류청빛AI부
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배달하던 로봇이 순찰·물류까지…뉴빌리티, '공간지능'으로 피지컬 AI 키운다
피지컬 인공지능(AI) 경쟁의 무대가 연구실에서 실제 도시와 산업 현장으로 옮겨가면서 로봇이 다양한 환경에서 확보한 데이터를 얼마나 새로운 현장에 재활용할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 뉴빌리티는 배달·순찰 등 상용 서비스에서 축적한 공간지능을 새로운 현장에 적용하는 한편 이를 휴머노이드 로봇으로 확장하며 피지컬 AI 사업 확대에 속도를 내고 있다. 1일 뉴빌리티는 덕수궁과 서울숲 순찰, 충남대학교병원의 건물 간 물류, 일본 도쿄 시부야의 배달 등 서로 다른 환경을 대상으로 자율주행 로봇 서비스를 확대한다고 밝혔다. 문화유산과 공원, 병원, 해외 도심 등 각기 다른 공간에 기존 현장에서 검증한 자율주행과 공간 인지 기술을 적용한다는 전략이다. 이번 뉴빌리티의 서비스 확대는 '공간 로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 기반으로 진행된다. 공간 RFM은 로봇이 공간 구조뿐 아니라 사람·차량·시설물의 움직임, 출입·운영 조건, 수행 임무 등을 하나의 맥락으로 해석해 이동과 서비스 수행 방식을 결정하는 공간지능 모델이다. 현장마다 별도의 개발과 검증을 반복해야 하는 부담을 줄이고 새로운 공간으로 서비스 확장 속도를 높이는 것을 목표로 개발되고 있다. 뉴빌리티는 공간지능의 기반으로 실제 상용 서비스에서 축적한 데이터가 핵심적인 역할을 할 것으로 전망하고 있다. 지난 2023년부터 자율주행 로봇 '뉴비'를 운영해 올해 상반기까지 국내외 150여개 현장에서 14만6721km 이상을 주행한 것으로 집계됐다. 지난해에는 4만4638회의 로봇 서비스를 수행했으며 연간 약 1억4500만건의 시각·공간 인지 데이터를 생성했다. 실제 현장 데이터가 중요한 이유는 도시 환경이 계속 변하기 때문으로 분석된다. 보행자와 차량의 움직임부터 날씨, 시간대, 임시 시설물까지 주행 조건이 달라지는 만큼 통제된 환경에서 개발한 기술만으로는 대응에 한계가 있는 것으로 꼽힌다. 여러 현장에서 축적한 데이터를 새로운 공간에 적용할 수 있다면 로봇 서비스 구축에 필요한 시간과 비용을 낮출 수 있다는 것이 뉴빌리티의 구상이다. 새롭게 적용하는 현장도 각각 다른 과제를 갖고 있다. 덕수궁에서는 주·야간 순찰과 화재·쓰러짐 등 이상 상황 감지를 지원하고, 서울숲에서는 높은 보행 밀도와 날씨·시간대 변화에 대응하는 순찰 서비스를 제공할 예정이다. 충남대학교병원에서는 본관과 약 400m 떨어진 의료재활센터 사이의 실내외 양방향 물류 이송에 로봇을 투입한다. 해외에서는 일본 도쿄 시부야구 사사즈카 지역에서 현지 배달 플랫폼 데마에칸과 자율주행 로봇 배달을 실증하고 있다. 국내에서 축적한 보행자 대응과 경로 판단, 배달 운영 경험을 일본의 교통체계와 서비스 환경에 맞게 적용하는 방식이다. 이 같은 확장은 단순히 로봇의 활용처를 늘리는 것을 넘어 배달·순찰·물류 등 다양한 현장에서 데이터를 확보하고 이를 다시 공간지능 모델에 반영하는 순환 구조를 구축하려는 전략으로 풀이된다. 피지컬 AI 시장에서도 하드웨어 성능뿐 아니라 데이터와 소프트웨어, 현장 운영 경험을 결합하는 역량이 경쟁 요소로 부상하고 있다는 분석이다. 뉴빌리티는 현재 개발 중인 공간지능을 하이브리드 휴머노이드 '빌리'로 확장한다는 계획이다. 빌리는 실내외 이동뿐 아니라 제조·운송·조작 등 산업 현장에서 요구되는 작업까지 하나의 임무로 연속 수행하는 것을 목표로 설계되고 있다. 뉴빌리티는 이번달 말 '빌리: 더 퍼스트룩' 행사를 통해 빌리의 실물과 주요 기술, 산업 현장 적용 전략을 공개할 예정이다. 강기혁 뉴빌리티 대표는 "도시는 기술의 마지막 시험장이 아니라 로봇 지능이 시작되는 곳"이라며 "뉴빌리티는 예측하기 어려운 도시에서 운영 경험을 축적하고, 기존 현장에서 해결한 문제를 다음 현장의 지능으로 전환해왔다"며 "곧 공개될 빌리를 통해 실내외 이동과 현장 작업을 하나의 임무로 연결하고, 공간 RFM의 적용 범위를 더 넓은 산업 현장으로 넓혀가겠다"고 말했다.
