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.

- 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.

벤치마크·전문가·사용자 종합평가3개 팀 GPU B200 1000장씩 지원“기존 뛰어넘는 새 지원체계 논의”내년 초 최종 2개 팀 선정할 예정 한국을 대표하는 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크·전문가·사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 1위와 4위 간 점수 격차는 벤치마크 부문 4.0점, 전문가 평가 부문 2.4점, 이용자 평가 부문 5.0점으로 나타났다. 이번 평가를 통과한 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 호평받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대할 계획이라고 밝혔다. 과기정통부에 따르면 6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억원 수준이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI 모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 한편 과기정통부는 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 최종 2개 팀을 선정할 예정이다.

K-드라마 촬영지, AI가 자동으로 인식하고 여행지로 연결초개인화 추천부터 자동예약·지역화폐 연계까지 관광 전 여정 지원K-콘텐츠의 관심을 지역 골목상권 소비로 연결하는 관광 AI 플랫폼 개발 이즈피엠피가 문화체육관광부의 2026년 연구개발사업 신규 과제인 ‘지역관광 활성화를 위한 방송·영상 로케이션 기반 관광지 AI 에이전트 서비스 기술 개발’ 주관연구개발기관으로 최종 선정됐다고 18일 밝혔다. 이즈피엠피는 ㈜솔리데오, 코나아이㈜, 아이웨이, 경희대학교 산학협력단과 함께 컨소시엄을 꾸려 향후 3년 동안 로케이션 자동 인식 및 초개인화 맞춤 추천 등 5대 핵심 인공지능(AI) 기술을 공동 개발한다. 이를 통해 여행 준비부터 현장 소비까지 관광의 전 과정을 원스톱으로 연결하는 AI 에이전트 플랫폼을 구축한다는 구상이다. MICE 및 관광 테크 전문 기업에서 AI 관광 솔루션 기업으로 사업 저변을 넓히겠다는 목표다. 7개 지자체에서 축적한 스마트관광 데이터, AI 개발의 기반으로 이번 기술 개발의 핵심은 관광 데이터다. 방송·영상 속 장면을 실제 관광지와 연결하기 위해서는 ▲로케이션 메타데이터 ▲관광지 속성 정보 ▲방문·소비 행동 데이터 등 다양한 데이터가 필요하다. 이즈피엠피는 그동안 수원·양양·단양 등 7개 지자체의 스마트관광 플랫폼을 구축하며 관련 데이터를 지속적으로 축적해왔다. 이러한 데이터와 현장 경험이 이번 국책 과제의 기술 개발과 실증을 뒷받침하는 핵심 기반이 될 것으로 기대된다. 이즈피엠피는 과제 수행 과정에서 확보한 기술과 데이터를 바탕으로 향후 사업화까지 확대해 나갈 방침이다. 촬영지 인식부터 AR 체험까지… 5대 핵심 AI 기술 개발 이번 과제를 통해 개발하는 핵심 기술은 ▲촬영지 자동 인식 AI ▲초개인화 추천 AI 엔진 ▲환각을 최소화한 관광 특화 AI 에이전트 ▲맞춤형 경로 안내 AI ▲AR 기반 몰입형 체험 등 5가지다. 관광객은 방송이나 영상 속 장면을 통해 관심 있는 촬영지를 손쉽게 찾고, 자신의 국적과 취향, 여행 목적 등에 맞는 관광 콘텐츠와 여행 코스를 추천받을 수 있게 된다. 현장에서는 AI 기반 경로 안내와 AR 콘텐츠를 통해 보다 몰입감 있는 관광 경험도 제공받을 수 있다. K-콘텐츠의 관심을 지역 소비로… 관광 전 여정 연결 이번 사업에서 이즈피엠피가 주목하는 핵심은 ‘연결’이다. 현재 K-드라마와 예능을 보고 촬영지를 찾는 외국인 관광객은 숙박·교통·식당·관광지 등의 정보를 여러 플랫폼에서 개별적으로 검색하고 예약해야 하는 불편이 있다. 또한 관광객의 소비가 일부 지역과 대형 상권에 집중되면서 지방 소상공인과 골목상권으로 관광 효과가 충분히 확산되지 못하는 문제도 있다. 이즈피엠피는 이를 AI 기반 관광 에이전트로 연결한다. AI가 방송·영상 속 촬영지를 자동으로 인식하면 관광객의 국적과 취향을 기반으로 주변 관광지와 콘텐츠를 초개인화해 추천하고, 추천된 여행 경로에 따라 숙박·교통·관광·식음료 등의 예약과 구매까지 원스톱으로 지원하는 방식이다. 여기에 지역화폐와 연계한 혜택을 제공해 관광객의 소비가 지역 내 골목상권과 소상공인 매출로 이어지는 구조도 구축할 예정이다. 기술을 지역과 공유해 관광산업의 선순환 구조 구축 이즈피엠피 최학찬 CCO는 “스마트관광 플랫폼을 구축하며 쌓아온 데이터와 경험이 이번 5대 핵심 기술 개발을 한층 가속화하는 밑바탕이 되고 있다”고 말했으며 “K-콘텐츠의 파급력이 지역 골목상권의 실제 소비로 이어지는 선순환 구조를 만들고, 국책 과제 수행을 넘어 사업화 구조까지 확대해 시장을 선도하는 AI 관광 기술 기업으로 도약하겠다”고 말했다. 개발된 API 20종과 플러그인 3종은 지역 중소 IT 기업이 자체 관광 서비스를 구축할 수 있도록 무상으로 배포될 예정이다. 이를 통해 기술 인프라를 지역과 공유함으로써 이번 사업은 K-콘텐츠의 화제성이 지역 소비로 이어지고, 그 성과가 다시 지역 기업의 서비스 경쟁력 강화로 확산되는 선순환 구조를 지향한다.

