미국의 대표적인 음악 시상식 그래미 어워즈가 ‘아시안 팝’ 부문을 신설하려던 계획의 재검토에 들어갔다. 주요 부문에서 K팝 아티스트 등을 배제하려는 노림수 아니냐는 의혹 속에 그룹 방탄소년단(BTS)이 시상식 자체 보이콧에 나선 지 약 보름 만이다. 미국 버라이어티, 빌보드 등에 따르면 그래미 어워즈를 주관하는 레코딩 아카데미의 하비 메이슨 주니어 최고경영자(CEO)는 지난 14일(현지시간) 성명을 통해 “우리 의도와 무관하게 일부 아티스트들이 (아시안 팝) 부문이 자신들이 힘들게 만든 음악을 대변하지 못한다고 느낀다는 점이 분명해졌다”면서 “음악인 출신으로서 이를 가슴 깊이 받아들인다”고 밝혔다. 앞서 그래미 어워즈는 지난 6월 한국·중국·일본 등 아시아권 음악을 구분해 ‘베스트 아시안 팝 뮤직 퍼포먼스’ 부문을 신설한다고 발표했다. K팝이 세계적으로 인기를 얻고 미국 내에서도 그 위상이 커지는데도 그래미 어워즈의 본상 대신 아시안 팝 부문을 새로 만들어 의도적으로 K팝 아티스트를 배제하려는 것 아니냐는 지적이 나왔다. 아시안 팝 부문 시상으로 K팝 아티스트를 그래미 어워즈 무대에 올려 주목도만 챙기려는 노림수라는 비판도 제기됐다. 이와 관련해 BTS는 지난달 29일 아시안 팝 부문 신설을 문제 삼으며 보이콧을 선언하기도 했다. BTS 측은 “음악이 지역이나 언어로 구분되기보다 음악 그 자체로 들리고 사랑받을 수 있기를 바란다”면서 “저희는 올해 그래미에 출품하지 않기로 했다”고 밝혔다. 이날 레코딩 아카데미의 성명은 BTS의 보이콧을 계기로 비판이 더욱 커지자 그래미 어워즈 측이 한 발 물러선 결과로 해석된다. 메이슨 CEO는 “지난 6년간 레코딩 아카데미는 음악 커뮤니티의 필요를 충족하기 위해 단호하고 신속하게 움직일 수 있다는 것을 보여줬다”면서 “이 같은 진전에 발맞추고, 뮤지션들이 진정으로 존중받는다고 느낄 수 있도록 노력할 것”이라고 강조했다. 또 새로운 시상 부문을 개발하는 과정을 개편할지도 검토하겠다고 했다. 메이슨 CEO는 “이제 그래미 시상식 부문이 100개를 넘어선 만큼 우리의 노력을 어떻게 발전시킬 수 있을지 고민할 시점”이라고 덧붙였다. 이 같은 발언을 바탕으로 빌보드는 레코딩 아카데미가 이례적으로 내년 시상식부터 아시안 팝 부문은 재편할 수 있다고 전망했다. 레코딩 아카데미는 현재 아시아 지역 음악 관계자들과 접촉해 이야기를 나누고 있다. 메이슨 CEO를 비롯해 각 조직 리더가 하이브를 비롯해 K팝과 J-팝(일본 대중음악), C-팝(중국 대중음악), 인도 등을 대표하는 음악가와 레이블, 매니저를 만나 대화를 나눴다고 아카데미 측은 밝혔다. 또 전체 이사회와 후보선정위원회 등을 소집했으며, 아시안 팝 부문에 대한 별도의 자문 작업을 진행 중이다. 아카데미 측은 이번 첫 시상 시점부터 해당 음악을 존중하고 정확하게 기리는 것을 목표로 삼은 것으로 알려졌다.

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.

자료 탐색·생산 중단 시간 90%↓정비·리뷰 대응 기간도 대폭 감소 정의선, 바이브 코딩도 직접 배워中 신차 대응하고 피지컬 AI 강화 현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

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.

현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

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.

