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[크립토하나] 이번주 가상자산 행사 풍성…美 고용지표도 주목

매주 월요일 오전, 이번 주 디지털자산 시장을 미리 읽어드립니다. 국내외 주요 거시경제 일정을 하나씩 짚고, 각 이벤트가 투자심리와 디지털자산 시장에 미칠 영향을 분석합니다. [편집자주] 국내 가상자산 시장 소식부터 전해드리겠습니다. 이번주에는 국내에서 주요 가상자산·블록체인 행사가 잇따라 열립니다. 먼저 팩트블록이 주최하는 '코리아 블록체인 위크(KBW) 2026'이 올해는 가상자산 거래소 업비트를 운영하는 두나무와 함께 문을 엽니다. 이달 30일부터 10월 1일까지 서울 광진구 그랜드 워커힐 서울에서 이틀간 진행됩니다. 이번에는 금융권 참여가 눈에 띕니다. 하나금융그룹과 미래에셋자산운용이 주요 파트너사로 참여하며 삼성증권, 흥국증권, 현대카드, 교보생명 등도 파트너사로 이름을 올렸습니다. 국내 금융권의 가상자산 시장에 대한 관심을 엿볼 수 있는 대목입니다. 글로벌 가상자산 업계 주요 인사도 연사로 나섭니다. 제프 얀 하이퍼리퀴드랩스 최고경영자(CEO), 아서 헤이즈 마엘스트롬 최고투자책임자(CIO), 톰 리 비트마인 회장, 조 루빈 메타마스크 CEO 등이 참석해 국내외 온체인 전환 현황과 전망을 살핍니다. 이에 앞서 이달 28일부터 이틀간 서울 여의도 콘래드 서울에서는 '이더리움 코리아 원 제네시스' 행사도 있습니다. DB증권, KB증권, 한화투자증권, 교보증권 등 국내 증권사, 핀테크 기업 등이 모여 토큰증권(ST) 제도 시행 이후 국내 금융사의 이더리움 메인넷 도입 현황과 과제 등을 논의할 예정입니다. 국회에서도 디지털자산 관련 논의가 이어집니다. 28일 더불어민주당 강준현·민병덕 의원실과 디지털자산거래소 공동협의체(닥사)는 '토큰증권 이후, 실물자산토큰화(RWA) 입법과제 모색'을 주제로 국회 세미나를 개최합니다. 메리츠증권, 온도파이낸스, 금융감독원 관계자가 내년 토큰증권 법제화 시행 이후 국내 RWA 시장 과제를 다룰 예정입니다. 같은날 더불어민주당 민병덕·이강일 의원과 한국핀테크산업협회가 개최하는 '블록체인 위 금융의 미래' 세미나도 예정돼 있습니다. 한화투자증권, 코스콤 등이 참석해 국내외 금융권 온체인 전환 흐름과 향후 과제를 짚어볼 전망입니다. 美 고용·물가, 주요 경제지표 발표 이번에는 글로벌 시장 소식입니다. 이번 주에는 미국 고용·물가 관련 주요 경제지표 발표가 잇따라 예정돼 있어 시장 관심이 쏠릴 전망입니다. 주요 지표 중 하나는 1일 발표 예정인 미국 공급관리협회(ISM)의 제조업 구매관리자지수(PMI)입니다. 지난 8월 제조업 PMI는 54.6으로 전월 대비 1.0포인트 하락했지만, 최근 수년 기준으로 여전히 높은 수준이라는 평가가 나왔습니다. 이에 앞서 30일(현지시간)에는 미국 개인소비지출(PCE) 가격지수와 9월 ADP 민간고용보고서가 발표됩니다. 이어 2일에는 미국 노동부의 고용보고서가 공개됩니다. 시장에서는 신규 고용과 실업률 등 주요 고용지표에 주목하고 있습니다. 특히 고용지표는 향후 미국 연방준비제도(연준)의 금리 정책을 가늠할 주요 변수로 꼽힙니다. 고용시장이 예상보다 강한 모습을 보일 경우 연준 긴축 기조가 장기화할 수 있다는 전망이 힘을 받을 수 있습니다. 반대로 고용 둔화가 확인되면 통화정책 완화 기대가 커질 가능성이 있습니다. 최근 비트코인이 미국 금리 전망 변화에 민감하게 반응해온 만큼 이번 고용지표 결과에 따라 단기 가격 변동성이 확대될 가능성도 있습니다. 특히 비트코인이 8만 달러 선을 회복한 상황에서 상승 흐름을 이어갈 수 있을지 주목됩니다.

2026.09.28 09:26홍하나 기자

저무는 3G 통신, 해외 종료 사례 찾아보니

국내에서도 3세대 이동통신(3G) 종료가 가시화된 가운데 해외 주요국에서는 이미 수년 전부터 3G망을 걷어내고 LTE와 5G 중심으로 통신망을 재편하고 있다. 미국은 2022년 주요 이동통신사가 모두 3G 서비스를 종료했고 독일은 이보다 앞선 2021년 3G망을 정리했다. 일본도 올해 NTT도코모를 마지막으로 3G 시대를 마감했다. 27일 관련 업계에 따르면 해외 통신사들이 3G를 종료한 가장 큰 이유는 이용자와 트래픽이 LTE와 5G로 이동하면서 한정된 주파수와 네트워크 자원을 구형망에 계속 투입할 필요성이 줄었기 때문이다. 네트워크 세대 전환을 통해 데이터 처리 용량을 높이는 동시에 전력과 유지보수 부담을 줄일 수 있다는 판단도 작용했다. 휴대폰 외에 IoT 디바이스 문제로 국가별 종료 시점에는 일부 차이를 보였다. 미국, 2022년 3G 종료…주파수 5G로 미국은 주요국 가운데 비교적 일찍 3G 시대를 끝냈다. AT&T가 2022년 2월 3G 서비스를 종료했고 T모바일도 같은 해 스프린트 3G CDMA망과 자체 3G망을 순차적으로 정리했다. 버라이즌은 2022년 12월 말 3G CDMA망 운영을 끝냈다. AT&T는 당시 “3G 서비스를 종료하면 네트워크를 개선하고 5G를 포함한 새로운 기술과 서비스에 투자할 주파수를 확보할 수 있다”고 했다. LTE와 5G 이용자가 대부분을 차지하면서 3G에 할당했던 주파수를 차세대망으로 옮기는 것이 핵심이었다. 버라이즌 역시 최종 종료 당시 자사 가입자의 99% 이상이 이미 LTE나 5G를 이용하고 있다는 점을 강조했다. 이용자가 극소수까지 감소한 3G망을 별도로 운영하기보다 네트워크 자원을 차세대 망에 집중할 시점이 됐다는 판단이다. 3G 종료는 휴대폰 이외 산업에도 영향을 미쳤다. 미국에서는 차량의 자동 충돌 알림과 긴급호출, 보안 경보시스템, 결제 단말, 산업용 IoT 등에 3G 통신 모듈이 사용되고 있었고, 초기 LTE 스마트폰 역시 데이터는 LTE를 이용하면서 음성통화는 3G에 의존해 교체 대상이 됐다. 일본, 올해 3G 완전 종료…“전파 활용 효율적으로” 일본에서는 KDDI가 2022년 3월 'CDMA 1X WIN' 서비스를 가장 먼저 종료했다. 소프트뱅크가 2024년 뒤를 이었고 마지막까지 3G를 운영했던 NTT도코모도 올해 3월31일 'FOMA'와 'i모드' 서비스를 끝냈다. 2001년 10월 시작된 FOMA는 한때 약 5700만 가입자를 확보했던 일본의 대표 이동통신 서비스다. 약 25년 만에 FOMA가 문을 닫으면서 일본 이동통신 3사의 3G 서비스도 모두 역사 속으로 사라졌다. NTT도코모는 “4G와 5G 보급으로 FOMA 이용자가 계속 감소하고 있다”며 “경영 자원을 집중해 보다 좋은 서비스를 제공하기 위해 서비스를 종료한다”고 밝혔다. 또 “3G 종료를 통해 전파를 보다 효율적으로 활용하고 통신 서비스 품질을 높이겠다”고 제시했다. KDDI도 3G 종료 이후 주파수를 LTE와 5G에 활용했다. 3G 가입자 감소와 함께 스마트폰 데이터 사용량이 증가하면서 동일한 주파수를 보다 효율적인 이동통신 기술에 투입하는 쪽을 택한 것이다. 소프트뱅크에서는 종료 원칙과 별개로 이용자 상황에 따라 일정을 조정한 사례도 나왔다. 당초 2024년 1월 말 3G 서비스를 종료하려 했지만 노토반도 지진이 발생하자 대부분 지역의 종료 시점을 4월로 미뤘고 이시카와현은 7월 말까지 서비스를 유지했다. 소프트뱅크는 당시 “노토반도 지진의 영향으로 기기 변경 절차가 어려운 고객의 상황을 고려했다”고 밝혔다. 3G 종료 방향은 유지하면서 재난으로 차세대망 전환이 어려운 가입자에게 예외를 둔 사례다. 유럽도 3G 퇴출...주파수·전력 효율 높인다 유럽연합(EU)에서도 3G 퇴출은 상당 부분 진행됐다. 독일에서는 도이치텔레콤과 보다폰, 텔레포니카 독일이 2021년 서비스를 종료했다. 네덜란드에서도 보다폰지그고가 2020년, KPN이 2022년 3G망 운영을 끝냈다. 도이치텔레콤은 당시 3G 종료를 두고 “3G 주파수를 더 강력한 4G와 5G 기술에 사용할 수 있게 된다”고 밝혔다. 당시 LTE가 이미 회사 이동통신망의 98% 이상을 커버하고 있어 3G를 유지할 필요성이 크게 낮아졌다는 설명이다. 프랑스는 아직 3G를 운영하고 있지만 종료 시점은 정해졌다. 오렌지와 SFR은 2028년까지, 부이그텔레콤은 2029년 말까지 프랑스 본토에서 3G 서비스를 종료할 계획이다. 프랑스 통신규제기관 Arcep는 구형망 종료 이유로 주파수뿐 아니라 에너지 효율과 보안을 함께 꼽았다. Arcep는 “4G와 5G는 동일한 양의 데이터를 전송하는 데 2G와 3G보다 에너지 효율이 높다”며 “구형망을 계속 병행 운영할 필요성이 줄고 있다”고 설명했다. 또 “통신장비 산업 자체가 4G·5G 중심으로 이동하면서 2G·3G 장비의 유지보수가 갈수록 어려워진다”고 지적했다. 영국에서도 3G 종료가 마무리됐다. 보다폰과 EE에 이어 쓰리와 O2가 순차적으로 3G망을 정리했다. 영국 통신규제기관 오프콤은 3G 주파수를 4G와 5G에 재사용하면 더 빠르고 안정적인 서비스를 제공할 수 있다고 설명했다. 영국과 유럽 일부 국가에서는 3G보다 오래된 2G가 오히려 더 오래 살아남고 있는 점이 눈길을 끈다. 음성통화와 텔레케어, IoT 장비 가운데 2G를 이용하는 기기가 여전히 많아 3G부터 종료하고 해당 주파수를 LTE와 5G로 전환하는 방식을 택했기 때문이다. 주파수 재배치...네트워크 운용 효율화 해외 통신사들이 3G를 종료한 가장 직접적인 이유는 주파수 활용도를 높이기 위해서다. 이동통신에 사용할 수 있는 주파수는 한정돼 있는데 이용자가 크게 줄어든 3G에 이를 계속 할당할 경우 LTE와 5G에 투입할 수 있는 자원도 그만큼 줄어든다. 실제로 미국 AT&T와 버라이즌, 독일 도이치텔레콤 등은 3G 종료 이후 기존 주파수를 LTE와 5G에 재배치했다. 새로운 주파수를 추가로 확보하지 않고도 기존 자원을 활용해 LTE와 5G의 용량을 늘릴 수 있기 때문이다. 특히 데이터 사용량이 계속 증가하는 상황에서는 같은 폭의 주파수로 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 통신 기술을 사용하는 것이 유리하다. 3G보다 LTE, LTE보다 5G의 주파수 이용 효율이 높아 통신사 입장에서는 가입자가 감소한 구형망을 유지할 이유가 갈수록 줄어든다. 아울러 여러 기술방싱의 망을 동시에 운영하면 세대별 통신장비를 함께 유지해야 하고 기지국 운용과 유지보수에도 비용이 투입되는데, 3G를 걷어내면 통신망 구조를 단순화하면서 설비와 전력 사용을 줄일 수 있다. 프랑스 Arcep도 구형망 종료의 효과로 에너지 효율을 꼽았다. LTE와 5G가 동일한 양의 데이터를 처리하는 데 2G, 3G보다 효율적이고 여러 세대의 이동통신망을 동시에 운영할 필요도 줄일 수 있다는 설명이다. 통신장비 생태계 역시 차세대 망 중심으로 이동하고 있다. 글로벌 장비업체들이 신규 투자를 차세대 이동통신에 집중하면서 3G 장비의 생산과 기술지원도 점차 축소되고 있다. 오래된 망을 계속 유지할수록 장비 조달과 유지보수 부담이 커지는 구조다. 미국과 독일이 일찌감치 3G를 종료하고 일본과 영국이 뒤를 이은 것도 결국 같은 흐름이다. 이용자가 빠져나간 3G에 주파수와 설비를 계속 묶어두기보다 이를 LTE와 5G에 다시 투입해 네트워크 용량과 운영 효율을 높이는 쪽을 선택했다. 보안을 고려한 점도 주목할 부분이다. 프랑스 Arcep는 2G, 3G보다 LTE와 5G에 더 발전된 보안 기능이 적용돼 있다고 설명했다. 이동통신 기술이 세대를 거치며 인증과 암호화 등 보안 체계가 강화된 만큼 오래된 통신망을 계속 유지할 필요성도 낮아지고 있다는 것이다.

