애피어(Appier)가 에이전틱 AI 시스템의 신뢰성을 개선하기 위한 ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’ 연구 성과를 공개했다고 21일 밝혔다. 애피어 AI 리서치팀은 거대언어모델(LLM)과 에이전틱 AI의 신뢰성 검증을 중심으로 연구개발 역량을 집중하고 있다. 애피어는 “답할 것인가, 거절할 것인가, 추측할 것인가? 언어모델의 리스크 인지 의사결정”이라는 제목의 논문을 통해 복합적인 위험 조건에서 LLM이 내리는 판단을 정량적으로 측정하는 평가 체계를 제안했다. 이번 연구는 고위험 비즈니스 시나리오에서 모델의 의사결정 안정성을 높일 수 있는 구조화된 방법론을 담고 있다. 해당 연구는 기업 환경에서 에이전틱 AI를 도입할 때 핵심 과제로 꼽히는 ‘자율적 AI 의사결정의 신뢰성 확보’를 다룬다. 애피어는 이를 통해 AI 기술 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에, 에이전틱 AI 생태계 전반에도 실질적인 기술적 인사이트를 제공한다. 기업들의 AI 활용이 자율형 AI 에이전트로 진화해 가면서, 신뢰성은 도입을 결정하는 핵심 장벽으로 떠오르고 있다. 2025년 맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면 기업의 62%가 이미 AI 에이전트 도입을 시작했지만 ‘부정확성’은 여전히 엔터프라이즈 AI 도입 시 가장 많이 언급되는 리스크다. 애피어는 AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업으로서 최첨단 연구 결과를 실제 기업 환경에서 활용할 수 있는 방법론과 제품 기능으로 구현하고 있다. 본 연구는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 크게 우려하는 ‘AI 환각’과 ‘의사결정 신뢰성’을 집중적으로 다룬다. 연구진은 이를 해결하기 위해 다양한 리스크 조건에서 LLM의 판단을 정량적으로 평가하는 ‘리스크 인지 의사결정(Risk-Aware Decision-Making)’ 프레임워크를 제안했으며, 이를 통해 엔터프라이즈 AI 도입에 필요한 거버넌스 기반을 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 기존의 LLM 평가 방식은 주로 답변의 정답 여부를 기준으로 성능을 판단해 왔다. 그러나 실제 기업 환경에서는 오답에 따른 비용과 답변 거부에 따른 가치가 확연히 다르다. 본 연구에서 애피어는 이런 판단을 정량적으로 평가할 수 있도록 정답에 대한 보상, 오답에 대한 페널티, 답변 거부 비용 등 구조화된 리스크 파라미터(매개변수)를 도입해 다양한 시나리오를 시뮬레이션했다. 이 프레임워크에서 모델은 답변을 생성하기 전 자신의 수행 능력과 확신 수준, 리스크 조건을 종합적으로 고려해 답변, 거부, 추측 중 하나를 선택하도록 설계된다. 이후 모델이 기대 보상을 얼마나 극대화했는지를 기준으로 의사결정의 질을 평가해, 실제 기업 환경에 보다 가까운 조건에서 전략적 판단 능력을 측정할 수 있다. 리스크 인지 의사결정 프레임워크를 적용한 결과, 다수의 선도적 LLM은 리스크 시나리오 전반에서 일관된 판단을 내리지 못하는 것으로 나타났다. 예를 들어 고위험 환경에서 모델들은 잠재적 손실이 있음에도 불구하고 과도하게 추측하는 경향을 보였으며, 저위험 환경에서는 지나치게 보수적으로 작동해 답변을 과하게 거부하는 경향을 보였다. 이러한 비일관성은 기업 환경에서 AI 시스템의 자율성과 안전성을 동시에 저해할 수 있다. 연구진은 이를 단순한 지식 부족이 아니라, 모델이 여러 역량을 하나의 안정적인 의사결정 전략으로 통합하는 데 어려움을 겪기 때문이라고 분석했다. 애피어는 이 문제를 해결하기 위해 의사결정 과정을 세 단계로 나누는 ‘스킬 분해’ 접근법을 제안했다. 먼저 ▲과업 실행 단계에서 문제를 해결해 초기 답변을 생성한다. 이어 ▲확신도 추정 단계에서는 해당 답변에 대한 확신 수준을 평가한다. 마지막으로 ▲기대 가치 추론 단계에서는 리스크 조건에서의 결과를 기반으로 기대값을 추론한다. 이러한 구조화된 추론 과정을 거치면 모델은 답변을 제시하는 것과 거부하는 것 중 어느 선택이 더 적절한지 판단할 수 있다. 이 접근 방식은 모델이 다양한 역량을 효과적으로 통합하도록 하며, 특히 고위험 환경에서도 보다 합리적이고 안정적인 의사결정을 가능하게 한다. 이는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하기 위한 실질적인 접근법으로 활용될 수 있다. 치한 위(Chih-Han Yu) 애피어 CEO 겸 공동창업자는 “에이전틱 AI가 기업의 핵심 업무에 도입되기 위해서는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라, 자율적 의사결정의 신뢰도를 높이는 것이 중요하다”라며, “애피어는 AI를 중심으로 제품을 구축해 왔으며, 세계적 수준의 연구에도 지속적으로 투자해 왔다. LLM의 리스크 인지 능력을 수치화된 방법론으로 구현한 이번 연구는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI의 기반을 강화하고, 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 가치와 ROI로 연결되도록 지원할 것”이라고 말했다. 본 연구 결과는 애드(Ad) 클라우드, 개인화 클라우드, 데이터 클라우드 등 애피어의 에이전틱 AI 기반 플랫폼에 통합되어 기업들이 보다 신뢰 가능하고 안정적인 방식으로 자율형 워크플로를 고도화할 수 있도록 지원하고 있다. 애피어는 앞으로도 강력한 AI 연구 역량과 독자적인 데이터 자산, 깊이 있는 산업 전문성을 바탕으로 에이전틱 AI 기술 혁신을 지속적으로 추진하고, 기업들이 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 AI 기반 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원할 계획이다.

거대언어모델(LLM)의 급성장으로 언어 분석 방식이 전환점을 맞은 가운데, 인공지능이 대체할 수 없는 인간 언어의 본질을 다루는 대규모 국제 학술대회가 국내에서 열렸다. 성신여자대학교는 한국언어학회가 주관하는 ‘서울국제언어학학술대회(LSK-SICOL 2026)’를 성공적으로 마쳤다고 18일 밝혔다. 지난 10일부터 이틀간 성신여대 수정캠퍼스 성신관에서 열린 이번 대회는 ‘이론의 귀환: 인공지능 시대의 언어학’을 주제로 개최됐다. 윤태진 성신여대 창의융합대학장이 조직위원장을 맡았으며 고려대, 조선대, 부산대 등이 공동 주최로 뜻을 모았다. 행사에는 전 세계 20여개국에서 130여명의 언어학자가 참석해 초청 강연 4편, 구두 및 포스터 발표 68편 등 최신 연구 성과를 공유했다. 특히 로베르토 잠파렐리 트렌토대 교수, 하나 필립 하인리히하이네대 교수, 제니퍼 콜 노스웨스턴대 교수, 이한정 성균관대 교수 등 세계 석학들이 강단에 올라 AI와 언어학의 접점을 다각도로 조명해 주목을 받았다. 이성근 성신여대 총장은 “이번 학술대회는 AI 시대 학술 연구가 나아갈 이정표를 제시한 자리”라며 “앞으로도 글로벌 연구자들과의 네트워크를 확대해 국제 학술 교류의 거점으로 도약하겠다”고 말했다.

