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LG부터 현대차까지…K-휴머노이드 CES 출정식

세계 최대 가전·IT 전시회 CES가 더 이상 '보는 기술'의 무대가 아니라 '일하는 기술'을 검증하는 장으로 바뀌고 있다. 새해 1월 미국 라스베이거스에서 열리는 CES에서는 휴머노이드 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI가 공장과 가정, 산업 현장을 가로지르며 본격적인 실전 단계에 들어섰음을 보여줄 전망이다. 이번 CES에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 국내 휴머노이드 로봇 기업들이 처음으로 공동 전시관을 구성했다는 점이다. 산업통상부와 로봇 업계가 협력한 '휴머노이드 맥스(M.AX) 얼라이언스'는 약 20부스 규모 공동관을 마련했다. 이번 전시 핵심은 콘셉트 시연이 아니다. 국내에서 생산된 휴머노이드들이 실제 제조 공정을 가정한 반복·연속 작업을 수행하는 협업 시연을 통해 기술이 이미 실증 단계에 접어들었음을 강조한다. 에이로봇은 휴머노이드 '앨리스' 시리즈를 활용해 두 대의 로봇이 역할을 나눠 공정을 이어가는 시나리오를 선보인다. 컨베이어에서 물체를 집어 옮기고, 다시 다른 위치로 이송하는 작업을 끊임없이 반복하며 실제 공장 환경과 유사한 흐름을 구현한다. 로브로스는 휴머노이드 로봇 '이그리스-C'를 선보이며, 외부 보조 장치 없이 이족 보행하는 자율 이동 시연을 진행한다. 안정적인 균형 제어와 AI 기반 실시간 반응 기술을 바탕으로, 로봇이 스스로 판단해 이동하는 모습을 공개할 예정이다. 위로보틱스도 휴머노이드 로봇 '알렉스'를 글로벌 무대에 처음 선보이며 기술 스펙트럼 확장을 예고한다. 위로보틱스는 CES 언베일드에서는 웨어러블 로봇을 통한 실사용 경험을 강조하고, 본 행사에서는 알렉스를 통해 웨어러블-휴머노이드로 이어지는 단계적 로봇 전략을 제시한다는 계획이다. 부품사들도 공동관에 합류한다. 로봇 핸드, 감속기, 서보모터 등 핵심 부품을 공급하는 기업들은 일부 기술이 개발 단계를 넘어 양산 단계에 진입했음을 강조하며, 휴머노이드 상용화의 또 다른 조건인 부품 생태계 완성도를 부각할 계획이다. 산업 현장에 이어 가정에서도 피지컬 AI의 존재감이 커진다. LG전자는 CES에서 새로운 홈로봇 'LG 클로이드'를 공개하며, 스마트홈 전략을 한 단계 확장한다. 클로이드는 양팔과 다섯 손가락을 갖춘 인간형 로봇으로, 물건을 집고 옮기는 등 가사 작업 수행을 전제로 설계됐다. 단순히 가전을 제어하는 AI 비서가 아니라, 집안일 자체를 수행하는 새로운 폼팩터라는 점이 특징이다. LG전자는 홈로봇을 '명확한 미래'로 규정하고, 전사 조직을 재정비하며 기술 고도화에 속도를 내고 있다. 외부 로봇 기업 및 연구기관과의 협업, 글로벌 로봇 기업 투자 역시 홈로봇의 안전성과 실용성을 높이기 위한 전략의 일환이다. CES에서 LG전자가 제시하는 메시지는 분명하다. 스마트홈의 진화는 더 많은 화면이나 음성이 아니라, 사람 대신 움직이고 일하는 로봇이라는 것이다. 모빌리티 분야에서도 중심축은 바뀌고 있다. 현대자동차그룹은 이번 CES에서 신차 공개 대신 AI 로보틱스와 제조 혁신을 전면에 내세운다. 보스턴다이내믹스와 함께 차세대 전동식 휴머노이드 '아틀라스'를 실물로 시연하며, 로봇을 연구 대상이 아닌 실제 활용 가능한 산업 자산으로 제시한다. 현대차그룹은 로봇을 제조 현장과 연결하는 '소프트웨어 정의 공장(SDF)' 전략을 통해, 휴머노이드를 생산성 향상의 핵심 요소로 포지셔닝한다. 현대모비스는 차세대 콕핏과 전자·제어 기술을, 현대위아는 미래차 핵심 부품과 AI 기반 공조 시스템을 선보이며 그룹 차원의 기술 스토리를 완성한다. 정의선 회장이 직접 로봇과 함께 무대에 오르는 연출 역시, 현대차그룹이 자신을 더 이상 '자동차 제조사'로만 규정하지 않겠다는 선언에 가깝다. 휴머노이드는 더 이상 미래를 설명하는 전시물이 아니다. 공장에서는 반복 작업을 수행하고, 가정에서는 집안일을 맡으며, 모빌리티 영역에서는 제조와 도시를 잇는 새로운 노동 주체로 자리 잡고 있다. 국내 기업들이 선보이는 휴머노이드는 범용화를 향한 과정에 놓여 있다. 현장 중심 실증과 단계적 확장을 통해 기술 완성도를 높이려는 시도가 CES 무대에서 처음으로 종합적으로 제시될 전망이다.

2026.01.02 07:21신영빈

홍보 영상 '민항과 함께, 미래를 향한 승리' 공개 - Xinhua Silk Road: 전 세계 온라인 공개

베이징, 2026년 1월 1일 /PRNewswire/ -- 민항은 과학자와 기업가가 한자리에 모여 미래를 함께 만들어가는 최고의 거점으로 자리 잡았다. 민항은 전 세계 투자자들에게 민항과 손잡고 함께 나아가 다가올 시대에 공동의 성공과 번영을 이룰 것을 진심으로 제안했다. jwplayer.key="3Fznr2BGJZtpwZmA+81lm048ks6+0NjLXyDdsO2YkfE=" jwplayer('myplayer1').setup({file: 'https://mma.prnasia.com/media2/2853183/181dcde0c5c94886bd46597b5b68f626_spd.mp4', image: 'https://mma.prnasia.com/media2/2853183/181dcde0c5c94886bd46597b5b68f626_spd.mp4?p=medium', autostart:'false', stretching : 'uniform', width: '512', height: '288'}); 원본 링크: https://en.imsilkroad.com/p/349026.html

2026.01.01 12:10글로벌뉴스

MS, AI로 한 달 100만 줄 코드 전환…개발자 "비현실적 발상" 비판

마이크로소프트(MS)가 2030년까지 내부 모든 C와 C++ 코드를 모두 러스트로 전환하겠다는 계획을 공개했다. 이 과정에서 인공지능(AI)을 활용해 월 100만 줄의 코드를 변환하겠다는 목표를 내걸자 개발자들의 거센 반발에 부딪혔다. 1일 레딧, 해커뉴스 등 IT 전문 커뮤니티에서는 이를 두고 "현실을 무시한 위험한 발상"이라는 비판이 이어지고 있다. 지난 12월 말 마이크로소프트 게일런 헌트 수석엔지니어는 링크드인에 채용공고를 게시했다. 그는 공고를 통해 "2030년까지 마이크로소프트 내 모든 C, C++ 코드를 메모리 안전 언어인 러스트로 대체하겠다"는 목표를 제시했다. 이 과정에서 논란이 된 것은 그가 제시한 성과 지표인 '1인당 월 100만줄 변환(1 engineer, 1 month, 1 million lines of code)'였다. 이를 위해 AI와 알고리즘을 결합한 대규모 코드 변환 인프라를 구축하겠다는 계획도 공개했다. 관련 소식이 알려지면서 레딧 프로그래밍 관련 서브레딧과 해커뉴스 등 개발 관련 커뮤니티에선 반발이 일었다. 월 100만 줄이라는 수치는 하루에 약 3만 8천 줄 이상 코드를 검토해야 달성 가능한 양으로 숙련된 개발자라도 물리적으로 검토가 불가능한 규모라는 지적이다. 프로그래밍 언어 전환 과정에서 발생할 수 있는 오류와 장애에 대한 지적도 이어졌다. C/C++에서 러스트 전환은 단순히 언어를 바꾸는 것이 아니라 메모리 관리 구조에 근본적인 변화를 의미하는 만큼 보다 체계적이고 치밀한 계획과 사전 작업이 필요하다는 것이다. 특히 마이크로소프트는 수십년간 걸쳐 쌓인 코드를 기반으로 수많은 기업과 사용자를 대상으로 서비스를 제공하고 있는 만큼 이 과정에서 오류가 발생하면 전세계 규모 장애를 일으킬 수 있다는 우려다. 개발자들은 "AI가 쏟아내는 코드를 인간이 제대로 검증하지 못하고 배포할 경우 기존 버그가 새로운 보안 취약점으로 바뀔 뿐"이라며 "라인 수 중심(LoC) 생산성 지표는 소프트웨어 품질을 심각하게 저해할 것"이라고 강하게 성토했다. 엑스(X)와 마스토돈 등 소셜 미디어에서도 "라인 수 중심 생산성 지표는 구시대적이며 소프트웨어 품질을 심각하게 저해할 것"이라는 비판이 이어졌다. 파장이 커지자 마이크로소프트와 게일런 헌트 수석엔지니어는 사태 수습에 나섰다. 마이크로소프트 측은 윈도우 11 전체를 당장 AI를 이용해 러스트로 재작성할 계획은 없다고 선을 그었다. 마이크로소프트 프랭크 쇼 홍보 총괄은 공식적인 제품 로드맵이라기보다는 대규모 코드 전환을 위한 자동화 기술을 확보하려는 연구 목표가 와전된 것이라고 밝혔다. 게일런 헌트 역시 해당 게시글을 수정하며, 이번 프로젝트는 운영체제 자체 재작성 계획이 아니라 언어 간 마이그레이션을 돕는 '도구와 인프라'를 만들기 위한 연구 프로젝트 성격이라고 강조했다.

2026.01.01 09:02남혁우

로브로스, CES 2026서 휴머노이드 '이그리스-C' 선봬

국내 로봇기업 로브로스는 내달 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 전자·IT 전시회 CES 2026에서 휴머노이드 로봇 '이그리스-C'를 선보인다고 31일 밝혔다. 로브로스는 외부 호이스트(보조 장치) 없이 이그리스-C의 자율 보행을 시연한다. 안정적인 균형 제어와 인공지능(AI) 기반 실시간 반응 기술을 바탕으로 로봇이 스스로 판단해 이동하는 모습을 보여줄 계획이다. 이그리스-C는 사람과 자연스럽게 협업할 수 있도록 설계된 AI 기반 휴머노이드 로봇이다. 키 154cm, 무게 56kg다. 사무실이나 연구소, 제조 현장 등 실내 환경에서도 부담 없이 운용할 수 있도록 설계됐다. 인간-로봇 상호작용(HRI) 기술도 함께 선보인다. 손 흔들기, 악수, 주먹 인사, 한 손 하트, 머리 위 하트 등 총 20여 종의 프리셋 동작을 구현했다. 해당 동작들은 모바일 앱이나 연구용 인터페이스를 통해 제어할 수 있다. 로브로스는 하드웨어 설계부터 제어 시스템, 인터페이스, AI 기반 동작 기술까지 휴머노이드 로봇의 전 과정을 자체 개발하고 있다. 저감속비 구동 시스템과 상황 예측 기반 AI 제어 기술을 보유했다. 노승준 로브로스 대표는 "이그리스-C는 연구, 실증, 서비스, 교육 현장까지 폭넓게 활용 가능한 휴머노이드 플랫폼"이라며 "피지컬 AI 시대를 실질적으로 구현하며 사람과 함께 일하는 로봇의 미래를 제시하는 것이 목표"라고 말했다.