한국의 대표 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 보면 벤치마크 평가에서 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점, 전문가 평가에서 1, 4위의 격차는 2.4점, 이용자 평가에서 1위와 4위의 격차는 5.0점으로 나타났다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 2단계 평가에 참여한 4곳 모두 AAII에서 모두 31점 이상을 획득해 유럽과 캐나다 등 주요 모델을 모두 추월했다. 40점을 초과한 최상위 점수 구간에는 미국과 중국에 이어 한국 모델이 유일하게 포함됐다. 국가별 프론티어 AI 모델 성능 비교에서도 한국은 미국, 중국에 이어 글로벌 3위에 올랐다. 이번 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스의 모티프3는 AAII에서 47점을 기록해 전 세계 기업별 AI 모델 중 10위에 올랐다. 이번 평가에 통과한 진출팀에 대한 평가 의견을 보면 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 좋은 평가를 받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대하는 한편 기존 방식을 뛰어넘는 지원체계를 관계부처와 논의 중이라고 밝혔다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억 원 수준”이라고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 독파모 3차 평가는 내년 초 예상최종 2개팀 선정…지원 방식은 미정또 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 정도에 최종 2개팀을 선정할 것으로 전망된다. 최종 선정 이후 지원 방식에 대해서는 전면 재검토 중이라고 정부는 밝혔다. 한편 독파모 2차 평가에 참여한 4개팀은 정부 결과 발표 직후 일제히 입장을 내놨다. LG AI연구원은 “세계 시장에서 경쟁할 수 있는 기함급 초대규모 파운데이션 모델 개발의 기반을 마련하는 데 중점을 뒀다”며 “이번 2차 평가 통과는 초대형 모델을 안정적으로 학습하고 운영할 수 있는 기술 기반을 확보하는 동시에 사용자가 실제로 체감하는 응답 품질과 활용 성능을 개선했다는 데 의미가 있다”고 밝혔다. SK텔레콤은 “다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각하며 함께해온 컨소시엄 참여 기업·기관들의 노력이 있었기에 가능했다”며 “자체 AI 모델의 산업 및 실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중하겠다”고 말했다. 업스테이지도 “전 국민이 AI 혜택을 누릴 수 있는 생태계 기반을 마련함과 동시에 한국 AI가 글로벌 무대의 중심으로 나아가는 역사적인 시간을 함께하게 돼 큰 영광”이라며 “최종 실증 단계로 넘어가는 만큼 포털 다음과 컨소시엄 참여사 등을 통해 국민들이 직접 체감할 수 있는 실사용 모델을 고도화하는 데 최선을 다하는 한편, 아시아권으로 지원 언어를 확대해 글로벌 확산 기반도 마련하겠다”며 앞으로 계획을 제시했다. 탈락 모티프 “신생 스타트업에도 기회줘 감사”“글로벌 프런티어 모델 개발에 최선 다할 것”아쉽게 탈락한 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 뜻깊었다”며 “정부가 독파모 개발에 도전하기로 결정하고 작은 신생 스타트업에도 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것인 만큼 앞으로도 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다할 것”이라고 밝혔다.

