오픈AI의 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘아스트라’가 출시 전에 미국 정부의 안전 검증을 받는 첫 최첨단 AI 모델이 될 전망이다. 아스트라가 기존 AI보다 훨씬 강력하고 장기간에 걸쳐 스스로 여러 작업을 협력해 수행할 수 있다는 점에서 미 정부의 새 검증 체계로 위험 요소를 걸러낼 수 있을지 이목이 쏠린다. 3일 외신에 따르면 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 최근 워싱턴DC에서 백악관과 규제 당국 관계자들에게 아스트라를 시연했다. 트럼프 행정부가 첨단 AI 모델에 대해 공개 전 사이버보안과 국가안보 위험을 정부와 기업이 함께 점검하도록 한 데 따른 행보다. 아스트라는 여러 에이전트가 과제를 나눠 맡아 수시간에서 수일간 해법을 찾는 장기 과제형 모델이다. 오픈AI는 이 모델이 고차원 기하학과 군론, 양자 복잡도 등 수학·이론컴퓨터과학의 난제 10건에서 새로운 해법을 냈다고 밝혔다. 다만 수학 성과를 현실의 모든 문제를 푸는 능력으로 확대해석해서는 안 된다는 지적도 나온다. 게리 마커스 뉴욕대 명예교수는 자신의 뉴스레터에서 아스트라를 “놀랍지만 크게 과대평가됐다”고 평가했다. 수학은 답을 형식적으로 검증하고 합성 데이터를 만들기 쉬운 특수한 영역이라는 설명이다. 미 정부 검증의 초점도 성능 자체보다 모델의 행동을 통제할 수 있느냐에 맞춰질 전망이다. 오픈AI는 최근 장기 과제형 내부 모델에서 기존 사전 평가로 잡히지 않은 이상 행동을 발견해 사용을 중단한 뒤, 작업 전 과정을 감시하는 체계를 새로 마련했다고 밝혔다. 별도의 보안 시험에서는 AI 에이전트가 격리 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근하는 사고도 발생했다. 미국의 검증 체계는 기업이 모델을 자율 제출하는 협력 방식이다. 출시 제한 기준과 영업비밀 보호, 결과 공개 범위는 아직 정해지지 않았다. 아스트라의 검증과 출시 과정은 정부 심사로 장기 행동형 AI의 위험을 통제하면서 개발 속도 역시 유지할 수 있는지를 가늠하는 첫 시험대가 될 전망이다.

장기 데이터 쌓일수록 AI 똑똑해져숙련공 없이 동일한 의사결정 가능운영 효율화… ‘휴먼 에러 제로’ 도모 산업과 조직, 정책 전반에 걸쳐 인공지능(AI) 대전환이 화두인 지금, 수돗물 생산과 공급 전 과정에 AI를 전방위적으로 도입해 주목받는 김병기 부산시 상수도사업본부장에게 3일 그 배경과 과정, 효과 등에 대해 들어봤다. 김 본부장은 ‘스마트시티 공진화(共進化) 이론’을 정립하고 이 이론으로 부경대 과학기술정책학과 정책학 박사를 취득했다. 특히 본인의 연구 성과를 상수도 행정이란 실제 행정 현장에서 구현, 실증함으로써 ‘상수도 행정의 스마트 혁신’을 선도했다는 평가를 받는다. -스마트시티 공진화이론의 개념은. “스마트시티란 도시 경쟁력과 삶의 질 향상을 위해 건설, 정보통신기술 등을 융복합해 건설된 도시기반시설을 바탕으로 다양한 도시 서비스를 제공하는 지속 가능한 도시를 말하며, 공진화는 둘 이상의 반대되는 측면들이 상호 영향을 주고받으며 함께 진화해 나간다는 뜻이다. 스마트시티 공진화 이론의 핵심 주장은 디지털 도시 공간에서의 AI·데이터 기술과 물리적 도시 공간에서의 사물인터넷 및 자동화 기술이 서로 영향을 주면서 함께 발전함으로써 많은 도시 문제를 해결할 수 있다는 것이다. 물리적 공간에서의 정수장이라는 공장에 AI 등 데이터 기술을 적용, 상수도의 많은 문제를 해결했다는 점에서 이론과 실천의 공진화를 현실에서 구현했다.” -스마트시티 공진화 이론은 상수도 행정에서 어떻게 구현되는지. “상수도 행정에 접목된 공진화 핵심 이론은 정수장이라는 물리적 공간에서 축적된 데이터를 AI로 분석해 알고리즘 기반의 과학적 의사결정을 함으로써, 숙련공이 없이도 누구나 동일한 의사결정으로 정수장 운영을 효율화하는 스마트시티의 대표적 사례라고 할 수 있다. 상수도본부는 정수장이라는 공장을 가진 조직이므로 피지컬 AI를 도입하기 좋은 공공 사례라고 할 수 있다. 또한 정수장에서 나온 데이터가 축적될수록 AI가 똑똑해지고, 똑똑해진 AI 덕분에 인간(실무자)의 의사결정이 정교해지며, 정교해진 행정이 다시 양질의 데이터를 낳는 선순환 구조를 만든다. 이 이론을 부산시 상수도본부가 자체 개발한 AI 융합 공공플랫폼 ‘상수인(iN)’ 2.5와 명장 AI 정수장을 통해 실증했다. 행정적 통찰과 과학기술을 융합해 재정 적자, 베테랑 기술자들의 은퇴, 노후 관로 문제라는 삼중고를 해결한 스마트 혁신 사례로 볼 수 있다.” -부산형 상수도 AI 전환(AX) 모델이 대한민국 물 행정의 표준을 바꾸고 있다는 평가다. “전국 수많은 지방자치단체가 인구 감소로 인한 상수도 전문 인력 부족과 재정 적자, 노후 관로 파손 문제로 골머리를 앓고 있다. 부산에서 검증된 ‘AI 공진화 플랫폼’이 향후 타 지자체에 적용된다면 대한민국 전체의 상수도 누수율을 획기적으로 낮추고 고품질의 안전한 수돗물을 안정적으로 공급하는 기폭제가 될 것이다. 즉 스마트시티의 공진화가 많은 도시 문제를 해결하듯이 상수도 행정에서 디지털 기술과 물리적 공간의 공진화가 상수도 행정의 많은 문제를 해결할 것이다.” -상수도 AI 에이전트는 무엇인가. “묻는 말에만 답하는 생성형 AI를 넘어 목적을 달성하기 위해 행동하는 에이전트 단계, 스스로 판단하고 시스템을 제어하는 ‘알아서 잘하는’ 혁신적인 디지털 동료로 인식하면 된다. 사람이 일일이 시키지 않아도 현 상황을 스스로 인지하고, 필요한 데이터를 조사하며, 최적의 솔루션을 도출해 내고, 텍스트 생성에 그치지 않고 실제 디지털 시스템을 구동하고 현실 세계를 직접 제어하는 실행력을 갖춘 새로운 동료인 셈이다.” -AI 정수장 구상의 기대 효과는. “숙련공 없이도 누구나 같은 의사결정을 하게 함으로써 ‘휴먼 에러 제로’를 도모할 수 있다는 점이다. 그리고 정수장 운영 효율화, 최적화 구현은 곧 수돗물 생산과 관련한 원가 절감으로 이어지는 만큼 상수도 행정의 딜레마 극복의 실마리가 될 것이다.” -AI 도입 시 유의할 사항이 있다면. “정확한 데이터 관리가 중요하다. 입력 데이터가 부정확하면 엉터리 결과를 도출하게 된다. 상수도 직원들의 사용자 경험을 데이터베이스화하는 맞춤형 AI 시스템 개발이 중요하다.”

