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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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![[단독] 상장 안 한 OpenAI도 ETF로 산다…월가, 비상장 AI 투자 장벽 허문다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901111311542163.png)
상장 안 한 OpenAI도 ETF로 산다…월가, 비상장 AI 투자 장벽 허문다 [경제일보] 기업공개(IPO)를 하지 않은 OpenAI와 Anthropic에 개인투자자가 상장지수펀드(ETF)를 통해 투자할 수 있는 길이 미국에서 열렸다. 비상장주식을 직접 사들이는 기존 방식에서 벗어나 해당 기업의 가치 변동을 추종하는 파생상품을 ETF에 편입하는 구조다. 그동안 일부 기관과 초고액 자산가의 영역으로 여겨졌던 글로벌 유니콘 투자가 ETF 시장으로 확산할 경우 미국 자산운용업계의 상품 경쟁은 물론 국내 ETF 시장에도 적지 않은 영향을 줄 것으로 보인다. 1일 본지가 미국 증권거래위원회(SEC) 공시와 Yorkville America의 상품 자료 등을 확인한 결과, 미국 자산운용사 Yorkville America Equities는 지난달 31일 ‘Yorkville America MANGOS Plus Index ETF’를 출시했다. 티커는 ‘FRUT’이며 NYSE Arca와 NYSE Texas에 상장된다. 총보수는 연 0.50%다. 이 상품이 기존 인공지능(AI) ETF와 다른 점은 포트폴리오 안에 비상장 AI 기업인 OpenAI와 Anthropic을 사실상 투자 대상으로 포함했다는 점이다. ◆OpenAI·Anthropic, 주식 대신 파생상품으로 투자 FRUT의 핵심 투자 대상은 Yorkville America가 이른바 ‘MANGO Companies’로 분류한 6개 기업이다. 메타플랫폼스와 엔비디아, 알파벳, SpaceX, OpenAI, Anthropic이다. 여기에 샌디스크와 마벨테크놀로지, 마이크론, 인텔, 델테크놀로지, AMD, 브로드컴 등 AI 반도체·메모리·데이터센터 관련 기업 7곳을 ‘Parabolic 7’으로 묶었다. 전체 순자산의 최소 80%를 이들 ‘MANGO Plus’ 기업에 직·간접적으로 노출하도록 설계했다. 눈에 띄는 것은 OpenAI와 Anthropic을 편입하는 방법이다. 두 회사는 아직 증시에 상장하지 않아 일반 ETF가 주식을 시장에서 사들일 수 없다. Yorkville America는 이 문제를 퍼페추얼 선물(perpetual futures)과 총수익스왑(TRS) 등 파생상품을 활용해 우회했다. SEC에 제출된 투자설명서에 따르면 이 펀드는 OpenAI와 Anthropic에 대한 경제적 노출을 주로 퍼페추얼 선물을 통해 확보할 예정이다. 직접 비상장주식을 보유할 수도 있지만 두 회사 비상장주식 직접 투자 규모는 합산 순자산의 5% 이하로 제한한다. 퍼페추얼 선물은 일반 선물과 달리 만기가 정해져 있지 않은 파생상품이다. 투자자가 실제 OpenAI 주식을 보유하지 않아도 OpenAI의 평가가치 움직임을 반영하도록 계약을 설계하면 가격 상승과 하락에 투자할 수 있다. 상품 출시 자료에는 비상장기업에 대한 노출을 주로 스왑 계약을 통해 확보한다고 명시돼 있다. 지수 자체에는 OpenAI와 Anthropic을 참조하는 퍼페추얼 선물을 활용한다. 쉽게 말해 ‘OpenAI 주식을 가진 ETF’라기보다 ‘OpenAI 기업가치 움직임에 투자하는 ETF’에 가깝다. 이는 개인투자자가 접근하기 어려웠던 비상장 유니콘 투자의 문턱을 낮추는 새로운 시도라는 평가가 나온다. ◆‘IPO 기다리지 않는다’…비상장 기업 ETF 시대 열리나 지금까지 개인투자자가 OpenAI나 Anthropic 등 대형 비상장기업에 투자하려면 비상장주식 거래 플랫폼이나 사모펀드, 특수목적기구(SPV) 등을 이용해야 했다. 거래 가능한 물량이 제한적이고 최소 투자금액도 높은 경우가 많아 일반 투자자에게는 사실상 접근이 어려웠다. 그러나 ETF가 비상장기업 가격을 추종하는 파생상품을 담기 시작하면 이야기가 달라진다. 증권시장에서 주식처럼 ETF 한 주를 매수하는 것만으로도 비상장기업의 가치 상승에 간접적으로 참여할 수 있기 때문이다. 월가에서는 이미 비상장 AI 기업을 ETF에 끌어들이기 위한 경쟁이 본격화하고 있다. SEC에는 최근 Anthropic을 기초로 한 Direxion의 일일 2배 레버리지·인버스 ETF가 신고됐고, Tuttle Capital은 SpaceX와 Anthropic 등을 활용한 커버드콜 ETF 관련 서류를 제출했다. Harbor ETF Trust도 OpenAI와 Anthropic을 각각 테마로 한 ‘AI Lab Ecosystem ETF’를 등록했다. ETF 시장의 경쟁축이 기존 상장주식에서 ‘누가 먼저 유망 비상장기업의 경제적 가치를 상품화하느냐’로 넓어지고 있는 셈이다. 다만 당초 일부 자료에서 비상장기업으로 분류됐던 SpaceX는 현재 상황이 다르다. SpaceX는 올해 6월 IPO를 마쳤기 때문에 현재 FRUT에서는 상장기업으로 투자할 수 있다. 따라서 이번 상품에서 파생상품을 통한 비상장기업 투자라는 의미가 가장 큰 대상은 OpenAI와 Anthropic이다. ◆트럼프 테마 ETF에서 종합운용사로…12개 상품 추가 예고 FRUT를 출시한 Yorkville America의 행보도 주목된다. 이 회사는 도널드 트럼프 미국 대통령의 소셜미디어 플랫폼 Truth Social 브랜드를 활용한 ETF를 운용하며 이름을 알렸다. ‘America First’ 투자철학을 앞세워 미국 방산과 에너지, 미국 대표기업 등에 투자하는 ETF를 잇따라 내놨다. 하지만 최근에는 정치 테마를 넘어 AI와 디지털자산, 거시경제 등으로 상품군을 빠르게 넓히고 있다. 로이터에 따르면 Yorkville America는 앞으로 수개월 동안 약 12개의 ETF를 추가로 출시할 계획이다. 