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뉴메코 보툴리눔 톡신 '뉴럭스', 중남미 5개국 진출 外
[경제일보] 메디톡스 계열사 뉴메코가 파나마 의약품관리국(DNFD)으로부터 보툴리눔 톡신 제제 뉴럭스의 품목허가를 획득했다고 20일 밝혔다. 이번 허가로 뉴메코는 페루, 볼리비아, 도미니카공화국, 엘살바도르에 이어 중남미 5개국에 진출하게 됐다. 현지에서 메디톡스의 보툴리눔 톡신 제제 ‘메디톡신(수출명 : 뉴로녹스)’을 10여 년간 판매해온 파트너사와 협력을 이어가며 시장 공략을 강화할 계획이다. 특히 메디톡신이 파나마에서 선두권 입지를 확보하고 있는 만큼 기존 유통망과 시장 경험을 활용해 뉴럭스의 현지 시장 진입을 빠르게 추진한다는 전략이다. 뉴메코 관계자는 “중남미는 K-에스테틱 성장세가 뚜렷한 시장”이라며 “메디톡스가 축적한 글로벌 사업 역량과 네트워크를 활용해 뉴럭스의 브랜드 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다. 뉴럭스는 뉴메코가 메디톡스로부터 톡신 후보물질을 기술이전 받아 개발한 보툴리눔 톡신 제제다. 최신 생산공정을 적용해 원액 생산 과정에서 동물유래성분을 배제하고 화학물질 처리 과정을 줄인 것이 특징이다. ◆진양곤 의장, HLB펩 추가 매수…펩타이드 사업 확대 주목 진양곤 HLB그룹 의장이 HLB펩 주식을 장내 매수하며 회사의 중장기 성장 가능성에 대한 신뢰를 나타냈다. HLB펩은 진 의장이 지난 12일부터 19일까지 총 5차례에 걸쳐 회사 주식 2만2000주를 장내 매수했다고 20일 밝혔다. 진 의장은 올해 들어 HLB이노베이션, HLB파나진, HLB테라퓨틱스, HLB제넥스, HLB바이오스텝 등 계열사 주식도 꾸준히 매수했다. 이번 HLB펩 매수를 포함하면 올해 계열사 주식 누적 매수 규모는 100만주를 넘어선다. HLB펩은 펩타이드 기술력과 생산 역량을 바탕으로 사업 확대에 나서고 있다. 펩타이드 원료의약품(API) 포트폴리오를 확대하는 동시에 글로벌 위탁개발생산(CDMO)과 신약개발로 사업 영역을 넓히고 있다. 생산설비 자동화와 공정 효율화에도 투자를 이어가고 있다. 오송공장을 중심으로 생산시설과 품질관리 체계를 고도화하고 대규모 합성과 고난도 정제 역량을 강화해 글로벌 CDMO 시장 진출 기반을 확대한다는 전략이다. 해외 사업도 본격화하고 있다. 최근 항이뇨호르몬 치료제 바소프레신 원료의약품의 미국 식품의약국(FDA) 원료의약품목록(DMF) 등록을 완료했으며 일본 펩타이드 전문기업과 기능성 펩타이드 개발·생산을 위한 CDMO 계약도 체결했다. HLB펩 관계자는 “이번 진양곤 의장의 주식 매수는 회사의 펩타이드 기술력과 중장기 성장 가능성에 대한 신뢰를 보여준 것”이라며 “글로벌 펩타이드 시장 성장에 맞춰 API와 CDMO 경쟁력을 강화하고 신약개발 등 신규 사업도 확대해 기업가치를 높이겠다”고 말했다. ◆한독, 수면 기록 디지털의료기기 ‘크로노트랙’ 국내 유통 나선다 한독은 에이슬립과 수면리듬 기록 디지털의료기기 ‘크로노트랙’의 국내 유통 및 판매 계약을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 계약으로 한독은 기존 불면증 치료 중심의 사업 영역을 수면 기록·평가 분야로 확대하고 기록부터 치료와 모니터링까지 연결하는 수면 생태계 구축에 나선다. 국내 수면장애 환자는 2024년 130만8383명으로 2020년 103만7396명에서 약 26% 증가했다. 수면장애는 만성질환과 심혈관 질환 위험과도 연관돼 있어 지속적인 관리의 중요성이 커지고 있다. 크로노트랙은 스마트폰을 활용해 수면 데이터를 자동으로 기록·분석하는 디지털의료기기다. 사용자가 스마트폰을 침대 옆에 두면 수면 중 호흡과 움직임 소리를 AI가 분석해 총 수면시간, 수면효율, 입면시간, 수면 중 각성시간, 수면 규칙성 등 주요 지표를 측정한다. 웨어러블 기기나 접촉식 센서가 필요하지 않아 일상에서 간편하게 사용할 수 있는 것이 특징이다. 