제주대학교가 생성형 인공지능(AI)을 활용해 학내에서 사용하지 않는 사무용 가구와 전산기기 등을 부서 간 공유하는 플랫폼을 선보인다. 외부 용역 대신 대학 내부 인력이 AI를 활용해 직접 개발하면서 3000만원 이상의 예산을 절감하는 효과도 거뒀다. 제주대 디지털정보처는 학내 미사용 물품 정보공유 플랫폼 ‘이음(ieum)’을 10일부터 시범 운영한다고 밝혔다. ‘이음’은 학내 부서나 학과에 사용하지 않고 방치된 물품을 등록하면 이를 필요로 하는 다른 부서가 확인해 재사용할 수 있도록 연결하는 플랫폼이다. 물품의 폐기와 중복 구매를 줄이고 대학 자산의 활용도를 높이기 위해 마련됐다. 플랫폼 구축의 출발점은 지난 6월 열린 ‘단과대학별 총장과의 대화’였다. 당시 공과대학 등을 중심으로 “재사용할 수 있는 물품이 있어도 다른 부서에서 이를 알 방법이 없다”는 현장 의견이 나왔다. 제주대 재정과와 AI디지털정보과는 협업을 통해 해결책 마련에 나섰다. 특히 최근 주목받는 ‘바이브 코딩’ 방식을 적용했다. 바이브 코딩은 개발자가 복잡한 코드를 직접 작성하기보다 생성형 AI에 자연어로 원하는 기능을 설명하고 AI의 도움을 받아 프로그램을 구축하는 방식이다. 제주대는 외부 업체에 개발을 맡기는 대신 내부 인력이 AI를 활용해 플랫폼을 직접 구축했다. 이에 따라 시스템 개발 비용을 크게 줄여 최소 3000만원 이상의 예산을 절감할 수 있었다. ‘이음’은 PC뿐 아니라 모바일에서도 이용할 수 있도록 설계됐다. 물품 담당자가 현장에서 스마트폰으로 물품 사진을 찍어 곧바로 등록할 수 있다. 특히 멀티모달 생성형 AI 기술(텍스트·이미지·음성·영상 등 서로 다른 형태의 데이터 동시 처리)을 적용해 물품관리표 사진 한 장만 올리면 자산번호와 품명, 규격명, 취득일자, 취득가액 등을 자동으로 입력할 수 있다. 물품의 대·세분류 역시 AI가 자동으로 지정한다. 제주대는 멀티모달 AI 분석 기술을 행정업무 시스템에 직접 적용한 첫 사례로 보고 있다. 기존에 물품 정보를 일일이 확인하고 입력해야 했던 절차를 줄여 행정 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이용 방법도 간단하다. 물품 담당자가 불용 또는 재사용이 가능한 물품을 사진과 함께 등록하면 다른 부서가 카테고리와 썸네일을 통해 필요한 물품을 검색할 수 있다. 인수를 원하는 부서는 댓글 등을 통해 의사를 밝히고, 부서 간 협의가 끝나면 국립대학 자원관리시스템(KORUS)을 통해 정식 관리전환 절차를 밟는다. 플랫폼에는 가구와 사무기기, 전산기기, 가전제품 등 다양한 물품이 등록된다. 물품 상태도 상·중·하 등급으로 구분하고 취득일과 보관 위치 등을 함께 확인할 수 있도록 했다. 제주대는 ‘이음’이 학내 자원의 선순환을 촉진할 것으로 기대하고 있다. 필요한 부서와 유휴 자산을 신속하게 연결해 중복 구매를 줄이는 동시에 대학 예산을 절감하고, 물품 폐기를 줄여 환경·사회·지배구조(ESG) 경영에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 투명한 자산 관리 체계를 구축한다는 점에서 청렴 문화 확산에도 기여할 것으로 전망된다. 조정원 제주대 디지털정보처장은 “이음은 단순한 물품 거래 장터가 아니라 대학 내 자원을 효율적으로 공유하는 ‘따뜻한 연결’의 장이 될 것”이라며 “8월 시범 운영을 통해 기능을 보완한 뒤 9월부터 본격적인 서비스에 들어갈 계획”이라고 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.

