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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
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젠슨 황 "지금은 한국의 시간"…정부·AI 생태계와 피지컬 AI 도약 논의 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 일정에서 한국 인공지능(AI) 생태계 전반과 협력 확대 의지를 재확인했다. 정부와는 GPU 26만장 도입, 베라 루빈 기반 AI 팩토리, 엔비디아 R&D센터 설립을 논의했고 국내 대기업·스타트업과는 피지컬 AI와 글로벌 진출 방안을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 앞서 황 CEO와 별도 면담을 가졌다. 양측은 지난해 APEC 정상회의를 계기로 형성된 한국과 엔비디아의 AI 인프라 협력을 실제 성과로 이어가야 한다는 데 뜻을 모았다. 배 부총리는 이 자리에서 엔비디아 GPU 26만장의 차질 없는 도입을 요청했다. 또 엔비디아의 차세대 AI 컴퓨팅 인프라인 베라 루빈 NVL72 기반 AI 팩토리 도입을 연내 추진할 수 있도록 협력을 당부했다. AI 팩토리는 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 결합해 데이터 수집과 학습, 추론까지 AI 전 과정을 수행하는 차세대 지능형 데이터센터다. 정부의 관심은 단순 GPU 확보에 그치지 않는다. 배 부총리는 한국이 거대언어모델(LLM) 경쟁에서는 미국 빅테크에 뒤처졌지만, 제조와 로봇, 반도체 기반을 결합한 피지컬 AI에서는 앞서갈 수 있다는 점을 강조했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇, 공장, 자동차, 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 엔비디아 R&D센터 국내 설립도 주요 의제였다. 배 부총리는 엔비디아 연구개발 거점이 조속히 국내에 마련돼 국내 산·학·연과 피지컬 AI 공동연구를 수행하는 실질적 협력 허브가 되길 기대한다고 밝혔다. 앞서 엔비디아가 서울 근무 조건으로 피지컬 AI 관련 인력 채용에 나선 만큼 한국 R&D센터 설립 논의는 실행 단계로 접어든 것으로 보인다. 황 CEO는 이날 한국 AI 산업에 대한 강한 기대감을 드러냈다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간”이라며 한국이 반도체와 제조, 에너지 인프라, 소프트웨어, 문화적 확산력을 함께 갖춘 드문 국가라고 평가했다. 중공업과 전자 산업에서 세계적 경쟁력을 쌓은 한국이 AI 시대에도 중요한 역할을 할 수 있다는 메시지다. 황 CEO는 한국에 “수천억달러 규모의 잠재적 사업”을 가져왔다고도 말했다. 특히 SK하이닉스와 SK텔레콤을 언급하며 메모리와 AI 클라우드 분야의 초대형 파트너십이 막대한 경제적 기회를 만들 수 있다고 강조했다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 필요한 HBM 핵심 공급사이고 SK텔레콤은 엔비디아 DSX 기반 GW급 AI 클라우드 구축에 나섰다. 이날 리셉션에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버, 크래프톤 등 국내 주요 대기업이 참석했다. 업스테이지, NC AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타 등 AI 스타트업과 두산로보틱스, 로보티즈, 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업도 자리를 함께했다. 반도체, 클라우드, 게임, 로봇, 모빌리티, 생성형 AI 기업이 한자리에 모인 셈이다. 간담회에서는 생성형 AI와 소버린 AI, AI 반도체 인프라, 스타트업 투자, 글로벌 시장 진출, 피지컬 AI 협력 방안이 폭넓게 논의된 것으로 알려졌다. 황 CEO는 참석 투자사들을 향해 한국 AI 스타트업에 대한 투자를 독려한 것으로 전해졌다. 한국이 AI의 미래에 투자하기 좋은 시장이라는 메시지를 직접 던진 것이다. 이번 방한에서 엔비디아의 한국 전략은 뚜렷해졌다. SK하이닉스는 HBM과 차세대 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI와 AI 팩토리, LG는 데이터센터와 휴머노이드 로봇, 현대차는 모빌리티와 제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어에서 각각 협력 축을 맡는다. 정부의 역할도 중요해졌다. GPU 도입과 AI 팩토리 구축은 전력, 냉각, 데이터센터 입지, 인재, 규제, 보안 체계가 함께 움직여야 성과를 낼 수 있다. 엔비디아 R&D센터가 실제 산학연 공동연구와 산업 실증으로 이어지려면 정부 지원과 민간 투자가 맞물려야 한다. 검증대에는 실행력이 오른다. GPU 26만장 도입과 베라 루빈 AI 팩토리 구축이 일정대로 진행되는지, 엔비디아 R&D센터가 국내 연구개발 생태계에 어떤 역할을 하는지, 스타트업 투자와 글로벌 진출이 실제 성과로 이어지는지가 관건이다. 황 CEO의 방한은 한국을 단순한 메모리 공급국이나 GPU 구매국이 아니라 AI 인프라와 피지컬 AI를 함께 설계하는 전략 거점으로 끌어올리는 계기가 됐다. 이제 남은 과제는 선언을 산업 현장의 성과로 바꾸는 일이다. 한국이 반도체와 제조, 로봇, 클라우드, 소프트웨어를 묶어 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있을지가 이번 협력의 본질적 시험대가 될 전망이다.2026-06-08 22:57:11
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엔씨·엔비디아, PC방서 25년 동맹 과시…RTX Spark로 '아이온2' 시연 [경제일보] 엔씨와 엔비디아가 파트너십 25주년을 맞아 PC방에서 특별 회동을 가졌다. 게임 그래픽 기술로 시작된 양사의 협력이 인공지능(AI)과 피지컬 AI 영역으로 확장될지 주목된다. 엔씨는 김택진 대표와 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 신논현역 인근 PC방에서 열린 ‘아이온2’ 이용자 행사에 깜짝 방문했다고 밝혔다. PC방은 엔씨와 엔비디아가 성장 기반을 다져온 상징적 공간이다. 엔씨는 2000년대 초 ‘리니지’ 시리즈를 시작으로 엔비디아와 게임 그래픽 기술 협력을 이어왔다. 두 사람은 현장에서 차세대 윈도용 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 소개하고 지포스 RTX GPU와 RTX Spark 기반 노트북을 이용자에게 선물했다. RTX Spark 기반 노트북으로 엔씨 최신작 ‘아이온2’와 출시 예정작 ‘신더시티’ 플레이 화면도 공개했다. 이번 회동은 단순한 팬 이벤트를 넘어 양사의 기술 협력 방향을 보여주는 자리로 해석된다. 엔비디아는 게임 그래픽처리장치(GPU) 시장에서 성장한 뒤 AI 반도체와 로보틱스 플랫폼 기업으로 영역을 넓히고 있다. 엔씨 역시 게임 개발 역량을 바탕으로 AI 연구와 피지컬 AI 사업을 확대하고 있다. 엔씨와 엔비디아는 게임스컴, 지스타, 지포스 게이머 페스티벌 등 주요 글로벌 행사에서 공동 행보를 이어왔다. 