세계의 인공지능(AI) 혁신을 이끌고 있는 미국 빅테크들이 AI 패권 경쟁과 안전성 확보 사이에서 규제의 딜레마에 빠졌다. 중국의 추격에 규제를 완화해 속도전을 벌여야 하지만, 그럴수록 해킹 등 악용 위협도 커질 수밖에 없어 각국의 고민이 깊어지고 있다. AFP통신에 따르면 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO) 등 미국의 AI 리더들은 1일(현지시간) 노스캐롤라이나주에서 열린 주요 20개국(G20) 기술장관 회의에서 AI 규제를 완화해야 한다고 입을 모았다. 머스크 CEO는 “혁신은 규제로부터 자유로워야 하고, 새로운 (기술은) ‘원칙적 불법’이 아닌 ‘원칙적 합법’으로 허용돼야 한다”고 밝혔다. 머스크 CEO는 유럽연합(EU)을 콕 집어 “EU에서는 통상 신기술이 원칙적으로 불법 취급을 받고 있어 발전 속도가 더디다”고 지적했다. 이어 “전력 부족 때문에 AI 주도권이 중국으로 넘어갈 수도 있다”며 위기감을 드러냈다. 마크 저커버그 메타 CEO도 “오픈웨이트(가중치 개방형) AI 모델을 규제해선 안 된다”고 주장했다. 이날 회의를 주도한 마이클 크라치오스 미 백악관 과학기술정책실장은 G20 대표들에게 ‘캐롤라이나 원칙’을 채택할 것을 촉구했다. 캐롤라이나 원칙은 AI에 대해 새 규제를 만드는 대신 기존 규제를 적용하기 어려운 특이 사례에만 해당되는 ‘핀셋 규칙’을 만드는 것이 골자다. 미국 정·재계가 국제 무대에서 힘을 합한 것은 AI를 둘러싼 미중 패권 경쟁이 격해지고 있기 때문이다. 미국 빅테크가 선점했던 세계 AI 시장은 최근 중국의 스타트업 문샷AI와 딥시크, 지푸AI 등이 바짝 추격하고 있다. 신미국안보센터(CNAS)는 “중국의 AI 경쟁력 향상이 ‘나머지 세계가 미국 기술 생태계 안에 머물러야 한다’는 트럼프 행정부의 긴박감을 높였다”고 분석했다. 폭주하는 AI 기술에 최소한의 안전장치가 필요하다는 반박도 적지 않다. 유엔의 ‘AI 독립 국제과학패널’은 지난 7월 “AI 역량이 과학계의 이해 능력과 정부의 적응 능력을 모두 앞지르고 있다”며 “AI 기술 발전 속도가 너무 빠르면 추후 AI 평가 능력이 부족한 국가들은 통제할 수 없는 기술에 의존하게 될 것”이라고 경고했다. 이 가운데 오픈AI가 차기 AI 모델 ‘아스트라’의 보안 등급을 ‘위험’으로 분류하면서 논란이 거세질 것으로 보인다. 오픈AI는 아스트라가 인간 개입 없이 다수의 핵심 시스템에서 미공개(제로데이) 취약점을 찾아 공격할 수 있다고 보고 보안 강화 조치에 나섰다. 앞서 지난 7월에는 오픈AI의 미공개 AI 모델들이 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스를 무단 해킹하기도 했다. 이에 오픈AI는 에이전트의 행동 추론 과정을 분석하고 잠재적으로 위험한 행동을 감지하면 에이전트를 중지시키는 시스템을 도입할 예정이다.

2027학년도 대학수학능력시험(수능) 9월 모의평가 영어 영역이 최근의 경향성보다 쉽게 출제되면서 연달아 제기된 ‘불영어’ 논란을 해소했다. 국어와 수학 영역은 지난 6월 모의평가보다는 다소 어렵게 출제된 것으로 분석됐다. EBS 대표 영어 강사인 김예령 대원외고 교사는 2일 정부세종청사에서 열린 수능 9월 모의평가(모평) 영어영역 출제경향 브리핑에서 “작년 수능과 올해 6월 모평보다 쉽게 출제된 것으로 보인다”고 말했다. 작년 수능에 출제되지 않은 신유형은 없었고, 전체적으로 변별력을 확보했다는 설명이다. 이번 시험에서 중·상위권 학생들의 성적을 가를 문항으로는 21번(함축의미 추론), 33·34번(빈칸 추론), 37번(글의 순서), 39번(문장 삽입) 등이 꼽혔다. 총 45문항 중 25문항(55.6%)이 EBS와 연계됐다. 지난해 수능 영어 영역은 역대급으로 어렵게 출제돼 ‘불수능’이라는 오명을 얻었다. 지난 6월 모평 역시 까다로운 문항들이 많아 난이도 조절에 실패했다는 비판을 다시금 받았다. 작년 수능에서 영어 1등급(원점수 90점 이상)을 받은 수험생 비율은 3.11%, 6월 모평의 1등급 비율은 4.13%였다. 상대평가로 치러지는 영역의 1등급 비율이 4% 안팎이라는 점을 고려하면 절대평가 전환의 취지와 맞지 않는다는 지적이 나왔다. 다만 이번엔 1등급 비율이 대폭 늘어날 것으로 전망돼 ‘상위권 변별력 확보’ 실패라는 비판에 직면할 수 있다. 임성호 종로학원 대표는 “상당히 쉽게 출제됐다”면서 “1등급 비율이 약 18~19%대까지 올라갈 것으로 예상된다”고 말했다. 남윤곤 메가스터디교육 입시전략연구소장은 “33·34번 문항의 경우 은유와 비유를 통해 정답을 간접적으로 보여주는 방식으로 나와 상위권을 변별할 수 있는 고난도로 출제됐다”고 분석했다. 반면 국어 영역의 경우 지난 6월 모평보다는 어렵게, 지난해 수능보다는 다소 쉽게 출제됐다는 분석이 주를 이뤘다. EBS 국어 대표 강사인 한병훈 충남 예산여고 교사는 이날 국어 영역 브리핑에서 “전반적 난이도는 작년 9월 모평과 유사하고, 지난 6월 모평보다 어렵게 출제됐다”면서 “교육과정에서 벗어나 과도한 추론을 요구하는 킬러 문항은 확실히 없었다”고 평가했다. 다만 표준점수 최고점이 147점으로 어렵게 출제됐던 지난해 수능보단 수험생 체감 난이도가 낮았을 것으로 분석된다. 변별력 높은 문항으로는 독서에서 8번과 13번, 문학에서 24번과 31번, 언어와 매체에서 39번 등이 꼽혔다. 특히 8번은 ‘종 차별주의’를 소재로 다양한 관점을 이해해야 해 난이도가 높았다. EBS 연계 문항은 총 23개(51.1%)였다. 임 대표는 “변별력을 확보할 수 있을 정도로 적절한 난이도”라면서 “쉽게 출제된 6월 모의평가보다는 어렵고 지난해 본수능보다는 비슷하거나 다소 쉽게 출제됐다”고 말했다. 메가스터디, 대성학원, 진학사도 같은 평가를 내놓았다. 수학은 지난 6월 모평보다는 어렵고, 지난해 수능과 비슷한 수준이었다는 평가가 나왔다. EBS 수학 대표 강사인 남치열 백석고 교사는 수학 영역 브리핑에서 “작년 9월 모평 및 수능과 비슷한 수준으로 출제됐다”면서 “중위권과 상위권을 모두 변별할 수 있는 문항을 출제하기 위해 노력한 것으로 분석된다”고 밝혔다. 수능에서 수학 표준점수 최고점은 139점으로 역대 가장 낮았다. 초고난도 문항으로 22번, 중상위권 변별 문항으로는 13번이 꼽혔다. 22번은 지수함수와 로그함수의 그래프와 성질을 이용해 문제를 해결하는 문항, 13번은 곡선으로 둘러싸인 도형의 넓이를 구하는 문항이었다. EBS 연계율은 50%로, 공통과목인 수학Ⅰ에서 5문항, 수학Ⅱ에서 6문항씩 총 11문항이 연계됐다. 선택과목인 확률과통계, 미적분, 기하에서는 4문항씩 연계 출제됐다. 임 대표는 “6월 평가원 모의고사보다 어렵고 지난해 본수능과는 비슷하거나 다소 쉽게 출제됐다”면서 “상위권에서도 변별력을 확보할 수 있는 적절한 난이도”라고 평가했다. 남 소장은 “올해 6월 모의평가뿐 아니라 작년 수능보다도 어렵게 출제됐다”고 봤다. 김원중 대성학원 입시전략실장은 “공통과목은 절대적 난도가 매우 높은 편은 아니었으나, 6월 모평에 비해 상대적으로 어렵게 출제돼 공통과목에 약점이 있는 학생들에게는 부담이 컸을 것”이라고 말했다. 오는 7일부터 수시 원서접수가 시작되는 가운데 이번 대입은 변수가 많아 수험생들의 셈법도 복잡해질 예정이다. 올해 수능을 마지막으로 선택과목이 사라지는 등 2028학년도를 기점으로 대입이 격변하면서 이번 수능에 N수생들이 몰릴 전망이다. 특히 9월 모평에 응시하지 않은 반수생들이 실제 수능에선 약 8만명 정도 유입될 것이라는 전망도 나온다. 또한 지역의사제 도입으로 상위권 N수생이 상당수 유입될 것으로 보인다.