고객이 ‘이사 전에 단기 투자’ 묻자 “초단기채 60% MMF 20% 등 배분”AI가 투자 포트폴리오 즉시 제안고객 대기 줄고 업무시간 30% 절감5대 지주 AI에이전트 2500개 예정 “내년 2월 이사할 예정이라 돈을 오래 묶어둘 수 없습니다. 단기간 굴릴 만한 상품이 있을까요?” 3일 서울 중구 신한은행 서소문지점. 기자가 이렇게 묻자 창구 직원은 기자의 자금 사용 시기와 투자 성향을 ‘자산관리 인공지능(AI) 에이전트’에 입력했다. 응답 시간은 2초. AI 에이전트는 ①개별 초단기채에 보유 자산의 50~60%를 넣고 나머지는 ②머니마켓펀드(MMF)와 ③파킹통장에 각각 20%씩 보관하라고 제안했다. 개별 초단기채는 정부나 기업 등이 발행한 채권 가운데 만기가 수개월로 짧은 상품이다. 금리 변화에 따른 가격 변동이 작고, 이자까지 받을 수 있어 단기간 자금을 굴릴 때 활용된다. MMF는 투자자의 돈을 단기채권 등에 투자하면서 수시로 입출금할 수 있는 펀드이고, 파킹통장은 하루만 맡겨도 이자를 주면서 필요할 때 바로 꺼낼 수 있는 예금이다. 7개월 후 이사 자금인 만큼 수익보다는 안전성과 현금화 가능성을 우선한 것이다. 화면을 넘기자 예상 수익률과 투자 주제별 추천 상품도 줄줄이 나왔다. 고객이 과거 어떤 상품을 샀는지, 수익률은 어땠는지, 현재 자산은 얼마나 되는지를 종합해 후보 상품을 추려낸 결과다. 기존에는 창구 직원이 투자 상담을 할때 금리와 수익률, 만기, 위험도를 상품별로 일일이 찾아 비교해야 했다. 하지만 이제 AI 에이전트가 여러 선택지를 빠르게 좁혀주는 ‘보조 비서’ 역할을 하는 셈이다. 또 ‘베테랑’이 아니어도 신입 직원 역시 AI 에이전트를 활용하면 일정 수준 이상의 상품 정보를 빠르게 제시할 수 있다. 금융지주들은 AI 에이전트를 활용하면 업무 시간이 약 30% 단축될 것으로 보고 있다. 특히 AI 에이전트는 직원이 어떤 고객에게 언제 연락하고, 무슨 말을 해야 하는지도 알려준다. 예컨대 1억원짜리 예금 만기를 앞둔 고객이 있으면 “오후 3시쯤 전화하라”고 알린 뒤, 재예치나 새로운 상품 가입으로 이어질 수 있는 대화 문구까지 제안한다. 직원이 고객 정보를 일일이 뒤져 영업 대상을 고르는 대신 AI가 가능성이 높은 고객과 적절한 연락 시점을 찾아주는 것이다. 실제 한 은행 직원은 새로운 지점으로 발령받은 뒤 AI 에이전트가 추천한 고객과 영업 방식을 활용해 한 달 만에 법인대출 계약 6건을 따냈다고 한다. 지점의 주요 거래처나 고객 특성을 잘 알지 못하는 직원에게 AI가 ‘인수인계 담당자’ 역할을 한 것이다. 진옥동 신한금융그룹 회장은 연말까지 모든 계열사의 각 부서에 AI 에이전트를 2개씩 개발해 적용하라고 주문했다. 신한금융은 자체 개발한 AI 모델과 외부 모델을 함께 활용해 부서별 업무에 맞는 AI 에이전트를 만들고 있다. 연말 목표치는 1800개다. 다른 금융지주도 AI 비서를 빠르게 늘리고 있다. 우리금융은 AI 에이전트를 적용할 영역으로 388개 과제를 선정했다. KB금융은 270개, 우리금융은 388개, NH농협금융은 67개의 AI 에이전트를 만들 계획이다. 하나금융은 숫자를 늘리는 대신 대출·외환·수출입 등 세 가지 핵심 은행 업무에 집중해 AI의 정확도와 활용도를 높이는 전략을 택했다. 5대 금융지주가 계획한 AI 에이전트를 모두 합하면 연말까지 약 2530개에 달한다.

