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"국방 AI, 이제 장병 손으로"…현장 운용이 성패 가른다

미국과 중국이 인공지능(AI) 기술을 군 업무에 빠르게 적용하는 가운데 한국도 장병이 직접 활용할 수 있는 '군인 체감형 AI' 도입을 서둘러야 한다는 목소리가 나온다. 활용 가능한 AI부터 군 현장에 적용하고 실제 운용을 통해 기술을 고도화하자는 취지다. 4일 본지 취재 결과 국내 국방 AI 업계와 학계는 AI를 실제 군 업무에 적용하기 위한 실증과 운용 환경 마련을 주요 과제로 꼽았다. 적용 가능한 영역부터 현장에 도입하고 군 수요자와 기업 간 접점을 넓혀 기술을 검증하는 방안이 제시됐다. 미국은 이미 생성형 AI를 군 구성원이 사용하는 업무 도구로 배포하고 있다. 미국 국방부는 군용 생성형 AI 플랫폼에 오픈AI의 '챗GPT 밀'과 xAI의 '그록'을 추가해 약 300만명의 군인과 국방부 민간 인력이 이용할 수 있도록 했다. 챗GPT 밀은 문서 작성과 정보 분석 등을 지원하며 그록은 임무 계획과 연구, 공급망 관리 등에 활용된다. 중국에서도 딥시크 등 자국 AI 모델을 군 업무에 적용하는 움직임이 나타나고 있다. 인민해방군 관련 기관의 조달 자료와 연구에서는 딥시크를 정보 분석과 의사결정 지원 등에 접목한 사례가 소개됐다. 한국에서도 국방 AI 기술 개발과 현장 적용이 이뤄지고 있지만 이를 실제로 사용하는 군과 기술을 개발하는 민간의 접점은 더 넓혀야 한다는 목소리가 나온다. 군이 개발 단계부터 기술을 접하고 실제 임무에 적용해볼 기회를 늘려야 한다는 것이다. 국가인공지능전략위원회 국방·안보 분과위원인 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 "국방 AI 기술을 써야 하는 군 수요자들이 기술과 접점이 없거나 사업과 연계해 군 기관과 민간 기업이 접촉하는 것을 꺼리는 경향이 있다"며 "이제는 열어놓고 더 많은 협력의 장이 필요하다"고 말했다. 전 대표는 단순히 AI 기술을 보여주는 데서 그치지 않고 실제 군 환경에서 작동하는지 검증하는 과정이 중요하다고 봤다. 그는 "저런 기술이 있다, 이런 게 된다는 것을 알리는 걸 넘어 그것이 실제 작동하는 것까지 증명하는 과정이 가장 중요하다"며 "지금 당장 쓸 수 있는 제품을 중심으로 현실적인 실증을 보여줘야 한다"고 강조했다. 마키나락스 역시 국방 AI의 현장 활용을 앞당겨야 한다는 데 의견을 같이했다. 국방 분야가 보안 문제로 충분한 데이터를 확보하기 어려운 만큼 처음부터 높은 성능을 요구하기보다 일정 수준의 모델을 먼저 배포해 운용 과정에서 성능을 끌어올리는 방식이 현실적이라고 봤다. 김민성 마키나락스 국방·공공사업본부장은 "국방 AI 기술이 처음부터 95% 수준의 성능을 확보하긴 어렵다"면서 "70% 수준이라도 먼저 배포해 운용하면서 똑똑해지게 만들 필요가 있다"고 말했다. 실제 군 현장에 적용된 사례도 있다. 마키나락스는 해군 함정 폐쇄망에 검색증강생성(RAG) 기반 AI를 구축해 운용자가 함포 조작법 등을 질문하면 관련 시각자료와 근거 문서를 확인할 수 있도록 했다. 해외 장비 번역 교범에서 필요한 내용을 직접 찾아야 했던 업무를 AI가 지원하는 방식이다. 지능형 GOP 작전지원체계에는 공개 데이터 등으로 초기 모델을 만든 뒤 운용 과정에서 확보한 데이터로 재학습하는 방식을 적용했다. 국방과학연구소 내 국방지능데이터센터에서는 최신 오픈소스 모델을 폐쇄망으로 반입할 때 필요한 보안 검증 시간을 기존 4일에서 1시간 이내로 단축했다. AI를 실제 군 업무에 적용할 때는 업무 성격에 따라 자동화 수준을 달리하는 접근도 필요하다. 한보형 서울대 전기·정보공학부 교수 겸 삼성전자 DS부문 펠로우는 "완벽한 단위는 아닐지라도 일부는 완벽하게 사람의 개입이 없도록 만들고 최종적으로 의사결정을 하는 AI는 사람에게 맡기는 식으로 분할해야 한다"고 조언했다. 현재 정부는 국방 AI 현장 활용을 위한 기반 마련에 나섰다. 국방부가 지난 2일 공개한 '국방 소버린 AI' 추진계획에 따르면 내년 국방 AI 관련 예산을 올해 약 900억원에서 2000억원대로 두 배 이상 늘리고 국방특화 AI 모델 개발과 국방 AI 공통운영체계 구축, 국방 AX거점, AX 스프린트 등을 추진한다. 국방특화 AI는 범용 독자 AI 모델을 기반으로 국방행정에 맞는 모델을 개발한 뒤 전장 환경에서 활용할 수 있도록 고도화한다. AX 스프린트는 군 현장의 AI 수요를 발굴해 개발과 실증을 거쳐 성과가 확인된 기술을 후속 전력화 사업과 연계한다. 국방 AX거점에는 민간 기업과 연구기관이 보안이 확보된 공간에서 군 데이터를 활용해 AI를 개발하고 검증할 수 있는 여건을 마련한다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 31일 열린 취임 기자간담회에서 "국가 안보적으로 국방은 중요한 분야"라며 "우리가 경쟁력 있는 모델을 스스로 만들고 스스로 운영할 수 있는 역량을 가지면서 협력을 통해 부족한 부분을 채워나갈 수 있도록 하는 걸 기본 정책으로 가져가야 한다"고 밝혔다.

2026.09.04 15:14김동원 기자

[인터뷰] AI 팩토리 핵심축 노리는 클라우데라…GPU·모델·데이터 잇는다

클라우데라가 인공지능(AI) 팩토리 시장에서 그래픽처리장치(GPU)나 거대언어모델(LLM)을 직접 만드는 대신 데이터와 추론, 거버넌스를 연결하는 플랫폼 역할에 집중한다. 엔비디아, 배스트데이터(VAST Data) 등 전문 업체와 역할을 나누면서 기업이 기존 데이터 자산을 그대로 활용해 AI를 운영할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 것이다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)와 레오 브루닉 최고제품책임자(CPO)는 지난달 20일 싱가포르에서 열린 '이볼브26' 현장에서 지디넷코리아와 만나 자사 AI 팩토리 전략과 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 방향을 설명했다. 클라우데라는 최근 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아, 배스트데이터 등과 협력을 확대하고 있다. 동시에 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 소버린 환경에 흩어진 데이터와 AI 서비스를 하나의 관리 환경에서 운영할 수 있는 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'도 적극 앞세우고 있다. 우선 가고 CTO는 AI 팩토리에서 클라우데라가 GPU와 AI 모델, 기업 데이터를 연결하는 통합 플랫폼 역할을 맡고 있다고 설명했다. 엔비디아가 GPU를, 배스트데이터가 스토리지와 데이터 계층을 담당한다면 클라우데라는 모델 추론과 데이터 연결, 에이전트 오케스트레이션, 권한 관리, 거버넌스 등을 묶어 전체 AI 환경을 운영하는 역할을 담당하고 있다는 것이다. 가고 CTO는 "GPU와 스토리지, AI 모델은 각각 전문 기업이 잘하는 영역이 있다"며 "우리는 이 기술들이 기업 데이터와 함께 실제 환경에서 작동하도록 연결하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 이어 "클라우데라는 GPU를 만들지도, AI 모델을 직접 학습하지도 않는다"며 "각 분야 전문 기업들과 협력해 전체 AI 스택이 하나의 환경에서 매끄럽게 작동하도록 하는 것이 우리의 역할"이라고 덧붙였다. 더불어 가고 CTO는 기업용 AI를 실제 운영 단계로 확장하려면 GPU와 모델, 데이터 관리가 하나의 환경에서 유기적으로 작동해야 한다고 봤다. 또 특정 인프라에 종속되지 않고 데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 사이에서 워크로드를 유연하게 옮길 수 있어야 한다고 강조했다. 가고 CTO는 "고객들이 원하는 것은 특정 환경에 묶이는 것이 아니라 필요에 따라 어디서든 같은 방식으로 AI를 운영할 수 있는 구조"라며 "데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 전반에서 일관된 실행 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 설명했다. 이 같은 전략은 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 구조에도 반영됐다. 클라우데라는 새 플랫폼을 기존 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)을 대체하는 방식이 아니라 함께 운영할 수 있도록 설계했다. 이와 관련해 브루닉 CPO는 애니웨어 클라우드를 기존 CDP를 대체하는 제품으로 만들지 않았다고 강조했다. 기존 고객들이 이미 구축한 데이터 자산과 인프라를 그대로 활용하면서 새로운 AI 기능을 추가할 수 있도록 처음부터 병행 운영을 염두에 뒀다고 피력했다. 브루닉 CPO는 "기존 기술을 보완한다는 것이 처음부터의 의도였다"며 "애니웨어 클라우드는 그 자체로 완결된 차세대 데이터·AI 플랫폼이지만, 고객이 이미 CDP에 투자한 자산의 가치를 더 높여야 한다는 조건이 있었다"고 밝혔다. 그러면서 "실제 클라우데라 환경에 수백 페타바이트(PB) 규모 데이터를 보유하고 있는 고객이 이를 새로운 AI 플랫폼으로 모두 이전하려면 비용과 시간이 많이 들고 경우에 따라 이동 자체가 사실상 어려울 수 있다"며 "새 플랫폼은 고객이 기존 데이터 자산을 바꾸지 않고 그대로 활용하면서 새로운 기능을 사용할 수 있도록 설계했다"고 부연했다. 가고 CTO도 "신규 고객은 애니웨어 클라우드만 사용해도 된다"며 "반면 옮기기 어렵거나 불가능한 대규모 클러스터에 이미 투자한 고객에게는 기존 환경을 유지하면서 새로운 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표"라고 말했다. 이 같은 구조는 첫 디자인 파트너인 '엑슨모빌'에서도 검증되고 있다. 엑슨모빌은 지난 5월부터 애니웨어 클라우드를 적용하기 시작해 첫 사용 사례를 마친 뒤 두 번째와 세 번째 프로젝트를 진행하고 있다. 현재 디자인 파트너 프로그램에는 총 9개 기업이 참여하고 있으며, 프로그램을 알린 첫 달에 100곳이 넘는 고객사가 참여 의사를 밝힌 것으로 나타났다. 또 엑슨모빌은 공장과 정유시설 등 엣지 환경에서 수집되는 대규모 스트리밍 데이터를 그간 기존 데이터 레이크에 축적해 왔다. 다만 핵심 데이터 상당수는 온프레미스에 남아 있는 반면, 최신 AI 모델과 관련 도구는 주로 클라우드 환경에서 발전해 두 환경을 연결하는 것이 과제였다. 브루닉 CPO는 "엑슨모빌과 같은 적용 사례를 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 에어갭 등 다양한 환경으로 확대할 계획"이라며 "초기 고객들의 관심을 실제 도입 성과로 연결하고, 서로 다른 인프라에서도 애니웨어 클라우드가 동일하게 작동한다는 점을 입증하는 데 주력할 것"이라고 강조했다. 그러면서 "앞으로 90일 안에 구글 클라우드와 AWS, 애저, 온프레미스, 에어갭과 이들을 결합한 환경에서 참조할 만한 '애니웨어 클라우드'의 대규모 성공 사례를 보여주기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다. 더불어 두 사람은 소버린 AI도 클라우데라 애니웨어 클라우드가 겨냥하는 주요 영역으로 꼽았다. 기업과 정부가 평소에는 퍼블릭 클라우드를 활용하더라도 정책이나 보안 환경이 달라질 경우 AI 워크로드를 소버린 클라우드나 자체 데이터센터로 옮길 수 있어야 한다고 피력했다. 가고 CTO는 "기업과 정부가 원하는 것은 퍼블릭 클라우드를 포기하는 것이 아니라 필요할 때 다른 환경으로 워크로드를 옮길 수 있는 선택권"이라며 "클릭 한 번이나 API 호출 한 번으로 퍼블릭 클라우드에서 소버린 환경으로 이동할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.이어 "클라우데라는 이를 단순히 데이터를 자국 내에 저장하는 문제가 아니라 인프라에 대한 통제권과 워크로드 이동성을 확보하는 문제로 보고 있다"며 "이에 각 지역의 시스템통합(SI) 기업과 협력해 현지 인프라에서도 동일한 데이터·AI 환경을 운영할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 15:13장유미 기자

