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알플레이게임즈, 신작 AI 캐릭터챗 웹게임 '이세계 서바이버' 출시

알플레이 게임즈가 미니멈 스튜디오와 협업한 신작 웹게임 '이세계 서바이버'를 출시했다고 29일 밝혔다. 이세계 서바이버는 알플레이의 AI 캐릭터챗 기반 지식재산권(IP)을 활용해 제작된 서브컬처 액션 게임이다. 이용자는 이세계에 소환된 캐릭터들과 함께 몰려오는 적을 상대하며 생존해야 하며, 캐릭터 수집과 성장, 스킬 조합 등을 통해 매 플레이마다 다른 전투 경험을 즐길 수 있다. 이번 작품에는 알플레이 플랫폼에서 활동 중인 인기 크리에이터 야화, 시오쨘, 잔느, 비타민, 벨벳이 캐릭터 보이스(CV)로 참여했다. 알플레이 게임즈는 플랫폼 내에서 인지도를 쌓은 크리에이터와 게임 캐릭터를 연결해 팬층 몰입도를 높인다는 계획이다. 게임은 서바이버 라이크 장르 특유의 직관적인 전투 재미와 서브컬처 캐릭터 요소를 결합한 것이 특징이다. 짧은 플레이 구조 안에서도 캐릭터 수집과 강화 요소를 배치해 반복 플레이 동기와 성장 체감을 강화했다. 개발을 맡은 미니멈 스튜디오는 '캣걸 서바이버' 등을 선보인 국내 인디 게임 개발사다. 알플레이 게임즈는 미니멈 스튜디오의 장르 개발 경험과 알플레이의 AI 캐릭터챗 IP를 결합해 웹 기반 환경에서도 접근성 높은 게임 경험을 제공한다는 방침이다. 알플레이 게임즈는 별도 앱 설치 없이 웹에서 게임을 즐길 수 있는 웹게임 기반 ESD 플랫폼이다. ASMR, 스트리밍, AI 캐릭터챗 등 자사 서브컬처 콘텐츠 생태계를 게임으로 확장하며 창작자와 이용자가 함께 IP를 성장시키는 구조를 지향하고 있다. 알플레이 게임즈 관계자는 "이세계 서바이버는 AI 캐릭터챗으로 먼저 사랑받은 캐릭터와 세계관을 실제 플레이 경험으로 확장한 작품"이라며 "크리에이터 보이스 참여를 통해 팬들이 더욱 몰입감 있게 즐길 수 있는 게임 경험을 제공하고자 했다"고 전했다.

2026.05.29 16:04진성우 기자

레드햇이 제시하는 AI 시대 기업 자동화 전략은?

레드햇이 인공지능(AI) 시대 기업 자동화 운영 전략을 공유했다. 레드햇은 지난 28일 서울 잠실 롯데월드타워 스카이31 컨벤션에서 '앤서블 오토메이트 2026'을 열었다고 29일 밝혔다. 이번 행사는 '도구를 넘어 플랫폼으로: 통제 가능한 자동화 운영 전략'을 주제로 진행됐다. 이날 약 200명이 행사를 찾아 키노트와 부스를 통해 고객 성과를 들었다. 이날 기조연설을 진행한 이민성 한국레드햇 상무는 단편적인 자동화 도구만으로는 복잡해진 기업 IT 환경을 관리하기 어렵다고 주장했다. 자동화가 단순 반복 업무를 줄이는 수준을 넘어 정책과 보안이 반영된 운영 체계로 바뀌어야 한다는 설명이다. 이 상무는 태스크 기반 자동화와 이벤트 기반 자동화, AI 기반 자동화를 한 플랫폼에서 연결하는 '멀티모드 자동화' 전략을 제시했다. 이는 레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼으로 검증된 자동화 절차와 실시간 이벤트 대응, AI 기반 의사결정을 적재적소에 실행하는 방식이다. 이어진 세션에서는 자동화 투자 효과를 실제 업무 성과로 연결하는 방안이 다뤄졌다. 황인수 한국레드햇 상무는 스크립트 중심 운영에서 벗어나 전사 거버넌스를 갖춘 자동화 체계로 전환하는 방법을 공유했다. 또 비용 절감 효과를 확인할 수 있는 분석 대시보드 활용 전략도 소개했다. 금융 보안 영역에서는 성희경 한국레드햇 이사가 금융사 사례 바탕으로 서버 중심 제로 트러스트 보안 아키텍처와 제로옵스 기반 운영 전략이 소개됐다. 서 이사는 보안 운영의 핵심을 지속성으로 보고 사람이 정책 설계와 감독에 집중할 수 있는 정책ㄷ 기반 자동화 운영 체계 필요성을 강조했다. 이후 지능형 IT 서비스 관리 방안도 주요 주제로 다뤄졌다. 에이전틱 AI와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용한 운영 전략을 비롯해 이커머스 기업 네트워크 운영 혁신 사례, 자동화 확산을 위한 앤서블 오토메이션 플랫폼 스타터 팩 도입 전략 등이 소개됐다. 레드햇은 앞으로도 지능형 자동화 플랫폼을 앞세워 기업의 운영 효율과 보안 경쟁력을 함께 높이는 데 주력할 계획이다. 고객과 파트너 협업을 통해 자동화 기반 디지털 전환 지원도 이어간다는 방침이다. 이민성 한국레드햇 상무는 "자동화는 전사적 정책과 보안이 내재된 지능형 운영으로 재정의돼야 한다"고 밝혔다.

2026.05.29 15:58김미정 기자

"AI 무기화로 방어 속도 못 따라가…RMF 중요성 커져"

급변하는 사이버위협 환경 속에서 안전 확보를 위한 위험관리(RMF) 중요성이 커지고 있는 만큼, 투명하고 신뢰 가능한 위험평가 제도를 마련해야 한다는 산·학·연·군 보안 전문가들의 제언이 나왔다. 한국정보보호학회(KIISC) 위험관리(RMF)연구회와 국군방첩사령부는 29일 아주대 성호관에서 '2026 KIISC 위험관리 및 보안관리체계 실무 워크숍'을 개최했다. 이날 행사에는 여러 관점에서 RMF를 해석한 제언과 더불어 한국형 RMF인 'K-RMF'를 실무 관점에서 어떻게 반영해야 하는지 등을 중점적으로 논의했다. 행사에 앞서 KIISC RMF연구회 위원장을 맡고 있는 곽진 아주대 사이버보안학과 교수는 개회사에서 "AI 시대로의 변화는 AI가 곧 무기화되는 시대가 오는 것으로 받아 들이는 수밖에 없다"며 "AI의 무기화는 방어자로 하여금 그 속도를 따라가기 어려워질 수밖에 없다. 이에 따라 위험을 수용하는 절차를 거치게 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "처리·관리해야 하는 항목과 적절하게 패치하고 제거할 수 있는 항목 등을 통틀어 위험관리라고 이야기한다"면서 "AI 시대는 위험 관리 중요성이 강조될 수밖에 없다. 이번 워크숍에 여러 실무진이 실무적 관점에서 위험 관리를 어떻게 해야 하는지 발표를 준비했는데, 현장에서 많은 도움이 됐으면 한다"고 덧붙였다. 발표자로 나선 김무용 국군방첩사령부 사이버보안 실장은 "한국정보보호학회는 2023년 첫 번째 위험관리 워크숍 개최 이후 현재까지 공공과 민간을 아우르는 모든 영역에서 K-RMF에 대한 인식을 높이는 데 중요한 역할을 해오고 있다"며 "이미 국방에서는 국방 사이버보안 지원 체계를 전력화하고, K-RMF로 보안을 통제하는 등 많은 영역에서 제도화되며 완전한 정착이 이뤄졌다"고 진단했다. 그는 "이런 가운데 개최한 이번 워크숍은 산·학·연 각계 전문가들의 다양한 환경과 발전 방안을 논의하고 RMF를 더욱 공고히하는 뜻깊은 자리가 될 것으로 전망한다"며 "나아가 K-RMF가 AI 보안, 제로트러스트, 공급망 보안 등 새로운 보안 영역에서도 중요한 역할을 수행할 수 있게 많은 관심과 협력을 기대한다"고 말했다.

