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챗GPT, 이제 아이메시지도 읽고 보낸다…시리와 충돌하나

오픈AI가 챗GPT를 통해 애플의 아이메시지를 읽고 작성하거나 직접 전송할 수 있는 기능을 선보였다. 애플이 메시지 등 이용자 개인정보 보호를 강조해온 만큼 새로운 기능을 둘러싼 개인정보 보호 논란이 불거질 가능성도 제기된다. 21일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 오픈AI는 지난 20일(현지시간) 맥용 챗GPT에서 애플의 메시지 앱을 연동할 수 있는 기능을 출시했다. 외신에 따르면 이번 출시된 새 기능을 통해 챗GPT가 메시지를 읽고 작성·전송할 수 있다. 기존 대화 내용을 검색하거나 특정 대화를 요약하고 관련 정보를 찾아주는 것도 가능하다. 예를 들어 이용자가 과거 메시지에서 특정 내용을 찾아달라고 요청하거나 대화 내용을 요약하도록 할 수 있으며, 챗GPT를 통해 새로운 메시지를 작성해 상대방에게 보내는 작업까지 수행할 수 있다고 외신은 보도했다. 다만 오픈AI는 해당 기능이 이용자의 동의를 받아야만 작동한다고 강조했다. 이용자의 모든 메시지를 별도로 색인화하는 방식도 아니라고 설명했다. 메시지 연동 기능은 맥에서 로컬로 실행되며 애플스크립트와 손쉬운 사용(Accessibility) 등 맥OS가 기존에 제공하는 기능을 활용해 메시지 앱과 상호작용한다. 이용자가 처음 연동을 설정하면 챗GPT가 컴퓨터에 저장된 메시지 기록에 접근한다는 권한 안내가 표시된다. 맥의 '시스템 설정'에서도 전체 디스크 접근 권한을 활성화해야 하며 연락처 이름과 자동화 도구에 대한 접근도 허용해야 한다. 그럼에도 애플 입장에서는 민감한 사안이 될 수 있다는 분석이 나온다. 애플은 그동안 이용자 메시지의 개인정보 보호를 핵심 가치로 내세워왔다. 외신은 외부 AI 서비스가 애플 이용자의 메시지 데이터에 접근할 수 있게 되면서 관련 데이터가 어떻게 처리되는지를 둘러싼 우려가 제기될 수 있다고 보도했다. 애플은 이에 대한 질문에 별도의 입장을 내지 않았다. 특히 이번 기능은 애플이 준비 중인 차세대 AI 시리와도 일부 영역에서 경쟁할 가능성이 있다. 외신에 따르면 차세대 시리 역시 기기에 저장된 메시지와 각종 콘텐츠를 검색·분석해 이용자의 요청을 처리하는 기능을 갖출 예정이다. 이는 애플이 챗GPT 등 외부 챗봇과 비교해 시리가 가질 수 있는 경쟁력으로 꼽아온 부분이다. 오픈AI는 이미 맥에서 엑스코드(Xcode)와 메모, 터미널 등 다른 애플 애플리케이션과 챗GPT를 연동하고 있다. 최근에는 아이폰과 아이패드의 건강 앱에 저장된 정보를 분석하는 기능도 내놨다. 다만 iOS와 아이패드OS에서는 이용자가 건강 데이터를 챗GPT에 제공하는 데 별도로 동의하도록 하고 있다. 블룸버그는 애플이 과거에도 아이메시지에 접근하는 외부 서비스에 제동을 건 전례가 있다고 전했다. 애플은 안드로이드 스마트폰에서도 아이메시지를 이용할 수 있도록 한 '비퍼 미니(Beeper Mini)'의 서비스를 차단한 바 있다. 이번 기능 출시는 애플과 오픈AI 사이의 긴장이 커지는 가운데 이뤄졌다. 블룸버그에 따르면 애플은 지난달 오픈AI가 출시 예정 제품에 관한 정보를 탈취했다며 소송을 제기했다.

2026.08.21 09:30류승현 기자

11개월 만에 생산자물가지수 하락…전년 대비로 7%대 상승

11개월 만에 생산자물가 지수가 하락했지만 여전히 전년과 비교했을 때 높은 수준으로 집계됐다. 21일 한국은행은 2026년 7월 생산자물가가 전월 대비 0.4% 하락, 11개월 만에 내림세를 보였다고 밝혔다. 그러나 2025년 7월과 비교해 7.7% 상승, 5월 증가폭 8.6%나 6월 8.5%에 비해 낮지만 여전히 높은 수준을 나타내고 있다. 이는 국제유가가 전년 대비 상승했지만 전월 대비로는 낮아졌기 때문이다. 석탄 및 석유 제품, 휘발유 가격과 화학 제품 등도 내려가면서 전월 대비 0.5% 내렸다. 여름철 주택용 전력 누진 구간이 완화되면서 전월 대비 0.6% 하락한 영향도 미쳤다. 주가 하락으로 인한 금융 및 보험 서비스 위탁 매매 수수료도 전월 대비 0.4% 떨어졌다. 2026년 7월 총 산출 물가는 전월 대비 0.2% 하락했으나 전년 동월 대비로는 16.6% 올랐다. 총 산출 물가는 국내 생산품의 전반적인 가격변동을 파악하기 위하여 국내출하 외에 수출을 포함하는 총산출 기준으로 상품 및 서비스의 가격변동을 측정한 지수다.

2026.08.21 09:15손희연 기자

아크릴, 국내 첫 '의료 AI 풀스택' 제시...'KHF 2026' 행사서

아크릴(대표 박외진)이 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 '국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF) 2026'에 참가했다. 자사 AI-Native EMR 온보딩 플랫폼 'NADIA-ANE'와 LLM 'ALLM.H', AI 운영 플랫폼 'Jonathan.H'를 중심으로 한 'AI-Native Healthcare Stack'을 선보였다. 병원 의료 인공지능 전환(AX)의 방향을 제시했다고 회사는 20일 밝혔다. 특히 이번 전시에서 아크릴은 단일 AI모델이나 개별 서비스를 소개하는 데 그치지 않고 ▲병원 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 연결하는 데이터 계층부터 ▲의료 특화 파운데이션 모델 ▲AI 에이전트 개발과 배포·운영을 위한 인프라까지 하나로 연결한 의료 AI 풀스택을 중점적으로 소개했다. 박외진 아크릴 대표는 "데이터 표준화에서 모델 학습·운영, 에이전트 임상 워크플로우, AI 인프라 운영·최적화로 이어지는 구조"라고 설명했다. 병원에는 수십 년치 진료 기록이 쌓여 있다. 하지만, 의료진이 특정 환자의 과거 이력이나 특정 조건에 해당하는 환자군을 확인하려면 여러 화면을 직접 뒤지거나 의료정보팀에 요청해 기다려야 한다. 데이터는 있는데 물어볼 방법이 마땅치 않은 것이다. 아크릴은 이 문제가 범용 대규모언어모델(LLM) 하나를 도입하는 것만으로는 풀리지 않는다고 봤다. 병원마다 다른 EMR과 임상데이터웨어하우스(CDW)의 데이터 구조를 AI가 같은 의미로 이해해야 하고, 한국어 임상 환경에 특화된 모델이 병원 내부에서 안전하게 작동해야 하며, 여러 모델과 에이전트를 지속적으로 관리할 수 있는 운영 체계까지 함께 갖춰져야 한다는 것이다. 데이터 주권 담당 'NADIA-ANE', 모델 주권 'ALLM.H', 운영 주권 'Jonathan.H' 하나의 기술 체계로 연결 이를 위해 아크릴은 데이터 주권을 담당하는 'NADIA-ANE', 모델 주권을 담당하는 'ALLM.H', 운영 주권을 담당하는 'Jonathan.H'를 하나의 기술 체계로 연결했다. 병원 내 데이터 표준화와 임상 온톨로지, 자체 의료 파운데이션 모델의 원내 구동, MLOps와 LLMOps 및 감사로그, GPU 최적화와 접근통제까지 데이터와 모델, 운영 주권을 단일 체계로 구현한 것이 핵심이다. 'NADIA-ANE'는 병원마다 다른 EHR·EMR 데이터 구조를 AI가 활용할 수 있는 의미 계층으로 연결하는 AI-Native EMR 온보딩 플랫폼이다. 병원 스키마에 직접 종속되는 기존 방식과 달리 3계층 지식 구조를 적용했다. 공통 임상 지식과 표준을 담당하는 Tier 1, 병원별 스키마를 분석해 자동 생성하는 의미 계층 Tier 2, 병원 고유 코드와 약어 등을 보정하는 Tier 3다. 병원이 이미 쓰고 있는 시스템에 연결하는 방식이어서 EMR을 교체하지 않으며, 병원별로 반복되던 데이터 매핑과 커스터마이징 부담을 줄여 같은 AI 서비스를 다른 의료기관으로 확장할 수 있게 설계했다. 의료진이나 연구자가 자연어로 질문하면 실제 병원 데이터를 조회해 답과 근거를 함께 제시한다. 생성된 SQL은 실행 단계에서 다시 검증하며, 필요한 개념이나 데이터가 없거나 결과가 불확실한 경우에는 추측성 답변을 만들어내는 대신 응답을 제한한다. 의료 환경에서 요구되는 안전성을 고려한 설계다. 아크릴의 자체 평가에 따르면 'NADIA-ANE'는 의료 자연어 질의를 SQL로 변환하는 국제 벤치마크 EHRSQL 2024에서 RS@0 89.08%, RS@10 84.78%를 기록했다. 'ALLM.H'는 이러한 의료 데이터를 이해하고 추론하는 지능형 코어 역할을 맡는다. 아크릴이 자체 개발한 산업 특화 파운데이션 모델 패밀리 'ALLM(Acryl LLM)'을 의료·헬스케어 도메인에 특화한 모델로, 한국어 의료 용어와 임상 문맥에 대한 이해와 추론을 핵심으로 한다. 범용 LLM이 의료 전문용어와 병원 고유의 임상 문맥에서 가질 수 있는 한계를 줄이는 동시에, 병원 내부에서 모델을 직접 운용하는 온프레미스 구조를 적용해 환자 데이터의 외부 전송을 최소화한다. 한국 의사국가시험 기반 의료 지식·추론 벤치마크 KorMedMCQA Doctor에서 96.78%를 기록했다. 'ALLM.H'는 하나의 범용 의료 모델에 머무르지 않고 과제별 전문성을 더하는 형태로 확장할 수 있게 설계했다. 기본 모델이 의료 문서 요약과 임상 추론 등 파운데이션 역할을 맡고, 과제별 어댑터와 특화 모델을 결합해 진료지원과 연구, 환자 서비스 등 병원 업무에 맞는 AI를 구성하는 방식이다. 'NADIA-ANE'와 결합하면 'ALLM.H'가 의료 데이터의 의미를 이해하는 추론 엔진으로 작동해 자연어 기반 EHR 질의와 분석을 지원한다. 'Jonathan.H'는 병원에서 활용하는 여러 AI 모델과 에이전트를 실제 서비스로 운영하기 위한 AI 인프라 및 AgentOps 플랫폼이다. 모델과 에이전트 등록부터 학습, 검증, 배포, 실행, 거버넌스, 재학습과 폐기까지 전 생애주기를 통합 관리하고, 여러 모델과 에이전트가 동시에 동작하는 환경에서 안정적인 운영을 지원한다. 'Jonathan.H'는 진료지원과 행정 자동화, 환자 안내, 연구데이터 활용 등 서로 다른 병원 업무에 복수의 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 워크플로우를 적용할 수 있게 설계했다. 추론 API와 FHIR, OAuth 등 표준 인터페이스를 기반으로 기존 EMR과 HIS, PACS, CDW에 AI를 연계하며, 이후 모델이나 에이전트가 추가되거나 바뀌더라도 기존 병원 시스템에 미치는 영향을 최소화하는 구조를 지향한다. GPU 자원 관리와 추론 환경 운영, 사용자 격리, 모니터링과 장애 대응을 통합해 온프레미스 의료 AI 환경의 지속적인 운영을 지원한다. 세 제품이 연결될 때 만들어지는 의료 AI 전체 가치사슬 강조 아크릴이 이번 전시에서 강조하는 것은 세 제품 각각의 기능보다, 세 제품이 연결될 때 만들어지는 의료 AI의 전체 가치사슬이다. NADIA-ANE가 병원마다 다른 데이터 구조에 의미를 부여하고, ALLM.H가 그 위에서 의료 지식과 임상 문맥을 이해해 추론하며, Jonathan.H가 모델과 에이전트의 실행과 운영을 담당한다. 데이터를 모으는 단계에서 끝나는 것이 아니라, 데이터를 이해하고 AI가 추론하며 실제 병원 업무에서 지속적으로 운영되는 구조까지 하나의 스택으로 구현한다. 이 구조는 병원의 정형 데이터뿐 아니라 비정형 임상 문서와 의료 지식까지 AI 활용 대상으로 넓히는 기반이 된다. 비정형 EMR 텍스트에서 의료 개체를 추출해 구조화하고, 표준용어를 기준으로 데이터 의미를 통합하며, 자연어 데이터 검색과 데이터 출처·변환 과정을 확인할 수 있는 계보(Lineage) 관리, 자연어 질의(NL2SQL)와 검색증강생성(RAG)을 결합한 복합 질의 처리 등이 가능하다. 이를 통해 임상의는 필요한 임상 지표와 코호트 정보를 자연어로 질의하고, 연구자는 데이터 추출에 드는 반복 작업을 줄이며, 병원은 폐쇄망·온프레미스 환경에서 AI 모델과 데이터 활용 과정을 감사 가능한 형태로 관리할 수 있다. 박 대표는 "아크릴은 이러한 기술 구조를 통해 의료 AI의 경쟁 축을 개별 모델의 성능 경쟁에서 운영 가능한 의료 AI 체계로 확장한다는 전략"이라면서 "환자 데이터를 병원 내부에서 관리하는 데이터 주권, 자체 의료 특화 모델을 병원 환경에서 운영하는 모델 주권, 모델과 에이전트, 인프라의 배포와 모니터링을 병원이 통제하는 운영 주권을 하나의 풀스택으로 제공해 의료기관이 자체 AI 역량을 축적하도록 지원할 것"이라고 밝혔다. 회사는 AI가 의료진을 대체하는 기술이 아니라, 의료진과 연구자, 데이터 담당자, 병원 운영자가 데이터를 보다 빠르고 정확하게 활용하도록 돕는 병원 공통 AI 인프라라는 점을 강조했다. 아크릴은 이번 전시에서 세 공간에 참여한다. 코엑스 C관 D10 정보통신산업진흥원(NIPA) 공동관 부스에서 풀스택 전체를 시연하고, 연세대학교 의료원 부스에서도 NADIA-ANE를 전시한다. 닥터앤서관에서는 국책과제 닥터앤서 3.0 적용 서비스 두 건을 선보인다. 피부질환 서비스 '더마 에이전트'는 중증 아토피피부염 환자가 퇴원한 뒤 혼자 관리하는 기간을 AI가 이어받아 환자가 따로 기록하지 않아도 진료 때 지난 경과가 정리돼 있게 한다. 전립선증식증 서비스는 같은 구조를 두 번째 질환에 적용한 사례로, 국내 상급종합병원 및 디지털헬스 전문기업과 공동 개발하고 있다. 박외진 대표 "의료AI 경쟁력은 단일모델 성능만으로 결정되지 않아" 박 대표는 “의료 AI 경쟁력은 단일 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 병원 데이터를 정확한 의미로 이해하고, 의료에 특화한 모델을 병원 환경에서 안전하게 구동하며, 여러 AI 모델과 에이전트를 지속적으로 관리할 수 있어야 비로소 실제 임상과 연구, 병원 운영으로 확장할 수 있다”며 “이번 KHF 2026에서 NADIA-ANE와 ALLM.H, Jonathan.H로 이어지는 아크릴의 AI-Native Healthcare Stack을 통해 병원이 데이터와 모델, 운영에 대한 주도권을 확보하면서 의료 AX를 현실화할 수 있는 방향을 제시할 것”이라고 강조했다. 한편 아크릴(KOSDAQ 0007C0)은 2011년 설립한 AX 전문기업이다. AI 운영 플랫폼 '조나단(Jonathan)'과 산업 특화 파운데이션 모델 패밀리 'ALLM'을 자체 개발해 보유하고 있다. 이를 기반으로 의료와 산업, 공공 영역의 AX를 지원한다. 의료 영역에서는 AI-Native EMR 온보딩 플랫폼 'NADIA-ANE'와 의료 AI 플랫폼 'NADIA', 식품의약품안전처 의료기기 소프트웨어 허가 제품 2건 등을 운영하고 있다. 해외에서는 공공병원 적용과 미국 중소형 병원 시장 진출을 추진 중이다.