의료진은 축적된 데이터를 바탕으로 환자의 수면 상태를 평가하고 치료 효과를 지속적으로 모니터링할 수 있다. 법정비급여 적용이 가능해 별도의 수가 신설 없이 의료 현장에서 활용할 수 있다는 점도 강점이다. 한독은 기존 불면증 전문의약품 사업과 디지털 치료기기 ‘슬립큐’에 크로노트랙을 더해 수면 분야 사업을 확대한다는 계획이다. 의료진 네트워크와 수면 관련 전문성을 기반으로 수면 기록·평가부터 치료와 관리까지 아우르는 ‘한독 슬립 사이언스’를 구축한다는 전략이다. 김미연 한독 사장은 “수면 건강은 정확한 진단과 적절한 치료, 지속적인 관리가 유기적으로 연결될 때 개선될 수 있다”며 “크로노트랙을 통해 수면 기록 역량을 강화하고 기존 치료 옵션과의 시너지를 확대하겠다”고 말했다. 이동헌 에이슬립 대표는 “정확한 수면 기록은 수면 치료의 출발점”이라며 “의약품과 디지털 인지행동치료, 크로노트랙을 연계해 수면리듬장애의 전주기적인 관리가 가능하도록 협력하겠다”고 설명했다. 에이슬립은 2020년 설립된 슬립테크 기업으로 스마트폰 기반 사운드 AI 기술을 활용한 수면 분석 솔루션을 개발하고 있다. 분당서울대학교병원과 미국 스탠퍼드대학교 의과대학 등과 공동 연구를 진행했으며 관련 연구 결과를 국제 학술지에 게재했다. 한독은 앞으로 에이슬립과 함께 크로노트랙의 의료 현장 도입을 확대하고 학술·교육 활동 등을 통해 수면 기록과 평가의 중요성을 알릴 계획이다.
2026-08-20 15:00:25
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야놀자클라우드솔루션, 호텔 데이터 잡고 AI 운영으로…글로벌 고객 성과 확대
[경제일보] 야놀자클라우드솔루션(Yanolja Cloud Solution, 이하 YCS, 대표 Aeijaz Sodawala)이 호텔의 흩어진 운영 데이터를 하나로 연결하고 인공지능(AI)을 활용해 운영까지 자동화하는 글로벌 트래블 테크 사업을 확대하고 있다. 단순히 호텔관리시스템(PMS)을 공급하는 데서 벗어나 예약·객실·판매·수익 데이터를 통합해 고객사의 실제 매출과 운영 효율을 높이는 엔터프라이즈 솔루션 기업으로 사업 모델을 고도화하는 모습이다. YCS는 야놀자그룹의 글로벌 엔터프라이즈 솔루션 멤버사로 PMS를 비롯해 채널 매니저(CM), 예약 엔진(BE), 레스토랑 POS, 수익관리 등 호텔 운영에 필요한 솔루션을 제공하고 있다. 현재 170개국 이상에서 3만3000개 이상의 고객사를 확보하고 있으며 50개 이상의 언어와 24시간 지원 체계를 운영하고 있다. 핵심 경쟁력은 개별 시스템을 묶는 ‘풀스택’ 구조다. 호텔은 PMS와 예약 엔진, 온라인여행사(OTA) 채널 관리 등이 서로 다른 시스템으로 운영되는 경우가 많다. 이 과정에서 예약·재고·객실·매출 데이터가 분산되면 실시간 수요 대응이나 가격 최적화가 어려워진다. YCS는 각 시스템을 연결해 예약부터 객실 관리와 판매까지 데이터를 통합하는 방식으로 이 문제를 해결하고 있다. 실제 YCS의 채널 매니저는 다수의 OTA와 호텔 PMS를 연결해 실시간 재고와 예약 정보를 동기화한다. 글로벌 고객사의 성과도 나오고 있다. 인도네시아 ‘시나붕 힐스 다이아몬드’ 호텔은 YCS 솔루션 도입 이후 올해 2분기 매출이 전분기 대비 9.5% 증가했다. 객실점유율(OCC)은 70%로 15.5%포인트 상승했고 객실당 매출(RevPAR)도 10.4% 늘었다. 미국 ‘브렌트우드 인 & 스위츠’는 같은 기간 매출이 68.7% 증가했다. OCC는 7.1%포인트, RevPAR은 50.4% 상승했다. 단순 시스템 교체가 아니라 데이터를 기반으로 객실 판매와 운영 방식을 바꾼 결과라는 게 YCS의 설명이다. YCS가 다음 단계로 내세우는 것은 AI다. 올해 3월 인도 뉴델리에서 열린 ‘THRIVE 2026’에서 AI 에이전트를 활용한 고객 응대와 체크인 자동화, API 기반 데이터 통합 등의 기술 전략을 공개했다. 이달에는 인도 1000개 이상 호텔에서 검증한 AI 컨시어지의 글로벌 확대도 발표했다. 