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'리니지 아버지' 송재경의 경고…"AI, 게임 개발 도구 아닌 새로운 참가자" [경제일보] 게임 개발에서 인공지능(AI)의 역할이 코드를 대신 작성하는 수준을 넘어 게임 안에서 이용자와 직접 상호작용하는 ‘참가자’로 진화할 것이라는 전망이 나왔다. 국내 1세대 게임 개발자인 송재경 전 엑스엘게임즈 대표는 AI를 활용한 게임 개발 경험을 소개하며 게임 제작뿐 아니라 게임의 구조 자체가 바뀔 가능성에 주목했다. 오픈AI는 31일 서울 송파구에서 국내 게임 개발자를 대상으로 ‘오픈AI 게임 빌더스 서울’을 개최했다. 오픈AI가 한국에서 게임 개발자 대상 행사를 연 것은 이번이 처음이다. 국내 게임업계 주요 개발자와 창작자들이 AI를 활용한 게임 제작 경험과 향후 산업 변화를 공유했다. 첫 키노트에 나선 송재경 전 대표는 오픈AI의 코딩 에이전트 ‘코덱스(Codex)’를 실제 게임 개발에 활용한 경험을 공개했다. 그는 코덱스를 활용하면서 코딩 처리량이 기존 대비 8배 이상 늘었다고 설명했다. 단순 반복 코딩을 AI가 맡으면서 개발자가 게임 기획과 시스템 설계 등 고부가 작업에 집중할 수 있었다는 것이다. 송 전 대표가 더 주목한 것은 게임 속 AI다. 그는 “AI를 소프트웨어를 빨리 만드는 도구로만 볼 것이 아니라 게임 안에서 스스로 보고 판단하고 행동하는 새로운 참가자로 설계해야 한다”고 말했다. NPC가 정해진 대사와 행동을 반복하는 수준을 넘어 주변 상황을 인식하고 이용자와 상호작용하며 게임 세계를 실시간으로 변화시키는 방식이다. 이는 게임 개발 과정뿐 아니라 게임의 콘텐츠 설계에도 변화를 가져올 수 있다. AI 에이전트가 캐릭터의 행동과 경제 시스템, 이용자 반응에 따라 실시간으로 세계를 변화시키면 개발자가 모든 상황을 사전에 설계하지 않아도 새로운 플레이 경험을 만들어낼 수 있기 때문이다. 동시에 예측하기 어려운 AI 행동을 어떻게 통제하고 게임의 공정성과 안전성을 확보할지는 새로운 과제가 된다. 송병준 컴투스 의장은 게임 창작의 대중화를 강조했다. 25년 전 24KB 수준의 흑백 휴대전화에서 모바일 게임을 만들던 환경과 비교하면 AI는 게임 제작의 진입장벽을 크게 낮추고 있다는 설명이다. 송 의장은 “누구나 아이디어만 있으면 게임을 만들 수 있는 창작의 대중화가 이뤄졌다”며 “글로벌 시장에 출시하고 서비스를 운영하는 과정도 훨씬 빠르고 쉽게 변화할 것”이라고 말했다. 컴투스는 이날 게임 백엔드 플랫폼 ‘하이브 액실’도 소개했다. 게임 서비스에 필요한 백엔드 기능을 지원하는 플랫폼으로, AI를 활용한 개발 환경과 결합할 경우 소규모 개발팀도 콘텐츠 제작뿐 아니라 서비스 운영까지 보다 빠르게 진행할 수 있을 것으로 기대된다. 오픈AI는 이날 행사에서 AI 기반 게임 개발을 직접 경험할 수 있는 프로그램도 운영했다. 사전 선발된 40개 개발팀이 참여해 ‘3분 스피치’로 게임 아이디어와 AI 활용 방식을 소개한 뒤, 현장에서 공개된 주제를 바탕으로 5시간 동안 실제 게임을 제작하는 라이브 해커톤을 진행했다. 업계에서는 생성형 AI가 게임산업의 생산성을 높이는 것을 넘어 개발 조직의 규모와 게임 제작 방식까지 바꿀 가능성에 주목한다. 특히 코드 작성과 그래픽 제작, 테스트 자동화 등에 AI가 활용되면서 소규모 팀도 과거보다 큰 규모의 게임을 만들 수 있는 환경이 열리고 있다. 한편 AI가 게임을 잘 만드는 것과 재미있는 게임을 만드는 것은 별개의 문제다. 결국 개발자의 기획력과 세계관 설계, 이용자 경험에 AI를 어떻게 결합하느냐가 경쟁력이 될 전망이다. 게임 속 AI가 ‘새로운 참가자’로 자리 잡는다면 앞으로 게임업계의 경쟁은 누가 AI를 더 많이 쓰느냐가 아니라 누가 AI와 인간의 역할을 가장 잘 설계하느냐로 이동할 가능성이 크다.2026-08-31 17:52:41
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"AI가 AI와 맞붙었다"…AI 활용 대회로 변신한 넥슨 'NYPC 2026' [경제일보] 넥슨의 프로그래밍 대회 'NYPC(넥슨 영 프로그래머 컵)'가 인공지능(AI)을 활용해 문제를 해결하고 AI끼리 전략을 겨루는 대회로 탈바꿈했다. 단순히 주어진 알고리즘 문제의 정답을 찾는 것을 넘어 AI를 활용해 전략을 설계하고 최적의 결과를 만들어내는 능력이 새로운 경쟁 요소로 자리 잡았다. 지난 29일 넥슨은 서울 강남구 지스퀘어에서 'NYPC 2026' 파이널 라운드를 개최했다. 지난 2016년 시작된 이후 대회 운영 방식과 참가 부문, 문제 유형 등을 대폭 개편한 첫 대회다. 이번 NYPC는 기존 '넥슨 청소년 프로그래밍 챌린지'에서 '넥슨 영 프로그래머스 컵'으로 변경되는 동시에 베트남으로 해외 지원 영역을 확장한 대회다. 온라인 예선인 '퀄리피케이션 라운드'와 오프라인 결선인 '파이널 라운드'로 대회를 구성하고, AI 도구 활용도 공식적으로 허용했다. 참가 부문 역시 루키 트랙과 마스터 트랙으로 새롭게 나뉘었다. 루키 트랙은 만 14~18세 청소년이 개인으로 참가하고, 마스터 트랙은 대학생이 팀을 구성해 경쟁하는 방식이다. 특히 마스터 트랙은 각 팀이 개발한 AI가 다른 팀의 AI와 직접 대결하는 방식으로 진행돼 기존 프로그래밍 대회와 차별화했다. 마스터 트랙의 최종 우승은 2인조 '안녕하세요민이입니다잘부탁드립니다' 팀의 김학건·이태민이 차지했다. 두 사람은 마스터 트랙의 '넥스트 비전' 문제에서 경쟁 팀의 AI와 맞붙어 가장 높은 성과를 기록했다. '넥스트 비전'은 전장의 일부가 '전장의 안개'로 가려진 실시간 전략 게임(RTS) 형태의 문제다. 참가자는 매 순간 변화하는 전장 상황을 판단해 대응하도록 AI를 설계해야 한다. 