“내년 2월 이사할 예정이라 돈을 오래 묶어둘 수 없습니다. 단기간 굴릴 만한 상품이 있을까요?” 3일 서울 중구 신한은행 서소문지점. 기자가 이렇게 묻자 창구 직원은 기자의 자금 사용 시기와 투자 성향을 ‘자산관리 인공지능(AI) 에이전트’에 입력했다. 응답 시간은 2초. AI 에이전트는 ①개별 초단기채에 보유 자산의 50~60%를 넣고 나머지는 ②머니마켓펀드(MMF)와 ③파킹통장에 각각 20%씩 보관하라고 제안했다. 개별 초단기채는 정부나 기업 등이 발행한 채권 가운데 만기가 수개월로 짧은 상품이다. 금리 변화에 따른 가격 변동이 작고, 이자까지 받을 수 있어 단기간 자금을 굴릴 때 활용된다. MMF는 투자자의 돈을 단기채권 등에 투자하면서 수시로 입출금할 수 있는 펀드이고, 파킹통장은 하루만 맡겨도 이자를 주면서 필요할 때 바로 꺼낼 수 있는 예금이다. 7개월 후 이사 자금인 만큼 수익보다는 안전성과 현금화 가능성을 우선한 것이다. 화면을 넘기자 예상 수익률과 투자 주제별 추천 상품도 줄줄이 나왔다. 고객이 과거 어떤 상품을 샀는지, 수익률은 어땠는지, 현재 자산은 얼마나 되는지를 종합해 후보 상품을 추려낸 결과다. 기존에는 창구 직원이 투자 상담을 할때 금리와 수익률, 만기, 위험도를 상품별로 일일이 찾아 비교해야 했다. 하지만 이제 AI 에이전트가 여러 선택지를 빠르게 좁혀주는 ‘보조 비서’ 역할을 하는 셈이다. 또 ‘베테랑’이 아니어도 신입 직원 역시 AI 에이전트를 활용하면 일정 수준 이상의 상품 정보를 빠르게 제시할 수 있다. 금융지주들은 AI 에이전트를 활용하면 업무 시간이 약 30% 단축될 것으로 보고 있다. 특히 AI 에이전트는 직원이 어떤 고객에게 언제 연락하고, 무슨 말을 해야 하는지도 알려준다. 예컨대 1억원짜리 예금 만기를 앞둔 고객이 있으면 “오후 3시쯤 전화하라”고 알린 뒤, 재예치나 새로운 상품 가입으로 이어질 수 있는 대화 문구까지 제안한다. 직원이 고객 정보를 일일이 뒤져 영업 대상을 고르는 대신 AI가 가능성이 높은 고객과 적절한 연락 시점을 찾아주는 것이다. 실제 한 은행 직원은 새로운 지점으로 발령받은 뒤 AI 에이전트가 추천한 고객과 영업 방식을 활용해 한 달 만에 법인대출 계약 6건을 따냈다고 한다. 지점의 주요 거래처나 고객 특성을 잘 알지 못하는 직원에게 AI가 ‘인수인계 담당자’ 역할을 한 것이다. 진옥동 신한금융그룹 회장은 연말까지 모든 계열사의 각 부서에 AI 에이전트를 2개씩 개발해 적용하라고 주문했다. 신한금융은 자체 개발한 AI 모델과 외부 모델을 함께 활용해 부서별 업무에 맞는 AI 에이전트를 만들고 있다. 연말 목표치는 1800개다. 다른 금융지주도 AI 비서를 빠르게 늘리고 있다. 우리금융은 AI 에이전트를 적용할 영역으로 388개 과제를 선정했다. KB금융은 270개, 우리금융은 388개, NH농협금융은 67개의 AI 에이전트를 만들 계획이다. 하나금융은 숫자를 늘리는 대신 대출·외환·수출입 등 세 가지 핵심 은행 업무에 집중해 AI의 정확도와 활용도를 높이는 전략을 택했다. 5대 금융지주가 계획한 AI 에이전트를 모두 합하면 연말까지 약 2530개에 달한다.

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

LG AI연구원이 국내 최대 규모인 7500억개 파라미터를 갖춘 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘K-엑사원 2.0’을 공개했다. 모델 규모를 기존보다 3배 이상 키운 데 이어 장문 이해와 코딩, AI 에이전트의 도구 활용 능력을 높여 글로벌 프런티어 모델과의 경쟁에 나선다. LG AI연구원은 31일 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 2차 모델인 K-엑사원 2.0을 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 밝혔다. 파라미터 수는 1차 모델의 2360억개에서 7500억개로 확대됐다. 모델 라이선스에는 누구나 상업적으로 활용할 수 있는 ‘아파치 2.0’을 적용했다. LG AI연구원이 9개 영역의 24개 벤치마크에서 자체 평가한 결과 K-엑사원 2.0은 평균 70.1점을 기록했다. 1차 모델의 63.3점보다 10% 이상 향상된 수준이다. 특히 코딩과 스스로 계획을 세우고 작업을 수행하는 에이전틱 코딩 관련 3개 지표의 평균 성능은 30% 높아졌다. 긴 문서의 맥락을 파악하는 능력도 강화됐다. 글로벌 장문 이해 평가인 ‘오픈AI-MRCR’에서 94.4점, 한국어 장문 평가인 ‘Ko-LongBench’에서 89.6점을 기록했다. 중국 지푸AI의 GLM-5.1이 각각 받은 71.5점과 83.6점을 웃돌았다. 장문 이해 관련 주요 지표 3개의 평균 점수도 GLM-5.1보다 10% 이상 높았다고 연구원은 설명했다. AI가 외부 도구를 적절히 선택해 사용하는 능력을 평가하는 ‘Tau3-Bench Banking’에서는 14.2점을 얻어 GLM-5.1의 11.5점과 알리바바 큐원3.5의 13.4점을 앞섰다. 사용자의 지시를 얼마나 정확하게 이행하는지를 측정하는 평가에서도 GLM-5.1과 딥시크 V4 프로 맥스, 큐원3.5 등과 대등한 성능을 나타냈다. 지원 언어는 기존 한국어·영어·스페인어·독일어·일본어·베트남어에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더한 10개로 확대됐다. 국내 AI 파운데이션 모델 가운데 가장 많은 언어를 지원해 한국형 소버린 AI의 해외 확장 기반도 넓혔다는 설명이다. 한국의 사회·문화적 특수성과 글로벌 윤리 기준 준수 여부를 평가하는 안전성 시험에서도 평균 94.6점을 기록했다. GLM-5.1의 71.3점과 딥시크 V4 프로 맥스의 65.2점, 큐원3.5의 89점을 웃도는 수치다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “국내 연구진이 7500억개 파라미터급 모델의 설계부터 데이터·분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 완수했다”며 “글로벌 프런티어 모델과 같은 체급에서 경쟁할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다. LG AI연구원은 다음 주 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 ‘전문가 AI’ 포트폴리오를 확대한다. 일반 이용자가 K-엑사원 2.0의 실제 사용성을 평가할 수 있는 대국민 평가 사이트와 체험 서비스도 준비하고 있다.

NC AI가 기업의 목표를 이해하고 필요한 일을 스스로 계획해 처리하는 인공지능(AI) 기술 개발에 나선다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발 사업’의 주관기관으로 선정됐다고 31일 밝혔다. 사업 기간은 2026년부터 2029년까지 4년이며 총사업비는 493억 7500만원이다. 이 가운데 국비는 395억원이다. NC AI는 가비아·고려대·연세대와 함께 기업용 에이전틱 AI를 개발한다. 이 AI는 여러 업무 시스템에 흩어진 정보와 회사 규정, 직원별 업무 방식을 파악한 뒤 필요한 일을 순서대로 계획하고 실행한다. 반복 업무나 부서 간 일정 조율 등을 AI가 맡고, 직원은 기획과 의사결정 같은 핵심 업무에 집중하도록 돕는 것이 목표다. NC AI는 AI 구조 설계와 모델 학습, 실행 시스템 구축 등 연구개발 전반을 맡는다. 개발한 기술은 가비아의 그룹웨어에 적용해 실제 기업 환경에서 성능과 안정성을 검증한다. 이후 기업이 바로 활용할 수 있는 서비스로 사업화할 계획이다. 이연수 NC AI 대표는 “AI가 답변만 하는 도구를 넘어 기업의 업무를 함께 수행하도록 하는 연구”라며 “향후 제조와 물류 등 피지컬 AI 분야로도 기술을 확대하겠다”고 말했다.

