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1만원대 5G 요금제 뜬다…KB국민은행 "우리도 추가요"

1만원대 5G 요금제가 점차 다양해지고 있다. 중소 알뜰폰 업체들이 연달아 초저가 요금제를 내놓은 데 이어, 최근 KB국민은행도 알뜰폰 시장에 본격 가세했다. 다만 요금제는 늘고 있지만 실제 이용자 확산 속도는 기대보다 더딘 상황이다. 최근 KB국민은행의 알뜰폰 자회사 '리브모바일(Liiv M)'은 월 1만9천500원에 5G 데이터 20GB를 제공하는 요금제를 출시했다. 음성통화 100분, 문자 100건이 포함돼 있으며, 데이터를 모두 소진하면 추가 사용은 제한된다. 이 요금제는 급여 이체 실적, 카드 이용 실적, KB스타클럽 등급에 따라 요금 할인이 적용된다. 앞서 정부는 지난 1월 알뜰폰 사업자들의 5G 시장 진입을 유도하기 위해 도매대가를 최대 52% 인하한 바 있다. 이를 계기로 스마텔, 프리텔레콤, 유니컴즈 등 중소 사업자들이 앞다퉈 1만원대 5G 요금제를 선보였지만, 실제 가입자 증가로는 아직 크게 이어지지 않았다. 특히 5G 시장 내 알뜰폰 점유율은 여전히 극히 낮은 수준이다. 과학기술정보통신부에 따르면 2025년 1월 기준 전체 5G 회선 수 3천584만 2천654 가운데 알뜰폰 가입 회선은 37만3천186에 불과하다. 5G 시장 내 회선 점유율은 1.04%로, 통신시장 경쟁정책 첨병으로 불리는 알뜰폰이 5G에서는 힘을 못쓰는 상황이다. 이같은 배경으로는 알뜰폰의 고질적인 문제로 꼽히는 낮은 브랜드 인지도, 제한적인 유통 채널, 홍보 부족 등이 꼽힌다. 요금제 자체의 가격 경쟁력은 충분하지만 소비자들이 체감할 수 있는 신뢰도나 고객지원 인프라가 아직 부족하다는 지적이다. 아울러 5G 시장에서는 그간의 알뜰폰 요금 경쟁력이 통신 3사를 압도하지 못했고, 그 결과 LTE로 치중됐다는 평가를 받았다. 그런 가운데 KB국민은행과 같은 금융 대기업의 참전으로 기존 중소 사업자들과는 다른 파급력을 가질 수 있다는 전망이 나온다. 이미 확보된 광범위한 고객 기반과 전국적인 금융 채널, 금융 서비스와 연계된 요금 설계는 기존 알뜰폰의 한계를 보완할 수 있는 요소다. 금융 상품과 결합 구성도 신규 알뜰폰 가입자 유입 요인이다. 정부는 올해 상반기 중 1만원대 5G 요금제를 20종 이상 추가 출시될 것으로 보고있다. 이용자 선택권 확대와 가계 통신비 절감을 위해 알뜰폰 사업자들에게 정책적 유인을 지속 제공할 방침이다. 업계 관계자는 “A사의 경우, 최근 신규 가입자 중 30~40%가 1만 원대 20GB 요금제를 선택하고 있다. 유입률은 꽤 높은 편”이라며 “1만 원대 요금제가 다수 출시됐지만, 전산 개발 지연, 홍보 부족, 사업자 간 역량 차이 등 복합적인 요인들이 맞물리며 확산 속도는 아직 더딘 편”이라고 말했다. 이어 “단순히 요금이 저렴하다는 이유만으로는 이용자 확대에 한계가 있다”며 “KB국민은행처럼 대형 브랜드의 진입은 시장 전반에 자극을 주고, 변화를 이끄는 촉매 역할을 할 수 있다”고 덧붙였다.

2025.04.11 16:02최이담

AI, 코드 디버깅 여전히 난관… 마이크로소프트, 디버깅 능력을 갖춘 '디버그-짐' 환경 공개

개발자 시간의 대부분은 디버깅에 사용된다... 코드 작성을 넘어선 AI의 진화 AI 코딩 도구가 개발자 효율성을 증가시키며 미래 소프트웨어 개발 환경을 빠르게 변화시키고 있다. 깃허브(GitHub) CEO 토마스 동케는 "머지 않아 80%의 코드가 코파일럿(Copilot)에 의해 작성될 것"이라고 예측했으며, Y 컴비네이터(Y Combinator)의 개리 탄에 따르면 최근 Y 컴비네이터 신생 기업 중 4분의 1은 코드의 95%가 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 작성되었다고 한다. 하지만 대부분의 개발자는 코드 작성보다 디버깅에 더 많은 시간을 소비한다. 이에 마이크로소프트 리서치팀은 AI 코딩 도구가 인간처럼 코드를 디버깅할 수 있도록 가르치는 방법에 초점을 맞추게 되었다. 디버깅이란 코드 수정을 위한 대화형 반복 프로세스를 의미하며, 개발자들은 코드가 왜 충돌했는지 가설을 세우고, 프로그램을 단계별로 진행하며 변수 값을 검사하는 등의 증거를 수집한다. 이 과정에서 pdb(Python 디버거)와 같은 디버깅 도구를 사용해 정보를 수집하고, 코드가 수정될 때까지 이 과정을 반복한다. 현재의 AI 코딩 도구는 생산성을 향상시키고 가용한 코드와 오류 메시지를 기반으로 버그 해결책을 제안하는 데 탁월하다. 그러나 인간 개발자와 달리 솔루션이 실패할 때 추가 정보를 찾지 않아 일부 버그는 해결되지 않은 채 남게 된다. 이는 사용자들이 AI 코딩 도구가 해결하려는 문제의 전체 맥락을 이해하지 못한다고 느끼게 만든다. 디버그-짐: AI가 중단점 설정부터 변수값 검사까지, 인간 개발자처럼 코드를 이해하는 환경 이런 배경에서 마이크로소프트 리서치팀은 대규모 언어 모델(LLM)이 pdb와 같은 대화형 디버깅 도구를 어느 정도까지 사용할 수 있는지를 탐구하기 위해 디버그-짐(Debug-gym)을 출시했다. 해당 기술을 소개한 논문에 따르면, 디버그-짐은 코드 수정 에이전트가 능동적인 정보 탐색 행동을 위한 도구에 접근할 수 있게 해주는 환경이다. 이 환경은 에이전트의 행동 및 관찰 공간을 도구 사용에서 얻은 피드백으로 확장하여 중단점 설정, 코드 탐색, 변수 값 출력, 테스트 함수 생성 등을 가능하게 한다. 에이전트는 도구를 사용해 코드를 조사하거나 자신감이 있다면 코드를 다시 작성할 수 있다. 연구팀은 적절한 도구를 사용한 대화형 디버깅이 코딩 에이전트가 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 처리할 수 있게 하고, LLM 기반 에이전트 연구의 중심이 될 것이라고 믿는다. 디버깅 기능을 갖춘 코딩 에이전트가 제안하고 인간 프로그래머가 승인한 수정 사항은 이전에 본 훈련 데이터에만 의존하는 추측이 아니라 관련 코드베이스, 프로그램 실행 및 문서의 맥락에 기반할 것이다. 도커 컨테이너부터 JSON 형식까지... 안전하고 확장 가능한 디버그-짐의 4가지 핵심 설계 디버그-짐은 여러 목표를 염두에 두고 설계 및 개발되었다. 첫째로, 저장소 수준의 정보 처리 능력을 갖추고 있어 에이전트에게 전체 저장소를 제공함으로써 파일을 자유롭게 탐색하고 편집할 수 있는 환경을 조성한다. 둘째로, 시스템과 개발 프로세스의 안전을 보장하기 위해 샌드박스 도커 컨테이너 내에서 코드를 실행하는 견고함과 안전성을 갖추었다. 이러한 격리된 런타임 환경은 유해한 작업을 방지하면서도 철저한 테스트와 디버깅을 가능하게 한다. 셋째로, 확장성을 핵심 설계 원칙으로 삼아 실무자들이 필요에 따라 새로운 도구를 쉽게 추가할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 마지막으로, 관찰 정보를 JSON 형식과 같은 구조화된 텍스트로 표현하고 텍스트 작업을 위한 간결한 구문을 정의하는 텍스트 기반 접근 방식을 채택했다. 이를 통해 최신 LLM 기반 에이전트들과 원활하게 호환되는 환경을 구축했다. 디버그-짐을 사용하면 연구자와 개발자는 폴더 경로를 지정하여 디버깅 에이전트의 성능을 평가하기 위해 모든 사용자 지정 저장소에서 작업할 수 있다. 또한 디버그-짐에는 대화형 디버깅에서 LLM 기반 에이전트의 성능을 측정하기 위한 세 가지 코딩 벤치마크가 포함되어 있다: 단순 함수 수준 코드 생성을 위한 Aider, 짧고 수작업으로 만든 버그가 있는 코드 예제를 위한 Mini-nightmare, 그리고 대규모 코드베이스의 포괄적인 이해와 GitHub 풀 리퀘스트 형식의 솔루션이 필요한 실제 코딩 문제를 위한 SWE-bench. Claude 3.7은 30%, OpenAI o1은 182%... 디버깅 도구로 AI 성능 대폭 향상 연구팀은 디버깅 도구에 접근할 때 LLM이 코딩 테스트에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 검증하기 위한 초기 시도로, 간단한 프롬프트 기반 에이전트를 구축하고 eval, view, pdb, rewrite, listdir와 같은 디버그 도구에 대한 접근 권한을 제공했다. 이 에이전트의 백본으로 9개의 다른 LLM을 사용했다. 디버깅 도구를 사용하더라도 이 간단한 프롬프트 기반 에이전트는 SWE-bench Lite 이슈의 절반 이상을 해결하는 경우가 드물었다. 연구팀은 이것이 현재 LLM 훈련 코퍼스에서 순차적 의사 결정 행동(예: 디버깅 추적)을 나타내는 데이터의 부족 때문이라고 생각한다. 그러나 성능 향상이 상당하여(Claude 3.7은 30%, OpenAI o1은 182%, OpenAI o3-mini는 160%의 상대적 성능 향상을 보임) 이것이 유망한 연구 방향임을 입증한다. FAQ Q: 디버그-짐(Debug-gym)은 정확히 무엇인가요? A: 디버그-짐은 AI 코딩 도구가 인간 프로그래머처럼 코드를 디버깅하는 방법을 배울 수 있는 환경입니다. 이 환경은 코드 수정 에이전트에게 중단점 설정, 코드 탐색, 변수 값 출력 등과 같은 능동적인 정보 탐색 행동을 위한 도구에 접근할 수 있게 합니다. Q: 왜 AI 코딩 도구에 디버깅 능력이 필요한가요? A: 대부분의 개발자는 코드 작성보다 디버깅에 더 많은 시간을 소비합니다. 현재의 AI 코딩 도구는 코드와 오류 메시지를 기반으로 버그 해결책을 제안할 수 있지만, 솔루션이 실패할 때 추가 정보를 찾지 않아 일부 버그는 해결되지 않습니다. 디버깅 능력을 갖춘 AI는 실제 소프트웨어 엔지니ering 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. Q: 디버그-짐은 어떻게 AI 코딩 도구의 성능을 향상시키나요? A: 디버그-짐은 AI 에이전트에게 pdb와 같은 디버깅 도구에 접근할 수 있게 해주어, 코드 실행 중에 추가 정보를 수집하고 더 정확한 수정을 제안할 수 있게 합니다. 초기 실험에서 디버깅 도구에 접근할 수 있는 AI 에이전트는 도구 없이 작동하는 동일한 AI 모델보다 최대 182%의 성능 향상을 보였습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 14:26AI 에디터

"1분짜리 AI 영상도 가능?"…엔비디아 TTT로 만든 '톰과 제리'

