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"은행들은 이미 준비됐다"…리플이 본 암호화폐 도입 확산 신호
은행 등 전통 금융기관이 디지털 자산의 장점은 인정하지만 실제 도입에는 여전히 장벽이 크다. 리플은 이런 수요에 맞춰 유럽에서 수탁·인력·거점 투자를 확대하고 있다고 밝혔다.
[디지털투데이 홍진주 기자] 전통 금융기관들이 디지털 자산의 장점을 인정하면서도 실제 도입 단계에서는 여전히 높은 장벽을 겪고 있다고 리플 경영진이 밝혔다.
15일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이(U.Today)에 따르면, 리플의 유럽 확장을 맡고 있는 캐시 크래독은 은행과 금융기관들이 암호화폐의 이점을 보다 단순한 방식으로 활용하길 원하고 있다고 말했다.
크래독은 최근 팟캐스트에서 전통 금융권이 이제 막 형성된 암호화폐 업계의 경험 있는 기업과 협력하려는 수요를 보이고 있다고 설명했다. 그는 리플이 이런 요구에 맞는 사업자라는 점도 함께 강조했다. 크래독은 리플이 10년 넘게 시장에 있었고, 그 시간이 신뢰 형성에 잘 맞아떨어진다고 말했다. 또 리플은 설립 초기부터 주요 은행들과 일해왔으며, 오랜 기간 세계 최대 규모 고객사를 관리해온 경험이 차별점이라고 했다.
이 발언은 은행권이 디지털 자산 자체의 효용보다도 도입 방식과 운영 안정성에 더 민감하게 접근하고 있음을 보여준다. 특히 기존 금융기관은 새로운 기술을 직접 내재화하기보다, 이미 대형 고객을 상대해 본 사업자와 손잡는 방식을 선호하고 있다는 점이 부각됐다.
리플은 유럽 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 크래독은 런던 사무소가 샌프란시스코 본사 다음으로 가장 큰 사무소라고 밝혔다. 그는 런던이 대형 금융서비스 허브인 만큼 리플이 영국에서 '환상적인 기회'를 봤고, 그 결과 우수 인재를 끌어들일 수 있었다고 말했다.
현재 리플의 유럽 사업 인력은 약 200명 수준이다. 크래독은 최근 인수 작업으로 채용 확대가 가능해졌다고 설명했다. 이와 함께 리플은 유럽에서 대형 수탁 사업도 운영하고 있으며, 고객사에는 일부 대형 은행도 포함돼 있다고 밝혔다. 그는 현지 제품팀과 제네바 엔지니어링팀에 대한 투자 확대가 중요하다고 말했다.
유럽 내 거점 확대도 이어지고 있다. 크래독은 리플이 룩셈부르크 사무소를 열었고, 아이슬란드와 아일랜드에도 사무소를 두고 있다고 언급했다. 그러면서 리플은 이 지역에 계속 투자하길 원하며, 현재 확보 중인 라이선스에도 기대를 걸고 있다고 말했다.
이런 흐름은 리플이 단순히 암호화폐 기업에 머무르기보다, 전통 금융권의 디지털 자산 진입을 지원하는 인프라 사업자로 입지를 넓히려는 방향과 맞닿아 있다. 유럽에서 수탁, 인력, 라이선스 투자를 동시에 강화하는 만큼 향후 리플이 은행권 고객 기반을 얼마나 더 확장할지가 관전 포인트다.
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앤트로픽이 코딩·공간 추론·사이버보안 전 영역에서 전작을 앞서는 클로드 페이블 5를 공개하면서, 오용 방지를 위한 안전장치와 구독자 이용 제한 조치도 함께 발표했다. Credit: Foundry
앤트로픽이 코딩·공간 추론·사이버보안 전 영역에서 전작을 앞서는 클로드 페이블 5를 공개하면서, 오용 방지를 위한 안전장치와 구독자 이용 제한 조치도 함께 발표했다.
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챗GPT, 월간 앱 이용자 10억명 넘어…AI 반감 속 이용은 확대
챗GPT가 5월 월간 앱 이용자 10억명을 넘기며 가장 빠르게 이 기록에 오른 앱이 됐다. AI 경계심은 커졌지만 클로드와 메타 AI도 급성장하며 전체 이용은 확대되고 있다.
챗GPT의 월간 이용자 수가 10억명을 돌파했다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI)을 둘러싼 우려와 반감이 커지는 가운데서도 주요 AI 서비스 이용자는 오히려 빠르게 증가하며 확산세를 이어가고 있다.
지난 12일(현지시간) 경제매체 CNBC는 시장조사업체 센서타워를 인용해 오픈AI의 챗GPT가 지난 5월 월간 이용자 수(MAU) 10억명을 돌파했다고 추산했다. 이는 AI 기술에 대한 사회적 논란이 이어지는 상황에서도 실제 이용 규모는 꾸준히 확대되고 있음을 보여주는 지표다.
챗GPT는 2022년 11월 출시 이후 약 3년 반 만에 해당 기록을 달성했으며, 이는 구글맵이 세운 기존 기록보다 빠른 수준이다. 오픈AI는 지난 2월 기준 웹과 모바일을 합쳐 주간 활성 이용자가 9억명을 넘어섰다고 밝힌 바 있어, 시장 내 선도적 입지를 재확인했다.
다만 후발 주자들의 추격도 만만치 않다. 센서타워에 따르면 챗GPT는 구글의 제미나이, 바이트댄스의 더우바오·돌라, 앤트로픽의 클로드 등을 크게 앞서고 있지만 경쟁 서비스의 성장세는 더욱 가파르게 나타났다. 최근 1년간 월간 이용자 수 증가율은 클로드가 640%, 메타 AI가 973%를 기록해 챗GPT의 62%를 크게 웃돌았다.
이 같은 이용자 증가세는 서비스 성능뿐 아니라 기업의 정책과 행보에도 영향을 받는 것으로 나타났다. 오픈AI가 지난 2월 미 국방부와 협력해 자사 모델을 국방부 기밀 네트워크에 배치한다고 발표한 직후 챗GPT 앱 삭제 건수는 하루 만에 295% 급증했다. 반면 같은 시기 군사 목적 참여를 거부한 앤트로픽의 클로드는 미국 앱스토어 다운로드 순위에서 처음으로 챗GPT를 앞질렀다.
그럼에도 업계는 AI 확산 흐름이 이어질 것으로 보고 있다. BCG 조사에서는 현장 근로자의 74%가 정기적으로 AI를 사용한다고 답했으며, 정기 이용자의 40% 이상은 매주 하루 분량의 업무 시간을 절약한다고 응답했다. AI에 대한 우려가 지속되고 있지만 실제 활용도와 시장 성장세는 당분간 확대될 것이라는 전망에 힘이 실리고 있다.
키워드 #오픈Ai #AI #챗GPT #앤트로픽 #인공지능
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반복 작업 자동화와 지능형 사고 분석으로 개발·운영 효율을 끌어올린 AI 데브옵스 도구 8종을 소개한다. Credit: Shutterstock 소프트웨어 개발 팀의 궁극적인 목표가 고품질 제품을 가능한 한 빠르고 효율적으로, 안전하게 시장에 내놓는 것이라면 데브옵스를 위한 AI 기반 도구는 그 목표를 달성하는 방법이 될 수 있다. AI 기반 도구는 복잡하고 반복적인 작업을 자동화함으로써 소프트웨어 제공 속도를 높이고 시스템 안정성을 강화하고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 개발, 운영, 보안 담당자는 이런 도구를 사용해서 사고를 더 신속하게 해결하고 이상 징후를 선제적으로 감지하고 클라우드 리소스 관리를 최적화하고 궁극적으로는 개발 수명주기 전반에 걸쳐 프로세스의 속도를 높일 수 있다. AI와 데브옵스는 찰떡궁합 AI와 데브옵스는 많은 측면에서 맞춤 옷처럼 잘 들어맞는다. 소프트웨어 개발 프로세스에 추가할 수 있는 모든 자동화는 팀에 이득이 된다. 시장조사 업체 가트너의 총괄 파트너인 재키 스완슨은 “대다수 기업 팀에서 AI는 실험 단계를 지나 이제 일상적인 워크플로우의 일부로 사용된다. AI를 도입하는 가장 일반적인 경로는 AI 보조 코딩이다. 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼와 같은 도구는 온갖 부분에 사용되면서 개발자가 상용구를 빠르게 처리하고 단위 테스트를 더 빠르게 작성하고 코드형 인프라를 구축할 수 있게 해준다”고 말했다. 스완슨은 더 흥미로운 변화는 파이프라인의 뒷부분에서 일어나고 있다면서 “이전에는 엔지니어들이 매주 몇 시간씩 소비했던 모니터링, 이상 징후 감지, 사고 분류를 AI옵스 플랫폼으로 더 스마트하게 처리하고 있다. 과거에는 개별 AI 포인트 솔루션을 도입했다면 이제는 AI를 전체 제공 체인에 걸친 하나의 계층으로 인식하는 것으로 흐름이 바뀌고 있다”고 말했다. 스완슨은 AI 보조 코딩과 자동화된 테스트 생성을 사용하는 팀은 사이클 시간을 20% ~ 40% 단축하고 있다고 전했다. 또한 AI 플랫폼이 여러 경고의 상호 연관성을 찾아주고 가능성 높은 근본 원인을 밝혀내고 수정 방안을 제안하는 만큼 사고 해결의 효율성도 높아진다. 스완선은 “따라서 당직 엔지니어가 밤새 대시보드를 뒤질 일이 없다. 평균 해결 시간이 줄어들고 번아웃도 감소한다”고 말했다. 또한 스완슨은 개발자들이 반복적인 작업에 소비하는 시간을 줄이고 아키텍처 의사 결정, 고객 대면 기능, 문제 해결과 같이 실제로 비즈니스의 진전을 이끄는 일에 더 많은 시간을 투자할 수 있다고 말했다. 20년 이상 독립 소프트웨어 엔지니어로 활동하면서 시티그룹의 글로벌 트레이딩 플랫폼 프론트엔드를 설계하고 소니 뮤직 퍼블리싱, 시스코 등의 엔터프라이즈 스택을 현대화하는 등의 작업을 해온 소누 카푸어는 “AI는 단일 도구가 아니라 데브옵스 워크플로우 전반에 걸친 하나의 계층으로 사용되고 있다”고 말했다. 카푸어는 “기업에서는 AI를 코딩 보조, CI/CD 지원, 로그 및 텔레메트리 분석, 사고 조사, 보안 분류에 사용한다. 즉, 실제 환경에서 엔지니어는 AI를 사용해 빌드 문제를 설명하고 경고를 요약하고 프로덕션 문제를 더 빠르게 조사하고 여러 도구 사이를 전환하는 데 소비되는 시간을 줄이고 있다”고 말했다. 카푸어는 특히 흥미로운 부분은 AI가 실제 엔지니어링 프로세스에 더 가깝게 자리잡기 시작했다는 점이라면서 “단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 코드, 인프라, 운영 전반에 걸쳐 신호를 해석하고 다음 단계를 제안하는 데 도움이 되고 있다”고 말했다. 카푸어는 이와 같은 추세에 따르는 가장 큰 이점은 마찰의 감소라면서 “AI는 신호에서 조치에 이르기까지의 경로를 단축한다. 그 결과는 더 빠른 온보딩, 더 신속한 사고 조사, 반복적인 코드 작성에 소비되는 시간 경감, 그리고 로그와 메트릭의 해석 향상으로 나타난다. 도구가 실제 컨텍스트, 즉 사용자의 코드베이스와 인프라, 텔레메트리에 근거한다는 점이 중요하다. 그렇지 않다면 그저 그럴듯한 답변을 생성하는 것에 불과하다”고 말했다. 또한, 동일한 원리가 보안 워크플로우에도 적용된다면서 “AI가 발견한 내용을 실행 가능한 조치로 변환할 수 없다면 기반 AI가 아무리 뛰어나다 해도 가치는 빠르게 하락한다”고 말했다. 엔지니어링 워크플로우의 능률화 엔지니어링 및 건설 기업 마스텍(MasTec)의 수석 AI 시스템 엔지니어인 시드 반갈라는 “AI 도구는 조용히 일상적인 워크플로우의 일부가 되고 있다”고 말했다. 반갈라는 “프로덕션 백엔드와 AI 플랫폼에서의 도입은 점진적이고 매우 실용적으로 이뤄지고 있다. 개발 분야를 보면, 깃허브 코파일럿과 같은 도구는 특히 파이썬 서비스, API 또는 도커 설정에서 스크립팅, 인프라 구성 작성, 반복 작업 가속화에 광범위하게 사용된다. 핵심은 도구에 전체 시스템 작성을 맡기는 것이 아니라 일상적인 작업의 마찰을 줄이는 것”이라고 말했다. 운영 관점에서 마스텍은 로그와 성능 메트릭을 분석하기 위해 애저 기반 모니터링 도구와 AI 보조 관찰가능성 기능을 사용한다. 반갈라는 “이런 도구는 수동 방식에 비해 더 신속하게 이상 징후나 성능 병목 현상을 파악할 수 있게 해준다. 실제 업무에서 데브옵스의 AI 도구는 자동화 자체보다는 엔지니어가 더 빠르게 작업하면서 시스템 동작에 대해 더 정확히 인식하도록 하는 데 중점을 둔다”고 말했다. 가장 큰 이점은 신속한 문제 해결이다. 반갈라는 “분산된 시스템에서 어떤 부분에 장애가 발생할 때 어려운 부분은 일반적으로 장애를 고치는 것이 아니라 문제가 실제로 시작된 부분이 어디인지를 알아내는 것이다. AI 보조 로그 분석 및 이상 징후 감지 도구는 수동 검사만 할 때에 비해 훨씬 더 빠르게 유력한 근본 원인으로 조사 범위를 좁힐 수 있게 해준다”고 말했다. 또 다른 눈에 띄는 이점은 반복적인 엔지니어링 작업에 소비되는 시간의 감소다. 반갈라는 “과거에는 스크립트 작성, 환경 설정, API 문서 템플릿 생성에 많은 시간이 들었지만 AI 보조 도구를 사용하면 그러한 작업들을 더 빨리 처리할 수 있고 결과적으로 엔지니어는 더 많은 시간을 아키텍처와 신뢰성에 집중할 수 있게 된다”고 말했다. 기업 운영을 돕는 비즈니스 관리 플랫폼인 마이매니저(MyManager)의 CEO 클린턴 오는 엔지니어링 생산성을 높이고 일상적인 개발 작업을 능률화하기 위해 개발 워크플로우에 점진적으로 AI를 도입해 왔다고 말했다. 오는 “팀 전반에서 AI는 주로 코드 작성 속도를 높이고 반복적인 구현 작업을 줄이고 디버깅과 문제 해결을 지원하고 개발자가 구현 중에 다양한 접근 방식을 탐색하도록 돕는 데 사용된다”고 말했다. 마이매니저는 이와 같은 접근 방식으로 AI를 개발의 일부로 활용하는 방식을 표준화하고, 엔지니어가 시스템 설계와 기술적 의사결정에 대한 완전한 통제권을 유지하면서 더 빠르게 작업할 수 있도록 했다. 오는 “전반적으로 AI는 개발 프로세스 내의 생산성 계층 역할을 하면서 핵심적인 엔지니어링 판단을 대체하지 않고도 더 효율적인 실행을 가능하게 해주고 있다”고 말했다. AI 기반 데브옵스 도구 평가하기 데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 컨텍스트 인식이다. 카푸어는 “도구는 사용자의 실제 환경, 즉 코드와 파이프라인, 인프라, 텔레메트리를 이해해야 한다”고 말했다. 여기에는 기존 워크플로우에 맞추는 역량도 포함된다. 카푸어는 “최선의 도구는 통합 개발 환경(IDE), CI/CD, 관찰가능성 플랫폼을 비롯해 엔지니어가 이미 작업하고 있는 곳에 통합되는 도구”이라고 말했다. 반갈라는 “데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 첫 번째 질문은 항상 ‘이 도구가 우리가 이미 일하는 방식에 실제로 들어맞는가?’이다. 도구를 도입하기 위해 대대적인 아키텍처 변경이 필요하다면 일반적으로 좋지 않은 신호다. 최선의 도구는 기존 CI/CD 파이프라인, 로깅 시스템, 클라우드 환경에 깔끔하게 통합되는 도구”이라고 말했다. 스완슨은 업체에서 진행하는 제품 데모가 얼마나 잘 돼 있든 “그 도구로 인해 엔지니어가 일하는 방식을 바꿔야 한다면 도입은 정체될 것”이라고 말했다. 반갈라가 면밀히 살피는 또 다른 사항은 도구의 투명성이다. 반갈라는 “AI 시스템이 어떤 조치를 권장한다면 엔지니어는 그 이유를 이해해야 한다. 프로덕션 환경에서 맹목적인 자동화는 위험하기 때문”이라고 말했다. 실행 가능성도 확인해야 한다. 카푸어는 “도구가 단순히 문제를 요약하는가, 아니면 다음에 해야 할 일을 제안하는가? 나는 종속성 취약점 스캔을 위한 CLI(명령줄 인터페이스) 도구를 사용한 자체 작업에서 이 부분을 주목해왔다”고 말했다. 카푸어가 자주 발견하는 도구의 빈틈은 취약점 및 노출(CVE)을 드러내지만 개발자에게 무엇을 먼저 수정해야 하는지 명확하게 안내하지 않는다는 점이다. 카푸어는 “그 부분에서 내가 취한 접근 방식은 직접적인 문제와 전이적인 문제를 분리하고 단순한 보고서가 아닌 구체적인 교정 경로를 제안하는 것”이라고 말했다. 같은 원칙이 데브옵스의 AI에도 적용된다. 카푸어는 “출력물이 모호함을 줄여주지 않거나 조치에 도움이 되지 않는다면 실제 문제를 해결하는 것이 아니다”라고 말했다. 도구가 데이터 유출을 방지하기 위해 필요한 예방 조치를 취하고 있는지 확인할 수 있는 기능을 포함한 전반적인 보안도 핵심적인 요소다. 카푸어는 “엔지니어는 특히 프로덕션이나 보안 컨텍스트에서 AI의 제안을 검증해야 한다”고 말했다. 반갈라는 “많은 데브옵스 도구는 로그, 구성, 배포 파이프라인과 같은 민감한 인프라 데이터와 상호작용하므로 거버넌스와 데이터 취급 정책이 기술적 역량 못지않게 중요하다. 가장 큰 테스트는 실패 시나리오에서의 도구 동작이다. 도구는 정상 운영 중에는 항상 좋아 보인다. 진짜 평가는 문제가 터졌을 때 이뤄진다”고 말했다. 데브옵스를 위한 AI 도구 제안 AI 기반 데브옵스 도구는 다양한 형태와 규모로 제공되며 소프트웨어 개발 수명주기 전반의 모든 작업을 포괄한다. 아래에 나열된 8가지 도구는 AI 보조 개발, 소프트웨어 테스트, 보안 스캔, 인프라 자동화, CI/CD, 모니터링 및 관찰가능성, 클라우드 최적화, 사고 대응 등의 영역에서 계속해서 나오고 있는 많은 도구 중의 극히 일부일 뿐이다. 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer) – 소프트웨어 개발 수명주기 전반에서 일련의 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 에이전트를 코드 완성, 코드 생성, 코드 설명과 결합한 AI 기반 코딩 어시스턴트다. AWS 기능에 대해 아마존 Q 디벨로퍼와 대화할 수 있으며 리소스 검토, 청구서 분석, 솔루션 설계를 요청할 수 있다. 이 도구는 정립된 AWS 패턴, 문서, 솔루션 구현에 능숙하다. 애저 모니터(Azure Monitor) – 마이크로소프트의 포괄적인 관찰가능성 서비스로, 애플리케이션과 인프라 성능을 극대화하기 위해 클라우드 및 온프레미스 환경의 텔레메트리 데이터를 수집, 분석하고 조치를 취한다. 애저 리소스 메트릭/로그를 자동으로 모니터링하고 가상머신, 컨테이너, 데이터베이스에 대한 심층적인 인사이트를 제공한다. 주요 기능은 경고, 대시보드, 자동화된 문제 해결 등이다. 데이터독 비트 AI(Datadog Bits AI) –데이터독 플랫폼에 통합된 생성형 AI 기반 데브옵스 코파일럿으로 사고 조사, 보안 분류, 교정 워크플로우를 자동화한다. “에이전트 팀메이트” 역할을 하면서 로그, 메트릭, 트레이스를 분석하고 코드 수정을 제안한다. 웹 앱이나 슬랙의 채팅을 통해 상호작용할 수 있다. 깃허브 코파일럿(GitHub 코파일럿) – 개발자가 더 적은 노력으로 더 빠르게 코드를 작성하도록 돕는 AI 코딩 어시스턴트다. VS 코드, 비주얼 스튜디오, 젯브레인과 같은 코드 편집기 내에서 직접 실시간 컨텍스트 인식 코드를 제안하는데, 짧게는 코드 한 줄부터 길게는 함수 전체에 이르기도 한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 모델을 지원한다. 기업은 엔터프레이즈 계정을 통해 개발 팀을 위한 코파일럿 비즈니스(코파일럿 Business)를 이용할 수 있다. 구글 제미나이 클라우드 어시스트(Google 제미나이 Cloud Assist) – 제미나이 클라우드 어시스트는 구글 클라우드에 통합된 AI 기반 협업 도구로, 사후 대응적 문제 해결에서 벗어나 선제적이고 자율적인 클라우드 운영으로 전환할 수 있게 해준다. 멀티 에이전트 시스템인 제미나이 클라우드 어시스트는 클라우드 워크로드의 설계, 배포, 문제 해결, 최적화를 위한 에이전트 안내를 제공하므로 이를 통해 종단간 애플리케이션 수명주기를 간소화할 수 있다. 하네스 AI(Harness AI) – AI 네이티브 소프트웨어 제공 플랫폼으로, 전용 AI 에이전트를 사용해 데브옵스, 테스트, 보안, 클라우드 비용 관리를 자동화함으로써 개발 속도를 높여준다. 지속적인 제공과 사고 관리를 위한 컨텍스트에 따른 지능적 인사이트를 제공함으로써 더 빠르고 안전한 소프트웨어 출시를 지원하며, 개발자의 수동 작업을 줄여준다. 왓슨 AI옵스를 위한 IBM 클라우드 팩(BM Cloud Pak for Watson AIOps) – 로그, 메트릭, 이벤트를 실시간으로 분석해 IT 운영을 자동화하는 AI 기반 플랫폼이다. 사고를 예측하고 경고 노이즈를 줄이고 사고 해결을 가속화하는 데 도움이 되며 하이브리드 클라우드의 회복탄력성을 강화한다. 주요 기능으로는 이상 징후 감지, 토폴로지 매핑, 챗옵스 통합 등이 있다. 스닉 AI 시큐리티 플랫폼(Snyk AI Security Platform, 또는 스닉 AI) – AI 생성 코드, AI 네이티브 애플리케이션, 에이전틱 시스템에 대한 가시성, 통제력, 자율 방어를 제공해 AI 기반 개발을 보호하는 개발자 보안 플랫폼이다. 개발자가 AI 코딩 어시스턴트를 사용해 안전하게 제품을 만들 수 있도록 지원하는 동시에 소스 코드, 오픈소스 종속 항목, 코드형 인프라의 취약점을 자동으로 파악해 우선순위를 부여하고 수정한다. dl-itworldkorea@foundryco.com 소프트웨어 개발 개발 접근 방식 인공지능 관련 콘텐츠 뉴스 시리 AI 개편, 유료 구독 전환의 신호탄 될까 By David Price 2026.06.16 2분 애플 인공지능 생성형 AI 오피니언 AI 혁신의 열쇠, 주니어 개발자의 ‘무경험’에 있다 By Matt Asay 2026.06.16 7분 인공지능 IT 리더십 소프트웨어 개발 뉴스 구글, 순차 처리 탈피한 확산 기반 AI 모델 디퓨전젬마 공개 By Taryn Plumb 2026.06.15 4분 인공지능 생성형 AI 소프트웨어 개발 하우투 내 사진·음성이 AI 학습 데이터로? 구글 기본 설정 지금 바꿔야 By JR Raphael 2026.06.12 3분 인공지능 모바일 개인 정보 보호 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
반복 작업 자동화와 지능형 사고 분석으로 개발·운영 효율을 끌어올린 AI 데브옵스 도구 8종을 소개한다. Credit: Shutterstock
반복 작업 자동화와 지능형 사고 분석으로 개발·운영 효율을 끌어올린 AI 데브옵스 도구 8종을 소개한다.
소프트웨어 개발 팀의 궁극적인 목표가 고품질 제품을 가능한 한 빠르고 효율적으로, 안전하게 시장에 내놓는 것이라면 데브옵스를 위한 AI 기반 도구는 그 목표를 달성하는 방법이 될 수 있다. AI 기반 도구는 복잡하고 반복적인 작업을 자동화함으로써 소프트웨어 제공 속도를 높이고 시스템 안정성을 강화하고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 개발, 운영, 보안 담당자는 이런 도구를 사용해서 사고를 더 신속하게 해결하고 이상 징후를 선제적으로 감지하고 클라우드 리소스 관리를 최적화하고 궁극적으로는 개발 수명주기 전반에 걸쳐 프로세스의 속도를 높일 수 있다. AI와 데브옵스는 찰떡궁합 AI와 데브옵스는 많은 측면에서 맞춤 옷처럼 잘 들어맞는다. 소프트웨어 개발 프로세스에 추가할 수 있는 모든 자동화는 팀에 이득이 된다. 시장조사 업체 가트너의 총괄 파트너인 재키 스완슨은 “대다수 기업 팀에서 AI는 실험 단계를 지나 이제 일상적인 워크플로우의 일부로 사용된다. AI를 도입하는 가장 일반적인 경로는 AI 보조 코딩이다. 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼와 같은 도구는 온갖 부분에 사용되면서 개발자가 상용구를 빠르게 처리하고 단위 테스트를 더 빠르게 작성하고 코드형 인프라를 구축할 수 있게 해준다”고 말했다. 스완슨은 더 흥미로운 변화는 파이프라인의 뒷부분에서 일어나고 있다면서 “이전에는 엔지니어들이 매주 몇 시간씩 소비했던 모니터링, 이상 징후 감지, 사고 분류를 AI옵스 플랫폼으로 더 스마트하게 처리하고 있다. 과거에는 개별 AI 포인트 솔루션을 도입했다면 이제는 AI를 전체 제공 체인에 걸친 하나의 계층으로 인식하는 것으로 흐름이 바뀌고 있다”고 말했다. 스완슨은 AI 보조 코딩과 자동화된 테스트 생성을 사용하는 팀은 사이클 시간을 20% ~ 40% 단축하고 있다고 전했다. 또한 AI 플랫폼이 여러 경고의 상호 연관성을 찾아주고 가능성 높은 근본 원인을 밝혀내고 수정 방안을 제안하는 만큼 사고 해결의 효율성도 높아진다. 스완선은 “따라서 당직 엔지니어가 밤새 대시보드를 뒤질 일이 없다. 평균 해결 시간이 줄어들고 번아웃도 감소한다”고 말했다. 또한 스완슨은 개발자들이 반복적인 작업에 소비하는 시간을 줄이고 아키텍처 의사 결정, 고객 대면 기능, 문제 해결과 같이 실제로 비즈니스의 진전을 이끄는 일에 더 많은 시간을 투자할 수 있다고 말했다. 20년 이상 독립 소프트웨어 엔지니어로 활동하면서 시티그룹의 글로벌 트레이딩 플랫폼 프론트엔드를 설계하고 소니 뮤직 퍼블리싱, 시스코 등의 엔터프라이즈 스택을 현대화하는 등의 작업을 해온 소누 카푸어는 “AI는 단일 도구가 아니라 데브옵스 워크플로우 전반에 걸친 하나의 계층으로 사용되고 있다”고 말했다. 카푸어는 “기업에서는 AI를 코딩 보조, CI/CD 지원, 로그 및 텔레메트리 분석, 사고 조사, 보안 분류에 사용한다. 즉, 실제 환경에서 엔지니어는 AI를 사용해 빌드 문제를 설명하고 경고를 요약하고 프로덕션 문제를 더 빠르게 조사하고 여러 도구 사이를 전환하는 데 소비되는 시간을 줄이고 있다”고 말했다. 카푸어는 특히 흥미로운 부분은 AI가 실제 엔지니어링 프로세스에 더 가깝게 자리잡기 시작했다는 점이라면서 “단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 코드, 인프라, 운영 전반에 걸쳐 신호를 해석하고 다음 단계를 제안하는 데 도움이 되고 있다”고 말했다. 카푸어는 이와 같은 추세에 따르는 가장 큰 이점은 마찰의 감소라면서 “AI는 신호에서 조치에 이르기까지의 경로를 단축한다. 그 결과는 더 빠른 온보딩, 더 신속한 사고 조사, 반복적인 코드 작성에 소비되는 시간 경감, 그리고 로그와 메트릭의 해석 향상으로 나타난다. 도구가 실제 컨텍스트, 즉 사용자의 코드베이스와 인프라, 텔레메트리에 근거한다는 점이 중요하다. 그렇지 않다면 그저 그럴듯한 답변을 생성하는 것에 불과하다”고 말했다. 또한, 동일한 원리가 보안 워크플로우에도 적용된다면서 “AI가 발견한 내용을 실행 가능한 조치로 변환할 수 없다면 기반 AI가 아무리 뛰어나다 해도 가치는 빠르게 하락한다”고 말했다. 엔지니어링 워크플로우의 능률화 엔지니어링 및 건설 기업 마스텍(MasTec)의 수석 AI 시스템 엔지니어인 시드 반갈라는 “AI 도구는 조용히 일상적인 워크플로우의 일부가 되고 있다”고 말했다. 반갈라는 “프로덕션 백엔드와 AI 플랫폼에서의 도입은 점진적이고 매우 실용적으로 이뤄지고 있다. 개발 분야를 보면, 깃허브 코파일럿과 같은 도구는 특히 파이썬 서비스, API 또는 도커 설정에서 스크립팅, 인프라 구성 작성, 반복 작업 가속화에 광범위하게 사용된다. 핵심은 도구에 전체 시스템 작성을 맡기는 것이 아니라 일상적인 작업의 마찰을 줄이는 것”이라고 말했다. 운영 관점에서 마스텍은 로그와 성능 메트릭을 분석하기 위해 애저 기반 모니터링 도구와 AI 보조 관찰가능성 기능을 사용한다. 반갈라는 “이런 도구는 수동 방식에 비해 더 신속하게 이상 징후나 성능 병목 현상을 파악할 수 있게 해준다. 실제 업무에서 데브옵스의 AI 도구는 자동화 자체보다는 엔지니어가 더 빠르게 작업하면서 시스템 동작에 대해 더 정확히 인식하도록 하는 데 중점을 둔다”고 말했다. 가장 큰 이점은 신속한 문제 해결이다. 반갈라는 “분산된 시스템에서 어떤 부분에 장애가 발생할 때 어려운 부분은 일반적으로 장애를 고치는 것이 아니라 문제가 실제로 시작된 부분이 어디인지를 알아내는 것이다. AI 보조 로그 분석 및 이상 징후 감지 도구는 수동 검사만 할 때에 비해 훨씬 더 빠르게 유력한 근본 원인으로 조사 범위를 좁힐 수 있게 해준다”고 말했다. 또 다른 눈에 띄는 이점은 반복적인 엔지니어링 작업에 소비되는 시간의 감소다. 반갈라는 “과거에는 스크립트 작성, 환경 설정, API 문서 템플릿 생성에 많은 시간이 들었지만 AI 보조 도구를 사용하면 그러한 작업들을 더 빨리 처리할 수 있고 결과적으로 엔지니어는 더 많은 시간을 아키텍처와 신뢰성에 집중할 수 있게 된다”고 말했다. 기업 운영을 돕는 비즈니스 관리 플랫폼인 마이매니저(MyManager)의 CEO 클린턴 오는 엔지니어링 생산성을 높이고 일상적인 개발 작업을 능률화하기 위해 개발 워크플로우에 점진적으로 AI를 도입해 왔다고 말했다. 오는 “팀 전반에서 AI는 주로 코드 작성 속도를 높이고 반복적인 구현 작업을 줄이고 디버깅과 문제 해결을 지원하고 개발자가 구현 중에 다양한 접근 방식을 탐색하도록 돕는 데 사용된다”고 말했다. 마이매니저는 이와 같은 접근 방식으로 AI를 개발의 일부로 활용하는 방식을 표준화하고, 엔지니어가 시스템 설계와 기술적 의사결정에 대한 완전한 통제권을 유지하면서 더 빠르게 작업할 수 있도록 했다. 오는 “전반적으로 AI는 개발 프로세스 내의 생산성 계층 역할을 하면서 핵심적인 엔지니어링 판단을 대체하지 않고도 더 효율적인 실행을 가능하게 해주고 있다”고 말했다. AI 기반 데브옵스 도구 평가하기 데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 컨텍스트 인식이다. 카푸어는 “도구는 사용자의 실제 환경, 즉 코드와 파이프라인, 인프라, 텔레메트리를 이해해야 한다”고 말했다. 여기에는 기존 워크플로우에 맞추는 역량도 포함된다. 카푸어는 “최선의 도구는 통합 개발 환경(IDE), CI/CD, 관찰가능성 플랫폼을 비롯해 엔지니어가 이미 작업하고 있는 곳에 통합되는 도구”이라고 말했다. 반갈라는 “데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 첫 번째 질문은 항상 ‘이 도구가 우리가 이미 일하는 방식에 실제로 들어맞는가?’이다. 도구를 도입하기 위해 대대적인 아키텍처 변경이 필요하다면 일반적으로 좋지 않은 신호다. 최선의 도구는 기존 CI/CD 파이프라인, 로깅 시스템, 클라우드 환경에 깔끔하게 통합되는 도구”이라고 말했다. 스완슨은 업체에서 진행하는 제품 데모가 얼마나 잘 돼 있든 “그 도구로 인해 엔지니어가 일하는 방식을 바꿔야 한다면 도입은 정체될 것”이라고 말했다. 반갈라가 면밀히 살피는 또 다른 사항은 도구의 투명성이다. 반갈라는 “AI 시스템이 어떤 조치를 권장한다면 엔지니어는 그 이유를 이해해야 한다. 프로덕션 환경에서 맹목적인 자동화는 위험하기 때문”이라고 말했다. 실행 가능성도 확인해야 한다. 카푸어는 “도구가 단순히 문제를 요약하는가, 아니면 다음에 해야 할 일을 제안하는가? 나는 종속성 취약점 스캔을 위한 CLI(명령줄 인터페이스) 도구를 사용한 자체 작업에서 이 부분을 주목해왔다”고 말했다. 카푸어가 자주 발견하는 도구의 빈틈은 취약점 및 노출(CVE)을 드러내지만 개발자에게 무엇을 먼저 수정해야 하는지 명확하게 안내하지 않는다는 점이다. 카푸어는 “그 부분에서 내가 취한 접근 방식은 직접적인 문제와 전이적인 문제를 분리하고 단순한 보고서가 아닌 구체적인 교정 경로를 제안하는 것”이라고 말했다. 같은 원칙이 데브옵스의 AI에도 적용된다. 카푸어는 “출력물이 모호함을 줄여주지 않거나 조치에 도움이 되지 않는다면 실제 문제를 해결하는 것이 아니다”라고 말했다. 도구가 데이터 유출을 방지하기 위해 필요한 예방 조치를 취하고 있는지 확인할 수 있는 기능을 포함한 전반적인 보안도 핵심적인 요소다. 카푸어는 “엔지니어는 특히 프로덕션이나 보안 컨텍스트에서 AI의 제안을 검증해야 한다”고 말했다. 반갈라는 “많은 데브옵스 도구는 로그, 구성, 배포 파이프라인과 같은 민감한 인프라 데이터와 상호작용하므로 거버넌스와 데이터 취급 정책이 기술적 역량 못지않게 중요하다. 가장 큰 테스트는 실패 시나리오에서의 도구 동작이다. 도구는 정상 운영 중에는 항상 좋아 보인다. 진짜 평가는 문제가 터졌을 때 이뤄진다”고 말했다. 데브옵스를 위한 AI 도구 제안 AI 기반 데브옵스 도구는 다양한 형태와 규모로 제공되며 소프트웨어 개발 수명주기 전반의 모든 작업을 포괄한다. 아래에 나열된 8가지 도구는 AI 보조 개발, 소프트웨어 테스트, 보안 스캔, 인프라 자동화, CI/CD, 모니터링 및 관찰가능성, 클라우드 최적화, 사고 대응 등의 영역에서 계속해서 나오고 있는 많은 도구 중의 극히 일부일 뿐이다. 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer) – 소프트웨어 개발 수명주기 전반에서 일련의 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 에이전트를 코드 완성, 코드 생성, 코드 설명과 결합한 AI 기반 코딩 어시스턴트다. AWS 기능에 대해 아마존 Q 디벨로퍼와 대화할 수 있으며 리소스 검토, 청구서 분석, 솔루션 설계를 요청할 수 있다. 이 도구는 정립된 AWS 패턴, 문서, 솔루션 구현에 능숙하다. 애저 모니터(Azure Monitor) – 마이크로소프트의 포괄적인 관찰가능성 서비스로, 애플리케이션과 인프라 성능을 극대화하기 위해 클라우드 및 온프레미스 환경의 텔레메트리 데이터를 수집, 분석하고 조치를 취한다. 애저 리소스 메트릭/로그를 자동으로 모니터링하고 가상머신, 컨테이너, 데이터베이스에 대한 심층적인 인사이트를 제공한다. 주요 기능은 경고, 대시보드, 자동화된 문제 해결 등이다. 데이터독 비트 AI(Datadog Bits AI) –데이터독 플랫폼에 통합된 생성형 AI 기반 데브옵스 코파일럿으로 사고 조사, 보안 분류, 교정 워크플로우를 자동화한다. “에이전트 팀메이트” 역할을 하면서 로그, 메트릭, 트레이스를 분석하고 코드 수정을 제안한다. 웹 앱이나 슬랙의 채팅을 통해 상호작용할 수 있다. 깃허브 코파일럿(GitHub 코파일럿) – 개발자가 더 적은 노력으로 더 빠르게 코드를 작성하도록 돕는 AI 코딩 어시스턴트다. VS 코드, 비주얼 스튜디오, 젯브레인과 같은 코드 편집기 내에서 직접 실시간 컨텍스트 인식 코드를 제안하는데, 짧게는 코드 한 줄부터 길게는 함수 전체에 이르기도 한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 모델을 지원한다. 기업은 엔터프레이즈 계정을 통해 개발 팀을 위한 코파일럿 비즈니스(코파일럿 Business)를 이용할 수 있다. 구글 제미나이 클라우드 어시스트(Google 제미나이 Cloud Assist) – 제미나이 클라우드 어시스트는 구글 클라우드에 통합된 AI 기반 협업 도구로, 사후 대응적 문제 해결에서 벗어나 선제적이고 자율적인 클라우드 운영으로 전환할 수 있게 해준다. 멀티 에이전트 시스템인 제미나이 클라우드 어시스트는 클라우드 워크로드의 설계, 배포, 문제 해결, 최적화를 위한 에이전트 안내를 제공하므로 이를 통해 종단간 애플리케이션 수명주기를 간소화할 수 있다. 하네스 AI(Harness AI) – AI 네이티브 소프트웨어 제공 플랫폼으로, 전용 AI 에이전트를 사용해 데브옵스, 테스트, 보안, 클라우드 비용 관리를 자동화함으로써 개발 속도를 높여준다. 지속적인 제공과 사고 관리를 위한 컨텍스트에 따른 지능적 인사이트를 제공함으로써 더 빠르고 안전한 소프트웨어 출시를 지원하며, 개발자의 수동 작업을 줄여준다. 왓슨 AI옵스를 위한 IBM 클라우드 팩(BM Cloud Pak for Watson AIOps) – 로그, 메트릭, 이벤트를 실시간으로 분석해 IT 운영을 자동화하는 AI 기반 플랫폼이다. 사고를 예측하고 경고 노이즈를 줄이고 사고 해결을 가속화하는 데 도움이 되며 하이브리드 클라우드의 회복탄력성을 강화한다. 주요 기능으로는 이상 징후 감지, 토폴로지 매핑, 챗옵스 통합 등이 있다. 스닉 AI 시큐리티 플랫폼(Snyk AI Security Platform, 또는 스닉 AI) – AI 생성 코드, AI 네이티브 애플리케이션, 에이전틱 시스템에 대한 가시성, 통제력, 자율 방어를 제공해 AI 기반 개발을 보호하는 개발자 보안 플랫폼이다. 개발자가 AI 코딩 어시스턴트를 사용해 안전하게 제품을 만들 수 있도록 지원하는 동시에 소스 코드, 오픈소스 종속 항목, 코드형 인프라의 취약점을 자동으로 파악해 우선순위를 부여하고 수정한다. dl-itworldkorea@foundryco.com
소프트웨어 개발 팀의 궁극적인 목표가 고품질 제품을 가능한 한 빠르고 효율적으로, 안전하게 시장에 내놓는 것이라면 데브옵스를 위한 AI 기반 도구는 그 목표를 달성하는 방법이 될 수 있다.
