전국 최대 잔디 생산지인 전라남도가 지역 잔디 상생 연구 협의회를 열고 우수 품종 선발과 부산물 자원화 등 잔디 산업화에 속도를 내고 있다. 국내에서 유통되는 잔디의 80% 이상을 생산하고 있는 전남도는 최근 공원과 정원, 운동장 등 생활권 녹지 수요 증가와 고품질·기능성 잔디 품종 개발 등에 대한 요구가 커지면서 잔디 산업화에 나섰다. 그동안 난지형 한국 잔디 품종 개발 경험을 축적한 전남도산림연구원은 앞으로 지역 환경에 적합한 잔디 품종 선발과 지역 적응성 검정을 추진할 계획이다. 또 잔디 생산·관리 과정에서 발생하는 부산물을 비료화해 생산지에 다시 환원하는 자원 순환형 연구도 추진하고 있다. 연구원은 잔디 예지물의 성분 분석, 발효 조건 검토, 비료화 가능성 평가 등을 통해 생산 현장에서 활용할 부산물 순환 이용 모델도 마련할 계획이다. 이를 바탕으로 품종 개발부터 현장 실증, 농가 보급, 산업화까지 이어지는 협력 모델을 구축해 전남 잔디 산업의 브랜드 경쟁력을 높이고, 지역경제 활성화로 이어지는 연구·산업 연계 기반을 마련할 방침이다. 전남도산림연구원은 또 국립산림과학원, 장성군 등과 잔디 상생 연구협의회를 갖고 잔디 연구기관의 전문성과 잔디 생산 기반을 연계해 품종 개발부터 현장 적용, 산업화까지 이어지는 협력 방안도 논의했다. 참석 기관들은 잔디 재배 기술 고도화, 우수 품종 선발, 현장 실증, 부산물 자원화, 수요자 맞춤형 활용 기술 개발 등 공동 협력에 뜻을 모았다. 또한 인공지능(AI)·데이터 기반 잔디 관리 기술 활용 가능성과 향후 실무협의체 운영 방안에 대해서도 의견을 나눴다. 오득실 전남도산림연구원장은 “앞으로 잔디 산업은 품종과 품질, 자원 순환, 데이터 기반 재배 관리 기술이 경쟁력을 좌우할 것”이라며 “전남형 우수 잔디 품종 선발과 현장 실증, 잔디 부산물 자원화 연구까지 이어지는 실질적 협력체계로 경쟁력을 강화하겠다”고 밝혔다.

한국전력이 AI를 활용한 전력망 운영 최적화를 통해 연간 1100억원 규모의 전력구입비를 절감할 수 있을 전망이다. 전력망 수요 분석 모델을 개선하고, 첨단 전력설비의 운영을 최적화해 전력망 운영 효율과 안정성을 높인데 따른 것이다. 한전에 따르면, 최근 데이터센터 확대와 전기차 보급 그리고 재생에너지 증가 등 전력 사용패턴이 빠르게 변화하면서 전력망 운영 방식을 최적화해야 할 필요성도 커지고 있다. 특히 동해안처럼 발전설비는 많지만 송전망 용량이 부족한 지역의 경우 일부 발전량을 줄여야 하는 상황이 반복돼 왔다. 한전은 이에 따라 AI를 활용해 전력망 수요 분석 모델을 전면 개선했다. 기존 모델은 서울·경기·부산 지역의 데이터 159개를 활용하여 만들었지만, 개선된 모델은 전국에서 추출한 9만5000개의 실제 데이터를 AI 기반 빅데이터 분석방식을 적용했다. 데이터센터와 전기차 등 최신 전력 소비 특성까지 반영해 전력망 운영 정확도를 대폭 높인 것이다. 한전은 이를 통해 동해안과 호남지역의 저비용 발전기의 발전량 조정 부담을 완화, 연간 약 600억원의 전력구입비 절감 효과가 발생할 것으로 기대하고 있다. 한전은 또, 올해 준공된 신태백·신양양 변전소의 첨단 전력설비(STATCOM) 운영방식도 최적화했다. STATCOM은 전력망의 전압이 불안정할 때 전압을 올리거나 낮춰 전력망을 안정적으로 유지하는 설비이다. 한전은 전력망 고장 발생시 불안정해진 전압을 빠르게 안정화시켜, 동해안에서 생산한 저렴한 전기를 수요지로 더 많이 보낼 수 있게 됐다. 이로써 연간 약 500억원의 전력구입비 추가 절감도 기대하고 있다. 김동철 한전 사장은 “AI활용 전력망 운영 혁신을 통해 보다 안정적이고 경제적으로 전기를 공급할 수 있게 됐다”며 “앞으로도 한전은 전력망 운영 효율을 높여 국민 부담을 줄이고 안정적인 전력공급에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

경기 고양시와 고양경찰서가 인공지능(AI)을 활용한 실시간 교통신호 시스템 운영을 시작했다. 고양시는 화정역 앞 화정로 7개 교차로에서 한 달간 진행한 ‘AI 기반 실시간 교통신호 시스템’ 시범운영을 마치고 정식 운영에 들어갔다고 27일 밝혔다. 이 시스템은 교차로 폐쇄회로(CC)TV로 교통량 데이터를 수집한 뒤, 차량 흐름에 맞춰 신호 시간을 실시간 자동 조정하는 방식이다. 고양시는 지난해 10월부터 올해 1월까지 시스템 개발을 마쳤고, 고양경찰서와 협의를 거쳐 지난 4월 한 달 동안 시범운영을 진행했다. 시범운영 결과 교통 상황에 따라 신호 시간이 최소 4초에서 최대 26초까지 자동 조정됐다. 특히 교통량 변화에 맞춰 불필요한 직진·좌회전 동시신호를 줄이고, 직진 신호 시간을 늘려 차량 흐름 개선 효과를 확인했다. 고양시는 앞으로 화정로 구간에서 시스템을 정식 운영하면서 상습 정체 구간에도 확대 적용하는 방안을 검토할 계획이다. 고양시 관계자는 “AI 기반 지능형 교통체계를 통해 시민들에게 더 안전하고 편리한 교통 환경을 제공하겠다”고 말했다.

목포시가 추진하는 미래산업도시 전환 전략의 핵심은 단순히 산업시설을 늘리는 데 그치지 않는다. 기업과 인재, 데이터와 기술이 연결되는 산업 생태계를 구축해 도시 경쟁력을 근본적으로 바꾸겠다는 데 초점이 맞춰져 있다. 특히 수십 년째 제자리걸음하고 있는 인구를 늘리고 청년이 돌아오는 도시를 만들겠다는 것이 기본 바탕에 깔려 있다. 26일 시에 따르면 미래산업 전환의 핵심 과제로 ‘청년 유출 문제 해결’이 꼽힌다. 양질의 일자리 부족은 청년층의 수도권 유출로 이어졌고 이는 지역 활력 저하와 인구 감소 문제로 연결됐다. 시는 미래산업 기반 구축이 결국 청년이 돌아오는 도시를 만드는 과정이라고 보고 있다. 시는 ‘K-스타게이트 인공지능(AI) 융합인재 양성 허브’를 구축해 시민과 청소년, 산업 재직자를 대상으로 AI 교육과 실증 프로그램을 운영할 예정이다. 생성형 AI 체험과 산업 특화 교육, 디지털 전환 컨설팅 등을 통해 지역 맞춤형 AI 인재를 육성하겠다는 목표다. 특히 해상풍력과 차세대 조선, 첨단 제조업 분야와 연계한 실무형 인재 양성에 초점을 맞추고 있다. 또 산업 전환 과정에서 시민들이 체감할 수 있는 스마트 도시 서비스도 함께 추진한다. 디지털 트윈(현실 세계를 가상 공간에 복제해 모의실험하는 기술) 기반 교통 서비스와 자율주행 셔틀버스, 도서 지역 연계 미래항공모빌리티(AAM) 서비스, 스마트 시민카드 구축 사업 등 다양한 미래도시형 사업이 검토되고 있다. AI 기반 고독사 예방 시스템과 어린이 증강현실(AR) 테마파크 조성 사업도 포함됐다. 첨단기술을 산업 분야뿐 아니라 시민 생활과 복지, 문화 영역까지 확대 적용하겠다는 구상이다. 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업용 부지 부족과 재정 부담, 기업 유치 경쟁, 전문 인력 확보 등은 앞으로 넘어야 할 현실적인 문제다. 해상풍력 산업의 글로벌 경기 변동성과 대규모 인프라 투자에 따른 부담도 변수로 꼽힌다. 그럼에도 시는 지금이 산업 구조를 바꿀 결정적 시기라고 판단한다. 전남 서남권 해상풍력 확대와 정부의 AI·재생에너지 정책, 친환경 조선산업 성장 흐름이 동시에 맞물리고 있기 때문이다. 시는 앞으로 발굴된 사업들의 실행력을 높이고 국가 정책과 연계한 국비 확보에도 집중할 계획이다. 항구도시 목포의 이번 도전이 지역 산업과 도시의 미래를 바꾸고 떠나간 청년들이 돌아올 수 있는 전환점이 될 수 있을지 주목된다.