2026.05.29 15:52김기찬 기자

[유미's 픽] 오픈AI 김경훈 vs 앤트로픽 최기영…韓 AI 영업전 막 올랐다

챗GPT와 클로드의 경쟁이 한국에서 '영업전'으로 번지고 있다. 개인 사용자 확보 경쟁을 넘어 공공기관, 대기업, 개발조직, 산업별 파트너십을 누가 먼저 장악하느냐가 승부처로 떠오르면서 양사가 한국인 수장 선임을 마치고 본격적인 힘겨루기에 들어간 분위기다. 29일 업계에 따르면 오픈AI는 김경훈 전 구글코리아 사장을 오픈AI코리아 총괄 대표로, 앤트로픽은 최기영 전 스노우플레이크코리아 지사장을 한국 대표로 각각 선임했다.글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장을 주도하는 두 회사가 모두 현지 수장 체제를 갖추면서 국내 AI 시장 경쟁은 새 국면에 들어섰다. 그간 챗GPT와 클로드의 경쟁이 모델 성능과 개인 이용자 확보를 중심으로 펼쳐졌다면, 앞으로는 기업 영업, 공공 협력, 개발자 생태계, 산업별 레퍼런스 확보가 핵심 승부처가 될 전망이다. 두 회사가 한국인 대표를 앞세운 것은 국내 시장 대응이 단순 마케팅 단계를 넘어 본격적인 영업·정책·파트너십 실행 단계로 들어섰다는 의미로 풀이된다. 특히 두 대표의 이력은 양사의 한국 전략 차이를 보여준다는 평가를 받고 있다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 구글코리아 사장, 구글 마케팅 솔루션 한국 총괄, 아태지역 전략·운영 총괄 등을 거쳤다. 베인앤컴퍼니 서울 오피스에서도 정보통신기술(ICT), 소비재, 제조 등 다양한 산업의 전략 프로젝트를 수행했다. 플랫폼, 광고, 컨설팅, 글로벌 조직 운영 경험을 갖춘 만큼 오픈AI의 한국 사업에서도 정부·대기업·개발자 생태계를 연결하는 역할을 맡을 것으로 보인다. 최기영 앤트로픽 한국 대표는 국내 기업용 소프트웨어와 클라우드 시장에서 오래 활동한 인물이다. 직전에는 스노우플레이크코리아 지사장을 지냈고 구글 클라우드, 어도비, 오토데스크, 마이크로소프트 등 글로벌 기술 기업에서 한국 사업을 이끌었다. 또 대기업 계정 영업, 클라우드 파트너십, 데이터 기반 업무 전환에 강점을 가진 인사로 평가된다. 업계 관계자는 "오픈AI가 김 대표를 통해 정책·플랫폼·생태계 확장에 힘을 실을 듯 하다"며 "앤트로픽은 최 대표를 앞세워 기업용 AI 영업과 개발자 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다"고 말했다. 오픈AI, 공공·인프라·대기업으로 시장 상단 공략 오픈AI는 한국 시장에서 공공·인프라 협력에 무게를 두는 모습이다. 한국을 챗GPT 사용자가 많은 시장으로만 보지 않고 반도체와 데이터센터, 통신, 제조, 금융 등 AI 수요가 큰 산업 기반을 갖춘 전략 거점으로 평가하고 있다. 최근에는 오픈AI 본사 주요 경영진의 방한을 계기로 정부 부처와 공공기관, 대기업과의 접점을 넓히고 있다는 점도 주목할 부분이다. 오픈AI는 국내서 사이버보안, 공공 인프라, 정책금융, 산업별 AI 도입 등 다양한 분야에서 협력 가능성을 모색하고 있다. 한국이 AI 서비스 소비 시장을 넘어 인프라·산업 파트너 국가로 부상하고 있다는 판단에서다. 기업 고객을 겨냥한 행보도 올 들어 본격화하고 있다. 지난 27일에는 서울에서 국내 기업 비즈니스·기술 경영진 130여 명을 대상으로 첫 '이그젝 서밋'을 열고 엔터프라이즈 AI 적용 전략을 공유했다. 경쟁사인 앤트로픽이 최 대표 선임과 함께 기업 시장 공략에 본격 나설 채비를 하자 선제적으로 방어에 나선 것이다. 업계에선 오픈AI가 앞으로 대규모 사용자 기반과 API 생태계를 앞세워 기업 고객을 확대할 가능성이 큰 것으로 보고 있다. 또 챗GPT 엔터프라이즈, 코딩 도구, API 플랫폼을 기반으로 대기업의 업무 자동화, 고객 응대, 개발 생산성 향상, 데이터 분석 수요를 공략할 것으로 예상했다. 업계 관계자는 "오픈AI의 강점은 브랜드 인지도와 범용성"이라며 "챗GPT는 이미 국내 개인 사용자와 기업 실무자 사이에서 널리 쓰이고 있어 이를 바탕으로 공공기관과 대기업, 스타트업까지 아우르는 생태계 확장을 추진할 수 있다는 점이 경쟁력"이라고 밝혔다. 앤트로픽, 클로드·클로드 코드 앞세워 기업 현장 침투 앤트로픽은 최기영 한국 대표 선임을 계기로 국내 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다. 한국은 클로드 사용량이 빠르게 늘고 있는 시장인 데다 기술·창작·개발 분야 활용도가 높은 곳으로 꼽힌다. 당초 앤트로픽은 아시아태평양 지역에서 일본과 인도에 무게를 둔 것으로 알려졌지만, 올해 들어 한국 내 클로드 수요가 커지면서 현지 대응 필요성이 높아진 것으로 풀이된다. 실제 와이즈앱·리테일에 따르면 지난 4월 클로드의 한국 월간 사용자는 241만 명으로 전년 동월 대비 1148% 증가했다. 1년 만에 약 12배로 늘어난 셈이다. 제미나이는 같은 기간 1034%, 챗GPT는 34% 증가했다. 앤트로픽은 최 대표 선임을 기점으로 이 같은 개인·개발자 사용 증가세를 조직 단위 계약으로 전환하는 데 주력할 것으로 보인다. 클로드와 AI 코딩 도구 클로드 코드가 국내 개발자·실무자 사이에서 먼저 입지를 넓힌 만큼, 대기업 업무 시스템, 개발 환경, 데이터 분석 업무로 활용 범위를 넓히며 기업용 AI 수요를 공략할 가능성이 크다. 국내 협력 기반도 이미 있다. SK텔레콤은 지난 2023년 앤트로픽에 1억 달러를 투자하고 통신 산업에 특화된 거대언어모델(LLM) 공동 개발에 나섰다. 로앤컴퍼니도 클로드 기반 AI 법률 어시스턴트를 통해 변호사의 리서치와 문서 작성 업무를 지원하고 있다. 여기에 앤트로픽은 '안전한 기업용 AI' 이미지를 앞세워 앞으로 법률, 금융, 제조, 통신처럼 보안과 정확도, 내부 거버넌스가 중요한 산업군을 공략할 것으로 예상된다. 경쟁 축, 모델 성능서 영업 실행력으로 이동 이 같은 상황 속에 양사의 한국 시장 경쟁은 앞으로 단순히 챗GPT와 클로드의 성능 비교에 그치지 않을 것으로 보인다. 국내 기업들이 생성형 AI 도입을 검토하는 단계에서 실제 구축과 운영 단계로 이동하면서, 모델 성능만큼이나 현지 지원 조직과 파트너 생태계가 중요해지고 있기 때문이다. 오픈AI는 정부·공공기관·대기업과의 전략적 협력을 통해 시장 상단을 공략할 것으로 예상된다. 반도체, 데이터센터, 공공 인프라, 사이버보안 등 국가 전략 산업과 연결되는 영역에서 영향력을 넓히는 동시에 기업 내부 업무 자동화 수요까지 빠르게 흡수하려는 움직임을 보일 것으로 전망된다. 앤트로픽은 기업 내부 업무와 개발자 생태계를 파고드는 방식이 될 가능성이 크다. 클로드 코드 확산세를 기반으로 개발조직을 공략하고, 법무·금융·제조·통신 등 문서와 보안 수요가 큰 산업군에서 레퍼런스를 쌓는 전략이 예상된다. 국내 기업들은 특정 모델 하나에만 의존하기보다 업무별로 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략을 택할 가능성이 크다. 범용 생산성과 대외 서비스에는 오픈AI를 활용하고, 문서 분석·개발 업무·전문직군 업무에는 앤트로픽을 병행하는 식이다. 민감 데이터 처리는 자체 모델이나 국내 클라우드 기반 AI와 함께 운용하는 구조도 확산될 수 있다. 이에 따라 국내 AI 시장의 승부는 모델 성능뿐 아니라 보안·컴플라이언스 대응, 한국어 품질, 가격 정책, API 안정성, 국내 기술지원, 산업별 레퍼런스 확보 여부에 따라 갈릴 전망이다. 업계 관계자는 "오픈AI와 앤트로픽이 모두 한국인 수장을 세운 것은 한국 시장을 단기 수요처가 아니라 장기적으로 투자할 전략 거점으로 본다는 의미"라며 "앞으로 국내 AI 경쟁은 누가 더 빠르게 기업 고객을 확보하고, 실제 업무에 적용 가능한 레퍼런스를 만드느냐에 따라 주도권이 갈릴 것"이라고 말했다. 그러면서 "국내 기업들의 멀티모델 도입 기조 속에서 양사가 얼마나 촘촘한 현지화 지원 체계를 구축하는지도 관건이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.29 15:47장유미 기자

10만명과 창의력 대결한 AI…GPT4, 평균은 이겼지만 상위 10%는 이기지 못했다

생성형 AI가 인간의 창의성을 따라잡았다는 말은 절반만 맞았다. 캐나다 몬트리올대학교와 인공지능 연구소 미라(Mila) 연구진이 인간 10만 명과 주요 AI 모델을 똑같은 창의력 시험으로 맞붙인 결과, GPT4는 평범한 사람의 평균 점수는 넘어섰지만 창의력 상위권 인간은 단 한 번도 이기지 못했다. 2026년 1월 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 실린 이 연구는, AI가 창의 노동을 곧 대체할 것이라는 불안이 적어도 지금은 이르다는 점을 데이터로 보여준다. GPT4, 10만 명 규모로 확인된 평균 초과 창의력 몬트리올대 연구진이 발표한 보고서에 따르면 GPT4는 인간 10만 명의 평균 창의력 점수를 통계적으로 유의미한 차이로 넘어섰다. 연구진은 인간과 AI에게 똑같은 창의력 시험을 치르게 한 뒤 같은 방식으로 점수를 매겼다. 사용한 도구는 발산적 연결 과제(Divergent Association Task, DAT)다. 발산적 연결 과제란 서로 의미가 최대한 동떨어진 단어 10개를 떠올리게 한 뒤, 단어들 사이의 의미 거리를 컴퓨터로 계산해 창의성을 점수로 매기는 시험이다.예를 들어 '고양이, 강아지, 토끼'처럼 비슷한 단어를 적으면 점수가 낮고, '바다, 철학, 망치, 슬픔'처럼 서로 멀리 떨어진 단어를 적으면 점수가 높다. 멀리 떨어진 개념을 끌어와 연결하는 능력이 창의성의 핵심이라는 심리학 연구에 근거한 방식이다. 결과는 흥미로웠다. 핵심 비교에서 GPT4가 가장 높은 점수를 기록했고, 구글(Google)의 제미나이프로(GeminiPro)는 인간 평균과 통계적으로 구분되지 않는 수준이었다. 더 놀라운 건 비쿠나(Vicuna)라는 훨씬 작은 모델이 자신보다 덩치 큰 모델들을 앞섰다는 점이다. 모델이 크다고 무조건 창의적인 건 아니라는 뜻이다. 평범한 사람 입장에서 보면, 챗봇에게 "서로 다른 단어 열 개를 말해봐"라고 시켰을 때 평균적인 사람보다 더 동떨어진 단어를 내놓는 시대가 됐다는 이야기다. 상위 10퍼센트 인간은 모든 AI를 앞섰다는 반전 가장 중요한 발견은 따로 있다. 창의력 상위권 인간은 어떤 AI 모델도 이기지 못했다는 점이다. 연구진이 인간 응답을 상위 50퍼센트, 상위 25퍼센트, 상위 10퍼센트로 나눠 비교하자, 이들 상위 집단의 평균 점수는 GPT4를 포함한 모든 모델을 앞섰다. AI는 '평균적인 사람'은 넘었지만 '창의적인 사람'의 벽은 넘지 못한 것이다. 이 차이가 작아 보일 수 있지만, 작가나 시인, 편집자처럼 언어를 다루는 직업군이 몰려 있을 가능성이 높은 이 상위 구간에서 AI가 번번이 밀렸다는 사실은 의미가 크다. 그림1. AI 모델과 인간 집단의 DAT 평균 창의력 점수 비교: 상위권 인간을 넘지 못하는 AI. (출처: Scientific Reports, 2026) AI가 어디서 막히는지는 단어 선택 습관에서 드러난다. GPT4는 전체 응답의 70퍼센트에서 '현미경(microscope)'이라는 단어를, 60퍼센트에서 '코끼리(elephant)'를 반복해서 꺼냈다. 효율을 높인 후속 모델 GPT4터보(GPT4-turbo)는 더 심해서, 응답의 90퍼센트 이상에 '바다(ocean)'가 등장했다. 같은 질문을 받으면 거의 똑같은 단어를 다시 내놓는 것이다. 반면 인간은 가장 많이 고른 단어가 '자동차(car)'였는데도 그 비율이 1.4퍼센트에 불과했고, '개(dog)' 1.2퍼센트, '나무(tree)' 1.0퍼센트로 뒤를 이었다. 사람은 저마다 다른 단어를 떠올리지만, AI는 자기가 자신 있어 하는 몇 개 단어로 자꾸 돌아간다는 차이가 또렷하게 나타난 셈이다. 온도 조절과 전략 한 줄로 달라지는 AI 창의력 연구진은 AI의 창의력 점수가 설정과 지시 방식에 따라 크게 출렁인다는 사실도 확인했다. 핵심 변수는 '온도(temperature)'다. 온도란 AI가 다음 단어를 고를 때 얼마나 모험적으로 선택할지를 정하는 설정값으로, 높을수록 예측에서 벗어난 다양한 단어가 나오고 낮을수록 안전하고 뻔한 단어가 나온다. GPT4의 온도를 가장 높게 올리자 평균 점수가 85.6점까지 뛰었는데, 이는 인간 응답의 72퍼센트보다 높은 수준이었다. 온도를 올리니 같은 단어를 반복하는 빈도도 줄었다. AI의 창의력이 타고난 한계가 아니라 다이얼을 돌리듯 조정 가능한 영역이라는 뜻이다. 지시 방식, 즉 프롬프트도 큰 영향을 줬다. 연구진이 "단어의 어원을 다양하게 활용하는 전략으로 답하라"고 주문하자 GPT3.5와 GPT4 모두 기본 지시를 받았을 때보다 점수가 올라갔다. 반대로 "반대 의미의 단어를 쓰라"고 하자 점수가 떨어졌는데, '빛'과 '어둠'처럼 반대말은 사실 의미상 서로 가깝기 때문이다. 같은 AI라도 어떻게 말을 거느냐에 따라 결과물이 달라진다는 것은, 챗GPT를 쓰는 일반 사용자에게도 그대로 적용되는 실전 팁이다. 막연히 "창의적으로 써줘"라고 하기보다 구체적인 전략을 한 줄 덧붙이는 쪽이 더 나은 결과를 끌어낸다. 하이쿠와 짧은 소설 대결에서도 인간이 앞선 이유 단어 시험을 넘어 실제 글쓰기로 넘어가도 결론은 비슷했다. 연구진은 세 줄짜리 정형시 하이쿠(haiku), 영화 줄거리 요약, 200단어 이내의 초단편 소설인 플래시 픽션(flash fiction)을 AI에게 쓰게 한 뒤 의미의 다양성을 점수화했다. 인간 글은 별도로 쓰게 한 것이 아니라 기존 온라인 자료에서 가져왔는데, 하이쿠는 전문 하이쿠 사이트에서, 영화 줄거리는 영화 데이터베이스 TMDB에서 추출했다. AI들 사이에서는 GPT4가 세 형식 모두에서 GPT3.5를 앞섰지만, 인간 비교군이 있었던 하이쿠와 영화 줄거리 두 형식에서는 인간이 쓴 글이 두 모델을 통계적으로 의미 있는 차이로 앞섰다. 특히 별도 연구에 따르면 AI가 쓴 이야기는 전문 작가의 글에 비해 창의적 글쓰기 평가를 통과하는 비율이 3배에서 10배나 낮았다. 흥미로운 장면은 하이쿠에서 나왔다. 하이쿠는 전통적으로 자연을 소재로 삼는데, 인간이 쓴 하이쿠가 오히려 AI보다 의미의 다양성 점수가 높았다. 분석해 보니 인간은 '자연'이라는 관습적 규칙에서 더 자유롭게 벗어났기 때문이었다. AI는 배운 규칙을 충실히 지키느라 비슷한 틀에 머물렀고, 사람은 규칙을 살짝 깨면서 예상 밖의 표현을 만들어냈다. 정해진 틀을 넘어서는 일탈, 바로 그 지점이 아직 인간의 영역이라는 점을 보여주는 대목이다. 창의 직군 대체론, 아직은 이른 이유 이번 연구가 던지는 메시지는 'AI 창의력 위협론'을 데이터로 다시 보게 만든다. 연구진은 GPT4가 이전 모델보다 창의적이라는 오픈AI(OpenAI)의 주장은 사실로 확인됐지만, 가장 까다로운 창의 작업을 맡는 직군이 현재의 AI로 대체될 가능성은 낮다고 봤다. 평균을 넘는 것과 정상급을 넘는 것은 전혀 다른 문제이고, 상위권 인간과 최고 성능 AI 사이의 간격은 기술이 빠르게 발전하는 와중에도 좀처럼 좁혀지지 않았기 때문이다. 다만 이 결과를 'AI는 창의적이지 않다'로 단순화하기는 이르다. 연구가 측정한 것은 창의성의 한 측면인 '의미의 발산', 즉 멀리 떨어진 개념을 끌어오는 능력에 한정된다. 또 AI는 온도와 프롬프트만 바꿔도 점수가 크게 오르는 만큼, 사람이 잘 다룰수록 더 나은 결과를 끌어낼 여지가 크다. 연구진 역시 경쟁보다 협업 가능성에 주목하며, AI가 초보 작가의 번역과 수정 작업을 효과적으로 돕는다는 후속 연구를 함께 소개했다. 결국 지금 시점에서 더 현실적인 질문은 'AI가 사람을 대체하느냐'가 아니라 '사람이 AI를 얼마나 잘 부리느냐'일 가능성이 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 발산적 연결 과제(DAT)는 정확히 어떤 시험인가요? A. 서로 의미가 최대한 다른 단어 10개를 떠올려 적는 시험입니다. 컴퓨터가 단어들 사이의 의미 거리를 계산해 점수를 매기며, 멀리 떨어진 단어를 많이 적을수록 창의력 점수가 높게 나옵니다. 보통 50점에서 100점 사이로 나옵니다. Q. 그래서 GPT4가 사람보다 창의적이라는 건가요? A. 평균적인 사람보다는 점수가 높았지만, 창의력 상위 10퍼센트 인간은 어떤 AI도 이기지 못했습니다. 평범한 다수는 넘어섰으나 정상급 인간의 벽은 넘지 못했다고 이해하시면 됩니다. Q. 챗GPT에게 더 창의적인 답을 받으려면 어떻게 해야 하나요? A. 막연히 "창의적으로 써달라"고 하기보다, "단어의 어원을 다양하게 활용해서"처럼 구체적인 전략을 한 줄 덧붙이면 결과가 좋아진다는 점이 연구에서 확인됐습니다. 설정에서 온도(temperature) 값을 높이는 것도 더 다양한 표현을 끌어내는 방법입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 Scientific Reports에서 확인할 수 있다. 리포트명: Divergent creativity in humans and large language models (Scientific Reports, 2026, 16:1279) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.05.29 15:36AI 에디터

