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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로 [경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.2026-10-15 16:56:38
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AI 에이전트부터 로봇까지…KT, 업무 혁신 넘어 산업 AX 공략 [경제일보] KT가 인공지능(AI)을 활용해 고객 의견 분석과 소프트웨어 개발 등 사내 업무의 생산성을 높이는 동시에, 현장에서 검증한 기술을 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 연결하는 데 속도를 낸다. 개별 부서에서 축적한 AI 활용 경험을 전사와 그룹사로 확산해 업무 혁신을 정착시키고, 이를 새로운 사업 가치로 이어간다는 전략이다. 15일 KT는 지난 14일부터 이틀간 경기 성남시 KT 판교빌딩에서 '2026 AID-X Day'를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에서는 사업·기술·업무 전반에 적용한 AX(AI 전환) 사례와 연구개발(R&D) 성과를 공유했다. 기존 'AID-X 데모 데이'와 'AX 테크 커넥트'를 통합해 고객 서비스부터 산업 현장, 내부 업무에 이르는 AI 활용 사례를 한데 모았다. 이번 행사에서 KT는 마이케이티와 KT멤버십 앱 리뷰, 고객센터 고객의 소리(VOC)를 AI로 분석해 반복적으로 제기되는 개선 요구를 파악하는 기술을 소개했다. 기존에 약 8시간 걸리던 분석 업무를 10분 이내로 단축했다는 설명이다. 여러 채널에 흩어진 고객 의견을 빠르게 분석해 서비스 개선에 반영할 수 있도록 한 것이다. 개발 업무에도 AI를 접목했다. KT 디자인 시스템(KDS)을 AI 개발과 연계해 화면 기획부터 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 코드 생성까지 연결하는 기술을 실제 4개 프로젝트에 적용했다. 이 가운데 한 프로젝트에서는 개발 기간을 기존 9개월에서 6개월로 약 30% 줄였다. 다만 해당 성과는 특정 프로젝트에서 확인된 것으로, 전사적인 개발 기간 단축 효과와는 구분할 필요가 있다. 자연어 기반 데이터 분석과 영업 지원도 AX 적용 분야에 포함됐다. KT의 데이터 분석 플랫폼 'MAGMA BI/DW'는 임직원이 자연어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 탐색·분석하고 인사이트와 대시보드를 생성한다. 기존처럼 여러 시스템에서 데이터를 찾아 내려받고 별도로 가공하는 과정을 줄이는 방식이다. AI 에이전트가 고객 정보와 상품·서비스, 상담 이력 등을 분석해 고객별 상품 추천과 영업 활동 기록, 후속 영업 기회 발굴을 지원하는 B2B 영업 사례도 공개했다. 재무 업무에서는 복잡한 재무 자료의 의미와 계층을 유지하면서 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 재구성한 'CFO 에이전트'를 소개했다. 이를 활용하면 회사와 사업, 기간별 재무 정보를 비교하고 추세와 원인을 자연어로 분석할 수 있다. 반복적인 데이터 가공과 분석에 드는 시간을 줄이고, 임직원이 결과를 해석하거나 의사 결정에 활용하는 데 집중하도록 지원하는 것이 목표다. KT는 개별 업무에서 확인한 AX 성과를 조직 전체의 역량으로 축적하는 데도 초점을 맞췄다. 전사 AI 에이전트 관리 플랫폼 'AX 웍스'는 구성원이 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고 공유할 수 있도록 지원한다. 인증과 권한 관리, 데이터 보안, 품질 모니터링을 함께 적용해 개인의 AI 활용 경험이 조직 차원의 업무 자산으로 이어지도록 설계했다. KT와 KT DS가 협업해 구현한 AI 네이티브 개발 체계 'kode'도 같은 방향의 사례다. 기획·설계부터 개발, 검증, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정에 AI를 적용하되, AI가 반복적인 코드 구현과 검증을 지원하고 사람은 요구사항과 설계 방향을 결정하며 최종 품질을 확인하는 방식이다. 검증된 개발 역량을 조직의 공통 자산으로 축적하고 재사용하는 체계를 지향한다. 이번 행사에서는 임직원이 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 'AID-X 해커톤'도 진행됐다. 참가자들은 3인 1조로 팀을 구성해 업무에 적용할 수 있는 AI 에이전트와 업무 흐름(워크플로우), 서비스를 구현했으며, 예선을 거쳐 총 32개 팀이 본선에 진출했다. KT는 우수 과제의 실제 업무 적용 가능성을 검토하고 다른 조직으로 확산할 계획이다. KT가 사내 업무 혁신을 넘어 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 기술 적용 범위를 넓히려는 점도 이번 행사의 주요 축으로 다뤄졌다. 고객 접점에서는 마이케이티 앱의 '마이 AI' 에이전트와 '지니TV AI 에이전트'의 초개인화 기술을 선보였다. 산업 분야에서는 휴머노이드 로봇의 작업 경험과 데이터를 축적하는 '로봇 스킬 플라이휠' 기술을 소개하고, 이를 로봇 서비스 플랫폼 'KT RaaS(로봇-as-a-서비스) 스위트'와 연계해 제조·물류 현장 적용을 추진한다고 설명했다. 차량 정비 분야에서는 AI 에이전트가 차량 데이터를 분석해 이상 징후와 고장 가능성을 예측하고 입고 안내부터 현장 정비까지 지원하는 '정비·보증 AX 에이전트 팩'을 공개했다. 운항 상황을 분석해 교통 흐름 최적화와 관제사의 의사결정을 돕는 도심항공교통(UAM) 교통관리 AX 플랫폼도 소개했다. 특허 작성 에이전트와 온톨로지 기반 AI 수주전략 에이전트, 공공 AI 키오스크 등 업무·산업별 특화 기술도 전시했다. KT는 이번 AID-X Day에서 공유한 AX 사례와 경험을 지속적으로 축적·재사용해 개별 조직의 혁신을 그룹 전체의 역량으로 발전시킨다는 방침이다. 내부에서 검증한 기술을 고객 서비스와 새로운 사업 가치로 연결해 'AX 플랫폼 컴퍼니'로의 전환도 가속화할 계획이다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 "AX의 중요한 경쟁력은 개별적인 AI 활용을 넘어 현장에서 검증된 경험을 조직의 역량으로 축적하고 빠르게 확산하는 데 있다"며 "현장에서 검증된 AX 사례와 노하우를 조직 전체로 확산해 고객과 임직원이 실제 변화를 체감할 수 있는 AX 혁신으로 이어가겠다"고 말했다.2026-10-15 09:05:22