별도계좌(SMA)를 전문으로 하는 기관 자산운용사 인수도 추진하고 있으며 거래는 9월 중 마무리될 전망이다. SEC에 제출된 자료에는 MANGOS Plus ETF 이외에도 2배 레버리지와 2배 인버스 MANGOS 상품, 프리미엄 인컴 상품, 차세대 메모리 ETF, 우주산업 ETF 등 다수의 상품이 포함돼 있다. Yorkville America가 단순한 ‘트럼프 테마 운용사’에서 종합 ETF 운용사로 외연을 넓히려는 움직임으로 풀이된다. ◆문제는 가격…OpenAI ‘진짜 가치’ 누가 정하나 비상장기업 ETF가 새로운 투자 기회를 제공하는 만큼 위험도 적지 않다. 가장 큰 문제는 가격 발견이다. 상장기업은 증권시장에서 매 순간 주가가 형성되지만 OpenAI나 Anthropic 같은 비상장기업은 그렇지 않다. 최근 투자유치 가격이나 비상장주식 장외거래, 기업가치 평가모델 등을 토대로 적정 가격을 계산해야 한다. SEC에 제출된 FRUT 투자설명서도 비상장기업 가격 산정에 상당한 불확실성이 존재한다고 경고한다. 비상장기업은 상장사보다 정보공개 의무가 적고 재무·경영정보도 제한적이어서 실제 IPO나 인수·합병 시 실현되는 가치와 파생상품에 반영된 가치가 크게 달라질 수 있다는 것이다. 유동성도 문제다. OpenAI나 Anthropic을 기초로 한 퍼페추얼 선물시장은 아직 초기 단계다. 거래가 충분하지 않으면 ETF가 원하는 가격에 포지션을 만들거나 청산하기 어렵다. 기초기업의 가치와 파생상품 가격 사이에 괴리가 발생할 가능성도 있다. Yorkville America 역시 투자설명서에서 비상장기업을 참조하는 퍼페추얼 선물시장이 기존 상장주식이나 전통적인 선물시장보다 유동성이 낮고 가격 투명성이 떨어지며 변동성이 높을 수 있다고 명시했다. ◆국내 ETF 시장도 ‘비상장 빅테크’ 압력 커질 듯 국내 자산운용업계에도 이번 상품은 관심 대상이 될 전망이다. 금융위원회는 올해 국내 ETF와 해외 ETF 사이의 상품 규제 격차를 줄이기 위해 제도를 잇따라 손질하고 있다. 지난 4월 자본시장법 시행령을 개정해 삼성전자와 SK하이닉스 등 일정 요건을 갖춘 우량주를 대상으로 단일종목 레버리지·인버스 상품 도입의 길을 열었다. 국내 투자자의 해외 ETF 쏠림을 줄이고 상품 경쟁력을 높이려는 취지다. 그러나 OpenAI처럼 공식 시장가격이 존재하지 않는 해외 비상장기업을 기초로 한 파생상품을 국내 ETF가 편입하는 문제는 한 단계 더 복잡하다. 기초자산의 적정가격 산출과 공정가치 평가, 파생상품 거래상대방 위험, 유동성 관리, ETF 기준가격(NAV) 산정 등 투자자 보호와 직결되는 문제가 있기 때문이다. 특히 비상장기업의 평가가치와 파생상품 시장가격 간 괴리가 커질 경우 ETF 가격이 실제 기업가치를 제대로 반영하는지 논란이 발생할 수 있다. 이 때문에 미국식 상품을 국내에 그대로 도입하기보다는 기초자산의 가격 투명성과 파생상품시장 유동성, 공시체계 등을 먼저 점검해야 한다는 지적이 나올 가능성이 크다. 그럼에도 미국에서 비상장기업 투자와 ETF의 경계가 빠르게 허물어지고 있다는 점은 국내 운용업계에도 새로운 과제를 던진다. 금융투자업계 관계자는 “그동안 ETF의 경쟁력은 낮은 보수와 지수 추종 능력에서 갈렸다. 최근에는 레버리지, 커버드콜, 가상자산 등으로 영역이 확대됐다”며 “이제 월가는 여기에 한발 더 나아가 ‘아직 상장하지 않은 미래의 초대형 기업을 얼마나 빨리 투자상품으로 만들 수 있느냐’를 놓고 경쟁을 시작한 모습이다”고 말했다. 이어 “OpenAI와 Anthropic이 상장하기 전에 이미 이들의 기업가치를 사고파는 ETF가 등장했다는 점에서 ETF 시장의 경계가 다시 한번 넓어지고 있다”고 덧붙였다.2026-09-02 06:00:00
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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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오픈AI·컴투스, 서울서 첫 '코덱스' 게임 해커톤…송재경 참여 [경제일보] 오픈AI가 코딩 에이전트 '코덱스'를 활용한 게임 개발 행사를 오는 31일 서울에서 연다. 코덱스를 주제로 한 오픈AI의 게임 개발 행사로는 전 세계 첫 사례이며 한국 게임업계 원로 개발자 송재경이 전 과정에 참여한다. 오픈AI는 4일 '오픈AI 게임 빌더스 서울(OpenAI Game Builders Seoul)' 개최 계획을 밝혔다. 게임 기업 컴투스가 행사를 지원하며 슬로건은 "코덱스로 빌드하고, 하이브로 플레이하라"다. 코덱스는 자연어 지시로 코드 작성과 수정, 테스트까지 지원하는 오픈AI의 코딩 에이전트이고 하이브는 로그인과 결제, 이용자 분석, 보안 등 게임 출시·운영에 필요한 기능을 붙여주는 컴투스의 게임 백엔드 플랫폼이다. 참가자는 코덱스로 게임을 만든 뒤 코덱스 플러그인으로 하이브에 연동해 실제 서비스 단계까지 구현하게 된다. 행사에는 '바람의나라'와 '리니지', '아키에이지'를 만든 송재경이 참여해 코덱스로 다시 개발 현장에 복귀한 과정을 공유한다. 송재경은 2023년 7월 엑스엘게임즈 대표직에서 물러나 최고창의력책임자(CCO)를 맡아오다 지난해 1월 20일 건강상의 이유로 회사를 완전히 떠났다. 두 달 뒤인 3월에는 장현국 넥써쓰 대표가 스위스 추크에 세운 오픈게임파운데이션(OGF)에 이사로 합류했다. 이후 지난달에는 AI 바이브 코딩 방식으로 혼자 개발한 신작 MMORPG '오픈MMO'를 공개했다. 오픈AI는 추가로 참여할 원로 개발자들을 행사 홈페이지를 통해 공개할 예정이다. 행사는 두 트랙으로 나뉜다. 1트랙 '아이디어를 현실로'는 참가자가 사전에 코덱스로 만든 게임을 발표하는 방식이고 2트랙 '5시간 챌린지'는 행사 당일 제한 시간 안에 최신 코덱스로 게임을 완성하는 해커톤이다. 1트랙 인기투표 수상팀에는 오픈AI API 크레딧 5만달러 상당과 챗GPT 프로 1년 구독권을, 2트랙 우수팀에는 챗GPT 프로 1년 구독권을 준다. 본선 참여자 전원에게는 API 크레딧 100달러가 지급된다. 올리버 제이 오픈AI 인터내셔널 비즈니스 총괄은 "한국은 세계적인 게임 개발 역량과 창의적인 개발자 커뮤니티를 갖춘 나라로 게임과 AI가 만나는 새로운 가능성을 만들어가기에 가장 좋은 곳"이라며 "전설적인 개발자와 새로운 세대의 개발자들이 코덱스를 활용한 경험과 아이디어를 나누기를 기대한다"고 말했다. 참가 신청은 이날부터 26일까지 OpenAIGame2026 행사 홈페이지에서 받는다. 지원자는 코덱스로 만든 게임 프로토타입과 제작 경험을 제출해야 하며 심사를 거친 40개팀이 31일 오프라인 행사에 초청된다.2026-08-04 15:27:07
