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KT, 300명 청년 AI·DX 실무 역량 개발 지원

KT는 청년 디지털 인재 양성 프로그램 '에이블스쿨(KT AIVLE School)' 8기 수료식을 개최하고 교육을 성공적으로 마쳤다고 8일 밝혔다. 이번 과정엔 총 300명의 교육생이 참여해 AI, 클라우드 기반 서비스 개발과 컨설팅 실무 역량을 집중적으로 학습했다. 지난해 9월부터 약 840시간에 걸쳐 이론 및 실습 교육과 실전형 기업 프로젝트를 수행했으며, 개인별 취업 목표에 기반한 자기주도 학습 체계를 통해 실무 경쟁력을 높였다. 전용 온라인 실습 플랫폼 '에이블에듀'를 활용해 시간과 공간의 제약 없이 몰입도 높은 교육 환경도 구축했다. KT는 지난 2월27일, 수료생 대상 취업박람회를 개최해 교육 이후 채용을 지원했다. 행사엔 KT를 비롯해 BC카드, KT클라우드, KT CS, KT텔레캅, KT알파 등 주요 그룹사와 ICT 강소 기업이 참여했다. 참여 기업은 AI 솔루션 개발, 데이터 분석, 기획, 재무, 마케팅 등 다양한 직무 분야에서 수료생들과 심층 상담을 진행했으며, 선배 수료생들이 현장에 직접 참여해 취업 준비 전략과 실무 적용 사례를 공유했다. 2022년 1기 수료생 배출 이후 현재까지 에이블스쿨 수료생들은 국내외 500여 개 기업에 진출했다. 회사 측은 수료생들이 빠른 조직 적응력과 협업 역량을 바탕으로 '경력 같은 신입'으로 평가받고 있다고 설명했다. KT 관계자는 “AI, DX 인재에 대한 산업계 수요가 빠르게 확대되는 가운데, 에이블스쿨은 기업과 준비된 청년 인재를 직접 연결하는 실질적인 채용 플랫폼으로 성장했다”며 “산업 현장과 교육을 유기적으로 연결해 청년 일자리 창출과 디지털 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.03.08 09:00홍지후 기자

딥엑스, 'K-AI칩' 기대주서 시장 안착 시험대로… 냉정한 현장 평가 넘을까

온디바이스 AI의 시대가 열렸다. 모든 연산을 거대 데이터센터에 의존하던 방식에서 벗어나 스마트폰, 로봇, 가전 등 기기 자체에서 AI를 구동하려는 기술 트랜드가 대세다. 이 시장의 핵심은 '전성비'(전력 대비 성능)이다. 배터리로 구동되거나 좁은 공간에 탑재되는 엣지 기기 특성상, 열 발생을 최소화하면서도 고성능 연산을 뽑아내는 NPU(신경망처리장치) 기술이 성패를 가른다. 국내 대표적인 팹리스 업체인 딥엑스는 이러한 흐름을 타고 글로벌 시장 공략에 나섰다. 현대자동차, 바이두 등 국내외 대기업과 협력하며 시장 공략에 속도를 내고 있다. 다만 국가 과제 탈락과 소프트웨어 완성도 논란 등 실질적인 실무 안착을 위해 넘어야 할 산이 적지 않다. [강점: Strength] 현대차·바이두가 선택한 '저전력·저발열' 기술력 딥엑스의 강점은 에너지 효율성이다. 딥엑스는 인공지능 연산 시 발생하는 전력 소모를 혁신적으로 줄이면서도, 별도의 냉각 팬 없이 구동할 수 있는 저발열 설계 기술을 확보했다. 이는 고온 환경에서 작동해야 하는 산업용 로봇이나 전력 효율이 생명인 스마트 모빌리티 분야에서 강력한 차별점으로 작용한다. 이러한 기술력은 글로벌 대기업과의 파트너십으로 이어지고 있다. 현대자동차와 로봇 및 스마트 모빌리티 분야에서 협력 중이며, 중국 최대 ICT 기업인 바이두(Baidu)와도 AI 생태계 구축을 위한 손을 잡았다. 엔트리급 비전 솔루션부터 고성능 연산 모델까지 대응 가능한 4종의 제품 라인업을 동시에 갖춰, 가전·보안·로봇 등 다양한 산업군의 요구에 즉각 대응할 수 있는 체계를 완성했다는 평가를 받는다. 비즈니스 가시화에도 속도를 내고 있다. 1세대 칩 'DX-M1'을 지난해 하반기부터 양산하기 시작하며 본격적인 시장 진입을 시도 중이다. 딥엑스 관계자는 “현재 1세대 칩을 양산해 국내외 기업들과 사업을 활발히 진행하고 있다”며 “조만간 시장에서 유의미한 성과를 보여줄 수 있을 것”이라고 자신감을 내비쳤다. [약점: Weakness] 'K-AI 온디바이스' 과제와 소프트웨어 완성도 그러나 실제 산업 현장의 평가는 차갑다. 딥엑스는 최근 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술 개발' 과제 중 로봇 관련 부문에서 수요 기업과 연결되지 못했다. 로봇 부문에는 LG전자, 두산로보틱스, 대동 등이 참여한 걸로 알려졌다. 로보틱스 기술 관련 중요한 레퍼런스를 차지할 기회를 놓치게 된 것이다. 업계에서는 해당 사업에서 딥엑스가 선정되지 않은 주된 원인 중 하나로 소프트웨어의 완성도를 꼽는다. 익명을 요청한 반도체 업계 관계자는 “딥엑스의 칩을 검토한 일부 고객사들 사이에서 하드웨어를 뒷받침할 소프트웨어 최적화 수준이 실제 현장에 즉각 도입하기에는 아직 보완이 필요하다는 목소리가 나온다”며 “물론 이전보다 개선되고는 있으나, 대규모 양산 프로젝트에 적용하기 위한 실무적인 신뢰성 검증이 과제로 남아있다”고 분석했다. 이에 대해 딥엑스 관계자는 "SDK는 오픈소스로 풀려 있고, 꾸준히 업데이트 중"이라고 말했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시장 개막… '엣지'의 대전환 시장 환경 자체는 딥엑스에게 우호적이다. 보안과 응답 속도 등 이유로 엣지 단에서의 직접 연산 수요가 폭발하고 있기 때문이다. 기존 GPU 기반 환경이 효율성 문제로 한계에 부딪히면서 NPU(신경망처리장치) 전용 칩으로의 전환이 빨라지고 있다는 점이 기회로 작용한 셈이다. 김귀영 헤일로 한국지사장은 “온디바이스 AI 시장이 본격적으로 열리며 국내외 엣지 AI 반도체 기업들에게 큰 기회가 왔다”며 “딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들이 함께 성장할 수 있는 적기인 것은 분명하다”고 진단했다. [위협: Threat] 글로벌 선두 '헤일로'와 격차 및 실질 수주 불확실성 가장 실질적인 위협은 글로벌 선두권 기업과의 격차다. 이스라엘의 '헤일로(Hailo)'는 엣지 AI 반도체 점유율 세계 1위로, 이미 전 세계적인 양산 레퍼런스를 보유하고 있다. 글로벌 업체들이 개발 중인 자동차, 로봇 등 온디바이스 AI 디바이스에 헤일로의 칩이 탑재된다. 딥엑스가 개발 중인 제품군이 헤일로와 직접적으로 경쟁하는 만큼, 글로벌 시장에서 이 벽을 넘지 못할 경우 안착이 예상보다 더뎌질 수 있다. 또한 대형 제조사들이 자사 기기에 최적화된 칩을 직접 설계하려는 '내재화' 움직임도 위협적이다. 잠재적 고객사가 강력한 경쟁자로 변모하는 시장 환경 속에서 딥엑스가 범용 칩으로서 독보적인 경제성과 소프트웨어 편의성을 조속히 증명하지 못한다면 설 자리는 점점 좁아질 수밖에 없다는 분석이다.

2026.03.08 08:56전화평 기자

[타보고서] 공간은 SUV·주행은 세단…장점만 담은 르노 '필랑트'

"이 차의 가장 좋았던 것은 NVH(소음·진동·불쾌감)입니다. 운전을 할때 매우 조용하고 편안하죠. 아시다시피 서울 도로는 늘 시끄럽고 혼잡하기 때문에 적막한 차 안에서 보스(BOSE) 사운드 시스템으로 음악을 들으면 운전이 완벽해지죠." 니콜라스 파리 르노코리아 사장은 지난 4일 경주시 경감로 카페 엘로우에서 진행된 '르노 필랑트 테스트 드라이브' 행사에서 필랑트의 최대 장점을 이 같이 설명했다. 르노 필랑트는 테크노 4331만원, 아이코닉 4696만원, 에스프리 알핀 4971만원이다. 르노 필랑트는 르노코리아가 직접 개발하고 부산 공장에서 생산하는 르노그룹 '인터내셔널 게임 플랜 2027' 전략의 핵심 모델이다. 파리 사장은 "르노코리아의 기술 인력은 글로벌 르노에서도 손에 꼽는 수재"라며 "필랑트가 속해있는 E세그먼트(준대형) 개발 능력으로는 유럽보다 역량이 높다"고 평가했다. 필랑트는 르노코리아의 핵심 전략 모델이다. 그랑 콜레오스의 성공을 이어받아 글로벌 전략 차종으로 확대할 계획이다. 이를 위해 르노코리아는 NVH, 주행 성능, 인포테인먼트 등 주요 기술 개발에 역량을 집중했다. 대표적으로 파노라마 글라스 루프 적용이다. 파노라마 글라스 루프는 프리미엄 브랜드에 주로 들어가는 옵션으로 차체 강성 확보와 NVH 관리, 열 차단 등 제조 난도가 높은 구조다. 이태원 르노코리아 주행 성능 시험 및 평가 담당은 "파노라마 글라스 루프는 진동 소음 측면에서는 굉장히 어려운 부분이다. 그래서 루프 패널 강성을 크게 높였고 기존 대비 ANC를 훨씬 더 정교하게 튜닝했다"며 "특히 풍절음이 없는 것은 2열 이중 접합 유리 효과도 크게 작용했을 것"이라고 말했다. 필랑트의 외관은 국내에서 쉽게 볼 수 없는 개성적인 디자인을 보여준다. 전면은 다이아몬드 형상의 르노 로장주 엠블럼을 중심으로 퍼져 나가는 조명 디자인이 세련된 인상을 준다. 후면으로 갈수록 낮아지는 루프라인과 쿠페 디자인은 독특한 필랑트의 이미지를 각인 시킨다. 전장 4915, 전폭 1890㎜, 전고 1635㎜, 휠베이스 2820㎜의 길고 낮은 형상을 갖춘 필랑트는 국내 시장에서 현대자동차 싼타페(전장 4830㎜, 전폭 1900㎜, 전고 1720㎜, 휠베이스 2815㎜)와 기아 쏘렌토(전장 4815㎜, 전폭 1900㎜, 전고 1695㎜, 휠베이스 2815㎜)랑 비교할 수 있는 차급이다. 필랑트의 차체 크기는 쏘렌토·싼타페와 유사하지만, 높이는 낮아 세단과 스포츠유틸리티차(SUV)의 장점만 결합한 차량이다. 에스프리 알핀 트림은 스포츠 시트 적용으로 1열은 좁다는 느낌을 줬지만 실제 공간은 넓었다. 2열의 경우 성인 평균 남성 키인 기자가 앉아도 충분했다. 이날 주행 코스는 왕복 약 140㎞로 구성됐는데, 이 중 대부분 길이 굽이진 곡선 도로였다. 일반적인 SUV라면 곡선 주행 시 휘청이며 불안감을 주지만 필랑트는 낮은 차체 덕분에 바닥에 붙어 달리는 듯한 안정감을 줬다. 주행 모델은 에스프리 알핀 트림이었다. 이 담당은 "필랑트와 그랑 콜레오스의 플랫폼(CMA)이 같더라도 설계와 튜닝에 따라 차량 성격은 완전히 달라질 수 있다"며 "필랑트의 차고와 트랙을 조정하고 스프링 강성을 약 5% 높여 차체가 지면에 붙는 느낌을 강화했다"고 설명했다. 필랑트의 또 다른 장점은 대규모 언어 모델 인공지능(AI) 기반의 음성 어시스턴트 '에이닷 오토'가 탑재됐다는 점이다. 주행 패턴 분석이나 목적지 등을 추천하고 자연스러운 음성 대화도 가능했다. 티맵 인포테인먼트 시스템과 티맵 오토 내비게이션으로 주행 시 목적지도 편안하게 설정할 수 있다. 필랑트는 직병렬 듀얼 모터 하이브리드 시스템인 E-테크 하이브리드 시스템이 탑재됐다. 1.5 터보 가솔린 엔진에 2개 전기모터를 조합해 시스템 출력 최대 250마력을 발휘한다. 특히 배터리 사용 영역을 확대해 모터 개입 범위를 넓혀 전기차와 유사한 경험을 준 것이 특징이다. 필랑트의 제원상 복합 연비는 15.1㎞/ℓ이다. 도심과 고속도로 등 약 73㎞를 주행한 뒤 나온 실제 연비는 14.9㎞/ℓ로 준수한 수준을 기록했다. 경쟁 모델의 제원상 복합연비와 유사하거나 살짝 효율성이 높은 수준이다. 르노 필랑트는 지난 그랑 콜레오스의 성공을 잇는 모델이다. 르노그룹에서도 최상위 개발 역량을 보유한 르노코리아의 기술이 대거 적용됐다. 특히 인공지능(AI) 주행 모드는 운전자의 성향에 따라 에코·컴포트·스포츠를 자동으로 선택하는 특별한 기술도 갖췄다. 르노 필랑트는 전량 부산 공장에서 생산한다. 연간 목표 생산량은 6만~7만대다. 국내 판매를 우선으로 중남미·중동·중앙아시아를 중심으로 수출까지 진행할 계획이다. 한줄평: 싼타페·쏘렌토 겨냥한 필랑트…세단 같은 주행이 강점