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KT '모두의 AI' 6000만 접점 노린다…민관·자체 TF 추진 [경제일보] KT가 정부의 범국민 인공지능(AI) 에이전트 사업인 ‘모두의 AI’ 개발 과정에서 개인정보보호위원회와 정보 안전성 확보를 위한 태스크포스(TF)를 추진한다. 컨소시엄 참여사의 검색·교육·금융·쇼핑·부동산 서비스를 하나의 AI로 연결하는 만큼 서비스 간 개인정보 이동과 활용 범위를 설계 단계부터 점검하겠다는 취지다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 과학기술정보통신부 ‘모두의 AI’ 온라인 설명회에서 “개인정보위와 함께 개발 과정의 정보 안전성을 확보하기 위한 TF를 구성해 운영할 예정”이라며 “AI사업본부에 별도 AI 보안 조직을 만들고 컨소시엄 참여 기업들과 보안 체계를 공유하는 내부 프로세스도 마련했다”고 밝혔다. 모두의 AI는 국민이 검색과 행정·교육·금융 등 일상 업무에 사용할 수 있는 범용 AI 에이전트를 만드는 정부 사업이다. 과기정통부는 SK텔레콤·KT·카카오가 이끄는 3개 컨소시엄을 사업자로 선정했다. 올해 GPU 512장을 현물로 지원하고 2027년 예산안에는 총 2500억원을 편성했다. 이 가운데 1700억원은 AI 서비스 운영을 위한 GPU 임차비로, 약 2000장의 엔비디아 B200을 빌릴 수 있는 규모다. 나머지는 컨소시엄 운영비 300억원과 AI 에이전트 생태계 확산비 500억원이다. GPU 지원 규모는 가입자와 이용량 등 성과에 따라 차등 배분될 예정이다. KT는 이용자가 몰려 응답이 지연될 상황에 대비해 정부 지원분과 별도로 자체 GPU를 확보했다. 서비스 부하가 일정 수준을 넘으면 KT 자원으로 전환하는 ‘폴백 메커니즘(장애·부족 상황의 예비 전환 체계)’도 구축했다. 이 본부장은 추가 확보한 GPU 규모와 전환 기준은 공개하기 어렵다고 말했다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등이 참여한다. KT는 별도 모두의 AI 앱뿐 아니라 다음과 지니TV, 참여사 서비스에 ‘이음 인사이드’ 버튼을 넣어 기존 앱을 이용하다가 AI를 곧바로 호출할 수 있도록 설계한다. 비참여 기업에도 소프트웨어개발도구(SDK)를 제공해 적용 대상을 넓힐 계획이다. KT가 제시한 초기 서비스 접점은 6000만개 이상이다. 이는 참여 기업의 서비스 접점을 합산한 회사 추산치로, 중복 이용자를 제거한 실사용자 6000만명을 뜻하지는 않는다. 앞으로 실제 월간활성이용자 수와 재이용률이 서비스 확산을 판단할 지표가 될 것으로 보인다. 부동산 서비스에서는 이용자가 살펴본 매물과 실거래가를 분석해 시세보다 저렴한 매물을 추천하고, 공공 분야에서는 연령·거주지역에 맞는 지원제도와 행정절차를 안내하는 방식이 제시됐다. 이용 기록을 기억해 개인화할수록 편의성은 높아지지만 서비스 간 개인정보 결합과 처리 목적, 보유 기간을 이용자가 명확히 알 수 있어야 한다. 행정서비스는 기술만으로 완결되지 않는다. 공공기관이 응용프로그램 인터페이스(API)를 개방한 업무는 AI가 신청 단계까지 처리할 수 있지만, 개방되지 않은 서비스는 정부 앱이나 홈페이지로 이동해야 한다. 이 본부장은 “최종 신청까지 가능한 서비스를 어떻게 개방할지 정부와 논의하고 있다”고 말했다. 서비스 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 적용된다. 업스테이지 솔라, 모티프테크놀로지스 모티프, 솔트룩스 루시아, NC AI 바르코, KT 믿음 등 국산 모델을 작업에 따라 선택한다. 명령어를 해석하는 프리필에는 GPU, 답변을 만드는 디코드에는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 활용한다. KT는 이 구조로 분당 토큰 처리량을 약 31% 높이고 입력 토큰을 최대 80% 줄였다고 설명했다. 시험 모델과 이용자 수, 비교 대상 등 측정 조건은 공개하지 않았다. 연말 서비스가 공개되면 실제 응답 속도와 비용 절감 효과, 개인정보 보호 수준이 KT ‘이음’ 전략의 경쟁력을 보여줄 첫 시험대가 될 전망이다.2026-09-13 13:35:52
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'오픈AI 게임 빌더스 서울'이 주목한 하이브 액실…AI로 게임 만들고 서버도 말로 붙인다 [경제일보] 인공지능(AI)이 게임 코드를 만드는 데 이어 로그인과 결제, 이용자 분석 등 서비스에 필요한 백엔드 구축까지 맡는 시대가 열리고 있다. 컴투스홀딩스가 이달 출시를 준비 중인 '하이브 액실(Hive Axyl)'을 앞세워 AI 게임 개발 이후 남아 있던 운영 인프라 장벽 낮추기에 나선다. 컴투스홀딩스는 지난달 31일 열린 '오픈AI 게임 빌더스 서울'에서 공개한 하이브 액실의 주요 기능과 개발 비전을 담은 영상을 공식 유튜브 채널에 공개했다고 11일 밝혔다. 행사는 오픈AI가 주최하고 컴투스가 주관한 게임 개발 해커톤이다. 온라인 예선을 통과한 40개 팀이 참여했으며 현장에서는 코딩 에이전트 '코덱스(Codex)'를 활용해 주어진 주제로 5시간 안에 실제 플레이 가능한 게임을 만드는 방식으로 진행됐다. 