2026.08.20 17:10방은주 기자

비용 아껴 적자 축소한 이마트24…매출 회복은 언제

이마트24가 매출 감소에도 비용 효율화를 통해 올해 상반기 적자 폭을 줄였다. 상품 판매로 벌어들인 매출총이익이 감소했지만 판매비와 관리비를 더 큰 폭으로 줄이면서 수익성을 방어했다. 다만 2년 연속 이어진 외형 축소는 풀어야 할 과제다. 이마트24는 하반기 차별화 상품과 특화매장을 확대하고 점포당 생산성을 높여 매출 회복과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 매출총이익 줄었지만 적자 축소…판관비 절감 효과 20일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 이마트24의 올해 상반기 매출은 9908억원으로 전년 동기 9980억원보다 0.7% 감소했다. 같은 기간 영업손실은 149억원에서 129억원으로 20억원 줄었다. 적자 축소는 2분기에 집중됐다. 올해 1분기 영업손실은 106억원으로 지난해 같은 기간 104억원보다 2억원 늘었다. 2분기에는 매출이 전년 동기 대비 0.1% 증가하는 데 그쳤지만, 영업손실은 44억원에서 23억원으로 축소됐다. 상반기 매출총이익도 1724억원에서 1702억원으로 22억원 감소했다. 상품 판매를 통해 확보한 이익이 줄었는데도 영업손실이 축소된 것은 판매비와 관리비 감소 폭이 이를 웃돌았기 때문이다. 올해 상반기 판관비는 1831억원으로 전년 동기보다 42억원 줄었다. 세부적으로 지급수수료가 852억원으로 전년 동기 대비 2.2% 줄었고 무형자산상각비가 25억원으로 29.7% 감소했다. 퇴직급여도 같은 기간 14.8% 줄었다. 이마트24의 비용 효율화 기조는 지난해부터 이어지고 있다. 지난해 상반기 매출은 9980억원으로 전년 동기보다 7.3% 줄고 매출총이익도 105억원 감소했다. 반면 같은 기간 판관비는 1987억원에서 1873억원으로 5.7% 감소했다. 매출총이익 감소 폭보다 판관비를 더 많이 줄이면서 영업손실도 158억원에서 149억원으로 축소됐다. 비용 감소를 이끈 것은 지급수수료와 감가상각비였다. 지난해 상반기 지급수수료는 927억원에서 872억원으로 55억원 줄었고 감가상각비는 547억원에서 505억원으로 42억원 감소했다. 급여도 294억원에서 279억원으로 15억원 줄었다. 세 항목의 감소액을 합하면 전체 판관비 절감액과 비슷한 수준이다. 2년 연속 외형 축소…상품·점포 경쟁력 강화 비용 효율화로 적자 폭을 줄였지만 외형 축소는 과제로 남아 있다. 이마트24의 연간 매출은 2023년 2조 2251억원에서 2024년 2조 1631억원, 지난해 2조 530억원으로 2년 연속 감소했다. 이마트24는 점포 수 확대보다 개별 점포의 생산성과 수익성을 높이는 방향으로 전략을 전환하고 있다. 매출이 낮은 점포를 정리하는 대신 우량 상권을 중심으로 신규 출점을 확대하고 기존 점포의 운영 효율을 높이는 방식이다. 실제로 올해 2분기 운영 점포 수는 전년 동기보다 640개 감소했지만 매출은 0.1% 증가해 전년 수준을 유지했다. 점당 일 평균 매출도 같은 기간 11% 증가했다. 상품 경쟁력도 강화하고 있다. 지난해 하반기부터 상품 개발을 확대하면서 프레시푸드(FF)과 베이커리, 디저트, 간편식 등 중점 카테고리의 점포당 매출은 전년 동기 대비 약 20% 증가했다. 이마트24는 건강식 브랜드 '가뿐한입'과 '성수310' 상품을 확대하고 협업 간편식, 생활형 퀵커머스와 24시간 배달 등 상품·서비스를 강화하고 있다. 상권별 고객 수요를 반영한 특화매장도 확대하고 있다. 1030세대를 겨냥한 플래그십스토어 '트렌드랩 성수점'을 비롯해 디저트 특화매장 '디저트랩 서울숲점', 외국인 관광객을 겨냥한 'K-푸드랩 명동점' 등이 대표적이다. 하반기에는 우량 상권을 중심으로 일반 점포의 경쟁력도 높인다는 계획이다. 이마트24 관계자는 “2분기에는 운영 점포 감소에도 전년 수준의 매출을 유지하고 영업손실을 절반 가까이 줄이는 등 점포 생산성과 수익성이 개선됐다”며 “하반기에도 차별화 상품과 서비스를 확대하고 플래그십스토어와 특화매장 등 공간 경쟁력을 강화할 계획”이라고 말했다.

2026.08.20 17:08김민아 기자

팀 스위니 에픽게임즈 대표 "차세대 핵심은 '개방형 생태계'…UE6로 플랫폼 경계 허문다"

에픽게임즈가 게임 산업의 다음 국면으로 '개방형 생태계'를 제시했다. 개별 게임을 하나씩 구매해 즐기는 구조에서 벗어나 여러 게임과 계정, 아이템, 커뮤니티가 하나로 묶이는 형태로 시장이 재편된다는 진단이다. 이러한 비전의 기반이 되는 기술로는 '언리얼 엔진(UE)6'를 내세웠다. 팀 스위니 에픽게임즈 대표는 20일 서울에서 열린 '언리얼 페스트 서울 2026' 기조연설과 기자간담회에서 이러한 구상을 밝혔다. "포트나이트는 게임이 아닌 생태계"…韓 스토어 매출 '3위' 스위니 대표는 새로운 세대가 개별 게임보다 하나의 생태계 안에서 여러 게임을 오가는 성향을 보인다고 말했다. 이에 대한 대표적인 사례로 '포트나이트'의 월간활성이용자(MAU)가 약 7600만명에 이른다는 점을 언급했다. 아울러 초기 폐쇄적인 구조를 탈피해 누구에게나 열린 개방형 생태계로 탈바꿈했다며, 생태계 확장에 힘입어 MAU가 추가로 상승할 가능성을 시사했다. 에픽게임즈 스토어(EGS)는 지난해 12월 PC·모바일 합산 MAU 7800만명으로 역대 최고치를 기록했다. 지난해 이용자 지출은 약 11억 6000만 달러(약 1조 6152억원)로 전년 대비 6% 늘었다. 한국 성장세는 더 가팔랐다. 이용 시간과 이용자 수는 각각 26%, 56% 증가했고 인게임 지출은 12배 늘었다. 매출 기준 국가 순위는 16위에서 3위로 올라 미국과 중국 다음 자리를 차지했다. 포트나이트 생태계 내 크리에이터와 개발자에게 지급된 누적 금액은 이미 10억 달러(약 1조 3900억원)를 넘어섰다. 에픽게임즈는 디즈니, 레고 등 글로벌 파트너들과 협력해 스타워즈, 레고, 오징어 게임 등 유명 IP를 생태계 참여자들에게 개방하고 있다. 스위니 대표는 "과거에는 개별 개발자가 IP 라이선스를 확보하기 위해 막대한 선급 비용을 치러야 했지만, 이제는 IP를 먼저 활용해 게임을 제작한 뒤 발생한 수익의 20%를 공유하는 방식으로 진입 장벽을 대폭 낮췄다"고 설명했다. UE6, '버스·씬그래프' 핵심 축…2027년 말 얼리 액세스 공개 차세대 엔진인 UE6의 핵심 기술 축으로는 자체 프로그래밍 언어 '버스'와 3D 객체 관리 프레임워크인 '씬그래프'로 꼽힌다. UE6는 엔진 개발에 C++를 사용하고 게임 로직은 버스로 관리하는 이원화 구조를 취한다. 이를 통해 버스로 작성된 코드가 다양한 게임과 플랫폼 생태계 전반에서 원활히 상호 호환되도록 설계됐다. 스위니 대표는 버스를 산업 표준으로 자리 잡게 하겠다는 목표도 제시했다. AI 전략은 명확히 구분했다. 그는 "AI 모델을 직접 만들겠다는 뜻이 아니다"라며 클로드, 커서 등 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 호환 모델을 엔진에 연결하는 방식을 택했다고 밝혔다. 기술 로드맵을 발표한 줄리앙 마샹 에픽게임즈 시니어 디렉터는 지난 6월 출시된 UE5.8에 메가라이트와 MCP 서버가 들어갔다고 소개했다. 현재 개발 중인 UE5.9는 AI 워크플로우와 모바일 플랫 지원 확대에 무게를 둔다. UE6는 UE5와 포트나이트용 언리얼 에디터(UEFN)를 통합하는 작업으로, 2027년 말 얼리 액세스로 공개될 예정이다. "애플, 일본은 열어주고 한국은 막아" 이어진 기자간담회에서 스위니 대표는 구글·삼성전자와의 원만한 합의 결과를 전했다. 에픽게임즈 스토어는 안드로이드 환경에서 제약 없이 서비스되고, 올해 말에는 삼성 기기에서의 스토어 제한도 해소될 것으로 전망했다. 반면 애플을 향해서는 비판의 수위를 높였다. 스위니 대표는 "일본에서는 iOS 내 경쟁 스토어와 사이드로딩을 허용하면서도 한국에서는 어떤 경로로도 설치를 차단하고 있다"며 "이는 한국 시장에 대한 존중이 부족한 처사"라고 지적했다. 수수료 체계 역시 일본(15%)과 한국(26%) 간 차별이 존재한다고 짚었다. 그는 "한국 개발사가 만들고 국내 결제망(PG)을 거쳐 한국 이용자가 구매하는 구조에서 애플이 창출하는 부가가치는 없다"며 "실제 결제 처리 비용을 기준으로 본다면 애플이 가져갈 수수료는 0%에 수렴해야 마땅하다"고 강조했다. 경쟁 구도에 대해서는 플랫폼과 엔터테인먼트 전반으로 시야를 넓혔다. 그는 MAU 4억명 규모의 로블록스는 물론 이용자 체류 시간을 두고 경쟁하는 유튜브, 틱톡, 넷플릭스를 비롯해 생성형 AI와 월드 모델 기업까지 모두 경쟁자로 꼽았다. 박성철 에픽게임즈 코리아 대표는 "기존 방식으로만 게임을 개발하기에는 시장의 불안감이 큰 상황"이라며 "규모와 무관하게 국내 개발사들이 에픽게임즈의 개방형 생태계에서 적극 활약할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다. 이어 "다음해에는 이용자 제작 콘텐츠(UGC) 게임 분야에서도 한국 개발사들이 글로벌 시장에 이름을 알릴 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.20 15:38진성우 기자