태국·미국·말레이시아·아프리카 등으로 서비스를 확대해 실시간 운영 데이터를 AI 에이전트와 연결하고 호텔 직원의 반복 업무를 줄이는 것이 목표다. 이는 YCS의 사업 방향이 ‘호텔 소프트웨어 판매’에서 ‘호텔 운영 플랫폼’으로 이동하고 있다는 의미다. 데이터가 충분히 쌓이면 객실 수요와 예약 흐름을 분석해 가격을 조정하고, 고객 문의와 체크인 등 반복 업무까지 AI가 처리하는 구조를 만들 수 있다. 호텔 입장에서는 인력 부족 문제와 운영비 부담을 동시에 낮출 수 있다는 장점이 있다. 다만 글로벌 시장에서 경쟁력을 지속하려면 고객사 수 확대보다 실제 운영 성과를 얼마나 반복적으로 만들어내느냐가 관건이다. 호텔마다 객실 규모와 지역별 OTA, 가격 정책, 규제 환경이 다른 만큼 각 시장에 맞춘 데이터 표준화와 현지화가 필요하다. YCS는 고객별 컨설팅과 교육, 기술 지원을 병행하면서 장기적인 파트너십을 확대할 계획이다. 야놀자그룹 관계자는 “호텔 산업의 디지털 전환은 단순히 시스템 도입을 넘어 데이터를 유기적으로 연결하고 실제 운영 성과를 만들어 내는 것이 중요하다”며 “글로벌 엔터프라이즈 솔루션과 AI 기술을 기반으로 전 세계 여행 사업자의 운영 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.
2026-08-20 08:33:08
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"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.
2026-08-19 14:30:55
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"내 글에 낙인 찍나"…AI 워터마크, '투명성'인가 '감시'인가
[경제일보] “내가 직접 쓴 글인데 인공지능(AI)이 일부 손봤다는 이유만으로 AI 글로 분류되는 것 아닌가.” 생성형 AI를 업무와 학업에 활용하는 이용자들 사이에서 이런 우려가 커지고 있다. 글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 서비스 ‘클로드(Claude)’가 생성한 텍스트에 사람이 눈으로 확인하기 어려운 식별 패턴을 넣기 시작하면서다. 단순한 기능 업데이트로만 보기 어려운 이유는 이 기술이 앞으로 AI 콘텐츠의 ‘신분증’ 역할을 할 가능성이 있기 때문이다. 지금까지 AI 생성 여부는 별도의 탐지 프로그램을 통해 추정하는 방식이 중심이었다. 앞으로는 AI가 콘텐츠를 만들어내는 순간부터 식별 정보가 함께 따라붙는 구조로 바뀔 수 있다. 앤트로픽은 지난 2일부터 새로 출시되는 클로드 모델의 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하고 있다. 기존 모델에도 순차적으로 적용할 계획이며, 유럽연합(EU)뿐 아니라 전 세계 서비스에 적용한다. API(응용프로그램 인터페이스), 클로드 코드 등 개발자용 서비스에도 같은 원칙이 적용된다. ◆ 왜 갑자기 AI 글에 ‘도장’을 찍나 출발점은 유럽연합의 ‘AI법(EU AI Act·유럽연합 인공지능법)’이다. EU AI법 제50조는 AI로 생성된 콘텐츠가 사람이나 다른 콘텐츠인 것처럼 오인되지 않도록 AI 생성·변조 콘텐츠를 기계가 식별할 수 있는 방식으로 표시하도록 하는 투명성 의무를 담고 있다. 이 규정은 지난 2일부터 적용되기 시작했다. AI가 만든 콘텐츠가 허위정보나 사칭 등에 악용되는 것을 막고 정보의 출처를 보다 명확하게 하려는 취지다. 다만 EU가 특정한 하나의 ‘워터마크’ 기술을 의무화한 것은 아니다. 워터마크나 메타데이터, 콘텐츠 출처 인증 등 기술적으로 가능한 방법을 활용해 AI 생성 여부를 식별할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 앤트로픽은 이 가운데 텍스트 자체에 보이지 않는 통계적 패턴을 심는 방식을 선택했다. 