미 육군이 아직 양산·전력화되지 않은 한화에어로스페이스의 K9MH를 차세대 기동형 자주포 후보로 선택하자 해외에서 뜻밖의 의문이 제기됐다. 이미 실전 배치된 경쟁자들을 놔두고 왜 아직 전력화되지 않은 차륜형 K9을 골랐느냐는 것이다. 다만 K9MH가 실제로 ‘존재하지 않는’ 무기는 아니다. 시제품은 이미 제작돼 주행·사격 시험을 거쳤다. 정확히는 완성된 양산형이나 실제 부대에 배치된 전력화 모델이 아직 없는 체계다. 그런데 미국행 문을 연 이 자주포는 이제 한국군에서도 운용될 가능성이 거론된다. 한화에어로스페이스가 미군용 K9MH 계열을 바탕으로 한 차륜형 자주포를 우리 군 신속시범사업에 제안했고 후보군에 오른 것으로 전해졌다. 미 육군의 선택이 ‘무리수’였는지를 둘러싼 논쟁과 별개로 K9의 차륜형 진화가 실제 전력화에 한 걸음 더 다가선 셈이다. 미 군사 전문매체 웨폰스펙스는 지난 25일(현지시간) 아예 ‘미 육군은 아직 존재하지 않는 자주포를 골랐다’는 제목의 분석을 내놨다. 매체는 이미 운용 중인 프랑스 세자르(CAESAR)와 스웨덴 아처(Archer)를 제치고 아직 전력화되지 않은 K9MH가 선정됐다는 점에 주목했다. 미 육군은 지난 18일 한화디펜스USA를 기동전술포(MTC·Mobile Tactical Cannon) 사업 시제품 공급업체로 선정했다. 계약에는 K9MH 시제품 6대의 신속 납품과 추가 12대 옵션이 포함됐다. 전체 계약 규모는 옵션까지 최대 2억 6290만 달러(약 3600억원)다. 미 육군 병사들은 이들 시제품을 실제 전투 환경과 비슷한 조건에서 운용하며 성능과 신뢰성, 군수지원 능력을 평가한다. 따라서 이번 결정은 K9MH의 대량 도입 확정이 아니라 본격적인 시험대에 올릴 체계를 하나 고른 것에 가깝다. 美 이어 한국군까지…차륜형 K9 ‘역진출’ 추진 최근에는 K9MH 계열의 한국군 도입 가능성까지 제기됐다. 한국경제TV는 지난 28일 한화에어로스페이스가 방위사업청의 27-1차 신속시범사업에 ‘인공지능(AI) 기반 차륜형 자주포’를 제안해 2배수 후보에 올랐다고 보도했다. 최종 사업에 선정되면 입찰과 평가 절차를 거쳐 사업자를 정하게 된다. 군은 해당 체계를 동원사단에 배치하는 방안을 검토하는 것으로 전해졌다. 전시에 예비군을 소집해 편성하는 동원사단은 도로를 이용해 신속하게 이동해야 한다. 험지 돌파에 유리한 궤도형과 달리 고속 도로 기동에 강한 차륜형을 활용할 여지가 있는 셈이다. 노후 견인포와 부족한 운용 인력도 배경으로 꼽힌다. 한국경제TV는 육군이 국회에 제출한 자료를 인용해 동원사단 화포의 노후도가 100%에 이른다고 전했다. 일부 부대는 많은 병력이 이동·방열·사격 준비를 해야 하는 KH-179 견인포를 운용한다. 반면 K9MH는 자동화 포탑을 적용해 필요한 승무원을 크게 줄이는 방향으로 개발되고 있다. 공개된 제원 기준 최고 속도는 시속 100㎞, 주행거리는 약 700㎞ 수준이다. 다만 한국군 도입이 확정된 것은 아니다. 현재는 신속시범사업 후보 단계로 최종 사업 선정과 입찰, 평가를 모두 거쳐야 한다. 이미 있는 세자르·아처 대신 왜 K9MH였나 미 육군의 선택이 논란을 부른 가장 큰 이유는 경쟁자들의 이력이다. 세자르와 아처는 이미 부대에 배치됐고 해외 수출 실적까지 쌓았다. 반면 K9MH는 K9 계열의 기술을 활용한 새로운 차륜형 체계다. 웨폰스펙스도 미 육군이 왜 두 검증된 체계보다 K9MH를 택했는지 설명하는 공식 평가 자료는 아직 공개되지 않았다고 지적했다. 그렇다고 K9MH가 백지에서 출발한 무기도 아니다. K9MH는 K9A2 계열의 자동화 포탑과 155㎜ 52구경장 포를 8륜형 차체에 결합하는 방식이다. 공개된 체계는 분당 8~9발을 쏠 수 있고 40발을 탑재하며 방열과 진지 이탈에 30초 미만을 목표로 한다. 기반이 되는 K9 계열 역시 전 세계에서 2500대 이상이 전력화됐다. 미 육군 입장에선 완전히 새로운 포병 체계를 개발하기보다 이미 대량 생산과 해외 운용을 거친 K9의 포·포탑 기술을 원하는 차륜형 플랫폼으로 옮겨 시험할 수 있다. 미국 현지 생산도 한화가 내민 카드다. 한화디펜스USA는 앨라배마주 오펠라이카에 통합·시험 시설을 마련하고 있으며, 미 육군용 K9MH 시제품도 이곳에서 납품 준비를 진행할 예정이다. 결국 ‘아직 존재하지 않는 자주포를 골랐다’는 표현은 논쟁을 강조한 평가에 가깝다. 시제품 K9MH는 이미 존재하지만 양산과 실제 부대 운용 경험이 없다는 위험 요소가 남아 있는 것은 사실이다. 반대로 세자르와 아처가 갖춘 전력화·운용 경험은 K9MH가 앞으로 넘어야 할 기준이 된다. 미 육군은 시제품을 직접 굴려 성능뿐 아니라 신뢰성과 정비성, 군수지원 능력까지 따져볼 예정이다. 여기에 한국군 도입까지 현실화한다면 K9의 수출 공식도 달라질 수 있다. 한국군에서 먼저 검증한 무기를 해외에 파는 기존 방식과 달리, 미군 사업을 겨냥해 만든 차륜형 K9을 다시 한국군이 시험하는 역방향 흐름이 만들어지기 때문이다. 미 육군의 선택이 무리수인지, 검증된 K9 기술을 새로운 형태로 확장한 승부수인지는 아직 판단하기 이르다. 첫 K9MH 시제품의 미 육군 납품은 올가을로 예상된다. 결국 실제 병사들이 차륜형 K9에 내릴 평가가 ‘존재하지 않는 자주포’라는 물음표에 대한 첫 답이 될 전망이다.

