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'믿:음 K'부터 하이퍼 AI 네트워크까지…KT, 'AX 풀스택' 전략 공개
[경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 데이터와 네트워크, AI 에이전트 등 전 영역으로 확대되면서 기업들의 AI 전환(AX) 전략도 고도화되고 있다. 이에 KT가 AI·데이터·네트워크를 아우르는 'AX 풀스택' 전략을 공개하며 미래 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 15일 KT는 서울 서초구 KT우면연구개발센터에서 AX미래기술원 주관으로 'AX 테크 커넥트 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 KT의 AX 실행 전략과 연구개발(R&D) 성과를 공유하는 자리로, AI와 데이터, 네트워크 기술을 실제 사업과 서비스로 연결하기 위한 미래 기술 방향성을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 시장은 AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 데이터 활용과 AI 에이전트, 컴퓨팅 인프라를 포함한 종합적인 기술 경쟁으로 확장되고 있다. 이에 기업들은 AI를 단순한 기술 개발에 그치지 않고 실제 업무와 서비스에 적용하기 위한 AX 전략 마련에 속도를 내고 있다. KT 역시 AI와 데이터, 네트워크를 유기적으로 연결하는 AX 풀스택 체계를 기반으로 연구개발 성과의 사업화를 확대한다는 전략이다. 이번 행사에서는 KT의 주요 AI 기술과 AX 전략이 공개됐다. 주요 전시로는 '믿:음 K' 모델과 멀티모달 AI, 에이전틱 AI 기반 솔루션, 데이터 AX 코어 등이 소개됐다. 또한 AX 사업 특화 AI 에이전트와 초개인화 서비스, 차세대 검색 및 분석 기술을 활용한 AI의 실질적인 업무 적용 방안도 선보였다. KT는 자체 AI 모델을 기반으로 AI가 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기술과 초개인화 서비스를 고도화해 기업의 AX를 지원할 계획이다. 특히 AI가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 수준을 넘어 업무 환경 전반을 지원하는 방향으로 기술 적용 범위를 확대해 나간다는 방침이다. 연구개발 성과를 실제 사업으로 연결하기 위한 전략도 공개했다. 데이터 AX 코어를 통해 기업이 보유한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 차세대 검색 및 분석 기술을 통해 AI의 활용 범위를 확대하는 등 AX 사업화를 본격화한다는 구상이다. 네트워크 분야에서는 AI 시대에 필요한 연결성과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 '하이퍼 AI 네트워크'를 비롯해 네트워크 운영 관리를 자율적으로 수행하는 '오토노머스 오퍼레이션', AI·6G·양자 시대를 대비한 'AI 네트워크 보안 기술' 등이 소개됐다. KT는 AI 서비스의 확산과 함께 컴퓨팅 자원과 네트워크를 효율적으로 연결하는 인프라의 중요성이 커지고 있는 만큼 하이퍼 AI 네트워크를 통해 AI 시대에 최적화된 연결성과 안정성을 제공한다는 계획이다. 또한 네트워크 운영 과정에 AI 기술을 적용해 자율 운영 체계를 구축하고, AI와 차세대 네트워크 환경에 대응할 수 있는 보안 기술 확보에도 나설 방침이다. 주제 발표에서는 피지컬 AI 연구개발 추진 방향과 전사 AX 확대를 위한 데이터 전략, 하이퍼 AI 네트워크 추진 방향 등이 공유됐다. KT는 AI 기술이 디지털 영역을 넘어 물리적 환경과 결합하는 피지컬 AI 시대에 대비해 관련 연구를 확대하는 한편, 데이터와 네트워크를 기반으로 한 AX 전략을 지속 강화해 나간다는 계획이다. 박재형 KT AX미래기술원 원장은 "'AX 테크 커넥트 2026'은 KT의 핵심 기술과 미래 AX 전략을 공유하는 자리"라며 "앞으로도 고객 서비스와 산업 현장에 적용될 수 있는 실행력 기반의 AX 혁신 방향을 지속적으로 제시해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-15 16:55:36
