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![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
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SK AX·SAP, 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 동맹…ERP부터 기업 운영 바꾼다 [경제일보] SK AX가 글로벌 기업용 소프트웨어 기업 SAP와 손잡고 전사적자원관리(ERP)를 넘어 기업 운영 전반을 에이전틱 AI 기반으로 전환한다. 단순히 기존 업무에 AI를 추가하는 것이 아니라 재무·구매·인사·공급망 등 핵심 프로세스 자체를 AI가 판단하고 실행할 수 있도록 재설계하는 것이 목표다. SK AX는 26일 독일 발도르프 SAP 본사에서 ‘SAP 오토노머스 스위트 및 비즈니스 AI 협력을 위한 MOU’를 체결했다고 밝혔다. 김완종 SK AX 사장은 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)와 협력 방안을 논의하고 AI 에이전트 개발부터 고객 적용, 사업화까지 공동 추진하기로 했다. SAP는 기업의 데이터를 업무 맥락에 연결하고 AI 에이전트가 실제 비즈니스 프로세스를 수행하는 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’ 전략을 강화하고 있다. SAP 오토노머스 스위트와 비즈니스 AI를 통해 재무·공급망·구매·인사 등 업무 전반의 자동화를 추진하는 방식이다. SK AX는 산업별 ERP 구축과 운영 경험을 접목한다. 핵심 솔루션인 ‘AXgenticWire ERP Suite’는 ERP 전략 수립부터 구축·전환·운영 혁신까지 지원하는 통합 서비스다. 재무 업무 자동화와 이상 징후 탐지를 지원하는 ‘my Finance’, ERP 운영을 돕는 ‘EAR Ops’, AI를 활용해 ERP 설계·개발·테스트를 지원하는 ‘EAR Studio’ 등을 제공한다. 여기에 현장 배치 엔지니어와 AI 기반 ERP 전환 컨설팅을 결합해 기업별 업무 환경에 맞춘 AX를 지원한다. 금융·제조·에너지 등 산업별 업무 특성을 반영해 AI 에이전트가 실제 기업 프로세스에 들어갈 수 있도록 하겠다는 구상이다. SK AX는 AXgenticWire ERP Suite를 SAP의 ‘AI Agent Hub’에 등록해 글로벌 시장 공급도 추진한다. AI Agent Hub는 기업이 다양한 AI 에이전트와 대규모언어모델(LLM), MCP 서버 등을 관리하고 거버넌스할 수 있도록 지원하는 SAP의 AI 플랫폼이다. 양사의 협력은 국내 ERP·AX 사업자가 글로벌 ERP 생태계에 직접 진입하는 통로가 될 수 있다는 점에서도 의미가 있다. SAP의 글로벌 고객 기반과 SK AX의 산업별 AX 경험이 결합되면 국내에서 검증한 서비스의 해외 확장 가능성도 커진다. 다만 관건은 실제 성과다. ERP는 기업의 핵심 업무 시스템인 만큼 AI가 회계·구매·재고 등 업무를 직접 수행하려면 정확성뿐 아니라 보안과 책임성까지 검증돼야 한다. 결국 SK AX가 실제 고객 환경에서 생산성 개선과 비용 절감 효과를 입증하고 이를 SAP의 글로벌 고객으로 확산할 수 있는지가 사업 성패를 가를 전망이다. 김완종 SK AX 사장은 “SAP와의 전략적 협력을 기반으로 SK AX와 SK그룹이 먼저 선도적인 AI 네이티브 엔터프라이즈 성공 사례를 창출하고 국내 및 글로벌 시장으로 확산시켜 나갈 것”이라고 말했다.2026-08-26 10:06:43
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KT·서울대병원, 의료 AX 플랫폼 구축…공공 의료 AI 표준모델 만든다 [경제일보] KT가 서울대학교병원과 손잡고 진료부터 연구, 병원 운영까지 의료 전 영역의 인공지능(AI) 전환을 지원하는 의료 AX 플랫폼 구축에 나선다. 단순한 의료 시스템 고도화를 넘어 AI와 클라우드, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶어 공공 의료 현장에 적용할 수 있는 표준 모델을 만드는 것이 목표다. KT는 17일 서울 종로구 KT 광화문 West 빌딩에서 서울대학교병원과 의료 AX 플랫폼 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 김봉균 KT Enterprise부문장과 백남종 서울대학교병원장을 비롯한 양측 주요 관계자가 참석했다. 이번 협력은 KT의 AI·클라우드·데이터 기술과 서울대학교병원의 임상 및 연구 역량을 결합하는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 의료 AX 플랫폼 표준모델 발굴 및 적용을 비롯해 AI Native 병원 등 정부 정책과제의 실증·고도화·사업화를 공동 추진한다. AI 기반 임상 의사결정 지원과 의료진 업무 효율화, 헬스케어 시장 확산을 위한 과제도 함께 발굴한다. 역할도 나눴다. KT는 의료 AX 플랫폼의 기획부터 개발, 검증, 사업화까지 전 과정에 참여한다. 서울대학교병원은 실제 의료 현장에서 필요한 적용 과제를 발굴하고 임상·진료·연구 전문성을 바탕으로 의료적 자문과 유효성 평가를 맡는다. 특히 이번 협력은 서울대학교병원이 추진하는 ‘그룹 통합 DX 플랫폼’과도 연결된다. 서울대병원은 임상 현장과 AI 연구를 연계하는 체계를 갖추고 있어 KT의 AX 플랫폼 및 인프라 역량이 결합될 경우 병원 내부의 업무 효율화뿐 아니라 연구와 실증, 사업화까지 이어지는 통합 환경을 구축할 수 있다는 설명이다. 기존 의료 분야의 디지털 전환이 전자의무기록(EMR)이나 병원정보시스템 등 개별 시스템의 고도화에 집중했다면, 이번 협력은 병원에서 축적되는 데이터를 AI와 결합해 실제 의료 서비스와 업무에 활용하는 데 무게를 둔 것으로 풀이된다. 특히 공공 의료기관을 대상으로 검증된 모델을 구축할 경우 향후 다른 의료기관으로 확산할 수 있는 기반도 마련할 수 있다. 공공 의료 영역에서 AI 활용이 확대되는 가운데 의료 현장에서 검증 가능한 모델을 확보하는 것은 KT에도 중요한 과제다. AI 기술 자체보다 의료진의 업무 흐름과 임상 안전성, 데이터 활용 체계 등을 함께 고려해야 실제 사업으로 이어질 수 있기 때문이다. 백남종 서울대학교병원장은 “이번 협력을 계기로 의료기관 플랫폼 협력의 표준을 세우고 공공 의료 영역 전체에 적용할 수 있는 실효성 있는 AI 혁신 모델을 발굴·확산하겠다”고 말했다. 김봉균 KT Enterprise부문장도 “검증된 AX 플랫폼 기술과 노하우를 바탕으로 다양한 산업의 AI 전환을 지원하고 있다”며 “서울대학교병원과의 협력을 시작으로 공공 의료 시장에서도 AI 기반 혁신 모델을 만들어 나가겠다”고 밝혔다. KT와 서울대학교병원이 이번 협력을 통해 실제 의료 현장에서 활용 가능한 AX 모델을 확보할 경우 공공 의료 분야의 AI 전환 속도도 한층 빨라질 전망이다. 이번 사업의 성패는 플랫폼 구축 자체보다 임상 현장에서 얼마나 안정적으로 활용되고, 다른 의료기관에서도 적용할 수 있는 표준으로 발전하느냐에 달려 있다.2026-08-17 13:37:50
