러시아가 우크라이나의 드론 공격으로부터 항공기를 방어하기 위해 만들어낸 기상천외한 기만전술이 별 효과가 없었던 것으로 드러났다. 5일(현지시간) 미국 비즈니스 인사이더(BI)는 러시아가 우크라이나의 대대적인 드론 공격을 받기 전 미끼 그림과 타이어 위장 전술을 사용했었다고 보도했다. 앞서 우크라이나 보안국(SBU)은 1일 러시아 본토 이르쿠츠크주의 벨라야 기지를 비롯해 5곳의 공군기지를 드론으로 공격했다고 발표했다. SBU 측은 “이번 공습으로 러시아군이 입은 피해 금액이 약 70억달러(한화 약 9조 7000억 원)에 달한다”고 주장했다. 특히 이번 공격으로 러시아의 대표적인 전략폭격기 투폴레프(Tu)-95MS를 비롯해 조기경보기, 군용수송기 등 핵심 자산 40대 이상이 파괴된 것으로 알려졌다. 그러나 러시아가 우크라이나 드론 공격에 대비 없이 마냥 손을 놓고 있었던 것은 아니었다. 미국 상업 위성회사 맥사 테크놀로지가 공격이 있기 전인 지난달 촬영한 사진을 보면 러시아군의 꼼꼼한 위장 전술이 확인된다. 실제 지난달 20일 벨라야 공군기지를 촬영한 사진을 보면 Tu-22M과 Tu-160 폭격기 위에 타이어가 촘촘하게 올려져 있다. 또한 활주로 곳곳에 실제 항공기처럼 칠해진 그림과 실루엣도 보인다. 그러나 이 같은 위장 전술에도 러시아의 주요 항공기는 드론 공격에 초토화됐다. 이처럼 러시아군이 활주로에 항공기 그림을 칠한 이유는 한마디로 적에게 혼동을 주고 교란하기 위함이다. 우크라이나군이 이를 진짜로 알고 미사일, 드론 등 화력을 쓸데없는 곳에 소진하기 위한 미끼인 셈이다. 또한 항공기 동체 위에 타이어를 올린 이유는 드론 공격 보호와 미사일 같은 무기체계를 교란하는 의도로 추측된다. 우크라이나 드론이 자폭할 시 기체를 폭발로부터 일정 부분 보호하기 위한 고육지책으로 분석됐지만 이번 실전을 통해 타이어 방어의 무용론이 확인된 셈이다. 오픈소스 정보 분석가인 브래디 애프릭은 BI와의 인터뷰에서 “개전 이후 러시아군은 미끼 그림과 타이어를 사용해 우크라이나군 무기의 표적 시스템을 교란하려 노력했다”면서 “그러나 파괴된 항공기를 보면 러시아의 기만 시도에도 불구하고 우크라이나군의 공격이 매우 성공적이었음을 보여준다”고 분석했다.

경북 포항에 인공지능(AI) 기반 창업·연구 생태계가 조성됐다. 28일 포항시는 한동대에 지역 AI 중심 창업과 연구혁신을 이끌 ‘제네시스랩’과 ‘포항 AI 이노베이션센터’가 문을 열고 본격적인 운영에 들어간다고 밝혔다. 제네시스랩은 AI 스타트업에 특화된 창업·연구·문화 융복합 공간이다. 청년 창업자와 연구자들이 혁신 실험과 협업을 수행할 수 있는 플랫폼으로, 실증 장비와 오픈형 창업 공간, 지역 산업 연계 기능을 갖춘 AI 스타트업 인큐베이팅 허브 역할을 수행하게 된다. 포항 AI 이노베이션센터는 AI 기술 상용화 촉진, 신산업 창출, 인재 양성, 국비 확보, AI 기반 비즈니스 활성화 등 AI 산업 생태계 조성의 중추적인 역할을 맡게 된다. 센터는 엔비디아 NVL72 GPU 등 초고성능 컴퓨팅 자원을 갖출 예정인 ‘포항 AI 가속기센터’와 유기적으로 연계돼 AI 실증, 오픈소스 배포, 기업 자원 제공 등 실질적 지원 체계를 바탕으로 지역 AI 산업 경쟁력을 한층 끌어올릴 전망이다. 포항 AI 가속기센터는 올해부터 150억원 규모의 고성능 GPU 인프라를 단계적으로 구축할 예정으로, AI 특화 도시로 도약하는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. 이강덕 시장은 “한동대와 각 기관을 중심으로 AI 시대를 선도할 청년 창업과 연구혁신 허브를 구축하게 될 될 것”이라며 “포항시는 AI를 미래 주력 산업으로 삼아 지속가능한 AI 도시 모델을 구축해 나가겠다”고 했다.

