류 연산력 구매 계약과 하류 고객 서비스 계약을 함께 낸다. 은행은 이 세 가지를 맞춰 보면 기업이 실제로 토큰을 사서, 무언가를 만들어, 누군가에게 팔고 있는지를 확인할 수 있다. 자산이 아니라 흐름을 보는 심사다. 물론 한계는 분명하다. 같은 보도에서 전문가들은 토큰 소비 데이터를 뒷받침할 데이터 인프라, 리스크 관리 방법론, 감독 체계가 아직 건설 중이라고 지적했다. 토큰을 많이 태운다고 좋은 사업은 아니다. 중국 정부가 밝힌 일평균 토큰 호출량은 2026년 3월 기준 140조 개로, 2024년 초 1000억 개에서 1400배 늘었다. 이 숫자는 관방 통계라 독립 검증이 어렵고, 설령 정확하더라도 그 안에 얼마나 많은 무의미한 호출이 섞여 있는지는 아무도 모른다. 55억 원짜리 파일럿이 실제 신용 체계로 자리 잡을지는 지켜봐야 한다. 그럼에도 방향은 분명하다. 중국은 신용을 위에서 아래로 흘리는 대신, 아래에서 위로 읽으려 하고 있다. 美中 다른 행보: 미국은 공급측 자산을, 중국은 수요측 사용량을 담보로 정리하면 이렇다. 미국식은 공급측 자산 담보다. GPU와 전력, 그리고 그 뒤의 대형 계약을 본다. 중국식은 수요측 사용량 담보다. 토큰 소비량과 그 앞뒤의 거래 흐름을 본다. 둘 다 '연산력 금융'이라 불리지만 돈이 흘러가는 방향이 반대다. 20년 넘게 GTM(Go-To-Market) 전략을 다뤄온 관점에서 보면, 이 차이는 금융 기법의 차이가 아니라 어떤 생태계를 키울 것인지에 대한 선택의 차이다. 공급측 담보는 데이터센터를 빨리 짓게 한다. 그러나 그 데이터센터를 채울 응용 기업의 자금 조달 문제는 풀지 않는다. 수요측 담보는 반대로 응용 기업의 운전자금 문제를 풀지만, 그 기업이 쓸 연산력이 어디서 오는지는 묻지 않는다. 미국은 짓는 쪽에, 중국은 쓰는 쪽에 신용을 걸었다. 이 구도에서 2026년 5월 6일의 한 계약이 흥미로운 좌표를 차지한다. 앤스로픽이 스페이스X와 맺은 콜로서스(Colossus) 1 임차 계약이다. 멤피스에 있는 이 데이터센터는 엔비디아 GPU 22만 장, 전력 300MW 규모로, 원래 xAI가 자사 모델 그록을 학습시키려고 지은 시설이다. 그런데 스페이스X의 기업공개 신고서(S-1)로 드러난 계약 조건은 앤스로픽이 2029년 5월까지 월 12억5000만 달러, 총 400억 달러 이상을 지불하는 것이었다. 앤스로픽의 2026년 4월 연환산 매출이 300억 달러대이니, 계약 하나가 매출의 절반을 가져간다. 주목할 것은 계약 상대다. 일론 머스크는 2026년 2월까지도 앤스로픽을 서구 문명을 증오하는 회사라고 공개적으로 비난했다. 그 회사에 자기 슈퍼컴퓨터를 통째로, 3년간, 독점으로 빌려줬다. 디인포메이션 보도에 따르면 계약 직전 콜로서스 1의 가동률은 11% 수준이었다. 이념보다 가동률이 이겼다. 연산력은 이제 신념의 대상이 아니라 회수해야 할 자본이고, 놀고 있는 자본은 적에게라도 빌려주는 것이 합리적이다. 앤스로픽은 이 용량을 유료 구독자의 사용 한도를 늘리는 데 쓰겠다고 밝혔다. 공급측 자산이 수요측 사용량으로 바뀌는 순간이 이 계약 안에 들어 있다. 한국은 무엇을 담보로 인정하는가 이제 한국을 보자. 필자가 확인한 범위에서, 국내 은행 가운데 토큰 소비량이나 GPU 실물을 여신 심사의 명시적 근거로 삼는 상품은 없다. 미국식 공급측 담보도, 중국식 수요측 담보도 아직 없다. 국내에서도 최근 여러 기업들의 IPO 준비 소식이 들려온다 상장 주관사 선정 소식도 들려온다. AI DC 부지와 인가, 오퍼레이팅을 도우며 금융기관 및 국내 스타트업부터 기존 플레이어들을 만나도 위와 같은 형태의 담보는 엄두도 못낸다. 그렇다면 한국 AI 기업의 신용은 지금 무엇이 결정하는가. 정부 공고다. 독파모에 선정됐는지, NIA 데이터 구축 사업을 땄는지, 어느 바우처 사업의 공급 기업으로 등록됐는지가 투자자와 은행이 읽는 신용의 언어다. 이것은 기업의 잘못이 아니다. 시장이 읽어줄 다른 언어가 없기 때문이다. 문제는 그 언어가 기업을 어디로 향하게 하느냐다. 은행이 토큰 소비량을 본다면 기업은 토큰을 더 태울 고객을 찾는다. 은행이 GPU 계약을 본다면 기업은 장기 고객을 확보하러 나선다. 은행이 정부 선정 여부를 본다면 기업은 다음 공고를 본다. 신용의 언어는 곧 기업의 시선을 결정한다. 지난회에서 필자는 3차 평가가 "당신 모델은 몇 점입니까"가 아니라 "당신 모델을 지난달 몇 곳이 실제로 서빙했습니까"를 물어야 한다고 썼다. 광저우의 은행이 하고 있는 일이 정확히 그것이다. 다만 묻는 주체가 정부가 아니라 은행이고, 답의 대가가 점수가 아니라 신용 한도라는 점이 다르다. 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐가 그 시선의 방향 정해 미국은 기계를, 중국은 계량기를 담보로 잡기 시작했다. 물론, 어느 쪽이 옳은지는 아직 모른다. GPU는 빠르게 감가되고, 토큰은 쉽게 부풀려진다. 두 문법 모두 아직 검증되지 않은 가정 위에 서 있다. 그러나 한 가지는 분명하다. 두 나라 모두 AI기업의 신용을 재무제표 바깥에서 읽기 시작했다. 공장도 설비도 없는 회사가 무엇을 하고 있는지를, 그 회사가 만들어내는 흐름으로 판단하기 시작했다. 한국의 금융이 그 흐름을 읽을 언어를 갖추지 못하는 동안, 국내 AI 기업이 볼 수 있는 곳은 다음 공고뿐이다. 시장을 보고 있으면 자산이 되고, 공고를 보고 있으면 소모된다. 은행이 무엇을 담보로 인정하느냐가 그 시선의 방향을 정한다. ◆ 필자 안광섭은… 세종대학교 경영학과 겸임교수이자 INLEVEL9(인레벨나인) 전략 컨설턴트다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 기업의 AI 도입과 전환, 시장 진입과 GTM 전략 컨설팅을 이끌고 있다. 넥슨, 한화생명, 노션 한국 론칭, 카카오브레인 AI 제품, 감마 GTM 전략을 거치며 제품과 시장, 기술과 사람 사이의 간격을 줄이는 일을 해왔다. 인간과 AI가 오래 함께 일할 때 무엇을 기억하고 무엇을 잊어야 하는지를 연구한다. 장기 대화형 AI의 기억 아키텍처를 다룬 'HEMA-2' 논문이 한국인공지능학회에 채택됐고, 에이전틱 AI 제품의 신뢰 붕괴를 분석한 논문을 JAIH에 발표했다. 매일 글로벌 AI 논문을 선별하는 Daily Arxiv를 운영한다. 지은 책 '생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스'는 2026년 세종도서 교양부문 우수도서에 선정됐다. 기술·경제·인문을 교차해 읽는 뉴스레터 INLEVEL9 Letter(https://letter.inlevel9.com/)를 매일 오전 11시에 발행한다.

2026.09.05 10:35안광섭 컬럼니스트

디지털과 AI 기술로 안경산업 혁신하는 '브리즘'

인공지능(AI)이 단순한 업무 효율화를 넘어 정확도를 높이고 의사결정을 돕는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 이러한 변화는 그동안 대표적인 아날로그 영역이자 획일적인 구조에 머물러 있던 안경산업에서도 혁신을 만들고 있다. 기술력 기반의 브리즘…높은 고객 만족도는 재구매로 브리즘의 서비스에는 인공지능(AI) 기술이 적용돼 있다. 더 나아가 AI를 통해 얼굴 스캔 즉시 자동 설계가 완성되는 기능을 출시할 예정이며, (안경) 제작 기간도 3박4일까지 단축시키는 것을 목표로 기술 개발에 매진하고 있다. 박형진 브리즘 대표는 “브리즘은 기존의 대량 생산 방식으로는 해결할 수 없었던 착용감 불편, 렌즈 위치 이탈 등의 문제를 3D 스캐닝 및 프린팅 기술을 활용해 개인 맞춤형 안경을 만드는 회사”라며 “100% 아날로그였던 안경산업을 디지털 및 AI 기술로 혁신하는 것이 목표”라고 말했다. 그는 “고객의 얼굴 형태 데이터를 기반으로 10만명 이상의 고객 데이터와 구매 이력을 적용해 AI가 고객에게 스타일을 추천해 고객의 선택을 돕고 있다. 또 기존에는 디자이너가 수작업으로 진행하던 맞춤 안경 재설계 과정을 데이터 축적을 통해 반자동화 시스템으로 구축해 과거 수백만 원에 달하고 몇 달씩 걸리던 맞춤 안경을 일주일 안에 합리적인 가격으로 제공할 수 있게 됐다”라고 설명했다. 이어 “많은 분이 안경을 벗어놨을 때 수평이 맞지 않으면 틀어졌다고 생각해 불안해하는데, 얼굴 균형이 다르면 안경도 그에 맞춰 만들어야 착용했을 때 비로소 '바른 안경'이 되는 것”이라고 설명했다. 주력 제품은 뿔테와 티타늄 프레임 두 종류이며, 뿔테(서울 성수동 본사의 SLS 프린팅 공장)는 SLS 3D 프린팅 기술로, 티타늄 프레임(인천 공장)은 전 세계 특허를 보유한 레이저 커팅 기술로 제작된다. 하루 10시간 가동해 주문을 일괄처리 하며, 연간 최대 15만장까지 생산이 가능하다. 또 일반적인 대량 생산 안경이 프레스공법 등을 활용해 동일한 규격으로 생산되는 것과 달리, 브리즘은 고급 일본산 베타 티타늄 소재와 레이저 커팅 기술을 활용해 고객별 맞춤 제작한다. 제품의 무게도 약 7g의 초경량이며, 안경 다리나 노즈패드 등이 파츠 단위 교체가 가능하도록 설계해 수리·관리도 편하다. 사람의 얼굴은 제각각인데 대부분의 안경은 표준화된 제품이기 때문에 착용에 불편함을 겪는 고객이 많은데, 브리즘은 기술을 통해 안경의 기본을 지키면서 불편함이나 제약(패널티)이 되던 것을, 더 많은 정보를 얻고 생산성을 높이는 경쟁력(어드밴티지)이 될 수 있도록 바꾸고자 한다.(박형진 브리즘 대표) 브리즘 제품은 수령 후 45일 이내에는 환불 및 교환이 가능하다. 또 모든 고객을 대상으로 NPS(넷 프로모터 스코어) 조사를 구매 1개월 후(서비스)와 1년 후(착용 경험) 두 차례 진행한다. 그는 “10점 만점에 9~10점을 준 비율이 약 80%에 달하며, NPS 점수는 항상 50점 이상을 유지합니다. 특히 브리즘의 누진 렌즈 성공률은 95%에 달한다는 점이 가장 큰 성과”라고 말했다. 또 저가 안경테에 비해 맞춤 안경은 교체 주기가 길지 않냐는 질문에는 “평균 3~4년이지만, 노안 고객은 렌즈 교체 주기가 2년으로 더 빠릅니다. 창업 8년이 지나면서 초기 고객들의 재구매가 본격적으로 증가하고 있다”라며 “한번 맞춤 안경의 편안함을 경험한 고객들은 재구매와 장기이용으로 이어지는 경향이 있다”라고 설명했다. 하반기 '스마트 글라스' 출시 브리즘은 하반기 오디오 AR 글라스를 출시할 예정이다. 박 대표는 “원래 안경은 얼굴에 맞춰 제작되는 게 당연한 제품이다. 과거에는 기술과 시스템의 한계로 대량 생산된 제품을 적당히 맞춰 썼지만, 기술을 통해 이를 혁신한 제품과 서비스는 일차적으로 완성됐다고 생각한다”라며 “이제 두 번째 단계로 나아가려 한다. 완성된 시스템을 더 많은 고객이 경험할 수 있도록 매장을 확대하고 해외도 가는데 '플러스알파'로 안경산업의 가장 큰 변화가 될 스마트 글라스 시장을 준비하고 있다”라고 말했다. 브리즘이 추진하는 스마트 글라스는 기본적인 오디오 장착 제품부터, 골프앱과 연결한 보이스 캐디, 실시간 통역 기능이 포함된 제품 등이다. 그는 “안경회사 입장에서 스마트 글라스는 무거워지는 안경이고, 눈이 나쁘지 않아도 써야 하는 안경이다. 그래서 지금보다 착용감에 대한 문제가 더 크다”라며 “이러한 부분에서 가장 잘 준비된 플레이어는 우리라고 생각한다. 전 세계 어느 안경회사도 우리처럼 고객의 얼굴 데이터를 보유한 회사는 없고, 착용감 노하우를 쌓아온 곳도 없다”고 강조했다. 특히 “IT 기업은 기능에 집중하지만, 저희는 '안경 회사로서의 착용감'을 내세운다”라며 “스마트 글라스는 무거워질 수밖에 없는데, 불편하면 아무리 좋은 기능도 쓸 수 없다. 7g의 초경량 프레임 설계 역량과 고객 얼굴 데이터를 보유한 저희가 스마트 글라스 시대에 가장 잘 준비된 플레이어라고 확신한다”고 강조했다. 하버드에서도 혁신성 인정한 경영방식 브리즘의 주요 고객은 35세 이상 직장인, 특히 40대 중반 이후 노안이 시작되는 지식노동자와 전문직이라고 한다. 매장은 공동투자 방식으로 운영하고 있는데, 품질 및 서비스 관리 최소 6개월 이상 브리즘 매장에서 근무하며 인정받은 안경사에게만 점주 자격을 부여하고 있으며, 경력 안경사도 입사 후 1개월간 의무 교육을 이수해야 고객 응대가 가능하도록 교육 시스템도 갖추고 있다. 박 대표는 “노안, 난시 등 누진 렌즈가 필요한 복잡한 눈 상태를 가진 분들에게 정확한 처방과 맞춤 제품을 제공해 이들의 생산성과 삶의 질을 유지하는 것이 브리즘의 핵심 가치”라며 “경쟁자는 경쟁 업체가 아닌 '고객의 눈과 안경에 대한 무관심'이라고 생각해 인식 개선에 노력하고 있으며, 이러한 브리즘 경영방식은 하버드 경영대학원 수업 등 다양한 사례를 통해 안경산업의 혁신성을 인정받고 있다”고 말했다. 특히 “수직계열화(설계·제조·유통·판매 직접 수행) 구조를 갖췄기 때문에 유통 거품을 뺀 합리적인 가격에 제공할 수 있다. 다리나 코받침 등 파츠 단위 교체가 가능해 안경테가 마음에 들면 부품만 새로 교체해 오래 쓸 수 있는 것도 큰 장점”이라고 강조했다. 해외시장과 관련해서는 “미국 시장에서 브리즘은 온라인 앱과 매장 1곳을 통해 마케팅 테스트 중이며 월 100건 정도 판매되고 있다. 현지 맞춤 안경 대비 가격 경쟁력이 매우 높아 수요 확대 시 현지 공장 설립도 검토할 것”이라고 밝혔다. "안경이 강점이 될 수 있도록 도움되는 기업 될 것" 창업 8년 차를 맞은 브리즘은 장기적인 성장을 위해 상장이 필요하다는 판단에 3년(2028~2029년) 내 상장을 목표로 하고 있다. 매출은 올해 160억원, 내년은 300억원 이상 성장하는 목표를 정했다. 박 대표는 “브리즘은 '안경이 패널티이던 세상을 어드밴티지가 되는 세상으로 만드는 것'이라는 미션을 향해 끊임없이 혁신하고 있으며, 안경의 기본기와 스마트 기술을 결합해 만들어가고 있다”라며 “맞춤형 안경 기술의 완성도를 높이고 스마트 글라스 시장을 선도하며 고객에게 더 나은 삶을 선물하는 브리즘이 되겠다”라고 말했다. 편안하고 완벽한 맞춤 안경에 스마트 기능이 더해, 안경 착용자가 비착용자보다 훨씬 더 많은 정보를 얻고 생산성을 높이는 삶을 누리는 데 도움 주는 기업으로 자리매김하겠다는 포부다. #. 브리즘의 안경 제작 프로세스브리즘 매장은 예약제로 운영되며, 전담 안경사 1명이 1시간 동안 고객과 1:1로 소통한다.방문하면 시력검사 후 얼굴 3D 스캔 및 아이패드 페이스 ID(1200개 데이터 포인트) 기반 데이터 수집을 통해 고객의 얼굴 형태를 정밀하게 분석하고, 이후 AI 스타일 추천 및 가상 시착을 통해 고객에게 가장 잘 어울리는 안경테와 렌즈를 추천한다.안경테 제품은 고객의 얼굴 폭, 눈 사이 거리, 광대 위치, 코 높이, 귀 위치 등의 데이터를 반영해 12가지 사이즈로 세분화해 맞춤 설계된다. 또 시력검사 결과를 입력하면 최적의 렌즈를 자동으로 추천하는데 중·저가부터 고가까지 함께 제시해 고객은 예산에 맞춰 선택할 수 있다.선택이 완료되면 설계 데이터를 공장으로 전송해 제작에 들어가, 약 7일이면 맞춤형 안경이 완성돼 안경점으로 배송된다. 고객 픽업 시 미세 조정을 진행한 뒤 최종 수령하게 된다.