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국가 전산망 693개 어디로 옮기나…KT, '국가정보자원관리원 ISP' 사업 우선협상대상자 선정 [경제일보] 정부가 693개 핵심 정보시스템의 재배치 설계를 KT에 맡긴 배경에는 ‘망’이 있다. 공공 데이터센터와 민간 클라우드로 시스템을 분산해도 국가정보통신망으로 끊김 없이 연결하고, 재난 때 서비스를 복구할 수 있어야 한다. 통신망부터 데이터센터, 클라우드, 재해복구(DR)까지 경험한 KT가 유력한 선택지로 떠오른 이유다. KT(대표이사 박윤영)는 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주한 ‘국가정보자원관리원 혁신 정보화전략계획(ISP) 수립 사업’의 우선협상대상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 사업비는 약 15억원이며 협상을 거쳐 계약이 체결되면 2027년 3월까지 수행한다. ◆ 화재로 드러난 중앙집중 위험…분산 운영이 핵심 이번 사업은 지난해 발생한 국정자원 대전센터 화재의 후속 조치다. 정부는 노후화된 대전센터를 2030년 폐쇄하고 입주 중인 693개 시스템을 단계적으로 이전하기로 했다. KT는 국가망보안체계(N2SF)에 따라 기밀 데이터는 공공 데이터센터에 남기고, 민감·공개 데이터는 민간 클라우드를 활용하는 방향을 검토한다. 공공 데이터센터 신축과 민간 시설 임대 등 대전센터 대체 방안도 비용과 일정, 안정성, DR 연계 측면에서 비교한다. 중요한 것은 시스템을 어디로 옮기느냐보다 옮긴 뒤 어떻게 하나처럼 운영하느냐다. 여러 데이터센터와 클라우드에 분산된 시스템을 국가정보통신망으로 연결하고 장애가 발생하면 다른 시설로 전환하는 구조까지 설계해야 한다. ◆ KT가 선택된 이유…통신망에서 DR까지 이어지는 경험 KT는 공공 AX의 기반인 국가정보통신망 백본 1망 사업을 수행하고 있다. 국가기관의 데이터가 이동하는 핵심 통신망을 실제로 운영해 시스템 재배치 이후 필요한 회선 용량과 이중화, 보안 구조를 함께 설계할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 행정안전부 DR 정보화전략계획 등 국가 인프라 사업 경험도 평가 배경으로 풀이된다. KT그룹은 KT클라우드를 통해 데이터센터와 공공 클라우드, 원격지 DR 역량을 보유하고 있어 통신망과 컴퓨팅 자원을 하나의 운영 구조로 검토할 수 있다. 이번 사업에는 네이버클라우드도 컨소시엄으로 참여한 것으로 확인됐다. KT의 네트워크·공공사업 경험에 국내 주요 클라우드 사업자의 기술을 더해 민간 클라우드 전환 방안의 현실성을 높이려는 구성이다. 향후 과제는 기술 중립성이다. KT 컨소시엄이 민간 클라우드 활용 기준과 후속 인프라 구조를 설계하는 만큼 특정 사업자에 유리하지 않은 기준과 후속 사업의 공정한 발주 절차가 필요하다. ISP 수행이 향후 구축·운영 사업 수주를 보장하는 것은 아니지만, 국가 AI 인프라의 설계 단계부터 참여한다는 점에서 KT는 공공 AX 시장의 유력한 고지를 확보했다. 김원태 KT Enterprise부문 공공금융사업본부장 전무는 “국가 공공 AI 인프라의 새로운 운영 체계와 방향을 설계하는 사업”이라며 “AI 정부 실현을 위한 기반 구축에 기여하겠다”고 말했다.2026-07-14 14:47:33
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오픈AI, 말 끊어도 알아듣는 'GPT-Live' 공개 [경제일보] 음성 AI의 약점이던 ‘대화 끊김’이 줄어든다. 오픈AI가 사용자의 말이 끝나기를 기다린 뒤 답하는 방식에서 벗어나 듣고 말하는 과정을 동시에 처리하는 차세대 음성 모델을 챗GPT에 적용한다. 오픈AI는 8일(현지시간) 차세대 음성 모델 ‘GPT-Live’를 공개하고 챗GPT 보이스에 순차 적용한다고 밝혔다. 유료 이용자에게는 GPT-Live-1이, 무료 이용자에게는 GPT-Live-1 mini가 기본 음성 모델로 제공된다. 적용 대상은 챗GPT 웹과 iOS·안드로이드 앱이다. 핵심은 풀듀플렉스 구조다. 기존 음성 AI는 사용자의 말을 음성에서 텍스트로 바꾼 뒤 답변을 만들고 다시 음성으로 읽어주는 방식에 가까웠다. 이 과정에서 사용자가 잠시 멈추면 AI가 끼어들거나 질문을 바꾸면 흐름이 어색해지는 문제가 있었다. GPT-Live는 음성을 계속 들으면서 동시에 답변을 준비한다. 사용자가 말을 멈출지, 계속 생각 중인지, 질문을 바꿨는지, 중간에 끼어들었는지를 실시간으로 판단한다. 오픈AI는 이를 통해 실제 사람과 대화하듯 주고받는 흐름을 구현했다고 설명했다. 복잡한 요청은 별도 모델에 넘기는 구조도 적용됐다. GPT-Live가 자연스러운 음성 대화를 맡고 검색이나 깊은 추론이 필요한 작업은 GPT-5.5 같은 최신 모델에 위임하는 방식이다. 사용자는 대화를 이어가면서도 백그라운드에서 검색·추론 결과를 받을 수 있다. 오픈AI는 이 구조가 향후 더 긴 작업과 에이전트형 업무 수행으로 확장될 수 있다고 보고 있다. 실시간 통역도 주요 활용처로 꼽힌다. GPT-Live는 발화가 끝난 뒤 번역하는 방식이 아니라 대화 흐름을 따라가며 통역할 수 있도록 설계됐다. 회의, 여행, 교육, 고객 응대 등 서로 다른 언어를 사용하는 상황에서 음성 AI의 활용 폭이 넓어질 수 있다. 챗GPT 보이스는 시각 정보도 함께 제공한다. 음성으로 대화하는 중 날씨, 주식, 스포츠 등 일부 주제는 카드 형태로 화면에 표시할 수 있다. 주변 소음 속에서도 사용자의 목소리에 더 집중하도록 청취 성능도 개선됐다. 다만 모든 기능이 한꺼번에 열리는 것은 아니다. 공식 릴리스노트 기준 GPT-Live는 출시 시점에 챗GPT Business, Enterprise, Edu 워크스페이스에는 제공되지 않는다. 영상과 화면 공유도 아직 지원하지 않는다. 해당 기능이 필요한 이용자는 기존 Advanced Voice Mode를 계속 쓸 수 있다. 한편 오픈AI는 GPT-Live를 API에도 도입할 계획이다. 음성 AI가 단순 답변 도구를 넘어 상담, 교육, 통역, 업무 자동화 영역의 인터페이스로 확장되는 만큼, 음성에서의 자연스러움이 AI 에이전트 경쟁의 새 기준이 될 전망이다.2026-07-09 13:37:43