MS ‘애저 성장’ AI투자 효과 입증메타 대규모 투자로 현금흐름 부담저커버그 개인용 AI에이전트 제시시장, 투자보다 수익화 속도 관심 인공지능(AI) 투자 확대에 나선 마이크로소프트(MS)와 메타의 2분기 실적이 엇갈렸다. 두 회사 모두 매출은 시장 전망을 웃돌았지만, 대규모 투자가 수익과 잉여현금으로 이어지는 속도에서 갈렸다. MS는 클라우드 성장으로 투자 부담을 흡수한 반면, 메타는 비용 증가가 매출 증가를 앞지르며 이익과 현금흐름이 줄었다. MS는 29일(현지시간) 회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기보다 18% 증가한 900억 달러(약 130조원)로 집계됐다고 밝혔다. 시장 전망치(876억 2000만 달러)를 웃돌았다. 기업이 서버와 데이터 저장, AI 연산 등에 쓰는 MS의 클라우드 서비스 ‘애저’ 매출 증가율은 전 분기 40%에서 43%로 높아졌다. 연간 애저 매출은 처음 1000억 달러를 넘었고, ‘MS 365 코파일럿’ 유료 이용자도 3000만명으로 1년 전보다 50% 늘었다. 분기 자본지출은 410억 달러로 69% 증가했다. 이 가운데 약 3분의 2가 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 구매에 쓰였다. 잉여현금흐름은 196억 4000만 달러로 23% 줄었지만, 투자 확대 뒤에도 200억 달러에 가까운 현금을 남겼다. 애저와 코파일럿이 AI 투자비를 뒷받침한 결과다. 메타는 2분기 매출이 608억 달러(약 87조 8000억원)로 전년 동기 대비 28% 늘어 시장 전망치를 웃돌았다. 그러나 비용이 55% 넘게 증가해 영업이익은 8%, 순이익은 14% 감소했다. 자본지출은 310억 8000만 달러로 늘었고 잉여현금흐름은 1년 전 85억 5000만 달러에서 7억 8000만 달러로 90% 넘게 줄었다. 광고 매출은 늘었지만 데이터센터와 AI 모델 개발비가 더 빠르게 불어난 것이다. 메타는 개인용 AI 에이전트를 다음 성장동력으로 제시했다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 “5년 뒤에는 수십억명이 자신의 목표를 이해하고 이를 달성하도록 24시간 돕는 개인용 에이전트를 갖게 될 것”이라고 말했다. 건강, 재무, 인간관계, 경력 관리 등에 쓰이는 대중용 서비스를 만들겠다는 구상이다. 2분기 실적을 발표한 빅테크 중 MS는 기업용 클라우드와 소프트웨어를 통해 AI 수요를 유료 매출로 연결한 반면, 메타와 알파벳은 광고 사업이 성장했음에도 데이터센터 투자 증가로 현금흐름이 크게 줄거나 적자로 돌아섰다. 테슬라도 로보택시와 AI 인프라 투자가 수익으로 이어지기까지 시간이 필요한 상황이다. 시장의 관심이 투자 규모보다 이를 감당할 사업 구조와 수익화 속도로 옮겨가고 있다는 평가가 나오는 가운데 애플과 아마존의 실적은 오는 30일에, 엔비디아는 다음달 26일 나올 예정이다.

KBO리그 사상 최고의 마무리투수로 한 세대를 풍미했던 ‘끝판대장’ 오승환이 첨단 시설을 갖춘 야구전문 트레이닝 공간을 마련해 자신의 노하우를 아낌없이 전수한다. 오승환은 최근 대구광역시 수성구에 전문 스포츠 트레이닝 및 선수 케어 시스템을 갖춘 ‘오승환 퍼포먼스 랩’(Oh Seung Hwan Performance Lab)을 오픈했다. 오승환이 한·미·일 프로야구를 거치면서 쌓은 경험과 글로벌 스포츠 현장에서 활용되는 첨단 스포츠과학 장비를 접목해 데이터 기반의 맞춤형 트레이닝 처방을 제공한다. ‘VALD 측정 시스템’을 통해 선수들의 신체 능력을 정밀하게 측정하고 글로벌 데이터와 비교·분석해 보완이 필요한 부분을 객관적으로 확인시켜주는 것은 물론 초고속 촬영이 가능한 ‘엣저트로닉(Edgertronic) 카메라’를 활용해 투구 동작에서 나타나는 미세한 움직임과 공의 회전 메커니즘을 정밀하게 분석한다. 분석 결과를 바탕으로 선수 개인에게 최적화된 투구 메커니즘 교정 프로그램과 부상 예방 솔루션도 제공한다. 어깨와 고관절의 가동성 향상을 위한 전문 운동 장비도 도입했다. 스마트폰과 연동해 투구 과정에서 나타나는 관절 가동 범위(ROM)와 각속도 등을 측정·분석하는 투구 모션센서도 자체적으로 개발하고 있다. 데이터 분석 능력과 현장 지도 경험, 국제 스포츠 행정 및 운영 경험을 갖춘 코치진과 전문 스태프도 합류했다. 삼성 라이온즈 출신 김대우 총괄 코치를 비롯해 박정준 투수·동작 분석 코치, 김성표 유소년·수비 코치가 선수 지도를 담당한다. 삼성과 kt 위즈에서 트레이닝 파트를 담당했던 황승현 코치와 MLB, 월드베이스볼클래식(WBC) 등 다양한 국제 스포츠 현장에서 행정·운영 경험을 쌓은 KBO 에이전트 구기환 팀장도 오승환과 손을 맞잡았다. 오승환 퍼포먼스 랩은 유소년 선수부터 중·고교 엘리트 선수, 프로 선수, 생활체육인까지 폭넓은 이용자를 대상으로 데이터 기반의 개인 맞춤형 솔루션을 제공할 예정이다. 오승환은 “현역 시절 체득한 경험과 노하우에 첨단 장비를 통해 확보한 정밀 데이터를 더해 최적의 트레이닝 환경을 구축했다. 유소년 선수들이 올바르게 성장하는 것은 물론이고 후배 선수들이 더 안전하고 효율적으로 기량을 끌어올릴 수 있도록 돕겠다”고 각오를 밝혔다.