2026-09-01 17:00:52
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[현장] IBM, AI 경쟁 무게중심 '모델'서 '운영'으로…전사 확산 해법 제시
IBM이 기업의 인공지능(AI) 활용이 개별 업무 자동화를 넘어 전사적 운영 체계로 확장돼야 한다고 강조했다. AI 모델 자체의 성능보다 기존 업무·시스템과 AI를 연결하고 데이터와 권한을 통제하면서 실제 비즈니스 성과로 이어지게 하는 'AI 운영' 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다. 1일 IBM은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 'IBM AI 서밋'을 열고 IBM의 전략과 미래 비전을 발표했다. 이날 이수정 한국IBM 대표이사 사장은 기조연설에서 "작년 이 자리에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 이야기했다"며 "그런데 오늘 우리가 던질 질문은 달라져, AI가 무엇을 할 수 있냐를 넘어 AI를 어떻게 기업의 실제 운영 제도로 하고 전사적으로 확장할 것인가가 오늘의 질문이다"고 말했다. IBM 조사에 따르면 국내 기업의 94%가 오는 2030년까지 AI를 전사적으로 적용할 계획을 갖고 있다. 다만 IBM은 AI를 일부 업무에 적용하는 것과 전사적 규모로 확장하는 것은 다른 문제라고 진단했다. 기존 ERP, CRM, 생산 시스템 등 기업의 업무 시스템과 AI를 어떻게 연결하고, AI 에이전트가 접근할 데이터와 권한을 어떻게 관리할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있는 것이다. 특히 IBM은 AI의 가치가 단순한 업무 자동화에 그치지 않는다고 강조했다. AI를 기업의 업무 프로세스와 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식에 접목해 기업이 일하는 방식 자체를 재설계해야 한다는 것이다. IBM 역시 AI와 하이브리드 클라우드를 전사적으로 활용해 45억 달러(약 6조2000억원) 규모의 생산성 향상 효과를 창출했다고 소개했다. IBM이 제시한 전사적 AI 운영 전략은 크게 AI 퍼스트 엔터프라이즈, 하이브리드 클라우드 기반 플랫폼, 양자 컴퓨팅 등 세 축으로 구성된다. AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 놓고, 데이터와 시스템을 안전하게 연결할 수 있는 기반을 구축한 뒤 미래 컴퓨팅 환경까지 준비한다는 구상이다. 이 사장은 "AI가 실제 업무와 시스템에 연결되면서 비즈니스 운영 방식 자체를 재정의하는 플랫폼으로 발전하고 있다"며 "AI가 오늘 기업 운영 방식을 재정의하고 있다면 양자 컴퓨팅은 미래의 문제 해결 가능성을 더 열어 줄 것"이라고 설명했다. 이어 발표에 나선 닐 순다레산 IBM 오토메이션&AI 총괄 사장은 AI 확산에 따라 소프트웨어 개발과 운영 방식 자체가 바뀌고 있다고 설명했다. 특히 AI가 코드를 생성하는 것 자체보다 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트, 배포와 운영까지 전체 생명주기를 연결하고 자동화하는 것이 중요하다고 강조했다. AI 에이전트가 기업 업무에 본격적으로 투입되면 관리해야 할 대상도 급격히 늘어날 전망이다. IBM은 향후 수억 개의 애플리케이션과 AI 에이전트가 등장할 가능성을 언급하며, 개별 AI를 만드는 것뿐 아니라 이들을 반복 가능하고 통제 가능한 방식으로 운영할 수 있는 체계가 필요하다고 강조했다. 순다레산 사장은 "AI는 더 이상 생산성을 높이는 보조 도구가 아니라 기업 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 새로운 운영 모델이 되고 있다"며 "앞으로 성공적인 기업은 AI를 얼마나 도입했는지가 아니라 AI를 얼마나 신뢰할 수 있고 확장 가능한 방식으로 운영하느냐에 의해 경쟁력이 결정될 것"이라고 진단했다. 이수정 사장은 "AI 시대를 선도하는 기업은 더 뛰어난 모델을 가진 기업이 아닌, AI를 데이터와 시스템 그리고 실적을 운영에 연결하고 확장할 수 있는 기업이 될 것"이라며 "대한민국의 기업들은 언제나 기술 혁신의 최전선에 서 있었고, 이제 다음 과제는 AI를 실험 단계에서 벗어나 신뢰할 수 있고 전 산업용으로 확장 가능한 운영 역량으로 전환하는 것"이라고 말했다.