크라우드스트라이크 "클라우드 겨냥 사이버 범죄 171% 급증"

글로벌 사이버보안 기업 크라우드스트라이크(CrowdStrike, 한국지사장 은성율)가 '2026 위협 헌팅 보고서'를 발표했다. AI가 현대 사이버 공격 전반에 내재됐다고 밝혔다. 보고서는 이 회사 홈페이지에서 확인할 수 있다. 20일 보고서에 따르면, 중국 연계 공격 세력은 개념 증명(PoC) 공개 후 24시간 이내에 핵심 취약점을 악용했다. 또 북한 연계 공격 세력은 AI 프레임워크 패키지 131개를 오염시킨 것으로 나타났다. 보고서는 AI가 공격자의 운영 역량인 동시에 고가치 표적이 됐다고 강조했다. 실제 AI는 공격자의 공격 효과를 향상시키는 도구이자, 표적이 됐다. 기업이 비즈니스 전반에 AI를 도입하면서, 공격자들은 AI 인프라 악용, 소프트웨어 공급망 침해, 기업용 LLM 악용, 클라우드로 이동하는 AI 워크로드 추적을 하고 있다. 그 결과 공격은 더 빠르게 진행되고 더 효율적으로 확장되며, 기업이 사용하는 AI 시스템이 점점 더 공격자의 표적이 되는 새로운 위협 환경이 형성됐다. 크라우드스트라이크의 정예 위협 헌터와 인텔리전스 분석가들은 290개 이상의 주요 공격 세력을 추적하며 확보한 최신 첩보를 바탕으로 아래와 같은 사실들을 밝혀냈다. ▲공격자의 공격 효과를 향상시키는 도구이자, 표적이 된 AI: 공격자들은 AI를 활용해 페이로드와 셸 명령을 생성하고, AI 인프라를 악용했으며, 기업용 LLM을 악용했다. 어느 공격 캠페인에서는 단 2분 만에 약 20만 건의 AI 모델 요청을 전송하기도 했다. 크라우드스트라이크 위협헌팅(Threat Hunting) 오버워치(OverWatch)는 AI 에이전트에 의해 트리거된 탐지 리드가 사람이 트리거한 리드보다 2.5배 빠르게 증가하는 것을 관측한 바 있다. 이는 보안팀이 조사해야 하는 활동의 규모와 속도가 AI에 의해 얼마나 빠르게 증가하고 있는지 보여준다. ▲차세대 공급망 공격의 전장이 된 AI 생태계: 북한 연계 공격 세력인 스타더스트 천리마(STARDUST CHOLLIMA)는 131개의 마스트라(Mastra) AI 프레임워크에 악성 npm 패키지를 주입했으며, 2026년 상반기 동안 확인된 소프트웨어 레지스트리 위협의 87%가 악성 npm 패키지와 관련된 것으로 확인됐다. 사이버 범죄 세력 알터드 스파이더(ALTERED SPIDER)는 하루 만에 300개 이상의 소프트웨어 종속성을 침해해 자격 증명을 탈취하고 클라우드 환경으로 침투한 바 있다. ▲4시간 벽이 깨진 취약점 악용 시간: 2026년 상반기 크라우드스트라이크가 관찰한 PoC 취약점 악용 사례의 88%가 공개 후 48시간 이내에 발생했다. 그러나 중국 연계 공격 세력인 볼트 판다(VAULT PANDA)와 제네시스 판다(GENESIS PANDA)는 이보다 훨씬 빠르게 움직여 취약점 공개 후 계획적인 공격을 감행하기까지 24시간이 걸리지 않았다. ▲공격자는 클라우드로 이동하는 AI를 추적: 클라우드를 겨냥한 사이버 범죄 활동이 171% 급증한 것으로 나타났으며, 공격자들은 자격 증명 탈취, 암호화폐 채굴, LLM 악용, 디지털 금융 자산 탈취를 감행했다. ▲신뢰된 인증 워크플로우도 공격 경로로 악용: 2026년 상반기 동안 보이스피싱은 2배 증가했으며, 사이버 범죄 세력인 코디얼 스파이더(CORDIAL SPIDER)와 스나키 스파이더(SNARKY SPIDER)는 통합 인증(SSO)이 연동된 SaaS 애플리케이션으로 침투해 데이터를 탈취했다. 특히, 스나키 스파이더는 계정 탈취부터 데이터 유출까지 5분이 채 걸리지 않은 적도 있다. 또한, 2026년 상반기 월간 디바이스 코드 피싱 시도는 15배 증가했으며, 이는 신뢰된 인증 워크플로우에 대한 악용이 확대되고 있다는 것을 보여준다. 애덤 마이어스(Adam Meyers) 크라우드스트라이크 공격 대응 작전 총괄은 “AI는 이제 현대 사이버 공격에 내재됐다”며 “AI는 공격이 기획, 실행, 확장되는 방식을 바꾸는 동시에, 기업이 방어해야 하는 공격 표면을 확대하고 있다. 기업은 공격적인 AI 도입만큼 AI 보호에 대해서도 적극적이어야 한다. 공격자의 속도에 맞춰 AI를 방어에 활용해야 한다”고 말했다. 한편 크라우드스트라이크는 클라우드 네이티브 플랫폼으로 기업의 엔드포인트, 클라우드 워크로드, 신원, 데이터를 보호하기 위해 현대 보안 분야를 공략하고 있다. '시큐리티 클라우드(Security Cloud)'와 AI를 기반으로 한 '팔콘(Falcon)' 플랫폼을 보유하고 있다. 이들 플랫폼은 실시간 공격 지표, 위협 인텔리전스, 정확한 탐지, 자동화된 보호 및 복구, 위협 헌팅, 취약점 우선 관찰 서비스를 제공한다. 특히 클라우드 내에서 단일 경량 에이전트 아키텍처로 구축된 팔콘 플랫폼은 신속하고 확장 가능한 배포, 우수한 보호 및 성능, 복잡성 감소 등 즉각적인 가치 실현을 제공한다고 회사는 밝혔다.

2026.08.20 14:20방은주 기자

"국방·공공 확대"...소프트캠프, 인미래전략연구원과 협력

사이버보안 전문기업 소프트캠프(대표 배환국)가 전략컨설팅 전문기관 인미래전략연구원(대표원장 최인영)과 공공·국방 시장 진출을 위한 협약을 체결했다. 협약은 소프트캠프 과천 DX타워 본사에서 열렸다. 20일 회사에 따르면, 소프트캠프 보안 기술력과 인미래전략연구원의 정책자문 역량을 결합해 공공 조달 시장 및 국방 시장 확대를 위한 협력 체계를 구축한다. 최근 공공기관과 국방 분야는 업무 환경이 클라우드로 전환하고 인공지능(AI) 도입을 확산하면서 문서보안, 망간 자료전송, 공급망 보안 등에 대한 요구가 커졌다. 공공·국방 조달은 사업 발굴부터 등록·입찰에 이르는 절차가 복잡, 검증된 기술력을 갖추고도 정책·제도에 대한 이해가 뒷받침되지 않으면 진입에 시간이 걸리는 영역이다. 시장별로 요구하는 등록 절차와 자격 요건이 달라 각 트랙에 맞춘 준비가 필요하다. 소프트캠프가 전략적 파트너를 택한 배경이다. 소프트캠프는 이번 계약을 통해 인미래전략연구원의 정책자문 노하우를 활용, 자사 보안 솔루션을 공공 정책 및 국가 안보 영역과 연계, 사업 범위를 넓혀 나간다. 또 인미래전략연구원은 ▲정부 지원사업 발굴 ▲공공 조달 성장 ▲국방 조달 사업 진입 가능성 검토 ▲연구개발 사업화 전략 ▲해외 수출 거점 및 진출 국가 검토 등 5개 분야에서 자문을 한다. 소프트캠프는 이를 토대로 공공조달 등록을 확대하고 국방 보안 시장으로 사업 영역을 넓혀 나간다. 배환국 소프트캠프 대표는 "국가 망 보안체계(N2SF) 전환으로 공공의 보안 수요가 다시 커지는 지금이 국방으로 영역을 넓힐 적기"라면서 "우리 회사가 지닌 보안 솔루션 경쟁력을 기반으로 공공 및 국방 시장의 진입 속도를 한층 끌어올리겠다"고 밝혔다.

2026.08.20 13:48방은주 기자

[현장] "AI 승부처는 모델 아닌 추론"…클라우데라, 'AI 팩토리' 승부수

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 '인공지능(AI) 팩토리'를 앞세워 기업용 AI 추론 시장 공략에 속도를 낸다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 학습에서 실제 서비스 운영으로 옮겨가자 데이터 이동 비용과 그래픽처리장치(GPU) 활용 부담을 낮추고, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 넘나드는 추론 환경을 제공해 고객 확보에 나선다는 전략이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 기업용 AI 시장이 모델 중심에서 시스템 중심으로 이동하고 있다고 진단했다. 리키 CBO는 "2025년까지는 모델 학습이 AI 시장의 중심이었다면, 이제는 모델 주변에 어떤 시스템을 구축하느냐가 중요해지고 있다"며 "기업들은 단순히 모델을 만드는 것이 아니라 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 단계로 이동하고 있다"고 말했다. 특히 그는 AI 투자에서 추론 비중이 빠르게 커지고 있다는 점에 주목했다. 기업들이 대규모 모델을 학습하는 것보다 이미 확보한 모델을 실제 서비스와 업무에 적용하면서 발생하는 비용과 운영 효율을 더 중요하게 보기 시작했다고 설명했다. 이에 클라우데라는 'AI 팩토리'를 핵심 전략으로 제시했다. AI 팩토리는 기업이 보유한 데이터와 인프라를 활용해 AI 모델과 에이전트를 개발·배포하고 실제 업무까지 연결하는 체계를 뜻한다. 리키 CBO는 "AI는 팀 스포츠"라며 "기업이 원하는 인프라와 모델을 선택하면서도 실제 비즈니스 성과까지 연결할 수 있어야 한다"고 강조했다. 클라우데라는 이를 위해 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 기반으로 데이터 패브릭과 AI 추론 서비스, 에이전트 개발 환경 등을 하나의 구조로 묶는다는 구상이다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 엣지 등 여러 환경에서 일관된 방식으로 AI를 운영하는 데 초점을 맞췄다. 특히 데이터 이동을 줄이는 '소버린 인퍼런스'를 주요 기능으로 내세웠다. 기업 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 추론을 실행하는 대신 데이터가 저장된 환경에서 직접 모델을 구동하는 방식이다. 리키 CBO는 "추론을 위해 데이터를 외부로 이동할 필요가 없어야 한다"며 "비용뿐 아니라 위험과 통제 측면에서도 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하는 것이 중요하다"고 말했다. 이는 AI 활용이 늘면서 데이터 이동 비용과 GPU 사용료가 새로운 부담으로 떠오르고 있기 때문이다. 기업이 대규모 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮길 경우 데이터 전송 비용이 발생하는 데다 AI 사용량이 늘어날수록 추론 비용도 빠르게 증가할 수 있어서다. 이에 클라우데라는 온프레미스 GPU와 퍼블릭 클라우드 자원을 함께 사용할 수 있도록 해 기업이 비용과 보안, 규제 조건에 따라 AI 실행 위치를 선택하도록 지원한다는 방침이다. 리키 CBO는 "기업이 자체 데이터센터에서 모델을 운영해야 하는 경우도 있고 퍼블릭 클라우드를 사용하는 것이 유리한 경우도 있다"며 "중요한 것은 특정 환경에 종속되지 않고 선택권을 갖는 것"이라고 설명했다. 클라우데라는 모델과 AI 엔진에 대한 선택권도 확대한다. 기업마다 선호하는 모델과 데이터 처리 엔진, 에이전트 프레임워크가 다른 만큼 하나의 기술 스택만을 강요하지 않겠다는 전략이다. 또 엔비디아 등 파트너사의 모델과 AI 기술뿐 아니라 기업이 선택한 외부 모델도 플랫폼에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 미스트랄AI 등 모델 업체와의 협력도 확대해 기업이 자체 데이터 환경에서 다양한 모델을 사용할 수 있도록 할 계획이다. 리키 CBO는 "기업마다 선호하는 모델과 엔진이 다를 수밖에 없다"며 "클라우데라는 이들을 하나의 마켓플레이스와 플랫폼에서 활용할 수 있도록 선택권을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다"고 말했다. 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있는 '컨텍스트'로 전환하는 것도 AI 팩토리의 핵심 요소로 꼽았다. AI 에이전트가 정확한 결과를 내기 위해서는 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 함께 이해해야 한다는 판단에서다. 클라우데라는 이날 '이볼브26' 행사에서 석유·가스 기업 사례를 소개하며 여러 데이터 소스에 흩어진 엔지니어링 자료와 이미지, 센서 정보 등을 AI가 활용할 수 있는 형태로 연결하는 구조도 제시했다. 수십만 개의 이미지와 각종 운영 데이터를 하나의 컨텍스트로 묶어 AI가 특정 설비나 현장의 문제를 분석할 수 있도록 한 것이다. 리키 CBO는 "기업 AI의 성패는 모델만으로 결정되지 않는다"며 "올바른 컨텍스트를 제공해야 높은 품질의 결과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용에 따른 경제성도 전면에 내세웠다. 이날 발표에선 실제 금융사의 고객확인제도(KYC) 업무 사례를 통해 AI 이용량이 늘어날수록 기존 방식과 비교해 비용을 크게 줄일 수 있다는 분석도 내놨다. 또 자체 추론 서비스를 활용할 경우 일부 환경에서 동일 모델 기준 추론 속도를 최대 40% 높일 수 있다고 설명했다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 모델 실행 환경을 최적화해 기업의 전체 AI 운영비용(TCO)을 낮춘다는 전략이다. 리키 CBO는 "AI 경제성은 기업들이 이제 본격적으로 고민하기 시작한 문제"라며 "실험 단계에서는 비용이 크게 보이지 않지만 실제 운영 규모로 확대되면 추론과 인프라 비용이 중요한 문제가 된다"고 말했다. 클라우데라는 기술뿐 아니라 실제 도입 과정에 대한 지원도 강화한다. 이를 위해 단순 플랫폼 공급을 넘어 기업별 AI 활용 사례를 직접 구축하고, 고객사의 데이터와 업무 환경을 이해한 뒤 AI 솔루션을 설계하는 고객 현장 배치형 엔지니어(FDE) 방식의 지원을 확대할 계획이다. 이날 함께 무대에 오른 브라이언 마틴 애브비 최고 AI 제품 책임자는 "AI 도입에서 가장 큰 어려움은 기술 자체가 아니라 문화와 사람"이라며 "기술과 업무 도메인을 동시에 이해하고 조직 내부의 신뢰를 구축할 수 있는 인력이 필요하다"고 설명했다. 클라우데라는 이 같은 고객 맞춤형 지원을 일회성 프로젝트에 그치지 않고 반복 가능한 솔루션으로 확장한다는 계획이다. 또 산업별 AI 블루프린트와 활용 사례를 늘려 기업이 AI 실험에서 실제 운영 단계로 넘어가는 시간도 줄일 방침이다. 리키 CBO는 "기업들은 AI 팩토리를 사는 것이 아니라 결국 비즈니스 성과를 원한다"며 "우리가 해야 할 일은 데이터와 AI 기술을 실제 업무에 연결해 반복 가능한 결과를 만들어내는 것"이라고 강조했다.

