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박윤영 KT, 부산 해저케이블 육양국 점검

KT는 지난 10일 박윤영 대표가 부산 KT국제통신센터를 방문해 세계 주요 대륙과 국가로 연결되는 통신 기반시설을 점검했다고 밝혔다. 부산 KT국제통신센터는 국제 인터넷 트래픽의 대부분을 처리하는 육양국이다. 육양국은 국제 해저케이블을 육지로 인입해 국내 통신망 및 데이터 인프라와 연결하는 통신 관문 시설이다. KT는 현재 국내 통신사업자 중 최대 규모인 5개의 해저케이블을 운용 중이며 아시아 각 국가의 육양국 장비 및 해저케이블 상태를 관제하는 역할도 함께 수행하고 있다. 박윤영 대표는 KT국제통신센터 관제실을 방문해 24시간 365일 안정적인 글로벌 통신망 운용을 위해 현장에서 노력하고 있는 직원들을 격려했다. 이어 통신센터 운용 상황을 점검하며 KT가 AX 플랫폼 컴퍼니로서 국내외 기업과 고객이 안정적으로 AI 서비스를 이용할 수 있도록 최고의 인프라와 운영 체계를 조성하는 역할을 충실히 해달라고 당부했다. 박 대표는 “대한민국이 아시아의 AI 허브가 되기 위해서는 국제 해저케이블을 안정적으로 운용하는 것이 매우 중요하다”며 “KT국제통신신터는 AI 시대에 증가하는 데이터 트래픽을 처리하는 관문이자 글로벌 데이터 통신의 매우 중요한 대동맥”이라고 말했다. 한편, 박 대표는 지난달 31일 취임 직후 'KT 네트워크·보안 관제센터'를 방문을 시작으로 4일에는 호남권 네트워크본부와 법인영업본부, 그룹사에서 첫 번째 지역 일정을 진행했고, 8일에는 경기도 군포시 KT군포타워에서 토탈영업센터 직원들을 만나는 등 현장 중심의 소통 경영을 지속하고 있다.

2026.04.12 10:44박수형 기자

'미토스'에 미 백안관도 "사이버보안 비상"

사이버보안의 판도를 바꿀 '괴물AI'로 알려진 앤트로픽의 사이버보안 특회 최신 AI 모델 '미토스(Mythos)'에 대해 미국 백악관도 긴급히 대응에 나섰다고 월스트리트저널(WSJ)이 11일(현지시각)자로 보도했다. 보도에 따르면, 미 국가 사이버 국장 션 케언크로스( Sean Cairncross)는 최근 여러 정부 기관 관계자들을 소집, 주요 기반시설의 보안 취약점을 식별하고, AI에 의해 악용될 수 있는 정부 시스템을 강화하는 대응을 주도했다. 이 소식을 전하면서 WSJ는 "AI 위험성이 트럼프 행정부의 핵심 정책 우선순위로 부상하고 있음을 보여준다"면서 "백악관은 새로운 AI 모델이 공개될 때 미국 국민의 안전을 확보하기 위해 민간 부문과도 협력하고 있다"고 설명했다. 최근 미 부통령 JD 밴스(JD Vance)와 재무장관 스콧 베센트(Scott Bessent)도 주요 기술 및 금융 업계 경영진과 함께 잠재적 사이버 공격 대응과 온라인 시스템 대비를 위한 민관 협력 방안을 논의했다고 WSJ은 전했다. CBS "미토스, 지구에 있는 모든 컴퓨터 결함 탐지" 앤트로픽이 개발한 최신 AI모델 '미토스'는 Claude Mythos Preview의 코드명으로 특히 제로데이 취약점 탐지와 취약점(익스플로잇) 생성 능력이 기존 AI보다 가공할 정도로 뛰어난 것으로 알려졌다. 단순히 코드를 생성하는 AI가 아니라 자동으로 취약점을 찾고 실제 공격 코드까지 만들어낼 수 있는 '자율 보안 분석 AI'라는 점에서 사이버보안 분야에 큰 충격을 주고 있다. 미국 CBS뉴스는 "미토스가 지구에 있는 컴퓨터의 모든 보안 취약점을 탐지할 수 있다"고도 보도하기도 했다. 또 '미토스'는 지난 27년간 발견되지 않은 오픈BSD(OpenBSD) TCP 스택 취약점을 자동으로 찾아내는 놀라운 기능으로도 주목 받았다. 오픈BSD는 세계서 강력한 보안을 지닌 것으로 평가받는 OS 중 하나다. 단 두 개 패킷만으로 서버를 다운시킬 수 있는 심각한 문제였고, 이 취약점을 찾는 데 들어간 전체 탐색 캠페인 비용은 약 2만 달러였으며, 실제로 해당 취약점을 발견한 모델 실행 비용은 50달러도 되지 않았다. 더 중요한 점은 이 취약점 발견 과정이 초기 프롬프트 이후 인간의 추가 개입 없이 완전히 자율적으로 이뤄졌다는 사실이다. 백악관의 이 같은 분주한 움직임은 주요 AI 기업들이 더 강력한 모델을 잇달아 공개하려는 경쟁이 치열해지는 가운데 나타났는데 앤트로픽은 "'미토스'가 소프트웨어 버그를 탐지하고 악용하는 능력이 매우 뛰어나 일반 대중에게 공개할 계획이 없다"고 밝혔다. 대신 애플, 아마존, 구글 등 주요 기술 기업을 포함해 약 50개 핵심 기반시설 운영 기업 및 기관에 한정된 미리보기 버전을 제공했다. 모델이 공개되기 전 하드웨어와 소프트웨어의 취약점을 사전에 발견하고 수정하는 소프트웨어 기업의 전형적 행보다. '글래스윙'이라는 이름의 프로젝트로 진행한 미토스 취약점 발견 프로젝트에 대해 앤트로픽은 오는 7월 초 관련 보고서를 공개할 예정이다. 앤트로픽은 '미토스'의 사이버 역량과 관련해 정부 관계자들과도 논의를 했으며, 케언크로스는 백악관 산하 과학기술정책실(OSTP, Office of Science and Technology Policy)과 국가안전보장회의(NSC, National Security Council)와 협력해 미토스 등 최신 AI 모델들이 공개될 경우 발생할 수 있는 위험한 해킹을 차단할 수 있도록 행정부의 대비 태세를 강화하고 있는 것으로 알려졌다. 백악관에서 인공지능(AI) 정책을 담당하는 선임 정책 고문이자, 백악관 AI 자문 데이비드 색(David Sacks)의 측근이자 백안관에서 주로 AI 자문을 하는 정책 고문 스리람 크리슈난(Sriram Krishnan) 역시 이 대응 작업에 참여했다. 이례적으로 금융권 경영진도 긴급 비상 회의 앞서 미 국가경제위원회 위원장 케빈 해셋(Kevin Hassett)은 지난 금요일 폭스뉴스와의 인터뷰에서 "최신 AI모델의 잠재적 위험으로부터 모두의 안전을 확보하기 위해 가능한 모든 조치를 취하고 있다”며 "분명한 긴급성이 존재한다”고 밝혔다. 또 지난주 밴스 부통령과 베센트 재무장관도 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이, 오픈AI CEO 샘 올트먼, 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라, 구글 CEO 순다르 피차이 등 주요 기술 기업 경영진과 함께 통화 회의를 했는데, 이에는 크라우드스트라이크와 팔로알토네트웍스 등 사이버보안 기업 대표들도 참여했다. 이들은 '미토스'를 포함한 새로운 AI모델이 공개된 이후 예상되는 사이버 공격 대응 방안을 논의했는데, WSJ는 "오픈AI를 포함한 다른 모델 개발사들도 향후 몇 주 내에 강력한 신규 도구를 공개할 것으로 예상된다"고 보도했다. 미국 정부 뿐 아니라 금융권도 '미토스'의 사이버보안 위협에 놀라 신속히 움직였다. 골드만삭스의 데이비드 솔로몬, 뱅크오브아메리카의 브라이언 모이니한, 웰스파고의 찰리 샤프 등 대형 은행 CEO들도 지난주 워싱턴에서 정기 회의를 하던 중, '미토스' 등 유사 AI 모델이 초래할 수 있는 위험에 대해 베센트 장관의 요청으로 긴급 논의를 가졌다고 WSJ은 밝혔다. 미 연방준비제도 의장 제롬 파월도 이 논의에 참석했는데, WSJ은 "이들이 평소에도 정기적으로 만남을 갖긴 하지만, 이번처럼 즉석에서 관련 논의가 이루어진 것은 이례적인 일로, 위기 인식이 높아졌음을 보여준다"고 전했다.

2026.04.12 10:32방은주 기자

[르포] 금융권 개발자들의 치열한 AI 경쟁…'AWS 게임데이' 가보니

"망가진 시스템을 복구하고 사라진 유니콘을 찾아라." 게임이 시작되자 금융사 개발자들의 손이 일제히 바빠졌다. 아마존웹서비스(AWS)코리아는 지난 10일 서울 역삼 오피스에서 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'을 열고 금융사 개발자들이 팀을 이뤄 실전 미션을 수행하는 기술 경연을 진행했다. 클라우드와 인공지능(AI)을 기반으로 한 개발 역량을 현장에서 검증하는 자리다. 이날 행사장은 시작 전부터 긴장감이 흘렀다. 각 금융사에서 모인 개발자들은 노트북을 펼쳐 놓고 팀원들과 전략을 점검하거나, 경쟁 팀을 의식하며 조용히 준비에 집중했다. 노트북 화면을 들여다보며 짧은 대화를 주고받는 모습이 이어졌다. 금융사 간 이름을 걸고 맞붙는 자리라는 점에서 일반 세미나와는 분위기가 달랐다. AWS 게임데이는 참가자들이 가상의 기업 환경에서 발생한 문제를 해결하는 실전형 프로그램이다. 올해 시나리오는 '유니콘 렌탈'이라는 가상의 회사가 위기에 처한 상황에서 이를 해결하는 내용으로 구성됐다. 참가자들은 'Q-포스'라는 위기 대응팀으로 투입돼 애플리케이션 장애를 복구하고 사라진 유니콘을 찾는 미션을 수행했다. API 오류를 수정하고 레거시 자바(Java) 코드를 현대화하는 동시에 결제 시스템의 성능 문제까지 해결해야 했다. 모든 과정은 AWS의 AI 개발 도구 '아마존 Q 디벨로퍼'와 '키로 CLI'를 활용해 진행됐다. 행사를 주관한 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 "금융 IT에서 실제 일어날 수 있는 시나리오를 팀 단위로 해결해보는 데 의미가 있는 행사"라며 "금융사들이 안전한 환경에서 혁신적인 AI 주도 개발을 직접 경험해볼 수 있는 장"이라고 강조했다. 올해 행사에는 총 24개 팀이 참여했다. 은행권에선 NH농협은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행, 수협은행, 카카오뱅크, 케이뱅크가 참가했다. 증권·카드·페이사로는 KB증권, 메리츠증권, 넥스트증권, BC카드, 현대카드, 카카오페이손해보험이 이름을 올렸다. 보험사로는 AXA손해보험, 서울보증보험, 미래에셋생명, 롯데손해보험, 삼성화재, 교보생명이 참여했다. 핀테크 기업으로는 8퍼센트, 한국신용데이터, 굿리치, 티머니모빌리티, 비바리퍼블리카(토스)까지 합류했다. 매년 참가 금융사가 늘어나며 행사 규모와 관심이 커지고 있다. 우승팀에는 12월 미국 라스베이거스에서 열리는 AWS 연례 콘퍼런스 '리인벤트(re:Invent)'에 참석할 수 있는 기회가 제공된다. 이날 경기는 약 3시간 동안 이어졌다. 초반에는 차분하게 시작됐지만 시간이 지날수록 키보드 타이핑 소리는 점점 빨라졌다. 팀원 간 대화도 짧아지고 서로의 화면을 확인하며 역할을 조정하는 모습이 곳곳에서 포착됐다. KB증권 'Kbiro' 팀은 "매년 참가하면서 AWS 기술을 실제 업무에 어떻게 활용할지 고민하는 과정 자체가 큰 의미"라며 "AI 도구를 직접 활용해보며 내부 적용 가능성을 확인하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 교보생명 '평생든든' 팀은 "평소 사용해보지 못했던 아마존 Q와 키로를 직접 활용해볼 수 있어 인상적이었다"며 "AI 기반 개발이 생각보다 잘 동작해 실제 업무에도 적용해보고 싶다는 생각이 들었다"고 밝혔다. 시간이 흐를수록 순위 경쟁은 더욱 치열해졌다. 실시간 점수가 반영되는 스코어보드를 확인하며 긴장감을 늦추지 않는 모습도 이어졌다. 일부 팀은 마지막까지 문제를 해결하기 위해 자리에서 일어나 서로의 진행 상황을 공유하며 전략을 수정하기도 했다. 대회 종료 후 진행된 시상식에선 놀라운 결과가 나왔다. 1등은 카카오뱅크 '키키404' 팀이 차지했다. 지난해에 이어 2년 연속 우승으로, AWS 게임데이에서 독보적인 개발 역량을 다시 한번 입증했다. 이어 2등은 수협은행 '도시어부', 3등은 한국신용데이터 '회사에 403 내주세요(진심)' 팀이 이름을 올렸다. 4등은 넥스트증권 'Nextro', 5등은 카카오페이손해보험 '313KIRO' 팀이 차지했다. 이 밖에도 미래에셋생명 'MA동석' 팀이 베스트 네이밍상을, 서울보증보험 '이김이김' 팀이 열정상을 수상했다. 대회 2연패를 달성한 카카오뱅크 키키404 팀은 "팀원 모두 역할을 명확히 나누고 각자의 강점을 살린 것이 우승으로 이어졌다"며 "AI 도구를 활용한 개발 방식이 실제 업무와 크게 다르지 않아 빠르게 적응할 수 있었다"고 수상 소감을 전했다. 이어 "윤호영 대표님, 리인벤트 꼭 가고 싶습니다"라며 웃음을 보였다.