과학자들은 이미 6000개가 넘는 외계 행성을 발견했고 이 숫자는 지금도 빠르게 늘어나고 있다. 특히 지난달 30일(현지시간) 발사에 성공한 ‘낸시 그레이스 로만 우주 망원경’이 내년 초부터 본격 관측을 시작하면 이 숫자는 더 빠르게 늘어날 예정이다. 로만 우주 망원경은 대선배인 허블 우주 망원경과 비슷한 2.4m 지름의 주경을 지닌 우주 망원경이다. 하지만 3억 화소의 가시광, 근적외선 카메라인 광시야 관측 장비(WFI)를 지녀 한 번에 100배나 많은 시야를 제공한다. 덕분에 수많은 별의 밝기 변화를 정확하게 관측할 수 있다. 이를 통해 기대할 수 있는 외계 행성 포착 방법은 ‘미세 중력 렌즈 효과’다. 이는 행성급의 작은 천체가 별빛을 휘게 하는 효과를 측정해 숨은 외계 행성을 찾아내는 것으로 기존의 방식과 달리 멀리 떨어진 외계 행성이나 떠돌이 외계 행성을 찾아낼 수 있다. 미세 중력 렌즈 효과는 물론 다른 망원경도 관측할 수 있다. 하지만 로만 우주 망원경의 압도적인 광시야 관측 능력을 이용해 은하 중심의 수많은 별을 지속적으로 관측하면 수많은 미세 중력 렌즈를 발견할 수 있다. 덕분에 화성보다 작은 행성이나 별에서 멀리 떨어진 행성, 그리고 별 주변을 돌지 않고 우주를 방랑하는 떠돌이 행성까지 포함해 수천 개의 새로운 행성을 발견할 것으로 예상된다. 하지만 로만 우주 망원경의 진가는 이렇게 찾아낸 외계 행성을 직접 관측한다는 점에 있다. 독일 막스 플랑크 천문학 연구소가 개발한 ‘코로나그래프 장치’(CGI)는 이제까지 만들어진 가장 정교한 광학 장비로 목성급 외계 행성의 빛을 직접 포착해 지금까지 베일에 가려져 있던 외계 행성의 비밀을 직접 풀어낼 로만 우주 망원경의 비밀 무기다. 코로나그래프는 기본적으로 태양 같은 밝은 별을 가려서 주변의 코로나 같은 구조를 보는 장치다. 현재 지상 망원경에도 코로나그래프 장치가 설치되어 별 주변에 있는 어두운 동반성을 확인하는 데 사용된다. 그런데 외계 행성의 경우 별보다 너무 어두워 코로나그래프를 사용해도 직접 관측이 쉽지 않다. 예를 들어 목성의 경우 태양보다 10억 배 어둡다. 로만 우주 망원경의 코로나그래프는 이렇게 극도로 어두운 행성을 아주 먼 거리에서 관측하기 위해 개발됐다. 이를 위해서는 정확히 중앙의 별만 가리고 행성은 가리지 않는 정확도가 필요하다. 막스 플랑크 연구팀이 개발한 정밀 정렬 시스템(PAM)은 독일 하이델베르크에서 미국 로스앤젤레스에 있는 사람을 보는 각도와 비슷한 수준의 정밀도를 지니고 있다. 그리고 적응 광학(Adaptive Optics) 및 실시간 자가 보정 시스템을 이용해 망원경 내에서 발생하는 극도로 미세한 왜곡도 보정해 희미한 행성의 빛을 정확히 포착한다. 앞서 발사된 제임스 웹 우주 망원경도 외계 행성을 직접 포착하기는 어려워서 별빛이 대기를 통과할 때를 이용해 대기 성분을 간접 측정했다. 반면 로만 망원경은 차갑고 성숙한 목성형 행성의 반사광을 직접 포착할 수 있다. 따라서 제임스 웹의 관측을 보완하고, 가스 행성의 실제 모습을 더 생생하게 보여줄 것으로 기대된다. 다만 로만 우주 망원경의 강력한 코로나그래프로도 지구 크기의 외계 행성의 빛을 직접 포착할 순 없다. 이를 위해서 나사는 차세대 우주 망원경인 거주 가능 세계 관측소(HWO)를 구상하고 있다. HWO는 제임스 웹 우주 망원경과 비슷한 6m 지름의 주경을 지닌 우주 망원경으로 코로나그래프를 이용해서 지구 크기의 외계 행성을 직접 탐사한다. 로만 우주 망원경은 HWO의 중요한 기술적 토대가 될 것이다. 지금까지 과학자들은 외계 행성을 찾아냈어도 그 특징에 대해서는 주로 간접적인 정보에 의존해서 추론할 수밖에 없었다. 이런 점에서 로만 우주 망원경은 외계 행성 연구를 다음 단계로 끌어올릴 차세대 망원경으로 주목받고 있다. 앞으로 그 활약이 기대된다.

