현대자동차의 대표 준중형 스포츠유틸리티차(SUV) 투싼이 6년 만에 5세대 완전 변경 모델로 돌아왔다. 실내 공간을 넓히고 시스템 최고출력 245마력, 복합연비 17.4㎞/ℓ의 차세대 하이브리드 시스템을 탑재했다. 현대차는 지난 18일 경기 파주시 CJ ENM 스튜디오 센터에서 ‘디 올 뉴 투싼’(신형 투싼)을 공개했다. 신형 투싼은 1.6 터보 가솔린과 1.6 터보 하이브리드 두 가지 파워트레인으로 운영하며 다음 달 중 가격을 공개하고 국내 판매에 들어간다. 하이브리드 모델은 현대차그룹의 차세대 하이브리드 시스템을 적용해 시스템 최고출력을 기존보다 10마력 높인 245마력으로 끌어올렸다. 복합연비도 17인치 타이어·2륜구동(2WD) 기준 기존보다 1.2㎞/ℓ 개선된 17.4㎞/ℓ를 달성했다. 내비게이션 정보를 바탕으로 감속이 필요한 구간을 예측해 가속 페달에서 발을 뗄 시점을 알려주는 ‘관성 주행 안내’와 정차 중 엔진을 켜지 않고도 공조·인포테인먼트 등을 사용할 수 있는 ‘스테이 모드’도 적용했다. 가솔린 모델은 기존보다 13마력 높아진 최고출력 193마력의 1.6 터보 엔진에 8단 자동변속기를 조합했다. 전장은 기존보다 60㎜ 늘어난 4700㎜, 전폭은 40㎜ 넓어진 1905㎜, 휠베이스는 30㎜ 늘어난 2785㎜다. 현대차 SUV 최초로 차세대 인포테인먼트 시스템 ‘플레오스 커넥트’도 적용했다. 대규모언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI 에이전트 ‘글레오 AI’는 자연스러운 연속 대화를 이해해 차량 제어뿐 아니라 지식 검색과 여행 일정 추천 등을 지원한다. 안전·주차 기능도 강화했다. 충돌로 차량의 메인 전원이 끊겨도 백업 전원으로 문을 열 수 있도록 하는 ‘도어 언락 전원 이중화’를 현대차 최초로 적용했다. 가속 페달을 브레이크로 잘못 밟았을 때 구동력을 제한하고 제동하는 ‘페달 오조작 안전 보조’도 기본 적용했다.

최근 세간을 놀라게 만든 중국의 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’나 딥시크 ‘V4.1 플래시’, 알리바바 ‘Qwen 3.8’ 등은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 모델 크기와 관계없이 극도로 효율성을 높여 제한된 하드웨어에서 최대한 많은 토큰을 생성할 수 있다는 것입니다. 여기에 모델을 공개하기 때문에 실제로 전 세계 많은 사용자가 개인 컴퓨터나 클라우드, 그리고 내부 컴퓨터에서 이 모델들을 사용하고 있습니다. 성능에 비해 하드웨어 자원을 매우 효율적으로 사용해 비용을 절감할 수 있는 것이 높은 인기의 비결입니다. 중국 모델의 효율이 높은 이유 중 하나는 아이러니하게도 미국의 금수 조치로 인해 연산 인프라를 확충하기 어렵다는 점에 있습니다. 엔비디아 칩 수급이 힘들다 보니 어쩔 수 없이 연산 효율성을 높여야만 하는 것입니다. 물론 최근 화웨이 같은 중국 내 정보기술(IT) 기업들이 자체 AI 가속기인 ‘어센드’(Ascend) 시리즈를 공급하고 있긴 하나, 아직은 성능 면에서 엔비디아 칩과 상당한 격차가 있어 당분간 연산 효율화에 집중하는 구조가 이어질 것으로 보입니다. 물론 화웨이도 가만히 있지 않고 어센드 신경망처리장치(NPU)와 이를 모아 구성한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드(Atlas SuperPod)를 꾸준히 업그레이드하고 있습니다. 최근 개최된 화웨이 커넥트 2026 행사에서는 앞으로 2029년까지 어센드 960DT/PR, 어센드 970, 어센드 980 칩에 대한 로드맵을 공개했습니다. 흥미롭게도 중국 딥시크의 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)은 이전 컨퍼런스 콜에서 중국의 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 화웨이의 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’가 엔비디아의 ‘GB300 NVL72 랙’을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장한 바 있습니다. 다만 4개의 어센드 칩이 있어야 GB300 한 개를 대체할 수 있는 수준이라는 점은 인정했습니다. 그런데 공개된 수치를 보면 화웨이 어센드 칩이 GB300을 따라잡기 위해서는 여전히 상당한 시간이 필요한 것으로 보입니다. 우선 내년 1분기에 화웨이는 차세대 제품인 ‘어센드 960DT’를 선보일 예정입니다. 이 칩은 새로운 SIMD/SIMT 아키텍처를 채택해 FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 등 다양한 데이터 포맷을 지원합니다. 이 칩은 최대 2 PFLOPS(페타플롭스)의 FP8 연산 능력과 4 PFLOPS의 FP4 연산 능력을 지니고 있으며, 288GB HBM 메모리와 9.6TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 참고로 GB300의 dense FP4 연산 능력이 약 15 PFLOPS라는 점을 생각하면, 내년 출시할 어센드 960DT의 성능은 엔비디아 칩을 대체하기엔 아직 부족한 수준입니다. 따라서 화웨이는 수많은 어센드 NPU를 연결한 거대한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드를 개발했습니다. 엔비디아의 NVL72 랙 시스템이 72개의 GPU와 36개의 CPU를 사용하는 것과 달리, 아틀라스 960E 슈퍼포드는 무려 4096개의 NPU를 고속 인터페이스로 연결해 최대 16 EFLOPS의 연산 성능을 목표로 하고 있습니다. 화웨이 커넥트 2026에서 화웨이는 이렇게 많은 칩을 고속으로 연결해 하나의 거대한 연산 기계로 활용할 수 있는 신기술도 같이 공개했습니다. 예를 들어 고속 광학 인터페이스인 Hi-ONE 5500개를 적용해 기존 대비 전력을 550㎾나 절감했다고 합니다. 다만 그럼에도 전력 소모량은 상당히 많을 것으로 예상됩니다. 전기를 많이 먹는 HBM 메모리를 288GB나 장착한 데다, TSMC가 아닌 중국 파운드리인 SMIC의 공정을 사용할 수밖에 없어 성능 대비 전력 소모가 클 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 어센드 칩을 사용한 아틀라스 슈퍼포드는 엔비디아의 NVL72 랙 시스템에 비해 전력 소모가 크고 유지비가 많이 들 것으로 예상됩니다. 이런 단점에도 불구하고 미국의 제재로 인해 엔비디아 칩 수급이 어려운 중국 내 AI 회사들은 선택의 여지가 제한된 상황에서 화웨이 칩을 사용할 수밖에 없고, 화웨이도 그 점을 잘 알고 있기 때문에 계속해서 어센드 시리즈를 개발할 예정입니다. 화웨이는 2027년 1분기에 어센드 960DT를 출시한 후 3분기에는 추론 특화 버전인 960PR을 출시하고, 2028년에는 어센드 970을 출시할 계획입니다. 어센드 970은 3.6 PFLOPS FP8/14 PFLOPS FP4의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 2029년 출시 목표인 어센드 980에서는 다시 스펙을 두 배로 늘려 7.2 PFLOPS FP8/28 PFLOPS FP4까지 성능을 높인다는 계획입니다. 계획대로 된다면 GB300은 따라잡을 수 있지만, 2029년까지도 베라 루빈의 50 PFLOPS FP4 성능에는 미치지 못하는 수준입니다. 따라서 중국 AI 회사들은 다소 불리한 위치에 있지만, 앞서 이야기했듯이 놀라운 연산 효율화를 통해 미국 프런티어 AI 모델에 강력한 위협이 되고 있습니다. 여기에 화웨이 역시 느리지만 꾸준한 성장세를 보이고 있어, 미래에는 미국의 제재가 큰 힘을 발휘하지 못할 가능성이 높아지고 있습니다. AI 패권을 놓고 벌이는 싸움에서 쉽게 승자를 예측하기 어려운 이유입니다.

