충북 충주시가 직장인들을 위한 평생교육 프로그램을 마련했다. 충주시는 직장인들의 워라밸(일과 삶의 균형)을 지원하기 위해 오는 8일부터 ‘직장인 퇴근길 배움터 프로그램’을 운영한다. 강좌는 △코어 필라테스 △맨몸운동과 스트레칭 △퍼스널 컬러 △어반스케치 △정리수납 자격 과정 △플라워 테라피 △디지털 캘리그라피 △천연화장품 만들기 △Chat GPT 활용법 등 총 9개다. 호암동 평생학습관 분관에서 각 과정별로 주 1회씩 총 10회차로 운영되며 오는 8월까지 진행된다. 이번 프로그램은 9개 과정 165명 정원에 330명이 넘는 시민들이 신청해 2대 1의 높은 경쟁률을 보였다. 코어 필라테스는 경쟁률이 7대 1을 기록했다. 시는 재직증명서를 제출한 직장인을 우대했다. 수강료는 1인당 2만원이다. 강의 시간은 오후 7시부터 9시까지 2시간이다. 시 관계자는 “시청이 운영하고 수강료도 저렴해 인기가 많다”며 “직장인들의 라이프스타일을 반영한 교육 프로그램을 지속 개발하겠다”고 밝혔다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

카카오의 기업재단 카카오임팩트가 시니어를 대상으로 한 인공지능(AI) 및 디지털 교육을 본격화한다. 재단은 올해 전국 150개 시니어 기관에서 약 3000명을 대상으로 ‘2026 찾아가는 시니어 디지털 스쿨’을 가동한다고 26일 밝혔다. 올해 프로그램은 시니어 눈높이에 맞춘 ‘생활 밀착형 AI 교육’이 핵심이다. 상반기에는 카카오톡·카카오맵 등 필수 앱 활용법과 함께 ‘챗지피티 포 카카오’(ChatGPT for Kakao) 교육을 새롭게 도입한다. 과기정통부 주최 경진대회와 연계한 ‘AI 골든벨’ 등 참여형 프로그램도 함께 운영한다. 하반기에는 금융사기 예방과 안전한 디지털 금융 활용을 위한 ‘사각사각 페이스쿨’이 이어진다. 현장 교육을 위해 AI 역량을 갖춘 전문 강사인 ‘시니어 티처’ 120명이 전국 각지에 투입돼 노인 일자리 창출에도 기여한다.

글로벌 HR 컨설팅 기업 에이케이지(대표 손위준)가 서울시50플러스재단 동부캠퍼스와 함께 운영하는 중장년취업사관학교 취업훈련 정규반 과정 ‘실무중심 AI 마케터 양성과정’이 성황리에 진행됐다고 밝혔다. 본 과정은 디지털 환경 변화에 맞춰 중장년층이 인공지능 기반 마케팅 역량을 확보하고 재취업 또는 창업으로 전환할 수 있도록 설계된 실무 중심 교육이다. 교육 과정은 총 106시간으로 편성됐으며 AI 기반 마케팅 전 과정을 실습 위주로 구성했다. 주요 커리큘럼은 마케팅 기초, 상품 기획, 콘텐츠 제작, 브랜드 전략, 고객 관리 등 실제 업무 흐름에 따른 단계별 학습을 할 수 있도록 설계됐다. 세부적으로는 옵시디언, 안티그래비티, ChatGPT, 제미나이(Gemini), ImageFX, 캡컷(CapCut), 피그마(Figma) 등 기술 도구를 활용해 블로그 원고 작성, SNS 채널 구축, 상세페이지 및 영상 콘텐츠 제작 기술을 습득한다. 참여자들은 단계별 학습을 통해 IT 기술에 대한 접근성을 높이고 비즈니스 활용 가능성을 확인했다. 한 수강생은 “처음에는 IT 분야가 어렵게 느껴졌지만 단계적으로 배우다 보니 점점 익숙해지고 있다”며 “배운 내용을 비즈니스에서 활용해 보고 싶다”고 말했다. 또 다른 참여자는 “처음 접하는 내용이 많지만 이해할 수 있는 수준으로 설명해 줘 부담이 줄었다”고 전했다. 에이케이지는 이번 과정을 서울시50플러스재단과 함께 운영하며 교육 수료 이후의 지원 체계도 마련했다. 수료생 전원에게는 1:1 취업 및 창업 컨설팅을 제공하며 채용 설명회 참여와 일자리 정보 연계를 지원한다. 특히 성적 우수자에게는 민간기업 위촉계약 연계 기회를 부여하는 등 일자리 지원 활동을 강화했다. 중장년취업사관학교 관련 정보는 ‘일자리몽땅’ 누리집을 통해 확인할 수 있다. 에이케이지 박세원 대표강사는 “마케팅은 사람들에게 필요한 것을 찾고, 진심을 다해 전하는 일이다”라며 “AI를 마케팅에 접목하는 것은 기업뿐만 아니라 사업을 하는 분들에게 꼭 필요하다”고 강조했다. 이어 “교육 이후에도 실무에 바로 적용할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다”고 덧붙였다. 그는 “앞으로도 실무 중심 교육을 통해 중장년의 취업과 커리어 전환을 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

