[디지털투데이 이진호 기자] 구혁채 과학기술정보통신부 1차관은 10일 오후 기초과학연구원(IBS)을 방문해 주요 연구 현장과 핵심 시설을 살피고 연구단장 간담회를 가졌다.
이번 방문은 현장 중심의 과학기술 정책 실현을 위한 '프로젝트 공감118'의 19번째 행보다. 장석복 IBS 신임 원장 취임에 맞춰 기초연구 현장과 직접 소통하고 경쟁력 확충 방향을 모색하기 위해 마련됐다.
구혁채 1차관은 거대 실험 데이터를 측정·분석하는 IBS 리서치솔루션센터에서 초저온전자현미경(Cryo-EM), 슈퍼컴퓨터(올라프) 등 핵심 연구장비 활용 현황을 점검했다. 연구 장비의 공동 활용 확대, 운영 노하우 공유와 확산 노력을 당부했다. 구 차관은 기억 및 교세포 연구단, 바이러스 기초연구소 등 주요 연구단을 찾아 안정적인 연구 환경의 중요성을 강조했다.
간담회에서는 석학 연구단장들이 미래 지향적 연구 분야 확장, 인재 영입 및 연구비 활용의 유연성 제고 등을 제안했다. 젊은 연구 리더들과의 협력 확대와 해외 인재 유치, 글로벌 수준의 제도 운용 등 연구 역량 확보 방향도 논의했다.
구혁채 1차관은 "기초과학은 기술 혁신의 원동력이자 국가 미래의 핵심 원천"이라며 "IBS가 우리나라 기초과학의 거점이자 개척 연구의 나침반으로서 과학기술 경쟁력을 확보하는 데 더 큰 역할을 기대한다"고 밝혔다.
키워드 #과학기술정보통신부 #구혁채 #IBS #기초과학연구원
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IT 통신 방송 게임 [포토] RTX 5090 들어보이는 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 김택진 엔씨소프트 대표이사가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 열린 AION2 서프라이즈 라이브에 참석, 유저들을 만나고 있다. 2026-06-07 15:21 젠슨 황, '배틀그라운드' 게이머 찾았다... 장병규 의장과 강남 PC방 회동 “젠슨! 젠슨!” 7일 오후 서울 강남구 신논현역 인근 한 PC방 앞. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)이 모습을 드러내자 현장은 순식간에 환호성으로 가득 찼다. 오후 1시20분께 검은색 승용차에서 내린 황 CEO는 입구에서 기다리던 크래프톤 경영진보다 먼저 도로변에 모여 있던 시민과 팬들에게 다가갔다. 손을 흔들고 인사를 건네자 스마트폰 카메라 수십 대가 일제히 그를 향했다. 황 CEO가 향한 곳은 크래프톤이 마련한 게이머 행사장이다. 그 2026-06-07 15:15 [포토]인사 나누는 젠슨 황-장병규 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과 만나 인사를 나누고 있다. 2026-06-07 15:07 [포토] 취재진 질문에 답하는 장병규 크래프톤 의장 장병규 크래프톤 의장이 7일 서울 강남구의 한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만난 뒤 PC방을 나와 취재진 질문에 답하고 있다. 2026-06-07 15:07 [포토] 젠슨 황과 만난 뒤 취재진 질문에 답하는 장병규 장병규 크래프톤 의장이 7일 서울 강남구의 한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만난 뒤 PC방을 나와 취재진 질문에 답하고 있다. 2026-06-07 15:06 [포토] PC방 일정 마친 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과 만난 뒤 PC방을 나오고 있다. 2026-06-07 15:06 [포토] 펍지 유저 만난 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 크래프톤 유저에게 선물할 최신 그래픽카드 '지포스RTX5090'에 사인하고 있다. 2026-06-07 14:39 [포토] 펍지 유저 만난 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 크래프톤 유저에게 선물할 최신 칩이 탑재된 랩탑PC를 들어보이고 있다. 2026-06-07 14:38 [포토] 펍지 유저 만난 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 크래프톤 유저들과 만나 인사말을 하고 있다. 2026-06-07 14:38 [포토] 펍지 유저 만난 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 추첨을 통해 뽑힌 한 크래프톤 유저에게 최신 그래픽카드 '지포스RTX5090'를 선물하고 있다. 2026-06-07 14:37 [포토] 펍지 유저 만난 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 추첨을 통해 뽑힌 한 크래프톤 유저에게 최신 그래픽카드 '지포스RTX5090'를 선물하고 있다. 2026-06-07 14:37 [포토] 펍지 유저 만난 젠슨 황 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과 함께 크래프톤 유저들과 만나 엄지를 들어 보이고 있다. 2026-06-07 14:37 SKT, 2026년 골드번호 추첨 SK텔레콤은 골드번호 1만개의 주인공을 찾는 '2026년 골드번호 프로모션'을 시행한다고 7일 밝혔다. 골드번호는 1111, 0002, 3000처럼 특정 패턴이 있는 번호, 국번과 동일한 번호(ABCD-ABCD, ABAB-ABAB 등), 특정한 의미(1004, 1472)를 갖는 번호 등을 의미한다. 기억하기 쉽고 개인적인 의미를 담을 수 있어 인기가 높다. SK텔레콤은 추첨을 통해 총 1만개 의미가 담긴 전화번호를 소유할 기회를 제공한다. 통상 2026-06-07 11:12 SKT, 갤럭시 구매 고객에 식사권…포켓몬 카드 행사도 SK텔레콤이 T월드 매장 갤럭시 스마트폰 구매 고객을 대상으로 미식 혜택과 포켓몬 카드 행사를 진행한다. SK텔레콤은 8일부터 전국 T월드 매장과 T다이렉트샵에서 '특별한 미식으로의 초대' 프로모션을 운영한다고 7일 밝혔다. 이달 30일까지 갤럭시 S26 시리즈와 갤럭시Z폴드7, Z플립7, Z플립7 FE를 구매·개통한 고객 가운데 750명을 추첨해 10만원 상당 식사권을 제공한다. 경품은 서울과 부산, 대구, 대전, 천안, 광주, 전주 등 7개 2026-06-07 11:08 SKT, 대학생 맞춤형 T멤버십 혜택…캠퍼스 커피드림카 운영 SK텔레콤이 대학생 고객 의견을 반영한 시험기간 맞춤형 멤버십 혜택을 내놓는다. 커피와 디저트, 문화생활 혜택을 묶은 '0 week'를 운영하고, 대학 캠퍼스를 직접 찾는 참여형 행사도 연다. SK텔레콤은 대학생 고객 의견 수렴 프로그램인 'CX 캠퍼스'를 바탕으로 6월 T멤버십 혜택을 구성했다고 7일 밝혔다. 참여 학생들은 학사 일정에 맞춘 혜택 운영과 시험기간 커피·디저트 혜택 강화, 오프라인 참여형 프로그램 확대 등을 제안했다. SK텔레콤 2026-06-07 11:03 ❮ 이전 페이지 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ❯ 다음 페이지 분야별 헤드라인 뉴스 SW 행안부, 'SLA 이행 가이드라인' 발표…'위약금 산정, 협의로' 경제 LG전자 EU 완성차 공급망 '자격증' 먼저 땄다...탄소 데이터 교환 첫 실증 전자 LG전자 EU 완성차 공급망 '자격증' 먼저 땄다...탄소 데이터 교환 첫 실증 모빌리티 현대차그룹, 美 시장 점유율 12% 육박…하이브리드로 톱3 넘본다 플랫폼/유통 올영 美 2호점 오픈…'글로벌몰 돌려달라'는 소비자 불만 잠재울까 IT 많이 본 기사 1 삼성전자 환급 행사에 휴대폰 개통 30% 증가...반도체 낙수효과 휴대폰 시장으로 2 정부, 8000억원 투입… “2032년 완전자율 네트워크 기술 확보” 3 단독 콘진원 원장에 '한류외전' 저자 김윤지 연구원…문화경제학 전문가 낙점 4 4500명 달린 '키보토스 런'... 블루 아카이브, 게임 넘어 기부·건강 잇는 선한 영향력 5 콘진원, '1년 8개월 공백' 마침표...새 수장 김윤지 내정 6 [사설] 콘진원, IP자립·AI혁신으로 거듭나야 7 청소년 SNS 규제…팔걷은 해외, 팔짱낀 한국 8 국내 최대 불법 웹툰 사이트 운영자 국내 송환…정부 “저작권 범죄자 끝까지 잡는다” 9 불법 웹툰 사이트 글로벌 공조…'원점 타격' 전략으로 10 넥슨, '크레이지 아케이드' 8월 서비스 종료... 한 시대 풍미한 캐주얼 게임 퇴장 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 모든 담당자(비개발자)를 위한 Claude Code 바이브 코딩 2-day 부트캠프 엔터프라이즈 AI 토큰 거버넌스: 비용 최적화와 통제 전략 Claude 업무 자동화 실전 - Excel·PPT·Word 반복 업무를 하네스와 Skills로 자산화 하기 제8회 AI정부 혁신 콘퍼런스 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 ❯ “주차만 하면 충전 끝”…샤오미, AI 충전 로봇팔 공개 AI 무인정이 알아서…이란에 격추된 아파치 헬기 조종사 구조했다 “비행기를 대신 끌어준다”…세계 최초 전기 견인차 등장 “4.4mm로 몸속 누빈다”…초소형 다기능 수술 로봇 개발
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“젠슨! 젠슨!” 7일 오후 서울 강남구 신논현역 인근 한 PC방 앞. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)이 모습을 드러내자 현장은 순식간에 환호성으로 가득 찼다. 오후 1시20분께 검은색 승용차에서 내린 황 CEO는 입구에서 기다리던 크래프톤 경영진보다 먼저 도로변에 모여 있던 시민과 팬들에게 다가갔다. 손을 흔들고 인사를 건네자 스마트폰 카메라 수십 대가 일제히 그를 향했다. 황 CEO가 향한 곳은 크래프톤이 마련한 게이머 행사장이다. 그
[포토]인사 나누는 젠슨 황-장병규 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과 만나 인사를 나누고 있다. 2026-06-07 15:07
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 강남구의 한 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과 만나 인사를 나누고 있다.
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장병규 크래프톤 의장이 7일 서울 강남구의 한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만난 뒤 PC방을 나와 취재진 질문에 답하고 있다.
