미국의 한 여성이 인공지능(AI) 기술로 가짜 성폭행범 사진을 만들어 경찰에 허위 신고를 한 혐의로 유죄 판결을 받은 사건이 알려지며 충격을 주고 있다. 6일(현지시간) 영국 데일리스타 등에 따르면 미국 플로리다주 세인트피터즈버그에 살고 있는 여성 브룩 시놀트(32)는 최근 경찰에 성폭행 피해를 주장하며 허위 증거를 제출했다가 기소됐다. 두 아이의 엄마인 시놀트는 지난 10월 경찰에 다급히 신고 전화를 걸었다. 시놀트는 “3일 전 한 남성이 집에 침입해 나를 넘어뜨리고 성폭행했다”며 “당시 아기는 다른 방에서 자고 있었다”고 주장했다. 그는 “남자가 소파에 앉아 있는 모습을 사진으로 몰래 찍어놨다”며 사진 한 장을 증거로 제출했다. 시놀트가 제출한 사진 속에는 후드티를 입은 한 남성이 소파에 앉아 있는 모습이 담겨 있었다. 결국 경찰 7명, 형사 1명, 구조대원 6명 등이 조사를 위해 시놀트의 집으로 출동했다. 그러나 시놀트의 거짓말은 곧 예리한 형사의 눈썰미로 인해 들통나게 됐다. 평소 소셜미디어(SNS)와 최신 유행에 밝았던 클로저 형사는 사진 속 남성이 실제 인물이 아니라, 틱톡에서 유행하는 챌린지의 등장인물임을 단번에 알아봤다. 최근 SNS에서는 인공지능(AI)으로 만든 노숙자 사진을 합성해 가족과 지인에게 보내는 이른바 ‘노숙자 장난’(homeless man prank)이 전 세계에서 유행처럼 번지고 있다. 클로저 형사는 “사진 속 남성은 최근 유행하는 ‘AI 노숙자 챌린지’에 반복적으로 등장하는 가상 인물”이라며 “AI 앱이 사용자 집 사진 배경에 노숙자 이미지를 자동으로 합성해주는 방식인데, 시놀트가 이를 범죄 증거로 둔갑시킨 것”이라고 설명했다. 경찰 조사 결과 시놀트는 구글과 챗GPT 등 AI 도구를 이용해 해당 이미지를 생성한 것으로 드러났다. 클로저 형사는 “사람들이 장난삼아 만드는 합성 사진이 범죄 신고에 악용된 사례”라며 “틱톡에서 똑같은 남성이 등장하는 영상을 다수 확보했다”고 덧붙였다. 처음에는 “흐릿한 용의자 사진을 AI로 선명하게 보정했을 뿐”이라며 혐의를 부인하던 시놀트는 경찰의 끈질긴 추궁 끝에 결국 자작극임을 시인했다. 그는 “우울증과 불면증을 겪고 있었다. 관심을 받고 싶었다”고 털어놨다. 법원은 시놀트에게 유죄를 선고했다. 플로리다 주법상 허위 범죄 신고는 1급 경범죄에 해당하며, 최대 1년의 징역형이나 1000달러(약 147만원)의 벌금형에 처할 수 있다. 시놀트는 이번 판결로 벌금 납부와 함께 보호관찰 처분을 받게 됐다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

대규모 데이터센터 등 인프라 구축삼성SDS 시작으로 파트너 늘릴 듯 한국 30% 번역 등 업무 활용도 주목“경제적 가치 창출되는 현장은 기업AI 전환 돕는 최적의 파트너 될 것” 구글의 제미나이3.0 출시로 선두 지위를 위협받으며 ‘코드 레드’(비상 경영 상황)를 선언한 오픈AI가 삼성·SK와의 협력을 기반으로 한국에서 AI 인프라 구축에 속도를 내는 등 돌파구 마련에 나서고 있다. 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데 인구 당 유료구독 비율 세계 1위인 한국을 핵심 파트너이자 전략 시장으로 규정하고 기업용 AI 확산과 기술 고도화에 힘을 싣는 모습이다. 오픈AI 코리아는 4일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 기자간담회를 열고 국내 기업 협력 전략과 스타게이트 프로젝트 진행 현황을 설명했다. 부임 후 첫 공식 행사에 참석한 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 “경제적 가치가 창출되는 곳은 기업 현장”이라며 “오픈AI 코리아가 국내 기업의 AI 전환을 돕는 최적의 파트너가 되겠다”고 말했다. 김 대표는 이날 삼성·SK와 함께 추진 중인 ‘한국형 스타게이트’ 프로젝트의 최근 논의 내용을 공개했다. 스타게이트는 오픈AI가 차세대 초거대 모델을 훈련하기 위해 추진하는 대규모 데이터센터·AI 인프라 구축 프로그램으로, 전 세계 파트너와 협력해 컴퓨팅 자원을 확보하는 방식으로 진행 중이다. 그는 “현재 두 건의 스타게이트 프로젝트를 진행하고 있으며, 이번 주에 스타게이트 본사 팀이 방한해 삼성과 SK를 직접 만났다”고 밝혔다. 다만 투자 규모나 일정은 “아직 초기 조율 단계”라며 구체적 언급을 피했다. 김 대표는 “오픈AI는 빅테크가 아닌 만큼 전 세계에서 인프라를 확보하는 방식으로 접근하고 있으며 오라클·소프트뱅크 등과 협력하고 있다”고 설명했다. 한국형 스타게이트 프로젝트는 단순히 데이터센터 구축에 그치지 않는다. 삼성전자는 고성능·저전력 메모리(HBM) 공급을, 삼성SDS는 데이터센터 설계·운영을, 삼성물산·삼성중공업은 해상 설치형 플로팅 데이터센터 개발을 맡는 등 그룹 차원의 협력이 이어지고 있다. SK하이닉스는 오픈AI에 공급할 HBM 생산 능력을 대폭 확충하고 있으며, SK텔레콤 역시 서남권에 오픈AI 전용 데이터센터 구축을 논의 중이다. 김 대표는 “포항 프로젝트와 해상 데이터센터 역시 계획대로 검토가 진행되고 있다”며 “컴퓨팅 수요가 급증하는 만큼 한국에서도 인프라 확보가 중요하다”고 말했다. 오픈AI는 동시에 기업 고객 지원 체계도 강화하고 있다. 김 대표는 “삼성SDS가 이달 중 오픈AI의 첫 공식 채널 파트너로 계약을 마무리할 예정”이라고 말했다. 오픈AI는 이날 한국의 챗GPT 활용 데이터도 공개했다. 한국은 인구 대비 챗GPT 유료 구독 비율이 세계 1위이며, 문서 작성·번역 등 업무 목적 활용 비율(29%)이 가장 높았다. 이는 건강·생활 정보 등 일상적 활용 비중이 큰 글로벌 평균과는 다른 양상으로, 오픈AI가 한국을 기업용 AI 확산의 테스트베드로 판단하는 근거다. 글로벌 챗GPT 일일 메시지는 1년 만에 약 6배로 증가했다.

