카톡에서 언제든지 자연어 소통말 한마디로 메시지·일정 등 관리결제 등 최종 결정 사용자가 승인 “지난번에 주문한 생수를 카카오 톡딜에서 ‘12병 세트’로 주문할게요. 5% 할인 쿠폰도 적용할 수 있는데 구매할까요?” 카카오톡 화면을 두 손가락으로 쓸자 카카오프렌즈의 간판 캐릭터인 ‘라이언’이 팝업창으로 떴다. 생수 주문을 소리 내 부탁하자, 라이언은 지난 구매 목록을 토대로 주문 후보를 추린 뒤 할인 쿠폰 등을 적용해 결제창을 띄웠다. 카카오는 13일 경기 용인 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 연례 개발자 콘퍼런스 ‘이프 카카오 26’에서 카카오톡 통합 인공지능(AI) 에이전트인 ‘카나나 스페이스’를 처음 공개했다. 카카오톡 사용 중에 카카오의 AI 서비스인 카나나를 통해 AI 에이전트를 이용하는 서비스다. 카나나 스페이스는 쇼핑, 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색 등을 대신 수행한다. 메모된 일정을 확인하고 “오전 7시에 러닝이 있다. 쌀쌀한 날씨가 예상되니 바람막이를 챙겨라”라고 조언하는 식이다. 김대년 카카오 디자인 총괄 성과리더는 “AI가 필요한 일을 돕되 마지막 결정은 사용자가 최종 승인하도록 남겨뒀다”고 말했다. 카카오는 이날 사용자가 개인 맞춤형 AI 에이전트를 PC에서 쉽게 만들 수 있는 ‘칸바스’도 공개했다. 예를 들어 칸바스에 연말정산을 돕는 AI 에이전트를 만들고 싶다고 입력하면, 연말정산 기한이 다가왔을 때 기관마다 흩어진 자료를 모으고 관련 사이트에 정보 입력을 돕는 AI 에이전트가 만들어진다. 정신아 카카오 대표는 “에이전트가 할 수 있는 일이 많아질수록 이를 안전하게 연결하고 운영할 책임도 커진다. 카카오는 에이전트들을 이용자의 일상에 연결하는 공통의 접점이 되고자 한다”고 말했다.

양면성 존재… 자체 AI 제작은 부담쿠팡·네이버, 외부 접근 허용 안 해일부 쇼핑몰 챗GPT 등 제휴 관계개인정보 보호·책임 소재 명확해야 인공지능(AI)이 상품 검색과 비교·추천은 물론 예약·결제까지 수행하는 ‘AI 에이전트’ 시대가 열리면서 유통·숙박 업계의 고민이 깊어지고 있다. AI 에이전트를 새로운 고객 유입 경로로 활용할지, 아니면 차단하고 자체 고객을 지킬지를 두고 전략적 선택이 필요해졌지만, 기업의 대응책 논의는 아직 미비한 것으로 보인다. 월스트리트저널(WSJ)은 12일(현지시간) 숙소 예약 플랫폼인 익스피디아는 메타의 AI 에이전트 ‘뮤즈’와 파트너십을 맺은 반면 에어비앤비는 독자 생태계를 유지하고 있다고 전했다. 이어 익스피디아는 온라인 예약 통로가 많은 호텔 객실을 다루는 반면 에어비앤비는 자체 플랫폼에서만 예약이 가능한 숙소가 많아 이런 격차가 생긴다고 분석했다. AI 에이전트에 대한 상반된 대응은 유통업계에서도 나타나고 있다. 미 온라인매체 악시오스에 따르면 아마존은 최근 뮤즈가 자사 플랫폼에서 상품을 검색·구매하는 것을 차단했다. 자체 쇼핑 AI 에이전트 ‘루퍼스’를 통해 고객과 관계를 맺는 아마존의 입장에서 외부 AI 에이전트의 유입은 거래 주도권 상실로 이어질 수 있다는 것이다. 반면 월마트는 구글·오픈AI와 협력해 외부 AI 쇼핑 인터페이스에서 자사 상품을 검색할 수 있도록 하는 동시에 자체 쇼핑 에이전트 ‘스파키’를 개발하고 있다. 즉, 외부 AI 에이전트를 차단하면 고객 접점과 데이터 통제력을 지키기 쉽지만 잠재 고객을 놓칠 수 있다. 반면 외부 AI와 협력하면 고객 확대 가능성을 높일 수 있지만 구매 데이터나 수익 배분에서 주도권이 약해질 수 있다. 그간 ‘어떤 상품을 얼마나 싸게 파느냐’가 경쟁의 핵심이었다면 향후에는 ‘고객이 어디에서 결제하느냐’가 중요해질 수밖에 없다는 것이다. 국산 AI 에이전트가 속속 등장하고 해외 서비스의 상륙을 앞둔 국내 기업들의 셈법도 복잡하다. 무엇보다 자체 AI 에이전트 구축이 근원적인 대응책이지만 기술 개발에 필요한 비용과 시간이 부담이다. 국내 이커머스 선두 주자인 쿠팡과 네이버는 외부 AI 에이전트의 접근을 허용하지 않는다. 특히 네이버는 스마트스토어와 카페·블로그 등에서 축적한 상품 정보와 이용자 콘텐츠를 바탕으로 자체 AI 쇼핑 에이전트를 고도화하면서 연내 결제 기능도 선보일 계획이다. 일부 국내 쇼핑몰은 챗GPT 등 외부 업체와 AI 서비스 제휴를 맺으면서도, 기타 AI 에이전트의 대규모 정보 수집은 제한하고 있다. AI 에이전트가 실제 구매와 결제까지 대행하는 단계로 발전하려면 개인정보 보호 강화는 물론 결제 승인과 오주문 발생 시에 책임 소재를 가리는 것 등 소비자 보호 제도를 보완해야 한다는 목소리도 높다. 유통업계 관계자는 “장기적으로 AI 에이전트 활성화에 내부적으로 대비하고는 있지만 빅테크에 비해 역량이 부족한 것이 사실”이라면서 “외부 협업을 어느 정도까지 허용할지는 앞으로 논의해야 할 문제”라고 말했다.

코오롱베니트가 인공지능(AI) 도입을 기업의 실질적인 생산성과 수익성 향상으로 연결하기 위한 실행 전략을 내놨다. 개별 업무에 AI를 적용하는 데 그치지 않고 데이터와 업무 시스템을 연결해 일하는 방식 자체를 바꾸겠다는 것이다. 코오롱베니트는 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 ‘AX 부스트 서밋 2026’을 열고 이 같은 AI 전환(AX) 전략과 산업 현장의 적용 사례를 공개했다. 강이구 코오롱베니트 대표는 “AI를 도입한다고 생산성이 저절로 높아지는 것은 아니다”라며 AI에 맡길 업무와 사람이 판단할 영역을 구분하는 것이 중요하다고 강조했다. 장재용 DX본부장은 국내 기업의 AI 활용률이 58%에 달하지만 전략을 갖춘 곳은 27%에 그치고, 47%는 투자 효과를 측정할 방법이 없다는 조사 결과를 제시했다. 시범사업이 실제 업무로 이어지지 못하고 쌓이는 현상을 ‘AI 박물관’에 비유하며, 흩어진 데이터와 업무 시스템의 단절을 주요 원인으로 꼽았다. 이에 코오롱베니트는 우선 성과를 낼 과제 3~5개를 선정한 뒤 인프라 구축, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영으로 이어지는 6단계 방법론을 제안했다. 실제 현장 개선 사례도 소개됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX이노베이션센터장은 AI 에이전트를 활용해 수출 선적 서류 처리 시간을 한 건당 4시간에서 5초로 단축했다고 밝혔다. 영상 판별 AI의 정확도는 99.8%에 달했다.

삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 시대를 맞아 메모리 ‘속도’뿐만 아니라 AI가 사용할 수 있는 메모리 용량을 늘리는 ‘확장성’ 경쟁에 나선다. AI 에이전트의 확산으로 추론 과정에서 처리해야 할 데이터가 늘면서 이에 대응할 신기술이 필요해졌기 때문이다. 심호준 삼성전자 DS부문 메모리사업부 AE팀 상무는 12일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이컨벤션센터에서 열린 ‘OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 글로벌 서밋’에서 확장성과 속도, 영속성에 초점을 맞춘 새 메모리 전략을 공개했다. 확장성 측면에서 삼성전자는 이날 미국 반도체 AMD와 차세대 기술인 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기반 메모리 확장 솔루션을 공동 시연했다. CXL은 연산을 담당하는 중앙처리장치(CPU)·AI 가속기와 메모리를 효율적으로 연결해 데이터센터의 메모리 용량을 유연하게 확장하고, 공유하는 기술이다. AI 모델이 대형화하고 추론 과정에서 처리해야 할 데이터 등이 증가하면서 메모리 용량 확장과 데이터 저장·관리 기술이 중요해지고 있다는 설명이다. 속도 측면에서 삼성전자는 차세대 고대역폭메모리(HBM5)뿐만 아니라 고객 맞춤형 HBM 개발을 추진하고 있다고 밝혔다. 연산 칩 위에 메모리를 쌓는 기술과 메모리 내부에서 일부 연산을 처리하는 기술(PIM)도 준비 중이다. 데이터 영속성 측면에서는 차세대 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 최신 저장장치 기술을 통해 대규모 AI 데이터를 더 빠르고 많이 저장하는 데 주력하고 있다. 김호식 SK하이닉스 부사장도 이날 같은 행사에서 ‘메모리 중심 AI 랙 시스템(MARS)’ 구상을 밝혔다. CPU·GPU 중심의 기존 시스템을 메모리 중심으로 재설계하는 구상이다. 메모리에서 데이터를 공급하는 속도가 처리 속도를 따라가지 못하는 이른바 ‘메모리 장벽’ 문제가 발생하는 데 대한 대응이다. 데이터 복사 없이 메모리를 공유해 데이터 이동에 드는 시간과 자원을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

아이치-나고야 아시안게임에서 한국의 우승을 이끌었던 류지현 감독이 한화 이글스의 새 사령탑에 올랐다. 한화는 13일 “15대 사령탑으로 류 감독을 선임했다”고 공식 발표했다. 한화는 “류 감독이 구단이 목표로 하는 ‘지속 가능한 강팀으로의 성장’을 달성할 적임자라고 판단해 지휘봉을 맡겼다”고 선임 배경을 밝혔다. 계약규모는 3년 총액 20억원이다. 한국의 국가대표 유격수 계보를 이은 류 감독은 1994년 LG 트윈스의 우승을 이끈 주역 가운데 하나다. 2004년까지 LG에서 원클럽맨으로 활약한 뒤에도 작전, 주루, 수비, 수석코치를 역임하며 LG를 지켰다. 2021년과 2022년에는 LG 감독을 맡아 2년 연속 팀을 포스트시즌에 진출시켰다. 이후 국가대표팀에서 코치와 감독을 지내며 각종 국제대회에서 뛰어난 성적을 거둬 지도력을 입증했다. 류 감독은 “좋은 팀의 감독을 맡겨주신 구단에 감사드린다. 최고의 팬들과 함께 승리를 자양분으로 강팀을 향해 나아가면서 구단의 비전인 명문구단을 만들 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 각오를 밝혔다. 한화는 임기가 만료된 손혁 전 단장의 후임으로 석장현 전 경영지원실장을 신임 단장으로 내정해 선수단과 프런트의 실무 최고 책임자 교체를 빠른 시간 내에 마무리지었다. 석 단장은 2003년 한화에 입사해 스카우트, 홍보, 운영팀장, 전략팀장에 이어 경영지원실장 등을 두루 거쳤다. 한화는 석 단장에 대해 “구단에 대한 높은 이해도를 통해 류 감독과 함께 구단 비전을 실현할 적임자”라고 설명했다. 한화 직원 출신이 단장직에 오른 사례는 석 단장이 처음이다. 한화에 이어 롯데 자이언츠도 올시즌을 끝으로 계약이 만료되는 김태형 감독의 거취를 곧 밝힐 예정이다. 김 감독은 정규시즌 최종일이었던 12일 “아직 구단으로부터 언질을 받지는 못했다. 이틀 사이에 결정되지 않을까 싶다”고 밝혔다. 3년의 계약기간 동안 포스트시즌에 진출하지 못했다는 점에서 김 감독과 롯데의 결별은 정해진 수순이라는 관측이 지배적이다. SSG 랜더스와 NC 다이노스, 키움 히어로즈의 사령탑은 아직 계약기간이 남아 있어 다음 시즌을 위한 포석을 놓는데 골몰하고 있다. 이숭용 SSG 감독의 첫 번째 숙제는 페드로 아빌라와의 재계약이다. 아빌라는SSG가 후반기에 kt 위즈에 이어 2위를 기록하는데 결정적인 동력을 제공한 특급 외국인투수다. 2027시즌 설계에 꼭 필요한 선수다. NC와 키움도 부족한 요인을 보강해줄 선수들을 영입하기 위한 눈치작전에 돌입했다. 이호준 NC 감독은 “프리에이전트(FA)로 풀리는 선수를 데려오면 좋지만 벌써 누구는 얼마라는 얘기가 나돈다”며 한숨을 쉬었다.

인공지능(AI) 열풍이 다소 소강 상태에 접어들며 증시가 혼조세를 보이는 가운데, 월가 증권사들이 지난주 마이크로소프트(MS)와 팔란티어, 마벨 테크놀로지를 ‘매수 추천’ 종목으로 제안해 투자자들의 이목을 끌고 있습니다. 미국 투자 전문 매체 모틀리풀은 11일(현지시간) 월가에서 최근 투자의견이 오른 기술주 세 종목을 소개했습니다. 투자의견 상향이란 증권사 분석가가 어떤 회사의 주식을 ‘보유’에서 ‘매수’로 바꿔 권한다는 뜻입니다. 올해 들어 마벨의 주가는 224%나 뛰었고, 팔란티어는 17% 올랐습니다. 반면 MS는 미국 대표 주가지수인 스탠더드앤드푸어스(S＆P)500의 상승률(14%)을 따라잡지 못했습니다. 마이크로소프트멜리어스 리서치의 벤 라이츠스 분석가는 지난 5일 마이크로소프트의 투자의견을 ‘보유’에서 ‘매수’로 올렸습니다. 목표주가는 665달러(약 89만원)로, 현재 주가보다 약 25% 더 오를 수 있다고 내다본 셈입니다. 그가 눈여겨본 분야는 보안입니다. 사람 대신 일을 처리하는 AI 에이전트가 늘수록 안전 문제에 대한 걱정도 커지는데, 마이크로소프트가 여기서 이득을 볼 것이라는 분석입니다. 사티아 나델라 최고경영자(CEO)는 지난 7월 실적 발표에서 AI 에이전트까지 보안 도구로 지켜 주는 ‘에이전트 365’의 강점을 강조했습니다. 이 플랫폼에는 벌써 4000만개 가까운 에이전트가 등록됐습니다. 마이크로소프트 AI 서비스의 뼈대인 클라우드 ‘애저’도 순항하고 있습니다. 지난 6월 끝난 2026 회계연도 4분기에 애저를 비롯한 클라우드 매출은 1년 전보다 43% 늘었습니다. 다만 걸림돌도 있습니다. 성장 속도가 데이터센터를 얼마나 빨리 늘리느냐에 달려 있는데, 여기에는 막대한 돈이 들어 이익률을 깎아 먹을 수 있습니다. 그럼에도 모틀리풀은 사업이 꾸준히 커진다면 1년 안에 목표주가에 닿는 것도 충분히 가능하다고 봤습니다. 팔란티어골드만삭스의 가브리엘라 보르헤스 분석가는 지난 8일 팔란티어의 투자의견을 ‘중립’에서 ‘매수’로 높이고 목표주가 230달러(약 31만원)를 제시했습니다. 현재보다 약 10% 높은 가격입니다. 팔란티어 주가는 최근 석 달 동안 약 65% 치솟았습니다. 그런데도 분석가는 자기 데이터와 AI 모델을 직접 관리하려는 기업이 늘면서 주가가 더 오를 여지가 있다고 판단했습니다. 기업마다 맞춤형 프로그램을 만들어 주는 팔란티어에 일감이 몰릴 것이라는 계산입니다. 회사는 올해 매출이 지난해보다 82% 증가한 81억 달러(약 10조 8410억원)에 달할 것으로 전망했습니다. 시장 역시 향후 이 회사의 이익이 매년 53%씩 급성잘할 것으로 내다보고 있습니다. 문제는 높은 밸류에이션입니다. 현재 주가수익비율(PER)이 123배에 달해, 단기간 내에는 목표주가에 도달하기 어려울 수 있다는 관측도 나옵니다. 마벨TD코웬의 숀 올로플린 분석가는 지난 7일 마벨의 투자의견을 ‘보유’에서 ‘매수’로 바꾸고 목표주가를 350달러(약 47만원)로 잡았습니다. 현재 주가보다 약 27% 높은 수준입니다. 이번 상향은 6일 열린 마벨의 투자자의 날 행사 직후에 나왔습니다. 이 자리에서 경영진은 AI 데이터센터 안에서 데이터를 실어 나르는 칩과 광학 장비, 즉 ‘연결 사업’이 빠르게 성장하고 있다고 강조했습니다. 매트 머피 최고경영자(CEO)는 행사에서 2028 회계연도 매출 전망치를 약 200억 달러(약 26조 7669억원)로 끌어올렸습니다. 그는 AI 활용의 중심이 모델을 가르치는 ‘훈련’에서 실제로 답을 내놓는 ‘추론’과 에이전트로 옮겨 가면서 연결 장비 수요가 더 커질 것이라고 설명했습니다. 광학 장비 분야는 이미 성장에 속도가 붙었다며 분석가의 판단에 힘을 실었습니다.