앤트로픽이 이를 전 세계에 적용한 것은 유럽과 비유럽 지역의 서비스를 별도로 운영하기보다 하나의 모델과 시스템으로 대응하기 위한 것으로 풀이된다. ◆ 사람 눈에는 안 보이는데 어떻게 찾나 앤트로픽이 사용하는 방식은 글에 ‘AI 작성’이라는 문구를 붙이는 기존의 표시와 다르다. AI가 문장을 생성할 때 특정 단어나 토큰(인공지능이 문장을 생성할 때 사용하는 최소 단위)의 선택 확률을 미세하게 조정해 통계적인 패턴을 만들어내는 방식이다. 사람 눈에는 일반적인 문장과 차이가 없지만 별도의 탐지 기술을 이용하면 해당 패턴을 찾아낼 수 있다. 구글 딥마인드가 개발한 ‘SynthID Text(AI가 생성한 텍스트를 식별하는 기술)’와 같은 방식이 대표적이다. AI가 다음 단어를 선택하는 과정에 일정한 패턴을 남겨 생성 여부를 판별하는 방식이다. 다만 이 기술을 ‘완벽한 AI 탐지기’로 봐서는 안 된다. 워터마크가 발견됐다고 해서 글 전체를 AI가 작성했다는 뜻은 아니며, 반대로 워터마크가 발견되지 않았다고 해서 사람이 100% 작성했다는 의미도 아니다. 앤트로픽 역시 기술의 한계를 인정하고 있다. ◆ “내가 쓴 글인데 왜 AI 글인가” 이용자들의 반발은 바로 이 지점에서 나온다. AI에게 글 전체를 작성하도록 한 것이 아니라 직접 쓴 글의 오탈자를 수정하거나 문장을 다듬고, 번역하거나 일부 표현을 고치는 데 AI를 활용하는 경우가 대표적이다. 미국 커뮤니티 사이트 ‘레딧(Reddit)’ 등에서는 앤트로픽의 발표 이후 “AI를 사용했다는 사실과 AI가 글의 저자라는 것은 다른 문제”라는 의견이 이어졌다. 일부 유료 이용자는 구독 취소를 거론했고, 실제로 다른 AI 서비스로 옮기겠다는 이용자도 나타났다. 반면 AI 사용 사실을 투명하게 밝히는 것은 오히려 필요한 조치라는 반론도 나온다. 특히 논란이 되는 것은 학교와 직장이다. 대학이 과제물의 AI 사용을 금지하거나 기업이 업무 결과물의 AI 사용 여부를 관리할 경우 워터마크가 새로운 판단 기준으로 활용될 수 있기 때문이다. 앤트로픽은 이에 대해 워터마크가 ‘저자’를 증명하는 기술이 아니라고 설명한다. 사람이 작성한 글을 일부만 가볍게 수정하거나 AI가 작성한 글을 사람이 크게 다시 작성하는 경우에는 식별 성능이 떨어질 수 있다는 것이다. ◆ “AI 표시”와 “AI 낙인” 사이 문제는 AI 활용 방식이 이미 ‘AI가 쓴 글’과 ‘사람이 쓴 글’로 깔끔하게 나뉘지 않는다는 데 있다. 사람이 아이디어를 내고 AI에게 초안을 만들게 한 뒤 다시 사람이 고칠 수도 있고, 사람이 작성한 글을 AI가 교정할 수도 있다. 번역과 요약, 자료 정리처럼 인간의 작업을 보조하는 용도로 AI를 사용하는 경우도 많다. 그런데 워터마크 하나만으로 이 과정을 모두 ‘AI 콘텐츠’로 묶어버리면 실제 창작 과정과 다른 판단이 내려질 가능성이 있다. AI 사용 여부와 부정행위 여부, 저작권 침해 여부는 서로 다른 문제이기 때문이다. 워터마크의 실효성도 논쟁거리다. 가벼운 편집이나 복사·붙여넣기에도 일부 흔적이 남도록 설계됐지만, 대규모 재작성이나 번역 등을 거치면 식별 성능이 떨어질 수 있다. 이미 해외 개발자 커뮤니티에서는 워터마크를 우회하거나 탐지를 어렵게 만드는 방법에 대한 논의도 나타나고 있다. 연구자들 역시 텍스트 워터마크의 견고성과 탐지 정확도에 한계가 있을 수 있다고 지적한다. 결국 ‘워터마크를 심는 AI’와 ‘워터마크를 지우는 기술’의 경쟁으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다. ◆ 클로드에서 끝나지 않을 가능성 앤트로픽의 결정은 특정 서비스의 기능 변경에 그치지 않을 가능성이 높다. EU AI법의 투명성 의무는 특정 기업이 아니라 해당 규정의 적용을 받는 AI 시스템 전반을 대상으로 하기 때문이다. EU 집행위원회도 AI 생성 콘텐츠의 표시와 식별을 위한 실천강령을 마련하고 있다. 따라서 앞으로 주요 AI 기업들이 비슷한 기술을 도입할 경우 AI가 만든 콘텐츠에는 생성 과정에서부터 디지털 흔적이 남는 것이 새로운 표준이 될 수 있다. 