2026.09.05 10:00조민규 기자

고고도 기지국?…소프트뱅크, 성층권서 엣지컴퓨팅 실험

소프트뱅크가 성층권에 띄운 고고도 플랫폼(HAPS)을 단순한 '하늘 위 기지국'을 넘어 엣지컴퓨팅 거점으로 활용하는 실험에 성공했다. 지상 이동통신망과 저궤도 위성망 사이에서 통신과 데이터 처리를 동시에 담당하는 새로운 네트워크 계층으로 HAPS를 활용할 가능성이 주목된다. 2일(현지시간) RCR와이어리스에 따르면 소프트뱅크와 미국 항공우주기업 사이(Sceye)는 일본 상공에서 HAPS를 이용해 스마트폰 통신과 드론 연결, 엣지컴퓨팅을 검증하는 사전 상용화 시험을 진행했다. 눈에 띄는 대목은 HAPS 자체에 모바일 코어와 웹서버를 탑재했다는 점이다. 스마트폰에서 발생한 데이터를 지상 이동통신망이나 인터넷을 거쳐 외부 클라우드까지 보내지 않고 성층권의 HAPS 내부에서 직접 처리한 뒤 결과를 스마트폰으로 돌려보냈다. HAPS 내부 서버에서 데이터를 처리했을 때 평균 왕복 응답시간은 68ms를 기록했다. 소프트뱅크에 따르면 인터넷을 거쳐 클라우드에서 처리하는 방식과 비교해 통신 지연을 40% 이상 줄였다. 소프트뱅크는 HAPS에 모바일 코어와 처리용 웹서버를 탑재해 스마트폰 통신을 HAPS 내부에서 처리한 기술 검증은 세계 최초라고 설명했다. 아울러 HAPS에 탑재한 4G LTE급 기지국을 이용해 일반 스마트폰으로 음성통화와 문자메시지, SNS 등 애플리케이션 이용, 영상통화와 동영상 스트리밍을 검증했다. 지진·쓰나미 등에 대비한 긴급재난문자와 해상 긴급전화도 시험했다. 드론과 HAPS 간 통신도 이뤄졌다. HAPS 통신망을 이용해 드론을 원격으로 비행시키면서 비행 제어와 위치정보 전송, 영상 전송이 안정적으로 이뤄지는지 확인했다. 향후 재난지역 상황 파악이나 물자 수송, 도서 해상 감시, 송전선과 도로 등 인프라 점검 등에 활용할 수 있다는 설명이다. RCR와이어리스는 이를 계기로 HAPS가 스타링크와 같은 위성통신의 단순한 대체재가 아니라 지상 이동통신과 저궤도 위성 사이를 잇는 별도의 네트워크 계층으로 발전할 가능성에 주목했다. 저궤도 위성이 지상에서 수백km 떨어진 궤도를 돌며 넓은 지역을 담당한다면 HAPS는 약 20km 안팎의 성층권에 머물며 특정 지역에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 지상 기지국보다 넓은 지역을 담당하면서 위성보다 지상과 가까워 상대적으로 낮은 지연시간과 높은 통신용량을 확보할 수 있다는 구상이다. 특히 HAPS에 컴퓨팅 기능까지 더해지면 활용 범위가 넓어진다. 풍력발전단지나 유전, 노천광산, 대규모 건설현장처럼 넓은 지역에 드론과 로봇, 센서가 흩어져 있는 환경에서 통신을 제공하고 일부 데이터를 현장에서 처리하는 방식이다. RCR와이어리스는 이를 사설 5G와 드론, 재난통신, 향후 피지컬 AI까지 연결될 수 있는 기술로 평가했다. HAPS의 장시간 위치 유지 능력도 검증됐다. 사이의 비행선형 HAPS는 지난달 9일 미국 뉴멕시코를 출발해 13일 동안 태평양 상공 1만 5000km 이상을 비행해 일본에 도착했다. 이후 일본 관제 공역에서 7일 이상 운용됐으며 성층권의 바람 속에서도 시험지역 반경 최소 5km 이내에서 위치를 유지했다. 이는 HAPS 상용화에서 중요한 요소로 꼽힌다. 특정 지역에 지속적으로 통신 서비스를 제공하려면 플랫폼이 성층권에 올라가는 것뿐 아니라 기지국처럼 일정 지역 상공에 장시간 머물 수 있어야 하기 때문이다. 다만 HAPS는 오랫동안 상용화 가능성이 거론됐지만 여전히 넘어야 할 과제가 적지 않다. 항공 규제와 주파수 승인, 플랫폼의 장기 체공 능력뿐 아니라 여러 대의 HAPS를 안정적이고 경제적으로 운용할 수 있는지가 관건이다. 소프트뱅크는 HAPS를 지상망과 위성망을 연결하는 3차원 통신망의 한 축으로 키운다는 구상이다. 여러 HAPS와 저궤도 위성을 연결해 지상망-HAPS-위성으로 이어지는 다계층 네트워크를 구축하고, 2027년부터 일본에서 HAPS 상용 서비스를 시작한다는 목표다.

2026.09.05 06:00박수형 기자

인티그리트, 인천공항서 '스팟' 기반 피지컬 AI 시설점검 실증 완료

외부 통신망이나 클라우드 연결 없이 로봇 스스로 시설물을 인지하고 이상 유무를 판단하는 온디바이스 기반 지능형 시설관리 기술이 인천국제공항에서 검증을 마쳤다. 피지컬AI 플랫폼 기업 인티그리트는 4족보행 로봇 '스팟(Spot)'에 자사 엣지 AI 플랫폼을 탑재해 7종의 소방·안전 시설물 상태를 94%의 정확도로 실시간 추론하는 피지컬 AI 현장 실증(PoC)을 완료했다고 4일 밝혔다. 이번 실증은 공항 내 소방·안전시설을 AI로 실시간 인식하고 상태를 판단하는 방식으로 진행됐다. 인티그리트는 보스턴 다이내믹스의 스팟에 초소형·저전력 엣지 AI 플랫폼 'AirPath V4'를 탑재했다. 이를 통해 비상구 유도등, 소화전, 소화기 압력게이지 등 7종의 주요 안전시설을 인식하고 점등 여부와 압력 상태 등을 스스로 추론하는 과정을 검증했다. 가장 큰 특징은 외부 클라우드나 대용량 GPU 서버에 의존하지 않는 독립적인 엣지 AI 구동 환경을 구현했다는 점이다. 로봇이 촬영한 영상을 외부로 전송하지 않고, 기기 자체에서 시설물 인지부터 이상 상태 판단까지의 핵심 AI 처리 과정을 실시간으로 수행한다. 공항 여객터미널 특성상 발생하는 조도 변화, 역광, 대리석 반사, 인파 통행 등의 환경 변수는 자체 피지컬AI 모델인 'SynaAI VLA 2.1'을 기반으로 극복했다. 고해상도 카메라와 센서로 확보한 현장 데이터를 학습해 실제 공항 환경에 최적화된 파이프라인을 구축했다. 현장에서 수집하기 어려운 시설물의 '이상 상태' 데이터는 AI 기반 합성 데이터(Synthetic Data)를 통해 증강했다. 자사의 피지컬 AI 오케스트레이션 플랫폼 'FlyingLet Synaps'를 적용해 실데이터와 결합하며 제한적인 현장 데이터의 한계를 보완했다. 실제 검증 결과 퀄컴 드래곤윙 QCS8550 기반의 AirPath V4에 최적화된 온디바이스 AI 모델은 94%의 높은 실시간 엣지 추론 인식률을 기록했다. 로봇이 판단한 시설물의 이상 유무와 위치 정보는 인천공항 내부 관제 플랫폼으로 즉각 전달된다. 앞서 SK하이닉스 생산시설에 관련 플랫폼을 구축한 인티그리트는 이번 실증을 바탕으로 데이터센터 등 산업 현장 확장을 추진한다. 조한희 인티그리트 대표이사는 "현장의 피지컬 AI의 확장은 경쟁력 있는 로봇 시스템과 더불어 실제 현장에 최적화된 AI를 개발하고 이를 경량화·최적화해 로봇이 현장에서 운영되며 고도화될 수 있는 체계와 실시간 파이프라인 구비에 있다"며 "SK하이닉스 반도체 생산시설에 이어 인천국제공항이라는 복잡한 사용자 환경에서 축적한 경험을 통해 제조·물류·데이터센터·공공시설 등 다양한 산업현장에서 글로벌 기업과 협력을 확대하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.04 16:09정진성 기자

