‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

정부는 국가 인공지능(AI)컴퓨팅센터를 연내 착공하는 등 AI 인프라 구축에 속도를 내고 피지컬 AI 1등을 목표로 로봇·자동차 등 집중 지원에 나선다. ‘AI 3강 도약’에 본격적으로 시동을 건 모습이다. 정부는 9일 ‘2026년 경제성장전략’을 발표하며 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 구상을 밝혔다. 먼저 국가 AI컴퓨팅센터 구축·운영을 위한 민관 합작 SPC(정부, 정책금융, 민간 참여자 출자 예정)를 신속히 설립하고 건축 설계, 에너지·건축 인허가 등을 거쳐 올해 착공한다는 방침이다. 정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만장은 산·학·연, 국가 AI 프로젝트 등에 체계적으로 배분한다. 또 GPU를 올해 1만 5000장, 2028년까지 5만 2000장 이상 확보할 계획이다. 전력망 확충과 전력계통영향평가 개선으로 AI 전력 수요도 뒷받침한다. AI 기술 확보를 위해 민관 협력 차세대 연구조직을 설립하고, 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화와 기술 선점을 위한 대규모 실증을 추진한다. 올해 초 공개 예정인 독자 AI 모델을 민간 서비스에 활용하고, 정부 인공지능 대전환(AX) 사업에도 우선 적용한다. 정부는 또 제조·물류·농업 등 산업 전반에 AI 활용을 확대하고, 선박·가전·드론·스마트팩토리·AI 반도체 등 분야별 AX 프로젝트를 추진한다. 공공 부문에서는 3대 선도 공공 AX 과제를 수행하기로 했다. 휴머노이드 로봇, 자율작업 로봇, 농업 완전자율 로봇 등 실물경제 적용 중심의 피지컬 AI 육성도 포함됐다. 피지컬 AI는 인공지능이 로봇·자율주행 장비·드론 등 물리적 기기에 적용돼 실제 행동을 수행하는 기술이다. 정부는 로봇, 자동차, 선박, 가전 등 7대 선도 분야를 집중 지원하며, 월드모델 기반 AI 학습으로 전 분야 AI 로봇 확산을 추진한다. 자동차 자율주행 시범 운행 범위를 도시 전체로 확장한 실증도시를 상반기 내 조성하고, 3분기에는 자율주행 중심의 교통·물류 AI 전환 계획을 수립하기로 했다. 이 밖에도 자율운항선박, 농업·항공·소방 드론 개발, 중소기업 AI 스마트공장 확대도 병행한다. 과학기술 및 AI 분야 인재 양성에도 나선다. 정부는 4대 과학기술원과 거점 국립대에 AI 단과대학을 신설하고, 지방대학과 교육과정을 공유하는 등 권역별 AI 확 및 AX 핵심인재를 양성한다. 2027년에는 AI 단과대학 신설을 3대 과기원 등으로 확대할 방침이다. 이공계 대학생 및 대학원생의 안정적 성장을 위해 장학금·연구생활장려금을 확대하고 8년 과정의 학·석·박사 과정을 5년 6개월로 단축하는 패스트트랙을 신설해 혁신인재를 빠르게 키워낸다는 구상도 내놨다. 또 국가과학자 제도를 도입, 국가 R＆D 리더로서 활동할 리더급 우수 과학자·공학자 20명을 올해 상반기 선발할 계획이다. 올해 정부 R＆D 예산은 35조 5000억 원으로 편성됐다. 정부는 R＆D 예산을 향후 정부 총지출의 5% 수준으로 지속 확대한다는 계획이다. 이를 통해 국가전략기술 핵심 원천기술 확보와 도전적 R＆D 전용 트랙 신설을 추진한다.

- SWM, CES 2026서 ‘글로벌 AI 동맹’ 기반의 자율주행 로드맵 발표- “서울 강남에서의 성공적 실증 완료” 기술적 난제 극복하고 안정성 입증- 2027년 서울(강남) 및 광주광역시 전역으로 Lv4 로보택시 상용 서비스 확대- 레노버·엔비디아와의 하드웨어/SW 초협력으로 상용화 가속 페달 자율주행 기술 분야의 글로벌 리더 에스더블유엠(SWM)은 레노버(Lenovo, HKSE: 0992), 엔비디아(NVIDIA, NASDAQ: NVDA)와 전략적 협력을 체결하고, 고성능 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’의 개발 및 양산에 본격 착수한다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 탄생할 ‘AP-700’은 엔비디아 DRIVE AGX Thor 차량용 컴퓨터를 통합한 하이페리온 아키텍처 기반의 엔비디아 DRIVE AGX Thor 플랫폼을 기반으로 구동되는 혁신적인 자율주행 시스템이다. SWM은 이 플랫폼을 오는 2026년 출시 예정인 자사의 레벨4(Lv4) 로보택시에 핵심 제어기로 탑재하여 글로벌 자율주행 생태계 진입을 가속화할 계획이다. 현존 최고 성능: 2,000 TOPS의 강력한 컴퓨팅 파워를 갖는 AP-700 플랫폼은 레노버의 ‘AD1 L4 자율주행 도메인 컨트롤러’ 기술과 듀얼(Dual) 구성의 엔비디아 ‘DRIVE AGX Thor’ 칩을 결합하여 설계되었다. 또한 엔비디아 Blackwell 아키텍처를 적용해 트랜스포머와 생성형 AI 워크로드에 최적화된 연산 처리를 지원한다. 이를 통해 안전 인증을 획득한 DriveOS 환경에서 최대 2,000 TOPS(초당 2,000조 번 연산)에 달하는 압도적인 AI 컴퓨팅 성능과 데이터센터급 CPU 성능을 동시에 제공한다. 이는 현존하는 레벨4 자율주행 지원 플랫폼 중 가장 강력한 성능으로 평가받는다 안전성과 효율성 동시 확보하여 비용·시간 획기적 단축: AP-700은 생성형 AI와 비전 언어 모델(vision language models, VLM)에 대한 최적화를 통해, 예측이 어려운 도심 교통 환경에서도 밀리초(ms) 단위의 초저지연 응답 성능을 구현함으로써 시스템 안정성과 안전성을 강화했다. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 AP-700은 완전한 자동차 등급(Automotive Grade)의 신뢰성을 확보하기 위해 기능 안전 측면에서 ISO 26262 ASIL-D, 신뢰성 측면에서 AEC-Q100, 그리고 ISO 21448 SOTIF 가이드라인을 충족하는 등 엄격한 국제 안전 표준에 맞춰 설계·개발되고 있다. SWM은 이번 AP-700 도입을 통해 자율주행 산업의 난제였던 비용과 시간을 획기적으로 개선할 수 있게 되었다. 구체적으로는 ▲자율주행 소프트웨어 개발 비용 50% 절감 ▲Lv4 로보택시 상용화 준비기간 40% 단축을 목표로 한다. 특히, ▲로보택시(자율주행 시스템 포함) 양산 원가를 기존 대비 60%까지 절감할 수 있는 기반을 마련함으로써, 대규모 로보택시 서비스의 상용화를 앞당기는 결정적인 계기가 될 전망이다. SWM은 이번 레노버, 엔비디아를 잇는 3자 간 글로벌 협력 체결을 통해 강력한 ‘글로벌 AI 동맹’을 구축했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어, SWM이 글로벌 자율주행 시장의 핵심 플레이어로 진입하는 중요한 교두보가 될 전망이다. 특히 이번 협력은 SWM의 핵심 목표인 ‘2027년 레벨4(Lv4) 자율주행 상용화’를 달성하기 위한 기술적·하드웨어적 기반을 완벽히 마련했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 파워와 레노버의 안정적인 차량용 하드웨어 제조 역량, 그리고 SWM의 자율주행 소프트웨어 기술이 결합되어 최상의 시너지를 낼 것으로 기대된다. SWM은 “이번 전략적 협업은 한국의 독자적인 로보택시 기술이 세계 시장으로 진출하는 신호탄이 될 것”이라며, “미국과 중국에서 이미 상용화된 완전 무인 로보택시 서비스를 이제 한국의 일반 시민들도 체감할 수 있게 된다는 점에서, ‘피부로 와닿는 AI 시대’를 여는 계기가 될 것”이라고 강조했다. SWM은 지난 20여 년간 끊임없는 기술 혁신을 통해 성장해 온 기업이다. 2005년 삼성전자 피쳐폰 소프트웨어 공급을 시작으로 IT 분야에서 탄탄한 기반을 다졌으며, 2011년부터는 글로벌 완성차 업체에 전장 소프트웨어를 공급하며 차량 안전 및 설계에 대한 필수적인 노하우를 축적했다. 이러한 기술적 자산은 2018년 산업통상부(MOTIR)의 자율주행 연구개발(R＆D) 사업으로 이어져 단기간에 괄목할 만한 성과를 창출했다. 2020년 한국교통연구원(KOTI)과 함께 세종시 BRT 노선에서 국내 최초로 DRT(수요응답형) 자율주행 대중교통 실증에 성공했으며, 이듬해인 2021년에는 국내 최초로 ‘자율주행 한정운수면허’를 취득해 서울 상암에서 DRT(수요응답형) 서비스를 안정적으로 운영하고 있다. 2024년, 국내 최고 난이도의 도심인 서울 강남에서 로보택시 실증에 돌입하며 기술적 한계를 넘어선 SWM은, 이제 2026년 전국 단위 서비스 확대를 목표로 대한민국 자율주행 상용화의 새 역사를 쓸 준비를 마쳤다.

넷플릭스 오리지널 영화 ‘대홍수’가 넷플릭스 글로벌 영화 부문에서 3주 연속 1위를 차지했다. 이와 함께 역대 최고 인기 비영어 영화 부문에서도 7위에 올랐다. 7일 넷플릭스 공식 사이트 투둠에 따르면, ‘대홍수’는 지난주 시청 수(시청 시간을 작품의 총 러닝타임으로 나눈 값) 1110만을 기록하며 글로벌 TOP 10 영화(비영어) 부문에서 3주 연속 1위를 차지했다. 국가별로는 한국, 홍콩, 태국, 브라질 등 10개국에서 1위에 올랐고, 총 80개국에서 상위 10위권 안에 들었다. 특히 영화는 지난달 19일 공개 이후 7210만 시청 수를 기록하며 넷플릭스 한국 영화 최초로 역대 최고 인기 영화(비영어) 부문 7위에 이름을 올리는 성과까지 냈다. 영화는 소행성 충돌로 전 세계에 대홍수가 덮치고, 인공지능(AI) 연구원이 아들과 함께 침수된 아파트에서 사투를 벌이는 이야기를 그린다. 초반은 재난영화처럼 시작하지만 중간부터 신인류의 모성을 만드는 AI 실험 시뮬레이션으로 양상이 바뀌며 SF 장르 정체성을 드러낸다. 극 중에서 김다미는 AI 연구원이자 아이를 구하려는 엄마 안나 역을, 박해수는 안나를 구조하려는 보안팀 요원 희조 역을 맡아 열연했다. 여기에 영화 ‘더 테러 라이브’, ‘전지적 독자 시점’ 등으로 섬세한 연출력을 인정받은 김병우 감독이 메가폰을 잡았다. 제작비만 300억여원이 투입된 영화는 압도적인 컴퓨터 그래픽(CG)과 음향으로 실제 재난 현장에 있는 듯한 몰입감을 선사한다는 평가를 받았다. 흥행에 있어서는 좋은 성적을 내고 있지만, 관람객들의 평가는 이에 미치지 못하는 모습이다. ‘대홍수’는 글로벌 비평 사이트 로튼토마토에서 비평가 점수 54점(100점 만점)·관객 점수 35점을 받고, 미국 비평 사이트 IMDb 평점도 5.4점(10점 만점)을 기록하는 등 낮은 평가 점수를 받고 있다. 또 국내 리뷰 사이트 평점은 왓챠피디아 1.9점(5점 만점), 네이버 4.2점(10점 만점)으로 최근 공개된 주요 작품 중에서 최하위 평가를 받고 있다. 다만 네이버 평점의 경우 1~2점을 준 비중이 61%, 9~10점은 24%를 차지해, 작품에 대한 평가가 중간 없이 양극단으로 갈리고 있다는 분석도 나온다. 세계적인 인기를 끌며 괄목할만한 흥행 성적을 거두면서도, 국내외에서 작품성과 관련해 낮은 평가 점수를 받고 있는 ‘대홍수’가 현재 기세를 몰아 장기 흥행을 이어 나갈 수 있을지, 또 기존의 평가를 뒤집을 수 있을지 관심이 집중된다.

