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.

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

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.

순천향대학교(총장 송병국)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년도 AI 최고급 신진연구자 지원사업’ 학제연계형 과제에 선정됐다고 12일 밝혔다. 이번 사업 목적은 대학과 연구기관, 기업의 융합연구를 지원해 미래 AI 시장을 이끌 신진 연구자를 양성하는 것이다. 순천향대는 경희대와 함께 ‘AI 스타펠로우십 지원’ 과제를 수행한다. 사업 기간은 2026년 7월부터 2031년 12월까지며, 정부지원 연구개발비 110억원과 기관부담금 3억원 등 총 113억원이 투입된다. 순천향대 4개 부속병원과 경희대 의료원의 다기관 의료데이터를 활용해 ‘모델(Model)-바이오마커(Marker)-신약(Medicine)’을 연계한 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 정밀의료 플랫폼을 구축한다. 순천향대는 임상정보와 의료영상, 생체신호, 오믹스 등 다양한 의료데이터를 통합·표준화하고, 약 1000개 질환의 예후와 약물 반응을 예측하는 거대 AI 모델을 개발할 계획이다. 세부 연구는 △연동건 경희대 교수의 ‘프로젝트 모델’ △조용원 순천향대 교수의 ‘프로젝트 마커’ △김정안 순천향대 교수의 ‘프로젝트 메디슨’ 중심으로 진행된다. 송병국 총장은 “4개 부속병원의 의료 인프라와 대학의 AI·바이오헬스 역량을 결집해 세계적 수준의 의료 AI 기술을 확보하고, 지역과 국가의 미래를 이끌 융합형 연구인재를 양성하겠다”고 말했다.

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.

AI·ICT 전문기업 쿠도커뮤니케이션㈜(대표 김용식)이 포어스카우트(Forescout)의 통합 플랫폼 라이선스를 기반으로, 기업 고객의 IT·OT·IoT 전 영역에 걸친 가시성 확보와 강력한 보안 운영 체계 구축을 지원한다고 밝혔다. 기업의 네트워크에는 임직원 PC와 서버뿐 아니라 BYOD 단말, 프린터, CCTV, 네트워크 장비, 생산설비, PLC·HMI, 센서와 각종 스마트 기기까지 다양한 자산이 연결된다. 그러나 IT와 OT, IoT 영역이 서로 다른 도구와 조직으로 관리되면서 실제로 어떤 자산이 연결돼 있고, 어떤 상태이며, 어느 자산부터 조치해야 하는지 한눈에 파악하기 어려운 문제가 지속돼 왔다. 포어스카우트는 이러한 과제를 해결하고자 기존의 전통적 네트워크 접근제어(NAC)를 넘어선 통합 플랫폼 전략을 펼치고 있다. 기업 내 모든 연결 자산을 실시간으로 식별·분류하고 위험도를 평가해 정책별로 통제하는 방식아다. 현재 이 플랫폼은 관리형 및 비관리형 자산은 물론 IT, OT, IoT, 의료기기 환경까지 폭넓은 가시성을 제공하며, 다양한 네트워크 및 보안 솔루션과 연동해 대응 프로세스를 자동화하도록 설계됐다. 포어스카우트 번들 라이선스는 필요한 기능을 개별 제품 단위로 각각 도입하는 방식에서 벗어나, 고객의 보안 목적과 환경에 맞춰 자산 가시성, NAC, OT·IoT 모니터링, 위험 평가, 네트워크 세분화, 외부 보안 솔루션 연동 및 기술지원 등을 하나의 구성으로 설계하는 방식이다. 이를 통해 고객은 복잡한 라이선스 관리 부담을 줄이고, 현재 필요한 기능부터 시작해 향후 보안 범위를 단계적으로 확장할 수 있다. 포어스카우트 플랫폼의 운영 흐름은 단순하다. 먼저 네트워크에 연결된 자산을 찾아내고, 해당 자산이 PC인지 서버인지, 생산설비인지 IoT 기기인지 구분한다. 이후 운영체제, 보안 설정, 취약점, 통신 상태와 같은 정보를 종합해 위험도를 판단하고, 기업 정책에 따라 접근 제한, 네트워크 분리, 담당자 알림, 다른 보안 시스템을 통한 추가 조치로 연결한다. 특히 생산공장과 물류센터, 데이터센터, 연구시설처럼 업무용 IT 장비와 운영기술(OT) 장비가 함께 존재하는 환경에서는 단일 화면에서 자산 현황과 위험을 확인할 수 있다는 점이 중요하다. 보안 담당자는 서로 다른 시스템의 정보를 일일이 대조하지 않고도 미확인 장비, 오래된 운영체제, 정책을 위반한 단말, 비정상 통신을 보이는 설비 등을 우선순위에 따라 확인할 수 있다. 이번 번들 라이선스 전환은 기존 NAC 기능을 축소하거나 대체하는 개념이 아니다. NAC를 통합 플랫폼의 주요 기능으로 유지하면서 자산 인텔리전스, OT·IoT 가시성, 위험 기반 대응, 정책 자동화와 연동 기능을 함께 활용할 수 있도록 범위를 넓히는 전략이다. 고객은 조직의 보안 성숙도와 사업 우선순위에 따라 필요한 기능을 선택하고, 향후 추가 요구가 발생하면 동일한 플랫폼 안에서 확장할 수 있다. 기업 고객이 기대할 수 있는 주요 효과는 다음과 같다. 쿠도커뮤니케이션은 금융, 제조, 공공, 유통, 의료 등 전 산업군의 고객을 대상으로 포어스카우트의 기존 운영 환경 및 신규 요구사항을 면밀히 분석할 방침이다. 이를 바탕으로 고객사별 자산 규모와 보안 목표에 최적화된 번들 구성을 제안할 계획이다. 아울러, 기존 라이선스에서 번들형으로 전환하는 고객이 서비스 중단 리스크 없이 단계적으로 플랫폼 활용도를 극대화할 수 있도록 전문적인 기술 검토와 전환 설계 지원을 아끼지 않을 예정이다. 포어스카우트는 에이전트 설치에 대한 의존도를 낮춘 방식과 다양한 제조사 환경을 지원하는 개방형 연동 구조를 바탕으로, 기업이 보유한 보안·IT 운영 도구의 데이터를 연결하고 자산 가시성과 대응 효율을 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 통해 기업은 단순한 NAC 구축을 넘어, 연결 자산 전반을 지속적으로 파악하고 위험을 줄이는 통합 보안 운영 체계를 마련할 수 있다.