[법과 상식 사이] AI 시대, 망 이용대가 논쟁을 다시 생각할 때

망 이용대가를 둘러싼 논쟁은 오래됐다. 한쪽에서는 대규모 트래픽을 발생시키는 콘텐츠 사업자도 다른 대다수 사업자와 같이 네트워크 비용을 분담해야 한다고 주장하고, 다른 쪽에서는 이러한 부담이 인터넷의 개방성과 혁신을 저해할 수 있다고 우려한다. 비용을 누가 부담할 것인가에 논의가 집중되면서 인터넷이 실제로 어떻게 연결되고 그 비용이 어떻게 발생하는지는 상대적으로 주목받지 못했다. 인터넷은 하나의 사업자가 구축한 단일망이 아니다. 수많은 통신사업자(ISP)의 네트워크와 백본, 인터넷교환센터(IX), 콘텐츠전송네트워크(CDN), 콘텐츠 사업자(CP) 등이 서로 연결돼 하나의 인터넷을 구성한다. 사업자가 다른 사업자의 망을 이용하고 비용을 지급하는 트랜짓(transit)이 있는가 하면 서로 트래픽을 교환하는 피어링(peering)도 있다. 피어링 역시 당사자의 규모와 트래픽, 협상관계 등에 따라 다양한 형태로 이뤄진다. 우리나라에서는 ISP 간 인터넷망 상호접속에 정부가 정한 상호접속기준이 적용되고, 사업자 간 트래픽 교환과 정산에 관한 규칙도 마련돼 있다. 여기서 ISP 간 상호접속료와 CP가 ISP에 지급하는 이른바 '망 이용대가'는 구별할 필요가 있다. 전자는 네트워크 사업자 간 연결과 정산의 문제이고, 후자는 콘텐츠 사업자와 통신사업자 사이의 계약과 비용 부담에 관한 문제다. 다만 인터넷의 연결구조와 비용구조가 서로 영향을 미치는 만큼 완전히 별개의 문제로만 보기도 어렵다. 이 논쟁을 다시 살펴봐야 할 새로운 이유가 생겼다. 인공지능의 확산이다. 지금까지 AI 인프라에 대한 관심은 GPU와 데이터센터 등 연산 자원의 확보에 집중돼 왔다. 그러나 AI의 활용 영역이 확대될수록 연산 능력만으로는 충분하지 않다. 자율주행, 로봇, 스마트팩토리, XR과 같은 서비스에서는 단말에서 생성되는 데이터가 클라우드나 엣지로 전달되고, 그곳에서 이뤄진 분석과 판단이 다시 현장의 기기와 서비스로 이어진다. AI가 실제 환경에서 작동하려면 연산과 데이터가 있는 여러 지점을 빠르고 안정적으로 연결하는 네트워크가 뒷받침돼야 한다. 이에 따라 네트워크에 요구되는 역할도 달라진다. 단순히 더 많은 데이터를 전송하는 것을 넘어 낮은 지연시간과 높은 신뢰성, 안정적인 연결이 중요해진다. AI의 성능이 뛰어나더라도 필요한 데이터와 연산 결과가 필요한 순간에 전달되지 못한다면 실제 서비스의 성능은 제한될 수밖에 없다. AI 인프라를 연산 자원만으로 설명하기 어려운 이유다. 결국 AI 시대의 핵심 인프라는 컴퓨팅만이 아니다. GPU와 데이터센터에 대한 투자만큼 이를 연결하는 초고속·저지연·고신뢰의 차세대 네트워크에 대한 투자도 중요하다. `문제는 이러한 네트워크가 저절로 만들어지는 것이 아니라는 점이다. 새로운 수요에 대응하려면 지속적인 설비 고도화와 투자가 필요하다. 더욱이 AI 시대에는 콘텐츠 사업자와 통신사업자뿐 아니라 클라우드, 데이터센터, 엣지 등 다양한 사업자가 하나의 서비스 생태계에서 연결된다. 네트워크를 둘러싼 비용과 편익의 구조 역시 기존보다 복잡해질 수밖에 없다. 따라서 망 이용대가 논쟁도 기존의 CP와 ISP 사이의 비용 부담 문제에만 머물러서는 안 된다. 단순히 '누가 망 이용대가를 낼 것인가'를 넘어 'AI 시대에 필요한 네트워크를 누가 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 나눌 것인가'를 논의해야 한다. 통신사업자, 국내외 콘텐츠·플랫폼 사업자, 클라우드 사업자, 이용자와 정부 등 여러 이해관계자가 얽혀 있다. 어느 한쪽의 부담만을 전제로 결론을 내리기보다는 네트워크에 대한 충분한 투자 유인을 확보하면서도 혁신과 경쟁, 이용자 후생을 함께 고려하는 논의가 필요하다. 망 이용대가에 하나의 정답이 있다고 보기는 어렵다. 기술과 시장이 빠르게 변하고 있기 때문이다. 중요한 것은 과거의 찬반 구도에 머무르지 않는 것이다. AI가 산업과 일상 전반으로 확산될수록 이를 뒷받침하는 망의 중요성도 함께 커진다. 이제 망 이용대가 논의를 트래픽 비용을 둘러싼 분쟁을 넘어 AI 시대에 필요한 네트워크를 어떻게 지속 가능하게 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 합리적으로 나눌 것인가라는 더 큰 질문 속에서 다시 살펴볼 때다.

2026.09.04 14:49안정민 컬럼니스트

[최홍석 칼럼] AI 에이전트가 달리려면 어떤 도로가 필요한가

"AI 추론은 '빠른 망'이 아니라 '예측 가능한 망'을 원한다. 지연이 작은 것보다 지연이 일정한 것이 AI 에이전트 서비스의 품질을 결정한다." 이 시리즈는 지금까지 망을 어떻게 만드는가, 즉 인프라의 언어로 이야기해 왔습니다. 4월 OpenROADM, 5월 SRv6·RON, 6월 소버린 AI, 7월 자율화 거점, 8월 6G 설계 철학, 이 모든 논의가 궁극적으로 수렴하는 질문이 바로 이것입니다. 그 망 위에서 무엇이 달리는가. 2026년, AI 에이전트 서비스가 본격화되면서 네트워크에 완전히 새로운 요구사항이 생겼습니다. 챗봇이 아닙니다. 스스로 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 판단해 다음 행동을 결정하는 에이전틱 AI가 실시간으로 서비스되기 시작했습니다. 이 에이전트들이 달리려면 지금까지와는 다른 종류의 도로가 필요합니다. 그 도로를 누가 깔 것인가, 통신사의 가장 현실적인 기회이자 도전이 여기 있습니다. AI 추론 트래픽은 기존 데이터와 무엇이 다른가 AI 에이전트 서비스가 네트워크에 요구하는 것은 단순한 대역폭 확대가 아닙니다. 트래픽의 성격 자체가 다릅니다. 세 가지 핵심 차이가 있습니다. 첫째, 예측 가능한 지연과 지터입니다. 음성 AI 에이전트처럼 대화형 서비스는 응답이 약 500ms를 넘으면 지연감을 줄 수 있어, 클라이언트 기준 time-to-first-token(TTFT)을 중요한 SLO로 둡니다. 원격 제어·협력 제어와 같은 안전 중요 서비스는 지연과 지터가 안전성에 영향을 줄 수 있으므로, 안전 기능을 원격망 품질에만 의존하지 않고 로컬 폐루프·이중화와 함께 설계해야 합니다. 일반 인터넷 트래픽은 평균 지연만으로도 충분한 경우가 많지만, 실시간 AI 서비스는 워크로드별로 P99 등 꼬리 지연 목표를 관리해야 합니다. 둘째, 버스트성(Burstiness)입니다. AI 에이전트 서비스는 동시 요청이 순간적으로 폭증하는 특성을 가집니다. 중앙 집중식 추론 클러스터는 이 버스트 구간에서 처리 용량이 포화되고, 지연이 급격히 증가합니다. 컴캐스트와 엔비디아의 GTC 2026 벤치마크는 이를 명확히 보여줍니다. 버스트 트래픽 조건(P99)에서 단일 중앙 집중식 클러스터는 오히려 처리량이 감소한 반면, 4개 엣지 사이트에 분산된 AI 그리드는 42,362 토큰/초 처리량을 유지했습니다. 셋째, 멀티-티어 분산 처리입니다. 일부 에이전틱 AI 서비스는 단일 모델만으로 처리되지 않으며, 디바이스·엣지·코어의 서로 다른 모델과 도구가 협력할 수 있습니다. 디바이스에서 경량 추론, 엣지에서 도메인 특화 모델, 코어에서 대형 모델을 선택적으로 활용하는 구조입니다. 다만 일반적인 에이전트 서비스가 계층 간 마이크로초 단위 동기화를 요구하는 것은 아니며, 엄격한 시간 동기는 TSN 기반 산업 제어 등 특정 워크로드의 요구사항입니다. NPU 서버와 AI Grid — 추론 인프라의 새 지형 NPU 서버란 무엇인가 GPU가 병렬 연산에 폭넓게 활용되는 반면, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산에 특화된 가속기입니다. 일부 추론 워크로드에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이나 비용 측면에서 이점을 낼 수 있지만, 실제 성능은 모델 구조·정밀도·메모리 구성·배치 크기·소프트웨어 생태계에 따라 달라집니다. CPU가 시스템 운용·데이터 처리를 맡고 NPU 또는 GPU가 AI 연산을 가속하는 이종 컴퓨팅 구조가 일반적입니다. AI Grid — 분산 추론 인프라 엔비디아는 GTC 2026에서 AI 그리드 레퍼런스 아키텍처를 발표했습니다. 핵심은 지역 PoP, 중앙국, 메트로 허브와 엣지 거점에 가속 컴퓨팅을 배치해 지리적으로 분산된 AI 추론 플랫폼을 구성하는 것입니다. 약 10만 개라는 수치는 개별 텔코의 자산이 아니라 전 세계 통신사와 분산 클라우드 사업자가 운영하는 분산 네트워크 데이터센터의 합산 추정치입니다. 기지국은 모든 곳에 추론 서버를 두기보다, 전력·냉각·경제성을 검토해 선택적으로 활용할 수 있는 미래 배치점으로 보는 편이 정확합니다. 한 가지 구현 방식은 코어 AI 팩토리, 지역 엣지 노드, 그리고 선택적 AI-RAN 거점으로 역할을 나누는 것입니다. 코어에서는 대형 모델 학습·파인튜닝과 광역 서비스가, 지역 엣지에서는 지연·데이터 주권·대역폭 요구가 높은 추론이 수행될 수 있습니다. AI-RAN은 RAN과 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원 공유를 검증하는 단계이며, 모든 기지국이 사용자 추론을 처리한다는 뜻은 아닙니다. 사용자와 데이터에 가까운 곳에서 처리하면 왕복 구간을 줄일 수 있지만, 종단간 지연은 무선·전송·큐잉·모델 처리 시간을 함께 고려해야 합니다. 통신사가 설계해야 할 네 가지 네트워크 요건 AI 그리드가 제 성능을 발휘하려면 그것을 연결하는 네트워크가 AI 추론 트래픽의 특성을 수용할 수 있어야 합니다. 4개의 구체적 요건이 있습니다. ① SRv6 기반 결정론적 경로 제어 일반 IP 망에서는 혼잡이나 장애에 따라 경로와 지연이 변동할 수 있습니다. SRv6의 SR Policy는 소스에서 명시 경로를 지정하는 기반이 되어, 지연 민감 트래픽의 경로 변동을 줄이는 데 활용할 수 있습니다. 다만 SRv6만으로 결정론적 레이턴시가 보장되지는 않습니다. 보장형 지연을 위해서는 용량 설계, 자원 예약, 입장 제어, 큐잉·스케줄링과 필요 시 DetNet·TSN 같은 메커니즘을 함께 적용해야 합니다. 따라서 SRv6 단일 패브릭은 AI Grid 연결의 유용한 기반이지만, 그 자체가 충분조건은 아닙니다. ② 5G 네트워크 슬라이싱...AI 추론 전용 슬라이스 AI 추론·일반 데이터·IoT 센서 데이터는 서로 다른 QoS 요건을 가질 수 있습니다. 5G 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리 인프라 위에서 용도별 논리 네트워크와 정책을 구성하는 기능이며, 실제 보장 범위는 RAN·전송·코어·애플리케이션을 포함한 종단간 설계와 SLA에 좌우됩니다. 노키아와 AWS는 MWC 2026에서 AI가 네트워크 KPI와 상황 정보를 바탕으로 슬라이싱 정책을 조정하고, SMO를 통해 RAN 정책을 적용하는 인텐트 기반 사례를 발표했습니다. 이는 기업 AI가 표준 API로 슬라이스를 직접 협상한 상용 구조라기보다, 자동화된 정책 운영을 향한 실증 사례로 보는 것이 적절합니다. ③ 엣지 UPF 분산 배치 5G 코어의 UPF(User Plane Function)를 엣지 가까이 분산 배치하면 사용자 트래픽을 중앙 코어까지 보내지 않고 인접한 서비스 거점으로 분기할 수 있습니다. 다만 UPF가 AI 추론을 직접 수행하는 것은 아닙니다. UPF는 로컬 브레이크아웃을 제공하고, 인접한 MEC 또는 AI 서버가 추론을 수행하는 구조가 일반적입니다. 지연 개선 효과는 배치 위치·무선 구간·전송망·모델 처리 시간에 따라 달라지며, sub-15ms와 같은 목표는 특정 서비스와 측정 범위를 명시해 검증해야 합니다. ④ gNMI 기반 실시간 레이턴시 가시성 AI 그리드에서는 네트워크 지연·손실·혼잡뿐 아니라 추론 지연, 처리량, 큐 깊이, 가속기 사용률 같은 애플리케이션·플랫폼 지표를 함께 관측하고, 오케스트레이터가 이를 바탕으로 요청을 적절한 노드에 배치하는 구조가 필요합니다. gNMI 스트리밍 텔레메트리는 네트워크 장비 상태를 수집하는 유용한 인터페이스이지만, 추론 성능 관측이나 동적 라우팅 전체를 대신하지는 않습니다. 애플리케이션 관측성, 용량 관리, 정책·트래픽 제어와 결합해야 합니다. 아카마이는 요청을 적절한 컴퓨팅 계층에 매칭해 비용과 레이턴시를 함께 최적화하는 접근을 제시했습니다. 글로벌 Telco의 실제 구현 사례 컴캐스트 × 엔비디아...AI 그리드 레퍼런스 검증 (2026.03) 컴캐스트는 엔비디아와 함께 깊은 분산 네트워크 아키텍처를 AI 그리드로 활용하는 협업을 발표했습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크에서 퍼스널l AI의 음성 소형 언어 모델을 RTX PRO 6000 GPU 기반의 4개 사이트 AI Grid에 분산 배치했을 때, 상관된 버스트 트래픽에서도 음성 상호작용의 종단간 지연을 500ms 목표 안에서 유지했습니다. 같은 시험 조건에서 중앙집중형 구성과 비교한 토큰당 비용 절감은 버스트 시 76.1%였습니다. 이는 특정 모델·하드웨어·트래픽 조건의 결과이며 일반적 비용 절감률로 해석해서는 안 됩니다. SKT × Arm × 리벨리온...국산 NPU 기반 AI 추론 인프라 (2026.04) SKT는 Arm·리벨리온과 3자 협약을 통해 Arm AGI CPU와 리벨리온 RebelCard NPU를 결합한 AI 추론 서버를 공동 개발하고, 자사 AI 데이터센터에서 성능·안정성을 실증하기로 했습니다. A.X K1 모델의 운영도 검토 대상이며, 현 시점에서는 상용 도입 완료가 아니라 개발·검증 단계로 표현하는 것이 정확합니다. SKT는 별도의 GPU 기반 AI 인프라 협력도 추진하고 있어, 향후 NPU와 GPU를 워크로드별로 병행 활용할 가능성이 있습니다. AT&T × 시스코 × 엔비디아...제로-트러스트 AI 추론 아키텍처 (2026.03) AT&T와 시스코는 달라스 디스커버리 디스트릭트에서 엔비디아 GPU와 시스코의 파일럿 플랫폼을 활용한 공개안전 사용사례를 시연했습니다. 이 협력은 전용 IoT 코어, 로컬 트래픽 분기, 엣지 컴퓨팅과 제로-트러스트 보안을 결합해 실시간 AI를 네트워크 가까이 제공하려는 접근입니다. 다만 이는 상용 전면 배치라기보다 시연·파일럿과 산업 적용 확대 단계로 보는 것이 정확합니다. 인도삿 × 노키아 × 엔비디아...소버린 AI 그리드 (2026.06) Indosat Ooredoo Hutchison는 2026년 3월 MWC에서 노키아·엔비디아와 함께 동남아시아 최초의 AI-RAN 기반 레이어3 5G 통화를 실증했습니다. 노키아 에어스케일 무선 장비와 RAN 소프트웨어가 엔비디아 GPU 가속 인프라 위에서 동작하며, AI와 RAN 워크로드를 동일한 컴퓨팅 자원에서 동시에 처리할 수 있음을 기능적으로 검증한 사례입니다. 이후 인도네시아 현장 시험과 망 현대화는 추진 단계이므로, AI 그리드와 AI-RAN의 전국 상용 구현 완료로 단정하지 않는 것이 적절합니다. 한국 통신사의 실행 과제...지금 무엇을 결정해야 하는가 영국 리서치 컨설팅 회사인 Analysys Mason에 따르면 통신사의 GPUaaS 수익은 2024년 1억 달러 미만에서 2030년 96억 달러로 성장할 전망이며, 전 세계 약 30개 사업자가 이미 GPUaaS를 출시했습니다. 다만 맥킨지의 잠재 시장 규모와 Analysys Mason의 Telco 수익 전망은 대상 범위와 산정 방법이 달라 이를 단순 점유율로 비교하기에는 한계가 있습니다. 핵심 메시지는 기회가 존재하되, 통신사가 하이퍼스케일러·네오클라우드와 직접 규모 경쟁하기보다 데이터 주권, 연결성, 지역 엣지, 산업별 통합 서비스처럼 차별화 가능한 영역을 선택해야 한다는 점입니다. 국내 통신사의 현실적 준비 순서는 다음과 같습니다. 결론 : 망이 추론 인프라가 되는 시대, 도로를 먼저 깔아야 한다 AI 에이전트 서비스에는 단순히 빠른 망보다 워크로드별로 예측 가능한 종단간 성능, 관측성, 보안과 비용 효율이 중요합니다. 이 시리즈가 다룬 SRv6 단일 패브릭, OpenROADM 개방 광전송, TM Forum L4 자율화 거점은 이러한 AI 추론 인프라의 기반이 될 수 있습니다. 다만 각각은 충분조건이 아니라, 컴퓨팅·오케스트레이션·보안·운영 설계와 결합돼야 합니다. 엔비디아의 AI 그리드 레퍼런스 설계, SKT의 NPU 기반 추론 서버 개발, 인도삿의 소버린 AI와 AI-RAN 추진은 통신사가 분산 추론 인프라의 유력한 제공자가 될 수 있음을 보여 줍니다. 그러나 CDN·분산 클라우드·엔터프라이즈 엣지 사업자도 경쟁과 협력의 대상입니다. 통신사의 강점은 광범위한 접속망과 지역 거점, QoS·보안·운영 역량을 결합해 특정 산업과 지역에 차별화된 서비스를 제공하는 데 있습니다. "AI 에이전트 시대에 통신사의 역할은 단순한 전송 제공을 넘어, 연결성과 분산 컴퓨팅을 결합한 서비스 운영자로 확장될 수 있습니다. 다만 이 역할은 단독 소유권이 아니라 클라우드·CDN·장비·애플리케이션 사업자와의 생태계 경쟁 및 협력 속에서 형성될 것입니다." 도로가 없으면 어떤 차도 달릴 수 없습니다. AI 에이전트 서비스의 시대에 그 도로를 먼저 깔기 시작하는 통신사가, 다음 10년의 AI 인프라 패권을 가져갑니다.