2025.12.31 18:45신영빈

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미

"육안으론 못 잡는다"…번개장터, '슈퍼 페이크' 주얼리 위조 시장 실태 공개

금 시세 상승과 함께 주얼리가 위조 거래의 핵심 타깃으로 부상하면서, 위조 기술도 한층 정교해지고 있다. 글로벌 리커머스 테크 플랫폼 번개장터(공동대표 강승현·최재화)가 번개장터의 융합형 과학 검수 솔루션을 기반으로 위조품 시장의 최신 흐름을 분석한 '2025 FAKE REPORT by Corelytics™(이하 페이크 리포트)'를 발간했다. 지난 2023년 이후 두 번째로 선보이는 이번 리포트는 '슈퍼 페이크 주얼리의 역습'을 테마로, 전문가조차 육안 구분이 어려울 만큼 정교해진 위조 주얼리 시장의 진화 양상을 집중 조명했다. 이번 보고서는 번개장터 검수팀과 자회사인 인사이트 뷰테크가 확보한 약 27만 건의 검수 데이터를 분석한 결과다. 지식재산처 자료에 따르면 2025년 1~7월 기준 위조 상품 적발 규모 4천61억 원 중 주얼리 품목이 약 92%(3,762억 원)를 차지하며 사상 처음으로 품목별 적발액 1위에 올라섰다. 번개장터는 금 시세 상승과 함께 주얼리가 위조 거래의 주 타깃이 된 상황을 이번 리포트의 첫 번째 분석 주제로 선정했다. 특히 리포트에는 번개장터 내부 검수 데이터를 바탕으로 위조 의심 사례가 가장 많이 확인된 주요 품목에 대한 분석이 포함됐다. 위조 적발이 빈번한 대표 사례로는 C사의 나사형 팔찌가 꼽혔으며, 해당 제품은 내부 홀 가공과 실루엣 등 공정 전반이 정밀하게 재현되어 육안 구분이 사실상 불가능한 수준인 것으로 나타났다. 또한 C사의 시그니처 패턴 링은 0.1mm 단위의 미세한 디테일까지 모방하는 양상을 보였으며, D사의 크로스 팬던트는 천연석 대신 랩그로운 다이아몬드를 활용한 고정밀 가품 사례가 급증하고 있는 것으로 분석됐다. 이 외에도 리포트에는 정품 부품과 비정품 요소를 혼합해 눈속임을 시도하는 '하이브리드' 위조 유형 등 최근 확인된 주요 위조 패턴이 상세히 담겼다. 번개장터는 위조 기술이 고도화됨에 따라 일반적인 육안 검사만으로는 판별의 한계가 분명해지고 있는 시장 실태를 짚으며 과학적 검수 시스템의 필요성을 강조했다. 이처럼 정밀한 위조 실체 규명이 가능한 배경에는 번개장터의 융합 과학 검수 솔루션인 'Corelytics™(코어리틱스)'가 있다. 자회사 인사이트 뷰테크의 비파괴 성분 분석 기술에 AI 모델 및 휴먼 인사이트를 결합한 이 솔루션은 금속 원소 조성과 미세 성분 데이터 등 과학적 근거를 바탕으로 검수를 수행하는 방식이다. 고도화된 다단계 검수 프로세스를 통해 내부 기준에 따른 검수 정확도는 99.99% 수준을 기록하고 있으며, 이를 통해 정·가품 판정이 완료된 거래의 누적 규모는 2천370억 원을 넘어섰다. 이러한 기술력은 번개장터가 구축해온 검수 인프라를 통해 실제 서비스로 구현되고 있다. 업계 최초로 정품 검수와 클리닝을 결합해 선보인 해당 서비스는 코어리틱스의 정밀 분석 기술을 전 공정에 도입해 검수 신뢰도를 고도화했다. 현재 서울 성수동에 제1·2 검수센터를 기반으로 독자적인 검수 생태계를 구축하고 있다. 김재군 번개장터 검수본부장은 “과거의 위조가 단순한 '흉내'에 가까웠다면, 최근 주얼리 위조는 정밀한 기술을 기반으로 한 단계 더 진화한 양상을 보이고 있다”며 “이제 중고 거래의 신뢰는 눈에 의존한 감각이 아니라, 과학적 근거와 데이터로 검증되는 영역으로 옮겨가고 있다”고 말했다. 인사이트 뷰테크의 김지나 대표(번개장터 과학검수총괄)도 “최근 위조품은 정품의 구조적 특징과 미세한 성분 차이까지 정교하게 재현하는 사례가 늘고 있어, 육안 검수만으로는 한계가 분명해지고 있다”며 “코어리틱스를 통해 위조 시장의 진화에 대응하는 실질적인 방어 체계를 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.12.31 15:05안희정

지마켓, 새해 첫 'G락페' 시작...한우 65% 할인

지마켓과 옥션은 새해 1일부터 3일까지 특가 기획전 'G락페(G마켓 질러락 페스티벌)'를 진행한다고 31일 밝혔다. '새해맞이도 G락페' 행사 컨셉에 맞춰, 식품부터 라이프스타일 전반에 걸친 상품을 할인가에 선보인다. 가장 눈길을 끄는 코너는 매일 자정에 공개하는 '온에어 핫딜'이다. 밴드 자우림이 출연한 이번 G락페 광고에 소개된 상품을 중심으로 한우·한돈, 신선식품, 겨울 간식 등을 최저가 수준에 판매한다. 1일 대표상품은 '엄마네 한우(1++ 등급) 부위별 골라담기 특가'가 있다. 육회, 국거리, 불고기, 차돌박이, 등심 등을 최대 65% 할인가에 판매한다. 지마켓은 이번 행사에서 우수한 품질의 한우·한돈을 합리적인 가격에 선보이기 위해 상품 소싱에 집중했으며, 전국한우협회와 협업해 '우리한우 판매 촉진 캠페인'도 함께 전개한다. 이 외, '한상궁김치 석박지(2kg)', '신세계푸드 올반 핫도그(40개)' 등을 선보인다. 또한, 24시간 한정 판매하는 'G락페 특가' 상품을 공개한다. 1일자 대표상품으로 ▲비발디파크 리프트권 ▲제주직송 한라봉 ▲미샤 베스트상품 1+1 등이 있다. 2일은 ▲나이키 가방 ▲통영산 활 가리비 등을, 3일은 ▲아토베리어365크림 ▲종근당 비타민C 등을 선보인다. 쇼핑 편의를 높이기 위한 '새해맞이 5대 테마관'도 운영한다. ▲새해 다짐(건강·도서) ▲새해 스타일(패션·뷰티) ▲새해 포근한 우리집(리빙) ▲새해 신나는 겨울방학(여행·레저) ▲새해 장보기(식품·생필품) 등 목적에 따라 맞춤형 쇼핑이 가능하다. 추가 할인혜택도 풍성하다. 5% 중복쿠폰 3종(최대 2천원, 1만원, 3만원 할인)을 통해 가격대 별 맞춤형 할인을 제공하고, LG생활건강/애경/불스원 등 '슈퍼브랜드데이 MAX' 참여 제품 구매 시 최대 15% 적립 혜택도 선보인다. 지마켓 관계자는 “2026년의 시작을 알리는 첫 G락페인 만큼, 고객 선호도가 높은 한우 등 신선식품 및 시즌 인기상품을 엄선했다”며 “고물가 속 장바구니 부담을 덜기 위해 다양한 할인 혜택을 준비한 만큼, 새해에 필요한 상품들을 좋은 가격으로 '득템'할 수 있을 것”이라고 말했다.

2025.12.31 14:32안희정

네오위즈 '브라운더스트2', 日·中 서브컬쳐 시장 공략

네오위즈(공동대표 김승철·배태근)는 일본과 중국에서 각각 열리는 대형 서브컬쳐 행사 '제107회 코믹마켓(C107)'과 '광저우 반딧불이 애니메이션 게임 카니발'에 모바일 RPG '브라운더스트2'를 출품한다고 30일 밝혔다. '제107회 코믹마켓(C107)'은 이날부터 31일까지 양일간 일본 도쿄 빅사이트에서 개최된다. 이 기간 '에나코', '시노노메 우미', '하네아메' 등 글로벌 정상급 코스플레이어 참여한 스테이지 이벤트는 물론, 코스플레이어를 단독으로 촬영할 수 있는 팬 교류 이벤트 스페이스를 선보인다. 특히 VIP존 운영 및 캐릭터 원화가 '색종이' 사인회를 진행하고, 일본 '패미통'과 협업한 특별 소책자 배포 등을 통해 팬덤 맞춤형 이벤트를 운영한다. '광저우 반딧불이 애니메이션 게임 카니발'은 새해 1월 1일부터 3일까지 중국 광저우에 위치한 '파저우 폴리 월드 트레이드 센터'에서 열린다. 회사 측은 이 행사에서 한국과 중국 정상급 코스플레이어 8인이 참여하는 특별 행사를 마련한다. 한국 '야살', '윤설화', '나리땽', '은아'와 중국 '료코 리오코', '미즈 마오치우' 등 초호화 코스어 라인업을 선보인다. 행사 2일차에는 이준희 겜프스엔 대표가 현장을 방문해 팬과 소통할 예정이다. 온라인 이벤트도 진행한다. 브라운더스트2 빌리빌리 공식 계정을 팔로우하고 게시물을 리트윗한 뒤 댓글을 남기면, 추첨을 통해 코스플레이어 '야살' 친필 사인 사진을 증정한다. 네오위즈 관계자는 "일본과 중국 대표 서브컬쳐 행사를 통해 팬에게 브라운더스트2만의 매력을 선보이게 돼 기쁘다"며 "팬 소통에 집중하며 다양한 글로벌 오프라인 활동을 이어가겠다"고 밝혔다.