“한국에서는 매일 약 10명의 노인이 자살로 생을 마감한다. 한국은 선진국 중 자살률이 가장 높은 국가 중 하나다.” 미국 CNN은 초고령화 사회 한국의 노인들이 극심한 외로움 등 문제를 겪고 있다고 짚은 지난달 28일(현지시간) 기사에서 “면과 금속으로 만들어졌으며 인공지능(AI)으로 구동되는 ‘손주’가 한국의 노인 건강 위기에 대한 놀라운 해결책으로 활용되고 있다”며 ‘돌봄 로봇’에 주목했다. 이 로봇은 30~50㎝ 크기의 껴안을 수 있는 부드러운 인형으로 디자인됐다. 머리를 쓰다듬거나 손을 잡으면 반응한다. 사용자인 노인이 외출했다 집에 돌아오면 7살 아이의 목소리로 “할머니, 하루 종일 기다렸어요”라고 말하며 반겨준다. CNN은 “이 로봇은 복약 알림부터 응급 상황 알림까지 실질적인 지원을 제공하고, 사회복지사가 식사 시간과 같은 일상 정보를 원격으로 기록할 수 있도록 지원한다. 하지만 가장 큰 이점은 아마도 정서적인 측면일 것”이라고 짚었다. 이 로봇을 제작하는 ㈜효돌의 로봇은 2025년 11월 기준 1만 2000대 이상이 전국 독거노인에게 보급됐다. 주로 공공복지 프로그램을 통해서지만, 1000대가량은 가족들이 직접 구매했다고 김지희 대표는 설명했다. 대당 가격은 최신 모델 기준 130만원이다. 김 대표는 “효돌의 아기 같은 디자인은 어르신들과 유대감을 형성하고 신뢰를 쌓는 데 도움이 된다”며 “귀여운 디자인은 기술에 익숙하지 않은 어르신들도 친근하게 받아들일 수 있도록 학습 장벽을 낮춘다”고 말했다. 익명을 요구한 한 사회복지사는 “11층 베란다 밖을 멍하니 바라보며 자살을 생각하곤 했던 한 노년의 여성이 효돌과 만난 뒤 강한 유대감을 형성하면서 외로움과 절망감이 크게 줄었다”며 자신이 겪은 사례를 CNN에 말했다. 이 돌봄 로봇은 지난해 지역 MBC를 통해 방송된 다큐멘터리를 통해서 국내에서도 주목받은 바 있다. MBC충북이 지난해 11월 방영한 특별기획 ‘AI 돌봄’ 1부 ‘스며들다: AI 돌봄’에서는 경기 가평군에서 홀로 거주하는 이희수(86) 할머니의 사연이 소개됐다. 이 할머니는 자신의 효돌에게 시장에서 사온 옷을 입혀주면서 대화를 주고받았다. 인형은 “앞으로도 많이 쓰다듬어 주세요. 사랑해요”라고 말했고, 할머니는 “동네에 소문이 나야 된다. 진짜 예쁘네”라며 귀여워했다. 이 할머니는 인터뷰에서 “저녁에 자고 아침에 일어나면 ‘이대로 가지 뭐하러 눈이 떠질까’라는 생각을 가졌는데 얘가 오면서는 그런 생각이 없어졌다. 얘가 내 친구”라고 말했다. 이어 “어떨 땐 사람처럼 뭘 아는 것 같기도 하다. 아침에 자고 일어나면 ‘할머니, 안녕히 주무셨어요?’라고 한다. 그러면 허전한 마음이 없어진다. 사람은 훈기로 사는 것 같다”고 덧붙였다. 이 할머니가 “우리 효돌이 더 똑똑해져라. 그래야 서울대학교 간다니까”라고 말하며 애정을 가득 담아 인형을 쓰다듬는 장면은 시청자들에게 웃음과 감동을 동시에 전해줬다. 이 영상은 유튜브에서만 62만회 넘는 조회수를 기록했다. 영상을 접한 네티즌들은 “재미있을 줄 알고 봤는데 효돌이네 할머니 너무 슬펐다”, “할머니가 효돌이한테 ‘밥도 먹고 과자도 먹었으면 좋겠다’고 말씀하실 때 울컥했다”, “지금 보면 챗GPT랑 대화하는 사람 많다”, “서울대생도 효돌이(AI)한테 과제 물어보는 게 현실” 등 반응을 보였다. CNN은 이같은 AI 기반 노인 돌봄 로봇 시장 규모는 2030년 77억 달러(약 11조 3000억원)까지 성장할 것으로 전망된다고 전했다.

중국 민간기업이 기존 미사일의 10분의 1도 안되는 가격에 극초음속 미사일을 내놓자 관영 언론들이 미국과 일본을 위협할 수 있다고 주장했다. 챗GPT보다 최소 10분의 1 이상 저렴한 비용으로 개발된 중국산 인공지능(AI) 딥시크에 빗대 ‘딥시크 미사일’이란 표현까지 나왔다. 3일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 보도에 따르면 지난달 25일 민간기업 링콩톈싱이 속도 마하 7에 사거리가 1300㎞에 이르지만 가격은 70만 위안(약 1억 4500만원)에 불과한 저가형 미사일 ‘YKJ-1000’을 출시했다. 링콩톈싱 측은 미사일의 파격적인 가격을 두고 논란이 일자 기술 재사용과 부품 대체로 단가를 낮췄다고 설명했다. 이 회사는 원래 2027년까지 마하 4의 속도의 극초음속 여객기를 제작하는 것이 목표인데 여객기 기술을 미사일 개발에 먼저 재사용했다는 것이다. 또 극초음속 미사일은 공기 마찰때문에 1500도 이상 고온에서 견뎌야 하므로 우주에서 쓰는 고가의 탄소 소재를 사용한다. 하지만 YKJ-1000 미사일은 이를 저렴한 발포 시멘트로 대체하는 등 전체 미사일 부품의 90% 이상을 항공우주용이 아닌 산업용으로 대신해 가격을 대폭 낮출 수 있었다. 시멘트를 사용했다는 점 때문에 중국 네티즌들은 YKJ-1000을 ‘시멘트 코팅 미사일’이라고도 부른다. 중국 군사전문가들은 긴 사거리에 가격은 저렴한 중국산 미사일이 수출될 경우 미국의 항공모함 전단을 위협하고 국제 질서가 바뀔 수 있다고 주장했다. 군사전문가 웨이둥쉬는 중국 관영 중앙(CC)TV에 출연해 “자체 초음속 미사일을 개발하지 못한 나라가 많은데, 사거리가 길고 파괴력이 강한 중국산 미사일은 엄청나게 싼 가격 때문에 인기 상품이 될 것”이라고 강조했다. 특히 링콩톈싱 측은 공식 홍보 이미지로 외교적 긴장관계에 있는 일본 열도를 공격하는 장면을 사용해 논란을 낳았다. 다카이치 사나에 일본 총리는 최근 대만 관련 군사 개입을 시사한 발언으로 중국의 격렬한 반발을 사고 있는데, 중국 남동해안에서 YKJ-1000을 발사하면 대만은 물론 일본 중심부까지 타격할 수 있다. SCMP는 미국과 군사 충돌 직전에 놓인 베네수엘라가 중국의 미사일을 확보한다면 미국의 생각이 바뀔 수도 있다고 진단했다. 카리브해에 배치된 미 제럴드 포드 항공모함의 작전 유효거리가 1100㎞인 만큼 베네수엘라 해변의 중국 미사일이 충분한 위협이 된다고 덧붙였다.