칩 속 냉각 통로로 온도 30% 낮춰고성능 메모리 안정화 핵심 기술대량 생산·기존 패키지 호환 가능 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)의 최대 난제인 발열 문제를 해결할 신기술로 ‘iHBM’을 공개했다. 인공지능(AI) 연산 확대와 함께 HBM의 적층 단수와 속도가 급격히 향상되면서, 업계는 ‘발열 제어’ 기술이 차세대 AI 메모리 시장에서 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있다. SK하이닉스 역시 iHBM을 앞세워 차세대 HBM 시장에서 발열 제어 주도권 확보에 나선 셈이다. SK하이닉스는 26일 iHBM 기술을 공개했다. HBM 패키지 내부에 전기는 통하지 않지만 열 전도율이 높은 실리콘 소재인 ‘ICE’를 넣어 열이 빠져나가는 ‘추가 통로’를 만드는 방식으로 열 방출 경로를 개선했다. 기존 HBM이 내부 열을 외부로 전달해 식히는 구조였다면, iHBM은 내부 발열 구간을 직접 관리하는 구조로 진화한 것이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 AI용 핵심 메모리다. 최근 AI의 확산으로 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 간 데이터 처리량이 폭증하면서 메모리 성능은 향상됐지만 적층 수가 늘고 속도가 빨라질수록 발열도 함께 증가해 냉각과 안정성 확보는 새로운 과제다. 특히 업계는 HBM과 GPU를 연결하는 ‘D2D PHY’ 구간의 발열 관리가 차세대 HBM 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이라는 입장이다. D2D PHY는 HBM과 GPU 사이에서 데이터를 초고속으로 주고받는 연결 통로다. 데이터 이동량이 많아질수록 단위 면적당 발생하는 발열량인 발열 밀도도 급격히 높아진다. iHBM은 발열이 가장 집중되는 D2D PHY 영역 안에 냉각 요소(ICE)를 넣어 열이 빠져나가는 전용 경로를 별도로 만들었다. 이를 통해 기존 대비 열저항을 30% 이상 낮췄고, 고온·고부하 환경에서도 안정적인 동작 특성을 확보했다고 SK하이닉스는 설명했다. 양산성과 고객 호환성도 강화했다. SK하이닉스는 이미 업계에서 널리 쓰이는 MR-MUF 기반 WLP 공정을 적용해 안정적으로 대량 생산이 가능하다고 밝혔다. MR-MUF는 반도체 칩 사이를 보호재로 채워 열과 충격에 견디도록 만드는 공정이며, WLP는 반도체를 자르기 전 웨이퍼 상태에서 패키징과 검사를 동시에 진행해 생산 효율을 높이는 기술이다. 또 고객사가 현재 사용하는 반도체 패키지 구조(SiP)와도 높은 호환성을 확보해 큰 설계 변경 없이 바로 적용할 수 있도록 했다. SiP는 서로 다른 기능의 반도체 칩을 하나의 패키지 안에 넣어 하나의 시스템처럼 작동하게 만드는 기술이다. SK하이닉스는 iHBM 기술을 고성능컴퓨팅(HPC), AI 데이터센터 등 초고집적·초고대역폭 환경에 적용해 시스템 안정성과 운영 효율을 더욱 높일 것으로 예상된다. 또 고온에서 안정적으로 작동하는 메모리 반도체를 원하는 엔비디아와의 협력 관계를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보인다.

블록체인 특화 LLM 평가 체계 제시...“범용 AI 고성능에도 Web3 전문 추론은 과제로 남아”싱가포르 오픈소스 AI 연구기관 DMind AI가 아시아 연구진과 공동으로 개발한 ‘디마인드 벤치마크(DMind Benchmark)’ 논문이 국제 학술대회 ‘KDD 2026(ACM SIGKDD)’의 데이터셋 및 벤치마크(Datasets ＆ Benchmarks) 트랙에 채택됐다고 26일 밝혔다. 본 학술대회는 오는 8월 9일부터 13일까지 제주에서 개최된다. 이번 연구는 웹3(Web3) 및 블록체인 분야에서 대형언어모델(LLM)의 성능을 정량적으로 측정하기 위한 평가 체계를 제안한 것이 핵심이다. 연구팀은 기존의 범용 AI 평가 방식에서 벗어나 블록체인 산업 특화 과제를 중심으로 모델의 실무 활용성과 전문 추론 능력을 검증하는 데 중점을 두었다고 설명했다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 특정 산업 분야에 최적화된 도메인 특화 AI 개발 경쟁이 확대되는 흐름이다. 특히 금융·보안 분야에서는 단순 언어 생성 능력보다 정확한 추론과 안정성이 중요해지면서 전문 벤치마크 구축 필요성도 커지고 있다. 디마인드 벤치마크는 블록체인 기초 개념, 인프라, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 금융(DeFi), 탈중앙화 자율조직(DAO), 대체불가토큰(NFT), 토큰 이코노믹스, 밈코인, 보안 취약점 등 총 9개 도메인을 평가 범주로 설정했다. 단순 객관식 형태를 넘어 스마트 컨트랙트 디버깅, 온체인 수치 추론 등 실제 환경 기반 문제도 포함한 점이 특징이다. 연구팀은 GPT-5 시리즈, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen 등 총 31개 주요 AI 모델을 대상으로 성능을 비교 평가했다. 평가 결과 GPT-5 Medium이 전체 평균 77.63점으로 가장 높은 점수를 기록했지만, 토큰 이코노믹스와 보안 취약점 분야에서는 다수 모델이 낮은 성능을 보였다고 밝혔다. 연구진은 현재 상용화된 주요 AI 모델들도 Web3 전문 추론 영역에서는 여전히 한계를 드러내고 있다고 분석했다. 특히 복잡한 토큰 구조 해석이나 스마트 컨트랙트 보안 관련 문제에서는 모델 간 성능 편차가 크게 나타났다고 설명했다. 비용 대비 성능 측면에서는 일부 오픈소스 모델의 경쟁력도 확인됐다는 평가다. 연구에 따르면 DMind의 32B 파라미터 오픈소스 모델은 Web3 특화 과제에서 제한된 비용으로도 높은 성능을 기록했다. 특히 토큰 이코노믹스와 보안 영역에서는 대규모 범용 모델 대비 10~30% 수준의 비용으로 유사하거나 더 높은 성능을 보였다고 연구팀은 밝혔다. 업계에서는 생성형 AI가 금융·디지털 자산 분야로 확대 적용되면서 스마트 컨트랙트 검증이나 온체인 데이터 분석 자동화 수요도 증가하는 추세다. 이에 따라 산업 특화 AI 모델의 신뢰성과 검증 체계 중요성도 함께 커지고 있다는 분석이 나온다. 싱가포르 경영대학교 정보시스템학과 주페이다(ZHU Feida) 교수는 “이번 연구는 Web3 AI 분야에서 측정 가능한 평가 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 해당 분야 AI 기술의 성능과 안정성 검증 체계 구축에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 DMind 모델은 현재 AI 금융 플랫폼 ‘Minara(미나라)’에 적용돼 운영 중이다. 연구팀은 개인 투자자와 디지털 자산 보유자를 위한 재무 비서 기능 등에 해당 기술이 활용되고 있다고 설명했다.