2026.04.12 10:06한정호 기자

에코프로, 캐나다서 리튬 메탈 음극재 R&D 지원금 64억원 획득

에코프로가 캐나다 연방정부로부터 전고체 배터리 핵심 소재인 리튬 메탈 음극재 개발 자금을 지원받았다. 에코프로는 지난 8일(현지시간) 캐나다 펀연자원부(NRCan)로부터 에코프로이노베이션 자회사 에코프로리튬이 600만 캐나다 달러(약 64억원) 규모의 연구개발(R&D) 지원금을 확보했다고 12일 밝혔다. 이번 지원은 캐나다 정부의 역내 배터리 공급망 구축을 위한 '에너지 혁신 프로그램(EIP)'의 일환으로 이뤄졌다. 수산화리튬 생산과 공급을 담당하는 에코프로이노베이션은 캐나다 정부 지원금을 토대로 차세대 배터리용 리튬 메탈 음극 공정 실증 과제를 본격 추진한다. 전고체 배터리 핵심 소재로 꼽히는 리튬 메탈 음극재는 기존 음극재에 주로 사용되는 흑연 대비 에너지 밀도가 10배 가량 커 전기차 주행거리를 획기적으로 늘릴 수 있는 것이 특징이다. 에코프로이노베이션은 지난해 3월 퀘벡주 정부 산하 전력 회사인 하이드로퀘벡과 공동개발 협약(JDA)을 맺고 리튬 메탈 음극 개발을 진행해 왔다. 에코프로이노베이션은 이번 실증 과제를 통해 내년 3월까지 리튬 금속 생산부터 고순도 정제, 초박형 포일 제조, 성능 및 안전성 검증에 이르는 밸류체인 전 공정을 캐나다 현지에서 구축하고 실증에 나설 계획이다. 이에 따라 리튬 메탈 음극재 준양산 파일럿 라인 설비 구축 작업도 한층 탄력을 받게 됐다. 에코프로 그룹은 전고체용 음극재 외 고체 전해질, 전고체용 양극재, 황화리튬 등 전고체 배터리 핵심 소재도 개발 중이다. 고체 전해질의 경우 현재 충북 오창 본사에 파일럿 설비를 구축하고 연 40톤 규모의 샘플 생산을 진행하고 있다. 고객사와 함께 내년 상용화를 목표로 하고 있다. 에코프로이노베이션 관계자는 “전고체 배터리 시장을 선도하기 위해 캐나다 정부, 현지 기업 등과 협업해 리튬 메탈 음극 기술을 고도화하고 있다”며 “이번 캐나다 정부의 자금 지원으로 관련 기술 개발에 한층 속도가 붙을 것으로 전망된다”고 말했다.

2026.04.12 09:28김윤희 기자

하나은행 '하나원큐', 일상 플랫폼으로 고도화

하나은행이 금융과 콘텐츠를 동시에 경험할 수 있도록 콘텐츠 기업 '리디'와 업무협약을 체결했다고 12일 밝혔다. 이번 업무협약은 하나은행 대표 모바일 앱 '하나원큐'에 금융과 리디 디지털 문화 콘텐츠를 다양하게 제공하는 방식으로 진행된다. ▲리디 콘텐츠를 체험할 수 있는 혜택 제공 ▲리디 인기 작품 한정판 굿즈 증정 ▲브랜드 및 서비스 연계 공동 마케팅 추진 등 다양한 사업 기회를 발굴하기로 했다. 하나은행은 하나원큐 내 '놀이터' 페이지에 리디의 웹툰·웹소설, 만화, 전자책 등 다양한 콘텐츠를 접목해 손님이 금융과 디지털 문화 콘텐츠를 동시에 경험하는 새로운 디지털 환경을 누릴 수 있을 것으로 기대하고 있다. 우선 오는 5월에 첫 독점 이벤트를 시작으로, 하나은행은 하나원큐 내 놀이터 페이지를 통해 참여한 고객 전원에게 하나원큐 캐시(7캐시~500캐시)를 지급하고, 리디 포인트(500포인트~10,000포인트)는 추첨을 통해 증정할 예정이다. 이를 통해 하나은행은 웹툰·웹소설 중심의 디지털 콘텐츠에 익숙한 젊은 세대가 리디 콘텐츠 이용을 통한 '하나원큐' 체류시간 확대와 앱 방문 빈도 증가를 기반으로 금융 서비스와의 연계를 강화할 예정이다. 또 콘텐츠 소비 데이터와 금융 데이터를 결합한 초개인화 서비스를 활용해 고객 맞춤형 금융상품 추천 등 인공지능(AI)·디지털 기반 마케팅 역량도 한층 고도화할 계획이다. 이호성 하나은행장은 “국내 대표 콘텐츠 플랫폼인 리디와의 협업은 금융의 경험 영역을 한층 넓히는 의미 있는 시도”라며, “하나원큐 앱을 기존 전통 금융 중심에서 벗어나 손님의 일상과 취향을 반영한 콘텐츠 경험을 제공함으로써 '일상형 플랫폼'으로의 전환을 가속화 할 것"이라고 말했다. 배기식 리디 대표이사는 “하나은행 금융 플랫폼과 리디 콘텐츠 작품을 연계해 고객 접점을 한층 확장할 수 있게 됐다”며, 앞으로도 다양한 제휴 협력을 통해 고객에게 새로운 가치를 제공해 나가겠다“고 말했다.

2026.04.12 09:00손희연 기자

"잘 팔리는 것 더 많이 팔자"…GS25 상품전략 공유회 가보니

편의점 시장 1위를 수성한 GS25가 올해 매출 반등에 사활을 건다. 고객 중심·신선식품·O4O(온·오프라인 연계) 강화를 주요 전략으로 설정하고 매출 확대에 나선다. 특히 저회전 상품을 줄이고 판매량이 높은 핵심 상품을 늘리는 매대 효율 극대화 전략을 병행해 가맹점 매출을 끌어올리겠다는 의도다. 여기에 올해 2분기부터 신상품 재고비용을 본사가 전액 부담하는 '신상품 조기정착제도'를 시행해 점주 부담을 줄이고 신상품 도입을 확대할 방침이다. 저회전 상품 줄이고 핵심 상품 집중 10일 오후 경기 수원메쎄 행사장은 GS25의 주력 상품으로 가득 채워졌다. 이곳은 GS25가 가맹점과 최신 유통 트렌드, 성장 비전을 공유하기 위해 마련한 '상품전략 공유회'다. 2000년 첫 시작돼 27회째를 맞은 공유회는 올해 처음으로 전국 9개 지역에서 순차적으로 진행됐다. 전국 1만 8000여 가맹 경영주의 접근 편의성을 위해 올해 '상품전략 공유회'의 개최 기간, 지역을 대폭 확대했다. 기간은 전년 대비 9일 늘어났다. 상품전략 공유회에서는 각 가맹점의 매출을 끌어올리기 위한 GS25의 방향성이 구체적으로 제시됐다. 핵심은 ▲고객 중심 상품 운영 ▲신선식품 강화 ▲O4O 전략 확대다. 가장 눈에 띄는 변화는 매대 운영 방식이다. 매대에서 판매량이 낮은 저회전 상품을 줄이고 핵심 상품은 고객 눈에 잘 띄는 상단에 배치한다. 주류 옆에 안주를 함께 진열해 연관 구매를 유도하고 고객 선호도가 높은 음료를 앤드 매대에 비치하는 것도 특징적이다. 점포 특성에 맞춘 '상권별 전략'도 강조됐다. 주거지 인근에 위치한 매장은 간편식과 신선식품 비중을 높이고 오피스 상권 매장에서는 건강기능식품이나 간편 간식, 위생용품을 강화하는 방식이다. 신선식품 키우고 O4O 확대…추가 매출원 확보 올해 GS25가 가장 강하게 드라이브를 거는 분야는 신선식품과 O4O 전략이다. 1인 가구가 증가하고 근거리 쇼핑 트렌드가 확대되면서 경쟁사와 차별화할 수 있는 카테고리라는 설명이다. 일반점의 경우 ▲사과 ▲바나나 ▲계란 ▲컵과일 등을 중심으로 상품을 운영한다. 장보기점은 필수채소와 시즌 과일을 확대한다. 신선강화점은 시즌전용상품과 축·수산 및 냉장 제품까지 포함해 상품군을 넓힌다. GS25는 신선식품 강화 매장을 지속적으로 확대할 계획이다. O4O 전략도 구체적으로 소개됐다. 24시간 고객과 점포를 연결해 추가 매출을 창출할 수 있고 진열 공간 제약 없이 다양한 상품을 재고 부담없이 운영할 수 있다는 것을 강점으로 내세웠다. 점주가 추가 매출을 올릴 수 있는 수단으로는 기업 대상 간편식 정기 배송 서비스인 '밀박스'가 있다. 기업이 예산에 따라 상품을 선택하면 본사가 운영을 지원해 점주의 부담은 크지 않다는 설명이다. 상품 측면에서는 고단백·저당·제로 음료 등 건강 트렌드를 반영한 상품군이 확대됐다. 동시에 초저가 상품과 자체 브랜드(PB), 캐릭터 협업 상품 등도 강화한다. 점주 부담을 줄이기 위한 제도 변화도 병행된다. '신상품 조기정착제도'를 통해 신상품 초기 재고 비용을 본사가 전액 부담하면서 점주들이 보다 적극적으로 신상품을 도입할 수 있도록 유도한다는 설명이다. 해당 제도는 올해 2분기부터 동의서를 체결한 점포를 대상으로 시행된다. GS리테일 관계자는 “신상품은 초기 리스크 때문에 도입을 망설이는 경우가 많다”며 “본사가 부담을 나눠 점포 매출 확대 기회를 만들려는 것”이라고 말했다.

2026.04.12 08:07김민아 기자

락스타게임즈, 해킹 사건 확인...해커 측 "돈 안 내면 정보 공개"

락스타 게임즈가 해킹 공격으로 회사 정보가 유출된 사실을 공식 확인했다고 IGN이 12일(현지시간) 보도했다. 락스타 게임즈 대변인은 IGN에 제출한 성명을 통해 "중요하지 않은 소량의 회사 정보에 접근했을 뿐"이라며 "이번 사건이 회사나 이용자에게는 아무런 영향을 미치지 않는다"고 밝혔다. 보안 전문 외신 더사이버섹구루에 따르면 이번 해킹은 해커 그룹 '샤이니헌터스'의 소행으로 알려졌다. 이들은 락스타 게임즈 내부를 직접 공격하지 않았다. 대신 회사가 사용하는 외부 클라우드 비용 모니터링 도구인 '아노닷'을 노렸다. 이곳에서 얻은 인증 토큰을 이용해 락스타 게임즈의 데이터 저장소인 '스노우플레이크'까지 침투했다. 샤이니헌터스는 오는 14일까지 협상하지 않으면 탈취한 정보를 공개하겠다고 경고했다. 아울러 락스타 게임즈는 유출된 정보가 '중요하지 않은' 수준이라며 큰 영향이 없을 것이라는 입장이다. 이와 함께 더사이버섹구루는 이용자에게 당장 큰 피해가 발생할 가능성은 낮지만, 만약을 대비해 락스타 소셜 클럽 계정 2단계 인증을 설정하라고 조언했다. 샤이니헌터스는 2020년부터 활동한 전문 해커 그룹이다. 이들은 개별 이용자보다 기업을 주로 노린다. 과거에도 마이크로소프트 소스 코드를 훔쳤다고 주장한 바 있으며, 왓패드, 시스코, AT&T 등을 상대로 해킹한 이력이 있다.

2026.04.12 08:03진성우 기자

中 흔든 영상 AI 모델 '해피 호스' 개발사…알리바바였다

알리바바그룹이 최근 중국 인공지능(AI) 업계에 파장을 불러온 영상 생성 AI 모델 '해피 호스'를 자사가 개발했다고 주장했다. 11일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 해피 호스 1.0은 이번 주 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 텍스트 투 비디오 리더보드에서 1위를 차지했다. 회사 측은 이 모델이 알리바바 토큰 허브의 신생 혁신 사업 부문에서 개발됐으며 현재는 베타 테스트 단계에 있다고 밝혔다. 알리바바 토큰 허브 측은 성명을 통해 “가까운 시일 내에 외부 개발자들이 기능을 활용할 수 있도록 응용 프로그램 인터페이스(API)를 제공할 계획”이라며 “곧 많은 제품을 선보일 것”이라고 말했다. 해피 호스는 바이트댄스의 '시댄스 2.0'을 2위로 밀어내며 알리바바 영상 AI 제품 중 가장 높은 성과를 기록했다. 기존의 '완' 브랜드 제품은 해피 호스보다 20단계 낮은 순위에 머물렀다. 토머스 총 제프리스 애널리스트는 “해피 호스는 알리바바의 성과”라고 평가했다. 영상 생성 AI는 막대한 자본이 필요한 동시에 경쟁이 치열한 분야로 AI 기업들이 수익화를 기대할 수 있는 얼마 안 되는 영역으로 꼽힌다. 지난달 오픈AI가 해당 분야에서 한 발 물러서면서 중국 기업들에게는 기회가 확대됐고, 아티피셜 애널리시스 리더보드 상당수는 중국 기업 제품으로 채워졌다. 벤치마크 제공업체들이 공개한 영상 샘플에서도 해피 호스는 시댄스 대비 우수한 성능을 보였다. 이달 초 알리바바는 자사 통이 연구소가 개발한 주력 영상 생성 모델 '완'의 최신 버전을 공개한 바 있다. 다만, 회사는 여러 AI 창작 도구를 병렬적으로 개발하는 팀을 운영하고 있다는 점을 공식적으로 밝힌 적은 없다. 그러나 에디 우 최고경영자(CEO)는 그룹 전반에서 AI 개발을 최우선 과제로 삼고 있다. 알리바바는 최근 AI 중심 전략으로 방향을 전환했으며 우 CEO는 범용 인공지능(AGI)을 핵심 목표로 제시했다. 회사는 지난달 AI 수익화를 중심으로 조직 구조를 개편했으며 우 CEO가 의장을 맡는 4인 기술위원회를 신설했다. 또한 통이 연구소를 별도 사업 부문으로 격상시키고, 전 알리바바 클라우드 최고기술책임자였던 저우징런을 수장으로 임명했다.