K이슈플랫폼은 사단법인 싱크탱크인 K정책플랫폼(이사장 전광우, 공동원장 정태용·박진)이 개최하는 월례 토론회다. 다툼만 있고 해결이 없는 우리 사회에 합의를 통한 정책 방향을 제시하는 것을 목표로 기획됐다. 의제: AI 관련 정부의 역할은 무엇인가?토론자: 김진형 KAIST 명예교수, 전 인공지능연구원 초대 원장 (신중한 투자)하정우 네이버 AI센터장, 과실연 공동대표 (과감한 투자)사회: 이경전 경희대 경영학과·빅데이터응용학과 교수원고: 박진(K정책플랫폼 공동원장, KDI대학원 교수) 인공지능(AI)이 대선의 인기 메뉴로 떠올랐다. 이재명 더불어민주당 후보는 1호 공약으로 AI 투자 100조원, 고성능 그래픽처리장치(GPU) 5만개 확보를 내걸었다. 김문수 국민의힘 후보는 AI·에너지 3대 강국 도약을 위한 100조원 규모의 민관합동펀드 조성을 내세웠다. 반면 이준석 개혁신당 후보는 정부 주도 AI 투자를 비판하면서 AI 산업 육성을 강조하고 있다. 영국 토터스미디어의 국가별 AI 역량 순위(2024년)에서 한국은 미국, 중국에 한참 처진 6위로 장차 세계 3위권을 목표로 하고 있다. 이를 위한 정부의 역할은 어떻게 정리돼야 하는가. 1. AI 투자 관련 정부의 역할 [사회] AI 생태계는 AI 인프라, 기업 및 규제, 인재 확보 및 기술 개발, 수요 등으로 구성된다. 정부는 어떤 역할을 해야 하는가. [하정우] 정부는 그 모든 분야에서 역할을 해야 한다. 그러나 정부가 직접 선수로 뛰기보다는 기업과 연구계를 위한 운동장 구축에 집중해야 한다. [김진형] 정부가 직접 AI 산업을 주도하기보다는 민간 혁신의 촉진자 역할을 해야 한다는 점에 공감한다. 무료 챗GPT 보급 등 정부가 직접 AI 서비스를 만들어 운영하는 것은 적절하지 않다. 공공배달앱의 실패를 거울삼아야 한다. 수요 확대를 위해서는 바우처를 활용하는 것이 맞다. 정부의 역할 중 대규모 AI 인프라 투자에는 적절한 선이 있어야 하며 정부는 AI의 활용을 지원하는 역할에 치중해야 한다. [사회] 인프라 투자 규모를 논의해 보자. 대규모 딥러닝 신경망을 의미하는 파운데이션 모델(FM)이 있어야 챗GPT 같은 생성형 AI 애플리케이션을 만들 수 있다. AI 주권은 FM 확보에 달려 있으며 향후 5년간 100조원의 인프라 투자가 필요하다는 주장이 맞다고 인정한다면 민관이 반씩 부담할 때 정부의 연간 투자액은 10조원이다. 정부가 FM 확보를 위해 GPU 등 컴퓨팅 인프라에 대규모 투자를 해야 하는가. 하정우 네이버 AI 센터장독자 FM 없인 기술 종속 피할 수 없어정부, 기업·연구계 위한 운동장 구축AI 인재 양성보다 확보·유치가 우선김진형 KAIST 명예 교수글로벌 경쟁력·시장 수요부터 고민AI 학습 효율화·국산 GPU 개발 집중오픈소스 등 활용 후 인프라 투자를 [하정우] 인프라 투자를 민간이 대부분 감당하는 나라는 미국밖에 없다. AI 경쟁은 기업 간 경쟁을 넘어 정부, 기업, 학계가 팀을 이룬 국가 대항전이다. 독자 FM이 없으면 글로벌 빅테크 기업에 의존하게 된다. [김진형] 인프라 투자에는 전략적 사고가 필요하다. AI는 아직 연구주제이고 범용 AI를 거쳐 초지능으로 발전할 텐데 이의 산업화에는 막대한 투자가 지속적으로 필요하다. 우리가 뛰어들 만한 분야인지, 시점은 언제인지 등 심사숙고가 필요하다. AI가 유행을 타고 과열된 지금 정부는 AI 주권을 명분으로 글로벌 경쟁력과 시장 수요를 고민하지 않은 채 대규모 GPU를 구매하기보다는 AI 학습의 효율화, 국산 GPU 개발 등 연구용 투자에 치중해야 한다. [하정우] 연구용 투자도 중요하지만 영국, 프랑스, 독일과의 경쟁에서 이기려면 인프라 투자가 반드시 필요하다. 투자에는 기업도 참여하므로 수요 부족 문제는 기업이 판단할 것이며 확보한 GPU 운영을 민간에 위탁하면 정부 부문이 갖는 비효율을 극복할 수 있다. [김진형] 우리의 독자 FM 확보 자체를 반대하는 것은 아니다. 그러나 이를 위한 인프라 구축 비용이 계속 낮아지고 있어 굳이 지금 대규모 투자를 시작할 필요는 없다. 당분간 실리콘밸리 기업이 개발한 AI를 유료 활용하거나 공개된 오픈소스 AI를 무료 활용하면 된다. 이렇게 활용에 집중하다가 추후에 가격, 기술 발전 등을 고려하며 인프라 투자를 시작하는 것이 바람직하다. [하정우] 그렇게 되면 우리의 FM 확보가 늦어지게 된다. 미국 등이 라이선스 정책 등을 통해 그 사용을 제한할 수 있고 중국의 딥시크 등 오픈소스 AI는 향후 비용이 부과될 수도 있다. 국방 등 민감 분야에서는 사용이 제한될 수도 있다. 결국 미중에 대한 기술 종속을 피할 수 없다. [김진형] 올해 정부의 연구개발 예산이 30조원인데 10조원을 AI에 쓰게 되면 다른 부문 투자가 위축된다. AI·반도체와 함께 3대 게임체인저 기술로 꼽히는 첨단바이오, 양자컴퓨팅도 중요하며 그 외 로봇, 항공우주 등도 무시할 수 없다. AI 투자가 효과를 내려면 준비가 필요하다. 공교육에서 컴퓨팅·AI 시수를 늘리기 위한 교사 양성 등 바탕을 충실하게 하는 투자가 먼저 필요하다. [하정우] 정부 예산이 670조원인데 AI 3대 강국을 목표로 한다면 향후 5년간 연간 10조원 정도는 투자할 의지가 있어야 한다. [사회] 두 토론자가 AI 인프라(하정우)와 응용·활용(김진형)을 각각 중시하고 있는데 이 두 분야에서 적절한 균형을 이뤄야 하지 않겠나. 인프라 투자 규모의 선정 기준은 무엇인가. [김진형] 구축 비용 등 기술 동향을 고려하면서 다른 분야 투자와의 우선순위를 고려해야 한다. [하정우] AI 3대 강국을 놓고 다투는 경쟁국도 인프라 투자를 하고 있다. 이 점을 최우선으로 고려해야 한다. [사회] 모두 중요한 고려 사항이다. 향후 범용형 AI와 특화형 AI 중 어느 쪽에 집중해야 할까. [하정우] 인프라 투자의 명분으로 특화형 AI를 내세우는 것에 동의한다. [사회] 그렇다면 어떤 분야를 중시해야 할까. [김진형] 보건의료 분야에 특화된 AI 인프라 투자를 우선 제안한다. 해외시장까지도 겨냥할 수 있다는 장점이 있다. 그다음으론 우리의 문제를 해결하는 교육 분야를 꼽고 싶다. [하정우] 안보 분야를 제안한다. 2. 기타 의제[사회] AI 인재 양성을 중시하는 목소리가 높은데 이에 대한 정부의 역할은 무엇인가. [하정우] 인재는 양성보다는 확보가 더 중요하다. 즉, 양성된 인재가 한국을 떠나지 않아야 하고 해외 인재를 유치할 수 있어야 한다. 기업에도 연구소가 있으나 단기적으론 사업성이 낮은 원천기술 연구에 몰두하려면 정부의 재정 지원을 받는 초지능(ASI)연구소가 있어야 한다. 이 연구소는 기존의 정부출연연구소(정출연)와는 다른 운영체계를 갖춰야 한다. 대학교수들이 휴직하고 참여하는 형태가 어떨까 한다. [김진형] 정부 재정으로 초지능연구소를 만들면서 기존의 정출연과 다른 운영체계를 갖출 수 있을지 의문이다. 초기에 그렇게 모양을 갖춘다 해도 노동 경직성으로 곧 다른 정출연과 비슷해질 것이다. AI 연구는 대학이 중심이 돼야 한다. 새로운 인력 양성과 병행되기 때문이다. 단, 소규모 단기 과제가 남발되고 있는 점이 문제이긴 하다. [사회] 연구수행 주체가 대학교수여야 한다는 점은 공통점이다. 연구개발 배분 방식을 대규모화·장기화하는 것을 전제로 학계 연구자에게 전권을 맡기는 형태로 지원하고 그 성과를 봐 가며 별도의 공공연구소가 필요한지를 판단하는 것으로 합의하면 어떨까. [모두] 좋다. [사회] 정부의 역할 중 하나는 수요 창출인데 바우처로 구매할 수 있는 AI 도구 및 서비스를 국내산으로 국한해야 하는지도 논쟁거리다. [김진형] 성능이 더 좋은 AI 도구를 해외산이라고 배제하는 것은 바람직하지 않다. 바우처 사업의 주된 목표는 AI를 활용한 기업의 생산성 제고이므로 기업이 성능 좋은 해외 AI를 쓸 수 있어야 한다. [하정우] 바우처 제도가 경쟁을 제한해서는 안 된다는 취지에 공감한다. 그러나 국내 AI 기업의 성장을 지원한다는 취지도 존중돼야 하므로 초기에는 국내 기업의 도구 및 서비스에 국한하되 이를 점차 외국 기업으로 확장하면 어떨까. [김진형] 수용할 수 있다. [사회] 정부부처 조직과 규제정책에 대한 의견은. [하정우] 1994~2008년 존속했던 정보통신부가 정보기술(IT) 강국 대한민국에 크게 기여한 것처럼 AI디지털혁신부를 신설해 미래에 대비하도록 해야 한다. AI 정책 연구기능도 강화돼야 한다. AI 시대의 급격한 사회 변화에 대한 체계적 연구가 현재의 국책연구기관에서는 약하다고 생각된다. [김진형] 부처 이름을 무엇으로 하든 공무원, 정치권, 대통령 등 사회 지도층의 과학기술 마인드를 신장하지 않는 한 정부조직 개편만으론 별 의미가 없을 것이다. [사회] 합의를 정리해 보자. ①정부의 AI 서비스 직접 공급은 부적절하다. ②AI 인프라 투자와 응용·활용 투자 간 균형이 필요한데 구체적 비율은 구축 비용 등 기술 동향, 타 분야와의 우선순위, 경쟁국 동향을 감안해 결정한다. ③의료, 교육, 안보 등 특화형 AI 개발을 위한 투자를 우선한다. ④정부의 연구개발 투자는 대규모화, 장기화를 전제로 대학에 집중한다. ⑤바우처 활용처는 초기엔 국내산으로 제한하되 중기적으로 외국의 AI 서비스에도 개방한다. ⑥AI 정책에 대한 정부 내 총괄기능 강화, 정부의 규제 완화, AI 정책 연구가 필요하다. 합리적 토론을 보인 두 토론자에게 감사를 표한다.

북한이 새로 건조한 5000t급 구축함이 진수 과정에서 파손 사고가 발생했다고 이례적으로 밝힌 가운데, 해당 선박이 위장막에 가려진 채 바다에 옆으로 누워 있는 모습이 위성에 잡혔다. 22일(현지시간) 영국 런던에 기반을 둔 비영리 안보연구기관 오픈소스센터(OSC)는 이날 ‘에어버스 디펜스 스페이스’ 인공위성 자료를 분석한 결과, 북한의 사고 선박이 옆으로 누운 채 부분적으로 바다에 빠져 있었다고 밝혔다. 실제로 함경북도 청진시 청진항 인근 위도 북위 41.769, 경도 동경 129.780 지점에는 선박 한 척이 방수포로 보이는 위장막에 덮인 채 누워 있었다. 앞서 이날 북한 조선중앙통신은 21일 청진조선소에서 새로 건조한 5000t급 구축함 진수식 중 “엄중한 사고가 발생했다”라고 보도한 바 있다. 이와 관련해 우리 군과 정부 관계자들은 “측면 진수가 실패했다고 평가한다. 현재 바다에 넘어져 있다”라며 “선박 함수 쪽은 육지에, 함미 쪽은 바다에 있으며 위장막으로 가려진 상태”라고 전한 바 있다. 북한은 새 구축함을 측면으로 진수하려다 배 뒷부분이 먼저 이탈하는 바람에 실패한 것으로 보인다. 구축함을 바퀴가 달린 대차를 이용해 옆으로 옮기는 측면진수 방식은 사고 위험 때문에 우리 군은 활용하지 않고 있다. 전문가들은 북한이 3000t급 이상 건조 경험 부족, 항만 시설 및 여건 미비 등으로 측면진수 방식을 채택했을 것으로 분석한다. 일각에서는 선박 인양은 물론 신속한 원상 복구도 쉽지는 않으리라고 관측한다. 사고 함정은 북한이 지난달 25일 진수한 5000t급 구축함 최현호와 동급인 것으로 보인다. 북한은 최현호 진수 사흘 만에 첫 무장사격까지 실시하는 등 해군력 강화와 현대화에 속도를 내고 있다. 사고 전 과정을 지켜본 김 위원장은 “순수 부주의와 무책임성, 비과학적인 경험주의에 인해 산생된 도저히 있을 수도 없고, 도저히 용납할 수도 없는 심각한 중대사고이며 범죄적 행위”라며 격노한 것으로 전해진다. 그는 상반기 평가와 하반기 사업 논의 등을 위해 6월 하순에 열릴 예정인 당중앙위 제8기 제12차 전원회의에서 책임자에 대한 문책도 시사했다. 김 위원장은 이번 사고가 “우리 국가의 존위와 자존심을 한순간에 추락시켰다”며 군수공업부와 국가과학원 역학연구소, 김책공업종합대학, 중앙선박설계연구소, 청진조선소 등을 열거한 뒤 “해당 일군(간부)들의 무책임한 과오는 오는 달에 소집되는 당 중앙위원회 전원회의에서 취급하지 않을 수 없을 것”이라고 지적했다. 김 위원장은 “구축함을 시급히 원상 복원하는 것은 단순한 실무적 문제가 아니라 국가의 권위와 직결된 정치적 문제”라며 6월 전원회의 전까지 “무조건 완결”을 지시했다.