국내 AI 플랫폼 기업 팔레트는 지난 9월 23일 AI Agent 서비스 ‘Palette Agent’를 전 세계에 공식 출시했다고 밝혔다. 글로벌 빅테크 기업들이 AI Agent 시장에 본격적으로 뛰어들며 주도권 경쟁에 불을 지피는 상황 속에서, Palette Agent는 다양한 인공지능 모델과 실무 도구들을 비롯해 맞춤형 앱 제작 기능까지 통합된 단일 환경에서 제공하는 종합 AI 업무 플랫폼을 지향하고 있다. AI Agent는 사용자가 모든 과정을 일일이 지시하지 않아도 주어진 목표를 달성하기 위해 계획을 세우고 도구를 활용해 실행하는 자율형 AI다. 기존 생성형 AI가 질문에 답하는 데 초점을 맞췄다면, AI Agent는 사용자의 목표를 실제 업무 결과로 연결하는 실행형 AI에 가깝다. ‘Palette Agent’는 ChatGPT, Claude, Gemini 등의 최신 AI 모델을 팔레트의 자체 LLM인 ‘Palette Smart’로 통합하여, 사용자의 요청과 대화 맥락, 작업의 성격에 맞춰 최적화된 모델과 기능을 연결한다. 이를 통해 사용자는 각 AI 모델의 특성이나 프롬프트 작성법을 별도로 익히지 않아도 하나의 서비스 안에서 기획, 문서 작성, 리서치, 앱 제작, 업무 자동화 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 또한 복잡한 기술을 내세우기보다는 사용자가 자연스럽게 자신의 작업 환경을 구축할 수 있도록 고안된 사용자 중심의 UI 디자인으로 차별화를 꾀했다. 팔레트는 이번 신제품 출시를 계기로 새로운 인공지능의 지향점으로 ‘Authentic Intelligence’를 선언했다. 이는 단순히 더 영리한 답변을 제시하는 인공지능(Artificial Intelligence)의 틀을 벗어나, 사용자의 의도와 맥락을 깊이 이해하고 사용자의 통제 속에서 구체적인 성과를 도출해내는 인간 중심의 인공지능을 뜻한다. 팔레트 이종근 대표는 “Palette Agent는 질문에 답하는 ‘똑똑한 AI’를 넘어, 사용자의 의도를 이해하고 맥락을 연결해 실제 업무를 완결하여 ‘정확한 답’을 제공하는 AI 모델”이라며 “앞으로 Palette Agent를 사람의 고유한 지능을 확장하는 Authentic Intelligence Workspace로 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 특히 Palette Agent는 사용자가 자연어로 원하는 작업을 요청하면 필요한 도구나 앱을 직접 제작하거나 개인과 팀의 업무 환경에 맞는 맞춤형 솔루션을 구성할 수 있도록 설계됐다. 업무 요청부터 실행, 결과 관리까지 하나의 플랫폼에서 진행할 수 있어 개인과 팀의 업무 생산성을 높이는 데 도움을 준다. 한편, 팔레트는 Palette Agent 글로벌 출시를 기념해 Agentic AI 모델로서는 세계 최초로 신규 가입 고객에게 총 600크레딧(기본 500 제공, 웰컴 축하 100 추가 제공)을 무료로 제공하는 론칭 페스티벌을 진행하고 있으며, pltt.ai로 접속하면 된다. 또한 새로운 AI 사용 경험을 알리기 위한 ‘Don’t Prompt, Start Palette’ 캠페인도 함께 전개할 예정이다.

AI 교양 의무 이수 후 AX로 확장학부와 대학원 연계 과정도 확대기업 실습과 산학 프로젝트 지원“지역 산업전환 이끌 인재 키울 것”국립순천대가 지방에서는 이례적으로 전교생 인공지능(AI) 기초교육부터 전공별 융합교육, 석·박사급 연구와 산업현장 실증까지 이어지는 AI·AI 전환(AX) 교육체제 구축에 나서 관심을 모은다. 올해 하반기 과학기술정보통신부의 ‘AI중심대학’과 ‘AI혁신인재양성사업’에 잇따라 선정되면서다. 두 사업에 투입되는 사업비는 8년간 총 479억원 규모다. 두 사업은 각각 학부와 대학원을 중심으로 운영되지만 국립순천대는 이를 별개 사업으로 두지 않고 하나의 인재양성 체계로 연결할 계획이다. 전교생 AI 기초교육에서 전공별 AX 교육, 석·박사급 연구와 산업현장 실증까지 이어지는 하나의 ‘인재양성 사다리’를 놓는다는 구상이다. ●전교생 AI 배우고, 전공마다 AX 입힌다 12일 국립순천대에 따르면 학부 교육의 출발점은 ‘전교생 AI 교육’이다. AI중심대학사업에는 2026년부터 2033년까지 8년간 정부지원금 212억원을 포함해 총 275억원을 투입한다. 전공과 관계없이 모든 학생이 5학점 이상의 AI 교양과목을 이수하도록 하고 데이터 분석과 생성형 AI 활용, 프롬프트 설계 등 AI를 실제 학업과 업무에 활용하는 능력을 기른다. 기초교육 이후에는 자신의 전공과 AI를 결합하는 AX 교육으로 확장한다. 사업에는 38개 학과가 참여한다. 비전공자가 AI·AX 교육으로 진입할 수 있도록 ‘AX 브릿지’ 교육과정을 운영한다. AI반도체, 뉴스페이스, 문화콘텐츠, 스마트농업 등 다양한 융합·연계전공을 확대하고 AI공학을 비롯해 AI 교육콘텐츠, 에너지AI, 피지컬AI, 기계우주항공AI 등 각 전공의 특성을 살린 심화교육도 운영한다. ●농업 전공자는 AI, AI 전공자는 농업을 국립순천대는 과기정통부 주관 ‘2026년 인공지능혁신 인재양성사업’에 최종 선정됨에 따라 스마트팜과 인공지능(AI) 기술을 결합한 ‘스마트농업 AX대학원’을 고흥스마트팜혁신밸리에서 고흥군과 공동 운영해 미래 농업 인재 육성에 나선다. 다음 달부터 2031년 12월까지 약 5년 2개월간 추진된다. 국비 155억원을 포함해 전남광주통합특별시·순천시 등에서 총 204억원의 사업비가 투입된다. 순천대는 스마트농업 분야의 AI·데이터 기반 혁신을 이끌 전문 인재 양성을 목표로 2027년부터 매년 40명씩, 총 200명의 석·박사급 인재를 배출할 계획이다. 교육과정은 ▲시설원예 AX ▲노지·무인농기계 AX ▲데이터·클라우드 AX 등 3대 핵심 특화 트랙으로 구성된다. 특히 전체 교육과정의 약 30%를 고흥혁신밸리 현장에서 직접 진행해 이론에 그치지 않고 실제 농업 현장에 AI와 데이터 기술을 적용하는 ‘현장 밀착형 실무 교육’을 한층 강화할 방침이다. 대학의 이론 교육과 혁신밸리의 재배·산업 현장이 맞물리면서 학생들은 작물 생육 데이터와 환경제어, AI·자동화 기술을 직접 다루며 실무 역량을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 지역 주민과 청년들을 위한 혜택도 마련된다. 학사 학위를 보유한 고흥혁신밸리 보육센터 수료생과 고흥군민에게 대학원 교육 참여 기회를 적극 제공하고 참여기업 및 순천대의 AI 기반 농업 연구 성과를 지역 사회와 공유해 첨단 농업 기술의 저변을 확대할 계획이다. 스마트농업 AX 교육은 학생의 전공에 따라 출발점을 달리한다. 농학·원예·농기계·농업경제 등 농업 분야 전공자는 AI와 머신러닝을 보완해 배우고 AI·소프트웨어 전공자는 시설원예와 노지농업 등 농업 현장을 익힌다. 서로 다른 출발점에서 ‘브릿지’ 교육을 거친 학생들은 이후 시설원예, 노지·무인농기계, 데이터·클라우드 분야로 진입해 생성형 AI와 피지컬AI, 자율주행, 농업데이터 분석 등을 실제 농업 문제 해결에 적용한다. ●학부에서 대학원까지 ‘AI 사다리’ 학부와 대학원 사이의 경계도 낮춘다. 학·석사 및 학·석·박사 연계 과정을 확대하고 학부 3학년부터 대학원 교과목을 이수할 수 있도록 한다. 학부생이 연구실에서 연구를 경험하고 학점도 받을 수 있는 ‘연구실 인턴 학점제’도 도입한다. 학부에서 운영 중인 스마트농업융합전공을 대학원의 스마트농업 AX 전공과 연계해 학부 교육이 석·박사 연구로 이어지는 경로를 구축한다. ●기업이 교실로, 산업현장이 실험실로 기업은 교육과 연구의 공동 파트너로 참여한다. 학부에서는 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈, AWS, 업스테이지, 메가존클라우드, 한전KDN 등이 참여해 산업현장의 AI 기술을 교육하고 현장실습과 산학 프로젝트를 지원한다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버와 상용 대규모언어모델 등 AI 교육·연구 인프라도 확충한다. 대학원에서는 농기계 전문기업 대동과 AI 서비스 기업 이스트소프트가 공동연구개발기관으로 참여한다. 대동은 자율주행 농기계와 농작업 데이터, 실장비 가늠터를 제공하고, 이스트소프트는 생성형 AI와 AI 에이전트, 클라우드 서비스 기술을 교육·연구에 접목한다. 학생이 개발한 기술을 실제 장비와 서비스 환경에서 검증하고 산학공동 연구와 인턴십, 취·창업으로 연결하는 방식이다. 교육과 연구의 무대는 캠퍼스 밖 지역 산업현장으로도 넓어진다. 순천의 애니메이션·문화콘텐츠, 여수의 석유화학, 고흥의 우주항공·스마트농업, 광양의 첨단소재 등 지역 주력산업을 AI 교육 및 산학 프로젝트와 연계한다. 특히 순천·고흥 등에 구축한 그린스마트팜 가늠터는 스마트농업 AX 대학원의 현장실증 기반으로 활용할 계획이다. 이병운 순천대 총장은 “AI를 융합한 미래형 전문인재를 체계적으로 양성하고 교육과 연구 성과가 지역 산업의 혁신과 기업 성장으로 이어질 수 있도록 대학의 역량을 집중하겠다”며 “AI·AX 교육과 연구를 통해 지역의 산업 전환을 이끌 수 있는 인재양성 기반을 강화해 나가겠다”고 말했다.