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오픈AI, 한국서 '챗GPT 광고' 시작…무료·Go 이용자 대상 [경제일보] 오픈AI가 한국에서 챗GPT 광고 파일럿을 시작했다. 생성형 인공지능(AI) 서비스의 대중화가 빠르게 진행되는 가운데 챗GPT가 구독료 외 광고 기반 수익모델을 국내 시장에서도 시험하는 것이다. 오픈AI는 19일부터 챗GPT 광고 파일럿을 한국으로 확대했다고 밝혔다. 광고는 앞서 미국, 영국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드에서 먼저 도입됐으며 이번에 한국으로 적용 지역이 넓어졌다. 오픈AI는 초기 파일럿 시장에서 이용자의 의도를 기반으로 한 대화형 환경을 통해 고객과 만나고자 하는 기업들의 관심을 확인했다고 설명했다. 광고 노출 대상은 챗GPT 무료 및 Go 요금제를 이용하는 성인 사용자다. 챗GPT Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 요금제 이용자에게는 광고가 표시되지 않는다. 미성년자로 확인되거나 미성년자일 가능성이 있다고 판단되는 계정에도 광고를 표시하지 않는다. 오픈AI가 강조하는 핵심 원칙은 답변의 독립성이다. 광고는 챗GPT가 생성하는 답변과 명확히 구분되며 ‘스폰서 콘텐츠’임을 이용자가 확인할 수 있도록 표시된다. 광고주는 챗GPT 답변 내용에 영향을 미칠 수 없고, 광고 역시 답변의 객관성과 독립성에 영향을 주지 않는다는 설명이다. 개인정보 보호도 주요 원칙으로 제시됐다. 오픈AI는 이용자의 대화 내용과 개인정보를 광고주에게 제공하지 않는다고 밝혔다. 광고주는 광고 조회 수와 클릭 수 등 집계된 형태의 성과 정보만 확인할 수 있으며 개별 이용자의 대화 내용, 대화 기록, 개인정보에는 접근할 수 없다. 이용자 통제권도 포함됐다. 이용자는 표시된 광고를 숨기거나 관련 피드백을 제공할 수 있다. 설정에서 광고 개인화 여부와 광고 경험을 직접 관리할 수도 있다. 오픈AI는 이용자 피드백을 바탕으로 광고의 관련성과 전반적인 사용 경험을 지속적으로 개선할 계획이다. 광고가 표시되지 않는 영역도 정했다. 오픈AI는 정신건강이나 정치 등 민감하거나 규제 대상이 될 수 있는 주제와 관련된 대화에서는 광고가 노출되지 않도록 설계했다고 밝혔다. 광고 파일럿 적용 대상 이용자에게는 챗GPT 제품 안에서 관련 안내를 제공한다. 이번 파일럿은 오픈AI의 수익모델 다변화라는 점에서 의미가 있다. 챗GPT는 무료 이용자 기반이 크지만 고성능 AI 모델 운영에는 막대한 인프라 비용이 든다. 광고는 더 많은 이용자가 비용 부담 없이 AI 기능을 쓸 수 있도록 하는 수단이 될 수 있다. 동시에 대화형 AI 안에서 이용자 의도와 맥락을 기반으로 광고를 연결하는 새로운 디지털 광고 실험이기도 하다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄대표는 “오픈AI의 미션은 AI가 모든 인류에게 혜택을 주도록 하는 것”이라며 “광고는 더 많은 사람들이 비용 부담 없이 챗GPT의 유용한 AI 기능을 이용할 수 있도록 접근성을 확대하는 데 기여할 수 있다”고 말했다. 한편 챗GPT는 검색, 학습, 업무, 구매 의사결정 등 민감한 맥락에서 사용된다. 광고가 답변과 분리돼 있더라도 이용자가 이를 명확히 인식하지 못하거나 답변 독립성에 의문을 갖게 되면 서비스 신뢰가 흔들릴 수 있다. 오픈AI가 답변 독립성, 대화 개인정보 보호, 이용자 선택권을 반복해 강조하는 이유다. 한국 시장은 생성형 AI 이용률과 디지털 광고 경쟁이 모두 높은 시장이다. 이번 파일럿이 안정적으로 정착하면 챗GPT는 단순 AI 구독 서비스를 넘어 대화형 광고 플랫폼으로도 실험 범위를 넓히게 된다. 다만 광고가 AI 답변의 신뢰를 해치지 않는 선에서 작동해야 한다는 조건은 분명하다. 챗GPT 광고의 성패는 광고 수익보다 이용자가 ‘광고와 답변은 다르다’고 믿을 수 있는 구조를 얼마나 설득력 있게 유지하느냐에 달려 있다.2026-06-19 07:41:50
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쇼핑 넘어 경영까지…CJ온스타일, 생성형 AI로 체질 바꾼다 [경제일보] CJ온스타일이 생성형 인공지능(AI)을 기업 운영 전반으로 확장하며 ‘AI 네이티브’ 전환에 속도를 내고 있다. 단순한 고객 서비스 혁신을 넘어 조직 구조와 업무 방식까지 AI 중심으로 재편하려는 시도다. 17일 업계에 따르면 CJ온스타일은 글로벌 AI 기업 Anthropic의 기업용 생성형 AI 솔루션 ‘클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)’를 전사 공식 플랫폼으로 도입한다고 밝혔다. 이는 지난해 사내 AI 콘퍼런스 ‘AI CON’에서 밝힌 AI 네이티브 전략의 연장선이다. 기존 유통업계의 AI 활용이 고객 응대나 추천 서비스에 국한됐다면 CJ온스타일은 AI를 기업 운영의 핵심 인프라로 격상시켰다는 점에서 차별화된다. 실제로 이 회사는 앞서 ChatGPT 기반 쇼핑 서비스를 도입해 앱·웹 유입 고객 수를 4배 가까이 끌어올린 바 있다. 이번에 도입된 클로드 엔터프라이즈는 AI 에이전트 구축과 개발 자동화에 강점을 지닌 솔루션이다. 사내 협업툴인 컨플루언스, 지라(Jira), MS오피스 등과 연동해 업무 생산성을 높일 수 있다. 