미중 패권경쟁, 100년전과 닮은꼴‘군함·석유’ 대신 ‘반도체·AI’로 맞서부의 불평등은 자본주의 위기 불러극단주의·문화 충돌 ‘반작용’까지대공황·세계대전 필연적 역사 아냐‘불안한 번영’의 경고 외면한 대가중산층 경제·다자주의 질서 재정립‘자유주의 복원’으로 파국 막아야역사가 필요한 시대다. 인공지능(AI)이 산업과 노동시장의 지형을 재편하며 화이트칼라 일자리마저 위협하고, 무역과 기술을 넘어 군사와 이념의 영역으로 확산되는 미중 패권 경쟁의 핵심 대상으로 부상했다. 유럽과 미국에서는 극우 정당과 포퓰리즘 세력이 주류 정치로 복귀하는 반면 미국 Z세대에서는 사회주의에 대한 호감과 기술 권력에 대한 경계가 커지고 있다. 서로 반대 방향으로 보이는 변화들이 이제는 하나의 시대적 위기 속에서 얽히며 동시에 밀려오고 있다. 어느 것이 원인이고 어느 것이 결과인지 가늠하기조차 어렵다. 정책 하나, 정치인 한 명을 탓하는 진단으로는 이 복잡한 국면을 설명할 수 없다. 다만 흐름의 끝에서 경제위기와 정치적 극단화, 패권 충돌이라는 낯설지 않은 궤적이 어른거린다. 낯선 시대를 이해하려면 먼저 닮은 시대를 찾아야 한다. 미래는 반복되지 않지만 구조는 되풀이될 수 있기 때문이다. 지금을 이해하는 데 특히 유용한 시대적 나침반이 바로 1920년대다. ●美서 주목한 1910년대론·1930년대론 현재 미국 학계는 1920년대보다 1910년대와 1930년대에 더 주목한다. 예일대 교수 오드 아르네 베스타는 지금을 1차 세계대전 전야에 견준다. 강대국의 세력균형이 흔들리고 민족주의와 경제적·인종적 긴장이 고조된 시기다. 그는 지금의 다극화가 1914년 이전의 불안정한 세력균형과 닮았다고 본다. 존스홉킨스대 교수 할 브랜즈는 대공황과 파시즘이 부상한 1930년대를 지목한다. 그는 중국을 미국 주도의 국제질서에 도전하는 수정주의 세력으로 규정하고, 지금을 그 도전이 본격화되는 국면으로 읽는다. 두 견해는 서로 다른 시대를 호출하지만 국제질서의 불안정을 강대국 간 힘의 이동과 수정주의 세력의 도전에서 찾는다는 점에서는 궤를 같이한다. 그러나 국제정치라는 단일 축만으로는 불평등과 독점, 금융 불안정, 문화적 충돌 같은 자본주의 체제 내부의 위기를 온전히 파악하기 어렵다. 특히 브랜즈의 1930년대론은 파시즘의 부상을 강조하지만 그 확산에 결정적인 영향을 미친 대공황이라는 경제위기를 충분히 설명하지 못한다. 국제정치학은 강대국 간 힘의 재편을 설명하는 정교한 이론을 갖추고 있지만 자본주의 내부의 균열을 분석하는 축은 상대적으로 취약하다. 그 빠진 축을 채워 줄 역사적 참조점이 1920년대다. 미국에서 1920년대는 흔히 ‘광란의 20년대(Roaring Twenties)’로 불린다. F 스콧 피츠제럴드는 이 시대를 ‘재즈 시대(Jazz Age)’라고 명명하고 대중화했다. 유럽도 비슷했다. 영화 ‘미드나잇 인 파리’가 그린 파리와 드라마 ‘바빌론 베를린’이 재현한 베를린에서는 예술과 대중문화가 도시의 중심으로 떠올랐다. 전쟁 뒤 경제적 번영과 대량소비가 확산되고 도시문화는 새로운 해방감을 누렸다. 그러나 그 화려함 아래에서는 국제질서의 재편과 자본주의 체제의 위기가 동시에 진행되고 있었다. 영국의 패권이 저물고 미국의 힘이 부상했지만 권력의 이양은 아직 완결되지 않았다. 워싱턴 해군군축조약과 국제연맹이 상징하듯 새로운 질서를 구축하려는 시도는 있었으나 힘의 재배분은 진행 중이었다. 미국은 세계 최대 채권국이 되고도 국제연맹 가입을 거부하며 패권국으로서의 책임을 주저했다. 지금의 미중 경쟁 역시 기존 패권국의 우위가 흔들리지만 신흥국이 기존 질서를 완전히 대체하지 못한 과도기라는 점에서 닮았다. 1920년대 군함과 석유를 둘러싼 경쟁의 자리에는 오늘날 반도체와 데이터센터, AI와 배터리가 놓여 있다. 자본주의 체제 내부의 유사성도 뚜렷하다. 미국 상위 1%의 소득 비중은 1920년대 말 다시 1차 세계대전 이전의 18~19% 수준에 이르렀다. 포드의 대량생산 체제 아래 ‘모델 T’가 대중 자동차로 자리잡으면서 소수의 거대 기업이 다수의 소비를 조직하는 산업 구조가 확립됐다. 할부 구매와 신용을 동원한 주식 투자가 확대됐고 과도한 부채와 투기는 금융 붕괴의 파괴력을 증폭시켰다. 피츠제럴드의 1925년작 ‘위대한 개츠비’가 화려함 아래 감춰진 공허를 그렸다면, ‘바빌론 베를린’은 그 이면의 정치를 보여 준다. 1929년 베를린의 재즈클럽에서 사람들이 춤추는 동안 거리에서는 공산주의자와 극우 세력이 충돌했다. 미국에서도 재즈 시대의 열기는 이민 배척주의, KKK의 재부흥, 적색공포와 나란히 존재했다. 무솔리니와 히틀러로 모습을 드러낸 극우 세력도 전쟁의 상처와 경제 불안, 불평등, 민족주의가 결합하며 성장했다. 지금도 플랫폼과 AI 붐을 이끄는 빅테크 기업의 천문학적 기업가치와 부의 집중은 1920년대를 연상시킨다. 동시에 예술과 문화는 인간의 정체성과 새로운 생활양식을 둘러싼 사회변화를 주도하고 있다. 그러나 경제적 자유주의가 중산층의 위기를 심화시키고 문화적 진보주의가 이를 충분히 다루지 못하면서, 그 반작용으로 공동체와 정체성을 둘러싼 갈등은 더욱 커지고 있다. 유럽의 극우 정당 약진과 미국의 포퓰리즘 부상 속에서 인종과 이민, 젠더와 정체성을 둘러싼 문화충돌도 격화되고 있다. ●두 번의 전환이 겹친 시대 1920년대와 지금의 유사성을 관통하는 첫 번째 개념은 ‘패권전이’다. 강대국 간 힘의 배분이 재편될 때 기존 패권국은 쇠퇴하고 신흥국은 부상한다. 어느 쪽도 질서를 온전히 주도하지 못하는 과도기는 구조적으로 불안정하다. 두 시기는 모두 미완의 전환 국면에 서 있다. 국제질서에 패권전이가 있다면 자본주의 내부에도 정치와 경제의 국면 전환이 존재한다. 아서 슐레진저 주니어의 정치순환론은 1920년대가 미국 정치의 어떤 국면이었는지를 보여 주고, 피터 터친의 구조인구학 이론은 그 국면에 축적된 불평등과 엘리트 경쟁이 어떻게 사회 불안으로 이어지는지를 설명한다. 역사학자 슐레진저는 미국 정치가 ‘공적 목적’과 ‘사적 이익’ 사이를 한 세대 안팎의 주기로 오간다고 보았다. 그의 구분에 따르면 1920년대는 진보주의 시대의 개혁이 후퇴하고 방임과 사적 이익이 지배한 국면이었다. 그 과정에서 누적된 문제가 대공황을 거치며 뉴딜이라는 새로운 공적 목적을 불러냈다. 터친이 ‘종말의 시대(End Times)’에서 제시한 구조인구학 이론(Structural-Demographic Theory)으로 보면, 1920년대 미국은 기존 질서의 균열이 정치적 불안과 폭력으로 분출한 전환기였다. 진화생물학자 출신으로 역사동역학을 연구해 온 터친에 따르면 대중의 생활수준이 정체되는 가운데 엘리트 지망자가 늘어나고 한정된 지위와 권력을 둘러싼 경쟁이 격화되면 사회의 구조적 압력도 높아진다. 두 이론을 함께 읽으면 지금의 불안은 구조적 패턴으로 보이기 시작한다. 국제정치체제의 패권전이와 자본주의체제의 국면 전환이 동시에 진행되며 임계점에 가까워지던 시대가 1920년대였다. 지금 그 두 전환이 다시 겹치고 있다. 중요한 것은 우리가 어떤 선택을 하느냐다. ●1920년대가 주는 시대적 교훈 1920년대가 주는 진짜 교훈은 파국이 예정된 운명이 아니었다는 사실이다. 무솔리니의 1922년 로마 진군과 히틀러의 1923년 뮌헨 폭동은 파시즘의 부상을 알렸지만 아직 독재의 완성은 아니었다. 무솔리니의 일당독재는 1926년에야 확립됐고 히틀러의 뮌헨 폭동은 실패로 끝났다. 파시즘의 부상과 독재의 완성 사이에는 경로를 바꿀 시간이 있었다. 대공황도 필연은 아니었다. 1929년 주식시장 폭락으로 경제위기가 시작되자 미국의 긴축적 대응은 경기침체를 악화시켰다. 이어 각국이 경쟁적으로 관세를 높이면서 위기는 세계적 대공황으로 확산됐다. 세계대전의 발발도 피할 수 없는 운명은 아니었다. 영국과 프랑스는 1938년 뮌헨협정에서 히틀러를 저지하는 대신 체코슬로바키아의 주데텐란트 병합을 허용했다. 그러나 유화정책은 전쟁을 막지 못했고, 히틀러는 이듬해 체코슬로바키아를 해체한 뒤 폴란드를 침공했다. 1930년대의 파국은 경고가 없어서가 아니라 경고를 거듭 외면하고 대응을 미룬 결과였다. 2020년대가 1920년대와 닮았다면 이 역사는 예언이 아니라 파국으로 향하는 경로를 미리 바꾸라는 경고다. 현재와 같은 혼란 속에서 완성된 대안을 제시하기는 어렵다. 그러나 방향은 분명하다. 자유주의의 복원이다. 국내 정치에서는 극단주의와 포퓰리즘의 압력으로부터 자유민주주의의 제도와 규범을 지켜야 한다. 경제에서는 자유주의를 시장방임과 동일시하지 않고 부의 집중을 완화하며 안정된 일자리와 소득, 사회적 이동성을 뒷받침하는 중산층 경제를 다시 세워야 한다. 국제 정치에서는 강대국의 일방주의와 충돌을 완충할 국제기구의 조정 기능과 중견국의 협력을 강화해야 한다. 정치적 자유, 중산층 경제, 다자주의 국제질서는 서로 분리될 수 없는 하나의 자유주의 질서다. 개츠비가 밤마다 바라보던 초록빛은 희망인 동시에 끝내 닿을 수 없었던 신기루였다. 1920년대의 사람들은 그 불빛을 좇느라 발밑에서 커지던 균열을 보지 못했다. 지금 필요한 것은 또 하나의 초록빛을 좇는 일이 아니다. 이미 도착한 역사의 경고 신호를 읽고 파국으로 향하는 경로를 바꾸는 일이다. 1920년대라는 나침반이 가리키는 방향도 바로 그곳이다. 모종린 연세대 국제학대학원 교수