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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
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오픈AI, 현대차와 복지 AI 키운다…사회문제 푸는 AI 인재 선발 [경제일보] 오픈AI가 사회복지 현장 인재를 대상으로 인공지능(AI) 활용 교육에 나선다. AI를 단순한 업무 보조 도구가 아니라 복지 현장의 복잡한 문제를 구조화하고 해결책을 설계하는 실전 플랫폼으로 확장하려는 시도다. 오픈AI는 현대차 정몽구 재단이 주최하는 ‘CMK 사회복지 혁신리더 아카데미’에 협력 파트너로 참여한다고 6일 밝혔다. 이 프로그램은 현대차 정몽구 재단과 서울대학교 사회복지연구소 산하 사회혁신 임팩트랩, 보건복지부가 함께 추진하는 민·관·학 협력 모델이다. 이번 아카데미는 젊은 사회복지 연구자와 현장 종사자 중 차세대 리더로 성장할 인재를 선발해 새롭게 등장하는 사회문제에 대응할 역량을 키우는 교육 프로그램이다. 참가자는 사회복지 관련 전공 3학년 이상 대학생과 대학원생, 경력 3년 이상이면서 만 34세 이하인 현장 종사자 등 총 30명이다. 참가자들은 서울대에서 두 차례 1박 2일 합숙 교육을 이수한 뒤 약 3개월간 팀별 액션러닝 프로젝트를 수행한다. 단순 강의가 아니라 실제 사회복지 현장의 문제를 정의하고, 정책 또는 서비스 아이디어를 설계하며 실행 가능한 대안을 만드는 과정이다. 교육 주제도 현장 문제에 맞춰 구성됐다. 1인 가구 증가 등 새로운 사회적 위험에 대응하는 정책 설계, 공간을 활용한 사회문제 해결, 정신건강과 통합돌봄, 생활 속 법적 권리 옹호, AI 기반 사회복지 업무 혁신 등이 포함됐다. 복지 사각지대와 돌봄 부담, 행정 비효율처럼 현장에서 반복되는 문제를 AI와 결합해 다루는 방식이다. 오픈AI는 오는 25일 챗GPT와 코덱스를 활용한 실습형 해커톤을 진행한다. 참가자들은 AI를 활용해 복잡한 사회문제를 구조화하고 데이터를 분석해 실행 가능한 해결책을 도출하는 과제를 수행한다. 챗GPT는 문제 정리와 아이디어 구체화에 코덱스는 데이터 분석과 간단한 도구 제작에 활용될 수 있다. 이번 협력은 오픈AI가 한국에서 공공·비영리 영역과 접점을 넓히는 사례라는 점에서도 의미가 있다. AI 기업의 사회적 영향 논의가 커지는 상황에서 교육, 복지, 공공서비스 분야에서 실제 활용 역량을 키우는 방식으로 접근한 것이다. 복지 현장은 행정 문서와 상담 기록, 대상자 관리, 정책 집행이 복잡하게 얽혀 있어 AI 활용 여지가 큰 분야로 꼽힌다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 “AI는 사회복지 현장의 행정 부담을 줄이고 실무자들이 사람을 돌보고 사회문제를 해결하는 본연의 업무에 더욱 집중하도록 돕는 도구가 될 수 있다”며 “이번 아카데미를 통해 참가자들이 AI를 현장의 실질적인 문제 해결에 활용하는 역량을 키우기를 기대한다”고 말했다. 현대차 정몽구 재단은 그동안 장학과 사회혁신, 미래세대 인재 육성 사업을 이어왔다. 이번 아카데미도 차세대 사회복지 리더를 키우는 인재 플랫폼 성격이 강하다. 우수 팀에는 정책 제안과 국제 학술대회 발표 기회 등도 제공될 예정이다. 한편 복지 현장에서 AI의 가치는 기술 시연보다 현장 부담을 얼마나 줄이느냐로 판단된다. 반복 행정과 정보 정리에 쓰이는 시간을 줄이고 실무자가 사람을 만나는 시간과 정책 설계 역량을 늘릴 수 있어야 한다. 오픈AI의 이번 참여는 복지 인재에게 AI 도구를 가르치는 데 그치지 않는다. AI가 사회문제를 실제로 풀 수 있는지 검증하는 작은 실험대이기도 하다.2026-07-06 09:46:36
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오픈AI·삼성 협력, 반도체서 업무 AX로 확대…챗GPT 전사 도입 [경제일보] 오픈AI와 삼성전자의 협력이 AI 인프라에서 임직원 업무 혁신으로 확대된다. 삼성전자가 국내 전 임직원과 디바이스경험(DX)부문 전 세계 임직원에게 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 제공하기로 하면서 양사의 협력 범위가 반도체 공급을 넘어 전사적 인공지능 전환(AX)으로 넓어지고 있다. 오픈AI는 22일 삼성전자가 임직원의 업무 혁신과 전사적 AI 전환을 위해 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 도입한다고 밝혔다. 적용 대상은 삼성전자 국내 전 임직원과 DX부문 글로벌 임직원이다. 오픈AI는 이번 도입을 자사 엔터프라이즈 계약 가운데 최대 규모 사례 중 하나라고 설명했다. 이번 발표는 양사의 기존 협력의 연장선에 있다. 삼성은 지난해 오픈AI와 글로벌 AI 인프라 협력 방안을 발표한 바 있다. 당시 삼성전자는 오픈AI의 차세대 AI 인프라 구축에 필요한 고성능 메모리 반도체 공급 협력을 맡았고 삼성SDS는 AI 데이터센터 개발·운영과 국내 기업 대상 오픈AI 서비스 도입 지원 역할을 제시했다. 삼성물산과 삼성중공업도 차세대 데이터센터 인프라 협력 가능성을 검토했다. 이번 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 그 협력이 삼성전자 내부의 일하는 방식으로 확장됐다는 점에서 의미가 있다. 양사가 AI 인프라를 함께 논의하던 단계에서 이제는 삼성전자 임직원의 업무 생산성과 조직 운영 방식까지 오픈AI 기술을 활용하는 단계로 넘어간 것이다. 삼성전자는 챗GPT와 코덱스를 소프트웨어 개발, 마케팅, 제품 개발, 제조, 경영지원 등 업무 전반에 활용할 계획이다. 챗GPT 엔터프라이즈는 정보 탐색과 분석, 문서 작성, 아이디어 구체화, 데이터 해석 등 지식 기반 업무를 지원한다. 기업용 서비스인 만큼 데이터 보호, 접근 권한 관리, 보안 통제 등 대규모 조직에 필요한 관리 기능도 제공한다. 코덱스는 개발자 생산성을 높이는 도구에서 일반 업무 플랫폼으로 활용 범위가 넓어지고 있다. 