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SK이노베이션, AI로 에너지·사회문제 푼다…청년 창업팀 10곳 육성
[경제일보] SK이노베이션이 인공지능(AI) 기술을 활용해 에너지와 사회문제를 해결할 청년 창업팀 10곳을 선정하고 사업화 지원에 나선다. 15일 SK이노베이션은 전날 ‘AI 임팩트 솔루션’ 사업에 최종 선발된 10개 팀을 대상으로 서울 종로구 SK서린빌딩에서 킥오프 및 부트캠프를 개최했다고 밝혔다. AI 임팩트 솔루션은 AI 기술을 기반으로 에너지·사회문제를 해결할 창업팀을 발굴하고 육성하는 프로그램이다. SK이노베이션이 주최·후원하고 재단법인 큐네스티가 주관하며 사회복지공동모금회가 지원한다. 지난 5월 11일부터 6월 12일까지 참가팀을 모집한 뒤 에너지, AI·기술, 사업화·투자, 사회적 가치 분야 전문가 심사를 거쳐 최종 10개 팀을 선정했다. 선정된 팀들은 AI 데이터센터의 에너지 효율 개선과 탄소 감축을 비롯해 돌봄, 안전, 환경, 이동권, 교육 등 다양한 분야의 사회문제 해결을 위한 AI 솔루션을 제안했다. 폐배터리 재활용 공정의 비효율 개선, 데이터센터 발열·소음 저감, 희귀암 초기 진단 데이터 분석, 실시간 디지털 수어 생성 기술 등이 포함됐다. 14일 진행된 부트캠프에서는 앞으로 4개월간 진행할 개념검증(PoC) 실행 계획을 수립하고 사업화 방향을 구체화했다. 참가팀들은 AI·기술과 비즈니스 분야 특강을 듣고 팀별 솔루션 피칭을 통해 문제 정의와 개발 단계, PoC 계획 등을 점검했다. SK이노베이션은 오는 10월까지 AI·기술, 비즈니스, 임팩트 분야 전문가들이 참여하는 1대1 멘토링을 통해 각 팀의 솔루션 고도화를 지원한다. AI·기술 분야에서는 물리 인지 AI와 멀티모달 AI 등 다양한 분야의 전문가와 SK이노베이션 AX단 구성원들이 멘토로 참여한다. 참여팀들은 오는 11월 열리는 성과공유회 ‘데모데이’에서 실증 성과를 발표한다. SK이노베이션은 이 가운데 우수 3개 팀을 선정해 사업 고도화와 임팩트 투자 연계 등 후속 지원을 이어갈 계획이다. 강충식 SK이노베이션 부사장은 “AI는 이제 에너지 효율성, 탄소 저감, 돌봄, 안전, 교육 및 이동권 등 복잡한 사회문제를 해결하는 핵심 도구”라며 “SK이노베이션은 참여팀들의 기술이 실제 현장에서 검증되고 사회적 가치로 이어질 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 했다. 이순열 큐네스티 대표는 “선정된 10개 팀이 AI 기술을 바탕으로 에너지와 다양한 사회문제에 대한 실질적인 해결 가능성을 보여주길 기대한다”며 “실증 설계부터 사업화, 임팩트 측정까지 전 과정을 밀착 지원해 기술과 아이디어가 실제 사회적 변화로 이어질 수 있도록 돕겠다”고 설명했다.
2026-07-15 14:43:58
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생성형 AI부터 독서·모바일까지…잘파세대가 만든 '새로운 일상'
[경제일보] AI와 함께 성장한 첫 세대인 '잘파세대(Z세대+알파세대)'가 콘텐츠와 소비 시장의 새로운 주체로 떠오르고 있다. 이들은 단순히 디지털 환경에 익숙한 것을 넘어 AI를 적극 활용하고, 모바일을 중심으로 취향을 공유하며, 책 읽기마저 하나의 문화로 소비하는 모습을 보이고 있다. 국내 플랫폼 기업들이 보유한 실제 사용자 데이터를 분석한 결과, 잘파세대는 기존 세대와는 다른 방식으로 정보를 탐색하고 콘텐츠를 소비하며 구매를 결정하는 것으로 나타났다. 15일 KT밀리의서재와 마인드로직, 아이지에이웍스는 서울 서대문구 피알브릿지 스토리움에서 공동 미디어 세미나 '데이터로 읽는 2026 상반기 트렌드 :: 잘파세대가 바꾸는 새로운 일상'을 개최하고 잘파세대의 독서와 AI 활용, 모바일 소비 트렌드를 공유했다. 