호서대학교는 6일부터 7일까지 충남 보령 오천초등학교 삽시분교장 마을돌봄터(삽시제일교회)에서 초등학생들을 대상으로 ‘이솝(상상을 현실로 스토리텔링 AI)’ 프로그램을 운영했다고 밝혔다. 충남온종일아동돌봄통합지원단과 공동으로 진행한 이번 교육은 생성형 AI와 AI 챗봇, 엔트리 블록코딩을 활용해 학생들이 자신만의 이야기를 직접 만들고 AI 기술을 자연스럽게 체험할 수 있도록 구성됐다. 프로그램은 교육부와 17개 시·도교육청, 한국과학창의재단이 추진하는 디지털새싹 사업의 일환이다. 디지털새싹은 전국 초중고교생들의 디지털 역량을 높이고 지역 간 교육 격차 해소를 위한 AI·SW 교육 사업이다. 호서대는 2022년부터 2026년까지 5년 연속 디지털새싹 사업 주관기관으로 선정되며 AI·SW 교육 역량을 인정받고 있다. 호서대는 삽시도를 비롯해 경기 가평, 충북 보은·단양, 충남 태안·청양, 강원 인제·화천, 경북 청도·영덕 등 전국의 도서·산간과 교육 소외 지역을 찾아가 아이들에게 디지털 배움의 기회를 넓혀왔다. 전수진 호서대 AI·SW교육센터장은 “도서·산간 지역까지 AI 교육을 확대해 아이들이 디지털 시대를 이끌어갈 미래 인재로 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

딥러닝·제미나이 이끈 제프 딘 창업허사비스, 알파벳 수석과학자 겸임인재들 이탈과 지도부 변화 겹쳐알파벳 주가 발표 당일 4%대 폭락 구글이 인공지능(AI) 조직의 지휘체계를 대폭 손질했다. 27년간 검색 인프라와 AI 기술을 이끌어온 제프 딘(왼쪽) 구글 수석과학자가 핵심 연구진과 함께 회사를 떠나고, 데미스 허사비스(오른쪽) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 알파벳 수석과학자와 구글 딥마인드 의장을 맡는다. 차기 제미나이 모델 출시가 늦어지는 상황에서 인재 이탈과 지도부 변화가 겹치자 시장도 민감하게 반응했다. 알파벳은 5일(현지시간) 허사비스가 범용인공지능(AGI)과 신약 개발 등 장기 연구와 과학 전략에 집중한다고 밝혔다. 구글 딥마인드의 일상 운영과 제미나이 개발·상용화는 코레이 카부크추오글루 최고기술책임자(CTO)가 총괄한다. 딘이 맡았던 연구와 운영 기능을 두 사람에게 나눠 맡긴 구조다. 지휘체계 개편보다 시장의 시선을 끈 것은 딘의 퇴사였다. 1999년 구글에 합류한 딘은 초기 검색 시스템과 분산컴퓨팅 기술을 구축하고 구글 브레인 공동 설립, AI 반도체 개발, 제미나이 연구까지 이끌어온 인물이다. 산제이 게마왓과 오리올 비냘스, 쿽 레 등 주요 연구자들도 딘이 설립하는 공익기업 ‘디스커버리 루프’에 합류한다. 구글은 디스커버리 루프의 투자자이자 클라우드 파트너로 참여해 협력 관계를 이어간다. 경쟁사로의 직접 이직과는 다르지만 검색과 클라우드, 딥러닝, 대규모언어모델(LLM) 등 핵심 기술을 축적해온 연구진이 동시에 현업을 떠난다는 점은 부담이다. 구글의 핵심 인력 이탈은 앞서 지난 6월부터 이어졌다. 제미나이 공동 책임자였던 노암 셰이저가 지난 6월 오픈AI로 이동했고, 단백질의 입체 구조를 예측해 신약·질병 연구를 앞당긴 AI ‘알파폴드’의 공동 개발자 존 점퍼도 앤스로픽 합류를 결정했다. 점퍼는 이 공로로 2024년 노벨화학상을 받았다. 제미나이 개발에 참여한 연구자들도 뒤이어 앤스로픽으로 옮겼다. 인력 공백에 대한 우려는 차기 모델의 출시 지연과 맞물려 커지고 있다. ‘제미나이 3.5 프로’는 코딩 성능 등이 내부 기대에 못 미쳐 공개 일정이 늦어진 것으로 전해졌다. 일각에서는 구글이 3.5 프로 대신 차세대 ‘제미나이 4’ 개발에 무게를 옮길 가능성도 거론한다. 알파벳 주가가 발표 당일 4% 넘게 하락한 것도 구글의 혁신과 제품 실행력이 약해질 수 있다는 시장의 불안을 보여줬다. 다만 제미나이를 검색과 클라우드에 빠르게 접목하며 이용자와 매출을 늘리는 등 구글의 AI 사업 기반은 여전히 탄탄하다. 허사비스 전기를 쓴 영국 작가 세바스천 말러비는 이번 개편을 허사비스가 장기 연구를, 카부크추오글루가 제품 개발을 맡아온 기존 역할 분담을 공식화한 것으로 평가했다.