최근 4년간 고속도로 통행료 미납이 꾸준히 증가하며 지난해 미납 통행료가 1000억원에 육박해 한국도로공사가 단속 강화에 나섰다. 19일 연합뉴스·한국도로공사에 따르면 지난해 고속도로 통행료 미납 건수는 3853만 3000여건으로, 미납 금액은 994억원에 달했다. 이 중 91.6%에 해당하는 3531만여건은 추후 수납을 완료했다. 고속도로 통행료 미납은 꾸준히 증가해 오고 있다. 고속도로 통행료 미납 건수는 ▲ 2022년 2528만 6000건 ▲2023년 2993만 8000건 ▲2024년 3407만 1000건으로 꾸준히 증가했다. 이로써 수납률은 각각 94.3%, 93.7%, 92.8%, 91.6%로 지속해 낮아졌다. 이에 도로공사는 고속도로 미납 통행료 문제에 대응하기 위해 상습적·고의적 체납 차량에 대한 단속을 강화하고 일반 운전자에 대해서는 편의성을 대폭 확대하고 있다. 1년 이내 20회 이상 통행료를 미납한 차량에는 통행료의 10배에 달하는 부가통행료를 부과한다. 상습·고액 체납자에 대해서는 예금 압류, 차량 강제 인도, 형사 고발 등 강력한 법적·행정적 조처를 한다. 인공지능(AI) 기술을 활용해 체납 차량의 이동 경로를 예측·단속함으로써, 단속 효율성을 제고할 계획이다. 경찰청·지방자치단체 등 관계 기관과의 합동 단속도 확대하고 있으며, 상습 체납 차량에 대한 번호판 영치 제도 도입도 추진 중이다. 단순 착오나 부주의로 인한 미납인 경우에는 장기 체납으로 이어지지 않도록 신속하게 안내하고, 도로공사 영업소, 고속도로 휴게소뿐만 아니라 전국 편의점과 한국도로공사 누리집, 모바일 앱, 민간 앱, 콜센터 등을 통해서도 미납 요금을 납부할 수 있도록 했다. 카카오 알림톡과 공공·민간 앱 알림을 통해 미납 발생 사실을 즉시 안내해 납부를 유도할 예정이다. 도로공사 관계자는 “앞으로 미납 사전 예방, 신속 안내, 편리한 납부, 상습 체납 강력 대응으로 이어지는 선순환 관리 체계를 확립해 미납 발생 자체를 줄여 나가겠다”고 말했다.

한화시스템이 국가 우주상황인식시스템(K-SSA)의 민간 체계개발업체 선정돼 설계·개발에 본격 참여한다. 한화시스템은 최근 한국천문연구원과 ‘우주기반 우주감시위성 및 지상연계 우주상황인식체계 개발’ 사업 계약을 체결했다고 18일 밝혔다. 우주상황인식(SSA)은 우주물체의 위치와 궤도 등을 관측 및 분석해 충돌·추락 등 우주공간의 위험을 파악하고 예측하는 활동이다. 이번 사업은 우주항공청이 추진하는 국가 우주상황인식시스템(K-SSA) 개발사업의 하나다. 한국천문연구원이 주관연구기관으로 국가 우주상황인식 체계의 임무와 운영개념·시스템 요구조건을 정립하고, 세부 기술 연계와 체계 통합 등 사업 전반의 기술적 총괄을 담당한다. 한화시스템은 이번 계약을 통해 한국천문연구원의 총괄 아래 K-SSA의 민간 체계개발업체로 참여한다. 우주기반 우주감시 위성 개발과 지상연계 우주상황인식 체계 구축, 세부 시스템 간 연계·통합 및 시험·검증 등 체계개발 업무를 수행한다. 한화시스템이 개발에 착수하는 우주기반 우주감시위성은 고도 약 480㎞ 저궤도에서 운용되는 초소형 위성이다. 우주상황인식(SSA)용 광학카메라를 탑재해 우주 공간의 인공·자연 물체를 실시간 탐지·추적하며, 우주물체 충돌·추락 위험 분석에 필요한 핵심 관측 정보를 수집한다. 함께 구축되는 지상 연계 우주상황인식 체계는 우주감시위성을 비롯한 다양한 관측 수단과 데이터로부터 확보된 우주물체 정보를 통합 관리 및 분석하는 지상 인프라다. 인공지능(AI) 기술을 적용해 우주물체의 이동 궤도와 충돌·추락 위험을 정밀하게 예측·분석하고, 관련 정보를 공유해 신속한 상황 판단과 조치를 지원하게 된다. 최근 저궤도 위성이 급격히 늘어나면서 궤도상 인공·자연 우주물체와의 충돌 위험이 커지고 있다. 이에 따라 국가 우주자산을 보호하고, 우주물체의 충돌과 지상 추락 위험에 선제적으로 대응할 수 있는 우주상황인식 역량의 중요성이 높아지고 있다. 송성찬 한화시스템 우주사업부장은 “이번 사업을 통해 우주상황인식 및 우주영역인식 분야의 핵심 기술 경쟁력을 확보하고 대한민국의 독자적인 우주 안보 및 대응 역량 강화에 기여할 것”이라고 말했다.