네이버, 中 알리바바 기술 차용 의혹“인코드 활용… 핵심 엔진 자체 개발”업스테이지, 공개 검증 통해 일단락“솔라 오픈, 中 딥시크 R1 성능 앞서”해외 기술에 의존하지 않는 ‘소버린 인공지능(AI)’ 확보를 위해 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 기술 자립성 논쟁에 휩싸였다. 핵심 쟁점은 모델을 바닥부터 직접 개발했는지를 뜻하는 ‘프롬 스크래치(From Scratch)’ 방식의 충실성 여부다. 6일 업계에 따르면 네이버와 업스테이지 등 국내 대표 AI 기업들의 기술 출처를 두고 의혹이 잇따르면서, 국가 프로젝트의 명확한 기준이 필요하다는 목소리가 높다. 프롬 스크래치란 기존 AI 모델을 수정해 쓰는 것이 아니라, 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 처음부터 수행하는 방식을 뜻한다. 기존 모델의 지능이나 가중치 값을 물려받지 않고 ‘빈 도화지’ 상태에서 기술을 구축하기 때문에, 특정 국가나 기업의 정책 변화에 휘둘리지 않고 AI를 통제할 수 있는 핵심 역량이다. 최근 논란의 중심에 선 건 네이버클라우드다. 이 회사의 멀티모달 AI 모델인 ‘하이퍼클로바X 시드 32B 싱크’가 중국 알리바바의 ‘큐웬(Qwen) 2.5’ 기술을 차용했다는 분석이 나왔는데, 해당 모델이 시각 정보를 처리하는 비전 인코더와 가중치 값에서 큐웬과 매우 높은 유사도를 보인다 내용이었다. 네이버 측은 글로벌 호환성과 효율성을 위한 전략적 선택이었을 뿐 핵심 엔진은 자체 개발했다고 해명했지만, 일각에선 외산 모듈을 쓴 모델을 소버린 AI로 부를 수 있느냐는 지적을 내놓았다. 앞서 업스테이지가 개발한 ‘솔라 오픈 100B(Solar-Open-100B)’ 모델 역시 중국 지푸AI의 ‘GLM-4.5-에어’를 도용한 것이 아니냐는 의혹을 받았다. 업스테이지는 ‘솔라 오픈 100B’ 모델의 중국 모델 도용 의혹에 대해 학습 로그를 전격 공개하며 프롬 스크래치 방식임을 입증해 논란은 일단락됐다. 이날 오픈소스에 공개된 ‘솔라 오픈’은 크기는 작은 데 비해 한국어 능력 등 주요 지표에서 중국의 최신 모델인 ‘딥시크(DeepSeek) R1’을 앞지르는 결과를 내기도 했다. 업계는 정부가 제시한 프롬 스크래치 기준이 모호하기 때문에 논란이 지속될 것으로 봤다. 현재 지침은 ‘전 과정 수행’이라는 원칙만 있을 뿐, 어느 범위까지 자체 학습 결과물이어야 독자 모델로 인정할지에 대한 세밀한 지침이 빠져 있다는 지적이다. 업계 관계자는 “논란이 확산하는 상황에서 정부의 침묵은 혼란만 키울 뿐”이라며 “단순히 성능 수치에 매몰될 것이 아니라, 개발 과정을 투명하게 검증할 수 있는 객관적인 평가 기준을 민관이 함께 마련해 신뢰를 확보하는 것이 시급하다”고 말했다.

세계 건설 업계는 숙련공 부족 문제에 직면해 있다. 미국에서 5년 뒤인 2031년까지 업계 전체 인력의 40%가 은퇴할 전망으로, 업계의 노동력 부족 문제가 점차 대두되는 추세다. 아울러 건설 장비를 운용하는 사람들에게 ‘다운타임’(가동 중단)은 큰 골칫거리 중 하나다. 장비가 유지보수나 서비스로 인해 가동을 중단하면 현장의 작업도 멈추고 시간과 비용의 손실로 이어지기 때문이다. 두산밥캣이 5일(현지시간) 이같은 문제를 해결하고자 미국 라스베이거스에서 열린 ‘CES 2026’ 미디어 데이에서 차세대 소형 건설장비 기술을 공개했다. 스캇 박 두산밥캣 부회장은 조엘 허니맨 글로벌 이노베이션 담당 상무와 함께 AI 기반 기술을 통해 생산성을 높이는 건설 현장 솔루션을 발표했다. 두산밥캣은 우선 소형 건설장비 업계 최초로 AI 기반 음성 제어 기술 ‘밥캣 잡사이트 컴패니언’을 선보였다. 작업자는 음성 명령을 통해 장비 설정, 엔진 속도, 조명·라디오 제어 등 50여 가지 기능을 간편하게 조작할 수 있으며, 작업 내용과 사용 중인 부착 장비(어태치먼트)에 따라 가장 적합한 세팅을 추천받을 수 있다. 또한, 두산밥캣의 독자적인 대규모 언어모델(LLM)을 바탕으로 실시간 응답을 지원하고, 온보드AI 모델로 개발되어 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 안정적으로 작동한다. 허니맨 상무는 “잡사이트 컴패니언은 신규 작업자의 진입 장벽을 낮추는 동시에 숙련된 전문가가 더욱 빠르고 정확하게 작업할 수 있도록 지원한다”면서 “단순히 스마트한 기술이 아니라 전문가의 안내를 운전석에서 제공받는 스마트한 경험을 제공하는 것”이라고 말했다. 또 다른 핵심 기술인 ‘서비스 AI’는 딜러와 정비사를 위한 통합 지원 플랫폼이다. 장비 모델별 수리 매뉴얼, 보증 정보, 진단 가이드, 과거 사례 데이터베이스 등을 통합해 정비 과정을 보조해 수리 시간을 단축하고 다운타임을 최소화한다. 해당 기술은 타이핑 또는 음성 명령을 통해 사용할 수 있다. 박 부회장은 “두산밥캣은 70여 년 동안 현장의 문제를 해결하며 소형장비 시장을 선도해왔다”며 “AI, 전동화, 자율화, 연결성을 융합해 작업자들을 돕는 기술을 개발함으로써 건설 현장의 새로운 표준을 만들어가겠다”고 밝혔다. 이 외에도 두산밥캣은 ▲장비의 종류나 제조사와 관계없이 적용할 수 있는 모듈형 고속 충전 표준 배터리팩’ ▲모듈형 설계로 조종석 유무, 바퀴·트랙 옵션, 완전 전동·디젤·하이브리드·수소 등 다양한 동력원을 적용할 수 있는 콘셉트 장비 ‘로그X3’ ▲고성능 레이더로 주변 물체의 위치·속도·방향을 감지해 위험 상황 시 자동으로 감속하거나 정지하는 ‘충돌 경고 및 회피 시스템’ ▲운전석 유리창에 적용돼 360도 영상과 충돌 경고, 장비 상태를 투명·차광·터치 스크린에 직관적으로 표시하는 ‘차세대 디스플레이’를 소개했다.