오픈AI 행사 페이지에도 'Build with Codex, Play with Hive'를 슬로건으로 내걸고 코덱스로 제작한 게임에 하이브를 연결해 실제 서비스 단계까지 경험하도록 설계했다고 명시돼 있다. 하이브 액실의 핵심은 게임을 만든 뒤 필요한 백엔드 기능을 자연어로 연결하는 것이다. 개발자가 코덱스에 필요한 기능을 요청하면 로그인과 결제, 보안, 이용자 분석 등에 필요한 소프트웨어개발키트(SDK) 코드를 구현하고 운영자는 통합 콘솔에서 설정과 변경 이력을 관리하는 방식이다. 기존 '하이브 플랫폼'과의 차이도 여기에 있다. 하이브는 이미 인증과 빌링, 애널리틱스, 웹상점, 보안 등의 기능을 하나의 SDK와 관리 페이지에서 제공해왔다. 회사 측에 따르면 지금까지 250개 이상 게임에 적용됐으며 해당 게임의 누적 이용자는 9억명에 달한다. 하이브 액실은 이 기존 인프라에 AI를 통한 자연어 연동 방식을 더해 개발 과정 자체를 간소화하는 데 초점을 맞췄다. 송병준 컴투스 의장은 행사에서 "코덱스가 게임을 만드는 자유를 넓히는 만큼 하이브는 그 게임을 세상에 내놓는 자유를 넓혀야 한다"고 말했다. 최석원 컴투스플랫폼 대표도 현장 시연을 통해 AI로 게임을 만든 뒤 실제 출시와 라이브 서비스까지 연결하는 하이브 액실의 역할을 소개했다. 회사는 9월 중 정식 출시할 계획이지만 구체적인 출시일과 가격 정책은 아직 공개하지 않았다. 한편 시장 경쟁은 만만치 않다. 구글 파이어베이스는 로그인과 데이터 저장·분석 등 게임 백엔드 기능을 제공하고 있고 마이크로소프트 플레이팹도 인증과 이용자 데이터 분석 기능을 갖췄다. 아마존웹서비스(AWS)의 게임리프트는 글로벌 게임 서버 배포와 자동 확장에 강점을 두고 있다. 하이브 액실의 승부처는 자연어만으로 얼마나 안정적으로 기존 게임 서비스 기능을 연결할 수 있느냐다. AI가 게임 프로토타입을 만드는 시간을 줄여도 결제와 개인정보, 보안, 서버 운영에서 오류가 발생하면 실제 서비스로 이어지기 어렵다. 1인 개발자와 소규모 스튜디오가 별도의 전문 백엔드 인력 없이 어느 수준까지 게임을 운영할 수 있는지가 출시 이후 확인해야 할 지점이다.2026-09-11 16:09:55
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![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
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![[현장] AI 도입만으론 성과 없다…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/08/20260908111952998725.jpg)
"AI 도입만으론 성과 없다"…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시 [경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)을 단순히 업무 효율화에 활용하는 것을 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 'AX' 전환에 속도를 낸다. AI 데이터센터와 플랫폼을 기반으로 기업의 AI 도입부터 운영까지 지원하고, 제조 현장에서는 로봇과 설비를 통합하는 피지컬 AI로 사업 영역을 확대한다. 8일 삼성SDS는 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 열고 삼성SDS의 '다차원 AI 풀스택' 전략을 기반으로 AI 도입과 실제 비즈니스 성과 창출 사이의 간극을 줄일 수 있는 구체적인 실행 전략과 로드맵을 공개했다. 이날 삼성SDS는 기업들의 AI 활용이 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 비율은 낮다고 진단했다. 삼성SDS가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있지만, AI가 영업이익에 영향을 줬다고 답한 기업은 39%, 영업이익의 5% 이상에 기여했다고 답한 기업은 6%에 불과했다. 이에 삼성SDS는 AI 성과를 높이기 위해서는 기존 업무에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. 삼성SDS는 이를 위해 자체적으로 7개 메가 프로세스에 AX를 적용하는 '클라이언트 제로' 전략을 추진하고 있으며, 올해 말까지 약 200명의 AX 전문 인력을 양성할 계획이라고 설명했다. AI 인프라 확대도 추진한다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄센터를 기반으로 기업들의 AX를 지원하고 있으며, 오는 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 오는 2029년 구미센터 구축을 통해 AI 인프라 역량을 확대할 방침이다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등과 협력을 확대하고 AI 인프라부터 플랫폼, 컨설팅·개발·구축·운영까지 제공하는 '다차원 AI 풀스택'을 통해 기업별 AX 수요에 대응한다는 전략이다. 삼성SDS는 AX를 디지털 영역에서 제조 현장으로 확대한다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 축적한 데이터와 경험을 피지컬 AI 사업에 활용한다. 삼성SDS는 실제 제조 환경에서 로봇 기반 자동화 기술을 검증하고 있으며, 오는 2027년 생산설비와 로봇을 하나로 묶어 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'을 선보일 예정이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화로, AI를 중심으로 업무 방식을 처음부터 다시 설계하는 일"이라고 말했다. 이날 연사로 참가한 김경훈 오픈AI 한국 총괄대표는 기업의 AI 전환이 단순한 도입을 넘어 실제 업무 방식과 사업 성과의 변화로 이어져야 한다고 진단했다. 