화웨이, 뮌헨 '야성을 좇다' 글로벌 혁신 제품 출시 행사에서 차세대 플래그십 제품 공개

뮌헨 2026년 9월 4일 /PRNewswire/ -- 화웨이(Huawei)가 9월 2일 독일 뮌헨 쇼팔라스트(SHOWPALAST Munich)에서 '야성을 좇다(Chase the Wild)' 글로벌 혁신 제품 출시 행사를 개최했다. 화웨이는 스마트 웨어러블, 태블릿, 스마트폰, 오디오 등 4개 주요 제품군에 걸쳐 다양한 신규 플래그십 기기를 공개했다. 이번 행사는 지능형 기술을 일상생활에 자연스럽게 통합해 사용자가 자유롭고 활기차게 자신의 열정을 추구할 수 있도록 지원하겠다는 화웨이의 의지를 보여줬다. 야성이란 여유로운 활력으로, 자유롭게 질주하고 대담하게 모험하는 것이다. 야성이란 모두를 위한 기술이자 주변에 존재하는 보이지 않는 힘이다. 야성이란 열정과 기쁨, 거침없는 자기표현을 촉발하는 불꽃이다. 화웨이는 사용자가 야외를 탐험하거나 모험의 순간을 기록하고 새로운 창의적 잠재력을 발휘할 때 최신 제품이 사용자 삶의 자연스러운 연장선이 되도록 설계됐다고 강조했다. HUAWEI WATCH GT 7 Pro 행사의 중심에 선 HUAWEI WATCH GT 7 Series는 디자인, 아웃도어 스포츠 기능, 건강 관리, 배터리 수명 전반을 대폭 업그레이드하며 스포츠 스마트워치의 기준을 새롭게 정의했다. 이 시리즈에는 새로운 EasyCross 스트랩이 적용됐다. GT 7 모델은 46mm와 41mm 두 가지 버전으로 출시되며 8가지 컬러 옵션을 제공한다. GT 7 Pro는 3가지 컬러로 제공되며 내구성을 높이기 위해 나노 기술 세라믹 베젤과 티타늄 합금 미들 프레임을 적용했다. 스포츠 애호가를 위해 GT 7 Series는 업계 최초로 손목 기반 방향 전환 감지 기능과 G-Force 감지 기능을 도입했으며, 새로운 실내 설상 스포츠 모드와 전 세계 3000개 이상의 리조트를 지원하는 야외 스키 지도 기능도 제공한다. 사이클링 기능에는 오르막 구간을 고려한 경로 계획, 경사도 알림, 급커브 경고 기능이 추가됐다. 건강 관리 측면에서는 업그레이드된 Health Insights가 Physical Readiness 점수와 스마트 건강 분석 등의 새로운 기능을 제공해 보다 명확하고 실천 가능한 웰니스 권고를 제시한다. HUAWEI WATCH 6 1년간의 공백을 깨고 올라운드 스마트 플래그십 HUAWEI WATCH 6 Series가 유럽 시장에 복귀한다. 고도의 지능형 디자인, 향상된 운동 모드, AI 기반 운동 분석 기능을 갖춘 이 스마트워치는 독립 통화, 내비게이션, 결제 기능을 지원한다. 더욱 향상된 Health Glance[i], Health Insights[ii], Healthy Living 기능[iii]을 통해 능동적인 건강 관리를 그 어느 때보다 직관적으로 할 수 있다. Chase the Wild 화웨이는 유럽 CE-MDR 의료기기 인증을 획득한 차세대 혈압 모니터 HUAWEI WATCH D3도 공식 출시했다. 이 기기는 운동 전후 혈압 측정을 지원하며 스마트 혈압 측정 알림 기능도 제공해 손목 기반 혈압 관리를 더욱 종합적으로 지원한다. 이는 디지털 건강 관리 분야에서 화웨이가 이룬 중요한 진전을 의미한다. Chase the Wild 생산성과 창의성 측면에서는 두께가 4.7mm에 불과하고 무게가 454g인 플래그십 태블릿 HUAWEI MatePad Pro 12-inch를 선보였다. 이 제품은 12인치 플렉시블 OLED PaperMatte Display를 탑재했으며 AI 음성-텍스트 변환, AI 필기 보정, 스타일러스 에어 제스처와 결합해 사용자가 언제 어디서나 손쉽게 창작 활동을 할 수 있도록 지원한다. 오디오 기기 부문에서는 새로운 디자인과 몰입감 있는 사운드로 현대적인 라이프스타일을 위해 설계된 HUAWEI FreeBuds Neo Series를 출시했다. 스마트폰 부문에서는 뛰어난 인물 사진 촬영 기능을 앞세워 한층 새로워진 경험을 제공하는 HUAWEI nova 16s series가 처음 공개됐다. Huawei Unveils Next-Gen Flagship Products at "Chase the Wild" Global Innovative Product Launch Event in Munich 행사 마지막에는 화웨이의 2026년 '고페인트(GoPaint)' 글로벌 창작 활동(Worldwide Creating Activity)의 전 세계 참가 접수가 시작됐다고 발표했다. 올해는 예술적 표현에 보다 폭넓은 참여를 장려하기 위해 새로운 '이지 크리에이션(Easy Creation)' 부문이 추가됐다. 화웨이는 최첨단 혁신을 통해 전 세계 소비자에게 지속적으로 서비스를 제공하고, 열정과 발견을 추구하는 과정에서 기술이 언제나 함께하는 동반자가 될 수 있는 방안을 모색한다는 사명을 재확인했다. [i] 이 기능은 의료 목적으로 사용할 수 없다. 결과는 참고용으로만 제공되며 의료 진단이나 치료의 근거로 사용해서는 안 된다. [ii] 이 기능은 의료 목적으로 사용할 수 없다. 결과는 참고용으로만 제공되며 의료 진단이나 치료의 근거로 사용해서는 안 된다. [iii] 이 기능은 의료 목적으로 사용할 수 없다. 결과는 참고용으로만 제공되며 의료 진단이나 치료의 근거로 사용해서는 안 된다.

2026.09.04 15:10글로벌뉴스

엔비디아, 허깅페이스 인수…'AI 독점' 완성인가, 오픈소스 구원인가

엔비디아가 세계 최대 오픈소스 인공지능(AI) 플랫폼 허깅페이스를 손에 넣었다. 인수 가격 129억 3000만 달러(약 17조 8000억원)로 엔비디아 사상 최대 규모 인수합병(M&A)이다. 블룸버그, CNBC를 비롯한 주요 외신들에 따르면 엔비디아는 3일(현지시간) 허깅페이스를 인수하기로 합의했다고 공식 발표했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 블로그를 통해 “허깅페이스는 전체 AI 생태계의 개방형 플랫폼으로 남아 있을 것”이라고 설명했다. 젠슨 황의 이 같은 설명에는 엔비디아가 허깅페이스를 인수한 명분이 그대로 담겨 있다. 엔비디아는 '오픈소스 AI 개발자 보호'를 이번 인수의 명분으로 내세웠다. 실제로 엔비디아는 계약성사 직후 “오픈AI나 구글 같은 거대 폐쇄형 AI 기업들의 독점에 맞서, 오픈소스 AI 생태계를 보호하고 격차를 줄이기 위한 조치”라고 강조했다. 허깅페이스도 X를 통해 “개방형 모델은 안전과 사이버 보안을 강화하고 혁신과 보급을 확대해주며, 주권을 가능하게 해준다”면서 “엔비디아는 허깅페이스 플랫폼과 커뮤니티, 나아가 오픈 AI 모델의 미래를 이끌 최적의 거점이 될 것”이라고 설명했다. 규제당국의 '반독점 칼날' 피해갈 수 있을까 이런 설명에도 불구하고 시장과 규제 당국의 시선은 싸늘하다. AI 반도체 시장의 80% 이상 석권하고 있는 공룡 기업이 이 분야 최대 SW 유통망까지 집어 삼키는 데 대해 우려 섞인 시선이 나오고 있다. 일부에선 “엔비디아가 AI 생태계에 완벽한 독점 체제를 완성했다”는 비판까지 제기하고 있다. 이들의 설명을 이해하기 위해선 AI 시장의 현재 경쟁 구도를 살펴볼 필요가 있다. 오픈AI, 구글, 앤트로픽 처럼 생성형 AI 경쟁을 주도하고 있는 거대 기업들은 폐쇄형 API를 구축하고 있다. 이들은 심지어 엔비디아 칩에 대한 의존도를 낮추기 위해 맞춤형 반도체를 직접 개발하고 있다. 반면, 중소기업과 개발자들이 이용하는 '오픈소스 AI' 진영은 엔비디아 인프라에 의존한다. 따라서 엔비디아 입장에선 GPU 및 CUDA 수요 유지를 위해 오픈소스 AI 생태계를 살려야 할 필요가 있다. 이런 상황에서 300만 개 이상 AI 모델이 거래되는 허깅페이스가 최근 인프라 부족과 보안 문제로 위기를 겪자 엔비디아가 직접 나선 것으로 풀이된다. 엔비디아는 자금과 인프라를 투입해 '오픈소스 AI 대항마 역할'을 계속 유지하겠다는 것이다. 궁극적으로는 이를 통해 AI 생태계를 엔비디아 중심으로 꾸려나가겠다는 속내다. 이런 점 때문에 테크 업계와 반독점 전문가들은 엔비디아의 허깅페이스 인수를 주시하고 있다고 외신들이 전했다. 이번 합병이 완료되면 엔비디아는 단순히 칩을 파는 회사를 넘어 'AI 생태계 포식자'로 자리매김 할 수 있다는 것이다. 허깅페이스는 1800만 명의 개발자, 50만 개 데이터셋, 20만개 기업이 거쳐 가는 AI 생태계의 '디지털 관문'이다. 엔비디아가 이 관문을 장악하게 되면 어떤 모델이 유행하고, 어떤 기술이 쓰이는지 최상단 데이터를 실시간 보유할 수 있게 된다. 엔비디아, 허깅페이스 인수 땐 '풀스택 통합' 완성 이들이 주시하는 더 큰 문제는 따로 있다. 이번 합병으로 엔비디아는 칩(GPU)-네트워킹(메트릭스)-소프트웨어(CUDA)-플랫폼(허깅페이스)으로 이어지는 '풀스택 통합'을 완성하게 된다. 엔비디아가 AI 생태계 전 단계에서 영향력을 행사할 수 있게 돼 '사실상의 독점 체제'를 완성할 가능성이 커지게 됐다. 포레스터 리서치의 제프 폴라드 분석가는 분석 보고서를 통해 "엔비디아는 이제 컴퓨팅 인프라부터 모델, 데이터셋, 개발자 워크플로우에 이르기까지 AI 공급망 전체에 한층 더 가까워졌다"며 “그 결과로 AI 보안을 강화할 기회를 제공할 수는 있겠지만 오픈 AI 생태계 핵심 축에 대한 영향력을 지나치게 집중시키는 결과를 낳는다"고 지적했다. 엔비디아는 2027년까지 이번 합병을 마무리한다는 계획이다. 하지만 이번 합병이 엔비디아의 계획대로 진행될 수 있을 지는 미지수다. 미국 연방무역위원회(FTC)와 유럽연합집행위원회(EC) 같은 글로벌 규제 당국의 표적이 될 가능성이 적지 않기 때문이다. AI 반도체 시장을 지배하고 있는 상황에서 AI 소프트웨어 저장소까지 매입하는 것은 '시장 지배력 남용' 및 '생태계 교란'으로 해석될 여지가 많다. 엔비디아는 2022년 영국 반도체업체 ARM을 400억 달러에 인수하려다가 규제 당국의 견제로 포기한 사례가 있다. 과연 엔비디아는 허깅페이스를 무사히 손에 넣을 수 있을까. 아니면 4년전 실패했던 ARM 인수의 데자뷔가 될까. 모처럼 성사된 초대형 M&A에 전 세계 AI 산업의 시선이 집중되고 있다.