AI 에이전트 매출 539% 급증…영업손실 50.3% 축소 도메인 특화 인공지능(AI) 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 2026년 상반기 연결 기준 매출액 146억 5000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 8.2% 증가했다고 18일 밝혔다. 이번 상반기 실적은 AI 에이전트 부문이 전년 대비 539% 급성장하며 전체 외형 확대를 이끌었으며, 영업손실과 당기순손실 폭을 대폭 줄여 수익성 개선 흐름을 굳혔다. 와이즈넛의 상반기 연결 기준 영업손실은 15억 9000만 원으로 전년 동기(32억 원) 대비 적자 폭이 50.3% 줄었다. 같은 기간 당기순손실 역시 5억 1000만 원을 기록해 전년 동기(20억 원) 대비 74.3% 대폭 감소했다. 사업 부문별로는 AI 에이전트 사업의 성장세가 두드러졌다. 상반기 AI 에이전트 부문 매출은 61억 5000만 원으로 집계돼 전년 동기(9억 6000만 원) 대비 539.0% 증가했다. 이에 따라 전체 매출에서 AI 에이전트가 차지하는 비중은 지난해 상반기 7.1%에서 올해 상반기 42.0%로 34.9%포인트(p) 확대됐다. 와이즈넛은 신규 AI 에이전트 사업 수주가 확대되고 기존 레거시 사업의 생성형 AI 전환이 본격화되면서 AI 에이전트 부문의 매출 비중이 빠르게 증가한 것으로 분석했다. 기존 검색·챗봇 사업을 통해 축적한 자연어 처리 기술과 고객 기반, 산업별 구축 경험 등이 도메인 특화 AI 에이전트 사업으로 이어지면서 사업 포트폴리오 전환에도 속도가 붙고 있다는 설명이다. 2분기 기준 실적은 매출액 74억 3000만 원, 영업손실 1억 6500만 원, 당기순이익 5억 원을 달성했다. 상반기 누적 기준으로는 AI 에이전트 사업의 양적 성장과 판관비 효율화, 전년 동기 코스닥 상장 관련 일회성 비용 반영에 따른 기저효과가 복합적으로 작용해 손실 규모를 크게 낮췄다. 현재 와이즈넛은 공공과 기업 현장의 실제 업무에 적용되는 도메인 특화 AI 에이전트를 중심으로 AX 시장 공략을 강화하고 있다. 단순한 생성형 AI 도입을 넘어 고객이 보유한 내부 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 실질적인 업무 생산성을 높이는 데 주력하고 있다. 와이즈넛은 에이전트 특화 LLM ‘WISE LLOA’와 RAG 기반 에이전트 솔루션 ‘WISE iRAG’, 에이전트 제작·운영 도구 ‘WISE Agent Labs’ 등 자체 기술을 비롯해 공공·기업 분야에서 축적한 구축 경험을 기반으로 산업별 AI 에이전트 적용 범위를 확대하고 있다. 와이즈넛은 하반기에도 공공기관과 기업의 AX 수요에 맞춰 도메인별 AI 에이전트 사업을 확대하는 한편, AI 에이전트 매출 성장과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 방침이다. 강용성 와이즈넛 대표는 “올해 상반기에는 AI 에이전트가 검토와 검증 단계를 지나 공공과 기업 현장에서 실제 매출로 전환되는 변곡점을 만들어 냈다”라며, “이 성장세를 하반기에는 한 단계 더 끌어올려 도메인 특화 AI 에이전트 사업을 기반으로 외형 확대뿐만 아니라 수익성까지 갖춘 성과로 증명해 나갈 계획”이라고 말했다.

SK브로드밴드가 상품·서비스 기획부터 네트워크 운영, 사내 업무 방식까지 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화한다. 기존 서비스에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어 회사 운영 전반을 AI 중심으로 재설계해 ‘AI 네이티브 서비스 컴퍼니’로 전환한다는 구상이다. SK브로드밴드는 12일 고객이 직접 체감하는 상품·서비스 혁신과 기존 운영 방식을 AI 기반으로 바꾸는 ‘AX 프로세스 전환’을 양대 축으로 전사 AI 전환을 추진한다고 밝혔다. 고객 접점에서는 상담과 미디어 서비스에 AI 적용을 확대하고 있다. 가입부터 애프터서비스(AS)까지 24시간 이용할 수 있는 AI 챗봇은 요금·설치·이사 등 상담 시나리오를 넓혀 전체 고객 문의의 약 93%를 고객이 직접 처리할 수 있도록 했다. B tv에는 AI 미디어 에이전트 ‘에이닷’과 대규모언어모델(LLM)을 적용해 연속적인 대화를 통해 콘텐츠를 찾을 수 있도록 했다. B tv 에이닷 누적 이용 건수는 1억 4000만 건을 넘어섰다. 네트워크와 IPTV 품질 관리에도 AI를 활용한다. AI 관제·진단 에이전트 ‘C-one’은 유선 네트워크의 이상 징후를 자동으로 찾아 원인과 점검 우선순위를 제시한다. B tv에서는 AI 품질 관리 시스템 ‘AQUA’가 셋톱박스에서 매일 수집되는 22억건 이상의 데이터와 740개 품질 지표를 분석해 고객이 불편을 호소하기 전에 문제 구간을 찾아내도록 지원한다. 조직 운영 방식도 AI 중심으로 바꾼다. CEO 직속 ‘AI 보드’를 두고 현업의 AI 전환을 지원하는 한편 사내 AX 커뮤니티 ‘단비’와 ‘AI 프론티어’를 운영해 활용 사례를 확산하고 있다. 네트워크 데이터 분석과 코딩을 지원하는 사내 플랫폼 ‘플레이그라운드’에서는 AI 앱 1100여개가 개발·운영되고 있으며 이 가운데 AI 에이전트 50여개가 실제 업무에 활용되고 있다. SK브로드밴드 관계자는 “상품과 업무에 AI 기능을 추가하는 데 그치지 않고 상품·서비스·조직 전반을 AI 중심으로 재설계할 것”이라며 “AI와 구성원이 협업하는 업무 체계를 구축해 고객 가치를 높이겠다”고 말했다.

삼성SDS가 정부의 인공지능(AI) 연구 지원사업에 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 사업의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기 어려운 대학과 정부출연연구기관 등에 AI 연구용 GPU를 지원하는 국가 사업이다. 연구자들이 초거대 AI와 대규모언어모델(LLM)을 개발, 실험할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 제공한다. 사업 규모는 약 153억원이다. 지원 기간은 올해 7월부터 내년 3월까지다. 이번 공급사 선정은 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 종합 심사했다. 선정된 복수의 사업자 중 삼성SDS가 1순위 공급사로 뽑혔다. 삼성SDS는 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰 울트라(B300) 등을 기반으로 한 GPU 클러스터를 공급한다. 여러 GPU를 하나의 자원처럼 사용할 수 있는 대규모 클러스터링 환경과 고속 인터커넥트 네트워크 등도 제공한다. 연구자는 장기간 진행하는 대형 모델 학습부터 단기 실험까지 과제 특성에 따라 자원을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 삼성SDS는 GPU뿐만 아니라 중앙처리장치(CPU)와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경도 제공한다고 밝혔다. 연구자가 별도의 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 연구에 집중하도록 지원한다는 설명이다.

