블록체인 특화 LLM 평가 체계 제시...“범용 AI 고성능에도 Web3 전문 추론은 과제로 남아”싱가포르 오픈소스 AI 연구기관 DMind AI가 아시아 연구진과 공동으로 개발한 ‘디마인드 벤치마크(DMind Benchmark)’ 논문이 국제 학술대회 ‘KDD 2026(ACM SIGKDD)’의 데이터셋 및 벤치마크(Datasets ＆ Benchmarks) 트랙에 채택됐다고 26일 밝혔다. 본 학술대회는 오는 8월 9일부터 13일까지 제주에서 개최된다. 이번 연구는 웹3(Web3) 및 블록체인 분야에서 대형언어모델(LLM)의 성능을 정량적으로 측정하기 위한 평가 체계를 제안한 것이 핵심이다. 연구팀은 기존의 범용 AI 평가 방식에서 벗어나 블록체인 산업 특화 과제를 중심으로 모델의 실무 활용성과 전문 추론 능력을 검증하는 데 중점을 두었다고 설명했다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 특정 산업 분야에 최적화된 도메인 특화 AI 개발 경쟁이 확대되는 흐름이다. 특히 금융·보안 분야에서는 단순 언어 생성 능력보다 정확한 추론과 안정성이 중요해지면서 전문 벤치마크 구축 필요성도 커지고 있다. 디마인드 벤치마크는 블록체인 기초 개념, 인프라, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 금융(DeFi), 탈중앙화 자율조직(DAO), 대체불가토큰(NFT), 토큰 이코노믹스, 밈코인, 보안 취약점 등 총 9개 도메인을 평가 범주로 설정했다. 단순 객관식 형태를 넘어 스마트 컨트랙트 디버깅, 온체인 수치 추론 등 실제 환경 기반 문제도 포함한 점이 특징이다. 연구팀은 GPT-5 시리즈, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen 등 총 31개 주요 AI 모델을 대상으로 성능을 비교 평가했다. 평가 결과 GPT-5 Medium이 전체 평균 77.63점으로 가장 높은 점수를 기록했지만, 토큰 이코노믹스와 보안 취약점 분야에서는 다수 모델이 낮은 성능을 보였다고 밝혔다. 연구진은 현재 상용화된 주요 AI 모델들도 Web3 전문 추론 영역에서는 여전히 한계를 드러내고 있다고 분석했다. 특히 복잡한 토큰 구조 해석이나 스마트 컨트랙트 보안 관련 문제에서는 모델 간 성능 편차가 크게 나타났다고 설명했다. 비용 대비 성능 측면에서는 일부 오픈소스 모델의 경쟁력도 확인됐다는 평가다. 연구에 따르면 DMind의 32B 파라미터 오픈소스 모델은 Web3 특화 과제에서 제한된 비용으로도 높은 성능을 기록했다. 특히 토큰 이코노믹스와 보안 영역에서는 대규모 범용 모델 대비 10~30% 수준의 비용으로 유사하거나 더 높은 성능을 보였다고 연구팀은 밝혔다. 업계에서는 생성형 AI가 금융·디지털 자산 분야로 확대 적용되면서 스마트 컨트랙트 검증이나 온체인 데이터 분석 자동화 수요도 증가하는 추세다. 이에 따라 산업 특화 AI 모델의 신뢰성과 검증 체계 중요성도 함께 커지고 있다는 분석이 나온다. 싱가포르 경영대학교 정보시스템학과 주페이다(ZHU Feida) 교수는 “이번 연구는 Web3 AI 분야에서 측정 가능한 평가 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 해당 분야 AI 기술의 성능과 안정성 검증 체계 구축에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 DMind 모델은 현재 AI 금융 플랫폼 ‘Minara(미나라)’에 적용돼 운영 중이다. 연구팀은 개인 투자자와 디지털 자산 보유자를 위한 재무 비서 기능 등에 해당 기술이 활용되고 있다고 설명했다.

서울 중구는 안전 사각지대를 줄이고 스마트 관제 체계를 확립하기 위해 오는 9월까지 노후 방범용 폐쇄회로(CC)TV 75대를 인공지능(AI)을 활용한 CCTV로 교체한다고 26일 밝혔다. 새로 도입하는 장비는 중구에서 최초로 도입하는 800만 화소 초고화질 카메라다. 해상도를 기존 200만 화소보다 대폭 개선해 야간이나 악천후에도 명확히 식별할 수 있다는 게 구의 설명이다. 특히 원거리 영상을 확대해도 화질 저하가 발생하지 않아 하나의 기기로 더 넓은 구역을 효율적으로 확인할 수 있다. 또한 설치될 CCTV에는 AI 영상 분석 소프트웨어가 탑재된다. 영상을 실시간으로 분석해 폭행이나 쓰러짐 등 위급 상황이 발생하면 통합관제센터 모니터에 즉각 알림을 표출한다. 이를 통해 경찰이나 소방 등 유관 기관과 한층 신속한 초동 대처가 가능해질 것으로 기대된다. 현재 중구에 설치된 CCTV는 총 3522대(지능형 909대 포함)다. CCTV는 방범이나 공원 관리, 주정차 단속, 쓰레기 단속, 문화재 관리, 재난 재해 대응 등을 위해 운영되고 있다. 구는 “앞으로 노후 장비 교체와 성능 개선으로 빈틈없는 스마트 관제망을 구축해 나갈 방침”이라고 밝혔다.

한국 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 이끌고 있는 이은호·문형필 성균관대 지능형로봇학과 교수는 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라며 “숙련된 작업자의 암묵지(경험과 학습에서 쌓인 노하우)를 AI에 반영하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 밝혔다. ●1.2조 들여 AI팩토리·물류 로봇 개발 두 교수는 최근 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’과의 인터뷰에서 “AI만 잘 만든다고 되는 게 아니라 실제 제조 현장 경험과 데이터가 필수”라며 이렇게 밝혔다. 제조 AI는 실시간 센서·AI 판단·로봇 동작까지 긴밀하게 연결돼야 한다. 그런 점에서 챗GPT 같은 생성형 AI가 일상 환경에서 구할 수 없는 실제 공장 데이터 확보와 숙련된 작업자의 노하우는 매우 중요하다. 이 교수는 “숙련된 작업자들의 현장 경험은 문서화되지 않은 경우가 많지만 공정 안정성과 품질에 결정적 역할을 한다”고 강조했다. 두 교수는 정부와 함께 ‘K휴머노이드 얼라이언스’와 ‘AI 팩토리(공장)’ 프로젝트를 추진 중이다. 2030년 상업용 휴머노이드·제조 AI 세계 선도국 도약을 목표로 한국전자기술연구원, LG전자, CJ로지스틱스 등과 물류 로봇·AI 팩토리 기술을 개발하고 있다. 산업통상부는 1500여개 기업·학계·연구기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 출범하고 올해 예산 1조 2000억원을 투입한다. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI를 통해 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 문 교수는 CJ로지스틱스와 컨테이너 화물에서 시간당 2000개 이상의 화물을 자동 하역하고, 검수·분류·포장 등 수작업 의존도가 높은 영역에 비닐 포장까지 자동으로 할 수 있는 물류 로봇 ‘로지봇’을 개발하고 있다. 이 교수는 LG전자와 가전제품의 판금 공정에 AI 기술 자율제조와 품질관리 시스템을 적용하는 협업 플랫폼을 개발 중이다. 불량률을 줄이고 고장을 사전에 예고하고 일관된 품질을 확보하는 것이 목표다. ●AI 제조 기술과 시스템 수출 시대로 이 교수는 25일 서울신문과의 인터뷰에서 M.AX 추진을 위해 현장 데이터와 숙련된 근로자의 노하우가 중요하다고 거듭 밝혔다. 그는 “AI 자율제조 기술과 시스템을 수출해야 할 시대가 오고 있다”며 “제조 현장에 다양한 데이터가 존재하는 한국은 대체 불가능한 협력자가 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “숙련 작업자의 노하우를 AI로 이식하는 과정이 필요하다”며 “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공(베테랑)의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라고 말했다. 이어 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 모아 AI로 객관화하고 데이터화해 새 인력이 이어갈 수 있도록 해야 한다”고 강조했다. 같은 맥락에서 숙련된 근로자들의 파업 예고로 사회적 혼란을 겪었던 삼성전자의 경영 리스크도 어느 정도 해소될 것으로 내다봤다. 이 교수는 “삼성전자의 범용 D램은 M.AX로 대체 가능하다”며 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하지만 한국은 현재 기술 문제보다 노사 간 협력 이슈가 더 큰 것 같다”고 지적했다.