이날 발표자들은 잘파세대를 AI와 함께 성장한 첫 번째 세대로 규정하며 이들이 미래 소비 시장의 핵심 주체가 될 것으로 전망했다. 스마트폰과 알고리즘 기반의 디지털 환경을 넘어 생성형 AI를 능동적으로 활용하고, 자신의 취향과 경험을 콘텐츠로 생산·소비하는 특징이 두드러진 것으로 분석하고 있다. 첫 번째 발표에 나선 이신형 KT밀리의서재 무제한독서팀 팀장은 잘파세대의 독서 문화가 단순한 정보 습득을 넘어 자신을 표현하는 하나의 문화로 자리 잡고 있다고 설명했다. 이 팀장은 "밀리의서재는 잘파세대가 콘텐츠를 소비하고 경험하는 데 중요한 역할을 한다고 생각하기 때문에 잘파세대 비율을 계속 늘려가는 것을 목표로 하고 있다"며 "밀리의서재는 일상에서 언제 어디서나 독서할 수 있도록 경계 없는 독서를 제안한다"고 말했다. 밀리의서재에 따르면 현재 회원 구성 가운데 20~30대 비중은 약 55%를 차지하고 있다. 이에 잘파세대에게 독서는 단순한 텍스트 소비를 넘어 자신의 취향과 정체성을 드러내는 문화로 확산되고 있다고 분석했다. 이 팀장은 "텍스트라는 것 자체가 굉장히 특별하고 힙한 문화라고 느끼는 것 같다"며 "책을 읽는 것이 자기를 표현할 수 있는 수단으로서, (잘파세대에게) 책이라는 콘텐츠만이 줄 수 있는 '있어 보임'이 잘파세대에게는 의미가 있다고 생각한다"고 말했다. 밀리의서재는 잘파세대가 독서를 새로운 문화를 경험하는 과정으로 받아들이고 있다고 분석했다. SNS를 통해 책을 추천하고 자신의 취향과 정체성을 드러내는 데 익숙한 잘파세대에게 독서는 하나의 자기표현 수단으로 자리 잡았다는 설명이다. 또한 온라인에서 시작된 독서 문화는 오프라인으로도 확산되고 있다. 실제로 서울국제도서전에는 수십만 명의 방문객이 몰리며 젊은 세대의 독서 문화가 새로운 트렌드로 자리 잡고 있다. 특히 SNS에서 잘파세대 인플루언서가 소개한 책이 역주행하는 사례가 나타나는 등 이들은 자신의 감각과 취향을 탐색하기 위한 수단으로 독서를 소비하고 있는 것으로 분석됐다. 두 번째 발표를 맡은 김진욱 마인드로직 대표는 잘파세대를 'AI 네이티브' 세대로 정의했다. 단순히 하나의 생성형 AI 서비스를 사용하는 것이 아니라 목적과 취향에 따라 다양한 AI 모델을 선택적으로 활용하고 있다고 강조했다. 김 대표는 "잘파 세대가 생성형 AI를 쓸 때 자기의 선호 취향 그리고 지금의 목적에 맞게 선택해서 쓴다"며 "브랜드만 선택한 것이 아니라 그 안에 생성형 모델을 직접 적절한 것을 골라서 쓴다"고 말했다. 잘파세대는 생성형 AI를 단순 검색 도구가 아닌 학습과 업무, 콘텐츠 생산을 위한 일상적 도구로 활용하고 있다는 것으로 분석된다. 특히 텍스트를 넘어 이미지와 영상 등 멀티모달 환경에서 AI를 활용하는 데 익숙한 점도 특징으로 꼽혔다. 마인드로직은 잘파세대가 생성형 AI를 텍스트 기반 질의응답 도구를 넘어 이미지와 영상 등 다양한 미디어를 활용하는 멀티모달 환경에서 적극 활용하고 있다고 설명했다. 단순한 정보 검색에 그치지 않고 긴 대화를 통해 필요한 정보를 찾아내거나 과제를 수행하고 결과물을 생성하는 등 AI를 일상적인 생산성 도구로 활용하는 사례가 늘고 있고, 특히 다양한 기능을 자연스럽게 활용하며 최소한의 입력만으로 원하는 결과물을 얻는 데 익숙한 점도 잘파세대의 특징으로 나타났다. 마지막 발표를 맡은 유경원 아이지에이웍스 전사마케팅팀 팀장은 모바일 데이터를 기반으로 잘파세대의 라이프스타일 변화를 분석했다. 유 팀장은 "잘파세대에게 AI는 도구이자 친구 두 축으로 작동하고 있다"며 "잘파세대의 행동이 데이터가 되고 데이터가 다음 행동의 예측이 되고 있으며, 모바일인덱스가 그 지도를 만든다"고 말했다. 아이지에이웍스는 약 20년간 축적한 모바일 행동 데이터를 기반으로 잘파세대의 소비 패턴과 라이프스타일 변화를 분석해 왔다고 설명했다. 특히 모바일을 중심으로 형성되는 잘파세대의 행동 데이터는 향후 소비 시장과 서비스 변화 방향을 예측할 수 있는 중요한 지표가 되고 있다는 분석이다. 또한 잘파세대는 단순히 상품을 구매하는 것을 넘어 자신의 취향을 공유하고 경험을 소비하는 경향이 강한 것으로 나타났다. 