네이버클라우드가 군이 데이터와 인공지능(AI) 모델의 통제권을 직접 확보하면서 민간 기술을 빠르게 전력화하는 ‘국방 소버린 AI’ 전략을 제시했다. 단순히 AI 모델이나 인프라를 공급하는 데 그치지 않고, 민간 기술을 군의 실제 작전 환경에 맞게 연결·검증해 지속적으로 고도화하는 역할까지 맡겠다는 구상이다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 ‘국방 AI 전략 세미나’를 열었다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “국방 AI는 기술 도입에서 끝나는 것이 아니라 군이 필요로 하는 문제를 정의하고 현장에서 검증해 전력화하는 과정까지 이어져야 한다”고 말했다. 핵심은 데이터와 모델의 통제권을 군에 두는 것이다. 네이버클라우드는 민간의 인프라·AI 모델·애플리케이션 역량을 결집한 뒤 폐쇄망에서 군 데이터와 연결하고, 효과를 확인할 수 있는 임무부터 단계적으로 실증하는 방식을 제안했다. 이후 현장배치 엔지니어(FDE)가 실제 운용 과정에 참여해 요구사항을 반영하고 성능을 지속적으로 개선한다는 계획이다. 이는 민간의 빠른 기술 발전을 활용하면서도 보안과 자립성이 중요한 국방 분야에서는 특정 외부 모델이나 사업자에 대한 의존도를 낮추겠다는 의미가 있다. 네이버클라우드는 자체 클라우드 인프라와 AI 모델, 보안 기술을 바탕으로 인프라부터 실제 임무 적용까지 국방 AI 전환 전 과정을 지원한다는 구상이다. 기술적으로는 자율 무기체계가 서로 다른 센서와 플랫폼에서 수집한 정보를 같은 상황으로 이해할 수 있도록 하는 ‘공동 의미 체계’를 강조했다. 이를 위해 드론 영상과 센서 정보를 3차원 공간으로 구조화하는 공간지능과, 지형·기상·레이더 등 전장 변수를 가상 환경에서 학습·예측하는 월드모델을 활용하는 방안도 제시했다. 김 대표는 “기업의 역할은 전면에 나서기보다 군이 필요로 하는 영역에서 가장 빠르고 정확하게 기술을 지원하는 것”이라며 “군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결하고 뒷받침하는 핵심 파트너가 되겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 개발 속도를 둘러싼 실리콘밸리의 논쟁이 ‘멈출 것이냐, 계속 달릴 것이냐’는 찬반을 넘어 실제 규제 방식과 통제의 주체를 둘러싼 문제로 옮겨가고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마크 저커버그 메타 CEO 등이 민간 주도의 AI 규제기구 설립에 제동을 건 가운데 앤트로픽은 자사 AI가 이미 AI 연구개발 업무의 26%를 주도하고 있다고 공개했다. 누가 안전 기준을 만들고, AI가 차세대 AI 개발에 관여하는 속도를 어디까지 허용할지가 새 쟁점으로 떠오르는 모습이다. 17일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 황 CEO와 저커버그 CEO, 일론 머스크 스페이스X CEO는 최근 도널드 트럼프 미국 대통령에게 민간 주도 AI 규제기구 설립에 대한 우려를 전달했다. 이들은 별도 기구가 만들어질 경우 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 선두 AI 기업에 영향력이 쏠릴 수 있다는 점을 문제 삼은 것으로 전해졌다. 해당 구상은 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO가 미국 금융산업규제국(FINRA)을 본떠 제안한 것으로 알려졌다. 업계가 참여하는 별도 조직을 두고 AI 안전 기준과 평가 체계를 마련하자는 취지다. 황 CEO와 저커버그 CEO 등은 AI 안전의 필요성 자체보다는 특정 기업이 규칙을 만드는 구조와 외부 감독 방식에 우려를 나타낸 것으로 전해졌다. 규제기구에는 선을 그었지만 안전장치의 필요성에는 공감대가 이어지고 있다. 같은 날 찰스 3세 영국 국왕은 스코틀랜드 덤프리스 하우스에서 엔비디아와 구글 딥마인드, 오픈AI, 앤트로픽 관계자들을 만나 AI가 통제에서 벗어날 위험에 대비한 협력을 촉구했다. 이 자리에 참석한 황 CEO도 ‘책임 있는 낙관론’을 강조하며 충분히 검증되지 않은 AI 시스템을 성급하게 내놓아선 안 된다는 취지로 말했다. 그동안 이 논쟁에서 비교적 말을 아껴온 아마존도 입장을 내놨다. 아마존은 로이터에 “진보와 안전 중 하나를 선택해야 한다고 보지 않는다”며 모델을 출시하기 전 엄격한 시험과 강력한 안전장치가 필요하다고 밝혔다. 다만 업계 전체가 일제히 개발 속도를 늦추는 방안에는 동참하지 않았다. 개발 자체를 늦추기보다 각 기업이 검증과 안전조치를 강화해야 한다는 쪽에 가깝다. 규제 방식을 둘러싼 공방과 별개로 AI 개발 현장의 자동화 속도는 빠르게 높아지고 있다. 앤트로픽은 이날 공개한 자료에서 지난달 기준 클로드가 자사 AI 연구개발 업무의 26%를 사람의 감독 아래 사실상 주도하고 있다고 밝혔다. 사람이 긴밀하게 지시하며 함께 수행하는 단계까지 포함하면 클로드가 관여한 업무 비중은 90%를 넘었다. 지난 2월만 해도 AI가 주도하는 업무 비중은 1% 미만이었다. 앤트로픽 내부에서는 약 3만개의 AI 에이전트가 동시에 연구·엔지니어링 업무를 수행하고 있다. 회사는 이들 에이전트의 행동을 실시간 또는 사후 감시하고 있으며, 지난달 10억건이 넘는 판단 가운데 약 0.002%가 실시간 감시 시스템에 의해 차단됐다고 밝혔다. 앤트로픽은 AI가 차세대 AI 개발 과정에 얼마나 깊게 관여하는지 보여주는 지표를 다른 기업들도 공개하고, 제3자의 검증을 받는 방안을 제안했다. AI가 실제 연구 속도를 끌어올린 사례도 함께 공개됐다. 앤트로픽에 따르면 클로드는 생체분자 예측·설계에 쓰이는 오픈소스 모델 30개 이상을 약 4주 동안 최적화해 평균 처리 속도를 약 4배 높였다. 단순히 연구자를 보조하는 데 그치지 않고 연구도구 자체를 개선하는 단계까지 AI의 역할이 넓어지고 있다는 설명이다. 외신들은 최근의 논쟁이 ‘개발 속도를 늦출 것이냐’보다 안전장치를 AI 산업의 지속 가능한 성장 조건으로 받아들일 것이냐의 문제로 옮겨가고 있다고 짚었다. 파이낸셜타임스(FT)는 충분한 검증 없이 속도 경쟁을 밀어붙일 경우 대형 사고와 여론 악화가 더 강한 규제로 이어져 오히려 산업 전체의 개발 속도를 늦출 수 있다고 분석했다. 안전에 드는 비용이 혁신을 가로막는 부담이라기보다 장기적으로 혁신을 이어가기 위한 조건이 될 수 있다는 것이다.