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.

가수 이하이의 월드 투어가 첫 공연을 불과 나흘 앞두고 전면 취소됐다. 이하이 측은 주최사가 대금을 지급하지 않고 공연 준비도 마치지 않은 채 일방적으로 취소를 통보했다며 법적 대응을 예고했다. 이하이 소속사 808 하이 레코딩스는 지난 4일 공식 계정을 통해 ‘이하이 앤드 808 하이 레코딩스 월드 투어 2026’의 모든 공연이 취소됐다고 밝혔다. 소속사에 따르면 투어 주최사 키노 화이트 투어링 코리아는 지난 2일 소속사 측에 전체 도시 공연 취소와 관객 환불 절차 개시를 통보했다. 소속사는 이번 취소가 이하이 측의 결정이나 귀책 사유로 발생한 것이 아니라고 강조했다. 소속사는 “공연 진행을 위해 지급 기한을 여러 차례 연장하고 계약상 의무 이행을 요청했으나 주최사는 대금 지급과 필요한 준비를 완료하지 않은 채 투어 취소를 통보했다”고 주장했다. 이하이는 오는 8일 싱가포르 공연을 시작으로 마닐라와 시드니, 방콕, 오클랜드 등 10개 도시를 순회할 예정이었다. 그러나 첫 공연을 나흘 앞두고 전 일정이 취소되면서 월드 투어를 기다려온 팬들의 아쉬움도 커지고 있다. 예매 티켓은 구매한 판매처를 통해 환불받을 수 있다. 구체적인 환불 일정과 방법은 각 티켓 판매처에서 확인해야 한다. 소속사는 “투어를 기다려주신 모든 분께 진심으로 사과드린다”며 “이번 사안에 대해서는 필요한 법적 절차를 진행할 예정”이라고 밝혔다.