2026.09.04 11:18최홍석 컬럼니스트

수수료 무료 승부수에도…업비트·빗썸 양강 '굳건'

가상자산 거래소의 수수료 무료 경쟁이 확산되고 있지만 업비트(두나무)와 빗썸의 양강 체제는 여전히 굳건한 것으로 나타났다. 미래에셋그룹과 한국투자증권·OKX 등 새 주주를 맞은 코빗(디지털엑스)과 코인원이 수수료 무료를 앞세워 점유율 확대에 나섰지만 아직 시장에는 별다른 반향이 없다. 4일 코인마켓캡에 따르면 최근 24시간 거래대금 기준 국내 원화 가상자산 거래소 점유율은 업비트 57.6%, 빗썸 36.9%, 코인원 4.5%, 코빗 0.95%, 고팍스 0.02% 순으로 집계됐다. 업비트와 빗썸의 합산 점유율은 약 94.5%로, 두 거래소가 시장 대부분을 차지했다. 반면 코인원과 코빗의 합산 점유율은 5.5% 수준에 그쳤다. 최근 코빗과 코인원이 전종목 거래 수수료 무료 카드를 꺼내든 점을 감안하면 아직 양강 구도에 유의미한 변화가 나타나지 않은 셈이다. 코빗은 지난달 24일부터 1년간 원화마켓 전 종목 거래 수수료를 무료화했다. 별도 신청 없이 모든 이용자에게 적용된다. 코인원도 지난달 26일부터 전 종목 거래 수수료를 무료화했다. 이에 앞서 21일부터는 애플리케이션프로그래밍(API) 거래 수수료 무료 이벤트도 시작했다. API 거래는 거래소에 직접 접속하지 않고 외부 프로그램 등을 연결해 가상자산 시세 조회·주문·매매를 자동 처리하는 방식이다. 업비트와 빗썸도 수수료 경쟁에 가세했다. 업비트는 지난달 29일부터 약 2주간 비트코인·USDT 마켓에서 API를 통한 메이커 거래 수수료를 무료로 제공하고 있다. 거래대금의 0.04%를 리워드로 제공하는 이벤트도 병행하고 있다. 빗썸은 지난달 21일부터 원화마켓 전체 종목을 대상으로 API 거래 수수료 무료 이벤트를 진행하고 있다. BTC 마켓은 기존처럼 전체 거래에 수수료 무료 정책을 적용하고 있다. 자본 확충한 코빗·코인원, 시장 재편 도전 코빗과 코인원이 수수료 전면 무료라는 강수를 둔 배경에는 최근 이뤄진 지배구조 변화가 있다. 새 주주를 맞아 자본과 사업 기반을 확충한 만큼 이용자를 끌어모아 시장 점유율을 선제적으로 확보하려는 전략으로 풀이된다. 코빗은 미래에셋컨설팅(지분 97.15%)을 최대주주로 맞이하며 지난달 미래에셋그룹 계열사로 편입했다. 최근 코빗은 수수료 무료 정책을 발표하면서 미래에셋그룹과 협력해 새로운 상품과 서비스를 준비하겠다는 계획을 밝혔다. 단순한 수수료 인하를 넘어 미래에셋그룹의 금융 서비스와 디지털자산 사업 간 시너지를 본격화하기 위한 포석으로 읽힌다. 코인원도 지난 7월 대주주 변경 신고 절차를 마치면서 각각 지분 20%를 취득한 한국투자증권과 OKX벤처스가 주요 주주로 합류했다. 코인원은 이들 주주가 보유한 금융·가상자산 사업 역량을 서비스에 접목한다는 계획이다. 한국투자증권과는 이미 협업을 시작했다. 지난 7월 코인원 앱에서 한국투자증권 웹트레이딩시스템(WTS)으로 이동할 수 있도록 했다. 향후 두 회사는 단순 서비스 연계를 넘어 기술 노하우 공유, 상품 기획 등을 이어나갈 방침이다. 결국 코빗과 코인원의 수수료 무료 정책은 새 주주와의 사업 시너지가 본격화되기 전 이용자와 거래 유동성을 선제적으로 확보하려는 전략으로 볼 수 있다. 다만 수수료를 없앤 것만으로 업비트·빗썸 중심의 시장 구조를 바꿀 수 있을지는 아직 미지수다. 현재 거래대금 기준으로 코인원과 코빗의 합산 점유율은 6%에도 못 미친다. 수수료 무료가 일시적인 거래 증가를 넘어 신규 이용자 유입과 유동성 확대로 이어지는지가 관건이다. 한 가상자산 업계 관계자는 “수수료 무료 이벤트는 단기적으로 시장 점유율을 높이는 데 도움이 될 수 있지만 실질적인 이용자를 확보해 유동성을 높일 수 있을지는 이벤트가 종료된 이후 봐야 한다”고 말했다.

2026.09.04 10:45홍하나 기자

개보위, 내년 예산 37% 증가 996억...신고 포상금 93억 첫 배정

정부가 개인정보보호위원회(개인정보위)의 2027년 예산을 996억 원(일반회계 838억 원, 기금 158억 원)으로 책정했다. 올해(729억 원)보다 37%(269억 원) 늘었다. 이번 예산안은 국회 심의를 거쳐 12월에 확정된다. 개보위는 내년에 여러 신규사업을 시작한다. 대표적인 것이 42억을 투입하는 개인정보 사전 예방체계 조성이다. AI 프라이버시 리스크 관리체계도 약 8억 원을 들여 새로 만든다. 내년에 새로운 연구개발(R&D)도 추진, 개인정보 전주기 안심 예방 기술개발에 20억 원을 투입한다. 이외에 내년 신규 사업으로 ▲개인정보 유출 신고 포상금(94억 원) ▲개인정보 피해 회복 지원 시범운영 사업(13억 원) ▲개인정보 피해확산 방지 및 지원 체계 운영(51억 원)을 추진한다. 개보위는 내년 예산을 크게 ▲예방체계 확산 ▲AX 혁신 안전 활용 ▲국민체감 권익 증진 ▲개인정보 침해·유출 사고 대응 ▲지방주도 성장 과제 등 다섯 가지 역점 사업에 쓴다. 이 중 예방체계 확산 예산 규모는 73억 원이다. 올해(31억 원) 대비 137% 증가했다. 구체적으로 개인정보보호 자율환경 조성 31억 원, 개인정보 사전 예방 체계 구축에 43억 원을 신규 편성했고, 개인정보보호체계 구축, 사전 예방점검 등으로 개인정보 리스크를 해소할 계획이다. AX혁신 안전 활용 예산 규모는 22억 원이다. 올해(14억 원) 대비 51% 증가했다. 개인정보보호 협력체계 구축에 14억 원, AX 프라이버시 리스크 관리체계 구축에 8억 원을 사용한다. 또 국가간 안전한 데이터 이전을 촉진하고 AI 원본활용 특례 도입으로 AI 기술 개발시 맞춤형 안전조치를 전제로 개인정보 활용을 허용할 방침이다. 개인정보 침해·유출 사고 대응 및 보안 강화 사업도 추진, 개인정보침해방지에 80억 원, 위원회 송무지원에 16억 원, 개인정보 사고조사 지원에 6억 원을 각각 반영했다. 특히 송무지원 예산은 올해 8억 원에서 2배 증가했다. 또한, 디지털 포렌식 센터 및 기술 분석센터 운영 등 조사‧점검 전문 역량 강화에 필요한 예산도 포함됐다. 안전한 데이터 활용지원에도 53억 원을 쓴다. 또 신뢰기반 AI 개인정보 보호‧활용 기술개발에 20억 원, 개인정보 안전활용 선도기술 개발에 82억 원, 글로벌 개인정보보호 표준개발에 20억 원, 개인정보 보호 활용 전문인력 양성에 40억 원, 개인정보 전주기 안심 예방 기술 개발 20억 원 등을 통해 지방주도 성장 과제 지원 및 AI 시대 혁신기술 개발을 위한 개인정보 보호·활용 연구개발 사업에 집중 투자한다. 이밖에 개인정보 전송요구권 보장에 97억 원을 편성해 안전한 마이데이터 생태계 구축을 지원한다. 이를 통해 국민의 개인정보 통제권을 강화하고 혁신 서비스 출시를 지원해 복지·돌봄·고용 등 사회문제 해결에도 나설 계획이다. 특히 데이터 주권 시대를 맞아 국민이 직접 참여하는 '마이데이터 국민포럼'을 구성하고, 국민이 제안한 정책이 실증사업으로 이어지게 할 예정이다. 한편 기획예산처에서 추진하는 통합기금(가칭 '공익신고장려기금')에 국민체감 권익 증진을 위한 재원이 158억 원 반영됐다. 구체적으로는 개인정보 유출 신고포상금 94억 원, 개인정보 피해확산 방지 및 예방체계 운영 51억 원, 개인정보 피해 회복 지원 시범 운영 사업 13억 원 규모로, 국민의 피해 회복과 권리 구제에 쓰일 전망이다. 송경희 개인정보위 위원장은 “2027년 예산안은 사전실태 점검 등을 통해 예방 중심의 개인정보 보호체계를 공고히 하고 개인정보 유출 피해를 입은 국민에 대한 권익 증진에 중점을 뒀다"면서 “국민의 소중한 개인정보를 안전하게 지키고 사용할 수 있는 환경을 지속적으로 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