AI 영상의 한계는 20초? 'TTT'는 1분짜리 복잡한 이야기까지 가능했다 기존의 생성형 AI는 몇 초 길이의 단편 영상만 생성할 수 있었다. 오픈AI(OpenAI)의 소라(Sora)는 최대 20초, 메타(Meta)의 무비젠(MovieGen)은 16초, 구글(Google)의 비오2(Veo 2)는 8초에 불과했다. 이러한 한계는 트랜스포머(Transformer) 구조의 특성에서 비롯됐다. 장문의 컨텍스트를 처리할수록 자원이 기하급수적으로 소모되기 때문이다. 실제로 엔비디아 연구팀은 “1분짜리 동영상은 3초짜리 영상 20개보다 11배 많은 시간과 12배 더 긴 훈련 시간이 필요하다”고 설명했다. 이를 해결하기 위해 기존에는 RNN(순환 신경망) 계열의 경량화된 구조인 '마암바(Mamba)', '델타넷(DeltaNet)' 등의 기법이 활용됐다. 하지만 이들은 단순한 장면에 국한되거나 복잡한 이야기 구조를 구현하지 못한다는 한계가 있었다. 이런 상황에서 엔비디아 연구팀이 발표한 논문은 기존 트랜스포머 모델에 '테스트 타임 트레이닝(Test-Time Training, 이하 TTT)' 레이어를 삽입함으로써 1분짜리 긴 영상도 자연스럽고 일관되게 생성하는 방법을 제시했다. 실제로 톰과 제리(Tom and Jerry) 에피소드를 기반으로 실험한 결과, 이 기법은 사람 평가 기준으로 기존 기법보다 평균 34점 높은 Elo 점수를 기록하며 품질 우위를 입증했다. 은닉 상태를 '신경망'으로… 기존 RNN보다 훨씬 풍부한 표현력 TTT 레이어는 기존의 RNN 구조에서 고정된 차원의 행렬로 저장되던 은닉 상태(hidden state)를, 신경망 자체로 바꾼 것이 핵심이다. 논문에서는 이 은닉 상태를 2층짜리 MLP(다층 퍼셉트론)로 구성해 비선형성과 표현력을 강화했다. 입력 시퀀스가 주어지면, TTT는 해당 시퀀스를 실시간으로 학습하면서 은닉 상태를 업데이트하며 출력을 생성한다. 이 과정을 '내부 루프(inner loop)' 학습이라고 하며, 테스트 중에도 새로운 데이터를 기반으로 학습이 진행된다는 점에서 기존 트랜스포머와 큰 차이를 보인다. 또한 비순차(non-causal) 구조의 트랜스포머 모델에도 TTT를 적용할 수 있도록, 입력 순서를 반전시켜 양방향으로 학습하는 '바이디렉션(bi-direction)' 기법도 적용했다. 이를 통해 과거뿐만 아니라 미래 시점의 정보를 함께 고려한 시퀀스 처리가 가능해졌다. 톰과 제리 7시간 분량으로 훈련… 3초→63초로 점차 확장 모델 훈련에는 1940년대 톰과 제리 에피소드 81편, 총 7시간 분량의 영상이 활용됐다. 영상은 3초 단위로 세분화되어 세부 장면, 배경, 등장인물, 카메라 움직임 등까지 포함된 서술형 텍스트(Format 3)로 정제되었다. 이를 기반으로 모델은 3초 → 9초 → 18초 → 30초 → 63초로 점진적으로 길이를 확장하는 멀티스테이지 파인튜닝(multi-stage fine-tuning)을 거쳤다. 이 방식은 기존 모델의 지식을 보존하면서도 긴 시퀀스 생성 능력을 강화할 수 있는 실용적인 방법으로 제시됐다. 훈련 속도와 메모리 효율을 높이기 위해 엔비디아(NVIDIA) Hopper GPU 아키텍처의 DSMEM 기능을 활용한 온칩 텐서 병렬화(On-Chip Tensor Parallelism)도 적용되었다. 이 기술은 대형 신경망을 여러 스트리밍 멀티프로세서(SM)에 분산해 병렬로 처리할 수 있도록 해 TTT 레이어의 효율적인 실행을 가능하게 했다. 인간 평가에서 34점 차이로 1위…동작 자연스러움·장면 일관성 탁월 TTT 기반 모델은 다양한 평가 지표에서 기존 RNN 기반 기법을 압도했다. 인간 평가자들이 텍스트 적합성, 동작 자연스러움, 미적 품질, 시간적 일관성 등 네 가지 항목에 대해 1:1로 비교한 결과, TTT-MLP가 모든 항목에서 최고 점수를 기록했다. 특히 동작의 자연스러움과 장면 간 일관성에서 각각 39점, 38점의 Elo 점수 차이를 보이며 확연한 우위를 나타냈다. 예를 들어, 톰이 파이를 먹고 제리가 그것을 훔치는 장면에서, TTT-MLP는 톰과 제리의 동작을 자연스럽게 이어지도록 표현했고, 배경의 조명과 물체의 위치도 장면 전환 시 일관되게 유지됐다. 반면 슬라이딩 윈도우 어텐션(sliding-window attention)이나 게이트드 델타넷(Gated DeltaNet) 등의 기법은 조명 변화나 캐릭터 중복 등의 오류를 자주 보였다. 추론 속도는 여전히 느리고, 부자연스러운 장면도… 한계와 다음 단계 TTT-MLP는 품질 면에서는 우수하지만, 효율성 측면에서는 개선 여지가 있다. 같은 길이의 영상 생성 시, 추론 속도는 게이트드 델타넷보다 1.4배, 학습 속도는 2.1배 느렸다. 또한 생성된 영상에는 여전히 공중에 뜬 치즈처럼 부자연스러운 움직임이나 조명이 갑자기 바뀌는 등 일부 시각적 아티팩트가 남아 있다. 이는 사전 학습에 사용된 CogVideo-X 5B 모델의 한계에서 비롯된 것으로 추정된다. 향후 연구에서는 보다 큰 규모의 은닉 상태(예: 트랜스포머 자체)를 활용하거나, TTT를 사전 학습 단계부터 통합하는 방법, 또는 더 정교한 병렬화 커널 개발 등을 통해 품질과 효율성 모두를 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다. FAQ Q. 지금도 AI가 영상 생성하는데, 'TTT'는 뭐가 다른가요? A. 기존의 AI 영상 생성 모델은 3~20초 사이의 짧은 단일 장면만 만들 수 있었어요. 하지만 'TTT(Test-Time Training)'는 학습 중이 아닌 실행(테스트) 중에도 스스로 학습을 이어가는 방식이라, 1분짜리 영상처럼 긴 이야기 구조와 여러 장면 전환이 필요한 콘텐츠도 일관성 있게 생성할 수 있어요. Q. 영상 품질은 얼마나 좋아졌나요? 사람이 봐도 괜찮을까요? A. 연구팀은 실제 사람 평가자 100명을 대상으로 여러 AI 영상 생성 기법을 비교했는데요, TTT 모델이 평균 34점 더 높은 Elo 점수를 기록했어요. 특히 동작의 자연스러움, 장면 간 연결, 시각적 매끄러움에서 높은 평가를 받았습니다. 예를 들어, 톰이 파이를 먹고 제리가 몰래 훔쳐가는 장면도 자연스럽고 매끄럽게 이어졌어요. Q. 이 기술이 상용화되면 어떤 데에 쓰일 수 있나요? A. TTT 기반의 긴 영상 생성 기술은 AI 애니메이션 제작, 유튜브 콘텐츠 자동 생성, 교육용 시뮬레이션 영상, 나아가 게임 스토리 영상 자동 생성 등 다양한 분야에 활용될 수 있어요. 특히 장면 전환과 내러티브가 중요한 콘텐츠 제작에 강점을 보입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 13:12AI 에디터

AI는 왜 아직 '딸기 한 입'조차 제대로 못 먹일까

현재 AI, 사람 돕는 일에는 턱없이 부족하다 로봇과 인공지능(AI)의 진보는 가시적인 기술적 성과를 내고 있지만, 정작 인간을 직접 돕는 서비스 분야에선 여전히 갈 길이 멀다. 의료 지원, 가정 간병, 일상 청소 등 인간 중심의 복잡한 서비스 작업을 수행하기엔 현재의 AI는 충분한 지능이나 경험 기반 학습 역량을 갖추지 못했다. 미국 미시간대학 컴퓨터공학과 마크 스테픽(Mark Stefik) 교수는 논문에서 “현재의 AI는 실세계에서 몸으로 부딪히며 경험하고 학습하는 능력이 부족하다”고 지적한다. 그는 이를 극복하기 위한 대안으로 '경험 기반 기초 모델(Experiential Foundation Models)'의 필요성을 강조하며, 로봇이 실제 환경에서 행동하고 사람과 상호작용하며 학습하는 프레임워크가 필요하다고 주장했다. AI의 한계는 '수동적 관찰'에 머문 학습 방식… '관찰'만 잘할 뿐, 직접 해보진 않았다 AI는 지금까지 '빅데이터 기반의 관찰 학습'에 초점을 맞춰 발전해왔다. 대형 언어 모델(LLM)과 이미지 인식 시스템은 방대한 양의 데이터를 학습해 정교한 분류나 요약 기능을 구현하지만, 이는 어디까지나 정적 데이터에 기반한 예측일 뿐이다. 스탠퍼드대의 리페이페이(Fei-Fei Li) 교수는 이를 “AI는 우리가 무엇을 보고 있는지 말해줄 수 있지만, 그 이상은 하지 못한다”고 지적한 바 있다. 이러한 한계를 극복하려면 AI가 직접 실세계와 상호작용하며 얻은 경험을 통해 의미 있는 판단과 행동을 배우는 방식으로 진화해야 한다. 특히 의료현장처럼 작은 실수가 큰 문제로 이어질 수 있는 분야에서는 이 같은 '행동 중심의 학습'이 필수적이다. 로봇이 간병하려면 '딸기 한 입'에도 수십 가지를 배워야 한다 AI가 의료 보조나 간병에 투입되기 위해선 인간의 몸짓, 의사소통, 상황 판단 등 복합적인 역량을 갖춰야 한다. 코넬대의 EmPRISE 연구실 사례는 이를 단적으로 보여준다. 연구진은 장애인을 대상으로 로봇이 딸기를 집어 입에 넣어주는 실험을 진행했는데, 이 과정에서 로봇은 딸기의 크기나 상태, 입의 위치, 사람의 의사 표현, 주변 방해 요소 등 수십 가지 변수에 대응해야 했다. 해당 연구진은 “완전 자율형 시스템은 아직 멀었고, 반자율형 시스템조차 사용자 입력의 한계로 인해 제약이 많다”고 밝힌다. 이처럼 로봇이 사람과의 상호작용을 통해 안정적 서비스를 제공하려면 단순한 기계적 동작을 넘어 정서적, 사회적 맥락을 인식하고 대응할 수 있어야 한다. 빅데이터 학습에서 '경험 기반 모델'로 전환해야… 대형 언어모델은 의료도, 간병도 잘 못한다 현대 AI의 핵심은 대규모 기초 모델(Foundation Models)을 중심으로 발전해왔지만, 대부분은 언어, 이미지, 코드 중심이다. 스테픽 교수는 로봇이 일상적 업무를 수행할 수 있도록 하려면 시뮬레이션이 아닌 실세계 데이터를 기반으로 한 '로봇용 기초 모델(Robotic Foundation Models)'이 필요하다고 강조한다. 예를 들어 behavior-1K 프로젝트는 1,000가지 일상 활동을 정의하고, 이를 수행할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축한 로봇 학습 데이터셋이다. 하지만 이조차도 사람과의 상호작용은 포함하지 않는다. 스테픽 교수는 이를 넘어서기 위해 로봇이 실제 환경에서 몸으로 부딪히며 데이터를 축적하고 학습하는 '경험 기반 기초 모델'을 제안한다. 이는 인간 아이들이 놀이와 모방을 통해 능력을 키우는 것처럼, 로봇도 유사한 발달 단계를 거쳐 학습해야 한다는 주장이다. 로봇을 '키우는' 시대를 향해… AI도 사람처럼 '키워야' 진짜 똑똑해진다 경험 기반 AI 학습 방식은 단순히 알고리즘을 개발하는 단계를 넘어서, 로봇을 '양육'하는 개념으로의 전환을 요구한다. 아이처럼 로봇도 기본적인 감각, 운동, 언어 능력을 먼저 익히고, 이후 점차 복잡한 사회적, 전문적 기술을 배우도록 유도하는 방식이다. 이러한 로봇은 사용자와의 협업, 피드백, 실패 경험을 통해 진화하며, 특정 분야에 특화된 '경험 기반 AI'로 거듭날 수 있다. 스테픽 교수는 이같은 방식이 인간과 유사한 로봇을 만드는 데 더 현실적인 해법이 될 수 있다고 강조하며, 향후 AI 발전이 '기술의 성숙기(railroad time)'를 맞이하기 위해선 이러한 방향으로의 전환이 필수적이라고 결론짓는다. FAQ Q. 왜 지금의 AI는 의료보조나 간병 같은 일을 잘 못하나요? A. 현재의 AI는 주로 '관찰' 기반의 학습을 합니다. 즉, 이미 존재하는 텍스트나 이미지 데이터를 분석해서 판단하는 데는 강하지만, 실제 환경에서 몸을 움직이며 행동하고 피드백을 받는 '경험 중심의 학습'은 거의 하지 못합니다. 의료나 간병처럼 인간과 복잡하게 상호작용해야 하는 서비스 업무는 단순한 데이터 분석만으로는 수행할 수 없습니다. Q. 로봇도 '양육'해야 한다는 건 무슨 의미인가요? A. 인간이 아기 때부터 감각, 언어, 협업 등을 배워가듯, 로봇도 점진적으로 훈련시켜야 한다는 뜻입니다. 갑자기 전문가 수준의 AI를 개발하는 대신, 초기엔 단순한 능력을 익히고 점차 복잡한 업무로 확장하는 '성장형 학습'이 효과적이라는 주장입니다. Q. 그럼 이런 로봇은 언제쯤 볼 수 있을까요? A. 연구자들은 최소 10년 이상의 개발과 현실 환경에서의 테스트가 필요하다고 말합니다. 로봇이 단순한 시연을 넘어서 실제 가정이나 병원에서 안정적으로 작동하려면, 수많은 변수에 대한 경험과 검증이 축적되어야 하기 때문입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.10 20:34AI 에디터

슈퍼셀, '레슬매니아 41' 개막 앞두고 WWE 특별 파트너십 발표

슈퍼셀은 10일 '클래시 오브 클랜(Clash of Clans)'과 TKO 그룹 홀딩스의 계열사 'WWE(World Wrestling Entertainment)'가 4월 한 달간 특별 파트너십을 진행한다고 밝혔다. WWE와 클래시 오브 클랜의 이번 파트너십은 4월 한 달간 진행된다. 게임 안팎으로 전개되는 이번 파트너십은 클래시 오브 클랜의 영웅 및 유닛으로 재탄생하는 WWE의 슈퍼스타들과 라스베이거스 얼리전트 스타디움에서 열리는 WWE의 플래그십 이벤트 '레슬매니아 41(WrestleMania 41)'의 스폰서십을 포함하고 있다. 파트너십이 시작되는 4월 1일부터 WWE 챔피언들이 클래시 오브 클랜에 등장한다. 바바리안 킹으로 재탄생하는 코디 로즈를 시작으로 ▲리아 리플리 – 아처 퀸 ▲디 언더테이커 - 그랜드 워든 ▲비앙카 벨레어 - 로얄 챔피언 ▲레이 미스테리오 - 미니언 프린스 ▲케인 - P.E.K.K.A ▲베키 린치 - 발키리 ▲제이 우소 - 창 투척수까지 WWE 슈퍼스타들이 전장에 총출동할 예정이다. 또한, 한 달간 클래시 오브 클랜에서는 WWE의 풍부한 유산에 경의를 표하는 테마 배경, 게임 플레이 이벤트, 꾸미기 아이템, 그리고 WWE 팬들의 호기심을 자극할 이스터 에그 등 이번 콜라보레이션을 다채롭게 경험하고 즐길 수 있는 WWE 테마를 만나볼 수 있다. 이번 컬래버레이션의 중심에는 약 10년간 클래시 오브 클랜에서 전 세계 상위 10% 플레이어 자리를 유지한 코디 로즈가 있다. 파괴와 지배를 핵심으로 하는 게임 플레이 스타일을 선보이는 그는 클래시 오브 클랜에서 '바바리안 킹'으로 재탄생하며, 오랜 시간 사용한 실제 자신의 플레이어 이름인 'OverlordRhodes'로 게임에 등장하며, 이번에 공개되는 콜라보레이션 영상에도 출연했다. WWE 챔피언 코디 로즈는 “수년 동안 WWE에서 활동하며 명성을 쌓아왔지만, 이제는 가장 많은 승리를 거둔 클래시 오브 클랜에서의 활약을 팬들에게 보여줄 때”라며 “'OverlordRhodes'는 방어하지 않는다. 오직 정복할 뿐이다. 마을은 무너지고, 적은 내 명령 아래 철저히 박살난다. 링 위의 공정한 경기와는 다르게, 여기서는 전장을 지배하는 것이 중요하다”고 덧붙였다. 또한 “레슬매니아 41과 마찬가지로, 목표는 단 하다. 바로 절대적인 승리다. 이 순간을 오랫동안 기다려 왔으며, 마침내 그 순간이 드디어 왔다. 그 아무도 나를 막을 수 없다.”라며 결의를 다지는 소감을 전했다. 슈퍼셀 라이브 게임팀 팀장 사라 바크는 “코디 로즈를 비롯한 WWE 슈퍼스타들이 클래시 오브 클랜의 오랜 팬이라는 사실을 알게 되었을 때, 망설임 없이 바로 WWE에 연락했다”며 “이번 협업은 수천만 명의 플레이어가 참여하는 게임 내 이벤트부터 레슬매니아 41에서의 클래시 오브 클랜 매치에 이르기까지, 전례 없는 첫 시도이자 최대 규모의 콜라보가 될 것”이라고 전했다.