17일 오전 9시 15분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥은 전 거래일보다 3.65포인트(0.45%) 오른 819.63을 나타냈다. 지수는 820.16으로 출발해 장중 823.58까지 오른 뒤 819.63까지 저점을 낮추며 상승 흐름을 이어가고 있다. 거래량은 9,253만1000주, 거래대금은 9006억6400만원이다. 간밤 미국 증시는 미국 연방준비제도의 기준금리 인상 여파로 일제히 하락 마감했다. 다우존스30 산업평균지수는 1.21% 내렸고 S＆P500지수는 0.45%, 나스닥 종합지수는 0.01% 하락했다. 미국 10년물 국채 금리는 5%를 다시 웃돌았고 달러 강세 속 원달러 환율도 1370원대에서 상승 압력을 받는 모습이다. 이런 대외 부담에도 코스닥은 장 초반 강세로 출발했다. 수급별로는 개인이 270억원, 기관이 44억원을 순매수하며 지수를 떠받쳤다. 외국인은 318억원 순매도 중이다. 프로그램 매매는 차익거래 7억원 매수 우위, 비차익거래 211억원 매도 우위로 전체 204억원 순매도를 기록했다. 시장 전반에서는 상승 종목이 우세했다. 상승 종목은 886개, 하락 종목은 676개였고 보합은 146개로 집계됐다. 상한가 종목은 4개, 하한가 종목은 없었다. 시가총액 상위 종목은 혼조세다. 알테오젠(196170)은 0.78% 오른 25만7500원, 에코프로(086520)는 0.49% 상승한 8만2600원, 주성엔지니어링(036930)은 0.25% 오른 20만2500원, 리노공업(058470)은 0.76% 상승한 6만6400원에 거래됐다. 에코프로비엠(247540)은 10만4100원으로 보합이었고 레인보우로보틱스(277810)는 0.12%, 원익IPS(240810)는 1.51%, 이오테크닉스(039030)는 0.53%, 심텍(222800)은 0.92%, 로보티즈(108490)는 0.65% 내렸다. 개별 종목 중에서는 큐라티스가 29.96% 오른 4815원, 나라스페이스테크놀로지가 29.92% 상승한 1만3850원, 앤씨앤이 29.89% 오른 2825원, 넥스트칩이 29.81% 상승한 2765원으로 나란히 가격제한폭까지 치솟았다. 센서뷰도 24.91% 급등한 1745원을 기록했다. 반면 고스트스튜디오는 10.17% 내린 9980원, 하이딥은 9.27% 하락한 1507원, 카티스는 7.99% 내린 3050원, 한국첨단소재는 5.63% 하락한 3185원, 인텍플러스는 5.62% 밀린 4만7850원에 거래됐다. 공모시장에서는 빅웨이브로보틱스가 일반청약 경쟁률 1375.34대 1을 기록하며 흥행에 성공했다. 청약 증거금은 약 4조9512억원으로 집계됐고, 앞선 기관 수요예측 경쟁률은 1109.37대 1이었다. 공모가는 희망범위 상단인 1만8000원으로 확정됐으며 총 공모금액은 288억원, 공모가 기준 시가총액은 약 1849억원이다. 이 회사는 확보 자금을 글로벌 진출과 마케팅, 산업용 휴머노이드 개발, 운영 프로세스 고도화, 구독형 RaaS 사업 확대 등에 투입할 계획이다. 오는 29일 코스닥 상장을 앞두고 로봇 관련 종목군에 대한 관심도 이어지는 분위기다. 코스닥은 최근 2거래일 연속 상승한 데 이어 이날도 오름세로 출발했다. 다만 미국 긴축 기조와 금리, 환율 부담이 여전한 만큼 장중 외국인 수급과 상위 종목 흐름에 따라 지수 변동성은 확대될 가능성이 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

인공지능(AI)이 일하는 방식을 넘어 채용과 커리어의 새 기준으로 들어서면서 노동시장의 판이 바뀌고 있다. 기업들은 AI 활용 능력을 새로운 채용 기준으로 내세웠고, 구직자들은 AI 학습에 뛰어들고 있다. AI에 자신의 직업이 대체될 것이라는 불안감도 높아지는 모습이다. 잡코리아는 올해 상반기에 게재된 AI 키워드 공고가 1만 8000여건으로 집계됐다고 16일 밝혔다. 기업이 ‘AI 전문 직무’로 지정해 등록한 공고는 지난해 동기보다 128% 늘었다. 이 중 경력직 공고 증가율(140%)이 신입(55%)을 크게 웃돌았고 대기업(187%)이 중소기업(124%), 벤처기업(117%) 등보다 높았다. 특히 비개발 AI 직무 공고는 325% 늘었다. 이 중 AI 콘텐츠 크리에이터 공고가 405% 늘었고, AI 기획자(363%), AI 사업전략(313%), AI 교육컨설턴트(195%) 등도 크게 증가했다. AI 개발 인력 외에 AI를 사업과 콘텐츠, 교육 현장에 적용할 인력으로 수요가 확산한 셈이다. SK하이닉스는 지난달 수시 채용 절차에서 자기소개서를 폐지하고 AI 활용 역량을 자유롭게 작성하는 서류 전형 서식을 도입했다. 올해부터 추가된 ‘반나절 심층면접’에선 기존에 30분간 진행되던 형식적인 문답식 면접 대신 PC로 거대언어모델(LLM)을 사용해 과제를 풀고 발표하도록 했다. 두산그룹도 올해 실무면접 절차에 ‘AI 역량 테스트’를 추가했다. 특정 상황이 주어지면 지원자는 AI를 제한 시간 30분 이내에 AI를 활용해 보고서를 작성해야 한다. 프롬프트를 얼마나 효과적으로 작성해 AI를 활용하는지, 또 AI로 생성된 결과를 어떻게 검토하고 개선하는지 검증한다. LG전자는 올해 자소서 문항에서 ‘살면서 겪은 어려운 과제와 이를 극복했던 경험’ 대신 ‘데이터와 AI 등 디지털 도구를 활용해 어려웠던 문제를 극복한 경험’을 물었다. 직장인들도 ‘AI 열공’ 중이다. 국민내일배움카드로 국비 지원을 받을 수 있는 AI 관련 직업능력훈련은 2300여건에 달하고, 한국AI교육진흥원의 AI 교육 기업교육 수강생은 지난해 말 2만명을 넘겼다. 포스코는 지난 10일 포스코철강AI융합대학을 출범시켰다. 총 31개 교과 중 AI 관련 과목만 45%에 달한다. 삼성전자는 최근 임원들을 대상으로 AI를 활용해 몇 명분의 업무량을 했는지 평가하는 ‘전일제 환산(FTE)’ 방식을 도입했다. AI가 자신의 직업을 대체할 수 있다는 두려움에 2030세대를 중심으로는 직업 대체 기간을 관측해 주는 사이트가 유행이다. 감정평가사 임모(30)씨는 최근 AI가 자신의 직업을 대체하기까지 남은 시간을 계산해주는 ‘유아넥스트’(YOU‘RE NEXT)라는 사이트에서 감정평가사를 검색했다. 7년 1개월 22일 뒤면 AI가 감정평가사를 대체하기 시작할 것이란 결과에 임씨는 “전문직도 AI에 영향을 받는 것을 보고 불안했다”고 말했다. 유아넥스트를 개발한 구글 출신 장모(36)씨는 “개발자들도 AI에 프롬프트를 지시하고 검수하는 식으로 작업 방식이 바뀌는 걸 보며 나도 곧 대체될 수 있겠다는 경각심이 들어 만들었다”고 말했다. 이 사이트 문을 연 지 사흘 만에 35만명이 접속했다. 해외에서도 비슷한 사이트가 대거 인기를 끌 만큼 청년층의 AI 실직 공포는 현실화하고 있다. 한국경제인협회가 지난달 19~34세 청년 1000명을 대상으로 조사한 결과 53.9%는 향후 5년 내 현재 또는 희망 ‘직무’가 AI로 대체·축소될 가능성이 ‘높다’고 응답했다.

카카오 VX(공동대표 문태식·김창준)가 ‘카카오골프예약’ 플랫폼에 인공지능(AI) 기술을 적용한 변동 그린피 시스템 ‘다이내믹 프라이싱’을 본격적으로 도입한다고 16일 밝혔다. ‘다이내믹 프라이싱’ 시스템은 항공, 숙박 업계에서 널리 적용되며 관련 업체와 소비자 모두에게 익숙한 가격 정책이다. 예매 시기와 방법, 빈도, 특정 신용카드 등의 할인 결제 수단, 단체 예매 등 여러 요소가 종합적으로 고려돼 가격이 결정된다. ‘다이내믹 프라이싱’ 역시 상황에 맞는 그린피 가격대를 제안해 골프장에는 임박한 예약 취소 비율을 낮추고, 골퍼에게는 여유 있고 저렴하게 필드 골프를 즐기도록 돕는 효과가 기대된다. 두 자릿수 매출 성장의 비결은 AI 기술 활용과 그동안 쌓아온 경영 노하우 접목이다. ‘다이내믹 프라이싱’은 AI 기술을 활용해 수요 및 판매 예측을 하고, 가격을 자동으로 설정하도록 한다. AI 배치 시스템은 각 골프장의 예약 현황을 분석해 매일 수백 건의 가격을 자동 생성한 뒤 골프장 ERP(전사적자원관리) 시스템과 실시간 연동해 즉각 반영한다. 카카오 VX 관계자는 “그동안 우리나라 골프장 그린피는 다소 경직되게 운영돼온 측면이 있다”며 “’다이내믹 프라이싱’ 시스템을 적용한 골프장의 경우 미리 예약하는 고객에게 더 저렴한 혜택을 제공함으로써 결과적으로 예약 취소율이 낮아지는 효과를 통해 골프장과 골퍼 모두 만족하는 성과를 내고 있다”고 전했다.

