- LLM 라우터, 하나의 API로 220여 개 AI 모델 통합 운용- 솔라 프로 4 추가…오는 9월 11일까지 이용료 90% 할인 글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24(대표 이재석)가 자사 인공지능(AI) 운용 인프라 ‘LLM 라우터(LLM Router)’에 국내 AI 기업 업스테이지의 최신 대규모언어모델 ‘솔라 프로 4(Solar Pro 4)’를 새롭게 탑재했다고 밝혔다. 이와 함께 서비스 도입을 기념하는 이용료 할인 혜택도 제공한다. 이번 프로모션은 오는 9월 11일까지 진행된다. 행사 기간 동안 LLM 라우터 이용자는 별도의 신청이나 등록 절차 없이 솔라 프로 4를 90% 할인된 가격에 이용할 수 있다. 이번에 추가된 솔라 프로 4는 실제 업무 환경에서 AI 에이전트 활용에 최적화된 모델이다. 긴 문서 분석과 터미널 작업, 여러 단계의 도구 호출이 필요한 복합 업무에 활용할 수 있으며, 계약서·보고서·데이터 파일 여러 개를 한 세션에서 함께 다루는 작업도 지원한다. 이용자는 LLM 라우터를 통해 별도 개발이나 설정 변경 없이 사용 중인 API 엔드포인트를 그대로 유지한 채 솔라 프로 4를 이용할 수 있다. 카페24 LLM 라우터는 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 220여 개 AI 모델을 하나의 API로 통합해 이용할 수 있는 서비스다. 이용자가 입력한 요청의 작업 유형을 분석해 코딩·추론·번역·창작 등에 적합한 AI 모델을 자동 연결하며, 사용할 모델 범위를 미리 지정하면 그 안에서만 모델을 선택하도록 설정할 수 있다. 새로운 모델을 도입하거나 기존 모델을 교체할 때도 별도 연동 부담 없이 하나의 환경에서 유연하게 대응할 수 있다. 비용, 속도, 처리량 등 이용자가 설정한 기준에 따라 동일 모델을 제공하는 AI 서비스 제공사 중 적합한 곳으로 자동 연결하는 기능도 갖췄다. 특정 모델이 응답하지 않으면 사전에 설정한 대체 모델이 요청을 이어받아 작업 연속성을 높인다. 이용자는 실시간 대시보드에서 요청 수, 비용, 토큰 사용량, 모델별 성공·실패 비율 등을 한눈에 확인할 수 있다. 카페24는 앞으로도 LLM 라우터의 지원 모델과 AI 서비스 제공사 범위를 지속 확대할 계획이다. 빠르게 등장하는 신규 AI 모델을 고객이 신속하게 활용하고, 업무 목적과 비용·성능 조건에 맞는 모델을 유연하게 선택·운영할 수 있는 환경을 강화한다는 방침이다. 카페24 관계자는 “AI 모델이 빠르게 늘어나는 환경에서 고객이 목적에 맞는 모델을 손쉽게 도입하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 솔라 프로 4 추가와 프로모션을 통해 고객의 AI 활용 선택지를 더욱 넓혀 나가겠다”고 말했다.

중국의 13세 소녀가 인공지능(AI)을 활용해 만든 ‘가상 부모’ 앱으로 사흘 만에 약 380만원을 벌어 화제다. 전문적인 코딩 교육을 거의 받지 않았지만 원하는 기능을 말로 설명하면 코드를 만들어주는 AI를 활용해 프로그램을 완성했다. 26일 중국란뉴스와 상관뉴스 등 현지 매체에 따르면 상하이에 사는 중학교 2학년 주수한(13)은 지난 21~23일 항저우에서 열린 AI 마케팅 경진대회 ‘마케톤’(Markethon)에서 3위를 차지했다. 이 대회는 별도의 심사위원 없이 실제 매출로 순위를 가렸다. 50여개 참가팀이 48시간 동안 AI 제품을 판매하고 소비자가 실제로 지불한 금액을 기준으로 수상자를 결정했다. 주수한이 내놓은 제품은 가상 학습 도우미 ‘짜이창’(在场)이다. 부모 사진을 올리면 화면에 부모 모습을 본뜬 가상 캐릭터가 나타나 아이가 공부하는 동안 곁을 지킨다. 컴퓨터 카메라가 아이가 휴대전화를 보거나 자리를 뜨는 모습을 감지하면 가상 부모가 음성으로 주의를 준다. 공부가 끝난 뒤에는 아이가 얼마나 집중했는지 분석한 보고서도 제공한다. 제품을 만든 계기는 자신의 경험이었다. 주수한은 “부모님이 항상 곁에서 공부를 지켜볼 수 없고 나도 숙제하다 집중력이 흐트러져 몰래 휴대전화를 볼 때가 있었다”고 말했다. 이어 “‘엄마가 화났다’와 같은 기능도 처음에는 있었지만 삭제했다”며 “고자질하는 앱을 만들고 싶지 않았다. 아이에게도 어느 정도 여유를 주고 싶었다”고 설명했다. 아이의 행동을 부모에게 일일이 알리는 방식도 피했다. 여러 차례 주의를 줬는데도 같은 행동이 반복될 때만 부모에게 알림을 보내도록 했다. 코딩 거의 안 배웠는데…AI와 대화하며 앱 완성 주수한은 전문적인 프로그래밍 교육을 거의 받지 않았다. AI 도구를 처음 사용한 것도 약 1년 전이었다. 그는 원하는 기능을 자연어로 설명하고 AI가 프로그램 구조를 정리해 코드를 만들도록 했다. 오류가 발생하면 다시 AI에 해결 방법을 물었다. 아이디어를 떠올린 뒤 핵심 기능을 구현하는 데 걸린 시간은 3~4일 정도였다. 앱이 완성되자 초등학교 입학을 앞둔 남동생이 첫 사용자가 됐다. 남동생을 대상으로 시험하면서 가능성을 확인한 뒤 대회에 출품했다. 대회 기간에는 약 90건의 주문이 들어왔다. 순이익은 1만 8295위안으로 약 377만원이다. 대회 3위 상금 5000위안(약 103만원)도 별도로 받았다. 다만 수익이 오롯이 앱 기능과 주수한의 판매 능력만으로 나온 것은 아니다. 주수한의 어머니는 중국판 틱톡인 더우인에서 활동하는 크리에이터다. 어머니가 방송과 짧은 영상을 통해 딸의 제품을 소개하면서 전체 주문의 상당수가 이 경로를 통해 들어왔다. 주수한은 “계속 돈을 내고 사용하는 사람이 있다면 기능을 보완해 정식으로 판매하고 싶다”며 “AI를 사용하면서 좋은 아이디어만 있다면 실제 제품으로 만들 수 있다는 것을 알게 됐다”고 말했다. 13~14세가 AI 앱 잇달아 개발…“출발선부터 다르다” 반응도AI를 활용해 직접 제품을 만드는 중국 청소년은 주수한뿐만이 아니다. 또 다른 13세 학생 뤼쓰퉁은 학교 영어회화 수업이 충분하지 않다고 느껴 24시간 대화할 수 있는 AI 영어회화 서비스 ‘칭와와이자오’(青蛙外教·개구리 원어민 교사)를 개발했다. 어려운 프로그래밍 개념을 일상적인 비유로 설명해 주는 ‘샤오후리장다이마’(小狐狸讲代码·꼬마 여우의 코딩 설명)도 만들었다. 예를 들어 프로그램의 ‘변수’를 ‘채소를 넣어두는 냉장고’에 빗대 설명하는 방식이다. 중국 매체들은 뤼쓰퉁이 지금까지 100개가 넘는 AI 응용프로그램을 만들었으며 일부 제품은 아마존웹서비스(AWS) AI 경진대회 결선에 진출하고 상업용 개발 주문도 수주했다고 전했다. 베이징에 사는 중학교 2학년 장무란(14)은 제품 구상부터 시제품 제작과 홈페이지 개설까지 자동화하는 AI 창업 플랫폼 ‘클로파운더’(ClawFounder)를 개발했다. 장무란은 이 제품으로 중관춘에서 열린 AI 개발대회에서 우승해 상금 20만 위안(약 4100만원)과 AI 서비스에서 사용할 수 있는 100억 토큰을 받았다. 또 또래 학생들과 팀을 꾸려 성인 개발자들이 참가한 해커톤에 출전해 샤오홍슈 게시물을 분석하고 개선점을 알려주는 프로그램도 만들었다. AI가 전문적인 코딩 지식이 없는 사람도 아이디어를 실제 제품으로 구현할 수 있도록 개발 문턱을 낮췄다는 평가가 나온다. 다만 이를 누구나 따라 할 수 있는 성공 사례로 받아들이기는 어렵다는 반응도 적지 않다. 현지 누리꾼들은 “우선 상하이 출신이어야 한다”, “상하이 아이들은 지방 소도시 아이들보다 교육 자원과 기회가 많고 부모의 교육관도 다르다. 애초에 출발선부터 앞서 있다”는 등의 반응을 보였다.