2024년 공개된 인텔 애로우 레이크와 루나 레이크는 인텔 역사상 가장 충격적인 제품이었습니다. 왜냐하면 인텔 20A 공정으로 만든다고 여러 번 소개하고 정작 TSMC 3nm 공정을 사용했기 때문입니다. 지금까지 인텔 CPU를 탑재한 컴퓨터에 인텔 인사이드라는 홍보 문구를 내세웠던 일이 무색하게 정작 주력 제품인 CPU가 TSMC 인사이드가 되고 말았습니다. 결국 이 상황을 만회한 것은 후속작인 팬서 레이크에서 인텔 18A를 사용하기 시작하면서입니다. 여전히 데스크톱 부문에서는 애로우 레이크 리프레시 모델에 TSMC 공정을 적용했지만, 20A처럼 18A도 성공하지 못할 것이라는 일부의 의혹을 지우기에는 충분했습니다. 참고로 인텔의 최신 미세 공정인 18A는 애리조나주에 있는 팹 52 (fab 52)에서 제조됩니다. 여기에는 대당 수억 달러에 달하는 고가의 EUV 장비를 비롯한 첨단 반도체 생산 시설이 있어 초미세 공정인 18A 웨이퍼를 생산할 수 있습니다. 다만 18A에는 후면 전력 공급 기술인 파워비아나 인텔의 GAA 기술인 리본펫 (RibbonFET) 기술 등 여러 신기술이 최초로 적용되어 초기에는 수율이 좋지 않은 것으로 알려져 있습니다. 하지만 최근 서버 프로세서인 제온 6+ 클리어워터 포레스트 (Clearwater forest) 양산에 들어가며 아직 수율이 충분히 개선되지 않았다는 세간의 우려를 일부 잠재우고 있습니다. 클리어워터 포레스트는 무려 288개의 코어를 집적한 서버 프로세서로 역대 가장 많은 코어를 집적한 x86 프로세서입니다. 클리어워터 포레스트에는 18A 공정으로 만든 CPU 컴퓨트 타일이 12개가 들어가기 때문에 많은 양의 18A 웨이퍼를 필요로 합니다. 따라서 양산 자체가 18A의 수율과 생산성이 개선되었다는 소식이나 다를 바 없습니다. 참고로 12개의 컴퓨트 타일은 인텔 3 공정으로 만든 베이스 칩렛 3개 위에 올라가고 다시 옆에는 인텔 7 공정으로 만든 I/O 타일이 들어가는 방식으로 제조됩니다. 이렇게 많은 칩렛을 사용한 덕분에 클리어워터 포레스트는 캐시 메모리 용량을 대폭 확장해 전작인 시에라 포레스트의 5배가 넘는 576MB의 대용량 캐시를 지니고 있습니다. 그리고 두 배 늘어난 코어가 필요한 메모리 대역폭을 감당하기 위해 DDR5 메모리 채널을 12개로 늘리고 DDR5 8000까지 지원을 확장해 1.8배나 넓은 대역폭을 지원할 수 있습니다. 18A 공정으로 제조한 다크몬트 E 코어는 전작의 크레스트몬트 E 코어 대비 IPC가 17% 상승하고 코어 숫자도 두 배로 늘어 같은 서버에서 처리할 수 있는 작업의 수가 대폭 늘어나게 됩니다. 인텔에 따르면 가장 대중적으로 사용되는 2소켓 서버 기준으로 576코어와 1152MB의 캐시 메모리, 2x96 PCIe 5.0 레인 (1000GB), 1300GB/s 대역폭의 메모리 3TB 지원이 가능합니다. 비슷한 성능의 서버 기준으로 서버의 대수와 크기를 줄여 전력 소모와 에너지 효율을 대폭 개선할 수 있는 셈입니다. 최근 인텔은 에이전틱 AI 덕분에 CPU 수요가 늘면서 지난 1분기 깜짝 실적을 발표한 바 있습니다. 데이터 센터 부문 매출은 전년 동기 대비 22%나 증가한 51억 달러를 기록 수렁에 빠졌던 인텔의 실적을 견인했습니다. 경쟁사보다 앞선 최신 미세 공정인 18A를 내세운 거대한 프로세서인 클리어워터 포레스트 제온 6+ 제품군은 다음 분기부터 고객사에 인도될 예정으로 앞으로 인텔의 회복세에 힘을 보탤 것으로 보입니다. 한때 인텔은 칩질라(Chipzilla)라고 불렸던 적이 있습니다. 이는 반도체(Chip)와 고질라(Godzilla)의 합성어로, 과거 막강한 기술력과 시장 지배력을 자랑했던 세계 최대 반도체 기업 인텔을 상징하던 별명이었습니다. 한때 심각한 위기를 겪었고 지금도 위기는 현재 진행형이지만, 18A 공정을 기점으로 칩질라의 명성을 다시 찾아가는 인텔에게 클리어워터 포레스트 양산은 큰 힘이 될 것으로 예상됩니다.

부산시는 시 누리집에서 인공지능(AI) 기술을 적용한 지능형 챗봇 ‘AI 부기뉴스’ 서비스를 운영한다고 26일 밝혔다. AI 부기뉴스는 기존 텍스트 기반 부산시 정책 안내 챗봇을 고도화해, 실시간 음성 대화와 3D 캐릭터 기술을 적용한 지능형 디지털 콘텐츠를 시민들에게 제공한다. 이용자는 키워드 검색 대신 “오늘 시정 소식 알려줘”, “이번 주말에 열리는 행사 알려줘”와 같은 일상적인 표현으로 질문하고, 부산시 소통 캐릭터 ‘부기’의 친근한 음성을 통해 원하는 답변을 바로 안내받을 수 있다. 또 서비스 화면 속 3D 캐릭터로 구현된 ‘부기’가 이용자 질문과 상황에 맞춰 다양한 표정과 동작을 구현해 보다 생동감 있는 소통 경험과 색다른 재미를 제공한다. 특히 부산 사투리 기반 음성 대화 기능을 적용해 부산 시민들에게는 친숙함을, 다른 지역 이용자들에게는 부산만의 문화를 체험하는 재미를 선사할 것으로 기대된다. 오미경 시 대변인은 “AI 부기뉴스 챗봇 서비스는 시민과 보다 쉽고 편리하게 소통할 수 있도록 마련된 새로운 디지털 행정서비스”라며 “앞으로도 AI 기술을 적극 활용해 시민이 일상에서 체감할 수 있는 스마트 행정서비스를 지속적으로 확대하겠다”라고 전했다.

삼성전자 완제품(DX) 부문 임직원들이 다음 달부터 제미나이·챗GPT·클로드 등 외부 생성형 인공지능(AI) 서비스를 업무에 활용할 수 있게 된다. 삼성전자는 다음 달 중 외부 생성형 AI 서비스 도입을 목표로 세부 운영 정책 수립과 보안·운영 체계 점검을 진행하고 있다고 26일 밝혔다. 삼성전자는 사내·외부 생성형 AI 도입이 안정적으로 정착할 수 있도록 충분한 검증과 검토 과정을 거쳤다고 설명했다. 회사 측은 “외부 생성형 AI 서비스 도입은 DX 부문의 글로벌 비즈니스 경쟁력을 한층 높여 궁극적으로 고객에게 최고의 제품과 서비스를 제공하기 위한 전략적 조치”라고 밝혔다. 삼성전자는 글로벌 빅테크의 최신 생성형 AI를 임직원 업무 환경에 접목해 의사결정 속도와 업무 생산성을 끌어올린다는 구상이다. 이를 통해 제품 기획·개발·마케팅 등 전 영역에서 글로벌 시장 변화에 보다 민첩하게 대응하겠다는 전략이다. 또 기존 자체 개발 생성형 AI 모델인 ‘삼성 가우스(Samsung Gauss)’를 지속 고도화하는 동시에, 외부 빅테크의 최신 AI 서비스까지 함께 활용해 시너지를 극대화할 계획이다. 삼성전자는 외부 생성형 AI 도입을 통해 ▲제품·서비스 기획 단계의 인사이트 도출 ▲글로벌 마케팅·커뮤니케이션 ▲다국어 기반 해외 비즈니스 대응 ▲방대한 시장·고객 데이터 분석 등 다양한 분야에서 경쟁력이 강화될 것으로 기대하고 있다. 이번 조치는 노태문 DX 부문장이 올해 신년사에서 강조한 “DX 부문의 모든 디바이스와 서비스 생태계에 AI 기술을 유기적으로 통합해 고객에게 최고의 경험을 제공해야 한다”는 방향성과도 맞닿아 있다. 삼성전자는 임직원 선호와 현장 의견을 반영하고 안정적인 운영 체계를 구축하기 위해 지난 4~5월 임직원 2500명을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스 후보군에 대한 현장 검증(PoC)을 진행했다. 검증 대상에는 구글의 제미나이, 오픈AI의 챗GPT, 앤트로픽의 클로드 등 글로벌 빅테크의 대표 생성형 AI 서비스 3종이 포함됐다. 이번 외부 생성형 AI 서비스 도입은 삼성전자가 기존 사내 생성형 AI 중심의 업무 환경에서 나아가 글로벌 빅테크의 외부 AI 서비스까지 포괄하는 체계로 확장한다는 점에서 의미가 있다. 특히 보안 교육 이수자에 한해 사용 권한을 부여하는 방식을 도입해 외부 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안 리스크를 최소화했다. 한편 삼성전자는 지난 3월 1일 2030년까지 국내외 모든 생산 공장을 ‘AI 자율공장(AI Driven Factory)’으로 전환한다고 발표했다. AI 자율공장은 제조 전 공정에 AI를 적극 적용한 공장이다. 자재 입고부터 생산·출하까지 전 공정에 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 도입하고, 품질·생산·물류 ‘AI 에이전트’를 통해 데이터 기반 분석과 사전 검증을 강화하는 것이 핵심이다.