2026.08.20 13:20장유미 기자

팀스파르타, 폐쇄망서 활용 가능한 생성 AI 코딩 에이전트 전면에

팀스파르타(대표 이범규)가 지난 19일 'AI 서밋 서울 2026'에 참가해 폐쇄망 기반 AI 코딩 에이전트 'AX 포트리스'를 선보였다. 이번 행사에서 팀스파르타는 외부와 분리된 폐쇄망에서도 활용 가능한 생성형 AI 코딩 에이전트를 전면에 내세워 참관객들로부터 주목을 받았다. AX 포트리스 체험존은 인터넷이 차단된 워크스테이션에 개발 과제를 입력하면, AI가 코드 생성과 자동완성, 코드 검토부터 빌드·테스트·배포까지 수행하는 전 과정을 직접 확인할 수 있도록 구성했다. 소스코드가 외부로 전혀 전송되지 않는 구조를 적용해 보안 규제로 생성형 AI 도입에 어려움을 겪는 기업 관계자들의 관심을 끌었다. AX 포트리스는 자체 개발한 프런티어급 모델 'K-AX 스파르탄 122B'를 탑재했다. 초경량 버전 'K-AX 스파르탄 1.8B'는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회연구원(NIA)의 'K-AI 리더보드' 초고난도 추론 평가 HLE(Ko)에서 0.123점으로 국내 1위에 올랐다. 현장에서는 폐쇄망에서도 대규모 레거시 코드를 빠르게 분석하는 처리 성능과 지연 없는 응답 속도, 사용량에 따른 추가 과금 없이 전사 단위로 활용할 수 있는 운영 방식이 눈길을 끌었다. 특히 공공·금융 분야 관계자들은 망 분리 시스템에서의 적용 가능성과 기존 개발 체계 연동 방식, 기업 내부 코드 기반 AI 구축 방안 등에 대해 주목했다. AX 포트리스는 최대 100만(1M) 토큰 컨텍스트를 지원해 A4 문서 약 1500장을 한 번에 분석할 수 있으며, 초당 50 토큰(TPS 50)의 속도로 응답한다. 파이썬 코딩 정확도는 BFCL V4 기준 95.25%를 기록했고, 자동완성 응답 시간은 워크스테이션 한 대 기준 0.3초 미만으로 측정됐다. 사용량에 따른 추가 과금이 없어 대규모 조직에서도 비용을 예측하며 안정적으로 활용할 수 있는 점도 강점이다. 외부 통신이 차단된 온프레미스 패키지 형태인 AX 포트리스는 데이터 유출을 원천 차단하면서도 코드 자동완성, 리팩토링, 함수 생성 등 상용 AI 수준의 개발 기능을 지원한다. 팀스파르타는 이번 전시를 계기로 공공·보안·금융·의료 분야 기업들과 기술 검토 및 도입 협의를 확대해 나갈 계획이다. 이범규 팀스파르타 대표는 "이번 AI 서밋 서울은 생성형 AI를 도입하고 싶어도 보안 규제로 쉽게 적용하지 못했던 기업과 기관들이 폐쇄망에서도 프런티어급 AI 성능을 경험할 수 있다는 가능성을 확인한 자리였다"며 "앞으로도 보안이 중요한 산업이 AI 전환을 현실화하도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.08.20 10:21백봉삼 기자

빛으로 데이터 병목 해결...SK하이닉스, 차세대 AI 인프라 'CPO' 로드맵 공개

SK하이닉스가 메모리를 넘어 랙, 포드 등 전체적인 시스템 관점에서 데이터 병목 현상을 해결할 차세대 광 인터커넥트 기술의 청사진을 제시했다. SK하이닉스는 글로벌 연구진과 함께 차세대 광 인터커넥트 기술인 '공동패키징형광학(CPO; Co-Packaged Optics)'의 발전 방향을 담은 논문을 세계적인 학술지 네이처 일렉트로닉스에 게재했다고 20일 밝혔다. 이번 논문 제목은 '고성능 컴퓨팅 및 인공지능을 위한 CPO 기술(Co-packaged optics for high-performance computing and artificial intelligence)'이다. 홍승훈 SK하이닉스 팀장(AI Infra)과 이규상 버지니아대학교(UVA) 전기컴퓨터공학과 교수가 저자로 참여했으며, 일리노이대학교 어바나-샴페인(UIUC)을 비롯해 난양공과대학교(NTU), 매사추세츠공과대학교(MIT), 연세대학교 연구진이 공동으로 연구를 수행했다. CPO는 칩과 칩이 긴 전기 배선 대신, 전송 속도가 월등한 빛으로 데이터를 주고받을 수 있도록 광 송수신기(TRx)를 프로세서와 한 패키지 안에 넣는 기술이다. 이를 통해 칩·랙·포드 단위로 통신 범위를 넓히면서도 높은 대역폭 밀도와 에너지 효율, 그리고 전자기 간섭에 강한 신호 무결성 등을 모두 유지할 수 있다. 연구진은 논문에서 차세대 AI 인프라 구현을 위한 기술적 목표(노드당 100 Tb/s 이상의 대역폭, 1pJ/bit 미만의 에너지 소비, 10ns 미만의 칩 간 지연시간 등)를 명확히 규정했다. 또한 2D 패키징에서 2.5D 인터포저, 3D 이종 집적으로 발전하는 기술 경로와 상용화를 위한 핵심 과제까지 종합적으로 체계화하며 기술 로드맵을 완성했다. 장기적으로 CPO 기술의 발전 방향은 광 연결을 '메모리 인터페이스'까지 확장하는 것이다. 물리적 공간 제약이 따르는 기존 패키징의 한계를 넘어, 광 인터포저로 메모리와 프로세서를 직접 연결하는 '옵틱스 중심(Optics-Centric)' 아키텍처를 구현해 데이터 이동 효율을 극대화하는 구상이다. 이 구조가 도입되면 여러 가속기가 거대한 메모리 풀을 공유할 수 있어, 시스템 수준의 데이터 이동을 더욱 유연하게 설계하고 AI 모델의 대형화에 기민하게 대응할 수 있게 된다. 이 교수는 “광 인터커넥트는 앞으로 AI 인프라를 구성하는 핵심 연결 기술로 자리 잡을 가능성이 높다”며, “관련 기술은 이미 실험실을 벗어나 산업화 초입에 들어섰다”고 진단했다. 그는 이어 “저전력 광소자 집적부터 일관성 프로토콜, 신뢰성 기술까지 풀어야 할 과제가 많지만, 결국 핵심은 메모리 소자와 컨트롤러, 광소자, 패키지를 하나의 시스템으로 '공동 설계(Co-design)'하는 것”이라고 설명했다. 홍 팀장은 “학계의 전문성과 산업계의 현장 경험이 연결되어 AI 인프라의 미래 방향을 함께 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “앞으로도 고객과 산업 생태계에 실질적인 가치를 제공할 수 있는 개방형 협력을 지속 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.08.20 10:04장경윤 기자

[AI 고속도로] 구글, 브로드컴 넘어 마벨까지 품었다…AI칩 공급망 다변화

구글이 자체 인공지능(AI) 반도체 생태계 확대를 목표로 반도체 설계 기업 마벨과 손잡는다. 기존 핵심 파트너였던 브로드컴에 더해 새로운 공급망을 확보하면서, AI 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 떠오른 맞춤형 반도체 전략을 한층 강화하는 모습이다. 19일(현지시간) 로이터통신에 따르면 마벨은 구글과 맞춤형 AI 반도체 개발·공급 계약을 체결하고 자사 보통주 약 5900만 주를 매입할 수 있는 신주인수권을 구글에 부여했다. 구글이 모든 권리를 행사할 경우 투자 규모는 121억 8000만 달러(약 16조 9000억원)에 달한다. 이번 계약은 단순 지분 투자를 넘어 AI 반도체 공급망 확대에 초점이 맞춰졌다. 구글은 마벨 제품 구매 실적에 따라 단계적으로 지분 인수 권한을 확보하게 된다. 대부분의 신주인수권은 마벨 제품을 5억 달러(약 6900억원)어치 구매할 때마다 순차적으로 부여되는 구조다. 구글이 모든 구매 조건을 충족할 경우 마벨이 확보할 수 있는 누적 매출은 최대 1200억 달러(약 166조원)에 이를 것으로 전망된다. 이번 협력은 구글의 자체 AI 반도체인 텐서처리장치(TPU) 경쟁력 강화 전략과 맞물려 있다. TPU는 AI 모델 학습과 추론에 특화된 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 보완하거나 일부 영역에서 대체할 수 있는 핵심 칩으로 평가된다. 구글은 TPU의 핵심 설계를 직접 수행하고 있지만 세부 설계와 생산 관리, 스토리지와 네트워크를 비롯한 관련 기술은 외부 기업과 협력 중이다. 이번 계약에 따라 마벨은 AI 추론 가속기와 스토리지·네트워크 인터페이스·메모리 인터페이스 컨트롤러·니어메모리 컴퓨팅 등 TPU 생태계와 연계된 다양한 맞춤형 반도체를 공급할 예정이다. 특히 구글이 TPU 개발 과정에서 주로 브로드컴과 협력해왔다는 점에서 이번 계약은 공급망 다변화 전략의 신호로 해석된다. 다만 브로드컴과의 협력이 중단되는 것은 아니다. 앞서 구글은 브로드컴과 2031년까지 TPU와 AI 인프라용 반도체를 공동 개발하는 계약을 체결한 바 있다. 최근 빅테크 기업들은 비용 절감과 인프라 최적화를 목표로 자체 AI 반도체 개발에 속도를 내고 있다. 엔비디아의 고성능 GPU 가격이 급등하면서 특정 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 서비스 특성에 맞는 반도체를 직접 설계하려는 추세다. 마벨은 이미 아마존을 비롯한 대형 클라우드 기업들의 맞춤형 AI 가속기 개발에도 참여하고 있다. 최근에는 AI 칩 간 데이터 전송 속도를 높이는 광자 기술 기업을 인수하며 데이터센터 연결 기술 경쟁력도 강화했다. 이 소식에 시장도 즉각 반응했다. 이날 마벨 주가는 9.85% 상승한 반면, 브로드컴 주가는 4.61% 하락했다. 업계에선 이번 계약이 AI 기업과 반도체 기업 간 지분 연계형 협력 모델이 확산하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 앞서 AMD도 오픈AI와 반도체 구매 규모에 따라 지분을 부여하는 형태의 계약을 체결한 바 있다. 윌리엄 커윈 모닝스타 시장분석가는 "구글이 브로드컴을 마벨로 대체하기보다는 새로운 공급원을 찾아 시장을 키우는 차원으로 보인다"고 평가했다.

