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[박준성의 SW] AI가 개발자 대체?...사실 아냐

인공지능(AI) 등장으로 전통적인 소프트웨어(SW) 기업들이 위협받고 있다. 최근 회자되기 시작한 '사스 어포칼립스(SaaS Apocalypse)'라는 용어는 이를 상징적으로 보여준다. '사스 어포칼립스'는 생성형 AI 등장으로 기존 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들이 대거 위기에 빠질 것이라는 것으로, 실제 미국 마이크로소프트와 세일즈포스의 주가가 크게 하락하기도 했다. AI에이전트가 소프트웨어 기능을 대체하는 시대, SW는 어디에 서 있으며 어디로 가야할까. 지디넷코리아는 국내 최고 SW 전문가로 꼽히는 박준성 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장의 SW에 대한 통찰을 '박준성의 소프트웨어'라는 코너로 격주로 한 번 게재한다. 박준성 회장은 서울대 경영학 학사 및 석사, 미국 오하이오주립대 전산학/산업공학 학제간 박사를 취득했다. 미국 아이오와대학(University of Iowa)에서 MIS 분야 종신교수로 재직하면서 미국 INFORMS 통신학회 회장을 역임했다. 중국 청화대학 전산학과 초빙교수를 지낸 후 2001년 귀국, 삼성SDS에서 S급 임원 및 CTO로 재직하면서 미국 HP의 전략자문위원을 역임했다. 2010년 이후 KAIST 산업공학과에 S급 초빙교수로 재직하면서 미국 국제SW공학협회(SEMAT) 회장, 미국 OMG의 SW공학 커널(Essence) 국제표준 제개정위원장도 지냈다. 또 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 한국마이크로소프트 등 많은 대중소기업과 정부기관에서 SW자문역 및 임직원 교육을 수행했다. 2019년 이후 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장으로 재직하고 있으며, 'KOSTA Online'이란 무료 SW교육 동영상 과정 및 블로그 사이트를 운영하고 있다.(편집자 주) 소프트웨어(SW)는 무엇이고 또 SW개발은 무엇일까? 인간의 노동을 대체, 자율적으로 주어진 목적을 달성해주는 AI 에이전트가 가장 많이 활용되는 분야가 SW개발이다. AI 코딩 에이전트가 자동으로 코딩을 해줄 수 있으니 SW개발자 수요가 당연히 줄어들 것이란 말이 많다. 과연 그럴까? 실제 그런지 데이터를 확인해본다. AI 코딩 에이전트를 이용한 SW개발이 가장 활발한 미국의 노동통계국 보고서를 보면 지난 2년간 SW개발자 수가 기껏해야 0.3% 줄었다. 2024~2034년 중 SW개발자 수가 15% 증가할 걸로 예상하는데, 이는 모든 직종 평균 증가율을 크게 상회하는 수준이다. 국가 전체적으로 SW개발자 수가 증가하고 있는 것이다. 기업 단위에서 보자. 전세계에서 가장 큰 SI업체인 미국액센추어(Accenture) 경우, 생성형 AI가 출현한 2022년에서 2025년까지 종업원 수가 72만 명에서 78만 명으로 증가했다. 액센츄어는 사업의 중심을 AI 주도 비즈니스 변혁에 두고 전직원에게 생성형 AI 에이전트를 훈련시키고 있다. 선진 SI업체들은 SW개발자 스킬을 AI 코딩 에이전트를 잘 쓸 수 있도록 업그레이드하면서 그 수효를 늘리고 있는 것이다. SW패키지 및 SaaS 업체는 어떨까? 2025년에 1만5000명을 해고한 미국 마이크로소프트(Microsoft)의 해고 목적은 SW개발자를 AI 코딩 에이전트로 대체하는 게 아니었고, 이코노믹 타임즈(Economic Times)가 보도했듯, 클라우드와 모바일, AI 등 IT 기술 환경 변화에 대처한 사업 및 조직 구조의 조정이었다. 2022~2025년 마이크로소프트의 종업원 수는 22만 명에서 23만명으로 증가했다. 기업용 패키지 업체인 SAP를 보면, 액센츄어의 사업 전략과 마찬가지로, 생성형 AI를 자사 제품에 최대한 반영하고 있다. 쥴(Jule)이라는 AI 코딩 에이전트 플랫폼을 ERP핵심에 통합함으로써 비즈니스 기능의 80%에 AI를 적용하고 있다. SAP 종업원 수는 2022~2025년 중 11만 명을 그대로 유지하고 있다. SW개발자를 AI 코딩과 에이전트로 대체하는 움직임은 없다. 마이크로소프트와 마찬가지로 IT 기술 환경 변화에 대처한 사업 및 조직 구조의 조정을 추진하고 있는 것 뿐이다. 미국 예일(Yale) 대학이 2025년에 AI가 노동 시장에 미치는 영향에 관한 연구 결과를 발표했다. 2022년 이래 생성형 AI가 노동시장에 미친 영향은 미미하다고 밝혔다. AI 기반의 자동화가 지식 노동자에 대한 수요를 잠식할 거라는 대중 우려가 근거가 없음을 밝힌 것이다. (https://www.kosta-online.com/post/it-layoff-2025). AI 시대에 SW개발자의 수효는 줄지 않는다. 다만, SW개발자가 갖추어야 할 역량은 크게 바뀐다. SW 역사를 돌이켜 보자. 1960년대 초 코볼(Cobol)이 출현했을 때, 종전의 어셈블리(Assembly) 언어와 달리 Cobol은 문법이 영어 문장 같아서 SW개발자 대신 현업 직원들도 프로그램을 작성할 수 있다고 예상했다. 그러나 예상은 빗나갔고, 대신 SW개발자들이 Assembly 언어를 버리고 Cobol을 배워야 시대 변화에 적응할 수 있었다. 1990년대 중반이후 객체 지향 프로그래밍 언어인 자바(Java)가 급성장하면서 구조적 프로그래밍 언어인 Cobol의 사용이 급감했다. 객체 지향 프로그래밍은 클래스, 디자인 패턴, 서비스 API, 라이브러리, 프레임워크 등의 재사용을 통해 개발 생산성을 크게 향상시켰다. 생산성 증가에 불구하고 Java개발자 수요는 급성장했고, Cobol개발자들은 새로운 코딩 패러다임인 객체 지향 코딩과 새로운 언어인 Java를 배워야 생존할 수 있었다. 2022년 생성형 AI가 출현했다. 이어 AI 코딩 어시스턴트(Assistant), 더 나아가 AI 코딩에이전트(Agent)가 출현하면서 역사는 되풀이되고 있다. 기계언어 기반의 Assembly 언어를 자연어에 가까운 Cobol이 대체했듯이, Java 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어를 자연어 프롬프트로 실행되는 AI 코딩 에이전트가 대체하고 있다. 객체 지향 프로그래밍의 재사용 생산성에 더해, AI 코딩 에이전트는 오픈소스 SW, Git 리포지토리, 스택 오버플로(Stack Overflow) 등 세상에 공개된 모든 SW와 기업의 로컬 리포지토리 내에 있는 기존 코드베이스를 재사용함으로써 생산성을 획기적으로 더욱 높인다. 자연어를 사용하고 기존 코드베이스를 재사용해 개발생산성이 높아지지만, 과거에도 경험했듯이 SW개발자 수요는 계속 증가할 전망이다. 그러나 SW개발자가 AI 코딩 에이전트를 이용해 AI-Powered 애플리케이션을 개발할 수 있는 능력을 새롭게 갖추지 않으면 더 이상 생존하기 힘들다. SW개발자 수요가 증가할 것이라는 예측은 첫째, 새로운 AI 능력을 써서 더 유용한 새로운 SW를 만들겠다는 프로젝트 수요가 폭증하기 때문이다. 가트너(Gartner)는 생성형 AI 애플리케이션을 현업에서 활용하는 기업이 2023년 5%에서 2026년 80%로 급상승할 것으로 전망했다. 둘째, AI 코딩 툴을 효과적으로 활용하려면 개발자의 개입(Human-in-the-Loop)이 불가피하기 때문이다. 개발자의 프로젝트 가이드, 요구 정의, 아키텍처 의사결정, 설계 지시/감독, 코드 리뷰/승인, 인프라(IaC) 리뷰/승인, 강제 종료, 최적 방법/노하우의 저장/재사용, 개선 피드백, 최종 결과에 대한 책임 등이 AI 생성 코드의 전략 부합성, 가치명제, 품질, 규제준수, 유지보수 용이성, 확장성 및 지속적 개선에 결정적인 영향을 미친다. 클로드(Claude)나 구글(Google)의 에이전트 코딩 가이드에서도 개발자와 에이전트 간의 협력을 통한 반자율적(Semi-Autonomous) 개발을 추천하고 있다. 다음 호에서는 SW개발자가 첨단 AI 코딩 툴들을 이용해 고품질 애플리케이션을 개발할 수 있는 황금 표준 방법과 필수 역량에 대해 이야기하려 한다. 프로토타입이 아닌, 누구나 쓰고 있는 흔한 보편적 애플리케이션이 아닌, 특정 기업의 현업에 경영혁신을 가져올 또는 글로벌 시장에 출시할 창의적인 애플리케이션을 고품질로 개발하는 방법에 대해 살펴볼 것이다.

2026.03.09 20:48박준성 컬럼니스트

[카드뉴스] 기름값이 갑자기 2배가 됐어요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 주유소 가격표를 보고 깜짝 놀라신 분들 많으시죠? 중동 이란 근처에 있는 호르무즈 해협이라는 바닷길이 막히면서 우리 생활에 큰 변화가 생겼어요. 이 해협은 전 세계 기름배의 70%가 지나가는 아주 중요한 길인데, 지금은 거의 통과하지 못하고 있는 상황이에요. 그 결과 국제 유가가 급등했는데요, WTI라는 기준으로 보면 한 달 전만 해도 75달러였던 기름값이 하루 만에 111달러까지 치솟았어요. 거의 2배 가까이 뛴 셈이죠. 이런 변화는 바로 우리 일상으로 이어져서, 주유소 휘발유가 리터당 1,900원을 넘어섰고, 장바구니 물가는 10%, 택배 배송료는 15%나 올랐어요. 버스 요금도 곧 인상될 예정이라고 하네요. 기름이 비싸지면 운송비가 오르고, 그러면 우리가 쓰는 모든 물건 값이 함께 올라가는 구조예요. 다행히 세계 각국이 해결책을 찾고 있어요. 기름을 많이 생산하는 OPEC+ 국가들이 긴급 회의를 열어 하루 20만 배럴을 추가로 생산하기로 약속했고, 미국은 군대 함정을 보내 기름 수송선을 보호하고 있어요. 전문가들은 유가가 108~120달러 사이에서 움직일 거라고 예상하는데요, 너무 비싸지면 수요가 줄어 자연스럽게 가격이 조정될 수 있다는 희망적인 전망도 내놨어요. 어려운 시기지만 우리 모두 에너지를 아껴 쓰면 조금씩 나아질 수 있을 거예요. 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8085ba7d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.09 20:32AMEET

