현대자동차가 14일 플래그십 대형 세단 그랜저의 7세대 부분 변경 모델인 ‘더 뉴 그랜저’(신형 그랜저)를 출시했다. 1986년 7월 1세대 모델 출시 이후 40년 만이자 2022년 11월 7세대 모델 출시 이후 3년 5개월 만에 선보이는 부분변경 모델이다. 현대차 최초로 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’를 탑재해 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 전환하는 신호탄을 쏘아 올렸다는 평가다. 지난 13일 서울 광진구 워커힐호텔에서 언론에 처음 공개된 신형 그랜저는 기존보다 15㎜ 길어진 프런트 오버행(차량 끝에서 바퀴 중심까지의 거리)으로 현대차 세단의 상징이기도 한 ‘샤크 노즈’ 형상을 더욱 강조했다. 또 7세대 그랜저에서부터 등장한 ‘심리스 호라이즌 램프’는 더 얇고 길어져 미래지향적 이미지가 부각됐다. 윤효준 현대차 국내사업본부장(전무)은 “지금 자동차 시장은 하드웨어를 넘어 소프트웨어와 디지털 전환 중심으로 빠르게 재편되고 있다”며 “더 뉴 그랜저는 현대차 SDV 전환의 본격적인 출발점이 될 것”이라고 강조했다. 특히 신형 그랜저에는 현대차 최초로 차세대 인포테인먼트 플랫폼 플레오스 커넥트가 적용돼 사용자 인터페이스(UI)와 고객 경험을 크게 개선했다. 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 기준을 제시한다는 게 현대차의 설명이다. 안드로이드 오토모티브 기반의 개방형 운영체제(AAOS)에 기반한 플레오스 커넥트는 대형 언어 모델(LLM) 기반의 차세대 생성형 AI 에이전트인 ’글레오 AI‘를 탑재했다. 글레오 AI는 자연스러운 연속 대화를 이해해 지식 검색, 일정 추천에 더해 감성적 대화까지 지원해 지능형 비서 역할을 한다. 이에 따라 운전자는 17인치 대형 디스플레이로 속도, 경로 등 주요 정보와 내비게이션, 미디어 등을 한눈에 확인할 수 있다. 신형 그랜저에는 전동식 에어벤트도 처음 적용됐다. 전동식 에어벤트는 공기 토출구를 없애고 풍량·풍향 등 공조 기능을 디스플레이에서 통합 제어한다. 여기에다 개방감과 열 차단 기능을 동시에 개선한 스마트 비전 루프도 신형 그랜저에서 처음 모습을 드러냈다. 이 장치는 기계식 블라인드 없이 고분자 분산형 액정(PDLC) 필름을 적용해 루프의 투명도를 6개의 영역으로 나눠 조절할 수 있다. 첨단 운전자 보조 기능도 강화됐다. 더 뉴 그랜저에는 차량이 지나온 궤적을 스스로 기억해 후진 시 조향을 제어하는 기억 후진 보조(MRA) 기능이 탑재됐다. 또 인사이드 미러 카메라로 운전자의 시선, 안전벨트 착용 여부 등을 확인하는 1열 모니터링 시스템(ICMU)도 적용됐다. 이 밖에도 승차감과 정숙성을 강화하기 위해 카울 크로스바 두께를 증대하고 서스펜션에 유압 제어 리바운드 스토퍼를 적용했다. 아울러 고속도로 바디 모션 제어(HBC)를 새롭게 적용해 고속도로 가감속 상황에서 발생하는 상하 움직임을 억제했다. 더 뉴 그랜저는 △ 가솔린 2.5 △ 가솔린 3.5 △ LPG 3.5 △ 가솔린 1.6 터보 하이브리드 4가지 라인업으로 출시되고, 하이브리드 모델에는 세단 최초로 현대차그룹 차세대 하이브리드 시스템이 적용된다. 이 하이브리드 시스템은 변속기에 구동과 회생 제동을 담당하는 구동 모터(P2)와 시동과 발전, 구동력 보조를 맡은 시동 모터(P1)가 병렬로 결합했다. 가격은 가솔린 2.5는 4185만원, 가솔린 3.5 4429만원, 하이브리드 4864만원, LPG 4331만원부터 시작한다.