2026.08.20 09:41한정호 기자

[포토] 스페이스X 로켓이 달에 남긴 흔적, 자세히 봤더니

미국 항공우주국(NASA)이 이번 달 초 달과 충돌한 스페이스X 로켓이 만들어 낸 충돌구 사진을 공개했다고 스페이스닷컴 등 외신이 19일(이하 현지시간) 보도했다. NASA 달 궤도 탐사선 달정찰 궤도선(LRO)은 스페이스X 로켓 팰컨9 상단 추진체가 달과 충돌한 지점을 촬영했다. 해당 사진은 로켓 본체가 지난 5일 시속 8690km의 속도로 아인슈타인 분화구 근처에 충돌한 지 며칠 후인 11일과 12일에 촬영된 사진이다. LRO의 고해상도 카메라(LROC) 시스템은 다양한 각도에서 달 표면을 촬영했으며, 달 주위를 한 바퀴 도는 데 걸리는 시간인 117분마다 사진을 찍었다. 충돌 분화구 너비 약 18m, 깊이는 약 3m 미국 우주탐사 기업 인튜이티브 머신즈에 재직 중인 LROC 책임 연구원 마크 로빈슨에 따르면, 새로 형성된 충돌 분화구는 너비가 약 18m, 깊이는 3m 미만이다. "분화구 남쪽에 나타난 독특한 V자형 분출물 패턴은 자연 충돌체가 달 표면에 낮은 각도로 충돌했을 때 현상과 일치한다"고 로빈슨은 밝혔다. 충돌 지점의 이미지를 촬영하기 위해 LRO 운영자들은 우주선이 달 표면 약 97km상공을 지날 때마다 카메라가 목표 지역을 향하도록 우주선을 기울였다. 이를 통해 다양한 조명 조건에서 충돌 흔적을 확인할 수 있었다. NASA에 따르면 LRO가 촬영한 이미지에는 분화구에서 밝고 어두운 광선이 뻗어 나오는 모습이 나타난다. "더어두운 줄무늬는 태양풍, 은하 우주선, 미세 운석 충돌로 오랜 시간에 걸쳐 변형된 표면 먼지와 암석으로 이루어져 있다. 이런 풍화된 물질은 충돌로 인해 파헤쳐진 것이며, 분화구 가장자리 근처의 더 밝은 줄무늬는 지하 깊은 곳에서 파헤쳐진 새로운 물질로 형성됐다"고 NASA 관계자는 18일 성명을 통해 밝혔다. 이 사진은 앞서 한국 달 탐사선 다누리호가 촬영한 것이다. 다누리 탐사팀은 고해상도 달 지형 이미저(LTA)를 사용하여 새 크레이터를 발견했다. NASA 관계자에 따르면, 다누리 탐사팀은 충돌 지점 이미지를 촬영한 후, 후속 촬영 시퀀스를 개선하는 데 도움이 되도록 업데이트된 크레이터 좌표를 달 탐사팀(LRO)에 전송했다.

2026.08.20 09:01이정현 미디어연구소

[이광재 칼럼] 디지털 월세의 시대, 일할 권리에 임대료가 붙었다

매달 같은 날, 스마트폰에 결제 알림이 줄지어 온다. 인공지능(AI) 비서 구독료, 클라우드 저장 공간, 문서 도구, 협업 프로그램, 디자인 소프트웨어, 화상회의, 그리고 통신비와 몇 개의 콘텐츠 구독까지. 하나하나는 몇만 원이지만 합쳐 놓으면 웬만한 방 한 칸 월세다. 그런데 이 월세에는 보통의 월세보다 무서운 데가 있다. 결제가 끊기는 순간, 사는 곳이 아니라 '일하는 능력'에서 퇴거당한다는 점이다. 번역가는 AI 구독이 끊기면 남들의 절반 속도로 일해야 한다. 디자이너는 소프트웨어 구독이 만료되면 어제까지 만들던 파일을 해당 도구에서 열고 편집하기 어려워질 수 있다. 개발자는 클라우드 결제 문제가 장기화하면 서비스 운영이 제한되거나 중단될 수 있고, 학생은 AI 학습 도구가 있는 친구와 없는 자신의 격차를 매일 확인한다. 한 세대 전만 해도 소프트웨어는 한 번 구입하면 장기간 사용할 수 있는 영구 라이선스가 일반적이었다. 설치 CD는 낡아도 프로그램은 돌아갔다. 지금은 구독 모델이 빠르게 표준이 되고 있다. 우리는 많은 도구를 소유하기보다 매달 비용을 내고 이용한다. 매달 지대를 갱신해야만 유지되는 노동 능력, 나는 이것을 '디지털 월세'라 부르고자 한다. 저널리스트 길 두란의 '너드 라이히'는 실리콘밸리에 집중된 기술 권력이 민주주의와 시장에 미치는 위험을 경고한다. 플랫폼이라는 영지 위에서 기업이 수수료라는 지대를 무는 구조 역시 그 권력 집중의 한 단면이다. 이것이 거시의 풍경이라면, 디지털 월세는 그 풍경이 개인의 가계부로 내려온 미시의 현실이다. 봉건제의 농노는 땅에서 쫓겨나면 생계를 잃었다. 디지털 월세의 시대에는 결제에서 밀려나면 생산성을 잃는다. 그리고 AI가 업무의 표준 도구가 되어갈수록 이 월세는 선택이 아니라 필수 지출이 된다. 최신 도구를 구독하는 사람과 못 하는 사람의 격차는 이제 성실함의 격차가 아니라 임대료 지불 능력의 격차다. 우리는 주거의 월세 격차가 자산 격차로, 다시 계층 격차로 굳어지는 것을 지난 수십 년간 지켜봤다. 같은 일이 일하는 능력의 영역에서 다시 시작되려 한다. 개인만의 문제도 아니다. 골목의 가게를 보라. 포스기와 결제 시스템, 배달 앱 수수료, 예약 관리, 회계 프로그램, 온라인 광고, 매장 와이파이와 CCTV 클라우드까지, 소상공인의 장부에는 이미 '디지털 고정비'라는 새 항목이 자리 잡았다. 매출이 줄어도 이 월세는 줄지 않는다. 오히려 손님이 플랫폼으로만 들어오는 구조가 굳어질수록 끊을 수 없는 지출이 늘어난다. 중소기업은 한술 더 뜬다. 설계 소프트웨어, 개발 도구, 보안 서비스, 그리고 이제는 직원 수만큼의 AI 좌석(시트) 요금까지. 어느 날 해외 본사가 요금제를 바꾸면 국내 기업 수천 곳의 원가가 하루아침에 달라지는데, 우리는 그 협상 테이블에 앉아 있지도 못한다. 디지털 월세는 이렇게 가계와 기업, 국가 경제 전체의 비용 구조 속으로 조용히 스며들었다. 그런데도 가계와 기업의 디지털 구독 지출을 한데 보여주는 종합 통계는 아직 충분하지 않다. 극복의 첫걸음은 언제나 측정이다. 가계와 기업의 디지털 구독 지출을 국가 통계로 더 정교하게 잡아내는 일부터 시작해야 한다. 물론 공정하게 말해야 한다. 구독 모델에는 미덕도 있다. 수백만 원짜리 소프트웨어를 목돈 없이 몇만 원에 시작할 수 있게 했고, 늘 최신 버전을 쓰게 했다. 문제는 구독 자체가 아니라 세 가지 조건이다. 첫째, 대체재가 없어 사실상 강제되는 구독. 둘째, 해지하는 순간 내 작업물과 데이터까지 볼모로 잡히는 구독. 셋째, 감당할 수 없는 이들을 노동시장의 출발선에서부터 밀어내는 구독. 이 세 조건이 겹칠 때 구독은 서비스가 아니라 지대가 되고, 시장은 상점이 아니라 영지가 된다. 그렇다면 어떻게 극복할 것인가. 나는 주거 정책의 백 년 경험에서 배우자고 제안한다. 월세 문제의 해법이 '월세 금지'가 아니었듯, 디지털 월세의 해법도 구독 금지가 아니다. 주거에서 우리가 결국 도달한 답은 공공임대라는 바닥, 임차인 보호라는 권리, 공급 확대라는 근본 대책, 그리고 취약층 주거 안전망의 조합이었다. 디지털 월세에도 같은 네 갈래의 설계가 필요하다. 첫째, 공공 디지털 임대를 만들자. 책을 살 수 없는 사람도 도서관에서는 세계의 지식을 읽는다. 공공도서관이 지식의 월세를 없앤 인류의 발명품이었다면, AI 시대에는 그 디지털판이 필요하다. 국민 누구나 기본 성능의 AI와 클라우드, 문서 도구를 무료 또는 실비로 쓸 수 있는 공공 접근 계층, 이를테면 '국민 디지털 도서관'이다. 학생과 구직 청년, 소상공인에게는 상용 도구 바우처를 결합하면 된다. 기초 도구는 공공이 보장하고 고급 도구는 시장이 경쟁하는 이층 구조는, 공공임대주택과 민간 주택시장이 공존하는 원리와 같다. 두보는 비바람에 무너진 초가에서 "어찌하면 천만 칸 너른 집을 얻어 천하의 가난한 선비들을 다 품을까(安得廣廈千萬間 大庇天下寒士俱歡顏)"라고 노래했다. 디지털 시대의 광하천만간은 데이터센터와 공공 모델 위에 지어진다. 둘째, 세입자의 권리에 해당하는 '디지털 임차인 보호'를 법제화하자. 주택 세입자는 퇴거해도 세간살이를 가져간다. 디지털 세입자도 마찬가지여야 한다. 구독을 해지해도 내가 만든 파일과 데이터를 온전한 형태로 가져갈 권리, 표준 형식으로 다른 서비스에 옮겨 탈 수 있는 이동권과 상호운용성, 그리고 급격한 요금 인상과 일방적 기능 축소에 대한 사전 고지·경과 규정. 계약갱신과 인상률에 대한 최소한의 예측 가능성이 주거 임대차의 상식이 됐듯, 디지털 임대차에도 상식의 목록이 필요하다. 방향은 이미 세계가 확인해 주고 있다. 유럽은 데이터법을 통해 클라우드 등 데이터 처리 서비스의 전환 장벽을 낮추는 규정을 마련해 '갈아탈 자유'를 계약이 아닌 법의 문제로 끌어올렸고, 개인정보의 데이터 이동권은 GDPR 등 개인정보 규범의 중요한 권리로 자리 잡았다. 우리는 이를 베끼는 데 그치지 말고, AI 구독과 작업물의 소유권이라는 다음 단계의 질문, 내가 AI와 함께 만든 결과물은 누구의 것인가, 해지 후에도 나의 창작 이력은 내 것인가에 먼저 답하는 나라가 될 수 있다. 규범을 수입하는 나라가 아니라 수출하는 나라가 되는 길이 여기에 있다. 셋째, 월세를 근본적으로 낮추는 것은 결국 공급이다. 주거 월세가 공급 없는 보조금만으로 잡히지 않듯, 디지털 월세도 보조금만으로는 지대를 올려줄 뿐이다. 독자 파운데이션 모델과 오픈소스 생태계에 대한 투자, 공공 컴퓨팅 자원의 확충이 바로 디지털 공급 대책이다. 국산·개방 대체재가 존재하는 시장에서는 어떤 영주도 지대를 함부로 올리지 못한다. 여기에 하나를 더하면, 교육이다. 도구 사용료를 대주는 것을 넘어 도구를 다루는 역량 자체를 전 생애에 걸쳐 공급하는 것, 평생학습 계좌에 디지털 도구 접근과 훈련을 결합하는 방식은 개인의 생애 설계와 국가의 인적 투자에 함께 답한다. 넷째, 마지막 안전망이다. 실직이나 폐업으로 소득이 끊긴 사람에게 지금 가장 먼저 끊기는 것이 역설적으로 디지털 도구다. 그런데 그 도구야말로 재취업과 재기의 사다리다. 이력서를 다듬고, 새 기술을 배우고, 작은 온라인 가게를 다시 여는 모든 과정이 구독 위에서 이뤄진다. 고용 안전망이 실업급여로 소득의 단절을 메우듯, 전직 지원과 재기 지원 프로그램에 핵심 디지털 도구의 접근 유지를 결합해 '능력의 단절'을 메워야 한다. 월세가 밀렸다고 연장을 압류당한 목수가 다시 일어설 수 없듯, 결제가 끊겼다고 도구를 잃은 노동자는 다시 시작할 수 없다. 혹자는 물을 것이다. 민간기업의 가격 정책에 국가가 왜 개입하느냐고. 나는 거꾸로 묻고 싶다. 전기와 수도가 일과 삶의 전제가 됐을 때 우리는 그것을 보편 서비스로 설계했다. 초고속 인터넷이 그 반열에 올랐을 때도 그랬다. AI와 클라우드가 노동의 전제가 된 시대에, 그 접근을 온전히 각자의 지갑에 맡겨두는 것이야말로 태만이 아닌가. 시장을 대체하자는 것이 아니다. 시장이 영지가 되지 않도록 바닥과 출구와 대체재를 설계하자는 것이다. 육성이냐, 규제냐가 아니라, 언제나 그렇듯 순서의 설계다. 식당 사장님의 예약 관리도, 서당의 아이들 학습도, 경로당 어르신의 병원 예약도 이미 구독의 세계 위에 있다. 디지털 월세는 몇몇 전문직의 문제가 아니라 민생 그 자체다. 2045년의 대한민국이 매달 결제일마다 일할 권리를 갱신받는 임차인의 나라가 될지, 누구나 기본 도구를 손에 쥐고 출발하는 나라가 될지, 그 갈림길은 멀리 있지 않다. 설계하고, 완성해야 한다. 천만 칸의 디지털 광하를 짓는 일, 지금 시작해야 한다. 글을 맺으며 영화 한 편을 떠올린다. 2011년 작 '인 타임'이 그린 세계에서 화폐는 시간이다. 팔뚝의 시계에 남은 시간이 곧 목숨이라, 부자는 몇백 년을 쌓아두고 사실상 불멸을 살고 빈민은 하루 몇 시간을 벌어 그날을 산다. 영화에서 가장 서늘한 장면은 총격도 추격도 아니다. 버스비가 예고 없이 오른 날, 아들에게 달려오던 어머니의 시계가 품에 닿기 몇 걸음 앞에서 멈추는 장면이다. 요금 인상 한 번이 한 사람의 생사를 갈랐다. 개봉 당시에는 디스토피아 우화였던 이 장면이, 매달 결제일마다 일할 능력을 갱신받는 오늘 우리에게는 점점 예언처럼 읽힌다. 접속료를 감당하는 자와 못 하는 자로 삶의 등급이 갈리는 세계, 영화는 그 끝을 미리 보여주었을 뿐이다. 그러나 영화와 현실의 결정적 차이가 하나 있다. 영화 속 인물들은 이미 완성된 체제 안에서 태어났지만, 우리는 아직 그 체제가 지어지는 공사장 앞에 서 있다는 것이다. 설계도를 고칠 수 있는 마지막 시간, 국회가 분발해야 할 이유가 바로 여기에 있다. 누군가의 시계가 멈추기 전에, 모두의 팔목에 기본의 시간을 채워 넣는 일, 그것이 지금 정치가 해야 할 일이다. 국민에게 투자하는 나라, 국민이 부자가 되는 나라, 그래서 나라가 부강해지는 나라로 가야 하지 않을까.