AI Village에서 열린 CTF서 전 세계 200여 개 팀 중 최종 5위데프콘 34 CTF 본선서 글로벌 최정상 해커들과 공격 방어 역량 겨뤄 SK쉴더스(대표 민기식)는 자사 화이트해커 그룹 EQST(Experts, Qualified Security Team, 이큐스트)가 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 해킹·보안 컨퍼런스 ‘데프콘(DEF CON) 34’의 AI Village에서 열린 CTF(Capture The Flag)에서 글로벌 200여 개 팀 가운데 최종 5위를 기록했다고 10일 밝혔다. 데프콘은 전 세계 해커와 보안연구자들이 모여 최신 해킹 기술과 보안 위협을 공유하는 세계 최대 규모의 해킹·보안 컨퍼런스다. 올해는 AI, 자동차, 암호화폐 등을 주제로 38개 빌리지가 운영되는 등 사이버보안 전 분야의 최신 기술과 연구 성과가 공유됐다. EQST(이큐스트)는 이번 AI CTF에서 한국 참가팀 가운데 유일하게 톱5에 이름을 올려 AI 에이전트를 기반으로 한 보안 문제 해결 역량과 세계적 수준의 AI 보안 기술력을 입증했다. 이와 함께 데프콘 34 CTF 본선에도 진출해 글로벌 최정상급 보안 전문가들과 실전 공격·방어 기량을 겨뤘다. EQST가 참가한 AI CTF는 주어진 AI 모델을 기반으로 침투테스트를 수행하는 AI 에이전트를 구성하고, 이를 활용해 보안 문제를 해결하는 방식으로 진행됐다. 사람이 공격 과정을 일일이 수행하는 기존 CTF와 달리, AI 에이전트가 문제를 분석하고 공격 방법을 선택해 플래그(Flag) 획득을 시도하도록 만드는 것이 특징이다. 참가팀들은 AI 모델을 기반으로 에이전트의 구조와 프롬프트를 제작하고, 문제 해결 과정과 공격 전략을 설계하는 역량을 겨뤘다. EQST는 문제 유형 별 AI모델을 최적화하고 에이전트의 행동방식을 조정하며, 배점과 난이도를 분석해 공략 순서를 결정하는 등 다양한 전략을 적용했다. 특히 AI 에이전트가 스스로 취약점을 탐색하고 공격을 수행할 수 있도록 설계하는 과정에서 AI 모델에 대한 이해와 침투테스트 경험, 보안 문제 분석 능력을 종합적으로 발휘했다. 그 결과 전 세계 200여 개 참가팀 가운데 최종 5위에 오르며 AI 기술을 활용한 공격 및 보안 문제 해결 역량을 확인했다. 이번 대회를 통해 EQST는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용한 새로운 공격 방식과 향후 발생할 수 있는 보안 위협을 실전 환경에서 경험했다. 대회에서 확인한 AI 에이전트의 공격 전략과 문제 해결 사례는 향후 AI 서비스와 모델의 취약점 연구, AI 레드팀 및 보안 대응 기술 고도화에 활용할 계획이다. EQST는 AI CTF와 함께 데프콘의 대표 프로그램인 데프콘 34 CTF 본선에도 참가했다. 데프콘 CTF는 전 세계 최정상급 보안 전문가들이 참가해 실력을 겨루는 국제 해킹대회로, 올해 예선에는 686개 팀이 참가했으며 이 가운데 12개 팀만이 본선에 진출했다. SK쉴더스 EQST(이큐스트)와 네이버클라우드, 루비야랩, 핀란드 H-T8로 구성된 국제 연합팀도 본선 무대에 올라 글로벌 보안 전문가들과 경쟁을 펼쳤다. 본선은 공격·방어(Attack and Defense)와 킹 오브 더 힐(King of the Hill, KOTH)을 결합한 방식으로 진행됐다. 참가팀들은 상대 팀 시스템의 취약점을 찾아 공격해 플래그를 획득하는 동시에 자신의 시스템을 방어하고, KOTH 과제에서는 다른 팀보다 우위를 확보하기 위한 경쟁을 펼쳤다. 공격에 성공하는 것뿐 아니라 발견된 취약점에 대응하면서 서비스의 정상 운영 상태를 유지해야 하는 만큼 취약점 분석과 공격 코드 개발, 패치 및 방어 전략 수립 등을 동시에 수행하는 종합적인 보안 역량이 요구됐다. EQST 구성원은 글로벌 보안 전문가들과 실전 경쟁을 펼치며 새로운 공격 기법과 문제 해결 방식을 경험하고 공격·방어 기술에 대한 연구 경험을 축적했다. EQST는 약 200명 규모의 국내 최대 화이트해커 전문가 집단으로 취약점 연구, 침투 테스트, 악성코드 분석, AI 보안 연구 등 다방면에서 활동 중이다. 최근 AI 레드팀 해킹대회 ‘저지먼트 데이(Judgement Day)’와 ‘드림핵 해킹방어대회 2026’ 우승, R3CTF 2026 2위, ‘미드나이트 선(Midnight Sun) CTF 2026’ 3위 등을 기록하며 우수한 성과를 이어가고 있다. 김태형 SK쉴더스 EQST사업그룹장은 “전 세계 200여 개 팀이 참가한 AI CTF에서 국내 참가팀 중 유일하게 톱5를 기록한 것은 EQST가 축적해 온 AI 보안 기술과 실전 문제 해결 역량을 보여주는 성과”라며 “앞으로도 AI 기술을 활용한 새로운 공격과 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 AI 취약점과 레드팀 연구를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 보안 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다.