AI 에이전트 매출 539% 급증…영업손실 50.3% 축소 도메인 특화 인공지능(AI) 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 2026년 상반기 연결 기준 매출액 146억 5000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 8.2% 증가했다고 18일 밝혔다. 이번 상반기 실적은 AI 에이전트 부문이 전년 대비 539% 급성장하며 전체 외형 확대를 이끌었으며, 영업손실과 당기순손실 폭을 대폭 줄여 수익성 개선 흐름을 굳혔다. 와이즈넛의 상반기 연결 기준 영업손실은 15억 9000만 원으로 전년 동기(32억 원) 대비 적자 폭이 50.3% 줄었다. 같은 기간 당기순손실 역시 5억 1000만 원을 기록해 전년 동기(20억 원) 대비 74.3% 대폭 감소했다. 사업 부문별로는 AI 에이전트 사업의 성장세가 두드러졌다. 상반기 AI 에이전트 부문 매출은 61억 5000만 원으로 집계돼 전년 동기(9억 6000만 원) 대비 539.0% 증가했다. 이에 따라 전체 매출에서 AI 에이전트가 차지하는 비중은 지난해 상반기 7.1%에서 올해 상반기 42.0%로 34.9%포인트(p) 확대됐다. 와이즈넛은 신규 AI 에이전트 사업 수주가 확대되고 기존 레거시 사업의 생성형 AI 전환이 본격화되면서 AI 에이전트 부문의 매출 비중이 빠르게 증가한 것으로 분석했다. 기존 검색·챗봇 사업을 통해 축적한 자연어 처리 기술과 고객 기반, 산업별 구축 경험 등이 도메인 특화 AI 에이전트 사업으로 이어지면서 사업 포트폴리오 전환에도 속도가 붙고 있다는 설명이다. 2분기 기준 실적은 매출액 74억 3000만 원, 영업손실 1억 6500만 원, 당기순이익 5억 원을 달성했다. 상반기 누적 기준으로는 AI 에이전트 사업의 양적 성장과 판관비 효율화, 전년 동기 코스닥 상장 관련 일회성 비용 반영에 따른 기저효과가 복합적으로 작용해 손실 규모를 크게 낮췄다. 현재 와이즈넛은 공공과 기업 현장의 실제 업무에 적용되는 도메인 특화 AI 에이전트를 중심으로 AX 시장 공략을 강화하고 있다. 단순한 생성형 AI 도입을 넘어 고객이 보유한 내부 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 실질적인 업무 생산성을 높이는 데 주력하고 있다. 와이즈넛은 에이전트 특화 LLM ‘WISE LLOA’와 RAG 기반 에이전트 솔루션 ‘WISE iRAG’, 에이전트 제작·운영 도구 ‘WISE Agent Labs’ 등 자체 기술을 비롯해 공공·기업 분야에서 축적한 구축 경험을 기반으로 산업별 AI 에이전트 적용 범위를 확대하고 있다. 와이즈넛은 하반기에도 공공기관과 기업의 AX 수요에 맞춰 도메인별 AI 에이전트 사업을 확대하는 한편, AI 에이전트 매출 성장과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 방침이다. 강용성 와이즈넛 대표는 “올해 상반기에는 AI 에이전트가 검토와 검증 단계를 지나 공공과 기업 현장에서 실제 매출로 전환되는 변곡점을 만들어 냈다”라며, “이 성장세를 하반기에는 한 단계 더 끌어올려 도메인 특화 AI 에이전트 사업을 기반으로 외형 확대뿐만 아니라 수익성까지 갖춘 성과로 증명해 나갈 계획”이라고 말했다.

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.

개발자·기업용 전략에 실적 개선오픈AI는 56조원… 작년 말 2배생성형 인공지능(AI) 업체 앤트로픽이 매출을 1년 새 14배 이상 늘리고 창사 이후 처음으로 분기 영업흑자를 냈다. 오픈AI도 매출이 빠르게 늘면서 상장을 준비하는 AI 양강의 경쟁이 모델 성능을 넘어 수익성과 기업가치 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 블룸버그의 15일(현지시간) 보도에 따르면 앤트로픽의 2분기 매출은 115억 달러(약 16조 2000억원) 이상으로 지난해 같은 기간의 14.6배로 늘었다. 1분기(47억 3000만 달러)와 비교해도 두 배를 웃돈다. 비용 일부를 제외하고 산정한 조정 영업이익도 창사 이래 처음 흑자를 냈다. 가파른 성장세는 기업·개발자 시장에서 나왔다. 앤트로픽은 개발자용 ‘클로드 코드’와 기업용 AI 에이전트를 앞세워 코딩과 문서 작성, 데이터 분석 등 업무 현장을 파고들었다. 기업이 AI를 실제 업무에 반복적으로 활용하도록 한 전략이 매출 증가와 수익성 개선으로 이어진 것이다. 지난 5월 기준 연환산 매출은 470억 달러를 넘어섰다. 연환산 매출은 최근 매출 흐름이 1년간 이어진다고 가정해 환산한 수치다. 오픈AI는 챗GPT의 방대한 이용자 기반을 수익으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 블룸버그는 전날 소식통을 인용해 오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조 6000억원)를 넘었고 지난해 말의 약 두 배로 늘었다고 전했다. 챗GPT 유료 구독을 바탕으로 코딩과 기업용 서비스까지 사업을 넓혔고 초기 단계인 광고도 새 수익원으로 키우고 있다. 지난 6월 챗GPT의 주간활성이용자는 9억명을 넘어 소비자 시장에서는 여전히 오픈AI의 우위가 뚜렷하다. 기업 고객을 깊게 파고든 앤트로픽과 대규모 이용자 저변을 여러 수익원으로 확장하는 오픈AI의 성과는 상장을 앞두고 더욱 주목받고 있다. 로이터에 따르면 앤트로픽은 투자자들에게 2028년 매출을 1900억~2000억 달러로 제시했으며 이 전망이 향후 기업가치를 산정하는 주요 기준이 되고 있다. 오픈AI는 지난 6월 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개 상장신청서를 제출했다. 다만, 이들 기업에서 매출 증가와 함께 컴퓨팅 비용도 함께 증가하고 있어 이익률 개선 시점이 언제 올지가 관건이다.