AI데이터센터 등 투자 확대 영향‘큰 손’ 엔비디아 매출만 8조 육박6조 구매 새 초대형 고객사도 확보SK하이닉스가 엔비디아 등 미국 빅테크의 인공지능(AI) 투자 확대에 힘입어 올해 1분기 미국 매출을 전년 동기 대비 약 166% 늘어난 34조원 수준까지 끌어올렸다. AI 메모리 반도체 시장에서 영향력 확대 전략이 순항한 결과다. SK하이닉스가 지난 15일 공시한 분기보고서에 따르면 올해 1분기 국내외 총 매출액 52조 5763억원 중 미국 매출은 33조 9992억원으로 전년 동기(12조 7945억원) 대비 165.7% 증가했다. 총매출 중 미국 매출 비중은 64.7%였다. 72% 수준이었던 지난해 1분기보다 낮아졌다. 하지만 미국 시장 비율이 70%를 넘을 경우 미국 경기 및 규제에 절대적인 영향을 받을 수 있다는 점에서 매출은 늘리고 미국 시장 비중을 낮춰 다각화에 성공했다는 평가가 나온다. 엔비디아·마이크로소프트(MS)·구글·아마존·메타 등 미국 빅테크들의 AI 데이터센터 투자 확대로 미국에서 영업이익이 급등한 것으로 보인다. 특히 고대역폭메모리(HBM) 공급 확대와 범용 D램·낸드 가격 상승이 동시에 반영되면서 실적을 끌어올렸다. SK하이닉스의 올해 1분기에 엔비디아 매출은 7조 7806억원으로 추정된다. 같은 기간 회사 전체 매출의 14.8% 수준으로 여전히 1등 고객이다. 전년 동기에 엔비디아 매출 추정치였던 4조 7862억원과 비교해 62.6% 급증했다. 특히 이번 분기에는 전체 매출의 12.4%에 해당하는 6조 5365억원을 구매한 신규 빅테크 고객사가 등장했다. SK하이닉스에서 특정 고객사 매출 비중이 10%를 넘긴 것은 엔비디아를 제외하면 처음이다. 공시에 고객명은 공개되지 않았다. 업계는 MS나 구글 등 글로벌 빅테크 중 하나로 본다. SK하이닉스가 복수의 초대형 AI 고객사를 확보했다는 의미다. 한편, 17일 기업데이터연구소 CEO스코어가 국내 매출 상위 500대 기업 중 지난 15일까지 1분기 보고서를 제출한 328개사를 분석한 결과, 총 영업이익은 156조 351억원으로 전년 동기 대비 158.6%(95조 7057억원) 증가했다. 이중 삼성전자와 SK하이닉스의 영업이익은 약 94조원으로 60%를 차지했다. 영업이익 순위는 삼성전자(57조 2328억원)와 SK하이닉스(37조 6103억원)에 이어 한국전력공사(3조 7842억원), 현대자동차(2조 5147억원), 기아(2조 2051억원), LG전자(1조 6737억원), GS칼텍스(1조 6367억원), 한국수력원자력(1조 4674억원), 미래에셋캐피탈(1조 4474억원), 미래에셋증권(1조 3750억원) 등이 자리했다.

국내 반도체 양사가 글로벌 빅테크 기업들의 인공지능(AI) 인프라 투자 확대에 힘입어 역대급 실적 행진을 이어가고 있다. SK하이닉스가 엔비디아 외에 6조원대 매출을 기록한 ‘신규 큰손’을 확보한 데 이어, 삼성전자 역시 주요 5대 매출처에 아마존이 처음으로 이름을 올리는 등 K-반도체가 북미 AI 핵심 공급망을 완전히 장악한 모양새다. 15일 양사가 공시한 1분기 보고서에 따르면, AI 서버용 메모리 수요 폭발이 미주 지역 매출을 견인했다. SK하이닉스의 1분기 미주 매출은 33조 9992억원으로 전년 동기 대비 약 21조원 폭증했다. 삼성전자 역시 미주 지역 순매출이 59조 7503억원을 기록, 지난해 같은 기간(30조 2195억원)보다 2배 가까이 급성장하며 지역별 매출 1위를 수성했다. 가장 눈에 띄는 변화는 고객사 명단의 재편이다. 삼성전자의 경우 주요 5대 매출처(알파벳, 아마존, 도이치텔레콤, 테크트로닉스, 베리존)에 세계 최대 클라우드 업체인 아마존이 처음으로 진입했다. 이는 데이터센터용 반도체 판매 확대와 가격 상승이 맞물린 결과로, 그간 삼성의 주요 고객이었던 애플을 밀어내고 AI 큰손들이 전면에 등장했음을 보여준다. SK하이닉스 또한 ‘엔비디아 쏠림’ 우려를 씻어냈다. 1분기 엔비디아로부터 7조 7806억원의 매출을 거둔 것으로 추정되는 가운데, 매출 비중 12.4%를 차지하는 6조 5365억원 규모의 새로운 핵심 고객사를 확보했다. 업계에서는 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글 등 자체 AI 가속기를 개발 중인 북미 빅테크 중 한 곳이 SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 핵심 파트너로 합류한 것으로 보고 있다. 중국 시장의 가파른 반등세도 공통적인 현상이다. 삼성전자의 중국 매출은 전년 대비 3배 이상 늘어난 28조 1634억원을 기록했으며, SK하이닉스도 중국 매출 비중을 24.3%(12조 7966억원)까지 끌어올렸다. 미국에는 AI용 고성능 메모리를, 중국에는 모바일 및 범용 제품을 집중 공급하는 양사의 전략이 적중하며 전방위적인 수익성 개선을 이끌어냈다.