2026.09.04 14:57김익현 미디어연구소장

IFA로 몰려간 中, 로봇·AI홈 융합 무대로 진화

유럽 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 'IFA 2026'이 4일(현지시간) 독일 베를린에서 개막해 닷새간 대장정에 돌입했다. '미래는 지금(The Future is Now)'을 슬로건으로 내건 올해 행사는 49개국 1900여 개 기업이 참가해 역대 최대 규모로 막을 올렸다. 특히 눈에 띄는 것은 중국 기업의 참여가 크게 늘었다는 점이다. 올해 참가한 중국 기업 수는 932개사로 지난해 691개사보다 241개 늘어 역대 최대치를 기록했다. 이는 전체 참가 기업의 절반가량에 해당하는 규모로, 중국 기업들이 이번 전시회의 스케일과 트렌드를 사실상 주도하는 모습이다. 반면 한국은 79개 기업·기관이 참여해 지난해(106개)보다 27개가 줄었다. '확장된 생활 플랫폼'으로 진화하는 IFA 업계에 따르면 IFA 2026은 과거 백색가전 중심의 전시회에서 벗어나, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 매개로 주거 공간과 자동차, 로보틱스, 에너지 관리 시스템을 하나로 묶는 '확장된 생활 플랫폼'을 전면에 내세웠다. 그동안 콘셉트 제시에 머물렀던 기술들이 실제 가정과 일상에서 어떻게 구현되는지를 보여주는 데 초점이 맞춰졌다. 이 같은 방향 전환 속에서 중국 기업들의 부스 구성도 크게 달라졌다. 중저가 단품이나 부품 전시 위주였던 과거와 달리, 올해는 메인 홀 중심부를 차지하는 대형 단독 전시관 형태로 바뀌었다. 가전과 모빌리티, 로봇을 결합한 '풀라인업 생태계'를 앞세워 전시회의 주요 담론을 이끄는 것도 눈에 띄는 변화다. 로보틱스·AI 생태계 앞세운 중국 기업들 이번 전시에서는 중국 기업들이 단품 위주의 전시를 넘어 로보틱스와 AI 생태계를 앞세워 존재감을 키운 점이 두드러졌다. 로봇청소기 분야에서 상반기 글로벌 1위 성과를 거둔 로보락은 '사람 중심의 스마트 클리닝' 비전을 내세우며 실내 청소를 넘어 수영장·잔디 관리 등 아웃도어 영역으로 로보틱스 기술을 확장하는 모습을 보였다. 리키 마 로보락 유럽·미주 총괄은 "로보락의 목표는 단순히 더 똑똑한 로봇을 만드는 것이 아니라 일상 속 반복적인 일들을 자동화하고 개선해 고객에게 더 많은 시간을 돌려드리는 것"이라고 밝혔다. 가정용 서비스 로봇 기업 에코백스 역시 청소기부터 창문·잔디·수영장 로봇까지 아우르는 포트폴리오를 선보이며, 핵심 기술을 여러 제품군에 공유하는 전략으로 로보틱스 사업을 확장하고 있다고 밝혔다. 데이비드 첸 에코백스 CEO는 "홈 로보틱스의 미래는 단순히 더 많은 제품을 만드는 데 있는 것이 아니라, 반복적인 일상의 업무로부터 사람들을 자유롭게 하는 데 있다"고 말했다. 세계 1위 휴머노이드 기업 유니트리는 1만6000달러(약 2164만원)의 저가 휴머노이드 'G1'을 비롯해 사족보행 로봇 'GO2' 등을 선보인다. 중국 자동차기업 체리도 자회사 아이모가를 통해 휴머노이드 '모나인'을 전시한다. 모나인은 사람 피부와 비슷한 실리콘 얼굴을 적용해 입과 얼굴 근육의 움직임을 모사하도록 설계됐다. IFA에 처음 참가한 샤오미는 약 3300㎡ 규모의 역대 최대 단독 해외 전시관을 꾸렸다. 전시관에는 스마트폰과 스마트홈, 전기차를 잇는 "Human × Car × Home" 생태계를 선보였다. 전시관은 미래 콘셉트를 담은 'AI 미래' 공간, 실생활 적용 사례를 보여주는 'AI 오늘' 공간, 7개 영역 제품 포트폴리오로 구성됐다. 전시 제품만 380여 개에 달한다. 자체 개발 칩 'XRING O3'를 탑재한 폴더블폰 'Xiaomi 18 Fold', 전기차 SU7·SU7 Ultra, 콘셉트카 '비전 그란 투리스모', 휴머노이드 로봇 'CyberOne' 등이 함께 전시됐으며, 스마트홈 브랜드 '미지아'의 글로벌 확장 계획도 발표됐다. 쉬페이 샤오미 최고마케팅책임자(CMO)는 "샤오미는 스마트폰을 시작으로 스마트홈과 전기차까지 사업 영역을 확대하는 동시에 AI와 운영체제, 반도체 등 기반 기술에 지속적으로 투자해 왔다"며 "이러한 역량이 'Human × Car × Home' 생태계를 통해 하나로 연결되고 있다"고 말했다.

2026.09.04 14:57전화평 기자

[법과 상식 사이] AI 시대, 망 이용대가 논쟁을 다시 생각할 때

망 이용대가를 둘러싼 논쟁은 오래됐다. 한쪽에서는 대규모 트래픽을 발생시키는 콘텐츠 사업자도 다른 대다수 사업자와 같이 네트워크 비용을 분담해야 한다고 주장하고, 다른 쪽에서는 이러한 부담이 인터넷의 개방성과 혁신을 저해할 수 있다고 우려한다. 비용을 누가 부담할 것인가에 논의가 집중되면서 인터넷이 실제로 어떻게 연결되고 그 비용이 어떻게 발생하는지는 상대적으로 주목받지 못했다. 인터넷은 하나의 사업자가 구축한 단일망이 아니다. 수많은 통신사업자(ISP)의 네트워크와 백본, 인터넷교환센터(IX), 콘텐츠전송네트워크(CDN), 콘텐츠 사업자(CP) 등이 서로 연결돼 하나의 인터넷을 구성한다. 사업자가 다른 사업자의 망을 이용하고 비용을 지급하는 트랜짓(transit)이 있는가 하면 서로 트래픽을 교환하는 피어링(peering)도 있다. 피어링 역시 당사자의 규모와 트래픽, 협상관계 등에 따라 다양한 형태로 이뤄진다. 우리나라에서는 ISP 간 인터넷망 상호접속에 정부가 정한 상호접속기준이 적용되고, 사업자 간 트래픽 교환과 정산에 관한 규칙도 마련돼 있다. 여기서 ISP 간 상호접속료와 CP가 ISP에 지급하는 이른바 '망 이용대가'는 구별할 필요가 있다. 전자는 네트워크 사업자 간 연결과 정산의 문제이고, 후자는 콘텐츠 사업자와 통신사업자 사이의 계약과 비용 부담에 관한 문제다. 다만 인터넷의 연결구조와 비용구조가 서로 영향을 미치는 만큼 완전히 별개의 문제로만 보기도 어렵다. 이 논쟁을 다시 살펴봐야 할 새로운 이유가 생겼다. 인공지능의 확산이다. 지금까지 AI 인프라에 대한 관심은 GPU와 데이터센터 등 연산 자원의 확보에 집중돼 왔다. 그러나 AI의 활용 영역이 확대될수록 연산 능력만으로는 충분하지 않다. 자율주행, 로봇, 스마트팩토리, XR과 같은 서비스에서는 단말에서 생성되는 데이터가 클라우드나 엣지로 전달되고, 그곳에서 이뤄진 분석과 판단이 다시 현장의 기기와 서비스로 이어진다. AI가 실제 환경에서 작동하려면 연산과 데이터가 있는 여러 지점을 빠르고 안정적으로 연결하는 네트워크가 뒷받침돼야 한다. 이에 따라 네트워크에 요구되는 역할도 달라진다. 단순히 더 많은 데이터를 전송하는 것을 넘어 낮은 지연시간과 높은 신뢰성, 안정적인 연결이 중요해진다. AI의 성능이 뛰어나더라도 필요한 데이터와 연산 결과가 필요한 순간에 전달되지 못한다면 실제 서비스의 성능은 제한될 수밖에 없다. AI 인프라를 연산 자원만으로 설명하기 어려운 이유다. 결국 AI 시대의 핵심 인프라는 컴퓨팅만이 아니다. GPU와 데이터센터에 대한 투자만큼 이를 연결하는 초고속·저지연·고신뢰의 차세대 네트워크에 대한 투자도 중요하다. `문제는 이러한 네트워크가 저절로 만들어지는 것이 아니라는 점이다. 새로운 수요에 대응하려면 지속적인 설비 고도화와 투자가 필요하다. 더욱이 AI 시대에는 콘텐츠 사업자와 통신사업자뿐 아니라 클라우드, 데이터센터, 엣지 등 다양한 사업자가 하나의 서비스 생태계에서 연결된다. 네트워크를 둘러싼 비용과 편익의 구조 역시 기존보다 복잡해질 수밖에 없다. 따라서 망 이용대가 논쟁도 기존의 CP와 ISP 사이의 비용 부담 문제에만 머물러서는 안 된다. 단순히 '누가 망 이용대가를 낼 것인가'를 넘어 'AI 시대에 필요한 네트워크를 누가 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 나눌 것인가'를 논의해야 한다. 통신사업자, 국내외 콘텐츠·플랫폼 사업자, 클라우드 사업자, 이용자와 정부 등 여러 이해관계자가 얽혀 있다. 어느 한쪽의 부담만을 전제로 결론을 내리기보다는 네트워크에 대한 충분한 투자 유인을 확보하면서도 혁신과 경쟁, 이용자 후생을 함께 고려하는 논의가 필요하다. 망 이용대가에 하나의 정답이 있다고 보기는 어렵다. 기술과 시장이 빠르게 변하고 있기 때문이다. 중요한 것은 과거의 찬반 구도에 머무르지 않는 것이다. AI가 산업과 일상 전반으로 확산될수록 이를 뒷받침하는 망의 중요성도 함께 커진다. 이제 망 이용대가 논의를 트래픽 비용을 둘러싼 분쟁을 넘어 AI 시대에 필요한 네트워크를 어떻게 지속 가능하게 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 합리적으로 나눌 것인가라는 더 큰 질문 속에서 다시 살펴볼 때다.

2026.09.04 14:49안정민 컬럼니스트

'모두의 AI 사업자' 카카오 "일상 활용 가능한 AI 플랫폼 개발"

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업자로 선정된 카카오 컨소시엄이 국민 누구나 일상에서 편리하게 활용할 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼을 개발하겠다는 포부를 밝혔다. 카카오는 4일 모두의 AI 프로젝트 착수 간담회에서 이같이 말하며 구체적인 컨소시엄 운영 계획을 공유했다. 국민에게 익숙한 서비스 접점과 국내 AI 기술을 결합해 한국이 만든 AI가 실질적인 국민 생활 도구로 활용될 수 있도록 한다는 취지에서다. 이번 컨소시엄은 약 5000만 명의 이용자 접점을 보유한 카카오와 AI 모델, 통신, 가전, 공공 시스템 분야의 역량을 갖춘 LG그룹이 협력하는 구조다. 카카오는 대국민 AI 서비스의 기획과 개발 및 운영을 총괄하고 카카오톡 중심의 이용자 접점을 제공한다. 계열사 카카오엔터프라이즈는 AI 클라우드와 데이터센터 등 서비스 운영 기반을 담당하게 된다. LG유플러스는 대국민 서비스 공동 기획과 운영, 전화 기반 AI 서비스 확산을 맡고, LG AI연구원은 국산 AI 모델 역량을 제공한다. LG전자는 가전과 연계한 서비스 접점을 확대하며, LG CNS는 공공 분야의 데이터·시스템 연계와 특화 서비스 개발을 지원한다. 카카오 컨소시엄이 구축하는 '모두의 AI'는 이용자가 별도의 앱을 설치하거나 새로운 사용법을 익히지 않아도 카카오톡과 전화 AI 등 익숙한 채널에서 대화만으로 필요한 서비스를 이용할 수 있도록 설계된다. 단순한 질의응답을 넘어 공공서비스와 다양한 민간 전문 서비스를 연결해 정보 탐색부터 신청과 실행까지 하나의 흐름으로 지원하는 것이 핵심이다. 국산 AI 모델로 카카오의 '카나나'와 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 적용된다. 다양한 참여사가 함께하는 특화 AI 서비스의 경우 국민 수요와 체감 효과가 큰 일자리, 금융, 건강·의료, 라이프케어 분야를 중심으로 선보이게 된다. 정부24, AI국민비서 등 공공서비스도 함께 구축된다. 특화 서비스는 컨소시엄 참여기업과 분야별 전문기업이 보유한 서비스 역량을 결합해 초기 특화 서비스를 공동으로 개발·검증하고, LG유플러스의 전화 AI 등 다양한 이용 채널과 연계할 예정이다. 이후 카카오의 '플레이(Play)MCP' 등을 통해 외부 기업이나 개발자도 서비스를 등록하고 제공할 수 있도록 개방해, 이용자가 필요한 서비스를 탐색하고 추천받을 수 있는 생태계로 확장한다. 이를 통해 초기 핵심 서비스의 완성도를 높이는 동시에 국민 생활과 밀접한 분야에서 활용할 수 있는 전문 AI 서비스를 지속해서 늘려갈 계획이다. 카카온는 이용자 확보를 위해 컨소시엄이 보유한 온·오프라인 접점을 폭넓게 활용할 계획이다. 카카오톡 채널과 카카오톡 지갑, LG유플러스의 문자 및 RCS, U+ONE 앱과 웹 등 국민이 평소 이용하는 채널을 통해 서비스 출시와 이용 방법을 알리고 자연스러운 첫 사용을 유도할 계획이다. 디지털 서비스 이용에 익숙하지 않은 시니어층을 위한 오프라인 상담과 교육도 병행한다. 이를 바탕으로 오는 12월 월간 활성 이용자 500만 명을 확보하고, 2027년 말까지 1000만 명 규모의 이용자 기반을 확대하는 것이 목표다. 컨소시엄은 2026년 플랫폼 기반 구축과 베타 검증을 시작으로, 이용자 개인의 필요에 맞춰 서비스를 구성하는 '1인 1 AI 에이전트'로 발전시킬 예정이다. 이후 개인화 기능과 여러 전문 서비스 간 협업을 고도화하고, 외부 기업과 개발자가 다양한 AI 서비스를 등록·제공할 수 있는 개방형 생태계를 조성한다. 이를 통해 국민의 AI 접근성을 높이는 동시에 국산 AI 모델의 성능 향상과 기업 및 개발자의 신규 사업 기회 창출로 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. 카카오 컨소시엄은 "국민이 매일 사용하는 생활 접점과 국내 기업의 AI 역량을 결합해 AI의 편익을 국민 누구나 체감할 수 있도록 하고, 공공과 민간이 함께 참여하는 지속 가능한 국내 AI 생태계 확산에 기여할 계획"이라고 말했다.