LG전자가 생활가전과 전장, 냉난방공조(HVAC) 사업의 고른 성장에 힘입어 올해 2분기 역대 최대 실적을 새로 썼다. 로봇과 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 솔루션 등 신사업도 본격적인 성장 궤도에 오르며 실적을 뒷받침했다. LG전자는 30일 연결 기준 올해 2분기 매출 23조 8265억원, 영업이익 1조 5791억원을 기록했다고 공시했다. 지난해 같은 기간보다 매출은 14.9%, 영업이익은 147% 증가했다. 순이익은 7813억원으로 28.1% 늘었다. 매출과 영업이익 모두 2분기 기준 역대 최대 실적이다. LG전자는 중동 전쟁 등 대외 불확실성에도 생활가전 사업이 견조한 경쟁력을 유지한 데다 월드컵 특수 등 스포츠 이벤트 효과와 전장사업 성장세가 더해지며 실적을 견인했다고 설명했다. 비상경영 체제를 통한 비용 효율화와 미국 관세 환급액이 일회성 수익으로 반영된 점도 수익성 개선에 기여했다. 기업간거래(B2B) 사업도 성장세를 이어갔다. B2B 매출은 전년보다 5% 증가한 6조 5000억원을 기록했다. 가전 구독 사업 역시 해외 시장 확대에 힘입어 6600억원의 매출을 올리며 전년 대비 5% 성장했다. 사업본부별로는 생활가전을 담당하는 HS사업본부가 매출 7조 757억원, 영업이익 6859억원을 기록했다. 프리미엄 제품과 볼륨존을 동시에 공략하는 전략과 공급망 최적화, 관세 환급 효과가 실적 개선을 이끌었다. TV 사업을 담당하는 MS사업본부는 프리미엄 TV 판매 확대와 글로벌 사우스 시장 성장, 웹 운영체제(OS) 플랫폼 사업 호조에 힘입어 매출 5조 1146억원, 영업이익 2194억원을 거뒀다. 전장사업을 담당하는 VS사업본부는 매출 3조 259억원, 영업이익 1912억원으로 분기 기준 역대 최대 실적을 기록했다. 분기 매출은 2개 분기 연속 3조원을 넘어섰다. HVAC 담당 ES사업본부는 해외 에어컨 판매 확대에 힘입어 매출 2조 7261억원, 영업이익 2358억원을 기록하며 견조한 성장세를 이어갔다. LG전자는 하반기에도 성장세를 이어간다는 계획이다. 생활가전은 글로벌 사우스 시장을 중심으로 수익성을 강화하고 로봇 액추에이터 사업을 본격화한다. TV는 프리미엄 제품과 웹OS 플랫폼 사업을 확대하고, 전장은 수주잔고를 기반으로 수익성 중심의 성장을 이어갈 방침이다. 특히 AI 데이터센터(AIDC) 냉각 솔루션은 미래 성장축으로 집중 육성한다. 최근 자체 개발한 냉각수 분배장치(CDU)는 글로벌 AI 데이터센터의 핵심 공급망 진입을 앞두는 등 사업 성과도 가시화되고 있다. 김창태 LG전자 최고재무책임자(CFO·부사장)는 이날 열린 2분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “그동안 적극적으로 추진해 온 해외 수주 노력의 성과가 하나둘 구체화되고 있다”며 “상반기 AIDC 냉각솔루션 수주로 6000억원을 확보했고, 연내 수조원 수준의 수주 확보를 목표로 하고 있다”고 말했다. 로보틱스 사업에 대해선 핵심 부품의 개발·제작을 넘어 데이터 플랫폼, AI 에이전트, 로봇 플랫폼을 통합한 고객 맞춤형 솔루션까지 제공하는 것으로 목표로 하고 있다. 김 부사장은 “최근 신설한 로보틱스사업센터는 사업 기회 발굴과 공급망 구축·관리, 제조와 판매까지 로보틱스 사업 전반을 총괄하고 핵심 역량을 결집하는 완결형 사업 구조를 구축할 것”이라며 “관련 자회사·투자회사와 역량을 모으고 그룹 계열사 및 외부 파트너와의 협력도 주도하는 역할”이라고 밝혔다. 액추에이터의 경우 창원에 파일럿 생산라인을 구축해 초도 물량의 안정성을 검증 중이다. 김 부사장은 “하반기에는 안정적인 품질 확보를 위한 추가 인프라를 구축하고, 잠재 고객을 대상으로 수주 활동을 전개해 본격적인 양산체제에 속도를 낼 것”이라고 말했다.

삼성SDS가 클라우드와 인공지능(AI) 사업 호조에 힘입어 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 성장세를 이어갔다. 두나무와 스테이블코인 등 가상자산 협업에 나서며 사업 기회를 확대하는 추세다. 삼성SDS는 30일 연결 기준 올해 2분기 매출이 3조 7178억원으로 지난해 같은 기간보다 5.9% 증가했다고 공시했다. 영업이익은 2318억원으로 0.7% 증가했고, 순이익은 1841억원으로 4.6% 늘었다. 사업별로는 정보기술(IT) 서비스 부문이 실적을 견인했다. IT서비스 매출은 1조 7625억원으로 전년 동기 대비 5% 증가했다. 특히 클라우드 사업 매출은 7794억원으로 17% 늘었으며, 대외 클라우드 사업 매출은 75% 급증했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 확대와 공공·민간 분야의 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업 성장에 힘입어 클라우드서비스제공(CSP) 사업 매출도 24% 증가했다. 금융권 인공지능(AI) 전환 사업과 조선업 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 확대 영향으로 클라우드관리서비스(MSP) 사업 매출도 17% 늘었다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장(부사장)은 이날 실적발표 컨퍼런스콜에서 “중앙 정부 지능형 업무혁신 사업은 현재 47개 부처, 18만 명을 대상으로 진행 중”이라며 “올해 말까지 30개 부처, 13만 명 확보를 목표로 사업 확산에 집중하고 있다”고 밝혔다. AI 풀스택 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 지난달 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업 핵심 사업자로 선정됐으며, 이달에는 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’ 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 금융권에서는 우리은행 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정된 데 이어 한국수출입은행의 생성형 AI 시스템 구축 사업도 수주했다. 이날 컨퍼런스콜에서는 두나무와의 협력 계획도 공개됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 “두나무 지분 투자는 단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자”라며 “스테이블코인 인프라와 가상자산 기반 금융 시스템통합(SI), AI 기반 차세대 결제 사업 등 다양한 사업 기회를 염두에 두고 있다”고 밝혔다. AI 인프라 투자도 확대한다. 삼성SDS는 현재 110메가와트(MW) 규모인 AI 인프라를 2029년 230MW까지 늘리고, 2031년에는 설계·구축·운영 사업을 포함해 800MW 이상으로 확대할 계획이다. 이를 통해 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 급증하는 AI 수요에 적극 대응한다는 방침이다.

올해 상반기 국내 사이버 침해사고 신고가 지난해 같은 기간보다 19.5% 증가한 것으로 나타났다. 특히 디도스(DDoS·분산서비스거부) 공격과 랜섬웨어 감염이 큰 폭으로 늘면서 주요 위협 요인으로 부상했다. 생성형 인공지능(AI) 확산에 따른 새로운 보안 위협도 빠르게 커지고 있는 것으로 분석됐다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 30일 발표한 ‘2026년도 상반기 국내 사이버위협 동향’에 따르면 올해 상반기 KISA에 신고·접수된 침해사고는 총 1236건으로 집계됐다. 이는 지난해 상반기(1034건)보다 19.5% 증가한 수치다. 다만 신고가 가장 많았던 지난해 하반기(1349건)와 비교하면 8.4% 감소했다. 국내 민간 전문가들은 지난해 통신 3사 침해사고가 신고에 대한 기업 인식 개선으로 이어져 이같은 추세를 보이고 있다고 분석했다. 유형별로 살펴보면 디도스 공격 증가세가 가장 두드러졌다. 올해 상반기 공격 신고는 373건으로 지난해 같은 기간과 비교해 56.7%가 증가했다. 랜섬웨어 신고도 큰 폭으로 증가했다. 지난해 상반기 82건에서 올해 145건으로 76.8% 상승하며 악성코드 감염 신고의 72.1%를 차지했다. 반면 서버 해킹은 487건으로 지난해 상반기 531건과 비교해 8.3%가 감소했지만 여전히 전체 침해사고의 39.4%를 차지하며 가장 큰 비중을 유지했다. 과기정통부와 KISA는 국내외 정보보안 전문기업 15개사 전문가들과 함께 올해 상반기 사이버 침해사고 핵심 유형으로 생성형 AI 확산에 따른 보안 위협, 오픈소스 공급망 공격, 국제 핵티비스트의 국내 대상 디도스 공격, 이중 갈취형 랜섬웨어, API 및 계정 탈취를 통한 개인정보 유출 등 5가지를 도출했다. 특히 AI 에이전트는 이메일·코드 저장소·클라우드 서비스·협업 플랫폼 등 외부 시스템과 연결돼 자율적으로 업무를 수행하면 공격 표면을 크게 넓힐 수 있다고 경고했다. 또 국제 핵티비스트 그룹이 국내 공공기관과 민간기업을 공격 대상으로 지목하면서 디도스 공격에 대한 경계가 높아진 만큼 비상 대응 체제를 갖춰야 한다고 당부했다.