특히 ‘신더시티’는 지난해 독일 게임스컴에서 엔비디아 RTX 플래그십 타이틀로 공개됐다. 엔씨는 해당 게임에 DLSS 4 멀티 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션, 엔비디아 리플렉스 등 최신 RTX 그래픽 기술을 적용해 개발 중이다. 김택진 엔씨 대표는 “2000년대 초부터 20년 넘게 협력을 이어가고 있는 엔비디아 젠슨 황과 국내에서 함께 게이머를 만나 매우 기쁘다”며 “앞으로도 엔비디아와 엔씨의 신작 개발 및 AI 연구 관련 협력을 이어 나갈 것”이라고 말했다. 양사의 다음 협력 축은 피지컬 AI가 될 가능성이 크다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇과 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 게임사가 보유한 3D 공간 구현, 물리 기반 시뮬레이션, 캐릭터 행동 설계 역량은 로봇 학습과 디지털 트윈 구축에 활용될 수 있다. 엔씨는 2011년부터 AI 연구를 시작했고 올해 AI 전문 자회사 NC AI를 출범시키며 사업 확장에 나섰다. NC AI는 자체 대규모언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 개발 역량을 바탕으로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 연구도 추진하고 있다. 엔비디아의 코스모스, 옴니버스, 아이작 등 피지컬 AI 플랫폼과 결합할 경우 게임을 넘어 산업용 로봇과 시뮬레이션 분야로 협력 범위가 넓어질 수 있다. 검증대에는 실제 공동 프로젝트가 오른다. PC방 회동은 상징성이 크지만 피지컬 AI 협력이 성과로 이어지려면 구체적인 연구개발 과제와 산업 현장 실증, GPU 인프라 확보가 뒤따라야 한다. 엔씨가 게임 기술을 AI·로봇 기술로 확장하고, 엔비디아가 이를 플랫폼 생태계와 연결할 수 있을지가 향후 관전 포인트다.2026-06-07 17:39:36
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![[정보운의 강철부대] AI는 왜 가족이 되려 할까…삼성이 만드는 생활 비서의 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/05/20260605164314661567.jpg)
AI는 왜 가족이 되려 할까…삼성이 만드는 '생활 비서'의 미래 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 화려한 생성형 인공지능(AI) 경쟁 뒤에서 또 다른 전쟁이 시작되고 있다. 질문에 답하는 챗봇을 넘어 사용자의 하루를 관리하는 '생활 비서형 AI' 경쟁이다. 7일 업계에 따르면, 삼성전자는 최근 건강·가족·반려동물을 주제로 한 글로벌 AI 캠페인을 공개하며 AI가 일상 속 동반자로 자리 잡는 미래상을 제시했다. AI 경쟁의 무대가 이제 모델 성능에서 생활 전반으로 확장되고 있다는 분석이 나온다. 삼성전자가 공개한 이번 캠페인의 핵심 키워드는 'AI 컴패니언(AI Companion)'이다. AI가 단순한 도구가 아니라 사용자의 생활을 이해하고 필요한 도움을 먼저 제공하는 동반자가 된다는 개념이다. 영상 속 AI는 건강 상태를 분석해 식습관 개선을 제안하고 냉장고 속 식재료를 관리해 맞춤형 레시피를 추천한다. 원치 않는 전화를 걸러내 가족을 보호하고 반려동물의 산책 시간과 활동량까지 챙긴다. 개별 기능만 놓고 보면 새로운 기술은 아니다. 그러나 삼성은 이를 스마트폰과 가전, 웨어러블, 스마트홈 플랫폼으로 연결하며 하나의 생활 경험으로 묶어내고 있다. AI 산업의 경쟁 구도 역시 변화하고 있다. 초기 생성형 AI 시장이 대규모 언어모델(LLM)의 성능 경쟁 중심이었다면 최근에는 AI를 실제 생활과 서비스에 접목하는 방향으로 무게중심이 이동하고 있다. 오픈AI의 챗GPT와 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등이 대표적이다. 하지만 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 일상에 녹여내는 방향으로 전략을 확장하고 있다. 애플은 개인화 AI 기능인 애플 인텔리전스를 앞세워 아이폰 생태계 강화에 나서고 있다. 아마존은 음성비서 알렉사에 생성형 AI를 접목하고 있으며 구글 역시 안드로이드와 스마트홈 플랫폼을 중심으로 AI 경험 확대에 공을 들이고 있다. 삼성 역시 같은 흐름 속에 있다. 다만 강점은 스마트폰뿐 아니라 TV와 냉장고, 세탁기, 에어컨 등 다양한 하드웨어를 보유한 제조 기업이라는 점이다. 실제로 삼성의 AI 전략은 특정 제품이 아니라 생태계 전체를 향하고 있다. 갤럭시 워치가 수집한 건강 데이터는 삼성 헬스로 연결되고 사용자의 생활 패턴 정보는 스마트싱스 플랫폼을 통해 가전과 연동된다. 냉장고와 TV, 스마트폰이 하나의 네트워크 안에서 움직이는 구조다. 업계에서는 AI 시대 경쟁력이 AI 모델 성능보다 사용자 생활 전반에 걸친 접점 확보와 서비스 연계 역량에서 결정될 것으로 보고 있다. 사용자가 하루 동안 가장 많은 시간을 보내는 공간은 결국 집이고 생활 데이터 역시 가전과 스마트폰, 웨어러블을 통해 축적되기 때문이다. 이 때문에 AI 경쟁의 무대도 점차 '생활 플랫폼'으로 이동하고 있다. △사용자의 건강과 식습관 △소비 패턴 △가족 일정 △반려동물 활동 정보까지 연결할 수 있는 기업이 더 강력한 서비스 경쟁력을 확보할 가능성이 높다는 의미다. 물론 과제도 남아 있다. 생활형 AI가 고도화될수록 개인정보 보호와 데이터 활용 기준에 대한 사회적 요구도 커질 수밖에 없다. 건강 정보와 생활 패턴 데이터는 민감도가 높은 만큼 보안과 신뢰 확보가 AI 서비스 확산의 전제가 될 전망이다. 그럼에도 산업계가 생활형 AI에 주목하는 이유는 분명하다. AI가 더 이상 스마트폰 속 앱이나 챗봇에 머무르지 않기 때문이다. 사용자의 생활을 이해하고 먼저 행동하는 AI가 차세대 플랫폼으로 떠오르면서 기업들의 경쟁도 제품 판매에서 생활 경험 설계 경쟁으로 이동하고 있다. AI는 이제 질문에 답하는 존재를 넘어 가족의 건강을 챙기고 반려동물의 산책 시간을 알려주는 생활 비서가 되려 하고 있다. 삼성이 이번 캠페인을 통해 보여준 미래 역시 결국 '더 똑똑한 AI'가 아니라 '더 가까운 AI'에 있다.2026-06-07 08:00:00