2026.09.04 14:47박서린 기자

"AI로 빨라진 랜섬웨어, 행위기반 차단이 해법”

랜섬웨어 대응 전문 보안기업 에브리존(대표 홍승균)은 '국방 AX 차세대 보안 융합 컨퍼런스'에 전시기업으로 참가, AI로 더욱 빠르고 정교해지는 랜섬웨어 공격에 대응하는 안티랜섬웨어 솔루션 '화이트디펜더(WhiteDefender)'를 선보였다고 4일 밝혔다. 이번 컨퍼런스는 인공지능 전환(AX)이 본격화하는 국방 환경에서 요구되는 차세대 보안 기술과 대응 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 에브리존은 국방·공공기관 관계자들에게 AI 시대의 사이버 위협 변화와 중요 데이터를 보호할 수 있는 실질적인 랜섬웨어 대응 방안을 소개했다. 최근 공격자는 AI 기술을 악성코드 제작과 변종 생성, 탐지 우회, 정교한 피싱 공격 등에 활용하고 있다. 이에 따라 알려진 악성코드 정보를 중심으로 대응하는 기존 방식만으로는 빠르게 만들어지는 신·변종 랜섬웨어를 방어하는 데 한계가 있다. 에브리존은 이에 대한 대응 방안으로 ▲시그니처에 의존하지 않는 행위 기반 탐지 ▲파일 암호화 행위의 실시간 차단 ▲원본 파일 순간 백업 및 자동 복원 ▲PC와 서버의 통합 보안 관리를 제시했다. '화이트디펜더'는 랜섬웨어의 파일 암호화 과정에서 발생하는 비정상적인 행위를 실시간으로 탐지하는 시그니처리스(Signature-less) 기반 솔루션이다. 새롭게 만들어지거나 탐지 체계를 우회하도록 변형된 랜섬웨어도 실제 파일 암호화 행위를 기준으로 탐지·차단할 수 있다. 랜섬웨어의 파일 암호화 행위를 실시간으로 감시하고, 암호화 과정에서 원본 파일을 순간 백업한다. 공격이 탐지되면 악성 프로세스를 신속하게 차단하고, 백업된 원본 파일을 자동 복원한다. 이를 통해 국방 분야의 중요 데이터 손실과 시스템 장애, 업무 중단으로 이어지는 피해를 최소화할 수 있다. 특히 일반 업무용 PC뿐만 아니라 국방·공공기관의 핵심 업무 환경에서 운영되는 윈도우 서버와 리눅스 서버를 모두 지원한다. 사용자 단말부터 중요 데이터가 저장된 서버까지 통합적인 랜섬웨어 보호체계를 구축할 수 있는 것이 특징이다. 에브리존은 이번 행사에서 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반의 '화이트디펜더 플랫폼'도 함께 소개했다. 관리자는 웹 대시보드를 통해 PC와 서버 보호 상태, 랜섬웨어 탐지·차단 현황, 에이전트 운영 상태를 통합적으로 확인하고 보안 정책을 중앙에서 관리할 수 있다. AI 기반 공격은 자동화된 방식으로 짧은 시간 안에 다수의 시스템으로 확산될 수 있어 공격 이후의 분석과 대응만으로는 피해를 막기 어렵다. 공격이 시작되는 순간 이를 탐지·차단하고, 훼손된 파일을 신속하게 복원하는 실시간 대응체계가 필요한 이유다. 에브리존은 컨퍼런스 현장에서 랜섬웨어의 파일 암호화 행위를 탐지하고 공격 프로세스를 차단한 뒤, 보호 대상 파일을 자동 복원하는 전 과정을 직접 시연했다. 홍승균 에브리존 대표는 “AI로 만들어진 신·변종 랜섬웨어도 결국 중요 파일을 암호화해 업무와 시스템을 중단시키는 것이 공격의 본질”이라며 “이제는 공격을 발견하고 알리는 수준을 넘어 암호화 행위를 실시간으로 차단하고 중요 데이터를 즉시 복원할 수 있어야 한다”고 말했다. 이어 “에브리존은 PC와 윈도우 서버, 리눅스 서버를 아우르는 랜섬웨어 대응 기술을 바탕으로 국방 AX 환경의 중요 데이터를 보호하고 안정적인 업무 연속성을 확보하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.09.04 14:43방은주 기자

KT, 국산AI 한데 묶어 1인 1에이전트로...'모두의AI' 이음 공개

KT가 여러 국산 AI 모델과 국내 서비스 기업을 연결해 국민 누구나 일상에서 활용할 수 있는 범용 AI 에이전트 개발에 나선다. 검색이나 단순 질의응답에 머무르지 않고 공공, 교육, 금융, 쇼핑 등 서로 다른 서비스를 하나의 AI 경험으로 연결해 '1인 1에이전트' 시대를 앞당긴다는 구상이다. KT는 4일 과학기술정보통신부가 주관한 '모두의 AI' 사업 설명회에서 KT 컨소시엄의 프로젝트 '이음'을 공개하고 서비스 개발 계획과 추진 전략을 발표했다. 프로젝트의 핵심은 '이음 인사이드(Inside)'다. 국민이 자주 이용하는 각종 서비스에 AI를 심고 이를 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 생태계를 구축하는 전략이다. 특정 앱이나 서비스에 종속되지 않고 앱과 웹, IPTV 등 이용 채널이 달라지더라도 일관된 AI 경험을 제공하는 것이 목표다. KT는 이를 위해 업스테이지와 솔트룩스, 다음, 무신사, 직방, EBS, 매스프레소, BC카드 등 AI 기술기업과 생활밀착형 서비스 사업자들을 컨소시엄에 모았다. 각사가 보유한 전문 서비스와 AI 기술을 하나의 생태계에서 연결하고, 향후 새로운 AI 모델이나 서비스를 가진 기업도 추가로 참여할 수 있도록 문을 열어둘 계획이다. 범용 AI 영역에서는 검색을 통한 최신 정보와 복수의 국산 AI 모델을 함께 활용한다. 하나의 모델에 의존하기보다 질문과 서비스 특성에 따라 적합한 모델을 활용해 답변의 정확성과 신뢰도를 높이겠다는 구상이다. 공공서비스에도 AI 에이전트가 적용된다. 이용자가 질문하면 답을 내놓는 기존 챗봇 방식에서 한발 더 나아가 개인의 상황을 고려해 필요한 정보를 먼저 알리거나 받을 수 있는 혜택을 추천하는 기능을 구현할 예정이다. 향후 영농과 창업 등으로 적용 분야를 넓혀 AI가 실제 생활 속 문제 해결을 돕도록 서비스를 고도화한다. 국산 AI 골라 쓰는 '토큰팩토리'가 두뇌 서로 다른 AI 모델과 서비스를 연결하는 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 '토큰팩토리'가 자리한다. 업스테이지의 Solar를 비롯해 모티프테크놀로지스의 Motif, 솔트룩스의 LUXIA, NC AI의 VARCO, KT의 믿음 등 여러 국산 AI 모델을 한 플랫폼에서 운영한다. AI 연산과 인프라 운영에도 국내 기업의 기술을 활용한다. 리벨리온의 NPU를 비롯해 래블업과 베슬AI의 AI 인프라 운영 최적화 기술을 토큰팩토리와 결합한다. 서비스 종류와 이용 상황에 따라 적합한 AI 모델을 자동으로 연결하면서 서비스 운영의 안정성도 확보한다는 계획이다. 결국 이용자 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택할지 일일이 고민하지 않아도 된다. 여러 모델과 인프라를 뒤에서 통합 운영하고 서비스에 적합한 AI를 연결하는 구조를 통해 하나의 에이전트가 다양한 서비스를 처리하도록 만드는 방식이다. 공공부터 생활서비스까지…'AI 라스트마일' 노린다 KT 컨소시엄은 참여 기업들과 구체적인 서비스 기능을 확정한 뒤 공동 개발과 기술 검증에 들어간다. 서비스 준비와 베타서비스를 거쳐 상용화하는 과정에서 주요 기능과 차별화 요소를 단계적으로 공개할 방침이다. 기술과 보안 체계, 이용자 경험 등도 개발 단계에 맞춰 순차적으로 선보인다. 특히 초기 참여 기업에 국한하지 않고 외부 AI 모델과 서비스 사업자가 계속 들어올 수 있는 구조를 구축한다. AI 기술 자체의 경쟁을 넘어 다양한 국내 서비스가 AI 에이전트와 연결되는 생태계를 만드는 데 초점을 맞췄다. 박윤영 KT 대표는 “모두의 AI는 1인 1에이전트 시대로 가는 징검다리이자 국민 모두가 AI를 쉽고 편리하게 체감할 수 있는 'AI 기본사회' 실현의 첫걸음”이라고 말했다. 이어 “프로젝트 '이음'을 통해 국민 실생활의 문제를 해결하는 AI와 디지털 소외계층까지 포용하는 AI 라스트마일을 구현하겠다”며 “국내 최고 수준의 멀티모델과 KT 역량을 담은 토큰팩토리를 기반으로 빠르고 정확하며 안정적인 AI 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.

2026.09.04 14:36박수형 기자

AI스페라, 중동 시장 공략 확대…UAE 중심 파트너 3곳과 협력

사이버 위협 인텔리전스 기업 AI스페라(대표 강병탁)가 현지 파트너 네트워크 확대와 금융권 고객 확보를 바탕으로 중동 보안시장 공략을 강화한다. AI스페라는 테크파크스(TechParks), 클라우드스페라(CloudSphera), 리콘(Reconn) 등 3개사와 파트너십을 구축, UAE와 이집트를 중심으로 사업 기반을 확대하고 있다. 2024년 5월 테크파크스를 시작으로 2025년 11월 클라우드스페라, 2026년 5월 리콘과 순차적으로 협력 관계를 맺으며 현지 파트너 네트워크를 확충했다. 현지 파트너십은 실제 고객 확보로도 이어졌다. AI스페라는 올해 1월 테크파크스와의 협력을 통해 중동 지역의 주요 대형 은행을 고객으로 확보했다. 현지 파트너를 통한 사업 전개가 금융권 도입 성과로 연결된 사례로, 향후 지역 내 고객 확대를 위한 레퍼런스를 마련했다는 의미가 있다. 리콘과의 협력은 중동 시장 공략을 강화하는 동시에 아프리카까지 공급 기반을 넓히는 역할을 한다. 두바이 기반 사이버보안 유통기업 리콘은 AI스페라의 '크리미널 IP(Criminal IP)' 중동·아프리카 지역 공식 유통 파트너다. 중동과 북아프리카, 사하라 이남 아프리카 지역의 보안관제 서비스 기업(MSSP), 보안운영센터(SOC), 위협 분석팀 등을 대상으로 솔루션 공급을 추진한다. 리콘은 개념검증(PoC)부터 기존 보안 시스템과 연동, 위협 인텔리전스 교육, 도입 이후 기술 지원까지 제공한다. 현지 고객이 운영 중인 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 보안 오케스트레이션·자동화 및 대응(SOAR), 확장 탐지 및 대응(XDR) 플랫폼에 크리미널 IP를 연계해 위협 정보를 실제 보안 운영에 활용할 수 있게 지원한다. 크리미널 IP는 세계 약 43억 개의 IP 주소를 지속적으로 스캐닝한다. 실시간 IP 인텔리전스, 도메인 스캐닝, 공개출처정보(OSINT), 다크웹 모니터링 등을 통해 기업의 외부 위협 식별과 대응을 돕는다. 외부에 노출된 자산을 지속적으로 탐색하고 취약점과 악성 IP·도메인 연관성, 공격 명령제어(C2) 서버 등 위협 정보를 분석해 보안팀이 대응 우선순위를 판단할 수 있게 지원한다. 강병탁 AI스페라 대표는 “중동·아프리카는 기업과 기관이 외부 위협과 확대되는 공격표면을 보다 명확히 파악하려는 수요가 커지고 있는 전략적으로 중요한 시장”이라며 “크리미널 IP의 글로벌 위협 인텔리전스 및 ASM 역량과 현지 파트너의 전문성 및 고객 네트워크를 결합, 지역 보안팀이 노출된 자산과 위협을 식별하고 실제 사고로 이어지기 전에 대응할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 한편 크리미널 IP는 현재 150개 이상 국가에 서비스하고 있다. 팔로알토 네트웍스·포티넷·OpenCTI·Wazuh 등 40개 이상의 보안 플랫폼과 연동된다. AI스페라는 위협 인텔리전스 플랫폼 크리미널 IP와 AI 기반 위협 노출 관리 솔루션 'AITEM'을 바탕으로 국내외 사업 영역을 확대하고 있다.