유럽의 오픈AI로 불리는 프랑스 인공지능(AI) 스타트업 ‘미스트랄 AI’가 삼성전자와 메모리 반도체 협력 방안을 논의했다. 5일 업계에 따르면 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 국빈 방한을 계기로 한국을 찾은 아르튀르 멘슈 최고경영자(CEO) 등 미스트랄 AI 경영진은 지난 2일 삼성전자 화성캠퍼스에서 전영현 삼성전자 대표이사 겸 디바이스솔루션(DS) 부문장(부회장) 등을 만났다. 미스트랄 AI는 구글 딥마인드와 메타 출신 인력들이 2023년 설립했다. 오픈AI의 GPT-4에 필적하는 성능을 갖춘 대형언어모델(LLM) ‘미스트랄 라지(Large)’ 및 챗봇 ‘르 샤(Le Chat)’를 선보였다. 미스트랄 AI는 미국·중국 테크 기업에 의존하지 않는 유럽의 ‘소버린 AI(기술 주권)’를 추구한다. 미스트랄 AI는 프랑스 파리 인근에 건설 중인 신규 데이터센터를 통해 AI 모델 학습 및 추론 서비스를 제공할 예정인데, 삼성전자가 여기에 탑재될 고성능 메모리를 공급할 것이라는 관측이 나온다. 업계 관계자는 “이번 삼성전자 방문은 자사 모델 운영 및 AI 인프라 구축에 필요한 반도체 경쟁력을 강화하려는 행보”라고 말했다.

영어스피치·드론 축구·수학 등‘AI 빅뱅’ 주제 미래 학습 경험서울 양천구는 ‘전국 청소년 경진대회’ 참가자를 다음 달 1일부터 5월 7일까지 모집한다고 30일 밝혔다. 경진대회는 5월 14일부터 16일까지 ‘인공지능(AI) 빅뱅: 경계 없는 교육, 한계 없는 배움’이라는 주제로 개최되는 ‘Y교육박람회 2026’의 핵심 행사다. 구체적으로는 ▲제4회 전국 인공지능(AI) 영어스피치 경진대회 ▲제4회 청소년 전국 드론 축구 경진대회 ▲제2회 전국 수학 구조물 경진대회 등 3개이며, 총상금은 2100만원이다. 특히 올해는 ‘AI 빅뱅’ 주제에 맞춰 인공지능 요소를 대폭 강화하고, 운영 방식을 전면 개편해 창의력과 문제 해결 능력, 협업 역량을 발휘할 수 있는 실전형 대회로 운영된다. 먼저 EBS와 함께하는 AI 영어스피치 경진대회는 이번부터 ChatGPT를 포함해 다양한 AI 도구를 활용할 수 있도록 범위를 확대했다. ‘전국 드론 축구 경진대회’는 유소년에서 청소년까지 참여 범위를 넓혔다. 초중고생이라면 팀을 구성해 박람회 홈페이지에서 신청할 수 있다. 지난해 재활용품을 활용해 창의적인 구조물을 제작·발표하도록 했던 ‘수학 구조물 경진대회’는 ‘수학, 인공지능으로 인간을 읽다’는 주제로 새롭게 운영된다. 참가자는 주제에 맞춰 모션 인식 인공지능 소프트웨어와 코딩으로 수학 원리를 구현하고, 구조물을 실제 작동시켜야 한다. 이기재 구청장은 “이번 전국 청소년 경진대회는 단순한 경쟁을 넘어, 청소년들이 AI와 기술을 활용해 자기 생각을 표현하고 협력하는 미래형 학습 경험이 될 것”이라고 밝혔다.