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"더 많이 만들어 달라" 젠슨 황 요청에…최태원 "웨이퍼 생산 2배" 선언 [경제일보] 최태원 SK그룹 회장이 향후 5년 내 웨이퍼 생산능력을 두 배로 확대하겠다고 처음 공개적으로 밝히면서 SK하이닉스의 중장기 투자 계획에 관심이 쏠리고 있다. 인공지능(AI) 반도체 수요 급증으로 고대역폭메모리(HBM) 공급 부족 현상이 장기화될 것으로 예상되는 가운데 생산능력 확대를 통해 시장 주도권을 이어가겠다는 의지를 드러낸 것으로 풀이된다. 4일 업계에 따르면 최 회장은 지난 2일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 현장에서 "메모리 병목현상은 2030년까지 계속될 전망"이라며 "향후 5년 동안 웨이퍼 생산능력을 두 배로 늘릴 계획"이라고 밝혔다. SK그룹이 생산능력 확대 목표를 구체적인 수치로 공개한 것은 이번이 처음이다. 업계에서는 단순한 투자 계획 발표를 넘어 AI 시대 핵심 인프라 기업으로 자리 잡겠다는 전략적 선언으로 해석하고 있다. 청주·용인·미국까지…SK하이닉스 생산능력 확대 속도 최 회장이 언급한 생산능력 확대는 SK하이닉스가 국내외에서 추진 중인 대규모 투자 계획과 맞물려 있다. SK하이닉스는 청주 M15X를 차세대 D램 생산기지로 구축하는 한편, 청주 테크노폴리스 산업단지에 약 19조원을 투입해 신규 후공정 생산시설인 P&T7을 짓고 있다. P&T7은 약 23만㎡ 규모로 조성되며 올해 4월 착공해 2027년 말 완공을 목표로 한다. 청주는 SK하이닉스의 AI 메모리 핵심 거점으로 부상하고 있다. 기존 M11·M12·M15 공장에 더해 HBM 생산을 담당할 M15X와 패키징·테스트 공정 중심의 P&T7이 연계되면 전공정과 후공정을 한 지역에서 묶는 생산 체계가 가능해진다. HBM은 D램을 수직으로 쌓고 이를 고성능 패키징 기술로 연결해야 하는 만큼 웨이퍼 생산뿐 아니라 후공정 역량 확보도 공급 확대의 핵심 변수로 꼽힌다. 용인 반도체 클러스터도 중장기 생산능력 확대의 핵심 축이다. SK하이닉스는 용인 클러스터를 차세대 메모리 생산 거점으로 키우고 있으며 첫 번째 팹 건설을 통해 향후 AI 메모리 수요 확대에 대응한다는 구상이다. 업계에서는 청주 M15X와 P&T7이 단기 HBM 수요 대응을 맡고, 용인 클러스터가 중장기 생산능력 확대를 뒷받침하는 구조가 될 것으로 보고 있다. 해외에서는 미국 인디애나주 웨스트라피엣에 약 38억7000만 달러를 투자해 AI 제품용 어드밴스드 패키징 생산시설과 연구개발(R&D) 시설을 구축하고 있다. 해당 시설은 차세대 HBM 생산라인을 포함할 예정으로 SK하이닉스가 엔비디아 등 주요 고객사에 대한 공급 대응력을 높이는 기반이 될 전망이다. "더 많이 만들어 달라"…HBM 공급 부족 장기화 업계가 주목하는 부분은 최 회장이 생산능력 확대 필요성을 공개적으로 강조한 배경이다. 2026년 6월 현재 AI 서버 시장에서는 엔비디아의 GPU뿐 아니라 이를 뒷받침하는 HBM 확보 경쟁이 동시에 격화되고 있다. 생성형 AI 고도화와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 데이터센터 투자가 이어지면서 GPU와 HBM을 묶어 안정적으로 확보하는 것이 빅테크와 서버 업체들의 핵심 과제로 떠올랐다. HBM은 일반 D램보다 생산 난도가 높고 웨이퍼 투입량도 많아 단기간에 공급을 늘리기 어렵다. 여기에 D램을 여러 층으로 쌓는 적층 기술과 고성능 패키징·테스트 공정까지 필요해 전공정뿐 아니라 후공정 생산능력도 함께 확보해야 한다. 신규 메모리 팹 건설에는 최소 수년이 걸리고 대규모 설비 투자가 필요한 만큼 공급 확대 속도가 폭발적인 AI 수요를 따라가지 못하고 있다는 평가가 나온다. 실제 젠슨 황 엔비디아 CEO도 지난 2일 대만 타이베이에서 열린 GTC 타이베이 2026 미디어 간담회에서 글로벌 공급망 파트너사들의 지원에도 엔비디아 칩 공급이 여전히 제약되고 있다고 밝혔다. 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’ 출시를 앞두고 막대한 물량을 확보했지만 시장 수요가 워낙 커 공급이 수요를 따라가지 못하고 있다는 설명이다. 황 CEO는 행사장 내 SK하이닉스 부스를 방문해 HBM4E 웨이퍼에 "더 많이 만들어주세요(Please Make More)"라는 문구를 직접 남기기도 했다. 업계에서는 이를 AI 메모리 수요 급증과 공급 부족 현실을 상징적으로 보여준 장면으로 평가한다. 이 때문에 SK하이닉스의 웨이퍼 생산능력 확대 발언은 단순한 증설 계획을 넘어 엔비디아를 비롯한 핵심 고객사의 중장기 물량 요구에 선제적으로 대응하겠다는 의미로 해석된다. 업계에서는 AI 반도체 경쟁의 무게중심이 기술 선점에서 안정적 공급능력 확보로 확장되고 있는 만큼, HBM 시장 주도권을 유지하려면 생산능력과 패키징 역량을 동시에 끌어올리는 것이 필수라는 분석이 나온다. 시장에서는 SK하이닉스의 이번 생산능력 확대 계획이 삼성전자, 마이크론 등 경쟁사와의 HBM 경쟁에도 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 그동안 HBM 시장 선두를 유지해 온 SK하이닉스가 AI 반도체 수요 확대 국면에서 공격적인 투자 기조를 이어가며 격차 벌리기에 나섰다는 분석이다. 반도체 업계 관계자는 "AI 산업이 빠르게 성장하면서 메모리 수요는 기하급수적으로 늘어나고 있지만 반도체 공장 건설에는 수년이 걸리는 만큼 공급 확대 속도가 수요를 따라가기 쉽지 않은 상황"이라며 "생산능력을 점진적으로 확대하는 것이 가장 이상적이지만 현재는 수요 증가 속도가 워낙 빨라 공급과 수요 간 균형을 맞추는 것이 중요한 과제가 되고 있다"고 말했다. 이어 "미국 패키징 공장은 공급 안정성을 높이는 동시에 현지 고객과의 협업을 강화하는 역할을 하게 될 것"이라며 "북미 고객 대응 역량을 높여 HBM 공급 확대에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다"고 덧붙였다.2026-06-04 15:06:22
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노타, GPU·NPU 역할 분담으로 온디바이스 AI 효율 높인다 [경제일보] AI PC 시장이 본격 확대되면서 인공지능(AI) 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 GPU와 NPU, CPU 등 다양한 연산 장치를 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 이에 AI 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 AI PC 환경에서 GPU와 NPU를 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅 기반 대규모 언어 모델(LLM) 추론 최적화 기술을 구현하며 온디바이스 AI 시장 공략에 나선 것으로 분석된다. 4일 노타는 '인텔 루나 레이크' 기반 AI PC에서 GPU와 NPU를 동시에 활용하는 이기종 컴퓨팅 기반 LLM 추론 최적화 기술을 구현했다고 밝혔다. 최근 AI PC 시장에서는 NPU 탑재 여부를 넘어 실제 AI 워크로드를 얼마나 효율적으로 처리할 수 있는지가 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다. AI PC 내부에는 CPU와 GPU, NPU 등 서로 다른 특성을 가진 연산 장치가 탑재되는데, 각 장치의 역할을 어떻게 분담하느냐에 따라 성능과 전력 효율이 크게 달라질 수 있기 때문으로 알려졌다. 노타는 해당 환경에 맞춰 LLM 추론 과정을 입력 처리 단계와 답변 생성 단계로 분리해 각각의 특성에 최적화된 연산 장치를 배치하는 '분리형 추론' 방식을 적용해 해결했다고 설명했다. 구체적으로 입력 데이터와 프롬프트를 처리하는 단계는 병렬 연산 성능이 뛰어난 GPU가 담당하고, 실제 답변을 생성하는 추론 단계는 전력 효율성이 높은 NPU가 수행하도록 설계했다. 단일 프로세서에 모든 연산을 집중시키는 기존 방식과 달리 작업 특성에 따라 하드웨어 자원을 분산 배치한 것이다. 노타에 따르면 해당 기술 적용 결과 단일 GPU 기반 추론 방식 대비 토큰당 에너지 소비량은 약 32% 감소했고 생성 처리량은 약 12% 향상됐다. 