북한의 대표적 해킹 조직으로 알려진 ‘김수키’(Kimsuky)가 단순한 이미지 위조나 피싱용 미끼 문서 제작 수준을 넘어 인공지능(AI)을 활용해 공격 전 과정의 자동화를 시도 중인 정황이 포착됐다. 미끼 문서 제작 넘어 ‘공격 전 과정 자동화’로 체질 개선10일 보안 전문 기업 지니언스의 시큐리티 센터가 발표한 분석 보고서에 따르면 김수키는 AI 기술을 사이버 공격 체계 전반에 적극적으로 이식하기 위한 연구와 기술 검증을 진행해 온 것으로 드러났다. 기존 북한 해커들의 AI 활용은 번역기나 생성형 AI를 이용해 어색하지 않은 한국어 피싱 이메일을 쓰거나 미끼용 금융 보고서를 제작하는 등 주로 ‘공격 준비’ 단계에 치우쳐 있었다. 하지만 최신 분석 결과에서는 해커들이 보안 감시를 피할 수 있는 ‘로컬 대형언어모델’(Local LLM)과 ‘검색증강생성’(RAG) 환경을 직접 구축해 운용 중인 흔적이 다수 식별됐다. 외부 서비스(OpenAI 등)로 내부 데이터가 유출되지 않는 올라마(Ollama), GPT4All, 엠스티(Msty) 등 로컬 LLM 관리 도구와 RAG 구성 환경을 비롯해 AI 에이전트 개발 프레임워크까지 자체 구축한 것이다. AI 코딩 도구 악용 및 표적 자동 추적·분석 시도 해커들은 자체 구축한 AI 환경을 통해 탈취한 막대한 양의 문서에서 유용한 정보를 자동으로 추출·분석하고, 타깃으로 삼은 공격 대상을 AI로 자동 추적 및 식별하는 시스템을 테스트하고 있는 것으로 예상된다. 특히 AI 기반 코딩 도구인 ‘커서’(Cursor)를 설치해 악성 코드 개발 프로세스를 효율화하고 AI가 생성한 가짜 가상자산·금융 투자 보고서를 한층 정교하게 다듬어 유포하는 정황도 함께 확인됐다. 주요 타깃은 비트코인 등 가상자산 관련 분야로, 가상자산 지갑 정보 및 개인 이메일 계정, 특정 웹사이트 가입 이력 등 민감 정보의 노출 여부를 자동 탐색하려는 시도가 지속되고 있다. 전 세계 코인 해킹 절반 이상이 北 소행… 누적 피해 10조원 북한 해커들이 이처럼 AI 기술을 집요하게 도입하는 배경에는 전 세계 가상자산 시장을 노린 대규모 외화벌이 목적이 자리 잡고 있다. 블록체인 보안 분석업체들의 통계에 따르면 지난해 북한 연계 해킹 조직이 전 세계에서 탈취한 가상자산 피해액은 약 20억달러(약 2조 7000억원)에 달한다. 이는 글로벌 전체 피해 규모의 60%를 차지하는 수치다. 2016년 이후 북한 연계 해커 조직에 의해 발생한 가상자산 누적 피해액만 총 67억 5000만달러(약 9조 3000억원)에 이른다. 올해 들어서도 탈중앙화 금융(DeFi) 및 리스테이킹 프로토콜 등의 취약점을 집중 공격하며 상반기에만 6억 4000만달러(약 1조원) 이상의 코인을 탈취, 전 세계 해킹 피해액의 66% 이상을 차지한 것으로 나타났다. 탈취한 가상자산은 믹서(Mixer) 서비스와 탈중앙화 거래소(DEX) 등을 통해 신속하게 세탁돼 정권 유지 및 무기 개발 자금으로 활용되는 것으로 추정된다. “단순 내용 판별 불가능… 실행 행위 감시하는 EDR 구축해야”전문가들은 해커들이 AI 도구를 공격에 본격 도입함에 따라 사회공학적 산출물의 완성도가 급격히 올라가고 있으며, 이에 따라 공격의 빈도와 속도 역시 비약적으로 증가할 것이라고 경고한다. 문종현 지니언스 시큐리티 센터장은 “AI의 발전으로 피싱 문서를 구분하기가 더욱 어려워졌다”며 “이제는 정교해진 문서 내용에 속지 않는 것을 넘어 실행 행위를 실시간으로 탐지하고 차단하는 체계를 선제적으로 마련해야 한다”고 당부했다.