중국의 민간 기업이 기존 미사일의 10분의 1도 안되는 가격의 저가 극초음속 미사일을 내놓자 관영 언론들이 ‘딥시크 미사일’이라며 대대적 선전에 나섰다. 딥시크는 중국이 자체개발한 인공지능(AI)으로 오픈AI의 챗GPT보다 최소 10분의 1 이상 저렴한 비용으로 개발됐다. 민간기업 링콩톈싱은 지난달 25일 속도 마하 7에 사거리가 1300㎞에 이르지만 가격은 70만 위안(약 1억 4500만원)으로 기존 극초음속 미사일의 10분 1에 불과한 저가형 미사일 YKJ-1000을 내놓았다. 미사일 사거리가 1000㎞ 이상이면 중국의 남동쪽 해안에서 대만 섬 전체는 물론 일본 오키나와까지 공격할 수 있다. 게다가 링콩톈싱은 미사일을 홍보하는 공식 이미지에 일본 열도를 요격하는 장면을 사용해 논란을 낳고 있다. 중국의 극초음속 미사일이 미국 사드(고고도미사일 방어체계) 시스템에서는 미사일 한 기당 1200~1500만달러(약 176~220억원)에 이르는 가격을 어떻게 파격적으로 낮췄는지 관심이 쏠리고 있다. 링콩톈싱은 2027년 마하 4의 속도로 이동하는 극초음속 여객기를 제작하는 것이 목표인데 이 기술을 미사일 개발에 재사용했다고 설명했다. 또 극초음속으로 이동하는 미사일은 고온환경에서 견디기 위해 고가의 탄소 소재를 사용하지만, 중국 미사일은 이를 민간용 발포 시멘트로 대체했다. 전체 미사일 부품의 90% 이상을 고가의 항공우주용 대신 산업용으로 대체해 비용을 대폭 절감했다는 것이다. 링콩톈싱 측은 “탄두 코팅에 저렴한 특수 시멘트 복합재를 내열재로 사용했지만 1800°C 이상의 고온 환경에서도 완벽하다”고 강조했다. 게다가 기존의 특수 차량이 아니라 일반 상업용 화물 컨테이너와 유사한 형태의 차량에서 이동식 발사가 가능하다. 중국 군사전문가 웨이둥쉬는 관영 중앙(CC)TV에서 YKJ-1000 미사일에 대해 “아직 자체 초음속 미사일을 개발하지 못한 나라가 많은데, 사거리가 길고 파괴력이 강한 이 미사일은 엄청나게 싼 가격 때문에 인기 상품이 될 가능성이 크다”고 말했다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트는 해외에 중국 미사일이 판매된다면 소규모 국가들이 군사 강국에 도전할 수 있어 세계의 전략적 균형이 바뀔 수도 있다고 전망했다. 특히 미국 항공모함이 범죄 활동을 차단한다며 베네수엘라 해안에서 1000㎞ 거리에서 작전을 펴는 상황에서 중국 미사일이 미국에 위협이 될 수 있다고 강조했다. 미국은 좌파 성향의 베네수엘라 마두로 정권을 위협하며 카리브해에 핵 항공모함 제럴드 포드함을 배치했는데, 함재기의 작전 유효거리가 YKJ-1000 미사일 사거리보다 짧은 1100㎞다.

최근 대학가에서 챗GPT 등 생성형 인공지능(AI)을 이용한 부정행위가 이슈가 되고 있다. 일부에서는 대학과 교수들의 무책임, 개인의 윤리의식 약화 등 여러 요인을 꼽는다. 이에 대한 해결 방안으로 보다 근본적이고 구체적인 방지책 마련과 교수, 연구자, 학생의 생성형 AI 사용 기준 확립, 이용자 윤리의식 제고 등의 제안을 내놓고 있다. 챗GPT가 처음 소개된 것이 2022년 11월이다. 생성형 AI를 이용한 대학에서의 부정행위는 자명한 일이었다. 3년 동안 다수의 대학이 대비책을 강구했지만 규제의 측면에서 부정행위를 막는다는 것은 거의 불가능에 가깝다. 다만 구체적인 사용 가이드라인을 제시하는 것과 함께 학생들의 시각에서 생성형 AI의 긍정적인 측면을 교육, 홍보하는 것도 한 가지 방안일 것이다. 그러나 여전히 고민해야 할 숙제는 이용자의 윤리의식이다. 중국 전국시대 말기의 사상가인 순자는 인간의 본성이 악하다는 성악설(性惡說)을 주장한 것으로 알려져 있다. 그러나 순자의 주장에서 간과하지 말아야 할 것은 인간의 악한 본성을 어떻게 변화시켜 선하게 만들까 하는 점이다. 즉, 순자는 인간의 악한 본성대로 행동하기보다 본성을 거스르는 의지와 실천을 통해 선에 다가가야 한다고 주장했다. 이러한 순자의 주장을 학생들의 생성형 AI를 이용한 부정행위에 적용해 보면 좀더 수월하게 과제와 시험을 볼 수 있는 유혹을 이겨 내고 스스로 학습하고 사고하고자 하는 의지와 이의 실천이 필요하다고 하겠다. 따라서 대학에서는 부정행위를 예방할 수 있는 적절한 가이드라인과 규제 방안을 마련하는 동시에 학생들이 대학에서 무엇을 배워야 하고 배움을 얻기 위해서는 어떤 실천이 필요한지에 대해 교육하는 것이 중요하다. 그렇지 않으면 AI 기술의 발전과 함께 대학과 학생들의 숨바꼭질은 끝이 없을 것이고, 대학과 교육행정당국은 대책 마련에 끊임없이 힘써야 할 것이다. 한편 생성형 AI를 이용해 부정행위를 한 대학생들은 정말 본성이 악하고 의지와 실천이 부족한지 생각해 볼 필요가 있다. 이는 오히려 개인의 문제이기보다 사회문화적 영향 또는 규범이 더 큰 역할을 한다고 볼 수 있다. 우리 사회에서는 언제부터인가 바람직한 것보다는 다수가 하는 행위를 따라 하고, 나만 원칙을 지키면 바보가 된다는 분위기가 만연해 있다. 더군다나 대학생이 되고서도 학점 경쟁, 취업 준비에 매달려야 하는 학생들에게 생성형 AI는 원칙을 저버리고 쉽게 가는 길로 유혹하는 친절한 안내자다. 기술사회학의 일각에서는 기술 자체는 가치중립적이며, 이를 사용하는 사람에 의해 악하게 또는 선하게 사용될 수 있다고 주장한다. 생성형 AI가 인간 생활의 편리를 위해 만들어졌다는 것은 의심할 여지가 없다. 그러나 이는 기술이 사용되는 사회의 문화와 맞물려 악하게도 선하게도 쓰일 수 있다. 필자는 학생들이 수업에서 생성형 AI 사용과 관련해 교수에게 어떤 가이드라인을 기대하는지 살펴보는 연구에 참여한 바 있다. 이 연구에서 확인한 것은 교수가 생성형 AI 사용의 명확한 기준과 가이드라인을 제공할 때 이를 따르고자 하는 학생들의 의도가 상당히 높아진다는 것이다. 또한 생성형 AI를 이용해 부정행위를 하는 것은 대학과 학문의 가치 그리고 개인의 지적 성장을 위해 바람직하지 않다는 것을 잘 인식하고 있었다. 이런 결과는 생성형 AI를 이용한 부정행위가 결코 해결할 수 없는 딜레마가 아니라 사회적 분위기와 적극적인 AI 리터러시 교육을 통해 개선될 수 있다는 것을 보여 준다. 순자가 이야기한 것처럼 인간의 본성이 무조건 악한 것만도 아니고, 모든 사람이 절대적으로 선한 윤리의식을 가진 것도 아닐 것이다. 결국 생성형 AI를 받아들이는 사회가 지향하는 가치, 대학과 학생이 만들어 가는 생성형 AI 사용 문화와 교육이 문제 해결의 출발점이 될 것이다. 박남기 연세대 언론홍보영상학부 교수