AI 기반 도구는 복잡하고 반복적인 작업을 자동화함으로써 소프트웨어 제공 속도를 높이고 시스템 안정성을 강화하고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 개발, 운영, 보안 담당자는 이런 도구를 사용해서 사고를 더 신속하게 해결하고 이상 징후를 선제적으로 감지하고 클라우드 리소스 관리를 최적화하고 궁극적으로는 개발 수명주기 전반에 걸쳐 프로세스의 속도를 높일 수 있다.
AI와 데브옵스는 많은 측면에서 맞춤 옷처럼 잘 들어맞는다. 소프트웨어 개발 프로세스에 추가할 수 있는 모든 자동화는 팀에 이득이 된다.
시장조사 업체 가트너의 총괄 파트너인 재키 스완슨은 “대다수 기업 팀에서 AI는 실험 단계를 지나 이제 일상적인 워크플로우의 일부로 사용된다. AI를 도입하는 가장 일반적인 경로는 AI 보조 코딩이다. 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼와 같은 도구는 온갖 부분에 사용되면서 개발자가 상용구를 빠르게 처리하고 단위 테스트를 더 빠르게 작성하고 코드형 인프라를 구축할 수 있게 해준다”고 말했다. 스완슨은 더 흥미로운 변화는 파이프라인의 뒷부분에서 일어나고 있다면서 “이전에는 엔지니어들이 매주 몇 시간씩 소비했던 모니터링, 이상 징후 감지, 사고 분류를 AI옵스 플랫폼으로 더 스마트하게 처리하고 있다. 과거에는 개별 AI 포인트 솔루션을 도입했다면 이제는 AI를 전체 제공 체인에 걸친 하나의 계층으로 인식하는 것으로 흐름이 바뀌고 있다”고 말했다. 스완슨은 AI 보조 코딩과 자동화된 테스트 생성을 사용하는 팀은 사이클 시간을 20% ~ 40% 단축하고 있다고 전했다. 또한 AI 플랫폼이 여러 경고의 상호 연관성을 찾아주고 가능성 높은 근본 원인을 밝혀내고 수정 방안을 제안하는 만큼 사고 해결의 효율성도 높아진다. 스완선은 “따라서 당직 엔지니어가 밤새 대시보드를 뒤질 일이 없다. 평균 해결 시간이 줄어들고 번아웃도 감소한다”고 말했다.
스완슨은 더 흥미로운 변화는 파이프라인의 뒷부분에서 일어나고 있다면서 “이전에는 엔지니어들이 매주 몇 시간씩 소비했던 모니터링, 이상 징후 감지, 사고 분류를 AI옵스 플랫폼으로 더 스마트하게 처리하고 있다. 과거에는 개별 AI 포인트 솔루션을 도입했다면 이제는 AI를 전체 제공 체인에 걸친 하나의 계층으로 인식하는 것으로 흐름이 바뀌고 있다”고 말했다.
스완슨은 AI 보조 코딩과 자동화된 테스트 생성을 사용하는 팀은 사이클 시간을 20% ~ 40% 단축하고 있다고 전했다. 또한 AI 플랫폼이 여러 경고의 상호 연관성을 찾아주고 가능성 높은 근본 원인을 밝혀내고 수정 방안을 제안하는 만큼 사고 해결의 효율성도 높아진다. 스완선은 “따라서 당직 엔지니어가 밤새 대시보드를 뒤질 일이 없다. 평균 해결 시간이 줄어들고 번아웃도 감소한다”고 말했다.
또한 스완슨은 개발자들이 반복적인 작업에 소비하는 시간을 줄이고 아키텍처 의사 결정, 고객 대면 기능, 문제 해결과 같이 실제로 비즈니스의 진전을 이끄는 일에 더 많은 시간을 투자할 수 있다고 말했다. 20년 이상 독립 소프트웨어 엔지니어로 활동하면서 시티그룹의 글로벌 트레이딩 플랫폼 프론트엔드를 설계하고 소니 뮤직 퍼블리싱, 시스코 등의 엔터프라이즈 스택을 현대화하는 등의 작업을 해온 소누 카푸어는 “AI는 단일 도구가 아니라 데브옵스 워크플로우 전반에 걸친 하나의 계층으로 사용되고 있다”고 말했다. 카푸어는 “기업에서는 AI를 코딩 보조, CI/CD 지원, 로그 및 텔레메트리 분석, 사고 조사, 보안 분류에 사용한다. 즉, 실제 환경에서 엔지니어는 AI를 사용해 빌드 문제를 설명하고 경고를 요약하고 프로덕션 문제를 더 빠르게 조사하고 여러 도구 사이를 전환하는 데 소비되는 시간을 줄이고 있다”고 말했다. 카푸어는 특히 흥미로운 부분은 AI가 실제 엔지니어링 프로세스에 더 가깝게 자리잡기 시작했다는 점이라면서 “단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 코드, 인프라, 운영 전반에 걸쳐 신호를 해석하고 다음 단계를 제안하는 데 도움이 되고 있다”고 말했다. 카푸어는 이와 같은 추세에 따르는 가장 큰 이점은 마찰의 감소라면서 “AI는 신호에서 조치에 이르기까지의 경로를 단축한다. 그 결과는 더 빠른 온보딩, 더 신속한 사고 조사, 반복적인 코드 작성에 소비되는 시간 경감, 그리고 로그와 메트릭의 해석 향상으로 나타난다. 도구가 실제 컨텍스트, 즉 사용자의 코드베이스와 인프라, 텔레메트리에 근거한다는 점이 중요하다. 그렇지 않다면 그저 그럴듯한 답변을 생성하는 것에 불과하다”고 말했다. 또한, 동일한 원리가 보안 워크플로우에도 적용된다면서 “AI가 발견한 내용을 실행 가능한 조치로 변환할 수 없다면 기반 AI가 아무리 뛰어나다 해도 가치는 빠르게 하락한다”고 말했다.
또한 스완슨은 개발자들이 반복적인 작업에 소비하는 시간을 줄이고 아키텍처 의사 결정, 고객 대면 기능, 문제 해결과 같이 실제로 비즈니스의 진전을 이끄는 일에 더 많은 시간을 투자할 수 있다고 말했다.
20년 이상 독립 소프트웨어 엔지니어로 활동하면서 시티그룹의 글로벌 트레이딩 플랫폼 프론트엔드를 설계하고 소니 뮤직 퍼블리싱, 시스코 등의 엔터프라이즈 스택을 현대화하는 등의 작업을 해온 소누 카푸어는 “AI는 단일 도구가 아니라 데브옵스 워크플로우 전반에 걸친 하나의 계층으로 사용되고 있다”고 말했다.
카푸어는 “기업에서는 AI를 코딩 보조, CI/CD 지원, 로그 및 텔레메트리 분석, 사고 조사, 보안 분류에 사용한다. 즉, 실제 환경에서 엔지니어는 AI를 사용해 빌드 문제를 설명하고 경고를 요약하고 프로덕션 문제를 더 빠르게 조사하고 여러 도구 사이를 전환하는 데 소비되는 시간을 줄이고 있다”고 말했다.
카푸어는 특히 흥미로운 부분은 AI가 실제 엔지니어링 프로세스에 더 가깝게 자리잡기 시작했다는 점이라면서 “단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 코드, 인프라, 운영 전반에 걸쳐 신호를 해석하고 다음 단계를 제안하는 데 도움이 되고 있다”고 말했다.
카푸어는 이와 같은 추세에 따르는 가장 큰 이점은 마찰의 감소라면서 “AI는 신호에서 조치에 이르기까지의 경로를 단축한다. 그 결과는 더 빠른 온보딩, 더 신속한 사고 조사, 반복적인 코드 작성에 소비되는 시간 경감, 그리고 로그와 메트릭의 해석 향상으로 나타난다. 도구가 실제 컨텍스트, 즉 사용자의 코드베이스와 인프라, 텔레메트리에 근거한다는 점이 중요하다. 그렇지 않다면 그저 그럴듯한 답변을 생성하는 것에 불과하다”고 말했다.
또한, 동일한 원리가 보안 워크플로우에도 적용된다면서 “AI가 발견한 내용을 실행 가능한 조치로 변환할 수 없다면 기반 AI가 아무리 뛰어나다 해도 가치는 빠르게 하락한다”고 말했다.
엔지니어링 워크플로우의 능률화 엔지니어링 및 건설 기업 마스텍(MasTec)의 수석 AI 시스템 엔지니어인 시드 반갈라는 “AI 도구는 조용히 일상적인 워크플로우의 일부가 되고 있다”고 말했다. 반갈라는 “프로덕션 백엔드와 AI 플랫폼에서의 도입은 점진적이고 매우 실용적으로 이뤄지고 있다. 개발 분야를 보면, 깃허브 코파일럿과 같은 도구는 특히 파이썬 서비스, API 또는 도커 설정에서 스크립팅, 인프라 구성 작성, 반복 작업 가속화에 광범위하게 사용된다. 핵심은 도구에 전체 시스템 작성을 맡기는 것이 아니라 일상적인 작업의 마찰을 줄이는 것”이라고 말했다. 운영 관점에서 마스텍은 로그와 성능 메트릭을 분석하기 위해 애저 기반 모니터링 도구와 AI 보조 관찰가능성 기능을 사용한다. 반갈라는 “이런 도구는 수동 방식에 비해 더 신속하게 이상 징후나 성능 병목 현상을 파악할 수 있게 해준다. 실제 업무에서 데브옵스의 AI 도구는 자동화 자체보다는 엔지니어가 더 빠르게 작업하면서 시스템 동작에 대해 더 정확히 인식하도록 하는 데 중점을 둔다”고 말했다. 가장 큰 이점은 신속한 문제 해결이다. 반갈라는 “분산된 시스템에서 어떤 부분에 장애가 발생할 때 어려운 부분은 일반적으로 장애를 고치는 것이 아니라 문제가 실제로 시작된 부분이 어디인지를 알아내는 것이다. AI 보조 로그 분석 및 이상 징후 감지 도구는 수동 검사만 할 때에 비해 훨씬 더 빠르게 유력한 근본 원인으로 조사 범위를 좁힐 수 있게 해준다”고 말했다.
엔지니어링 및 건설 기업 마스텍(MasTec)의 수석 AI 시스템 엔지니어인 시드 반갈라는 “AI 도구는 조용히 일상적인 워크플로우의 일부가 되고 있다”고 말했다.
반갈라는 “프로덕션 백엔드와 AI 플랫폼에서의 도입은 점진적이고 매우 실용적으로 이뤄지고 있다. 개발 분야를 보면, 깃허브 코파일럿과 같은 도구는 특히 파이썬 서비스, API 또는 도커 설정에서 스크립팅, 인프라 구성 작성, 반복 작업 가속화에 광범위하게 사용된다. 핵심은 도구에 전체 시스템 작성을 맡기는 것이 아니라 일상적인 작업의 마찰을 줄이는 것”이라고 말했다.
운영 관점에서 마스텍은 로그와 성능 메트릭을 분석하기 위해 애저 기반 모니터링 도구와 AI 보조 관찰가능성 기능을 사용한다. 반갈라는 “이런 도구는 수동 방식에 비해 더 신속하게 이상 징후나 성능 병목 현상을 파악할 수 있게 해준다. 실제 업무에서 데브옵스의 AI 도구는 자동화 자체보다는 엔지니어가 더 빠르게 작업하면서 시스템 동작에 대해 더 정확히 인식하도록 하는 데 중점을 둔다”고 말했다.
가장 큰 이점은 신속한 문제 해결이다. 반갈라는 “분산된 시스템에서 어떤 부분에 장애가 발생할 때 어려운 부분은 일반적으로 장애를 고치는 것이 아니라 문제가 실제로 시작된 부분이 어디인지를 알아내는 것이다. AI 보조 로그 분석 및 이상 징후 감지 도구는 수동 검사만 할 때에 비해 훨씬 더 빠르게 유력한 근본 원인으로 조사 범위를 좁힐 수 있게 해준다”고 말했다.
또 다른 눈에 띄는 이점은 반복적인 엔지니어링 작업에 소비되는 시간의 감소다. 반갈라는 “과거에는 스크립트 작성, 환경 설정, API 문서 템플릿 생성에 많은 시간이 들었지만 AI 보조 도구를 사용하면 그러한 작업들을 더 빨리 처리할 수 있고 결과적으로 엔지니어는 더 많은 시간을 아키텍처와 신뢰성에 집중할 수 있게 된다”고 말했다. 기업 운영을 돕는 비즈니스 관리 플랫폼인 마이매니저(MyManager)의 CEO 클린턴 오는 엔지니어링 생산성을 높이고 일상적인 개발 작업을 능률화하기 위해 개발 워크플로우에 점진적으로 AI를 도입해 왔다고 말했다. 오는 “팀 전반에서 AI는 주로 코드 작성 속도를 높이고 반복적인 구현 작업을 줄이고 디버깅과 문제 해결을 지원하고 개발자가 구현 중에 다양한 접근 방식을 탐색하도록 돕는 데 사용된다”고 말했다. 마이매니저는 이와 같은 접근 방식으로 AI를 개발의 일부로 활용하는 방식을 표준화하고, 엔지니어가 시스템 설계와 기술적 의사결정에 대한 완전한 통제권을 유지하면서 더 빠르게 작업할 수 있도록 했다. 오는 “전반적으로 AI는 개발 프로세스 내의 생산성 계층 역할을 하면서 핵심적인 엔지니어링 판단을 대체하지 않고도 더 효율적인 실행을 가능하게 해주고 있다”고 말했다.
기업 운영을 돕는 비즈니스 관리 플랫폼인 마이매니저(MyManager)의 CEO 클린턴 오는 엔지니어링 생산성을 높이고 일상적인 개발 작업을 능률화하기 위해 개발 워크플로우에 점진적으로 AI를 도입해 왔다고 말했다.
오는 “팀 전반에서 AI는 주로 코드 작성 속도를 높이고 반복적인 구현 작업을 줄이고 디버깅과 문제 해결을 지원하고 개발자가 구현 중에 다양한 접근 방식을 탐색하도록 돕는 데 사용된다”고 말했다.
마이매니저는 이와 같은 접근 방식으로 AI를 개발의 일부로 활용하는 방식을 표준화하고, 엔지니어가 시스템 설계와 기술적 의사결정에 대한 완전한 통제권을 유지하면서 더 빠르게 작업할 수 있도록 했다. 오는 “전반적으로 AI는 개발 프로세스 내의 생산성 계층 역할을 하면서 핵심적인 엔지니어링 판단을 대체하지 않고도 더 효율적인 실행을 가능하게 해주고 있다”고 말했다.
AI 기반 데브옵스 도구 평가하기 데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 컨텍스트 인식이다. 카푸어는 “도구는 사용자의 실제 환경, 즉 코드와 파이프라인, 인프라, 텔레메트리를 이해해야 한다”고 말했다. 여기에는 기존 워크플로우에 맞추는 역량도 포함된다. 카푸어는 “최선의 도구는 통합 개발 환경(IDE), CI/CD, 관찰가능성 플랫폼을 비롯해 엔지니어가 이미 작업하고 있는 곳에 통합되는 도구”이라고 말했다. 반갈라는 “데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 첫 번째 질문은 항상 ‘이 도구가 우리가 이미 일하는 방식에 실제로 들어맞는가?’이다. 도구를 도입하기 위해 대대적인 아키텍처 변경이 필요하다면 일반적으로 좋지 않은 신호다. 최선의 도구는 기존 CI/CD 파이프라인, 로깅 시스템, 클라우드 환경에 깔끔하게 통합되는 도구”이라고 말했다.
데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 컨텍스트 인식이다. 카푸어는 “도구는 사용자의 실제 환경, 즉 코드와 파이프라인, 인프라, 텔레메트리를 이해해야 한다”고 말했다.
여기에는 기존 워크플로우에 맞추는 역량도 포함된다. 카푸어는 “최선의 도구는 통합 개발 환경(IDE), CI/CD, 관찰가능성 플랫폼을 비롯해 엔지니어가 이미 작업하고 있는 곳에 통합되는 도구”이라고 말했다.
반갈라는 “데브옵스용 AI 도구를 평가할 때 첫 번째 질문은 항상 ‘이 도구가 우리가 이미 일하는 방식에 실제로 들어맞는가?’이다. 도구를 도입하기 위해 대대적인 아키텍처 변경이 필요하다면 일반적으로 좋지 않은 신호다. 최선의 도구는 기존 CI/CD 파이프라인, 로깅 시스템, 클라우드 환경에 깔끔하게 통합되는 도구”이라고 말했다.
스완슨은 업체에서 진행하는 제품 데모가 얼마나 잘 돼 있든 “그 도구로 인해 엔지니어가 일하는 방식을 바꿔야 한다면 도입은 정체될 것”이라고 말했다. 반갈라가 면밀히 살피는 또 다른 사항은 도구의 투명성이다. 반갈라는 “AI 시스템이 어떤 조치를 권장한다면 엔지니어는 그 이유를 이해해야 한다. 프로덕션 환경에서 맹목적인 자동화는 위험하기 때문”이라고 말했다. 실행 가능성도 확인해야 한다. 카푸어는 “도구가 단순히 문제를 요약하는가, 아니면 다음에 해야 할 일을 제안하는가? 나는 종속성 취약점 스캔을 위한 CLI(명령줄 인터페이스) 도구를 사용한 자체 작업에서 이 부분을 주목해왔다”고 말했다.
스완슨은 업체에서 진행하는 제품 데모가 얼마나 잘 돼 있든 “그 도구로 인해 엔지니어가 일하는 방식을 바꿔야 한다면 도입은 정체될 것”이라고 말했다.
반갈라가 면밀히 살피는 또 다른 사항은 도구의 투명성이다. 반갈라는 “AI 시스템이 어떤 조치를 권장한다면 엔지니어는 그 이유를 이해해야 한다. 프로덕션 환경에서 맹목적인 자동화는 위험하기 때문”이라고 말했다.
실행 가능성도 확인해야 한다. 카푸어는 “도구가 단순히 문제를 요약하는가, 아니면 다음에 해야 할 일을 제안하는가? 나는 종속성 취약점 스캔을 위한 CLI(명령줄 인터페이스) 도구를 사용한 자체 작업에서 이 부분을 주목해왔다”고 말했다.
카푸어가 자주 발견하는 도구의 빈틈은 취약점 및 노출(CVE)을 드러내지만 개발자에게 무엇을 먼저 수정해야 하는지 명확하게 안내하지 않는다는 점이다. 카푸어는 “그 부분에서 내가 취한 접근 방식은 직접적인 문제와 전이적인 문제를 분리하고 단순한 보고서가 아닌 구체적인 교정 경로를 제안하는 것”이라고 말했다. 같은 원칙이 데브옵스의 AI에도 적용된다. 카푸어는 “출력물이 모호함을 줄여주지 않거나 조치에 도움이 되지 않는다면 실제 문제를 해결하는 것이 아니다”라고 말했다. 도구가 데이터 유출을 방지하기 위해 필요한 예방 조치를 취하고 있는지 확인할 수 있는 기능을 포함한 전반적인 보안도 핵심적인 요소다. 카푸어는 “엔지니어는 특히 프로덕션이나 보안 컨텍스트에서 AI의 제안을 검증해야 한다”고 말했다.
같은 원칙이 데브옵스의 AI에도 적용된다. 카푸어는 “출력물이 모호함을 줄여주지 않거나 조치에 도움이 되지 않는다면 실제 문제를 해결하는 것이 아니다”라고 말했다.
도구가 데이터 유출을 방지하기 위해 필요한 예방 조치를 취하고 있는지 확인할 수 있는 기능을 포함한 전반적인 보안도 핵심적인 요소다. 카푸어는 “엔지니어는 특히 프로덕션이나 보안 컨텍스트에서 AI의 제안을 검증해야 한다”고 말했다.
반갈라는 “많은 데브옵스 도구는 로그, 구성, 배포 파이프라인과 같은 민감한 인프라 데이터와 상호작용하므로 거버넌스와 데이터 취급 정책이 기술적 역량 못지않게 중요하다. 가장 큰 테스트는 실패 시나리오에서의 도구 동작이다. 도구는 정상 운영 중에는 항상 좋아 보인다. 진짜 평가는 문제가 터졌을 때 이뤄진다”고 말했다. 데브옵스를 위한 AI 도구 제안 AI 기반 데브옵스 도구는 다양한 형태와 규모로 제공되며 소프트웨어 개발 수명주기 전반의 모든 작업을 포괄한다. 아래에 나열된 8가지 도구는 AI 보조 개발, 소프트웨어 테스트, 보안 스캔, 인프라 자동화, CI/CD, 모니터링 및 관찰가능성, 클라우드 최적화, 사고 대응 등의 영역에서 계속해서 나오고 있는 많은 도구 중의 극히 일부일 뿐이다. 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer) – 소프트웨어 개발 수명주기 전반에서 일련의 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 에이전트를 코드 완성, 코드 생성, 코드 설명과 결합한 AI 기반 코딩 어시스턴트다. AWS 기능에 대해 아마존 Q 디벨로퍼와 대화할 수 있으며 리소스 검토, 청구서 분석, 솔루션 설계를 요청할 수 있다. 이 도구는 정립된 AWS 패턴, 문서, 솔루션 구현에 능숙하다. 애저 모니터(Azure Monitor) – 마이크로소프트의 포괄적인 관찰가능성 서비스로, 애플리케이션과 인프라 성능을 극대화하기 위해 클라우드 및 온프레미스 환경의 텔레메트리 데이터를 수집, 분석하고 조치를 취한다. 애저 리소스 메트릭/로그를 자동으로 모니터링하고 가상머신, 컨테이너, 데이터베이스에 대한 심층적인 인사이트를 제공한다. 주요 기능은 경고, 대시보드, 자동화된 문제 해결 등이다. 데이터독 비트 AI(Datadog Bits AI) –데이터독 플랫폼에 통합된 생성형 AI 기반 데브옵스 코파일럿으로 사고 조사, 보안 분류, 교정 워크플로우를 자동화한다. “에이전트 팀메이트” 역할을 하면서 로그, 메트릭, 트레이스를 분석하고 코드 수정을 제안한다. 웹 앱이나 슬랙의 채팅을 통해 상호작용할 수 있다. 깃허브 코파일럿(GitHub 코파일럿) – 개발자가 더 적은 노력으로 더 빠르게 코드를 작성하도록 돕는 AI 코딩 어시스턴트다. VS 코드, 비주얼 스튜디오, 젯브레인과 같은 코드 편집기 내에서 직접 실시간 컨텍스트 인식 코드를 제안하는데, 짧게는 코드 한 줄부터 길게는 함수 전체에 이르기도 한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 모델을 지원한다. 기업은 엔터프레이즈 계정을 통해 개발 팀을 위한 코파일럿 비즈니스(코파일럿 Business)를 이용할 수 있다. 구글 제미나이 클라우드 어시스트(Google 제미나이 Cloud Assist) – 제미나이 클라우드 어시스트는 구글 클라우드에 통합된 AI 기반 협업 도구로, 사후 대응적 문제 해결에서 벗어나 선제적이고 자율적인 클라우드 운영으로 전환할 수 있게 해준다. 멀티 에이전트 시스템인 제미나이 클라우드 어시스트는 클라우드 워크로드의 설계, 배포, 문제 해결, 최적화를 위한 에이전트 안내를 제공하므로 이를 통해 종단간 애플리케이션 수명주기를 간소화할 수 있다. 하네스 AI(Harness AI) – AI 네이티브 소프트웨어 제공 플랫폼으로, 전용 AI 에이전트를 사용해 데브옵스, 테스트, 보안, 클라우드 비용 관리를 자동화함으로써 개발 속도를 높여준다. 지속적인 제공과 사고 관리를 위한 컨텍스트에 따른 지능적 인사이트를 제공함으로써 더 빠르고 안전한 소프트웨어 출시를 지원하며, 개발자의 수동 작업을 줄여준다. 왓슨 AI옵스를 위한 IBM 클라우드 팩(BM Cloud Pak for Watson AIOps) – 로그, 메트릭, 이벤트를 실시간으로 분석해 IT 운영을 자동화하는 AI 기반 플랫폼이다. 사고를 예측하고 경고 노이즈를 줄이고 사고 해결을 가속화하는 데 도움이 되며 하이브리드 클라우드의 회복탄력성을 강화한다. 주요 기능으로는 이상 징후 감지, 토폴로지 매핑, 챗옵스 통합 등이 있다. 스닉 AI 시큐리티 플랫폼(Snyk AI Security Platform, 또는 스닉 AI) – AI 생성 코드, AI 네이티브 애플리케이션, 에이전틱 시스템에 대한 가시성, 통제력, 자율 방어를 제공해 AI 기반 개발을 보호하는 개발자 보안 플랫폼이다. 개발자가 AI 코딩 어시스턴트를 사용해 안전하게 제품을 만들 수 있도록 지원하는 동시에 소스 코드, 오픈소스 종속 항목, 코드형 인프라의 취약점을 자동으로 파악해 우선순위를 부여하고 수정한다. dl-itworldkorea@foundryco.com
AI 기반 데브옵스 도구는 다양한 형태와 규모로 제공되며 소프트웨어 개발 수명주기 전반의 모든 작업을 포괄한다. 아래에 나열된 8가지 도구는 AI 보조 개발, 소프트웨어 테스트, 보안 스캔, 인프라 자동화, CI/CD, 모니터링 및 관찰가능성, 클라우드 최적화, 사고 대응 등의 영역에서 계속해서 나오고 있는 많은 도구 중의 극히 일부일 뿐이다.
dl-itworldkorea@foundryco.com
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국제 “주차만 하면 충전 끝”…샤오미, AI 충전 로봇팔 공개 발행일 : 2026-06-12 22:30 공유하기 페이스북 X(트위터) 메일 URL 복사 글자크기 설정 가 작게 가 보통 가 크게
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출처=엑스(CNEVhome) “주차만 하면 충전 끝”…샤오미, AI 충전 로봇팔 공개 샤오미가 전기차 충전을 자동으로 수행하는 '가정용 충전 로봇팔(Home Charging Robotic Arm)'을 공개했습니다. 공개된 영상에 따르면 로봇팔은 AI 비전 기술을 활용해 차량의 충전구 위치를 인식한 뒤 충전 커넥터를 자동으로 연결합니다. 충전이 끝나면 플러그를 분리해 원래 위치로 복귀합니다. 또한 스마트폰을 통한 원격 제어를 지원하며 좁은 주차 공간에서도 사용할 수 있도록 설계됐다고 회사 측은 설명했습니다. 다만 현재 시연 단계의 기술로 아직 가격과 출시 일정은 공개되지 않았습니다. 이창민 기자 re34521@etnews.com
샤오미가 전기차 충전을 자동으로 수행하는 '가정용 충전 로봇팔(Home Charging Robotic Arm)'을 공개했습니다. 공개된 영상에 따르면 로봇팔은 AI 비전 기술을 활용해 차량의 충전구 위치를 인식한 뒤 충전 커넥터를 자동으로 연결합니다. 충전이 끝나면 플러그를 분리해 원래 위치로 복귀합니다. 또한 스마트폰을 통한 원격 제어를 지원하며 좁은 주차 공간에서도 사용할 수 있도록 설계됐다고 회사 측은 설명했습니다. 다만 현재 시연 단계의 기술로 아직 가격과 출시 일정은 공개되지 않았습니다. 이창민 기자 re34521@etnews.com
메타의 AI 글래스가 한국 시장에 상륙하면서 차세대 웨어러블 기기에 대한 기대와 함께 몰카·시험 부정행위 등 오남용 우려도 커지고 있다.