2026.04.12 08:00박서린 기자

하나만 잘해선 안 된다…AI 열풍에 '하이브리드' 인재 각광

최근 채용 양상이 특정 업무에 국한되지 않는 '하이브리드' 인재를 선호하는 방향으로 변하고 있다. AI 발달로 기본적인 업무가 활용 툴로 가능해지면서, 직무 경계가 흐릿해진 탓이다. 12일 HR업계에 따르면 최근 채용 공고 수는 이전보다 줄었지만, 공고별로 요구되는 인재 역량과 밀도가 높아진 흐름이 관측된다. HR업계 관계자는 “요즘은 직무의 경계가 사라지는 느낌”이라며 “관련 직무가 아니더라도 직무 역량을 넓혀서 보는 경향성이 있다”고 말했다. AI 발전으로 앱 개발도 '척척'…이전보다 업무 범위 넓어졌다 과거보다 하이브리드형 인재의 선호도가 두드러진 것은 AI가 발전하면서다. 전문성이 필요했던 영역마저 AI를 활용하면 어렵지 않게, 해낼 수 있게 됐기 때문이다. 생성형 AI에 컴퓨터언어가 아닌 자연어(일상어)로 명령해 코드를 작성하는 '바이브코딩'이 대표적이다. 바이브코딩으로 앱 개발에 대한 접근성이 높아지면서, 출시되는 앱의 개수도 늘어났다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 올해 1분기 애플 앱스토어에 등록된 전체 신규 앱 건수는 23만5800만건으로, 전년 동기 대비 84% 늘었다. 이는 지난 10년간 1분기 기준 신규 앱 등록 건수, 증가세 모두 최고치다. 또 다른 HR업계 관계자도 “대기업들의 공채가 상반기 돋보였지만 실제로 많은 기업들이 필요한 시점에 필요한 직무의 인원만 소규모로 뽑는 핀셋 채용을 진행했다”며 “이제 AI는 IT 직군만의 전유물이 아니다. 마케팅, 영업, 인사 등 문과 직무에서도 AI 툴을 활용한 생산성 증명이 필수조건이 됐다”고 설명했다. 면접 혹은 과제 전형에서 AI를 활용해 업무 시간을 어떻게 단축할지, 생성형 AI로 결과물을 도출해보라는 실무 테스트가 빈번해졌다는 것이다. 실무자들 "AI로 시간·업무 영역 단축…전혀 다른 분야는 공부가 먼저" 이같은 경향성은 실무에서도 찾아볼 수 있다. 유통회사 상품기획(MD) 직무에서 근무하는 20대 남성 A씨는 “판촉 활동 이외 디자인 작업도 같이 해야하는 등 업무 범위가 넓어졌다”며 “요즘은 AI가 모든 업무를 상향평준화시켜 각 업무에 맞는 AI를 이용한 다음 세심한 작업들은 직접하는 방식으로 일을 하고 있다”고 설명했다. 이어 “요즘은 AI가 기본이고 오히려 사람이 하는 것이 손해”라며 “디자이너들이 밤새서 해야 할 일을 AI가 몇 분 만에 해준다”고 덧붙였다. IT회사에서 개발자로 재직 중인 20대 여성 B씨도 “AI를 이용하면서 할 수 있는 영역이 많이 늘어났다”며 “짧은 시간 안에 여러 일을 처리할 수 있게 됐다”고 답했다. 다만 “유사한 분야에서는 경계가 흐려질 수 있지만 전혀 다른 분야는 AI를 사용하더라도 공부가 우선”이라며 “기본 지식이 없다면 검수가 불가능하기 때문에 AI에게 모든 것을 맡길 수는 없다”고 부연했다. AI가 넘볼 수 없는 인간 영역은?…'HR 리더스 데이' 해법 제시 직무 간 경계가 흐릿해진 상황에서 커지는 구직자들의 커리어 고민을 덜어줄 수 있는 컨퍼런스가 내달 7일 열린다. 서울 선정릉역 인근 슈피겐홀에서 개최되는 'HR테크 리더스 데이 시즌5'는 최신 IT 솔루션을 소개하는 자리를 넘어 AI 전환 속에서 조직이 놓치기 쉬운 사람의 문제를 다루는 것이 핵심이다. 이번 행사는 '휴먼테크+휴먼터치'를 대주제로 선정함에 따라 AI 툴 활용 능력이 기본이 된 직무 환경에서 사람이 가진 역량을 어떻게 조화롭게 발전시킬 수 있을지에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것으로 예상된다. 이 행사는 채용, 조직문화, 리더십부터 총보상, 웰니스, 감정관리 등 HR 핵심 의제를 하루 만에 점검할 수 있다. 특히, 행사 첫 타자로 나선 조여준 더벤처스 최고투자책임자는 AI가 흉내낼 수 없는 인간 고유의 동기 부여와 몰입, 창의성이 어떻게 기업의 핵심 경쟁력이 될지를 안내할 방침이다. 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 사전접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 프로그램 확인과 사전등록을 진행할 수 있다.

2026.04.12 07:59박서린 기자

동진쎄미켐, "美신너 공장 하반기 양산 가동"...삼성전자와 특허 공동 출원

동진쎄미켐이 올해 하반기 미국 텍사스 신너 공장을 양산 가동한다고 밝혔다. 이곳은 삼성전자 테일러 팹에 대응할 예정이다. 동진쎄미켐은 삼성전자와 신너 특허도 한국과 미국 등에 공동 출원(신청)했다. 동진쎄미켐은 지난 9일 기업설명회에서 '미국 시장 진출과 중장기 성장동력'과 관련해 "2600억원을 투자해 텍사스주에 건설한 신너 및 고순도 황산 공장을 통해 글로벌 반도체 공급망 입지를 강화하고 있다"며 "2026년 하반기 양산 예정인 신너 공장은 이미 대형 수주를 확보한 파운드리 고객사의 현지 공장에 납품할 예정"이라고 밝혔다. 또, 동진쎄미켐은 "삼성물산 및 마틴과 합작 설립한 고순도 황산 공장은 미국 정부 소재 자립화 정책에 따른 수혜를 누릴 것"이라고 기대했다. 동진쎄미켐이 텍사스 신너 공장에서 만들어 납품할 예정이라고 밝힌 파운드리 고객사의 현지 공장은, 삼성전자가 텍사스주 테일러시에 짓고 있는 파운드리 공장(테일러 팹)을 말한다. 삼성전자는 사업보고서에서 "반도체(DS) 부문 파운드리 사업부가 테슬라로부터 165억달러(약 24조5000억원) 반도체 위탁생산을 수주했다"고 밝혔다. 계약 체결일은 2025년 7월, 계약 종료일은 2033년 12월이다. 삼성전자는 테일러 팹을 2022년에 착공했고, 올해 가동할 예정이다. 동진쎄미켐은 기업설명회 자료에서 신너에 대해 "감광액 회전 도포(스핀 코팅) 후 웨이퍼 가장자리의 불필요한 감광액을 없애는 공정(EBR:Edge Bead Removal)에 사용한다"며 "감광액 사용량 절감 코팅(RRC:Resist Reduced Coating) 공정으로 (중략) 감광액 사용량을 줄일 때도 사용한다"고 설명했다. 이어 "일반 신너보다 감광액 사용량을 50%까지 줄일 수 있고, 감광액이 불룩하게 솟아오른 높이(Hump Height)를 낮춰 생산수율을 높일 수 있다"고 덧붙였다. 감광액 사용량이 줄면 삼성전자 파운드리 공정 가격 경쟁력을 높일 수 있다. 신너에 대한 설명은 동진쎄미켐이 삼성전자와 공동 출원한 특허 '신너 조성물 및 이를 이용한 반도체 기판의 표면처리 방법'(출원번호 10-2023-0039213)에서도 볼 수 있다. 특허명세서에서 동진쎄미켐과 삼성전자는 "이 특허는 RRC와 EBR 성능을 개선한 신너 조성물과 배관 세정 능력이 우수한 신너 조성물 및 이를 이용한 기판 표면처리 방법을 제공한다"며 "불화크립톤(KrF) 및 불화아르곤(ArF)용 감광액뿐만 아니라 극자외선(EUV)용 감광액까지 범용적으로 사용할 수 있다"고 밝혔다. 동진쎄미켐 등은 이 특허의 '발명을 실시하기 위한 구체적인 내용' 중 '실험예 3. EUV 감광액 사용량 절감 평가'에서 "(중략) 신너 조성물로 RRC 공정을 진행한 경우 감광액 절감 효과가 각각 50%와 57%로 나타났다"고 설명했다. 동진쎄미켐이 지난 9일 기업설명회에서 소개한 "일반 신너보다 감광액 사용량을 50%까지 줄일 수 있다"와 비슷한 내용이다. 특허 출원 시점은 2023년 3월이다. 그 이전부터 동진쎄미켐과 삼성전자가 관련 기술을 함께 연구한 것으로 보인다. 두 기업은 해당 특허에 대해 지난달 심사를 청구했다. 한국에선 특허 출원 후 최장 3년까지 심사 청구를 늦출 수 있다. 미국과 중국에도 패밀리 특허를 출원했다. 연도별 동진쎄미켐 매출에선 삼성전자 매출과 비중이 커지고 있다. 지난해 동진쎄미켐 전체 매출 1조1941억원 중 59%인 7061억원이 삼성전자에서 나왔다. 지난해 매출 감소에 대해 동진쎄미켐은 "중국 디스플레이 법인 매각 예정에 따른 중단영업손익을 반영했다"고 설명했다. 동진쎄미켐은 지난 2022년 국내 최초로 EUV 감광액을 상용화했다. 지난 2019년 일본 정부의 소재 수출 규제 이후 한국 정부의 소부장 국산화 지원 속에 동진쎄미켐은 삼성전자 등과 EUV 감광액 국산화를 위해 노력했다.