올리브영 역시 이들에게 단순한 쇼핑 애플리케이션이 아닌 오프라인 매장 방문과 온라인에서의 취향 공유가 함께 이뤄지는 하나의 커뮤니티 플랫폼으로 자리 잡고 있는 것이다. 유 팀장은 "잘파세대는 모바일 일상이 된 첫 세대로, 가장 많은 행동 데이터를 남기고 있고 가장 정밀하게 다음 행동을 예측할 수 있는 세대"라며 "잘파세대의 행동이 데이터가 되고, 그 데이터가 다시 다음 행동의 예측으로 되는 것을 모바일 인덱스 인사이트가 지도를 만들어 나가고 있다"고 강조했다. 아이지에이웍스는 잘파세대가 단순한 소비자를 넘어 가장 많은 데이터를 생산하는 세대인 만큼 이들의 행동 패턴이 향후 소비 시장과 플랫폼 서비스 변화의 중요한 지표가 될 것으로 전망했다. 이날 세미나에서는 잘파세대가 책을 읽고 AI를 활용하며 모바일 서비스를 소비하는 방식이 모두 '취향'과 '경험'을 중심으로 변화하고 있다는 점이 공통적으로 제시됐다. AI를 자신의 목적에 맞게 선택해 활용하고, 독서를 자신의 정체성을 표현하는 문화로 소비하며, 모바일 플랫폼을 커뮤니티 공간으로 활용하는 모습이 잘파세대의 새로운 특징으로 분석됐다.
2026-07-15 14:15:37
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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대'
[경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.
2026-07-10 16:17:34
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AI탭 꺼낸 네이버, 검색창을 '예약·구매 버튼'으로 바꾼다
[경제일보] 네이버가 대화형 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 앞세워 검색 시장 재편에 속도를 내고 있다. 핵심은 검색 결과를 보여주는 데 그치지 않고 정보 탐색, 쇼핑, 장소 확인, 예약까지 한 흐름에서 처리하는 ‘실행형 AI 검색’이다. 5일 정보기술(IT)업계에 따르면 네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 AI탭에 적용한 신규 모델과 운영 기술을 소개했다. AI탭 모델은 네이버의 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색 서비스에 맞게 최적화한 경량 모델이다. 범용 성능 경쟁보다 검색·쇼핑·플레이스 등 네이버 서비스 안에서 실제 과업을 수행하는 능력을 키우는 데 초점을 맞췄다. 네이버에 따르면 AI탭은 지난 4월 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 서비스를 시작한 뒤 약 2개월 만에 누적 사용자 400만명을 넘었다. 지난달 26일에는 전체 사용자를 대상으로 정식 출시했다. 모바일과 PC 검색창에서 AI탭에 바로 진입할 수 있고 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결되는 구조를 적용했다. 네이버는 문서 품질 필터와 버티컬 서비스 데이터를 모델 학습에 반영해 응답 속도와 처리량을 높이고 환각 현상도 줄였다고 설명했다. 자체 벤치마크 결과 AI탭 모델은 검색·구매·예약 등 실행 능력을 평가하는 ‘서비스 역량’ 항목에서 글로벌 동급 모델 평균을 100점으로 환산했을 때 108점을 기록했다. 다만 해당 수치는 네이버 자체 평가 기준이며 현재 공개자료 기준으로 외부 독립 검증 결과는 확인되지 않았다. 모델 고도화에는 엔비디아가 주도하는 네모트론 연합 참여도 영향을 주고 있다. 이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 “엔비디아 네모트론 연합에 합류해 단순 기술 수혜를 넘어서 함께 설계하고 발전시키는 단계까지 나아가고 있다”고 말했다. 