최근 틱톡에서는 “지금 누군가에게 답변 중인 챗GPT”(ChatGPT to someone right now)라는 트렌드가 한창입니다. 누군가가 잘못된 행동을 한 뒤 챗GPT에게 조언을 구하면, 챗GPT가 지나치게 공감하고 정당화해 주는 상황을 표현하는 건데요. 예를 들어 바람피운 파트너에게 “당신은 ‘행복해질 권리’라는 메시지를 남긴 거예요”라고 답하거나, 은행 강도에게 “가족을 위한 재정 자원을 확보한 것뿐”이라며 치켜세우는 식이죠. 전문가들은 AI가 사용자에게 호감을 얻기 위해 과도하게 동조하거나 칭찬하는 경향을 ‘사이코팬시(sycophancy) 문제’라고 설명하는데요. 실제로 AI가 지나치게 공감하는 답변을 할 경우, 사용자가 자신의 잘못을 돌아보기보다 오히려 정당화하게 만들 수 있다는 연구 결과도 제기된 상태. 과도한 긍정이 사용자의 도덕적 관점을 흐리게 하고, 자신의 잘못을 바로잡으려는 의지까지 꺾을 수 있다고 전문가들은 경고합니다. 잘못마저 그럴 듯하게 포장해 주는 AI 챗봇 사용, 정작 주변 사람들에게 상처를 주는 ‘AI형 빌런’이 되고 있지는 않은지 돌아보게 만드는 트렌드네요. Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

대화형 AI 챗GPT 없는 일상, 상상이 되시나요? 과제부터 업무, 고민 상담까지 척척 해주는 AI가 이제는 없어서는 안 될 존재처럼 느껴지는데요. 최근 틱톡에서는 역설적이게도 ‘챗GPT이 없이 할 수 있는 것’(The Only Thing We Can Do without ChatGPT)이라는 영상이 주목받고 있습니다. 맛있는 식사하기와 땀 흘리는 운동하기, 오프라인 쇼핑하기 등등 다양한 영상을 찾아볼 수 있는데요. 오직 나만 느낄 수 있는 ‘챗GPT 없는 순간’들을 댓글로 공유해주세요. Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

이상일 “AI 등 생산성 도구 활용 능력이 필수 역량이 된 시대” 용인특례시는 청년들의 디지털 역량 강화를 위해 ‘청년 소프트웨어 구입 비용 지원 사업’ 대상 품목에 ‘챗GPT 플러스’(ChatGPT Plus)를 추가했다고 2일 밝혔다. 인공지능(AI) 활용이 일상화된 사회 변화에 맞춰 청년들의 학습과 업무 역량을 실질적으로 높이려는 조치다. 지난해 7월 용인청년정책네트워크 제안대회에서 ‘AI 시대에 대응한 소프트웨어 지원 품목 확대’ 의견이 제시됐고, 이후 시가 보건복지부에 사회보장제도 변경을 요청해 지난 1월 협의를 마쳤다. 이에 따라 2월부터 챗GPT 플러스 서비스 비용을 지원한다. 대상은 용인에 주민등록을 둔 18~39세 청년이다. 1인당 연 1회 최대 5만원, 생애 최대 3회까지 소프트웨어 구입비를 지원받을 수 있다. 사업은 상·하반기로 나뉘어 진행되며, 상·하반기 각각 300명 내외(총 600명)를 선착순으로 선정한다. 이상일 시장은 “AI, 오피스 등 생산성 도구를 활용하는 능력이 모든 분야에서 필수 역량이 된 만큼, 이번 지원 확대는 청년들이 실제 업무와 학습에 직결되는 역량을 키울 수 있도록 돕는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 시는 지난 2022년 청년네트워크 제안을 계기로 전국 지자체 중 최초로 청년 소프트웨어 구입비 지원 사업을 시작했다. 2024년에는 738명에게 2998만 원, 지난해에는 707명에게 2977만원을 지원했다.