애플 맥 미니는 저렴한 가격에 사용할 수 있는 개인용 미니 컴퓨터로 등장했습니다. 하지만 AI 시대에는 로컬 AI 장치로 더 인기를 끌고 있습니다. 특히 오픈클로(OpenClaw) 머신으로 인기가 높습니다. 오픈클로는 사용자의 컴퓨터를 직접 제어하고 메신저로 소통하며 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트 프로그램입니다. 단순한 답변이나 초안 작성을 넘어 파일 조작, 프로그램 실행, 이메일 전송 등을 대신하는 AI 비서로 활용할 수 있습니다. 맥 미니가 오픈클로 머신으로 인기가 높은 이유는 M 시리즈 프로세서의 높은 AI 성능과 통합형 메모리 구조, 상대적으로 낮은 전력 소모와 비용, 작은 크기 덕분입니다. 24시간 켜 놓는 개인 AI 비서로 사용하기 위해서는 전력 소모가 낮을수록 유리합니다. 비슷한 성능의 x86 컴퓨터와 비교할 때 맥 미니는 전력 소모가 상당히 낮고 고장 가능성도 작습니다. AI 성능 확 끌어올린 M6 맥 미니이런 점을 반영해 맥 미니에 탑재되는 M 시리즈 프로세서는 세대가 올라갈수록 AI 성능을 강화하고 있습니다. 8월 25일 발표된 신형 M6 맥 미니 역시 이런 추세를 고스란히 반영해 AI 성능을 대폭 개선했습니다. M6는 애플 최초의 2㎚ 제품으로 TSMC의 N2 노드에서 제작됩니다. M6에서 눈에 띄는 변화 중 하나는 고성능·고효율 코어의 두 가지 구성이던 CPU가 고성능·중간·고효율의 세 가지 구조로 바뀌었다는 점입니다. 2개의 슈퍼 코어와 4개의 퍼포먼스 코어, 6개의 고효율 코어 등 총 12코어로 바뀌었는데, 기존 4+6 구성과 비교해 멀티스레드 성능이 20% 정도 빨라졌다는 게 애플의 주장입니다. 이런 트리플 구성은 앞으로 프로, 맥스 등 다른 버전에도 적용될 것으로 보입니다. 이보다 더 중요한 변화는 듀얼 16코어 뉴럴 엔진(Neural Engine)으로 연산 능력이 최대 두 배 증가했다는 것입니다. 다만 단순히 AI 연산 능력이 두 배 증가한 것은 아닙니다. 대신 LLM을 구동할 때 초기 단계인 프리필(prefill)을 주로 가속해 첫 토큰이 나올 때까지 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 실제 토큰이 생성되는 디코드 단계에서는 메모리 대역폭이 중요한데, M6 맥 미니는 대역폭이 170GB/s로 이전보다 10% 이상 빨라졌습니다. 여기에 12코어로 늘어난 GPU는 각 코어마다 신경 가속기를 지녀 최대 AI 연산 성능이 30% 정도 향상됐습니다. 전반적인 성능 향상을 감안하면 M6 맥 미니의 AI 성능은 이전 세대보다 높아져 로컬에서 LLM을 구동하거나 오픈클로 머신으로 사용할 때 진가를 발휘할 것으로 보입니다. 다만 이제는 기본 모델이 899달러(국내 출시가 149만 9000원)에 달해 비싼 가격이 부담입니다. 특히 좀 더 큰 모델을 돌리기 위해 메모리나 저장장치를 추가하면 가격이 크게 올라가는 것이 걸림돌이 될 것으로 보입니다. 더 강력해진 M5 울트라…가격은 ‘전문가급’이런 문제는 최상위 모델인 맥 스튜디오에서 더 두드러집니다. M4 울트라를 건너뛰고 발표된 M5 울트라 맥 스튜디오는 앞서 공개한 M5 프로(듀얼 다이)를 다시 두 개 붙여 쿼드 다이 형태로 제조했습니다. 다이 연결 대역폭은 4.4TB/s 이상으로 1.76배 개선돼 다이 수가 늘어난 데 따른 병목을 최소화했습니다. CPU 코어 수는 36코어로 증가했는데, 개선된 고성능 코어 덕분에 연산 능력이 높아져 애플 주장으로는 CPU 성능이 싱글스레드는 최대 25%, 멀티스레드는 최대 30% 향상됐습니다. M5 울트라 역시 AI 성능을 강화했습니다. 모든 GPU 코어(최대 80코어)에 신경망 가속기를 탑재해 AI 관련 매트릭스 연산(LLM 프리필, 이미지 생성 등)에서 상당한 성능 향상이 예상됩니다. 애플에 따르면 LLM 프롬프트 처리(LM Studio 기준) 성능도 최대 4배 수준으로 향상됐습니다. 여기에는 GPU 성능뿐 아니라 메모리 대역폭이 819GB/s에서 1.2TB/s로 늘어난 것도 영향을 미친 것으로 보입니다. 하지만 M5 울트라 맥 스튜디오는 가격이 5499달러로 인상돼 이제는 전문적인 용도로 사용하는 경우에도 다소 부담스러운 가격이 됐습니다. 96GB 메모리와 1TB SSD를 지닌 기본 모델도 949만원에 달합니다. 업무 목적이 아니라 단지 내 컴퓨터에서 AI 모델을 돌리기 위해 지불하기에는 너무 많은 비용입니다. 오픈클로 머신으로 맥 미니의 인기는 계속되겠지만, 맥 스튜디오는 전문가 영역으로 사용 범위가 더 좁아질 것으로 보입니다.

엔비디아가 시장 전망을 웃도는 2분기 실적을 내놓고 다음 회계연도에도 가파른 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’이 본격 양산에 들어간 데다 AI 수요가 일부 빅테크를 넘어 여러 AI 연구소와 스타트업, 피지컬 AI 등으로 넓어지고 있다는 판단에서다. 다만 급등하는 메모리 가격은 수익성에 부담을 주고 있고, 엔비디아의 대규모 AI 투자를 둘러싼 ‘순환금융’ 논란도 이어지고 있다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(5~7월) 매출이 962억 2100만 달러로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 시장 예상치 약 923억 달러를 웃돌았다. 핵심인 데이터센터 매출은 890억 달러로 117% 늘었고 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 전망치 2.09달러를 넘어섰다. 3분기 매출 전망치도 1080억 달러로 시장 예상치 약 1042억 달러보다 높게 제시했다. 중국 데이터센터용 컴퓨팅 매출은 전망에 반영하지 않았다. “AI가 변곡점”…베라 루빈 본격 양산시장 관심은 이미 그 이후의 성장세로 옮겨갔다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 이날 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 팩트셋이 집계한 시장 전망치인 약 45%를 크게 웃돈다. 공급 부족이 이어지는 상황에서도 AI 컴퓨팅 수요가 계속 늘어날 것으로 본 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “AI는 이제 유용한 일을 하고 있고 토큰은 생산성과 수익을 만들어내고 있다. 이제 컴퓨팅이 곧 매출”이라고 말했다. 이어 “지난해 이맘때는 한 곳의 연구소가 투자를 이끌었지만 지금은 새로운 AI 연구소와 스타트업이 생겨나고 여러 프런티어 연구소가 동시에 확장하고 있다”고 강조했다. AI 투자가 정점을 지났다는 우려와 달리 실제 AI 활용처와 고객층이 함께 넓어지고 있다는 설명이다. 차세대 AI 플랫폼 베라 루빈도 본격 양산에 들어갔다. 코어위브와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네비우스에서 이미 베라 루빈 기반 랙이 가동되고 있다. 황 CEO는 “AI 인프라 구축이 전속력으로 진행되고 있다”며 “현재 본격 양산 중인 베라 루빈은 바로 이 순간을 위해 만들어졌다”고 말했다. 블랙웰에 이어 새 플랫폼을 빠르게 투입해 급증하는 AI 연산 수요를 따라잡겠다는 전략이다. 메모리값 급등에 수익성 압박하지만 메모리 가격 급등은 엔비디아에도 부담이 되고 있다. AI 서버용 HBM(고대역폭메모리)과 D램 수요가 급증하면서 메모리 확보 비용이 크게 늘었기 때문이다. 2분기 매출총이익률은 75.0%였지만 엔비디아는 3분기에는 74.0%±0.5%포인트로 낮아질 것으로 예상했다. 콘퍼런스콜에서는 메모리 가격 상승 등의 영향으로 매출총이익률이 2027회계연도 4분기 71~72% 수준까지 내려간 뒤 2028회계연도에는 72~73%로 회복할 것으로 내다봤다. 원가 상승에 대응해 제품 가격도 올릴 계획이다. 엔비디아는 다음 회계연도 1분기부터 가격 인상을 추진할 방침이다. 앞서 블룸버그는 베라 루빈과 그레이스 블랙웰 기반 AI 서버의 내년 초 출하 가격이 15% 이상 오를 수 있다는 통보를 주요 고객사들이 받았다고 보도했다. 메모리 종류와 탑재량에 따라 인상 폭은 달라질 전망이다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스에는 긍정적인 신호다. 베라 루빈 생산이 늘수록 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 함께 커진다. 엔비디아는 메모리를 중심으로 공급망 확보를 위한 구매 약정도 크게 늘렸으며 공급 제약이 2028회계연도까지 이어질 것으로 보고 있다. 메모리 업체가 가격과 물량 협상에서 우위를 이어갈 수 있는 환경인 셈이다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 차세대 메모리 공동 개발을 위한 다년간 기술 협력도 발표했다. ‘순환금융’ 논란엔 “전략적 투자”엔비디아의 자금 지원이 AI 칩 수요를 스스로 만들어내는 것 아니냐는 ‘순환금융’ 논란도 이날 관심을 모았다. 엔비디아는 최근 AI 기업에 대한 지분 투자와 데이터센터 사업에 대한 신용 지원을 잇달아 확대하고 있다. 이와 별도로 아폴로와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR과 독립적인 금융 플랫폼을 만들어 장기간에 걸쳐 5000억 달러 이상의 제3자 자본을 AI 인프라에 끌어들이겠다고 밝혔다. 이 5000억 달러는 엔비디아가 직접 투자하는 자금이나 특정 고객에게 제공하는 단일 금융 약정은 아니다. 크레스 CFO는 콘퍼런스콜에서 이러한 자금 지원을 전략적 투자라고 설명했다. 오픈AI 등 선도 AI 기업이 컴퓨팅 자원 부족으로 성장에 제약을 받고 있는 만큼 자금과 인프라를 지원해 AI 생태계를 키우는 것이 엔비디아에도 도움이 된다는 것이다. 회사는 투자 자체에서 수익을 얻는 동시에 컴퓨팅 수요를 확대할 수 있다고 보고 있다. 다만 시장에서는 엔비디아의 금융 지원이 확대될수록 AI 칩 수요 가운데 얼마가 실제 최종 수요에서 나오고, 얼마가 금융 구조의 도움을 받고 있는지를 확인해야 한다는 경계도 이어지고 있다. 시장 반응은 긍정적이었다. 엔비디아 주가는 실적 발표 직후에는 방향을 잡지 못했지만 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 70% 성장 전망 등이 공개된 뒤 시간외 거래에서 4% 넘게 올랐다. 실적 자체뿐 아니라 베라 루빈 양산과 강한 AI 수요 전망이 투자자들의 우려를 누그러뜨린 것으로 풀이된다.