AI 개발 단계부터 정보 보호 고려제재보다 ‘사전 예방’이 더 효율적쿠팡 등 기업들 관리 체계 너무 허술주민번호 암호화 등 기본 충실해야정보 보호는 비용 아닌 핵심 투자보안은 국가의 전략 기술 중 하나개인정보·프라이버시 잘 지키는AI 선진국 조건이 혁신의 첫걸음인공지능(AI)이 세상을 바꾸는 ‘AI시대’의 성패는 얼마나 많은 양질의 정보를 활용할 수 있는지에 달려 있다. 하지만 이 과정에서 AI 발전에 필수적인 개인정보를 어디까지 사용하고 어떻게 보호해야 하는지가 핫이슈로 떠올랐다. 송경희 개인정보보호위원회(개인정보위) 위원장은 지난 4일 서울신문과의 인터뷰에서 “AI 기술 발전과 개인정보 보호는 상호 대립 관계가 아니다”며 “개인정보 보호에 대한 신뢰가 형성돼야 이를 기반으로 양질의 데이터를 활용해 AI 기술의 지속적인 발전이 가능하다”고 강조했다. 인터뷰 이후 12일 국무회의에 보고된 ‘예방중심 개인정보 관리체계 전환계획’에 대해서는 추가로 물었다. -AI의 급속한 발전에 따라 개인정보 수집량이 크게 늘고 있다. “과거에는 주민등록번호, 여권번호 등 유형화된 고유 식별 번호가 개인정보의 중심이었다면 지금은 홍채, 지문 등 생체정보와 민감정보, 행태정보(웹사이트 방문 기록, 상품 구매 내역, 이동 내역 등)를 종합해 상품과 서비스로 연결하는 경우가 많아졌다. AI 발전으로 개인 맞춤형 서비스를 제공해 주기 위해 개인정보에 대한 요구가 점점 커지고 있다. -개인정보 유출에 대한 부담도 커졌다. “개인정보 유출 우려 때문에 AI를 안 쓸 수는 없는 노릇이다. 관건은 개인정보의 안전 보장은 물론 정보 주체가 자신의 정보가 어떻게 활용되는지 투명하게 파악해 이를 통제할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 상품·서비스 설계 단계부터 개인정보를 어떻게 보호할 것인가를 염두에 두는 ‘개인정보보호 중심 설계’(PBD)를 확산시켜야 한다.” -개인정보 활용 급증에 따른 해킹 사고 대응책은. “기술 변화가 매우 빨라 어려운 부분이다. AI 에이전트 활동의 경우 개인정보의 처리 흐름이 매우 복잡해지고 이해하기 어려워진다. 이러한 부분에 대응하기 위해 기술 분석 센터를 올해 만들 예정이다. 그동안에는 사람이 해킹과 방어를 했지만 이제는 AI가 사이버 공격과 방어를 한다. 여러 AI 에이전트가 동시에 작동하는 상황에서 보안도 AI 중심 대응 체계로 전환해야 한다.” -AI 발전과 개인정보 보호라는 두 마리 토끼를 동시에 잡는 과제에 직면했는데. “집을 지을 때도 ‘터’가 중요한 것처럼, 개인정보 보호라는 신뢰 기반 위에서만 AI 산업이 지속 가능한 발전을 할 수 있다. AI 기술과 개인정보 보호는 상충하는 게 아니라 동반자적 관계다. 개인정보의 보호와 그 정보를 활용한 AI 기술 발전이 같이 가야 한다는 뜻이다. 개인정보 보호 없이는 AI가 제대로 된 편익을 제공하는 유용한 서비스로 자리잡기 어렵기 때문이다. 지속 가능한 발전을 하려면 당장 비용이 든다는 이유로 개인정보 보호를 무시해서는 안 된다. 기업의 개인정보 유출 시 제재 조치 등을 하는 것은 기업의 혁신을 가로막거나 기업에 짐이 되고자 하는 게 결코 아니다.” -개인정보위는 규제기관 아닌가. “그동안 정책 중심이 개인정보 유출이나 침해 등이 발생하면 과징금 부과 등 제재에 있었다면, 이제 AI 시대 개인정보 활용을 피할 수 없는 만큼 보다 안전하게 개인정보를 활용하는 방안을 함께 제시해 기업들을 지원하고 있다.” -어떤 지원 방안이 있는지. “예를 들어 여러 분야에서 시행되는 AX(AI 전환)의 본질은 많은 데이터를 모아 활용하는 것이다. 이에 개인정보위는 정보 유출이나 오남용 위험 없이 AI 연구에 안전하게 활용·제공되도록 제도적 기반을 조성하고 있다. 개인정보를 사용할 때 그냥 쓰면 특정 개인이 드러나기 때문에 연구나 통계, 공익적인 기록 보존 등에서 개인이 드러나지 않게 가명화한다. 이달부터 가명화가 어려운 기업 등에 직접 가명화를 해주거나 절차를 간소화하는 원스톱서비스를 도입했다. 또 개인정보 보호 관련 법적 불확실성을 사전에 제거해 주는 ‘비조치의견서 제도’와 AX 혁신지원 헬프데스크도 운영 중이다.” -쿠팡, 통신 3사 등 대형 개인정보 유출 사고가 잇따르고 있다. 기업의 정보관리 체계가 너무 허술하다는 지적이 제기된다. “대규모의 개인정보 유출 사고가 빈번하게 발생하는 것은 기업과 기관의 개인정보 보호를 위한 관리체계 수준·관행이 과거 수준에 머무르고 있기 때문이다. 대형 사건들을 보면 우리가 생각하는 첨단 공격에 의한 게 아니라 정보 접근권한 통제, 주민등록번호 암호화 등 기본적인 안전조치를 하지 않아 피해가 커졌다. 개인정보 보호를 통해 고객의 신뢰를 확보하고, 기업의 이익을 확대하기 위해 개인정보 보호에 대한 선제적 투자가 필요하다는 인식 전환이 중요하다.” -우리 기업의 보안 수준은 어느 정도인가. “한국의 정보기술(IT) 투자 대비 개인정보 보호 투자비는 6~7% 정도로, 미국(13%) 등 선진국의 절반 수준이다. 우리 기업이 글로벌 경쟁력을 갖추려면 개인정보 보호가 필수적이다. 최고경영자(CEO)가 개인정보 처리·보호의 최종책임자로서 관리의무를 갖도록 하고, 최고개인정보책임자(CPO)의 권한 강화를 위해 개인정보 전문인력 관리·예산 확보 권한을 부여하고 주요 사항에 대한 이사회 보고를 의무화하는 등 세부적인 방안을 마련한 것도 그래서다. 또 기업의 고의 또는 중대과실이 인정될 경우 전체 매출의 최대 10%까지 과징금을 부과할 수 있도록 했다. 사전 예방에 투자를 했다면 감경받을 수 있다.” -사전 예방에 나선 기업에 인센티브를 주는 이유는. “AI 기술 발전에 따라 개인정보 보호 패러다임도 바뀌어야 한다. 신기술 분야에서는 어떻게 개인정보가 처리되고 통제되는지 알기 어렵기에 서비스가 나온 뒤에는 개인정보 침해를 인지하기도, 막기도 쉽지 않다. 이를 위해 사고를 예방하고 유출 사고가 발생하더라도 빠르게 회복할 수 있는 회복성을 갖도록 유도하는 ‘사전 예방’ 중심 시스템을 구축하는 것이 중요하다.” -사후 제재보다 사전 예방이 더 중요하다고 보나. “AI 중심의 ‘디지털 대전환’으로 클라우드 활용이 보편화되고 데이터 집적이 늘어나면서 단 한 번의 해킹 공격으로도 대규모의 정보가 유출될 가능성이 커졌다. 이러한 피해를 막기 위해서는 두 개의 바퀴가 제대로 맞물려 돌아가야 한다. 강력한 제재를 통해 억지 효과를 높이는 것과 함께 사전 예방 중심의 상시적인 개인정보 보호 체계를 구축하는 투트랙 정책이 필요하다.” -기업이 사전 예방에 적극 나설 것으로 보나. “국민이 맡긴 개인정보를 보호하고 안전하게 활용할 책임은 분명 기업에 있고, 효율성 측면에서 사고 발생 후 처분하는 것보다 사전 예방을 강화해 사고를 방지하는 것이 바람직하다. 기업 입장에서도 예방을 강화하는 것이 실질적 비용을 줄일 것이다.” -기업은 개인정보 보호를 부담으로 인식하는 경향이 있다. “개인정보 보호를 ‘비용’이 아닌 경영을 위한 핵심 ‘투자’ 영역으로 인식해야 한다. AI에 의한 개인정보 활용이 늘어날 텐데 개인정보 보호가 제대로 이뤄지지 않으면 소비자들은 어떻게 기업을 믿고 서비스를 이용하겠는가. 정보 유출 사고 발생 시 기업의 신뢰가 확 떨어지기 때문에 서비스가 발전할 수 없다. 정보 보호는 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 됐다. 좋은 서비스라는 것은 효율적이고 성능이 뛰어난 서비스이기도 하지만, 안전하지 않고 개인정보 보호에 대해 투명하지 못하다면 시장에서 밀려날 것이다.” -우리나라에서 개인정보 유출 사고가 빈번한 이유는. “지난해 정보 유출 건수는 2022년 대비 약 20배 증가했다. 우리나라에서 유출 사건이 많은 이유는 IT 인프라가 고도로 발전하면서 국민들이 디지털 서비스를 활발하게 이용하기 때문이다. 인프라가 잘 돼 있으니 모든 것이 촘촘하게 연결돼 있고 클라우드를 통해 대규모의 정보가 모아져 있어 공격할 접점이 많아졌다. 또 우리 경제가 발달하면서 개인정보 가치가 높아졌다. 그렇기 때문에 해커들의 목표가 되기 쉽다. 반면 보안 투자는 상대적으로 부족한 실정이다.” -정부 등 공공부문에서의 보안 사고 방지도 중요한데. “민간에 대한 전반적 보안은 과기정통부, 공공 영역에서는 국정원 등이 책임을 지고 있다. 개인정보 보호와 보안은 불가분의 관계이기 때문에 개인정보위도 함께 준비하고 있다. 기술 패권 경쟁이 심화되는 현 상황에서 보안은 국가의 가장 중요한 전략 기술 중 하나이고, 안보에도 매우 중요한 영역이다.” -기술진흥 정책을 펴 온 과기정통부 출신으로 어려운 점은. “기술 정책을 오래 해왔기 때문에 어떻게 하면 부작용을 최소화하고 국민에게 이익이 될지를 생각한다. 기술의 편익을 누리지 못하도록 막아버리는 것이 최선은 아닌 만큼 균형 있게 바라보는 게 필요한데 그동안의 경험이 많은 도움이 된다.” -AI 시대에 걸맞은 인식 변화가 필요하다고 보는데. “개인정보 보호는 비용이나 선택의 문제가 아니다. AI 시대에 걸맞은 서비스를 제대로 누리고 AI 선진국으로 발전하려면 개인정보와 프라이버시를 잘 지키는 환경이 마련돼야 한다. 그것이 혁신에 도움이 된다.” ●송경희 위원장은 과학기술정보통신부 전신인 정보통신부 첫 여성 사무관, 첫 여성 1급 공무원, 과학기술정보통신부 지식재산전략기획단장 등을 지낸 정통 관료(행시 39회) 출신이다. 또한 성균관대 인공지능신뢰성센터장을 맡아 AI 분야에 대한 연구와 교육에도 힘써 왔다. 이후 국정기획위원회에서 AI TF팀장으로 이재명 정부 AI 정책의 틀을 만들었다. 정보통신기술 분야의 전문성을 바탕으로 AI 시대 개인정보 보호와 기술 발전을 양립시키는 데 역점을 두고 있다. 개인정보 보호는 ‘사후 제재’와 더불어 ‘사전 예방’ 시스템이 함께 갖춰져야 한다는 것이 지론이다. 최광숙 대기자