3년 전 첫 해킹… 中 해커집단 무게 ‘복제폰 우려’ IMEI도 유출 가능성 SK텔레콤 해킹으로 가입자 2600여만명의 유심(USIM) 정보가 유출된 것으로 확인됐다. 공격은 2022년 6월 15일부터 이뤄졌으며, 해커가 남긴 흔적(로그 기록)이 없는 기간에 금융사기의 ‘열쇠’로도 불리는 단말기 고유식별번호(IMEI)가 유출됐을 가능성도 배제할 수 없다. 하지만 정부는 “스마트폰 복제는 물리적으로 불가능하다”며 ‘쌍둥이폰’ 가능성에 선을 그었다. SK텔레콤 침해사고 민관합동조사단은 19일 정부서울청사에서 2차 조사 결과를 발표했다. 1차 조사 당시 확인된 서버 5대에 18대가 추가 파악돼 해킹 공격을 받은 서버는 23대로 늘었다. 유출이 파악된 유심 정보 규모는 9.82GB로 2695만 7749건에 해당한다. SK텔레콤 가입자 2300여만명에 알뜰폰 가입자 등을 더한 숫자다. 전 가입자의 유심 정보가 유출된 셈이다. 감염이 확인된 서버 중 2대는 개인정보가 임시 관리되는 서버로 IMEI가 유출됐을 수 있다. 방화벽에 로그기록이 남은 지난해 12월 3일부터 지난달 24일까지 데이터 유출이 없다는 사실은 확인됐다. 그러나 최초 악성코드가 설치된 2022년 6월 15일부터 지난해 12월 2일까지 로그기록이 남지 않아 유출 여부를 확인하지 못했다. 다만 과학기술정보통신부는 IMEI가 유출됐더라도 빠져나간 정보로 ‘복제폰’을 만들기는 어렵다고 설명했다. 류제명 과기정통부 네트워크정책실장은 “IMEI 값은 열다섯 자리의 숫자 조합인데 그 숫자 조합만으로는 쌍둥이폰은 원천적으로 불가능하다는 것이 제조사 해석”이라고 말했다. IMEI가 유출된 경우에도 단말과 숫자를 인증하는 인증키 값을 제조사가 갖고 있어 복제폰이 작동하지 않는다는 설명이다. 염흥열 순천향대 정보보호학과 교수는 “현재 서버에 있는 정보만 갖고 금융 피해로 이어지긴 힘들다”고 했다. SK텔레콤은 “어제부터 비정상 인증 차단 시스템(FDS)을 고도화해 불법 복제폰 접근까지 차단할 수 있도록 업그레이드한 솔루션을 적용하고 있다”면서 “불법 유심 인증을 비롯한 다양한 비정상 인증 시도를 통신망에서 실시간 감지하고 차단하는 기술”이라고 설명했다. 복제폰 피해 발생 땐 SK텔레콤이 100% 책임진다고 했다. 정보통신업계와 학계에선 중국 기반으로 추정되는 해커 집단 ‘레드 멘션’의 소행에 무게를 두고 있다. 공격에 사용된 백도어 프로그램(BPF도어)은 3년 전 처음 존재가 보고됐으며 레드 멘션이 주로 활용한 프로그램이다. 비슷한 수법으로 미국뿐 아니라 수십 개국이 공격을 당했다. 임종인 고려대 정보보호대학원 교수는 “이번 공격 정도의 변종은 중국 해커가 아니고서는 쉽지 않다”고 말했다. 글로벌 보안업체 트렌드마이크로는 지난해 7월과 12월 한국의 한 통신사가 BPF도어를 활용한 지능형 지속 공격(APT)에 침투당했다고 밝힌 바 있다. SK텔레콤은 해당 공격은 자사와 관련 없다고 해명했다. 중국 해킹 집단은 돈벌이를 위한 개인정보 유출이 아니라 국가 기간통신망을 겨냥하는 만큼 미국과 공조한 범정부 대책 마련이 필요하다는 지적도 나온다. 실제로 다크웹 등에 SKT에서 탈취된 개인정보가 올라오지 않고 있다. 임 교수는 “개인정보가 아닌 국가 기간통신망 같은 인프라를 노린 공격”이라면서 “정부가 미국과 협력해 해킹의 확실한 증거를 찾고 국가 안보 위협에 대응해야 한다”고 말했다. 다만 BPF도어가 2022년 오픈소스로 공개돼 누구나 변형할 수 있기 때문에 공격자를 특정하는 건 섣부르다는 시각도 있다. 이와 관련, 류 실장은 “(이번 해킹이) 경제적 목적으로 특정 데이터베이스를 목표로 해 탈취하고 다크웹 등에서 거래를 시도하는 양상과는 다르다”며 “해커의 서버 침입 목적 등을 면밀하게 들여다보고 있다”고 밝혔다.

인도 육군이 파키스탄을 겨냥한 ‘신두르 작전’에서 대활약했다며 선전 영상을 배포했다가, 오히려 자국 피해 사실이 드러나자 관련 게시글을 삭제했다. 18일(현지시간) 인도 육군 서부사령부는 소셜미디어(SNS)를 통해 “강하고 유능한 인도 육군”, “난공불락의 불장벽”이라는 메시지와 함께 82초 분량의 ‘전과 선전’ 영상을 공개했다. ‘작전 신두르’라는 제목을 붙인 영상에서 인도군은 지난 7일 파키스탄군이 중국산 다연장로켓 A-100, 파타(Fatah), 무인전투기(UCAV) 등으로 인도를 위협했으나, 자국군이 러시아산 S-400으로 공격을 막아냈다고 밝혔다. 인도군은 파키스탄 미사일들이 목표물에 도달하지 못했으며, 그 잔해는 허허벌판에 나뒹굴었다고 설명했다. 이어 보복성 ‘신두르 작전’으로 인도군은 파키스탄군을 무력화시키며 “무자비한 정확성, 원초적 힘, 맹렬한 자부심”을 드러냈다고 자평했다. 특히 선전 영상에서 인도군은 파키스탄군이 핵탄두 탑재가 가능한 ‘괴물’ 샤힌(Shaheen) 중거리 탄도 미사일을 발사했으며, 인도군은 이를 S-400으로 저지했다는 사실을 처음으로 암시하며 당시의 무력 충돌로 인한 긴장이 어느 정도였는지를 짐작케 했다. 파키스탄군은 인도군의 핵 탑재 가능 ‘아그니’(Agni) 미사일의 맞대응 성격으로 1994년 사거리 800㎞의 샤힌-1 미사일을 처음 시험 발사했다. 이후 파키스탄군은 미사일 사거리를 점진적으로 늘렸으며, 2015년 시험 발사한 샤힌-3 미사일 사거리는 2750㎞에 이르렀다. 이는 인도 전역 특히 동부 국경까지 도달할 수 있는 수준이다. 파키스탄군은 샤힌-3 미사일 실전 배치에 관해 언급하지 않았으나, 현재 육군 전략사령부가 운용하고 있는 것으로 알려졌다. 샤힌 미사일 발사가 사실이라면, ‘핵 위협 시계’도 그만큼 빨라질 우려가 크다. 인도 유력 매체 NDTV도 이튿날 “파키스탄이 인도를 향해 핵탄두 탑재 가능 샤힌 미사일을 발사했고, 인도군은 이를 S-400으로 요격했다”라며 대대적으로 해당 사실을 보도했다. 분쟁지역 특파원 출신의 국방안보전문가로 현재 NDTV 편집장 겸 앵커로 활동 중인 시브 아루르 역시 “중요한 소식, 첫 공식 발표”라며 관련 기사를 소개했다. 그런데 이후 엉뚱한 곳에서 논란이 터졌다. 다국적 군사블로거들과 오신트 오픈소스인텔리전트(OSINT·공개출처정보) 전문가들이 “선전 영상에서 인도군이 파키스탄군 미사일 잔해로 소개한 것은 인도군의 장거리 초음속 순항 미사일 ‘브라모스’ 잔해”라고 지적하고 나선 것이다. 지난 7일 인도 서부 국경 라자스탄주에서 발견된 잔해는 애초 파키스탄군이 운용하는 중국산 장거리 지대공 유도 무기 HQ-9 일부로 추정됐다. 하지만 ‘P-SK-310’이라고 적힌 부품 파편이 확인되면서 분석이 역전됐다. P-SK-310은 브라모스 미사일 시스템을 가리키는 러시아식 표현으로 전해졌다. 인도와 러시아가 공동 개발한 사거리 브라모스(BrahMos·PJ-10) 미사일은 사거리 290㎞, 최고속도 마하3의 초음속 괴물 미사일로, 인도 육·해·공군에 다양한 형태로 배치돼 있다. 민간 전문가들 분석대로면, 인도군은 자국군 미사일 잔해를 본인들이 격추한 파키스탄군 미사일 파편으로 잘못 소개한 셈이 된다. 논란을 의식한 탓인지 인도군은 이렇다 할 설명 없이 돌연 선전 영상을 삭제했다. NDTV도 파키스탄군 핵미사일 샤힌 발사 및 격추 관련 보도를 해명 없이 내렸다. 하지만 해당 영상과 기사는 SNS를 통해 확산 중이다. 지난달 22일 인도령 카슈미르에서는 끔찍한 총기 테러로 관광객 등 26명이 희생됐다. 인도는 이 테러의 배후에 파키스탄이 있다며 지난 7일 미사일을 발사했고, 파키스탄도 보복 대응에 나서면서 대규모 무력 충돌이 벌어졌다. 하지만 지난 10일 두 나라는 극적으로 휴전에 합의했고, 지금까지 휴전은 이어지고 있다. 다만 인도가 양국 간에 민감한 영역인 ‘인더스강 조약’의 효력 중단을 이어가고 있어 두 나라 사이에서 무력 충돌이 벌어질 여지가 남아 있는 상황이다.