씨이랩, 1분기 수주잔고 3배 껑충...매출 11억 42% 늘어

피지컬AI 전문기업 씨이랩(대표 윤세혁·채정환)의 1분기 수주 잔고가 25억 7800만 원으로 전년 동기 대비 약 3배 급증했다. 같은 기간 연결 기준 매출 역시 11억 1200만 원으로 전년 동기 대비 42% 증가하며 뚜렷한 실적 턴어라운드 초석을 다졌다. 씨이랩은 28일 한국IR협의회 주관으로 기관투자자 및 애널리스트 대상 2026년 1분기 실적 발표 온라인 기업설명회를 개최하고 이 같은 주요 경영 성과와 향후 사업 비전을 발표했다. 회사는 급증한 수주 잔고가 순차적으로 매출로 인식됨에 따라 향후 실적 가시성이 매우 높아졌다고 설명했다. 특히 씨이랩은 이번 IR을 통해 ▲AI 인프라 ▲비전 AI ▲디지털 트윈을 유기적으로 연결하는 '피지컬 AI 원스톱 밸류체인' 구축 비전을 강조했다. 1분기 핵심 사업 전 영역에서 고른 성장을 이뤄낸 만큼, 이를 통합한 '풀스택 피지컬 AI' 생태계를 확립해 피지컬AI 사업의 단계적 기반을 마련한다는 전략이다. 이와 함께 엔비디아 파트너 네트워크(NVIDIA Partner Network), 국내 최초 DGX B300 도입 레퍼런스, 옴니버스 컴피턴시(Omniverse Competency) 자격 등 검증된 파트너십 기반으로 NVIDIA 인프라 위에서 작동하는 풀스택 AI 운영 솔루션을 사업모델로 지속 성장시키겠다는 계획이다. 1분기 수주잔고 증가도 이러한 사업 구조 전환의 가시적 흐름으로 나타났다. 윤세혁 대표는 "AI는 데이터를 학습하는 단계를 지나 산업 현장에서 직접 보고 판단하는 단계로 들어섰다"며 "현장에서 작동하는 AI는 GPU 인프라, 영상 인식, 시뮬레이션이 하나의 운영 체계로 맞물려야 가능하다"고 말했다. 이어 "씨이랩이 16년간 쌓아온 세 영역의 기술 자산을 결합해 시장이 필요로 하는 피지컬AI 운영 솔루션을 완성해 가겠다"고 밝혔다.

2026.05.29 15:15방은주 기자

플리토, AI 통역에 '기록' 더했다…요약·문서화 한 번에

플리토가 실시간 인공지능(AI) 통번역 솔루션에 회의 내용을 기록하고 구조화하는 기능을 추가하며 글로벌 업무 생산성 솔루션으로 영역을 넓혔다. 플리토는 챗 트랜스레이션(Chat Translation)에 '노트테이킹(Note-taking)' 기능을 추가했다고 29일 밝혔다. 챗 트랜스레이션은 플리토가 다년간 축적한 언어 데이터와 음성인식(STT) 엔진, 인공신경망 기계번역(NMT), 거대언어모델(LLM)을 결합한 AI 통번역 솔루션이다. 온·오프라인 환경에서 실시간 다국어 커뮤니케이션이 가능하다. 최대 37개 언어를 지원하며 개인화된 데이터셋을 기반으로 사용자 맞춤형 초개인화 번역 경험을 제공하고 있다. 이번에 선보인 노트테이킹은 다국어 발화의 실시간 텍스트화 및 구조화가 핵심이다. 해당 기능은 회의와 강연을 비롯한 업무 환경부터 일상 전반에 이르기까지 다양한 환경 속 다국어 발화를 실시간으로 텍스트 처리한 다음, 이를 사용자가 보기 쉽게 구조화된 형태로 정리해준다. 화자 구분을 통해 여러 명이 참여한 복잡한 대화에서도 발화자를 정확히 식별한다. 특히 실무 환경 활용성을 대폭 강화했다고 회사 측은 강조했다. 사용자는 원문과 번역문을 필요에 따라 선택해 기록할 수 있으며 대화 중간에 번역 언어를 변경하더라도 끊김 없는 기록 관리가 가능하다. 결과물은 AI 요약을 통해 핵심만 간추릴 수 있으며, 원문 및 번역문 다운로드나 마크다운(Markdown) 복사 기능을 지원해 다양한 업무 문서화 환경에서 활용 가능하다. 이정수 플리토 대표는 "국내 대표 AI 데이터 기업으로서 축적해 온 기술력을 바탕으로 개개인 언어 습관과 사용 환경까지 반영한 초개인화 AI 경험을 제공할 수 있도록 지속적인 기술 고도화에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.05.29 15:11이나연 기자

화웨이, 2026 가트너® 매직 쿼드런트™ 엔터프라이즈 유무선 LAN 인프라 부문 리더로 4년 연속 선정

선전, 중국 2026년 5월 29일 /PRNewswire/ -- 화웨이(Huawei)가 최근 2026 가트너® 매직 쿼드런트™ 엔터프라이즈 유무선 LAN 인프라 부문(2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure)에서 4년 연속 리더로 선정됐다고 발표했다. 화웨이는 리더 쿼드런트에 이름을 올린 유일한 비북미 벤더의 지위를 유지하고 있다. 이번 선정은 AI 기반 운영•유지관리(O&M), 보안 혁신 및 기타 첨단 분야에서 화웨이의 싱허 AI 캠퍼스 솔루션(Xinghe AI Campus Solution)이 보유한 선도적 강점을 보여준다. 또한 고객의 핵심 니즈에 집중하고, 기술 혁신을 지속하며, 산업 전반을 위한 안전하고 지능적인 캠퍼스를 구축하려는 화웨이의 의지를 잘 보여준다. Huawei Named a Leader in the 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure for the Fourth Year in a Row 전 세계적인 AI 흐름에 대응해 화웨이는 초고속 무선, 전방위 보안, 네트워크 자율성이라는 세 가지 핵심 역량으로 싱허 AI 캠퍼스 솔루션을 업그레이드했다. 이러한 향상된 기능은 정부, 금융, 교육, 의료 및 기타 부문이 AI 시대를 수용하고 미래 성장을 추진할 수 있도록 지원한다. 초고속 무선: 화웨이의 세계 최초 AirEngine Wi-Fi 7 Advanced AP는 예상되는 Wi-Fi 8 혁신 기술을 통합해 더 높은 속도와 안정성을 제공한다. 이 획기적인 제품은 무선 연결을 AI 서비스 구현을 위한 프로덕션 등급의 기반으로 자리매김하게 한다. 구체적으로, 멀티 AP 조정 기술인 지능형 조정 스케줄링 및 공간 재사용(intelligent Coordinated Scheduling and Spatial Reuse, iCSSR)은 동일 채널 간섭을 극적으로 줄이는 동시에 연속 네트워킹 환경에서 단일 사용자 속도를 두 배로 높인다. 또한 모바일 환경에서의 불안정한 신호 문제를 해결하기 위해 스마트 빔포밍(SmartBF) 기술은 밀리초 수준의 지향성 향상을 구현해 이동 중에도 디바이스 속도가 저하되지 않도록 보장한다. 한편, 고급 동일 주파수 네트워크(advanced same frequency network, ASFN) 제로 로밍 기술은 여러 AP를 하나의 '슈퍼 AP(super AP)'로 가상화해 전체 네트워크에서 패킷 손실 없는 원활한 로밍을 가능하게 한다. 전방위 보안: 화웨이의 싱허 AI 전방위 보안 캠퍼스 솔루션(Xinghe AI Full-Scope Security Campus Solution)은 자산, 연결, 공간, 개인 정보 보안을 포괄하는 강력한 방어 체계를 구축한다. 자산 보안: 정부, 금융 및 기타 부문에서 단순 단말기(dumb terminal) 수가 급증하면서 네트워크 공격 위험이 커지고 있다. 이에 대응해 화웨이의 솔루션은 AI 클러스터링 기반 단말기 식별 기술을 활용해 단순 단말기를 95%의 정확도로 자동 인식한다. 스위치의 로컬 추론 기능을 기반으로 작동하는 스마트 이상 탐지(SmartAD)는 단말기 트래픽 동작 이상을 수 초 이내에 탐지하고 이를 선제적으로 차단함으로써 네트워크 침입을 효과적으로 방지할 수 있다. 연결 보안: 화웨이의 독자적인 Wi-Fi Shield 기술은 물리 계층에서 패킷 도청 위험을 제거한다. 여기에 엔드투엔드 MACsec와 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)를 결합해 양자 컴퓨팅이 성숙해지는 환경에서도 데이터 전송의 장기적 보안을 제공한다. 공간 보안: 화웨이의 Wi-Fi 채널 상태 정보(channel state information, CSI) 감지 기술은 단일 AP를 통해 공간 보안 상태를 감지하고 침입 활동을 몇 초 만에 식별한다. 개인 정보 보안: 임원실, 호텔 객실 및 기타 민감한 환경에서는 기존의 숨겨진 촬영 장치 탐지 방식이 비효율적이고 높은 누락률을 보이는 경우가 많다. 화웨이는 종합 탐지, 정밀 탐지, 24시간 연중무휴 운영이라는 세 가지 핵심 장점을 갖춘 iGuard AP를 출시해 이러한 문제를 해결하고, 이 같은 사적 공간에서 영업비밀과 개인정보를 보호한다. 네트워크 자율성: 화웨이의 싱허 AI 캠퍼스 솔루션은 강력한 AI 기반 자동화 O&M 기능을 갖추고 있다. 이 솔루션은 iFlow 전체 흐름 경험 분석을 활용해 몇 분 만에 저품질경험(QoE) 원인 구분, 전체 경로 가시성, 경험 관측 가능성을 구현할 수 있다. AI 기반 글로벌 의사 결정과 분 단위 장애 위치 파악을 통해 무선 장애의 80%가 자동으로 해결된다. 앞으로 화웨이는 고객 니즈를 중심으로 혁신을 지속하고, AI 기반의 안전하고 지능적인 캠퍼스 네트워크 구축을 가속할 계획이다. 또한 화웨이는 생태계 파트너와 긴밀히 협력해 고객이 'AI 캠퍼스(AI Campus)'를 구축할 수 있도록 지원함으로써 네트워크 효율성과 보안을 강화하고 AI 시대의 공동 성공을 촉진할 예정이다. 보고서에 대한 자세한 내용은 다음에서 확인할 수 있다: https://e.huawei.com/en/topic/solutions/enterprise-network/2026-gartner-campus-network

