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삼성SDS, 국내 최초 B300 GPU 서비스 출시…기업 AI 추론 시장 공략

삼성SDS가 국내 최초로 엔비디아 B300 GPU 기반 클라우드 서비스를 선보이며 기업 AI 추론 시장 공략에 나섰다. 삼성SDS는 클라우드 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'을 통해 엔비디아 최신 GPU 'B300' 기반 GPU 구독형 서비스(GPUaaS)를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 AI 도입이 개발 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 확대되는 흐름에 맞춰 고성능 연산 수요를 대응하기 위해 마련됐다. B300 GPU는 고대역폭메모리(HBM3E)를 12단으로 구성해 GPU당 288GB 메모리와 초당 8TB 대역폭을 제공한다. 이는 기존 H100 대비 메모리 용량은 약 3배 이상, 대역폭은 2배 이상 향상된 수준이다. 특히 대규모 언어 모델 실행 과정에서 발생하는 데이터 전송 지연 문제를 줄이며, 연산 대비 메모리 속 이로 인해 AI 에이전트, 이미지 생성, 영상 처리, 코드 생성 등 고성능 연산이 필요한 서비스에서 응답 속도를 낮출 수 있다. 기업은 더 큰 규모의 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있고, 실시간 처리 요구가 높은 업무에도 적용 범위를 확대할 수 있다. 서비스는 구독형 구조로 제공된다. 기업은 필요한 만큼 GPU를 사용하고 비용을 지불하는 방식이다. 초기 인프라 투자 부담을 줄이고 자원 활용 효율을 높일 수 있다. GPU 수급이 어려운 상황에서도 최신 아키텍처를 즉시 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 여기에 삼성SDS의 보안 기술이 결합돼 민감한 데이터도 안정적으로 처리할 수 있다. 삼성SDS는 GPUaaS 생태계를 지속적으로 확장해 왔다. 2021년 A100, 2023년 H100에 이어 이번 B300까지 선제적으로 도입하며 클라우드 기반 AI 인프라 경쟁력을 강화해 왔다. 이를 통해 기업 고객이 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 고성능 환경을 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 향후 서비스도 확대한다. 삼성SDS는 별도 인프라 비용 없이 사용량 기반으로 과금하는 '서버리스 추론 서비스'와 자동 분산 학습 기능을 제공하는 'AI 학습 서비스'를 2026년 3분기 내 출시할 계획이다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "자원 최적화와 에너지 절감 기술을 기반으로 GPU 활용 효율을 높여 왔다"며 "국내 최초 B300 GPU 서비스를 통해 기업의 AI 전환을 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 한편 삼성SDS는 공공 클라우드 사업에서도 입지를 확대하고 있다. 대구 데이터센터에 H100 기반 GPU 서비스를 구축했으며, 범정부 초거대 AI 인프라와 지능형 업무 시스템 구축 사업에도 참여하고 있다. 과학기술정보통신부 고성능 컴퓨팅 지원 사업을 통해 중소기업, 스타트업, 연구기관, 대학 등 약 60여 곳에 GPU 자원을 제공하며 AI 생태계 확산에도 기여하고 있다.

2026.03.23 11:53남혁우 기자

AI에도 지문 있다…몰래 바뀐 모델 잡아내는 기술 등장

어제까지 잘 쓰던 AI가 오늘은 왠지 다르게 느껴진다면, 그건 착각이 아닐 수 있다. 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 AI 서비스들은 사용자에게 알리지 않고 내부 시스템을 조용히 바꾸는 경우가 많다. 프로젝트 베일(Project VAIL)과 일리노이 대학교 어바나-샴페인(University of Illinois Urbana-Champaign) 연구팀이 개발한 '스태빌리티 모니터(Stability Monitor)'는 바로 이런 변화를 자동으로 잡아내는 시스템이다. 연구팀은 같은 이름을 달고 서비스되는 AI라도 제공 업체에 따라, 심지어 같은 업체 안에서도 시간이 지나면 실제 행동이 크게 달라진다는 사실을 실험으로 증명했다. 서버가 멀쩡해도 AI는 이미 다른 존재가 되어 있다 일반적인 소프트웨어 서비스에서는 서버가 켜져 있고 반응 속도가 빠르면 아무 문제가 없다고 본다. 하지만 AI 서비스는 다르다. 기술적 점검을 모두 통과해도 AI가 실제로 내놓는 답변의 패턴은 소리 없이 변할 수 있다. 연구팀은 이 현상을 설명하기 위해 '안정성(stability)'이라는 새로운 운영 지표를 도입했다. 안정성이란 같은 질문에 대해 AI가 일관되게 비슷한 방식으로 답하는지를 나타내는 개념이다. 서비스 제공자가 모델 가중치(weight), 토크나이저(tokenizer), 추론 엔진(inference engine)을 교체하거나, 모델을 더 가볍게 압축하는 양자화(quantization) 기술을 적용하거나, 서버 하드웨어를 바꾸기만 해도 답변 패턴은 달라진다. 더 주목할 부분은 사용자 요청이 여러 서버에 분산 처리되는 구조 때문에 생기는 문제다. 사용자가 AI의 창의성 수준을 조절하는 '온도(temperature)' 설정을 0으로 고정해도, 서비스 제공자가 서로 다른 환경의 서버에 요청을 나눠 처리하면 같은 질문에 매번 다른 답이 나올 수 있다. 연구팀은 이처럼 겉으로 드러나지 않는 불확실성이 여러 단계를 거치는 AI 에이전트(agent) 자동화 작업에서 특히 심각한 문제를 일으킨다고 지적했다. 예를 들어 AI가 고객 문의를 분류하고, 정보를 검색하고, 답변을 생성하는 세 단계를 거치는 시스템이라면, 첫 번째 단계의 작은 차이 하나가 최종 답변의 품질을 완전히 뒤바꿀 수 있다. 질문 800번으로 AI의 '지문'을 채취하다 스태빌리티 모니터는 AI의 내부 구조나 가중치 데이터에 전혀 접근하지 않는다. 오직 질문을 던지고 답변을 받는 방식만으로 변화를 감지하는 '블랙박스(black-box)' 방식이다. 작동 원리는 이렇다. 미리 정해놓은 질문 묶음을 AI에게 반복해서 던지고, 각 답변을 수치 벡터(vector)로 변환해 저장한다. 연구팀의 구현 방식에서는 총 800번의 질문과 답변으로 하나의 '지문(fingerprint)'을 만들어낸다. 이렇게 만든 지문들을 비교할 때는 '에너지 거리(energy distance)'라는 통계 기법을 사용한다. 두 사람의 필체를 비교할 때 글자 하나하나가 아닌 전체적인 글씨 스타일을 보는 것과 비슷한 방식이다. 에너지 거리가 0이면 두 AI의 반응 패턴이 동일하다는 뜻이고, 값이 클수록 차이가 크다는 의미다. 신뢰도를 높이기 위해 연구팀은 순열 검정(permutation test)이라는 방법도 함께 적용했다. 데이터를 무작위로 섞어가며 관찰된 차이가 우연의 일치일 가능성을 계산하는 방법이다. 이 확률, 즉 p값(p-value)이 낮을수록 실제 변화가 있었다는 증거가 강해진다. 시스템은 주기적으로 새 지문을 만들어 기준 지문과 비교하고, 쌓인 증거가 일정 수준을 넘으면 '변화 이벤트(change event)'를 선언한다. 그러면 가장 최근 지문이 새 기준으로 설정되고, 이후 비교는 이 새 기준을 중심으로 계속된다. 실제 테스트 결과: 5가지 변화를 모두 잡아냈다 연구팀은 직접 통제한 실험 환경에서 스태빌리티 모니터의 성능을 검증했다. 로컬 서버에 모델을 올려놓고 스태빌리티 모니터가 모르는 상태에서 모델을 바꾼 뒤, 시스템이 이를 감지하는지 확인하는 방식이었다. 연구팀이 테스트한 변화 유형은 다섯 가지다. 모델 계열 교체(Qwen에서 Llama로), 버전 업그레이드(Qwen2.5-0.5B에서 Qwen3-0.6B로), 추론 스택 교체(vLLM에서 Transformers로), 양자화 적용(BF16에서 INT8로), 그리고 온도 파라미터 조정(0.7에서 0.6으로)이었다. 온도를 조금 바꾼 경우를 제외하면 나머지 네 가지 변화는 모두 다음 지문을 생성하는 즉시 변화 이벤트로 감지됐다. 온도 미세 조정은 변화 이후 18번째 지문에서 감지됐다. 중요한 점은 변화 이벤트가 정확히 한 번씩만 기록됐다는 것이다. 변화 전에도 안정적이었고, 감지 이후 새 기준으로 전환된 뒤에도 다시 안정적인 상태를 유지했다. 실제 서비스 환경에서도 충격적인 결과가 나왔다. 2025년 11월, 연구팀이 여러 업체가 동시에 서비스하는 키미-K2(Kimi-K2-0905-Instruct) 모델을 모니터링한 결과, 딥인프라(DeepInfra)는 지문을 생성할 때마다 거의 매번 변화 이벤트가 감지될 만큼 불안정했던 반면, 이 모델을 직접 만든 무샷(Moonshot)의 서비스는 100% 안정성을 유지했다. 같은 모델인데 어디서 서비스를 받느냐에 따라 결과가 완전히 달랐던 것이다. 2025년 12월에는 파라세일(Parasail)에서 변화 이벤트가 감지됐는데, 파라세일 팀은 물리적 서버 장애로 인한 하드웨어 교체가 있었음을 직접 확인해주었다. 의료 AI가 어제와 다른 판단을 내린다면 이 문제가 단순한 기술적 호기심으로 끝나지 않는 이유가 있다. 의료 상담 AI를 예로 들어보자. 환자가 똑같은 증상을 입력했는데 어제는 '즉시 병원 방문'을 권고하고, 오늘은 '며칠 더 지켜보세요'라고 답한다면 어떻게 될까. 금융 투자 AI가 모델 교체 이후 갑자기 위험을 대하는 방식이 달라진다면, 법률 문서를 검토하는 AI가 중요한 조항을 다르게 해석하기 시작한다면 피해는 고스란히 사용자에게 돌아간다. 핵심 문제는 이런 변화가 사용자에게 알려지지 않는다는 점이다. 서비스 제공자는 성능 개선이나 비용 절감을 위해 내부를 자주 바꾸지만, 사용자는 외부 인터페이스(API)만 보기 때문에 이를 알아차리기 어렵다. 연구팀이 인용한 선행 연구(Chen et al., 2024)에서도 GPT-3.5(지피티3.5)와 GPT-4의 답변 패턴이 수개월에 걸쳐 정확도, 형식, 안전성 측면에서 눈에 띄게 달라졌다는 사실이 확인된 바 있다. 기업 입장에서도 이는 법적 준수, 즉 컴플라이언스(compliance) 문제다. 연구팀은 모델이 조용히 바뀌면 이전에 수행했던 안전성 검증과 출력 필터링이 더 이상 유효하지 않을 수 있다고 지적했다. 스태빌리티 모니터는 변화 이벤트와 안정 기간의 기록을 자동으로 생성해 엔지니어링, 보안, 컴플라이언스 팀이 활용할 수 있도록 설계되었다. 기존 방식과 어떻게 다른가 기존의 모델 지문 인식 연구들은 주로 지적재산권 보호에 초점을 맞췄다. 배포된 모델이 원본 모델을 허가 없이 복사한 것인지 확인하는 것이 주된 목적이었고, 이를 위해 모델 내부에 접근하거나 특수하게 조작된 적대적 입력(adversarial input)을 사용해야 했다. 스태빌리티 모니터는 목적과 방식 모두 다르다. 모델 소유권 확인이 아니라 시간에 따른 행동 변화 감지가 목표이며, 특별한 접근 권한 없이 일반적인 자연어 질문만으로 작동한다. 최근 발표된 B3IT(Chauvin et al., 2026) 연구도 유사한 문제를 블랙박스 방식으로 다루지만 핵심적인 차이가 있다. B3IT는 초기 설정 단계에서 각 서비스마다 AI 모델의 판단이 거의 막상막하인 '경계 입력(border inputs)'을 찾아야 한다. 문제는 변화 이벤트가 발생하면 AI의 판단 경계 자체가 바뀌기 때문에 이 경계 입력을 다시 찾아야 한다는 번거로움이 있다. 반면 스태빌리티 모니터는 어떤 모델에도 동일하게 적용할 수 있는 고정 질문 세트를 계속 재사용할 수 있어, 변화 이벤트가 발생한 이후에도, 그리고 여러 서비스 제공자를 비교할 때도 일관되게 쓸 수 있다. 연구팀은 자신들의 방식이 특정 능력을 시간에 따라 깊이 평가하는 기존 프로젝트들과 상호보완 관계에 있다고 설명한다. 기존 방식들이 특정 능력에 대한 정밀한 신호를 제공하지만 실행 비용이 높아 다양한 모델과 제공자를 폭넓게 커버하기 어렵다면, 스태빌리티 모니터는 몇 시간마다 새 지문을 생성하는 가볍고 빠른 상시 감시에 특화되어 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 일반 사용자도 자신이 쓰는 AI 서비스가 바뀌었는지 알 수 있나요? A. 현재로서는 직접 확인하기 어렵습니다. 스태빌리티 모니터는 연구 목적의 도구로 기술적 진입장벽이 있습니다. 다만 연구팀이 운영하는 스태빌리티 아레나(arena.projectvail.com)에서 주요 AI 서비스들의 안정성 데이터를 누구나 확인할 수 있습니다. 향후 AI 서비스 비교 플랫폼에 이런 모니터링 기능이 통합될 가능성도 있습니다. Q. AI 서비스 제공자가 모델을 업데이트하는 것 자체가 문제인가요? A. 업데이트 자체는 문제가 아닙니다. 성능 개선과 오류 수정을 위해 필요한 과정입니다. 문제는 사용자에게 알리지 않고 변경하거나, 동일한 모델 이름을 유지하면서 실제 작동 방식이 달라지는 경우입니다. 특히 의료, 금융, 법률처럼 규제가 엄격한 분야에서는 AI의 행동 변화를 추적하고 기록할 수 있어야 합니다. Q. 온도(temperature)를 0으로 설정하면 AI 답변이 항상 똑같지 않나요? A. 그렇지 않습니다. 온도는 사용자가 조절할 수 있는 설정값일 뿐입니다. 서비스 제공자가 내부 추론 엔진, 캐싱 방식, 서버 하드웨어 등을 바꾸면 온도를 0으로 설정해도 답변이 달라질 수 있습니다. 또한 서버 부하 상황에 따라 배치 크기(batch size)가 바뀌면서 생기는 연산 차이도 비결정성을 만들어냅니다. 사용자 요청이 서로 다른 환경의 여러 서버에 분산 처리될 때도 같은 질문에 다른 답변이 나올 수 있습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 논문명: behavioral Fingerprints for LLM Endpoint Stability and Identity 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.23 10:54AI 에디터