이후 각 팀이 만든 AI가 서로 대결하고, 대결 결과에 따른 승률을 통해 성능을 겨루는 방식이다. 루키 트랙의 최종 우승자는 총점 80만3793점을 기록한 이용진 학생이었다. '핸드크래프트' 맵에서 높은 점수를 얻으며 79만6627점을 기록한 2위에 비해 '핏츠' 맵과 '퍼즐' 맵에서 높은 점수를 획득하며 우승했다. 루키 트랙의 '슈퍼 루키' 문제는 서로 다른 형태의 6개 맵에서 제한 시간 동안 최대한 많은 코인을 획득하도록 AI를 설계하는 방식으로 출제됐다. 맵마다 구조와 조건이 달라 참가자는 하나의 전략을 반복하기보다 각 상황에 맞는 최적의 움직임을 찾아야 했다. 올해 NYPC가 기존 대회와 가장 크게 달라진 부분은 AI를 단순한 보조 도구가 아니라 문제 해결 과정의 일부로 끌어들였다는 점이다. 넥슨은 올해부터 문제 풀이 과정에서 AI 도구 사용을 허용하면서 참가자가 AI를 활용해 코드를 작성하고 전략을 구체화할 수 있도록 했다. 다만 예선 이후 제출하는 '리플레이'에는 생성형 AI 사용을 금지해 참가자가 실제로 문제를 해결했는지 확인하는 절차도 마련했다. 올해 대회에는 6000여명이 참가 신청을 했으며, 마스터 트랙의 경우 글로벌 참가 영역을 베트남까지 확대했다. AI 활용 능력을 중심으로 대회가 재편되면서 프로그래밍 대회의 경쟁 방식 자체가 달라진 것이다. 이해민 조국혁신당 국회의원은 이날 환영사로 "AI를 잘 쓰라는 식으로 (대회) 방향이 바뀌고 있다"며 "AI 시대로 오면서 다른 세상이 됐고, 그런 측면에서 NYPC의 이번 도전에 대해 큰 박수를 보낸다"고 말했다. 10년 넘게 이어진 NYPC가 올해 AI 시대에 맞춰 대회의 성격 자체를 바꾸면서 프로그래밍 교육의 경쟁 방식에도 변화가 나타나고 있다. 코드를 얼마나 빠르고 정확하게 작성하는지를 넘어 AI를 어떻게 활용하고, 어떤 전략을 설계하며, AI가 만들어낸 결과를 어떻게 개선할 것인지가 새로운 프로그래밍 역량으로 부상하고 있다. 올해 NYPC는 이 같은 변화를 대회장 안으로 가져왔다. 참가자들은 AI를 활용해 코드를 만드는 데서 그치지 않고 AI가 실제 게임 환경에서 경쟁하도록 만들며 'AI를 잘 쓰는 능력'을 넘어 'AI와 함께 전략을 만드는 능력'을 겨뤘다. 김정욱 넥슨재단 이사장은 환영사에서 "처음 (NYPC를) 시작할 때 청소년들이 코딩을 통해 세상을 바라보는 새로운 시각을 얻고 다양한 가능성을 발견하기를 바랐고 그 마음은 지금도 변함이 없다"며 "AI가 많은 것을 대신할 수 있게 된 시대지만 저는 오히려 지금이야말로 알고리즘을 탐구하고 스스로 전략을 세우는 힘이 더 중요해지는 시점"이라고 말했다.2026-08-31 09:29:16
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세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행 [경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.2026-08-28 14:08:16
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AAII 1위 모티프는 왜 탈락했나…독파모 평가 공개 놓고 논란 [경제일보] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’(독파모) 2차 평가에서 글로벌 성능지표 1위를 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하면서 평가 방식의 투명성을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 모티프의 ‘Motif 3’는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII에서 47점을 받아 업스테이지(37점), SK텔레콤(35점), LG AI연구원(31점)을 모두 앞섰다. 하지만 최종 종합평가에서는 4개 팀 중 최하위를 기록했다. 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 공식 이의를 제기하고 전체 평가 항목별·업체별 점수와 판단 근거, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가 평가 기준, 사용자 평가 방법론 및 블라인드 평가 여부 등을 공개해 달라고 요구했다. 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. ◆ ‘AAII 47점’이 탈락으로 이어진 이유 핵심은 AAII가 독파모 전체 평가의 일부에 불과했다는 점이다. 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 구성됐다. 벤치마크 가운데 AAII가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 평가가 15점이다. 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 개발 전략·기술, 개발 성과·계획, 파급효과·기여계획 등을 평가했고 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여했다. 따라서 AAII에서 47점을 받은 것이 곧 독파모 2차 평가에서 가장 높은 점수를 받았다는 의미는 아니다. 실제 정부 발표에서도 4개 팀의 벤치마크 점수 평균은 22.5점이었고 1위와 4위의 격차는 4점에 그쳤다. 전문가 평가의 1·4위 격차는 2.4점, 사용자 평가에서는 5점이었다. 즉 글로벌 벤치마크만 놓고 보면 차이가 있었지만 100점짜리 종합평가에서는 다른 항목이 순위를 충분히 뒤집을 수 있는 구조였다. 과기정통부가 공개한 탈락 사유도 여기에 있다. 