관건은 그 흔적을 어떻게 사용할 것인가다. 학교가 워터마크를 이유로 과제를 일괄적으로 부정행위로 판단하거나 기업이 채용 과정에서 AI 사용 여부만으로 지원자를 평가한다면 기술의 본래 취지와 다른 문제가 발생할 수 있다. AI 워터마크 논쟁의 본질은 결국 ‘AI를 표시할 것인가’가 아니다. AI가 어디까지 개입했을 때 그것을 AI 콘텐츠라고 부를 것인가에 있다. AI가 인간의 작업을 대체하는 단계를 넘어 인간과 함께 결과물을 만드는 도구로 자리 잡은 상황에서 ‘AI 사용’과 ‘AI 작성’을 같은 의미로 취급해서는 안 된다는 지적도 나온다. 한편 투명성을 높이겠다는 취지는 분명하다. 하지만 식별 기술이 사회적 기준보다 앞서가면 투명성을 위한 표시가 또 다른 낙인이 될 수도 있다. 앞으로 AI 워터마크가 신뢰를 높이는 ‘디지털 출처 표시’로 자리 잡을지, 아니면 AI를 사용하는 사람을 구분하는 새로운 꼬리표가 될지는 기술보다 이를 해석하고 활용하는 사회의 기준에 달려 있다.
2026-08-17 13:54:56
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"출시 3일만 1000억 토큰 썼다"…업스테이지 '솔라 프로 4', 글로벌 실사용 시험대
[경제일보] 업스테이지가 '솔라 프로 4'를 앞세워 글로벌 AI 모델 시장에서 실사용 경쟁에 본격적으로 뛰어든다. 글로벌 개발자 플랫폼에 이름을 올린 데 이어 출시 직후 실제 사용량도 빠르게 늘면서, 단순 벤치마크 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트와 기업 업무 영역을 중심으로 상용화 확대에 나서고 있다. 14일 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'를 공개했다고 밝혔다. 솔라 프로 4는 전작 '솔라 프로 3'보다 추론 능력과 에이전트 역량을 강화한 차세대 상용 AI 모델로, 단순 질의에 답하는 것을 넘어 문서 이해와 정보 추출, 긴 맥락 추론, 여러 단계의 의사결정 등 실제 업무 수행에 초점을 맞춰 설계됐다. 특히 솔라 프로 4는 공개 직후 미국 누스 리서치가 개발한 AI 에이전트 '헤르메스 에이전트'와 API 라우팅 플랫폼 '오픈라우터'에 등재됐다. 업스테이지는 한국 모델 최초로 등재된 것으로 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 엔비디아 등 글로벌 빅테크와 딥시크, 문샷, 미니맥스 등 중국 AI 기업들이 이름을 올린 플랫폼에 국내 기업 모델이 정식 프로바이더로 참여하면서 글로벌 개발자 시장에서 실사용 기회를 확보했다고 설명했다. 실제 사용량도 빠르게 늘고 있다. 업스테이지에 따르면 솔라 프로 4는 오픈라우터 등재 3일 만에 누적 토큰 소비량 800억 토큰을 넘어섰고, 이날 오전 8시 오픈라우터 기준 누적 토큰 소비량 1000억 토큰을 넘겼다. 단순히 모델을 공개하는 데 그치지 않고 글로벌 개발자들이 API를 통해 실제 모델을 사용하는 단계로 진입한 것으로 평가된다. 에이전트 성능에서도 전작 대비 개선 폭을 키웠다. 여러 단계의 작업을 터미널 환경에서 끝까지 수행하는 능력을 평가하는 '터미널벤치(Terminal-Bench v2.1)'에서 57점을 기록해 전작보다 4.8배 높아졌다. 대화를 이어가면서 도구를 사용하는 능력을 평가하는 '타우3-뱅킹(τ³-Banking)'에서는 23점을 기록해 전작 대비 2.6배 개선됐다. 긴 문서를 이해하고 필요한 정보를 추출하는 능력도 강화했다. 대량의 장문 문서에서 정보를 찾아내고 이를 근거로 답변하는 능력을 평가하는 장문 이해 벤치마크(AA-LCR)에서는 71점을 기록해 전작보다 2.3배 이상 높은 성능을 보였다. 업스테이지는 문서 중간의 맥락을 놓치는 실패를 줄이면서 정확도를 높이는 동시에 토큰 소모량도 줄여 운영 비용 측면에서도 경쟁력을 확보했다고 설명했다. 