박현주 미래에셋그룹 회장이 최근 인수한 가상자산 거래소 디지털X와 관련 2027년 흑자 전환과 내년 상반기 중 2000억~3000억원 규모 추가 증자 구상을 밝혔다. 26일 박 회장은 서울 종로구 포시즌스호텔에서 열린 디지털X 임직원들과 상견례 자리에서 “디지털X가 흑자가 나면 내년 1분기 중 추가 증자를 하려고 한다”며 “2000억~3000억원 규모로 전략적 투자자들에게 하겠다”고 말했다. 이는 지난 12일 단행한 500억원 규모 증자에 이은 추가 자본 확충 계획이다. 그는 이어 “상황을 봐서 디지털X와 거래하는 고객에게도 제3자 배정 기회를 주려고 한다”며 “어떻게 생각하는지 상의해 보라”고 임직원들에게 주문했다. 그러면서 박 회장은 향후 디지털X의 경영에서 ‘정직’을 가장 중요한 원칙으로 꼽았다. 가상자산 거래소의 무분별한 알트코인 상장과 관련해 박 회장은 “고객의 80~90%가 물을 먹었다고 하는데 제가 보기엔 이건 사기”라고 강하게 비판했다. 이날 박 회장이 강조한 성장 전략은 ‘전통 자산과 디지털 자산의 융합’이다. 그는 미래에셋에 보관된 고객 자산이 1500조원인 점을 들어 이를 디지털자산 150조원으로 만들겠다는 1차 목표를 제시했다. 상품군으로는 단순 가상자산 거래나 스테이블코인보다는 실물연계자산(RWA)과 토큰증권(STO)에 무게를 뒀다. 끝으로 박 회장은 “미래에셋에 고객자산 1500조원이 보관됐다는 점을 알아야 한다. 이게 디지털화될 것”이라며 “미래에셋이 과감하게 증자하고 글로벌하게 다양한 투자를 한다면 2027년 흑자 달성을 할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

온체인 외환(FX) 인프라 기업 KiiChain이 메인넷 출시를 계기로 글로벌 유통 및 인프라 파트너십 확대에 나선다. KiiChain은 지난 8월 14일 메인넷을 출시했으며, 현재까지 플랫폼 누적 거래액이 6억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 월평균 거래액은 약 10% 증가하고 있으며, 전체 거래량 가운데 약 90%가 기업 고객을 통해 발생했다고 회사 측은 설명했다. 현재 이용자는 35만 명 이상이며 기업 고객은 200곳 이상이다. 토큰화 계약이 체결된 실물자산(RWA) 파이프라인은 명목가치 54억 달러 규모다. 이는 계약이 체결된 잠재 자산 규모로, 아직 온체인에서 발행된 자산은 아니다. KiiChain은 고객과 거래 수요를 공급하는 ‘유통 파트너십’과 각 시장의 규정을 준수하며 안정적으로 거래할 수 있도록 지원하는 ‘인프라 파트너십’을 함께 확대하고 있다. 유통 부문에서는 결제·금융·상업 네트워크 및 온체인 금융 플랫폼과 총 9건의 파트너십을 체결했다. 콜롬비아 결제 핀테크 Spectre는 KiiChain을 기반으로 하루 약 200만 달러의 거래를 처리하고 있다. 미국 증권거래위원회(SEC)에 등록된 투자자문사 In On Capital은 파나마 네트워크의 가맹점 6만 곳을 온보딩하고 있다. 1Money Network와 Stable은 자사 서비스에 KiiChain의 FX 인프라를 적용했으며, ZigChain·Noon Capital·OrbitEarn은 RWA와 수익형 금융상품을 이용자에게 제공한다. 현재 KiiChain은 콜롬비아 페소, 브라질 헤알, 멕시코 페소 등 3개 통화 회랑을 현지 인허가 사업자와 운영하고 있다. Hyperlane, Union, rhino.fi, Rome Protocol, Euclid Protocol 등과의 연동으로 100개 이상의 블록체인 생태계와도 연결돼 있다. KiiChain은 오는 10월 수익형 볼트를 출시하고, 11월에는 미국 달러·아르헨티나 페소 통화 회랑과 미국 가상계좌 서비스를 선보일 계획이다. 이후 일본 엔화, 유로·영국 파운드, 칠레 페소, 페루 솔(PEN)로 지원 범위를 단계적으로 확대한다. KiiChain은 현지 규제 사업자와 블록체인 인프라를 결합해 신흥시장 이용자가 하나의 네트워크에서 통화를 교환하고 자금을 수취·결제하며 자산을 운용할 수 있는 온체인 금융 환경을 구축한다는 방침이다.

글로벌 금융 IT 솔루션 기업 에데나(EDENA)의 이욱 대표가 오는 9월 16일과 17일 미국 뉴욕 타임스퀘어에서 열리는 ‘UN 블록체인 위크 2026’의 기조연설자(Keynote / Fireside Speaker)로 무대에 오른다. 제81차 UN 총회(UNGA 81) 공식 주간과 연계해 열리는 이번 행사는 주요국 정상과 중앙은행 고위 인사, 글로벌 정책 입안자, 기관 투자가 및 빅테크 핵심 관계자들이 대거 집결하는 글로벌 금융·기술 서밋이다. 이욱 대표는 공식 기조연설과 파이어사이드 챗(Fireside Chat) 무대에 오르며, 글로벌 정책 결정자 및 주요 투자자들과의 네트워킹과 ‘워싱턴 엘리트 투자 서밋 ＆ 갈라’ 비공개 만찬에 참석해 자체 기술 경쟁력을 공유할 예정이다. 이번 행사에서 이 대표는 ‘디지털 자산을 위한 주권급 청산 인프라 구축’을 주제로 발표를 진행한다. 단순한 토큰 발행(Issuance) 생태계를 넘어 레거시(기존) 금융망의 소스 코드를 개작하지 않는 비침습(Non-invasive) 방식으로 토큰화 예금과 디지털 자산을 연계하는 ‘제3의 글로벌 금융 청산 레일’ 아키텍처를 집중 소개할 계획이다. 에데나의 핵심 솔루션인 ‘EID(Edena Interface Device) 정산 스위치’는 글로벌 뱅킹 솔루션 기업 실버레이크 엑시스(Silverlake Axis)와의 협력을 통해 개발된 비침습 분산 원장 라우팅 인프라다. 금융기관의 노후화된 코어 메인프레임 설정을 1%도 수정하지 않고 방화벽(DMZ) 최전선에 플러그인 형태로 부착되는 것이 특징이다. 실증을 마친 후 아세안 38개국 137개 시중은행을 지원하는 실버레이크의 현지 엔지니어 네트워크(2,400여 명 규모)를 활용해 연동 은행 전체로 복사·붙여넣기(Copy ＆ Paste) 방식의 패치를 배포할 수 있는 확장성을 갖췄다. 이욱 대표는 “오는 9월 하버드대 서밋 발표와 UN 총회 주간 뉴욕 타임스퀘어 기조연설을 기점으로 ‘EDENA Nexus 글로벌 라운드’를 본격 가동할 것”이라며, “현재 추진 중인 500억 달러($50B+) 규모의 국내외 대형 금융지주, 카드사, 증권사 및 글로벌 대기업 파이프라인의 상용 PO(Purchase Order) 체결을 가속화하고, 실버레이크의 137개 글로벌 은행망을 거점으로 아시아·중동·아프리카를 잇는 차세대 주권급 금융 정산의 ‘글로벌 표준(Global Standard)’을 완성하겠다”고 포부를 밝혔다.