류제명 과기정통부 2차관은 모티프가 기술력 측면에서는 뛰어난 성과를 냈지만 “사용성·활용성 측면에서는 다른 모델보다 다소 낮은 평가”를 받았다고 설명했다. 반면 업스테이지는 포털 다음 서비스 실증과 국산 NPU 협업, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 및 산업 특화 에이전트 실증, LG AI연구원은 국제기구 협업과 에이전틱 AI 차별성 및 위험관리 등에서 높은 평가를 받았다. ◆ ‘성능 좋은 모델’과 ‘쓸 수 있는 모델’은 다르다 정부가 사용성과 활용성을 별도로 본 이유도 있다. 이번 독파모 사업의 다음 단계는 단순히 높은 벤치마크 점수를 기록하는 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 국민 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI를 만드는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 이에 따라 모델의 답변 성능뿐 아니라 서비스 적용 계획, 산업 생태계 기여, 실제 사용 효용 등을 평가하도록 구조가 바뀌었다. 실제 AAII 역시 모델의 추론·지식·코딩 등 다양한 능력을 종합적으로 보는 글로벌 지표지만 특정 모델의 실제 서비스 안정성이나 한국 산업 환경에서의 활용성을 모두 보여주는 것은 아니다. 모티프 역시 이 점을 인정하면서도 파운데이션 모델의 핵심 가치는 챗봇 사용성보다 여러 분야로 확장 가능한 기반 성능에 있다고 주장하고 있다. 논란은 결국 ‘국가대표 AI를 무엇으로 뽑을 것인가’라는 문제로 이어진다. 글로벌 성능을 우선하면 모티프의 탈락은 납득하기 어렵지만, 실제 국민 서비스와 산업 적용까지 고려한다면 모델 성능 외 평가가 필요하다는 정부 논리에도 일리가 있다. 문제는 어느 쪽이 맞느냐보다 그 판단을 검증할 수 있도록 세부 점수와 평가 기준을 얼마나 공개할 수 있느냐다. 모티프가 제기한 가장 큰 문제도 바로 이 부분이다. 모티프는 AAII 47점과 다른 평가 결과가 크게 엇갈린 이유를 알 수 있도록 세부 점수와 전문가·사용자 평가 근거를 공개해야 한다고 요구하고 있다. 특히 사용자 평가에서 브랜드 인지도나 선입견이 결과에 영향을 줬는지, 블라인드 평가가 적용됐는지도 확인해야 한다는 주장이다. 정부도 평가방식 자체의 한계를 인식하고 있다. 과기정통부는 3차 평가를 앞두고 소수 승자만 뽑는 기존 방식을 넘어 프런티어급 모델 경쟁이 가능하도록 지원체계를 전면 재편하는 방안을 검토하고 있다. 3차 진출팀에는 엔비디아 B200 GPU 지원도 상반기 768장에서 하반기 약 1000장 수준으로 확대할 계획이다. 한편 이번 논란에서 중요한 것은 모티프를 다시 선정하느냐가 아니다. 국민 세금이 투입되는 국가대표 AI 선발전이라면 왜 탈락했는지를 외부에서도 검증할 수 있어야 한다는 것이다. 글로벌 벤치마크와 실제 활용성 가운데 어느 쪽에 더 높은 가치를 둘지는 정책적 선택일 수 있다. 다만 그 선택이 설득력을 가지려면 점수와 기준이 투명하게 공개돼야 한다. 이번 이의 제기가 독파모의 기술 경쟁뿐 아니라 국가 AI 선발 시스템 자체의 신뢰도를 점검하는 계기가 될 전망이다.2026-08-27 09:38:30
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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"코딩테스트 대신 AI 면접"...넥슨, 신입 게임 개발자 채용 방식 바꾼다 [경제일보] 넥슨이 신입 게임 프로그래머 채용에서 기존 코딩테스트를 없애고 AI 면접과 AI 활용 역량평가를 도입한다. 단순히 코드를 작성하는 능력을 넘어 AI를 활용해 실제 개발 문제를 해결하고 결과물을 검증할 수 있는 역량을 채용 단계에서부터 확인한다는 전략이다. 25일 넥슨컴퍼니는 2026년 채용형 인턴십 '넥토리얼 for 게임 프로그래머' 지원자를 내달 7일까지 모집한다고 밝혔다. 올해로 6회째를 맞은 넥토리얼은 직무역량 교육과 실무 경험, 멘토링을 결합한 넥슨컴퍼니의 신입 채용 트랙이다. 올해는 게임 프로그래머 단일 직군에서 두 자릿수 규모의 인재를 선발해 개발 인력 확보에 집중한다. 이번 채용에서 가장 큰 변화는 AI를 활용한 평가 방식의 도입이다. 넥슨은 기존 코딩테스트를 대신해 지원자 전원을 대상으로 AI 면접을 실시하고 공통 기술역량을 확인한다. 이후에는 새롭게 마련한 AI 활용 역량평가를 통해 실제 업무와 유사한 문제를 AI 도구를 활용해 해결하도록 할 예정이다. 넥슨은 단순히 AI를 사용할 수 있는지를 확인하는 데 그치지 않고 문제에 접근하는 방식과 구조적 사고력, AI에 대한 이해도 등을 종합적으로 평가한다고 설명했다. 이번 넥슨의 채용 방식 변화는 생성형 AI가 개발 현장에 활용되면서 게임 프로그래머에게 요구되는 역량도 변화하고 있는 데 따른 것으로 풀이된다. 과거에는 직접 코드를 작성하고 오류를 수정하는 프로그래밍 역량이 개발자 채용의 핵심 평가 요소였다면, AI가 코드 작성과 디버깅 등을 지원하는 환경에서는 AI를 적절하게 활용하면서 결과물을 검증하고 실제 서비스에 적용하는 능력의 중요성이 커지고 있다. 특히 AI가 생성한 코드나 결과물을 그대로 사용하는 것이 아니라 개발 목적에 맞게 문제를 정의하고 필요한 작업을 AI에 지시한 뒤 결과의 오류 여부를 판단하고 수정하는 역량이 중요해지고 있다. 넥슨이 AI 활용 역량을 별도 전형으로 평가하는 것도 이 같은 개발 환경의 변화를 반영한 것으로 분석된다. 게임 개발 분야에서도 AI 활용 범위는 점차 넓어지고 있다. 코드 작성과 테스트 자동화뿐 아니라 게임 기획, 그래픽 제작, 번역, 운영 등 다양한 영역에서 AI가 활용되면서 개발자의 역할 역시 단순한 코딩을 넘어 AI를 활용해 개발 효율성을 높이는 방향으로 확대되고 있다. 넥슨은 이번 채용을 법인 구분 없이 넥슨컴퍼니 통합 모집으로 진행한다. 지원 자격은 게임 및 게임 산업에 관심이 있는 기졸업자 또는 내년 2월 졸업예정자로, 6개월의 인턴십 기간 동안 풀타임 근무가 가능하면 지원할 수 있다. 넥슨 관계자는 "올해는 게임 프로그래머 단일 직군에서 두 자릿수 규모의 인재를 선발해 회사의 개발 역량을 확충하는 데 집중할 계획"이라며 "최종 합격자는 오는 12월 7일부터 6개월간 넥슨컴퍼니의 인턴사원으로 근무하게 된다"고 말했다.2026-08-25 17:28:53