2026-09-01 15:46:37
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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라
생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.
2026-09-01 11:32:37
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KT, 로밍 데이터 최대 67% 확대…장기·청년 고객까지 맞춤 공략
해외여행객의 데이터 소비가 늘어나면서 통신사들의 로밍 경쟁이 이용자별 맞춤형 상품과 여행 관련 혜택을 확대하는 방향으로 진화하고 있다. KT는 장기 여행객과 청년층, 대용량 데이터 이용자를 겨냥해 로밍 상품을 세분화하는 한편 공항 라운지와 현지 이동·배달 서비스 할인까지 제공하며 해외여행 고객과의 접점을 넓히고 있다. 1일 KT는 대표 로밍 상품인 '함께 쓰는 로밍'과 '하루종일 로밍'을 개편하고 이용자별 데이터 수요에 맞춰 상품 경쟁력을 강화한다고 밝혔다. 이번 개편은 데이터 제공량 확대와 이용 기간 연장을 중점으로 진행된다. 가족이나 친구와 데이터를 나눠 쓰는 '함께 쓰는 로밍' 3만3000원 상품의 데이터는 기존 4GB에서 5GB로, 4만4000원 상품은 8GB에서 10GB로 늘어난다. 6만6000원 상품은 12GB에서 20GB로 확대된다. 고용량 데이터를 사용하는 여행객을 겨냥한 상품도 새롭게 선보인다. KT는 7만7000원에 40GB를 제공하는 '함께 쓰는 로밍 40GB'를 출시한다. 만 34세 이하 고객을 위한 'Y 함께 쓰는 로밍'도 데이터 제공량을 확대하고 일반 상품보다 40% 저렴한 요금에 1GB의 추가 데이터를 제공한다. 여행 기간에 따른 상품 선택권도 넓혔다. '함께 쓰는 로밍' 3만3000원 상품과 'Y 함께 쓰는 로밍' 1만9800원 상품의 이용 기간은 기존 15일에서 30일로 늘어난다. 단기간 해외여행뿐 아니라 장기 체류나 여러 국가를 일정 기간 이동하는 여행객까지 겨냥한 조치로 풀이된다. 하루 단위로 데이터를 사용하는 고객을 위한 '하루종일 로밍'도 데이터 제공량을 두 배로 늘린다. 베이직 계열은 하루 500MB에서 1GB로, 플러스 계열은 1GB에서 2GB로 각각 확대한다. 이번 KT의 상품 개편은 해외에서 스마트폰을 사용하는 방식이 과거와 달라진 데 따른 것으로 분석된다. 기존 로밍 서비스는 통화와 문자, 간단한 인터넷 검색 등이 주요 사용 목적이었다면 최근에는 지도와 번역, 사회관계망서비스(SNS), 동영상, 차량 호출, 음식 배달 등 해외여행 과정에서 스마트폰을 활용하는 영역이 넓어졌다. 또한 KT의 로밍 서비스 경쟁 영역도 단순한 통신 연결에서 여행 편의 서비스로 확대되고 있다. KT는 이번 상품 개편과 함께 인천·김포 국제공항 라운지 1만원 할인과 동남아시아 여행객을 대상으로 한 그랩(Grab) 제휴 혜택도 제공한다. 공항 라운지 할인은 KT 멤버십 앱에서 쿠폰을 받은 뒤 제휴사 전용 페이지에서 이용권을 구매하는 방식이다. 해외 현지에서는 베트남·필리핀·태국·인도네시아·말레이시아·싱가포르·캄보디아 등 7개국에서 그랩 할인 혜택을 받을 수 있다. 해당 국가에 입국하면 문자메시지로 그랩 트래블 패스 코드가 자동 발송되며, 이용자는 그랩 앱에 코드를 등록해 차량 호출과 음식 배달, 마트 쇼핑 등을 할인받을 수 있다. 로밍 상품에 가입한 고객이 해외에서 이동·식사·쇼핑 서비스를 이용할 때 추가 혜택을 제공하면서 통신 서비스를 여행 경험과 연결한다는 구상이다. 이번 KT의 로밍 서비스 개편은 로밍 상품을 여행객의 다양한 수요에 맞춰 세분화하는 동시에 해외에서 이용하는 각종 서비스와 연결해 고객 접점을 확대하려는 전략으로 분석된다. 향후 통신사들의 로밍 경쟁 역시 단순히 '얼마나 많은 데이터를 제공하느냐'를 넘어 여행객의 이동과 소비까지 얼마나 편리하게 연결하느냐로 확대될 전망이다. 강이환 KT 고객부문 고객서비스본부장 상무는 "해외여행 고객들이 가장 체감할 수 있는 데이터 혜택 확대에 중점을 두고 이번 개편을 추진했다"며 "앞으로도 고객 이용 패턴을 반영한 차별화된 로밍 서비스를 지속 선보여 고객 만족도를 높여 나가겠다"고 말했다.