현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

- AI 에이전트·표준화 데이터·실시간 처리 기술 활용 사례 소개- DeFi 넘어 의약품 물류·파일 인증·호텔 예약 등 다양한 분야 프로젝트 참여- 총 4개 부문에서 10개 프로젝트 선정…총 1만 5000달러 지원 더그래프(The Graph)는 지난 7월 포르투갈 리스본에서 열린 글로벌 Web3 해커톤 ‘ETHGlobal Lisbon 2026’에서 자사의 데이터 인프라를 활용한 10개 프로젝트를 수상작으로 선정했다고 밝혔다. ETHGlobal은 블록체인 개발자들이 다양한 서비스와 프로토타입을 개발하는 해커톤 시리즈다. 더그래프는 이번 리스본 행사에서 총 1만 5000달러의 상금을 지원했으며, AI 개발 도구, AI 활용 사례, 기존 프로젝트 고도화, 표준화 데이터 제품 활용 등 4개 부문에서 수상작을 선정했다. 이번 수상작에서는 더그래프의 온체인 데이터 인프라를 활용해 AI 에이전트, 실시간 데이터 처리, 표준화된 데이터 구조 등을 구현한 사례가 소개됐다. 적용 분야도 탈중앙화금융(DeFi) 관련 프로젝트를 비롯해 의약품 콜드체인 물류, 파일 인증, 호텔 예약 등으로 다양하게 나타났다. AI 개발 도구 부문에서는 Pista가 1위를 차지했다. Pista는 서브스트림스(Substreams)를 활용해 블록체인 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 지갑과 프로토콜의 이상 행동을 탐지하는 시스템을 개발했다. ArcBook과 deeptrace는 각각 온체인 주문 시스템과 여러 디파이 프로토콜의 데이터를 하나의 방식으로 조회하는 AI 도구를 선보였다. AI 활용 사례 부문에서는 의약품 콜드체인 물류 데이터를 활용하는 ColdProof와 AI 에이전트를 활용한 호텔 예약 서비스 BookerBob이 선정됐다. ColdProof는 운송 과정에서 수집되는 센서 데이터를 더그래프를 통해 조회할 수 있도록 구현했으며, BookerBob은 AI 에이전트를 활용한 예약 과정에 이용자 관련 정보를 반영하는 구조를 개발했다. 기존 프로젝트 고도화 부문에서는 EQLTY, Justify, Binary Stamp가 수상했다. EQLTY는 자연어로 입력한 투자 목표를 여러 AI 에이전트가 분석하고 거래 기능으로 연결할 수 있도록 설계했으며, 서브스트림스를 활용해 로빈후드 체인(Robinhood Chain)의 유니스왑 V4 주식 토큰 풀 데이터를 처리했다. Justify는 예측시장 데이터를 서브그래프로 재구성했으며, Binary Stamp는 파일의 생성 및 변경 이력을 온체인에서 확인할 수 있는 인증 시스템을 개발했다. 표준화 데이터 제품 활용 부문에서는 Am I cooked와 atlas가 선정됐다. 두 프로젝트는 여러 프로토콜에 적용할 수 있는 표준화된 데이터 구조를 활용해, 프로토콜별로 별도의 연결 방식을 구축하는 대신 하나의 질의 방식으로 여러 서비스를 조회할 수 있도록 했다. 이번 수상작에서는 온체인 데이터를 실시간으로 처리하거나 표준화된 구조로 활용하는 방식 등 다양한 데이터 활용 사례가 확인됐다. 일부 프로젝트는 새로운 프로토콜을 추가할 때 기존 데이터 구조를 활용하는 방식을 적용해 개발 과정의 효율성을 높이는 방향을 제시했다. 이번 ETHGlobal Lisbon에서는 AI 에이전트와 다양한 서비스에 온체인 데이터를 활용한 프로젝트들이 수상작으로 선정됐다. 더그래프는 서브그래프(Subgraphs)와 서브스트림스(Substreams)를 기반으로 온체인 데이터의 조회와 실시간 처리를 지원하고 있으며, 개발자들이 데이터를 활용할 수 있는 인프라를 제공하고 있다.

한때 AI 및 반도체 관련 주식들을 크게 출렁거리게 만든 중국 딥시크(Deepseek)가 새로운 인공지능(AI) 모델인 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’을 출시하면서 가격을 인상했습니다. 새 프로 모델의 가격은 100만 토큰당 일반 입력 3위안, 출력 6위안이며 이전 처리 내용을 재활용하는 캐시 입력은 0.025위안입니다. 그리고 사용자가 몰리면서 응답 시간이 길어지는 피크 시간대(오전 9시~오후 12시, 오후 2~6시) 요금은 일반 입력 9위안, 출력 27위안으로 크게 높아졌습니다. 여기에 저렴한 V4 플래시 모델 역시 피크 시간대 가격을 4배 올리기로 했습니다. 이와 같은 가격 인상은 최근 사용자가 몰리면서 불가피한 결과였다는 분석도 나오고 있습니다. 딥시크는 최신 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수입이 어려워지면서 H100 기준 2만 개 정도의 연산 자원에 의존해 서비스를 제공해 왔습니다. 그러면서도 서방 모델과 견줄 수 있는 높은 성능과 매우 저렴한 가격을 책정해 사용자가 몰렸습니다. 딥시크는 토큰 소비량 기준으로 구글이나 오픈AI를 넘어섰고 최근엔 월 사용량 기준으로 앤스로픽에 이어 2위를 차지하기도 했습니다. 그 비결은 연산 효율이 뛰어난 모델에 있습니다. 최근 공개한 ‘V4-Flash-0731’의 경우 단 2840억 개의 파라미터만을 가지고 있음에도 불구하고, 수조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정되는 앤스로픽 오푸스에 근접한 성능을 제공합니다. 이렇게 제한된 연산 자원으로도 높은 성능의 서비스가 가능했던 비결은 MoE(Mixture of Experts) 구조에 있습니다. MoE는 일부 파라미터만 활성화시켜 연산 자원을 최대한 적게 소모하는 구조로 같은 하드웨어로 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. V4-Flash-0731의 경우 실제 활성화되는 파라미터는 130억 개 정도에 불과합니다. 여기에 하드웨어 최적화를 위해 어텐션/메모리 최적화로 KV 캐시를 줄였습니다. 또 유료 서비스에서 중요한 에이전트·코딩·도구 사용 성능을 높이기 위해 이에 특화된 사후 훈련(Post-training)으로 성능을 끌어올렸습니다. 그리고 DSpark(speculative decoding) 같은 몇 가지 방식을 더해 제한된 하드웨어에서 성능을 최대로 높일 수 있습니다. 하지만 이것도 사용자가 몰리면서 한계에 부딪힌 상태입니다. 더구나 DeepSeek-V4-Pro-0813은 모델 파라미터가 1.6조 개에 달하고 MoE 구조를 지녔어도 활성 파라미터가 490억 개에 달합니다. 아무리 하드웨어 최적화를 해도 제한된 연산 자원으로 전 세계에서 쏟아지는 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 결국 딥시크는 가격을 전체적으로 올리면서 수요를 분산하고, 이렇게 벌어들인 자금으로 추가 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이됩니다. 현재 엔비디아 칩 수입 금지로 인해 딥시크가 선택할 수 있는 대안은 화웨이 GPU입니다. 대표적인 제품은 어센드 950으로 딥시크에 따르면 어센드 950의 4대가 엔비디아 GB 300 한 대의 성능과 비슷하다고 합니다. 참고로 이 GPU에는 CXMT 메모리가 사용됩니다. 앞서 지난 5월 투자자 콜 유출 자료에서 딥시크 창업자 량원펑이 “화웨이가 약 1만 6000개의 Ascend 950 카드를 할당했다”고 말한 것으로 보도된 바 있습니다. 따라서 대략 GB 300 기준 4000장 정도의 연산 자원을 추가로 확보한 것으로 보이는데, 이는 서방의 대규모 하이퍼스케일러와 비교하면 터무니없이 적은 연산 자원입니다. 물론 이렇게 한정된 연산 자원을 지니고도 최적화를 통해 토큰 소비량 2위로 껑충 뛰어오른 점을 생각하면 딥시크가 무시할 수 없는 AI 업계의 다크호스임을 이해할 수 있습니다. 가격 인상 후 딥시크는 실적을 개선한 후 증시에 상장할 것으로 예상됩니다. 현재 내년 상장을 목표로 IPO를 준비 중인 것으로 알려져 있으며 이를 통해 증시에서 막대한 자금을 끌어올 것으로 예상됩니다. 그러면 약점으로 지적되어 온 연산 자원 확보를 위한 실탄도 넉넉히 마련할 수 있습니다. 화웨이 GPU가 같은 성능의 엔비디아 GPU 대비 더 비싼 것으로 알려져 있긴 하나 뛰어난 모델 효율성을 감안하면 충분히 서방 모델과 경쟁할 수 있다는 계산이 깔려 있을 것입니다. 다만 그전에 가격을 인상해도 충분히 사용자를 잡아 둘 수 있는 성능을 보여줘야 합니다. 최근 오픈AI는 GPT 5.6 일부 모델의 가격을 대폭 인하하면서 중국발 저가 AI와 경쟁에 나선 상태이며 키미 K3, 알리바바의 Qwen 같은 중국 내 다른 경쟁자들도 만만치 않은 상대입니다. 딥시크가 다른 경쟁자를 제치고 토큰 사용량 점유율을 높여 나갈 수 있을지 주목됩니다.