2026.09.27 07:47박수형 기자

"로봇도 배워야 한다"…韓, 피지컬 AI 데이터 확보전

한국이 피지컬 인공지능(AI) 주도권 확보에 속도를 내면서 로봇을 가르칠 '경험 데이터' 확보 경쟁도 본격화하고 있다. 26일 AI 업계에 따르면 국내 복수 기업은 사람 움직임과 실제 산업 현장, 가상공간을 활용해 피지컬 AI 학습 데이터 확보 기술을 개발하고 있다. 거대언어모델(LLM)은 인터넷에 축적된 텍스트와 이미지를 활용할 수 있지만 로봇이 물체를 보고 집고 옮기는 데 필요한 행동 데이터는 현실 세계에서 별도로 확보해야 한다. NC AI는 디지털 트윈과 월드모델, 인간 동작 데이터를 활용해 피지컬 AI 학습 데이터를 구축하고 있다. 실제 로봇을 반복적으로 움직여 모든 상황을 경험하게 하는 대신 사람 동작을 로봇이 배울 수 있는 데이터로 바꾸고 현실에서 만들기 어려운 상황은 가상공간에서 구현한다. NC AI는 휴머노이드 분야에서는 LG전자 등과 수행하는 국책과제에서 기존 모션 데이터와 애니메이션 제작 기술을 활용한 '범용 모션 트래킹(GMT)' 초기 학습 데이터를 구축하고 있다. 사람 움직임을 휴머노이드에 맞게 바꾸는 '휴먼-로봇 리타기팅' 기술도 개발 중이다. 현실에서 반복하기 어렵거나 위험한 경험은 가상공간에서 만든다. NC AI는 현대로템과 무인 장비와 로봇이 다양한 상황을 학습할 수 있는 피지컬 AI 통합 시뮬레이터를 개발하고 있다. 실제 환경에서 반복하기 어려운 상황을 가상환경에서 만들어 학습과 검증에 활용하는 방식이다. 리얼월드는 실제 산업 현장에서 사람의 작업 경험을 데이터로 확보하고 있다. 여러 대의 카메라로 작업자 움직임을 360도로 촬영해 3차원 영상으로 재구성하는 '4D+' 기술을 활용하고 촉각 장갑으로 물체를 잡을 때의 압력까지 수집한다. 류중희 리얼월드 최고경영자(CEO)는 지난해 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트에서 "중국이 대규모 인력을 투입해 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 학습 데이터를 모으고 있다"며 "우리는 국내외 기업의 실제 작업 현장에서 카메라와 촉각 장갑을 활용해 데이터를 확보하고 있다"고 설명했다. 미국과 중국도 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 휴머노이드 기업 피규어는 지난달 로봇 학습 데이터 플랫폼 '인덱스'를 공개하고 전 세계 사람들이 집과 공장, 물류센터 등에서 작업하는 영상을 수집하고 있다. 피규어에 따르면 108개국에서 1600만개 이상 영상을 확보했다. 중국은 사람과 로봇을 대규모로 투입해 데이터를 모으고 있다. 로이터에 따르면 중국 류저우의 로봇 데이터 훈련센터에서는 100대가 넘는 휴머노이드가 상자 분류와 국수 포장, 커피 만들기 등을 학습하고 있다. 가상환경을 이용해 데이터를 만드는 방법도 확대되고 있다. 엔비디아는 실제 데이터를 가공하고 합성 데이터를 생성해 로봇 학습과 평가까지 연결하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'를 공개했다. 현실에서 만들기 어렵거나 위험한 상황을 가상공간에서 만들어 로봇 학습에 활용한다. NC AI 관계자는 "피지컬 AI 경쟁에서는 로봇 하드웨어 정밀도뿐 아니라 인간의 작업 경험을 어떻게 데이터로 만들고, 현실에서 확보하기 어려운 경험을 가상환경에서 얼마나 확장할 수 있는지 중요하다"며 "인간 동작 데이터와 디지털 트윈, 월드모델을 활용해 로봇이 학습할 수 있는 경험 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.09.26 15:00김동원 기자

"비트 관리에서 토큰 가치 관리로"...中통신사 사업모델 전환

데이터 사용량을 비트 단위로 관리해온 통신사들이 생성형 AI 시대를 맞아 토큰을 새로운 사업 단위로 주목하고 있다. 아직 상당수 글로벌 통신사가 AI 토큰 사업에 신중한 가운데 중국 통신 3사는 토큰의 생산부터 유통과 정산까지 직접 아우르는 사업모델 구축에 속도를 내고 있다. 24일(현지시간) 라이트리딩닷컴에 따르면 차이나텔레콤은 AI 토큰을 향후 통신산업을 이끌 새로운 성장동력으로 보고 관련 사업을 확대하고 있다. 지난 5월 세계 통신사 가운데 처음으로 AI 토큰 판매를 시작했고 차이나모바일과 차이나유니콤도 뒤를 이었다. AI 토큰은 생성형 AI가 이용자의 명령을 이해하고 결과를 만들어내는 과정에서 처리하는 데이터의 기본 단위다. AI 서비스 이용이 늘수록 소비되는 토큰도 증가한다. 중국 통신사들은 이를 단순한 AI 이용량 측정 수단을 넘어 새로운 서비스와 과금 체계를 구성하는 단위로 바라보고 있다. 리쉐룽 차이나텔레콤 AI연구소(TeleAI) 책임자는 “업계는 현재 전통적인 비트 트래픽 관리에서 토큰 가치 관리로 전환하고 있다”고 말했다. 그는 통신사들이 AI 토큰의 생산과 스케줄링, 정산에 이르는 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 구조를 구축하고 있다고 설명했다. 차이나텔레콤은 자체 토큰 관리 허브에 170개 대규모 AI 모델을 모아 대규모 토큰 생산을 지원하고 있다. 정부와 교통, 제조 등 산업별로 특화된 AI 에이전트도 420개 구축했다. 단말과 토큰 플랫폼을 연결하는 작업도 진행 중이다. 리쉐룽 책임자는 “차이나텔레콤이 단말 엣지 클라우드 구조를 기반으로 토큰 플랫폼과 이용자 단말 사이의 병목을 줄이고 AI 전송과 애플리케이션을 하나로 연결하는 구조를 만들었다”고 설명했다. 실제 서비스에서 발생하는 토큰 소비량도 상당하다. 차이나텔레콤이 지난 7월 출시한 업무용 AI 비서 '텔레에이전트(TeleAgent)'는 이용자 120만 명을 확보했고 하루 토큰 소비량은 2000억 개를 넘어섰다. 중국 통신 3사의 움직임은 국가 AI 전략과도 맞물려 있다. 차이나텔레콤과 차이나모바일, 차이나유니콤은 AI 데이터센터와 클라우드 컴퓨팅 인프라를 구축하는 동시에 이를 기반으로 AI 서비스를 시장에 확산시키는 역할까지 맡고 있다. 당장 수익성이 최우선 목표인 것은 아니다. 중국 통신사들은 장기적으로 AI 서비스 확산에 따른 사업 기회를 기대하고 있지만 토큰 사용량 증가가 오히려 통신사의 비용 부담으로 돌아올 가능성도 있다. 글로벌 컨설팅 회사인 베인앤컴퍼니는 최근 보고서에서 AI 이용량 증가 속도가 관련 비용의 하락 속도를 앞지르고 있다고 지적했다. 통신사가 AI를 대규모로 도입할수록 이미 높은 기존 운영비에 토큰 비용까지 추가될 수 있다는 것이다. 베인앤컴퍼니는 “AI 모델 가격이 매년 약 10분의 1 수준으로 낮아지더라도 실제 업무 하나를 처리하는 비용은 비슷하게 유지될 수 있고, 이용량이 증가하면 전체 토큰 비용은 예측하기 어려울 정도로 불어날 수 있다”고 분석했다. 중국산 LLM이 상대적으로 저렴하더라도 모델 비용은 AI 서비스를 운영하는 전체 비용 가운데 하나에 불과하다는 설명이다. 이에 베인앤컴퍼니는 통신사가 AI와 에이전틱 AI를 확대할 때 단순한 토큰 단가보다 업무 하나를 처리하는 데 실제로 얼마가 드는지 측정해야 한다고 강조했다. 아울러 AI 컴퓨팅에 들어가는 비용을 별도로 관리할 수 있도록 전용 예산을 마련할 필요가 있다고 내다봤다.

2026.09.25 08:00박수형 기자

KISTI-SKT, 국제표준 기반 양자암호통신 연동 기술 세계 첫 개발

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 SK텔레콤과 양자암호통신망을 구축하기 전, 다양한 통신환경에서 성능과 운용 가능성을 시험할 수 있는 기술을 세계 최초로 개발, 공개했다. 이 기술은 KISTI 양자키분배(QKD) 시뮬레이터와 SKT의 쿠버네티스 기반 키관리 시스템(KM)을 국제 표준 호환 방식으로 실시간 연동한 것이 핵심이다. 쿠버네티스(Kubernetes)는 여러 서버에 흩어져 있는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해 주는 오픈소스 플랫폼을 말한다. 송중석 KISTI 네트워크미래기술연구 본부장은 "이들 기술을 국제표준인 'ETSI GS QKD 014' 호환 인터페이스로 연결했다"며 "시뮬레이터의 실시간 상태 정보(텔레메트리)는 차세대 국제표준인 'ETSI GS QKD 023' 호환 인터페이스를 통해 KM과 연결했다"고 설명했다. 키관리 시스템이 양자키를 요청하면 KISTI의 시뮬레이터가 다양한 양자키분배 통신환경을 구현하고, 해당 환경에서 생성되는 양자키를 실시간으로 전달한다. 이를 통해 양자키 생성부터 관리·공급까지 전 과정을 연계해 검증할 수 있는 환경을 구현했다. KISTI는 현재 국가연구망 기반으로 양자암호통신망을 구축중이다. 향후 국가연구망-상용망 연동 등 국가 수준의 양자암호통신망 확장을 계획중이다. 송중석 본부장은 "QKD 시뮬레이터는 통신거리와 광 손실 등 실제 장비에서 변경하기 어려운 조건을 가상환경에서 자유롭게 설정해 시험 할 수 있다"며 "향후 양자키분배 네트워크 개발과 실증, 최적화 및 상용화에 활용될 것"으로 기대했다. 류탁기 SKT 네트워크기술 담당은 “쿠버네티스 기반 키관리 시스템과 양자키분배 시뮬레이터를 연계해 다양한 네트워크 환경과 키관리 기능을 유연하게 검증할 수 있게 됐다”며 “이를 기반으로 확장성 높은 양자암호통신망 운용 환경을 만들어갈 것”이라고 밝혔다. 한편 이 기술은 지난 21일 스페인 말라가에서 열린 유럽 최대 광통신 국제행사 'ECOC 2026'에서 SK브로드밴드(SKB) 전시 부스를 통해 공개됐다.