10년 전 그날…알파고는 어떻게 바둑 이겼나

한 판의 바둑이 시대를 바꿨다. 2016년 3월 9일, 서울 포시즌스호텔엔 전 세계의 시선이 집중됐다. 그날은 인간 이세돌과 구글 인공지능(AI) 알파고의 세기의 바둑대결이 시작되는 날이기 때문이다. 처음엔 흥미로운 이벤트 정도로 생각했다. 대국 주인공이던 이세돌 9단도 담담했다. 승리를 의심하지 않았다. 하지만 결과는 충격적이었다. 알파고의 4대 1 완승. 당사자인 이세돌 9단 뿐 아니라 바둑계 전체가 초상집 분위기였다. 충격은 바둑계에만 머무르지 않았다. 사회 전반으로 번져 나가면서 'AI 혁명'의 거센 물결이 됐다. 소설가 장강명의 표현대로, 그날의 사건은 '먼저 온 미래'였다. '사건 현장'이던 한국에 미친 파장은 특히 컸다. AI가 더 이상 먼 미래 이야기가 아니라는 사실을 처음으로 실감하게 한 사건이었다. 이후 정부와 산업계, 학계가 동시에 AI를 이야기하기 시작했다. 지금 우리가 보고 있는 AI 열풍의 거대한 불씨 역시 그때 타오르기 시작했다. 하지만 이 역사적인 사건의 출발점은 그보다 두 달 전으로 거슬러 올라간다. 2016년 1월 구글 딥마인드 연구진이 과학저널 '네이처'에 논문을 한편 발표한다. '심층 신경망과 트리 검색으로 바둑 게임 정복하기(Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search)'라는 논문이었다. 이 논문은 알파고가 프로기사 판 후이 2단과의 대국에서 어떻게 5전 전승을 거둘 수 있었는지 상세하게 묘사하고 있었다. 아래 글은 그때 '네이처'에 발표된 알파고 논문을 읽고 정리해 소개했던 기사다. '알파고 쇼크'가 세상을 덮치기 직전, 거대한 변화의 전조가 처음 모습을 드러내던 순간의 기록이다. 10년이 지난 지금, 그 때 그 기사를 다시 꺼내 본다. (☞ 기사 바로 가기) 구글의 인공지능(AI)이 새로운 역사를 창조했다. 그동안 난공불락의 영역으로 꼽혔던 바둑 프로기사와의 대결에서 사상 처음으로 승리했다. 구글은 인공지능 프로그램인 알파고가 중국계 프로기사 판 후이 2단과 대국에서 5번 모두 승리했다고 발표했다. 구글은 이 같은 결과를 담은 '심층신경망과 트리 검색으로 바둑 게임 정복하기(Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search)'란 논문을 28일(현지시간) 과학잡지 '네이처'에 게재했다. (참고: 2016년 1월 28일을 의미) 특히 관심을 끈 것은 구글의 다음 행보다. 구글은 알파고가 오는 3월 한국에서 바둑 최강인 이세돌 9단과 승부를 벌일 예정이라고 밝혀 벌써부터 많은 관심이 쏠리고 있다. "최적의 위치 평가" 문제의식으로 출발 컴퓨터가 프로기사와 대국에서 승리한 건 이번이 처음은 아니다. 지난 2014년 바둑 프로그램인 크레이지 스톤이 일본의 요다 노리모토 9단과 대결에서 1승 1패를 기록한 적 있다. 하지만 당시엔 노리모토 9단이 넉점을 깔아주고 승부를 겨뤘다. 접바둑이 아닌 대등한 승부에서 컴퓨터가 인간을 물리친 것은 이번이 처음이다. 구글 알파고는 어떻게 바둑 프로 기사와 대결에서 승리할 수 있었을까? 구글이 '네이처'에 발표한 논문을 중심으로 한번 살펴보자. 구글 알파고는 2014년 인수한 인공지능 기업 딥마인드가 개발한 바둑 프로그램이다. 이번에 발표한 논문은 딥마인드 공동 창업자 및 최고경영자(CEO)였다가 지금은 구글 엔지니어링 부사장을 맡고 있는 데미스 하사비스(Demis Hassabis)를 비롯한 20명이 공동 집필했다. 이 논문은 “완벽한 정보를 갖고 있는 모든 게임은 각 지점에 최적의 가치 기능을 갖고 있다”는 문장으로 시작한다. 가장 적합한 곳에 가장 적합한 수를 뒀다는 의미다. 논문을 여는 첫 문구는 연구팀이 바둑을 어떤 관점으로 접근했는지 짐작할 수 있도록 해 준다. 바둑은 가로 19X세로 19칸으로 구성된 바둑판 위에 최적의 지점을 찾는 게임이다. 이 관점으로 접근할 경우 쉽게 해답을 찾을 수 있을 것 같다. 하지만 고려해야 할 경우의 수가 엄청나다. 미국의 디지털문화 전문 잡지 와이어드에 따르면 바둑 한 수를 둘 때 고려할 경우의 수가 250개 정도에 이른다. 문제는 이게 '연속된 경기'란 점이다. 한 경기에 150수 이상 둔다고 가정하면 '250의 150승'에 달하는 경우의 수가 만들어진다. 더 어려운 점은 바둑이 각 수가 유기적으로 연결돼 있는 게임이란 점이다. 중간에 수 하나가 달라지면 결과는 엄청나게 다른 결과로 이어진다. 그 동안 인공지능으로 바둑 경기를 정복하기 힘들었던 건 이 때문이었다. 흔히 바둑처럼 복잡한 게임은 'b의 p승'의 경우의 수를 갖는다. 이 때 b는 각 위치당 합법적으로 움직일 수 있는 수로 흔히 '게임의 넓이'로 통한다. 반면 'p승'은 한 경기에 두게 되는 수를 의미하며 '게임의 깊이'로 통한다. 3단계 학습 과정 거치면서 '특급 기사'로 변신 구글 논문은 체스 한 경기 규모가 'b=35, p=80' 정도인 반면 바둑은 'b=250, d=150' 수준이라고 주장했다. 규모 면에서 바둑과 체스는 비교가 안 된단 얘기다. 알파고는 이 많은 경우의 수를 줄이는 방법으로 최적의 수를 도출해냈다. 이를 위해 알파고는 가치망(value networks)과 정책망(policy networks)이란 두개의 신경망을 구성했다. 여기에 몬테카를로 트리 검색(MCTS)을 결합했다. MCTS는 다양한 경우를 감안해 가장 적합한 결정을 할 수 있도록 해 주는 알고리즘이다. 지난 2014년 크레이지 스톤이 노리모토 9단과 접바둑 대결에서 승리할 때 사용한 방법론이기도 하다. 이중 정책망은 다음 번 돌을 놓을 위치를 선택한다. 반면 가치망은 승자를 예측하는 역할을 한다. 이 복잡한 과정을 최대한 간소화하기 위해 '검색 가능한 경우의 수'를 줄여나갔다. 이 때 구글이 사용한 방법은 크게 두 가지다. 우선 위치 평가를 통해 어떤 곳에 놓을 때 최적의 승률을 낼 수 있을 지 알아내는 작업을 수행했다. 이를 통해 '검색의 깊이'를 줄일 수 있었다. 그런 다음엔 적절한 바둑 수를 축적한 정책망에서 예측 가능한 행위를 추출해냈다. 이를 통해 검색 범위를 줄일 수 있었다고 구글이 네이처에 제출한 논문을 통해 밝혔다. 물론 이를 위해선 알파고를 훈련시켜야만 했다. 훈련은 크게 3단계로 진행됐다. 이 과정에서 '지도학습(supervised learning, SL)'과 '강화학습(reinforecd learning, RL)'이란 두 가지 학습법이 동원됐다. 1. 정책망 지도학습 첫 단계는 최적의 수를 찾는 정책망을 학습시키는 작업이다. 이를 위해선 지도학습 방법이 사용됐다. 이 과정에선 방대한 바둑 데이터베이스를 활용했다. 그 동안의 각종 기보들을 통해 인간 프로기사들이 둠직한 장소르 찾아내는 작업이다. 구글은 '네이처' 논문에서 총 13개 층위의 정책망을 훈련시켰다고 밝혔다. 이들에게 KGS 바둑 서버에 있는 3천만 개 위치 정보를 입력하는 방식으로 반복 훈련을 했다. 이런 훈련을 통해 '다음 수 예측률'을 크게 높일 수 있었다. 이전까지 44.4%였던 바둑 프로그램의 다음 수 예측 확률을 57%까지 향상시킨 것. 13%P 늘어난 예측 정확도는 엄청난 승률 향상으로 이어졌다고 구글 측이 밝혔다. 2. 정책망 강화학습 지도학습을 끝낸 뒤에는 강화학습으로 이어진다. 알파고의 진짜 경쟁력은 바로 이 부분에서 나온다고 보면 된다. 강화학습은 머신러닝의 한 분야다. 간단하게 설명하면 이런 방식이다. 어떤 로봇이 현재 상태를 인식한 뒤 행동을 취한다. 그럴 경우 이 로봇은 행동 결과에 따라 포상을 얻게 된다. 물론 이 때 긍정, 부정 포상이 모두 가능하다. 강화학습 알고리즘은 이런 과정을 거치면서 가장 많은 포상을 받을 수 있는 행동이나 선택을 찾아내는 방법을 탐구하는 것이다. 강화학습은 실전을 통해 지도학습으로 습득한 데이터를 가다듬는 과정이다. 이를 위해 지도학습 데이터를 무작위로 추출한 뒤 경기를 벌이는 방식을 택했다. 이를 통해 최상의 성과를 낸 수를 계속 강화해나가는 방식이다. 구글 측은 '강화학습'을 한 정책망을 '지도학습' 정책망과 대결시킨 결과 80% 이상 승률을 올릴 수 있었다고 밝혔다. 오픈소스 바둑프로그램인 파치(Pachi)와도 대결했다. 파치는 한 수를 둘 때마다 10만회 시뮬레이션이 가능한 프로그램이다. 이 대결에서도 강화학습 정책망은 85% 가량의 승률을 기록했다. 3. 가치망 강화학습 마지막 단계는 가치망을 훈련시키는 작업이다. 여기엔 수를 둘 위치 평가(position evaluation)에 초점을 맞춘다. 이를 통해 경기를 할 두 선수가 어떤 곳에 바둑알을 놓을 지 예측하는 작업이다. 가치망이 중요한 건 이 때문이다. 알파고의 두 신경망인 정책망과 가치망은 최적의 수를 찾는 역할을 한다는 점에선 비슷하다. 하지만 정책망은 여러 경우의 수를 제시하는 반면 가치망은 '가장 적합한 한 가지 예측치(a single prediction)'을 제시한다. 여기서 중요한 고려 요소가 있다. 바둑은 첫 수부터 마지막 수까지 유기적으로 연결돼 있다. 따라서 중간에 수 하나가 달라지게 되면 엄청나게 판이한 결과로 이어진다. 알파고는 이 문제를 해결하기 위해 개별 수 대신 게임 전체를 회귀분석하는 방법으로 접근했다. 돌 하나 때문에 결과가 확 달라지는 것을 피하기 위해서였다. 구글은 3천만 개 가량의 위치 정보로 구성된 데이터를 이용해 자체 경기를 반복했다고 밝혔다. 이를 통해 경기력을 꾸준히 향상시켜나갔다. 딥마인드 연구팀의 데이티브 실버는 와이어드와 인터뷰에서 “알파고는 신경망들끼리 수 백 만회의 게임을 반복하는 과정을 통해 스스로 새로운 전략을 찾아내는 방법을 익혔다”고 밝혔다. 4. 정책망과 가치망 활용해 최적의 수 찾기 알파고는 두 개 신경망(가치망+정책망)과 MCTS를 함께 활용해 어디에 바둑알을 놓을 지를 골라낸다. 이 때 각 검색 트리의 위치 정보에는 행동가치, 방문 횟수, 그리고 사전 확률 등이 담겨 있다. 이 중 상태가치와 함께 강화학습의 중요한 개념 중 하나인 행동 가치는 특정 행동을 했을 때 기대되는 미래 가치의 총합을 의미한다. MCTS에서는 이런 공식을 활용해 가장 행동 가치가 높은 지점을 추려나가는 과정이다. 시뮬레이션 작업을 통해 검색 트리 상의 모든 지점들이 행동 가치와 방문 횟수 정보를 계속 업데이트하게 된다. 구글 연구팀은 알파고의 성능을 평가하기 위해 크레이지 스톤, 젠을 비롯한 여러 바둑 프로그램과 대국을 했다고 밝혔다. 그 결과는 놀라웠다. 정책망과 가치망 강화학습과 내부 트레이닝을 거친 알파고는 다른 바둑프로그램과 총 495회 경기를 해서 494회 승리했다. 승률 99.8%였다. 알파고는 여기서 한 걸음 더 나갔다. 이번엔 4점을 깔아준 뒤에 경기를 벌였다. 구글은 크레이지 스톤, 젠, 파치 등 세 개 바둑 프로그램과 '넉점 접바둑'을 둔 실험에서도 각각 77%, 86%, 99% 승률을 기록했다고 밝혔다. ■ 참고 자료 - Silver, D. et al., “Mastering the game of Go with Deep neural networks and tree search,” Nature vol 529, pp. 484-489, 28 Jan 2016. - Silver, D.& Hassabis, D. "AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with machine learning," Goole Research Blog, 27 Jan 2016. - Metz, Cade, "In a huge breakthrough, Google's AI beats a top player at the game of Go," Wired, 27 Jan 2016. - 김익현, 구글-페북 머신러닝 승부 "핵심은 바둑" 지디넷코리아, 2015. 12. 8