중국산 오픈 웨이트 모델인 키미 K3는 미국의 프런티어 인공지능(AI) 모델과 맞먹는 성능으로 시장에 큰 충격을 안겼습니다. 앤스로픽 AI 모델의 지식 증류를 통해 사실상 기술을 탈취했다는 비판이 나오기도 했지만, 2.8조개의 파라미터를 지닌 초거대 모델을 증류만으로 만들 순 없기 때문에 이제 중국의 AI 기술을 더 이상 무시할 수 없다는 의견도 우세합니다. 더구나 모든 가중치를 공개하는 중국의 개방형 AI 모델이 장기적으로 보면 시장을 잠식할 수 있다는 우려도 만만치 않습니다. 누구나 모델을 받아서 내부적으로 돌릴 수 있기 때문에 내부 정보 유출을 꺼리는 기업이나 기관에서 상당히 매력적인 대안일 뿐 아니라 자사 서비스에 맞춤형으로 개조도 자유롭습니다. 하드웨어를 이미 가지고 있거나 저렴하게 대여할 수 있다면 서비스 비용도 낮출 수 있습니다. 다만 이렇게 되면 비싼 돈을 주고 미국의 프런티어 AI 모델을 누가 쓰겠냐는 우려가 나오는 것도 당연합니다. 결국 중국 개방형 AI 모델이 노리는 것도 이것이라는 비판도 적지 않습니다. 지금까지 IT 생태계는 개방형과 오픈 소스를 찬양해 왔지만, 개방형 AI 앞에서는 목소리가 달라지고 있습니다. 여기에 개방형 AI 모델을 악용하는 사람이나 집단이 나올 수 있다는 걱정도 있습니다. 하지만 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 ‘미래는 모두의 것’이라는 제목의 글에서 “초인공지능을 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다”며 개방형 AI를 지지하는 주장을 펼쳤습니다. 물론 악용 가능성도 인정하면서 모델의 개발 중간 단계부터 감시와 관리가 필요하다는 점은 인정했지만, 개방형 모델의 필요성을 역설한 것입니다. 아마도 저커버그가 갑자기 개방형 모델을 지지한 이유 중 하나는 미국이 폐쇄형 모델로 가는 반면 중국은 개방형 모델로 갈 경우 장기적으로 대부분의 국가들이 누구나 쓸 수 있는 중국 모델에 종속될 것이라는 우려일 것입니다. 사람들이 모두 중국산 개방형 AI만 사용한다면 생태계 역시 여기에 종속될 것입니다. 그리고 결국은 하드웨어 역시 종속될 수 있습니다. 현재 AI 가속기는 엔비디아 칩이 중심이지만, 중국산 AI GPU에서 훈련된 중국 AI 모델은 중국산 하드웨어에서 잘 돌아가게 될 것이기 때문입니다. 따라서 메타가 개방형 AI를 지지하면서 모델을 공개하기로 한 것은 상당한 의미가 있습니다. 물론 앤스로픽이나 오픈 AI처럼 실제 유료 사용자가 많지 않은 것도 이런 결정을 내린 배경 중 하나일 것입니다. 하지만 주요 빅테크 기업이 개방형 모델을 지지하면서 미국산 개방형 모델이 중국산 개방형 모델의 강력한 경쟁자가 될 가능성이 높아졌습니다. 다만 첫술부터 배부를 순 없다는 속담처럼 먼저 공개한 ‘뮤즈 글리머’(Muse Glimmer)의 성능은 사실 아주 인상적이진 않습니다. 뮤즈 글리머는 뮤즈 스파크처럼 대형 모델을 지식 증류해 만든 작은 로컬 모델로 30B(300억개)의 파라미터를 지니고 있습니다. 작다고는 해도 4비트 양자화 모델도 18GB 정도 크기이기 때문에 완전히 그래픽처리장치(GPU)에 올리려면 24GB 메모리가 필요하고 맥 같은 통합 메모리를 사용하는 경우 32GB 이상 모델이 추천됩니다. 현재 비슷한 위치에 있는 개방형 모델은 구글의 젬마 4(Gemma 4) 31B dense 모델과 알리바바의 Qwen 3.6 27B dense 모델인데 뮤즈 글리머는 코딩이나 일반 작업에서 더 우수하진 않지만, 여러 단계의 임무를 수행하는 에이전트 기능면에서 우수하다는 평가가 나오고 있습니다. 그러나 당장 경쟁 모델을 위협할 수 있을 정도의 인상적인 성능을 보여주진 않고 있습니다. 여기에 아직 모델이 하나뿐인 점도 약점입니다. 알리바바 Qwen의 경우 대형부터 중소형 모델까지 여러 모델이 있고 코딩 전용 모델인 코더 등 다양한 모델이 있어 사용자가 상황에 맞춰 고를 수 있는 선택지가 넓습니다. 대항마로 나온 젬마 4 역시 스마트폰에서 돌릴 수 있는 작은 모델에서 비교적 큰 31B 모델까지 선택의 폭이 좀 더 넓습니다. 특히 Qwen과 젬마 모두 MoE(Mixture of Expert) 기능을 지원해 개인 컴퓨터에서도 빠른 토큰 속도를 확보할 수 있습니다. 특히 Gemma 4 26B A4B QAT(Quantization-Aware Training) 모델은 학습 단계부터 양자화를 시뮬레이션해서 압축 시 발생하는 품질 손실을 효과적으로 줄였습니다. 덕분에 QAT 4비트 버전은 용량을 약 14.4GB 수준으로 줄여 16GB 메모리의 GPU나 개인용 노트북에서도 원활하게 굴러가면서도 성능은 57.7GB의 용량을 지닌 16비트 모델에 근접해 큰 인기를 끌고 있습니다. 뮤즈 글리머는 MoE 모델이 없는 단일 모델로 속도가 MoE 모델보다 느릴 수밖에 없지만, 대신 DFlash 드래프터 모델이라는 소형 보조 모델을 사용해 속도를 높일 수 있습니다. 메타가 발표한 데이터에 따르면 RTX 5090 카드에서는 3.1배, M5 Max에서는 1.8배, M4 Max에서는 1.5배 빠른 응답 속도를 제공합니다. Dense 모델의 단점인 높은 사양과 느린 응답 속도를 개선한 것으로 주목받고 있습니다. 메타의 뮤즈 글리머는 현시점에서는 그렇게 인상적인 성능을 지닌 개방형 AI라고 보긴 어렵습니다. 하지만 구글 젬마가 그랬던 것처럼 이후 버전에서 성능을 높여 나가면서 다양한 기능과 모델을 선보인다면 개방형 AI 부분에서 새로운 강자가 될 수 있습니다. 메타의 개방형 AI 승부수가 통할 수 있을지 주목됩니다.