2026.05.29 15:10글로벌뉴스

BYD "도심 자율주행, 사고 시 전액 배상"…매일 2억km 달린다

BYD는 지난 27일 자체 기술 발표회를 갖고 도시 자율주행 안전 1년 책임 보장을 선언했다고 밝혔다. 이전 지능형 주차 안전 책임 보장에 이어 보장 범위를 확장했다. 주차 관련 사고율이 0에 수렴하는 수치를 기록하면서 업계 최초로 '도시 자율주행 안전 책임 보장'을 내세웠다. 중국 기준 29일부터 1년 내 주행보조 시스템 '신의 눈 A'와 '신의 눈 B' 탑재 신차를 인도받는 소비자와 기존 차량은 '신의 눈 5.0' 버전으로 업그레이드하면 이 보장이 제공된다. 운전자 문제 없이 교통사고가 발생할 경우, 해당 차량이 부담해야 하는 직접적인 경제적 손실을 BYD가 직접 전액 배상한다. 보상 한도가 없고, 내년도 자동차 보험 요율 인상에도 영향을 주지 않는다. 이와 함께 자사 전 차종 대상 지능형 운전 보조 시스템 '신의 눈'에 라이다를 탑재하는 옵션 '신의 눈 B'를 발표했다. 추가 옵션 가격은 1만 2000위안(약 260만원)이다. BYD는 앞으로도 1000억 위안(약 12조 1390억원) 이상 연구개발(R&D) 자금을 지속 투입할 계획이다. 라이다가 아닌 카메라 기반 '신의 눈 C'도 기능 업그레이드를 앞두고 있으며, 오는 12월 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)가 진행될 예정이다. BYD의 자율주행 시스템 탑재 차량은 315만대를 돌파했으며 이를 통해 매일 2억km 이상 주행 데이터가 생성된다고 밝혔다. 자율주행 부문에만 5000명 이상의 엔지니어를 보유해 중국 내 최대 규모의 개발 팀을 구축하고 있다. 새로 공개된 BYD의 슈퍼 인공지능 에이전트 '디디샤'는 '디링크 AI 스마트 콕핏'에 적용돼 자연스러운 대화, 차량 제어, 엔터테인먼트 등을 지원한다. 개인 맞춤형으로 진화하는 BYD 전용 디지털 아바타가 차량에 탑재돼 전 상황 맞춤형 능동 서비스를 제공한다. 앞으로 다가올 자율주행 시대를 대비해 BYD는 10중 리던던시(결함 감지 및 예비 시스템) 플랫폼 아키텍처를 갖춘 '신의 눈 자율주행 에디션(L3·L4)'을 선보일 예정이다. 1000라인 이상의 초고해상도 라이다, 스냅샷 카메라, 듀얼 원적외선 카메라가 탑재될 전망이다. 이날 BYD는 중국 최초 4nm 공정 기반 자율주행 칩 '쉬안지 A3'를 공개했다. BYD는 전동화 시대 전반전이 배터리 싸움이었다면, 지능화 시대의 후반전은 '칩'이 결정한다고 강조했다. 이미 본격적인 대량 양산에 돌입한 이 칩은 L3 및 L4 레벨의 자율주행을 지원한다. 칩 3개를 연동해 총 2100 TOPS 이상의 연산 속도를 구현하는 동시에, 전력 소비 제어와 연산 효율성까지 모두 만족하도록 개발했다. 단위 연산당 전력 소모량도 동급 제품 대비 20% 낮다. 쉬안지 A3는 BYD의 자체 개발 알고리즘과 결합해 딥 옵티마이제이션을 거치면 연산 효율이 100% 향상된다. 이를 통해 자율주행 시스템 반응 속도를 한층 높일 수 있다는 설명이다. 왕촨푸 BYD 회장은 “진정한 과감한 도전이란 두려움이 없는 것이 아니라, 생명과 규칙, 그리고 기술에 대한 경외심을 품고 그 과정이 어려울지라도 옳다고 믿는 일을 묵묵히 행하는 것”이라며, “늘 남보다 앞장서서 어려우면서도 바른 길을 찾아 멈추지 않고 전진하겠다”고 강조했다.

2026.05.29 15:09김윤희 기자

[현장] 삼성SDS, AX 서밋 개최…'AI 스스로 일하는 시대' 기업 혁신 방안 제시

"인공지능(AI)이 수행할 수 있는 업무 범위는 약 7개월마다 2배씩 늘어나고 있습니다. 이제 AI가 사람의 지시를 보조하는 수준을 넘어, 직접 업무를 판단하고 실행하는 시대가 머지않았습니다." 김종필 삼성SDS AX센터장(부사장)은 29일 서울 서초구 사옥에서 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 이같이 밝히고 AI에이전트 확산에 대응하기 위한 기업 AX 전략을 제시했다. 이번 행사는 기업이 AI 중심 업무 환경으로 체질을 전환할 수 있도록 기술 로드맵과 구체적인 적용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 현장에는 삼성SDS의 AI 플랫폼과 솔루션을 도입했거나 도입을 검토 중인 320여 개 기업·기관에서 600여 명의 관계자가 참석했다. 김 부사장은 생성형 AI가 단순 질의응답이나 문서 작성 보조를 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트 AI 중심으로 진화하고 있다고 진단했다. 이에 따라 기업 역시 AI를 개별 기능에 부분적으로 접목하는 수준을 넘어, 업무 프로세스와 데이터, 보안, 거버넌스 전반을 AI에 맞춰 다시 설계해야 한다고 강조했다. 그는 기존 AI가 비서처럼 요청에 반응하는 역할에 머물렀다면 앞으로는 AI 에이전트가 보다 독립적으로 업무를 처리하는 방향으로 발전할 것이라고 설명했다. AI가 단순히 답변을 제공하는 도구가 아니라 실제 업무 흐름 안에서 판단과 실행을 담당하는 주체로 자리 잡게 된다는 의미다. 다만 김 부사장은 이 같은 변화가 곧바로 완전한 자동화로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI 에이전트가 독립적으로 여러 업무를 수행할수록 오답과 환각, 잘못된 판단에 따른 업무 오류 가능성이 커질 수 있고 어떤 모델과 에이전트를 어떤 기준으로 연결하느냐에 따라 품질과 비용 차이도 크게 벌어질 수 있다는 설명이다. 여기에 민감 정보 유출, 권한 통제, 결과 검증, 법·규제 준수 같은 보안 및 거버넌스 이슈도 기업 환경에서는 반드시 함께 관리돼야 할 핵심 과제로 제시됐다. 그는 사람의 역할도 사라지는 것이 아니라 오히려 더 중요해진다고 강조했다. 사람은 단순 반복 업무를 직접 처리하기보다 AI가 수행할 업무 목표를 설계하고 에이전트에 적절한 역할과 권한을 부여하며 결과를 검증·승인하는 관리자로서의 역할을 맡게 된다는 것이다. 즉 AI가 실행을 담당한다면 사람은 우선순위를 정하고 위험을 통제하며 최종 의사결정과 책임을 지는 방향으로 역할이 이동하게 된다는 설명이다. 삼성SDS는 이 같은 변화에 대응하기 위해 통합 AI 플랫폼 '패브릭스(FabriX) 2.0'을 오는 10월 출시를 목표로 개발 중이라고 밝혔다. 패브릭스 2.0은 복수의 AI 에이전트를 업무 목적에 맞게 자동 선택·연계하는 '에이전트 디렉토리 서비스(ADS)' 기반의 멀티 에이전트 오케스트레이션을 지원한다. 복잡한 업무를 단일 AI가 처리하는 것이 아니라, 목적에 따라 적합한 에이전트를 조합해 실행하는 구조다. 사용자 질문의 특성과 업무 목적에 따라 비용 효율적인 대형언어모델(LLM)을 자동 매칭하는 'AI 스마트 라우터' 기능도 탑재된다. 이를 통해 기업은 성능과 비용을 함께 고려해 최적의 모델을 선택할 수 있고 토큰 사용에 따른 부담도 낮출 수 있을 것으로 삼성SDS는 기대하고 있다. 이와 함께 사내 개발 AI 자산을 공유·관리할 수 있는 마켓플레이스 체계도 제공할 계획이다. 엔터프라이즈 환경에 필수적인 보안 거버넌스 체계도 강화한다. 김 부사장은 "스스로 코딩하고 위험을 감지하는 가드레일 서비스와 레드팀 운영이 전사적으로 확대돼야 한다"며 "AI 기본법 등 관련 법규를 준수할 수 있도록 금융·공공 산업군을 위한 맞춤형 보안 체계도 준비하고 있다"고 설명했다. 삼성SDS는 데이터와 업무 프로세스를 유기적으로 연결하는 전략도 함께 제시했다. 정형·비정형 데이터를 가공·정제하는 '브라이틱스 AI'와 업무 프로세스를 통합하는 '브리티 오토메이션'을 연계해 AI가 실제 현업 환경에서 보다 정확하고 효율적으로 작동할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 기업형 AI 전환의 성패가 결국 데이터 품질과 프로세스 연결성, 운영 통제 역량에 달려 있다는 판단이 반영됐다. 이번 행사에서는 AX 확산을 위한 다양한 사례와 전략도 공유됐다. 김수연 EY한영 AI 리더는 글로벌 선도 기업 사례를 바탕으로 AI 도입의 성과 창출 포인트를 짚었고 신계영 삼성SDS AI사업팀장(부사장)은 'AI 네이티브 기업으로의 전환 전략'을 발표했다. 이태희 삼성SDS AI개발팀장(부사장)은 통합 AX 플랫폼 구축을 위한 기술 로드맵을 소개했다. 글로벌 파트너십 세션에서는 이동재 오픈AI 코리아 디렉터가 챗GPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 비즈니스 환경 변화를 설명했다. 행사장에서는 맞춤형 기술 컨설팅 프로그램인 'AX 전략 클리닉'도 운영됐다. 분야별 전문가들이 기업별 현황을 분석하고 단계별 솔루션 도입 전략을 제안했으며, 핸즈온 세션에서는 출시를 앞둔 패브릭스의 신규 기능과 최신 버전을 체험할 수 있도록 했다. 김 부사장은 "오픈AI, 엔트로픽, 구글 등 글로벌 기업과의 파트너십을 지속적으로 확대하고 있다"며 "비즈니스 현장에서 즉시 활용 가능한 인사이트와 전략을 공유하는 자리인 만큼 삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 AI 네이티브 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.05.29 15:06남혁우 기자