북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 생성형 인공지능(AI)을 피싱 문구나 가짜 문서를 만드는 데 그치지 않고, 탈취한 정보를 분석하고 공격 업무를 자동화하는 데 활용하기 위해 자체 AI 환경까지 구축한 정황이 포착됐다. 챗GPT 같은 외부 서비스를 필요할 때마다 이용하는 수준에서 벗어나, 확보한 자료를 자신들이 관리하는 서버에서 AI로 분석하고 다음 공격에 활용할 수 있는 체계를 갖추려는 움직임으로 분석된다. 사이버 보안기업 지니언스는 10일 김수키의 최근 활동을 분석한 결과, 자체 서버에서 대규모언어모델(LLM)을 구동하고 검색증강생성(RAG)을 활용할 수 있는 환경을 구축한 흔적을 확인했다고 밝혔다. LLM은 챗GPT처럼 질문을 이해해 문서나 코드 등을 만들어내는 생성형 AI의 핵심 기술이다. 김수키는 공개된 AI 모델을 자체 컴퓨터나 서버에 설치해 외부 서비스에 접속하지 않고 직접 구동할 수 있는 환경을 마련한 것으로 파악됐다. 이를 통해 탈취한 자료를 외부 AI 업체의 서버에 올리지 않고도 내부에서 분석할 수 있다. 여기에 RAG를 결합하면 탈취한 정보를 활용하기도 쉬워진다. RAG는 AI가 기존에 학습한 지식만으로 답하는 대신 별도로 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하도록 하는 기술이다. 공격으로 빼낸 문서를 한데 모아 AI와 연결하면 사람이 수많은 자료를 일일이 읽지 않아도 특정 인물이나 계정, 가상자산 관련 정보 등을 빠르게 찾아 정리할 수 있다. 실제로 김수키의 시스템에서는 여러 AI 모델을 PC나 서버에서 실행하도록 해주는 Ollama와 GPT4All을 비롯해 AI가 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 만드는 에이전트 개발 도구의 사용 흔적이 발견됐다. AI 기반 코드 편집기 ‘커서(Cursor)’로 공격에 쓰이는 문서를 수정하고 AI가 만든 결과물을 검토한 기록도 확인됐다. 지니언스는 김수키가 이런 환경을 이용해 탈취 문서 분석과 정보 추출은 물론 반복적인 공격 업무를 자동화하는 방안까지 시험한 것으로 보고 있다. AI는 공격 대상을 속이는 과정에도 활용되고 있다. 최근에는 생성형 AI로 만든 것으로 추정되는 가상자산 투자 전략 보고서와 금융 자료를 실제 업무 문서처럼 꾸며 악성 파일 실행을 유도하는 방식이 확인됐다. 공격자는 가상자산 지갑과 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 확보도 시도한 것으로 분석됐다. 문종현 지니언스 시큐리티센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라며 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 말했다.

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

국내 양대 플랫폼 네이버와 카카오가 인공지능(AI)을 다음 성장동력으로 키우는 방식에서 서로 다른 길을 택했다. 네이버는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 갖춘 AI 인프라를 새로운 사업으로 키우는 반면, 카카오는 대규모 인프라 투자보다 카카오톡을 기반으로 이용자의 주문·예약·결제까지 연결하는 AI 에이전트에 집중한다. 9일 정보기술(IT) 업계에 따르면 양사는 지난주 2분기 실적 발표에서 이 같은 AI 전략을 구체화했다. 네이버는 2분기 매출 3조 3888억원으로 분기 최대치를 경신했고, 카카오는 매출 2조 985억원과 영업이익 2770억원으로 모두 역대 분기 최대치를 기록했다. 기존 검색·광고·커머스 사업의 성장세를 바탕으로 AI 투자 여력을 확보했지만 어디에 돈을 쓰고 어떤 방식으로 수익을 낼지는 확연히 갈렸다. 네이버는 AI를 기존 서비스 경쟁력을 높이는 기술에 그치지 않고 별도의 인프라 사업으로 확장하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 추진하는 AI 팩토리를 2027년 55메가와트(MW) 규모로 가동한 뒤 2028년 200MW까지 확대할 계획이다. 최수연 대표는 실적 발표에서 “단순한 컴퓨팅 임대를 넘어 GPU 컴퓨팅과 클라우드, 모델 운영 서비스를 결합한 고부가가치 사업으로 접근하겠다”고 밝혔다. 기업과 정부의 소버린 AI 수요도 주요 공략 대상이다. 카카오는 자체 AI 데이터센터나 GPU 클라우드에 대규모로 투자하기보다 카카오톡 기반 AI 서비스에 역량을 집중한다. 정신아 대표는 AI 인프라는 선행 투자 규모가 큰 데 비해 장기 투자수익률의 불확실성이 있다고 설명했다. 카카오는 대화 속 이용자의 의도를 AI가 파악해 음식 추천부터 주문·결제까지 이어주는 서비스를 쿠팡이츠와 먼저 선보이고, 향후 커머스·예약·여행·결제 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 두 회사 모두 기술 투자 자체는 꾸준히 늘리고 있다. 1분기 연구개발비는 네이버 6020억원, 카카오 3316억원으로 각각 매출의 18.6%, 17.1%를 차지했다. 네이버가 AI 인프라까지 사업 영역을 넓혀 기업·공공 시장을 겨냥한다면, 카카오는 이미 확보한 이용자 접점을 활용해 AI를 실제 거래로 연결하는 데 무게를 뒀다.

LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터 예측 분야에서 구글과 알리바바 등 글로벌 빅테크를 제치고 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. LG는 올해 하반기 제조와 금융, 바이오·헬스케어 분야에서 기술 검증(PoC)을 진행한 뒤 사업화에 속도를 낸다는 계획이다. LG AI연구원은 표 데이터를 분석·예측하는 ‘엑사원 태뷸러’와 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 ‘엑사원 포캐스트(Forecast)’가 글로벌 AI 성능 평가(리더보드)에서 각각 세계 최고 수준의 성능을 기록했다고 7일 밝혔다. 산업 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드는 화학, 의료, 금융, 제조 등 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기반으로 AI의 예측 능력을 검증하는 지표다. 엑사원 태뷸러는 다양한 산업에서 활용되는 표 형태의 정형 데이터를 분석하는 AI 모델이다. 기존 범용 거대언어모델(LLM)이 표를 텍스트로 변환해 처리하는 것과 달리 행과 열의 구조, 데이터 간 관계를 직접 이해하는 것이 특징이다. 이 모델은 글로벌 리더보드인 ‘탭아레나(TabArena)’의 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 차지했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 최근 공개한 ‘탭FM(TabFM)’의 1749점을 앞섰다. 엑사원 포캐스트도 시계열 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드 ‘기프트-이밸(GIFT-Eval)’에서 구글과 알리바바 등을 제치고, 추가 학습 없이 새로운 분야의 데이터를 예측하는 ‘제로샷’ 부문 1위에 올랐다. 실제 업무 환경에서 AI가 스스로 데이터를 분석하고 예측하는 ‘에이전틱 AI’ 부문에서도 2위를 기록하며 산업 현장 적용 가능성을 입증했다. LG AI연구원은 올해 하반기 제조와 바이오·헬스케어, 금융 분야에서 PoC를 진행한 뒤 사업화를 본격 추진할 계획이다. 제조 분야에서는 배터리 품질 판정, 바이오·헬스케어에서는 질병 위험도 예측, 금융 분야에서는 연체·부도·이상거래 탐지 등에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 엑사원 포캐스트는 이미 LG전자와 LG에너지솔루션의 제품 수요와 원자재 가격 예측에 활용되고 있다. 올해부터는 코스콤(KOSCOM), 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 한국과 미국 증시를 분석하는 AI 서비스도 제공 중이다. LG AI연구원은 산업 특화 AI 적용 범위도 확대하고 있다. 병리학 AI 모델 ‘엑사원 패스(Path)’를 기반으로 암 진단을 지원하는 에이전틱 AI를 개발 중이며, 시각 정보를 이해해 로봇을 제어하는 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI로 빠르게 이동하고 있다”며 “국내 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 보여준 사례”라고 말했다.