[포토] 젠슨 황과 만난 뒤 취재진 질문에 답하는 장병규 장병규 크래프톤 의장이 7일 서울 강남구의 한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만난 뒤 PC방을 나와 취재진 질문에 답하고 있다. 2026-06-07 15:06
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SKT, 2026년 골드번호 추첨 SK텔레콤은 골드번호 1만개의 주인공을 찾는 '2026년 골드번호 프로모션'을 시행한다고 7일 밝혔다. 골드번호는 1111, 0002, 3000처럼 특정 패턴이 있는 번호, 국번과 동일한 번호(ABCD-ABCD, ABAB-ABAB 등), 특정한 의미(1004, 1472)를 갖는 번호 등을 의미한다. 기억하기 쉽고 개인적인 의미를 담을 수 있어 인기가 높다. SK텔레콤은 추첨을 통해 총 1만개 의미가 담긴 전화번호를 소유할 기회를 제공한다. 통상 2026-06-07 11:12
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SK텔레콤이 T월드 매장 갤럭시 스마트폰 구매 고객을 대상으로 미식 혜택과 포켓몬 카드 행사를 진행한다. SK텔레콤은 8일부터 전국 T월드 매장과 T다이렉트샵에서 '특별한 미식으로의 초대' 프로모션을 운영한다고 7일 밝혔다. 이달 30일까지 갤럭시 S26 시리즈와 갤럭시Z폴드7, Z플립7, Z플립7 FE를 구매·개통한 고객 가운데 750명을 추첨해 10만원 상당 식사권을 제공한다. 경품은 서울과 부산, 대구, 대전, 천안, 광주, 전주 등 7개
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SK텔레콤이 대학생 고객 의견을 반영한 시험기간 맞춤형 멤버십 혜택을 내놓는다. 커피와 디저트, 문화생활 혜택을 묶은 '0 week'를 운영하고, 대학 캠퍼스를 직접 찾는 참여형 행사도 연다. SK텔레콤은 대학생 고객 의견 수렴 프로그램인 'CX 캠퍼스'를 바탕으로 6월 T멤버십 혜택을 구성했다고 7일 밝혔다. 참여 학생들은 학사 일정에 맞춘 혜택 운영과 시험기간 커피·디저트 혜택 강화, 오프라인 참여형 프로그램 확대 등을 제안했다. SK텔레콤
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대규모 언어 모델의 성공이 고품질 데이터에 기반했듯, AI의 다음 도약 역시 데이터 설계에 대한 과학적 접근 없이는 불가능하다. Credit: Gorodenkoff / Shutterstock AI는 산업 전반에 걸쳐 동일한 속도로 발전하지 않는다. 일부 방향에서는 빠르게 앞서나가는 반면, 다른 방향에서는 여전히 뒤처진다. 오늘날 가장 발전한 AI 애플리케이션을 살펴보면 이 대비가 뚜렷해진다. 소프트웨어 개발 분야에서 AI는 급속히 일상화되고 있다. 배포 가능한 코드를 작성하고, 난해한 라이브러리를 해설하며, 인간 팀이 따라가기 어려운 속도로 반복 작업을 수행한다. 그러나 동일한 AI 모델을 복잡한 고객 지원 워크플로우에 투입하거나, 미묘한 임상 시나리오를 추론하게 하면 균열이 드러나기 시작한다. 다단계 추론이 흔들리고, 맥락이 누락되며, 다른 영역에서 보여준 강점과 일관성이 없어 보이는 방식으로 성능이 저하된다. 이런 AI 모델들은 대체로 비슷하다. 유사한 하드웨어에서 구동되고, 유사한 방식으로 학습되는 경우가 많다. 그렇다면 왜 태스크별 성능 차이가 발생하는 것일까? 가장 단순한 설명이 가장 간과되어 있다. 바로 데이터다. 소프트웨어 엔지니어링 분야는 방대하고 구조화된, 그리고 가시성이 높은 디지털 기록의 혜택을 누린다. 코드는 표준화된 언어로 작성되고, 견고한 문서화의 뒷받침을 받으며, 공개 포럼에서 검토되고, 대규모로 논의된다. 이런 생태계가 풍부하고 유용한 학습 자료 풀을 만들어냈다. 다른 분야는 그렇지 못한 경우가 많다. 예를 들어 의료 데이터는 기관마다 흩어져 있고, 개인정보 보호 제약에 묶여 있으며, 다양한 형태로 표현되고, AI 학습에 바로 활용할 수 있는 상태로 준비된 경우가 드물다. 기업 워크플로우는 AI 학습을 위해 설계되지 않은 내부 시스템에 담겨 있다. 다국어 음성 데이터는 품질과 대표성 면에서 편차가 크다. 이 불균형이 이른바 ‘데이터 격차’를 만들어낸다. 데이터 격차란 모델이 이론상 달성할 수 있는 성능과 실제로 달성 가능한 성능 사이의 거리를 말하며, 적합한 데이터가 아직 활용 가능한 형태로 존재하지 않기 때문에 발생한다. 이 데이터 격차를 좁히는 것이 오늘날 AI에서 가장 중요하면서도 가장 주목받지 못하는 과제일 것이다. AI 발전에서 빠진 기둥 최근 AI의 발전을 이끄는 세 가지 힘이 있다. 모델, 칩, 그리고 데이터다. AI 모델에는 막대한 투자가 이뤄졌다. 주요 연구 기관들은 수천 명의 연구자와 과학자를 두고 아키텍처, 학습 기법, 평가 방법을 적극적으로 개선하고 있다. 돌파구는 벤치마크 점수, 학술 논문, 인간 태스크에서의 모델 성능으로 측정된다. 컴퓨팅 칩에 대한 투자도 그에 못지않게 집중되어 있다. 하드웨어 제조사와 인프라 공급업체는 대규모 학습을 통해 더 빠른 결과를 제공하는 데이터센터를 구축하고 지원하는 데 수십억 달러를 쏟아붓고 있다. 그러나 데이터는 AI 개발에서 동일한 수준의 제도적 관심을 받지 못했다. 프런티어 AI 연구소의 연구자와 나눈 대화에는 공통된 불만이 있었다. 의료 분야 등 핵심 사용례에서 오늘날 모델의 한계는 아키텍처의 상상력 부족이 아니라, 고품질 도메인 특화 데이터의 가용성 부족에서 비롯된다는 것이다. 병목은 항상 아이디어의 부재가 아니라, 신뢰할 수 있는 입력의 부재다. 유용한 데이터를 얻기 위해 인터넷을 긁어모으던 시대는 이미 지났으며, 이 방식은 더 이상 확장이 불가능하다. 발전은 진정한 생활 경험과 기업 프로세스의 복잡성을 반영하는 데이터셋을 구축하고 큐레이팅하는 데 달려 있다. 그 작업에는 과학적 엄밀함과 AI 데이터 분야의 연구 전문성이 모두 필요하다. 모든 도약 뒤에 있는 데이터셋 AI의 역사는 일관된 교훈을 반복해서 보여준다. 모델 역량의 큰 도약은 항상 고품질 데이터 가용성의 큰 도약에 뒤따랐다. 명확하게 레이블링된 이미지에 의존했던 초기 비전 시스템부터 방대한 텍스트 컬렉션으로 학습된 오늘날의 언어 모델까지, 모든 주요 도약은 더 많은 고품질 데이터에 대한 접근을 전제로 했다. 아키텍처 혁신만으로는 좀처럼 충분하지 않다. 새로운 접근법의 가치는 모델이 실제로 무엇을 할 수 있는지를 드러내는 대규모의 구조화되고 대표성 있는 데이터셋과 결합될 때만 발현된다. 비전이든 언어든, 발전은 기반 데이터를 수집하고 정리하며 검증하는 고된 작업에 달려 있었다. 대규모 언어 모델이 이를 명확히 보여준다. 대규모 언어 모델의 등장은 단지 더 나은 학습 기법의 결과가 아니라, 전례 없는 규모의 데이터에 대한 접근 덕분이기도 했다. 모델이 그 데이터를 생성한 것이 아니라, 모델이 그 데이터에 의존한 것이다. 이런 패턴은 현재에 대해 시급한 질문을 제기한다. 누가 차세대 기반 데이터셋을 구축하고 있는가? 의료부터 오디오, 에이전트 태스크 성능에 이르기까지 다양한 도메인에 걸쳐 널리 받아들여지는 청사진이 없다. 복잡한 기업 태스크를 처리하는 AI 에이전트를 학습시키기 위한 표준 데이터셋은 어떤 모습이어야 하는가? 의학적 의사결정을 보조하는 모델에 대한 임상적으로 의미 있는 평가란 무엇인가? 광범위한 대표성과 신뢰할 수 있는 성능을 확보하기 위해 다국어 음성 데이터는 어떻게 큐레이팅되어야 하는가? 이것들은 단순한 소싱 문제가 아니다. 반드시 해결해야 할 근본적인 연구 과제다. 데이터를 범용품으로 취급할 때 중요한 데이터 관련 결정이 조달 업무처럼 처리되는 경우가 너무 많다. 기업이 ‘의료 대화’ 또는 ‘야생동물 장면’을 요청하면, 해당 요청은 내부 조달 또는 데이터 소싱 팀, 혹은 외부 데이터 공급업체로 전달되고, 이들은 요구 사항에 부합하는 것처럼 보이는 데이터를 모아 제공한다. 암묵적인 가정은 데이터가 대체 가능하다는 것, 즉 기본 사양만 충족하면 어떤 데이터셋이든 마찬가지라는 것이다. 실제 적용 사례는 다른 이야기를 한다. 포함 기준, 주석 표준, 필터링 규칙, 검증 프로토콜 등의 요소에 대한 사소해 보이는 선택들이 다운스트림 성능을 극적으로 바꿀 수 있다. 데이터 설계는 아키텍처만큼이나 모델 동작에 영향을 미친다. 이 때 역량, 설계, 전달 세 가지 구조적 문제가 이 상황을 더욱 심화시킨다. 역량 : 최고 수준의 엄밀함으로 도메인 특화 데이터셋을 구축하는 데 전념하는 전문 팀은 상대적으로 드물다. 인재와 자금은 모델 개발과 하드웨어 혁신 쪽으로 흘러들어 갔다. 데이터 작업은 흔히 배경에서 이루어지지만, 실제로는 두 분야 모두를 뒷받침한다. 설계 : 데이터셋 구축은 신경망 설계와는 다른 별개의 분야다. 실험 설계, 도메인 지식, 통계적 검증에 대한 전문성을 필요로 한다. 모델 연구자가 모델 학습과 평가를 수행하면서 데이터 연구의 전체 부담까지 동시에 짊어지기를 기대하는 것은 업스트림 태스크의 복잡성을 간과하는 일이다. 전달 : 모델 개선을 위해 특정 데이터 소스를 요청하는 연구자와 그 데이터를 실제로 소싱하는 담당자가 서로 다른 경우가 많다. 그 결과, 요청이 조달 및 공급업체 관계의 여러 단계를 거치면서 뉘앙스와 연구 기반 전문성이 누락되거나 희석되는 경우가 생긴다. 사양서는 충족하지만 실제로 모델 성능 향상에는 기여하지 못하는 데이터가 나오는 이유가 여기에 있다. 주석 공급업체의 부상과 강화학습 서비스는 필요의 일부를 충족시켰다. 모델 출력 평가, 텍스트 레이블링, 구조화된 정보 평가는 많은 최적화 태스크에 필수적이다. 그러나 이런 활동은 특정하고 제한된 목적을 위해 신중하게 구성된 데이터를 생성한다. AI의 프런티어 과제는 더 많은 것을 요구한다. 실제 인간 활동과 유기적인 기업 프로세스에서 파생된 데이터셋이 필요하다. 그러한 데이터는 복잡하고, 멀티모달하며, 민감하다. 기본적으로 AI에 바로 활용할 수 있는 상태인 경우가 드물다. 그리고 신뢰할 수 있는 학습 및 평가 자료로 변환하는 것은 과학적 작업이다. AI 데이터 계층을 위한 과학적 엄밀함의 필요성 고품질 데이터가 핵심 병목이라면, 과학적 엄밀함이 해결책의 일부다. 선도적인 모델 개발사들이 전용 연구소를 두고, 하드웨어가 전용 개발 생태계를 갖추고 있는 것처럼, AI의 데이터 계층도 집중적이고 과학적으로 기반을 둔 기관을 필요로 한다. 이는 데이터셋 설계, 평가 방법론, 품질 관리 같은 핵심 질문들에 직접 맞닥뜨리는 것을 의미한다. 논의가 규모에서 끝나서는 안 되며, 데이터 구조, 대표성, 전문가 검증을 다루어야 한다. 데이터셋 구축은 실험 설계로 접근해야 한다. 프로토콜은 문서화되고 검증되어야 한다. 평가 프레임워크는 데이터셋이 의도한 적용 분야를 진정으로 반영하는지 테스트해야 한다. 또한 이 분야에는 단순화된 대리 지표가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 표준과 벤치마크가 필요하다. 예를 들어 의료 분야에서, 임상 보조를 위해 설계된 시스템을 일반적인 문답 테스트로 평가하는 것은 불충분하다. 실제 임상 환경은 멀티모달 입력과 맥락적 판단을 수반한다. 배포 전 의미 있는 관문으로 기능하려면 벤치마크가 그 현실을 반영해야 한다. 품질 측정도 또 다른 중요한 프런티어다. 금융은 신용 점수 같은 표준화된 지표로 리스크를 평가한다. AI에는 데이터셋과 벤치마크에 대한 그에 상응하는 기준이 없다. 데이터셋 품질과 평가 신뢰도를 정량화하는 명확한 방법론을 개발하면 모델 평가에 명확성을 가져올 수 있다. 다국어 오디오 라이브러리를 평가하는 기준은 멀티모달 종양학 데이터셋의 기준과 다를 것이다. 그러나 기저의 원칙은 동일하다. 더 나은 모델은 더 잘 정의되고, 더 잘 측정된 데이터를 필요로 한다. 잘못될 경우의 리스크 AI 시스템이 고위험 배포에 점점 더 가까워지면서, 취약한 데이터 관행은 실질적인 리스크를 수반한다. 벤치마크는 학습에 사용된 것과 동일한 데이터로 만들어서는 안 된다. 이는 모델에게 시험 전에 정답을 미리 알려주는 것이나 다름없다. 데이터 품질과 선별보다 규모 확장을 우선시하면 모델 성능 향상이 줄어들며, 소수집단을 차별하거나 배제하는 편향을 낳을 수도 있다. 이는 방법론적 과제이며, 반드시 해결해야 한다. 데이터 계층에 요구되는 엄밀함은 헤드라인을 장식하지 못할 수도 있다. 극적인 제품 출시와는 잘 어울리지 않는다. 그러나 AI의 데이터 계층은 신뢰, 안전, 그리고 모든 AI 발전의 지속적인 진보를 위한 토대다. 데이터 시대를 위한 생태계 단일 기업이 데이터 격차를 혼자서 해결할 수는 없다. 필요한 것은 서로 다른 도메인과 과제에 집중하되, 과학적 규율에 대한 공통된 헌신으로 연결된 AI 데이터 연구소와 연구 그룹의 생태계다. 이런 기관이 모이면 모델 연구자 및 도메인 전문가와 협력하여 데이터셋 오염, 사실성, 근거성, 비식별화, 국제적 대표성, 편향 같은 과제를 해결할 것이다. 그리고 단순화된 추상화가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 벤치마크를 설계할 것이다. AI의 궤적은 더 큰 모델이나 더 빠른 칩에 의해서만 결정되지 않을 것이다. AI의 궤적은 우리가 구축하는 데이터셋, 우리가 채택하는 표준, 그리고 우리가 근본에 적용하는 엄밀함에 의해 형성될 것이다. 오늘날 우리가 목도하는 불균등한 프런티어는 불균등한 데이터 환경을 반영한다. 격차를 좁히려면 의도적이고 연구 중심적인 데이터셋 설계가 필요하다. 임상 맥락에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하고, 기업 워크플로우를 탐색하며, 언어와 문화 전반에 걸쳐 책임감 있게 기능하는 AI 시스템을 원한다면, AI를 위한 데이터를 최우선 과학적 사업으로 다루어야 한다. AI 모델에는 연구소가 있다. AI 칩 제조사에는 제조 시설이 있다. AI 데이터에는 동등한 진지함과 야망을 갖춘 기관이 필요하다. dl-itworldkorea@foundryco.com 인공지능 머신러닝 미래기술 관련 콘텐츠 분석 “양자는 멀고 준비는 급하다” 지금 양자 컴퓨팅으로 할 수 있는 대비 By Isaac Sacolick 2026.06.10 8분 미래기술 양자 컴퓨팅 뉴스 분석 인텔, 로보틱스 칩으로 피지컬 AI 시장 재진입 By Agam Shah 2026.06.02 3분 인공지능 미래기술 로보틱스 오피니언 “수학적 증명으로 양자 공격 막는다”… 애플, 핵심 암호화 코드 오픈소스로 전격 공개 By Jonny Evans 2026.05.27 4분 미래기술 보안 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
대규모 언어 모델의 성공이 고품질 데이터에 기반했듯, AI의 다음 도약 역시 데이터 설계에 대한 과학적 접근 없이는 불가능하다. Credit: Gorodenkoff / Shutterstock
대규모 언어 모델의 성공이 고품질 데이터에 기반했듯, AI의 다음 도약 역시 데이터 설계에 대한 과학적 접근 없이는 불가능하다.