여러 명이 모였을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’(14일 자)에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라가는 현상을 보였다. 집단 크기를 50개로 했을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다.

여러 명이 모여있을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 소수파에 속하는 사람은 목소리를 덜 내면 다수는 더 커 보이게 만들고 남은 소수는 더욱 침묵하게 된다. 독일 언론학자 엘리자베트 노엘레노이만이 1974년 제시한 ‘침묵의 나선 이론’이다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 동조라는 행위에 반드시 마음이 필요한 것은 아니라는 뜻이기도 하다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 8월 14일 자에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과, 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라갔고 작은 차이가 눈덩이처럼 불어나 집단 전체가 한쪽 의견으로 굳어졌다. 집단 크기를 50개로 맞췄을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다. 연구팀은 쏠림의 세기를 ‘다수 힘’이라는 값으로 요약했다. 눈에 띄는 것은 GPT-3.5 터보를 뺀 9개 모델의 데이터가 모두 같은 곡선 위에 포개졌다는 점이다. 이 수식은 쇳조각 속 원자 자석들이 같은 방향으로 정렬해 자석이 되는 현상을 설명하는 물리 모형인 ‘퀴리-바이스 모형’과 완전히 일치했다. 이에 연구팀은 통계물리학 이론을 그대로 적용해 ‘임계 집단 크기’를 계산했다. 임계 집단은 합의에 걸리는 시간이 폭증해 사실상 합의가 불가능해지는 규모다. 라마 3 70B는 약 30개, GPT-4o는 약 80개, GPT-4 터보는 약 1000개였다. 클로드 소네트 3.5는 실험 최대치인 1000개에서도 한계에 닿지 않았다. 모델의 언어 능력이 높을수록 이 값이 지수적으로 커지는 것이 확인됐다. 이번 연구 결과는 지금까지 AI 안전성 평가 방식에 의문을 던진다. 모델 하나를 놓고 위험한 답을 하는지 검사하는 방식이었지만 개별적으로 멀쩡한 에이전트들도 서로 눈치를 보다가 아무도 원치 않은 상태로 변할 수 있다는 의미다. 예를 들어 공동 코딩 작업에서 단지 널리 쓰인다는 이유로 비효율적 코드가 계속 재생산되는 상황으로 “다수 AI 에이전트가 만든 규범이 인간의 가치에 부합한다는 보장은 없으며 뭉친 집단은 방향을 되돌리기도 어렵다”고 지적했다. 연구를 이끈 데이비드 가르시아 독일 콘스탄츠대 교수는 “이번 연구 결과는 AI가 사회를 형성했다는 측면으로 보기는 어렵다”며 “협력하라고 설계하지 않더라도 협력과 비슷한 현상이 나타난다는 것을 확인한 만큼 지금까지 AI 안전성 평가를 할 때처럼 ‘위험한 답을 하는가’를 검사하는 것만으로는 부족하다”고 말했다.