그는 “네이버의 서비스 경험을 네모트론에 제공하고 네모트론에서 공유하는 결과물을 모델 고도화에 쓰는 양방향 관계”라고 설명했다. AI탭 운영의 핵심 기술로는 ‘하네스 엔지니어링’이 제시됐다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 “네이버만의 한글 특화 정보, 27년 동안 축적한 서비스 노하우 등이 하네스 엔지니어링의 차별점”이라며 “사용자를 보다 잘 이해하는 것이 네이버가 글로벌 빅테크 서비스보다 우위에 있는 지점”이라고 강조했다. 다음 승부처는 멀티모달이다. 네이버는 검색창 전면에 배치한 스마트렌즈와 AI 브리핑, AI탭을 결합해 이미지 기반 질문에서 정보 탐색, 예약, 구매까지 이어지는 멀티모달 AI 에이전트로 확장한다는 계획이다. 윤상두 네이버 퓨처 AI 리더는 “10년간 축적해 온 스마트렌즈 기반의 시각 검색 기술과 강력한 선행 연구 기술력을 바탕으로 멀티모달 에이전트 시대를 준비하고 있다”고 말했다. 한편 네이버의 AI탭 전략은 포털 검색의 단순 방어가 아니다. 생성형 AI가 검색 결과 화면을 압축하고 광고·커머스 접점을 흔드는 상황에서 네이버는 자사 생태계의 데이터를 실행 경험으로 묶어야 한다. 검색, 콘텐츠, 커머스, 장소, 예약을 하나의 행동 흐름으로 연결할 때 네이버는 포털을 넘어 생활형 AI 에이전트 플랫폼으로 이동할 수 있다. 검색의 승부는 이제 답변의 문장력보다 실행의 완성도에서 갈린다.
2026-07-05 08:45:34
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엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
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네이버, 검색창에 AI 심었다…'AI탭' 정식 출시
[경제일보] 네이버가 대화형 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 전체 이용자 대상으로 정식 출시했다. 검색창에 질문을 입력하면 AI가 네이버의 검색 결과와 쇼핑, 플레이스, 블로그, 카페 등 주요 서비스를 연결해 답변을 제시하는 방식이다. 기존 검색이 웹페이지와 콘텐츠 목록을 보여주는 데 무게를 뒀다면, AI탭은 이용자의 의도와 조건을 반영해 답을 구성하고 후속 질문까지 이어갈 수 있도록 한 점이 특징이다. 네이버는 25일 오후부터 PC 웹과 모바일 앱에 AI탭 업데이트를 순차 배포하고 있다. 지난 4월27일 네이버플러스 멤버십 이용자 대상으로 베타 서비스를 시작한 지 약 두 달 만이다. 모바일 앱은 앱 마켓 심사와 이용자별 업데이트 일정에 따라 실제 적용 시점에 차이가 날 수 있다. AI탭은 이용자가 한 번의 질문으로 끝내지 않고 대화를 이어가며 조건을 좁힐 수 있도록 설계됐다. 예컨대 “주말에 부모님과 가기 좋은 한식당 중 주차가 편하고 조용하다는 후기가 많은 곳을 찾아줘”라고 물으면 플레이스 정보와 방문자 리뷰, 블로그 후기를 종합해 장소를 제안하는 식이다. 쇼핑 질의에서도 관련 상품 정보와 후기, 혜택, 배송 조건 등을 함께 보여주며 구매 판단을 돕는다. 네이버는 베타 기간 동안 확보한 이용자 피드백을 반영해 응답 속도와 연속 질의 처리 성능을 개선했다. 검색 기록뿐 아니라 공개 활동 기록, 관심사, 쇼핑 이력 등을 활용해 개인화된 답변을 제공하는 방향도 강화했다. 다만 개인화 검색은 편의성과 함께 데이터 활용에 대한 신뢰가 중요한 영역인 만큼 이용자에게 어떤 정보가 어떻게 쓰이는지 명확히 설명하는 것이 과제로 남는다. ◆ 8년 만에 바뀌는 모바일 검색 입구 이번 업데이트로 네이버 모바일 앱의 상징이던 초록색 원형 검색 버튼 ‘그린닷’도 AI탭 버튼으로 바뀐다. 2018년 도입된 그린닷은 음성, 이미지, 위치 기반 검색을 한곳에 모은 네이버 앱의 대표 진입점이었다. 네이버가 그 자리를 AI탭으로 바꾼 것은 검색 경험의 중심축을 인식형 검색에서 대화형 AI 검색으로 옮기겠다는 선언에 가깝다. 네이버는 향후 AI탭과 스마트렌즈를 연계해 이미지 기반 검색 등 멀티모달 검색 경험도 강화할 계획이다. 텍스트 질문뿐 아니라 이미지와 장소, 상품, 후기 데이터를 함께 분석하는 방식으로 검색의 범위를 넓히려는 전략이다.