해커 조력 넘어 실전형 무기 제작北 ‘APT45’·中·러 이미 투입 정황압도적인 속도… ‘방어 공백’ 우려정부, 앤스로픽과 국제 공조 논의 인공지능(AI)이 인간 해커의 조력자 역할을 넘어 직접 ‘사이버 무기’를 만드는 단계에 들어섰다. 최근 앤스로픽의 차세대 AI 에이전트 ‘미토스(Mythos)’가 촉발한 이른바 ‘미토스 쇼크’에 이어, 보안 패치가 나오기 전의 치명적 취약점인 ‘제로데이(Zero-day)’를 AI가 스스로 찾아내 공격 코드 생성 과정에 활용한 사례가 처음 포착된 것이다. 북한 등이 AI를 사이버 전장에 투입하는 정황도 드러나고 있다. 구글 위협인텔리전스그룹(GTIG)은 11일(현지시간) 보고서에서 AI를 활용해 제작된 것으로 추정되는 제로데이 공격 코드를 세계 최초로 포착했다고 밝혔다. 해커가 AI를 활용해 미지의 취약점을 공략하는 공격 도구를 설계하고 실제 공격에 활용하려 한 정황이 확인된 것이다. 국가 배후 해킹 세력들도 AI를 단순한 보조 도구가 아닌 ‘실전형 공격 무기’로 활용하기 시작했다. 북한의 해킹 그룹 ‘APT45’(구글 자체 호칭)의 활동은 해킹의 자동화·대량화 흐름을 보여준다. 이들은 AI 모델을 활용해 취약점 탐색과 공격 준비 과정을 자동화했다. 과거 해커들이 수천 줄의 코드를 직접 분석하며 약점을 찾았다면, AI가 반복적으로 코드를 검증·분석하며 취약점을 탐색한다. 중국 연계 세력은 ‘자율형 AI’ 도구를 활용해 일본 기술 기업 등을 대상으로 지속적인 정찰 활동을 수행한 것으로 파악됐다. 한 번 목표를 설정하면 AI가 공격 시나리오를 스스로 수정하며 취약점을 탐색하는 방식이다. 일부 AI 기반 공격 도구는 실행 과정에서 AI 모델을 실시간 호출해 코드를 변형하거나 탐지를 우회하는 방식까지 발전하고 있는 것으로 전해졌다. 러시아는 AI를 심리전에 접목했다. 실제 뉴스 영상에 정교하게 조작된 딥페이크 음성을 결합해 미국과 우크라이나 시민들을 겨냥한 허위 정보 유포 작전에 활용했다. 보안 업계가 제로데이 공격을 심각하게 보는 이유는 AI의 압도적인 속도 때문이다. 숙련된 해커가 며칠씩 매달려야 했던 복잡한 코드 분석 작업도 AI를 활용하면 단시간 내 처리할 수 있다. 생소한 프로그래밍 언어 역시 AI를 통해 빠르게 분석한 뒤 공격 코드를 제작할 수 있다. 방어 체계가 대응책을 마련하기도 전에 공격이 먼저 이뤄지는 ‘방어 공백’ 우려가 현실화할 수 있다는 경고다. 해커들이 최첨단 AI 모델에 익명으로 접근하려 신원 세탁 도구와 계정 자동화 프로그램까지 동원하는 상황에서 구글 역시 AI 기반 방어 체계로 대응에 나섰다. 구글은 ‘빅 슬립(Big Sleep)’과 ‘코드멘더(CodeMender)’ 등 보안 특화 AI 에이전트를 실전에 배치했다. 이들은 해커보다 한발 앞서 소프트웨어 취약점을 탐지하고, 발견 즉시 코드를 자동 수정한다. 인간 보안 전문가의 경험과 수작업만으로는 AI의 속도 우위를 따라가기 어렵다는 판단에서다. 우리나라 정부도 최근 앤스로픽과 만나 AI 기반 보안 위협 대응과 국제 공조 방안을 논의했다.

(사)한국인공지능협회가 창립 10주년을 맞아 ‘한국형 AI 전략의 방향’을 제시해 눈길을 끌었다. AI협회는 지난 7일 COEX에서 ‘10주년 비전 선포식’을 통해 단순 산업 지원 조직을 넘어 대한민국 AI 생태계의 미래를 설계하는 ‘기술·산업 플랫폼’으로의 전환을 공식 선언했다. 핵심 화두는 ‘체인저(Changer)’와 ‘오픈월드(Open World)’였다. 협회가 새롭게 정의한 체인저는 변화에 적응하는 수동적 존재가 아니다. AI를 활용해 사회적 난제를 해결하고 새로운 시대 질서를 만들어가는 능동적 주체를 의미한다. 여기에는 인간뿐 아니라 기업·기관·AI 에이전트·로봇까지 포함된다. 김현철 AI협회장은 “AI는 이제 단순한 생산성 향상 도구를 넘어 문명의 운영 원리를 다시 쓰는 단계로 진입하고 있다”며 “체인저의 개념 역시 인간 중심을 넘어 지능화된 모든 존재로 확장될 것”이라고 밝혔다. 이번 비전 발표에서 가장 눈길을 끈 대목은 ‘실세계(Real-world) AI’ 전략이다. 김 회장은 ”그동안 글로벌 AI 경쟁은 인터넷 기반 텍스트 데이터와 거대언어모델(LLM)을 중심으로 전개돼 왔다“면서 ”앞으로의 승부처는 공장·도시·물류·에너지·로봇 등 현실 공간에서 발생하는 인과관계와 행동 데이터를 이해하고 연산하는 영역으로 이동할 것이다“고 밝혔다. 김 회장은 특히 ”한국이 이 분야에서 독자적 경쟁력을 확보할 가능성이 높다“며 ”미국 빅테크 기업들이 인터넷 데이터를 사실상 장악한 반면, 한국은 반도체·자동차·조선·철강·배터리 등 세계 최고 수준의 제조 산업 현장에서 축적되는 방대한 실세계 데이터를 보유하고 있기 때문이다“고 강조했다. 김 회장은 이어 “인터넷 데이터는 글로벌 플랫폼 기업 중심으로 재편됐지만 제조 공정과 산업 현장에서 발생하는 행동 데이터는 한국이 세계적 우위를 가진 영역”이라며 “실세계 AI 시대에는 제조 강국의 경쟁력이 AI 경쟁력으로 직결될 가능성이 크다”고 설명했다. AI협회는 이를 기반으로 현실 세계의 물리 법칙과 인과 구조를 학습하는 ‘월드모델(World Model)’ 개발에 본격 착수할 계획이다. 월드모델은 로봇·자율주행·산업 자동화 등 차세대 피지컬 AI의 핵심 기술로 꼽힌다. 이를 실행하기 위한 조직 개편도 병행된다. 우선 새롭게 출범하는 ‘오픈월드 인텔리전스 연구소’는 실세계 행동 데이터와 월드모델, 피지컬 AI 연구를 총괄하는 핵심 조직 역할을 맡는다. 협회는 이를 통해 특정 빅테크 기업에 종속되지 않는 ‘인류에 의한 AGI(일반인공지능)’ 기반을 구축하겠다는 구상이다. ‘AIDC 추진위원회’는 분산형 데이터센터와 추론 인프라 구축을 담당한다. 지역 산업과 AI 연산 자원을 연결해 ‘지역의 문제를 지역의 지능으로 해결하는 구조’를 만드는 것이 목표다. 또 ‘AGSF’는 산업·안보·외교를 아우르는 국가 AI 전략 싱크탱크 역할을 수행하고, ‘CAIO 포럼’은 기업의 AI 전환(AX)을 이끄는 실행 리더 조직으로 운영된다. 협회는 이와 함께 DID(탈중앙화 신원증명) 기반의 ‘체인저 DID’, 온라인 문제 해결 플랫폼 ‘체인저스(Changers)’, 글로벌 문제 해결 프로젝트인 ‘AI 올림픽’ 등도 병행 추진할 예정이다. AI협회가 최종적으로 제시한 ‘오픈월드’는 AI로 증강된 개인들이 사회 문제 해결에 참여하고, 그 기여가 데이터 자산으로 축적되는 새로운 문명 체제를 뜻한다. 지능을 소수 플랫폼 기업의 독점 자산이 아니라 인류 전체의 공공 역량으로 확장하겠다는 구상이다.