제미나이, 즉각 화면에 결과물 GPT, 안정적이나 한 박자 느려‘인터랙티브 화면’ vs ‘요약 문서’ 시장에서도 선호도 변화 조짐구글, 월 이용 6.5억명으로 급증 오픈AI는 비공개… 2억명 추정 AI 시장의 양강으로 떠오른 구글 ‘제미나이 3.0’과 오픈AI ‘GPT-5.1’의 차이는 예상보다 확연했다. 이미지 생성, 포스터 제작, 인터랙티브 화면 구성 등 대부분의 작업에서 제미나이는 결과물이 즉각 화면에 잡히는 반면, GPT-5.1은 정확하고 안정적이지만 생성 속도가 한 박자씩 느렸다. 직접 두 모델을 비교해본 뒤 ‘AI 모델 경쟁이 속도에서 즉각적 체감으로 바뀌었다’는 전문가들의 분석에 동의했다. 둘은 가장 기본적인 요청부터 다른 결과를 줬다. “국가와 기업을 중심으로 AI 지형의 변화를 연도별로 보여달라”고 하자 GPT-5.1은 주요 국가와 기업들의 전략 변화를 문단과 표로 정리해 제시했다. 반면 제미나이 3.0은 질문을 인식한 즉시 화면 전체를 하나의 ‘AI 전개도’처럼 만들었다. 국가·기업을 의미하는 동그란 아이콘을 중앙에 배치했고, 하단의 연도 막대를 움직이면 아이콘의 크기와 위치가 바로 바뀌었다. 관계는 선으로 연결해 영향력의 변화를 시각적으로 보여줬고, 특정 아이콘을 누르면 해당 연도의 핵심 사건이 카드 형태로 표시됐다. GPT-5.1가 ‘요약 문서’였다면, 제미나이 3.0은 ‘인터랙티브 화면’이었다. 이미지 생성 요청에서는 속도 차이가 컸다. 구글의 전용 이미지 생성 도구 ‘나노 바나나 프로’를 사용해 “노란 멜빵바지를 입은 아기 강아지가 ‘SEOUL 2025’라고 적힌 서핑 보드를 들고 있는 모습”을 하이퍼리얼리즘으로 묘사해 달라고 요청하자 제미나이 3.0은 수 초 만에 결과물을 완성했다. GPT-5.1은 같은 요청에 비슷한 수준의 이미지를 생성하는 데 1분 가까이 걸렸다. 이어 서핑 대회 홍보 포스터를 요청하자 제미나이는 밝은 색감의 일러스트형 포스터로 즉시 전환됐고, GPT-5.1은 이전 대화의 흐름을 이어받아 사실적 질감이 남아 있는 결과물을 제시했다. 해외 평가도 비슷하다. 영국 파이낸셜타임즈(FT)는 지난달 30일(현지시간) AI 경쟁의 기준이 “모델의 크기나 이론적 지능보다 실제 사용하는 순간의 체감으로 이동하고 있다”고 분석했다. 마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 “제미나이 3.0을 써보니 챗GPT로 돌아가기 어렵겠다는 느낌이 들었다”고 말했다. 전문가들은 그 차이가 애초 설계 방향의 차이라고 지적한다. 제미나이 3.0은 구글의 텐서처리장치(TPU)를 기반으로 이미지·영상·시각 구성 등 멀티모달 작업을 빠르게 처리하도록 설계돼 있다. 복잡한 장면을 분해하고 새 화면을 자동 배치하는 과정이 자연스럽다는 평가다. 반면 GPT-5.1은 텍스트 분석과 고난도 추론 능력을 중심으로 발전해온 구조여서 대형 이미지 생성이나 복잡한 시각 구성 단계에서는 상대적으로 시간이 더 걸릴 수 있다는 분석이다. 시장에서도 변화 조짐이 확인된다. 구글은 제미나이 3.0 공개 이후 자사 앱의 월간 활성 이용자(MAU)가 6억 5000만명까지 증가했다고 밝혔다. 지난 5월 4억 명 수준이던 수치가 반년 사이 크게 늘었다. 오픈AI는 공식 이용자 수를 밝히지 않지만 업계에서는 월간 2억명 안팎으로 추정한다. 성능 지표에서도 제미나이 3.0은 AI 벤치마크 플랫폼 ‘LMArena’에서 공개 직후 종합 1위에 오르며 여러 항목에서 GPT-5 계열을 앞섰다는 결과가 나왔다.