2026.09.04 10:00방은주 기자

"트럼프 꼭두각시"…파라마운트 스튜디오 상공에 CEO 비판 비행기

파라마운트스카이댄스와 워너브라더스디스커버리(WBD)의 합병을 둘러싼 반독점 분쟁이 장기화하는 가운데, 데이비드 엘리슨 파라마운트 최고경영자(CEO)와 도널드 트럼프 대통령의 관계를 겨냥한 공개 시위까지 벌어졌다. 3일(현지시간) 미국 연예매체 버라이어티에 따르면 이날 할리우드에 있는 파라마운트스카이댄스 스튜디오 상공에 '엘리슨 CEO는 트럼프 꼭두각시'라는 현수막을 단 비행기가 등장했다. 파라마운트와 WBD의 합병을 둘러싼 갈등이 이어지는 상황에서 일어난 일로 현재 양사 합병은 캘리포니아주 법무장관이 주도하는 12개 주의 반독점 소송으로 지연되고 있다. 양측이 합의에 이르지 못하면 2027년 3월 재판이 열릴 예정이다. 특히 엘리슨 CEO가 합병이 10월1일까지 마무리되지 않으면 캘리포니아를 떠날 수 있다고 경고하면서 반발이 커졌다. 10월1일부터 파라마운트가 WBD 투자자들에게 하루 700만 달러(약 94억원)의 주식 거래 수수료를 지급해야 하는 만큼 합병 지연에 따른 부담이 커진다는 이유다. 엘리슨 CEO의 캘리포니아 철수 경고에 반발해 '강한 공동체를 위한 이웃들'이라는 단체는 파라마운트 스튜디오 앞에서 기자회견을 열고 현수막을 공개했다. 논란은 합병 문제를 넘어 파라마운트와 트럼프 행정부의 관계로도 번지고 있다. 양측의 유착 가능성을 제기하는 주장과 소송이 잇따르면서 엘리슨 CEO의 정치적 성향과 파라마운트의 경영 독립성을 둘러싼 논쟁도 커지는 상황이다. 지난 7월 백악관 출입기자협회 만찬에서는 트럼프 대통령이 엘리슨 CEO를 직접 언급하기도 했다. 트럼프 대통령은 엘리슨 CEO가 이듬해 만찬의 이름을 '트럼프 백악관 출입기자 만찬'으로 바꿀 것이라는 취지의 농담을 던졌다. 파라마운트 주주가 제기한 소송도 유착 논란에 불을 붙였다. 해당 주주는 데이비드 엘리슨 CEO와 래리 엘리슨을 상대로 이들이 트럼프 대통령과 부적절한 거래를 통해 WBD 인수 승인을 얻으려 했다고 주장하며 소송을 제기했다. 소장에서는 엘리슨 CEO가 트럼프 대통령에게 CNN 관련 소송을 합의하는 과정에서 금전적 이익을 얻을 기회를 제공하고, WBD 인수 이후에는 트럼프 대통령이 비판해 온 CNN 앵커를 해고하겠다는 약속까지 했다는 주장이 담겼다. 엘리슨 CEO는 이와 같은 정치적 유착 의혹을 부인하고 있다. 그는 언론이 공정하고 객관적인 보도를 해야 한다는 입장을 강조하고 있다.

2026.09.04 09:41홍지후 기자

에이수스, AI 인프라 키워드로 '토큰 경제학' 제시

에이수스가 지난 해 두바이에 이어 올해 서울에서 AI 인프라 전략을 제시했다. AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 구동하는 데이터센터와 서버, 전력·냉각 인프라의 효율을 높여야 한다는 것이 핵심이다. 에이수스는 3일 오후 서울 여의도 콘래드호텔에서 아태지역 IT 업계 관계자와 의사 결정권자 300여 명이 참여한 가운데 '에이수스 AI테크 서밋 서울'을 개최했다. 이날 폴 주 에이수스 인프라 솔루션 비즈니스 그룹(ISG) 총괄 수석부사장은 "AI가 더 이상 연구실이나 실험실에 머무는 기술이 아니라 이미 우리 삶의 일부가 됐다"고 강조했다. 이어 "특히 AI가 생성하는 결과물인 '토큰'을 얼마나 효율적으로 생산하느냐에 따라 인프라 경쟁력이 좌우될 수 있다"며 '토큰 경제학'을 주요 화두로 제시했다. 엔비디아 "데이터센터, 토큰 생산하는 AI 팩토리로 진화" AI 인프라를 둘러싼 에이수스와 엔비디아의 협력도 확대되고 있다. 정소영 엔비디아코리아 대표는 "양사는 PC와 컨슈머 사업을 중심으로 협력했지만 코로나19 이후 데이터센터 사업으로 영역을 넓혔으며, AI 발전과 함께 협력 범위가 더욱 커지고 있다"고 설명했다. 정소영 대표는 이날 데이터센터의 역할 자체가 바뀌고 있다고 진단했다. 과거 데이터센터가 서버를 수용하고 운영하는 공간이었다면, 이제는 AI 연산을 통해 끊임없이 토큰을 만들어내는 'AI 팩토리'로 전환되고 있다는 설명이다. 토큰은 생성형 AI가 텍스트 등을 처리하고 결과를 만들어내는 과정에서 사용하는 기본 단위다. AI 활용이 확대될수록 필요한 토큰의 양도 증가하기 때문에, 동일한 전력과 컴퓨팅 자원으로 얼마나 많은 토큰을 처리·생성할 수 있는지가 데이터센터의 효율성과 비용을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 이민형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트는 에이전틱 AI의 확산이 이러한 데이터센터 수요를 더욱 키울 것으로 전망했다. 에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 사용자가 부여한 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 반복하고 필요한 도구를 호출하며 결과를 검증하는 방식으로 작동한다. AI가 수행하는 작업이 복잡해질수록 필요한 연산량과 토큰 사용량도 늘어날 수 있다는 의미다. 엔비디아는 이를 뒷받침하기 위한 데이터센터 설계 개념으로 'AI 팩토리'와 DSX 플랫폼을 제시했다. 데이터센터 규모가 수십~수백MW에서 GW급으로 확대되는 상황에서 전력·냉각·네트워크·스토리지 등 인프라 전체를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 접근이다. 고전력 GPU 시대, 전력·냉각이 AI 인프라 경쟁력 에이수스 역시 AI 서버의 연산 성능만으로는 인프라 경쟁력을 설명하기 어렵다고 봤다. AI 연산에 필요한 전력과 냉각 비용이 함께 증가하는 만큼, 결국 핵심은 토큰 하나를 생성하는 데 필요한 비용과 에너지 효율이라는 설명이다. 에이수스는 고전력 GPU를 안정적으로 구동하기 위한 전력 전달 기술과 HVDC 기술을 연구하고 있다. GPU의 전력 소비가 증가할수록 전력 공급과 변환 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 것이 데이터센터 운영 효율을 높이는 중요한 요소다. 냉각 분야에서는 GPU에 가까운 위치에서 열을 제거하는 마이크로채널 콜드 플레이트를 비롯해 100% 수랭식 서버와 메가와트급 냉각을 지원하는 CDU 등을 개발하고 있다. 고밀도 GPU 서버에서 발생하는 열을 효율적으로 제거해 전력 소비와 냉각 부담을 낮추겠다는 전략이다. 앨버트 우 에이수스 솔루션 사업 총괄은 "AI 인프라의 경쟁력은 AI 서버와 스토리지, 네트워크를 통합하는 하드웨어에 소프트웨어 스택과 전문 서비스를 결합하는 '골든 트라이앵글' 전략으로 AI 인프라 구축부터 운영과 최적화까지 지원하겠다"고 밝혔다. 에이수스, 제조·자동차·로봇까지 엣지 AI 확대 에이수스는 대규모 데이터센터뿐 아니라 실제 데이터가 생성되는 현장에서 AI를 처리하는 엣지 컴퓨팅 전략도 공개했다. 엣지 컴퓨팅은 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 처리 지연시간을 낮춰 실시간 대응이 필요한 산업 현장에 적합하다. 외부로 전송되는 데이터를 줄여 보안성과 운영 효율을 높일 수 있다는 점도 장점이다. 에이수스는 이날 제조 현장의 머신비전이나 자동차의 영상·센서 데이터를 현장에서 즉시 처리할 수 있는 엣지 컴퓨팅 솔루션도 함께 공개했다. 에이수스 관계자는 "에이수스의 최종 목표는 기업이 단순히 AI에 투자하는 것을 넘어 비즈니스 전반의 운영 과정에 지능을 내재화할 수 있도록 돕는 것"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 글로벌 기술 생태계와의 협력을 강화하고, 확장 가능한 성장을 위한 AI 팩토리 구축 및 운영 역량을 지속적으로 고도화해 나갈 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 09:30권봉석 기자

두나무, 공정거래 자율준수 강화…임직원 4대 지침 이행

가상자산 거래소 업비트 운영사 두나무 임원진이 투명한 거래 질서를 확립하기 위한 의지를 다졌다. 두나무가 '공정거래 자율준수 프로그램(CP) 강화 선포식'을 개최했다고 4일 밝혔다. 지난 3일 인천 네스트 호텔에서 열린 이번 선포식에는 오경석 대표를 비롯한 주요 임직원들이 참석했다. 이날 참석자들은 ▲부당한 요구 및 영향력 행사 금지를 통한 공정 거래 확립 ▲사업자단체 및 경쟁사 접촉 시 공정거래법 준수 ▲객관적·정확한 정보 제공을 통한 이용자 보호 최우선 실현 ▲사내 공정거래 법령 위반 지시 및 방조 행위 원천 차단 등 4대 핵심 지침 이행을 약속했다.

2026.09.04 09:04홍하나 기자

텔레픽스 "우주궤도서 위성 스스로 촬영영상 위치찾는 실증 성공"

우주 인공지능(AI) 종합 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)가 우주궤도에서 두 차례에 걸쳐 자체 개발한 AI 기반 위성영상 기하보정 및 위치추정 모델 실증에 성공했다고 4일 밝혔다. 실증은 텔레픽스가 운용 중인 15kg급 AI 위성 '블루본(BlueBON)'과 위성에 탑재된 GPU 기반 온보드 AI 컴퓨터 '테트라플렉스(TetraPLEX)'를 활용해 진행됐다. 위성이 영상을 촬영한 직후 온보드 AI컴퓨터에서 AI모델로 기하 보정 및 위치 분석이 수행됐고, 분석된 결과를 실제 지도와 겹쳐 파악한다. 연구팀은 주요 지형이 실제 지도와 겹쳤을 때 정확히 정렬되는 것을 확인했다. 이 모델은 AI에 최적화된 초저용량 기준 자료를 활용한다는 점이 특징이다. 첫 실증은 지난 8월 21일 미국 캘리포니아주에 위치한 애플 파크 일대 촬영 영상으로 이뤄졌다. 촬영 영상을 12개 구간으로 나눠 분석, 12개 구간 모두 참조 영상과 매칭하는 데 성공했다. 지난 8월 24일 헝가리 호르토바지(Hortobágy) 지역을 촬영한 두 번째 실증에서는 총 36개 구간에 대한 위치 매칭이 정상적으로 이루어졌다. 각 실증에서의 AI 매칭 처리 시간은 각각 19.4초와 35초로, 1개 구간 당 처리시간은 약 0.5초가 소요됐다. 두 차례 실증에서 측정된 잔차는 각각 11.4m와 9.7m로 나타났다. 권다롱새 텔레픽스 최고데이터사이언티스트(CDS)는 "위성이 촬영 영상 속 지형 특징을 분석해 실제 촬영 위치를 약 10m급 정확도로 자체 확인할 수 있음을 실제 우주 궤도에서 검증했다"며 "이는 4.8m 공간해상도 기준 상용위성 수준의 정확도"라고 평가했다. 권다롱새 CDS는 "특히 두 번째 실증에서는 실제 위성 촬영 위치가 당초 계획된 위치에서 약 21.9km 벗어난 상황에서도 정확한 촬영 위치를 찾아내는 데 성공했다"며 "이는 사전에 36km의 광역 탐색 범위를 설정해 오차를 극복하고 정확한 위치를 찾도록 설계했기 때문"이라고 설명했다. 권다롱새 CDS는 "위성이 촬영한 영상을 지상으로 전송해 별도 처리하지 않고, 위성에 탑재된 온보드 AI가 촬영 직후 영상의 실제 지상 위치를 스스로 탐색하고 지도 좌표와 정합할 수 있음을 확인했다"며 "실제 위성의 온보드 AI 환경에서 이러한 AI 기반 기하보정 과정을 자동 수행하고 궤도상에서 검증한 것은 세계 최초"라고 부연설명했다.