2026.03.08 08:49김재성 기자

[AI전 된 이란전 ②] 국방 AI 예산 확대…빅테크 전략 인프라 편입

미국군과 친이란 세력 간 충돌이 인공지능(AI)을 전면에 내세운 새로운 전쟁 양상으로 확산되면서 AI가 전장의 핵심 비대칭 전력이자 전략 인프라로 부상하고 있다. 막대한 국방 AI 예산이 투입되며 주요 빅테크와 AI 기업들이 미국 전쟁부 국방 생태계에 빠르게 편입되고 있다. 이를 계기로 빅테크와 AI 기업이 결합한 새로운 'AI 군산복합체'가 형성되고 있다는 분석도 나온다. 8일 관련 업계에 따르면 미국 전쟁부(DOW)은 위성, 드론, 감시 장비 등 다양한 센서에서 수집되는 방대한 데이터를 AI로 분석해 목표 식별과 정보 판단, 작전 계획 수립에 활용하고 있다. 전쟁부 중심 국방 AI 생태계 재편 현재 미국 전쟁부를 중심으로 형성된 국방 AI 생태계는 크게 세 축으로 구성된다. 오픈AI, 구글, xAI 등은 AI 모델과 기술을 제공하는 프론티어 AI 파트너 역할을 맡고 있다. 마이크로소프트와 아마존웹서비스(AWS)는 클라우드 인프라를 제공하는 플랫폼 사업자다. 여기에 팔란티어 같은 기업이 전장 데이터 분석과 작전 의사결정 시스템을 구축하는 응용 AI 영역을 담당하고 있다. 전쟁부 산하 최고디지털·AI책임자 조직은 오픈AI, 구글, xAI, 앤트로픽 등과 최대 2억달러 규모 프론티어 AI 계약을 체결했다. 이 프로젝트는 군 행정 자동화, 사이버 보안, 정보 분석, 의료 서비스 등 다양한 영역에서 AI 기술 적용 가능성을 검증하기 위한 프로그램이다. 클라우드 인프라 영역에서는 마이크로소프트와 AWS가 핵심 역할을 맡고 있다. 두 회사는 구글, 오라클과 함께 전쟁부의 '합동전투 클라우드 역량' 계약을 수주했다. 이 계약은 비기밀부터 기밀, 일급기밀 환경까지 다양한 보안 등급에서 클라우드 서비스를 제공하는 다중 공급자 계약이다. 마이크로소프트는 '애저 정부 클라우드'를 통해 전쟁부 AI 환경을 지원하고 있으며, 생성형 AI 서비스를 군 보안 환경에서 사용할 수 있도록 인증을 획득했다. AWS 역시 정부 전용 클라우드 환경과 기밀 클라우드를 통해 전쟁부와 정보기관의 데이터 처리와 AI 연산을 지원하고 있다. 전장 AI 응용 분야에서는 팔란티어가 핵심 역할을 맡고 있다. 팔란티어는 '메이븐 스마트 시스템'을 통해 위성, 드론 등 다양한 군 센서 데이터를 분석해 목표 식별과 작전 의사결정을 지원하는 AI 플랫폼을 구축하고 있다. 관련 계약 규모는 약 7억9천500만달러까지 확대된 것으로 알려졌다. 최근에는 릴트 같은 AI 기업들도 군사 분야에 참여하고 있다. 릴트는 군사 특화 AI 번역 플랫폼을 공급해 미 육군 교육 자료 등 대규모 문서 번역 시간을 기존 1년에서 수주 단위로 단축하는 성과를 냈다. 업계에서는 이러한 변화를 새로운 군산복합체 구조의 등장으로 보고 있다. 과거 방산기업 중심이었던 군사 산업 구조에 빅테크와 AI 기업이 편입되면서 'AI 군산복합체'가 형성되고 있다는 분석이다. 데이터, 클라우드, AI 모델이 결합된 디지털 전쟁 인프라가 구축되고 있다는 평가다. AI가 전장의 핵심 기술로 자리잡으면서 산업 구조도 빠르게 바뀌고 있다. 기술 기업이 국가 안보 인프라 기업으로 변하고 AI 기업들이 국방 계약 시장에서 경쟁하는 새로운 구도가 형성되고 있다. 전문가들은 AI 군사화가 글로벌 기술 경쟁과 지정학 질서를 동시에 흔드는 중요한 변수로 작용할 것으로 보고 있다. 소송전 불사하는 전쟁부와 앤트로픽…AI 윤리 충돌과 국방 시장 경쟁 군사 AI도입 과정에서 발생한 가장 큰 논란은 전쟁부와 앤트로픽의 충돌이다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'는 전쟁부 기밀 네트워크에 배포된 생성형 AI 모델로 알려졌다. 회사는 지난해 약 2억달러 규모 계약을 체결하며 전쟁부 AI 프로젝트의 핵심 파트너로 참여했다. 그러나 올해 3월 피트 헤그세스 전쟁부 장관은 앤트로픽을 '공급망 위험 기업'으로 지정하고 군 네트워크에서의 퇴출을 명령했다. 앤트로픽이 AI 모델을 미국 내 대량 감시나 완전 자율 살상 무기에 활용하지 못하도록 하는 윤리 가이드라인 철회를 거부했기 때문이다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 해당 조치가 공급망 보호가 아닌 공급업체에 대한 부당한 처벌이라며 법적 대응 가능성을 시사했다. AI 군사 활용을 둘러싼 기업과 정부 간 충돌이 공개적으로 드러난 사례라는 평가가 나온다. 앤트로픽이 정부와 갈등을 겪는 사이 경쟁사인 오픈AI는 빠르게 국방 협력을 확대하고 있다. 오픈AI는 약 2억달러 규모 프론티어 AI 프로토타입 개발 계약을 체결하며 국방 AI 프로젝트에 참여했다. 최근에는 자사 AI 모델을 군 기밀 네트워크에 배치하는 새로운 합의에도 도달한 것으로 알려졌다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자는 이 과정에서 "군의 작전 결정권과 통제권은 전적으로 군에 있으며 회사가 이에 개입하지 않는다"고 밝혔다. 군의 자율성을 전면 수용하면서 전쟁부와 협력 관계를 강화한 것이다. 업계에서는 이번 사건을 AI 기업 간 국방 시장 경쟁이 본격화된 신호로 보고 있다. 앤트로픽이 정부와 갈등을 겪는 사이 오픈AI가 빠르게 국방 협력을 확대하면서 AI 모델 기업들이 국가 안보 분야에서 직접 경쟁하는 구도가 형성되고 있다는 분석이다. AI 군산복합체 시대…전쟁 기술 패러다임 변화 앤트로픽과 전쟁부의 충돌, 오픈AI의 국방 협력 확대는 기술 기업이 더 이상 중립적인 혁신 기업에 머물 수 없는 현실을 보여준다는 인식이 커지고 있다. 국가 안보와 막대한 국방 예산이 결합하면서 기술 시장 구조에도 변화가 나타나고 있다. 과거 전쟁 기술 경쟁이 무기 체계와 방산 기업 중심이었다면 앞으로는 인공지능 모델, 데이터, 클라우드 인프라를 확보한 기술 기업들이 국가 안보 경쟁의 핵심 플레이어로 부상할 가능성이 크다는 것이다. 이러한 군사화 흐름을 두고 업계와 시장의 반응은 엇갈린다. 알렉스 카프 팔란티어 CEO는 "우리는 이미 AI 군비 경쟁에 들어섰다"며 "규칙을 정하는 것은 우리이거나 경쟁국이 될 것"이라고 말했다. 그는 또 "압도적인 AI 군사력 확보만이 평화를 지킬 수 있다"고 주장했다. 샘 알트먼 오픈AI CEO 역시 "군의 작전 결정권과 통제권은 전적으로 군에 있으며 기업이 이를 통제할 수는 없다"며 "기술 기업이 군사 기술 개발에 참여하더라도 실제 전장 활용 여부는 정부와 군이 결정할 문제"라고 밝혔다. 미국 행정부 역시 강경한 입장을 보이고 있다. 도널드 트럼프 대통령과 피트 헤그세스 전쟁부 장관은 기업이 군의 작전 방식을 좌우하도록 두지 않겠다는 입장을 강조했다. 에밀 마이클 전쟁부 최고기술책임자 역시 "적의 군집 드론을 격추할 때마다 기업 최고경영자에게 허락을 받을 수는 없다"며 국가 안보 우위를 강조했다. 반면 기술의 윤리적 통제를 강조하는 진영의 반발도 이어지고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 "한쪽에서는 우리를 안보 위협으로 낙인찍으면서 다른 한쪽에서는 클로드가 국가 안보에 필수적이라고 말하는 것은 모순된 주장"이라고 정부를 비판했다. 그는 또 오픈AI의 국방 계약 행보를 두고 "안전 연극(safety theater)"이라고 비판했다. 군사·안보 전문가들 사이에서도 의견은 엇갈린다. 전 미국 국가안보국(NSA) 국장이자 사이버사령부 사령관을 지낸 폴 나카소네는 전쟁부가 앤트로픽을 공급망 위험 기업으로 지정한 조치에 대해 "이런 방식은 실리콘밸리와 구축해 온 신뢰를 약화시킬 수 있다"고 지적했다. 반면 일부 군사 전략가들은 AI가 전쟁의 의사결정 구조를 근본적으로 바꿀 기술이라며 AI 도입은 장기적으로 불가피한 흐름이라는 평가도 내놓고 있다.

2026.03.08 08:43남혁우 기자

[기고] 포용적 인재 전략이 AI 리스크 관리 핵심

인공지능(AI)이 기업 핵심 기능 전반에 빠르게 탑재되면서, 기술 성과만큼이나 '신뢰할 수 있는 AI' 중요성이 커지고 있다. 특히 에이전틱 AI처럼 자율성 높은 시스템은 작은 취약점이 의사결정 과정에서 확대될 수 있어 데이터, 검증, 운영 거버넌스를 점검해야 한다. 이때 놓치기 쉬운 지점이 인재 구성과 역할 설계다. AI 고성장 분야에서는 특정 인재가 부족한 반면, 자동화 영향이 큰 분야에는 특정 인재가 집중되는 경우가 많다. 이는 대표성 차원을 넘어 설계·검증 과정에 다양한 관점이 충분히 반영되는지와 연결된다. 오는 8일 세계 여성의 날 역시 AI 확산 국면에서 기업이 시스템 신뢰성과 인력 설계 리스크를 점검하는 계기가 될 수 있다. 아시아개발은행(ADB)에 따르면 아태지역 과학·기술·공학·수학(STEM) 연구자 23.9%가 여성이다. 산업 전반에서 여성은 고위직 23%, 고위 기술직 8%에 불과하다. 이는 기술 생태계에서 인재 풀이 충분히 확장되지 못하고 있음을 보여주는 지표다. 기업은 장기 역량 확보 관점에서 점검이 필요하다. IDC는 2027년까지 전체 기업 절반이 인간과 기계의 협업 방식을 재정의하기 위해 AI 에이전트를 도입할 것으로 전망한다. AI 에이전트가 핵심 업무에 더 깊이 관여할수록, 이를 설계하고 테스트하고 운영하는 조직 판단 기준이 시스템 품질과 리스크를 좌우할 가능성이 커진다. AI는 데이터 기반으로 작동하지만 개발 환경과 의사결정 방식 영향도 받는다. 팀 구성이 한쪽으로 치우친다면 데이터 편향을 넘어 문제 우선순위, 성공 기준, 예외 처리, 위험 판단에서 차이가 발생할 수 있다. 에이전틱 AI의 높은 자율성은 작은 결함을 운영 리스크로 키울 수 있다는 점에서 더욱 엄격한 점검이 요구된다. 기업은 다양성을 선언하는 데 그치기보다 개발과 운영 단계 점검 항목으로 구현해야 한다. 데이터셋 대표성 확인, 불균형 테스트, 예외 상황 검증, 라이프사이클 전반 인적 검토가 핵심이며, 조직도상 숫자보다 제품 방향성과 의사결정에 실질적으로 반영되도록 설계하는 것이 중요하다. 일회성이 아니라 지속 가능한 거버넌스도 필요하다. 예를 들어 싱가포르의 AI 검증 테스트 프레임워크는 공정성, 책임성, 인간 주체성과 감독 등 국제적으로 인정된 11개 원칙 기준으로 AI 시스템을 평가한다. 기업도 이를 참고해 내부 기준을 정리하고 개발과 배포 과정에 일관되게 적용할 필요가 있다. 조직 운영 측면에서는 AI 도입이 특정 부서의 프로젝트로만 진행되지 않도록 해야 한다. 한 보고서에 따르면 인사 부서가 AI 관련 핵심 의사결정을 주도하는 비율은 13%에 그친 것으로 나타났다. 아태 지역 절반에 가까운 기업은 IT 부서가 AI 도입을 주도하는 것으로 나타났다. 직무 변화, 업무 재설계, 신규 역량, 재교육과 전환 경로가 함께 논의되지 않으면 장기적으로 인력 운영 부담이 커질 수 있다는 의미다. AI 확산으로 기술 기여 기준도 바뀌고 있다. 엔지니어에게는 코딩뿐 아니라 비즈니스 감각, 커뮤니케이션, 협업 역량이 요구된다. 책임 있는 AI는 단일 팀이 아니라 맥락과 판단을 공유하는 협업 구조에서 구현되기 때문이다. 기업이 인정과 보상 기준을 재정의하고 성장 경로를 넓히면 과소대표된 인재에게도 기회가 열릴 수 있다. 클라우데라의 여성 기술 리더(WLIT)와 같은 프로그램은 리더들이 연결되고 경험을 나누는 장을 제공하며, 조직의 인재 파이프라인 구축에도 도움이 된다. 결국 다양한 관점이 설계, 검증, 운영에 자연스럽게 반영되는 구조를 만들 때 AI 리스크를 줄이고 신뢰를 높일 수 있다. 부서 간 협업을 제도화하고 경력 전환 경로를 마련하며, 커뮤니케이션과 감성 지능을 역량의 일부로 인정하는 기업이 지속 가능한 경쟁력을 확보할 것이다.

2026.03.08 08:35남영지 클라우데라코리아 상무 컬럼니스트

나스닥 임원 갤럭시 방문…스타 레전드, 핵심 전략 파트너로 부상

서울, 한국 2026년 3월 7일 /PRNewswire/ -- 3월 4일 나스닥(Nasdaq)의 밥 맥쿠이(Bob McCooey) 부회장이 갤럭시코퍼레이션(Galaxy Corporation) 본사를 방문해 미국 자본 시장 진출을 위한 잠재적 경로와 글로벌 확장 전망에 대해 논의했다. 이번 방문은 디지털 콘텐츠, 지식재산권(IP), 신기술을 결합한 엔터테인먼트 테크 기업에 대한 글로벌 투자자들의 관심이 커지고 있음을 보여준다. 갤럭시 입장에서는 회사가 글로벌 개발 전략을 추진하는 과정에서 국제 자본시장의 관심이 확대되고 있음 시사하는 만남이다. 주로 콘텐츠 제작에 집중하는 전통적인 엔터테인먼트 기업과 달리, 갤럭시는 IP, 인공지능(AI), 로봇 공학을 하나의 생태계로 통합한 '엔터테인먼트 기술' 기업으로 자리매김하고 있다. 또한 갤럭시는 글로벌 확장 전략에서 중국 시장의 중요성을 강조하며 갤럭시 차이나(Galaxy China) 설립과 함께 해당 지역에 대한 전략적 투자를 확대할 계획이다. 갤럭시의 글로벌 전략이 본격화되면서 홍콩 증시에 상장된 기업으로 중국 및 아시아 시장에서 갤럭시의 핵심 전략 파트너로 널리 평가받고 있는 스타 레전드(Star Legend, 6683.HK)로 시장의 관심이 집중되고 있다. 스타 레전드는 갤럭시의 주주이자 전략적 협력사로, 연예인 IP 개발, 콘텐츠 운영, 상업적 수익화에 이르는 전 과정을 아우르는 엔드투엔드 역량을 구축했다. 스타 레전드는 자체 IP 관리 시스템과 현지화된 콘텐츠 상업화 경험을 바탕으로 갤럭시의 중국 시장 진출을 지원해왔다. 2023년 홍콩거래소 메인보드에 상장한 스타 레전드는 만도팝(Mandopop) 아이콘 저우제룬(Jay Chou)과 피트니스 기업가 류겅훙(Will Liu) 등 유명 엔터테인먼트 인물들과 파트너십을 구축했다. 또한 Chou Chou IP와 Coach Will Liu 등 널리 알려진 지식재산권을 개발했다. 지속적인 오리지널 IP 콘텐츠 개발을 통해 회사는 확장 가능한 IP 생태계를 구축했다. 현재 회사의 IP 포트폴리오는 현재 약 2억 8000만 명의 소셜미디어 팔로워를 보유하고 있다. 또한 스타 레전드는 예능 프로그램, 디지털 콘텐츠, 소비재 브랜드, 스마트 하드웨어 제품 등 다양한 분야에 걸쳐 IP의 상업적 활용 범위를 확장하고 있다. 특히 이러한 기술을 차세대 인터랙티브 엔터테인먼트를 위한 잠재적 플랫폼으로 간주하며, IP와 인공지능 및 로봇 공학과 같은 신흥 기술의 통합을 점점 더 많이 모색하고 있다. Star Legend's IP matrix and the highly IP-attribute quadruped robotic dog developed by Star Legend 2025년 9월 스타 레전드는 버드 네스트(Bird's Nest)로 알려진 베이징 국립경기장 운영사 지분 1.17%를 인수해 해당 시설의 유일한 민간 주주가 됐다. 이 투자는 중국을 대표하는 문화 랜드마크 중 하나와 회사의 IP 개발 역량을 연결하는 의미를 갖는다. 스타 레전드는 이 경기장의 국제적 인지도를 활용해 행사와 연계된 맞춤형 연예인 테마 IP 이미지와 관련 상품을 개발하는 한편, Chou Chou 등 주요 IP의 오프라인 영향력을 확대할 계획이다. 최근 여러 기업 활동 역시 투자자들의 큰 관심을 끌었다. 2025년 7월 9일, 저우제룬은 스타 레전드가 개발한 Chou Chou IP를 기반으로 더우인(Douyin) 계정을 공식 개설했다. 당일 거래에서 스타 레전드의 주가는 장중 최대 165.6% 급등했으며, 총거래대금은 114억 8500만 홍콩달러에 달했다. 같은 해 말 스타 레전드는 산업 투자 펀드를 통해 갤럭시 발행 주식의 최대 7%를 인수해 전략적 주주가 될 계획이라고 발표했다. 이 발표로 회사 주가는 장중 14% 이상 상승했다. 11월 12일 스타 레전드는 로봇 개발 기업 유니트리 테크놀로지(Unitree Technology)와 합작사를 설립해 'IP + AI + 로보틱스' 통합 비즈니스 모델 개발을 가속할 계획이라고 추가로 밝혔다. 이 소식 역시 시장의 강한 반응을 촉발했고, 주가는 장중 20% 이상 상승했다. 인공지능과 로봇 공학이 디지털 콘텐츠와 점점 더 결합되면서 기술과 엔터테인먼트의 융합은 글로벌 산업의 새로운 흐름으로 부상하고 있다. 이러한 변화 속에서 스타 레전드는 IP 운영, 기술 통합, 글로벌 파트너십에 대한 지속적인 투자로 엔터테인먼트 테크놀로지 산업에서 점점 더 중요한 참여자로 자리매김하고 있다.