또한 단일 NPU 기반 추론 방식과 비교하면 첫 응답 지연 시간은 약 89% 단축된 것으로 나타났다. 이번 발표는 단순히 GPU와 NPU를 함께 사용하는 수준을 넘어 AI 모델의 연산 특성을 분석해 각 작업을 가장 적합한 프로세서에 배분한 것이 특징이다. 동일한 AI PC 환경에서도 하드웨어 자원을 어떻게 활용하느냐에 따라 실제 사용자 경험이 크게 달라질 수 있음을 보여준 것이다. 인텔과 엔비디아 등 주요 기업들이 CPU·GPU·NPU를 결합한 AI PC 전략을 공개했으며, 데이터센터 시장에서도 AI 추론 작업을 단계별로 분리해 서로 다른 연산 장치에 할당하는 방식이 확산되고 있다. 앞서 AI 모델 경량화와 압축 기술에 강점을 보여온 노타는 이번 기술을 통해 모델 최적화를 넘어 AI 실행 환경과 하드웨어 활용 방식까지 아우르는 통합 최적화 역량을 선보인 것으로 평가된다. 특히 AI PC와 온디바이스 AI 시장에서는 제한된 전력과 연산 자원 안에서 최대 성능을 구현해야 하는 만큼 하드웨어 자원 활용 효율이 사용자 경험을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. 향후 AI PC 보급이 확대될수록 이기종 컴퓨팅과 런타임 최적화 기술의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 채명수 노타 대표는 "AI PC 시대에는 AI 모델을 기기 안에 올리는 것만으로는 충분하지 않으며 GPU, NPU 등 다양한 연산 장치를 모델 특성에 맞게 조합하는 최적화 역량이 실제 AI 경험을 좌우한다"며 "노타는 모델 경량화, 런타임 최적화, 하드웨어 최적화 기술을 결합해 AI PC 시대의 온디바이스 AI 실행 효율을 높여 나가겠다"고 말했다.2026-06-04 14:11:19
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NC AI, 조선업 진출 본격화…한화오션 손잡고 자율용접 AI 개발 [경제일보] NC AI가 한화오션과 손잡고 조선업계의 난제로 꼽히는 용접 공정 자동화에 나선다. 국방과 제조 분야에 이어 조선·해양 산업까지 사업 영역을 확대하며 피지컬 AI 기업으로서 입지를 강화하고 있다. 4일 NC AI는 한화오션의 '비전 인식 기반 용접 전용 모델 및 협동로봇 기반 자율 용접 모델 개발' 과제를 수주하고 본격적인 개발에 착수했다고 밝혔다. 이번 과제는 선박 건조의 핵심 공정인 용접 작업에 AI 비전 인식 기술과 로봇 제어 기술을 접목하는 프로젝트다. 기존 자동화 설비가 정해진 경로를 반복 수행하는 수준에 머물렀지만 이번 프로젝트는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 최적의 용접 경로와 작업 방식을 판단하는 자율 용접 시스템 구현을 목표로 진행된다. 특히 조선소 용접 환경은 강한 아크광과 불꽃, 실시간으로 발생하는 용접 분진, 야외 작업 환경 등으로 인해 비전 AI가 작동하기 어려운 대표적인 산업 현장으로 꼽힌다. NC AI는 실제 조선소 현장에서 수집한 데이터를 기반으로 용접선을 정밀하게 인식하고 결함을 실시간으로 탐지하는 조선 특화 AI 모델을 개발할 계획이다. 앞서 NC AI는 최근 현대로템과 다종·다중 로봇 통제 국방 AX 사업을 수행하고 포스코DX와 로봇 AI 기술 협력을 진행하는 등 제조 및 국방 분야에서 성과를 확대해 온 바 있다. 이어 조선업까지 진출하면서 산업 특화 AI 역량을 선보인다. NC AI는 이번 자율 용접 프로젝트에 자사가 개발 중인 차세대 산업 특화 비전언어모델(VLM) '배키 비전'을 적용할 예정이다. 배키 비전은 이미지와 텍스트 정보를 통합적으로 이해하는 산업 특화 AI 모델로, 향후 시각(Vision)과 언어(Language), 행동(Action)을 동시에 수행하는 VLA(시각-언어-행동) 모델로 발전시킨다는 계획이다. 이를 통해 작업자가 자연어로 작업 지시를 내리면 AI가 용접 대상물의 상태를 실시간으로 분석하고 협동 로봇의 토치 각도와 이동 속도, 용접 경로 등을 스스로 결정하는 방식의 자율 용접 체계를 구현한다는 구상이다. NC AI는 해당 구현이 단순한 하드웨어 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 주변 환경을 인지하고 유연하게 대처하는 진정한 '피지컬 AI 자율 용접'의 완성형 사례가 될 것으로 기대된다고 설명했다. 이연수 NC AI 대표는 "대한민국 조선업을 선도하는 한화오션과의 협력은 NC AI가 가진 소버린 산업 특화 AI 파운데이션 모델 '배키'의 확장성을 보여주는 최고의 무대가 될 것"이라며 "현장의 분진과 오염을 극복하는 강인한 비전 인식 기술과 자율 제어 모델을 성공적으로 개발해, 실제 조선 공정에 투입할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 만들겠다"고 말했다.2026-06-04 08:41:01
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GPU 고객 넘어 전략 파트너로… 네이버클라우드, 엔비디아 AI 생태계 합류 [경제일보] 엔비디아가 네이버클라우드를 글로벌 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너로 공식 지목하며 양사 협력이 새로운 국면에 접어들고 있다. 단순 GPU 공급 관계를 넘어 초거대 인공지능(AI) 모델과 클라우드, 피지컬 AI, 소버린 AI까지 협력 범위를 확대하면서 네이버클라우드가 엔비디아의 차세대 'AI 팩토리' 전략을 구현할 아시아 핵심 거점으로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 2일 네이버클라우드는 대만에서 열린 엔비디아 클라우드 파트너 서밋(NCP 서밋)에 참가해 엔비디아와의 AI 팩토리 구축 협력 방향을 공개했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이날 AI 인프라부터 서비스까지 전 영역을 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 엔비디아의 AI 팩토리 전략을 함께 추진하겠다고 밝혔다. 이번 발표는 하루 전 열린 엔비디아 GTC 타이베이 2026 기조연설과 맞물리며 더욱 주목받고 있다. 당시 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 글로벌 AI 클라우드 사업자 사례를 소개하는 과정에서 네이버클라우드를 직접 언급했다. 특히 발표 맥락상 네이버클라우드는 단순 엔비디아 GPU 구매 고객이 아닌 AI 인프라 운영 사업자 그룹으로 분류됐다. 이날 화면에는 미국의 코어위브, 네비우스, 영국의 엔스케일 등 최근 AI 인프라 시장 성장의 대표 수혜 기업들이 함께 소개됐다. 이들 기업은 엔비디아 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 AI 데이터센터를 구축하고 기업 고객에게 AI 서비스를 제공하는 사업 모델을 운영하고 있다. AI 팩토리는 대규모 GPU 인프라와 데이터센터, 초거대 AI 모델, 애플리케이션 서비스를 통합 운영하는 차세대 AI 생산 체계다. 엔비디아는 최근 GPU 제조사를 넘어 AI 인프라 플랫폼 기업으로의 전환을 선언하며 글로벌 클라우드 사업자들과 협력을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 국내에서 AI 모델과 클라우드, 데이터센터를 모두 보유한 사업자 중 하나로 꼽힌다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 개발하고 있으며 네이버클라우드를 통해 기업용 AI 서비스를 제공하고 있다. 