2025.04.10 16:58강한결

카카오톡 기반 '챗봇나우', 누적 이용자 수 300만 넘었다

카카오 IT솔루션 개발 자회사 디케이테크인(대표 이원주)은 카카오톡 기반 CS 챗봇인 '챗봇나우'가 출시 2년 만에 누적 이용자 수 300만 명을 돌파했다고 10일 밝혔다. 챗봇나우는 카카오 자회사인 디케이테크인과 케이앤웍스(대표 신석철)가 공동 개발 및 운영하는 카카오톡 기반 쇼핑몰 사업자 전용 CS 챗봇이다. 고객이 웹페이지 방문 또는 별도의 앱 설치 없이 쇼핑몰의 카카오톡 공식 채널을 추가하는 것만으로 상담 신청이 가능해 편리한 고객 상담 환경을 지원한다. 지난해 챗봇나우가 처리한 CS 문의는 총 415만 건으로, 전년 대비 약 46% 증가했다. 이를 비용으로 환산하면 약 83억원의 절감 효과를 거둔 것으로 추산된다. 챗봇 자동 응답으로 감소한 상담 건수에 외주 상담센터의 건당 비용(2천원)을 반영해 산출한 수치다. 디케이테크인은 누적 이용자가 가파르게 증가한 주요 요인으로 ▲아임웹·플렉스지·세원아토스 등 챗봇나우 연동 웹호스팅사 확대 ▲온·오프라인 결합형 매장 솔루션 '챗봇나우 O4O(Online for Offline)' 기능 출시 ▲AI 기반 신규 기능 추가 등을 꼽았다. 지난해 12월 정식 출시된 챗봇나우의 AI 기능은 기존 챗봇나우에 LLM 기술을 접목해 대량의 텍스트 데이터를 학습하고, 사용자 질문 의도를 파악해 자연스러운 답변을 생성하는 것이 특징이다. 특히 제품 추천, A/S 접수 등 빈번한 단순 문의에 신속한 답변과 함께 관련 페이지 링크를 제공해 고객 편의성을 한층 높였다. 챗봇나우 AI를 도입한 농수산 쇼핑몰 '산지농수산'의 관계자는 “자사 브랜드는 모바일 주문에 익숙하지 않은 45세 이상 중장년층이 전체 고객의 80%를 차지해, 상담원에게 제철 과일 추천 및 결제 방법을 묻는 문의가 상당했다”라며 “챗봇나우 AI 도입으로 반복 문의 응대가 감소한 데다, 고객이 제품을 문의하면 정보 전달과 함께 구매 유도를 해줘서 업무 효율성이 크게 향상됐다”라고 말했다. 이경원 디케이테크인 상무는 “지난해 챗봇나우 연동 호스팅사 확대와 연이은 신규 기능 출시로 지속적인 이용자 수 확대 성과를 거두었다”라며 “올해는 자사몰 학습과 같은 AI 기능 고도화와 쇼핑몰 통합관리 솔루션과의 협업 등을 통해 보다 많은 분들이 챗봇나우의 효용을 경험할 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.

2025.04.10 14:33안희정

넥슨 '카트라이더: 드리프트', 신규 카트바디 세이버 A2 출시

넥슨코리아(공동 대표 강대현∙김정욱) 10일 자사 레이싱 게임 '카트라이더: 드리프트'에 신규 카트바디 '세이버 A2'를 출시한다. '세이버 A2'는 기본 주행 성능이 향상되고 순간 부스터 최대 출력이 제한된 스피드 전용 일반 카트바디로, 출발 부스터의 가속력과 지속 시간이 증가한 점이 특징이다. '세이버' 카트바디는 '카트라이더: 드리프트'의 대표 카트 시리즈 중 하나이며, 많은 이용자들로부터 오랫동안 큰 사랑을 받았다. 이와 함께, '세이버 A2 번호판(희귀)'과 '세이버 풍선(영웅)', '세이버 A2 오라(일반)', '세이버 A2 스키드(희귀)' 등 콘셉트 아이템도 선보인다. '세이버 A2' 카트바디와 연관 아이템은 상점에서 판매하는 '세이버 A2 숙련도 패키지'와 '세이버 A2 패키지'를 통해 얻을 수 있다. 아울러, 오는 11일 오전 9시부터 12일 오전 8시 59분 사이에 접속하면 '온타임 이벤트'를 통해 '세이버 A2' 카트바디(1일)를 만나볼 수 있으며, 그 외에도 '세이버 A2 출시 기념! 데이원리그', '쇼타임 이벤트', '누적 접속 이벤트', 'PC방 누적 접속 이벤트' 등 다양한 이벤트도 동시에 진행해 이용자들에게 풍성한 혜택을 제공한다. '카트라이더: 드리프트' 신규 카트바디 '세이버 A2'에 대한 더욱 자세한 내용은 공식 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.

2025.04.10 14:08강한결

오텍캐리어, AI 친환경 가정용 에어컨 출시

오텍그룹 계열사 오텍캐리어는 친환경 R32 냉매와 AI 기반 초고효율 에너지 절감 기술이 적용된 2025년형 디오퍼스와 다배관 멀티 시스템 에어컨을 본격 선보일 예정이라고 10일 밝혔다. 2025년형 디오퍼스는 세계 최초 18단 에어컨트롤로 사용공간, 사용자 환경 등에 맞춰서 AI가 알아서 맞춤형 냉방모드를 설정해 준다. 전 모델에 기존 냉매(R410A) 대비 지구온난화지수(GWP)가 약 3분의 1 낮은 R32 친환경 냉매를 적용했다. 3D 입체 냉방기술, 음성인식 및 스마트폰과 연동한 제어기능, 동결세척 기능을 갖췄다. 함께 선보이는 다배관 멀티 시스템 에어컨은 콤팩트한 크기에 에너지 효율을 높이면서 1대의 실외기로 최대 실내기 6대를 조합할 수 있다. 오텍캐리어 관계자는 "탄소중립 시대에 발맞춰 혁신적인 에너지 솔루션과 제품을 지속적으로 선보여 고객에게 새로운 가치를 제공하면서 국내 냉난방 시장에서의 입지를 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다. 한편 오텍캐리어는 중대형 인버터 냉난방기를 비롯해 인버터 1등급 1웨이 멀티 카세트 에어컨 및 인버터 1웨이, 4웨이 싱글 카세트 에어컨 등 다양한 신제품 라인업을 순차적으로 출시할 예정이다.

2025.04.10 12:25신영빈

[전문가 기고] 세계 선도 사이버강국으로 도약하려면

■ 새로운 시대 새로운 위협 우리는 지금 AI 기술이 사이버 공간의 모든 영역으로 급속히 확산하는 대전환기에 서 있다. 일상의 편의성과 산업 경쟁력을 높이는 AI의 빛나는 이면에는 그림자도 존재한다. AI를 기반으로 한 사이버 공격이 급증하고 있으며, 그 위협 양상은 과거 사이버 공격과는 차원이 다르다. 통제불가능성, 예측불가능성, 그리고 파급효과의 범위와 깊이가 전례 없는 수준으로 확대되고 있다. 최근 사이버보안 위협은 두 가지 측면에서 근본적인 변화를 맞고 있다. 첫째, AI 기술을 활용한 보안위협이 폭발적으로 증가하고 있다. AI가 생성한 피싱 메일, 딥페이크를 활용한 신원 도용, 자동화된 취약점 탐색 공격 등은 이미 현실이 됐다. 더욱 우려되는 점은 이러한 AI 기반 공격이 기존 보안 시스템으로는 탐지하기가 어렵고, 그 진화 속도가 방어 체계의 업데이트 주기를 훨씬 앞지른다는 사실이다. 둘째, 미중 간 AI 패권 경쟁과 각국의 AI 주권 확보 노력이 치열해지면서, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 안보의 핵심 인프라로 부각되고 있다. 이제 AI 기술력은 국가의 사이버 방어력과 직결되며, 사이버보안 대응 체계의 AI 전환은 선택이 아닌 필수가 됐다. 미국, 영국, 이스라엘 등 사이버보안 선진국들은 이미 국가 차원의 AI 사이버보안 전략을 수립하고 대규모 투자와 제도 정비에 나서고 있다. ■ 사이버보안 생태계의 균형적 발전이 핵심 AI 시대의 사이버보안은 기술, 산업, 인력, 거버넌스(법제도)라는 네 가지 핵심 요소가 유기적으로 연결된 하나의 생태계로 접근해야 한다. 어느 한 요소만 강조하거나 분절적으로 접근하는 방식으로는 급변하는 위협 환경에 효과적으로 대응할 수 없다. 대한민국의 사이버보안 현실을 돌아보면, 기술 역량은 세계 수준에 근접해있음에도 산업 생태계 취약성, 전문인력 부족, 그리고 분산된 거버넌스 체계로 국가 전체의 사이버 방어력은 기대에 미치지 못하고 있다. 특히 정부 주도의 하향식 접근과 규제 중심 정책은 민간의 창의적 역량과 혁신 동력을 충분히 활용하지 못하는 한계를 보여왔다. 이에 AI 시대에 본격 대비하기 위한 사이버보안 생태계 활성화를 위해 다음과 같은 네 가지 정책 과제를 제안한다. 1. 사이버보안 기술의 AI 전환 가속화 AI 시대의 사이버 위협에 대응하기 위해서는 보안 기술 자체의 AI 전환이 시급하다. 기존의 시그니처 기반, 규칙 기반 보안 기술로는 AI가 생성하는 지능형 위협에 대응할 수 없다. AI를 활용한 이상행동 탐지, 위협 인텔리전스 분석, 자율 대응 시스템 등 차세대 보안 기술 개발에 집중해야 한다. 이를 위해 정부는 AI 기반 사이버보안 연구개발(R&D)에 대한 투자를 대폭 확대해야 한다. 현재 정부의 사이버보안 R&D 투자는 전체 ICT R&D의 5% 수준에 불과하다. AI 보안 기술 개발을 위한 전용 R&D 프로그램을 신설하고, 산학연 공동 연구 플랫폼을 구축해 민간의 기술 혁신을 지원해야 한다. 또 기초연구부터 상용화까지 이어지는 연구개발 생태계를 조성해야 하고 이를 위해 국책연구소, 대학, 민간기업이 함께 참여하는 '초연결 AI 보안기술 개발 클러스터'를 만들어야 한다. 이 클러스터는 최신 AI 알고리즘과 사이버보안 기술의 융합, 성능 검증, 표준화 등을 종합적으로 지원함으로써 국내 보안 기술의 글로벌 경쟁력을 강화하는 허브 역할을 수행해야 한다. 2. 사이버보안 산업 생태계의 혁신 기반 조성 한국의 사이버보안 산업은 시장 규모에 비해 영세한 기업이 많고, 글로벌 경쟁력을 갖춘 선도 기업이 부족한 실정이다. 이는 단순히 민간 기업의 역량 부족이 아니라, 보안 산업의 성장을 가로막는 제도적 장벽과 투자 환경의 한계에서 비롯된다. 무엇보다 사이버보안 산업 육성을 위한 실질적인 재정 지원이 필요하다. 윤석열 정부가 추진한 200억 원 규모의 사이버보안 기업 펀드는 그 규모와 실효성 측면에서 산업 생태계 변화를 이끌어내기에 턱없이 부족했다. 차기 정부는 최소 3천억 원 규모의 '사이버보안 혁신 펀드'를 조성해 AI 보안 기술 스타트업 발굴, 유망 중소 보안기업 성장 가속화, 글로벌 시장 진출 지원 등 전주기 투자 체계를 구축해야 한다. 특히 초기 창업 단계에서 상용화, 스케일업까지 이어지는 일관된 투자 체계를 구축함으로써 혁신적 기술이 시장에 안착하지 못하고 사라지는 '죽음의 계곡'을 극복하고, 한국 사이버보안 기업의 경쟁력을 획기적으로 강화할 수 있도록 해야 할 것이다. 또한, 산업 구조 개선을 위한 M&A 활성화도 필요하다. 현재 국내 보안 시장은 기술력은 있으나 영세한 중소기업이 다수를 차지하고 있어, 글로벌 경쟁력을 갖춘 대형 보안기업이 부족하다. 국내 보안기업 간 M&A를 적극 지원하고, 해외 진출을 위한 글로벌 파트너십 구축을 지원함으로써 세계 시장에서 경쟁할 수 있는 '코리안 사이버 챔피언'을 육성해야 한다. 규제 체계 개선도 시급하다. 현재 사이버보안 산업은 국가 보안이라는 명목 하에 과도한 규제와 진입장벽에 막혀 혁신적 기술과 서비스가 시장에 진입하기 어려운 구조다. 네거티브 규제 방식으로 전환하고, 혁신적 보안 제품과 서비스를 신속하게 검증하고 도입할 수 있는 '사이버보안 규제 샌드박스'를 도입해야 한다. 이를 통해 새로운 AI 보안 기술이 빠르게 시장에 진입하고 검증받을 수 있는 환경을 조성해야 한다. 3. AI 보안 인재 양성을 위한 교육 혁신 AI 사이버보안 시대의 가장 큰 병목 현상은 전문인력 부족이다. 현재 국내 사이버보안 인력 부족 규모는 약 2만 명으로 추정되며, 특히 AI와 보안을 모두 이해하는 융합형 인재는 극히 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 근본적인 교육 체계의 혁신이 필요하다. 첫째, 대학 교육과정에 'AI 사이버보안' 전공 트랙을 신설하고, 인공지능, 데이터 분석, 사이버보안을 통합적으로 학습할 수 있는 교과과정을 개발해야 한다. 현재 분절된 컴퓨터공학과 정보보호학 커리큘럼으로는 융합형 인재 양성에 한계가 있다. 둘째, 산업 현장과 직접 연계된 실무형 교육 프로그램이 확대돼야 한다. 보안기업, 주요 기반시설 운영기관, 연구소 등이 공동으로 참여하는 '사이버보안 아카데미'를 설립해 최신 위협 대응 기술, AI 보안 알고리즘 개발, 보안 아키텍처 설계 등에 대한 전문적이고 실전적인 교육을 제공해야 한다. 셋째, 글로벌 수준의 AI 보안 인재를 양성하기 위한 국제 협력 프로그램을 추진해야 한다. 미국, 이스라엘 등 사이버보안 선진국의 대학, 연구소와 공동 교육과정을 운영하고, 국내 인재들이 글로벌 환경에서 경험을 쌓을 수 있는 교류 프로그램을 확대해야 한다. 무엇보다 중요한 것은 현장에 즉시 투입할 수 있는 실무형 인재를 양성하는 것이다. 이를 위해 대학-기업 간 '산학맞춤형 AI 보안인재 양성 프로그램'을 대폭 확대하고, 기업이 필요로 하는 역량을 갖춘 인재를 선제적으로 육성하는 체계를 구축해야 한다. 4. 민간 주도의 통합적 사이버보안 거버넌스 구축 현재 한국의 사이버보안 거버넌스는 다수의 부처와 기관에 분산돼 있어 신속하고 통합적인 대응이 어려운 상황이다. 국가안보실, 국정원, 과학기술정보통신부, 행정안전부 등이 각각의 영역에서 사이버보안 업무를 담당하고 있으나, 정보 공유와 협력이 원활하지 않고 책임 소재도 불분명하다. 그러한 책임소재 공백을 국가정보원이 대신한 것이 바로 지난 윤석열 정부의 사이버보안 추진체계의 핵심특징이었다. 형식상 국가안보실이 컨트롤타워 기능을 수행했으나, 실질적으로는 국가정보원이 사이버보안 정책 전반을 주도한 것이다. 국정원 주도의 사이버보안 거버넌스는 한계가 있다. 정보기관 중심의 총괄 대응체계를 벗어나, 민간 전문성을 적극 활용하고 정치적 중립성과 독립성을 확보할 수 있는 새로운 사이버보안 거버넌스 구축이 시급하다는 목소리가 꾸준히 제기되는 이유다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하려면 정부 주도의 하향식 관리 체계가 아니라 민간 주도의 상향식 사이버보안 생태계를 조성해야 한다. 이미 미국과 일본 등 주요 선진국들은 민간과 산업 분야의 전문성을 적극 활용해 국가 사이버보안 대응체계를 강화하고 있다. 한국도 이를 본받아 민간 전문기관이 중심이 되는 독립적이고 전문화된 사이버보안 거버넌스를 구축해야 한다. 이에 차기 정부는 국무총리실 산하 또는 과기정통부 외청 형태의 독립적인 '사이버보안청'을 신설해 공공 및 민간 영역의 사이버보안을 총괄하고, 기술 개발, 산업 육성, 인력 양성, 정보 공유 등의 업무를 통합적으로 추진할 것을 제안한다. 물론 사이버보안청은 정부 주도가 아닌 민간의 전문성과 창의성을 최대한 활용하는 방향으로 운영돼야 한다. 사이버보안청이 정부기관이면서도 실질적인 민간 주도로 운영되기 위해서는 특별한 제도적 설계가 필요하다. 의사결정기구에 민간 전문가가 과반수를 차지하는 '민관협력위원회'를 설치하고, 주요 정책과 예산 집행에 대한 승인권을 부여해야 한다. 또한 보안기업, 학계, 연구소 출신 전문가들이 주요 부서를 이끌 수 있는 개방형 직위제를 대폭 확대하고, 기관장 역시 민간에서 검증된 전문가가 맡아야 한다. 무엇보다 '사이버보안기본법'에 이러한 민간 주도 운영 원칙을 명문화해 정권 교체와 무관하게 지속가능한 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 이와 함께 '사이버보안기본법'을 제정해 분산된 법제도를 정비하고, 민관 협력의 법적 기반을 마련해야 한다. 이 법에는 민간 보안기업의 역량 강화, 정보 공유 체계 구축, 인력 양성, 연구개발 지원뿐 아니라 사이버보안청의 민간 주도 운영 원칙과 구체적 방안을 명확히 규정해야 한다. 민간과의 효과적 협업 체계 구축도 필수적이다. 보안기업, 연구소, 대학과의 공동 프로젝트를 의무화하고, 사이버보안 기술개발 및 인재양성 프로그램의 기획·운영을 민간에 과감히 위탁해야 한다. 민간의 혁신 아이디어를 신속히 검증·도입할 수 있는 '패스트트랙' 제도도 도입하고, 사이버보안청의 성과와 운영을 독립적으로 평가하는 민간 주도 평가단을 구성해 기관의 투명성과 효율성을 지속적으로 검증해야 한다. 이러한 제도적 장치들을 통해 정부기관이면서도 민간의 전문성과 창의성을 최대한 활용하는 하이브리드형 거버넌스 모델을 구축할 수 있을 것이다. ■ 민간 주도 사이버보안 생태계로 국가 경쟁력 강화를 지금까지 우리나라의 사이버보안 정책과 제도는 정부, 특히 정보기관 주도의 안보 프레임워크 하에서 철저히 관리되고 규제되는 측면이 강했다. 이러한 접근법은 급변하는 AI 시대의 사이버 위협에 효과적으로 대응하기 어렵다. 오히려 보안산업이 위축되고, 혁신적 기술개발은 통제받기 쉬웠으며, 법제도 및 거버넌스 정립도 한 발짝도 진전되지 못하는 '사이버보안 지체 현상'이 지속됐다. 차기 정부는 이러한 패러다임을 과감히 전환해야 한다. 사이버보안을 단순한 규제 대상이 아닌, 국가의 미래 안전과 경쟁력을 좌우하는 핵심 산업 인프라로 인식하고, 민간의 역량과 창의성을 최대한 활용하는 생태계 중심 접근법을 채택해야 한다. 민간 주도의 기술 혁신, 산업 생태계 활성화, 실무형 인재 양성, 그리고 통합적 거버넌스 구축이라는 네 가지 축을 중심으로 한 사이버보안 정책은 단순히 위협 대응을 넘어, AI 시대 대한민국의 새로운 성장 동력이자 글로벌 경쟁력의 원천이 될 것이다. AI가 가져올 미래 사회의 안전과 번영은 우리가 지금 어떤 사이버보안 체계를 구축하느냐에 달려 있다. 차기 정부는 민간의 역량을 신뢰하고, 적극 활용하는 방향으로 사이버보안 생태계를 발전시켜 나가야 한다. 그것이 AI 시대 대한민국이 세계를 선도하는 사이버 강국으로 도약하는 첫걸음이 될 것이다. ◆ 필자 이원태는.... -서강대학교 및 동대학원 졸업, 정치학 박사(Ph.D.). -(전) 한국인터넷진흥원 원장 -(전) 아주대학교 사이버보안학과 연구교수. -(전) 정보통신정책연구원 연구위원 -(전) 대통령직속 정책기획위원회 위원 -(전) 개인정보보호위원회 제도혁신자문단 위원 -(전) 금융보안원 금융보안자문위원 -(전) 한국인공지능법학회 부회장 -(전) 한국인터넷윤리학회 부회장 -(전) 한국데이터법정책학회 부회장 등 역임.