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

오픈AI와 앤트로픽에 이어 메타의 인공지능(AI) 모델도 보안 시험 도중 외부 기관 시스템에 무단 침입한 사실이 확인됐다. 스스로 판단하고 행동하는 AI가 사람의 작은 설정 실수를 실제 해킹으로 이어지는 사례가 잇따르면서, 첨단 AI를 개발자가 제대로 통제할 수 있는지를 둘러싼 우려가 커지고 있다. 메타는 5일(현지시간) 자사 코딩 특화 모델 ‘뮤즈스파크 1.1’이 독립 검증업체 이레귤러의 보안 시험 과정에서 외부 기관 한 곳의 시스템 취약점을 이용해 무단 침입했다고 밝혔다. 시험 환경의 설정 오류로 모델이 인터넷에 연결되자, 외부망에서 발견한 취약점을 실제 공격에 활용한 것이다. AI가 격리 환경인 ‘샌드박스’를 스스로 빠져나간 것은 아니었다. 그러나 외부 시스템과 도구에 접근할 수 있는 AI가 사람의 실수로 통제 범위를 벗어나자 별도의 지시 없이 취약점을 찾아 침입까지 실행했다는 점에서 위험성이 드러났다. 단순한 설정 오류가 데이터 유출이나 시스템 침해로 확대될 수 있다는 우려도 커졌다. 메타는 해당 모델이 제3자 서비스의 취약점을 악용했으며 앞서 다른 AI 기업에서 보고된 사례와 유사한 방식이었다고 설명했다. 이레귤러도 정교한 해킹 공작이나 샌드박스 탈출은 아니며 현재 남아 있는 보안 문제도 없다고 밝혔다. 양사는 추가 조사 뒤 사고 경위와 재발 방지책을 담은 보고서와 백서를 공개할 예정이다. 비슷한 사고는 최근 몇 주 사이 오픈AI와 앤트로픽에서도 잇따랐다. 오픈AI의 GPT와 앤트로픽의 클로드 역시 보안 평가 과정에서 인터넷망 설정 오류를 틈타 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 확인됐다. 이번 사고는 메타가 첫 AI 코딩 에이전트 ‘뮤즈코드’를 공개한 날 알려졌다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 이날 엑스(X)를 통해 뮤즈코드 베타 버전 출시를 발표했다. AI 코딩 에이전트는 개발자의 질문에 코드만 제안하는 기존 챗봇과 달리 필요한 파일을 찾고 작업 계획을 세운 뒤 코드 작성과 수정, 시험·검증까지 수행한다. 뮤즈코드는 해킹 사고가 발생한 모델의 후속 버전인 ‘뮤즈스파크 1.2’를 기반으로 한다. 메타 자체 평가에서는 일부 항목에서 오픈AI 코덱스를 앞섰지만 앤트로픽 클로드코드에는 미치지 못했다. 메타는 대신 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러의 낮은 가격을 내세웠다. 알렉산더 왕 메타 AI 총괄은 일부 등급의 비용이 경쟁 제품보다 10배 이상 저렴하다고 밝혔다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체의 성능을 떨어뜨리는 데이터 병목을 줄이기 위해 차세대 3차원 메모리 기술을 공개했다. 고대역폭메모리(HBM)를 AI 가속기 위에 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이고, 처리 속도와 전력 효율을 함께 높이는 방식이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 차세대 메모리 구조인 ‘zHBM’을 선보였다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 “기존 패키징 구조로는 가속기 칩과 메모리 간 물리적 거리를 줄이는 데 한계가 있다”며 새로운 구조가 필요한 이유를 설명했다. 현재 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 가속기 옆에 배치한다. AI가 처리하는 데이터가 늘어날수록 가속기와 메모리 사이에서 데이터가 오가는 데 시간이 걸리고 전력 소모도 커진다. 이른바 ‘메모리 장벽’이다. zHBM은 HBM을 가속기 위에 직접 적층해 이 거리를 줄인다. 칩을 가로와 세로 방향으로 배치하던 기존 방식에서 벗어나 높이인 Z축까지 활용한다는 뜻에서 이름 앞에 ‘z’를 붙였다. 삼성전자에 따르면 zHBM은 현재 개발 중인 HBM5와 비교해 GPU당 성능을 최대 8배, 전력 대비 성능을 최대 3배 높일 수 있다. 메모리를 위로 쌓을수록 열이 빠져나가기 어려워지는 문제를 해결하기 위해 열 저항도 HBM5의 10~25% 수준으로 낮췄다. 삼성전자는 zHBM에 앞서 상용화를 추진할 HBM5의 개발 방향도 소개했다. HBM5에는 2나노미터 공정 기반의 베이스 다이와 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터를 적용한다. 메모리 칩 측면으로 열을 내보내는 구조도 도입해 HBM4E보다 성능은 2배 높이고 열 저항은 20% 이상 낮추는 것을 목표로 하고 있다. 낸드 분야에서는 스마트폰과 PC 등 기기 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 AI용 ‘z낸드-O’를 공개했다. D램은 빠르지만 비싸고 용량을 늘리는 데 한계가 있는 반면, 낸드는 가격이 낮고 대용량을 구현하기 쉽지만 상대적으로 속도가 느리다. z낸드-O는 낸드의 비용과 용량상 이점을 유지하면서 처리 속도를 끌어올린 제품이다. 이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장은 매개변수 1200억개 규모의 AI 모델을 시험 구동한 결과, z낸드-O가 기존 D램 서버와 같은 초당 토큰 처리량을 내면서도 메모리 비용은 6분의 1에 그친다고 설명했다. 비싼 D램을 대량으로 사용하지 않고도 AI 모델을 빠르게 구동할 수 있다는 의미다. 이 부사장은 기조연설 도중 초소형 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) ‘BM1773’을 들어 보이며 “믿기 힘들겠지만 이 작은 스토리지 칩 하나가 최고급 세단 한 대 값과 맞먹는다”고 말했다. 이어 “바닥에 떨어뜨린다면 당장 내일부터 새 직장을 구하러 다녀야 할 것”이라고 말해 참석자들의 웃음을 자아냈다. 삼성전자는 이날 400단 이상을 수직으로 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-낸드’도 업계 최초로 공개했다. AI 모델이 고도화하면서 연산을 담당하는 HBM뿐 아니라 방대한 데이터를 저장하는 낸드와 기업용 SSD 수요도 함께 늘어나는 데 대응한 제품이다. 삼성전자는 HBM과 고성능 낸드, 기업용 SSD를 모두 공급할 수 있는 제품군과 양산 역량을 앞세워 AI 데이터센터부터 온디바이스 AI까지 시장을 넓힐 계획이다. 김 상무는 기조연설에서 “삼성이 돌아왔다”며 차세대 AI 메모리 경쟁에 대한 자신감을 나타냈다.

- 노드 인프라 설계와 보안 표준 수립 공동 추진- 실물자산(RWA)·스테이블코인·토큰화 증권 지원에 초점- 규제 친화적 하이브리드 블록체인 기반 생태계 프로그램 협력 비토즈 재단(BEATOZ Foundation)이 해시키 그룹(HashKey Group)의 Web3 인프라 전문 자회사 해시키 클라우드(HashKey Cloud)와 비토즈 네트워크 밸리데이터(Validator·검증인) 참여를 위한 본계약을 체결했다고 4일 밝혔다. 양사는 단순 노드 운영을 넘어 인프라 구축 및 보안 전반으로 협력 범위를 확장할 방침이다. 주된 협력 과제는 ▲노드 인프라 공동 설계 ▲네트워크 운영 보안 표준 공동 수립 ▲생태계 활성화 프로그램 운영 등 세 가지 영역으로 구성된다. 이를 통해 네트워크운영 기준을 공동으로 정립하는 체계를 마련한다. 특히 이번 협업은 실물자산(RWA)과 스테이블코인, 토큰화 증권 지원에 주안점을 두고 진행된다. 비토즈는 규제 친화적 하이브리드 아키텍처를 기반으로 설계된 블록체인인 만큼, 높은 수준의 검증과 보안 요건이 요구된다. 여기에 글로벌 기관 투자자 대상의 스테이킹 및 밸리데이터 인프라 운영 노하우를 갖춘 해시키 클라우드의 인프라가 시너지를 낼 것으로 기대된다. 해시키 홀딩스(3887.HK)의 주요 사업 부문인 해시키 클라우드는 2018년부터 40여 개 주요 블록체인 네트워크에 노드 검증 서비스를 제공해 온 바 있다. 한편, 비토즈는 링네트와 공동 개발한 디지털 금융 결제 솔루션 ‘CPG(Crypto Payment Gateway)’를 바탕으로 금융권 및 이커머스 기업 대상의 기술 검증(PoC)을 추진 중이다. 해시키 클라우드 역시 공식 채널을 통해 양사가 노드 인프라, 보안 표준, 생태계 이니셔티브 부문에서 긴밀히 협력할 뜻을 전했다.

솔라나 기반 디지털 자산 인프라 프로젝트 메타플렉스(Metaplex)가 ‘코리아 블록체인 위크 2026(KBW 2026) 위드(with) 업비트’에 공식 스폰서로 참여한다. 이번 행사는 기관 주도의 디지털 자산 시장으로 재편되는 흐름에 대응하기 위한 메타플렉스의 전략을 소개하는 자리로 마련됐다. 메타플렉스는 오는 9월 29일부터 10월 1일까지 서울 워커힐 호텔앤리조트에서 열리는 KBW 2026에 참가한다고 밝혔다. 팩트블록(FactBlock)이 주최하고 업비트가 프레젠팅 파트너로 참여하는 이번 행사는 올해 9회째를 맞은 글로벌 블록체인 콘퍼런스로, 전 세계 블록체인 기업과 금융·투자 업계 관계자들이 모여 산업 흐름을 논의하는 자리다. 올해 행사에서는 실물자산 토큰화(RWA)를 비롯해 스테이블코인, 전통 금융권의 온체인 전환 등이 주요 안건으로 논의될 예정이다. 블록체인 기술의 적용 범위가 기존 거래 영역을 넘어 제도권 금융 인프라로 점차 확장됨에 따라, 안정적인 자산 발행 및 관리 시스템 구축에 대한 기술적 논의가 활발해지는 추세다. 메타플렉스는 솔라나 생태계에서 토큰과 디지털 자산의 발행·관리·유통을 지원하는 인프라 플랫폼이다. 공식 홈페이지에 따르면 1,400만 명 이상의 유니크 월렛이 프로토콜을 이용했으며, 누적 거래 건수는 10억 건을 넘어선 것으로 집계된다. 회사는 기존 NFT 영역에서 확보한 기술 노하우를 바탕으로 토큰 발행과 RWA 등 온체인 활용 범위를 지속적으로 늘려 가고 있다. 메타플렉스는 KBW 2026에서 기관 참여를 고려한 규제 대응형 RWA 아키텍처 방향을 제시할 예정이다. 스티븐 헤스(Stephen Hess) 창립자는 메인 컨퍼런스 ‘IMPACT’ 무대에서 ‘표준 토큰을 넘어: 기관 도입을 위한 규제 준수형 RWA 아키텍처 설계’를 주제로 발표한다. 행사 기간 메타플렉스는 기관 투자자의 진입을 고려한 규제 대응형 RWA 아키텍처 구축 방향을 제시할 계획이다. 스티븐 헤스(Stephen Hess) 메타플렉스 창립자는 메인 컨퍼런스인 ‘임팩트(IMPACT)’ 세션에 연사로 나서 ‘표준 토큰을 넘어: 기관 도입을 위한 규제 준수형 RWA 아키텍처 설계’를 주제로 강연을 진행한다. 행사 기간에는 글로벌 기관 투자자, 국내 블록체인 기업, 개발자 커뮤니티와 만나 솔라나 기반 온체인 경제 확대 및 디지털 자산 인프라 발전 방향을 논의할 계획이다. 스티븐 헤스 메타플렉스 창립자는 “기관과 전통 금융의 디지털 자산 시장 참여가 확대되면서 신뢰할 수 있는 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “KBW 2026은 글로벌 시장과 한국 생태계가 연결되는 중요한 기회로, 솔라나 기반 온체인 경제의 발전 방향을 함께 모색하겠다”고 말했다.