데이터 유출 막고 행정 효율 높여민관 협력 ‘소버린 AI 전략’ 가늠자국내 최고 수준의 인공지능(AI) 기술력을 국방 행정 전반에 투입하는 국방 인공지능 전환(AX) 프로젝트가 본궤도에 오른다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 국방 현장에 적용하는 첫 사례로, 국가 안보와 직결된 데이터 주권을 민간 기술로 확보하는 ‘소버린 AI’ 전략의 가늠자가 될 전망이다. SK텔레콤은 14일 서울 중구 본사에서 국방부와 ‘독자 AI 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 SK텔레콤이 지난 1월 국내 최초로 매개변수 5000억개를 돌파하며 과기정통부의 독자 AI 모델 프로젝트 2단계에 진출시킨 ‘A.X K1’을 국방 환경에 최적화해 이식하는 것이 핵심이다. 범용 모델을 빌려 쓰는 단계를 넘어 안보 특수성을 반영한 ‘전용 엔진’을 구축한다는 방침이다. 국방부는 이번 협약을 계기로 2분기 중에 과기정통부의 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 배정하기로 했다. 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 연산 자원을 정부가 직접 지원하고, 민간은 독자 모델과 경량화 기술을 제공해 국가 연구개발(R＆D) 인프라와 민간 기술력의 시너지를 극대화하는 구조다. 보안이 생명인 국방 환경을 고려해 기술적 해법도 정교화한다. SK텔레콤은 대규모 모델의 연산 부담은 낮추되 처리 속도는 높이는 경량화 기술을 전면에 배치한다. 특히 외부 클라우드 연결이 제한되는 폐쇄적인 군 네트워크 특성에 맞춰 국방 데이터를 집중 학습시킨 ‘온프레미스’형 AI를 구현한다. 이를 통해 데이터 유출을 원천 차단하면서 군 행정 효율성을 끌어올린다는 구상이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약은 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 국방 AX가 한걸음 도약하는 결정적 계기”라며 “민간과의 협력을 지속 확대해 국방 전반에 AI를 효과적으로 안착시키겠다”고 밝혔다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 본부장 역시 “데이터 주권과 보안이 중요한 금융, 제조 등 공공 영역 전반으로 K-AI 경쟁력을 확산해 나가겠다”고 했다.

인공지능(AI)을 행정의 보조 수단에 그치지 않고 국가 운영체계 전반을 혁신하는 핵심 기반으로 삼아야 한다는 공감대가 넓어지는 가운데, 공공 AI 거버넌스 체계 구축과 혁신 사례 축적 필요성을 본격적으로 논의하는 세미나가 열렸다. 현장 공무원이 직접 AI 기반 업무 시스템을 설계·운영한 실제 사례를 공유하며, 공공부문 AI 전환이 충분히 실현 가능하다는 점을 확인한 자리가 됐다. 한국행정학회는 14일 서울 중구 무교동 NIA빌딩에서 ‘AI 민주정부의 행정 패러다임 혁신과 사례’를 주제로 AX(인공지능 전환) 제2차 기획세미나를 열었다고 밝혔다. 한국행정학회 AGI(범용 인공지능) 뉴거버넌스 특별위원회가 주관한 이번 세미나에는 현장 공무원과 연구자, 정책 실무자들이 참여해 공공부문 AI 전환의 실천적 방향을 모색했다. 이번 행사는 지난 1월 개최된 1차 세미나 ‘국가AI 전략 실현을 위한 행정의 과제’의 후속 논의로 기획됐다. 행정 데이터 구조 혁신과 공공 AI 인프라 구축, 정부의 전략적 역할 등이 집중적으로 다뤄졌다. 성시경 한국행정학회장은 개회사에서 “AI는 행정의 효율성과 민주성을 동시에 끌어올리는 핵심 동력”이라며 “학계와 실무 현장이 함께 공공 AI 거버넌스 체계를 만들고 혁신 사례를 축적해가는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 한국행정학회가 AX 대전환 속에서 정부 혁신 사례를 지속적으로 발굴하고 공유해 행정학의 미래 방향을 제시해 나가겠다는 뜻도 밝혔다. AX 대전환이란 단순히 AI 기술을 업무의 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어, 조직 운영과 서비스 전반의 핵심 기반으로 삼아 근본적인 혁신을 이루는 과정을 뜻한다. AI 기술을 통해 의사결정과 업무 프로세스를 최적화하는 것이 대표적이다. 현재 민간은 물론 공공 부문에서도 AX 대전환은 가속화하고 있다. 우리 정부도 국가 AI 전략을 강화하며 공공부문 AX를 핵심 국정과제로 추진해왔다. 황규철 행정안전부 인공지능정부실장은 축사를 통해 “AI 민주정부는 기존 업무에 인공지능을 얹는 것과는 다르다”면서 “국민과 함께 만들어가는 친절하고 유능한 정부 모델로, 행정의 문턱을 낮추고 사각지대 없는 서비스를 구현하는 방향으로 혁신을 추진하겠다”고 말했다. 발표는 두 건으로 진행됐다. 전종홍 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원 겸 국가AI전략위원회 위원은 AI 행동계획 시각화와 공공 개방형 응용프로그램 분석, 법령·국회 정보를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구축 등 실제 프로젝트 경험을 소개했다. 두 번째 발표자는 공공 현장에서 직접 AI 도구를 개발한 류승인 광진구청 주무관이었다. 그는 ‘공공부문 AI 혁신 사례’ 를 소개하며 공직자가 직접 AI 기반 업무 시스템을 설계하고 운영할 가능성을 보여줬다. 특히 공직자 시민 개발과 공공데이터의 AI 친화적 전환 등 현장 밀착형 실천 전략이 참석자들의 관심을 끌었다. 세미나 후반부는 명승환 인하대 교수의 사회로 종합 토론이 이어졌다. 박진솔 인하대 교수, 성욱준 서울과학기술대 교수, 한세억 동아대 교수와 함께 김유석 한국지역정보개발원 디지털정책본부장, 김대중 한국지방재정공제회 박사, 홍성수 행정안전부 공공인공지능혁신과 사무관, 김재윤 국회사무처 법제연구과 과장 등이 참여해 AI 시대 행정학의 과제, 공공 데이터 구조 개혁, 정부의 AI 인프라 전략 등을 폭넓게 짚었다. 한국행정학회 측은 “이번 세미나가 공공부문 AX 혁신 사례를 학술적으로 공유하는 데 그치지 않고, AI 민주정부 구현과 공공 AI 거버넌스 체계 구축을 위한 실천적 정책 토대로 이어지길 기대한다”고 덧붙였다.