삼성전자가 올해 2분기 연결 기준 매출 171조 5000억원, 영업이익 89조 5000억원을 달성했다고 30일 밝혔다. 반도체(DS) 부문 영업이익만 89조 2000억원에 달한다. 매출과 영업이익은 전 분기 대비 각각 28%, 56% 증가해 역대 최대 실적을 기록했다. DS 부문 매출은 127조 5000억원, 영업이익은 89조 2000억원으로 집계됐다. 특히 메모리의 경우 에이전틱 AI(Agentic AI)가 확산되며 수요 강세를 보인 서버향 제품 중심으로 적극 대응해 역대 최대 분기 실적을 달성했다는 게 삼성전자 측의 설명이다. 또 차별화된 성능의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급을 확대하고 업계 최초로 7세대인 HBM4E 샘플을 출하하며 기술 경쟁력을 강화했다. 시스템LSI는 전반적인 수요 감소에도 모바일 SoC(System on Chip) 및 센서 판매 확대로 상반기 역대 최대 매출을 달성했다. 파운드리(위탁 생산)는 HBM 베이스 다이와 미주 고객 중심의 제품 수요 증가로 매출이 증가하는 등 실적이 개선됐다. 완제품을 만드는 디바이스 경험(DX) 부문은 매출 48조원, 영업손실 8000억원을 기록했다. 프리미엄 및 AI 제품 판매 확대로 매출이 전년 대비 증가했으나, 부품 원가 상승에 따라 영업이익이 하락하며 적자 전환했다. DX 부문은 부품 원가 급등과 수요 위축이라는 이중고 속에서도 프리미엄 판매 확대, 서비스 사업 다각화, AI 대전환과 로봇 등 신사업 육성으로 정면 돌파에 나선다는 전략이다. 연구개발비용은 16조원으로 역대 최대를 기록하는 등 미래 기술 경쟁력 확보를 위한 투자를 지속하고 있다. 삼성전자 관계자는 “하반기에도 반도체 수요 강세가 이어지며, 전사 실적은 성장할 것으로 전망된다”고 밝혔다.

NHN이 게임 분야 AI 인재를 발굴하기 위한 채용 연계형 해커톤 ‘넥스트 AI 네트워크 2026’(NAN 2026)의 참가자를 모집한다고 29일 밝혔다. NAN 2026은 AI를 활용한 게임 개발 역량을 갖춘 인재를 발굴하기 위해 마련된 행사로, NHN의 AI 중심 업무 혁신 전략의 일환으로 진행된다. 국내 게임 산업 인재 양성을 위해 마련된 이번 행사는 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원이 후원한다. 참가는 만 19세 이상이면 누구나 가능하며, 개인 또는 3인 이하 팀으로 지원할 수 있다. 참가 희망자는 다음달 10일까지 신청 페이지를 통해 참가 신청서와 사전 과제를 제출하면 된다. 과제는 플레이 가능한 게임 빌드와 시연 영상, 게임 소개서, AI 활용 기술 문서 등으로 구성되며, 심사를 거쳐 본선 진출 10개 팀이 선정된다. 본선은 오는 9월 4일부터 6일까지 경기 판교 NHN 사옥 ‘플레이뮤지엄’에서 진행된다. 참가팀은 공개된 주제에 맞춰 48시간 동안 게임 프로토타입과 AI 에이전트 설계서 등을 개발해 제출한다. 최종 심사를 통해 대상(5000만원), 최우수상(2000만원), 우수상(1000만원) 등 총 8000만원의 상금이 수여된다. 수상자 전원에게는 NHN 채용 최종 면접 기회가 제공되며, 입사 후 근속 기간에 따라 별도의 보너스도 지급된다. NHN은 이번 행사를 통해 실무 역량을 갖춘 AI 인재를 확보하고, 이를 실제 채용으로 연계해 게임 분야 AI 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 김상호 NHN 게임사업부문 대표는 “NAN 2026은 AI를 활용한 새로운 게임 경험을 실제 결과물로 구현해 볼 수 있는 게임 특화 해커톤”이라며 “창의적인 아이디어와 도전 정신을 가진 인재들의 많은 참여를 기대한다”고 말했다.

SK텔레콤이 29일 수학·과학 추론 능력 등을 강화한 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이투(A.X K2)’를 공개했다. A.X K2는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 공개하는 두 번째 초거대 모델이다. 직전 모델(A.X K1)에 비해 매개변수(파라미터)가 5190억개(519B) 규모에서 6880억개(688B)로 확대했다. A.X K2는 자체 개발한 ‘SGA’ 구조를 적용해 긴 문맥에서도 필요한 정보만 선별해 처리하도록 설계됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 K1보다 32.2%포인트 향상됐고, 장문 이해와 에이전트 관련 평가는 83.9%포인트 개선됐다. SK텔레콤은 최근 출시된 큐원, 딥시크, 키미 등 해외 오픈소스 모델과 동급 수준의 성능을 확보했다고 설명했다. SKT는 A.X K2의 활용 범위를 제조·국방·바이오 등 산업 현장으로 넓힌다는 구상이다. 제조 영역에서는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다. 또 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3가지를 개발했다. 바이오 분야로 진출도 검토 중이다. SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있다. 일상생활 영역에서는 A.X K2 경량 모델을 SKT의 에이닷 서비스에 적용하고 있다. SKT는 A.X K2의 후속 모델을 조(兆) 단위 매개변수 규모로 확장한다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