노타, 퀄컴 엣지 디바이스서 '피지컬 AI' 속도 7배 높였다

노타가 로봇 동작 생성에 필요한 시각언어행동(VLA) 모델을 엣지 디바이스에서 구동하고 추론 속도를 최대 7배 높이며 피지컬 인공지능(AI) 온디바이스 구현 가능성을 입증했다. 노타는 퀄컴 최신 엣지 AI 디바이스 '드래곤윙(Dragonwing) IQ-9075' 환경에서 VLA 모델 'SmolVLA 0.45B'를 최적화했다고 29일 밝혔다. 노타는 이번 최적화 과정에서 모델 전체를 줄이지 않고 속도 개선 효과가 크면서 정확도에 미치는 영향을 최소화할 부분을 선별했다. 노타는 로봇 동작을 생성하는 단계의 반복 연산을 줄이는 실시간 추론 최적화와 퀄컴 엣지 AI 디바이스 실행 환경에 맞춰 연산 흐름을 효율화하는 신경망처리장치(NPU) 기반 그래프 최적화를 적용했다. 그 결과 로봇 동작 생성 단계인 액션 헤드 처리 시간은 218ms에서 31ms로 약 85.8% 감소했으며 최대 7배 수준의 속도 개선을 달성했다. 전체 추론 시간도 505ms에서 310ms로 단축됐다. 작업 성공률은 기존 86%에서 85%로 유사한 수준을 유지해 속도를 높이면서도 안정성을 지켰다. 노타는 이번 성과를 미국 산타클라라에서 열린 임베디드 비전 서밋 2026에서 공개했다. 관람객이 직접 물품을 선택하면 최적화된 VLA 모델이 이를 인식하고 로봇팔 동작을 생성해 물품을 집어 바구니에 넣는 실시간 체험형 시연을 진행했다. 채명수 노타 대표는 "피지컬 AI가 산업 현장으로 확산하려면 AI가 실제 환경을 보고 이해하고 행동으로 연결하는 과정을 엣지 AI 디바이스에서 빠르고 안정적으로 처리할 수 있어야 한다"며 "이번 VLA 최적화 사례는 우리 AI 최적화 기술이 피지컬 AI 시대 핵심 기반 기술로 확장됐음을 보여준다"고 말했다.

2026.05.29 14:50이나연 기자

"15분에 1대 생산"…中 엔진AI, 휴머노이드 로봇 대량생산 돌입

중국 로봇 기업 엔진AI가 선전에 대규모 스마트 제조 시설을 구축하고 휴머노이드 로봇 대량 생산에 착수했다고 과학매체 인터레스팅엔지니어링이 최근 보도했다. 중국 선전 홍화링 지구에 자리 잡고 있는 새 공장에서는 휴머노이드 로봇 'T800'이 생산된다. 공장 규모는 약 1만2000㎡로, 입고 품질 검사부터 부품 테스트, 조립, 출하 전 검사, 물류, 사후 서비스까지 전 과정을 한 곳에서 처리할 수 있도록 설계됐다. 엔진AI에 따르면 해당 생산 시설에서는 약 15분마다 휴머노이드 로봇 1대를 생산할 수 있다. 생산된 로봇은 출하 전 79개 품질 검사와 46개 시뮬레이션 테스트를 통과해야 한다. 이 과정을 통해 안정성, 내구성, 성능 등을 검증한다. 회사 측은 휴머노이드 로봇의 산업 현장 및 검사 분야 활용이 확대되고 있는 만큼, 신규 생산 기지가 향후 증가할 로봇 수요에 대응하는 핵심 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 연간 최대 1만 대 생산 목표 엔진AI는 지난 2023년 10월 설립된 중국 로봇 기업으로, 범용 지능형 로봇과 특수 산업용 로봇을 함께 개발하고 있다. 주요 제품군에는 고성능 휴머노이드 로봇 T800을 비롯해 휴머노이드 로봇 PM01, 경량 컴패니언 로봇 SA02, 사족보행 로봇 JS01 등이 포함된다. 회사 측은 이번 홍화링 생산 기지 가동이 생산량 확대 전략의 중요한 단계라고 설명했다. 엔진AI는 이번 프로젝트를 통해 연간 최대 1만 대 규모의 로봇 공급 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 엔진AI는 선전에 이어 허난성 정저우에도 글로벌 스마트 제조 본부를 설립할 계획이다. 현재 정저우 윈즈 과학단지 내 지능형 제조 기지에는 연간 1만 대 생산이 가능한 별도 생산 라인이 구축되고 있다. 회사 측은 해당 시설이 향후 생산 능력 확대는 물론 지역 공급망 협력 강화에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

2026.05.29 14:36이정현 미디어연구소

[AI 고속도로] 공공 클라우드 네이티브 전환 '본궤도'…정부 시스템 AI 체질로

정부가 추진하는 공공부문 클라우드 네이티브 전환 사업이 올해 본격적인 구축 단계에 돌입했다. 단순 정보시스템 이전을 넘어 핵심 공공 서비스를 인공지능(AI) 친화적 인프라로 재구성하는 대형 사업들이 잇따라 발주되면서 공공 정보화 체계가 AI 시대에 맞는 구조로 전환될 전망이다. 29일 조달청 나라장터에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 이달 '고향사랑e음', 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 대외경제정보 통합플랫폼, 행정안전부 자치단체통합 인터넷원서접수시스템 등을 대상으로 클라우드 네이티브 전환 사업 입찰 공고를 게시했다. 세 사업 예산은 총 140억원 규모에 달한다. 이는 정부가 지난 2023년 발표한 '클라우드 네이티브 중심 공공부문 전환 계획'에 따른 후속 사업이다. 설계 단계부터 클라우드 환경에 최적화하는 최고 수준 전환 모델을 적용해 공공 시스템의 유연성과 확장성을 높이는 것이 목표다. 특히 올해는 지난해 수행된 상세설계 사업 결과가 실제 구축 사업으로 이어지면서 공공 클라우드 네이티브 정책이 본궤도에 올랐다는 평가가 나온다. 지난해에는 대상 시스템에 대한 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 분리 설계와 전환 로드맵 수립이 중심이었다면, 올해는 실제 서비스를 클라우드 네이티브 환경으로 전환하는 개발 사업이 본격화되고 있다. 설계 끝내고 구축 돌입…공공 핵심 서비스 재편 올해 사업 가운데 가장 먼저 발주된 고향사랑e음 사업은 약 34억원 규모다. 기부금 모금부터 답례품 구매·배송까지 전 과정을 MSA 기반으로 재구성하고 기존 온프레미스 환경을 클라우드 네이티브 구조로 전환한다. KOTRA 사업은 약 63억원 규모로 이번 발주 사업 가운데 가장 크다. 해외경제정보드림과 해외시장뉴스 등 대외경제정보 통합 플랫폼을 클라우드 네이티브 환경으로 전환하고 글로벌 무역 데이터를 안정적으로 제공할 수 있는 기반을 구축할 예정이다. 85개국 131개 무역관을 대상으로 연중무휴 서비스를 제공해야 하는 만큼 안정성과 확장성이 핵심 과제로 꼽힌다. 행안부 자치단체통합 인터넷원서접수시스템 역시 약 42억원 규모로 추진된다. 지방공무원 채용시험 원서접수와 시험·성적 관리 업무를 담당하는 핵심 시스템으로, 대규모 접속자가 몰리는 수험 행정 서비스 특성에 맞춰 탄력적인 확장 구조를 구현할 예정이다. 이 밖에도 소방청 국가화재정보시스템과 한국농수산식품유통공사 공공급식 통합 플랫폼 전환 사업도 연내 발주를 앞두고 있어 올해 공공 클라우드 네이티브 구축 사업 규모는 총 5개 시스템, 약 250억원 수준으로 확대될 전망이다. IT서비스·클라우드 업계 수주전 시동 대형 사업이 잇따라 발주되면서 IT서비스 기업들의 수주 경쟁도 치열해질 것으로 보인다. 이번 사업들은 MSA 설계와 애플리케이션 현대화, 컨테이너 기반 개발 등 클라우드와 인프라 컨설팅 역량이 핵심인 만큼 지난해 사업을 수주한 메타넷디지털, 아이티센 계열사, 오케스트로 등 주요 사업자들이 경쟁에 나설 것으로 예상된다. 사업은 IT서비스 기업들이 수주해 인프라를 갖춘 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)를 선정해 수행하는 구조다. 지난해에는 오케스트로가 한국교통안전공단 사업을 수주했고 아이티센클로잇은 공영홈쇼핑과 경상남도교육청 사업을 맡았다. 메타넷디지털은 경기도일자리재단 사업을, 아이티센엔텍은 국토지리정보원 2단계 사업을 수행하며 실적을 쌓았다. CSP 간 경쟁도 눈에 띈다. 지난해 NHN클라우드가 한국교통안전공단, 국토지리정보원, 대구광역시, 공영홈쇼핑 등 다수 사업에 참여하며 많은 레퍼런스를 확보했다. KT클라우드는 경기도일자리재단 사업을, 네이버클라우드는 경남교육청 통합누리집 사업을 수행하며 공공 시장 입지를 넓혔다. 정보시스템 대전환 가속…공공 AI 인프라 기반 다진다 정부는 올해 초 클라우드 네이티브 구축·운영 체계 표준화 작업도 마쳤다. 행안부와 NIA는 지난 1월 '클라우드 네이티브 구축·운영 상세 가이드'를 배포했다. 해당 가이드에는 마이크로서비스 분리 설계와 데이터베이스 분산 구조 설계부터 컨테이너 구현, API 게이트웨이, 서비스 메시, CI/CD 자동화, 통합 관제 체계까지 사업 전 과정에 필요한 기술 기준이 담겼다. 정부는 이를 통해 기관별로 달랐던 구축 방식을 표준화하고 사업 품질을 높인다는 계획이다. 실제 올해 발주된 사업들 역시 해당 가이드를 기반으로 제안요청서가 작성된 것으로 알려졌다. 공공 클라우드 네이티브 전환은 정부가 추진하는 'AI 고속도로' 정책의 핵심 기반이 될 전망이다. 향후 공공 AI 서비스와 AI 에이전트, 데이터 기반 행정 서비스가 확대될수록 기존 시스템으로는 유연한 서비스 개발과 대규모 AI 연산 자원 활용에 한계가 있어서다. 공공 시스템이 API 중심 구조로 재설계되고 데이터 활용성이 높아짐에 따라 정부 AI 서비스 확산이 가속화될지 주목된다. 업계 관계자는 "클라우드 네이티브 전환 사업은 단순 시스템 이전을 넘어 공공부문 AI 활용을 촉진하기 위한 인프라 구축 작업이 될 것"이라며 "올해 사업들이 성공적으로 안착하면 향후 대형 공공 시스템 전환 발주 확대와 공공 AI 서비스 확산에 더욱 속도가 붙을 것"이라고 말했다.