램리서치코리아, '대·중소기업안전보건 상생협력사업' 모기업 선정

램리서치코리아는 고용노동부 및 한국산업안전보건공단이 주관하는 2026년 '대·중소기업 안전보건 상생협력사업' 모기업으로 선정됐다고 23일 밝혔다. 이번 사업을 통해 램리서치코리아는 안전하고 건강한 근무환경을 유지하는 동시에, 빠르게 변화하는 반도체 제조 산업 전반의 안전 수준 향상을 지원할 계획이다. 이번 사업은 100인 이상 규모의 모기업이 협력업체·지역 중소기업과 컨소시엄을 구성해 안전보건 수준 향상 활동을 추진할 경우, 정부가 기술·재정적 매칭 지원을 제공하는 제도다. 특히 대기업의 전문성과 역량을 국내 협력업체와 공유함으로써, 산업 전반에 지속 가능한 협력 모델 도입을 확대하는 데 목적이 있다. 램리서치는 환경·보건·안전(EHS) 정책을 기반으로 안전한 근무환경 조성과 환경 영향 최소화를 추진하고 있다. 이러한 글로벌 경험을 기반으로 올해 램리서치코리아는 반도체 제조 현장에서 장비 설치 및 유지보수 업무를 수행하는 유앤아이넷, 인스프로, 에이스트, 주식회사 지티, 비투비엔지니어링 등 5개 국내 협력업체와 컨소시엄을 구성하고, 국내 반도체 장비 서비스 산업과의 동반 성장을 본격화할 예정이다. 이번 상생사업을 통해 이들 협력업체들과 장비 반입·반출, 설치, 점검 과정에서 발생할 수 있는 유해·위험 요인을 사전에 점검하고 예방하는 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대된다. 특히 이번 선정은 해당 분야에서 램리서치코리아가 이어온 활동과 성과를 바탕으로 이루어졌다는 점에서 의미가 크다. 램리서치코리아는 2025년 삼성전자가 주관한 안전보건 상생협력사업에서 '대표 우수 협력사'로 선정된 바 있으며, 이어 2026년 2월에는 고용노동부 장관으로부터 '우수기업 선정서'를 공동 수여받아 안전보건 관리 역량을 대외적으로 공인받았다. 이러한 성과를 바탕으로 램리서치코리아는 글로벌 기업으로서의 경험을 국내 협력사와 공유하고, 산업 경쟁력을 함께 끌어올리는 상생협력 모델로 확장해 나가는 계기를 마련했다. 지난해 축적된 성과와 운영 노하우는 2026년 램리서치코리아가 모기업으로서 해당 사업을 단독으로 이끌어 나가는 데 있어 핵심적인 토대가 되고 있다. 램리서치코리아와 협력업체들은 '대·중소기업 안전보건 상생협의체'를 구성해 위험성평가 실행력 강화, 현장 안전 점검, 아차사고 발굴 및 개선 등 실질적인 안전보건 활동을 단계적으로 추진해 나갈 예정이다. 해당 프로그램은 정부의 지원과 가이드라인에 따라 운영되며, 램리서치코리아는 참여 기업으로서 사업이 원활히 추진될 수 있도록 역할을 수행한다. 이를 통해 협력사 전반에 공통으로 적용 가능한 기준을 정착시키고, 안전을 중심으로 한 공동의 안전 문화를 확산해 나간다는 방침이다. 협력사 유앤아이넷 김성태 사장은 “현장 중심의 안전 역량을 실질적으로 끌어올리기 위해 이번 사업에 참여하게 됐다”며 “지난해 협력을 통해 검증된 램리서치코리아의 우수한 안전보건 프로그램은 리스크 관리 역량을 강화하고자 하는 중소기업들에게 유용한 레퍼런스가 될 것”이라고 밝혔다. 램리서치코리아 박준홍 한국 법인 총괄 대표이사는 “지난해 협력업체로서 쌓은 성공적인 경험을 바탕으로, 올해는 모기업으로서 상생의 가치를 실현하게 되어 매우 뜻깊다”며 “반도체 장비 설치와 유지보수는 고도의 전문성과 안전성이 동시에 요구되는 분야인 만큼, 램리서치의 축적된 안전 노하우를 국내 협력사와 적극 공유해 장기적으로는 국내 반도체 장비 서비스 산업 전반의 경쟁력을 높이는 안전보건 협력 생태계를 구축해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.03.23 10:43장경윤 기자

삼성증권, 'RIA 수수료 우대 이벤트' 실시

삼성증권이 지난해 12월 23일 기준 해외주식을 보유한 국내거주 개인고객 대상으로 'RIA 수수료 우대 이벤트' 를 올해 말까지 진행한다고 23일 밝혔다. RIA 계좌란 해외주식 매도자금을 원화 환전 후 국내주식에 장기 투자 시 한시적 해외주식 양도세 세제혜택을 부여하는 계좌이다. RIA 계좌 개설 후 해외주식을 입고, 매도하면 원화로 자동 환전되고 국내주식에 1년 이상 재투자 해야한다. 해외주식 매도자금 5000만원 한도 내에서 국내주식 매수 시 올 5월까지 100%, 7월까지 80%, 연말까지 50% 해외주식 양도세를 감면해준다. 삼성증권은 RIA 계좌 개설 시 계좌 내 두가지 수수료 혜택을 제공한다. 첫째, 국내주식 수수료 혜택이다. 국내주식 매수, 매도 수수료를 1년간 00027033~0.0042087% 우대해준다. 둘째, 환전 수수료 혜택이다. 외화를 원화로 환전 시 환전 수수료를 우대해준다. 삼성증권 관계자는 "한국 주식 시장의 밸류에이션 매력이 재평가되고 있는 상황에서, RIA 계좌를 통한 한국 주식 장기 투자 활성화를 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.23 10:14홍하나 기자

메리츠증권 "국장 복귀하면 1억원 상당 골드바 드려요"

메리츠증권은 국내시장 복귀 계좌(RIA) 개설 고객을 대상으로 총 1억원 상당의 골드바와 1000만원어치의 골드코인, 현금 5000만원을 지급하는 이벤트를 진행한다고 23일 밝혔다. 골드바·코인 이벤트에 참여하려면 '슈퍼(Super) RIA' 계좌를 개설하고 미국주식 5000만원 이상을 대체 입고해 5월 말까지 매도하면 된다. 입고일 기준 7영업일 이내 매도시 당첨 확률이 3배 상승한다. 예를 들어 4월 10일 2000만원, 4월 16일 3000만원어치의 미국주식을 'Super RIA' 계좌에 입고했을 경우, 5000만원 입고금액 달성일인 4월 16일을 기준으로 4월 27일까지 5000만원어치를 매도해야 당첨확률 3배 조건이 충족된다. 이후 추첨을 통해 1등 당첨자 1명에게 2천만원 상당의 골드바를, 2등 당첨자 2명에게 각각 1000만원 상당의 골드바를 제공한다. 3등 4명은 각각 500만원 상당의 골드바를, 4등 40명은 각각 100만원 상당의 골드바를 받는다. 5등 100명에게는 각각 10만원 상당의 골드코인을 지급한다. 'Super RIA' 계좌를 보유하고 'Super365' 계좌를 최초 개설한 고객을 대상으로도 이벤트를 진행한다. 이벤트 대상 고객이 100만원 이상의 국내주식 또는 현금을 'Super365' 계좌에 순입금고하고 6월 말까지 잔고를 유지하면, 조건 충족 고객 모두에게 현금 총 5천만원을 분할 제공한다. 골드바·코인 이벤트와 중복 당첨도 가능하다. 'Super RIA' 계좌 고객은 'Super365'와 마찬가지로 2026년 말까지 국내주식 매매수수료, 미국주식 매도수수료, USD 원화 환전수수료 모두 '완전 제로' 혜택을 제공받을 수 있다. 미국주식을 팔아 원화로 환전하고 국내주식을 매매하는 과정까지 수수료가 아예 발생하지 않는 구조다.