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KT·서울시, 어린이 AI 교육에 '윤리·안전' 더했다…민관협력형 모델 확산 [경제일보] AI가 일상과 교육 현장에 빠르게 들어오면서 어린이들에게 단순한 기술 활용법을 넘어 AI를 올바르게 사용하는 방법까지 가르치는 교육이 중요해지고 있다. KT가 서울시와 함께 기술 체험과 코딩 교육에 디지털 윤리와 범죄예방 교육을 결합한 AI 캠프를 마련한 것도 이런 흐름을 반영한다. 민간기업의 AI 기술과 공공기관의 교육·안전 인프라를 연결해 지역 단위 AI 교육 모델을 만들겠다는 시도다. KT는 서울시, 서울로봇인공지능과학관, 서울도봉경찰서와 함께 22일 서울 도봉구 서울로봇인공지능과학관에서 초등학생 100명을 대상으로 ‘KT-서울시와 함께하는 AI 미래 캠프’를 개최했다고 23일 밝혔다. 참가 학생들은 25명씩 4개 조로 나뉘어 AI 기술과 윤리, 로봇, 디지털 안전 등을 체험했다. ◆ AI를 배우면서 ‘어떻게 써야 하는가’까지 교육 캠프의 특징은 AI 교육을 하나의 기술 체험으로 끝내지 않았다는 점이다. KT의 이동식 AI 체험교육관 ‘AI 스테이션’에서는 AI 기술의 원리와 활용 사례를 체험하고, AICE와 연계한 블록 코딩교육 ‘AICE Future’를 통해 직접 프로그램을 만들어보는 시간을 가졌다. 서울로봇인공지능과학관에서는 ‘생각하는 로봇과 질문하는 인간’ 전시를 통해 AI와 인간의 관계를 살펴봤다. 로봇팔을 활용해 그림을 그리는 ‘피카봇 미술관’도 운영해 학생들이 로봇 기술을 직접 경험하도록 했다. 여기에 서울도봉경찰서의 AI 활용 범죄예방 교육을 더했다. 생성형 AI와 디지털 기술이 일상에 확산하면서 딥페이크, 온라인 사기 등 새로운 형태의 디지털 범죄 위험도 커지고 있는 만큼 기술 활용 능력과 함께 개인정보 보호와 디지털 안전에 대한 교육도 병행했다. KT가 AI 교육에 지속적으로 투자하는 배경에는 지역과 환경에 따른 디지털 교육 격차를 줄이겠다는 목적도 있다. 특히 학교와 교육시설이 상대적으로 부족한 지역에서는 최신 AI 기술을 직접 체험할 기회가 제한될 수밖에 없다. KT는 이를 보완하기 위해 이동식 AI 체험교육관인 AI 스테이션을 활용해 도서산간 지역 등을 찾아가는 교육을 진행하고 있다. 2023년부터 전국 교육청과 지자체를 통해 초·중학생 대상 AI·디지털 윤리 시민교육을 확대했으며, 2025년까지 누적 약 17만명이 관련 교육에 참여했다. 이번 캠프는 여기에 국공립 과학관과 경찰 등 공공기관까지 참여했다는 점에서 기존 기업 주도의 AI 교육과 차별화된다. AI 기술을 보유한 기업, 과학 교육을 담당하는 공공기관, 지역사회 안전을 책임지는 경찰이 각자의 전문성을 결합하면서 AI 교육을 기술·과학·윤리·안전으로 확장한 셈이다. 이정우 KT ESG추진담당 상무는 “AI 시대에는 기술을 다루는 능력만큼이나 이를 책임감 있게 활용하는 마인드가 중요하다”며 “어린이들이 AI 기술과 윤리를 함께 배우고 미래 인재로 성장하는 계기가 되기를 바란다”고 말했다. 전재명 서울시 경제실장 직무대행도 “서울시의 공공인프라와 KT의 첨단기술, 경찰의 범죄예방 전문성을 결합한 의미 있는 협력사업”이라며 민간과의 협력을 확대하겠다고 밝혔다. 한편 KT는 이번 서울시 협력을 계기로 국공립 과학관과 지자체, 공공기관을 연계한 민관협력형 AI 교육 모델을 전국으로 확대한다는 계획이다. AI 인재 양성이 단순히 코딩을 가르치는 수준을 넘어 기술을 이해하고 책임 있게 활용하는 시민을 길러내는 방향으로 이동하면서, 이 같은 공공·민간 협력 모델의 역할도 커질 전망이다.2026-08-23 14:42:16
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'클로드' 앞세운 앤트로픽, IPO 초읽기…SKT 지분가치 2조원 더 뛸까 [경제일보] 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽의 기업공개(IPO)가 가시권에 들어오면서 국내 AI 기업과 투자업계의 시선이 앤트로픽으로 쏠리고 있다. 최대 2조달러에 달하는 기업가치와 1000억달러 이상의 자금 조달이 거론되면서 현실화할 경우 올해 상장한 스페이스X의 기록을 넘어서는 초대형 IPO가 될 수 있어서다. 특히 앤트로픽에 투자한 SK텔레콤은 지분가치 상승이라는 직접적인 수혜가 예상되고, 네이버와 LG CNS는 클로드를 활용한 AI 사업 확대 측면에서 주목받고 있다. 앤트로픽은 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 IPO 관련 서류를 비공개 제출했다. 최근에는 100억달러를 웃도는 대규모 신용공여 한도까지 준비하면서 상장에 필요한 실탄 확보에도 나선 것으로 알려졌다. 다만 2조달러 기업가치와 1000억달러 조달 규모는 확정된 공모 조건이 아니라 주관사와 잠재 투자자 사이에서 논의되는 목표 수준이다. ◆ ‘클로드’가 끌어올린 기업가치…매출 증가 속도가 핵심 앤트로픽의 몸값이 급등한 배경에는 챗GPT의 대항마로 꼽히는 AI 모델 ‘클로드(Claude)’의 폭발적인 수요가 있다. 