경기도의회 소속의 두 학습동아리가 인공지능(AI)을 활용한 의정 및 행정 업무의 혁신적인 해법을 찾기 위해 처음으로 연대했다. 경기도의회 학습동아리인 ‘정책연구회’(회장 박근희)와 ‘의정바이브랩스’(회장 이상운)는 지난 5월 19일 경기도의회 청사 내에서 「2026 AI-day」를 공동 주최했다. 이번 행사는 양 동아리가 개설 이래 최초로 협력하여 마련한 외부 전문가 초청 교육 프로그램이다. 급변하는 디지털 환경에 발맞추어 AI 기술을 의정활동과 행정 실무 현장에 실질적으로 접목할 수 있는 구체적인 방안을 심도 있게 모색하고자 기획됐다. 이날 강의는 조현정 교사의 「노트북LM 200% 활용하기」라는 주제와 박현규 작가의 「바이브 코딩」으로 하루 종일 진행됐으며, 정책연구회와 의정바이브랩스 회원은 물론 경기도의회와 경기도청 직원 등 비회원도 자유롭게 참여하는 열린 교육 형태로 운영됐다. 양 학습동아리는 AI·디지털 전환이 의정활동의 기본 역량으로 자리잡고 있는 만큼, 회원 간 학습 자원을 결합해 보다 실용적이고 현장 밀착형 교육을 지속적으로 마련해 나간다는 계획이다. 강의를 맡은 조현정 강사는 현재 하나고등학교에서 사회 교사로 재직 중인 동시에 AI를 통한 업무 자동화 전문가로 명성이 높다. 성균관대학교에서 교육학과 경제학을 전공한 그는 마흔의 나이에 코딩 지식이 전혀 없는 상태에서 이른바 ‘바이브 코딩’ 방식을 독학하여 수백 가지의 맞춤형 업무 자동화 도구를 직접 구축한 독특한 이력을 지니고 있다. 이후 유튜브 채널 〈조현정의 AI실험실〉을 운영하며 대중과 소통해 온 그는 다수의 출판사로부터 러브콜을 받아 올해 골든래빗에서 저서 「유튜브 AI 비서 고용하기」를 출간하기도 했다. 패스트캠퍼스, 클래스101, 아이스크림 연수원 등 국내 유수의 교육 플랫폼에서 초빙 강사로 활약 중이며, 구글과의 공식 협업 프로젝트를 통해 충청남도교육청 교원들을 대상으로 AI 업무 자동화 연수를 전담한 바 있다. 현재는 서울시교육청 지정을 통해 AI·에듀테크 선도교사로도 활발히 활동하고 있다. 의정바이브랩스의 초청으로 참여한 박현규 작가 역시 의정 실무에 즉시 적용 가능한 「바이브 코딩」 기반의 AI 자동화 실제 사례들을 소개해 교육의 깊이를 더했다. 박 작가는 AI 바이브 코딩 분야에서 활발한 저술 및 강연 활동을 전개하고 있으며, 공공 기관의 AI 도입 프로젝트에 다수 참여해 역량을 검증받은 현장 중심형 전문가다. ‘정책연구회’는 경기도의회 직원이 함께 참여해 의정 현장의 정책 의제를 학습하고 도민에게 환원하는 의정 학습동아리이며, ‘의정바이브랩스’는 AI·디지털 도구를 의정 실무에 접목하는 데 관심을 가진 직원들이 모여 결성한 학습동아리로, 회원이 직접 도구를 써 보고 결과를 공유하는 ‘실험과 적용’ 중심의 학습 방식을 표방한다. 두 동아리는 학습 주제와 방법이 자연스럽게 맞닿는 만큼, 이번 「AI-day」를 첫 공동 학습의 장으로 삼아 앞으로의 협력을 본격화할 예정이다.

임문영 더불어민주당 광주 광산을 국회의원 후보가 “앞으로 광주는 ‘사고 이후 대응 중심’ 도시를 넘어 ‘미리 위험을 발견하고 예방하는’ 도시로 전환해야 한다”며 인공지능(AI) 기반 도시안전 통합관제체계 구축 계획을 발표했다. 최근 지역 내 강력사건이 발생하면서 시민들이 ‘불안 해소 대책’ 마련을 주문한데 따른 것이다. 임 후보는 26일 광주시의회에서 긴급 기자회견을 열고 “시민의 안전과 생명을 지키는 일은 정치의 가장 기본적인 책임”이라며 “아이들이 안심하고 학교에 다니고, 어르신들이 편안히 산책하며, 시민 누구나 두려움 없이 귀가할 수 있는 도시를 만드는 것이 정치의 역할”이라고 말했다. 이어 “최근 광산구에서 발생한 안타까운 사건은 시민 안전이 더 이상 사후 대응만으로 지켜질 수 없다는 점을 보여줬다”며 “위험을 먼저 감지하고, 더 빠르게 연결하며, 더 촘촘하게 보호하는 예방형 도시안전 체계가 필요하다”고 강조했다. 임 후보는 이를 위해 CCTV와 교통·기상정보, 각종 센서 정보, 신고·민원·행정정보를 AI로 통합 분석하는 ‘AI 기반 도시안전 통합관제체계’를 구축하겠다고 밝혔다. 위험 상황 발생 시 AI가 이상 징후를 실시간으로 감지, 관제센터와 112·119를 자동 연계해 대응 시간을 최대한 단축하는 방식이다. 시민들에게는 재난·교통·응급 상황 정보를 실시간으로 제공하는 시민 체감형 안전 알림서비스도 함께 추진한다. 특히 학교 주변과 골목길, 어린이·노인보호구역, 여성 안심귀갓길, 어르신 산책로, 상가 밀집지역, 산업단지 주변 도로 등 생활안전 취약지역부터 우선 적용하겠다고 설명했다. 임 후보는 이날 ▲AI 도시안전 통합관제 엔진 구축 ▲교통·재난 위험 예측 및 실시간 대응 서비스 ▲복지 사각지대 예방형 AI 안전돌봄 연계 ▲시민체감형 안전 알림서비스 도입 등 4대 추진과제도 함께 발표했다. 우선 AI 도시안전 통합관제 엔진 구축을 통해 CCTV와 센서, 민원, 교통·기상 데이터를 통합 분석해 위험 상황을 실시간으로 감지하고 112·119·관제센터와 자동 연계하는 체계를 구축한다. 또 교통량과 사고·기상정보를 AI로 분석해 위험 구간을 사전에 감지하고 신호체계를 최적화하는 한편, 재난과 사고 발생 시 시민들에게 우회 경로와 행동요령 등을 즉시 안내하는 시스템도 도입할 계획이다. 복지 분야에서는 행정·민원·생활패턴 데이터를 분석해 위기가구와 안전취약계층의 위험 신호를 조기에 발견하고 복지기관과 즉시 연계하는 AI 안전돌봄 체계 구축도 추진한다. 임 후보는 “광산을을 대한민국 AI 안전도시의 시작점으로 만들겠다”며 “AI 기반 위험 감지와 실시간 대응, 촘촘한 돌봄 시스템을 통해 시민이 체감하는 24시간 안전도시 광주를 실현하겠다”고 밝혔다.