부산시는 도심 수목을 더욱 효율적으로 관리하기 위해 5월부터 ‘AI 기반 스마트 수목관리시스템’을 시범 도입한다고 13일 밝혔다. 간선도로인 중앙대로 가로수 등 수목 8000주를 대상으로 추진되는 이번 사업은 인력에 의존해 수행되던 기존 수목 조사 방식을 보완하기 위해 차량 탑재형 라이다(LiDAR)와 인공지능(AI) 기술을 활용한다. 라이다(LIDAR)·고해상도 카메라 장착 차량을 운용해 중앙대로 가로수 위치, 수종, 나무 높이, 나뭇가지 너비, 말라 죽은 가지 등 생육 정보를 자동으로 수집·분석하게 된다. 시는 단순 현황 조사에 그치지 않고 수목 관리 전반을 단계별로 연계하는 ‘선제적 수목 관리 시스템’을 구축할 방침이다. 시는 올해 12월 시범용역 준공 이후 미비점 등을 보완, 확대 시행 여부를 검토할 예정이다.

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)는 자사가 오픈AI에 대규모 투자했을 때 깊이 우려했다는 일론 머스크 테슬라 CEO의 발언과 달리 당시 아무런 연락이 없었다고 말했다. 나델라 CEO는 11일(현지시간) 머스크 CEO의 제소로 미국 캘리포니아 북부연방지법 오클랜드지원에서 열린 재판에 증인으로 출석해 오픈AI 투자와 관련해 머스크로부터 연락받은 적이 없다고 말했다고 미 일간 월스트리트저널(WSJ)과 경제방송 CNBC 등 외신이 보도했다. MS는 2019∼2023년 세 차례에 걸쳐 총 130억 달러(19조 3200억원)를 투자하고 GPT 모델에 대한 독점 라이선스도 확보했지만, 이 과정에서 머스크가 자신에게 연락해 관련 우려를 표명한 적은 없다는 게 나델라 CEO의 증언이다. 그는 머스크가 연락할 방법을 아느냐는 변호사의 질문에 “우리는 서로의 전화번호를 알고 있다”고 답했다. 나델라 CEO는 “신생 연구소로 아무도 투자하려 하지 않았던 오픈AI에 MS가 과감하게 투자한 것이 매우 자랑스럽다”면서 MS의 오픈AI 투자는 기부금이 아니며 양사 파트너십은 처음부터 상업적이었다고 진술했다. 머스크 CEO는 오픈AI가 설립 당시의 비영리 약속을 어기고 영리를 추구하면서 피해를 봤다며 오픈AI 법인, 샘 올트먼 CEO, 그레그 브록먼 사장 등을 상대로 소송을 내면서 MS도 이를 방조하고 도왔다며 피고 명단에 올렸다. 그는 특히 이번 재판에서 앞서 증인으로 나서 MS가 오픈AI에 투자한다는 소식을 듣고 오픈AI가 비영리 사명을 저버렸음을 알게 됐다고 밝힌 바 있다. 머스크측은 올트먼이 오픈AI 이사회에 의해 CEO직에서 기습 해임됐다가 며칠 만에 복귀한 2023년 사건 당시 나델라 CEO가 언론 인터뷰에서 “우리는 그들 아래 있고, 그들 위에 있으며, 그들 주위에 있다”고 말한 사실이 오픈AI에 대한 MS의 영향력을 보여준다고 주장하고 있다. 그러나 나델라 CEO는 “단지 우리에게 지식재산권 권리를 부여한 전략적 파트너십과 관련한 발언이었을 뿐”이라고 해명했다. 그는 기습 해임 당시 오픈AI 이사회가 ‘올트먼이 소통 과정에서 일관되게 솔직하지 않았다’고만 말했을 뿐 구체적인 사건에 대해서는 아무 설명이 없었다면서 “내가 보기엔 아마추어 수준이었다”고 비판했다. 이어 사건 직후 올트먼을 MS로 영입하려 했던 데 대해 “구글 등 경쟁사에 인재를 빼앗기지 않기 위한 조치였다”고 강조했다. 올트먼 해임 사태를 주도했던 일리야 수츠케버 전 오픈AI 수석과학자도 이날 증언대에 올라 이사회 결정 1년 전부터 올트먼의 해임 방법을 고심해왔다고 털어놓기도 했다. 그는 올트먼 CEO가 경영진들을 서로 대립하게 만드는 등 “안전한 범용인공지능(AGI) 개발과 같은 표에 도움이 되지 않았다”고 이유를 설명했다. 수츠케버는 이날 재판에서 자신이 보유한 오픈AI 지분 가치가 약 70억 달러(약 10조원)에 달한다고 공개했다. 머스크는 이번 소송을 통해 올트먼 CEO와 브록먼 사장을 해임하고 이들이 회사로부터 챙긴 이득을 비영리 이사회에 반환할 것을 요구하고 있다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

연휴가 두렵다. 이른바 ‘황금연휴’가 다가오면 통과의례처럼 부부 싸움을 한다. 아내가 연휴에 뭘 할 거냐 물으면 출근한다고 답한다. 황금연휴라는데 어디 여행이라도 가자 하면 슬슬 기분이 상한다. 빨간 날은 맞는데 신문은 찍어야 한다고 응수하면 아내의 공세는 본격화된다. 기자 직업의 워라밸, 언론 시스템의 낙후성을 지나 부모 역할까지 들먹이면 고개를 숙일 수밖에 없다. 연휴에 못 쉬는 것도 억울한데 집에서조차 이렇게 당하기만 한다. 얼마 전부터는 나름의 방어 논리를 개발했다. 빨간 날이라고 편히 쉬는 사람은 ‘별로’ 없다는 것. 휴일에도 버스와 택시는 달리고 식당이며 가게며 모두 문을 열지 않느냐. 직장갑질119 조사를 보니 직장인의 40%쯤은 노동절에 유급 휴무를 못 받는다더라. 아내가 말을 잃으면 결정타를 날린다. 나라를 지키는 50만 대군이 황금연휴라고 해외여행을 간다더냐. 그쯤 되면 아내가 고개를 돌려 버린다. 상처뿐이지만 어쨌든 승리다. 삶의 방식만큼 직업 선택의 이유는 다양하다. 청소년들이 건물주와 유튜버를 꿈꾸고 ‘박사보다 하이닉스’라고 외치는 세상에서도 누구는 시를 쓰고 성직(聖職)을 택한다. 돈 안 되고 답 안 나오는 일에 매달리는 사람들은 꽤 많다. 연봉 수치보다 더 나은 어떤 가치가 거기 있다고 믿기 때문이다. 직업군인 역시 그렇다. 국민들이 연휴를 즐길 때도 흔들림 없이 나라를 지키는 일, 사명감과 자긍심으로 하루를 사는 것이 군이다. 그러나 주지하듯 우리 군의 현실은 그리 명예롭지 못하다. 지난해 국방통계연보를 보면 군인이라는 직업의 추천 의향을 묻는 질문에 간부 10명 중 6명이 “추천하지 않겠다”고 답했다. 지원자가 없어 간부 보직률은 70%대까지 떨어졌다. 특히 하사는 필요 인원의 절반도 채우지 못해 훈련 때는 옆 부대에서 간부를 빌려 오는 판이라고 한다. 이미 택한 사람은 후회하고, 새로 나서는 사람은 드문 난국인 셈이다. 원인이 뭘까. 우선은 미미한 금전적 보상이다. 황금연휴도 못 누리는데 초급 간부 기본급은 300만원이 안 된다. 언제 개혁 대상이 될지 모르는 연금만 바라보고 버티기에는 불안하다. 이재명 정부는 군 초급 간부 처우 개선에 힘을 쏟고 있다. 작년 말에는 강훈식 청와대 비서실장이 직접 브리핑을 열어 하사 1년 차 보수를 300만원 수준으로 만들고 최대 1000만원대 미래 준비 적금도 지원하겠다고 했다. 금전적 보상은 당연히 개선해야 한다. 하지만 그게 전부는 아니다. 군인의 직업 만족도가 미미한 근본 원인은 평범한 경제적 보상을 감내하고 지낼 만큼 현재 대한민국 군인으로서 자긍심의 크기가 전과 같지 않다는 데 있다. 결정적으로 12·3 비상계엄이 군의 명예를 바닥까지 떨어뜨렸으나 전조는 계속 있었다. 윤석열 정부도 초급 간부 처우 개선뿐 아니라 ‘제복 입은 영웅’에 대한 예우를 확대하겠다고는 했다. 하지만 실상은 그리 충실하지 않았다. 일례로 ‘국군 모범용사 초청 행사’라는 게 있다. 각 군에서 선발한 모범용사를 가족들과 함께 청와대와 국방부, 국가보훈부 등으로 초청해 자긍심을 북돋아 주는 행사로 60년이 넘는 역사를 가졌다. 한때는 대통령이 직접 참석해 용사와 가족들을 격려하기도 했다는데, 전 정부까지 행사의 규모와 격은 계속 줄어들었다고 한다. 각 군이 뽑은 ‘에이스’에 대한 대우가 이 지경이니 군의 명예를 어디서 찾겠는가. 안규백 장관 취임 이후 군은 계엄의 상처를 극복하고 ‘국민의 군대’로 거듭나기 위해 충실한 노력을 이어 가고 있다. 다만 최근까지 국방부의 노력은 계엄 잔재 청산과 개혁에 무게가 실렸던 것이 사실이다. 이젠 군의 명예를 회복하기 위한 조치로 초점을 옮겨 가야 한다. 줄어든 병력 자원을 인공지능(AI)이 대체하고 전시작전통제권까지 회복되는 가까운 미래를 고려하면, 군을 자긍심으로 무장시키는 일보다 더 급한 것은 없다. 강병철 정치부장