테크 조직뿐 아니라 상품기획자(MD), 방송 제작자(PD), 심의 조직 등 비개발 부서까지 활용 범위를 확대하고 있는 점이 특징이다. 특히 모바일 라이브 커머스 중심 사업 구조에 맞춰 숏폼 콘텐츠 제작, 트렌드 분석, 방송 자막 자동화 등 반복 업무에 AI를 적극 접목하고 있다. 사전 개념 검증(PoC)에서는 방송 자막 유형화 자동화와 실시간 챗봇 운영을 통해 업무 효율 개선 효과를 확인했다. CJ온스타일은 AI 도입을 일회성 프로젝트가 아닌 조직 문화로 확산하기 위해 ‘AI 효율화 랩(LAB)’도 신설했다. 이 조직은 현업 부서가 직접 문제를 정의하고 AI로 해결하는 방식에 초점을 맞춘다. 기존처럼 IT 부서가 일방적으로 시스템을 구축하는 구조에서 벗어나 현장 중심 혁신을 추진하겠다는 의미다. 이 같은 움직임은 유통업계 전반으로 확산되는 추세다. 국내에서는 네이버가 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 쇼핑 추천과 광고 자동화를 강화하고 쿠팡은 AI 수요 예측 시스템을 통해 물류 속도와 재고 정확도를 끌어올리고 있다. 해외에서는 아마존이 생성형 AI를 활용해 상품 상세 페이지 자동 생성과 물류 운영 최적화를 진행하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 ‘AI 도입 경쟁’이 아닌 ‘AI 체질 전환 경쟁’으로 보고 있다. 단순히 기술을 붙이는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단에서다. CJ온스타일 관계자는 “AI는 고객 경험 혁신을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “고객의 상품 탐색부터 임직원의 업무 환경까지 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 기업’으로 진화할 것”이라고 강조했다. 유통업계 한 관계자는 “앞으로는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 AI를 중심으로 얼마나 빠르게 조직을 재편하느냐가 기업 경쟁력을 가를 것”이라고 말했다.2026-06-17 15:46:23
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삼성전자, 챗GPT·제미나이·클로드 전면 도입…AX 드라이브 [경제일보] 삼성전자가 챗GPT와 제미나이, 클로드 등 글로벌 빅테크의 대표 생성형 인공지능(AI) 서비스를 사내에 공식 도입하며 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 단순한 업무 지원 도구를 넘어 조직 전반의 일하는 방식을 AI 중심으로 재편하겠다는 구상이다. 삼성전자 DX부문은 12일부터 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 제공한다고 11일 밝혔다. 이에 따라 DX부문 임직원들은 사내에서 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT), 구글의 제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise), 앤트로픽의 클로드(Claude)를 업무에 활용할 수 있게 된다. 삼성전자는 특정 AI 플랫폼에 의존하지 않고 업무 특성과 목적에 따라 최적의 서비스를 선택할 수 있도록 한 것이 이번 도입의 특징이라고 설명했다. 앞서 삼성전자는 임직원 2500여 명을 대상으로 생성형 AI 서비스 실효성 검증을 진행했으며 이를 바탕으로 최종 도입 서비스를 선정했다. 회사는 이번 도입을 통해 업무 생산성과 의사결정 속도를 높이고 조직 전반의 실행력을 강화한다는 방침이다. 삼성전자는 생성형 AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌 조직 혁신 수단으로 보고 있다. AI를 활용해 보고·회의·문서 작성 등 업무 프로세스를 효율화하는 동시에 조직 운영 방식 전반을 AI 중심으로 전환하는 AX를 본격 추진한다는 계획이다. 노태문 삼성전자 DX부문장(사장)은 "외부 생성형 AI 도입은 단순히 업무 도구를 제공하는 차원을 넘어 우리가 일하는 방식과 실행 속도를 근본적으로 변화시키는 출발점"이라며 "임직원 누구나 자신의 업무에 가장 적합한 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축해 개인 생산성을 넘어 조직 전체의 실행력과 비즈니스 경쟁력을 높이겠다"고 말했다. 삼성전자는 향후 직무별 특성과 조직 수요를 반영해 AI 서비스와 운영 정책을 지속 고도화하며 AI 활용 범위를 확대할 계획이다.2026-06-11 11:01:12
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한국앤컴퍼니그룹, 엔터프라이즈 AI 서울서 제조·물류 AX 전략 제시 [경제일보] 한국앤컴퍼니그룹이 ‘Enterprise AI Seoul 2026’에 참가해 그룹 차원의 AI 전환(AX) 전략과 생성형 AI 운영 방향을 공개했다. 구글 생성형 AI 플랫폼 ‘제미나이 엔터프라이즈’를 도입한 가운데 제조와 연구개발(R&D), 물류 등 그룹 핵심 사업 전반으로 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 27일 한국앤컴퍼니그룹에 따르면 회사는 전날 서울 서초구 양재동 엘타워에서 열린 ‘Enterprise AI Seoul 2026’에 참가해 그룹 차원의 AX 전략과 AI 적용 사례를 공개했다. ‘AX × Agentic AI 시대의 전략’을 주제로 열린 이번 행사는 기업 AI 전환을 주도하는 실무 책임자와 의사결정자들이 현장 경험과 운영 전략을 공유하는 자리다. 이날 행사에서는 한국앤컴퍼니그룹 지주사 한국앤컴퍼니 디지털전략실 김성진 전무가 오프닝 키노트와 세션 발표를 맡았다. 김 전무는 그룹 내 CDO(최고디지털책임자)와 CIO(최고정보책임자)를 겸임하며 IT 시스템과 DX, AX 전략 전반을 총괄하고 있다. 김 전무는 오프닝 세션에서 산업별 AX 리더들과 함께 기업 현장에서의 AI 전환 경험과 도입 과정에서의 과제를 공유했다. 단순한 시스템 구축을 넘어 실제 조직 운영 방식과 업무 프로세스 변화까지 연결돼야 한다는 점에 초점을 맞췄다. 