또한 데이터센터 '각 세종'을 기반으로 AI 인프라 경쟁력도 강화하고 있다. 이번 협력은 인프라 영역을 넘어 AI 모델 개발 분야로도 확대된다. 네이버클라우드는 엔비디아의 개방형 대규모 언어 모델(LLM) '네모트론 3 울트라'를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 양사는 초거대 언어 모델 최적화와 원천 기술 공동 연구도 추진한다. 앞서 네이버클라우드는 지난 3월 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 활용해 서울의 실제 환경을 디지털 공간에 구현한 '서울 월드 모델'을 공개한 바 있다. 서울 전역에서 수집한 120만장의 파노라마 이미지와 국내 지도 데이터를 학습시켜 실제 도로 환경과 공간 구조를 구현한 모델로 피지컬 AI 분야 협력도 진행하고 있다. 이번 협력은 향후 소버린 AI 시장 확대와도 연결될 것으로 전망된다. 네이버는 일본과 중동, 동남아시아 등 해외 시장을 대상으로 소버린 AI 사업을 추진하고 있으며 엔비디아 역시 각국 정부와 기업이 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원하는 전략을 강화하고 있다. 특히 젠슨 황 CEO가 오는 8일 경기 성남시 판교 네이버 1784 사옥을 방문할 것으로 알려지면서 양사 협력은 더욱 구체화될 전망이다. 네이버 창업자인 이해진 이사회 의장과 황 CEO의 회동도 예정된 것으로 알려졌다. 양사는 해당 만남을 통해 글로벌 AI 팩토리 구축 사업과 소버린 AI 사업 확대 방안, 아시아 지역 AI 인프라 협력 전략 등을 논의할 것으로 예상된다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI 산업의 패러다임이 모델 중심에서 대규모 인프라를 안정적으로 운영하는 추론 중심의 AI 팩토리 시대로 이동하고 있다"며 "엔비디아와의 협력은 단순한 GPU 공급자와 고객의 관계를 넘어 함께 AI 기술을 개발하고 글로벌 AI 생태계를 확장하는 전략적 결정이며, 향후 아시아 시장의 폭발적인 AI 수요를 뒷받침하는 핵심 공급자이자 독보적인 'AI 인프라 허브'로 자리매김할 것"이라고 말했다.2026-06-02 10:50:07
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노타, 엔비디아 무대서 '현장 AI' 비전 제시…피지컬 AI 공략 속도 [경제일보] AI 모델 경량화·최적화 기업 노타가 엔비디아 아시아태평양 파트너 행사에서 피지컬 AI 시대의 엣지 AI 비전을 공유했다. AI가 클라우드 안에 머무는 것을 넘어 도시와 도로, 항만, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 흐름이 빨라지는 가운데 노타의 온디바이스 AI 최적화 기술이 주목받고 있다. 노타는 김태호 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자가 대만에서 열린 ‘NVIDIA APAC Robotics and Edge AI Partner Day’에 초청돼 패널 토크에 참여했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 컴퓨텍스 2026 기간 중 엔비디아가 개최한 아시아태평양 지역 파트너 행사로, 로보틱스와 엣지 AI 분야 주요 기업들이 피지컬 AI와 스마트 공간 지능화 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김 CTO가 참여한 패널 토크 주제는 ‘How Physical AI is Helping Transform Smart Spaces’였다. 세션에서는 도시, 도로, 항만, 산업 현장 등 실제 공간에서 AI가 상황을 실시간으로 인지하고 판단하며 대응하는 기술 흐름이 다뤄졌다. 카메라 등 현장 인프라에서 수집되는 데이터를 AI가 분석해 사고 예방, 안전 관리, 운영 효율화로 연결하는 방식이다. ◆ 피지컬 AI 핵심은 ‘현장 가까운 AI’ 노타는 이번 패널에서 온디바이스 AI와 엣지 AI 최적화 기술의 중요성을 강조했다. 엣지 AI는 데이터를 모두 클라우드로 보내 처리하는 대신 카메라, 로봇, 교통 인프라, 산업 장비 등 현장 가까운 기기에서 AI를 구동하는 방식이다. 네트워크 지연을 줄이고 개인정보 보호 부담을 낮추며, 통신 환경이 불안정한 현장에서도 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 특히 스마트시티와 산업공간에서는 실시간성이 중요하다. 사고 위험을 감지하거나 작업자 안전을 확인하는 과정에서 AI 판단이 늦어지면 실제 대응 효과가 떨어질 수 있다. 노타는 AI 모델을 작고 효율적으로 최적화해 제한된 연산 자원과 전력 환경에서도 AI가 안정적으로 작동하도록 하는 기술을 보유하고 있다. 노타는 스마트 공간이 단순한 데이터 수집 공간에서 AI가 맥락을 이해하고 의사결정을 보조하는 지능형 공간으로 진화하고 있다고 봤다. 비전 언어 모델(VLM)과 비전 AI 에이전트가 발전하면서 영상 데이터는 단순 관제 대상을 넘어 현장 상황을 요약하고 보고하며 운영자의 판단을 돕는 핵심 데이터로 활용되고 있다. ◆ 엔비디아 생태계 협력 확대 이번 패널 참여는 노타가 엔비디아 생태계 안에서 쌓아온 협력 흐름을 피지컬 AI와 로보틱스 영역으로 넓히는 계기로 평가된다. 노타는 앞서 엔비디아 커넥트 파트너로 선정됐고 지난 4월 엔비디아 네모트론 해커톤에서 대상과 트랙 1위를 차지하며 AI 최적화 역량을 선보였다. 엔비디아가 최근 로보틱스와 엣지 AI, 피지컬 AI를 차세대 성장축으로 강조하고 있다는 점도 의미가 있다. 로봇과 드론, 스마트시티, 산업 자동화가 확산될수록 현장에서 작동하는 AI 모델의 효율성과 안정성은 중요한 경쟁력이 된다. 노타 입장에서는 엔비디아 젯슨 등 엣지 AI 플랫폼과 연계한 최적화 기술을 글로벌 파트너들에게 알릴 수 있는 기회다. 다만 피지컬 AI 시장 확대를 위해서는 실제 현장 적용 사례 확보가 필요하다. AI 모델 최적화 기술이 도시·교통·산업 현장에서 비용 절감, 운영 효율화, 안전 개선 효과로 이어져야 사업성이 커진다. 노타가 글로벌 파트너들과의 협력을 통해 엣지 AI 레퍼런스를 얼마나 빠르게 늘리느냐가 향후 성장의 핵심 변수가 될 전망이다. 김태호 노타 CTO 겸 공동창업자는 “피지컬 AI 시대에는 AI가 디지털 공간을 넘어 실제 물리 환경에서 상황을 인지하고 판단하며 대응하는 역량이 중요해지고 있다”며 “노타는 온디바이스 AI 최적화 기술을 기반으로 도시, 교통, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 엣지 AI 구현에 집중해왔으며 앞으로도 글로벌 파트너들과 함께 로보틱스와 엣지 AI 생태계 확산에 기여하겠다”고 말했다.2026-06-02 09:21:28
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![[경제일보] AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI 뉴스 파이프라인 주목](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/31/20260531111639712356.jpg)