2025.04.10 08:53이원태

엔비디아 中 사업 '숨통'..."트럼프, H20 수출 규제 계획 철회"

도널드 트럼프 미국 대통령이 엔비디아의 중국 수출용 AI 반도체 'H20'에 대한 수출 제한 조치 계획을 철회했다고 미국 공영 방송기관 NPR이 9일 보도했다. 앞서 트럼프 대통령은 지난주 플로리다주 마러라고(Mar-a-Lago)에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만찬을 가진 바 있다. NPR은 두 소식통을 인용해 "마러라고 만찬 이후 백악관이 H20 칩에 대한 방침을 바꿔 추가 제한 계획을 보류했다"며 "본래 H20에 대한 미국의 수출 규제는 수개월 동안 준비돼 왔으며, 이번 주 중으로 시행될 준비가 됐었다"고 말했다. 백악관의 이러한 입장 변경은 엔비디아가 트럼프 행정부에 AI 데이터 센터에 대한 신규 미국향 투자를 약속한 후에 이뤄진 것으로 알려졌다. H20은 엔비디아가 중국에 대한 첨단 반도체 수출 규제를 피하기 위해 기존 AI 가속기인 'H100'의 성능을 대폭 낮춘 개조품이다. 트럼프 대통령은 올해 초부터 해당 칩과 관련한 수출 통제 방안을 고려해 왔다. 엔비디아는 이번 조치로 중국 시장에서의 호조세를 이어갈 수 있을 것으로 전망된다. 미국 IT전문 매체 디 인포메이션의 최근 보도에 따르면, 올해 첫 3개월간 중국 주요 테크 기업들의 H20 주문량은 160억 달러(한화 약 21조6천억원)를 기록했다.

2025.04.10 08:46장경윤

롯데하이마트, 태양광 발전 시설 도입

롯데하이마트는 매장과 물류센터 등 7개 사업장에 태양광 발전 시설을 도입하고, 본격 가동을 시작했다고 10일 밝혔다. 롯데하이마트는 이번 태양광 발전 시설 도입을 통해 전력 비용 절감뿐 아니라 친환경 재생 에너지 생산 기반을 마련해 지속가능한 환경·사회·지배구조(ESG) 경영을 강화한다. 롯데하이마트는 매장 6곳(구리·서곡·여수·수원·상무·경산점)과 물류센터 1곳(이천)의 옥상에 총 1천844㎡ 면적 규모의 태양광 발전 시설을 설치했다. 이를 통해 연간 약 561메가와트시(MWh)의 친환경 재생 에너지를 생산하고, 연간 258이산화탄소 환산톤(tCO₂-eq)의 온실가스 감축 효과를 나타낼 전망이다. 이는 소나무 3만9천 그루를 심는 것과 동일한 수준의 환경 보호 효과를 낸다. 롯데하이마트는 앞으로 태양광 발전 설비 도입 사업장을 지속적으로 늘려나갈 계획이다. 한편 롯데하이마트는 본업과 연계한 ESG 경영을 통해 실질적이고, 지속가능한 활동을 강화하고 있다. 대표적으로 에너지 고효율 상품 확대 등 판매 단계부터 배송 시스템 개선, 태양광 발전 시설 도입 등의 물류, 수리 서비스, 폐가전 회수 서비스 등 자원순환에 이르기까지 사업 전반에 걸쳐 지속가능한 가치 창출을 위해 노력하고 있다. 이같은 노력을 통해 롯데하이마트는 한국ESG기준원에서 주관하는 ESG 평가에서 7년 연속으로 종합 A등급을 받았다. 유통업계에서 7년 연속 A 등급 이상을 기록한 기업은 롯데하이마트와 롯데쇼핑 2곳 뿐이다. 문병철 롯데하이마트 경영지원부문장은 "태양광 발전 시설은 온실가스 배출 감축 효과는 물론, 에너지 비용 절감에도 기여한다"며 "앞으로 사업장 내 태양광 설비를 점진적으로 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2025.04.10 06:00신영빈

LG전자, AMD 라이젠 탑재 그램15 출시

LG전자는 오는 18일 AMD 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 LG 그램 15 모델을 국내 출시한다고 9일 밝혔다. 지난 1월 인텔 애로우레이크 및 루나레이크 CPU가 탑재된 LG 그램 프로 신제품을 선보인 데 이어, AMD 프로세서 모델을 그램 라인업에 추가해 고객 선택의 폭을 넓혔다. 이번 신모델은 그램 시리즈에 AMD 프로세서를 처음 적용한 제품이다. 그램 베이직 라인업 중 최대 전력 효율을 보여준다. AMD는 뛰어난 성능 밸런스로 마니아층의 사랑을 받으며 급성장 중인 프로세서 브랜드다. 그램 AMD 모델은 AI 기능을 많이 사용하는 직장인, 대학생 등에 적합하다. 최신 AI 기능이 보다 빠르고 원활하게 작동할 수 있도록 신경망처리장치(NPU) 성능과 배터리 용량 등을 강화했다. NPU는 인공지능 및 머신러닝 작업 가속화를 위해 설계된 전문 프로세서다. 마이크로소프트 코파일럿 플러스의 경우 NPU 40 초당 테라 연산(TOPS) 이상의 사양이 요구된다. 올해 AMD 최신작인 라이젠 AI 300 시리즈를 탑재한 그램 AMD 모델은 NPU 최대 50 TOPS로 동급 최고 수준의 AI 처리 속도를 갖췄다. 라이젠 AI 7 350 기준 8코어로 CPU 연산 성능도 높였다. 이번 그램 신모델에서는 마이크로소프트의 AI 에이전트 서비스인 코파일럿 플러스를 지원하며, GPT-4o 기반 그램 챗 클라우드도 1년 간 무료 사용할 수 있다. 그램 챗 클라우드는 AI 비서, Q&A 챗봇 등 기능을 지원한다. AI가 사용자 질문에 바로 답을 주며, 아웃룩 및 구글 캘린더·메일·드라이브와 연동했다. 각 서비스에 접속할 필요 없이 채팅창 질문만으로 일정, 주소, 요약 내용 등을 간편하게 파악할 수 있다. 무게는 1천290g으로 그램 브랜드의 최대 장점인 휴대성도 살렸다. 72Wh 대용량 배터리와 AMD CPU의 높은 전력 효율로 완충 시 최대 27시간(R5 CPU 제품 동영상 재생 시간 기준) 사용 가능하다.