그는 전기가 공장에 처음 도입됐을 당시 동력원만 바꾸는 데 그친 공장보다 기계 배치와 작업 순서를 새롭게 설계한 공장에서 생산성 향상이 본격화됐다는 사례를 예시로 들며 지금 AI의 발전 상황과 비교했다. 김 대표는 오픈AI의 '엔터프라이즈 시그널스' 보고서를 인용해 AI를 깊게 활용하는 상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 격차가 올해 1월 2.6배에서 6월 8.6배로 확대됐으며, 제조업에서도 이 격차가 5.3배에 달했다고 공개했다. 그는 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해 업무 맥락을 제공하고, 가장 중요한 업무를 선정해 처음부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것이 핵심이라고 강조했다. 특히 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 자료 검색과 시스템 확인, 결과물 작성 등 여러 단계를 직접 수행하는 '에이전트'로 발전하고 있다고 설명했다. 오픈AI에 따르면 올해 6월 기업 고객이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코딩 에이전트 '코덱스'가 차지하는 비중은 64%까지 증가하며 법무·영업·채용·마케팅 등 다양한 업무에서도 AI에게 실제 일을 맡기는 사례가 빠르게 늘고 있다고 전했다. 김 대표는 AI 활용의 최종 목표는 토큰 사용량이나 도입률이 아니라 실제 사업 성과가 돼야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 AI를 활용해 견적 작성 시간을 최대 6시간에서 20분으로 줄이고 연간 3000만 달러(약 400억원)의 매출 총이익 증가를 기대하는 사례 등을 소개했다. 김경훈 대표는 "AI가 과학 분야뿐만 아니라 연구, 개발, 제조, 관리, 영업, 마케팅 등 여러 분야에서 여러분의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 생각한다"며 "100년 전 공장을 어떻게 바꾸느냐가 그 회사의 미래를 결정한 것처럼 지금 우리도 이 AI를 어떻게 쓸 것인가가 우리의 미래를 결정할 것"이라고 말했다. 최기영 엔트로픽 코리아 대표는 AI를 활용한 기업의 변화가 직원 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 최 대표는 기업의 AI 전환을 직원 생산성 향상, 기존 업무 프로세스·워크플로우 개선, AI 네이티브 제품 및 비즈니스 모델 구축 등 3단계로 구분하며, 궁극적으로는 AI를 중심으로 새로운 사업을 만들어내는 단계까지 나아갈 것으로 전망했다. 실제 사례로는 글로벌 자동차 기업의 도장 공정 문제 해결 사례를 소개했다. 수년간 해결하지 못했던 문제에 관련 데이터를 연결하고 AI의 추론 기능을 활용한 결과 10분 만에 해결책을 도출했다고 설명하며, 향후에는 AI 모델의 발전과 함께 기업의 문제 해결 방식 자체가 달라질 것으로 분석했다. 엔트로픽 내부의 개발 방식도 AI를 통한 업무 전환 사례로 제시했다. 한 명의 엔지니어가 주말 동안 AI를 활용해 초기 프로토타입을 만든 뒤 3명이 8주 동안 베타 제품을 개발했으며, 이후 사용자 피드백을 실시간으로 반영해 48시간 만에 62개 기능을 개선했다고 설명했다. 현재도 피드백을 받은 기능을 24시간 안에 반영하는 것을 원칙으로 하고 있다. 최 대표는 이 같은 변화가 기업의 조직 규모와 제품 개발 방식까지 바꿀 수 있다고 강조했다. 과거에는 많은 인력과 긴 개발 기간이 필요했던 작업도 AI 에이전트를 활용하면 소수 인원으로 빠르게 실행할 수 있다는 것이다. 성공적인 AX를 위해서는 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표를 먼저 정하고, 도메인 전문가가 참여한 가운데 AI를 반복적으로 활용해 결과를 만들어내는 방식으로 전환해야 한다는 것으로 풀이된다. 최기영 대표는 "과거에는 팀 사이즈에서 인원수가 소프트웨어 개발 경쟁력이 됐지만 이제는 소수의 인원이 AI를 통해 개발을 빠르게 해 나갈 수 있다"며 "적은 인원을 갖고도 규모를 만들 수 있기 때문에 AI 내부의 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 성공적인 AX가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이날 발표에서 삼성SDS와 오픈AI, 엔트로픽은 기업의 AI 전환이 단순한 기술 도입이나 개별 업무의 효율화에 그쳐서는 안 된다는 데 공통된 메시지를 내놨다. AI를 기존 업무에 추가하는 것을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고 업무 프로세스를 재설계하는 동시에 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기고 이를 매출과 생산성 등 구체적인 사업 성과로 연결해야 한다는 것이다. 결국 기업의 AI 경쟁력도 어떤 모델을 도입했느냐를 넘어 AI를 실제 업무와 조직에 얼마나 깊게 내재화하느냐에 따라 갈릴 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축 그리고 운영에 대한 전문적 역량을 반드시 제공해야 하고, 이런 역량은 고객의 업종에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야 한다"며 "삼성SDS는 AI 인프라 플랫폼 솔루션에 걸친 모든 영역에서 글로벌 최고 수준의 솔루션을 제공하고 있다"고 말했다.2026-09-08 11:28:33