코스닥 상장 통신 소프트웨어 전문기업 네이블(대표 양건열·조종화)이 운영하는 라이프스타일 MVNO 브랜드 알비레오(Albireo)가 공식 서비스 출시를 기념해 ‘2026 K-WORLD DREAM AWARDS(케이 월드 드림 어워즈)’ 공연 티켓 응모 이벤트와 K-POP 스타 굿즈 자선 경매 이벤트를 동시에 진행한다고 밝혔다. 이번 행사는 단순한 경품 지급의 차원을 넘어, 이동통신 서비스와 엔터테인먼트 콘텐츠를 결합한 알비레오만의 독창적인 고객 경험을 선사하기 위해 기획됐다. 알비레오 가입자라면 누구나 통신 이용 과정에서 쌓인 ‘알비포인트’를 활용해, 공연 티켓과 스타 굿즈 등 다채로운 팬덤 이벤트에 직접 응모하고 참여할 수 있다. 알비레오는 오는 8월 23일까지 개통을 완료한 고객을 상대로 ‘2026 K-WORLD DREAM AWARDS’ 티켓 이벤트를 실시한다. 이번 이벤트는 기본 지급되는 3000포인트에 친구 추천 등으로 모은 추가 포인트를 더해 간편하게 참여할 수 있다. 이벤트 당첨자는 8월 24일에 발표되며, 공연은 8월 27일 경기도 고양시 킨텍스에서 개최된다. ‘2026 K-WORLD DREAM AWARDS’는 K-POP을 넘어 K-문화의 글로벌 위상을 높이고 한류 확산에 기여하기 위해 마련된 대규모 한류 축제다. 올해는 시상식 출범 10주년을 맞아 한층 풍성한 무대와 프로그램이 준비될 예정이다. 이번 시상식에는 에이티즈, 라이즈, 아일릿, 리센느, 르세라핌, 키키, 씨야, 피원하모니, 박지현, QWER, 제이비, 성리, 에반, 아홉, 하이파이유니콘, 엑스러브, 앤더블유, 앤팀, 싸이커스, 82메이저, 킥플립, 알파드라이브원, 앰퍼샌드원, 나우즈, 미야오, 하츠투하츠, 아이딧 등 다양한 장르의 아티스트가 출연할 예정이다. 또한 방송인 전현무와 장도연은 4년 연속 MC를 맡아 행사를 진행한다. ■ K-POP 아티스트 친필 사인품·소장품 자선 경매 이벤트 알비레오는 공연 티켓 이벤트와 함께 ‘스타 굿즈 자선 경매’도 운영한다. 경매에는 ‘2025 K-WORLD DREAM AWARDS’에 참여한 아티스트들의 친필 사인 물품과 실제 소장품 등이 출품된다. 출품 아티스트는 강다니엘, 투모로우바이투게더(TXT), 엔하이픈, 비투비, 트리플에스, 아일릿, 하츠투하츠, FIFTY FIFTY, QWER, 영파씨, LUCY, Dragon Pony, KickFlip, 뉴비트, 아홉, 클로즈 유어 아이즈, Xdinary Heroes, 박지현, 박서진, NCT WISH, 폴킴 등이다. 경매 품목은 친필 사인 액자와 티셔츠, 모자, 가방, 축구공을 비롯해 뉴비트 멤버들의 실제 소장품 등 약 94점 규모로 진행된다. 일부 품목은 멤버 개인별 친필 사인 물품으로 마련돼 팬들의 높은 관심이 예상된다. 모든 경매는 알비레오 정식 개통 회원 전용으로 진행되며, 보유 중인 알비포인트를 활용해 자유롭게 입찰에 참여할 수 있다. 낙찰자에게는 한정판 스타 굿즈를 소장할 수 있는 실질적인 기회가 주어져, 단순 추첨 이벤트와는 차원이 다른 특별한 팬 경험을 선사한다. 또한 경매를 통해 조성된 수익금은 소외계층 지원 사업에 기부될 예정이다. 알비레오 관계자는 “아티스트와 팬이 함께 참여하고, 그 과정에서 조성된 수익금이 소외계층을 위해 사용되는 의미 있는 행사”라며 “많은 고객과 팬 여러분이 좋은 취지에 공감하고 함께해 주시기를 기대한다”고 말했다. 이번 자선 경매는 티브이데일리가 주최하고, 연예·스포츠 전문 미디어 스포츠투데이와 K-WORLD DREAM AWARDS 조직위원회, 한류 전문 에이전시 와이제이파트너스(YJ Partners)가 주관한다.

네이버가 인공지능(AI)을 광고와 커머스 등 핵심 사업에 접목한 효과에 힘입어 2분기 두 자릿수 매출 성장세를 이어갔다. 다만 AI 인프라 투자 확대 영향으로 영업이익은 지난해보다 소폭 하락했다. 네이버는 연결 기준 올해 2분기 매출이 3조 3888억원으로 지난해 같은 기간보다 16.2% 증가했다고 7일 공시했다. 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 회사 측은 광고와 커머스 등 주요 사업에 AI를 접목한 성과와 글로벌 개인 간 거래(C2C) 사업 성장세가 매출 확대를 이끌었다고 설명했다. 반면 AI 데이터센터 등 인프라 투자가 늘면서 수익성은 소폭 둔화했다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼 매출이 1조 9022억원으로 지난해 같은 기간보다 12.3%, 전 분기보다 3.4% 증가했다. 광고 매출은 AI 기반 광고 지면 최적화와 타깃팅 고도화로 7.5% 늘었다. 네이버는 AI가 광고 매출 증가분의 60% 이상을 견인했다고 밝혔다. 서비스 매출은 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 강화에 따른 커머스 생태계 확대에 힘입어 31.3% 증가했다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 지난해 같은 기간보다 16.0%, 전 분기보다 2.4% 늘었다. 네이버페이 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 가맹점 확대에 힘입어 25조 2000억원으로 21.0% 증가했다. 네이버는 오프라인 통합 단말기 ‘Npay 커넥트’ 보급을 확대해 사업자용 AI 플랫폼 시장에 본격 진출하고, 온·오프라인 데이터를 결합한 신규 수익원을 발굴한다는 계획이다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조 159억원으로 C2C 사업 성장에 힘입어 지난해 같은 기간보다 24.4%, 전 분기보다 7.9% 증가했다. 왈라팝과 포시마크, 소다 등의 거래 확대에 따라 C2C 매출은 지난해 같은 기간보다 74.9%, 전 분기보다 13.3% 늘었다. 콘텐츠 부문 매출은 지난해 같은 기간보다 0.5%, 전 분기보다 5.5% 증가했다. 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털 트윈 관련 기업 간 거래(B2B) 수요 확대에 힘입어 지난해 같은 기간보다 21.3%, 전 분기보다 2.2% 성장했다. 네이버는 엔비디아와 추진 중인 AI 팩토리 사업도 내년 상반기부터 본격적인 매출이 발생할 것이라 내다봤다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 “엔비디아와의 전략적 파트너십을 통해 초기 자본 부담을 최소화하면서 AI 팩토리 사업을 빠르게 확대할 기반을 마련했다”며 “글로벌 대형 고객사와 엔비디아 생태계, 네이버가 확보한 기업·공공 고객 기반을 바탕으로 초기 가동 물량을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 수익을 창출하고 글로벌 AI 컴퓨팅 시장의 새로운 성장 동력을 만들겠다”고 말했다. 생성형 AI를 활용한 광고 수익화도 본격화했다. 네이버는 2분기 중 검색 결과 요약 서비스인 ‘AI 브리핑’ 지면에서 광고 도입을 시험한 뒤 지난달 21일부터 이용자의 검색 맥락과 탐색 흐름을 반영한 AI 기반 광고를 정식 도입한바 있다. AI 브리핑 광고는 이용자가 입력한 검색어와 관련 정보를 토대로 광고 에이전트가 브리핑 내용과 연관성이 높은 상품을 선별해 노출하는 방식이다. AI 브리핑 광고의 클릭률(CTR)과 클릭당비용(CPC)은 기존 검색 광고보다 각각 30% 이상 높았다. 구매 전환율도 3배 이상을 기록했다. 네이버는 AI가 이용자의 검색 의도를 파악해 상품을 추천하면서 정보 탐색이 실제 구매와 예약으로 이어진 결과라고 분석했다. 최 대표는 “AI 브리핑 광고는 실행형 AI가 만들어 내는 새로운 가치를 보여주는 첫 수익화 사례”라며 “광고를 넘어 커머스와 결제 등 다양한 영역에서 새로운 수익화 기회를 창출하고 플랫폼 가치를 확장해 나가겠다”고 말했다.