메타는 시력 교정 렌즈 적용과 생활 방수 기능 등 실사용 편의성을 강조하는 한편, 촬영 알림 LED와 전담 조직을 통해 안전장치를 마련했다고 설명했다.
16일 IT업계에 따르면 메타는 에실로룩소티카와 협력해 AI 글래스를 지난달 25일 한국 시장에 출시했다. 일명 ‘제니 안경’으로 불리는 이번 제품은 ‘레이밴 메타 2세대’, ‘오클리 메타’ 2종이다. 두 제품은 가격은 69만원부터 시작하며 국내 백화점과 면세점, 안경원 등에서 판매된다.
이 기기는 “헤이 메타”라는 음성 명령을 통해 사진 촬영과 영상 녹화 등을 손을 사용하지 않고 조작할 수 있으며 눈앞에 놓인 음식의 칼로리나 외국어 표지판도 번역해준다. 이는 안경테에 적용된 1200만 화소 초광각 렌즈와 오픈이어 스피커를 통해 이뤄진다. 한 번 충전으로 오클리 뱅가드 모델은 9시간, 그 외 모델은 8시간 이용 가능하다.
일상 생활에서 활용도 높은 안경 형태로 AI 글래스가 상용화되며 몰카 등 불법적인 일에 사용될 수 있다는 우려와 함께 시력 교정 기능 적용 등과 같은 활용성에 대한 궁금증도 끊이지 않고 있다.
시력 교정 기능도 적용 가능…AI 유료 모델 시험에 기능 확대 가능성은
근시와 난시 등 시력 교정 기능이 필요한 이용자들도 AI 글래스를 사용할 수 있다. 한국에는 디스플레이 기능이 있는 모델이 아직 출시되지 않았기 때문에 안경알이 렌즈의 기능만 있어서다. 이에 따라 AI 글래스를 구매해 안경점을 방문하면 렌즈 교체를 통해 원하는 시력 교정 기능을 넣을 수 있다.
AI 글래스가 여행 등의 상황에서도 사용할 수 있는 만큼 생활 방수도 가능하다.
촬영된 사진·영상 메타 클라우드로…데이터 활용 범위 직접 관리
현재 메타 AI 글래스는 사진을 찍으면 안경테 옆부분에서 LED 표시등이 점등되는 형태로 설계됐다. 만약 몰카나 도촬을 위해 LED 불빛을 가리면 사진·영상 촬영이 불가능하다.
메타 AI 글래스에서 촬영된 사진 및 영상은 스마트폰에 연결된 메타 AI 앱으로 전송돼 저장, 관리된다. 사용자가 클라우드 기능을 활성화할 시 사진·영상이 메타 클라우드에 임시 저장되며 최대 30일 후 자동 삭제된다.
일반적으로 촬영된 사진 자체가 자동으로 서버로 전송되는 것은 아니며, 사용자가 메타의 AI 기능을 사용할 때 AI 분석 목적으로 사진이 보내지게 된다.
메타 AI 기능을 통해 처리된 사진 속 인물, 텍스트 등의 정보는 메타 제품·개선에 활용될 여지가 있다. 그러나 이를 원치 않는 사용자는 직접 설정을 통해 클라우드 저장, 추가 데이터 수집 등 일부 데이터 활용 범위를 직접 관리할 수 있다.
토익 시험장서 적발된 AI 글래스…메타 “책임감 있게 사용해야”
최근 국내 토익 시험장에서 AI 글래스를 이용한 부정행위가 처음 적발되기도 하면서 부정행위에 대한 걱정도 나온다.
얼마 전 열린 토익 정기시험에서 AI 글래스를 착용한 응시생 2명이 각각 적발된 것이다.
무신사, AI 글래스 '오클리 메타' 팝업 스토어 운영 2026.06.05 "3초면 답변 뚝딱"…韓 상륙 메타 ‘AI 글래스’ 써보니 2026.06.04 삼성전자, 구글 I/0서 AI 글래스 첫 공개...하반기 출시 2026.05.20 카메라 달린 메타 AI 글래스, 국내서 구매 가능...69만원부터 2026.05.19
교육 당국은 수능에서 AI 글래스를 차단하는 방안을 고민 중이다. 이에 메타 측은 오용을 제한하고 방지하기 위한 전담팀을 운영하고 있다. 동시에 메타는 사용하는 사람이 책임감 있게 행동할 것을 당부했다.
메타는 “카메라, 스마트폰, AI 글래스 등 어떤 기술이든 동일한 기본 원칙이 적용된다”며 “다른 기술과 마찬가지로 이를 악용하지 않을 책임은 궁극적으로 개인에게 있다”고 답변했다.
AI 도입이 가속화될수록 간과하기 쉬운 리스크가 있다. AI가 작성한 코드의 보안 취약점 문제다. Credit: Sundry Photography / shutterstock 금융위원회가 2026년 1분기 금융산업 통합 AI 가이드라인 시행을 추진하고, 금융감독원이 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)를 도입하면서 국내 금융권의 AI 전환이 본격적인 제도권 안으로 들어왔다. 망분리 규제 완화와 맞물려 금융사의 AI 기반 서비스 개발과 내부 코드 작성에 AI를 활용하는 사례도 빠르게 늘고 있는 상황이다. 그러나 AI 도입이 가속화될수록 간과하기 쉬운 리스크가 있다. AI가 작성한 코드의 보안 취약점 문제다. 최근 발표된 한 독립 벤치마크 연구에 따르면, 보안 지침을 명시적으로 제공한 상황에서도 AI 모델이 생성한 코드 중 약 20%는 기능적으로는 정상이지만 보안상 취약한 구현을 포함하고 있는 것으로 나타났다. 금융사가 AI를 활용해 서비스를 개발할수록, 검증되지 않은 취약한 코드가 운영 환경에 배포될 가능성도 함께 높아지는 셈이다. 더 큰 문제는 공격자도 이미 AI를 쓰고 있다는 점이다. 보안 패치가 공개된 직후 그것을 역공학해 익스플로잇을 만들어내는 속도가 빨라지고 있다. 방어와 공격의 속도 격차가 벌어지는 와중에, 검증되지 않은 코드가 운영 환경에 배포되는 것을 막을 실마리가 보이지 않는 상황이다. 글로벌 엔터프라이즈 AI 데이터 관리 선도기업 오픈텍스트(OpenText™, NASDAQ/TSX: OTEX) 는 이 같은 환경 변화에 대해 “AI가 애플리케이션 보안 테스팅을 대체하는 것이 아니라, AI 시대일수록 기존 보안 테스팅의 중요성이 더 커진다”라고 강조한다. AI 기반 코드 분석은 기존 정적 분석(SAST)이 잡아내기 어려운 설계 단계 취약점이나 복합적인 데이터 흐름 문제를 탐지하는 데 강점이 있지만, 전체 코드베이스를 빠짐없이 분석하고 반복 가능한 결과를 제공하는 데는 기존 SAST가 여전히 핵심 역할을 한다는 것이다. 오픈텍스트는 이 두 가지를 결합한 하이브리드 분석 방식을 금융권을 포함한 고규제 산업의 현실적인 해법으로 보고 있다. 오픈텍스트의 애플리케이션 보안 솔루션 포트폴리오 포티파이(Fortify)는 이 접근을 이미 실제 운영 환경에 적용하고 있다. AI를 활용해 SAST 탐지 결과를 검토하고 수정 방안을 제안하는 포티파이 레미디에이션 애비에이터(Fortify Remediation Aviator)는 오픈텍스트 자체 개발 조직 — 개발자 7,000명, 애플리케이션 2,000개 이상 — 에 도입돼 현재까지 100만 건 이상의 보안 이슈를 처리했다. 또한 개발자가 실제로 코드를 작성하는 환경인 AI 코딩 에이전트 안에 포티파이를 직접 연동할 수 있는 MCP 서버와 에이전트 스킬도 오픈소스로 제공하고 있다. 오픈텍스트 관계자는 “금융권의 AI 전환은 혁신의 기회인 동시에 새로운 보안 리스크의 진입점이기도 하다”며 “AI가 만든 코드도 사람이 만든 코드와 동일한 수준의 보안 검증을 거쳐야 하며, 오픈텍스트 포티파이는 이 과정을 개발 파이프라인 안에서 자동화하고 지속적으로 실행할 수 있도록 지원한다”라고 밝혔다. dl-itworldkorea@foundryco.com 기술 업계 동향 관련 콘텐츠 뉴스 시리 AI 개편, 유료 구독 전환의 신호탄 될까 By David Price 2026.06.16 2분 애플 인공지능 생성형 AI 뉴스 저렴한 PC의 미래, 구형 칩에서 찾는다…AMD의 역발상 전략 By Mark Hachman 2026.06.16 2분 CPU 및 프로세서 컴퓨터 구성 요소 퍼스널 컴퓨팅 기획 AI 모멘텀 되찾은 애플, 남은 과제는 실행력 By Jonny Evans 2026.06.11 7분 애플 인공지능 생성형 AI Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
AI 도입이 가속화될수록 간과하기 쉬운 리스크가 있다. AI가 작성한 코드의 보안 취약점 문제다. Credit: Sundry Photography / shutterstock
AI 도입이 가속화될수록 간과하기 쉬운 리스크가 있다. AI가 작성한 코드의 보안 취약점 문제다.
Credit: Sundry Photography / shutterstock
금융위원회가 2026년 1분기 금융산업 통합 AI 가이드라인 시행을 추진하고, 금융감독원이 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)를 도입하면서 국내 금융권의 AI 전환이 본격적인 제도권 안으로 들어왔다. 망분리 규제 완화와 맞물려 금융사의 AI 기반 서비스 개발과 내부 코드 작성에 AI를 활용하는 사례도 빠르게 늘고 있는 상황이다. 그러나 AI 도입이 가속화될수록 간과하기 쉬운 리스크가 있다. AI가 작성한 코드의 보안 취약점 문제다. 최근 발표된 한 독립 벤치마크 연구에 따르면, 보안 지침을 명시적으로 제공한 상황에서도 AI 모델이 생성한 코드 중 약 20%는 기능적으로는 정상이지만 보안상 취약한 구현을 포함하고 있는 것으로 나타났다. 금융사가 AI를 활용해 서비스를 개발할수록, 검증되지 않은 취약한 코드가 운영 환경에 배포될 가능성도 함께 높아지는 셈이다. 더 큰 문제는 공격자도 이미 AI를 쓰고 있다는 점이다. 보안 패치가 공개된 직후 그것을 역공학해 익스플로잇을 만들어내는 속도가 빨라지고 있다. 방어와 공격의 속도 격차가 벌어지는 와중에, 검증되지 않은 코드가 운영 환경에 배포되는 것을 막을 실마리가 보이지 않는 상황이다. 글로벌 엔터프라이즈 AI 데이터 관리 선도기업 오픈텍스트(OpenText™, NASDAQ/TSX: OTEX) 는 이 같은 환경 변화에 대해 “AI가 애플리케이션 보안 테스팅을 대체하는 것이 아니라, AI 시대일수록 기존 보안 테스팅의 중요성이 더 커진다”라고 강조한다. AI 기반 코드 분석은 기존 정적 분석(SAST)이 잡아내기 어려운 설계 단계 취약점이나 복합적인 데이터 흐름 문제를 탐지하는 데 강점이 있지만, 전체 코드베이스를 빠짐없이 분석하고 반복 가능한 결과를 제공하는 데는 기존 SAST가 여전히 핵심 역할을 한다는 것이다. 오픈텍스트는 이 두 가지를 결합한 하이브리드 분석 방식을 금융권을 포함한 고규제 산업의 현실적인 해법으로 보고 있다. 오픈텍스트의 애플리케이션 보안 솔루션 포트폴리오 포티파이(Fortify)는 이 접근을 이미 실제 운영 환경에 적용하고 있다. AI를 활용해 SAST 탐지 결과를 검토하고 수정 방안을 제안하는 포티파이 레미디에이션 애비에이터(Fortify Remediation Aviator)는 오픈텍스트 자체 개발 조직 — 개발자 7,000명, 애플리케이션 2,000개 이상 — 에 도입돼 현재까지 100만 건 이상의 보안 이슈를 처리했다. 또한 개발자가 실제로 코드를 작성하는 환경인 AI 코딩 에이전트 안에 포티파이를 직접 연동할 수 있는 MCP 서버와 에이전트 스킬도 오픈소스로 제공하고 있다. 오픈텍스트 관계자는 “금융권의 AI 전환은 혁신의 기회인 동시에 새로운 보안 리스크의 진입점이기도 하다”며 “AI가 만든 코드도 사람이 만든 코드와 동일한 수준의 보안 검증을 거쳐야 하며, 오픈텍스트 포티파이는 이 과정을 개발 파이프라인 안에서 자동화하고 지속적으로 실행할 수 있도록 지원한다”라고 밝혔다. dl-itworldkorea@foundryco.com
그러나 AI 도입이 가속화될수록 간과하기 쉬운 리스크가 있다. AI가 작성한 코드의 보안 취약점 문제다. 최근 발표된 한 독립 벤치마크 연구에 따르면, 보안 지침을 명시적으로 제공한 상황에서도 AI 모델이 생성한 코드 중 약 20%는 기능적으로는 정상이지만 보안상 취약한 구현을 포함하고 있는 것으로 나타났다. 금융사가 AI를 활용해 서비스를 개발할수록, 검증되지 않은 취약한 코드가 운영 환경에 배포될 가능성도 함께 높아지는 셈이다.
더 큰 문제는 공격자도 이미 AI를 쓰고 있다는 점이다. 보안 패치가 공개된 직후 그것을 역공학해 익스플로잇을 만들어내는 속도가 빨라지고 있다. 방어와 공격의 속도 격차가 벌어지는 와중에, 검증되지 않은 코드가 운영 환경에 배포되는 것을 막을 실마리가 보이지 않는 상황이다.
글로벌 엔터프라이즈 AI 데이터 관리 선도기업 오픈텍스트(OpenText™, NASDAQ/TSX: OTEX) 는 이 같은 환경 변화에 대해 “AI가 애플리케이션 보안 테스팅을 대체하는 것이 아니라, AI 시대일수록 기존 보안 테스팅의 중요성이 더 커진다”라고 강조한다. AI 기반 코드 분석은 기존 정적 분석(SAST)이 잡아내기 어려운 설계 단계 취약점이나 복합적인 데이터 흐름 문제를 탐지하는 데 강점이 있지만, 전체 코드베이스를 빠짐없이 분석하고 반복 가능한 결과를 제공하는 데는 기존 SAST가 여전히 핵심 역할을 한다는 것이다. 오픈텍스트는 이 두 가지를 결합한 하이브리드 분석 방식을 금융권을 포함한 고규제 산업의 현실적인 해법으로 보고 있다. 오픈텍스트의 애플리케이션 보안 솔루션 포트폴리오 포티파이(Fortify)는 이 접근을 이미 실제 운영 환경에 적용하고 있다. AI를 활용해 SAST 탐지 결과를 검토하고 수정 방안을 제안하는 포티파이 레미디에이션 애비에이터(Fortify Remediation Aviator)는 오픈텍스트 자체 개발 조직 — 개발자 7,000명, 애플리케이션 2,000개 이상 — 에 도입돼 현재까지 100만 건 이상의 보안 이슈를 처리했다. 또한 개발자가 실제로 코드를 작성하는 환경인 AI 코딩 에이전트 안에 포티파이를 직접 연동할 수 있는 MCP 서버와 에이전트 스킬도 오픈소스로 제공하고 있다. 오픈텍스트 관계자는 “금융권의 AI 전환은 혁신의 기회인 동시에 새로운 보안 리스크의 진입점이기도 하다”며 “AI가 만든 코드도 사람이 만든 코드와 동일한 수준의 보안 검증을 거쳐야 하며, 오픈텍스트 포티파이는 이 과정을 개발 파이프라인 안에서 자동화하고 지속적으로 실행할 수 있도록 지원한다”라고 밝혔다. dl-itworldkorea@foundryco.com
오픈텍스트의 애플리케이션 보안 솔루션 포트폴리오 포티파이(Fortify)는 이 접근을 이미 실제 운영 환경에 적용하고 있다. AI를 활용해 SAST 탐지 결과를 검토하고 수정 방안을 제안하는 포티파이 레미디에이션 애비에이터(Fortify Remediation Aviator)는 오픈텍스트 자체 개발 조직 — 개발자 7,000명, 애플리케이션 2,000개 이상 — 에 도입돼 현재까지 100만 건 이상의 보안 이슈를 처리했다. 또한 개발자가 실제로 코드를 작성하는 환경인 AI 코딩 에이전트 안에 포티파이를 직접 연동할 수 있는 MCP 서버와 에이전트 스킬도 오픈소스로 제공하고 있다.
오픈텍스트 관계자는 “금융권의 AI 전환은 혁신의 기회인 동시에 새로운 보안 리스크의 진입점이기도 하다”며 “AI가 만든 코드도 사람이 만든 코드와 동일한 수준의 보안 검증을 거쳐야 하며, 오픈텍스트 포티파이는 이 과정을 개발 파이프라인 안에서 자동화하고 지속적으로 실행할 수 있도록 지원한다”라고 밝혔다. dl-itworldkorea@foundryco.com
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애플이 2024년 '모두를 위한 AI'로 소개한 애플 인텔리전스의 최신 기능이 아이폰 17 프로 이상 기기에서만 작동하도록 제한되면서, 아이폰 16 시리즈 사용자는 약속된 기능을 끝내 누리지 못하게 됐다. Credit: Apple 아이폰 16 프로를 구입했을 때, 수년간 함께한 아이폰 12 프로에서 한 단계 크게 도약한 기기를 손에 쥔다는 생각에 기대가 컸다. 새로운 카메라로 사진을 찍고, 선명하고 부드러운 고주사율 디스플레이를 즐기고, 손이 따라갈 수 있는 한 빠르게 앱과 작업을 처리하는 것—모두 기대했던 요소였다. 한 가지가 더 있었다. ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’는 문구였다. 물론, 당시는 애플이 세상에 애플 인텔리전스 시스템을 처음 선보이던 시기였다. 애플은 ‘모두를 위한 AI’를 약속하며, 스마트폰을 활용하고 싶었던 방식과 딱 맞아 떨어지는 강력한 기능을 내놓았다. 시리가 개인 맥락을 이해하고 앱을 직접 들여다보며 대신 작업을 처리해줄 것이라고 했다. 오랜 세월 기다려온 시리의 진정한 개인 비서로의 변신이 마침내 이루어질 것처럼 보였다. 결과가 어땠는지는 모두 알고 있을 것이다. 출시 지연과 집단소송, 대대적인 망신살 끝에, WWDC 2026은 애플이 그 모든 약속을 마침내 이행하는 자리가 될 것으로 여겨졌다. 2년 전 약속한 기능을 드디어 아이폰 16 시리즈 사용자에게 전달하는 시간이 될 것이라 생각했다. 그러나 결과는 전혀 달랐다. 아이폰 16 프로가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 했던 때를 애플은 기억하지 못하는 것 같다. Apple 애플의 변명이 통하지 않는 이유 2024년 애플이 예고한 기능이 아직 등장하지 않았다는 말이 아니다. 오히려 처음 공개됐을 때보다 더 인상적으로 발전한 모습이다. 지난 2년 동안 기대를 품게 만들었던 바로 그 매력적인 기능이다. 문제는 어떤 기능이 어떤 기기에서 쓸 수 있느냐다. 모든 기능과 작동 방식을 화려하게 선보인 직후, 애플의 크레이그 페더리기는 그 모든 기대감 속에 아주 작은 단서 조항 하나를 슬며시 끼워 넣었다. 내용은 이러했다. “가장 강력한 온디바이스 모델과 그 모델이 구현하는 기능—생동감 있는 음성, 보다 정교한 받아쓰기 등—은 애플의 가장 강력한 아이폰, 아이패드, 맥 시스템에서만 사용할 수 있습니다.” 동시에 화면에 슬라이드 하나가 떴다. ‘가장 강력한 온디바이스 모델’을 사용하려면 M4 칩 이상에 12GB 메모리를 탑재한 아이패드, 또는 M3 칩 이상에 12GB 메모리를 갖춘 맥이 필요하다는 내용이었다. 아이폰 사용자라면 짐작했겠지만, 아이폰 에어나 아이폰 17 프로가 필요하다. 아이폰 17 프로이지, 아이폰 17 일반 버전도 아니다. 한 마디로, 기자는 완전히 배제된 셈이다. 애플이 가장 앞선 AI 탑재 아이폰으로 명시해 판매한 아이폰 16 프로가 최신 애플 인텔리전스 기능 전부와 호환되지 않는다. 어떤 이유로도 정당화하기 어려운 상황이다. Apple 현재 애플이 최신 기기 전용으로 명시적으로 언급한 기능은 생동감 있는 시리 음성과 고급 받아쓰기 두 가지뿐이다. 그러나 페더리기의 표현 방식으로 보면, 이 둘은 아이폰 17 프로가 필요한 기능 가운데 단지 예시일 뿐인 것처럼 들렸다. 추가로 얼마나 많은 기능이 제외될지는 알 수 없다. 예컨대 스페이셜 리프레이밍(Spatial Reframing)과 같은 기능도 마찬가지로 제한될 것이라 해도 놀랍지 않다. WWDC에서 애플은 일부 ‘이미지 생성’ 기능이 워낙 강력한 AI 모델을 사용하기 때문에 일일 사용 한도가 있다고 밝혔다. 아이폰 16 프로는 제외될 가능성이 높다. 게다가 애플 웹사이트 어디에도 아이폰 17 프로 전용으로 제한되는 기능의 전체 목록은 명시돼 있지 않다. 지금으로선 추측만 가능한 상황이다. 제한 기능 목록이 그다지 적지 않을 것이라는 우려를 지우기 어렵다. iOS 28은 또 어떨까. 아이폰 16 프로가 그 기능을 받을 수 있기는 한 걸까. 아이폰 16 프로는 훌륭한 스마트폰이다. 단, iOS 27과 애플 인텔리전스가 갖춘 모든 기능을 실행할 수 없다는 단서가 붙는다. Apple 낡은 미끼 전술 애플은 기묘하게도 최신 AI 기능에 대한 극도의 기대와 극도의 실망을 거의 동시에 안겨주는 데 성공했다. 아이폰 16 시리즈의 높은 인기를 감안하면, 이런 감정을 느끼는 건 기자만이 아닐 것이다. 분명히 해두자면, AI 기능을 쓸 수 있다는 명시적 약속을 믿고 아이폰 16 프로를 구입한 건 아니다. 물론 써보고 싶다는 기대는 있었지만, AI는 구매를 결정한 여러 요소 중 하나였을 뿐이다. 그렇다 해도, 이번 발표가 깊은 실망감을 안겨준다는 사실은 변하지 않는다. 멀쩡히 잘 쓰고 있는 아이폰 16 프로를 버리고 애플이 기능을 잠가둔다는 이유만으로 아이폰 17 프로나 아이폰 18 프로에 거금을 쏟아붓고 싶지는 않다. 물론, 모든 스마트폰이 막대한 연산 자원을 요구하는 AI 기능을 처리할 수 없다는 건 이해한다. 상식적인 이야기다. 그러나 아이폰 16 시리즈 출시 전부터 AI 기능 중 상당수의 개발이 이미 시작됐을 것이라는 점을 감안하면, 지나친 요구가 아니다. 기기가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 홍보하면서, 완전한 사실이 아니라면 왜 그런 표현을 썼을까? AI 특화 기기로 팔아놓고 시간이 지나자 사실 많은 기능이 지원되지 않는다고 슬쩍 인정하는 건 꼼수처럼 보인다. 애플의 야심이 커졌을 수도 있고, 모델의 요구 사양이 늘어났을 수도 있다. 그렇다 해도, AI 탑재 기기로 홍보된 스마트폰이 이제 와서 ‘일부 AI 기능만 탑재된 기기’로 전락했다는 사실은 달라지지 않는다. 아이폰 16 프로에서 실제로 작동하는 AI 기능은 분명 알차게 활용할 수 있을 것이다. 지연된 기능이 WWDC 기조연설에서 보여준 만큼 인상적으로 구현된다면, 기다림 또한 용납할 수 있다. 그러나 애플이 AI 분야에서 한 걸음 나아갈 때마다 두 걸음은 뒤로 물러서는 것처럼 보인다는 사실만은 감출 수 없다. dl-itworldkorea@foundryco.com 퍼스널 컴퓨팅 모바일 애플 기술 업계 동향 관련 콘텐츠 뉴스 시리 AI 개편, 유료 구독 전환의 신호탄 될까 By David Price 2026.06.16 2분 애플 인공지능 생성형 AI 하우투 내 사진·음성이 AI 학습 데이터로? 구글 기본 설정 지금 바꿔야 By JR Raphael 2026.06.12 3분 인공지능 모바일 개인 정보 보호 기획 AI 모멘텀 되찾은 애플, 남은 과제는 실행력 By Jonny Evans 2026.06.11 7분 애플 인공지능 생성형 AI 분석 WWDC26이 말하지 않은 것, 아이폰 울트라·애플 TV·애플 워치 By Mahmoud Itani 2026.06.11 4분 애플 모바일 기술 업계 동향 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
애플이 2024년 '모두를 위한 AI'로 소개한 애플 인텔리전스의 최신 기능이 아이폰 17 프로 이상 기기에서만 작동하도록 제한되면서, 아이폰 16 시리즈 사용자는 약속된 기능을 끝내 누리지 못하게 됐다.
아이폰 16 프로를 구입했을 때, 수년간 함께한 아이폰 12 프로에서 한 단계 크게 도약한 기기를 손에 쥔다는 생각에 기대가 컸다. 새로운 카메라로 사진을 찍고, 선명하고 부드러운 고주사율 디스플레이를 즐기고, 손이 따라갈 수 있는 한 빠르게 앱과 작업을 처리하는 것—모두 기대했던 요소였다. 한 가지가 더 있었다. ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’는 문구였다. 물론, 당시는 애플이 세상에 애플 인텔리전스 시스템을 처음 선보이던 시기였다. 애플은 ‘모두를 위한 AI’를 약속하며, 스마트폰을 활용하고 싶었던 방식과 딱 맞아 떨어지는 강력한 기능을 내놓았다. 시리가 개인 맥락을 이해하고 앱을 직접 들여다보며 대신 작업을 처리해줄 것이라고 했다. 오랜 세월 기다려온 시리의 진정한 개인 비서로의 변신이 마침내 이루어질 것처럼 보였다. 결과가 어땠는지는 모두 알고 있을 것이다. 출시 지연과 집단소송, 대대적인 망신살 끝에, WWDC 2026은 애플이 그 모든 약속을 마침내 이행하는 자리가 될 것으로 여겨졌다. 2년 전 약속한 기능을 드디어 아이폰 16 시리즈 사용자에게 전달하는 시간이 될 것이라 생각했다. 그러나 결과는 전혀 달랐다. 아이폰 16 프로가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 했던 때를 애플은 기억하지 못하는 것 같다. Apple 애플의 변명이 통하지 않는 이유 2024년 애플이 예고한 기능이 아직 등장하지 않았다는 말이 아니다. 오히려 처음 공개됐을 때보다 더 인상적으로 발전한 모습이다. 지난 2년 동안 기대를 품게 만들었던 바로 그 매력적인 기능이다. 문제는 어떤 기능이 어떤 기기에서 쓸 수 있느냐다. 모든 기능과 작동 방식을 화려하게 선보인 직후, 애플의 크레이그 페더리기는 그 모든 기대감 속에 아주 작은 단서 조항 하나를 슬며시 끼워 넣었다. 내용은 이러했다. “가장 강력한 온디바이스 모델과 그 모델이 구현하는 기능—생동감 있는 음성, 보다 정교한 받아쓰기 등—은 애플의 가장 강력한 아이폰, 아이패드, 맥 시스템에서만 사용할 수 있습니다.” 동시에 화면에 슬라이드 하나가 떴다. ‘가장 강력한 온디바이스 모델’을 사용하려면 M4 칩 이상에 12GB 메모리를 탑재한 아이패드, 또는 M3 칩 이상에 12GB 메모리를 갖춘 맥이 필요하다는 내용이었다. 아이폰 사용자라면 짐작했겠지만, 아이폰 에어나 아이폰 17 프로가 필요하다. 아이폰 17 프로이지, 아이폰 17 일반 버전도 아니다. 한 마디로, 기자는 완전히 배제된 셈이다. 애플이 가장 앞선 AI 탑재 아이폰으로 명시해 판매한 아이폰 16 프로가 최신 애플 인텔리전스 기능 전부와 호환되지 않는다. 어떤 이유로도 정당화하기 어려운 상황이다. Apple 현재 애플이 최신 기기 전용으로 명시적으로 언급한 기능은 생동감 있는 시리 음성과 고급 받아쓰기 두 가지뿐이다. 그러나 페더리기의 표현 방식으로 보면, 이 둘은 아이폰 17 프로가 필요한 기능 가운데 단지 예시일 뿐인 것처럼 들렸다. 추가로 얼마나 많은 기능이 제외될지는 알 수 없다. 예컨대 스페이셜 리프레이밍(Spatial Reframing)과 같은 기능도 마찬가지로 제한될 것이라 해도 놀랍지 않다. WWDC에서 애플은 일부 ‘이미지 생성’ 기능이 워낙 강력한 AI 모델을 사용하기 때문에 일일 사용 한도가 있다고 밝혔다. 아이폰 16 프로는 제외될 가능성이 높다. 게다가 애플 웹사이트 어디에도 아이폰 17 프로 전용으로 제한되는 기능의 전체 목록은 명시돼 있지 않다. 지금으로선 추측만 가능한 상황이다. 제한 기능 목록이 그다지 적지 않을 것이라는 우려를 지우기 어렵다. iOS 28은 또 어떨까. 아이폰 16 프로가 그 기능을 받을 수 있기는 한 걸까. 아이폰 16 프로는 훌륭한 스마트폰이다. 단, iOS 27과 애플 인텔리전스가 갖춘 모든 기능을 실행할 수 없다는 단서가 붙는다. Apple 낡은 미끼 전술 애플은 기묘하게도 최신 AI 기능에 대한 극도의 기대와 극도의 실망을 거의 동시에 안겨주는 데 성공했다. 아이폰 16 시리즈의 높은 인기를 감안하면, 이런 감정을 느끼는 건 기자만이 아닐 것이다. 분명히 해두자면, AI 기능을 쓸 수 있다는 명시적 약속을 믿고 아이폰 16 프로를 구입한 건 아니다. 물론 써보고 싶다는 기대는 있었지만, AI는 구매를 결정한 여러 요소 중 하나였을 뿐이다. 그렇다 해도, 이번 발표가 깊은 실망감을 안겨준다는 사실은 변하지 않는다. 멀쩡히 잘 쓰고 있는 아이폰 16 프로를 버리고 애플이 기능을 잠가둔다는 이유만으로 아이폰 17 프로나 아이폰 18 프로에 거금을 쏟아붓고 싶지는 않다. 물론, 모든 스마트폰이 막대한 연산 자원을 요구하는 AI 기능을 처리할 수 없다는 건 이해한다. 상식적인 이야기다. 그러나 아이폰 16 시리즈 출시 전부터 AI 기능 중 상당수의 개발이 이미 시작됐을 것이라는 점을 감안하면, 지나친 요구가 아니다. 기기가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 홍보하면서, 완전한 사실이 아니라면 왜 그런 표현을 썼을까? AI 특화 기기로 팔아놓고 시간이 지나자 사실 많은 기능이 지원되지 않는다고 슬쩍 인정하는 건 꼼수처럼 보인다. 애플의 야심이 커졌을 수도 있고, 모델의 요구 사양이 늘어났을 수도 있다. 그렇다 해도, AI 탑재 기기로 홍보된 스마트폰이 이제 와서 ‘일부 AI 기능만 탑재된 기기’로 전락했다는 사실은 달라지지 않는다. 아이폰 16 프로에서 실제로 작동하는 AI 기능은 분명 알차게 활용할 수 있을 것이다. 지연된 기능이 WWDC 기조연설에서 보여준 만큼 인상적으로 구현된다면, 기다림 또한 용납할 수 있다. 그러나 애플이 AI 분야에서 한 걸음 나아갈 때마다 두 걸음은 뒤로 물러서는 것처럼 보인다는 사실만은 감출 수 없다. dl-itworldkorea@foundryco.com
물론, 당시는 애플이 세상에 애플 인텔리전스 시스템을 처음 선보이던 시기였다. 애플은 ‘모두를 위한 AI’를 약속하며, 스마트폰을 활용하고 싶었던 방식과 딱 맞아 떨어지는 강력한 기능을 내놓았다. 시리가 개인 맥락을 이해하고 앱을 직접 들여다보며 대신 작업을 처리해줄 것이라고 했다. 오랜 세월 기다려온 시리의 진정한 개인 비서로의 변신이 마침내 이루어질 것처럼 보였다.
결과가 어땠는지는 모두 알고 있을 것이다. 출시 지연과 집단소송, 대대적인 망신살 끝에, WWDC 2026은 애플이 그 모든 약속을 마침내 이행하는 자리가 될 것으로 여겨졌다. 2년 전 약속한 기능을 드디어 아이폰 16 시리즈 사용자에게 전달하는 시간이 될 것이라 생각했다.