“부당한 영장청구로 업무 못 봐”수사 담당자들 고소 방침 밝혀 배우 고(故) 김새론이 미성년자 때부터 배우 김수현과 교제했으며 사망 원인은 김수현의 채무 압박 때문이라는 등 허위 사실을 유포한 혐의를 받는 김세의(49) 가로세로연구소(가세연) 대표가 26일 오전 구속 심사에 출석했다. 김 대표는 이날 열리는 성폭력범죄의 처벌 등에 관한 특례법 위반(카메라 등 이용 촬영·반포 등), 명예훼손 등 혐의 구속 전 피의자 심문(영장실질심사)에 출석하기 위해 오전 10시쯤 서울 서초구 서울중앙지법에 도착했다. 남색 정장 차림으로 법원에 나타난 김 대표는 “영장이 명백한 허위 사실로 범벅돼 있다”며 “자세히 다 반박하겠다. 자신 있다”고 혐의를 전면 부인했다. 이어 “부당한 구속영장 청구로 제가 오늘 업무를 못 보는 것도 심대한 업무 방해 손해를 입는 것”이라며 관련 수사 담당자들을 법왜곡죄, 허위사실유포죄, 직권남용감금죄로 27일 서울경찰청에 고소하겠다고 밝혔다. 김 대표는 인공지능(AI)을 이용해 김새론의 음성을 조작했다는 경찰 측 수사 결과에 대해 “국립과학수사연구원(국과수)이 AI 조작으로 판정이 불가하다고 했다”며 “지금 대한민국 경찰은 국과수를 부정하고 김수현 측이 의뢰한 민간 업체를 믿겠다는 거냐”고 반문했다. 김 대표는 김수현이 미성년자였던 김새론과 교제했고, 김새론이 사망한 직접적인 원인이 김수현 측의 채무 변제 압박이라는 허위 사실을 유튜브 방송 등으로 유포한 혐의를 받는다. AI를 활용해 김새론의 음성을 조작해 “김수현과 중학교 2학년 겨울방학 때 처음으로 성관계했다”는 식의 허위 사실을 꾸며내 김수현의 명예를 훼손한 혐의도 적용됐다.

송파ICT청년창업지원센터 입주기업 부프로(BooPRO, 대표 엄은혜)는 ‘청약 당첨 보장 청약 올인원 패키지’ 서비스를 확대한다고 밝혔다. 이번 서비스의 대상은 생애 첫 주택 마련을 계획하는 127만 무주택 3040 세대다. 인공지능(AI) 기반의 1대1 청약 전략 상담, 청약 레포트, 실시간 커뮤니티, 당첨 후 대출 및 세무 사후관리를 통합해 제공하는 구조다. 청약 초보자의 주요 애로사항인 청약 조건 판단, 자금 마련 계획, 대출 한도 설계 등의 정보를 데이터와 실거래 사례를 기반으로 전달한다. 미당첨 시 환불을 이행하는 책임 성과제를 적용하여 이용자의 진입장벽을 낮춘 점이 특징이다. 청약 올인원 패키지는 ▲1대1 청약 전략 상담 ▲청약 실행 지원(청약 레포트) ▲실시간 질문 커뮤니티 ▲당첨 후 사후관리(대출·세무 상담) 등 4단계로 구성된다. 가점별 청약 단지 선택, 자금 조달 범위, 대출 가능 규모 등 초보 구매자의 질문에 대해 데이터 기반의 맞춤형 정보를 제공한다. 1대1 전략 상담에서는 이용자의 자금 흐름, 청약 가점, 소득, 입지 선호도를 분석해 청약 가능 단지와 예상 당첨 확률을 정량적 수치로 제시한다. 청약 레포트는 단지별 분양가, 적정 매수가, 가점 커트라인 예측, 자금 시뮬레이션을 포함한 실전형 보고서 형태로 작성된다. 실시간 커뮤니티에서는 청약 일정 중 발생하는 구체적인 질문에 대해 부프로 전문가가 답변을 제공하며, 모델하우스 방문 후기와 선착순 계약 가능 단지의 정보를 공유한다. 당첨 이후에는 제휴 세무사를 통한 취득세 및 양도세 상담, 담보대출과 중도금대출 매칭 서비스가 연계된다. 단순 정보 제공을 넘어 청약 준비부터 당첨, 잔금 납부, 세무 처리까지 연동되는 실행형 플랫폼이며, 미당첨 시 환불을 보장하는 책임 성과제 상품으로 운영된다. 부프로를 이끄는 엄은혜 대표는 국내 대기업 부동산 종합 그룹사에서 부동산 개발과 분양 실무를 담당한 이력이 있다. 2023년 부동산 조정기에 직접 청약에 당첨된 경험을 보유하고 있다. 엄 대표는 재직 당시 지인들의 주택 구매를 컨설팅하며 청약 조건, 자금, 대출, 적정 가격 분석에서 겪는 초보 구매자들의 제약을 확인하였고, 이를 바탕으로 데이터 분석 엔진과 1대1 컨설팅 방법론, 미당첨 시 환불 보장 상품을 설계했다. 이 방법론을 바탕으로 부프로는 서비스 품질 유지를 위해 지난해 한 해 동안 76명의 고객만을 한정해 서비스를 운영했다. 이 중 27명이 부프로의 분석과 전략을 통해 청약 당첨 또는 매매를 완료했다. 주요 실거래 성과로는 반포 트리니원, 서울 고척 힐스테이트, 구리 하이니티 등의 청약 당첨과 잠실 엘스 매매 등이 기록됐다. 부프로는 중소벤처기업부 소셜벤처 인증과 여성기업 인증을 보유하고 있다. 송파ICT청년창업지원센터를 비롯해 한양대학교, 건국대학교, 광운대학교, 송파구청 등의 지원기업으로 선정되어 기술성과 혁신성, 공공성 부문의 평가를 받았다. 현재 ‘인공지능 알고리즘 기반 부동산 매물 평가 기술’ 관련 특허를 확보하여 기술 사업화 기반을 마련한 상태다. 엄 대표는 “대기업 부동산 그룹사에서 개발·분양 실무를 담당하며 부동산 시장을 안에서 들여다본 경험이 있다. 그 시기 주변 지인들의 생애 첫 주택 구매를 도와주는 과정에서, 정보가 넘쳐도 결정을 내리지 못해 막막해하는 초보 구매자의 어려움을 피부로 느꼈다”며 “청약 올인원 패키지는 그 막막함을 풀어주기 위해 청약 시작부터 당첨, 사후관리까지 처음부터 끝까지 동행하는 ‘미당첨 시 환불 보장, 책임 성과제’ 상품으로 설계했다”고 강조했다. 이어 “청약은 정보가 부족해서 어려운 것이 아니라, 정보가 너무 많아 무엇이 내 상황에 맞는지 판단하기 어려운 영역”이라며 “청약 올인원 패키지는 고객의 자금 조건·가점·대출 한도를 실전 경험 전문가와 AI가 분석해 당첨 확률이 가장 높은 전략을 제시하고, 당첨 이후 세무·대출까지 책임지는 진짜 실행 플랫폼”이라고 덧붙였다. 그러면서 “송파ICT청년창업지원센터를 비롯한 공공기관의 지원과 실제 매수 성과를 바탕으로, 127만 무주택 3040 세대가 청약을 떠올릴 때 가장 먼저 찾는 신뢰받는 부린이 청약 플랫폼으로 성장하겠다”고 밝혔다. 부프로는 향후 ▲담보대출·중도금대출 자동 매칭 서비스 ▲부동산·라이프 보험 상품 연계 ▲Vision AI 기반 매물 내부 하자 분석(Inspector) ▲감정평가·해외 부동산 진입을 위한 SaaS형 글로벌 서비스 등 부동산 핀테크 영역으로 사업을 확장할 계획이다. 2024년 미국 동부(뉴욕, 뉴저지), 2025년 11월 미국 서부(샌프란시스코, 로스앤젤레스) 시장조사를 마치고 해외 고객 니즈에 맞춘 원격 매물 가치 평가 기술 개발도 병행하고 있어, 송파ICT청년창업지원센터를 거점으로 글로벌 부동산 테크 기업으로의 도약을 가속화한다는 계획이다.