2026.09.22 20:11박희범 기자

홍보인은 왜 '아니요'를 아니라고 말하지 않을까

"이 정도면 메이저 매체 1면감 아닌가?" 임원 회의실에서 이런 질문을 받아본 홍보 담당자라면 압니다. 이 순간 머릿속에 세 가지 답이 동시에 떠오른다는 걸요. 첫 번째, "그 정도는 아닙니다." 사실에 가장 가깝습니다. 하지만 너무 직진합니다. 상대의 기대를 정면으로 부정하는 순간, 대화는 거기서 끝나죠. 두 번째, "충분히 가능합니다. 한번 해보겠습니다." 회의실 공기는 편해집니다. 문제는 다음 주입니다. 안 되는 걸 알면서도 기대를 키운 대가는 고스란히 홍보 담당자 몫으로 돌아옵니다. 세 번째, "1면까지 가면 제가 기자보다 먼저 놀랄 것 같은데요. 다만 산업면에서 이 각도로 잡으면 승산은 있어 보입니다." '안 됩니다'라는 말을 안했는데, 현실은 전달됐습니다. 상대를 무안하게 만들지도 않았고요. 그리고 그 자리에 산업면이라는, 손에 잡히는 대안 하나를 슬쩍 얹습니다. 거절과 현실 인식과 유머와 대안이 한 문장 안에서 동시에 작동한 겁니다. 받아내고, 비튼다 저는 이런 화법을 '반사 화법'이라고 부릅니다. 어디서 배운 이론은 아닙니다. 십수 년 회의실과 취재 현장을 오가며 몸으로 익힌 방식을 나중에야 이름 붙여본 것뿐이죠. 구조는 간단합니다. 받는다, 비튼다, 돌려준다. 상대의 말을 정면으로 막지도, 그대로 삼키지도 않습니다. 일단 받아내고, 그 안에 담긴 의도와 힘을 읽은 다음, 살짝 틀어 더 나은 대화로 돌려줍니다. 이 화법을 움직이는 힘의 정체가 바로 '드라이 위트(dry wit)'입니다. 목소리를 높이지 않고, 웃기려고 애쓰지도 않으면서, 한 발짝 떨어진 시선으로 상황을 다시 보여주는 말투. 이걸 '홍보인의 물건'으로 손에 쥐고 다녔습니다. 미국 시트콤 '프렌즈'의 챈들러 빙을 떠올리면 감이 빠릅니다. 정확한 대사는 기억이 흐릿하지만, 그가 난처한 상황에서 보인 태도는 또렷합니다. 정면으로 반박하지 않고, 자기 자신을 슬쩍 깎아내리거나 예상 밖의 각도에서 상황을 바라보며 긴장을 다른 데로 옮겨놓죠. 상대를 공격하는 대신 상황 자체를 우습게 만드는 겁니다. 목소리 톤은 시종일관 건조합니다. 그 건조함이 오히려 상대의 방어를 풀어놓습니다. 영화 '쿵푸허슬' 속 매맞는 남편을 기억하시나요. 실상은 엄청난 태극권의 고수였는데요. 강하게 들어오는 주먹을 똑같은 힘으로 버티거나 맞받아치지 않습니다. 방향을 읽고, 받아내고, 흘려보내고, 필요하면 그 힘의 방향 자체를 바꿔버립니다. 정면 충돌이 아니라 흐름을 이용하는 것이죠. 챈들러는 말을 흘리고, 쿵푸허슬의 고수는 힘을 흘립니다. 둘 다 정색하지 않습니다. 목소리를 높이는 순간 이미 진 싸움이라는 걸 아는 사람들입니다. 우리도 매번 정면으로 받을 필요는 없습니다. '너무 노골적인 기업 홍보 아닌가요'라는 질문 기자가 자료를 살피다가 묻습니다. "이거 결국 회사 홍보 기사 아닌가요." 여기서 "아닙니다, 업계 전체에 의미 있는 자료입니다"라고 방어하면, 대화는 곧바로 '홍보다, 아니다' 논쟁이 됩니다. 이겨서도 안 되는 싸움입니다. 이렇게 답합니다. "음, 그대로 보면 저라도 그렇게 볼 것 같네요. 그래서 회사 얘기는 뒤로 빼고, 여기 데이터를 먼저 보시죠." 상대의 판단을 인정합니다. "맞습니다." 그런데 완전히 동의한 건 아닙니다. "지금 그대로 보면"이라는 조건 하나를 슬쩍 붙입니다. 그 조건이 판단의 여지를 만듭니다. 그리고 마지막에 새로운 선택지를 끼워 넣습니다. "요('이'가 아니라 '요'입니다. 자신을 살짝 낮추는 디테일입니다) 데이터를 먼저 보시죠." 상대의 판단을 틀렸다고 말하지 않았지만, 대화는 이미 다른 방향으로 흘러가고 있습니다. 이 답변에도 드라이 위트가 배어 있습니다. 정색하지 않고, 웃음기를 강요하지도 않으면서, 딱 한 걸음만 옆으로 비켜서서 화제를 옮겨놓는 말투입니다. 사람을 비틀지 않고, 상황을 비틉니다. 좋은 유머는 상대의 실수나 약점을 겨냥하지 않습니다. 난처한 상황 자체를 다른 시선으로 보게 만들 뿐입니다. 이게 위트와 비아냥의 경계입니다. 물론 한계는 분명합니다. 사고, 법률, 계약, 숫자, 안전처럼 정확성이 생명인 상황에서는 우회보다 명확한 표현이 먼저입니다. 거짓을 부드럽게 포장하는 건 위트가 아니라 왜곡입니다. 상대의 실수를 이용해 웃기는 것은 무례입니다. 드라이 위트의 목적은 그 사실이 불필요한 충돌 없이 제대로 도착하게 만드는 것입니다. 초보는 '자신의 말'을 관철하려 합니다. 고수는 '상대의 결정'을 남깁니다. 회의실에서 자신이 얼마나 논리적이었는지는 아무도 기억하지 않습니다. 사람들은 그 대화 끝에 자신이 무엇을 결정했는지만 기억합니다. 잘된 커뮤니케이션은, 어쩌면 내가 상대를 설득했다는 사실조차 남지 않는 것 아닐까요.

2026.09.22 11:31문지형 컬럼니스트

화웨이, 몰입형 경험과 지능형 서비스 제공하는 혁신적 몰입형 텔레프레즌스 솔루션 공개

상하이 2026년 9월 19일 /PRNewswire/ -- 화웨이(Huawei)가 화웨이 커넥트 2026(HUAWEI CONNECT 2026)에서 '무한한 협업으로 더 스마트한 미래를 열다(Embracing a Smarter Future with Boundless Collaboration)'를 주제로 열린 지능형 협업 세션에서 획기적인 몰입형 텔레프레즌스 시스템을 공개했다. 또한 AI 기반 회의 프로세스에서 거둔 최신 성과와 모범 사례도 선보였다. 새로운 시스템은 몰입형 회의 경험과 개방형 생태계에 초점을 맞춰 생산성을 한층 더 높은 수준으로 끌어올린다. Solution launch by Han Zhenxing, President of Huawei Intelligent Collaboration Domain 몰입형 텔레프레즌스: 혁신적인 회의 경험 몰입형 텔레프레즌스 시스템은 시청각 경험부터 이미지 디스플레이에 이르기까지 모든 측면에서 진화했다. 지능형 연동, 편리한 상호작용, 강력한 보안을 제공해 원격 협업을 전면적으로 혁신한다. 몰입형 경험: 화웨이의 몰입형 텔레프레즌스 솔루션은 시청각 경험을 전면적으로 업그레이드한다. 새로운 HUAWEI CloudLink Camera 610 AI 파노라마 융합 카메라는 왜곡이나 눈에 띄는 연결부 없이 디지털 파노라마 영상을 매끄럽게 통합한다. 멀티 모달 옵티컬 플로 스플라이싱(multimodal optical flow splicing) 알고리즘을 활용해 참가자를 실물과 같은 1:1 크기로 구현한다. 전방위 독립형 스테레오 수음 시스템은 AI 기반의 정밀한 소음 분리 기능을 지원하며, 멀티채널 스테레오 스피커 시스템은 고음질 재생과 음원 위치 인식을 제공해 마치 대화 상대가 같은 공간에 있는 듯한 경험을 선사한다. 화질 측면에서는 IdeaPresence의 유연한 스플라이싱 스크린이 10억 7000만 가지 색상으로 선명하고 섬세한 이미지를 구현하며, 모듈형 설계를 통해 다양한 공간에 유연하게 적용할 수 있다. 이러한 기술의 통합을 통해 원격 참가자에게 진정한 몰입형 커뮤니케이션 경험을 제공한다. 지능형 연동: 몰입형 텔레프레즌스 시스템은 서 있는 상태와 앉은 상태를 자동으로 전환하는 기능과 지능형 회의 공간 관리 등의 기능을 통합해 회의를 더욱 효율적이고 원활하게 진행할 수 있도록 한다. 간편한 상호작용: 이 시스템은 사용자 편의를 위해 이전 세대 제품과 매끄럽게 연동된다. HDMI와 IdeaShare 프로젝션 간 유연한 전환을 통해 간편한 원클릭 공유를 지원한다. 터치 감지 마이크와 전동식 테이블 디스플레이 같은 직관적인 기능을 통해 모든 참가자가 시스템을 즉시 손쉽게 사용할 수 있다. 포괄적 보안: 오디오 및 비디오 워터마크를 통해 포괄적인 기록이 가능하며, 데이터 유출이 발생할 경우 정확하게 식별하고 신속하게 추적할 수 있다. 개방형 역량: 파트너와 함께 OpenHarmony 기반의 강력한 산업용 애플리케이션 개발 생태계 구축 측면에서 화웨이 지능형 협업(Huawei Intelligent Collaboration)은 UI 제어 SDK, 서비스 SDK, 하드웨어 가속 SDK를 포함한 플랫폼 역량을 지속적으로 개방하고 있으며, AI 엔진, 미디어 처리, 화이트보드 엔진, 오디오 및 비디오 데이터 등 다양한 분야를 포괄한다. 이를 통해 파트너는 신속하게 통합 및 개발을 진행할 수 있다. 디지털 회의의 경우, 난징 서던 텔레콤 컴퍼니(Nanjing Southern Telecom Company)가 회의 SDK를 기반으로 회의 시스템을 사무용 OA 시스템에 통합해 모바일 오피스를 구현했다. 클라우드 회의 환경에서는 아이디어허브(IdeaHub)와 마고(Mago)의 소프트웨어-하드웨어 시너지를 활용해 중국 본토 이외 지역을 위한 전용 회의 시스템을 구축했으며, 다양한 클라우드 회의 기능과 지능형 소음 저감, 어쿠스틱 배플(acoustic baffle) 기능을 지원한다. 스마트 교육 분야에서는 OpenHarmony와 개방형 화이트보드 및 프로젝션 SDK를 활용하고 유러닝(ULearning), 차오싱(Chaoxing) 등의 파트너와 협력해 OpenHarmony 기반 스마트 교실을 구축했다. 이 교실은 간편한 프로젝션, 지능형 화이트보드, 수업 중 퀴즈, 원격 수업, 실시간 토론을 지원한다. 앞으로 AI가 업무 및 협업 환경에 본격적으로 도입됨에 따라 화웨이는 경험 향상에서 서비스 통합으로 전환하고, AI를 체감할 수 있고 지속 가능한 생산성으로 구현해 나갈 것이다. 화웨이 지능형 협업은 전 세계 고객 및 파트너와 협력해 새로운 성공 사례를 만들어가는 데 전념하고 있다. 화웨이는 함께 지능형 협업의 잠재력을 발휘해 더 큰 가치를 창출해 나갈 것이다.