그러나 결과는 전혀 달랐다. 아이폰 16 프로가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 했던 때를 애플은 기억하지 못하는 것 같다. Apple 애플의 변명이 통하지 않는 이유 2024년 애플이 예고한 기능이 아직 등장하지 않았다는 말이 아니다. 오히려 처음 공개됐을 때보다 더 인상적으로 발전한 모습이다. 지난 2년 동안 기대를 품게 만들었던 바로 그 매력적인 기능이다. 문제는 어떤 기능이 어떤 기기에서 쓸 수 있느냐다. 모든 기능과 작동 방식을 화려하게 선보인 직후, 애플의 크레이그 페더리기는 그 모든 기대감 속에 아주 작은 단서 조항 하나를 슬며시 끼워 넣었다. 내용은 이러했다.
아이폰 16 프로가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 했던 때를 애플은 기억하지 못하는 것 같다. Apple
2024년 애플이 예고한 기능이 아직 등장하지 않았다는 말이 아니다. 오히려 처음 공개됐을 때보다 더 인상적으로 발전한 모습이다. 지난 2년 동안 기대를 품게 만들었던 바로 그 매력적인 기능이다.
문제는 어떤 기능이 어떤 기기에서 쓸 수 있느냐다. 모든 기능과 작동 방식을 화려하게 선보인 직후, 애플의 크레이그 페더리기는 그 모든 기대감 속에 아주 작은 단서 조항 하나를 슬며시 끼워 넣었다. 내용은 이러했다.
“가장 강력한 온디바이스 모델과 그 모델이 구현하는 기능—생동감 있는 음성, 보다 정교한 받아쓰기 등—은 애플의 가장 강력한 아이폰, 아이패드, 맥 시스템에서만 사용할 수 있습니다.” 동시에 화면에 슬라이드 하나가 떴다. ‘가장 강력한 온디바이스 모델’을 사용하려면 M4 칩 이상에 12GB 메모리를 탑재한 아이패드, 또는 M3 칩 이상에 12GB 메모리를 갖춘 맥이 필요하다는 내용이었다. 아이폰 사용자라면 짐작했겠지만, 아이폰 에어나 아이폰 17 프로가 필요하다. 아이폰 17 프로이지, 아이폰 17 일반 버전도 아니다. 한 마디로, 기자는 완전히 배제된 셈이다. 애플이 가장 앞선 AI 탑재 아이폰으로 명시해 판매한 아이폰 16 프로가 최신 애플 인텔리전스 기능 전부와 호환되지 않는다. 어떤 이유로도 정당화하기 어려운 상황이다. Apple 현재 애플이 최신 기기 전용으로 명시적으로 언급한 기능은 생동감 있는 시리 음성과 고급 받아쓰기 두 가지뿐이다. 그러나 페더리기의 표현 방식으로 보면, 이 둘은 아이폰 17 프로가 필요한 기능 가운데 단지 예시일 뿐인 것처럼 들렸다. 추가로 얼마나 많은 기능이 제외될지는 알 수 없다. 예컨대 스페이셜 리프레이밍(Spatial Reframing)과 같은 기능도 마찬가지로 제한될 것이라 해도 놀랍지 않다. WWDC에서 애플은 일부 ‘이미지 생성’ 기능이 워낙 강력한 AI 모델을 사용하기 때문에 일일 사용 한도가 있다고 밝혔다. 아이폰 16 프로는 제외될 가능성이 높다. 게다가 애플 웹사이트 어디에도 아이폰 17 프로 전용으로 제한되는 기능의 전체 목록은 명시돼 있지 않다. 지금으로선 추측만 가능한 상황이다. 제한 기능 목록이 그다지 적지 않을 것이라는 우려를 지우기 어렵다. iOS 28은 또 어떨까. 아이폰 16 프로가 그 기능을 받을 수 있기는 한 걸까.
“가장 강력한 온디바이스 모델과 그 모델이 구현하는 기능—생동감 있는 음성, 보다 정교한 받아쓰기 등—은 애플의 가장 강력한 아이폰, 아이패드, 맥 시스템에서만 사용할 수 있습니다.”
동시에 화면에 슬라이드 하나가 떴다. ‘가장 강력한 온디바이스 모델’을 사용하려면 M4 칩 이상에 12GB 메모리를 탑재한 아이패드, 또는 M3 칩 이상에 12GB 메모리를 갖춘 맥이 필요하다는 내용이었다. 아이폰 사용자라면 짐작했겠지만, 아이폰 에어나 아이폰 17 프로가 필요하다. 아이폰 17 프로이지, 아이폰 17 일반 버전도 아니다.
애플이 가장 앞선 AI 탑재 아이폰으로 명시해 판매한 아이폰 16 프로가 최신 애플 인텔리전스 기능 전부와 호환되지 않는다. 어떤 이유로도 정당화하기 어려운 상황이다. Apple
현재 애플이 최신 기기 전용으로 명시적으로 언급한 기능은 생동감 있는 시리 음성과 고급 받아쓰기 두 가지뿐이다. 그러나 페더리기의 표현 방식으로 보면, 이 둘은 아이폰 17 프로가 필요한 기능 가운데 단지 예시일 뿐인 것처럼 들렸다. 추가로 얼마나 많은 기능이 제외될지는 알 수 없다.
예컨대 스페이셜 리프레이밍(Spatial Reframing)과 같은 기능도 마찬가지로 제한될 것이라 해도 놀랍지 않다. WWDC에서 애플은 일부 ‘이미지 생성’ 기능이 워낙 강력한 AI 모델을 사용하기 때문에 일일 사용 한도가 있다고 밝혔다. 아이폰 16 프로는 제외될 가능성이 높다.
게다가 애플 웹사이트 어디에도 아이폰 17 프로 전용으로 제한되는 기능의 전체 목록은 명시돼 있지 않다. 지금으로선 추측만 가능한 상황이다. 제한 기능 목록이 그다지 적지 않을 것이라는 우려를 지우기 어렵다. iOS 28은 또 어떨까. 아이폰 16 프로가 그 기능을 받을 수 있기는 한 걸까.
아이폰 16 프로는 훌륭한 스마트폰이다. 단, iOS 27과 애플 인텔리전스가 갖춘 모든 기능을 실행할 수 없다는 단서가 붙는다. Apple 낡은 미끼 전술 애플은 기묘하게도 최신 AI 기능에 대한 극도의 기대와 극도의 실망을 거의 동시에 안겨주는 데 성공했다. 아이폰 16 시리즈의 높은 인기를 감안하면, 이런 감정을 느끼는 건 기자만이 아닐 것이다. 분명히 해두자면, AI 기능을 쓸 수 있다는 명시적 약속을 믿고 아이폰 16 프로를 구입한 건 아니다. 물론 써보고 싶다는 기대는 있었지만, AI는 구매를 결정한 여러 요소 중 하나였을 뿐이다. 그렇다 해도, 이번 발표가 깊은 실망감을 안겨준다는 사실은 변하지 않는다. 멀쩡히 잘 쓰고 있는 아이폰 16 프로를 버리고 애플이 기능을 잠가둔다는 이유만으로 아이폰 17 프로나 아이폰 18 프로에 거금을 쏟아붓고 싶지는 않다. 물론, 모든 스마트폰이 막대한 연산 자원을 요구하는 AI 기능을 처리할 수 없다는 건 이해한다. 상식적인 이야기다. 그러나 아이폰 16 시리즈 출시 전부터 AI 기능 중 상당수의 개발이 이미 시작됐을 것이라는 점을 감안하면, 지나친 요구가 아니다. 기기가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 홍보하면서, 완전한 사실이 아니라면 왜 그런 표현을 썼을까? AI 특화 기기로 팔아놓고 시간이 지나자 사실 많은 기능이 지원되지 않는다고 슬쩍 인정하는 건 꼼수처럼 보인다. 애플의 야심이 커졌을 수도 있고, 모델의 요구 사양이 늘어났을 수도 있다. 그렇다 해도, AI 탑재 기기로 홍보된 스마트폰이 이제 와서 ‘일부 AI 기능만 탑재된 기기’로 전락했다는 사실은 달라지지 않는다.
아이폰 16 프로는 훌륭한 스마트폰이다. 단, iOS 27과 애플 인텔리전스가 갖춘 모든 기능을 실행할 수 없다는 단서가 붙는다. Apple
애플은 기묘하게도 최신 AI 기능에 대한 극도의 기대와 극도의 실망을 거의 동시에 안겨주는 데 성공했다. 아이폰 16 시리즈의 높은 인기를 감안하면, 이런 감정을 느끼는 건 기자만이 아닐 것이다.
분명히 해두자면, AI 기능을 쓸 수 있다는 명시적 약속을 믿고 아이폰 16 프로를 구입한 건 아니다. 물론 써보고 싶다는 기대는 있었지만, AI는 구매를 결정한 여러 요소 중 하나였을 뿐이다. 그렇다 해도, 이번 발표가 깊은 실망감을 안겨준다는 사실은 변하지 않는다. 멀쩡히 잘 쓰고 있는 아이폰 16 프로를 버리고 애플이 기능을 잠가둔다는 이유만으로 아이폰 17 프로나 아이폰 18 프로에 거금을 쏟아붓고 싶지는 않다.
물론, 모든 스마트폰이 막대한 연산 자원을 요구하는 AI 기능을 처리할 수 없다는 건 이해한다. 상식적인 이야기다. 그러나 아이폰 16 시리즈 출시 전부터 AI 기능 중 상당수의 개발이 이미 시작됐을 것이라는 점을 감안하면, 지나친 요구가 아니다. 기기가 ‘애플 인텔리전스를 위해 설계됐다’고 홍보하면서, 완전한 사실이 아니라면 왜 그런 표현을 썼을까?
AI 특화 기기로 팔아놓고 시간이 지나자 사실 많은 기능이 지원되지 않는다고 슬쩍 인정하는 건 꼼수처럼 보인다. 애플의 야심이 커졌을 수도 있고, 모델의 요구 사양이 늘어났을 수도 있다. 그렇다 해도, AI 탑재 기기로 홍보된 스마트폰이 이제 와서 ‘일부 AI 기능만 탑재된 기기’로 전락했다는 사실은 달라지지 않는다.
아이폰 16 프로에서 실제로 작동하는 AI 기능은 분명 알차게 활용할 수 있을 것이다. 지연된 기능이 WWDC 기조연설에서 보여준 만큼 인상적으로 구현된다면, 기다림 또한 용납할 수 있다. 그러나 애플이 AI 분야에서 한 걸음 나아갈 때마다 두 걸음은 뒤로 물러서는 것처럼 보인다는 사실만은 감출 수 없다. dl-itworldkorea@foundryco.com
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AI1은 통신 서비스를 제공하는 스타링크 위성과 달리 저궤도에서 AI 데이터센터 역할을 수행하도록 설계된 위성입니다. 공개된 사양에 따르면 AI1은 최대 150kW, 평균 120kW의 컴퓨팅 페이로드(연산 장비)를 탑재하며, 이는 엔비디아 GB300 AI 서버 랙 1대에 맞먹는 수준입니다. 전력 공급을 위한 150kW급 태양광 2026-06-10 09:20 조종석 없앤 AI 헬기 등장…에어버스 U145 공개 에어버스 헬리콥터가 8일(현지시간) 독일 베를린 ILA 에어쇼에서 AI 자율비행 무인 헬기 'U145'를 공개했습니다. U145는 AI 기반 자율비행 시스템과 센서를 탑재한 무인 다목적 헬리콥터입니다. 기존 유인 헬기 H145에서 조종석을 제거한 것이 특징입니다. 특히 통합형 도어와 접이식 적재 테이블, 전용 화물 바닥 구조를 적용해 화물 수송, 재난 대응, 감시, 소방 등 다양한 임무에 최적화됐습니다. U145의 기반이 되는 H145는 전 세 2026-06-10 06:00 “사람과 대화하고 기억한다”…中 교감형 휴머노이드 2종 공개 중국 로봇 기업 유비테크 로보틱스(UBTECH Robotics)가 일반 소비자 시장을 겨냥한 휴머노이드 로봇 'U1 시리즈'의 티저 영상을 공개했습니다. U1 시리즈는 생체 모방형 휴머노이드 로봇 2종으로 구성됩니다. 남성형 모델은 키 183cm, 무게 42kg이며 여성형 모델은 키 168cm, 무게 35.2kg입니다. 두 모델 모두 88개의 자유도(DOF)를 갖췄으며 Wi-Fi를 지원합니다. 또한 내장 AI를 통해 주변 환경을 학습하고 사람과 2026-06-09 06:00 “에베레스트에 도전한다”…6,263m 화산 오른 휴머노이드 휴머노이드 로봇이 세계 최고봉 등반에 도전하는 프로젝트를 시작해 화제를 모으고 있습니다. 유니트리(Unitree)의 휴머노이드 로봇 G1 '펨바(Pemba)'는 최근 에콰도르 침보라소산(약 6,263m) 정상 등정에 성공했습니다. 이번 등반은 세계 각지의 극한 환경에서 로봇 자율 주행 능력을 시험하는 '트리플 크라운' 프로젝트의 첫 번째 도전입니다. 개발진에 따르면 펨바는 약 16시간에 걸친 등반 과정에서 경사 30도 이하 구간을 직접 걸어 이 2026-06-08 22:30 “오토바이에 거꾸로 매달려 오래 버티기”…브라질 '황당 대회' 우승자는? 브라질에서 천장에 거꾸로 매단 오토바이를 붙잡고 버티는 이색 이벤트가 유행하며 화제를 모으고 있습니다. 브라질 피아우이주의 한 오토바이 판매점은 개장 기념 행사로 참가자가 거꾸로 매달린 오토바이를 붙잡고 버티는 이벤트를 진행했습니다. 참가자가 10분을 버티면 새 오토바이를 받을 수 있고, 2분 이상 버티면 약 91만 원의 상금이 부여됩니다. 그러나 예상보다 높은 난이도 때문에 최고 기록은 4분 29초에 그쳤고 결국 오토바이의 주인은 나오지 않았 2026-06-05 22:30 “30층 건물도 건설 가능”...타워크레인형 3D 프린터 등장 최대 100m 높이의 건설 작업이 가능한 세계 최초의 타워크레인형 3D 건설 프린터가 공개됐습니다. 호주 건설기술 기업 루이텐 3D(Luyten 3D)가 공개한 '어센드(ASCEND)'는 건설 현장에서 사용하는 타워크레인에 콘크리트 3D 프린팅 기술을 결합한 장비입니다. 기존 건설용 3D 프린터는 대형 프레임 안에서만 작업할 수 있었지만, 어센드는 타워크레인이 움직이며 콘크리트를 층층이 쌓아 구조물을 만드는 방식입니다. 또한 최대 반경 45m 2026-06-05 18:30 인간을 압도하는 AI 에어하키 로봇…가상에서 실력 키웠다 가상 공간에서 에어하키를 연습한 AI가 인간과 경쟁할 수 있는 수준의 실력을 선보여 화제를 모으고 있습니다. 캐나다 브리티시컬럼비아대학교(UBC) 학생들이 진행한 이 프로젝트는 AI가 가상 환경에서 수많은 경기를 반복하며 공격과 수비 전략을 스스로 익히도록 설계됐습니다. 학습 과정에서 원반을 막고 득점하는 방법도 함께 터득했습니다. 학습이 완료된 AI는 실제 에어하키 로봇에 적용됐습니다. 로봇은 카메라를 통해 원반의 움직임을 실시간으로 추적하며 2026-06-05 06:00 AI가 모기 찾아 레이저로 제거…모기 방어 시스템 화제 AI가 자동으로 모기를 추적해 레이저로 제거하는 '모기 방어 시스템'이 공개돼 화제를 모으고 있습니다. 컴퓨터 비전·로보틱스 엔지니어 '스티븐 청(Steven Cheng)'은 DSLR 카메라와 고배율 줌 렌즈로 촬영한 모기 이미지 수천 장을 이용해 AI가 모기를 구별할 수 있도록 학습시켰습니다. 학습된 AI는 실시간으로 모기를 탐지하고 추적한 뒤 레이저를 자동 조준해 제거합니다. 이후 후속 버전에는 열화상 센서가 추가돼 탐지 성능이 강화되었고, 2026-06-04 22:30 평범한 컨테이너에서 드론 100대가 쏟아진다…美 신형 무기 공개 평범한 컨테이너 속에서 최대 100대의 드론이 쏟아져 나오는 발사 시스템이 공개돼 눈길을 끌고 있습니다. 미국 방산기업 디자인 테크놀로지스(DZYNE Technologies)는 전기 모터를 사용하는 다목적 드론 '블리츠(BLITZ)'와 컨테이너형 발사 시스템 '블리츠박스(BlitzBox)'를 공개했습니다. 블리츠박스는 시속 75km로 최대 150km 비행이 가능한 블리츠 드론을 탑재해 정찰과 전자전, 표적 공격 등에 활용할 수 있는 컨테이너형 2026-06-03 07:40 엔비디아가 만든 ‘로봇의 교과서’ 공개…휴머노이드 전쟁 시작됐다 엔비디아가 휴머노이드 로봇 연구를 위한 오픈형 기준 설계인 '엔비디아 아이작 그루트 레퍼런스 휴머노이드 로봇(NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot)'을 공개했습니다. 이 연구용 로봇은 총 75개의 자유도(DOF)를 갖췄으며 엔비디아 젯슨 AGX 토르 T5000(Jetson AGX Thor T5000) 컴퓨팅 시스템을 기반으로 실시간 AI 추론과 제어를 수행합니다. 또한 유니트리 H2 플러스(Unitree 2026-06-03 06:00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ❯ 다음 페이지 분야별 헤드라인 뉴스 SW 네패르, K-드론 '비행제어' 글로벌 경쟁력 완비…외산 드론 제조 시장 본격 공략 IT 삼성 신작 '갤럭시Z8' 보안 강화…악성 앱 실행도 막는다 경제 코스피, 장 초반 8700선 재돌파…美 증시 훈풍에 상승 출발 전자 MBK, “고려아연 내부통제 붕괴…감사위 조사 착수해야” 모빌리티 네패르, K-드론 '비행제어' 글로벌 경쟁력 완비…외산 드론 제조 시장 본격 공략 많이 본 기사 1 삼성전자 환급 행사에 휴대폰 개통 30% 증가...반도체 낙수효과 휴대폰 시장으로 2 삼성 휴머노이드 로봇, 쿠팡 물류센터서 일한다 3 노태문 사장, 이달 말 中 BOE 방문…스마트폰·TV 협력 확대 논의 4 TSMC, 반도체 '패널 레벨 패키징(PLP)' 본격 양산 준비…삼성과 한판승부 5 AI 서비스 수요 폭증에…빅테크, 2년 안에 완공될 아시아 데이터센터 찾는다 6 “혈당·혈압·체지방 줄이는 데 좋아”…매일 아침 챙겨 먹으면 좋다는 과일 7 사진 한 장 넣으면 매장 변신…가천대 오지랖팀, AI 솔루션 'IT테리어' 개발 8 美-이란, 106일 만에 종전 합의…호르무즈 전면 개방 9 삼성전자, '가상공장' 띄웠다…검증 15일→2일 단축 10 네이버클라우드, 경량 옴니모달 모델 공개…“국방 환경 최적화” 주요 행사 ❯ 전자신문 Techday : AI반도체 시대, `판`이 바뀐다 기업 AI를 위한 온톨로지 기반 지식체계 설계·활용 실전 워크숍 - LLM·RAG·AI Agent가 이해하는 조직 지 AI 시대의 핵심 생존 전략: VMware로 완성하는 지속 가능한 Private AI 바이브 시대의 UX·UI : 2026 하반기 트렌드와 AI 네이티브 실무 전략 공공 AI-SaaS 혁신전략 컨퍼런스 모든 담당자(비개발자)를 위한 Claude Code 바이브 코딩 2-day 부트캠프 엔터프라이즈 AI 토큰 거버넌스: 비용 최적화와 통제 전략 현업에서 바로 쓰는 하네스 엔지니어링 실습 교육 BIZPLUS [올쇼TV] AI 시대의 핵심 생존 전략: VMware로 완성하는 지속 가능한 Private AI 6월 18일 생방송 “모든 업무 담당자여, 이제 코딩하라” 클로드 코드 바이브 코딩 부트캠프 열린다 '엔터프라이즈 AI 토큰 거버넌스: 비용 최적화와 통제 전략' 세미나 7월 2일 개최 [올쇼TV] AI Readiness 101: AI 도입 이상과 현실 사이의 간극 좁히기 6월 18일 생방송 [일정] AI 에이전트부터 AI 네이티브 전환까지...6월 AI 실전 교육 개최 '2026 하반기 UX·UI 트렌드 및 AI 네이티브 실무 전략' 세미나 6월 29일 개최 HOT 영상 ❯ “조종사 없이 보급품 투하”…美 장거리 자율 보급기 공개 “전선 위를 '꿈틀' 기어 다닌다”…전력선 점검하는 뱀 로봇 “티라노 가죽으로 만들었다?”…8억짜리 공룡 가방 등장 “주차만 하면 충전 끝”…샤오미, AI 충전 로봇팔 공개
“조종사 없이 보급품 투하”…美 장거리 자율 보급기 공개 미국 항공 스타트업 파이카(Pyka)가 조종사 없이 장거리 보급 임무를 수행하는 자율 보급기 드롭십(DropShip)의 정밀 공중투하 기능을 공개했습니다. 최근 시험 비행에서는 고도 약 91m에서 약 90kg의 보급품 여러 개를 투하해 목표 지점 반경 약 15m 이내에 착륙시키는 데 성공했습니다. 드롭십은 분쟁 지역이나 재난 지역처럼 기존 보급망 이용이 어려운 환경을 위해 개발됐습니다. 최대 295kg의 화물을 실을 수 있으며, 약 168m의 2026-06-16 06:00
미국 항공 스타트업 파이카(Pyka)가 조종사 없이 장거리 보급 임무를 수행하는 자율 보급기 드롭십(DropShip)의 정밀 공중투하 기능을 공개했습니다. 최근 시험 비행에서는 고도 약 91m에서 약 90kg의 보급품 여러 개를 투하해 목표 지점 반경 약 15m 이내에 착륙시키는 데 성공했습니다. 드롭십은 분쟁 지역이나 재난 지역처럼 기존 보급망 이용이 어려운 환경을 위해 개발됐습니다. 최대 295kg의 화물을 실을 수 있으며, 약 168m의
“전선 위를 '꿈틀' 기어 다닌다”…전력선 점검하는 뱀 로봇 중국이 전력 공급 안정성을 높이기 위해 전력선을 따라 이동하며 점검하는 뱀 형태의 로봇을 도입했습니다. 이 로봇은 카메라와 센서를 이용해 손상된 전선과 마모된 부품, 비정상적인 온도 변화를 탐지합니다.특히 드론과 달리 전선을 직접 따라 이동하기 때문에 비행 제한 구역에서도 운용할 수 있으며, 점검 효율은 기존 수작업보다 3배 높은 것으로 알려졌습니다. 또한 전선 위 장애물을 넘으며 이동할 수 있고, 전선에서 직접 전력을 공급받아 오랜 시간 작동 2026-06-15 22:30
중국이 전력 공급 안정성을 높이기 위해 전력선을 따라 이동하며 점검하는 뱀 형태의 로봇을 도입했습니다. 이 로봇은 카메라와 센서를 이용해 손상된 전선과 마모된 부품, 비정상적인 온도 변화를 탐지합니다.특히 드론과 달리 전선을 직접 따라 이동하기 때문에 비행 제한 구역에서도 운용할 수 있으며, 점검 효율은 기존 수작업보다 3배 높은 것으로 알려졌습니다. 또한 전선 위 장애물을 넘으며 이동할 수 있고, 전선에서 직접 전력을 공급받아 오랜 시간 작동
“티라노 가죽으로 만들었다?”…8억짜리 공룡 가방 등장 약 6700만 년 전 멸종한 육식 공룡 티라노사우루스(T. rex)에서 영감을 받은 '티라노사우루스 가죽' 가방이 프랑스 파리 경매에 출품돼 화제를 모으고 있습니다. 개발팀은 이 가방은 세계 최초이자 단 하나뿐인 '티라노사우루스 가죽' 제품이라고 소개했습 니다. 이 가방은 25년 전 미국 몬태나주에서 발견된 티라노사우루스의 대퇴골 화석에서 확인된 콜라겐 정보를 활용한 배양 가죽 소재로 제작됐다고 개발팀은 설명했습니다. 제작 과정에는 인공지능(A 2026-06-14 22:30
약 6700만 년 전 멸종한 육식 공룡 티라노사우루스(T. rex)에서 영감을 받은 '티라노사우루스 가죽' 가방이 프랑스 파리 경매에 출품돼 화제를 모으고 있습니다. 개발팀은 이 가방은 세계 최초이자 단 하나뿐인 '티라노사우루스 가죽' 제품이라고 소개했습 니다. 이 가방은 25년 전 미국 몬태나주에서 발견된 티라노사우루스의 대퇴골 화석에서 확인된 콜라겐 정보를 활용한 배양 가죽 소재로 제작됐다고 개발팀은 설명했습니다. 제작 과정에는 인공지능(A
“주차만 하면 충전 끝”…샤오미, AI 충전 로봇팔 공개 샤오미가 전기차 충전을 자동으로 수행하는 '가정용 충전 로봇팔(Home Charging Robotic Arm)'을 공개했습니다. 공개된 영상에 따르면 로봇팔은 AI 비전 기술을 활용해 차량의 충전구 위치를 인식한 뒤 충전 커넥터를 자동으로 연결합니다. 충전이 끝나면 플러그를 분리해 원래 위치로 복귀합니다. 또한 스마트폰을 통한 원격 제어를 지원하며 좁은 주차 공간에서도 사용할 수 있도록 설계됐다고 회사 측은 설명했습니다. 다만 현재 시연 단계의 2026-06-12 22:30
샤오미가 전기차 충전을 자동으로 수행하는 '가정용 충전 로봇팔(Home Charging Robotic Arm)'을 공개했습니다. 공개된 영상에 따르면 로봇팔은 AI 비전 기술을 활용해 차량의 충전구 위치를 인식한 뒤 충전 커넥터를 자동으로 연결합니다. 충전이 끝나면 플러그를 분리해 원래 위치로 복귀합니다. 또한 스마트폰을 통한 원격 제어를 지원하며 좁은 주차 공간에서도 사용할 수 있도록 설계됐다고 회사 측은 설명했습니다. 다만 현재 시연 단계의
AI 무인정이 알아서…이란에 격추된 아파치 헬기 조종사 구조했다 미군이 AI 기반 무인 수상정(USV)을 이용해 추락한 아파치 공격헬기 조종사를 구조하는 데 성공했습니다. 지난 9일(현지시간) 호르무즈 해협 인근 오만 해역에서 AH-64 아파치 공격헬기가 추락해 조종사 2명이 약 2시간 동안 바다에 고립됐습니다. 이에 미군은 AI 자율 무인정 '코르세어(Corsair)'를 투입했습니다. 코르세어는 조종사들의 위치를 확인한 뒤 안전한 해역으로 이동시켰고, 이후 구조 헬기가 이들을 인양했습니다. 코르세어는 미국 2026-06-12 09:50
미군이 AI 기반 무인 수상정(USV)을 이용해 추락한 아파치 공격헬기 조종사를 구조하는 데 성공했습니다. 지난 9일(현지시간) 호르무즈 해협 인근 오만 해역에서 AH-64 아파치 공격헬기가 추락해 조종사 2명이 약 2시간 동안 바다에 고립됐습니다. 이에 미군은 AI 자율 무인정 '코르세어(Corsair)'를 투입했습니다. 코르세어는 조종사들의 위치를 확인한 뒤 안전한 해역으로 이동시켰고, 이후 구조 헬기가 이들을 인양했습니다. 코르세어는 미국
“비행기를 대신 끌어준다”…세계 최초 전기 견인차 등장 수십 톤짜리 비행기를 견인하는 전기 차량이 등장해 눈길을 끌고 있습니다. 네덜란드 암스테르담의 스키폴 국제공항은 이지젯(easyJet)의 에어버스 A320 항공기에 세계 최초로 전기 택시봇(TaxiBot)을 적용했다고 밝혔습니다. 택시봇은 항공기 앞바퀴에 연결돼 항공기를 활주로까지 최대 시속 42km로 견인하는 전동 차량입니다. 이동 중에는 항공기 엔진을 끈 상태를 유지하며 조종사가 기내에서 직접 조작합니다. 활주로에 도착한 뒤에야 엔진을 가동 2026-06-12 06:00
수십 톤짜리 비행기를 견인하는 전기 차량이 등장해 눈길을 끌고 있습니다. 네덜란드 암스테르담의 스키폴 국제공항은 이지젯(easyJet)의 에어버스 A320 항공기에 세계 최초로 전기 택시봇(TaxiBot)을 적용했다고 밝혔습니다. 택시봇은 항공기 앞바퀴에 연결돼 항공기를 활주로까지 최대 시속 42km로 견인하는 전동 차량입니다. 이동 중에는 항공기 엔진을 끈 상태를 유지하며 조종사가 기내에서 직접 조작합니다. 활주로에 도착한 뒤에야 엔진을 가동
“4.4mm로 몸속 누빈다”…초소형 다기능 수술 로봇 개발 싱가포르 난양공대(NTU) 연구진이 길이 4.4mm의 초소형 수술 로봇을 개발했습니다. 이 로봇은 외부 자기장으로 움직이며 조직 절개와 약물 전달, 조직 채취, 국소 열 치료 등 5가지 기능을 수행할 수 있습니다. 기능 전환에는 1초도 걸리지 않습니다. 연구진은 실험에서 로봇이 닭 간과 조직 모사 재료를 절개하고 약물 전달과 조직 채취, 국소 가열 기능을 성공적으로 수행했다고 밝혔습니다. 연구를 이끈 럼 궈잔 교수는 “대부분의 유사한 자기장 로 2026-06-11 11:50
싱가포르 난양공대(NTU) 연구진이 길이 4.4mm의 초소형 수술 로봇을 개발했습니다. 이 로봇은 외부 자기장으로 움직이며 조직 절개와 약물 전달, 조직 채취, 국소 열 치료 등 5가지 기능을 수행할 수 있습니다. 기능 전환에는 1초도 걸리지 않습니다. 연구진은 실험에서 로봇이 닭 간과 조직 모사 재료를 절개하고 약물 전달과 조직 채취, 국소 가열 기능을 성공적으로 수행했다고 밝혔습니다. 연구를 이끈 럼 궈잔 교수는 “대부분의 유사한 자기장 로
K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트 경연...전국 65개팀 몰려 K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트 경연에 전국에서 65개팀이 몰렸습니다. 지난 4월 심사에서 6.5대1의 경쟁률을 뚫고 본선에 진출한 10개팀이 지금 이순간에도, 지도교수님 지도 아래 열띤 연구개발 작업을 벌이고 있습니다. 2026-06-11 10:33
K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트 경연에 전국에서 65개팀이 몰렸습니다. 지난 4월 심사에서 6.5대1의 경쟁률을 뚫고 본선에 진출한 10개팀이 지금 이순간에도, 지도교수님 지도 아래 열띤 연구개발 작업을 벌이고 있습니다.
3000만원 향한 대학생들의 도전…K-과학인재 아카데미 10개팀 출항 K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트 오리엔테이션이 지난 5월 호반그룹 사옥에서 열렸습니다. 조금은 긴장한 표정으로 참여한 10개팀은 최고 상금 3000만원을 향해 항해를 시작했습니다. 2026-06-11 10:31
K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트 오리엔테이션이 지난 5월 호반그룹 사옥에서 열렸습니다. 조금은 긴장한 표정으로 참여한 10개팀은 최고 상금 3000만원을 향해 항해를 시작했습니다.