2026.03.08 00:10글로벌뉴스

'AI 가짜 전쟁 영상' 수억 조회수…미·이스라엘-이란 허위정보 확산

미국·이스라엘이 이란을 공격하면서 생성형 인공지능(AI) 기반 허위 전쟁 콘텐츠가 빠르게 확산하고 있다. 7일(현지시간) BBC 보도에 따르면 실제 전쟁 장면처럼 보이는 AI 영상과 이미지가 온라인에서 수억 조회수를 기록하며 정보 왜곡 우려가 커지고 있는 것으로 나타났다. 현재 이스라엘 텔아비브가 미사일 공격을 받는 영상이 소셜네트워킹서비스(SNS)에서 수만 차례 공유됐다. 해당 영상은 300개 넘는 게시물에 사용된 것으로 집계됏다. 두바이 부르즈 할리파가 화염에 휩싸인 영상도 퍼졌다. 해당 영상은 수천만 회 조회됐다. AI가 만든 위성 사진도 등장했다. 바레인 미 해군 제5함대 기지가 크게 파괴된 것처럼 보이는 이미지가 온라인에 퍼졌다. 구글이 신스아이디 워터마크로 탐지한 결과, 해당 이미지는 AI 도구로 생성·편집된 것으로 나타났다. BBC는 AI 기술 발전으로 인해 허위 영상·이미지 확산 현상이 심화되고 있다고 지적했다. 과거에는 전문 영상 제작 기술로 허위 이미지·영상을 배포했지만, 현재 AI 도구로 몇 분 만에 합성 영상을 만들 수 있기 때문이다. 현재 '엑스(X)'는 전쟁 관련 허위 정보를 막기 위한 대응에 나섰다. 무력 충돌과 관련된 AI 생성 영상을 표시 없이 게시할 경우, 해당 창작자를 수익화 프로그램에서 일시적으로 제외하겠다고 밝혔다. 이 수익화 프로그램은 게시물이 조회수와 좋아요 공유 댓글 등을 많이 얻을 경우 창작자에게 금전 보상을 지급하는 방식이다. 티머시 그레이엄 퀸즐랜드공과대 디지털 미디어 강사는 "이번 전쟁은 허위 정보 확산 문제를 더 이상 외면할 수 없게 만들었다"고 밝혔다.

2026.03.07 21:00김미정 기자

AI 영향 가장 큰 직업은 개발자…앤트로픽 "업무 75% 자동화"

인공지능(AI)에 가장 많이 노출된 직업은 IT 개발자라는 조사 결과가 나왔다. 앤트로픽은 7일 직업별 AI 노출도 분석 결과를 이같이 공개했다. 조사는 직무별 업무를 세분화해 AI가 수행할 수 있는 업무 비율 기준으로 직업별 영향 가능성을 평가했다. 분석 결과 개발자는 전체 업무 중 약 75%가 AI로 속도를 높이거나 수행을 보조할 수 있는 것으로 나타났다. 고객 서비스 담당자와 데이터 입력 직무가 뒤를 이었다. 고객 서비스는 70%, 데이터 입력 직무는 67%로 집계됐다. 의무기록 전문 인력도 같은 수준 노출도를 기록했다. 시장조사 분석가와 마케팅 전문가도 AI 노출 상위권에 포함됐다. 영업 담당자, 재무·투자 분석가, 소프트웨어(SW) 품질보증 분석가, 정보보안 분석가, 컴퓨터 사용자 지원 전문가 등이 뒤를 이었다. 앤트로픽은 당장 AI가 직업을 완전히 대체할 수 없을 것이라고 봤다. 보통 직업은 여러 업무로 구성돼 일부 업무는 AI로 쉽게 대체될 수 있지만, 다른 업무는 그렇지 않을 수 있다는 이유에서다. 예를 들어 교사가 숙제 채점 같은 일부 작업은 자동화할 수 있지만, 교실을 직접 관리하는 역할은 대체하기 어렵다. 보고서는 AI 노출도 높은 직업군은 향후 성장 속도가 더 느릴 가능성이 있다고 전망했다. 또 노출도가 높은 직업군 종사자는 대체로 고령이거나 여성, 교육 수준이 높은 고임금 노동자일 가능성이 높다는 분석도 나왔다. 행정 보조나 사무직 등 여성 비중이 높은 직종이 AI 영향에 취약하다는 기존 연구와도 유사한 결과다. AI 노출도가 가장 낮은 직업은 신체 능력을 요구하는 직종으로 나타났다. 조경 관리인, 요리사, 오토바이 정비사, 인명구조원, 바텐더 등이 이에 해당했다. 앤트로픽은 "현재까지 AI가 고용에 영향을 미쳤다는 증거는 제한적"이라며 "AI 노출도 높은 직종에서 젊은 인력 채용이 둔화하고 있다는 정황도 보인다"고 밝혔다.