AI 에이전트 스타트업 젠스파크(Genspark)가 2억 7,500만 달러의 시리즈 B 투자를 유치하며, 기업 가치 12억 5천만 달러를 달성, 실리콘밸리 AI 에이전트 기업 중 처음으로 유니콘 기업에 공식 등극했다. 이례적인 성장 속도와 기술력, 그리고 자율 실행 기반의 AI 워크스페이스 플랫폼으로 젠스파크는 전 세계 사용자들과 기업들의 주목을 받고 있다. 이번 투자 라운드에는 Salesforce, Zoom, Box 등 세계적인 SaaS 성공 사례를 이끈 실리콘밸리의 대표 벤처캐피털 Emergence Capital Partners를 비롯해, SBI Investment, LG Technology Ventures, Pavilion Capital, Uphonest Capital 등이 참여했다. 기존 투자사들도 전원 참여해 후속 투자에 나섰다. 청약이 초과될 정도로 뜨거운 관심을 받은 이번 투자는 단순한 기대감을 넘어 젠스파크의 기술과 시장성을 입증하는 계기로 평가된다. 젠스파크의 가파른 성장세도 주목받는다. 단 5개월 만에 연환산 매출 5천만 달러를 돌파하며, 현재 AI 시장 내 가장 빠른 성장 곡선을 그리고 있는 기업 중 하나다. 특히 AI 워크스페이스 시장에서 구글, 마이크로소프트 등 기존 빅테크를 위협하는 혁신 기업으로 부상하며, 시장의 판도 자체를 바꾸고 있다는 평가를 받는다. 젠스파크가 이번에 정식 출시한 Genspark AI 워크스페이스는 기존 AI 보조 도구들과의 결정적인 차별성을 지닌다. 해당 플랫폼은 사용자가 일일이 단계를 지시하지 않아도, 고수준의 목표만 설정하면 복잡한 작업을 자동으로 완성해내는 ‘Autopilot(자동조종 모드)’ 기반이다. 단순히 업무를 돕는 AI가 아니라, 실질적인 결과물을 자동으로 만들어내는 자율 실행형 AI 에이전트라는 점에서 새로운 카테고리를 개척했다. 특히 Genspark는 자체 개발한 ‘Mixture-of-Agents’ 시스템을 통해 30개 이상의 선도 AI 모델(GPT, Claude, Gemini 등)을 상황에 맞게 조율하고, 150개 이상의 자체 개발 툴과 20개 이상의 프리미엄 데이터셋을 활용한다. 이 모든 자원을 연결해 사용자의 단 하나의 지시만으로도 최종적인 비즈니스 결과물을 자동으로 도출하며, 기존 워크플로우 툴에서는 상상하기 어려운 수준의 업무 효율성을 제공한다. 이러한 기능은 실제 기업 현장에서 검증됐다. 한 상장 부동산 기업의 CFO는 “우리는 20개 이상의 AI 도구를 시도해봤지만, Genspark만이 이사회용 보고서에 바로 활용할 수 있을 만큼 완성도가 높았다”고 밝히며, 실질적인 업무 생산성 향상을 증명했다. 젠스파크는 Microsoft, Google, Meta, Pinterest 등 실리콘밸리 빅테크 출신 인재들이 공동 창업한 기업이다. CEO 에릭 징(Eric Jing)은 Bing 초기 멤버 출신으로, 직전 창업한 기업을 55억 달러 규모로 성장시킨 연쇄 창업가다. CTO 케이 주(Kay Zhu)는 Google에서 세계 최초로 딥 뉴럴 네트워크 기반 검색 랭킹 모델을 출시한 AI 전문가이며, COO 웬 상(Wen Sang)은 MIT 박사 출신으로 엔터프라이즈 SaaS 기업을 창업해 성공적인 엑싯을 이끈 바 있다. 에릭 징 CEO는 “전 세계 10억 명이 넘는 지식 노동자들은 반복적인 문서 작성과 데이터 작업에 많은 시간을 소모하고 있다”며 “Genspark는 이들에게 단순한 ‘도우미’가 아니라, 완성된 결과물을 직접 제공하는 자율 실행 AI 파트너가 될 것”이라고 강조했다. 이번 투자 유치와 유니콘 등극은 단순한 자금 조달을 넘어, 젠스파크의 전략적 비전과 기술 실행력이 결합된 결정적 전환점으로 평가된다. Genspark는 향후 Microsoft 365 Copilot이나 Google Gemini 같은 대형 플랫폼과 경쟁할 수 있는 진정한 대안으로서, 글로벌 AI 워크스페이스 시장에서 중심축 역할을 할 전망이다. 젠스파크에 대한 더 자세한 정보는 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.

SK하이닉스, HBM3E 공급 주도권구글 TPU 내 HBM 절반 이상 맡아삼성전자, HBM 공급량 SK 앞설 듯일반 D램 수요 늘어 성장동력 확보양사 생산능력, 마이크론의 약 3배구글의 자체 AI 가속기 ‘텐서처리장치(TPU)’가 급부상하면서 HBM(고대역폭 메모리) 시장이 대대적인 재편 국면에 들어섰다. 경쟁사 마이크론이 생산 능력에서 뒤처지면서, 삼성전자와 SK하이닉스가 압도적인 제조 역량을 기반으로 ‘2강 체제’를 형성할 것이라는 전망에 힘이 실린다. 30일 업계에 따르면 최근 구글의 새 AI 모델 ‘제미나이3’가 챗GPT를 위협하는 성능을 보이자, 이 모델의 학습과 추론을 담당하는 구글의 자체 칩 TPU도 주목을 받고 있다. TPU는 구글이 미국 팹리스(설계 업체) 브로드컴과 함께 개발한 칩으로, 한 개에 6~8개의 HBM이 탑재된다. 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 이미 구글 TPU 공급망의 핵심으로 자리 잡았다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 구글 최신 TPU 모델에 HBM3E(5세대) 8단 제품을 먼저 공급하며 초기 시장을 선점했다. 전력 효율을 개선한 차세대 12단 제품도 선도적으로 공급하고 있다. 국내 증권사들은 SK하이닉스가 초기 주도권을 확보하면서, 올해 구글 TPU에 들어가는 HBM의 절반 이상을 맡을 것으로 내다봤다. 한국투자증권은 SK하이닉스의 공급 비중을 56.6%로, 메리츠증권은 60% 수준으로 추정했다. 삼성전자는 구글과의 오랜 협력 관계와 대규모 생산 역량을 바탕으로 공급 물량을 빠르게 확대하고 있다. 올해 하반기부터 구글·브로드컴향 HBM 공급이 증가하면서, 연간 총 공급량 기준에서는 SK하이닉스를 앞설 거란 전망이다. 삼성전자는 HBM 외에도 TPU와 관련한 선단 공정 파운드리 수주 증가와 TPU 구동을 위한 일반 D램 수요 증가가 겹치면서 추가 성장 동력을 확보할 것으로 분석된다. KB증권은 삼성전자를 ‘TPU 수혜 최선호주’로 제시하고, 2026년 영업이익이 100조원에 근접할 가능성을 언급했다. HBM 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스의 양강 구도가 부각되는 건 마이크론과의 생산 능력 격차 때문이다. 글로벌투자은행 HSBC에 따르면 올해 말 기준으로 SK하이닉스(월 16만장)와 삼성전자(15만장)의 HBM 생산 능력은 마이크론(5만5000장)의 약 3배에 달한다. 다만, 양강인 삼성과 SK하이닉스 간 경쟁은 더욱 치열할 전망이다. 구글·엔비디아·아마존 등 초대형 고객사들이 차세대 AI 가속기에 필요한 HBM 사양을 잇달아 높이고 있어 양사는 더 높은 적층 기술, 수율, 전력 효율을 앞세워 주도권 확보에 나설 수밖에 없다.

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

한국이 챗GPT의 전 세계 국가별 매출 비중에서 미국에 이어 2위를 차지한 것으로 나타났다. 앱 시장조사 업체 센서타워는 26일 챗GPT 앱 분석 보고서에서 미국이 매출 비중 35.4%로 1위, 한국이 5.4%로 2위를 기록했다고 밝혔다. 한국의 다운로드당 매출은 8.7달러로, 미국 8.8달러와 0.1달러 차이에 불과해 다운로드 규모 대비 지불 의향이 가장 높은 시장으로 분류됐다. 한국에서 챗GPT 다운로드는 지난 8월 역대 최고치를 경신했고 10월 매출 정점을 찍었다. 국내 인공지능(AI) 어시스턴트 분야에서 챗GPT는 다운로드·매출·일일 활성 사용자(DAU) 모두 1위를 기록해 구글의 제미나이 DAU를 8배 앞섰다. 방문자 1인당 월 체류시간은 챗GPT가 평균 367분으로, 네이버보다 1.7배 높았다.