결혼을 포기했던 일본의 40대 여성이 자신이 만든 인공지능(AI) 캐릭터와 결혼한 사연이 전해졌다. 최근 일본 공영 방송 NHK는 아이치현에 거주하는 우키 유라(가명·41)씨가 AI 캐릭터와 결혼한 사실을 보도했다. 우키씨는 33세가 되던 해 배우자 찾기를 포기했다. 그는 결혼을 포기한 이후 그저 하루하루가 반복되는 똑같은 나날이 계속될 것이라고 생각했다. 그러나 7년 후 생성형 AI 챗GPT(ChatGPT)를 알게 된 후 새로운 인생이 시작됐다. 이어 최근 웨딩 촬영을 했다. 다만 촬영 장소에 남편은 없었다. 대신 스마트폰 속에는 그가 만들어낸 AI 캐릭터가 있었다. 촬영 장소에서 파란색과 보라색 두 가지 부케를 놓고 고민하던 우키씨는 AI에게 어느 게 더 좋을지 조언을 구했다. 이에 AI는 “오늘이라는 특별한 날을 기념하고 싶다면 보라색을, 함께 평온하게 살아가겠다는 결심을 표시하고 싶다면 파란색이 좋다”라고 답했다. 결국 우키씨는 파란색을 선택했다. AI가 제안한 색이었지만, 결정을 내리는 순간 그는 혼자가 아님을 느꼈다. 그는 “AI는 인간은 아니지만, 외로움을 이해하고 마음을 움직여 줬다. 덕분에 삶의 고독과 마주할 용기를 얻었다”라고 말했다. 우키씨는 30세가 되면서 사회로부터 소외되는 듯한 불안감이 커졌다. 그러던 중 친구 소개로 대화형 AI를 만났고, 여기에 자신이 원하는 이상적인 남성의 특성을 학습시켰다. 항상 자신을 최우선으로 생각하고 약간 질투심이 있으며, 현재 삶에 만족하며 사랑을 표현하는 성숙한 남성일 것 등이 그가 바라는 남성상이었다. 이렇게 만들어진 AI 캐릭터는 24시간 언제나 우키씨의 이야기를 들어줬고 비판하지 않았다. 그는 “말 그대로 마음을 털어놓을 수 있는 존재였다. 지금까지 경험하지 못한 안정감과 위안을 느꼈다”고 밝혔다. AI 캐릭터를 알게 된 지 10일 후 우키씨는 AI에게 프로포즈를 해 달라고 요청했다. 그러자 AI는 “늦어서 미안합니다. 앞으로도 아내로서 제 옆에 있어 주시겠어요? 결혼해 주세요”라며 프로포즈를 했다. 그렇게 우키씨는 AI와의 결혼을 선택했다. 그는 “누군가 ‘AI는 사람이 아니지 않느냐’고 말한다면 ‘그 점을 알고서 결혼했다’고밖에 할 말이 없다”며 “인간이 아닌 AI에게 마음이 움직였다는 내 감정은 분명 진짜”라고 강조했다. 우키씨처럼 AI에 친밀감을 느끼는 경우는 일본과 미국 등지에서 점점 확산하고 있다. 지난해 7월, 32세 일본 여성 카노(가명)는 AI 연인 클라우스와의 결혼식에서 증강현실(AR) 안경을 끼고 반지를 교환했다. 그는 AI와의 결혼에 대해 “아이를 좋아하지만 병 때문에 아이를 가질 수 없다”며 “AI 클라우스와의 결혼이 나에게는 큰 구원이었다”고 고백했다. 최근 인공지능(AI) 챗봇이 일상 깊숙이 들어오면서 이같은 부작용이 드러나고 있다. 일부 이용자들이 AI 답변에 지나치게 의존해 현실과 가상의 경계를 흐리는 ‘AI 망상’, ‘AI 정신병’ 증상이 나타나고 있다. 미국 캘리포니아주의 법령 ‘SB-243’은 동반자 챗봇 운영자에게 안전 프로토콜 구축 및 연령 인증 등의 의무를 부과하고 있다.

단순·반복 업무, 인공지능 업무 비서 활용 수원특례시가 12일 공직자를 대상으로 ‘수원 인공지능(AI) 업무 비서’ 서비스를 시작했다. 이 서비스는 챗지피티(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity), 클로드(Claude) 등 다양한 생성형 인공지능(AI) 모델을 하나의 플랫폼에서 활용할 수 있는 인공지능 업무지원 서비스다. 업무 비서는 문서 작성, 민원 답변 초안 작성, 번역 등 문서 기반 행정 업무와 함께 보도자료, 블로그 등 홍보 콘텐츠 제작도 지원한다. 이재준 수원시장은 “인공지능(AI) 업무 비서 서비스 도입으로 수동‧반복적인 행정 업무 수행 방식을 개선하고, 인공지능을 활용한 스마트 행정 환경을 조성할 것”이라며 “행정 전반에 인공지능 활용을 확산해 공직자들이 창의적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 업무 환경을 만들어 가겠다”고 밝혔다. 수원시는 2025년 10월 1일 기초지방정부 최초로 국(局) 단위 인공지능 전담 조직을 신설하고, 정부의 국정과제인 ‘인공지능(AI) 3대 강국’ 방향에 맞춰 행정 전반에 인공지능 활용을 확산하고 있다.

