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앤트로픽, 클로드 페이블·미토스 5.1 공개…AI 에이전트 비용 최대 45% 낮췄다 [경제일보] 앤트로픽이 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 페이블 5.1’과 ‘클로드 미토스 5.1’을 공개했다. 단순 성능 개선을 넘어 장시간 작동하는 AI 에이전트의 비용을 낮추고 기업 데이터 통제를 강화하면서 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 앤트로픽은 1일(현지시간) 페이블 5.1과 미토스 5.1을 출시했다고 밝혔다. 두 모델은 동일한 기반 기술을 공유하지만 활용 범위가 다르다. 페이블 5.1은 일반 기업과 개발자가 사용할 수 있고, 사이버보안·생명과학 분야에서 더 강력한 기능을 제공하는 미토스 5.1은 검증된 기관을 대상으로 제한 제공된다. 페이블 5.1은 코딩과 복잡한 지식 업무, 여러 도구를 연속적으로 사용하는 에이전트 작업에 초점을 맞췄다. 앤트로픽 자체 평가에서 과학연구용 에이전트 벤치마크 점수는 52.6%로 페이블 5의 24.7%에서 크게 높아졌다. 업무 자동화 평가도 17.1%에서 31.4%, 에이전트 코딩은 42%에서 55.8%로 개선됐다. ◆ 장시간 AI 에이전트 비용 낮춘다 기업 고객에게는 가격 변화가 눈에 띈다. 입력과 출력 가격은 각각 100만 토큰당 10달러와 50달러로 유지했지만, 이미 처리한 입력을 다시 활용하는 캐시 읽기 가격을 75% 낮춰 100만 토큰당 0.25달러로 책정했다. 앤트로픽은 이를 통해 일반적인 작업 비용은 페이블 5보다 약 25%, 복잡한 코딩이나 에이전트 작업은 최대 45% 줄어들 수 있다고 설명했다. AI 에이전트가 하나의 업무를 수행하기 위해 같은 문서와 코드, 대화 맥락을 반복해서 읽는다는 점을 고려하면 캐시 가격 인하는 기업의 AI 운영비와 직결된다. AI 경쟁이 모델 성능에서 실제 운영비를 포함한 ‘추론 경제성’으로 확대되고 있다는 의미다. 기업 데이터 보관 방식도 바뀐다. 새롭게 도입하는 ‘엔터프라이즈 프론티어 안전장치(EFS)’는 데이터를 앤트로픽이 아닌 고객이 통제하는 클라우드 환경에 저장한다. 앤트로픽은 금융·의료·통신·제조 등 100곳 이상의 고객과 AWS·구글클라우드·마이크로소프트와 함께 이를 설계했다. 올가을부터 단계적으로 제공할 예정이다. 안전장치의 ‘과잉 차단’도 줄였다. 생물학 분야의 정상적인 요청을 잘못 막는 빈도는 페이블 5 초기 대비 85% 감소했고, 클로드 코드에서 사이버보안 관련 안전장치 개입도 평균 약 60% 줄어든다. 페이블 5.1은 소프트웨어 취약점을 찾는 방어 목적의 보안 업무까지 허용하지만 공격 코드를 만드는 등 고위험 기능은 계속 제한한다. 미토스 5.1은 과학연구에서도 활용 범위를 넓혔다. 앤트로픽은 단백질 결합체 설계와 생물정보학 모델 최적화 등을 시험했으며, 일부 GPU 기반 모델 처리속도를 최대 2.5배 높여 예상 연산비용을 30~60% 줄였다고 밝혔다. 다만 해당 결과는 앤트로픽이 진행한 초기 실험인 만큼 실제 산업 현장에서의 재현 여부는 추가 검증이 필요하다. 이번 출시는 AI 모델 경쟁의 무게중심이 최고 성능뿐 아니라 에이전트를 얼마나 싸고 안전하게 장시간 운영할 수 있느냐로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 고성능 모델을 일반용과 제한 연구용으로 분리하는 앤트로픽의 전략이 기업 AI와 첨단 연구 시장에서 어떤 결과를 낼지가 관전 포인트다.2026-09-02 09:55:49