AI 전환 시대 필요한 실질적 역량과 인사이트 공유선착순 110명 한정, 럭키드로우 이벤트 진행 SBS아카데미AIX학원이 AI 전환 시대에 필요한 실질적 역량과 인사이트를 공유하는 세미나 ‘AIX FRONTIER 2026’을 개최한다. 코리아교육그룹 컴퓨터학원 SBS아카데미AIX학원은 오는 8월 8일 강남역 메가박스 9층 르 리클라이너 1관에서 ‘AIX FRONTIER 2026’을 진행한다고 밝혔다. 이번 세미나는 선착순 110명에 한해 접수를 받으며, 공식 홈페이지를 통해 참가 신청할 수 있다. 최근 AI 활용 능력은 단순 기술 숙련도를 넘어 문해력과 맥락 이해, 질문력에서 차이를 보이고 있다. 이에 따라 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 언어력, 프롬프트 엔지니어링, AI 코딩 리터러시, 검증력, 오케스트레이션 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하는 추세다. 이번 세미나는 ‘AI 전환 시대, 배움과 일의 미래를 다시 그리다’를 주제로, 커리어와 창업, 실무 적용에 필요한 AI 역량을 중심으로 구성됐다. 스토리 수익화와 AI 리더십 두 개 세션으로 나뉘어 집중형 강연 형태로 진행된다. 첫 번째 세션에서는 굿모먼트 대표이자 콘텐츠 크리에이터인 이소라 대표가 ‘스토리가 돈이 되는 시간’을 주제로 강연한다. AI 콘텐츠 환경 속에서 개인의 경험과 직무 전문성을 기반으로 수익화 가능한 스토리를 설계하고, 이를 취업 경쟁력과 개인 브랜드, 자동 수익화 구조로 연결하는 전략을 제시할 예정이다. 두 번째 세션에서는 김대식 카이스트 교수가 ‘AI 오케스트레이터의 시대’를 주제로 강연을 진행한다. AI 시대 리더에게 요구되는 역량과 함께 기술 변화 속에서 인간 중심 사고와 인문학적 통찰의 중요성을 짚는다. 강연 종료 후에는 Q＆A 세션과 함께 럭키드로우 이벤트가 진행된다. 총 59명을 대상으로 아이패드 및 애플펜슬, 갤럭시 버즈, 기계식 키보드, 마사지건, 커피 쿠폰 등 약 200만 원 상당의 경품이 제공된다. SBS아카데미AIX학원 관계자는 “이번 세미나는 단순 트렌드 소개가 아닌, 실제로 활용 가능한 전략과 사고방식을 전달하는 데 초점을 맞췄다”며 “AI 시대를 준비하는 이들에게 구체적인 실행 방향을 제시하는 시간이 될 것”이라고 밝혔다.