미 공군이 반세기 가까이 운용해 온 미니트맨 III 대륙간탄도미사일(ICBM)을 앞으로도 상당 기간 유지해야 하는 상황에 대비해 인공지능(AI)을 도입한 ‘심폐 소생’을 계획 중이라는 보도가 나왔다. 미국 군사 전문 매체 브레이킹 디펜스의 지난 10일(현지시간) 보도에 따르면 미니트맨 III와 관련된 각종 정보는 하나의 통합된 시스템에 저장되어 있지 않은 상태다. 약 60개의 서로 다른 데이터 시스템에 정보가 흩어져 있으며 이 가운데에는 로컬 하드디스크와 공유 네트워크에 저장된 자료를 비롯해 설계도면, 정비 및 유지 보수 자료, 부품 관련 정보 등이 포함돼 있다. 따라서 미 공군은 필요한 정보를 얻기 위해 여러 시스템을 직접 찾아다니면서 자료를 확인하고 취합해야 한다. 특히 어떤 부품을 언제 교체해야 하는지 판단하는 것과 같은 수명 주기 관리 업무에 상당한 인력과 시간이 투입되는 상황이다. 매체는 “미니트맨 III 미사일을 실전 배치한 지 48년이 지난 상황에서, 후속 미사일 개발에 수년이 더 소요될 것으로 예상된다”며 “해당 미사일을 향후 10년은 더 유지하기 위해 미 공군은 미니트맨 III의 수명 주기 관리와 유지·보수 업무를 지원하는 AI 에이전트를 원하고 있다”고 전했다. 해당 AI는 서로 분리돼 있는 여러 데이터 소스를 연결하고, 각 시스템에 흩어져 있는 정보를 하나의 통합된 인터페이스를 통해 보여주는 역할을 할 것으로 예상된다. 기존에는 사람이 각각의 데이터베이스와 자료를 찾아 필요한 정보를 모은 뒤 판단해야 했다면, AI를 이용하면 여러 데이터 소스에서 관련 정보를 자동으로 가져와 한곳에서 확인할 수 있도록 하겠다는 것이다. 다만 미 공군은 초기 단계에서 미국의 최고 수준 기밀정보인 비밀 정보보다는 보안 단계가 낮은 CUI(Controlled Unclassified Information)를 위주로 다루는 AI를 도입할 예정이다. CUI는 미국 정부가 관리하는 정보 중에서 일반에 공개해서는 안 되지만, 기밀 정보로 분류할 정도로 높은 보안 등급은 아닌 정보를 의미한다. 미 공군이 미니트맨 III ‘심폐 소생’ 나선 이유이러한 사업의 배경에는 미니트맨 III의 후속 ICBM인 ‘LGM-35A 센티널’의 개발 및 전력화 지연이 있다. LGM-35A 센티널은 미국이 노후화한 미니트맨 III를 대체하기 위해 개발 중인 차세대 지상 발사 핵미사일이다. 그러나 해당 미사일 개발 사업에 여러 문제가 발생하면서 전력화 일정이 지연됐고, 따라서 미 공군은 당초 예상했던 것보다 더 오랜 기간 미니트맨 III를 운용해야 하는 상황에 놓였다. 미니트맨 III가 이미 수십 년 동안 운용된 노후 무기체계인 만큼 운용 기간이 길어질수록 부품의 상태와 정비 이력, 교체 시점 등을 지속적으로 추적하고 관리하는 작업의 중요성도 커지고 있다. 브레이킹 디펜스는 “미 공군 입장에서 노후한 미사일을 높은 준비 태세로 계속 유지해야 하기 때문에 미사일과 부품의 상태를 정확하게 파악하고, 필요한 정비를 제때 실시하며, 관련 자료를 신속하게 찾아 활용할 수 있는 체계가 필요한 상황”이라고 지적했다. 미니트맨 III는 어떤 무기?미 공군이 운용하는 미니트맨 III는 1970년 실전 배치됐으며 마지막으로 생산된 시기는 1978년이다. 가장 최근에 생산된 미사일조차도 약 50년 전 것인 셈이다. 해당 미사일은 미국 핵전력 3축 체계의 지상 기반 전력으로, 잠수함발사탄도미사일(SLBM)과 전략폭격기 전력과 함께 미국의 핵 억제력을 구성하는 핵심 전력이다. 미니트맨 III는 지하에 설치된 고정식 미사일 발사시설(silo)에 배치되며, 미국 본토에서 장거리 비행을 통해 적국의 전략적 목표를 타격할 수 있도록 설계됐다. 미국은 현재 약 400기의 미니트맨 III를 운용 가능한 상태로 유지하고 있으며, 이를 통해 상대방이 미국을 공격할 경우 압도적인 핵 보복 능력을 갖추고 있다는 점을 보여줌으로써 핵 억제력을 유지하고 있다. 미니트맨 III는 오랜 기간 운용된 만큼 미사일 자체뿐 아니라 발사시설, 추진체, 유도·통제 장비 등 관련 체계에 대해서도 지속적인 현대화와 수명 연장 작업이 진행돼 왔다. 다만 미사일의 기본 설계와 생산 시점이 매우 오래됐기 때문에 미국은 이를 영구적으로 운용할 계획은 없으며, 현재 개발 중인 LGM-35A 센티널로 단계적으로 교체할 예정이다.

고점 대비 반토막 났던 SK하이닉스 주가가 반등하는 가운데, 최태원 SK그룹 회장이 메모리 반도체 수요에 대해 “전쟁 같은 상황”이라며 공급 부족이 이어질 것이라고 밝혔다. 최 회장은 13일(현지시간) 공개된 미 경제 매체 CNBC와의 인터뷰에서 “내년은 메모리 공급 부족이 가장 심각한 해가 될 것”이라며 이같이 말했다. 그는 “고객사들이 요구하는 내년 물량은 올해의 거의 두 배”라며, 이처럼 수요가 폭발적으로 증가하고 있지만 “생산 능력을 확장하려면 최소 4~5년이 필요하다. 메모리 기업들은 아직 증설 준비를 하지 못했다”라고 지적했다. 최 회장은 ‘반도체 슈퍼사이클’이 상당 기간 이어질 것이라는 전망을 내놓았다. 그는 “인공지능(AI)은 성장할수록 막대한 메모리를 필요로 한다”면서, 특히 한 사람이 여러 AI 에이전트를 사용하는 탓에 더 많은 메모리가 필요하다고 설명했다. 그러면서 “모두가 메모리 칩을 원하지만, 메모리가 없으면 AI 컴퓨팅 시스템과 AI 칩을 생산할 수 없다”며, 생산 능력을 최대한 빨리 확대하기 위한 노력을 기울이고 있다고 덧붙였다. SK하이닉스는 지난 6월 종가 기준 291만원을 돌파한 뒤 급락세를 탔다. 지난달 30일 132만 2000원까지 추락한 뒤 이튿날 30% 급등한 SK하이닉스는 이후 등락을 이어가고 있다. 지난달 29일 실적 발표 이후 새 주주 환원 정책을 발표하지 않으면서 이달 초 주가가 지지부진했지만, ‘메모리 고점론’ 우려가 상당 부분 해소되고 메모리 반도체주 투심이 회복되며 지난 4거래일 동안 15.8% 상승하며 이날 160만원대를 회복했다. 최 회장은 SK하이닉스 주가가 급락하던 지난달 17일에는 투자자들을 향해 “샀다 팔았다 하지 말라”고 조언하기도 했다. 최 회장은 당시 제주에서 열린 대한상공회의소 하계포럼에서 상의 회장 자격으로 연단에 올라 “메모리는 앞으로도 계속 필요하기 때문에 시간을 두고 보면 우상향한다”며 “샀다 팔았다 하기보다 보유하는 것이 자산을 지키는 데 도움이 된다”고 말했다. 최 회장은 “기대가 커지면 (주가가) 크게 오르고 기대에 미치지 못하면 다시 조정을 받기도 한다”면서 “메모리 수요는 앞으로 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다”는 견해를 밝혔다.

