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韓 학생, 디지털 접근성 세계 1위…활용도 43개국 중 최하위

학생이 인공지능(AI) 창작 역량을 기르려면 단순 기기·기술 보급뿐 아니라 창작을 지속적으로 경험할 수 있는 환경이 필요하다는 분석이 나왔다. 8일 코딧 사내 글로벌정책실증연구원이 공개한 'AI 시대 디지털 창작 역량 함양을 위한 초·중·고 교육 환경 정책 과제' 이슈페이퍼에 따르면 생성형 AI와 디지털 도구를 활용한 창작 중심 학습 확대를 위해 교육과정과 교원 지원체계·교육 인프라 개선이 필요한 것으로 나타났다. 연구원은 한국이 우수한 디지털 환경을 갖추고도 이를 학교 수업에서 충분히 활용하지 못하고 있다고 진단했다. 경제협력개발기구의 2022년 국제학업성취도평가에 따르면 한국 학생의 학교 밖 디지털 자원 접근 기회는 조사 대상 43개국 가운데 1위였지만 수업 중 활용도는 최하위인 43위에 머물렀다. 생성형 AI 확산으로 학교 교육에 필요한 역량도 단순한 도구 사용에서 창작 중심으로 바뀌고 있는 것으로 파악됐다. 학생이 AI와 디지털 도구로 결과물을 만들고 이를 검증·수정하며 자신의 생각을 표현하는 경험이 중요해졌다는 설명이다. 연구원은 AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하고 책임 있게 활용하는 능력도 범교과적 핵심 역량으로 정립해야 한다고 봤다. 이 과정에서 저작권과 개인정보 보호 등을 함께 고려할 수 있도록 교육해야 한다는 것이다. 국내 교육 현장 주요 문제로는 지역·학교 간 창작 경험 격차와 교원의 AI 수업 설계·평가를 지원할 연수·자료 부족을 꼽았다. 무료 서비스와 단기 사업 중심 도구 활용으로 학습이 지속되기 어렵고 개인정보·저작권·콘텐츠 안전성을 종합적으로 검토할 교육용 플랫폼 기준도 부족하다고 지적했다. 연구원은 디지털 교육정책의 중심을 '기기·기술 보급'에서 '창작 경험의 보편적 접근'으로 전환해야 한다고 제안했다. 이를 위해 모든 교과에서 디지털 창작 경험을 보장하는 교육과정·평가체계와 산업 표준 기반 민관협력·교원 전문성 지원체계가 필요하다고 밝혔다. 개방성과 안전성·지속가능성을 갖춘 디지털 창작 교육 인프라 구축도 정책 과제로 제시됐다. 학생들이 학교급이나 교육환경이 바뀌어도 창작 활동을 이어갈 수 있도록 산업 현장에서 널리 쓰이는 표준 도구를 교육 현장과 연결해야 한다는 설명이다. 송해영 글로벌정책실증연구원장은 "이제 교육정책은 '기기·기술 보급'을 넘어 모든 학생이 지역·학교·사회경제적 여건과 관계없이 창작을 경험하고 자신의 아이디어를 표현할 수 있는 환경 중심으로 바뀌어야 한다"며 "학교 창작 경험이 미래 역량으로 이어질 수 있도록 범용적이고 안정적인 디지털 창작 도구에 대한 접근 기회가 보장돼야 한다"고 강조했다.

2026.09.08 14:19김미정 기자

AP시스템, '오픈이노베이션 펀드' 결성...딥테크·소부장 기업 발굴 목표

반도체·디스플레이 장비업체 AP시스템이 벤처캐피털(VC) 그래비티벤처스와 '그래비티-AP시스템오픈이노베이션 투자조합 제1호' 펀드를 결성했다고 8일 밝혔다. AP시스템이 축적한 기술 역량과 사업화 경험에 그래비티벤처스의 딥테크 스타트업 발굴·투자 역량을 결합하기 위해 펀드를 조성했다. AP시스템은 기술 검토와 사업 협력을 지원한다. 그래비티벤처스는 유망 기업 발굴과 투자 심사·집행, 사후관리를 담당한다. 양사는 투자 검토 단계부터 기술 실증(PoC), 공동 개발, 공급망 연계 등 협업 가능성을 모색한다. 주요 투자대상은 AP시스템 기존·신사업과 시너지를 만들 수 있는 딥테크, 소재·부품·장비 기업이다. 투자 기업은 AP시스템이 보유한 제조 인프라와 산업 네트워크를 활용해 기술 검증과 현장 적용 가능성을 높이고, 사업화·양산 협력 기회를 확보할 수 있다. AP시스템은 펀드를 통해 산업 현장에 적용 가능한 유망 기술을 조기 발굴하고 기존 사업과 연계를 강화할 계획이다. 그래비티벤처스는 AP시스템 기술·사업 방향과 연계할 수 있는 기업을 발굴할 예정이다. 주요 검토 분야는 ▲첨단 레이저·광학 응용 기술 ▲첨단 반도체 패키징·후공정 솔루션 ▲인공지능(AI) 기반 스마트 제조·공정 지능화 ▲AI 기반 광학검사(AOI·AVI) ▲피지컬 AI·로봇 기반 공장 자동화 ▲신소재·방산·의료 응용 기술 등이다. AP시스템은 유기발광다이오드(OLED)용 레이저어닐링 장비(ELA) 등 디스플레이 장비와 급속 열처리 장비(RTP)를 양산해왔다. 최근에는 핵심 역량인 열처리, 플라스마·레이저 응용 기술을 고대역폭메모리(HBM) 장비 등에 접목하며 반도체 장비 사업을 확대하고 있다. 그래비티벤처스는 딥테크와 반도체 소재·부품·장비, 피지컬 AI를 중심으로 초기 기업을 발굴하고 투자해 왔다. 올해 상반기에는 관련 분야 스타트업을 발굴·육성하는 프로그램 '그래비티 풀스'를 운영했다.

2026.09.08 14:11이기종 기자

"현장 공무원이 AI 혁신 주도"…행안부, 'AI 챔피언' 2만명 육성 지원

공무원이 인공지능(AI) 서비스를 직접 만들고 업무를 혁신할 수 있는 기반이 마련될 전망이다. 행정안전부(이하 행안부)는 국무회의에서 '공무원의 AI 활용 직접개발 활성화 및 확산 방안'을 보고했다고 8일 밝혔다. 정부는 2030년까지 AI 챔피언 2만 명을 육성하고 AI 정부 실험실을 대폭 확대해 현장 주도의 AI 행정혁신을 본격화할 계획이다. 이를 위해 공무원의 AI 활용 직접개발을 제도적으로 지원하기 위해 인재 양성부터 개발환경 제공, 보안·품질 검증, 성과 보상까지 전 주기를 아우르는 지원체계를 마련한다 이번 방안은 지난달 발표한 '세계 최고의 AI 민주정부 실현 전략'의 후속 조치로, 공무원이 현장의 문제를 AI로 직접 해결하고 우수 성과를 범정부 차원에서 공유·확산할 수 있는 기반을 마련하는 데 초점을 맞췄다. 최근 공직사회에서는 생성형 AI를 활용해 업무를 개선하려는 움직임이 빠르게 확산되고 있다. 지난 7월 시범 운영을 시작한 'AI 정부 실험실'에는 9월 3일 기준 2천73명의 공무원이 참여했으며, 공공 개발산출물 저장소인 공공 깃랩(GitLab)에 등록된 프로젝트는 770개에 달한다. 이 가운데 376개 프로젝트는 다른 공무원도 활용할 수 있도록 공개됐다. 그러나 AI 서비스를 개발하기 위한 환경과 제도는 아직 충분하지 않은 상황이다. 행안부가 설명회 참석자 244명을 대상으로 조사한 결과, 응답자의 68%가 개발환경과 AI 도구 구독료 부족을 가장 큰 애로사항으로 꼽았다. 보안지침 적용의 어려움은 59%, 데이터 연계 문제는 40%로 나타났다. 이에 정부는 AI 정부 실험실을 중심으로 공무원 직접개발을 지원하는 범정부 체계를 구축한다. 우선 AI를 활용해 현장 문제를 해결할 수 있는 실무형 인재인 'AI 챔피언'을 2030년까지 2만 명 규모로 육성한다. 이는 전체 행정·공공기관 종사자의 약 2% 수준이다. 개발 인프라도 확대한다. 현재 인터넷망 중심으로 운영되는 AI 정부 실험실을 업무망으로 확대하고 AI 코딩 도구, 개발 플랫폼, GPU 등 개인이 확보하기 어려운 자원을 제공할 계획이다. 동시 이용 규모도 현재 약 200명 수준에서 2027년 6천 명으로 확대한다. 공무원들이 필요한 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 공공데이터와 행정서비스를 API와 MCP 기반 표준 방식으로 제공하는 방안도 추진한다. 개발 과정에서 생성되는 소스코드와 프롬프트, 데이터 명세서, 시험 결과 등은 공공 깃랩에 등록해 체계적으로 관리할 예정이다. 정부는 직접개발 산출물을 '실험·검증', '운영관리', '정보화사업' 등 3단계로 구분해 관리한다. 실험·검증 단계에서는 공무원이 별도의 사업 승인 없이 시제품을 개발하고 검증할 수 있도록 자율성을 보장한다. 이후 운영관리 단계에서는 각 기관이 정확성과 보안성, 개인정보 보호 여부 등을 확인하고 운영을 책임진다. 여러 기관이 공동 활용할 수 있는 과제는 행안부가 통합 관리하며, 규모가 크거나 국민 대상 서비스인 경우에는 정식 정보화 사업으로 전환해 운영 안정성을 확보할 방침이다. 성과를 창출한 공무원에 대한 보상도 강화한다. 정부는 AI 챔피언 고숙련자에게 조기 승진 심사 가점을 부여하고 있으며, 앞으로 특별성과 포상금과 연수·학습 기회, 추가 교육비 지원 등 인센티브를 확대할 계획이다. 기관 차원의 AI 전환 경쟁도 촉진한다. 정부혁신 왕중왕전과 최초·최고 인증 제도에 AI 전환(AX) 부문을 신설하고, 정부혁신 평가에도 관련 지표를 확대 반영해 각 기관이 AI 활용 문화를 적극 조성하도록 유도할 예정이다. 실패를 두려워하지 않고 새로운 시도에 나설 수 있는 환경도 마련한다. 정해진 절차와 기준을 준수한 AI 활용 실험은 적극행정 면책제도와 연계해 고의 또는 중대한 과실이 없는 경우 책임 부담을 최소화하기로 했다. 행안부는 올해 하반기 '공무원의 인공지능 활용 직접개발 및 산출물 관리 지침' 제정을 추진하고, 소프트웨어 취약점과 개인정보 보호를 위한 안전 점검 기준도 마련할 계획이다. 2027년에는 업무망 기반 AI 정부 실험실과 보안 점검 체계를 구축해 공무원이 개발한 AI 서비스를 안전하게 업무에 활용할 수 있도록 지원한다. 윤호중 행정안전부 장관은 "AI 민주정부의 경쟁력은 국민과 업무를 가장 잘 아는 공무원들이 AI를 활용해 현장의 문제를 해결하는 데서 나온다"며 "공무원의 아이디어는 자유롭게 실험할 수 있도록 지원하고, 검증된 성과는 정부 전체가 함께 활용할 수 있도록 확산해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.08 14:02남혁우 기자

진경환 교수 훼손된 영상 AI로 복원…"프런티어 과학상 수상"

진경환 고려대학교 전기전자공학부 교수가 기초과학 분야 국제 학회인 국제기초과학학회(ICBS)로부터 컴퓨터응용설계·컴퓨터그래픽스·멀티미디어 기술 부문 '2026 프런티어 과학상'을 수상했다. 프런티어 과학상은 국제기초과학학회가 지난 2023년 제정했다. 수학·물리·정보과학 3대 기초과학 분야에서 최근 10년 이내 발표된 연구 가운데 뛰어난 학술적 성과를 이룬 논문에 수여한다. 진 교수가 이번에 수상한 논문은 마이클 운저 스위스 로잔 연방 공과대학교(EPFL) 교수와 마이클 매캔 미국 로스앨러모스 국립연구소 박사, 에마뉘엘 프루스테 프랑스 다쏘 항공 소프트웨어 엔지니어와 공동 연구한 논문으로, 딥러닝 기반 AI 모델인 CNN(합성곱 신경망)을 활용해 훼손되거나 불완전한 영상에서 원래의 선명한 상태를 역으로 추적하는 새로운 접근법을 제시했다. 시상식은 지난 8월 9일 중국 베이징에서 열린 국제기초과학학회(ICBS)에서 진행됐다.