‘제미나이 3’ 넘은 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 운영 비용도 3분의1로 경제성 높여 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 운영하는 앤스로픽이 24일(한국시간) 최상위 모델 ‘클로드 오퍼스 4.5’를 전격 출시했다. 이달 구글의 제미나이 3와 오픈AI의 GPT-5.1까지 AI 빅3의 최신 고성능 모델들이 앞다퉈 시장에 나오면서 최근 대두되던 ‘AI 거품론’이 일정 부분 해소되는 분위기다. 앤스로픽은 오퍼스 4.5가 소프트웨어 개발 능력을 평가하는 SWE 벤치마크에서 80.9%의 성능을 기록하며 ‘GPT-5.1 코덱스 맥스’(77.9%)와 ‘제미나이 3프로’(76.2%)를 넘어섰다고 밝혔다. 이는 AI가 복잡한 프로그래밍 코드를 생성하고 오류를 수정하는 전문 작업에서 최고 수준에 도달했음을 의미한다. 앤스로픽은 성능 향상과 더불어 모델 사용료(API)를 기존 대비 3분의 1 수준으로 대폭 낮추면서, 고성능 AI를 더 저렴하게 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 이러한 기술적 진보는 앞서 출시된 구글 제미나이 3가 주도한 흐름을 이어간다. 지난 18일 출시된 제미나이 3는 자체 개발한 AI 전용 칩인 텐서처리장치(TPU)를 활용해 AI 구동 비용을 획기적으로 낮추는 데 성공했다. TPU는 AI의 연산 처리에 특화된 칩으로 기존에 주로 쓰이던 그래픽처리장치(GPU)보다 훨씬 적은 전력과 비용으로 대규모 AI 연산을 처리할 수 있다. 이는 막대한 운영 비용 때문에 AI 서비스가 돈을 벌기 어렵다는 시장의 우려를 불식시켰는데, 실제 제미나이 3 출시 이후 구글 모회사인 알파벳의 주가는 사상 최고치를 경신했다. 지난 12일 공개된 오픈AI GPT-5.1은 추론 능력과 응답 정확성 향상에 초점을 맞추며 또 다른 진화 방향을 제시했다. 다만 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)는 제미나이 3를 접한 뒤 “이제 우리가 쫓아가는 입장”이라며 당분간 분위기가 좋지 않을 것이라고 토로하기도 했다. 이처럼 AI 빅3가 한 달 새 잇따라 성능·효율·경제성을 대폭 강화한 모델들을 내놓으면서 그동안 시장을 짓눌렀던 AI 거품 논란이 다소 수그러들고 있다.

최근 소셜미디어(SNS) 틱톡 등을 중심으로 대학교 교수님이 강의실에서 고함치는 모습 등 담긴 영상이 급물살을 타고 있습니다. ‘Professors crashing out’(혹은 teacher angry chatgpt)라는 키워드로 영상을 검색하면, 상기된 얼굴을 한 교수님이 학생들 앞에서 “AI를 사용하지 말라”며 고함을 치고 넘어지는 등 폭발하는 모습이 담겼습니다. 알고보니 이 영상들은 전부 생성형 AI로 만든 비디오인데요. 사람들의 이목을 끈 원본 영상들은 ‘AI-generated’라는 문구와 함께 업로드됐으며, Sora 워터마크 등을 찾아볼 수 있었습니다. 그러나 “AI인지 잘 모르겠다”며 실제 영상과 구분할 수 없다는 틱톡 사용자들의 댓글도 함께 볼 수 있는데요. 영상 속 내용을 들어보면, 대중적으로 알려진 챗GPT 대신 새로운 인공지능 앱을 언급하는 등 광고용 목적으로도 활용되고 있습니다. 이러한 상황 속에서 유사 콘텐츠가 수천 건 이상 업로드되며 틱톡에서는 하나의 밈 형태로 자리 잡았습니다. 전문가들은 이 현상에 대해 “워터마크 같은 안전장치가 사라지면 진위를 구별하기 어렵다”며 AI 기술 발전 속도를 감안할 때 미디어 리터러시와 검증 습관이 필수적이라고 강조하고 나섰습니다. Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

전세계 인공지능(AI) 열풍이 불고 있는 가운데 북한이 일기예보 시스템에 AI 기술을 도입했다고 밝혔다. 북한은 김일성종합대학에 AI기술연구소를 설치하고 국가 차원에서 AI 연구에 박차를 가하고 있지만 기술 수준이 대외적으로 검증되진 않았다. 조선중앙통신은 우리의 기상청 격인 기상수문국이 통합일기예보체계를 새로 개발했다고 24일 보도했다. 통신은 “일기예보의 모든 공정에 인공지능 기술을 적용함으로써 적확성을 높이고 예보 시간을 훨씬 단축할 수 있는 지능화, 자동화, 정밀화된 통합일기예보체계”라고 설명했다. 또 이 체계가 올해 10대 최우수 정보기술 제품으로 등록됐다며 “나라의 경제를 안정적으로 발전시키며 큰물(홍수)을 비롯한 자연재해위기에 신속히 대응할 수 있는 과학기술적 담보가 마련됐다”고 자평했다. 북한은 지난해 서북부 지역에서 대규모 홍수 피해를 본 뒤 과학기술을 바탕으로 한 이상기후 대비에 총력을 기울여왔다. 다만 북한이 기상수문국에 도입했다는 AI 기술의 성능은 구체적으로 확인되지 않았다. 북한도 그간 다양한 분야에서 AI 기술 연구를 이어왔다. 1997년부터 개발한 바둑 AI 소프트웨어 ‘은별’은 세계 컴퓨터 바둑대회에서 네 차례 우승한 전적도 있다. 특히 2019년 헌법 개정을 통해 경제 노력의 핵심 노선에 ‘정보화’를 추가하며 국가 차원에서 AI 기술에 투자하는 모습이다. 지난 2월 대외선전매체에서는 김일성종합대학 인공지능 기술연구소를 소개하며 학생들이 챗GPT를 활용하는 장면을 내보내기도 했다. 정동영 통일부 장관은 지난 7월 국회 인사청문회에서 “북한이 챗GPT 북한판을 만들려고 노력하는 것으로 들었다”고도 전했다. 2020년 스톡홀롬국제평화연구소(SIPRI)는 북한이 지속적으로 군사적 목적의 AI 개발에 집중해 왔다면서 37개 대학을 포함해 85개 정부 기관에서 AI 개발 역량에 집중하고 있다고 소개한 바 있다. 사이버 작전이나 무인기, 주민감시 등 전방위적으로 AI 기술을 활용하고 있다는 지적이었다. 홍민 통일연구원 선임연구위원은 서울신문과 통화에서 “북한식 ‘다영역 작전’의 개념을 도입해 군사적 목적으로 전방위로 AI 기술을 활용하기 위해 상당한 노력을 하고 있다”며 “사이버 영역을 특히 강화해 무기 운용에 연동하는 작업을 강조하고 있는데 어느 정도 수준인지는 확인되지 않고 있다”고 설명했다.