글로벌 평가에서도 성능 개선을 내세웠다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 기준 솔라 프로 4의 종합 성능은 42점으로 전작 대비 3배 이상 개선됐다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라'(38점), 구글 '제미나이 3.5 플래시-라이트'(37점) 등 일부 글로벌 모델보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 국내 기업과 공공기관을 겨냥한 문서 처리 기능도 강화했다. 솔라 프로 4는 업스테이지의 에이전트 문서 처리 통합 솔루션 '업스테이지 스튜디오'에 탑재돼 한글 문서를 비롯한 다양한 형식의 문서에서 정보를 추출하고 요약, 분석, 번역 등의 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 업스테이지는 LLM 자체의 성능 경쟁뿐 아니라 기업이 실제 업무에 AI를 적용하는 영역까지 사업 범위를 확대한다는 전략이다. 특히 국내 기업과 공공기관에서 활용도가 높은 한글 문서 처리와 업무 자동화를 앞세워 글로벌 범용 모델과 차별화된 시장을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 글로벌 시장에서는 AI 모델 자체를 공급하는 방식과 함께 에이전트 생태계 확대가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 개발자가 특정 모델을 직접 선택해 사용하는 것을 넘어 AI가 문서를 읽고 필요한 정보를 찾아내며 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 형태로 활용 범위가 넓어지고 있기 때문이다. 업스테이지 역시 솔라 프로 4를 통해 이러한 시장 변화에 대응한다는 구상이다. 글로벌 개발자 플랫폼에 모델을 공급하면서 해외 개발자와의 접점을 확대하는 동시에 국내에서는 문서 처리 솔루션과 결합해 기업 고객 확보에 나서는 방식이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실무에서 AI에게 필요한 것은 시험을 잘 보는 능력이 아니라 맡은 일을 끝까지 해내는 신뢰성"이라며 "솔라 프로 4가 글로벌 개발자 플랫폼에 한국 모델 최초로 이름을 올린 것은 우리 AI 기술이 세계 현장에서 통한다는 증거로, 앞으로도 현장에서 검증된 기술력을 바탕으로 한층 더 활용성 높은 AI를 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-08-14 08:55:12
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삼성물산, 래미안 갤러리 시즌2 전시 'A Part of Me' 공개 外
[경제일보] 삼성물산은 래미안갤러리에서 올해 두 번째 시즌 전시 ‘A Part of Me’를 선보인다고 13일 밝혔다. ‘A Part of Me’는 ‘집’을 개인의 취향과 감성을 담는 무대로 재해석한 몰입형 전시다. 나만의 라이프 스타일을 찾아보는 동시에 브랜드가 추구하는 가치를 전달한다. 전시는 오는 11월 8일까지 진행된다. 이번 전시의 경우 인기 이모티콘 캐릭터 ‘와다다곰’과 협업해 친근함을 더한 것이 특징이다. 래미안갤러리 1층에서는 홈 아뜰리에, 별빛다락, 플레이 아지트, 낭만홈바 등 집 안에 숨어 있는 공간을 경험하며 자신만의 취향을 직접 발견할 수 있다. 5층 주거체험관은 ‘래미안갤러리에 놀러온 와다다곰’ 콘셉트로 꾸며졌다. 방문객을 반기는 와다다곰과 함께 ‘캐릭터 그리기’, ‘레트로 게임’, ‘홈트 체험’ 등 다양한 체험을 즐길 수 있다. 브랜드 체험 프로그램(BX)도 이어간다. 태양광 주택 모델링을 통해 건축 용어와 원리를 배우는 ‘래미안 건축 스쿨’과 가상세계에서 자신이 원하는 대로 마음껏 건축물을 만들 수 있는 ‘래미안 로블록스 스쿨’을 전시 기간 중 운영한다. 성인 대상 인문학 콘텐츠 ‘래미안 인문학 살롱’도 마련해 다음달 김경일교수의 ‘나를 만드는 작은 공간의 힘’에 대한 특강과 10월 정재승 교수의 ‘뇌과학으로 살펴보는 행복한 공간 찾기, 뇌가 좋아하는 공간의 비밀’ 특강이 이어진다. 