2026.09.04 14:34방은주 기자

오픈AI 게임 빌더스 서울 성료…컴투스, 차세대 'AI 백엔드' 시연

오픈AI가 코딩 에이전트 '코덱스'를 활용해 개최한 첫 게임 개발 해커톤 '오픈AI 게임 빌더스 서울'이 지난달 31일 성황리에 마무리됐다. 이번 행사는 40개 본선 진출팀이 참여해, 개발자 한 사람이 인공지능(AI)과 대화하며 단 5시간 만에 웹브라우저 게임을 완성하는 방식으로 진행됐다. 오픈AI가 첫 글로벌 해커톤 개최지로 서울을 택한 것은 한국 시장 특유의 생태계 때문이다. 올리버 제이 오픈AI 인터내셔널 비즈니스 총괄은 "한국은 세계적인 수준의 게임 개발 기술력과 역동적인 개발자 커뮤니티를 동시에 갖춘 국가로, AI와 게임이 만나는 새로운 가능성을 실증하기에 가장 완벽한 장소"라고 설명했다. 현장에는 한국 온라인게임의 기틀을 다진 송재경 엑스엘게임즈 전 대표 등 1세대 개발자들이 멘토로 나섰다. 이들은 AI로 새로운 도전에 나선 차세대 창작자들의 프로젝트를 직접 살피며 코덱스 실무 활용 사례와 개발 노하우를 집중적으로 공유했다. 오프닝 기조연설을 맡은 송병준 컴투스 의장은 극도의 제약과 싸우던 초창기 모바일 게임 시절을 회고했다. 송 의장은 흑백 화면과 24KB 용량 한계 속에서 코드 한 줄을 아껴가며 그래픽과 게임 규칙을 담아냈던 과거와, 수십 GB 대작을 돌릴 만큼 발전한 현재의 기기 성능을 비교했다. 이어 송 의장은 코드를 일일이 입력하던 방식에서 AI와 대화하며 구현하는 시대로 변했음에도 게임의 본질은 변하지 않는다고 강조했다. 그는 "기술 환경이 아무리 바뀌어도 개발자가 던져야 할 질문은 결국 '어떤 재미를 줄 것인가'라는 본질에 있다"고 진단했다. 이날 해커톤 참가자들은 코덱스에 자연어로 지시를 내리며 아이디어를 즉시 화면으로 옮기고 테스트하는 과정을 거쳤다. AI와의 협업으로 1인 개발자가 커버할 수 있는 제작 범위가 극적으로 넓어지면서, 코드 작성 부담에서 벗어나 게임 규칙과 난이도 조율에 몰입할 수 있게 됐다. 하지만 프론트엔드 제작 속도가 대폭 단축됐음에도 플레이어가 접속할 백엔드 인프라 구축은 여전히 상용화의 장벽으로 작용하고 있다. 컴투스플랫폼은 행사 현장에서 계정 인증, 결제, 푸시 알림, 데이터 분석, 서버 운영 등을 한곳에서 연동하는 차세대 솔루션 '하이브 액실(Hive Axyl)'을 시연했다. 하이브 액실은 AI 개발 환경에 맞춰 개발자가 코덱스에 필요한 백엔드 기능을 요청하면 AI가 소프트웨어 개발 키트(SDK) 코드를 자동 구현하는 방식이다. 운영자는 콘솔 화면에서 설정과 변경 이력을 통합 관리할 수 있어 1인 창작자나 소규모 팀도 프로젝트 규모에 맞게 유연한 활용이 가능하다. 컴투스플랫폼은 글로벌 250여 개 게임에 적용돼 누적 이용자 9억 명을 확보한 기존 '하이브'의 운영 노하우를 바탕으로 이달 중 하이브 액실을 정식 출시한다. 최석원 컴투스플랫폼 대표는 "하이브 액실은 게임의 출시와 서비스 상용화까지 세상에 내놓을 장벽을 낮추는 핵심 솔루션이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.04 14:27정진성 기자

[AI인재강국] 피지컬 AI가 다시 불러낸 '세계'에 대한 질문

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 요즘 AI 분야를 가로지르는 키워드는 단연 '월드 모델(World Model)'이다. 거대 AI 모델들이 인터넷 스케일의 데이터를 학습해 그럴듯한 문장과 영상을 만들어내며 여러 영역들을 휩쓸고 있지만, 정작 몸을 입혀 화면 바깥의 현실로 데려와야 하는 피지컬 AI, 즉 로봇 AI 영역에서는 좀처럼 힘을 쓰지 못하고 있다. 효과적인 후속학습, 테스트타임 컴퓨트 같은 기법들을 통해 나름의 개선책을 찾아왔지만, 그 결과를 믿고 로봇을 현실에 그대로 풀어놓을 만한 수준에는 아직 이르지 못한 것이다. 그러다 보니 행동하기 전에 앞으로 일어날 결과를 미리 평가하고 검증할 수 있는 오라클, 즉 '월드 모델'이 점점 주목받게 됐다. 전세계 굵직한 연구소와 기업들이 일제히 '세계를 이해하고 미래를 시뮬레이션하는 AI'로 방향을 틀고 있는 이유다. 사실 월드 모델이라는 개념 자체는 새로울 게 별로 없다. 지금 이 순간에도 우리 머릿속에는 세계에 대한 어떤 정신적 모형이 존재한다는 것을 우리는 손쉽게 의식할 수 있다. 심리학과 로봇공학, 인공지능은 저마다 다른 언어로 이 '세계상'을 최소 수십 년 전부터 다뤄왔다. 1940년대 심리학자 케네스 크레이크가 제시한 '정신적 모형'의 개념은 외적 행동만을 과학의 대상으로 삼아야한다는 행동주의에 맞서 마음의 내적 과정을 들여다보기 시작한 '인지 혁명'을 예고했고, 그 흐름은 이후 인지과학과 AI 분야로까지 이어졌다. 그러니 지금의 '월드 모델' 붐은 새 개념의 등장이라기보다, '마음이 세계를 어떻게 담아내는가'라는 오래된 질문이 피지컬 AI라는 난제 덕분에 다시 귀환했다고 봐야할 것이다. 한동안 딥러닝과 스케일링의 시대를 지나며, 유연한 범용 학습 모델과 충분한 데이터만 있으면 고전적 이론이나 인지-물리 기반 모델은 굳이 필요하지 않다는 '씁쓸한 교훈'이 학계의 주류처럼 보이던 때가 있었다. 대규모 데이터를 쌓고 거기서 귀납적으로 일반화를 끌어내는 것이 중심이 된 것이다. 이전 세대에게 AI 연구란 계산적, 알고리즘적, 구현적 층위를 분석해 나가며 인지 구조의 본성을 밝히는 일이었으나 어느새 그런 시대는 저물고, 밝혀야할 '정보처리 과정과 구조'는 데이터에 기반한 '종단간의 대규모 학습'으로 조용히 대체되는 듯했다. 인간의 행동을 철저히 증류해서 똑똑한 AI를 만들 수 있다면 뭐가 더 필요하단 말인가? 이제 '피지컬 AI'라는 난제 덕분에 필수적인 구조로서의 '월드 모델', 즉 '세계상'에 대한 흥미롭고 심오한 질문들이 우리에게 돌아왔다. 그 세계는 데이터를 축적하다 보면 저절로 드러나는 대상이 아니라, 세계상을 구축해줄 내적 구조와 능동적인 과정을 통해 드러나는 대상일 것이다. 그런데, 그것이 구체적으로 어떤 형태를 가져야하는지는 뭐하나 뚜렷한 것이 없다. 월드 모델 안에 무엇이 어떻게 표상되며, 얼마나 명시적이어야 하는지, 무엇을 어디까지 어떻게 설계해야 하고, 또 무엇을 어디까지 어떻게 학습해야 하는 건지. 그래서 어쩌면 지금이야말로 진취적인 한국 AI 연구가 확실히 도약할 수 있을 시점인지도 모른다. 빅테크의 자본과 GPU 규모를 뒤쫓는 지루한 경쟁에서는 늘 한 걸음 늦을 수밖에 없지만, 세계를 어떻게 구조화할 것인가라는 흥미로운 질문 앞에서는 데이터의 크기보다 질문의 깊이와 대담한 시도가 중요해질 것이기 때문이다. 그래서, 나는 이 시기가 무척이나 반갑다.

2026.09.04 14:24조민수 컬럼니스트

AI시대 보안 리스크는?...프라이빗AI, '테크서밋' 개최

프라이빗에이아이(PRIBIT AI, 대표 김영랑)가 4일 반얀트리 서울에서 'AI 테크 서밋(AI Tech Summit)'을 개최했다. AI 시대 기업이 직면할 새로운 위험과 이를 관리하기 위한 전략을 제시했다. 프라이빗에이아이는 지난 7월 사명 변경을 계기로 기존 보안 기업에서 AI 거버넌스·위험통제 기업으로 사업 정체성을 새로 정립했다. AI활용이 기업 전반으로 확산하면서 데이터 접근과 권한, 실행 과정에서 발생하는 위험까지 통합적으로 관리하는 체계가 중요해졌다는 판단에서다. 이날 행사는 프라이빗에이아이의 새로운 사업 방향을 공유하는 동시에, AI 에이전트부터 금융권 AI·SaaS 도입, 국가 AI 보안 체계, 공급망 보안까지 AI 전환 과정에서 부상하는 주요 과제를 산업·기술·정책 관점에서 논의했다. 행사는 임문영 더불어민주당 의원 축사에 이어 손기욱 사이버안보학회 회장(서울과학기술대학교 교수)의 기조연설로 시작했다. 손 교수는 'AI 에이전트 시대, 사이버보안'을 주제로 AI가 사용자의 명령을 수행하는 단계를 넘어 데이터와 시스템에 직접 접근하고 업무를 실행하는 환경에서 나타날 수 있는 보안 위협과 새로운 대응 방향을 짚었다. 이어 김영랑 프라이빗에이아이 대표는 '사람과 AI가 공존하는 시대, 우리는 어떠한 리스크(Risk)를 대비해야 하나?'를 주제로 회사의 새로운 비전을 발표했다. 김 대표는 AI 시대 기업이 관리해야 할 위험의 범위가 어떻게 달라지고 있는지 설명하고, 이에 대응하기 위한 프라이빗에이아이의 사업 방향과 기술 전략을 소개했다. 프라이빗에이아이가 주목하는 것은 AI 자체의 성능보다 AI가 기업 안에서 실제 업무를 수행하는 과정에서 발생하는 위험이다. AI 에이전트가 내부 데이터와 API, 업무 시스템을 활용하기 시작하면 과도한 데이터 접근, 허가되지 않은 도구 호출, 중요 정보 반출, 잘못된 자동 실행처럼 기존 사이버 공격과는 다른 형태의 위험이 발생할 수 있다. 프라이빗에이아이는 AI 도입에 따른 과제를 개별 보안 위협보다 기업 운영 전반의 위험 관리 관점에서 바라봤다. 기업이 AI 활용 원칙과 허용 범위를 정하고, 데이터 접근과 권한, 실행 과정이 정해진 기준을 따르는지 지속적으로 확인할 수 있는 체계가 필요하다는 것이다. 오후 세션에서도 이러한 논의를 산업별로 구체화했다. 강형우 금융보안연구회 위원장(고려대학교 교수)은 'AI/SaaS 활용을 위한 금융권 제로트러스트 도입 전략'을 통해 규제가 엄격한 금융 환경에서 AI와 SaaS 활용을 확대하기 위해 필요한 신뢰 체계와 접근 통제 전략을 설명했다. 이어 프라이빗에이아이는 온디바이스 AI 관련 위협 탐지와 대응 기술, 공공기관 국가 망 보안체계 N2SF 단계적 도입 전략 등을 소개하며 실제 AI·클라우드 운영 환경에서 적용할 수 있는 통제 기술을 공개했다. 이와 함께 프라이빗에이아이와 협력 관계를 이어가고 있는 KT 박성식 법인사업담당 상무가 특별 연사로 나서 AI 활용 확대에 따라 정보 중요도와 맥락을 반영한 N2SF 기반 제로트러스트와 통신 네트워크 통제의 중요성을 소개했다. 국가 차원의 AI 보안 체계와 공급망 위험 관리도 주요 의제로 다뤄졌다. 김창훈 N2SF연구회 위원장(대구대학교 교수)은 '국가 AI CSF 설계 방향과 핵심 기술'을 주제로 AI 활용 확산에 대응하기 위한 국가 차원의 사이버보안 프레임워크를 제시했고, 이만희 공급망보안연구회 위원장(한남대학교 교수)은 'AI 전환 시의 공급망 보안'을 주제로 AI 활용 확대에 따라 중요성이 커지고 있는 소프트웨어와 데이터 공급망의 위험 관리 방안을 소개했다. 김영랑 프라이빗에이아이 대표는 "AI를 도입하는 것 자체보다 중요한 것은 기업이 어디까지 허용하고, 어떤 조건에서 실행할지 직접 정할 수 있는 체계를 갖추는 것"이라며 "소버린 AI 역시 외부 AI를 쓰지 않는다는 의미가 아니라, 외부 기술을 활용하더라도 데이터와 모델, 실행에 대한 최종 통제권은 기업이 가져야 한다는 개념"이라고 설명했다. 이어 "프라이빗에이아이는 AI를 막는 것이 아니라, 위험은 통제하면서 활용은 더 넓힐 수 있는 실행 환경을 만드는 데 집중하겠다"며 "이를 통해 보안 기술 기업을 넘어 기업의 AI 거버넌스와 위험 관리를 지원하는 회사로 역할을 확대해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.09.04 13:59방은주 기자