카카오는 5일 신규 인공지능(AI) 모델 ‘카나나-v-4b-하이브리드’의 성능을 공개했다고 밝혔다. 해당 모델은 가벼운 일상 대화부터 논리적 사고가 필요한 복잡한 문제 해결까지 하나의 모델로 처리할 수 있다. 사람처럼 정보를 종합하고 계산하며 스스로 검산하는 자기 점검 과정을 거치는 것이 특징이다. 같은 날 KT는 자체 개발한 AI 모델 ‘믿:음 K’가 글로벌 AI 모델 성능을 종합 평가하는 플랫폼 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수(AAII)에서 국내 중소형 모델 중 1위를 차지했다고 밝혔다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

‘대권 징검다리’ 최대 격전지 서울민주, 6년 만에 서울시장 탈환 노려국힘, 개혁신당과 연대 전략 필요성대전·충남 행정통합 변수청와대 인사 차출설 등 설왕설래현직 이장우·김태흠 단일화 가능성 6·3 지방선거가 5개월 앞으로 다가왔다. 여야 각 정당은 모두 지방선거 승리에 사활을 걸고 있다. 총선과 지난 대선에 이어 지방선거까지 압도적 승리를 노리는 더불어민주당은 이미 주요 광역단체장 ‘탈환 플랜’을 가동한 상태다. 출마 선언이 잇따르고 있는 가운데 후보 간 ‘명심’(이재명 대통령 의중) 경쟁도 치열하다. 2022년 지방선거에서 대승을 거뒀던 국민의힘은 ‘수성 전략’ 구상에 들어갔다. 이런 가운데 이번 선거에서 최대 변수로 떠오른 대전·충남 행정통합은 선거판 전체 구도를 흔들 것으로 보인다. 범여권·범야권의 ‘빅텐트 연대’ 구축 여부도 이번 선거를 판가름할 변수로 꼽힌다. 서울시장은 여야 모두에게 양보할 수 없는 격전지다. 무엇보다 서울시장은 하나의 광역단체장을 넘어 대권 가도로 가는 가교 역할을 하는 자리인 만큼 탈환과 수성 싸움이 더욱 치열하게 벌어질 전망이다. 민주당은 박원순 전 시장 이후 6년 만에 서울시장 탈환을 노리며 전현직 의원들이 대거 도전장을 내밀었다. 원내에선 박주민·박홍근·김영배 의원이 출마를 공식화한 가운데 전현희·서영교 의원이 출마 준비에 분주하다. 원외에선 홍익표·박용진 전 의원이 출마를 고심하고 있다. 이 대통령의 소셜미디어(SNS) 공개 칭찬을 받은 정원오 서울 성동구청장은 각종 여론조사에서 선전하면서 당내 경선이 어느 때보다 치열할 것이란 전망이 나온다. 국민의힘에선 ‘현직 프리미엄’ 오세훈 시장이 헌정사 최초 5선을 노린다. 원내에서는 ‘6·3 지방선거 총괄기획단’ 단장을 맡은 나경원 의원이 ‘당심’을 등에 업은 유력 후보로 거론된다. 권영세·신동욱·조은희·조정훈 의원, 한동훈 전 대표도 자천타천으로 물망에 올랐다. 이준석 개혁신당 대표와의 연대론도 꾸준히 거론되는 상태다. 부산시장 유력 후보로 거론된 전재수 전 해양수산부 장관이 통일교 금품수수 의혹으로 수사를 받으면서 민주당의 부산시장 선거 전략은 다소 조정이 불가피해졌다. 일각에선 이 대통령의 신임이 두터온 하정우 청와대 AI미래기획수석의 출마 가능성도 거론되고 있다. 국민의힘에선 박형준 부산시장이 3선에 도전한다. 당장 올해 지방선거에서 대전시장과 충남지사가 아닌 초대 대전·충남 통합시장을 뽑을지도 관심사다. 현재 대전시장과 충남지사 모두 국민의힘 소속으로 민주당은 대전·충남 탈환을 중요 과제로 삼고 있다. 대전에선 허태정 전 시장과 장철민·장종태 의원이 경선 참여 의사를 보인 가운데 박범계 의원, 김제선 중구청장 등도 출마를 저울질하고 있다. 충남에선 양승조 전 충남지사와 박정현 부여군수가 출마 결심을 한 것으로 알려졌고, 문진석·박수현·복기왕 등 현역 의원들도 출마를 고심하고 있다. 특히 이 대통령이 대전·충남 행정통합에 불을 붙이면서 강훈식 청와대 비서실장의 차출설도 끊이지 않고 있다. 강 실장은 충남 아산을 3선 의원 출신으로 그간 충남지사와 서울시장 후보로도 거론됐다. 국민의힘에선 현직 이장우 대전시장과 김태흠 충남지사의 단일화 가능성이 있다. 대전시장 후보로 거론되는 박성효 소상공인시장진흥공단 이사장과 정용기 한국지역난방공사 사장 등도 후보 단일화의 변수로 꼽힌다. 애초 김 지사의 양보 가능성이 제기됐지만 충남지역 기초단체장 등 출마 예상자들의 반발도 만만치 않은 상황이다. ‘1% 포인트 차이’로도 승패가 갈리는 선거인 만큼 군소정당이 얼마나 ‘바람’을 일으키냐도 커다란 변수로 작용할 것으로 보인다. 개혁신당과 조국혁신당이 자체 후보를 낸다면 각각 보수와 진보 표가 분산될 수 있어 빅텐트 연대 구축은 필승 전략의 요소가 될 전망이다. 