북한의 대표적 해킹 조직으로 알려진 ‘김수키’(Kimsuky)가 단순한 이미지 위조나 피싱용 미끼 문서 제작 수준을 넘어 인공지능(AI)을 활용해 공격 전 과정의 자동화를 시도 중인 정황이 포착됐다. 미끼 문서 제작 넘어 ‘공격 전 과정 자동화’로 체질 개선10일 보안 전문 기업 지니언스의 시큐리티 센터가 발표한 분석 보고서에 따르면 김수키는 AI 기술을 사이버 공격 체계 전반에 적극적으로 이식하기 위한 연구와 기술 검증을 진행해 온 것으로 드러났다. 기존 북한 해커들의 AI 활용은 번역기나 생성형 AI를 이용해 어색하지 않은 한국어 피싱 이메일을 쓰거나 미끼용 금융 보고서를 제작하는 등 주로 ‘공격 준비’ 단계에 치우쳐 있었다. 하지만 최신 분석 결과에서는 해커들이 보안 감시를 피할 수 있는 ‘로컬 대형언어모델’(Local LLM)과 ‘검색증강생성’(RAG) 환경을 직접 구축해 운용 중인 흔적이 다수 식별됐다. 외부 서비스(OpenAI 등)로 내부 데이터가 유출되지 않는 올라마(Ollama), GPT4All, 엠스티(Msty) 등 로컬 LLM 관리 도구와 RAG 구성 환경을 비롯해 AI 에이전트 개발 프레임워크까지 자체 구축한 것이다. AI 코딩 도구 악용 및 표적 자동 추적·분석 시도 해커들은 자체 구축한 AI 환경을 통해 탈취한 막대한 양의 문서에서 유용한 정보를 자동으로 추출·분석하고, 타깃으로 삼은 공격 대상을 AI로 자동 추적 및 식별하는 시스템을 테스트하고 있는 것으로 예상된다. 특히 AI 기반 코딩 도구인 ‘커서’(Cursor)를 설치해 악성 코드 개발 프로세스를 효율화하고 AI가 생성한 가짜 가상자산·금융 투자 보고서를 한층 정교하게 다듬어 유포하는 정황도 함께 확인됐다. 주요 타깃은 비트코인 등 가상자산 관련 분야로, 가상자산 지갑 정보 및 개인 이메일 계정, 특정 웹사이트 가입 이력 등 민감 정보의 노출 여부를 자동 탐색하려는 시도가 지속되고 있다. 전 세계 코인 해킹 절반 이상이 北 소행… 누적 피해 10조원 북한 해커들이 이처럼 AI 기술을 집요하게 도입하는 배경에는 전 세계 가상자산 시장을 노린 대규모 외화벌이 목적이 자리 잡고 있다. 블록체인 보안 분석업체들의 통계에 따르면 지난해 북한 연계 해킹 조직이 전 세계에서 탈취한 가상자산 피해액은 약 20억달러(약 2조 7000억원)에 달한다. 이는 글로벌 전체 피해 규모의 60%를 차지하는 수치다. 2016년 이후 북한 연계 해커 조직에 의해 발생한 가상자산 누적 피해액만 총 67억 5000만달러(약 9조 3000억원)에 이른다. 올해 들어서도 탈중앙화 금융(DeFi) 및 리스테이킹 프로토콜 등의 취약점을 집중 공격하며 상반기에만 6억 4000만달러(약 1조원) 이상의 코인을 탈취, 전 세계 해킹 피해액의 66% 이상을 차지한 것으로 나타났다. 탈취한 가상자산은 믹서(Mixer) 서비스와 탈중앙화 거래소(DEX) 등을 통해 신속하게 세탁돼 정권 유지 및 무기 개발 자금으로 활용되는 것으로 추정된다. “단순 내용 판별 불가능… 실행 행위 감시하는 EDR 구축해야”전문가들은 해커들이 AI 도구를 공격에 본격 도입함에 따라 사회공학적 산출물의 완성도가 급격히 올라가고 있으며, 이에 따라 공격의 빈도와 속도 역시 비약적으로 증가할 것이라고 경고한다. 문종현 지니언스 시큐리티 센터장은 “AI의 발전으로 피싱 문서를 구분하기가 더욱 어려워졌다”며 “이제는 정교해진 문서 내용에 속지 않는 것을 넘어 실행 행위를 실시간으로 탐지하고 차단하는 체계를 선제적으로 마련해야 한다”고 당부했다.

북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 생성형 인공지능(AI)을 피싱 문구나 가짜 문서를 만드는 데 그치지 않고, 탈취한 정보를 분석하고 공격 업무를 자동화하는 데 활용하기 위해 자체 AI 환경까지 구축한 정황이 포착됐다. 챗GPT 같은 외부 서비스를 필요할 때마다 이용하는 수준에서 벗어나, 확보한 자료를 자신들이 관리하는 서버에서 AI로 분석하고 다음 공격에 활용할 수 있는 체계를 갖추려는 움직임으로 분석된다. 사이버 보안기업 지니언스는 10일 김수키의 최근 활동을 분석한 결과, 자체 서버에서 대규모언어모델(LLM)을 구동하고 검색증강생성(RAG)을 활용할 수 있는 환경을 구축한 흔적을 확인했다고 밝혔다. LLM은 챗GPT처럼 질문을 이해해 문서나 코드 등을 만들어내는 생성형 AI의 핵심 기술이다. 김수키는 공개된 AI 모델을 자체 컴퓨터나 서버에 설치해 외부 서비스에 접속하지 않고 직접 구동할 수 있는 환경을 마련한 것으로 파악됐다. 이를 통해 탈취한 자료를 외부 AI 업체의 서버에 올리지 않고도 내부에서 분석할 수 있다. 여기에 RAG를 결합하면 탈취한 정보를 활용하기도 쉬워진다. RAG는 AI가 기존에 학습한 지식만으로 답하는 대신 별도로 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하도록 하는 기술이다. 공격으로 빼낸 문서를 한데 모아 AI와 연결하면 사람이 수많은 자료를 일일이 읽지 않아도 특정 인물이나 계정, 가상자산 관련 정보 등을 빠르게 찾아 정리할 수 있다. 실제로 김수키의 시스템에서는 여러 AI 모델을 PC나 서버에서 실행하도록 해주는 Ollama와 GPT4All을 비롯해 AI가 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 만드는 에이전트 개발 도구의 사용 흔적이 발견됐다. AI 기반 코드 편집기 ‘커서(Cursor)’로 공격에 쓰이는 문서를 수정하고 AI가 만든 결과물을 검토한 기록도 확인됐다. 지니언스는 김수키가 이런 환경을 이용해 탈취 문서 분석과 정보 추출은 물론 반복적인 공격 업무를 자동화하는 방안까지 시험한 것으로 보고 있다. AI는 공격 대상을 속이는 과정에도 활용되고 있다. 최근에는 생성형 AI로 만든 것으로 추정되는 가상자산 투자 전략 보고서와 금융 자료를 실제 업무 문서처럼 꾸며 악성 파일 실행을 유도하는 방식이 확인됐다. 공격자는 가상자산 지갑과 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 확보도 시도한 것으로 분석됐다. 문종현 지니언스 시큐리티센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라며 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 말했다.

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터 예측 분야에서 구글과 알리바바 등 글로벌 빅테크를 제치고 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. LG는 올해 하반기 제조와 금융, 바이오·헬스케어 분야에서 기술 검증(PoC)을 진행한 뒤 사업화에 속도를 낸다는 계획이다. LG AI연구원은 표 데이터를 분석·예측하는 ‘엑사원 태뷸러’와 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 ‘엑사원 포캐스트(Forecast)’가 글로벌 AI 성능 평가(리더보드)에서 각각 세계 최고 수준의 성능을 기록했다고 7일 밝혔다. 산업 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드는 화학, 의료, 금융, 제조 등 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기반으로 AI의 예측 능력을 검증하는 지표다. 엑사원 태뷸러는 다양한 산업에서 활용되는 표 형태의 정형 데이터를 분석하는 AI 모델이다. 기존 범용 거대언어모델(LLM)이 표를 텍스트로 변환해 처리하는 것과 달리 행과 열의 구조, 데이터 간 관계를 직접 이해하는 것이 특징이다. 이 모델은 글로벌 리더보드인 ‘탭아레나(TabArena)’의 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 차지했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 최근 공개한 ‘탭FM(TabFM)’의 1749점을 앞섰다. 엑사원 포캐스트도 시계열 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드 ‘기프트-이밸(GIFT-Eval)’에서 구글과 알리바바 등을 제치고, 추가 학습 없이 새로운 분야의 데이터를 예측하는 ‘제로샷’ 부문 1위에 올랐다. 실제 업무 환경에서 AI가 스스로 데이터를 분석하고 예측하는 ‘에이전틱 AI’ 부문에서도 2위를 기록하며 산업 현장 적용 가능성을 입증했다. LG AI연구원은 올해 하반기 제조와 바이오·헬스케어, 금융 분야에서 PoC를 진행한 뒤 사업화를 본격 추진할 계획이다. 제조 분야에서는 배터리 품질 판정, 바이오·헬스케어에서는 질병 위험도 예측, 금융 분야에서는 연체·부도·이상거래 탐지 등에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 엑사원 포캐스트는 이미 LG전자와 LG에너지솔루션의 제품 수요와 원자재 가격 예측에 활용되고 있다. 올해부터는 코스콤(KOSCOM), 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 한국과 미국 증시를 분석하는 AI 서비스도 제공 중이다. LG AI연구원은 산업 특화 AI 적용 범위도 확대하고 있다. 병리학 AI 모델 ‘엑사원 패스(Path)’를 기반으로 암 진단을 지원하는 에이전틱 AI를 개발 중이며, 시각 정보를 이해해 로봇을 제어하는 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI로 빠르게 이동하고 있다”며 “국내 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 보여준 사례”라고 말했다.