2025.12.30 13:10진성우

꿀벌 떼, AI 학습 원리로 움직인다...생물학계 '진화의 지혜' 재조명

캐나다 몬트리올 폴리테크닉 대학교와 밀라 퀘벡 AI 연구소, 독일 콘스탄츠 대학교 공동 연구팀이 꿀벌 무리가 집을 찾는 과정을 분석한 결과, 이것이 AI가 학습하는 방식과 수학적으로 완전히 같다는 사실을 발견했다. 개별 꿀벌은 복잡한 계산을 못하지만, 수백 마리가 모이면 마치 하나의 똑똑한 AI처럼 최선의 선택을 한다는 것이다. 춤으로 정보를 전달하는 꿀벌, 그 안에 숨겨진 학습의 비밀 연구 논문에 따르면, 꿀벌이 새집을 찾을 때 벌어지는 일은 매우 흥미롭다. 정찰을 나간 꿀벌들은 여러 후보 장소를 둘러본 뒤 무리로 돌아와 '흔들기 춤(waggle dance)'을 춘다. 이 춤으로 "내가 본 곳의 위치"를 알려주는데, 재밌는 건 춤을 추는 빈도다. 좋은 장소를 발견한 꿀벌은 춤을 많이 추고, 별로인 곳을 본 꿀벌은 춤을 적게 춘다. 다른 꿀벌들은 주변에서 처음 본 춤을 따라 한다. 그냥 "저 친구 춤 좋아 보이네? 나도 그 장소 가볼까" 하는 식이다. 이렇게 단순하게 따라만 하는데도, 신기하게 무리 전체는 결국 가장 좋은 장소를 선택하게 된다. 연구팀은 이를 '가중 유권자 모델'이라고 부르며 수학적으로 분석했다. 꿀벌 수백 마리가 동시에 학습하는 하나의 AI 시스템 연구의 핵심은 이렇다. 꿀벌 무리 전체를 하나의 AI로 보면, 각각의 꿀벌은 그 AI가 동시에 돌리는 '학습 환경' 하나하나와 같다는 것이다. 쉽게 비유하자면 이렇다. 게임 AI를 학습시킬 때, 똑같은 게임을 500개 동시에 켜놓고 학습하면 1개만 켜놓고 학습하는 것보다 훨씬 빠르다. 꿀벌도 마찬가지다. 실제 꿀벌 군집에서는 약 1만 마리 중 200~500마리 정도가 정찰벌로 활동한다. 이들이 각자 다른 장소를 탐색하고 돌아와 정보를 공유하면, 마치 하나의 똑똑한 존재가 수백 개의 장소를 동시에 살펴보는 것과 같은 효과가 난다. 실제 시뮬레이션 결과, 정찰벌이 500마리 정도만 되어도 이론상 최고 수준의 선택을 할 수 있었다. 반대로 10마리처럼 너무 적으면 잘못된 선택을 할 확률이 높아졌다. 새로운 AI 학습 방법 발견... "메이너드-크로스 러닝"이라 명명 연구팀은 꿀벌의 이런 행동 패턴을 AI 학습 알고리즘으로 만들었다. 이름은 '메이너드-크로스 러닝'이다. 기존 AI 학습법을 개량한 것인데, 핵심은 "평균 대비 얼마나 좋은가"를 따진다는 점이다. 예를 들어보자. 10점짜리 장소와 8점짜리 장소가 있다고 하자. 보통은 "10점이니까 좋네"라고 절대적으로 판단한다. 하지만 메이너드-크로스 러닝은 현재 평균값으로 나눠서 판단한다. 평균이 9점이면 10점은 크게 좋은 게 아니지만, 평균이 5점이면 10점은 엄청 좋은 것이 된다. 이게 바로 꿀벌이 춤추는 방식과 똑같다. 꿀벌도 절대적인 점수가 아니라, 다른 장소들의 평균 품질 대비 얼마나 좋은지에 따라 춤 빈도를 조절한다는 것이다. 꿀벌뿐 아니다... 경제, 사회, 로봇 기술에도 적용 가능 이 발견은 꿀벌을 넘어 여러 분야에 영향을 준다. 첫째, 사람들의 경제 행동도 비슷하게 설명할 수 있다. 주식 투자나 사업에서 "성공한 사람 따라하기"를 많이 하는데, 이것도 집단 수준에서 보면 AI 학습 과정의 일부라는 것이다. 개인은 그냥 따라하는 것뿐이지만, 사회 전체로 보면 점점 나은 방향으로 학습하고 있다는 의미다. 둘째, 로봇 기술에 활용할 수 있다. 수백 대의 작은 로봇들이 협력해야 하는 상황(예: 재난 현장 수색)에서, 각 로봇에게 복잡한 AI를 넣지 않아도 된다. 꿀벌처럼 단순한 규칙만 따르게 하면, 로봇 무리 전체가 똑똑하게 움직일 수 있다. 연구팀은 또한 예쁜꼬마선충(C. elegans)이라는 작은 생물도 비슷한 원리로 먹이를 찾는다는 사실도 언급했다. 이는 이런 집단 학습 원리가 자연계에 광범위하게 존재함을 보여준다. 더 빠른 방법도 있는데 왜 꿀벌은 이 방식을 택했을까 연구팀은 컴퓨터 시뮬레이션으로 다른 의사결정 방식들을 테스트해봤다. 결과는 놀라웠다. 꿀벌들이 서로 만났을 때 품질 점수를 직접 비교해서 "네가 더 높은 점수를 받았네, 너를 따라갈게"라고 결정하는 방식이 현재 꿀벌이 쓰는 방식보다 훨씬 빠르게 최선의 선택에 도달했다. 그렇다면 왜 진화는 더 느린 방법을 선택했을까? 연구팀은 핵심 문제를 지적했다. 바로 "품질 점수를 서로 비교할 수 있는 공통 기준"을 만드는 게 불가능하다는 것이다. 현실에서 꿀벌들은 각자 다른 조건에서 둥지를 평가한다. 어떤 꿀벌은 맑은 날 갔고, 어떤 꿀벌은 흐린 날 갔을 수 있다. 개별 꿀벌마다 감각 능력도 다르고, 온도·습도·공간 같은 요소에 두는 중요도도 다르다. 그러니 한 꿀벌이 "8점"이라고 평가한 것과 다른 꿀벌이 "8점"이라고 평가한 것이 실제로 같은 품질인지 알 수 없다. 점수를 직접 비교하려면 모든 꿀벌이 같은 척도로 평가해야 하는데, 이는 매우 어려운 문제다. 꿀벌의 현재 방식은 이 문제를 영리하게 피해간다. 각 꿀벌은 자신의 주관적 평가(품질 점수)를 단순히 "춤 빈도"로 바꿔서 전달한다. 다른 꿀벌들은 품질 점수 자체를 듣는 게 아니라 춤 빈도만 본다. 즉, "이 친구가 얼마나 열심히 춤추나"만 관찰하면 된다. 이렇게 하면 척도 교정 문제가 완전히 사라진다. 물론 이 방식은 더 느리다. 하지만 개별 꿀벌의 뇌는 최소한으로 단순하게 유지할 수 있다. 신경 조직은 엄청난 에너지를 소비한다(포유류의 경우 다른 조직보다 단위 무게당 거의 10배). 꿀벌도 비슷할 것이다. 진화는 "개체는 최대한 단순하게, 집단은 충분히 똑똑하게"라는 전략을 택한 것이다. 수렴 속도는 조금 느려도, 에너지 효율이 좋고 개체마다 능력이 달라도 견고하게 작동하는 시스템을 선택했다. 수백만 기기의 협력, 꿀벌에게 배운다 이 연구는 AI 기술 개발의 새로운 방향을 제시한다. 지금까지 AI 개발은 "하나의 슈퍼 AI 만들기"에 집중했다. 거대하고 똑똑한 하나의 AI를 만드는 식이다. 하지만 자연은 다른 답을 보여준다. "작고 단순한 것들을 많이 모아라." 특히 스마트폰, IoT 기기처럼 개별 성능은 낮지만 엄청나게 많은 기기가 협력해야 하는 상황에서, 꿀벌 전략이 더 효율적일 수 있다. 또한 대규모 AI 학습에서도 의미가 있다. 여러 컴퓨터에 AI를 분산해서 학습시킬 때, 복잡한 데이터 교환 없이도 단순한 정보만 공유하면 효과적으로 학습할 수 있다는 뜻이다. 통신 비용을 크게 줄이면서도 학습 효율은 유지할 수 있는 것이다. 무엇보다 이 연구는 "복잡한 것이 꼭 좋은 것은 아니다"라는 교훈을 준다. 때로는 단순한 규칙의 집합이 복잡한 알고리즘보다 나을 수 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI 강화학습이 뭔가요? 꿀벌과 무슨 관계인가요? A: AI 강화학습은 시행착오로 배우는 방식이다. 게임 AI가 계속 게임을 하면서 점수가 높아지는 방법을 찾아가는 것처럼 말이다. 이번 연구는 꿀벌 무리가 집을 찾는 과정이 수학적으로 이 학습 방식과 완전히 같다는 걸 증명했다. 개별 꿀벌은 학습 안 하는데, 무리 전체는 마치 하나의 AI처럼 학습한다. Q. 이게 실제로 어디에 쓰일 수 있나요? A: 여러 대의 로봇이 협력하는 기술, 수많은 컴퓨터가 함께 계산하는 시스템, 여러 AI가 협력하는 기술 등에 쓸 수 있다. 특히 각각은 성능이 낮지만 많은 수가 협력해야 할 때 유용하다. 개별적으로는 단순해도 모이면 똑똑해지는 원리를 활용하는 것이다. Q. 더 빠른 방법이 있는데 왜 꿀벌은 지금 방식을 쓰나요? A: 더 빠른 방법은 더 복잡한 신경회로가 필요하고, 뇌는 엄청난 에너지를 소비한다. 또한 개체마다 품질을 다르게 느낄 수 있어서 점수를 직접 비교하기 어렵다. 꿀벌의 현재 방식은 최소한의 인지 능력으로도 충분하면서 결과도 충분히 좋다. 진화는 "최고"가 아니라 "에너지 대비 충분히 좋은 것"을 선택한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.12.30 13:02AI 에디터

아이폰18, 이렇게 달라진다…알면 도움되는 6가지 비밀

아이폰17이 출시된 지 몇 개월 지나지도 않았는데 벌써부터 차세대 모델인 '아이폰18' 시리즈 관련 정보가 쏟아지고 있다. IT매체 폰아레나는 29일(현지시간) 복수의 소식통을 종합해 아이폰18 시리즈 출시 일정과 주요 사양 정보를 종합해 보도했다. 1. 아이폰18, 2027년 봄 출시 가능성 그 동안 나온 소식에 따르면, 애플은 이르면 내년부터 아이폰 출시 전략에 변화를 줄 전망이다. 그 동안 해왔던 것처럼 전체 라인업을 가을에 한꺼번에 공개하는 대신 분리 출시할 가능성이 있다는 것이다. 이에 따라 ▲아이폰18 프로 ▲아이폰18 프로 맥스 ▲폴더블 아이폰 등 고급형 모델은 2026년 가을에 출시하고 ▲아이폰18 ▲아이폰 18e ▲아이폰 에어2는 2027년 봄에 선보일 수 있다는 관측이다. 다만 애플이 기존 일정대로 2026년 9월 모든 아이폰 모델을 동시에 공개할 가능성도 여전히 남아 있다고 매체는 전했다. 2. A20 칩 탑재로 성능 대폭 향상 아이폰18 시리즈에는 2나노 공정으로 제작된 차세대 A20 칩이 탑재될 전망이다. A20 칩은 이전 세대인 A19 칩에 비해 성능은 최대 15% 향상된 반면 전력 소모량은 30% 가량 낮아진 것으로 알려졌다. 더 미세해진 트랜지스터 덕분에 발열이 줄어들고, 과열 방지는 물론 배터리 사용 시간도 함께 개선될 것으로 기대된다. 3. 전 모델 12GB 램 탑재 가능성 A20 칩과 함께 메모리 사양도 상향 조정될 가능성이 크다. 아이폰18 일반 모델 역시 상위 모델과 동일한 12GB 램을 탑재할 수 있다는 전망이 나온다. 아이폰17 시리즈의 최대 램 용량은 8GB로, 일상적인 사용에는 충분하지만 애플이 인공지능(AI) 기능을 확대하고 있는 만큼 애플 인텔리전스 기능을 보다 원활하게 구동하기 위해 메모리 확장이 필요하다는 분석이다. 4. 카메라 컨트롤 버튼 변화 애플은 카메라 제어 버튼 설계에도 변화를 줄 가능성이 제기됐다. 터치 감도와 햅틱 피드백을 제거하고, 압력 기반 입력 방식을 도입해 보다 직관적인 조작 경험을 제공할 수 있다는 전망이다. 5. 애플 C2 모뎀 탑재 아이폰18에는 아이폰16e에 처음 적용된 C1 모뎀의 후속 모델인 'C2 모뎀'이 탑재될 가능성이 높다. 이 차세대 5G 모뎀은 퀄컴 의존도를 낮추는 동시에 mmWave 지원 강화, 다운로드 속도 향상, 전력 효율 개선을 통해 배터리 소모를 줄일 것으로 기대된다. 6. 다이내믹 아일랜드 사라질까 애플이 화면 아래 3D 센서 기술을 아이폰18에 적용하는 방안을 테스트 중이라는 소문도 나오고 있다. 해당 기술이 상용화될 경우 전면에는 펀치홀 카메라만 남는 엣지 투 엣지 디스플레이가 구현되며, 다이내믹 아일랜드 디자인에서 완전히 벗어날 가능성도 제기된다.

2025.12.30 12:52이정현

"500B급 AI로 G3 정조준"...SKT 정예팀, A.X K1 첫 공개

SK텔레콤 정예팀이 매개변수 5천억 개 규모 초거대 AI 모델 '에이닷엑스 케이원(A.X K1)'을 선보였다. 국가적으로 추구하는 'AI 3대 강국' 수준을 겨냥해 500B 규모의 AI 모델을 갖추는 것이 필수적이라는 전략이다. 30일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주최 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 1차 발표회에서 SK텔레콤 정예팀은 대국민 프리젠테이션에 앞서 에이닷엑스 케이원을 소개하는 전시 부스를 꾸렸다. SK텔레콤 정예팀은 500B 규모 AI 모델을 통해 국내 산업을 혁신할 수 있는 고난도 작업 수행이 가능한 점을 강조했다. AI를 통한 사회간접자본(SOC) 역할을 할 수 있다는 뜻이다. 또한 SK텔레콤 정예팀은 AI 인프라부터 AI 모델, AI 서비스로 이어지는 소위 'AI 가치 사슬'을 자신들만의 차별점으로 내세웠다. SK텔레콤의 대표적인 AI 인프라인 GPU 클러스터 '해인'과 국내 최대 규모로 구축 중인 울산 AI 데이터센터가 AI 모델과 서비스의 발전을 이끌 수 있다는 설명이다. AI 연구를 선도하는 서울대, KAIST 교수진과의 AI 모델 개발부터 반도체(리벨리온), 게임(크래프톤), 모빌리티(포티투닷), 서비스(라이너), 데이터(셀렉트스타) 등 참여사의 다양한 AI 서비스 역량이 SK텔레콤 정예팀의 강력한 무기로 꼽힌다. '모두의 AI'를 목표로 B2C와 B2B를 아우르는 AI 확산 역량도 강조할 예정이다. SK텔레콤이 1천만 이용자를 보유한 AI 서비스 에이닷을 운영하고 있고 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와의 협업을 통해 대한민국 산업 대전환에 이바지할 수 있는 점도 강점이다. 코엑스에 마련된 SK텔레콤 정예팀 체험 공간에서는 A.X K1을 챗봇 형태로 직접 사용해 볼 수 있다. 체험자는 '신속 모드(Fast Mode)'와 '사고 모드(Thinking Mode)' 중 하나를 선택해 질문하고 답변받을 수 있다. 실제 체험해본 '신속 모드'에서는 간단한 정보와 지식 검색이 가능하다. 예컨대 환율 문제를 5분 만에 이해할 방법, 새해 일출 명소 추천 등 일상 정보를 빠르게 제공한다. '사고 모드'는 대입 수학능력시험 문제 해결, 사용자 요청대로 자동으로 코딩해 주는 바이브 코딩 등 복잡한 추론 기능을 체험해 볼 수 있다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “A.X K1 모델은 챗봇 형태 외에 다양한 형태의 서비스에 적용할 수 있다”라며 “글로벌 AI 3강과 모두의 AI 실현을 위한 노력을 지속할 것”이라고 말했다.