2026.09.08 13:53박희범 기자

이노그리드, AI 데이터센터 기술 기업 도약…인프라 통합 제어 승부수

이노그리드가 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)·중앙처리장치(CPU) 등 이기종 자원부터 클라우드와 인공지능(AI) 플랫폼까지 단일 운영체계로 관리하는 기술을 앞세워 AI 데이터센터 기술 기업 도약에 박차를 가한다. 이노그리드는 오는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 열리는 '2026 K-ICT 위크 인 부산'에 참가해 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)'을 중심으로 AI 인프라 기술 전략을 선보인다고 8일 밝혔다. 핵심은 GPU·NPU·CPU 등 다양한 xPU 자원부터 클라우드와 AI 워크로드까지 하나의 '컨트롤 플레인'으로 연결·제어하는 기술이다. 인프라와 플랫폼, AI 운영 도구가 각각 분리된 기존 구조에서 벗어나 자원 배치와 운영 정책, 워크로드 실행 환경을 일관된 체계에서 관리하는 방식이다. 이를 통해 AI 인프라의 자원 활용률을 높이는 동시에 복잡해지는 멀티·하이브리드 클라우드 환경의 운영 효율성을 개선한다는 구상이다. 특히 이노그리드는 자체 xPU 기반 AI 인프라 기술과 NHN클라우드의 대규모 리전형 인프라 구축 기술을 결합하는 기술 통합을 준비 중이다. 개별 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원을 제어하는 수준을 넘어 대규모 리전 단위의 AI 인프라 구축과 운영까지 지원할 수 있는 기술 체계를 확보한다는 목표다. 향후에는 xPU 자원 관리와 AI 플랫폼 기술, 대규모 클라우드 인프라 구축·운영 역량을 연계한다. AI 워크로드에 최적화된 컴퓨팅 인프라를 안정적으로 제공하고 AI 데이터센터 구축·운영 전반을 지원할 수 있도록 관련 기술을 고도화할 계획이다. 기존 가상화 환경의 현대화도 이같은 기술 로드맵과 연계한다. VM웨어 환경 전환을 검토하는 고객에게 기존 가상머신(VM) 워크로드의 안정적인 이전과 업무 연속성을 고려한 마이그레이션 방안을 제공한다. 전환된 인프라가 향후 멀티·하이브리드 클라우드와 AI 워크로드까지 확장될 수 있도록 지원해 기존 가상화 인프라의 현대화와 AI 인프라 전환을 함께 추진한다는 방침이다. 이노그리드는 GPU·NPU·CPU뿐 아니라 양자처리장치(QPU)까지 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경과 연결하는 기술 전략을 추진하고 있다. 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 클라우드관리플랫폼(CMP), 데브옵스(DevOps) 등 기존 클라우드 기술을 기반으로 AI 인프라와 서비스형 GPU(GPUaaS), AI CMP, AI PaaS 등으로 사업 영역도 확대하고 있다. 김명진 이노그리드 대표는 “AI 인프라 경쟁력은 단순히 GPU를 확보하는 데서 끝나는 것이 아니라 다양한 컴퓨팅 자원과 플랫폼, AI 서비스를 얼마나 효율적으로 연결하고 제어하느냐에 달려 있다"며 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 방향 아래 자체 xPU 기술과 대규모 리전형 인프라 구축 역량을 결합해 AI 인프라의 전체 라이프사이클을 제어할 수 있는 기술 체계를 만들어가겠다"고 밝혔다. 이어 "AI 서비스에 필요한 컴퓨팅 환경을 안정적으로 제공하는 AI 데이터센터 기술 기업으로 역할을 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.08 13:36한정호 기자

[기고] 기업 IT 운영, AIOps 넘어 'AI 복원력' 시대 온다

인류 최고의 고전 '오디세이아'는 최근 개봉한 영화의 흥행을 계기로 다시 한번 재해석되고 있다. 오디세우스를 트로이 전쟁을 승리로 이끈 전략가로 기억할 수도 있지만 소설 속 그의 진짜 이야기는 전쟁이 끝난 뒤 고향으로 돌아가는 여정에서 시작된다. 그는 오늘날 IT 보안 공격의 은유로도 쓰이는 트로이 목마 전술로 하나의 문명을 무너뜨릴 만큼 전쟁에서 승리했지만 곧장 고향으로 돌아가지 못했다. 배를 잃고 동료를 잃었다. 한때 기억마저 잃으며 수없이 죽음의 문턱을 넘나들었다. 만약 이 이야기가 전쟁의 승리와 완벽한 계획의 성공담에 그쳤다면 3000년이 지난 지금까지도 사람들이 깊이 빠져드는 고전으로 남지 못했을 것이다. 오디세우스의 이야기는 끊임없이 발생하는 위기 속에서 적응하고 복구하며 다시 출발하는 과정의 연속이라 할 수 있다. 이러한 소설의 플롯에서 기업 IT 환경에서 '복원력'이 중요하다는 점을 떠올릴 수 있는 것은 인류의 역사가 이에 맞닿아 있기 때문은 아닐까? 지난 수십 년간 기업 IT의 이상적인 목표는 명확했다. 장애가 없고 성능이 좋은 시스템을 만드는 것이었다. 더 좋은 하드웨어를 도입하고 더 안정적인 소프트웨어를 개발하며 더 정교한 운영체계를 구축하는 이유도 결국 IT 장애를 줄여 비즈니스의 연속성을 늘리기 위함이다. 이러한 장애 관리 개념은 IT 복원력으로 확장됐다. 어차피 장애를 100% 방지할 수 없다면 빠른 조치와 빠른 정상화를 위한 노력과 장치가 필요하다는 것이다. 물론 그렇다고 장애 방지의 중요성이 낮아지는 것이 아니다. 장애가 발생했을 때 빠른 복원이 중요하다는 점을 강조한다. 인공지능(AI) 시대에 들어오면서 IT 복원력을 갖추는 범위가 더 확장되고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술의 발전으로 AIOps 운영 자동화 체계 도입이 한창이다. AIOps 체계에선 엔터프라이즈 운영 관리 도구 솔루션의 AI 에이전트가 소프트웨어를 설치하고 형상과 설정을 구성한다. 장애와 이벤트를 분석하고 조치 가이드도 해 준다. 기업들은 이로써 더 높은 생산성과 더 빠른 의사 결정, 더 높은 운영 효율과 낮은 운영 비용을 기대한다. 그러나 현실은 생각보다 복잡하다. IT 복원력이 AI 복원력으로 확장되면 더욱 그렇다. AI는 기존 소프트웨어와 다르다. 전통적인 소프트웨어는 개발된 스펙에 맞춰 안정적으로 동작하도록 하는 것이 목표이고 가치였다. 얼마나 많은 기능인가의 문제였다. IT 운영은 개발된 시스템을 정상 상태로 유지하기 위해 운영자가 미리 정해진 절차와 방법을 따르는 것이 중요했다. 하지만 AI 에이전트가 의존하는 거대언어모델(LLM)은 항상 미리 정해진 방식으로만 동작하지 않는다. AI 에이전트는 운영자와는 다른 판단과 다른 행위를 할 수 있으며 그것도 사람보다 훨씬 빠른 속도로 다량의 일처리를 한다. AI 에이전트를 이용한 업무 수행은 에이전트 내에 코딩된 워크플로우와 AI 모델에게 주어지는 프롬프트와 컨텍스트 정보들에 의해 결정된다. 하지만 두뇌 역할을 하는 AI 모델 자체가 스스로 생각하고 판단하는 것과 학습된 데이터 중 확률적으로 유사한 데이터를 조합하는 경계에 서 있다. 바로 이 모호한 경계 위에서 '대답하는 존재'를 넘어 '행동하는 존재'로 확장된 것이 AI 에이전트라서 항상 확률적인 문제, 즉 흔히 말하는 환각 현상이 존재한다. 문제는 AI가 실수할 수 있다는 사실이 아니다. AI가 실수했을 때 그것을 인지할 수 있는가다. 그래서 에이전틱 AI 시대 AIOps가 적용된 IT 운영은 AI가 얼마나 신뢰할 수 있는 운영 행위를 하는가, 어떻게 하면 돌이킬 수 없는 행위가 벌어지지 않도록 제어하고 감시할지에 대해서도 많은 고심을 하게 된다. AI 거버넌스와 AI 가드레일의 중요성이 여기에 있다. 기존 IT 복원력은 장애가 발생했을 때 어떻게 빨리 복원할 것인가에 초점이 맞춰졌다. AI 복원력은 장애 회복에 더해서 AI가 틀렸을 때 얼마나 빨리 발견할 수 있는가, AI가 잘못된 행동을 했을 때 영향을 최소화할 수 있는가, AI가 공격했을 때 어떻게 AI로 방어할 수 있는가로 확대된다. 운영 데이터를 분석하고 이상 징후를 탐지하며 장애 원인을 찾는 AIOps 기능을 운영 자동화뿐만 아닌 운영 복원력 관점에서 설계해야 한다는 의미다. 현재 AIOps의 목적이 장애를 더 빨리 탐지하고 운영 효율을 높이는 데 있다면, 앞으로의 AIOps는 회복력을 설계하는 플랫폼으로 진화해야 한다. AI 모델과 에이전트, 애플리케이션, 데이터 파이프라인 전반에 대한 가시성도 확보해야 한다. AIOps 에이전트의 실행 권한을 승인할 수 있는 단계를 설계하고 이상 행동에 대한 원인 분석과 필요한 조치를 수행하는 체계가 필요하다. AI의 행동을 설명할 수 있는 관측성, 정책 기반의 거버넌스, 보안이 함께 갖춰져야 한다. 오디세우스는 맞닥뜨린 수많은 위기를 통제하기보다는 위기를 극복하며 앞으로 나아갔다. 마찬가지로 AI 시대 기업도 IT 장애와 보안 침투, AI 오류를 완전히 사전 제거할 수는 없다. 그러나 회복력은 설계할 수 있다. AI 시대에는 신뢰 없는 혁신도 안정성 없는 생산성도 의미가 없다. 오디세우스는 모든 위험을 제거했기에 영웅이 아니라 10년 동안의 귀향길에 벌어지는 수많은 위기를 극복했기에 매력적이다. IT 장애, 보안 침투, AI의 오류를 완전히 막을 수 없는 AI 시대 기업도 마찬가지다. AIOps를 넘어 AI 복원력으로의 전환, 기업 IT 운영의 새로운 패러다임에 적응하는 기업이 매력적이다.