2026.03.23 09:53홍하나 기자

이마트24, '데일리샷' 입점…픽업 서비스 운영

이마트24가 24일부터 국내 온라인 주류 오더 플랫폼 '데일리샷'에 전용 스토어를 열고 픽업 서비스를 운영한다고 23일 밝혔다. 데일리샷은 누적 앱 설치 수 281만건을 기록하고 있는 국내 온라인 주류 플랫폼이다. 이번 입점으로 이마트24의 와인전문 브랜드 '꼬모(COMO)'를 비롯해 이마트24에서 판매하는 인기 주류 상품을 데일리샷에서도 만나볼 수 있게 됐다. 고객은 데일리샷 앱 내 이마트24 전용 서비스에서 다양한 주류 상품을 주문한 후 가까운 오프라인 이마트24 매장에서 원하는 일자를 지정해 픽업할 수 있다. 전국 약 2000개 이마트24 점포에서 이용 가능하며, 약 1400여 개 상품으로 시작해 향후 지속적으로 점포 및 상품 수를 확대해 나갈 계획이다. 이마트24는 자사 모바일 앱 주류 예약픽업 서비스인 '보틀오더'에 이어, 이번 데일리샷을 통해 온라인 판매처를 확장하고 고객 접점을 늘려 편리한 구매 서비스를 제공한다는 방침이다. 이마트24는 데일리샷 입점을 기념해 인기상품 한정 판매 및 다양한 할인 행사를 진행한다. 먼저 24~27일까지 국내 위스키 마니아들 사이에서 '품절 대란'을 일으켰던 재패니즈 위스키 '히비키 하모니'를 포함해 ▲러셀 리저브 13년 ▲글렌터렛 12년 ▲쿨일라 12년 ▲글렌드로낙 18년 등 인기 위스키를 한정 수량으로 순차 판매한다. 24일부터 31일까지 할인 행사 및 쿠폰 증정 행사도 선보인다. 싱글몰트 위스키를 대표하는 '벤로막 10년' 1만 5000원 할인쿠폰을 100매 한정 제공한다. '니콜라스 푸이야트', '앙드레 끌루에' 등 인기 샴페인 2종에 대해 1만원 할인 쿠폰을 지급한다. 아메리칸 버번 위스키의 대명사인 '에반 윌리엄스'의 인기 4종 ▲블랙 ▲1783 ▲보틀스인본드(BIB) ▲싱글배럴을 대상으로 5천원에서 최대 1만원의 할인 쿠폰을 제공한다. '글렌고인', '스모크헤드', '하이웨스트' 등 인기 싱글몰트 위스키 브랜드의 13종 상품을 한정 수량으로 재고 소진시까지 할인해 판매한다. 송봉원 이마트24 E커머스·제휴영업팀 파트너는 “주류 스마트오더 시장이 빠르게 확대되는 트렌드 속에서 이번 데일리샷 입점을 통해 온·오프라인 연계를 강화하고 고객 접점을 더욱 넓힐 수 있을 것으로 기대한다”며 “앞으로도 고객들의 주류 구매 편의성을 높이기 위한 다양한 제휴 서비스를 지속 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.03.23 09:39김민아 기자

드리미, 7년 연속 '아시아 태평양 고성장 기업 500' 선정

스마트 홈 청소 가전 브랜드 드리미가 '아시아 태평양 고성장 기업 500'에 선정됐다고 23일 밝혔다. '아시아 태평양 고성장 기업 500'은 영국 경제지 파이낸셜타임즈와 글로벌 시장조사기관 스태티스타가 공동 발표하는 지표로, 한국, 일본, 중국, 호주 등 아시아 태평양 13개국 기업을 대상으로 공개 및 비공개 기업 데이터를 종합 평가해 가장 빠르게 성장한 상위 500개 기업을 선정한다. 올해로 8년째를 맞았으며, 2021년부터 2024년까지의 실적을 기준으로 심사가 진행됐다. 드리미는 절대 성장률 256.20%, 연평균 성장률(CAGR) 52.72%를 기록하며 7년 연속 이름을 올렸다. 매출 역시 2021년 약 5억9000만 달러에서 2024년 약 18억7500만 달러로 크게 증가하며 가파른 성장세를 이어가고 있다. 제품 카테고리 전반에서도 고른 성장을 보였다. 로봇청소기는 전년 대비 100%, 물걸레 청소기는 150%, 스틱청소기는 188%의 매출 증가를 기록했다. 특히 헤어드라이어 등 퍼스널케어 제품군은 전년 대비 329% 성장했으며, 정수기는 1920%의 성장률을 기록하며 가장 높은 증가폭을 나타냈다. 정수기는 올해 상반기 중 국내 출시를 앞두고 있다. 2017년 설립된 드리미는 2026년 기준 전 세계 120여 개 국가 및 지역에 진출하며 빠르게 사업을 확장하고 있다. 이러한 성장세를 바탕으로 2026년 3월 유로모니터 기준 글로벌 프리미엄 로봇청소기 판매량 1위를 달성했다. 현재 전 세계 6500개 이상의 오프라인 매장과 약 4200만 가구의 사용자 기반을 확보하고 있다. 나아가 드리미는 로봇청소기를 중심으로 공기청정기, 세탁기, 주방가전 등 다양한 제품군을 하나의 플랫폼으로 연결하는 AI 기반의 스마트홈 생태계 구축을 추진 중이다. 이를 통해 기기 간 유기적인 연동을 구현하고, 사용자의 가사 노동을 줄이며 보다 편안하고 의미 있는 일상을 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 드리미 관계자는 “이번 아시아 태평양 고성장 기업 선정은 드리미가 기술 혁신과 이를 실제 사용자 경험으로 연결한 제품 경쟁력을 기반으로 글로벌 시장에서 지속적인 성장을 이어가고 있음을 보여주는 의미 있는 성과”라며 “앞으로도 AI 기술을 중심으로 스마트홈 생태계를 고도화하고, 더 많은 소비자가 체감할 수 있는 스마트하고 편리한 라이프스타일을 제공해 나가겠다”고 말했다. 한편 드리미는 AI 기술 기반 자율형 청소 기능을 고도화한 프리미엄 로봇청소기 'X60' 시리즈를 3월 국내에 출시하고, 글로벌 성장세를 이어갈 핵심 제품으로 시장 공략에 나서고 있다.

2026.03.23 09:09전화평 기자

이카로스의 날개와 폭풍 속 등대…지도자들의 야욕에 추락하는 글로벌 경제

그리스 신화의 이카로스는 깃털과 밀랍으로 만든 날개를 과신한 나머지, 태양에 너무 가까이 가지 마라는 경고를 무시하고 비행의 쾌감에 취해 태양으로 향했고, 결국 밀랍이 녹아 바다에 추락하였다. 2026년 3월 현재 미국과 이란, 그리고 이스라엘의 지도자들은 스스로 '에너지'와 '전쟁'을 완벽히 통제할 수 있다고 믿는 현대판 '이카로스'이다. 이들이 정치적 야욕을 위해 전쟁을 심화시키고 에너지 생명선을 타격하는 오만을 부린 결과, 글로벌 경제라는 날개는 녹아내리고 있다. 이번 주 금값이 온스당 4,600달러까지 기록적으로 하락한 것은 안전자산의 지위가 흔들려서가 아니다. '미국 달러'와 '고금리'라는 강렬한 태양이 일시적으로 투자자들의 눈을 멀게 하여, 폭풍 속의 등대인 금의 본질을 보지 못하게 가리고 있기 때문이다. 지금 우리는 혼돈의 글로벌 경제 지표 행간을 꿰뚫어 보는 고도의 통찰력을 가져야 할 때이다. 1. 3월 3주차 금 시세 동향: 첨부된 3월3주차 금 시세 그래프(원/g 기준)를 보면, • 국제 금시세는 전주대비 8% 하락한 226,180원으로 마감하였다. 전쟁 심화와 미국 연방공개시장위원회(FOMC) 발표가 금시세를 끌어 내린 한주 였다. • KRX 금시장 시세 역시 유사한 흐름을 보였으며 평균 0.6%의 역김치프리미엄이 지속되다가 3월 20일 0.1%정도의 김치프리미엄이 발생하였다. 이는 KRX 에서는 정상적인 매매 흐름으로 돌아서고 있다고 해석이 된다. • KGE실물 시세는 중반이후 부터 국제시세와 GAP이 커졌으며 이는 국제시세 낙폭을 실물시장에서 받아주지 못한 결과로 보인다. 2. 금주 시장의 3대 충격 : 왜 금값이 폭락했는가? 3월 3주차 전쟁 중에 금값이 폭락한 배경에는 아래 3개 충격이 도사리고 있었다. 1) 에너지 전쟁의 확전 (카타르의 비명): 이스라엘의 이란 가스전 공습에 맞서 이란이 카타르 LNG 시설을 타격하였다. 전 세계 LNG 공급의 약 25%를 책임지는 카타르 에너지가 '5년간의 불가항력(Force Majeure)'을 선언하였다. 이는 향후 5년간 에너지 가격이 높은 수준을 유지할 것이라는 공포를 시장에 심어주었다. 2) FOMC의 매파적 선전포고: 3월 FOMC는 시장의 기대를 처참히 짓밟았다. 파월 의장은 인플레이션 진전이 부족함을 시인하며 '금리 인상 가능성'까지 열어두었다. 이자가 없는 금에게 고금리 유지(Higher for Longer)는 가장 치명적인 독약이다. 3) 트럼프의 압박과 네타냐후의 신기루: 대선 국면에서 유가 발작을 우려한 트럼프의 압박에 네타냐후 총리가 '전쟁 조기 종결 가능성'을 언급하고, 트럼프 대통령이 휴전은 없다라는 발언에 지정학적 프리미엄으로 버티던 금과 은은 순식간에 매물을 쏟아냈다. 3. PPI 쇼크 & FOMC: 매크로 다이나믹스 이 그래프는 3월 PPI & FOMC 발표 이후 인플레이션 충격이 어떻게 금리, 달러를 거쳐 금값의 폭락으로 이어졌는지 그 '역의 상관관계(Negative Correlation)'를 데이터로 입증했다. •트리거 (상단 왼쪽): 3월 18일 공개된 2월 PPI(Producer Price Index)가 예상(0.3%)의 두 배가 넘는 0.7%를 기록하며 인플레이션 공포를 다시 불붙였다. •연쇄 반응 (상단 오른쪽 & 하단 왼쪽): 물가 쇼크는 3월 FOMC에서 연준의 매파적 돌변을 끌어냈으며, 미 국채 2년물 금리는 '3.72%'로, 달러 지수(DXY)는 107.0선으로 수직 상승하며 시장 유동성을 빨아들였다. •결과(하단 오른쪽): 금리와 달러가 치솟자, 이자가 없는 금의 기회비용이 폭발했고, 금값은 전쟁 중임에도 불구하고 온스당 4,880달러라는 기록적인 하락을 보이며 자산 시장의 '압착' 국면을 보여주었다. 4. 연준의 최후통첩 : 3월 FOMC 점도표와 '공포의 기록' 3월 FOMC 직후 공개된 점도표는 시장의 낙관론을 처참히 짓밟았다. 인플레이션이라는 거대한 파도 앞에 선 연준 위원들의(19명)의 ' 집단적 공포의 지도'였다. • 비둘기의 전멸: 위원 19명 중 무려 7명이 '올해 금리 인하 제로(0회)'를 지지하며 상단에 결집하였다. • 중위값의 함정: 중이값은 3.4%로 유지됐으나, 인하를 주장하던 다수의 점이 동결 진영으로 이동하며 '고금리 장기화(Higher for Longer)'를 공식화하였다. • 장기금리 상향: 장기 중립 금리가 3.1%로 상향된 것은 전쟁이 끝나도 우리가 과거의 초저금리 시대로 다시는 돌아갈 없음을 시사한 것이다. 파월 의장이 "필요하다면 금리 인상도 준비되어 있다"고 언급함에 따라, 금값은 단기적으로 온스당 4,600~5,100달러의 박스권에서 힘겨운 횡보를 이어갈 전망이다. (참고: 점도표는 FOMC 위원 개개인이 생각하는 '적정 금리'를 점으로 찍어 나타내는 그래프이며, 매 분기별 발표되는 경제전망요약(SEP)의 핵심자료이다. 이것은 단순한 통계치가 아니라, 통화 정책의 '향후 경로'를 보여주는 나침반 역할을 하는 것이다) [독자를 위한 정리] "뉴스라는 신기루 너머 '팩트'의 심연을 보라 " 지난주 리포트에서 언급한 마크 트웨인의 “역사는 반복되지 않지만 운율을 맞춘다”라는 말을 상기해 볼 필요가 있다. 시장의 소음(Noise)은 당신의 눈을 멀게 하지만, 역사적 통계(Data)는 당신의 길을 밝혀줄 것이다. 유가가 110달러를 넘어선 지금, 금값이 일시적으로 조정을 받는 것은 폭풍 전야의 정적과 같다. 여러분이 이카로스처럼 타오르는 태양(달러,금리)에 눈이 멀어 추락하지 않기를 바라며 2026년 1분기에도 여전히 '중앙은행의 금 매집'이 지속되고 있고 '고착화된 인플레이션'이라는 명확한 데이터 위에서 냉철한 판단과 결정으로 이 거대한 변동성의 파도를 넘을 수 있기를 기대한다.