2025.12.30 11:05박수형

프랑스, 디지털 시대 '이동의 방식' 혁명하다

'지구마불 모빌리티 여행'은 전 세계 주요 국가와 지역의 자동차 및 모빌리티 시장을 탐구하며, 각 시장의 특징과 트렌드를 심층적으로 분석하는 연재 칼럼 시리즈입니다. 급변하는 글로벌 모빌리티 산업의 현장을 따라가며, 글로벌 시장에서의 잠재력과 기회를 조명하고, 국내외 기업들이 주목해야 할 전략적 인사이트를 제공합니다. 프랑스를 떠올리면 우리는 흔히 혁명의 역사, 예술과 낭만, 그리고 유럽의 핵심 국가라는 이미지를 먼저 떠올립니다. 패션과 와인, 미식의 나라로 알려져 있지만, 산업 구조를 들여다보면 프랑스는 여전히 유럽을 대표하는 자동차 강국입니다. 실제로 프랑스의 수출 구조에서 자동차 산업은 항공우주, 의약품과 함께 핵심 축을 이루고 있으며, 전체 인구의 약 8%가 직·간접적으로 자동차 산업에 종사하고 있습니다. 르노, 푸조, 시트로엥으로 이어지는 프랑스의 완성차 산업은 한 세기 이상 국가 경쟁력의 상징이었습니다. 그러나 오늘날 프랑스 모빌리티 산업의 중심축은 더 이상 '얼마나 잘 만드는가'에 머물러 있지 않습니다. 제조 기술의 성숙과 시장 포화, 친환경 전환이라는 거대한 흐름 속에서 프랑스는 자동차 산업의 경쟁 무대를 근본적으로 옮기고 있습니다. 그 변화의 핵심은 관점의 전환입니다. 차량을 소유하는 방식에서 이용하는 방식으로, 판매 중심 구조에서 운영 중심 구조로, 그리고 제조 경쟁에서 데이터와 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있습니다. 프랑스는 지금 '차를 얼마나 잘 만들어 파는가'보다 '차가 만들어낸 이동 이후의 시간을 어떻게 관리하고 연결할 것인가'를 두고 경쟁하고 있습니다. 이런 변화는 단순한 산업 구조의 재편에 그치지 않습니다. 프랑스 모빌리티 시장은 차량 구매 이후의 전체 생애주기를 하나의 통합된 경험으로 설계하는 방향으로 진화하고 있습니다. 차량을 '한 번 사고 끝나는 상품'이 아니라, '지속적으로 관리되는 자산'으로 인식하기 시작한 것입니다. 차량이 아닌 차량 이후의 생활을 설계하는 프랑스 프랑스 모빌리티 시장을 들여다보면, 이 나라가 더 이상 자동차를 판매 중심의 산업으로 바라보고 있지 않다는 점이 분명하게 드러납니다. 한국 시장이 여전히 차량 구매 순간에 정보 탐색과 가격 비교가 집중되는 구조라면, 프랑스는 차량을 구매한 이후의 전 과정을 하나의 산업으로 설계해 왔습니다. 자동차는 출고되는 순간이 아니라, 운행되는 전 기간 동안 관리되고 운영되는 자산으로 인식됩니다. 이런 인식은 소비 방식에서부터 뚜렷하게 나타납니다. 프랑스의 차량 소비는 금융, 리스, 보험, 정비, 중고 처분까지 하나의 패키지 구조로 묶이는 것이 일반적입니다. 2023년 기준 프랑스 신차 등록의 60% 이상이 LOA(구매옵션부 장기리스)와 LLD(장기리스)를 통해 이뤄졌으며, 2024년 11월 기준 법인 차량의 64.3%가 LLD로 등록됐습니다. 기업 고객은 주로 LLD를, 개인 고객은 53%가 LOA를 선택하며, 이러한 방식은 전통적인 차량 구매를 빠르게 대체하고 있습니다. 이 과정에서 소비자는 더 이상 차량 가격만을 비교하지 않습니다. 월 이용료를 기준으로 보험 포함 여부, 정비 범위, 잔존가치 관리 조건까지 함께 고려해 계약합니다. 프랑스에서 자동차는 소유의 대상이라기보다, 일정 기간 동안 효율적으로 관리돼야 하는 운영 자산에 가까운 것입니다. 이 같은 구조를 가능하게 하는 배경에는 금융과 보험 산업의 높은 디지털화 수준이 자리하고 있습니다. 프랑스는 유럽 최대 규모의 보험 시장 중 하나로, 차량 보험, 리스 계약, 정비 이력이 이미 대부분 디지털로 연결돼 관리되고 있습니다. 2025년 기준 프랑스 자동차 렌탈 및 리스 시장 규모는 214억 유로(약 31조 원)에 달하며, 2020년부터 2025년까지 연평균 5.6%의 성장률을 기록했습니다. 소비자는 차량을 계약하는 순간부터 보험, 유지관리, 감가, 중고 처분까지 하나의 흐름 안에서 관리받는 경험에 익숙해져 있습니다. 플랫폼으로 통합되는 차량 생애주기 이 같은 구조는 플랫폼 기반 오토커머스로 자연스럽게 이어졌습니다. 프랑스의 오토커머스는 단순히 온라인에서 차량을 판매하는 서비스를 의미하지 않습니다. 차량 선택 단계부터 금융 설계와 보험 가입, 충전 인프라 이용, 사고 처리, 중고차 판매에 이르기까지 차량 생애주기 전반을 하나의 사용자 경험으로 통합하는 산업으로 기능하고 있습니다. 이를 대표하는 사례가 프랑스 최대 온라인 중고차 플랫폼인 아라미스 그룹(Aramis Group)입니다. 2001년 설립된 아라미스 그룹은 차량 선택과 리컨디셔닝(재정비), 금융 설계, 보험 가입, 배송, 중고차 매입까지 전 과정을 아우르는 통합 서비스를 제공합니다. 2025 회계연도 기준 연매출은 26억 달러(약 3.7조 원)에 달하며, B2C 개인 고객 대상 판매 대수는 11만 대를 넘어섰습니다. 특히 금융 솔루션 침투율이 44%에 이르고, 고객 만족도를 나타내는 NPS는 75점으로 업계 최고 수준을 유지하고 있습니다. 겟어라운드(Getaround) 역시 프랑스 모빌리티 시장의 변화를 상징하는 플랫폼 중 하나입니다. 개인과 기업이 보유한 차량을 플랫폼에 연결해 공유할 수 있도록 설계됐으며, 사용자는 스마트폰을 통해 차량을 이용하고 이용 기록과 보험 적용 여부는 자동으로 관리됩니다. 이 과정에서 축적되는 차량 사용 이력과 주행 데이터는 유지관리 시점 예측과 잔존가치 산정에 활용됩니다. 겟어라운드는 차량을 단순히 대여하는 서비스를 넘어, 차량 운영 데이터를 중심으로 관리하는 플랫폼에 가깝습니다. 이러한 운영 중심 구조는 특히 B2B 영역에서 더욱 분명하게 나타납니다. 프랑스는 물류, 법인차, 플릿(Fleet) 운영 시장이 매우 크며, 이 영역에서 차량 한 대는 단순한 비용 항목이 아니라 수익과 효율을 만들어내는 운영 단위로 관리되기 때문입니다. 글로벌 플릿 관리 기업 아르발(Arval)이 이를 대표하는 사례입니다. 아르발은 2024년 말 기준 전 세계 180만 대 이상의 차량을 관리하고 있으며, 2025년 상반기에는 183만 대로 증가했습니다. 'Arval Connect'라는 텔레매틱스 플랫폼을 통해 차량 위치, 주행 데이터, 연료 소비량, 정비 이력, 보험 이력을 실시간으로 통합 관리하고 있으며, Element-Arval Global Alliance를 통해 55개국에서 450만 대 이상의 차량을 운영하고 있습니다. 2025년 조사에 따르면 플릿 차량을 보유한 기업의 61%가 향후 3년 내 텔레매틱스 플랫폼 데이터 활용을 계획하고 있으며, 풀서비스 리스를 주요 금융 방식으로 사용하는 기업은 전 세계적으로 27%에 달합니다. 특히 아르발의 전기차 플릿은 2024년 대비 43% 증가해 2025년 상반기 기준 63만 대를 넘어섰고, 이 중 순수 전기차는 29.5만 대로 전년 대비 42.6% 급증했습니다. 이와 함께, 우비코(Ubeeqo)는 유로카 그룹 산하의 온디맨드 모빌리티 서비스로, 기업과 공공기관을 대상으로 공유형 차량 운영 플랫폼을 제공합니다. 기업이 보유한 법인 차량은 플랫폼에 연결돼 사용 빈도, 이동 거리, 운행 시간, 주차 패턴 등의 데이터가 축적됩니다. 이를 통해 불필요한 차량 보유를 줄이고, 차량 운영 비용을 최적화하는 구조를 만들어냅니다. 이 과정에서 차량은 고정 자산이 아니라, 필요에 따라 배치되고 회수되는 운영 단위로 관리됩니다. 완성차 제조사 역시 이러한 변화에서 예외가 아닙니다. 르노 그룹은 모빌라이즈라는 별도 브랜드를 통해 차량 제조 이후의 영역을 본격적으로 확장하고 있습니다. 전기차 공유, 금융과 리스, 에너지 관리, 데이터 기반 운영 서비스를 하나의 구조로 통합하며, 차량에서 발생하는 주행 패턴과 충전 이력, 유지보수 데이터를 분석해 플릿 운영 최적화와 사전 정비 예측, 보험 연계 서비스로 확장하고 있습니다. 이는 제조사가 차량 판매 이후의 데이터를 핵심 자산으로 인식하기 시작했음을 보여줍니다. 이들 사례가 공통적으로 보여주는 점은 분명합니다. 프랑스에서 오토커머스는 차량을 판매하는 산업이 아니라, 차량의 운영 전 과정을 설계하고 관리하는 산업으로 기능하고 있다는 사실입니다. 이 과정에서 데이터는 부가적인 요소가 아니라 산업 구조의 중심에 자리합니다. 특히 데이터 기반 차량 사후관리 모델은 프랑스 모빌리티 시장의 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. 차량 주행 데이터와 정비 이력을 분석해 정비 시점을 예측하고, 사용 패턴에 따라 잔존가치를 산정하며, 보험 리스크를 조정하는 구조가 이미 현실화돼 있습니다. 이는 차량 관리 비용을 낮추는 동시에 중고차 가치와 재판매 효율을 높이는 방향으로 작동하고 있습니다. 한국 시장, 통합 모빌리티 플랫폼으로의 전환 가능성 프랑스 모빌리티 시장이 보여주는 사례는 한국 시장에 분명한 시사점을 제공합니다. 경쟁의 초점이 더 이상 차량을 얼마나 효율적으로 판매하느냐에 있지 않고, 차량 이후의 시간을 어떻게 관리하느냐로 이동하고 있다는 점입니다. 프랑스에서는 리스, 금융, 보험, 정비, 중고차 처분에 이르기까지 차량 생애주기 전반이 하나의 시스템 안에서 통합 관리되며, 자동차는 소유의 대상이 아니라 운영되는 자산으로 인식되고 있습니다. 특히 프랑스 시장에서 LOA(구매옵션부 장기리스)가 빠르게 정착할 수 있었던 핵심 요인 중 하나는 금융과 보험이 차량 이용 계약에 완전히 통합돼 있다는 점입니다. 소비자는 차량 가격, 금융 이자, 보험료를 개별적으로 비교할 필요 없이 '월 이용료'라는 하나의 기준으로 의사결정을 내립니다. 이는 고객 입장에서는 선택의 복잡도를 획기적으로 낮추는 구조이며, 사업자 입장에서는 고객과의 관계를 단기 거래가 아닌 장기 계약으로 확장할 수 있어 LTV(고객 생애가치)를 극대화할 수 있는 모델로 작동합니다. 한국에서 이런 모델을 구체화하고 있는 대표 사례가 차봇 모빌리티입니다. 차봇 모빌리티의 서비스 구조는 차량 구매를 일회성 거래로 보지 않고, 이후의 관리와 재구매까지 컨시어지 기반의 단일 흐름으로 설계하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 프랑스 모빌리티 플랫폼들이 보여준 통합 운영 모델과 유사한 방향성으로, '토털 모빌리티 솔루션' 개념이 한국 시장에서도 점차 현실화되고 있음을 의미합니다. 특히 차봇 모빌리티는 최근 보험 전문 플랫폼 iFA와의 전략적 제휴를 통해 '모빌리티 인슈어테크' 영역으로의 확장을 본격화했습니다. 이번 협업을 통해 양사는 고객이 차량을 구매하는 시점에 최적화된 금융 상품과 보험 상품을 함께 설계할 예정입니다. 이후 차량 사용 이력과 정비 데이터에 따라 보험 조건을 조정하며, 사고 발생 시 보험 처리부터 수리, 대차 서비스까지 원스톱으로 연결되는 구조를 구축할 계획입니다. 이는 프랑스 LOA가 제공하는 통합 이용 경험과 유사한 구조라 할 수 있습니다. 이런 구조는 고액자산가 대상의 서비스와 결합될 때 더욱 구체적인 서비스 모델로 확장될 수 있습니다. 예를 들어 고액자산가 고객을 대상으로 차량 구매 시점에서부터 금융·보험·유지관리·재판매 시나리오까지를 하나의 패키지로 설계하는 서비스가 가능합니다. 고객의 라이프스타일과 운행 특성에 따라 맞춤형 보험 조건을 제안하고, 정기적인 차량 상태 리포트를 제공하며, 향후 교체 시점에는 잔존가치를 고려한 최적의 재구매·교체 시나리오를 제시하는 방식입니다. 나아가, '차량 관리 이력 기반 프리미엄 혜택'으로 차량 관리 이력과 시장 데이터를 결합해, 고객이 보유한 차량의 잔존가치가 가장 높은 시점을 분석하고 해당 시점에 매각과 재구매를 연계하는 전략도 가능해집니다. 이는 프랑스 아라미스 그룹이 리컨디셔닝 데이터를 기반으로 중고차 가치를 최적화해 온 방식을 고액 자산가의 차량 포트폴리오 관리로 발전시킨 모델과 유사합니다. 차량을 단기 소비가 아닌 자산 관리의 관점에서 바라보는 고액자산가 고객의 니즈와도 잘 부합할 것으로 예상됩니다. 프랑스가 보여준 모빌리티의 다음 장 프랑스 모빌리티 시장이 보여주는 변화는 특정 국가의 사례에 그치지 않습니다. 차량을 '구매의 대상'에서 '관리의 대상'으로 전환하는 흐름은 글로벌 자동차 산업 전반이 맞이하고 있는 방향이기 때문입니다. 프랑스는 이를 리스와 보험, 플랫폼을 중심으로 구조화해 왔고, 한국은 컨시어지와 인슈어테크, 데이터 기반 서비스라는 방식으로 그 해법을 만들어가고 있습니다. 오토커머스의 미래는 더 이상 판매 채널의 경쟁에 있지 않습니다. 차량 이후의 시간과 경험을 누가 더 정교하게 설계하고 관리하느냐에 달려 있습니다. 프랑스가 먼저 그 구조를 만들어 보여줬다면, 한국은 지금 각자의 방식으로 그 가능성을 현실로 옮기고 있습니다. 그리고 그 변화의 과정은 이제 막 본격적으로 시작되고 있습니다.