혁신당은 민주당과의 연대를 강조하면서도 최대 지지 기반인 호남에서의 경쟁 구도는 부각하고 있다. 특히 민주당과 협력을 통해 국민의힘 광역·기초단체장을 ‘0’으로 만들겠다는 의지를 보이고 있다. 민주당은 아직 이렇다 할 반응을 보이지 않고 있지만 혁신당이 후보를 낼 경우 표가 분산되는 만큼 선거 직전 단일화 가능성도 배제할 수 없는 상황이다. 장동혁 국민의힘 대표는 여의도 중앙당사에서 열린 종무식에서 다가올 지방선거에 대해 “어쩌면 대한민국 생긴 이래 가장 중요한 선거가 될지도 모르겠다”며 “반드시 승리하겠다”고 말했다. 다만 국민의힘 입장에서는 지방선거에서 민주당과 안정적인 대결 구도를 만들기 위해서는 개혁신당 연대 전략이 필요한 상황이다. 통일교 특검을 고리로 국민의힘과 개혁신당 간 공조로 ‘보수 연대론’이 다시 고개를 들고 있지만 양측 ‘선거 연대’와 관련해선 현재까지는 선을 긋는 모습이다. 국민의힘은 쇄신과 지지율 회복이라는 과제를, 개혁신당은 독자 생존 전략이라는 목표를 각각 안고 있는 상황이다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

팡고지와이, 인터넷 신문 솔루션 ‘팡고링고’ 통해 언론사 창업의 기술·비용 장벽 허물어 AI 기사 작성부터 72개국 번역·배포까지…‘트래픽이 곧 수익’인 미디어 생태계 최적화 월 7만 원대 파격 조건에 커스터마이징 및 자체 광고 수익화 모델까지 지원 AI 기반 디지털 광고 솔루션 기업 팡고지와이의 ‘팡고링고’가 예비 언론사 창업자들 사이에서 ‘창업 필수 선택지’로 떠오르고 있다. 팡고링고는 기사 작성부터 배포, 사이트 관리, 수익화까지 미디어 운영의 전 과정을 AI 기술로 혁신하며, 소규모 창업자도 대형 언론사 못지않은 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원하는 인터넷 신문 솔루션이다. 검증된 기술력과 밀착 지원 팡고링고는 디지털 광고 시장에서 풍부한 노하우를 쌓아온 팡고지와이의 기술력을 기반으로 설계돼 탄탄한 시스템 안정성을 자랑한다. 실제 도입 매체들은 팡고링고의 신속한 피드백과 밀착 기술 지원(CS)을 가장 큰 신뢰 포인트로 꼽는다. 팡고링고는 단순한 솔루션 판매를 넘어 창업자의 성공을 돕는 ‘기술 파트너’로서의 역할을 수행한다. AI 기사 보조와 글로벌 번역 신규 언론사가 겪는 가장 큰 어려움은 기사 생산량 부족과 저조한 트래픽이다. 팡고링고는 생성형 AI를 활용한 기사 작성 어시스턴트 기능을 탑재해, 기자가 핵심 키워드만 입력하면 양질의 기사 초안을 작성해주고 문맥까지 다듬어준다. 이를 통해 1인 미디어도 풍부한 콘텐츠를 지속적으로 발행할 수 있다. 특히 국내 독자에게만 머물지 않고 글로벌 시장을 겨냥할 수 있다는 점이 강력한 무기다. 팡고링고는 72개 언어 자동 번역 및 현지 최적화(Localization) 기능을 제공해 클릭 한 번으로 전 세계 100여 개국 독자에게 뉴스를 송출할 수 있다. 여기에 전문가 수준의 검색 엔진 최적화(SEO) 로직이 기본 적용돼 구글 등 주요 검색 포털 상위 노출을 강력하게 지원한다. 독창적 브랜드 정체성 구축 기존의 구독형 언론사 CMS는 정해진 레이아웃 안에서만 운영해야 하는 한계가 있었다. 반면 팡고링고는 창업자가 원하는 기능을 최대한 반영하는 ‘맞춤형 플랫폼’을 지향한다. 천편일률적인 디자인에서 벗어나 각 언론사의 브랜드 정체성을 살린 독창적인 레이아웃 세팅과 기능 개발을 적극 지원해 차별화된 미디어 사이트 구축을 돕는다. 월 7만 원 합리적인 비용과 상생 모델 팡고링고는 초기 자본이 부족한 창업자를 위해 진입 장벽도 획기적으로 낮췄다. 월 7만 원이라는 합리적인 비용으로 ▲월 전송량 500GB ▲저장 공간(HDD) 100GB ▲72개국 AI 자동 번역 등 타사 대비 월등한 스펙을 제공한다. 프로모션으로 1개월 이용료 무료 및 팡고링고의 다양한 AI 유료 기능을 즉시 활용할 수 있는 5만 원 상당의 포인트를 지급해 실질적인 혜택을 더했다. 팡고링고는 단순한 솔루션 제공을 넘어 언론사의 지속 가능한 성장을 돕는 수익화 로드맵도 제시했다. 향후 팡고링고 자체 광고 시스템을 도입해 오픈 초기라 직접 광고 영업이 어려운 신생 언론사도 사이트 트래픽에 비례해 광고 수익을 얻을 수 있는 구조를 마련할 예정이다. 팡고지와이 관계자는 “팡고링고는 기술적인 장벽 때문에 언론사 창업을 주저했던 분들에게 가장 확실한 솔루션이 될 것”이라며 “누구나 팡고링고를 통해 로컬을 넘어 글로벌 미디어 오너가 될 수 있도록 기술 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 서비스에 대한 자세한 내용과 도입 문의는 팡고링고 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