특히 개발자와 기업을 겨냥한 코딩·에이전트 기능이 성장의 핵심으로 자리 잡았다. 앤트로픽의 연간 매출 환산 규모는 지난해 말 약 90억달러에서 올해 5월 470억달러로 늘었고, 7월 말에는 650억달러를 넘어선 것으로 전해졌다. 불과 7개월 만에 7배 이상 증가한 셈이다. 회사가 제시한 2028년 매출 전망은 1900억~2000억달러에 달한다. 현재 실적보다 미래 성장성을 기준으로 기업가치를 평가하는 이유다. 제품 경쟁력도 빠르게 진화하고 있다. 앤트로픽은 지난 6월 에이전트 기능을 강화한 ‘클로드 소네트5’를 공개했다. 코딩은 물론 브라우저와 터미널을 직접 활용해 작업을 수행하는 등 사람이 지시한 업무를 여러 단계에 걸쳐 수행하는 능력을 강화했다. 고성능 모델인 ‘클로드 오퍼스4.8’ 역시 장시간의 코딩과 복잡한 업무 수행에 초점을 맞추고 있다. 앤트로픽에 대한 시장의 기대는 단순히 ‘AI 챗봇이 인기 있다’는 수준을 넘어선다. 생성형 AI가 질문에 답하는 도구에서 실제 기업 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’로 이동하면서 개발·금융·고객관리 등 기업용 AI 시장의 지출이 빠르게 늘고 있다는 점이 핵심이다. ◆ SKT·네이버·LG CNS ‘지분’보다 AI 사업 기회 국내 기업 가운데 가장 직접적인 수혜가 예상되는 곳은 SK텔레콤이다. SK텔레콤은 2023년 앤트로픽에 1억달러를 투자한 이후 전략적 협력 관계를 이어왔다. 당시 단순 투자에 그치지 않고 통신 분야에 특화된 AI 모델 공동 개발을 추진했으며, 현재는 고객센터 등 실제 서비스에도 클로드를 활용하고 있다. 앤트로픽에 따르면 SK텔레콤은 클로드를 고객센터 업무에 적용해 상담 지원과 통화 후처리 등을 자동화하고 있다. 추가 투자도 이어졌다. SK텔레콤은 올해 상반기 15만7189주를 약 1399억원에 추가 취득했고, 현재 보유 주식은 386만330주다. 장부가액은 3조5050억원으로 지난해 12월 1조3762억원에서 6개월 만에 2조1288억원 증가했다. 시장에서는 이미 이 같은 지분가치를 SK텔레콤 주가에 반영하기 시작했다. 지난 14일에는 앤트로픽의 2조달러 가치 가능성이 부각되면서 SK텔레콤 주가가 장중 8% 이상 급등하기도 했다. 증권가에서도 앤트로픽 지분가치를 반영해 SK텔레콤의 목표주가를 올리는 움직임이 나타났다. 다만 IPO 과정에서 신주 발행에 따른 희석과 실제 공모가, 보호예수 등을 감안해야 하는 만큼 앤트로픽의 기업가치와 SK텔레콤 지분가치가 그대로 일대일로 연결되는 것은 아니다. 네이버와 LG CNS는 SK텔레콤과는 수혜 구조가 다르다. 핵심은 투자차익보다 앤트로픽의 AI 기술이 국내 기업의 업무 현장으로 확산되는 데 따른 사업 기회다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 보유하고 있으면서도 외부 최고 수준의 AI 모델을 함께 활용하는 멀티모델 전략을 강화하고 있다. 특히 개발 조직에 클로드 코드 등을 활용하면서 앤트로픽의 기술력을 실제 개발 업무에 접목하고 있다. LG CNS 역시 앤트로픽과 기업용 AI 분야 협력을 확대하고 있다. 이는 AI 모델 자체보다 기업 고객의 업무에 AI를 적용하는 AX 사업과 연결될 가능성이 크다. 앤트로픽이 지난 6월 서울 오피스를 열고 국내 기업·스타트업·연구기관과 협력을 확대하기 시작한 것도 국내 AI 생태계에는 중요한 변화다. 앤트로픽 IPO가 주목받는 이유는 결국 숫자 하나에 있다. AI에 대한 기대가 실제 돈을 내는 기업 고객과 매출로 얼마나 빠르게 전환되고 있느냐다. 연 매출 환산 650억달러라는 숫자와 최신 AI 모델에 대한 수요가 IPO 시장에서 2조달러라는 평가를 정당화할 수 있을지가 최대 관전 포인트다. 동시에 국내 기업에는 앤트로픽의 성공이 단순한 투자자산 가치 상승을 넘어 AI 인프라·모델·AX 사업을 얼마나 확장할 수 있는지를 시험하는 계기가 될 전망이다.2026-08-23 13:24:20
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독파모 2차 평가 공개…모티프·SKT·LG AI연구원 항목별 강점 엇갈려 [경제일보] 정부가 '국가대표 AI' 육성을 위해 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 단계 평가 세부 기준과 결과를 공개했다. 이번 평가는 글로벌 AI 벤치마크뿐 아니라 국내 환경에 맞춘 성능 평가, 전문가 평가, 실제 사용자 평가까지 반영한 것이 특징이다. 당초 항목별 1위 기업과 점수를 공개하지 않는다는 방침이었지만 평가 투명성을 둘러싼 논란이 제기되자 1차 평가와 동일한 수준으로 공개 범위를 확대했다. 20일 과학기술정보통신부는 최근 발표한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계 평가의 기준과 결과를 공개했다고 밝혔다. 이번 평가에는 SK텔레콤, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 참여했다. 이번 2차 평가는 총 100점 만점으로 벤치마크 평가 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 구성됐다. 단순히 AI 모델의 벤치마크 성능만 비교하는 방식에서 벗어나 기술적 독자성, 개발 전략, 생태계 파급 효과, 실제 사용성 등을 종합적으로 평가한 것으로 알려졌다. 가장 큰 비중을 차지한 벤치마크 평가는 글로벌 평가와 국내 평가로 나뉜다. 글로벌 평가에는 'AAII'에서 활용하는 벤치마크를 적용해 에이전트, 코딩, 일반 지식, 과학적 추론 등 분야의 성능을 평가했다. 