2026.08.20 08:40이광재 컬럼니스트

프로디지 테크노베이션스, AI 기반 스토리지 시대를 이끌 업계 최초의 UFS 5.0 프로토콜 엑서사이저 및 애널라이저 공개

벵갈루루, 인도, 2026년 8월 19일 /PRNewswire/ -- 프로토콜 분석 솔루션 분야의 선도기업 프로디지 테크노베이션스(Prodigy Technovations Pvt. Ltd)가 PGY-UFS5-EX-PA의 성공적인 테스트와 출시를 발표했다. 이 획기적인 도구는 급성장하는 AI 기반 생태계에 필요한 차세대 플래시 메모리 인터페이스의 개발을 가속화하기 위해 설계된, 업계 최초의 UFS 5.0 프로토콜 엑서사이저 및 애널라이저다. UFS 5.0 Protocol Exerciser & Analyzer | 46.64 Gbps HSG6B PAM4 Validation | Prodigy Technovations MIPI M-PHY® v6.0, MIPI UniPro® v3.0, JEDEC UFS 5.0 규격을 지원하는 PGY-UFS5-EX-PA는 레인당 46.64Gbps의 데이터 전송 속도를 구현한다. 이러한 처리량의 대폭적인 도약은 인공지능(AI) 워크로드와 고속 모바일 컴퓨팅, 자동차 ADAS, 몰입형 AR/VR 응용 분야를 매끄럽게 실행하는 데 있어 핵심적인 요소다. AI가 클라우드에서 '엣지'로 이동함에 따라, 모바일 기기와 자동차용 시스템온칩(SoC)은 복잡한 대규모 언어 모델(LLM)과 실시간 데이터 처리를 감당하기 위해 전례 없는 수준의 스토리지 성능을 필요로 한다. PGY-UFS5-EX-PA는 설계 및 테스트 엔지니어들에게 UniPro v3.0과 UFS 5.0 설계를 검증할 수 있는 필수적인 도구를 제공해, AI 시대의 엄격한 신뢰성과 성능 기준을 충족하도록 지원한다. 프로디지 테크노베이션스의 창업자 겸 최고경영자 갓프리 코엘로(Godfree Coelho)는 "온디바이스 AI로의 전환은 데이터가 접근되고 이동하는 방식에 근본적인 변화를 요구한다"고 말했다. 이어 "PGY-UFS5-EX-PA에 담긴 우리의 혁신적인 프로빙 솔루션과 프로토콜 분석 역량은 46.64Gbps에서의 PAM4가 지닌 고유한 신호 취득 과제를 해결한다. 이러한 난제들을 극복함으로써, 우리는 SoC 및 UFS 5.0 벤더들이 AI 기반 애플리케이션이 요구하는 고성능, 저지연 스토리지 기반을 구축할 수 있도록 지원하고 있다"고 덧붙였다. 프로디지 테크노베이션스는 MIPI 얼라이언스(MIPI Alliance)의 든든한 기여 회원으로서, M-PHY 및 UniPro 워킹그룹에 적극적으로 참여해 왔다. MIPI 얼라이언스의 피터 레프킨(Peter Lefkin) 상무이사는 "MIPI 얼라이언스는 PGY-UFS5-EX-PA와 같이 M-PHY v6.0과 UniPro v3.0의 구현과 검증을 지원하는 도구들을 둘러싼 지속적인 개발 활동을 환영한다"고 말했다. 이어 "이러한 노력은 기업들이 다양한 응용 분야를 위해 이러한 규격들을 평가하고 도입하는 데 도움을 줌으로써 건강한 생태계에 기여한다"고 덧붙였다. PGY-UFS5.0-EX-PA의 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 집약적인 AI 워크로드를 처리하기 위한 레인당 46.64Gbps 지원 프로토콜 데이터의 연속적인 스트리밍을 통한 대용량 데이터 캡처의 유연성 오류 분석을 포함한 실시간 프로토콜 디코딩 M-PHY v6.0, UniPro v3.0, UFS 5.0 계층 패킷 콘텐츠 기반 트리거 M-PHY v6.0, UniPro v3.0, UFS 5.0 계층 프로토콜 디코딩 및 분석 가격 및 구매 정보 PGY-UFS5.0-EX-PA는 즉시 주문할 수 있다. contact@prodigytechno.com으로 평가를 요청하거나 가격 정보를 문의할 수 있다. 프로디지 테크노베이션스 소개 프로디지 테크노베이션스는 PCIe 5.0, eMMC, SD, SDIO, UHS-II, MIPI I3C, MIPI RFFE, MIPI SPMI를 포함한 기술을 위한 프로토콜 분석, 디코딩, PHY 계층 테스트 솔루션을 제공하며, 엔지니어들이 복잡한 하드웨어 설계를 검증할 수 있도록 지원한다. 문의처:갓프리 코엘로Godfree.coelho@prodigytechno.com+91 8042126100

2026.08.19 18:10글로벌뉴스

망고부스트 "에이전트 시대 DPU·SW 결합…'AI 인프라계 애플' 도약"

인공지능(AI) 기술이 단순 추론을 넘어 스스로 판단하고 복잡한 과업을 수행하는 'AI 에이전트' 시대로 진입하면서, 폭발하는 데이터센터(DC) 워크로드를 감당하기 위한 인프라 혁신이 화두로 떠올랐다. 이에 국내 AI 시스템 반도체 스타트업 망고부스트는 이기종 하드웨어를 유기적으로 연결하는 고성능 '데이터처리장치(DPU)' 설계 기술과 추론 최적화부터 다루는 풀스택 소프트웨어 솔루션을 융합해 글로벌 AI 인프라 시장의 판도를 바꾸겠다는 출사표를 던졌다. 회사는 특정 하드웨어 벤더에 종속되지 않는 개방형 생태계와 개발자 친화적인 환경을 무기로 'AI 데이터센터계의 애플'로 도약한다는 포부다. 망고부스트는 2022년 김장우 서울대 교수가 설립한 AI 시스템 반도체 딥테크 기업이다. DPU 설계 원천기술과 인프라 최적화 소프트웨어를 아우르는 '풀스택(Full-stack) 솔루션'을 앞세워 글로벌 시장을 공략하고 있다. "단일 서버 한계 직면…유기적 연결 가속하는 DPU 필수" 망고부스트는 단일 GPU 서버 중심의 데이터 처리 방식이 이미 물리적, 비용적 한계에 직면했다고 진단한다. 서로 다른 GPU 모델과 원격 저장공간(스토리지), CPU 등을 묶어 하나의 거대한 유기적 시스템으로 동작하게 만드는 과정에서 심각한 데이터 통신 병목이 발생하기 때문이다. 이원석 망고부스트 전략기획팀 팀장은 "추론만 하던 시대에서 본격적인 AI 에이전트 시대가 열리며 처리해야 할 워크로드 단위가 비약적으로 커졌다"며 "동일 기종의 GPU 서버만으로는 전체 성능을 감당할 수 없어 이기종 장치들을 필연적으로 연결해야 하는데, 이때 발생하는 네트워크 오버헤드를 전담 가속하는 DPU가 차세대 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하고 있다"고 강조했다. 망고부스트의 DPU는 시장을 과점 중인 엔비디아의 '블루필드(BlueField)'와 대비되는 설계 철학을 지닌다. 이 팀장은 "엔비디아 DPU는 하드웨어 가속을 최소화하고 내부 CPU 중심으로 가동되는 반면, 망고부스트는 하드웨어 가속 비중을 극대화해 극한의 네트워크 성능 향상을 이끌어낸다"고 설명했다. 생태계의 확장성 측면에서도 궤를 달리한다. 이 팀장은 "엔비디아 DPU가 자사 GPU와 소프트웨어에 최적화된 폐쇄적 생태계에 갇혀 있다면, 우리는 특정 벤더에 종속되지 않는 '스위스' 같은 중립적 지위를 지향한다"며 "엔비디아와 AMD GPU는 물론 국내외 이기종 NPU, 다양한 네트워크 스위치 장비까지 완벽히 연결하는 개방형 솔루션을 제공한다"고 말했다. "시장 적기 대응 위해 FPGA 주력…차세대 승부처는 ASIC" 현재 망고부스트는 개발에만 수년이 소요되는 주문형 반도체(ASIC) 대신 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 기반 DPU 제품 공급에 주력하고 있다. 변화 무쌍한 AI 네트워크 표준에 즉각적으로 대응하기 위해서다. 한성철 망고부스트 HW개발 그룹장은 "AI 데이터센터용 네트워크 요구사항이 쉼 없이 변하는 상황에서, 하드웨어 구조를 유연하게 바꿀 수 있는 FPGA 제품이 신규 프로토콜을 가장 신속하게 지원할 수 있는 무기"라고 말했다. 비용 효율성에 대해서도 소신을 밝혔다. 한 그룹장은 "초기 매몰 비용 감안하면 대량 양산 전 적정 수량 단계에서는 FPGA가 훨씬 경제적이며, 전체 GPU 랙(Rack) 시스템 관점에서는 총소유비용(TCO) 절감 효과가 압도적"이라면서도 "데이터 전송량과 전력 효율 니즈가 극대화되는 시점에 맞춰 ASIC으로 승부하기 위해 철저하게 준비 단계를 거치고 있다"고 말했다. 실제로 보수적인 기준에서도 망고부스트의 솔루션은 동급 시스템 대비 약 30%의 TCO 절감 효과를 내는 것으로 파악됐다. 이러한 기술력은 대규모 투자와 글로벌 파트너십 확대로 이어지고 있다. 최근 AMD의 리사 수 최고경영자(CEO)가 직접 방문해 긴밀한 파트너십을 논의했으며, 해외 대형 하이퍼스케일러들과의 공동 솔루션 구축도 활발히 진행 중이다. 국내에서는 주요 K-클라우드 국책 사업 참여와 더불어 국산 NPU 기업들과의 시스템 연동을 강화하고 있다. 현재 누적 투자 유치액 1억 달러(약 1300억원)를 넘긴 상태로, 시리즈 B 펀딩 마무리도 눈앞에 뒀다. 미국 법인을 거점으로 글로벌 인재 확보에도 사활을 걸고 있다. 한 그룹장은 "단순히 DPU 반도체 부품이나 단품 소프트웨어를 파는 회사에 머물지 않겠다"며 "특정 하드웨어에 얽매이지 않고 모든 에코시스템을 유기적으로 엮어 최고 가성비의 시스템 최적화를 이끌어내는 리더, 즉 'AI 데이터센터계의 애플'로 도약할 것"이라고 포부를 밝혔다. '망고 LLM 부스트'로 추론 최적화…SDK로 DPU 문턱 낮춰 망고부스트는 AI 추론 소프트웨어 '망고 LLM 부스트'와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 앞세워 AI 인프라 영역을 넓히고 있다. DPU를 넘어 추론 최적화와 데이터 이동, AI 에이전트 라우팅까지 아우르는 SW 스택을 구축에 한창이다. 김창수 망고부스트 어드밴스드 AI 팀장은 망고 LLM 부스트가 가상거대언어모델(vLLM) 같은 일반 LLM 추론 프레임워크보다 넓은 범위를 다룬다고 강조했다. 기존 프레임워크가 GPU에서 LLM을 구동하는 데만 초점 맞춘다면, 망고 LLM 부스트는 여러 추론 작업을 관리하고 사용자 요청을 적절한 GPU로 보내는 기능까지 지원한다는 설명이다. 김 팀장은 AI 에이전트 시대에 망고 LLM 부스트 역할이 더 커질 것으로 봤다. 에이전트가 긴 대화와 복잡한 작업을 수행할수록 LLM이 앞서 계산한 내용을 임시 저장하는 'KV 캐시'도 덩달아 늘어나서다. 그는 "망고 LLM 부스트는 방대한 KV 캐시를 저장하고 재사용하거나, 필요한 GPU로 옮기는 과정을 관리한다"며 "한번 계산한 내용을 재활용하면 같은 연산을 반복하지 않아도 돼 추론 속도를 높일 수 있다"고 설명했다. 이어 "KV 캐시가 커져 GPU에 모두 보관하기 어려워지면 스토리지나 다른 GPU로 데이터를 옮겨야 한다"며 "이때 LLM 부스트가 캐시 저장 활용을 돕고, DPU가 실제 데이터 이동을 지원하는 양방향 구조로 작동한다"고 덧붙였다. 망고부스트는 SDK를 통해 DPU 사용 문턱도 낮추고 있다. 개발자가 DPU 구조나 복잡한 저수준 프로그래밍을 직접 익히지 않아도 주요 기능을 쓸 수 있도록 지원하는 방식이다. 김 팀장은 "DPU를 직접 프로그래밍하려면 새로운 개발 환경을 익혀야 해 부담이 크다"며 "개발자가 필요한 기능만 쉽게 가져다 쓸 수 있도록 만드는 것이 SDK 목표"라고 설명했다. 망고인퍼런스는 추론 환경에서 데이터 병목을 해결하는 DPU 부스트X(BoostX) 기술과 에이전트 운영체제(OS)를 효율화하는 'LLM 부스트'를 결합한 형태다. 개발자가 익숙한 API 형태로 AI 인프라 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원한다. 개발자와 스타트업 등은 HW 를 직접 제어하거나 복잡한 구현을 수행할 필요 없이 API 호출만으로 필요한 기능을 간편하게 활용할 수 있다. 망고인퍼런스는 올해 하반기 출시될 예정이다.