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"AI가 개발 방식까지 바꾼다"…카카오, '이프카카오'서 기술 청사진 공개 [경제일보] 카카오가 인공지능(AI)을 기술 전략의 중심에 놓고 서비스와 개발 방식 전반을 바꾼다. 자체 AI 모델 '카나나'를 기반으로 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 AI 에이전트 고도화에 나서는 동시에 AI 주도 개발 수명 주기(AI-DLC)를 도입해 소프트웨어 개발 과정 자체를 혁신한다. AI 기술을 단순히 기존 서비스에 추가하는 것을 넘어 모델·서비스·개발환경까지 전반적인 전환에 나서는 것으로 분석된다. 7일 카카오는 내달 13일부터 14일까지 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '이프카카오(if(kakao)26)' 컨퍼런스를 개최한다고 밝혔다. 올해로 8회째를 맞는 이번 행사는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 진행되며, 카카오가 기존에 축적한 연결의 경험에 AI를 접목해 이용자의 가능성을 확장하는 기술 비전과 함께 AI 시대에 필요한 책임과 안전성도 공유할 예정이다. 첫날 기조연설에는 정신아 카카오 대표가 나서 카카오의 AI 방향성과 이를 서비스에 적용하는 방안을 소개한다. 이어 디자인 총괄과 유니파이드 파운데이션 모델 성과 리더 등이 AI 서비스 경험 설계와 카나나 모델의 현재 및 향후 계획을 발표한다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 안전하고 책임 있는 AI를 구현하기 위해 필요한 기술적 요건을 다룰 예정이다. 카나나의 고도화는 카카오 AI 전략의 핵심 축 가운데 하나로 평가된다. 카카오는 자체 AI 모델을 기반으로 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 이용자의 맥락을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI로 서비스를 확대한다는 구상이다. 기존 카카오톡을 비롯한 플랫폼에 AI를 접목하는 데서 나아가 이용자가 원하는 일을 AI가 실제로 처리하도록 만드는 것을 목표로 구현되고 있다. AI 에이전트가 본격화되면 개발 방식 역시 달라지고 있다. AI가 특정 기능의 코드를 작성하는 수준을 넘어 서비스 기획과 개발, 테스트, 배포 등 전 과정에 관여하게 되면서 개발자는 직접 코드를 생산하는 역할에서 AI가 적절한 결과를 내도록 목표와 작업을 설계하고 결과를 검증하는 역할로 이동하고 있는 것이다. 카카오는 이 같은 변화를 'AI-DLC'를 통해 개발 현장에 적용한다고 설명했다. 둘째 날에는 AI 중심으로 개발 전 과정을 혁신하는 AI-DLC를 비롯해 거버넌스, 안정성과 인프라 등을 주제로 기술 세션을 진행할 예정이다. AI 활용을 일부 개발 도구에 한정하지 않고 소프트웨어 개발 수명 주기 전반으로 확대하겠다는 것으로 풀이된다. 카카오와 계열사 개발자들이 참여하는 기술 세션도 양일간 50여개가 마련된다. AI 방향성과 모델·에이전트뿐 아니라 상생과 성장, 안정성과 인프라 등을 주제로 실제 서비스와 개발 현장에서 쌓은 경험을 공유한다. 단순히 AI 모델 성능을 소개하기보다 이를 서비스에 적용하고 운영하는 과정에서 필요한 기술과 노하우를 공유하는 데 초점을 맞춘다. AI 기술 확산과 함께 책임과 안전성도 주요 의제로 제시됐다. 카카오는 AI가 서비스와 이용자의 일상에 미치는 영향이 커질수록 오류와 보안, 개인정보 보호 등을 고려한 기술적 통제가 중요하다고 보고 관련 거버넌스와 운영 체계를 함께 논의할 예정이다. 이는 카카오가 AI를 새로운 기능 하나로 추가하는 것이 아니라 서비스 운영 방식과 기술 조직의 일하는 방식까지 변화시키려는 전략으로 풀이된다. AI 모델을 개발하는 것과 별개로 실제 서비스에 안정적으로 적용하고 지속적으로 개선하기 위한 개발 인프라와 검증 체계가 필요하기 때문이다. 특히 카나나와 AI 에이전트가 서비스 차원의 변화라면 AI-DLC는 내부 개발 조직의 변화에 해당한다. 이용자에게 제공하는 AI 경험과 이를 만드는 개발 과정에 동시에 AI를 적용함으로써 기술 개발과 서비스 출시 속도를 높이고, AI 활용 역량을 조직 전체로 확산시킨다는 구조다. 이번 이프카카오는 카카오가 AI를 어떤 기술로 바라보고 있는지를 보여주는 무대가 될 전망이다. 카나나와 AI 에이전트를 통해 이용자에게 제공하는 서비스 경험을 바꾸고, AI-DLC를 통해 개발자와 조직의 일하는 방식까지 전환하면서 AI를 카카오의 기술 전략 전반에 적용하고 있는 것으로 평가된다. 이프카카오는 누구나 참가할 수 있으며, 오는 28일 낮 12시까지 이프카카오 공식 홈페이지를 통해 무료로 신청 가능하며, 신청자 중 추첨을 통해 최종 참가자를 선정하고, 선정 결과는 내달 1일 이후 이프카카오 공식 카카오톡 채널로 개별 안내한다. 기조연설을 포함한 주요 세션은 공식 홈페이지에서 온라인으로 생중계하며, 행사 종료 후에는 전체 세션 영상을 VOD로 공개할 계획이다. 카카오 관계자는 "이번 '이프카카오'는 카카오가 쌓아온 연결의 경험에 AI 기술을 더해 만들어갈 새로운 가치를 제시하고, 그 기술이 어떤 기준과 책임 위에서 작동해야 하는지 함께 공유하는 자리"라며 "앞으로도 신뢰할 수 있는 기술과 AI 운영 경험을 바탕으로 카카오의 본질인 연결을 더욱 안전하고 가치 있게 확장해 나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 14:23:02