2026.03.09 20:27김익현 미디어연구소장

"AI 기반 관세 행정 고도화"...투이컨설팅, ISP 착수

관세청이 추진하는 'AI 관세행정 구현을 위한 정보화전략계획(ISP) 수립 사업'을 투이컨설팅 컨소시엄이 수주, 사업 수행에 본격 착수했다. 9일 투이컨설팅에 따르면, 이번 사업은 약 8개월 동안 진행한다. 인공지능(AI) 기반의 관세행정 혁신을 위한 중장기 전략과 실행 로드맵을 마련하는 것이 목표다. 최근 글로벌 무역환경 불확실성이 확대되고 디지털 전환이 가속화하는 가운데, 공공행정 영역도 인공지능을 활용한 업무 혁신과 서비스 고도화 필요성이 커지고 있다. 관세청 역시 이러한 변화에 대응해 단순히 기술 도입을 넘어 AI 기반의 행정 혁신 전략을 체계적으로 수립한다는 방침이다. 이번 사업을 통해 AI 기술을 활용한 행정 혁신 방향과 다양한 활용 방안을 종합적으로 검토할 예정이다. 또 업무 효율화와 서비스 품질 향상을 위한 전략 수립과 함께, 안정적이고 지속가능한 AI 운영 환경을 구축하기 위한 기반 마련도 병행한다. 관세청 내부에서도 이번 사업을 전사적 과제로 인식하고 적극 대응에 나섰다. 본청과 일선 세관을 아우르는 'AI 관세행정 추진단'을 구성해 지난 6일 발대식을 개최하고, 현장 수요 기반의 AI 과제 발굴과 실행 전략 마련에 착수했다. 해당 추진단은 업무 부서가 직접 참여하는 구조로 운영하며, ISP 수립 과정에서 도출한 전략과 과제를 현업 관점에서 검증하고 구체화하는 역할을 맡는다. '투이 컨소시엄'은 에이전틱AI(Agentic AI)기반 목표 아키텍처 설계, AIOps 전략 수립, AI 거버넌스 체계 정립, 단계별 이행 로드맵 제시 등 실행 중심의 ISP를 수립, 향후 관세행정 AI 서비스 구축 사업의 명확한 기준과 방향성을 제시할 계획이다. 김인현 투이컨설팅 대표는 "이번 사업은 단순히 시스템 개선을 넘어 AI 기반으로 '일하는 방식'을 재설계하는 국가 차원의 업무 혁신 프로젝트라는 점에서 의미가 크다"면서 "관세청은 이를 통해 국경 안전을 강화하고 정보분석 및 단속 역량을 고도화하는 한편 기업 친화적인 통관 환경을 조성하는 선도적 AI 행정 모델을 구축한다"고 밝혔다. 이어 "투이 컨소시엄은 관세청과의 긴밀한 협력을 통해 대한민국 관세행정의 AI 대전환을 위한 전략적 기반을 마련하고, 공공부문 AI 혁신의 모범 사례를 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.03.09 19:56방은주 기자

생성형 AI가 만든 'AI 세금'…글로벌 브랜드 10곳 중 9곳 '속앓이'

글로벌 주요 브랜드 10곳 중 9곳이 생성형 인공지능(AI)으로 인한 위조 및 사칭 피해를 입은 것으로 나타났다. 평판 훼손에 따른 매출 피해로 골머리를 앓는 곳도 상당 수인 것으로 드러났다. 9일 마크비전이 발간한 '2026 브랜드 인텔리전스 리포트(2026 State of Brand Integrity Report)'에 따르면 글로벌 브랜드 리더 89%가 생성형 AI로 가속화된 브랜드 침해 위협을 이미 경험한 것으로 조사됐다. 이는 브랜드가 매출을 올리거나 마케팅에 투자할 때마다 그 성과 일부가 불법 채널로 빠져나가며 반복적으로 손실이 발생하는 구조적 문제로, 마크비전은 이를 'AI 세금(The AI Tax)'으로 규정했다. 이 조사는 올해 1월 기준 연 매출 1000만 달러 이상의 글로벌 소비자 대상 기업(B2C)에 종사하는 의사결정자 및 의사결정에 영향을 주는 직무 담당자 96명을 대상으로 진행됐다. 패션·가전·뷰티·헬스·소비재 등 다양한 산업군의 글로벌 브랜드 리더들이 이번에 참여했다.마크비전은 "이번 리포트를 통해 단순 삭제·차단 중심 대응에 머물렀던 기존 브랜드 보호 인식을 넘어 브랜드 성장과 직결되는 '브랜드 신뢰구축' 개념을 정립하고 그 중요성을 강조하고자 했다"며 "브랜드 보호는 더 이상 단순 운영 업무가 아니라 매출 안정성과 수요 흐름을 좌우하는 핵심 경제 변수로 작용하고 있다"고 강조했다. 또 리포트는 생성형 AI 환경에서 제품 이미지, 쇼핑몰, 도메인, 마케팅 자산까지 빠르고 정교하게 복제되면서 캠페인이 만들어낸 수요가 정식 채널에 도달하기 전에 불법 채널로 분산되는 구조가 고착화되고 있다고 분석했다. 실제로 소셜 캠페인이 성공하는 즉시 영상과 카피, 전략을 복제해 불법 바이럴을 확산하는 '바이럴 하이재킹' 현상은 최근 들어 두드러지고 있는 것으로 드러났다. 응답자의 57%는 캠페인 바이럴 이후 일주일 이내에 브랜드 사칭 계정 또는 웹사이트를 확인했으며 24%는 단 24~48시간 이내에 이를 발견했다고 답했다. 일주일 이내에 위조상품을 발견했다는 비율도 54%였다. 이러한 위협은 기업의 재무적 손실로 직결되는 것으로 나타났다. 응답자의 78%는 위조상품과 브랜드 사칭으로 인해 연 매출의 5% 이상을 잃고 있다고 추정했다. 이 중 손실 규모가 매출의 10% 이상에 달한다고 답한 비중은 46%에 달했다. 직접적인 매출 손실 외에도 브랜드 평판 훼손(67%), 고객 서비스 비용 증가(52%) 등 2차 피해 역시 심각한 것으로 조사됐다. 리포트는 브랜드 보호 투자가 지연되는 이유가 재무 조직의 보수성 때문이라는 기존 인식을 뒤집는 결과도 제시했다. 실제로 재무 조직의 66%는 브랜드 보호 활동을 지지하거나 필요성을 인정하고 있었다. 하지만 투자를 막는 진짜 원인은 활동의 효과가 매출 보호나 비용 절감 등 경영 성과로 얼마나 이어지는지 명확히 설명되지 못하는 데 있는 것으로 나타났다. 더불어 조사 기업의 82%는 향후 1년 내 브랜드 신뢰구축을 위한 투자를 확대할 것이라고 답한 반면, 투자를 줄이겠다는 기업은 단 한 곳도 없어 브랜드 신뢰구축이 경영을 위한 필수 투자 항목으로 자리 잡고 있음을 보여줬다. 이에 맞춰 마크비전은 고도화된 AI 환경에 맞는 브랜드 신뢰구축 성과 지표 3가지를 새롭게 제시했다. ▲브랜드 검색 시 불법·비정상 결과 노출 비율을 의미하는 '마켓 위험 지수(Saturation Rate)' ▲침해 식별부터 제거까지 걸리는 '평균 대응 속도(MTTR, Mean Time To Report)' ▲브랜드 보호 활동을 통해 지켜낸 '보호된 매출(Revenue Protected)' 등이 핵심 지표로 제시됐다. 이인섭 마크비전 대표는 "AI 시대의 브랜드 보호는 더 이상 사후 대응이나 운영 비용의 문제가 아니라 매출 안정성과 브랜드 신뢰를 좌우하는 핵심 의사결정 영역"이라며 "차별화된 기술력을 바탕으로 복잡해지는 글로벌 IP 위협에 실시간으로 대응하고 전 세계 브랜드가 안심하고 성장할 수 있는 환경을 만드는 데 앞장서겠다"고 말했다.

2026.03.09 19:30장유미 기자

과기정통부, AI CCTV 뇌 'SOC칩' 국산화 지원

과학기술정보통신부(과기정통부)는 정보통신기획평가원(원장 홍진배)과 함께 AI CCTV의 '뇌' 역할을 담당하는 핵심부품인 SOC칩(system on Chip)의 국산화 연구개발을 지원한다고 9일 밝혔다. SoC는 프로세서, 메모리, 센서 등을 집적해 영상처리, 압축, 통신, AI 연산 등 핵심 기능을 하나의 칩에 통합한 반도체로 CCTV 성능을 좌우하는 핵심부품이다. 과기정통부는 미국과 중국, 대만 등 대형업체가 장악하고 있는 글로벌 시스템 반도체 시장의 국산 공급망을 확보하기 위해 SOC 칩 개발을 지원해왔다. 1~2세대 칩 개발로 상용 완제품의 국내보급과 설계·제조 전 과정을 국산화한 성과를 거뒀다. 그러나 과기정통부는 여기에서 그치지 않고 고성능 영상처리기술과 보안내재화 등 최신 신기술 개발 트렌드를 반영한 새로운 SOC 개발 과제를 기획, 지원한다. 이번 연구개발 지원으로 국산 온디바이스 AI 영상보안 분야 핵심부품의 자립도 강화는 물론, 미국의 특정국‧기업 규제로 인한 우호적 분위기로 국산 AI CCTV 수출 활성화에도 기여할 것으로 기대된다고 과기정통부는 설명했다. 예컨대, 해킹 등 보안 우려로 시행된 미 국방수권법('19)에 따라 특정국 CCTV의 미국 도입이 제한, 서구권으로 해당국 제품 배제 움직임이 확대되면서 국내업체의 반사효과가 기대된다. 과기정통부 임정규 정보보호네트워크정책관은 “물리보안 산업은 범죄·테러‧안전에 대한 예방 수요로 시장 규모와 수출이 지속적으로 확대될 것으로 예상된다”며 “특히, AI CCTV의 성능을 좌우하는 핵심부품인 반도체칩 국산화를 통해 우리 기업이 탄탄한 공급망을 가지고 세계시장을 공략할 수 있게 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.03.09 19:14방은주 기자