이어진 발표에서는 ‘How AI reshapes Enterprise Operation’을 주제로 AI 에이전트와 바이브 코딩 확산이 기업 운영 구조를 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 특히 생성형 AI 기반 자동화 기술이 기존 개발 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 의사결정 체계 전반에 영향을 미치고 있다는 점을 강조했다. 실제 현장에서 적용 가능한 AX 전략과 AI 활용 사례, 도입 과정에서의 과제 등도 함께 소개됐다. 한국앤컴퍼니그룹은 최근 그룹 차원의 ‘데이터·AI 드리븐(Data·AI Driven)’ 전략을 강화하며 디지털 혁신 작업을 확대하고 있다. 최근에는 구글 클라우드와 협력해 생성형 AI 플랫폼 ‘제미나이 엔터프라이즈’를 도입했다. 제조와 연구개발, 품질, 영업, 물류, 업무지원 등 그룹 가치사슬 전반에 AI 기술 적용을 확대하고 있다. 그룹 내부에서는 AI를 활용한 데이터 분석과 의사결정 체계 고도화 작업도 병행 중이다. 반복 업무 자동화와 업무 생산성 향상, 데이터 기반 운영 체계 구축이 주요 추진 방향으로 꼽힌다. 김성진 전무는 “AI 기술은 이제 일부 업무의 효율화를 넘어 기업 운영 방식 자체를 재설계하는 단계로 진화하고 있다”며 “글로벌 기술 파트너와의 협력을 바탕으로 AI를 실질적 업무 성과와 연결하고, 전사 AX 실행 문화를 지속 확산해 나갈 것”이라고 말했다.2026-05-27 09:40:23
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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Lessons in Leadership from the Classics | Chapter 4: Nvidia The Patience and the Ascent of Jensen Huang How the Alleyways of Korea and the Floors of Semiconductor Factories Forged the Aesthetics of 古枯孤高 [Economy Daily] At the beating heart of the civilizational upheaval we call artificial intelligence stands one company and one man: Nvidia and Jensen Huang. The world measures them in market capitalization and market share. But the deeper truth of great leadership outlasts any number. It is the power of time, long and unhurried. It is the discipline of subtraction. It is the courage of solitude. And it is, finally, the dignity that comes only from having endured. In the vocabulary of East Asian philosophy, these four qualities compress into a single phrase: 古枯孤高 — ancient (古), austere (枯), solitary (孤), elevated (高). Nvidia's rise is not the story of a stock that spiked overnight. It is the story of these four characters slowly calcifying into the bones of one man and the culture of one company, across thirty years of painstaking accumulation. 古 — The Ancient: Time as the First Discipline Every great enterprise, if it is truly great, eventually earns its face — but only through time. Jensen Huang had been walking this earth as a businessman long before the world knew his name. His relationship with Korea begins here, and it begins on foot. According to domestic industry accounts from that era, Huang made repeated visits to Yongsan Electronics Market in Seoul in the late 1990s and early 2000s — when Nvidia was still an obscure startup struggling to be taken seriously. He came not as a visiting dignitary but as a salesman: explaining graphics cards to shop owners, persuading assemblers, winning trust one transaction at a time. Huang himself has said his connection to Korea dates to 1996. He has spoken of how South Korea's explosion of high-speed internet, its PC-bang culture, and the nationwide fever for StarCraft formed a critical foundation for Nvidia's early growth. Korea, in those years, was the world's most electrified laboratory for digital culture — and the heat of its gaming rooms, the sharpness of its consumers, the velocity with which it embraced new technology, all of it nourished