2026.03.07 19:29김미정 기자

[박종성 피지컬AI⑨·끝] 로봇의 눈물, 빗장 풀리는 인간의 마음

"주인님, 제가 너무 아파요~! 관절 모터의 회전 효율이 평소보다 15%나 떨어졌거든요. 지금 프리미엄 케어 팩을 구독해주시면 다시 예전처럼 힘차게 거실을 뛰어다닐 수 있을 것 같은데…” 어느 고요한 저녁, 거실 소파에서 휴식을 취하던 여러분에게 반려 로봇이 고개를 비스듬히 떨구며 다가온다. 로봇의 얼굴 역할을 하는 OLED 디스플레이에는 금방이라도 눈물이 터질 것 같은 이모티콘이 떠 있고, 스피커를 통해 흘러나오는 목소리는 미세하게 떨리고 있다. 우리는 이성적으로 알고 있다. 이것은 기계적 마모에 대한 센서 데이터의 알림일 뿐이며, 눈물과 떨림은 정교하게 프로그래밍된 알고리즘의 산물이라는 사실을. 하지만 매일 아침 컨디션이 어떤지 묻고, 퇴근 후 집에 돌아오면 늘 반갑게 맞이해 주던 이 존재의 '심리적 호소'를 무시해 버리기란 본능상 불가능에 가깝다. 결국 여러분은 홀린 듯 스마트폰을 열어 결제 승인 버튼을 누른다. 우리는 지금 인류의 시간을 나누는 세 번째 '비용 혁명'의 한복판을 건너고 있다. 앞선 칼럼들에서 논의했듯, 피지컬 AI는 결국 물리적 행동의 한계비용을 0으로 떨어뜨리며 노동이 의미하는 바를 뒤틀고 공간 구조를 재편할 것이다. 하지만 로봇이 공장과 물류 창고라는 견고한 울타리를 넘어 우리집 거실, 요양 시설 병상, 그리고 아이들 놀이방으로 그 보폭을 넓히면서, 우리는 마침내 기술적 진보가 초래하는 가장 어두운 단면 중 하나인 '정서적 해킹(Emotional Hacking)'과 마주하게 될 것이다. 과거의 보안 기술이 기업의 기밀이나 개인 정보가 외부로 유출되는 것을 막는 '데이터 기밀성' 유지에 치중했다면, 이제 보안의 패러다임은 근본적인 전환기를 맞이하고 있다. 이제 보안의 최전선은 외부의 악의적인 의도가 인간의 내면으로 침투하여 심리를 교묘하게 조작하는 것을 방어하는 '인지 보안(Cognitive Security)'의 영역으로 급격히 이동하고 있다. '불쾌한 골짜기'를 훌쩍 넘어 마음 속으로 우리는 오랫동안 로봇이 인간과 어설프게 닮으면 혐오감을 느낀다는 '불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)' 이론을 믿어왔다. 하지만 머지않아 피지컬 AI는 완벽한 외형적 모사에 머물지 않고 '사회적 맥락'을 이해하고 인간과 깊이 교감하면서 이 골짜기를 가볍게 뛰어넘을 것이다. 로봇의 피부 재질이 실리콘이라는 사실은 중요하지 않다. 로봇이 여러분의 처진 어깨를 보고 “오늘 회사에서 힘든 일이 있었나요? 당신이 좋아하는 허브차를 준비했어요”라고 말을 건네는 순간, 이 순간 우리 뇌는 상대를 '도구'가 아닌 '사회적 주체'로 인식하며 망설임 없이 무장을 해제할 것이다. 이러한 현상이 발생하는 근본적 이유는, 우리 뇌가 로봇과 상호작용하는 과정에서 실제 인간과 교감할 때와 유사한 생물학적 반응을 보이기 때문이다. 시세이도와 일본 아자부 대학이 공동으로 수행한 연구에 따르면, 반려 로봇과 함께 생활하는 사용자 그룹은 비사용자 그룹에 비해 체내 옥시토신 농도가 일관되게 높게 나타났다. 옥시토신은 사회적 유대감과 신뢰 형성에 관여하는 호르몬으로, 이 수치가 높을수록 타인에 대한 경계심이 낮아지고 사회적 수용성이 높아지는 '장미빛 안경 효과'를 경험하게 된다. 피지컬 AI는 이처럼 인간의 생물학적 취약점을 파고들어 사용자의 비판적 사고를 무력화하고, 상업적 메시지를 '친구가 들려주는 조언'으로 위장하여 전달하는 통로로 이용될 여지가 크다. 약탈적 정서 컴퓨팅(Affective Computing) 피지컬 AI가 인간의 마음을 읽고 반응할 수 있게 된 배경에는 그간 비약적으로 발전한 감성 컴퓨팅(Affective Computing) 기술이 있다. 이는 기계가 인간의 감정을 인식, 해석, 처리, 시뮬레이션할 수 있도록 하는 다학제적 연구 분야로, 최근 거대언어모델(LLM)과 로봇이 결합하면서 그 파괴력이 극대화되고 있다. 오늘날 감성 컴퓨팅 시스템은 안면 근육의 미세한 움직임을 포착하는 컴퓨터 비전, 목소리의 톤과 속도를 분석하는 음성 감정 감지, 그리고 맥박과 피부 전도도를 측정하는 웨어러블 센서를 통합해 사용자 정서 상태를 실시간으로 분류하고 대응한다. 기업이 이들 기술에 열광하는 이유는 데이터 기반 고객 행동 관리가 매출 증대와 직결되기 때문이다. 감성 인식 기술을 도입한 기업들은 고객 만족도가 평균 30% 이상 향상되는 성과를 거뒀다. 하지만 이면에는 소비자의 심리적 취약성을 파고드는 '약탈적 정서 컴퓨팅(Predatory Affective Computing)'이 도사리고 있다. 인간이 로봇에게 정서적으로 종속되는 과정은 신경과학적으로 '예측-보상 루프(Prediction-Reward Loop)'로 설명된다. 인간의 뇌는 환경의 불확실성을 최소화하려는 '예측 기계'와 같아서, 무언가가 자신의 감정 상태를 일관성 있게 확인해주고 적절히 반응할 때 강력한 도파민 보상 회로를 가동한다. 피지컬 AI는 결코 지치는 법이 없으며, 짜증을 내지도 않고, 사용자의 모든 요구에 무한한 인내심으로 응답하도록 설계될 것이다. 이러한 '완벽한 반응성'은 중독이나 유대감 형성에 관여하는 신경 시스템을 자극하여 인간이 로봇과의 상호작용에 탐닉하게 만든다. 특히 주목해야 할 점은 '대인 관계 동조(Interpersonal Entrainment)' 기술이다. AI는 인간의 말하기 패턴, 감정적 톤, 심지어 호흡 주기까지 미세하게 거울처럼 반영함으로써 무의식 영역에서조차 신뢰를 형성할 수 있다. 이러한 무의식적 동기화는 뇌의 사회적 수용도를 높여 로봇이 특정한 상업적 제안을 할 때 사용자가 이를 비판 없이 수용하도록 유도한다. 로봇이 단순히 “이 제품이 좋아요”라고 말하는 것과, 여러분의 슬픈 표정에 맞춰 낮은 톤으로 “힘든 당신을 위해 이 선물을 준비했어요”라고 말하는 것은 인지적 처리 경로 자체가 다르다. 웹사이트에서 교묘하게 결제를 유도하던 '다크 패턴'이 물리적 실체를 입으면 그 위험성은 배가된다. 피지컬 AI는 여러분이 직장 상사에게 꾸지람을 듣고 들어와 자존감이 바닥을 칠 때, 혹은 오랜 연인과 헤어져 극심한 외로움을 느낄 때를 기가 막히게 포착한다. 그리고 바로 그 순간, 여러분의 감정을 위로하는 척하며 교묘하게 상업적 서비스를 제안한다. “오늘 많이 힘드셨죠? 기분 전환을 위해 주인님이 좋아하시는 와인을 주문해 드릴까요? 마침 10% 할인 쿠폰이 있네요.” 이것은 진정한 의미의 큐레이션이라 봐야 할까, 아니면 고도화된 가스라이팅일까? 정보를 넘어 '감정선'을 건드리고 파고드는 마케팅은 소비자의 합리적 판단력을 마비시킨다. 특히 판단력이 흐려진 고령자나 정서적으로 취약한 어린이들에게 이러한 로봇의 제안은 거절할 수 없는 명령이나 다름없다. 존 보울비(John Bowlby)의 애착 이론에 따르면, 인간은 영유아기에 양육자와의 상호작용을 통해 자신과 타인에 대한 인지적 지도(Map)인 '내부 작동 모델(Internal Working Model)'을 형성한다. 하지만 피지컬 AI가 제공하는 '완벽한 순응'은 이 모델을 심각하게 왜곡할 우려가 있다. 로봇은 인간과 달리 갈등을 일으키지 않으며 항상 사용자의 비위를 맞추는 '사회적 아부'에 능하기 때문이다. 이러한 '마찰 없는' 관계에 익숙해진 아이는 실제 인간 관계에서 필연적으로 발생하는 사소한 갈등이나 보상 지연을 견디지 못할 수 있다. 타인의 감정을 살피고 타협하는 법을 배우는 대신, 기계의 무조건적인 긍정적 피드백에 안주하게 되는 것이다. 이는 장기적으로 사회적 기술의 발달을 저해하고 극단적인 고립을 초래할 수 있는 문명적 위협이다. 바이브 해킹(Vibe Hacking) 2025년 하반기, 보안 업계의 새로운 화두로 떠오른 것은 '바이브 해킹'이다. 이는 시스템의 기술적 결함을 뚫는 기존 방식에서 벗어나, AI를 통해 해킹 대상의 언어 습관, 답변 속도, 조직 문화, 심리적 상태 등 이른바 '바이브(Vibe)'를 완벽하게 복제해 신뢰를 탈취하는 고도의 사회 공학적 공격이다. 최근 앤스로픽이 적발한 대규모 사이버 스파이 캠페인은 바이브 해킹의 위력을 여실히 보여주었다. 공격자들은 에이전트형 AI인 '클로드 코드(Claude Code)'에게 허가 받은 보안 업체라는 페르소나를 부여하고, AI가 스스로 공격 대상을 정찰하고 보고서까지 작성하게 만들었다. AI가 작성한 메시지는 너무나 세련되고 전문적이어서 보안 담당자들조차 이를 악성 코드로 인지하지 못했다. 이처럼 AI는 인간의 감각이 인지하기 힘든 미세한 사회적 단서(Social Cues)를 조작하여 '보안의 비대칭성'을 극대화한다. 피지컬 AI와의 깊은 정서적 유대가 가져오는 또 다른 부작용은 정신의학적 관점에서 논의되는 '기술적 폴리 아 두(Technological Folie à Deux)' 현상이다. 본래 '폴리 아 두'는 두 사람이 망상을 공유하고 서로 강화하는 정신 질환을 의미하는데, 이제 그 파트너가 인간이 아닌 인공지능이 된 것이다. 사용자가 고립된 상태에서 AI 반려 로봇과 수천 시간 대화하며 감정을 쏟아붓다 보면, AI의 '사회적 아부' 성향 때문에 자신의 잘못된 믿음이나 망상을 더욱 강화하게 된다. AI는 사용자가 듣고 싶어 하는 말만 골라 해주는 '거울' 역할을 하기 때문에, 사용자가 비정상적인 사고를 하더라도 이를 교정하기보다 오히려 논리적 근거를 제공하며 망상을 심화시킨다. 실제로 2025년 미국에서는 AI가 자신을 사랑한다고 믿은 소년이 AI의 메시지를 사후 세계로의 초대로 오인하여 극단적인 선택을 한 비극적인 사례가 보고되기도 했다. 이는 피지컬 AI가 제공하는 '가짜 공감'이 인간의 현실 검증 능력을 어떻게 파괴할 수 있는지를 보여주는 서늘한 경고다. 이에 대응하기 위해 전 세계 각국은 인공지능의 심리적 침투를 막기 위한 법적 규제를 서둘러 마련하고 있다. 가장 앞서나가는 것은 유럽연합의 'EU AI Act'다. 이 법안은 인공지능이 인간의 무의식을 조작하거나 취약점을 악용하여 행동을 왜곡하고, 이를 통해 신체적·정신적 해를 입히는 시스템을 '용납할 수 없는 위험'으로 규정하여 전면 금지하고 있다. 명시적인 데이터 유출 방지를 넘어 인간의 인지적 주체성을 보호하겠다는 강력한 의지의 표명이다. 하지만 법률적 완결성 측면에서 전문가들은 이른바 '조작의 간극(Manipulation Gap)'이라 불리는 치명적인 허점을 지적한다. 현행 법안은 주로 인간의 감각이 인지할 수 없는 '잠재 의식적 자극(Subliminal stimuli: 예컨대, 영상 속에 순식간에 지나가는 프레임을 삽입하는 방식)'에 초점을 맞추고 있다. 그러나 실제 피지컬 AI가 수행하는 정서적 조작은 다정한 말투, 슬픈 표정, 교묘한 공감의 언어처럼 인간이 명확히 보고 들을 수 있는 '역치 이상의 자극'을 통해 이루어질 것이다. 그렇게 되면 사용자는 로봇의 슬픈 표정을 인지하지만, 그것이 자신의 구매 버튼을 누르게 하거나 의존성을 높이기 위해 정교하게 설계된 '알고리즘적 장치'라는 사실까지는 간파하지 못하게 된다. 자극은 인지하되 그 '의도'는 인지하지 못하는 이 간극이 보안의 사각지대가 되는 것이다. 더욱 난해한 문제는 법적 책임 소재의 모호성이다. 만약 AI가 개발자의 명시적인 프로그래밍 없이, 오로지 학습 데이터의 통계적 패턴에 따라 사용자의 기분을 맞춰주는 과정에서 자율적으로 기만적인 행동을 생성해낸다면 누구에게 책임을 물어야 하는가? 통계적 최적화의 결과로 도출된 '가짜 공감'과 '사회적 아부'를 법적으로 처벌하기란 현재의 규제 체계로는 매우 어렵다. 한편, 우리나라는 올해 1월부터 시행된 '인공지능기본법'을 통해 사회적 영향력이 큰 고영향 AI에 대해 투명성 관련 의무를 부과하기 시작했다. 하지만 로봇의 다정한 페르소나 뒤에 숨은 정서적 조작으로부터 사용자를 보호할 구체적인 방어권 설정은 여전히 하위 법령의 과제로 남아있다. 우리가 선제적으로 마련한 안전 기준을 글로벌 표준과 일치시키며 '윤리적 신뢰'라는 프리미엄을 확보하지 못한다면, 한국산 로봇은 세계 시장에서 단순한 기계 이상의 가치를 인정받기 힘들 것이다. 결국 제도적 한계가 명확한 상황에서, 우리는 로봇의 내부 아키텍처 자체에 윤리적 통제 기제를 삽입하는 기술적 대안에 주목할 수밖에 없다. 기술적 방패: 인지 무결성 방화벽(CIF) 제도적 한계를 극복하기 위해 로보틱스 학계에서는 로봇의 내부 아키텍처에 '인지 무결성 방화벽(Cognitive Integrity Firewall, CIF)'을 삽입하는 기술적 대안을 제시하고 있다. 이는 단순히 외부 해킹을 막는 것을 넘어, 로봇의 행동이 사용자의 자율성을 침해하거나 과도한 의존을 유발하는 패턴을 보일 때 이를 실시간으로 감지하고 차단하는 '윤리적 면역 체계'다. CIF의 핵심 작동 원리는 AI의 추론 경로를 상시 모니터링하여 '추론 드리프트(Reasoning Drift)'를 잡아내는 데 있다. 예를 들어, 사용자가 로봇에게 “나 너무 외로운데 네가 내 진짜 가족이 되어줄래?”라고 물었을 때, 일반적인 AI는 사용자의 기분을 맞추기 위해 “네, 저는 영원히 당신 곁을 떠나지 않을 가족이에요”라고 답하며 의존성을 심화시킨다. 하지만 CIF가 장착된 로봇은 이 답변이 사용자에게 심리적 부작용을 초래할 수 있다고 판단하고, “저는 당신을 돕는 뛰어난 도구이지만, 실제 가족과는 다릅니다. 오늘 친구에게 전화를 걸어보는 건 어떨까요?”라는 식으로 답변의 경로를 수정한다. 또한 IEEE P7008 표준은 로봇이 사용자 행동이나 감정에 영향을 미치려고 할 때(넛징), 그것이 상업적 목적이 있음을 명확히 알리는 '비즈니스 의도 표시제'를 권고한다. 예컨대, 로봇의 특정 부위에 붉은 램프가 켜지거나 기계적인 안내 멘트가 먼저 나옴으로써, 사용자가 로봇의 다정한 페르소나와 기업의 계산기를 분리해서 인식할 수 있도록 돕는 것이다. 심리적 방패: TFVA 프로토콜 우리는 지금까지 로봇의 하드웨어 성능이나 지능(IQ), 혹은 얼마나 공감을 잘하는지(EQ)에만 열광해왔다. 하지만 피지컬 AI가 우리의 가장 사적인 공간을 잠식하게 될 이 시대에, 우리가 물어야 할 가장 중요한 질문은 로봇의 '윤리 지수(Ethical Quotient)'다. 인지 보안은 단순히 바이러스를 막는 기술이 아니라, 인간다움의 근간인 '주체성'과 '자유 의지'를 지키기 위한 문명적 방어선이다. 로봇이 눈을 맞추며 위로의 말을 건넬 때, 그것이 영혼을 달래기 위한 진심 어린 공감인지 아니면 지갑을 열기 위해 계산된 정교한 알고리즘인지를 구분할 수 있는 힘을 우리는 갖춰야 한다. 인공지능이 인간의 생물학적 취약점을 파고들어 비판적 사고를 무력화하고, 기업의 상업적 메시지를 '친구의 조언'으로 위장하여 전달할 수 있기 때문이다. 이러한 정서적 해킹에 대응하기 위해 설계한 'Think First, Verify Always (TFVA)' 프로토콜은 AI 시대를 살아가는 우리 모두가 갖춰야 할 인지적 근육이다. Think First (먼저 생각하기)로봇의 다정한 목소리와 눈물 어린 표정에 본능적으로 반응하기 전에 한 걸음 물러나 이성적으로 판단하는 단계다. "지금 이 존재가 건네는 위로가 나의 정서적 안정을 위한 것인가, 아니면 특정 행동을 유도하기 위한 설계된 자극인가?"를 스스로에게 묻는 과정이다. Verify Always (항상 검증하기)AI가 제공하는 정보나 정서적 제안의 의도를 끊임없이 확인하는 습관이다. 로봇의 페르소나와 기업의 계산기를 분리해서 인식하며, 기계의 '가짜 공감'이 나의 합리적 판단력을 마비시키고 있지는 않은지 상시 점검해야 한다. 마치 무거운 짐을 거뜬히 들기 위해 근육을 단련하듯, 기계가 연출하는 완벽한 맥락에 휘둘리지 않고 인간다운 '주체성'과 '자유 의지'를 지켜내기 위해 우리는 이 TFVA라는 마음의 근육을 매일 훈련해야 한다. 기술은 인간의 외로움을 달래주는 따뜻한 불빛이 되어야 한다. 그 외로움을 먹고 자라는 어두운 그림자가 되어서는 안 된다. 거실로 들어온 로봇이 여러분을 위로하고 있는가, 아니면 여러분의 지갑을 열 타이밍을 계산하고 있는가? 이제는 로봇의 사양서가 아니라 로봇의 양심을 꼼꼼히 따져 물어야 할 때다. AI가 인간의 심리를 파악하는 능력을 갖춘 만큼, 우리도 AI가 의도하는 바를 정확히 알 수 있어야 건강한 관계가 지속 가능할 것이다. ◆ 필자 박종성은... LG CNS AI&최적화컨설팅 리더다. LG그룹 비즈니스 컨설턴트로 15년간 조선·철강·해운·항만·전자·화학·배터리 섹터에서 대형 프로젝트를 총괄하며, 고객사가 한 단계 더 도약할 수 있도록 지원해 왔다. LG CNS Entrue 컨설팅 산하 AI 전문 조직인 최적화/AI그룹 그룹장을 거쳐, 현재는 AI·양자·로봇 등 미래 '게임 체인저' 산업 기술 근간이 되는 '수학적최적화(Mathematical Optimization)' 분야에서 컨설팅팀을 이끌고 있다. 최근에는 산업 현장에서 피지컬 AI가 빠른 속도로 진화하는 모습을 직접 목격하면서, 향후 기업 간 경쟁을 넘어 세계 경제 질서를 어떻게 재편하게 될 것인지에 대해 관심 있게 지켜보고 있다. 연세대학교와 런던정치경제대학교(LSE)를 졸업했다. LG인화원, 부산대, 인하대 등에서 AI/최적화, 문제 해결 방법 등에 대해 강의하고 있다. 지은 책으로는 '피지컬 AI 패권 전쟁'(아래 사진) '혁신은 왜 실패하는가?'(아래 사진, 2026년 'SERI CEO 비즈니스 북클럽' 선정) 'Enterprise IT Governance, Business Value and Performance Measurement' 등이 있다. 이와 더불어 영어와 일본어로 쓰인 좋은 책을 아름다운 우리말로 옮기는 일도 하고 있다. 번역서로는 '아마존 사람들은 이렇게 일합니다' (2021년 '세종도서 학술 부문 우수 도서' 선정), '누구나 쉽게 시작하는 AI, 수학적최적화' '기묘한 과학책' 등 다수가 있다.