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

미국과 이스라엘의 이란 선제공격을 수십 일 전에 예측했다고 주장하는 중국 AI(인공지능) 기업이 ‘중국판 팔란티어’로 불리며 주목받고 있다. 6일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 징안테크놀로지는 미국이 이란을 공습하기 50여 일 전 자체 AI 분석을 통해 중동 지역의 미군 정찰 자산이 비정상적으로 집중되는 움직임을 포착했다고 주장했다. SCMP는 “해당 회사는 지난 1월 6일 오픈소스 정보와 AI 분석을 기반으로 미국이 이미 군사작전을 준비하고 있을 가능성이 있다고 예측했고 실제 공습이 이뤄지기 50여 일 전에 이를 공개했다”고 보도했다. 매체가 주목한 징안테크놀로지는 저장성 항저우에 본사를 둔 국방 AI 및 방위기술 전문 기업으로 AI, 빅데이터, 자율 시스템, 첨단 센서 기술을 활용해 군과 정보기관, 공공안보 분야에 소프트웨어 중심의 국방 솔루션을 개발·공급하는 업체다. 기존 무기 제조업체와 달리 하드웨어보다 데이터와 알고리즘, AI 소프트웨어를 핵심 경쟁력으로 내세우는 해당 업체는 전통적인 방산기업처럼 군이 요구한 장비를 제작하는 방식이 아니라, 자체 자금을 투입해 새로운 기술을 먼저 개발한 뒤 완성된 제품을 군과 공공기관에 공급하는 방식을 채택하고 있다. 해당 업체가 이란 전쟁을 사전에 예측할 때 사용한 것으로 추정되는 시스템은 ‘징치’(Jingqi) 글로벌 상황인식 시스템이다. 이 시스템은 위성영상과 신호정보(SIGINT), 영상정보(IMINT), 오픈소스정보(OSINT), 대규모 언어모델(LLM) 등을 결합해 전 세계 항공기와 선박, 위성, 항만, 공항, 군사기지, 발사장 등의 움직임을 실시간으로 추적·분석하는 AI 기반 상황인식 플랫폼이다. 군과 정부 기관은 이를 통해 전 세계 군사 및 안보 동향을 실시간으로 파악할 수 있다. SCMP는 “징안테크놀로지의 ‘징치’는 미국 팔란티어의 ‘고담’과 비슷한 중국판 AI 지휘통제 플랫폼이라고 홍보하고 있다”고 전했다. 중국의 대표적인 경제·산업 매체인 계면신문은 “징안테크놀로지와 GPU(고성능 그래픽 처리장치) 업체 징자웨이의 협력은 ‘중국판 팔란티어의 구축’과 같다”고 평가하기도 했다. 중국 군사 AI 기술, 미국에 앞서는 상황?해당 업체는 이란 전쟁 발발 50여 일 전 미군의 군사적 움직임을 사전에 파악하고 이를 예고했다고 주장하지만, 일부 군사전문가들은 징안테크놀로지의 홍보가 과장됐을 가능성을 지적한다. 중국 싱크탱크 ‘남중국해 전략 상황 탐사 이니셔티브’(SCSPI)의 후보 소장은 “(미국과 중국 기업의) 격차는 기술 자체가 아니라 기술을 실제 작전에 적용하는 능력에 있다. 특히 의사결정 지원(decision support) 분야에서는 미국이 훨씬 앞서 있다”고 지적했다. 중국이 AI 기술을 보유하고 있는 것은 사실이지만 실제 지휘·통제와 전장 의사결정에 깊이 통합하는 수준에서는 미국에 뒤처져 있다는 것이다. 다만 후 소장의 언급대로 중국 AI가 실제 현지 군 프로젝트에 참여하고 정부와 보조를 맞추고 있는 것만은 사실로 추정된다. 징안테크놀로지는 홈페이지에 중국병기공업집단과 중국전자과기집단(CETC), 중국항천과공집단(CASIC), 중국항천과기집단(CASC) 등을 주요 고객 및 협력기관으로 공개하고 있다. 중국 공개 프로젝트 자료에서는 전략지원부대 관련 레이더 감시 사업에 참여했다는 내용도 확인된다. 이와 관련해 SCMP는 “중국의 과제는 단순히 미국 기술을 모방하는 것이 아니라 AI를 군 조직에 효과적으로 통합하고 이를 운용할 제도를 구축하는 데 있다”고 평가했다. 중국 군사 관련 AI의 현주소중국은 AI을 미래 전쟁의 핵심 기술로 규정하고 이를 군 현대화 전략의 중심에 배치하고 있다. 인민해방군(PLA)은 기존의 기계화와 정보화를 넘어 지능화(Intelligentization)를 목표로 내세우며, AI를 지휘통제(C2), 정보·감시·정찰(ISR), 무인체계, 전자전, 사이버전 등 다양한 군사 분야에 적용하고 있다. 로이터 통신은 지난달 31일 “중국은 군사 AI 기술을 빠르게 발전시키고 있지만, 여전히 미국의 첨단 AI를 활용해 자체 모델을 개발하는 단계에 있다는 평가가 나온다”며 “실전 검증과 전장 운용 경험은 여전히 미국이 우위에 있다고 평가한다”고 전했다. 싱가포르 난양공대의 안보 전문가 제임스 차 교수는 로이터에 “중국이 무인체계와 AI 등 첨단 기술을 중심으로 군 현대화를 추진하고 있으나, 전투 준비 태세와 실전 운용 능력은 지속적인 검증이 필요한 과제”라고 분석했다.