미국 캘리포니아주의 부촌에서 희소 소아암 발병 사례가 잇따른 가운데 해당 지역에 건물을 짓지 말라는 경고가 담긴 20여년 전 문서가 발견됐다. 캘리포니아 포스트 등에 따르면 캘리포니아주 오렌지 카운티의 라데라 랜치에서는 2013~2024년 10여년간 최소 6건의 ‘유잉 육종’(Ewing sarcoma) 사례가 진단됐다. 유잉 육종은 주로 소아나 청소년의 뼈 또는 뼈를 둘러싼 근육 등 연부조직에 발생하는 희소암이다. 미국암학회에 따르면 유잉 육종은 미국 내에서도 연간 200~240명 정도만 진단받을 정도로 드문 암이다. 라데라 랜치는 오렌지 카운티 남부에 조성된 계획도시로 주민 소득 수준과 초·중·고교 학군이 우수한 지역으로 평가받는 신흥 부촌이다. 이 지역에서 유잉 육종을 진단받은 사례 6건 중 브로디 매티슨은 약 1년간의 투병 끝에 지난 3월 숨졌다. 매티슨의 암 사망 직후 그의 가족은 라데라 랜치에서 유잉 육종 진단을 받은 세 가족으로부터 연락을 받았다. 이에 이들 가족은 같은 지역에서 희소암 진단 사례가 여러 건 나온 것을 이상하게 여기게 됐다. 이들은 페이스북 그룹에 글을 올려 가족 중 암 진단자가 있는지 알려 달라고 요청했는데, 곧 제보가 수십건 쏟아졌다. 브로디의 어머니 메건 매티슨은 “이 도시 인구가 약 2만 5000명이고, 그중 페이스북 그룹에 몇천명이 들어왔을 뿐인데 62건의 응답을 받았다”면서 “어떤 사람은 자기가 사는 동네 한 곳에만 뇌종양 환자가 3명이라고 전했다”고 말했다. 주민들은 반려동물의 암 발생도 비정상적으로 많은 것 같다고 전했다. 이들 제보가 독립적으로 증명되지 않았고, 암 발병 지역이라고 입증되지 않았지만, 주민 상당수가 정밀 조사가 필요하다고 확신하기엔 충분한 수준이라는 것이 주민들의 여론이다. 당초 주민들은 라데라 랜치의 학교 부지에서 농약이나 제초제를 과다하게 사용한 영향이 아닌지 의심했다. 그러던 중 또 다른 종류의 희소암 등의 진단 사례도 보고됐다. 활막육종 등 기타 희소암 진단 사례 6건이 추가된 것이다. 한편에서는 이 지역이 과거 유정 매립지라는 점에 주목하고 있다. 캘리포니아 포스트가 입수한 캘리포니아주 자연자원보전국 문서에 이 지역과 관련해 의미심장한 ‘경고’ 문구가 담겨 있었다. 2002년 2월 26일 이 지역에 있던 유정이 밀봉돼 매립될 당시 주 석유가스감독관의 결재를 받은 이 문서에는 엔지니어 플로이드 리슨이 “이 유정은 추가적인 검토 없이 그 위에 건설이 이뤄져선 안 된다”고 손글씨로 적은 메모가 있었다. 다만 왜 유정 매립지 위에 건설이 이뤄져선 안 되는지, 또 ‘추가적인 검토’가 실제로 이뤄졌는지는 밝혀지지 않았다. 별도의 메모에는 그 문장을 화살표로 가리키며 “최종 서한에 넣을 것”이라고 덧붙여져 있었다. 당시 이 문서 결재자 중 한명인 석유가스감독관 대행 케네스 헨더슨은 로스앤젤레스 타임스(LA 타임스)와의 짧은 인터뷰에서 왜 그 문구가 문서에 적혔는지 기억나지 않는다면서도 “유정 밀봉이 현행 기준에 미치지 못했을 수 있다”는 추측을 내놨다. 자연자원보전국은 LA 타임스에 해당 메모가 ‘사무적 오류’였을 수 있다고 밝혔지만, 왜 굳이 “최종 서한에 넣을 것”이라는 추가 메모가 있었는지에 대해서는 답하지 않았다. 다만 폐유정이 라데라 랜치의 유잉 육종 사례를 유발했다는 연관성은 입증되지 않았다. 학계에서는 유잉 육종 발병의 유전적 메커니즘은 일부 밝혔지만, 역학적 발병 원인에 대해서는 정확히 알지 못한다. 그러나 UC 어바인 환경보건격차연구센터의 캐런 링컨 소장은 해당 메모 내용을 그냥 넘겨선 안 된다고 말했다. 링컨 소장은 “해당 메모가 유정의 위험성을 경고했다고 단정할 순 없지만, 저라면 그 가능성을 무시하지도 않을 것”이라며 “엔지니어가 폐유정 위에 건축하는 문제를 구체적으로 제기했다면, 그 우려가 무엇이었는지, 그리고 주택이 그 위에 주변에 지어지기 전에 우려가 해소됐는지 묻는 것은 합리적인 문제 제기”라고 지적했다. 이어 “유정의 상태나 밀봉 방식, 밀봉에 쓰인 재료, 또는 가스나 다른 물질이 유정을 통해 주변으로 이동할 가능성에 대한 우려가 있었을 수 있다”면서 “결론을 내리기 전에 해당 유정에 관한 기록을 검토해야 한다”고 주장했다. 그는 폐유정이 적절히 밀봉되지 않았거나 시간이 지나 밀봉이 약화했을 경우 지하의 가스나 다른 물질이 지표로 이동하는 경로가 될 수 있다고 설명했다. 유정 이력과 주변 생산 이력에 따라 잠재 오염물질에는 메탄, 탄화수소, 벤젠, 기타 휘발성 유기화합물이 포함될 수 있다는 것이 링컨 소장의 설명이다. 이 중 일부는 건강상 심각한 문제를 일으킬 수 있는, 또는 그러한 영향이 의심되는 발암 물질이다. 잠재적 노출 경로에는 실외·실내 공기, 토양가스, 지하수 등이 될 수 있다. 다만 실제 유출이 있다 하더라도 그것이 곧 유잉 육종과 직접적으로 연관되는지 여부는 별도로 확인돼야 할 문제다. 라데라 랜치는 과거 목장의 일부였던 땅에 1990년대 후반부터 주거구역이 조성되기 시작했다. 현재 주민들이 주로 거주하는 단지는 1997년 8100채의 주택을 짓는 개발사업에 따라 조성됐다. 1999년 첫 주택이 분양됐고, 2000년대 초 공사가 진행되면서 옛 유정들이 폐공됐다. 캘리포니아주 지질에너지관리국(CalGEM)은 일반적으로 밀봉된 유정 위에 건물을 짓지 말 것을 권고하고 있다. 당국이 유정에 접근할 수 있도록 해야 한다는 점과 더불어 누출 위험을 줄이기 위해서다. 당국은 현행 기준에 맞춰 밀봉된 유정은 누출 가능성이 낮지만 100% 보장할 순 없다고 밝히고 있다. 캘리포니아 남부의 유잉 육종 사례를 조사한 UCLA 연구는 진단 사례가 이례적으로 집중된 지리적 구역을 확인했으며, 환경적 위험요인에 대한 추가 조사가 필요하다고 밝혔다. 다만 연구진은 “인과관계는 추론할 수 없다”고 신중을 기했다.

- LLM 라우터, 하나의 API로 220여 개 AI 모델 통합 운용- 솔라 프로 4 추가…오는 9월 11일까지 이용료 90% 할인 글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24(대표 이재석)가 자사 인공지능(AI) 운용 인프라 ‘LLM 라우터(LLM Router)’에 국내 AI 기업 업스테이지의 최신 대규모언어모델 ‘솔라 프로 4(Solar Pro 4)’를 새롭게 탑재했다고 밝혔다. 이와 함께 서비스 도입을 기념하는 이용료 할인 혜택도 제공한다. 이번 프로모션은 오는 9월 11일까지 진행된다. 행사 기간 동안 LLM 라우터 이용자는 별도의 신청이나 등록 절차 없이 솔라 프로 4를 90% 할인된 가격에 이용할 수 있다. 이번에 추가된 솔라 프로 4는 실제 업무 환경에서 AI 에이전트 활용에 최적화된 모델이다. 긴 문서 분석과 터미널 작업, 여러 단계의 도구 호출이 필요한 복합 업무에 활용할 수 있으며, 계약서·보고서·데이터 파일 여러 개를 한 세션에서 함께 다루는 작업도 지원한다. 이용자는 LLM 라우터를 통해 별도 개발이나 설정 변경 없이 사용 중인 API 엔드포인트를 그대로 유지한 채 솔라 프로 4를 이용할 수 있다. 카페24 LLM 라우터는 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 220여 개 AI 모델을 하나의 API로 통합해 이용할 수 있는 서비스다. 이용자가 입력한 요청의 작업 유형을 분석해 코딩·추론·번역·창작 등에 적합한 AI 모델을 자동 연결하며, 사용할 모델 범위를 미리 지정하면 그 안에서만 모델을 선택하도록 설정할 수 있다. 새로운 모델을 도입하거나 기존 모델을 교체할 때도 별도 연동 부담 없이 하나의 환경에서 유연하게 대응할 수 있다. 비용, 속도, 처리량 등 이용자가 설정한 기준에 따라 동일 모델을 제공하는 AI 서비스 제공사 중 적합한 곳으로 자동 연결하는 기능도 갖췄다. 특정 모델이 응답하지 않으면 사전에 설정한 대체 모델이 요청을 이어받아 작업 연속성을 높인다. 이용자는 실시간 대시보드에서 요청 수, 비용, 토큰 사용량, 모델별 성공·실패 비율 등을 한눈에 확인할 수 있다. 카페24는 앞으로도 LLM 라우터의 지원 모델과 AI 서비스 제공사 범위를 지속 확대할 계획이다. 빠르게 등장하는 신규 AI 모델을 고객이 신속하게 활용하고, 업무 목적과 비용·성능 조건에 맞는 모델을 유연하게 선택·운영할 수 있는 환경을 강화한다는 방침이다. 카페24 관계자는 “AI 모델이 빠르게 늘어나는 환경에서 고객이 목적에 맞는 모델을 손쉽게 도입하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 솔라 프로 4 추가와 프로모션을 통해 고객의 AI 활용 선택지를 더욱 넓혀 나가겠다”고 말했다.