국내 평가는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크를 활용해 수학, 지식, 장문 이해, 안전성, 신뢰성, 한국어, 지시 이행 등 7개 분야를 평가했다. 글로벌 AAII 평가에서는 모티프테크놀로지스 정예팀이 11.9점으로 가장 높은 점수를 받았다. NIA 벤치마크에서는 SK텔레콤 정예팀이 13.4점으로 최고점을 기록했다. 4개 팀의 AAII 평균 점수는 9.48점, NIA 벤치마크 평균은 13.05점이었다. 전문가 평가는 외부 전문가 10명으로 구성된 평가위원회가 진행했다. 산업계 3명, 학계 5명, 연구계 2명이 참여했으며 정예팀이 제출한 자료를 바탕으로 약 5일간 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 전문가 평가는 개발 전략 및 기술 10점, 개발 성과 및 계획 10점, 생태계·글로벌 파급효과 및 기여 계획 15점으로 구성됐다. 특히 이번 2차 평가에서는 1차 평가 이후 제기된 AI 모델의 독자성과 활용성에 대한 요구를 반영했다. 향후 AI 기술 변화에 대응하는 '무빙타깃' 전략과 차세대 기술 도입 계획 등도 평가 대상에 포함됐다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원 정예팀이 29.5점으로 최고점을 기록했다. 4개 팀 평균은 28.75점이었다. 실제 이용자가 AI 모델을 어떻게 평가하는지도 점수에 반영됐다. 사용자 평가는 AI 전문 사용자와 일반 국민으로 나눠 진행됐으며 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 실제 평가에 참여했다. 전문 사용자 평가는 15점 만점으로 환산됐으며 SK텔레콤 정예팀이 11.6점으로 가장 높은 점수를 받았다. 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원 정예팀이 7.6점으로 최고점을 기록했다. 일반 국민 평가단은 성별과 연령별 쿼터를 적용해 무작위로 선정됐다. 글로벌 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스, 국내 벤치마크와 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤, 전문가 평가와 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 각각 최고점을 기록했다. 과기정통부 관계자는 "독파모 프로젝트는 단순한 순위 경쟁이나 탈락 팀 선정을 목적으로 하는 것이 아니라, 우리 AI 기업들이 경쟁을 넘어 성장하고, 국내 AI 생태계의 질적 성장과 확장을 견인하는 데 그 취지가 있다"며 "평가 결과 공개에 따른 일부 기업의 예기치 않은 직·간접적 피해를 최소화하는 한편, 평가 과정 결과에 대한 공정성과 투명성이라는 가치 역시 균형 있게 고려하여, 1차 단계평가 결과 공개와 같은 수준으로 2차 단계평가 결과를 공개했다"고 말했다.2026-08-20 17:54:50
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오픈AI, '청소년용 챗GPT' 내놨다…AI가 숙제 대신해주지 못하게 만든 이유 [경제일보] 오픈AI가 청소년을 대상으로 한 별도의 챗GPT 이용 환경을 내놓는다. 단순히 유해 콘텐츠를 차단하는 수준을 넘어 AI가 숙제를 대신하거나 청소년의 정서적 의존을 키우지 않도록 서비스 설계 자체를 바꾸는 것이 핵심이다. 최근 청소년의 인공지능(AI) 이용이 빠르게 늘면서 학습 효율을 높이는 긍정적 효과와 함께 자해·정서적 의존·과도한 사용 등 부작용에 대한 우려가 커지는 가운데 오픈AI가 안전장치를 전면에 내세운 것이다. 오픈AI는 19일 ‘청소년을 위한 챗GPT(ChatGPT for Teens·청소년용 챗GPT)’를 출시한다고 밝혔다. 시스템이 이용자를 18세 미만으로 추정하거나 이용자가 자신의 나이를 13~17세라고 밝히면 청소년용 환경이 적용된다. 핵심 변화는 ‘답을 주는 AI’에서 ‘답을 찾도록 돕는 AI’로의 전환이다. 청소년이 수학 문제나 과제의 정답을 그대로 요구할 경우 챗GPT는 문제를 단계별로 풀도록 유도하는 학습 모드(Study Mode)를 활용하도록 안내한다. 개념을 설명하고 풀이 과정을 질문한 뒤 이용자의 이해도를 확인하거나 추가 연습 문제와 퀴즈를 만들어주는 방식이다. 과제를 건너뛰거나 답만 얻으려는 이용자를 대상으로 문제 풀이 과정에 참여하도록 유도하는 알림도 제공한다. 학습 내용을 시각화하고 복습할 수 있는 기능도 포함됐다. ‘학습 시간(Study Hours)’ 기능을 활용하면 청소년이나 부모가 정한 시간대에 학습 모드가 기본적으로 작동하도록 설정할 수 있다. 학습 모드는 교사와 학습과학·교육학 전문가들의 의견을 반영해 설계됐다. 안전 기능은 더욱 강하게 적용된다. 자해와 폭력, 위험 행동, 섭식장애, 노골적인 성적·폭력적 콘텐츠 등 청소년에게 부적절할 수 있는 영역에 대해 성인 이용자보다 강화된 보호 기준을 적용한다. 오픈AI가 특히 신경 쓰는 부분은 AI와 청소년 사이의 정서적 관계다. 청소년이 챗GPT를 실제 친구나 연인처럼 받아들이지 않도록 AI가 연애 감정을 표현하거나 이용자의 정서적 의존을 부추기는 행동을 제한한다. AI가 감정이나 의식을 가진 존재인 것처럼 표현하는 것도 막는다. 장시간 이용할 경우에는 휴식을 권하는 알림을 제공한다. 부모의 관리 기능도 강화됐다. 부모가 자녀의 계정을 연결하면 특정 시간대에 챗GPT를 사용할 수 없도록 이용 제한 시간(Quiet Hours·사용 제한 시간)을 설정할 수 있다. 음성·이미지 생성·메모리 등 일부 기능도 조정할 수 있다. 다만 부모가 자녀와 챗GPT 사이의 대화 내용을 직접 열람할 수 있도록 하지는 않았다. 대신 제한적인 고위험 상황이 감지될 경우 부모에게 안전 관련 알림을 보내는 방식이다. 