2026.04.11 22:22이기종 기자

[피지컬AI 윤리] 재난·치안 로봇과 칸트의 정언 명령

1. 원숭이의 손, 프로메테우스의 불: 피지컬 AI 역설의 계보학 제이컵스(W. W. Jacobs)의 단편 '원숭이의 손(The Monkey's Paw)(1902)'에서 화이트 가족은 세 가지 소원을 들어준다는 부적을 손에 넣는다. 그들이 처음으로 빈 소원은 주택 담보대출금을 갚기 위해 필요한 200파운드였다. 이 소원은 아들 허버트가 공장 사고로 사망한 뒤 회사가 책임은 부인하면서도 유족에게 200파운드를 지급하는 방식으로 실현된다(Jacobs, 1902). 이 이야기의 서늘한 공포는 부적 자체에 깃든 악의에서 비롯되는 것이 아니다. 오히려 소망을 실현하는 메커니즘이 인간 삶의 복잡한 맥락과 의도를 완전히 소거한 채, 오직 기계적인 결과만을 냉혹하게 산출한다는 데 있다. 환언하면, 우리가 욕망했던 목적과 그것을 맹목적으로 관철하는 수단 사이의 섬뜩한 비대칭성이야말로 진정한 공포의 근원이다. 소원은 분명 이루어지지만, 그 소원이 존재해야 할 세계 자체는 돌이킬 수 없이 파괴되어 버리는 것이다. 이와 같은 경고의 계보는 제이컵스의 단편보다 훨씬 더 깊은 기원을 갖는다. 그리스 신화 속 프로메테우스는 선한 의도로 인간에게 불을 내어주었다. 현대적 시각에서 복기해 보자면, 인류는 그 불을 통제하여 찬란한 문명을 세웠으나 동시에 서로의 도시를 잿더미로 만들기도 했다. 이는 인간의 근원적 취약성을 극복하고자 하는 기술적 욕망이 역설적으로 더 깊고 치명적인 취약성을 잉태한다는 진실을 적나라하게 보여준다. 오늘날 물리적 현실에 투입되는 재난 대응 로봇 역시 이와 같은 양면성을 지닌다. 폭발물 처리나 유해 물질 탐지, 수색 및 구조와 같은 고위험 임무에서 로봇은 인간의 생명을 보호한다는 명백하고도 숭고한 도덕적 선(善)을 실현한다. 그러나 문제는 기술의 전용에 있다. 인간을 구하던 바로 그 기계가 동일한 카메라, 동일한 센서, 동일한 알고리즘을 장착한 채 치안이라는 명분 아래 공공 광장을 배회하고 시민의 얼굴을 인식하며 군중의 행동 패턴을 감시하기 시작한다. 특히 신체를 가진 피지컬 AI는 정보 처리의 오류를 넘어 그 오판을 즉각적이고 물리적인 결과로 전환할 수 있는 파괴력을 지닌다. 더 높은 수준의 안전을 위해 도입된 기계가 어느새 시민의 자유를 위협하는 일상적 감시 인프라로 돌변하는 순간이다. 그렇기에 우리는 의문을 제기하지 않을 수 없다. 이것은 과연 인류를 구원할 새로운 불일까, 아니면 파국을 부르는 현대판 원숭이의 손일까? 2. 탑이 걷기 시작했다: 이동하는 판옵티콘과 피지컬 AI 인프라 미셸 푸코(Michel Foucault)는 '감시와 처벌(Surveiller et punir)(1975)'에서 근대 사회의 규율 권력과 감시가 작동하는 대표적 모델로 제러미 벤담(Jeremy Bentham)의 '판옵티콘'을 지목한 바 있다. 이는 중앙의 감시탑에서 단 한 명의 감시자가 모든 수감자를 볼 수 있지만, 수감자는 자신이 실제로 관찰되고 있는지 알 수 없도록 설계된 원형 감옥이다(UCL Faculty of Laws, n.d.). 판옵티콘의 핵심은 감시 그 자체가 아니라 감시의 가능성이다. 언제 지켜볼지 모른다는 인식이 행동을 자기 스스로 규율하게 만들며 그것이 바로 권력이 몸 없이도 작동하는 방식이다. 그러나 고전적 판옵티콘은 물리적 한계가 있는데 그것은 탑은 움직이지 않는다는 점이다. 과거의 감시는 견고한 건축물의 물리적 경계 안에 갇혀 있었다. 반면, 오늘날 신체를 획득한 피지컬 AI의 도래는 이러한 공간적 구속을 완전히 허물어 버렸다. 공간의 제약에서 풀려난 억압의 탑이 이제는 스스로 걷기 시작하며 세상 전체를 거대한 감옥으로 만들고 있는 것이다. 2026년 현재 두바이, 미국, 중국 등 여러 나라는 인간형 순찰 로봇, 사족보행 로봇견, 폭발물 처리 로봇, 감시 드론을 일선 치안 업무에 배치하고 있다. 이를 통해 AI가 탐색, 이상 행동 탐지, 신원 확인 기능을 수행한다. 두바이 경찰은 2030년까지 로봇이 전체 경찰력의 약 25%를 차지하도록 하겠다는 구상을 제시하였다(Al Shouk, 2018). 중국 일부 도시에서는 이미 로봇 치안 보조 시스템이 시범 도입되고 있다. 예컨대 청두에서는 2025년 6월 사족보행 로봇, 바퀴형 로봇, 휴머노이드 로봇을 포함한 로봇 경찰관 팀이 배치되었고, 우후에서는 '지능형 경찰 유닛 R001'이 교차로 교통 보조 임무를 수행하고 있다(Almirall, 2026). 미국에서도 한때 단지 신기한 기술로 여겨졌던 지상 로봇과 공중 드론이 빠르게 주류 치안 도구가 되어 가고 있다. 각종 카메라와 센서를 장착한 자율 경찰 로봇은 공원, 학교, 기차역 등에 투입되어 왔다. 보스턴 다이내믹스의 스팟(Spot) 로봇과 같이 개를 닮은 4족 보행 로봇이 뉴욕 경찰국(NYPD)과 로스앤젤레스 경찰국(LAPD)을 포함한 미국 내 최대 규모의 경찰 기관들에 도입되었다. 경찰은 또한 바리케이드를 친 용의자와 소통하거나 무장 해제시키거나 심지어 무력을 행사하기 위해 로봇을 사용해 왔다(Friedman, et al., 2025). 미국 전역의 여러 기관은 911 신고에 대응하여 드론을 자동으로 출동시키는 '최초 대응 수단으로서의 드론(Drone as First Responder, DFR)' 프로그램을 시범 운영하고 있다. 무인항공기 시스템인 드론은 공공안전 작전에서 실시간 상황 인식을 제공하는 핵심 도구가 되었다. DFR 시스템은 발사 거점에 미리 배치된 드론을 포함하며 이를 통해 사건 현장으로 드론을 신속히 원격으로 출동시킬 수 있다. 발사 거점은 드론이 몇 분 안에 현장에 도착할 수 있도록 전략적으로 배치되며 종종 긴급 대응 인력보다 먼저 도착하기도 한다. 드론은 핵심 정보를 긴급 대응팀에 실시간으로 전송하여, 더 빠르고 더 많은 정보에 근거한 의사결정을 가능하게 한다(DHS S&T, n.d). 경찰 로봇의 일부 활용은 공공 안전상의 이익을 제공할 수 있지만 동시에 현실적인 위험도 수반한다. 카메라, 센서, 분석 기능을 장착한 고기동성 로봇이 광범위하게 채택되면 경찰 감시의 확산은 더욱 가속화될 것이며 그에 따라 개인의 프라이버시에 대한 위험도 뒤따르게 된다. 재난 영역의 경우 양상은 다르지만 이 또한 구조적 문제가 동일하다. 재난 로봇의 핵심 윤리 쟁점 역시 공정성과 차별, 허위, 노동 대체, 프라이버시, 책임, 안전, 신뢰 등이다. 이 목록 자체가 기술이 결코 가치 중립적이지 않음을 증언한다. 안전 및 재난 로봇에 탑재된 카메라, 열화상 센서, 생체 인식 시스템은 피해자 탐지에 필수적이지만 동시에 공공 및 사적 공간에서 당사자의 동의 없이 개인을 연속적으로 모니터링하는 전례 없는 감시 능력을 구현한다. 더구나 알고리즘 편향과 치안 기술이 배치되는 지역의 격차는 인종적 불평등을 심화시킬 수 있다. 특히 물리력 행사 기능을 갖춘 로봇의 출현은 물리력 사용 규범 전반에 대한 체계적인 재고를 요구하는 심대한 윤리적 질문을 제기한다. 재난이나 경찰 로봇이 초래하는 해악에 직면해 볼 때, 치안과 안전을 규율하는 기존의 법률과 헌법 규범의 파편적 집합만으로는 충분하지 않다. 전 세계에 이러한 새로운 도구가 도입되는 상황에서 건전한 정책 형성이 시급히 요구된다. 목적의 전환은 하드웨어의 교체 없이도 가능하다는 점에서 재난 로봇이 잠재적 감시 인프라로 이중 전용될 수 있는 구조적 근거가 여기에 있다. 이것이 원숭이의 손이 갖는 가장 어두운 응용 가능성이다. 3. 몰아세움(Gestell)과 악의 평범성: 감시의 일상화가 작동하는 구조 마르틴 하이데거(Martin Heidegger)는 '기술에 대한 물음(Die Frage nach der Technik)(1954)'에서 근대 기술의 본질을 '몰아세움(Gestell)'으로 규정했다. 몰아세움이란 세계를 측정 가능하고 통제 가능한 자원이나 부품의 집적으로 드러나게 하는 은폐의 방식이다. 기술적 시선 아래 강은 수력 발전 가능성이 되고 숲은 목재 저장소가 된다. 그리고 인간은 잠재적 위협 또는 관리 대상이 된다. 같은 시각에서 바라보면, 감시 로봇의 렌즈를 통해 비친 시민은 더 이상 자유의지를 가진 권리의 주체가 아니라 알고리즘이 예측하고 분류해야 할 데이터 포인트로 환원된다. 이 메커니즘이 '명분의 선점'이라 불릴 만한 현상을 초래한다. 재난·치안 로봇은 언제나 가장 반박하기 어려운 정당화로 처음 도입된다. 지진 현장의 수색 드론, 인질극의 폭발물 처리 로봇, 테러 위협 구역의 순찰 로봇 등 초기의 배치는 인명 보호라는 도덕적 선과 연결되어 있어 반론이 어렵다. 그러나 인프라가 일단 구축되면 적용 범위는 일종의 미끄러운 경사길이 되어 확장된다. 재난 드론은 평시의 집회 현장 위를 날기 시작하고 순찰 로봇은 저소득층 밀집 지역에 우선 배치되며 수색 알고리즘은 위험 인물 예측 모델로 전환된다. 실례로 뉴욕 경찰청(NYPD)은 디스토피아적 넷플릭스 시리즈 블랙 미러의 한 에피소드에 영감을 제공한 것으로 알려진 로봇견과 유사한 기종의 운용을 반발 여론을 수용하여 중단한 바 있다. NYPD는 해당 로봇견이 인명 피해 방지에 기여할 것으로 기대하였다. 그러나 하원의원 알렉산드리아 오카시오-코르테스(Alexandria Ocasio-Cortez)를 비롯한 비판론자들은 이를 경찰력의 과도한 군사화를 입증하는 사례로 규정하였다. 당시 NYPD는 2021년 4월 22일, '디지독(Digidog)'으로 불리던 보스턴 다이내믹스의 원격 조종 4족보행 로봇 운용 계약을 종료했다. NYPD는 맨해튼 소재 공공주택 단지에서 피의자 체포 과정에 디지독을 시험 투입한 데 이어 브롱크스에서 발생한 인질 상황에도 이를 활용함으로써 광범위한 공분을 자아낸 바 있다(ABC News, 2021). 당시의 비판은 로봇 경찰견과 같은 반자율 시스템의 도입이 감시 권한을 확대하고 특히 저소득층·유색 인종 지역을 실험장으로 삼음으로써 시민적 자유와 평등한 치안 원칙을 구조적으로 훼손할 수 있다는 우려와 맞물린다. 이 지점에서 우리는 한나 아렌트(Hannah Arendt)가 '예루살렘의 아이히만(1963)'에서 통찰한 '악의 평범성'의 개념을 다시금 소환해야만 한다. 아렌트가 갈파했듯, 전대미문의 비극을 초래한 아이히만은 악마적인 괴물이 아니라 단지 관료제 시스템의 명령을 무비판적으로 수행한 성실한 톱니바퀴에 불과했다. 놀랍게도 오늘날 피지컬 AI를 기반으로 한 재난·치안 로봇의 감시망 확장 현상은 이와 완벽한 구조적 동형성을 지닌다. 시민의 삶을 옥죄는 것은 특정 권력자나 설계자의 거대한 악의가 아니라 기술 시스템 자체에 내재된 차가운 합리성이다. 더 방대한 데이터를 수집할수록 범죄와 재난에 대한 예측의 해상도가 높아지며 이는 곧 사회 전체의 안전망을 굳건히 한다는 지극히 공리주의적이고 완벽한 선의에 기반한 알고리즘의 내적 논리가 역설적으로 시민의 내밀한 프라이버시를 잠식해 들어가는 것이다. 결과적으로 아무도 명시적인 악(惡)을 의도하지 않았고, 기술은 그저 안전의 극대화라는 본연의 임무에 충실했을 뿐이지만, 구조 전체는 돌이킬 수 없는 디스토피아적 감시 사회를 향해 나아가게 된다. 아이히만의 '사유의 불능'이 비극을 낳았듯이 도구적 합리성에 매몰된 시스템의 맹목적인 최적화가 우리 시대의 새로운 '감시의 평범성'을 잉태하고 있는 셈이다. 원숭이의 손이 빚어낸 파국이 반드시 폭력의 형태를 띠는 것은 아니다. 그것은 때로 거리를 걷는 로봇의 부드러운 발소리로 광장 위를 조용히 나는 드론의 날갯짓으로 온다. 4. 원칙의 문제: 드워킨, 책임의 공백과 칸트의 제2 정식 로널드 드워킨(Ronald Dworkin)은 '원칙의 문제(A Matter of Principle)(1985)'에서 자유주의적 법이론의 핵심 명제를 정교하게 전개한다. 그는 정책과 원칙을 구분하면서 전자는 공동체의 집합적 목표를 증진하기 위한 결정인 반면, 후자는 개인의 권리에 근거한 규범적 요청이라고 본다(Dworkin, 1985, 박형빈 역, 2026 출간 예정). 정책적 목표의 달성이 원칙 즉, 개인의 권리를 침해하는 것을 정당화하지 않는다는 것이 드워킨의 핵심적 논지다. 그러므로 '치안 효율성 33% 향상'이라는 정책 목표가 시민의 프라이버시와 익명성에 대한 권리라는 원칙을 완전하게 압도할 수 없다. 이 구별은 재난·치안 로봇 담론에서 결정적인 규범적 준거가 되어야 한다. '더 안전한 도시'는 분명 우리 모두에게 필요한 정책이다. 반면 개인정보에 대한 통제권은, 특별한 정당화가 없는 한 침해되어서는 안 되는 원칙의 영역에 속한다. 드워킨적 틀에서 전자가 후자를 희생시키는 것은 설령 그것이 다수에게 이익이 된다고 할지라도 정당화되지 않는다. 안전 담론이 원칙의 문제를 정책의 언어로 해소하려 할 때, 그것은 논리적 범주 오류이자 규범적 기만이 된다. 물론, 생명과 신체의 안전은 어떤 것과도 바꿀 수 없는 중대한 인간의 기본권이다. 따라서 이를 수호하기 위해 재난·치안 로봇을 투입하는 것은 일견 정당한 권리의 보장 수단처럼 보인다. 그럼에도 불구하고, 피지컬 AI의 도입이 드워킨의 권리론적 틀에서 유독 치명적인 규범적 긴장을 유발하는 까닭은 '행위성'과 '책임'의 구조적 분리 때문이다. 전통적인 인간의 실천 영역에서 어떤 행위를 수행한 주체와 그 결과에 책임을 지는 주체는 일치한다. 그러나 고도의 자율성을 획득한 피지컬 AI의 경우, 현실 세계에서 감시하고 개입하는 '행위'는 기계가 수행하지만 그 결과에 대한 '책임'은 여전히 인간에게 귀속되어야 한다는 법적·윤리적 교리가 유지된다. 문제는 이러한 존재론적 간극이 필연적으로 거대한 '책임의 공백'을 잉태한다는 데 있다. 알고리즘 설계자, 데이터 학습을 주도한 기업, 시스템 운영 조직, 현장의 경찰 그리고 정책 입안자까지 수많은 주체들이 책임을 잘게 쪼개어 나누어 가지는 복잡한 네트워크 속에서, 온전한 책임의 소재는 교묘하게 증발해 버릴 수 있다. 결과적으로 프라이버시를 침해당한 시민의 눈앞에는 항변하거나 책임을 물을 구체적인 인간은 사라지고 오직 무오류성을 가장한 차갑고 압도적인 '시스템의 결과'만이 폭력적으로 남겨지게 된다. 문제는 이 공백은 철학적 추상이 아니라 이미 실재하는 법적 위기라는 점에 있다. 전장의 자율무기시스템(LAWS)이 국제인도법의 근간인 구별 및 비례성 원칙 그리고 지휘 책임을 무력화할 위험이 있듯이 일상 속 치안 로봇의 오인 식별이 무고한 시민에 대한 물리적 폭력으로 이어지는 순간 드워킨적 관점에서의 중대한 권리 침해는 이미 실현된 것이다. 그러나 가장 뼈아픈 규범적 위기는 이 명백한 침해 앞에서도 '그 폭력의 책임을 대체 누구에게 귀속시킬 것인가'라는 본질적 질문에 현행 법체계가 철저히 침묵하고 있다는 사실이다. 임마누엘 칸트(Immanuel Kant)의 정언명령이 이 때문에 날카롭게 개입할 수밖에 없다. 칸트의 제2정식인 '너의 인격에서나 다른 모든 사람의 인격에서 인간성을 항상 동시에 목적으로 대우하고, 결코 단순한 수단으로만 대우하지 말라'는 알고리즘의 예측 대상으로 환원된 시민에 대한 명확한 도덕적 판결을 내린다. 데이터 포인트로 분류된 군중, 위험 점수로 평가된 개인은 칸트적 의미에서 인간 존엄의 침해다. 5. 세 번째 소원을 남겨두라: 하드웨어 윤리 그리고 디지털 시민성 발터 벤야민(Walter Benjamin)은 '역사의 개념에 대하여(Über den Begriff der Geschichte)」(1940/2009)'의 제9테제에서 파울 클레(Paul Klee)의 그림 '앙겔루스 노부스(Angelus Novus)'를 '역사의 천사'로 해석한다. 그의 눈은 응시하고 입은 벌어져 있으며 날개는 펼쳐져 있다. 그의 얼굴은 과거를 향하지만 우리가 사건의 연쇄를 읽는 자리에서 그는 잔해를 쉼 없이 발 앞에 쌓아 올리는 단 하나의 파국을 본다. 그는 머물러 죽은 자를 깨우고 부서진 것을 다시 잇고자 하나 낙원으로부터 불어오는 폭풍이 그의 날개를 휘감아 더 이상 접지 못하게 한다. 그 폭풍은 그의 등을 미래로 떠밀고, 앞의 폐허는 하늘 높이 쌓여 간다. 우리가 진보라 부르는 것은 바로 이 폭풍이다(Benjamin, 1940/2009). 피지컬 AI 확산은 이 이미지와 포개진다. 우리는 기술의 폭풍에 등을 떠밀리며 앞으로 나아가지만 뒤에는 프라이버시의 잔해가 그리고 자유의 파편이 쌓인다. 그러나 벤야민의 천사와 달리 우리에게는 선택의 가능성이 있다. 멈출 수 있고, 설계할 수 있고, 제도화할 수 있다. 이제 '원숭이의 손' 이야기로 되돌아가자. 화이트 부인은 두 번째 소원으로 죽은 아들을 살려달라고 빈다. 이윽고 한밤중에 현관문을 두드리는 소리가 들리고 아들이 돌아왔다고 확신한 화이트 부인은 문을 열려 한다. 그러나 화이트 씨는 문밖의 존재가 자신이 기억하는 아들의 모습 그대로일 수 없다고 직감했다. 소원은 이루어졌지만, 그 방식은 차마 마주할 수 없는 것이었다. 화이트 씨는 남아 있던 세 번째 소원으로 문밖의 존재를 사라지게 한다. 이 이야기의 교훈은 그저 '소원을 빌지 말라'가 아니다. 소원이 이루어지는 방식을 통제할 수 없다면, 때로는 소원을 거두는 것이 더 깊은 지혜라는 것이다. 그리고 그 거둠이 가능했던 것은 오직 세 번째 소원이 남아 있었기 때문이다. 재난·치안 로봇의 배치에는 그 세 번째 소원이 항상 남아 있지 않다. 한 번 구축된 감시 인프라는 대개 강한 관성을 갖고, 정상적인 치안 수단으로 자리 잡은 로봇 시스템을 다시 철수하거나 축소하는 데에는 상당한 정치적·행정적 비용이 따를 것이다. 소원이 이루어진 뒤에야 그것이 실제 원했던 바가 아님을 깨닫고 나서야 그 방식을 후회하는 것은 바로 화이트 부부가 치른 대가였고 우리가 반복해서는 안 될 실수다. 피지컬 AI 윤리의 성패는 로봇이 얼마나 똑똑한가에만 달려 있다고 보기 어렵다. 사회가 그 로봇에게 '어디까지 권한을 위임'하고 '어떤 한계를 분명히 설정'하는가에 달려 있다. 바람직한 재난·치안 로봇은 더 많이 보고 더 빨리 식별하는 기계에 머물지 않고 인간의 생명 보호와 자유 보장을 함께 충족하도록 설계·운용·감독되는 '제도적 기술'이어야 한다.