- 한류국제대학에 AI 앱빌더 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’ 교육과정 전격 도입- 자연어 지시만으로 웹·앱 상용화… 코딩 장벽 허물고 실무형 글로벌 K-콘텐츠 융합 인재양성 K-컬처 산업 분야 인재를 양성하는 대학 기관과 차세대 AI 소프트웨어 기술 기업이 미래형 융합 교육을 위해 손을 잡았다. 숙명여자대학교 한류국제대학과 AI 기반 바이브코딩 플랫폼 전문기업 블루포지 주식회사는 8월 4일 숙명여대 AI센터 미래창조관에서 ‘AI·바이브코딩 교육 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 발표했다. 이날 협약식에는 문형남 숙명여대 한류국제대학 학장과 서상재 블루포지(주) 대표이사를 비롯한 주요 관계자들이 참석해 상호 협력 방안을 논의했다. 이번 협약은 한류국제대학이 보유한 글로벌 교육 인프라에 블루포지의 독자적인 바이브코딩(Vibe Coding) 기술을 접목해 수강생들에게 실질적인 디지털 서비스 개발 및 운용 역량을 제공하고자 추진됐다. 양 기관은 블루포지의 AI 앱 빌더 플랫폼인 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’를 교육 과정에 전격 도입할 예정이다. 이에 따라 양 기관은 ▲바이브코딩 및 AI 앱 제작 관련 정규·비교과 교육과정 공동 개발 및 운영 ▲‘바나나부츠’ 활용 실습 중심 교육 ▲전문가 참여를 통한 기술 지원 및 교육 자료 제공 ▲학생들의 웹·앱 제작 및 실제 서비스 론칭 역량 강화 ▲교육 성과 공유 및 대내외 홍보 활동 등을 추진하기로 합의했다. 특히 블루포지는 ‘바나나부츠’의 명칭, 캐릭터, 디자인, 콘텐츠 등 제반 지식재산권(IP)을 한류국제대학의 교육 목적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 안정적인 실습 인프라 구축에도 적극 협력할 방침이다. 블루포지가 개발한 ‘바나나부츠’는 복잡한 코딩 명령어나 프로그래밍 언어를 몰라도 “대략 이런 느낌(Vibe)으로 만들어줘”와 같은 자연어 프롬프트 지시만으로 실제 상용화 가능한 수준의 웹과 애플리케이션을 완성·배포할 수 있도록 지원하는 한국형 AI·바이브코딩 플랫폼이다. 기존 AI 코딩 도구들이 소스 코드 생성 중심에 머물러 비개발자가 데이터베이스(DB) 연동, 서버 설정, 결제 연동 등 실제 서비스 구축 단계에서 어려움을 겪었던 반면, 바나나부츠는 자연어 기반의 직관적인 제작 환경을 바탕으로 DB 연동부터 원클릭 배포까지 지원해 프로토타입에 머물지 않고 실제 라이브 서비스로 연결할 수 있는 환경을 제공한다. 아울러 카카오페이, 네이버페이, 토스페이먼츠 등 국내 결제 인프라 연동도 지원한다. 이를 통해 한류국제대학 유학생들은 별도의 전문 개발 지식이 없더라도 K-팝, K-드라마, K-뷰티, K-푸드 등 한류 콘텐츠 아이디어를 직접 앱이나 웹 서비스 형태의 디지털 제품으로 완성하는 실체적인 기획·제작 경험을 쌓게 된다. 숙명여자대학교 한류국제대학은 창학 120주년을 맞아 세계 최초로 신설된 외국인 유학생 전용 한류 특성화 단과대학이다. K-컬처를 단순한 문화 현상을 넘어 교육, 산업, 기술과 결합한 글로벌 미래 플랫폼으로 확장하기 위해 출범했으며, 융합국제학부와 한류국제학부를 중심으로 K-컬처 산업 실무와 인공지능(AI) 및 디지털 기술을 접목한 차세대 미래 융합형 교육 모델을 선보이고 있다. 협약식에서 숙명여자대학교 한류국제대학 문형남 학장은 “한류국제대학은 K-컬처 산업에 인공지능과 디지털 기술을 접목한 차세대 미래 융합형 교육을 선도하고 있다”라며 “이번 블루포지와의 협력을 통해 외국인 유학생들이 기술적 장벽 없이 AI를 활용하여 자신만의 창의적인 아이디어를 글로벌 시장에 통할 실무형 서비스로 구현해 내는 혁신적 리더로 성장하길 기대한다”라고 밝혔다. 블루포지 주식회사 서상재 대표는 “자연어 지시만으로 실제 상용화 가능한 디지털 제품을 구축하는 바이브코딩 플랫폼 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’를 한류 특성화의 거점인 숙명여대 한류국제대학 교육에 제공하게 되어 매우 뜻깊다”라며 “학생들이 아이디어 구상부터 글로벌 서비스 론칭까지 단숨에 완성할 수 있도록 기술 지원과 맞춤형 실습 환경을 아끼지 않을 것”이라고 강조했다. 양 기관은 이번 MOU 체결을 시작으로 세부 실무 협의를 통해 2026학년도 하반기 교육과정부터 바이브코딩 프로그램을 본격 가동할 방침이다.

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

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.