적 함정에 돌진해 폭발하던 우크라이나의 해상드론이 이제는 미사일과 로켓, 전자전 장비까지 싣는 ‘작은 군함’으로 진화하고 있다. 단순 자폭무기에서 벗어나 방공과 타격, 다른 드론 운반까지 맡으면서 해상전의 새로운 전투 플랫폼으로 영역을 넓히는 모습이다. 한국 해군도 전투용 무인수상정 개발과 군집 운용 기술 확보에 나서고 있어 우크라이나의 실전 경험이 향후 국내 무인전력 발전에도 참고가 될 전망이다. 25일(현지시간) 해군 전문매체 네이벌뉴스에 따르면 우크라이나는 지난 24일 독립기념일을 맞아 세계 최초로 무인체계만으로 구성된 군사 퍼레이드를 열었다. 지상에서는 무인지상차량이 대열을 이뤘고 하늘에는 쿼드콥터와 고정익 드론, 요격드론이 등장했다. 수상에서는 여러 종류의 무인수상정(USV)이 편대를 이뤄 기동했다. 특히 눈길을 끈 것은 해상드론의 변화였다. 우크라이나는 2022년 러시아 흑해함대를 공격하기 시작할 당시 폭약을 싣고 표적에 직접 충돌하는 자폭형 무인정을 주로 사용했다. 그러나 이번 퍼레이드에서는 방공미사일과 로켓, 전자전 장비를 갖춘 실전형 무인정들이 잇따라 공개됐다. 미사일 쏘고 드론도 띄운다…해상드론의 변신 대표적인 기체가 ‘마구라 V7’이다. 이 무인수상정에는 ‘시 드래건’ 방공체계가 장착됐으며 미국제 AIM-9M 사이드와인더와 옛 소련제 AA-11 아처 공대공미사일을 운용할 수 있다. 이번 퍼레이드에는 아처 미사일을 탑재한 모습으로 등장했다. ‘사르간’ 무인수상정도 역할이 다양해졌다. 한 기체에는 사이드와인더를 사용하는 시 드래건 체계가 실렸고, 다른 형태에는 쿼드콥터 공격드론 4대를 수납하는 격납공간이 설치됐다. 또 다른 사르간은 122㎜ ‘그라드’ 로켓 4발과 전자전 장비를 함께 탑재했다. 우크라이나 보안국(SBU)이 운용하는 ‘시 베이비’도 참가했다. 시 베이비는 하나의 단일 모델이 아니라 여러 선체를 아우르는 명칭으로, 그동안 원격무장체계와 그라드 로켓, 시 드래건 방공체계를 탑재한 형태가 확인됐다. 이번 퍼레이드에서는 폭발물을 실은 비교적 최근형 기체들이 공개됐다. 새로운 ‘마구라 MV11’도 모습을 드러냈다. 이 기체는 여러 대의 요격드론을 싣고 해상으로 나가 공중 표적을 상대하도록 설계된 것으로 분석된다. 해상드론 자체가 움직이는 방공 플랫폼이자 다른 무인기의 모함 역할까지 맡는 셈이다. 네이벌뉴스는 이번에 공개된 무인체계들이 단순한 시제품이나 기술실증용 장비가 아니라 실전 경험을 바탕으로 발전한 운용 체계라는 점에 주목했다. 불과 4년 사이 우크라이나 해상드론이 적 함정에 충돌하는 일회용 공격수단에서 여러 무장을 운용하는 다목적 전투체계로 빠르게 진화했다는 것이다. 이 같은 변화는 해상드론의 가장 큰 장점인 낮은 위험성과 확장성에서 나온다. 승조원을 태울 필요가 없어 위험 해역에 먼저 투입할 수 있고, 임무에 따라 센서나 미사일, 로켓, 다른 드론 등을 바꿔 실을 수 있다. 대형 군함을 바로 대체하기보다는 기존 함정이 맡던 일부 임무를 값싸고 분산된 무인 플랫폼으로 나누는 방향이다. 韓도 전투용 무인수상정 개발…20㎜ 기관포·비궁·자폭드론까지 한국 해군도 비슷한 방향으로 해양 무인전력을 확대하고 있다. 핵심 구상은 해상 유·무인 복합전투체계인 ‘네이비 씨 고스트’(Navy Sea GHOST)다. LIG넥스원은 지난해 국방기술진흥연구소와 전투용 무인수상정의 통합제어와 자율임무, 무장 운용·발사통제 기술 개발 협약을 체결했다. 약 490억원을 투입해 2030년까지 관련 핵심기술을 확보하는 사업으로, 향후 전투용 무인수상정 체계개발에 활용된다. 개발 대상에는 무인수상정에 탑재하는 20㎜급 원격사격통제체계와 유도로켓 ‘비궁’, 자폭용 무인기 발사·운용 기술도 포함됐다. 단순 감시정찰을 넘어 직접 교전하고 다른 공격용 드론까지 운용하는 전투 플랫폼을 목표로 한다는 의미다. 한화시스템도 전투용·군집 무인수상정 기술을 개발하고 있다. 중형급 전투형 무인수상정은 전투체계를 기반으로 센서와 무장을 통합해 표적의 위험도를 판단하고 교전하는 형태로 설계되고 있다. 여러 무인정을 동시에 움직이는 군집 기술도 시험 중이다. 한화시스템은 국방과학연구소와 함께 군집 무인수상정 10대의 실해역 군집기동 성능 검증을 마쳤으며, 감시정찰과 방호전투, 대기뢰전 등 다양한 임무로 운용 범위를 넓히고 있다. 우크라이나와 한국의 개발 환경과 작전 조건은 다르다. 특히 우크라이나 무인수상정은 흑해에서 러시아 함대를 상대로 실전을 반복하며 빠르게 개량됐다는 점에서 그대로 비교하기는 어렵다. 다만 방향은 닮아 있다. 해상드론이 단순 정찰이나 자폭 임무를 넘어 센서와 무장, 다른 무인체계를 결합한 전투 플랫폼으로 진화하고 있다는 점이다. 우크라이나가 실전에서 보여준 ‘작은 군함’의 가능성이 각국 해군이 추진하는 무인수상정 개발에도 영향을 미칠 것으로 보인다.