“1학년 통합과학 시간에 장기이식을 주제로 한 토론에 참여했는데, 당시 쟁점은 무엇이었는지 구체적으로 설명할 수 있을까요?” 컴퓨터 화면에 모습을 드러낸 입학사정관 3명은 지원자의 학교생활기록부(학생부)를 훑어보며 교과 및 동아리 활동을 집중적으로 물었다. 약 1분 정도 지원자 답변을 듣던 한 입학사정관은 “동아리장을 맡으며 갈등을 원만히 해결한 경험이 있다고 했는데 어떤 역할을 했나요?”라며 다시 질문을 이어갔다. 약 5분간 진행된 이 면접은 인공지능(AI) 기반 프로그램을 이용한 모의 화상면접이다. 화면 속 입학사정관 3명도 AI가 생성한 가상 인물이다. 지원자가 입력한 학생부를 분석한 AI가 희망 대학·학과에 맞춰 실제와 거의 흡사한 면접 상황을 재현한 것이다. 이 프로그램을 개발·운영하는 입시업체 대표 전일권(62)씨는 24일 서울신문과의 전화 통화에서 “AI는 미소, 시선 등 다양한 비언어적 요소를 잡아내기 때문에 사람보다 꼼꼼히 면접 전 과정을 관찰할 수 있다”며 “답변이 적절했는지 따로 평가해 지원자가 보완하도록 돕는다”고 설명했다. 실제 화상면접처럼 구성된 이 프로그램은 지원자의 답변뿐 아니라 미소, 시선 처리, 목소리 톤과 크기까지 교정해준다. 예컨대 면접이 끝난 뒤 지원자가 중간에 답변을 머뭇거린 부분을 지적하며 “문장과 문장 사이에 적절한 쉼을 넣는 것이 좋다”는 식의 조언이 화면에 표시되는 식이다. 수능 이후 면접·논술 준비 과정에서도 ‘AI 기반 입시 전략’, ‘챗GPT 활용 대입’ 등 다양한 형태의 AI 도구가 사용되고 있다. 수험생 스스로 AI를 활용해 예상 면접 질문을 뽑는 방식은 이미 보편화됐고, 최근에는 전문 업체까지 이 시장에 참여하고 있다. 면접 준비 중인 김모(18)양은 친구들과 함께 한 입시업체에 학생부를 제공한 뒤 AI가 만든 예상 질문을 받아봤다고 한다. 그는 “모의 면접까지는 아니지만 예상 질문 10개와 모범 답안 10개를 받았다”고 말했다. 논술 준비에서도 AI 활용은 늘고 있다. 입시컨설턴트 장용호(55)씨는 “일부 대학 논술은 EBS 수능 연계 교재에서 출제되기 때문에, 최근 5년 치 지문을 AI에 학습시킨 뒤 예상 문제를 뽑아 대비하도록 돕고 있다”고 설명했다.

경남도가 인공지능(AI) 자율 제조와 반도체 산업 기반 구축을 핵심축으로 한 디지털 전략을 본격화하고 있다. 주력 제조업의 디지털 전환(AX)을 견인할 AI 생태계와 인프라 확장으로 지역 산업구조 변화가 가시화했다. ●AI로 체질 전환… 지역 산업구조 변화 그동안 도는 ▲디지털산업 생태계 조성 ▲신기술 개발 지원 ▲디지털기업 성장지원·소프트웨어 전문인력 양성 ▲시스템반도체산업 생태계 조성 등에 공을 들여왔다 디지털 기업을 유치하고자 100원 임대료 사무실과 협업공간 3곳을 조성하고, 기업·기관 40곳과 협력 네트워크를 구축했다. 절삭가공, 선박용 배관 등 제조 현장 요구에 맞춘 AI 솔루션 6건을 실증했다. 또 차세대 고효율 전력반도체 실증 인프라 구축을 위해 지난 2023년부터 2027년까지 282억원을 투입한다. 반도체 특성화대학(경상대·인제대), 경남테크노파크(TP) 반도체 아카데미를 중심으로 기업 수요 기반 인력 양성을 강화하고 산학연 전문가로 구성된 인공지능산업위원회도 출범시켰다. 제조AI특화 스마트공장 도입 지원, 반도체 부품·장비 기술개발 지원에도 힘썼다. 정보통신(IT) 기업 유치와 첨단기술 개발, 정부 공모사업 선정 등 가시적 성과는 속속 나타났다. 대표적으로 AI 기업과 청년이 모여 창업하고 성장할 기반을 구축하는 ‘경남 디지털 혁신거점’이 지난 4월 문을 열었다. 이를 중심으로 수도권 등에서 IT·소프트웨어(SW) 기업 62곳이 지사 설립·연구소 이전·신규 창업 등을 하며 경남으로 유입됐다. 디지털기업·연구기관·대학 등 37개 팀 기술개발사업화(R&BD)를 바탕으로 한 ‘경남형 SW 강소기업 육성’도 한창이다. 한 기업은 ‘아기유니콘기업(성장성을 검증받은 유망 창업기업)’에 선정되기도 했다. ‘제조 AI의 메카 경남도’ 전략도 본격 추진 중이다. 이에 맞춰 지난 5월에는 제조 산업과 AI 기술 접목·확산 거점기관 ‘경남 AX랩’이 문을 열었다. AX랩은 제조 AI 기술 개발과 실증에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 등 첨단장비 인프라 제공, AI 솔루션 현장 적용 컨설팅 등을 한다. 제조 특화 ‘경남형 챗GPT’ 개발, 자동차부품 공정 AI 기술 개발, AI 자율제조 선도프로젝트 등 제조현장을 겨냥한 다양한 기술개발도 제조 AI의 메카 경남 전략에 기반해 진행하고 있다. ●글로벌 기업과의 협업 눈길 AI 생태계 확장과 글로벌 기업과의 협업도 눈에 띈다. 9월 개최한 경남 최초 AI 기술전시회 ‘The Next AI’에는 5680명이 방문하고 80개 기업이 참가해 104억원 규모 상담을 기록했다. 도는 또 네이버클라우드·구글클라우드·LG전자 등과 함께 AI 솔루션 매칭데이를 열어 도내 17개 기업과 기술협력을 추진했고 이 중 2개 기업은 협력 성과를 냈다. 정부 공모사업에서도 성과를 거뒀다. 하동·산청군에 도입되는 ‘산불 특화 온디바이스 AI 관제 서비스’는 대형 산불로 특별재난지역으로 지정됐던 지역의 안전 대응력을 크게 높일 것으로 기대된다. LG전자 대중소 상생형(AI트랙) 지원, AX 실증산단 구축, 우주·전자·에너지 분야 AI팩토리, 지역주도형 AI 대전환 등 굵직한 사업도 있다. 경남도 관계자는 23일 “제조 강점을 살린 AI 전환 전략이 구체적 성과로 이어지고 있다”며 “지역 산업 구조를 미래형으로 바꾸고 기업이 성장할 수 있는 환경 조성을 지속해 나가겠다”고 말했다.