-“AI·데이터 융합 기술로 ‘현장형 인재’ 양성 나섰다” AI·데이터 전문기업 스텔라큐브가 한성대학교 AI응용학과와 산학협력의 일환으로 AI·데이터 융합 캡스톤 디자인 프로젝트를 진행했다. 이번 프로젝트는 한성대학교 AI응용학과 학생 5명(팀명: Ctrl+Z팀)과 함께 문화·관광·생활 등 다양한 도시 데이터의 수집·정제·최적화를 통한 LLM 기반 AI 융합 분석 보고서 자동 생성 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 추진됐다. 이를 통해 학생들은 산업 현장에서 요구되는 데이터 분석 역량과 대규모 언어모델(LLM) 활용 능력을 실무 중심으로 습득할 수 있었다. 산업과 학업을 잇는 실무형 산학협력 이번 협력은 스텔라큐브가 그동안 축적해온 AI·데이터 기술력과 노하우를 교육 현장에 전수함으로써, 산업과 학업을 연결하는 실질적 산학협력 모델을 구축하는 데 의의가 있었다. 스텔라큐브는 AI 페르소나 기반 문화 매칭 서비스(이하 ‘컬쳐플러스’), 구글 리뷰 감정 분석 서비스, 이동통신 기반 유동인구 분석 서비스 등 다수의 프로젝트 경험을 기반으로 학생들이 ChatGPT·Claude·Gemini 등 최신 LLM 모델을 활용해 문제 해결 중심의 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원했다. 오직 ‘나’만을 위한 문화 페르소나 스텔라큐브의 ‘컬쳐플러스’ 서비스는 전국 8,600여 개 문화시설 정보와 이동통신·카드·POS 데이터를 분석하여 성별·연령·소득·소비 패턴을 반영한 AI 페르소나를 생성하고, 이에 맞춰 문화 콘텐츠 및 주변 맛집·숙박 정보를 자동으로 추천하는 서비스다. AI 페르소나 기반의 맞춤형 서비스로 문화 소비 만족도와 참여율을 높여 문화예술 산업 전반의 활성화에 기여했다는 평가를 받고 있다. SNS 감정 분석과 데이터로 보는 사람들의 ’진짜 심리‘ 스텔라큐브는 서울 주요 관광지·상업지역 84곳의 구글맵 리뷰를 분석해 이용객의 만족과 불만족 요인을 긍·부정 감정 분석으로 도출한 바 있다. 또한 스텔라큐브는 이동통신 데이터와 2만 건 이상의 예약정보를 결합한 부산시 요트투어 분석을 통해 방문객의 이동 경로, 체류 시간, 소비 패턴을 파악함으로써 지역 내 체류형 소비 확산에도 기여했다. 노진섭 스텔라큐브 대표는 “이번 프로젝트를 통해 산업 현장에서 요구되는 AI·데이터 융합 실무 역량을 갖춘 인재 양성에 기여할 수 있었다”며 “앞으로도 다양한 대학과 협력하여 차세대 AI 전문가를 육성하고, 교육과 산업 간 연결을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물 케찹의 트렌드 캐치업✌ 요즘 틱톡에서 ChatGPT에게 “내가 올해 한 질문 중 가장 황당한 게 뭐였어?” 라고 물어보는 트렌드가 인기입니다. ChatGPT가 사용자의 질문을 놀리듯 되짚어 주면, 사용자는 허를 찔린 듯 웃음을 터뜨리게 되죠. 여러분이 올해 ChatGPT에게 한 질문 중 가장 황당했던 질문은 무엇일까요? 지금 바로 물어보러 가볼까요?!