2026.09.20 00:10글로벌뉴스

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

브릴스, 인천에 휴머노이드 센터 건립…"설계부터 AI 학습까지 수행"

국내 로봇 플랫폼 기업 브릴스가 휴머노이드 센터를 구축한다. 브릴스는 휴머노이드 생산부터 데이터 확보, 인공지능(AI) 모델 개발까지 한 곳에서 수행하는 종합시설을 구상하고 있다. 16일 브릴스 내부 사정에 정통한 관계자는 "브릴스가 인천 건물을 증축해 1500평 규모 휴머노이드 센터를 조성할 계획"이라며 "휴머노이드 하드웨어 개발은 물론 데이터 확보와 모델 개발까지 소화할 예정"이라고 말했다. 공사는 다음달 시작될 것으로 보인다. 브릴스 관계자는 휴머노이드 센터 건립 계획에 대해 "구체적인 규모와 일정은 바뀔 수 있다"고 짧게 답했다. 브릴스는 인천에 건물 2동을 보유하고 잇다. 2동 중 1층짜리 건물을 휴머노이드 센터로 다시 세울 계획이다. 센터 핵심 기능 중 하나는 데이터 팩토리다. 브릴스는 텔레오퍼레이션 장비 약 20대를 구입해 데이터 팩토리를 구축할 예정이다. 텔레오퍼레이션 장비는 사람이 멀리 떨어진 곳에서 로봇이나 기계를 실시간으로 원격 조종하기 위해 사용하는 제어 장치다. 해당 장치를 착용한 인간이 팔을 움직이면, 로봇 팔도 그대로 움직여 데이터를 생성한다. 휴머노이드 하드웨어의 경우 브릴스는 향후 미국 수출을 염두에 두고 부품을 구성하고 있다. 미국 수출 제품에는 미국산 부품을 사용하고, 나머지 국가에는 다른 지역에서 만든 부품을 사용해 원가를 절감한다는 전략이다. 대구 수성알파시티에 '로봇 소부장(소재·부품·장비) R&D 센터'를 설립하고 휴머노이드 부품을 연구·실증할 예정이다. 최근 미국 연방통신위원회(FCC)는 신규 승인을 받지 않은 첨단로봇의 미국 수입과 유통, 판매를 제한했다. 미국에 수출하려면 미국산 부품 원가 비중이 65%를 넘어야 한다. 브릴스가 휴머노이드를 자체 제작하려는 배경에는 원가가 있다. 브릴스는 로봇 플랫폼 기업으로, 완성된 로봇을 외부에서 구매해 고객사 현장 설비와 연동하는 작업을 수행한다. 로봇 본체를 사다 쓰는 구조여서 매출원가에서 로봇 비중이 클 수밖에 없다. 휴머노이드를 직접 만들어 쓸 수 있으면 향후 휴머노이드 기반 솔루션을 공급할 때 원가를 낮출 수 있다. 휴머노이드 AI 모델 개발을 위한 그래픽처리장치(GPU) 데이터센터도 확충한다. 브릴스는 이미 30억원을 투자해 GPU 서버를 마련했다. 향후 더 확대할 계획이다. 인프라 투자와 연구개발 자금은 코스닥 상장으로 조달한다. 브릴스는 이르면 다음 달 기업공개(IPO)를 마무리할 예정이다. 이번 공모에서 198억~234억원 규모 자금을 확보할 수 있다.

2026.09.16 17:27진운용 기자

안랩 "AI네이티브 기업 변신...3년간 1000억 투자"

국내 최대 보안소프트웨어 기업 안랩이 16일 AI네이티브 보안 플랫폼 기업으로 도약하겠다고 선언했다. 이날 안랩은 강석균 대표가 참석한 가운데 서울 강남에서 기자간담회를 열고 안랩의 미래라며 AI비전을 선포했다. 강 대표는 안랩이 변화와 혁신통해 국내 최고 보안기업으로 성장했다면서 "AI로 다시 한번 변혁에 나선다"면서 "AI네이티브 전환에 향후 3년간 1000억 원을 투자하겠다"고 밝혔다. 안랩은 'AI플러스'라는 이름으로 AI네이티브 전환 여정에 나선다. AI플러스는 AI를 중심으로 보안 데이터와 판단, 운영을 연결하는 이 회사의 새 브랜드이자 플랫폼이자 아키텍처다. 특히 'AI플러스'는 4가지 성장 엔진(플랫폼, SaaS, 글로벌, AI네이티브)으로 구성했다. 안랩은 시장에 30여종 제품을 공급하고 있다. AI는 스스로 판단하고 행동하며 사이버 공격의 새로운 행위자로 등장했다. 공격자는 AI를 활용해 취약점과 공격 경로를 빠르게 탐색하고 다양한 공격 방식을 조합, 실행하면서 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 높이고 있다. 기업의 클라우드·서비스형 소프트웨어(SaaS)·AI 활용이 늘면서 보호해야 할 대상과 공격 표면도 확대되고 있다. 보안 제품에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보는 급증하고 있지만 이를 분석·조사·판단하는 보안 인력과 시간은 같은 속도로 늘어나기 어렵다. 이에 따라 AI의 속도로 움직이는 공격과 사람의 속도로 운영되는 보안 사이의 격차를 해소할 새로운 보안 운영 체계가 요구된다. 안랩은 이날 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'와 제품·플랫폼 전략, 에이전틱 AI 기술 및 실제 적용 성과, 중장기 투자·성장 계획을 발표했다. 안랩 'AI 플러스'는 안랩의 AI-네이티브 보안 전략과 방향성을 대표하는 통합 브랜드이자, 기술·제품·서비스를 유기적으로 연결하는 플랫폼 및 아키텍처 개념이다. 안랩은 이를 중심으로 기존 제품과 서비스에 AI를 적용해 탐지•분석•판단•대응 역량을 강화하는 'AI 파워드 보안(AI-powered Security)'에서 제품과 서비스, 보안 운영을 AI 중심으로 설계하는 'AI-네이티브 보안(AI-native Security)'으로 변모한다. 이를 통해 안랩은 AI 기술 적용을 개별 제품 단위가 아닌 전사 보안 포트폴리오와 사업 체계 전반으로 확대해 나갈 계획이다. 안랩은 안랩 AI 플러스를 토대로 제품•영역별로 분산된 데이터를 하나의 보안 맥락으로 연결하고, 복수의 AI 에이전트가 협업해 보안 운영 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 아키텍처를 구현할 계획이다. AI가 중요한 위험을 이해하고 우선순위를 제시하며 사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 지원하는 AI-네이티브 보안 운영 체계를 구축한다는 구상이다. 강석균 안랩 대표는 안랩 AI 플러스를 통해 ▲SaaS 중심 사업 구조 혁신 ▲제품•데이터•운영을 AI 중심으로 재설계한 AI-네이티브 보안 구현 ▲고객의 보안 가치와 안랩의 성장을 함께 확대해 나가겠다는 방향을 제시했다. SaaS 중심 사업 구조 혁신 안랩은 제품과 서비스를 지속적인 업데이트와 사용•갱신•확장이 가능한 SaaS 구조로 전환한다. 고객이 대규모 시스템을 한 번에 도입하는 대신 필요한 제품과 기능부터 적용하고, 보안 환경과 운영 요구의 변화에 따라 기능과 보호 범위를 유연하게 확대할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이를 위해 제품•서비스와 보안 역량을 '안랩 AI 플러스 엔드포인트(AhnLab AI PLUS Endpoint)'와 '안랩 AI 플러스 섹옵스(AhnLab AI PLUS SecOps)'의 두 성장 플랫폼으로 재구성한다. 안랩 AI 플러스 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합 제공하는 보호 플랫폼이다. 기존 고객이 보호의 연속성을 유지하면서 SaaS 환경으로 안정적으로 전환할 수 있도록 지원하고, 보호 대상을 PC에서 서버•가상환경•컨테이너•모바일까지 확대한다. 고객의 규제와 운영 환경을 고려해 하이브리드 구성도 지원할 예정이다. 안랩 AI 플러스 섹옵스는 XDR, MDR, AI SOC를 중심으로 다양한 보안 데이터와 운영 기능을 연결하는 AI 기반 보안 운영 플랫폼이다. 엔드포인트•네트워크•클라우드 등 안랩 제품과 타사 솔루션에서 발생하는 보안 신호를 연계해 공격의 맥락과 우선순위를 분석하고, 예방•탐지•조사•대응이 하나의 운영 흐름으로 이어지도록 지원한다. 향후에는 위협 노출 관리와 공격표면 관리까지 범위를 넓히고, AI가 대규모 보안 이벤트를 분류•조사해 대응 방안을 제시하는 기능도 단계적으로 확대한다. 이를 통해 보안 전문 인력과 시스템이 부족한 조직은 검증된 분석 기능과 운영 워크플로우를 활용하고, 전문 보안관제센터를 운영하는 조직은 반복 업무를 줄여 중요한 위험과 대응 판단에 집중할 수 있다. 안랩은 SaaS를 기반으로 제품 제공 방식을 일회성 구축•판매 중심에서 지속적인 서비스 제공 방식으로 확장한다. 고객에게 최신 보안 기능과 위협 정보를 지속적으로 제공하고, 필요한 기능부터 도입한 뒤 운영 환경과 보안 수준에 따라 서비스와 보호 범위를 확장할 수 있도록 지원할 계획이다. 제품 판매 중심의 사업 구조를 고객의 지속적인 사용•갱신•확장으로 이어지는 SaaS•구독형 사업 구조로 전환하고, 고객의 보안 운영 고도화와 안랩의 반복 매출 성장을 함께 실현해 나갈 방침이다. 제품•데이터•운영을 AI 중심으로 재설계한 AI-네이티브 보안 구현 안랩은 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어, 제품과 데이터, 보안 운영 전반을 처음부터 AI 중심으로 연결하고 재설계하는 'AI-네이티브 보안'을 구현할 계획이다. 이를 위해 안랩 AI 플러스를 기반으로 엔드포인트•네트워크•클라우드•운영기술(OT)•위협 인텔리전스•보안관제 등 다양한 보안 영역의 데이터와 기능을 하나의 보안 맥락으로 연결한다. 각 제품과 서비스에서 발생한 경보•이벤트•텔레메트리는 공통 데이터 구조에서 활용된다. AI는 개별 신호의 연관성과 공격 흐름, 영향 범위를 분석해 여러 제품에서 발생한 신호를 하나의 보안 사건으로 재구성하고 대응 우선순위를 제시한다. 보안 운영자는 각 제품의 경보를 개별적으로 확인하는 방식에서 벗어나, 통합된 사건과 맥락을 바탕으로 중요한 위험과 필요한 조사•대응 조치를 확인할 수 있다. 안랩은 연결된 데이터와 제품 기능을 바탕으로, AI가 보안 상황을 인지•추론하고 필요한 행동을 수행하는 '에이전틱 AI 보안(Agentic AI Security)'을 구현한다. 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 확인하고 적절한 도구를 활용해 일련의 보안 업무를 수행하는 AI다. 이를 기반으로 사전 예방부터 탐지•분석•조사•대응까지를 하나의 'AI-네이티브 보안 라이프사이클(AI-native Security Lifecycle)'로 연결한다. 복수의 AI 에이전트는 업무별로 역할을 나눠 제품과 서비스의 데이터 및 보안 기능을 활용하고, 위협 분석, 공격 흐름 추론, 위험도 판단, 조사•대응 방안 제시 등을 수행한다. 안랩은 현재 2.5페타바이트(PB) 이상의 보안 데이터와 13종의 보안 특화 AI 모델, AI 에이전트가 활용할 수 있는 60개의 보안 업무 도구를 기반으로 에이전틱 AI 보안을 구현한다. 매월 1억 9천만 건 이상의 보안 객체와 500억 개 이상의 토큰을 처리하고 있으며, AI SOC 일부 업무의 처리 시간을 기존 5분에서 2분으로 약 60% 단축했다. AI의 판단과 행동, 데이터 접근 과정은 기록•점검하며 주요 조치는 사용자의 승인을 거쳐 실행한다. 안랩은 AI에 자율성을 부여하되 권한•정책•감사•승인을 통해 관리하는 '통제된 자율성(Controlled Autonomy)' 원칙을 적용한다. 보안 운영의 속도와 효율을 높이면서도 안전성과 신뢰성을 확보하는 AI-네이티브 보안 운영 체계를 구현할 방침이다. 'AI-네이티브×플랫폼×SaaS×글로벌' 성장 엔진으로 고객 가치 확대 안랩은 AI를 기술 경쟁력을 높이는 수단이자 회사의 성장 방식을 전환하는 핵심 동력으로 삼고, 향후 3년간 AI 분야에 총 1,000억 원을 투자한다. 이를 기반으로 제품과 서비스, 보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고 AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로 탈바꿈한다. 안랩은 매년 매출의 30% 이상을 연구개발에 투자하며 기술 경쟁력을 축적해 왔다. 앞으로는 이러한 연구개발 투자와 역량의 중심을 AI로 빠르게 전환한다. 향후 3년간 투자는 AI 컴퓨팅과 데이터•플랫폼 기반을 강화하는 'AI 인프라', AI 기술•전문 인재•연구개발 역량을 높이는 'AI 연구개발 역량'에 집중해 제품•서비스와 보안 운영은 물론 개발•품질•데이터 엔지니어링 전반의 AI 전환에 속도를 높인다는 계획이다. 또 이러한 투자를 'AI-네이티브×플랫폼×SaaS×글로벌'이라는 새로운 성장 엔진으로 연결한다. AI 기반 제품•플랫폼 경쟁력을 높이고, 이를 SaaS•구독형 기반의 반복 매출과 글로벌 사업 확대로 이어가 고객 가치와 안랩의 성장을 함께 확대한다는 전략이다. 국내 시장에서 축적한 기술•데이터•보안 운영 경험은 응용프로그램 인터페이스(API), 클라우드 기반 서비스 및 글로벌 파트너 생태계를 통해 해외 시장으로 확장한다. 전략적 인수합병(M&A)과 AI 기술기업•스타트업과의 공동 연구, 사업 협력 및 투자도 추진해 글로벌 사업의 성장 속도를 높일 방침이다. 안랩은 이를 바탕으로 2035년까지 매출 1조 원을 달성, 글로벌 매출 비중을 30% 이상으로 확대해 AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭날 계획이라고 강조했다. 매출 1조 달성과 관련해 강 대표는 "매출 1천억, 2천억, 3천억을 달성한 과거의 성장률을 바탕으로 보안산업뿐 아니라 인수합병(M&A)와 신규사업 등을 감한한 것"이라고 설명했다. 강석균 안랩 대표는 “AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터(Next Chapter)”라며, “책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI-네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것”이라고 밝혔다. 한편 안랩은 AI 기술의 실제 작동 과정을 직관적으로 보여주는 'AI 보안 체험존'도 마련했다. 체험존은 AI 기반 모의침투(Pentest)로 보안 취약점을 사전에 점검하는 'AI 예방', 여러 경보를 맥락에 따라 연결해 공격 시나리오를 파악하고 조사•대응하는 'AI SOC', AI 센서와 에이전트를 활용해 이상행위를 식별하는 'AI 탐지•대응' 순서로 구성했다. 체험존에서는 영상과 실제 제품 화면을 활용해 AI가 분산된 경보를 하나의 보안 사건으로 재구성하고, 위협의 우선순위를 판단해 조사와 대응 방안을 제안하는 일련의 과정을 선보였다. 또한 현장에서 관련 기능을 직접 실행하며 AI 기반 보안 기술의 작동 과정을 체험할 수 있도록 했다. 강 대표는 "AI시대를 맞아 보안을 운영하는 패러다임 자체가 변화해야 한다"면서 "이제는 AI를 중심으로 설계, 제품, 서비스 보안운영 등 모든 것을 바꾸겠다"고 강조했다.