Credit: Gorodenkoff / Shutterstock
AI는 산업 전반에 걸쳐 동일한 속도로 발전하지 않는다. 일부 방향에서는 빠르게 앞서나가는 반면, 다른 방향에서는 여전히 뒤처진다. 오늘날 가장 발전한 AI 애플리케이션을 살펴보면 이 대비가 뚜렷해진다. 소프트웨어 개발 분야에서 AI는 급속히 일상화되고 있다. 배포 가능한 코드를 작성하고, 난해한 라이브러리를 해설하며, 인간 팀이 따라가기 어려운 속도로 반복 작업을 수행한다. 그러나 동일한 AI 모델을 복잡한 고객 지원 워크플로우에 투입하거나, 미묘한 임상 시나리오를 추론하게 하면 균열이 드러나기 시작한다. 다단계 추론이 흔들리고, 맥락이 누락되며, 다른 영역에서 보여준 강점과 일관성이 없어 보이는 방식으로 성능이 저하된다. 이런 AI 모델들은 대체로 비슷하다. 유사한 하드웨어에서 구동되고, 유사한 방식으로 학습되는 경우가 많다. 그렇다면 왜 태스크별 성능 차이가 발생하는 것일까? 가장 단순한 설명이 가장 간과되어 있다. 바로 데이터다. 소프트웨어 엔지니어링 분야는 방대하고 구조화된, 그리고 가시성이 높은 디지털 기록의 혜택을 누린다. 코드는 표준화된 언어로 작성되고, 견고한 문서화의 뒷받침을 받으며, 공개 포럼에서 검토되고, 대규모로 논의된다. 이런 생태계가 풍부하고 유용한 학습 자료 풀을 만들어냈다. 다른 분야는 그렇지 못한 경우가 많다. 예를 들어 의료 데이터는 기관마다 흩어져 있고, 개인정보 보호 제약에 묶여 있으며, 다양한 형태로 표현되고, AI 학습에 바로 활용할 수 있는 상태로 준비된 경우가 드물다. 기업 워크플로우는 AI 학습을 위해 설계되지 않은 내부 시스템에 담겨 있다. 다국어 음성 데이터는 품질과 대표성 면에서 편차가 크다. 이 불균형이 이른바 ‘데이터 격차’를 만들어낸다. 데이터 격차란 모델이 이론상 달성할 수 있는 성능과 실제로 달성 가능한 성능 사이의 거리를 말하며, 적합한 데이터가 아직 활용 가능한 형태로 존재하지 않기 때문에 발생한다. 이 데이터 격차를 좁히는 것이 오늘날 AI에서 가장 중요하면서도 가장 주목받지 못하는 과제일 것이다. AI 발전에서 빠진 기둥 최근 AI의 발전을 이끄는 세 가지 힘이 있다. 모델, 칩, 그리고 데이터다. AI 모델에는 막대한 투자가 이뤄졌다. 주요 연구 기관들은 수천 명의 연구자와 과학자를 두고 아키텍처, 학습 기법, 평가 방법을 적극적으로 개선하고 있다. 돌파구는 벤치마크 점수, 학술 논문, 인간 태스크에서의 모델 성능으로 측정된다. 컴퓨팅 칩에 대한 투자도 그에 못지않게 집중되어 있다. 하드웨어 제조사와 인프라 공급업체는 대규모 학습을 통해 더 빠른 결과를 제공하는 데이터센터를 구축하고 지원하는 데 수십억 달러를 쏟아붓고 있다. 그러나 데이터는 AI 개발에서 동일한 수준의 제도적 관심을 받지 못했다. 프런티어 AI 연구소의 연구자와 나눈 대화에는 공통된 불만이 있었다. 의료 분야 등 핵심 사용례에서 오늘날 모델의 한계는 아키텍처의 상상력 부족이 아니라, 고품질 도메인 특화 데이터의 가용성 부족에서 비롯된다는 것이다. 병목은 항상 아이디어의 부재가 아니라, 신뢰할 수 있는 입력의 부재다. 유용한 데이터를 얻기 위해 인터넷을 긁어모으던 시대는 이미 지났으며, 이 방식은 더 이상 확장이 불가능하다. 발전은 진정한 생활 경험과 기업 프로세스의 복잡성을 반영하는 데이터셋을 구축하고 큐레이팅하는 데 달려 있다. 그 작업에는 과학적 엄밀함과 AI 데이터 분야의 연구 전문성이 모두 필요하다. 모든 도약 뒤에 있는 데이터셋 AI의 역사는 일관된 교훈을 반복해서 보여준다. 모델 역량의 큰 도약은 항상 고품질 데이터 가용성의 큰 도약에 뒤따랐다. 명확하게 레이블링된 이미지에 의존했던 초기 비전 시스템부터 방대한 텍스트 컬렉션으로 학습된 오늘날의 언어 모델까지, 모든 주요 도약은 더 많은 고품질 데이터에 대한 접근을 전제로 했다. 아키텍처 혁신만으로는 좀처럼 충분하지 않다. 새로운 접근법의 가치는 모델이 실제로 무엇을 할 수 있는지를 드러내는 대규모의 구조화되고 대표성 있는 데이터셋과 결합될 때만 발현된다. 비전이든 언어든, 발전은 기반 데이터를 수집하고 정리하며 검증하는 고된 작업에 달려 있었다. 대규모 언어 모델이 이를 명확히 보여준다. 대규모 언어 모델의 등장은 단지 더 나은 학습 기법의 결과가 아니라, 전례 없는 규모의 데이터에 대한 접근 덕분이기도 했다. 모델이 그 데이터를 생성한 것이 아니라, 모델이 그 데이터에 의존한 것이다. 이런 패턴은 현재에 대해 시급한 질문을 제기한다. 누가 차세대 기반 데이터셋을 구축하고 있는가? 의료부터 오디오, 에이전트 태스크 성능에 이르기까지 다양한 도메인에 걸쳐 널리 받아들여지는 청사진이 없다. 복잡한 기업 태스크를 처리하는 AI 에이전트를 학습시키기 위한 표준 데이터셋은 어떤 모습이어야 하는가? 의학적 의사결정을 보조하는 모델에 대한 임상적으로 의미 있는 평가란 무엇인가? 광범위한 대표성과 신뢰할 수 있는 성능을 확보하기 위해 다국어 음성 데이터는 어떻게 큐레이팅되어야 하는가? 이것들은 단순한 소싱 문제가 아니다. 반드시 해결해야 할 근본적인 연구 과제다. 데이터를 범용품으로 취급할 때 중요한 데이터 관련 결정이 조달 업무처럼 처리되는 경우가 너무 많다. 기업이 ‘의료 대화’ 또는 ‘야생동물 장면’을 요청하면, 해당 요청은 내부 조달 또는 데이터 소싱 팀, 혹은 외부 데이터 공급업체로 전달되고, 이들은 요구 사항에 부합하는 것처럼 보이는 데이터를 모아 제공한다. 암묵적인 가정은 데이터가 대체 가능하다는 것, 즉 기본 사양만 충족하면 어떤 데이터셋이든 마찬가지라는 것이다. 실제 적용 사례는 다른 이야기를 한다. 포함 기준, 주석 표준, 필터링 규칙, 검증 프로토콜 등의 요소에 대한 사소해 보이는 선택들이 다운스트림 성능을 극적으로 바꿀 수 있다. 데이터 설계는 아키텍처만큼이나 모델 동작에 영향을 미친다. 이 때 역량, 설계, 전달 세 가지 구조적 문제가 이 상황을 더욱 심화시킨다. 역량 : 최고 수준의 엄밀함으로 도메인 특화 데이터셋을 구축하는 데 전념하는 전문 팀은 상대적으로 드물다. 인재와 자금은 모델 개발과 하드웨어 혁신 쪽으로 흘러들어 갔다. 데이터 작업은 흔히 배경에서 이루어지지만, 실제로는 두 분야 모두를 뒷받침한다. 설계 : 데이터셋 구축은 신경망 설계와는 다른 별개의 분야다. 실험 설계, 도메인 지식, 통계적 검증에 대한 전문성을 필요로 한다. 모델 연구자가 모델 학습과 평가를 수행하면서 데이터 연구의 전체 부담까지 동시에 짊어지기를 기대하는 것은 업스트림 태스크의 복잡성을 간과하는 일이다. 전달 : 모델 개선을 위해 특정 데이터 소스를 요청하는 연구자와 그 데이터를 실제로 소싱하는 담당자가 서로 다른 경우가 많다. 그 결과, 요청이 조달 및 공급업체 관계의 여러 단계를 거치면서 뉘앙스와 연구 기반 전문성이 누락되거나 희석되는 경우가 생긴다. 사양서는 충족하지만 실제로 모델 성능 향상에는 기여하지 못하는 데이터가 나오는 이유가 여기에 있다. 주석 공급업체의 부상과 강화학습 서비스는 필요의 일부를 충족시켰다. 모델 출력 평가, 텍스트 레이블링, 구조화된 정보 평가는 많은 최적화 태스크에 필수적이다. 그러나 이런 활동은 특정하고 제한된 목적을 위해 신중하게 구성된 데이터를 생성한다. AI의 프런티어 과제는 더 많은 것을 요구한다. 실제 인간 활동과 유기적인 기업 프로세스에서 파생된 데이터셋이 필요하다. 그러한 데이터는 복잡하고, 멀티모달하며, 민감하다. 기본적으로 AI에 바로 활용할 수 있는 상태인 경우가 드물다. 그리고 신뢰할 수 있는 학습 및 평가 자료로 변환하는 것은 과학적 작업이다. AI 데이터 계층을 위한 과학적 엄밀함의 필요성 고품질 데이터가 핵심 병목이라면, 과학적 엄밀함이 해결책의 일부다. 선도적인 모델 개발사들이 전용 연구소를 두고, 하드웨어가 전용 개발 생태계를 갖추고 있는 것처럼, AI의 데이터 계층도 집중적이고 과학적으로 기반을 둔 기관을 필요로 한다. 이는 데이터셋 설계, 평가 방법론, 품질 관리 같은 핵심 질문들에 직접 맞닥뜨리는 것을 의미한다. 논의가 규모에서 끝나서는 안 되며, 데이터 구조, 대표성, 전문가 검증을 다루어야 한다. 데이터셋 구축은 실험 설계로 접근해야 한다. 프로토콜은 문서화되고 검증되어야 한다. 평가 프레임워크는 데이터셋이 의도한 적용 분야를 진정으로 반영하는지 테스트해야 한다. 또한 이 분야에는 단순화된 대리 지표가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 표준과 벤치마크가 필요하다. 예를 들어 의료 분야에서, 임상 보조를 위해 설계된 시스템을 일반적인 문답 테스트로 평가하는 것은 불충분하다. 실제 임상 환경은 멀티모달 입력과 맥락적 판단을 수반한다. 배포 전 의미 있는 관문으로 기능하려면 벤치마크가 그 현실을 반영해야 한다. 품질 측정도 또 다른 중요한 프런티어다. 금융은 신용 점수 같은 표준화된 지표로 리스크를 평가한다. AI에는 데이터셋과 벤치마크에 대한 그에 상응하는 기준이 없다. 데이터셋 품질과 평가 신뢰도를 정량화하는 명확한 방법론을 개발하면 모델 평가에 명확성을 가져올 수 있다. 다국어 오디오 라이브러리를 평가하는 기준은 멀티모달 종양학 데이터셋의 기준과 다를 것이다. 그러나 기저의 원칙은 동일하다. 더 나은 모델은 더 잘 정의되고, 더 잘 측정된 데이터를 필요로 한다. 잘못될 경우의 리스크 AI 시스템이 고위험 배포에 점점 더 가까워지면서, 취약한 데이터 관행은 실질적인 리스크를 수반한다. 벤치마크는 학습에 사용된 것과 동일한 데이터로 만들어서는 안 된다. 이는 모델에게 시험 전에 정답을 미리 알려주는 것이나 다름없다. 데이터 품질과 선별보다 규모 확장을 우선시하면 모델 성능 향상이 줄어들며, 소수집단을 차별하거나 배제하는 편향을 낳을 수도 있다. 이는 방법론적 과제이며, 반드시 해결해야 한다. 데이터 계층에 요구되는 엄밀함은 헤드라인을 장식하지 못할 수도 있다. 극적인 제품 출시와는 잘 어울리지 않는다. 그러나 AI의 데이터 계층은 신뢰, 안전, 그리고 모든 AI 발전의 지속적인 진보를 위한 토대다. 데이터 시대를 위한 생태계 단일 기업이 데이터 격차를 혼자서 해결할 수는 없다. 필요한 것은 서로 다른 도메인과 과제에 집중하되, 과학적 규율에 대한 공통된 헌신으로 연결된 AI 데이터 연구소와 연구 그룹의 생태계다. 이런 기관이 모이면 모델 연구자 및 도메인 전문가와 협력하여 데이터셋 오염, 사실성, 근거성, 비식별화, 국제적 대표성, 편향 같은 과제를 해결할 것이다. 그리고 단순화된 추상화가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 벤치마크를 설계할 것이다. AI의 궤적은 더 큰 모델이나 더 빠른 칩에 의해서만 결정되지 않을 것이다. AI의 궤적은 우리가 구축하는 데이터셋, 우리가 채택하는 표준, 그리고 우리가 근본에 적용하는 엄밀함에 의해 형성될 것이다. 오늘날 우리가 목도하는 불균등한 프런티어는 불균등한 데이터 환경을 반영한다. 격차를 좁히려면 의도적이고 연구 중심적인 데이터셋 설계가 필요하다. 임상 맥락에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하고, 기업 워크플로우를 탐색하며, 언어와 문화 전반에 걸쳐 책임감 있게 기능하는 AI 시스템을 원한다면, AI를 위한 데이터를 최우선 과학적 사업으로 다루어야 한다. AI 모델에는 연구소가 있다. AI 칩 제조사에는 제조 시설이 있다. AI 데이터에는 동등한 진지함과 야망을 갖춘 기관이 필요하다. dl-itworldkorea@foundryco.com
AI는 산업 전반에 걸쳐 동일한 속도로 발전하지 않는다. 일부 방향에서는 빠르게 앞서나가는 반면, 다른 방향에서는 여전히 뒤처진다.
오늘날 가장 발전한 AI 애플리케이션을 살펴보면 이 대비가 뚜렷해진다. 소프트웨어 개발 분야에서 AI는 급속히 일상화되고 있다. 배포 가능한 코드를 작성하고, 난해한 라이브러리를 해설하며, 인간 팀이 따라가기 어려운 속도로 반복 작업을 수행한다.