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
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삼성전자, 차세대 HBM4E 샘플 공급 개시…AI 반도체 '다음 승부처' 선점 [경제일보] 국내 대표 기업 삼성전자가 차세대 AI(인공지능) 메모리 시장 공략을 위해 HBM4E(고대역폭메모리) 샘플 공급에 나섰다. 세계 최초 HBM4 양산에 이어 차세대 제품까지 선제적으로 공급하며 AI 메모리 시장 주도권 확보에 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 글로벌 고객사에 'HBM4E 12단' 샘플 공급을 시작했다고 29일 밝혔다. HBM4E는 차세대 AI 가속기와 대규모 언어모델(LLM) 구동을 위한 고성능 메모리다. 삼성전자는 지난 2월 업계 최초로 HBM4 양산을 시작한 데 이어 이번 HBM4E 샘플 공급까지 진행하며 차세대 HBM 제품군 확대에 나섰다. 이번 제품은 설계와 공정 최적화를 통해 성능을 높인 것이 특징이다. 핀(Pin)당 동작 속도는 최대 16Gbps로 전작 HBM4 대비 20% 이상 향상됐다. 단일 스택 기준 초당 3.6TB(테라바이트) 수준의 데이터 처리 대역폭도 제공한다. 용량 역시 확대됐다. HBM4E 12단 제품은 48GB(기가바이트) 용량을 구현해 전작 대비 30% 이상 늘어난 수준이다. 삼성전자는 향후 고객 수요에 맞춰 32GB(8단)와 64GB(16단) 제품까지 라인업을 확대할 계획이다. 업계에서는 최근 생성형 AI 시장 확대와 AI 데이터센터 투자 증가로 고성능 HBM 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 HBM4와 HBM4E가 차세대 AI 반도체 시장 핵심 메모리로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 특히 AI 모델 규모가 커질수록 데이터 처리 속도와 용량 확보 중요성이 높아지면서 차세대 HBM 경쟁도 더욱 치열해지는 분위기다. 삼성전자는 이번 HBM4E에 10나노급 6세대(1c) D램과 자체 4나노 공정 기반 로직 다이를 적용했다. 이를 통해 성능뿐 아니라 수율과 양산성 확보에도 주력했다는 설명이다. 전력 효율과 발열 특성도 개선했다. 삼성전자는 저전력 설계와 패키징 구조 최적화를 통해 전작 대비 에너지 효율을 16%, 열 저항 특성을 14% 이상 향상시켰다고 밝혔다. AI 데이터센터 운영 과정에서 중요성이 커지고 있는 전력 효율과 발열 관리 경쟁력을 강화했다는 평가다. 업계에서는 삼성전자가 △메모리 △파운드리 △시스템LSI △첨단 패키징까지 아우르는 반도체 밸류체인을 기반으로 AI 메모리 시장 경쟁력을 높이고 있다는 분석도 나온다. 특히 HBM4와 HBM4E 모두 자체 4나노 베이스 다이와 최신 D램 공정을 적용하고 있어 향후 양산 전환에도 속도를 낼 수 있을 것으로 전망된다. 삼성전자는 이번 샘플 공급을 시작으로 고객사 일정에 맞춰 양산 공급을 진행할 예정이다. 삼성전자 관계자는 "이번 HBM4E 샘플 공급은 고객사 수요에 맞춰 진행된 것으로 실제 고객사 평가 절차를 위한 단계"라며 "HBM은 고객사 인증과 테스트 과정에 상당한 시간이 소요되는 만큼 현재는 샘플 공급 단계이며 구체적인 양산 공급 일정은 아직 확정되지 않았다"고 말했다. 이어 "차세대 HBM 시장에서는 용량과 속도, 전력 효율 모두 중요한 경쟁 요소"라며 "고객사마다 AI 시스템 구조와 활용 목적이 다른 만큼 특정 사양 하나보다 전체적인 성능 균형과 최적화 수준이 중요하게 평가되고 있다"고 덧붙였다. 황상준 삼성전자 메모리사업부 개발담당 부사장은 "HBM4 양산에 이어 HBM4E 샘플 공급까지 성공적으로 진행하며 차세대 AI 메모리 시장 경쟁력을 강화하고 있다"며 "앞으로도 선제적인 기술 개발과 생산 인프라 투자를 통해 글로벌 AI 메모리 시장 성장을 주도해 나갈 것"이라고 말했다.2026-05-29 13:15:14
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![[현장] 네이버, AI 시대 승부수는 콘텐츠… 창작자와 함께 성장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/28/20260528131305774932.jpg)
네이버, AI 시대 승부수는 콘텐츠… "창작자와 함께 성장" [경제일보] "독자적인 콘텐츠 생태계를 만드는 것이 네이버가 AI 시대에도 지속적인 성장을 가능하게 하는 데 가장 중요한 요소" 28일 김광현 네이버 CDO가 취임 이후 첫 행보로 서울 중구 더플라자호텔에서 'AI 시대 네이버의 데이터·콘텐츠 전략'을 주제로 미디어 라운드테이블을 진행하며 이같이 말했다. 이날 네이버는 AI 검색 서비스 고도화 방향과 창작자 지원 전략을 공개했다. 이번 행사에는 김광현 네이버 CDO, 이일구 네이버 콘텐츠 서비스 부문장, 김상범 네이버 검색 플랫폼 부문장 등 임직원이 참석해 발표를 진행했다. 최근 네이버는 AI 시대 핵심 경쟁력으로 '콘텐츠 생태계'를 전면에 내세우고 있다. 독자적인 검색 기술과 함께 25년간 축적한 사용자 제작 콘텐츠(UGC)를 기반으로 AI 검색 경쟁력을 강화하고, 창작자와의 상생 구조를 통해 AI 생태계를 확장하겠다는 전략이다. 김광현 CDO는 "AI 시대에도 가장 중요한 것은 AI 기술력과 콘텐츠"라며 "AI 기술이 너무 빠르게 발전하고 있기 때문에 콘텐츠의 가치는 더욱 더 중요해지고 있다"고 말했다. 그는 네이버가 검색 서비스 초기부터 자체 콘텐츠 구축과 창작자 생태계 조성에 집중해 왔다고 설명했다. 뉴스와 지식 콘텐츠, 지식iN, 블로그, 카페 등 자체 플랫폼 기반 콘텐츠를 확보하며 검색 경쟁력을 키웠고 모바일·유튜브 시대 변화 속에서도 쇼핑과 로컬 등 한국형 검색 경험을 강화해 온 것이다. 네이버는 현재 2000만명 규모 창작자 생태계를 기반으로 연간 6억3000만건 이상의 콘텐츠가 생산되고 있다고 밝혔다. 하루 기준으로는 약 200만건 규모다. 이일구 콘텐츠 서비스 부문장은 "네이버 카페와 블로그에는 생생한 데이터가 계속 쌓이고 있다"며 "콘텐츠가 AI 서비스 경험에 차이를 만들고 있다"고 설명했다. 네이버에 따르면 AI 브리핑과 AI 탭 등 AI 검색 결과 생성 과정에서 네이버 UGC 비중이 약 70% 수준까지 확대된 것으로 나타났다. 외부 웹 데이터나 전문 데이터와 함께 네이버 내부 콘텐츠 활용 비중이 지속적으로 늘어나고 있는 것이다. 네이버는 창작자와 AI 생태계 선순환 구조 구축을 위해 신규 펠로우십 프로그램 '네이버 메이트'도 공개했다. 네이버 메이트는 AI 브리핑 인용 수를 기반으로 우수 창작자 약 3000명을 매월 선정하는 프로그램이다. 블로그·카페·지식iN·프리미엄 콘텐츠 창작자가 우선 대상이며 하반기에는 클립 창작자까지 확대될 예정이다. 선정된 창작자에게는 검색·AI 브리핑 등 서비스 내 노출 강화와 함께 활동 지원금이 지급된다. 이 부문장은 "좋은 콘텐츠를 만들어 주셨을 때만이 네이버가 만들려고 하고 있는 AI, 서비스들의 품질이 높아질 수 있기 때문에 선순환을 만드는 것에 가장 집중을 하고 있다"며 "지난해 창작자 생태계 지원을 위해 5년간 1조원을 투자하겠다고 약속을 드렸다"고 말했다. AI 서비스 전략도 공개됐다. 