TV 홈쇼핑이나 인터넷을 이용해 물건을 구입할 때 같은 전자제품이라도 컴퓨터 살 때, 오디오를 살 때, 생활가전을 살 때 모두 기준이 달라진다. 컴퓨터를 살 때는 비싸고 평점이 좋은 제품을 고르면서도 오디오나 생활가전은 저렴하고 인기 있는 제품을 고르는 식으로 한 사람의 구매 스타일은 제품에 따라 달라진다. 기존 상품 추천 기술은 이런 차이를 제대로 반영하지 못한다는 단점이 있다. 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 연구팀은 세부 상품군에 따라 달라지는 소비자의 구매 성향을 제대로 분석해 추천에 반영할 수 있는 교차 도메인 추천 인공지능(AI) 기술인 ‘멀티탭’을 개발했다고 6일 밝혔다. 이 기술은 오는 9일부터 제주도에서 열리는 데이터마이닝 분야 국제 학술대회 ‘ACM KDD’에서 발표된다. 멀티탭은 같은 상품 분야 안에서도 세부 상품군에 따라 달라지는 구매 성향을 구분하고 다른 상품 분야 정보는 현재 추천과 관련 있는 만큼 반영하는 교차 도메인 추천 기술로 기존 기술 대비 소비자의 세부 취향을 더 정확하게 반영할 수 있다. 교차 도메인 추천 기술은 한 소비자가 자주 구매해 기록이 충분히 쌓인 상품 분야에서 얻은 정보를 기록이 부족한 다른 상품 분야 추천에 활용하는 기술이다. 전자제품은 자주 구매하지만 생활용품을 구매하지 않은 사람에게 전자제품 구매 기록을 근거로 생활용품을 추천하는 방식이다. 멀티탭은 구매 이력과 상품 정보를 분석해 사용자가 가격, 평점, 리뷰 수를 제품 구매 시 얼마나 따지는지와 이용 빈도, 동일 상품 분야에서 얼마나 다양한 세부 상품군을 구매했는지를 3단계로 나눈 다음 대형언어모델(LLM)이 상품군별 차이가 드러나는 문장으로 정리한다. 이 문장을 숫자 정보로 바꿔 기존 추천 알고리즘인 라이트GCN이 학습한 구매 행동 정보와 결합한 뒤 상품을 추천하는 것이다. LLM을 사용하면 높음, 중간, 낮음이라는 3단계 수치만 나열할 때보다 어느 상품군에서 어떤 성향이 나타났는지까지 추천 모델이 구분해 학습할 수 있다. 또 추천 상품 분야를 기준으로 다른 분야 정보가 얼마나 관련 있는지 계산해 반영 정도를 조절할 수도 있다. 연구팀은 아마존의 전자제품, 홈·생활용품, 스포츠용품, 의류, 가구, 장난감 구매 기록을 이용해 성능을 검증한 결과 6개의 교차 추천 과제 중 5개에서 기존 기술보다 높은 성능을 보였다. 실제 구매 상품을 상위 5개 추천 목록에 포함한 비율은 기존 최고 수준의 기술보다 최대 36.3% 높았다. 연구를 이끈 이연창 교수는 “소비자의 취향은 상황과 세부 상품군에 따라 달라지는 만큼 멀티탭 기술은 구매 성향을 여러 페르소나로 나눠 추천에 반영하는 방식”이라며 “구매 기록이 적은 상품 분야에서도 실제 취향에 가까운 상품을 추천해 온라인 쇼핑몰의 개인 맞춤형 추천을 고도화할 수 있을 것”이라고 말했다.

캐나다 인공지능(AI) 스타트업 코히어(Cohere)가 한국에 현지 법인을 설립하고 아시아태평양(아태) 시장 공략에 속도를 낸다. 기업과 정부가 AI 인프라를 직접 구축·운영하는 ‘소버린 AI’ 수요가 아태 전역에서 빠르게 늘어나자 한국을 거점으로 사업을 확대하겠다는 전략이다. 코히어는 5일 서울 중구 웨스틴조선서울에서 기자간담회를 열고 한국과 일본에 각각 현지 법인을 설립하고 싱가포르 공공부문과의 협력도 확대하는 등 아태 사업을 본격 강화한다고 밝혔다. 코히어는 2019년 설립된 AI 스타트업으로 기업용 AI 파운데이션 모델과 엔드투엔드 AI 제품을 개발한다. 특히 고객이 데이터를 직접 관리·통제할 수 있는 소버린 AI 아키텍처를 앞세워 금융, 제조, 공공 등 보안과 규제가 중요한 산업을 집중 공략하고 있다. 회사는 고효율 맞춤형 AI 모델과 에이전틱 AI 플랫폼 ‘노스(North)’를 앞세워 규제 민감 산업을 중심으로 고객사를 확대하고 있다. 프랭크 오다우드 코히어 최고사업책임자(CRO)는 “코히어는 창업 초기부터 규제가 엄격한 산업과 공공기관을 위한 소버린 AI를 목표로 설계된 회사”라며 “처음부터 소버린 AI를 핵심 전략으로 삼아온 점이 다른 기업과의 차별점”이라고 말했다. 그는 “고객들은 기존 소프트웨어를 교체하기보다 이를 보완해 새로운 가치를 창출할 수 있는지를 중요하게 본다”며 “코히어는 AI 모델부터 에이전틱 AI 솔루션까지 데이터센터, 온프레미스, 클라우드 등 어떤 환경에서도 제공할 수 있는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 갖추고 있다”고 설명했다. 코히어는 지난해 서울에 아태 지역 허브를 마련한 이후 장화진 아시아태평양 총괄 대표를 중심으로 역내 사업을 확대해 왔다. 현재 후지쯔, LG CNS, 싱가포르 국방부 산하 과학기술청(CSIT), 일본 디지털청 등과 AI 시스템을 구축하고 있다. 일본 디지털청에는 코히어와 후지쯔가 공동 개발한 대규모언어모델(LLM) ‘타카네(Takane)’가 적용됐다. 회사에 따르면 아태 지역 고객 수는 지난 1년 동안 5배 증가했다. 금융, 제조, 에너지, 기술, 공공 등 규제 산업을 중심으로 매출도 빠르게 늘고 있다. 코히어는 성장세를 바탕으로 연내 아태 지역 기술·영업 인력을 두 배로 확대하고, 향후 1년 안에 고객 기반을 3배 이상 늘린다는 목표를 세웠다. 내년 말까지는 신규 사무소를 추가로 개설해 역내 사업 기반을 현재보다 4배 규모로 확대할 계획이다. 한국에는 별도 법인을 설립해 상시 사업 체계를 구축한다. 회사는 한국의 빠르게 성장하는 AI 생태계와 세계적 수준의 민간 혁신 역량에 대한 장기 투자 차원이라고 설명했다. 일본에서는 현지 법인 설립과 함께 후지쯔와 협력을 강화해 현지 규제와 산업 특성에 맞춘 소버린 AI 솔루션을 개발할 계획이다. 싱가포르에서는 개인정보 보호와 보안, 투명성을 중시하는 공공부문을 중심으로 엔터프라이즈 AI 플랫폼 공급을 확대한다. 장화진 코히어 아시아태평양 총괄 대표는 “아태 지역은 세계에서 가장 역동적인 기업용 AI 시장 중 하나”라며 “현지 파트너들과 장기적인 소버린 AI 역량을 구축하기 위한 투자를 지속하고 있다”고 말했다. 이어 “이번 사업 확대는 실제 고객 수요와 대규모 환경에서도 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 제공해 온 경험이 반영된 결과”라고 덧붙였다.