그러나 동일한 AI 모델을 복잡한 고객 지원 워크플로우에 투입하거나, 미묘한 임상 시나리오를 추론하게 하면 균열이 드러나기 시작한다. 다단계 추론이 흔들리고, 맥락이 누락되며, 다른 영역에서 보여준 강점과 일관성이 없어 보이는 방식으로 성능이 저하된다.
이런 AI 모델들은 대체로 비슷하다. 유사한 하드웨어에서 구동되고, 유사한 방식으로 학습되는 경우가 많다. 그렇다면 왜 태스크별 성능 차이가 발생하는 것일까? 가장 단순한 설명이 가장 간과되어 있다. 바로 데이터다. 소프트웨어 엔지니어링 분야는 방대하고 구조화된, 그리고 가시성이 높은 디지털 기록의 혜택을 누린다. 코드는 표준화된 언어로 작성되고, 견고한 문서화의 뒷받침을 받으며, 공개 포럼에서 검토되고, 대규모로 논의된다. 이런 생태계가 풍부하고 유용한 학습 자료 풀을 만들어냈다. 다른 분야는 그렇지 못한 경우가 많다. 예를 들어 의료 데이터는 기관마다 흩어져 있고, 개인정보 보호 제약에 묶여 있으며, 다양한 형태로 표현되고, AI 학습에 바로 활용할 수 있는 상태로 준비된 경우가 드물다. 기업 워크플로우는 AI 학습을 위해 설계되지 않은 내부 시스템에 담겨 있다. 다국어 음성 데이터는 품질과 대표성 면에서 편차가 크다.
소프트웨어 엔지니어링 분야는 방대하고 구조화된, 그리고 가시성이 높은 디지털 기록의 혜택을 누린다. 코드는 표준화된 언어로 작성되고, 견고한 문서화의 뒷받침을 받으며, 공개 포럼에서 검토되고, 대규모로 논의된다. 이런 생태계가 풍부하고 유용한 학습 자료 풀을 만들어냈다.
다른 분야는 그렇지 못한 경우가 많다. 예를 들어 의료 데이터는 기관마다 흩어져 있고, 개인정보 보호 제약에 묶여 있으며, 다양한 형태로 표현되고, AI 학습에 바로 활용할 수 있는 상태로 준비된 경우가 드물다. 기업 워크플로우는 AI 학습을 위해 설계되지 않은 내부 시스템에 담겨 있다. 다국어 음성 데이터는 품질과 대표성 면에서 편차가 크다.
이 불균형이 이른바 ‘데이터 격차’를 만들어낸다. 데이터 격차란 모델이 이론상 달성할 수 있는 성능과 실제로 달성 가능한 성능 사이의 거리를 말하며, 적합한 데이터가 아직 활용 가능한 형태로 존재하지 않기 때문에 발생한다. 이 데이터 격차를 좁히는 것이 오늘날 AI에서 가장 중요하면서도 가장 주목받지 못하는 과제일 것이다. AI 발전에서 빠진 기둥 최근 AI의 발전을 이끄는 세 가지 힘이 있다. 모델, 칩, 그리고 데이터다. AI 모델에는 막대한 투자가 이뤄졌다. 주요 연구 기관들은 수천 명의 연구자와 과학자를 두고 아키텍처, 학습 기법, 평가 방법을 적극적으로 개선하고 있다. 돌파구는 벤치마크 점수, 학술 논문, 인간 태스크에서의 모델 성능으로 측정된다. 컴퓨팅 칩에 대한 투자도 그에 못지않게 집중되어 있다. 하드웨어 제조사와 인프라 공급업체는 대규모 학습을 통해 더 빠른 결과를 제공하는 데이터센터를 구축하고 지원하는 데 수십억 달러를 쏟아붓고 있다. 그러나 데이터는 AI 개발에서 동일한 수준의 제도적 관심을 받지 못했다. 프런티어 AI 연구소의 연구자와 나눈 대화에는 공통된 불만이 있었다. 의료 분야 등 핵심 사용례에서 오늘날 모델의 한계는 아키텍처의 상상력 부족이 아니라, 고품질 도메인 특화 데이터의 가용성 부족에서 비롯된다는 것이다. 병목은 항상 아이디어의 부재가 아니라, 신뢰할 수 있는 입력의 부재다. 유용한 데이터를 얻기 위해 인터넷을 긁어모으던 시대는 이미 지났으며, 이 방식은 더 이상 확장이 불가능하다. 발전은 진정한 생활 경험과 기업 프로세스의 복잡성을 반영하는 데이터셋을 구축하고 큐레이팅하는 데 달려 있다. 그 작업에는 과학적 엄밀함과 AI 데이터 분야의 연구 전문성이 모두 필요하다. 모든 도약 뒤에 있는 데이터셋 AI의 역사는 일관된 교훈을 반복해서 보여준다. 모델 역량의 큰 도약은 항상 고품질 데이터 가용성의 큰 도약에 뒤따랐다. 명확하게 레이블링된 이미지에 의존했던 초기 비전 시스템부터 방대한 텍스트 컬렉션으로 학습된 오늘날의 언어 모델까지, 모든 주요 도약은 더 많은 고품질 데이터에 대한 접근을 전제로 했다.
최근 AI의 발전을 이끄는 세 가지 힘이 있다. 모델, 칩, 그리고 데이터다.
AI 모델에는 막대한 투자가 이뤄졌다. 주요 연구 기관들은 수천 명의 연구자와 과학자를 두고 아키텍처, 학습 기법, 평가 방법을 적극적으로 개선하고 있다. 돌파구는 벤치마크 점수, 학술 논문, 인간 태스크에서의 모델 성능으로 측정된다. 컴퓨팅 칩에 대한 투자도 그에 못지않게 집중되어 있다. 하드웨어 제조사와 인프라 공급업체는 대규모 학습을 통해 더 빠른 결과를 제공하는 데이터센터를 구축하고 지원하는 데 수십억 달러를 쏟아붓고 있다.
그러나 데이터는 AI 개발에서 동일한 수준의 제도적 관심을 받지 못했다. 프런티어 AI 연구소의 연구자와 나눈 대화에는 공통된 불만이 있었다. 의료 분야 등 핵심 사용례에서 오늘날 모델의 한계는 아키텍처의 상상력 부족이 아니라, 고품질 도메인 특화 데이터의 가용성 부족에서 비롯된다는 것이다. 병목은 항상 아이디어의 부재가 아니라, 신뢰할 수 있는 입력의 부재다.
유용한 데이터를 얻기 위해 인터넷을 긁어모으던 시대는 이미 지났으며, 이 방식은 더 이상 확장이 불가능하다. 발전은 진정한 생활 경험과 기업 프로세스의 복잡성을 반영하는 데이터셋을 구축하고 큐레이팅하는 데 달려 있다. 그 작업에는 과학적 엄밀함과 AI 데이터 분야의 연구 전문성이 모두 필요하다.
AI의 역사는 일관된 교훈을 반복해서 보여준다. 모델 역량의 큰 도약은 항상 고품질 데이터 가용성의 큰 도약에 뒤따랐다. 명확하게 레이블링된 이미지에 의존했던 초기 비전 시스템부터 방대한 텍스트 컬렉션으로 학습된 오늘날의 언어 모델까지, 모든 주요 도약은 더 많은 고품질 데이터에 대한 접근을 전제로 했다.
아키텍처 혁신만으로는 좀처럼 충분하지 않다. 새로운 접근법의 가치는 모델이 실제로 무엇을 할 수 있는지를 드러내는 대규모의 구조화되고 대표성 있는 데이터셋과 결합될 때만 발현된다. 비전이든 언어든, 발전은 기반 데이터를 수집하고 정리하며 검증하는 고된 작업에 달려 있었다. 대규모 언어 모델이 이를 명확히 보여준다. 대규모 언어 모델의 등장은 단지 더 나은 학습 기법의 결과가 아니라, 전례 없는 규모의 데이터에 대한 접근 덕분이기도 했다. 모델이 그 데이터를 생성한 것이 아니라, 모델이 그 데이터에 의존한 것이다. 이런 패턴은 현재에 대해 시급한 질문을 제기한다. 누가 차세대 기반 데이터셋을 구축하고 있는가? 의료부터 오디오, 에이전트 태스크 성능에 이르기까지 다양한 도메인에 걸쳐 널리 받아들여지는 청사진이 없다. 복잡한 기업 태스크를 처리하는 AI 에이전트를 학습시키기 위한 표준 데이터셋은 어떤 모습이어야 하는가? 의학적 의사결정을 보조하는 모델에 대한 임상적으로 의미 있는 평가란 무엇인가? 광범위한 대표성과 신뢰할 수 있는 성능을 확보하기 위해 다국어 음성 데이터는 어떻게 큐레이팅되어야 하는가? 이것들은 단순한 소싱 문제가 아니다. 반드시 해결해야 할 근본적인 연구 과제다.
대규모 언어 모델이 이를 명확히 보여준다. 대규모 언어 모델의 등장은 단지 더 나은 학습 기법의 결과가 아니라, 전례 없는 규모의 데이터에 대한 접근 덕분이기도 했다. 모델이 그 데이터를 생성한 것이 아니라, 모델이 그 데이터에 의존한 것이다. 이런 패턴은 현재에 대해 시급한 질문을 제기한다. 누가 차세대 기반 데이터셋을 구축하고 있는가?
의료부터 오디오, 에이전트 태스크 성능에 이르기까지 다양한 도메인에 걸쳐 널리 받아들여지는 청사진이 없다. 복잡한 기업 태스크를 처리하는 AI 에이전트를 학습시키기 위한 표준 데이터셋은 어떤 모습이어야 하는가? 의학적 의사결정을 보조하는 모델에 대한 임상적으로 의미 있는 평가란 무엇인가? 광범위한 대표성과 신뢰할 수 있는 성능을 확보하기 위해 다국어 음성 데이터는 어떻게 큐레이팅되어야 하는가?
이것들은 단순한 소싱 문제가 아니다. 반드시 해결해야 할 근본적인 연구 과제다.
데이터를 범용품으로 취급할 때 중요한 데이터 관련 결정이 조달 업무처럼 처리되는 경우가 너무 많다. 기업이 ‘의료 대화’ 또는 ‘야생동물 장면’을 요청하면, 해당 요청은 내부 조달 또는 데이터 소싱 팀, 혹은 외부 데이터 공급업체로 전달되고, 이들은 요구 사항에 부합하는 것처럼 보이는 데이터를 모아 제공한다. 암묵적인 가정은 데이터가 대체 가능하다는 것, 즉 기본 사양만 충족하면 어떤 데이터셋이든 마찬가지라는 것이다. 실제 적용 사례는 다른 이야기를 한다. 포함 기준, 주석 표준, 필터링 규칙, 검증 프로토콜 등의 요소에 대한 사소해 보이는 선택들이 다운스트림 성능을 극적으로 바꿀 수 있다. 데이터 설계는 아키텍처만큼이나 모델 동작에 영향을 미친다. 이 때 역량, 설계, 전달 세 가지 구조적 문제가 이 상황을 더욱 심화시킨다. 역량 : 최고 수준의 엄밀함으로 도메인 특화 데이터셋을 구축하는 데 전념하는 전문 팀은 상대적으로 드물다. 인재와 자금은 모델 개발과 하드웨어 혁신 쪽으로 흘러들어 갔다. 데이터 작업은 흔히 배경에서 이루어지지만, 실제로는 두 분야 모두를 뒷받침한다.
중요한 데이터 관련 결정이 조달 업무처럼 처리되는 경우가 너무 많다. 기업이 ‘의료 대화’ 또는 ‘야생동물 장면’을 요청하면, 해당 요청은 내부 조달 또는 데이터 소싱 팀, 혹은 외부 데이터 공급업체로 전달되고, 이들은 요구 사항에 부합하는 것처럼 보이는 데이터를 모아 제공한다. 암묵적인 가정은 데이터가 대체 가능하다는 것, 즉 기본 사양만 충족하면 어떤 데이터셋이든 마찬가지라는 것이다.
실제 적용 사례는 다른 이야기를 한다. 포함 기준, 주석 표준, 필터링 규칙, 검증 프로토콜 등의 요소에 대한 사소해 보이는 선택들이 다운스트림 성능을 극적으로 바꿀 수 있다. 데이터 설계는 아키텍처만큼이나 모델 동작에 영향을 미친다.
이 때 역량, 설계, 전달 세 가지 구조적 문제가 이 상황을 더욱 심화시킨다.
역량 : 최고 수준의 엄밀함으로 도메인 특화 데이터셋을 구축하는 데 전념하는 전문 팀은 상대적으로 드물다. 인재와 자금은 모델 개발과 하드웨어 혁신 쪽으로 흘러들어 갔다. 데이터 작업은 흔히 배경에서 이루어지지만, 실제로는 두 분야 모두를 뒷받침한다.
설계 : 데이터셋 구축은 신경망 설계와는 다른 별개의 분야다. 실험 설계, 도메인 지식, 통계적 검증에 대한 전문성을 필요로 한다. 모델 연구자가 모델 학습과 평가를 수행하면서 데이터 연구의 전체 부담까지 동시에 짊어지기를 기대하는 것은 업스트림 태스크의 복잡성을 간과하는 일이다. 전달 : 모델 개선을 위해 특정 데이터 소스를 요청하는 연구자와 그 데이터를 실제로 소싱하는 담당자가 서로 다른 경우가 많다. 그 결과, 요청이 조달 및 공급업체 관계의 여러 단계를 거치면서 뉘앙스와 연구 기반 전문성이 누락되거나 희석되는 경우가 생긴다. 사양서는 충족하지만 실제로 모델 성능 향상에는 기여하지 못하는 데이터가 나오는 이유가 여기에 있다. 주석 공급업체의 부상과 강화학습 서비스는 필요의 일부를 충족시켰다. 모델 출력 평가, 텍스트 레이블링, 구조화된 정보 평가는 많은 최적화 태스크에 필수적이다. 그러나 이런 활동은 특정하고 제한된 목적을 위해 신중하게 구성된 데이터를 생성한다.