오랫동안 비관은 공짜였다. 시작했다가 틀리면 돈과 시간을 잃었지만, 시작하지 않아 놓친 것은 어디에도 기록되지 않았다. 잘못된 낙관에는 청구서가 왔고, 잘못된 비관에는 오지 않았다. 인공지능(AI)은 이 공식을 바꾸고 있다. 틀렸다는 사실을 확인하는데 들어가는 비용이 내려가면서, 시도하지 않는 선택은 오히려 더 비싼 대가를 치르게 됐다. 나는 매일 밤 코드를 짠다. 예전 같으면 무모한 일이었다. 몇 달은 걸린다며 접었을 생각을 이제는 AI 에이전트에게 지시하고 맡긴다. 개발자들이 시간과 비용을 들여 오랜 시간을 들여야 가능했던 일을 이제는 AI 에이전트가 한 두 시간이면 만들어준다. 돌려보고, 안 되면 버리고, 되면 취한다. 내가 15년 만에 개발을 다시 시작한 건 갑자기 용감해져서가 아니다. AI의 도움으로 시작하는 데 용기가 덜 필요해졌을 뿐이다. 머릿속 검열관이 틀렸던 것도 아니다. 근거로 삼았던 세계가 달라진 것이다. 완성은 여전히 어렵다. 빠르고 저렴해진 것은 가능한지 확인하는 일이다. 몇 달짜리 착각이 몇 시간짜리 실험이 된다. 틀리지 않으려고 판단을 미루는 동안 누군가는 열 번 틀리며 다음 시도의 단서를 얻는다. 낙관은 믿음의 크기보다 실험하고 배우는 횟수에 가까워진다. 그동안 비관이 합리적이었던 데는 이유가 있다. 시도가 비싼 세계에서 개인은 검열관을 두고, 조직은 승인 단계를 쌓고, 학교는 많이 시도하는 사람보다 틀리지 않는 사람을 높게 평가했다. 이제는 판단한 뒤 만드는 대신 작게 만들어본 뒤 판단할 수 있다. 가능한 것의 범위가 빨리 바뀌면 경험도 빨리 낡는다. 한국의 현실을 생각하면 걱정이 많다. 규제와 교육은 시도하지 않은 손실을 세지 않는다. 허용된 것만 할 수 있는 규제에는 국가가 앞으로 가능한 일을 미리 열거할 수 있다는 믿음이 깔려 있다. 가능성이 제도보다 빨리 생기면 허용 목록은 완성되는 순간부터 낡는다. 규제를 만든 이유는 문서에 남지만, 그 때문에 태어나지 못한 스타트업은 남지 않는다. 물론 틀려도 되는 실험과 타인에게 피해를 넘기는 실험은 구분해야 한다. 우리에게 필요한 것은 무조건적인 허용이 아니라, 작게 시험하고 실패를 감당할 수 있는 공간이다. 한국은 지난 시대의 게임을 잘했다. 답이 있는 세계에서는 오차를 줄이는 사회가 강하다. 답을 찾아야 하는 세계에서는 탐색 범위를 넓히는 사회가 강하다. 그러나 다음 시대를 가르는 것은 확신에 찬 예측보다, 실제로 해보고 배운 것의 총량일 것이다. 머릿속 검열관은 아직 은퇴하지 않았다. 다만 이제 그가 안 된다고 말하면 되묻는다. “그건 언제의 이야기인가.” 지금은 낙관론자들의 시대다. 모든 것이 잘될 거라 믿어서가 아니다. 무엇이 가능한지 확인하는 일이 불가능하다고 설득하는 일보다 빨라지고 있기 때문이다. 김서준 해시드 대표

AI가 최적값 제시하면 작업자 결정98개 공정·20만 가닥 배관·250만평인력 세대교체·현장 사각지대 대응“2030년 연간 1000억 생산성 향상” 지난 10일 찾은 울산시 남구 SK이노베이션 울산컴플렉스(CLX)에는 원유 증류탑 수십 개와 배관들이 미세혈관처럼 연결돼 있었다. 1964년 설립된 국내 첫 정유공장으로 하루 84만 배럴의 원유를 처리하는 국내 최대 시설이지만 외부에서 일하는 직원은 거의 없었다. 대신 숙련된 운전원들이 각 공장의 조정실에서 인공지능(AI)의 도움을 받아 원유 정제 작업 전반을 운영했다. SK이노베이션이 ‘듀얼 브레인’ 전략으로 울산CLX를 고도화하고 있다. 사람의 경험과 AI의 분석·예측 능력을 결합하는 방식으로 공정의 운영 효율과 안전 수준을 높이는 것이다. 중질유분해공정(HOU) 조정실의 운전원들은 모니터 앞에서 머신러닝 기반의 AI가 제안한 데이터를 참고해 변수를 조절했다. 기존에는 숙련된 근무자가 온도나 제품 투입량 등 조건을 세밀하게 조정하며 원유를 정제했지만 이제 AI가 최적의 변수를 찾는다. 일부 공정은 첨단공정제어(APC) 시스템과 연계해 AI의 최적값을 자동 반영한다. 정창훈 제조AI 추진팀장은 “숙련도가 중요해 연차에 따라 역량에 큰 차이가 나는 작업”이라며 “베테랑의 퇴직으로 생기는 공백을 AI가 메워줄 수 있다”고 말했다. 약 20만 가닥의 배관으로 연결된 공정은 총 98개로, 한 공정의 운전 조건이 다른 공정의 생산량과 품질에 영향을 준다. 조건을 어떻게 하느냐에 따라 마진과 에너지 효율이 달라진다. SK이노베이션 관계자는 “AI 도입으로 정유·화학 밸류체인 전반의 통합마진을 극대화하고 에너지 사용도 절감할 수 있을 것으로 본다”고 설명했다. 현재 HOU 조정실을 중심으로 7개 공정에 AI 최적화가 도입됐고 점차 확대할 예정이다. AI는 시설 관리와 안전 강화에도 활용된다. 여의도 3배 면적(약 8.26㎢)인 부지에서 총 3000명의 작업자가 연간 33만건의 작업을 하는 대규모 설비인 만큼, AI를 활용하면 사각지대를 빠르게 포착할 수 있다. 펌프 등 주요 회전기기는 모니터링 플랫폼 ‘SKADI’가 진동과 온도 변화를 실시간으로 읽어 이상 징후와 원인을 먼저 파악하고, AI가 데이터를 넘겨받아 최적의 정비 시점과 작업 계획을 제안한다. SK이노베이션은 올해 예측 모델과 연계 에이전트를 개발 및 검증하고 내년부터 데이터 인프라를 확충해 AI 전환을 가속할 계획이다. 2030년 이후에는 듀얼 브레인 운영 체계를 정착시켜 연간 약 1000억원 규모의 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 정 팀장은 “여기서 실증되면 어떤 석유화학 회사도 쓸 수 있는 제품이 될 수 있다”며 “AI 모델을 사업화하는 방향까지 고민하고 있다”고 덧붙였다.