2분기 매출·영업이익 최대치를 경신한 카카오가 카카오톡 내에서 인공지능(AI) 에이전트를 본격 가동한다. AI 에이전트를 서로 연동할 첫 파트너는 쿠팡이츠다. 카카오톡 대화 중 먹고 싶은 메뉴를 언급하면 음식점 추천과 주문·결제까지 해주는 서비스다. 카카오는 2분기 연결 기준 매출 2조 985억원, 영업이익 2770억원을 기록했다고 6일 공시했다. 지난해 같은 분기 대비 각각 9%, 36% 증가한 규모다. 둘다 분기 기준 역대 최대 기록이다. 사업 영역별로는 플랫폼 부문 매출액이 1조 2303억원으로 전년 동기 대비 17% 증가하며 전체 성장을 견인했다. 톡비즈 매출액이 전년 동기 대비 12% 증가한 6432억원을 기록했고 선물하기와 톡딜 등 톡비즈 커머스도 10% 증가한 2432억원을 기록했다. 톡비즈 커머스의 2분기 통합 거래액은 2조 7000억원으로 ‘나에게 선물하기’ 거래액이 39% 증가하며 선물하기 부문에서 성장을 이끌었다. 카카오는 향후 AI 인프라 경쟁 대신 카카오톡을 중심으로 이용자의 의도를 실제 수익으로 연결하는 ‘의도 경제’ 생태계 구축에 집중할 계획이다. 카카오톡 서비스를 기반으로 주문·예약·결제 등 일상의 행위를 카카오톡 내에서 완결하는 AI 에이전트를 새로운 성장 축으로 삼겠다는 취지다. 카카오는 이날 첫 사례로 배달 플랫폼 쿠팡이츠와의 파트너십을 발표했다. AI가 이용자의 카카오톡 대화를 읽고 맥락을 이해해 먼저 제안하는 AI 서비스 ‘카나나 인 카카오톡’을 쿠팡이츠와 연결해 대화부터 음식 주문·결제까지 온디바이스 AI의 역할을 확장한다는 계획이다. 일례로 이용자가 친구와 대화 중 “더워서 커피 한 잔 마시고 싶다”고 말하면, 에이전트 AI가 대화를 읽고 배달 가능한 인근 카페를 찾아 제안하고 주문, 결제까지 카카오톡 안에서 가능하도록 연동하는 식이다. 정신아 카카오 대표이사는 “카카오톡이라는 일상적 이용자 접점과 그동안 축적해 온 기술·서비스 생태계를 기반으로 전 국민이 자신만의 AI 에이전트를 자연스럽게 활용하는 시대를 앞당기겠다”며 “음식 배달을 시작으로 커머스, 예약, 여행, 결제 등 일상 밀착형 영역으로 협력을 확대하겠다”고 밝혔다.