2025.12.30 10:04이성미

니콘, 새해 3월까지 니코르 Z 렌즈 22종 캐시백 진행

니콘이미징코리아가 새해 3월 2일까지 미러리스 카메라용 니코르 Z렌즈 대상 캐시백 행사를 진행한다. 대상 제품은 니코르 Z 35mm f/1.2 S, 니코르 Z 135mm f/1.8 S 플레나 등 풀프레임용 렌즈 19종, DX(APS-C) 포맷 대상 렌즈 3종 등 총 22종으로 구성됐다. 오는 3월 2일까지 행사 대상 렌즈 구매, 9일까지 정품 등록 및 무상서비스 기간 연장, 16일까지 캐시백을 신청해 참여할 수 있다. 환급액은 렌즈별로 3만원에서 20만원까지 차등 책정되며 신청은 1인당 렌즈 2개까지 가능하다. 초과 시 합계 지급 금액이 높은 2대까지 환급 받을 수 있다. 해당 금액은 3월 31일 지정 계좌로 일괄 지급된다. 같은 기간동안 Z8, Z6 Ⅲ, Z5 Ⅱ, Z f 등 풀프레임 미러리스 카메라 대상 캐시백 행사도 진행된다. 행사 대상 제품과 개요는 니콘이미징코리아 웹사이트에서 확인 가능하다.

2025.12.30 09:32권봉석

SES AI, 드론·UAM·ESS 배터리 사업 전략 제시

SES AI(이하 SES)이 30일 온라인으로 열린 '배터리 월드 2025'에서 AI 플랫폼 고도화, 드론용 배터리 전략, 그리고 에너지저장시스템(ESS) 사업 확장에 대한 주요 로드맵을 발표했다. 올해로 5회째를 맞은 이번 행사에서 SES는 드론 및 도심항공모빌리티(UAM) 시장을 겨냥한 고에너지밀도 배터리 로드맵을 제시했다. 리튬메탈 배터리와 100% 실리콘-카본(Si-C) 음극 기반 리튬이온 배터리를 포함한 다양한 고에너지·고출력 셀을 국내 기업인 탑머티리얼과 협력해 SES 충주 공장에서 생산, 미국 국방수권법(NDAA) 요건을 충족하겠다는 내용이다. 에너지저장시스템(ESS) 사업 관련해선 배터리를 단순한 하드웨어가 아닌 운영체제(OS) 관점에서 재정의하는 전략을 제시했다. AI 기반 수명·안전 예측 기술을 ESS에 적용해 데이터센터 및 대규모 전력망 시장을 겨냥한 차세대 배터리 관리 플랫폼을 구축 중이라고 밝혔다. SES는 지난 9월 인수한 UZ에너지의 리튬인산철(LFP) 셀 데이터를 활용해 MU의 예측 기능을 ESS용으로 훈련시켜 ESS 운영 체제를 개발하고 있다. 또한 연간 15만톤의 글로벌 생산능력을 보유한 히순과의 합작 투자로 소비자 가전 및 ESS용 전해질 소재를 상업 생산할 계획이다. 치차오 후 SES 대표는 “단기적으로는 소재 사업과 드론 배터리, ESS 운영체제를 중심으로 실질적인 매출 성장을 추진하는 한편, 장기적으로는 MU가 배터리를 넘어 전 과학 분야를 아우르는 핵심 플랫폼으로 자리 잡을 것이라 기대한다”고 자신감을 표했다.

2025.12.30 08:55김윤희

'기밀유출' 소송 당한 유튜버, 폴더블 아이폰 렌더링 또 공개

애플이 내년 가을 공개할 예정인 폴더블 아이폰의 렌더링이 공개됐다고 IT매체 폰아레나가 최근 보도했다. 이번 렌더링은 애플과 소송 중인 유명 유튜버 존 프로서가 공개해 더 주목을 받고 있다. 앞서 지난 7월 애플은 존 프로서와 다른 한 명을 상대로 iOS 26 관련 기밀 정보를 유출했다며 소송을 제기한 바 있다. 존 프로서는 자신의 유튜브 채널 '프론트 페이지 테크(FPT)'를 통해 '아이폰 폴드'로 불리는 폴더블 아이폰의 렌더링 이미지를 공개했다. 이에 따르면 애플은 삼성전자의 갤럭시Z 폴드와 유사하게 책처럼 안쪽으로 접히는 형태의 폴더블 스마트폰을 구상 중이다. 그는 애플이 화면을 접을 때 발생하는 압력을 분산시키는 금속판을 적용해 주름을 최소화했으며, 힌지에는 액체 금속을 사용해 주름 제거에 도움을 줄 것이라고 설명했다. 폴더블 아이폰의 커버 디스플레이는 5.5인치, 내부 디스플레이는 7.8인치가 될 전망이다. 기기를 접었을 때 두께는 9mm로, 아이폰 7 프로 맥스 보다 약간 두껍다. 프로맥스 두께는 8.75mm다. 또 펼쳤을 때는 4.5mm로 매우 얇다. 카메라는 총 4개가 탑재될 것으로 전망이다. 커버 디스플레이에 1개, 접었을 때 후면 카메라 모듈에 2개, 내부 디스플레이에 1개가 배치될 것으로 보인다. 이 밖에도 페이스 ID는 제외되고 전원 버튼에 터치 ID가 적용될 가능성이 제기됐다. 또한 애플의 2세대 자체 개발 모뎀 칩인 'C2'가 탑재될 것으로 전망된다. FPT는 첫 번째 폴더블 아이폰에 고밀도 배터리가 사용될 것이라고 전했으며, 애플 전문 분석가 궈밍치는 지난달 배터리 용량이 5,400~5,800mAh 수준이 될 것으로 예상한 바 있다. 아이폰 폴드의 색상은 블랙과 화이트 두 가지로 출시될 가능성이 높으며, 가격은 2천~2천500달러 선(약 288만~361만원)이 될 것이라고 존 프로서는 관측했다. 한편 존 프로서는 애플의 고소에도 불구하고 지난 8월 아이폰17 프로, 최근 아이폰 폴드 렌더링 영상을 공개하고 있다. 그는 렌더링 공개가 '기술 유출'이 아닌 '정보 접근의 자유' 차원이라는 입장을 고수하고 있다. ▶해당 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=Am0jSTDd58E