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젠슨 황 "AGI 도래"…수능 만점 GPT-6 아스트라, 검증대 오른다 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’를 두고 “범용인공지능(AGI)이 도래했다”고 선언했다. 시험 문제 풀이를 넘어 컴퓨터를 직접 조작해 복잡한 업무를 수행하는 능력이 크게 향상됐다는 평가가 나온다. 다만 AGI를 판별하는 합의된 기준이 없고 독립 벤치마크에서도 경쟁 모델을 압도하지 못해 황 CEO의 발언을 기술적 결론으로 받아들이기에는 이르다는 지적도 제기된다. 황 CEO는 7일 자신의 X(옛 트위터)에 “GPT-6 아스트라는 10만개 이상의 엔비디아 그레이스 블랙웰 NVLink72 규모로 훈련됐다”며 “ChatGPT에서 o1, 아스트라까지 4년이 걸렸다”고 밝혔다. 이어 “AGI가 도래했다. 오픈AI 팀에 축하를 보낸다”며 “다음으로 40만개 GPU가 가동될 것”이라고 했다. 오픈AI는 지난 3일 아스트라를 공개하며 컴퓨터 사용과 소프트웨어 개발, 과학, 사이버보안, 전문 업무에서 최고 수준의 성능을 갖췄다고 밝혔다. 회사 자체 평가에서 아스트라는 새로운 환경의 문제 해결 능력을 측정하는 ‘ARC-AGI-3’에서 99.9%, 고난도 수학 시험 ‘프런티어매스 티어4’에서 98%, 해킹 능력 평가 ‘익스플로잇벤치’에서 100%를 기록했다. 아스트라는 온라인 서식 작성, 고객정보 관리, 웹사이트 제작, 과학 데이터 분석뿐 아니라 전문 소프트웨어를 활용한 3차원 모델 제작까지 수행한다. 오픈AI가 제시한 사례에서는 사람이 30분가량 걸리는 반려묘 돌봄 서비스 검색을 5분27초, 5시간이 필요한 구직정보 검색을 2분51초 만에 마쳤다. 다만 이는 오픈AI가 설정한 작업 환경에서 측정한 결과로, 모든 실제 업무에서 같은 속도와 정확도를 보장하는 것은 아니다. 국내 비공식 수능 평가에서도 처음으로 450점 만점을 받았다. 개인 개발자가 운영하는 깃허브 ‘2026 수능 LLM 풀이 기록’에 따르면 아스트라는 외부 검색 없이 국어·수학·영어·한국사와 탐구 4과목에서 모두 만점을 기록했다. GPT-5.6 솔은 448.5점, 앤트로픽의 클로드 페이블 5.1은 447.5점이었다. 그러나 해당 평가는 한국교육과정평가원이 실시한 공식 시험이 아니다. API 환경에서 여러 선택과목을 풀게 한 뒤 평균 또는 환산점수를 산출하는 방식이어서 실제 수험생의 응시 조건과도 차이가 있다. 수능 만점만으로 다양한 현실 업무를 스스로 학습하고 수행하는 AGI에 도달했다고 판단하기 어려운 이유다. 외부 평가도 엇갈렸다. 아티피셜 애널리시스의 모델 비교에서는 아스트라가 지능지표 55점으로 클로드 페이블 5.1의 57점에 뒤졌다. 평가 버전과 실행 환경에 따라 점수는 달라지지만, 아스트라가 모든 영역에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니라는 의미다. 코딩 에이전트 평가에서는 비용 효율성이 개선됐지만 일부 금융·과학 코딩·장문 추론 평가에서는 이전 모델보다 성능이 낮아진 것으로 분석됐다. 안전 문제도 남았다. 오픈AI는 아스트라를 회사의 안전기준상 사이버보안 능력이 처음으로 ‘크리티컬(심각)’ 단계에 도달한 모델로 분류했다. 알려지지 않은 보안 취약점을 찾아 공격 방법까지 개발할 수 있다는 의미다. 아스트라는 이전 모델보다 지시 범위를 잘 지켰지만 자신의 추론 과정을 감추는 능력도 높아져 인간의 감시가 더 어려워졌다고 오픈AI는 인정했다. 한편 오픈AI는 아스트라를 공식적으로 AGI라고 선언하지 않았다. 그레그 브록먼 사장이 첫 AGI로 볼 수 있다는 취지의 평가를 내놓고 황 CEO가 “AGI 도래”를 선언했지만, 이는 아직 업계 관계자들의 판단에 가깝다. 아스트라가 AI 성능의 경계를 다시 밀어낸 것은 분명하지만 AGI의 도착 여부는 시험 점수보다 실제 환경에서의 자율성·신뢰성·안전성을 통해 검증해야 할 단계다.2026-09-07 11:26:45
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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라 [경제일보] 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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![[SWOT 카드분석] BC카드, 상반기 순익 12.8% 증가…해외·신사업 확장 통해 수익 다변화 속도](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/24/20260824162142377810.png)
BC카드, 상반기 순익 12.8% 증가…해외·신사업 확장 통해 수익 다변화 속도 [경제일보] BC카드가 올해 상반기 이자수익과 자체카드 수수료수익 확대에 힘입어 당기순이익 1000억원을 돌파했다. 대손비용을 큰 폭으로 줄여 건전성 지표도 함께 개선했다. 다만 핵심 사업인 매입업무 수익은 2년째 감소세를 이어가고 있다. 이에 BC카드는 해외 사업 재정비와 신사업 확장을 통한 수익 다변화에 속도를 내고 있다. 24일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 BC카드의 올해 상반기 연결 기준 당기순이익은 1042억원으로 지난해 같은 기간 924억원보다 12.8% 증가했다. 상반기 영업이익은 990억원으로 지난해 동기 대비 21.0% 늘었고 영업수익은 1조8044억원으로 1.3% 늘었다. 매출 대부분을 차지하는 매입업무수익은 1조3495억원으로 2.4% 줄었지만 이자수익이 650억원으로 15.5%, 자체카드 수수료수익이 319억원으로 19.6% 각각 증가하며 감소분을 상쇄했다. 기타금융수익도 145억원으로 지난해 동기 22억원과 비교해 큰 폭으로 확대됐다. 건전성 지표도 개선됐다. 올해 상반기 신용손실충당금 전입액은 94억원으로 지난해 동기 150억원보다 37.6% 감소했다. 1개월 이상 연체율도 0.66%로 지난해 같은 기간 1.17%보다 0.51%포인트 낮아졌다. 지난 6월 말 기준 총자산은 7조1635억원으로 지난해 말보다 9.2% 늘었고 자본총계는 2조228억원을 기록했다. 다만 2분기만 놓고 보면 당기순이익은 462억원으로 지난해 동기 583억원보다 20.8% 감소했다. 2분기 영업이익이 565억원으로 22.6% 늘었는데도 순이익이 뒷걸음질한 것은 지분법투자손익이 지난해 2분기 209억원에서 올해 70억원으로 급감했기 때문이다. 2분기 충당금 전입액도 57억원으로 지난해 동기 21억원보다 1.7배 늘었다. BC카드의 핵심 사업인 매입업무수익의 감소세가 이어지고 있는 부분은 약점으로 지목된다. 