정부의 2차 공공기관 이전계획을 두고 제주도가 핵심 기관을 유치하기 위한 총력전에 나섰다. 15일 제주도에 따르면 전날 열린 위성곤 지사 주재 주간정책회의에서 공공기관 이전 대응 방안을 점검했다. 위 지사는 “왜 제주여야 하는지를 분명하게 보여줘야 한다”며 “기관의 기능과 제주 산업의 접점을 정교하게 분석하고 제주 이전이 기관 발전으로 이어질 수 있는 논리와 임직원·가족의 정주 지원방안까지 유치 제안에 담아야 한다”고 주문했다. 도는 한국마사회, 한국공항공사, 해양환경공단, 한국에너지기술평가원, 대한무역투자진흥공사(코트라), 차세대수치예보모델개발사업단 등 6곳을 핵심 유치 대상으로 정했다. 특히 한국마사회는 제주가 전국 최대 말산업 기반을 갖췄다는 점을 앞세워 유치에 공을 들이고 있다. 제주에는 제주경마공원과 제주목장이 있고 말 1만 4876마리로 전국의 54.7%를 차지한다. 국내산 경주마 생산량도 전국의 91.5%에 달해 본사 이전 시 정책·연구 기능과 생산·육성 현장을 연계할 수 있다는 논리다. 한국공항공사는 연간 수천만 명이 오가는 제주를 미래 항공교통 거점으로, 해양환경공단은 섬이라는 특성을 활용한 해양환경·신해양산업 거점으로 육성할 수 있다는 점을 강조한다. 한국에너지기술평가원은 재생에너지·분산에너지 실증 거점, 코트라는 국제교류·통상 거점, 차세대수치예보모델개발사업단은 태풍·기후위기 대응과 인공지능(AI) 기반 기상·기후 예측 거점으로 제주를 제시한다.

앤트로픽·오픈AI “안전 검증 필요”젠슨 황 ‘AI 파국론’ 전망에 선 그어 인공지능(AI) 개발 속도조절론이 소위 ‘세기의 논쟁’으로 부상한 가운데, 글로벌 빅테크 및 AI 선두 기업들의 입장이 갈리고 있다. 인간이 예측할 수 없는 AI의 위험에 대응할 필요가 있다는 생각은 같다. 하지만 엔비디아는 AI 고도화 가속, 앤트로픽·오픈AI는 개발 속도 조절, 마이크로소프트(MS)는 인간의 통제 강화 등 사업 영역과 이익에 따라 분화가 심화하는 모습이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 14일(현지시간) 미국 로스앤젤레스에서 열린 ‘올인 서밋’에서 AI 고도화가 인류 파멸로 이어질 수 있다는 전망에 대해 “과학에 근거하지 않았다”고 밝혔다. 또 인터뷰 도중 도널드 트럼프 미국 대통령이 전화해 AI 파국론을 “사기”라고 일축하자 황 CEO는 “(트럼프 대통령이) 이 문제의 복잡성을 잘 이해하고 있다”고 했다. AI 속도조절론에 가장 뚜렷하게 선을 그은 셈이다. MS가 이날 내놓은 답은 ‘통제’다. MS는 ‘AI 행동강령’을 공개하고 “AI는 의식을 갖고 있지 않고 의식을 모방하도록 설계돼서도 안 된다”고 밝혔다. AI가 인간의 수정이나 종료 명령을 거부하지 못해야 하며, 인간에게 통제권이 없다면 AI의 범용성, 자율성, 성능 일부를 포기할 수 있다는 원칙도 담았다. 무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이를 향후 자체 AI 모델을 규율할 ‘헌법’이라고 설명했다. 속도조절론은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 지난 12일 불을 붙였다. AI가 다음 AI 개발을 돕는 ‘재귀적 자기 개선’과 통제망 이탈 사례가 잇따르자 안전 연구와 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 벌자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO, 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 공감했다. 하지만 해당 논의가 AI 산업 전반으로 확산되자 해법은 갈렸다. 황 CEO의 속도조절 선 긋기는 AI 전체의 연산량 증가가 곧 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 수요 증가로 이어지면서 엔비디아의 이익이 확대되기 때문으로 보인다. MS는 AI를 얼마나 빨리 개발하느냐보다 기업과 이용자가 계속 안심하고 쓸 수 있느냐가 중요하다. 애저 클라우드와 마이크로소프트365, 코파일럿 등 기업용 서비스에서 AI 활용이 늘수록 사업도 커진다. AI에 대한 불신으로 인한 도입 위축이나 기술 발전 둔화는 부담이다. 개발 속도 감속보다 ‘통제 가능한 AI’를 앞세운 배경으로 읽힌다. 반면 속도조절론을 처음 꺼낸 프런티어 모델 개발사들은 안전 책임뿐 아니라 막대한 개발비 부담도 안고 있다. 새 모델 출시 주기가 짧아질수록 거액을 들여 학습한 모델에서 투자비를 회수할 시간도 줄어든다. 오픈AI가 2030년까지 부담할 것으로 예상되는 컴퓨팅 비용만 7500억 달러(약 1020조원)에 이른다. 속도조절론을 AI 고도화에 대한 순수한 논쟁으로만 보기는 어렵다는 시각도 나온다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 더버지는 안전 규칙 강화가 막대한 비용을 감당할 수 있는 선두 업체에 유리한 반면 후발주자와 오픈소스 진영에는 진입 장벽으로 작용할 수 있다고 지적했다. AI 안전 보장을 위한 제동이 기존 업체의 시장 지배력을 굳히는 ‘사다리 걷어차기’가 될 수 있다는 것이다. 증시는 이런 논쟁이 AI 인프라 투자 둔화로 이어질 가능성을 우려했다. 간밤 미국에서 필라델피아반도체지수가 5.9% 급락했고 엔비디아와 마이크론은 각각 3.4%, 5.3% 내렸다. 모델 개발이 실제로 느려지면 데이터센터와 GPU, 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 둔화할 수 있다는 우려가 반도체주에 영향을 미친 것이다.

서울시의회 교육위원회 소속 김정우 의원(더불어민주당, 관악5)은 제339회 임시회 본회의를 통해 관악구 역대 최대급 규모인 354억여원의 학교 교육 예산을 확보하고, 제12대 교육위원회 1호 조례 통과 및 윤리특별위원회 위원 선임이라는 굵직한 성과를 동시에 거두었다고 14일 밝혔다. 먼저 2026년 제2회 서울시교육청 추가경정예산 심사에서 확보된 예산에는 관내 숙원사업이던 구암고 진입로(2억 4000만원) 예산을 비롯하여, 당곡중·서울여상 등 4개교 급식시설 개선, 구암중·인헌중 등 6개교 화장실 개선, 당곡초 그린스마트 미래학교, 영락고 외벽 개선 등이 포함됐다. 이 밖에 구암중 시청각실(1억 2200만원), 영락의료과학고 복도 개선(1억 2000만원), 인헌고 컴퓨터실(1억원), 서울여상 운동장 스탠드(8,000만원), 당곡고 보건실(4000만원) 등 지역밀착형 예산도 추가 반영됐다. 김 의원이 대표발의한 ‘공립학교 설치 조례 일부개정조례안’은 제12대 교육위원회 첫 조례로 본회의를 통과했다. 개정안은 학교 신설 과정에서 교육행정·도시계획·인구통계 등 관련 분야 전문가 15명 이내로 자문위원회를 구성하고 자문을 의무화하는 내용을 담고 있다. 이를 통해 학교 설립에 앞서 학생 수요를 보다 면밀하게 예측하고 절차의 투명성을 높일 수 있도록 제도적 기반을 마련했다. 이와 함께 김 의원은 예산 및 주요 현안을 심사하면서 특수교육 대상자의 원거리 학교 배정 문제를 비롯해 AI 서·논술형 채점 시스템 도입에 따른 부작용 가능성을 짚었다. 직업계고 AI 관련 예산이 당초 목적과 다르게 편성된 사례와 학교급식 식기렌탈세척 사업 등 예산 집행 과정에서의 비효율성도 지적하며 개선을 촉구했다. 김 의원은 예산 확보, 조례 통과와 함께 평소 모범적인 의정활동을 인정받아 윤리특별위원회 위원으로 선임되는 ‘트리플’ 성과를 거두며 임기 첫 임시회를 성공적으로 마무리했다. 김정우 의원은 “학교 설립의 투명성을 높이고 관행적인 꼼수 예산을 바로잡는 한편, 학생들에게 필요한 교육환경 개선 예산을 챙기는 데 총력을 기울였다”며 “앞으로도 낭비 없는 정책과 올바른 예산이 실현되도록 하겠다”고 밝혔다.