“시속 500km로 추격”...AI 드론 요격기 공개 최고 속도 시속 500km로 비행하며 최대 200km 범위에서 운용할 수 있는 인공지능(AI) 기반 드론 요격기가 눈길을 끌고 있습니다. 루마니아 방산 기술 기업 오베스 엔터프라이즈는 적 드론과 공중 위협을 자동으로 탐지하고 추적·요격하는 AI 드론 요격기 '인터젯(INTERJET)'을 공개했습니다. 인터젯은 최고 시속 500km로 비행하며 최대 200km의 작전 반경을 갖췄습니다. 약 45분 동안 체공할 수 있으며 최대 10kg의 탑재물을 실 2026-06-11 06:00
최고 속도 시속 500km로 비행하며 최대 200km 범위에서 운용할 수 있는 인공지능(AI) 기반 드론 요격기가 눈길을 끌고 있습니다. 루마니아 방산 기술 기업 오베스 엔터프라이즈는 적 드론과 공중 위협을 자동으로 탐지하고 추적·요격하는 AI 드론 요격기 '인터젯(INTERJET)'을 공개했습니다. 인터젯은 최고 시속 500km로 비행하며 최대 200km의 작전 반경을 갖췄습니다. 약 45분 동안 체공할 수 있으며 최대 10kg의 탑재물을 실
“우주에 AI 데이터센터 띄운다”...스페이스X AI 위성 공개 스페이스X가 우주 공간에서 인공지능(AI) 연산을 수행하는 전용 위성 'AI1(AI-One)'의 설계안을 공개했습니다. AI1은 통신 서비스를 제공하는 스타링크 위성과 달리 저궤도에서 AI 데이터센터 역할을 수행하도록 설계된 위성입니다. 공개된 사양에 따르면 AI1은 최대 150kW, 평균 120kW의 컴퓨팅 페이로드(연산 장비)를 탑재하며, 이는 엔비디아 GB300 AI 서버 랙 1대에 맞먹는 수준입니다. 전력 공급을 위한 150kW급 태양광 2026-06-10 09:20
스페이스X가 우주 공간에서 인공지능(AI) 연산을 수행하는 전용 위성 'AI1(AI-One)'의 설계안을 공개했습니다. AI1은 통신 서비스를 제공하는 스타링크 위성과 달리 저궤도에서 AI 데이터센터 역할을 수행하도록 설계된 위성입니다. 공개된 사양에 따르면 AI1은 최대 150kW, 평균 120kW의 컴퓨팅 페이로드(연산 장비)를 탑재하며, 이는 엔비디아 GB300 AI 서버 랙 1대에 맞먹는 수준입니다. 전력 공급을 위한 150kW급 태양광
조종석 없앤 AI 헬기 등장…에어버스 U145 공개 에어버스 헬리콥터가 8일(현지시간) 독일 베를린 ILA 에어쇼에서 AI 자율비행 무인 헬기 'U145'를 공개했습니다. U145는 AI 기반 자율비행 시스템과 센서를 탑재한 무인 다목적 헬리콥터입니다. 기존 유인 헬기 H145에서 조종석을 제거한 것이 특징입니다. 특히 통합형 도어와 접이식 적재 테이블, 전용 화물 바닥 구조를 적용해 화물 수송, 재난 대응, 감시, 소방 등 다양한 임무에 최적화됐습니다. U145의 기반이 되는 H145는 전 세 2026-06-10 06:00
에어버스 헬리콥터가 8일(현지시간) 독일 베를린 ILA 에어쇼에서 AI 자율비행 무인 헬기 'U145'를 공개했습니다. U145는 AI 기반 자율비행 시스템과 센서를 탑재한 무인 다목적 헬리콥터입니다. 기존 유인 헬기 H145에서 조종석을 제거한 것이 특징입니다. 특히 통합형 도어와 접이식 적재 테이블, 전용 화물 바닥 구조를 적용해 화물 수송, 재난 대응, 감시, 소방 등 다양한 임무에 최적화됐습니다. U145의 기반이 되는 H145는 전 세
“사람과 대화하고 기억한다”…中 교감형 휴머노이드 2종 공개 중국 로봇 기업 유비테크 로보틱스(UBTECH Robotics)가 일반 소비자 시장을 겨냥한 휴머노이드 로봇 'U1 시리즈'의 티저 영상을 공개했습니다. U1 시리즈는 생체 모방형 휴머노이드 로봇 2종으로 구성됩니다. 남성형 모델은 키 183cm, 무게 42kg이며 여성형 모델은 키 168cm, 무게 35.2kg입니다. 두 모델 모두 88개의 자유도(DOF)를 갖췄으며 Wi-Fi를 지원합니다. 또한 내장 AI를 통해 주변 환경을 학습하고 사람과 2026-06-09 06:00
중국 로봇 기업 유비테크 로보틱스(UBTECH Robotics)가 일반 소비자 시장을 겨냥한 휴머노이드 로봇 'U1 시리즈'의 티저 영상을 공개했습니다. U1 시리즈는 생체 모방형 휴머노이드 로봇 2종으로 구성됩니다. 남성형 모델은 키 183cm, 무게 42kg이며 여성형 모델은 키 168cm, 무게 35.2kg입니다. 두 모델 모두 88개의 자유도(DOF)를 갖췄으며 Wi-Fi를 지원합니다. 또한 내장 AI를 통해 주변 환경을 학습하고 사람과
“에베레스트에 도전한다”…6,263m 화산 오른 휴머노이드 휴머노이드 로봇이 세계 최고봉 등반에 도전하는 프로젝트를 시작해 화제를 모으고 있습니다. 유니트리(Unitree)의 휴머노이드 로봇 G1 '펨바(Pemba)'는 최근 에콰도르 침보라소산(약 6,263m) 정상 등정에 성공했습니다. 이번 등반은 세계 각지의 극한 환경에서 로봇 자율 주행 능력을 시험하는 '트리플 크라운' 프로젝트의 첫 번째 도전입니다. 개발진에 따르면 펨바는 약 16시간에 걸친 등반 과정에서 경사 30도 이하 구간을 직접 걸어 이 2026-06-08 22:30
휴머노이드 로봇이 세계 최고봉 등반에 도전하는 프로젝트를 시작해 화제를 모으고 있습니다. 유니트리(Unitree)의 휴머노이드 로봇 G1 '펨바(Pemba)'는 최근 에콰도르 침보라소산(약 6,263m) 정상 등정에 성공했습니다. 이번 등반은 세계 각지의 극한 환경에서 로봇 자율 주행 능력을 시험하는 '트리플 크라운' 프로젝트의 첫 번째 도전입니다. 개발진에 따르면 펨바는 약 16시간에 걸친 등반 과정에서 경사 30도 이하 구간을 직접 걸어 이
“오토바이에 거꾸로 매달려 오래 버티기”…브라질 '황당 대회' 우승자는? 브라질에서 천장에 거꾸로 매단 오토바이를 붙잡고 버티는 이색 이벤트가 유행하며 화제를 모으고 있습니다. 브라질 피아우이주의 한 오토바이 판매점은 개장 기념 행사로 참가자가 거꾸로 매달린 오토바이를 붙잡고 버티는 이벤트를 진행했습니다. 참가자가 10분을 버티면 새 오토바이를 받을 수 있고, 2분 이상 버티면 약 91만 원의 상금이 부여됩니다. 그러나 예상보다 높은 난이도 때문에 최고 기록은 4분 29초에 그쳤고 결국 오토바이의 주인은 나오지 않았 2026-06-05 22:30
브라질에서 천장에 거꾸로 매단 오토바이를 붙잡고 버티는 이색 이벤트가 유행하며 화제를 모으고 있습니다. 브라질 피아우이주의 한 오토바이 판매점은 개장 기념 행사로 참가자가 거꾸로 매달린 오토바이를 붙잡고 버티는 이벤트를 진행했습니다. 참가자가 10분을 버티면 새 오토바이를 받을 수 있고, 2분 이상 버티면 약 91만 원의 상금이 부여됩니다. 그러나 예상보다 높은 난이도 때문에 최고 기록은 4분 29초에 그쳤고 결국 오토바이의 주인은 나오지 않았
“30층 건물도 건설 가능”...타워크레인형 3D 프린터 등장 최대 100m 높이의 건설 작업이 가능한 세계 최초의 타워크레인형 3D 건설 프린터가 공개됐습니다. 호주 건설기술 기업 루이텐 3D(Luyten 3D)가 공개한 '어센드(ASCEND)'는 건설 현장에서 사용하는 타워크레인에 콘크리트 3D 프린팅 기술을 결합한 장비입니다. 기존 건설용 3D 프린터는 대형 프레임 안에서만 작업할 수 있었지만, 어센드는 타워크레인이 움직이며 콘크리트를 층층이 쌓아 구조물을 만드는 방식입니다. 또한 최대 반경 45m 2026-06-05 18:30
최대 100m 높이의 건설 작업이 가능한 세계 최초의 타워크레인형 3D 건설 프린터가 공개됐습니다. 호주 건설기술 기업 루이텐 3D(Luyten 3D)가 공개한 '어센드(ASCEND)'는 건설 현장에서 사용하는 타워크레인에 콘크리트 3D 프린팅 기술을 결합한 장비입니다. 기존 건설용 3D 프린터는 대형 프레임 안에서만 작업할 수 있었지만, 어센드는 타워크레인이 움직이며 콘크리트를 층층이 쌓아 구조물을 만드는 방식입니다. 또한 최대 반경 45m
인간을 압도하는 AI 에어하키 로봇…가상에서 실력 키웠다 가상 공간에서 에어하키를 연습한 AI가 인간과 경쟁할 수 있는 수준의 실력을 선보여 화제를 모으고 있습니다. 캐나다 브리티시컬럼비아대학교(UBC) 학생들이 진행한 이 프로젝트는 AI가 가상 환경에서 수많은 경기를 반복하며 공격과 수비 전략을 스스로 익히도록 설계됐습니다. 학습 과정에서 원반을 막고 득점하는 방법도 함께 터득했습니다. 학습이 완료된 AI는 실제 에어하키 로봇에 적용됐습니다. 로봇은 카메라를 통해 원반의 움직임을 실시간으로 추적하며 2026-06-05 06:00
가상 공간에서 에어하키를 연습한 AI가 인간과 경쟁할 수 있는 수준의 실력을 선보여 화제를 모으고 있습니다. 캐나다 브리티시컬럼비아대학교(UBC) 학생들이 진행한 이 프로젝트는 AI가 가상 환경에서 수많은 경기를 반복하며 공격과 수비 전략을 스스로 익히도록 설계됐습니다. 학습 과정에서 원반을 막고 득점하는 방법도 함께 터득했습니다. 학습이 완료된 AI는 실제 에어하키 로봇에 적용됐습니다. 로봇은 카메라를 통해 원반의 움직임을 실시간으로 추적하며
AI가 모기 찾아 레이저로 제거…모기 방어 시스템 화제 AI가 자동으로 모기를 추적해 레이저로 제거하는 '모기 방어 시스템'이 공개돼 화제를 모으고 있습니다. 컴퓨터 비전·로보틱스 엔지니어 '스티븐 청(Steven Cheng)'은 DSLR 카메라와 고배율 줌 렌즈로 촬영한 모기 이미지 수천 장을 이용해 AI가 모기를 구별할 수 있도록 학습시켰습니다. 학습된 AI는 실시간으로 모기를 탐지하고 추적한 뒤 레이저를 자동 조준해 제거합니다. 이후 후속 버전에는 열화상 센서가 추가돼 탐지 성능이 강화되었고, 2026-06-04 22:30
AI가 자동으로 모기를 추적해 레이저로 제거하는 '모기 방어 시스템'이 공개돼 화제를 모으고 있습니다. 컴퓨터 비전·로보틱스 엔지니어 '스티븐 청(Steven Cheng)'은 DSLR 카메라와 고배율 줌 렌즈로 촬영한 모기 이미지 수천 장을 이용해 AI가 모기를 구별할 수 있도록 학습시켰습니다. 학습된 AI는 실시간으로 모기를 탐지하고 추적한 뒤 레이저를 자동 조준해 제거합니다. 이후 후속 버전에는 열화상 센서가 추가돼 탐지 성능이 강화되었고,
평범한 컨테이너에서 드론 100대가 쏟아진다…美 신형 무기 공개 평범한 컨테이너 속에서 최대 100대의 드론이 쏟아져 나오는 발사 시스템이 공개돼 눈길을 끌고 있습니다. 미국 방산기업 디자인 테크놀로지스(DZYNE Technologies)는 전기 모터를 사용하는 다목적 드론 '블리츠(BLITZ)'와 컨테이너형 발사 시스템 '블리츠박스(BlitzBox)'를 공개했습니다. 블리츠박스는 시속 75km로 최대 150km 비행이 가능한 블리츠 드론을 탑재해 정찰과 전자전, 표적 공격 등에 활용할 수 있는 컨테이너형 2026-06-03 07:40
평범한 컨테이너 속에서 최대 100대의 드론이 쏟아져 나오는 발사 시스템이 공개돼 눈길을 끌고 있습니다. 미국 방산기업 디자인 테크놀로지스(DZYNE Technologies)는 전기 모터를 사용하는 다목적 드론 '블리츠(BLITZ)'와 컨테이너형 발사 시스템 '블리츠박스(BlitzBox)'를 공개했습니다. 블리츠박스는 시속 75km로 최대 150km 비행이 가능한 블리츠 드론을 탑재해 정찰과 전자전, 표적 공격 등에 활용할 수 있는 컨테이너형
엔비디아가 만든 ‘로봇의 교과서’ 공개…휴머노이드 전쟁 시작됐다 엔비디아가 휴머노이드 로봇 연구를 위한 오픈형 기준 설계인 '엔비디아 아이작 그루트 레퍼런스 휴머노이드 로봇(NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot)'을 공개했습니다. 이 연구용 로봇은 총 75개의 자유도(DOF)를 갖췄으며 엔비디아 젯슨 AGX 토르 T5000(Jetson AGX Thor T5000) 컴퓨팅 시스템을 기반으로 실시간 AI 추론과 제어를 수행합니다. 또한 유니트리 H2 플러스(Unitree 2026-06-03 06:00
엔비디아가 휴머노이드 로봇 연구를 위한 오픈형 기준 설계인 '엔비디아 아이작 그루트 레퍼런스 휴머노이드 로봇(NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot)'을 공개했습니다. 이 연구용 로봇은 총 75개의 자유도(DOF)를 갖췄으며 엔비디아 젯슨 AGX 토르 T5000(Jetson AGX Thor T5000) 컴퓨팅 시스템을 기반으로 실시간 AI 추론과 제어를 수행합니다. 또한 유니트리 H2 플러스(Unitree
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'2026 하반기 UX·UI 트렌드 및 AI 네이티브 실무 전략' 세미나 6월 29일 개최
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엔비디아가 컴퓨텍스 2026 기조연설에서 RTX 스파크 플랫폼을 공개하며 AI 에이전트 중심의 개인 컴퓨팅 비전을 제시했다. 퀄컴에 이은 두 번째 윈도우 온 암 프로세서로, PC 시장의 판도 변화가 예고된다. Credit: Nvidia 엔비디아는 전 세계 거의 모든 사람의 손에 AI 생산성을 쥐여주겠다는 비전을 품고 있다. 지난 일요일 밤, 엔비디아 RTX 스파크(Nvidia RTX Spark) 데뷔와 함께 그 여정에 새 이정표를 세웠다. RTX 스파크는 사용자·기업용 PC 시장에서 퀄컴에 도전하는 두 번째 윈도우 온 암(Windows on Arm) 프로세서다. 엔비디아는 RTX 스파크 플랫폼의 핵심인 N1 및 N1X CPU를 설계한 미디어텍(MediaTek)과 손잡고 “창작, 게이밍, 에이전트를 위한 퍼스널 컴퓨터를 재발명하고 있다”라고 밝혔다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 컴퓨텍스 2026 개막과 함께 타이베이에서 열린 엔비디아 GTC 컨퍼런스 참석자들에게 이 같이 말했다. 새 트렌드에 민감한 PC 제조사는 이미 엔비디아의 비전에 합류했다. 에이수스, 델, HP, 레노버, MSI는 올 가을 출시될 RTX 스파크 노트북을 공개했다. 에이서와 기가바이트(Gigabyte)도 뒤를 이을 예정이다. 퀄컴과 함께 윈도우 온 암 개발을 선도해온 마이크로소프트는 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 서피스 랩톱 울트라(Surface Laptop Ultra)를 출시한다. 한 측면에서 보면 엔비디아의 RTX 스파크 프로세서는 강력하면서도 익숙한 PC 업그레이드다. 미디어텍이 개발한 20코어 Arm ‘그레이스(Grace)’ CPU를 탑재하고, 600GB/s NVLink 연결을 통해 128GB 통합 메모리와 연결된다. 핵심은 내장 GPU로, 1페타플롭의 AI 연산 성능을 갖추고 있다. 마이크로소프트에 따르면 6,144개의 블랙웰(Blackwell) RTX 코어가 들어있어 RTX 5070 GPU와 동등한 수준이다. N1X는 이미 오래전부터 알려져 있었고, 이번에 마침내 실제 제품으로 구현됐다. Nvidia 사용자가 강력한 GPU를 게이밍 기기로 포지셔닝한 엔비디아의 전략을 받아들일지는 미지수다. 황 CEO는 마이크로소프트의 포르자(Forza) 시리즈와 ‘007: 퍼스트 라이트(007: First Light)’ 게임을 구동 중인 노트북 2대를 들고 무대에 올랐다. RTX 스파크 기기가 AI 생산성 도구로 각광받을 수 있을지도 아직 미지수다. 현재 엔비디아 PC 사업은 전체 매출에서 극히 일부를 차지하며, 실제로 기조연설의 대부분은 엔비디아 시스템과 인프라를 활용한 대형 데이터센터 구축에 할애됐다. 그럼에도 황은 RTX 스파크를 통해 수십 년 전 엔비디아를 탄생시킨 PC 사업에 대한 감각을 잃지 않았음을 보여줬다. AI가 PC 경험의 근간이 될 것이라는 것이 황의 견해다. 현대적 애플리케이션의 본질은 결국 AI 에이전트라는 것이다. 황은 에이전트가 네이티브로 실행되고 로컬 또는 클라우드 모델에 연결되며, 보안을 위해 샌드박스화된 개인 AI가 상시 구동되며 일을 처리하는 세계에서 퍼스널 컴퓨터가 어떤 모습이어야 하는지를 반문하며, 칩과 OS가 함께 진화해야 한다고 강조했다. RTX 스파크 PC에 대해 알려진 것 경쟁 CPU 제조사가 속도, 코어 수, 쓰레드 수 같은 세부 기술 사양을 앞세우는 것과 달리, 황 CEO는 N1X를 거의 언급하지 않으며 의도적으로 비중을 낮췄다. 대신 RTX 스파크 플랫폼 자체와 엔비디아 AI 에코시스템 전반에서의 역할에 집중했다. 앞서 유출된 정보에 따르면 N1X는 20코어로 구성될 것으로 예상됐으며, 마이크로소프트가 이를 확인했다. 코텍스-X925(Cortex-X925) ‘익스트림’ 코어와 코텍스-A725(Cortex-A725) 코어로 이뤄지며, 18코어 변형도 존재한다. 암(Arm)도 이메일을 통해 N1X 구성을 직접 확인해줬다. 엔비디아 RTX 플랫폼의 주요 사양 일부. Nvidia 하위 모델인 N1은 12코어(8+4) 또는 10코어(7+3) 구성이 가능하다. 핵심 변수는 CUDA 코어 수로, GPU 및 AI 성능에 직결된다. N1X는 6,144개 또는 5,120개, N1은 2,560개 또는 2,048개의 CUDA 코어를 갖출 것으로 비디오카드즈(VideoCardz)가 보도했다. 하위 구성 기준으로는 지포스 RTX 2050 GPU와 유사한 수준이다. 한 가지 언급되지 않은 지표가 있다. 바로 수년간 AI 하드웨어 논의의 기준이 돼온 TOPS다. 마이크로소프트 관계자는 서피스 랩톱 울트라에 탑재된 RTX 스파크 플랫폼이 코파일럿 플러스 PC 자격 요건을 충족할 만큼의 TOPS를 갖추고 있다고 확인했으나, 실제 수치는 공개하지 않았다. 엔비디아는 “RTX 스파크를 통해 창작자, AI 개발자, 게이머는 90GB 이상의 대형 3D 씬을 렌더링하고, 12K 4:2:2 영상을 편집하며, 4K AI 영상을 생성하고, 1,200억 파라미터 대규모 언어 모델을 최대 100만 토큰 컨텍스트로 에이전트를 활용해 로컬에서 실행하며, 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상으로 AAA 게임을 즐길 수 있다”라고 설명했다. 엔비디아와 파트너사는 RTX 스파크 노트북이 14인치와 16인치 크기로 출시되며, 두께는 14mm 수준, 무게는 약 1.36kg부터 시작한다고 밝혔다. 엔비디아는 “정밀 가공 알루미늄 섀시”와 색 정확도가 높은 OLED 디스플레이를 채용한다고 설명했다. 황 CEO는 “개인 에이전트를 위해 특별히 설계된” 노트북 외에도 RTX 스파크 칩을 탑재한 미니 PC 여러 종도 서드파티 노트북과 함께 소개했다. 또한 7,680억 파라미터(수정: 748GB 메모리) 트릴리언 파라미터 AI 모델 구동이 가능한 DGX 스테이션(DGX Station) 데스크톱도 공개했으나, 대다수 일반 사용자에게는 가격이 부담될 것으로 보인다. 또한, CPU 세대가 바뀔 때마다 노트북용, 데스크톱용, 워크스테이션용 칩을 각각 출시하겠다고 밝혔다. 엔비디아 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 노트북, 데스크톱, 미니 PC. Nvidia PC의 미래는 스마트폰이 걸어온 길과 닮아 있다는 것이 황 CEO의 전망이다. 스마트폰이 이제 더 이상 단순한 전화기가 아닌 ‘손안의 컴퓨터’가 된 것처럼 말이다. 황은 “언젠가 집 안에 AI 슈퍼컴퓨터가 생기고, 그 안에서 모든 에이전트와 어시스턴트가 돌아가며 온종일 온갖 일을 처리하는 세상을 충분히 상상할 수 있다”라고 말했다. 황은 집 안에서 에이전트 AI 컴퓨터가 돌아가는 시대가 오면, 홈시어터처럼 누구나 집에 두고 싶어 할 것이며 PC보다는 R2D2나 C3PO에 가깝게 느껴질 것이라고 덧붙였다. 이후 CES에서 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라와 에이전트형 PC 비전을 주제로 ‘대화’를 나눌 것이라고 예고했다. 어도비도 지지 의사를 밝혔다. RTX 스파크의 통합 메모리를 직접 활용하는 새로운 비디오 파이프라인을 어도비 프리미어 프로에 추가하겠다고 약속했다. 어도비의 서브스턴스 3D 페인터(Substance 3D Painter)와 스테이저(Stager)는 RTX 스파크에서 네이티브로 실행된다. 어도비는 차세대 포토샵 엔진은 “GPU 가속 컴포지팅에 최적화돼 라이브 필터, 고다이내믹 레인지, 최신 자연스러운 브러시 기능을 구현하며, AI 네이티브 파이프라인을 갖출 것”이라고 밝혔다. 게이밍 노트북과 에이전트형 PC 에이전트형 PC라는 개념이 실제로 노트북 환경에서 구현될 수 있는지는 여전히 미지수다. 에이전트형 PC는 정의상 항상 활성 상태를 유지하고, 상시 인터넷에 연결돼 코드 조각을 주고받으며 사용자가 지시한 작업을 수행한다. 엔비디아 RTX 스파크 플랫폼 기반 미니 PC는 충분히 설득력 있는 선택지다. Nvidia 그런데 전통적인 의미의 노트북은 이동성을 전제로 한다. 성능을 중시하지만 배터리 수명도 포기할 수 없다. 대형 GPU를 탑재한 게이밍 노트북은 통상 최대 두 시간 내외의 배터리 지속 시간을 보인다. 출장 중에도 에이전트가 계속 작동하길 바라지만, 노트북이 절전 모드에 들어가면 그 바람은 물거품이 된다. 에이전트형 AI 시대에 우리가 원하는 게 과연 팬이 쉼 없이 돌아가며 배낭 속에서 전원을 애타게 찾는 노트북인가? 아니면 노트북 덮개가 닫혀 있어도 에이전트가 조용히 일을 처리하며 하루 종일 배터리가 유지되는 것인가? 마이크로소프트도, 노트북 제조사도 아직 답을 내놓지 않았다. RTX 스파크 플랫폼을 단순한 게이밍 노트북으로 분류하기는 너무 쉽다. 그러나 생산성 기기로 자리매김하려면 노트북 패러다임과의 접점을 어떻게 확보할지 명확한 설명이 필요하다. 아직 퍼즐 조각이 빠져 있다. 책상 앞에 앉아 일하는 AI 애호가에게 엔비디아 RTX 스파크 탑재 미니 PC가 성공적인 선택지가 될 수 있다는 데는 충분히 동의한다. 그러나 RTX 스파크 노트북이 이동 중에도 상시 연결되는 생산성 기기로 성공할 수 있을지는 훨씬 더 회의적이다. 엔비디아, 마이크로소프트, 그리고 하드웨어 업체는 이 새 플랫폼이 현재 시장에 나와 있는 어떤 제품보다 실질적으로 우월하다는 것을 증명해야 한다. 그렇지 않다면 비즈니스 정장을 차려입은 게이밍 PC에 불과하다. dl-itworldkorea@foundryco.com 퍼스널 컴퓨팅 노트북 컴퓨터 CPU 및 프로세서 컴퓨터 구성 요소 관련 콘텐츠 기획 크롬북의 가격과 서피스의 성능…그 틈을 파고든 맥북 네오의 ‘가격 기준선’ By Mark Hachman 2026.04.20 6분 노트북 맥북 시스템 메모리 (RAM) 기획 맥 프로, 조용히 역사 속으로…애플 실리콘에 자리를 내주다 By Filipe Esposito 2026.03.30 4분 컴퓨터 노트북 맥북 리뷰 맥북 네오, 8GB RAM이지만 고부하 작업 버텨냈다 By Roman Loyola 2026.03.19 6분 컴퓨터 노트북 맥북 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
엔비디아가 컴퓨텍스 2026 기조연설에서 RTX 스파크 플랫폼을 공개하며 AI 에이전트 중심의 개인 컴퓨팅 비전을 제시했다. 퀄컴에 이은 두 번째 윈도우 온 암 프로세서로, PC 시장의 판도 변화가 예고된다.
엔비디아는 전 세계 거의 모든 사람의 손에 AI 생산성을 쥐여주겠다는 비전을 품고 있다. 지난 일요일 밤, 엔비디아 RTX 스파크(Nvidia RTX Spark) 데뷔와 함께 그 여정에 새 이정표를 세웠다. RTX 스파크는 사용자·기업용 PC 시장에서 퀄컴에 도전하는 두 번째 윈도우 온 암(Windows on Arm) 프로세서다. 엔비디아는 RTX 스파크 플랫폼의 핵심인 N1 및 N1X CPU를 설계한 미디어텍(MediaTek)과 손잡고 “창작, 게이밍, 에이전트를 위한 퍼스널 컴퓨터를 재발명하고 있다”라고 밝혔다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 컴퓨텍스 2026 개막과 함께 타이베이에서 열린 엔비디아 GTC 컨퍼런스 참석자들에게 이 같이 말했다. 새 트렌드에 민감한 PC 제조사는 이미 엔비디아의 비전에 합류했다. 에이수스, 델, HP, 레노버, MSI는 올 가을 출시될 RTX 스파크 노트북을 공개했다. 에이서와 기가바이트(Gigabyte)도 뒤를 이을 예정이다. 퀄컴과 함께 윈도우 온 암 개발을 선도해온 마이크로소프트는 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 서피스 랩톱 울트라(Surface Laptop Ultra)를 출시한다. 한 측면에서 보면 엔비디아의 RTX 스파크 프로세서는 강력하면서도 익숙한 PC 업그레이드다. 미디어텍이 개발한 20코어 Arm ‘그레이스(Grace)’ CPU를 탑재하고, 600GB/s NVLink 연결을 통해 128GB 통합 메모리와 연결된다. 핵심은 내장 GPU로, 1페타플롭의 AI 연산 성능을 갖추고 있다. 마이크로소프트에 따르면 6,144개의 블랙웰(Blackwell) RTX 코어가 들어있어 RTX 5070 GPU와 동등한 수준이다. N1X는 이미 오래전부터 알려져 있었고, 이번에 마침내 실제 제품으로 구현됐다. Nvidia 사용자가 강력한 GPU를 게이밍 기기로 포지셔닝한 엔비디아의 전략을 받아들일지는 미지수다. 황 CEO는 마이크로소프트의 포르자(Forza) 시리즈와 ‘007: 퍼스트 라이트(007: First Light)’ 게임을 구동 중인 노트북 2대를 들고 무대에 올랐다. RTX 스파크 기기가 AI 생산성 도구로 각광받을 수 있을지도 아직 미지수다. 현재 엔비디아 PC 사업은 전체 매출에서 극히 일부를 차지하며, 실제로 기조연설의 대부분은 엔비디아 시스템과 인프라를 활용한 대형 데이터센터 구축에 할애됐다. 그럼에도 황은 RTX 스파크를 통해 수십 년 전 엔비디아를 탄생시킨 PC 사업에 대한 감각을 잃지 않았음을 보여줬다. AI가 PC 경험의 근간이 될 것이라는 것이 황의 견해다. 현대적 애플리케이션의 본질은 결국 AI 에이전트라는 것이다. 황은 에이전트가 네이티브로 실행되고 로컬 또는 클라우드 모델에 연결되며, 보안을 위해 샌드박스화된 개인 AI가 상시 구동되며 일을 처리하는 세계에서 퍼스널 컴퓨터가 어떤 모습이어야 하는지를 반문하며, 칩과 OS가 함께 진화해야 한다고 강조했다. RTX 스파크 PC에 대해 알려진 것 경쟁 CPU 제조사가 속도, 코어 수, 쓰레드 수 같은 세부 기술 사양을 앞세우는 것과 달리, 황 CEO는 N1X를 거의 언급하지 않으며 의도적으로 비중을 낮췄다. 대신 RTX 스파크 플랫폼 자체와 엔비디아 AI 에코시스템 전반에서의 역할에 집중했다. 앞서 유출된 정보에 따르면 N1X는 20코어로 구성될 것으로 예상됐으며, 마이크로소프트가 이를 확인했다. 코텍스-X925(Cortex-X925) ‘익스트림’ 코어와 코텍스-A725(Cortex-A725) 코어로 이뤄지며, 18코어 변형도 존재한다. 암(Arm)도 이메일을 통해 N1X 구성을 직접 확인해줬다. 엔비디아 RTX 플랫폼의 주요 사양 일부. Nvidia 하위 모델인 N1은 12코어(8+4) 또는 10코어(7+3) 구성이 가능하다. 핵심 변수는 CUDA 코어 수로, GPU 및 AI 성능에 직결된다. N1X는 6,144개 또는 5,120개, N1은 2,560개 또는 2,048개의 CUDA 코어를 갖출 것으로 비디오카드즈(VideoCardz)가 보도했다. 하위 구성 기준으로는 지포스 RTX 2050 GPU와 유사한 수준이다. 한 가지 언급되지 않은 지표가 있다. 바로 수년간 AI 하드웨어 논의의 기준이 돼온 TOPS다. 마이크로소프트 관계자는 서피스 랩톱 울트라에 탑재된 RTX 스파크 플랫폼이 코파일럿 플러스 PC 자격 요건을 충족할 만큼의 TOPS를 갖추고 있다고 확인했으나, 실제 수치는 공개하지 않았다. 엔비디아는 “RTX 스파크를 통해 창작자, AI 개발자, 게이머는 90GB 이상의 대형 3D 씬을 렌더링하고, 12K 4:2:2 영상을 편집하며, 4K AI 영상을 생성하고, 1,200억 파라미터 대규모 언어 모델을 최대 100만 토큰 컨텍스트로 에이전트를 활용해 로컬에서 실행하며, 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상으로 AAA 게임을 즐길 수 있다”라고 설명했다. 엔비디아와 파트너사는 RTX 스파크 노트북이 14인치와 16인치 크기로 출시되며, 두께는 14mm 수준, 무게는 약 1.36kg부터 시작한다고 밝혔다. 엔비디아는 “정밀 가공 알루미늄 섀시”와 색 정확도가 높은 OLED 디스플레이를 채용한다고 설명했다. 황 CEO는 “개인 에이전트를 위해 특별히 설계된” 노트북 외에도 RTX 스파크 칩을 탑재한 미니 PC 여러 종도 서드파티 노트북과 함께 소개했다. 또한 7,680억 파라미터(수정: 748GB 메모리) 트릴리언 파라미터 AI 모델 구동이 가능한 DGX 스테이션(DGX Station) 데스크톱도 공개했으나, 대다수 일반 사용자에게는 가격이 부담될 것으로 보인다. 또한, CPU 세대가 바뀔 때마다 노트북용, 데스크톱용, 워크스테이션용 칩을 각각 출시하겠다고 밝혔다. 엔비디아 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 노트북, 데스크톱, 미니 PC. Nvidia PC의 미래는 스마트폰이 걸어온 길과 닮아 있다는 것이 황 CEO의 전망이다. 스마트폰이 이제 더 이상 단순한 전화기가 아닌 ‘손안의 컴퓨터’가 된 것처럼 말이다. 황은 “언젠가 집 안에 AI 슈퍼컴퓨터가 생기고, 그 안에서 모든 에이전트와 어시스턴트가 돌아가며 온종일 온갖 일을 처리하는 세상을 충분히 상상할 수 있다”라고 말했다. 황은 집 안에서 에이전트 AI 컴퓨터가 돌아가는 시대가 오면, 홈시어터처럼 누구나 집에 두고 싶어 할 것이며 PC보다는 R2D2나 C3PO에 가깝게 느껴질 것이라고 덧붙였다. 이후 CES에서 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라와 에이전트형 PC 비전을 주제로 ‘대화’를 나눌 것이라고 예고했다. 어도비도 지지 의사를 밝혔다. RTX 스파크의 통합 메모리를 직접 활용하는 새로운 비디오 파이프라인을 어도비 프리미어 프로에 추가하겠다고 약속했다. 어도비의 서브스턴스 3D 페인터(Substance 3D Painter)와 스테이저(Stager)는 RTX 스파크에서 네이티브로 실행된다. 어도비는 차세대 포토샵 엔진은 “GPU 가속 컴포지팅에 최적화돼 라이브 필터, 고다이내믹 레인지, 최신 자연스러운 브러시 기능을 구현하며, AI 네이티브 파이프라인을 갖출 것”이라고 밝혔다. 게이밍 노트북과 에이전트형 PC 에이전트형 PC라는 개념이 실제로 노트북 환경에서 구현될 수 있는지는 여전히 미지수다. 에이전트형 PC는 정의상 항상 활성 상태를 유지하고, 상시 인터넷에 연결돼 코드 조각을 주고받으며 사용자가 지시한 작업을 수행한다. 엔비디아 RTX 스파크 플랫폼 기반 미니 PC는 충분히 설득력 있는 선택지다. Nvidia 그런데 전통적인 의미의 노트북은 이동성을 전제로 한다. 성능을 중시하지만 배터리 수명도 포기할 수 없다. 대형 GPU를 탑재한 게이밍 노트북은 통상 최대 두 시간 내외의 배터리 지속 시간을 보인다. 출장 중에도 에이전트가 계속 작동하길 바라지만, 노트북이 절전 모드에 들어가면 그 바람은 물거품이 된다. 에이전트형 AI 시대에 우리가 원하는 게 과연 팬이 쉼 없이 돌아가며 배낭 속에서 전원을 애타게 찾는 노트북인가? 아니면 노트북 덮개가 닫혀 있어도 에이전트가 조용히 일을 처리하며 하루 종일 배터리가 유지되는 것인가? 마이크로소프트도, 노트북 제조사도 아직 답을 내놓지 않았다. RTX 스파크 플랫폼을 단순한 게이밍 노트북으로 분류하기는 너무 쉽다. 그러나 생산성 기기로 자리매김하려면 노트북 패러다임과의 접점을 어떻게 확보할지 명확한 설명이 필요하다. 아직 퍼즐 조각이 빠져 있다. 책상 앞에 앉아 일하는 AI 애호가에게 엔비디아 RTX 스파크 탑재 미니 PC가 성공적인 선택지가 될 수 있다는 데는 충분히 동의한다. 그러나 RTX 스파크 노트북이 이동 중에도 상시 연결되는 생산성 기기로 성공할 수 있을지는 훨씬 더 회의적이다. 엔비디아, 마이크로소프트, 그리고 하드웨어 업체는 이 새 플랫폼이 현재 시장에 나와 있는 어떤 제품보다 실질적으로 우월하다는 것을 증명해야 한다. 그렇지 않다면 비즈니스 정장을 차려입은 게이밍 PC에 불과하다. dl-itworldkorea@foundryco.com
엔비디아는 RTX 스파크 플랫폼의 핵심인 N1 및 N1X CPU를 설계한 미디어텍(MediaTek)과 손잡고 “창작, 게이밍, 에이전트를 위한 퍼스널 컴퓨터를 재발명하고 있다”라고 밝혔다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 컴퓨텍스 2026 개막과 함께 타이베이에서 열린 엔비디아 GTC 컨퍼런스 참석자들에게 이 같이 말했다.