2026.09.04 08:29박희범 기자

홀리랜드, 전문 영화 제작을 위한 올인원 무선 모니터링 시스템 파이로 7 울트라 출시

방송급 색상 정확도를 갖춘 밝은 QD 디스플레이와 최대 1000m 범위의 초저지연 무선 전송 미디어 하이라이트 전문 영화 제작을 위한 올인원 7인치 무선 모니터 색상 정확도 ΔE <1.5의 방송급 QD-LCD 20ms 지연시간으로 최대 1km 무선 전송 4K60 영상 스트리밍 무제한 수신기를 지원하는 브로드캐스트 모드 전문 모니터링 및 카메라 컨트롤을 위한 홀리 OS 홀리랜드 파이로 생태계와 호환 선전, 중국 2026년 9월 3일 /PRNewswire/ -- 전문 영화 및 영상 제작, 콘텐츠 창작을 위한 무선 제품 분야의 선도기업 홀리랜드(Hollyland)가 9월 3일, 파이로 7 울트라(Pyro 7 Ultra)를 발표했다. 이는 강력한 무선 연결성과 전문적인 수준의 모니터링을 단일 고휴대성 기기에 통합한 프로페셔널 올인원 7인치 무선 모니터다. 촬영감독과 감독, 카메라 오퍼레이터, DIT, 포커스 풀러들을 위해 제작된 파이로 7 울트라는 방송급 색상 정확도와 더불어 긴 전송 거리와 낮은 지연시간을 갖춘 강력한 무선 영상 전송을 제공한다. 이 제품은 카메라 탑재형 모니터링, 무선 포커스 풀링 및 모바일 감독 모니터링을 간소화해 설정 과정의 복잡성을 줄이고 더 효율적인 제작 워크플로를 실현한다. The Pyro 7 Ultra Displays Colors with Broadcast-Grade Accuracy 홀리랜드의 제이 선(Jay Sun) 제품 매니저는 "전문 제작에서 정확한 모니터는 필수적이다. 모든 부서가 현장에서 신뢰할 수 있는 시각적 기준이 필요하기 때문이다. 아주 작은 색상 차이도 판단에 영향을 미치고 이후 후반작업에서 문제를 일으킬 수 있다. 파이로 7 울트라의 QD-LCD 기술을 통해 제작진은 전문가급 색상 정확도로 제작 현장에서 눈으로 보는 화면을 그대로 신뢰할 수 있다"고 말했다. 방송급 색상 정확도를 갖춘 사전 캘리브레이션 디스플레이 Hollyland Pyro 7 Ultra 파이로 7 울트라의 핵심은 전문 제작에 필요한 방송급 색상 품질과 일관성을 제공하는 프리미엄 QD-LCD 디스플레이다. 각 모니터는 캘먼®(Calman®) 사전 캘리브레이션을 거쳐 ΔE 1.5 미만을 달성하며, 이를 통해 박스에서 꺼내는 순간부터 매우 정확한 색상 재현을 보장한다. 이 디스플레이는 99%의 Rec.709와 95%의 DCI-P3 색 영역, 감마 2.4, 최대 1500니트의 밝기를 제공해 밝은 환경에서도 신뢰할 수 있는 모니터링을 구현한다. 장기적인 일관성을 위해 사용자는 PC나 서드파티 캘리브레이션 하드웨어가 필요 없는 홀리랜드 컬러 캘리브레이터(Hollyland Color Calibrator) 통합 솔루션을 활용해 디스플레이를 신속하게 재보정할 수 있다. HDMI와 SDI 인터페이스는 루프스루와 크로스 출력을 지원한다. 카메라 컨트롤은 소니(Sony), 캐논(Canon), 니콘(Nikon), 아리(ARRI)의 일부 카메라 모델에서 지원되며, 셔터, 조리개, ISO, 화이트 밸런스를 포함한 기능의 반응성 높은 제어를 지원한다. TWiFi를 통한 강력한 무선 성능 홀리랜드의 독자적인 트윈 와이파이(Twin-WiFi, TWiFi) 기술로 구동되는 파이로 7 울트라는 두 개의 무선 대역을 동시에 활용해 견고한 이중 경로 연결을 구현한다. 자동 주파수 호핑은 혼잡한 RF 환경에서 간섭을 최소화해 안정적인 연결을 유지한다. 이 시스템은 최대 1km(3300피트) 범위에서 무선 영상 전송을 지원하며, 포커스 모드(Focus Mode)에서는 지연시간이 20ms까지 낮아진다. 이 시스템은 또한 한 대의 송신기에서 무제한의 수신기로 4K60 영상 전송을 지원해 여러 모니터링 위치가 필요한 제작 환경에 이상적이다. 홀리 OS를 통한 프로페셔널 모니터링 파이로 7 울트라는 빠르게 진행되는 제작 환경을 위해 설계된 홀리랜드의 차세대 운영체제 홀리 OS(HollyOS)를 도입했다. 직관적인 인터페이스는 직접적인 디스플레이 컨트롤과 맞춤 설정 가능한 모니터링 레이아웃, 그리고 다양한 전문 이미지 분석 도구를 제공한다. 멀티카메라 제작을 위한 통합 생태계 독립형 무선 모니터링 솔루션과 달리, 파이로 7 울트라는 홀리랜드의 더 광범위한 파이로 생태계의 일부로 설계됐다. 이 제품은 호환되는 파이로 송신기, 수신기, 모니터와 페어링되어, 제작팀이 상호운용성 문제나 제작 지연에 대한 걱정 없이 무선 모니터링 워크플로를 확장하거나 재구성할 수 있게 한다. 결과적으로 어떤 규모의 제작 환경에도 쉽게 적응하는, 신뢰성 높고 유연하며 확장 가능한 시스템이 구축된다. 가격 및 구매 정보 홀리랜드 파이로 7 울트라는 현재 공인된 홀리랜드 유통업체와 아마존(Amazon), 홀리랜드 온라인 스토어를 통해 미화 1299달러에 구매할 수 있다. 자세한 정보는 https://www.hollyland.com/product/pyro-7-ultra에서 확인할 수 있다. 홀리랜드 소개 홀리랜드는 무선 인터콤 시스템과 영상 전송 시스템, 모니터, 무선 마이크 및 라이브 스트리밍 카메라를 전문으로 하는 무선 제품 분야의 선도기업이다. 2013년 이후 홀리랜드는 영화 제작과 방송, 영상 제작, 라이브 이벤트, 극장, 종교 시설, 전시, 콘텐츠 창작 전반에서 전 세계 수백만 명의 이용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 이 회사는 전 세계 지역 팀과 사무소의 지원을 받아 약 160개국 및 지역에 걸친 글로벌 판매 네트워크를 운영하고 있다. 자세한 정보는 https://www.hollyland.com/, 홀리랜드 페이스북, 홀리랜드 인스타그램에서 확인할 수 있다.

2026.09.03 23:10글로벌뉴스

우리넷, 16Tbps급 국산 장비로 AI 네트워크 상용화 시험대

우리넷이 국책과제로 개발한 16Tbps급 네트워크 장비를 실제 운용 환경에서 검증하며 상용화에 속도를 낸다. 우리넷은 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '2026년 KOREN 기반 AI NETWORK 장비 시범도입 실증' 사업의 주관기관으로 선정됐다고 3일 밝혔다. 이번 사업을 통해 자체 개발한 '16Tbps급 패킷-광-전달망 시스템'의 성능과 안정성을 검증하고 사업화 가능성을 확인한다. 우리넷은 망고부스트코리아, 제이비아토디씨, 코위버 등과 컨소시엄을 꾸렸다. 실증은 올해 말까지 4개월간 진행되며 총사업비는 약 15억원이다. 이번 사업은 차세대 네트워크 선도 시험망인 KOREN을 활용해 AI 시대에 필요한 핵심 네트워크 기술과 장비를 검증하는 프로젝트다. 공공·민간 분야에서 활용할 수 있는 국산 장비의 성능과 안정성, 상호운용성을 확인해 실제 시장 진출 기반을 확보하는 데 초점을 맞춘다. 실증 분야는 ▲AI 네트워크를 위한 확정지연·무손실 기술 ▲AI 데이터센터의 AI 학습 가속을 위한 데이터 처리 ▲데이터센터 고속 네트워크 등이다. 우리넷은 이 가운데 데이터 전송시간과 손실을 제어하는 확정지연·무손실 네트워크 구축을 맡는다. 우리넷이 실증에 투입하는 장비는 2022년 국책과제를 통해 개발한 16Tbps급 패킷-광-전달망 시스템이다. 이를 기반으로 DetNet 기술이 실제 네트워크 환경에서도 안정적으로 작동하는지 검증한다. DetNet은 대용량 데이터를 정해진 시간 내 목적지까지 전달하면서 전송 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실을 최소화하는 기술이다. 전송 지연이나 데이터 유실이 서비스 품질과 직결되는 네트워크에서 활용도가 높다. 특히 AI 데이터센터를 비롯해 원격 로봇수술, 스마트팩토리, 디지털 트윈, 홀로그램 통신, 촉각 인터넷 등 실시간 데이터 처리가 중요한 서비스가 늘면서 지연시간과 데이터 손실을 안정적으로 관리하는 네트워크 기술의 중요성도 커지고 있다. 우리넷은 KOREN 환경에서 16Tbps급 시스템과 DetNet 기반 응용서비스를 장시간 가동할 예정이다. 실제 운용에 가까운 조건에서 장비의 성능과 안정성뿐 아니라 다른 시스템과의 상호운용 여부까지 확인한다. 이 과정에서 발견한 개선사항을 제품에 반영해 국산 장비의 신뢰도를 높이고 상용화로 연결한다는 계획이다. 실증 이후에는 기술 고도화에도 나선다. 현재 후속 국책과제로 진행 중인 '6G 수십테라급 초정밀 전달망 시스템 기술개발'을 통해 네트워크 용량과 관련 기능을 한 단계 끌어올릴 방침이다. 우리넷은 기존 광전송망과 통신장비 분야에서 축적한 기술을 AI 네트워크로 확장한다는 전략이다. 컨소시엄 참여 기업들과 협력해 AI 네트워크 인프라의 국산화와 관련 장비 시장 확대도 추진한다. 우리넷 관계자는 “이번 실증사업은 우리넷이 확보한 차세대 AI 네트워크 기술의 상용 가능성을 검증하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “국산 AI 네트워크 기술 경쟁력 강화와 국내 산업 생태계 활성화에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 원문의 기술 정보와 분량은 살리되 **실증사업 선정 자체보다 '16Tbps 장비의 상용화 검증'에 중심을 두고 문단 구조와 설명 순서를 크게 바꾼 버전**입니다.

2026.09.03 17:56박수형 기자

이노그리드, '오픈스택잇 3.5' 출시…AI 인프라 수용하는 가상화 플랫폼으로 진화

이노그리드가 인공지능(AI) 도입이 본격화되면서 빠르게 변화하는 기업 인프라 환경에 맞춘 클라우드 플랫폼을 선보인다. 이노그리드는 자체 가상화 기술을 고도화한 프라이빗 클라우드 플랫폼 '오픈스택잇(Openstackit) 3.5'를 출시했다고 3일 밝혔다. 회사는 이번 버전을 통해 기존 가상화 인프라를 넘어 AI 인프라까지 수용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 오픈스택잇 3.5는 오픈스택 최신 버전인 '가스파초(Gazpacho) 2026.1'을 기반으로 플랫폼 전반을 재구성하고 대규모 인프라 운영에 필요한 핵심 기능을 강화했다. 가장 눈에 띄는 부분은 운영 자동화와 자원 최적화 기능이다. 유지보수가 필요한 서버의 VM을 다른 노드로 자동 이동한 뒤 작업 완료 후 원래 위치로 복원하는 유지보수 모드를 지원한다. 또한 컴퓨트 노드별 자원 사용 현황을 분석해 가상머신(VM)을 최적의 위치로 재배치하는 기능을 강화해 인프라 활용도를 높였다. 서비스 안정성 확보를 위한 고가용성 기능도 고도화했다. 특정 노드에서 장애가 발생할 경우 운영 중인 VM을 정상 노드로 자동 이관하는 인스턴스 HA 기능을 제공한다. 서비스 중단 없이 CPU와 메모리 자원을 확장할 수 있는 핫플러그 기능도 지원해 워크로드 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 했다. 대규모 클라우드 환경을 위한 병렬 라이브 마이그레이션 기능도 적용했다. 여러 데이터 전송 작업을 동시에 수행하는 멀티스레드 방식을 활용해 VM 이동 시간을 줄이고 운영 효율성을 높인 것이 특징이다. 관리 기능 역시 한층 강화됐다. 통합 모니터링과 미터링 기능을 통해 물리·가상 인프라의 상태와 자원 사용 현황을 실시간으로 확인할 수 있으며, 인프라 프로비저닝과 자원 생명주기 관리도 자동화했다. AI 인프라 수요 증가에 대응하기 위한 GPU 관리 기능도 새롭게 주목받고 있다. 오픈스택잇 3.5는 GPU 프로비저닝과 자원 할당, 실시간 모니터링, 스케줄링 기능을 지원해 AI 학습과 추론에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 했다. 이노그리드는 이를 기반으로 'xPU에서 AI 플랫폼으로(From xPU to AI Platform)' 전략도 본격화한다. CPU·GPU·NPU 등 다양한 xPU 자원을 통합 관리하는 인프라를 시작으로 GPU PaaS, AI CMP, AI PaaS까지 기술 영역을 확장하고, 궁극적으로는 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결하는 AI 플랫폼을 구축한다는 구상이다. 가상화 플랫폼은 이 전략의 기반 계층 역할을 맡는다. 회사는 향후 오픈스택잇과 클라우드 관리 플랫폼(CMP), PaaS, 데브옵스 기술 간 연계를 강화해 인프라 운영부터 애플리케이션 개발, AI 서비스 배포까지 통합 지원 체계를 구축할 계획이다. VM웨어 전환 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 이노그리드는 최근 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 VM웨어 기반 시스템을 자사 가상화 플랫폼으로 이전하는 프로젝트를 수행하고 있다. 'VM웨어 현대화 프로그램'을 통해 환경 진단부터 마이그레이션, 재해복구(DR), 운영까지 전 과정을 지원하며 전환 수요 확보에 나서고 있다. 반일권 이노그리드 R&D본부 클라우드인프라센터장은 "AI 시대의 가상화 플랫폼은 단순한 VM 운영 도구를 넘어 다양한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 수용하고 관리할 수 있는 기반이 돼야 한다"며 "오픈스택잇의 운영 기술을 지속적으로 고도화해 GPU와 AI 인프라까지 아우르는 컴퓨팅 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.09.03 12:09남혁우 기자