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서울대 캠퍼스가 'AI 인프라'로 바뀐다…삼성SDS, 네트워크 전면 개편 [경제일보] 서울대학교가 캠퍼스 전체 네트워크를 기존 200Gbps급에서 800Gbps 수준으로 끌어올리며 인공지능(AI) 연구·교육에 최적화된 네트워크 인프라 구축에 나선다. 총 243개 건물의 네트워크 대역폭을 일괄적으로 높이고 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)와 망분리, 운영 자동화까지 적용해 단순한 통신망 증설을 넘어 ‘AI 네이티브 캠퍼스’로 전환한다는 구상이다. 삼성SDS는 서울대의 ‘지능형 캠퍼스 구현을 위한 차세대 네트워크 플랫폼 전환’ 사업을 수주했다고 24일 밝혔다. 사업은 2029년 상반기까지 진행될 예정이며, 서울대는 약 5만명이 사용하는 243개 건물의 유·무선 네트워크를 단계적으로 개편할 계획이다. 이번 사업에서 가장 눈에 띄는 변화는 네트워크 대역폭이다. 서울대는 현재 건물별 200Gbps 수준인 네트워크를 모든 건물에서 800Gbps 수준까지 높인다. 단순 계산으로 보면 캠퍼스 네트워크의 기본 대역폭을 기존보다 4배 확대하는 셈이다. AI 연구가 본격화하면서 네트워크의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 학습하거나 연구 데이터를 공동 활용하려면 GPU와 스토리지 사이에서 방대한 데이터가 지속적으로 이동해야 한다. 연산 성능이 아무리 높아도 데이터를 제때 전달하지 못하면 전체 시스템의 효율이 떨어질 수밖에 없다. 서울대가 캠퍼스 전역의 대역폭을 높이는 것도 이 때문이다. 교수와 연구진은 대규모 AI 학습 데이터와 연구 결과물을 보다 빠르게 전송할 수 있고, 학생과 교직원 역시 강의실·연구실·도서관 등에서 보다 안정적인 네트워크 서비스를 이용할 수 있게 된다. 다만 800Gbps가 모든 사용자의 개별 인터넷 속도가 4배 빨라진다는 의미는 아니다. 캠퍼스 네트워크의 주요 인프라와 전송 용량을 높여 데이터가 집중되는 환경에서도 전체적인 서비스 품질과 처리 능력을 높이는 개념이다. ◆ SDN·망분리·자동화…네트워크를 ‘플랫폼’으로 삼성SDS는 속도만 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 방식 자체를 바꾼다. SDN을 적용해 개별 장비를 각각 관리하는 기존 방식에서 벗어나 소프트웨어를 통해 캠퍼스 네트워크 전체를 통합 제어한다. 연구·교육·행정 등 용도가 다른 네트워크는 논리적으로 분리한다. 이를 통해 특정 영역에서 발생한 보안 위협이 다른 영역으로 확산되는 것을 줄이고, 사용자와 업무 특성에 따라 네트워크 정책도 유연하게 적용할 수 있다. 반복적인 운영 업무도 자동화한다. 사용자가 포털을 통해 IP 발급과 단말 등록, 연구 목적의 신규 네트워크 신청 등을 직접 요청하면 사전에 설정된 정책에 따라 네트워크 설정까지 자동으로 반영하는 방식이다. IT 담당자는 반복 업무 부담을 줄이고 장애나 이상 징후 등 핵심 관리 업무에 집중할 수 있다. 이번 사업은 삼성SDS에도 의미가 있다. AI 데이터센터가 늘어나면서 GPU와 스토리지뿐 아니라 이를 연결하는 고속 네트워크의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성SDS는 글로벌 13개 거점에서 약 8만명이 사용하는 SDN을 설계·구축·운영한 경험을 바탕으로 교육 분야까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 특히 서울대라는 대규모 연구·교육기관을 대상으로 네트워크 전환을 완료하면 대학뿐 아니라 공공기관과 의료기관 등 데이터 집약적인 조직을 대상으로 한 레퍼런스로 활용할 수 있다. AI 연구가 확대될수록 네트워크와 보안, 클라우드, 데이터센터를 하나의 체계로 묶는 수요도 커질 가능성이 있다. 고길곤 서울대 정보화본부장은 “교육·연구·행정 전반의 디지털 및 AI 혁신을 가속화할 예정”이라고 밝혔다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 “안정적이고 편리한 지능형 캠퍼스 환경을 구현해 전 세계 대학이 참고하는 표준 모델로 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 사업의 성패는 단순히 네트워크 속도를 얼마나 높였느냐가 아니라 AI 연구 환경의 생산성을 얼마나 끌어올리고 운영 비용과 장애 대응 시간을 얼마나 줄이느냐에 달릴 전망이다. 2029년 상반기까지 구축이 완료되면 서울대의 캠퍼스 네트워크는 단순 연결망에서 AI 연구와 교육을 뒷받침하는 핵심 디지털 인프라로 역할이 확대될 것으로 보인다.2026-08-24 10:31:38