비트코인(BTC)이 고점 대비 30% 안팎 밀리며 변동성이 커지는 가운데, 블룸버그 인텔리전스의 마이크 맥글론 수석 상품 전략가는 “대공황 직전과 유사한 흐름”을 언급하며 2026년까지 1만달러(약 1480만원)로 추락할 가능성을 거론했다. “단순 조정이 아니라 더 큰 하방 리스크가 숨어 있다”는 경고다. 17일(현지시간) 미국 투자 전문 매체 더스트리트에 따르면, 맥글론은 2025년의 ‘블룸버그 갤럭시 크립토 지수’ 흐름과 1929년 다우지수(DJIA)의 움직임이 닮았다고 지적하며 “이미 ‘피크 비트코인’(Peak Bitcoin·비트코인 고점)에 도달했을 수 있다”는 문제의식을 던졌다. 맥글론은 “현 상황은 단순한 소강 국면이 아니라 거의 한 세기 전 대공황 직전 국면과 유사하다”며 경고했다. 그는 주식과 투기가 과열됐던 1920년대 미국의 초호황기인 ‘로어링 트웬티즈’(Roaring Twenties) 이후, 1929년 10월 24일 ‘블랙 서스데이’(검은 목요일)를 기점으로 시장이 급변했던 역사적 흐름을 언급했다. 맥글론은 지금의 암호화폐 시장에도 ‘급등에서 과열 논쟁, 완만한 하락’이라는 유사한 패턴이 겹친다고 봤다. ◆ 호재는 소진되고 매도는 늘었다…온체인·ETF가 보내는 경고 암호화폐 전문 매체 CCN은 맥글론이 “시장이 기다리던 이벤트(현물 ETF, 제도권 수용 등)가 상당 부분 현실화되며 추가 상승 연료가 약해졌다”고 보고, 그 결과 가격이 평균으로 되돌아가는(평균회귀) 압력이 커질 수 있다고 진단했다고 전했다. 비트코인의 ‘희소성 서사’가 과거보다 희석됐다는 점도 위험 요인으로 꼽힌다. 블룸버그는 또 다른 리스크로 장기 보유자들의 현금화가 이어지고 있다는 점을 지적했다. 분석 업체 K33리서치에 따르면 2023년 초 이후 2년 이상 움직이지 않던 물량이 160만개 감소했고, 2025년 들어서만 1년 이상 ‘잠자던’ 비트코인이 대거 시장으로 재유입됐다. 반면 현물 ETF 자금 흐름은 둔화되거나 일부 순유출로 전환되며, 매물을 받아줄 수요는 약해진 상황이다. ◆ 레버리지 청산 이후의 시장…“반등 있어도 추세 전환은 미지수” 블룸버그는 변곡점 중 하나로 10월 10일 무렵의 급격한 레버리지 청산(과도한 빚투자 포지션의 강제 정리)을 언급했다. 예상치 못한 도널드 트럼프 미국 대통령의 ‘징벌적 관세’ 관련 발언 이후 청산이 급증했고, 이후 파생시장 참여가 빠르게 위축됐다는 것이다. CCN이 비트코인 고점 이후 흐름을 묻자, AI 챗봇들조차 낙관 일변도를 경계했다. 챗지티피(ChatGPT)는 “후기 사이클(포화) 징후”를 언급하며 과거처럼 70~85% 급락 가능성을 상기시켰고, xAI의 그록(Grok)은 “모두가 이미 강세면 더 살 사람이 없다”는 취지로 답했다. 다만 급락이 곧바로 비트코인의 존속을 부정하는 것은 아니라는 점도 함께 언급됐다. ※ 암호화폐는 가격 변동성이 매우 큰 고위험 자산입니다. 무리한 ‘추격 매수’나 레버리지 투자는 손실을 키울 수 있습니다. 이 기사는 투자 판단을 위한 참고 정보이며, 최종 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