[유미's 픽] "살인병기 코딩 거부"…美 덮친 윤리 논쟁, 韓 '국방AI법'으로 틈새 뚫을까

인공지능(AI)이 전장의 핵심 인프라로 편입되면서 AI의 군사 활용을 둘러싼 논쟁이 확산되고 있다. 최근 미국에서 앤트로픽의 '레드라인' 고수와 오픈AI의 전쟁부 계약을 계기로 실리콘밸리 내부 갈등이 커지고 있는 가운데 우리나라도 법·제도 정비를 통해 국방 AI 대응 체계를 조속히 마련해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 9일 업계에 따르면 구글, 오픈AI 등 미국 빅테크 현직자 1000여 명은 미국 전쟁부의 AI 군사 활용에 반대하는 연대 서명에 참여했다. 이는 2018년 구글의 '프로젝트 메이븐(Project Maven)' 사태 이후 최대 규모의 내부 반발로 평가된다. 이번 논란의 발단은 AI 기업 앤트로픽이 "자사 모델을 자율 살상에 사용하지 않겠다"며 설정한 '레드라인'이었다. 그러나 미국 전쟁부가 이를 문제 삼으며 갈등이 촉발됐고 이후 오픈AI가 전쟁부와 기밀 네트워크용 AI 서비스 계약을 체결하면서 실리콘밸리 내부 논쟁은 빠르게 확산됐다. 특히 하드웨어 부문을 총괄하던 케이틀린 칼리노브스키는 자신이 속한 오픈AI가 전쟁부와 계약을 맺자 지난 7일 사임 의사를 밝혔다. 소비자 반발도 이어졌다. '큇GPT(QuitGPT)'라는 온라인 보이콧 운동이 확산되며 챗GPT 구독 해지 움직임이 나타난 것이다. 실제 시장조사업체 센서타워는 챗GPT 모바일 앱 삭제 건수가 하루 만에 295% 증가했다고 추산했다. 업계 관계자는 "AI 군사 활용을 둘러싼 윤리 논쟁은 기업 내부 문제를 넘어 산업 전반의 리스크로 확대되는 분위기"라며 "이러한 흐름이 향후 국방 AI 공급망에서 인력 확보와 기업 참여에 영향을 줄 수 있다"고 분석했다. 이처럼 미국에서 윤리 논쟁이 확대되는 사이 중국은 국가 주도의 동원 체계를 기반으로 군사 AI 역량을 축적하고 있다. AI를 차세대 군사 혁신의 핵심 기술로 규정하고 드론 군집, 자율 무기, 전장 정보 분석 등 이른바 '지능화 전쟁' 개념을 발전시켜 온 것이다. 특히 중국은 '군민융합(軍民融合·Military-Civil Fusion)' 전략을 통해 드론·로봇·통신 장비 등 민간 산업에서 개발된 AI 기술을 군사 시스템에 빠르게 적용하는 구조를 구축했다. 군민융합은 민간 기업과 연구기관의 첨단 기술을 국방 분야에 활용하도록 산업과 군을 통합하는 중국의 국가 전략으로, 중국은 2017년 '차세대 AI 발전계획'을 기점으로 AI를 핵심 군사 기술로 육성하고 있다.또 최근에는 이러한 전략을 기반으로 AI 기반 드론 군집 전투와 무인 전투 시스템 개발을 적극 추진하고 있는 것으로 알려졌다. 실제 중국 군은 다수의 드론이 서로 협력해 정찰과 공격 임무를 수행하는 군집 알고리즘과 자율 비행 기술을 시험하고 있는 것으로 전해졌다. 여기에 AI를 활용해 전장 상황을 분석하고 지휘관의 의사결정을 지원하는 전장 지휘·통제 시스템 연구도 확대하고 있다. 이 같은 상황에서 우리나라는 미국식 기술 경쟁과 중국식 국가 동원 전략 사이에서 제도 기반 국방 AI 전략을 선택한 모습이다. 정부가 발표한 '대한민국 AI 액션플랜'은 AI를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 보고 산업·공공·국방 전반에 AI를 확산시키는 것을 목표로 하고 있다. 이 중 'AI 기반 국방 강국' 구축이 주요 정책 축 가운데 하나로 포함돼 있다. 특히 국방 분야에서는 AI 기술 발전 주기를 고려해 기존 무기 획득 체계를 개편하는 방안이 핵심 과제로 제시됐다. 통상 10년 이상 걸리던 무기 개발과 도입 절차를 AI 기술 주기에 맞춰 대폭 단축하는 이른바 '국방 AI 패스트트랙' 구축도 추진되고 있다. 또 군 데이터 활용을 확대하고 민·군 협력을 기반으로 AI 기술 개발을 촉진하겠다는 정책 방향도 함께 제시됐다. 임문영 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장은 최근 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 "국방 무기 획득 체계는 점진적으로 개선할 문제가 아니라 시급히 획기적으로 바꿔야 할 과제"라며 "전쟁의 양상이 완전히 달라진 만큼 실전 데이터를 확보한 AI 방산 기업들이 빠르게 성장할 가능성이 크다"고 지적했다. 이어 "국내 기업들은 전차나 함정 이미지 같은 기본적인 군 장비 데이터조차 확보하기 어려운 상황"이라며 "실전 경험을 축적한 AI와 결합하지 못하면 방산 경쟁력도 빠르게 뒤처질 수 있다"고 강조했다. 국회에서도 이러한 전략을 뒷받침하기 위한 '국방인공지능법' 제정안이 발의되며 입법 논의가 본격화되고 있다. 해당 법안은 국방 AI 기술 개발과 운용, 안전관리 체계를 국가 전략 차원에서 마련하는 것을 목표로 한다. 현행 AI 기본법이 국방 분야를 적용 대상에서 제외하고 있는 만큼, 별도의 법적 기반을 통해 국방 AI의 책임 있는 활용과 산업 생태계 조성을 동시에 추진하겠다는 취지다. 법안에는 국방 AI 거버넌스 구축과 민군 협력 연구 체계, AI 무기체계 안전성 확보, 인간의 최종 통제 원칙 등을 제도적으로 마련하는 내용이 포함된 것으로 알려졌다. 유용원 국민의힘 의원은 "국방인공지능법은 AI 전쟁 시대에 국방 AI를 국가 안보의 핵심 역량으로 체계화하기 위한 기본 틀"이라며 "관리와 책임에 초점을 둔 제도화를 통해 국방 AI가 현장에서 안정적으로 활용되고 지속 가능한 발전으로 이어지도록 해야 한다"고 말했다. 우리나라 정부도 AI의 군사 활용을 둘러싼 국제적 논쟁이 확산되는 상황에서 '인간 중심 AI' 원칙을 기반으로 한 제도적 대응이 필요하다는 입장을 내세웠다. 배경훈 과기정통부 장관은 자신의 SNS를 통해 "AI는 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이지만 안전과 책임을 전제로 활용돼야 한다"며 "특히 군사·안보 영역에서는 인간의 통제와 국제 규범, 윤리 기준을 함께 고려하는 것이 중요하다"고 강조했다. 이어 "정부는 AI 기술 발전을 적극 지원하면서도 인간 중심 AI 원칙과 안전성, 책임성을 확보하고 국제사회와의 규범 협력을 균형 있게 추진하겠다"며 "AI 시대의 경쟁은 단순한 속도의 경쟁이 아니라 책임과 신뢰의 경쟁이 될 것"이라고 덧붙였다.업계 관계자는 "우리나라가 현재 노려야 할 전략적 방향은 '신뢰 가능한 국방 AI' 모델 구축"이라며 "빠른 기술 도입을 위한 AI 획득체계 개편과 군 데이터 활용을 위한 민군 협력 생태계 구축, 인간 통제 원칙을 명문화한 제도적 기반을 동시에 마련할 경우 글로벌 국방 AI 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 짚었다.

2026.03.09 18:14장유미 기자

아이티센클로잇, 스포츠 SaaS '센스포' 글로벌 확산 가속

아이티센클로잇이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 메이저 스포츠 이벤트 통합 솔루션 '센스포'를 앞세워 글로벌 스포츠 IT 시장 확대에 나선다. 아이티센클로잇은 지난달 종료된 태국 동남아시아 경기대회(씨게임)와 아세안 장애인경기대회에 센스포를 공급해 대회 운영 전반을 완수했다고 9일 밝혔다. 센스포는 아이티센클로잇의 독자 기술력이 집약된 클라우드 네이티브 스포츠 솔루션이다. 기존 구축형 방식과 달리 SaaS 형태로 제공돼 대회 규모와 특성에 따라 필요한 기능을 선택·도입할 수 있는 것이 특징이다. 표준화된 업무 프로세스와 인터페이스도 갖춰 국제 대회를 준비하는 국가들에 최적의 디지털 전환(DX) 대안으로 평가된다. 동남아시아판 올림픽으로 불리는 씨게임은 지역 내 최대 규모 스포츠 이벤트다. 아이티센클로잇은 이번 대회에 최초로 진입해 클라우드 기반 SaaS를 기반으로 방대한 선수 정보와 경기 데이터를 실시간으로 관리했다. 특히 인공지능(AI) 안면인증 서비스와 AI 웹 결과 시스템(WRS)의 시각적 디자인과 사용자 환경 자동생성 등 시범 적용을 통해 대회 운영 효율성과 편의성을 높일 수 있는 가능성을 확인했다는 설명이다. 이러한 성과에 힘입어 아이티센클로잇은 태국 현지 IT 기업 엑스퍼트 시스템과 로컬 대회를 타깃으로 한 채널 비즈니스 계약을 추진해 시장 지배력 강화에 나선다. 더불어 지난 인도네시아 전국체전 및 전국장애인체전 지원에 이어 현재 인도네시아 시도체육회와 연간 계약을 논의 중이다. 올해 말레이시아 시장 진입을 통해 동남아시아 전역을 잇는 스포츠 IT 벨트 구축을 가시화한다는 전략이다. 현재 아이티센클로잇은 ▲나고야 아시안게임 및 장애인아시안게임 ▲다카르 하계유스올림픽 ▲충청 하계유니버시아드 등 대형 국제 메이저 이벤트의 수행 파트너로서 글로벌 경쟁력을 강화하고 있다. 국내에선 대한장애인체육회 차세대통합정보시스템의 동계체전 시스템을 오픈하며 공공 스포츠 통합 사업 분야 지위를 공고히 하고 있다. 아이티센클로잇 관계자는 "인도네시아와 태국에서의 연이은 성공은 센스포가 글로벌 표준을 선도하는 최적의 솔루션임을 증명한 결과"라며 "앞으로도 AI와 클라우드 기술을 결합해 전 세계 스포츠 행사의 DX를 주도하고 산업 특화형 SaaS로서 독보적인 글로벌 실적을 쌓아 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 18:13한정호 기자