올해 1분기 매입업무수익은 6544억원으로 지난해 같은 기간보다 3.3% 줄었고 전체 영업수익에서 차지하는 비중도 77.6%에서 75.1%로 낮아졌다. 매입업무수익이 감소한 데에는 △NH농협은행 △하나카드 △전북은행 △SC제일은행에 이어 우리카드도 독자 결제망 구축에 나서면서 BC카드로 유입되던 결제 물량이 줄어든 영향으로 보인다. 이에 BC카드는 해외 사업 영역 확장에 나서고 있다. 지난 3월 취임한 김영우 대표는 취임 후 첫 해외 투자처로 베트남을 택했다. BC카드 이사회는 지난달 31일 베트남 법인에 24억3546만원을 직접 투자하는 안건을 의결했다. 국내외 감독기관 승인을 거쳐 오는 26일 출자가 이뤄질 예정이다. 이번 투자를 포함한 누적 투자액은 92억2411만원이다. BC카드의 해외 직접투자는 지난 2022년 7월 인도네시아 법인 투자 이후 약 4년 만이다. 베트남 법인은 지난 2021년 와이어카드 베트남 인수로 진출한 곳으로 판매시점정보관리 단말기 유통과 결제 소프트웨어 개발 등 기업 간 거래 인프라 사업을 맡고 있다. 신사업 영역도 넓히고 있다. BC카드는 지난 12일 서울 중구 본사에서 AI 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 인공지능전환(AX) 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 양사는 정부·공공기관과 민간기업을 대상으로 △생성형 AI 활용 교육 △AI 전환 컨설팅 △AI 에이전트 개발 등을 함께 추진한다. 아울러 BC카드가 지난 2021년 선보인 자체카드 브랜드 'BC바로'의 개인 신용카드 회원은 지난 3월 말 366만2000명으로 1년 전보다 50만명 증가했다. BC카드 관계자는 "금융자산 잔액 증가에 따른 이자수익 확대와 리츠 청산 과정에서 발생한 일회성 배당수익이 반영되면서 올해 상반기 금융수익이 증가했다"고 말했다.2026-08-24 17:07:14
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엔씨 IT서비스 자회사, 'NC AX'로 새출발 [경제일보] 엔씨의 IT서비스 전문 자회사 NC IDS가 사명을 NC AX로 바꾸고 AX(AI Transformation) 전문 기업으로 새출발한다고 3일 밝혔다. 대표는 이재진 대표이사가 맡는다. NC IDS는 엔씨소프트가 2024년 10월 물적분할로 세운 회사다. 당시 QA 서비스와 응용 소프트웨어 개발·공급 사업부문을 각각 떼어내 NC QA와 함께 출범했고 전사적자원관리(ERP), 업무시스템 개발, 플랫폼, 애플리케이션 개발 등을 맡아왔다. 이번 사명 변경은 AI 원천 기술을 보유한 계열사 NC AI와의 협력을 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다. NC AX는 자사의 개발 노하우에 NC AI의 AI 기술을 결합해 엔씨와 주요 계열사의 AX를 이끈다는 계획이다. NC AI는 지난해 2월 엔씨소프트에서 AI 연구개발(R&D) 조직이 분사해 세워진 회사로 자체 언어모델 '바르코'를 개발해왔다. 이재진 NC AX 대표이사는 "회사가 보유한 프로세스 개선 및 앱 개발 노하우를 바탕으로 NC AI와 협력해 AX 사업 영역을 지속해서 확대하고 관련 서비스를 강화해 나가겠다"고 말했다. 엔씨 차원의 사명 변경도 앞서 있었다. 엔씨소프트는 지난 3월 26일 정기 주주총회에서 국문 사명을 '주식회사 엔씨', 영문 사명을 'NC Corporation'으로 바꾸는 정관 변경 안건을 의결했다. 1997년 창사 이래 29년 만의 사명 변경으로 김택진·박병무 공동대표 체제에서 이뤄졌다. 한편 계열사 사명 변경이 잇따르는 가운데 남은 과제는 NC AX가 내세운 AX 사업이 실제 외부 매출로 이어지느냐다.2026-08-03 17:04:55
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AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.2026-07-25 16:11:46
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포티투닷, AI 인재 확보 속도…최대 70명 경력직 집중 채용 [경제일보] 포티투닷이 모빌리티 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 대규모 경력직 채용에 나선다. 자율주행과 차량 소프트웨어를 비롯해 서비스 기획과 사업개발 등 다양한 분야에서 최대 70명의 인재를 선발할 계획이다. 23일 포티투닷에 따르면 회사는 이날부터 오는 8월 5일까지 총 7개 부문, 30여개 직무를 대상으로 경력직 집중 채용을 진행한다. 모집 분야는 자율주행과 AI, 차량용 운영체제(OS), 앱마켓 등 소프트웨어 개발 직군을 비롯해 서비스 기획과 사업개발 등 비개발 직군까지 포함한다. 주요 개발 직무는 자율주행 소프트웨어 엔지니어와 딥러닝 엔지니어, 프런트엔드 엔지니어 등이다. 이번 채용에서는 지원자의 부담을 줄이기 위해 채용 절차를 단축했다. 서류 접수 이후 면접 진행 여부는 업무일 기준 7일 이내 안내하며, 1·2차 면접을 포함한 최종 결과는 최대 28일 안에 발표한다. 최종 합격자는 이르면 오는 10월 초부터 순차적으로 입사할 예정이다. 포티투닷은 이번 집중 채용을 포함해 올해 말까지 약 200명을 추가 채용할 계획이다. 회사는 집중 채용 제도를 통해 모빌리티 AI 핵심 분야의 인재 확보를 지속적으로 확대한다는 방침이다. 포티투닷은 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어 센터로, 모빌리티 AI 연구개발을 담당하고 있다. 최근에는 현대자동차그룹과 공동 개발한 차량용 음성 AI 에이전트 ‘글레오 AI’와 차량용 소프트웨어 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’의 개방형 앱마켓을 현대차와 기아 일부 신차에 적용했다. 포티투닷 관계자는 “현대자동차그룹의 미래 모빌리티 혁신을 함께 만들어갈 우수 인재를 지속적으로 확보해 나갈 계획”이라며 “역량과 경험을 갖춘 인재들의 많은 지원을 기대한다”고 했다.2026-07-23 10:50:18