경기도교육청이 산업 현장 중심 인공지능(AI) 실무 인재 양성을 위해 ‘2026년 직업계고 인공지능(AI) 역량 강화 사업’ 운영 학교를 19개 선정했다고 8일 밝혔다. 에이전트·피지컬 인공지능(AI) 등 급변하는 산업 구조에 대응해 이론 중심 교육에서 벗어나 현장 투입이 가능한 인공지능(AI) 실무 역량 교육 전환을 위해 이번 사업을 마련했다. 선정된 학교는 전공 교육에 인공지능(AI)을 적용해 산업 현장 문제를 학생들이 직접 해결하는 교육을 추진할 계획이다. 또한 ▲인공지능(AI) 기초 과목 정규 편성 ▲전공 연계 인공지능(AI) 융합 수업 ▲산업 문제 해결형 인공지능(AI) 캡스톤디자인 ▲교원 인공지능(AI) 역량 강화 연수 등을 통해 교육과정을 전면 개편한다. 핵심인 ‘인공지능(AI) 캡스톤 디자인 수업’은 기업의 과제를 학생이 분석하고 인공지능(AI)으로 해결 방안을 찾는다. 학생들은 기획부터 결과물 제작까지의 과정에 축적한 포트폴리오와 영상 콘텐츠를 취업 때 ‘가상 경력’으로 쓸 수 있게 된다. 경기영상과학고등학교는 산업 과제를 교실에서 해결하는 ‘현장 실무 연계(Lab to Class)’ 모델을 도입해 영상 인공지능(AI) 기반 프로젝트를 운영할 계획이다.

한때 ‘시대에 뒤처졌다’는 평가까지 받던 인텔이 인공지능(AI) 시대의 중심으로 돌아오고 있다. 생성형 AI 시장이 학습 중심에서 실제 서비스를 수행하는 ‘추론’과 ‘에이전틱 AI’ 시대로 이동하면서 중앙처리장치(CPU)의 가치가 재부상하고 있어서다. 6일(현지시간) 뉴욕증시에서 인텔은 전 거래일 대비 4.49% 오른 113.01달러에 마감했다. 올해 들어 주가는 186.97% 급등하며 닷컴버블 당시 기록했던 사상 최고가도 넘어섰다. 2년 전만 해도 20달러대 주가로 ‘해체설’까지 거론됐으니, 극적인 반전이다. 인텔의 지난 1분기 매출은 135억 8000만 달러로 시장 전망치를 웃돌았고, AI 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 22% 증가한 51억 달러였다. 배경은 AI 산업의 구조 변화다. AI 시장은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심의 학습 단계가 주도했지만, 서비스를 수행하는 추론 단계 비중이 빠르게 커지고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI의 확산으로 복잡한 순차 연산과 시스템 제어를 담당하는 중앙처리장치(CPU)의 중요성이 재부상했다. AI 에이전트는 답변 생성을 넘어 데이터 호출, 작업 스케줄링, 시스템 제어 등을 반복 수행해야 한다. 병렬 연산에 강한 GPU뿐 아니라 복잡한 순차 처리와 자원 제어를 담당하는 CPU 역할이 필수적이다. 업계에서는 과거 1대 8 수준이던 CPU와 GPU 비중이 향후 1대 1 수준까지 근접할 수 있다는 전망도 나온다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 “1년 전에는 생존 가능 여부가 화두였다면 지금은 얼마나 빨리 제조 역량을 확대해 수요를 충족할 수 있는지가 핵심 과제”라고 말했다. 인텔은 최근 AMD와 AI 컴퓨트 익스텐션 공동 개발에 나섰고, 애플은 공급망 다변화를 위해 인텔 파운드리 활용 가능성을 검토 중인 것으로 알려졌다. 테슬라가 차세대 반도체 생산시설 ‘테라팹’에 인텔의 14A 공정을 도입하기로 하면서 파운드리 경쟁력 회복 기대감도 커지고 있다. 미국 행정부도 반도체 보조금 지급 과정에서 인텔 지분 10%를 확보하며 반도체 공급망의 핵심 축으로 인텔을 지원하고 있다.

AI 전문기업 바이브컴퍼니가 AI 에이전트의 성능 지원을 위한 데이터 인텔리전스 플랫폼 ‘VAIV AI DATA PLATFORM(이하 VAIV AI DATA)’을 정식 출시했다. 최근 AI 산업은 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어, AI가 실제 추론 과정에서 얼마나 정확하고 최신화된 정보를 확보할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 거대언어모델(LLM)은 학습 데이터 이후의 최신 정보를 반영하지 못하는 ‘지식 컷오프(Knowledge Cut-off)’ 한계를 안고 있어, 실무 환경에서 최신 시장 변화와 이슈를 충분히 반영하지 못한다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 바이브컴퍼니는 이러한 문제의 핵심을 ‘외부 컨텍스트 데이터 부재’로 진단하고, AI 에이전트가 시장 흐름과 실시간 변화를 이해할 수 있도록 지원하는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 출시했다. 현재 산업 현장에는 ERP나 데이터베이스(DB) 등 내부 데이터를 통합하는 솔루션은 다수 존재하지만, AI 에이전트가 외부 시장 상황을 이해하기 위한 고품질 데이터 공급 체계는 부족한 실정이다. VAIV AI DATA는 이러한 데이터 병목 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 바이브컴퍼니가 지난 26년간 축적해온 약 550억 건 규모의 데이터 자산을 기반으로, AI가 즉시 이해하고 활용할 수 있는 지능형 지식 구조로 재설계해 제공하는 것이 핵심이다. 단순히 원천 데이터를 전달하는 수준을 넘어, 산업 리포트·기업 공시 정보·소셜 담론 등 다양한 멀티채널 데이터를 비즈니스 목적에 맞춰 구조화했다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI 에이전트는 기업 내부 데이터에만 의존하지 않고, 실시간 시장 흐름과 사회적 맥락을 기반으로 보다 정교한 추론과 의사결정을 수행할 수 있게 된다. 기업은 변화하는 시장 상황에 보다 민첩하게 대응하고, 리서치와 분석 업무 효율 또한 높일 수 있다고 회사 측은 밝혔다. 플랫폼은 비즈니스 목적에 최적화된 5종의 데이터 인텔리전스를 공급한다. 세부 구성은 ▲실시간 시장 변화와 소비자 반응을 분석하는 ‘Trend 데이터’ ▲사회적 이슈 추적으로 리스크를 관리하는 ‘Issue 데이터’ ▲전문 지식 기반 리서치 과정을 구조화하는 ‘Research 데이터’ ▲AI 프로파일링을 통한 SNS 유저 특성 분석인 ‘Profiling 데이터’ ▲국내외 투자 지표와 시황 정보를 정제한 ‘Finance 데이터’ 등이다. 운용 편의성 측면에서는 글로벌 표준인 MCP(Model Context Protocol) 연동을 포함해 API, 대시보드, 커스텀 파일 등 4가지 방식의 연동을 지원한다. 이에 따라 도입 기업은 별도의 데이터 파이프라인 구축 절차 없이 실시간 데이터 분석과 리포트 작성 업무에 플랫폼을 활용할 수 있다. 김경서 바이브컴퍼니 대표는 “이제 AI 경쟁력의 핵심은 단순히 뛰어난 모델을 보유하는 데 그치지 않고, 해당 모델이 현시점의 외부 상황을 전문가처럼 읽어낼 수 있도록 만드는 생생한 지식 공급에 있다”며 “VAIV AI DATA는 26년간 축적한 데이터 역량을 에이전틱 AI 시대에 맞춰 재설계한 플랫폼으로, 복잡한 시장 신호를 AI가 즉시 이해할 수 있는 맥락으로 제공하는 지능형 엔진 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다. 바이브컴퍼니(구 다음소프트)는 2000년 설립된 국내 AI 전문기업으로, 데이터 자산과 생성형 AI 기술을 결합해 공공과 민간 분야에 AX(AI 전환) 서비스를 제공하고 있다.