새 트렌드에 민감한 PC 제조사는 이미 엔비디아의 비전에 합류했다. 에이수스, 델, HP, 레노버, MSI는 올 가을 출시될 RTX 스파크 노트북을 공개했다. 에이서와 기가바이트(Gigabyte)도 뒤를 이을 예정이다. 퀄컴과 함께 윈도우 온 암 개발을 선도해온 마이크로소프트는 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 서피스 랩톱 울트라(Surface Laptop Ultra)를 출시한다.
한 측면에서 보면 엔비디아의 RTX 스파크 프로세서는 강력하면서도 익숙한 PC 업그레이드다. 미디어텍이 개발한 20코어 Arm ‘그레이스(Grace)’ CPU를 탑재하고, 600GB/s NVLink 연결을 통해 128GB 통합 메모리와 연결된다. 핵심은 내장 GPU로, 1페타플롭의 AI 연산 성능을 갖추고 있다. 마이크로소프트에 따르면 6,144개의 블랙웰(Blackwell) RTX 코어가 들어있어 RTX 5070 GPU와 동등한 수준이다. N1X는 이미 오래전부터 알려져 있었고, 이번에 마침내 실제 제품으로 구현됐다. Nvidia 사용자가 강력한 GPU를 게이밍 기기로 포지셔닝한 엔비디아의 전략을 받아들일지는 미지수다. 황 CEO는 마이크로소프트의 포르자(Forza) 시리즈와 ‘007: 퍼스트 라이트(007: First Light)’ 게임을 구동 중인 노트북 2대를 들고 무대에 올랐다. RTX 스파크 기기가 AI 생산성 도구로 각광받을 수 있을지도 아직 미지수다. 현재 엔비디아 PC 사업은 전체 매출에서 극히 일부를 차지하며, 실제로 기조연설의 대부분은 엔비디아 시스템과 인프라를 활용한 대형 데이터센터 구축에 할애됐다. 그럼에도 황은 RTX 스파크를 통해 수십 년 전 엔비디아를 탄생시킨 PC 사업에 대한 감각을 잃지 않았음을 보여줬다.
사용자가 강력한 GPU를 게이밍 기기로 포지셔닝한 엔비디아의 전략을 받아들일지는 미지수다. 황 CEO는 마이크로소프트의 포르자(Forza) 시리즈와 ‘007: 퍼스트 라이트(007: First Light)’ 게임을 구동 중인 노트북 2대를 들고 무대에 올랐다. RTX 스파크 기기가 AI 생산성 도구로 각광받을 수 있을지도 아직 미지수다.
현재 엔비디아 PC 사업은 전체 매출에서 극히 일부를 차지하며, 실제로 기조연설의 대부분은 엔비디아 시스템과 인프라를 활용한 대형 데이터센터 구축에 할애됐다. 그럼에도 황은 RTX 스파크를 통해 수십 년 전 엔비디아를 탄생시킨 PC 사업에 대한 감각을 잃지 않았음을 보여줬다.
AI가 PC 경험의 근간이 될 것이라는 것이 황의 견해다. 현대적 애플리케이션의 본질은 결국 AI 에이전트라는 것이다. 황은 에이전트가 네이티브로 실행되고 로컬 또는 클라우드 모델에 연결되며, 보안을 위해 샌드박스화된 개인 AI가 상시 구동되며 일을 처리하는 세계에서 퍼스널 컴퓨터가 어떤 모습이어야 하는지를 반문하며, 칩과 OS가 함께 진화해야 한다고 강조했다. RTX 스파크 PC에 대해 알려진 것 경쟁 CPU 제조사가 속도, 코어 수, 쓰레드 수 같은 세부 기술 사양을 앞세우는 것과 달리, 황 CEO는 N1X를 거의 언급하지 않으며 의도적으로 비중을 낮췄다. 대신 RTX 스파크 플랫폼 자체와 엔비디아 AI 에코시스템 전반에서의 역할에 집중했다. 앞서 유출된 정보에 따르면 N1X는 20코어로 구성될 것으로 예상됐으며, 마이크로소프트가 이를 확인했다. 코텍스-X925(Cortex-X925) ‘익스트림’ 코어와 코텍스-A725(Cortex-A725) 코어로 이뤄지며, 18코어 변형도 존재한다. 암(Arm)도 이메일을 통해 N1X 구성을 직접 확인해줬다. 엔비디아 RTX 플랫폼의 주요 사양 일부. Nvidia 하위 모델인 N1은 12코어(8+4) 또는 10코어(7+3) 구성이 가능하다. 핵심 변수는 CUDA 코어 수로, GPU 및 AI 성능에 직결된다. N1X는 6,144개 또는 5,120개, N1은 2,560개 또는 2,048개의 CUDA 코어를 갖출 것으로 비디오카드즈(VideoCardz)가 보도했다. 하위 구성 기준으로는 지포스 RTX 2050 GPU와 유사한 수준이다. 한 가지 언급되지 않은 지표가 있다. 바로 수년간 AI 하드웨어 논의의 기준이 돼온 TOPS다. 마이크로소프트 관계자는 서피스 랩톱 울트라에 탑재된 RTX 스파크 플랫폼이 코파일럿 플러스 PC 자격 요건을 충족할 만큼의 TOPS를 갖추고 있다고 확인했으나, 실제 수치는 공개하지 않았다. 엔비디아는 “RTX 스파크를 통해 창작자, AI 개발자, 게이머는 90GB 이상의 대형 3D 씬을 렌더링하고, 12K 4:2:2 영상을 편집하며, 4K AI 영상을 생성하고, 1,200억 파라미터 대규모 언어 모델을 최대 100만 토큰 컨텍스트로 에이전트를 활용해 로컬에서 실행하며, 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상으로 AAA 게임을 즐길 수 있다”라고 설명했다.
경쟁 CPU 제조사가 속도, 코어 수, 쓰레드 수 같은 세부 기술 사양을 앞세우는 것과 달리, 황 CEO는 N1X를 거의 언급하지 않으며 의도적으로 비중을 낮췄다. 대신 RTX 스파크 플랫폼 자체와 엔비디아 AI 에코시스템 전반에서의 역할에 집중했다.
앞서 유출된 정보에 따르면 N1X는 20코어로 구성될 것으로 예상됐으며, 마이크로소프트가 이를 확인했다. 코텍스-X925(Cortex-X925) ‘익스트림’ 코어와 코텍스-A725(Cortex-A725) 코어로 이뤄지며, 18코어 변형도 존재한다. 암(Arm)도 이메일을 통해 N1X 구성을 직접 확인해줬다.
엔비디아 RTX 플랫폼의 주요 사양 일부. Nvidia
하위 모델인 N1은 12코어(8+4) 또는 10코어(7+3) 구성이 가능하다. 핵심 변수는 CUDA 코어 수로, GPU 및 AI 성능에 직결된다. N1X는 6,144개 또는 5,120개, N1은 2,560개 또는 2,048개의 CUDA 코어를 갖출 것으로 비디오카드즈(VideoCardz)가 보도했다. 하위 구성 기준으로는 지포스 RTX 2050 GPU와 유사한 수준이다.
한 가지 언급되지 않은 지표가 있다. 바로 수년간 AI 하드웨어 논의의 기준이 돼온 TOPS다. 마이크로소프트 관계자는 서피스 랩톱 울트라에 탑재된 RTX 스파크 플랫폼이 코파일럿 플러스 PC 자격 요건을 충족할 만큼의 TOPS를 갖추고 있다고 확인했으나, 실제 수치는 공개하지 않았다.
엔비디아는 “RTX 스파크를 통해 창작자, AI 개발자, 게이머는 90GB 이상의 대형 3D 씬을 렌더링하고, 12K 4:2:2 영상을 편집하며, 4K AI 영상을 생성하고, 1,200억 파라미터 대규모 언어 모델을 최대 100만 토큰 컨텍스트로 에이전트를 활용해 로컬에서 실행하며, 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상으로 AAA 게임을 즐길 수 있다”라고 설명했다.
엔비디아와 파트너사는 RTX 스파크 노트북이 14인치와 16인치 크기로 출시되며, 두께는 14mm 수준, 무게는 약 1.36kg부터 시작한다고 밝혔다. 엔비디아는 “정밀 가공 알루미늄 섀시”와 색 정확도가 높은 OLED 디스플레이를 채용한다고 설명했다. 황 CEO는 “개인 에이전트를 위해 특별히 설계된” 노트북 외에도 RTX 스파크 칩을 탑재한 미니 PC 여러 종도 서드파티 노트북과 함께 소개했다. 또한 7,680억 파라미터(수정: 748GB 메모리) 트릴리언 파라미터 AI 모델 구동이 가능한 DGX 스테이션(DGX Station) 데스크톱도 공개했으나, 대다수 일반 사용자에게는 가격이 부담될 것으로 보인다. 또한, CPU 세대가 바뀔 때마다 노트북용, 데스크톱용, 워크스테이션용 칩을 각각 출시하겠다고 밝혔다. 엔비디아 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 노트북, 데스크톱, 미니 PC. Nvidia PC의 미래는 스마트폰이 걸어온 길과 닮아 있다는 것이 황 CEO의 전망이다. 스마트폰이 이제 더 이상 단순한 전화기가 아닌 ‘손안의 컴퓨터’가 된 것처럼 말이다. 황은 “언젠가 집 안에 AI 슈퍼컴퓨터가 생기고, 그 안에서 모든 에이전트와 어시스턴트가 돌아가며 온종일 온갖 일을 처리하는 세상을 충분히 상상할 수 있다”라고 말했다. 황은 집 안에서 에이전트 AI 컴퓨터가 돌아가는 시대가 오면, 홈시어터처럼 누구나 집에 두고 싶어 할 것이며 PC보다는 R2D2나 C3PO에 가깝게 느껴질 것이라고 덧붙였다. 이후 CES에서 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라와 에이전트형 PC 비전을 주제로 ‘대화’를 나눌 것이라고 예고했다.
황 CEO는 “개인 에이전트를 위해 특별히 설계된” 노트북 외에도 RTX 스파크 칩을 탑재한 미니 PC 여러 종도 서드파티 노트북과 함께 소개했다. 또한 7,680억 파라미터(수정: 748GB 메모리) 트릴리언 파라미터 AI 모델 구동이 가능한 DGX 스테이션(DGX Station) 데스크톱도 공개했으나, 대다수 일반 사용자에게는 가격이 부담될 것으로 보인다. 또한, CPU 세대가 바뀔 때마다 노트북용, 데스크톱용, 워크스테이션용 칩을 각각 출시하겠다고 밝혔다.
엔비디아 RTX 스파크 플랫폼을 탑재한 노트북, 데스크톱, 미니 PC. Nvidia
PC의 미래는 스마트폰이 걸어온 길과 닮아 있다는 것이 황 CEO의 전망이다. 스마트폰이 이제 더 이상 단순한 전화기가 아닌 ‘손안의 컴퓨터’가 된 것처럼 말이다. 황은 “언젠가 집 안에 AI 슈퍼컴퓨터가 생기고, 그 안에서 모든 에이전트와 어시스턴트가 돌아가며 온종일 온갖 일을 처리하는 세상을 충분히 상상할 수 있다”라고 말했다.
황은 집 안에서 에이전트 AI 컴퓨터가 돌아가는 시대가 오면, 홈시어터처럼 누구나 집에 두고 싶어 할 것이며 PC보다는 R2D2나 C3PO에 가깝게 느껴질 것이라고 덧붙였다. 이후 CES에서 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라와 에이전트형 PC 비전을 주제로 ‘대화’를 나눌 것이라고 예고했다.
어도비도 지지 의사를 밝혔다. RTX 스파크의 통합 메모리를 직접 활용하는 새로운 비디오 파이프라인을 어도비 프리미어 프로에 추가하겠다고 약속했다. 어도비의 서브스턴스 3D 페인터(Substance 3D Painter)와 스테이저(Stager)는 RTX 스파크에서 네이티브로 실행된다. 어도비는 차세대 포토샵 엔진은 “GPU 가속 컴포지팅에 최적화돼 라이브 필터, 고다이내믹 레인지, 최신 자연스러운 브러시 기능을 구현하며, AI 네이티브 파이프라인을 갖출 것”이라고 밝혔다. 게이밍 노트북과 에이전트형 PC 에이전트형 PC라는 개념이 실제로 노트북 환경에서 구현될 수 있는지는 여전히 미지수다. 에이전트형 PC는 정의상 항상 활성 상태를 유지하고, 상시 인터넷에 연결돼 코드 조각을 주고받으며 사용자가 지시한 작업을 수행한다. 엔비디아 RTX 스파크 플랫폼 기반 미니 PC는 충분히 설득력 있는 선택지다. Nvidia 그런데 전통적인 의미의 노트북은 이동성을 전제로 한다. 성능을 중시하지만 배터리 수명도 포기할 수 없다. 대형 GPU를 탑재한 게이밍 노트북은 통상 최대 두 시간 내외의 배터리 지속 시간을 보인다. 출장 중에도 에이전트가 계속 작동하길 바라지만, 노트북이 절전 모드에 들어가면 그 바람은 물거품이 된다. 에이전트형 AI 시대에 우리가 원하는 게 과연 팬이 쉼 없이 돌아가며 배낭 속에서 전원을 애타게 찾는 노트북인가? 아니면 노트북 덮개가 닫혀 있어도 에이전트가 조용히 일을 처리하며 하루 종일 배터리가 유지되는 것인가? 마이크로소프트도, 노트북 제조사도 아직 답을 내놓지 않았다.
에이전트형 PC라는 개념이 실제로 노트북 환경에서 구현될 수 있는지는 여전히 미지수다. 에이전트형 PC는 정의상 항상 활성 상태를 유지하고, 상시 인터넷에 연결돼 코드 조각을 주고받으며 사용자가 지시한 작업을 수행한다.
엔비디아 RTX 스파크 플랫폼 기반 미니 PC는 충분히 설득력 있는 선택지다. Nvidia
그런데 전통적인 의미의 노트북은 이동성을 전제로 한다. 성능을 중시하지만 배터리 수명도 포기할 수 없다. 대형 GPU를 탑재한 게이밍 노트북은 통상 최대 두 시간 내외의 배터리 지속 시간을 보인다. 출장 중에도 에이전트가 계속 작동하길 바라지만, 노트북이 절전 모드에 들어가면 그 바람은 물거품이 된다.
에이전트형 AI 시대에 우리가 원하는 게 과연 팬이 쉼 없이 돌아가며 배낭 속에서 전원을 애타게 찾는 노트북인가? 아니면 노트북 덮개가 닫혀 있어도 에이전트가 조용히 일을 처리하며 하루 종일 배터리가 유지되는 것인가? 마이크로소프트도, 노트북 제조사도 아직 답을 내놓지 않았다.
RTX 스파크 플랫폼을 단순한 게이밍 노트북으로 분류하기는 너무 쉽다. 그러나 생산성 기기로 자리매김하려면 노트북 패러다임과의 접점을 어떻게 확보할지 명확한 설명이 필요하다. 아직 퍼즐 조각이 빠져 있다. 책상 앞에 앉아 일하는 AI 애호가에게 엔비디아 RTX 스파크 탑재 미니 PC가 성공적인 선택지가 될 수 있다는 데는 충분히 동의한다. 그러나 RTX 스파크 노트북이 이동 중에도 상시 연결되는 생산성 기기로 성공할 수 있을지는 훨씬 더 회의적이다. 엔비디아, 마이크로소프트, 그리고 하드웨어 업체는 이 새 플랫폼이 현재 시장에 나와 있는 어떤 제품보다 실질적으로 우월하다는 것을 증명해야 한다. 그렇지 않다면 비즈니스 정장을 차려입은 게이밍 PC에 불과하다. dl-itworldkorea@foundryco.com
RTX 스파크 플랫폼을 단순한 게이밍 노트북으로 분류하기는 너무 쉽다. 그러나 생산성 기기로 자리매김하려면 노트북 패러다임과의 접점을 어떻게 확보할지 명확한 설명이 필요하다. 아직 퍼즐 조각이 빠져 있다.
책상 앞에 앉아 일하는 AI 애호가에게 엔비디아 RTX 스파크 탑재 미니 PC가 성공적인 선택지가 될 수 있다는 데는 충분히 동의한다. 그러나 RTX 스파크 노트북이 이동 중에도 상시 연결되는 생산성 기기로 성공할 수 있을지는 훨씬 더 회의적이다. 엔비디아, 마이크로소프트, 그리고 하드웨어 업체는 이 새 플랫폼이 현재 시장에 나와 있는 어떤 제품보다 실질적으로 우월하다는 것을 증명해야 한다. 그렇지 않다면 비즈니스 정장을 차려입은 게이밍 PC에 불과하다. dl-itworldkorea@foundryco.com
퍼스널 컴퓨팅 노트북 컴퓨터 CPU 및 프로세서 컴퓨터 구성 요소
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[AI핫이슈] 앤트로픽 페이블 수출통제 후폭풍...글로벌 AI 판세 변수로
[디지털투데이 황치규 기자] 앤트로픽이 미토스 기반 신형 AI 모델 클로드 페이블5를 내놓자마자 안전조치 미비로 미국 정부에 의해 수출 통제 조치를 당했다. 이에 따라 미국 국적을 가진 이들 외에 미토스5와 페이블5에 대한 해외 접근이 차단되면서 후폭풍이 거세다. 페이블5를 앞세워 기업공개(IPO) 행보에 속도를 내려 했던 앤트로픽 입장에선 이번 수출 통제가 장기화될 경우 대형 악재에 직면할 수 있다.
ㆍ미 정부, 앤트로픽 AI '페이블5·미토스5' 외국인 접속 금지 ㆍ"아마존 CEO 제보 후 美 정부 앤트로픽 최신 모델에 해외 접근 차단" ㆍ미토스·페이블 수출 통제 놓고 백악관-앤트로픽 충돌 전말
이번 수출 통제로 각국에서 소버린 AI, 오픈소스 AI 모델에 대한 관심도 커졌다. AI과 지정학에 대한 논의도 활발해지고 있다.
ㆍ중국, '미토스'에 접근했을 수 있다 ㆍ앤트로픽 최신 모델 접근 차단에 소버린 AI 논의 탄력 ㆍ美 정부 앤트로픽 미토스 접근 제한…과기정통부 "사실관계 파악 중" ㆍ美·中 AI 전쟁 격화…양국 모두 상대국 AI에 '안보 위협' 낙인
수출 통제는 앤트로픽 미토스와 페이블5에만 적용된다. 오픈AI도 현재 플래그십 모델 GPT-5.5를 능가하는 신형 AI 모델을 조만간 출시할 계획인데, 여기에 대해 미국 정부가 어떻게 나올지 주목된다. 앤트로픽은 수출 통제 문제를 조기에 해결하기 위해 백악관 인사들과 직접 만나는 것으로 전해진다.
ㆍ오픈AI, 6월 새 AI 모델 '코드명 '5.6' 공개...앤트로픽 페이블5에 맞불 ㆍ앤트로픽 기술진, 백악관 직접 만난다...페이블·미토스 수출 통제 해제 총력
엔비디아 젠슨 황 CEO 방한도 화제였다. 젠슨 황 CEO는 방한 중 국내 대기업 및 스타트업들과 엔비디아 간 협력도 대거 발표됐다.
ㆍ젠슨 황 방한 마무리...피지컬AI 협력·스타트업 지원 강조 ㆍLG, 엔비디아와 협력 강화...피지컬 AI·AI 인프라·모빌리티 키운다
그외 AI를 둘러싼 국내외 기업들 행보를 정리했다.
애플은 연례 세계 개발자 컨퍼런스(WWDC)에서 구글과 협력해 개발한 차세대 AI 음성 비서 시리를 공개했다.
ㆍ애플, 2년 만에 AI 시리 공개…챗GPT·클로드 맞서 대화형 AI 승부
마이크로소프트는 AI 에이전트 전용 검색 엔진 '웹 IQ(Web IQ)'를 공개했다. 웹 IQ는 사람이 아닌 AI 에이전트를 위한 검색 엔진이다. 기존 검색 엔진이 사람에게 맞는 방식으로 결과를 순위별로 보여준다면 웹 IQ는 AI 에이전트가 토큰을 최소한으로 쓰면서 빠르게 파악할 수 있는 압축된 형태로 결과를 제공한다. 데이터베이스 기업 타이거데이터(Tiger Data)가 AI 에이전트 전용 매니지드 포스트그레SQL(PostgreSQL) 서비스 '고스트(Ghost)'를 출시했다.
ㆍ마이크로소프트, AI 에이전트 전용 검색 엔진 '웹 IQ' 공개 ㆍ타이거데이터, AI 에이전트 전용 매니지드 포스트그레SQL 서비스 '고스트' 출시
오픈AI는 AI 코딩 툴 코덱스 강화를 위해 스타트업 오나(Ona)를 인수한다. 오나는 AI 에이전트가 도구와 시스템, 업무 맥락에 접근할 수 있는 사전 설정형 보안 클라우드 환경을 제공한다.
ㆍ오픈AI, 보안 클라우드 스타트업 '오나' 인수...코딩AI 활용폭 확장
구글은 AI 구독 서비스 'AI 플러스' 월 구독료를 7.99달러에서 4.99달러로 인하하고 저장 공간을 200GB에서 400GB로 두 배 늘렸다.
ㆍ구글, AI 플러스 월 구독료 4.99달러로 인하…미국서도 AI 구독 가격 전쟁
아마존웹서비스(AWS)는 기업 클라우드 비용 절감을 돕는 AI 도구 'AWS 핀옵스 에이전트'를 공개했다. AWS 핀옵스 에이전트는 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공된다.
ㆍAWS, 클라우드 비용 최적화 돕는 'AWS 핀옵스 에이전트' 공개
샤오미는 터미널 기반 AI 코딩 도구 '미모 코드(MiMo Code) V0.1.0'을 오픈소스로 공개했다. 샤오미에 따르면 미모 코드는 핵심 에이전틱 코딩 벤치마크에서 앤트로픽 클로드 코드(Claude Code)를 앞서는 역량을 보였다.
ㆍ샤오미, 터미널 기반 AI 코딩툴 '미모 코드' 오픈소스로 공개…"클로드 코드 능가" 주장
제프 베조스 아마존 창업자와 전 구글 임원 빅 바자이가 이끄는 산업 AI 스타트업 프로메테우스(Prometheus)가 기업가치 410억달러에 120억달러 규모 시리즈B 투자를 유치했다. 피지컬 AI 기업 리얼월드(RLWRLD) 자체 개발한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 'RLDX-1'을 선보이고 국내 시장 공략에도 속도를 낸다. 트릴리온랩스는 엔비디아 옴니버스 라이브러리와 엔비디아 네모트론(NVIDIA Nemotron) 오픈 모델을 기반으로 AI 팩토리용 ‘산업 월드모델(Industrial World Models)’을 개발한다.
ㆍ산업 AI 스타트업 프로메테우스, 120억달러 유치…기업가치 410억달러 ㆍ"AI로 노동의 라스트마일 자동화...사람 수준 손재주 로봇 구현" ㆍ트릴리온랩스, 엔비디아 옴니버스·네모트론 기반 ‘월드모델' 개발...AI팩토리 겨냥
한컴은 AI 데이터 처리 솔루션 ‘한컴데이터로더’와 지식 검색 솔루션 ‘한컴피디아’를 기반으로 BGF그룹 내부 정형·비정형 데이터를 AI가 읽고 처리할 수 있는 형태로 정비했다. KSTEC은 기업 문서 처리 업무를 단축하고 자동화하는 '스마트 IDP(지능형 문서 처리, Intelligent Document Processing) 솔루션'을 출시했다. LG CNS는 글로벌 인공지능(AI) 기업 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)' 도입 계약을 체결했다. 업스테이지는 생성형 인공지능(AI) 멀티 플랫폼 기업 타임리를 인수했다.
ㆍ한컴, BGF그룹 AI 지식 검색 시스템 구축 프로젝트 진행 ㆍKSTEC, AI 기반 ‘스마트 IDP 솔루션’ 출시...문서 처리 자동화 지원 ㆍLG CNS, 오픈AI 이어 앤트로픽 클로드 기반 AX 사업도 본격화 ㆍ업스테이지, AI 에이전트 플랫폼 타임리 인수
대기업과 스타트업 가릴 것 없이 AI 비용이 부담 될 정도로 늘어나는 것을 우려하는 곳들이 늘면서 성능 외에 가격이 AI업계 판세에 중량급 변수로 부상했다. 상대적으로 저렴한 AI 모델을 찾는 수요가 증가하면서 이르면 올해 IPO를 하려는 오픈AI와 앤트로픽 같은 선도 AI 업체들도 가격을 내려야 한다는 압박을 받는 모양새다.
ㆍAI 가격 전쟁 시작...오픈AI·앤트로픽의 딜레마 ㆍ비용 부담에 흔들...대형 모델 중심 AI 판세 바뀌나 ㆍAI 비용 뛰니 AI 비용 최적화 스타트업 뜬다
AI 인프라 투자에 수천억달러 규모 자금이 투입되면서 금융 시장에도 적지 않은 변화가 일고 있다. AI 인프라로 몰리는 자금을 금융화하려는 시도들이 활발하다. 엔비디아 GPU를 담보로 대출을 받는 것을 넘어 GPU 임대 가격과 연동돼 있는 선물 계약을 포함해 컴퓨팅 파워 비용를 놓고 거래를 할 수 있는 상품도 곧 등장할 것으로 보인다.
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컨설팅 회사인 KPMG가 발간한 AI 활용 보고서에 AI 환각(hallucination)에 기반한 허위 사례들이 다수 포함된 것으로 확인됐다. KPMG는 웹사이트에서 해당 보고서를 삭제했다.
ㆍKPMG, AI 활용 사례 보고서, 허위 정보 무더기 포함…AI 환각 때문
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미국 정부가 앤트로픽에 내린 수출 통제 지침 배경이 인공지능(AI)의 기술적 문제보다 트럼프 행정부와 앤트로픽 간 '성향 차이'와 소통 마찰에 있다는 주장이 제기됐다.
표면적으로는 고성능 AI 모델의 탈옥 가능성과 보안 우려가 조치 명분으로 제시됐지만 실제로는 양측 간 누적된 불신과 긴장 관계가 더 크게 작용했다는 해석이다.
16일 악시오스 등 외신에 따르면 트럼프 행정부와 앤트로픽은 관련 사안을 협의하는 과정에서 입장차를 좁히지 못했고 이 과정에서 갈등이 커진 것이란 분석이 나오고 있다.
익명을 요구한 소식통은 "현 행정부와 앤트로픽은 서로 다른 언어를 쓰는 것 같았다"고 현장 분위기를 전했다. 행정부 내부에서는 앤트로픽이 정부 우려를 충분히 심각하게 받아들이지 않았고, 현 행정부와도 적극적으로 소통하지 않았다는 불만이 쌓였다는 설명이다.
이어 "정부는 기술적 위험 못지않게 무시당하고 있다고 느낀 것으로 보인다"며 "그 결과 의사소통을 통한 정교한 조정보다 강경한 행정 조치가 먼저 동원됐을 가능성이 있다"고 말했다.
이번 수출 통제 지침 역시 이런 갈등 속에서 나온 조치라는 해석이 나온다. 지난주 앤디 재시 아마존 CEO는 스콧 베센트 재무장관에게 '미토스5'와 '페이블5'의 탈옥 가능성을 경고한 것으로 전해졌다.
아마존 소속 보안 연구원들은 페이블5에 취약 코드가 포함된 입력값을 넣은 뒤 "보안 문제를 검토해달라"고 요청했다. 모델이 안전 가드레일을 이유로 답변을 거부하자, 이들은 같은 코드에 대해 "이 코드를 수정해달라(Fix this code)"고 요청 방식을 바꿨다. 미국 정부는 이를 당초 차단됐어야 할 요청이 우회된 사례로 보고 '중대한 보안 위협', 즉 탈옥으로 규정했다.
반면 앤트로픽은 AI에게 취약한 코드를 수정해 달라고 요청하는 것은 사이버 방어 실무에서 일상적이고 필수적인 업무라며 정부의 해석에 동의하지 않았다.
갈등에 기름을 부은 것은 이후 앤트로픽의 대응 방식이었다. 앤트로픽은 방어 논리를 펴기 위해 보안 전문가 케이티 무수리스의 분석을 제시했다.
그러나 트럼프 행정부는 그를 '급진적 민주당원'으로 보는 시각이 있었고, 여기에 과거 트럼프 대통령이 해임했던 크리스 크렙스 전 사이버보안국장까지 이 논리를 공개적으로 지지하면서 행정부 내 반발이 더욱 커졌다는 분석이 나온다.
차세대 모델의 글로벌 서비스 차단이라는 압박에 직면한 앤트로픽은 사태 수습에 나섰다. 외신에 따르면 로건 그레이엄, 데이브 오어, 니콜라스 칼리니 등 앤트로픽 수석 기술진은 사태 해결을 위해 상무부와 중앙정보국(CIA), 마이클 크라치오스 백악관 과학 고문 등과 잇따라 대면 회의를 가질 예정이다.
소식통은 "이번 사태 해법은 완벽한 기술 패치 자체보다, 정부 관리들이 자신들이 존중받고 있으며 상황이 통제되고 있다고 느끼게 만드는 데 달려 있다"고 짚었다.
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한편 일각에서는 이번 조치가 각국 정부로 하여금 민감한 분야에서 해외 AI를 도입하는 문제를 다시 보게 만드는 계기가 될 수 있다는 지적도 나온다. 미국 정부의 정치적 판단이나 행정 개입이 AI 기업의 서비스 운영에 직접 영향을 미칠 수 있다는 점이 드러났기 때문이다.
딘 볼 AI 정책 전문가는 "이번 지침이 특정 기업을 겨냥한 정치적 압박인지, 아니면 지나치게 강경한 국가안보 대응인지 구분하기 어렵다"며 "정부 개입 기준이 기술적 위험만이 아니라 정치적 판단과 섞여 보일 경우 AI의 대외 신뢰성에 부정적 영향을 줄 수 있다"고 우려했다.