경기도의회 미래과학협력위원회(위원장 김태형, 더불어민주당, 화성5)가 국제 사이버보안 콘퍼런스를 찾아 도내 보안 기업들의 기술 경쟁력을 살펴보고 정책적 지원 방안을 모색했다. 미래과학협력위원회는 8월 12일 서울 코엑스에서 열린 ‘ISEC 2026 제20회 국제 시큐리티 콘퍼런스’를 방문해 경기도 소재 기업관을 참관하고, 최신 사이버보안 기술 발전 현황과 산업 동향을 점검했다. 이날 현장 방문에는 김태형 위원장을 비롯해 오남석 부위원장(국민의힘, 비례), 전석훈 의원(더불어민주당, 성남3) 등이 참석했다. 위원들은 도내 보안 관련 기업 부스를 돌아보며 핵심 기술과 제품을 시연받고, 기업 관계자들로부터 현장의 애로사항과 산업 활성화를 위한 건의사항을 청취했다. 특히 인공지능(AI) 기반 보안 솔루션 및 정보보호 기술을 비롯해 생성형 AI와 AI 에이전트 도입 확대에 따른 신종 보안 위협 대응 기술을 집중 파악했다. 이를 통해 AI 기술 고도화에 따른 사이버보안 환경의 변화 흐름과 도내 관련 산업의 대응 실태를 종합적으로 검토했다. 위원회는 이번 참관을 바탕으로 도내 보안 기업의 기술 수준과 경영 여건을 다각도로 확인했으며, 경기도가 AI 및 사이버보안 산업의 주도권을 확보하기 위해 필요한 정책·제도적 지원책을 다듬어 갈 계획이다. 김태형 위원장은 “AI 기술이 행정과 산업 전반으로 빠르게 확산되면서 새로운 사이버 위협에 대한 선제적 대응과 정보보안의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “이번 현장 방문을 통해 경기도 소재 보안 기업의 기술력과 현장의 목소리를 직접 확인한 만큼, 도내 기업들이 기술 경쟁력을 높이고 성장할 수 있도록 의회 차원의 정책적 지원을 강화하겠다”고 밝혔다. 한편, 올해로 20회를 맞이한 ISEC(International Security Conference)는 국내외 보안 전문가와 기업·기관이 집결하는 대표적인 국제 사이버보안 전문 콘퍼런스다. 올해 행사는 ‘AI로 구현하는 자율 보안의 미래’를 주제로 8월 11일부터 12일까지 양일간 서울 코엑스에서 진행됐다.

광운대학교가 주관하는 글로벌 공생 인문사회융합인재양성(HUSS) 컨소시엄이 지난달 31일 서울 역삼동 AWS 코리아 본사에서 인문사회계열 학생들을 위한 ‘빅테크 진로체험 융합프로젝트’를 개최했다고 13일 밝혔다. 이번 프로젝트는 디지털 전환 시대를 맞아 인문사회계열 학생들이 AI 기술에 대한 이해를 높이고 융합 역량을 키울 수 있도록 마련됐다. 컨소시엄 참여 대학 학생 35명이 참가해 빅테크 기업의 직무와 조직문화를 탐색했다. 프로그램은 AWS 채용 프로세스 및 현직자 커리어 토크를 비롯해, 생성형 AI를 활용한 챗 에이전트 및 업무 자동화 실습 등으로 구성됐다. 특히 비전공자인 인문사회계열 학생들이 프로그래밍 장벽 없이 AI를 직접 다루며 실무 활용법을 익혀 큰 관심을 모았다. 이준희 HUSS 부단장은 “학생들이 빅테크 산업 현장을 이해하고 미래 진로를 설계할 수 있도록 지원하고자 했다”며 “앞으로도 글로벌 기업과의 협력을 확대해 융합형 인재 양성에 힘쓸 것”이라고 밝혔다. 한편 광운대가 주관하는 글로벌 공생 HUSS 컨소시엄(국민대·선문대·영남대·호남대)은 교육부와 한국연구재단이 지원하는 사업으로, 2024년부터 3년간 총 90억원의 사업비를 바탕으로 다양한 융합 교육과정을 운영하고 있다.