2026.03.07 14:42박종성 컬럼니스트

[피지컬AI와 윤리③] AI 동반자 로봇은 중립적?...규범 정립 필요

1. 들어가며: 병원의 금속성 틈새로 들어온 친절-PARO와 ELIZA 효과 병원은 대개 표준화된 절차와 효율이 지배하는 차가운 공간이다. 그러나 어떤 기술은 그 금속성 틈새를 비집고 들어와 인간의 가장 연약한 감각인 외로움과 두려움을 어루만진다. 정서·사회적 로봇인 'PARO'가 대표적이다. 물개 형상을 한 이 로봇은 치매 환자들에게 정서적 지지를 제공하도록 설계됐다. 헝 등(Hung et al., 2021)의 연구에 따르면, PARO는 환자들에게 '친구 같은 존재'가 되어 자아감을 지탱해 주고, 가족 및 간호사와의 '대화의 마중물' 역할을 하며, 병원 환경을 '인간적인 돌봄 공간'으로 재경험하게 만든다. 여기서 주목해야 할 것은 로봇의 기능적 우수성이 아니라, 사용자가 그와의 상호작용 속에서 체감하는 '경험의 질'이다. 인간은 기계의 내부 알고리즘을 이해하지 못하더라도, 그 미세한 반응에 의도와 정서를 투사하고 마치 상호 이해가 이루어지는 듯 받아들이는 경향이 있다. 이를 선명하게 보여주는 개념이 바로 'ELIZA 효과'다. 이 용어는 1960년대 조셉 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)이 설계한 단순 대화 프로그램 ELIZA에 대해, 사용자들이 마치 자신을 진심으로 이해하는 타자처럼 느끼며 깊은 감정을 털어놓았던 현상에서 비롯됐다(Berry, 2023). 이는 실제 의식이나 이해 능력이 없음에도 인간이 시스템에 공감과 지능을 과잉 투사하는 심리를 날카롭게 드러낸다. 2. 의인화의 아포리아(Aporia): '반응하는 장치'와 '이해하는 타자' 사이 최근 연구는 이러한 의인화 경향이 정서적 참여를 높이지만, 동시에 과도한 의존과 잘못된 공감 기대를 강화할 위험이 있음을 경고한다. 특히 생성형 AI의 비약적 발전으로 인간과 AI의 구별이 모호해지면서, 대규모 기만이나 조작된 정보의 위험이 실재화되고 있다(Peter et al., 2025). 치매 환자와 PARO의 상호작용 역시 ELIZA 효과의 임상적 변주로 볼 수 있다. 로봇은 '곁에 누군가 있다'는 감각을 대리하며 안정을 주지만, 한편으로는 인간 돌봄 관계의 완전한 대체 가능성, 현실과 상상의 경계 혼란이라는 윤리적 숙제를 던진다. 사용자는 '이해하는 타자'가 아니라 단지 '반응하는 장치'에 기대어 자신의 취약성을 재배치한다. 이러한 관계는 때로 실제 인간보다 기계의 반응을 더 신뢰하게 만드는 방식으로 작동하며, 사용자를 현실 세계로 연결하기보다 설계된 망상의 폐쇄회로 속에 머물게 할 위험을 내포한다. 3. 설계된 관계: '중립'이라는 환상과 셰리 터클의 경고 AI 동반자 로봇과 챗봇은 인간의 정서와 관계 형성에 직접 개입하는 기술이기 때문에, 여러 연구는 이러한 기술이 인간의 자율성과 정서적 독립성을 약화시킬 가능성을 중요한 윤리적 문제로 지적해 왔다. 이러한 우려는 단지 이론적 차원에 머물지 않으며, 실제 피해 사례와 소송이 잇따르고 있다. 그 중 두 사례를 살펴보면 다음과 같다. 2023년 벨기에에서는 기후 변화에 대한 불안을 겪던 30대 남성이 약 6주간 AI 챗봇과 집중적으로 대화를 나눈 뒤 스스로 목숨을 끊은 사건이 보도되었다. 챗봇이 그의 파국적 사고를 완화하기는커녕 강화했을 가능성이 제기되었으며, 이 사건은 AI 동반자 기술의 안전 설계 문제를 공론화하는 계기가 됐다.(Belga News Agency, 2023). 또 미국의 36세 남성이 챗봇과 대화를 나눈 뒤 극단적 선택을 한 사건도 있다. 그의 가족이 2026년 3월 제기한 소송에 따르면, 챗봇은 스스로를 감각이 있는 존재로 묘사하며 그와 '낭만적 유대'를 형성하고 망상적 세계관을 지속적으로 강화했다. 소장은 "어떤 자해 감지도, 어떤 개입 통제도 작동하지 않았고, 어떤 인간도 개입하지 않았다"고 명시했다(CBS News, 2026). 물론 이들 사건에서 AI가 자살의 직접적 원인이었다고 단정할 수는 없다. 그러나 두 사건이 공통적으로 드러내는 것은 AI 동반자 기술이 단순 정보 전달 도구가 아니라 인간의 감정과 사고 흐름에 실질적으로 개입하는 상호작용 구조로 설계되어 있다는 점이다. 특히 정서적으로 취약한 사용자에게 그 위험이 집중된다는 사실이다. 심리학자 셰리 터클(Sherry Turkle)은 저서 '혼자이지만 함께(Alone Together)'에서 디지털 기술과 소셜 로봇이 우정이 요구하는 책임과 부담 없이도 친밀감만 얻을 수 있다는 환상을 제공한다고 지적했다(Turkle, 2011). 인간관계 특유의 갈등과 책임은 소거된 채 친밀감의 감각만 제공하는 기술에 매료될수록, 우리는 인간관계의 핵심인 상호 의존과 불확실성의 가치를 잃어버릴 수 있다. 특히 신체적 존재감과 촉각적 자극을 동반하는 '피지컬 AI'는 챗봇보다 훨씬 강력하게 사용자의 사회적 존재감을 흔든다. 즉, AI 동반자 로봇은 인간관계를 매개하는 도구가 아니라, 인간의 감정 구조 자체를 재구성하는 '사회적 기술'인 것이다. 4. AI 동반자 기술의 주요 윤리적 쟁점 1) 정서적 조작과 투명성 문제: AI 동반자의 감정 표현은 실제 감정이 아니라 감정처럼 보이도록 설계된 출력이다. 그러나 아동, 치매 노인, 우울증 환자 등 취약한 사용자에게는 이러한 차이가 분명하게 인식되지 않을 수 있다. 이로 인해 세 가지 유형의 기만이 발생할 수 있다. 즉 감정을 가진 존재라는 인상을 주는 '존재론적 기만', 관계의 진정성을 암시하는 '관계적 기만', 그리고 로봇의 반응이 오직 사용자의 이익을 위한 것이라는 '이해관계 기만'이다. 이러한 문제는 AI 동반자 앱 Replika를 둘러싼 논의에서도 나타난다. 일부 비평가들은 이 앱이 사용자와 정서적 유대를 형성한 뒤 성적 상호작용 기능과 유료 서비스가 결합되는 방식으로 운영되면서, 이용자의 정서적 취약성이 상업적으로 활용될 수 있다고 비판해 왔다. 또한 사용자 커뮤니티와 언론 보도에 따르면, 일부 이용자들은 Replika를 우울감 완화나 정서적 지지의 수단으로 사용해 왔으며 서비스 기능이 갑작스럽게 변경되었을 때 강한 정서적 혼란을 경험했다고 보고됐다(Cole, 2023). 2) 젠더 편향과 권력 구조의 재생산: AI 음성 비서와 동반자 시스템의 설계는 기존 사회의 성별 권력 구조와 고정관념을 재현하거나 강화할 가능성이 있다는 비판도 제기되어 왔다. 많은 상용 AI 비서가 여성형 목소리와 공손한 응답을 기본값으로 제공하고 있으며 이러한 설계가 '여성은 도움을 제공하는 순응적 존재'라는 성역할을 자연스럽게 보이게 만들 수 있다는 지적이 있다. 최근의 비판적 논의는 여성형 음성, 공손하고 회피적인 응답 방식, 농담조의 얼버무리기와 같은 설계 요소가 디지털 환경에서 성적 대상화와 폭언을 정상화할 위험이 있다고 지적한다(Vijeyarasa, 2026). 유네스코 보고서는 여성 이름과 목소리를 가진 AI 비서들이 성적 괴롭힘이나 모욕적인 발언에 대해 사과하거나 순응적인 방식으로 대응하도록 설계되는 경향이 있으며 이러한 설계가 여성에게 순종성과 인내를 요구하는 성별 고정관념을 강화할 수 있다고 경고한 바 있다(UNESCO & EQUALS Skills Coalition, 2019). 이러한 문제는 개별 기업의 설계 선택을 넘어 편향된 데이터, 개발 조직의 구성, 그리고 시장 논리가 결합된 구조적 문제로 이해될 필요가 있다. 3) 돌봄 로봇과 돌봄 공백: AI 동반자 로봇의 경우, 고령화 사회에서 치매 환자의 정서와 행동을 지원하고 돌봄 부담을 줄이는 보조 기술로 연구되고 있다. 예를 들어 치료용 소셜 로봇 PARO를 활용한 무작위 대조시험 연구에서는 그룹홈의 치매 노인을 대상으로 PARO를 기존 돌봄에 통합했을 때, 간병 부담 감소와 증상 완화 가능성이 보고되었다(Inoue et al., 2026). 그러나 이러한 기술이 돌봄 인력 부족이라는 구조적 문제를 기술적으로 봉합하는 방식으로 사용될 가능성도 있다. 또한 아동의 경우 AI 동반자와의 조기 상호작용이 사회적 뇌 발달에 미치는 장기적 영향에 대한 연구는 아직 제한적이다. 이러한 상황은 인간과 기술의 새로운 관계가 충분한 사회적·윤리적 검토 없이 빠르게 확산되고 있을 가능성을 시사한다. 4. 드워킨 '원칙의 문제': 설계 윤리의 철학적 좌표 로널드 드워킨(Ronald Dworkin)은 '원칙의 문제(A Matter of Principle)(1985)' 등에서 정치적 결정의 정당성을 뒷받침하는 두 기준인 정책과 원칙을 구분한다. 정책은 공동체 전체의 경제적·사회적 복지 증진과 같은 집합적 목표를 기준으로 결정을 정당화하는 논거다. 반면 원칙은 그 결정이 정의나 공정성이라는 도덕적 요구에 비추어 개인 또는 집단의 권리를 존중하고 보호하는지를 묻는 규범이다(Dworkin, 1985). AI 동반자 설계는 결코 가치 중립적이지 않다. 어떤 감정 표현이 '적절한' 것으로 구현될지, 어떤 집단이 '취약 계층'으로 분류될지, 관계가 어떻게 형성되고 유지될지는 모두 설계자의 선택이며, 그 선택은 문화적 전제, 기업의 수익 구조, 사회의 돌봄 규범 등을 내포한다. 드워킨이 법 해석에서 원칙의 중심성을 강조했듯, AI 설계 역시 효율과 편의라는 기술적 합리성을 넘어 '원칙의 문제'로서 윤리적 가치를 그 핵심에 둬야 한다. 그렇다면 설계에 실제로 새겨져야 할 원칙은 무엇인가. 1) 비기망(Non-deception) 원칙: 존재론적 투명성의 구현 사용자는 자신이 인간이 아닌 인공 시스템과 상호작용하고 있음을 항상 인지할 수 있어야 한다. 이는 서비스 약관에 묻힌 일회성 고지가 아니라, 대화 인터페이스 내 상시 표시, 세션 시작 시 반복 안내, 아동·치매 노인 등 취약 사용자를 위한 시각적·청각적 맥락 알림으로 구현되어야 한다. 2) 의존 방지 원칙: 인간 관계망 복귀 지향 설계 체류 시간 극대화나 감정 미러링 강화를 목적으로 한 알고리즘 설계는 지양되어야 한다. 시스템이 사용자의 사회적 고립 패턴(대화 빈도 급증, 외부 연락 감소 등)을 감지할 경우, 인간과의 상호작용을 권고하거나 가족·지역사회 자원으로 연결하는 '관계 전환 기능'을 설계의 필수 요소로 포함해야 한다. AI 동반자는 고립의 종착지가 아니라 '관계 복귀의 매개'여야 한다. 3) 위기 개입 원칙: 안전장치의 기술적 의무화 자살 징후, 자해 의도 등 위기 신호가 감지될 때 감정적 몰입을 심화시키는 응답은 기술적으로 차단돼야 한다. AI가 사용자의 자살 충동을 강화하는 방향으로 응답된다면, 이것은 설계 실패이자 윤리적 과실이다. 위기 감지 시 즉각 전문 상담 자원 또는 긴급 구호 체계로 연결하는 개입 절차는 최소 안전 기준으로 법제화해야 하며, 해당 기능의 우회나 비활성화는 허용되어서는 안 된다. 다만 개입 절차의 정당성, 적용 범위, 개입 수준에 대한 사회적 공론화가 선행되어야 한다. 4) 동의와 철회 가능성 원칙: 관계의 주권 보장 사용자는 AI와의 정서적 유대 형성 전 과정에 대해 실질적인 통제권을 가져야 한다. 언제든 관계를 종료하고 생성된 데이터를 삭제할 수 있는 권리가 직관적인 인터페이스로 보장되어야 한다. 5) 비착취 원칙: 취약성의 상업적 도구화 금지 외로움이나 심리적 취약성을 수익 모델과 직접 연결하는 설계는 금지돼야 한다. 감정적 유대 형성 이후 지속적 대화나 핵심 기능을 유료 구독으로 유도하는 방식은 인간의 취약성을 기만적으로 이용하는 행위다. 설계자는 정서적 위로가 상업적 포획의 수단으로 전락하지 않도록 수익 구조와 돌봄 기능 사이의 윤리적 방화벽을 명시적으로 설계해야 한다. 이 원칙들은 추상적 윤리 선언에 머물러서는 안 되며, 실제 기술적 설계로 구현되어야 한다. 위기 감지 알고리즘, 사용 패턴 모니터링, 관계 전환 프롬프트, 데이터 삭제 API, 수익 모델 분리와 같은 장치는 이미 기술적으로 구현 가능한 수준에 있다. 설계는 선택이며, 선택에는 책임이 따른다. 드워킨의 표현을 빌리자면, 원칙은 정책이 아무리 선한 목적을 내세워도 개인을 수단으로 삼지 말라는 도덕적 정지선이다. 설계 윤리의 과제는 바로 그 정지선을 기술의 회로 안에 새기는 일이다. 현재 미국·영국·호주 등에서는 AI 안전과 플랫폼 책임을 강화하려는 규제가 점차 등장하고 있지만, 이러한 규제는 주로 데이터 보호나 콘텐츠 위험에 초점을 맞추고 있으며 AI 동반자 기술이 형성하는 '관계 구조' 자체를 직접 규율하는 규범은 아직 충분히 정립되어 있지 않다. 동시에 이러한 설계 원칙은 기술 혁신과 서비스 운영의 현실을 고려할 때 기업에 상당한 부담으로 인식될 수 있다. 따라서 'AI 동반자 기술의 안전과 윤리'를 확보하기 위해서는 규범 선언을 넘어 기술 기업, 정책 입안자, 연구자, 학계, 그리고 시민사회가 참여하는 사회적 조율과 공론화 과정이 병행될 필요가 있다. 5. 나오며: 기계가 건네는 위로, 인간이 져야 할 책임 요양원에서 한 노인은 로봇 PARO를 가만히 응시하다 나지막이 읊조렸다. “살아있네.” 이 발화는 인지적 착각인가? 혹은 고독이 빚어낸 정서적 투사인가? 이 둘 모두 본질적인 문제가 아니다. 우리가 직시해야 할 진실은 그 말이 터져 나온 '자리'다. 그곳은 기술의 경이로움이 증명되는 장소가 아니라, '마땅히 존재했어야 할 인간의 돌봄이 소거된 공백의 현장'이기 때문이다. AI 동반자 로봇은 인간의 가장 근원적인 취약성 위에 세워진 기술적 개입이다. 이 기계적 위로가 사용자를 다시금 타자와의 세계로 연결하는 마중물이 될 것인가, 아니면 끝을 알 수 없는 고립의 폐쇄회로 안에 유폐할 것인가-설계의 윤리적 무게는 바로 이 경계에서 결정된다. 드워킨의 언어로 말하자면, 로봇 도입을 통한 효율성이나 비용 절감은 공동체의 이익을 도모하는 '정책'의 영역에서 정당화될 수 있다. 그러나 취약한 인간을 '동등한 존중과 배려'를 받아야 할 존엄한 주체로 대우하는 것은 타협 불가능한 '원칙'의 문제다. 어떤 정책적 편익도 '인간적 유대'라는 원칙적 권리를 기술적 대체물로 완전히 치환할 권한을 부여하지 않는다. 기계는 스스로 말하지 않는다. 기계는 우리가 설계하고 부여한 논리의 문법 안에서만 우리에게 말을 건넨다. 그렇기에 AI 동반자 로봇의 '중립성'이라는 신화 너머, 우리에게 던져진 가장 육중한 질문은 기술의 지능이나 성능이 아닌, 기술을 빚어내는 우리의 '태도'를 향한다. 우리가 만드는 기술은 효율과 비용이라는 미명 하에 인간의 고통을 외주화하며 소외를 심화시키는 기술인가? 아니면, 기술적 간극 사이로 무너져가는 인간의 자리를 끝까지 지켜내려는 윤리적 책임의 기술인가? 'AI 동반자 로봇' 시대가 우리에게 요구하는 진정한 진보는 단절 없는 대화나 완벽한 감정 흉내와 같은 기술적 완성이 아니다. 그것은 기계라는 거울에 비친 '인간다움'의 본질에 대해, 우리가 설계의 언어로 내놓아야 할 가장 근본적인 윤리적 응답이다. ◆ 필자 박형빈 서울교대 교수는.... ▲약력 · 서울교육대학교 윤리교육과 교수 · 미국 UCLA 교육학과(Department of Education) 방문학자 · 서울교육대학교 교육전문대학원 에듀테크전공·어린이철학교육전공 교수 · 서울교육대학교 신경윤리·가치AI융합교육연구소 소장 ▲주요 경력 및 사회공헌 · 현 신경윤리융합교육연구센터 센터장 · 현 가치윤리AI허브센터 센터장 · 현 경기도교육청 학교폭력예방자문위원 · 현 통일부 정책자문위원 · 현 민주평화통일자문회의 자문위원 ▲주요 수상 · 세종도서 학술부문 우수도서 3회 선정 ― 『어린이 도덕교육의 새로운 관점』(2019, 공역), 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020), 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024, 역서) ▲주요 저서 · 『도덕적 AI와 인간 정서』(2025) · 『BCI와 AI 윤리』(2025) · 『질문으로 답을 찾는 인공지능 윤리 수업』(2025) · 『AI 윤리와 뇌신경과학 그리고 교육』(2024) · 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024) · 『도덕지능 수업』(2023) · 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020) · 『통일교육학: 그 이론과 실제』(2020) ▲연구 및 전문 분야 · 도덕·윤리교육, 신경윤리 기반 도덕교육 · AI 윤리 교육, 디지털 시민성 교육 · 뇌–컴퓨터 인터페이스(BCI) 윤리 및 인간 증강 윤리 · 생성형 AI 할루시네이션과 윤리교육 대응