KMA 한국능률협회(상근부회장 최권석, 이하 KMA)가 SK AX의 AI 역량 강화 프로그램인 ‘AI Talent Lab’을 기업, 공공기관, 대학 교육 과정에 본격적으로 도입한다. 생성형 AI 확산에 따라 기업 내부의 AI 활용 역량 수요가 증가하는 상황에서 기술 이해와 실무 적용을 결합한 체계적 교육의 필요성이 대두됐다. KMA는 이러한 수요에 대응하기 위해 SK AX와 MOU를 통해 실무 중심 AI 교육 플랫폼인 ‘AI Talent Lab’을 기업·공공기관·대학에 공급하기로 했다. ‘AI Talent Lab’은 전 구성원의 수준별·단계별 AI 역량 육성을 위한 두 과정으로 구성된다. AI Literacy 과정은 생성형 AI 기본 개념과 프롬프트 엔지니어링, AI 활용 사례 등 3개 과목으로 이루어졌다. AI Bootcamp 과정은 Prompt Engineering, Azure OpenAI ＆ LangChain, RAG Essential, Service Packaging 등 4개 코스로 구성되며, 프롬프트 설계부터 AI 서비스 구현 및 배포까지 전 과정을 다루는 프로젝트 기반 학습 방식으로 운영된다. 해당 프로그램은 AI 기초 역량 확보부터 실무형 개발까지 단계별 학습이 가능하도록 설계되었다. 클라우드 기반 온라인 플랫폼으로 운영돼 시공간의 제약 없이 학습할 수 있으며, AI 멘토 에이전트를 통한 개인별 학습 지원이 제공된다. 또한 비전공자를 포함한 전 직원을 대상으로 직무와 직급에 관계없이 업스킬링과 리스킬링이 가능하다. KMA 관계자는 “AI가 모든 구성원의 업무 도구로 자리 잡아 가는 상황에서 실제 업무 적용을 지원하는 체계적인 교육이 필요하다”며 “이번 프로그램 도입을 통해 기업과 공공기관, 대학의 AI 활용 역량 강화를 지원할 것”이라고 밝혔다. ‘AI Talent Lab’의 도입 및 상담 관련 상세 정보는 KMA 한국능률협회 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.

영업익 322억원 전년比 630.9% 증가금융서비스 매출 82% 늘며 성장 견인증권·손보 자회사도 실적 개선세카카오페이가 올해 1분기 연결 기준 당기순이익 347억원을 기록했다. 결제·금융·플랫폼 부문이 모두 두 자릿수 성장했고, 자회사인 카카오페이증권과 카카오페이손해보험도 성장하면서 매출과 영업이익은 분기 기준 역대 최대치를 경신했다. 카카오페이는 올해 1분기 연결 기준 당기순이익이 347억원으로 전년 동기 대비 141.5% 증가했다고 6일 밝혔다. 연결 매출은 3003억원으로 41.7% 늘었고, 영업이익은 322억원으로 630.9% 증가했다. 영업이익률은 10.7%, 당기순이익률은 11.6%로 나란히 두 자릿수에 진입했다. 연결 영업비용은 2680억원으로 전년 동기 대비 29% 늘었지만 매출 증가율을 밑돌았다. 거래액도 증가세를 이어갔다. 1분기 연결 기준 거래액(TPV)은 전년 동기 대비 15% 증가한 50조 9000억원, 매출 기여 거래액은 같은 기간 15% 늘어난 14조 6000억원으로 집계됐다. 결제 서비스 거래액은 오프라인 50%, 온라인 13% 성장에 힘입어 전년 동기 대비 21% 늘었고, 해외 결제도 20% 증가했다. 카카오페이머니 충전 잔고는 2조 5122억원으로 증가세를 이어갔다. 사업 부문별로는 금융 서비스 매출 증가가 두드러졌다. 금융 서비스 매출은 1459억원으로 전년 동기 대비 82% 늘어 전체 매출의 49%를 차지했다. 투자와 보험 서비스 매출은 각각 137%, 78% 증가했다. 결제 서비스 매출은 1384억원으로 13.3% 늘었고, 플랫폼 서비스 매출은 광고와 통신중개 성장에 힘입어 160억원으로 67% 증가했다. 자회사 실적도 개선됐다. 카카오페이증권은 1분기 매출 1001억원으로 역대 최대 분기 매출을 기록했고, 영업이익은 236억원을 달성했다. 카카오페이손해보험은 전년 동기 대비 85% 증가한 매출 243억원을 기록했다. 카카오페이는 데이터 기반 결제 고도화와 에이전틱 AI 결제 인프라 구축도 성장 동력으로 제시했다. 자체 AI 서비스 ‘페이아이’ 고도화와 카카오 AI 에이전트 생태계 연동도 추진 중이다. 신원근 카카오페이 대표는 “자회사의 약진과 더불어 데이터 기반 사업 모델과 신규 성장 동력이 본격적인 궤도에 올라섰고, 이는 카카오페이가 수익성과 확장성을 겸비한 강력한 금융 생태계로 진화했다는 의미”라고 말했다.

솔라나 기반 디지털 자산 인프라 프로젝트 메타플렉스(Metaplex)가 ‘크립토 인베스트먼트 쇼 2026(CIS 2026)’에 참가해 AI 기술 확산에 따른 온체인 인프라 활용 방향을 소개했다. CIS 2026은 쟁글이 주최하고 한화투자증권이 후원한 행사로, 지난 4월 17일부터 19일까지 서울 더 플라자 호텔과 성수동 에스팩토리에서 진행됐다. 행사에서는 기관 투자자와 업계 관계자 등을 대상으로 디지털 자산 시장과 관련한 다양한 세션이 운영됐다. 행사에서는 실물자산 토큰화(RWA), 스테이블코인, 전통 금융과 블록체인 기술의 접목, 글로벌 디지털 자산 시장 동향 등이 주요 주제로 다뤄졌다. 맥킨지 홈 메타플렉스 재단 미국 대표는 발표를 통해 AI와 블록체인의 결합 흐름 속에서 온체인 인프라의 중요성을 강조했다. 특히 AI 에이전트가 독립적인 주체로 활동하는 환경에서, 메타플렉스가 정체성 부여와 자산 관리 기능을 제공하는 핵심 인프라로 작동할 수 있다고 설명했다. 메타플렉스는 솔라나 생태계 내에서 토큰 및 디지털 자산 발행·관리 기능 등을 지원하는 인프라 프로젝트다. 메타플렉스 측에 따르면 현재까지 관련 인프라 이용자는 1500만명 이상이며, 누적 거래 처리 및 자산 생성 규모는 10억건 이상으로 집계됐다. 최근에는 NFT 중심 기능 외에도 토큰 발행, 온체인 데이터 활용 등으로 활용 범위를 확대하고 있다고 설명했다. 행사 기간 중 성수 에스팩토리 부스에서는 방문객들과 디지털 자산 기술 활용 사례 및 온체인 생태계 관련 내용을 공유하는 자리도 마련됐다. 메타플렉스는 DAO 기반 거버넌스를 통해 프로토콜 수익 일부를 생태계에 환원하는 구조를 운영하고 있으며, 이를 통해 온체인 경제의 선순환 구조를 구축한다는 전략이다. 맥킨지 홈 대표는 “한국은 글로벌 블록체인 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있는 만큼, 향후 다양한 협력 기회를 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