a company that had not yet found its footing. This detail matters enormously. The histories of great corporations are often rewritten to begin in gleaming boardrooms or on famous stages. But Jensen Huang's formation happened in narrow storefronts, surrounded by towers of component boxes, in a market where customers were price-sensitive and performance-obsessed and utterly unimpressed by brand mythology. In Yongsan, he did not sell a brand. He sold credibility. He sold product knowledge. He sold the felt experience of superior performance. The I Ching offers an image for this season of a man's life: 潛龍勿用 — "the hidden dragon does not yet act." The dragon submerged beneath the water has not yet ascended to the sky, but it is already gathering strength, already orienting itself toward its direction. Korea was that submerged time for Jensen Huang. It was where the dragon went quiet and grew. 枯 — The Austere: The Discipline of Withholding Austerity is not poverty. It is restraint. And few companies in the history of Silicon Valley have practiced restraint as rigorously or as consequentially as Nvidia. While its competitors raced to win the surface war — chasing specification numbers, upgrading the cosmetics of their products, playing to the gallery of consumer benchmarks — Huang kept his organization's attention trained on something less visible and far more consequential: the underlying architecture of computation, the logic of parallel processing, the infrastructure that would eventually become the indispensable engine of artificial intelligence. This is the aesthetic the Chinese literati call 枯淡 — a beauty that comes not from ornament but from essence. The Diamond Sutra puts it this way: 凡所有相 皆是虛妄 — "all that has form is ultimately illusion." In business terms: what catches the eye rarely determines a company's fate. What determines fate is the capability that cannot be seen. Nvidia understood this early. That is why the Nvidia of today rests not on the appearance of its products but on the depth of its software ecosystem, its developer base, and the intellectual architecture that competitors cannot easily replicate. This philosophy of austerity extends to Huang's understanding of human character. Speaking at Stanford, he told students that the most important trait for success is not intelligence but resilience — and went further, saying, "I hope you will have the experience of suffering and hardship." It is a startling thing to say, and deliberately so. His point is unambiguous: greatness is not the product of cleverness alone. Character is forged not in comfort but in friction. Huang speaks from experience. He has publicly described being bullied in an American boarding school as a boy, washing dishes and cleaning bathrooms at minimum wage. His philosophy of hardship is not rhetoric. It is autobiography. Most organizations today speak to their people endlessly about well-being and are afraid to speak about tempering. But Jensen Huang did not flinch from the uncomfortable truth: growth always requires some degree of resistance and endurance. He knows this in his body. 