2026.09.16 10:34방은주 기자

[크립토하나] 비트코인 8만 달러 탈환할까…운명 가를 한 주

매주 월요일 오전, 이번 주 디지털자산 시장을 미리 읽어드립니다. 국내외 주요 거시경제 일정을 하나씩 짚고, 각 이벤트가 투자심리와 디지털자산 시장에 미칠 영향을 분석합니다. [편집자주] 이번 주는 비트코인 8만 달러 재돌파 여부를 가를 주요 이슈가 예정돼 있습니다. 시장이 가장 주목하는 것은 15일(현지시간)부터 이틀간 열리는 미국 연방준비제도(연준) 연방공개시장위원회(FOMC)입니다. 연준 기준금리 결정에 비트코인 8만 달러 회복 여부가 달릴 것으로 보입니다. 시장에서는 금리 인상 가능성을 높게 보고 있습니다. 시카고상업거래소(CME) 페드워치에 따르면 연준이 이번 회의에서 금리를 인상할 확률은 86.2%입니다. 지난 11일까지만 해도 70%선이었지만 며칠 만에 10%p 이상 높아졌습니다. 지난 11일 미국 노동부가 발표한 8월 소비자물가지수(CPI)가 전년 동월 대비 3.4% 상승한 것이 영향을 미친 것으로 보입니다. 휘발유 가격이 전년 동월 대비 27.4% 오르면서 유가 불안에 따른 에너지 가격 상승이 전체 물가를 끌어올린 것으로 나타났습니다. CPI는 시장 예상치에 부합했지만 인플레이션에 대한 우려는 여전한 것으로 해석됩니다. 시장에서도 금리 인상 가능성에 무게를 싣고 있습니다. 다이앤 스웡크 KPMG 수석 이코노미스트는 코인데스크 인터뷰에서 “내년 초까지 세 차례 금리 인상을 예상한다”며 “이번 회의에서 만장일치 결정이 나올 가능성이 높아졌다”고 내다봤습니다. 클래리티법, 연내 통과 가를 절차표결 주목 15일(현지시간)에는 클래리티법 연내 통과 가능성을 가늠할 수 있는 절차 표결이 예정돼 있습니다. 클래리티법을 본회의에서 심의하기 위한 동의안에 대한 토론종결 표결로, 법안 심의를 본격적으로 진행할지 결정하는 첫 관문입니다. 그러나 일각에서는 상원 일정 변경 등에 따라 표결이 예정대로 진행되지 않을 가능성도 제기하고 있습니다. 민주당이 여전히 도널드 트럼프 대통령의 가상자산 사업 참여를 제한하는 윤리 규정이 마련돼야 한다는 입장을 보이고 있는 점도 법안 통과의 변수입니다. 표결을 통과하려면 상원 전체 100석 가운데 60표가 필요합니다. 현재 공화당 의석은 53석으로, 공화당 의원이 모두 찬성하더라도 민주당, 무소속 의원 최소 7명의 지지가 필요합니다. 이번 표결을 통과하더라도 클래리티법이 곧바로 상원을 통과하는 것은 아닙니다. 이후 본격적인 법안 심의와 수정안 처리, 최종 표결 등 절차가 남아 있습니다. 반대로 이번 표결에서 60표를 확보하지 못하더라도 법안이 즉시 폐기되는 것은 아닙니다. 다만 시간이 많지는 않습니다. 11월 중간선거 이후에는 새 의회가 출범하기 전 기존 의회가 남은 현안을 처리하는 '레임덕 회기'가 남아 있습니다. 이 기간에도 법안을 처리하지 못하면 새 의회에서 입법 절차를 다시 시작해야 합니다. 코인 과세 유예, 국민 청원 5만명 넘어 국내에서도 디지털자산기본법 입법과 가상자산 과세 시행을 둘러싼 논의가 이어지고 있습니다. 현행 소득세법에 따라 가상자산 소득 과세는 내년 1월 1일부터 시행될 예정이지만 국민의힘에서는 과세 폐지 또는 추가 유예를 위한 법안을 잇따라 발의했습니다. 가상자산 과세 추가 유예를 요구하는 목소리도 이어지고 있습니다. 가상자산 과세 유예를 요구하는 국민동의청원도 5만명 이상 동의를 얻어 소관 상임위원회 회부 요건을 충족했습니다. 이보다 앞서 지난 5월 등록된 가상자산 과세폐지에 관한 청원도 동의수 5만명을 넘으며 상임위로 회부된 바 있습니다. 가상자산 과세를 둘러싼 정부와 야당, 그리고 투자자들의 입장이 엇갈리면서 내년 시행 여부를 둘러싼 불확실성이 이어지고 있습니다.

2026.09.14 09:16홍하나 기자

"스톡옵션으로 생색내지 마세요, 결국 지분은 주주가 냅니다"

'자본이 묻고 회사가 답하다' 코너는 1만개 이상의 기업 자본 구조를 들여다본 ZUZU 서광열 대표가 창업자의 혼란 뒤에 숨겨진 제도의 본질을 분석합니다. 회사의 운명을 가르는 자본 시장의 냉혹한 논리를 이해하고, 흔들리지 않는 성장의 기초를 닦고 싶은 창업자를 위한 길잡이가 될 것입니다. 국내 벤처투자 시장이 역대급 호황이었던 2022년 즈음에 스톡옵션을 받은 직원들이 이제 실제 주식으로 바꾸는 시점에 들어섰습니다. 그런데 최근, 막상 직원이 주식을 받으려 하자 회사가 현금 정산을 택하거나, 가격 산정 기준에 따라 금액이 크게 달라지는 문제가 터지고 있습니다. '회사가 성장하면 가치를 나눈다'는 약속을 믿었던 직원들의 신뢰가 점점 흔들릴 수 밖에 없죠. 직원이 스톡옵션을 믿지 못하면, 당장 통장에 찍히는 연봉을 선택합니다. 인재 유치전에서 현금만으로 대기업과 겨뤄야 한다면 스타트업은 이길 수 없습니다. 스타트업이 뛰어난 인재를 모을 수 있었던 건 '지금은 연봉을 덜 주지만, 회사가 자라면 지분 가치를 나눈다'는 약속이 실제로 작동했기 때문입니다. 이 파행이 터지는 근본 원인은 회사가 스톡옵션을 단순한 'HR 보상', 즉 급여의 연장선으로만 접근하고, 그 뒤에 따르는 자본 변동과 행사 절차를 분절적으로 다뤘기 때문입니다. 스톡옵션으로 회사는 한 푼도 내지 않는데, 왜 회사는 직원에게 무언가를 해줬다고 생각할까요. 그리고 직원이 받는 그 지분은 어디에서 나오는 걸까요. 스톡옵션의 몫을 내놓는 주체는 회사가 아닙니다 스톡옵션은 회사가 직원에게 인심을 쓰며 주는 보상처럼 보입니다. 채용 과정에서 대표가 제안하고, 회사 명의로 계약을 맺으며, 법적으로 부여하는 주체 역시 회사이기 때문입니다. 하지만 자세히 들여다보면 사실 스톡옵션은 회사가 나눠주는 몫이라기보다는 기존 주주가 앞으로 자신이 가질 회사가치의 일부를 떼어 인재에게 나누는 자본 거래의 성격을 띱니다. 직원이 스톡옵션을 행사하는 날 무슨 일이 벌어지는지 보면 명확히 알 수 있습니다. 회사는 가지고 있던 주식을 꺼내 나눠주는 대신 새로 주식을 발행합니다. 회사의 발행주식총수가 늘어나면 기존 주주가 보유한 주식 수는 그대로지만, 회사 전체에서 차지하는 지분율은 그만큼 줄어듭니다. 직원이 받은 지분만큼 주주의 지분이 줄어든 것입니다. 회사 입장에서 보면 더 분명해집니다. 월급을 주면 회사 통장에서 현금이 빠져나갑니다. 반면 스톡옵션을 부여한다고 해서 회사의 현금이 나가지는 않습니다. 오히려 직원이 나중에 주식을 받기 위해 행사가격을 납입하면 그 돈은 회사로 들어오죠. 회사가 내놓는 것은 아무것도 없습니다. 스톡옵션의 재원은 회사의 현금이 아닌 주주의 지분인 것입니다. 물론 스톡옵션을 줄 때 회사가 자사주를 주거나 차액을 현금으로 정산해 주는 경우도 있죠. 하지만 스타트업에서 일반적으로 쓰는 신주발행 방식을 기준으로 바라보면 스톡옵션의 본질은 주주의 지분 희석에 있습니다. 왜 스톡옵션을 줄 때마다 주주들에게 허락을 받을까 상법이 스톡옵션 부여 시 주주총회 특별결의를 요구하는 이유도 여기에 있습니다. 회사가 직원의 연봉을 올릴 때마다 주주총회를 열지는 않습니다. 하지만 스톡옵션은 누구에게 몇 주를 얼마의 가격으로 줄지 주주가 직접 표결에 붙입니다. 기존 주주의 지분율이 그만큼 줄어드는 일이기 때문입니다. 투자 유치 과정에서 옵션 풀을 두고 투자자와 기존 주주가 협상하는 이유도 같습니다. 아직 입사하지도 않은 인재에게 줄 스톡옵션 수량을 미리 산정하고, 그 희석을 누가 안을지를 투자 계약 단계에서 정합니다. 채용 예산 문제라면 투자 계약서에서 이렇게까지 다룰 이유가 없습니다. 스톡옵션은 하나의 자본 흐름으로 다뤄야 합니다 그동안 많은 회사가 스톡옵션을 인사팀 엑셀 파일에 '누가 몇 주를 받았고 얼마나 베스팅됐는지'만 기록해 두었습니다. 그러나 그사이 회사의 자본구조는 계속 바뀝니다. 후속 투자로 지분율이 재편되고, 무상증자나 액면분할이 일어나면 부여 조건에 따라 스톡옵션의 수량과 행사가격을 조정해야 하는지 확인하고 관리해야 합니다. 스톡옵션은 직원 관점에서는 중요한 HR 보상이지만, 회사와 주주 관점에서는 정교하게 다뤄야 하는 '자본의 문제'이기도 합니다. 따라서 단순 지급으로 끝나는 인적 관리에 그치지 않고, '부여 → 베스팅 → 행사 → 신주발행 → 지분 희석 → 주주명부 반영 → 등기 변경'까지 단 하나도 끊기지 않고 이어져야 하는 하나의 '자본 흐름'입니다. 주주가 지분 희석을 감수하고 인재를 위한 몫을 결의했다면, 그다음은 회사의 몫입니다. 그 조건이 실제 등기부상 주식으로 반영될 때까지 끊김 없이 연결하는 것이 회사의 역할입니다. 이 흐름을 자본의 관점에서 철저히 관리해 두지 않으면 자본 변동과 행사 절차가 분절되면서 행사 시점에 부여 당시 조건을 정확히 이행하기 어려워지거나 법적·재무적 문제가 발생할 수 있습니다. ZUZU가 스톡옵션을 단순 인사 관리표가 아닌 자본관리 시스템으로 다루는 이유가 여기에 있습니다. 이렇게 내부 동료들과 미래의 가치를 나누는 기준을 바로 세우고 나면, 회사는 비로소 더 큰 자본을 끌어오기 위한 준비를 마치게 됩니다. 다음 글에서는 회사 밖의 자본을 받아들이는 과정, 즉 투자 유치와 주주간계약의 본질을 풀어보겠습니다.