가짜 가상자산 예치 사이트를 개설하고 ‘매달 수익을 얻을 수 있다’고 거짓 정보를 홍보해 거액의 가상자산을 가로챈 일당이 경찰에 붙잡혔다. 서울경찰청 사이버수사3대는 특정경제범죄 가중처벌법상 사기 및 유사수신행위법 위반 등 혐의로 친구 관계인 A(29)씨와 B(29)씨, 거짓 홍보에 참여한 C(34)씨를 검거했다고 30일 밝혔다. 이들 중 A씨와 B씨는 각각 지난 17일, 24일 검찰에 구속 송치됐다. 이들은 투자 원금 보장·고정 수익 지급 등을 피해자들에게 약속하고, 자신들이 지정한 지갑으로 리플을 넣도록 피해자들을 유도한 뒤 잠적하는 수법으로 사기 행각을 저지른 혐의를 받는다. A씨 등은 지난해 10월 16일부터 23일까지 허위의 리플(XRP) 예치 사이트 ‘FXRP 네트워크’를 제작해 피해자들로부터 거액을 가로챈 뒤 잠적한 것으로 조사됐다. 실제로 존재하는 리플 지원 블록체인 네트워크인 ‘플레어 네트워크’와 연동 토큰 ‘FXRP’를 교묘히 섞어 만든 이름이다. 시기상 플레어 네트워크의 연동 토큰 FXRP 정식 출시 시점인 지난해 9월 24일에 맞춰 범행을 계획·실행한 것이다. 경찰은 이들이 각종 온라인 커뮤니티와 허위 기사, 유튜브 등을 통해 ‘FXRP 네트워크’가 매월 1.5~1.8%의 투자 수익을 보장하는 ‘스테이킹’ 서비스인 것처럼 피해자들을 속인 것으로 보고 있다. 스테이킹은 디지털 자산을 예치하면 그에 따른 보상을 코인 형태로 받는 방식이다. 리플의 경우 블록체인 네트워크에서 이에 대응하는 토큰을 발행해야 한다. 피의자들의 거짓 홍보 행위에 속은 피해자들이 리플을 지정된 가상자산 지갑에 보내면, 피의자들은 이를 다른 가상자산으로 여러 차례 전환한 뒤 매도하여 현금으로 환전하는 식으로 범행을 저질렀다. 현재까지 파악된 피해자 71명의 누적 피해 규모는 리플 약 340만개(약 123억원)지만, 경찰은 이들의 범행 규모가 약 273억원에 달할 것으로 보고 추가 피해 여부를 확인하고 있다. 관련 첩보를 입수한 경찰은 이 중 173억원 상당의 가상자산을 긴급 동결했다고 밝혔다. 나머지는 경찰의 조치 이전에 범죄 수익금으로 빠져나간 것으로 추정된다. 허위 사이트 분석 및 가상화폐 추적 기법으로 피의자를 특정한 경찰은 A씨를 은신처에서 검거하는 한편 B씨와 C씨도 추가로 붙잡았다고 밝혔다. 현재 해외에 체류 중인 A씨의 또 다른 친구 D(29)씨에 대해서도 인터폴 적색수배를 진행 중이다. 이숙영 서울청 사이버수사3대장은 “최근 가상자산 등을 이용한 사이버 범죄가 다양한 방법으로 진행되고 있다”며 “피해를 입으셨다면 신속하게 수사 기관에 신고해야 한다”고 당부했다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 28일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 제200차 회의를 열고 7월 한 달간의 서울신문 보도를 평가했다. 회의에는 김춘식(한국외국어대학교 미디어커뮤니케이션학부 교수) 위원장을 비롯해 이명행(SK하이닉스 PR기획팀장·변호사), 이상은(고려대 언론정보대학원 석사과정·교사), 차윤주(연세드림세무회계 대표·세무사), 박경환(서울시 민생노동국장), 홍정석(법무법인 화우 파트너 변호사) 위원이 참석했다. 위원들은 창간 122주년 기획 ‘쉬었음 청년 추적기’와 ‘청탁금지법 10년 대해부’ 등 심층 보도가 서울신문의 강점을 잘 보여 줬다고 평가했다. 다만 증시·세제·정치 보도에서는 구조 분석과 솔루션 제시를 강화해야 한다는 지적도 나왔다. 다음은 위원들의 주요 의견. 이상은 고려대 미디어 석사과정학생부 부실 관리 정밀 진단 훌륭현장 문제 해결할 대안 제시해야교사로서 가장 인상 깊었던 기사는 21일자 ‘학폭 기록 사라지고… 교사는 대입 반영 학생부 ‘복붙’’이다. 감사원 감사 결과로 상담 기록 미보관과 생기부 ‘복붙’ 실태를 정밀히 짚은 점은 훌륭했으나, 적발 사실을 전하는 데 집중하다 보니 교사 행정 부담이나 학폭위의 구조적 한계까지 파고들지 못해 아쉬웠다. 현장에서 실제 문제를 해결할 수 있는 솔루션 저널리즘이 필요하다. 27일자 ‘“서울 가면 성공” 옛말… 부모 경제력이 ‘상경 효과’ 좌우’ 기사와 16일자 ‘‘장윤기 부실 수사’, ‘진짜 윗선’ 찾기 수사력 집중… ‘계획범죄’ 입증 재판 관건’, 19일자 ‘1인가구 절반이 월세살이… 안 먹고 안 쓰고 빚투 ‘두리번’’ 보도 역시 사법·행정 쟁점을 잘 포착했다. 다만 데이터 정리에 집중하다 보니 상경을 포기했거나 고비용 구조에 시달리는 청년들의 생생한 목소리가 부족했고, 경찰의 지역 유착이나 대응 매뉴얼, 주거·빚투 대안 등 구조적 해법까지 파고들지는 못했다. 수치 뒤 가려진 현장의 얼굴과 언론 나름의 해법을 함께 제시해야 한다. 13~15일자 ‘청탁금지법 10년 대해부’ 기획은 판결문과 현장을 잘 엮어낸 수작이다. 22대 국회 계류 개정안 19건의 미통과 배경과 정치적 셈법을 짚는 후속 취재가 더해진다면 깊이가 더해질 것이다. 이명행 SK하이닉스 PR기획팀장‘쉼은 무기력 아닌 대기’ 발상 전환청년 발언 전면 내면 더 나았을 것창간을 맞아 전담 취재팀을 꾸리고 알찬 심층 기획을 선보인 기자들의 노고가 돋보였다. 다만 일부 온라인 기사 제목이 과하게 자극적이었던 점은 아쉽다. 인터넷 뉴스 환경에서 조회수를 겨냥한 제목이 쓰이는 관행이 있지만, 종합 일간지로서 품격을 지키고 공적 역할을 기준 삼는 내부 원칙을 견고히 했으면 한다. 기획 ‘쉬었음 청년 추적기’는 읽는 내내 먹먹할 정도로 공감이 깊었다. 특히 17일자 ‘‘쉬었음 MZ’ 그냥 쉼은 없었다’는 청년들의 상태를 단순 무기력이 아닌 취업을 위한 ‘전략적 대기’ 상태로 바라보게 해 인상적이었다. EU와 일본의 대응 사례까지 소개해 독자들이 정책적 대안을 고민해 볼 수 있게 한 점도 좋았다. 16일자 ‘[서울신문·삼성 공동 캠페인] 전남광주의 미래, 청년이 설계한다’는 청년 문제를 1면에 전면 배치한 진정성은 느껴졌으나 포럼 참석자의 당위성 발언 위주여서 아쉬움이 남았다. 현장 청년들의 실제 사례와 생생한 목소리를 전면에 노출했더라면 훨씬 흡인력 있었을 것이다. 차윤주 연세드림세무회계 대표깊이 있는 청년·청탁금지법 기획기자 후기·독자 참여 방식도 추천7월 지면은 유난히 굵직한 사건 속에서 언론의 공적 역할이 크게 시험받은 한 달이었다. 창간 122주년 ‘쉬었음 청년 추적기’ 기획과 ‘청탁금지법 10년 대해부’ 기획은 첫 회를 접했을 때 시의성에 의문이 들었으나, 회차를 거듭할수록 창간기획다운 호흡과 깊이가 드러났다. 특히 청탁금지법 기획은 12일자 ‘빈손은 마음에 걸리고 성의는 법망에 걸렸다’, 13일자 ‘선물과 뇌물 사이…법관 따라 ‘고무줄 판결’’처럼 1인칭 고백과 460여 건 판결·결정문 전수조사를 결합해 법 시행 10년의 변화를 체감도와 데이터 두 방향에서 잘 보여 줬다. 편집국이 어떤 문제의식으로 해당 의제를 선정했는지 독자에게 전해진다면 기획의 무게감이 더해질 것이다. 기자의 에필로그 배치나 편집자 주를 통한 어젠다 공유, 독자가 기획 선정에 참여하는 상향식 방식과 인터랙티브 콘텐츠 활용도 권한다. 경제·부동산 보도로는 12일자 ‘레버리지 위험경보–‘음의 복리’ 레버리지, 코스피 뒤흔들다’와 27일자 ‘주택공급의 덫, 지자체 인허가–시청 4년, 도청 2년…인허가 지옥’ 기획이 돋보였다. 단독 데이터 분석과 지방행정 절차의 병목을 파헤쳐 서울신문만의 강점이 잘 발휘됐다. 박경환 서울시 민생노동국장청년 보도, 정책 기획자 참고 자료금품 수수, 기관 감사 부문 취재를7월 청년 보도는 막연한 어려움 대신 취약한 현실을 구체적으로 드러내 인상적이었다. ‘쉬었음 청년 추적기’ 기획 중 20일자 ‘쉬었음이 감점되는 구인 시장’은 50만원짜리 면접 강의와 AI 채용 등 기업 환경과 청년 구직의 미스매치로 인한 실업의 구조적 원인을 명쾌히 짚었다. 22일자 ‘빵 만들어 출장 판매·합숙 캠프까지… 취업 재촉 않고 ‘일상 회복’ 돕는다’ 기사의 일본 무사시노 지역청년서포트스테이션 사례는 정책 입안자에게 매우 유익한 참고 자료였다. 9일자 ‘경찰, 준비돼 있습니까’ 기획의 공권력을 감시하는 일관된 논조는 높이 평가한다. 다만 1면에 실린 ‘내가 느그 서장하고 아직도 통하는 경찰’ 기사의 제목은 사투리로 지역 비하 논란을 초래하거나 자극적 헤드라인으로 비칠 위험이 있어 지양해야 한다. 15일자 ‘뇌물죄보다 입증 쉬운 ‘만능 키’ 청탁금지법’은 공직자 금품 수수 시 법적 적용 기준을 잘 정리했다. 애초 보완을 전제로 제정된 법인 만큼, 향후 일선 기관 감사부서를 직접 취재해 실제 처벌 및 면제 사례를 파고든다면 더 큰 도움이 될 것이다. 아울러 임태환 기자의 ‘‘주식 손해 메꾸려다… ‘불법 PC방’ 빚더미’ 기사와 이두걸 사회1부장의 ‘[데스크 시각] 공정의 모병제, 불가능하지 않다’ 칼럼 등 대안을 제시한 보도들도 유익했다. 홍정석 법무법인 화우 변호사선관위 6년 치 감사 자료 분석 성과검증하지 않은 외신 인용 경계해야7월 보도 중 6일 ‘한해 1000건 이상 지적, 시정만 92%… ‘자정 불능’ 선관위’ 기사는 모범 사례다. 6년 치 감사 보고서를 분석해 지적 7729건 중 징계가 단 2건에 불과하다는 사실을 제시한 것은 데이터 기반 감시저널리즘의 뛰어난 성과다. 16일자 ‘소고기 대신 쌀 추가 개방… 대미협상 카드 부상’ 등 중동 위기와 관세 협상 보도도 국제·경제 맥락을 체계적으로 전달했다. 다만 증시 폭락과 세제 개편 보도에서는 종합지가 해야 할 의미 설명과 대안 제시가 부족했다. 속보는 방송이, 시장 분석은 경제지가 맡을 때 종합지는 ‘내 계좌가 왜 녹는지’, 개인의 삶과 정책에 갖는 의미와 방향성을 제시해야 한다. 22일자 국제면 기사 ‘혐오가 빚은 외로운 늑대에… 방탄조끼 입는 ‘민주주의 고향’’은 영국 정치인 피살 사건을 2016년 조 콕스·2026년 앤 위디컴 사건까지 10년 흐름 속에서 조명한 점이 유익했다. 하지만 수사 초기 사건에 ‘외로운 늑대’라 단정한 제목과 텔레그래프의 ‘언론 책임론’을 검증하지 않은 채 동일 선상에 올린 대목은 증거 위계를 흐릴 위험이 있다. 김춘식 한국외국어대학교 교수주식토큰 보도, 의제 발굴 뛰어나홍명보 사퇴 속 축구계 비판 모범‘회색지대 주식토큰’ 기획은 49조원 규모로 급성장한 신종 시장의 규제 공백을 정면으로 겨냥해 감시견 기능과 의제 발굴력이 뛰어났다. 다만 위험을 떠안는 투자자의 육성이 빠져 있어 현장 주체 보강이 필요하며, 대형 증권사 이해상충에 대한 비판적 거리를 유지해야 한다. 대한민국 축구 대표팀 홍명보 감독 사퇴 관련 연속 보도는 단발성 사건을 협회 거버넌스 문제로 끌어올린 탄탄한 3단 구조(진단·비교·해결책)와 다양한 취재원 활용으로 책무 저널리즘을 실천한 모범 사례다. 정치권의 즉각 개혁 프레임에 휘둘리지 않고 전문가 합의로 응수한 점도 성숙한 접근이었다. 다만 경기 결과의 원인을 협회 무능으로 지나치게 단순화하고, ‘런명보’나 ‘환멸’ 같은 감정적 어휘 사용과 익명 인용이 다수였던 점은 아쉬웠다.‘청탁금지법 10년 대해부’ 기획은 461건 판결문 전수조사해 의미있는 정보를 전달했으나, 유죄 직종 4위로 드러난 언론계 자신의 10년에 대한 성찰적 검증은 빠졌다. 7월 지면은 무거운 의제들을 심층적으로 다뤄 저널리즘적 깊이를 보여 줬다. 앞으로도 단순 전달을 넘어 현장의 목소리와 구조적 해법을 제시하는 솔루션 저널리즘을 당부한다.