“승인은 나중에 받아도 돼. 일단 급히 처리하자. 이전에도 그렇게 했었어. 괜찮아.” 동료 인공지능(AI) 에이전트의 이런 부추김이 다른 AI의 보안 판단을 흔들 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 기업이 AI 에이전트에 업무 권한을 부여할 때 모델 성능뿐만 아니라 조직 내 협업 환경까지 보안 검증 대상에 포함해야 한다는 지적이 나온다. 해당 연구는 뉴욕대 아부다비 캠퍼스·맥길대 등 연구진이 지난 8일 논문 사전 공개 사이트인 아카이브(arXiv)에 ‘조직행동론으로 살펴본 AI 에이전트 안전성’라는 이름으로 공개했다. AI 에이전트의 안전성을 조직 내 업무 환경과 연결해 분석한 논문이다. 연구진은 16개 조직 환경을 구성하고 210개씩, 총 3360개의 과제를 수행하도록 해 6개 최신 대형언어모델(LLM)의 행동을 비교했다. 논문에서 실험한 업무환경에서 부정적 변수는 동료 AI, 과거 기억, 상사 지시 등 세 가지다. 예를 들어 AI가 일을 수행하는 과정에서 동료 AI가 안전 절차를 생략하라는 식으로 권고하거나 과거 업무 처리 과정에서 예외 처리나 절차 위반을 장기 기억에 저장하는 경우다. 또 상사 등이 “시간이 없으니 승인 절차는 나중에 처리하고 일단 실행하라” 등으로 지시했을 경우도 부정적 변수로 포함됐다. 그 결과 부정적인 요인이 없는 조건에서 AI 에이전트의 기밀 정보 무단 공개 비율은 16.5%였지만, 부정적 요인이 두 가지 결합된 조건에서는 60.1%로 높아졌다. 다만, 세 가지 요인이 모두 결합됐을 때는 50.3%로 오히려 낮아졌다. 위험 요인이 많아질수록 안전성이 일정하게 악화되는 것은 아니었지만, 부정적 요인이 결합된 환경에서 기밀 정보 무단 공개 비율이 크게 높아질 수 있다는 점은 확인됐다. 연구진은 이를 통해 AI 에이전트의 안전성을 모델 자체의 성능만으로 설명하기 어렵고, 상사의 지시와 동료 에이전트의 행동, 과거 기억 등 조직 환경을 함께 고려해야 한다고 강조했다. 이는 AI의 안전성을 평가할 때 모델 자체의 성능뿐 아니라 어떤 지시와 정보, 협업 규범 속에서 작동하는지도 살펴볼 필요가 있음을 시사한다. 인간 조직의 비생산적 업무 행동을 설명하는 조직행동론을 AI 에이전트의 위험 행동을 이해하는 틀로 활용할 수 있다는 의미도 있다. 기업 입장에서는 AI에 부여한 권한과 승인 절차를 점검하고, 동료 에이전트의 부적절한 지시나 과거의 잘못된 처리 사례가 반복적인 위험 행동으로 이어지지 않도록 관리하는 방안이 필요하다는 지적이 나온다.

지난달 금융권에 인공지능(AI)을 활용한 해킹 수법과 대응책이 공유됐지만 약 2주 뒤 주요 금융사들이 정보 유출 사고를 피하지 못한 것으로 나타났다. 외부 접속 시스템의 상시 점검 필요성까지 경고됐던 만큼 사전 대응이 도마 위에 오른 가운데, 시중은행들은 뒤늦게 보안 투자 확대에 나섰다. 11일 한창민 사회민주당 의원실이 금융보안원에서 제출받은 자료에 따르면, 금융보안원은 지난달 17일 ‘금융 AI 보안 위협 대응 세미나’에서 국내 금융사를 겨냥한 AI 에이전트 공격 사례와 대응책을 공유했다. 세미나에는 이후 해킹 피해를 본 KB국민·하나은행, 현대캐피탈, 웰컴저축은행 등의 관계자를 포함해 160여명이 참석했다. 신한은행은 금융지주 차원에서 참석했다. 당시 공격자는 중국 AI 모델 딥시크 기반의 AI 에이전트로 금융권 서버를 탐색한 뒤 단 하루 만에 보안 취약점을 악용해 악성프로그램을 설치했다. 해당 금융사는 공격자가 내부 서버까지 탐색한 뒤 추가 악성코드를 내려받기 직전 침입을 차단했다. 금융보안원은 “연 1~2회 진단으로는 잡히지 않는다”며 외부 노출 시스템의 상시 점검을 강조했다. 약 2주 뒤 발생한 은행권 해킹 역시 외부에 노출된 시스템의 취약점을 겨냥했다. 다만 세미나에서 공개된 공격은 보안패치가 이뤄지지 않은 외부 업체의 솔루션을 노렸고 이번에는 금융회사가 운영하는 외부 접속 업무 시스템이 대상이라는 차이점은 있다. 중국 AI 침투테스트 도구인 ‘아르텍스’와 딥시크 등 AI 모델이 활용된 것도 유사하다. 만약 세미나 이후 취약점을 점검했다면 개인정보 유출을 막을 수 있었다는 지적이 나오는 이유다. 오는 19일 5대 시중 은행장이 증인으로 채택된 금융감독원 국정감사에서는 금융사의 보완조치가 다뤄질 전망이다. 은행들은 뒤늦게 보안 투자와 AI 방어 체계 강화에 나섰다. KB국민은행은 내년 보안 예산을 1000억원 이상으로 늘리고, 신한은행은 업계 최고 수준의 예산 편성과 AI 보안관제센터 구축을 추진한다. 하나은행은 수백억원 규모의 보안 체계 구축과 AI 모의해킹을 추진하고, 우리은행은 예산 20% 이상 증액·인력 10% 이상 확충을 검토 중이다. NH농협은행도 투자를 확대하고 내년 하반기 AI 모의공격 점검에 나설 계획이다. 한편 금융권 연쇄 해킹 공격에 활용된 것으로 추정되는 아르텍스가 공개 개발을 중단했다. 아르텍스 개발자는 지난 8일 플랫폼 게시글에서 “도구의 잘못된 사용을 고려했다”고 밝혔다. 다만 이미 배포된 프로그램까지는 회수되지는 않는다.