코드 작성과 리뷰, 디버깅뿐 아니라 비개발 직군이 아이디어를 내부 도구나 자동화 프로세스로 구현하는 데도 쓰일 수 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스는 매주 500만명 이상이 기술·비기술 업무에 사용하고 있으며 한국 내 주간 활성 이용자는 올해 2월 1일 이후 800% 가까이 증가했다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 “삼성전자가 AI를 일부 조직이 아닌 전 세계 임직원의 업무 방식과 혁신 역량을 높이는 핵심 플랫폼으로 활용한다는 점에서 의미가 크다”며 “삼성전자 임직원들이 챗GPT와 코덱스로 아이디어를 더 빠르게 실행하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 협력하겠다”고 말했다. 오픈AI 서비스의 국내 확산은 삼성전자에 그치지 않는다. 서울대는 교수, 학생, 직원 등 전 구성원에게 챗GPT 에듀를 제공하고 있다. 카카오는 카카오톡 채팅방에서 챗GPT를 호출해 실시간 답변과 이미지 생성을 이용할 수 있는 기능을 도입했다. 오픈AI는 LG전자, LG유플러스, LG CNS, GS건설, 삼성SDS, 티빙, 크래프톤, 토스, 무신사 등도 챗GPT 엔터프라이즈와 오픈AI API, 코덱스를 활용하고 있다고 밝혔다. 이 흐름은 국내 AI 도입의 초점이 개인 생산성 도구에서 조직 단위 AX로 옮겨가고 있음을 보여준다. 초기에는 직원 개인이 챗봇으로 문서를 쓰거나 자료를 찾는 수준이었다면 이제는 기업이 보안과 권한 관리, 내부 시스템 연동, 업무 프로세스 재설계까지 포함해 AI를 공식 업무 플랫폼으로 들여오는 단계다. 삼성전자의 이번 도입은 상징성이 크다. 삼성은 오픈AI의 AI 인프라 수요를 뒷받침하는 메모리 공급 파트너이면서 동시에 오픈AI 도구를 사내 업무 혁신에 적용하는 대형 고객이 됐다. 공급자이자 사용자로서 AI 생태계 양쪽에 서게 된 셈이다. AI 경쟁은 모델 성능만의 싸움이 아니다. 누가 AI를 조직 안에 안전하게 넣고 실제 업무 성과로 연결하느냐가 중요해지고 있다. 삼성전자의 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 국내 대기업의 AX가 실험 단계를 지나 전사 적용 단계로 들어섰다는 신호다. 성패는 도입 규모가 아니라 챗GPT와 코덱스가 제조, 개발, 마케팅, 제품 기획의 속도와 품질을 실제로 얼마나 바꾸느냐에서 갈릴 것이다.2026-06-22 10:50:09
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올트먼 방한 연기, 가벼운 일정 아니었다…韓 AI 동맹 숨고르기 [경제일보] 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)의 방한 일정이 연기되면서 국내 인공지능(AI) 업계의 시선이 다시 쏠리고 있다. 표면적으로는 개인 사정에 따른 일정 조정이지만 당초 예정됐던 회동의 무게를 보면 단순한 의전성 방문은 아니었다. 삼성전자, 카카오, 네이버를 잇는 이번 일정은 오픈AI의 한국 전략을 확인할 수 있는 자리였기 때문이다. 12일 정보기술(IT) 업계에 따르면 오픈AI는 올트먼 CEO가 14~15일 예정했던 한국 방문 일정을 연기했다. 한국을 포함한 아시아 방문 일정 전반이 조정된 것으로 알려졌다. 오픈AI 측은 “한국은 오픈AI에 매우 중요한 나라이자 전략적 파트너”라며 국내 파트너들과 진행 중인 협력은 예정대로 이어진다고 밝혔다. 올트먼 CEO가 한국에 오려 했던 이유는 분명했다. 첫 축은 삼성전자다. 삼성과 오픈AI는 AI 반도체, 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터 인프라, 사내 생성형 AI 도입 등에서 접점을 넓히고 있다. 오픈AI가 초대형 AI 모델을 운영하려면 막대한 연산 자원과 메모리 공급망이 필요하다. 한국 반도체 기업은 이 경쟁에서 빠질 수 없는 파트너다. 삼성전자 수원 디지털시티에서 예정됐던 ‘DX 인사이트 토크’도 단순 강연으로 보기 어렵다. 삼성은 최근 업무 전반에 생성형 AI를 도입하며 AI 전환을 추진하고 있다. 올트먼 CEO의 방문은 삼성 임직원에게 AI가 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지 설명하는 동시에 오픈AI 기술이 글로벌 제조기업 내부로 들어가는 상징적 장면이 될 수 있었다. 두 번째 축은 카카오다. 오픈AI와 카카오는 이미 한국형 AI 서비스 개발 협력을 추진해 왔다. 관심은 카카오톡과 챗GPT의 결합이다. 카카오톡은 국내 이용자의 일상 대화와 생활 서비스가 모이는 플랫폼이다. 오픈AI 입장에서는 한국 시장에서 챗GPT를 단순 앱이 아니라 국민 메신저와 연결된 생활형 AI로 확장할 수 있는 통로다. 네이버와의 회동도 의미가 작지 않았다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색, 기업용 AI 역량을 갖춘 국내 대표 플랫폼이다. 오픈AI와 네이버는 협력과 경쟁이 동시에 가능한 관계다. 클라우드와 데이터센터, 기업용 AI 시장에서는 협력 여지가 있지만 검색과 생성형 AI 서비스에서는 경쟁 구도도 형성될 수 있다. 이번 연기를 두고 해외 AI 업계와 투자자들 사이에서는 여러 해석이 나올 수 있다. 오픈AI는 최근 미국 IPO를 비공개로 신청했고, 최대 1조달러 가치평가가 거론될 만큼 자본시장 이슈가 커졌다. 올트먼 CEO는 미국 워싱턴에서 AI 모델 출시 전 정부 승인 의무화에 반대하는 규제 대응에도 나선 바 있다. 오픈AI가 정책, 규제, 상장 준비, 인프라 조달을 동시에 진행하는 시점인 만큼 최고경영자의 일정 우선순위가 미국 현안과 맞물렸을 가능성은 배제하기 어렵다. 현재 공개적으로 확인된 연기 사유는 개인 사정뿐이다. 그의 이번 방한은 중요했다. 오픈AI는 한국에 서울 사무소를 열고 국내 파트너십을 확대하고 있다. 한국은 챗GPT 유료 이용자 기반이 크고 반도체와 통신망, 클라우드, 플랫폼, 개발자 생태계를 함께 갖춘 시장이다. 오픈AI가 한국을 전략 거점으로 보는 이유가 여기에 있다. 한편 방한 연기가 협력 차질을 의미한다고 보기는 어렵다. 삼성과의 인프라 협력, 카카오와의 서비스 협력, 네이버와의 클라우드·AI 접점은 CEO 방문 한 번으로 결정되는 사안이 아니다. 이미 실무 단계에서 이어지는 장기 의제에 가깝다. 오히려 다음 재방한 때는 단순 회동보다 구체적 성과가 요구될 가능성이 크다.2026-06-12 17:11:07