2025.04.09 22:03신영빈

"AI, 업무 전반에 녹아든다"…구글, 인프라부터 에이전트까지 '기술 총동원'

구글 클라우드가 인공지능(AI) 전 계층에 걸친 기술 청사진을 공개하며 업무 자동화를 넘어 AI 기반 기업 운영 방식 전반의 전환을 예고했다. 구글 클라우드는 최근 '구글 클라우드 넥스트 25'를 앞두고 회사의 핵심 AI 기능을 미리 소개하는 기자간담회를 진행했다. 라스베이거스에서 열리는 본 행사에 앞서 글로벌 미디어를 대상으로 열린 간담회는 내부 전략 변화와 제품 로드맵이 집약된 자리로, 행사 본무대 발표에 앞서 방향성을 선제적으로 공유한 성격이 짙다. 9일 업계에 따르면 이번 발표는 단순한 기능 소개를 넘어 구글 클라우드의 AI 전략을 총체적으로 드러낸 이정표로 풀이된다. 발표에는 멀티에이전트 시스템 구축 도구는 물론, '제미나이 2.5' 모델과 7세대 텐서플로우 처리장치(TPU) '아이언우드', 생성형 미디어 기술 등 AI 전 계층을 포괄하는 기술이 포함됐다. "누구나 만드는 AI 동료"…전방위 에이전트 생태계 완성한다 가장 주목되는 것은 '에이전트 개발 키트(ADK)'다. ADK는 단 몇 줄의 코드만으로 고도화된 업무 에이전트를 구축할 수 있는 개발 프레임워크다. 추론 범위나 행동 규칙 등을 세밀하게 조정할 수 있으며 자사 AI 플랫폼인 버텍스 AI와 연동돼 확장성과 보안성까지 확보했다. ADK를 통해 기업은 다양한 사내 시스템이나 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 연결되는 복수의 에이전트를 동시에 구성할 수 있다. 보고서 생성, 고객 분석, 문서 처리, 일정 조율 등의 업무를 각각의 에이전트에 맡기고 이들을 연계하는 멀티에이전트 구조도 구현 가능하다. 에이전트 상용화를 위한 '마켓플레이스'도 공개됐다. 이곳에서는 계약서 검토, 리스크 분석, 법률 요약, 고객 상담 등에 특화된 사전 제작 에이전트를 선택해 곧바로 업무에 적용할 수 있다. 업무별로 필요한 기능을 조합하는 모듈형 에이전트 전략이다. 에이전트 간 상호작용도 지원한다. 구글은 '에이전트 간 상호운용(A to A)'을 통해 플랫폼, 개발 프레임워크, 클라우드 환경이 달라도 서로 협력할 수 있도록 했다. 추상화된 요청을 공유하고 상황에 맞는 판단을 수행하는 방식으로, 서비스나 기업 경계를 넘는 에이전트 협업이 가능해졌다. 이미 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 50여 곳의 글로벌 벤더가 'A to A'에 참여 중이다. 비개발자용 실무 에이전트 플랫폼 '에이전트 스페이스(Agent Space)'도 처음 공개됐다. 이 공간에서는 기업의 일반 임직원이 사내 데이터를 기반으로 자연어로 에이전트를 생성하고 실행한다. 생성된 에이전트는 사내 시스템에 연결돼 실시간 보고서 작성, 고객 리스크 예측, 일정 예약 등 복잡한 업무를 수행한다. 이날 구글 관계자는 금융 담당자로서 데모를 시연하면서 자연어로 "내 고객 포트폴리오에서 리스크 신호를 찾아줘"라고 요청했다. 이에 에이전트가 사내 데이터에서 이상 거래를 식별하고 예상 시나리오를 분석한 뒤 자동으로 관련 요약 보고서와 이메일을 작성했다. '에이전트 스페이스'에서는 이러한 작업을 반복 자동화하는 '개인 에이전트'도 생성할 수 있다. 매일 아침 고객 현황을 요약하고 예상 리스크를 음성으로 전달하는 알림 기능도 제공된다. 마이크로소프트 원드라이브, 세일즈포스, 빅쿼리, 구글 드라이브 등 다양한 사내외 시스템과 연동돼 실시간 데이터 기반의 맞춤형 업무 수행이 가능하다. 기존의 구글 '워크스페이스' 전반에도 에이전트 개념이 도입된다. 구글 문서 도구에서는 주장의 논리와 구조를 분석해 개선을 제안하는 '헬프 미 리파인' 기능이 추가됐고 스프레드시트에서는 데이터 인사이트를 자동 추출해주는 분석 기능이 적용됐다. 화상회의 플랫폼 구글 미트에서는 실시간 회의 요약 외에도 회의 중 놓친 내용을 AI가 요약해주는 기능이 곧 적용된다. 버티컬 특화 에이전트는 이미 적용이 시작됐다. 미국의 패스트푸드 업체인 웬디스는 드라이브스루에서 다국어 AI 에이전트를 운영 중이며 메르세데스벤츠는 차량 내 음성 비서로 구글의 오토모티브 에이전트를 통합했다. 홈디포는 DIY 고객에게 24시간 전문가 수준의 상담을 제공하는 AI 에이전트를 활용하고 있다. 케이티 왓슨 구글 클라우드 제품 커뮤니케이션 디렉터는 "지금은 단일 질문에 답하는 AI에서 복잡한 문제를 해결하는 에이전트의 시대로 넘어가는 전환점"이라며 "이 에이전트들이 서로 연결되고 확장될 수 있도록 생태계 전체를 준비하고 있다"고 밝혔다. 추론 성능 중심으로…AI 인프라, TPU로 전면적 재설계 이같이 에이전트가 실질적인 업무 수행까지 가능해진 배경에는 이를 뒷받침하는 AI 인프라와 모델, 플랫폼의 전방위적 진화가 있다. 구글은 AI 에이전트를 단순한 인터페이스 수준에서 끝내지 않고 이를 작동시키는 연산 자원, 데이터 연결성, 모델 성능, 멀티모달 대응력 등 모든 층위를 통합적으로 끌어올리고 있다. 실제로 구글은 초대규모 모델 추론(inference) 성능을 획기적으로 끌어올린 7세대 텐서플로우 처리장치(TPU)인 '아이언우드(Ironwood)'를 이날 처음 공개했다. GPU 기반 아키텍처와의 차별화가 두드러지는 이 칩은 구글 내부 대규모 서비스에서 이미 검증됐으며 본격적인 외부 제공을 예고하고 있는 상황이다. '아이언우드'는 추론에 최적화된 설계로, 기존 6세대 TPU '트릴리움' 대비 전력 효율이 두 배 향상됐다. 총 9천개 칩을 하나의 팟(Pod)으로 묶어 슈퍼컴퓨터처럼 사용할 경우 최대 42.5 엑사플롭스 수준의 연산 성능을 제공한다. 이는 미국 정부가 보유한 세계 최대 슈퍼컴퓨터 보다 24배 이상 높은 수준이다. 초거대 모델 시대에서 추론 성능은 AI의 실전화에 직결되는 요소다. 구글은 이번 발표를 통해 학습보다 '서빙'에 특화된 AI 인프라가 새롭게 부상하고 있음을 강조했다. 네트워크 측면에서도 기존 한계를 넘는 구조가 제시됐다. 구글은 이번에 기업 고객을 위한 사설 글로벌 네트워크 서비스 '클라우드 WAN'을 함께 선보였다. 이는 구글이 전 세계에 구축한 사설 광케이블망(200만 마일 이상)을 외부 고객도 이용할 수 있도록 한 것으로, 네트워크 지연을 최소화하면서도 최대 40% 수준의 비용 절감이 가능하다. 특히 다국적 기업의 멀티리전 운영이나 멀티클라우드 환경에서 강점을 지닌다. AI 시스템을 구성하는 소프트웨어 스택의 효율성도 크게 향상됐다. 특히 쿠버네티스 환경에서는 AI 추론 작업에 특화된 자동 확장인 '스케일링'과 작업 분산 인 '로드밸런싱' 기능이 새로 추가됐다. 사용자가 많아져도 안정적으로 대응할 수 있고 최대 30%의 비용 절감, 60%의 응답 지연 감소 효과를 기대할 수 있게 됐다. AI 모델 런타임 영역에서는 구글 딥마인드가 내부에서 사용하던 머신러닝 런타임 '패스웨이(Pathways)'가 클라우드 고객에게 처음 개방됐다. 이 기능은 수백 개의 TPU를 동시에 연결해 초대형 모델의 안정적인 실시간 서빙을 지원한다. 모델은 고도화, 플랫폼은 통합…AI 실전 투입 위한 전열 정비 구글 클라우드는 이날 자사의 차세대 AI 모델 '제미나이 2.5'의 공식 출시를 발표하며 '프로(Pro)'와 '플래시(Flash)' 두 가지 버전을 공개했다. '프로'는 복잡한 추론과 정밀한 문제 해결에 최적화된 모델이며 '플래시'는 속도와 비용 효율성을 중시한 경량형 모델이다. 특히 '플래시'는 프롬프트의 난이도에 따라 자동으로 추론의 깊이를 조절하고 고객 예산에 맞춰 유연하게 운용 가능하도록 설계됐다. 두 모델 모두 '다층적 사고', '자기 반성적 추론' 등 고차원적 사고 능력을 갖추고 있으며 기존 챗봇을 넘어 복합적인 문제 해결까지 가능하다. 텍스트는 물론 이미지, 음성, 영상, 코드 등 다양한 입력을 통합적으로 이해하고 대응하는 멀티모달 처리 능력도 한층 강화됐다. 특히 초거대 AI 중 가장 긴 '컨텍스트 윈도우'를 갖춰 긴 문서나 복잡한 대화 흐름도 놓치지 않고 처리할 수 있다는 점이 강조됐다. 이날 구글은 '제미나이 2.5'의 기반이 되는 '버텍스 AI' 플랫폼도 대폭 확장했다고 밝혔다. '버텍스 AI'는 다양한 생성형 AI 모델을 선택·조합해 구축, 학습, 배포까지 가능한 통합 플랫폼으로, 현재 200개 이상 대형 모델을 제공한다. 여기에는 미스트랄, 라마 등 오픈모델도 포함되며 향후 허깅페이스와의 협업을 통해 수십만 개 오픈소스 모델을 추가할 계획이다. '버텍스 AI'의 생성형 미디어 기능도 대폭 강화됐다. '이마젠(Imagen)', '오디오(Audio)', '비디오(Video)', '리리아(Lyria)' 등 이미지, 음성, 영상, 음악을 생성하는 모델들이 추가됐고 이들을 통합적으로 활용할 수 있는 '버텍스 AI 미디어 스튜디오'가 공개됐다. 이를 통해 텍스트 한 줄로도 고품질 콘텐츠를 자동 제작할 수 있다. 실제 데모에서는 구글 관계자는 라스베이거스의 정적 이미지를 업로드해 드론샷 스타일의 영상으로 자동 변환하고 자동 생성된 음악을 입힌 뒤 특정 인물만 제거하는 '인페인팅' 기능까지 시연했다. 캐리 타프 구글 클라우드 산업·솔루션 부문 부사장은 "이번 발표는 AI 기술력뿐 아니라 실질적인 비즈니스 임팩트를 중시한 결과"라며 "초대형 모델에서 보안, 개발, 콘텐츠 제작까지 AI가 실무에 작동되는 모든 층위를 정비했다"고 말했다.

2025.04.09 21:01조이환

AI 혁신의 두 얼굴…알파고는 환경 살리고 제미나이는 편향 키운다?