2026-09-01 10:17:56
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LG유플러스, AI 운영관리 시장 출사표…어라이즈 AI와 'AI 에이전트 감시' 협력
인공지능(AI)이 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 다른 시스템과 연동하는 단계로 발전하면서 잘못된 판단이나 행동을 사전에 탐지하고 통제하는 기술인 'AI 운영관리'의 중요성이 커지고 있다. 이에 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업과 손잡고 관련 기술 확보에 나서면서 국내에서도 AI를 '도입하는 것'에서 '안정적으로 운영하는 것'으로 경쟁 범위를 확대하고 있다. 1일 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업 어라이즈 AI와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 에이전트의 성능과 품질을 관리하고 안전성을 높이기 위한 기술 협력에 나선다고 밝혔다. 이번 협력은 기업의 AI 활용이 확대되면서 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하고 운영 과정에서 발생하는 오류와 위험 요소를 관리할 필요성이 커진 데 따른 것으로 풀이된다. 양사는 한국어·음성 기반 AI 평가 기술 개발, AI가 부정확하거나 부적절한 답변을 생성하지 않도록 하는 안전장치 기술 개발, 국내 B2B 시장 공동 사업 기회 발굴 등을 추진할 계획이다. LG유플러스가 이번 협력을 통해 주목하는 영역은 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 환경에서 제대로 작동하는지를 관리하는 기술이다. 생성형 AI가 문서 작성이나 검색 등 보조 업무를 넘어 AI 에이전트 형태로 업무를 직접 수행하기 시작하면서 단순한 답변 오류도 기업의 업무 효율성과 비용, 보안 등에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 정보를 검색하거나 외부 시스템과 연결해 업무를 수행하는 방식으로 활용 범위가 확대되고 있다. 이에 AI가 어떤 답변을 내놓았는지뿐 아니라 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지, 잘못된 정보를 기반으로 업무를 수행하지 않았는지 등을 지속적으로 확인할 필요성이 커지고 있다. AI 도입이 확대될수록 기업에게는 관리 부담이 커지고 있는 것으로 나타나고 있다. 하나의 AI 모델을 사용하는 단계에서는 결과물을 사람이 검토하는 방식으로 대응할 수 있지만 여러 AI 에이전트가 업무별로 배치되고 실제 의사결정이나 업무 처리 과정에 참여하게 되면 모든 결과를 사람이 일일이 확인하는 데 한계가 있기 때문이다. 이에 AI의 답변 품질을 자동으로 평가하고 오류를 분석하거나 위험한 응답을 사전에 탐지하는 AI 운영관리 기술이 새로운 시장으로 부상하고 있다. AI를 얼마나 정확하게 만드는지를 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 어라이즈 AI는 생성형 AI와 AI 에이전트의 성능을 측정하고 오류를 분석하는 AI 운영관리 기업이다. 통신과 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 AI 서비스 품질 관리 솔루션을 제공하고 있다. 패트릭 켈리 어라이즈 AI 아시아태평양 지역 총괄 책임자는 "LG유플러스와의 협력을 통해 한국 시장에서 AI 운영 혁신 사례를 함께 만들어 갈 수 있게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "양사가 보유한 기술과 경험을 바탕으로 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 환경 구축을 지원하겠다"고 말했다. LG유플러스는 어라이즈 AI와의 협력을 통해 국내 기업 환경에 맞는 AI 평가 및 관리 기술을 확보한다는 계획이다. 특히 한국어와 음성 기반 AI 평가 기술을 공동으로 개발한다는 점에서 국내 기업용 AI 시장을 겨냥한 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 전망된다. AI 에이전트가 기업의 고객센터와 영업, 마케팅, 내부 업무 등 다양한 영역으로 확산될 경우 기업마다 AI의 성능과 안정성을 관리할 필요성도 커질 수 있다. AI 에이전트가 잘못된 정보를 제공하는 것뿐 아니라 권한 밖의 업무를 수행하거나 부적절한 결과를 내놓는 상황까지 고려해야 하기 때문이다. 안전장치 기술 역시 AI 에이전트 확산 과정에서 중요한 요소가 될 전망이다. 기업이 AI를 업무 시스템과 연결할수록 AI가 접근할 수 있는 데이터와 권한의 범위가 넓어질 수 있어 단순한 모델 성능 평가만으로는 충분하지 않은 것으로 나타나고 있으며, AI의 답변이 적절한지 확인하는 동시에 위험한 응답이나 행동을 탐지하고 필요할 경우 이를 제한할 수 있는 관리 체계가 요구된다. 특히 AI 에이전트 시장이 초기 단계인 만큼 기업들이 어떤 수준의 AI 관리 기술을 필요로 하는지 시장의 요구를 빠르게 파악하는 것도 중요하다. AI 모델의 성능이 빠르게 개선되는 상황에서 운영관리 기술 역시 모델 변화에 맞춰 지속적으로 고도화돼야 하기 때문이다. 이에 AI 시대의 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부를 넘어 이를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 전망된다. 이상엽 LG유플러스 CTO 전무는 "AI가 기업의 핵심 업무 환경으로 자리 잡으면서 성능뿐 아니라 신뢰성과 운영 안정성이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다"며 "어라이즈 AI와의 협력을 통해 AI 운영 관리 역량을 강화하고 고객이 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.