2026.05.29 14:31한정호 기자

AI 데이터센터 성능·효율성 좌우하는 나노초 정밀 동기화

생성 AI 확산으로 데이터센터와 클라우드 인프라 투자가 빠르게 늘면서, AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소도 크게 변화하고 있다. 과거에는 GPU를 얼마나 많이, 빠르게 확보하느냐가 중요했다면 최근에는 대규모 병렬 처리 환경에서 데이터 정확도를 유지하고 오차 시간을 최소화하는 역량의 중요성이 커지고 있다. 특히 대규모 데이터가 여러 노드를 거치는 AI 데이터센터는 수 많은 서버와 네트워크 장비가 동시에 움직이는 구조인 만큼, 데이터 흐름의 오차와 지연을 최소화하는 '정밀 타이밍 기술'이 핵심 인프라 요소로 주목받고 있다. 주요 시장조사업체에 따르면 오차 시간을 최소화하는 글로벌 타이밍 디바이스 시장 규모는 2023년 58억 달러(약 8조 7226억원)에서 2030년 96억 달러(약 14조 4374억원)까지 성장할 것으로 전망된다. 데이터 전송 시점·시스템 동기화 돕는 정밀 타이밍 솔루션 대규모 CPU·GPU가 동원된 AI 데이터센터에서는 서버·네트워크 간 동기화 정밀도가 AI 연산 효율과 전력 효율에도 영향을 미친다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)와 IEEE 등은 초저지연 네트워크 환경에서 나노초(ns) 단위의 시간 동기화 중요성을 강조하고 있다. 정밀 타이밍 솔루션은 특수 소자인 크리스탈(Crystal)과 오실레이터(Oscillator) 기반으로 데이터 전송 시점을 정교하게 맞추고 시스템 간 동기화를 유지하며, 고도화된 AI 인프라의 안정성과 효율을 뒷받침하는 기반 기술로 평가된다. 최근에는 AI 데이터센터와 5G 통신 인프라 확산에 따라 초정밀 오실레이터(OCXO)와 고안정성 클럭 디바이스 수요도 증가하는 추세다. 이에 따라 글로벌 주파수 제어 및 타이밍 디바이스 시장을 선점하기 위한 주요 기술 기업들의 기술 경쟁도 한층 치열해질 것으로 예상된다. 엡손 "쿼츠 기반 타이밍 기술 산업계에 공급" 29일 엡손 관계자는 “AI 인프라 내 정밀 타이밍 솔루션 수요가 확대되는 가운데, 엡손이 오랜 기간 축적한 마이크로디바이스 기술이 다양한 산업 영역에서 활용되고 있다”고 설명했다. 엡손은 석영 기반 수정 진동자를 이용해 정밀하게 시간을 제어하는 쿼츠(Quartz) 기반 초정밀 타이밍 제어 기술을 보유하고 있다. 현재 글로벌 주파수 제어·타이밍 디바이스 시장에서 전통적인 쿼츠 기반 타이밍 제어 기술은 반도체 대비 여전히 주류 시장을 형성하고 있다. 엡손 관계자는 "엡손의 쿼츠 기반 기술은 현재 실시간클록(RTC) 모듈, 크리스탈(Crystal Unit) 및 오실레이터, 고정밀 센서 등을 아우르는 마이크로디바이스 사업으로 확대되고 있다"고 설명했다. "원천 소재 '합성 쿼츠'부터 직접 생산" 엡손은 통신 장비와 컴퓨터, 디지털 카메라, 자동차, 이동통신 기지국 등 다양한 전자·네트워크 인프라 분야에 관련 디바이스를 공급하고 있다. 핵심 소재인 '합성 쿼츠(Synthetic Quartz)'까지 자체적으로 육성·생산하며, 소재 단계부터 정밀 제어 기술을 내재화한 수직 통합형 생산 체계를 구축해왔다는 점도 특징이다. 이 같은 핵심 소재 및 공정의 내재화 방식은 지정학적 리스크와 전 세계적인 부품 공급망 불안정성 속에서 안정적인 고품질 제품 공급을 보장하는 전략적 기반이 된다. 동기화 오차 제어, HPC·AI 클러스터 효율 좌우 엡손 관계자는 “엡손의 사업 영역은 단순 전자부품 사업을 넘어 시스템 전체의 정확도와 안정성을 지원하는 방향으로 확대돼 왔다”고 설명했다. 이어 “물리적인 쿼츠 가공 기술과 미세전자기계시스템(MEMS) 기술을 결합해 다양한 산업 환경에서 요구되는 안정성과 정밀도를 구현해왔다”고 덧붙였다. 업계에서는 AI 데이터센터 고도화와 함께 관련 생태계 내에서 정밀 타이밍 기술과 마이크로디바이스 분야의 중요성도 점차 커질 것으로 예상한다. 이 같은 시장 변화에 발맞춰 글로벌 하드웨어 기업들 역시 B2C에서 고부가가치 B2B 인프라 영역으로 대대적인 체질 개선에 나서고 있다. 엡손 관계자는 "엡손은 전통적으로 프린터 중심의 B2C 이미지가 강했지만, 최근에는 통신·네트워크·산업·자동차 등 B2B 수요 기반 영역까지 사업 포트폴리오를 확대하고 있다"고 밝혔다. 이어 "최근 발표한 'ENGINEERED FUTURE 2035' 비전을 통해 80년 이상 축적해 온 '고효율·초소형·초정밀' 기술과 엔지니어링 역량을 기반으로 산업 및 사회 인프라 영역에서 사업 경쟁력을 강화하겠다는 전환 뱡항을 제시했다"고 덧붙였다.

2026.05.29 13:30권봉석 기자

정부, '미토스'발 사이버보안 대책 발표...취약점 관리센터 설치

과기정통부가 '미토스' 등 고성능 AI를 악용한 민관 해킹에 대응하기 위한 여러 대책을 내놨다. 배경훈 부총리가 참석한 가운데 29일 열린 '제 9회 과학기술관계장관회의'에서 'AI 기반 사이버위협에 대응하기 위한 민간 정보보호 추진계획'이라는 이름으로 발표했다. 총 7가지 항목으로 이뤄졌다. 이 대책에 따라 과기정통부 내에 민간 분야를 총괄하는 상황반을 만든다. 또 한국인터넷진흥원(KISA)내에 취약점 관리센터를 설치, 취약점과 패치 관리를 일원화한다. AI공격이 빨라짐에 따라 패치 시간 단축이 화두로 부상했기 때문이다. 특히, KISA 취약점 정보포털(KNVD)을 중심으로 기업 정보보호최고책임자(CISO, 약 2.8만개사), 민간 협력채널(C-TAS, ISAC), 부처별 상황반·관·군 전체에 신속 공유 및 조치 권고하는 긴급 대응체계도 구성한다. 중소기업용 보안투자 가이드 및 조치실행을 추천해주는 웹 도구도 배포한다. AI 보안위협에 빠르게 대응하기 위해 전 세계 도메인(약 3.5억건/일)을 상시 모니터링하고, 오는 2027년부터 국내 정보보호 체계를 독자 AI기술 기반으로 전환한다. 아래는 이들 대책의 세부 내용이다. 과기정통부는 이번 대책에 대해 "고성능 AI를 통한 취약점 대량 발굴 일상화가 예상되는 가운데, 실제 보안조직에는 상당한 부담도 우려된다. 특히, 발굴된 취약점이 사이버 공격에도 활용될 가능성이 있어 '개인·기업·기관' 모두가 AI 위협 영향권에 있다는 것이 전문가들의 지적"이라면서 "민간분야에서 AI 보안 위협에 대비하기 위한 긴급조치와, 우리 사회 전반의 정보보호 체계를 AI 기반으로 전환하기 위한 중장기 방향성을 제시하기로 했다"고 설명했다. ■ AI 취약점 공개에 대응하기 위한 민관합동 대응체계 마련 정부는 청와대 국가안보실을 중심으로 AI 취약점 공개 및 패치, 위협상황 등을 신속 공유·전파하고, 침해사고(정황) 발생시 합동대응 가능한 긴급체계를 구축하는 한편, 과기정통부 내에는 총괄상황반을, 민간 분야는 소관부처별 상황반을 가동한다. ■ 취약점 관리센터 중심 취약점·패치 관리 일원화 및 긴급대응 준비 한국인터넷진흥원(KISA) 내 취약점 관리센터를 설치해 취약점과 패치 관리를 일원화하고, 관계부처 및 기업 기술지원을 추진한다. 특히, KISA 취약점 정보포털(KNVD)을 중심으로 대내외 공개 및 신고, 유관기관 공유 등을 통해 취약점과 패치를 광범위하게 수집 및 분석한다. 아울러 기업 정보보호최고책임자(CISO, 약 2.8만개사), 민간 협력채널(C-TAS, ISAC), 부처별 상황반·관·군 전체에 신속 공유 및 조치 권고하는 긴급 대응체계도 구성한다. 또 과기정통부가 국제협력을 통해 확보한 최신·고성능 AI 모델을 위와 같은 취약점·패치 업무 및 기업지원 전반에 시범 적용도 추진한다. -업무적용 사례: 오픈소스 취약점 수집/검증 → 자동분석 및 분류 → 패치 생성 및 검증 -기업지원 사례: 개인정보(DB)가 포함되지 않은 SW(소스코드) 등 대상 → 수요기업 동의 기반 취약점 발굴 → 조치 방법에 대해서도 AI를 활용해 결과 도출 후 안내 → 기업별 조치 ■ 주요기업은 보안대비 태세 강화, 중소기업은 보안 기본기 확립 만전 AI 보안위협 관련 피해 파급력이 큰 주요기업에 대해서는 보안대비 태세 강화를 위해 각 소관부처의 주관 하에 자산관리 및 취약점 점검, 패치 대응 등을 자체 추진하게 하고, 정부는 분야별 이행점검을 추진한다. 대상은 약 1200개사(중복포함)다. 피해 파급력이 높은 정보통신기반시설 및 ISMS 의무기업을 비롯한 금융, 의료, 에너지 등 분야별 대형기업 및 상급종합병원과 주요 사립대가 해당한다. 중소기업은 보안 관리 출발점인 자산 관리체계 확립을 위해 스스로 IT자산식별과 현 보안수준을 진단하고, 이에 기반한 보안투자 가이드 및 조치실행을 추천해주는 웹 도구를 배포하는 한편, AI가 악용하기 쉬운 오픈소스 취약점을 선제 식별‧조치할 수 있게 SW구성명세서(S봄) 생성·분석 기술지원도 추진한다. 아울러 공격 표면점검 및 전문가 상담을 제공해 혹시 모를 사이버공격 범위 축소에 만전을 기하고, 과기정통부가 접근권을 확보한 고성능 AI 모델을 활용해 중소기업 제품(SW)의 취약점 점검 등 인프라를 제공해 AI 위협에도 쉽게 흔들리지 않는 디지털 산업환경 조성을 유도한다. ■ AI 기반 사이버 위협 선제 대응 체계 확립 AI 보안위협에 빠르게 대응하기 위해 전 세계 도메인(약 3.5억건/일)을 상시 모니터링하는 한편 AI 기반 악성행위(공격준비)와 도메인을 생성 즉시 탐지하고 대응한다. 또 AI 서비스 관련 침해사고(정황‧의심) 발생시, '침해사고조사심의위원회'를 즉각 가동해 신속한 침해사고 조사 및 피해확산 차단에 나선다. ■ 국제협력을 통한 글로벌 수준의 AI 보안생태계 구축 오픈 AI의 정부‧기관용 신뢰기반 접근프로그램(GTAC) 확보를 시작으로, 글로벌 빅테크와 AI 보안 프로젝트 참여 및 정보획득을 위한 협력을 지속하는 한편 우방국 사이버보안 기관과 AI 기반 위협대응 및 정보공유 등 협력 강화도 추진한다. ■ 대국민 등 홍보 및 대응요령 전파 취약점 발견부터 패치까지 전 단계에 걸친 주체별(제조사, 기업‧기관‧일반인) 대응요령을 마련해 전파하고, 보안투자 확대를 위한 홍보도 지속 추진한다. 보안투자 확대를 위해 주요 산업군 CEO 등 대상 정부 행동요령 기반 릴레이 간담회도 검토한다. ■ AI 보안위협은 AI 보안역량 강화로 대응 향후 고성능 AI의 보안 활용 일상화, 공격무기화에 대비해 2027년부터는 국내 정보보호 체계를 독자 AI기술 기반으로 전환 하고, AI 보안주권을 확립하기 위한 다양한 프로젝트를 기획해 실행할 예정이다. 배경훈 부총리는 “최고 수준 해커와 견줄 정도로 사이버보안 분야의 AI 발전 속도가 빠른 상황으로, 우리나라도 AI 시대에 걸맞은 보안 체계와 글로벌 협력을 갖추지 못한다면 AI 3대 강국 도약도 흔들릴 수밖에 없다”면서 “이번 대책을 통해 AI발 대규모 취약점 공개에 대응하기 위한 긴급체계를 마련하고, 우리의 기술과 모델을 기반으로 한 AI 보안주권 확립도 속도감 있게 추진해 나가겠다” 라고 밝혔다.