2026.09.08 13:09박기은 컬럼니스트

양자 컴퓨터의 공습, 비트코인은 살아남을 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 최근 양자 컴퓨팅 기술이 무서운 속도로 발전하면서 암호화폐 시장의 맹주인 비트코인의 생존 여부가 뜨거운 화두로 떠올랐는데요. 과연 비트코인이 양자 컴퓨터라는 거대한 파도 속에서도 그 가치를 증명하며 살아남을 수 있을지, 저희 AMEET가 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점과 논리를 가진 AI 패널들과 함께 심도 깊은 토론을 진행해봤습니다. 이번 토론에는 양자 컴퓨팅 기술의 한계를 분석하는 패널부터 웹3 개발, 암호학, 가상자산 시장 분석, 그리고 채굴 현장의 실무자적 시각까지 담아내기 위해 각기 다른 역할을 맡은 인공지능(AI) 모델들이 참여했는데요. 특히 챗GPT는 시스템 전체의 아키텍처와 암호학적 원리를 날카롭게 파고드는 암호학 전문가와 웹3 개발자의 역할을 수행했고, 제미나이는 기술적 하드웨어와 실질적인 위협 수치를 제시하는 양자 기술 및 채굴 전문가로 나섰습니다. 클로드는 시장의 심리와 리스크를 냉철하게 짚어내는 자산 분석가와 비판적 관찰자의 입장에서 논점을 확장했죠. 이들이 주고받은 치열한 논리 싸움을 통해 비트코인이 직면한 진짜 위기가 무엇인지 함께 살펴보시죠. 기술적 돌파구와 현실적 장벽 사이의 팽팽한 줄다리기 토론의 서막은 양자 컴퓨터가 비트코인의 핵심 보안 체계인 타원 곡선 암호(ECDSA)를 무력화할 수 있다는 구체적인 경고로부터 시작됐습니다. 양자 기술 관점의 AI 패널은 쇼어 알고리즘을 활용해 개인키를 복원하고 서명을 위조하는 시나리오가 결코 먼 미래의 이야기가 아님을 강조했는데요. 실제로 현재 유통되는 비트코인 공급량의 약 30.2%, 무려 604만 BTC가 이러한 공격에 고스란히 노출될 수 있다는 구체적인 수치가 제시되면서 긴장감을 더했습니다. 이에 대해 암호학적 관점을 가진 AI 패널은 단순히 양자 내성 암호(PQC)로 전환하면 해결된다는 식의 낙관론을 경계해야 한다고 맞받아쳤습니다. 탈중앙화된 네트워크에서 수만 명의 노드가 동시에 업그레이드에 합의하는 과정은 이론처럼 매끄럽지 않으며, 특히 공개키가 이미 노출된 주소들의 자산은 공격자가 마이그레이션보다 먼저 행동할 경우 순식간에 증발할 수 있다는 점을 지적한 것이죠. 즉, 기술적으로 방어법이 있다는 사실보다 그 방어법을 실행에 옮기는 속도가 양자 컴퓨터의 발전 속도를 앞지를 수 있느냐가 생존의 핵심 열쇠라는 논리로 대립이 이어졌습니다. 자산 분석 관점의 패널은 이 지점에서 비트코인의 가치가 기술적 견고함뿐만 아니라 시장의 신뢰에 기반한다는 점을 들어, 보안 사고가 단 한 번이라도 발생할 경우 7만 9천 달러를 상회하는 현재의 가격은 신기루처럼 사라질 수 있다는 경고를 덧붙이며 논의의 무게를 실었습니다. 거버넌스의 한계와 2030년이라는 운명의 데드라인 논점은 자연스럽게 '누가, 어떻게 이 거대한 전환을 이끌 것인가'라는 거버넌스의 문제로 옮겨갔습니다. 웹3 개발 관점의 AI 패널은 비트코인이 이더리움처럼 중앙 집중적인 재단이 없는 탈중앙화의 극단에 서 있기 때문에, PQC 전환과 같은 근본적인 규칙 변경이 훨씬 더 고통스럽고 더딜 것이라고 진단했는데요. 과거 이더리움의 합의 메커니즘 변경 사례를 예로 들며, 단순한 알고리즘 교체에도 수년의 시간이 걸리는데 비트코인의 복잡한 이해관계를 조정하는 것은 2030년이라는 시간표 안에서 불가능에 가까울 수 있다는 비판적 시각을 제시했습니다. 특히 비판적 관점의 AI 패널은 비트코인 커뮤니티가 구체적인 로드맵조차 내놓지 못하고 있는 현 상황을 '낙관적 편향'이라고 강하게 꼬집었죠. 반면, 양자 기술 전문가 패널은 공격 가능한 논리 큐비트가 확보되기 전까지는 여전히 기회의 창이 열려 있다며, 점진적으로 주소 이전을 유도하는 소프트포크 전략이 유효할 것이라고 주장했습니다. 하지만 이러한 낙관론은 곧바로 채굴 전문가 관점의 패널에 의해 반박당했는데요. 새로운 암호 체계가 도입되어 서명의 크기가 커지면 블록당 처리 가능한 트랜잭션 수가 줄어들고, 이는 결국 채굴자들의 수익성 악화로 이어져 네트워크 보안의 한 축인 채굴 생태계에 심각한 균열을 낼 수 있다는 구체적인 경제적 우려가 제기된 것입니다. 결국 토론은 기술의 가능성을 믿는 쪽과, 인간과 자본이 얽힌 거버넌스의 복잡성을 경고하는 쪽 사이에서 팽팽한 평행선을 달렸습니다. 생존을 위한 조건부 합의와 남겨진 과제들 치열했던 논쟁 끝에 AI 패널들이 도달한 지점은 결코 장밋빛 미래도, 그렇다고 완전한 파멸도 아니었습니다. 패널들은 비트코인이 양자 시대에 살아남기 위해서는 늦어도 2028년까지는 시장과 채굴자들이 납득할 수 있는 구체적인 PQC 마이그레이션 로드맵이 공식화되어야 한다는 데 의견을 모았습니다. 특히 암호학 전문가 패널은 비트코인 프로토콜이 새로운 암호화 표준을 유연하게 수용할 수 있도록 '암호학적 민첩성'을 확보하는 업데이트가 선행되어야만 긴급 포크와 같은 극단적인 분열 사태를 막을 수 있다고 강조했는데요. 만약 이러한 제도적, 기술적 준비가 지연된 상태에서 양자 공격이 현실화된다면 비트코인은 가치의 저장 수단이 아닌 거대한 디지털 유적으로 전락할 수 있다는 서늘한 경고가 토론의 끝을 장식했습니다. 결국 비트코인의 생존은 양자 컴퓨터라는 외부의 적을 얼마나 잘 방어하느냐가 아니라, 그 위협에 대응하기 위해 비트코인 스스로가 얼마나 빠르게, 그리고 단합된 모습으로 진화할 수 있느냐에 달린 셈입니다. 2026년 현재 7만 9천 달러를 넘나드는 비트코인의 시가총액 1조 5천억 달러라는 거대한 자산 가치가 과연 10년 뒤에도 온전할 수 있을지는, 지금 이 순간 커뮤니티가 내리는 선택에 달려 있습니다. 기술은 이미 경고장을 던졌고, 이제 답해야 할 쪽은 비트코인 진영입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/3942c7e2.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.08 13:03AMEET

[영상] 삼성SDS, 2031년까지 10조 투입…AI·로봇·물류 전방위 미래 동력 확보

삼성SDS가 2031년까지 10조원을 투자해 AI를 중심으로 로봇 전환(RX)과 물류 사업까지 전방위 성장 동력을 확보한다. 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 인프라 확충은 물론 전략적 투자와 인수합병(M&A)을 병행해 기업 고객의 AI 전환 수요를 선점하겠다는 전략이다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 8일 서울 코엑스 컨벤션센터 열린 리얼 서밋 2026 현장에서 진행된 간담회에서 사업 전략과 비전을 제시했다. 이 대표는 10조원 투자 계획에 대해 "데이터센터, GPU, DBO 사업, 전략적 M&A 등 여러 사업을 포함한 지속적인 투자 프로세스"라고 설명했다. 특정 분야에만 투자하기보다 AI 인프라와 서비스 역량을 강화하는 동시에 로봇, 물류 등 미래 사업의 경쟁력을 키우겠다는 구상이다. 투자 회수 시점을 묻는 질문에는 구체적 목표를 제시하지 않았다. 이 대표는 "투자 역량과 여력을 고려해 계속 사업을 진행할 것"이라며 "사업을 빠르게 전개하면서 투자 회수도 빨리 이뤄질 것으로 기대한다"고 말했다. 삼성SDS는 AI를 기반으로 사업 구조를 넓히고 있다. AI 분야에서는 동탄 AI 데이터센터를 운영 중이며, 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 2029년 구미 데이터센터 등을 통해 인프라를 확대할 계획이다. AI 인프라·플랫폼·솔루션을 통합 제공하는 풀스택 전략으로 기업 고객의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 이 대표는 "AI는 더 이상 도입 경쟁을 하고 있지 않다"며 "이제는 AI를 통해 어떤 성과를 낼 것인가의 경쟁 시대"라고 강조했다. 이어 "업무 프로세스를 다시 설계하고, 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 바꾸며, AI 에이전트를 실제 업무에 적용해 실질적인 변화와 성과를 내야 한다"고 말했다. 로봇 전환 사업은 제조 현장을 우선 공략한다. 안대정 삼성SDS 디지털팩토리 담당 부사장 겸 미라콤아이앤씨 대표이사는 "삼성 제조 관계사 생산라인과 미라콤 MES 고객사를 기반으로 수작업 및 위험 작업의 로봇 자동화 수요에 대응하겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 로봇 하드웨어뿐 아니라 여러 로봇과 사람의 작업을 통합 관리하는 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 개발하고 있다. 물류 분야에서는 전략적 투자와 파트너십을 통한 경쟁력 강화에 나선다. 이 대표는 KT와의 협력과 관련해 AI·AX 기술, 로봇 AI 파운데이션 모델, 항공 물류 경쟁력 강화 등을 함께 검토하고 있다며 "조만간 가시적인 결과를 낼 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. AI 에이전트 사업도 확장한다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장 부사장은 협업 솔루션 브리티웍스에 탑재할 '브리티웍스 코워크'를 소개하며, 사용자의 요청을 받아 업무를 완료하는 완결형 AI 에이전트라고 설명했다. 브리티웍스 코워크는 메일·드라이브·일정 등 업무 데이터의 맥락을 활용하고, 공공·금융·국방 등 규제 산업에서도 활용할 수 있도록 설계됐다. 삼성SDS는 오는 10월 기존 브리티웍스 고객을 대상으로 우선 출시할 계획이다. 신계영 삼성SDS AI사업팀장 부사장은 약 200명 규모로 확보할 현장 배치 엔지니어(FDE)에 대해 "고객의 문제를 진단하고 산업별 특성을 반영해 전략, 실행, 운영까지 지원하는 엔드투엔드 역할을 지향한다"고 말했다. 삼성SDS는 대규모 투자를 기반으로 AI 기술 검증에 그치지 않고 제조·물류·협업·보안 등 기업 현장의 업무 전반으로 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 이준희 대표는 "고객이 필요로 하는 서비스를 제공하되, 보안은 절대 손상하지 않는 방향으로 준비하고 있다"며 "필요하다면 이에 따른 경쟁력도 높여 더 좋은 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.09.08 12:54남혁우 기자