2025.12.29 10:40이정현

[문화엔진] 새해 여는 소리, 판소리 엔진

'문화엔진'은 우리 문화의 가치 재창출을 위해 칼럼니스트의 비평적 시각과 기자의 보도적 시각을 입체적으로 구성한 시리즈입니다. 이 연재는 이창근 예술경영학박사를 비롯한 현장 전문가와 지디넷코리아 기자가 함께 집필하며, 독자에게 문화정책·콘텐츠산업·예술현장에 대한 새 소식을 전하고 인사이트를 제시합니다. 이를 통해 K-컬처가 미래산업의 엔진으로 재조명되기를 기대합니다. [편집자주] 천개우주 하늘이요 지개조축 땅생길제 국태민안 신년 새해 맞이하여 건구 건명 여러분들 만사가 대길하고 백사가 여일하고 마음과 뜻과 잡순 대로 소원 성취 발원이라. - 비나리 中 - 연말연시(年末年始). 예로부터 우리 민족은 고유의 소리로 복을 빌고 액을 막았다. 마을의 안녕과 가족의 건강을 기원하며, 소리는 공동체를 하나로 묶는 매개가 되었다. 2025년 을사년의 마지막, 푸른 뱀이 동면을 준비하는 이때. 과거의 소리에서 미래의 답을 찾아본다. 600년 도읍 서울은 진산인 북한산을 시작으로 북쪽에 백악산, 남쪽에 목멱산 좌청룡 낙산과 우청룡 인왕산으로 내(內)닫음하는 수려한 산세를 자랑한다. 이렇듯 명산이 많은 우리나라 산세를 흥미롭게 담아낸 소리가 있는데, 바로 판소리 춘향가 중 '산세타령'이다. 판소리는 창자가 고수의 북 장단과 추임새에 맞추어 서사적인 이야기를 '소리'와 '아니리'로 엮고, '발림'을 곁들여 풀어내는 1인 음악극이다. 2008년 유네스코 인류무형유산으로 지정되었으며, 짧게는 3시간에서 길게는 8시간에 걸친 완창(完唱)은 기네스북에도 기록된 바 있다. 숏폼(short-form)의 시대다. 오늘은 대목 하나를 짚어 함축적으로 소개하려고 한다. 판소리 춘향가 中 산세타령 [아니리] 인걸(人傑)은 지령(地靈)이라. 사람도 산세 따라 나는 법이다. 내가 이를 터이니 들어보아라. [자진모리] 산세(山勢)를 이를게 네 들어라, 산세를 이를게 네 들어. 경상도 산세는 산이 웅장허기로 사람이 나면은 정직허고, 전라도 산세는 산이 촉(矗) 사람이 나면 재주 있고, 충청도 산세는 산이 순순(順順) 사람이 나면 인정 있고, 경기도를 올라 한양 터 보면 경운동 높고, 백운산 떴다. 삼각산 세 가지 북주가 되고, 삼각산이 떨어져 인왕산이 주산이요, 종남산(終南山. 남산)이 안산(案山)인디, 동작이 수구(水口)를 막기로, 사람이 나면 선할 디 선하고, 악하기로 들면 별악지상(別惡之象)이라. 양반 근본을 니 들어라. 부원군 대감이 자기 외삼촌이요 이조판서가 동성 조부님이요 시직(時直) 남원 부사가 당신 어르신이라 네가 만일 아니 가고보면 내일 아침 조사(朝仕) 끝에 너희 노모를 잡어다 책방 단장(短墻) 아래 난장형벌에 주릿대 방맹이 굵은 뼈 부러지고 잔뼈 으스러져 얼게미 채궁이 진가리 새듯, 아주 살살 샐 것이니 갈테면은 가고 말테면 마라 떨떨거리고 나는 간다 화창한 봄날, 남원 광한루에 나온 이도령은 그네 타는 춘향을 보고 첫눈에 반한다. 산란한 마음에 방자에게 속히 춘향을 데려오라 분부하고 방자는 총총 건너가 이를 전한다. 그러나 도도한 춘향이 쉽게 따라갈 리 만무하니 조급해진 방자는 팔도의 산세와 풍수를 이르며 따라갈 것을 종용한다. 이 대목은 극 중 명품 조연에 해당하는 방자의 소리로, 초반부 눈대목으로 꼽힌다. '인걸은 지령'. 좋은 땅에 훌륭한 인물이 난다는 복선적 '아니리'로 대목이 시작된다. 시작된 소리는 자진모리 장단에 매우 박진감 있게 흘러간다. 자진모리는 주로 방대한 사설을 촘촘히 엮거나 재치와 해학의 긴장감을 조성할 때 사용되는데, 중모리, 진양조와 같은 여유 있는 흐름과 대비된다. 여기서 장단(長短)이란 서양음악의 박자와 비교되는 개념으로 4/4, 6/8 같은 수학적 의미를 넘어 잦게, 빠르게 몰아간다는 직관적 악상(樂想)을 내포한다. 아니리와 소리의 요소가 갖춰졌으니, 이제 본 사설을 살펴보자. '산세타령'의 관전 포인트는 바로 방자표 풍수(風水)이다. 춘향을 겁주기 위해 지역의 산세를 설명하며 이를 인물됨으로 비유하는데, 경상도는 그 산세가 웅장하여 사람이 태어나면 매우 정직하고 전라도는 산이 뾰족하니 재주 있는 사람이 많으며 충청도는 산이 온순함에 사람이 나면 인정이 넘친다고 말한다. 그렇다면 경기도에 올라 바라본 한양은 어떠한가? 북한산 최고봉인 백운대가 높이 솟아 그 줄기가 주산으로 이어지니 앞 남산까지 기세가 등등하고 동작이 수구를 막아 명당을 이루니 그야말로 선악이 공존하는 지세. 이에 사람이 나면 선할 때 선하나 악하기로 들면 끝을 알 수 없는 별악지상의 땅이라. 경상·전라·충청을 향한 칭찬 일색의 흐름 속에서, 서울의 산세는 유독 급발진한다. 이어지는 장황한 이도령 집안 내력은, 따라가지 않으면 큰일이 날 것 같은 종용(慫慂)의 정점을 이룬다. 방자는 왜 이도령의 고향도 아닌 서울을 종용의 장치로 사용하였을까? 춘향전 속 이도령의 모티브가 되는 인물은 성이성(成以性, 1595~1664)이다. 그는 임진왜란 중 경상도 봉화에서 태어나, 남원 부사를 지낸 부친과 함께 남원에서 유년기를 보냈다고 전해진다. 이후 급제해 암행어사가 된 그는, 유년기의 경상도, 소년기의 전라도, 입신한 청년기의 한양을 오가며 임진왜란과 병자호란이라는 격동의 시대를 몸으로 통과했다. 역사의 산증인으로 혼란의 시기를 지낸 방자의 사설을 따라 서울을 다시 바라보니, 남산 아래 인왕산 줄기가 마치 용의 형상한 진짜 별악지상의 땅이 보였다. 바로 용산(龍山). 용산은 이도령이 태어난 임진왜란 때는 일본군의 병참기지로, 생을 마감할 병자호란 때는 청나라군 지휘소로, 그리고 강점기 조건총독부와 일본군의 본진이 자리한 치열한 곳이다. 동시에 장원급제한 이도령이 춘향을 보러 내려간 길목이기도 하며, 흥보가 속 제비가 박씨를 물고 지나간 반가운 곳이기도 하다. 아마도 방자는 종용을 말미암아 시류를 담은 풍수로 해학을 전한 것 아닐까. 이처럼 우리 소리에는 자연과 더불어 살아가는 삶의 사유와 유희가 담겨 있다. 판소리는 과거에 머물러 있는 유물이 아니라, 오늘과 내일을 관통하는 문화의 엔진이다. 새해, 그 소리에 귀를 기울여보자. 별악지상이 아닌 선한 서울이 다시 태어날 것이다. 2026 병오년 붉은 말의 해, 산세타령의 힘찬 자진모리 발굽 소리가 들려온다. 글 = 최한이 국악 보컬리스트 필자 최한이: 전통과 현대를 노래하는 국악 보컬리스트다. 초등학생 시절 판소리에 재능을 보여 한국예술종합학교 영재원에 발탁됐고, 국립국악중·고를 거쳐 한양대 국악과를 졸업했다. 2012년 창작국악 신진 등용문인 「21c 한국음악프로젝트」에서 대상을 수상하며 본격적으로 활동을 시작했다. 켜켜이 쌓인 전통의 숨결을 바탕으로, 크로스오버와 월드뮤직, 방송과 무대를 넘나들며 판소리의 동시대성과 문화적 확장 가능성을 탐구하고 있다. MBN , tvN , KBS 등에 출연했으며, 2025년 12월부터 지디넷코리아 [문화엔진] 시리즈 필진으로 합류해 판소리와 창작국악, 한류를 음악의 관점에서 풀어내는 칼럼을 연재한다.

2025.12.29 10:18최한이

애플, 핑크·노란색 에어팟 만들려했다

애플이 한 때 핑크색과 노란색 등 화려한 색상으로 된 에어팟 시제품을 테스트했다는 소식이 나왔다. IT매체 나인투파이브맥은 27일(현지시간) IT팁스터 코스타미가 공개한 아이폰5c 색상을 띈 에어팟 1세대 시제품 사진을 보도했다. 공개된 이미지에서 화려한 색상을 지닌 에어팟 케이스를 볼 수 있다. 충전 케이스 내부와 이어버드 자체는 흰색이다. 이 색상들은 결국 출시되지는 않았으나 애플이 아주 오래 전 아이폰5c 처럼 다양한 색상을 에어팟에 시도하려 했다는 것을 확인할 수 있다. 애플이 에어팟에 새로운 색상을 채택하려고 했다는 소식이 나온 것은 이번이 처음은 아니다. 2023년에도 코스타미는 애플이 아이폰7에 어울리는 색상의 에어팟을 테스트 중이라고 밝히기도 했다. 당시에는 애플이 ▲핑크 ▲프로덕트 레드 ▲퍼플 ▲블랙 ▲블론드 색상이 출시할 예정이었다고 알려지기도 했으나, 결국 출시되지 않았다. 이번에 공개된 1세대 에어팟 색상은 '아이폰 5c 색상'으로 불리지만 애플은 결국 지금까지 흰색 에어팟만 출시하고 있는 상태다. 일부 사용자들은 수년 동안 다양한 색상의 에어팟을 원했으나, 현재 다양한 색상으로 출시된 에어팟은 에어팟 맥스 뿐이다.

2025.12.29 08:40이정현

삼성전자 C랩 스타트업, 새해 CES서 혁신 기술 알린다

삼성의 지원을 받는 C랩 스타트업 15개사가 새해 1월부터 열리는 'CES 2026'에 참여한다. C랩은 삼성전자가 창의적인 아이디어를 가진 스타트업을 발굴하고 육성해 사업화까지 지원하는 스타트업 육성 프로그램이다. 삼성전자는 국내 스타트업 생태계 활성화를 위해 'C랩'을 2012년부터 운영하고 있다. 삼성전자는 새해 1월 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 IT·가전 전시회 'CES 2026'에 'C랩 전시관'을 마련하고, 15개 스타트업이 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 지원에 나선다고 29일 밝혔다. C랩 전시관은 라스베이거스 '베네시안 엑스포(Venetian Expo)'내 스타트업 전시관 '유레카 파크(Eureka Park)'에 마련된다. C랩 스타트업들은 이곳에서 AI∙로봇∙디지털헬스 등 다양한 분야에서 혁신 기술과 서비스를 선보일 예정이다. C랩 스타트업 15개사는 ▲삼성전자가 직접 외부 스타트업을 육성하는 'C랩 아웃사이드' 8개 ▲삼성전자와 대구창조경제혁신센터가 함께 육성한 스타트업 1개 ▲임직원 사내벤처 프로그램인 'C랩 인사이드' 2개 ▲ 삼성금융네트웍스의 스타트업 육성 프로그램인 '삼성금융 C랩 아웃사이드' 4개로 구성된다. 올해는 특히 참여한 15개사 중 7개가 대구·광주 등 지역 'C랩' 거점에서 출발한 스타트업 업체로 참가 의의를 더했다. 이병철 삼성전자 창의개발센터장 상무는 "삼성전자는 C랩 스타트업이 글로벌 시장에서 혁신적인 기술력을 검증 받고 성장의 발판을 마련할 수 있도록 CES 전시를 지원하고 있다"며 "올해는 대구·광주 등 지역 스타트업의 참여가 확대되면서 C랩 생태계가 한층 더 확장된 모습을 보여줄 것으로 기대한다"고 말했다. 대구·광주 등 지역 C랩 스타트업 역대 최다 참여 이번 CES 2026에는 대구∙경북∙광주의 스타트업 7개가 전시에 참여하며, C랩 전시 중 역대 가장 많은 수의 지역 스타트업들이 글로벌 무대에 오르게 됐다. 삼성전자는 2023년부터 'C랩 아웃사이드'를 대구, 광주, 경북으로 순차 확대하며 지역의 창업 생태계 구축을 위해 유망 스타트업을 발굴하고 지원해왔다. 지역 내 창업 기업이 서울로 가지 않아도 성장 기회를 얻을 수 있도록 ▲업무공간 ▲성장 단계별 맞춤 컨설팅 ▲삼성전자 및 관계사와의 연결 기회 등을 지원하고, 지역의 우수 인재와 기술이 지역 안에서 자생력을 갖추는 선순환 구조를 만드는데 목표를 두고 운영 중이다. 현재까지 40개의 지역 스타트업이 발굴∙육성돼 지역 창업 생태계 활성화에 기여하고 있으며, 장기적으로는 글로벌 유니콘 기업도 나올 것으로 기대하고 있다. 지역 C랩 스타트업의 기술 경쟁력 성과도 지속 확대되고 있다. 'C랩 아웃사이드 경북'의 플라스틱 재활용 기술 스타트업 '리플라'는 플라스틱 구성 비율 산출기 퓨리체커(Puri-Checker)를 개발해 CES 2026 혁신상을 수상했다. 서동은 리플라 대표는 "지역 스타트업 입장에서 삼성전자와 같은 글로벌 기업의 지원과 협력을 받은 것은 큰 행운이자 기회였다"며 "플라스틱 재활용은 국경을 넘는 과제인 만큼, 이번 CES를 통해 해외 시장 진출 가능성을 적극적으로 찾고 싶다"고 말했다. 사내벤처 육성 프로그램서 AI 혁신 과제 공개 삼성전자는 임직원들이 아이디어를 제안하고 개발하는 사내벤처 육성 프로그램 'C랩 인사이드'의 혁신 과제들을 2016년부터 매년 CES에서 선보이며 글로벌 시장 반응을 점검하고 사업성을 검증하고 있다. 올해는 혁신성, 글로벌 시장성, 완성도 등에서 높은 평가를 받은 AI기반의 영상 편집 솔루션 및 전문가 지식 기반 AI전자제품 추천 서비스 과제 2건이 전시된다. 올해 CES에는 삼성전자 외에도 삼성금융네트웍스가 운영하는 '삼성금융 C랩 아웃사이드' 4개 스타트업이 처음으로 전시에 참여한다. 삼성전자가 C랩을 통해 쌓아온 개방형 혁신 모델의 경험과 노하우가 관계사로 확산되며, 다양한 산업의 스타트업들이 글로벌 무대에서 새로운 협력 기회를 모색하게 됐다. 삼성전자의 C랩 스타트업들은 미국소비자기술협회(CTA)가 발표한 'CES 2026 혁신상'에서 2개의 최고혁신상과 15개의 혁신상을 수상하며 글로벌 무대에서 기술력을 인정받았다. 최고혁신상을 받은 '망고슬래브'와 '스튜디오랩'은 모두 C랩 인사이드에서 출발해 스핀오프한 스타트업으로, 삼성전자 사내 벤처가 보유한 기술력과 성장 잠재력이 글로벌 시장에서 다시 한 번 확인됐다.