세계적으로 금융과 정보통신기술(ICT)의 융합이 빨라지는 가운데 그 중심에는 인터넷전문은행이 자리하고 있다. 국내에서는 2015년 금융개혁회의를 통해 비대면 서비스와 IT 인프라 확충에 대한 공감대가 형성되면서 본격적인 전환점을 맞이했다. 그 결과 2017년 케이뱅크와 카카오뱅크가 출범했고 2018년 ‘인터넷전문은행 설립 및 운영에 관한 특례법’ 제정으로 ICT 주력 산업자본의 지분 한도가 34%까지 상향되며 제도적 기반이 완성되었다. 이후 2021년 토스뱅크가 합류해 3사 체제를 구축했으나 2024년 제4인터넷전문은행은 엄격한 건전성 및 자금조달 문턱을 넘지 못했다. 기존 대형 은행 중심 과점 체제에 진입한 이들은 낮은 유지 비용을 바탕으로 금리 혜택을 제공하고 핀테크 제휴를 통한 신시장 개척은 물론 금융 이력 부족자(Thin-filer)와 중·저신용자를 위한 대안 신용평가 모델을 만들어 포용금융을 실현하는 ‘메기’ 역할을 충실히 수행해왔다. 이러한 눈부신 성과에도 불구하고 가계대출에 편중된 기형적인 수익 구조는 인터넷전문은행의 지속 가능한 성장을 위협하는 핵심 요인이다. 특례법 도입 초기 금융당국은 정교한 심사 모형의 부재와 대규모 부실 리스크를 우려해 중소기업을 제외한 기업 대출을 엄격히 제한했다. 그러나 가계대출은 경기 변동과 금리 인상, 가계부채 관리를 위한 정부의 규제 정책에 민감해 성장이 정체될 수밖에 없는 태생적 한계를 지닌다. 특례법 제정 이후 8년이 흐른 현재 공공 마이데이터 연계와 실시간 데이터 분석 등 금융 기술의 눈부신 발전은 과거의 부실 우려를 씻어낼 만큼 정교한 비대면 심사를 가능하게 만들었다. 이러한 기술적 발전과 시장의 한계를 파악한 금융위원회는 기업금융 진출의 어려움을 풀어 주기 위해 최근 인터넷전문은행이 예외적으로 대면 업무를 일부 처리할 수 있도록 하는 합리적인 조정 방안을 의결했다. 주로 비대면으로 구현할 수 없거나 타 법령 준수를 위해 불가피한 영역에 한정해 빗장을 푼 이번 조치는, 중소기업 자금 공급과 생산적 금융 생태계를 넓히는 중요한 전환점이 될 것이다. 물론 기업금융 영역에는 무수히 많은 경우의 변수가 존재하므로 금융당국의 더욱 유연하고 선제적인 규제 대응이 필요하다. 나아가 인터넷전문은행은 금리 변동에 취약한 예대마진 의존도를 낮추고 플랫폼 경쟁력을 활용한 비이자 이익을 대폭 늘려야 한다. 압도적인 월간 활성 사용자 수(MAU)를 바탕으로 금융상품 추천 및 광고 중개 수익을 다각화해야 한다. 거대언어모델(LLM)을 활용한 대화형 인공지능(AI) 검색과 데이터 기반의 맞춤형 자산관리 등을 융합해 금융과 기술이 결합된 ‘슈퍼앱’ 플랫폼으로 진화해야 한다. 더불어 이렇게 쌓아 올린 IT 및 플랫폼 경쟁력을 활용해 모바일 무선 인프라가 빠르게 성장하고 국토가 넓은 동남아시아 등 해외 시장으로 진출하는 전략이 효과적이다. 이는 과거 국내 은행들의 단순한 현지 은행 지분 인수 방식의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 대안이다. 우리의 앞선 금융 기술 소프트웨어와 보안 플랫폼 그리고 이를 유지하고 보수하는 노하우까지 패키지로 수출함으로써 지속적인 부가가치를 올릴 수 있으므로 이를 뒷받침하기 위한 국가 차원의 법적·제도적 지원이 간절하다. 결과적으로 인터넷전문은행이 한국 금융의 꺼지지 않는 혁신 동력으로 성장하기 위해서는 과거 비대면과 가계대출에만 갇혀 있던 낡은 규제의 틀을 과감히 깨뜨려야 한다. 대기업의 사금고화를 막기 위한 은산분리의 본래 취지는 정부가 중심을 잡고 지켜내되 비즈니스 영역의 혁신성에 대해서는 유연한 제도 개선이 뒤따라야 한다. 인터넷전문은행 스스로 가장 잘할 수 있는 분야를 계속 발굴하게 돕고 은행 간 경쟁을 통해 혁신을 유도하는 것이 우리나라 금융 산업의 국제 경쟁력을 키우는 핵심적인 열쇠이다. 김용재 고려대 법학전문대학원 교수·전 금융위원회 상임위원

미국 월가와 실리콘밸리가 젊은 수학 인재를 확보하기 위해 거액의 보상을 내걸고 있다. 일부 신입사원은 첫해에만 최대 150만 달러, 우리 돈 약 21억원을 받는 것으로 전해졌다. 월스트리트저널(WSJ)은 30일(현지시간) 제인스트리트와 옵티버 등 퀀트 트레이딩 업체와 오픈AI, 앤트로픽 같은 인공지능(AI) 기업들이 극소수의 수학·컴퓨터과학 인재를 놓고 치열한 영입전을 벌이고 있다고 보도했다. 퀀트 업체는 복잡한 수학적 모델과 알고리즘을 이용해 금융상품을 거래한다. AI 기업 역시 대규모언어모델(LLM)을 개발하고 학습시키는 과정에서 수학과 머신러닝에 능통한 인재가 필요하다. 두 업계가 비슷한 능력을 갖춘 인재를 찾으면서 몸값이 급격히 치솟은 것이다. 최상위 AI·퀀트 기업의 신입사원 보상 패키지는 통상 35만∼50만 달러, 약 5억∼7억 1000만원에 이른다. 기본급뿐 아니라 성과급과 계약금 등이 포함된 금액이다. 입사 후 몇 년 만에 연간 총보상이 100만 달러, 약 14억 2000만원을 넘어서는 사례도 적지 않다. 극소수이기는 하지만 신입사원의 첫해 보상이 150만 달러, 약 21억원에 달하는 경우도 있는 것으로 전해졌다. 뉴욕의 헤드헌팅 업체 스테빌서치 설립자 맷 스테빌은 “몇 년 전만 해도 신입사원이 100만 달러 이상을 받는 것은 이례적이었다”며 “이제는 100만 달러라는 금액에도 누구도 놀라지 않는다”고 말했다. 업계에서는 인재 영입 경쟁이 오픈AI 등장 이후 본격화됐다는 분석이 나온다. 생성형 AI 시장이 급성장하면서 수학과 통계, 머신러닝 능력을 갖춘 인재를 찾는 기업이 한꺼번에 늘었기 때문이다. 퀀트 업체들도 막대한 수익을 바탕으로 공격적인 채용에 나서고 있다. 대표적인 퀀트 트레이딩 기업 제인스트리트는 올해 1분기에만 103억 달러의 순이익을 거뒀다. 소수의 직원으로 글로벌 대형 투자은행을 크게 웃도는 실적을 낸 셈이다. 뛰어난 직원 한 명이 만든 알고리즘이 수천억원의 수익을 창출할 수 있다는 점도 고액 보상의 배경이다. 양적 금융 전문 헤드헌터 케빈 카사타는 현재의 채용 경쟁을 “프로 운동선수 영입전과 비슷하다”고 표현했다. 기업들은 유망한 인재를 졸업 전부터 선점하고 있다. 고교 수학경시대회를 후원하고 체스·큐브 대회를 열거나 대학생을 캠퍼스 행사에 초청하는 방식이다. 옵티버는 신입 채용의 약 70%를 여름 인턴십을 통해 선발하고 있으며, 앞으로는 신입사원 전원을 인턴 출신으로 채우는 방안도 추진하고 있다. 대학 졸업을 1년 이상 남겨둔 학생에게 미리 입사를 제안하는 사례도 늘고 있다. 학계에서는 우려의 목소리도 나온다. 대학 연구소나 순수수학 분야에 남아야 할 우수한 인재들이 수십억원대 보상을 따라 금융과 AI 업계로 이동하고 있다는 것이다.