2026-09-01 09:51:37
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민간 AI 인사 전면 배치한 정부…'AI 3대 강국' 실행력 시험대
정부가 인공지능(AI) 정책을 이끌 핵심 인선을 잇달아 단행하면서 그동안 흩어져 있던 AI 정책의 방향을 정비하고 산업 현장에서 체감할 수 있는 실행력을 높이는 데 속도를 낼 전망이다. 민간 AI·정보기술(IT) 분야 경험을 갖춘 인사를 전면에 배치한 만큼 정책을 만드는 데 그치지 않고 기업의 AI 투자와 기술 개발, 서비스 확산으로 연결할 수 있을지가 관건으로 떠올랐다. 31일 업계에 따르면 정부는 최근 이해민 AI미래기획수석과 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 잇달아 기용하며 AI 정책 컨트롤타워 재정비에 나섰다. AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 대규모 투자를 추진하는 상황에서 정책을 구체화하고 부처 간 조율을 강화하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 인선은 민간 현장 경험을 갖춘 인사를 AI 정책 전면에 배치한 것이 특징이다. AI 기술과 산업 현장의 변화를 직접 경험한 인사들이 정책 결정 과정에 참여하면서 기술 개발 기업과 실제 AI를 도입하는 기업 사이의 간극을 줄이는 역할을 할 것으로 전망되고 있다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠른 만큼 정책 결정이 늦어질 경우 기업의 투자와 사업 추진에도 불확실성이 커질 수 있을 것으로 평가된다. 기업 입장에서는 어떤 분야에 정부 지원이 집중되는지, 데이터와 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지, AI 서비스를 둘러싼 규제가 어느 수준에서 적용되는지에 따라 연구개발과 설비투자 규모가 달라질 수 있기 때문이다. 특히 AI는 특정 산업에 국한된 기술이 아니라 제조·금융·통신·의료·유통·콘텐츠 등 산업 전반의 생산성을 좌우하는 범용 기술로 확산하고 있다. 정부가 AI를 국가 성장동력으로 제시하면서도 실제 현장에서 기업이 어떤 기준에 따라 AI를 도입해야 하는지가 명확하지 않다면 정책 목표와 산업 현장 사이에 간극이 발생할 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 정부가 추진하는 AI 관련 대규모 투자 역시 실제 산업 성과로 이어지는 구조를 만드는 것이 중요할 것으로 전망된다. 정부가 컴퓨팅 인프라와 연구개발에 투자하더라도 기업이 이를 활용해 제품을 개발하고 매출을 만들어내지 못한다면 국가 차원의 AI 경쟁력 강화라는 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. 특히 국내 AI 산업은 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 동시에 제조·반도체·통신·자동차 등 국내 산업의 AI 전환도 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다. 이에 AI 모델을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 업무와 생산 현장에 적용하는 수요기업까지 함께 성장할 수 있는 생태계를 만드는 것이 중요하다는 평가다. 이 과정에서 정부 정책의 일관성도 중요한 변수다. AI 기술은 정부 임기보다 긴 시간과 막대한 자본이 필요한 분야인 만큼 기업들이 단기적인 지원사업보다 중장기적인 정책 방향을 보고 투자 결정을 내릴 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정책이 부처별로 나뉘거나 규제 기준이 빠르게 바뀔 경우 기업 입장에서는 투자 시점과 사업 방향을 결정하기 어려워질 수 있다. AI 정책 컨트롤타워가 명확해지면 이러한 불확실성을 줄일 수 있다는 기대도 나온다. AI 산업 육성, 규제 개선, 인프라 확충, 인재 양성 등 여러 정책이 개별 부처 단위로 추진되는 대신 하나의 국가 전략 아래 연계될 경우 기업이 정부 정책의 방향을 예측하고 투자와 사업 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다. 