인포뱅크, 생산성·사생활 보호 동시 구현 'AI 거버넌스' 제시

인포뱅크가 인공지능(AI) 시대 새롭게 정립한 기업용 AI 운영 기준을 앞세워 디지털 전환(DX) 가속에 박차를 가한다. 인포뱅크는 생산성 향상과 직원 사생활 보호를 동시에 실현할 수 있는 'AI 거버넌스' 설계 방안을 발표했다고 9일 밝혔다. 이번 발표는 기업 내 업무 효율화를 위한 DX가 빠르게 확산되면서 내부 대화와 활동 데이터 처리 방식에 대한 법적·윤리적 기준 마련이 필요하다는 문제의식에서 비롯됐다. 기업은 영업비밀 보호와 보안 유지를 위해 시스템을 관리·통제할 책임이 있지만, 동시에 헌법·통신비밀보호법·개인정보 보호법 등은 직원의 통신 비밀과 프라이버시를 엄격히 보장하고 있기 때문이다. 특히 당사자 동의 없이 대화 내용을 열람하는 행위는 원칙적으로 금지되며 보안 목적의 로그를 인사 평가 등 다른 용도로 활용할 경우 법적 분쟁으로 이어질 가능성이 크다는 게 회사 측 설명이다. 인포뱅크는 이러한 관리 권한과 사생활 보호 사이의 긴장 관계를 해소하기 위해 자사 AI 협업 플랫폼 '인세븐(IN7)'에 보안 통제와 프라이버시 보호가 내재된 구조적 거버넌스 설계를 적용했다. 인세븐은 단순히 기능을 추가하는 방식을 넘어 감청 가능성을 구조적으로 차단하는 시스템 아키텍처를 채택한 것이 특징이다. 관리자 권한을 조직 관리자와 보안관리자로 분리해 특정 개인이나 부서에 통제권이 집중되지 않도록 했다. 감사 체계 역시 대화 내용이 아닌 시스템 활동 기록 중심으로 설계해 개인정보 침해 요소를 최소화했다. 또 IP 접속 제한, 이용 시간 관리, 금칙어 마스킹 등 기업 운영에 필요한 보안 로그는 제공하면서도 관리자가 팀원의 대화 내용을 직접 열람하는 기능은 지원하지 않는다. 대신 구성원이 자신의 채팅 기록을 직접 확인하고 내려받을 수 있도록 해 통신비밀보호법상 리스크를 구조적으로 차단하고 최소 침해 원칙을 구현했다. 인포뱅크는 향후 산업별·직무별 특성을 반영한 AI 거버넌스 모델을 지속 고도화하고 국내외 규제 변화에도 유연하게 대응할 수 있도록 통제와 투명성 기능을 강화할 계획이다. 강진범 인포뱅크 최고기술책임자(CTO)는 "업무용 AI 도입은 단순한 기술 선택을 넘어 기업 거버넌스 설계의 문제"라며 "성능과 통제력을 강화하면서도 사생활 침해 우려를 불식시키는 구조를 갖춰야만 기업이 법적 안정성과 구성원의 신뢰를 동시에 확보할 수 있다"고 강조했다. 이어 "인세븐은 대화 내용을 감시하지 않고도 고도의 보안 관리가 가능한 플랫폼으로서 AI 시대 새로운 운영 기준이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.09 18:12한정호 기자

다양한 GPU 한 곳에서 비교…디딤365, AI 인프라 허브 '디딤GPU' 출시

디딤365가 다양한 그래픽처리장치(GPU) 자원을 통합 관리하는 플랫폼을 앞세워 인공지능(AI) 인프라 구축·운영 시장 공략에 나선다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 설계·최적화·운영까지 지원하는 매니지드 서비스(MSP) 역량을 기반으로 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 목표다. 디딤365는 최적화된 AI 인프라 수립과 효율적인 리소스 관리를 지원하는 '디딤GPU 통합 허브 서비스'를 공식 출시했다고 9일 밝혔다. 최근 생성형 AI 경쟁이 본격화되면서 고성능 GPU 자원 확보는 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 그러나 기업들은 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급사마다 다른 기술 규격과 과금 체계를 개별적으로 비교해야 하는 부담을 겪고 있으며 이 과정에서 인프라 파편화와 운영 복잡성이 AI 도입의 장애 요인으로 지적돼 왔다. 디딤365가 이번에 선보인 디딤GPU는 국내외 GPUaaS 리소스를 통합한 멀티 GPU 허브 서비스다. 기업이 단일 창구에서 KT클라우드·네이버클라우드플랫폼·NHN클라우드·아마존웹서비스(AWS) 등 다양한 인프라의 성능·비용을 비교하고 바로 도입할 수 있도록 돕는다. 서비스는 엔비디아 B200·H200·H100 등 최신 하이엔드 GPU 라인업을 확보해 초거대 AI 모델 구축을 추진하는 기업 수요를 겨냥했다. 동시에 데이터 분석, 딥러닝 학습과 추론, 영상 처리, 3D 렌더링 등 고부하 워크로드에 최적화된 범용 GPU 환경도 제공한다. 기업별 비즈니스 목적에 맞춘 인프라 설계와 탄력적인 운영 환경을 지원한다는 목표다. 디딤365는 단순 자원 중개를 넘어 고객 비즈니스 모델에 맞춘 하드웨어(HW) 제안과 운영을 포함한 AX 전문 매니지드 서비스도 전면에 내세웠다. 20년 이상 축적된 MSP 경험을 바탕으로 ▲AI 워크로드 맞춤형 아키텍처 설계 ▲성능 테스트(BMT) 지원 ▲GPU 최적화 컨설팅 및 운영 지원 등을 통합 제공한다. 또 디딤GPU 이용 고객에게는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서도 일관된 운영체계를 유지할 수 있는 통합 대시보드가 제공된다. 분산된 GPU 자원의 실시간 가동률과 비용을 단일 인터페이스에서 관리할 수 있으며 인프라 관리 부담을 줄이고 AI 모델 개발과 고도화에 집중할 수 있도록 한다. 주요 공략층은 거대언어모델(LLM) 개발·파인튜닝을 수행하는 AI·머신러닝 기업, 복잡한 수치 계산과 시뮬레이션을 수행하는 연구기관, 고성능 3D 렌더링과 영상 편집 인프라가 필요한 콘텐츠 제작사, 대규모 데이터 분석 기업 등이다. 디딤365는 이번 서비스 출시를 계기로 GPU 기반 AI 인프라 시장 공략을 강화하고 중장기 성장 전략도 본격화한다는 방침이다. 회사는 디딤GPU 사업을 통해 매출 성장 동력을 확보하고 2027년 기업공개(IPO)를 목표로 사업 확대에 속도를 낼 계획이다. 이를 위해 최근 기업부설연구소를 부문급 조직으로 격상하는 등 AX 기술 내재화와 연구개발(R&D) 역량 강화 중심의 조직 개편도 단행했다. 장민호 디딤365 대표는 "디딤GPU는 단순한 GPU 자원 공급을 넘어 기업의 복잡한 인프라 현안을 관통하는 지능형 컨트롤 타워 역할을 수행할 것"이라며 "디지털서비스 전문계약제도 최대 계약을 달성한 국내 1위 클라우드 MSP로서 축적한 압도적 노하우를 GPU 시장에 이식하겠다"고 밝혔다. 이어 "고객사가 가장 신속하고 효율적으로 AX 비전을 실현할 수 있도록 차별화된 AX 전문 매니지드 서비스 역량을 결집하겠다"고 강조했다.

2026.03.09 18:12한정호 기자

수자원공사, 한-필리핀 정상회담 계기 '물·재생E 협력' 실행 박차

수자원공사가 한-필리핀 정상회담에서 논의된 산업 가운데 물·재생에너지 분야 협력을 실질적인 움직임으로 이어가며, 협력 행보를 본격화하고 있다. 한국수자원공사(K-water·대표 윤석대)는 지난 4일 필리핀 국빈 방문 기간 중 수도 마닐라에서 열린 '한-필리핀 비즈니스 포럼'에서 물·재생에너지 분야 협력방안을 발표했다. 이후 현지 기업들과 연이어 만나 협력 체계를 가동, 양국 간 실무 협력 이행방안을 마련했다. 재생에너지 사업 구체화를 위한 현지 행보로, 윤석대 수자원공사 사장은 필리핀 대표 에너지 기업인 퍼스트젠과 마닐라 북부 지역 양수발전 공동참여를 합의했다. 두 기관은 이번 만남을 통해 구체적인 사업 실행방안을 마련하기로 합의했다. 또 마닐라 서부에서 추진 중인 파사이 360 스마트시티 개발 주체인 현지 기업 에스엠 프라임과 도시 성장에 따른 용수 수요 증가에 발맞춰 마닐라 수원 다변화를 위해 해수담수화 등 대체 수자원 개발과 상하수도 사업에 공동참여하기로 합의했다. 수자원공사는 총사업비 1조원을 상회하는 두 사업이 추진되면 국내 물산업에 새로운 활력을 불어넣는 계기가 될 것으로 기대했다. 한편, 수자원공사는 지난 3일 마닐라에서 아시아지사를 개소하고, 동남아 협력 확대와 국내 물산업의 해외 진출을 위한 현지 거점을 확보하며 실행력을 한층 강화했다. 윤석대 수자원공사 사장은 “기후위기 시대 국가 인프라는 AI와 디지털 기술을 적용하며 위기 대응력을 한 차원 높인 지능형 자산으로 거듭나고 있다”며 “현지에서 검증된 인프라 운영 경험에 첨단 솔루션을 더해 양국 협력을 가시화하는 발판을 만들고, 우리 기업이 글로벌 시장 주역으로 거듭나도록 마중물 역할에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.03.09 18:09주문정 기자

네이버, 'AI 구독권' 판매 금지…플랫폼별 정책 제각각

네이버가 소비자 피해가 우려돼 인공지능(AI) 구독권에 대한 판매 제재에 돌입할 예정인 가운데, 중고거래·오픈마켓 플랫폼들은 제각각 서로 다른 정책을 펴는 것으로 나타났다. 중고나라 등 일부 플랫폼은 AI 구독권 상품을 올리는 것만으로 제재를 가할 수 없다는 입장인 반면, 쿠팡 등은 해당 상품을 아예 판매 품목으로 취급하지 않는다고 답했다. 네이버·당근, AI 구독권 판매 금지 조치 9일 이커머스업계에 따르면 네이버는 오는 12일 인공지능(AI) 구독권 판매 금지 조치에 앞서, 이날 해당 상품을 취급하는 스마트스토어 판매자에게 관련 안내문을 발송했다. AI 구독권으로 판단될 경우 상품 판매 일체를 차단한다는 것이 요지다. 단, 정식 라이선스 계약 체결을 증빙하는 자료를 사전에 제출하면 상품 조치 예외 처리, 상품 판매 복구가 가능해진다. 챗GPT·제미나이·클로드 등의 구독권이 판매 금지에 해당된다. 네이버는 이번 조치에 대해 갑작스러운 구독 중단, 계정 차단 등 소비자 피해를 예방하기 위한 차원이라고 설명했다. 그동안 네이버 플러스스토어에서는 AI, 영어 교육 등 다양한 플랫폼 구독권을 원가보다 저렴하게 판매되는 사례가 있었다. AI 구독권을 제외한 다른 구독권 판매 금지 여부에 대해 네이버 관계자는 “구독권의 범위가 넓어지고 다양해지다 보니 상황에 맞춰 빠르게 검토하고 있다”며 “지금 기준으로는 유튜브 프리미엄 등 계정 공유 상품을 취급 불가하다고 안내하고 있다”고 말했다. 중고거래 플랫폼 당근은 소비자 후생 측면에서 AI 구독권 판매가 문제시되기 이전부터 선제적으로 구독권에 대한 판매 금지 조치를 해왔다. 당근은 계정 정보를 주고 받거나 구매 후 이용 시 분쟁 가능성이 있는 상품에 대해 초기부터 미노출 항목으로 관리했다. 게임 ID 등도 마찬가지다. 중고나라·번개장터·11번가, 별도 제재 없어...쿠팡은 상품 등록 불가 이와 반대로 일부 중고거래 플랫폼에서는 별도의 제재를 가하지 않고 있다. 중고나라는 AI 구독권 상품이 현행 법령 및 플랫폼 운영 정책 상 거래 금지 품목에 해당되지 않아 자체적인 거래 제한 조치를 시행하고 있지는 않다. 번개장터도 AI 구독권에 대해서는 이메일이나 비밀번호 등 개인정보 유출 사례가 접수되거나 서비스 제공자의 협조 요청이 있을 때만 제재를 내린다. 중고나라 관계자는 “초거대 언어모델(LLM) 서비스 구독권 등 디지털 무형 상품을 포함 위험도가 높은 거래 유형에 대해 상시 모니터링 체계를 운영하고 있다”고 부연했다. 다만 ▲관련 분쟁 가능성이 제기될 시 디지털 계정·구독권 거래에 대한 유의 안내 강화 ▲의심 거래에 대한 유의 안내 및 모니터링 강화 ▲당사자 간 자율적 합의 우선 안내 및 외부 분쟁 조정 절차 안내 ▲반복 피해 유발 계정에 대한 이용 제한 등 정책에 조치가 이뤄질 수 있도록 한다는 방침이다. 번개장터 관계자는 “AI 구독권이 플랫폼에 나왔다고 해서 당장 제재 요청을 할 수는 없다”면서 “서비스 제공자의 요청이 있거나 개인정보 피해가 있을 때 나설 계획”이라고 답했다. 11번가 역시 아직 관련 규정이 없지만, 추후 문제 확대되면 상황을 검토해 조치를 취하겠다고 설명했다. 반면 쿠팡은 AI 플랫폼 등 구독권의 경우 '되파는 상품'으로 분류해 상품 등록 자체가 불가능하다고 밝혔다.