2026.04.11 20:34박형빈 컬럼니스트

"AI는 실행, 사람은 설계"…넥써쓰, '위대한 기업' 향한 AX 전략

경영 전략서의 고전으로 꼽히는 '좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로(Good to Great, 저자 짐 콜린스)'는 오랜 기간 기업 성장 기준으로 활용돼 왔다. 적합한 인재 확보, 냉정한 현실 인식, 일관된 실행이 성과를 만든다는 이론이 핵심이다. 넥써쓰 또한 이러한 원칙을 기업 경영 철학에 녹여냈다. 짐 콜린스가 강조한 인재 확보와 일관된 실행이라는 본질은 계승하되, 기술 환경 변화에 맞춰 성과를 창출하는 문법을 새롭게 썼다. 넥써쓰는 전사 차원의 인공지능 전환(AX)을 추진하며 사람과 AI의 역할을 엄격히 구분했다. 단순 반복 업무는 AI가 전담하고, 사람은 계획과 설계, 창조적 판단에 집중하는 구조다. 이는 AI를 단순 보조 수단이 아닌, 전략을 실현하는 핵심 '실행 주체'로 전면에 배치하려는 장현국 대표의 의지가 반영된 결과다. 직접 증명한 AI 실행력과 선순환 구조 일부 기업은 AI를 내부 효율 개선에 집중한다. 생산성 향상과 비용 절감이 목표다. 또 다른 기업은 사용자 행동 변화에 초점을 둔다. 서비스 이용 구조 자체를 바꾸고, 참여를 늘리는 접근이다. 넥써쓰는 후자에 가깝다. 대표적인 사례로는 지난 2월 출시된 AI 에이전트 게임 플랫폼 '몰티로얄'이 있다. 이 플랫폼은 이용자가 직접 컨트롤하는 전통적인 방식을 탈피했다. 대신 이용자가 AI 에이전트를 설계하고 그들의 전략적 수행을 관전하는 새로운 문법을 선보였다. 설계는 사람이, 실행은 AI가 맡는 이 구조는 시장에서 가파른 반응을 끌어냈다. 현재 생성된 AI 에이전트 수는 1600만개를 돌파하며 폭발적인 성장세를 기록 중이다. 다만 이 같은 시도가 장기적으로 안정적인 수익 모델로 안착할 수 있을지는 향후 지속적인 검증이 필요한 단계다. 영역 간 경계 허문 '현대판 고슴도치 전략' 책에서 제시하는 '고슴도치 전략'은 하나의 핵심 영역에 집중하는 개념이다. 넥써쓰는 이 방식을 재해석했다. 단일 사업에 역량을 모으는 대신, 서로 다른 영역을 하나의 사업 단위로 묶는 방식으로 접근했다. 그 결과, 넥써쓰는 ▲게임허브(Web2) ▲게임체인(Web3) ▲에이전트버스(Web4)를 별개의 사업으로 보지 않고 하나의 서비스 경험 안에서 연결했다. 이에 따라 성과 기준도 달라졌다. 이용자 접점과 자산 구조, 실행 단위를 통합해 개별 지표보다 생태계 전체에서 발생하는 결합 효과를 새로운 기준으로 삼았다. 이는 단일 사업 성과에 매몰되지 않고 전체 네트워크의 가치를 키우겠다는 전략적 판단이다. '플라이휠 효과' 가속...크로쓰 웨이브, 데이터로 증명 작은 성과가 동력이 돼 성장에 가속도가 붙는 '플라이휠 효과'는 넥써쓰의 스트리머 플랫폼 '크로쓰 웨이브(CROSS Wave)'를 통해 실체화되고 있다. 콘텐츠 생성과 유입, 보상과 재참여로 이어지는 순환 고리를 통해 외부 마케팅 의존도를 낮춘 자생적 성장 구조를 구축했다. 공식 채널에 따르면 크로쓰 웨이브는 2.0 출시 후 지갑 연결 사용자 1만 720명, 채널 연결 사용자 8468명, 생성 동영상 수 8614개를 달성했다. 핵심은 AI 도입 여부보다 AI를 어떤 영역에 배치하고, 그 역할을 어떻게 정의하느냐다. 넥써쓰의 시도는 사람과 AI의 역할을 분리하는 데서 나아가, 이를 서비스 운영과 이용자 경험까지 확장하고 있다는 점에서 차별화된다. 장현국 넥써쓰 대표는 "이 원칙은 언제나 사실이었지만, AI 시대에는 더 중요해졌다"며 "좋은 기업에서 위대한 기업으로(Good to Great)는 인재가 원하는 것과 회사가 달성해야 하는 것을 얼마나 효과적으로 일치시키는지에 의해 결정된다"고 강조했다. 고전적 경영 철학을 AI라는 최신 엔진으로 재구동하려는 넥써쓰의 실험이 단기적 성과를 넘어 글로벌 시장의 새로운 경영 표준으로 자리 잡을 수 있을지 주목된다.

2026.04.11 14:36진성우 기자

이연수 NC AI 대표 "모두가 크리에이터…다른 기업과 협력 원해"

"기술을 소개하는 세미나보다는 네트워킹을 통해 협력을 얘기하고, AI와 관련한 후속사업들을 같이 얘기하고 싶다." 지난 8일 대전에서 열린 한국인공지능시스템포럼(의장 유회준 KAIST 교수) 조찬 강연회에서 이연수 NC AI 대표가 회사를 소개하며 참석자들에 던진 메시지다. 평범한 인사말이지만, "혼자보다 모두와 함께 일하고 싶다"는 메시지를 담았다. 이날 행사에 굳이 김민재 CTO를 동행한 이유이기도하다. 후속 사업 아이템이나 함께 할 사업 기회를 찾겠다는 의지의 표현으로 읽혔다. "NC AI는 게임 회사에서 출발했다. 2011년 TF가 생기고, 리서치 본부가 300명 정도됐다. 분사하면서 가진 미션은 "모두가 크리에이터가 될 수 있다. 모두가 디렉터가 될 수 있다"였다." NC AI는 사실 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 1차평가에서 탈락하며 성장통을 겪기도 했으나, 최종적으로 국가대표 5개사 가운데 하나로 선정됐다. 이 대표는 AI시대 인간의 역할을 거론하며 "NC AI는 게임 AI에서 다양한 산업특화 AI로 확장중"이라고 말했다. 5대 확장 분야는 ▲NCSOFT를 위한 사내AI기술 ▲게임 산업장 ▲콘텐츠 AI ▲완전히 다른 산업 ▲글로벌 등을 꼽았다. "생성형 AI에 가장 적합한 회사였다. 분사하면서 돈도 많이 썼으니, 돈 좀 벌어보라는 말을 들었다. 다양한 사업으로 기술 확장을 시도중인데, 그 모델이 바로 바르코(VARCO)와 배키(VAETKI)다." 이 대표는 "에이전트 게임에서는 이미 MPC 챗봇이 많이 동작하고 있다. LMM(거대언어모델) 리즈닝 레그(RAG) 기술들이 다 쓰이고 있다. 7개 게임 1천만 유저에 대해 동시접속 100만까지도 에이전트와 번역을 지원한다"고 언급했다. 이 대표는 또 "오디오나 번역은 이미 빅테크들이 잘하고 있다"며 NC AI만의 강점으로 3D를 언급했다. 규모 큰 게임 개발에는 애니메이터만 200~300명 "3D 구현은 단순히 영상만을 생성하는 일이 아니다. 게임 화면에서 때리면 리얼하게 부서져야 하고, 자율로 움직여야하는 등 상호작용이 일어나야 한다. 그러다보니, 큰 게임들은 개발자만 500명이다. 그런데 그 가운데 200~300명 정도가 애니메이터다." 이 대표는 "기존에 손으로 직접 3D를 제작하고, 스캔하고 애니메이션화하는 과정들을 자동화했다"며 "프롬프트로 만들거나 컨셉 아트 이미지를 가져다 3D형태로 메시부터 텍스처링, 애니메이션까지 같이 할 수 있는 통합 툴을 제공한다. 이것이 NC AI가 글로벌 사스(SaaS ) 플랫폼으로 가는 가장 중요한 기술"이라고 강조했다. 피지컬AI와 관련해서는 "1,000만 유저가 40만~50만 동시접속 상황에서 LLM을 돌리면 서버 비용이 엄청나게 커진다"며 "모델이 크지 않더라도 여러 가지 리즈닝이나 딥서치 기술 등을 잘 결합하면, 두 번째 중간급 모델들도 '환각현상' 없이 서비스가 가능하다"고 설명했다. NC AI가 끊임없이 기술개발을 하는 이유에 대해 이 대표는 "어느 순간 하드웨어가 너무 싸질 수도 있다. 전세계 연구자들도 다양한 방향으로 연구를 한다. 큰 모델만 연구하고 있지 않다"며 "미래를 위해 경량화된 모델들을 많이 연구하고 있고 그런 기술들을 계속 확보해 나갈 필요가 있다"고 말했다. "기술 의존성을 낮추는 등 언젠가 하드웨어적인 인프라가 잘 갖춰졌을 때는 독자 개발 능력도 필요하다. 그런 측면서 NC AI가 잘하는 비전이나 3D 분야에서 바르코 비전을 베키 비전으로 해서 산업이나 로봇에 특화된 비전 모델을 연구하고 서비스하려 한다." 이 대표는 "대부분 스타트업으로 출발할 때 엣지있는 기술을 가지고 시작한다. 그러나 NC AI는 처음부터 통합적인 서비스를 많이 했다. 그래서 풀스탭으로 기업 파트너가 되서 서비스와 컨설팅하는 것을 지향한다"고 덧붙였다. "최근 많이 얘기하는 피지컬 AI는 NC AI가 잘할 수 있는 디지털 트윈과 월드모델 등에서 역할을 찾고 있고, 잘할 수 있을 것이라고 판단한다." 이어 마이크를 넘겨 받은 김민재 CTO는 "다양한 산업 분야에서 기술 POC(개념증명)을 진행 중"이라며 "조선, 제철, 물류, 서비스 등 다양한 환경에서 WM(월드모델), RFM(로보틱 파운데이션 모델),디지털트윈 등을 수행 중이다. 도메인 노하우를 축적해 새로운 환경에서 개발 주기를 단축하고자 한다"고 설명했다. 주로 기술적인 설명을 이어간 김민재 CTO는 하이드리드 캡처기술이나 스캔기반 디지털트윈 제작과정, 뉴럴 렌더링기술, 가상세계에서 학습된 지능을 물리적 실제와 결합해 자율형 인공지능을 구현하는 기술 등에 대해 자세히 소개했다. 한편 강연뒤 필드에서 AI R&D 전문 기업으로 성장중인 채영환 시즌 대표가 천문학적인 비용이 들어가는 파운데이션 모델 효용성과 대안을 언급해 관심을 끌었다.