‘음악계의 아카데미상’으로 불리는 67년 전통의 그래미 어워즈는 아메리칸 뮤직 어워즈(AMA), 빌보드 뮤직 어워즈(BBMA)와 함께 미국 3대 대중음악 시상식으로 꼽힌다. 특히 그래미 어워즈는 대중적 인기보다 음악 전문가들의 투표 참여 등을 통해 작품성을 강조해 가장 권위 있는 시상식으로 평가받는다. 미 빌보드 차트 1위를 석권하며 세계적 그룹으로 인정받는 방탄소년단(BTS)은 5집 ‘아리랑’으로 지난 5월 AMA에서 대상인 ‘올해의 아티스트’를 두 번째로 수상하는 등 수많은 상을 거머쥐었지만 그래미에서는 지금까지 무관에 그쳤다. BTS뿐 아니라 블랙핑크 로제 등 K팝 가수들이 그래미 문을 두드렸으나 번번이 고배를 마셨다. 이 때문에 그래미가 유독 K팝에 야박하다는 지적도 제기됐다. 그런데 지난달 그래미 어워즈의 새로운 상 신설 소식으로 BTS 등 K팝 가수들의 첫 수상 가능성이 높아지게 됐다. 그래미 주관기관인 레코딩 아카데미는 내년 2월 열리는 시상식에 ‘베스트 아시안 팝 뮤직 퍼포먼스’ 등 5개 부문을 추가한다며 “아시안 팝의 탁월함과 영향력을 인정해 신설하게 됐다”고 설명했다. BTS 측의 반응이 궁금하던 차에 그들이 그제 밝힌 입장은 다소 충격적이었다. “저희는 올해 그래미에 출품하지 않기로 했다. 음악이 지역이나 언어로 구분되기보다 음악 그 자체로 들리고 사랑받을 수 있기를 바란다.” 한국 등 아시아 음악을 구분하는 부문 상을 신설한 것을 우회적으로 비판한 것이다. 이에 레코딩 아카데미 측은 “그들의 결정을 이해하고 존중한다”면서도 “결코 구분 지으려는 것이 아니고 1만 5000명의 투표인단의 인정을 받는 대상을 넓히기 위한 것”이라고 해명했다. 지역과 언어를 초월해 활동해온 BTS만이 할 수 있는 보이콧 아닐까. 대표성과 공정성 등 논란이 적지 않았던 그래미의 제도 개선 계기가 될지 지켜보자는 시각도 있다. 이를 위해 BTS가 ‘올해의 앨범’, ‘올해의 노래’ 등 본상에 계속 도전하길 바라는 마음이다.

그룹 방탄소년단(BTS)이 내년 2월 열리는 제69회 ‘그래미 어워즈’에 음악을 출품하지 않겠다고 29일 밝혔다. BTS는 이날 소셜미디어(SNS)에 “음악이 지역이나 언어로 구분되기보다 음악 그 자체로 들리고 사랑받을 수 있기를 바란다”고 했다. 세계에서 가장 권위 있는 대중음악상으로 꼽히는 그래미 어워즈는 내년도 시상식에 ‘베스트 아시안 팝 뮤직 퍼포먼스’ 부문을 신설한다고 지난달 밝혔다. 한국, 일본, 중국의 음악을 포함한 ‘하나 이상의 아시아 언어를 유의미하게 사용’한 작품을 대상으로 한다. 그래미 측은 “아시안 팝이 세계 음악업계에 미치는 영향력을 인정해 신설했다”고 설명했다. 이에 따라 BTS와 블랙핑크 등 K팝 가수들이 그래미를 품을지에 관심이 쏠렸다. 특히 방탄소년단은 지난 3월 발표한 정규 5집 ‘아리랑’(ARIRANG)으로 미국 빌보드 메인 싱글·앨범 차트 1위를 모두 석권하는 등 세계적인 반향을 일으켰다. 동시에 그래미의 이런 행보에 대해 ‘차별’이라는 지적도 나왔다. 미국 등 글로벌 음악 시장에서 영향력을 높이는 K팝에 상을 주는 대신 새 부문을 ‘칸막이’처럼 만들어 한정적으로 상을 주겠다는 의도라는 지적이다. 신설 부문에서만 수상하고 정작 본상인 ‘제너럴 필즈’를 비롯한 주요 팝 부문 수상은 불발될 것이라는 전망도 뒤따랐다. BTS가 보수적인 그래미에 ‘일침’을 날린 셈이다. ‘그래미 어워즈’는 아티스트가 출품하면 주최 기관인 레코딩 아카데미 회원의 1차 투표와 최종 투표로 수상자를 가린다. 특히 회원 대부분이 미국 주류 음악계의 전통적 집단으로 구성되는 폐쇄성 탓에 ‘새로운 선택’에 인색하다는 지적이 이어진다. 앞서 BTS의 ‘다이너마이트’(2021)와 ‘버터’(2022), 로제의 ‘아파트’(2025) 등은 그래미 주요 부문 후보에 올랐지만 수상은 하지 못했다. 올해 넷플릭스 애니메이션 영화 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 ‘골든’이 최우수 오리지널 사운드트랙(OST) 부문에서 상을 받으면서 K팝 장르로는 처음 그래미를 안았다.