다만 이번 인선만으로 산업 현장의 변화가 자동으로 만들어지는 것은 아니다. AI 기업이 기술 개발을 위해 필요한 데이터와 GPU 등 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있는지, 기업들이 AI 서비스를 도입할 때 불필요한 규제에 발목 잡히지 않는지, 정부 지원이 실제 매출과 수출 등 산업 성과로 이어지는 정책 결정 속도와 현장 적용력이 중요해질 전망이다. 특히 AI 도입 과정에서 기업들이 가장 우려하는 것은 기술 자체보다 정책과 규제의 불확실성이 될 수 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 어떤 규제가 적용되는지 해석이 달라지거나 부처마다 다른 기준을 제시할 경우 기업은 기술 개발보다 규제 대응에 더 많은 시간과 비용을 투입할 수밖에 없다. 이에 정부가 'AI 3대 강국'이라는 목표를 현실화하기 위해서는 산업 현장에서 혼선을 줄이는 것이 우선 과제로 꼽힌다. AI 개발 기업에는 사업화의 길을 열고, AI를 활용하려는 기업에는 명확한 규칙을 제시하며, 필요한 인프라와 인재를 적시에 공급하는 방식으로 정책의 속도를 높여야 한다는 것이다. 정부가 민간 경험을 갖춘 AI 인사를 전면에 배치한 것도 결국 이러한 실행력을 높이기 위한 포석으로 풀이된다. 앞으로 정부가 내놓을 AI 정책의 성패 역시 새로운 조직이나 인물의 등장 자체보다 이들이 현장의 목소리를 얼마나 빠르게 정책에 반영하고 기업의 투자와 AI 도입을 실제 성과로 연결하느냐에 달릴 전망이다. 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장은 이날 취임식에서 "국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다"며 "필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다"고 말했다.
2026-08-31 18:08:08
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"젠지는 KT, 한화생명은 T1"…LCK 우승 향한 4강 대진 확정
2026 리그 오브 레전드 챔피언스 코리아(LCK) 플레이오프가 2라운드에 돌입하면서 우승 경쟁 구도가 윤곽을 드러내고 있다. 정규 시즌 1위 젠지는 플레이오프 2라운드 상대로 KT 롤스터를 선택했고, 정규 시즌 2위 한화생명e스포츠는 T1과 맞붙는다. 특히 플레이오프 1라운드에서 KT가 전문가들의 예상을 뒤엎고 디플러스 기아를 3-0으로 완파하면서 우승 경쟁의 새로운 변수로 떠올랐다. 31일 라이엇 게임즈는 KT 롤스터와 BNK 피어엑스가 플레이-인을 거쳐 LCK 플레이오프에 합류한 가운데 플레이오프 1라운드에서는 T1과 KT가 승리를 거두며 2라운드에 진출했다고 밝혔다. 이에 내달 1일 젠지와 KT, 2일 한화생명e스포츠와 T1의 승자조 2라운드가 열린다. 가장 큰 이변을 몰고 온 KT 롤스터는 이번 플레이오프 2라운드에서 가장 큰 주목을 받고 있다. KT 롤스터는 지난 30일 열린 플레이오프 1라운드에서 디플러스 기아를 세트 스코어 3-0으로 제압했다. 경기 전 공개된 승리팀 예상에서 14명의 전문가 가운데 KT를 선택한 전문가는 한 명도 없었지만 결과는 정반대로 나왔다. KT 롤스터는 1세트에서 디플러스 기아가 선택한 올라프에 트런들로 대응하며 승리를 가져갔다. 2세트에서는 한때 1만 골드 이상 뒤처지며 패색이 짙었지만 원딜 '지우' 정지우의 칼리스타를 앞세워 역전에 성공했다. 3세트에서는 미드 '비디디' 곽보성의 라이즈가 활약하며 경기를 마무리했다. 곽보성은 이 경기에서 LCK 통산 두 번째로 3000킬을 달성했다. KT 롤스터의 상승세는 플레이오프 1라운드만의 결과도 아니다. KT 롤스터는 플레이-인부터 한진 브리온과 풀세트 접전을 거쳐 살아남았다. 이후 디플러스 기아까지 완파하면서 하위 단계에서 올라온 팀 가운데 가장 강한 기세를 보여주고 있다. 이런 KT 롤스터를 상대로 정규 시즌 1위 젠지가 선택권을 행사했다. 