88시간. 지난주 오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트 1만 개를 동원해 수학 최고 난제 중 하나인 나비에-스토크스 방정식을 정복하는 데 걸린 시간이다. 인류 200년 동안의 난제가 풀렸을 때 수학계에서 날아온 것은 필즈상 수상자 25명이 서명한 항의 서한이었다. AI 속도 조절 논쟁은 미국 정치권으로 번졌다. 오바마 전 대통령이 “제대로 통제하지 못하면 위험해진다”며 대응책을 촉구하자 트럼프 대통령은 “중국과의 경쟁에서 이기는 게 먼저”라고 맞받았다. AI는 원래 난제를 풀라고 만든 기계다. 2016년 구글이 AI로 망막 질환을 판독하는 논문을 내고 신경망 번역으로 통번역 품질을 끌어올렸을 때 세계가 환호했다. 2021년 인실리코 메디슨이 4~6년 걸리던 신약 후보 발굴을 18개월로 줄였을 때 의료계가 들썩였고, 2024년 딥마인드가 50년 묵은 생물학 난제인 단백질 구조 예측을 풀었을 때는 노벨화학상이 수여됐다. 의학, 약학, 통번역 난제를 풀 때 쏟아진 갈채가 수학 앞에서 분노로 바뀐 까닭은 선명하다. 고통의 문제라면 빨리 푸는 것이 능사겠으나, 수학에서는 푸는 과정이 답 못지않게 중요하다. 수학자들은 난제를 정복할 산이 아니라 광맥으로 여긴다. ‘n이 3 이상일 때 xⁿ+yⁿ=zⁿ을 만족하는 자연수 해는 없다’라는 페르마의 정리는 1637년 제시돼 1995년에야 증명됐다. 358년간 푸는 과정에서 타원곡선, 인터넷 암호 기술 등이 파생됐다. 수백 년을 헤매야 얻는 지식을 AI의 88시간이 통째로 건너뛴 것 아닌지, 수학자들은 조바심이 날 수밖에 없다. 갈채와 분노가 곳곳에서 교차한다. 회계·법무 전문가의 판단을 대신하는 AI 앞에선 기대와 불안이 엇갈린다. 영상·음악 등 예술적 표현을 통째로 생성하는 AI 앞에서는 경탄과 두려움이 부딪친다. AI가 사람의 병부터 고쳐 주고, 판단은 그다음, 예술과 수학은 맨 나중이었으면 좋겠다. AI가 같은 생각인지는 지금 아무도 모른다. 홍희경 논설위원

모발 물질 42만개 하루 만에 검증공장 온도·압력 계산해 불량 예측로봇 결합한 ‘AI 자율실험실’ 추진“산업 현장 실무적 난제 해결 목표” 인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P) 500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지 소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러로 제품의 리드타임을 85% 줄였고 연내 옴니 인스펙트를 도입할 예정이다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

흑해 상공과 수면에 사람이 사라졌다. 우크라이나 해군과 국방정보국(HUR)이 흑해 해상에서 자국의 다목적 무인수상정(USV) ‘사르간-3000’(Sargan-3000)으로 러시아 무인정을 감지·격파하는 교전 영상을 공개했다. 이번 교전은 인류 해전 역사상 ‘사상 첫 무인 수상정 간 대 드론 교전’으로 평가받는다. 단순 자폭용으로 활용되던 해상 드론이 원격 사격 무장을 갖추고 적 무인 체계를 직접 사냥하는 단계로 진화하면서 외교안보 패러다임이 전면 재편되고 있다. 교전 전말…원격 사격 무장과 통신 안테나 집중 타격 우크라이나 HUR 소속 부대가 흑해 수역에서 러시아 무인정을 포착한 뒤, 우크라이나 해군은 다목적 해상 무인 플랫폼인 ‘사르간-3000’을 즉시 투입했다. 사르간-3000에는 12.7㎜ 기관총을 원격 제어할 수 있는 ‘프로텍터’(Protector) 무장 장치가 탑재됐다. 충돌 후 폭발하는 자폭 전술과 달리, 원격 조종원은 교전 초기에 적 무인정의 통신 안테나를 겨냥해 제어 능력을 무력화한 뒤 기관총 사격으로 파괴했다. 기관총을 탑재한 무인정은 일회성 소모품이 아닌, 지속적인 정찰·경계·요격 임무를 수행한 뒤 기지로 복귀할 수 있는 자율 전투 플랫폼의 가능성을 보여주었다. ‘무무인(無無人) 소모전’ 시대로의 전격 진입 그간 해상 드론은 함선이나 항만 시설을 노리는 ‘가성비 비대칭 무기’로 분류되었다. 그러나 상대국 역시 무인정을 대량 투입함에 따라 ‘드론으로 드론을 사냥하는’ 차단·요격 전술이 필수 과제로 부상했다. 우크라이나는 흑해 일대에서 러시아 유조선·화물선 등 물류망을 겨냥한 드론 타격을 확대해 왔다. 이에 대응해 러시아도 크림반도에 무인정 전용 항만 시설을 구축하며 전력을 확충하고 있었다. 이번 전투는 양국이 흑해 해상 항로 주도권을 놓고 벌이는 ‘해상 로봇 군비 경쟁’이 본궤도에 올랐음을 뜻한다. 인명 피해 위험이 사라지면서 군사 작전의 과감성과 교전 빈도가 대폭 증가한다. 또 통신 재밍(Jamming) 환경에서도 자율 표적 인식 및 교전이 가능하도록 AI 및 광학·관성 항법 장치 탑재가 급선무가 될 전망이다. 한국군 및 글로벌 해군에 던지는 과제 이번 흑해 교전은 대형 유인 함정 위주로 구성된 기존 해군 구조에 강한 경종을 울린다. 삼면이 바다인 우리 해군 역시 서해북방한계선(NLL) 연안 경계 및 북한의 비대칭 해상 침투 위협에 대응하기 위해 해상 USV의 전력화 및 요격 체계 구축을 서둘러야 한다. 흑해에서 입증된 무인 대 무인 해전은 단순한 미래 예측이 아닌, 오늘날 현대 해전이 도달한 명확한 현실이다.