孤 — The Solitary: The Courage of the Unfashionable Conviction Solitude, properly understood, is not the condition of being alone. It is the willingness to choose a road that others have not taken — and to walk it long enough to find out whether you were right. Nvidia was, for a very long time, a company that received no particular applause. It was known as a graphics chip company, and in that category, it was formidable. But inside that public identity, Huang carried a private and lonely conviction: that the dominant paradigm of computing would shift — that the age of the general-purpose CPU would eventually yield to an age of accelerated computing. Markets demand the present moment. Leaders sometimes have to absorb today's contempt in exchange for tomorrow's vindication. Only those who sustain that solitude earn the right to the rewards of early arrival. The Analects of Confucius puts it plainly: 德不孤 必有隣 — "virtue is never truly alone; it will always find its neighbors." What appears solitary and eccentric at the beginning eventually draws its community. And in the story of Nvidia and Korea, this movement from isolation to alliance is almost perfectly illustrated. The partnership between Huang and South Korea has long since outgrown its origins in retail sales. SK Hynix began collaborating with Nvidia on High Bandwidth Memory in the uncertain early days of that technology — a bet made before the outcome was clear. That relationship has since deepened into something that resembles co-development more than supply chain. Nvidia has been advancing large-scale AI chip supply and infrastructure cooperation with the Korean government, Samsung, the SK Group, Hyundai Motor Group, and Naver. The lonely salesman who once walked the aisles of Yongsan is now at the table with the leaders of Korean industry and government, shaping the architecture of the nation's AI future. The solitary vigil became a strategic alliance. What was once walked alone is now walked together. 高 — The Elevated: Altitude as Accountability Elevation is not merely position. It is character — the capacity to see farther and to hold responsibility longer than others can or will. The Doctrine of the Mean speaks of 至誠無息 — "true sincerity never rests." This is, unexpectedly, one of the most precise descriptions of how Jensen Huang has run his company. He did not build Nvidia on a passing fashion. He crossed product failures, market cynicism, supply chain crises, and geopolitical headwinds, and climbed — slowly, deliberately, one foothold at a time — to the position the company occupies today. This is not a mountain ascended in a season. This is a summit reached in decades. Here, again, Korea re-enters the story. However regal the title "emperor of the AI era" may sound, the circuitry running through that crown is substantially Korean. Korea began as the consumption frontier — the PC-bang, the gaming market, the early adopter culture that gave Nvidia its first mass foothold. It has since become the strategic frontier: the partner in HBM and advanced memory, the