한국 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 이끌고 있는 이은호·문형필 성균관대 지능형로봇학과 교수는 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라며 “숙련된 작업자의 암묵지(경험과 학습에서 쌓인 노하우)를 AI에 반영하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 밝혔다. ●1.2조 들여 AI팩토리·물류 로봇 개발 두 교수는 최근 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’과의 인터뷰에서 “AI만 잘 만든다고 되는 게 아니라 실제 제조 현장 경험과 데이터가 필수”라며 이렇게 밝혔다. 제조 AI는 실시간 센서·AI 판단·로봇 동작까지 긴밀하게 연결돼야 한다. 그런 점에서 챗GPT 같은 생성형 AI가 일상 환경에서 구할 수 없는 실제 공장 데이터 확보와 숙련된 작업자의 노하우는 매우 중요하다. 이 교수는 “숙련된 작업자들의 현장 경험은 문서화되지 않은 경우가 많지만 공정 안정성과 품질에 결정적 역할을 한다”고 강조했다. 두 교수는 정부와 함께 ‘K휴머노이드 얼라이언스’와 ‘AI 팩토리(공장)’ 프로젝트를 추진 중이다. 2030년 상업용 휴머노이드·제조 AI 세계 선도국 도약을 목표로 한국전자기술연구원, LG전자, CJ로지스틱스 등과 물류 로봇·AI 팩토리 기술을 개발하고 있다. 산업통상부는 1500여개 기업·학계·연구기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 출범하고 올해 예산 1조 2000억원을 투입한다. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI를 통해 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 문 교수는 CJ로지스틱스와 컨테이너 화물에서 시간당 2000개 이상의 화물을 자동 하역하고, 검수·분류·포장 등 수작업 의존도가 높은 영역에 비닐 포장까지 자동으로 할 수 있는 물류 로봇 ‘로지봇’을 개발하고 있다. 이 교수는 LG전자와 가전제품의 판금 공정에 AI 기술 자율제조와 품질관리 시스템을 적용하는 협업 플랫폼을 개발 중이다. 불량률을 줄이고 고장을 사전에 예고하고 일관된 품질을 확보하는 것이 목표다. ●AI 제조 기술과 시스템 수출 시대로 이 교수는 25일 서울신문과의 인터뷰에서 M.AX 추진을 위해 현장 데이터와 숙련된 근로자의 노하우가 중요하다고 거듭 밝혔다. 그는 “AI 자율제조 기술과 시스템을 수출해야 할 시대가 오고 있다”며 “제조 현장에 다양한 데이터가 존재하는 한국은 대체 불가능한 협력자가 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “숙련 작업자의 노하우를 AI로 이식하는 과정이 필요하다”며 “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공(베테랑)의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라고 말했다. 이어 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 모아 AI로 객관화하고 데이터화해 새 인력이 이어갈 수 있도록 해야 한다”고 강조했다. 같은 맥락에서 숙련된 근로자들의 파업 예고로 사회적 혼란을 겪었던 삼성전자의 경영 리스크도 어느 정도 해소될 것으로 내다봤다. 이 교수는 “삼성전자의 범용 D램은 M.AX로 대체 가능하다”며 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하지만 한국은 현재 기술 문제보다 노사 간 협력 이슈가 더 큰 것 같다”고 지적했다.

스페이스X·오픈AI·엔트로픽 등 초대형 글로벌 기업공개(IPO)가 줄줄이 예고되면서 국내 투자자들 사이에서도 ‘상장 전 미리 투자할 방법’에 관심이 모이고 있다. 다만 미국 IPO 시장은 기관 투자자 중심 구조라 국내 개인 투자자가 공모 단계에서 직접 참여하기는 쉽지 않다. 이 때문에 시장에서는 관련 지분을 가진 미국 빅테크나 우주·인공지능(AI) 테마 상품에 미리 투자하는 ‘우회 투자’ 전략이 현실적 대안으로 거론된다. ① 현실적 대안 ‘우회 투자’MS·아마존·구글 등 수혜주로 거론25일 금융투자업계에 따르면 미국 AI 반도체 기업 세레브라스는 지난 14일 상장 첫날 주가가 70% 가까이 뛰며 흥행에 성공했다. 시장에서는 스페이스X·오픈AI·엔트로픽 등 대형 기술기업 IPO 기대감도 함께 커지고 있다. 특히 스페이스X는 기업가치가 최대 2조 달러 수준까지 거론되며 ‘역대급 IPO’ 후보로 꼽힌다. 스페이스X는 오는 6월 12일 나스닥 상장을 목표로 약 750억 달러 규모 공모를 추진 중이다. ② 美벤처 펀드에 간접 투자 높은 프리미엄·가격 변동성은 리스크하지만 국내 개인 투자자가 미국 IPO 공모 단계에 직접 참여하기는 현실적으로 쉽지 않다. 미국은 한국과 달리 개인 투자자 의무 배정 비율이 없어 물량 대부분이 기관에 우선 배정되기 때문이다. 일부 국내 증권사들이 미국 IPO 청약 대행 서비스를 운영하고 있지만, 스페이스X 같은 초대형 IPO에 실제 적용될지는 미정이다. 미래에셋증권도 보유 중인 스페이스X 지분을 활용해 국내 투자자 대상 상품을 검토했지만, 상장 절차 차이와 금융당국 협의 문제 등으로 무산될 가능성이 높다. 다만 로드쇼 이후 기관 대상으로 물량을 풀 예정인데, 그 대상이 국내 투자자일지 해외 투자자일지는 정해진 바 없다. 이 때문에 시장에서는 관련 지분을 보유한 미국 상장사를 미리 사는 전략이 현실적 대안으로 거론된다. 대표적인 오픈AI 수혜주로는 마이크로소프트, 엔트로픽 관련주로는 아마존과 구글 등이 꼽힌다. IPO 흥행 시 이들 기업이 보유한 지분 가치가 재평가되면서 주가가 함께 오를 수 있다는 논리다. ③ 우주항공 테마상품 미리 담기우주산업 ETF로 간접 수혜 기대비상장 기술기업 투자 펀드에 투자하는 것도 스페이스X 등에 간접 투자할 수 있는 방법이다. 대표적으로 미국 상장 폐쇄형 펀드인 ‘데스티니 테크100’은 스페이스X(14.5%)를 비롯해 엔트로픽(18.1%), 오픈AI(5.8%) 등 비상장 빅테크 기업에 투자하고 있다. 개인 투자자 접근 가능성은 비교적 낮지만 ‘ARK 벤처 펀드’ 역시 스페이스X(13.8%), 오픈AI(9.3%) 등 비상장 혁신기업에 투자한다. 다만 이들 상품은 높은 프리미엄과 가격 변동성이 리스크로 지적된다. 우주항공 상장지수펀드(ETF)를 미리 담는 전략도 있다. 국내에서는 ‘KODEX 미국우주항공’, ‘1Q 미국우주항공테크’ 등이 대표적이다. 우주산업 전반에 투자하는 ETF로, 스페이스X IPO가 흥행한다면 간접 수혜가 기대된다. 특히 일부 상품은 스페이스X 상장 시 지수 편입이나 비중 확대 가능성도 언급하고 있다. AI 분야 ETF로는 ‘TIGER 미국테크TOP10’ 등이 있지만, 이는 오픈AI나 엔트로픽 등을 직접 담은 상품이라기보다는 관련 산업 전반에 투자하는 테마형 상품에 가깝다. ④ 초고액 자산가 위한 플랫폼 최소 수억원 투자·美 인증도 필요초고액 자산가들은 ‘포지’나 ‘에쿼티젠’ 등 미국 비상장 주식 거래 플랫폼에서 상장 전 주식을 직접 사기도 한다. 하지만 최소 투자금 규모가 수억원 수준에 달하고, 미국 ‘적격 투자자’ 인증도 필요해 일반 개인 투자자 접근은 제한적이다.