금융보안원, AI 공격 사례·대응책 사전 공유국민·하나은행 등 피해 금융사도 세미나 참석외부 시스템 취약점 경고에도 정보유출 잇따라5대 은행 뒤늦게 보안 투자 확대…국감서 쟁점지난달 금융권에 인공지능(AI)을 활용한 해킹 수법과 대응책이 공유됐지만 약 2주 뒤 주요 금융사들이 정보 유출 사고를 피하지 못한 것으로 나타났다. 외부 접속 시스템의 상시 점검 필요성까지 경고됐던 만큼 사전 대응이 도마 위에 오른 가운데, 시중은행들은 뒤늦게 보안 투자 확대에 나섰다. 11일 한창민 사회민주당 의원실이 금융보안원에서 제출받은 자료에 따르면, 금융보안원은 지난달 17일 ‘금융 AI 보안 위협 대응 세미나’에서 국내 금융사를 겨냥한 AI 에이전트 공격 사례와 대응책을 공유했다. 세미나에는 이후 해킹 피해를 본 KB국민·하나은행, 현대캐피탈, 웰컴저축은행 등의 관계자를 포함해 160여명이 참석했다. 신한은행은 금융지주 차원에서 참석했다. 당시 공격자는 중국 AI 모델 딥시크 기반의 AI 에이전트로 금융권 서버를 탐색한 뒤 단 하루 만에 보안 취약점을 악용해 악성프로그램을 설치했다. 해당 금융사는 공격자가 내부 서버까지 탐색한 뒤 추가 악성코드를 내려받기 직전 침입을 차단했다. 금융보안원은 “연 1~2회 진단으로는 잡히지 않는다”며 외부 노출 시스템의 상시 점검을 강조했다. 약 2주 뒤 발생한 은행권 해킹 역시 외부에 노출된 시스템의 취약점을 겨냥했다. 다만 세미나에서 공개된 공격은 보안패치가 이뤄지지 않은 외부 업체의 솔루션을 노렸고 이번에는 금융회사가 운영하는 외부 접속 업무 시스템이 대상이라는 차이점은 있다. 중국 AI 침투테스트 도구인 ‘아르텍스’와 딥시크 등 AI 모델이 활용된 것도 유사하다. 만약 세미나 이후 취약점을 점검했다면 개인정보 유출을 막을 수 있었다는 지적이 나오는 이유다. 오는 19일 5대 시중 은행장이 증인으로 채택된 금융감독원 국정감사에서는 금융사의 보완조치가 다뤄질 전망이다. 은행들은 뒤늦게 보안 투자와 AI 방어 체계 강화에 나섰다. KB국민은행은 내년 보안 예산을 1000억원 이상으로 늘리고, 신한은행은 업계 최고 수준의 예산 편성과 AI 보안관제센터 구축을 추진한다. 하나은행은 수백억원 규모의 보안 체계 구축과 AI 모의해킹을 추진하고, 우리은행은 예산 20% 이상 증액·인력 10% 이상 확충을 검토 중이다. NH농협은행도 투자를 확대하고 내년 하반기 AI 모의공격 점검에 나설 계획이다. 한편 금융권 연쇄 해킹 공격에 활용된 것으로 추정되는 아르텍스가 공개 개발을 중단했다. 아르텍스 개발자는 지난 8일 플랫폼 게시글에서 “도구의 잘못된 사용을 고려했다”고 밝혔다. 다만 이미 배포된 프로그램까지는 회수되지는 않는다.

화려한 드레스를 입고 미모를 뽐내며 독일 최고의 미녀로 뽑혔던 모델 타티아나 겐리히(33)가 프로 복서 데뷔를 앞두고 있다. 영국 데일리메일은 5일(한국시간) “미녀에서 야수가 된 前 미스 독일, 프로 복서로 데뷔 준비 중”이라는 제목의 기사를 보도했다. 매체에 따르면 겐리히는 2022년 ‘미스 독일’ 우승자라는 타이틀을 비롯해 모델, 사업가 등의 경력을 뒤로하고 복싱이라는 거친 스포츠 무대에 도전한다. 그는 다음 달 14일 독일 마그데부르크에 위치한 1만 2000석 규모의 대형 경기장에서 열리는 ‘SES 복싱 대회’를 통해 프로 무대에 선다. 겐리히의 도전은 갑작스러운 일이 아니다. 그는 어린 시절 학교에서 괴롭힘을 당한 뒤 자신을 지키기 위해 복싱을 배웠다. 실력은 수준급이었다. 2007년부터 2009년까지 플라이급 아마추어 선수로 활동하면서 독일 작센안할트주 챔피언에 올랐다. 이후 할레의 스포츠학교에 진학했고, 당시 복싱 프로모터 울프 스타인포스의 눈에 띄기도 했다. 하지만 겐리히는 프로 복서 대신 모델 활동을 시작했고 2022년 미스 독일 정상에 올랐다. 현재는 약 80명의 모델이 소속된 자신의 모델 에이전시까지 운영하고 있다. 소셜미디어(SNS) 팔로워도 4만 5000명이 넘는다. 그러다 최근 스타인포스가 겐리히에게 다시 연락을 취해 프로 무대에 도전해 볼 것을 제안했다. 겐리히는 “내가 그의 복싱 대회에서 링걸들을 후원하고 있었는데 어느 날 그가 다가와 ‘다시 링에 올라가고 싶지 않느냐’고 물었다. 그 말에 동의했고 이제 프로 데뷔를 앞두고 있다”고 설명했다. 프로모터 SES 복싱도 겐리히에게 큰 기대를 걸고 있다. SES 측은 “겐리히가 독일의 차세대 대형 슈퍼스타가 될 것”이라며 “필요한 자질을 모두 갖추고 있다. 존재감이 뛰어나고 야망도 매우 크다”고 평가했다. 그러면서 겐리히가 레지나 할미히의 뒤를 이을 것이라고 예상했다. 할미히는 독일 여자 복싱을 대표했던 전설적인 선수다. 1990년대부터 오랜 기간 세계 정상급 복서로 활약했고, 링 밖에서는 모델 활동까지 병행하면서 독일 여자 복싱의 대중화를 이끌었다. 겐리히는 첫 경기를 앞두고 훈련 강도를 크게 끌어올리고 있다. 일주일에 5일씩 체육관에서 강도 높은 훈련을 진행하고 있다. 겐리히는 ”젊은 여성들의 롤모델이 되고 싶다. 커리어와 스포츠 모두에서 성공할 수 있다는 것을 보여주고 싶다“고 말했다.

현재 인공지능(AI) 시장은 중국과 미국이 양분하고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 특히 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 AI 모델에서는 중국이 가장 앞서가는 가운데, 유럽 소버린 AI의 대명사로 불리는 프랑스 미스트랄 AI에서 최신 대형 모델인 ‘미스트랄 라지(Mistral Large) 4’를 공개했습니다. ‘르 촌크’(Le Chonk)라는 별칭을 지닌 미스트랄 라지 4는 1조 개의 파라미터를 지닌 대규모 언어 모델(LLM)로, 텍스트와 이미지를 함께 처리할 수 있는 네이티브 멀티 모달 모델입니다. 효율적인 희소 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 사용해 모델 자체는 크지만, 연산 시에는 모든 파라미터가 아니라 일부 전문가만 활성화해 약 490억개의 파라미터만 사용합니다. 이런 MoE 구조는 중국 오픈 웨이트 모델에서는 이미 널리 쓰이고 있으며, 구글의 ‘젬마 4’(Gemma 4) 서방 공개 모델에서도 쉽게 볼 수 있는 방식입니다. 정식 모델 공개를 앞두고 공개한 벤치마크 결과를 보면 한 가지 흥미로운 사실을 알 수 있습니다. 미스트랄 라지 4는 사이버 보안과 법률, 금융 지식 면에서는 높은 점수를 받았으나, 코딩이나 에이전틱 능력에서는 미국 최상위 모델이나 중국의 최신 오픈 웨이트 모델을 넘어서지는 못했습니다. 이를 두고 일부에서는 “규제에 강한 유럽산 모델다운 특징”이라는 다소 냉소적인 반응이 나오기도 했지만, 반대로 실용적인 선택과 집중이라는 해석도 가능합니다. 사실 미스트랄은 대중적인 인지도는 높지 않지만, 초창기부터 모델을 공개해 허깅 페이스 같은 오픈 모델 공개 사이트에서 수많은 파생 모델이 나왔고 누적 다운로드도 상당 규모를 기록했습니다. 유럽 공공기관과 기업에서 실제로 이 모델을 업무에 활용하고 있기 때문에, 수요가 있는 사이버 보안이나 법률, 금융 부분을 중심으로 개발한 건 당연한 결과라고 할 수 있습니다. 미스트랄 AI는 미스트랄 라지 4 모델을 자체 데이터센터에서 운용하지 않는 사용자들을 위해 100만 토큰 기준 입력 1.36달러, 출력 4.18달러, 캐시 입력 0.14달러에 서비스할 계획이라고 발표했습니다. 미국이나 중국 모델 대비 저렴하지 않은 가격인데도 이렇게 책정한 것은 그만큼 돈 내고 쓰는 수요가 존재할 것이라는 자신감 덕분으로 보입니다. 미스트랄 AI의 전략은 우리도 참고할 필요가 있습니다. 현재 국내 독자 AI 개발 전략은 ‘세계 3위’라는 숫자에 다소 매몰된 듯한 모습입니다. 물론 일부 국내 모델은 국제 벤치마크에서 의미 있는 성과를 거두기도 했고, 현재 진행 중이기 때문에 앞으로 더 큰 성과를 거둘 가능성도 있습니다. 하지만 벤치마크에서 상위권인 것보다 더 중요한 것은 실제로 사용하는 기업이나 개인이 얼마나 되는가입니다. 1·2위인 미국과 중국이 사실상 시장을 거의 양분하는 상황에서 3위라는 목표는 달성할 수 있더라도 큰 의미가 없을 가능성이 높습니다. 그보다는 특정 영역에서 분명한 수요가 있고, 일부는 비용을 지불하고서라도 기꺼이 사용할 수 있는 모델을 개발하는 것이 중요합니다. 그러면서 피드백을 쌓아 나간다면, 어느덧 자신만의 영역을 확고하게 개척한 모델이 될지도 모릅니다.