슈퍼컴 6호기+아이온큐 양자컴퓨터, 내년 상반기 서비스

한국과학기술정보연구원(KISTI)이 슈퍼컴퓨터와 아이온큐 양자컴퓨터를 활용하는 하이브리드형 서비스 시기를 내년 상반기로 잡았다. 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)·출연연구기관이 주최, 주관한 성과 홍보 프로그램이 3일 한국과학기술회관에서 진행된 가운데, 김강회 한국과학기술정보연구원(KISTI) 부원장이 기관 소개 두 번째 연사로 나서 이같이 언급했다. KISTI는 현재 슈퍼컴퓨터 6호기 한강과 아이온큐 이온트랩 양자컴퓨터 '템포'를 직접 연결하는 '양자-HPC 하이브리드 인프라' 구축 사업을 진행 중이다. 100물리적 큐비트 짜리다. 이날 행사에는 과기정통부 연구기관혁신정책과와 NST 미래전략소통실, 출연연 부원장 및 홍보실 등에서 참석했다. 첫 기관 소개 마이크는 장준연 한국과학기술연구원(KIST) 부원장이 잡았다. KIST는 최근 국가과학기술연구회(NST)와 출연연구기관이 개편 중인 임무 중심형 미션 설정과 전략연구사업을 2년 전인 지난 2024년 3월, 오상록 원장이 취임하자마자 바로 준비했다. 장 부원장은 "임무발굴을 위해 타운홀미팅과 PM회의 등 연구소별로 30회 이상 논의를 거쳐 임무를 발굴했다"며 "치열하게 고민했다"고 덧붙였다. KIST는 오상록 원장 체제가 들어선 이후 그해 7월 임무중심 연구소 2개를 출범시켰다. PM제도를 신설하고 외부 우수 인력 유치와 겸직 등 개방형 연구팀을 구성했다. 연구자와 조직 간 벽허물기 등을 선제적으로 시도했다. 현재 ▲차세대 반도체 ▲청정수소융합 ▲AI·로봇 ▲기후·환경 ▲뇌과학 ▲천연물연구소(강릉) ▲복합소재기술연구소(전북) 등 7개 임무 중심 연구소를 가동 중이다. 또 이를 뒷받침할 연구본부 3개를 만들어 미래기술을 탐색하고, 신규 임무가 도출되면 임무중심연구소를 통해 연구 사업화하는 선순환 체제를 갖췄다. 최근엔 보스턴에 미주 출연연 협력 거점도 만들었다. 장 부원장은 "KIST가 올해 60주년을 맞았다. 케치 프레이즈는 '리턴 투유'(다시, 국민과 미래를 향해)"라며 "글로벌 과학기술 패권 지형이 재편되고 있다. KIST도 멈춤없이 기술 주권 확보를 위해 최선을 다할 것"이라고 소개했다. 장 부원장은 또 최근 정부가 추진중인 기관 지방이전 이슈와 관련 "여러 이야기가 있지만, 불확실한 상태에서 이를 얘기하는 것은 적절하지 않은 것 같다"고 말을 아꼈다. 이어 김강회 KISTI 부원장이 나섰다. 김강회 부원장은 아이온큐 양자컴 도입에 대해 "현재 랙 등 기본 구조물은 이미 들어와 있는 상태다. 아이온큐 소속 전문가들도 KISTI서 작업 중이다. 세부 부품이 계속 들어오는 중"이라고 말했다. 김 부원장은 이에 앞서 지난해 KISTI 3대 성과로 ▲양자암호통신 기술 ▲과학기술 특화 생성형 AI핵심 역량 확보 ▲AI기반 기술사업화 분석 플랫폼 확산 등을 꼽았다. 오는 2030년까지 진행할 전략연구사업으로는 ▲보안특화 AI개발(피해 비용 감소효과 3조원) ▲신종 질병대응 솔루션 개발(10년 내 4,550억원 규모 시장 형성 예측) ▲차세대 게이트웨이 개발(수입대체 3,700억원)을 수행한다고 소개했다. 김 부원장은 슈퍼컴 6호기 '한강'에 대해 이달 내 연구현장 안내 및 공고를 거쳐 4분기 베타 및 공식 서비스를 개시할 예정이라고 설명했다. '한강'은 세계 10위 수준의 초고성능 컴퓨팅 인프라 확보 및 운영을 통해 국내 과학 난제 해결과 AI 기반 산업 경쟁력 강화 지원을 위해 구축 직업이 진행 중이다. 리소스는 국가 전략 분야 30%, 산학연 R&D 혁신 프로그램 55%, 산업혁신 15% 비율로 자원을 배분할 예정이다. 김 부원장은 또 "국가 공동활용형 과학기술 AI·컴퓨팅 허브 구축 사업과 관련 오는 2031년까지 3,546억원을 들여 40MW급 연면적 1만9,000㎠ 규모 AI·컴퓨팅 허브가 구축된다"고 말했다. 이 허브 구축 사업은 현재 과기정통부 구축형 R&D 사업 심의가 진행 중이다. 내년 3월까지 마무리되면, 4월 기획예산처 예산심의를 거쳐 2028년 사업이 출발한다. 50큐비트급 양자컴퓨팅 시스템 올해 연말 시연 한국표준과학연구원(KRISS)은 양자컴퓨터 연구개발 아이템이 주목 받았다. KRISS는 올해 연말께 50큐비트급 양자컴퓨팅 시스템 시연에 들어간다. 개발 기간은 내년 3월까지이지만, 현재 어느정도 마무리 개발 단계에 들어선 상태다. 박연규 한국표준과학연구원 부원장은 기관 역할과 중요성을 강조하며, 얘기를 풀어갔다. 헌법 제127조 제2항 '국가는 국가표준제도를 확립한다'는 내용이 담긴 기관 정문 표석 사진을 소개한 박 부원장은 "한국표준과학연구원은 국가표준기본법에 국가측정표준 대표기관으로 명시돼 있다. 표준이야말로 한 나라의 경쟁력을 나타내는 국가적,산업적 근간"이라며 그동안 진행해온 연구사업과 방향, 역할 등에 대해 자세히 소개했다. 중점 연구 추진 분야로 박 부원장은 ▲양자 ▲첨단 바이오 ▲반도체·디스플레이 ▲우주·항공을 꼽았다. 또 대형연구사업으로 10꼭지를 거론했다. 전략연구사업으로 ▲양자소재 성능평가 플랫폼 ▲첨단반도체 초정밀 측정분석 ▲첨단바이오의약품 품질관리 플랫폼 구축 ▲플래시 방사선 1초 암치료기 등 4꼭지와 양자플래그십으로 컴퓨팅과 센싱· 통신 등 2꼭지를 제시했다. 또 글로벌 톱 사업으로 ▲초연결 확장형 슈퍼양자컴퓨팅 ▲극한환경 적응형 2차전지 ▲초거대 계산 반도체 ▲유전자 세포치료 등 4개 전략 연구단을 소개했다. 박 부원장은 우리나라 양자컴퓨터 수준을 묻는 질문에 "IBM 오류정정 등의 신뢰도가 99%대라고 보면, 2~3년 차이가 나는 97% 정도로 따라 잡은 것 같다"며 "오는 2029년 100큐비트 급, 2032년 300큐비트 급 오류정정 초전도 양자컴퓨팅 시스템 개발이 목표"라고 말했다. 이날 행사에는 강노원 성과정책본부장도 함께 참석했다. 한편 한국표준과학연구원은 오는 9일 국회박물관 국회체험관에서 '양자-AI융합 패러다임에 따른 디지털 주권과 국가기술 전략'을 주제로 '2026 양자 국가전략기술 국회포럼'을 개최한다.

2026.09.04 12:22박희범 기자

[현장] 정부, 이용자 많은 '모두의 AI'에 GPU 더 준다

정부가 내년도 '모두의 인공지능(AI)' 예산 2500억원 가운데 1700억원을 그래픽처리장치(GPU) 확보에 투입하고 컨소시엄 운영과 AI 에이전트 확장에 각각 300억원과 500억원을 지원한다. GPU 예산은 실제 서비스 이용량과 이용자 활성도를 기준으로 차등 배분해 컨소시엄 간 경쟁·협력을 촉진한다. 과학기술정보통신부는 4일 한국프레스센터에서 카카오·KT·SK텔레콤 컨소시엄이 참여하는 '모두의 AI' 프로젝트의 내년도 후속 지원 예산으로 2500억원 편성안 세부사항을 공유했다. 정부는 GPU 이용 비용 1700억원과 컨소시엄 운영 지원비 300억원, 에이전트 확장 지원비 500억원을 위해 2500억원을 배정했다고 밝혔다. 가장 큰 비중을 차지하는 1700억원은 AI 서비스 운영에 필요한 GPU를 확보하는 데 사용한다. B200 GPU 약 2000장을 임차할 수 있는 규모로 현재 운영되는 챗봇 서비스에 투입되는 수준을 웃도는 연산 자원을 지원한다는 구상이다. 정부는 세 컨소시엄에 각각 100억원씩 총 300억원을 배정한다. 해당 예산은 시스템 운영과 서비스 안정성 확보 및 참여 기업과의 협업 비용 등에 사용될 예정이다. 나머지 500억원은 공공 에이전트와 개인 맞춤형 검색 등 AI 에이전트 생태계를 확장하는 데 투입한다. 외부 기업이 개발한 에이전트가 카카오·KT·SK텔레콤의 플랫폼에 자연스럽게 탑재돼 국민에게 서비스될 수 있도록 지원할 계획이다. 이날 김경만 과기정통부 AI정책실장은 GPU 지원 규모는 실제 서비스 이용량에 따라 달라질 수 있다고 봤다. 정부는 서비스 출시 이후 내년 3월께 컨소시엄별 이용자 수와 활성도를 확인한 뒤 GPU 사용량을 반영해 지원 예산을 배분할 방침이다. 김 실장은 "많은 이용자를 확보하고 서비스 활성도가 높은 컨소시엄이 더 많은 GPU 예산을 받을 것으로 보인다"며 "세 컨소시엄이 이용자 확보와 서비스 품질을 놓고 경쟁하도록 유도하면서 공공·민간 에이전트 확장에서는 협력하는 구조를 만들겠다"고 강조했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "실제 우리가 원하는 것은 경쟁하면서 협조 관계도 하는 것"이라며 "경쟁보다 협업의 형태를 띠면서 같이 꾸준하게 성장하는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.04 12:18김미정 기자

마키나락스, 정부 R&D 제재 항소…"과제 성과 실제 현장으로 이어져"