국내 투자자 글로벌 IPO 투자법은스페이스X·오픈AI·엔트로픽 등 초대형 글로벌 기업공개(IPO)가 줄줄이 예고되면서 국내 투자자들 사이에서도 ‘상장 전 미리 투자할 방법’에 관심이 모이고 있다. 다만 미국 IPO 시장은 기관 투자자 중심 구조라 국내 개인 투자자가 공모 단계에서 직접 참여하기는 쉽지 않다. 이 때문에 시장에서는 관련 지분을 가진 미국 빅테크나 우주·인공지능(AI) 테마 상품에 미리 투자하는 ‘우회 투자’ 전략이 현실적 대안으로 거론된다. 25일 금융투자업계에 따르면 미국 AI 반도체 기업 세레브라스는 지난 14일 상장 첫날 주가가 70% 가까이 뛰며 흥행에 성공했다. 시장에서는 스페이스X·오픈AI·엔트로픽 등 대형 기술기업 IPO 기대감도 함께 커지고 있다. 특히 스페이스X는 기업가치가 최대 2조 달러 수준까지 거론되며 ‘역대급 IPO’ 후보로 꼽힌다. 스페이스X는 오는 6월 12일 나스닥 상장을 목표로 약 750억 달러 규모 공모를 추진 중이다. 하지만 국내 개인 투자자가 미국 IPO 공모 단계에 직접 참여하기는 현실적으로 쉽지 않다. 미국은 한국과 달리 개인 투자자 의무 배정 비율이 없어 물량 대부분이 기관에 우선 배정되기 때문이다. 일부 국내 증권사들이 미국 IPO 청약 대행 서비스를 운영하고 있지만, 스페이스X 같은 초대형 IPO에 실제 적용될지는 미정이다. 미래에셋증권도 보유 중인 스페이스X 지분을 활용해 국내 투자자 대상 상품을 검토했지만, 상장 절차 차이와 금융당국 협의 문제 등으로 무산될 가능성이 높다. 다만 로드쇼 이후 기관 대상으로 물량을 풀 예정인데, 그 대상이 국내 투자자일지 해외 투자자일지는 정해진 바 없다. ① 지분 보유 美 상장사이 때문에 시장에서는 관련 지분을 보유한 미국 상장사를 미리 사는 전략이 현실적 대안으로 거론된다. 대표적인 오픈AI 수혜주로는 마이크로소프트, 엔트로픽 관련주로는 아마존과 구글 등이 꼽힌다. IPO 흥행 시 이들 기업이 보유한 지분 가치가 재평가되면서 주가가 함께 오를 수 있다는 논리다. ② 비상장 연계 펀드비상장 기술기업 투자 펀드에 투자하는 것도 스페이스X 등에 간접 투자할 수 있는 방법이다. 대표적으로 미국 상장 폐쇄형 펀드인 ‘데스티니 테크100’은 스페이스X(14.5%)를 비롯해 엔트로픽(18.1%), 오픈AI(5.8%) 등 비상장 빅테크 기업에 투자하고 있다. 개인 투자자 접근 가능성은 비교적 낮지만 ‘ARK 벤처 펀드’ 역시 스페이스X(13.8%), 오픈AI(9.3%) 등 비상장 혁신기업에 투자한다. 다만 이들 상품은 높은 프리미엄과 가격 변동성이 리스크로 지적된다. ③ 우주·AI 관련 ETF우주항공 상장지수펀드(ETF)를 미리 담는 전략도 있다. 국내에서는 ‘KODEX 미국우주항공’, ‘1Q 미국우주항공테크’ 등이 대표적이다. 우주산업 전반에 투자하는 ETF로, 스페이스X IPO가 흥행한다면 간접 수혜가 기대된다. 특히 일부 상품은 스페이스X 상장 시 지수 편입이나 비중 확대 가능성도 언급하고 있다. AI 분야 ETF로는 ‘TIGER 미국테크TOP10’ 등이 있지만, 이는 오픈AI나 엔트로픽 등을 직접 담은 상품이라기보다는 관련 산업 전반에 투자하는 테마형 상품에 가깝다. ④ 비상장 플랫폼 투자초고액 자산가들은 ‘포지’나 ‘에쿼티젠’ 등 미국 비상장 주식 거래 플랫폼에서 상장 전 주식을 직접 사기도 한다. 하지만 최소 투자금 규모가 수억원 수준에 달하고, 미국 ‘적격 투자자’ 인증도 필요해 일반 개인 투자자 접근은 제한적이다.

신고 대상은 작년 말까지 국내 결제 완료된 해외주식보유 중인 모든 계좌의 이익과 손실 합산해서 신고주식에서 손실 나도 환율 급등으로 세금 낼 수 있어‘국내시장 복귀 계좌’ 세금 면제…내년 신고분 반영 지난해 미국 증시는 ‘AI 광풍’을 타고 역대급 불장을 기록했습니다. 수익을 올리지 못한 ‘서학개미’들이 드물 정도인데요. 해외주식 양도소득세 신고 마감일(6월 1일)이 일주일 앞으로 다가오면서 세금 고민도 적지 않을 겁니다. 해외주식은 연수익 250만원을 넘으면 초과분의 22%(지방소득세 포함)를 세금으로 내야 합니다. ‘국세청이 알려주지 않는 세테크’의 여섯 번째 이야기는 서학개미가 놓치지 말아야 할 양도세 신고 때 주의할 점입니다. Q＆A 형식으로 풀어봤습니다. Q. 신고해야 하는 해외주식의 정확한 기준이 궁금합니다. A. “먼저 ‘매도 후 돈 들어온 날’을 확인해야 합니다. 국세청은 해외주식의 경우 ‘매도일’이 아니라 ‘결제일’ 기준으로 세금을 매깁니다. 미국 증시의 결제 주기가 ‘T+1’(거래일 다음 1영업일)로 빨라졌지만, 국내 투자자는 시차와 예탁결제원의 정산 절차를 거쳐 보통 ‘T+2’(거래일 다음 2영업일)를 적용받습니다. 이에 따라 지난해 말까지 국내 결제가 완료된 해외주식이 올해 신고 대상입니다.” Q. 증권사 두 곳을 이용하고 있습니다. A증권 계좌에서 5000만원을 벌었고, B증권에서 3000만원을 잃었습니다. A증권사에 스마트폰 앱으로 자동 세무대행을 신청했는데 문제없는 건가요. A. “그대로 처리하면 660만원의 생돈을 날리는 겁니다. 일부 서학개미들이 주력 증권사의 자동 대행 서비스만 믿고, 다른 증권사의 손실을 합산하지 않는 실수를 합니다. 해외주식은 모든 계좌의 이익과 손실을 하나로 묶어서 계산해야 합니다. 따라서 순수익은 5000만원이 아니라 손실을 뺀 2000만원입니다. 두 계좌를 합산해 신고하면 세금은 385만원이지만, A증권 계좌만 신고하면 1045만원을 내야 합니다. 국세청은 다른 증권사에서 손해 본 것까지 찾아주지 않습니다.” Q. 주식 커뮤니티를 보면 손해 보고 팔았는데, 왜 세금을 내야 하는지 모르겠다는 글들이 올라옵니다. A. “환율 때문에 그렇습니다. 우리 세법은 미국 달러가 아닌 원화 가치만 인정합니다. 예를 들어 환율이 1200원일 때 100달러(원화 12만원)에 주식을 샀는데, 주가가 95달러로 떨어졌을 때 환율이 1400원으로 급등해 전량 매도했다고 가정합시다. 달러로는 분명 5달러 손실이지만, 내 통장에 찍힌 원화는 13만 3000원이 됩니다. 국세청 입장에선 1만 3000원의 이익이 발생한 거죠. 매수·매도 타이밍을 잡을 때 환율도 체크해야 합니다.” Q. 수익이 많이 난 미국 주식을 배우자 증여 뒤 매도하면 세금이 없다는 얘기가 있던데요. A. “지난해 1월 ‘이월과세’ 규정 도입으로 그런 꼼수가 통하지 않습니다. 해외주식을 배우자에게 증여한 후 1년 이내에 팔면, 취득가액이 ‘증여받은 시점의 높은 주가’가 아니라 ‘증여자의 최초 주식 매입가’로 강제 환원됩니다. 예컨대 아내에게 주식을 증여한 뒤 곧바로 판다면 이번 5월 신고 때 과거 본인의 초기 매수가 기준으로 22%의 세금을 내야 합니다. 다만 증여 후 1년이 지나면 증여받은 시점의 높은 주가가 기준이 됩니다. 따라서 증여 절세는 1년 이상의 장기 보유 때만 써야 합니다.” Q. 세금(22%)을 합법적으로 피할 수 있는 방법은 없나요. A. “개인종합자산관리계좌(ISA)를 활용하면 수익금 중 200만원(일반형)까지 비과세 혜택을 줍니다. 초과 수익도 세율 22% 아닌 9.9%의 저율 분리과세를 적용합니다. 지난해 ISA에서 국내 증시에 상장된 미국 지수 추종 ETF를 굴려 재미를 본 투자자들은 이달 양도세 신고서에 수익을 기재할 필요가 없습니다. ISA 수익은 훗날 계좌를 해지할 때 금융기관이 알아서 정산해 줍니다.” Q. 해외주식을 팔아 국내 증시로 유턴하면 세금을 깎아주는 ‘국내 시장 복귀 계좌’(RIA)가 화제입니다. A. “기본 원칙은 돈이 아니라 주식을 먼저 옮기는 겁니다. 이미 기존 계좌에서 해외주식을 팔고 현금을 RIA에 옮기는 건 아무 소용이 없습니다. 반드시 미국 주식 자체를 RIA로 옮긴 후, 그 안에서 매도해야 혜택을 받습니다. 지난해 12월 23일 이전에 보유한 해외주식이 대상이며, 그 이후 산 미국 주식은 혜택을 받을 수 없습니다.” Q. RIA로 유턴하면 이달 신고부터 혜택을 보는 건가요. A. “그렇지 않습니다. 현재 RIA에서 주식을 팔아 생긴 양도차익(1인당 5000만원 한도)은 ‘2026년 귀속분’인 만큼 내년 신고 때 세금을 면제해 줍니다. 또 ‘국장’으로 유턴한 자금은 최소 1년 이상 유지해야 세금 감면이 유지됩니다. 내년에 안전하게 100% 세금 면제를 받으려면 늦어도 이달 마지막 영업일인 29일(금요일)까지 국내 결제를 끝내야 합니다. 6~7월 매도로 찍히면 ‘80% 감면’으로 쪼그라들고, 8~12월로 넘어가면 ‘50% 감면’으로 떨어집니다.”