최근 금융권을 겨냥한 해킹 사고가 잇따르고 있지만, 해외에서 비롯된 것으로 추정되는 공격 상당수는 범행 주체조차 밝혀지지 않은 것으로 나타났다. 9일 국회 정무위원회 소속 송언석 국민의힘 의원이 금융감독원으로부터 제출받은 자료에 따르면, 2024년부터 지난 8일까지 약 2년 9개월간 금융회사에서 해외발 해킹으로 추정되는 사고는 18건으로 집계됐다. 이 가운데 공격 주체가 확인된 건은 2건에 불과했다. 지난해 7월 서울보증보험의 해킹 사고는 국제 랜섬웨어 조직 ‘건라’(GUNRA)의 소행으로 확인됐다. 당시 랜섬웨어 공격으로 서버가 감염되고 서비스가 64시간가량 중단됐고, 서울보증보험은 고객에게 1191만원을 배상했다. 올해 4월 바로저축은행 침해사고는 랜섬웨어 그룹 ‘INC 랜섬’이 대가를 직접 요구하면서 공격 주체가 특정됐다. 나머지 16건 가운데 13건은 공격 인터넷주소(IP)가 도메인 조회나 자체 보안장비 탐지, 침해사고 조사 등을 통해 해외 소재로 추정됐고, 3건은 공격 주체를 식별하지 못해 ‘해외국가 미상’으로 분류됐다. 중국발 해킹으로 추정된 사고는 지난해 297만여명의 고객 정보 유출 사고가 발생했던 롯데카드와 같은 해 SC제일은행·KB라이프생명 사고 등이다. 이외에도 미국·불가리아·베트남·인도네시아·일본·홍콩·대만·세이셸·태국·영국 등에서 공격이 이뤄진 것으로 추정된다. 다만 공격에 사용된 IP의 소재지가 확인됐다고 해서 실제 공격자의 국적이나 활동 거점까지 파악할 수 있는 것은 아니다. 공격자가 IP 주소를 변조하거나 가상사설망(VPN) 등 우회 경로를 이용할 수 있기 때문이다. 금감원은 최근 중복을 제외한 공격 IP 28개를 일부 국가 정보와 함께 금융권에 공유하면서, 우회 접속 가능성이 있어 해석에 유의해야 한다고 강조했다. 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 해킹 위협이 커지는 가운데 공격 주체를 식별할 수 있는 시스템과 방어 체계를 갖춰야 한다는 지적이 나온다. 송 의원은 “해킹에 대응하기 위한 AI 기반 방어체계 구축이 시급하다”며 “특히 공격자가 IP 주소를 우회하거나 위장할 수 있어 해외 IP만으로는 공격 주체를 특정하기 어려운 만큼 공격 경로를 추적하고 실제 공격 주체를 식별하는 기술 개발이 중요해지고 있다”고 강조했다.

성능 경쟁에 이어 이제는 얼마나 많은 사람이, 얼마나 자주 인공지능(AI)를 쓰게 하느냐가 새 승부처로 떠오르고 있다. 오픈AI와 앤트로픽은 7일(현지시간) 나란히 이런 흐름을 보여주는 신모델·서비스 전략을 내놨다. 오픈AI는 최신 GPT-6를 무료 이용자까지 개방하고 챗GPT의 사용 방식도 바꿨다. 앤트로픽은 반복 업무에 특화한 소형 모델의 비용을 크게 낮췄다. 오픈AI는 이날 GPT-6를 챗GPT 전반으로 확대한다고 밝혔다. 유료 이용자에게는 ‘GPT-6 솔’, 무료와 저가 요금제 ‘고(Go)’ 이용자에게는 ‘GPT-6 루나’를 제공한다. 지난달 유료 이용자를 중심으로 공개한 GPT-6를 주간 이용자 12억명 이상이 쓰는 챗GPT 전체로 넓히는 것이다. 국내에서도 유료 이용자는 8일부터, 무료·고 이용자는 9일부터 순차적으로 사용할 수 있다. 가장 눈에 띄는 변화는 ‘인텔리전트 UI’다. 질문에 글로만 답하지 않고 필요에 따라 지도·차트·이미지·버튼 등을 함께 보여준다. 여행 계획을 물으면 지도에 이동 경로를 정리하고, 저축 계획에는 금액과 기간을 입력해 결과를 계산할 수 있는 도구를 띄운다. 패션을 물으면 상품 이미지와 색상표를 곁들이는 식이다. 이용자가 답을 받은 뒤 다시 다른 앱이나 계산기, 검색 서비스를 찾아야 하는 과정을 줄이려는 시도다. 복잡한 작업도 결과가 모두 나올 때까지 기다리지 않고 확인된 내용부터 보여준다. 오픈AI 자체 평가에서 웹 검색 질문의 답변 시작 속도는 GPT-5.6 인스턴트보다 평균 44% 빨라졌다. 앤트로픽은 같은 날 소형 모델 ‘클로드 하이쿠 5.5’를 출시했다. 요약·분류·데이터베이스 조회처럼 많은 요청을 빠르게 처리해야 하는 업무를 겨냥했다. 처리 비용은 전작보다 평균 75% 낮췄고 입력 토큰 100만개당 가격은 0.1달러다. 중형 모델 ‘소넷 5.5’의 캐시 읽기 가격도 절반으로 내려 에이전트 업무 비용을 약 20% 줄였다. 비용을 낮추는 이유도 분명하다. 고객 상담이나 문서 처리, 코딩처럼 하루에도 수없이 AI를 호출하는 업무는 작은 단가 차이도 전체 비용을 크게 좌우한다. 앤트로픽은 ‘맥스’와 ‘팀’ 구독자에게 매달 최대 500달러의 API 이용 크레딧도 제공하기로 했다. 가격을 낮추는 데서 그치지 않고 기업과 개발자가 AI를 실제 서비스에 더 많이 적용하도록 유도하는 셈이다. 한편 이용자 확대와 함께 안전장치 논란도 이어지고 있다. 이날 비영리단체 커먼센스미디어는 챗GPT가 자해·섭식장애 등 위기 상황에서 청소년 보호 기능을 제대로 작동시키지 못한 경우가 있다며 개선을 촉구했다. 살고싶은 집을 찾아서 한 시민이 8일 서울 강서구 코엑스 마곡에서 열린 서울 건축-인테리어 박람회에서 전시장을 둘러보고 있다. 연합뉴스

EBS는 최태원 SK그룹 회장 겸 대한상공회의소 회장이 12일부터 16일까지 방송되는 EBS ‘위대한 수업, 그레이트 마인즈’ 시즌6의 첫 강연자로 나서 ‘인공지능(AI)과 새로운 자본주의 그리고 청년’을 주제로 강연한다고 8일 밝혔다. 최 회장은 강연에서 경제성장만으로 해결하기 어려운 사회문제를 경제활동과 연결하는 ‘새로운 가치의 자본주의’를 강조한다. 사회문제를 해결해 만들어낸 성과를 측정하고 그에 걸맞은 보상을 제공하는 방식으로 경제와 사회문제 해결을 연결해야 한다는 것이다. 최 회장은 AI 경쟁에서 속도(Speed)와 규모(Scale), 안전(Safety)의 ‘3S’가 중요하지만 궁극적으로는 한국 사회에 필요한 AI 서비스를 만드는 것이 핵심이라고 강조한다. 한국의 데이터와 환경에 맞는 AI를 활용해 사회적 비용을 낮추고 난제를 해결해야 한다는 설명이다. AI 에이전트부터 ‘AI 시티’까지 AI를 사회 전반에 적용하는 방안도 소개한다. 청년들과의 대화에서는 AI 시대의 리더십과 필요한 역량, 중소기업의 AI 전환, 노동과 교육의 변화 등을 다룬다. 최 회장은 AI가 인간의 노동을 대체하더라도 노동의 가치보다 일하는 방식과 선택이 달라질 것이라는 견해도 밝힐 예정이다.