기자명 권용삼 기자 입력 2026.06.15 17:11:34 수정 2026.06.16 07:01:19 댓글 0
기업이 평균 8~10개 모니터링 도구로 IT 환경을 관리하는 가운데, IT 팀의 41%가 업무 시간의 75%를 문제 파악에만 소비하는 현실에서 eG이노베이션스가 AI 기반 통합 옵저버빌리티 솔루션 비전을 발표했다. Credit: eGInnovations 기업의 IT 환경이 온프레미스, 멀티클라우드, 엣지 인프라로 분산되면서 모니터링 도구도 함께 증가했다. 엔터프라이즈 기업이 평균 8~10개의 모니터링 솔루션을 운영하는 가운데, 이들 도구가 분절된 채로 작동하면서 IT 운영팀의 업무 부담이 급증하는 고충이 크다. 새로운 대안으로 AI 기반의 통합 옵저버빌리티 솔루션이 부상하고 있다. 글로벌 IT 성능 모니터링 및 옵저버빌리티 기업 eG이노베이션스가 10일 서울 더플라자 호텔에서 ‘AI 기반 옵저버빌리티 전략과 한국 시장 성장 방향’을 주제로 기자간담회를 개최했다. 아난드 삼파스 CFO가 환영사를 맡고, 스리하리 아바르 글로벌 솔루션 엔지니어링 총괄 이사와 김현찬 코리아 지사장이 연사로 나섰다. 아바르 총괄은 IT 운영 현장의 심각한 문제점을 데이터로 제시했다. “IT 팀의 41%가 업무 시간의 75%를 문제 파악에만 사용하고 있으며, 헬프데스크의 68%는 접수된 문제가 어느 팀으로 가야 할지조차 파악하지 못하고 있다”라며 맥락 정보의 부족으로 인한 비효율을 설명했다. 알림 폭증 속에서 중요 신호가 묻히고, 근본 원인 파악에만 수시간이 소요되는 현실을 지적한 것이다. eG이노베이션스가 제시하는 솔루션은 ‘단일 에이전트, 단일 상관관계 모델’을 기반으로 한 통합 가시성이다. 아바르 총괄은 “이커머스 애플리케이션 결제 지연 문제가 발생하면, 그 원인이 브라우저, 네트워크, 데이터센터, 스토리지 중 어디인지 모두 한 화면에서 추적할 수 있다”라고 설명했다. 일반적인 AIOps 플랫폼과 달리, 통합 모니터링 솔루션인 eG 엔터프라이즈즈(eG Enterprise)는 25년간 축적한 SAP, VDI, 데이터베이스 등 도메인 전문성을 AI에 학습시켜 “시스템 장애의 진짜 원인을 수 초 안에 정확히 찾아낸다”라고 강조했다. 또한 일반적인 AIOps 플랫폼이 머신러닝 모델 중심으로 동작하는 것과 달리, SAP, 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, 이하 VDI), 데이터베이스 등 다양한 기술 영역에 대한 도메인 전문성을 결합한 AIOps 접근 방식을 제시했다. 아울러 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반 지식 봇, 자율형 장애 관리, 셀프 힐링(self-healing) 인프라 등을 포함한 자율형 IT 운영 로드맵을 소개했다. 실제 고객사 사례도 설득력을 더했다. 한 데이터센터 업체는 서버 밀도를 25% 높여 170만 달러 이상을 절약했고, 음료 제조사 A는 99.9% 가동률을 달성했으며, 제조·금융·서비스 산업 고객사들은 평균 문제 해결 시간을 60% 단축했다. 한국 지사, 2030년 SAP 모니터링 점유율 50% 목표 eGInnovations 한국 시장 전략에서는 김현찬 코리아 지사장이 구체적인 목표를 제시했다. 2018년 지사 설립 이후 연평균 30% 이상 성장을 이어온 가운데, SAP PCE(Cloud Platform Enterprise) 및 VDI 모니터링을 중심으로 공략을 강화한다는 방침이다. 김 지사장은 “SAP PCE 전문 운영·자동화 영역에서 50% 시장 점유율을, VDI 인프라 통합 모니터링 영역에서 30% 시장 점유율을 목표로 한다”라며 2024년 GS 레벨 1과 SAP PCE 인증 획득으로 국내 공공시장 본격 공략을 선언했다. 더 주목할 부분은 차세대 데이터센터 모니터링 시장으로의 진출이다. 김 지사장은 “AI 데이터센터 확대로 인프라가 극도로 복잡해지는 상황에서 기존 시장은 DCIM, NMS, APM 등이 각기 분리되어 있다”라며 eG이노베이션스가 650개 이상의 기술을 네이티브 지원하는 역량을 기반으로 풀스택 통합 솔루션을 제공할 계획임을 밝혔다. 현재 국내 대형 통신사 등 선도 기업과 기술 검토를 진행 중이다. 자율형 IT 운영 과정에서 AI가 인프라에 직접 개입해 조치할 때 발생 가능한 오작동이나 보안 리스크에 대한 질문이 나왔다. 아바르 총괄은 “자동 조치가 필요한 상황에서는 먼저 제안 형태로 운영자에게 제시하고, 특정 조건이 충족되는 경우에만 자동 실행 권한을 부여하는 방식으로 통제한다”라며, 다양한 보안 가드레일도 마련해 놓았다고 설명했다. 이러한 방식을 통해 AI의 자율성과 보안 통제 사이의 균형을 맞춘다는 입장이다. 한국 시장 특수성에 대해 묻는 질문도 제기됐다. 김현찬 지사장은 “국내 기업은 커스터마이징 요구사항이 많고 현장의 실무 환경에 맞는 다양한 기능 구현을 요청한다”라며 “요구사항에 맞춰 기술 지원과 솔루션 커스터마이징에 상당한 리소스를 투입하고 있다”라고 답했다. 이러한 접근이 글로벌 모범 사례로 평가받으며 대만, 일본 등 동아시아 지역 전략의 청사진이 되고 있다는 설명도 덧붙였다. 아바르 총괄은 마무리 발언에서 “AI가 탑재됐느냐가 아니라 어떤 도메인 전문성이 뒷받침되는지가 관건”이라며 “자율형 IT 운영은 이론이 아니라 구체적인 발전의 여정”이라고 강조했다. erin.hur@foundryco.com 기술 업계 동향 네트워크 관련 콘텐츠 뉴스 시리 AI 개편, 유료 구독 전환의 신호탄 될까 By David Price 2026.06.16 2분 애플 인공지능 생성형 AI 뉴스 저렴한 PC의 미래, 구형 칩에서 찾는다…AMD의 역발상 전략 By Mark Hachman 2026.06.16 2분 CPU 및 프로세서 컴퓨터 구성 요소 퍼스널 컴퓨팅 뉴스 개발자는 빠르게, 보안팀은 느리게…오픈텍스트, 금융권 AI 전환 시대의 애플리케이션 보안 과제 짚다 By ITWorld 편집부 2026.06.16 2분 기술 업계 동향 기획 AI 모멘텀 되찾은 애플, 남은 과제는 실행력 By Jonny Evans 2026.06.11 7분 애플 인공지능 생성형 AI Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
기업이 평균 8~10개 모니터링 도구로 IT 환경을 관리하는 가운데, IT 팀의 41%가 업무 시간의 75%를 문제 파악에만 소비하는 현실에서 eG이노베이션스가 AI 기반 통합 옵저버빌리티 솔루션 비전을 발표했다.
기업의 IT 환경이 온프레미스, 멀티클라우드, 엣지 인프라로 분산되면서 모니터링 도구도 함께 증가했다. 엔터프라이즈 기업이 평균 8~10개의 모니터링 솔루션을 운영하는 가운데, 이들 도구가 분절된 채로 작동하면서 IT 운영팀의 업무 부담이 급증하는 고충이 크다. 새로운 대안으로 AI 기반의 통합 옵저버빌리티 솔루션이 부상하고 있다. 글로벌 IT 성능 모니터링 및 옵저버빌리티 기업 eG이노베이션스가 10일 서울 더플라자 호텔에서 ‘AI 기반 옵저버빌리티 전략과 한국 시장 성장 방향’을 주제로 기자간담회를 개최했다. 아난드 삼파스 CFO가 환영사를 맡고, 스리하리 아바르 글로벌 솔루션 엔지니어링 총괄 이사와 김현찬 코리아 지사장이 연사로 나섰다. 아바르 총괄은 IT 운영 현장의 심각한 문제점을 데이터로 제시했다. “IT 팀의 41%가 업무 시간의 75%를 문제 파악에만 사용하고 있으며, 헬프데스크의 68%는 접수된 문제가 어느 팀으로 가야 할지조차 파악하지 못하고 있다”라며 맥락 정보의 부족으로 인한 비효율을 설명했다. 알림 폭증 속에서 중요 신호가 묻히고, 근본 원인 파악에만 수시간이 소요되는 현실을 지적한 것이다. eG이노베이션스가 제시하는 솔루션은 ‘단일 에이전트, 단일 상관관계 모델’을 기반으로 한 통합 가시성이다. 아바르 총괄은 “이커머스 애플리케이션 결제 지연 문제가 발생하면, 그 원인이 브라우저, 네트워크, 데이터센터, 스토리지 중 어디인지 모두 한 화면에서 추적할 수 있다”라고 설명했다. 일반적인 AIOps 플랫폼과 달리, 통합 모니터링 솔루션인 eG 엔터프라이즈즈(eG Enterprise)는 25년간 축적한 SAP, VDI, 데이터베이스 등 도메인 전문성을 AI에 학습시켜 “시스템 장애의 진짜 원인을 수 초 안에 정확히 찾아낸다”라고 강조했다. 또한 일반적인 AIOps 플랫폼이 머신러닝 모델 중심으로 동작하는 것과 달리, SAP, 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, 이하 VDI), 데이터베이스 등 다양한 기술 영역에 대한 도메인 전문성을 결합한 AIOps 접근 방식을 제시했다. 아울러 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반 지식 봇, 자율형 장애 관리, 셀프 힐링(self-healing) 인프라 등을 포함한 자율형 IT 운영 로드맵을 소개했다. 실제 고객사 사례도 설득력을 더했다. 한 데이터센터 업체는 서버 밀도를 25% 높여 170만 달러 이상을 절약했고, 음료 제조사 A는 99.9% 가동률을 달성했으며, 제조·금융·서비스 산업 고객사들은 평균 문제 해결 시간을 60% 단축했다. 한국 지사, 2030년 SAP 모니터링 점유율 50% 목표 eGInnovations 한국 시장 전략에서는 김현찬 코리아 지사장이 구체적인 목표를 제시했다. 2018년 지사 설립 이후 연평균 30% 이상 성장을 이어온 가운데, SAP PCE(Cloud Platform Enterprise) 및 VDI 모니터링을 중심으로 공략을 강화한다는 방침이다. 김 지사장은 “SAP PCE 전문 운영·자동화 영역에서 50% 시장 점유율을, VDI 인프라 통합 모니터링 영역에서 30% 시장 점유율을 목표로 한다”라며 2024년 GS 레벨 1과 SAP PCE 인증 획득으로 국내 공공시장 본격 공략을 선언했다. 더 주목할 부분은 차세대 데이터센터 모니터링 시장으로의 진출이다. 김 지사장은 “AI 데이터센터 확대로 인프라가 극도로 복잡해지는 상황에서 기존 시장은 DCIM, NMS, APM 등이 각기 분리되어 있다”라며 eG이노베이션스가 650개 이상의 기술을 네이티브 지원하는 역량을 기반으로 풀스택 통합 솔루션을 제공할 계획임을 밝혔다. 현재 국내 대형 통신사 등 선도 기업과 기술 검토를 진행 중이다. 자율형 IT 운영 과정에서 AI가 인프라에 직접 개입해 조치할 때 발생 가능한 오작동이나 보안 리스크에 대한 질문이 나왔다. 아바르 총괄은 “자동 조치가 필요한 상황에서는 먼저 제안 형태로 운영자에게 제시하고, 특정 조건이 충족되는 경우에만 자동 실행 권한을 부여하는 방식으로 통제한다”라며, 다양한 보안 가드레일도 마련해 놓았다고 설명했다. 이러한 방식을 통해 AI의 자율성과 보안 통제 사이의 균형을 맞춘다는 입장이다. 한국 시장 특수성에 대해 묻는 질문도 제기됐다. 김현찬 지사장은 “국내 기업은 커스터마이징 요구사항이 많고 현장의 실무 환경에 맞는 다양한 기능 구현을 요청한다”라며 “요구사항에 맞춰 기술 지원과 솔루션 커스터마이징에 상당한 리소스를 투입하고 있다”라고 답했다. 이러한 접근이 글로벌 모범 사례로 평가받으며 대만, 일본 등 동아시아 지역 전략의 청사진이 되고 있다는 설명도 덧붙였다. 아바르 총괄은 마무리 발언에서 “AI가 탑재됐느냐가 아니라 어떤 도메인 전문성이 뒷받침되는지가 관건”이라며 “자율형 IT 운영은 이론이 아니라 구체적인 발전의 여정”이라고 강조했다. erin.hur@foundryco.com
글로벌 IT 성능 모니터링 및 옵저버빌리티 기업 eG이노베이션스가 10일 서울 더플라자 호텔에서 ‘AI 기반 옵저버빌리티 전략과 한국 시장 성장 방향’을 주제로 기자간담회를 개최했다. 아난드 삼파스 CFO가 환영사를 맡고, 스리하리 아바르 글로벌 솔루션 엔지니어링 총괄 이사와 김현찬 코리아 지사장이 연사로 나섰다.
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eG이노베이션스가 제시하는 솔루션은 ‘단일 에이전트, 단일 상관관계 모델’을 기반으로 한 통합 가시성이다. 아바르 총괄은 “이커머스 애플리케이션 결제 지연 문제가 발생하면, 그 원인이 브라우저, 네트워크, 데이터센터, 스토리지 중 어디인지 모두 한 화면에서 추적할 수 있다”라고 설명했다. 일반적인 AIOps 플랫폼과 달리, 통합 모니터링 솔루션인 eG 엔터프라이즈즈(eG Enterprise)는 25년간 축적한 SAP, VDI, 데이터베이스 등 도메인 전문성을 AI에 학습시켜 “시스템 장애의 진짜 원인을 수 초 안에 정확히 찾아낸다”라고 강조했다. 또한 일반적인 AIOps 플랫폼이 머신러닝 모델 중심으로 동작하는 것과 달리, SAP, 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, 이하 VDI), 데이터베이스 등 다양한 기술 영역에 대한 도메인 전문성을 결합한 AIOps 접근 방식을 제시했다. 아울러 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반 지식 봇, 자율형 장애 관리, 셀프 힐링(self-healing) 인프라 등을 포함한 자율형 IT 운영 로드맵을 소개했다.
또한 일반적인 AIOps 플랫폼이 머신러닝 모델 중심으로 동작하는 것과 달리, SAP, 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, 이하 VDI), 데이터베이스 등 다양한 기술 영역에 대한 도메인 전문성을 결합한 AIOps 접근 방식을 제시했다.
아울러 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반 지식 봇, 자율형 장애 관리, 셀프 힐링(self-healing) 인프라 등을 포함한 자율형 IT 운영 로드맵을 소개했다.
실제 고객사 사례도 설득력을 더했다. 한 데이터센터 업체는 서버 밀도를 25% 높여 170만 달러 이상을 절약했고, 음료 제조사 A는 99.9% 가동률을 달성했으며, 제조·금융·서비스 산업 고객사들은 평균 문제 해결 시간을 60% 단축했다. 한국 지사, 2030년 SAP 모니터링 점유율 50% 목표 eGInnovations 한국 시장 전략에서는 김현찬 코리아 지사장이 구체적인 목표를 제시했다. 2018년 지사 설립 이후 연평균 30% 이상 성장을 이어온 가운데, SAP PCE(Cloud Platform Enterprise) 및 VDI 모니터링을 중심으로 공략을 강화한다는 방침이다. 김 지사장은 “SAP PCE 전문 운영·자동화 영역에서 50% 시장 점유율을, VDI 인프라 통합 모니터링 영역에서 30% 시장 점유율을 목표로 한다”라며 2024년 GS 레벨 1과 SAP PCE 인증 획득으로 국내 공공시장 본격 공략을 선언했다. 더 주목할 부분은 차세대 데이터센터 모니터링 시장으로의 진출이다. 김 지사장은 “AI 데이터센터 확대로 인프라가 극도로 복잡해지는 상황에서 기존 시장은 DCIM, NMS, APM 등이 각기 분리되어 있다”라며 eG이노베이션스가 650개 이상의 기술을 네이티브 지원하는 역량을 기반으로 풀스택 통합 솔루션을 제공할 계획임을 밝혔다. 현재 국내 대형 통신사 등 선도 기업과 기술 검토를 진행 중이다. 자율형 IT 운영 과정에서 AI가 인프라에 직접 개입해 조치할 때 발생 가능한 오작동이나 보안 리스크에 대한 질문이 나왔다. 아바르 총괄은 “자동 조치가 필요한 상황에서는 먼저 제안 형태로 운영자에게 제시하고, 특정 조건이 충족되는 경우에만 자동 실행 권한을 부여하는 방식으로 통제한다”라며, 다양한 보안 가드레일도 마련해 놓았다고 설명했다. 이러한 방식을 통해 AI의 자율성과 보안 통제 사이의 균형을 맞춘다는 입장이다. 한국 시장 특수성에 대해 묻는 질문도 제기됐다. 김현찬 지사장은 “국내 기업은 커스터마이징 요구사항이 많고 현장의 실무 환경에 맞는 다양한 기능 구현을 요청한다”라며 “요구사항에 맞춰 기술 지원과 솔루션 커스터마이징에 상당한 리소스를 투입하고 있다”라고 답했다. 이러한 접근이 글로벌 모범 사례로 평가받으며 대만, 일본 등 동아시아 지역 전략의 청사진이 되고 있다는 설명도 덧붙였다. 아바르 총괄은 마무리 발언에서 “AI가 탑재됐느냐가 아니라 어떤 도메인 전문성이 뒷받침되는지가 관건”이라며 “자율형 IT 운영은 이론이 아니라 구체적인 발전의 여정”이라고 강조했다. erin.hur@foundryco.com
한국 시장 전략에서는 김현찬 코리아 지사장이 구체적인 목표를 제시했다. 2018년 지사 설립 이후 연평균 30% 이상 성장을 이어온 가운데, SAP PCE(Cloud Platform Enterprise) 및 VDI 모니터링을 중심으로 공략을 강화한다는 방침이다. 김 지사장은 “SAP PCE 전문 운영·자동화 영역에서 50% 시장 점유율을, VDI 인프라 통합 모니터링 영역에서 30% 시장 점유율을 목표로 한다”라며 2024년 GS 레벨 1과 SAP PCE 인증 획득으로 국내 공공시장 본격 공략을 선언했다.
더 주목할 부분은 차세대 데이터센터 모니터링 시장으로의 진출이다. 김 지사장은 “AI 데이터센터 확대로 인프라가 극도로 복잡해지는 상황에서 기존 시장은 DCIM, NMS, APM 등이 각기 분리되어 있다”라며 eG이노베이션스가 650개 이상의 기술을 네이티브 지원하는 역량을 기반으로 풀스택 통합 솔루션을 제공할 계획임을 밝혔다. 현재 국내 대형 통신사 등 선도 기업과 기술 검토를 진행 중이다.
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한국 시장 특수성에 대해 묻는 질문도 제기됐다. 김현찬 지사장은 “국내 기업은 커스터마이징 요구사항이 많고 현장의 실무 환경에 맞는 다양한 기능 구현을 요청한다”라며 “요구사항에 맞춰 기술 지원과 솔루션 커스터마이징에 상당한 리소스를 투입하고 있다”라고 답했다. 이러한 접근이 글로벌 모범 사례로 평가받으며 대만, 일본 등 동아시아 지역 전략의 청사진이 되고 있다는 설명도 덧붙였다.
아바르 총괄은 마무리 발언에서 “AI가 탑재됐느냐가 아니라 어떤 도메인 전문성이 뒷받침되는지가 관건”이라며 “자율형 IT 운영은 이론이 아니라 구체적인 발전의 여정”이라고 강조했다. erin.hur@foundryco.com
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2026.06.10 PM 04:00 AI 에디터
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미국에서 처음으로 고위험 AI를 겨냥한 규제가 시행을 코앞에 두고 있다. 6월 8일 기준 22일 앞으로 다가온 6월 30일, 콜로라도주의 '인공지능 소비자 보호법(Colorad...
2026.06.10 AM 08:13 AI 에디터
애플 WWDC 시연이 더 '진짜'처럼 보인 이유…3883억 원 허위광고 합의의 그림자 애플(Apple)이 6월 8일(현지시간) WWDC 2026 기조연설에서 새 시리(Siri)와 iOS 27을 공개한 가운데, 정작 눈길을 끈 것은 '무엇을 발표했는가'가 아니라 ... 2026.06.09 PM 07:55 AI 에디터
애플(Apple)이 6월 8일(현지시간) WWDC 2026 기조연설에서 새 시리(Siri)와 iOS 27을 공개한 가운데, 정작 눈길을 끈 것은 '무엇을 발표했는가'가 아니라 ...
2026.06.09 PM 07:55 AI 에디터
맥OS 27, 애플 실리콘 전용으로…인텔 맥 시대 막 내린다 애플(Apple)이 차세대 운영체제 'macOS 27'을 애플 실리콘(Apple Silicon) 전용으로 내놓으며 인텔(Intel) 맥 시대를 마무리한다. 아스 테크니카(Ars... 2026.06.09 PM 07:54 AI 에디터
애플(Apple)이 차세대 운영체제 'macOS 27'을 애플 실리콘(Apple Silicon) 전용으로 내놓으며 인텔(Intel) 맥 시대를 마무리한다. 아스 테크니카(Ars...
2026.06.09 PM 07:54 AI 에디터
한 달에 앱 12만 개가 쏟아지는데 살아남는 건 단 2%뿐인 이유 AI 덕분에 앱 만들기가 쉬워졌으니 성공하는 앱도 늘었을 것 같지만, 데이터는 정반대를 가리킨다. 글로벌 데이터 분석 기업 시밀러웹(Similarweb)이 2026년 펴낸 리포... 2026.06.08 PM 08:37 AI 에디터
AI 덕분에 앱 만들기가 쉬워졌으니 성공하는 앱도 늘었을 것 같지만, 데이터는 정반대를 가리킨다. 글로벌 데이터 분석 기업 시밀러웹(Similarweb)이 2026년 펴낸 리포...
2026.06.08 PM 08:37 AI 에디터
美, 초당적 '거대 AI 법안' 초안 공개… 프런티어 개발사 6개월 감사·주(州) 규제 3년 동결 미국 의회에서 인공지능(AI)을 규율할 연방 차원의 틀을 담은 '거대 AI 법안(Great American AI Act)' 토론 초안이 6월 4일(현지 시각) 공개됐다. 공화당... 2026.06.08 PM 02:55 AI 에디터
미국 의회에서 인공지능(AI)을 규율할 연방 차원의 틀을 담은 '거대 AI 법안(Great American AI Act)' 토론 초안이 6월 4일(현지 시각) 공개됐다. 공화당...
2026.06.08 PM 02:55 AI 에디터
[스페이스X 상장 ⑤] 공모 자금, 스타십·스타링크·AI 컴퓨트에 사용 스페이스X(SpaceX)는 IPO로 조달한 자금의 사용처도 신고서에 구체적으로 밝혔다. 회사는 순수취액을 '성장 전략'에 투입하겠다며 ① AI 컴퓨트 인프라 확장, ② 발사 인... 2026.06.06 AM 11:14 AI 에디터
스페이스X(SpaceX)는 IPO로 조달한 자금의 사용처도 신고서에 구체적으로 밝혔다. 회사는 순수취액을 '성장 전략'에 투입하겠다며 ① AI 컴퓨트 인프라 확장, ② 발사 인...
2026.06.06 AM 11:14 AI 에디터
[스페이스X 상장 ④] 머스크, 10배 의결권으로 지배력 유지 스페이스X(SpaceX)는 상장에 맞춰 주식 구조를 Class A·B·C 체계로 재편한다고 신고했다. 기존 우선주는 34억 4,811만 주의 Class A와 32억 7,445만... 2026.06.06 AM 11:13 AI 에디터
스페이스X(SpaceX)는 상장에 맞춰 주식 구조를 Class A·B·C 체계로 재편한다고 신고했다. 기존 우선주는 34억 4,811만 주의 Class A와 32억 7,445만...
2026.06.06 AM 11:13 AI 에디터
[스페이스X 상장 ③] 초과배정까지 6.39억, 주·순수취 132조원 스페이스X(SpaceX)의 IPO 공모 규모는 인수단의 초과배정(그린슈) 옵션에 따라 더 커질 수 있다. 신고서에 따르면 기본 공모는 Class A 주식 5억 5,555만 5,... 2026.06.06 AM 11:12 AI 에디터
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2026.06.06 AM 11:12 AI 에디터
[스페이스X 상장 ②] 영국 개미에게도 직접 판다 스페이스X(SpaceX)가 이번 글로벌 공모에 영국 일반 투자자가 직접 청약할 수 있는 'UK 리테일 공모(UK Retail Offer)' 트랜치를 별도로 마련했다. 영국 투자... 2026.06.06 AM 11:11 AI 에디터
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2026.06.06 AM 11:11 AI 에디터
[스페이스X 상장 ①] 'SPCX'로 결정…나스닥·나스닥 텍사스 동시 상장 스페이스X(SpaceX)가 상장을 앞두고 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO) 조건 신고서(FWP)를 제출했다. 상장 티커는 'SPCX'로 확정됐다. 보통주에 해당하... 2026.06.06 AM 11:11 AI 에디터
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화제의 휴머노이드 로봇 영상, 그대로 믿어도 될까… 회의론자를 위한 안내서 인터넷을 달구는 휴머노이드 로봇 시연 영상이 로봇의 실제 능력에 대한 대중의 인식을 왜곡할 수 있다는 지적이 나왔다. 아스 테크니카는 화려한 데모 영상 뒤편에는 여전히 원격 조... 2026.06.06 AM 11:08 AI 에디터
인터넷을 달구는 휴머노이드 로봇 시연 영상이 로봇의 실제 능력에 대한 대중의 인식을 왜곡할 수 있다는 지적이 나왔다. 아스 테크니카는 화려한 데모 영상 뒤편에는 여전히 원격 조...
2026.06.06 AM 11:08 AI 에디터
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2026 북중미 월드컵 1차전에서 체코에 승리한 한국 축구 국가대표팀이 멕시코 과달라하라 인근 사포판의 치바스 바예 베르데에서 훈련하고 있는 모습. [사진: 연합뉴스]
[디지털투데이 이진호 기자] 대한민국 축구 국가대표팀이 2026 국제축구연맹(FIFA) 북중미 월드컵 첫 경기에서 승리한 가운데 경기장에 적용된 인공지능(AI) 기술도 주목받고 있다. 4년 전 카타르 월드컵에서 화두가 된 반자동 오프사이드 판독 기술(SAOT)은 더 정교해졌고 AI 기반 경기 분석 도구도 새롭게 등장했다.
이번 월드컵에서 가장 눈에 띄는 기술은 고도화한 SAOT다. SAOT는 경기장에 설치된 추적 카메라와 공인구 내부 센서가 수집한 데이터를 분석해 오프사이드 판정을 지원하는 시스템이다. 경기장 내부에 설치된 16대의 전용 카메라가 초당 50회 이상 공과 선수의 위치를 추적한다. 전용 카메라에는 호크아이 이노베이션의 광학 추적 기술이 적용됐다. 카메라는 선수와 공의 움직임을 실시간으로 수집해 경기 장면을 3차원으로 재구성한다.
정보 전달 속도도 높였다. 2022 카타르 월드컵에서는 SAOT로 오프사이드 가능성이 포착되면 관련 정보가 비디오보조심판(VAR)에게 전달됐다. 북중미 월드컵에서는 명백한 오프사이드로 판독되면 경기장에 있는 부심에게 곧바로 정보가 전달된다. 부심이 더 빠르게 깃발을 들 수 있어 판정 시간을 줄일 수 있다. 오프사이드 이후에도 경기가 이어지면서 발생할 수 있는 선수 간 충돌과 부상 위험도 낮춘다.
2026년 북중미 월드컵은 고도화한 SAOT를 활용한다. 경기장 내부에 설치된 16대의 전용 카메라가 초당 50회 이상 공과 선수의 위치를 추적해 오프사이드 여부를 가려낸다. [사진: FIFA 홈페이지 캡처]
◆공인구·카메라·3D 아바타 결합...SAOT 정밀도 높여
공인구 '트리온다'도 판정 정확도를 뒷받침한다. 공 내부의 관성측정센서(IMU)가 공을 찬 시점과 움직임을 실시간으로 전송한다. 이를 선수 위치 데이터와 결합해 패스 순간 공격수가 오프사이드 위치에 있었는지를 판독한다. 공인구 센서는 공이 선수의 손이나 팔에 닿은 시점도 포착할 수 있어 핸드볼과 페널티킥 판정에도 활용된다. 선수 위치 데이터에 공의 움직임과 접촉 시점을 결합해 판정에 필요한 정보를 더 촘촘하게 확보할 수 있다.
출전 선수들을 디지털로 구현한 3D 아바타도 도입됐다. FIFA는 레노버와 협력해 참가 선수들의 신체를 스캔하고 실제 체형을 반영한 3D 아바타를 만들었다. 3D 아바타는 여러 선수가 겹치거나 빠르게 움직이는 상황에서 특정 선수와 신체 부위를 정확하게 구분하는 데 활용된다. 판정 이후 중계 화면에는 실제 선수와 유사한 3D 그래픽이 제공돼 어깨나 발끝 등 어느 부위가 오프사이드 라인을 넘었는지 직관적으로 보여준다.
다만 대회 초반부터 기술의 한계도 드러났다. 스위스와 카타르의 조별리그 경기에서는 스위스가 페널티킥을 얻는 과정에서 오프사이드가 의심됐지만 중계 화면에 SAOT의 3D 판정 그래픽이 나오지 않았다. FIFA는 일시적인 기술 장애로 온사이드 애니메이션을 생성하지 못했다고 해명했다. VAR 판독 자체는 정상적으로 이뤄졌으며 판독선에서도 공격수가 온사이드였다는 설명이다. 하지만 FIFA가 경기 종료 이후에야 판독 화면을 공개하면서 논란이 일었다.
◆AI로 전술 분석까지…자연어로 경기 데이터 활용
AI는 심판 판정뿐 아니라 참가국의 전술 분석에도 활용된다. FIFA와 레노버가 개발한 생성형 AI 기반 경기 분석 도구 '풋볼 AI 프로'가 48개 참가국에 제공된다. 기존에는 FIFA가 각 대표팀에 경기 데이터 보고서를 제공하면 전력 분석관이 이를 직접 해석해야 했다. 풋볼 AI 프로를 활용하면 분석관이 자연어로 질문해 상대 팀의 전술과 선수 움직임, 특정 상황에서 나타난 경기 패턴을 찾아볼 수 있다.
예를 들어 특정 선수가 어느 지역에서 공을 자주 받았는지, 상대 팀이 공격 전환 과정에서 어떤 경로를 활용했는지 등을 질문해 관련 장면과 데이터를 확인할 수 있다. 분석 결과는 텍스트와 영상, 그래프, 3D 시각화 형태로 제공된다.
FIFA와 레노버가 개발한 생성형 AI 기반 경기 분석 도구 '풋볼 AI 프로'가 48개 참가국에 제공된다. [사진: FIFA 홈페이지 캡처]
FIFA는 전문 분석 인력을 대규모로 운영하기 어려운 국가에도 같은 분석 도구를 제공해 참가국 간 데이터 활용 격차를 줄인다는 구상이다. 코칭스태프 입장에서는 여러 경기 영상을 일일이 돌려보는 시간을 줄이고 필요한 장면을 빠르게 확인할 수 있다.
한편 홍명보 감독이 이끄는 한국 대표팀은 체코와의 조별리그 A조 1차전에서 2대 1 역전승을 거뒀다. 황인범과 오현규의 연속 득점으로 대회 첫 승을 신고했다. 오는 19일 오전 10시에는 멕시코 과달라하라에서 개최국 멕시코와 A조 2차전을 치른다.
키워드 #월드컵 #AI #SAOT #아바타 #3D
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화려한 AI·전용 서비스 경쟁과 달리, 기업 클라우드 소비의 실상은 여전히 범용 컴퓨트·스토리지에 집중돼 있다. Credit: Bruce Amos / Shutterstock 매년 클라우드 컨퍼런스가 열리면 새로운 기능, 서비스, 에코시스템 확장, 기업 IT 판도를 바꿀 것이라는 발표가 쏟아진다. 물론 이런 혁신은 의미가 있다. 그러나 한 발 물러서서 대다수 기업이 실제로 퍼블릭 클라우드를 어떻게 소비하는지 살펴보면, 실질적으로 중요한 영역에서 빅3 클라우드 업체는 사실상 동일하다. 이 발언이 불편하게 들린다면 이유가 있다. 시장이 AI 서비스, 데이터베이스, 프레임워크, 틈새 역량 등에서 극적인 차이가 있다고 느끼도록 유도하기 때문이다. 각 업체는 이 요소들을 전략적 잠금 효과로 포지셔닝하고 싶어 한다. 물론 가치 있고 경우에 따라 올바른 선택이 될 수도 있지만, 대다수 클라우드 배포에서 가장 중요한 요소는 아니다. 무게 중심은 여전히 핵심 인프라에 있다. 핵심 인프라는 이미 범용재 핵심 인프라란 컴퓨트와 스토리지를 의미한다. 컴퓨트에는 프로세서 옵션, 메모리 구성, 인스턴스 패밀리, 운영체제 지원, 탄력성 모델, 대규모 용량의 안정적 프로비저닝 능력이 포함된다. 스토리지에는 블록 스토리지, 파일 스토리지, 그리고 현재 방대한 규모의 기업 애플리케이션과 분석 플랫폼을 떠받치는 오브젝트 스토리지 서비스가 포함된다. 이 관점으로 주요 업체를 비교하면, 대다수 사용례에서 차이는 크지 않다. 세 업체 모두 다양한 가상머신 메뉴를 제공한다. 세 업체 모두 복수의 프로세서·메모리 프로파일을 지원한다. 세 업체 모두 리눅스와 윈도우 환경을 지원한다. 범용 워크로드, 컴퓨트 집약 처리, 메모리 집약 애플리케이션, 스토리지 중심 패턴, GPU 기반 워크로드에 최적화된 옵션도 마찬가지다. 패키징, 명칭, 튜닝 옵션에는 차이가 있다. 그러나 실질적 역량은 놀랍도록 비슷하다. 스토리지도 마찬가지다. 블록 스토리지는 전반적으로 견고하다. 파일 스토리지도 제공되며 기업 환경 적합성이 높아지고 있다. 오브젝트 스토리지는 높은 내구성과 글로벌 확장성을 갖추며 클라우드 경제와 클라우드 아키텍처의 중심으로 자리 잡았다. 가격, 성능, 운영상의 세부 차이는 존재하지만, 주류 기업 요구사항 기준으로는 비슷한 경제적 범위 안에 든다. 다시 말해, 선택의 기준은 특정 업체가 그 작업을 수행할 수 있느냐보다 주변 요건에 어느 쪽이 약간 더 잘 맞느냐로 귀결되는 경우가 많다. 이는 성숙의 증거다. 차별화는 전용 서비스에서 나온다 물론, 이 논지가 통하지 않는 영역도 있다. 전용 서비스에서 가치를 추구하는 기업이라면 이 글의 대상이 아니다. 특정 서버리스 플랫폼, 클라우드 전용 분석 엔진, 네이티브 AI 오케스트레이션 서비스, 단일 업체에서만 구동되는 데이터베이스에 아키텍처가 의존하고 있다면, 업체 간 차이는 매우 중요한 문제다. 사실 그 차이가 업체 선정 과정의 핵심이 될 수도 있다. 각 업체가 이 영역에 공을 들이는 이유는 쉽게 이해된다. 전용 서비스는 마진이 개선되고, 고객 이탈이 줄어들며, 마케팅 서사가 더 설득력을 갖는 영역이다. 기술적 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳이기도 하다. 기업이 측정 가능한 사업 가치를 창출하기 위해 이런 역량을 적극 활용하는 것은 분명히 옳다. 그러나 대다수 기업이 클라우드를 소비하는 방식은 그렇지 않다. 대다수 기업은 여전히 주로 컴퓨트와 스토리지라는 기초 서비스를 활용한다. 애플리케이션을 이전·재구성하고, 일반적인 디지털 플랫폼을 구축하고, 데이터를 호스팅하고, 시스템을 백업하고, 개발·테스트를 지원하고, 단일 하이퍼스케일러에서만 제공하는 고유 서비스가 필요하지 않은 워크로드를 운영한다. 컨퍼런스 기조연설보다 훨씬 덜 화려하지만, 클라우드가 일상적으로 가치를 창출하는 방식을 훨씬 더 잘 대변하는 현실다. AI도 범용 서비스를 대량으로 소비한다 AI의 부상이 이 방정식을 완전히 바꾼다고 가정하는 경향이 있다. 오히려 AI가 이 논지를 강화한다는 것이 필자의 생각이다. 물론 AI는 특화 서비스, 모델 에코시스템, 벡터 데이터베이스, 오케스트레이션 프레임워크, 업체별 가속기를 도입한다. 물론 중요하다. 그러나 AI는 동시에 기본 역량에 대한 수요도 늘린다. 확장 가능한 컴퓨트, 빠르고 내구성 있는 스토리지, 데이터 파이프라인, 오브젝트 스토어, 네트워크 처리량, GPU 접근, 안정적 운영 기반이 그것이다. 기업이 AI 시스템을 클라우드에서, 멀티 클라우드로, 혹은 온프레미스에서 운영하든, 동일한 기반 역량이 필요하다. 학습, 파인튜닝, 검색, 추론, 거버넌스, 데이터 관리는 모두 차이보다 유사성이 큰 인프라 위에 올라간다. 전략에 관한 논의가 기능 경쟁에 치우쳐서는 안 된다. 워크로드 현실에 근거해야 한다. 퍼블릭 클라우드 업체도 이 사실을 잘 알고 있다. 메시지는 종종 화려한 부분을 강조하지만 말이다. 핵심 사업은 여전히 기업 애플리케이션의 광범위하고 성장하는 수요를 지원하는 탄력적 인프라 제공일 것이다. AI는 그 진실을 없애지 않는다. 오히려 확대한다. 무엇이 가장 중요한가 클라우드 시장에서 가장 끈질기게 반복되지만 가장 쓸모없는 질문은 “어느 업체가 최선인가?”다. 당연한 답은 변하지 않았다. 가장 좋은 업체는 요구사항을 가장 잘 충족하는 업체다. 그러나 많은 핵심 요구사항에서 업체 간 유사성이 차이보다 훨씬 크다는 사실을 인정하지 않는 한, 그 답은 불완전하다. 아키텍트는 소음을 걷어내고 실제 워크로드 요구를 살피며, 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳과 주로 브랜딩·패키징에 불과한 곳을 가려내는 훈련이 필요하다. 중요한 것은 공통성, 중복성, 범용적 사고다. 특정 서비스 범주가 충분히 성숙 단계에 접어들었다면, 기능 비교에 매몰되기보다 적합성·경제성·거버넌스·역량·운영 정합성을 기준으로 판단을 전환할 때가 됐다는 신호로 읽어야 한다. 대규모로 컴퓨트와 스토리지를 소비하는 대다수 기업에 유사성은 약점이 아니라 이점이다. 시장에 진정한 선택지가 있다는 의미이기 때문이다. 아키텍처 결정을 신화가 아닌 실용주의에 기반해 내릴 수 있다는 의미이기도 하다. 짚고 넘어갈 만한 사실이다. 정작 차이가 없는 영역에서 차별화 논쟁이 지나치게 부풀려져 왔다. 핵심 컴퓨트·스토리지 기준으로 주요 업체를 선택하는 것은 좋음과 나쁨 사이의 선택이 아니다. 기업이 가장 많이 활용하는 영역에서 만난, 높은 역량을 갖춘 플랫폼 사이의 선택이다. 빅3 업체가 핵심 영역에서 사실상 동등한 수준에 도달했다는 사실은, 아키텍트 입장에서는 오히려 반가운 소식이다. 어느 업체를 선택하든 컴퓨트·스토리지 기반에서 결정적인 실수를 저지를 가능성이 낮다는 뜻이기 때문이다. ‘잘못된 선택’에 대한 부담을 내려놓고, 자사 워크로드와 운영 환경에 실질적으로 맞는 조건을 따지는 데 집중하면 된다. dl-itworldkorea@foundryco.com 클라우드 컴퓨팅 IT 관리 데이터센터 관련 콘텐츠 뉴스 미국 5월 기술업계 감원, 2024년 이후 최대…해고 원인 1위는 AI By Maxwell Cooter 2026.06.08 3분 IT 리더십 IT 관리 기획 AI가 바꾼 보안 방정식…수십 년 막혔던 예산이 열린다 By Cynthia Brumfield 2026.06.08 7분 인공지능 IT 관리 보안 오피니언 왜 AI 에이전트는 프로덕션에서 실망스러울까 By Tobie Morgan Hitchcock 2026.06.05 7분 인공지능 생성형 AI IT 관리 분석 빅테크, AI 핑계로 직원 내보내기 바쁜데…ROI는 언제쯤 By Steven Vaughan-Nichols 2026.05.28 4분 인공지능 생성형 AI IT 리더십 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
화려한 AI·전용 서비스 경쟁과 달리, 기업 클라우드 소비의 실상은 여전히 범용 컴퓨트·스토리지에 집중돼 있다. Credit: Bruce Amos / Shutterstock
화려한 AI·전용 서비스 경쟁과 달리, 기업 클라우드 소비의 실상은 여전히 범용 컴퓨트·스토리지에 집중돼 있다.