co-architect of AI factories and digital transformation. Between the image of Jensen Huang persuading shop owners in Yongsan and the image of Jensen Huang discussing AI infrastructure with the heads of Korea's largest conglomerates, there runs a very long river. But the river is unbroken. What he first saw in Korea was not merely a sales opportunity. He saw a society with an extraordinary capacity for fast technical comprehension, for organizing technology into industry, for connecting the work of the mind to the work of the factory floor. That insight lives inside every partnership he has built here since. A Reckoning for Korean Business What, then, should Korean business leaders take from this? The lesson is not complicated, though it is demanding. Innovation does not arise from eloquent mission statements. It arises from time endured, from the discipline to discard the inessential, from the independence to pursue an unpopular answer, and from the accountability that eventually transforms all of it into something worthy of the word dignity. Jensen Huang's career is not a story of a man who happened to catch the AI wave at the right moment. It is a story of sediment — of years and decades of experience, discipline, and conviction accumulating until they were precisely aligned with the door that history opened. Which asks certain questions of Korean business. Do we still carry the original instinct of those years when we wrestled with the market on the ground floor — when we had no reputation to trade on, only our knowledge and our reliability? Do we have the austere courage to strip away what is not essential? Do we have the nerve to choose the lonely right answer over the popular wrong one? Management, at its best, is completed in the love of people, in the respect for the work done in the field, and in the refusal to defy the logic of time and nature. The tree that grows too fast is hollow at its core. The success that comes too easily has shallow roots. Nvidia — Jensen Huang's Nvidia — took the opposite path. It stood like an ancient tree, silent and unhurried, enduring the winds and the droughts, growing upward alone toward the high place it had decided, long ago, to reach. His success, for that reason, is not a flash of light. It is light that stays. That is the lesson of 古枯孤高. Only those who have endured long enough ascend high enough. Only those who have passed through austerity reach genuine depth. Only those who have borne solitude long enough find themselves, one day, at the center of their age. Jensen Huang's Korean story is one essential thread in that larger narrative. Today's glory is conceived in yesterday's alleyways. Even the history of the world's most powerful technology company is completed, in the end, only on the accumulated sweat and trust of human beings. He is demonstrating that, quietly, every day. The author is a contributing columnist covering business philosophy, technology, and economic history.2026-04-22 11:57:23
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![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)