AI 에이전트가 기업의 데이터를 읽고 분석해 업무에 활용되는 흐름이 확산되면서, 업계에서는 모델 성능 못지않게 데이터의 최신성과 활용 가능성이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 최근 개발 현장에서는 코드를 세세하게 작성하지 않고 자연어 지시를 바탕으로 결과물을 만드는 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’ 흐름이 주목받고 있다. 기획자가 짧은 시간 안에 프로토타입을 구현하고, 비개발 직군이 업무에 필요한 페이지나 자동화 도구를 직접 만드는 사례가 늘면서, 소프트웨어 제작의 진입장벽이 낮아지고 있다는 평가도 나온다. 이 같은 변화는 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 이어지고 있다. AI 에이전트가 실시간에 가까운 판단과 자동화를 수행하려면 지속적으로 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터 접근이 원활하지 않으면 결과의 정확도와 활용성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입 과정에서 모델 자체보다 데이터를 확보·정리·갱신하는 방식이 더 큰 운영 과제가 될 수 있다는 시각도 제기된다. 이 같은 흐름은 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 옮겨가는 모습이다. AI 에이전트가 실시간 의사결정을 내리려면 끊임없이 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터에 대한 접근이 제한되면 에이전트가 오작동할 위험이 커질 수 있다는 우려가 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입의 병목이 모델 자체보다 ‘데이터를 다루는 방식’에 있을 수 있다는 시각도 제기된다. 참조하는 데이터가 며칠 전 상태에 머물러 있다면, 에이전트가 내놓는 답변의 신뢰도 역시 낮아질 수 있다는 지적이다. 문제는 이 데이터를 수집하는 스크래퍼를 만들고 유지하는 일 자체가 상당한 개발 리소스를 요구한다는 점이다. 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 스크래퍼가 멈추기 일쑤여서, 전담 개발 인력이 없는 기업이라면 데이터 확보 단계에서부터 병목을 겪는 경우가 많다. 검색 환경의 변화도 이런 흐름을 부채질한다. 이용자가 검색창에 단어를 입력하던 방식에서, AI에게 맥락을 설명하고 답을 구하는 방식으로 무게 중심이 옮겨가면서, 콘텐츠와 데이터의 가치도 특정 키워드를 얼마나 반복했는지보다 주제와 맥락에 얼마나 밀접하게 연결돼 있는지로 판가름 나는 추세다. 결국 얼마나 ‘관련성 높은’ 데이터를 실시간으로 확보하느냐가 AI 서비스의 품질을 가르는 변수가 되고 있는 셈이다. 결국 관건은 코딩 지식 없이도 이런 데이터 파이프라인을 얼마나 빠르게 구축할 수 있느냐다. 실제로 세계 1위 웹 데이터 플랫폼 브라이트데이터(Bright Data)는 스크래퍼 스튜디오(Scraper Studio)를 통해 원하는 웹사이트와 필요한 데이터를 자연어로 설명하면 AI가 곧바로 실행 가능한 스크레이퍼를 만들어주는 방식을 택했다. 전 세계 2만개 이상의 조직에 웹 데이터 인프라를 제공해 온 브라이트데이터가 이 서비스를 한국 시장에서 주력으로 내세우는 이유이기도 하다. 데이터를 다루는 기술의 눈높이가 개발자에서 비개발자로 넘어가는 흐름 속에서, 자연어 한 줄로 웹 데이터를 확보하는 방식이 기업의 AI 전략을 어떻게 바꿔놓을지 주목된다. 결국 데이터를 먼저, 그리고 정확하게 읽는 쪽이 AI 경쟁에서 앞서 나갈 가능성이 크다. 데이터 수집의 진입장벽이 낮아질수록, 그 격차는 기술력보다 실행 속도에서 갈릴 것이라는 전망도 나온다.