자세한 사항은 래미안 홈페이지에서 확인할 수 있다. 래미안갤러리 정수연 소장은 “‘A Part of Me’는 집 안에 있는 ‘작지만 마음이 깊어지는 특별한 공간’을 직접 경험해 볼 수 있는 전시이다”라며 “고객에게 다양한 라이프스타일 경험을 제안하고 개인의 취향을 통해 브랜드와 고객이 가까워질 수 있는 공간을 만들어 나가겠다”고 말했다. ㈜한화 건설부문, 롯데칠성과 ‘온열질환 대응 캠페인’ 진행 ㈜한화 건설부문은 경기도 고양시 덕양구 원당 1구역주택재개발 공사현장에서 롯데칠성음료와 함께 막바지 폭염 속 근로자 건강을 지키기 위한 ‘온열질환 대응 공동 캠페인’을 진행했다고 13일 밝혔다. 이번 캠페인에는 한화 건설부문 김윤해 안전환경경영실장(CSO)을 비롯해 건축안전팀장 등 임직원과 롯데칠성음료 관계자들이 참석했다. 이들은 현장 근로자들의 건강을 살피고 온열질환 예방을 위한 안전수칙 실천을 독려했다. 양사는 무더위 속에서 작업하는 근로자들이 수시로 수분을 보충할 수 있도록 현장에 음료차량을 운영했다. 음료차량에서는 게토레이와 아이시스 생수, 이온음료 분말 등을 제공해 근로자들이 작업 중 갈증과 피로를 덜 수 있도록 지원했다. 이와 함께 온열질환 예방을 위한 참여형 캠페인 부스도 마련했다. 근로자들이 폭염 대응 요령을 쉽고 재미있게 익힐 수 있도록 온열질환 예방 기초상식 퀴즈를 진행하고 정답자에게 쿨토시와 쿨타월 등 혹서기 안전용품을 제공하며 온열질환 예방수칙에 대한 이해를 높였다. 캠페인 이후에는 ㈜한화 건설부문 김윤해 안전환경경영실장이 현장을 직접 둘러보며 혹서기 안전관리 현황을 점검했다. 특히 고용노동부가 강조하는 ‘폭염안전 5대 기본 수칙’인 물·그늘·휴식·보냉장구·응급조치가 현장에서 제대로 이행되고 있는지 집중적으로 살피고 필요한 보완사항을 확인했다. 한화 건설부문 김윤해 안전환경경영실장은 “올여름 장기간 폭염이 이어지는 만큼 더위가 누그러지는 시점까지 긴장의 끈을 놓지 않고 근로자 건강관리에 각별히 신경 써야 한다”며 “현장 구성원 모두가 근로자들의 안전과 건강을 최우선으로 생각하고 폭염안전 5대 기본 수칙을 철저히 준수해 주길 바란다”고 말했다. 한국프롭테크포럼, ‘프롭테크 AI 맵’ 공개…건설·부동산 AI 활용 한눈에 한국프롭테크포럼은 국내 건설·부동산 산업 전반의 AI 활용 현황을 한눈에 파악할 수 있는 ‘프롭테크 AI 맵(Proptech AI Map)’을 공개했다고 13일 밝혔다. 프롭테크 AI 맵은 AI 기반 서비스를 제공하는 프롭테크 스타트업 74개사를 부동산 라이프사이클에 따라 분류한 산업 현황 자료다. △개발·건설 △거래·마케팅 △운영 관리 △자산 관리 △인프라 등 5개 단계와 16개 카테고리로 구성돼 부동산 개발부터 거래, 운영, 관리에 이르는 각 분야별 AI 활용 방식을 확인할 수 있다. 카테고리별로는 중개·거래와 데이터 API·플랫폼 분야가 각각 16개로 가장 많았고 공간 운영 12개, 기획·사업성과 건물·시설 관리가 각각 7개로 뒤를 이었다. 중개·거래와 데이터 API·플랫폼 분야에서 AI 활용이 두드러진것은 부동산 검색·추천·분석과 데이터 구조화가 프롭테크 AI 서비스 확산의 핵심 기반으로 작용하고 있는 것으로 풀이된다. 공간 운영, 임대 운영, 건물·시설 관리, 인테리어·리노베이션 등 실제 공간의 운영 효율을 높이는 영역에서도 AI 기반 서비스가 활발히 나타났다. 개발·건설 분야에서는 기획·사업성 검토, 설계·인허가, 시공·현장관리 등 프로젝트 초기 검토부터 설계·시공 단계까지 AI 적용이 이어지고 있다. 한국프롭테크포럼 배석훈 의장은 “AI는 이제 건설·부동산 기업의 서비스 고도화와 운영 효율화를 이끄는 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다”며 “프롭테크 AI 맵이 산업의 AI 전환 흐름을 파악하고 기업간 협력과 정책 논의를 뒷받침하는 자료로 활용되기를 기대한다”고 말했다.