“서울은 제 마음속에 언제나 특별한 장소입니다. 저에게 이곳은 ‘현대 AI 시대’가 시작된 고향과도 같습니다.” 29일 서울 중구 웨스틴 조선호텔에서 열린 ‘구글 포 코리아 2026’ 현장은 10년 전 인류와 인공지능(AI)의 역사적 대결을 회고하는 열기로 가득했다. 당시 바둑판 위에서 승부를 겨뤘던 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO와 이세돌 9단은 10년 만에 다시 마주 앉아 손을 맞잡았다. 2016년 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’에서 인간과 기계의 자존심을 걸고 싸웠던 두 주역이 10년 만에 경쟁자가 아닌 대담자로 재회한 순간이었다. 허사비스 CEO는 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’를 통해 전 세계에 AI의 잠재력을 각인시킨 설계자이자, 2024년 AI를 활용한 단백질 구조 예측 공로로 노벨 화학상을 거머쥔 세계적 석학이다. 10년 전 이미 구글의 AI 핵심 브레인으로 활동 중이었던 그는 인류를 대표해 나선 이 9단과의 5번기를 통해 AI 시대를 상징하는 인물로 대중에게 이름을 알렸다. 반면 이 9단은 당시 알파고에 3연패를 당하며 고전하다가, 4국에서 ‘신의 한 수’로 불리는 78수로 알파고를 꺾으며 현재까지 알파고를 이긴 유일한 인간으로 기록되어 있다. 허사비스 CEO는 이날 대담에서 이 9단의 78수를 언급하며 “알파고의 37수가 AI의 가능성을 보여줬다면, 이 9단의 78수는 인간의 직관이 여전히 유효함을 증명한 상징적인 순간이었다”고 회고했다. 이 9단은 “허사비스의 노벨상 수상 소식을 기쁘게 지켜보고 있었다”고 화답하며 “알파고 대국은 내 인생의 의미를 재정립하는 시발점이자 원동력이었다”고 소회를 밝혔다. 그러면서 “이제 AI는 인간과 대화하는 파트너가 되었지만, 중요한 것은 생각의 주도권을 잃지 않고 인간이 주체적으로 길을 찾아가는 것”이라고 덧붙였다. 두 사람은 무대 위에 마련된 바둑판 뒷면에 나란히 서명하며 10년 만의 재회를 기념했다. 허사비스 CEO는 앞서 조승연 작가와의 대담에서 AI가 실험실을 넘어 질병 치료와 에너지 문제 등 실질적인 인류의 난제를 해결하는 도구가 될 것이라고 내다봤다. 그는 노벨상의 주역인 ‘알파폴드’를 사례로 들며 “과거 박사 한 명이 평생 걸려 하던 단백질 구조 예측을 이제는 AI로 2억개나 해내는 수준에 도달했다”고 설명했다. 특히 한국의 반도체와 로보틱스 산업이 가진 강력한 제조 역량을 언급하며, 한국이 구글의 범용인공지능(AGI) 비전을 함께 실현할 주요 파트너임을 강조했다. 지난 27일 방한한 허사비스 CEO는 2박 3일간 이재명 대통령을 비롯해 국내 주요 그룹 총수들을 잇달아 만나는 등 긴박한 일정을 소화했다. 그는 삼성전자 및 SK하이닉스와 차세대 AI 반도체인 HBM(고대역폭메모리) 공급망 협력을 논의하고, 현대차와 로보틱스 기술 결합 방안을 주고받은 것으로 알려졌다. 구글코리아는 이날 한국 시장에 대한 구체적인 투자 및 협력 계획도 발표했다. 윤구 구글코리아 사장은 서울에 혁신 거점인 ‘구글 AI 캠퍼스’를 설립하고 통합 교육 브랜드 ‘AI 올림’을 선보인다고 밝혔다. 또한 삼성전자와 협업 중인 차세대 XR 헤드셋 ‘갤럭시 XR’과 AI 글래스, 카카오의 ‘카나나’, LG유플러스의 ‘익시오’ 등 국내 기업들과 진행 중인 기술 최적화 현황을 공개하며 한국 생태계와의 밀착 행보를 보였다.