2026.03.23 08:23김종인 컬럼니스트

기후부, '제4차 계획기간 배출권거래제 이행' 위한 제1차 민관협의회 개최

기후에너지환경부는 23일 서울 남대문로 대한상의 의원회의실에서 '제4차 계획기간(2026~2030년) 온실가스 배출권 할당계획'에 적용을 받는 업체를 대상으로 '제1차 민관협의회'를 개최한다. 이날 협의회는 정부가 지난해 수립한 '제4기 할당계획'이 올해부터 본격적으로 시작되면서 제도의 효율적인 운영과 기업 현장 애로사항을 듣기 위해 대한상의와 함께 마련한 첫 번째 공식 소통 창구다. 정부는 이번 협의회를 통해 '제4기 할당계획'에서 정한 신규정책 설계방향을 설명하고 기업의 현장상황과 건의사항을 들어 제도에 반영할 계획이다. 이날 간담회에는 기후부와 대한상의를 비롯해 발전·석유화학·시멘트·디스플레이·철강 등 주요 온실가스 다배출업종 기업과 한국열병합발전협회·한국집단에너지협회·한국시멘트협회·한국제지연합회·한국디스플레이산업협회 등 관련 협회 관계자 100여 명이 참석해 논의할 예정이다. 주요 논의 내용으로는 제4기 할당계획 주요 과제와 개선방향, 한국형 시장안정화예비분(K-MSR) 설계 방향, 온실가스 감축실적 적용 가이드라인 등이다. 참석자 전원이 참여하는 자유 토론을 통해 제도의 현장 수용성을 높이기 위한 심도 있는 논의와 개선방안 모색을 위한 토의가 이루어질 예정이다. 오일영 기후부 기후에너지정책실장은 “배출권거래제는 기업을 단순히 규제하는 제도를 넘어 기업의 비용 효과적인 온실가스 감축 투자를 유도하는 핵심 제도”라면서 “앞으로도 민관협의체를 정기적으로 운영해 산업계와 긴밀히 소통하고, 현장의 목소리가 정책에 실질적으로 반영될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.03.22 23:24주문정 기자

"중소기업 중견 성장 지원"...중기부, '2기 점프업' 100곳 선정

중소벤처기업이 중견기업으로 성장할 수 있게 중기부가 지원하는 '도약(Jump-Up) 프로그램' 2기 기업 100개사가 최종 선발됐다. '도약(Jump-Up) 프로그램'은 우수한 성장성, 기술성 등을 보유한 업력 7년 이상의 중기업이 신사업·신시장 진출을 통해 새로운 성장동력을 확보하고 중견기업으로 도약할 수 있게 지원하는 제도다. 작년에 이어 올해가 2기다. 현정부 국정과제(35번)로 추진 중이며 매년 100개씩 선정해 2029년까지 총 500개사를 선발할 계획이다. 22일 중기부에 따르면, 이번 모집공고에 총 531개 기업이 신청, 약 2개월 간 성장성과 수익성, 혁신성에 대한 평가를 거쳐 중견기업으로 성장 잠재력이 우수한 기업을 선별했다. 올해 선정된 제2기 점프업 기업 100개사의 평균 업력은 22.3년이다. 또 2024년 기준 평균 매출액은 466억원, 평균 고용은 126명이다. 최근 3개년('22~'24)간 평균 매출액과 고용 수치가 지속 성장한 것으로 나타났다. 특히, 재무 성장성과 수익성은 매우 높은 수준으로 2024년 기준 매출액 증가율과 영업이익률이 일반 제조 중소기업 대비 각각 13.9%p, 2.0%p 높은 것으로 나타났다 제2기 점프업 기업들은 오는 4월 중으로 예정된 출정식 후 본격적으로 '도약(Jump-Up)프로그램'에 참여한다. 신사업 진출전략 수립을 비롯해 경영·기술 자문 등을 통해 밀착지원한다. 최대 7억5000만원의 바우처를 포함한 투자유치와 해외진출 네트워킹, 정책연계 등을 3년간 체계적으로 지원한다. 특히 올해는 지난 1기 점프업 기업들의 의견을 반영, 지원 내용을 더 강화했다. 전문적이고 다양한 기술 자문 수요에 대응하기 위해 수행기관을 추가 선발해 운영하고, 중소벤처진흥공단의 전세계 14개국 글로벌비즈니스센터(GBC)를 활용한 현지화 수출 및 투자유치를 본격 추진한다. 나아가 융자·보증, 정책펀드, 수출금융 등 정책기관의 연계 지원을 지속 추진하면서 전문무역상사, 로펌 등 민간주체와의 협력을 확대, 선발기업의 도전과 혁신을 뒷받침한다. 또 엄격한 성과평가 체계를 마련, 적용한다. 우수 성과기업에게는 추가적인 인센티브를 제공하는 방안도 고려 중이다. 한성숙 장관은 “우리 경제의 활력 회복은 경제 근간인 중소기업이 새로운 성장동력을 창출해 중견기업, 대기업으로 도약해 나가는 것이 핵심”이라며 “점프업 프로그램이 가능성 있는 중소기업을 선발하는데 그치지 않고 성장과 도약을 지원하는 대표 스케일업 정책이 되도록 적극 뒷받침하겠다”고 밝혔다.

2026.03.22 18:52방은주 기자

트럼프 만나려면 90억원?...만찬 참가 위해 '트럼프코인' 매수 경쟁

도널드 트럼프 미국 대통령이 자신의 이름을 딴 가상자산 '오피셜트럼프(OFFICIAL TRUMP)' 투자자 대상 만찬 일정을 발표한 가운데, 행사에 참여하기 위해 최대 수백만 달러가 필요하다는 분석이 나왔다. 21일(현지시간) 가상자산 전문매체 코인데스크에 따르면 온체인 데이터 분석 결과, 상위권 참가자들은 오피셜트럼프 토큰 매수에 600만 달러(약 90억 3900만원) 이상을 투입한 것으로 나타났다. 참여 순위는 '트럼프 포인트'로 불리는 온체인 지표를 기반으로 산정되며, 단순 보유량이 아닌 보유 기간과 매수 전략 등 복합적인 요소가 반영된다. 현재 리더보드 상 1위 투자자는 지난 일주일간 바이낸스에서 오피셜트럼프 토큰을 100만개, 99만9999개씩 총 600만 달러 이상을 매수하며 순위를 끌어올렸다. 일부 상위권 지갑은 수 개월 전부터 해당 가상자산을 매수해 장기 보유한 반면, 일부는 최근 대규모 매수를 통해 순위를 끌어올렸다. 트럼프 대통령과 가상자산 보유자 간 오찬 행사는 다음달 25일 미국 플로리다 팜비치 소재 클럽 '마러라고(Mar-a-Lago)'에서 열릴 예정이다. 총 참가 인원은 297명으로, 그 중 상위 29명은 트럼프 대통령과의 VIP 리셉션과 행사장 투어에 참여할 수 있다. 이번 행사는 지난해 4월에 이어 두 번째다. 트럼프 대통령은 자신의 밈코인 보유자 약 200명을 대상으로 비공개 만찬을 개최한 바 있다. 당시 민주당 의원들은 트럼프 대통령이 재임 중 사적 이익을 추구하고 있다며 부패 소지가 있다고 비판했지만, 트럼프 대통령은 행사를 예정대로 진행했다.

2026.03.22 12:39홍하나 기자

플라즈맵, 관리종목 탈피…자본잠식 해소, 재무 정상화 본격화

플라즈맵(405000)은 자본잠식률 50% 초과로 인한 관리종목 지정 사유를 해소하고, 감사보고서 제출을 통해 관리종목 탈피가 최종 확정됐다고 지난 20일 밝혔다. 회사 측은 2025년 경영 효율화 및 사업 구조 개선을 통해 재무구조를 대폭 개선한 결과 기존 관리종목 지정 사유였던 자본잠식 상태를 해소했고, 이번 감사보고서를 통해 해당 내용이 공식적으로 확인되며 관리종목 탈피 요건을 충족했다고 전했다. 지난 한 해 동안 ▲고정비 구조 슬림화 ▲외주·구매 구조 개선 ▲조직 재편을 통한 인력 효율화 등 전사적인 체질 개선을 추진해 연간 영업손실을 전년 대비 100억원 이상 축소하는 성과를 거뒀고, 특히 2025년 말 기준 자본잠식 상태를 완전히 해소하며 재무 안정성을 확보했다는 것이다. 특히 이번 관리종목 탈피는 단순한 요건 충족을 넘어, 실질적인 수익 구조 개선과 재무 건전성 회복이 동반된 결과라는 점에서 의미가 크며, 이를 통해 향후 영업 활동 정상화는 물론, 투자자 신뢰 회복 및 시장 접근성 개선도 기대된다고 강조했다. 한편 플라즈맵은 최근 의료기기 전문 유통기업 디에스메디칼과 국내 안과 영역에 대한 독점 제품 공급 계약을 체결하며 신규 시장 진입에 본격 나서는 등 성과도 이어가고 있다. 이번 계약에 따라 플라즈맵은 저온 플라즈마 멸균기 'STERLINK Lite+'를 중심으로 향후 2년간 총 150대를 공급할 예정이며, 안과 병·의원을 타깃으로 한 전략적 계약으로 매출 기반도 확보했다. 양사는 ▲A/S 협력 ▲학회 공동 마케팅 ▲프로모션 운영 ▲시장 확대 전략 수립 등 다각적인 협력 체계를 구축하고, 안과 시장 내 전문 멸균 솔루션 보급을 확대해 나갈 계획이다. 안과 분야는 정밀 기구 사용 비중이 높고 멸균 안정성이 중요한 영역으로, 소형·저온 멸균 솔루션 수요가 지속 증가하고 있다. 플라즈맵은 이번 안과 분야 독점 계약을 통해 전문과 특화 전략을 강화하는 동시에, 확보된 레퍼런스를 기반으로 타 진료과 및 추가 시장으로의 확장도 추진할 방침이다. 또 2026년 하반기 출시를 목표로 30리터급 대용량 멸균기 'PLASMA STERI 700'을 개발 중이며, 치과 근관치료 시장을 겨냥한 'PLASMA ENDO' 역시 제품 고도화 및 인허가 절차를 진행하는 등 제품 포트폴리오 확대에도 속도를 내고 있으며, 향후 신제품 출시와 함께 기존 파트너사와의 협력 범위도 확대한다는 계획이다. 이윤철 플라즈맵 대표는 “이번 관리종목 탈피는 자본잠식 해소를 포함한 근본적인 재무구조 개선 성과가 공식적으로 확인된 결과”라며 “이를 기반으로 사업 경쟁력을 더욱 강화하고, 2026년에는 실질적인 성장과 수익성 개선을 동시에 실현해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.22 12:24조민규 기자

테슬라, 연내 자율주행 100억 마일 돌파…현대차는?