‘미중 간 AI 경쟁’ 美 상원 청문회 마이크로소프트(MS)가 직원들에게 중국 인공지능(AI) 모델인 딥시크 사용을 금지했다. 브래드 스미스 MS 사장은 8일(현지시간) ‘미중 간 AI 경쟁에서 어떻게 승리할 것인가’를 주제로 열린 미국 상원 청문회에서 “MS 직원들의 딥시크 앱 사용을 금지하고 있으며 앱스토어에서도 딥시크 앱을 제공하지 않는다”면서 “개인 정보가 중국으로 전송될 수 있고, 앱이 중국의 정치적 선전 콘텐츠를 생성할 수 있기 때문”이라고 말했다. 딥시크 개인정보 보호정책에 따르면 이용자 데이터는 중국 서버에 저장된다. 특히 중국 국가정보법에 따라 데이터 정보를 법 집행기관·공공기관에 공유할 수도 있다. 다만 MS는 딥시크의 오픈소스 모델 ‘R1’을 MS의 ‘애저’ 클라우드 플랫폼으로 제공하고 있다. 이와 관련해 스미스 사장은 “딥시크 모델 내부를 검토해 부작용을 제거할 수 있었다”고 답했다. MS는 애저 플랫폼 내 R1 모델은 엄격한 보안 검토와 콘텐츠 필터링을 거쳐 이용자 데이터를 애저의 보안 체계에 저장된다는 설명이다. 스미스 사장은 이날 청문회에서 “AI 경쟁에서 승리를 결정짓는 가장 중요한 요소는 전 세계에서 어떤 기술이 더 널리 채택되는지 여부”라며 “화웨이와 5G에서 우리가 배운 교훈은 먼저 자리를 차지한 자는 쉽게 대체되지 않는다는 것”이라고도 강조했다. 청문회에는 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO), 리사 수 AMD CEO 등 미국의 대표적인 테크 기업 경영인들이 참석했다. 올트먼 CEO는 “미국이 아이폰을 가장 원하는 휴대전화로, 구글을 전 세계 사람들이 가장 원하는 검색 엔진으로 만듦으로써 얻는 힘은 엄청나다”면서 “우리는 전세계 가능한 한 많은 국가에서 미국의 전체 기술이 채택되도록 노력해야 한다”고 강조했다.

페이스북의 모회사 메타 최고경영자 마크 저커버그가 미국인들의 친구 숫자가 평균 3명에도 못 미친다고 밝혔다. 저커버그는 지난달 30일 공개된 인도계 미국인 진행자 드와르케시 파텔의 팟캐스트에 출연해 가진 인터뷰에서 “오랫동안 소셜미디어(SNS)를 지켜보면서 항상 터무니없다고 생각하는 통계가 있다”면서 “평균적인 미국인은 3명도 안 되는 친구를 가지고 있다. 친구라고 여기는 사람이 3명도 안 된다는 것”이라고 말했다. 이어 “그런데 사람들은 15명 정도의 훨씬 더 의미 있는 친구를 원한다. 그러면서도 어느 순간 ‘그래, 너무 바빠서 더 많은 사람과 교류하긴 어려워’라고 생각하게 된다”고 말했다. 대부분의 사람들이 자신이 가진 것보다 더 많은 연결을 원한다는 것이다. 이날 진행자는 사람들이 인공지능(AI) 챗봇과 건강한 관계를 맺을 수 있을지 어떻게 보장할 것인지 물었다. 저커버그는 “AI가 발전하면서 AI와 관계를 맺는 것이 더욱 보편화될 것”이라며 “AI에 대해 너무 성급하게 판단하기보다는 사람들이 실제로 어떻게 사용하는지 관찰해야 한다”고 답했다. 그는 사람들이 대체로 자신에게 진정 가치 있는 것이 무엇인지 알고 있으며, AI는 외로움과 같은 문제에서 진정한 도움을 줄 수 있을 것이라고 말했다. 저커버그는 “실제로 행동을 관찰해야만 답할 수 있는 질문들이 많다”면서 “처음부터 너무 규범적으로 ‘이런 것은 좋지 않다’고 해버리면 그 가치를 잃어버리는 경우가 많다”고 강조했다. 그는 “사람들이 사회적 관계 문제에 AI를 많이 활용하게 될 것이라고 본다”면서 “예를 들어 ‘여자친구와 이런 문제가 있어. 이런 대화를 나눌 수 있도록 도와줘’라든지 ‘직장 상사와 어려운 대화를 나눠야 하는데 어떻게 해야 할까’ 같은 질문들이다”라고 예측했다. 그러면서 “AI가 개인화 루프를 구축하고 당신을 점점 더 잘 알게 되면 정말 매력적인 경험이 될 것”이라고 덧붙였다. 메타는 지난달 29일 첫 AI 개발자 회의인 ‘라마(Llama) 콘퍼런스’를 앞두고 ‘메타 AI’ 앱의 첫 번째 버전을 출시한다고 밝혔다. 메타는 이 앱이 이용자의 선호도를 파악하고 맥락을 기억하며 개인화된 조력자라며 자사의 최신 오픈소스 대규모 언어모델(LLM)인 ‘라마 4’를 기반으로 구축됐다고 설명했다. 메타 AI는 이용자를 잘 이해하도록 만들어져 답변이 더 유용하고 페이스북과 인스타그램 계정을 동일한 계정 센터에 연결하면 메타 AI가 두 계정에서 가져온 정보를 결합해 더욱 강력한 개인화 서비스를 제공할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 메타가 이처럼 독립된 AI 앱을 출시하는 것은 AI 챗봇의 선두 주자인 오픈AI의 챗GPT에 정면 도전을 선언한 것으로 볼 수 있다. 저커버그는 인터뷰에서 ‘AI가 현실 세계의 관계를 대체하게 될 것 같으냐’는 질문엔 그렇지 않다고 답했다. 그는 “사람들이 AI가 현실 세계의 물리적, 대면적 연결을 대체하게 될지 많이 우려한다”면서 “아마도 그렇지 않을 것이라고 생각한다”고 답했다.

네이버가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델인 ‘하이퍼클로바X’의 경량 모델 3종 개발을 완료하고 이를 오픈소스로 공개했다. 상반기 중엔 하이퍼클로바X를 기반으로 하는 추론 모델도 선보일 예정이다. 네이버클라우드는 23일 서울 강남 네이버스퀘어에서 ‘테크밋업’을 개최하고 하이퍼클로바X의 경량 모델 3종을 상업적 이용이 가능한 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 국내외 기업과 연구기관 등에서는 해당 모델을 내려 받아 필요에 맞게 조정해 비즈니스와 학술 연구에 이용할 수 있다. 이번에 공개된 모델 중 ‘하이퍼클로바X 시드 3B’는 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상 정보도 처리할 수 있는 시각언어모델로 도표 이해, 개체 인식, 사진 묘사 등의 능력을 갖췄다. 한국어·한국문화와 영어 관련 시각 정보 이해 능력을 평가할 수 있는 9개 벤치마크의 평균 점수를 비교한 결과 유사 미국이나 중국 모델보다 높은 점수를 기록하기도 했다. 네이버는 현재 상반기 공개를 목표로 추론 모델도 개발 중이다. 이르면 다음달 공개될 해당 모델은 수학, 프로그래밍 분야 정확성을 넘어 시각·음성 정보 이해, 자동 웹 검색, 데이터 분석 등 하이퍼클로바X 능력 전반이 고도화될 전망이다. 이날 행사에 참석한 김유원 네이버클라우드 대표는 미중 기술 패권 경쟁이 치열해지는 상황에서 소버린(주권) AI의 중요성이 어느 때보다 중요하다는 점을 거듭 강조했다. 그는 “불확실성이 커질 때는 AI를 만들고 스스로 운영할 역량을 갖추지 않으면 힘들어질 수 있다”면서 “소버린 AI는 안보와 직결되는 선택이 아닌 필수의 요소”라고 말했다. 이어 미국과 중국을 제외하고 소버린 AI를 구현할 전반적 역량을 갖춘 국가는 한국이 유일하며, 이를 위한 국가적 총력전이 중요하다고 강조했다. 최근 ‘지브리풍 프로필’ 열풍을 몰고 온 챗GPT 이미지 생성 기능과 관련해선 “(오픈AI처럼) 200달러짜리 구독 모델을 만드는 건 지양한다”먼서 “우리의 메인 포커스는 네이버 서비스 개선”이라고 했다.