치안 현장 AI 지원·한국형 AI 기상 모델전 중앙부처 연내 AI 관리시스템 도입AI가 보고서 초안 작성…AI 교육 의무화공직 AI 인재 2만명 육성…AI 영향 평가네이버 데이터센터 등 민간 서버 임차 검토국민 개별 대응 힘든 분야, 공공 AI 나서야 챗GPT, 제미나이 같은 ‘생성형 인공지능(AI)’을 사용해보신 적 있으신가요? 궁금한 것을 물어보면 학습한 방대한 정보를 토대로 원하는 답변을 빠르게 찾아 글·사진 등 새로운 콘텐츠로 만들어줍니다. 과학기술정보통신부의 지난해 인터넷 이용 실태조사(만 3세 이상 5만 750명 대상)에 따르면 우리 국민 3명 중 2명은 교통·교육 등에서 AI 서비스를 경험했고, 44.5%는 챗GPT 같은 생성형 AI를 직접 사용해봤다고 답했습니다. 어느샌가 생성형 AI가 우리 일상 깊숙이 들어온 것이죠. 시간·인력·비용 등 한정된 자원으로 더 짧은 시간에 더 많은 일을 효율적으로 처리할 수 있다면 굳이 마다할 이유가 없겠죠. 정부가 AI를 활용해 국민에게 필요한 서비스를 먼저 찾아 제공하고, 공직사회의 일하는 방식도 혁신해 국민의 삶에 실질적인 변화를 가져오는 ‘AI 민주정부’를 본격 추진하기로 했습니다. “100억·3년 걸릴 일을 이틀 만에”‘AI 정부 실험실’…정부가 AI 꽂힌 이유행정안전부는 25일 국무회의에서 이런 내용을 담은 ‘AI 민주정부 실현 전략’을 보고하고, 정부세종청사에서 별도 브리핑을 열어 공무원이 직접 개발한 AI 서비스가 어떻게 활용될 수 있는지 기자들에게 시연했습니다. 이날 선보인 것은 현장에 필요한 AI 서비스를 공무원이 직접 개발해 국민 서비스로 연결하는 ‘AI 정부 실험실’ 사례였습니다. 지난 6월 공무원과 공공기관 직원들이 참여한 실전형 경연인 ‘2026 AI 챔피언 해커톤’에서 대상을 받은 작품이었는데요. 한국국토정보공사(LX) 직원 2명이 개발한 ‘쨍하고 해뜰날’은 행안부의 주소 데이터 서비스(API)와 국토교통부의 디지털 지도·공간정보 플랫폼 ‘브이월드(V-World)’ 등 공공데이터를 활용한 AI 서비스입니다. 토지 지번만 입력하면 태양광 발전시설을 설치하기에 적합한지 진단하고 예상 설비용량과 발전량, 수익은 물론 인허가 절차까지 한 번에 안내해줍니다. 특히 지도를 3차원으로 전환하고 일사량·그림자 정보를 켜면 해가 뜨고 지는 동선에 따라 해당 농지에 햇볕이 얼마나 드는지 직관적으로 보여줍니다. 이어 AI가 일사량 등을 분석해 예상 설비용량과 연간 발전량·수익까지 계산해줍니다. 심지어 투자비를 회수하는 데 몇 년이 걸릴지도 말이죠. 물론 실제 수익은 설치비와 전력 효율·유지관리비 등 여러 조건에 따라 달라지겠지만 사업성을 검토하기 위한 참고 자료로 활용하기에는 매우 유용해 보였습니다. 재생에너지를 활용하겠다며 무턱대고 농지에 태양광 시설부터 설치했다가 손해를 보는 시행착오를 줄일 수 있도록 AI가 영리하게 각종 데이터를 분석해 사업성을 먼저 보여주는 것이죠. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 “보통 이런 서비스를 만들려면 정보화 사업에 100억원 이상의 예산이 투입되고 2~3년의 시간도 걸리는데, 이 서비스는 이틀 만에 개발됐고 한 달 정도 보완을 거쳐 대민 서비스가 가능한 수준까지 발전했다”고 설명했습니다. 이런 방식이 확산되면 예산 절감 효과가 ‘눈덩이’처럼 불어날 수 있다고 강조했습니다. ‘쨍하고 해뜰날’ 태양광 발전시설 입지 분석 서비스는 추가 고도화를 거쳐 다음 달 정식으로 선보일 예정입니다. 지난달 3일부터 시범 운영 중인 ‘AI 정부 실험실’에는 현재 약 670건의 과제가 등록됐으며 참여자도 1800여명에 이릅니다. 돌아와서, 정부는 이처럼 국민이 일상에서 정책 서비스의 변화를 체감하고 취약계층에 대한 포용도 강화할 수 있도록 대민 서비스를 대폭 혁신하기로 했습니다. 24시간 ‘찰떡 답변’ AI 상담 서비스청년에 구직수당·교육비 맞춤 정보우선 국민 체감도가 높은 복지·안전·세금·농업·식약 등 5대 분야에 AI 상담체계를 구축해 시간과 장소의 제약 없이 24시간 밀착형 상담 서비스를 제공한다는 계획인데요. 돌봄과 납세, 감염병 예방, 식생활 등 국민 생활과 밀접한 정보를 누구나 AI에 묻고 답을 얻을 수 있게 한다는 구상입니다. 예를 들어 납세자가 다소 복잡하게 질문해도 AI가 ‘찰떡같이’ 알아듣고 맥락을 분석해 세금 감면 혜택과 공제 요건, 신고 기한 등을 맞춤형으로 안내합니다. 몸이 아플 때 증상을 입력하면 감염병 초기 증상을 판별하고 진료 정보와 전문 의료기관 위치, 예방수칙 등을 실시간으로 알려줍니다. 농사를 지을 때는 병해충과 재배기술 등의 정보를 제공하고, 복지 분야에서는 복잡한 복지서비스 수혜 자격을 신청자의 가구·소득 여건에 맞춰 AI가 확인해줍니다. 당뇨·고혈압·비만 등 질환별 권장·주의 식단이나 의약품 주의사항도 AI를 통해 확인할 수 있습니다. 청년에게는 구직활동 수당과 창업교육비 등 자신에게 맞는 고용·지원 정보를 안내하고, 고령층에게는 AI 돌봄기기를 활용한 건강관리 서비스를 제공할 예정입니다. 다만 분야별로 AI 서비스가 완성되는 시점에는 차이가 있는데요. 세금 상담과 농업 분야는 내년에, 복지·식약 분야는 2028년, 안전 분야는 2029년까지 단계적으로 서비스를 고도화한다는 계획입니다. 지역마다 제각각인 임산부 지원 혜택을 찾아 자동으로 알려주는 AI 서비스는 올해 안에 선보일 예정입니다. 황 실장은 “각 기관의 서비스를 모아 통합한 AI 통합서비스는 내년 말에 나온다”며 “전문가가 코딩한 알고리즘을 바탕으로 정해진 답을 내놓는 기존 챗봇을 단순히 확대하는 것이 아니라 정부가 보유한 각종 데이터를 AI가 재구성해 서비스하는 것”이라고 설명했습니다. 이어 “국민이 하나의 창구에서 어느 분야를 질문하더라도 답변을 받을 수 있는 질적으로 한 단계 나은 서비스가 될 것”이라고 강조했습니다. 요즘 은행·카드사 등 금융기관을 비롯해 곳곳에서 챗봇 상담서비스를 접할 수 있습니다. 하지만 질문의 맥락을 제대로 이해하지 못하거나 엉뚱한 답변을 내놓고, 정해진 문구를 반복하는 데 그쳐 급하게 비대면 상담이 필요한 국민의 답답함을 키운다는 지적도 적지 않습니다. 정부가 내놓을 AI 통합서비스는 이런 기존 챗봇을 넘어 국민의 질문 의도를 제대로 이해하고 필요한 정보를 찾아주는 한층 진화한 맞춤형 서비스를 지향한다고 하니 기대해볼 만합니다. 이와 함께 정부24와 혜택알리미 등 주요 대민 서비스를 통합해 국민 맞춤형 AI 서비스를 제공하고, 공공서비스를 표준화·모듈화해 카카오·네이버 등 민간 플랫폼과 ‘모두의 AI’에서도 활용할 수 있도록 할 계획입니다. 재난·안전 정보 창구인 ‘국민안전24’에도 AI를 접목합니다. 산불이나 홍수 등 재난 위험을 AI가 감지·예측하고 상황을 분석해 필요한 위험 정보를 신속하게 안내하는 식이죠. 국민의 의견을 정책으로 만드는 과정에도 AI를 적극 활용합니다. 정부에 정책을 제안하려 해도 국민이 아이디어를 보고서 형식에 맞춰 일목요연하게 정리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 어떻게 구성하고 무슨 말부터 시작해야 할지 막막할 수 있죠. 좋은 아이디어가 있어도 이를 글로 구체화하는 과정에서 어려움을 느껴 포기하는 경우도 적지 않을 겁니다. 정부가 AI를 활용해 국민 제안을 요약·분석하고 유사 정책과의 비교 등을 지원하는 플랫폼인 ‘모두의 광장’을 구축하는 이유입니다. 국민의 아이디어를 AI가 자동으로 분류하고 구체화해 실제 정책이나 사업으로 이어질 수 있도록 지원합니다. 온라인 숙의토론과 1대1 심층 대화, 대규모 공공 토의가 가능한 ‘AI 공론장’도 마련합니다. 정부 웹사이트와 앱도 AI가 정보를 보다 쉽게 찾아 활용할 수 있는 구조로 바뀝니다. 검색한 문서를 토대로 답변을 생성하는 ‘검색증강생성(RAG)’ 기술에 맞춰 법령 정보와 정책 사례 등을 표준화하고, 정부 웹과 앱을 AI 친화적으로 개편할 예정입니다. 중앙부처 홈페이지를 이용해본 분들이라면 느끼겠지만 현재 정부 웹사이트는 대체로 ‘정책 홍보’ 중심으로 구성돼 있어 국민이 자신에게 필요한 정보를 찾기에는 불편한 측면이 있습니다. 이를 공급자 중심에서 이용자 중심으로 바꾸고, 법령·사례집 등 공공정보도 AI가 쉽게 검색하고 활용할 수 있는 형태로 정비해 국민이 필요한 정보를 보다 편리하게 얻을 수 있도록 한다는 계획입니다. 공무원의 일하는 방식도 AI 중심으로 확 바뀝니다. 올해 말까지 지능형 업무관리시스템 ‘온AI’를 47개 중앙부처로 확산해 법령 검토부터 보고서 초안 작성까지 행정 업무 전반에 AI를 활용해 생산성을 높인다는 방침입니다. 공무원이 직접 AI를 개발해 업무에 적용하는 ‘AI 정부 실험실’도 운영합니다. 현장에서 개발한 결과물은 ‘공공저장소(GitLab)’에 등록해 모든 중앙부처와 지방정부가 공동으로 활용할 수 있도록 할 예정입니다. 부처별 특성을 살린 AI 서비스도 확대합니다. 치안 현장 AI 지원(경찰청), 한국형 AI 기상·기후 모델(기상청), 의약품 허가·심사(식품의약품안전처), AI 건축허가·안전관리(국토부), 조달 제안요청서 AI 자동 생성(조달청) 등으로 업무의 전문성과 효율성을 끌어올린다는 것이죠. 부작용 대비 ‘공공 AI 윤리기준’ 마련개인정보 침해·책임 검증 ‘AI 영향 평가’공직사회의 AI 역량도 대폭 강화하는데요. 행안부는 모든 공무원에게 AI 교육 이수를 의무화하고, 자체 AI 개발과 현장 적용이 가능한 전문 인재 2만명을 육성하기로 했습니다. 매년 공무원 AI 활용 경진대회를 열어 혁신 문화를 확산하고 우수 과제에는 인센티브를 제공하는 방안도 검토합니다. 국민과 기업의 수요가 많은 ‘공공데이터 톱(TOP) 100’을 조기에 개방하고 기관 간 데이터 공유도 활성화할 예정이라고 하니 여러 분야에서 시너지가 났으면 좋겠습니다. AI 의존도가 높아지는 만큼 부작용에 대한 대비도 빼놓을 수 없겠죠. 정부는 AI의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 ‘공공 AI 윤리기준’을 마련하고, AI 사업이 개인정보 침해 등 국민에게 미칠 수 있는 의도하지 않은 영향을 점검하고 책임 소재 등을 검증하는 ‘AI 영향평가’도 도입할 예정입니다. AI 보안성 검토 가이드라인은 행안부와 국가정보원이 함께 마련하고 있습니다. 정부는 ‘AI 정부’ 도입을 단순히 AI 기술을 활용해 행정 효율성을 높이는 데 그치지 않고, AI를 통해 국민주권의 가치를 실현하고 국민이 체감할 수 있는 정책 변화와 성과를 만들어내는 혁신 수단으로 삼겠다고 밝혔습니다. 특히 국민이 개별적으로 대응하기 어려운 영역에서 공공 AI가 역할을 한다면 정책 체감도는 더욱 높아질 겁니다. 온라인 활동이 일상화된 요즘, 인스타그램·페이스북 등 해외에 서버를 둔 소셜미디어(SNS)에서 개인정보 유출이나 사진 도용·사칭 피해가 발생했을 때 신속한 수사와 사칭 계정 삭제를 지원하거나, 딥페이크 등 AI 합성물이 성범죄에 악용될 경우 관련 콘텐츠를 빠르게 찾아내 일괄 삭제할 수 있다면 큰 도움이 되겠죠. 제주에서 실종됐다 끝내 주검으로 발견된 장미란씨 사건처럼 실종자를 찾는 데도 공공 AI가 인근 폐쇄회로(CC)TV 영상을 신속하게 분석해 특정인의 이동 경로를 추적하는 등 골든타임을 확보하는 데 역할을 할 수 있습니다. AI 서비스를 정책에 본격적으로 활용하려면 방대한 데이터 처리를 안정적으로 뒷받침할 서버 인프라 구축도 필수적입니다. 정부는 지난해 화재로 행정·금융·의료 전산망에 장애를 일으켰던 국가정보자원관리원이 AI 서버 구축에 적합하지 않다고 판단해 2030년 폐쇄하고, 세종시에 운영 중인 네이버 데이터센터 등 민간 인프라를 임차·활용하는 방안을 검토하고 있습니다. 정부가 직접 데이터센터를 새로 구축해 유지·관리할지, 초대형 민간 데이터센터를 활용할지 비용과 효율성은 물론 보안과 안정성까지 종합적으로 따져 결정하겠다는 것입니다. AI의 유용함을 국민의 삶을 바꾸는 정책으로 구현하는 것은 결국 정부의 몫입니다. 다양한 아이디어와 경험을 모은 ‘집단지성’을 발휘해 정부의 AI 서비스가 더욱 적극적이고 기존의 틀을 뛰어넘는 방향으로 발전해 나가길 기대합니다. ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.