2025.12.29 08:37장경윤

5천억 파라미터 韓AI모델...5천만 국민 생활 바꾼다

SK텔레콤이 국내 최초 매개변수 5천억 개 규모의 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 30일 과학기술정보통신부 주최 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에서 공개한다. SK텔레콤 정예팀의 'A.X K1'은 국내 최초의 초거대 모델로, 미국과 중국에 이어 AI 3강 경쟁이 치열한 글로벌 무대에서 대한민국 AI 모델이 경쟁력을 갖추기 위한 체급으로 한 단계 도약했다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. A.X K1은 총 5천190억개의 매개변수로 구성되며, 사용자 요청에 의해 추론 작업을 할 때에는 약 330억개의 매개변수가 활성화되는 구조다. 초거대 규모로 학습하며 필요한 경우에는 최대한 가벼운 사양으로 동작할 수 있도록 했다. 앞선 글로벌 사례들에 따르면 500B급 이상의 초거대 모델은 복잡한 수학적 추론과 다국어 이해 같은 능력이 중소형 모델보다 안정되고, 이를 바탕으로 고난이도 코딩과 에이전트 작업 수행 등 확장성이 큰 기능도 보다 강력해진다. 에이전트 작업이란 인공지능 모델이 마치 똑똑한 비서처럼 스스로 판단하고 처리하는 기능이다. 사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 알아서 이메일을 보내거나 문서를 만들고, 필요할 때는 사용자에게 추가 정보를 물어보면서 최적의 결과를 만들어낸다. 또 초거대 모델 단계부터는 단순히 지식을 소비하는 모델이 아니라 70B급 이하 모델들에 지식을 공급하는 '교사(Teacher) 모델'로서 AI 생태계를 지탱하는 디지털 사회간접자본 역할을 수행할 수 있다. SK텔레콤 정예팀은 A.X K1이 다양한 소형·특화 모델들에게 지식을 전수하도록 연구를 확장, 국민의 일상과 대한민국의 산업을 혁신하는 모델로 활용할 예정이다. A.X K1은 영어를 주로 사용하는 다른 인공지능들과 달리 처음부터 한국어로 학습하도록 설계되어 한국어 입력을 자연스럽게 이해할 수 있다. 이런 한국어 특화 능력 덕분에 대한민국의 문화, 경제, 역사를 잘 아는 국민 맞춤형 서비스를 만드는 데 적합하다. B2C·B2B 양방향 확산...국민 생활, 산업 혁신 주도 SK텔레콤 정예팀은 대국민 AI 접근성 강화 측면에서 가입자 1천만 이상인 에이닷을 기반으로 A.X K1을 제공해 전국민이 전화, 문자, 웹, 앱 등 다양한 방식으로 쉽게 AI를 이용할 수 있는 '모두의 AI' 환경을 구축해 나갈 계획이다. SK텔레콤 정예팀 참여사인 라이너 또한 세계적으로 1천100만명 이상의 글로벌 가입자를 대상으로 전문지식 검색을 운영하면서 다국어 측면에서도 높은 정확도와 신뢰도의 정보 검색 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. AI 대전환을 통한 산업 경쟁력 강화 차원에서는 ▲업무 생산성 향상을 위한 에이닷비즈 ▲기업의 생산 공정 개선을 위한 제조 AI 솔루션 ▲크래프톤의 게임 AI를 통한 실시간 캐릭터 대화 및 자율 행동 구현 ▲AI 모델을 물리 행동 영역으로 확장한 휴머노이드 로봇 기술 등으로 활용 분야를 넓혀 나갈 예정이다. A.X K1은 국내 반도체 산업의 초격차 경쟁력을 검증하는 테스트베드 역할도 수행할 수 있을 것으로 기대된다. AI 반도체 개발 과정에서 성능 검증에 엄청난 데이터 규모와 데이터 전송 속도가 요구되는 만큼 최신 AI반도체 성능 검증 시 초거대 LLM 모델이 효율적으로 활용될 수 있기 때문이다. SK하이닉스 등 주요 관계사와 AI 밸류체인 완성 SK텔레콤 정예팀은 SK텔레콤, 크래프톤, 포티투닷(42dot), 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타, 서울대학교, KAIST 등 8개 기관으로 구성됐다. AI 반도체, AI 데이터센터, AI 모델, AI 서비스에 이르는 전체 밸류체인을 독자 기술로 구축한 '풀스택 소버린 AI'를 완성했다. 정예팀은 지난 2018년부터 순수 자체 개발을 진행해온 SK텔레콤의 LLM 개발 경험과 각 기관의 고유한 전문성을 바탕으로 모델의 완성도를 높였다. 라이너는 전문 지식 정보 검색 기술로 정확성을, 셀렉트스타는 대규모 데이터 구축·검증 기술로 신뢰성을 확보했다. 크래프톤은 글로벌 멀티모달 R&D 경험으로 확장성을, 포티투닷은 온디바이스 AI 기술로 범용성을, 리벨리온은 국산 NPU 기술로 효율성을 각각 담당했다. 이렇게 완성된 A.X K1 모델은 단순한 기술 성과에 그치지 않고 SK 그룹사와 컨소시엄 참여사를 중심으로 확산되며, 나아가 대한민국 산업 전반에 큰 파급효과를 미치게 될 것으로 기대된다. 이미 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX, SK브로드밴드 등 주요 관계사, 최종현학술원, 한국고등교육재단을 포함하여 20여 개 기관이 참여 의향서를 제출, 실제 현장에서의 활용과 검증을 함께 하기로 했다. SK텔레콤 정예팀은 A.X K1을 국내 AI 생태계의 다양한 기업들에 오픈소스로 개방할 계획이다. 주요 개발 커뮤니티 및 SK텔레콤 서비스를 통해 오픈소스와 API를 공개하고, 국내 기업 대상 AI 에이전트 개발 환경을 제공한다는 방침이다. 또한 AI 모델 구축을 위한 통합적 지원 체계 구축과 함께 모델 개발에 활용된 학습 데이터의 일부를 공공과 민간 플랫폼에 공개해 국내 AI 생태계 전반의 경쟁력 강화에 기여할 예정이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “국내 최초 매개변수 500B급 모델 개발로 치열한 글로벌 경쟁 속에서 대한민국의 글로벌 AI 3강 도약을 위한 새로운 전환점을 마련했다”며 “앞으로도 국가대표 AI 기업으로서 모두의 AI를 달성하기 위한 노력을 지속할 것”이라고 밝혔다.