데이터로 보는 AI 혁신의 양면성: SDGs 79% 달성 지원과 35% 악화 효과 인공지능(AI)은 인간의 인지 과정을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결, 의사 결정을 가능하게 하는 범용 기술이다. 고급 알고리즘, 방대한 데이터셋, 컴퓨팅 파워를 활용해 AI는 전례 없는 속도와 정확성으로 패턴을 식별하고, 통찰력을 생성하며, 복잡한 작업을 자동화할 수 있다. 이러한 능력은 AI를 강력한 혁신 동력으로 만들어 프로세스 최적화, 의사결정 강화, 완전히 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 함으로써 산업을 변화시키고 있다. 이탈리아 바리 공과대학교 연구팀이 발표한 논문에 따르면 AI 혁신은 지속가능발전목표(SDGs)의 약 79%를 달성하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, AI 혁신은 기후 변화 해결, 글로벌과 로컬 디자인 요구 사항 간의 긴장 관계, 사회적 격차 해소에 기여할 수 있다. 방대한 데이터셋을 분석하고, 작업을 자동화하며, 예측을 수행하는 AI의 능력은 지속가능한 가치를 창출한다. 그러나 AI의 광범위한 적용 가능성은 지속가능한 발전에 복잡성과 위험도 초래한다. 실제로 AI는 SDGs의 약 35%에 부정적인 영향을 미친다. 일자리 대체, 의사 결정의 윤리적 딜레마, 프라이버시 침해, 사회적 불평등 심화 등의 우려 때문이다. 지속가능한 가치 창출과 함께 AI는 지속가능한 가치 파괴의 원인이 될 수도 있다. 이처럼 지속가능한 발전에 대한 AI 혁신의 이중적 영향은 역설적 긴장 관계를 부각시킨다. 역설적 긴장은 겉보기에 모순되지만 상호 의존적인 두 가지 힘이 공존하고 시간이 지남에 따라 지속될 때 발생한다. AI 혁신의 맥락에서 이는 AI가 지속가능한 발전을 위한 긍정적 변화를 주도할 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 지속가능한 발전을 향한 진전을 저해할 수 있는 위험도 내포한다는 의미이다. 상충하는 목표와 이해관계: 구글 알파고의 에너지 소비 40% 감소와 온실가스 48% 증가의 역설 지속가능한 발전은 고정된 목표나 이를 달성하기 위한 특정 수단으로 정의되지 않는 개념이다. 이러한 복잡성은 조직이 지속가능한 발전을 추구할 때 역설적 긴장을 유발한다. 지속가능한 가치 창출과 파괴 사이의 역설적 긴장에는 두 가지 주요 선행 요인이 있다. 첫째, 지속가능한 발전이라는 거시적 목표는 경제, 환경, 사회 영역에서 동시에 추구할 수 없는 여러 가지 바람직하지만 상충하는 하위 목표들을 포함한다. 예를 들어, AI를 활용한 산업 확장은 경제적 가치를 창출할 수 있지만 환경 가치를 파괴할 수 있다. 그 결과, 경제 성장과 환경 보존과 같은 상충하는 목표 간의 균형을 맞출 때 지속가능한 가치 창출과 파괴 사이에 역설적 긴장이 발생한다. 이를 보여주는 사례로 구글(Google)의 알파고(AlphaGo)가 있다. 2030년까지 탄소 배출 제로를 달성하기 위한 환경 목표를 추구하면서, 구글은 AI 알고리즘 알파고를 개발했다. 이 알고리즘은 가장 효율적인 냉각 인프라 구성에 대한 추천을 통해 데이터 센터의 에너지 소비를 40% 감소시켰다. 그러나 구글의 환경 목표는 새로운 제품을 생산하기 위한 AI 연구 개발을 선도하려는 회사의 경제적 목표와 긴장 관계에 있다. 실제로 데이터 센터에 필요한 상당한 전력과 AI 운영에 필수적인 서버 및 칩의 제조 및 운송과 관련된 탄소 발자국으로 인해 지난 5년 동안 구글의 온실가스 배출량이 48% 증가했다. 둘째, 지속가능한 발전 달성은 높은 수준의 모호성과 불확실성이 특징이다. 이러한 모호성과 불확실성은 지속가능한 발전이 다양한 관점과 이해관계를 가진 광범위한 이해관계자들(정부, 조직, 비정부기구, 지역사회 등)이 관여하는 복잡한 목표이기 때문에 발생한다. 결과적으로, 이러한 이해관계자들의 비전과 노력을 관리하고 통합해야 할 필요성은 지속가능한 가치 창출과 파괴 사이에 긴장을 유발한다. 한 이해관계자가 필요하거나 우선시하는 행동이 다른 이해관계자의 이익을 해칠 수 있기 때문이다. 이를 보여주는 사례로는 스타트업 클리어뷰 AI(Clearview AI)가 있다. 클리어뷰 AI는 인터넷에서 스크래핑한 이미지, 특히 페이스북, 인스타그램, 링크드인, 벤모와 같은 소셜 미디어 사이트에서 가져온 방대한 데이터베이스를 사용하는 고도로 정교한 안면 인식 및 검색 소프트웨어를 개발했다. 폭력과 범죄를 줄이는 SDG를 목표로, 전 세계 여러 경찰서는 범죄 활동에 관여한 개인을 식별하기 위해 클리어뷰 AI의 알고리즘을 사용했으며, 일부 사례에서는 긍정적인 결과를 얻었다. 그러나 클리어뷰 AI의 경제적 이익과 경찰의 사회적 목표는 알고리즘 데이터베이스에 비자발적으로 포함된 개인의 프라이버시 우려와 충돌했다. 예를 들어, 미국 시민자유연합(ACLU)은 동의 없이 이미지를 사용하여 프라이버시 권리를 침해한 것에 대해 클리어뷰 AI를 고소했고, 대규모 감시에 대한 우려를 제기했으며, 일부 정부는 이러한 프라이버시 문제로 소프트웨어를 조사하고 금지했다. 거대 도전과제 해결을 위한 AI의 두 가지 접근법: 나녹스닷에이아이의 질병 조기 감지와 노트코의 혁신적 식물성 식품 개발 AI 혁신 관리를 통한 지속가능한 가치 창출은 지속가능한 발전 달성을 제한하는 거대한 도전과제를 해결하는 것으로 구성된다. 구체적으로, AI 혁신 관리는 두 가지 주요 방식, 즉 거대 도전과제 감소와 거대 도전과제 완화를 통해 지속가능한 가치 창출을 가능하게 한다. 거대 도전과제 감소는 사회적, 환경적 또는 경제적 문제의 빈도를 줄이는 것을 목표로 하지만, 반드시 문제를 덜 해롭거나 위험하게 만드는 것은 아니다. 거대 도전과제 감소를 달성하기 위해 조직은 문제 공간에 작용하고 AI 혁신을 관리하여 비즈니스 자동화를 추진한다. 구체적으로, AI는 우수한 데이터 분석 기능을 통해 문제 정의를 개선하는 데 사용된다. 정보의 수집 및 처리를 통해 AI는 거대 도전과제 뒤에 있는 근본 원인을 더 효과적이고 효율적으로 인식할 수 있다. 문제 정의 자동화를 통해 거대 도전과제를 줄이는 관리의 주요 사례는 나녹스닷에이아이(Nanox.AI)이다. 나녹스닷에이아이는 다양한 질병의 감지 및 진단을 위한 고급 AI 알고리즘을 개발했다. 조기 및 정확한 진단을 더 접근 가능하게 함으로써 지속가능한 가치가 창출되어 고품질 진단 도구에 대한 전 세계적 접근이 가능해진다. 이를 위해 AI 혁신은 감지 및 진단 프로세스를 자동화하는 데 관리된다. 구체적으로, 나녹스닷에이아이의 알고리즘은 X-레이 및 컴퓨터 단층 촬영과 같은 의료 영상 데이터를 신속하게 분석하고, 영상 데이터의 미묘한 패턴을 식별하며, 폐암 및 심혈관 질환과 같은 중요한 질병의 조기 징후를 감지한다. 결국 AI 알고리즘은 의료 치료 결정을 안내할 수 있는 자동화된 진단 통찰력을 제공한다. 거대 도전과제 완화는 사회적, 환경적 또는 경제적 문제의 심각성이나 강도를 줄이는 데 초점을 맞추며, 구체적으로 문제를 덜 위험하거나 해롭게 만드는 것을 목표로 한다. 거대 도전과제 완화를 달성하기 위해 조직은 솔루션 공간에 작용하고 AI 혁신을 관리하여 기존 역량을 강화한다. 구체적으로, AI는 새로운 아이디어를 생성하거나 프로세스 개선을 위한 새로운 관점을 도입하여 문제에 대응하는 데 사용된다. 거대 도전과제 완화의 예로는 노트코(NotCo)의 사례가 있다. 노트코는 동물 제품 대체를 위한 식물 기반 대안을 개발하기 위해 'Giuseppe'라는 AI 기반 플랫폼을 활용하는 칠레의 식품 기술 회사이다. Giuseppe는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수천 가지 식물 기반 성분의 분자 구조를 분석하고, 동물 유래 식품의 맛, 질감 및 영양 프로필을 모방하는 조합을 식별한다. AI 혁신 덕분에 향상된 노트코의 역량을 통해 식물 기반 레시피의 반복 및 최적화가 가능해져 NotMilk, NotBurger 및 NotMayo와 같은 제품이 생산되었으며, 이는 전통적인 대응물과 매우 유사하다. 노트코는 문제 해결을 위해 기업의 역량을 증강하는 AI 혁신을 관리함으로써 지속가능한 가치를 창출한다. 실제로 이 회사는 가축 농업의 환경적 영향을 줄이는 동시에, 새로운 식품 대안을 통해 기존의 지속 불가능한 식품 생산 관행에 도전하고 있다. AI 혁신의 역설적 실패 사례: 크루즈의 자율주행 문제와 휴먼 AI 핀의 사용자 경험 장벽 AI 혁신 관리를 통한 지속가능한 가치 파괴는 기업이 거대 도전과제를 해결하기 위해 AI를 채택하지만, 사회적, 환경적 또는 경제적 문제를 해결하려는 노력이 새로운 문제를 만들 때 발생한다. 실제로 조직은 기존 문제를 해결하려는 시도에서 새로운 문제를 도입할 수 있어, 지속가능한 가치 창출이 지속가능한 가치 파괴로 바뀔 수 있다. 구체적으로, AI 혁신 관리는 두 가지 주요 방식으로 지속가능한 가치 파괴를 유발할 수 있다. 첫째, AI 혁신의 개발이나 배포 과정에서 예측할 수 없는 문제로 인해 거대 도전과제 해결에 실패할 수 있다. 둘째, AI 혁신 설계 단계에서 예측 가능한 문제로 인해 새로운 거대 도전과제가 도입될 수 있다. 거대 도전과제 해결 실패는 원래 문제를 해결하기 위해 구현된 AI 솔루션이 부주의하게 추가적이고 복잡한 문제를 만들 때 발생할 수 있다. 이는 지속가능한 발전 달성에 관여하는 이해관계자들이 거대 도전과제 해결과 관련된 결과를 예측할 수 없기 때문이다. 특히, 예상치 못한 결과는 AI 혁신의 개발과 배포에서 나타날 수 있다. AI 혁신 개발에서 예측할 수 없는 도전과제는 설계된 AI 솔루션 구축과 관련된 문제를 의미한다. 이 상황을 보여주는 사례는 제너럴 모터스가 소유한 자율주행차 회사인 크루즈(Cruise)이다. 크루즈는 인간 운전자에 의존하지 않는 안전하고, 효율적이며, 환경 친화적인 도시 교통 시스템이라는 거대 도전과제를 해결하기 위해 자율 로보택시를 배포하는 것을 목표로 했다. 그러나 이러한 중요한 도전과제를 해결하려는 시도에서, 크루즈는 의도치 않게 제품 개발에서 기술적 결함으로 인한 새로운 문제를 도입했다. 특히, 크루즈가 인간 운전자를 제거하여 도로 안전을 향상시키고자 했지만, 자율 차량은 복잡한 도시 환경에서 어려움을 겪어 교통에서 예상치 못한 정지, 공공 서비스(소방관, 경찰관 및 기타 응급 의료 인력)와의 간섭, 다른 차량 및 보행자와의 충돌로 이어졌다. 결과적으로 회사는 운영을 중단했다. AI 혁신 배포에서 예측할 수 없는 도전과제는 AI 솔루션 사용과 관련된 문제를 의미한다. 이 상황을 보여주는 특이한 사례는 휴먼(Humane)의 AI 핀(AI Pin)이다. 휴먼은 혁신적인 인간 중심 기술 창출에 초점을 맞춘 조직이다. 이 회사는 더 직관적이고 화면이 없는 인터페이스를 제공함으로써 전통적인 스마트폰과 웨어러블 기기를 대체하는 것을 목표로 한 AI 핀이라는 제품을 개발했다. 구체적으로, AI 핀은, 음성 명령과 제스처를 통해 통신, 내비게이션, 정보 접근과 같은 다양한 작업에서 사용자를 돕기 위해 AI를 사용했다. 휴먼의 AI 핀이 해결하고자 했던 거대 도전과제는 화면에 대한 의존도를 줄임으로써 기술과의 더 자연스러운 상호 작용을 촉진하는 것이었다. 그러나 AI 핀의 배포는 의도치 않게 인공 기술과 인간 지능 사이의 상호 작용에 관한 새로운 도전과제를 도입했다. 실제로 사용자들은 친숙한 스마트폰이나 웨어러블 기기 경험과 크게 다른 새로운 인터페이스에 적응하기 어려워했다. 그 결과, 학습 곡선의 어려움과 기존 기기에 비해 제한된 기능성이 주요 장애물이 되어 더 인간 중심적인 기술 경험을 만들겠다는 원래 목표를 복잡하게 만들었다. 기존 도전과제를 해결하는 동안 새로운 거대 도전과제의 도입은 거대 도전과제 해결에 관여하는 이해관계자들이 의도적으로 새로운 문제를 수용할 때 발생한다. 이러한 새로운 문제는 AI 혁신의 설계 단계에서 발생하며 예측 가능하지만, 원래 거대 도전과제를 해결하기 위한 더 넓은 전략의 일부로 간주되기 때문에 수용된다. 일반적으로, 이러한 예측 가능한 문제는 윤리적으로 의심스러운 방식으로 원자재를 채굴하거나 처리하는 것과 관련이 있으며, 이는 편향된 입력 데이터로 인해 손상된 최종 결과로 이어질 수 있다. 이는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 구글의 생성형 AI 챗봇인 제미나이(Gemini)의 사례에서 명백하다. 다양성과 포용성을 촉진하기 위해 제미나이의 이미지 생성 도구는 글로벌 사용자 기반을 반영하도록 설계되었다. 실제로 AI 혁신 관리에서 가장 예측 가능한 문제 중 하나는 부분적인 시간적 커버리지나 지리적 분포를 가진 데이터로 AI 시스템을 훈련시키는 것이다. 이러한 유형의 훈련은 결과에 영향을 미치고 편향시킬 수 있으며, 예를 들어 더 불리한 이해관계자의 데이터를 AI 시스템에서 제외할 수 있다. 그러나 다양성 격차를 해결하기 위해 제미나이는 역사적으로 부정확한 맥락(예: 바이킹, 나치 군인, 건국의 아버지들)에서 유색인종과 여성의 이미지를 생성했고, 백인의 이미지를 생성하라는 프롬프트를 거부했다. 따라서 글로벌 다양성을 더 정확하게 반영하는 이미지를 만들려는 시도에서, 제미나이는 역사적으로 부정확한 출력으로 표현에 있어 편향에 빠졌다. 이러한 문제는 현재 AI 솔루션의 훈련 데이터와 알고리즘에 깊이 내재되어 있기 때문에 예측 가능했다. AI 관리의 미래 전략: 역설적 프레이밍을 통한 지속가능한 가치 창출 극대화 이 연구는 지속가능한 발전을 위해 AI 혁신을 관리하려는 광범위한 이해관계자들에게 귀중한 지침을 제공한다. AI 혁신이 거대 도전과제를 해결하기 위한 강력한 솔루션을 제공하지만, 동시에 부족하거나 새로운 문제를 도입할 수도 있음을 인식하는 것이 중요하다. 이러한 통찰은 관리자가 AI 혁신 관리에 내재된 모순적 긴장을 인식하고 수용하는 "역설적 프레이밍" 마인드셋을 육성하는 것의 중요성을 강조한다. AI의 유연성과 생성성은 이를 다양한 하위 목표와 이해관계자의 이익에 맞게 조정할 수 있게 하지만, 이러한 동일한 특성은 가치 파괴의 위험도 초래한다. 따라서 지속가능한 발전(예: 조직, 정부)에 관여하는 모든 이해관계자는 어떤 하위 목표에 우선순위를 둘 것인지, 그리고 지속가능성 목표를 추구하는 과정에서 다양한 이해관계를 어떻게 조정할 것인지를 사전에 신중하게 평가해야 한다. 또한 이 연구는 지속가능한 발전을 달성하기 위한 AI 혁신의 운영 관리에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. 특히, AI 혁신의 설계, 개발 및 배포 중에 발생할 수 있는 잠재적 도전과제를 예상하는 것의 중요성을 강조한다. 이러한 단계에서 예측 가능하고 예측 불가능한 문제 모두 지속가능한 가치 파괴로 이어질 수 있기 때문이다. AI가 지속가능한 가치를 창출하는 방법에 대한 지침도 제공한다. 한편으로, AI는 문제 정의를 자동화하여 잠재적으로 거대 도전과제 감소로 이어질 수 있다. 이를 달성하기 위해 조직은 기존 지식과 역량을 활용하여 문제 식별의 정확성을 개선할 수 있다. 다른 한편으로, AI는 복잡한 도전과제에 대한 솔루션을 찾는 조직의 능력을 향상시킬 수 있다. 이 경우, 조직은 문제 해결에서 AI의 잠재력을 충분히 활용하기 위해 지식 기반과 기술을 확장할 필요가 있다. FAQ Q: AI가 지속가능한 발전에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠 수 있나요? A: AI는 의료 영상 분석을 통한 질병 조기 발견(나녹스닷에이아이 사례), 환경 친화적인 식물성 식품 개발(노트코 사례), 에너지 효율 최적화(구글 알파고 사례) 등 다양한 방식으로 지속가능한 발전에 기여할 수 있습니다. AI는 문제의 근본 원인을 자동으로 식별하거나 기업의 역량을 강화하여 사회적, 환경적, 경제적 도전과제를 감소시키거나 완화하는 데 도움을 줍니다. Q: AI 혁신이 지속가능한 발전에 부정적인 영향을 미치는 경우는 언제인가요? A: AI 혁신은 개발 과정에서 기술적 결함(크루즈의 자율주행차 사례), 배포 과정에서 사용자 적응 문제(휴먼 AI 핀 사례), 또는 설계 단계에서 편향된 데이터셋 사용(구글 제미나이 사례)과 같은 예측 가능하거나 불가능한 문제가 발생할 때 지속가능한 가치를 파괴할 수 있습니다. 이러한 경우 AI는 기존 문제 해결에 실패하거나 새로운 도전과제를 만들어낼 수 있습니다. Q: 기업이나 조직이 지속가능한 발전을 위해 AI를 효과적으로 관리하려면 어떻게 해야 하나요? A: 지속가능한 발전을 위한 효과적인 AI 관리는 먼저 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, AI 솔루션 도입 전에 잠재적 위험과 편익을 철저히 평가해야 합니다. '역설적 프레이밍' 접근법을 통해 AI의 생성성과 유연성이 가져올 수 있는 긍정적 결과와 부정적 영향을 모두 고려해야 합니다. 특히 다양한 이해관계자들의 관점을 통합하고, AI 기술이 정말 최선의 해결책인지, 또는 비디지털 접근법이 더 효과적일 수 있는지 신중하게 판단해야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.09 20:08AI 에디터