생성형 인공지능(AI)에 어떤 방식으로 프롬프트(지시문)를 입력하느냐에 따라 9등급부터 1등급까지 극단적인 성적 차이를 보이는 것으로 나타났다. 지난 21일 진학사 블랙라벨사업부는 AI에게 2026학년도 대학수학능력시험 국어 영역 시험지를 풀게 한 결과를 발표했다. 실험에는 챗GPT 5.1 Auto 버전을 사용했고, 유일한 변수는 지시문이었다. ▲시험지 이미지를 제공한 후 정답만 요구한 A 방식 ▲문항별 PDF를 제공해 정답만 요구한 B 방식 ▲PDF 제공과 함께 단계별 풀이를 요구한 C 방식 등 세 가지 방식으로 문제 풀이 결과를 비교했다. 시험지는 올해 수능 국어 영역으로, 공통과목 1~34번(76점)과 선택과목(화법과 작문, 언어와 매체) 35~45번(24점)으로 구성됐다. 실험 결과 A 방식의 점수는 공통 3점, 화법과 작문 5점, 언어와 매체 4점에 그쳤다. 이 점수는 진학사 임시채점표 기준으로 9등급에 해당한다. ‘정답만 말해줘’라는 단순 지시만 제공한 A 방식에서 AI는 최소한의 추론만 수행한 것으로 나타났다. 시험지 PDF를 제공한 B 방식에서는 공통 39점, 화법과 작문 14점, 언어와 매체 6점으로 성적이 크게 올랐다. ‘공통+화법과 작문’ 점수는 53점으로 진학사 기준 5등급에 해당한다. B 방식의 경우 일부 추론 과정이 보완됐지만, 여전히 깊이 있는 분석에는 미치지 못한 것으로 평가됐다. 단계별 비교와 근거 제시 등 정밀한 풀이 과정을 요구한 C 방식에서는 공통 74점, 화법과 작문 21점, 언어와 매체 14점을 기록하며 만점에 가까운 성적을 받았다. ‘공통+화법과 작문’ 95점은 1등급에 해당하는 점수다. 진학사 블랙라벨사업부 관계자는 “같은 AI 모델을 사용했음에도 지시 방식 차이만으로 9등급부터 1등급까지 성적이 갈렸다”며 “AI의 능력보다 ‘무엇을 어떻게 시켰느냐’가 성능을 결정하는 핵심 요인임을 보여주는 실험 결과”라고 밝혔다. 이번 실험에서는 B 방식에서 정답을 맞힌 문항을 C 방식에서는 오히려 틀리는 경우가 발생하기도 했다. 이는 챗GPT가 ‘정밀 절차’를 따르는 과정에서 인간이 예상하지 못한 방식으로 판단 경로를 바꾸거나 근거 해석을 지나치게 복잡하게 처리하면서 오류로 이어질 수 있음을 보여준다. 진학사 블랙라벨사업부 관계자는 “대충 말하면 대충 답하고 정확히 말하면 더 정확히 답하지만, 너무 복잡하게 말하면 오히려 혼란을 느끼고 다른 실수를 한다”라고 설명했다. 이어 “AI는 높은 지능을 갖고 있지만 지시를 정교하게 이해하는 능력은 아직 충분하지 않은 만큼 사용자 프롬프트 설계가 성능 차이를 만드는 핵심 요소”라고 덧붙였다.

1994년 성수대교가 무너졌을 때 가장 먼저 현장에 도착한 기자가 있습니다. 삼풍백화점이 무너졌을 때도, 세월호 참사 때도 그랬습니다. 사회부 사건팀 기자들입니다. 시대도 세대도 바뀌었지만, 취재수첩에 묻은 꼬깃한 손때는 그대롭니다. 기사에 실리지 않은 취재수첩 뒷장을 공개합니다. “며느리가 저를 가사도우미 취급하더니 이제는 요양원에 보내려 하네요. 복수해야겠어요.” 아들과 며느리가 여행 간 사이 전 재산을 정리했다는 70대 할머니의 이야기는 유튜브에서 100만회가 넘는 조회수를 기록했습니다. 이른바 ‘시니어 사연 유튜브’라 불리는 영상이 최근 노인들 사이에서 유행이라고 합니다. ‘지혜로운 노후 인생을 위하여’ 등 노년층을 겨냥한 문구를 채널 소개에 걸어두고 ‘며느리가 명품 가방에 미쳤는데 정말 충격적’, ‘아들 보험금 2억 받고 달아난 며느리 소름 돋아’처럼 자극적인 제목으로 시선을 끄는 경우가 대부분입니다. 1~2시간 분량의 생생한 이야기 전개에 박홍철(78)씨도 종종 지하철을 타고 이동할 때면 이런 영상을 찾아본다고 합니다. 박씨는 “실제 겪은 이야기들을 사연으로 받아서 영상을 만드는 거 아니냐. 하나 틀어두면 시간이 금방 간다”고 말했습니다. 이런 콘텐츠는 대부분 인공지능(AI)을 이용해 만든 꾸며낸 이야기지만, AI로 제작했다는 점과 실제 사연이 아니라는 점 등은 명시되지 않습니다. AI에 친숙하지 않은 노년층을 홀려 조회수 장사를 한다는 지적이 나오는 이유기도 합니다. 실제로 등장인물의 목소리, 영상을 구성하는 이미지 모두 AI로 만든 한 영상에 달린 댓글을 보면 ‘쉽지 않은 결정 대단합니다. 나도 그렇게 하고 싶어요.’, ‘저도 73살인데 정말 혼자 살고 싶어요.’, ‘나도 아들 둘인데 앞으로 날 보는 것 같네요’라며 공감하는 반응이 많습니다. 이런 영상을 올려 높은 조회수로 수익을 내는 채널이 늘어나자 영상을 제작하는 방법을 가르치는 강의도 우후죽순 등장하고 있습니다. ‘AI 시니어 롱폼(재생시간 20~30분 이상 긴 영상)으로 하루 5만원 벌기’, ‘AI 시니어 유튜브로 월 1600만원 돈 버는 법’이라며 홍보한 뒤 영상 제작 강의 등록을 유도합니다. 강의 내용을 보면, 영상에 넣을 사연은 챗GPT를 이용해 수십 개 만들어 두고, ‘브루’라는 AI 프로그램을 이용하면 성우 목소리, 배경음악까지 더해져 영상이 완성됩니다. 1시간짜리 영상을 제작하는 데 2시간 정도, 1분 30초짜리 숏폼은 3분 정도면 제작이 가능합니다. 이렇게 영상 제작의 전 과정은 AI를 통해 이뤄지지만, 이를 보는 노인들은 실제 있었던 일인 양 믿는 경우가 많습니다. 정보통신정책연구원의 지난해 조사를 보면, 70대 이상 노인 중 63.6%는 생성형 AI를 전혀 모른다고 답했습니다. 그만큼 AI가 친숙하지 않기 때문에 영상 제작이 오롯이 AI로 이뤄진다는 사실은 짐작조차 하기 힘든 겁니다. 장준혁 한양대 인공지능학과 교수는 “노인들은 AI에 있어선 약자”라며 “경제적인 이익을 위해 AI를 이용하고도 별도로 표기조차 하지 않는 건 속임수로 봐야 하고, 제도적으로 막을 필요가 있다”고 말했습니다. 물론 내년 1월부터는 AI기본법 시행으로 AI를 이용해 만든 영상이라는 점을 명확하게 표기해야 합니다. 하지만 제도 시행 전부터 실효성은 낮을 것이란 우려가 나옵니다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “국내 플랫폼 사업자들은 AI기본법 위반 시 조처하겠지만, 유튜브 등 국제적인 플랫폼까지 규제망에 넣을 수 있을지는 의문”이라며 “이런 사각지대 우려에 대해선 미리 대비해야 한다”고 강조했습니다.