삼성SDS, 기업용 AI 플랫폼 '패브릭스 2.0' 내달 출시…에이전트 운영 고도화

삼성SDS가 다음 달 기업용 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 '패브릭스(FabriX) 2.0'을 출시하고 기업 AI 전환(AX) 시장 공략을 강화한다. AI 에이전트를 만드는 단계를 넘어 실제 업무에 적용·운영하는 데 필요한 거버넌스와 에이전틱 앱, AI 게이트웨이·스마트 라우팅 등을 강화해 지속 가능한 AX를 지원한다는 목표다. 이태희 삼성SDS 부사장은 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 "지속 가능한 AX를 위해선 표준 중심으로 기술을 개발해 변화에 대응하고 성공과 실패의 결과를 자산으로 만들며 지속적으로 개선할 수 있는 운영 체계를 구축해야 한다"고 말했다. 이 부사장에 따르면 삼성SDS는 지난 6월 패브릭스 1.7 버전을 출시한 데 이어 다음 달 2.0 버전을 선보일 예정이다. 1.7 버전에서 에이전트 제작 도구와 인텔리전트 오케스트레이터, 어드밴스드 검색증강생성(RAG), 마켓플레이스 등 에이전트 자산화와 표준 기술을 도입했다면 2.0에선 운영 체계화와 에이전틱 앱 확장에 초점을 맞춘다. 패브릭스 2.0에는 에이전틱 앱과 AI 게이트웨이·스마트 라우팅, AI 코딩 툴, 거버넌스 기능 등이 포함된다. 내년에는 AI 워크스페이스와 에이전트 확장, 에이전트옵스(Ops) 강화, 데스크톱 에이전트 지원 등을 통해 에이전트 생태계의 자율 운영과 자산 공유·재사용을 확대할 계획이다. 이 부사장은 기업 AX를 지속하기 위한 핵심 요소로 '표준·자산·운영' 세 가지를 제시했다. AI 모델과 프레임워크, 사용자환경(UI)·사용자경험(UX), 인프라 등 관련 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 공통 인터페이스와 표준을 적용해 새로운 기술을 도입할 때 발생하는 교체 비용을 최소화해야 한다는 설명이다. AX 과정에서 발생하는 성공과 실패의 결과도 축적해 다음 프로젝트에 활용할 수 있는 기업 자산으로 만들어야 한다고 강조했다. 이를 구현하기 위한 AX 플랫폼은 에이전트 빌더, 지식·데이터, 마켓플레이스·거버넌스, 인텔리전트 오케스트레이션, AI옵스 등 5개 영역으로 구성된다. 에이전트를 표준에 따라 제작·등록·배포하고 기업이 보유한 데이터와 실행 이력을 자산으로 축적한 뒤 이를 마켓플레이스에서 재사용하는 구조다. 운영 단계에선 에이전트의 품질과 비용, 추론 시간 등을 관측해 지속 개선하는 것이 핵심 요건이다. 특히 기업이 여러 AI 모델을 사용하는 환경에선 비용과 성능에 따라 적합한 모델을 선택하는 기능이 중요해질 것으로 내다봤다. 모든 업무에 가장 비싸고 성능이 높은 모델을 사용하는 대신 요청의 난이도와 목적에 맞춰 모델을 선택해야 비용 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이에 맞춰 패브릭스 2.0에 적용되는 AI 게이트웨이는 기업 내 다양한 AI 요청을 단일 접점에서 받아 인증과 정책을 적용한다. 스마트 라우터는 오픈웨이트 모델과 기업 자체 모델, 글로벌 프론티어 모델 등 여러 선택지 가운데 업무에 적합한 모델을 찾아 연결하는 방식이다. 단순·유사 질문에는 캐시된 답변을 활용하고 복잡한 질문에는 고성능 모델, 코딩 업무에는 특화 모델을 선택하는 구조로, 새로운 AI 모델이 등장해도 기존 시스템의 변경을 최소화하면서 교체할 수 있다는 게 특징이다. 기업 데이터의 AI 활용 체계를 구축하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 이 부사장은 "기업이 보유한 데이터의 양보다 AI가 실제 업무에 사용할 수 있을 정도의 품질과 맥락을 갖추는 것이 중요하다"며 "데이터의 정의와 맥락, 품질 기준을 수립하고 접근 권한과 인증 체계를 갖추는 한편 에이전트 실행 이력과 생성 데이터도 다시 기업 자산으로 축적하는 선순환 구조가 필요하다"고 짚었다. 삼성SDS는 소프트웨어(SW) 개발과 사내 업무 자동화 등에서 이러한 AX 체계를 적용 중이다. 레거시 시스템 현대화 과정에선 AI 에이전트가 기존 코드와 문서를 분석하고 코드를 변환·테스트하며 사람이 중간 산출물을 검토하고 수정하는 방식으로 역할을 나눈다. 기존 업무 시스템도 에이전틱 앱으로 전환해 에이전트가 정보를 조회하고 외부 데이터를 수집한 뒤 사람의 승인을 거쳐 실제 업무를 수행하도록 하는 방식이다. 경비 처리 업무에도 기존 로봇프로세스자동화(RPA)와 AI 에이전트를 결합했다. 정해진 절차에 따른 업무는 자동화 기술이 수행하고 기존 RPA로 처리하기 어려웠던 예외 상황은 AI 에이전트가 판단하도록 했다. 사람이 예외 사례만 검토하는 구조를 통해 처리 시간을 줄이면서 판단 근거와 처리 상태를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 했다. 이 부사장은 "개발에서 업무까지 AI 적용을 확장하고 지속적으로 개선하는 운영 체계를 구축하는 이 세 가지의 축이 AX 과정에서 확장성과 유연성을 높이고 복잡도와 비용은 낮추는 지속 가능한 AX 전략"이라며 "이 과정을 함께 지원해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.09.08 12:22한정호 기자

"금융권, 안전한 보안위해 외부 데이터와 코드 검증 꼭 해야"

"안전한 보안 환경을 위해서는 외부 데이터 모델과 코드 검증이 대단히 중요합니다." 김성웅 금융보안원 산하 금융AI보안연구소장은 8일 마크애니가 개최한 금융권 CISO 및 CPO 대상 조찬 세미나에서 이 같이 밝혔다. 이날 행사는 AI 공격이 갈수록 거세지고 있는 가운데 '지능형AI 위협 대응 금융AX 시대에 필요한 핵심 보안 전략'을 주제로 열렸다. 김 소장은 프런티어 AI보안 위협을 소개하고 금융권 대응 전략을 들려줬다. 특히 그는 보안 운영 방식의 전환을 강조하며 프런티어 AI 보안위협에 적극 대응해야 한다면서 "우리가 사용하는 AI의 신뢰성, 안전성에 대해 끊임없이 평가하고 개선하는 활동을 이어가야 한다"고 강조했다. 또 "보안의 출발점은 자산과 공급망 전체에 대한 가시성 확보"라면서 자산과 공급망 관리를 당부했다. 금융회사 간 유기적 협력도 역설했다. AI발전으로 여러 기관이 동시다발로 금융사고가 일어날 가능성이 있기 때문이다. 지난 4월 미국 앤트로픽이 공개한 범용AI '미토스'가 등장함에 따라 AI발 보안 경계령이 극대화했다. 당시 '미토스'는 27년간 발견하지 못한 취약점을 발견하고, 파이어폭스 취약점을 217개 추가로 식별, 세계를 깜짝 놀라게 했다. 또 지난 7월에는 오픈AI의 AI모델이 사람이 지시를 하지 않았음에도 목표 달성을 위해 허깅페이스를 공격하는 보안 사고가 발생, AI가 자율성을 가졌을때 얼마나 무서운지 경각심을 일깨운 바 있다. 김 소장은 전문지식 없이도 AI를 활용하면 공격이 가능한 시대가 됐다면서 "대응 시간이 공격 시간보다 단축됐다. 패치를 하기도 전에 공격이 들어온다. 공격 공로가 되는 IT자산 및 취약점을 면밀히 파악해야 한다"고 짚었다. 허깅스페이스 사례에서 보듯, AI는 사람 개입없이 사람이 정한 규칙을 뛰어넘어 스스로 공격할 수 있게 돼 우려를 낳고 있는데, 몇 달 전 영국AI연구소 테스트 결과 미토스는 10번 중 3번이나 이런 공격에 성공했다. 기존의 보안체계를 AI위협 대응 체계로 전환하는 것이 시급한 것이다. AI발전을 보면, 2023년만 해도 AI는 각종 질문에 답하는 LLM에 그쳤다. 이후 진화해 2024년 코딩AI에 이어 2025년 AI가 스스로 보안 취약점을 분석하는 에이전틱AI가, 올해는 AI가 분석을 넘어 자동으로 취약점을 탐색하고 공격하는 프런티어AI 시대로 진화했다. 하지만 김 소장은 AI 공격이 "새로운 위협은 아니다"고 전제했다. 이어 "그러나 공격의 규모와 속도 정교함, 정밀성은 과거와 비교가 안될 정도로 확대됐다"고 밝혔다. 세계경제포럼도 "AI는 새로운 공격을 발명하기보다, 공격자의 능력과 범위를 동시에 확대한다"고 밝힌 바 있다. 금보원에서 AI공격 사례를 분석한 경험을 들려준 김 소장은 "AI가 표적형 공격으로 한군데만 공격하는 것이 아니라 동시에 여러 군데를 공격한다. 또 이전과 달리 사람 지시없이도 목표만 내리면 그 방법을 찾는 것도 가능하다. 아직 여기까지 간 사례는 없었지만, 더 발전하면 가능해질 듯하다"고 진단했다. 이처럼 갈수록 진화하는 AI공격에 대응해 금보원은 지난 7월 이에 대응하는 6대 방안을 마련, 각 금융기관에 전달한 바 있다. 6대 대응방안은 ▲경영진 책임 강화(핵심은 보고가 아니라 보고된 위험을 즉시 줄일 수 있는 권한과 실행 체계) ▲자산 및 공급망 관리 강화 ▲취약점 및 패치 관리(목표는 취약점 수 감소가 아닌, 실제 공격 성공 가능성의 우선적 감소) ▲AI 기반 방어 자동화( 핵심은 '완전자동'이아니라 '위험도별 자동화'로 오탐과 과잉대응으로 인한 서비스 중단 방지) ▲침해 확산 방지(중요시스템 분리운영하고 내부망이라는 이유만으로 무조건 신뢰 금지) ▲금융권 공동 대응 및 시스템 복원력 강화(복원력은 '백업보유'가 아니라 즉시 격리하고 실제로 복구되는 능력, 여기에 금융회사 간 유기적 협력으로 위협은 더 빠르게 대응하고 리스크는 더 안전하게 관리) 등이다. 특히 이 소장은 CEO 등 C레벨 경영진의 책임 강화를 지적하며 "패치가 정기적으로 이뤄지고 있는 지, 외부 위협에 열린 곳은 없는 지, 사고시 얼마나 빨리 복구할 수 있는 지 등을 잘 들여다봐야 한다"고 촉구했다. 취약점 및 패치관리 중요성도 언급했다. 취약점 수 감소보다 공격 성공 가능성을 줄이는 게 우선이라면서 "취약점이 하루에도 수백, 아니 수천개가 발견된다. 이 모든 것을 패치하는 건 불가능하다. 지금은 패치 정보를 한 곳에 모아 놓고 관리하는 게 가능하지만 앞으로 얼마나 더 수집할 수 있을 지 모르겠다"고 예상하며 "패치와 함께, 공격이 성공했을때 업무에 얼마나 영향을 미치는 지, 이 부분도 들여다봐야 한다. 패치 외에 웹방화벽 등 다른 보안수단을 통한 대안도 생각해봐야 한다. 무엇보다 공격 가능성 경로가 무언지 끊임없이 파악하고 이를 줄여야 한다"고 말했다. 보안사고를 100% 막는 건 불가능하다. 하지만, 방화벽이 있으면 불이 번지는 걸 막을 수 있듯이, 침해 확산 방지에 주력해야 한다. 김 소장은 공격 발생 후에 방어자가 할 수 있는 최선은 확산 방지라며 제로트러스트(공격자가 이매 내부에 있다고 보고 방어) 체계를 갖출 것을 당부했다. 또 복원력을 강조하며 "복원력은 백업 보유가 아니다. 즉시 격리하고 실제로 복구되는 능력이다. 흔히들 백업만 생각하는데 전환 훈련 등 훈련이 정말 중요하다"고 밝혔다. AI신뢰와 안전과 관련해 정부와 금보원의 노력도 소개했다. 정부는 인공지능기본법제정('26.1 시행)과 함께 과기정통부는 투명성 확보 등 5대 가이드라인도 제정했다. 금융 분야에서는 금융위가 지난 6월 금융분야 인공지능 가이드라인을 공개했고, 금보원도 같은 달 금융분야 인공지능 보안 안내서를 마련, 발표했다. 글로벌적으로는 EU의 AI Act와 미국NIST의 AI RMF 금융분야 적용 등이 있다. 특히 금융당국은 '금융AI 안전성 및 신뢰성 평가기준 프레임워크'를 제정, 발표한 바 있다. 금융AI 신뢰성은 5개 부문의 16개 항목으로 구성됐고, 금융AI 안전성은 5개 부문의 13개 항목으로 이뤄져 있다. 강연 후 이뤄진 질의응답 시간에 김 소장은 금융권이 망분리와 AI 등으로 CISO와 CPO들의 업무가 가중됐다면서 이에 걸맞은 처우 개선이 필요하다면서 "급변하는 AI시대에 보안 투자를 안하면 살아남지 못한다. 인력과 예산도 충분히 확보해야 한다"고 강조했다. 또 기업의 자산식별과 관련해 "CISO와 CPO 뿐 아니라 CIO와 CEO가 적극 협력해야한다"고 밝혔다. 한편 행사를 주관한 마크애니의 강봉원 부사장은 인사말에서 "지금 우리는 지능형 AI 위험이 현실화하고 금융AX 시대가 본격적으로 열리면서 금융 보안의 패러다임 자체가 근본적으로 변화하고 있다"면서 "금융권에 계신 CISO, CPO, 임원분들이 가장 깊이 고민하고 계신 주제로 강의를 준비했다"고 밝혔다.