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오픈AI 최신 모델, AWS 베드록에 출시…기업 AI 도입 쉬워진다 [경제일보] 오픈AI의 최신 프론티어 모델과 코딩 에이전트 코덱스가 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 플랫폼 아마존 베드록에 정식 출시된다. 국내 기업도 기존 AWS 환경에서 오픈AI 모델을 보다 쉽게 활용할 수 있게 되면서 기업용 AI 도입 속도가 빨라질 전망이다. 오픈AI는 2일 최신 프론티어 모델인 GPT-5.5와 GPT-5.4, 코딩 에이전트 코덱스(Codex)를 아마존 베드록에서 일반 제공한다고 밝혔다. 아마존 베드록은 기업이 다양한 생성형 AI 모델을 선택해 애플리케이션과 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 AWS의 완전 관리형 생성형 AI 서비스다. 이번 출시로 기업은 별도 조달·청구 체계를 새로 마련하지 않고 기존 AWS 클라우드 약정 안에서 오픈AI 모델 사용량을 통합 관리할 수 있다. 보안 검토와 비용 관리, 내부 시스템 연동 부담을 줄일 수 있다는 점에서 금융·제조·유통·공공 등 국내 산업 전반의 AI 도입 확대에 영향을 줄 것으로 보인다. GPT-5.5는 오픈AI의 최신 프론티어 모델로 복잡한 지식노동과 에이전트 기반 코딩, 데이터 분석, 문서·스프레드시트 생성, 여러 도구를 넘나드는 업무 처리에 강점을 갖는다. GPT-5.4는 성능과 비용 효율을 함께 고려한 모델로 대규모 업무 환경에서 안정적인 추론 품질을 제공하는 데 초점을 맞췄다. 두 모델 모두 한국어를 포함한 다국어 업무와 긴 문서 분석에 활용할 수 있다. 코덱스는 코드 작성, 리팩토링, 디버깅, 테스트, 검증을 지원하는 오픈AI의 코딩 에이전트다. 단순한 코드 자동완성을 넘어 전체 저장소의 맥락을 파악하고 오류 원인을 추론하며 필요한 변경 사항을 적용할 수 있다. 아마존 베드록에서는 코덱스 앱, 코덱스 CLI, 주요 개발환경 연동을 통해 사용할 수 있다. 기업용 AI 시장에서 중요한 변수는 보안과 거버넌스다. 아마존 베드록에서 오픈AI 모델을 활용하면 AWS의 접근 권한 관리, 프라이빗 네트워크 연결, 암호화, 감사 로그 등 기존 기업용 통제 체계를 적용할 수 있다. 고객 데이터가 모델 학습에 사용되지 않고 모델 제공사와도 공유되지 않는다는 점도 기업 고객의 도입 부담을 낮추는 요소다. 김경훈 오픈AI 코리아 대표는 “이번 협력은 한국 기업들이 이미 신뢰하는 AWS 환경에서 오픈AI의 최신 모델을 보다 쉽게 활용할 수 있게 한다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “기업들은 보안, 거버넌스, 확장성을 갖춘 AWS 환경에서 오픈AI 모델 활용 범위를 빠르게 넓힐 수 있을 것”이라고 말했다. 함기호 AWS 코리아 대표는 “한국 고객은 아마존 베드록을 통해 오픈AI의 최신 프론티어 모델을 기존 운영 중인 AWS 환경에서 즉시 도입할 수 있다”며 “AWS는 한국 기업의 AI 도입 여정을 지원하고 비즈니스 성과로 이어지도록 함께할 것”이라고 밝혔다.2026-06-02 12:02:03
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삼성SDS, AX 서밋 개최…AI 네이티브 전환 로드맵 제시 [경제일보] 삼성SDS가 기업의 AI 네이티브 전환을 위한 전략과 기술 로드맵을 공개했다. 생성형 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 혁신과 성과 창출 단계로 이동하면서 기업 고객을 겨냥한 AX 사업 확대에 속도를 내는 모습이다. 삼성SDS는 29일 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 ‘AX 서밋’을 열고 AI 전환 전략과 기술 고도화 방향을 공유했다고 밝혔다. 이번 행사에는 삼성SDS의 AI 에이전트 플랫폼 ‘패브릭스’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’, 데이터 분석 플랫폼 ‘브라이틱스 AI’ 고객과 도입 검토 기업·기관 관계자 등 320여개사 600여명이 참석했다. 행사는 기술 소개보다 실제 적용 전략에 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 기업이 AI 네이티브 조직으로 전환하기 위해 필요한 데이터 전략, AI 운영체계, AI 거버넌스 구축 방안을 제시했다. 공공·금융 등 보안 요구가 높은 산업군의 적용 사례도 함께 소개하며 산업별 AX 실행 모델을 구체화했다. 김종필 삼성SDS AX센터장 부사장은 인사말에서 AX센터의 비전과 역할을 설명하고 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 아우르는 AI 에이전트 기반 업무 혁신 오퍼링을 발표했다. 신계영 AI사업팀장 부사장은 ‘AI 네이티브 기업으로의 전환 전략’을 주제로 기업 AX 추진 방향과 프로젝트 성공 사례를 공유했다. 기술 로드맵도 공개됐다. 이태희 AI개발팀장 부사장은 데이터 연계 고도화, 에이전트 개발 및 오케스트레이션, 전사적 공유·관리 체계를 중심으로 AI 네이티브 전환을 위한 통합 AX 플랫폼 방향을 설명했다. OpenAI 코리아 이동재 디렉터는 ChatGPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 기업 업무 적용 사례를 소개했다. 이번 행사는 삼성SDS가 AI 풀스택 전략을 기업 고객 시장으로 확장하는 흐름과 맞닿아 있다. 삼성SDS는 올해 1분기 클라우드 사업 매출이 전년 동기 대비 5.8% 증가한 6909억원을 기록했다고 밝힌 바 있다. 공공 AX 수요와 GPU 서비스 확대도 클라우드 사업 성장 요인으로 제시했다. 2031년까지 AI 풀스택 중심 사업 전환과 신사업·M&A에 10조원을 투자하겠다는 계획도 내놨다. 생성형 AI는 도입 속도보다 내부 데이터 품질, 보안 체계, 업무 프로세스 재설계가 성과를 좌우한다. 삼성SDS가 패브릭스와 브리티 오토메이션, 브라이틱스 AI를 앞세워 기업별 맞춤형 AX 수요를 얼마나 흡수하느냐가 향후 B2B AI 사업 확대의 핵심 변수가 될 전망이다. 김종필 삼성SDS AX센터장 부사장은 “이번 행사는 실제 비즈니스 현장에 활용 가능한 인사이트와 전략을 공유하는 자리였다”며 “앞으로도 삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 고객사의 AI 네이티브 전환을 적극 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-29 17:17:30