SC제일은행 모바일·인터넷뱅킹 해외송금, 환율 90% 우대

SC제일은행은 모바일·인터넷뱅킹 해외송금을 이용하는 개인 고객에게 해외송금 시 90% 환율 우대 혜택을 제공하는 이벤트를 오는 11월 30일까지 실시한다고 3일 밝혔다. 미국 달러·유로·엔화 등 모든 결제 통화에 대해 90% 환율 우대 혜택을 받을 수 있다. SC제일은행의 모바일·인터넷뱅킹 해외송금 서비스는 해외송금 수수료가 상시 면제된다. 다만, 해외 중계은행 또는 수취 은행에서 별도의 수수료가 부과될 수 있다. 토요일과 공휴일을 제외하고 24시간 이용 가능하다. 장형찬 SC제일은행 디지털부문장은 “앞으로도 고객의 니즈에 부합하는 디지털 해외송금 서비스를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.09.03 11:42손희연 기자

드론이 찾고 K9이 저격…한화, 미래 포병체계 제시

한화에어로스페이스가 드론의 표적 탐지·추적 정보를 K9 자주포의 사격으로 연결하는 미래 포병 운용개념을 제시했다. 부품 주문과 배송을 디지털화하고 장기적으로 인공지능을 활용해 수요를 예측하는 군수지원 체계도 추진한다. 한화에어로스페이스는 지난 2일(현지시간) 에스토니아 타르투에서 제5회 'K9 유저클럽'을 개막했다고 3일 밝혔다. 행사는 4일까지 열린다. 이번 행사에는 한국과 에스토니아, 폴란드, 노르웨이, 핀란드, 루마니아, 호주 등 K9 운용국 7개국이 참여했다. 스페인과 스웨덴 등 참관국을 포함한 군·정부·방산업계 관계자 약 200명도 참석했다. K9 유저클럽은 운용국들이 자주포 운용과 정비 경험, 개선 요구사항을 공유하는 협의체다. 올해 행사에서는 드론을 활용한 표적 탐지와 차륜형 자주포, 디지털 군수지원 등 미래 포병체계가 주요 의제로 다뤄졌다. 한화에어로스페이스는 수직으로 이착륙할 수 있는 화력유도 드론과 K9을 연계하는 운용개념을 공개했다. 드론이 공중에서 표적을 탐지·추적한 뒤 좌표를 생성해 K9에 전달하는 방식이다. 사격 이후에는 드론이 포탄의 낙하지점을 관측하고 피해 정도를 평가한다. 표적 탐지부터 좌표 전송, 타격, 피해평가까지 하나의 흐름으로 연결해 표적을 발견한 뒤 실제 사격하기까지 걸리는 시간을 줄이는 것이 목표다. 차륜형 K9 자주포인 'K9MH'도 소개됐다. K9MH는 K9 계열의 완전 자동화 포탑을 차륜형 차량에 결합한 모델이다. 도로 기동성과 신속한 배치를 중시하는 군의 수요에 대응하기 위해 개발됐다. 한화디펜스USA는 최근 미국 육군의 이동식 전술포 사업을 위해 K9MH 시제품 6문을 공급하는 계약을 체결했다. 한화에어로스페이스에 따르면 K9MH는 미국 육군의 성능평가에서 1분 안에 9발을 자동으로 발사했다. 회사는 K9에서 확보한 화력·자동화 기술을 궤도형뿐 아니라 차륜형 플랫폼으로 확대할 계획이다. 군수지원 분야에서는 'TOMMS 군수지원 포털'이 소개됐다. 이 시스템은 이메일과 수작업으로 처리하던 부품 견적 요청과 발주, 배송정보 확인 업무를 하나의 온라인 환경에서 처리한다. 한화에어로스페이스는 수요가 많은 부품 약 700~800종을 디지털 목록으로 구축했다. K9 운용국은 포털에서 필요한 부품과 관련 정보를 확인하고 주문할 수 있다. 폴란드에 구축할 부품창고와 포털을 연결해 유럽 운용국에 부품을 공급하는 시간도 단축할 계획이다. 장기적으로는 인공지능(AI)과 데이터 분석을 활용해 부품 소모량과 정비 이력을 분석하고 수요를 미리 예측하는 체계로 발전시킨다는 목표다. 한화에어로스페이스는 K9 유저클럽 모델을 다연장로켓 천무로도 확대한다. 3일 열린 천무 유저 워크숍에는 한국과 폴란드, 에스토니아, 노르웨이 등의 관계자 약 40명이 참석해 전력화와 운용·정비, 교육훈련, 예비부품 관리 경험을 공유했다. 에스토니아는 2025년 천무 6문을 계약한 데 이어 올해 3문을 추가로 도입하기로 했다. 에스토니아 국방부 발표 노르웨이도 올해 1월 천무와 정밀유도탄, 교육·군수지원 패키지를 도입하는 계약을 체결했다. 한화에어로스페이스는 이번 워크숍을 바탕으로 2027년 한국에서 첫 공식 천무 유저클럽을 개최할 예정이다. 차기 K9 유저클럽은 호주에서 열린다.

2026.09.03 09:43류은주 기자

스카이와 소프트뱅크, 일본에서 성층권 연결성 시연 완료…HAPS 상용화에 한 걸음 더 가까이

스카이(Sceye) 서비스 테스트 프로그램 첫 임무, 성층권에서 뉴멕시코부터 일본까지 1만 5000km 넘게 비행…소프트뱅크 코프(SoftBank Corp.)의 코어 네트워크와 백홀 연결, 기기 직접 연결 및 엣지 컴퓨팅 역량과 HAPS 기반 드론 통신 검증 도쿄, 2026년 9월 2일 /PRNewswire/ -- 통신 및 실시간 환경 모니터링용 고고도 플랫폼 시스템(High-Altitude Platform Systems, HAPS)을 전문으로 하는 미국 항공우주 및 소재과학 기업 스카이(Sceye)가 뉴멕시코에서 일본까지 진행된 서비스 테스트 1(Service Test 1, ST1) 임무 중 태평양 횡단 비행을 성공적으로 완료했다고 9월 2일 발표했다. ST1은 13일 동안 성층권을 통해 1만 5000km 넘게 이동했으며, 일본 상공에 도착한 뒤 소프트뱅크 코프의 코어 네트워크를 이용해 별도로 개조하지 않은 기기에 모바일 광대역 연결을 제공하고, 3차원 통신망 개발을 지원하는 HAPS 기반 엣지 컴퓨팅 및 드론 통신을 시연했다. Sceye's ST1 HAPS launched on August 9, 2026 from New Mexico. 이번 ST1은 일본과 전 세계에서 통신 및 IT 사업을 선도하는 소프트뱅크 코프(TOKYO:9434, 이하 '소프트뱅크')와 협력해 진행됐다. 이는 스카이의 첫 아시아 비행이자 성층권 인프라로서 HAPS의 상용화를 향한 획기적인 이정표다. 미켈 베스테르가르드 프란센(Mikkel Vestergaard Frandsen) 스카이 창립자 겸 CEO는 "이번 비행은 스카이와 HAPS의 상업적 잠재력 모두에 있어 결정적인 순간"이라며 "미국에서 일본까지 비행했다는 것은 성층권을 실질적인 인프라 계층으로 활용하고 AI, 엣지 컴퓨팅, 6G의 미래를 실현하는 데 필요한 성능을 입증한 것이다. 소프트뱅크와 함께 단순히 기술을 입증하는 단계를 넘어 스카이가 기존 네트워크를 어떻게 보완하고 확장하며, 대규모로 지속적인 연결성을 제공할 수 있는지 보여주는 단계로 나아가고 있다"고 말했다. 성층권은 관측과 통신을 하기에 최적인 지점이다. 지구와 충분히 가까워 대용량 연결과 관측이 가능한 동시에, 넓은 지역을 커버할 수 있을 만큼 충분히 높은 고도에 위치하기 때문이다. 특히 성층권은 우주에 진입하는 비용과 궤도 운용의 단점이 없고 환경이 우주와 유사하다. 스카이의 HAPS는 낮과 밤이 반복되는 동안 성층권에서 고도와 운용 구역을 유지하며 정지궤도 위성처럼 작동하지만, 지구와의 거리는 1800분의 1에 불과하고 비용도 훨씬 적게 든다. 2025년 소프트뱅크는 지상 기지국과 위성 군집을 보완할 수 있는 확장 가능한 솔루션으로 스카이의 HAPS 기반 성층권 인프라에 투자했다. 양사의 전략적 파트너십은 HAPS와 비지상 네트워크(Non-Terrestrial Networks, NTN)가 연결성을 넓혀 주고 재난 시 통신을 지원하며 AI, IoT, 항공 통신, 엣지 컴퓨팅, 6G 전반의 미래 응용 분야를 가능하게 해 주는 혁신적 인프라가 될 것이라는 공동의 비전을 발전시키고 있다. ST1에는 성층권에서 일반 기기로 광범위한 모바일 광대역 서비스를 직접 제공하도록 설계된 최초의 '하늘의 셀 타워(cell tower in the sky)'인 SceyeCELL이 탑재됐다. 최대 규모로 구축될 경우 스카이 HAPS 한 대는 지상 기지국 약 500개에 해당하는 면적을 커버하도록 설계됐다. ST1 임무에서 스카이와 소프트뱅크는 문자메시지, 음성 통화, 인터넷 접속, 동영상 스트리밍을 포함한 성층권 모바일 광대역 서비스를 시연했다. 또한 대규모 재난용 긴급 경보 메시징 시스템을 이용한 긴급 통화와 드론 통신도 시험했다. 스카이의 ST1 임무는 MDT 기준 2026년 8월 9일 오전 7시 뉴멕시코에서 시작됐다. 그 밖의 주요 임무 성과는 다음과 같다. 13일 동안 태평양을 횡단해 일본까지 1만 5000km 넘게 이동 일본 관제 공역 내에서 7일 이상 운용 장기간 운용 구역을 지속적으로 유지했으며, 목표 지점 유지 반경을 최소 5km까지 달성 약 16.5km 고도에서 통신, 드론 및 긴급 통신 시험 수행 지상 기지국과의 전파 간섭을 줄이면서 지상 네트워크와 동등한 통신 성능 확인 HAPS에 설치된 서버를 통해 스카이와 소프트뱅크가 플랫폼상에서 직접 데이터를 처리해 평균 왕복 처리 응답시간 68밀리초를 기록했으며, 인터넷 기반 클라우드 처리와 비교해 통신 지연을 40% 이상 단축. 이는 모바일 코어 네트워크와 처리용 웹 서버를 HAPS에 설치해 응답 처리를 전적으로 HAPS 내부에서 수행하고 그 결과를 스마트폰으로 다시 전송하는 데 성공한 세계 최초의 시험. 이번 발표 시점에도 ST1은 비행을 계속하고 있으며, 태평양을 지나 미국 방향으로 귀환 중이다. 미야카와 준이치(Junichi Miyakawa) 소프트뱅크 사장 겸 CEO는 "소프트뱅크는 지상과 하늘, 우주를 끊김 없이 연결하는 차세대 통신 인프라 구축을 목표로 하고 있다"며 "스카이의 HAPS가 미국에서 일본까지 도달하고 일본 영공의 성층권에서 일본 최초의 시험 서비스를 성공적으로 제공했다는 사실은 이러한 비전의 핵심인 HAPS 상용화를 향한 중요한 진전이다. 스카이가 개발해 온 HAPS 비행 및 운용 기술과 소프트뱅크의 통신 기술을 결합함으로써 HAPS를 활용한 3차원 통신망 실현에 대한 확신을 얻었다. 앞으로도 스카이와 협력해 통신과 AI를 비롯한 폭넓은 기술을 지속적으로 통합하고 HAPS를 새로운 형태의 사회 인프라로 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다. 이번 비행은 올해 초 완료된 스카이의 내구성 프로그램(Endurance Program)을 기반으로 한 것이다. 당시 SE2 HAPS는 뉴멕시코에서 브라질 해안까지 성층권을 통해 1만km 넘게 이동한 뒤 운용 구역에 며칠간 머물며 장기 운용 성능을 시험했다. 이는 서비스 테스트 프로그램 준비를 위한 것이었으며, 이 프로그램의 첫 번째 임무가 이번 일본행 비행이었다. 스카이 소개2014년 설립된 스카이는 사람들을 연결하고 지구를 보호하기 위해 성층권 기술 발전에 전념하는 항공우주 기업이다. 스카이는 고고도 플랫폼 시스템(HAPS) 업계를 선도하며, 보편적 연결성, 기후 모니터링, 천연자원 관리 및 재난 예방에 주력하고 있다. 문의처: press@sceye.com

2026.09.02 22:10글로벌뉴스

스테이킹된 가상자산도 압류 대상…10월부터 적용

올해 10월부터 채무자의 가상자산을 압류하고 매각해 현금화하는 제도가 시행된다. 법원의 압류명령에 따라 스테이킹된 가상자산도 압류 대상에 포함된다. 2일 가상자산 거래소 업비트는 다음달부터 시행되는 '민사집행규칙 일부개정규칙안'에 따라 이러한 내용의 이용약관 개정을 지난 1일 안내했다. 업비트는 법원 결정이나 명령에 따라 사용자의 가상자산반환청구권을 양도하고, 해당 가상자산에 대한 강제집행에 필요한 조치를 취할 수 있다는 이용제한 조항을 신설했다. 사용자가 스테이킹한 가상자산에 대해서도 이를 해지하는 언스테이킹 절차를 진행할 수 있다는 조항도 새로 마련했다. 스테이킹은 블록체인에 가상자산을 일정 기간 예치해 네트워크 검증에 참여하고 그 대가로 보상을 받는 것을 말한다. 법원의 명령이나 결정에 따라 이용자가 예치한 가상자산의 스테이킹을 해지하고 보상 지급을 제한할 수 있다는 설명이다. 이같은 조치는 지난 7월 2일 대법원이 '민사집행규칙 일부개정규칙안'을 입법예고한 데 따른 것이다. 해당 규칙안에 따르면 법원의 명령에 따라 채무자가 거래소에 맡긴 가상자산을 다른 지갑이나 주소 등으로 이전하도록 요구할 수 있는 가상자산이전청구권에 대해 강제집행을 할 수 있다. 가상자산을 압류하는 강제집행 장치도 마련됐다. 국가에서 지정한 집행관 계정으로 가상자산을 이전하면 법적 효력이 발생할 수 있도록 압류와 이전 절차를 규정했다. 압류 가상자산은 양도명령이나 매각명령에 따라 현금화할 수 있다. 진현수 법무법인 디센트 변호사는 “과거에는 채무자에 대한 강제집행이 현금을 중심으로 이뤄졌다면 이제는 가상자산도 강제집행 대상에 포함된 것”이라며 “관련 법에 따라 채무자가 현금이 없고 가상자산이 있다면 이를 팔아 변제하는 방식”이라고 말했다. 한편 업비트의 개정 약관은 민사집행규칙 일부개정규칙안이 시행되는 10월 1일부터 적용된다.