젠지는 플레이오프 2라운드 상대팀으로 KT를 지목했다. 젠지 입장에서는 상대 전적과 명분을 모두 고려한 선택으로 풀이된다. 젠지는 올해 정규 시즌 KT 롤스터를 상대로 3연승을 거뒀고, MSI 대표 선발전에서도 KT 롤스터를 3-0으로 꺾었다. 지난해 월드 챔피언십 4강에서는 KT에 패하면서 결승 진출이 좌절된 만큼 이번 맞대결은 젠지의 복수전으로 분석된다. 상대 전적에서 우위를 점하고 있는 데다 T1을 선택할 경우 변수까지 커질 수 있다는 점을 고려해 KT 롤스터를 고른 것으로 분석된다. 다만 KT 롤스터가 디플러스 기아를 3-0으로 꺾으면서 상황은 달라졌다. 정규 시즌과 이전 맞대결에서 젠지가 우위를 보였더라도 플레이오프에서 경기력이 달라질 수 있다는 것을 KT 롤스터가 직접 보여줬기 때문이다. 특히 전문가 예상이 크게 빗나간 만큼 젠지 역시 KT를 단순한 하위 진출팀이 아닌 것으로 평가된다. 반대편에서는 한화생명e스포츠와 T1이 맞붙는다. T1은 지난 29일 BNK 피어엑스를 3-2로 꺾고 2라운드에 진출했다. T1 역시 KT 롤스터와 마찬가지로 한 차례 위기를 넘겼다. 1세트를 가져갔지만 2·3세트를 내주면서 탈락 위기에 몰렸고, 4세트 미드 '페이커' 이상혁의 애니비아 활약으로 승부를 5세트까지 끌고 갔다. 마지막 세트에서는 원딜 '페이즈' 김수환의 바루스가 펜타킬을 기록하며 승리를 확정했다. 문제는 다음 상대인 한화생명이다. 앞서 한화생명은 정규 시즌 2위를 차지한 바 있으며 최근 T1을 상대로 강한 모습을 보여왔다. T1이 LCK컵에서 BNK에 당한 패배를 되갚고 2라운드에 진출했지만 한화생명과의 맞대결에서는 최근 상대 전적의 흐름을 뒤집어야 한다. 한화생명 입장에서도 정규 시즌 상위권 성적을 바탕으로 결승 시리즈 진출에 유리한 고지를 확보할 기회로 평가된다. 결국 이번 플레이오프 2라운드는 정규 시즌 상위권 팀과 이변을 일으키며 올라온 팀의 맞대결로 압축된다. 젠지는 정규 시즌 1위라는 성적을 바탕으로 상대 선택권을 행사했고, 한화생명 역시 2위로 승자조에서 출발한다. 반면 KT와 T1은 플레이오프 1라운드에서 각각 다른 방식으로 위기를 넘기며 2라운드에 진출했다. 플레이오프는 승자조와 패자조를 오가는 구조로 진행돼 1라운드에서 패배한 팀에도 기회가 남아 있다. 내달 3일에는 디플러스 기아와 BNK 피어엑스가 패자조에서 맞붙고, 4일 패자조 2라운드, 5일 승자조 3라운드인 결승 직행전, 6일 패자조 3라운드가 이어진다. 최종적으로 살아남은 세 팀이 내달 12일부터 13일까지 서울 송파구 올림픽공원 KSPO돔에서 열리는 2026 우리은행 LCK 결승 시리즈에 출전한다. 라이엇 게임즈 관계자는 "2026 LCK 우승컵을 들어올릴 주인공을 가리기 위한 초반 여정이 마무리됐다"며 "2026 우리은행 LCK 플레이오프는 내달 1일부터 6일까지 서울시 종로구 치지직 롤파크의 LCK 아레나에서 진행되며 치지직, SOOP 등 온라인 플랫폼을 통해 생중계된다"고 말했다.
2026-08-31 17:47:31
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韓 잠재 과세 가상자산 109억 달러…체이널리시스, 2027년 과세 앞두고 '86% 사각지대'
오는 2027년 국내 가상자산 과세 시행을 앞두고 과세당국이 거래소 밖에서 움직이는 가상자산을 얼마나 정확하게 파악할 수 있을지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 지난해 한국에서 발생한 잠재적 과세 대상 온체인 가상자산 활동 규모가 약 109억 달러(약 15조원)에 달한 것으로 분석됐지만, 국제적인 가상자산 거래정보 자동교환 체계인 경제협력개발기구(OECD) 암호화자산 보고체계(CARF)로 포착할 수 있는 온체인 활동은 전체의 14%에 그치는 것으로 나타났다. 31일 블록체인 데이터 플랫폼 체이널리시스가 발표한 '가상자산 세금 보고서'에 따르면 2025년 한국의 잠재적 과세 대상 온체인 활동은 비트코인, 이더리움, 솔라나, 트론, BNB 스마트체인, 베이스 등 6개 주요 블록체인의 온체인 데이터를 분석한 결과 총 109억 달러(약 15조원)로 집계됐다. 