"테슬라는 단순한 자동차 회사가 아니라 데이터 회사다." 글로벌 IT 전문 매체 CIO는 테슬라를 이같이 평가했다. 테슬라는 차량 판매를 넘어 데이터와 신경망을 중심으로 한 통합 시스템을 구축하고 있으며, 물리적인 차량 생산은 이 구조의 일부에 불과하다는 분석이다. 특히 테슬라의 핵심 경쟁력은 방대한 데이터에 있다는 점을 강조했다. 22일 업계에 따르면 테슬라는 현재 약 87억8000만 마일(141억2000만㎞)에 달하는 오토파일럿 및 완전자율주행(FSD), 로보택시를 포함한 자율주행 누적 주행 데이터를 확보했다. 글로벌 자율주행 기업 가운데 가장 큰 규모다. 특히 데이터 증가 속도도 가파르다. 테슬라는 2021년 600만 마일(약 965만㎞)에 불과하던 FSD 주행 데이터가 2025년 42억5천만 마일(약 68억4000만㎞)로 급증하며 약 4년 만에 700배 이상 늘었다. 올해 들어서는 50일 만에 추가로 10억 마일(약 16억㎞)이 축적됐다. 현재 테슬라 차량은 하루 약 2천만 마일(약 3218만㎞) 수준의 데이터를 생산하고 있으며, 이 같은 추세를 감안하면 연내 약 100억마일(약 160억㎞)의 누적 데이터를 돌파할 것으로 전망된다. 이는 자율주행 상용화를 위한 핵심 기준으로 거론되는 '임계 데이터 규모'에 근접한 수치다. 특히 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 2023년 3분기 실적발표에서 "자율주행이 인간보다 훨씬 안전해지려면 대략 100억 마일 수준의 데이터가 필요하다"고 언급한 기준에 근접하는 수치다. 테슬라는 이 같은 데이터를 인공지능(AI) 학습에 활용하고, 무선 업데이트(OTA)를 통해 차량에 반영하는 '데이터-학습-배포' 구조를 구축했다. 이를 통해 자율주행 성능은 시간이 지날수록 지속적으로 개선된다. 테슬라에 따르면 FSD(감독형) 사용 시 약 530만 마일당 1건 수준의 사고가 발생하는 것으로 나타났다. 테슬라는 일반 운전(약 85만 마일당 1건) 대비 약 6~7배 높은 안전성을 보인다고 설명했다. 테슬라 추격 나선 현대차…AI 학습으로 자율주행 데이터 확보 현대자동차그룹은 자율주행 데이터 확보와 활용 측면에서 아직 초기 단계다. 현대차, 기아, 포티투닷, 모셔널 등 계열사별로 데이터가 분산돼 있었고, 서로 다른 시스템으로 인해 데이터 호환성과 활용성에 한계가 있었던 것으로 알려졌다. 이에 현대차그룹은 엔비디아와 협력을 확대하며 데이터 기반 자율주행 체계 구축에 나섰다. 현대차는 '엔비디아 드라이브 하이페리온'을 도입해 CPU·GPU·센서·카메라를 통합한 아키텍처를 구축하고, 자율주행 레벨 2부터 레벨 4까지 확장 가능한 시스템을 마련한다는 계획이다. 또한 그룹 전반에서 수집되는 데이터를 단일 학습 파이프라인으로 통합하고, 영상·언어·행동 데이터를 기반으로 AI 학습과 차량 적용, 데이터 품질 개선으로 이어지는 '데이터 선순환 구조'를 구축한다는 전략이다. 이 같은 데이터 통합은 본격적인 자율주행 탑재를 위한 기반 구축으로 해석된다. 현대차그룹은 연간 약 700만대 이상의 차량을 판매하는 만큼 도로 위에는 수천만대에 달하는 차량이 운행 중인 것으로 추산된다. 이를 데이터로 활용하기 위한 기반을 마련하는 것으로 해석된다. 리처드 첼민스키 포티투닷 SDV 플랫폼 총괄(부사장)은 최근 "아트리아 AI가 이미 활용 가능하다고 판단할 만큼 기술이 충분히 진척됐다"며 실제 차량 탑재를 위한 검토에 착수했다고 밝혔다. 출시 이후에도 실제 주행 데이터를 활용해 성능을 지속 개선하는 구조를 도입한다는 점에서 테슬라와 유사한 전략이다. 현대차는 엔비디아의 자율주행 AI 기술도 적극 활용할 계획이다. 엔비디아는 시각·언어·행동(VLA)을 통합한 AI 모델 '알파마요'와 3D 가상 시뮬레이션 플랫폼 '옴니버스'를 통해 자율주행 AI를 학습시키고 있다. 업계에 따르면 알파마요와 시뮬레이션 환경을 활용하면 가상 환경에서 다양한 주행 상황을 반복 학습할 수 있어 학습 속도를 크게 높일 수 있는 것이 특징이다. 이는 실제 도로 데이터를 기반으로 학습하는 테슬라 방식과 대비된다. 테슬라는 전 세계 차량에서 수집된 실제 주행 데이터를 통해 사람처럼 운전 감각을 학습한다. 반면 엔비디아는 합성 데이터와 가상 환경을 활용해 학습 속도를 높이는 전략을 택했다. 웨이모는 여기에 라이다 기반 정밀 지도 방식을 결합해 안정성을 확보하는 접근을 취하고 있다. 업계에서는 자율주행 경쟁이 단순한 기술 경쟁을 넘어 '데이터 규모와 학습 방식 경쟁'으로 확대되고 있다고 보고 있다. 테슬라가 약 130억㎞ 규모의 실도로 데이터를 기반으로 격차를 벌린 가운데, 현대차는 엔비디아 협력을 통해 데이터 통합과 AI 학습 체계를 구축하며 추격에 나선 상황이다. 업계 한 관계자는 "테슬라가 자율주행 기술력을 빠르게 확장하는 것은 통일된 차량 모델 기반으로 데이터를 축적하기 때문"이라며 "데이터 통합은 수집 속도와 활용 효율 측면에서 필수적인 요소"라고 설명했다.

2026.03.22 09:40김재성 기자

테슬라, 중국산 태양광 장비 조달 추진...탈중국 대안 부재

미국 무역 정책 리스크를 우회하기 위해 탈중국 공급망 구축을 추진 중인 테슬라가 중국 태양광 장비 제조 업체들과 대규모 구매 협상을 추진 중인 것으로 알려졌다. 태양광 산업의 경우 중국 기업들이 사실상 공급망을 독점하고 있기 때문인 것으로 분석된다. 로이터 등 외신에 따르면 테슬라는 맥스웰, 선전 제자웨이혁신에너지장비, 라플라스신에너지과학기술 등 중국 기업들과 태양광 셀, 패널 관련 제조 설비 구매 협상을 진행 중인 것으로 지난 19일 알려졌다. 논의되는 거래 규모는 약 29억 달러(약 4조3000억원)다. 로이터는 관련 소식통을 인용, 이 장비들이 가을 이전에 납품돼 테슬라 텍사스주 기가팩토리에 운송될 것이라고 보도했다. 테슬라는 오는 2028년까지 미국 내 태양광 연간 생산능력(CAPA)을 100GW 이상 확보하는 것을 목표로 하고 있다. 뉴욕 기가팩토리에선 자체 태양광 패널과 모듈을 생산 중이다. 업계에선 테슬라가 전기차, 에너지저장장치(ESS) 등 다른 사업에서 탈중국 공급망 구축을 적극 추진 중임에도 중국 장비 업체들과 접촉한 것에 주목한다. 테슬라가 공급망을 재편하는 이유는 미국이 관세 등 수단으로 중국 기업에 대한 통상 제재를 강화하고 있어서다. 그러나 태양광 장비에 대해선 대안이 없어 중국산 조달을 택할 수밖에 없었다는 분석이다. 실제 미국도 중국산 태양광 제조 장비에 대해선 관세를 면제하고 있는데, 이런 시장 상황을 고려한 것으로 보인다. 테슬라가 구매 협상 중인 장비 중 일부는 중국 정부의 승인이 필요한 것으로 알려졌다.

2026.03.22 09:32김윤희 기자

오픈AI, 인력 두 배 확충…경쟁력 확보 '안간힘'

오픈AI가 기업 고객 확대와 경쟁사 앤트로픽을 따라잡기 위한 전략의 일환으로 올해 말까지 인력을 거의 두 배로 늘릴 계획이다. 21일(현지시간) 파이낸셜타임스 등 외신에 따르면 오픈AI는 현재 약 4500명 수준인 인력을 약 8000명까지 확대하는 것을 목표로 하고 있다고 사안에 정통한 관계자들이 밝혔다. 신규 채용 인력은 주로 제품 개발, 엔지니어링, 연구, 영업 부문에 배치될 예정이다. 또한 기업 고객이 자사 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 '기술 앰배서더십' 분야의 전문가 채용도 강화할 계획이다. 오픈AI는 미국 샌프란시스코에 새로운 사무실 임대 계약도 체결했다. 이로 인해 도심 내 사무실 공간 규모는 100만 제곱피트를 넘어섰으며 올해 하루 평균 약 12명씩 인력을 늘릴 준비를 하고 있다. 이번 채용 확대는 앤트로픽이 기업 고객 시장에서 빠르게 성장하고 구글과의 경쟁이 심화되는 상황에서 이를 견제하기 위한 전략 개편의 일환이다. 오픈AI는 사모펀드와의 합작사 설립도 논의 중이다. 이를 통해 해당 펀드가 투자한 기업들에 오픈AI 제품을 도입하는 방안도 들여다보고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 모두 아직 적자를 기록하고 있으며, AI 모델 학습을 위해 막대한 비용을 지출하고 있다. 두 회사는 비용 절감과 매출 확대를 통해 수익성을 확보하려고 하고 있으며 이르면 올해 기업공개(IPO)를 추진할 가능성도 나오고 있다. 이에 AI 기업들은 '포워드 디플로이드 엔지니어'라고 불리는 인력을 대거 채용하고 있다. 이는 기업 내부에 전문가를 배치해 AI 모델을 맞춤화하도록 돕는 방식으로, 팔란티어가 선도한 접근법이다. 아울러, 오픈AI는 기업 시장으로 무게 중심을 옮기고 있는 동시에 유료 사용자 확대에도 나서고 있다. 회사는 올해 말까지 전체 매출의 절반을 기업 고객에서 창출할 것으로 예상하고 있으며, 이는 40%인 현재 수준에서 증가한 수치다. 오픈AI의 한 임원은 코딩 도구의 등장으로 “완전히 새로운 기회가 열렸다”며 “제품과 시장 접근 방식을 모두 바꾸게 만들었다”고 말했다. 이어 그는 챗GPT나 추론 모델처럼 코딩 모델이 기업에서 예상 밖의 반응을 얻으면서 “회사의 방향이 갑자기 전환됐다”고 덧붙였다. 다만, 빠르게 변화하는 시장에서 전략 수정에 따른 위험도 존재한다. 한 투자자는 구글이 챗봇 시장에서 강력한 경쟁자로 자리잡고 있고, 앤트로픽이 기업 시장을 선점한 상황에서 오픈AI가 자칫하면 어느 쪽에도 속하지 못하는 애매한 위치에 놓일 수 있다고 지적했다.