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배충식 KAIST 총장 "AI 네이티브 캠퍼스로 대전환"…포스트 AI 시대 연다 [경제일보] 배충식 KAIST 총장이 교육과 연구뿐 아니라 행정과 캠퍼스 인프라까지 인공지능(AI)을 내재화하는 ‘AI 네이티브 캠퍼스’ 전환을 공식화했다. AI를 특정 전공이나 연구 분야에서 활용하는 수준을 넘어 대학 운영 전반의 기본 언어로 정착시키겠다는 구상이다. KAIST는 10일 대전 본원에서 배충식 총장 취임식을 열고 ‘기본이 강한 글로벌 혁신 선도대학’을 새로운 비전으로 제시했다. 지난달 1일 취임한 배 총장은 이날 기존 취임사 중심의 형식에서 벗어나 직접 프레젠테이션을 진행하며 AI 시대 대학의 변화 방향과 구체적인 실행 전략을 공개했다. 배 총장이 제시한 핵심은 ‘AI 네이티브 캠퍼스’다. 교육에서는 ‘AI 인터랙티브 교육’, 연구에서는 ‘AI 자율랩’, 행정에서는 ‘AI 에이전트 행정’, 인프라에서는 ‘AI 에너지 융합’을 추진한다. AI를 일부 연구자의 도구로 한정하지 않고 전 학문 분야가 함께 사용하는 공통 언어로 확산시켜 대학 자체를 AI 혁신 플랫폼으로 바꾸겠다는 것이다. 배 총장은 대학 운영 철학으로 ‘연속과 혁신’을 제시했다. KAIST가 55년 동안 축적한 창의·도전·배려의 가치를 이어가는 동시에 AI 대전환과 기술패권 경쟁에 대응하기 위한 전면적인 혁신에 나서겠다는 의미다. AI 인재 양성 방식도 바꾼다. 배 총장은 탄탄한 기초학력을 바탕으로 AI를 정확히 이해하고 직접 개발할 수 있는 인재를 양성하겠다는 계획을 밝혔다. 기술적 특이점 이후의 ‘포스트 AI 시대’까지 내다보고 AI를 활용하는 수준을 넘어 AI를 주도적으로 개발하고 새로운 산업과 기술을 만들어내는 ‘AI 전사’이자 ‘글로벌 혁신가’를 키우겠다는 구상이다. 교육 과정에는 AI 활용도를 반영한다. 배 총장은 “단순 지식 전달이 아닌 AI 활용 학습 설계가 AX(AI 전환) 교육 혁신의 시작”이라며 모든 교수의 전공 역량과 AI를 결합할 수 있는 환경을 만들고 전 교과목에 AI 활용 등급을 부여하겠다고 밝혔다. 연구 분야에서는 AI와 피지컬 기술의 결합을 강조했다. 배 총장은 20여년 전 인공신경망을 활용해 엔진 제어기술을 개발했던 연구 경험을 언급하며 당시 발전 가능성에 의문을 제기했던 AI가 이제 모든 분야의 핵심 도구가 됐다고 평가했다. KAIST는 휴머노이드 로봇과 사족보행 로봇 ‘라이보’ 등 피지컬 AI 분야의 연구 성과가 실제 산업으로 이어질 수 있도록 연구와 산업계 연계도 강화할 계획이다. 이를 뒷받침하기 위한 5대 발전 전략도 제시했다. △AI 중심 교육 혁신(Beyond AI) △딥테크 연구 및 창업 생태계 구축(Beyond Laboratory) △AI 기반 행정 효율화(Beyond Barriers) △탄소중립·친환경 캠퍼스 조성(Beyond Carbon) △글로벌 협력 및 국가균형발전(Beyond KAIST) 등이다. 특히 AI를 대학 행정에도 적용해 반복적인 업무를 자동화하고 구성원들이 교육과 연구에 집중할 수 있는 환경을 만들겠다는 계획이다. 캠퍼스 인프라 역시 AI와 에너지 기술을 결합해 탄소중립과 효율적인 에너지 관리가 가능한 구조로 전환한다. 취임식에서는 KAIST 졸업생과 교수들의 AI 활용 사례도 소개됐다. 한국조선해양 윤현숙 박사는 선박 분야의 디지털 트윈 적용 사례를, 삼성전자 반도체연구소 신지용 박사는 반도체 공정 최적화 사례를 발표했다. 황준식 KAIST 교수는 피지컬 AI와 모빌리티·로봇 기술의 융합 방향을 제시했다. 배 총장은 KAIST가 국내 연구중심대학을 넘어 국가 차원의 기술혁신 플랫폼으로 역할을 확대해야 한다는 점도 강조했다. 글로벌 기술패권 경쟁이 심화하는 상황에서 대학의 연구성과를 산업과 연결하고, AI·로봇·에너지 등 미래 기술 분야에서 새로운 산업을 만들어내는 역할을 강화하겠다는 것이다. 배 총장은 “널리 듣고 치열하게 행동하며 항상 위기를 관리하고 통합과 조정을 위해 필요한 곳에 찾아가는 조력자이자 봉사하는 총장이 되겠다”며 “2031년 개교 60주년에 맞춰 국가에서 받은 혜택을 몇 배로 갚고, 혁신을 넘어 새로운 기준을 만드는 대학으로 발전시키겠다”고 말했다.2026-08-10 08:50:45
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