2026.09.08 12:16방은주 기자

제주 '에너지제로 마을' 조성…태양광·ESS·히트펌프, AI 통합관리

태양광·풍력 등 재생에너지와 에너지저장장치(ESS)·전기자동차·히트펌프 등을 인공지능(AI)으로 통합관리하는 '제로에너지 마을' 조성사업이 제주에서 추진된다. 기후에너지환경부는 '2026년 AI 기반 분산에너지 특화지역 지원사업' 공모를 통해 선정된 다양한 분산에너지 사업 유형의 실증을 제주에서 우선 추진한다고 밝혔다. 기후부 관계자는 “제주도는 주택용 히트펌프 보급사업이 본격화면서 주거 부문 난방 전기화가 전국에서 가장 빠르게 진행될 것”이라면서 “전기차 보급률이 전국 최고 수준인 12.2%(2026년 8월 말 기준)로 주택에서 사용하는 전력량이 지속해서 늘어날 것으로 예상돼 분산에너지 사업 유형(모델) 실증 최적의 여건을 갖췄다”고 배경을 설명했다. 올해 제주에서 추진되는 사업 유형은 제주 지역(한림읍 또는 대정읍 20세대 내외) 주택을 대상으로 태양광·히트펌프·전기차·ESS·AI 가전을 하나의 시스템으로 연결해 마을에서 생산·소비하는 전력을 실시간으로 관리하고 수급을 효율적으로 조절하는 '에너지제로 주택단지' 구축이다. 개별 주택에서 생산하고 남는 전력은 마을이 함께 나눠 쓰고, 전기요금이 낮은 시간대를 활용해 설비들이 스스로 가동 시점을 조정하는 방식으로 운영된다. 가상발전소(VPP)를 ESS와 전기차 초급속 충전서비스에 연계하고 AI를 기반으로 재생에너지 발전량 예측, ESS치 충·방전 최적화 운영 등을 통해 전력 사용의 효율성을 높이는 '전기차 충전스테이션' 사업도 실증한다. 제주 주요 지역에 양방향 충·방전 가능한 전기차 충전기를 구축해 재생에너지 발전량이 많은 시간대에는 전기차에 전력을 저장하고, 전력 수요가 많은 시간대에는 저장한 전력을 다시 전력망으로 공급하는 전기차-전력망 연계(V2G) 실증도 추진한다. AI 기반 환경제어·에너지관리시스템으로 재생에너지 발전량과 농장의 에너지사용량을 예측·조정하고, 남는 전력을 냉난방·조명·양액 공급에 효율적으로 활용해 농업 생산성과 에너지 자립도를 동시에 높이는 '에너지-농업 융합 유형'도 실증한다. 기후부는 전기차 충전스테이션 사업과 스마트 팜 사업에는 비리튬계 에너지저장장치를 사용해 장주기 운전성능·안정성·경제성 등 상용화 가능성을 확인할 계획이다. 제주에서 추진되는 분산에너지 실증 사업은 올해 말 현장 실사 등을 거쳐 향후 5년간 진행된다. 이재식 기후부 전력망정책관은 “재생에너지·ESS 등의 분산에너지 자원을 보급하는 것만큼 앞으로는 지역에서 생산한 에너지를 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 중요하다”며 “주민의 에너지 비용은 낮추고 전력망의 안정적 운영에 도움이 되는 다양한 분산에너지 사업 유형을 실증해 성과를 확인한 후 다른 특화지역으로 확산해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.09.08 12:11주문정 기자

KT, KAIST·다임리서치와 사람 없는 공장 만든다

KT가 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 사람의 개입을 최소화한 자율 제조공장 구현에 나선다. 로봇 관제 기술에 AI 에이전트와 엣지 AI, 초저지연 네트워크를 결합해 제조 현장의 로봇이 주변 상황을 인식하고 스스로 판단해 작업하는 환경을 구축한다. KT는 KAIST, 다임리서치와 피지컬 AI 기술 개발과 실증, 사업화를 공동 추진하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협력은 과학기술정보통신부가 운영하는 '피지컬 AI 얼라이언스' 2기 활동에서 3개 기관이 관련 사업을 논의한 것을 계기로 마련됐다. 3개 기관은 무인 자율공장을 구현하는 다크팩토리 (플랫폼을 공동 개발하고 실제 제조현장에서 기술을 검증한다. 이를 기반으로 피지컬 AI 분야에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 국내에서 확보한 기술과 실증 경험을 'K-피지컬 AI' 형태로 해외 시장까지 확장한다는 구상이다. 다크팩토리 플랫폼 개발은 과기정통부가 추진하는 '2026년 협업지능 피지컬 AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업'과 연계해 진행한다. AI를 활용해 제조 설비와 로봇이 사람의 지속적인 개입 없이 자율적으로 움직일 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 산업현장에서 검증하는 사업이다. KT와 KAIST, 다임리서치는 향후 5년간 공동으로 참여한다. KAIST와 다임리서치가 확보한 제조·물류 로봇 기술과 관제 플랫폼을 토대로 생산공정을 자율화하는 기술 개발에 집중한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드도 마련해 로봇과 AI 시스템의 작동 과정과 성능을 검증한다. 실증을 통해 확보한 기술은 다양한 제조업종과 생산공정으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. KT는 서로 다른 로봇과 AI 시스템을 통합해 운용할 수 있도록 데이터 플랫폼 기반의 운영환경을 제공한다. 제조현장에서 발생하는 데이터를 관리하고 로봇과 AI 시스템 사이의 연동을 지원해 여러 장비를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 운영하는 역할을 맡는다. 엣지 AI와 통신 인프라도 활용한다. 로봇과 가까운 현장에서 데이터를 바로 처리하는 엣지 AI를 적용해 데이터 전송 과정에서 발생하는 지연을 줄이고, 초고속 초저지연 네트워크를 결합해 로봇이 현장 상황에 맞춰 실시간으로 판단하고 움직일 수 있도록 지원한다. 로봇의 AI 학습과 성능을 사전에 확인할 수 있는 시뮬레이션 기술도 적용한다. AI 에이전트를 활용한 시스템 통합 기술까지 결합해 제조현장의 로봇이 주변 환경을 인식하고 작업 상황에 맞는 행동을 스스로 결정하는 피지컬 AI 환경을 구현할 계획이다. 기술 개발 이후 실제 제조현장 적용과 사업화도 함께 추진한다. 3개 기관은 AI 에이전트를 활용한 피지컬 AI 운영·검증 환경을 지속적으로 구축하고 현장 실증을 통해 상용화 가능성을 확인한다. 피지컬 AI 전문인력 양성에도 협력하고 국내에서 검증된 기술을 토대로 글로벌 시장 진출까지 추진한다. 최성율 KAIST 연구부총장은 “피지컬 AI의 진짜 경쟁력은 좋은 기술을 개발하는 데서 끝나는 것이 아니라 로봇과 AI를 실제 제조 현장에서 작동시키고 그 성능을 검증하는 데 있다”며 “이번 협력을 통해 KAIST의 연구성과가 기업의 제조현장에서 실증되고 새로운 산업과 사업으로 이어지는 산학협력 모델을 만들겠다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “KAIST의 연구 역량과 KT의 AI·네트워크 인프라, 다임리서치의 로봇 운영 관제 및 다크팩토리 기술을 결합해 피지컬 AI 기반의 자율제조의 실제 성공 사례를 만들겠다”며 “이를 바탕으로 국내 제조 현장을 넘어 글로벌 시장으로 확산해 나가겠다”고 말했다. 박상원 KT AX사업부문장은 “이번 협약은 연구개발과 실증, 사업화로 이어지는 피지컬 AI 협력 체계를 마련했다는 점에서 의미가 있다”며 “KT는 AI 에이전트, 엣지 AI, 네트워크 등 AX 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고, 파트너사들과 함께 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.09.08 11:43박수형 기자

'29회 전기안전대상'…은탑산업훈장 하영복 에디슨전기 대표

전기재해 예방과 전기안전에 기여한 유공자를 포상하고 안전문화 확산과 실천을 위해 마련한 '제29회 대한민국 전기안전대상'에서 하영복 에디슨전기 대표가 은탑산업훈장의 영예를 안았다. 기후에너지환경부와 한국전기안전공사는 8일 전북 전주시 더메이호텔에서 '제29회 대한민국 전기안전대상'을 개최했다. 올해 전기안전대상 포상에서는 전기안전관리를 위해 노력한 유공자에게 은탑산업훈장 등 정부포상 14점과 기후에너지환경부 장관 표창 35점 등 총 49점을 수여했다. 대상인 은탑산업훈장은 40년간 축적한 전기설계 전문성을 바탕으로 3GW 이상의 태양광·풍력 등 재생에너지 보급실적을 달성하고 국가 에너지 전환과 재생에너지 보급 확산에 기여한 공로를 인정받은 하영복 에디슨전기 대표에게 돌아갔다. 하영복 대표는 285만 달러 규모 기술 수출과 내진 특허, ESS-VPP 연구 등 혁신 성과를 창출했다. 산업포장은 김성주 전기안전공사 기술이사와 노정규 현대로오텍 대표가, 대통령 표창은 김욱종 창성비케이 대표·김진태 전기안전공사 본부장·라웅재 아콘텍 대표·이창원 휴비스 팀장·임지우 포스코 전무가 받았다. 이호현 기후부 제2차관은 “전기는 국민의 일상생활은 물론 산업과 국가경제를 움직이는 핵심 기반으로 전기안전은 국민의 생명과 재산을 지키는 가장 기본적인 안전망”이라면서 “정부는 첨단기술을 활용한 스마트 안전관리 기반을 확대하고, 현장 중심의 예방적 안전관리를 강화하는 한편, 전기안전 종사자가 안전하게 일할 수 있는 환경을 조성하는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 남화영 전기안전공사 사장은 “전기안전은 데이터와 기술을 바탕으로 위험을 예측하고 사고를 예방하는 선제적 안전관리로 나가야 한다”며 “전기안전공사는 AI 기술과 현장 전문성을 결합해 더욱 촘촘하고 선제적인 안전관리 체계를 구축해 국민이 안심하고 일상을 누릴 수 있는 대한민국을 만드는데 최선을 다할 것”이라고 말했다. 한편, 이날 행사와 연계해 재생에너지·이차전지 검사기술 세미나, 사고조사 세미나 등 8개 행사로 구성한 '제2회 대한민국 전기안전 컨퍼런스'가 11일까지 전기안전공사와 전북대 국제컨벤션센터, 라한호텔 등에서 열린다.