- LLM 기반 ‘Zero-Touch’ 기술 개발…글로벌 온라인 평판 리스크 자동 대응 AI 기반 온라인 평판관리 솔루션 기업 아이쉴드(대표 신소현)는 중소벤처기업부의 창업성장기술개발사업 디딤돌 R＆D 과제에 선정됐다고 30일 밝혔다. 창업성장기술개발사업 디딤돌은 성장 잠재력을 갖춘 창업기업의 기술 경쟁력 확보를 위해 초기 연구개발(R＆D)을 지원하는 국가 사업이다. 아이쉴드는 ‘글로벌 사이버 리스크 실시간 대응을 위한 LLM 기반 제로터치(Zero-Touch) 자동 탐지·소명·채증 솔루션 개발’ 과제에 선정되어 글로벌 온라인 평판관리 시장을 겨냥한 차세대 AI 기술 확보에 나선다. 아이쉴드가 운영하는 ‘화이트미(WhiteMe)’는 온라인 모니터링부터 악성 게시물 및 허위 정보 삭제, 개인정보 노출 대응, 법률 지원까지 통합 제공하는 AI 기반 평판관리 솔루션이다. 개인의 명예훼손 게시물과 디지털 성범죄 피해 영상은 물론 기업의 평판 리스크까지 다루며, 현재까지 30만 건 이상의 유해 콘텐츠 대응과 93%의 처리 성공률을 올렸다. 이번 과제의 핵심은 온라인 평판 리스크 대응 전 과정을 자동화하는 ‘제로터치’ 기술 구축이다. 기존에는 위험 게시물 탐지, 플랫폼별 정책에 맞춘 삭제 요청 문서 작성, 법적 대응용 증거 확보 등을 인력에 의존해야 했다. 아이쉴드는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 이 과정을 하나의 자동화 파이프라인으로 구현할 방침이다. AI가 위험 게시물을 실시간으로 탐지하고 플랫폼 정책에 맞춘 소명 문서를 자동 생성하며 법적 대응에 필요한 증거까지 동시에 확보하는 구조다. 기술 개발 범위는 글로벌 시장으로 확장된다. 아이쉴드는 영미권, 중화권, 일본어권 등 주요 언어권을 대상으로 서비스를 제공하며 해외 커뮤니티와 SNS, 검색 플랫폼 등 권역별 대응 노하우를 쌓아왔다. 국가와 플랫폼마다 다른 삭제 정책과 절차에 맞춰 축적한 경험을 바탕으로, 이번 과제를 통해 LLM 기반 자동화 기술로 고도화할 예정이다. 아울러 아이쉴드는 지난 6월 정보보호 경영시스템 국제표준 ISO/IEC 27001:2022 인증을 취득해 정보 보안 체계를 강화했다. 민감한 정보를 다루는 서비스 특성에 맞춰 국제 기준의 정보 보안 프로세스를 다듬으며 기술 경쟁력과 보안 신뢰성을 함께 제고하고 있다. 신소현 아이쉴드 대표는 “온라인 평판관리에서는 대응 속도가 피해 규모를 결정한다. 특히 생성형 AI 확산으로 허위 정보와 악성 게시물이 국경과 언어를 넘어 빠르게 확산되면서 기업과 개인의 온라인 평판 리스크도 더욱 복잡해지고 있다”며 “이번 R＆D 과제를 통해 탐지·소명·채증 전 과정을 AI로 자동화하는 ‘Zero-Touch’ 기술을 고도화해 국내를 넘어 글로벌 환경에서도 실시간으로 사이버 리스크에 대응할 수 있는 온라인 평판관리 솔루션 ‘화이트미’를 발전시켜 나가겠다.”고 말했다. 한편 아이쉴드는 ▲한국인터넷진흥원(KISA) 표창 수상 ▲과학기술정보통신부 장관상 수상 ▲청년창업사관학교(서울 11기) 수료 등 AI 기반 온라인 평판관리 기술 고도화를 이어가고 있다.

인공지능(AI) 기술 고도화에 따른 보안 체계 무력화 경고가 잇따르고 있다. 글로벌 빅테크들은 공동 전선을 꾸리며 대응에 나섰다. 앤트로픽은 28일(현지시간) 자사의 최신 AI 모델인 ‘미토스’의 프리뷰 버전이 고급 암호화 표준(AES)의 보안 강도를 일부 경량화한 버전을 공격하도록 실험한 결과 해킹 취약점을 찾아냈다고 밝혔다. 미토스는 인간 전문가보다 200~1000배 더 빠르게 공격 취약점을 파악했다. AES는 실제 인터넷 뱅킹 등 금융거래, 메신저 보안, 국가 기밀 보호 등 핵심 영역에서 해킹을 막는 안전 표준이다. 이번 모의실험은 AES의 보안 강도를 낮춰 진행됐지만, 고도화된 AI가 이미 정립된 보안 표준을 무력화할 수 있다는 점을 증명했다. 뉴욕타임스(NYT)는 “과거 연구에서는 대규모언어모델(LLM)이 암호학 분야에서 인간을 앞지르지 못한다고 결론을 냈으나 이번 실험으로 이같은 인식이 틀렸다는 사실이 드러나면서 중장기적으로 큰 논란이 예상된다”고 경고했다. 전문가들은 보안 우려가 머지않아 현실화할 것으로 본다. 미국 매사추세츠공대(MIT)의 연구그룹 ‘퓨처테크’와 호주 퀸즐랜드대 연구진이 전 세계 AI 전문가 272명을 상대로 조사한 결과 전문가들은 5년 안에 AI가 ‘재앙적 결과’를 초래할 확률을 20% 이상으로 평가했다. 2030년 내로 AI가 수백만 명을 사망하게 하거나 수백조 원 규모의 경제적 손실을 야기할 수 있는 확률이 20%를 넘는다는 뜻이다. 특히 ‘위험한 능력을 보유한 AI’(21.5%), ‘사이버 공격, 무기 개발 또는 사용에 의한 대규모 피해’(21.0%) 등에서 발생 확률이 높을 것으로 전망했다. 글로벌 빅테크들은 개별 기업 단위로 이런 AI 위협에 대응할 수 없다고 보고 연합 전선을 구축하고 있다. 대표 주자인 앤트로픽의 ‘프로젝트 글래스윙’은 미국 정부의 미토스 수출 통제 이전까지 15개 국가의 150여개 기관까지 접근권을 확대했다. 엔비디아도 최근 마이크로소프트(MS)와 IBM, 스페이스X, SK텔레콤, 네이버 등 30여개 기업이 함께하는 AI 보안 연합체 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스’를 출범시켰다. 국내에는 사이버 보안 기업 ‘티오리’를 중심으로 AI 보안 기술을 공유하는 협력체 ‘프로젝트 캐노피’가 운영 중이다. 구글·오픈AI·MS·앤트로픽이 공동 출범시킨 보안 협력 체계 ‘프론티어 모델 포럼’도 있다. 이들은 지난 7일 보고서에서 “첨단 AI 기술 발전에 따라 고도화된 사이버 위험을 효과적으로 다루기 위해 언어, 지역 및 문화적 맥락을 초월하는 평가가 필요하다”고 했다.

애플이 인공지능(AI) 개발 도구와 앱스토어를 필두로 국내 개발자들을 지원하고 있다고 밝혔다. 개발자 교육과 글로벌 유통 지원을 통해 국내 개발사의 해외 진출도 뒷받침하며 개발자 생태계 조성에 힘을 쏟는 모습이다. 애플은 29일 서울 강남구 애플코리아에서 간담회를 열고 최신 AI 개발 도구와 앱스토어, 개발자 교육 프로그램 등을 활용한 국내 개발자 지원 방안을 소개했다. 엔웨이 시에 애플 본사 개발자 릴레이션 총괄은 “한국은 세계에서 가장 역동적이고 창의적인 개발자 커뮤니티를 보유한 국가 중 하나”라며 “앱스토어와 애플의 개발 도구가 한국 개발자들의 성공을 지원하고 있다는 점을 자랑스럽게 생각한다”고 말했다. 애플은 지난달 세계개발자회의(WWDC26)에서 공개한 새로운 AI 개발 환경을 통해 애플 파운데이션 모델뿐 아니라 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 등 외부 AI 모델도 개발 과정에서 활용할 수 있도록 했다. 자체 대규모언어모델(LLM)을 온디바이스 환경에서 구동할 수 있는 기능도 지원한다. 통합 개발 환경인 ‘엑스코드(Xcode)’에서는 앤트로픽, 구글, 오픈AI 등의 AI 모델을 직접 연동해 코드 작성과 개발 업무에 활용할 수 있다. 프로그래밍 프레임워크인 ‘스위프트UI(SwiftUI)’와 차세대 사용자 인터페이스(UI) 디자인 시스템 ‘리퀴드 글래스(Liquid Glass)’도 함께 개선했다. 국내 개발자 양성을 위한 교육 프로그램도 확대하고 있다. 애플이 2022년 경북 포항에 문을 연 ‘애플 디벨로퍼 아카데미’는 현재까지 1000명 이상의 수료생을 배출했다. 졸업생들이 출시한 앱은 400개를 돌파한 상태다. 애플은 “지난 10년간 한국 학생 약 600명이 ‘스위프트 스튜던트 챌린지’에 참가해 120명이 수상했다”고 밝혔다. 이날 행사에서는 애플 플랫폼을 활용해 글로벌 시장을 공략하고 있는 국내 개발사들의 사례도 소개됐다. 넥슨 자회사 민트로켓은 해양 어드벤처 게임 ‘데이브 더 다이버’를 모바일 플랫폼으로 출시하는 과정에서 사용자 인터페이스(UI) 최적화와 게임센터 연동, 앱스토어 에디토리얼 피처링 등 애플의 지원을 받았다고 밝혔다. 3차원 드로잉 애플리케이션 ‘페더’를 개발한 스케치소프트는 앱스토어를 통해 현재 150여 개국에서 서비스를 제공하고 있으며, 미국과 중국 시장 진출 과정에서 애플의 글로벌 유통 시스템이 도움이 됐다고 설명했다. 데브시스터즈는 ‘쿠키런’ 지식재산권(IP)을 기반으로 한 게임의 해외 출시 과정에서 앱스토어 피처링과 글로벌 마케팅 컨설팅 등을 지원받았다고 밝혔다. 이날 행사에서는 30일 출시 예정인 모바일 방치형 역할수행게임(RPG) ‘쿠키런 키우기-쿠키런: 크럼블’도 시연됐다. 비모소프트는 영상 편집 앱 ‘웨일로’에 애플 파운데이션 모델과 비전 프레임워크를 적용해 편집 맥락에 맞는 음악과 스티커를 자동 추천하는 AI 기능을 구현했다고 소개했다.