금융당국이 고성능 인공지능(AI) 시대 보안 위협에 대응하기 위해 일부 대형 금융회사에 대해 망분리 규제를 한시적으로 풀기로 했다. 금융위원회는 지난 22일 권대영 부위원장 주재로 금융권 정보보호최고책임자(CISO), AI·보안 전문가들과 간담회를 열고 금융권 AI 보안 강화 및 망분리 규제 완화 방안을 논의했다고 24일 밝혔다. 현재 금융권은 업무망과 외부 인터넷망을 물리적으로 분리하는 ‘망분리 규제’를 적용받고 있다. 금융위는 생성형 AI와 자율형 AI 확산으로 기존 폐쇄형 보안 체계만으로는 대응이 어려워지면서, 고성능 AI를 활용한 실시간 보안 대응 필요성이 커지고 있다고 설명했다. 이에 따라 정부는 일정 수준 이상의 보안 역량과 AI 활용 능력을 갖춘 금융회사에 한해 망분리 규제를 1년간 한시적으로 완화하기로 했다. 대상은 총자산 10조원 이상, 상시 종업원 1000명 이상, 전담 정보보호최고책임자(CISO)를 둔 금융회사 등 49곳이다. 금융위는 향후 보안 역량과 AI 활용 능력이 충분히 검증된 금융사에 대해서는 망분리 규제를 전면 해제하는 방안도 검토하고 있다. AI를 활용한 챗봇 상담, 자산관리, 여신심사, 기업금융, 내부통제 등 금융서비스 혁신을 적극 지원하겠다는 구상이다. 중소형 금융회사 지원책도 함께 추진된다. 금융위는 ‘금융 AI보안연구소’와 ‘AI보안 지원센터’를 신설해 AI 기반 보안 위협 대응을 지원하고, 다음 달 중 금융권 AI 보안 가이드라인도 마련할 예정이다. 권 부위원장은 “망분리 규제 완화를 계기로 금융권에서 선도적이고 혁신적인 AI 활용 사례가 많이 나오길 바란다”고 말했다.

국내 연구진이 정신과 진료의 첫 단계인 초진 면담 과정을 지원하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 한국과학기술원(카이스트)은 24일 전산학부 이의진 교수와 산업디자인학과 이탁연 교수 연구팀, 강남세브란스병원 정신건강의학과 김은주 교수 연구팀이 공동으로 거대언어모델(LLM) 기반의 면담 지원 기술을 개발했다고 밝혔다. 환자가 의사를 만나기 전 AI와 대화하며 증상과 상태를 파악하는 방식이다. 정신과 진료 과정에서 환자는 자신의 상황을 설명하는 과정에 부담을 느끼고 의료진은 제한된 시간 안에 환자의 과거력과 증상을 파악해야 하는 어려움이 있었다. 이에 연구진은 AI가 환자 응답에 따라 대화의 흐름을 조정할 수 있도록 시스템을 설계했다. 단순 문답을 넘어 공감 표현, 환자의 말을 정리해 주는 재진술, 모호한 내용을 정리하는 등 실제 상담 기법을 적용해 증상과 잠재적 질환을 임상 대시보드로 제공한다. 1440명을 실험한 결과 30분 이내 진료에 필요한 핵심 임상 정보를 효과적으로 작성해 의사는 환자와의 심층 상담에 집중할 수 있게 됐다. AI가 의사의 대체재가 아닌 ‘똑똑한 보조자’로 정보 수집 과정을 담당하고 의사는 진단과 처방을 내리는 협력 모델이다. 연구 결과는 인간·컴퓨터 상호작용 분야 최고 권위 학회인 ‘ACM CHI 2026’에 지난달 13일 발표됐다.

임문영 더불어민주당 광주 광산을 국회의원 후보가 광주의 AI 경쟁력을 시민의 일상 안전에 활용하기 위한 ‘생활밀착형 1호’ 공약을 발표했다. 이 공약에는 광산을 지역을 대한민국 최초의 ‘AI 생활안전 실증도시’로 육성, 위험 감지부터 112·119 연계·시민 알림까지 자동화하는 ‘AI 기반 도시안전 통합관제 체계’를 구축하겠다는 구상이 담겼다. 임 후보는 22일 “최근 우리 지역에서 발생한 안타까운 사건은 사후 대응만으로는 시민 안전을 지킬 수 없다는 점을 보여주었다”며 “아이들의 귀갓길과 어르신의 산책길 등 시민의 평범한 일상을 더 안전하게 만들기 위해선 위험을 먼저 감지하고 더 빠르게 대응하는 ‘예방형 안전도시’로 전환해야 한다”고 밝혔다. 이어 “AI는 산업 성장만을 위한 기술이 아니라 시민의 생명과 일상을 지키는 기술이어야 한다”며 “광산을을 대한민국을 대표하는 AI 생활안전 실증도시로 만들겠다”고 강조했다. 임 후보가 발표한 ‘24시간 안전한 우리 동네’ 공약은 ▲AI 도시안전 통합관제 엔진 구축 ▲교통·재난 위험 예측 및 실시간 대응 서비스 ▲복지 사각지대 예방형 AI 안전돌봄 연계 ▲시민체감형 실시간 안전 알림서비스 도입 등이 핵심이다. 우선 CCTV와 각종 센서, 민원·교통·기상 데이터를 통합 분석해 위험 상황을 실시간으로 감지하고, 관제센터와 112·119 상황실까지 자동 연계하는 AI 도시안전 통합관제 체계를 구축한다. 또 교통량과 사고·기상정보를 분석해 위험 구간을 사전에 감지하고 신호체계를 최적화하며, 재난과 사고 발생 시 시민들에게 우회경로와 행동요령을 실시간 제공하는 시스템도 도입할 계획이다. 복지 분야에서는 행정·민원·생활패턴 데이터를 분석해 위기가구와 안전취약계층을 조기 발굴하고, 복지기관과 즉시 연계하는 예방형 AI 안전돌봄 체계를 추진한다. 아울러 시민들이 체감할 수 있도록 안전·교통·응급·복지 정보를 24시간 제공하고, 맞춤형 재난·생활안전 알림서비스를 운영하는 방안도 포함됐다. 임 후보는 학교 주변과 골목길, 어린이·노인보호구역, 여성 안심귀갓길, 어르신 산책로, 상가 밀집지역, 산업단지 주변 도로 등 생활안전 취약지역을 우선 적용 대상으로 제시했다. 특히 광산을 지역을 중심으로 AI 안전관제·교통·복지·재난 서비스를 우선 실증한 뒤, 광주 전역과 타 지자체로 확산 가능한 표준모델로 발전시키겠다는 구상이다. 임문영 후보는 “이제는 광주의 AI 경쟁력을 시민의 삶과 안전으로 연결해야 한다”며 “사후 대응 중심 행정을 사전 예방 중심 행정으로 전환, 시민이 체감하는 ‘24시간 안전도시 광산’을 만들겠다”고 강조했다.