2026.08.19 14:57전화평 기자

[ZD SW 투데이] NIPA, 사회 혁신 스타트업 경진 대회 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] ◆NIPA, 사회 혁신 스타트업 경진 대회 개최 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난 12일 익스트림테크챌린지(XTC), 글로벌디지털혁신네트워크와 온라인으로 '익스트림테크챌린지 코리아(XTC Korea) 2026'을 개최했다. 이는 국내 AI 스타트업 해외 진출과 투자 유치를 지원하는 행사다. 크로스허브·이큐브랩·스페이스맵·릴리커버·오믈렛·코드프레소·스튜디오랩·제제듀 등 8개사가 참가했다. 최종 1위와 '응용 AI 우수상'은 산업 현장의 운영 의사결정을 최적화하는 AI 기업 오믈렛이 차지했다. 오믈렛은 차량 경로와 선박 적재, 재고 배분, 간호사 근무표 작성 등에 최적의 해를 제시하는 기술을 보유했으며, 오는 11월 19일 미국에서 열리는 'XTC AI:360'에 참가해 글로벌 기업·투자자와 협력 및 투자 유치 기회를 모색한다. ◆딥핑소스, 프랜차이즈 창업박람회서 매장 운영 AI 공개 딥핑소스가 오는 25일부터 27일까지 서울 코엑스 D홀에서 열리는 '제84회 프랜차이즈 창업박람회'에서 예비 창업자와 점주를 위한 매장 운영 AI서비스를 선보인다. 딥핑소스는 이번 박람회에서 창업 전 단계부터 운영 단계까지 이어지는 '사이(SAAI)' 서비스 핵심 기능을 공개한다. 먼저 상권분석 솔루션 '사이 카운트'는 창업을 준비 중인 특정 입지의 유동인구와 주요 고객층을 확인할 수 있도록 돕는다. 매장 이상 상황 알림 솔루션 '사이 케어'도 전시된다. 매장을 비운 사이에도 AI가 이상 상황을 실시간으로 감지해 알려주는 솔루션이다. 이날 공개되는 '사이 스토어-POP메이커'는 디자인 역량 부족한 점주도 손쉽게 홍보물을 제작할 수 있도록 지원한다. ◆플러스제로, '보이스 인텔리전스 v2.0' 출시 플러스제로가 마케팅 전략 수립·분석 시간을 줄인 GEO 솔루션 '보이스 인텔리전스 v2.0'을 공식 출시했다. 이 서비스는 검색 트렌드 진단부터 AI 최적화 콘텐츠 생성까지 완전 자동화되는 AI GEO 엔진 'VTC 에이전트'와 'GEO 대시보드'를 탑재했다. 다양한 온라인 커뮤니티와 SNS 채널에 흩어진 고객의 익명 후기와 반응을 분석해 생성형 AI 검색 결과에 자사 브랜드가 우선 노출되도록 최적화하는 솔루션이다. ◆뉴플로이, 문서용 '뉴플로이 AI' 무료 공개 뉴플로이가 온디바이스 AI 모델 기반 문서 OCR 소프트웨어 '뉴플로이 AI'를 개인·기업 고객에 무료 제공한다. 뉴플로이 AI는 PDF와 스캔 문서의 글자, 표, 레이아웃을 인식해 내용 전체를 데이터 형태로 구조화한다. 문서 레이아웃 분석, 표 구조, 셀 단위 텍스트 인식, 표 내 데이터의 연관 관계 분석까지 가능하다. 수식을 이공계 논문 작성 표준인 라텍 형식으로 변환해 인식하며 한영 번역 기능도 제공한다. 뉴플로이가 자체 개발한 온디바이스 AI 모델은 사용자 디바이스 내에서 문서 데이터 처리·저장 등 전 과정을 수행한다. 파일은 외부 서버로 전송되지 않는다. 이에 보안 정책상 클라우드·온라인 등 외부 서비스에 업로드가 어려운 사내 자료나 개인정보 포함된 문서도 유출 우려 없이 처리할 수 있다. ◆클레온, 글로벌 학회서 '휴먼 AI' 기술 발표 클레온이 감정 종류·강도에 따라 AI 아바타 얼굴 표정을 만드는 기술을 국제 컴퓨터비전 학회 'BMVC 2026'에서 소개했다. 기존 기술이 음성에 맞춰 입 모양을 생성하는 데 집중했다면 이번 연구는 기쁨과 슬픔, 화남 등 말에 담긴 감정에 따라 눈빛과 표정을 포함한 얼굴 전체의 움직임을 구현한다. 실제 사람뿐 아니라 애니메이션과 3D 캐릭터에도 적용할 수 있다.

2026.08.19 14:50김미정 기자

"GPU 증설보다 효율 따져야"…망고부스트가 꺼낸 'AI 풀스택' 해법

"값비싼 그래픽처리장치(GPU)를 늘리기보다 이미 확보한 자원을 효율적으로 활용해야 하는 시대가 왔습니다." 망고부스트가 인공지능(AI) 인프라 시장에 던진 메시지다. 데이터처리장치(DPU)와 추론 소프트웨어(SW), GPU·스토리지 서버를 하나의 시스템으로 결합해 AI 데이터센터(AIDC)의 병목을 줄이겠다는 전략이다. 망고부스트는 DPU로 사업을 시작했지만 현재는 GPU 서버와 스토리지 서버, AI 추론 SW를 아우르는 AI 풀스택 기업으로 영역을 넓히고 있다. 개별 부품 공급을 넘어 데이터센터에 즉시 구축할 수 있는 랙 단위 시스템과 서버리스 추론 서비스까지 제공하겠다는 구상이다. 이런 전략은 망고부스트가 내세운 '부스트 유어 데이터센터(Boost Your Data Center)' 목표와 맞닿았다. 데이터센터 장비를 계속 늘리기보다 GPU와 서버, 스토리지 사이 데이터 이동을 최적화해 기존 인프라 처리 성능을 최대한 끌어내겠다는 의미다. 망고부스트 기술은 김장우 대표가 이끈 서울대 고성능컴퓨터시스템연구실에서 출발했다. 김 대표는 선마이크로시스템즈와 오라클에서 중앙처리장치(CPU)·시스템 아키텍트로 근무한 뒤 서울대 교수로 재직하며 10년 이상 서버 가속 기술을 연구했다. 김 대표와 연구진은 CPU가 연산뿐 아니라 네트워크와 스토리지 관련 작업까지 처리하는 기존 서버 구조에 주목했다. CPU에 업무가 몰리면 GPU와 스토리지 사이 데이터 이동이 느려지고, 고가의 GPU가 연산을 수행하지 못한 채 대기하는 시간이 늘어날 수 있기 때문이다. 연구진은 CPU가 맡던 네트워크와 스토리지 작업을 별도 반도체로 분리하는 DPU 기술을 개발했다. 김 대표는 연구 결과를 실제 데이터센터 환경에 적용하기 위해 2022년 망고부스트를 설립했다. 망고부스트는 미국 델라웨어 법인으로 출발해 워싱턴주 벨뷰에 본사를 뒀다. 서울과 산호세, 토론토, 도쿄, 인도네시아 등에서도 연구개발과 제품화, 고객 대응 업무를 수행하고 있다. 조직은 연구개발 중심으로 이뤄졌다. 현재 125명 넘는 엔지니어를 확보했으며 전체 인력 약 75%를 연구개발 업무에 배치했다. 부스트X에서 알폰소·케사르까지…HW·SW 하나로 묶었다 망고부스트 사업 출발점은 자체 DPU '부스트X(Mango BoostX™)'다. 부스트X는 CPU가 담당하던 네트워크와 스토리지, 보안 관련 작업을 대신 처리해 CPU와 GPU가 핵심 연산에 집중하도록 돕는다. 고속 네트워크 기반 AI 인프라에는 '로키 AI(RoCE AI)'가 적용된다. 로키 AI는 통합 이더넷 환경에서 원격직접메모리접근(RDMA)을 지원하는 RoCE 통신을 가속해 GPU와 서버 사이 데이터 전송 과정에서 발생하는 병목을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트는 부스트X가 AI 에이전트 인프라 조정 작업까지 지원하도록 기술을 확장하고 있다. AI 에이전트가 여러 모델과 데이터, 외부 도구를 오가는 과정에서 발생하는 네트워크·스토리지 처리를 CPU에서 분리한다는 구상이다. DPU 위에서는 AI 추론 SW 'LLM부스트(LLM Boost™)'가 작동한다. LLM부스트는 여러 GPU와 서버에 AI 추론 요청을 분배하고 각 GPU가 맡을 작업을 조정해 유휴 시간을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트 인프라는 서로 다른 세대나 제조사 AI 가속기를 하나의 클러스터처럼 활용하도록 설계한 것도 특징이다. 기업이 기존 GPU를 폐기하거나 전체 시스템을 최신 장비로 교체하지 않고도 신규 GPU와 함께 운용할 수 있도록 지원한다. 특히 GPU 서버 '알폰소(Mango Alphonso™)'는 이들 기술을 완제품 형태로 묶은 제품이다. AMD GPU와 부스트X, LLM부스트를 하나의 서버에 탑재해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·통신 환경을 통합했다. 스토리지 서버 '케사르(Mango Kesar™)'는 GPU가 연산에 필요한 데이터를 제때 공급하도록 지원한다. 저장 용량과 처리 성능을 각각 확장할 수 있는 분리형 구조를 채택했으며, DPU가 GPU와 스토리지 사이 통신을 가속한다. 통합 관리 SW '망고 AI 센터(MAC)'는 여러 서버 노드의 GPU·메모리 사용률과 전력, 온도, 네트워크 상태를 한 화면에서 보여준다. 관리자는 GPU가 제대로 활용되고 있는지 확인하고 시스템에서 발생한 병목이나 이상 상태를 파악할 수 있다. 서울에 42U 랙 10대 구축…벤치마크 넘어 실서비스 검증 서울에 위치한 망고부스트 데이터센터에 들어서자 검은색 서버랙이 줄지어 있었다. 랙 전면에 설치된 노란색 패널에는 '부스트 유어 데이터센터(BOOST YOUR DATA CENTER)' 문구가 적혀 있었다. 망고부스트는 외부 사업자가 운영하는 코로케이션 데이터센터의 공간과 전력·냉각 설비를 빌려 자체 AI 시스템을 구축하고 있다. 이곳에는 AMD 'MI355X' GPU를 탑재한 42U 규격 서버랙 10대를 배치할 계획이다. 각 랙은 GPU 서버 알폰소와 스토리지 서버 케사르를 중심으로 구성됐다. 부스트X와 로키 AI가 GPU·서버·스토리지 사이 데이터 이동을 가속하고, LLM부스트가 여러 GPU에 AI 추론 작업을 분배하는 구조다. 망고 AI 센터 화면에서는 GPU 사용률과 메모리, 전력, 온도, 네트워크 상태를 실시간으로 확인할 수 있었다. 개별 장비가 아니라 랙 전체의 연산 자원과 데이터 흐름을 통합 관리하기 위한 체계다. 망고부스트가 자체 데이터센터를 구축한 이유는 개별 제품이 아닌 전체 시스템의 성능을 검증하기 위해서다. DPU나 SW만 공급하면 고객이 사용하는 GPU와 네트워크, 스토리지 구성에 따라 실제 성능이 달라질 수 있다. 회사는 직접 구성한 데이터센터에서 HW와 SW를 함께 조정해 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 환경에서도 재현할 방침이다. 고객이 도입 전에 시스템 성능을 검증하는 공간으로도 활용한다. 망고부스트는 국제 AI 시스템 성능평가 'MLPerf'를 통해 추론 기술력을 검증하고 있다. MLPerf 인퍼런스 5.0에서 AMD 'MI300X' GPU 32개와 LLM부스트를 결합한 시스템은 엔비디아 'H100' GPU 32개 기반 비교 시스템보다 비용 대비 처리량이 2.8배 높은 것으로 나타났다. 다만 해당 수치는 망고부스트가 적용한 GPU와 SW 가격을 기준으로 총비용을 산정한 결과다. 고객 장비 도입 가격과 전력·냉각 비용, 운영 조건에 따라 실제 경제성은 달라질 수 있다. MLPerf 인퍼런스 6.0에서는 미국과 한국에 설치된 세 종류 AMD GPU 24개를 하나의 추론 시스템으로 연결했다. 해당 시스템은 '라마2-70B' 모델을 구동해 95.5%의 확장 효율을 기록했다. 망고부스트는 이를 통해 지역과 세대가 다른 GPU도 하나의 AI 추론 자원으로 활용할 수 있다고 설명했다. 기존 GPU와 최신 GPU를 같이 사용하면 장비 교체와 데이터센터 증설 부담을 줄일 수 있다는 주장이다. 망고부스트는 이런 HW·SW 통합 역량을 서버리스 AI 추론 서비스로 확장했다. 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 'AMD 어드밴싱 AI 2026(AMD Advancing AI 2026)'에서 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스(Mango Inference)'를 상용 출시했다. 망고 인퍼런스는 개발자가 GPU와 서버를 직접 구축·운영하지 않고 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 AI 모델을 이용하도록 지원한다. 망고부스트의 GPU 서버와 DPU, LLM부스트를 서비스 형태로 제공하는 식이다. 망고부스트는 행사에서 AMD 최신 AI 가속기를 기반으로 엔비디아 차세대 칩 기반 시스템을 웃도는 추론 성능을 구현했다고 밝혔다. 엔비디아 GPU에 의존하지 않고도 AI 모델을 더 빠르고 경제적으로 운영할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 당시 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)도 행사장에 마련된 망고부스트 부스를 방문해 망고 인퍼런스를 살펴봤다. 망고부스트에 따르면 배 부총리와 리사 수 CEO는 서버리스 AI 추론 플랫폼의 필요성과 활용 가능성에 공감의 뜻을 나타냈다. 강남 데이터센터는 망고 인퍼런스의 성능과 안정성을 검증하고 실제 고객 요청을 처리하는 기반 시설로 활용된다. 제품 시험장과 고객 검증 공간을 넘어 AI 연산 자원을 서비스 형태로 공급하는 거점 역할까지 맡는 셈이다. 망고부스트는 완성형 서버랙을 판매하거나 고객 데이터센터에 동일한 시스템을 구축하는 방식으로 사업을 확대할 방침이다. DPU와 서버 공급에서 출발해 랙 단위 통합 인프라와 서버리스 AI 추론 서비스까지 사업 구조를 넓히고 있다. 망고부스트는 "우리 과제는 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 서비스에서도 재현하는 것"이라며 "응답속도와 안정성뿐 아니라 전력·냉각 효율, 유지보수와 장애 대응 능력까지 입증하겠다"고 강조했다.