- AI 에이전트 실패 원인 12가지 함정으로 체계화… 환각·불충분한 탐색이 주요 요인- 에이전트 간 통신 프로토콜 강화로… 오류 줄이고 실행 시간 22.3% 단축- IITP 국책과제 핵심 성과… MS 주도 AIOps 워크숍서 국내 산학 컨소시엄 유일 채택 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)와 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실(지도교수 이경용)이 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 학술대회인 ‘ASPLOS 2026’의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ASPLOS(ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)는 컴퓨터 아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 다루는 CORE 랭킹 A* 등급의 학술대회이며, 해당 워크숍은 2020년부터 마이크로소프트가 주도해 온 클라우드 지능화 분야 포럼이다. 이번 논문은 ‘Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?’를 주제로 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 분석했다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억 8000만 개의 토큰을 투입하는 실험을 진행해 실패 원인을 12가지 유형으로 체계화했다. 분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 요인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 확인됐다. 이러한 문제는 모델의 성능과 무관하게 공통적으로 나타나, 에이전트 프레임워크의 구조적 결함이 주요 병목 지점임이 밝혀졌다. 연구팀은 프롬프트 수정 대신 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 감소시키고 실행 시간은 22.3% 단축하는 성과를 도출했다. 에이전트 간 코드, 실행 결과, 예외 정보 등을 더 풍부하게 공유하는 방식은 정확도와 효율 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다. 학술대회 현장에서는 논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며, 산·학계 연구자들은 LLM 기반 근본원인분석의 핵심 실패 요인으로 꼽힌 ‘에이전트 파이프라인의 구조적 한계’와 이를 극복하기 위한 ‘멀티 에이전트 프레임워크’ 기반의 개선 방향에 주목했다. 모델 세대별 환각 추이와 컨텍스트 확장의 부작용 등 독창적인 실험 결과에도 질문이 집중됐으며, 자가 성찰 메커니즘과 RCA 특화 모델 등 차세대 AI 운영 기술을 둘러싼 의견 교류도 활발히 이뤄졌다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘클라우드 장애 극복을 위한 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술 개발’ 과제의 핵심 성과다. 오케스트로와 한양대학교 이경용 교수 연구팀이 컨소시엄을 구성해 공동 수행했으며, 글로벌 빅테크가 주도해 온 AIOps 연구 분야에서 국내 연구팀이 치열한 경쟁을 뚫고 독보적인 연구 역량을 입증했다는 평가다. 김범재 오케스트로 대표는 “글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 입증했다”며 “이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 ‘자율 운영 클라우드’ 구현에 속도를 낼 것”이라고 밝혔다.

세계 최대 소프트웨어(SW) 업체 마이크로소프트(MS)는 인공지능(AI)과 클라우드 부문 성장에 힘입어 시장 전망치를 웃도는 실적을 기록했다. MS는 회계연도 3분기(1~3월) 매출이 전년동기 대비 18% 증가한 828억 9000만 달러(약 123조원)를 기록했다고 29일(현지시간) 공시했다. 이는 시장조사업체 LSEG가 집계한 월가 예상치 813억 9000만 달러보다 약 15억 달러 높은 수준이다. 관심이 집중됐던 MS의 클라우드 매출은 지난해보다 29% 늘어난 545억 달러를 기록했다. 이 가운데 주력 핵심 사업인 ‘애저’ 등 지능형 클라우드 부문 매출은 347억 달러였다. 오피스 소프트웨어(SW)가 포함된 기업·생산성 부문도 350억 달러로 같은 기간 17% 증가했다. 반면 윈도 운영체제(OS)와 콘솔게임기 엑스박스 등이 포함된 개인용 컴퓨팅 부문은 132억 달러로 1% 감소했다. 순이익은 317억 8000만 달러로 전년 동기(258억 2000만 달러)보다 23% 급증했으며, 주당순이익(EPS)은 4.27달러로 시장 예상치인 4.06달러를 상회했다. 이번 분기 순이익에는 오픈AI 투자에 따른 비영업 손실 1400만 달러가 반영됐지만, EPS에는 거의 영향을 미치지 않았다고 MS는 설명했다. 사티아 나델라 최고경영자(CEO)는 “우리는 모든 기업이 에이전트형 컴퓨팅 시대에 성과를 극대화할 수 있도록 지원하는 클라우드와 AI인프라·솔루션 제공에 주력하고 있다”고 강조했다. 나델라 CEO는 “우리의 AI 사업 부문은 연 매출 추정치가 370억 달러(약 54조 9000억원)를 넘어섰다”며 “이는 전년 대비 123% 늘어난 수치”라고 덧붙였다.

네이버가 올해 1분기 광고와 커머스를 주축으로 한 핵심 사업 성장으로 매출과 영업이익이 모두 증가했다. 주요 사업 부문에 인공지능(AI)을 접목한 사업 고도화와 개인 간 거래(C2C) 사업 성장이 매출 증가를 이끌었다. 네이버는 연결 기준 올해 1분기 영업이익 5418억원으로 지난해 동기보다 7.2% 증가한 것으로 잠정 집계됐다고 30일 공시했다. 매출은 3조 2411억원으로, 작년 1분기와 비교해 16.3% 늘었다. 순이익은 2910억원으로 31.3% 감소했다. 사업 부문별 매출은 네이버 플랫폼 1조 8398억원, 파이낸셜 플랫폼 4597억원, 글로벌 도전 9416억원이다. 네이버 플랫폼 매출은 전년 동기와 비교해 14.7% 증가했으나 전 분기보다는 0.6% 감소했다. 네이버의 AI 광고 타겟팅 솔루션인 ‘애드부스트’(ADVoost) 등을 기반으로 광고 매출의 성장 기여도가 50% 이상을 기록하며 지난해 동기보다 9.3% 증가했다. 서비스 매출은 네이버플러스 스토어, 멤버십, N배송 등 커머스 생태계가 견인하면서 전년 동기 대비 35.6% 늘었다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4597억원으로 지난해 동기보다 18.9%, 전 분기보다 2.5% 증가했다. 1분기 네이버페이 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 생태계 확장에 힘입어 지난해 동기 대비 23.4% 증가한 24조 2000억원을 기록했다. 글로벌 도전 부문 매출은 C2C 사업 성장세에 힘입어 전년 동기보다 18.4%, 전 분기보다 5.1% 증가했다. C2C 매출은 왈라팝 편입 완료와 포시마크, 크림, 소다의 성장에 힘입어 전년 동기 대비 57.7%, 전 분기 대비 22.9% 늘었다. 엔터프라이즈 사업은 AI, 디지털 트윈 관련 사업과 라인웍스 성장 등의 영향으로 지난해 동기보다 18.8% 성장했다. 최수연 네이버 대표는 “네이버는 AI 에이전트 시대의 핵심 역량인 검색·커머스·결제 인프라를 하나의 흐름으로 보유한 독보적인 플랫폼”이라며 “실행형 AI 전략을 중심으로 사용자 만족도 제고와 수익화 확대로 이어지는 선순환 구조를 구축하겠다”고 말했다. 이어 “동시에 C2C, 소버린 AI 등 글로벌 도전 영역에서도 지속적으로 기회를 발굴해 전체 매출 성장을 가속화하겠다”고 덧붙였다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