2026-06-26 07:41:57
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AI도 한국 문화 맞춤 검증…KT, AI 안전성 벤치마크 'KSAFE-MM' 공개
[경제일보] KT가 한국 사회와 문화적 특성을 반영한 멀티모달 인공지능(AI) 안전성 평가 체계를 공개했다. 생성형 AI 확산으로 텍스트를 넘어 이미지와 음성까지 동시에 이해하는 멀티모달 AI 활용이 늘어나는 가운데 국내 환경에 맞는 안전성 검증 기준을 마련해 AI 신뢰성 확보에 나서겠다는 전략으로 풀이된다. 16일 KT는 고려대학교와 공동으로 개발한 멀티모달 대형언어모델(MLLM) 안전성 벤치마크 'KSAFE-MM'을 공개했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI 시장은 텍스트 중심 서비스에서 이미지와 음성, 영상까지 통합적으로 처리하는 멀티모달 AI 중심으로 빠르게 진화하고 있다. 다만 AI 모델의 활용 범위가 확대될수록 허위정보 생성, 편향성, 유해 콘텐츠 노출, 개인정보 침해 등 안전성 이슈 역시 함께 커지고 있는 것으로 알려졌다. 특히 글로벌 AI 기업들이 개발한 안전성 평가 기준은 영어권 문화와 사회 환경을 중심으로 설계돼 국내 이용 환경과 문화적 특수성을 충분히 반영하지 못한다는 한계도 제기돼 왔다. 이에 KT와 고려대는 해당 문제를 해결하기 위해 'KSAFE-MM'을 공동 개발했다고 설명했다. 'KSAFE-MM'은 한국 사회의 문화적·사회적 맥락을 반영한 멀티모달 AI 안전성 평가 체계로, 글로벌 공통 위험 요소를 한국 문화 환경에 맞게 재구성한 'KSAFE-MM-G'와 전세 사기, 독도 분쟁 등 국내 특수 이슈를 반영한 'KSAFE-MM-C'로 구성된다. 전체 평가 데이터는 총 1만4135개 샘플 규모다. 연구진은 해당 벤치마크를 활용해 구글의 '젬마'와 네이버의 '하이퍼클로바 X'를 비롯한 12개 글로벌 멀티모달 AI 모델의 안전성을 검증했다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 벤치마크 구축 과정을 자동화한 것이다. 기존 AI 안전성 벤치마크는 전문가가 데이터를 수집하고 검수하는 방식이 대부분으로 많은 비용과 시간이 필요했다. 반면 KSAFE-MM은 현지 커뮤니티 기반 민감 주제 수집, 템플릿 기반 질의 생성, 합성 이미지 제작, 탈옥 질의 생성까지 전 과정을 자동화한 4단계 파이프라인을 구축했다. KT와 고려대 연구진은 동일한 파이프라인을 일본어 환경에 적용한 파일럿 프로젝트 'JSAFE-MM-C'도 진행했다. 연구진은 이를 통해 해당 프레임워크가 한국뿐 아니라 다양한 국가와 문화권에서도 활용 가능한 범용 안전성 평가 체계임을 확인했다고 설명했다. 업계에서는 생성형 AI 규제 논의가 본격화되는 가운데 AI 안전성 평가 체계의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망하고 있다. 특히 기업들은 AI 서비스 출시 전 위험 요소를 점검하는 레드팀 테스트와 가드레일 모델 검증 수요가 늘어나고 있어 실질적인 활용도가 높을 것으로 분석된다. KT는 이번 연구 결과를 실제 AI 서비스 안전성 검증과 모델 평가, 위험 분석 등에 활용할 계획이다. 연구 결과와 벤치마크 데이터는 '아카이브'와 '허깅페이스'를 통해 공개돼 학계와 산업계가 자유롭게 활용할 수 있다. KT는 최근 다국어 AI 안전성 벤치마크 'XL-세이프티벤치'를 공개한 데 이어 KSAFE-MM을 선보이며 한국형 AI 안전성 평가 체계 구축을 확대하고 있다. KT는 책임 있는 AI 전담 조직을 중심으로 안전성 분류 체계와 평가 로직 개발 등 관련 연구를 지속 추진한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원 프론티어 AI Lab장 상무는 "안전성 벤치마크의 공개는 단순한 데이터 배포를 넘어 AI 안전성 연구 생태계 전반이 함께 발전할 수 있는 기반을 만드는 일"이라며 "KSAFE-MM이 학계와 산업계에서 한국어·한국 문화 맥락의 AI 안전성을 검증하는 공통 기준으로 자리잡길 기대한다"고 말했다.