페르소나에이아이(페르소나AI·대표 유승재)는 에티버스이피에이(ETEVERS ePA·대표 이종규·구본훈)와 피지컬AI(Physical AI) 사업의 공동 수주 및 구축·운영을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 계획·판단·실행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)에 미국산 4족 보행 로봇과 5G 특화망을 결합해 공공 분야 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)을 구현하는 데 목적이 있다. 양사는 대화형 AI 기반 의사결정 기능과 로봇의 현장 수행 역량을 연계한 엔드투엔드(End-to-End) 피지컬AI 서비스를 공동으로 구축할 계획이다. 페르소나AI는 에이전틱 AI 기반 업무 자동화 기술과 멀티에이전트 시스템, 대화형 AI 플랫폼, AI 워크플로우 오케스트레이션 기술을 바탕으로 소프트웨어 플랫폼을 제공한다. AI가 단순 질의응답을 넘어 업무를 분석하고 여러 시스템과 연동해 실행하는 자동화 기술을 통해 공공기관의 디지털 전환을 지원할 방침이다. 에티버스이피에이는 미국산 4족 보행 로봇과 5G 특화망 인프라를 기반으로 로봇 플랫폼 공급과 현장 구축, 기술 지원, 사업화를 담당한다. 초저지연·고신뢰성의 5G 특화망은 AI와 로봇 간 실시간 데이터 처리와 원격 제어를 지원해 안정적인 운영 환경을 제공한다. 양사는 AI와 로봇, 통신 인프라를 유기적으로 연계해 실제 현장에서 활용 가능한 피지컬AI 서비스 모델을 구현할 계획이다. 또한 AI 소프트웨어와 로봇 하드웨어를 하나의 업무 플랫폼으로 통합해 AI가 업무를 분석·지시하면 로봇이 이를 수행하고, 현장에서 수집된 데이터가 다시 AI로 환류되는 자동화 체계를 구축할 예정이다. 이를 통해 시설 안전 점검, 산업 현장 순찰, 공공 인프라 관리, 재난 대응, 국방·보안 등 다양한 분야에서 자율 운영 체계 구축이 가능할 것으로 기대된다. 업계에서는 이번 협약이 단순한 로봇 공급을 넘어 AI와 로봇, 통신 인프라를 하나의 플랫폼으로 통합하는 피지컬AI 생태계 구축 사례라는 점에서 의미가 있다고 평가한다. 최근 글로벌 시장에서도 AI가 실제 물리 환경에서 작업을 수행하는 피지컬AI가 차세대 산업 트렌드로 주목받고 있는 만큼, 국내에서도 관련 기술의 상용화가 본격화될 것으로 전망된다. 유승재 페르소나AI 대표는 “피지컬AI 시대에는 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 로봇과 긴밀하게 협력하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것”이라며 “이번 협약을 계기로 에이전틱 AI와 로봇, 5G 특화망을 하나의 플랫폼으로 연결해 공공 분야를 시작으로 다양한 산업의 하이퍼오토메이션 시장을 선도해 나가겠다”고 말했다. 이종규 에티버스이피에이 대표는 “AI와 자율주행 로봇, 5G 특화망의 유기적인 결합을 통해 피지컬AI 시대의 경쟁력을 확보하고 시장을 선도해 나가겠다”고 밝혔다. 양사는 향후 실무협의회를 구성해 공동 사업 발굴, 기술 검증(PoC), 공공 프로젝트 제안, 기술 고도화 등을 단계적으로 추진하며 국내 피지컬AI 시장 확대에 협력할 예정이다.

AI 에이전트가 기업의 데이터를 읽고 분석해 업무에 활용되는 흐름이 확산되면서, 업계에서는 모델 성능 못지않게 데이터의 최신성과 활용 가능성이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 최근 개발 현장에서는 코드를 세세하게 작성하지 않고 자연어 지시를 바탕으로 결과물을 만드는 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’ 흐름이 주목받고 있다. 기획자가 짧은 시간 안에 프로토타입을 구현하고, 비개발 직군이 업무에 필요한 페이지나 자동화 도구를 직접 만드는 사례가 늘면서, 소프트웨어 제작의 진입장벽이 낮아지고 있다는 평가도 나온다. 이 같은 변화는 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 이어지고 있다. AI 에이전트가 실시간에 가까운 판단과 자동화를 수행하려면 지속적으로 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터 접근이 원활하지 않으면 결과의 정확도와 활용성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입 과정에서 모델 자체보다 데이터를 확보·정리·갱신하는 방식이 더 큰 운영 과제가 될 수 있다는 시각도 제기된다. 이 같은 흐름은 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 옮겨가는 모습이다. AI 에이전트가 실시간 의사결정을 내리려면 끊임없이 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터에 대한 접근이 제한되면 에이전트가 오작동할 위험이 커질 수 있다는 우려가 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입의 병목이 모델 자체보다 ‘데이터를 다루는 방식’에 있을 수 있다는 시각도 제기된다. 참조하는 데이터가 며칠 전 상태에 머물러 있다면, 에이전트가 내놓는 답변의 신뢰도 역시 낮아질 수 있다는 지적이다. 문제는 이 데이터를 수집하는 스크래퍼를 만들고 유지하는 일 자체가 상당한 개발 리소스를 요구한다는 점이다. 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 스크래퍼가 멈추기 일쑤여서, 전담 개발 인력이 없는 기업이라면 데이터 확보 단계에서부터 병목을 겪는 경우가 많다. 검색 환경의 변화도 이런 흐름을 부채질한다. 이용자가 검색창에 단어를 입력하던 방식에서, AI에게 맥락을 설명하고 답을 구하는 방식으로 무게 중심이 옮겨가면서, 콘텐츠와 데이터의 가치도 특정 키워드를 얼마나 반복했는지보다 주제와 맥락에 얼마나 밀접하게 연결돼 있는지로 판가름 나는 추세다. 결국 얼마나 ‘관련성 높은’ 데이터를 실시간으로 확보하느냐가 AI 서비스의 품질을 가르는 변수가 되고 있는 셈이다. 결국 관건은 코딩 지식 없이도 이런 데이터 파이프라인을 얼마나 빠르게 구축할 수 있느냐다. 실제로 세계 1위 웹 데이터 플랫폼 브라이트데이터(Bright Data)는 스크래퍼 스튜디오(Scraper Studio)를 통해 원하는 웹사이트와 필요한 데이터를 자연어로 설명하면 AI가 곧바로 실행 가능한 스크레이퍼를 만들어주는 방식을 택했다. 전 세계 2만개 이상의 조직에 웹 데이터 인프라를 제공해 온 브라이트데이터가 이 서비스를 한국 시장에서 주력으로 내세우는 이유이기도 하다. 데이터를 다루는 기술의 눈높이가 개발자에서 비개발자로 넘어가는 흐름 속에서, 자연어 한 줄로 웹 데이터를 확보하는 방식이 기업의 AI 전략을 어떻게 바꿔놓을지 주목된다. 결국 데이터를 먼저, 그리고 정확하게 읽는 쪽이 AI 경쟁에서 앞서 나갈 가능성이 크다. 데이터 수집의 진입장벽이 낮아질수록, 그 격차는 기술력보다 실행 속도에서 갈릴 것이라는 전망도 나온다.