삼성물산, 차세대 주거 모델 선봬hy, 부설연구소서 균주 연구 활발 KB국민카드, 디지털 혁신에 속도영남이공대, 학생 중심 경영 강화 아파트 부문 1위 ‘삼성물산’삼성물산이 29일 한국생산성본부가 발표한 ‘2025 NCSI(국가고객만족도)’ 조사에서 아파트 부문 28년 연속 1위를 차지했다. 최근 삼성물산은 거주자가 라이프스타일에 맞춰 주거 공간을 자유롭게 디자인할 수 있는 차세대 주거 모델 ‘넥스트홈’을 선보였다. 앞서 지난해에는 기존 홈 플랫폼 ‘홈닉’을 업그레이드한 ‘홈닉 2.0’을 론칭했다. 홈닉 2.0은 관리비 및 월세 납부 등 결제 기능은 물론, 가전과 IoT 기기를 통합 제어하는 ‘매터’(Matter) 기술을 도입해 완결형 홈 플랫폼을 구현하는 입주민 생활 밀착형 서비스다. 아울러 삼성물산은 주거성능연구소를 설립해 결로, 소음, 누수 등 하자 최소화를 위한 공법 개발에 매진해 왔다. 시공 단계부터 엄격한 품질 기준을 적용하는 ‘품질실명제’와 ‘품질시연회’ 등이 대표적이다. 층간소음 해결에도 적극적이다. 건설업계 처음으로 설립된 층간소음연구소는 재료와 구조, 신공법을 망라한 종합 솔루션을 확보했다. 고객 서비스 브랜드 ‘헤스티아’ 역시 진화를 거듭하고 있다. AI 기반의 이미지 분석 기술을 도입한 ‘헤스티아 2.0’ 앱을 통해 입주민의 AS 요청을 실시간으로 분류하고 엔지니어를 배정함으로써 서비스 만족도를 높이고 있다. 우유·발효유 부문 1위 ‘hy’hy가 2025 NCSI 조사에서 우유·발효유 부문 1위에 올랐다. 1997년 조사 시작 이래 28년 연속 수상이다. hy의 경쟁력은 1976년 설립한 기업 부설 연구소에서 나온다. 50년 넘게 축적한 연구 노하우를 바탕으로 현재 전체 연구 인력의 90%가 석박사급으로 구성돼 있다. 이들이 전 세계에서 수집한 5000여종의 균주 라이브러리는 hy만의 핵심 자산이다. 현재 120건 이상의 특허와 다수의 개별인정형 균주를 보유하고 있다. 최근 hy는 건강과 즐거움을 동시에 추구하는 ‘헬시플레저’ 열풍에 맞춰 당, 지방, 첨가물을 줄인 ‘로우스펙’(Low-Spec) 제품 개발에 집중하고 있다. 올해 출시한 ‘야쿠르트 XO’는 독자 발효공법(LF-7)을 통해 당과 지방을 0%로 낮췄다. 또한 스테디셀러 ‘윌’에 작약추출물을 더해 위 건강 케어를 강화한 ‘윌 작약’ 등 기능성 라인업을 고도화했다. 전국 단위 콜드체인망과 1만 1000여명의 ‘프레시 매니저’는 hy만의 차별화한 오프라인 경쟁력이다. 전동 카트 ‘코코’(CoCo)를 활용한 신선 배송은 물론, 3만여명의 홀몸노인을 정기 방문하며 고독사 예방 등 지역사회 안전망 역할을 하고 있다. 신용·체크카드 부문 1위 ‘KB국민카드’KB국민카드가 상품 경쟁력과 디지털 혁신을 결합해 고객 접점을 넓히고 있다. 지난해 4월 출시한 해외 특화 상품 ‘KB국민 트래블러스 체크카드’는 56종 통화 100% 환율 우대와 해외 이용 수수료 면제 등의 혜택을 제공한다. 최근에는 홍콩·마카오 에디션을 내놓으며 라인업을 강화했다. 일상 혜택을 담은 ‘위시(WE:SH) 카드’ 시리즈는 8종의 세분된 맞춤형 혜택을 통해 누적 가입자를 늘리는 등 생애주기별 필수 카드로 자리매김했다. KB국민카드의 디지털 전환 핵심인 ‘KB페이’는 가입자 1500만명을 돌파했다. 온오프라인 전 가맹점 결제는 물론, 타사 카드까지 통합 관리하는 ‘오픈페이’(Open Pay) 기능을 통해 범용성을 확보했다. 단순 결제를 넘어 개인 자산 관리(PFM)와 마이데이터 서비스, 모바일 학생증, 공공 서비스 알림 등 일상 밀접형 서비스를 결합해 금융과 생활의 경계를 허물었다는 평가다. KB국민카드는 소비자 보호를 위해 AI 모델을 활용한 ‘불완전판매 모니터링 자동화 시스템’을 전면 가동 중이다. 또한, 고객 패널 ‘이지토커’의 의견을 경영에 반영하고 있으며, 점자카드 도입 등 금융 취약계층을 위한 ESG 경영에도 앞장선다. 전문대학 부문 1위 ‘영남이공대학교’영남이공대학교는 매 학기 소통의 장을 정례화한다. 