삼성전자가 지난 10년간 전국 중소기업 3600여곳의 스마트공장 구축을 지원하며 지역 경제 활성화와 대·중소기업 상생의 모범 답안을 제시하고 있다. 스마트공장을 도입한 중소기업들은 매출과 고용이 대폭 늘어나는 성과를 거뒀다. 중소기업중앙회 조사 결과에 따르면 대·중소 상생형 스마트공장을 도입한 기업은 평균적으로 매출액 23.7%, 고용 26.0%, R＆D 투자가 36.8% 각각 증가한 것으로 나타났다. 구축 지원 기업의 만족도 역시 2019년 86.2%에서 최근 93.8%까지 꾸준히 상승했다. 이 같은 성과의 배경에는 현장 밀착형 지원 체계가 있다. 삼성은 20년 이상 제조 현장 경력을 가진 전문위원 160여명을 투입해 기업별로 두 달간 상주하도록 했다. 문제점을 면밀히 파악한 뒤 공정 개선과 품질 관리 등 맞춤형 솔루션을 현장에 즉시 적용하는 방식이다. 지원 효과는 현장에서 구체적 수치로 나타나고 있다. 떡국·쌀국수를 생산하는 충남 홍성군의 ㈜백제는 스마트공장 도입 후 생산성이 33% 올라 해외 20여개국에 수출하는 강소기업으로 성장했다. 농기계 부품을 만드는 전북 익산시의 위제스 역시 생산성이 52% 증대되는 성과를 올렸다. 삼성의 지원 사업은 시대 흐름에 맞춰 진화해 왔다. 2015년 경북 지역 중심의 ‘스마트공장 1.0’ 사업으로 시작해 2018년 판로·인력·기술을 포괄 지원하는 ‘스마트공장 2.0‘으로 확대했다. 2023년부터는 데이터 기반으로 설비 이상을 예측하고 AI가 의사결정을 돕는 지능형 공장 고도화 사업인 ‘스마트공장 3.0’을 추진 중이다. 삼성은 3.0 사업을 위해 매년 100억원씩 3년간 총 300억원을 투입하며, 인구소멸 위험 지역 소재 중소기업을 우선 지원하고 있다. 특히 지자체와 수혜 기업이 손잡는 ‘자생적 지역 생태계’로 발전하는 점도 주목받는다. 전라북도는 삼성의 사업을 모델 삼아 자체 예산을 더한 ‘전북형 스마트공장‘ 프로젝트를 추진하는 등 지자체 주도의 상생 모델로 진화했다.

EV·자율주행·민군엑스포 동시 개최기아·KGM·볼보 등 다양한 차종 전시에이투지·SWM, 로보택시 기술 선봬 미래 모빌리티의 최신 핵심 기술을 한자리에서 둘러볼 수 있는 ‘2026 퓨처 모빌리티 위크’가 25일 서울 강남구 코엑스에서 막을 올렸다. 전기차 경쟁이 ‘얼마나 멀리 달리느냐’를 넘어 ‘얼마나 스스로 판단하느냐’로 확장되고, 인공지능(AI)이 복잡한 도로 상황을 이해·추론하는 자율주행 기술도 진화하고 있음을 볼 수 있다. 이번 행사는 전기차 전문 전시회인 ‘EV트렌드코리아 2026’과 ‘2026 자율주행모빌리티산업전(AME 2026)’, 드론과 방산 로봇 기술을 아우르는 ‘2026 무인이동체 X 민군협력 엑스포’까지 역대 최대 규모로 꾸려졌다. EV트렌드코리아에서 두드러진 변화는 전기차의 ‘외연 확대’다. 기아는 소형 전기 스포츠유틸리티차량(SUV) ‘EV3’, 패밀리 전기 SUV ‘EV5’와 함께 7인승 목적기반차량(PBV)인 ‘PV5 패신저’를 전시하며 일상과 레저, 비즈니스 등 다양한 활용성을 강조했다. 전기차의 범위는 차종뿐 아니라 동력원에서도 넓어졌다. KG모빌리티(KGM)는 도심 주행 시 최대 94%까지 전기차 모드로 주행할 수 있는 SUV ‘액티언 하이브리드’를 비롯해 리튬인산철(LFP) 배터리를 적용한 전기 SUV ‘토레스 EVX’를 선보였고, 전기차의 장점에 픽업의 적재·활용성을 더한 전기 픽업 ‘무쏘 EV’도 제시했다. 전기차 자체의 경쟁도 배터리와 주행거리만으로 설명하기 어려워지고 있다. 볼보자동차는 엔비디아·퀄컴과 공동 개발한 지능형 플랫폼 ‘휴긴 코어’를 적용해 무선 업데이트를 지원하는 플래그십 전기 세단 ‘ES90’으로 소프트웨어중심 차량(SDV) 경쟁력을 강조했다. BYD는 순수 전기 SUV ‘아토3 플러스’와 독자 플러그인 하이브리드(PHEV) 기술을 적용한 중형 SUV ‘씨라이언 6 DM-i’를 전시하는 등 경쟁 영역은 차량의 용도와 소프트웨어 경험까지로 넓어지고 있다. 올해로 3회째를 맞은 AME에선 자동차의 ‘두뇌’를 바꾸는 AI 경쟁이 두드러졌고, 피지컬 AI와 E2E(엔드투엔드) 자율주행이 핵심 기술로 떠올랐다. 오토노머스에이투지는 레벨4 자율주행 셔틀 ‘로이’와 글로벌 시장을 겨냥한 로보택시 솔루션을 공개했다. 라이드플럭스는 무인 자율주행차와 간선 물류용 화물트럭 AI 소프트웨어를, SWM은 서울 강남 도심을 실제로 달리는 로보택시 기술을 각각 선보였다. 마르코 파보네 미국 스탠퍼드대 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터는 기조연설에서 엔비디아의 추론 기반 피지컬 AI 파운데이션 모델 ‘알파마요’를 거론하며 “자율주행을 넘어 휴머노이드, 사족보행 로봇까지 폭넓게 적용될 것”이라고 강조했다. 알파마요는 광범위하고 다양한 데이터로 학습해 복잡한 상황을 추론하고 스스로 행동하도록 설계된 피지컬 AI 모델이다.

국내 연구진이 인간 의사처럼 질병을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다. 고려대 전기전자공학부, 가톨릭대 의대 임상병리학과 공동 연구팀은 단순히 질병이 발생한 부위인 병변 탐지를 넘어 실제 병리과 의사처럼 단계적 추론을 거쳐 위암을 정확하게 진단하는 AI 모델 ‘AUGUST’를 개발했다고 23일 밝혔다. 이 연구 결과는 헬스케어 분야 국제 학술지 ‘npj 디지털 메디슨’에 실렸다. 디지털 병리 분야의 AI는 글자, 사진 등 다양한 형태의 데이터를 한꺼번에 학습해서 여러 가지 일을 두루 시킬 수 있는 대형 AI인 ‘다중모달 파운데이션 모델’로 진화하고 있다. 문제는 앞선 진단 결과를 바탕으로 다음 세부 진단을 이어가는 실제 의사들의 진단 추론 과정을 수행하지 못해 임상 현장 도입이 쉽지 않았다. 특히 위장관 병리 진단과 같은 복잡한 영역은 종양 유무 같은 상위 진단 결과에 따라 악성도 평가를 포함한 하위 진단이 결정되는 엄격한 의존성을 가진다. 기존 AI는 진단 작업을 개별적이고 독립된 것으로 취급해 진단의 논리적 연결성을 훼손하는 한계가 있었다. 그러나 연구팀이 개발한 AUGUST는 병리 전문의의 단계적 추론 과정을 그대로 모방하도록 설계돼 단순히 이미지만을 보고 최종 정답을 내놓는 대신 이전 진단 소견을 조건으로 해 다음 단계에 필요한 맞춤형 질문을 반복적으로 만들어 낸다. 이를 통해 병리 조직 검체 전체를 디지털 파일로 변환한 초고해상도 의료 영상 데이터인 ‘전체 슬라이드 이미지’(WSI)를 문맥에 맞게 분석하고 임상적으로 타당한 경로 내에서만 답변을 도출하도록 제한해 진단의 신뢰성을 확보했다. 연구팀은 가톨릭대 의정부성모병원에서 2014년부터 2023년까지 10년 동안 수집한 6913장의 위장관 WSI와 2만 7069개의 질의응답 쌍을 활용해 모델을 학습시켰다. 그 다음 학습 데이터를 포함해 총 2만 3000장 이상의 WSI를 대상으로 검증했다. 그 결과 AUGUST는 현재 의료 AI 분야에서 세계 최고 수준으로 꼽히는 비전-언어 모델과 다중 인스턴스 학습 알고리즘을 모두 뛰어넘는 정확도와 일관성을 보였다. 교신저자인 곽진태(사진) 고려대 교수는 “이번에 개발한 AUGUST 모델은 단순히 최종 결과만 제시하는 것을 넘어 실제 병리과 의사가 생각하는 논리적 흐름을 단계별 질의응답 형태로 보여주는 인공지능”이라며 “향후 실제 현장에서 병리 전문의들의 의사결정을 돕고 진단 정확도와 안정성을 높여주는 보조 도구로 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