마키나락스가 정부 연구개발(R&D) 과제 제재 처분을 둘러싼 행정소송 1심 판결에 불복해 항소한다. 회사는 과제 평가와 별개로 기술 개발을 완료했으며 관련 성과가 실제 산업 현장에서 활용되고 있다는 입장이다. 4일 마키나락스에 따르면 회사는 중소벤처기업부의 국가 R&D 과제 제재 처분을 인정한 1심 판결에 불복해 항소 절차를 진행하고 있다. 이번 주 인지세 납부를 마치면 항소 제기 절차가 마무리될 예정이다. 이번 소송은 마키나락스가 2019년부터 수행한 'AI 기반 산업용 로봇팔 고장 예지 솔루션 개발' 과제에서 비롯됐다. 중기부는 과제 수행 결과를 재평가한 뒤 최하 등급인 '극히 불량' 판정을 내리고 국가 R&D 사업 참여 제한 1년과 1억 9447만원의 제재부가금을 부과했다. 1심 재판부는 과제 목표 달성 여부를 객관적으로 확인할 자료가 충분하지 않았다고 판단했다. 연구 과정에서 당초 계획과 달라진 부분이 있었고 과제 종료 당시 성능을 입증할 시험성적서가 제출되지 않은 점 등을 근거로 중기부 처분이 정당하다고 봤다. 과제 종료 이후 제출된 시험성적서만으로 기존 평가를 뒤집기 어렵다고도 판단했다. 마키나락스는 과제 평가와 별개로 기술 개발 성과는 실제 현장으로 이어졌다고 설명했다. 회사에 따르면 해당 과제를 통해 개발한 기술은 현재 실제 공장의 로봇에 적용돼 활용되고 있다. 회사는 과제 수행 당시 시험성적서를 제출하지 못한 절차상 미비가 이번 처분으로 이어졌다는 입장이다. 이에 기술 개발을 완료하고 실제 현장 적용까지 이뤄진 점 등을 토대로 항소심에서 다시 판단을 받기로 했다. 이번 소송이 회사 사업에 미치는 영향은 제한적일 것으로 예상했다. 마키나락스는 정부 R&D 과제를 주요 매출원으로 삼고 있지 않으며 사업상 필요한 기술 개발과 제품 공급으로 이어지는 경우를 중심으로 과제에 참여하고 있다고 설명했다. 1억 9447만원의 제재부가금은 이미 납부를 완료했다고 밝혔다. 마키나락스 관계자는 "해당 프로젝트는 성공적으로 완수했고 개발한 기술은 현재 실제 공장의 로봇에 적용돼 활용되고 있다"며 "과제 진행 과정에서 시험성적서를 제출하지 않은 절차상 미비를 이유로 내려진 처분을 납득하기 어려워 1심 판결에 항소할 예정"이라고 말했다.

2026.09.04 12:17김동원 기자

엑셈, 2026년 하반기 오라클 기술 세미나 성료

AI기반 IT 통합성능관리 전문기업 엑셈(대표 조종암, 고평석)이 3일 서울시 강서구 마곡동 소재 엑셈 사옥에서오라클 데이터베이스(DB) SQL 튜닝 세미나를 성료했다. 지난 3월 오라클 기술 세미나가 높은 관심 속에 빠르게 신청이 마감, 당시 참여하지 못한 많은 고객들에게 오라클 DB SQL 튜닝 노하우를 공유하기 위해 이번에 세미나를 추가로 진행했다. 이날 행사에도 대기업, 금융권, 공공기관 등 다양한 분야의 데이터베이스 운영 담당자 60여 명이 참석했다. 세미나에서는 엑셈 김규민 컨설턴트가 오라클 DB 성능 이슈 해결을 위한 다양한 SQL 튜닝 인사이트를 소개했다. 튜닝 대상 선정과 SQL Plan 해석, 인덱스 및 조인 최적화, 서브쿼리(Subquery) 개선 등 단계별 SQL 튜닝 방법론을 실무 관점에서 체계적으로 전달했다. 또한 엑셈은 세미나 참석 고객을 대상으로 AI 기능이 한층 강화된 자사 옵저버빌리티(Observability) 솔루션 '엑셈원(exemONE)'과 곧 정식 출시할 AI 기반 SQL 튜닝 솔루션, 거대언어모델 운영(LLMOps) 플랫폼 '엑셈블(eXemble)' 등 최신 솔루션도 소개했다. 엑셈은 올해 진행한 세 차례의 오프라인 세미나가 모두 성료한만큼 11월 포스트그레SQL(PostgreSQL) 세미나는 웨비나(온라인 세미나) 형식으로 진행할 예정이다. 11월 웨비나에서는 엑셈이 출간한 'PostgreSQL Wait Interface' 도서 저자들이 직접 내부 동작 메커니즘으로 이해하는 포스트그레SQL 성능 분석 노하우를 공유할 예정이다. 고평석 엑셈 대표는 "AI 인프라 성능과 비용을 좌우하는 핵심 요소는 데이터베이스"라며 "앞으로 엑셈 엔지니어들이 보유한 암묵지와 AI를 모두 활용해 고객사의 데이터베이스를 최상의 상태로 유지하겠다"고 밝혔다.

2026.09.04 12:05방은주 기자

인텔리빅스, 코스닥 상장예비심사 승인

안전 AI 딥테크 기업 인텔리빅스는 한국거래소에서 코스닥시장 상장예비심사 승인을 받았다고 4일 밝혔다. 상장 주관사는 미래에셋증권이다. 이 회사는 2000년 설립한 안전 AI 전문기업이다. 비전(Vision)AI를 기반으로 산업과 사회 현장에서 발생하는 각종 위험을 사전에 감지하고 대응하는 AI 솔루션을 개발, 공급하고 있다. 특히 생성형 AI 기반의 VLM(Vision Language Model, 시각언어모델) 기술과 비전AI를 융합한 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 통합안전 AI 플랫폼 'GenAMS(젠에이엠에스)'를 개발해 안전관제 기술을 선도하고 있다. 'GenAMS'는 화재, 도난, 쓰러짐, 교통사고, 차량 역주행 등 생활안전 분야는 물론 산업,건설현장과 국방 분야에서 발생할 수 있는 다양한 위험 상황을 AI가 인지•분석하고 대응할 수 있도록 지원하는 차세대 안전관제 플랫폼이다. 회사는 "우리 회사의 가장 큰 경쟁력은 AI 기술을 실제 매출과 이익으로 연결해 온 사업화 역량"이라면서 "기술특례 상장이 활발한 국내 AI IPO 시장에서 인텔리빅스는 지속적인 매출 성장과 흑자 실적을 기반으로 일반상장을 승인받아 투자자들의 주목을 받고 있다"고 설명했다. 실제, 회사는 13년 연속 흑자경영을 이어가고 있다. 매출은 2023년 183억원에서 2024년 340억원, 2025년 466억원으로 증가했다. 2022년부터 2025년까지 매출 연평균성장률(CAGR)은 54.4%에 달한다. 2025년에는 영업이익 49억원, 당기순이익 54억원을 기록했다. 고객 기반도 탄탄하다. 정부와 지방자치단체를 비롯해 삼성, 포스코, 현대차, LG그룹 등 주요 기업에 AI 안전 솔루션을 공급하며 다양한 산업 분야에서 레퍼런스를 확보했다. 성장동력도 확대하고 있다. 차세대 안전관제 플랫폼 'GenAMS'를 중심으로 전천후 AI 카메라 'VIXallcam(빅스올캠)', 4족보행 AI 순찰로봇 'ARGOS(아르고스)' 등으로 제품 포트폴리오를 확장했다. 특히 VIXallcam은 'CES 2026' 혁신상을 수상하며 기술 경쟁력을 인정받았다. 해외 사업도 본격화한다. 인텔리빅스는 현재 해외 8개국에서 총판 및 사업 파트너십을 구축하고 있다. 일본과 동남아시아, 호주 등을 중심으로 글로벌 사업 확대를 추진하고 있다. 인텔리빅스는 “우리는 지난 20여 년간 AI 기술을 실제 산업현장과 사업으로 연결하며 성장해 온 안전 AI 전문기업”이라며 “이번 코스닥 상장을 새로운 도약의 계기로 삼아 국내에서 검증한 안전 AI 기술과 사업 모델을 국방과 글로벌 시장으로 확대해 세계적인 안전 AI 기업으로 성장하겠다”고 밝혔다.

2026.09.04 11:29방은주 기자

KOSA, 사우디 '리프 2026'서 한국형 AI 연합 전면 배치

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 사우디아라비아에서 열린 글로벌 정보기술(IT) 전시회 '리프(LEAP) 2026'에 참가해 국내 주요 AI 기업들과 함께 한국형 풀스택 AI 역량을 집중 소개했다. KOSA는 지난 8월 31일부터 9월 3일까지 사우디 리야드에서 개최된 리프 2026에서 '한국 풀스택 AI 공동관'을 운영했다고 4일 밝혔다. 공동관에는 메가존클라우드, 퓨리오사AI, 업스테이지, NC AI, 유라클 등 국내 AI·클라우드 기업 5곳이 참여했다. 이들 기업은 AI 반도체(NPU), 클라우드 인프라, 거대언어모델(LLM), 산업 특화 AI, 엔터프라이즈 AI 플랫폼 등 AI 밸류체인 전반에 걸친 기술과 서비스를 선보이며 중동 시장 공략에 나섰다. 이번 공동관은 개별 제품을 소개하는 수준을 넘어 국내 기업들의 기술을 하나의 통합 패키지로 묶어 제안한 것이 특징이다. KOSA가 주도하는 한국 풀스택 AI 컨소시엄은 AI 반도체부터 인프라, 모델, 응용서비스, 운영관리까지 전 영역을 아우르는 기업들로 구성됐다. 특히 메가존클라우드를 중심으로 현지 산업 수요에 맞춘 통합 구축 모델을 제시하며 차별화에 나섰다. 참여 기업들도 각자의 핵심 기술을 공개했다. 퓨리오사AI는 차세대 AI 반도체 '레니게이드(RNGD)'를 소개했으며, 업스테이지는 문서 구조화 솔루션 '도큐먼트 파스'와 LLM '솔라 프로 4'를 전시했다. NC AI는 산업 현장의 디지털 전환을 지원하는 피지컬 AI 기반 디지털 트윈 기술을 시연했고 유라클은 AI 오케스트레이션 플랫폼 '오르다'와 AI 에이전트 플랫폼 '아테나'를 선보였다. 메가존클라우드는 AI 반도체와 클라우드 인프라를 통합 운영하는 관리형서비스(MSP) 및 플랫폼 구축 역량을 소개했다. KOSA는 전시 기간 동안 사우디 정부 기관과 현지 기업 관계자들을 만나 산업별 디지털 전환 수요를 확인하고 협력 방안을 논의했다. 협회는 이번 전시회를 계기로 컨소시엄 참여 기업들의 현지 사업 기회를 확대하고 중동 지역 협력 네트워크를 강화해 나갈 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "AI 반도체와 모델, 인프라를 아우르는 풀스택 협력이 글로벌 시장에서 중요한 경쟁력으로 부상하고 있다"며 "국내 기업들의 기술력을 결집해 사우디를 비롯한 중동 시장에서 실질적인 사업 성과를 창출할 수 있도록 협력 기반 확대에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.09.04 11:28남혁우 기자