EV·자율주행·민군엑스포 동시 개최기아·KGM·볼보 등 다양한 차종 전시에이투지·SWM, 로보택시 기술 선봬 미래 모빌리티의 최신 핵심 기술을 한자리에서 둘러볼 수 있는 ‘2026 퓨처 모빌리티 위크’가 25일 서울 강남구 코엑스에서 막을 올렸다. 전기차 경쟁이 ‘얼마나 멀리 달리느냐’를 넘어 ‘얼마나 스스로 판단하느냐’로 확장되고, 인공지능(AI)이 복잡한 도로 상황을 이해·추론하는 자율주행 기술도 진화하고 있음을 볼 수 있다. 이번 행사는 전기차 전문 전시회인 ‘EV트렌드코리아 2026’과 ‘2026 자율주행모빌리티산업전(AME 2026)’, 드론과 방산 로봇 기술을 아우르는 ‘2026 무인이동체 X 민군협력 엑스포’까지 역대 최대 규모로 꾸려졌다. EV트렌드코리아에서 두드러진 변화는 전기차의 ‘외연 확대’다. 기아는 소형 전기 스포츠유틸리티차량(SUV) ‘EV3’, 패밀리 전기 SUV ‘EV5’와 함께 7인승 목적기반차량(PBV)인 ‘PV5 패신저’를 전시하며 일상과 레저, 비즈니스 등 다양한 활용성을 강조했다. 전기차의 범위는 차종뿐 아니라 동력원에서도 넓어졌다. KG모빌리티(KGM)는 도심 주행 시 최대 94%까지 전기차 모드로 주행할 수 있는 SUV ‘액티언 하이브리드’를 비롯해 리튬인산철(LFP) 배터리를 적용한 전기 SUV ‘토레스 EVX’를 선보였고, 전기차의 장점에 픽업의 적재·활용성을 더한 전기 픽업 ‘무쏘 EV’도 제시했다. 전기차 자체의 경쟁도 배터리와 주행거리만으로 설명하기 어려워지고 있다. 볼보자동차는 엔비디아·퀄컴과 공동 개발한 지능형 플랫폼 ‘휴긴 코어’를 적용해 무선 업데이트를 지원하는 플래그십 전기 세단 ‘ES90’으로 소프트웨어중심 차량(SDV) 경쟁력을 강조했다. BYD는 순수 전기 SUV ‘아토3 플러스’와 독자 플러그인 하이브리드(PHEV) 기술을 적용한 중형 SUV ‘씨라이언 6 DM-i’를 전시하는 등 경쟁 영역은 차량의 용도와 소프트웨어 경험까지로 넓어지고 있다. 올해로 3회째를 맞은 AME에선 자동차의 ‘두뇌’를 바꾸는 AI 경쟁이 두드러졌고, 피지컬 AI와 E2E(엔드투엔드) 자율주행이 핵심 기술로 떠올랐다. 오토노머스에이투지는 레벨4 자율주행 셔틀 ‘로이’와 글로벌 시장을 겨냥한 로보택시 솔루션을 공개했다. 라이드플럭스는 무인 자율주행차와 간선 물류용 화물트럭 AI 소프트웨어를, SWM은 서울 강남 도심을 실제로 달리는 로보택시 기술을 각각 선보였다. 마르코 파보네 미국 스탠퍼드대 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터는 기조연설에서 엔비디아의 추론 기반 피지컬 AI 파운데이션 모델 ‘알파마요’를 거론하며 “자율주행을 넘어 휴머노이드, 사족보행 로봇까지 폭넓게 적용될 것”이라고 강조했다. 알파마요는 광범위하고 다양한 데이터로 학습해 복잡한 상황을 추론하고 스스로 행동하도록 설계된 피지컬 AI 모델이다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

국내 연구진이 인간 의사처럼 질병을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다. 고려대 전기전자공학부, 가톨릭대 의대 임상병리학과 공동 연구팀은 단순히 질병이 발생한 부위인 병변 탐지를 넘어 실제 병리과 의사처럼 단계적 추론을 거쳐 위암을 정확하게 진단하는 AI 모델 ‘AUGUST’를 개발했다고 23일 밝혔다. 이 연구 결과는 헬스케어 분야 국제 학술지 ‘npj 디지털 메디슨’에 실렸다. 디지털 병리 분야의 AI는 글자, 사진 등 다양한 형태의 데이터를 한꺼번에 학습해서 여러 가지 일을 두루 시킬 수 있는 대형 AI인 ‘다중모달 파운데이션 모델’로 진화하고 있다. 문제는 앞선 진단 결과를 바탕으로 다음 세부 진단을 이어가는 실제 의사들의 진단 추론 과정을 수행하지 못해 임상 현장 도입이 쉽지 않았다. 특히 위장관 병리 진단과 같은 복잡한 영역은 종양 유무 같은 상위 진단 결과에 따라 악성도 평가를 포함한 하위 진단이 결정되는 엄격한 의존성을 가진다. 기존 AI는 진단 작업을 개별적이고 독립된 것으로 취급해 진단의 논리적 연결성을 훼손하는 한계가 있었다. 그러나 연구팀이 개발한 AUGUST는 병리 전문의의 단계적 추론 과정을 그대로 모방하도록 설계돼 단순히 이미지만을 보고 최종 정답을 내놓는 대신 이전 진단 소견을 조건으로 해 다음 단계에 필요한 맞춤형 질문을 반복적으로 만들어 낸다. 이를 통해 병리 조직 검체 전체를 디지털 파일로 변환한 초고해상도 의료 영상 데이터인 ‘전체 슬라이드 이미지’(WSI)를 문맥에 맞게 분석하고 임상적으로 타당한 경로 내에서만 답변을 도출하도록 제한해 진단의 신뢰성을 확보했다. 연구팀은 가톨릭대 의정부성모병원에서 2014년부터 2023년까지 10년 동안 수집한 6913장의 위장관 WSI와 2만 7069개의 질의응답 쌍을 활용해 모델을 학습시켰다. 그 다음 학습 데이터를 포함해 총 2만 3000장 이상의 WSI를 대상으로 검증했다. 그 결과 AUGUST는 현재 의료 AI 분야에서 세계 최고 수준으로 꼽히는 비전-언어 모델과 다중 인스턴스 학습 알고리즘을 모두 뛰어넘는 정확도와 일관성을 보였다. 교신저자인 곽진태(사진) 고려대 교수는 “이번에 개발한 AUGUST 모델은 단순히 최종 결과만 제시하는 것을 넘어 실제 병리과 의사가 생각하는 논리적 흐름을 단계별 질의응답 형태로 보여주는 인공지능”이라며 “향후 실제 현장에서 병리 전문의들의 의사결정을 돕고 진단 정확도와 안정성을 높여주는 보조 도구로 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