이번 조치는 오픈AI가 청소년 AI 이용을 둘러싼 ‘안전과 편의성의 충돌’에 본격적으로 대응하기 시작했다는 점에서 의미가 있다. AI는 이미 교육 현장에서 학생들의 검색과 작문, 번역, 코딩 등을 돕는 도구로 자리 잡았다. 반면 학교에서는 AI를 이용해 과제를 대신 작성하는 행위를 학업 부정행위로 규정하는 사례가 늘고 있다. AI를 무조건 막기도, 무제한 허용하기도 어려운 상황이다. 오픈AI가 학습 모드를 강화한 것도 이 같은 현실을 반영한 것으로 풀이된다. AI 사용 자체를 막는 대신 AI를 사용하되 학생의 사고 과정은 남겨두는 방식으로 방향을 잡은 것이다. 특히 주목할 대목은 이번 조치가 단순한 기능 개선을 넘어 AI 기업의 책임 문제와 맞물려 있다는 점이다. 최근 청소년의 AI 사용과 관련해 자해나 극단적 선택, 정서적 의존 등의 문제가 제기되면서 AI 기업의 서비스 설계와 안전 책임을 둘러싼 논란도 커지고 있다. 한편 오픈AI가 풀어야 할 문제는 ‘청소년에게 AI를 얼마나 제공할 것인가’가 아니라 ‘AI가 청소년에게 어떤 존재가 돼야 하는가’에 가까워지고 있다. SNS(사회관계망서비스)가 청소년의 과도한 사용과 중독 문제로 규제 논쟁에 직면한 것처럼 AI 역시 새로운 안전 기준을 요구받을 가능성이 높다. 앞으로는 연령별 콘텐츠 제한을 넘어 학습 방식, 사용시간, 정서적 상호작용까지 AI 서비스의 설계 단계에서 관리하는 흐름이 확산될 전망이다.2026-08-19 15:17:21
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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카카오, 비수도권 청소년 100명에 '피지컬 AI' 교육…AI 인재 저변 넓힌다 [경제일보] 인공지능(AI) 교육이 코딩과 이론 중심에서 실제 문제를 AI로 해결하는 프로젝트형 교육으로 이동하고 있다. 특히 AI 교육 인프라와 경험 기회가 상대적으로 부족한 비수도권 청소년을 대상으로 기업들이 실습형 교육을 확대하는 가운데 카카오가 피지컬 AI와 바이브 코딩 등을 활용한 교육 프로그램을 운영하며 미래 AI 인재 저변 확대에 나서고 있다. 18일 카카오는 지난 14일 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '카카오 AI 루키 캠프' 2기 수료식을 진행했다고 밝혔다. 이번 캠프에는 강원·경상·전라·제주·충청 등 비수도권 지역 중학교 2학년부터 고등학교 1학년 학생 100명이 참여했다. 캠프는 지난 4일부터 14일까지 두 차례에 걸쳐 각각 3박 4일 일정으로 진행됐다. 이번 프로그램은 단순한 AI·코딩 교육을 넘어 실제 결과물을 만드는 프로젝트형 교육 과정으로 구성한 것이 특징이다. 카카오는 참여 학생들이 AI 기술을 학습한 뒤 주변에서 해결할 문제를 직접 찾고 아이디어를 설계해 실제 작동하는 시제품으로 구현하는 과정을 경험했다고 설명했다. 카카오는 이번 2기부터 교육 과정을 일부 개편했다. 1기에서는 캠프 현장에서 기술 학습과 프로젝트를 함께 진행했고, 2기부터는 피지컬 AI 기초와 바이브 코딩 등을 온라인으로 미리 학습하도록 안내했다. 오프라인 캠프에서는 사전 학습을 바탕으로 실제 프로젝트를 수행하는 데 집중할 수 있도록 했다. 특히 피지컬 AI 교육을 위해 각종 센서와 디스플레이 모듈, 카메라와 마이크가 탑재된 개발 보드, 레이저 커팅기 등 실습 장비도 확충했다. AI가 소프트웨어 안에서만 작동하는 것이 아니라 센서와 기기를 통해 현실 세계의 데이터를 인식하고 실제 동작으로 연결되는 과정을 학생들이 직접 경험할 수 있도록 구성했다. 바이브 코딩 역시 학생들의 프로젝트 구현을 지원하는 수단으로 활용됐다. 생성형 AI를 활용해 코드를 작성하고 수정하는 방식으로 개발 과정의 진입장벽을 낮추면서 학생들이 복잡한 프로그래밍 자체보다 자신이 해결하려는 문제와 서비스 구현에 집중할 수 있도록 설계했다. 카카오는 참여 학생들이 문제 발견 및 정의, 아이디어 설계, 핵심 기능 구현, 결과물 완성, 사용자 관점의 검증, 발표 등 AI 서비스 개발의 전 과정을 수행했다고 강조했다. 각 팀에는 멘토가 배치돼 프로젝트 진행 과정에서 기술적인 문제나 아이디어의 개선 방향에 대한 피드백도 제공했다. 최근 생성형 AI와 코딩 도구가 확산하면서 코드 작성 자체에 대한 진입장벽이 낮아지고 있다. 이에 미래 AI 인재에게는 단순히 코드를 작성하는 능력뿐 아니라 어떤 문제를 해결할 것인지 정의하고 AI를 적절한 방식으로 활용해 결과물을 만들어내는 역량이 중요해지고 있다. 이번 캠프의 프로젝트 결과에서도 이러한 변화가 나타났다. 대상은 '위시트(WE : SEAT)' 팀의 'AI 스마트 교통약자석'이 차지했다. AI를 활용해 교통약자 좌석을 효율적으로 관리하는 시스템으로, 문제 정의부터 솔루션 설계와 기술 구현·검증까지 종합적인 평가에서 높은 점수를 받았다. 심사에는 카카오 임직원으로 구성된 '크루 심사단'과 현직 중·고등학교 교사로 구성된 '루키 티쳐스'가 참여했다. 특히 올해 처음 도입된 루키 티쳐스는 결과물의 기술적 완성도뿐 아니라 학생들이 문제를 어떻게 정의하고 해결책을 설계했는지, 실제 구현 과정에서 어떤 성장 모습을 보였는지 등을 함께 평가했다. 산업이 빠르게 성장하면서 기업들의 인재 확보 경쟁이 치열해지고 있지만, 학생들이 AI 기술을 직접 접하고 프로젝트를 수행할 수 있는 교육 기회는 지역별로 차이가 나고 있는 것으로 지적된다. 특히 AI 교육이 단순 이론 수업을 넘어 고가의 장비와 전문 인력이 필요한 실습형 교육으로 발전할수록 지역 간 교육 인프라 격차가 커지고 있어, 기업이 자체 교육시설과 인력을 활용해 비수도권 학생들에게 실제 AI 개발 경험을 제공하는 방식이 이러한 격차를 일부 보완하고 있다. 카카오는 올해 하반기 중 AI 루키 캠프 3기 참가자를 모집하고 내년 상반기 캠프를 진행할 예정이다. 루키 티쳐스 역시 이번 캠프를 시작으로 비수도권 청소년의 AI 역량 강화를 위한 활동을 이어간다는 계획이다. 정신아 카카오 대표는 "이번 캠프에서 참가 학생들이 주변 문제를 스스로 발견해 정의하고, 이를 실제 결과물로 만들어 가는 모습을 보며 청소년은 미래를 준비하는 인재를 넘어 현재의 변화를 만들어 가는 문제 해결자가 될 수 있음을 확인했다"며 "기술의 방향을 정하는 것은 결국 사람의 몫으로, 이번 경험이 기술을 잘 사용하는 데서 나아가 자신이 중요하게 생각하는 문제의 해법을 만들어 가는 출발점이 되길 바란다"고 말했다.2026-08-18 09:41:32