마이크로소프트(MS)와 오픈AI가 7년간 이어온 독점적 협력 관계를 비독점 구조로 전환했다. 인공지능(AI) 시장에서 플랫폼, 인프라, AI모델 등 주도권 경쟁이 전방위적으로 치열해지자 양측 모두 실리를 택한 것으로 보인다. 양사는 27일(현지시간) 기존의 독점 파트너십을 수정해 오픈AI 모델의 활용 범위를 다른 클라우드로 확대했다. 이에 그간 MS의 애저를 통해서만 접근 가능했던 GPT 계열 모델을 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 경쟁 인프라에서도 사용할 수 있게 됐다. 이런 변화에 경쟁사들도 즉각 반응했다. 앤디 재시 AWS 최고경영자(CEO)는 이날 링크트인에 “앞으로 몇 주 안에 AWS의 AI 모델 플랫폼 ‘베드록’에서 고객들이 오픈AI 모델을 사용할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다. 계약 구조도 현실적으로 손질됐다. MS는 오픈AI에 대한 수익 배분을 중단해 현금 유출을 줄였다. 오픈AI는 기술료에 상한선을 설정해 초과 수익을 자체 투자에 활용할 여지를 확보했다. 양측 갈등의 핵심 쟁점이었던 ‘범용인공지능(AGI) 조항’도 삭제됐다. ‘오픈AI가 AGI를 만들면 MS가 어디까지 권리를 갖느냐’를 규명한 조항이나, 양측은 적용 범위와 시점 등에 대해 해석 상 차이를 보였다. MS와 오픈AI 간 독점 구도 전환에는 급증하는 AI 수요와 자본 경쟁이 자리하고 있다. 오픈AI는 기업공개(IPO)를 염두에 두고 더 다양한 유통 경로와 인프라 선택지가 필요했고, MS 역시 막대한 투자에 따른 비용 부담과 규제 리스크를 함께 관리해야 한다. 특히 글로벌 규제 당국이 양사의 밀착 관계를 사실상의 ‘록인’(특정 플랫폼에 종속되는 구조)으로 보는 점도 부담으로 작용했다. 업계는 양사 모두 실리를 챙겼다고 평가했다. 투자은행 에버코어ISI 분석가는 “MS는 그간 다중 모델 전략에 관심을 보여왔고, 오픈AI 역시 시장 전반으로 배포를 확대할 동기가 있었다”며 “이번 개정은 예상된 수순”이라고 분석했다. 영국 바클레이즈도 “MS가 오픈AI를 위해 모든 데이터센터를 직접 구축할 필요가 줄어들면서, 코파일럿 등 자사 서비스에 더 많은 자원을 투입할 수 있게 됐다”고 평가했다. 오픈AI가 퀄컴·미디어텍과 협력해 2028년 스마트폰 출시를 추진한다는 관측까지 나오면서, AI를 클라우드가 아닌 기기 자체에서 구현하려는 흐름도 본격화하는 모습이다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

① 가장 우선해야 할 안전성투입 대상 어린이·환자 돌봄 분야국내 로봇안전인증센터 막 시작② 쓸모에 대한 고민, 유용성감각·지능·손재주 3개 핵심 요소산업·생활 등 제한 없이 활용돼야③ 인간 노동력과 경쟁, 수익성시제품 대당 2억에서 최대 7억선“최소 2900만원 선은 돼야 경쟁력”④ 데이터 규제도 큰 숙제‘규제 샌드박스’가 또 다른 한계로너무 엄한 개인정보 보호도 문제 휴머노이드 기술이 급속도로 발전하고 있지만 명실상부 ‘1가구 1로봇’ 시대가 되려면 현실적인 과제들도 적지 않다. 주로 정해진 작업을 수행하는 산업용 로봇과 달리 가정용은 인간과 부대낄 만큼 안전해야 하고, 일반 소비자가 구매하고 싶은 수준의 유용성과 저렴한 가격을 갖춘 동시에 기업의 손익분기점도 넘어야 한다. 27일 리서치 인텔로에 따르면 가정용 휴머노이드(홈로봇)의 전세계 시장 규모는 지난해 18억 달러(약 2조 6500억원)로 평가됐으며, 2034년에는 623억 달러(약 91조 7700억원)에 이를 전망이다. 연평균 성장률은 48.9%다. 인공지능(AI), 고성능 액추에이터 시스템, 전고체 배터리 플랫폼 등이 동시에 급격하게 발전하면서 홈로봇은 현실이 되고 있다. 중국 유니트리, 미국 피규어나 테슬라의 옵티머스 등이 선두에서 경쟁 중이다. 지구촌의 노령 인구 급증으로 홈로봇은 선택이 아닌 필수가 됐다. 아직 숙제는 적지 않다. 모건 스탠리는 ‘인공지능 구현과 휴머노이드의 부상’ 보고서에서 “휴머노이드의 일상 도입은 휴머노이드가 인간 노동력과 경쟁할 수 있거나 그 이상의 효율을 내는 데 달려 있다”며 “광범위한 상업적 활용으로 이어지기까지 예상보다 오랜 시간이 걸릴 수 있다”고 지적했다. 안전 문제가 첫 과제다. 상업용 휴머노이드는 돌봄과 헬스케어 분야에서 먼저 도입될 전망이다. 노인, 어린아이, 환자, 반려동물 등 고도의 안전성이 요구되는 대상을 안전하게 돌보는 것은 쉽지 않다. 류요엘 한국로봇산업진흥원 책임연구원은 “기존의 산업용 로봇은 안전펜스를 통해 물리적으로 분리된 환경에서 주로 운용됐으나 휴머노이드는 가정 환경까지 활동 범위를 넓혀가는 만큼 통합적 안전 확보가 핵심 과제”고 말했다. 이어 “인체 유사 구조를 지닌 휴머노이드는 전도 시 충격이나 관절 구동계 고장으로 예상 외의 위험을 초래할 수 있다”며 “인공지능 기반 학습으로 로봇이 스스로 행동을 변경하기 때문에 전통적 하드웨어 중심의 안전 대응만으로는 부족할 수 있다”고 했다. 우리나라의 경우 가정용 휴머노이드의 안전 수준을 객관적으로 평가할 수 있는 국제 표준(ISO)과 안전 가이드라인은 아직 개발 중이다. 국내 휴머노이드의 안전·보안 인증을 지원하려 산업통상부가 추진 중인 휴머노이드 로봇안전인증센터도 지난달 공고돼 이제 막 첫걸음을 뗐다. 유용성은 또 다른 과제다. 이미 빨래는 세탁기, 청소는 로봇청소기, 설거지는 식기세척기 등이 돕는다. 가정용 휴머노이드는 여러 가전제품의 기능을 종합적으로 수행하는 것인데, 너무 고가라는 지적이 나오는 이유다. 한 번 충전으로 2~4시간밖에 작동하지 못하는 배터리도 개선돼야 한다. 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장은 “사람의 감각과 지능, 손재주까지 3개의 핵심 요소가 결합된 것이 휴머노이드”라며 “인간을 닮은 휴머노이드는 인간에 맞춰져 있는 산업·생활 환경에 더 쉽게 적응시킬 수 있어 ‘범용성’이 가장 큰 특징”이라고 평가했다. 이어 “어떤 영역도 넘나들 수 있다는 장점을 어떻게 활용하느냐가 관건”이라고 강조했다. 수익성은 휴머노이드의 상용화를 결정지을 핵심 과제다. 맥킨지앤드컴퍼니는 “현재 휴머노이드 시제품의 가격은 일반적으로 대당 15만 달러(2억 2000만원)에서 50만 달러(7억 4000만원)”라며 “휴머노이드가 주류 산업 전반에서 인간 노동력과 경쟁하려면 제품 가격이 대당 2만~5만 달러(2900만~7400만원) 범위로 떨어져야 하고, 가정·소매·숙박업에서 사용되는 휴머노이드는 더 큰 폭의 가격 인하가 필요하다”고 분석했다. 비용 절감을 위해 대량 양산은 필수적이다. 휴머노이드의 대량 생산까지 짧게는 3년, 길게는 10년 정도가 걸린다는 게 업계의 시각이다. 골드만삭스는 지난해 8000대 수준이었던 휴머노이드 판매량이 2030년에는 13만 6000대로 증가한 뒤 가속도가 붙어 2035년에는 210만 대로 급증하는 ‘J자형 성장’을 할 것으로 예상했다. 휴머노이드 산업 규제도 혁신 속도를 더디게 만드는 변수다. 우리나라의 경우 2023년에야 도로교통법 개정으로 바퀴 달린 실외이동로봇이 보행자처럼 보도를 다니게 됐고, 2025년에 배송로봇을 택배 수단으로 쓰는 것이 가능해졌다. 이런 규제들도 휴머노이드를 포괄한 것은 아니다. 업계는 새로운 기술을 제한된 조건에서만 시험할 수 있도록 해주는 ‘규제 샌드박스’를 한계로 지적한다. 데이터 규제도 큰 숙제다. 휴머노이드는 카메라와 마이크로 주변을 보고 들으면서 배우는데 이 과정에서 사람 얼굴이나 목소리가 찍힐 수 있다. 현행 개인정보 보호 규정은 공개된 장소 촬영과 원본 데이터 활용에 엄격하다. 얼굴 등 신분을 가리면 AI 학습 정확도가 떨어질 수 있다. 정인기 한국로봇산업진흥원 선임연구원은 “결국 휴머노이드를 쓰려는 이유는 사람이 여기저기서 마음대로 쓰려는 것”이라며 “(로봇의) 이동성을 잘 살리는 방향으로 제도 개선이 필요하다”고 말했다.