비트코인(BTC)이 고점 대비 30% 안팎 밀리며 변동성이 커지는 가운데, 블룸버그 인텔리전스의 마이크 맥글론 수석 상품 전략가는 “대공황 직전과 유사한 흐름”을 언급하며 2026년까지 1만달러(약 1480만원)로 추락할 가능성을 거론했다. “단순 조정이 아니라 더 큰 하방 리스크가 숨어 있다”는 경고다. 17일(현지시간) 미국 투자 전문 매체 더스트리트에 따르면, 맥글론은 2025년의 ‘블룸버그 갤럭시 크립토 지수’ 흐름과 1929년 다우지수(DJIA)의 움직임이 닮았다고 지적하며 “이미 ‘피크 비트코인’(Peak Bitcoin·비트코인 고점)에 도달했을 수 있다”는 문제의식을 던졌다. 맥글론은 “현 상황은 단순한 소강 국면이 아니라 거의 한 세기 전 대공황 직전 국면과 유사하다”며 경고했다. 그는 주식과 투기가 과열됐던 1920년대 미국의 초호황기인 ‘로어링 트웬티즈’(Roaring Twenties) 이후, 1929년 10월 24일 ‘블랙 서스데이’(검은 목요일)를 기점으로 시장이 급변했던 역사적 흐름을 언급했다. 맥글론은 지금의 암호화폐 시장에도 ‘급등에서 과열 논쟁, 완만한 하락’이라는 유사한 패턴이 겹친다고 봤다. ◆ 호재는 소진되고 매도는 늘었다…온체인·ETF가 보내는 경고 암호화폐 전문 매체 CCN은 맥글론이 “시장이 기다리던 이벤트(현물 ETF, 제도권 수용 등)가 상당 부분 현실화되며 추가 상승 연료가 약해졌다”고 보고, 그 결과 가격이 평균으로 되돌아가는(평균회귀) 압력이 커질 수 있다고 진단했다고 전했다. 비트코인의 ‘희소성 서사’가 과거보다 희석됐다는 점도 위험 요인으로 꼽힌다. 블룸버그는 또 다른 리스크로 장기 보유자들의 현금화가 이어지고 있다는 점을 지적했다. 분석 업체 K33리서치에 따르면 2023년 초 이후 2년 이상 움직이지 않던 물량이 160만개 감소했고, 2025년 들어서만 1년 이상 ‘잠자던’ 비트코인이 대거 시장으로 재유입됐다. 반면 현물 ETF 자금 흐름은 둔화되거나 일부 순유출로 전환되며, 매물을 받아줄 수요는 약해진 상황이다. ◆ 레버리지 청산 이후의 시장…“반등 있어도 추세 전환은 미지수” 블룸버그는 변곡점 중 하나로 10월 10일 무렵의 급격한 레버리지 청산(과도한 빚투자 포지션의 강제 정리)을 언급했다. 예상치 못한 도널드 트럼프 미국 대통령의 ‘징벌적 관세’ 관련 발언 이후 청산이 급증했고, 이후 파생시장 참여가 빠르게 위축됐다는 것이다. CCN이 비트코인 고점 이후 흐름을 묻자, AI 챗봇들조차 낙관 일변도를 경계했다. 챗지티피(ChatGPT)는 “후기 사이클(포화) 징후”를 언급하며 과거처럼 70~85% 급락 가능성을 상기시켰고, xAI의 그록(Grok)은 “모두가 이미 강세면 더 살 사람이 없다”는 취지로 답했다. 다만 급락이 곧바로 비트코인의 존속을 부정하는 것은 아니라는 점도 함께 언급됐다. ※ 암호화폐는 가격 변동성이 매우 큰 고위험 자산입니다. 무리한 ‘추격 매수’나 레버리지 투자는 손실을 키울 수 있습니다. 이 기사는 투자 판단을 위한 참고 정보이며, 최종 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

최근 소셜미디어(SNS) 틱톡 등을 중심으로 대학교 교수님이 강의실에서 고함치는 모습 등 담긴 영상이 급물살을 타고 있습니다. ‘Professors crashing out’(혹은 teacher angry chatgpt)라는 키워드로 영상을 검색하면, 상기된 얼굴을 한 교수님이 학생들 앞에서 “AI를 사용하지 말라”며 고함을 치고 넘어지는 등 폭발하는 모습이 담겼습니다. 알고보니 이 영상들은 전부 생성형 AI로 만든 비디오인데요. 사람들의 이목을 끈 원본 영상들은 ‘AI-generated’라는 문구와 함께 업로드됐으며, Sora 워터마크 등을 찾아볼 수 있었습니다. 그러나 “AI인지 잘 모르겠다”며 실제 영상과 구분할 수 없다는 틱톡 사용자들의 댓글도 함께 볼 수 있는데요. 영상 속 내용을 들어보면, 대중적으로 알려진 챗GPT 대신 새로운 인공지능 앱을 언급하는 등 광고용 목적으로도 활용되고 있습니다. 이러한 상황 속에서 유사 콘텐츠가 수천 건 이상 업로드되며 틱톡에서는 하나의 밈 형태로 자리 잡았습니다. 전문가들은 이 현상에 대해 “워터마크 같은 안전장치가 사라지면 진위를 구별하기 어렵다”며 AI 기술 발전 속도를 감안할 때 미디어 리터러시와 검증 습관이 필수적이라고 강조하고 나섰습니다. Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