한국의 잠재적 과세 대상 활동 규모는 분석 대상 국가 가운데 미국 1126억 달러(약 155조원), 독일 241억 달러(약 33조원), 중국 210억 달러(약 29조원) 등에 이어 11번째로 컸다. 국내 활동을 유형별로 보면 결제가 56억 달러(약 7조7000억원)로 가장 많았고 거래 이익 32억 달러(약 4조4000억원), 온체인 소득 20억 달러(약 2조8000억원)가 뒤를 이었다. 체이널리시스가 집계한 '잠재적 과세 대상 활동'은 각국의 실제 세율이나 공제·비과세 규정을 적용한 과세표준이 아니라 블록체인에서 관측되는 가상자산 관련 소득, 거래 이익, 결제 활동 등을 합산한 수치다. 중앙화거래소 내부에서 이뤄지는 거래와 블록체인상 직접 확인하기 어려운 일부 활동도 분석에서 제외됐다. 특히 가상자산은 국제적으로도 거래정보 확보 체계가 마련되고 있지만 한계가 뚜렷한 것으로 평가된다. 체이널리시스 분석에 따르면 전 세계 온체인 잠재적 과세 대상 활동 가운데 CARF의 적용 범위에 들어오는 활동은 약 14%에 불과하다. 나머지 86%는 DEX 거래, P2P 송금, 온체인 소득, 가상자산 결제 등으로 구성돼 CARF만으로는 포착하기 어려운 영역으로 꼽힌다. CARF는 각국 과세당국이 가상자산 서비스 제공업체 등을 통해 확보한 거래정보를 국가 간 자동으로 교환할 수 있도록 하는 국제 기준이다. 해외 거래소 등을 이용하는 납세자의 거래정보를 파악하는 데는 도움이 될 수 있지만, 블록체인에서 직접 이뤄지는 모든 활동을 자동으로 과세당국에 전달하는 체계는 아니다. 문제는 가상자산 거래가 하나의 거래소 안에서만 끝나지 않는다는 점이다. 국내 거래소에서 가상자산을 구매한 뒤 개인지갑으로 옮기고 DEX에서 다른 가상자산으로 교환하거나 해외 플랫폼으로 이동하는 식으로 거래 경로가 복잡해질 수 있다. 여러 개인지갑을 사용하는 경우에는 블록체인상 특정 주소의 거래가 실제 어느 납세자의 활동인지 연결하는 문제도 발생한다. 결국 거래소 등 사업자가 제출하는 오프체인 정보와 블록체인에 기록된 온체인 데이터를 함께 활용해야 한다는 목소리도 나오고 있다. 거래소가 보유한 고객확인 정보와 거래내역을 온체인 거래 흐름과 연결할 수 있다면 특정 납세자의 전체 가상자산 활동을 보다 넓게 파악할 수 있기 때문이다. 한국에서는 가상자산 활동이 일부 지갑에 집중되는 현상도 나타났다. 전체 지갑 주소의 28%가 잠재적 과세 대상 활동의 87%를 차지한 것으로 분석됐다. 싱가포르는 20%의 주소가 89%의 활동을 차지했고, 브라질은 32%의 주소가 87%를 차지했다. 일본은 27%의 주소가 57%를 차지해 상대적으로 분산된 모습을 보였다. 국내 가상자산 과세에서도 결국 핵심은 '거래가 기록돼 있느냐'와 '그 거래의 주체와 과세소득을 특정할 수 있느냐'를 구분하는 데 있는 것으로 분석된다. 블록체인에는 거래 흐름이 남지만 거래소 밖으로 이동한 자산의 소유자와 거래 목적, 취득가액 등을 별도로 확인해야 실제 과세에 활용할 수 있는 것이다. 이에 오는 2027년 가상자산 과세를 앞두고 과세당국이 확보해야 할 데이터의 범위도 넓어질 전망이다. CARF를 통한 해외 사업자 정보와 국내 거래소 자료를 확보하는 동시에 온체인 분석 기술을 활용해 DEX와 개인지갑 등 거래소 밖 활동을 보완해야 하는 구조다. 가상자산 과세 논의 역시 단순히 세율이나 공제 기준을 정하는 단계에서 실제 과세 대상 활동을 얼마나 정확하게 파악할 수 있는지로 무게중심이 이동할 것으로 전망된다. 특히 거래소와 개인지갑, 해외 플랫폼, DEX를 넘나드는 거래가 일반화될수록 기존 금융자산처럼 특정 금융기관의 거래내역만으로 납세자의 전체 활동을 확인하기 어려워지기 때문이다. 권준혁 체이널리시스코리아 지사장은 "오는 2027년 가상자산 과세 시행을 앞두고 중요한 것은 과세 기준을 마련하는 것과 함께 실제 과세 대상이 되는 가상자산 활동을 얼마나 정확하게 파악할 수 있느냐는 점"이라며 "CARF를 통해 확보되는 납세자 및 거래 보고 정보와 블록체인에서 직접 확인할 수 있는 온체인 데이터를 함께 활용한다면 정보의 사각지대를 보완하고 과세 대상 활동을 보다 폭넓고 정확하게 파악할 수 있다"고 말했다.
2026-08-31 17:06:35
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