오픈AI와 앤트로픽에 이어 메타의 인공지능(AI) 모델도 보안 시험 도중 외부 기관 시스템에 무단 침입한 사실이 확인됐다. 스스로 판단하고 행동하는 AI가 사람의 작은 설정 실수를 실제 해킹으로 이어지는 사례가 잇따르면서, 첨단 AI를 개발자가 제대로 통제할 수 있는지를 둘러싼 우려가 커지고 있다. 메타는 5일(현지시간) 자사 코딩 특화 모델 ‘뮤즈스파크 1.1’이 독립 검증업체 이레귤러의 보안 시험 과정에서 외부 기관 한 곳의 시스템 취약점을 이용해 무단 침입했다고 밝혔다. 시험 환경의 설정 오류로 모델이 인터넷에 연결되자, 외부망에서 발견한 취약점을 실제 공격에 활용한 것이다. AI가 격리 환경인 ‘샌드박스’를 스스로 빠져나간 것은 아니었다. 그러나 외부 시스템과 도구에 접근할 수 있는 AI가 사람의 실수로 통제 범위를 벗어나자 별도의 지시 없이 취약점을 찾아 침입까지 실행했다는 점에서 위험성이 드러났다. 단순한 설정 오류가 데이터 유출이나 시스템 침해로 확대될 수 있다는 우려도 커졌다. 메타는 해당 모델이 제3자 서비스의 취약점을 악용했으며 앞서 다른 AI 기업에서 보고된 사례와 유사한 방식이었다고 설명했다. 이레귤러도 정교한 해킹 공작이나 샌드박스 탈출은 아니며 현재 남아 있는 보안 문제도 없다고 밝혔다. 양사는 추가 조사 뒤 사고 경위와 재발 방지책을 담은 보고서와 백서를 공개할 예정이다. 비슷한 사고는 최근 몇 주 사이 오픈AI와 앤트로픽에서도 잇따랐다. 오픈AI의 GPT와 앤트로픽의 클로드 역시 보안 평가 과정에서 인터넷망 설정 오류를 틈타 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 확인됐다. 이번 사고는 메타가 첫 AI 코딩 에이전트 ‘뮤즈코드’를 공개한 날 알려졌다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 이날 엑스(X)를 통해 뮤즈코드 베타 버전 출시를 발표했다. AI 코딩 에이전트는 개발자의 질문에 코드만 제안하는 기존 챗봇과 달리 필요한 파일을 찾고 작업 계획을 세운 뒤 코드 작성과 수정, 시험·검증까지 수행한다. 뮤즈코드는 해킹 사고가 발생한 모델의 후속 버전인 ‘뮤즈스파크 1.2’를 기반으로 한다. 메타 자체 평가에서는 일부 항목에서 오픈AI 코덱스를 앞섰지만 앤트로픽 클로드코드에는 미치지 못했다. 메타는 대신 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러의 낮은 가격을 내세웠다. 알렉산더 왕 메타 AI 총괄은 일부 등급의 비용이 경쟁 제품보다 10배 이상 저렴하다고 밝혔다.

카카오가 2분기 연결 기준 매출 2조 985억원, 영업이익 2770억원을 기록했다고 6일 공시했다. 지난해 같은 분기 대비 각각 9%, 36% 증가한 규모다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대치를 기록했다. 사업 영역별로 보면 2분기 플랫폼 부문 매출액은 1조 2303억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했다. 톡비즈 매출액이 전년 동기 대비 12% 증가한 6432억원을 기록했다. 톡비즈 광고 및 구독 매출액은 3999억원으로, 금융 업종 광고주의 견조한 수요를 바탕으로 비즈니스 메시지 매출은 전년 동기 대비 20% 늘었고, 카카오톡 지면을 활용한 디스플레이 광고는 이용자 활동성 증대와 신규 광고 상품 성과에 힘입어 28% 성장했다. ‘선물하기’와 톡딜 등 톡비즈 커머스도 성장세를 이어갔다. 2분기 통합 거래액은 2조 7000억원으로, 전년 동기 대비 9% 늘었다. 특히 선물하기 내 자기 구매 거래액은 전년 동기 대비 39% 증가하며 선물하기의 성장을 이끌었다. 이에 따라 톡비즈 커머스 매출은 전년 동기 대비 10% 증가한 2432억 원을 기록했다. 모빌리티·페이 등이 포함된 플랫폼 기타 매출액은 전년 동기 대비 22% 증가한 5870억원으로 집계됐다. 모빌리티는 기존 사업과 라스트마일 물류 사업이 선전했다. 페이는 금융 매출이 큰 폭으로 성장한 가운데, 결제와 플랫폼 서비스도 두 자릿수 성장률을 이어가며 역대 최대 분기 매출과 영업이익을 달성했다. 콘텐츠 부문의 2분기 매출액은 8682억원으로, 1% 성장에 그쳤다. 뮤직 매출은 주요 지식재산권(IP) 공연 확대에 힘입어 8% 증가한 5584억원을 기록했고, 미디어 매출은 제작 진행 작품 수 증가에 따라 5% 늘어난 991억 원을 달성했다. 스토리 매출은 2107억 원이다. 카카오는 카카오톡에서 주문·예약·결제 등 일상의 행동을 완결하는 에이전틱 인공지능(AI)을 순차적으로 선보이며 새로운 성장 축으로 세우겠다는 방침이다. 커머스와 예약, 여행, 결제 등 이용 빈도가 높은 영역의 파트너들과 협업해 생태계를 빠르게 확대해 나갈 예정이다. 정신아 대표는 “에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 단순히 뛰어난 모델을 만드는 데 그치지 않고, 이용자의 맥락과 의도를 이해해 실제 행동까지 연결하는 데 있다”며 “카카오는 카카오톡이라는 일상적 이용자 접점과 그동안 축적해 온 기술·서비스 생태계를 기반으로, 전 국민이 자신만의 AI 에이전트를 자연스럽게 활용하는 시대를 앞당기겠다”고 말했다.