애피어(Appier)가 에이전틱 AI 시스템의 신뢰성을 개선하기 위한 ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’ 연구 성과를 공개했다고 21일 밝혔다. 애피어 AI 리서치팀은 거대언어모델(LLM)과 에이전틱 AI의 신뢰성 검증을 중심으로 연구개발 역량을 집중하고 있다. 애피어는 “답할 것인가, 거절할 것인가, 추측할 것인가? 언어모델의 리스크 인지 의사결정”이라는 제목의 논문을 통해 복합적인 위험 조건에서 LLM이 내리는 판단을 정량적으로 측정하는 평가 체계를 제안했다. 이번 연구는 고위험 비즈니스 시나리오에서 모델의 의사결정 안정성을 높일 수 있는 구조화된 방법론을 담고 있다. 해당 연구는 기업 환경에서 에이전틱 AI를 도입할 때 핵심 과제로 꼽히는 ‘자율적 AI 의사결정의 신뢰성 확보’를 다룬다. 애피어는 이를 통해 AI 기술 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에, 에이전틱 AI 생태계 전반에도 실질적인 기술적 인사이트를 제공한다. 기업들의 AI 활용이 자율형 AI 에이전트로 진화해 가면서, 신뢰성은 도입을 결정하는 핵심 장벽으로 떠오르고 있다. 2025년 맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면 기업의 62%가 이미 AI 에이전트 도입을 시작했지만 ‘부정확성’은 여전히 엔터프라이즈 AI 도입 시 가장 많이 언급되는 리스크다. 애피어는 AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업으로서 최첨단 연구 결과를 실제 기업 환경에서 활용할 수 있는 방법론과 제품 기능으로 구현하고 있다. 본 연구는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 크게 우려하는 ‘AI 환각’과 ‘의사결정 신뢰성’을 집중적으로 다룬다. 연구진은 이를 해결하기 위해 다양한 리스크 조건에서 LLM의 판단을 정량적으로 평가하는 ‘리스크 인지 의사결정(Risk-Aware Decision-Making)’ 프레임워크를 제안했으며, 이를 통해 엔터프라이즈 AI 도입에 필요한 거버넌스 기반을 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 기존의 LLM 평가 방식은 주로 답변의 정답 여부를 기준으로 성능을 판단해 왔다. 그러나 실제 기업 환경에서는 오답에 따른 비용과 답변 거부에 따른 가치가 확연히 다르다. 본 연구에서 애피어는 이런 판단을 정량적으로 평가할 수 있도록 정답에 대한 보상, 오답에 대한 페널티, 답변 거부 비용 등 구조화된 리스크 파라미터(매개변수)를 도입해 다양한 시나리오를 시뮬레이션했다. 이 프레임워크에서 모델은 답변을 생성하기 전 자신의 수행 능력과 확신 수준, 리스크 조건을 종합적으로 고려해 답변, 거부, 추측 중 하나를 선택하도록 설계된다. 이후 모델이 기대 보상을 얼마나 극대화했는지를 기준으로 의사결정의 질을 평가해, 실제 기업 환경에 보다 가까운 조건에서 전략적 판단 능력을 측정할 수 있다. 리스크 인지 의사결정 프레임워크를 적용한 결과, 다수의 선도적 LLM은 리스크 시나리오 전반에서 일관된 판단을 내리지 못하는 것으로 나타났다. 예를 들어 고위험 환경에서 모델들은 잠재적 손실이 있음에도 불구하고 과도하게 추측하는 경향을 보였으며, 저위험 환경에서는 지나치게 보수적으로 작동해 답변을 과하게 거부하는 경향을 보였다. 이러한 비일관성은 기업 환경에서 AI 시스템의 자율성과 안전성을 동시에 저해할 수 있다. 연구진은 이를 단순한 지식 부족이 아니라, 모델이 여러 역량을 하나의 안정적인 의사결정 전략으로 통합하는 데 어려움을 겪기 때문이라고 분석했다. 애피어는 이 문제를 해결하기 위해 의사결정 과정을 세 단계로 나누는 ‘스킬 분해’ 접근법을 제안했다. 먼저 ▲과업 실행 단계에서 문제를 해결해 초기 답변을 생성한다. 이어 ▲확신도 추정 단계에서는 해당 답변에 대한 확신 수준을 평가한다. 마지막으로 ▲기대 가치 추론 단계에서는 리스크 조건에서의 결과를 기반으로 기대값을 추론한다. 이러한 구조화된 추론 과정을 거치면 모델은 답변을 제시하는 것과 거부하는 것 중 어느 선택이 더 적절한지 판단할 수 있다. 이 접근 방식은 모델이 다양한 역량을 효과적으로 통합하도록 하며, 특히 고위험 환경에서도 보다 합리적이고 안정적인 의사결정을 가능하게 한다. 이는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하기 위한 실질적인 접근법으로 활용될 수 있다. 치한 위(Chih-Han Yu) 애피어 CEO 겸 공동창업자는 “에이전틱 AI가 기업의 핵심 업무에 도입되기 위해서는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라, 자율적 의사결정의 신뢰도를 높이는 것이 중요하다”라며, “애피어는 AI를 중심으로 제품을 구축해 왔으며, 세계적 수준의 연구에도 지속적으로 투자해 왔다. LLM의 리스크 인지 능력을 수치화된 방법론으로 구현한 이번 연구는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI의 기반을 강화하고, 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 가치와 ROI로 연결되도록 지원할 것”이라고 말했다. 본 연구 결과는 애드(Ad) 클라우드, 개인화 클라우드, 데이터 클라우드 등 애피어의 에이전틱 AI 기반 플랫폼에 통합되어 기업들이 보다 신뢰 가능하고 안정적인 방식으로 자율형 워크플로를 고도화할 수 있도록 지원하고 있다. 애피어는 앞으로도 강력한 AI 연구 역량과 독자적인 데이터 자산, 깊이 있는 산업 전문성을 바탕으로 에이전틱 AI 기술 혁신을 지속적으로 추진하고, 기업들이 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 AI 기반 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원할 계획이다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

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.

SK하이닉스가 일본 낸드플래시 업체 키옥시아의 사실상 최대주주 지위에 올라섰다. 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선도하는 SK하이닉스가 낸드와 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)까지 사업 영역을 넓혀온 가운데, AI 메모리 사업의 다음 축에도 관심이 쏠린다. 11일 일본 전자공시시스템에 따르면 도시바가 키옥시아 지분을 추가 매각하면서 베인캐피털 산하 특수목적법인(SPC) ‘BCPE 판게이아 케이만2’가 단일 최대주주로 올라섰다. SK하이닉스는 전환사채(CB) 형태로 이 법인에 투자해 의결권을 확보할 수 있는 권리를 갖고 있다. 다만 현재 키옥시아에 직접 의결권을 행사하는 것은 아니며, CB를 주식으로 전환하려면 각국 경쟁당국의 승인 등이 필요하다. 키옥시아 투자는 SK하이닉스가 낸드 경쟁력을 보강하던 과정에서 시작됐다. SK하이닉스는 2017년 베인캐피털이 주도한 도시바메모리 인수 컨소시엄에 참여해 이듬해 3950억엔(당시 약 4조원)을 투자했다. 미국 원전 사업 손실로 도시바가 핵심 자산인 메모리 사업을 매각하자, D램에 비해 상대적으로 약했던 낸드 사업을 키울 기회로 판단한 것이다. 이후에는 낸드 사업을 직접 확대하는 데 속도를 냈다. 2020년 90억 달러를 들여 인텔의 낸드와 기업용 SSD 사업을 인수해 솔리다임을 출범시켰고, 올해는 솔리다임을 재편해 미국에 AI 솔루션 전문 회사를 세우고 최대 100억 달러를 투자하기로 했다. 모바일 중심이던 낸드 사업에 데이터센터용 SSD 경쟁력을 더한 데 이어 AI 인프라용 스토리지와 솔루션으로 범위를 넓히는 흐름이다. AI 시장이 학습에서 추론으로 확산하면서 낸드와 기업용 SSD의 중요성도 커지고 있다. AI 학습에선 GPU에 데이터를 빠르게 공급하는 HBM이 핵심이지만, 대규모 추론에는 방대한 데이터를 저장하고 불러오는 낸드가 필요하다. SK하이닉스가 키옥시아에 장기 투자하고 솔리다임을 인수한 데 이어 최근 샌디스크와 낸드 기반 HBF(고대역폭플래시) 표준 개발에 나선 것도 이런 수요에 대응하기 위해서다. 