2026.03.22 09:25박서린 기자

KT, 기술-사업 연계 경쟁력으로 AI 리더십 강화

KT가 AI 연구 성과를 실제 서비스에 적용하며 기술과 사업을 연결하는 '실전형 AI 경쟁력'을 강화하고 있다고 밝혔다. 믿:음 K, 에이전틱 패브릭 등 주요 AI 모델과 플랫폼에 반영하며 사업화 성과로 이어가고 있다는 것이다. KT는 지난 5년간 총 148건의 AI 분야 논문을 발표했으며, 이 가운데 49건은 CVPR, EMNLP, NeurIPS, ACL, ICCV, AAAI 등의 글로벌 최고 수준 학회에 등재됐다. 특히 KT는 서울대학교, KAIST, 고려대학교 등의 주요 대학과 공동연구센터를 구성하고 각 대학의 전문 연구 역량과 KT의 기술 사업 경험을 결합한 공동 연구를 수행하고 있다. 이 과정에서 KT는 단순한 기술 교류를 넘어 연구 기획 단계부터 성과 검증, 사업 적용 가능성까지 함께 고려하는 협력 체계를 구축했다. 이를 통해 연구 결과가 실제 서비스와 사업으로 이어지는 구조를 정착시키고 있다는 설명이다. 2025년부터는 에이전틱 AI, 버티컬 AI, 책임감 있는 AI, 피지컬 AI 등으로 산학협력 연구 영역을 확대했으며, 확보된 멀티모달 및 에이전틱 AI 역량을 믿:음 K와 에이전틱 패브릭 등 상용 서비스에 적용하고 있다. 이러한 협력의 일환으로 KT는 지난 3월 20일 서울 서초구 KT 우면연구센터에서 서울대, KAIST와 함께 기술 워크숍을 열고 공동연구 과제 현황과 중간 성과를 공유하고 향후 연구 방향과 사업 활용 방안을 논의했다. 이날 워크숍에는 오승필 부사장과 배순민 상무, 윤경아 상무, 이세정 상무를 비롯한 실무 연구진과 서울대 AI연구원장 이재욱 교수, KAIST 김재철AI대학원 김기응 교수 등 약 100여 명이 온오프라인으로 참석했다. 참석자들은 효율적인 학습과 추론, 차세대 인터페이스, 책임감 있는 AI 등 다양한 산학 공동연구 과제의 현황을 공유하고, 해당 연구 성과를 실제 기술과 서비스에 어떻게 연결할 것인지에 대한 심도 깊은 논의를 진행했다. KT는 이러한 산학협력을 통해 연구 성과의 학문적 완성도뿐 아니라 실제 사업과 서비스에 적용 가능한 실효성을 함께 높여 나갈 계획이다. 이재욱 서울대 AI연구원장은 “이번 산학 공동연구는 학문적 깊이와 산업적 활용 가능성을 동시에 고려한 연구 과제들로 구성됐다”며 “대학의 연구 성과가 기업의 실제 문제 해결과 서비스 혁신으로 이어지는 의미 있는 사례를 만들어가고 있다”고 말했다. 오승필 KT 부사장은 “글로벌 최고 수준 AI 학회에 논문을 게재하는 등 축적해 온 연구 성과를 믿:음 K, 에이전틱 패브릭과 같은 상용 서비스에 적용하여 연구에 머무르지 않는 실전형 AI를 구현하고 있다”며 “앞으로도 기술 연구와 상품이 유기적으로 연결되는 로드맵과 산학협력을 통해 차세대 AI 핵심 기술을 선제적으로 확보하고, 실제 산업 현장에서 작동하는 AI 경쟁력을 지속적으로 강화할 것”이라고 밝혔다.

2026.03.22 09:00박수형 기자

신세계百, 강남점 신세계마켓 1주년 행사 개최

신세계백화점은 강남점 '신세계마켓' 개점 1주년을 맞이해 고객 감사 행사를 개최한다고 22일 밝혔다. 신세계마켓은 강남점 식품관 재단장 프로젝트의 세 번째 단계로 서울 소재 백화점 중 최대 규모인 약 600평(약 1980㎡)으로 조성된 슈퍼마켓이다. 신선식품과 프리미엄 가정식 전문관, 그로서리(식료품) 매장 등 세 구역으로 구성됐다. 지난 1년간 신세계마켓은 전년 동기 대비 30% 이상의 매출이 증가했으며, 신규 고객 및 서초·강남 외 고객들도 대거 유치했다. 실제로 지난 1년간 신세계마켓으로 유입된 신규 고객의 비중은 약 30%로 집계됐고 서울 외 지역의 고객 비중도 40%를 넘겼다. 신세계백화점은 신세계마켓 1주년을 맞아 26일까지 고객 감사 100대 상품과 봄 제철 식재료 특가 행사, 각 카테고리별 인기 브랜드의 팝업스토어 등 다양한 이벤트를 마련했다. 먼저 신선식품, 그로서리, 건강식품, 주류에 걸쳐 특가 행사를 진행한다. 특가 상품은 고객들에게 인기 있었던 품목은 물론 온라인·오프라인 최저가 상품으로 기획됐다. 봄 제철 식재료인 주꾸미, 삼치, 도다리, 가자미 등의 수산물과 달래, 냉이 등 봄나물 등을 산지에서 직송해 신선한 식재료도 만나볼 수 있다. 신세계마켓 중앙 행사장에서는 스시도쿠, 이나키안 블랙, 해방촌닭, 안성맞춤 한우 등 지난 1년간 고객들에게 사랑받았던 브랜드들이 팝업스토어를 선보인다. 최원준 신세계백화점 식품담당 상무는 “프리미엄 장보기의 기준을 세운 신세계마켓이 1주년을 맞이해 특가 행사, 팝업스토어 등 다양한 이벤트를 펼친다”며 “앞으로도 신세계마켓에서 국내·외 식재료를 소개하고 대한민국의 미식 트렌드를 이끌어 갈 수 있는 콘텐츠를 지속적으로 선보일 것”이라고 말했다.

2026.03.22 06:00김민아 기자

방탈출부터 디저트까지…롯데칠성 새로중앙박물관 팝업 가보니

팝업 전시장에 들어서자 진열장 안 유물과 벽면의 소품, 그림이 먼저 눈에 들어왔다. 신라·고려·조선으로 구성된 역사 공간 곳곳에는 롯데칠성음료 '새로'의 캐릭터 새로구미가 배치돼 브랜드 세계관을 전시 형식으로 구현했다. 기자는 지난 20일 서울 성동구 성수동에 마련된 새로중앙박물관 팝업스토어를 찾았다. 이곳은 롯데칠성음료가 새로 리뉴얼을 기념해 마련됐다. 탄생부터 현재의 리뉴얼 제품까지를 한 공간에 묶어 보여주고, 관람객이 직접 체험하며 달라진 점을 익히게 하는 데 초점을 맞췄다. 회사 관계자는 “성수를 찾는 젊고 트렌디한 고객들이 와서 즐길 수 있게끔 공간을 설계했다”고 말했다. 지난 1월 말 리뉴얼한 새로의 특장점을 글이나 광고만으로 설명하는 대신 직접 만지고 움직이는 체험으로 전달하겠다는 설명이다. 팝업에 참석한 방문객들은 먼저 새로의 천년 세계관을 정리한 전시 구역을 보게 된다. 입구에서는 빈칸이 뚫린 엽서가 하나씩 주어지는데, 전시장 곳곳의 스탬프 7개를 모두 채우면 마지막에 굿즈 뽑기에 쓸 코인을 받을 수 있다. 전시 초입은 새로구미 캐릭터와 브랜드 히스토리, 과거 팝업 포스터와 지도 등을 중심으로 꾸려졌다. 대동여지도를 패러디해 서울뿐 아니라 강릉, 대전, 대구, 부산 등에서 진행된 새로 팝업 기록도 한눈에 볼 수 있게 한 것이 특징이다. 회사는 중간중간 관람객이 소품을 만지고 사진을 찍으며 둘러볼 수 있도록 만들었고, 곳곳에 사진을 찍을 수 있도록 소품도 배치했다. 안쪽으로 들어가면 새로 비법 연구실로 이어진다. 이곳에서는 잃어버린 새로 비법서를 찾는 방탈출 게임을 체험할 수 있다. 관람객은 단서를 찾고 미션을 수행하는 과정에서 새로의 특장점을 자연스럽게 확인하게 된다. 제품 정보를 일방적으로 설명하지 않고 게임 안에 녹여낸 방식이다. 일례로 방탈출 구간에서 관람객이 미션을 따라 이동하면 엘리베이터 안에서 15.7층이라는 안내 방송이 나오는데, 이는 리뉴얼된 새로의 알코올 도수 15.7도를 상징한다. 이 밖에도 방탈출 곳곳에는 리뉴얼 포인트가 배치돼 있다. 롯데칠성은 이번 리뉴얼을 통해 국산쌀 100% 증류주를 더하고 아미노산 5종을 넣는 등 제품을 강화했다. 관람객은 미션을 수행하며 이런 요소를 하나씩 접하게 되고, 자연스럽게 새로가 달라진 지점을 체감하게 된다는 설명이다. 그다음 동선은 굿즈존으로 연결된다. 처음 입장할 때 받은 엽서에 스탬프를 모두 채우면 코인을 받아 뽑기 기계에서 캡슐형 굿즈를 뽑을 수 있다. 키캡, 콜라보 굿즈, 한정판 상품 등 다양한 굿즈를 준비했다. 이와 별도로 새로 라벨과 미니어처 병을 꾸미는 체험도 마련됐다. 팝업의 마지막은 시식 공간으로 마련됐다. 카페 아우프글렛과 협업해 만든 비법서 모양의 디저트가 제공되고, 칵테일이 제공되는 새로 술상 세트가 판매된다. 술상 세트의 가격은 7900원으로, 알코올을 마시지 못하는 관람객을 고려해 새로를 무알콜 칵테일에 취향대로 섞어 마실 수 있도록 했다. 새로중앙박물관 팝업스토어는 21일부터 4월 5일까지 서울 성동구 연무장13길 11에서 운영된다. 예스24와 네이버 플레이스를 통한 사전 예약 또는 현장 대기 후 입장 가능하며, 운영 시간은 매일 오전 11시부터 오후 9시까지다. 회사 관계자는 “새로의 리뉴얼에 대해 소비자분들께서 많이 모르실 수도 있어 체험형 활동을 통해 좀 더 잘 알려드리고, 어떤 점들이 리뉴얼됐는지를 직접 체험해 보고 기억하실 수 있게 기획했다”고 말했다.

2026.03.21 15:00류승현 기자

김민석 총리 "BTS 공연, 국민 관심과 불편 인식해야”

김민석 국무총리는 21일 “BTS 컴백 공연이 근본적으로는 국가와 공동체가 지원하는 행사”라며 “전 국가와 국민들이 관심과 지원, 일정한 불편을 감수하고 있다는 것을 인식하는 것이 중요하다”고 밝혔다. 김 총리는 이날 서울 광화문 광장에서 열리는 방탄소년단(BTS) 공연 현장 인근에 위치한 세종문화회관에 마련된 통합현장본부 상황실을 찾아 관계 기관들과 공연 안전관리회의를 갖고 이같이 말했다. 김 총리는 행사 주최 측인 하이브의 부사장에 “회사가 이 공연뿐만 아니라 앞으로도 책임감을 갖고 성찰해달라”고 당부했다. 특히 “그렇게 할 만큼 의미가 있다는 점을 인지하기 때문에 국가적 역량이 동원되는 것”이라고 강조했다. 그러면서 “광화문은 국가 공간이자 역사 공간, 민주적 공간”이라며 “특별히 오늘은 우리 모두가 그것을 잘 살리는 계기가 됐으면 좋겠다”고 덧붙였다. 김 총리는 또 현장 안전 관리 관계자들에 “정부가 이런 일에 경험이 많고 BTS를 지원하는 하이브도 경험이 있기 때문에 잘 될 것이라고 본다”며 “100% 안전한 가운데 (행사가 진행)될 수 있도록 해달라”고 주문했다. 하이브 측은 “위험 지역인 핫존을 집중 모니터링해 인파를 1제곱미터당 2.5명 미만으로 관리하도록 하겠다”며 “중동 정세에 따른 테러 위험성에 대비해 웜존에서 핫존으로 들어오는 길목에 금속 탐지기 81대를 설치해 출입 통제 및 소지품 검사를 진행하겠다”고 했다. 한편 이날 오후 8시에 시작되는 BTS 컴백 공연에는 약 26만 명의 인파가 몰릴 것으로 예상되고 있다.