김상범 검색 플랫폼 부문장은 네이버 AI 경쟁력 핵심 자산으로 '프로덕트 네이티브 LLM', 방대한 데이터·API, 하네스 엔지니어링 역량을 제시했다. 프로덕트 네이티브 LLM은 네이버 서비스 이용 패턴과 사용자 행동 데이터를 기반으로 서비스 최적화 형태로 학습한 AI 모델이다. 단순 범용 언어모델이 아니라 실제 검색·쇼핑·예약 등 네이버 서비스 경험에 특화된 모델이라는 설명이다. 김 부문장은 "가장 완벽한 AI 검색이라는 요리를 사용자들에게 제공하는 것이 목표"라며 "네이버에 와서 행동을 하시는 사용자분들이 어떤 것들을 했는지를 집중적으로 학습시킨 것이 프로덕트 네이티브 LLM"이라고 설명했다. 네이버는 차세대 하이퍼클로바X 모델도 AI 탭 등에 순차적으로 적용할 예정이다. 현재 AI 브리핑은 월 3000만명이 사용하는 핵심 검색 서비스로 자리 잡았으며 지난 4월 베타 출시한 AI 탭은 한 달 만에 누적 사용자 300만명을 돌파했다. 또한 네이버는 오는 6월 말 스마트 렌즈 신규 버전도 공개할 예정이다. 카메라 기반 검색 결과를 AI 브리핑과 AI 탭으로 연결해 이미지 검색과 대화형 AI를 결합하는 형태다. 김 부문장은 "서비스를 잘 만들고 여기서 나온 데이터를 갖고 LLM을 잘 만드는 이 선순환을 네이버는 잘 만들어 갈 수 있다"며 "다른 서비스에서 볼 수 없는 차별화된 요소들을 계속 만들어 갈 것"이라고 강조했다.2026-05-28 13:22:14
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KT, AI 고객센터 혁신 성과…KSQI 15년 연속 우수 콜센터 선정 [경제일보] KT가 생성형 인공지능(AI)을 활용한 고객센터 고도화에 속도를 내고 있다. AI 기반 상담 시스템 확대와 비대면 서비스 경쟁력 강화를 앞세워 고객 응대 품질 개선에 나서는 모습이다. 27일 KT는 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 주관하는 '2026 한국산업의 서비스품질지수(KSQI)' 콜센터 부문에서 15년 연속 우수 콜센터로 선정됐다고 밝혔다. KSQI는 매년 고객이 체감하는 서비스 품질 수준을 수치화한 지표를 기반으로 비대면 채널 서비스 성과를 종합 평가해 우수 콜센터를 선정한다. KT는 이동통신 분야에서 15년 연속, 초고속 인터넷 분야에서 12년 연속 우수 콜센터에 이름을 올린 것으로 알려졌다. KT는 이번 선정에 자사의 AI 기반 상담 시스템 고도화 전략이 영향을 미쳤다고 설명했다. 최근 통신업계는 생성형 AI를 활용해 고객센터 운영 효율성과 상담 품질을 동시에 높이는 AICC(AI 고객센터)를 구축하고 있다. 단순 문의 응대를 넘어 고객 의도를 파악하고 업무를 자동 수행하는 자율형 상담 체계 구현을 핵심 과제로 선정하는 것으로 분석된다. 앞서 KT 고객센터는 지난 2017년부터 자체 개발한 AI 기술을 도입해 상담 시스템 고도화를 추진해 온 바 있다. 최근에는 '챗GPT'와 '클로드' 등 글로벌 생성형 AI 기술까지 접목하며 비대면 서비스 역량 강화에 나섰다. 현재 KT는 AI 보이스봇과 챗봇을 중심으로 24시간 365일 고객 응대 체계를 운영 중이다. AI 보이스봇 '지니'는 자연어 기반 음성 응대를 제공하고 있으며, 복잡한 문의는 전문 상담사로 연결하는 하이브리드 구조를 적용해 상담 효율을 높인 것으로 평가된다. KT는 거대언어모델(LLM) 기반 챗봇도 고객센터에 도입해 고객센터 AX를 고도화하고 있다. KT는 해당 기술을 통해 모바일과 웹 등 다양한 채널 환경에서도 일관된 상담 경험을 제공하고 있다고 설명했다. 내부적으로는 상담사 지원 시스템인 '상담 어시스트'를 운영하고 있다. 실시간 답변 추천과 상담 내용 요약 기능 등을 제공해 고객 대기 시간을 줄이고 상담 업무 효율 향상을 지원하고 있다. 최세준 KT 고객 전략본부장 상무는 "이번 KSQI 15년 연속 우수 콜센터 선정은 AI 기술 혁신을 선제적으로 도입해 온 노력의 결실"이라며 "앞으로도 고객센터를 단순 민원 처리 채널을 넘어 AI가 고객 의도를 이해하고 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AICC(자율형 AI 고객센터)'로 지속 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-05-27 13:57:40
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'미토스 쇼크'에 흔들리는 韓 AI 보안… 글래스윙 문턱 넘기 어려워지나 [경제일보] 앤트로픽의 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 글로벌 사이버보안 지형에 파장을 일으키고 있다. AI가 대규모 소프트웨어 취약점을 빠르게 찾아내고 공격 가능성까지 분석할 수 있는 수준에 도달했다는 점이 알려지면서 각국 정부와 보안업계도 대응책 마련에 나섰다. 그러나 한국은 미토스 접근권을 제한적으로 제공하는 앤트로픽의 보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’ 참여에서 아직 가시적인 진전을 내지 못하고 있다. 국내에서는 앤트로픽과 협력 관계를 구축했던 SK텔레콤이 글래스윙 참여를 검토했지만 최근 추진하지 않는 방향으로 내부 결론을 내린 것으로 전해졌다. SK텔레콤은 2023년 앤트로픽에 1억달러를 투자하고 통신 특화 대형언어모델(LLM) 개발 협력을 맺은 전략적 투자자다. 당시 SK텔레콤은 글로벌 텔코 AI 얼라이언스와 연계해 앤트로픽과 AI 혁신을 추진하겠다고 밝힌 바 있다. 다만 지분 관계가 보안 협력체 접근권으로 곧바로 이어지지는 않았다. SK텔레콤의 앤트로픽 지분은 후속 투자 과정에서 희석돼 약 0.3% 수준으로 추정된다. 외신과 국내 매체들은 SK텔레콤의 앤트로픽 지분 가치가 급등했지만 실제 보유 지분은 0.3% 안팎이라고 전했다. 문제는 글래스윙이 단순 민간 연구 프로젝트를 넘어 사실상 미국 중심의 폐쇄형 사이버보안 동맹처럼 움직이고 있다는 점이다. 앤트로픽은 지난달 프로젝트 글래스윙을 공개하면서 미토스 프리뷰를 일부 기업과 기관에만 제한적으로 제공한다고 밝혔다. 로이터는 이 프로그램에 아마존, 마이크로소프트, 엔비디아, 애플 등이 참여하고 있으며 미토스는 방어 목적의 사이버보안 작업에 제한적으로 활용된다고 보도했다. 앤트로픽이 공개한 설명 역시 위험성을 뒷받침한다. 회사는 미토스 프리뷰가 공개되지 않은 프론티어 모델이며 소프트웨어 취약점을 찾아내고 악용 가능성을 분석하는 능력에서 극히 숙련된 인간 전문가 수준을 넘어설 수 있다고 밝혔다. 실제 파급력도 감지되고 있다. 일부 외신은 미토스가 오픈소스 소프트웨어에서 1만건 이상의 고위험 또는 치명적 취약점을 찾아냈다고 전했다. 테크레이더는 미토스가 장기간 숨어 있던 버그까지 드러내면서 전통적인 ‘패치 윈도’ 개념이 사실상 무너지고 있다고 분석했다. 금융권도 즉각 반응했다. 파이낸셜타임스는 유럽중앙은행(ECB)이 주요 은행들을 소집해 미토스가 드러낸 취약점에 대응할 것을 촉구했다고 보도했다. 유럽 은행들이 글래스윙 접근권을 갖고 있지 않더라도 악의적 행위자가 유사한 AI 역량을 확보할 가능성에 대비해야 한다는 판단에서다. 다만 미토스를 둘러싼 우려가 과장됐다는 반론도 있다. 로이터는 보안 전문가들 사이에서 미토스가 취약점 탐색 속도를 높일 수는 있지만 실제 공격으로 이어지려면 검증과 악용 가능성 판단, 패치 지연 등 여러 조건이 필요하다는 평가가 나온다고 전했다. 