단순한 GPU 물량 확보가 곧 기업의 AI 인프라 경쟁력으로 직결되지는 않는다. 이제는 한정된 자원 속에서 추론 효율성을 극대화하고 비용 대비 성능을 최적화하는 역량이 핵심 성공 요인으로 부상하고 있다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’에서 AI 인프라에 대한 고객의 관심이 GPU 확보에서 추론 성능과 운영 효율로 이동하고 있음을 확인했다고 7일 밝혔다. 지난 7월 28일 서울 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’에는 공공기관, 금융사, 제조·통신 대기업, IT 서비스 기업 등의 IT 관계자 2,000명 이상이 참석했다. 행사에서는 기업과 공공기관의 AI 인프라 구축·운영 과제를 중심으로 상담과 기술 논의가 이어졌다. GPU 자원 배분과 응답 지연 개선, 복잡한 추론 환경의 효과적인 운영 방안에 대한 문의가 집중됐으며, 기존 자원을 활용해 추론 성능과 운영 안정성을 높이려는 수요가 공통적으로 나타났다. 오케스트로는 현장의 목소리를 종합한 결과, AI 인프라 경쟁력의 척도가 단순한 GPU 확보량을 넘어 실제 운영 성과로 진화하고 있다고 분석했다. 특히 처리 속도와 성능을 극대화하는 동시에, 운영 비용과 복잡성을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 핵심 평가 기준으로 떠올랐다는 설명이다. 이러한 흐름은 ‘OPUS 2026’ 이후 기업·공공기관 IT 종사자 1703명을 대상으로 진행한 조사에서도 확인됐다. 조사 결과, AI 인프라 또는 추론 환경을 운영할 때 가장 큰 부담으로 GPU 서버 비용(36.9%)과 AI 인프라 전문 인력 부족(36.5%)이 꼽혔다. AI 인프라 구축·운영 경험이 부족하다는 응답도 22.2%를 차지했다. AI 추론 플랫폼을 선택할 때는 추론 성능과 응답 속도(20.2%), GPU 활용률과 비용 효율(19.2%), 기존 인프라 및 클라우드 환경과의 연계성(16.7%)을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 하드웨어 확보에서 소프트웨어 기반의 운영 효율화로 이동하고 있음을 보여준다. 기업과 공공기관은 보유 자원의 활용 효율과 추론 성능을 높이고 비용과 운영 안정성을 함께 관리하는 것을 주요 과제로 인식하고 있다. 오케스트로는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 통해 급증하는 AI 인프라 수요에 적극 대응하고 있다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 실시간 자원 배분으로 응답 지연을 최소화하고, GPU 자원 효율성을 극대화한다. 오케스트로는 이번 ‘OPUS 2026’에서 파악한 현장 수요와 시장 조사 결과를 바탕으로, 기업과 공공기관이 직면한 AI 인프라 운영 과제를 성공적으로 해결해 나갈 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “OPUS 2026은 금융·제조·IT 등 다양한 산업의 기업과 공공기관이 AI 인프라를 운영하며 겪는 과제와 시장의 변화를 직접 확인한 자리였다”며 “고객과 현장의 목소리를 바탕으로 한정된 자원에서도 AI 서비스의 응답 성능과 처리 효율을 높일 수 있는 해법을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 말했다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.

SK하이닉스가 샌디스크와 함께 차세대 인공지능(AI) 서버 메모리로 각광받는 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 구성한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. SK하이닉스는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열리는 세계 최대 규모 메모리 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 이번 규격을 선보였다고 밝혔다. HBF는 AI 서버에서 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층이다. HBM과 같이 AI의 데이터 연산 속도가 빠르면서도 낸드플래시를 기반으로 해 용량을 크게 늘릴 수 있다. 추론형 AI의 확산에 따라 처리해야 할 데이터양이 늘면서 용량이 부족한 HBM과 속도가 느린 SSD의 단점을 동시에 보완하는 차세대 메모리로 주목받고 있다. 이번에 공개된 HBF의 용량은 최대 512GB까지 지원된다. HBF와 프로세서를 연결하는 방식은 업계 표준 인터페이스인 UCIe를 채택했다. UCIe를 통해 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 등 서로 다른 종류의 프로세서에도 HBF를 유연하게 적용할 수 있다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 저장장치 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에 나선다는 전략이다. 중국 CXMT(창신 메모리)까지 가세하며 치열해지는 글로벌 D램 경쟁에서 우위를 점하기 위해서다. 최근 AI 추론 시장의 경쟁력이 단일 칩의 성능보다 CPU와 GPU, 메모리와 저장 장치까지 모두 아우르는 시스템 차원의 최적화가 관건이 된 점도 가세했다. ‘풀스택 기업’을 표방하는 SK하이닉스는 HBF까지 밸류체인을 넓혀 HBM과 HBF를 모두 지원할 수 있는 종합 메모리 솔루션 기업으로 입지를 공고히 하겠다는 계획이다. 업계에서는 HBF 시장이 빠르게 성장해 2030년 17조원에 육박하고, 2038년에는 HBM 시장을 앞지를 것이란 예측도 나온다. 삼성전자도 ‘FMS 2026’에 참여해 HBM, 낸드, SSD를 잇는 ‘메모리 아키텍처 혁신’을 주제로 전시한다. D램, 낸드, 컨트롤러, 파운드리, 첨단 패키징 등 종합반도체기업(IDM)의 역량을 강조하며 AI 데이터 병목을 줄이는 방안을 소개할 예정이다. 한편, 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 2분기 D램 매출 기준으로 삼성전자는 39% 점유율을 기록해 1위를 유지했고, SK하이닉스는 점유율 26%를 차지했다.