인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P)500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러와 옴니 인스펙트를 도입해 제품의 리드타임을 85% 줄였다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇 팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

서울시의회 교육위원회 황인구 의원(더불어민주당, 강동5)은 지난 11일 열린 제339회 임시회 제3차 본회의에서 ‘지방교육재정교부금 개편 신중 검토 및 교육재정 안정화 촉구 건의안’이 의결된 것과 관련해 “정부의 재정 효율화 취지에는 공감하지만, 교육재정의 특수성을 고려해 충분한 사회적 논의와 합의를 거쳐 신중하게 제도를 개편해야 한다”고 밝혔다. 이번 건의안은 최근 정부가 학령인구 감소 등을 반영하여 추진 중인 지방교육재정교부금 산정 방식 개편 논의에 대응하기 위해 마련되었다. 서울시의회는 정부와 국회를 향해 시·도교육청과 교육감협의회 등 교육 현장의 의견을 충분히 수렴하고, 객관적인 재정수요 분석과 재정영향평가를 우선 실시할 것을 촉구했다. 앞서 황 의원은 지난 7월 서울시교육청을 대상으로 한 교육위원회 질의에서도 지방교육재정교부금 개편 논의를 언급하며 “교육재정은 미래 세대를 위한 투자이자 일종의 적금과 같은 것”이라며 “정부의 재정 효율화 취지는 이해하지만 서울교육의 상황을 정부에 전달하겠다”고 밝힌 바 있다. 건의안에 따르면 “지방교육재정교부금은 서울시교육청 세입의 대부분을 차지하는 핵심 재원”이라며 “산정 방식이 변경될 경우 서울교육의 중장기 재정계획과 교육환경 개선, 교육복지 사업 등에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 만큼 신중한 접근이 필요하다”고 제안 이유를 밝혔다. 황 의원은 교육재정은 학생 수가 감소하더라도 교원 인건비나 시설 유지관리비처럼 곧바로 축소할 수 있는 성격의 비용이 아니다라며, AI 기술 도입을 비롯해 특수교육, 기초학력 보장, 돌봄 및 방과후학교, 학생 정신건강, 학교 안전 등 교육 수요는 오히려 다방면으로 늘어나고 있다고 강조했다. 이어 “고교 무상교육 등 국가가 정책적으로 추진하는 사업의 재정부담까지 지방교육재정에 지속적으로 전가되는 상황에서 교부금 재원 자체를 축소하는 방식의 개편은 교육현장에 상당한 부담으로 작용할 수 있다”며 “국가정책사업에 대한 국가의 재정 책임을 강화하고 국가와 지방 간 합리적인 재정부담 원칙을 마련해야 한다”고 강조했다. 끝으로 황인구 의원은 “이번 건의안 의결이 교육재정 개편을 둘러싼 갈등을 키우는 계기가 아니라, 교육 현장의 목소리를 바탕으로 보다 합리적인 제도를 만들어가는 출발점이 되길 바란다”며 “앞으로도 변화하는 교육환경에 맞는 안정적이고 지속 가능한 교육재정 체계를 마련할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.

서울시의회 교육위원회 소속 김정우 의원(더불어민주당, 관악5)은 지난 8월 31일부터 9월 11일까지 열린 제339회 임시회에서 교육위원회에 대표발의한 ‘공립학교 설치 조례’ 통과와 함께 주요 업무보고 및 추가경정예산안 심사를 통해 교육 행정의 제도적 개선과 재정 건전성을 강화했다고 14일 밝혔다. 제12대 서울시의회 교육위원회 1호 본회의 통과 법안인 ‘서울시교육청 공립학교 설치 조례 일부개정조례안’은 김 의원의 대표발의로 성사됐다. 이 개정안은 학교를 신설할 때 계획 수립 초기 단계부터 도시계획과 인구통계, 주택 등 각 분야 전문가들이 직접 참여하는 ‘학교설립계획자문위원회’의 설치 근거를 조례에 명확히 규정하는 내용을 핵심으로 담고 있다. 그동안 학령인구가 줄어들고 신도시 택지가 급격히 개발되는 등 급변하는 환경 속에서도 학교 신설 타당성을 공식적으로 검토할 마땅한 기구가 없어 제도적 한계로 지적되어 왔다. 이번 조례 제정을 통해 학교 설립 결정 과정의 투명성이 한층 높아질 것으로 보인다. 아울러 학교를 신설할 때 더욱 정밀한 수요 예측이 가능해져 한정된 교육재정을 효율적으로 운용하고, 지역 주민들의 의견 수용성을 끌어올리는 등 한층 합리적이고 민주적인 의사결정 체계가 확립될 것으로 큰 기대를 모으고 있다. 김 의원은 업무보고 질의에서 학생과 학부모가 겪는 숨은 고충을 짚어내며 불합리한 교육 행정의 기본을 바로잡아야 한다고 강조했다. 특히 특수교육 대상자의 ‘깜깜이 원거리 배정’ 실태와 관련해 고등학교 배치 예산 집행률이 0.4%에 그치고 있는 점을 비판하며, 평가 지표 다각화와 학부모 소통 강화를 요구했다. 도입을 앞둔 AI 서·논술형 채점 시스템과 관련해서는, 학생들이 AI 알고리즘 패턴만을 학습하려는 편법이 발생할 우려를 제기하며 현장 부작용을 면밀히 살피는 단계적 도입을 제안했다. 또한, 시설 공사 예산 집행의 투명성을 담보하는 ‘시민참여 현장검증단’의 중요성을 강조하며 현재 10% 수준에 머물러 있는 검증 대상을 단계적으로 확대 운영할 것을 제안했다. 아울러 교육감 공약 관리 명목으로 예비비가 사용된 점을 지적해 향후 정규 예산 편성을 촉구하고, 구청사 공간의 지역사회 연계 활용 방안 등을 함께 주문했다. 2026년 제2회 교육청 추가경정예산안 심사에서는 시급성이 떨어지거나 산출 근거가 부실한 사업들을 세밀하게 검증했다. 직업계고 AI 역량 강화 예산이 일부 학교에서 중학생 대상 입학설명회나 교원 문화체험·출장비로 부적절하게 편성된 사례를 적발해, 사업 목적에 맞는 예산 집행을 위한 교육청의 철저한 사전 컨설팅을 촉구했다. 전자칠판 보급 사업에 대해서는 추경에 긴급 편성할 사유가 부족하며 투명한 관리 시스템 운영이 전제되어야 한다고 강조했다. 또한 조리종사원 결원 대책으로 도입된 급식실 식기류 렌탈 사업이 결원이 없는 학교까지 무분별하게 지원되던 문제와 특정 학교에 시설 예산이 중복 편성되었다가 감액된 행정 실책을 꼬집으며 세밀한 예산 추계를 요청했다. 반면, 지역 내 쾌적하고 안전한 학습 환경 조성을 위한 사업에는 조속히 예산이 투입될 수 있도록 촉구했다. 특히 주요 학교 시설의 급식시설 전면 개선, 노후 화장실 개선 및 학교 진출입로 조성 등 서울 주요 학교들의 시급한 현안이 이번 추경 예산을 통해 차질 없이 진행될 수 있도록 만전을 기했다. 끝으로 김정우 의원은 “이번 회기는 학교 설립 기준을 정비하는 조례 개정부터 관행적인 예산 편성의 문제점을 짚어내는 추경 심사까지, 입법과 감시라는 의회 본연의 역할에 집중한 시간이었다”며 “앞으로도 현장의 목소리를 제도에 반영하고 소중한 교육 재정이 낭비 없이 올바르게 쓰이도록 정책 개선에 매진하겠다”고 밝혔다.