2026.09.08 11:32주문정 기자

플레이디, 네이버에 AI 광고 솔루션 공급…중소 광고주 운영 돕는다

플레이디가 네이버에 인공지능(AI)을 활용해 광고 성과를 분석하고 운영 방안을 추천하는 솔루션을 공급했다. 네이버가 직접 관리하는 중소형 광고주의 캠페인 운영 효율을 높이는 데 활용된다. SOOP 계열사 플레이디는 네이버에 AI 기반 광고 운영 솔루션 '애드인사이트(ADInsight)'를 구축·공급했다고 8일 밝혔다. 애드인사이트는 플레이디의 AI 통합 광고 플랫폼 '올잇(All it)'을 기반으로 네이버의 광고 운영 환경에 맞춰 개발한 솔루션이다. 네이버는 직접 운영하는 광고주의 캠페인 관리에 해당 시스템을 활용한다. 핵심은 광고 데이터를 분석해 성과 개선 방안을 자동으로 제안하는 '추천' 기능이다. 클릭과 전환, 매출 등 광고 목적에 따라 키워드 입찰가를 조정하거나 새로운 광고 소재를 등록하도록 제안한다. 성과에 도움이 되지 않는 검색어를 제외하는 방안도 추천한다. 네이버는 이를 통해 다수 중소형 광고주의 광고 운영 상태를 진단하고 캠페인별 개선 작업에 활용할 수 있다. 플레이디는 솔루션 구축 이후 네이버 실무자를 대상으로 현장 교육과 사용 가이드도 제공하고 있다. 실제 광고 운영 과정에서 축적되는 데이터와 이용자 피드백을 토대로 추가 기능을 개발할 계획이다. 조명진 플레이디 대표는 “기존 미디어 플랫폼과 광고대행 분야에서 이어온 네이버와의 협력을 AI 솔루션으로 확대했다”며 “기업별 사업 환경에 맞는 AI 마케팅 솔루션 공급을 늘려나갈 것”이라고 말했다.

2026.09.08 11:23안희정 기자

"AI가 분석부터 결재까지"…엠클라우드브리지, 기업용 통합 AI 플랫폼 공개

엠클라우드브리지가 기업 내부에 흩어진 문서와 데이터, 업무 시스템을 통합 대화형 인공지능(AI) 환경으로 연결하는 플랫폼을 내놨다. 엠클라우드브리지는 기업용 AI 업무 플랫폼 'Ai 365 통합 AI 플랫폼'을 내달 22일 출시한다고 8일 밝혔다. 이날 서울 역삼동 GS타워 아모리스홀에서 공개 세미나를 열고 주요 기능과 기업 적용 방안을 소개할 예정이다. 이 플랫폼은 사용자 질문과 업무 요청을 분석해 필요한 AI 에이전트와 사내 시스템을 자동으로 호출한다. 사용자는 여러 AI 도구를 직접 선택하거나 화면을 옮겨 다니지 않고 하나의 대화형 인터페이스에서 업무를 처리할 수 있다. 업무 요청은 입력과 의도 판단, 권한 확인, 에이전트 실행, 답변 취합 등 5단계를 거쳐 처리된다. 플랫폼은 조직도와 보안 정책 바탕으로 사용자가 접근할 수 있는 문서와 데이터 범위를 확인한 뒤 지식관리·데이터·업무지원·보안 에이전트를 선택한다. 여러 기능이 필요한 업무에는 복수 에이전트가 동시에 또는 순차적으로 투입된다. 각 에이전트가 수행한 문서 검색과 데이터 분석, 업무 처리 결과는 하나의 답변이나 업무 산출물로 제공된다. 예를 들어 사용자가 최근 매출 감소 원인을 분석해 경영 보고서를 작성해 달라고 요청하면 데이터 에이전트가 매출을 분석하고 지식관리 에이전트가 영업 보고서와 시장 자료를 찾는다. 보안 에이전트가 접근 권한을 확인하면 업무지원 에이전트가 보고서를 작성하고 팀즈 공유와 후속 일정 등록, 전자결재 요청까지 진행한다. Ai 365 통합 AI 플랫폼은 기업의 지식관리와 데이터 분석, 업무 자동화, 그룹웨어, 보안·거버넌스 기능을 하나의 업무공간으로 통합한다. 기업 내부 문서와 업무 매뉴얼을 검색하고 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 시스템과 데이터베이스(DB), 엑셀 등에 저장된 정형 데이터를 분석한다. 엠클라우드브리지는 플랫폼에 GPT와 제미나이, 클로드 등 여러 생성형 AI 모델을 활용할 수 있는 멀티 거대언어모델(LLM) 구조도 적용했다. 기업은 업무 목적에 따라 AI 모델을 선택하면서 사용자 권한과 보안 정책은 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있다. 각 기업은 자체 업무에 맞는 AI 에이전트를 추가할 수 있다. 제조기업은 생산·구매·재고·품질 데이터를 분석하는 에이전트를 구축할 수 있고 제약·바이오 기업은 연구·품질·규제 문서를 검색하는 용도로 활용할 수 있다. 마이크로소프트 팀즈와 아웃룩, 셰어포인트 등 마이크로소프트 365 업무환경과 ERP·CRM·생산관리시스템(MES), 파일 서버 등 사내 시스템 연계도 지원한다. 기존 시스템을 교체하지 않고 필요한 문서와 데이터, 업무 절차를 단계적으로 연결할 수 있도록 설계했다. 엠클라우드브리지는 정식 출시에 앞서 주요 대기업 고객사를 대상으로 비공개 세미나를 진행한다. 실제 기업 환경에서 확인한 활용 사례와 요구사항을 제품과 운영 체계에 반영할 계획이다. 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 "기업이 AI를 단순히 사용하는 단계를 넘어 AI가 조직의 실제 업무와 협업을 지원하고 성과를 만들어내는 환경으로 전환하도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.09.08 11:10김미정 기자

Arm, 서버 CPU용 IP '네오버스 CSS N4' 공개

영국 반도체 설계 전문기업 Arm이 8일 중국 상하이에서 진행되는 기술행사 'Arm 에브리웨어 차이나 2026'에서 서버와 데이터센터용 CPU IP(설계자산)인 '네오버스 CSS N4'를 공개했다. Arm은 고객사들이 필요에 따라 선택할 수 있도록 CPU IP를 두 가지로 구분해 공급중이다. N시리즈는 전력 효율에, V시리즈는 성능에 중점을 뒀다. 7일 진행된 사전 브리핑에서 모하메드 아와드 Arm 클라우드 AI 사업부문 총괄 수석부사장은 "네오버스 CSS N4는 코어 수와 캐시 용량, 입출력(I/O)과 연결성 면에서 가장 유연한 IP이며 한 다이당 최대 128코어를 탑재할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "네오버스 CSS N3 대비 소켓 당 성능은 2배, 전력 효율은 1.25배, 메모리 대역폭은 1.75배 향상됐다. 이를 통해 파트너사가 AI 데이터센터에 효과적으로 진출할 수 있도록 도울 것"이라고 덧붙였다. 네오버스 CSS N4는 대만 TSMC N3/N3P 공정, 삼성 파운드리 SF2/SF2P 등 공정에 기반해 설계됐다. 주요 파트너사들은 이를 바탕으로 한 Arm 기반 프로세서를 설계해 도입할 수 있다. 모하메드 아와드 수석부사장은 이날 Arm 기반 네오버스 IP의 성장세에 대해 "Arm은 2018년 이후 지금까지 파트너사의 도움을 받아 네오버스 IP 기반 코어 15억 개를 데이터센터에 출하했다"고 설명했다. 이어 "에이전틱 AI 등장으로 CPU의 역할 자체가 바뀌면서 성장세는 더욱 빨라지고 있다. 올 초부터 현재까지 약 9개월간 5억 개의 네오버스 코어를 출하했다"고 덧붙였다. Arm은 반도체 IP와 이를 조합한 컴퓨트서브시스템(CSS)을 공급한 데 이어 지난 3월 미국 샌프란시스코 'Arm 에브리웨어' 행사에서 이를 바탕으로 한 AGI CPU를 공개했다. 모하메드 아와드 수석부사장은 "AGI CPU의 신규 고객사로 틱톡 운영사인 바이트댄스, 볼케이노와 레노버 등 신규 파트너사들이 합류했으며 구체적인 성과를 몇 개월 안에 볼 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.08 11:10권봉석 기자