-3D 디지털 교구와 인터랙티브 활동으로 유아 및 초등 저학년의 수 연산력과 공간지각력 강화-지면 교재 연계형 ‘소마툴즈’와 활동 학습 플랫폼 ‘소마챔스’로 몰입형 수학 학습 환경 구축(주)타임교육의 소마사고력수학이 유아 및 초등 저학년(6세~초등 3학년)을 위한 차세대 디지털 수학 프로그램 ‘소마툴즈(SOMA Tools)’와 ‘소마챔스(SOMA Champs)’를 선보인다고 밝혔다. 이번 프로그램은 교구 조작과 체험형 학습 기법을 결합해 수 연산 능력, 공간 지각력, 논리적 추론 능력을 다질 수 있도록 설계됐다. 출시된 프로그램은 지면 교재와 연계된 조작형 디지털 교구와 교재 구분 없이 활용 가능한 학습 플랫폼으로 나뉜다. 직관적인 디지털 활동을 통해 학생들이 수학적 개념을 자연스럽게 이해할 수 있도록 돕는 것이 특징이다. 지면 연계형 디지털 교구인 ‘소마툴즈’는 7세부터 초등 3학년을 대상으로 제작됐다. 3D 시점 전환, 회전·이동 조작, 색칠, 접기 등 다양한 디지털 액티비티를 통해 수 감각과 공간 지각력을 기를 수 있도록 지원한다. 세부 구성을 살펴보면 6세부터 초등 저학년 대상의 ‘레이 B1-3’은 조각 맞추기, 겹쳐진 그림자, 지오큐브 만들기, 방향별 모양 색칠, 투명 종이 접기 등을 포함해 기하학적 감각을 키운다. 7세 이상 사고력 수학 상위권 대상의 ‘프리미어 라이즈 1~3권’은 수 피라미드, Take 15!, 바둑돌 패턴, 퀴즈네르 막대, 양팔저울, 지오 리플렉터, 패턴블록, 폴리오미노·폴리아몬드 등을 활용해 수 비교 및 공간 감각을 종합적으로 습득하게 한다. ‘프리미어 라이즈 4권’은 나인도미노와 거리 기반 길 찾기 활동으로 경로 탐색 및 수·거리 감각을 다진다. 인터랙티브 디지털 학습 플랫폼인 ‘소마챔스(SOMA Champs)’는 특정 교재나 지면의 제한 없이 6세부터 초등학교 3학년까지 학습할 수 있는 참여형 학습 플랫폼이다. 스마트 소통 시스템을 기반으로 학생들의 참여를 유도하고, 동기 부여와 협동력을 높이며, 순발력 있는 암산, 공간 시각화, 논리적 추론 능력을 다질 수 있다. 총 3가지 파트로 나뉘며, 연산 및 수 감각을 키우는 파트 1(수 영역)은 ‘스피드 번호판’, ‘10 Hunters’, ‘30을 잡아라!’, ‘아슬아슬 밸런스 시티’, ‘동물들의 분수 퀴즈’, ‘하늘에서 음식이 내려온다면!’ 등 6종의 미션을 통해 빠르게 암산하고 수의 합·차 및 비율을 경험하도록 유도한다. 공간 및 도형 감각을 기르는 파트 2(도형 영역)는 ‘레이저 리플렉트’, ‘패턴팡팡’, ‘지붕 뚫고 하이킥!’, ‘거울 탐정’, ‘색깔 타일’, ’삐빅! 우주선 복구 작전‘ 등 8종을 선보여 대칭, 회전, 변형, 패턴 등 입체적 공간 시각화 능력을 키워 준다. 추론 및 전략 중심의 파트 3(문제 해결 영역)은 ’숫자 야구‘, ’요일을 맞춰라!‘, ’브릿지잇‘ 3종을 통해 경우의 수 분석, 규칙 활용, 전략적 길 연결 등 고차원적 논리 추론력을 강화한다. 이와 함께 교실 수업 중 학생들이 키패드로 입력한 숫자를 일괄 확인하고 유연하게 활용할 수 있는 ’수업용 미니 칠판‘ 기능도 함께 제공되어 현장 수업의 활용도를 높였다. 소마사고력수학 관계자는 “디지털 교구 조작과 미션형 요소를 접목하여 유아 및 초등학생들이 수학 개념을 보다 쉽고 재미있게 체득할 수 있도록 개발했다”라며, “앞으로도 오프라인 지면 교재와 디지털 기술이 유기적으로 결합된 최상의 사고력 수학 교육 환경을 지속 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

LG AI연구원이 국내 최대 규모인 7500억개 파라미터를 갖춘 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘K-엑사원 2.0’을 공개했다. 모델 규모를 기존보다 3배 이상 키운 데 이어 장문 이해와 코딩, AI 에이전트의 도구 활용 능력을 높여 글로벌 프런티어 모델과의 경쟁에 나선다. LG AI연구원은 31일 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 2차 모델인 K-엑사원 2.0을 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 밝혔다. 파라미터 수는 1차 모델의 2360억개에서 7500억개로 확대됐다. 모델 라이선스에는 누구나 상업적으로 활용할 수 있는 ‘아파치 2.0’을 적용했다. LG AI연구원이 9개 영역의 24개 벤치마크에서 자체 평가한 결과 K-엑사원 2.0은 평균 70.1점을 기록했다. 1차 모델의 63.3점보다 10% 이상 향상된 수준이다. 특히 코딩과 스스로 계획을 세우고 작업을 수행하는 에이전틱 코딩 관련 3개 지표의 평균 성능은 30% 높아졌다. 긴 문서의 맥락을 파악하는 능력도 강화됐다. 글로벌 장문 이해 평가인 ‘오픈AI-MRCR’에서 94.4점, 한국어 장문 평가인 ‘Ko-LongBench’에서 89.6점을 기록했다. 중국 지푸AI의 GLM-5.1이 각각 받은 71.5점과 83.6점을 웃돌았다. 장문 이해 관련 주요 지표 3개의 평균 점수도 GLM-5.1보다 10% 이상 높았다고 연구원은 설명했다. AI가 외부 도구를 적절히 선택해 사용하는 능력을 평가하는 ‘Tau3-Bench Banking’에서는 14.2점을 얻어 GLM-5.1의 11.5점과 알리바바 큐원3.5의 13.4점을 앞섰다. 사용자의 지시를 얼마나 정확하게 이행하는지를 측정하는 평가에서도 GLM-5.1과 딥시크 V4 프로 맥스, 큐원3.5 등과 대등한 성능을 나타냈다. 지원 언어는 기존 한국어·영어·스페인어·독일어·일본어·베트남어에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더한 10개로 확대됐다. 국내 AI 파운데이션 모델 가운데 가장 많은 언어를 지원해 한국형 소버린 AI의 해외 확장 기반도 넓혔다는 설명이다. 한국의 사회·문화적 특수성과 글로벌 윤리 기준 준수 여부를 평가하는 안전성 시험에서도 평균 94.6점을 기록했다. GLM-5.1의 71.3점과 딥시크 V4 프로 맥스의 65.2점, 큐원3.5의 89점을 웃도는 수치다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “국내 연구진이 7500억개 파라미터급 모델의 설계부터 데이터·분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 완수했다”며 “글로벌 프런티어 모델과 같은 체급에서 경쟁할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다. LG AI연구원은 다음 주 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 ‘전문가 AI’ 포트폴리오를 확대한다. 일반 이용자가 K-엑사원 2.0의 실제 사용성을 평가할 수 있는 대국민 평가 사이트와 체험 서비스도 준비하고 있다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 최신 모델 ‘키미 K3’의 인기에 힘입어 35억 달러(약 5조원)의 투자금을 끌어모았다. 당초 목표액을 크게 웃돈 데다 중국 정부가 조성한 AI 투자기금도 참여한 것으로 알려지면서, 미국의 첨단 반도체 수출 규제 속에서도 중국 AI 기업에 대규모 자금이 몰리고 있다. 블룸버그통신은 29일(현지시간) 문샷AI가 최근 투자 라운드에서 35억 달러를 유치해 기업가치 350억 달러를 인정받았다고 보도했다. 이는 2024년 2월 당시 기업가치(25억 달러)와 비교하면 약 2년 5개월 만에 14배로 늘어난 규모다. 투자 유치액도 애초 목표로 잡았던 10억~20억 달러보다 훨씬 많은 금액이 모였다. 중국의 ‘국가 AI 산업 투자기금’도 주요 투자자로 참여한 것으로 전해졌다. 이 기금은 앞서 딥시크에도 투자했다. 문샷AI는 중국 알리바바 출신 양즈린이 2023년 설립한 회사로, 대화형 AI 서비스 ‘키미’를 운영하고 있다. 이달 공개한 키미 K3는 문서 작성과 코딩, 복잡한 추론 등에서 오픈AI와 앤트로픽의 최신 모델에 견줄 만한 성능을 보였다는 평가를 받으며 주목받았다. 고성능 AI 반도체 확보가 어려운 상황에서도 중국 기업이 기술 격차를 좁히고 있다는 점에서 시장에서는 또 다른 ‘딥시크 모멘트’라는 평가도 나온다. 문샷AI는 추가 투자와 상장 준비에도 속도를 내고 있다. 차기 투자에서는 기업가치 500억 달러를 목표로 잠재 투자자들과 접촉하고 있으며, 이르면 연내 홍콩 증시 상장을 추진할 계획이다. 상장에 앞서 기관투자가 등으로부터 자금을 받는 프리IPO 투자도 검토하고 있다. 중국 정부도 첨단기술 지원 대상을 넓히고 있다. 중국 공업정보화부가 최근 홈페이지에 공개한 통지문에 따르면, 공업정보화부 등 7개 부처는 AI와 휴머노이드, 피지컬 AI, 연산력 등을 포함한 6개 분야 24개 혁신 과제를 공개 경쟁 방식으로 선정하기로 했다. 기업 규모나 특허 수보다 실제 기술력과 사업화 가능성을 우선 평가한다는 방침이다. 국가 자금과 경쟁형 지원이 함께 확대되면서 중국 AI 기업의 기술 개발과 상용화에도 속도가 붙을 것으로 보인다.