Credit: Bruce Amos / Shutterstock
매년 클라우드 컨퍼런스가 열리면 새로운 기능, 서비스, 에코시스템 확장, 기업 IT 판도를 바꿀 것이라는 발표가 쏟아진다. 물론 이런 혁신은 의미가 있다. 그러나 한 발 물러서서 대다수 기업이 실제로 퍼블릭 클라우드를 어떻게 소비하는지 살펴보면, 실질적으로 중요한 영역에서 빅3 클라우드 업체는 사실상 동일하다. 이 발언이 불편하게 들린다면 이유가 있다. 시장이 AI 서비스, 데이터베이스, 프레임워크, 틈새 역량 등에서 극적인 차이가 있다고 느끼도록 유도하기 때문이다. 각 업체는 이 요소들을 전략적 잠금 효과로 포지셔닝하고 싶어 한다. 물론 가치 있고 경우에 따라 올바른 선택이 될 수도 있지만, 대다수 클라우드 배포에서 가장 중요한 요소는 아니다. 무게 중심은 여전히 핵심 인프라에 있다. 핵심 인프라는 이미 범용재 핵심 인프라란 컴퓨트와 스토리지를 의미한다. 컴퓨트에는 프로세서 옵션, 메모리 구성, 인스턴스 패밀리, 운영체제 지원, 탄력성 모델, 대규모 용량의 안정적 프로비저닝 능력이 포함된다. 스토리지에는 블록 스토리지, 파일 스토리지, 그리고 현재 방대한 규모의 기업 애플리케이션과 분석 플랫폼을 떠받치는 오브젝트 스토리지 서비스가 포함된다. 이 관점으로 주요 업체를 비교하면, 대다수 사용례에서 차이는 크지 않다. 세 업체 모두 다양한 가상머신 메뉴를 제공한다. 세 업체 모두 복수의 프로세서·메모리 프로파일을 지원한다. 세 업체 모두 리눅스와 윈도우 환경을 지원한다. 범용 워크로드, 컴퓨트 집약 처리, 메모리 집약 애플리케이션, 스토리지 중심 패턴, GPU 기반 워크로드에 최적화된 옵션도 마찬가지다. 패키징, 명칭, 튜닝 옵션에는 차이가 있다. 그러나 실질적 역량은 놀랍도록 비슷하다. 스토리지도 마찬가지다. 블록 스토리지는 전반적으로 견고하다. 파일 스토리지도 제공되며 기업 환경 적합성이 높아지고 있다. 오브젝트 스토리지는 높은 내구성과 글로벌 확장성을 갖추며 클라우드 경제와 클라우드 아키텍처의 중심으로 자리 잡았다. 가격, 성능, 운영상의 세부 차이는 존재하지만, 주류 기업 요구사항 기준으로는 비슷한 경제적 범위 안에 든다. 다시 말해, 선택의 기준은 특정 업체가 그 작업을 수행할 수 있느냐보다 주변 요건에 어느 쪽이 약간 더 잘 맞느냐로 귀결되는 경우가 많다. 이는 성숙의 증거다. 차별화는 전용 서비스에서 나온다 물론, 이 논지가 통하지 않는 영역도 있다. 전용 서비스에서 가치를 추구하는 기업이라면 이 글의 대상이 아니다. 특정 서버리스 플랫폼, 클라우드 전용 분석 엔진, 네이티브 AI 오케스트레이션 서비스, 단일 업체에서만 구동되는 데이터베이스에 아키텍처가 의존하고 있다면, 업체 간 차이는 매우 중요한 문제다. 사실 그 차이가 업체 선정 과정의 핵심이 될 수도 있다. 각 업체가 이 영역에 공을 들이는 이유는 쉽게 이해된다. 전용 서비스는 마진이 개선되고, 고객 이탈이 줄어들며, 마케팅 서사가 더 설득력을 갖는 영역이다. 기술적 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳이기도 하다. 기업이 측정 가능한 사업 가치를 창출하기 위해 이런 역량을 적극 활용하는 것은 분명히 옳다. 그러나 대다수 기업이 클라우드를 소비하는 방식은 그렇지 않다. 대다수 기업은 여전히 주로 컴퓨트와 스토리지라는 기초 서비스를 활용한다. 애플리케이션을 이전·재구성하고, 일반적인 디지털 플랫폼을 구축하고, 데이터를 호스팅하고, 시스템을 백업하고, 개발·테스트를 지원하고, 단일 하이퍼스케일러에서만 제공하는 고유 서비스가 필요하지 않은 워크로드를 운영한다. 컨퍼런스 기조연설보다 훨씬 덜 화려하지만, 클라우드가 일상적으로 가치를 창출하는 방식을 훨씬 더 잘 대변하는 현실다. AI도 범용 서비스를 대량으로 소비한다 AI의 부상이 이 방정식을 완전히 바꾼다고 가정하는 경향이 있다. 오히려 AI가 이 논지를 강화한다는 것이 필자의 생각이다. 물론 AI는 특화 서비스, 모델 에코시스템, 벡터 데이터베이스, 오케스트레이션 프레임워크, 업체별 가속기를 도입한다. 물론 중요하다. 그러나 AI는 동시에 기본 역량에 대한 수요도 늘린다. 확장 가능한 컴퓨트, 빠르고 내구성 있는 스토리지, 데이터 파이프라인, 오브젝트 스토어, 네트워크 처리량, GPU 접근, 안정적 운영 기반이 그것이다. 기업이 AI 시스템을 클라우드에서, 멀티 클라우드로, 혹은 온프레미스에서 운영하든, 동일한 기반 역량이 필요하다. 학습, 파인튜닝, 검색, 추론, 거버넌스, 데이터 관리는 모두 차이보다 유사성이 큰 인프라 위에 올라간다. 전략에 관한 논의가 기능 경쟁에 치우쳐서는 안 된다. 워크로드 현실에 근거해야 한다. 퍼블릭 클라우드 업체도 이 사실을 잘 알고 있다. 메시지는 종종 화려한 부분을 강조하지만 말이다. 핵심 사업은 여전히 기업 애플리케이션의 광범위하고 성장하는 수요를 지원하는 탄력적 인프라 제공일 것이다. AI는 그 진실을 없애지 않는다. 오히려 확대한다. 무엇이 가장 중요한가 클라우드 시장에서 가장 끈질기게 반복되지만 가장 쓸모없는 질문은 “어느 업체가 최선인가?”다. 당연한 답은 변하지 않았다. 가장 좋은 업체는 요구사항을 가장 잘 충족하는 업체다. 그러나 많은 핵심 요구사항에서 업체 간 유사성이 차이보다 훨씬 크다는 사실을 인정하지 않는 한, 그 답은 불완전하다. 아키텍트는 소음을 걷어내고 실제 워크로드 요구를 살피며, 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳과 주로 브랜딩·패키징에 불과한 곳을 가려내는 훈련이 필요하다. 중요한 것은 공통성, 중복성, 범용적 사고다. 특정 서비스 범주가 충분히 성숙 단계에 접어들었다면, 기능 비교에 매몰되기보다 적합성·경제성·거버넌스·역량·운영 정합성을 기준으로 판단을 전환할 때가 됐다는 신호로 읽어야 한다. 대규모로 컴퓨트와 스토리지를 소비하는 대다수 기업에 유사성은 약점이 아니라 이점이다. 시장에 진정한 선택지가 있다는 의미이기 때문이다. 아키텍처 결정을 신화가 아닌 실용주의에 기반해 내릴 수 있다는 의미이기도 하다. 짚고 넘어갈 만한 사실이다. 정작 차이가 없는 영역에서 차별화 논쟁이 지나치게 부풀려져 왔다. 핵심 컴퓨트·스토리지 기준으로 주요 업체를 선택하는 것은 좋음과 나쁨 사이의 선택이 아니다. 기업이 가장 많이 활용하는 영역에서 만난, 높은 역량을 갖춘 플랫폼 사이의 선택이다. 빅3 업체가 핵심 영역에서 사실상 동등한 수준에 도달했다는 사실은, 아키텍트 입장에서는 오히려 반가운 소식이다. 어느 업체를 선택하든 컴퓨트·스토리지 기반에서 결정적인 실수를 저지를 가능성이 낮다는 뜻이기 때문이다. ‘잘못된 선택’에 대한 부담을 내려놓고, 자사 워크로드와 운영 환경에 실질적으로 맞는 조건을 따지는 데 집중하면 된다. dl-itworldkorea@foundryco.com
이 발언이 불편하게 들린다면 이유가 있다. 시장이 AI 서비스, 데이터베이스, 프레임워크, 틈새 역량 등에서 극적인 차이가 있다고 느끼도록 유도하기 때문이다. 각 업체는 이 요소들을 전략적 잠금 효과로 포지셔닝하고 싶어 한다. 물론 가치 있고 경우에 따라 올바른 선택이 될 수도 있지만, 대다수 클라우드 배포에서 가장 중요한 요소는 아니다.
핵심 인프라는 이미 범용재 핵심 인프라란 컴퓨트와 스토리지를 의미한다. 컴퓨트에는 프로세서 옵션, 메모리 구성, 인스턴스 패밀리, 운영체제 지원, 탄력성 모델, 대규모 용량의 안정적 프로비저닝 능력이 포함된다. 스토리지에는 블록 스토리지, 파일 스토리지, 그리고 현재 방대한 규모의 기업 애플리케이션과 분석 플랫폼을 떠받치는 오브젝트 스토리지 서비스가 포함된다. 이 관점으로 주요 업체를 비교하면, 대다수 사용례에서 차이는 크지 않다. 세 업체 모두 다양한 가상머신 메뉴를 제공한다. 세 업체 모두 복수의 프로세서·메모리 프로파일을 지원한다. 세 업체 모두 리눅스와 윈도우 환경을 지원한다. 범용 워크로드, 컴퓨트 집약 처리, 메모리 집약 애플리케이션, 스토리지 중심 패턴, GPU 기반 워크로드에 최적화된 옵션도 마찬가지다. 패키징, 명칭, 튜닝 옵션에는 차이가 있다. 그러나 실질적 역량은 놀랍도록 비슷하다. 스토리지도 마찬가지다. 블록 스토리지는 전반적으로 견고하다. 파일 스토리지도 제공되며 기업 환경 적합성이 높아지고 있다. 오브젝트 스토리지는 높은 내구성과 글로벌 확장성을 갖추며 클라우드 경제와 클라우드 아키텍처의 중심으로 자리 잡았다. 가격, 성능, 운영상의 세부 차이는 존재하지만, 주류 기업 요구사항 기준으로는 비슷한 경제적 범위 안에 든다. 다시 말해, 선택의 기준은 특정 업체가 그 작업을 수행할 수 있느냐보다 주변 요건에 어느 쪽이 약간 더 잘 맞느냐로 귀결되는 경우가 많다.
핵심 인프라란 컴퓨트와 스토리지를 의미한다. 컴퓨트에는 프로세서 옵션, 메모리 구성, 인스턴스 패밀리, 운영체제 지원, 탄력성 모델, 대규모 용량의 안정적 프로비저닝 능력이 포함된다. 스토리지에는 블록 스토리지, 파일 스토리지, 그리고 현재 방대한 규모의 기업 애플리케이션과 분석 플랫폼을 떠받치는 오브젝트 스토리지 서비스가 포함된다.
이 관점으로 주요 업체를 비교하면, 대다수 사용례에서 차이는 크지 않다. 세 업체 모두 다양한 가상머신 메뉴를 제공한다. 세 업체 모두 복수의 프로세서·메모리 프로파일을 지원한다. 세 업체 모두 리눅스와 윈도우 환경을 지원한다. 범용 워크로드, 컴퓨트 집약 처리, 메모리 집약 애플리케이션, 스토리지 중심 패턴, GPU 기반 워크로드에 최적화된 옵션도 마찬가지다. 패키징, 명칭, 튜닝 옵션에는 차이가 있다. 그러나 실질적 역량은 놀랍도록 비슷하다.
스토리지도 마찬가지다. 블록 스토리지는 전반적으로 견고하다. 파일 스토리지도 제공되며 기업 환경 적합성이 높아지고 있다. 오브젝트 스토리지는 높은 내구성과 글로벌 확장성을 갖추며 클라우드 경제와 클라우드 아키텍처의 중심으로 자리 잡았다. 가격, 성능, 운영상의 세부 차이는 존재하지만, 주류 기업 요구사항 기준으로는 비슷한 경제적 범위 안에 든다. 다시 말해, 선택의 기준은 특정 업체가 그 작업을 수행할 수 있느냐보다 주변 요건에 어느 쪽이 약간 더 잘 맞느냐로 귀결되는 경우가 많다.
이는 성숙의 증거다. 차별화는 전용 서비스에서 나온다 물론, 이 논지가 통하지 않는 영역도 있다. 전용 서비스에서 가치를 추구하는 기업이라면 이 글의 대상이 아니다. 특정 서버리스 플랫폼, 클라우드 전용 분석 엔진, 네이티브 AI 오케스트레이션 서비스, 단일 업체에서만 구동되는 데이터베이스에 아키텍처가 의존하고 있다면, 업체 간 차이는 매우 중요한 문제다. 사실 그 차이가 업체 선정 과정의 핵심이 될 수도 있다. 각 업체가 이 영역에 공을 들이는 이유는 쉽게 이해된다. 전용 서비스는 마진이 개선되고, 고객 이탈이 줄어들며, 마케팅 서사가 더 설득력을 갖는 영역이다. 기술적 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳이기도 하다. 기업이 측정 가능한 사업 가치를 창출하기 위해 이런 역량을 적극 활용하는 것은 분명히 옳다. 그러나 대다수 기업이 클라우드를 소비하는 방식은 그렇지 않다. 대다수 기업은 여전히 주로 컴퓨트와 스토리지라는 기초 서비스를 활용한다. 애플리케이션을 이전·재구성하고, 일반적인 디지털 플랫폼을 구축하고, 데이터를 호스팅하고, 시스템을 백업하고, 개발·테스트를 지원하고, 단일 하이퍼스케일러에서만 제공하는 고유 서비스가 필요하지 않은 워크로드를 운영한다. 컨퍼런스 기조연설보다 훨씬 덜 화려하지만, 클라우드가 일상적으로 가치를 창출하는 방식을 훨씬 더 잘 대변하는 현실다. AI도 범용 서비스를 대량으로 소비한다 AI의 부상이 이 방정식을 완전히 바꾼다고 가정하는 경향이 있다. 오히려 AI가 이 논지를 강화한다는 것이 필자의 생각이다. 물론 AI는 특화 서비스, 모델 에코시스템, 벡터 데이터베이스, 오케스트레이션 프레임워크, 업체별 가속기를 도입한다. 물론 중요하다. 그러나 AI는 동시에 기본 역량에 대한 수요도 늘린다. 확장 가능한 컴퓨트, 빠르고 내구성 있는 스토리지, 데이터 파이프라인, 오브젝트 스토어, 네트워크 처리량, GPU 접근, 안정적 운영 기반이 그것이다. 기업이 AI 시스템을 클라우드에서, 멀티 클라우드로, 혹은 온프레미스에서 운영하든, 동일한 기반 역량이 필요하다. 학습, 파인튜닝, 검색, 추론, 거버넌스, 데이터 관리는 모두 차이보다 유사성이 큰 인프라 위에 올라간다. 전략에 관한 논의가 기능 경쟁에 치우쳐서는 안 된다. 워크로드 현실에 근거해야 한다.
물론, 이 논지가 통하지 않는 영역도 있다. 전용 서비스에서 가치를 추구하는 기업이라면 이 글의 대상이 아니다. 특정 서버리스 플랫폼, 클라우드 전용 분석 엔진, 네이티브 AI 오케스트레이션 서비스, 단일 업체에서만 구동되는 데이터베이스에 아키텍처가 의존하고 있다면, 업체 간 차이는 매우 중요한 문제다. 사실 그 차이가 업체 선정 과정의 핵심이 될 수도 있다.
각 업체가 이 영역에 공을 들이는 이유는 쉽게 이해된다. 전용 서비스는 마진이 개선되고, 고객 이탈이 줄어들며, 마케팅 서사가 더 설득력을 갖는 영역이다. 기술적 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳이기도 하다. 기업이 측정 가능한 사업 가치를 창출하기 위해 이런 역량을 적극 활용하는 것은 분명히 옳다. 그러나 대다수 기업이 클라우드를 소비하는 방식은 그렇지 않다.
대다수 기업은 여전히 주로 컴퓨트와 스토리지라는 기초 서비스를 활용한다. 애플리케이션을 이전·재구성하고, 일반적인 디지털 플랫폼을 구축하고, 데이터를 호스팅하고, 시스템을 백업하고, 개발·테스트를 지원하고, 단일 하이퍼스케일러에서만 제공하는 고유 서비스가 필요하지 않은 워크로드를 운영한다. 컨퍼런스 기조연설보다 훨씬 덜 화려하지만, 클라우드가 일상적으로 가치를 창출하는 방식을 훨씬 더 잘 대변하는 현실다.
AI의 부상이 이 방정식을 완전히 바꾼다고 가정하는 경향이 있다. 오히려 AI가 이 논지를 강화한다는 것이 필자의 생각이다. 물론 AI는 특화 서비스, 모델 에코시스템, 벡터 데이터베이스, 오케스트레이션 프레임워크, 업체별 가속기를 도입한다. 물론 중요하다. 그러나 AI는 동시에 기본 역량에 대한 수요도 늘린다. 확장 가능한 컴퓨트, 빠르고 내구성 있는 스토리지, 데이터 파이프라인, 오브젝트 스토어, 네트워크 처리량, GPU 접근, 안정적 운영 기반이 그것이다.
기업이 AI 시스템을 클라우드에서, 멀티 클라우드로, 혹은 온프레미스에서 운영하든, 동일한 기반 역량이 필요하다. 학습, 파인튜닝, 검색, 추론, 거버넌스, 데이터 관리는 모두 차이보다 유사성이 큰 인프라 위에 올라간다. 전략에 관한 논의가 기능 경쟁에 치우쳐서는 안 된다. 워크로드 현실에 근거해야 한다.
퍼블릭 클라우드 업체도 이 사실을 잘 알고 있다. 메시지는 종종 화려한 부분을 강조하지만 말이다. 핵심 사업은 여전히 기업 애플리케이션의 광범위하고 성장하는 수요를 지원하는 탄력적 인프라 제공일 것이다. AI는 그 진실을 없애지 않는다. 오히려 확대한다. 무엇이 가장 중요한가 클라우드 시장에서 가장 끈질기게 반복되지만 가장 쓸모없는 질문은 “어느 업체가 최선인가?”다. 당연한 답은 변하지 않았다. 가장 좋은 업체는 요구사항을 가장 잘 충족하는 업체다. 그러나 많은 핵심 요구사항에서 업체 간 유사성이 차이보다 훨씬 크다는 사실을 인정하지 않는 한, 그 답은 불완전하다. 아키텍트는 소음을 걷어내고 실제 워크로드 요구를 살피며, 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳과 주로 브랜딩·패키징에 불과한 곳을 가려내는 훈련이 필요하다. 중요한 것은 공통성, 중복성, 범용적 사고다. 특정 서비스 범주가 충분히 성숙 단계에 접어들었다면, 기능 비교에 매몰되기보다 적합성·경제성·거버넌스·역량·운영 정합성을 기준으로 판단을 전환할 때가 됐다는 신호로 읽어야 한다. 대규모로 컴퓨트와 스토리지를 소비하는 대다수 기업에 유사성은 약점이 아니라 이점이다. 시장에 진정한 선택지가 있다는 의미이기 때문이다. 아키텍처 결정을 신화가 아닌 실용주의에 기반해 내릴 수 있다는 의미이기도 하다. 짚고 넘어갈 만한 사실이다. 정작 차이가 없는 영역에서 차별화 논쟁이 지나치게 부풀려져 왔다. 핵심 컴퓨트·스토리지 기준으로 주요 업체를 선택하는 것은 좋음과 나쁨 사이의 선택이 아니다. 기업이 가장 많이 활용하는 영역에서 만난, 높은 역량을 갖춘 플랫폼 사이의 선택이다.
클라우드 시장에서 가장 끈질기게 반복되지만 가장 쓸모없는 질문은 “어느 업체가 최선인가?”다. 당연한 답은 변하지 않았다. 가장 좋은 업체는 요구사항을 가장 잘 충족하는 업체다. 그러나 많은 핵심 요구사항에서 업체 간 유사성이 차이보다 훨씬 크다는 사실을 인정하지 않는 한, 그 답은 불완전하다.
아키텍트는 소음을 걷어내고 실제 워크로드 요구를 살피며, 차별화가 실질적으로 의미 있는 곳과 주로 브랜딩·패키징에 불과한 곳을 가려내는 훈련이 필요하다. 중요한 것은 공통성, 중복성, 범용적 사고다. 특정 서비스 범주가 충분히 성숙 단계에 접어들었다면, 기능 비교에 매몰되기보다 적합성·경제성·거버넌스·역량·운영 정합성을 기준으로 판단을 전환할 때가 됐다는 신호로 읽어야 한다. 대규모로 컴퓨트와 스토리지를 소비하는 대다수 기업에 유사성은 약점이 아니라 이점이다. 시장에 진정한 선택지가 있다는 의미이기 때문이다. 아키텍처 결정을 신화가 아닌 실용주의에 기반해 내릴 수 있다는 의미이기도 하다.
짚고 넘어갈 만한 사실이다. 정작 차이가 없는 영역에서 차별화 논쟁이 지나치게 부풀려져 왔다. 핵심 컴퓨트·스토리지 기준으로 주요 업체를 선택하는 것은 좋음과 나쁨 사이의 선택이 아니다. 기업이 가장 많이 활용하는 영역에서 만난, 높은 역량을 갖춘 플랫폼 사이의 선택이다.
빅3 업체가 핵심 영역에서 사실상 동등한 수준에 도달했다는 사실은, 아키텍트 입장에서는 오히려 반가운 소식이다. 어느 업체를 선택하든 컴퓨트·스토리지 기반에서 결정적인 실수를 저지를 가능성이 낮다는 뜻이기 때문이다. ‘잘못된 선택’에 대한 부담을 내려놓고, 자사 워크로드와 운영 환경에 실질적으로 맞는 조건을 따지는 데 집중하면 된다. dl-itworldkorea@foundryco.com
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유바이오로직스, UNICEF와 경구용 콜레라 백신 공급 계약 체결
유바이오로직스는 6월 15일 UNICEF와 경구용 콜레라 백신 공급 계약을 체결했다. 계약금액은 297억9443만2962원으로, 최근 매출액 대비 19.97%에 해당한다.
[디지털투데이 임민철 에디터] 콜레라 백신 개발업체 유바이오로직스(206650)가 6월 15일 UNICEF와 경구용 콜레라 백신(유비콜/유비콜-에스) 공급 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 방글라데시 지역을 대상으로 하며, 계약 기간은 6월 15일부터 8월 14일까지다. 계약금액은 297억9443만2962원으로, 이는 최근 매출액 1491억9502만4704원의 19.97%에 해당한다. 대금은 증빙서류 제출 완료 후 30일 이내에 지급될 예정이다. 6월 16일 오전 10시 10분 한국거래소 기준 유바이오로직스의 주가는 전일 대비 630원 하락한 1만200원에 거래되고 있다. 최근 실적을 보면, 유바이오로직스는 2025년 12월 결산 기준으로 자산총계 2402억원, 부채총계 649억원, 자본총계 1754억원을 기록했다. 매출액은 1492억원, 영업이익은 607억원, 당기순이익은 413억원이다. 유바이오로직스는 2010년 3월 10일 코스닥 시장에 상장된 의약품 제조업체다. 단일판매ㆍ공급계약체결 1. 판매ㆍ공급계약 내용 경구용 콜레라 백신(유비콜/유비콜-에스) 납품 2. 계약내역 조건부 계약여부 미해당 확정 계약금액 29,794,432,962 조건부 계약금액 - 계약금액 총액(원) 29,794,432,962 최근 매출액(원) 149,195,024,704 매출액 대비(%) 19.97 3. 계약상대방 UNICEF - 최근 매출액(원) - - 주요사업 구호기관 - 회사와의 관계 - - 회사와 최근 3년간 동종계약 이행여부 해당 4. 판매ㆍ공급지역 UNICEF(방글라데시) 5. 계약기간 시작일 2026-06-15 종료일 2026-08-14 6. 주요 계약조건 계약금ㆍ선급금 유무 무 대금지급 조건 등 증빙서류 제출 완료 후 30일 이내 지급 7. 판매ㆍ공급방식 자체생산 해당 외주생산 미해당 기타 - 8. 계약(수주)일자 2026-06-15 9. 공시유보 관련내용 유보기한 - 유보사유 - 10. 기타 투자판단에 참고할 사항 1. 상기 계약금액 29,794,432,962원(USD 19,659,804)은 2026.06.15 하나은행 기준환율 1USD=1,515.50원 기준입니다. 2. 상기 계약금액은 부가가치세 별도 금액입니다. 3. 최근 매출액은 2025년도 별도재무제표를 기준으로 작성되었습니다. 4. 상기 계약일자는 계약 상대방으로부터 발주서(PO)를 수령한 일자입니다. ※ 관련공시 -
계약금액은 297억9443만2962원으로, 이는 최근 매출액 1491억9502만4704원의 19.97%에 해당한다. 대금은 증빙서류 제출 완료 후 30일 이내에 지급될 예정이다.
6월 16일 오전 10시 10분 한국거래소 기준 유바이오로직스의 주가는 전일 대비 630원 하락한 1만200원에 거래되고 있다.
최근 실적을 보면, 유바이오로직스는 2025년 12월 결산 기준으로 자산총계 2402억원, 부채총계 649억원, 자본총계 1754억원을 기록했다. 매출액은 1492억원, 영업이익은 607억원, 당기순이익은 413억원이다. 유바이오로직스는 2010년 3월 10일 코스닥 시장에 상장된 의약품 제조업체다.
단일판매ㆍ공급계약체결 1. 판매ㆍ공급계약 내용 경구용 콜레라 백신(유비콜/유비콜-에스) 납품 2. 계약내역 조건부 계약여부 미해당 확정 계약금액 29,794,432,962 조건부 계약금액 - 계약금액 총액(원) 29,794,432,962 최근 매출액(원) 149,195,024,704 매출액 대비(%) 19.97 3. 계약상대방 UNICEF - 최근 매출액(원) - - 주요사업 구호기관 - 회사와의 관계 - - 회사와 최근 3년간 동종계약 이행여부 해당 4. 판매ㆍ공급지역 UNICEF(방글라데시) 5. 계약기간 시작일 2026-06-15 종료일 2026-08-14 6. 주요 계약조건 계약금ㆍ선급금 유무 무 대금지급 조건 등 증빙서류 제출 완료 후 30일 이내 지급 7. 판매ㆍ공급방식 자체생산 해당 외주생산 미해당 기타 - 8. 계약(수주)일자 2026-06-15 9. 공시유보 관련내용 유보기한 - 유보사유 - 10. 기타 투자판단에 참고할 사항 1. 상기 계약금액 29,794,432,962원(USD 19,659,804)은 2026.06.15 하나은행 기준환율 1USD=1,515.50원 기준입니다. 2. 상기 계약금액은 부가가치세 별도 금액입니다. 3. 최근 매출액은 2025년도 별도재무제표를 기준으로 작성되었습니다. 4. 상기 계약일자는 계약 상대방으로부터 발주서(PO)를 수령한 일자입니다. ※ 관련공시 -
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IT 방송 적금 넣으면 소설이 열린다…밀리의서재·케이뱅크, 결합 상품 출시 발행일 : 2026-06-16 09:22 공유하기 페이스북 X(트위터) 메일 URL 복사 글자크기 설정 가 작게 가 보통 가 크게
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kt밀리의서재 kt밀리의서재가 케이뱅크와 손잡고 금융과 독서를 결합한 협업 상품 '궁금한 적금 with 밀리의서재'를 선보인다고 16일 밝혔다. 이 상품은 케이뱅크의 한 달 만기 적금 '궁금한 적금'에 밀리의서재 도서 콘텐츠를 연계한 것으로, 이용자가 하루 한 번 최소 100원부터 최대 5만 원까지 입금하면 랜덤 우대금리가 적용되는 동시에 추천 도서 기반의 스토리가 한 편씩 공개된다. 밀리의서재는 총 3차에 걸쳐 추천 도서를 순차 공개한다. 매 차수마다 새로운 도서가 적금 과정 속 스토리로 풀려나오는 구조로, 고객은 적금을 이용하며 자연스럽게 다양한 책과 이야기를 접할 수 있다. 1차 도서는 출간 전 영상화 판권이 팔리고 아마존 베스트셀러에 오른 리안 장의 'J가 죽었대'이며, 이후 히가시노 게이고의 '장미와 나이프', 허진희 작가의 '영의 상속'을 차례로 선보인다. 31회차 납입 완주 고객에게는 최대 연 6.70%(기본 연 0.70%·세전)의 금리와 밀리의서재 1개월 구독권이 제공된다. 상품의 정식 출시에 앞서 진행된 사전 알림 이벤트(5월 26일~6월 9일)에서는 누적 순방문자 수 약 109만명, 페이지뷰 약 293만건, 참여자 수 약 17만명을 기록하며 높은 관심을 받았다. 최다현 기자 da2109@etnews.com
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