데이터 보안 등 정답률 99% 확보윤완수 부회장 “금융권 협력 확대” “카메라가 나왔을 때 화가들이 어떻게 대처했을까요? 재생의 기술을 표현의 예술로 승화시켜 인상주의가 나와 폭발적으로 사조가 늘어났어요. AI(인공지능)도 마찬가지로 시대를 바꿀 겁니다.” 23일 서울 여의도 FKI 타워에서 열린 ‘웹케시 금융 AI Agent 컨퍼런스 2026’ 기자간담회장. 금융 AI 에이전트 전문 기업 ‘웹케시’의 윤완수 부회장은 “금융 AI 전문기업인 웹케시와 금융권과의 협력 기반을 늘려 나가겠다”며 이렇게 말했다. 이번 컨퍼런스는 웹케시가 지난 1년 6개월간 축적해 온 AI 기술력을 공유하고, 금융권과의 협력 기반을 확대하기 위해 마련됐다. 100여명의 좌석이 부족할 정도로 관심도 뜨거웠다. 이날 발표자로 나선 강남훈 부대표는 기술 비전 제시에 그치지 않고, 실제 금융 업무 환경에서 AI가 어떻게 작동하고 적용되는지 구체적인 사례를 중점으로 발표를 진행했다. 이번 행사에서 제시된 웹케시의 핵심 기술은 오페리아(OPERIA)였다. 오페리아는 범용 AI와 금융권 데이터베이스(RDB)를 연결해 정확도와 보안성을 높인 지능형 커넥트를 말한다. 금융권이 중요하게 보는 데이터 보안, 정확성, 운영 안정성을 고려해 기존 시스템 환경을 유지하면서도 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 강 부대표는 “자사 자금관리 솔루션에 적용해 성능을 검증했으며, 자체 테스트 기준 정답률 99%를 확보했다”고 소개했다. 강 부대표는 오페리아를 기반으로 자사 주요 상품에 AI 에이전트 구조를 적용한 ‘자금관리 에이전트 V2’를 선보였다. 자금관리 에이전트는 기업 고객의 업무 환경과 데이터 구조에 맞춰 자금 현황과 거래 흐름을 보다 빠르게 파악하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 행사 현장에서는 ‘자금관리 에이전트’인 브랜치Q의 적용사례가 시연되기도 했다. 웹케시는 이번 V2 공개를 통해 업무형 AI 에이전트의 적용 범위를 금융권과 기업 고객 영역으로 넓혀갈 계획이다. 강 부대표는 금융권과의 협업 계획을 상세히 공개했다. 그는 “브랜치Q는 2026년 3월 기준, 5개 제휴은행을 통해 약 1만개의 기업 고객을 보유하고 있다”면서 “이 중 NH농협은행이 지난해 브랜치Q를 오픈했고, 이번에 IBK기업은행이 새롭게 브랜치Q를 고객들에게 소개한다”고 소개했다. 이어 “두 은행뿐만 아니라 기존 제휴은행인 KB국민은행, 하나은행, iM뱅크 등과의 협의를 통해 모든 고객에게 서비스를 무상으로 오픈하고자 한다”면서 “고객 요구사항을 모두 수용해 점차 고도화된 유료 서비스도 함께 발굴하고 개발해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.

●“기업 자체적으로 AI 맞춤 설계 가능” 엔비디아가 개인용 노트북 같은 로컬 환경에서 직접 구동되는 인공지능(AI) 기술과 개방형 생태계 전략을 동시에 내놓으며 글로벌 AI 인프라 경쟁의 방향 전환을 시도하고 있다. 클라우드 중심 구조에서 벗어나 기업이 자체 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하겠다는 구상이다. 엔비디아는 21일 서울 마포 프론트원에서 ‘네모트론 개발자 데이 서울 2026’을 열고 오픈 AI 프로젝트 ‘네모트론’과 에이전트 실행 환경 ‘네모클로’를 공개했다. 브라이언 카탄자로 부사장은 기조연설에서 네모트론을 단일 모델이 아닌 ‘개방형 AI 생태계’로 규정하며 “네모트론은 모델뿐 아니라 데이터셋, 학습 기법, 소프트웨어까지 함께 공개해 기업이 자체적으로 AI를 맞춤 설계할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다”고 밝혔다. 엔비디아가 내세운 핵심 경쟁력은 압도적인 연산 효율이다. 카탄자로 부사장은 최신 ‘블랙웰’ 아키텍처가 차세대 AI 모델 구동 효율을 기존 발표치보다 높은 55배까지 끌어올렸다고 강조했다. 엔비디아는 성능 최적화를 바탕으로 매개변수 1200억개 규모의 초거대 언어모델 ‘네모트론 3 울트라’를 조만간 출시해 빅테크 플랫폼에 휘둘리지 않는 자생적 AI 생태계를 공급할 계획이다. 이날 함께 공개된 네모클로는 AI가 실제 업무를 수행하도록 돕는 실행 도구다. 전 세계 개발자들이 AI 비서를 만들 때 공통으로 사용하는 오픈 소스 설계도인 ‘오픈클로’를 기반으로 하되, 엔비디아의 강력한 보안 기술을 덧입혔다. 시연 중 AI가 민감한 정보에 접근하려 하자 “이 업무를 제가 직접 수행해도 될까요?”라고 사용자에게 되물으며 승인을 요청했다. AI가 임의로 회사 기밀을 들여다보거나 외부로 유출할 우려를 원천 차단한 것이다. ●속도 빠르고, 질문마다 추가 비용 없어 현장 시연에서는 로컬 AI의 처리 속도와 경제성도 증명됐다. 이메일 작성을 지시하자마자 단 10초 만에 초안을 완성했다. 네모클로가 클라우드 통신 과정 없이 기기 내부의 자원을 최대한 활용하도록 설계된 덕분이다. 인터넷으로 외부 서버를 거칠 필요가 없어 속도가 빠른 것은 물론 질문할 때마다 내야 했던 비싼 서비스 이용료(API 비용) 부담도 사라졌다. 고가의 대형 서버 장비 없이도 초기 구축만 완료하면 추가 비용 없이 무제한으로 AI 비서를 활용할 수 있게 된 셈이다. 엔비디아는 한국의 언어와 문화를 정교하게 학습한 한국 맞춤형 데이터셋 ‘네모트론-페르소나-코리아’도 오픈 소스로 전격 공개했다. 현재 네이버, SK텔레콤, LG 등 기업들은 이 기술을 활용해 ‘우리만의 AI’를 만드는 데 속도를 내고 있다.

LG가 인공지능(AI)을 활용해 암 치료 과정을 획기적으로 단축하는 기술을 공개했다. LG는 21일 LG AI연구원과 미국 밴더빌트대학교 메디컬 센터가 미국암연구학회(AACR) 2026에서 ‘암 에이전틱 AI’ 연구 성과를 발표하고 암 조직 분석부터 치료 방법 설계까지 전 과정을 하루 만에 수행하는 시스템을 선보였다고 밝혔다. 이 기술의 핵심은 암 조직 사진 한 장으로부터 시작된다. 암 에이전틱 AI의 일부인 ‘엑사원 패스’라는 AI가 사진을 분석해 암 유전자 상태를 1분 이내에 파악하면, 이후 여러 개의 AI가 팀처럼 나뉘어 각각 역할을 수행한다. 어떤 AI는 암의 위치와 특징을 분석하고, 다른 AI는 어떤 약이 효과적인지 계산하며, 또 다른 AI는 최종 치료 방법을 정리한다. 이처럼 여러 AI가 협력해 단계적으로 결과를 만들어내는 구조다. 기존에는 환자가 검사를 받고 결과를 기다린 뒤, 다시 여러 과정을 거쳐 치료 방법을 결정하기까지 4주 이상 걸리는 경우가 많았다. 하지만 이번 기술은 이 과정을 하루 수준으로 단축해 환자가 치료 시기를 놓치지 않도록 돕는 데 의의가 있다. 다만 최종 판단은 의료진이 직접 내린다. 황태현 밴더빌트대학교 메디컬 센터 교수는 “기존 의료 AI가 단일 질의에 단편적으로 응답하는 형태였다면 LG와 공동 개발한 에이전틱 AI는 다수의 AI 에이전트가 협업하는 구조”라고 설명했다. LG AI연구원과 황 교수 연구팀은 위암을 시작으로 대장암과 폐암 등 다양한 암종으로 에이전틱 AI 적용 범위를 확장할 계획이다.