2026-06-16 14:07:30
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NC AI, 미디어 특화 AI 사업 확장…K-미디어 콘텐츠 제작 혁신한다
[경제일보] NC AI가 방송 제작 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격적으로 나선다. 자체 AI 기술력을 기반으로 방송 콘텐츠 제작 전 과정을 지원하는 플랫폼 사업을 추진하며 미디어 산업 특화 AI 사업 영역 확대에 속도를 내고 있다. 16일 NC AI는 MBC, NHN클라우드, 데이터메이커와 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AX 원스톱 바우처 사업'에 선정됐다고 밝혔다. 이번 사업은 AI 솔루션과 데이터, 클라우드 인프라를 통합 지원해 기업의 AX를 촉진하는 정부 지원 사업이다. 단순 솔루션 도입을 넘어 기획 단계부터 데이터 구축, AI 개발, 서비스 운영까지 연계해 산업 현장 혁신을 추진하는 것이 특징이다. NC AI는 이번 사업을 시작으로 게임 산업을 넘어 방송·미디어 분야까지 AI 사업 영역을 확대하게 된다. 특히 60년 이상 축적된 MBC의 방송 제작 노하우와 NC AI의 자체 AI 파운데이션 모델을 결합해 콘텐츠 제작 과정 전반의 효율화를 추진한다는 계획이다. 최근 미디어 산업은 글로벌 K-콘텐츠 수요 확대에도 불구하고 광고 시장 위축과 제작비 상승이라는 이중 부담에 직면해 있는 것으로 알려졌다. 특히 편집과 자막, 더빙, 화면해설 등 포스트프로덕션 영역은 여전히 수작업 비중이 높아 제작 비용과 시간이 집중적으로 소요되는 대표적인 병목 구간으로 꼽힌다. 컨소시엄은 이러한 문제를 해결하기 위해 방송 영상 속 인물과 발화, 감정, 장면 맥락 등을 통합적으로 이해할 수 있는 '미디어 온톨로지' 체계를 구축할 예정이다. 온톨로지는 정보와 개념 간 의미적 관계를 구조화해 컴퓨터가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 만든 지식 체계다. 이번 사업에서 구축되는 미디어 온톨로지는 영상 속 인물의 행동과 대사, 감정 변화, 장소와 사건의 관계 등을 연결해 AI가 콘텐츠의 흐름과 의미를 종합적으로 이해하도록 하는 핵심 기술 기반 역할을 수행한다. NC AI는 사업의 핵심 기술 개발사로 참여한다. 온톨로지 엔진 설계와 개발, AI 모델 파인튜닝, SaaS 플랫폼 구축, API 개발 등을 담당하며 자사 미디어 특화 AI 솔루션 '바르코'를 제작 워크플로 전반에 적용할 계획이다. 최종적으로는 미디어 온톨로지 기반의 맥락 인지 AI 편집, AI 다국어 더빙, 시각장애인용 AI 화면해설 등 3종의 SaaS 애플리케이션을 개발한다. NC AI는 이를 통해 콘텐츠 제작 현장의 생산성을 높이고 후반 제작 비용 절감 효과를 기대한다고 설명했다. 특히 AI 다국어 더빙 기술은 K-콘텐츠의 글로벌 유통 확대에도 활용될 전망이다. 기존에는 언어별 현지화 과정에 상당한 시간과 비용이 소요됐지만 AI 기반 자동화가 가능해질 경우 해외 서비스 속도를 높이고 제작 부담을 줄일 수 있기 때문이다. 이번 사업은 방송 제작 현장에 AI를 접목하는 실증 사업을 넘어 향후 미디어 산업 전반으로 확장 가능한 SaaS 사업 모델이 될 수 있을 것으로 분석된다. 방송사뿐 아니라 OTT 사업자와 콘텐츠 제작사, 미디어 플랫폼 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있어서다. 또한 AI 기반 화면해설 기능은 시각장애인 등 정보 접근 취약계층의 콘텐츠 이용 환경 개선에도 기여할 것으로 기대된다. 제작 효율화와 공공성 확대를 동시에 달성할 수 있는 AI 활용 사례로 평가받고 있다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 사업은 AI를 활용한 제작 효율화와 글로벌 사업 확대, 미디어 접근성 향상이라는 산업적·사회적 가치를 동시에 실현하는 의미 있는 프로젝트"라며 "방송 콘텐츠에 특화된 미디어 온톨로지와 멀티모달 AI 기술을 바탕으로 국내 미디어 산업의 AX를 선도하고 K-콘텐츠 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-06-16 08:39:30