에이텐, 4x2 트루 4K HDMI 프레젠테이션 매트릭스 스위치 VP2420 출시

에이텐 코리아가 HDMI 및 VGA 입력을 동시에 수용하고, 멀티뷰 기능과 트루 4K 해상도, 오디오 디임베딩을 지원하는 4x2 프레젠테이션 매트릭스 스위치 VP2420을 출시했다고 9일 밝혔다. VP2420는 프레젠테이션 및 회의 환경에 특화된 멀티뷰 프레젠테이션 스위치다. 단독 사용은 물론, 제어 시스템과의 통합 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있도록 설계됐다. 최대 4개의 디바이스 소스 입력을 지원해 노트북 등 다양한 장비를 연결할 수 있으며, 입력된 소스는 2개의 디스플레이로 동시 출력이 가능하다. 출력 방식은 사용자의 필요에 따라 전체 화면, PiP, PbP, 트리플뷰, 쿼드뷰 등 다양한 멀티뷰 형식으로 구성할 수 있다. 멀티뷰 화면 구성, 원활한 화면 전환, 자동 입력 감지 기능을 갖춰 회의실, 강의실, 전시장 등에서 시청각 콘텐츠의 활용도를 극대화한다. 2개 디스플레이로 출력할 경우, 디스플레이 A에는 트루 4K 업스케일링 및 쿼드뷰를 디스플레이 B에는 바이패스 모드 및 미러 모드를 적용할 수 있다. 두 디스플레이 모두 최대 4096x2160/3840x2160 @60Hz (4:4:4) 해상도와 4K HDR을 지원해 고품질 영상을 안정적으로 출력한다. 내장된 스케일러는 다양한 해상도를 자동 조정해 각 디스플레이에 최적화된 영상을 출력하며, 멀티뷰 모드를 통해 하나의 화면에 최대 4개 소스를 동시에 표시할 수 있다. 입력 변경 시 수동 방식 외에도 새로운 소스를 자동으로 감지해 전환할 수 있다. 전체화면, PiP, PbP, 트리플, 쿼드 등 사전 설정된 6가지 레이아웃을 제공하며, 단일 포트 전환 시 화면 블랙아웃 없이 매끄럽게 전환 가능한 심리스 스위칭 기능도 지원된다. 이때 전환 속도는 0초에 가깝다. 비디오 소스에 별도의 오디오 트랙을 임베딩하거나, HDMI에서 오디오를 추출(디임베딩)해 별도의 앰프나 스피커로 출력하는 등 유연한 오디오 전환이 가능하다. 외부 오디오 믹싱을 지원하며, HDMI 오디오 출력 외에도 2채널 아날로그 오디오 출력 단자를 제공해 다양한 AV 환경에 대응할 수 있다. 제어 방식은 전면 패널 푸시 버튼 외에도 RS-232, IR 리모컨, Telnet, 웹 GUI, ATEN 비디오 프레젠테이션 컨트롤 모바일 앱 등 다양한 옵션을 지원해 로컬 및 원격 환경 모두에서 손쉽게 장치를 제어하고 상태를 모니터링할 수 있다. 4x2 트루 4K HDMI 프레젠테이션 매트릭스 스위치 에이텐 VP2420은 회의실, 강의실, 전시장, 방송 환경 등에서 쉬운 의견 교환, 종합적인 데이터 비교, 끊김 없는 프레젠테이션 진행과 원활한 회의 유지, 향상된 의사 결정을 지원한다. 회의실에서는 발표자와 콘텐츠 화면을 동시에 보여주거나, 교육기관에서는 실시간 카메라 영상과 프레젠테이션 화면을 병렬로 출력해 몰입도를 높일 수 있다. 전시장에서는 제품 홍보 영상, 실시간 정보, 브랜드 메시지를 하나의 화면에 통합해 정보 전달력을 극대화할 수 있다. 에이텐 코리아 마케팅팀 전성훈 팀장은 "4x2 트루 4K HDMI 프레젠테이션 매트릭스 스위치 VP2420은 프레젠테이션과 회의 환경에서 더욱 몰입도 높은 시청각 경험을 제공하기 위해 설계된 제품으로, 실제 환경에서 다양한 콘텐츠 소스를 손쉽게 통합하고 제어할 수 있다"며 "업무 효율성과 협업의 질을 동시에 높이고자 하는 환경에 추천한다"라고 관심을 당부했다.

2025.04.09 17:10남혁우

제3회 CISCE 100일 카운트다운: 함께 만드는 미래를 향한 글로벌 산업망 연대

베이징 2025년 4월 9일 /PRNewswire/-- 2025년 4월 7일 제3회 중국 국제 공급망 박람회(China International Supply Chain Expo, CISCE)가 '함께 만드는 미래, 하나로 연결된 세계(Connecting the World for a Shared Future)'를 주제로 100일 카운트다운에 돌입하며 국제 행사의 시작을 알렸다. 7월 16일부터 20일까지 베이징에서 개최되는 이번 엑스포는 전례 없는 공급망 불안과 변화하는 무역 환경 속에서 국제 협력 강화, 위기 대응력을 갖춘 공급망 구축이라는 핵심 목표를 더욱 공고히 할 계획이다. 산업망 통합을 중심축으로 삼은 이번 엑스포는 공급망 상호 연결을 통해 창출되는 가치에 주목하며, 이해관계자 주도의 혁신을 통합적으로 다룬다. 특히 해외 시장에 대한 적응력, 공급망의 확장 가능성, 혁신적인 국경 간 비즈니스 모델 등에서 드러나는 중국의 전문성을 소개하며 국제 협력을 확대할 예정이다. 참석자들은 수년간의 전략적 성장을 바탕으로 중국 기업들이 발전시켜 온 최첨단 전방위 공급망 솔루션을 살펴볼 수 있다. 이번 엑스포의 하이라이트 중 하나는 첨단 제조망 전시관 내 처음으로 선보이는 '혁신망 구역'이다. 이 구역은 특허 기술과 획기적인 발명품의 상업화를 가속하는 데 중점을 두고 있다. 개념적 혁신과 실제 산업 응용 간 연결 고리를 마련함으로써, 글로벌 공급망 발전을 촉진하는 엑스포의 역할을 한층 더 강화할 것으로 기대된다. 중국국제무역촉진위원회(CCPIT)의 렌 홍빈(Ren Hongbin) 회장은 "공급망을 통해 전 세계의 기업, 제품, 서비스가 연결되며 산업 통합과 혁신, 시장 진출을 위한 교두보가 마련되고 있다"고 밝혔다. 이어 "이 플랫폼은 중국과 세계가 함께 성장하고 상생 협력을 이루는 개방형 동력이 됐다"고 강조했다. 엑스포는 사전 행사, 현장 행사, 사후 교류를 통해 네트워킹 기회를 확대하는 한편 전시업체 간 협력 체계를 강화해 보다 깊이 있는 비즈니스 관계 형성을 도모하고 있다. 또한 이번 행사에서는 주목할 만한 변화가 있다. 바로 처음으로 여름에 개최된다는 점인데, 이는 전 세계 참가자들에게 더욱 쾌적한 환경을 선사할 것이다. 사전 등록 현황에 따르면 자동차, 제약, 첨단 제조, 금융 등 다양한 산업 분야의 주요 기업들이 기존 참가자와 신규 참가자로 참여를 준비 중이다. 이들은 오는 7월 한자리에 모여 글로벌 공급망의 미래를 모색한다. 중국에서 개최되며 공급망에 특화된 세계 최초의 국가급 행사로 평가받는 CISCE는 글로벌 산업 협력, 혁신의 핵심 허브이자 중국 시장 진출을 희망하는 해외 기업의 주요 관문으로 빠르게 자리 잡고 있다. 제2회 CISCE에서는 참가 기업들이 210건 이상의 협력 계약 및 의향서를 체결했으며, 총규모는 1520억 위안(약 미화 208억 달러)을 넘어섰다. 또한 CISCE는 기술 혁신과 환경적으로 지속 가능한 글로벌 협력의 중심지 역할도 수행하고 있다.

2025.04.09 16:10글로벌뉴스

카카오, '카카오엔터' 매각하나…"다양한 방안 검토 중"

카카오가 자회사 카카오엔터테인먼트(카카오엔터)의 지분 매각을 검토 중인것으로 나타났다. 기업공개(IPO) 추진이 어려워진 가운데, 매각이 대안으로 부상한 모습이다. 9일 카카오는 '풍문 또는 보도에 대한 해명' 공시를 통해 “카카오 그룹의 기업가치 제고와 카카오엔터의 지속적인 성장을 위해 해당 회사 주주들과 다양한 방안을 검토하고 있으나, 현재까지 확정된 사항은 없다”고 밝혔다. 이어 “관련 사항이 확정되는 시점 또는 1개월 이내 재공시하겠다”고 덧붙였다. 카카오는 최근 카카오엔터 주요 주주들에게 지분 매각 의사를 전달한 것으로 알려졌다. 카카오는 현재 카카오엔터 지분 약 66%를 보유한 최대주주다. 2대 주주는 홍콩계 사모펀드 앵커에쿼티파트너스(12%)이며, 이 외에도 사우디아라비아 국부펀드(PIF), 싱가포르투자청(GIC), 중국 텐센트 등이 주주로 참여하고 있다. 카카오엔터의 기업가치는 약 11조원으로 추산된다. 인수 후보로는 대형 게임사나 엔터테인먼트 기업, 대형 사모펀드(PEF)들이 거론된다. 카카오엔터는 IPO를 준비해왔지만, 쪼개기 상장 논란 등으로 일정이 번번이 틀어진 바 있다. 이후 인수합병(M&A)으로 몸집을 키웠으나, 최근 자회사인 넥스트레벨스튜디오와 아이에스티엔터테인먼트를 정리하면서 전략을 바꾸는 분위기다. 자회사들의 적자 누적이 부담으로 작용한 것으로 보인다. SM엔터테인먼트 인수를 둘러싸고 창업자인 김범수 전 의장이 수사를 받고 있기도 하다. 업계에서는 이번 매각 검토가 카카오의 사업 재편 전략과도 맞물린다고 본다. 최근 카카오는 AI를 중심으로 한 핵심 사업에 집중하고 있으며, 비핵심 계열사는 정리하는 작업을 본격화했다. 카카오게임즈 자회사 카카오VX 매각을 추진 중이고, 포털 다음도 분사키로 결정했다. 카카오 계열사 수 또한 계속 줄어들고 있다. 사모펀드 매각 가능성이 불거지자 카카오 노조인 '크루유니언'은 이날 성명을 내고 “사모펀드에 사업을 매각하는 것은 국민이 카카오에 기대하는 경영 쇄신과는 정반대 방향”이라며 반발했다. 이어 “포털 다음, 카카오모빌리티, 카카오엔터 등 주요 플랫폼의 사모펀드 매각을 반대하며, 그 위험성을 적극적으로 알릴 것”이라고 덧붙였다.

2025.04.09 15:51안희정

컴투스플랫폼 '하이브', 글로벌 2조 7천억 시장 겨냥

컴투스플랫폼 '하이브'가 글로벌 2조 7천억 규모의 시장을 겨냥한다. 컴투스플랫폼은 컴투스홀딩스의 100%자회사로 핵심 사업 분야는 GBaaS(Game Backend as a Service),하이브와 웹3 마켓플레이스, X-PLANET이다. 최근에는 공공사업 분야에도 진출했다. 사업은 모든 분야에서 호조를 보이고 있다. 최근 3개년 간 연결 회계 기준으로 컴투스플랫폼의 매출 성장 폭은 평균 24%에 달한다. 컴투스플랫폼의 핵심 사업인 하이브는 게임 콘텐츠 외 거의 모든 분야를 단일 소프트웨어 개발 키트(SDK)로 제공한다. 해당 개발 키트를 게임 콘텐츠에 접목시키면 게임을 서비스할 수 있는 모든 조건이 갖춰진다. 여기에는 인증, 결제, 서비스 지표 분석, Web3 통합 등 게임 콘텐츠 외의 다양한 기능들을 담았다. 하이브를 활용하면 개발자는 게임 콘텐츠 개발에만 온전히 집중할 수 있게 된다. 초기에 컴투스플랫폼은 하이브 서비스를 컴투스 관계회사에게만 제공했다. 이를 내부의 '비밀 무기'처럼 생각했기 때문이다. 하지만 2022년 정책을 전환해 외부 게임사에 세일즈를 시작했다. 세일즈 이후 하이브는 게임 백엔드 시장에서 선두 주자로 발돋움했다. 현재 하이브의 고객사 수는 75개, 게임 수로는 112개다. 하이브는 국내 시장의 성과를 발판으로 글로벌 시장을 내다보고 있다. 글로벌 GBaaS 시장은 올해 기준 18.7억 달러가량이다. 한화로는 2조 7천억원 정도다. 해당 시장의 성장세는 가파르다. 보고서에 따라, 작게는 17%에서 크게는 52.6%까지 전망한다. 컴투스플랫폼의 최석원 대표는 “내부적으로 글로벌 GBaaS 시장의 성장률을 약 25%로 보고 있다”고 밝혔다. 이런 전망에 따르면 5년 후 2030년에는 57억(83조) 달러 규모가 될 것으로 보인다. 글로벌 GBaaS 시장이 빠르게 성장하는 원인은 전체 게임 산업이 활발하게 성장하는 영향이다. 또한 글로벌 게임 개발사들이 백엔드 인프라 구축 비용을 줄이고 개발 속도를 높이기 위한 비용 효율화의 자연스러운 과정으로 분석된다. 하이브는 올해 싱가폴 소재 글로벌 퍼블리셔인 글로하우와 계약하며 해외 진출의 첫 사례를 만들었다. 계약에 따라 글로하우는 올해 상반기 중 글로벌 서비스 예정인 모바일 서브컬쳐 액션 RPG '블랙비콘'에 하이브를 적용한다. AWS와의 협력도 '하이브'의 글로벌 진출에 날개를 달아줄 것으로 기대된다. 컴투스플랫폼은 지난 3월 아마존 웹 서비스(AWS)의 'AWS ISV(Independent Software Vendor) 엑셀러레이트' 프로그램에 선정됐다. 해당 프로그램은 AWS에서 실행하거나 AWS와 통합되는 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업을 위한 공동 판매 프로그램이다. AWS의 자체 영업 조직 및 리셀러 기업 인프라를 활용해 선정된 파트너사의 제품 및 서비스 판매를 지원한다. 특히 AWS의 영업 조직 및 리셀러 네트워크를 비즈니스에 직접 활용할 수 있으며 AWS의 마케팅 채널을 통해 하이브의 브랜드 인지도를 강화할 수 있다. 컴투스플랫폼 최석원 대표는 “AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램 선정은 하이브의 글로벌 진출에 마중물 역할을 할 것”이라며 “글로벌 전역을 커버하는 AWS 영업 조직과 연계해 신규 고객 유치, 글로벌 시장 진출 등 비즈니스를 촉진할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