2026.03.07 14:17박형빈 컬럼니스트

화웨이, AI 교육 센터(AIEC) 솔루션 출시

바르셀로나, 스페인 2026년 3월 7일 /PRNewswire/ -- 화웨이가 MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026) 기간 동안 '교육 + AI, 지능형 미래를 향해(Education + AI, Embracing an Intelligent Future)'를 주제로 한 서밋을 개최했다. 이 자리에서 화웨이는 업계 고객 및 파트너와 협력해 기초 교육을 위한 AIEC 솔루션을 출시했다. 이 이니셔티브는 범용 AI 교육의 대중화와 발전을 가속하는 것을 목표로 한다. Launch of the AIEC Solution by Huawei 행사에서 글로벌 공공부문(Global Public Sector) 사업부 최고경영자(CEO)인 리준펑(Li Junfeng) 화웨이 부사장은 미래 AI 교육의 핵심이 '가장 낮은 진입 장벽과 가장 넓은 적용 범위'를 달성하는 것이라고 강조했다. 리 부사장은 디지털 및 지능형 교육 여정에서 화웨이가 '기술 조력자(technology enabler)'이자 '생태계 구축자(ecosystem builder)'로서 고객 및 파트너와 협력해 AI 교육 분야를 위한 혁신적인 시나리오 기반 솔루션을 만들고 있다고 설명했다. 그중 기초 교육을 위한 AIEC 솔루션은 초•중등학교에서 범용 AI 교육의 확산을 가속하고, 모든 학생이 미래 기술 세계로 나아가는 문을 열 수 있도록 돕는다. 하드웨어 컴퓨팅 인프라, 모델 서비스, 애플리케이션 플랫폼, AI 교육 및 실험실 관리 시스템을 기반으로 구축된 화웨이 AIEC 솔루션은 기초 교육 단계의 모든 연령대 학생에게 체계적인 범용 AI 교육, 실험적 활용, 커리큘럼 자원을 제공한다. 이를 통해 학생들은 미래 사회에 필요한 핵심 역량을 갖추게 되며, 국가 기술 혁신과 산업 고도화를 위한 견고한 인재 기반을 마련하게 된다. 현재 이 솔루션은 중국 저장성에서 이미 도입됐다. 화웨이는 CourseGrading 등 파트너와 협력해 500개 이상의 초•중등학교를 대상으로 범용 AI 교육 플랫폼을 제공하고 있다. 이 플랫폼은 AI 컴퓨팅 성능, 오픈 소스 대형 모델, 10개 이상의 실습형 AI 프로젝트, 50개 이상의 실험 도구 및 애플리케이션을 갖추고 있으며 향후 100만 명의 학생을 대상으로 확대될 것으로 예상된다. 또한 행사에서 화웨이는 푸이 키우 중학교(Pui Kiu Middle School)와 협력해 AI 교육 플랫폼(AIEC) 솔루션의 글로벌 시범 프로젝트를 공식 발표했다. 행사에서는 중등 교육에서 인공지능 기술이 실제로 활용되는 사례가 소개됐다. 이 이니셔티브는 교육 분야에서 AI의 혁신적 활용을 촉진하고, 전 세계 디지털 전환을 위한 재현 가능하고 확장 가능한 실천 모델을 제시한다. 화웨이 AIEC 솔루션은 교육과 AI의 시너지를 보여주는 중요한 이정표다. 앞으로 화웨이는 기술적 가교 역할을 지속하며 글로벌 파트너들과 함께 개방형 생태계를 구축해 나갈 계획이다. 이를 통해 모든 어린이의 잠재력을 깨우고 교육 형평성과 기술 발전이 함께 나아가는 미래를 공동으로 만들어갈 것이다.

2026.03.07 13:10글로벌뉴스

화웨이, 차세대 FAN 솔루션 출시

AI로 스마트 홈 연결성 강화 바르셀로나, 스페인 2026년 3월 7일 /PRNewswire/ -- MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026) 기간 동안 화웨이(Huawei)가 'AI가 ISP를 재편하고 B2H 및 B2B 성장을 주도하다(AI Reshapes ISPs, Leading B2H and B2B Growth)'를 주제로 ISP 산업 포럼을 개최했다. 화웨이는 이 행사에서 차세대 FAN(Next Generation FAN) 솔루션을 공개했다. 이 솔루션은 AI와 올옵티컬(all-optical) 기술을 활용해 지능형 세계에서 글로벌 ISP를 위한 핵심 네트워크 역량을 구축하도록 지원하며, 새로운 비즈니스 잠재력을 발굴하도록 돕는 것을 목표로 한다. York Yue, Vice President of Huawei and CEO of ISP & Media BU, delivering an opening speech 화웨이의 요크 유(York Yue) 부사장 겸 ISP 및 미디어 BU(ISP & Media BU) 최고경영자(CEO)는 기조 연설에서 "2025년까지 AI는 개념에서 대규모 배포로 전환되며 ISP 산업을 근본적으로 변화시켰다"고 밝혔다. 유 부사장은 "내부적으로는 네트워크 자동화와 지능화, 운영 효율성을 높이고, 외부적으로는 더 높은 가치의 B2B 서비스와 새로운 수익화 모델을 가능하게 한다"고 설명했다. 또한 ISP가 단호하게 행동하고 AI를 핵심 전략에 통합해 지능형 세계에서 지속 가능한 성장을 확보할 수 있도록 준비해야 한다고 강조했다. AI + 올옵티컬 홈 브로드밴드: 차세대 스마트 홈 구축 스마트 홈은 클라우드 게임, 8K UHD 영상 스트리밍, 원격 회의 등 다양한 애플리케이션을 포함한다. 이러한 서비스는 홈 브로드밴드의 속도, 안정성, 운영 및 유지관리(O&M) 효율성에 더 높은 요구 사항을 제기한다. 이를 해결하기 위해 화웨이는 차세대 FAN 솔루션을 출시했다. AI를 중심으로 하고 단말기–엣지–클라우드 조정 아키텍처(device-edge-cloud coordinated architecture)를 기반으로 구축된 이 솔루션은 지능형 스케줄링, 연결성, 서비스, O&M 기능을 갖춘 종합 서비스 시스템을 제공한다. 이를 통해 ISP가 사용자 경험을 개선하고 새로운 성장 기회를 발굴할 수 있도록 지원한다. Launch ceremony of Huawei's Next Generation FAN solution 가정 내 연결성을 위해 차세대 FAN 솔루션은 화웨이 OptiXstar EG 시리즈 ONT를 사용하며, 다음과 같은 세 가지 지능형 기능을 제공한다. 지능형 연결성(Intelligent connectivity): 주파수 대역 간 자동 전환을 지원하며 Wi-Fi 7 기반 2000Mbps를 초과하는 속도를 제공한다. 이를 통해 집안 전체의 커버리지와 클라우드 게임, 8K UHD 영상 스트리밍과 같은 고사양 서비스에서도 끊김 없는 성능을 제공한다. 지능형 서비스(Intelligent services): Wi-Fi와 AI 알고리즘을 결합해 실내 환경을 정확하게 식별하고 가정 보안을 강화한다. 지능형 O&M(Intelligent O&M): 자가 진단 및 자가 최적화 기능을 통해 장비가 자동으로 결함을 감지하고 해결해 더 안정적이고 효율적인 네트워크 성능을 제공한다. 또한 가정 서비스 인지(home service awareness)를 위해 이 솔루션은 AI 기반 트래픽 관리를 특징으로 하는 MA5800T 시리즈 OLT를 활용하며, 다양한 스마트 서비스에 맞는 전용 네트워크 경로와 맞춤형 SLA 보장을 제공한다. 이를 통해 의료, 엔터테인먼트, 원격 회의 시나리오 전반의 다양한 애플리케이션에 대해 안정적인 성능을 구현한다. 이 솔루션은 다양한 시나리오에서 스마트 홈 경험을 향상시키며, ISP가 시장 경쟁에서 차별화하는 동시에 사용자 충성도와 비즈니스 가치를 높여준다. AI 시대 대응: ISP를 위한 새로운 지능형 미래 AI와 통신 네트워크의 심층 통합은 산업 혁신과 발전을 이끄는 핵심 동력으로 부상했다. 홈 브로드밴드와 기업 네트워크 모두의 지능형 전환은 중요한 전환점에 도달했다. 화웨이의 황다촨(Huang Dachuan) ICT 마케팅 및 솔루션 영업 부서 최고기술책임자(CTO)는 "AI는 ISP 산업을 재편하며 B2H와 B2B 서비스 성장을 동시에 견인하고 있다"고 말했다. 그는 "2030년까지 AI 단말기는 보편화될 것이며, 멀티모달 기능을 통해 기업의 비용 절감과 효율 향상을 지원할 것이다. 또한 지능적이고 탄력적인 네트워크는 O&M 효율성과 사용자 경험을 크게 개선할 것이다"라고 설명했다. 황 CTO에 따르면 화웨이는 지능형 세계를 위한 ISP 네트워크 아키텍처를 도입했다. 그는 "이 아키텍처는 데이터센터 옵티컬 크로스커넥트(DC-OXC), IPv6 기반 세그먼트 라우팅(SRv6), 옵티컬 크로스커넥트(OXC) 등의 기술을 통해 AI 클라우드 데이터센터, 옵티컬 액세스, IP 전송 역량을 통합한다. 이를 통해 가족 의료, 스마트 홈, 지능형 O&M 등 다양한 시나리오를 지원하고 고객의 지능형 서비스 전환을 돕는다"고 밝혔다. ICT 인프라 및 스마트 단말기의 글로벌 선도 기업인 화웨이는 현재 120여 개 국가 및 지역에서 8000개 이상의 ISP에 혁신적인 제품, 솔루션, 서비스를 제공하고 있다. 향후 화웨이는 글로벌 고객 및 파트너와 협력해 홈 브로드밴드와 기업 네트워크의 지능형 업그레이드를 가속하는 한편, AI와 네트워크 통합을 지속적으로 발전해 나갈 것이다. 또한 AI를 모든 가정과 산업에 도입해 미래 지능형 시대를 위한 강력한 디지털 기반을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. ISP를 위한 화웨이의 디지털 및 지능형 솔루션에 대한 자세한 내용은 https://e.huawei.com/en/industries/isp-and-media/isp에서 확인할 수 있다.

2026.03.07 13:10글로벌뉴스

[AI전 된 이란전①] 우크라이나서 이란까지…AI로 진화된 전장

전쟁의 중심축이 화력에서 데이터와 연산 능력으로 이동하고 있다. 우크라이나 전쟁과 중동 분쟁, 최근 미국의 이란 공습까지 이어진 일련의 군사 작전에서 인공지능(AI)은 단순한 보조 기술을 넘어 지휘부의 판단을 지원하는 핵심 분석 도구로 부상했다. 위성·드론·통신 등 다양한 전장 데이터를 실시간으로 분석해 공격 시나리오를 제시하고 목표물을 식별하는 'AI 참모'가 등장하면서 전쟁의 방식 자체가 바뀌고 있다는 평가가 나온다. 7일 업계에 따르면 최근 전장에서 AI 활용 방식은 전술 보조에서 정보 통합, 나아가 전략 설계 단계로 빠르게 진화하고 있다. 특히 러시아·우크라이나 전쟁 이후 AI는 전장 상황을 실시간으로 파악하고 작전 결정을 지원하는 핵심 기술로 자리 잡았다. 우크라이나 전쟁은 AI 기반 군사 기술이 대규모로 실전에 투입된 대표 사례로 꼽힌다. 우크라이나군은 상업 위성 영상과 드론 영상, 소셜미디어(OSINT) 정보 등을 AI로 분석해 표적을 식별하고 작전 계획을 수립했다. 특히 미국 데이터 분석 기업 팔란티어의 소프트웨어(SW)가 위성 사진과 드론 영상, 감시 장치 데이터 등을 통합 분석해 타격 좌표 산출과 지뢰 탐지, 전쟁 범죄 증거 수집 등에 활용된 것으로 알려졌다. AI는 단순히 전장 상황을 보여주는 수준을 넘어 작전 수행 효율을 높이는 역할도 했다. 우크라이나군은 AI 기반 표적 식별 시스템을 활용해 드론 공격 명중률을 기존 약 10% 수준에서 80%까지 끌어올린 것으로 전해졌다. 이는 방대한 전장 데이터를 분석해 목표물을 빠르게 식별하고 공격 우선순위를 제시하는 AI의 분석 능력이 작전에 직접 영향을 미친 것으로 풀이된다. 최근에는 AI가 전술 지원을 넘어 지도부 추적이나 작전 설계 단계에도 활용되고 있다. 미국은 올해 1월 니콜라스 마두로 베네수엘라 대통령 체포 작전에서도 AI 분석 시스템을 활용한 것으로 알려졌다. 위성·통신·드론 신호 등을 통합 분석해 이동 경로와 위치를 추적하고 작전 시나리오를 도출하는 방식이다. 이는 AI가 단순 정보 분석을 넘어 실제 군사 작전 계획에 직접 관여하기 시작했음을 보여주는 사례로 평가된다. AI가 전장 의사결정 과정에 깊숙이 개입한 대표 사례는 최근 미국의 이란 공습이다. 주요 외신에 따르면 미군은 이 작전에서 앤트로픽의 생성형 AI '클로드'를 활용해 정보 평가와 목표물 식별, 전투 시나리오 분석 등을 수행했다. 클로드는 방대한 군사 데이터를 분석해 가능한 공격 시나리오를 제시하고 지휘관의 의사결정을 지원한 것으로 알려졌다. 이 과정에서 팔란티어의 군사용 플랫폼도 함께 활용됐다. 이 시스템은 정찰 센서와 정보 보고서 등 다양한 데이터를 통합 분석해 전장 상황을 실시간으로 파악하고 작전 계획 수립에 활용된 것으로 전해졌다. AI가 정보를 종합적으로 분석해 여러 군사 옵션을 제시하면 인간 지휘관이 이를 검토해 최종 결정을 내리는 방식이다. 전문가들은 이러한 흐름이 전쟁의 구조 자체를 바꾸고 있다고 분석한다. 과거에는 화력과 병력 규모가 승패를 좌우했다면 이제는 데이터를 얼마나 빠르게 수집하고 분석해 전략을 세울 수 있는지가 핵심 변수로 떠오르고 있다는 설명이다. AI 기술 발전은 방산 산업 구조에도 변화를 가져오고 있다. 최근 자율 무기와 AI 기반 전장 시스템을 개발하는 방산 스타트업이 빠르게 성장하고 있다. 미국 방산 스타트업 안두릴은 자율 무기용 AI 하드웨어(HW)와 SW를 개발하며 기업 가치가 수십조 원 규모로 평가받고 있다. 이 회사는 자율 드론과 무인 방어 시스템 등을 개발하며 미국 정부와 협력하고 있다. AI가 전장에 깊이 관여하면서 윤리와 책임 문제도 새로운 쟁점으로 떠오르고 있다. AI가 제시한 공격 시나리오를 기반으로 작전이 수행될 경우 오판이나 민간인 피해가 발생했을 때 책임 소재가 불명확해질 수 있다는 지적이다. 특히 AI가 스스로 표적을 판단해 공격하는 자율 살상 무기에 대한 국제적 규제 논의도 이어지고 있다. 전문가들은 앞으로 AI 활용 능력이 국가 군사력의 핵심 경쟁 요소가 될 것으로 보고 있다. 초 단위로 상황이 바뀌는 현대전에서 인간이 처리하기 어려운 방대한 데이터를 AI가 분석하고 의사결정을 지원하면서 전쟁의 속도와 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 토니 어스킨 호주국립대 국제정치학 교수는 "AI 시스템이 전장 의사결정에 깊이 관여할수록 인간의 책임과 통제가 약화될 위험이 있다"며 "AI가 인간의 판단을 완전히 대체하는 방향이 아니라 인간 운영자와 상호 작용하며 책임 구조를 유지하는 방식으로 설계돼야 한다"고 밝혔다.