2026.03.21 14:15박수형 기자

[박준성의 SW] AI가 SaaS 대체?..."30여년 SW역사 보면 No"

AI시대에 들어 사스포칼립스(SaaSpocalypse)라는 유행어가 나올 정도로 SaaS의 수요와 공급이 줄어들 것이라는 예측이 나돌고 있다. 과연 그럴까? 이에 대한 명확한 해답을 얻으려면 2022년 생성형AI 출현 이후 SW 시장과 SW 산업 전체의 변화 동향을 이해해야 한다. SW시장과 산업을 형성하는 SW는 어떤 종류가 있을까? 또 AI에는 어떤 종류가 있고, AI 종류별로 각 SW 종류에 대해 어떤 영향을 미칠 수 있을까? 이런 복잡한 생태계의 진화 속에서 SaaS의 운명도 정해질 것이다. ■ SW종류 딜리버리 모델따라 크게 6종 먼저 SW업종은 SW의 딜리버리 모델(Delivery Model)에 따라 크게 2가지, 다음과 같이 6개 업종으로 분류할 수 있다. (1) 맞춤형 SW(2종): 특정 사용자 그룹의 특수한 요구사항에 맞춰 제작된 SW로 사용자 조직이 소유권을 보유한다. ①자체 개발 SW(In-House SW): 기업 내부 IT 직원들이 개발한 맞춤형 SW ②SI 개발 주문형 SW(Custom/Bespoke SW): SI업체가 용역 계약을 통해 개발해 준 맞춤형 SW (2)기성 SW 제품(Commercial Off-the-Shelf SW, COTS, 4종): 시장에서 확보 가능한 기성 제품으로 가공 없이 바로 쓸 수 있는 범용 SW. 제품 벤더가 소유권을 보유하고 사용자 조직은 사용권만 보유 ①패키지 SW: 설치 파일 형태로 규격화해 판매하는 기성 SW 제품 ②오픈소스 SW: 시장에서 무료로 소스 코드까지 제공하는 기성 SW 반제품 내지 제품 ③ASP(application Service Provider)&호스티드 앱 (Hosted application): 서비스 제공업체(ASP) 또는 제품 벤더의 서버에 설치해두고, 고객이 인터넷을 통해 접속해서 쓰는 싱글 테넌트(Single-Tenant) 기성 SW 제품 ④SaaS(Software as a Service): 제품 벤더가 자사 서버에 설치해 두고, 고객이 인터넷을 통해 접속해서 쓰는 멀티테넌트(Multitenant) 기성 SW 제품 위의 6개 SW 업종이 모두 AI를 활용할 수 있다. 우선 6개 SW 업종 중에서 패키지 SW, 오픈 소스 SW, ASP&호스티드 앱 업종은 이번 분석에서 제외한다. 패키지 SW는 온프레미스(On-Premise, 자체 내부 구축) 설치와 운영에 소요되는 IT 인력 및 비용 면에서 신규 수요가 줄고 있다. 오픈소스 SW는 모든 SW 업종에서 제품 개발에 활용되고 있어 별도의 업종으로 구분하기 어렵다. ASP와 Hosted App은 패키지 SW가 SaaS로 진화하는 과정에서 나타난 싱글 테넌트(Single Tenant) 아키텍처로 저성장 저수익 때문에 멀티테넌트(Multitenant) 아키텍처 기반의 고성장 고수익 SaaS에 의해 밀려나고 있다. ■ 자체 개발 SW, SI 개발 주문형 SW, SaaS 등 3개 업종별 AI 활용은? 자체 개발 SW, SI 개발 주문형 SW, SaaS의 3개 업종별로 AI를 어떻게 활용하고 있는지 그 동향을 살펴보려 한다. SW의 AI 활용 양상, 즉 AI SW 형태(Type)는 AI 모델 Type, SW/AI 통합 모드와 SW 자율성(Autonomy)의 3차원에서 바라볼 수 있다. ▲AI 모델 Type: -분석형(Predictive/Analytical) AI 모델: Regression, Decision Tree, SVM, ARIMA, Clustering 등 분석형 AI 기반의 SW -인지형(Perceptive) AI 모델: 이미지, 비전, 스피치, IoT 센서 등의 인지 SW -생성형(Generative) AI 모델: 대형언어모델(LLM) 기반의 챗봇 및 에이전트 SW ▲SW/AI 통합 모드 -로컬 맞춤형 AI Model 기반 SW: 기업 내에 자체 AI 모델을 구축해 활용하는 시스템 -AI 기본모델(Foundation Model) 기반 SW: 제3의 AI 기본모델 벤더가 제공하는 기본모델 위에 SW를 Wrapper로 부가해 만든 시스템 ▲SW 자율성 -非에이전트 AI SW: 인풋(Input)을 받아 AI 모델을 이용해 아웃풋(Output)을 산출하는 SW -에이전트 AI SW: 주어진 목적을 달성하기 위해 스스로 인풋을 바꿔가면서 AI 모델과 외부 툴(Tool)도 바꿔가면서 아웃풋을 산출하고 산출 결과를 자체 평가해 인풋에 피드백하며 루프(Loop)을 돌리는 자율성이 높은 SW ■ AI SW 유형 4종은 무엇... 종래 분석형 및 인지형 AI를 활용하는 SW는 대부분 로컬 맞춤형 AI 모델 기반의 SW이다. 2022년 출현한 생성형 AI를 활용하는 SW는 AI 기본 모델(Foundation Model) 기반의 SW이다. 따라서 AI SW Type을 다음의 4종으로 압축할 수 있다. 1)맞춤형 분석/인지형 AI 모델 기반의 非에이전트 SW: 아마존의 Collaborative Filtering, 순환 신경망(Recursive Neural Network, RNN) 등 AI 모델 기반의 상품 추천 시스템이 이 유형의 대표적인 사례다. 연 300조 원의 매출을 창출하는 AI 역사상 가장 ROI가 높은 AI SW이다. 구글의 광고 시스템도 이 유형의 대표적 사례다. Regression, Decision Tree, Deep Neural Network(DNN), Bandit, Collaborative Filtering, Clustering 등 다양한 기계학습 모델을 기반으로 연 300조 원의 광고 수입을 창출한다. 이 유형이 AI 역사상 가장 큰 경영성과를 낸 AI 애플리케이션 유형이다. (https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 2)맞춤형 분석/인지형 AI 모델 기반의 에이전트 SW: JP모건의 사기 검출(Fraud Detection) 시스템이 이 유형의 대표적 사례다. Graph Neural Networks (GNNs), Decision Trees, Logistic Regression 등의 기계학습 모델을 기반으로 한 자율적 의사결정 시스템으로, 연 2조 원의 비용 절감을 실현한다. 3)생성형 AI 기본모델 기반의 非에이전트 SW: 이 유형의 대표적 사례로 Adobe Firefly를 들 수 있다. 텍스트 프롬프트를 받아 Image, Video, Speech, Sound 등을 자동 생성한다. 연매출 3500억 원을 달성하고 있다. SAP도 Joule이라는 생성형 AI 플랫폼을 ERP의 핵심에 통합함으로써 비즈니스 기능의 80%에 생성형 AI를 적용하고 있다. 4)생성형 AI 기본모델 기반의 에이전트 SW: 1990년대 말 웹(Web) 시대의 최적 SW 제품 아키텍처인 SaaS를 발명했던 세일즈포스(Salesforce)사가 2020년대 중반 생성형 AI 시대를 맞아 새로 개발한 Agentforce는 CRM 에이전트로 이 유형의 대표적인 사례다. 예컨대, 고객이 Agentforce CRM에 제품 반환 및 환급 요청 프롬프트를 던지면, 오케스트레이션 엔진인 Atlas가 Agentic Loop를 실행해 고객에게 60초 내에 환급 및 Prepaid Return Label의 이메일 전송을 완전자동으로 처리한다. Agentforce의 연매출은 1년 반 만에 1조 원을 넘어서 기업용 SW 역사상 가장 빠른 매출 성장률을 기록했다. 매출 신장에 힘입어 종업원 수도 2022~2025년 중 7만3500명에서 7만6500명으로 증가했다. (박준성, “AI가 개발자 대체? ... 사실 아냐” 지디넷코리아, 2026.03.09 참조) 이어, 아래 3개 SW 업종에서 4개 AI SW 타입을 얼마나 많이 개발해 활용하거나 판매하고 있는지 살펴보자. 각 SW 업종에서 개발한 애플리케이션의 몇 %가 각 AI SW 타입이었는지를 가트너(Gartner), 맥킨지(McKinsey), 멘로 벤처스(Menlo Ventures), a16z, IDC 등의 2025~2026년 조사 연구 보고서를 종합해 알아봤다. ▲분석/인지형 AI 모델 기반의 非에이전트 SW: SaaS의 80%, 자체 개발 60%, SI 개발 50%가 이 AI SW 타입이다. 분석형 AI 기반의 非에이전트 SW의 활용은 1990년대 데이터 마이닝(Data Mining), 2000년대 Business Intelligence(BI), 2010년대 Big Data Analytics 등 유행어만 바뀌면서 꾸준히 누적돼 왔다. Google, Amazon, Netflix, Spotify, Walmart, UPS, GE, Siemens, 삼성전자, TSMC, FICO, Mastercard, Visa 등 글로벌 빅테크 기업을 중심으로 개발·활용해 왔다. 인지형 AI 기반의 非에이전트 SW는 분석형과는 달리 빅테크 기업에서 자체 개발·활용할 뿐 아니라, 많은 전문 중소기업들이 도메인별로 특화해 자체 개발 후 자체 활용하거나 SaaS 및 패키지 SW로 판매하고 있다. 최근에는 다수 중소기업들이 빅테크의 인지형 AI 기본모델의 API를 활용하는 Wrapper로 전환 중이다. ▲분석/인지형 AI 모델 기반의 에이전트 SW: SaaS의 12%, 자체 개발 9%, SI 개발 5%가 이 AI SW 타입이다. 분석형 AI 기반의 에이전트 SW 개발 및 활용은 2000년대 이래 Amazon, Facebook, TikTok, Uber, Alibaba, JPMorgan Chase, PayPal, Stripe, GE, Siemens, Toyota, Intel, 삼성전자, Bosch 등 글로벌 빅테크 기업에 집중되어 왔다. 그러나 분석형 AI 기반의 에이전트 SW뿐 아니라 非에이전트 SW도 일반 기업으로의 확산은 아직도 여러 이유로 실현되지 못하고 있다. (박준성, “AI Agent의 허허 실실” KOSTA Online, 2026.03.04 참조: https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 인지형 AI 기반의 에이전트 SW 개발은 非에이전트 SW보다 Tesla, Amazon, Apple, Waymo, Netflix 등 빅테크의 자체 개발에 더 집중돼 있다. 가트너에 따르면 2025년 분석/인지/생성형 등 모든 AI 모델 기반의 에이전트 SW를 다 합쳐도 이를 활용하고 있는 기업이 5%에도 못 미쳐 AI 에이전트 시장은 이제 막 형성되기 시작한 시장이라 할 수 있다. ▲생성형 AI 모델 기반의 非에이전트 SW: SaaS의 75%, 자체 개발 50%, SI 개발 40%가. 이 AI SW 타입이다. 생성형 AI 기반의 非에이전트 SW는 Microsoft, GitHub, Grammarly, Glean, Notion AI, Adobe Firefly, Canva AI 등 SaaS 업종이 선도해 나가고 있다. 가트너에 따르면, 2026년 말까지 기업의 80%가 이 유형의 SW를 활용할 전망이다. ▲생성형 AI 모델 기반의 에이전트 SW: SaaS 14%, 자체 개발 8%, SI 개발 6%가 이 AI SW 타입이다. 생성형 AI 기반의 에이전트 SW도 Salesforce, Microsoft, ServiceNow, Workday, HubSpot 등 SaaS 업종이 선도해 나가고 있다. 위의 Agentforce 사례에서 보았듯이, 일부 글로벌 선도 SaaS 업체들은 이미 생성형 AI 에이전트를 제품에 성공적으로 통합했다. 