SK하이닉스가 ‘차세대 HBM’으로 불리는 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반 솔루션 CMM-DDR5 96기가바이트(GB)의 고객 인증을 처음으로 완료하고, 양산 준비를 마쳤다. 이미 고대역폭메모리(HBM)가 실적 효자로 자리 잡은 가운데 CXL 메모리까지 더해지면서 HBM과 함께 향후 성장을 이끌 ‘쌍두마차’가 될지 관심이 쏠린다. 23일 SK하이닉스에 따르면 CXL은 컴퓨팅 시스템 내 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 솔루션이다. CPU와 GPU가 각각 자기와 연결된 D램만 쓸 수 있었다면 CXL을 도입할 경우 다양한 부품들이 서로의 메모리를 공유할 수 있게 된다. 데이터센터를 운영하는 고객사가 서버 시스템에 이를 적용하면 기존 DDR5(5세대 범용 D램) 대비 용량이 50% 늘어나고 제품 자체의 대역폭도 30% 확장돼 초당 36GB의 데이터를 처리할 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. SK하이닉스 관계자는 “CXL을 활용하려면 그에 맞는 수준의 CPU가 필요한데, AMD와 인텔이 지난해 말부터 관련 CPU를 내놓기 시작했다”면서 “CXL 시장이 이제 막 열리는 단계이고, (매출 측면에서) 차세대 HBM으로서 성장을 기대하는 중”이라고 밝혔다. 또 SK하이닉스는 (CXL) 128GB 제품도 다른 고객과 인증 절차를 진행 중이며, 이를 빠르게 마무리해 고객이 원하는 시점에 공급할 수 있는 포트폴리오를 구축할 계획이다. SK하이닉스는 CXL D램 개발과 더불어 CXL 생태계 확장을 위한 노력도 하고 있다. 지난해 9월 SK하이닉스는 세계 최대 오픈소스 운영체제인 리눅스에 CXL 구동 최적화를 위한 자체 개발 메모리 제어 솔루션(HMSDK)을 탑재, CXL 적용 시스템 성능을 개선했다. 한편 SK하이닉스는 이날 보통주 1주당 배당금을 375원으로 책정했다고 공시했다. 이는 지난해 분기 배당금인 주당 300원보다 25% 증가한 것이다.

美, 비트코인 전략 자산으로 인정증권거래위 ETF 현물 상장 허용영국 등 주요국도 ‘자산’으로 규정대여·취득·양도 때 세금 적극 부과 #. 싱가포르 MRT 파시르리스역 인근 방 2개짜리 콘도, 7.854비트코인(약 7억 2570만원). 시메이역 인근 방 3개짜리 주택, 13.946비트코인(17억 2300만원). 싱가포르를 비롯해 미국 마이애미, 뉴욕과 일본 오사카 등 세계 주요 도시에선 가상자산(암호화폐)으로 부동산을 사고팔 수 있다. 사용자에게 거래 수수료를 부과하지 않고 연중무휴 24시간 이용 가능하다는 점이 가상자산의 경쟁력이 됐다. #. 베트남 국민의 은행 계좌 보유율은 40%대로 절반이 안 된다. 반면 가상자산 보유율은 17%대로 비교적 높다. 튀르키예, 아르헨티나 등 물가 관리에 어려움을 겪은 나라들의 가상자산 보유율도 높다. 전통 금융 접근성이 낮은 환경에서 가상자산이 대안으로 활용되고 있다는 뜻이다. 가상자산이 투자 수단을 넘어 결제 수단과 가치 저장 수단으로 활용되고 있다. 주요국 정부는 가상자산을 금이나 주식과 비슷한 ‘자산’으로 규정하고 소득세를 매기는 등 제도권 안으로 끌어들이고 있다. 금융투자 상품으로서의 존재감도 커지고 있다. 세계 최대 자산운용사인 미국 블랙록은 머니마켓펀드(MMF)를 토큰화한 상품으로 가장 많은 예치금을 모았고, 세계 3대 투자은행(IB)인 모건스탠리는 스테이블코인 발행사 서클을 통해 수조원대 이익을 공유한다. 23일 오픈소스 데이터 플랫폼 디파이라마에 따르면 지난달 실물자산 토큰화(RWA) 시장에 예치된 자산 규모는 처음으로 100억 달러(14조원)를 넘었다. RWA는 실물 자산을 블록체인상에서 토큰화해 디지털 자산으로 전환한 것이다. 실제 상품이 있어도 가상자산으로 거래하는 시장 규모가 10조원 이상이란 뜻이다. 블랙록이 MMF를 토큰화한 상품인 비들(BUIDL)이 14억 1400만 달러(2조 9000억원)로 가장 많았다. 가상자산 상장지수펀드(ETF)는 전통 금융권과 가상자산 업권 간 가교 역할을 한다. 미 증권거래위원회(SEC)는 지난해 1월 10일 세계 최초 비트코인 현물 ETF 상장을 허용했다. 이어 5월엔 이더리움 현물 ETF 거래도 승인했다. 홍콩은 4월, 영국은 5월에 두 ETF를 모두 승인했다. 블랙록의 아이셰어즈 비트코인 트러스트(IBIT)의 운용 자산은 480억 달러(69조원), 피델리티의 비트코인 ETF는 300억 달러(42조원)를 돌파했다. 한국금융연구원 이보미 연구위원은 “가상자산 현물 ETF의 인가는 투자 자산의 확대보다는 가상자산의 제도권 포섭의 의미가 크다”고 말했다. 미 스테이블코인 발행사 테더(USDT)는 지난해 130억 달러(17조원)를 벌었다. JP모건, 골드만삭스에 버금가는 실적이다. 미 국채 등 보유 자산 이자 수익이 절반 이상을 차지했고, 가상자산 직접 투자로도 이익을 남겼다. 달러 기반 스테이블코인은 미 정부 입장에서도 유용하다. 발행사들이 주로 미 국채를 담보로 사용하기 때문이다. 이들이 미 국채를 대량으로 매입하게 되기 때문에 유동성 관리에 도움이 된다. 실제로 스테이블코인 시가총액 1, 2위 업체인 테더와 USDC가 보유한 미 국채는 한국보다 많다. 비트코인이 제도권 내에서 가치 저장 수단으로 인정받는 데에는 커스터디(수탁) 인프라의 역할도 컸다. 커스터디는 기관이나 개인이 보유한 가상자산을 해킹, 도난 등 사고로부터 안전하게 관리하는 서비스다. 미 커스터디 업체인 코인베이스가 독점적 지위를 확보하고 있다. 가상자산은 세상에 나온 지 약 16년 만에 국가 비축 전략 자산이 됐다. 미국은 가상자산을 금, 석유 등과 같이 정부 차원에서 비축해야 하는 전략 자산으로 인정했다. 신시아 루미스 미 공화당 상원의원은 지난해 100만 개의 비트코인을 비축하는 법안을 발의했다. 현재 미 정부는 약 20만 개를 보유하고 있는 것으로 알려졌다. 도널드 트럼프 미 대통령은 정부가 압수한 디지털 자산을 전략 비축 자산으로 하는 행정명령에 최근 서명했다. 앞서 엘살바도르는 2021년부터 비트코인 보유량을 꾸준히 늘려 왔으며 약 6100개의 비트코인을 전략적 비축 자산으로 보유 중이다. 부탄은 현재 1만 2000개 이상의 비트코인을 보유 중인 것으로 알려졌다. 이들 국가는 올 초 비트코인 가격이 급등하면서 보유한 비트코인의 가치가 크게 올라 화제가 되기도 했다. 심지어 가상자산을 법정화폐로 인정한 곳도 있다. 엘살바도르는 2021년 세계 최초로 비트코인을 법정 화폐로 지정했다가 최근 국제통화기금(IMF) 지원을 받기 위해 이를 폐지했다. 엘살바도르가 보유하고 있는 비트코인은 약 6000개로 알려져 있다. 해외 주요국에서는 가상자산을 ‘자산’으로 보고 가상자산 대여, 취득, 양도 등에 소득세를 매기고 있다. 미국은 가상자산에 소득세를 부과하고 판매할 때 얻는 차익에 대해서도 과세를 한다. 장단기로 구분하고 소득별로 10~37% 과세한다. 이렇게 한 해 끌어당기는 세금만 수십조원 규모로 추산된다. 영국에서도 기본세율 10%, 초과 범위는 20%의 소득세를 매긴다. 독일은 가상자산의 거래를 통한 수익이 발생하면 자본이득세를 납부하되, 1년 이내의 단기 거래에 대해서는 최대 45%의 세금을 부과한다. 호주는 가상자산을 취득할 시 개인소득세를 부과하며, 거래로 인한 차익에 대해서는 양도소득으로 분류해 종합과세한다. 일본은 이를 잡소득으로 보고 최대 55%를 매긴다. 가상자산 채굴을 일종의 사업으로 보고 과세를 하는 국가도 있다. 가상자산 채굴은 컴퓨터 장비를 사용해 블록체인에서 거래를 검증하고 그 보상으로 가상자산을 획득하는 것이다. 미국·일본·영국·독일 등 주요 국가들은 채굴로 얻은 가상자산을 사업소득과 비사업소득으로 나눠 과세하고 있다. 가상자산 관련 사업은 국제적 관점에서도 경제 활동으로 분류될 전망이다. IMF는 최근 발표한 ‘국제수지와 국제투자지표 매뉴얼 7판(BPM7)’에서 가상자산 관련 활동을 각국 통계에 반영할 수 있도록 분류 기준을 제시했다. 채굴과 스테이킹(블록체인 네트워크에 가상자산을 맡기고 보상을 받는 서비스)도 ‘컴퓨터 서비스’로 정의해 기존 국제수지에서 서비스 수출입 통계에 포함될 수 있게 했다.