애피어(Appier)가 에이전틱 AI 시스템의 신뢰성을 개선하기 위한 ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’ 연구 성과를 공개했다고 21일 밝혔다. 애피어 AI 리서치팀은 거대언어모델(LLM)과 에이전틱 AI의 신뢰성 검증을 중심으로 연구개발 역량을 집중하고 있다. 애피어는 “답할 것인가, 거절할 것인가, 추측할 것인가? 언어모델의 리스크 인지 의사결정”이라는 제목의 논문을 통해 복합적인 위험 조건에서 LLM이 내리는 판단을 정량적으로 측정하는 평가 체계를 제안했다. 이번 연구는 고위험 비즈니스 시나리오에서 모델의 의사결정 안정성을 높일 수 있는 구조화된 방법론을 담고 있다. 해당 연구는 기업 환경에서 에이전틱 AI를 도입할 때 핵심 과제로 꼽히는 ‘자율적 AI 의사결정의 신뢰성 확보’를 다룬다. 애피어는 이를 통해 AI 기술 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에, 에이전틱 AI 생태계 전반에도 실질적인 기술적 인사이트를 제공한다. 기업들의 AI 활용이 자율형 AI 에이전트로 진화해 가면서, 신뢰성은 도입을 결정하는 핵심 장벽으로 떠오르고 있다. 2025년 맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면 기업의 62%가 이미 AI 에이전트 도입을 시작했지만 ‘부정확성’은 여전히 엔터프라이즈 AI 도입 시 가장 많이 언급되는 리스크다. 애피어는 AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업으로서 최첨단 연구 결과를 실제 기업 환경에서 활용할 수 있는 방법론과 제품 기능으로 구현하고 있다. 본 연구는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 크게 우려하는 ‘AI 환각’과 ‘의사결정 신뢰성’을 집중적으로 다룬다. 연구진은 이를 해결하기 위해 다양한 리스크 조건에서 LLM의 판단을 정량적으로 평가하는 ‘리스크 인지 의사결정(Risk-Aware Decision-Making)’ 프레임워크를 제안했으며, 이를 통해 엔터프라이즈 AI 도입에 필요한 거버넌스 기반을 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 기존의 LLM 평가 방식은 주로 답변의 정답 여부를 기준으로 성능을 판단해 왔다. 그러나 실제 기업 환경에서는 오답에 따른 비용과 답변 거부에 따른 가치가 확연히 다르다. 본 연구에서 애피어는 이런 판단을 정량적으로 평가할 수 있도록 정답에 대한 보상, 오답에 대한 페널티, 답변 거부 비용 등 구조화된 리스크 파라미터(매개변수)를 도입해 다양한 시나리오를 시뮬레이션했다. 이 프레임워크에서 모델은 답변을 생성하기 전 자신의 수행 능력과 확신 수준, 리스크 조건을 종합적으로 고려해 답변, 거부, 추측 중 하나를 선택하도록 설계된다. 이후 모델이 기대 보상을 얼마나 극대화했는지를 기준으로 의사결정의 질을 평가해, 실제 기업 환경에 보다 가까운 조건에서 전략적 판단 능력을 측정할 수 있다. 리스크 인지 의사결정 프레임워크를 적용한 결과, 다수의 선도적 LLM은 리스크 시나리오 전반에서 일관된 판단을 내리지 못하는 것으로 나타났다. 예를 들어 고위험 환경에서 모델들은 잠재적 손실이 있음에도 불구하고 과도하게 추측하는 경향을 보였으며, 저위험 환경에서는 지나치게 보수적으로 작동해 답변을 과하게 거부하는 경향을 보였다. 이러한 비일관성은 기업 환경에서 AI 시스템의 자율성과 안전성을 동시에 저해할 수 있다. 연구진은 이를 단순한 지식 부족이 아니라, 모델이 여러 역량을 하나의 안정적인 의사결정 전략으로 통합하는 데 어려움을 겪기 때문이라고 분석했다. 애피어는 이 문제를 해결하기 위해 의사결정 과정을 세 단계로 나누는 ‘스킬 분해’ 접근법을 제안했다. 먼저 ▲과업 실행 단계에서 문제를 해결해 초기 답변을 생성한다. 이어 ▲확신도 추정 단계에서는 해당 답변에 대한 확신 수준을 평가한다. 마지막으로 ▲기대 가치 추론 단계에서는 리스크 조건에서의 결과를 기반으로 기대값을 추론한다. 이러한 구조화된 추론 과정을 거치면 모델은 답변을 제시하는 것과 거부하는 것 중 어느 선택이 더 적절한지 판단할 수 있다. 이 접근 방식은 모델이 다양한 역량을 효과적으로 통합하도록 하며, 특히 고위험 환경에서도 보다 합리적이고 안정적인 의사결정을 가능하게 한다. 이는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하기 위한 실질적인 접근법으로 활용될 수 있다. 치한 위(Chih-Han Yu) 애피어 CEO 겸 공동창업자는 “에이전틱 AI가 기업의 핵심 업무에 도입되기 위해서는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라, 자율적 의사결정의 신뢰도를 높이는 것이 중요하다”라며, “애피어는 AI를 중심으로 제품을 구축해 왔으며, 세계적 수준의 연구에도 지속적으로 투자해 왔다. LLM의 리스크 인지 능력을 수치화된 방법론으로 구현한 이번 연구는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI의 기반을 강화하고, 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 가치와 ROI로 연결되도록 지원할 것”이라고 말했다. 본 연구 결과는 애드(Ad) 클라우드, 개인화 클라우드, 데이터 클라우드 등 애피어의 에이전틱 AI 기반 플랫폼에 통합되어 기업들이 보다 신뢰 가능하고 안정적인 방식으로 자율형 워크플로를 고도화할 수 있도록 지원하고 있다. 애피어는 앞으로도 강력한 AI 연구 역량과 독자적인 데이터 자산, 깊이 있는 산업 전문성을 바탕으로 에이전틱 AI 기술 혁신을 지속적으로 추진하고, 기업들이 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 AI 기반 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원할 계획이다.

카카오는 21일 이사회를 열고 신설법인인 ‘카카오AI’와 존속법인 ‘카카오X’로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 인공지능(AI) 시대에 발맞춰 기존 단일 경영 체제의 한계를 극복하고 혁신을 가속하기 위한 기업 구조를 전면 재설계한다. 분할 비율은 순자산 장부가액을 기준으로 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64로 책정됐다. 기존 주주들은 인적분할 방식에 따라 두 회사의 주식을 분할 비율대로 모두 배정받게 된다. 이번 인적분할은 사업 규모 확대와 복잡도 심화에 따른 애로사항을 해소하기 위한 결단이다. 카카오는 모바일 시대를 가장 먼저 개척하며 빠르게 성장했지만, 단일 의사결정 체계로는 각 사업별 전략을 속도감 있게 실행하기 어려운 구조적 한계에 직면했다. 이에 따라 카카오는 서로 다른 특성과 성장 단계를 가진 사업을 분리해 AI 시대에 맞는 실행 속도와 자본배분 체계를 갖추기로 했다. 톡·AI 중심의 플랫폼 사업과 금융·콘텐츠·모빌리티 등 버티컬 사업을 완전히 분리해 각각의 특성에 맞는 독립 경영 체제를 구축한다. 정신아 대표는 “이번 분할은 카카오가 AI 시대에 맞는 속도와 책임의 구조로 전환하기 위한 결정”이라며 “카카오AI와 카카오X가 각자의 사업 특성에 맞는 전략과 자본배분 원칙을 세우고, 더 빠르게 실행하며, 그 성과를 시장과 투명하게 소통할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 카카오AI 정신아·카카오X 김도영 사령탑에두 개의 성장 엔진 중 신설법인 ‘카카오AI’는 정신아 현 카카오 대표가 이끈다. 국민 메신저 카카오톡을 기반으로 AI·광고·커머스를 유기적으로 연결해 ‘AI 코어 컴퍼니’로 도약한다는 목표다. 디케이테크인, 케이앤웍스 등 운영 자회사도 산하에 품는다. 특히 카카오톡은 5000만 이용자 각자의 의도와 맥락을 파악하는 ‘에이전틱 AI 인터페이스’로의 진화시킨다는 구상이다. 이용자가 메시지를 입력하면 개인화된 AI 에이전트가 탐색, 추천, 구매, 결제까지 원하는 결과를 완성한다. 카카오AI는 2030년까지 AI 일간 활성 이용자 2000만명을 확보하고, 플랫폼 체류시간을 50% 이상 늘릴 계획이다. AI 광고와 에이전틱 커머스, 구독 등 새로운 수익모델도 확대해 연평균 20% 성장해 매출 6조원 이상을 달성하겠다는 청사진을 제시했다. 이 중 AI 매출은 2028년 카카오AI 전체 매출의 두 자릿수 비중으로 확대하고, 2030년에는 1조원을 넘어설 것으로 기대하고 있다. 존속회사인 ‘카카오X’는 김도영 카카오인베스트먼트 대표가 수장을 맡아 글로벌 ‘미래가치 투자회사’로 거듭난다. 크핀(카카오뱅크, 카카오페이, 카카오페이증권), 콘텐츠(카카오엔터테인먼트, SM엔터테인먼트, 카카오픽코마), 모빌리티(카카오모빌리티) 등 기존 핵심 사업의 안정적 성장을 뒷받침하는 동시에 가상자산, 피지컬 AI, 글로벌 팬덤 등 신사업 발굴에 주력한다. 보유 자산 유동화로 마련한 2조 3000억원과 자회사 보유분 4조 1000억원 등 대규모 투자 재원을 활용할 계획이다. 핵심 사업의 성장과 신규 투자 성과를 바탕으로 2030년까지 주요 사업 매출의 연평균 성장률 13.3% 수준을 달성하고, 매출 10조원 이상 규모의 성장 기반을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 미래가치 투자회사의 정체성에 걸맞은, 투자 성과가 주주환원과 재투자로 이어지는 자본의 선순환 구조를 확립할 방침이다. 내년 1월 최종 분할해 변경상장주주환원 정책도 구체화했다. 카카오AI는 별도 조정 잉여현금흐름(FCF)의 20~35%를, 카카오X는 자회사 배당금 및 투자차익의 30%를 주주에게 환원할 방침이다. 아울러 두나무 매각 차익을 활용한 3000억원 규모의 자사주 매입 및 소각 계획도 함께 발표하며 주주가치 제고에 대한 의지를 보였다. 분할 일정은 오는 12월 17일 임시주주총회를 거쳐 내년 1월 1일 최종 분할을 완료한다는 계획이다. 이후 내년 1월 27일 카카오AI의 재상장 및 카카오X의 변경상장을 추진한다. 관련 사업 및 인적 구성은 기존 업무 연속성을 바탕으로 안정적으로 승계될 예정이다. 김범수 창업자는 “AI 시대는 차원이 다른 민첩함을 요구하는 만큼 두 개의 엔진으로 성장 구조를 재설계해 그 성과가 주주와 이용자, 크루 모두에게 돌아갈 수 있도록 힘을 보태겠다”고 말했다.