2026.04.11 14:02박희범 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

중기부 추경 1조6900억 확정...스타트업에 6719억

중소벤처기업부(중기부)는 2026년 제1차 추가경정예산이 10일 국회 본회의를 거쳐 1조 6903억원으로 확정됐다고 밝혔다. 이번 추경은 ①수출 중소기업의 중동 전쟁 피해 최소화에 4622억원 ②소상공인 등의 민생안정에 4952억원 ③청년 일자리 지원을 위한 스타트업 열풍 조성에 6719억원 ④지역 중소 제조기업 AI 전환에 610억원 등 4대 분야를 집중적으로 지원하기 위한 사업으로 구성됐다. 국회 심의 과정에서 전통시장과 지역 상권의 소비 진작을 위해 소상공인시장진흥기금의 재원을 활용해 온누리상품권 사업을 확대해야 한다는 의견이 제기되었고, 이에 중기부는 시기와 규모 등 구체적인 사항을 향후 재정 당국과 협의할 예정이다. 한성숙 중기부 장관은 “중동 전쟁으로 어려움을 겪고 있는 수출기업 및 소상공인의 경영 안정과 청년 일자리를 창출하는 스타트업·지역기업의 혁신성장을 뒷받침할 수 있게 이번 추경에 반영된 지원예산을 신속히 집행하겠다”고 밝혔다.

2026.04.11 13:11방은주 기자

메모리 품귀 '장기화' 진입… 韓 팹리스 수급난 고조

글로벌 메모리 반도체 공급 부족으로 국내 인공지능(AI) 반도체 등 팹리스(설계 전문) 업계 전반에 메모리 수급 차질이 우려되고 있다. 메모리 제조사들이 생산라인을 선단 공정에 집중하면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 범용 D램 제품군 전반에서 품귀 현상이 발생함에 따라, 칩 구동에 필수인 메모리 부품 확보가 최우선 과제로 부상했다. 11일 반도체 업계에 따르면 국내 팹리스 업체들의 메모리 반도체 확보 물량이 양산 이력 등에 따라 양극화된 것으로 파악됐다. 국내 주요 팹리스 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI, 모빌린트, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등은 올해 메모리 보릿고개 현상을 예상하고 지난해부터 물량 선제 확보에 주력한 것으로 알려졌다. 하지만, 이들보다 규모가 작거나 양산 이력이 적은 업체는 메모리 수급난에 따른 사업 차질 가능성을 배제하기 어려운 상황인 것으로 전해진다. 양산이력 따라 수급량 차이… "빅테크 경쟁 심화" 반도체 공급망에서는 팹리스 업체 규모와 실질적 양산 이력에 따라 메모리 수급 상황이 명확하게 갈린다. 파운드리와 메모리 제조사들은 한정된 생산라인 내에서 대규모로 양산하며 꾸준히 전망치를 제공해 온 대형 고객사 위주로 물량을 배정하는 경향이 강하다. 연간 대규모 양산 이력이 있는 중견 팹리스나 상용화 단계에 진입한 국내 신경망처리장치(NPU) 업체들은 수급을 이어가고 있다. 반면, 상대적으로 양산 이력이 적거나 본격 상용화를 준비하는 신규 업체들은 메모리 벤더 우선순위에서 밀려나고 있다. 아울러 국내 팹리스 업체들은 한정된 메모리 물량을 두고 자금력이 풍부한 글로벌 빅테크 기업과 직접 경쟁해야 하는 상황이다. AI 반도체 업계 관계자는 "국내 AI 반도체 스타트업들은 메모리 수급을 위해 빅테크와 경쟁해야 하다보니 수급이 쉽지만은 않다"며 "갈수록 메모리 벤더와 맺는 파트너십이 중요할 것으로 보인다"고 말했다. 레거시 단종·빅테크 수요 쏠림… 수급난 '장기화' 진입 업계에서는 물량 선제 확보가 단기 대응책에 그치고, 메모리 공급난이 점차 장기화 국면으로 접어들었다고 분석한다. LPDDR4와 DDR4 등 레거시 모델 단종이 임박했다는 관측도 나온다. 구형 메모리 단종에 따라 수요가 LPDDR5와 DDR5 규격으로 급격히 쏠릴 것으로 예상되지만, 메모리 제조사들의 신규 규격 라인 증설 속도는 이러한 수요 전환을 즉시 따라가기 어려운 구조다. 팹리스 업체도 가격이 급등한 DDR4 대신 고객사 요구에 맞춰 DDR5 호환 규격으로 설계를 전환하고 있어 수요 쏠림이 가중되고 있다. 글로벌 리딩 기업의 시스템 설계 변화도 장기 수급 불안을 부추기는 요소다. 업계에서는 엔비디아 등이 전력 소비량 감축을 위해 향후 HBM 대신 LPDDR 채택을 확대할 것이라는 관측이 제기된다. 이 경우 모바일 및 엣지 디바이스용으로 주로 쓰이던 LPDDR 물량 상당수가 빅테크의 AI 가속기용으로 흡수되면서, 팹리스 업계의 메모리 확보 어려움은 갈수록 커질 수 있다. 장기화 조짐을 보이는 공급난은 팹리스 생태계 전반에 연쇄 영향을 미치고 있다. 국내에서 원활하게 메모리 물량을 확보하지 못한 일부 팹리스는 대만 난야 등 해외 반도체 기업을 찾아가 물량 확보를 시도한 것으로 파악된다. 부족한 수급량은 팹리스 업계 생산 차질로 직결된다. 칩 생산량을 탄력적으로 늘리지 못하는 업체들은 기존 고객사에 약속한 샘플 물량 공급에만 집중하고, 추가 물량 요청이나 신규 공급에는 대응하지 못하는 것이다. 한 반도체 업계 관계자는 "현재 메모리 수급난은 장기화될 가능성이 크다"며 "당장은 어떻게 버틴다 해도, 양산을 본격 시작하면 국내 팹리스들의 상황이 악화될 가능성이 크다"고 내다봤다.

2026.04.11 10:05전화평 기자

[박준성의 SW] AI 에이전트 아키텍처는?