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![[경제일보] 순풍 탄 K-조선… 몸집 키우고, 글로벌 영토 넓히고, 플랜트 특화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/20/20260520172352967876.png)
순풍 탄 K-조선… 몸집 키우고, 글로벌 영토 넓히고, 플랜트 특화 [경제일보] 긴 불황의 터널을 지나온 대한민국 조선업계에 완연한 봄이 찾아왔다. 하지만 순풍을 맞이한 ‘조선 빅3(HD현대중공업·한화오션·삼성중공업)’가 향하는 목적지는 뚜렷하게 갈리고 있다. HD현대중공업은 압도적인 ‘규모의 경제’, 한화오션은 ‘글로벌 거점 확장’, 삼성중공업은 ‘고부가가치 해양 설비 특화’를 미래 생존 전략으로 낙점했다. 2026년 1분기 실적 발표는 세 회사가 앞으로 어떤 시장에 무게를 둘지 보여 주는 예고편과 같다. 올해 1분기 한국 조선 3사의 영업이익률은 9.4~15.3%를 기록하며 일반 제조업 평균을 훌쩍 뛰어넘었다. 이는 통상 2~3년이 걸리는 조선업의 수익 인식 구조 덕분이다. 2022~2023년 고선가 시기에 수주한 일감이 올해 손익계산서에 본격적으로 반영되기 시작한 것이다. 수직계열화 vs 밸류체인 확장 vs 초격차 기술…3사가 택한 미래 생존법 HD현대중공업의 핵심 무기는 ‘규모’와 ‘수직계열화’다. 1분기 매출은 5조9163억원, 영업이익률은 15.3%로 3사 중 가장 높았다. 지난해 말 중형선 전문 계열사인 HD현대미포를 흡수 합병하며 덩치를 키운 효과가 즉각적으로 나타났다. 수익성을 견인한 또 다른 축은 ‘자체 엔진 사업’이다. 선박과 엔진을 함께 만드는 수직계열화 구조 덕분에 엔진기계 부문 영업이익률은 조선 부문을 웃도는 21.1%를 기록했다. 현재 약 3년 치 수주잔량을 확보한 이 부문은 국내 조선업계의 ‘공통 엔진 공급자’ 역할을 톡톡히 하고 있다. 한화오션은 해외 확장에 가장 공격적으로 나서고 있다. 1분기 매출 3조2099억원으로 2위에 오른 한화오션은 단순한 선박 건조를 넘어 ‘LNG 밸류체인’ 전반으로 영역을 넓히고 있다. 지난 2024년 12월 미국 필리조선소(약 1435억원) 인수를 시작으로 싱가포르 해양플랜트 상부 구조물 전문기업 다이나맥(약 8800억원)을 연이어 품었다. 가장 눈에 띄는 행보는 미국 LNG 수출 터미널 운영사인 ‘넥스트데케이드’ 지분 6.8%(1803억원) 확보다. 이는 단순히 배를 파는 데서 그치지 않고, LNG 밸류 체인 안으로 들어가려는 한화오션의 전략으로 읽힌다. 다만, 에너지플랜트 부문에서 발생한 1분기 739억원 적자는 아쉬운 대목이다. 대규모 해외 거점 및 에너지 투자가 실제 수익으로 돌아오기까지는 다소 시간이 필요할 전망이다. 삼성중공업은 철저하게 ‘고부가가치 영역’에 집중했다. 1분기 매출은 2조9023억원으로 3사 중 가장 적었지만, 재무 체력은 가장 극적으로 회복됐다. 1분기 말 기준 5000억원의 순현금을 기록하며 2012년 1분기 이후 14년 만에 순현금 체제로 전환했다. 핵심 동력은 부유식 액화천연가스 생산설비(FLNG)다. 한 기당 3조~4조원에 달하는 대형 FLNG를 건조할 수 있는 조선소는 전 세계적으로 극소수다. 삼성중공업은 현재까지 대형 FLNG 5기를 수주해 3기를 인도했다. 또한 올해 ‘코랄 노르트’와 ‘델핀 LNG’ 프로젝트 등 최대 4기(약 12조~16조원 규모)의 수주를 목표로 하고 있다. 이는 LNG운반선 중심 포트폴리오를 해양플랜트로 분산하려는 전략이다. 미래 신사업으로는 부유식 데이터센터(FDC)를 꼽는다. 최근 미국(ABS)과 영국(LR) 선급으로부터 국내 최초로 개념 설계 인증을 받았고, 오픈AI(OpenAI) 등과의 협력도 모색 중이다. 장밋빛 전망 이면의 과제… ‘지속가능성’ 증명해야 할 시간 조선 3사가 각기 다른 해법을 내놨지만, 넘어야 할 공통의 파도도 존재한다. 우선 올해 1분기 조선 3사 모두 환율 변동으로 인한 손실을 겪었고, 미국 무역 정책의 변화와 고부가 선종(LNG선 등) 시장까지 노리는 중국 조선소의 맹추격은 상당한 위협 요소로 작용하고 있다. 아울러 최근 노르웨이 선급 DNV가 “IMO의 넷제로(Net-Zero) 프레임워크 채택이 1년 지연됐다”고 밝힌 점도 변수다. 기후 규제 지연으로 암모니아·메탄올 등 차세대 친환경 연료 선박 프로젝트의 불확실성이 일시적으로 커졌다. 다만, 이와 관련해 업계 관계자는 “친환경 선박으로 가는 큰 흐름 자체가 바뀐 것은 아니라는 게 업계의 대체적 시각”이라면서, “조선업이 다시 한국 경제의 효자가 됐고, 10년 뒤에도 이 호황이 이어질 때 이른바 빅3 중 누가 가장 멀리 도달할 수 있느냐에 관심이 모아지고 있다”고 했다. 조선 3사는 각자 다른 생존 전략을 꺼내 들었지만, 장밋빛 전망 이면에는 풀어야 할 뚜렷한 과제들이 자리하고 있다. HD현대중공업의 당면 과제는 ‘합병 효과 그 이후’를 증명하는 것이다. 2분기부터 도크 운영 효율 개선과 원가 절감 등 본연의 체질 개선 결과가 실제 숫자로 확인돼야만 진정한 ‘규모의 경제’를 입증할 수 있다. 가장 과감한 미래 베팅에 나선 한화오션은 투자 회수(ROI)라는 긴 호흡의 싸움을 견뎌야 한다. 미국 필리조선소와 싱가포르 다이나맥 인수, 넥스트데케이드 지분 투자는 미국 LNG 밸류체인을 선점하겠다는 명확한 청사진이다. 그 사이 견뎌야 할 에너지플랜트 부문의 적자와 특수선 사업의 실적 변동성은 경영진에게 부담으로 작용할 전망이다. ‘FLNG 명가’로 거듭난 삼성중공업은 수주 변동성 극복이 핵심 과제다. FLNG는 초고부가가치 시장임이 명확하지만, 발주 건수 자체가 적어 프로젝트 일정에 따라 회사 전체의 실적이 크게 출렁일 수 있는 좁은 선택지다. 삼성중공업이 LNG 운반선에 집중된 포트폴리오를 해양플랜트 전반으로 분산하려는 것도 이 때문이다. 차세대 먹거리로 추진 중인 부유식 데이터센터(FDC) 역시 아직은 개념 설계 인증 단계에 머물러 있어 실제 수주와 매출 창출까지는 시간이 더 필요하다. [아주경제 2026년 05월 21일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-05-21 08:00:00