오케스트로 그룹이 AI 주권 확보를 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 제시한다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 25일 오후 2시 ‘AI 주권 시대, 도시에서 데이터센터까지’를 주제로 온라인 웨비나를 진행한다고 13일 밝혔다. AI가 산업과 공공 부문 전반으로 빠르게 스며들면서, 자체적인 데이터와 인프라 통제력을 뜻하는 ‘AI 주권’의 가치가 날로 높아지고 있다. 특히 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하려면 고성능 GPU와 데이터센터 같은 하드웨어 인프라뿐만 아니라, 이를 유기적으로 제어하고 구동할 수 있는 핵심 소프트웨어 역량이 반드시 병행되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이번 웨비나에서는 박소아 오케스트로 클라우드 대표가 연사로 나서 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 ‘주권과 속도’의 딜레마를 짚고, 이에 대응하기 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 소개한다. 데이터와 인프라에 대한 통제권을 확보하면서도 산업·업무별 요구에 맞춰 유연하게 구성할 수 있는 AI 인프라 전략을 제시하고, 이를 도시 단위로 확장한 ‘천안·아산 K-AI City’ 사례도 함께 다룰 예정이다. 소버린 AI 데이터센터는 기업 맞춤형 독립 환경을 구축해, 하드웨어와 AI 모델을 독자적으로 통제할 수 있는 것이 특징이다. 산업군이나 고객의 특성에 맞춘 유연한 서비스 조합이 가능하며, 인프라부터 응용 프로그램까지 전체 운영 과정을 투명하게 모니터링할 수 있어 관리의 신뢰성을 극대화한다. 데이터센터 상면과 베어메탈, IaaS·PaaS, GPU, 마이그레이션, 재해복구(DR) 등 클라우드 인프라 서비스를 카탈로그 형태로 제공한다. 여기에 AI 추론 서비스와 국산 NPU·AI 모델, 데이터 카탈로그 및 AI 아키텍처 컨설팅까지 연계해 필요한 AI 인프라 환경을 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘천안·아산 K-AI City’ 사업 사례도 소개한다. 천안·아산 K-AI City는 천안과 아산 두 도시를 하나의 AI 운영체계로 통합하는 AI 특화 시범 도시 사업이다. 오케스트로 그룹은 AI 데이터센터를 축으로 도시 데이터와 각종 서비스를 유기적으로 연결하는 인프라 구축 비전을 제시한다. 특히 자율주행 모빌리티, 디지털 트윈, AI CCTV, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 첨단 도시 서비스를 전폭적으로 뒷받침할 혁신적인 인프라 구현 방향을 공유할 예정다. 이를 통해 AI 데이터센터가 단순한 연산 자원 공급원을 넘어, 도시 전체의 데이터와 AI 서비스를 긴밀히 엮어내는 핵심 신경망으로 어떻게 진화하는지 명확히 선보일 계획이다. 웨비나는 25일 오후 2시부터 올쇼TV를 통해 온라인으로 진행된다. 참가비는 무료이며, 사전 등록 후 참여할 수 있다. 오케스트로 클라우드 박소아 대표는 “AI 주권은 데이터와 인프라를 스스로 선택하고 통제할 수 있는 역량에서 시작된다”며 “이번 웨비나에서는 소버린 AI 데이터센터 구현 전략과 이를 도시 단위 AI 인프라로 확장한 천안·아산 K-AI City 사례를 통해 AI 인프라 자립을 위한 구체적인 방향을 제시할 것”이라고 말했다.

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.

- AI·공간 데이터 활용한 빌딩 자율운영 플랫폼 제안- AI가 건물을 스스로 보고(See), 생각하고(Think), 제어(Control)하는 차세대 운영 체계 구현 HDC랩스가 지난 6일 서울 코엑스에서 열린 ‘BUILD CON SUMMIT 2026’에 참가해 AI와 공간 데이터를 활용한 자율운영 스마트빌딩 비전을 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 건설·건축 전문 전시회인 ‘코리아빌드위크(KOREA BUILD WEEK) 2026’의 전문 컨퍼런스로 진행됐다. 이날 HDC랩스 AI R＆D 연구소 박종민 상무는 ‘AI와 공간 데이터 기반의 자율운영 스마트빌딩 플랫폼’을 주제로 발표를 진행했다. AI가 건물에서 발생하는 다양한 데이터를 실시간으로 분석·예측해 최적의 상태를 유지하는 자율운영 스마트빌딩의 개념을 비롯해 이를 구현하기 위한 핵심 기술과 미래 공간 운영 방향이 주요 내용으로 다뤄졌다. 박 상무는 공간 데이터와 설비, 에너지, 센서, 영상 정보 등을 통합 활용하는 ‘AI Building OS’를 중심으로 자율운영 스마트빌딩 구현 방안을 제시했다. Digital Twin과 AI를 결합해 건물이 스스로 보고(See), 생각하고(Think), 제어(Control)하는 차세대 공간 운영 개념으로, 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 상황을 예측하고 최적의 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 실제 적용 사례도 함께 소개했다. 발표에서는 온도와 습도, 기상 정보, 재실 현황 등을 종합 분석하는 엔탈피 제어 기술이 주요 상업용 건물 실증 사례에서 냉방 전력 사용량을 15~29% 절감한 사례를 공유했으며, 설비의 진동과 전류, 온도 변화를 분석해 이상 징후를 사전에 감지하는 예측 유지 보수 기술도 함께 다뤘다. 아울러 HDC랩스는 주거 공간 관리 플랫폼과 아이파크홈 세대 관리 앱을 통해 에너지 관리와 단지 연계 기능을 제공하고 있으며, 서울원 아이파크를 사례로 단일 건물을 넘어 단지 단위까지 자율운영을 확장하는 ‘AI Autonomous Town’ 비전도 소개했다. AI CCTV와 스마트홈, 시설 관리, Digital Twin, AI Agent를 유기적으로 연계해 안전과 에너지, 생활 서비스를 통합하는 미래 공간 모델도 함께 선보였다. 박종민 상무는 “건물은 더 이상 사람이 일일이 운영하는 설비의 집합이 아니라 데이터를 이해하고 스스로 판단해 최적의 상태를 유지하는 AI 시스템으로 진화하고 있다”며 “HDC랩스는 AI와 공간 데이터를 활용한 자율운영 스마트빌딩 기술을 지속적으로 고도화해 미래 공간 관리의 새로운 기준을 만들어 나가겠다”고 말했다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.

- 오는 8월 10~13일 부산 벡스코(BEXCO)서 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(WLIC)’ 개최- 전 세계 120여 개국 3,000여 명 전문가 집결… AI 시대 도서관의 새로운 사회적 역할 논의- KAIST 김정남 교수 주도 메인 세션에서, ‘공공 AI 인프라·정보 진위 검증·AI 리터러시 교육’ 논제 제시인공지능(AI)의 급격한 확산으로 정보 생산과 유통 환경이 빠르게 변화하는 가운데 전 세계 도서관·정보 분야 전문가들이 부산에 모여 AI 시대 미래 도서관의 발전 방향을 모색한다. 국제도서관협회연맹(IFLA)이 주최하고 ‘한국도서관협회 2026 부산 세계도서관정보대회 국가위원회(공동 조직위원장 정연욱·차지호 국회의원, 이하 국가위원회)’가 주관하는 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(World Library and Information Congress 2026 Busan, 이하 WLIC)’가 오는 8월 10일부터 13일까지 나흘간 부산 벡스코(BEXCO)에서 열린다. 특히 오는 8월 12일 부산 벡스코 오디토리움에서 진행되는 메인 세션 ‘AI 기본사회의 도서관: 지식저장소에서 문명적 정제소로(Beyond the Repository: The Library as Civilizational Refinery)’에서는 한국과학기술원(KAIST) 문술미래전략대학원 김정남 교수가 좌장을 맡아 국내외 저명한 석학들과 함께 AI 시대 도서관의 정책 방향을 제시할 예정이다. 국가위원회가 준비한 이번 세션에는 한국과학기술원(KAIST) 박성필 교수, 전북대학교 오효정 교수, 미국 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스 데이비드 랭크스(R. David Lankes) 교수, 홍콩교육대학교 밍밍치우(Ming Ming Chiu) 교수가 패널로 참여한다. 이들은 블록체인‧지식재산·데이터 분석·기록 관리·정보 인프라 분야에서 도서관의 역할을 다각도로 논의한다. 김정남 교수는 “20세기에는 언론과 학술 공동체가 사회의 정보 신뢰를 뒷받침했다면 AI 시대에는 도서관이 공공성과 중립성을 바탕으로 새로운 신뢰 인프라를 구축할 수 있다”며 “AI가 방대한 정보를 실시간으로 생산하는 사회에서는 도서관이 단순한 자료 수집·보존 공간을 넘어, 방대한 정보 소음 속에서 사회가 신뢰할 수 있는 지식을 걸러내는 ‘문명적 정제소’로 진화해야 한다”고 강조했다. 이를 위해 도서관의 3대 핵심 기능으로 ‘공공 AI 인프라 허브(GPU·오픈소스 모델 지원)’, ‘정보 진위 검증 허브(C2PA 기반 출처 인증 및 모니터링)’, ‘시민 AI 리터러시 교육’을 제안할 예정이다. 문화체육관광부와 부산광역시가 후원하는 이번 대회는 2006년 서울 대회 이후 20년 만에 대한민국에서 다시 개최되는 세계 최대 규모의 도서관·정보 분야 국제 학술 행사로, ‘변화를 이끄는 도서관(Libraries Powering Transformation)’을 주제로 전 세계 120여 개국에서 3,000여 명의 도서관·정보 분야 전문가들이 참석한다. 대회 기간 중에는 총 180여 개의 전문 강연과 학술 세미나가 펼쳐지며, AI 시대의 도서관, 기후 리터러시, 지적 자유, 지식 공유, 지원 네트워크 강화 등 인류 공동의 지식 의제가 깊이 있게 다뤄질 예정이다. 이와 함께 배우 유지태 씨가 공식 홍보대사로 활동하며, 부산 지역 도서관 방문 및 지역 관광, 한국 문화 공연 행사인 ‘문화의 밤’ 등 다채로운 K-문화 체험 프로그램을 통해 대한민국의 지식·문화 역량을 세계에 알릴 계획이다.

로봇 가치 ‘움직임 알고리즘’ 결정소프트웨어 데이터 축적 중요해져현대차그룹 ‘피지컬 AI’ 전환 속도“데이터 수집·공용 활용 길 열려야” 중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 분석했다.