[최홍석 칼럼] AI 에이전트가 달리려면 어떤 도로가 필요한가

"AI 추론은 '빠른 망'이 아니라 '예측 가능한 망'을 원한다. 지연이 작은 것보다 지연이 일정한 것이 AI 에이전트 서비스의 품질을 결정한다." 이 시리즈는 지금까지 망을 어떻게 만드는가, 즉 인프라의 언어로 이야기해 왔습니다. 4월 OpenROADM, 5월 SRv6·RON, 6월 소버린 AI, 7월 자율화 거점, 8월 6G 설계 철학, 이 모든 논의가 궁극적으로 수렴하는 질문이 바로 이것입니다. 그 망 위에서 무엇이 달리는가. 2026년, AI 에이전트 서비스가 본격화되면서 네트워크에 완전히 새로운 요구사항이 생겼습니다. 챗봇이 아닙니다. 스스로 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 판단해 다음 행동을 결정하는 에이전틱 AI가 실시간으로 서비스되기 시작했습니다. 이 에이전트들이 달리려면 지금까지와는 다른 종류의 도로가 필요합니다. 그 도로를 누가 깔 것인가, 통신사의 가장 현실적인 기회이자 도전이 여기 있습니다. AI 추론 트래픽은 기존 데이터와 무엇이 다른가 AI 에이전트 서비스가 네트워크에 요구하는 것은 단순한 대역폭 확대가 아닙니다. 트래픽의 성격 자체가 다릅니다. 세 가지 핵심 차이가 있습니다. 첫째, 예측 가능한 지연과 지터입니다. 음성 AI 에이전트처럼 대화형 서비스는 응답이 약 500ms를 넘으면 지연감을 줄 수 있어, 클라이언트 기준 time-to-first-token(TTFT)을 중요한 SLO로 둡니다. 원격 제어·협력 제어와 같은 안전 중요 서비스는 지연과 지터가 안전성에 영향을 줄 수 있으므로, 안전 기능을 원격망 품질에만 의존하지 않고 로컬 폐루프·이중화와 함께 설계해야 합니다. 일반 인터넷 트래픽은 평균 지연만으로도 충분한 경우가 많지만, 실시간 AI 서비스는 워크로드별로 P99 등 꼬리 지연 목표를 관리해야 합니다. 둘째, 버스트성(Burstiness)입니다. AI 에이전트 서비스는 동시 요청이 순간적으로 폭증하는 특성을 가집니다. 중앙 집중식 추론 클러스터는 이 버스트 구간에서 처리 용량이 포화되고, 지연이 급격히 증가합니다. 컴캐스트와 엔비디아의 GTC 2026 벤치마크는 이를 명확히 보여줍니다. 버스트 트래픽 조건(P99)에서 단일 중앙 집중식 클러스터는 오히려 처리량이 감소한 반면, 4개 엣지 사이트에 분산된 AI 그리드는 42,362 토큰/초 처리량을 유지했습니다. 셋째, 멀티-티어 분산 처리입니다. 일부 에이전틱 AI 서비스는 단일 모델만으로 처리되지 않으며, 디바이스·엣지·코어의 서로 다른 모델과 도구가 협력할 수 있습니다. 디바이스에서 경량 추론, 엣지에서 도메인 특화 모델, 코어에서 대형 모델을 선택적으로 활용하는 구조입니다. 다만 일반적인 에이전트 서비스가 계층 간 마이크로초 단위 동기화를 요구하는 것은 아니며, 엄격한 시간 동기는 TSN 기반 산업 제어 등 특정 워크로드의 요구사항입니다. NPU 서버와 AI Grid — 추론 인프라의 새 지형 NPU 서버란 무엇인가 GPU가 병렬 연산에 폭넓게 활용되는 반면, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산에 특화된 가속기입니다. 일부 추론 워크로드에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이나 비용 측면에서 이점을 낼 수 있지만, 실제 성능은 모델 구조·정밀도·메모리 구성·배치 크기·소프트웨어 생태계에 따라 달라집니다. CPU가 시스템 운용·데이터 처리를 맡고 NPU 또는 GPU가 AI 연산을 가속하는 이종 컴퓨팅 구조가 일반적입니다. AI Grid — 분산 추론 인프라 엔비디아는 GTC 2026에서 AI 그리드 레퍼런스 아키텍처를 발표했습니다. 핵심은 지역 PoP, 중앙국, 메트로 허브와 엣지 거점에 가속 컴퓨팅을 배치해 지리적으로 분산된 AI 추론 플랫폼을 구성하는 것입니다. 약 10만 개라는 수치는 개별 텔코의 자산이 아니라 전 세계 통신사와 분산 클라우드 사업자가 운영하는 분산 네트워크 데이터센터의 합산 추정치입니다. 기지국은 모든 곳에 추론 서버를 두기보다, 전력·냉각·경제성을 검토해 선택적으로 활용할 수 있는 미래 배치점으로 보는 편이 정확합니다. 한 가지 구현 방식은 코어 AI 팩토리, 지역 엣지 노드, 그리고 선택적 AI-RAN 거점으로 역할을 나누는 것입니다. 코어에서는 대형 모델 학습·파인튜닝과 광역 서비스가, 지역 엣지에서는 지연·데이터 주권·대역폭 요구가 높은 추론이 수행될 수 있습니다. AI-RAN은 RAN과 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원 공유를 검증하는 단계이며, 모든 기지국이 사용자 추론을 처리한다는 뜻은 아닙니다. 사용자와 데이터에 가까운 곳에서 처리하면 왕복 구간을 줄일 수 있지만, 종단간 지연은 무선·전송·큐잉·모델 처리 시간을 함께 고려해야 합니다. 통신사가 설계해야 할 네 가지 네트워크 요건 AI 그리드가 제 성능을 발휘하려면 그것을 연결하는 네트워크가 AI 추론 트래픽의 특성을 수용할 수 있어야 합니다. 4개의 구체적 요건이 있습니다. ① SRv6 기반 결정론적 경로 제어 일반 IP 망에서는 혼잡이나 장애에 따라 경로와 지연이 변동할 수 있습니다. SRv6의 SR Policy는 소스에서 명시 경로를 지정하는 기반이 되어, 지연 민감 트래픽의 경로 변동을 줄이는 데 활용할 수 있습니다. 다만 SRv6만으로 결정론적 레이턴시가 보장되지는 않습니다. 보장형 지연을 위해서는 용량 설계, 자원 예약, 입장 제어, 큐잉·스케줄링과 필요 시 DetNet·TSN 같은 메커니즘을 함께 적용해야 합니다. 따라서 SRv6 단일 패브릭은 AI Grid 연결의 유용한 기반이지만, 그 자체가 충분조건은 아닙니다. ② 5G 네트워크 슬라이싱...AI 추론 전용 슬라이스 AI 추론·일반 데이터·IoT 센서 데이터는 서로 다른 QoS 요건을 가질 수 있습니다. 5G 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리 인프라 위에서 용도별 논리 네트워크와 정책을 구성하는 기능이며, 실제 보장 범위는 RAN·전송·코어·애플리케이션을 포함한 종단간 설계와 SLA에 좌우됩니다. 노키아와 AWS는 MWC 2026에서 AI가 네트워크 KPI와 상황 정보를 바탕으로 슬라이싱 정책을 조정하고, SMO를 통해 RAN 정책을 적용하는 인텐트 기반 사례를 발표했습니다. 이는 기업 AI가 표준 API로 슬라이스를 직접 협상한 상용 구조라기보다, 자동화된 정책 운영을 향한 실증 사례로 보는 것이 적절합니다. ③ 엣지 UPF 분산 배치 5G 코어의 UPF(User Plane Function)를 엣지 가까이 분산 배치하면 사용자 트래픽을 중앙 코어까지 보내지 않고 인접한 서비스 거점으로 분기할 수 있습니다. 다만 UPF가 AI 추론을 직접 수행하는 것은 아닙니다. UPF는 로컬 브레이크아웃을 제공하고, 인접한 MEC 또는 AI 서버가 추론을 수행하는 구조가 일반적입니다. 지연 개선 효과는 배치 위치·무선 구간·전송망·모델 처리 시간에 따라 달라지며, sub-15ms와 같은 목표는 특정 서비스와 측정 범위를 명시해 검증해야 합니다. ④ gNMI 기반 실시간 레이턴시 가시성 AI 그리드에서는 네트워크 지연·손실·혼잡뿐 아니라 추론 지연, 처리량, 큐 깊이, 가속기 사용률 같은 애플리케이션·플랫폼 지표를 함께 관측하고, 오케스트레이터가 이를 바탕으로 요청을 적절한 노드에 배치하는 구조가 필요합니다. gNMI 스트리밍 텔레메트리는 네트워크 장비 상태를 수집하는 유용한 인터페이스이지만, 추론 성능 관측이나 동적 라우팅 전체를 대신하지는 않습니다. 애플리케이션 관측성, 용량 관리, 정책·트래픽 제어와 결합해야 합니다. 아카마이는 요청을 적절한 컴퓨팅 계층에 매칭해 비용과 레이턴시를 함께 최적화하는 접근을 제시했습니다. 글로벌 Telco의 실제 구현 사례 컴캐스트 × 엔비디아...AI 그리드 레퍼런스 검증 (2026.03) 컴캐스트는 엔비디아와 함께 깊은 분산 네트워크 아키텍처를 AI 그리드로 활용하는 협업을 발표했습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크에서 퍼스널l AI의 음성 소형 언어 모델을 RTX PRO 6000 GPU 기반의 4개 사이트 AI Grid에 분산 배치했을 때, 상관된 버스트 트래픽에서도 음성 상호작용의 종단간 지연을 500ms 목표 안에서 유지했습니다. 같은 시험 조건에서 중앙집중형 구성과 비교한 토큰당 비용 절감은 버스트 시 76.1%였습니다. 이는 특정 모델·하드웨어·트래픽 조건의 결과이며 일반적 비용 절감률로 해석해서는 안 됩니다. SKT × Arm × 리벨리온...국산 NPU 기반 AI 추론 인프라 (2026.04) SKT는 Arm·리벨리온과 3자 협약을 통해 Arm AGI CPU와 리벨리온 RebelCard NPU를 결합한 AI 추론 서버를 공동 개발하고, 자사 AI 데이터센터에서 성능·안정성을 실증하기로 했습니다. A.X K1 모델의 운영도 검토 대상이며, 현 시점에서는 상용 도입 완료가 아니라 개발·검증 단계로 표현하는 것이 정확합니다. SKT는 별도의 GPU 기반 AI 인프라 협력도 추진하고 있어, 향후 NPU와 GPU를 워크로드별로 병행 활용할 가능성이 있습니다. AT&T × 시스코 × 엔비디아...제로-트러스트 AI 추론 아키텍처 (2026.03) AT&T와 시스코는 달라스 디스커버리 디스트릭트에서 엔비디아 GPU와 시스코의 파일럿 플랫폼을 활용한 공개안전 사용사례를 시연했습니다. 이 협력은 전용 IoT 코어, 로컬 트래픽 분기, 엣지 컴퓨팅과 제로-트러스트 보안을 결합해 실시간 AI를 네트워크 가까이 제공하려는 접근입니다. 다만 이는 상용 전면 배치라기보다 시연·파일럿과 산업 적용 확대 단계로 보는 것이 정확합니다. 인도삿 × 노키아 × 엔비디아...소버린 AI 그리드 (2026.06) Indosat Ooredoo Hutchison는 2026년 3월 MWC에서 노키아·엔비디아와 함께 동남아시아 최초의 AI-RAN 기반 레이어3 5G 통화를 실증했습니다. 노키아 에어스케일 무선 장비와 RAN 소프트웨어가 엔비디아 GPU 가속 인프라 위에서 동작하며, AI와 RAN 워크로드를 동일한 컴퓨팅 자원에서 동시에 처리할 수 있음을 기능적으로 검증한 사례입니다. 이후 인도네시아 현장 시험과 망 현대화는 추진 단계이므로, AI 그리드와 AI-RAN의 전국 상용 구현 완료로 단정하지 않는 것이 적절합니다. 한국 통신사의 실행 과제...지금 무엇을 결정해야 하는가 영국 리서치 컨설팅 회사인 Analysys Mason에 따르면 통신사의 GPUaaS 수익은 2024년 1억 달러 미만에서 2030년 96억 달러로 성장할 전망이며, 전 세계 약 30개 사업자가 이미 GPUaaS를 출시했습니다. 다만 맥킨지의 잠재 시장 규모와 Analysys Mason의 Telco 수익 전망은 대상 범위와 산정 방법이 달라 이를 단순 점유율로 비교하기에는 한계가 있습니다. 핵심 메시지는 기회가 존재하되, 통신사가 하이퍼스케일러·네오클라우드와 직접 규모 경쟁하기보다 데이터 주권, 연결성, 지역 엣지, 산업별 통합 서비스처럼 차별화 가능한 영역을 선택해야 한다는 점입니다. 국내 통신사의 현실적 준비 순서는 다음과 같습니다. 결론 : 망이 추론 인프라가 되는 시대, 도로를 먼저 깔아야 한다 AI 에이전트 서비스에는 단순히 빠른 망보다 워크로드별로 예측 가능한 종단간 성능, 관측성, 보안과 비용 효율이 중요합니다. 이 시리즈가 다룬 SRv6 단일 패브릭, OpenROADM 개방 광전송, TM Forum L4 자율화 거점은 이러한 AI 추론 인프라의 기반이 될 수 있습니다. 다만 각각은 충분조건이 아니라, 컴퓨팅·오케스트레이션·보안·운영 설계와 결합돼야 합니다. 엔비디아의 AI 그리드 레퍼런스 설계, SKT의 NPU 기반 추론 서버 개발, 인도삿의 소버린 AI와 AI-RAN 추진은 통신사가 분산 추론 인프라의 유력한 제공자가 될 수 있음을 보여 줍니다. 그러나 CDN·분산 클라우드·엔터프라이즈 엣지 사업자도 경쟁과 협력의 대상입니다. 통신사의 강점은 광범위한 접속망과 지역 거점, QoS·보안·운영 역량을 결합해 특정 산업과 지역에 차별화된 서비스를 제공하는 데 있습니다. "AI 에이전트 시대에 통신사의 역할은 단순한 전송 제공을 넘어, 연결성과 분산 컴퓨팅을 결합한 서비스 운영자로 확장될 수 있습니다. 다만 이 역할은 단독 소유권이 아니라 클라우드·CDN·장비·애플리케이션 사업자와의 생태계 경쟁 및 협력 속에서 형성될 것입니다." 도로가 없으면 어떤 차도 달릴 수 없습니다. AI 에이전트 서비스의 시대에 그 도로를 먼저 깔기 시작하는 통신사가, 다음 10년의 AI 인프라 패권을 가져갑니다.

2026.09.04 11:18최홍석 컬럼니스트

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