LG CNS가 영하 26도 냉동 창고에서도 24시간 멈추지 않고 움직이는 차세대 물류 로봇을 선보였다. LG CNS는 13일(현지시간) 미국 애틀랜타에서 개막한 북미 최대 규모 물류 전시회 ‘모덱스 2026’에서 물류 자동화 로봇 ‘모바일 셔틀’을 공개했다고 15일 밝혔다. 이 로봇은 영하 26도 저온 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계돼 식품, 유통 등 콜드체인 물류 영역까지 적용할 수 있다. 작업자는 보다 안전한 환경에서 업무를 수행할 수 있다. 모바일 셔틀은 수십, 수백 대의 셔틀 로봇이 물류창고 선반 내에서 1초당 1.5m 속도로 이동한다. 최대 물품 적재량은 1500㎏이다. LG CNS는 모바일 셔틀에 AI 에이전트 기능을 탑재해 사용 편의성을 높였다. 셔틀 로봇에 이상 발생 시 AI 에이전트가 원인을 분석하고 작업자에게 대응 방안을 제시해 현장 운영의 안정성과 신속성을 한층 강화한다.

글로벌 기업들의 인공지능 전환(AX) 경쟁이 전방위로 확산하는 가운데, 우리 경제의 효과적인 AX 전략을 모색하기 위해 민·관이 머리를 맞댔다. 한국경제인협회(이하 한경협)는 10일 서울 강남구 GS타워에서 하정우 대통령비서실 인공지능미래기획수석비서관과 국가인공지능전략위원회 송상훈 지원단장을 초청해 ‘AI 혁신위원회 3차 회의’를 개최했다고 밝혔다. 허태수 AI 혁신위원장(GS그룹 회장)은 이날 개회사에서 “이제는 우리나라가 AI를 잘 만드는 나라에서 잘 쓰는 나라로 한 단계 도약할 때”라며 “글로벌 AI 경쟁의 성패는 기술의 우위만큼이나 현장으로의 전환 속도가 좌우할 것”이라고 강조했다. 송상훈 국가AI전략위원회 지원단장 역시 기조 강연을 통해 우리 산업이 직면한 인구 감소와 공급망 재편 등의 과제를 돌파할 핵심 해법으로 AX를 꼽았다. 송 지원단장은 ‘대한민국인공지능행동계획’에 기반한 국가 공통 기반 구축과 전략 산업별 AX 실행 등 정책 로드맵을 설명하며, 관계 부처 간 정책 조정과 핵심 과제 추진 점검을 통해 AI 기술이 현장에서 원활히 작동하도록 지원하겠다고 밝혔다. 이날 회의에서는 기업들이 실제 업무 현장에 AI를 적용해 성과를 낸 구체적인 사례들이 공개되어 눈길을 끌었다. GS는 비개발자도 현장 데이터를 활용해 생성형 AI 툴을 만들 수 있는 노코드(No code) 기반 플랫폼 ‘미소(MISO)’를 소개했다. 특히 GS파워 직원들이 이를 통해 개발한 안전관리 AI 에이전트 ‘에어(AIR)’는 산업 현장의 위험성 평가 시간을 기존 대비 10분의 1 수준으로 단축하는 성과를 거두기도 했다. 롯데이노베이트와 광동제약도 업종별 특화 사례를 공유했다. 롯데이노베이트는 건설 현장의 특수 용어까지 이해하는 ‘실시간 다국어 AI 통역기’를 통해 외국인 근로자와의 소통을 돕고 작업 안정성을 높인 사례와 휴머노이드 로봇을 활용한 미래형 편의점 실증 현황을 발표했다. 광동제약은 보안 우려로 범용 AI 활용이 어려운 연구 환경을 극복하기 위해 사내망 기반의 맞춤형 AI 리서치 에이전트를 개발해 원료 탐색 및 안전성 검토 업무에 활용하고 있다고 밝혔다. 이어진 민관 라운드 테이블에서는 산업 현장의 AI 확산을 가로막는 구조적 과제들이 집중 논의됐다. 한경협은 “AX는 민관이 원팀으로 달성해야 할 국가적 과제”라며 “AI 도입이 선언에 그치지 않고 실제 공정에 안착할 수 있도록 산업 특성에 맞는 실행 모델을 구체화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

한국과학기술원(카이스트)이 개발한 인공지능(AI)·휴머노이드 로봇·우주 로버 등이 총출동한다. 카이스트는 10일 국내 최대 규모의 과학 축제인 ‘2026 대한민국 과학기술 축제’에 AI와 로봇 공학 연구물을 선보이는 ‘KAIST Play World’를 운영한다고 밝혔다. 올해는 ‘대한민국 과학축제 인(in) 대전(4월 17~19일)’과 ‘대한민국 과학축제 인(in) 경기(4월 24~26일)’로 나뉘어 개최된다. 대전 DCC에서는 첨단 로봇·우주 기술·AI 반도체 기술을 중심으로 핵심 연구 성과를 직접 체험할 수 있는 ‘미래 기술 체험형 콘텐츠’를 선보인다. 전기 및 전자공학부 명현 교수 연구팀의 창업기업인 유로보틱스가 개발한 제어 기술을 탑재한 휴머노이드 로봇을 17일 공개한다. 19일에는 기계공학과 박해원 교수팀이 개발한 휴머노이드 로봇이 오리걸음, 문워크 등 사람의 고난도 동작을 구현해 산업 현장에서의 활용 가능성을 검증할 예정이다. 항공우주공학과 이대영 교수팀은 종이접기 기술을 활용한 세계 최초의 전개형 달 탐사 로버 바퀴를 선보인다. 관람객은 모양이 변하는 바퀴 모형을 직접 만져볼 수 있다. AI 반도체대학원 유회준 교수팀은 진화된 모바일 소셜 AI 에이전트 ‘브로카’, 음성 대화가 가능한 안내 로봇 ‘온뉴로’ 등을 통해 인간과 기계의 상호작용 경험 기회를 제공할 예정이다. 킨텍스에서는 AI와 일상 기술을 연계한 ‘생활밀착형 체험 콘텐츠’를 선보인다. 기계공학과 황보제민 교수팀이 개발한 사족보행 로봇 ‘라이보’는 모래사장·계단·잔해 등에서 고속 이동이 가능해 재난 구조 및 탐색 임무에 활용이 기대된다. 산업디자인학과 남택진 교수팀의 ‘미래 추억 스튜디오’는 AI를 활용해 10년 후 자기 모습과 목소리를 구현하고, 미래의 자신과 직접 만나 대화하는 새로운 경험을 제공한다. 이광형 카이스트 총장은 “축제를 활용해 과학기술을 쉽고 재미있게 접할 수 있는 다양한 참여형 프로그램을 운영할 계획”이라며 “연구실 속 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시키는지를 채험·확인할 수 있는 기회가 될 것”이라고 말했다.