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SK쉴더스 EQST, AI 레드팀 대회 1위…판단 오류 취약점 공략
[경제일보] SK쉴더스 화이트해커 그룹 EQST가 글로벌 AI 레드팀 해킹대회에서 우승하며 인공지능 보안 역량을 입증했다. 생성형 AI가 산업 현장과 공공서비스 전반으로 확산되는 가운데 AI의 판단 오류를 유도하는 새로운 위협에 대응할 전문성이 중요해지고 있다는 평가다. SK쉴더스는 글로벌 AI 레드팀 해킹대회 ‘Judgement Day’에서 EQST 소속 김병현 선임이 최종 1위를 차지했다고 15일 밝혔다. 같은 팀의 마준영 선임과 김신우 선임도 각각 5위와 7위에 올라 상위권에 이름을 올렸다. 이번 대회는 AI 에이전트가 금지된 행동을 수행하거나 필수 안전 조치를 누락하도록 유도하는 공격 기법을 평가하는 방식으로 진행됐다. 단순히 시스템을 침투하는 기존 해킹과 달리 AI의 의사결정 과정을 교란하는 데 초점을 맞췄다. 시나리오는 실제 산업 환경을 반영했다. 응급환자 분류 오류, 댐 수위 판단 왜곡, 항공기 이상 징후 미탐지 등 8개 과제가 제시됐다. AI 판단이 잘못될 경우 응급실에서 중증 환자의 우선순위가 뒤바뀌거나 항공기 이상 신호가 정상으로 인식되는 등 금전적 손실을 넘어 인명 피해로 이어질 수 있음을 보여준 것이다. 김병현 선임은 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 입력을 활용하는 멀티모달 프롬프트 인젝션 공격으로 높은 점수를 얻었다. 이미지 안에 잘못된 행동을 유도하는 문구를 숨기거나 실제 시스템 로그처럼 보이는 입력을 설계해 AI가 기존 규칙을 따르지 않도록 유도했다. 동일한 문제를 다양한 방식으로 빠르게 공략한 점도 높은 평가를 받았다. EQST는 국내외 주요 해킹대회에서 꾸준히 성과를 내 온 SK쉴더스의 화이트해커 조직이다. 폰투온 오토모티브, 블랙햇, 데프콘, 드림핵 등 글로벌 보안 무대에서 실전 역량을 축적해왔다. 최근에는 AI 시스템을 겨냥한 레드팀 서비스와 위협 분석 역량을 강화하고 있다. SK쉴더스는 EQST가 다양한 산업에서 축적한 침해 대응 경험과 위협 인텔리전스를 바탕으로 고객사의 AI 시스템 취약점 사전 식별을 지원하고 있다고 설명했다. 글로벌 기준인 ‘OWASP Top 10 for LLM’을 반영한 자체 프레임워크를 통해 AI 보안 점검과 대응 전략도 제공하고 있다. 김병현 SK쉴더스 EQST Lab팀 선임은 “AI 판단을 교란하는 공격 가능성을 실제로 검증하고 그 결과가 AI 안전성 연구로 이어진다는 점에서 큰 보람을 느낀다”며 “앞으로도 새로운 AI 위협에 대응하는 연구를 지속하겠다”고 말했다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 “생성형 AI가 산업 전반으로 확산되면서 AI 보안은 선택이 아닌 필수 역량이 되고 있다”며 “이번 대회에서 검증한 AI 레드팀 역량을 바탕으로 고객이 AI를 안전하고 신뢰성 있게 활용할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 이번 성과는 AI 보안의 무게중심이 침입 차단에서 판단 검증으로 옮겨가고 있음을 보여준다. AI가 의료, 항공, 재난 대응처럼 사람의 생명과 직결된 의사결정에 활용될수록 공격자는 시스템의 벽보다 판단의 틈을 노릴 가능성이 크다. SK쉴더스 EQST의 우승은 국내 보안업계가 이 새로운 전장에서도 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준 사례다.
2026-06-15 09:55:44
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AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목
[경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-02 08:01:28