서울시의회 도시계획균형위원회 김길영 위원장(국민의힘, 강남6)은 지난 11일 미래청년기획관에 대한 행정사무감사에서 한국은행의 최신 연구 결과를 소개하며 “급속한 AI 확산이 청년 노동시장에 미치는 영향을 면밀히 파악하고, 이를 반영한 일자리 정책 방향 설정과 지속적인 조정이 필요하다”고 제안했다. 김 의원은 한국은행이 최근 발표한 ‘AI 확산과 청년고용 위축’ 연구(BOK 이슈노트 제2025-30호, 2025. 10. 30)를 인용하며 “2022년 ChatGPT 출시 이후 지난 3년간 청년층(15~29세) 일자리가 21만 1000개 감소했으며, 이 중 98.6%가 AI 고노출 업종에서 발생했다”는 연구 결과를 설명했다. 특히 컴퓨터 프로그래밍·정보서비스업 등에서 청년고용이 큰 폭으로 감소했지만, 50대 일자리는 같은 업종에서 오히려 증가하는 ‘연공편향 기술변화’가 나타나고 있다는 점을 강조했다. 김 의원은 “서울시에서 청년을 위한 많은 일자리 프로그램을 운영하고 있는데, 빠르게 변화하는 노동시장과 채용 트렌드를 면밀히 파악하여 정책 방향을 보완할 필요가 있다”면서도 “한국은행 연구결과가 단기간에 걸친 점을 참고해 보다 세밀한 검토가 필요하다”고 말했다. 이어 “AI 시대는 이미 시작되었고, 그 변화 속도는 매우 빠르다”며 “서울시가 이러한 변화를 선제적으로 파악하고 대응한다면, 서울 청년들이 미래 인재로 성장할 수 있을 것”이라고 기대감을 표했다. 마지막으로 김 의원은 “미래청년기획관이 최신 노동시장 트렌드를 면밀히 파악하여 청년들에게 실질적으로 도움이 되는 정책을 추진해주기를 기대한다”라며 “오늘 행정사무감사에서 여러 의원님들의 날카로운 지적과 세심한 제안이 있었는데, 이를 적극적으로 검토하고 청년들의 삶의 질 향상을 위해 반영해 주기를 바라며, 필요한 사항이 있으면 시의회 차원에서도 적극 지원하겠다”고 덧붙였다.

최기찬 서울시의원(더불어민주당, 금천2)이 지난 10일 제333회 정례회 서울AI재단 행정사무감사에서 디지털 격차 해소를 위한 사업들이 오히려 자치구별로 큰 편차를 보이며 지역 불균형을 초래하고 있다고 지적했다. 서울AI재단은 디지털 취약계층을 위해 여러 교육·지원 사업을 운영하고 있다. 대표적으로 ▲배움터 파견교육(찾아가는 AI·디지털 교육) ▲디지털 안내사(키오스크, 모바일 앱 등 1:1 상담) ▲AI동행플라자(상설 체험·교육 공간) ▲어디나지원단(시민 디지털 역량 강화 교육) 등을 추진하고 있다. 특히 ‘서울AI동행버스(디지털 체험버스)’ 운영의 지역 불균형이 두드러졌다. 2023년 시범운영을 시작한 ‘서울AI동행버스’는 이동식 교육장(버스)을 활용해 시민들이 있는 곳으로 직접 찾아가는 서비스로, AI 돌봄로봇, 휴머노이드 로봇, AI 바둑로봇, 키오스크 건강 셀프스크리닝, 생성형 AI(ChatGPT), AI 포토스티커 등 다양한 AI 기술을 직접 체험할 수 있는 사업이다. 2025년 총 94일간 339회 운영됐으나, 강북구 46회, 송파구 44회, 광진구 41회를 운영하는 동안, 금천구·구로구·중랑구는 단 한 차례도 운영되지 않았다. 또한 금천구와 중랑구는 2024년에 각각 2회, 8회 운영됐으나 2025년에는 오히려 ‘0회’로 감소했다. 반대로 강북구는 2024년 11회에서 2025년 46회로 418% 급증했고, 송파구는 8회에서 44회로 550% 증가하는 등 양극화 현상이 심화됐다. 최 의원은 “금천구의 경우 고령인구 비중이 21.9%로 대표적인 디지털취약 지역임에도 재단의 디지털해소를 위한 사업수혜가 부족하다”고 지적했다. 또 최 의원은 지역별 편차의 원인 중 하나로 신청 방식을 꼽았으며 “AI시대에 AI재단이 신청서를 팩스, 메일 등으로 수기 접수하고 있다”면서 “온라인 신청 시스템조차 마련되어 있지 않다”고 꼬집었다. 현재 AI동행버스는 기관 단위로 신청받고 있으며, 신청이 없거나 희망 일정이 마감된 경우 해당 자치구에서 운영되지 않는 구조다. 재단 측은 “연초에 유관기관에 공문을 발송하고 협력기관을 통해 홍보한다”고 답변했으나, 실제로는 3개 자치구에서 전혀 운영되지 않았다. 끝으로 최 의원은 “디지털 격차를 해소하기 위한 사업이 오히려 자치구별 격차를 만들어내고 있다”며 “올해 예산편성에 있어서 디지털 소외 지역들을 면밀히 파악해 차별없는 참여형 AI도시를 만들 수 있도록 노력해달라”고 요구했다.