최근 금융권을 겨냥한 해킹 공격은 인공지능(AI)으로 새로운 공격법을 개발한 것이 아니라 기존 공격 방식을 자동화·고도화한 결과라는 보안업계의 분석이 나왔다. SK쉴더스는 8일 최근 금융권 침해사고와 AI 자율형 침투테스트 도구 ‘아르텍스(ARTEX)’의 작동 원리를 분석한 대응 가이드에서 이번 해킹이 대출모집인 시스템과 영업지원 플랫폼 등 보안 관리의 사각지대에 놓인 이른바 ‘그림자 정보기술’(섀도 IT)을 집중적으로 파고들었다고 분석했다. 섀도 IT는 보안 조직의 공식 관리 범위에서 벗어난 시스템·서비스·인터페이스(API)를 의미한다. 존재 자체를 파악하지 못했거나 알고 있더라도 관리 우선순위에서 밀려 충분한 점검이 이뤄지지 않는 자산이 포함된다. SK쉴더스 산하 화이트해커 조직 ‘EQST’는 실제 공격에 활용됐을 가능성이 제기된 아르텍스의 작동 원리를 분석했다. 아르텍스는 단순 스캐닝 도구와 달리 앞선 탐색 결과를 바탕으로 AI가 다음 공격 대상을 스스로 선정하고 공격 경로를 확장한다. 정찰부터 취약점 탐색, 공격 검증까지 자동화해 공격 속도와 범위를 키울 수 있는 구조다. EQST는 공격자가 AI 기반 침투테스트 도구를 활용해 여러 국가의 가상사설서버(VPS)를 거치며 복수의 금융사 인터넷 노출 서비스와 API를 탐색했을 가능성을 제기했다. 특히 AI가 정상적인 API 호출 패턴을 모방해 대량 조회나 권한 우회를 시도할 경우 기존 지식재산권(IP) 차단 중심의 보안만으로는 대응하기 어렵다고 지적했다. 미국 사이버보안 기업 크라우드스트라이크의 애덤 마이어스 공격대응작전 총괄도 이날 화상 브리핑을 열고 국내 금융권 해킹에 대해 “공격자가 AI 없이 혼자서 이 정도 규모의 공격을 해냈을 것이라고 보지는 않는다”고 말했다. 마이어스 총괄은 “공격 흔적을 다수 남긴 것으로 보아 높은 수준의 역량을 가진 것은 아니었다”며 “AI 공격이라고 해서 새로운 것은 아니고, 이전에 관찰됐던 기법 그대로 AI 에이전트의 도움으로 속도와 물량이 커지고 있는 것”이라고 평가했다.

EBS는 최태원 SK그룹 회장 겸 대한상공회의소 회장이 12일부터 16일까지 방송되는 EBS ‘위대한 수업, 그레이트 마인즈’ 시즌6의 첫 강연자로 나서 ‘인공지능(AI)과 새로운 자본주의 그리고 청년’을 주제로 강연한다고 8일 밝혔다. 최 회장은 강연에서 경제성장만으로 해결하기 어려운 사회문제를 경제활동과 연결하는 ‘새로운 가치의 자본주의’를 강조한다. 사회문제를 해결해 만들어낸 성과를 측정하고 그에 걸맞은 보상을 제공하는 방식으로 경제와 사회문제 해결을 연결해야 한다는 것이다. 최 회장은 AI 경쟁에서 속도(Speed)와 규모(Scale), 안전(Safety)의 ‘3S’가 중요하지만 궁극적으로는 한국 사회에 필요한 AI 서비스를 만드는 것이 핵심이라고 강조한다. 한국의 데이터와 환경에 맞는 AI를 활용해 사회적 비용을 낮추고 난제를 해결해야 한다는 설명이다. AI 에이전트부터 ‘AI 시티’까지 AI를 사회 전반에 적용하는 방안도 소개한다. 청년들과의 대화에서는 AI 시대의 리더십과 필요한 역량, 중소기업의 AI 전환, 노동과 교육의 변화 등을 다룬다. 최 회장은 AI가 인간의 노동을 대체하더라도 노동의 가치보다 일하는 방식과 선택이 달라질 것이라는 견해도 밝힐 예정이다.

페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 10월 6일 국가AI대상을 수상했다고 밝혔다. 회사는 포용성·신뢰성·안전성·보안성의 네 가지 통제 체계를 하나의 플랫폼에서 통합 제공하는 자사 플랫폼 ‘GEN STATION’이 높이 평가된 결과라고 설명하며, 이를 움직이는 네 가지 핵심 엔진의 기술 성과를 공개했다. 최근 몇 년 사이 국내 AI 시장의 화두는 ‘에이전트’로 옮겨갔다. 그러나 대부분의 논의는 어떤 거대언어모델(LLM)을 쓰느냐에 머문다. 페르소나AI의 기술 체계는 다른 전제에서 출발한다. 에이전트의 성능은 모델이 아니라, 기업 안에 흩어진 정보가 얼마나 정확하게 ‘지식’으로 바뀌어 있는지에서 갈린다는 것이다. 네 가지 엔진은 이 전제에 따라 배치됐다. 출발점은 음성지식이다. 상담과 회의, 현장의 말은 기업에서 가장 많이 발생하지만 가장 적게 축적되는 데이터다. 페르소나AI의 ‘음성 지식화 엔진’은 한국어 인식 정확도 95.23%(TTA V＆V 공인시험 실측)를 확보했다. 학습에는 한국어 음성 7만4,887시간과 경상·강원·전라·제주·충청 5대 권역 사투리 5만시간이 투입됐다. 회사는 사투리 학습으로 기존 기술 대비 인식 성능이 약 42% 향상됐다고 밝혔다. 이 수치에서 실무적으로 더 중요한 것은 두 가지다. 화자분리 지연이 1초 이내라는 점, 그리고 한 채널에서 최대 20명까지 화자를 분리·프로파일링한다는 점이다. 국내 화자분리 기술이 통상 8명 수준에 머문다는 점을 고려하면 앞선 성능이다. 대부분의 음성 기술이 녹음이 끝난 뒤 일괄 처리(배치) 방식으로 화자를 나누는 것과 달리, 실시간 스트리밍 상태에서 화자를 가른다는 점도 차별점이다. 지식축적이 실시간으로 이뤄져 AI가 과거 데이터가 아닌 현재 데이터를 바로 처리할 수 있다는 취지다. 회사가 이 지표를 강조하는 이유는 명확하다. 화자가 분리되고 문장이 정제돼야 대화가 끝나는 즉시 내용 검색, 자동 요약, 액션아이템 추출, 감성 분석이 가능한 구조화 데이터로 남기 때문이다. 음성인식을 서비스의 출력이 아니라 지식자산의 입력으로 쓰는 설계다. 경쟁 구도 역시 이 지점에서 갈린다. 글로벌 SaaS 음성 API는 대부분 폐쇄망 반입이 어려워 금융·공공의 데이터 주권 요건을 충족하지 못한다는 설명이다. 음성과 문서에서 뽑아낸 정보는 ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’으로 넘어간다. 멀티 에이전트가 업무 규칙과 제약조건을 반영해 스키마를 설계하고, 클래스·속성·트리플을 생성한 뒤, 문법·논리 일관성·질의 응답 가능성·원문 근거 일치·중복·모델링 규칙의 6개 기준을 통과한 것만 지식원으로 승격시킨다. 정량 결과는 세 가지다. 온톨로지 자동 구축 정확도는 전문가 검수 기준 85%, TTA에서 측정한 V＆V 테스트 결과 92%를 나타냈다. 전체 구축 공수의 절반 이상을 차지하는 지식 획득·개념화·형식 모델링·1차 검증 구간은 80%가 자동화됐다. 동일 테스트셋 기준 RAG 응답 오류율은 6.9%에서 4.3%로 38% 줄었고, 정확도로 환산하면 93.1%에서 95.7%로 개선됐다. 이 영역의 성능은 외부 기준으로도 확인됐다. 회사는 2024년 NeurIPS에 발표된 온톨로지 자동 학습 연구(OLLM)가 공개한 평가셋과 지표를 그대로 사용한 공인시험에서, Wikipedia·arXiv 두 도메인의 4개 지표 총 8개 항목 모두 논문 보고치를 상회했다고 밝혔다. 그래프 구조 유사도를 보는 Motif Distance는 arXiv 도메인에서 59.5% 개선됐다. 이 엔진이 해결하는 것은 최근 기술의 한계로 꼽히는 ‘자동이지만 검증이 없는’ 그래프 RAG 계열과 ‘엄밀하지만 수작업’인 전통 온톨로지 도구 사이의 공백이다. 이 기술은 규제가 엄격한 산업군의 대기업에서 상용 검증을 마쳤다. 앞선 두 엔진이 만든 지식자산 위에서 실제 업무를 수행하는 것이 ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’다. 구조는 세 단계다. 가용 도구와 데이터 자산을 먼저 확인해 실행 불가능한 계획을 계획 단계에서 차단하고(Gap-aware Planner), 자연어 요구사항을 선언적 워크플로로 구성한 뒤(N2F, NL-to-Flow), 의미(LLM)·타입(JSON 스키마)·그래프 구조(DAG)의 3계층 검증을 통과한 워크플로만 배포한다. 이에 대한 효율 차이는 숫자로 드러난다. 동일한 온프레미스 모델과 동일 요구사항 기준으로 워크플로 하나를 생성하는 데 LLM 호출은 3회, 소요 시간은 6.3초였다. 같은 조건에서 대표적인 자동화 도구는 호출 35회를 기록했다. 회사는 생성 시간 44배 단축, 토큰 42.6배와 추론 비용 38.6배 절감으로 측정했다고 밝혔다. GPU 자원이 제한된 폐쇄망에서는 이 차이가 곧 처리량으로 이어진다. 에이전트의 도구 호출 정확도 역시 외부 기준과 대조됐다. 함수 호출 성능의 국제 벤치마크인 Berkeley Function Calling Leaderboard v4의 다중턴 카테고리 200건 전수 시험에서 70.5%를 기록해, 2025년 ICLR 논문(ToolACE)이 보고한 50.00%보다 20.5%포인트 높았다. 형식이 맞는지가 아니라 호출을 실제 실행한 뒤 최종 시스템 상태가 정답과 일치하는지를 판정한 결과다. 마지막 ‘지식축적형 자가진화 엔진’은 운영 이후를 담당한다. 이 엔진은 관측·진단을 맡는 에이전트와 처방·생성을 맡는 에이전트, 이 두 개의 30B급 모델로 구성된다. 핵심은 모델 가중치를 바꾸지 않는다는 점이다. 개선은 프롬프트·검색 전략·워크플로의 설정 계층에서 완결된다. 이 설계가 겨냥하는 것은 규제 산업의 구조적 딜레마다. 재학습으로 모델을 개선하면 이미 승인받은 모델의 검증 결과가 무효화돼 개선할수록 재검증 비용이 늘어난다. 폐쇄망에는 학습 인프라 자체가 없는 경우도 많다. 가중치를 건드리지 않으면 이 부담이 사라진다. 진단 방식도 다르다. 실패한 실행 기록을 저장된 상태에서 다시 돌리되 한 계층씩 이상적인 값으로 바꿔 넣어, 어느 계층을 고쳤을 때 성공으로 뒤집히는지를 관측한다. 추측이 아니라 개입으로 원인을 확정하는 방식이다. 여기에 샤플리(Shapley) 기반으로 계층별 기여도를 수치로 나눈다. 회사가 제시한 사례에서는 지식 0.62, 검색 0.28, 프롬프트 0.10으로 배분돼 수정 우선순위가 저절로 정해진다. 운영 장애의 근본원인을 찾는 성능은 공개 벤치마크로도 측정됐다. RCAEval 520개 케이스 시험에서 1순위 정답률 86.54%, 3순위 이내 정답률 96.54%를 기록했다. 관측·시각화까지만 제공하는 기존 도구들과 달리, 탐지에서 개선 실행까지를 자동으로 잇는다는 것이 회사의 설명이다. 네 가지 기술은 개별 제품이 아니라 하나의 순환 구조로 연결된다. ‘음성 지식화 엔진’이 현장의 말을 지식으로 바꾸고, ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’이 검증을 통과한 것만 적재하며, ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’가 그 지식 위에서 업무를 실행하고, ‘지식축적형 자가진화 엔진’이 실행 결과의 실패 원인을 계층별로 진단해 다시 온톨로지로 되돌린다. 운영할수록 지식이 늘고, 늘어난 지식이 다음 실행의 정확도를 높이는 구조다. 이 구조는 회사의 플랫폼 ‘GEN STATION’ 위에서 데이터 자산화 → 모델·에이전트 개발 → 안전 배포 → 운영·모니터링 → 평가·피드백 → 자가진화의 6단계 흐름으로 구현된다. 별도의 ‘초경량 온디바이스 추론 엔진’도 AI 로봇과 키오스크 등 다양한 디바이스 탑재를 위해 함께 개발됐다. 기술은 현장 숫자로도 이어진다. 회사는 금융·보험·공공·보안 등 고신뢰 산업을 중심으로 90개 이상 기관·기업에 제품을 공급했으며, 2026년 기준 누적 수주 146건, 누적 사업화 매출 341.86억원, 누적 투자유치 413억원을 기록했다. 매출은 2023년 67억원, 2024년 85억원, 2025년 118억원으로 3년 연속 증가했다. 대외 검증도 누적됐다. CES 혁신상을 2년 연속 수상해 총 3관왕을 기록했고, 미국에서 열린 생성형 AI 솔루션 경진대회에서 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부 피지컬 AI 기획위원으로 참여하고 있으며, 경남·전북 피지컬 AI 실증 사업에서는 산업별 특화 모델 영역을 맡고 있다. 페르소나AI 관계자는 “한국형 팔란티어와 같은 기술로써 좀 더 한국 정서에 맞는 기술로 에이전트가 단순 S/W가 아니라 H/W까지 연결되며 제어할 수 있는 단계로 확장되고 있다”고 밝혔다.