수렴된 의견은 ▲현장 중심 교육 강화 ▲최신 산업 트렌드 커리큘럼 개편 ▲취업 연계 프로그램 확대 등에 적극 반영한다. 이런 ‘학생 중심 경영’은 2023~2025학년도 3년 연속 신입생 100% 등록과 12년 연속 NCSI 전문대학 부문 1위라는 성과로 이어지고 있다. 최근 영남이공대는 재학생들의 진솔한 목소리를 대학 운영에 담기 위해 마련한 ‘총장 토크 콘서트’(미팅위크)를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 학생복지처 주관으로 지난 9월 8일부터 24일까지 총 9회에 걸쳐 진행된 이번 행사는 간호학과, 소프트웨어융합과 등 32개 학과(계열)에서 2100여명의 학생이 참여했다. 특히 학생들이 가장 편안하게 대화할 수 있는 점심시간을 활용해 조별로 자유롭게 의견을 나누는 방식으로 진행됐다. 이재용 영남이공대 총장은 이번 콘서트에서 학생들과 눈높이를 맞추며 대학 생활 만족도, 진로 준비의 어려움, 학과 교육환경 개선 등 실질적인 고민을 경청했다. 학생들은 평소 전하기 힘들었던 건의사항을 제안했으며, 대학 측은 이를 기록해 학사제도 개선과 복지시설 확충에 단계적으로 반영하기로 약속했다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

쇼츠와 알고리즘, 인공지능(AI)이 판을 치는 시대에 인간이 인간다울 수 있는 건 문학을 읽기 때문이다. 챗GPT·제미나이가 요약해 준 것 말고 진짜 문학을 읽지 않는다면 사람이 기계보다 더 나은 구석이 무엇이겠는가. 다행히 새해에도 다채로운 작가들의 풍성한 작품이 기다리고 있다. 은희경·천명관·편혜영·배수아 등 무게감 있는 중견 소설가들이 독자와 만난다. ‘빛의 과거’ 이후 7년 만에 돌아오는 은희경은 60대 자매 안나·경선의 이야기를 담은 장편(문학동네)을 준비하고 있다. ‘고래’로 부커상 인터내셔널 부문 최종후보에 올랐던 천명관도 10년 만에 장편소설(창비)을 펼친다. 엄혹한 현실을 이겨내는 소년의 성장을 다룬 이야기다. 배수아는 ‘메레 들판을 본다’(문학동네)라는 작품을 통해 사랑과 상실에 관해 이야기할 예정이다. 편혜영도 장편(문학과지성사) 한 권과 소설집(문학동네)을 선보인다. 올해 가장 주목받은 젊은 소설가는 단연 ‘혼모노’의 성해나였다. 새해에는 동시대 통통 튀는 젊은 감각으로 이 자리를 차지할 젊은 소설가가 누구일지 기대된다. 지난해 소설집 ‘두 사람의 인터내셔널’로 독자와 평단의 지지를 동시에 받은 김기태가 이번엔 장편소설(문학과지성사)을 내보낸다. 따뜻한 감성의 SF소설로 독자를 확보한 천선란도 장편소설(문학과지성사)을 준비 중이다. ‘브로콜리 펀치’, ‘비눗방울 퐁’ 등의 소설집으로 사랑과 환상을 이야기했던 이유리의 첫 장편소설 ‘구름 사람들’(문학동네)은 ‘주간문학동네’에 3개월간 연재됐는데 책이 출간하기도 전에 미국과 독일, 이탈리아 등 세계 각국 출판사에서 관심을 나타내고 있다고 한다. 올해 젊은작가상을 받은 백온유의 첫 소설집(문학동네)도 기대작이다. 동시대 문학사에서 2025년이 의미를 지닌다면 그것은 시(詩)의 재발견이다. ‘텍스트힙’ 열풍을 필두로 독자들은 그동안 잊고 있던 시의 매력을 다시 확인하고 있다. 이 열풍의 중심에 있는 시인 고선경이 연애와 사랑이라는 감정에 충실한 세 번째 시집(창비)을 내놓을 예정이다. 첫 시집 ‘제주에 혼자 살고 술은 약해요’로 화제를 모았던 이원하의 두 번째 시집(문학동네)도 독자들을 찾아온다. ‘시인 공화국’ 문학과지성사가 준비하고 있는 시집들(임유영·구윤재·김행숙·정한아·이수명)도 얼른 읽어보고 싶은 마음이 든다. 한국 시단의 대모 김혜순의 시론집 ‘공중 복화술―문학은 어디서 시작할까?’는 2월 초 출간 예정이며 2027년 미국 출간을 목표로 번역도 동시에 진행 중이라고 한다. 세계문학도 눈여겨 볼 작품이 많다. ‘귀신들의 땅’으로 한국에 대만 문학의 매력을 알린 천쓰홍의 최신작 ‘셔터우의 세 자매’(민음사)가 대표적이다. 폴란드 소설가 올가 토카르추크가 2018년 노벨문학상을 받은 뒤 쓴 첫 SF소설 ‘엠푸사: 자연주의 테라피 공포물’(민음사)도 기대된다. 거의 한 해도 빠지지 않고 찾아오는 일본의 히가시노 게이고는 새해에도 ‘메스커레이드 라이프’(현대문학)로 돌아온다. 노벨문학상 후보로 매해 거론되지만 한국에는 소개된 적 없었던 아르헨티나 작가 세사르 아이라의 ‘유령들/문학회의’(문학동네)도 흥미로운 설정과 독특한 작법으로 독자들에게 신선한 충격을 안겨줄 것으로 보이는 기대작이다.