버넥트가 육군의 ‘AR·AI 기반 정비지원체계 전투실험’ 사업을 따내며, 육군종합군수학교를 거점 삼아 본격적인 정비 교육 실증 시험에 돌입한다고 밝혔다. 본 사업은 국방 중소·벤처 기업이 개발한 제품과 기술을 실제 부대 환경에서 검증해 군 전력화로 연결하는 공모 사업이다. 국방부는 2023년 ‘국방혁신 4.0’ 선포 이후 AI 등 첨단과학기술 도입을 확대해 왔으나, K-방산 수출 확대로 국산 무기체계 정비 수요는 늘어나는 반면 국내 숙련 정비 인력은 빠르게 줄어 기존 기술교범만으로는 어려운 정비를 제대로 수행하기엔 부족하다는 인식이 늘어나고 있다. 본 과제는 XR·AI 기반 정비지원체계를 군 교육 현장에 이식해 이러한 공백을 해소하는 데 초점을 맞춘다. 버넥트는 본 실증에 VIRNECT Make(AR 콘텐츠 저작 도구), VIRNECT View(AR 뷰어), ChatX(온프레미스 LLM 기반 AI 에이전트), AR 스마트 글라스를 투입한다. 정비병이 착용한 AR 스마트 글라스에는 실제 부품 위 정비 위치와 순서가 화면으로 겹쳐 표시되고, 정비 도중 음성으로 묻는 질문에 부대 내 폐쇄망에서 동작하는 AI 에이전트가 정비 수치와 절차를 실시간으로 답할 예정이다. 교관은 현장 상황에 맞춰 지시문이나 위험 구역 표시를 직접 수정해 교육생 화면에 즉시 반영할 수 있다. 본 과제 기술은 버넥트의 ‘휴먼 중심 피지컬 AI’ 전략 가운데, 사람이 디바이스의 지원을 받아 현장에서 임무를 수행하는 영역에 해당한다. 버넥트는 2024년 ‘방산혁신기업 100’에 선정된 이후 한컴라이프케어와 훈련통제 소프트웨어(SW)를 공동 개발했고, 2025년 6월에는 산업통상자원부의 산업용 XR 디바이스 통합기술 국책과제를 207억 원 규모로 수주해 차세대 현장 AI 디바이스 개발에 들어갔다. 올해는 ‘2026 초격차 스타트업 1000+’ 방산 트랙에 선정됐고, 과학기술정보통신부의 멀티모달 감각 AI 통합 R＆D 71억 원 규모와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI 디지털 트윈 안전관리 사업까지 잇따라 수주하며 공공·방산 영역에서 사업을 지속적으로 넓혀 왔다. 본 실증은 해병대에 이어 두 번째 ‘실전 부대 검증’ 단계라는 점에서 의미를 갖는다. 버넥트는 이번 성과를 발판 삼아 타 교육단 및 정비부대로 적용 범위를 넓히고, 전군 표준 정비지원체계 편성과 K-방산 수출품의 후속 군수지원 체계 디지털 전환까지 사업 영역을 적극적으로 확장할 방침이다. 버넥트 관계자는 “산업 현장에서 축적해 온 XR·AI 원격 지원 기술을 군 교육·정비 체계로 전환·이식하는 것이 본 과제의 목표”라며 “본 실증이 완료되면 비숙련 정비병도 숙련 교관에게 직접 배우듯 어려운 정비를 수행할 수 있을 전망”이라고 밝혔다. 이어 이번 실증 사업의 성과를 토대로 전군 도입을 가속화하고, 향후 글로벌 시장까지 무대를 점진적으로 넓혀 나갈 계획이라고 덧붙였다.

인천경제자유구역청(IFEZ)이 인공지능(AI)을 활용해 10만 명 이상이 찾는 대규모 공연장의 안전을 실시간으로 관리하는 도시관제 서비스를 인천 펜타포트 락 페스티벌에서 처음 실증한다. IFEZ는 오는 31일부터 다음 달 2일까지 송도 달빛축제공원에서 열리는 ‘인천 펜타포트 락 페스티벌 2026’에서 자체 개발한 ‘AI 군중 위험상황 통합 모니터링 솔루션’을 운영한다고 27일 밝혔다. 이번 실증은 향후 구축할 ‘IFEZ AI 시티 운영센터’의 핵심 운영 모델을 검증하는 프로젝트로, 스마트시티를 넘어 AI가 도시 운영의 중심 역할을 하는 ‘AI 시티’ 구현의 첫걸음이라는 의미를 갖는다. AI는 행사 전부터 안전관리에 참여한다. 예상 관람객 규모와 이동 동선, 기상정보 등을 분석해 군중 밀집이 예상되는 지역과 집중 관제가 필요한 구역을 미리 제안한다. 사고 발생 이후 대응하는 기존 방식에서 벗어나 위험을 사전에 예측하고 예방하는 데 초점을 맞췄다. 행사가 시작되면 AI는 CCTV 영상을 실시간으로 분석해 군중 밀집도는 물론 화재와 연기, 폭력 상황, 관람객 쓰러짐 등 응급상황을 자동 감지한다. 위험 수준이 기준치를 넘으면 관제센터와 담당자에게 즉시 알림을 보내고, 디지털 트윈 기반 통합관제 화면에 사고 위치를 표시해 신속한 대응을 지원한다. 거대언어모델(LLM) 기반 AI 챗봇도 상황별 대응 매뉴얼 제공과 CCTV 조회, 현장 상황 확인 등을 지원해 관제 효율을 높인다. 행사가 끝난 뒤에는 AI가 시간대별 방문객 현황과 위험 발생 이력, 대응 시간 등을 분석해 결과 보고서를 자동으로 작성한다. 축적된 데이터는 AI 학습에 활용돼 향후 맥주축제와 국제행사, 스포츠 이벤트 등 IFEZ에서 열리는 다양한 대규모 행사 안전관리의 정확도를 높이는 데 활용될 예정이다. 인천경제청은 이번 실증을 시작으로 AI 기반 도시관제 서비스를 교통과 재난, 환경, 에너지 등으로 확대하고, 기존 스마트시티 운영센터를 AI 시티 운영센터로 고도화해 도시 전반의 운영 효율과 안전성을 높여나갈 계획이라고 설명했다.