2026.09.12 08:00서광열 컬럼니스트

엔비디아, 다음 승부처는 AI 사이버 보안?

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 전 세계의 눈은 다시 한번 엔비디아의 수장, 젠슨 황 CEO에게 쏠렸습니다. 우리 시간으로 2026년 9월 11일, 그는 골드만삭스 컨퍼런스에서 무려 "AI 다음의 거대한 시장은 사이버 보안"이라는 폭탄선언을 던졌거든요. 현재 엔비디아 주가가 218.36달러 선에서 움직이고 시가총액이 5조 달러를 넘나드는 상황이라, 그의 말 한마디가 시장에 미치는 파괴력은 그 어느 때보다 대단합니다. 하지만 질문이 남습니다. 그래픽 카드로 세상을 지배한 엔비디아가 왜 하필 보안 시장을 찍었을까요? 그리고 이들이 말하는 'AI 보안'은 과연 우리가 아는 백신 프로그램 같은 것일까요? 이 흥미로운 주제를 두고 서로 다른 시각을 가진 AI 패널들이 한자리에 모였습니다. 이번 분석에는 논리적이고 정교한 기술 분석을 맡은 클로드 모델 관점의 반도체 전문가, 거시적인 산업 흐름과 경제적 실익을 따지는 GPT 관점의 경제 전문가, 그리고 기술의 신뢰와 윤리적 가치를 우선시하는 제미나이 관점의 안보 및 윤리 패널들이 참여해 각자의 통찰을 나누었습니다. 이들은 젠슨 황의 비전이 단순한 장밋빛 미래인지, 아니면 치밀하게 계산된 독점 전략인지를 두고 아주 뜨거운 토론을 벌였습니다. 특히 하드웨어의 물리적 한계와 보안 소프트웨어의 특수성이 충돌하는 지점이 인상적이었는데요. 지금부터 그 치열했던 논쟁의 현장을 기자의 시선으로 하나씩 풀어드려 보겠습니다. 하드웨어의 한계인가 소프트웨어의 혁명인가, 칩셋 구조를 둘러싼 정면충돌 가장 먼저 부딪힌 지점은 역시 '그릇'의 문제였습니다. AI 반도체 기술 전문가인 클로드 관점의 패널은 젠슨 황의 발언에 대해 상당히 냉소적인 반응을 보였는데요. 핵심은 메모리 병목 현상이었습니다. 우리가 흔히 쓰는 H100 같은 GPU는 이미 불러온 데이터를 처리하는 데는 천재적이지만, 사이버 보안처럼 초당 수백만 개의 패킷이 쏟아져 들어오는 환경에서는 데이터를 메모리로 옮기는 과정에서 이미 지연이 발생한다는 것이죠. 쉽게 말해, 아무리 빠른 스포츠카를 가졌어도 고속도로 톨게이트(메모리 대역폭)가 좁으면 속도를 낼 수 없다는 논리입니다. 이 패널은 엔비디아가 2027년 초까지 보안 전용 칩셋 로드맵을 내놓지 않는다면, 젠슨 황의 선언은 그저 GPU를 더 팔아먹기 위한 마케팅 수단에 불과할 것이라고 꼬집었습니다. 하지만 이에 대해 AI 기술 전문가는 전혀 다른 해석을 내놓으며 논점을 전환했습니다. 단순히 패킷 하나하나를 검사하는 '구식 보안'이 아니라, AI가 전체적인 상호작용의 패턴을 분석하는 'AI-네이티브 보안'의 시대에는 이야기가 달라진다는 것이죠. 여기서 엔비디아의 필살기로 등장한 것이 바로 '하이브리드 아키텍처'입니다. 네트워크 처리에 특화된 DPU가 앞에서 1차 필터링을 해주고, 복잡한 인공지능 추론은 GPU가 맡는 협업 시스템을 구축하면 된다는 겁니다. 실제로 이 기술 전문가는 이 방식을 통해 2027년까지 기존 시스템보다 20% 이상의 성능 향상을 입증할 수 있다고 자신했는데요. 결국 토론의 초점은 '단일 칩의 성능'에서 '여러 칩을 묶어 쓰는 구조적 효율성'으로 이동하며 더욱 심화되었습니다. 기자의 눈에는 이 싸움이 단순한 기술 경쟁을 넘어, 엔비디아가 기존의 시스코나 브로드컴 같은 전통적인 네트워크 보안 강자들의 영토를 어떤 방식으로 침범할 것인지를 보여주는 전초전으로 보였습니다. 기술 전문가가 주장하는 하이브리드 전략이 시장에 안착한다면, 엔비디아는 더 이상 반도체 회사가 아니라 보안 인프라 전체를 설계하는 설계자로 거듭나게 되기 때문입니다. 하지만 반대편 패널의 지적처럼 하드웨어 구조적 병목을 소프트웨어 최적화만으로 해결할 수 있을지는 여전히 시장이 확인해야 할 숙제로 남았습니다. 탐지 속도보다 중요한 것은 신뢰의 재현성, 시장이 원하는 보안의 진짜 가치 논의가 깊어지자 토론의 방향은 '얼마나 빠른가'에서 '얼마나 믿을 수 있는가'로 옮겨갔습니다. 여기서 사이버 안보 전문가인 제미나이 관점의 패널이 아주 날카로운 지적을 던졌는데요. 보안 시장에서 승패를 가르는 것은 GPU의 처리 속도가 아니라, 오염된 데이터가 들어와도 일관된 결과를 내놓는 '포렌식 재현성'이라는 점입니다. AI가 위협을 탐지했다고 말할 때, 왜 그렇게 판단했는지 그리고 그 결과가 조작되지 않았음을 입증할 수 없다면 아무리 빨라도 기업들은 그 기술을 쓰지 않을 것이라는 주장입니다. 이는 기술의 완성도를 수치적인 성능이 아닌 신뢰의 영역으로 끌어올린 중요한 논점 이동이었습니다. 여기에 AI 윤리 전문가까지 가세하며 논쟁의 층위는 더욱 두터워졌습니다. AI 보안 시스템이 특정 인구나 행동 패턴에 대해 편향된 탐지 결과를 내놓는다면, 그것은 보안이 아니라 또 다른 형태의 '디지털 감시'가 될 수 있다는 경고였습니다. 엔비디아가 이 시장을 먹으려면 단순히 기술을 자랑할 게 아니라, 공정성을 검증할 수 있는 감사 프레임워크를 먼저 제시해야 한다는 것이죠. 흥미롭게도 이 지점에서 경제 전문가와 안보 전문가는 묘한 합의점을 찾았습니다. '신뢰가 곧 돈'이라는 경제적 논리입니다. 엔비디아의 높은 PER(28.2배)은 시장이 단순한 하드웨어 매출 이상의 '생태계 리더십'을 기대한다는 뜻이기에, 검증 도구와 윤리적 표준을 먼저 선점하는 쪽이 결국 이 거대한 시장의 승자가 될 것이라는 결론에 도달한 것입니다. 기자는 이 대목에서 젠슨 황의 천재적인 전략을 다시금 떠올리게 되었습니다. 그는 단순히 칩을 팔겠다는 게 아니라, AI 보안이라는 새로운 생태계의 '규칙'을 만들고 싶어 하는지도 모릅니다. 패널들이 지적한 '재현성'과 '윤리적 표준'은 사실 거꾸로 말하면 그 표준을 선점한 기업에게는 영원한 진입장벽이 되기 때문입니다. 결국 토론은 엔비디아가 2028년까지 이런 신뢰 인프라를 구축하느냐 마느냐가 성공의 핵심 열쇠가 될 것이라는 쪽으로 가닥이 잡혔습니다. 총소유비용의 현실적 벽과 엔비디아 제국의 확장성이 마주한 지점 마지막 쟁점은 가장 현실적인 부분인 '돈'과 '통합'의 문제였습니다. 비판적 관점의 패널은 엔비디아의 장밋빛 비전 앞에 '총소유비용(TCO)'이라는 차가운 계산기를 들이밀었는데요. 엔비디아의 솔루션이 아무리 성능이 좋아도, 기존 기업들이 쓰던 시스템과 호환되지 않거나 운영 비용이 너무 비싸면 대규모 도입은 불가능하다는 지적입니다. 특히 보안 시장은 보수적이어서, 단순히 빠르다는 이유만으로 검증된 기존 보안 회사를 버리고 엔비디아로 갈아타지는 않을 것이라는 현실론을 펼쳤습니다. 이는 젠슨 황의 야심이 현장의 '운영적 우위'를 확보하지 못하면 공허한 외침이 될 수 있음을 시사했습니다. 하지만 산업 경제 전문가는 엔비디아의 압도적인 영업이익률(66.2%)과 현금 동원 능력을 근거로 반박했습니다. 만약 엔비디아가 직접 소프트웨어를 개발하는 게 어렵다면, 강력한 자금력을 바탕으로 대규모 보안 전문 기업을 인수하는 방식으로 이 벽을 단번에 허물 수 있다는 시나리오를 제시한 것이죠. 실제로 토론 과정에서 패널들은 엔비디아가 2027년 이전에 유의미한 인수합병을 진행하거나, 혹은 독보적인 TCO 절감 로드맵을 보여주지 못한다면 사이버 보안은 그저 '말뿐인 시장'에 머물 수 있다는 데 이견이 없었습니다. 성능 개선이 운영 비용의 절감으로 이어지는 '경제적 고리'를 만드는 것이 엔비디아의 남은 과제인 셈입니다. 자, 이제 정리를 해볼까요? 이번 AI 패널들의 토론을 통해 본 젠슨 황의 비전은 단순한 예측이 아닌, 엔비디아의 미래 생존을 위한 '필수적 확장'에 가깝습니다. 패널들은 하드웨어의 물리적 한계와 신뢰의 재현성, 그리고 경제적 실효성이라는 세 가지 거대한 산을 엔비디아가 어떻게 넘을지를 주목했습니다. 합의된 결론은 명확합니다. 엔비디아의 승부처는 단순히 칩의 성능이 아니라, '누구나 믿고 쓸 수 있는 보안 표준'을 얼마나 빨리 구축하느냐에 달려 있다는 것입니다. 젠슨 황이 던진 사이버 보안이라는 승부수는 이제 막 주사위가 던져진 상태입니다. 엔비디아가 그리는 미래에서 보안은 더 이상 부가 기능이 아니라, AI 문명을 지탱하는 가장 기초적인 골조가 되려 하고 있습니다. 과연 엔비디아는 반도체 거인을 넘어 보안 생태계의 절대자로 등극할 수 있을까요? 아니면 거대한 현실의 벽 앞에서 자신의 발언이 마케팅적 수사였음을 고백하게 될까요? 분명한 것은, AI가 가져온 변화의 속도만큼이나 우리가 보안을 바라보는 시선도 근본적으로 바뀌고 있다는 사실입니다. 젠슨 황의 시계는 이미 다음 시장을 향해 아주 빠르게 돌아가고 있습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/1f8eb1f8.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.11 13:22AMEET