SK텔레콤이 ‘세계 산업 안전보건의 날’(28일)을 앞두고 현장 근로자를 위한 체험형 교육 인프라를 강화하고 보이스피싱 등 범죄로부터 고객을 지키는 실시간 케어 서비스를 선보였다. 인공지능(AI) 기술을 활용해 산업 현장의 안전과 고객의 일상을 동시에 보호하는 ‘전방위 AI 안전망’ 구축에 속도를 내는 것이다. SK텔레콤은 대전 중구 부사사옥에 위치한 안전체험교육관 ‘세이프 T 센터’를 운영하며 고위험 통신 현장 사고 예방에 총력을 기울이고 있다고 27일 밝혔다. 2023년 개관한 센터는 AR·VR 기술을 활용해 추락, 감전 등 실제 현장에서 발생할 수 있는 30여종의 시나리오를 작업자가 가상으로 체험할 수 있도록 설계됐다. 특히 올해 드론과 AI 이미지 분석 기술을 도입해 안전 점검의 정밀도를 높였다. 최대 75m에 달하는 통신탑 점검 시 작업자가 직접 오르는 대신 드론 촬영 영상을 AI가 분석해 이상 여부를 식별해 사고 위험을 차단했다. 이런 노력에 힘입어 SK텔레콤은 최근 3년간 ‘중대재해 제로’ 기록을 이어가고 있다. SK텔레콤은 이날 통화 중 보이스피싱 정황을 AI가 포착하면 사전에 등록된 보호자에게 즉시 위험 상황을 알리는 에이닷 전화 ‘가족 케어’ 기능도 새롭게 출시했다. ‘가족 케어’는 보호자가 에이닷 설치 여부나 이용 통신사와 관계없이 문자 알림을 받을 수 있도록 범용성을 높였다. 이용자 1명당 최대 10명까지 보호자를 등록할 수 있다.

李 “한국을 글로벌 AI 허브로… 구글, 핵심 파트너 돼 달라” 구글의 인공지능(AI) 개발 자회사인 구글 딥마인드가 27일 본사가 있는 영국을 제외한 전 세계 최초로 한국에 ‘AI 캠퍼스’를 설립하기로 했다. 구글 연구진의 한국 파견도 적극 검토한다. 이에 국내에서 세계적 수준의 AI 전문인력을 양성하는 길이 넓어지는 것은 물론 정부의 ‘AI 3대 강국’ 공약 실현에도 가속이 붙을 것으로 보인다. 과학기술정보통신부는 이날 2016년 ‘알파고’와 전 바둑기사 이세돌의 바둑 대결이 펼쳐졌던 서울 포시즌즈 호텔에서 구글 딥마인드와 AI 협력체계 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 ‘알파고의 아버지’로 불리는 데미스 허사비스 구글 딥마인드 공동 창업자 및 최고경영자(CEO)는 ▲과학기술 AI 공동연구 ▲AI 인재 양성 ▲책임 있는 AI 활용 등을 주요 협력 분야로 설정했다. 구글은 한국에 AI 캠퍼스를 설립하고 학계·연구자·스타트업과의 협력을 본격 확대한다. 국내 우수한 AI 인재에게 인턴십 기회를 제공해 구글 딥마인드의 연구 환경을 직접 경험할 수 있도록 할 계획이다. 서울 강남구에 설치한 ‘구글 스타트업 캠퍼스’ 공간에 AI 캠퍼스가 마련될 것으로 보인다. 양측은 생명과학, 기상·기후, AI 과학자 등 다양한 과학기술 분야에서 협력에 나선다. 이를 위해 다음달부터 운영하는 국가과학AI연구센터를 중심으로 공동 연구 및 연구자 교류 활성화를 본격화한다. 아울러 AI 안전과 거버넌스 분야에서도 협력 방안을 모색한다. 먼저 AI 기술의 책임 있는 개발을 위해 안전성 프레임워크와 AI 모델의 안전장치와 관련한 공동연구를 추진한다. 한국에 글로벌 AI 허브를 조성하는 방안도 함께 논의한다. 이재명 대통령도 이날 청와대에서 허사비스 CEO를 접견하고 AI 안전장치 필요성에 대한 의견을 공유했다. 이 대통령은 “글로벌 AI 허브 설립을 추진 중”이라며 “독보적 기술력과 역량을 지닌 구글 딥마인드가 이 여정의 핵심 파트너로 함께해 달라”고 요청했다고 김용범 정책실장이 전했다. 이에 허사비스 CEO는 한국이 이를 추진하는 것을 높게 평가하면서 “구글도 이 사업에 적극 참여할 기회를 갖길 희망한다”고 화답했다. 김 실장은 “구글 AI 캠퍼스는 전 세계 처음으로 한국에 문을 여는 것”이라며 “허사비스 CEO는 구글의 연구진을 한국에 파견하는 것도 적극 검토하기로 했다”고 밝혔다. 이 대통령은 접견에서 “우리도 인공지능에 관심도 많고 국가적으로 투자도 많이 하는데 제대로 인류의 복지 향상에 도움 되는 방향으로 갈 건지 아니면 인간에 대한 공격으로 또는 인류 평화를 해치는 방향으로 갈지 정말 알 수 없다”고 지적했다. 허사비스 CEO는 “정말 중요한 주제인데 AI가 과학의 증진과 또 의료 분야에서 적극 활용돼야 한다”며 “AI는 무궁한 잠재력도 있지만 한편으로는 여러 가지 리스크와 고민해야 될 부분이 분명히 있다”고 동의했다. 구글의 생성형AI인 ‘제미나이’를 자주 사용한다는 이 대통령은 “제미나이가 가끔 시키지 않은 일을 한다고 하는데 일종의 버그인가”라고 물었다. 이에 허사비스 CEO는 “저희가 내놓은 지침이 정확하지 않으면 약간 다른 방향으로 갈 수 있다”며 “앞으로 AI가 더 강력해지면 AI의 자율성도 부여되고 나아가 범용 인공지능이라고 부르는 ‘AGI’의 시대가 도래하는데 그때 정말 저희가 통제할 수 있는 안전장치들이 반드시 필요하다”고 말했다. 또 AI 기술 발전에 따른 부의 재분배 문제도 논의했다. 이 대통령은 “20여년 전부터 기본소득을 이야기했는데 AI 시대인 지금이야말로 기본소득이 필요한 것 아니냐”고 물었다. 이에 허사비스 CEO는 “필요성에 동의한다”고 답했다. 또 허사비스 대표는 이세돌 9단과 알파고의 대국 10주년을 기념해 이 9단과 자신이 각각 사인한 바둑판을 이 대통령에게 선물했다.