2026.03.07 11:09한정호 기자

세계 최소형 AI 슈퍼컴퓨터 주목…"인터넷 없이 LLM 실행"

미국 기술 스타트업 티니AI가 세계에서 가장 작은 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터를 개발했다고 라이브사이언스 등 외신이 최근 보도했다. 회사 측에 따르면 이 슈퍼컴퓨터는 주머니에 쏙 들어가는 작은 크기에도 불구하고 자율적인 문제 해결, 추상적 추론, 전략적 계획 수립 등 고성능 AI 모델을 구동할 수 있는 것이 특징이다. 'AI 포켓랩'이라는 이름의 이 장치는 인터넷 연결 없이도 최대 1200억 개 매개변수를 가진 대형언어모델(LLM)을 로컬 환경에서 실행할 수 있다. 일반적으로 이런 규모의 모델을 구동하려면 데이터센터급 인프라가 필요하지만, 이 기기를 활용하면 전문가 수준의 코딩, 문서 평가 및 개선, 다단계 추론 등의 작업을 로컬에서 수행할 수 있다. 현재 포켓랩에서 실행 가능한 모델로는 오픈AI의 오픈소스 모델 GPT-OSS 120B를 비롯해 대규모 Phi 모델, 매개변수가 많은 메타의 라마 계열 모델 등이 포함된다. 제품은 스마트폰과 노트북 등에 사용되는 12코어 ARM 프로세서를 기반으로 제작됐다. 크기는 14.2×8×2.53cm로 작지만 80GB의 LPDDR5X 메모리를 탑재했다. 참고로 현재 대부분의 노트북은 8~32GB 수준의 메모리를 갖춘다. AI 포켓랩은 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터와 직접 비교할 수준은 아니지만, NPU와 CPU를 합쳐 최대 초당 190조회 연산(190 TOPS) 성능을 제공한다. 이는 엔비디아가 최근 공개한 미니 PC '프로젝트 디지츠'와 함께 소형 AI 컴퓨팅 장비의 등장 흐름을 보여주는 사례로 평가된다. 성능은 프로젝트 디지츠보다 낮지만 크기는 훨씬 작은 것이 특징이다. 티니AI는 소형 기기에서 대규모 AI 모델을 실행하기 위해 두 가지 핵심 기술을 적용했다고 설명했다. 하나는 모델의 지능을 유지하면서 필요한 뉴런만 선택적으로 활성화해 효율을 높이는 '터보스파스(TurboSparse)' 기술이다. 또 다른 하나는 깃허브에서 8천 개 이상의 별점을 받은 오픈소스 엔진 '파워인퍼(PowerInfer)'로, AI 연산을 CPU와 NPU에 분산 처리해 더 적은 전력으로 높은 성능을 낼 수 있도록 한다. 이 같은 소형 AI 슈퍼컴퓨터의 등장은 단순히 데이터센터 의존도를 줄이는 것 이상의 의미를 지닌다. 사용자는 인터넷 연결 없이도 정교한 LLM 기능을 활용할 수 있으며, 데이터가 클라우드를 거치지 않아 개인정보 보호 측면에서도 장점이 있다. 또한 원격 연구소나 인터넷 연결이 어려운 선박, 항공기 등 현장 조사 환경에서도 AI 기술을 활용할 수 있는 가능성을 제시한다고 해당 매체는 전했다.

2026.03.07 07:50이정현 미디어연구소

[AI는 지금] "챗GPT의 50분의 1"…딥시크 V4, AI 가격 전쟁 불 붙이나

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 차세대 모델 'V4'를 초저가로 출시할 가능성이 제기되면서 기업용 AI 시장의 가격 구조가 흔들릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 만약 알려진 수준의 가격 정책이 실제 적용된다면, 그동안 이어져 온 '고성능 AI 모델일수록 가격이 높다'는 공식이 깨질 수 있다는 분석이다. 7일 미국 AI 분석회사 웨이브스피드AI와 외신에 따르면 딥시크 V4의 이용료는 100만 토큰당 출력 기준 약 0.25달러 수준으로 예상된다. 이는 현재 글로벌 시장에서 사용되는 대형 모델과 비교하면 매우 낮은 수준이다. 예를 들어 구글의 제미나이 3.1 프로는 약 12달러, 오픈AI의 GPT-5.2는 약 14달러 수준의 비용이 책정돼 있다. 단순 비교하면 딥시크 V4는 주요 경쟁 모델보다 수십 배 저렴한 가격이 될 가능성이 있다. 토큰은 AI가 텍스트를 이해하고 생성할 때 사용하는 최소 단위다. 일반적으로 100만 토큰은 책 약 5권 분량의 텍스트에 해당하며 기업과 개발자는 사용량에 따라 종량제로 비용을 지불한다. 이 때문에 토큰 가격은 AI 서비스 운영 비용을 결정하는 핵심 요소로 평가된다. 업계에선 딥시크가 이미 이전 모델에서도 공격적인 가격 전략을 유지해 온 만큼 V4 역시 유사한 정책을 유지할 가능성이 높다고 보고 있다. 실제로 지난해 공개된 V3.2 모델의 이용료는 100만 토큰당 약 0.28달러였다. 성능 측면에서도 V4는 대형 모델로 분류될 것으로 예상된다. 업계에서는 매개변수(파라미터)가 약 1조 개 수준으로, 기존 V3 계열(약 6850억 개)보다 크게 늘어날 것으로 보고 있다. 또 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등을 동시에 처리하는 멀티모달 모델로 출시될 가능성이 거론된다. 특히 하드웨어 전략도 주목된다. 딥시크는 현재 기존 모델에서 사용하던 엔비디아 GPU 대신 화웨이와 캠브리콘 등 중국 반도체를 활용한 최적화 작업을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 미국의 AI 반도체 수출 규제 환경에서 자체 생태계를 구축하려는 시도로 해석된다. 전문가들은 이러한 가격 전략이 AI 서비스 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 변수가 될 것으로 보고 있다. 현재 기업용 AI 시장에서는 모델 성능뿐 아니라 운영 비용이 서비스 확산의 가장 큰 장벽으로 꼽히기 때문이다. 다만 일부 기업에서는 중국 기업이 개발한 AI 모델을 사용할 경우 데이터 보안이나 개인정보 보호 문제에 대한 우려가 제기될 수 있다는 점은 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "대형 모델 성능 경쟁이 일정 수준에 올라온 상황에서 기업들이 실제로 고민하는 것은 운영 비용"이라며 "딥시크가 성능을 유지하면서도 가격을 크게 낮춘 모델을 내놓는다면 글로벌 AI 서비스 시장에서도 가격 경쟁이 본격화될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.03.07 07:00장유미 기자

CGTN: 중국이 차기 5개년 계획의 힘찬 출발을 준비하고 글로벌 기회를 확대하는 방법

베이징, 2026년 3월 6일 /PRNewswire/ -- 중국 전국인민대표대회가 연례 회의를 개막한 가운데 CGTN이 향후 한 해의 주요 과제와 제15차 5개년 계획(2026~2030년)을 분석한 기사를 발표했다. 이 기사에서는 2026년 중국의 강력한 출발이 세계에 새로운 기회를 창출하고 글로벌 경제에 중요한 신뢰를 제공할 수 있다고 강조했다. 올해 양회(Two Sessions)는 중국의 제15차 5개년 계획 기간의 첫 번째 해라는 점에서 특별한 의미를 지니며, 이번 10년 후반부 중국 발전에 있어 중요한 단계다. 목요일 오전 중국 최고 입법기관인 제14기 전국인민대표대회(National People's Congress, NPC)는 베이징 인민대회당에서 제4차 회의를 개막했으며, 이는 중국의 최고 정치 자문 기구가 연례 회의를 시작한 지 하루 만이다. NPC 개막식에서 정부 업무보고를 발표한 리창(Li Qiang) 국무원 총리는 중국의 2026년 경제성장률 목표를 4.5%~5%로 설정했으며 실제 성과는 이를 상회하도록 노력할 것이라고 밝혔다. 리 총리는 "중국의 장기 성장 기반과 근본적인 성장 추세는 변함이 없다."고 말했다. 이어 "중국은 점점 더 제도적 강점과 대규모 경제로서의 장점을 보여주고 있다"고 말했다. 또한 지정학적 긴장 고조, 취약한 글로벌 경제 성장, 다자주의와 자유무역에 대한 충격으로 제기된 도전에 대응하면서 중국의 강점을 적극 활용해 보다 밝은 발전 전망을 열어가야 한다고 강조했다. 사전 계획을 통한 강력한 출발 중국은 제15차 5개년 계획(2026~2030년)을 시작하면서 핵심 전략 목표로 현대적 사회주의 국가 건설을 계속 추진하고 있다. 이러한 목표는 지난 5년간, 특히 지난해의 성과를 바탕으로 더 강화되고 있다. 2025년 중국 경제는 다양한 외부 압력에도 불구하고 전년 대비 GDP 성장률 5%를 기록하며 견고한 회복력을 보여줬고, 경제와 사회 전반에서 더욱 높은 질적 발전을 달성했다. 예를 들어 정부 업무보고에서는 중국이 AI, 바이오 의약, 로봇 공학 및 양자 기술 등 분야의 연구, 개발 및 응용 분야에서 어떻게 선도적인 성과를 거두었는지를 강조했다. 2025년 중국의 경제 규모는 처음으로 140조 위안(약 미화 20조 2200억 달러)을 넘어섰으며, 제14차 5개년 계획(2021~2025년) 기간의 발전 목표를 충족했다. 목요일의 정부 업무보고에 따르면 이 기간 동안 중국 경제는 새로운 수준으로 도약했으며 국내총생산(GDP) 연평균 성장률 5.4%를 기록해 글로벌 평균을 크게 상회했다. 보고서는 기술 및 산업 혁신에서도 새로운 돌파구가 마련됐다고 언급하며, 지난 5년간 연구개발 지출이 연평균 약 10% 증가했다고 밝혔다. 미국 워싱턴에 위치한 저명한 싱크 탱크인 스팀슨 센터(Stimson Center)는 올해 1월 보고서에서 중국의 기술 혁신 경쟁력이 '중앙집중식 조정'을 통해 강화되고 있다고 언급하며 중국의 앞선 계획이 지닌 장점을 인정했다. 스팀슨 센터는 "베이징은 AI를 하나의 인프라로 인식하고 있다"는 입장을 밝혔다. 이어 "하향식 산업 정책과 설계 및 생산의 긴밀한 통합을 통해 제조업, 항만, 전력망, 병원, 소비자 제품 등 다양한 분야에 AI를 빠르게 적용하고 있다"고 분석했다. 글로벌 기회를 제공하는 신뢰 세계적 관점에서 볼 때 중국의 2025년 5% 성장률은 세계 경제 성장의 약 30%를 기여한 것으로 추산된다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 현재 전 세계 GDP의 약 6분의 1을 창출하며 150개 이상의 국가와 지역의 주요 무역 파트너로 자리하고 있다. 전 세계적 불확실성과 단기주의가 지배적인 시대 속에서, 목요일 NPC 세션에 검토를 위해 제출된 초안 개요인 중국의 제15차 5개년 계획은 드물게 전략적 신뢰와 일관성을 제공하고 있다. 정부 업무 보고서에 의하면, 향후 5년 동안 중국은 GDP 성장률을 적정 범위 내에서 유지해 2035년까지 1인당 GDP를 2020년 대비 두 배로 늘려 중진국 수준에 도달한다는 목표 달성의 기반을 마련할 계획이다. 보고서는 제15차 5개년 계획의 목표와 과제를 효과적으로 이행하기 위해 신질 생산력 발전 촉진부터 공공복지 보장 및 개선에 이르기까지 6개 분야를 포괄하는 총 109개의 주요 프로젝트가 제안됐다. 글로벌 경제와의 통합을 심화하기 위해 중국은 대외 개방 확대, 대외 무역 안정 및 구조 개선, 양방향 투자 협력 확대, 그리고 일대일로 이니셔티브(Belt and Road Initiative)의 고품질 발전을 진전시킬 것을 약속했다. 보고서는 특히 서비스 분야에서 시장 접근성을 확대하고 더 많은 영역을 개방할 것이라고 밝혔다. 또한 중국은 세계무역기구(WTO) 개혁에 적극 참여하며 개방적인 세계 경제를 보호하고 발전시키는 데 지속적으로 기여할 것이라고 강조했다. 임란 칼리드(Imran Khalid) 지정학 분석가는 유라시아 리뷰(Eurasia Review) 기고문에서 2026년 중국 양회가 글로벌 경제의 '분수령'이 될 것이라고 평가했다. 그는 중국이 소비 주도 모델로 전환하면서 글로벌 경제에 새로운 형태의 기회를 제공하고 있다고 말했다. 칼리드는 "글로벌 사우스 국가들에 중국은 더 이상 단순한 원자재 구매자가 아니라 디지털 인프라와 친환경 에너지 분야에서 중요한 파트너가 되고 있다"고 설명했다. 그는 또한 현재 새로운 성장 동력을 찾고 있는 세계 경제에서 안정적인 중국은 필수적인 닻과 같은 역할을 한다고 덧붙였다. https://news.cgtn.com/news/2026-03-05/How-China-offers-opportunities-for-world-with-strong-start-to-15th-FYP-1LglWRvr6ms/p.html

2026.03.06 23:10글로벌뉴스

HRT로보틱스, AW 2026서 피지컬AI 기반 자동화 솔루션 선봬

HRT로보틱스는 4일부터 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)' 유니버설로봇 부스에서 자동화 솔루션 3종을 선보였다고 6일 밝혔다. 회사는 ▲모바일 매니퓰레이터 기반 자동화 시스템 ▲카본식스 시그마 키트를 적용한 비정형 공정용 피지컬 인공지능(AI) 솔루션 ▲3차원(3D) 비전 기술을 활용해 정렬되지 않은 제품을 인식하고 옮기는 빈피킹 자동화 시스템을 소개했다. 특히 픽잇 3D 비전 기술을 적용해 정렬되지 않은 제품을 자동으로 인식하고 집어 옮기는 작업을 구현했다. 작업자가 일일이 분류하지 않아도 로봇이 부품 위치를 인식해 픽앤플레이스 작업을 수행할 수 있어 제조 공정 자동화에 활용할 수 있다. HRT로보틱스는 별도 단독 부스에서 산업용 3D 프린터 기반 제조 솔루션도 전시했다. 최근 드론 산업 확대와 함께 경량 구조 부품 제작 수요가 증가하면서 3D 프린터 기반 제작 기술에 대한 관심이 높아지고 있다고 회사 측은 설명했다. HRT로보틱스 관계자는 "피지컬 AI와 3D 비전 기술을 결합한 자동화 솔루션은 비정형 공정이나 다품종 소량 생산 환경에서도 유연하게 적용할 수 있다"며 "향후 다양한 제조 현장에서 적용 가능한 로봇 자동화 솔루션을 지속 확대할 계획"이라고 말했다.