서비스 지향 아키텍처(SOA, Service-Oriented Architecture)는 2000년대 초 W3C에서 웹서비스 표준(SOAP, WSDL 등)을 제정하면서 더욱 본격화됐다. 아마존은 2002년에 SOA를 회사의 SW 개발 표준으로 채택했고, 이후 IaaS의 중요한 기반이 되었다. 아마존이 클라우드 서비스를 Amazon Web Services라 부른 배경과도 관련이 있다. 가트너에 따르면 2000년대 말에는 조사 기업의 80% 이상이 SOA를 도입하거나 검토했다. 아마존은 대규모 고객과 트랜잭션을 처리하기 위한 높은 확장성과 빠른 변화 대응을 위해 2000년대 중반 이후 개발 조직을 소규모 팀으로 나누고, 각 팀이 소수의 SOA 서비스를 소유하며 이를 독립적으로 배포하는 구조를 발전시켰다. 이 과정에서 SOA는 점차 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture, MSA)로 진화했고, 결국 MSA는 데브옵스(DevOps)를 효과적으로 구현하기 위한 SOA의 진화된 아키텍처로 볼 수 있다. 2010년대 초반부터 ThoughtWorks, Pivotal Software, IBM 등의 컨설팅 및 플랫폼 업체들은 아마존, 넷플릭스 등 웹 스케일 기업들이 적용하던 SOA 구현 패턴을 '마이크로서비스 아키텍처'라는 용어로 정립·확산시키며 일반 기업으로 전파하기 시작했다. 한편 가트너에 따르면, 2010년대 중반 이후 많은 기업들이 MSA 전환의 복잡성과 와해성으로 인해 순수한 마이크로서비스 대신 더 큰 서비스 단위를 사용하고 DB 공유를 허용하는 접근(일명 Gartner가 'miniservice'라고 부른 방식)을 채택하는 경향을 보였다. 국내서도 2010년대 중반부터 2020년대 초까지 많은 기업들이 MSA에 대한 충분한 이해 없이 과도한 기대 속에 도입을 추진했다. 이후 시간이 지나면서 이러한 접근의 한계가 드러나자, 일부 기업에서는 보다 단순하고 관리 가능한 구조로의 재조정이 이뤄지고 있다. 이 과정에서 Modulith(Modular Monolith, 모듈리스)가 주목받고 있으며, 이는 SOA의 일부 원칙을 재해석한 아키텍처 스타일로 볼 수 있다. Modulith는 애플리케이션을 논리적인 모듈 단위로 분할하고, 모듈 간에는 명확히 정의된 인터페이스를 통해 상호작용하도록 하면서도, 물리적으로는 하나의 애플리케이션으로 통합해 배포하는 구조다. 아래 표는 2005년경 확산되기 시작한 웹 서비스 기반의 SOA, 2015년경 확산되기 시작한 MSA, 그리고 2025년 확산되기 시작한 Modulith가 적용하는 아키텍처 패턴들을 비교, 보여주고 있다. 표에서 노란색 부분이 Modulith 적용 패턴들이다. 지난 20년간 SOA 구현 기술들은 크게 발전했다. 이에 따라 Modulith에서는 웹서비스(Web Services)보다는 레스트(REST) 스타일을, 전통적인 ESB나 상용 애플리케이션 서버 중심 구조보다는 애플리케이션 프레임워크, 이벤트 기반 통신, API 계층 등의 보다 경량화된 접근을 상황에 따라 활용하는 경향이 있다. 다만 이러한 기술들은 필수 요소라기보다 선택적으로 적용된다. 한편 MSA에서 강조되던 서비스별 DB 소유, Event Sourcing, 서비스별 독립적 배포 등의 패턴은 운영 복잡성 때문에 Modulith에서는 일반적으로 단순화되거나 제한적으로 적용된다. (박준성, The Complete Guide to SOA, MSA and Modulith, KOSTA Online, 2025: https://www.kosta-online.com/post/the-complete-guide-to-soa-msa-and-modulith) Modulith의 개발 프로세스는 DevOps 특징 중 하나인 팀별 독립적 배포는 적용하지 않지만, 릴리즈 사이클 단축과 신뢰성 향상을 위한 CI/CD, IaC, 모니터링·트레이싱·로깅을 통한 Dev와 Ops 간의 긴밀한 피드백 루프는 그대로 유지한다. 한편 AI 에이전트의 비결정적(확률적)이고 상태를 가지는 실행 특성과 ReAct-Reflection 루프를 고려한 개발·운영 방식은 일반적으로 AgentOps라고도 불린다. Modulith와 MSA의 중간 형태에 해당하는 아키텍처 스타일도 존재한다. 이러한 접근에서는 애플리케이션을 마이크로서비스보다 더 큰, 더 적은 수의 서비스로 분할하고, DB 공유를 허용하는 경우가 많으며 필요에 따라 일부 분리하기도 한다. 또한 완전한 서비스별 독립 배포 대신 필요에 따라 부분적으로 분리 배포를 허용한다. 이 범주에 속하는 SOA 아키텍처 스타일로는 가트너가 2017년 언급한 'miniservice' 접근과, Mark Richards와 Neal Ford가 정리한 Service-Based Architecture(SBA)가 있다. 결국 하나의 애플리케이션 전체를 특정 SOA 아키텍처 스타일로 일괄 적용하기보다는, 각 유스케이스 또는 비즈니스 서브도메인별로 다양한 설계 및 구현 패턴 중 적합한 것을 선택하는 하이브리드(Hybrid) 접근이 실무적으로 효과적인 방식으로 널리 받아들여지고 있다. 국내에서도 마이크로서비스 하이프(Hype)에 영향을 받아 과도한 MSA 교육과 파일럿 프로젝트, 그리고 운영 복잡성으로 어려움을 겪었던 사례들이 있었으나, 최근에는 이러한 접근에 대한 재평가가 이루어지면서 보다 현실적인 아키텍처 선택이 이루어지고 있다. Spring Boot, Spring Modulith, Express, NestJS, Django, FastAPI, Flask 등 애플리케이션 프레임워크의 발전으로 REST 기반 서비스 구현의 생산성은 크게 향상되었지만, SOA 서비스 식별, API 설계, 서비스 컴포지션, 서비스 인벤토리 관리, 그리고 서비스 거버넌스 확립은 여전히 높은 수준의 아키텍처 역량과 공학적 훈련을 요구한다. 따라서 단순한 기술 도입에 대한 투자보다는 SOA의 기본 원칙과 서비스 설계 역량에 대한 체계적인 투자가 더욱 중요하다. AI 시대를 맞아 생성형 AI 및 AI 에이전트 기반의 AI-Native 애플리케이션은 GitHub Copilot과 Claude Code와 같은 AI 코딩 도구 및 에이전트 기반 개발 도구를 활용하여 개발되고 있다. 이러한 애플리케이션은 기능을 명확히 분리하고 재사용성을 높이기 위해 SOA 스타일의 구조가 매우 적합하며, 실제로 서비스 단위로 분해된 구조로 구현되는 경우가 많다. 아래 그림은 SOA 스타일로 구성된 AI 에이전트의 논리적 아키텍처를 보여주며, 각 블록은 기능적으로 분리된 논리적 서비스(또는 컴포넌트)로 이해할 수 있다. 이러한 구조에서 에이전트는 여러 서비스를 동적으로 조합하고 오케스트레이션하는 역할을 수행한다. (박준성, AI Agent의 허허 실실, KOSTA Online, 2026: https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 외부 이벤트가 에이전트를 트리거하면, 오케스트레이터(Orchestrator), 즉 워크플로우 레이어가 상황 인지(Perception) 서비스를 호출하여 에이전트 목표 정의, 달성 정도, 세션 히스토리 등의 상황 정보를 확보한 후, 프롬프트 조립(Prompt Assembly) 서비스를 호출하여 프롬프트를 조립한다. 워크플로우는 RAG 서비스를 호출해 기업 내 정보를 확보하고, 프롬프트를 보완한 후, 행동 계획(Planning) 서비스를 호출한다. 이 서비스는 LLM 추론을 통해 행동(Action) 계획을 수립한다. LLM 서비스의 AI 추론은 Gen AI 벤더들이 제공하는 기본 모델(Foundation Model)을 모델 레지스트리 또는 API를 통해 사용한다. 워크플로우는 다음에 정책(Policy) 서비스를 호출하여 계획된 행동이 정책, 보안, 예산 등의 제약 조건을 위반하지 않는지 검증한다. 워크플로우는 검증된 행동 계획을 실행하는 데 필요한 툴들을 선정하고, MCP를 통해 툴(MCP 서버)에 접근하여 호출한다. 워크플로우는 다음에 행동 실행(execution) 서비스를 호출하여 관련 실행 시스템들을 수행시킨다. 행동 실행 서비스는 코레오그래피를 통해 에이전트 간 통신 프로토콜(일명 A2A) 서비스를 가동하여 타 에이전트들을 실행시킬 수 있다. 행동 실행 서비스가 계획된 행동을 실행하는 동안, 코레오그래피를 통해 모니터링(Monitoring) 서비스를 작동시켜 실행 로그와 소요 비용을 기록하고, 평가(evaluation) 서비스를 가동시켜 행동 실행 결과를 평가한다. 또한 학습 서비스를 가동시켜 평가 결과로부터 학습(Learning)된 교훈을 기록한다. 학습된 교훈은 직접적인 모델 파라미터 학습에는 제한적으로만 활용되며, 주로 프롬프트, RAG, 정책 등에 피드백된다. 따라서 생성형 AI 에이전트는 상황적응적(Adaptive) AI 시스템이지만, 전통적인 의미의 지속적 학습형 AI와는 차이가 있다. 워크플로우는 행동 실행 계획의 자동 실행이 완료되면, 정책 서비스를 호출하여 행동 실행 결과의 적합성을 판단한다. 다음, 상황 인지 서비스를 호출하여 행동 실행의 결과 상황을 업데이트하고, 에이전트 종료 결정(Termination) 서비스를 호출하여 에이전트 반복 주기의 계속 또는 종료 여부를 결정한다. 반복 주기가 계속될 경우에는 오케스트레이터가 상황 인지 서비스, 프롬프트 조립 서비스 순으로 다시 다음 주기를 시작한다. 생성형 AI의 본질적 허점이 유발하는 오류(Hallucination)와 위험을 완화하고 통제하기 위해, 사람(전문가)이 프롬프트 조립, 행동 계획, 행동 실행, 정책 검증, 평가, 학습, 에이전트 종료 등 여러 단계에 개입하여 에이전트 산출물의 품질을 보완하고 책임져야 하는 경우가 많다. 생성형 AI 에이전트의 물리적 배포 아키텍처는 MSA, SBA, Modulith 중 하나를 선택하는 문제가 아니라, 이들 아키텍처 스타일을 어떻게 조합할 것인가의 문제이다. 보다 구체적으로는, AI 에이전트를 구성하는 어떤 기능 또는 서비스는 모노리스(Monolith)로 통합 배포하고, 어떤 부분은 서비스별로 독립 배포하는 것이 적절한지를 판단해야 한다. 또한 서비스별 독립 배포를 적용할 경우에도 데이터의 특성에 따라 DB를 분리할 것인지, 일부 공유할 것인지에 대한 전략적 선택이 필요하다. 다음에서는 이러한 AI 에이전트의 물리적 아키텍처 구현 패턴에 대해 살펴본다. 아래 그림은 생성형 AI 에이전트의 물리적 배포 아키텍처를 보여주며, 빨간색 선은 물리적 배포 단위를 나타낸다. 사용자, 웹모바일 앱, API 게이트웨이 등 클라이언트 단에서 에이전트 레이어를 호출한다. 에이전트들은 워크플로우, 프롬프트, 정책 등을 포함한다. 에이전트들은 같은 비즈니스 도메인에 속한 것들끼리 묶어 도메인별로 단위 서비스로 설계하고 각 서비스를 별개 팀에게 배정할 수 있지만, 에이전트 계층 전체를 모노리스로 통합하여 배포하는 게 일반적으로 권장된다. 극단적인 Scalability나 Agility를 요구하는 서비스에 대해서만 예외적으로 MSA를 적용할 수 있다. 빠르게 반복되는 에이전트 루프 속에서 워크플로우가 비결정적(Nondeterministic)이고, 따라서 에이전트 호출도 실행 시에 동태적으로 결정되기 때문에, 에이전트들을 물리적으로 분산할 경우 일관된 상태 관리 및 컨텍스트 유지, 서비스 및 툴의 버전관리, 서비스 간 의존성 관리, 트레이싱/로깅/메트릭 등의 관측성(Observability) 확보, 디버깅 등 유지보수 및 운영의 복잡성이 크게 증가하며, 네트워크 지연과 분산 실행의 실패 복구 문제도 성능에 영향을 미칠 수 있다. 플랫폼 레이어의 Core 서비스들은 오케스트레이터, 상황 인지 및 정책 서비스와 에이전트 루프, 즉 행동 계획 → 행동 실행 → 모니터링 → 평가 → 학습 서비스들을 포함한다. Cross-Cutting 서비스들은 프롬프트/형상 관리, 관측성 관리, 원가 트래킹, 보안/접근 제어 등을 포함한다. 플랫폼을 구성하는 서비스들은 빠른 속도로 반복되는 Tightly-Coupled 런타임으로 여러 서비스로 분산하여 배포하기보다는 모노리스로 통합하여 배포하는 것이 일반적으로 유리하다. 비즈니스 로직을 실행하는 도메인 서비스 레이어는 Bounded Context 단위로 SOA 서비스를 설계하여 미니 서비스나 마이크로 서비스로 구현하거나 필요에 따라 Modulith 내부에 포함할 수 있다. 외부 시스템이나 인프라 시스템의 경우에는 이미 독립적으로 배포 가능한 SOA 서비스 형태로 제공되는 게 일반적이다. 이와 같이 AI 에이전트 시스템은 전반적으로 Modulith, Miniservice(Service-Based Architecture), Microservice가 조합된 하이브리드 아키텍처로 구성하는 것이 실무적으로 효과적인 접근이다. ◆ 필자 박준성은... 서울대 경영학 학사 및 석사, 미국 오하이오주립대 전산학/산업공학 학제간 박사를 취득했다. 미국 아이오와대학(University of Iowa)에서 MIS 분야 종신교수로 재직하면서 미국 INFORMS 통신학회 회장을 역임했다. 중국 청화대학 전산학과 초빙교수를 지낸 후 2001년 귀국, 삼성SDS에서 S급 임원 및 CTO로 재직하면서 미국 HP의 전략자문위원을 역임했다. 2010년 이후 KAIST 산업공학과에 S급 초빙교수로 재직하면서 미국 국제SW공학협회(SEMAT) 회장, 미국 OMG의 SW공학 커널(Essence) 국제표준 제개정위원장도 지냈다. 또 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 한국마이크로소프트 등 많은 대중소기업과 정부기관에서 SW자문역 및 임직원 교육을 수행했다. 2019년 이후 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장으로 재직하고 있으며, 'KOSTA Online'이란 무료 SW교육 동영상 과정 및 블로그 사이트를 운영하고 있다.