2026.03.09 17:59박서린 기자

카테노이드, KBS 재난감시 플랫폼 혁신…'재난 골든타임' 확보

카테노이드가 KBS에 재난 정보 확인부터 영상 제작, 송출까지 한 번에 처리하는 재난 대응 체계를 구축했다. 카테노이드는 '룸엑스(Loomex)' 기반 'KBS 재난감시 CCTV 통합 플랫폼 고도화 사업'을 완료했다고 9일 밝혔다. 이번 사업의 핵심은 기존 단순 CCTV 관제 시스템을 재난 정보와 기상 데이터를 통합한 재난 전용 스마트 플랫폼으로 발전시킨 것이다. 기존에는 재난 특보 제작 과정에서 기상청 상황 확인, 현장 인근 CCTV 검색, 별도 프로그램을 활용한 영상 편집 등 여러 단계를 거쳐야 했다. 이번 고도화를 통해 재난 상황 파악부터 영상 제작, 방송 송출까지 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 통합 워크플로우를 구축했다. 특히 지도 기반 통합 모니터링 기능이 강화됐다. 국토교통부, 경찰청, 기상청, 산림청, 해양수산부 등 주요 기관과 전국 지방자치단체 CCTV 연동 규모를 기존 약 1만7000대에서 약 2만5000대로 확대했다. 지도 화면에는 기상청 레이더 정보를 함께 표시해 과거 6시간 기상 상황과 향후 6시간 예측 데이터를 타임라인 형태로 확인할 수 있도록 했다. CCTV 검색 방식도 개선했다. 기존에는 카메라를 개별적으로 선택해야 했지만 이제는 지도에서 마우스 드래그로 특정 반경 내 CCTV를 한 번에 표시할 수 있다. 자주 사용하는 카메라는 즐겨찾기 기능으로 관리할 수 있도록 했다. 이번 고도화에는 KBS AI 영상 분석 시스템과의 연계 기능도 포함됐다. 카테노이드는 재난 발생 지역 CCTV만 선별해 AI 서버로 전송하는 로직을 구현해 시스템 부하를 줄였다. AI 서버는 전달된 영상을 분석해 재난 상황을 가장 잘 보여주는 화면을 우선순위로 추천한다. 지진, 산불, 호우 등 재난 유형별 분석 조건을 설정할 수 있어 긴급 상황에서 필요한 CCTV 영상을 빠르게 찾을 수 있다. 영상 편집 환경도 개선했다. 별도 프로그램 없이 플랫폼 내부에서 타임랩스 생성 등 영상 편집이 가능하도록 했다. 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)도 재설계해 재난 대응 상황에서의 사용 편의성을 높였다. 이 밖에도 AI 학습용 데이터베이스 구축, 공공기관 및 지자체 전용 모니터링 페이지 개발, 해외 지도 서비스 연동 등 플랫폼 전반의 기능을 강화했다. 이를 통해 향후 글로벌 서비스 확장 기반도 마련했다. KBS 관계자는 "과거에는 여러 시스템을 오가며 재난 특보를 준비해야 했지만 이제는 하나의 플랫폼에서 재난 정보 확인부터 CCTV 검색, 영상 제작까지 처리할 수 있게 됐다"며 "향후 CCTV 녹화 영상의 화질 고도화 기술도 도입해 시청자에게 더욱 선명한 재난 현장 영상을 제공할 계획"이라고 밝혔다. 김형석 카테노이드 대표는 "이번 플랫폼 고도화는 단순 CCTV 관제를 넘어 기상 데이터와 AI 분석을 결합한 재난 전용 스마트 시스템으로의 전환"이라며 "룸엑스의 안정적인 비디오 기술을 기반으로 KBS가 재난방송 주관사로서 역할을 수행할 수 있도록 기술 지원을 이어가겠다"고 말했다.

2026.03.09 17:47남혁우 기자

시선AI, 코딩 자동화 AI '인트라젠엑스' 공개…공공·금융 시장 겨냥

시선AI가 대보DX와 공동 개발한 온프레미스 기반 코딩 자동화 인공지능(AI) 솔루션을 출시하며 공공, 금융 차세대 시스템 개발 시장 공략에 나섰다. 시선AI는 코딩 자동화에 특화된 소형 거대언어모델(sLLM) 기반 온프레미스 AI 코드 어시스턴트 '인트라젠엑스(IntraGenX) 1.0'을 출시했다고 9일 밝혔다. 이번 제품은 자회사 대보DX와 공동 개발했으며 공공기관과 금융권 등 높은 보안 수준이 요구되는 환경을 주요 타깃으로 한다. 인트라젠엑스는 자연어 프롬프트를 통해 개발자의 코딩 작업을 지원하는 AI 기반 개발 보조 도구다. AI 페어 프로그래밍과 프롬프트 기반 개발 방식을 적용해 논리 설계, 코드 리뷰, 오류 탐지 및 수정 등 개발 전 과정의 자동화를 지원한다. 설계 문서나 데이터 모델(ERD), 디자인 산출물 등을 연동하면 프런트엔드와 백엔드 코드를 자동 생성할 수 있는 것이 특징이다. 프런트엔드 개발 환경에서는 리액트, 뷰 등 글로벌 표준 프레임워크와 국내 주요 UI 플랫폼을 지원한다. 이를 통해 화면 설계, HTML 퍼블리싱, 자바스크립트 개발 등 기존 단계별 개발 과정을 단축하고 코드 생성 자동화를 통해 개발 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 특히 대규모 인력이 투입되는 공공기관과 금융권 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 효과가 클 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 설계 문서를 기반으로 코드를 일괄 생성해 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 대규모 개발 조직에서도 일관된 코드 품질을 유지할 수 있기 때문이다. 보안성도 주요 차별화 요소다. 인트라젠엑스는 외부망 차단 환경에서도 운영 가능한 온프레미스 방식으로 설계됐다. 이를 통해 데이터 유출을 차단하고 데이터 주권 확보와 규제 준수를 지원한다. 최근 기업 내부 민감 정보 유출 우려로 클라우드 기반 LLM 활용을 제한하는 사례가 늘어나는 상황에서 보안 우려를 해소할 수 있는 대안이라는 설명이다. 기술적으로는 대형 LLM 구조를 기업 환경에 맞게 경량화하고 최적화한 sLLM 기술을 적용했다. 자체 파인튜닝과 학습 기술을 통해 코딩 작업에 특화된 성능을 확보했으며 비교적 가벼운 구동 환경에서도 개발 맥락을 이해하고 정밀한 코드 생성을 수행할 수 있도록 설계됐다. 시선AI는 자회사 대보DX와 협력해 공공기관과 금융권 등 보안 요구가 높은 시장을 중심으로 제품 확산에 나설 계획이다. 대보DX는 고객 발굴과 영업, 시스템 구축, 기술 지원을 담당하는 전략 파트너 역할을 수행한다. 남운성 시선AI 대표는 "생성형 AI와 LLM이 제공하는 생산성 혁신 효과에도 불구하고 많은 기관과 기업들이 보안 문제로 인해 이를 적극 활용하지 못하는 상황"이라며 "인트라젠엑스는 높은 보안성을 유지하면서도 개발 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 기업용 AI 도구가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.09 17:40남혁우 기자

삼성, 2026년 상반기 공채 실시…18개 계열사 참여

삼성은 오는 10일부터 올해 상반기 공채 절차를 진행할 계획이라고 10일 밝혔다. 국내 투자 확대 노력을 지속하면서, 우수 인재를 확보하고 청년들에게 양질의 취업기회를 제공하기 위함이다. 공채에 나선 관계사는 ▲삼성전자 ▲삼성물산 ▲삼성바이오로직스 ▲삼성바이오에피스 ▲삼성생명 ▲삼성디스플레이 ▲삼성SDI ▲삼성전기 ▲삼성SDS ▲삼성화재 ▲삼성증권 ▲삼성자산운용 ▲삼성중공업 ▲삼성E&A ▲제일기획 ▲에스원 ▲삼성글로벌리서치 ▲삼성웰스토리 등 18곳이다. 공채 지원자들은 10~17일까지 삼성 채용 홈페이지 삼성커리어스에서 입사를 희망하는 회사에 지원서를 접수할 수 있다. 채용절차는 ▲3월 직무적합성 평가 ▲4월 삼성직무적성검사(GSAT, Global Samsung Aptitude Test) ▲5월 면접 ▲건강검진 순으로 진행된다. SW 직군 지원자는 GSAT 대신 실기 방식의 SW 역량 테스트를 치르며, 디자인 직군 지원자들도 GSAT를 치르지 않고 디자인 포트폴리오 심사를 통해 선발된다. 삼성은 70년째 변함없이 대규모 공채 제도를 유지해왔다. 1957년 국내 최초로 신입사원 공채를 도입한 이래 올해로 70년째 제도를 지속하며 청년 일자리 창출에 앞장서고 있다. 삼성은 1990년대 외환위기 등 극히 이례적인 상황을 제외하면 1970년대 오일쇼크, 2000년대 금융위기 등 큰 경제 위기 속에서도 공채를 중단없이 실시해왔다. 매년 상·하반기에 정기적으로 진행되는 공채는 청년들에게 예측 가능한 취업 기회를 제공하고 있다. 4대 그룹(삼성, SK, 현대차, LG) 가운데 공채 제도를 유지하는 기업은 삼성이 유일하다. 삼성은 1993년 대졸 여성 신입사원 공채를 신설했으며 1995년에는 지원 자격 요건에서 학력을 제외하는 등 '열린 채용' 문화를 선도해왔다. 또한 우수한 인재를 공정하게 선발하기 위한 '삼성직무적성검사'를 자체 개발해 도입하는 등 채용 제도를 혁신해왔다. 삼성은 ▲직급 통폐합을 통한 수평적 조직문화 확산 ▲직급별 체류 연한 폐지 ▲평가제도 개선 등 직원들이 자신의 능력을 최대한 발휘해 더 우수한 인재로 성장할 수 있도록 인사제도 혁신을 지속하고 있다. 삼성은 ▲반도체 ▲인공지능(AI) ▲바이오 ▲배터리 ▲디스플레이 등 첨단 산업 육성을 위해 지속적인 국내 투자와 청년 채용 확대에 노력하고 있다. 이재용 삼성전자 회장은 2025년 8월 19일 대통령실에서 진행된 경제단체 및 기업인 간담회에 참석해 "국내에서 지속적으로 양질의 일자리를 창출하고 고부가가치 산업을 육성할 수 있게 관련 투자를 지속할 것"이라고 약속했다. 또한 삼성은 5년간 6만명을 채용해 미래 성장사업 육성과 청년 일자리 창출에 나서기로 했다.