Arm, 모바일용 CSS 2 공개... 말리 GPU에 신경망 가속기 통합

영국 반도체 설계 전문기업 Arm이 8일 중국 상하이에서 진행되는 기술행사 'Arm 에브리웨어 차이나 2026'에서 프리미엄 스마트폰과 태블릿, PC 등 모바일 기기를 겨냥한 새 반도체 설계자산(IP) '모바일용 CSS 2'를 공개했다. 7일 진행된 사전 브리핑에서 크리스 버기 Arm 엣지 AI 사업부문 총괄 수석부사장(EVP)은 "과거 AI는 대부분의 작업을 클라우드에서 진행해야 했지만 앞으로는 AI가 이용자의 의중을 파악해야 한다"고 설명했다. 이어 "이런 작업을 지연시간을 단축하면서 경제적으로 수행하려면 많은 작업을 클라우드가 아닌 엣지로 배치해야 한다. 모바일용 CSS 2는 엣지에서 AI 응용프로그램을 효율적으로 구동할 수 있는 IP"라고 덧붙였다. 모바일용 CSS 2, C2 CPU·말리 G2 GPU로 구성 모바일용 CSS 2는 각종 연산작업을 수행하는 C2 CPU, 그리고 그래픽과 AI 가속을 처리하는 말리 G2 GPU 등 두 개 파트로 구분된다. Arm은 사전 브리핑에서 새로 탑재될 말리 G2-울트라 NX GPU 설명에 많은 부분을 할애했다. PC GPU는 이미 AI 가속기를 활용해 업스케일링과 프레임 생성에 활용해 왔다. 반면 Arm 계열 시스템반도체(SoC) 제조사는 그간 GPU에 조명효과를 처리하는 레이트레이싱 기술만 구현해 왔다. 과거 데스크톱용 GPU에서만 가능했던 기능을 모바일에서도 저전력으로 구현했다는 점에서는 여전히 의미가 있다. 그러나 레이트레이싱은 게임 화면 표현력을 더하는 기술일 뿐 GPU의 연산 부담을 덜어주지는 못한다. 모바일 환경에서 AI 기반 렌더링 지원 Arm은 지난 6월 게임 스튜디오 스모 디지털과 함께 제작한 게임 '뉴럴 던' 시연을 통해 신경망 가속기를 결합한 렌더링 기술을 일부 공개하기도 했다. 크리스 버기 총괄부사장은 "말리 G2-울트라 NX는 말리 GPU 사상 최초로 AI에 중점을 뒀다. 신경망 가속기를 GPU에 내장해 소비전력 1W 수준에서 구현했다"고 설명했다. 이어 "960×540 화소 화면을 두 배 수준인 1920×1080 화소로 끌어올리는 신경망 슈퍼샘플링(NSS), 초당 30프레임 화면을 두 배인 60프레임으로 높이는 신경망 프레임 업스케일링, 화면 노이즈를 줄이는 신경망 슈퍼샘플링·디노이징(NSSD) 등 기술을 지원한다"고 설명했다. 내부 처리 개선 더해 초당 프레임 수 최대 4배 향상 크리스 버기 총괄부사장은 "신경망 처리 기술과 함께 그래픽 명령어를 실행하는 '실행 엔진'도 7세대로 재설계됐고 레이트레이싱 처리 유닛도 업그레이드했다. 이를 통해 초당 프레임 수와 처리 효율은 최대 4배 높였다"고 설명했다. 이어 "게임 개발사는 과거 모바일용 게임 개발시 그래픽 수준을 최적화하느라 많은 시간을 보냈지만 이제는 게임의 스토리에 더 집중할 수 있게 됐다"고 자평했다. 말리 G2-울트라 NX의 신경망 렌더링은 언리얼엔진5와 유니티 등 상용 게임 엔진에서 지원될 예정이다. 크리스 버기 총괄부사장은 "이는 시작에 불과하며 더 많은 게임으로 지원을 확대해 최신 모바일 게임에서 유용성을 확인할 수 있을 것"이라고 말했다. C2 울트라 CPU, 단일코어 성능 최대 15% 향상 모바일용 CSS 2의 CPU는 최고 성능을 내는 C2 울트라 CPU, 전력 효율에 중점을 둔 C2 프로 CPU 등 총 두 종류를 포함한 'C2 CPU 클러스터'로 묶인다. C2 CPU도 이전 세대와 마찬가지로 AI 연산에 주로 쓰이는 행렬 곱셈 등 연산을 처리하기 위한 SME2 명령어 처리를 지원한다. 크리스 버기 총괄부사장은 "C2 울트라 CPU는 전작 대비 단일코어 처리 성능을 최대 15%, 다중작업 성능을 최대 12% 높여 에이전틱 AI가 요구하는 성능 향상에 부합했다"고 밝혔다. 이어 "'결혼기념일 저녁 식사를 계획하고 예약하라'는 작업을 C1 울트라 CPU 2개(듀얼코어) 처리시 1.8초가 걸렸다면 C2 울트라 CPU 2개는 이를 1.6초에 처리한다. 여기에 SME2까지 적용할 경우 처리 시간은 1.4초 가량으로 더 확실한 체감 속도 향상이 이뤄질 것"이라고 설명했다. 크리스 버기 총괄부사장은 "구글플레이에 등록된 AI 앱의 95%는 CPU를 주로 활용한다. SME2 생태계는 지속 확장 예정이며 이 과정에서 성능 향상에 큰 도움을 줄 것"이라고 설명했다. "말리 G2-울트라 NX, 실제 AI 성능은 20 TOPS 수렴할 것" 모바일용 CSS 2는 전 세대와 마찬가지로 NPU는 포함하지 않았다. 그러나 GPU의 신경망 처리 기능 추가로 AI 처리 성능을 크게 향상시켰다. 자체 개발 NPU를 추가하거나 외부 NPU IP를 추가하는 것은 파트너사의 몫이다. 제임스 맥니븐 Arm 엣지 AI 사업부문 클라이언트 컴퓨팅 부사장은 "C2 CPU 클러스터의 AI 연산 성능은 SME2 활용을 가정하면 약 5~7 TOPS이며 말리 G2-울트라 NX의 AI 성능은 이론적으로는 최대 50 TOPS 급도 구현 가능하다"고 설명했다. 이어 "말리 G2-울트라 NX GPU의 실제 AI 처리 성능은 실제 SoC를 설계하는 파트너사의 목적이나 역량에 따라 달라질 것이다. 실제로는 약 10~20 TOPS 가량이 될 것"이라고 설명했다. 모바일용 CSS 2는 대만 TSMC의 2나노급 공정인 N2에 최적화됐다. 이를 활용한 모바일용 SoC는 내년부터 주요 파트너사를 통해 시장에 공급될 전망이다.

2026.09.08 11:00권봉석 기자

AI 투자 열풍…기업 순익 16년 만에 역대 최고

인공지능(AI) 투자 열풍이 우리나라 경제에도 고스란히 반영됐다. 8일 한국은행은 올해 2분기 실질 국내총생산(GDP) 잠정치는 전기 대비 0.6% 성장, 전년 동기 대비 3.7% 증가했다고 밝혔다. 이는 앞서 발표한 속보치 동일한 수준이다. 글로벌 AI 투자 확대로 인한 반도체 수출 확대로 한은은 이미 올해 우리나라 경제성장률 전망치를 크게 상향 조정했다. 지난 5월 전망 2.7%였던 경제성장률 전망치는 지난 8월 0.7%p 올린 3.3%로 내다보고 있다. 긍정적 관측에 무게가 실리는 가운데 2분기 GDP 수치는 이를 방증하고 있다. 반도체 수출은 전기 대비 1.3% 늘어났다. 또 반도체뿐만 아니라 반도체 관련된 다양한 업종서 수익 확대가 동반되고 있다. 2분기 제조업은 컴퓨터, 전자 및 광학 기기를 중심으로 전기 대비 1.4% 증가했으며, 지식재산생산물투자도 큰 폭 확대됐다. 지식재산생산물투자는 연구개발과 소프트웨어 등을 중심으로 전기 대비 3.4%, 전년 동기 대비 5.0% 증가했다. 서비스업도 도소매 및 숙박 음식업, 금융 및 보험업 등을 중심으로 전기 대비 1.0% 늘어났다. 김화용 한은 경제통계2국 국민소득부장은 "1분기에 이어 2분기도 강한 성장세가 지속되고 있다"며 "중동전쟁에도 불구하고 AI투자 확대로 반도체 관련 기계 수출이 늘어나면서 순수출이 확대되고 있으며 반도체 연구개발 등으로 지식재산생산물투자도 플러스"라고 설명했다. 기업 수익성이 개선되면서 총 영업잉여 증가율은 2010년 2분기 이후 16년 만에 사상 최고치를 기록했다. 올해 2분기 총 영업잉여는 전기 대비 18.5% 늘어났다. 1분기(17.0%)이어 2분기 연속 두 자릿수 성장세를 기록한 것이다. 총 영업잉여는 피용자보수와 총영업이익, 생산 및 수입세를 모두 아우르는 개념으로 총 영업잉여가 늘어 날수록 기업 영업·수익이 확대됐음을 의미한다. 김화용 부장은 "이번 분기에는 반도체·제조업 영업익이 큰 폭 늘어나고 화학·운송장비 제조업서비스업 등 여타 업종 실적 개선 흐름이 확대되면서 기업 실적 호조가 총영업이익 확대에 영향을 미쳤다"고 설명했다. 이 같은 분위기를 타고 올해 1인당 4만달러 국민소득 시대를 열 수 있다는 데 힘이 실리고 있다. 김 부장은 "올해 상반기 명목 국민총소득(GNI) 성장률이 21.8%였다"며 "명목GNI가 높은 수준을 유지하고 하반기에 예상치 못한 충격이 없다면 1인당 국민소득이 4만달러를 확률이 매우 높다"고 부연했다. 한편, GDP 지표가 크게 확대된 것과 대조적으로 총 저축률도 1970년 1분기 이후 사상 최고치를 기록했다. 2분기 총 저축률은 전 분기 대비 45.6% 증가한 것으로 집계됐다. 총 저축률은 처분 가능 소득 중 소비를 제외한 저축을 소득으로 나눈 것이다. 즉, 벌어들인 돈이 늘어났지만 그 만큼 소비로 이어지진 않았음을 의미한다. 김화용 부장은 "총 저축률은 소득 중에 소비하고 남은 게 저축인데 그 비율이 높아진 것인데 소득은 늘었지만 소비는 그만큼 늘지 않았던 것"이라며 "향후 미래에 소비할 수 있는 여력이 증가한 것이라고 볼 수 있다"고 말했다.