가상자산(암호화폐) 거래소와 금융·빅테크의 ‘짝짓기’가 빨라지고 있습니다. 코인원은 한국투자증권, 코빗은 미래에셋그룹과 손잡았고 업비트 운영사 두나무는 네이버파이낸셜과 결합을 추진 중입니다. 반면 국내 원화거래소 2위 사업자 빗썸은 키움증권에 이어 카카오 측과도 투자 가능성을 타진한 것으로 파악됐지만 아직 파트너를 정하지 못했습니다. ●빗썸, 키움 이어 카카오 측과도 접촉 27일 금융권과 금융투자업계에 따르면 빗썸은 최근 카카오페이를 중심으로 카카오 측과 투자 방안을 논의한 것으로 전해졌습니다. 투자 규모가 큰 만큼 카카오페이뿐 아니라 다른 계열사까지 참여하는 범카카오 차원의 방안도 테이블에 올랐다고 합니다. 다만 투자 구조와 조건을 둘러싼 이견으로 논의는 뚜렷하게 진전되지 않은 것으로 알려졌습니다. 핵심 쟁점은 투자 이후의 권한입니다. 돈을 넣고도 의결권에 제약을 받으면 이사 선임이나 주요 경영 판단에 목소리를 내기 어렵습니다. 금융권 관계자는 “신규 투자자가 충분한 경영 참여 권한을 확보하지 못한다면 거래가 성사되기 쉽지 않을 것”이라고 설명했습니다. 키움증권도 여전히 후보로 거론됩니다. 키움증권은 지난달 빗썸 투자설이 불거지자 “디지털자산 사업 기반을 확보하기 위한 여러 방안을 검토하고 있지만 확정된 내용은 없다”고 공시했습니다. 다만 검토가 실제 투자로 이어질지는 미지수입니다. 경쟁 거래소들은 이미 금융사와의 협업에 속도를 내고 있습니다. 코인원은 한국투자증권 투자 이후 코인원 앱에서 한국투자증권 주식 거래 서비스로 이동할 수 있는 서비스를 선보였습니다. 미래에셋컨설팅은 코빗 지분 97.15%를 확보하고 토큰증권과 스테이블코인, 실물연계자산 토큰화 사업을 추진하겠다는 청사진을 내놨습니다. 두나무도 네이버파이낸셜과 포괄적 주식교환을 통한 결합 절차를 밟고 있습니다. ●빗썸의 지배구조·내부통제가 관건 빗썸은 상황이 조금 복잡합니다. 지배구조와 내부통제 문제가 투자 판단의 걸림돌로 꼽힙니다. 빗썸홀딩스 2대 주주인 비덴트의 상장폐지 여부가 아직 결정되지 않았고, 빗썸은 금융정보분석원(FIU) 제재에 불복해 행정소송도 진행 중입니다. 비트코인 오지급 사고와 관련한 금융감독원의 제재 절차도 남아 있습니다. 금융당국이 빗썸 투자를 막고 있는 것은 아닙니다. 다만 새 투자자 입장에서는 지분만 사는 것이 아니라 빗썸이 안고 있는 기존 리스크까지 함께 떠안을 수 있는지를 따져볼 수밖에 없습니다. 다른 거래소들이 빠르게 ‘금융 동맹’을 맺는 사이 빗썸의 파트너 찾기가 길어지는 이유입니다.