2026.03.09 17:35장경윤 기자

[기고] AI, 조직의 사일로를 허물 것인가 더 공고히 할 것인가

오늘날 기업 경영 환경에서 가장 주목받는 화두는 단연 인공지능(AI)이다. 기업의 모든 대내외 접점에서 AI 도입은 빠지지 않는 의제가 됐다. 그러나 정작 중요한 질문은 그 다음이다. AI를 어디에 적용할 것인가가 아니라, 어떤 구조 위에 설계할 것인가에 대한 고민이다. 많은 기업이 영업과 마케팅, 고객 서비스 등 개별 기능 단위에서 AI를 빠르게 도입하고 있다. 고객 응대 챗봇, 개인 맞춤형 추천, 수익 예측 모델은 이미 보편화됐다. 이러한 시도는 응답 속도 개선, 전환율 상승, 수작업 감소 등 가시적인 성과로 이어진다. 실제로 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)의 'AI 현황(State of AI)' 연구에 따르면 AI를 도입한 기업 다수가 특정 부서 단위에서 의미 있는 생산성 향상을 달성한 것으로 나타났다. 문제는 이러한 성과가 조직 전체의 경쟁력으로 확장되지 못하는 경우가 적지 않다는 점이다. 많은 기업의 AI 도입은 아직 전사적 통합이 아닌 '개별 최적화' 단계에 머물러 있다. 시장조사업체 가트너는 기업 AI 자원 중 상당 부분이 유사한 목적의 도구에 중복 사용되고 있다고 지적한다. IDC 또한 AI의 중복 도입과 초기 비용 과소 산정으로 인해 기업의 실제 지출이 예상보다 크게 증가하고 있다고 분석한다. 비용 절감과 효율화를 기대하며 도입한 AI가 오히려 복잡성과 비용을 증폭시키는 역설이 발생하는 것이다. AI가 새로운 사일로(Silo)를 만들어내는 것은 아니다. 그러나 기존에 존재하던 사일로를 더욱 공고히 할 가능성은 충분하다. 예를 들어 영업 부서에서 도출한 수익성 극대화 전략이 실제 생산 환경이나 공급망 상황을 반영하지 못한다면 AI를 통해 얻는 인사이트는 부분적인 성과에 그칠 수밖에 없다. 마케팅 팀이 제안한 판촉 전략이 기업의 브랜드 철학이나 재무 기준과 어긋날 경우, 일관된 고객 경험을 설계하기는 어렵다. 기능 단위의 최적화가 전사적 최적화를 보장하지는 않는다. 이러한 단절은 특히 비즈니스의 전 과정에서 뚜렷하게 드러난다. 각 시스템에 개별적으로 배치된 AI가 서로 다른 데이터와 맥락을 기반으로 판단한다면, 견적 수정과 청구 분쟁이 반복되고 승인 지연이 발생한다. 한 글로벌 조사에 따르면 제조 기업의 88%가 지연된 견적 프로세스로 인해 실제 거래 손실을 경험한 적이 있다고 응답했다. 개별 부서에서는 효율이 개선됐다고 평가할 수 있지만, 기업 전체 관점에서는 오히려 손실이 확대될 수 있다는 의미다. 반면 영업 및 서비스, 운영, 재무 등 핵심 부서가 동일한 데이터 맥락을 공유하는 환경에서는 AI의 역할이 달라진다. 견적은 실시간 공급 상황과 마진 규칙을 반영해 자동으로 검증되고 갱신 조건은 실제 계약 정보와 정합성을 유지하며 매출 예측은 기업이 달성 가능한 범위 내에서 산출된다. 이때 AI는 사후적으로 문제를 보완하는 도구가 아니라 실행 리스크를 사전에 차단하는 예방적 인프라로 기능한다. 높은 AI 성과를 창출하기 위해 엔드투엔드 워크플로우 재설계가 필요하다. 이는 단순히 기존 업무에 AI를 덧붙이는 접근이 아니라, 프로세스 전반을 재구성하는 전략을 의미한다. 기술 도입에 그치지 않고 아키텍처와 운영 모델을 함께 재정렬해야 한다는 제언이다. 물론 많은 기업이 통합의 복잡성을 우려한다. 그러나 분절된 AI 환경을 유지하는 비용과 위험은 시간이 지날수록 더 커진다. 공유 데이터 모델과 일관된 보안 및 거버넌스 체계 위에서 AI를 운영할 때 비로소 조직은 동일한 기준에 기반한 의사결정을 내릴 수 있다. 영업, 운영, 재무가 서로 다른 숫자를 바라보는 구조에서는 아무리 정교한 AI라도 근본적인 문제를 해결하기 어렵다. 결국 AI 전략은 기업의 조직 구조와 운영 철학을 그대로 반영한다. 사일로 안에서 속도를 높이는 데 머물 것인지, 아니면 전사적 통합 플랫폼에 내재화된 AI로 구조적 혁신을 이룰 것인지는 각 기업의 선택에 달려 있다. 앞서가는 조직은 AI를 개별 생산성 도구로 소비하지 않는다. 대신 이를 기업 전반을 연결하는 오케스트레이션 계층으로 활용해, 문제에 대응하는 조직에서 문제를 예방하는 조직으로 전환한다. AI는 만능 해결책이 아니다. 데이터와 구조, 접근 권한이 분절돼 있다면 그 한계 또한 분명히 드러난다. 그러나 통합된 기반 위에 설계된다면 AI는 조직의 사일로를 강화하는 기술이 아니라, 이를 허무는 촉매로 작용할 수 있다. AI의 진정한 가치는 속도가 아니라 연결성에 있다.

2026.03.09 17:24김태완 컬럼니스트

[알파고 10년 ③] AI 3강 노리는 한국…인프라·인재가 '승부처'

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 바둑판 위에서 시작된 AI 기술 경쟁은 10년이 지난 지금 국가 경쟁력의 핵심 축으로 확대됐다. 생성형 AI 확산 이후 AI 경쟁은 국가 전략 차원으로 격상됐고 미국과 중국을 중심으로 패권 경쟁이 본격화되고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 인프라와 기술, 인재 확보에 속도를 내며 새로운 10년을 준비하고 있다. 정부는 AI 경쟁력을 국가 핵심 성장 동력으로 규정하고 범정부 차원의 정책을 추진하고 있다. 최근 국가AI전략위원회는 '대한민국 AI 행동계획'을 확정하며 향후 3년간 추진할 AI 정책 로드맵을 제시했다. 이 계획은 총 99개 실행 과제를 담고 있으며 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 데이터 생태계 구축, 핵심 인재 확보 등을 중심으로 국가 AI 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 이러한 정책을 통해 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 목표다. AI 경쟁에서 중요한 요소로는 컴퓨팅 인프라가 꼽힌다. 초거대 AI 모델을 개발하고 서비스하기 위해선 대규모 GPU와 데이터센터, 고속 네트워크 등 막대한 연산 환경이 필요하기 때문이다. 정부는 이러한 인프라 확보를 위해 '국가AI컴퓨팅센터' 구축과 GPU 확충 사업 등을 지난해부터 추진하며 국가 차원의 AI 연산 자원을 확대 중이다. 대한민국 AI 행동계획에서도 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 핵심 AI 컴퓨팅 자원을 국가 전략 인프라로 규정하고 대규모 확보 계획을 제시했다. 정부는 2030년까지 최소 5만 장 이상의 GPU를 단계적으로 확보하고 국산 NPU 도입도 확대해 AI 컴퓨팅 인프라의 자립도를 높이겠다는 목표를 세웠다. 특히 국산 AI 반도체 생태계 활성화를 목표로 관련 연구개발(R&D)과 실증 사업을 추진 중이다. 동시에 공공과 민간이 협력해 국내 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하는 'K-클라우드 프로젝트'도 진행되고 있다. 국산 AI 반도체와 국내 클라우드 인프라를 결합해 AI 서비스 환경을 구축하고 데이터 주권과 기술 자립을 강화한다는 목표다. 국가 AI 모델 경쟁력 확보를 위한 프로젝트도 추진 중이다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 글로벌 수준의 초거대 AI 모델을 확보하는 사업을 진행하고 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 연구기관이 컨소시엄을 이뤄 글로벌 선도 모델에 필적할 독자 아키텍처 기반 AI 모델을 개발하고 있으며 단계 평가를 거쳐 최종 정예팀 2곳을 선발할 예정이다. 글로벌 시장에선 이미 빅테크를 중심으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국은 오픈AI·구글·메타·앤트로픽 등이 초거대 모델과 AI 인프라 생태계를 주도하고 있으며 중국 역시 바이두·알리바바·딥시크 등 기업을 중심으로 AI 모델 개발과 산업 적용을 빠르게 확대 중이다. 현재 AI 경쟁은 텍스트 중심의 거대언어모델(LLM) 기술 개발을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 생성형 AI 이후 차세대 경쟁 무대로 주목받는 분야는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 행동하는 기술이다. 글로벌 기술 패권 경쟁 역시 텍스트와 이미지 생성 중심에서 물리 환경을 인식하고 행동하는 AI로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 국가 전략 차원에서 추진 중이다. 미국은 빅테크 중심의 소프트웨어(SW)와 플랫폼 결합 전략을 기반으로 로봇 행동 모델과 시뮬레이션 기술을 발전시키고 있으며 중국은 제조 기반을 활용해 로봇과 자율 시스템을 산업 현장에 빠르게 적용하는 전략을 펼치고 있다. 한국 역시 이 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있다. 정부는 대한민국 AI 행동계획에서 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 차세대 전략 기술로 지정했다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보를 추진할 방침이다. 한국이 강점을 지닌 제조와 모빌리티 산업 기반을 활용해 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 피지컬 AI 경쟁력을 확보한다는 전략이다. AI 경쟁의 또 다른 핵심은 인재다. 정부는 AI 인재 확보를 위해 교육과 연구, 산업 전반에서 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 올해 AI 대학원 지원사업과 AI 중심대학 사업을 통해 석·박사급 AI 연구 인력 양성에 나섰다. 산업 현장의 AI 활용 역량을 높이기 위한 K-디지털 트레이닝(KDT) 등 인력 양성 프로그램도 확대한다. 또 초·중·고 교육 과정에서도 AI 교육을 강화하고 대학과 연구기관을 중심으로 글로벌 수준의 연구 인재를 확보하는 정책을 추진한다. 해외 인재 유치를 위한 제도 개선과 연구 환경 지원도 병행해 AI 인재 경쟁력을 높이겠다는 계획이다. 최근 국내 AI 산업 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 실시하는 '인공지능산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 관련 기업 수는 2020년 933개에서 2024년 2517개로 약 2.7배 증가했다. 같은 기간 AI 산업 종사자 수도 20만여 명에서 50만 명 이상으로 늘어났으며 AI 관련 매출 역시 크게 확대된 것으로 나타났다. 다만 글로벌 경쟁 속에서 한국이 넘어야 할 과제도 적지 않다. 미국과 중국은 초거대 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 이어가며 AI 패권 경쟁을 주도하고 있다. 이같은 상황에서 한국이 기술 격차를 좁히기 위해선 지속적인 투자와 정책 실행력이 필요하다는 지적이 나온다. 업계에선 AI 경쟁의 승부처가 인프라와 인재 확보에 달려 있다고 강조한다. 알파고 대국이 AI 가능성을 보여준 사건이었다면, 앞으로의 10년은 국가 경쟁력으로서 AI 성패가 판가름 나는 시기가 될 전망이다. 컴퓨팅 인프라와 반도체, 데이터, 인재를 둘러싼 경쟁이 본격화되는 가운데 한국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있을지 주목된다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 25일 위원회 제2차 전체회의에서 "정부와 민간이 똘똘 뭉쳐 하나의 목표를 만들어간다면 분명한 성과를 보여줄 수 있을 것"이라며 "이제는 계획을 넘어 행동으로 옮겨야 할 시점"이라고 강조했다. 배경훈 부총리는 "정부 출범 이후 AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며 "이젠 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고 속도감 있게 이행해야하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 17:20한정호 기자