2026.05.29 12:00방은주 기자

과기정통부, 2030년까지 대학 연구시설·장비 공동활용센터 100곳 조성

정부가 오는 2030년까지 대학 연구시설·장비 공동활용센터 100곳을 조성하기로 했다. 또 다음 달부터 각 정부부처별로 운영 중인 행정시스템 로그인부터 통합한다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 정부서울청사 영상회의실에서 제9회 과학기술관계장관회의를 주재했다. 배 부총리는 이날 5호 안건으로 대학 연구시설·장비 공동활용 촉진 방안을 보고하고, 6호 안건인 연구행정 부담 완화를 위한 국가연구개발 행정시스템 혁신방안을 확정했다. 대학 연구시설·장비 공동활용 촉진 방안을 보고한 과기정통부는 교육부와 오는 2027년부터 대학 내 공동기기원·공동실험실습관 등을 연구시설 및 장비의 공동활용 거점으로 육성하기로 했다. 묶음예산(Block-funding) 방식의 지원을 통해 대학 단위 통합관리체계를 구축할 계획이다. 과기정통부는 장비 공동활용 활성화를 위한 임계규모를 100개 센터로 보고, 오는 2030년까지 이를 확보할 계획이다. 대학 연구장비 실태조사 강화 등 체계적 관리 나서 이와함께 연구장비 전문인력 직군·등급 체계를 마련한다. 기관 간 합리적 장비 이관 기준 정비, 대학 내 연구시설·장비 실태조사 강화 등 대학 연구장비 체계적 관리를 위한 제도적 기반도 확보한다는 것이 과기정통부 복안이다. 제6호 안건으로 '국가연구개발 행정시스템 혁신방안'도 이날 심의·의결됐다. 국가R&D 행정서식을 줄이는 등 연구자 행정부담을 줄이는 것이 목적이다. 불필요한 행정서식을 대폭 간소화하기로 했다. 부처별 행정서식 전수조사결과 총 2,171개가 확인됐고, 중복 서식 등을 걸러 1,952개를 줄인 최종 154개로 대폭 축소하기로 했다. 또 무분별한 서식 생성을 막기 위해 '총량제'를 도입한다. 현재 표준 서식은 58개, 비표준 서식은 2,113개다. 이를 표준서식 67개, 비표준서식 87개로 확 줄여 정리하기로 했다. 또 65개 서식은 전산화해 행정 부담을 줄일 계획이다. 특히, 연구지원시스템과 다른 기관(행안부·국세청 등) 행정시스템을 추가 연계, 연구자 자격·증빙 등 정보를 자동 제출 가능하도록 개편한다. 연구지원시스템도 연구자 중심으로 통합·개편하기로 했다. 당장 오는 6월 R&D 서비스 통합 로그인 사이트인 '연구24' 구축을 시작으로, 4대 연구지원시스템(IRIS·이즈바로·RCMS·NTIS)을 2028년까지 전부 통합한다. 이와 함께 평가위원 추천, 규정 문의 등 AI 행정지원 서비스도 단계적으로 도입할 예정이다. 7월부터 비표준서식 첨부 금지…연말까지 관련 법령 개정 오는 7월에는 IRIS 시스템상 허용 목록 외 비표준서식 첨부가 금지되고, 올해 내 관련 법령·행정규칙·매뉴얼 등의 개정에 들어간다. 전산화와 관련해서는 IRIS와 즉시 연계 가능한 타 부처 서식부터 연내 연계한다. 또 오는 2027년까지 점진적으로 나머지 서식 및 전자적 동의 절차를 구현한다는 복안이다. 배경훈 부총리는 “국민주권정부 출범 이후 지난 1년은 인공지능과 과학기술이 국정 운영의 핵심이자 전략적 정책목표, 수단으로 전면에 나섰던 시간”이라면서, “AI 시대 국가 차원의 대응 역량 강화와 기술주권 확보를 통해 앞으로의 4년, 10년 후 미래 방향을 제시하는 등 전략적, 선제적 대응을 해나갈 것"이라고 말했다.

2026.05.29 12:00박희범 기자

스노우플레이크, 나토마 인수…"AI 에이전트 보안 연결·통제 강화"

스노우플레이크가 기업용 인공지능(AI) 에이전트 보안 연결과 운영 통제 강화에 나섰다. 스노우플레이크는 AI 에이전트용 엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 플랫폼 기업 나토마를 인수한다고 29일 발표했다. 이번 인수로 스노우플레이크는 AI 에이전트와 MCP 도구 접근을 관리하는 통합 거버넌스와 ID 레이어를 구축할 계획이다. 나토마는 AI 시스템을 기업 애플리케이션, 데이터베이스, API, 툴에 안전하게 연결하고 관리하는 기술을 제공한다. 스노우플레이크는 이를 통해 기존 데이터 접근 통제를 넘어 AI가 업무 시스템에서 어떤 방식으로 검색하고 접근하며 동작하는지 관리할 수 있게 된다. 이번 인수 핵심은 MCP 기반 연결을 기업 보안 체계 안으로 끌어들이는 데 있다. MCP는 AI 에이전트가 여러 업무 시스템과 데이터를 연결해 작업할 수 있게 하지만 거버넌스가 부족하면 섀도우 AI와 데이터 유출 위험을 키울 수 있어서다. 스노우플레이크 고객은 앞으로 검증된 MCP 서버 라이브러리를 활용해 코텍스 에이전트, 스노우플레이크 인텔리전스, 코텍스 코드 등을 다양한 기업 시스템과 연결할 수 있다. 연결 대상은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션, 클라우드 환경, 가상 프라이빗 클라우드, 온프레미스 인프라를 포함한다. 나토마 플랫폼은 이런 연결 과정에서 통제와 거버넌스 패브릭 역할을 맡는다. 기업은 AI 에이전트 시스템 접근 방식과 실행 과정을 가시화하고 ID 권한 설정, 정책 적용, 감사 가능성을 확보할 수 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 업무 맥락을 데이터 분석과 AI 실행에 더 폭넓게 결합할 수 있다고 설명했다. 사용자는 스노우플레이크 플랫폼의 비즈니스 데이터에 슬랙, 이메일, 고객관계관리(CRM), 지라, 내부 API, 데이터베이스, 애플리케이션 맥락을 더해 더 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 스노우플레이크는 나토마 기능을 AI 데이터 클라우드에 통합해 고객에게 제공할 예정이다. 회사는 이를 통해 에이전틱 엔터프라이즈를 위한 신뢰 기반 컨트롤 플레인 역할을 강화한다는 방침이다. 최근 스노우플레이크 주가는 분기 실적 발표 이후 35% 넘게 오르며 지난해 12월 이후 최고 수준을 기록했다. 업계에선 제품 매출이 1분기 전년 동기보다 34% 증가한 영향이 반영된 것으로 보고 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 빠르게 기업 경영의 일부가 되고 있지만, 거버넌스 없는 인텔리전스는 오히려 리스크"라며 "기업에서 안전하게 에이전트를 운영하기 위해서는 정확한 맥락, 권한 등 정책 가드레일이 필요하다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:19김미정 기자

행동하는 AI의 시대…AI 에이전트의 구조, 발전, 그리고 미래

인공지능(AI) 에이전트는 다양한 환경에서 자율적으로 행동하며 복합적인 의사결정을 수행하는 지능형 소프트웨어 시스템을 의미한다. 최근에는 단순한 자동화 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 외부 도구와 연동해 실행까지 수행하는 차세대 AI 기술로 주목받고 있다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 발전은 AI 에이전트를 기존의 단순 챗봇 수준에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 '행동형 AI'로 진화시키고 있다. AI 에이전트는 구조와 동작 방식에 따라 다양한 유형으로 구분된다. 가장 기본적인 형태는 현재 환경에 즉각 반응하는 반응형 에이전트로, 온도조절기나 로봇청소기처럼 단순 규칙 기반으로 동작한다. 반면 목표 기반 에이전트는 목표 달성을 위한 계획과 추론 기능을 수행하며, 내비게이션 시스템이나 산업용 로봇 등에 활용된다. 또한 학습형 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 스스로 성능을 개선하며 추천 시스템이나 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 등에 적용되고 있다. 최근 가장 주목받고 있는 분야는 생성형 에이전트다. 생성형 에이전트는 GPT 계열의 LLM을 기반으로 자연어 이해, 계획 수립, 정보 탐색, 외부 API 호출 등을 통합적으로 수행할 수 있으며, Auto-GPT와 같은 사례는 이러한 가능성을 보여준 대표적 사례로 평가된다. 최근 기술 관점에서 가장 주목되는 변화는 AI 에이전트가 단일 모델 중심에서 '에이전트 생태계(agent ecosystem)' 중심으로 발전하고 있다는 점이다. 과거에는 하나의 AI 모델이 질문과 응답을 처리하는 방식이 주를 이뤘다면, 현재는 여러 전문 에이전트가 역할을 분담하는 멀티 에이전트 구조(Multi-Agent system)가 빠르게 확산되고 있다. 예를 들어 하나의 에이전트는 정보 검색을 담당하고, 다른 에이전트는 일정 관리, 코드 생성, 데이터 분석 등을 수행하는 방식이다. 이러한 구조는 복잡한 업무를 병렬적으로 처리할 수 있도록 하며, 기업형 AI 운영의 핵심 아키텍처로 부상하고 있다. 실제로 OpenAI의 'Operator', Google의 'Project Astra', Anthropic의 'Computer Use' 기능 등은 AI가 단순 대화형 시스템을 넘어 실제 컴퓨터 환경을 이해하고 조작하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다. 이러한 AI 에이전트의 발전은 단순한 기술 향상을 넘어, AI 패러다임 자체의 변화와 맞물려 진행되고 있다. 초기 AI는 규칙 기반 전문가 시스템 중심으로 발전했으며, 정해진 조건에 따라 제한된 작업을 수행하는 수준에 머물렀다. 그러나 2000년대 들어 강화학습 기술이 발전하면서 AI는 스스로 경험을 축적하고 학습할 수 있는 방향으로 진화하기 시작했다. 2016년 등장한 알파고는 목표 기반 추론과 경험 학습을 결합한 대표적 사례로 평가되며, AI 에이전트 발전의 중요한 전환점이 되었다. 이후 GPT-4와 같은 초거대 언어모델이 등장하면서 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 추론·생성·실행 기능을 통합적으로 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 최근에는 생성형 AI에 메모리(memory), 장기 계획(planning), 도구 사용(tool use), 외부 API 연동 기능까지 결합되면서, 인간의 업무 흐름 전반을 지원하는 수준으로 고도화되고 있다. 이러한 변화는 실제 기업 환경에서도 빠르게 확산되고 있다. 마이크로소프트는 코파일럿 스튜디오를 통해 기업 맞춤형 워크플로 에이전트 구축을 지원하고 있으며, 세일즈포스는 에이전트포스(AgentForce) 기반 고객지원 자동화를 확대하고 있다. 국내에서도 LG전자의 '챗엑사원(ChatEXAONE)', SK텔레콤의 '에스터(Aster)' 등 다양한 AI 비서 서비스가 등장하며 업무 혁신이 본격화되고 있다. 특히 최근에는 단순 질의응답을 넘어 문서 작성, 회의 요약, 코드 생성, 데이터 분석, 의사결정 지원 등 실제 업무 프로세스를 자동화하는 방향으로 활용 범위가 빠르게 확대되고 있다. 기술적으로 AI 에이전트는 일반적으로 '지각–추론–행동–피드백' 구조를 기반으로 작동한다. 최근에는 여기에 메모리 계층(memory layer), 벡터 데이터베이스(Vector DB), 검색증강생성(RAG), 오케스트레이션 프레임워크 등이 추가되면서 더욱 정교한 형태로 발전하고 있다. 특히 LangChain, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel과 같은 프레임워크는 복수의 에이전트 간 협업과 외부 시스템 연동을 지원하는 핵심 기술로 활용되고 있다. 또한 MCP(Model Context Protocol)와 같은 표준화 논의도 확대되면서, 다양한 AI 도구와 서비스 간 상호운용성이 차세대 AI 생태계의 핵심 과제로 부상하고 있다. 그러나 AI 에이전트의 확산은 새로운 가능성을 열어주는 동시에 다양한 도전 과제도 함께 제기하고 있다. 특히 에이전트의 자율성과 활용 범위가 확대될수록 개인정보 유출, 허위정보 생성, 보안 위협, 오작동 위험과 같은 문제들도 점차 커지고 있다. 실제로 일부 자율형 AI가 악성 명령을 수행하거나 비정상적인 목표를 생성한 사례들이 보고되면서, 인간의 개입과 감독을 전제로 하는 'Human-in-the-loop' 기반 안전 통제 체계의 중요성이 더욱 커지고 있다. 또한 AI가 의사결정 과정에 깊이 관여하게 되면서 설명가능성(XAI), 책임성(Accountability), 윤리적 통제 체계 구축 역시 핵심 과제로 부상하고 있다. 이는 AI 에이전트가 단순한 기술 도구를 넘어 사회·제도적 신뢰 체계와 함께 논의되어야 하는 단계에 진입했음을 의미한다. 이와 동시에 AI 에이전트의 기술적 진화 방향도 빠르게 변화하고 있다. 최근에는 기존의 클라우드 중심 구조를 넘어 온디바이스 AI와 결합되는 흐름이 본격화되고 있다. Qualcomm, Apple, 삼성전자 등 주요 기업들은 스마트폰과 PC 내부에서 직접 실행 가능한 경량 AI 에이전트 기술을 강화하고 있으며, 이는 개인정보 보호와 실시간 처리 측면에서 중요한 변화로 평가된다. 또한 NVIDIA의 'AI 팩토리(AI Factory)' 전략처럼 AI 에이전트 운영을 위한 GPU·데이터센터 인프라 경쟁도 본격화되면서, AI 경쟁의 중심이 모델 자체를 넘어 인프라와 운영 생태계 전반으로 확대되고 있다. 결국 AI 에이전트는 단순한 자동화 기술을 넘어, 스스로 판단하고 실행하며 디지털 노동(digital labor)을 수행하는 새로운 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 앞으로 AI 에이전트의 경쟁력은 단순한 모델 성능보다도 멀티 에이전트 협업 구조, 실시간 데이터 연동, 안전성과 설명가능성, 그리고 다양한 시스템 간 상호운용성을 얼마나 효과적으로 구현하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 이는 AI 기술 경쟁의 중심이 단순한 모델 개발을 넘어, 다양한 에이전트가 실제 환경 속에서 유기적으로 협업하고 자율적으로 실행되는 '에이전트 생태계' 구축 역량으로 빠르게 이동하고 있음을 의미한다.