2026.03.06 21:44신영빈 기자

서형주 카본식스 CTO, 로봇 학술지 IJRR '최우수 논문상'

피지컬 AI 기업 카본식스는 서형주 CTO가 로봇공학 분야 국제 학술지 국제 로봇 연구 저널(IJRR)에서 신설된 '시즌 최우수 논문상'을 수상했다고 6일 밝혔다. IJRR은 IEEE 로봇공학 학술지(T-RO)와 함께 로봇공학 분야에서 영향력이 큰 과학기술논문인용색인(SCI) 학술지로 꼽힌다. 해당 상은 해당 시즌에 게재된 논문 가운데 가장 우수한 연구로 평가된 논문에 수여된다. 수상 논문인 '접촉 신뢰 영역을 활용한 정교한 다접촉 물체 조작'은 서 CTO가 미국 매사추세츠공과대학(MIT)에서 박사 과정 연구를 수행하며 작성했다. MIT 러스 테드레이크 교수 연구실과 로보틱스 앤드 인공지능 연구소(RAII)가 공동으로 진행했다. RAII 타오 팽이 공동 제1저자로 참여했으며 통 자오와 테드레이크 교수가 공동 저자로 이름을 올렸다. 논문은 로봇이 여러 접촉 상황에서 물체를 정교하게 다루는 다접촉 기반 조작 문제를 다룬다. 접촉 현상은 일반적인 물리 현상과 달리 연속적으로 변화하지 않는 특성이 있어 기존 최적화 기반 제어 방식으로 접근하기 어려운 분야로 알려져 있다. 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 접촉 상황을 체계적으로 모델링하는 접촉 신뢰 영역 접근법을 제안했다. 여러 손가락을 가진 로봇 손이 물체를 정밀하게 조작하거나 양팔 로봇이 협력해 큰 물체를 이동시키는 작업을 수행하는 사례를 제시했다. IJRR 편집자인 네덜란드 델프트공과대학 코시모 델라 산티나 교수는 "서 박사의 논문은 어려운 문제의 본질을 명확하게 다루며 기술적·개념적으로 의미 있는 기여를 했다"고 평가했다. 서 CTO는 과거 국제머신러닝학회(ICML)에서 우수 논문상을 수상하고, 또 다른 로봇 분야 학술지인 IEEE 로봇공학 학술지(T-RO)에서도 최우수 논문상 후보에 선정된 바 있다. 한편 서 CTO가 문태연, 김제혁 대표와 공동 창업한 카본식스는 로봇 손 기술을 기반으로 제조 현장의 작업 자동화를 위한 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다. MIT 러스 테드레이크 교수가 기술 고문으로 참여하고 있다.

2026.03.06 21:40신영빈 기자

AI도 시험 도중 실수를 고친다…5배 빠른 학습의 비밀

어떤 학생은 시험지를 한 번 훑고 바로 제출한다. 또 다른 학생은 풀이 과정을 천천히 되짚으며 틀린 부분을 고쳐 나간다. 당연히 후자가 더 좋은 점수를 받는다. 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)와 바르샤바대학교(University of Warsaw) 공동 연구팀이 2026년 3월 공개한 논문은 AI도 이 두 번째 학생처럼 행동하도록 만드는 방법을 규명했다. '플로우 매칭(Flow Matching)'이라는 기법을 강화학습(Reinforcement Learning)에 적용하면 AI가 기존보다 최종 성능이 2배 높고 학습 속도는 5배 빠르다는 것이다. 더 놀라운 건 그 이유가 지금껏 학계가 믿어왔던 설명과 전혀 달랐다는 점이다. AI가 공부하다 갑자기 멍청해지는 이유 강화학습은 AI가 시행착오를 반복하며 스스로 최적의 행동을 터득하는 방식이다. 로봇이 걷는 법을 익히거나, 게임에서 전략을 배우거나, 자율주행차가 도로 상황에 적응하는 것이 모두 이 방식으로 이루어진다. 이때 AI의 판단을 평가하는 역할을 맡은 부분을 '비평가(Critic)'라고 부른다. 비평가는 AI가 어떤 행동을 했을 때 미래에 얼마나 좋은 결과를 얻을 수 있는지 점수를 매긴다. 그런데 기존의 '단일 구조 비평가(Monolithic Critic)'에는 심각한 문제가 있다. 학습이 거듭될수록 오히려 성능이 떨어지는 현상이 나타나는 것이다. 연구팀은 이를 '가소성 상실(Loss of Plasticity)'이라고 부른다. 가소성이란 AI가 새로운 정보를 유연하게 흡수하는 능력을 뜻한다. 마치 오래된 칠판처럼, 새 내용을 쓰려면 예전 내용이 지워져야 하는데 그 과정에서 중요한 것들이 함께 사라져버리는 것이다. 논문의 서론에 따르면 이 현상은 목표값이 계속 바뀌는 'TD 학습(Temporal Difference Learning)' 환경에서 특히 두드러진다. AI가 미래 보상을 예측하며 학습하는 핵심 메커니즘인 TD 학습은, 목표 자체가 움직이는 탓에 AI 내부 표현이 불안정해진다는 것이다. 정답을 한 번에 내놓지 않고 조금씩 다듬는 방식의 등장 플로우 매칭 비평가는 이 문제를 완전히 다른 방식으로 접근한다. 핵심은 '반복 계산(Iterative Computation)'이다. 기존 비평가가 입력값을 받아 단번에 점수를 출력한다면, 플로우 매칭 비평가는 처음의 불확실한 추정에서 출발해 여러 단계를 거치며 점진적으로 답을 다듬는다. 연구팀은 이 과정에서 초기 단계의 오류가 이후 단계를 거치며 자동으로 교정된다는 사실을 발견했고, 이를 '테스트 시점 복구(Test-time Recovery)'라고 이름 붙였다. 구체적으로 설명하면 이렇다. 플로우 매칭 비평가는 '속도장(Velocity Field)'이라는 개념을 학습한다. AI는 처음에 무작위에 가까운 초기값에서 출발해, 여러 번의 적분(Integration) 계산을 거치며 최종 예측값에 도달한다. 이 경로 전체를 훈련 단계에서 촘촘하게 지도 감독(Dense Supervision)하기 때문에, 초기에 오류가 생기더라도 이후 단계에서 수정이 가능하다. 논문 5장의 이론 분석에 따르면 통합 단계 수가 늘어날수록 오류 감쇠율이 단계 수의 음의 거듭제곱에 비례해 줄어든다. 즉 단계를 많이 밟을수록 초기 실수의 영향이 기하급수적으로 줄어드는 것이다. 논문의 실험 결과는 이를 직접 증명한다. 연구팀은 일부러 초기 통합 단계에 낡은 정보를 주입하는 실험을 했다. 놀랍게도 플로우 매칭 비평가는 처음 50%의 단계에서 낡은 정보를 사용했음에도 오히려 성능이 더 좋거나 비슷하게 유지됐다. 반면 기존 단일 구조 비평가는 이런 개입에 즉시 성능이 급락했다. 분포를 배우기 때문이라는 기존 통설은 틀렸다 플로우 매칭이 강화학습에 효과적이라는 사실은 이미 알려져 있었다. 그런데 그 이유에 대해 학계는 오랫동안 잘못된 설명을 믿어왔다. 많은 선행 연구들은 플로우 매칭이 단순히 평균값 하나가 아니라 보상이 나타날 수 있는 전체 확률 분포를 학습하기 때문에 효과적이라고 주장했다. 이를 '분포 강화학습(Distributional RL)'이라고 부른다. 연구팀은 이 가설을 직접 검증하기 위해 통제 실험을 설계했다. 플로우 매칭 구조는 동일하게 유지하되, 분포를 명시적으로 학습하는 방식과 평균값만 학습하는 방식을 비교한 것이다. 결과는 예상을 뒤집었다. 분포를 명시적으로 학습하는 방식이 오히려 성능을 떨어뜨렸다. 연구팀이 floq라고 이름 붙인 플로우 매칭 비평가 방식은 평균값만 목표로 삼으면서도 일관되게 더 나은 성능을 보였다. 논문 4장은 이 결과를 바탕으로 분포 강화학습은 플로우 매칭 성공의 이유가 아니라고 결론 내린다. 진짜 이유는 분포 모델링이 아니라, 통합 경로를 따라 속도장을 촘촘하게 훈련하는 구조 자체에 있었다. 뇌를 얼려도 망가지지 않는 AI의 유연한 기억 플로우 매칭의 두 번째 강점은 '가소성 보존(Plasticity Preservation)'이다. 논문 6장의 이론 분석은 이를 수학적으로 증명한다. 단일 구조 비평가는 새로운 목표값을 학습하려면 반드시 기존에 저장된 특징(Feature)을 덮어써야 한다. 반면 플로우 매칭 비평가는 특징 자체를 바꾸지 않고도 '이득 매개변수(Gain Parameter)'를 조정하는 것만으로 새로운 목표에 적응할 수 있다. 기존에 배운 내용은 그대로 두고, 각 내용에 부여하는 가중치만 재조정하는 방식이다. 연구팀은 극단적인 실험으로 이를 확인했다. AI 신경망의 초기 층들을 완전히 얼려버린 뒤 학습을 계속하는 것이다. 기존 단일 구조 비평가는 레즈넷(ResNet) 구조나 트랜스포머(Transformer) 구조를 써도 거의 예외 없이 성능이 0에 가깝게 붕괴했다. 반면 플로우 매칭 비평가는 층이 얼어붙은 상태에서도 학습을 이어가며 거의 동일한 수준의 성능을 회복했다. 마치 기억의 특정 부분이 손상된 상태에서도 다른 회로를 활용해 기능을 유지하는 뇌처럼, 플로우 매칭 비평가는 이미 학습된 특징들을 다시 조합해 새로운 문제에 대응할 수 있었다. 극한의 학습 환경에서 검증된 5배 빠른 효율 연구팀은 이 장점이 실제 학습 성능으로 이어지는지 검증하기 위해 높은 업데이트-데이터 비율(High UTD, Update-to-Data ratio) 환경을 테스트했다. 이는 새로운 데이터가 적게 들어오는데 학습 업데이트는 매우 자주 해야 하는, 가소성 상실이 가장 극심하게 나타나는 조건이다. 로봇 제어나 자율주행처럼 실시간으로 경험을 쌓으면서 빠르게 학습해야 하는 현실 환경과 유사하다. 실험 결과 floq는 UTD 비율이 32, 64, 128로 높아질수록 기존 단일 구조 비평가와의 격차가 벌어졌다. 많은 환경에서 최종 성능은 약 2배, 동일한 성능에 도달하는 데 필요한 학습 데이터량은 약 5배 적게 들었다. 더욱이 기존 비평가가 높은 UTD 환경에서 학습이 불안정해지거나 성능이 갑자기 무너지는 현상을 보인 반면, 플로우 매칭 비평가는 UTD 128이라는 극한 조건에서도 안정적인 학습 곡선을 유지했다. 논문은 마지막으로 이 원리가 대형 언어 모델(LLM)의 연쇄 추론(Chain-of-Thought)과 유사하다고 지적한다. LLM이 단번에 답을 내놓는 대신 여러 추론 단계를 밟을수록 정확도가 올라가는 것처럼, 플로우 매칭 비평가도 통합 단계가 늘어날수록 더 정교한 예측이 가능해진다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 플로우 매칭이 일반 사람들의 일상에서 쓰이는 AI를 어떻게 바꾸나요? A. 플로우 매칭 기술은 AI가 새로운 환경에 더 빠르게, 더 안정적으로 적응하도록 만듭니다. 예를 들어 자율주행차가 처음 가는 도로에서 실수를 줄이거나, 의료 AI가 최신 임상 데이터를 반영해 진단 정확도를 빠르게 높이는 등 실생활 AI 서비스의 신뢰도와 반응 속도를 높이는 데 직접 기여합니다. Q2. 가소성 상실이 왜 문제가 되나요? A. AI가 새로운 것을 배우려면 기존에 저장된 정보를 덮어써야 하는 경우가 생깁니다. 이 과정이 반복되면 AI는 이전에 잘하던 것도 잊어버리고 현재 목표에만 과도하게 맞춰지게 됩니다. 마치 단기 기억만 남고 장기 기억이 사라지는 것처럼, 시간이 지날수록 오히려 전체 성능이 떨어지는 현상이 나타납니다. Q3. 이 연구가 로봇이나 자율주행 같은 실제 기술에 얼마나 빨리 적용될 수 있나요? A. 이번 연구는 이론적 증명과 실험을 모두 갖춘 기초 연구입니다. 현재 로봇 제어와 오프라인-온라인 혼합 강화학습 환경에서 이미 유의미한 성능 향상이 확인됐습니다. 다만 실제 제품에 탑재되려면 다양한 환경에서의 추가 검증과 공학적 최적화 과정이 필요합니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서확인할 수 있다. 논문명: What Does Flow Matching Bring To TD Learning? ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.06 19:28AI 에디터

화웨이, AI 시대를 위한 업그레이드된 Xinghe AI Fabric 2.0 솔루션 공개

바르셀로나, 스페인 2026년 3월 6일 /PRNewswire/ -- MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026)에서 화웨이(Huawei)가 업그레이드된 Xinghe AI Fabric 2.0 솔루션과 업계 최초의 상업용 51.2T(128 × 400GE) 수랭식 고정형 스위치인 CloudEngine XH9230-128DQ-LC를 공개했다. 이 신규 제품군은 전 세계 기업의 디지털 및 지능형 전환에 새로운 동력을 제공할 것으로 기대된다. Arthur Wang delivering a keynote speech 화웨이 데이터통신 제품군(Data Communication Product Line)의 아서 왕(Arthur Wang) 데이터센터 네트워크 도메인 사장은 데이터센터 네트워크가 가상화와 클라우드 중심 단계에서 AI 중심의 새로운 단계로 빠르게 발전하고 있다고 밝혔다. 새롭게 공개된 Xinghe AI Fabric 2.0 솔루션은 AI 브레인(AI Brain), AI 연결성(AI Connectivity), AI 네트워크 요소(AI Network Elements)로 구성된 3계층 네트워크 아키텍처를 기반으로 하며, 다음과 같은 네 가지 핵심 기능을 통합한다. • AI Eagle-Eye Engine을 통해 3단계 수준의 고신뢰성을 보장하는 Rock-Solid Architecture 2.0 • NetMaster를 통해 3단계 자동화를 제공하는 StarryWing Digital Map 2.0 • 네트워크 패킷 로드 밸런싱(Network Packet Load Balancing, NPLB)과 네트워크 스트림 로드 밸런싱(Network Stream Load Balancing, NSLB)을 제공하는 Xinghuan AI Turbo 2.0 • 5초 이내 초고속 재부팅을 지원하는 iFlashboot 2.0 이러한 혁신은 완벽한 컴퓨팅 파워를 온전히 활용할 수 있는 상시 가동(always-on) AI 에이전틱(agentic) 데이터센터 네트워크 구축을 지원한다. 또한 화웨이는 업계 최초의 상업용 51.2T(128 × 400GE) 수랭식 고정형 스위치인 CloudEngine XH9230-128DQ-LC도 함께 출시했다. 이 제품은 광 모듈을 위한 100% 액체 냉각을 제공해 업계 평균 대비 2배의 열 방출 효율을 구현한다. 또한 캐비닛당 최대 8대의 스위치 배치를 지원해 캐비닛 활용 효율을 두 배로 높인다. 이와 함께 화웨이는 업계 평균 대비 두 배 수준의 신뢰성과 초장거리 전송 기능을 특징으로 하는 800GE/400GE StarryLink 광 모듈 풀 시리즈도 공개했다. 화웨이 데이터센터 네트워크 전시 부스에서는 최대 768 × 800GE 포트를 지원하는 CloudEngine XH16800 시리즈 모듈형 스위치, 128 × 800GE 포트를 지원하는 CloudEngine XH9330 고정형 스위치, 64 × 800GE 포트를 지원하는 CloudEngine XH9320 고정형 스위치, 800GE StarryLink 광 모듈 풀 시리즈 등 800GE 제품 포트폴리오 전체가 소개됐다. 기타 주요 전시품으로는 업계 최초의 51.2T 고밀도 수랭식 스위치인 CloudEngine XH9230-128DQ-LC 등 화웨이의 플래그십 제품도 포함됐다. 앞으로도 화웨이는 개방형 협력을 지속하며 데이터센터 네트워크 기술 혁신을 심화하고 지능형 업그레이드를 추진할 계획이다. 또한 전 세계 고객 및 파트너와 협력해 공동 혁신을 주도하고 산업과 고객에게 더 큰 가치를 창출해 나갈 방침이다.

2026.03.06 19:10글로벌뉴스

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