20억 달러(약 2조 8000억원) 규모로 진행됐던 메타의 중국 인공지능(AI) 기업 ‘마누스’ 인수가 중국 정부의 제동으로 결국 백지화됐다. 중국이 해외 이전 기업의 기술과 인까지 규제 범위에 넣으면서 미중 인공지능(AI) 경쟁의 전선도 반도체와 첨단장비에서 기업·기술·인재로 넓어지고 있다. 미국이 첨단기술의 중국 유입을 막자 중국은 자국의 AI 기술과 두뇌가 미국으로 빠져나가는 것을 틀어막으며 ‘상호 봉쇄’가 본격화하는 모습이다. 마누스는 11일(현지시간) 메타와 분리돼 다시 독립회사로 운영된다고 밝혔다. 회사는 “일부 지역의 규제 요건을 준수하기 위한 조치”라고 설명했다. 중국을 직접 지목하지 않았지만 지난 4월 중국 당국이 거래 철회를 명령한 만큼 이를 이행하는 수순으로 풀이된다. 메타 인수 이후 생성된 일부 이용자 데이터도 삭제할 예정이다. 마누스는 중국에서 출발해 ‘제2의 딥시크’로 불리며 주목받은 범용 AI 에이전트 기업이다. 이용자가 목표를 제시하면 자료 조사와 문서 작성, 코딩 등을 스스로 계획해 수행하는 서비스로 주목받았다. 이에 메타는 지난해 12월 마누스를 인수해 기술과 인력을 자사 AI 서비스에 접목하려 했다. AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 시장이 커지자 관련 역량을 단숨에 확보하려는 포석이었다. 변수는 중국 정부였다. 마누스는 지난해 7월 싱가포르로 본사를 옮겼지만 창업자와 핵심 인력, 기술 개발의 뿌리는 중국에 있었다. 중국 정부는 인수 직후 기술 수출 관리와 국가안보 측면에서 거래를 들여다보기 시작했고, 지난 4월 국가발전개혁위원회 산하 외국인투자안전심사 당국이 인수를 금지하고 거래 철회를 명령했다. 당시 메타는 마누스 인수가 관련 법규를 준수했다는 입장을 밝혔고 이미 마누스의 인력·기술이 메타에 편입된 뒤여서 거래를 실제 되돌릴 수 있을지 불확실하다는 관측도 나왔다. 그러나 중국의 철회 명령 이후 양사는 운영과 데이터 연결을 끊으며 분리 작업에 들어갔고, 약 4개월 만에 마누스가 독립을 공식화하면서 거래는 원점으로 돌아갔다. 메타가 인수를 발표한 지 약 8개월 만이다. 마누스의 주인도 다시 바뀔 가능성이 커졌다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 텐센트와 HSG, 젠펀드 등 기존 투자자들은 메타로부터 마누스 지분을 다시 사들이는 방안을 논의하고 있다. 메타로서는 AI 에이전트 전략을 보강할 카드 하나를 잃게 됐다. 마누스는 이미 실제 이용자를 확보한 에이전트 서비스를 운영하고 있어 메타가 기술 개발 시간을 단축할 수 있는 인수 대상으로 평가받았다. 다만 메타도 AI 인재를 대폭 확대해온 만큼 이번 거래 무산은 에이전트 사업의 속도를 다소 늦추는 정도의 피해일 것이라는 분석도 나온다. 중국계 AI 기업의 긴장은 높아지는 분위기다. 법인을 해외로 옮겨도 핵심 기술과 인력이 중국에 뿌리를 두고 있다면 중국 당국의 규제에서 자유롭지 않다는 선례가 형성됐기 때문이다. 이번 조치에 대해 중국 정부가 자국 기술기업들에 AI 기술을 국내에 남겨두라는 경고를 보낸 것이라는 평가가 나온다.