2026.09.02 18:25홍하나 기자

20년간 꿈쩍 않던 보험 산업, AI가 처음으로 판을 뒤집는다

맥킨지(McKinsey)가 2026년 7월 발표한 보고서에 따르면 2026년의 보험 산업은 2006년과 거의 구분되지 않는다. 세계화도, 디지털화도, 플랫폼 경제도 다른 산업의 구조를 바꿔놓는 동안 보험만은 20년째 같은 자리에 머물렀다. 그런데 이 오래된 정체를 처음으로 흔들 변수가 등장했다. 바로 인공지능(AI)이다. 보고서는 AI가 보험의 성장, 판매, 생산성, 변화 속도라는 네 가지 축을 동시에 뒤흔들 잠재력을 갖고 있으며, 지금 준비하는 회사와 그렇지 않은 회사의 격차가 이미 벌어지기 시작했다고 진단한다. 프리미엄은 늘었지만 이익은 제자리, 20년 정체의 실체 세계 보험 산업은 지난 20년간 매출은 꾸준히 늘렸지만 수익성은 오히려 나빠졌다. 맥킨지 분석에 따르면 전 세계 보험료 수입은 2005년 이후 연평균 4.9%씩 성장해 2025년 약 8조 3천억 달러에 이르렀지만, 세전 이익은 연평균 4.3% 증가에 그쳐 약 5,800억 달러 수준에 머물렀다. 겉보기에는 0.6% 포인트 차이지만, 20년 넘게 매년 쌓이면 수익성이 뚜렷하게 벌어지는 구조적 격차다. 정체의 핵심은 비용 효율이 개선되지 않았다는 데 있다. 손해보험(P&C) 사업비율은 2005년 이후 줄곧 27~32%에 머물렀다. 사업비율(expense ratio)이란 보험사가 거둔 보험료 가운데 인건비, 판매수수료, 시스템 운영비 등 사업을 운영하는 데 쓴 돈의 비중을 뜻한다. 사업비율이 20년째 제자리인 사이, 매출 대비 비용(판관비) 부담은 오히려 전 세계 기준 10%, 북미 기준 22% 늘었다. 같은 기간 통신, 자동차, 항공 산업이 비용을 줄이는 동안 보험만 거꾸로 간 셈이다. 자동화와 디지털 도구에 막대한 돈을 투자하고도 비용이 늘어난 것이다. 커지는 위험과 줄어드는 존재감, 사이버 위험의 99%가 무보험 보험은 세상의 위험이 커지는 속도를 따라잡지 못하고 있다. 맥킨지에 따르면 보험 매출은 2015년부터 2025년까지 1.24배 성장하는 데 그쳐, 같은 기간 세계 국내총생산(GDP) 성장률 1.58배는 물론 소프트웨어 산업의 5.94배에 한참 못 미쳤다. 위험은 빠르게 늘어나는데 이를 보장하는 보험의 존재감은 오히려 옅어지고 있다는 뜻이다. 그림1. 보험 산업 매출 성장률(2015~2025년). 소프트웨어는 5.94배 성장했지만 보험 산업은 1.24배로 세계 GDP(1.58배)에도 뒤처졌다. (자료: 세계은행, 맥킨지 분석) 가장 뚜렷한 사각지대는 자연재해와 사이버 위험이다. 2025년 자연재해로 발생한 손실 가운데 보험으로 메우지 못한 보장 공백은 1,330억 달러에 달했고, 이 공백을 보험으로 메우려면 4,240억 달러의 추가 보험료가 필요하다는 추산도 있다. 사이버 위험은 더 심각하다. 전 세계에서 발생하는 사이버 피해 비용 가운데 보험으로 보장되는 비율은 1%에도 미치지 못하며, 보장되지 않는 위험 규모만 약 9,000억 달러다. 해킹 한 번에 수천억 원이 오가는 시대에 위험의 99%가 무방비로 노출돼 있다는 의미다. 보고서는 AI가 이 공백을 메울 열쇠가 될 수 있다고 본다. 그동안 보험사가 특정 위험을 인수하지 못한 이유는 수요가 없어서가 아니라, 가격을 정확히 매길 데이터와 자신감이 없었기 때문이다. AI가 실시간 데이터를 읽어내고 손해 예측 정확도를 높이면, 지금까지 값이 너무 비싸거나 아예 거절당하던 고객도 보장 범위 안으로 들어올 수 있다. 실제로 손해율을 5% 포인트만 개선해도 보험사는 같은 위험을 더 많이, 더 싸게 인수할 수 있게 된다. 보험 판매의 종말, 고객의 AI가 대신 쇼핑하는 시대 보험은 오랫동안 '사는' 상품이 아니라 '파는' 상품이었고, 이 구조가 설계사와 브로커에게 큰 힘을 실어줬다. 현재 미국 손해보험의 약 85%, 생명보험의 약 95%가 설계사, 브로커, 총괄대리점(MGA)을 통해 판매된다. 판매 채널이 고객 관계를 틀어쥐고 있는 탓에 판매수수료는 2005년 이후 거의 줄지 않았고, 손해보험에서 보험료 1달러당 10~25센트가, 생명보험에서는 첫해 보험료의 최대 80센트가 판매 비용으로 빠져나간다. 보험료의 상당 부분이 위험 보장이 아니라 '파는 데' 쓰이는 구조다. AI는 이 견고한 구조에 처음으로 균열을 낼 기술로 지목된다. 이미 북미 소비자의 절반가량이 개인 보험을 알아볼 때 AI를 활용한다. AI 비서가 갱신일을 챙기고, 여러 보험사의 상품을 실시간으로 비교하며, 고객이 움직이기도 전에 더 나은 상품으로 갈아탈 것을 추천하는 일이 이미 가능하다. 자동차를 사거나 집을 계약하거나 항공권을 예약하는 순간에 보험이 자연스럽게 함께 판매되는 '임베디드 보험'도 확산되고 있다. 이렇게 되면 고객에게 다가서는 '현관문'은 더 이상 설계사 사무실이나 보험사 홈페이지가 아니라, 고객이 신뢰하는 AI 비서가 된다. 여기서 승자와 패자가 갈린다. AI가 어떤 상품을 먼저 보여줄지 결정하는 순간, 광고를 더 많이 하거나 설계사에게 잘 보이는 전통적 전략은 힘을 잃는다. 자동차보험처럼 단순하고 반복적인 상품에서는 AI 플랫폼이 고객과 보험사 사이에 끼어들어 거래를 좌우할 가능성이 크다. 반면 기업보험이나 고액 자산가 대상 상품처럼 상담과 맞춤 설계가 중요한 영역에서는 AI가 설계사를 대체하기보다 설계사의 생산성을 끌어올리는 도구로 먼저 자리 잡을 전망이다. 보고서는 AI가 설계사 한 명의 생산성을 두세 배로 높일 수 있다고 본다. 20년째 그대로인 비용 구조, AI가 만드는 승자와 패자 AI가 보험의 생산성 문제를 풀 수 있다는 기대의 근거는 이미 나타난 성과에 있다. 맥킨지에 따르면 AI 도입으로 고객 가입 절차 비용은 20~40% 줄었고, 설계사 생산성은 10~20% 높아졌다. 과거 로봇 자동화(RPA) 같은 기술이 특정 업무만 개선했던 것과 달리, AI는 인수 심사, 보험금 지급, 고객 서비스 전 과정의 비용을 동시에 낮출 수 있다는 점이 결정적이다. 더 중요한 변화는 '규모의 경제'가 다시 쓰인다는 데 있다. AI도 컴퓨팅과 모델 운영에 실제 비용이 들지만, 일단 갖추고 나면 업무 단위당 비용을 사람이나 규칙 기반 시스템보다 훨씬 낮출 수 있다. 그 결과 AI를 먼저 도입한 보험사는 매출은 빠르게 늘리면서 비용은 그만큼 늘리지 않는, 뒤처진 경쟁사가 따라오기 힘든 격차를 만든다. 실제로 AI 선도 보험사는 뒤처진 보험사보다 주주총수익률(TSR)이 6배 높았다. 보고서는 이 흐름 속에서 보험사가 선택할 수 있는 길이 두 가지라고 정리한다. 하나는 막대한 초기 투자를 넓은 사업 기반에 분산할 수 있는 '규모'의 길이고, 다른 하나는 한 분야에서 누구도 따라올 수 없는 전문성을 갖추고 나머지는 파트너를 통해 해결하는 '깊은 전문화'의 길이다. 위험한 것은 결정을 미루거나 어중간하게 중간에 걸치는 것이다. AI를 기존 사업 옆에서 천천히 돌아가는 현대화 프로그램 정도로 여기는 회사는, 그 격차가 손익계산서에 드러날 무렵이면 이미 따라잡기 어려울 만큼 벌어져 있을 가능성이 크다. 규모냐 전문화냐, 지도가 아닌 나침반이 필요한 시점 맥킨지는 이 보고서에서 정답이 담긴 '지도'를 제시하지 않는다고 분명히 밝힌다. AI의 발전 속도와 순서가 워낙 불확실해, 5년짜리 전략을 세워도 실행하기 전에 낡아버릴 수 있기 때문이다. 대신 보고서가 건네는 것은 '나침반'이다. 어느 방향으로 바람이 부는지 읽고, 어떤 시나리오에서도 후회하지 않을 움직임을 지금 시작하라는 조언이다. 목적지가 아직 보이지 않아도 최적의 항로에 가장 가깝게 붙어 자주 방향을 트는 범선처럼, 빠르게 배우고 자주 수정하는 능력 자체가 경쟁력이 되는 시대라는 것이다. 다만 이 보고서가 그리는 낙관적 시나리오가 실제로 얼마나 빠르게 현실이 될지는 두고 볼 필요가 있다. 보고서 스스로도 AI가 생산성을 조금 개선하는 데 그치고 판매 구조와 위험 소유의 근본 틀은 대체로 유지되는, 보험사들에게 더 편안한 시나리오 또한 충분히 가능하다고 인정한다. 분명한 것은 자연재해와 사이버처럼 보장 공백이 큰 영역에서 AI가 새로운 시장을 열 여지가 크다는 점, 그리고 국내 보험 시장 역시 이 흐름에서 예외가 아니라는 점이다. 결국 규모로 갈지 전문화로 갈지, 판매 채널을 지킬지 위험 엔진이 될지는 각 회사가 스스로 판단해야 할 몫으로 남는다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI가 보험 설계사를 완전히 대체하나요? 전부 대체하지는 않습니다. 자동차보험처럼 단순하고 자주 가입하는 상품에서는 AI 플랫폼이 설계사 역할을 상당 부분 가져갈 수 있지만, 기업보험이나 고액 자산가 대상 상품처럼 상담과 맞춤 설계가 중요한 영역에서는 AI가 설계사의 생산성을 두세 배로 높이는 도구로 먼저 쓰일 전망입니다. Q. 사이버 위험의 99%가 무보험이라는 말은 무슨 뜻인가요? 전 세계에서 발생하는 해킹, 데이터 유출 등 사이버 피해 비용 가운데 보험으로 보장받는 비율이 1%도 되지 않는다는 뜻입니다. 보장되지 않는 위험 규모만 약 9,000억 달러로, 대부분의 기업과 개인이 사이버 사고에 사실상 무방비 상태라는 의미입니다. Q. AI를 먼저 도입한 보험사는 실제로 어떤 이점을 얻나요? 맥킨지 분석에 따르면 AI를 도입한 보험사는 고객 가입 비용을 20~40% 줄이고 설계사 생산성을 10~20% 높였습니다. 나아가 AI 선도 보험사는 뒤처진 보험사보다 주주총수익률이 6배 높게 나타났습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 맥킨지(McKinsey)에서 확인할 수 있다. 리포트명: How AI will reshape the economics of insurance: A CEO's guide to strategy (2026년 7월) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.09.02 15:39AI 에디터

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