2026.05.29 11:18윤창희 컬럼니스트

'B2B 식자재 유통' 오더히어로, 영업할 매장 AI로 찾는다

B2B 식자재 통합 유통 플랫폼 오더히어로가 인공지능(AI) 기술을 활용해 영업 생산성효율화에 나섰다. 오더히어로는 매장·메뉴·브랜드·지역 데이터를 결합한 AI 영업 자동화 앱 시스템을 구축했다고 29일 밝혔다. 회사 측에 따르면 이같은 시스템을 도입한 이후 영업 대상 매장 대비 실제 앱 사용으로 이어진 영업 성공률은 기존 대비 12%p 상승했으며, AI가 선별한 우량 리드를 기반으로 프랜차이즈 단위 공급 협의 3건을 완료하고 2건을 추가로 논의하고 있다. 오더히어로가 구축한 AI 시스템은 신규 고객 발굴, 우량 리드 선별, 영업 동선 관리, 후속 영업 관리까지 영업 전 과정을 데이터 기반으로 지원한다. 기존 CRM이 고객 정보와 상담 이력을 관리하는 데 초점을 맞췄다면, 오더히어로는 외식업 매장의 메뉴, 업종, 브랜드 유사성, 지역 정보, 구매 가능성을 결합해 영업사원이 우선 방문해야 할 매장을 선별하도록 설계했다는 게 회사 측의 설명이다. 특히 해당 시스템은 기존 영업 담당자의 경험을 데이터 기반으로 전환해 영업 활동의 편의성과 효율 등을 극대화하는데 초점을 맞췄다. 특정 상품을 구매한 브랜드나 매장의 패턴을 분석하고, 유사한 메뉴를 판매하거나 비슷한 업종·상권에 있는 매장을 잠재 고객으로 선별한다. 이를 통해 영업사원은 무작위 방문이 아니라, 실제 구매 가능성이 높은 매장을 중심으로 영업 활동을 진행할 수 있다고 알려졌다. 유사 브랜드 및 판매 메뉴 매장 자동 선별 기능도 시스템의 핵심 요소다. 특정 프랜차이즈 가맹점에서 생연어필렛, 새우, 소스류 등 특정 식자재 구매 성과가 확인되면, 시스템은 동일 브랜드의 미구매 가맹점뿐 아니라 유사 메뉴를 판매하는 주변 매장을 함께 추천한다. 이는 기존 고객의 구매 데이터를 신규 영업 기회로 확장해는 효과도 기대된다. 지도 기반 영업 계획 기능도 강화했다. 영업사원은 지도에서 신규 타깃 매장, 상담 진행 매장, 재방문 필요 매장 등을 상태별로 확인할 수 있다. 담당 지역이나 당일 동선 안에 있는 우선순위 매장을 바로 방문 계획에 추가할 수 있어 신규 영업과 후속 관리를 동시에 수행할 수 있다. 이번 시스템 구축 과정에서는 AX 담당자가 약 1개월간 실제 영업 현장에 투입됐다. 신규 매장 방문, 리드 발굴, 현장 상담, 재방문 관리 등 영업 전 과정을 직접 경험하며 현장과 시스템 간 괴리를 줄이는 데 집중했다. 이러한 구축 과정은 관리자용 리포팅 도구가 아니라, 영업사원이 현장에서 바로 활용할 수 있는 실행 중심 시스템로 발전했다. 오더히어로는 식자재 가격비교, 통합 배송, 라스트마일 물류 인프라를 기반으로 외식 사업자의 구매 효율을 높여왔다. 이번 AI 영업 자동화 시스템 구축은 그동안 축적한 구매·상품·매장·배송 데이터를 영업 현장과 연결한 사례로 평가된다. 이 회사가 단순 식자재 유통 플랫폼을 넘어, 외식업 현장의 구매·영업·물류 데이터를 연결하는 AI 기반 운영 플랫폼 기업으로 거듭날 수 있을지 지켜봐야하는 이유다. 오더히어로 관계자는 “기존 외식업 식자재 영업은 담당자의 경험과 수작업 탐색에 의존하는 경우가 많아 우량 리드 발굴과 후속 관리에 한계가 있었다”라며 “이번 AI 영업 자동화 시스템은 매장·메뉴·브랜드·지역 데이터를 결합해 영업사원이 더 가능성 높은 고객에게 집중할 수 있도록 만든 것이 핵심”이라고 전했다. 이어 “시스템 도입 이후 영업 성공률이 기존 대비 12%p 상승하고, 프랜차이즈 단위 영업 성과로도 이어지고 있다”며 “데이터 기반 영업 체계를 고도화해 우량 고객 확보와 브랜드 단위 공급 확대를 함께 추진하겠다”고 덧붙였다.

2026.05.29 11:17이도원 기자

아스테로모프, 오픈AI 추격한 '과학 AI 모델' 공개…시드 470억 확보

아스테로모프가 과학 추론 인공지능(AI) 기술로 400억원대 시드 투자 유치와 국가 프로젝트 참여 기회를 동시에 잡았다. 아스테로모프는 최근 시드 라운드에서 420억원을 조달해 설립 1년 만에 누적 시드 투자금 470억원을 확보했다고 29일 밝혔다. 이번 투자는 본엔젤스벤처파트너스가 주도했다. 퓨처플레이, 미래에셋벤처투자, 미래에셋캐피탈, IMM인베스트먼트, 프리미어파트너스, 한국산업은행, 산은캐피탈, SV인베스트먼트, 스틱벤처스 등이 공동으로 참여했다. 이민형 아스테로모프 대표는 지난 27일 국가 전략 프로젝트 'K-문샷' AI 과학자 미션 총괄책임자로 위촉됐다. 위촉식은 과학기술정보통신부가 서울 용산 드래곤시티에서 연 'K-문샷 추진단' 출범식서 진행됐다. K-문샷은 AI를 활용해 국가적 과학 난제를 해결하기 위해 추진되는 범국가 프로젝트다. 미국 '제네시스 미션'과 중국 '반석 미션'을 벤치마킹한 형태다. 전체 12개 미션 중 이 대표는 AI 과학자 개발 미션을 맡는다. 이 대표는 "단순 업무 보조형 AI가 아니라 실제 과학 연구 과정에서 복잡한 문제를 풀고 과학적 돌파구를 찾는 AI 시스템을 개발할 것"이라고 밝혔다. '스페이서 1.0' 공개…'GPT-5.4 프로'와 나란히 아스테로모프는 지난 28일 오픈 웨이트 기반 과학 AI 시스템 '스페이서 1.0'을 공개했다. 현재 기관만 접근 가능하며, 정식 출시는 올 연말이다. 스페이서 1.0은 온프레미스 환경에서 작동하는 거대언어모델(LLM) 기반 멀티 에이전트 시스템이다. 주요 기반 모델은 Z.ai 'GLM-5.1'이다. 스페이서 1.0은 오픈AI가 공개한 과학 역량 평가 벤치마크 '프런티어사이언스 리서치'에서 33.9%를 기록했다. 이는 오픈AI 'GPT-5.4 프로'에 이어 2위에 해당하는 성과다. 세 번의 독립 실행 중 최고 결과를 반영하는 패스앳3 기준으로는 GPT-5.4 프로와 공동 1위를 기록했다. 프런티어사이언스 리서치는 실제 과학 연구 과정에 가까운 개방형 문제 해결 능력을 평가한다. 단순 정답 일치가 아니라 루브릭 기반으로 추론 과정과 근거 정확성까지 본다. 과학 AI가 단순 지식 암기를 넘어 복잡한 인과관계를 구성할 수 있는지 확인하는 데 초점이 맞춰져 있다. 스페이서 1.0은 일부 문제에서 GPT-5.4 프로보다 높은 점수도 받은 것으로 나타났다. 백금 착물의 핵자기공명 위성 피크를 묻는 화학 문제에서 GPT-5.4 프로는 0.5점을 받았지만, 스페이서 1.0은 9점을 받았다. TDP-43 단백질 응집 경로를 묻는 생물학 문제에서는 GPT-5.4 프로가 3점을 받은 반면 스페이서 1.0은 10점을 기록했다. 두 사례 공통점은 단순한 지식 회상보다 여러 과학적 메커니즘을 연결하는 추론을 요구했다는 점이다. 스페이서 1.0은 문제별로 필요한 근거와 분야별 자료를 활용해 답을 구성했다. 인터넷 검색 없이 전문 코퍼스와 데이터베이스를 제공받아 단계별 추론을 수행한 것이 특징이다. 이번 투자와 국가 프로젝트 참여는 아스테로모프가 과학 AI 개발을 연구 단계에서 국가 전략 영역으로 확장하는 계기가 될 전망이다. 특히 K-문샷의 AI 과학자 미션은 AI가 연구자의 보조 도구를 넘어 과학 난제 해결 과정에 직접 관여하는 시스템을 만드는 데 초점 둘 가능성이 크다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI 핵심 가치는 그동안 풀지 못했던 난제를 해결하고 이를 통해 과학적 돌파구와 미래 산업을 만들어내는 데 있다"며 "글로벌 AI 경쟁 속에서 한국은 바로 그 지점에 승부를 걸어야 한다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:14김미정 기자

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