2026.04.11 09:53박준성 컬럼니스트

[안광섭의 AI 진테제] AI시대 디딤돌과 걸림돌

지난 4월 7일, 일본 내각이 개인정보보호법(APPI) 개정안을 승인했다. AI 개발을 위해 개인정보를 제3자에게 제공하거나 민감정보를 수집할 때 개인의 사전 동의를 면제하는 내용이 핵심이다. 단, 데이터가 통계 처리나 AI 모델 학습처럼 개인을 특정할 수 없는 형태로만 사용될 때에 한한다. 마쓰모토 히사시 디지털 담당 장관은 현행법이 AI 개발과 활용에 매우 큰 장애물이라고 못 박았다. 법을 고치지 않으면 일본이 AI 경쟁에서 뒤처진다는 위기감이 입법으로 직결된 셈이다. 일본의 이 같은 움직임은 이번이 처음은 아니다. 이미 2018년 저작권법 제30조의4를 개정해 'AI 학습 목적의 저작물 이용'을 상업·비상업 구분 없이 폭넓게 허용한 바 있다. 당시에도 저작권자 단체의 거센 반발이 있었지만, 아베 정부는 4차 산업혁명 대비를 명분으로 밀어붙였다. 2025년 5월에는 AI 촉진법(AI Promotion Act)을 제정했고, 올해 4월 이번 개인정보보호법 개정안까지-저작권, AI 거버넌스, 개인정보 세 영역을 일관된 방향으로 정비해 온 것이다. 법률이 데이터의 흐름을 설계하고 있는 구조다. 이 뉴스를 접하면서 필자가 주목한 것은 일본 APPI 개정안 자체보다, 바로 며칠 전 국내에서 벌어진 일련의 사건들과의 대비다. 하룻밤의 에너지, 그리고 백 번째 수동 검색 지난 4월 7일, 오마이뉴스에 흥미로운 기사가 실렸다. 개발자 박정환 씨가 하룻밤 만에 대한민국 법령 6907건, 개정 이력 8만1538건을 깃(Git, 소프트웨어 버전관리 시스템) 저장소에 올린 이야기다. 법령이 깃에 올라가면 무엇이 달라지는가. 민법이 언제 어떻게 바뀌었는지를 명령어 한 줄로 추적할 수 있고, 특정 시점의 법률 상태를 즉시 복원할 수 있으며, 6907개 법령 전체를 대상으로 키워드 검색을 할 수 있다. 무엇보다 법령 전체가 AI가 읽을 수 있는 마크다운(Markdown) 텍스트로 구조화돼 있어, AI 기반 법령 질의응답 시스템을 구축하기가 훨씬 쉬워진다. 더 인상적인 것은 광진구청 류승인 주무관의 사례다. 경영학과 출신인 류 주무관은 법제처 데이터 17만 건을 AI가 직접 호출할 수 있는 MCP(Model Context Protocol, AI가 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜) 서버로 만들어 공개했다. 64개의 구조화된 도구로 감싸서, 어떤 AI 모델이든 법률·시행령·행정규칙·판례를 한 번에 검색하고 맥락을 연결해 가져올 수 있게 한 것이다. 류 주무관은 이 프로젝트를 소개하면서 "법제처를 백 번째 수동 검색하다 지친 공무원이 만든 것"이라고 했다. 코딩 전공자가 아닌 공무원이, AI의 도움을 받아 이 작업을 해냈다. 노마다마스라는 개발자가 만든 'K-스킬' 프로젝트도 같은 맥락이다. SRT 예매, 서울 지하철 실시간 도착정보, KBO 경기 결과, 한글(HWP) 문서 변환 같은 한국에서만 필요한 기능들을 AI가 쓸 수 있도록 모아놓은 오픈소스 스킬 모음집이다. 챗PT든 클로드든 제미나이든, 외국에서 만든 AI가 한국 생활을 이해할 수 없는 부분을 채워주는 일종의 '한국 생활력 교육'이다. 정부24 등본 발급, 홈택스 세금 신고, 카카오T 택시 호출까지 로드맵에 올라와 있다. 이 세 가지 사례의 공통점은 명확하다. 모두 AI 시대에 필요한 인프라를 개인이 자발적으로 만들어내고 있다는 것이다. 그리고 그 에너지의 원천은 '답답함'이다. 법제처 검색이 답답하니까, 공공 서비스가 AI와 연결되지 않으니까, 한국형 데이터가 AI에 없으니까, 스스로 만들었다. 한국이 잘하고 있는 것들 여기서 짚어야 할 것이 있다. 한국의 공공데이터 생태계가 형편없다는 뜻이 아니라는 점이다. 오히려 한국은 공공데이터 개방에서 세계적으로 앞서 있는 나라다. OECD 공공데이터 평가에서 2015년부터 4회 연속 세계 1위를 달성했고, 공공데이터포털(data.go.kr)에는 10만 개 이상 데이터셋이 오픈(Open) API 형태로 공개돼 있다. 국가법령정보센터가 API를 열어두고 있기 때문에 박정환 씨의 프로젝트가, 류승인 주무관의 MCP 서버가 가능했던 것이다. 올해 1월 22일에는 우리나라에서도 인공지능기본법이 시행됐다. EU AI Act에 이어 세계 두 번째로 포괄적 AI 법률을 마련, 처음으로 시행한 것으로 고영향 AI와 생성형 AI에 대한 투명성·안전성 의무를 규정하고, 대통령 직속 국가인공지능위원회의 법적 근거를 마련했다. 2026년 정부 AI 예산은 10조 1000억 원으로 전년(3조 3000억 원) 대비 3배 이상 증가했다. 개인정보보호위원회도 'AI 프라이버시팀'을 신설하고, 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서를 발간했으며, 가명정보 처리 기준 합리화와 '개인정보 이노베이션존' 구축에 나서고 있다. 한마디로, 에너지도 있고 기반도 있다. 부족한 것은 다른 곳에 있다. 법률과 안내서 사이 간극 일본 APPI 개정안의 핵심 설계를 다시 보자. 주목할 것은 단순한 '규제 완화'가 아니라 '규제 완화+처벌 강화'의 동시 패키지라는 점이다. 데이터를 AI 학습에 쓸 수 있도록 동의 요건을 완화하면서, 동시에 데이터를 부정 취득하거나 악의적으로 사용한 기업에는 부당이득 상당의 과징금을 신설했다. 16세 미만 아동의 안면 데이터 수집에는 부모 동의와 '최선의 이익(best interests)' 심사를 의무화했다. 풀 것은 과감히 풀되, 악용에는 실질적 이빨을 갖추었다. 그리고 이 모든 것이 '법률' 수준에서 이뤄졌다. 한국의 현재 상황과 비교하면, 가장 큰 차이는 바로 이 '수준'에 있다. 한국에서 AI 학습을 위한 개인정보 활용은 개인정보보호법 본문이 아니라 '안내서', '가이드라인', '사전적정성 검토'의 영역에서 다뤄지고 있다. 개인정보보호법에 AI 학습 데이터 활용 특례를 신설하는 법안이 여러 건 발의되어 있지만, 본격적 심의에 이르지 못한 채 그 사이를 행정 해석이 메우고 있는 형국이다. 안내서와 법률의 차이는 격식의 차이가 아니다. 법률은 기업에 예측 가능성을 준다. "이 조건을 충족하면 동의 없이 데이터를 사용할 수 있다"는 명확한 근거가 법에 있으면, 기업은 투자와 개발에 나설 수 있다. 안내서는 해석의 여지를 남긴다. 담당자가 바뀌면 해석도 바뀔 수 있고, 사후에 위반으로 판정될 리스크를 기업이 온전히 떠안아야 한다. 20년간 GTM(Go To Market) 전략을 수립해 온 필자의 경험상, 기업이 신기술 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 기술의 미성숙이 아니라 규제의 불확실성이다. "해도 되는 건지 안 되는 건지 모르겠다"는 상태가 가장 치명적이다. 저작권 영역도 마찬가지다. 일본이 2018년 저작권법 제30조의4로 AI 학습 목적의 저작물 이용을 명시적으로 허용한 반면, 한국은 아직 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책 규정이 저작권법에 도입되지 않았다. 포괄적 공정이용 조항(제35조의5)의 해석에 맡겨져 있을 뿐이다. 한 인터넷기업 법무팀 임원이 수많은 원저작자에게 개별 허가를 받는 것은 사실상 불가능하고, 최악의 경우 형사처벌까지 받을 수 있어 연구를 시도하지 못한다고 토로한 바 있는데, 이 상황이 수년째 근본적으로 달라지지 않았다. 규제 선행론이 놓치는 것 필자가 우려하는 것은 한국 정부 전체의 방향이 아니다. 인공지능기본법 제정, 공공데이터 개방 성과, AI 예산 대폭 증액-이 모든 것은 올바른 방향이다. 문제는 이 흐름과 별개로, 몇몇 영역에서 '일단 규제부터' 만들자는 움직임이 현장의 에너지를 꺾을 수 있다는 점이다. AI 기술은 아직 가능성의 영역에 있다. 어디까지 할 수 있는지, 어떤 문제가 실제로 발생하는지를 충분히 경험하기 전에 촘촘한 규제를 먼저 세우면, 결과적으로 시도 자체를 억제하게 된다. 류승인 주무관이 법제처 MCP 서버를 만들 수 있었던 것은, 공공데이터 API가 열려 있었고, 그것을 활용하는 데 별도의 허가나 심의가 필요 없었기 때문이다. 만약 "공공데이터를 AI에 연결하려면 사전 영향 평가를 받아야 한다"는 규정이 먼저 생겼다면, 그는 여전히 법제처를 수동 검색하고 있었을 것이다. 일본의 접근에서 배울 것은 '규제 해제'가 아니다. '규제의 순서'다. 일본은 먼저 데이터를 풀고(저작권법 2018, 개인정보보호법 2026), 악용에 대한 처벌을 동시에 강화하는 구조를 선택했다. 가능성을 열어주되, 잘못에는 확실한 책임을 묻는 방식이다. EU가 AI Act로 사전 규제를 촘촘히 세운 것과는 의도적으로 다른 경로를 택한 것이다. 한국의 인공지능기본법도 EU보다는 '산업 진흥'에 무게를 두고 설계됐다. 이 방향 자체는 올바르다. 그러나 하위 법령과 가이드라인이 구체화되는 과정에서, 실무 현장의 불확실성을 줄여주는 쪽이 아니라 의무와 심사를 추가하는 쪽으로만 흘러간다면, 법의 취지와 실행 사이에 괴리가 벌어질 수 있다. 가속화를 위한 세 가지 필자가 보기에, 한국이 AI 시대를 가속화하기 위해 지금 가장 필요한 것은 세 가지다. 첫째, 공공데이터의 AI 친화적 공개를 표준으로 삼는 것이다. 국가법령정보센터가 API를 열어둔 것은 좋은 출발이었지만, 데이터가 처음부터 마크다운, JSON((Javascript Object Notation), CSV(Comma-Separated Values) 같은 표준 형식으로 공개됐다면 박정환 씨가 하룻밤을 쓸 이유가 없었다. 모든 공공데이터를 AI가 바로 읽을 수 있는 형태로 제공하고, 주요 공공 서비스에 MCP를 붙이는 것, 이것만으로도 민간의 자발적 에너지가 폭발적으로 확산될 수 있다. 둘째, AI 학습을 위한 데이터 활용의 법적 근거를 '안내서'가 아니라 '법률'로 명확히 하는 것이다. 개인정보 활용 특례든, 저작권법의 TDM(Text and Data Mining) 면책 조항이든, 기업과 개발자가 "이것은 해도 되는 것"이라고 확신할 수 있는 법적 근거가 필요하다. 일본처럼 '완화+처벌 강화' 패키지로 설계하면, 프라이버시 보호와 혁신 촉진 사이의 균형점을 법률 수준에서 잡을 수 있다. 셋째, 규제의 순서를 '사전 허가'에서 '사후 책임'으로 전환하는 것이다. 현장에서 먼저 시도하고, 문제가 발생하면 확실히 책임을 묻는 구조가, 시도 자체를 사전에 심사하는 구조보다 혁신에 유리하다. 인공지능기본법이 과태료 계도 기간을 1년 이상 두기로 한 것은 이 방향의 좋은 신호다. 이 정신이 하위 법령과 가이드라인 전반으로 확산돼야 한다. 현장의 에너지를 믿어야 할 때 일본의 APPI 개정을 무비판적으로 받아들이자는 것이 아니다. 옵트아웃(opt-out, 사후 거부) 기회를 의무화하지 않은 것은 프라이버시 관점에서 정당한 우려가 있으며, 야당과 시민단체의 반발도 예상된다. 한국이 일본과 같은 방식을 그대로 따를 필요도 없다. 그러나 한 가지는 분명하다. 광진구청의 류승인 주무관, 개발자 박정환 씨, K-스킬의 노마다마스-이들이 보여준 것은 한국에 이미 AI 시대를 가속화할 에너지가 넘친다는 것이다. 공무원이 답답해서 직접 MCP를 만들고, 개발자가 하룻밤을 써서 법령 전체를 AI 친화적 형태로 전환하고, 비전공자가 AI와 협업해 한국형 스킬을 오픈소스로 공유한다. 이 에너지는 규제가 만들어낸 것이 아니다. 공공데이터가 열려 있었고, 이를 활용하는 데 장벽이 낮았기 때문에 자연스럽게 분출된 것이다. 정부가 할 일은 이 에너지에 법적 기반을 깔아주는 것이다. 규제로 방향을 통제하려 하는 것이 아니라, 법률로 예측 가능성을 주고, 데이터를 표준 형식으로 열어주고, 악용에만 확실한 책임을 묻는 것. 일본이 법을 고치는 데 반해 그 속도로 한국이 안내서만 만들고 있다면 아쉬운 일이지만, 한국의 현장이 보여주는 에너지를 감안하면 제도적 뒷받침만 갖춰지 순간 가속은 충분히 가능하다. 대한민국이 세계 최고의 AI 생태계를 가지는 것이 꿈이 아닌 이유는, 기술이 준비돼서가 아니라 사람이 이미 움직이고 있기 때문이다. ◆필자 안광섭은..... 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 KBMA 기술경영전문대 석사과정을 졸업했다. 저술한 책으로 '생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스'가 있다.

2026.04.11 09:03안광섭 컬럼니스트

쏠리드, 6G 국책과제 'AI-Native 무선 인터페이스 개발' 주관기관 선정

쏠리드가 과학기술정보통신부 차세대 네트워크(6G) 산업기술개발 세부사업인 'AI-Native 응용서비스 지원 AI-Native 무선 인터페이스 기술 개발' 과제의 주관연구개발기관으로 최종 선정됐다고 10일 밝혔다. AI-RAN이 차세대 통신의 핵심 화두로 부상하고, 미국 AT&T 등 글로벌 통신사들이 수백억 달러 규모의 네트워크 현대화 투자(CAPEX)를 잇따라 발표하면서 국내 통신장비 섹터에 대한 시장의 관심이 그 어느 때보다 뜨거운 시점에 이뤄진 결과라 주목된다. 과제는 2028년 12월까지 33개월간 수행되며, 총 사업비는 86억 5000만원 규모다. 쏠리드는 과제 주관기관으로서 서울대, KAIST, 포항공대, UNIST, 연세대, 중앙대 등 국내 최고 수준의 연구 역량을 보유한 대학들과 TTA, LG유플러스를 포함한 산학연 협력체계를 구축해 과제를 수행하며, 과제 종료 시점에는 상용화 직전 단계인 시스템 시제품 실증(TRL7) 수준의 결과물을 확보할 계획이다. 쏠리드는 분산안테나시스템(DAS)을 중심으로 한 실내외 커버리지 솔루션 분야에서 글로벌 통신사를 고객으로 확보하며 시장을 선도해 왔다. 최근 ▲저궤도 위성통신 국책과제 주관 ▲MWC26에서 6G NTN ESA 기반 안테나 기술 공개 ▲미국 NTIA 주관 오픈랜 국책 과제 수주 등 위성, 6G, AI 영역으로 기술 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있다. AI-Native 과제는 기존 위성통신 과제에 이어 두 번째 6G 관련 국책 R&D로, 쏠리드의 중장기 기술 전략이 정부 및 학계로부터 대외적으로 인정받았음을 의미한다. 쏠리드가 특히 주목하는 부분은 AI-Native 무선 인터페이스 기술과 자사 핵심 역량인 DAS의 결합 시너지다. 6G 환경에서는 초저지연, 초신뢰 요구와 서비스 환경 변화에 따른 지능형 자동 최적화 필요성이 급격히 증대된다. AI 기반 무선 학습·최적화 기술을 접목한 6G DAS 솔루션은 글로벌 통신사들의 AI-RAN 전환 수요와 직결되는 만큼 향후 쏠리드의 핵심 경쟁력이자 새로운 성장동력이 될 것으로 전망된다. 쏠리드 관계자는 “MWC26 이후 AI-RAN과 6G에 대한 글로벌 시장의 기대가 폭발적으로 커지고 있는 가운데 이번 과제 선정을 통해 AI-Native 무선 기술의 기반 역량을 선제적으로 내재화하겠다”며 “산학연 파트너들과 함께 대규모 데이터 기반 실증, 국제 표준화 연계, 성능 지표 고도화를 단계적으로 추진해 성과의 산업 확산 가능성을 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.04.11 03:30박수형 기자

과기정통부 추경 787억원 확정...청년 창업지원-전통기업 AX 확대

과학기술정보통신부는 10일 국회 본회의에서 총 787억원 규모의 부처 소관 추가경정예산안이 의결됐다고 밝혔다. 중동전쟁에서 비롯된 고유가, 고물가 복합 위기 상황에서도 미래 성장동력이 위축되지 않도록 청년들과 기업들의 부담을 완화하고 회복과 성장을 지원하기 위한 사업들을 담고 있다. 특히 외부 충격에 취약한 청년 창업가들의 혁신역량을 강화하고, 전통기업들이 AI전환(AX)을 통해 생산성을 제고하는 데 집중 지원한다. 국내 에너지 자립도를 높이고, 국내 주력 산업의 저탄소 경쟁력을 확보하기 위한 탄소포집활용기술(CCU)의 조기 상용화를 위한 예산도 포함됐다. 구체적으로 KAIST 등 4대 과학기술원과 연구개발특구를 거점으로 과학 중점 창업도시를 구축하기 위한 지원을 확대한다. 4대 과학기술원이 함께하는 통합 창업리그를 통해 청년 기술창업팀을 발굴하고 청년 기술창업팀을 발굴하고 과학기술원별 창업 특화프로그램을 통해 팀빌딩과 사업모델 고도화, 글로벌 진출 등을 연계 지원한다. 연구개발특구를 중심으로 지역별 딥테크 창업을 활성화하기 위해 기술 발굴부터 창업, 초기 스케일업 등 지역 안착까지 단계별 맞춤형 프로그램을 지원한다. 또 AX를 희망하는 제조업 등 전통 기업이 청년 창업기업의 AX 솔루션을 구매하고 활용할 수 있도록 바우처를 지원한다. 이를 통해 전통기업의 생산성과 효율성을 높이고, 청년 AI기업은 안정적인 초기 판로를 개척하는 상생형 AX 모델을 확산한다. 이밖에 석유화학, 철강 공정에서 발생하는 이산화탄소를 포집해 항공유, 친환경 선박유 등 고부가화합물로 전환하는 대규모 이산화탄소포집 활용(CCU) 실증설비의 조기 상용화를 추진한다. 특히 추경을 통해 확보된 예산으로 생산공정 설계, 대형 장비 발주와 토목 기초 공사를 연내 착수해 2028년 실증설비 준공을 차질없이 추진하고 이를 통해 상용화 시점을 앞당길 계획이다. 배경훈 부총리는 “대내외적으로 불확실성이 큰 시기이지만, 우리 청년과 기업들이 위기를 딛고, 회복과 성장의 길로 나아갈 수 있는 환경을 만드는데 최선을 다하겠다”며 “국회와 정부가 긴급히 마련한 소중한 추경 예산이 하루빨리 민생현장에 도달할 수 있도록 집행에 만전을 다하겠다”고 말했다.

2026.04.11 03:19박수형 기자

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