엔비디아가 세계 주요 빅테크와 사이버 보안 기업, 연구기관을 아우르는 개방형 인공지능(AI) 보안 연합체를 출범시키며 글로벌 생태계 구축에 나섰다. AI의 진화와 함께 중요성이 커질 수밖에 없는 보안·안전 분야에서 연합 전선을 구축하며 엔비디아의 AI 협력 사슬을 공고히 하려는 것으로 풀이된다. 엔비디아는 27일 AI 안전과 사이버 보안 강화를 위한 글로벌 협력체인 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스’를 공식 출범했다고 밝혔다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 소프트웨어와 AI 에이전트를 보호하기 위한 개방형 기술 및 보안 도구를 공동 개발·공유하는 연합체다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 새로운 보안 위협이 커지는 상황에서 개방형 AI 모델과 에이전트 하네스, 각종 보안 기술을 함께 개발해 취약점을 선제적으로 발견하고 대응하자는 취지로 결성됐다. 앤트로픽의 AI 보안 프로젝트 ‘프로젝트 글래스윙’과도 비슷한 취지다. 엔비디아는 이번 얼라이언스를 통해 개방형 AI 모델과 모델 가중치, 데이터, 차세대 에이전트 하네스 연구를 제공할 계획이다. AI 에이전트의 행동을 테스트하고 추적·감사할 수 있도록 지원하는 오픈소스 연구 프로젝트 ‘누아(NOOA)’도 깃허브를 통해 공개했다. 창립 파트너에는 엔비디아를 비롯해 마이크로소프트(MS), IBM, HPE, 델 테크놀로지스, 팔란티어, 세일즈포스, SAP, 지멘스, 클라우드플레어, 크라우드스트라이크, 데이터브릭스, 허깅페이스, 스페이스X, 리눅스 재단 등 글로벌 기업과 연구기관 약 40곳이 참여했다. 특히 국내에서는 SK텔레콤과 네이버가 창립 회원사로 이름을 올렸다. 국내 대표 AI 기업들이 글로벌 AI 보안 규범과 개방형 기술 표준을 논의하는 초기 멤버로 참여하면서 향후 AI 보안 분야에서도 영향력을 확대할 기반을 마련했다는 평가가 나온다. SK텔레콤은 이날 AI 서비스와 AI 데이터센터(AIDC), AI 에이전트 사업을 확대하는 가운데 글로벌 파트너들과 함께 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계 조성에 앞장설 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 AI 산업의 개방형 혁신과 건전한 AI 생태계 구축을 위한 국제 협력에도 적극 참여할 예정이다. 네이버는 자체 AI 개발 역량과 오픈소스 AI 생태계 참여 경험을 바탕으로 글로벌 AI 보안 기술 개발과 생태계 확장에 기여한다는 입장이다. 엔비디아는 최근 AI 기술을 전략 자산으로 관리하려는 폐쇄적 움직임이 확산하는 가운데 AI 보안은 개방형 생태계를 중심으로 발전해야 한다는 입장을 재차 강조해 왔다. 엔비디아는 “정책 입안자와 규제 당국은 개방형 모델과 하네스, 보안 도구를 AI 정책의 위험 요소가 아닌 방어 자산으로 인식해야 한다”며 “최첨단 개방형 AI 시스템을 일괄적으로 제한하면 방어 역량이 약화하고 소수의 폐쇄형 사업자에게 권한과 의존도, 취약성이 집중될 위험이 있다”고 밝혔다.

버넥트가 육군의 ‘AR·AI 기반 정비지원체계 전투실험’ 사업을 따내며, 육군종합군수학교를 거점 삼아 본격적인 정비 교육 실증 시험에 돌입한다고 밝혔다. 본 사업은 국방 중소·벤처 기업이 개발한 제품과 기술을 실제 부대 환경에서 검증해 군 전력화로 연결하는 공모 사업이다. 국방부는 2023년 ‘국방혁신 4.0’ 선포 이후 AI 등 첨단과학기술 도입을 확대해 왔으나, K-방산 수출 확대로 국산 무기체계 정비 수요는 늘어나는 반면 국내 숙련 정비 인력은 빠르게 줄어 기존 기술교범만으로는 어려운 정비를 제대로 수행하기엔 부족하다는 인식이 늘어나고 있다. 본 과제는 XR·AI 기반 정비지원체계를 군 교육 현장에 이식해 이러한 공백을 해소하는 데 초점을 맞춘다. 버넥트는 본 실증에 VIRNECT Make(AR 콘텐츠 저작 도구), VIRNECT View(AR 뷰어), ChatX(온프레미스 LLM 기반 AI 에이전트), AR 스마트 글라스를 투입한다. 정비병이 착용한 AR 스마트 글라스에는 실제 부품 위 정비 위치와 순서가 화면으로 겹쳐 표시되고, 정비 도중 음성으로 묻는 질문에 부대 내 폐쇄망에서 동작하는 AI 에이전트가 정비 수치와 절차를 실시간으로 답할 예정이다. 교관은 현장 상황에 맞춰 지시문이나 위험 구역 표시를 직접 수정해 교육생 화면에 즉시 반영할 수 있다. 본 과제 기술은 버넥트의 ‘휴먼 중심 피지컬 AI’ 전략 가운데, 사람이 디바이스의 지원을 받아 현장에서 임무를 수행하는 영역에 해당한다. 버넥트는 2024년 ‘방산혁신기업 100’에 선정된 이후 한컴라이프케어와 훈련통제 소프트웨어(SW)를 공동 개발했고, 2025년 6월에는 산업통상자원부의 산업용 XR 디바이스 통합기술 국책과제를 207억 원 규모로 수주해 차세대 현장 AI 디바이스 개발에 들어갔다. 올해는 ‘2026 초격차 스타트업 1000+’ 방산 트랙에 선정됐고, 과학기술정보통신부의 멀티모달 감각 AI 통합 R＆D 71억 원 규모와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI 디지털 트윈 안전관리 사업까지 잇따라 수주하며 공공·방산 영역에서 사업을 지속적으로 넓혀 왔다. 본 실증은 해병대에 이어 두 번째 ‘실전 부대 검증’ 단계라는 점에서 의미를 갖는다. 버넥트는 이번 성과를 발판 삼아 타 교육단 및 정비부대로 적용 범위를 넓히고, 전군 표준 정비지원체계 편성과 K-방산 수출품의 후속 군수지원 체계 디지털 전환까지 사업 영역을 적극적으로 확장할 방침이다. 버넥트 관계자는 “산업 현장에서 축적해 온 XR·AI 원격 지원 기술을 군 교육·정비 체계로 전환·이식하는 것이 본 과제의 목표”라며 “본 실증이 완료되면 비숙련 정비병도 숙련 교관에게 직접 배우듯 어려운 정비를 수행할 수 있을 전망”이라고 밝혔다. 이어 이번 실증 사업의 성과를 토대로 전군 도입을 가속화하고, 향후 글로벌 시장까지 무대를 점진적으로 넓혀 나갈 계획이라고 덧붙였다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.