2026.08.19 14:41김미정 기자

토스, 저축은행 '햇살론 특례' 중개 수수료 16% 인하

토스가 대출 비교 서비스에 입점한 저축은행의 '햇살론 특례' 상품 중개 수수료를 인하한다고 19일 밝혔다. 토스는 저축은행이 햇살론 특례를 취급할 때 내는 중개 수수료를 기존 대비 약 16% 낮췄다. 현재 토스 대출 비교에서 햇살론 특례를 취급하는 저축은행은 8곳이다. 이번 인하는 올해 말까지 적용되며, 토스는 이후에도 관련 지원을 이어갈 방침이다. 토스 관계자는 "저축은행은 중저신용자에게 꼭 필요한 자금을 공급하는 중요한 상생 파트너"라며 "이번 수수료 인하가 최저신용자를 위한 서민금융 상품을 더 널리 공급하는 계기가 되길 바라며, 앞으로도 저축은행과 함께 포용금융에 기여하는 협력을 이어가겠다"고 말했다. 햇살론은 소득이 적거나 신용점수가 낮은 이들을 위한 서민금융 대출로, 햇살론 특례는 연소득 3500만원 이하이면서 신용점수가 하위 20%에 속하는 최저신용자가 대상이다.

2026.08.19 14:21손희연 기자

"치매안심센터 5곳 중 3곳, 인력 기준 미충족"

치매안심센터 5곳 중 3곳은 인력 기준을 충족하지 못한 것으로 나타났다. 국회 보건복지위원회는 19일 전체회의를 열고 ▲소위원회 구성의 건 ▲2025회계연도 결산(보건복지부·식품의약품안전처·질병관리청 소관) ▲보건복지부 소관 2025회계연도 예비비지출 승인의 건 ▲업무보고(보건복지부·식품의약품안전처·질병관리청·국민건강보험공단·국민연금공단·건강보험심사평가원) 등의 안건을 심의했다. 이 자리에서 상지원 국회 보건복지위원회 수석전문위원은 보건복지부·식품의약품안전청·질병관리청 소관의 2025회계연도 결산 및 예비비지출 검토 보고에서 ▲건강보험 국고지원 ▲의료급여 진료비 미지급 ▲치매안심센터의 인력 기준 미충족 ▲공중보건 장학생의 의무복무를 면제 ▲식품안전관리인증원 인증 수수료 국고 미납 ▲마약퇴치운동본부 직원 복리후생비 예산 미편성 지급 ▲경남권 감염병 전문병원 구축 사업 지연 ▲병원체 자원 분양 감소 등을 지적했다. 우선 치매안심센터의 인력 기준과 관련해 상 수석전문위원은 “치매안심센터의 인력 기준은 간호사, 1급 사회복지사, 작업치료사, 임상심리사 등 1명 이상 채용이 원칙이지만, 256개 센터 중 충족하는 곳은 99개소에 불과해 기준 충족 노력이 필요하다”고 말했다. 이와 함께 국립요양병원의 치매안심병동 및 설치 사업 실 집행률이 4.5%에 불과해 관리 강화가 필요하다고 강조했다. 또 권역별 감염병 전문병원 구축 사업과 관련해 “총 5개 권역에 5개 의료기관이 지정돼 지방자치단체의 국비 보조 100% 방식으로 추진되고 있는데 경남권 감염병 전문병원의 경우 질병관리청과 해당 의료기관 간 이견이 지속돼 사업 추진이 지연되고 있다”면서 “질병관리청은 해당 의료기관과의 협의를 신속히 진행하여 사업 추진에 차질이 발생하지 않도록 해야 한다”고 밝혔다. 의료급여사업과 관련해서는 진료비 미지급 문제를 지적했다. 그는 “생활이 어려운 저소득 국민에게 의료급여를 실시하는 사업인데 2025년에는 의료급여 지급을 위해 설치된 시·도기금이 소진돼 국비 기준으로 2244억 4900만원 미지급금이 발생했다”며 “진료비 지급 지연은 의료기관의 재정 부담을 높이고 의료급여제도에 대한 신뢰를 약화시킬 우려가 있어 안정적인 재원 확보를 마련하고 진료비 미지급이 발생하지 않도록 관리를 강화할 필요가 있다”고 강조했다. 정부의 건강보험 국고지원 비율 준수는 다시 한번 언급됐다. 상 수석전문위원은 “건강보험 가입자 지원 사업은 일반회계에서 건강보험 재정을 지원하는 사업으로, 법상 보험료 예상 수입액의 14%를 지원하도록 규정돼 있다”고 설명했다. 이어 “지난 6월 국회예산정책처가 발표한 재추계에 따르면 건강보험 재정은 2026년 적자로 전환되고 2029년 준비금이 소진될 것으로 예상된다”며 “이러한 상황을 고려할 때 정부는 건강보험 제도를 안정적으로 운영하기 위해 법률에 명시된 국고 지원 비율을 엄격히 준수해야 한다”고 강조했다. 식품안전관리인증원에 대해서는 위탁받은 해썹(HACCP) 인증 업무 징수수수료를 국고에 납입하지 않고 자체 수입으로 귀속해 집행하고 있는데, 이는 국고납입 원칙에 부합하지 않는다며 법률에 따라 적정하게 처리해야 한다고 밝혔다. 아울러 병원체자원은행 운영 관리 사업의 경우, 실제 병원체자원 분양 건수는 지속적으로 감소하는 추세임에도 성과 목표를 낮게 설정한 탓에 매년 실적이 목표를 초과 달성하는 착시 현상이 나타나고 있다고 지적했다. 이외에도 마약퇴치운동본부가 직원 복리후생 명목으로 1인당 50만원의 가계지원비를 지급한 데 대해, 예산 편성 당시 계획되지 않은 '목적 외 사용'에 해당한다고 지적했다. 아울러 공중보건장학생의 공공보건기관 의무복무와 관련해서는 위법적인 면제 처분을 중단하고, 실제 운영 실태에 맞춰 제도를 보완해야 한다고 밝혔다.

2026.08.19 14:13조민규 기자

리프트, 베트남 대안신용평가 구축 나선다

인공지능(AI) 기반 급여 선지급 플랫폼 '리프트(LIFT)'를 운영하고 있는 리프트 베트남이 베트남 외국계 신용평가사 '하나레이팅즈'와 업무협약(MOU)을 체결하고 베트남 근로자를 위한 대안신용평가 구축에 나선다고 19일 밝혔다. 하나레이팅즈는 100% 한국계 자본으로 베트남 신용평가 시장에 진출한 유일한 외국계 신용평가 기관이다. 양사는 이번 협약으로 리프트가 급여 선지급 서비스 운영 과정에서 축적한 근로·임금·선지급 상환 이력 등 대안 데이터와 하나레이팅즈의 전문 신용평가 방법론을 결합한다. 이를 통해 금융 이력이 부족한 베트남 무등급 근로자를 위한 대안신용평가 모형을 공동 연구·개발할 예정이다. 이와 함께 모형 개념검증(PoC) 및 평가 방법론 자문을 진행하고, 공동 사업모델 발굴과 세미나 개최 등 다양한 협력을 이어갈 방침이다. 양정호 리프트 대표는 "급여 선지급 서비스를 통해 쌓이는 근로·임금 상환 데이터는 금융 이력이 없는 근로자의 성실함을 증명하는 기록"이라며 "하나레이팅즈의 평가 전문성과 결합해 '일한 기록이 신용이 되는 금융'을 베트남에서 본격화하겠다"고 강조했다. 함호근 하나레이팅즈 대표는 "리프트가 보유한 대안 데이터는 기업 신용평가를 넘어 개인 신용 인프라로 확장할 수 있다"며 "한국식 평가 방법론과 결합해 베트남 신용평가 시장의 저변을 넓히겠다"고 말했다. 한편, 리프트는 베트남 제조업 근로자에게 이미 일한 만큼의 임금을 급여일 전에 받을 수 있는 급여 선지급(EWA) 서비스를 제공하는 대표적인 한국계 핀테크 플랫폼이다. 신한은행 베트남·신한파이낸스·DB손해보험·VNPT ePay 등과 강력한 파트너십을 구축하고 한국계 제조기업 사업장을 중심으로 서비스를 빠르게 확대하고 있다. 이자·수수료 부담 없이 임금 접근성을 높여 사채 의존과 이직률을 낮추는 필수 금융 복지 솔루션으로 자리 잡았다.

2026.08.19 11:24손희연 기자

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