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독파모 2차 관문 앞…3팀 압축 임박…LG '몸집 키우기' VS '효율형 AI 효율·에이전트' [경제일보] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 평가 결과 발표가 임박했다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출한다. 독파모는 새 정부의 'AI 3대 강국 도약' 전략 핵심 과제로 지난해 8월 시작됐다. 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 기술·경제·안보 리스크를 줄이겠다는 목적으로, 총사업비 1576억원을 들여 팀당 데이터 구축비 30억~50억원과 연간 20억원가량의 연구비, 컴퓨팅 자원을 지원한다. 6개월 단위 평가로 매번 팀을 떨어뜨려 2027년 상반기까지 최종 1~2개 팀만 남기는 구조다. 첫 단추부터 순탄치 않았다. 애초 선정된 5개 팀(네이버클라우드·NC AI·LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지) 가운데 지난 1월 15일 발표된 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 동반 탈락했다. 네이버클라우드는 오픈소스 모델을 차용했다는 의혹이 불거지며 독자성 기준에 부합하지 못한다는 판정을 받았고, NC AI는 종합 점수 경쟁에서 밀렸다. 당초 계획보다 1개 팀이 더 빠지자 정부는 패자부활전을 열었지만 네이버클라우드와 NC AI, 그리고 최초 선정에서 탈락했던 카카오까지 국내 IT 양강이 모두 재도전을 거부했다. 결국 2월 20일 모티프테크놀로지스 컨소시엄이 새 정예팀으로 뽑히며 4개 팀 체제가 만들어졌다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가를 마무리하고 조만간 결과를 발표할 예정이다. 대상은 △LG AI연구원 'K-엑사원 2.0' △SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' △업스테이지 '솔라 오픈 2' △모티프테크놀로지스 '모티프3'다. 평가는 벤치마크 40점(글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스 25점, NIA 자체 벤치마크 15점), 전문가 평가 35점, 국민 평가단 200명이 참여하는 사용자 평가 25점으로 구성된다. 외부에 공개된 벤치마크 지표만으로 결과를 예단하기 어려운 것도 이 때문이다. 네 팀의 전략은 두 갈래로 갈린다. 규모로 밀어붙인 쪽은 LG와 SKT다. LG AI연구원의 K-엑사원 2.0은 파라미터 7500억 개(750B)로 1차 모델(236B)보다 3배 이상 커졌고, 코딩·에이전틱 코딩 지표를 이전 대비 약 30% 개선했다고 밝혔다. 장문 이해 평가 OpenAI-MRCR 94.4점, 한국어 장문 이해 Ko-LongBench 89.6점을 기록했고 지원 언어도 10개로 늘렸다. SKT의 에이닷엑스 케이투(688B)는 수학·한국어 추론에 집중해 2026년 국제수학올림피아드(IMO) 평가에서 42점 만점에 29점으로 금메달 기준선을 넘겼고, 고난도 수학 추론 평가 MathArena AIME 2026에서는 97.1% 정확도로 싱킹 머신스랩의 오픈웨이트 모델 '잉클링'과 공동 최고점을 기록했다. 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 작은 몸집으로 효율을 택했다. 업스테이지의 솔라 오픈 2(250B)는 실제 연산에는 150억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조로, 양자화 시 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있다. 모티프3(314B)는 은행 업무 처리와 IT 장애 진단 등 실무형 평가에서 강점을 보였다. 공개된 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index) 지표에서는 이 구도가 뒤집힌다. 모티프3가 47점으로 1위, 업스테이지 솔라 오픈 2가 37점으로 뒤를 이었고 SKT 35점, LG 31점 순이었다. 모델 규모는 LG와 SKT가 앞서지만 공개 지표에서는 상대적으로 작은 모티프와 업스테이지가 높은 점수를 받은 셈이다. 다만 AAII는 전체 평가의 25%에 불과해 이 순위가 곧 정부 최종 순위로 이어지지는 않는다. 2차 평가를 통과한 3개 팀은 추가 단계평가를 거쳐 최종 2개 팀으로 압축된다. 정부는 이 과정에서 확보한 고성능 GPU 배분과 국가기록원·대법원 판결문 등 공공데이터 제공을 병행해 2027년까지 글로벌 톱10 수준의 모델을 만들겠다는 목표를 세웠다.2026-08-18 09:40:27
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