전달 : 모델 개선을 위해 특정 데이터 소스를 요청하는 연구자와 그 데이터를 실제로 소싱하는 담당자가 서로 다른 경우가 많다. 그 결과, 요청이 조달 및 공급업체 관계의 여러 단계를 거치면서 뉘앙스와 연구 기반 전문성이 누락되거나 희석되는 경우가 생긴다. 사양서는 충족하지만 실제로 모델 성능 향상에는 기여하지 못하는 데이터가 나오는 이유가 여기에 있다.
주석 공급업체의 부상과 강화학습 서비스는 필요의 일부를 충족시켰다. 모델 출력 평가, 텍스트 레이블링, 구조화된 정보 평가는 많은 최적화 태스크에 필수적이다. 그러나 이런 활동은 특정하고 제한된 목적을 위해 신중하게 구성된 데이터를 생성한다.
AI의 프런티어 과제는 더 많은 것을 요구한다. 실제 인간 활동과 유기적인 기업 프로세스에서 파생된 데이터셋이 필요하다. 그러한 데이터는 복잡하고, 멀티모달하며, 민감하다. 기본적으로 AI에 바로 활용할 수 있는 상태인 경우가 드물다. 그리고 신뢰할 수 있는 학습 및 평가 자료로 변환하는 것은 과학적 작업이다. AI 데이터 계층을 위한 과학적 엄밀함의 필요성 고품질 데이터가 핵심 병목이라면, 과학적 엄밀함이 해결책의 일부다. 선도적인 모델 개발사들이 전용 연구소를 두고, 하드웨어가 전용 개발 생태계를 갖추고 있는 것처럼, AI의 데이터 계층도 집중적이고 과학적으로 기반을 둔 기관을 필요로 한다. 이는 데이터셋 설계, 평가 방법론, 품질 관리 같은 핵심 질문들에 직접 맞닥뜨리는 것을 의미한다. 논의가 규모에서 끝나서는 안 되며, 데이터 구조, 대표성, 전문가 검증을 다루어야 한다.
고품질 데이터가 핵심 병목이라면, 과학적 엄밀함이 해결책의 일부다. 선도적인 모델 개발사들이 전용 연구소를 두고, 하드웨어가 전용 개발 생태계를 갖추고 있는 것처럼, AI의 데이터 계층도 집중적이고 과학적으로 기반을 둔 기관을 필요로 한다.
이는 데이터셋 설계, 평가 방법론, 품질 관리 같은 핵심 질문들에 직접 맞닥뜨리는 것을 의미한다. 논의가 규모에서 끝나서는 안 되며, 데이터 구조, 대표성, 전문가 검증을 다루어야 한다.
데이터셋 구축은 실험 설계로 접근해야 한다. 프로토콜은 문서화되고 검증되어야 한다. 평가 프레임워크는 데이터셋이 의도한 적용 분야를 진정으로 반영하는지 테스트해야 한다. 또한 이 분야에는 단순화된 대리 지표가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 표준과 벤치마크가 필요하다. 예를 들어 의료 분야에서, 임상 보조를 위해 설계된 시스템을 일반적인 문답 테스트로 평가하는 것은 불충분하다. 실제 임상 환경은 멀티모달 입력과 맥락적 판단을 수반한다. 배포 전 의미 있는 관문으로 기능하려면 벤치마크가 그 현실을 반영해야 한다. 품질 측정도 또 다른 중요한 프런티어다. 금융은 신용 점수 같은 표준화된 지표로 리스크를 평가한다. AI에는 데이터셋과 벤치마크에 대한 그에 상응하는 기준이 없다. 데이터셋 품질과 평가 신뢰도를 정량화하는 명확한 방법론을 개발하면 모델 평가에 명확성을 가져올 수 있다.
데이터셋 구축은 실험 설계로 접근해야 한다. 프로토콜은 문서화되고 검증되어야 한다. 평가 프레임워크는 데이터셋이 의도한 적용 분야를 진정으로 반영하는지 테스트해야 한다.
또한 이 분야에는 단순화된 대리 지표가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 표준과 벤치마크가 필요하다. 예를 들어 의료 분야에서, 임상 보조를 위해 설계된 시스템을 일반적인 문답 테스트로 평가하는 것은 불충분하다. 실제 임상 환경은 멀티모달 입력과 맥락적 판단을 수반한다. 배포 전 의미 있는 관문으로 기능하려면 벤치마크가 그 현실을 반영해야 한다.
품질 측정도 또 다른 중요한 프런티어다. 금융은 신용 점수 같은 표준화된 지표로 리스크를 평가한다. AI에는 데이터셋과 벤치마크에 대한 그에 상응하는 기준이 없다. 데이터셋 품질과 평가 신뢰도를 정량화하는 명확한 방법론을 개발하면 모델 평가에 명확성을 가져올 수 있다.
다국어 오디오 라이브러리를 평가하는 기준은 멀티모달 종양학 데이터셋의 기준과 다를 것이다. 그러나 기저의 원칙은 동일하다. 더 나은 모델은 더 잘 정의되고, 더 잘 측정된 데이터를 필요로 한다. 잘못될 경우의 리스크 AI 시스템이 고위험 배포에 점점 더 가까워지면서, 취약한 데이터 관행은 실질적인 리스크를 수반한다. 벤치마크는 학습에 사용된 것과 동일한 데이터로 만들어서는 안 된다. 이는 모델에게 시험 전에 정답을 미리 알려주는 것이나 다름없다. 데이터 품질과 선별보다 규모 확장을 우선시하면 모델 성능 향상이 줄어들며, 소수집단을 차별하거나 배제하는 편향을 낳을 수도 있다. 이는 방법론적 과제이며, 반드시 해결해야 한다.
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AI 시스템이 고위험 배포에 점점 더 가까워지면서, 취약한 데이터 관행은 실질적인 리스크를 수반한다.
벤치마크는 학습에 사용된 것과 동일한 데이터로 만들어서는 안 된다. 이는 모델에게 시험 전에 정답을 미리 알려주는 것이나 다름없다. 데이터 품질과 선별보다 규모 확장을 우선시하면 모델 성능 향상이 줄어들며, 소수집단을 차별하거나 배제하는 편향을 낳을 수도 있다. 이는 방법론적 과제이며, 반드시 해결해야 한다.
데이터 계층에 요구되는 엄밀함은 헤드라인을 장식하지 못할 수도 있다. 극적인 제품 출시와는 잘 어울리지 않는다. 그러나 AI의 데이터 계층은 신뢰, 안전, 그리고 모든 AI 발전의 지속적인 진보를 위한 토대다. 데이터 시대를 위한 생태계 단일 기업이 데이터 격차를 혼자서 해결할 수는 없다. 필요한 것은 서로 다른 도메인과 과제에 집중하되, 과학적 규율에 대한 공통된 헌신으로 연결된 AI 데이터 연구소와 연구 그룹의 생태계다. 이런 기관이 모이면 모델 연구자 및 도메인 전문가와 협력하여 데이터셋 오염, 사실성, 근거성, 비식별화, 국제적 대표성, 편향 같은 과제를 해결할 것이다. 그리고 단순화된 추상화가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 벤치마크를 설계할 것이다. AI의 궤적은 더 큰 모델이나 더 빠른 칩에 의해서만 결정되지 않을 것이다. AI의 궤적은 우리가 구축하는 데이터셋, 우리가 채택하는 표준, 그리고 우리가 근본에 적용하는 엄밀함에 의해 형성될 것이다. 오늘날 우리가 목도하는 불균등한 프런티어는 불균등한 데이터 환경을 반영한다. 격차를 좁히려면 의도적이고 연구 중심적인 데이터셋 설계가 필요하다. 임상 맥락에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하고, 기업 워크플로우를 탐색하며, 언어와 문화 전반에 걸쳐 책임감 있게 기능하는 AI 시스템을 원한다면, AI를 위한 데이터를 최우선 과학적 사업으로 다루어야 한다. AI 모델에는 연구소가 있다. AI 칩 제조사에는 제조 시설이 있다. AI 데이터에는 동등한 진지함과 야망을 갖춘 기관이 필요하다. dl-itworldkorea@foundryco.com
데이터 계층에 요구되는 엄밀함은 헤드라인을 장식하지 못할 수도 있다. 극적인 제품 출시와는 잘 어울리지 않는다. 그러나 AI의 데이터 계층은 신뢰, 안전, 그리고 모든 AI 발전의 지속적인 진보를 위한 토대다.
단일 기업이 데이터 격차를 혼자서 해결할 수는 없다. 필요한 것은 서로 다른 도메인과 과제에 집중하되, 과학적 규율에 대한 공통된 헌신으로 연결된 AI 데이터 연구소와 연구 그룹의 생태계다. 이런 기관이 모이면 모델 연구자 및 도메인 전문가와 협력하여 데이터셋 오염, 사실성, 근거성, 비식별화, 국제적 대표성, 편향 같은 과제를 해결할 것이다. 그리고 단순화된 추상화가 아닌 실제 복잡성을 반영하는 벤치마크를 설계할 것이다.
AI의 궤적은 더 큰 모델이나 더 빠른 칩에 의해서만 결정되지 않을 것이다. AI의 궤적은 우리가 구축하는 데이터셋, 우리가 채택하는 표준, 그리고 우리가 근본에 적용하는 엄밀함에 의해 형성될 것이다. 오늘날 우리가 목도하는 불균등한 프런티어는 불균등한 데이터 환경을 반영한다. 격차를 좁히려면 의도적이고 연구 중심적인 데이터셋 설계가 필요하다.
임상 맥락에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하고, 기업 워크플로우를 탐색하며, 언어와 문화 전반에 걸쳐 책임감 있게 기능하는 AI 시스템을 원한다면, AI를 위한 데이터를 최우선 과학적 사업으로 다루어야 한다.
AI 모델에는 연구소가 있다. AI 칩 제조사에는 제조 시설이 있다. AI 데이터에는 동등한 진지함과 야망을 갖춘 기관이 필요하다. dl-itworldkorea@foundryco.com
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미국 행정부가 앤트로픽(Anthropic)의 최상위 인공지능(AI) 모델인 '페이블5(Fable 5)'와 '미토스5(Mythos 5)'에 대해 외국인의 접근을 전면 금지했다.
13일(한국시간) 앤트로픽은 공식 웹사이트를 통해 미국 정부로부터 수출통제 지침을 받았다고 밝혔다.
앤트로픽에 따르면 해당 지침은 미국 내외를 막론하고 앤트로픽 직원까지 포함한 모든 외국 국적자의 페이블5 및 미토스5 접근을 전면 차단하라는 내용이다. 클로드 소넷 등 다른 앤트로픽 서비스는 이번 조치 대상에 포함되지 않았다.
회사는 정부 명령을 이행하기 위해 일부 이용자만 제한하는 수준이 아니라 전체 고객을 대상으로 관련 모델 사용을 비활성화했다고 설명했다. 앤트로픽 측은 규정 준수를 위한 불가피한 결정이라고 강조했다.
이번 조치는 미국 당국이 해당 모델의 보안상 위험 가능성을 문제 삼으면서 이뤄졌다. 앤트로픽은 정부가 페이블5에 대한 이른바 '탈옥(jailbreaking)' 가능성을 인지한 것으로 보고 있으며, 이를 국가안보 우려와 연결한 것으로 해석된다고 밝혔다.
탈옥은 AI나 소프트웨어에 설정된 안전장치와 제한을 무력화해 원래 허용되지 않은 기능이나 정보 접근을 가능하게 만드는 행위를 뜻한다. 당국은 이 같은 방식이 악용될 경우 사이버 보안에 위협이 될 수 있다고 판단한 것으로 보인다.
이에 대해 앤트로픽은 관련 우회 기술 시연을 검토한 결과, 신규 위협이 드러난 것이 아니라 기존에 알려진 경미한 취약점을 확인하는 수준에 그쳤으며, 다른 공개 AI 모델들도 유사한 결과를 낼 수 있다고 주장했다.
페이블5는 앤트로픽이 일반 이용자용으로 공개한 '미토스급(Mythos-class)' 고성능 AI 모델이다. 미토스5는 같은 기반 모델을 사용하되 일부 영역의 안전장치를 완화해 사이버 방어·인프라 기관 등에 제한적으로 제공되는 버전이다. 이들 신규 모델은 공개 전부터 강력한 성능과 잠재적 위험성 때문에 보안 분야에서 주목받아 왔다.
앤트로픽은 클로드 페이블5 출시에 앞서 사이버 악용을 방지하기 위한 다양한 안전장치를 구현했고, 금융·기술·정부 관계자들과도 기술 논의를 진행해 왔다며, 잠재적 탈옥 가능성만을 이유로 모델 서비스를 중단하는 것은 과도한 조치라고 반발했다. 또한 이런 기준이 업계 전반에 적용될 경우 선도적인 AI 기업들의 신규 모델 배포가 위축될 수 있다고 우려했다.
이번 조치는 앤트로픽과 트럼프 행정부 간 갈등이 수개월째 이어지는 가운데 나왔다. 앞서 미국 국방부는 올해 초 자율 살상무기, 대규모 국내 감시 등에 클로드를 무제한 사용할 수 있도록 요구했으나 앤트로픽이 이를 거부하면서 양측의 관계가 급격히 틀어진 바 있다. 현재 앤트로픽은 관련 조치를 놓고 행정부를 상대로 소송을 진행 중이다
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앤트로픽 측은 "정부는 투명하고 공정하며 명확하고 기술적 사실에 근거한 법적 절차의 일환으로 안전하지 않은 배치를 차단할 수 있어야 한다고 생각한다"며 "이번 조치는 이러한 원칙에 부합하지 않는다"고 밝혔다.
이어 "모든 사용자에게 불편을 드려 죄송하다"며 "이는 오해에서 비롯된 것으로 판단되며 최대한 빠른 시일 내에 접속이 복구될 수 있도록 노력하고 있다"고 덧붙였다.
구글이 사용자 이미지·파일·음성 등을 AI 학습에 활용하는 옵션을 기본으로 켜도록 개인정보 정책을 변경한다. 원치 않는다면 사전에 직접 설정을 꺼야 한다. Credit: Google / JR Raphael
구글이 사용자 이미지·파일·음성 등을 AI 학습에 활용하는 옵션을 기본으로 켜도록 개인정보 정책을 변경한다. 원치 않는다면 사전에 직접 설정을 꺼야 한다.