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LG CNS·삼성SDS, '챗GPT 에듀' 들고 교육시장 정면 승부 [경제일보] 국내 주요 IT 서비스 기업들이 교육 분야 생성형 인공지능(AI) 시장 공략에 나서고 있다. 기업용 AI 도입을 넘어 대학과 교육기관으로 적용 범위를 넓히며 시장 선점 경쟁이 시작되는 것으로 분석된다. 27일 LG CNS와 삼성SDS는 각각 오픈AI의 교육기관 전용 서비스 '챗GPT 에듀' 관련 사업 권한을 확보하고 교육 시장 확대에 나선다고 밝혔다. LG CNS는 기존 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 사업에 이어 '챗GPT 에듀'까지 확보하며 적용 영역을 교육 분야로 확장했다. 단순 서비스 공급을 넘어 대학 대상 투어 프로그램과 AI 교육 세미나를 운영하고 향후 커리큘럼 제작과 해커톤 등으로 활용 범위를 넓힐 계획이다. 교육기관이 AI를 실제 수업과 연구에 적용할 수 있도록 도입 이후 활용 단계까지 연결하는 구조다. 또한 LG CNS는 '오픈AI 론치 센터'를 중심으로 컨설팅과 기술 지원을 통합 제공한다. AI 엔지니어와 아키텍트, 컨설턴트가 참여하는 조직을 기반으로 교육기관의 도입과 운영 전반을 지원하는 방식이다. LG CNS는 앞서 도입한 기업용 챗GPT의 경험을 바탕으로 교육 시장에서도 적용 범위를 넓힌다는 설명이다. 삼성SDS는 챗GPT 에듀 판매 권한을 확보하고 학교, 출판사, 교육기관 등을 대상으로 서비스 공급 확대에 나선다. 특히 사용자 대화 데이터가 AI 학습에 활용되지 않도록 설계된 구조와 기업 수준의 보안 체계를 기반으로 사업을 확장한다. 또한 AI 컨설팅부터 개발·운영, 클라우드·보안을 아우르는 '엔드투엔드' 체계를 기반으로 교육기관의 도입을 지원한다. 현재 국립 한국방송통신대학교를 대상으로 개념증명(PoC)을 진행하는 등 실제 적용 사례 확보에도 나서고 있다. 기업 시장에서 축적한 AX 전환 경험을 교육 분야로 확장하는 전략이다. 생성형 AI 도입 흐름이 기업 중심에서 교육 영역으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 해외의 주요 대학들은 챗GPT 기반 서비스를 도입해 강의, 연구, 행정 업무 전반에 활용하고 있으며 일부 국가는 공교육 체계에도 적용을 시도하고 있는 것으로 알려졌다. 국내에서도 대학을 중심으로 AI 활용 수요가 늘어나면서 관련 인프라와 서비스 도입 움직임이 이어지고 있다. 교육기관 특성상 데이터 보안과 관리 요구 수준이 높은 만큼 안정적인 운영 환경과 지원 체계가 주요 변수로 작용하고 있다. 이에 IT 서비스 기업들은 단순 솔루션 공급을 넘어 도입, 운영, 활용까지 포함한 통합 모델 구축에 나서고 있다. 기업용 AI 시장에서 형성된 경쟁 구도가 교육 분야로 확장될 것으로 분석된다. 교육 시장은 학생과 교수, 연구 인력 등 대규모 사용자를 기반으로 장기적인 수요가 형성되는 영역으로 AI를 학습과 연구 전반에 적용하는 과정에서 서비스 사용 범위가 빠르게 확대되고 있다. 기업 중심으로 시작된 생성형 AI 도입 경쟁이 교육 분야로 확장되면서 IT 서비스 기업 간 적용 모델과 사업 전략 경쟁도 함께 이어질 전망이다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 "챗GPT 엔터프라이즈 사업을 통해 고객 적용 사례를 빠르게 확대하며 성과를 쌓아온 가운데, 이번 챗GPT 에듀 리셀러 계약까지 체결하며 교육 AX 분야로 사업을 확장하게 됐다"며 "앞으로 더 많은 학생과 교육기관이 AI를 활용해 학습과 연구의 생산성을 높일 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 "챗GPT 에듀를 통해 교육 현장에서 보다 안전하게 생성형 AI를 활용할 수 있는 환경이 마련되고, 사용자 경험 또한 빠르게 확산될 것으로 기대한다"며 "삼성SDS는 OpenAI와의 지속적인 협력을 바탕으로 단순한 리셀러를 넘어 기업 AI 운영 체계를 설계하고 확산·지원하는 AX 파트너로서의 역할을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-27 16:31:23
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![[정보운의 강철부대] 데이터는 원유다…AI 산업, 무상 원료 끝나면 밸류체인 뒤집힌다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/10/20260410144457700686.jpg)
데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-12 08:00:00
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AI 산업, '데이터 무상 활용' 구조 흔들…로봇세 논의 이전 '사용료 체계' 부상 [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 자동화된 노동에 대한 과세 개념인 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 시대의 부 재분배 필요성을 제기했다. 이 가운데 정작 AI 산업이 '데이터 무상 활용' 구조 위에서 성장해온 점이 부각되며 비용 체계 재편 논의가 본격화하고 있다. 9일 AI 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 자동화된 노동에 대한 과세, 고소득 자본 과세 강화, 공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 미래 대비를 위한 정책 제안이지만 시장에서는 이를 계기로 AI 산업의 근본적인 수익 구조를 둘러싼 논쟁이 재점화되는 분위기다. 특히 AI 모델이 학습 과정에서 활용하는 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원이 사실상 무상에 가깝게 사용돼 왔다는 점이 쟁점으로 떠올랐다. 반도체·전력기기 등 전통 제조업이 원재료와 설비, 인건비를 모두 비용으로 반영하는 것과 달리 AI 산업은 데이터라는 핵심 원료에 대해 명확한 가격 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다는 지적이다. 