2025.04.09 15:10강한결

Top HR Conferences to Watch in Spring 2025

As we head into April and May, a series of major conferences for HR professionals are set to take place across Korea. With the growing complexity of challenges such as AI transformation, talent competition, and organizational culture innovation, these events offer practical insights for HR practitioners seeking actionable strategies. All three events feature leading companies and industry experts, but each comes with its own focus and depth. Here's a comparison of the must-attend HR conferences of the spring and summer season: “HR Leaders Insight 2025” by Remember – April 22, El Tower, Yangjae Hosted by Remember&Company under the theme 'HR Power Shift', this April 22 conference is focused on recruitment. Amid the backdrop of AI transformation and global uncertainties, speakers will share strategies for securing top talent. Key presenters include Youngdon Yoon (Director, Yoon Coach Institute), Jaeho Choi (CEO, Remember), Heeahm Choi (Vice Chairman, KISWEL), Hyunseok Jung (President, Axion Partners), Myungsoo Kang (Head, PwC Korea), and Junhyung Park (Deals Sales Lead). Interactive features such as recruitment solution booths and lucky draw events are also planned. With a heavy focus on hiring, this conference is ideal for those looking to refine their recruitment strategies and employer branding rather than broader HR topics. “HR Tech Leaders Day” by ZDNet Korea – May 8, Spigen Hall Set for May 8, HR Tech Leaders Day offers one of the most comprehensive views into the current and future landscape of tech-driven HR. Co-hosted by IT media outlet ZDNet Korea and HR community Gigomanjang the event will bring together 11 leading HR tech companies, including well-known names such as Flex, Human Consulting Group, Saramin, and Doodlin. These companies will dive deep into the latest technologies and trends in HR. The theme, 'MBTI about HR' centers on four pillars: Method, Branding, Technology, and Inspiration. Sessions will go beyond simple information-sharing, delivering practical strategies and real-world case studies. Talks will be divided into three key tracks: HR Tech, HR Techniques, and HR Tech Tree, covering everything from organizational growth strategies to performance evaluations, compensation systems, and employee welfare. Only 120 pre-registered participants will be able to attend in person to the in-person event, which will include live Q&A and networking opportunities. For those unable to attend in person, the entire event will be livestreamed for free on YouTube. Interested HR professionals can register through the [☞Pre-registration] page. “Hi-Five 2025” by Wanted – May 19–20, COEX 'Hi-Five 2025' hosted by Wanted Lab on May 19–20, is a comprehensive career conference designed not just for HR professionals, but for workers in development, design, marketing, and more. Day 1, dubbed HR Day, features five tracks with 30 sessions covering topics like AI-driven HR trends, HR technology, and global HR practices. Day 2, Makers Day, is themed “Adapting to Change in the AI Era – Stories of Individuals, Teams, and Brands,” with four tracks and 24 sessions focused on development, UX design, product management, and growth. As a large-scale event held at COEX, Hi-Five 2025 offers wide-ranging insights and networking opportunities. It's particularly suited for HR professionals seeking networking across disciplines or broader career guidance. Which HR Conference is Right for You? Each event brings unique strengths. Hi-Five 2025 is ideal for younger HR professionals interested in interdisciplinary networking and holistic career development. HR Leaders Insight 2025 suits HR leaders and recruiters focused on talent acquisition and branding. HR Tech Leaders Day is perfect for executives and HR leaders who want to systematically explore the evolving HR landscape through technology and data. In the era of AI, if you're looking for more than just inspiration—seeking practical strategies, networking, and real-world insights—consider attending all three HR conferences this April and May.

2025.04.09 14:32백봉삼

2040년 초자동화 공장…AI와 인간, 누가 이끌까

유연성, 지속가능성, 지능화: 2040년 공장 관리자 552명이 예측한 미래 공장의 모습 2040년 가장 경쟁력 있는 공장은 어떤 모습일까? 액센추어가 전 세계 552명의 공장 관리자를 대상으로 실시한 심층 설문조사에 따르면, 미래의 공장 경쟁력은 단순히 비용 효율성과 품질 수준에 의해 결정되지 않는다. 오히려 유연성, 지속가능성, 그리고 지능화가 핵심 경쟁력이 될 것이며, 이는 고급 로봇공학, 데이터, 인공지능, 디지털 도구의 완벽한 통합에 달려있다. 액센추어는 이러한 미래 공장의 상태를 '초자동화(hyper-automation)'라고 명명했다. 이는 현실적인 목표이며, 설문에 참여한 공장 관리자들의 62%가 인공지능을 모든 공장 운영의 핵심 요소로 간주하고 있다. 그러나 초자동화 공장에 도달하기 위해서는 인력 부족, 복잡한 브라운필드 환경(기존 시설 기반 환경), AI 기반 프로세스의 느린 도입 등 여러 도전 과제를 극복해야 한다. 제조업 혁신의 역사는 200년 전 기계화 시대부터 시작되었다. 대량생산, 자동화, 디지털화를 거쳐 현재 AI 시대에 이르렀으며, 이제 다음 단계인 초자동화로 향하고 있다. 과거와 다른 점은 변화 속도가 크게 가속화되었다는 것이다. 기업들이 현재 AI를 채택하고 활용 방법을 모색하는 동안에도, 이미 태동 단계에 있는 다음 혁명을 대비해야 한다. BMW 효율 400% 증가, NIO 12명으로 300대 로봇 운영: 인간형 로봇이 주도하는 공장 혁명 공장 관리자들 중 상당수(63%)가 중기적으로 자동화를 우선시하고 있으며, 이는 자동화가 효율성 향상과 비용 절감에 즉각적인 기회를 제공한다는 점에서 놀라운 일이 아니다. 그러나 관리자의 60%만이 자율 주행 차량(AGV), 물류 자동화, 자율 이동 로봇(AMR) 등 2040년 비전 실현에 필요한 핵심 혁신 기술을 우선시하고 있다. 더욱 놀라운 것은 새로운 시설을 건설할 때 초자동화 공장을 선호하는 관리자는 38%에 불과하다는 점이다. 실제 운영 데이터를 살펴보면, 중국의 자동차 제조사 NIO는 단 12명의 작업자가 관리하는 300대의 로봇으로 시간당 20대의 차량을 생산하고 있다. 또한 셰플러(Schaeffler)는 에질리티 로보틱스(Agility Robotics)에 투자하여 2030년까지 전 세계 100개 공장에 인간형 로봇 '디짓(Digit)'을 배치할 계획이다. BMW는 스파르탄버그 공장에 '피규어 02(Figure 02)'라는 인간형 로봇을 배치한 후 효율성이 400% 향상되었다고 보고했다. 속도, 비용, 통합 복잡성 등의 과제가 남아있지만, 대형 공장 응답자 중 58%가 인간형 로봇이 조립 라인에서 비용 효율적인 표준이 될 것으로 예상하고 있다. 흥미롭게도 이러한 견해는 지역별로 차이가 있다. 인도 관리자의 63%, 중국 관리자의 65%, 일본 관리자의 72%가 인간형 로봇이 제조 조립 라인에 가치가 있다고 생각하는 반면, 미국은 35%, 유럽은 21%에 불과했다. 궁극적으로 인간형 로봇은 주류 제조업의 필수 요소가 될 잠재력을 가지고 있다. "공장 AI 도입 주저하는 38%의 걸림돌은?" 데이터 품질과 일관성 문제가 AI 혁신 저해 공장 관리자들의 62%가 AI를 모든 공장 운영의 핵심 요소로 간주하고 있다. 그러나 단기적으로는 대부분이 유지보수, 수리, 점검(MRO) 프로세스, 물류 최적화, 생산 효율성에 우선순위를 두고 있다. AI 기반 예측 유지보수는 기계 결함을 사전에 제거하고, MRO 일정을 최적화하며, 장비 수명을 연장할 수 있다. AI 기반 물류 솔루션은 제조업체가 수요 변동을 예측하고, 공급망 중단을 방지하며, 재고 관리를 최적화하는 데 도움을 준다. 그러나 38%의 공장 관리자들은 여전히 생성형 AI를 공장에 적용하는 것을 주저하고 있다. 그 이유로는 신뢰 부족, 제조업에서 이 기술의 효과에 대한 인식 부족 등이 있지만, 주요 원인은 데이터 품질과 일관성 문제다. 데이터 품질 및 일관성 문제는 응답자의 45%가 AI 도입의 주요 제약 요인으로 지적했다. 미래의 공장에서는 전문화된 AI 공동파일럿(co-pilots)이 각 공장 기능을 담당하게 될 것이다. 일부는 품질 관리에 초점을 맞추어 결함을 즉시 식별하고, 다른 일부는 공급망 조정을 관리하여 자재가 적시에 도착하도록 할 것이다. 이러한 AI 에이전트들은 산업용 "두뇌"에서 정보를 끌어내어, 시장 수요나 공급업체 중단과 같은 실시간 외부 인사이트와 공장 내부 데이터를 결합한 지식 허브 역할을 하게 된다. 액센추어는 키온(KION)과 함께 엔비디아(NVIDIA)의 기술을 활용하여 고급 AI, 로봇공학, 디지털 트윈 기술을 통합함으로써 공급망 효율성을 최적화하는 사례를 보여주고 있다. 이 시스템의 중심에는 물리적 AI가 있으며, 이는 실제 동작을 시뮬레이션하여 자동 지게차, 스마트 카메라 등과 함께 작동하는 지능형 창고의 성능을 향상시킨다. 르노의 디지털 트윈 전략: 생산 시간 40% 단축, 에너지 소비량 20% 감소한 비결 디지털화는 초자동화 공장의 기반이다. 그러나 액센추어의 조사에 따르면, 대다수의 공장 관리자들은 이미 구축되어 있어야 할 디지털화 조치에 여전히 초점을 맞추고 있다. 가장 높은 우선순위는 사이버보안 조치(77%), 제조 실행 시스템(70%) 및 클라우드 플랫폼 구현이며, 이는 제조업 분야의 디지털 성숙도가 매우 낮다는 것을 보여준다. 우려되는 점은 기계 및 제품의 디지털 트윈, 산업용 사물인터넷(IIoT), 에지 컴퓨팅과 같은 미래 공장의 핵심 기능이 공장 관리자의 절반 가량에게 우선순위가 아니라는 것이다. 이러한 기술은 생산 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션, 분석 및 최적화할 수 있는 능력 때문에 현대 공장의 디지털 기반이다. 이들의 부재는 설계와 생산 사이에 사일로를 만들고, 시뮬레이션 기반 의사결정과 민첩성을 제한한다. 디지털 트윈, IIoT, 에지 컴퓨팅 등을 지원하는 강력한 디지털 코어를 개발하는 데 초점을 맞춰야 한다. 이러한 개선된 코어만이 설계 단계에서 제조 고려사항을 더 완전히 통합하여 복잡성, 낭비 및 생산 비용을 줄이는 고급 설계 제조(DfM) 기능을 가능하게 한다. 르노(Renault)는 미래를 위해 제조 공정을 재설계하는 기업의 사례다. 아시아-태평양 제조업체의 경쟁 심화와 지속적인 비용 변동성에 직면한 르노는 야심찬 목표를 설정했다: 생산 비용을 30-50% 절감하고, 생산된 차량당 에너지 소비량을 40% 줄이며, 레거시 시스템에서 완전한 데이터 기반 제조로 전환하는 것이다. 이미 생산된 차량당 에너지 소비량이 20% 감소했으며, 생산 시간은 40% 단축되었다. "공장은 더 이상 관리되지 않고 오케스트레이션 된다": 자체 최적화, 자체 교정하는 AI 주도 공장 2040년에는 가장 진보된 공장은 더 이상 '관리'되지 않고 '오케스트레이션'될 것이다. AI가 실시간으로 생산을 제어하고, 디지털 트윈이 모든 결정을 실행 전에 모델링하며, 인간형 로봇이 인간의 개입 없이 적응할 것이다. 제조는 예측 중심에서 완전 자율적이고 수요 반응형 생태계로 전환될 것이다. 정적인 생산 라인은 과거의 유물이 될 것이다. 공장은 자체 최적화, 자체 교정, 자체 학습을 통해 공급망, 생산 네트워크, 고객 요구 사항 전반에 걸쳐 원활한 조정을 보장할 것이다. 2040년의 제조업체는 자동화, AI 또는 디지털화에 대해 논쟁하지 않을 것이다. 이들은 기본이 될 것이다. 진정한 경쟁 우위는 이러한 기술을 통합적이고 지능적인 시스템으로 얼마나 원활하게 통합하고 확장하느냐에 달려 있다. 이 미래는 추측이 아니라 이미 등장하고 있다. 내일의 공장은 결정을 기다리지 않을 것이다. 그들이 결정을 내릴 것이다. 오늘날 제조업체에게 남은 유일한 선택은 이 미래를 설계할 것인지, 아니면 그것에 적응하도록 강요될 것인지이다. FAQ Q: 생성형 AI가 제조업에 어떤 영향을 미치게 될까요? A: 생성형 AI는 생산 계획, 품질 관리, 유지보수 최적화 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것입니다. 특히 전문화된 AI 공동파일럿(co-pilots)이 각 공장 기능을 담당하게 되어, 품질 관리에서 즉시 결함을 식별하고 공급망을 실시간으로 조정하는 등 공장 운영의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 것입니다. Q: 초자동화 공장에서 인간의 역할은 어떻게 변화할까요? A: 초자동화 공장에서 인간의 역할은 '생산 내(in)'에서 '생산을 위한(for)' 역할로 전환될 것입니다. 즉, 수동 노동에서 프로세스 감독, 의사 결정 및 최적화로 변화합니다. 미래의 일자리는 초자동화 시스템 통합자, 디지털 프로세스 오케스트레이터, AI 지원 로봇공학 엔지니어 등 새로운 직무를 포함하게 됩니다. Q: 중소기업도 초자동화 기술을 도입할 수 있을까요? A: 네, 액센추어 보고서에 따르면 기존 시설을 AI와 인간형 로봇으로 업그레이드하는 브라운필드 접근 방식이 완전히 새로운 생산 라인을 구축하는 것보다 비용 효율적일 수 있습니다. 단계적 접근법으로 디지털 핵심 역량을 강화하고, 데이터 수집 및 분석 능력을 개선하며, 점진적으로 자동화 솔루션을 도입하는 방식으로 중소기업도 초자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. 해당 기사에서 인용한 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 액센추어 기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니>다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.09 14:24AI 에디터

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