미토스가 당장 ‘자동 해커’처럼 모든 방어망을 무너뜨릴 것이라는 해석은 지나치다는 것이다. 그럼에도 핵심은 미토스 자체보다 취약점 정보와 대응 도구를 누가 먼저 확보하느냐다. 글래스윙 참여자는 미토스가 찾아낸 취약점을 먼저 검증하고 패치할 시간을 확보할 수 있다. 반면 참여하지 못한 국가는 같은 취약점이 공개되거나 실제 악용될 때까지 기다려야 하는 불리한 위치에 놓일 수 있다. 정부도 이 문제를 인식하고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 11일 류제명 제2차관 주재로 앤트로픽의 마이클 셀리토 글로벌 정책 총괄 등과 만나 AI·사이버보안 협력 방안을 논의했다. 외교부와 국가정보원, 금융위원회, 인공지능안전연구소, 한국인터넷진흥원(KISA), 금융보안원 등도 참석했다. 정부는 국내 기업·기관과의 협력 및 취약점 정보 공유 확대를 요청한 것으로 알려졌다. 정부 입장에서 더 부담스러운 부분은 미국 정부의 관여 가능성이다. 미토스는 방어와 공격에 모두 활용될 수 있는 이중용도 기술이다. 취약점 탐색 AI가 특정 국가나 기업에 제공될 경우 해당 정보가 방어 목적에만 활용된다는 보장이 필요하다. 앤트로픽이 민간 기업이라 하더라도 미국 정부와의 협의 없이 해외 기관 접근을 쉽게 확대하기 어려운 구조라는 분석이 나온다. 국내 보안업계는 이를 ‘AI 보안 주권’ 문제로 바라보고 있다. 미토스가 취약점 발견 속도를 바꾼다면 글래스윙은 그 취약점 정보의 접근 순서를 결정한다는 것이다. 업계에서는 결국 누가 정보를 먼저 확보하고 선제 대응할 수 있느냐의 문제라고 보고 있다. 대안 논의도 시작됐다. 국내 보안 스타트업 티오리는 미국 중심 글래스윙에 대응하는 한국형·다자형 보안 협력체 ‘프로젝트 캐노피’를 추진하고 있다. 티오리는 유럽과 아시아를 연결하는 AI 보안 협력체 출범을 준비 중이며 미국 중심의 미토스 접근 구조에 대한 우려가 배경이라고 설명했다. 국내에서는 아직 글래스윙 참여 기업이 없고 앤트로픽과의 협력 역시 정보 공유 요청 수준에 머물러 있다. 한국 정부가 준비 중인 AI 기반 사이버 위협 대응 체계는 이 같은 복합 위협을 함께 담아야 한다. 단순히 글로벌 협력체 참여를 타진하는 수준만으로는 부족하다. 미토스급 모델 접근권 확보와 국내 취약점 데이터베이스 고도화, 주요 오픈소스 및 국가 핵심 인프라 선제 점검, 금융·통신·의료·에너지 분야별 AI 보안 훈련 체계 구축, 국내 AI 보안 모델 개발이 동시에 추진돼야 한다.2026-05-26 10:58:31
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"AI로 해킹 잡는다"…SK쉴더스, ICML서 보안 AI 기술 공개 [경제일보] SK쉴더스가 글로벌 3대 인공지능(AI) 학회로 꼽히는 ICML 2026에 연구 논문을 올리며 AI 기반 사이버보안 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 생성형 AI 확산 이후 사이버 공격 방식이 복잡해지면서 보안업계 역시 단순 관제 중심을 넘어 AI 원천기술 확보 경쟁에 뛰어드는 것으로 풀이된다. 22일 SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직 '사이버보안AI랩스' 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ICML은 'NeurIPS', 'ICLR'과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽히는 대표적인 AI 학술 행사로 오는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. 이번 연구는 실제 사이버 공격 환경에서 발생하는 '불규칙 시계열 데이터' 문제를 새로운 방식으로 분석한 것으로 알려졌다. 기존 보안 탐지 시스템은 공격이 일정한 흐름과 패턴으로 이어진다는 가정 아래 데이터를 분석하는 방식이 일반적이었다. 다만 실제 해킹과 침투 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 단시간 집중 공격이나 장기 잠복형 공격 등 다양한 형태로 나타나는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 기존 방식으로는 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 충분히 반영하지 못해 이상 징후를 놓치거나 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 최근 생성형 AI 기반 공격과 자동화된 해킹 기법이 확산되면서 기존 보안 체계의 대응 한계 역시 업계 주요 과제로 떠오르고 있다. SK쉴더스는 이번 연구를 통해 불규칙한 공격 흐름 자체를 AI가 학습할 수 있도록 설계한 기술 'QuITE(쿼리 기반 불규칙 시계열 임베딩)'를 제시했다. 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 분석해 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 특히 해당 기술은 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있도록 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 가진 것으로 평가된다. 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 기반 성능 검증에서는 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 수준의 성능 개선 효과를 기록했다. AI 기반 사이버보안 경쟁이 단순 탐지 자동화를 넘어 실제 공격 패턴을 얼마나 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는지로 빠르게 이동하고 있는 것으로 분석된다. 글로벌 보안기업들 역시 AI 기반 자율형 보안운영센터(SOC)와 실시간 위협 탐지 기술 개발에 투자를 확대하고 있다. SK쉴더스 역시 이번 연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 회사는 자사 보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(관리형 탐색 & 응답) 서비스 등에 해당 기술을 연계해 위협 탐지와 분석·대응 정밀도를 높인다는 계획이다. 기존 방식으로 탐지하기 어려웠던 이상 징후 식별 역량 역시 강화될 것으로 전망된다. 또한 SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대하고 있다. AI와 자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 강화해 신·변종 사이버 공격 대응 역량을 끌어올린다는 전략이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-22 15:46:25
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![[경전으로 읽는 인간경영 이야기 ①] 척유소단 촌유소장(尺有所短 寸有所長) — AI 시대, 사람 경영의 근본 원리](https://image.ajunews.com/content/image/2026/06/10/20260610082236849577_518_323.png)