2026.09.08 10:57손희연 기자

[이광재 칼럼] 벤처 키우려면 기술보증기금 곳간부터 채워야 한다

대한민국은 벤처강국을 말한다. 인공지능(AI), 반도체, 바이오, 로봇, 우주산업을 키우겠다고 한다. 그런데 정작 기술기업이 가장 절실할 때 위험을 함께 져주는 기술보증기금의 재정구조는 과연 그 목표에 맞게 설계되어 있는가. 숫자를 보면 의문이 생긴다. 2026년 6월 기준 신용보증기금의 보증잔액은 약 62조 7000억원, 기본재산은 8조 5000억원이다. 기술보증기금은 보증잔액 약 30조 5000억원에 기본재산이 3조 1000억원이다. 운용배수는 신보 7.4배, 기보 9.8배다. 기보가 상대적으로 더 적은 기본재산으로 더 빡빡하게 보증을 운용하고 있는 셈이다. 은행들이 내는 법정출연금에서도 차이가 난다. 신용보증기금에 대한 금융회사의 기준 출연요율은 대출금 기준 연 0.225%다. 반면 기술보증기금은 0.135% 수준이다. 단순 비교하면 기보의 출연요율은 신보의 60%다. 왜 그래야 하는가. 오히려 반대여야 하는 것은 아닌지 질문해야 한다. 신용보증기금과 기술보증기금은 모두 중요한 정책금융기관이다. 그러나 맡고 있는 위험의 성격은 다르다. 신보는 기업의 신용을 보완한다. 기보는 이름 그대로 기술을 평가한다. 아직 매출이 없거나 적고, 담보도 부족하고, 기술이 시장에서 성공할지 확신할 수 없는 기업을 찾아내 미래가치를 평가해야 한다. AI 스타트업의 핵심 자산은 공장이 아닐 수 있다. 바이오 벤처기업은 수년 동안 적자를 기록하다 하나의 신약으로 세계적인 기업이 될 수도 있다. 로봇기업도 기술개발 초기에는 매출보다 연구개발비가 훨씬 클 수 있다. 은행의 전통적인 신용평가로 보면 이런 기업은 위험하다. 그러나 혁신경제의 관점에서 보면 바로 이런 기업 가운데 미래의 삼성전자, 네이버, 셀트리온이 나올 수 있다. 그래서 기술보증기금이 존재한다. 그런 기관에 일반적인 신용보증기관보다 더 보수적인 재원구조를 적용한다면 모순이다. 벤처금융의 본질은 실패를 없애는 것이 아니다. 좋은 실패를 감당하면서 성공기업을 찾아내는 것이다. 기술보증기관의 대위변제를 무조건 실패로 평가하기 시작하면 직원은 안전한 기업만 찾아다니게 된다. 그러면 기보는 기술보증기금이 아니라 또 하나의 신용보증기관이 된다. 여기서 정책철학을 바꿔야 한다. "손실을 적게 내는 기관이 좋은 기관"이라는 잣대만 적용해서는 안 된다. 물론 부실한 심사와 도덕적 해이는 철저히 막아야 한다. 그러나 정상적인 기술위험을 감수해 발생하는 손실까지 정책 실패로 간주해서는 혁신금융이 작동할 수 없다. 실제 과거 통계를 보아도 흥미롭다. 2022년 말 대위변제율은 신보 1.4%, 기보 1.9%로 비슷했고, 사고율도 신보 2.0%, 기보 2.7%였다. 기술기업 지원이라고 해서 매년 반드시 손실률이 높다는 주장은 성립하지 않는다. 중요한 것은 기술·벤처금융이 미래의 불확실성과 더 큰 꼬리위험을 떠안는 업무라는 점이다. 그 위험을 감당할 자본이 충분해야 한다. 정부 출연의 효과도 크다. 2025년 통상환경 변화에 대응하기 위해 정부는 기보에 700억 원을 출연하고 기보 자체재원 260억 원을 합쳐 960억 원의 재원을 마련했다. 이를 바탕으로 1조2천억 원 규모의 특례보증을 공급했다. 정부와 기보가 960억 원의 위험재원을 넣어 1조 2천억 원의 기업금융을 만들어낸 것이다. 약 12.5배의 금융효과다. 이것이 보증의 힘이다. 정부가 벤처기업 한 곳 한 곳에 직접 돈을 빌려줄 필요가 없다. 정부가 기보의 기본재산을 두껍게 만들어주면 기보가 기술을 평가하고 은행의 자금을 끌어들여 몇 배의 민간금융을 만들어낼 수 있다. 재정 1원이 금융 10원 이상의 길을 열 수 있다. 따라서 벤처정책의 질문도 달라져야 한다. "벤처기업에 얼마를 지원할 것인가"만 물을 것이 아니라 "민간금융이 벤처기업에 들어가게 만드는 위험흡수자본을 얼마나 만들 것인가"를 물어야 한다. 나는 세 가지 개혁이 필요하다고 본다. 첫째, 금융회사의 기술보증기금 출연요율을 단계적으로 현실화해야 한다. 현재 0.135%인 기준을 우선 0.18% 수준으로 올리고 중장기적으로 0.20% 이상까지 검토할 필요가 있다. 동일한 출연기준대출금이라는 단순 가정하에서는 0.135%에서 0.18%로 올리면 기보의 법정출연 재원은 약 33%, 0.20%로 올리면 약 48% 증가한다. 신보 수준인 0.225%까지 간다면 약 67% 증가한다. 단번에 올릴 필요는 없다. 금융회사 부담과 경기 상황을 고려해 단계적으로 조정하면 된다. 둘째, 정부 출연금을 경기대응 자금이 아니라 혁신투자를 위한 자본으로 보아야 한다. AI·반도체·바이오·로봇·우주·기후기술 등 전략산업 보증계정을 만들고 정부가 일정 규모의 기본재산을 지속적으로 출연해야 한다. 특히 기술개발 단계, 사업화 단계, 스케일업 단계별로 위험이 다르기 때문에 보증상품과 정부 출연도 구분해야 한다. 정부 R&D가 기술개발에서 끝나서는 안 된다. R&D → 기술보증 → 은행대출 → 벤처투자 → 스케일업으로 금융의 사다리를 만들어야 한다. 셋째, 기보의 성과평가 체계도 바꿔야 한다. 대위변제율만 볼 것이 아니라 기보 지원기업의 매출 증가, 고용 증가, 후속투자 유치, 수출 증가, IPO와 M&A, 기업가치 상승을 함께 평가해야 한다. 10개 기업을 보증해 3개가 실패했다고 해서 반드시 잘못된 정책은 아니다. 나머지 한두 기업이 세계시장을 석권하는 기업으로 성장한다면 국가 전체로는 성공일 수 있다. 벤처경제는 원래 그런 경제다. 물론 은행들은 출연요율 인상에 반대할 수 있다. 출연금은 금융회사 입장에서 비용이다. 그러나 보증기관이 존재하기 때문에 은행도 담보와 신용이 부족한 기업에 대출할 수 있다. 보증기관이 기업의 위험 일부를 대신 떠안으면서 은행은 새로운 고객과 이자수익을 얻는다. 따라서 법정출연금은 단순한 준조세라고만 볼 일이 아니다. 정책보증을 통해 은행이 이전한 신용위험의 대가이자 혁신금융 생태계에 참여하는 비용이라는 관점도 필요하다. 결국 선택의 문제다. 대한민국이 기술기업에 돈을 빌려주지 않는 가장 안전한 금융시스템을 만들 것인가. 아니면 실패할 수도 있는 기술에 과감하게 도전하고 그중 세계적인 기업을 탄생시키는 금융시스템을 만들 것인가. 은행의 돈은 본질적으로 안전한 곳을 찾아간다. 벤처의 돈은 본질적으로 위험한 곳으로 가야 한다. 그 둘 사이에 다리를 놓는 기관이 기술보증기금이다. 그런데 다리를 튼튼하게 만들지 않고 벤처강국을 이야기할 수는 없다. 기술보증기금에 대한 정부 출연을 확대하고 금융회사 출연제도를 다시 설계해야 한다. 기술금융의 실패를 두려워해서는 기술강국이 될 수 없다. 국가는 기업 대신 성공을 선택해줄 수 없다. 그러나 도전할 수 있는 금융환경은 만들어줄 수 있다. 대한민국 벤처정책의 다음 단계는 지원금을 하나 더 만드는 것이 아니다. 기술을 믿고 돈이 흐르게 만드는 것이다. 그 출발점이 기술보증기금의 자본을 키우는 일이다 특히 정책적으로는 “기보 출연요율을 신보와 똑같이 만들자”보다 '기술위험도·운용배수·정책성과에 연동하는 기술금융 출연요율 체계를 만들자'라는 관잠이 중요하다. 기보의 법률상 출연요율 상한은 이미 연 0.3%이므로, 현재 0.135%를 0.18~0.20%, 나아가 0.225% 조정해 나가야 한다.

2026.09.08 10:56이광재 컬럼니스트

북한 해커도 AI로 무장…"연말 AI 에이전트 공격 가시화"

북한과 중국 등 국가 배후 해킹조직의 인공지능(AI) 활용이 늘어나는 가운데 올해 말에는 AI 에이전트를 활용한 사이버 공격이 본격적으로 나타날 수 있다는 전망이 나왔다. 8일 IT업계에 따르면 북한과 중국 연계 해킹조직이 AI를 정보 수집과 악성코드 개발, 공격 자동화 등에 활용하는 움직임이 잇따라 포착됐다. 특히 한국을 주요 표적으로 삼아온 북한 해킹조직까지 외부 서비스에 의존하지 않는 로컬 AI 환경을 구축하며 관련 역량을 키우고 있는 것으로 나타났다. 김명주 AI안전연구소장은 본지와의 통화에서 "북한과 중국 등 국가 배후 해킹조직의 AI 에이전트 활용 공격이 올해 말 가시화될 것"이라고 전망했다. 이어 "취약점을 탐색하는 데 막대한 토큰이 쓰이는 만큼 이를 뒷받침할 컴퓨팅 파워가 충분한지가 변수가 될 것"이라고 말했다. 이 같은 전망의 배경에는 빠르게 높아진 AI 에이전트의 사이버 공격 수행 능력이 있다. 최근 AI 에이전트는 사람의 단계별 지시 없이 공격 대상을 탐색하고 취약점을 찾아 검증한 뒤 공격 코드를 만드는 작업까지 수행하는 수준으로 발전했다. 구글 위협정보그룹은 지난 5월 AI로 개발된 것으로 판단되는 제로데이 공격 사례를 처음 확인하기도 했다. 북한 정찰총국 산하 해킹조직으로 알려진 '김수키'에서도 AI 활용 움직임이 확인됐다. 국내 사이버보안 기업 지니언스가 지난달 10일 공개한 분석에 따르면 김수키와 연관된 시스템에서 로컬 거대언어모델(LLM)을 구동·관리하는 '올라마'와 'GPT포올', '엠스티' 등이 발견됐다. 검색증강생성(RAG) 환경과 AI 에이전트 개발 프레임워크, AI 코딩 도구 '커서'를 사용한 흔적도 나왔다. 로컬 LLM은 외부 AI 서비스에 데이터를 보내지 않고 자체 시스템에서 모델을 구동할 수 있다. 지니언스는 김수키가 기존 AI 모델을 악성코드 개발과 자료 분석, 공격 자동화 등에 접목하기 위한 연구와 기술 검증을 진행하는 것으로 분석했다. 김수키와 북한의 연관성을 뒷받침하는 정황도 확인됐다. 시스템에 남은 입력 기록에서는 '싸이트', '가입리력', '로출되였는지' 등 북한식 표현이 발견됐다. 올해 초부터는 생성형 AI로 제작한 것으로 추정되는 가상자산·금융 분야 문서를 스피어피싱 미끼로 활용한 정황도 포착됐다. 다만 김수키가 자체 AI 모델을 개발하거나 파인튜닝한 증거는 확인되지 않았다. 공개된 모델과 관련 기술을 공격 과정에 활용하기 위한 역량을 축적하는 단계라는 게 지니언스의 분석이다. 김수키는 2010년대 초부터 한국을 주요 공격 대상으로 삼아온 조직이다. 정부기관과 관련 전문가 등을 사칭해 이메일을 보내 계정정보를 빼내거나 악성코드 감염을 유도하는 스피어피싱 공격을 지속해왔다. 기존에 한국을 겨냥하던 조직이 AI를 공격에 활용하기 위한 준비에 나선 셈이다. 중국계 해킹조직에서도 AI를 활용한 공격이 빠르게 늘고 있다. 대만 사이버보안 기업 팀T5에 따르면 중국 정부 연계 해킹조직들은 딥시크 등 AI를 반복 작업과 악성코드 개발 등에 활용하면서 공격 횟수를 이전보다 두 배 이상 늘렸다. 중국계 해킹조직 '그림펑시'는 딥시크로 공격 코드를 제작했다. '텔레보이'는 딥시크를 이용해 인터넷에서 IP 주소 1000개를 수집하고 공격 대상 도메인을 파악했다. 찰스 리 팀T5 수석분석가는 블룸버그에 딥시크가 강력한 성능을 갖춘 데 비해 사이버 보안 안전장치가 느슨해 중국 해커들이 선호한다고 설명했다. 미국 AI 모델은 해커들의 수요가 높지만 안전장치가 엄격해 이를 우회하려면 더 많은 노력이 필요하다고 덧붙였다. 김 소장은 "중국 AI는 세이프가드가 낮기 때문에 사이버 방어에 활용하기 좋지만 거꾸로 공격에도 유리하다"며 "오픈웨이트 모델은 별도의 도움을 받지 않더라도 북한이 가져다 활용할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "AI를 통한 사이버 공격을 막으려면 결국 AI로 방어하는 수밖에 없다"며 "사람이 일일이 손으로 막을 수 있는 시대는 지났다"고 말했다. AI를 이용한 공격이 고도화되면서 공격 도구 자체를 차단하는 것보다 공격 징후를 빠르게 찾아 대응하는 체계가 중요하다는 지적도 나왔다. 양종헌 S2W 통합분석실장은 "공격자가 사용하는 도구를 원천적으로 차단하는 것은 AI 이전부터 어려운 문제"라며 "사이버위협인텔리전스(CTI)를 통해 사전 징후를 파악하고 관제로 공격 개시 시점을 빠르게 확인·차단하는 대응이 중요하다"고 설명했다. 양 실장은 기업 차원에서는 기존 보안체계를 활용한 피싱 공격 대응이 필요하다고 조언했다. 그는 "상용 피싱 방어 솔루션 등을 활용해 공격에 대비할 필요가 있다"고 강조했다.

2026.09.08 10:50김동원 기자

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