LG가 ‘ABC’(AI·바이오·클린테크) 사업을 미래 먹거리로 점찍고 관련분야에 연구 개발과 투자를 집중하고 있다. 지난해부터 2028년까지 5년간 100조원 규모의 국내 투자에 나설 예정인 가운데 이 중 약 50%인 50조원 이상을 미래 성장사업·신사업에 할당하는 등 공격적 투자를 단행한다. 2020년 설립된 AI 싱크탱크 LG AI연구원은 2021년 12월 3000억 파라미터 규모의 멀티모달 AI 모델인 ‘엑사원 1.0’을 발표한 이후 2023년 7월에는 ‘엑사원 2.0’, 지난해 8월에는 거대언어모델(LLM)인 ‘엑사원 3.0’을 국내 처음으로 오픈소스로 공개하고, 넉 달 뒤인 12월에는 한층 업그레이드된 기능의 ‘엑사원 3.5’를 선보이는 등 3년간 생성형 AI를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 연구개발에 집중해 왔다. LG는 계열사 및 글로벌 파트너사들이 각 산업 영역에서 활용할 수 있는 ‘전문가 AI’를 만들고 있다. LG의 이런 AI에 대한 투자와 노력은 계열사의 생산라인, 제품 개발, 고객 서비스 등에서 실질적 성과로 이어지고 있다. 아울러 구광모 LG 대표는 지난해 6월 미국 실리콘밸리를 방문해 AI 반도체 설계업체인 ‘텐스토렌트’와 AI 휴머노이드 로봇 스타트업 ‘피규어 AI’를 방문해 LG의 AI 경쟁력을 한 단계 높일 최신 기술 동향을 살폈다.

딥시크 R1 5% 규모로 우수한 성능한국어에 강점… 수능 최고점 달성 경량 모델도 오픈AI o1-mini 능가 젠슨 황, 추론 AI 소프트웨어 공개 LG AI연구원이 자체 개발한 추론 인공지능(AI) ‘엑사원 딥’을 오픈소스로 공개했다. 우리나라에서 추론 AI가 오픈소스로 공개된 건 처음이다. 해당 모델은 일부 성능에서 중국 딥시크 R1을 앞서는 것으로 나타났다. 엑사원 딥은 미국에서 진행 중인 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서도 소개된다. LG AI연구원은 18일 엑사원 딥을 공개하며 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 에이전틱 AI는 스스로 가설을 세우고 이를 검증하기 위한 추론을 진행하는 과정을 통해 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 능동적인 AI를 말한다. 지난달 배경훈 AI연구원장이 국가AI위원회 주최 간담회에서 “조만간 딥시크 R1 수준의 모델을 개발해 오픈소스로 공개하겠다”고 예고했던 모델이기도 하다. 전 세계적으로는 미국의 오픈AI와 구글, 중국의 딥시크와 알리바바 등 파운데이션 모델을 보유한 소수의 기업만이 자체 추론 AI를 개발하는 상황에서 엑사원 딥은 이러한 글로벌 추론 AI 모델에 견줄 수 있는 국내 첫 모델이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 엑사원 딥(32B·매개변수 320억개)은 딥시크 R1(671B·6710억개)의 5% 정도 규모인 매개변수(학습 단위)만으로도 미국과 중국의 주요 AI 모델과 비교했을 때 우수한 성능을 보였다. 특히 한국어에 강점이 있는 엑사원 파운데이션 모델을 기반으로 하고 있어 2025학년도 수능 수학 영역에서 94.5점으로 최고점을 기록하는가 하면, 선택 과목(확률과 통계·미적분·기하) 모두에서 1등급을 달성했다. 경량 모델인 엑사원 딥(7.8B)의 성능은 미국 오픈AI의 o1-mini의 성능을 웃돌았으며 온디바이스 모델인 엑사원 딥(2.4B) 또한 동급 모델과의 성능 비교 평가에서 세계 최고 수준의 성능을 보였다. LG AI연구원이 17일(현지시간)부터 나흘간 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 GTC에 참가해 엑사원 딥을 소개할 예정인 가운데 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일 기조연설에서 추론 AI 소프트웨어인 ‘다이나모’와 ‘차세대 AI 칩 블랙웰 울트라’를 전격 공개한다. AI 모델의 추론 성능을 30배 향상시키는 다이나모는 오픈소스로 공개돼 개발자에게 무료로 제공될 예정이다. 기존 블랙웰의 업그레이드 버전인 블랙웰 울트라는 더 많은 정보를 기억할 수 있을 뿐 아니라 전력 효율성도 강화됐다는 특징을 지니고 있다.

미국에서 고등학교를 갓 졸업한 18세 청소년 2명이 개발한 인공지능(AI) 기반 칼로리 분석 애플리케이션(앱)이 화제가 되고 있다. 이 앱은 음식 사진을 찍으면 칼로리와 영양소를 계산해 알려준다. 16일(현지시간) 정보기술(IT) 매체 테크크런치에 따르면 칼로리 분석 앱 ‘칼 AI’는 지난달 200만 달러(약 29억원)를 벌어들인 것으로 나타났다. 앱을 내려받은 횟수는 출시된 지 8개월 만에 500만회를 돌파했다. 이 앱은 애플 앱 스토어에서 평점 4.8점을 기록했으며, 리뷰만 6만 6000여개가 달릴 정도로 화제가 됐다. 구글플레이에서도 리뷰 7만 5000여개, 평점 4.8점으로 호평을 끌어냈다. 특히 칼 AI를 개발하고 회사를 설립한 경영진이 10대 청소년인 사실이 알려지면서 더욱 인기를 끌었다. 잭 야데가리 최고경영자(CEO)와 헨리 랭맥 최고기술책임자(CTO)는 최근 고등학교를 졸업한 18세 청소년이다. 이 앱은 AI 기반의 이미지 인식 기술을 활용해 음식 사진을 바탕으로 칼로리와 영양소를 계산한다. 야데가리 CEO는 “다양한 모델들이 여러 음식에 더 나은 결과를 보인다는 것을 알게 됐다”고 설명했다. 다른 칼로리 계산 앱과 차이점은 앤트로픽·오픈AI 등의 모델을 활용해 정확도를 높였다는 것이다. 깃허브의 오픈소스 식품 칼로리, 이미지 데이터베이스를 학습했다. 야데가리 CEO와 랭맥 CTO는 포장지에서 재료를 인식하거나 뒤섞인 그릇에서 음식을 식별하는 등의 기술적 문제를 코딩으로 해결했다. 이 앱은 10대 청소년다운 발상에서 시작됐다. 야데가리 CEO는 이성에게 잘 보이기 위해 체육관을 다니면서 이 앱을 떠올렸다고 밝혔다. 이들은 아직 어느 대학에 진학할지 결정하지 않은 것으로 전해졌다. 칼 AI엔 28세의 제이크 카스티요 최고운영책임자(COO)를 비롯해 또 다른 공동 창립자인 블레이크 앤더슨과 개발자, 디자이너, SNS 매니저 등 8명의 직원이 일하고 있다. 야데가리 CEO는 “24시간씩 일하면서 실제로 바닥에서 잠을 자는 날도 있었는데, 정말 즐거운 시간이었고 많은 것을 배울 수 있었다”면서도 “대학에 가지 않으면 이러한 삶을 살게 될 것이라는 생각이 들었다”고 말했다. 테크크런치는 “개발자들은 이 앱이 90% 정확도를 나타낸다고 주장한다”며 “많은 다이어터들에게 충분히 좋은 것으로 보인다”고 전했다.