2026-08-13 10:13:03
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-12 11:05:01
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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략
[경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-04 10:10:29
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오픈AI '아스트라', 10년 묵은 수학 난제 10개 풀었다
[경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 이을 차세대 AI 모델 '아스트라'의 존재를 처음 공식화했다. 2일(현지시간) 오픈AI는 자사 뉴스룸을 통해 아스트라 내부 버전이 최소 10년, 대부분은 그보다 훨씬 오래 별다른 진전이 없었던 수학·이론전산학 난제 10개를 풀었다고 밝혔다. 이번에 다뤄진 난제는 고차원 구체 채우기, 부호 이론, 산술회로 복잡도, 군론, 연산자 대수, 양자 복잡도, 격자 암호, 극값 조합론 등 8개 분야에 걸쳐 있다. 성과는 단일한 형태가 아니다. 오픈AI에 따르면 10개 중 4개는 새로운 증명, 3개는 반례, 3개는 기존 한계치 개선이다. 비소픽군의 첫 구성, 폰노이만 대수에 관한 '콘 경직성 추측' 반증, 폴 에르되시가 제시한 문제 목록 중 다색 램지 수를 다룬 183번을 포함한 3개 문제 해결이 대표적이다. 1978년 이후 처음으로 고차원 구체 채우기 밀도의 상한을 개선했고 2인용 양자 게임에 대한 병렬 반복 정리도 증명했다. 오픈AI는 이 논리를 수학 증명 검증 도구 '린(Lean)'으로 규격화해 기계적으로 검증 가능한 형태로 함께 공개했다. 오픈AI는 아스트라가 해법을 찾는 데 쓴 전체 토큰 비용을 GPT-5.6 최상위 티어 '솔' API 요금으로 환산하면 약 2000달러, 우리 돈 290만원 수준이라고 설명했다. 아스트라가 만든 수학적 논증은 이후 같은 모델의 도움을 받은 인간 연구자들이 정식 논문 형태로 다듬었고 린 검증을 거쳤다. ◆ 올트먼, 워싱턴서 정관계 인사에 시연 디인포메이션에 따르면 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 이번 주 워싱턴DC를 찾아 아스트라를 정책 입안자와 규제 당국자들에게 직접 시연했다. 수지 와일스 백악관 비서실장, 스콧 베선트 재무장관, 하워드 러트닉 상무장관을 만났고 마크 워너(민주·버지니아), 라파엘 워녹(민주·조지아), 버니 모레노(공화·오하이오) 상원의원 등 여야 의원들과도 접촉했다. 올트먼 CEO는 여러 에이전트를 동시에 띄워 조율하고 장시간 결과물을 종합하는 능력이 아스트라의 핵심이라고 설명했다. 오픈AI는 최근 GPT-5.6을 내놓으며 최상위 '솔', 중간 '테라', 경량 '루나'로 이어지는 3단 체계를 도입했다. 아스트라가 이 체계에 추가되는 티어인지, GPT-6이라는 별도 세대로 나올지는 아직 정해지지 않았다. '아스트라'라는 이름 자체도 잠정적이라고 디인포메이션은 전했다. 한편 아스트라는 트럼프 대통령이 지난 6월 2일 서명한 행정명령에 따른 규제 체계를 적용받는 첫 모델이 될 가능성이 거론된다. 다만 이 체계는 의무 인허가가 아니라 프런티어 모델 개발사가 정부에 최장 30일간 사전 접근권을 자율적으로 제공하는 자발적 절차다. 관련 세부 기준은 재무부와 국가안보국, 사이버보안·인프라보안청, 국립표준기술연구소가 이달 1일까지 확정하도록 돼 있어 아스트라 실제 적용 여부와 시점은 알려지지 않았다.
2026-08-03 10:45:58