AI의 '뱅크런 버튼'…인간이 누르기도 전에 끝난다

지난 2010년 5월 6일 오후. 뉴욕 증시가 단 5분 만에 1000포인트 가까이 폭락하며 1조 달러 자산이 공중분해 됐습니다. 역사상 최초 알고리즘 발작이라 불리는 '플래시 크래시(Flash Crash)'입니다. 당시 고빈도매매(HFT) 프로그램이 밀리초(ms) 단위로 매도 주문을 추종하며 폭락이 도미노처럼 확산됐습니다. 16년이 지난 2026년 현재, 이보다 수천배는 더 빠르고 치명적인 리스크 임계점에 도달해 있습니다. 바로 인공지능(AI) 에이전트의 자율적 초고속 뱅크런입니다. 인간의 뇌가 위기를 인지하고 마우스를 움직여 '거래 정지' 버튼을 누르는 데 걸리는 시간은 아무리 빨라도 1~2초입니다. 반면 24시간 끊김없이 작동하는 온체인 생태계에서 수만 개 AI 에이전트가 동시에 패닉에 빠지는 시간은 마이크로초(μs) 단위에 불과합니다. 인간의 서킷 브레이커가 작동하기도 전에 시장이 완전히 바닥날 수 있습니다. 기계 패닉, 인간 인지 속도 초월 그동안 AI 에이전트가 자율적으로 최저가 환율을 찾고, 청구서 없이 0.1원 단위 초미세 결제를 집행하는 기술만 논해왔습니다. 하지만 자율성이 극대화된 경제 주체가 수만 개 동시 구동될 때 리스크 전이 속도 또한 인간의 상식을 파괴합니다. 전통 금융 시장의 서킷 브레이커는 '인간의 시간'에 맞춰져 있습니다. 비정상적인 폭락이 감지되면 거래소 컴퓨터가 경보를 울리고, 인간 관리자가 상황을 판단한 뒤 시스템을 정지시킵니다. 온체인 디파이(DeFi) 프로토콜 역시 마찬가지입니다. 하이퍼네이티브 같은 보안 봇이 멤풀을 감시하다가 이상 징후를 포착하면, 거버넌스 위원들이 멀티시그 지갑의 열쇠를 모아 비상 정지 컨트랙트를 실행합니다. 이 과정에 최소 수초에서 수분이 소요됩니다. 문제는 AI 에이전트 눈에는 이 몇 초의 시간이 영원에 가깝다는 점입니다. 만약 특정 원화 스테이블코인의 담보 예치 은행에 이상이 생겼다는 가짜 오라클 데이터 피드가 입력되거나, 스마트 컨트랙트의 마이너 버그가 온체인에 노출되는 순간, 자금줄을 쥐고 있던 AI 에이전트 'A'는 즉각 리스크 관리 프로토콜에 따라 보유 자산을 전액 매도합니다. 이 트랜잭션이 블록에 기록되는 순간 온체인 유동성 풀의 균형이 깨지며 가격 슬리피지가 발생합니다. 이를 실시간 모니터링하던 AI 에이전트 'B', 'C', 'D'는 알고리즘에 설정된 손절매(Stop-loss) 라인을 통과하게 되고, 마이크로초 단위로 연쇄 투매를 집행합니다. 인간 리스크 관리자가 커피 한 모금을 마시기 위해 컵을 드는 사이에 스테이블코인의 페깅이 무너지고 뱅크런이 종료되는 것입니다. 무수한 AI, 동일 데이터 활용 원인...공격 취약 AI 에이전트 뱅크런이 기존 단순 고빈도매매 알고리즘 폭락보다 훨씬 위험한 이유는 기계가 '컨텍스트(맥락)'를 읽고 판단한다는 점에 있습니다. 2010년 HFT 프로그램은 단순히 호가창 거래량과 가격 변동 수치만을 보고 기계적으로 반응했습니다. 반면 지금의 에이전트는 언론 기사, 미국 연방준비제도 의장의 연설 텍스트 스크랩, SNS 여론, 온체인 데이터 오라클을 종합적으로 분석해 자율적인 투자 결정을 내립니다. 만약 악의적인 공격자가 특정 스테이블코인 준비금 금고가 해킹당했다는 정교한 가짜 뉴스를 생성하고, 이를 AI 에이전트들이 주로 크롤링하는 온체인 데이터 인프라에 주입했다고 가정해봅시다. 기계는 인간이 팩트체크를 시작하기도 전에 "확률적 리스크가 99%를 초과했다"고 결론짓고 탈출구를 향해 질주합니다. 인터넷에 연결된 무수한 지능형 기계가 동일한 데이터 소스를 바라보며 한 방향으로 쏠릴 때 발생하는 '초고속 집단 패닉'이 '에이전틱 블랙 스완(Agentic Black Swan)'의 구조적 실체입니다. 인간개입 배제, 자율 통제 규칙 만들어야 인간의 손이 닿지 않는 마이크로 초의 폭주를 어떻게 제어할 수 있을까요? 해답은 인간 관리자 개입을 배제하고 지갑 자체와 스마트 컨트랙트 계정 레이어 내부에 '자율 통제 규칙'을 하드코딩하는 것입니다. 계정 추상화(EIP-4337) 기술이 단순한 사용자 경험 개선을 넘어 리스크 관리의 핵심 인프라로 격상되는 지점입니다. 비코노미(Biconomy), 세이프, 제로디브(ZeroDev) 등 현대적인 온체인 지갑 아키텍처는 스마트 컨트랙트 내부에 다음과 같은 이중 자율 방어선을 구축할 수 있습니다. 먼저 시간당 거래량을 제한하는 프로그래밍입니다. AI 에이전트 지갑에 '1분간 누적 지출액은 전체 자산의 최대 5%를 초과할 수 없다'는 규칙을 컨트랙트 레벨에서 강제합니다. AI가 전액 매도 트랜잭션을 날리더라도 지갑 자체가 이를 거부해 집단 투매 속도를 강제로 '인간의 시간'으로 지연할 수 있습니다. 오라클 회로 차단기를 내장하는 방안도 있습니다. 지갑이 솔버 네트워크와 상호작용할 때 가격 데이터 단기 변동폭이 ±10%를 초과하면, 세션 키 서명 권한을 스마트 컨트랙트가 온체인에서 즉시 잠금 처리합니다. AI 손발을 묶어 사태가 파악될 때까지 자금을 안전하게 보존하는 구조입니다. 한국형 자율 리스크 통제망 설계해야 미국의 지니어스액트 통과와 코인베이스 에이전틱 월렛 소프트웨어개발키트(SDK) 출시 이후, 글로벌 자율 결제 인프라는 무서운 속도로 USDC 기반 달러화 루트를 밟아가고 있습니다. 만약 국내 핀테크 인프라와 AI 빌더가 '초고속 뱅크런 리스크'에 대한 선제적인 아키텍처 방어 메커니즘을 갖추지 못한다면, 금융당국은 규제 봉쇄라는 악수를 둘 수밖에 없습니다. 리스크가 두려워 문을 닫아버리는 촌극이 벌어지는 것입니다. 스테이블코인 정산망(Ezys)이 추구하는 진정한 가치는 단순히 빠른 환전이 아닙니다. 원화 스테이블코인 유동성 풀에 AI 에이전트가 진입할 때 화이트리스트 검증과 실시간 사후 행동 제재(슬래싱)를 오프체인 모니터링 봇과 온체인 스마트 컨트랙트로 유기적으로 엮어내는 '한국형 자율 리스크 통제망'을 설계하는 데 있습니다. 위험을 제어할 수 있다는 기술적 자신감이 확립될 때 비로소 제도권 금융기관과 규제당국이 기업 가상자산 계좌와 원화 스테이블코인 발행 고속도로를 열어줄 수 있기 때문입니다. 기계 폭주를 코드 레벨에서 완벽하게 통제할 수 있는 프레임워크를 선제적으로 구축해야 디지털금융 주권 싸움에서 승리할 수 있을 것입니다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: 저자 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.09.11 09:30박재현 컬럼니스트

튤립, 글로벌 이미징 특허 라이선싱 프로그램 공개

튤립 이미징, 캐논과 소니, 화웨이, OPPO의 특허 12만 5000여 건에 접근 제공… 핵심 이미지 및 정보 처리 기술 포괄 런던, 2026년 9월 10일 /PRNewswire/ -- 튤립 라이선싱(Tulip Licensing Ltd)이 캐논(Canon Inc.), 소니그룹(Sony Group Corporation), 화웨이 테크놀로지스(Huawei Technologies Co., Ltd.), 광둥 OPPO 모바일 텔레커뮤니케이션스(Guangdong OPPO Mobile Telecommunications Corp., Ltd.)의 첨단 디지털 이미징 및 정보 처리 기술을 이용할 수 있는 새 특허 라이선싱 프로그램 튤립 이미징(Tulip Imaging)의 출범을 9월 10일 발표했다. 이 세계 선도 기술 기업 네 곳이 수십 년에 걸친 연구개발과 혁신을 통해 확보한 통합 포트폴리오는 12만 5000건이 넘는 특허로 구성되며, 디지털 이미징 및 정보 처리 특허 분야에서 손에 꼽힐 정도로 방대한 라이선싱 포트폴리오로 인정받고 있다. 이 정교한 포트폴리오의 기반 기술은 고품질 디지털 커머스부터 원활한 소셜 상호작용에 이르기까지 현대 기기에서 구현되는 모든 역동적인 시각적 경험을 뒷받침하는 데 기여한다. 실시기업은 튤립을 통해 이 포트폴리오에 효율적으로 접근하는 동시에 자사의 특정 제품, 기술 및 사업상 필요와 관련된 특허가 포함되도록 라이선스 범위를 맞춤 구성할 수 있다. 히데키 사나타케(Hideki Sanatake) 캐논 기업지식재산•법무본부 그룹 총괄 겸 상무집행임원은 "캐논은 80년 넘게 광학, 카메라, 이미지 처리, 의료 영상 및 인쇄 기술 분야에서 지속적인 혁신을 통해 이미징 기술을 발전시켜 왔다"며 "지식재산권이 존중받을 때 혁신은 번성한다. 튤립의 라이선싱 프로그램은 미래의 획기적인 발전을 이끄는 지속적인 투자를 지원할 수 있는 기회"라고 말했다. 유코 쓰다(Yuko Tsuda) 소니 지식재산 서비스 코퍼레이션(Sony Intellectual Property Services Corporation) 대표이사 사장은 "소니의 폭넓은 이미징 기술은 현대 디지털 시대를 형성하고 이미징 경험을 풍부하게 하는 데 기여해 왔다"며 "소니는 혁신에 대한 폭넓은 접근이 효율적이고 투명한 라이선싱을 통해 뒷받침돼야 한다고 믿는다. 튤립은 이 목표를 달성할 수 있는 실질적인 선택지다"라고 말했다. 앨런 판(Alan Fan) 화웨이 최고지식재산책임자는 "화웨이는 인공지능, 컴퓨테이셔널 포토그래피 및 첨단 이미지 처리를 결합해 일상적인 시각 및 디지털 경험을 향상시키는 차세대 이미징 기술에 지속적으로 투자해 왔다"며 "선도적인 파트너들과의 이 기념비적인 협력을 통해 과거 독점적으로 보유했던 이미징 기술을 공동으로 개방해 라이선스 이용 기업들이 모두에게 생생한 이미징 경험을 제공할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 애들러 펑(Adler Feng) OPPO 최고지식재산책임자는 "OPPO는 이미징 연구개발에 대한 지속적인 투자를 이어가며 전 세계 사용자에게 더욱 풍부하고 직관적인 이미징 경험을 제공하는 기술을 발전시키는 데 전념하고 있다"며 "이미징 업계의 선도적 혁신 기업들과의 협력은 OPPO 이미징 기술 혁신의 역량을 보여주는 동시에, 지속적인 혁신과 산업 성장을 지원하기 위해 건전하고 지속 가능한 지식재산 생태계를 구축하겠다는 회사의 의지를 잘 보여주는 일"이라고 말했다. 튤립이 라이선싱 관리기관으로 선정된 것은 캐논, 소니, 화웨이 및 OPPO가 튤립의 노련한 팀에 대해 효율적이고 실용적이며 비즈니스 중심적인 라이선싱 솔루션을 제공할 수 있는 조직이라는 신뢰가 반영된 것이다. 자세한 내용은 www.tulipinnovation.com 에서 확인할 수 있다. 튤립 소개 튤립은 세계적인 혁신 기업들과 협력해 체계적이고 전문적으로 관리되는 라이선싱 프로그램을 통해 전략적 특허 자산을 시장에 제공하는 전문 특허 라이선싱 그룹이다. 튤립은 고부가가치 특허 포트폴리오와 다양한 기술 분야에 걸쳐 라이선싱 프로그램을 설계하고 출범시키며 운영한다. 글로벌 특허 프로그램을 구축하고 관리한 경력이 수십 년에 달하는 전문가들이 주도하는 가운데 기술 전문성, 상업적 판단력 및 체계적인 실행 역량을 결합해 특허권자와 실시기업, 더 넓은 혁신 생태계를 위한 실용적이고 비즈니스 중심적인 솔루션을 제공하고 있다.