SK브로드밴드가 상품·서비스 기획부터 네트워크 운영, 사내 업무 방식까지 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화한다. 기존 서비스에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어 회사 운영 전반을 AI 중심으로 재설계해 ‘AI 네이티브 서비스 컴퍼니’로 전환한다는 구상이다. SK브로드밴드는 12일 고객이 직접 체감하는 상품·서비스 혁신과 기존 운영 방식을 AI 기반으로 바꾸는 ‘AX 프로세스 전환’을 양대 축으로 전사 AI 전환을 추진한다고 밝혔다. 고객 접점에서는 상담과 미디어 서비스에 AI 적용을 확대하고 있다. 가입부터 애프터서비스(AS)까지 24시간 이용할 수 있는 AI 챗봇은 요금·설치·이사 등 상담 시나리오를 넓혀 전체 고객 문의의 약 93%를 고객이 직접 처리할 수 있도록 했다. B tv에는 AI 미디어 에이전트 ‘에이닷’과 대규모언어모델(LLM)을 적용해 연속적인 대화를 통해 콘텐츠를 찾을 수 있도록 했다. B tv 에이닷 누적 이용 건수는 1억 4000만 건을 넘어섰다. 네트워크와 IPTV 품질 관리에도 AI를 활용한다. AI 관제·진단 에이전트 ‘C-one’은 유선 네트워크의 이상 징후를 자동으로 찾아 원인과 점검 우선순위를 제시한다. B tv에서는 AI 품질 관리 시스템 ‘AQUA’가 셋톱박스에서 매일 수집되는 22억건 이상의 데이터와 740개 품질 지표를 분석해 고객이 불편을 호소하기 전에 문제 구간을 찾아내도록 지원한다. 조직 운영 방식도 AI 중심으로 바꾼다. CEO 직속 ‘AI 보드’를 두고 현업의 AI 전환을 지원하는 한편 사내 AX 커뮤니티 ‘단비’와 ‘AI 프론티어’를 운영해 활용 사례를 확산하고 있다. 네트워크 데이터 분석과 코딩을 지원하는 사내 플랫폼 ‘플레이그라운드’에서는 AI 앱 1100여개가 개발·운영되고 있으며 이 가운데 AI 에이전트 50여개가 실제 업무에 활용되고 있다. SK브로드밴드 관계자는 “상품과 업무에 AI 기능을 추가하는 데 그치지 않고 상품·서비스·조직 전반을 AI 중심으로 재설계할 것”이라며 “AI와 구성원이 협업하는 업무 체계를 구축해 고객 가치를 높이겠다”고 말했다.

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.

네이버앱·카카오톡 채팅으로 요청서류 100여종·예약 1200여종 가능“전세 대출을 받으려면 소득금액증명원, 주민등록등본, 건강보험자격득실확인서 등 필요한 서류가 한둘이 아니었는데, 인공지능(AI) 국민비서에 ‘전세대출 서류’라고 입력했더니 한 번에 발급됐어요.” 행정안전부가 네이버·카카오와 손잡고 지난 3월 시범서비스에 나선 ‘AI 국민비서’를 향해 일반 이용자들의 호평이 쏟아지고 있다. AI 국민비서는 대화로 정부의 행정서비스를 이용하는 대화형 공공서비스 에이전트다. 네이버앱이나 카카오톡 같은 국민 소셜미디어(SNS)를 통해 이용할 수 있다. 사용법은 간단하다. AI 국민비서에 채팅으로 요청하기만 하면 된다. 학교생활기록부, 주민등록등본 등 100여 종의 민원서류를 발급받을 수 있고 공공기관 회의실·체육시설 등 1200여종을 예약할 수 있다. 카카오 AI 국민비서는 지난 5월부터 음성인식 기능을 탑재해 문자 입력이 익숙지 않은 고령층 등 디지털 취약계층의 이용 문턱을 낮췄다. 국민은 대부분 호평했다. 행안부가 서비스 시행 초기 한 달간 언론 기사와 블로그, SNS 등 798건의 이용 후기를 분석한 결과 89.8%(720건)가 긍정적인 내용으로 분석됐다. 20대 취업준비생 진백씨는 “여러 사이트를 찾아다니지 않고 시간과 장소 제약 없이 필요한 서류를 바로 받을 수 있어 좋았다”면서 “건강진단서나 해외 교환학생 지원에 필요한 영문 버전의 성적증명서와 재학증명서도 발급받을 수 있게 서비스가 확대됐으면 좋겠다”고 기대했다. 전문가 평가도 긍정적이다. 행안부 정책자문위원회 공공AX분과장인 구현모 한국과학기술원(KAIST) 교수는 “국민이 정부의 공공 AX 노력을 직접 체감할 수 있게 한 최초의 사례”라며 “향후 민간 서비스와 공공서비스를 연계하는 중간 지점에 정보 안전과 서비스 부하 방지를 위한 문지기(게이트키퍼) 역할의 중계 플랫폼을 구축해야 한다”고 제언했다. 행안부 인공지능정부 기술자문단장인 김세웅 카카오 부사장은 “공공서비스는 무엇보다 신뢰가 중요하다”며 “신뢰할 수 있는 데이터로 답변 품질을 높이고 개인정보 보호와 보안 체계를 함께 갖춰야 국민이 안심하고 쓸 수 있다”고 강조했다. 손성주 행안부 공공서비스혁신과장은 “올해까지 시범서비스를 안정화하고 새로운 기능을 추가하는 방안을 민간기업과 협의 중”이라며 “내년 이후에는 이사나 여행 등 다양한 상황별로 필요한 서류를 찾아주고 예약을 한 번에 처리하는 서비스도 선보일 계획”이라고 밝혔다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.