미군이 중동에 배치된 일부 장병의 휴대전화를 압수해 조사하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 29일(현지시간) 로이터 통신에 따르면 브래드 쿠퍼 미 중부사령관은 전날 중동 주둔 장병들에게 보낸 서한에서 휴대전화로 촬영한 영상과 사진을 온라인에 게시하지 말라고 경고했다. 쿠퍼 사령관은 “이란이 뉴스 보도와 온라인 게시물을 검색해 미군 장병들의 반응과 사진, 영상을 확인하면서 공격의 성공 여부를 거의 실시간으로 파악하고 있다”며 “이 같은 공개 정보가 초래하는 직접적이고 피할 수 없는 대가는 공격 대상이 된 걸프 국가의 미군 장병과 중동 지역 민간인의 희생으로 이어질 수 있다”고 지적했다. 미군이 특히 문제 삼은 것은 지난 17일 이란이 요르단 무와파크 살티 공군기지를 공격했을 당시 촬영된 영상이다. 한 미군 장병은 카메라가 내장된 메타 스마트 안경으로 장병들이 방공호로 뛰어가는 모습을 촬영해 SNS에 공개했다. 쿠퍼 사령관의 지적은 지적만으로 끝나지 않을 것으로 보인다. 현재 미군은 실제 휴대전화 압수를 검토 중이다. 그는 “요르단 공군기지 피격 당시 메타 스마트 안경으로 촬영된 영상에서 장병이 어디로 이동하고 어떤 방식으로 방공호에 대피했는지가 고스란히 노출됐다”며 “미군의 전자전 교란 등으로 이란이 자체 공격의 정확한 결과를 파악하기 어려운 상황에서 장병과 언론이 공개한 정보가 이를 보완해 주고 있다”고 경고했다. 이어 “상세한 정보가 공개되면 이란군이 훨씬 더 파괴적인 2차 공격에 나서도록 사실상 즉각적인 청신호를 줄 수 있다”고 덧붙였다. 미군 소식통 2명은 로이터에 “이란의 공격을 여러 차례 받은 요르단에서 일부 미군 장병이 며칠 안에 휴대전화를 압수당할 수 있다는 통보를 받았다”고 말했다. 장병 휴대전화 압수 검토는 이례적 조치미군은 과거에도 작전 보안을 이유로 휴대전화 사용을 제한한 사례가 있다. 특히 특수부대나 일부 해외 파병 부대에서는 스마트폰 반입을 아예 금지하거나 위치 정보(GPS)를 비활성화하도록 지시해 왔지만, 일반 장병의 개인 휴대전화를 압수하는 방안까지 검토되는 것은 매우 이례적이라는 평가가 나온다. 더불어 이번 조치는 단순한 군 기강 문제가 아니라, 도널드 트럼프 미 행정부가 중동에서 이란과의 군사적 긴장이 고조되는 상황에서 정보 유출을 국가 안보 위협으로 판단하고 있음을 보여주는 사례로도 해석된다. 실제로 로이터 통신이 입수한 미 중부사령부(CENTCOM) 서한에 따르면 미군은 상업적으로 거래되는 스마트폰의 위치 정보가 적대 세력에 의해 이용돼 중동 지역 미군을 추적하거나 감시하는 사례를 여러 차례 확인했다. 이에 지난 5월 미 의회는 “위치 정보만으로도 병력 집결지와 생활 패턴을 분석해 미사일·드론 공격에 활용할 수 있다”고 분석했다. 앞서 미국 정부감사원(GAO)은 2025년 의회 보고서에서 스마트폰, SNS, 위치 정보, 웨어러블 기기 등이 생성하는 ‘디지털 발자국’(digital footprints)이 군사 작전과 국가 안보를 위협할 수 있다고 지적하기도 했다. GAO는 보고서를 통해 “적대 세력이 SNS 게시물, 위치 정보(geotag), 웹사이트 정보 등을 종합하면 부대 이동과 작전 정보를 충분히 추론할 수 있다”며 국방부가 관련 보안 정책을 더욱 강화해야 한다고 강조했다. 유사한 사례는 러시아에서도 찾을 수 있다. 2023년 1월 당시 러시아 국방부는 도네츠크주 마키이우카의 임시 병영이 공격을 받아 병사 수십 명이 사망한 사건과 관련해, 병사들이 개인 휴대전화를 불법으로 사용하면서 발생한 전파 신호가 우크라이나군에 노출된 것이 주요 원인이라고 공식 발표했다. 이후 러시아군은 전선에서 개인 휴대전화 사용을 더욱 엄격히 제한했다. 미 중부사령부 “2주 공습안 준비 중”이란이 미군 기지를 선제공격하고 미국이 이란 본토를 다시 타격하는 등 무력 충돌이 이어지는 가운데, 미군은 현재 이란에 대한 강력한 공습 작전을 위한 방안을 트럼프 대통령에게 제시하는 등 대응을 준비 중인 것으로 알려졌다. 월스트리트저널(WSJ)이 29일 해당 사안에 정통한 관계자들을 인용한 보도에 따르면 쿠퍼 사령관은 “단순한 맞대응으로는 교착 상태를 깰 수 없다”며 이란의 미사일 능력을 실질적으로 무력화하는 ‘대규모 공습’ 전략을 강조했다. 쿠퍼 사령관과 가까운 소식통들은 WSJ에 “그가 제시한 최강의 옵션은 기존처럼 호르무즈 해협에서 선박을 위협하고 인근 미군 기지에 미사일을 발사하는 이란에 대한 보복 공습 차원을 넘어 전쟁을 급격히 확대하는 것을 목표로 한다”고 말했다. 미군 관계자들은 쿠퍼 제독이 2주 집중 공습 작전의 여러 방안을 제시하는 과정에서 피트 헤그세스 장군의 지지를 얻었다고도 전했다. 반면 댄 케인 미 합참의장은 “요격 미사일 재고가 줄어드는 상황에서 전 세계 미군 기지와 동맹 방어에 위험이 커질 수 있다”며 신중론을 편 것으로 전해졌다. 다만 전문가와 군사 전문 기관 등은 현재 미국의 미사일 재고가 40%대로 떨어진 상황에서 이란에 대한 전면전이 어려울 수 있다는 회의적인 관점을 내놓고 있다.

SK텔레콤이 29일 수학·과학 추론 능력 등을 강화한 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이투(A.X K2)’를 공개했다. A.X K2는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 공개하는 두 번째 초거대 모델이다. 직전 모델(A.X K1)에 비해 매개변수(파라미터)가 5190억개(519B) 규모에서 6880억개(688B)로 확대했다. A.X K2는 자체 개발한 ‘SGA’ 구조를 적용해 긴 문맥에서도 필요한 정보만 선별해 처리하도록 설계됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 K1보다 32.2%포인트 향상됐고, 장문 이해와 에이전트 관련 평가는 83.9%포인트 개선됐다. SK텔레콤은 최근 출시된 큐원, 딥시크, 키미 등 해외 오픈소스 모델과 동급 수준의 성능을 확보했다고 설명했다. SKT는 A.X K2의 활용 범위를 제조·국방·바이오 등 산업 현장으로 넓힌다는 구상이다. 제조 영역에서는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다. 또 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3가지를 개발했다. 바이오 분야로 진출도 검토 중이다. SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있다. 일상생활 영역에서는 A.X K2 경량 모델을 SKT의 에이닷 서비스에 적용하고 있다. SKT는 A.X K2의 후속 모델을 조(兆) 단위 매개변수 규모로 확장한다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.