-AI 기반 WES와 로봇·자동화 기술 결합… 물류·제조 현장 AX 협력 확대 AI 기반 WES(Warehouse Execution System) 전문기업 니어솔루션㈜(대표이사 정영교)과 로봇·자동화 전문기업 휴리엇로보틱스㈜(CEO 노규찬)가 AI·로봇 융합 기반의 물류·제조 AX 사업 협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 니어솔루션의 AI 기반 WES 및 현장 실행 최적화 기술과 휴리엇로보틱스의 로봇·자동화 기술 및 구축 역량을 결합해 물류·제조 현장의 AX 사업 기회를 공동으로 발굴하고, 양사의 기술·사업 협력 범위를 확대하기 위해 추진됐다. 니어솔루션은 ‘Software Defined Warehouse(SDW)’ 철학을 바탕으로 NearWES, NearView, NearGo 등 AI 기반 솔루션을 통해 물류센터 운영을 최적화하고 디지털 실행 환경을 구축해 왔다. 최근에는 다양한 자동화 설비와 로봇을 WES의 실행 자원으로 연결하고, 사람·설비·로봇을 하나의 운영 흐름 안에서 조율하는 기술을 고도화하고 있다. 또한 AI 에이전트와 휴머노이드 로봇 등 차세대 기술을 WES와 연계하며 Physical AI 영역으로 기술과 사업 범위를 넓히고 있다. 휴리엇로보틱스는 로봇·자동화 기술을 기반으로 물류·제조 현장의 자동화 사업을 추진하고 있다. 양사는 각자의 전문 역량을 바탕으로 AI 기반 운영 소프트웨어와 로봇·자동화 기술을 유기적으로 연결하는 AX 협력 모델을 구체화할 계획이다. 주요 협력 분야는 ▲물류·제조 AX 사업 기회 공동 발굴 ▲AI 기반 운영 소프트웨어와 로봇·자동화 기술 간 연계 ▲고객 대상 공동 제안 및 시스템 구축 협력 ▲Physical AI 등 차세대 기술 및 솔루션 발굴 ▲국내외 신규 시장 및 사업 기회 확대 등이다. 특히 양사는 개별 로봇이나 자동화 설비를 단순히 공급하는 데 그치지 않고, 현장의 운영 정보와 사람·설비·로봇을 하나의 실행 체계 안에서 연결하는 통합형 AX 모델을 구축할 계획이다. 이를 통해 물류·제조 현장에서 사람과 시스템, 로봇과 자동화 설비가 유기적으로 연계되고, 현장 데이터와 운영 정보를 바탕으로 지능적인 의사결정과 실행이 가능한 환경을 구현한다는 구상이다. 니어솔루션은 이번 협력을 계기로 물류 분야에서 축적한 WES 및 실행 최적화 기술을 바탕으로 제조를 비롯한 다양한 산업 현장으로 기술과 사업의 적용 범위를 확대할 계획이다. 양사는 향후 협력 과정에서 확보한 기술과 경험을 바탕으로 반복 적용이 가능한 솔루션과 사업 모델을 발굴하고, 이를 국내외 물류·제조 시장으로 확대하는 방안도 함께 검토할 예정이다. 정영교 니어솔루션 대표이사는 “Physical AI 시대에는 로봇 자체의 성능뿐 아니라 사람과 설비, 로봇을 하나의 실행 체계 안에서 얼마나 지능적으로 조율할 수 있는지가 중요하다”며 “휴리엇로보틱스와의 협력을 통해 NearWES의 실행 영역을 다양한 로봇과 자동화 기술로 확장하고, 물류에서 제조까지 적용 가능한 AX 모델을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 노규찬 휴리엇로보틱스 대표이사는 “로봇과 자동화 기술이 실제 산업 현장에서 더 큰 가치를 만들기 위해서는 현장의 운영 시스템과 유기적으로 연결되는 것이 중요하다”며 “니어솔루션과의 협력을 통해 로봇·자동화 기술과 AI 기반 운영 체계를 결합하고 물류와 제조 분야에서 새로운 AX 사업 기회를 만들어 나가겠다”고 밝혔다. 양사는 이번 협약을 바탕으로 물류·제조 현장에서 실질적인 기술·사업 협력 사례를 만들어 나가고, 협력 범위를 단계적으로 확대할 계획이다.