- 허깅페이스에서 배포하는 모델에 이미지･비디오･오디오 이해 및 음성인식･변환 등 추가 프렌들리AI가 세계 최대 AI 오픈소스 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서 배포할 수 있는 AI 모델을 확대한다. 기존 텍스트 기반 대형 언어 모델(LLM) 뿐만 아니라, 이미지･오디오･영상 등을 이해할 수 있는 멀티모달 AI 모델까지 지원 범위를 넓혔다. 10일 프렌들리AI에 따르면, 허깅페이스(Hugging Face)에서 ‘단일 클릭’으로 배포할 수 있는 모델에 DeepSeek-VL2, Qwen2.5-VL, LLaVA 등 비전-언어 모델(VL 모델), 이미지 이해, 비디오 이해, 오디오 이해, 음성 인식, 음성 변환, OCR 모델 등이 추가됐다. AI 개발･연구자는 별도의 GPU 인프라 구축이나 최적화 과정 없이, 프렌들리AI가 최적화하여 제공하는 모델을 입맛에 맞춰 편리하게 커스텀하여 활용할 수 있다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 프렌들리AI 관계자는 “허깅페이스 모델 배포 파트너로 제휴를 맺은 뒤 전세계에서 사용자가 크게 늘고 있다”면서 “최근의 딥시크(DeepSeek) R1지원에 이어서 멀티모달 지원을 추가하면서 전년 동기 대비 10배 이상의 고객 증가를 기대하고 있다”고 전했다. 프렌들리AI는 앞으로 간편한 UI에서 AI 모델과 바로 대화하며 AI 에이전트를 만들어서 운영하는 프렌들리 에이전트도 지원할 것이라고 밝혔다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “텍스트뿐만 아니라 이미지･오디오･영상 이해 모델까지 허깅페이스에서 바로 프렌들리 플랫폼으로 가속 수행할 수 있게 된 것은 멀티모달 AI 서비스를 개발하는 기업들에게 중요한 전환점이 될 것“이라며, “프렌들리AI를 통해 기업들이 AI로 도약할 수 있도록 지원할 것“이라고 밝혔다.

KT가 이달 중 기업의 인공지능(AI) 혁신을 지원하는 ‘AX(AI 전환) 딜리버리 센터’를 출범한다. 전략적 파트너십을 맺은 마이크로소프트(MS)와 함께 인력을 배치해 AX를 가속하는 ‘대한민국 AX 엑셀러레이터(성장 가속기)’가 되겠다는 목표다. 김영섭(66) KT 대표는 4일(현지시간) 세계 최대 정보통신기술 박람회 ‘모바일 월드 콩그레스’(MWC)에서 기자간담회를 열고 이러한 내용이 포함된 올해 AX 전략을 밝혔다. 김 대표는 “올해는 AX 사업에서 실질적 성과를 창출하는 한 해가 될 것”이라고 말했다. KT는 지난해 9월 MS와 파트너십을 맺고 한국적 AI와 클라우드 서비스를 개발해 한국 시장에서 공동으로 사업을 전개하기로 했다. AX 딜리버리 센터는 이를 위한 핵심 조직으로, 양사는 당초 100명 규모의 합작법인을 설립하기로 했으나 사업의 속도감과 실행력을 높이기 위해 인력 규모를 늘리고 조직 형태를 사내독립기업(CIC)으로 바꿨다. 김 대표는 “인력 규모는 연내 300명 확보가 목표”라면서 “KT 직원 200여명과 MS 직원 100여명 정도의 비율이 될 것”이라고 설명했다. 센터 출범으로 올 2분기 중 선보일 ‘한국적 AI’와 보안을 강화한 공용 클라우드 서비스인 ‘시큐어 퍼블릭 클라우드(SPC) 서비스’의 상용화도 본격화할 전망이다. 한국적 AI에는 MS와 협력한 최신 대규모언어모델(LLM)과 자체 개발한 모델인 ‘믿음’, 오픈소스 LLM 등을 함께 활용한다. 김 대표는 SK텔레콤과 LG유플러스가 일반 고객을 대상으로 하는 AI 에이전트 서비스와 관련해 “AI 에이전트는 디바이스 제조사, 플랫폼 회사 등도 하고 있다”면서 “우리는 다른 길을 가는 게 좋겠다고 생각한다”고 말했다. 호텔과 부지 등 부동산 매각 작업도 추진 중이라고 밝혔는데 “6G(6세대) 이동통신을 위한 주파수, 위성, AI 등 투자할 곳이 많다”면서 “부동산 유동화를 통해 확보한 재원은 본업을 성장시켜 나갈 계획”이라고 했다.

‘저비용 고효율’ 인공지능(AI) 모델로 이목을 끈 중국 딥시크(DeepSeek)가 500% 넘는 이익률을 낼 수 있다는 자체 평가를 했다. 딥시크가 추론 작업의 수익률 정보를 공개한 것은 이번이 처음이다. 2일 펑파이 등 중국 매체들과 로이터통신에 따르면 딥시크 공식 개발팀은 전날 개발자 플랫폼 깃허브에 올린 딥시크-R1/V3 추론 시스템 기술 설명에서 처리량과 지연 시간을 최적화함으로써 딥시크의 이론상 하루 총수입이 56만2027달러(약 8억 2000만원), 일일 총비용은 8만 7072달러(약 1억 3000만원)라고 밝혔다. 비용 대비 이익률이 545%인 것이다. 다만 개발팀은 V3 모델의 사용 비용이 R1 모델보다 낮은데다 일부 서비스가 웹·애플리케이션에서 무료로 유지되고 있고, 개발자들은 사용량이 적은 시간대에 더 적은 돈을 내고 있어 실제 이익률은 이론상 이익률보다 훨씬 낮을 것이라고 단서를 달았다. 로이터는 “이번 발표는 지난 1월 (딥시크) R1 및 V3 모델로 구동되는 웹·애플리케이션 챗봇이 세계적으로 인기를 끌면서 급락한 중국 바깥 지역 AI 주식을 더 흔들 수 있다”며 “이런 매도세는 부분적으로는 딥시크가 모델 훈련에 쓴 칩에 미국 경쟁업체 오픈AI보다 훨씬 적은 600만달러(약 88억원)도 안 되는 돈을 지출했다는 주장에 따른 것”이라고 설명했다. 실리콘밸리 투자사 멘로벤처스의 책임자 디디 다스는 자신의 소셜미디어에 딥시크가 공개한 이론상 이익률 수치를 두고 “이것이 미국에 있었다면 100억달러(약 14조 6000억원)가 넘는 가치의 회사였을 것”이라고 추켜세우기도 했다. 딥시크는 일각에서 낮은 운영 비용 등에 대한 의구심이 이어지는 가운데 최근 오픈소스 코드와 추론 시스템 개요 등을 잇달아 공개하고 있다.

지난달 20일 저비용 고효율 인공지능(AI) ‘딥시크’로 세계적 충격을 안긴 중국에서 AI 활용 속도가 놀랍다. 중국 매체 펑파이는 23일 딥시크 출시 이후 중국 전역의 기업과 정부 시스템이 딥시크와 연결되어 업무 속도를 높이고 있다고 전했다. 중국 일부 지방 정부는 의사 결정에 있어 도움을 받기 위해 공무원의 휴대전화에 최소 2개의 AI 소프트웨어를 설치하고, 딥시크 사용법을 배우도록 했다. 특히 홍콩과 인접한 광둥성 선전시는 각 구와 부서에 정부 업무 시스템을 딥시크에 공식적으로 개방하도록 했다. 이에 따라 푸톈구에서는 70명의 공무원이 딥시크를 기반으로 한 ‘디지털 인텔리전스’ 직원으로 임명되어 본격적으로 AI를 실무에서 사용하고 있다. 펑파이는 딥시크의 사용이 매우 쉬워 공무원 업무의 품질과 효용성을 향상시킬 수 있다면서, AI의 1일 업무 처리 용량이 인간 공무원의 10년 업무량과 동일하다고 분석했다. 중국 정부는 1994년 인터넷이 보급된 이후 사무실의 디지털화를 이뤘으며, 이후 모바일 인터넷 도입을 거쳐 AI 적용에도 속도를 내고 있다. 딥시크는 공식 문서를 만들 때 정책 해석, 문서 초안 작성, 지능형 교정 등을 지원하여 정부 업무 속도를 높인다. 또 이의 제기 분류, 핵심 정보 추출 등을 통해 반복적인 작업 지시를 줄이고 공무원의 업무 강도를 낮출 뿐 아니라 행정 서비스의 정확도를 높였다는 평가를 낳고 있다. 게다가 AI는 인간처럼 임금을 받거나 게으름을 피우고 불평하지 않으며, 작업 효율성과 서비스 품질은 뛰어나다. 이에 따라 점점 더 많은 정부 부처가 AI를 업무에 도입하여 행정 업무를 자동화할 것이란 전망이다. 중국 기업과 정부에서 AI를 재빠르게 활용할 수 있는 것은 미국 오픈AI의 챗GPT와 달리 딥시크가 무료인 데다 공개 소스로 누구나 소스 코드를 열람할 수 있기 때문이다. 이런 상황에서 일부 공무원들은 AI가 자신의 일자리를 뺏을 수 있다고 우려하며, 네티즌들은 “아무것도 하지 않는 사람은 해고될 수 있다”며 경고하기도 했다. 하지만 정부 업무 가운데 많은 부분은 갑작스럽고 변화무쌍하며 마음과 마음을 나누어야만 할 수 있는 일로 사람만이 해낼 수 있다. 딥시크는 AI가 인간을 대체할 수 있느냐는 질문에 대해 “AI는 대부분의 정부 창구 서비스를 대체할 잠재력이 있지만 인적 서비스를 완전히 대체하는 것은 현실적이거나 필요하지 않다”면서 “AI와 인적 서비스의 협업을 통해 보다 효율적이고 인간화된 정부 서비스 시스템을 만들어 기술이 사람들의 요구에 진정으로 부응할 수 있도록 해야 한다”란 자체 답변을 내놓았다.