SK하이닉스가 올 1분기 매출액 52조 5763억원, 영업이익 37조 6103억원으로 역대 최대 실적을 올렸다. 영업이익률도 72%를 달성하며 지난해 4분기의 최고 기록 58%를 크게 웃돌았다. 해외 빅테크 가운데 영업이익률 70%를 넘은 사례가 없다는 점에서 이 성취는 압도적이다. 슈퍼사이클을 타고 국내 양대 반도체 기업이 전례 없는 실적을 쏟아내고 있다. 앞서 삼성전자도 1분기 매출 133조원, 영업이익 57조 2000억원이라는 경이로운 성과를 거뒀다. 인공지능(AI) 확산으로 고대역폭 메모리(HBM)와 범용 D램 수요가 폭증한 데다 낸드 공급 부족까지 겹치며 제품 가격이 가파르게 오른 결과다. 두 기업의 역대급 쌍끌이 호실적에 힘입어 올 1분기 경제성장률은 1.7%로 급반등했다. 양사 시가총액도 올 초 대비 73% 늘어나 코스피 전체 시가총액에서 차지하는 비중이 처음으로 40%를 넘어섰다. 개별 기업의 성과를 넘어 국가 경제 전반에 미치는 파급력을 실감케 하는 수치다. 그런 맥락에서 삼성과 SK하이닉스의 초고수익 이면에 드리워진 그늘을 짚지 않을 수 없다. 삼성전자 초기업노조는 어제 평택사업장 앞에서 3만여명이 참가한 투쟁 결의대회를 열었다. 이들은 영업이익의 15% 성과급 지급과 성과급 상한제 폐지를 요구하며 합의가 이뤄지지 않을 경우 총파업도 불사하겠다고 했다. 영업이익의 15%는 약 45조원으로, 지난해 연구개발 투자비 37조원보다 많다. 반도체의 눈부신 실적은 AI 발전이라는 시대적 흐름에 힘입은 결과다. 막대한 자본 경쟁과 변동성에 좌우되는 산업의 특성상 한순간의 방심이 곧 추락으로 이어질 수 있다. 성과급을 둘러싼 노노 갈등과 사회적 위화감에 우려가 깊어진다. ‘삼전하닉 고시’ 열풍이 불어닥쳐 향후 이공계 특정 학과 쏠림도 걱정스럽다. 눈앞의 보상에만 매달리기보다 국가 기간산업을 이끄는 구성원으로서의 사회적 책임을 돌아볼 때다.

데이터 보안 등 정답률 99% 확보윤완수 부회장 “금융권 협력 확대” “카메라가 나왔을 때 화가들이 어떻게 대처했을까요? 재생의 기술을 표현의 예술로 승화시켜 인상주의가 나와 폭발적으로 사조가 늘어났어요. AI(인공지능)도 마찬가지로 시대를 바꿀 겁니다.” 23일 서울 여의도 FKI 타워에서 열린 ‘웹케시 금융 AI Agent 컨퍼런스 2026’ 기자간담회장. 금융 AI 에이전트 전문 기업 ‘웹케시’의 윤완수 부회장은 “금융 AI 전문기업인 웹케시와 금융권과의 협력 기반을 늘려 나가겠다”며 이렇게 말했다. 이번 컨퍼런스는 웹케시가 지난 1년 6개월간 축적해 온 AI 기술력을 공유하고, 금융권과의 협력 기반을 확대하기 위해 마련됐다. 100여명의 좌석이 부족할 정도로 관심도 뜨거웠다. 이날 발표자로 나선 강남훈 부대표는 기술 비전 제시에 그치지 않고, 실제 금융 업무 환경에서 AI가 어떻게 작동하고 적용되는지 구체적인 사례를 중점으로 발표를 진행했다. 이번 행사에서 제시된 웹케시의 핵심 기술은 오페리아(OPERIA)였다. 오페리아는 범용 AI와 금융권 데이터베이스(RDB)를 연결해 정확도와 보안성을 높인 지능형 커넥트를 말한다. 금융권이 중요하게 보는 데이터 보안, 정확성, 운영 안정성을 고려해 기존 시스템 환경을 유지하면서도 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 강 부대표는 “자사 자금관리 솔루션에 적용해 성능을 검증했으며, 자체 테스트 기준 정답률 99%를 확보했다”고 소개했다. 강 부대표는 오페리아를 기반으로 자사 주요 상품에 AI 에이전트 구조를 적용한 ‘자금관리 에이전트 V2’를 선보였다. 자금관리 에이전트는 기업 고객의 업무 환경과 데이터 구조에 맞춰 자금 현황과 거래 흐름을 보다 빠르게 파악하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 행사 현장에서는 ‘자금관리 에이전트’인 브랜치Q의 적용사례가 시연되기도 했다. 웹케시는 이번 V2 공개를 통해 업무형 AI 에이전트의 적용 범위를 금융권과 기업 고객 영역으로 넓혀갈 계획이다. 강 부대표는 금융권과의 협업 계획을 상세히 공개했다. 그는 “브랜치Q는 2026년 3월 기준, 5개 제휴은행을 통해 약 1만개의 기업 고객을 보유하고 있다”면서 “이 중 NH농협은행이 지난해 브랜치Q를 오픈했고, 이번에 IBK기업은행이 새롭게 브랜치Q를 고객들에게 소개한다”고 소개했다. 이어 “두 은행뿐만 아니라 기존 제휴은행인 KB국민은행, 하나은행, iM뱅크 등과의 협의를 통해 모든 고객에게 서비스를 무상으로 오픈하고자 한다”면서 “고객 요구사항을 모두 수용해 점차 고도화된 유료 서비스도 함께 발굴하고 개발해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.