2025.12.28 08:19박수형

[박형빈 교수 AI와 윤리⑤-판단] 자율주행차의 도덕적 결정은 누가 만들어야 하나

1. 자율주행, 운전석은 비어도 책임의 자리는 남는다 샌프란시스코 베이 에어리어와 로스앤젤레스를 비롯한 일부 미국 도시의 도로에서는 정해진 운행 구역 내에서 운전석에 사람이 타지 않는 레벨 4 자율주행 로보택시가 실제로 운행 중이다. 알파벳 산하 웨이모(Waymo)는 피닉스·샌프란시스코 베이 에어리어·로스앤젤레스에서 자사 호출 서비스인 '웨이모 원(Waymo One)'을 통해 각 서비스 구역 내에서 원칙적으로 24시간 이용 가능한 자율주행 호출 서비스를 제공한다고 안내한다. 오스틴과 애틀랜타에서는 우버(Uber) 앱을 통해 웨이모의 완전자율주행 차량을 호출할 수 있도록 제휴 서비스가 2025년 초부터 단계적으로 운영되고 있으며, 우버는 이들 차량이 서비스 구역 내에서 이용 가능한 형태로 제공된다고 설명한다(CNBC, 2025). 서울도 예외가 아니다. 상암 일대에서는 시민이 전용 앱(TAP!)으로 호출해 탑승하는 자율주행 서비스가 운영돼 왔고, 청계천에서는 청계광장과 광장시장 사이 구간을 오가는 전통적인 운전대가 없는 자율주행 셔틀 '청계A01'이 시민 탑승 형태로 운행되고 있다. 여의도에서는 국회 일대 약 3.1km 구간을 순환하는 자율주행 순환버스가 도입돼 시민이 이용할 수 있도록 안내된 바 있다. 특히 심야에는 합정역과 동대문역 사이 중앙버스전용차로 9.8km 구간을 오가는 '심야 A21' 자율주행버스가 정기 운행에 들어갔는데, 서울시는 이를 '세계 최초의 정규 심야 자율주행 시내버스'로 소개한 바 있다. 운전석에는 비상 대응을 위한 안전요원이 탑승하되, 주행의 중심은 자율주행 시스템이 맡는 구조로 설계·운영되고 있다(Korea.net, 2023). '미래의 기술'로만 여겨졌던 자율주행이 출근과 귀가, 공항과 도심을 잇는 일상의 교통망 속으로 점차 편입되고 있는 셈이다. 그러나 이 장면은 편의만을 뜻하지 않는다. 운전대는 오랫동안 인간의 판단과 책임을 상징해 왔다. 그런데 운전석이 비어 있는 차량이 도로 위를 달리는 순간, 그 자리를 대신하는 것은 한 개인의 직관이 아니라 확률과 비용을 계산하는 시스템이다. 겉으로는 중립적인 기술처럼 보이지만, 그 내부에는 이미 '무엇을 우선하고 무엇을 포기할 것인가'라는 가치의 질서가 들어 있다. 그래서 자율주행이 던지는 윤리의 질문은 운행이 시작된 이후가 아니라, '설계의 순간'부터 시작된다. 인간 운전이 가장 예민해지는 순간은 언제나 '돌발 상황'이다. 우리는 빨간 불에 멈추고 초록 불에 가는 규칙을 배운다. 그러나 실제 도로는 규칙만으로 완결되지 않는다. 갑자기 뛰어드는 보행자, 예상치 못한 급정거, 비·안개·야간 시야처럼 변수로 가득한 상황에서 인간은 오랫동안 직관과 경험에 기대 즉각 반응해 왔다. 이 판단은 논증보다 빠르고, 계산보다 먼저 움직인다. 그러나 자율주행으로 전환되는 순간 문제의 구조가 달라진다. 돌발 상황에서의 반응은 더 이상 개인의 반사 신경이 아니라, 사전에 설계된 규칙과 가중치, 위험 임계값이 조합된 시스템의 선택이 된다. 다시 말해 '발생하면 반응'하던 인간의 방식이, '발생하기 전에 어떻게 처리할지'를 미리 정해 두는 방식으로 옮겨간다. 여기서 우리가 놓치기 쉬운 사실이 있다. 운전석은 비어 있어도 판단의 주체가 사라지는 것은 아니다. 다만 그 주체가 한 사람의 얼굴과 이름을 가진 존재에서, 설계·운영·규정·코드로 분산된 형태로 바뀔 뿐이다. 그렇기에 자율주행차는 단순한 교통수단이라기보다, 도로 위에서 생명과 위험을 배분하는 하나의 알고리즘적 판관처럼 보이기 시작한다. 사고의 순간 차량은 누구를 우선 보호할지, 어떤 위험을 감수할지, 피해를 어떻게 최소화할지를 선택해야 한다. 그러나 그 선택에는 표정도 목소리도 없다. 무엇보다 책임을 지는 단일한 주체가 드러나지 않는다. 결국 이 논의의 종착지는 기술이 아니라 윤리다. 자율주행이 확산될수록 핵심 쟁점은 '얼마나 더 편리한가'가 아니라 '누가, 어떤 기준으로, 어떤 책임을 지는가'로 이동할 것이다. 도로 위의 자율주행차는 지금 우리에게 묻고 있다. 기계가 주행을 맡는 시대에, 책임의 운전대는 과연 누구의 손에 쥐여 있어야 하는가. 2. 트롤리 딜레마의 공학적 번역: 윤리의 코드화 '트롤리 딜레마(Trolley Problem)'는 1967년 영국 철학자 필리파 풋(Philippa Foot)이 '낙태의 문제와 이중효과 원리(The Problem of Abortion and the Doctrine of Double Effect)'에서 제시한 사고실험에서 비롯됐다. 이 실험의 원형은 통제 불능의 전차 운전사가 다섯 명이 있는 선로로 향할 때, 방향을 틀어 다른 선로의 한 명을 희생시키는 선택이 도덕적으로 정당화될 수 있는지를 묻는다. 이 고전적 딜레마가 이제는 철학 교과서를 넘어 공학 연구소의 화이트보드로, 그리고 도로 위의 자율주행차 알고리즘 속으로 옮겨왔다. 예를 들어, 브레이크가 고장 난 자율주행차가 그대로 직진하면 횡단보도를 건너는 보행자 5명을 칠 위험이 있고, 급히 방향을 틀면 차량 안의 탑승자 1명이 치명적인 위험에 처하게 되는 식의 변형된 '트롤리 상황'으로 다시 등장하는 것이다. 실제로 MIT 연구진은 온라인 플랫폼인 '모럴 머신(Moral Machine)'을 통해 자율주행차가 이와 유사한 극단적 상황에서 누구를 구하고 누구를 희생시켜야 하는지에 대해 전 세계 수백만 명의 직관과 선택을 수집했다. 이 실험은 자율주행차의 윤리 알고리즘이 기술 문제만이 아니라, 문화와 가치관의 차이까지 반영해야 하는 집단적 도덕 판단의 문제임을 보여준다. 이제 시선을 개인의 판단으로 돌려 가상의 장면을 한 번 생각해 보자. 인간 운전자라면 충돌이 불가피한 상황에서 순간 공포에 질려 비명을 지르거나, 거의 반사적으로 핸들을 꺾어 버릴 것이다. 법 역시 이러한 긴급 피난 상황에서의 본능적 행위에 대해서는 도덕적 책임은 물을 수 있을지언정 법적 책임은 끝까지 묻지 않을지도 모른다. 그러나 AI는 다르다. AI에게는 '본능'이 없다. 물론 '본능'을 어떻게 정의할 것인가는 또 다른 논쟁의 장을 열 문제다. 이 논의를 잠시 옆에 두고, 다시 문제의 장면을 떠올려 보자. AI는 오직 입력된 목적 함수와 그것을 극대화·최소화하려는 최적화 과정만 존재한다. 따라서 AI 개발자는 이 잔인한 선택지를 결국 코드의 언어로 번역해 넣어야 한다. ￭ IF 보행자 사망 확률 > 탑승자 사망 확률 THEN 핸들 유지? ￭ IF 보행자가 노인이고 탑승자가 아이라면, THEN 가중치는 어떻게 부여할 것인가? 이렇게 'if-then'의 조건문으로 구현된 순간, 선택은 더 이상 즉흥적인 본능이 아니라, '사전에 설계된' 알고리즘적 판단이 된다. MIT 미디어랩의 '모럴 머신(Moral Machine)' 프로젝트는 전 세계 233개 국가 및 지역에서 수백만 명의 참여자로부터 약 4천만 건의 도덕적 선택 데이터를 수집했다. 이 연구는 자율주행차의 윤리적 판단에 대해 단일한 형태의 '보편 윤리'가 존재한다고 가정하기 어렵다는 점을 보여준다. 전 세계적으로는 '더 많은 생명을 살리는 선택'과 같은 강한 공통 경향이 관찰되었으나, 국가와 문화권에 따라 그 선호의 강도와 세부 패턴은 달랐다. 예컨대 미국과 유럽을 포함한 서구권에서는 다수를 살리는 선택이 상대적으로 강하게 나타난 반면, 한국·일본·중국 등 동아시아 국가들에서는 연령에 따른 선호가 상대적으로 약하고, 보행 규칙 준수 여부를 더 중시하는 경향이 관찰되기도 했다. 또한 경제적 불평등 수준이 높은 사회일수록 사회적 지위가 높은 인물을 보호하는 선택이 더 빈번하게 나타나는 상관관계도 보고됐다(박형빈, 2022). 이는 심각한 '윤리적 표준화(Ethical Standardization)'의 문제를 낳는다. 실리콘밸리 개발자가 설계한 윤리 알고리즘이 서울 도로와 뉴델리 도로에 동일한 규칙과 우선순위로 적용되어야 하는가? 혹은 애초에 그렇게 적용될 수 있는가? 교통 환경과 법규, 위험 분포, 그리고 '무엇을 먼저 보호할 것인가'라는 가치 서열이 서로 다름에 대해 우리는 어떤 태도를 가져야 하는가. 기술이 국경을 넘을 때, 그 기술에 내장된 윤리관이 편의와 효율의 외피를 두른 채 타자의 규범을 밀어내는 '문화 제국주의'로 작동할 위험은 없는지 깊이 고민해야 하지 않을까. 3. 리스크 할당(Risk Allocation): 이기적인 자동차를 원하십니까? 자율주행의 도덕적 결정은 전통적 트롤리 딜레마를 넘어, 도로 이용자들 사이에 '위험을 누구에게, 얼마나 배분할 것인가'라는 위험 분배의 문제로 구체화된다. 독일에서는 연방교통디지털인프라부(BMVI, 현재 BMDV로 변경)가 설치한 '자동화·연결주행 윤리위원회(Ethics Commission on Automated and Connected Driving)'가 2017년 6월 보고서 형태로 20개 윤리 규칙을 발표했고, 연방정부는 이를 토대로 관련 정책을 추진하겠다고 밝혔다. 이 보고서는 불가피한 위험 상황에서도 인명 피해 회피가 재산 피해 회피보다 항상 우선이며, 연령·성별·신체적/정신적 특성 등 개인적 속성에 따라 사람 생명을 차등 평가(가중치 부여)하는 것은 허용되지 않는다고 명시한다(Luetge, 2017). 지극히 칸트적인, 인간 존엄성을 최우선에 둔 원칙이다. 그러나 자본주의 시장 논리는 다르다. 여기서 우리는 '사회적 딜레마'에 봉착한다. 연구 결과에 따르면, 대다수의 사람들은 설문조사에서 "우리 사회에는 전체 희생을 최소화하는 공리주의적 자율주행차(Utilitarian Car)가 필요하다"고 답한다. 5명을 살리기 위해 1명을 희생하는 차가 옳다는 것이다. 그러나 질문을 "당신은 어떤 차를 사겠습니까?"로 바꾸면 태도는 돌변한다. 사람들은 '나와 내 가족을 최우선으로 보호하는 차(Egoistic Car)'를 선택하겠다고 답했다(박형빈, 2021). 내가 탄 차가 남을 살리기 위해 나를 희생시킨다면, 그 차를 돈 주고 살 소비자는 없다. 제조사는 이 모순된 욕망 사이에서 갈등한다. 소비자 안전을 최우선으로 코딩하면 도덕적으로 비난받고, 공익을 최우선으로 코딩하면 시장에서 외면받는다. 과연 이 '죽음의 수학'에 대한 합의는 가능한가? 4. 블랙박스 속의 책임 공백: 누가 죄인인가? 더 큰 문제는 현재의 AI 기술이 딥러닝(Deep Learning) 기반이라는 점이다. 딥러닝은 데이터 패턴을 스스로 학습한다. 수백만 킬로미터 주행 데이터를 학습한 AI가 왜 특정 상황에서 핸들을 왼쪽으로 꺾었는지, 개발자조차 명확히 설명하지 못하는 경우가 발생한다. 이를 '블랙박스(Black Box) 문제'라 한다. 만약 AI가 학습 데이터에 포함된 인간 운전자들의 미세한 편향 예를 들면, 자율주행 시스템이 특정 인종의 보행자에게 더 늦게 반응하는 패턴을 데이터에서 그대로 학습해 사고를 냈다면, 책임은 누구에게 있는가. 데이터를 충분히 정제·검증하지 않은 개발사인가, 편향된 운전 습관과 환경을 데이터로 축적해 온 사회인가, 관리·감독 의무를 다하지 않은 차주인가, 혹은 이러한 위험을 예견하고도 기준과 감독을 마련하지 못한 국가인가. 책임의 주체가 흐려지는 이른바 '책임의 공백(Responsibility Gap)'은 피해자는 있는데 가해자는 없는 기이한 법적 현실을 만들어낼 수 있다. "알고리즘이 그랬습니다"라는 말은 현대판 면죄부가 될 위험이 크다. 우리는 이미 알고리즘 뒤에 숨은 '자본의 논리'를 본능적으로 간파하고 있다. 생명의 존엄성조차 비용 계산의 대상이 될 수 있음을, 우리는 유튜브와 뉴스를 통해 이미 학습했다. 더 큰 문제는 '도덕적 아웃소싱(Moral Outsourcing)'의 징후다. 복잡하고 고통스러운 도덕적 판단을 기계나 운에 맡겨버림으로써, 심리적 부담에서 벗어나려는 경향이다. 교육학자로서 필자가 가장 우려하는 지점이 바로 여기다. 도덕적 판단은 뇌의 전두엽(prefrontal cortex, PFC)이 이성, 감정, 기억, 사회적 맥락을 치열하게 통합해 내리는 고도의 인지 활동이다. 우리는 이 과정을 '고뇌'라고 부른다. 그러나 판단을 기계에 위임하는 것에 익숙해지면, 인간의 '도덕적 근육(Moral Muscle)'은 퇴화한다. 갈등 상황을 회피하고, 결과에 대한 책임을 알고리즘 탓으로 돌리는 수동적 인간상이 고착화될 수 있다. 따라서 AI 윤리 교육은 코딩을 가르치는 것이 아니라, 역설적으로 '기계가 답을 줄 수 없는 문제' 앞에서 멈춰 서서 생각하는 힘을 기르는 것이어야 한다. 이것이 바로 아리스토텔레스가 말한 '실천적 지혜(Phronesis)'가 아닐까. 5. 나오며: 기술에게 도덕적 권한을 이양하지 말아야 자율주행 기술은 분명 인류에게 축복이 될 잠재력이 있다. 졸음운전, 음주운전, 보복운전 같은 인간의 불완전함으로 인한 수많은 비극을 획기적으로 줄여줄 것이다. 그러나 '사고율 0%'가 달성되지 않는 한, 누군가는 다치거나 죽어야 하는 비극적인 선택의 순간은 반드시 온다. 이제 이 칼럼의 제목이 던진 질문에 답해야 할 때다. '자율주행차의 도덕적 결정은 누가 만들어야 하는가?' 그 권한은 특정 테크 기업의 CEO나 소프트웨어 엔지니어에게 독점되어서는 안 된다. 그들은 코드를 짤 수는 있어도, 생명의 가치를 정의할 권리는 위임받지 않았다. 또한 기계에게 '알아서 최적화하라'고 떠넘겨서도 안 된다. 그 기준은 불완전하더라도 시민 사회의 치열한 숙의와 법적 논의, 그리고 끊임없는 윤리적 성찰을 통해 바로 '우리'가 만들어야 한다. 기술은 운전을 대신할 수 있지만, 책임을 대신할 수는 없다. 빈 운전석에 앉아야 하는 것은 투명인간이 된 알고리즘이 아니라, 보이지 않는 곳에서 그 알고리즘을 '감시'하고 '통제'하며 '판단'하고 '합의'해 나가는, 깨어있는 시민들의 '집단 지성'이어야 한다. 자율주행차가 도로를 누빌 때, 우리는 그 자동차가 지향해야 할 '가치의 지도'를 그려야 한다. 그것이 인간이 기계의 주인으로 남을 수 있는 유일한 길이자 도덕적 존재로서의 인간이 마땅히 해야 할 준엄한 책무다. ◆ 참고문헌 박형빈 (2022). 『인공지능윤리와 도덕교육』. 씨아이알. 박형빈 (2021). 자율 주행 차량 (AV) 의 트롤리 딜레마 문제와 AI 윤리교육의 과제. 한국초등교육, 32, 101-119. Luetge, C. (2017). The German ethics code for automated and connected driving. Philosophy & Technology, 30(4), 547-558. ◆ 박형빈 서울교대 교수는.... ▲약력 · 서울교육대학교 윤리교육과 교수 · 미국 UCLA 교육학과(Department of Education) 방문학자 · 서울교육대학교 교육전문대학원 에듀테크전공·AI인문융합전공 교수 · 서울교육대학교 신경윤리·가치AI융합교육연구소 소장 ▲주요 경력 및 사회공헌 · 현 신경윤리융합교육연구센터 센터장 · 현 가치윤리AI허브센터 센터장 · 현 경기도교육청 학교폭력예방자문위원 · 현 통일부 통일교육위원 · 현 민주평화통일자문회의 자문위원 ▲주요 수상 · 세종도서 학술부문 우수도서 3회 선정 ― 『어린이 도덕교육의 새로운 관점』(2019, 공역), 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020), 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024, 역서) ▲주요 저서 · 『도덕적 AI와 인간 정서』(2025) · 『BCI와 AI 윤리』(2025) · 『질문으로 답을 찾는 인공지능 윤리 수업』(2025) · 『AI 윤리와 뇌신경과학 그리고 교육』(2024) · 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024) · 『도덕지능 수업』(2023) · 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020) · 『통일교육학: 그 이론과 실제』(2020) ▲연구 및 전문 분야 · 도덕·윤리교육, 신경윤리 기반 도덕교육 · AI 윤리 교육, 디지털 시민성 교육

2025.12.27 21:26박형빈

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