- 우수한 성능에 가성비 좋지만…中기업 개인정보 수집 우려로 기업들 도입 망설여- 프렌들리AI, 국내 최초로 딥시크 API 제공…보안 걱정 없이 쓰세요 중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 오픈AI 챗GPT에 버금가는 성능의 AI 모델을 오픈소스로 공개하면서 AI 지형 바꾸는 ‘딥시크 충격’으로 전세계 AI 시장에 파장을 일으키고 있다. 오픈소스로 공개된 ‘딥시크 AI’, 기대와 우려 교차 딥시크 모델은 허깅페이스에 오픈소스로 공개되어 기업들이 저렴한 사용료로 딥시크의 서비스를 이용할 수 있으며, 자유롭게 다운로드하고 필요에 맞게 수정하여 활용할 수 있게 되었다. 그러나 직접 활용할 경우 개인정보가 중국 서버로 전송될 가능성이 있어 보안 문제가 주요한 걸림돌로 작용하고 있다. 프렌들리AI, 보안 문제 해결한 ‘딥시크 API’ 출시 딥시크 서비스 도입을 고려하는 기업들은 개인정보 유출 우려로 인해 망설이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한국 스타트업 프렌들리AI가 보안을 강화한 서버리스 API를 출시했다. 이를통해 기업들은 개인정보 유출 걱정 없이 딥시크 AI 모델을 안전하게 활용할 수 있다. 프렌들리AI의 서버리스 엔드포인트를 사용하면 기업들은 보안이 강화된 환경에서 딥시크 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있다. 프렌들리AI는 자체 보안 서버를 통해 개인정보가 중국 서버로 넘어가지 않도록 보호하며, 데이터 보안성을 극대화했다. 또한, 사용 속도도 훨씬 더 빨라진다. 프렌들리AI의 고유한 추론 가속화 기술을 통해 기존보다 더 빠른 속도로 AI 모델을 사용할 수 있으며, 사용량 기반의 합리적인 비용 체계를 갖추어 기업들이 부담 없이 AI 모델을 도입할 수 있도록 지원한다. 특정 목적에 따라 모델 수정 및 배포 역시 가능하다. 허깅페이스 배포 옵션 파트너로 선정…AI 가속화 기술을 인정받으면서 글로벌 AI 업계 주목. 프렌들리AI는 공신력 있는 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 벤치마크에서 높은 GPU API 출력 속도를 기록하며 기술력을 입증했다. 이러한 기술력을 인정받아서 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스에 배포 옵션으로 탑재되었다. 특히 허깅페이스 배포 옵션 파트너로 아마존(AWS), 마이크로소프트(MS 애저), 구글(GCP), 엔비디아(NVIDIA)와 함께 등록된 최초의 스타트업으로 주목받고 있다. 기업들은 단 한 번의 클릭으로 허깅페이스에 있는 모델을 프렌들리AI로 배포해 사용할 수 있다. AI 시장 패러다임 변화, 프렌들리AI의 역할 ‘딥시크 쇼크’의 핵심은 고성능 AI 개발이 더는 ‘자본 싸움’이 아니라는 패러다임 전환이다. 딥시크 쇼크 이후로 AI 시장의 성장 속도는 더욱 탄력을 받아서, 오픈소스 모델 기반 다양한 AI 개발이 이루어지고 있다. 그런데, AI모델을 만든 후 결국 부딪히는 문제는 만든 모델을 호스팅하여 운영하는 것이다. 프렌들리AI는 다양한 산업 분야와 기업 규모에 걸쳐 AI 서비스 가속화와 자동화를 제공한다. AI 서비스 규모가 커질수록 함께 커지는 ‘필수 인프라’ 서비스인 셈이라서, AI 서비스 기업들이 프렌들리AI 덕분에 빠르게 성장하고 있다. 프렌들리AI는 북미와 국내에서 헬스케어, 통신, 가전, 글쓰기, 소셜, 영상 등 다양한 분야의 AI 기업에 최적의 인프라 서비스를 제공하고 있다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “딥시크 쇼크 이후로 많은 비용을 들이지 않아도 훌륭한 생성 AI 서비스를 만들 수 있다는 인식의 전환이 이뤄지면서, 더 많은 기업들이 프렌들리AI 서비스를 사용하고 있다”며, “프렌들리AI 서비스로 기업들이 AI를 활용해 도약하는 것을 돕고 싶다”고 말했다.

미국 빅테크 기업들이 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크의 저비용 투자 전략 후폭풍에 휩싸였습니다. 특히 ‘매그니피센트 7’(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존·메타·테슬라)으로 불리는 주요 기술기업의 실적이 엇갈리며 투자자들의 우려가 커지고 있죠. 딥시크는 최근 출시한 오픈소스 대규모 언어 모델 ‘R1’이 오픈AI의 모델과 동등한 성능을 보이면서도 더 저렴한 칩으로 구동되고 적은 데이터를 사용한다고 주장했는데요. 야후파이낸스 등에 따르면, 이러한 비용 효율적인 AI 모델의 등장으로 막대한 개발 자금을 쏟아붓고 있는 미국 빅테크 기업들의 투자 전략에 의문이 제기되는 상황입니다. RBC캐피털마켓의 브래드 에릭슨 분석가는 “‘매그니피센트 7’ 종목에 투자금이 과도하게 몰렸다”고 지적하며 AI 투자 수익성 논란이 지속될 것이라고 경고했습니다. 뱅크오브아메리카(BofA)의 사비타 수브라마니안 전략가도 “과도한 자본 지출 대비 수익 창출에 대한 우려가 커지고 있다”고 분석했죠. 실제로 마이크로소프트, 메타, 알파벳, 아마존은 올해 AI 인프라 구축 등에 총 3250억 달러(약 470조 6980억원)를 투자할 계획인데요. 이는 전년 대비 46% 증가한 규모입니다. 특히 아마존은 단독으로 1040억 달러의 자본 지출을 예상하고 있는데요. 이는 시장 예측치인 800억~850억 달러를 훌쩍 웃도는 수준입니다. 최근 도널드 트럼프 미국 대통령은 챗GPT 개발사 오픈AI, 오라클, 일본 소프트뱅크 등의 민간 투자를 활용한 5000억 달러 규모의 AI 인프라 구축 벤처 사업을 발표했는데요. 마이크로소프트와 엔비디아가 핵심 기술 파트너로 참여하게 됐죠. 투자자들의 불안감을 가중시킨 건 ‘매그니피센트 7’ 기업들의 지난해 4분기 성적표입니다. 메타를 제외한 대부분의 기업은 실적 발표 이후 주가 하락을 겪었는데요. 메타는 4분기 매출로 484억 달러, 주당순이익 8.02달러로 모두 시장의 예상치를 상회하며 주가가 최고치를 경신했습니다. 반면 테슬라는 4분기 매출과 주당순이익이 모두 예상에 미치지 못했으며, 연간 매출 증가율도 1%에 그쳤습니다. 다만 트럼프 대통령과 가까운 일론 머스크 최고경영자(CEO)의 영향력으로 주가는 지난 1년 동안 93% 올랐습니다. 마이크로소프트는 매출이 예상치를 소폭 상회했으나 클라우드 매출이 기대에 미치지 못해 주가가 떨어졌습니다. 지난 1년 동안 마이크로소프트의 주가는 1% 하락했죠. 애플도 매출과 주당순이익은 예상을 웃돌았으나 아이폰 판매량 부진으로 주가가 혼조세를 보였습니다. 알파벳은 4분기 주당순이익이 전망을 상회했으나 매출은 소폭 하회했으며, 올해 750억 달러 규모의 AI 투자 계획을 발표했습니다. 아마존은 4분기 실적이 양호했으나 올해 1분기 실적 전망이 투자자들에게 실망을 안겼죠. 딥시크 여파로 가장 큰 타격을 입은 엔비디아는 주가 폭락을 겪으며 하루 새 시가총액 5890억 달러가 증발하기도 했죠. 더욱 우려되는 점은 이들 기업의 약세가 전체 주식 시장에 미칠 영향입니다. 미국 금융 서비스 회사 퍼스트 트러스트에 따르면 미국 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 내 매그니피센트 7의 비중은 2020년 21.9%에서 2024년 30% 이상으로 급증해 사상 최고 수준으로 올라섰습니다. 투자기관 22V리서치의 제프 제이콥슨 전략가는 “현재까지 S&P500 지수가 매그니피센트 7의 약세에도 잘 버텨왔으나, 관세나 인플레이션 우려가 추가될 경우 훨씬 더 크게 하락할 수 있다”고 경고했습니다. 또한 “이들 종목에 대한 압박이 지속된다면 지수 상승에 ‘상한선’이 생길 가능성이 높다”고 덧붙였습니다.