세계적으로 금융과 정보통신기술(ICT)의 융합이 빨라지는 가운데 그 중심에는 인터넷전문은행이 자리하고 있다. 국내에서는 2015년 금융개혁회의를 통해 비대면 서비스와 IT 인프라 확충에 대한 공감대가 형성되면서 본격적인 전환점을 맞이했다. 그 결과 2017년 케이뱅크와 카카오뱅크가 출범했고 2018년 ‘인터넷전문은행 설립 및 운영에 관한 특례법’ 제정으로 ICT 주력 산업자본의 지분 한도가 34%까지 상향되며 제도적 기반이 완성되었다. 이후 2021년 토스뱅크가 합류해 3사 체제를 구축했으나 2024년 제4인터넷전문은행은 엄격한 건전성 및 자금조달 문턱을 넘지 못했다. 기존 대형 은행 중심 과점 체제에 진입한 이들은 낮은 유지 비용을 바탕으로 금리 혜택을 제공하고 핀테크 제휴를 통한 신시장 개척은 물론 금융 이력 부족자(Thin-filer)와 중·저신용자를 위한 대안 신용평가 모델을 만들어 포용금융을 실현하는 ‘메기’ 역할을 충실히 수행해왔다. 이러한 눈부신 성과에도 불구하고 가계대출에 편중된 기형적인 수익 구조는 인터넷전문은행의 지속 가능한 성장을 위협하는 핵심 요인이다. 특례법 도입 초기 금융당국은 정교한 심사 모형의 부재와 대규모 부실 리스크를 우려해 중소기업을 제외한 기업 대출을 엄격히 제한했다. 그러나 가계대출은 경기 변동과 금리 인상, 가계부채 관리를 위한 정부의 규제 정책에 민감해 성장이 정체될 수밖에 없는 태생적 한계를 지닌다. 특례법 제정 이후 8년이 흐른 현재 공공 마이데이터 연계와 실시간 데이터 분석 등 금융 기술의 눈부신 발전은 과거의 부실 우려를 씻어낼 만큼 정교한 비대면 심사를 가능하게 만들었다. 이러한 기술적 발전과 시장의 한계를 파악한 금융위원회는 기업금융 진출의 어려움을 풀어 주기 위해 최근 인터넷전문은행이 예외적으로 대면 업무를 일부 처리할 수 있도록 하는 합리적인 조정 방안을 의결했다. 주로 비대면으로 구현할 수 없거나 타 법령 준수를 위해 불가피한 영역에 한정해 빗장을 푼 이번 조치는, 중소기업 자금 공급과 생산적 금융 생태계를 넓히는 중요한 전환점이 될 것이다. 물론 기업금융 영역에는 무수히 많은 경우의 변수가 존재하므로 금융당국의 더욱 유연하고 선제적인 규제 대응이 필요하다. 나아가 인터넷전문은행은 금리 변동에 취약한 예대마진 의존도를 낮추고 플랫폼 경쟁력을 활용한 비이자 이익을 대폭 늘려야 한다. 압도적인 월간 활성 사용자 수(MAU)를 바탕으로 금융상품 추천 및 광고 중개 수익을 다각화해야 한다. 거대언어모델(LLM)을 활용한 대화형 인공지능(AI) 검색과 데이터 기반의 맞춤형 자산관리 등을 융합해 금융과 기술이 결합된 ‘슈퍼앱’ 플랫폼으로 진화해야 한다. 더불어 이렇게 쌓아 올린 IT 및 플랫폼 경쟁력을 활용해 모바일 무선 인프라가 빠르게 성장하고 국토가 넓은 동남아시아 등 해외 시장으로 진출하는 전략이 효과적이다. 이는 과거 국내 은행들의 단순한 현지 은행 지분 인수 방식의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 대안이다. 우리의 앞선 금융 기술 소프트웨어와 보안 플랫폼 그리고 이를 유지하고 보수하는 노하우까지 패키지로 수출함으로써 지속적인 부가가치를 올릴 수 있으므로 이를 뒷받침하기 위한 국가 차원의 법적·제도적 지원이 간절하다. 결과적으로 인터넷전문은행이 한국 금융의 꺼지지 않는 혁신 동력으로 성장하기 위해서는 과거 비대면과 가계대출에만 갇혀 있던 낡은 규제의 틀을 과감히 깨뜨려야 한다. 대기업의 사금고화를 막기 위한 은산분리의 본래 취지는 정부가 중심을 잡고 지켜내되 비즈니스 영역의 혁신성에 대해서는 유연한 제도 개선이 뒤따라야 한다. 인터넷전문은행 스스로 가장 잘할 수 있는 분야를 계속 발굴하게 돕고 은행 간 경쟁을 통해 혁신을 유도하는 것이 우리나라 금융 산업의 국제 경쟁력을 키우는 핵심적인 열쇠이다. 김용재 고려대 법학전문대학원 교수·전 금융위원회 상임위원

중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 특히 유니트리는 IPO 자금 조달 예정액의 48.1%를 지능형 로봇 모델 연구 개발에 투입할 계획이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “한국은 절대적인 데이터 학습량이 부족한 상황”이라고 분석했다. 박 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 덧붙였다.

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.”

AI플랫폼 확장할 새 성장축 진화‘데이코 인수’ 삼성전자, 美 확장 LG전자, 유럽 겨냥 패키지 내놔獨 보쉬는 국내 쇼룸 오픈 ‘맞불’삼성전자, LG전자, 보쉬, 밀레 등 글로벌 가전업체들이 앞다퉈 빌트인(붙박이) 시장 공략에 나서고 있다. 가전제품의 글로벌 수요가 둔화하는 상황에서 고급 주방 인테리어로 여겨졌던 빌트인이 이제는 인공지능(AI) 홈 시대의 플랫폼으로 부상하면서 새 성장 축을 선점하려는 경쟁이 본격화되는 것이다. 3일 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면, 국내 주방가전 시장 내 빌트인 부문에서 2023~2030년 연평균 성장률(CAGR)은 9.8%로 전망됐다. 일반 가전 성장률(4~5%)의 2배에 달하는 수준으로, 국내 빌트인 시장의 가파른 성장세가 예상된다. LG전자는 최근 현대건설과 손잡고 서울 강남구 압구정 재건축 단지에 프리미엄 빌트인 가전 구독 모델을 도입했다. 해당 사례를 바탕으로 LG전자는 성수, 여의도, 목동 등 서울의 주요 재건축 단지를 중심으로 건설사들과 기업간거래(B2B) 빌트인 가전 구독 서비스를 활발하게 논의 중이다. 가전 기업들이 빌트인 시장에 뛰어든 배경에는 B2B 차원의 대규모 가전 공급이 가능하다는 점이 작용했다. 업계 관계자는 “한 번 설치한 이후 교체나 추가 구매, 유지관리 서비스로 안정적인 고객 관계를 이어갈 수 있다는 점도 장점”이라고 말했다. 삼성전자의 ‘스마트싱스’, LG전자의 ‘씽큐 홈’ 등 AI 스마트홈 생태계를 구축하기에도 빌트인 가전은 유리한 환경이다. 이미 완성된 개별 제품을 소비자가 구매하는 식이 아니라, 집을 설계하고 건설하는 단계부터 단일 브랜드의 빌트인 가전들로 통일할 수 있다. 스마트홈으로 연동되면 해당 브랜드의 ‘락인 효과’(잠금 효과)도 커진다. 2016년 미국 럭셔리 빌트인 가전 브랜드인 ‘데이코’를 인수한 삼성전자는 지난 2월 미국 플로리다주의 고급 주택단지 ‘아리페카’에 빌트인 가전을 일괄 공급했다. 미국 플로리다주에서 열린 주방·욕실 전시회 ‘KBIS 2026’에서는 주방을 벽장 속에 숨긴 듯한 빌트인 디자인으로 호평을 받았다. 비스포크 AI 패밀리허브 냉장고 2026년형의 경우 구글 제미나이를 결합해 AI 비전의 식재료 인식 성능을 크게 향상시켰다. 냉장고 속 재료를 기반으로 메뉴를 제안하는 ‘오늘 뭐 먹지’와 주간 식습관을 분석해주는 ’푸드노트’도 제공한다. LG전자도 유럽을 겨냥한 전용 라인업 ‘LG 빌트인 패키지’를 공개했다. 초프리미엄 빌트인 브랜드인 ‘SKS’를 별도로 만들어 미국 캘리포니아, 뉴저지, 시카고, 보스턴까지 2년 새 4곳의 쇼룸을 열었다. 국내 가전업체 관계자는 “재건축이 제한돼있어 실제 주택 공간이 좁은 유럽, 파티가 많아 대형·대용량 가전이 필요한 미국, 둘 다 빌트인 시장의 성장이 기대되는 지역”이라고 말했다. 삼성전자는 미국으로, LG전자는 유럽으로 확장하는 가운데 독일 브랜드인 보쉬는 국내에 눈독을 들이며 치열한 경쟁을 예고했다. 보쉬는 지난 2월 서울 강남구에 ‘프리미엄 빌트인 쇼룸’을 열고 우리나라 주방 구조를 반영한 맞춤형 체험 공간을 선보였다.

현대엔지니어링이 ‘공간·에너지 통합 가치’를 제공하는 기업으로 도약하겠다고 2일 밝혔다. 현대엔지니어링은 지난달 30일 서울 종로구 본사에서 가치체계 선포식을 갖고 ‘공간과 에너지를 잇는 길 위에서, 우리의 기술로 더 나은 삶을 만듭니다’라는 정체성을 발표했다. 미래 사업 방향은 ‘에너지 밸류체인(가치사슬)의 진화를 이끄는 핵심 역할자’로 설정했다. 공간과 에너지 두 영역을 유기적으로 연결하는 새로운 사업 모델을 구축해 에너지 생산·저장·운영·활용 등 전반에서 차별화한 통합 가치를 제공하겠다는 구상이다. 현대엔지니어링은 지난 5월 착공한 미국 텍사스주 힐스보로 태양광 발전사업을 공간 구축과 에너지 공급을 이은 대표 사례로 들었다. 이는 현대엔지니어링이 기존에 건설한 현대자동차, 기아, 현대모비스 공장 등 현대차그룹의 북미 주요 사업장에 재생에너지를 공급하는 프로젝트다. 현대엔지니어링은 향후 현대차그룹 글로벌 사업장의 RE100(재생에너지 100%) 이행을 지원할 계획이다. 또 소형모듈원자로(SMR), 핵융합, 수소, 태양광 등 차세대 포트폴리오를 강화하고 인공지능(AI) 데이터센터 확산에 따라 에너지 기반 시설 구축 및 운영 사업도 적극 추진한다.