[알파고 10년 ②] 챗GPT 충격에 깨어난 한국…AI 경쟁 속 질주

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI) '알파고'의 대국은 AI의 잠재력을 전 세계에 증명한 사건이었다. 하지만 당시 한국은 산업 육성보다는 일시적 대응에 머물렀다는 평가다. 2022년 미국 '챗GPT'에 이어 지난해 중국 저비용·고성능 오픈소스 모델 '딥시크 R1'이 시장을 뒤흔들며 AI 패권 경쟁은 다시 한번 변곡점을 맞았다. 정부는 전 세계 AI 경쟁 환경에 대응해 'AI 3대 강국(G3) 도약'을 주요 공약으로 내걸고, 역대 최대 규모인 9조 9000억원의 예산을 연내 투입한다. 이는 글로벌 빅테크와의 기술 격차를 좁히기 위해 국가적 역량을 총결집한 것으로, 기술 추격을 넘어 AI 주권 확보를 본격화하는 행보로 풀이된다. 정부가 전방위적인 AI 정책 속도전에 돌입한 배경엔 생성형 AI가 불러온 근본적인 패러다임의 변화가 있다. 챗봇 형태의 챗GPT가 촉발한 생성형 AI의 대중화는 인간의 사고와 소통 영역까지 재정의하고 산업의 구조를 재편하는 수준에 이르렀다. 최근 산업 현장은 생성형 AI를 넘어 물리적 환경에서 스스로 행동하는 '피지컬 AI'와 복잡한 의사결정을 지원하는 '에이전틱 AI' 시대로 빠르게 이동하고 있다. 우리나라는 기술 종속을 탈피하고 국가 데이터 주권을 지키기 위한 'AI 주권' 확보에 사활을 걸고 있다. 과학기술정보통신부는 작년 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 5개 기업을 초기 정예팀으로 선정한 뒤 국제적 경쟁력을 갖춘 독자 파운데이션 모델 개발을 지원하고 있다. 기업들의 역량을 최대치로 끌어올리기 위해 6개월 단위 압축 평가에 나선 정부는 최종 2개 팀만을 'K-AI'로 선정한다. 이를 통해 정부가 개발을 지원한 국산 AI 모델의 세계 상위 10위권 진입을 노릴 방침이다. 강력한 독자 모델이 제 성능을 발휘하기 위해선 이를 뒷받침할 대규모 컴퓨팅 인프라가 필수적이다. AI 경쟁의 승패가 인프라 역량에 좌우된다는 판단 아래 정부는 이른바 'AI 고속도로' 구축에도 총력을 기울이고 있다. 과기정통부의 2026년 주요업무 추진계획에 따르면 올해까지 누적 3만 7000장, 장기적으로 총 26만 장의 첨단 그래픽처리장치(GPU)를 확보할 계획이다. 데이터센터 인허가 절차를 간소화하기 위한 'AI 데이터센터 진흥 특별법' 제정도 함께 추진 중이다. AI 인프라와 기술 개발의 속도를 높이기 위해 정부는 지난해 과학기술 조직과 법 제도를 전면 개편하며 추진 동력을 더하고 있다. 17년 만에 과학기술부총리제를 부활시켰으며, 올해 1월부터 시행된 'AI기본법'을 통해 산업 육성과 안전성 확보를 위한 법적 토대를 완성했다. 이러한 제도적 기반 위에서 정부는 제조·금융·의료 등 주력 산업의 생산성을 높이고 행정·복지·국방 등 공공 서비스의 질을 근본적으로 개선하는 데 역량을 모으고 있다. AI를 국가 시스템 전반에 내재화해 저성장 기조를 극복하고 대한민국 경제의 성장 잠재력을 다시 확충하겠다는 방침이다. 대통령 직속 국가AI전략위원회는 "AI는 더 이상 특정 산업의 도구가 아니라, 국가 전체 시스템을 바꾸는 원천"이라며 "범국가적 AX로 모든 영역의 혁신을 이룩하는 동시에, 계층과 지역의 차별 없이 온 국민이 기술 발전의 편익을 누리는 'AI 기본사회'를 실현하는 것이 대한민국 대도약의 최종 목적지"라고 강조했다.

2026.03.09 17:17이나연 기자

[알파고 10년 ①] 이세돌, 한국 AI 출발점됐다

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다. 지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 한국은 인간의 창의성과 직관의 영역이라 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 '알파고 쇼크'를 가장 가까이서 체감하며 AI 시대 개막을 목도했다. 하지만 그런 충격에 비해 준비는 턱없이 부족했다는 평이다. 알파고 이후 한국 사회에서는 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가했지만 실질적인 성과는 두드러지지 못했다. 당시 기업들은 앞다투어 AI 전담 부서를 신설했고 정부 부처들도 앞다퉈 관련 예산을 편성하기 시작했다. 하지만 이는 오랜 기간 기초 과학과 컴퓨터 공학에 투자해 온 선진국들의 행보와 달리, 전형적인 한국식 벼락치기에 가까웠다는 분석이다. AI 기술의 근간이 되는 알고리즘 설계나 원천 기술 개발보다는 가시적인 성과나 응용 서비스에만 초점이 맞춰지는 한계가 역력했기 때문이다. "사람이 없다"… 뼈아픈 AI 인재 부족 본격적인 AI 경쟁이 시작되자 가장 먼저 맞닥뜨린 암초는 인재 부족'이었다. 구글, 메타 등 글로벌 빅테크들이 천문학적인 연봉으로 전 세계의 A급 AI 석학들을 싹쓸이하는 동안, 국내 학계와 산업계는 심각한 구인난에 시달렸다. 대학의 AI 관련 학과 정원은 규제에 묶여 유연하게 늘어나지 못했고, 그나마 배출된 우수 인력들마저 더 나은 연구 환경과 처우를 찾아 해외로 유출되는 악순환이 반복되었다. 기술은 돈으로 살 수 있어도, 그 기술을 다룰 사람은 하루아침에 길러낼 수 없다는 뼈아픈 교훈을 얻는 시기였다. 위기감이 고조되자 정부도 본격적인 팔을 걷어붙였다. 2019년 12월, 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'라는 슬로건을 내걸고 범정부 차원의 '인공지능(AI) 국가전략'을 발표했다. AI 인프라 확충, 전 국민 AI 교육, 그리고 AI 윤리 기준 마련 등 다방면의 청사진이 제시되었다. 이는 국가 차원에서 AI 생태계 조성을 위한 마스터플랜을 세웠다는 점에서 한국 AI 정책의 중요한 출발점으로 평가받는다. "알파고 사태에서 배운 게 없다"는 쓰라린 성찰 AI에 대한 현장의 불만과 우려도 급증했다. 정부의 지원이 단기적인 실적 위주의 연구 과제에 편중되어 있어 10년~20년을 내다보는 혁신적인 원천 기술 연구가 불가능하다는 지적이었다. 또한 데이터 규제와 얽히고설킨 부처 간 칸막이는 AI 기업 발목을 잡는 주요 원인으로 지목되었다. 특히 산업 현장에서는 무늬만 'AI'를 외치는 어설픈 도입이 뼈아픈 부메랑으로 돌아왔다. 당시 많은 기업이 자체적인 데이터 인프라 수준이나 명확한 비즈니스 모델에 대한 깊은 고민 없이 이른바 '알파고 트렌드'에 휩쓸려 섣불리 기술을 도입하는 데 급급했다. 그 결과 막대한 초기 투자 비용을 쏟아붓고도 실제 업무 효율성 향상이나 수익 창출로는 이어지지 못하는 저조한 성과를 거두었고, 이는 곧 AI 기술의 실효성에 대한 현장의 회의감과 기업들의 짙은 불만으로 직결됐다. 여기에 AI가 머지않아 인간의 일자리를 완전히 대체할 것이라는 막연한 공포와 불안감이 사회 전반에 팽배해지면서 도입 초기부터 노동계와 현장 실무자들의 강한 반발에 부딪힌 것이다. 이처럼 섣부른 기술 도입에 따른 실적 부진과 일자리 상실에 대한 사회적 거부감이 맞물리면서 당시 도입된 AI 시스템은 조직 내 갈등만 유발한 채 실제 산업 현장 깊숙이 뿌리내리지 못하고 겉돌 수밖에 없었다는 분석이다. "앞으로의 10년은 다르다"…알파고 쇼크 딛고 '진짜 성과' 내는 한국 AI 하지만 알파고 쇼크 이후 10년이라는 시간이 흐른 지금, 분위기는 완전히 반전되고 있다. 챗GPT 등 생성형 AI의 등장으로 전 세계적인 AI 패권 경쟁이 2차전에 돌입하면서, 과거의 뼈아픈 시행착오를 거름 삼아 이제는 실질적인 성과를 내야 한다는 목소리에 힘이 실리고 있다. 막연한 공포와 어설픈 도입으로 겉돌던 과거와 달리, 기술의 성숙도가 높아지면서 기업들 역시 명확한 비즈니스 모델을 바탕으로 업무 생산성 향상과 수익 창출에 AI를 본격적으로 접목하기 시작했다. 단순한 기술적 호기심을 넘어 AI가 산업 전반에서 눈에 띄는 실적과 성과를 증명해 내는 '진짜 AI 시대'가 마침내 막을 올리고 있는 것이다. 충격과 혼란 속에서 출발했던 한국 AI 생태계가 오랜 담금질을 끝내고 글로벌 무대에서 본격적인 도약을 이뤄낼 수 있을지 기대가 모아지고 있다는 분석이다. 국내 한 AI 전문 기업 대표는 "과거를 돌이켜보면 기술의 급격한 발전 속도를 제도적 지원과 성장 정책이 좀처럼 따라가지 못했고, 척박한 기업 환경 탓에 AI에 대한 현장의 부정적인 인식마저 팽배했다"며 "이로 인해 국내 AI 산업 생태계의 발전이 기대보다 지연된 측면이 분명히 있다"고 지적했다. 이어 "하지만 지금은 산업 전 분야에 걸쳐 'AI 도입은 생존의 필수'라는 공감대가 확고히 자리 잡았고, 기술 자체도 기업의 실질적인 성장을 견인할 수 있을 만큼 충분히 성숙했다"며 "본격적인 실적 장세로 접어든 앞으로의 10년은 지난 과거와는 차원이 다른 폭발적인 도약을 기대해도 좋을 것"이라고 내다봤다.

2026.03.09 17:15남혁우 기자

유비케어, 'GC메디아이'로 이름 바꾼다

유비케어가 'GC메디아이(GC MediAI)'로의 사명을 변경한다. 인공지능(AI) 기반 'Medical OS' 기업으로 전환한다는 이유에서다. 회사는 9일 주주총회 소집공고 공시를 통해 사명 변경 안건을 오는 24일 정기 주주총회에 상정한다고 밝혔다. 'GC메디아이'는 Medical과 AI의 결합을 통해 의료 전문성과 인공지능 기술을 기반으로 한 미래 의료 환경을 구현하겠다는 의미다. 회사는 사명 변경을 계기로 기존 EMR 중심의 사업 구조를 AI와 클라우드 기술 기반의 'Medical OS' 체계로 전환한다. 병·의원과 약국을 중심으로 정부기관, 제약사, 보험·금융, 헬스케어 기업 등 여러 산업 주체를 연결하는 의료 데이터 기반 생태계를 구축하고 새로운 의료 서비스 시장을 확대한다는 전략이다. 김진태 대표는 “새 사명에 회사의 미래 전략과 방향성을 반영했다”라며 “국내 의료 생태계의 디지털 전환을 선도하겠다”라고 밝혔다.

2026.03.09 17:09김양균 기자

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