Credit: Google / JR Raphael
안드로이드 사용자라면 반드시 확인해야 할 구글 개인정보 설정 변경이 진행 중이다. 새 조항에 따르면 구글은 구글 렌즈, 검색, 제미나이 라이브와의 상호작용에서 생성된 이미지·파일·동영상·음성을 AI 모델 학습 및 개선에 활용할 수 있다. 이 설정은 곧 기본값으로 활성화된다. 그러나 간단한 설정 변경만으로 “AI 학습에 미디어가 활용되지 않도록 설정을 영구적으로 끌 수 있다. 구글의 새 AI 학습 개인정보 기본 설정 구글에 따르면 앞으로 며칠 안에 구글 계정 일반 설정 내에 새로운 ‘검색 서비스 기록(Search Services History)’ 항목이 생기며, 이를 통해 중요한 정책 변경이 적용된다. 구글이 이번 주 사용자에게 발송한 이메일에는 다음과 같이 명시됐다.
그러나 간단한 설정 변경만으로 “AI 학습에 미디어가 활용되지 않도록 설정을 영구적으로 끌 수 있다.
구글에 따르면 앞으로 며칠 안에 구글 계정 일반 설정 내에 새로운 ‘검색 서비스 기록(Search Services History)’ 항목이 생기며, 이를 통해 중요한 정책 변경이 적용된다. 구글이 이번 주 사용자에게 발송한 이메일에는 다음과 같이 명시됐다.
“검색 서비스 기록이 켜져 있으면 미디어가 저장됩니다. 저장되는 미디어에는 검색 서비스와의 상호작용에서 발생한 이미지, 파일, 음성, 동영상이 포함되며, 사용자 경험 개선에 활용됩니다. … 저장된 미디어는 AI 모델 및 안전 조치를 포함한 구글 서비스·기술의 개발과 개선에도 사용됩니다.” 구글은 이 데이터가 그 목적에 사용된 이후에는 계정이나 개인 신원과 연결되지 않으며, ‘필터’를 통해 광범위한 식별 정보와 민감한 개인정보를 자동으로 제거한다고 밝혔다. 그럼에도 불구하고 중요한 업무 정보를 다루거나 개인 미디어가 AI 학습 데이터로 활용되는 것 자체가 불편한 사용자라면 반갑지 않은 소식일 수 있다. AI의 침습적 활용이 점점 거슬리거나, 검색 관련 서비스에 제출한 미디어가 향후 AI 학습·개발에 쓰이는 것이 내키지 않는다면, 지금 바로 구글 계정 설정을 변경해 기능이 시작되기 전에 차단하는 것이 좋다.
구글은 이 데이터가 그 목적에 사용된 이후에는 계정이나 개인 신원과 연결되지 않으며, ‘필터’를 통해 광범위한 식별 정보와 민감한 개인정보를 자동으로 제거한다고 밝혔다. 그럼에도 불구하고 중요한 업무 정보를 다루거나 개인 미디어가 AI 학습 데이터로 활용되는 것 자체가 불편한 사용자라면 반갑지 않은 소식일 수 있다.
AI의 침습적 활용이 점점 거슬리거나, 검색 관련 서비스에 제출한 미디어가 향후 AI 학습·개발에 쓰이는 것이 내키지 않는다면, 지금 바로 구글 계정 설정을 변경해 기능이 시작되기 전에 차단하는 것이 좋다.
다만 아쉽게도 절차가 다소 복잡하다. 현재 대다수 사용자 계정에는 새로운 ‘검색 서비스 기록’ 항목이 아직 표시되지 않는 것으로 보인다.
항목이 보인다면 절차는 간단하다. 그 항목 내 ‘미디어 저장(Save Media)’ 설정을 바로 비활성화하면 된다. 검색 기록 전체를 삭제하지 않고도 미디어 파일이 저장·활용되는 것을 막을 수 있다. 향후 개인 검색 기록 자체도 저장·활용되지 않길 원한다면 그 항목 전체를 끄는 방법도 있다. 단, 이 경우 구글 서비스 전반의 개인화 기능에 광범위한 영향이 생길 수 있다는 점을 염두에 둬야 한다.
아직 이 항목이 보이지 않는 사용자라면 현재로서는 두 가지 방법을 선택할 수 있다.
방법 1 : ‘ 웹 및 앱 활동 ‘ 전체를 비활성화한다. 구글에 따르면 계정이 새 방식으로 전환된 이후에도 ‘검색 서비스 기록’ 관련 설정이 모두 꺼진 상태로 유지된다. 다만 이 경우 앞으로 모든 검색 기록이 저장되지 않으며, 검색 기록 재열람이나 구글 앱 전반의 맞춤 추천 기능을 사용할 수 없게 된다는 점에 주의해야 한다.
방법 2 : 검색 기록 전체를 없애고 싶지 않다면, ‘음성 및 오디오 활동 포함’과 ‘시각적 검색 기록 포함’ 체크박스만 해제한다. 이렇게 하면 당분간 검색 관련 미디어가 구글 계정에 저장되지 않는다. 다만 ‘검색 서비스 기록’ 항목이 실제로 나타날 때까지 매주 같은 페이지를 확인해 ‘미디어 저장’이 해제된 상태인지 직접 점검하는 것이 좋다. 현재 구글은 기존 설정이 새 인터페이스에 그대로 이전된다고 명시하고 있지 않으므로, 직접 재확인한 뒤 필요하면 다시 조정해야 한다. 선택은 전적으로 사용자의 몫이다. 기본값이 마음에 들지 않는다면 직접 설정을 변경해야 한다. 달갑지 않은 상황이지만, 무슨 일이 벌어지고 있는지, 어떻게 제어권을 되찾을 수 있는지는 이제 알 수 있을 것이다. dl-itworldkorea@foundryco.com
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[AI & 사이언스] [현장 리포트-2] COMPUTEX 2026, K-AI가 보여준 Physical AI의 미래
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SW IT 경제 전자 모빌리티 플랫폼/유통 과학 정치 오피니언
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AI 스튜디오 청소년 SNS 규제…팔걷은 해외, 팔짱낀 한국 #청소년 #SNS #중독 #규제 #참교육 세계적으로 청소년 사회관계망서비스(SNS) 사용 규제가 확산하는 것과 달리 한국에서는 중독 문제의 심각성이나 규제 논의가 이뤄지지 않고 있다. 관련 법안이 여럿 발의되긴 했지만 소속 상임위에서 깊이 있게 다뤄지지 못한 채 계류 중이다. 범부처 차원 대응이나 정책 발표도 없는 상태다. 청소년 SNS 관련 문제의 심각성이 대두되는 만큼 적절한 대응책 마련을 위한 구조적 논의를 서둘러야 한다는 지적이 나온다. 2026-06-12 11:00 특허심판 국선대리인 무료 지원 앞으로 보훈보상대상자와 의사상자도 지식재산권 분쟁 과정에서 무료 국선대리인 지원을 받을 수 있을 전망이다. 지식재산처 특허심판원은 지식재산 심판 국선대리인 제도 지원 범위를 확대하는 내용의 '국선대리인 선임 및 운영에 관한 규칙' 개정을 추진한다고 밝혔다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-10 11:00 “생성형 AI 광고성 답변 속지마세요” 광고주에 친화적인 생성형 인공지능(AI) 서비스 답변을 주의해야 한다는 연구결과가 나왔다. 학계·업계에 따르면 프리스턴대·워싱턴대 소속 연구진은 미국 내 최근 거대언어모델(LLM) 기반 AI 서비스가 광고주 제품에 편향적 답변을 제시하는 것으로 확인했다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-09 11:00 네이버 여권인증 도입…외국인 편의성 높인다 네이버가 외국인 이용자 증가세에 맞춰 여권 기반 비대면 본인확인(eKYC) 서비스를 도입했습니다. 한국 휴대폰 번호가 없어 본인인증에 어려움을 겪었던 단기 체류·해외 거주 외국인의 이용 장벽이 낮아질 전망입니다. 네이버는 네이버지도를 시작으로 네이버페이, 네이버웹툰, 스트리밍 플랫폼 치지직 등 결제가 필요한 서비스에 확대할 계획입니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-08 11:00 입시학원, 교재 끼워팔기 여전 대형 입시학원에서 특정 교재를 사실상 의무적으로 구매하게 하면서 사교육 시장의 불투명한 비용 구조가 도마 위에 오르고 있습니다. 과거에도 일부 학원의 과도한 교재 구매 시스템과 교재비 부담 문제가 제기된 바 있지만, 업계 전반의 관행은 개선되지 않고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-05 09:09 삼전닉스 인근 백화점 매출 늘어 삼성전자와 SK하이닉스의 주가 상승과 성과급 지급 효과가 소비 시장으로 번지고 있다. 이른바 '삼전닉스' 임직원의 소비 여력이 확대되면서 사업장 인근 백화점 매장이 명품과 프리미엄 소비를 중심으로 수혜를 입고 있다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-04 11:00 월가는 왜 다시 구글을 사기 시작했나 AI 시대의 승자는 누가 될까? 구글 주가 급등 뒤에 숨은 진짜 이유를 살펴봅니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-02 11:00 폰뱅킹, 트로이목마 공격 주의보! 카스퍼스키가 '모바일 악성코드 진화' 현황 보고서를 발표했다. 이번 보고서에 따르면 2025년 안드로이드 스마트폰에서 발생한 뱅킹 트로이목마 공격 수가 전년 대비 56% 증가했다. 이 유형의 악성코드는 온라인 뱅킹, 전자결제 서비스 및 신용카드 시스템에 대한 사용자 자격 증명을 탈취하도록 설계됐다. 카스퍼스키 전문가들은 공격자들이 보안 솔루션 탐지를 회피하기 위해 유포 채널을 확대하고 새로운 트로이목마 변종을 지속적으로 개발할 것으로 보고 있다 2026-05-29 11:00 로보택시 사고 17건…테슬라 'X파일' 공개 테슬라가 미국 텍사스주 오스틴에서 발생한 자율주행 로보택시 사고 17건의 내용을 공개했다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 게시된 사고 보고서에 따르면 테슬라는 이전에 보고했던 사고 17건을 재보고 하면서 비공개했던 사고 경위를 공개로 전환했다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-28 11:00 '뉴토끼' 날뛰는데…차단 일주일 걸려 #뉴토끼 #불법 #웹툰 #웹소설 #문체부 #CDN #HTTPS 문화체육관광부가 불법 웹툰·영상 사이트 '긴급 차단제'를 시행 중이지만 콘텐츠전송네트워크(CDN)와 HTTPS 암호화 등 우회기술로 인해 실질적 차단이 이뤄지지 않고 있다. 정부의 대응 속도를 높이면서 범부처 체계로 재정비가 필요하다는 목소리가 나온다. 지난 11일 문체부의 긴급 차단 정책 시행 이후 뉴토끼 유사 불법 웹툰·웹소설 사이트에 대한 실질적인 제한 조치가 이뤄지기까지 즉시 2026-05-27 11:00 현대차 아틀라스, 실전 투입 임박 현대차그룹은 현대차·기아 공장에 휴머노이드 로봇 아틀라스 2만5000대 이상을 투입하고, 연간 35만대 규모의 액추에이터를 자체 생산할 계획입니다. 보스턴다이나믹스가 23kg 소형 냉장고를 옮기는 아틀라스 영상을 공개하면서, 제조업 현장 투입이 임박했다는 기대가 커지고 있습니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-26 11:00 AI 반도체 연구개발에 1000억대 뭉칫돈 인공지능(AI) 서비스의 전면 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하고 있다. 이에 따라 전력과 운용 비영 부담이 가중되면서 고비용 구조 해소가 AI 대전환 시대를 열 열쇠로 평가된다. 과학기술정보통신부는 올해만 1000억원이 넘는 예산을 AI 반도체 연구개발(R&D)에 쏟아 붓는다. 퓨리오사AI, 딥엑스, 파네시아 등 국내 기업도 정부의 든든한 지원과 자체 개발 역량을 바탕으로 글로벌 시장 진출 채비를 마쳤다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존 2026-05-22 11:00 하반기 대형 MMORPG 쏟아진다 국내 게임 시장의 핵심 장르인 다중접속역할수행게임(MMORPG)가 올해 상반기 숨 고르기를 마치고 하반기 대형 신작 경쟁에 돌입한다. 과도한 과금 경쟁과 유사한 중세 판타지 문법에 대한 피로감으로 주춤했던 시장이 새로운 세계관과 이용자 친화적 구조를 앞세워 다시 반등을 노리는 분위기다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-21 11:00 코스닥 승강제 임박…우량기업 이탈 우려 이르면 10월 코스닥 시장에 승강제가 도입됩니다. 정부와 한국거래소는 코스닥 시장을 '프리미엄·스탠더드·관리군' 등으로 나누는 승강제 도입을 추진하고 있습니다. 벤처·투자업계는 시장 활성화와 기관투자자 자금 유입이라는 정책 취지에는 공감하면서도, 상위 100개 기업 중심의 구조 개편이 오히려 대다수 코스닥 기업에 '낙인효과'를 줄 수 있다고 우려하고 있습니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-20 11:00 ETF 활성화에 반도체주 자금 쏠려 국내 증시에서 삼성전자와 SK하이닉스 등 일부 대형 반도체주로 자금이 쏠리는 배경으로는 상장지수펀드(ETF) 시장 확대가 꼽힙니다. 투자자의 개별 종목 매수와 함께 구조적 매수가 확대되며 특정 종목과 업종으로 자금이 반복 유입되는 흐름이 강화되고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-19 09:28 3년 만기 청년미래적금 ? 2200만원 만드는 핵심 비결 5년은 너무 길다면? 월 50만원으로 목돈 마련하는 가장 빠른 방법을 공개합니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-14 11:00 15초에 지갑 열린다…e커머스 '숏폼' 경쟁 e커머스 업계가 짧은 영상 콘텐츠를 활용한 '숏폼' 마케팅 강화에 속도를 내고 있다. 소비자 시선을 즉각적으로 사로잡아 구매로 연결하는 콘텐츠 경쟁력이 핵심 동력으로 부상했기 때문이다. 쿠팡은 최근 입점 판매자를 대상으로 한 '숏츠 올인원 패키지'를 선보였다. 