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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개 [경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.2026-07-16 14:00:38
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"코딩보다 AI 활용 능력"…크래프톤, 올리브영 손잡고 AI 네이티브 인재 확보 나선다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 개발자 채용 방식이 빠르게 변화하고 있다. 단순 코딩 능력보다 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 역량이 새로운 경쟁력으로 떠오르는 가운데, 크래프톤과 CJ올리브영이 AI 기반 실무형 해커톤을 열고 'AI 네이티브' 인재 확보에 나서고 있다. 8일 크래프톤은 CJ올리브영과 공동으로 AI Native 해커톤 '코파톤: AI 네이티브 배틀그라운드'를 개최한다고 밝혔다. 참가자 모집은 오는 17일까지 진행되며, 해커톤은 오는 30일 서울 성수동 펍지 성수에서 열린다. 참가 대상은 AI를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있는 인재와 개발 직군 취업 준비생, 주니어 개발자 등이다. 개발자가 아니더라도 AI 도구를 활용해 실제 문제를 구조화하고 해결한 경험이 있다면 지원할 수 있도록 문턱을 낮췄다. 크래프톤은 AI 활용 역량을 중심으로 다양한 인재를 발굴하겠다는 취지로 이번 해커톤을 진행한다고 설명했다. 이번 행사는 단순한 프로그래밍 대회가 아니라 실제 업무 환경에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 검증하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 생성형 AI가 소프트웨어 개발 전반에 활용되면서 기업들이 개발자의 코딩 능력뿐 아니라 AI를 활용한 문제 해결 역량과 업무 수행 능력을 핵심 경쟁력으로 평가하기 시작한 흐름이 반영된 것이 특징이다. 실제로 최근 산업계에서는 AI가 코드 작성과 테스트, 문서 작성 등 개발 업무 전반을 지원하면서 개발자에게 요구되는 역량도 변화하고 있다. 단순 구현 능력보다 문제를 정의하고 적절한 AI 도구를 활용해 결과를 검증하고 개선하는 과정이 중요해지면서 기업들도 이에 맞춰 채용 방식과 평가 기준을 고도화하는 추세다. 김환 CJ올리브영 CTO는 "AI 시대의 인재는 실제 업무 환경과 유사한 도전 과제 속에서 AI를 활용해 자신의 역량을 증명할 수 있어야 한다"며 "올리브영은 글로벌 옴니채널 플랫폼으로의 확장을 가속화하며, AI 네이티브 인재 확보를 핵심 동력으로 삼아 구성원들과 함께 고객에게 최고의 AX 서비스를 선사할 것"이라고 강조했다. 이번 해커톤은 크래프톤이 개발한 AI 네이티브 채용·평가 솔루션 'Cofa-Probe'를 기반으로 진행된다. 참가자들은 크래프톤과 CJ올리브영이 각각 제시한 실무형 과제를 수행하게 된다. 크래프톤 과제는 가상의 현업 담당자와 상호작용하며 업무상 문제를 발굴하고 AI를 활용해 해결하는 방식으로 구성된다. CJ올리브영은 고객과 상품, 데이터를 기반으로 실제 유통 현장에서 발생할 수 있는 문제를 AI 기술로 해결하는 과제를 제시할 계획이다. 두 과제 모두 결과물 자체보다 AI를 활용해 문제를 해결하는 전 과정을 평가하는 것이 핵심이다. 또한 Cofa-Probe를 통해 AI 엔지니어의 실제 업무 환경을 가상으로 구현해 결과물뿐 아니라 문제 정의 방식과 AI 활용 과정, 반복적인 개선 과정, 결과 검증 방식 등을 종합적으로 분석할 예정이다. AI와 협업하는 역량까지 평가함으로써 AI 시대에 적합한 인재를 선발할 수 있도록 설계됐다. 채용 연계 혜택도 제공한다. 수상자에게는 총 1000만원 규모의 상금과 함께 크래프톤 FDE(현장 배치 엔지니어)와 CJ올리브영 AI 엔지니어 직군 채용 서류전형 통과 혜택이 주어진다. 우수 참가자들이 실제 채용으로 이어질 수 있도록 해커톤과 채용 절차를 연결했다. 행사 당일에는 현직자 강연과 네트워킹 프로그램도 마련된다. 크래프톤과 CJ올리브영의 개발자와 인사 담당자들이 참여해 AI 시대 기업이 요구하는 역량과 AI Native 인재상을 공유하고 참가자들과 소통할 예정이다. 크래프톤은 AI를 게임 개발과 서비스 운영 전반으로 확대하고 있으며, CJ올리브영 역시 유통 플랫폼 고도화와 고객 서비스 혁신을 위해 AI 기술 도입을 확대하고 있다. 양사는 이번 해커톤을 통해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 인재를 조기에 확보하는 동시에 AI 기반 채용 모델도 지속 발전시켜 나간다는 방침이다. 박재민 크래프톤 AI 프론티어 본부장은 "AI 시대의 인재 평가는 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하며 결과를 검증하는 전 과정을 볼 수 있어야 한다"며 "이번 해커톤은 참가자에게는 AI와 일하는 방식으로 자신의 역량을 증명하는 무대가 되고, 기업에게는 AI 네이티브 인재를 평가하는 새로운 기준을 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.2026-07-08 12:10:09
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![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)