앞에서도 지적했듯이, AI 에이전트 SW는 전 종목을 합쳐도 기업 도입률이 5%도 안 되는 성장 초기 단계의 제품군이다. 위에서 보았듯이 최근 유행하는 생성형 AI 기반 신규 SW를 SaaS 업체들이 선도하고 있는데, 최근 주요 SaaS 벤더들의 주가가 하락한 이유는 무엇일까? 특정 업종의 주가 동향은 투자자 심리와 업종의 가치평가 역사에 영향을 받는다. SaaS 주가의 부정적 요소는 다음과 같다. 첫째, 투자자들의 넓게는 AI가 SW를, 좁게는 AI 에이전트가 SaaS를 대체할지 모른다는 막연한 불안감 둘째, AI 애플리케이션보다는 AI 인프라에 몰리는 투자 관심 셋째, SaaS 제품에 생성형 AI를 통합하면 현행 Per-Seat 가격 모델로는 매출 격감 예상 넷째, SaaS 업종 자체가 이제 성숙기로 접어들어 성장률 완화 다섯째, 2010년대 중 SaaS 업종 주가의 과평가에 대한 조정 여섯째, 2022~2024년 금리 급등으로 고성장 SaaS의 Valuation 배수 압축 등이다. 필자를 포함해 많은 IT 전문가들이 최근 주가 하락에도 불구하고 SaaS 업종이 AI 시대에 적응해 생존 및 발전할 것이라고 예측하는 이유 몇 가지가 있다. 첫째, SaaS가 산업 특화 제품으로 이미 많은 기업의 핵심 비즈니스 프로세스와 데이터를 장악하고 있고, 기업들은 핵심 애플리케이션을 쉽게 바꾸지 않는다. 특히 수십 년간 축적된 수억 건의 고객 데이터를 보유하고 있어, AI 모델을 자사 데이터로 Fine-Tuning할 수 있는 구조적 우위가 있다. 둘째, SaaS와 AI 에이전트는 서로 대체 관계가 아니고, 통합 시너지를 낼 수 있는 보완 관계이다. 주요 SaaS 벤더들은 이미 제품에 AI를 성공적으로 통합하고 있다. 셋째, SaaS와 AI 에이전트의 통합 아키텍처가 앞으로 어떻게 진화할 것인가에 따라 AI 모델 벤더와 SaaS 벤더 간의 시장 경쟁 구도가 다소 바뀔 수 있다. SaaS는 계층적 서비스 지향 아키텍처(Layered Service-Oriented Architecture, SOA)를 견지할 것이고, UI, Orchestration, API, SOA Business Services, Vertical Platform, Horizontal Platform, Enterprise Data 등 여러 레이어로 구성할 수 있다. 이 중 UI 레이어에는 종래의 GUI와 더불어 생성형 AI가 쓰일 것이다. Orchestration 레이어에는 종래의 BPM 기반 또는 Event Bus 기반의 워크플로우와 더불어 AI Agentic Loop(Ralph Loop)가 쓰일 것이다. 산업 특화된 버티컬 플랫폼(Vertical Platform)에는 SaaS 벤더가 개발한 특화된 AI 모델과 특화된 Agent FRAMEwork가 쓰일 수 있다. 산업 공통 허라이즌털 플랫폼(Horizontal Platform)에는 생성형 AI 기본모델이 자리하고, 범용 Agent FRAMEwork가 쓰일 수도 있다. 넷째, Per-Seat에서 Consumption/Outcome 기반으로 가격 모델 전환이 매출 성장 가속 요인이 될 수 있다. Agentforce의 경우 AI 에이전트가 완수한 실제 작업량을 측정하는 Agentic Work Unit(AWU) 기반으로 가격 모델을 이미 전환했다. 다섯째, AI 에이전트를 현업에서 안전하게 가치 있게 사용하도록 만드는 것은 매우 어려운 기술로, 일반 회사에서 자체 개발 역량을 갖추기 힘들다. 따라서 기업에서 AI 에이전트를 도입할 때 SaaS에 가입하거나 SI 개발 용역을 주문하는 경우가 많을 것이다. 여섯째, 액센츄어(Accenture), 인포시스(Infosys), 캡제미나이(Capgemini) 등 글로벌 SI 업체들도 'AI 주도 비즈니스 변혁'을 주력 사업으로 정하고 AI에이전트 구현 서비스를 적극 개발 및 판매하고 있다. 1950년대 중반 SI 사업을 발명했고, 현재 세계 최대의 SI 업체인 액센츄어의 경우 생성형 AI가 출현한 2022년부터 2025년까지 종업원 수를 72만 명에서 78만 명으로 늘리고 전 사원에게 생성형 AI 에이전트를 훈련시키고 있다. Accenture 매출 100조 원의 약 20%가 SaaS 구현 서비스 매출이다. 글로벌 시장에서 SI 업체와 SaaS 업체는 공생관계이어서 AI 에이전트 사업도 함께 성장시키고 있다. SW 역사를 돌아보면, 첫째, 1990년대 초 메인프레임(MainFRAME) 컴퓨팅에서 클라이언트/서버(Client/Server) 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀔 때, IBM이 도산할 정도로 주가가 폭락했지만 시대 변화에 적응해 지금도 건재하다. 둘째, 1990년대 말 Client/Server 컴퓨팅에서 Web 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀔 때, 오라클의 주가가 폭락했지만 시대 변화에 적응하여 지금도 건재하다. 셋째, 2010년대 초 Web 컴퓨팅에서 Cloud 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀔 때, 마이크로소프트 주가가 정체됐지만 시대 변화에 적응해 주가 상승세를 회복했다. 넷째, 2020년대 초 클라우드 컴퓨팅에서 AI 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀌고 있는데 세일즈포스는 주가가 하락하면서 쇄락할 것인가? ■ 컴퓨팅 패러다임 바뀔때마다 기존 선도업체 주가 하락하거나 정체 컴퓨팅 패러다임이 바뀔 때마다 기존 선도업체 주가가 하락 내지 정체되고 새 패러다임을 리드하는 신흥업체 주가는 상승하는 현상은 늘 있어왔고, 기존 선도업체들이 새 패러다임을 소화해 부활하는 현상도 늘 있어 왔다. IBM, 오라클(Oracle), 마이크로소프트(Microsoft)가 부활한 공통 조건은 세 가지로 첫째, 핵심 고객 데이터&프로세스 장악력 유지 둘째, 새 패러다임 기술을 제품에 선제적 내재화 셋째. 가격 모델 전환 등이다. Salesforce는 현재 세 가지 부활 조건을 모두 갖췄다—CRM 데이터 장악, Agentforce 통합, AWU 소비 기반 과금 전환-. 이렇게 보면 SaaS 업체가 Salesforce처럼 시대 변화에 선제적으로 대응한다면 AI 시대에 사라질 것 같지는 않다. 가트너, 포레스터, IDC 등이 조사한 바에 의하면, 기업이 신규 애플리케이션을 확보하려 할 때 선택하는 SW Delivery Model 추세가 2025년에는 SaaS 가입 65%, 맞춤형 개발 20%, 패키지 SW 라이선스 15%였다. 2030년에는 SaaS 가입 80%, 맞춤형 개발 15%, 패키지 SW 라이선스 5%일 것으로 전망한다. 또 맞춤형 개발에 있어, 전통적 코딩, No/Low Code 개발 플랫폼 활용, AI 코딩 지원 툴/에이전트 활용의 비율은 2025년 65%, 25%, 10%였다. 2030년에는 30%, 25%, 45%일 것으로 전망한다. ■ "AI가 SaaS를 대체하는 게 아니라 역설적으로 수요 강화" SaaS 점유율이 65%에서 80%로 상승하는 이유는 AI 에이전트 개발 난이도 때문에 자체 개발을 회피하는 경향이 있기 때문이다. 즉, AI가 SaaS를 대체하는 것이 아니라 SaaS 수요를 강화하는 역설이 발생한다. 한편 AI 코딩 지원 툴/에이전트 기반의 맞춤형 개발이 기업의 SW 확보에 차지하는 비중은 2025년에 2%에서 2030년 7%로 상승할 전망이다. 이렇게, SaaS 수요 및 공급이 AI 때문에 잠식될 비율은 일반인들의 생각보다 훨씬 낮을 것으로 보인다. 하나 더 살펴봐야 할 것은 SaaS 업종 내에서 기존 대기업과 신흥 Micro-SaaS 업체와의 경쟁이다. AI 코딩 지원 툴 및 에이전트 발달로 개인이나 소기업이 Feature 단위의 엣지 케이스(Long-Tail 사용사례), 업종 심화 Niche 기능, 최첨단 기술 기반의 혁신적 신규 기능 등을 싼 값에 공급할 수 있다. 이러한 신흥 업체들과 경쟁이 기존의 대형 SaaS 업체에 미칠 영향은, 과거에 모바일 앱이나 클라우드 API 커넥터 앱이 등장했을 때와 마찬가지로, 매출 성장세 감소와 가격 압력 정도로 그칠 전망이다. 모바일 앱 시대의 교훈은 Long-Tail 앱의 대다수가 수익화에 실패했다는 것이다. AI 코딩 에이전트 덕분에 개발 장벽은 낮아졌지만 배포, 보안, 컴플라이언스, 고객 신뢰 확보의 장벽은 여전히 높다. 따라서 Micro-SaaS 난립보다는 소수의 성공적인 Niche 플레이어 등장이 더 현실적인 시나리오다. 기존 대형 SaaS 업체들은 자기 시장에서 생태계를 떠받치는 플랫폼으로 군림하면서, Micro-SaaS 업체 제품들을 자신의 App Marketplace에 초대하든가, M&A하든가, 혁신적 Feature를 복제하든가 등 다양한 전략을 취할 것이다. Salesforce AppExchange, HubSpot Marketplace, ServiceNow Store에는 이미 수천 개의 Micro-SaaS 앱이 입점해 있고, 이들이 대형 SaaS 플랫폼의 Stickiness(고착성)를 오히려 높이는 효과를 낸다. Micro-SaaS는 경쟁자인 동시에 생태계 강화자인 것이다. 그러나 기존의 SaaS 업체들도 AI 시대에 걸맞은 아래와 같은 내부 진화가 필요하다. 맥킨지 연구에 따르면(McKinsey, The AI-centric imperative: Navigating the next software frontier”, 2025.10.16 참조) 첫째, 세일즈포스의 에이전트포스(Agentforce)처럼 AI Agent의 통합을 위한 제품 개혁이 필요하고 둘째, 가격정책을 Per-Person 가입 모델에서 Usage-Based 또는 Output-Based 가격 모델로 전환해야 하며 셋째, 고객사의 최고경영층을 타깃으로 업종 특화된 Go-To-Market 전략을 펼쳐야 하고 넷째, 제품 개발 전체 생애주기에 생성형 AI, AI 코딩 지원 툴 및 AI 코딩 에이전트를 적용해 제품 개발 프로세스를 근본적으로 바꿔야 하며 다섯째, 생성형 AI와 AI 에이전트를 이용한 내부 운영 프로세스 자동화를 통해 20~40%의 원가 절감을 달성해야 하며 여섯째, AI 중심의 제품 및 서비스로 전환을 위한 데이터, 보안, 거버넌스, 개발 환경, 운영 환경 등의 AI 지원 인프라를 구축해야 하며 일곱째, SaaS 업체 내 직원 훈련을 통해 인간과 AI 에이전트가 협력할 수 있는 새로운 역할, 스킬과 역량을 배양해야 한다. 위의 7개 과제 중 기술적 난이도보다 조직 변화 관리(Change Management) 난이도가 더 높은 과제들이 있는데 첫째, 가격 모델 전환(기존 고객 저항) 둘째, GTM 전략 변화(영업조직 재편) 셋째, 직원 역할 및 스킬 재정의(조직문화 저항)등으로 이들은 기술이 아닌 인간과 조직의 저항으로, 상대적으로 어려운 과제들이다. 실제, 세일즈포스가 Per-Seat에서 AWU 소비 기반으로 전환하는 과정에서 기존 영업 조직 저항과 고객 혼란이 가장 큰 실행 리스크로 보고되기도 했다. 반면 AI 인프라 구축, 개발 프로세스 혁신, 운영 자동화는 투자 등 기술로 해결이 가능한 것은 상대적으로 쉬운 과제들이다. ◆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.

2026.03.21 13:20박준성 컬럼니스트

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