판매자를 대신해 15~20초 분량 영상 콘텐츠의 기획·촬영·편집을 일괄 지원한다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-13 11:00 지난해 택배 물동량 60억개 돌파 e커머스 시장의 폭발적인 성장에 힘입어 지난해 우리나라 택배 시장 물동량이 사상 처음으로 60억개를 돌파했다. 국민 1인당 연간 택배 이용 횟수가 125회를 웃돌았다. 전 국민이 3일에 한 번꼴로 택배를 이용한 것과 같은 수치다. e커머스 대중화와 새벽배송·휴일배송 등을 앞세운 물류업계의 서비스 경쟁이 양적 팽창을 이끌었다는 분석이 나온다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-12 11:00 '기동카' 애플페이 태운다 #기후동행카드 #서울시 #애플페이 #티머니 서울시와 티머니가 애플페이 내 '기후동행카드' 도입을 추진한다. 현재 애플과 협의 중으로, 도입이 현실화하면 애플 생태계에서도 모든 수도권 교통 결제 체계 이용이 가능해진다. 금융업계와 서울시에 따르면 서울시가 최근 서울시장 2026-05-11 11:00 자율주행 레이싱카 나온다 국내 최초의 전기 기반 자율주행 레이싱카가 올해 개발되어, 총 5대가 민관 협력으로 제작된다. 포뮬러매니지먼트컴퍼니 등 주요 기업들이 참여해 최고출력 780마력, 시속 250km 이상 성능의 레이싱카를 선보이며, 2027년까지 10대를 추가로 개발할 예정이다. ▶ 동영 2026-05-08 11:00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ❯ 다음 페이지 분야별 헤드라인 뉴스 SW 행안부, 'SLA 이행 가이드라인' 발표…'위약금 산정, 협의로' IT 삼성전자 환급 행사에 휴대폰 개통 30% 증가...반도체 낙수효과 휴대폰 시장으로 경제 LG전자 EU 완성차 공급망 '자격증' 먼저 땄다...탄소 데이터 교환 첫 실증 전자 LG전자 EU 완성차 공급망 '자격증' 먼저 땄다...탄소 데이터 교환 첫 실증 모빌리티 현대차그룹, 美 시장 점유율 12% 육박…하이브리드로 톱3 넘본다 많이 본 기사 1 삼성전자 환급 행사에 휴대폰 개통 30% 증가...반도체 낙수효과 휴대폰 시장으로 2 삼성 휴머노이드 로봇, 쿠팡 물류센터서 일한다 3 “반도체 슈퍼사이클, 이제 막 시작” “59만전자·400만닉스 간다” 4 4500명 달린 '키보토스 런'... 블루 아카이브, 게임 넘어 기부·건강 잇는 선한 영향력 5 현대차그룹, 美 시장 점유율 12% 육박…하이브리드로 톱3 넘본다 6 라인업 이어 브랜드도 바꾼다…LG전자, 로봇청소기 '홈봇'으로 재출격 7 이재용 “韓-伊, 첨단 산업 협력 확대 가능”…李대통령, 즉석 간담회도 8 삼성D, 차세대 마이크로 디스플레이 'RGB 올레도스' 투자 추진 9 “삼성전자 반도체 공장 호남으로”…정부 주도 회의 개최 10 삼성전기, '실리콘 캐패시터'로 AI·전장 시장 정조준…“MLCC 공존 자신” 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 모든 담당자(비개발자)를 위한 Claude Code 바이브 코딩 2-day 부트캠프 엔터프라이즈 AI 토큰 거버넌스: 비용 최적화와 통제 전략 Claude 업무 자동화 실전 - Excel·PPT·Word 반복 업무를 하네스와 Skills로 자산화 하기 제8회 AI정부 혁신 콘퍼런스 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 ❯ “주차만 하면 충전 끝”…샤오미, AI 충전 로봇팔 공개 AI 무인정이 알아서…이란에 격추된 아파치 헬기 조종사 구조했다 “비행기를 대신 끌어준다”…세계 최초 전기 견인차 등장 “4.4mm로 몸속 누빈다”…초소형 다기능 수술 로봇 개발
청소년 SNS 규제…팔걷은 해외, 팔짱낀 한국 #청소년 #SNS #중독 #규제 #참교육 세계적으로 청소년 사회관계망서비스(SNS) 사용 규제가 확산하는 것과 달리 한국에서는 중독 문제의 심각성이나 규제 논의가 이뤄지지 않고 있다. 관련 법안이 여럿 발의되긴 했지만 소속 상임위에서 깊이 있게 다뤄지지 못한 채 계류 중이다. 범부처 차원 대응이나 정책 발표도 없는 상태다. 청소년 SNS 관련 문제의 심각성이 대두되는 만큼 적절한 대응책 마련을 위한 구조적 논의를 서둘러야 한다는 지적이 나온다. 2026-06-12 11:00
#청소년 #SNS #중독 #규제 #참교육 세계적으로 청소년 사회관계망서비스(SNS) 사용 규제가 확산하는 것과 달리 한국에서는 중독 문제의 심각성이나 규제 논의가 이뤄지지 않고 있다. 관련 법안이 여럿 발의되긴 했지만 소속 상임위에서 깊이 있게 다뤄지지 못한 채 계류 중이다. 범부처 차원 대응이나 정책 발표도 없는 상태다. 청소년 SNS 관련 문제의 심각성이 대두되는 만큼 적절한 대응책 마련을 위한 구조적 논의를 서둘러야 한다는 지적이 나온다.
특허심판 국선대리인 무료 지원 앞으로 보훈보상대상자와 의사상자도 지식재산권 분쟁 과정에서 무료 국선대리인 지원을 받을 수 있을 전망이다. 지식재산처 특허심판원은 지식재산 심판 국선대리인 제도 지원 범위를 확대하는 내용의 '국선대리인 선임 및 운영에 관한 규칙' 개정을 추진한다고 밝혔다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-10 11:00
앞으로 보훈보상대상자와 의사상자도 지식재산권 분쟁 과정에서 무료 국선대리인 지원을 받을 수 있을 전망이다. 지식재산처 특허심판원은 지식재산 심판 국선대리인 제도 지원 범위를 확대하는 내용의 '국선대리인 선임 및 운영에 관한 규칙' 개정을 추진한다고 밝혔다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
“생성형 AI 광고성 답변 속지마세요” 광고주에 친화적인 생성형 인공지능(AI) 서비스 답변을 주의해야 한다는 연구결과가 나왔다. 학계·업계에 따르면 프리스턴대·워싱턴대 소속 연구진은 미국 내 최근 거대언어모델(LLM) 기반 AI 서비스가 광고주 제품에 편향적 답변을 제시하는 것으로 확인했다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-09 11:00
광고주에 친화적인 생성형 인공지능(AI) 서비스 답변을 주의해야 한다는 연구결과가 나왔다. 학계·업계에 따르면 프리스턴대·워싱턴대 소속 연구진은 미국 내 최근 거대언어모델(LLM) 기반 AI 서비스가 광고주 제품에 편향적 답변을 제시하는 것으로 확인했다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
네이버 여권인증 도입…외국인 편의성 높인다 네이버가 외국인 이용자 증가세에 맞춰 여권 기반 비대면 본인확인(eKYC) 서비스를 도입했습니다. 한국 휴대폰 번호가 없어 본인인증에 어려움을 겪었던 단기 체류·해외 거주 외국인의 이용 장벽이 낮아질 전망입니다. 네이버는 네이버지도를 시작으로 네이버페이, 네이버웹툰, 스트리밍 플랫폼 치지직 등 결제가 필요한 서비스에 확대할 계획입니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-08 11:00
네이버가 외국인 이용자 증가세에 맞춰 여권 기반 비대면 본인확인(eKYC) 서비스를 도입했습니다. 한국 휴대폰 번호가 없어 본인인증에 어려움을 겪었던 단기 체류·해외 거주 외국인의 이용 장벽이 낮아질 전망입니다. 네이버는 네이버지도를 시작으로 네이버페이, 네이버웹툰, 스트리밍 플랫폼 치지직 등 결제가 필요한 서비스에 확대할 계획입니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
입시학원, 교재 끼워팔기 여전 대형 입시학원에서 특정 교재를 사실상 의무적으로 구매하게 하면서 사교육 시장의 불투명한 비용 구조가 도마 위에 오르고 있습니다. 과거에도 일부 학원의 과도한 교재 구매 시스템과 교재비 부담 문제가 제기된 바 있지만, 업계 전반의 관행은 개선되지 않고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-05 09:09
대형 입시학원에서 특정 교재를 사실상 의무적으로 구매하게 하면서 사교육 시장의 불투명한 비용 구조가 도마 위에 오르고 있습니다. 과거에도 일부 학원의 과도한 교재 구매 시스템과 교재비 부담 문제가 제기된 바 있지만, 업계 전반의 관행은 개선되지 않고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
삼전닉스 인근 백화점 매출 늘어 삼성전자와 SK하이닉스의 주가 상승과 성과급 지급 효과가 소비 시장으로 번지고 있다. 이른바 '삼전닉스' 임직원의 소비 여력이 확대되면서 사업장 인근 백화점 매장이 명품과 프리미엄 소비를 중심으로 수혜를 입고 있다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-04 11:00
삼성전자와 SK하이닉스의 주가 상승과 성과급 지급 효과가 소비 시장으로 번지고 있다. 이른바 '삼전닉스' 임직원의 소비 여력이 확대되면서 사업장 인근 백화점 매장이 명품과 프리미엄 소비를 중심으로 수혜를 입고 있다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
월가는 왜 다시 구글을 사기 시작했나 AI 시대의 승자는 누가 될까? 구글 주가 급등 뒤에 숨은 진짜 이유를 살펴봅니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-06-02 11:00
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폰뱅킹, 트로이목마 공격 주의보! 카스퍼스키가 '모바일 악성코드 진화' 현황 보고서를 발표했다. 이번 보고서에 따르면 2025년 안드로이드 스마트폰에서 발생한 뱅킹 트로이목마 공격 수가 전년 대비 56% 증가했다. 이 유형의 악성코드는 온라인 뱅킹, 전자결제 서비스 및 신용카드 시스템에 대한 사용자 자격 증명을 탈취하도록 설계됐다. 카스퍼스키 전문가들은 공격자들이 보안 솔루션 탐지를 회피하기 위해 유포 채널을 확대하고 새로운 트로이목마 변종을 지속적으로 개발할 것으로 보고 있다 2026-05-29 11:00
카스퍼스키가 '모바일 악성코드 진화' 현황 보고서를 발표했다. 이번 보고서에 따르면 2025년 안드로이드 스마트폰에서 발생한 뱅킹 트로이목마 공격 수가 전년 대비 56% 증가했다. 이 유형의 악성코드는 온라인 뱅킹, 전자결제 서비스 및 신용카드 시스템에 대한 사용자 자격 증명을 탈취하도록 설계됐다. 카스퍼스키 전문가들은 공격자들이 보안 솔루션 탐지를 회피하기 위해 유포 채널을 확대하고 새로운 트로이목마 변종을 지속적으로 개발할 것으로 보고 있다
로보택시 사고 17건…테슬라 'X파일' 공개 테슬라가 미국 텍사스주 오스틴에서 발생한 자율주행 로보택시 사고 17건의 내용을 공개했다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 게시된 사고 보고서에 따르면 테슬라는 이전에 보고했던 사고 17건을 재보고 하면서 비공개했던 사고 경위를 공개로 전환했다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-28 11:00
테슬라가 미국 텍사스주 오스틴에서 발생한 자율주행 로보택시 사고 17건의 내용을 공개했다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 게시된 사고 보고서에 따르면 테슬라는 이전에 보고했던 사고 17건을 재보고 하면서 비공개했던 사고 경위를 공개로 전환했다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
'뉴토끼' 날뛰는데…차단 일주일 걸려 #뉴토끼 #불법 #웹툰 #웹소설 #문체부 #CDN #HTTPS 문화체육관광부가 불법 웹툰·영상 사이트 '긴급 차단제'를 시행 중이지만 콘텐츠전송네트워크(CDN)와 HTTPS 암호화 등 우회기술로 인해 실질적 차단이 이뤄지지 않고 있다. 정부의 대응 속도를 높이면서 범부처 체계로 재정비가 필요하다는 목소리가 나온다. 지난 11일 문체부의 긴급 차단 정책 시행 이후 뉴토끼 유사 불법 웹툰·웹소설 사이트에 대한 실질적인 제한 조치가 이뤄지기까지 즉시 2026-05-27 11:00
#뉴토끼 #불법 #웹툰 #웹소설 #문체부 #CDN #HTTPS 문화체육관광부가 불법 웹툰·영상 사이트 '긴급 차단제'를 시행 중이지만 콘텐츠전송네트워크(CDN)와 HTTPS 암호화 등 우회기술로 인해 실질적 차단이 이뤄지지 않고 있다. 정부의 대응 속도를 높이면서 범부처 체계로 재정비가 필요하다는 목소리가 나온다. 지난 11일 문체부의 긴급 차단 정책 시행 이후 뉴토끼 유사 불법 웹툰·웹소설 사이트에 대한 실질적인 제한 조치가 이뤄지기까지 즉시
현대차 아틀라스, 실전 투입 임박 현대차그룹은 현대차·기아 공장에 휴머노이드 로봇 아틀라스 2만5000대 이상을 투입하고, 연간 35만대 규모의 액추에이터를 자체 생산할 계획입니다. 보스턴다이나믹스가 23kg 소형 냉장고를 옮기는 아틀라스 영상을 공개하면서, 제조업 현장 투입이 임박했다는 기대가 커지고 있습니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-26 11:00