유튜브 알고리즘이 신규 사용자에게 추천하는 영상 가운데 20% 이상이 조회수 확보를 목적으로 인공지능(AI)이 급조한 저질 콘텐츠인 ‘슬롭’인 것으로 나타났다. 영상편집 업체 ‘카프윙’이 전 세계 상위 유튜브 채널 1만 5000개(각국 상위 100개 채널)를 조사한 결과, 이 가운데 278개 채널은 오로지 AI로 제작된 저품질 콘텐츠만을 게시하는 것으로 나타났다고 영국 일간 가디언이 27일(현지시간) 보도했다. 이들 채널의 구독자 수는 2억 2100만여명으로, 누적 조회수는 630억회 이상이다. 이들의 광고 수익은 연 1억 1700만 달러(약 1690억원)에 이를 것으로 추산됐다. 카프윙은 신규 유튜브 계정을 생성한 뒤 추천된 첫 500개 영상 중 104개가 AI 슬롭으로 분류됐다고 분석했다. 이 가운데 3분의1은 맥락이 없고 자극적인 ‘뇌를 썩게 만드는’ 콘텐츠로 나타났다. AI 슬롭을 생산하는 유튜브 채널은 세계 각국에서 만들어져 유통되고 있다. 이번 조사에서 가장 많이 시청된 AI 콘텐츠 채널로 나타난 인도 기반의 한 유튜브 채널은 누적 조회수가 24억 회에 이르는데, 이 채널이 벌어들인 수익은 최대 425만 달러에 이를 것으로 추산됐다. 지역별로 보면 스페인은 인구 절반에 가까운 2000여만명이 이 같은 AI 채널을 구독하는 것으로 나타났다. 인기 AI 슬롭 채널을 가장 많이 본 조회수 기준으로는 한국이 84억 5000만회를 기록해 1위에 올랐다고 카프윙은 분석했다. AI 슬롭은 미국의 유명 사전출판사 메리엄웹스터가 ‘올해의 단어’로 선정했을 만큼 논란의 중심에 섰다. 소셜미디어(SNS)에 가짜뉴스와 황당한 합성 영상이 범람하며 디지털 콘텐츠 전반에 대한 신뢰도를 심각하게 훼손하고 있지만, 오히려 어린이 등의 클릭을 유도해 수익을 창출하고 있기 때문이다. 특히 AI 슬롭이 비용을 거의 들이지 않고 수익을 창출할 수 있는 모델로 인식되자 인도와 케냐, 나이지리아 같은 국가 출신 제작자들이 슬롭으로 돈벌이에 나섰다고 가디언은 전했다. 이들 국가는 평균 임금이 높지 않지만, 자국 내 인터넷 연결은 원활하다는 특징이 있다. 유튜브 등 동영상 플랫폼들이 규제에 나서야 한다는 주장도 제기되지만, 적극적인 대응을 기대하기는 어려운 상황이다. 유튜브 측은 “AI는 도구일 뿐이며 다른 도구와 마찬가지로 고품질 콘텐츠와 저품질 콘텐츠를 만드는 데 모두 사용될 수 있다”며 “우리는 제작 방식과 관계없이 사용자들에게 고품질 콘텐츠를 제공하는 데 집중하고 있다”고 밝혔다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

2025년의 출판시장은 한국소설 약진과 논픽션의 부진으로 간단하게 요약된다. 불황기에 소설은 언제나 잘 팔렸다. IMF 외환위기 직후에는 판타지 소설이 떴다. ‘누적 판매 1000만부’ 신화를 달성한 한국형 판타지인 ‘퇴마록’(이우혁)과 ‘드래곤라자’(이영도)가 등장한 게 1998년이다. 카드대란이 터진 2003년엔 인터넷 소설이 붐을 이뤘다. 본격문학이 현실적 대응력을 잃고 휘청거릴 때 귀여니가 계몽성이나 교훈성에 집착하지 않고 새로운 감성과 이미지를 담은 ‘그놈은 멋있었다’를 비롯한 소설들을 들고 혜성처럼 나타나자 시장판도가 크게 흔들렸다. 글로벌 금융위기가 강타한 2008년에는 성장소설이 시장을 휩쓸었다. 신경숙의 ‘엄마를 부탁해’와 김려령의 ‘완득이’, 황석영의 ‘개밥바라기별’ 등이 흔들리는 위기의 출판시장을 선도했다. 21세기 벽두에 자기계발서를 읽으며 성장을 꿈꾸다가 그 꿈의 실현이 어려워지자 다시 지난 시절을 회상하는 소설을 찾게 된 것으로도 해석된다. 지난해 12·3 계엄 이후 출판시장이 크게 침체한 가운데도 올해 소설이 약진한 것은 한강 작가가 2024년 10월에 노벨문학상을 수상한 이후 그의 소설들에 관심이 쏠렸기 때문이다. 하지만 성해나의 ‘혼모노’, 구병모의 ‘절창’, 김애란의 ‘안녕이라 그랬어’, 황석영의 ‘할매’ 등의 신작소설이 오랜만에 선방했을 뿐만 아니라 양귀자의 ‘모순’을 비롯해 20세기 말에 사랑받았던 소설들이 역주행해서 이제 기대할 것은 소설뿐이라는 탄식이 저절로 터져 나왔다. 논픽션 침체는 심각한 수준이었다. 장강명의 ‘먼저 온 미래’가 3만 부 판매를 기록한 것 외에는 언급할 만한 책이 없을 정도다. 이명박 정권 이후 독자들을 위로하던 힐링 에세이마저 힘을 잃었다. 정보 관련서들의 판매는 절반 이하로 줄었고, 학술서는 죽음을 일컬을 정도로 급감했다. 한때 인기였던 유튜브셀러 역시 기억될 만한 책을 찾아볼 수가 없다. 출판기획자들은 논픽션 부진의 원인을 인공지능(AI) 플랫폼의 등장에서 찾는다. 하루가 다르게 AI가 진화하면서 출판의 미래는 불확실해졌다. 최근까지도 궁금한 것은 대부분 검색으로 해결했고, 검색이 모든 비즈니스의 원점이 되면서 포털의 첫 줄에 상품이 노출되게 만들어야 했다. 하지만 지금은 검색을 포기하고 AI에 질문을 던진다. 만족한 답이 나오지 않으면 나올 때까지 질문을 계속한다. 인간은 검색에서 질문으로 완전히 말을 갈아타고 있다. 점점 똑똑해지는 AI를 비서로 활용한다지만 인간은 혼자서 AI를 이겨낼 수 없다. 앞으로 인간은 서로 협력해서 주어진 과제를 해결하는 과정에서 제 생각을 잘 표현할 줄 알아야 한다. 이런 일은 창의적인 사고력을 가진 사람만이 해낼 수 있다. 앞으로 책을 함께 읽고 토론하면서 생존의 지혜를 찾은 이들이 세상을 주도할 것이다. 그런 노력은 학교에서부터 벌어져야만 한다. 이미 학교는 그런 방향으로 바뀌고 있다. 그래서 책의 미래는 여전하다. 다만 어떤 책인가는 매우 중요하다. 한기호 한국출판마케팅 연구소 소장