이 때문에 AI 산업이 '원가 없는 성장 모델' 위에 구축됐다는 평가도 나온다. 실제 글로벌 언론사와 출판사들은 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하며 데이터 사용에 대한 정당한 대가를 요구하고 있다. 콘텐츠를 생산하는 주체와 이를 학습에 활용하는 플랫폼 간 갈등이 수면 위로 떠오르면서 데이터 사용료 체계 도입 가능성도 점차 높아지는 모습이다. 로봇세 논의 역시 이러한 구조적 문제와 맞닿아 있다. 자동화로 인한 생산성 증가분을 과세해 사회에 환류하겠다는 취지지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상이 우선돼야 한다는 지적이 적지 않다. 현재도 개인정보 활용, 저작권 침해, 노동 대체 과정에서의 보상 문제는 충분히 논의되지 않았다는 이유에서다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 권리 침해에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가도 나온다. 이에 따라 AI 산업이 '이익은 민간이, 비용은 사회가 부담하는 구조'로 굳어질 수 있다는 우려도 제기된다. 결국 향후 AI 산업의 경쟁력은 단순한 기술력이나 연산 능력을 넘어 데이터 확보 방식의 정당성과 비용 구조를 어떻게 설계하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 특히 데이터 사용에 대한 대가 지급이 제도화될 경우 지금까지 사실상 무상 원료에 기반해 형성된 수익 구조가 흔들리면서 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 본격적으로 드러날 수 있다는 분석이다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 정립되면 AI 기업의 사업 모델은 물론 시장 내 경쟁 구도까지 전반적으로 재조정되는 변화가 불가피하다는 전망도 나온다.2026-04-09 15:49:03
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오픈AI, 팟캐스트까지 품었다… IPO 앞두고 '여론 주도권' 정조준 [경제일보] 챗GPT 개발사 오픈AI가 실리콘밸리의 유력 기술 전문 팟캐스트인 ‘TBPN(Tech Business Programming Network)’을 전격 인수했다. 지난 2일(현지시간) 피지 시모 오픈AI 사업 부문 CEO는 사내 공지를 통해 이 같은 소식을 알렸다. 핵심 사업 외 부차적 프로젝트를 과감히 정리하며 경영 효율화에 집중하던 오픈AI가 굳이 ‘미디어’라는 이질적인 영역에 지갑을 연 이유는 무엇일까. 업계는 이를 단순한 콘텐츠 확보를 넘어 올해 하반기 기업공개(IPO)를 앞둔 오픈AI가 ‘기술 서사(Narrative)’의 주도권을 쥐기 위한 고도의 여론전으로 해석하고 있다. 이번 인수는 오픈AI가 추진 중인 ‘범용인공지능(AGI)’ 사명을 완수하기 위한 포석이다. 피지 시모 CEO는 “AI가 가져올 변화에 대해 진실하고 건설적인 대화를 나눌 공간을 마련할 책임이 있다”고 밝혔다. 기술 개발만 잘하면 되는 시대는 지났다는 방증이다. AI가 인간의 일자리를 뺏고 윤리적 문제를 일으킬 수 있다는 대중의 불안감이 커질수록 이를 설득하고 긍정적인 서사를 구축하는 ‘미디어 영향력’이 곧 기업의 생존과 직결되기 때문이다. 특히 TBPN은 실리콘밸리 투자자와 창업자, 빅테크 경영진이 즐겨 찾는 영향력 있는 매체다. 존 쿠건과 조디 헤이스가 이끄는 TBPN은 단순히 기술을 소개하는 것을 넘어 오픈AI와 같은 거대 기업들에 비판적인 시각을 제시하기도 했다. 그럼에도 불구하고 오픈AI가 이들을 인수한 것은 외부의 비판을 내부로 흡수하여 ‘피드백을 수용하는 열린 기업’이라는 이미지를 상장 시장에 심어주기 위함으로 풀이된다. 최근 오픈AI는 영상 생성 AI ‘소라(Sora)’ 등 핵심 모델 개발에 집중하기 위해 비주력 사업을 정리하는 ‘선택과 집중’을 단행해 왔다. 그런 면에서 매출액이 수백억 원대인 팟캐스트 인수는 실적 개선을 지향하는 현 시점의 기조와는 다소 동떨어져 보인다. 하지만 IPO를 앞둔 기업에게 ‘우호적인 여론’은 자산가치(Valuation)를 결정하는 보이지 않는 변수다. 기업가치 1280조원이라는 천문학적인 몸값을 정당화하기 위해서는 투자자들과 대중에게 오픈AI가 ‘AI의 독재자’가 아니라 ‘지속 가능한 파트너’임을 설득해야 한다. TBPN이 크리스 러헤인 최고대외업무책임자(CGAO) 직속으로 배치된 것 역시 이번 인수가 철저히 대외 이미지 제고와 정책적 로비를 겨냥한 ‘홍보성 M&A’임을 시사한다. 오픈AI의 팟캐스트 인수는 향후 글로벌 IT 기업들의 ‘미디어 내재화’ 경쟁을 촉발할 가능성이 크다. 과거 빅테크들이 유튜브나 SNS를 활용하는 데 그쳤다면 이제는 직접 여론을 형성하고 아젠다를 설정할 수 있는 ‘자체 미디어 플랫폼’을 보유하려 할 것이다. 이러한 행보는 구글·메타 등 기존 빅테크와의 경쟁에서도 우위를 점하게 할 것이다. 오픈AI는 TBPN을 통해 자사의 기술적 우위를 대중의 언어로 설명하고 필요하다면 경쟁사보다 앞선 윤리적 가치를 내세우는 ‘기술 프레임’을 설정할 수 있다. IPO 이후에도 오픈AI는 AI 에이전트와 슈퍼 앱을 결합한 통합 생태계를 지향할 예정인데 이때 팟캐스트는 사용자들이 오픈AI의 기술을 어떻게 활용하는지 관찰하고 소통하는 가장 밀접한 채널이 될 것이다. 하지만 ‘편집권 독립’ 약속에도 불구하고 언론 매체의 중립성에 대한 우려는 피할 수 없는 과제다. 오픈AI가 기술력을 앞세워 인류의 미래를 논하면서 정작 그 기술을 홍보하는 통로를 직접 소유한다는 것은 ‘미디어 편향성’ 논란을 불러일으킬 수 있다. 오픈AI가 IPO라는 거대한 관문을 앞두고 행한 이번 ‘미디어 인수’는 기술 기업이 어떻게 여론이라는 공기를 장악하고 시장의 신뢰를 디자인하는지를 보여주는 가장 현대적인 사례로 기록될 것이다. 이들의 기술적 ‘AGI(범용인공지능)’ 여정만큼이나 미디어를 통한 ‘사회적 설득’의 여정 또한 성공할 수 있을지 업계의 시선이 집중되고 있다.2026-04-03 07:57:37
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