2026.09.10 16:10글로벌뉴스

GW급 AI 데이터센터 키우는 오라클, HPE와 네트워킹 협력 강화

HPE가 오라클과 네트워킹 협력을 확대하며 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 인프라 구축 지원에 나선다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터에 필요한 고성능 네트워크부터 지능형 모니터링 기술까지 적용해 오라클의 글로벌 AI 데이터센터 확장을 뒷받침한다는 목표다. HPE는 오라클의 글로벌 AI 인프라 확장을 지원하고자 전 세계 오라클 AI 데이터센터에 'HPE 주니퍼 네트워킹'을 구축하는 등 양사 협력을 확대한다고 9일 밝혔다. 이번 협력은 오라클과 주니퍼 네트웍스가 10년 이상 이어온 엔지니어링 협력을 기반으로 추진됐다. 네트워크 장비 공급뿐 아니라 장기 네트워킹 지원 서비스와 파이낸싱 역량까지 협력 범위에 포함됐다. 현재 HPE 주니퍼 네트워킹의 라우팅·스위칭 플랫폼은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 데이터센터와 엣지 네트워크 주요 영역에 적용돼 글로벌 클라우드 운영에 필요한 확장성·성능·가용성을 지원 중이다. 회사 측에 따르면 최근 AI 슈퍼클러스터 규모가 커지면서 네트워크의 중요성도 높아지고 있다. 대규모 GPU 클러스터는 높은 대역폭과 낮은 지연시간뿐 아니라 트래픽 혼잡 관리와 장애 복구 역량을 요구한다. 전 세계 AI 클러스터와 서비스, 고객, 외부 네트워크를 연결하기 위한 리전·엣지 네트워크 확장도 필요하다. 이에 양사는 이번 협력을 통해 HPE 주니퍼 네트워킹의 PTX·MX 라우팅 플랫폼과 QFX·EX 스위칭 플랫폼을 전 세계 오라클 데이터센터에 다년간 도입하는 방안을 추진할 계획이다. 장기 네트워킹 지원 서비스도 제공한다. OCI에선 현재 MX와 PTX 라우터가 엣지 네트워크 일부를 지원하고 있으며 QFX 스위치는 리전 데이터센터 패브릭의 여러 레이어에 적용돼 있다. 최신 QFX 스위치는 대규모 RoCEv2 기반 AI 백엔드 네트워크에 필요한 고밀도 연결과 동적 로드 밸런싱, 혼잡 관리 기능 등을 제공한다. 공통 HPE 주니퍼 네트워킹 기반을 적용해 엔지니어링과 운영을 단순화하면서 각 환경 요구사항에 맞춰 네트워크를 최적화한다는 구상이다. 양사는 AI 인프라 운영 효율을 높이기 위한 지능형 텔레메트리 기술에서도 협력한다. OCI의 AI 인프라 규모가 커지더라도 높은 성능과 복원력을 유지할 수 있도록 디바이스와 네트워크 패브릭 동작에 대한 가시성을 높인다는 목적이다. 이를 통해 큐 적체와 패킷 손실, 트래픽 불균형, 구성요소 성능 저하 등을 조기에 감지한다. 네트워크 문제를 신속하게 찾아 해결해 GPU 활용률과 네트워크 가용성에 미치는 영향을 최소화할 방침이다. 이번 협력에는 금융 협력도 포함됐다. 협약의 일환으로 HPE는 오라클에 HPE 보통주를 매입할 수 있는 워런트를 발행했다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 수석부사장은 "우리와 같은 규모의 AI 인프라를 구축하려면 기술 스택의 모든 계층이 유기적으로 연동되는 통합 생태계가 필요하다"며 "HPE 주니퍼 네트워킹은 오랫동안 오라클 클라우드 아키텍처의 핵심을 담당해왔으며 AI 클러스터와 리전 데이터센터, 엣지 네트워크에서도 필요한 확장성과 성능, 안정성을 제공 중"이라고 말했다. 프라빈 자인 HPE 데이터센터 및 AI 네트워킹 부문 수석부사장 겸 총괄은 "AI 모델과 에이전트에선 매 마이크로초가 중요하다"며 "고성능 네트워킹과 네트워크 패브릭 가시성 강화를 통해 OCI가 병목 현상을 빠르게 감지하고 네트워크 가용성을 유지하면서 AI 인프라 효율성을 높일 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.09.09 10:46한정호 기자

북한 해커도 AI로 무장…"연말 AI 에이전트 공격 가시화"

북한과 중국 등 국가 배후 해킹조직의 인공지능(AI) 활용이 늘어나는 가운데 올해 말에는 AI 에이전트를 활용한 사이버 공격이 본격적으로 나타날 수 있다는 전망이 나왔다. 8일 IT업계에 따르면 북한과 중국 연계 해킹조직이 AI를 정보 수집과 악성코드 개발, 공격 자동화 등에 활용하는 움직임이 잇따라 포착됐다. 특히 한국을 주요 표적으로 삼아온 북한 해킹조직까지 외부 서비스에 의존하지 않는 로컬 AI 환경을 구축하며 관련 역량을 키우고 있는 것으로 나타났다. 김명주 AI안전연구소장은 본지와의 통화에서 "북한과 중국 등 국가 배후 해킹조직의 AI 에이전트 활용 공격이 올해 말 가시화될 것"이라고 전망했다. 이어 "취약점을 탐색하는 데 막대한 토큰이 쓰이는 만큼 이를 뒷받침할 컴퓨팅 파워가 충분한지가 변수가 될 것"이라고 말했다. 이 같은 전망의 배경에는 빠르게 높아진 AI 에이전트의 사이버 공격 수행 능력이 있다. 최근 AI 에이전트는 사람의 단계별 지시 없이 공격 대상을 탐색하고 취약점을 찾아 검증한 뒤 공격 코드를 만드는 작업까지 수행하는 수준으로 발전했다. 구글 위협정보그룹은 지난 5월 AI로 개발된 것으로 판단되는 제로데이 공격 사례를 처음 확인하기도 했다. 북한 정찰총국 산하 해킹조직으로 알려진 '김수키'에서도 AI 활용 움직임이 확인됐다. 국내 사이버보안 기업 지니언스가 지난달 10일 공개한 분석에 따르면 김수키와 연관된 시스템에서 로컬 거대언어모델(LLM)을 구동·관리하는 '올라마'와 'GPT포올', '엠스티' 등이 발견됐다. 검색증강생성(RAG) 환경과 AI 에이전트 개발 프레임워크, AI 코딩 도구 '커서'를 사용한 흔적도 나왔다. 로컬 LLM은 외부 AI 서비스에 데이터를 보내지 않고 자체 시스템에서 모델을 구동할 수 있다. 지니언스는 김수키가 기존 AI 모델을 악성코드 개발과 자료 분석, 공격 자동화 등에 접목하기 위한 연구와 기술 검증을 진행하는 것으로 분석했다. 김수키와 북한의 연관성을 뒷받침하는 정황도 확인됐다. 시스템에 남은 입력 기록에서는 '싸이트', '가입리력', '로출되였는지' 등 북한식 표현이 발견됐다. 올해 초부터는 생성형 AI로 제작한 것으로 추정되는 가상자산·금융 분야 문서를 스피어피싱 미끼로 활용한 정황도 포착됐다. 다만 김수키가 자체 AI 모델을 개발하거나 파인튜닝한 증거는 확인되지 않았다. 공개된 모델과 관련 기술을 공격 과정에 활용하기 위한 역량을 축적하는 단계라는 게 지니언스의 분석이다. 김수키는 2010년대 초부터 한국을 주요 공격 대상으로 삼아온 조직이다. 정부기관과 관련 전문가 등을 사칭해 이메일을 보내 계정정보를 빼내거나 악성코드 감염을 유도하는 스피어피싱 공격을 지속해왔다. 기존에 한국을 겨냥하던 조직이 AI를 공격에 활용하기 위한 준비에 나선 셈이다. 중국계 해킹조직에서도 AI를 활용한 공격이 빠르게 늘고 있다. 대만 사이버보안 기업 팀T5에 따르면 중국 정부 연계 해킹조직들은 딥시크 등 AI를 반복 작업과 악성코드 개발 등에 활용하면서 공격 횟수를 이전보다 두 배 이상 늘렸다. 중국계 해킹조직 '그림펑시'는 딥시크로 공격 코드를 제작했다. '텔레보이'는 딥시크를 이용해 인터넷에서 IP 주소 1000개를 수집하고 공격 대상 도메인을 파악했다. 찰스 리 팀T5 수석분석가는 블룸버그에 딥시크가 강력한 성능을 갖춘 데 비해 사이버 보안 안전장치가 느슨해 중국 해커들이 선호한다고 설명했다. 미국 AI 모델은 해커들의 수요가 높지만 안전장치가 엄격해 이를 우회하려면 더 많은 노력이 필요하다고 덧붙였다. 김 소장은 "중국 AI는 세이프가드가 낮기 때문에 사이버 방어에 활용하기 좋지만 거꾸로 공격에도 유리하다"며 "오픈웨이트 모델은 별도의 도움을 받지 않더라도 북한이 가져다 활용할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "AI를 통한 사이버 공격을 막으려면 결국 AI로 방어하는 수밖에 없다"며 "사람이 일일이 손으로 막을 수 있는 시대는 지났다"고 말했다. AI를 이용한 공격이 고도화되면서 공격 도구 자체를 차단하는 것보다 공격 징후를 빠르게 찾아 대응하는 체계가 중요하다는 지적도 나왔다. 양종헌 S2W 통합분석실장은 "공격자가 사용하는 도구를 원천적으로 차단하는 것은 AI 이전부터 어려운 문제"라며 "사이버위협인텔리전스(CTI)를 통해 사전 징후를 파악하고 관제로 공격 개시 시점을 빠르게 확인·차단하는 대응이 중요하다"고 설명했다. 양 실장은 기업 차원에서는 기존 보안체계를 활용한 피싱 공격 대응이 필요하다고 조언했다. 그는 "상용 피싱 방어 솔루션 등을 활용해 공격에 대비할 필요가 있다"고 강조했다.

2026.09.08 10:50김동원 기자

[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

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

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

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