현대차그룹은 현대차·기아 공장에 휴머노이드 로봇 아틀라스 2만5000대 이상을 투입하고, 연간 35만대 규모의 액추에이터를 자체 생산할 계획입니다. 보스턴다이나믹스가 23kg 소형 냉장고를 옮기는 아틀라스 영상을 공개하면서, 제조업 현장 투입이 임박했다는 기대가 커지고 있습니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
AI 반도체 연구개발에 1000억대 뭉칫돈 인공지능(AI) 서비스의 전면 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하고 있다. 이에 따라 전력과 운용 비영 부담이 가중되면서 고비용 구조 해소가 AI 대전환 시대를 열 열쇠로 평가된다. 과학기술정보통신부는 올해만 1000억원이 넘는 예산을 AI 반도체 연구개발(R&D)에 쏟아 붓는다. 퓨리오사AI, 딥엑스, 파네시아 등 국내 기업도 정부의 든든한 지원과 자체 개발 역량을 바탕으로 글로벌 시장 진출 채비를 마쳤다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존 2026-05-22 11:00
인공지능(AI) 서비스의 전면 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하고 있다. 이에 따라 전력과 운용 비영 부담이 가중되면서 고비용 구조 해소가 AI 대전환 시대를 열 열쇠로 평가된다. 과학기술정보통신부는 올해만 1000억원이 넘는 예산을 AI 반도체 연구개발(R&D)에 쏟아 붓는다. 퓨리오사AI, 딥엑스, 파네시아 등 국내 기업도 정부의 든든한 지원과 자체 개발 역량을 바탕으로 글로벌 시장 진출 채비를 마쳤다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존
하반기 대형 MMORPG 쏟아진다 국내 게임 시장의 핵심 장르인 다중접속역할수행게임(MMORPG)가 올해 상반기 숨 고르기를 마치고 하반기 대형 신작 경쟁에 돌입한다. 과도한 과금 경쟁과 유사한 중세 판타지 문법에 대한 피로감으로 주춤했던 시장이 새로운 세계관과 이용자 친화적 구조를 앞세워 다시 반등을 노리는 분위기다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-21 11:00
국내 게임 시장의 핵심 장르인 다중접속역할수행게임(MMORPG)가 올해 상반기 숨 고르기를 마치고 하반기 대형 신작 경쟁에 돌입한다. 과도한 과금 경쟁과 유사한 중세 판타지 문법에 대한 피로감으로 주춤했던 시장이 새로운 세계관과 이용자 친화적 구조를 앞세워 다시 반등을 노리는 분위기다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
코스닥 승강제 임박…우량기업 이탈 우려 이르면 10월 코스닥 시장에 승강제가 도입됩니다. 정부와 한국거래소는 코스닥 시장을 '프리미엄·스탠더드·관리군' 등으로 나누는 승강제 도입을 추진하고 있습니다. 벤처·투자업계는 시장 활성화와 기관투자자 자금 유입이라는 정책 취지에는 공감하면서도, 상위 100개 기업 중심의 구조 개편이 오히려 대다수 코스닥 기업에 '낙인효과'를 줄 수 있다고 우려하고 있습니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-20 11:00
이르면 10월 코스닥 시장에 승강제가 도입됩니다. 정부와 한국거래소는 코스닥 시장을 '프리미엄·스탠더드·관리군' 등으로 나누는 승강제 도입을 추진하고 있습니다. 벤처·투자업계는 시장 활성화와 기관투자자 자금 유입이라는 정책 취지에는 공감하면서도, 상위 100개 기업 중심의 구조 개편이 오히려 대다수 코스닥 기업에 '낙인효과'를 줄 수 있다고 우려하고 있습니다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
ETF 활성화에 반도체주 자금 쏠려 국내 증시에서 삼성전자와 SK하이닉스 등 일부 대형 반도체주로 자금이 쏠리는 배경으로는 상장지수펀드(ETF) 시장 확대가 꼽힙니다. 투자자의 개별 종목 매수와 함께 구조적 매수가 확대되며 특정 종목과 업종으로 자금이 반복 유입되는 흐름이 강화되고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-19 09:28
국내 증시에서 삼성전자와 SK하이닉스 등 일부 대형 반도체주로 자금이 쏠리는 배경으로는 상장지수펀드(ETF) 시장 확대가 꼽힙니다. 투자자의 개별 종목 매수와 함께 구조적 매수가 확대되며 특정 종목과 업종으로 자금이 반복 유입되는 흐름이 강화되고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
3년 만기 청년미래적금 ? 2200만원 만드는 핵심 비결 5년은 너무 길다면? 월 50만원으로 목돈 마련하는 가장 빠른 방법을 공개합니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-14 11:00
5년은 너무 길다면? 월 50만원으로 목돈 마련하는 가장 빠른 방법을 공개합니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
15초에 지갑 열린다…e커머스 '숏폼' 경쟁 e커머스 업계가 짧은 영상 콘텐츠를 활용한 '숏폼' 마케팅 강화에 속도를 내고 있다. 소비자 시선을 즉각적으로 사로잡아 구매로 연결하는 콘텐츠 경쟁력이 핵심 동력으로 부상했기 때문이다. 쿠팡은 최근 입점 판매자를 대상으로 한 '숏츠 올인원 패키지'를 선보였다. 판매자를 대신해 15~20초 분량 영상 콘텐츠의 기획·촬영·편집을 일괄 지원한다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-13 11:00
e커머스 업계가 짧은 영상 콘텐츠를 활용한 '숏폼' 마케팅 강화에 속도를 내고 있다. 소비자 시선을 즉각적으로 사로잡아 구매로 연결하는 콘텐츠 경쟁력이 핵심 동력으로 부상했기 때문이다. 쿠팡은 최근 입점 판매자를 대상으로 한 '숏츠 올인원 패키지'를 선보였다. 판매자를 대신해 15~20초 분량 영상 콘텐츠의 기획·촬영·편집을 일괄 지원한다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
지난해 택배 물동량 60억개 돌파 e커머스 시장의 폭발적인 성장에 힘입어 지난해 우리나라 택배 시장 물동량이 사상 처음으로 60억개를 돌파했다. 국민 1인당 연간 택배 이용 횟수가 125회를 웃돌았다. 전 국민이 3일에 한 번꼴로 택배를 이용한 것과 같은 수치다. e커머스 대중화와 새벽배송·휴일배송 등을 앞세운 물류업계의 서비스 경쟁이 양적 팽창을 이끌었다는 분석이 나온다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다. 2026-05-12 11:00
e커머스 시장의 폭발적인 성장에 힘입어 지난해 우리나라 택배 시장 물동량이 사상 처음으로 60억개를 돌파했다. 국민 1인당 연간 택배 이용 횟수가 125회를 웃돌았다. 전 국민이 3일에 한 번꼴로 택배를 이용한 것과 같은 수치다. e커머스 대중화와 새벽배송·휴일배송 등을 앞세운 물류업계의 서비스 경쟁이 양적 팽창을 이끌었다는 분석이 나온다. ▶ 동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.
'기동카' 애플페이 태운다 #기후동행카드 #서울시 #애플페이 #티머니 서울시와 티머니가 애플페이 내 '기후동행카드' 도입을 추진한다. 현재 애플과 협의 중으로, 도입이 현실화하면 애플 생태계에서도 모든 수도권 교통 결제 체계 이용이 가능해진다. 금융업계와 서울시에 따르면 서울시가 최근 서울시장 2026-05-11 11:00
#기후동행카드 #서울시 #애플페이 #티머니 서울시와 티머니가 애플페이 내 '기후동행카드' 도입을 추진한다. 현재 애플과 협의 중으로, 도입이 현실화하면 애플 생태계에서도 모든 수도권 교통 결제 체계 이용이 가능해진다. 금융업계와 서울시에 따르면 서울시가 최근 서울시장
자율주행 레이싱카 나온다 국내 최초의 전기 기반 자율주행 레이싱카가 올해 개발되어, 총 5대가 민관 협력으로 제작된다. 포뮬러매니지먼트컴퍼니 등 주요 기업들이 참여해 최고출력 780마력, 시속 250km 이상 성능의 레이싱카를 선보이며, 2027년까지 10대를 추가로 개발할 예정이다. ▶ 동영 2026-05-08 11:00
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천체 위치나 움직임을 개인의 성격 및 운명과 연결 짓는 '점성술'은 현대 과학의 수많은 연구를 통해 "인간의 삶과 아무런 연관성이 없다"는 사실이 명백히 증명됐다.
그럼에도 전 세계 점성술 시장은 2020년 128억 달러(약 19조 4000억원) 규모에서 2030년에는 228억 달러(약 34조 6000억원)까지 폭발적으로 성장할 전망이다.
미국 코넬 대학교에서 대중문화 강의를 담당하는 글렌 C. 알트슐러(Glenn C. Altschuler) 명예교수는 과학적 근거가 전혀 없는 점성술이 고대부터 현대까지 인류에게 끊임없이 요구되는 이유에 대해 ▲스스로에게 유리한 정보만 수용하려는 인간의 심리적 착각과 ▲고객이 듣고 싶어 하는 말을 정교하게 들려주는 점성술사들의 대화 기술이 결합한 결과라고 분석했다.
점성술의 기원과 변천사, 21세기 AI 시대에도 여전히 큰 폭의 성장이 예상되는 점성술에 대한 알트슐러 교수의 이야기는 사이콜로지투데이 등 외신을 통해 소개됐다.
천체 관측으로 시작한 점성술, 20세기 초 성격 분석·심리 상담으로 진화
점성술은 고대 바빌로니아의 대규모 천체 관측에서 기원해 그리스·인도·아랍·유럽·중국 등으로 전파됐다. 기원전 3세기경 그리스로 넘어간 바빌로니아 점성술은 오늘날 익숙한 개인의 운세를 점치는 '홀로스코프(천궁도) 점성술'로 발전했다.
역사 속에서 점성술이 늘 환영받았던 것은 아니다. 기원전 4세기 로마 제국 시대의 성 아우구스티누스는 저서 '신의 나라'를 통해 "인간의 행동이 별의 운행으로 이미 정해져 있다면, 신의 의지와 심판은 어디에 존재하는가"라며 점성술을 강하게 비판했다. 이후 기독교가 로마의 국교가 되면서 점성술을 포함한 이교도 관습은 사형에 처해지기도 했다.
수세기에 걸쳐 성쇠를 거듭하던 점성술은 20세기 초 극적인 전환점을 맞이했다. 점성술사들이 미래를 예언하는 방식에서 벗어나, 개인이 태어난 시점의 행성과 해, 달의 위치를 바탕으로 한 '성격 분석 및 심리 상담'으로 사업 방향을 튼 것이다. 이 전략은 현대인들에게 적중하며 점성술은 다시 한번 대중적인 인기를 얻게 됐다.
과학이 증명한 실체..."궁합도, 성격도 별자리와 무관"
알트슐러 교수는 저널리스트 카를로스 오르시(Carlos Orsi)의 저서 '점성술에 대해 과학이 말하는 것(What Science Says About Astrology)'을 인용하며 점성술의 과학적 허구성을 낱낱이 지적했다.
실제 과학적 연구 결과들은 점성술의 주장을 정면으로 반박한다.
1000만 쌍의 커플을 대상으로 진행한 대규모 데이터 분석에서 커플의 궁합과 점성술(별자리) 사이의 연관성은 전혀 발견되지 않았다. 같은 시간, 같은 장소에서 태어난 이른바 '시간 쌍둥이'들을 추적한 연구에서도 이들의 성격이 서로 일치하거나 비슷하지 않다는 점이 증명됐다.
결정적으로 점성술사들이 사용하는 홀로스코프는 점성술사마다 기준이 크게 달라, 실제 하늘의 별자리 배치조차 제대로 반영하지 못하는 경우가 흔했다.
왜 사람들은 내심 아닌줄 알면서도 점성술에 빠져들까
과학적 반증이 쏟아짐에도 사람들이 점성술을 믿는 이유는 인간의 취약한 심리를 파고들기 때문이다.
첫 번째는 '선택적 인지'다. 점성술사에게 성격 분석을 받은 이들은 수많은 진단 중 오직 자신에게 해당하거나 스스로 맞다고 믿고 싶은 부분만을 골라내 유익한 정보로 받아들이는 경향이 강하다. 특히 평소 점성술에 회의적인 시각을 가진 사람조차도 '당신은 성실하고 매력적이다'와 같이 자신에 대한 호의적인 평가를 들으면 이를 정확한 진단이라 믿으며 순식간에 호의적으로 돌아서게 된다.
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두 번째는 '점성술사들의 교묘한 대화 기술'이다. 노련한 점성술사들은 별의 움직임이 아니라 상담자의 외양과 태도를 읽는다. 이들은 대화 과정에서 상담자의 연령, 수입, 학력, 인종, 성별 등 점성술과 무관한 현실 정보를 예리하게 관찰하고 질문을 던져 정보를 유도해 낸다. 이후 확신에 찬 어조와 공감하는 태도를 연출하며, 결국 '고객이 가장 듣고 싶어 했던 위로와 해답'을 극적으로 들려주는 것이다.
오르시 작가는 이 같은 현상을 두고 "점성술은 현실 세계에 아무런 과학적 근거가 없다"고 단언했다. 이어 "점성술은 인류가 자연계의 법칙을 찾고 우주를 이해하려고 시도했던 가장 오래된 역사적 발자취 중 하나"라면서 "그러나 이제 점성술이 머물러야 할 곳은 박물관이나 역사책 속이지, 우리의 이성적인 일상생활 속이 아니다"라고 지적했다.
모델 선택보다 중요한 것은 얼마나 '생각'하게 하느냐다. Credit: PeopleImages.com - Yuri A / Shutterstock 에이전트형 AI가 컨퍼런스 화제에서 실제 예산 항목으로 자리를 옮겼다. 논의가 더 흥미롭고 불편해지는 지점이 바로 여기다. 단일 프롬프트에 응답하거나, 문서를 분류하거나, 행동을 권장하거나, 요약문을 생성하는 전통적인 AI 시스템과 달리, 에이전트형 AI 시스템은 목표를 추구하도록 설계됐다. 계획을 수립하고, 툴을 호출하며, 결과를 점검하고, 실패한 단계를 재시도하며, 메모리를 참조하고, 다른 에이전트에게 작업을 넘기고, 때로는 답변이나 행동을 내놓기 전에 스스로 작업을 비판하기도 한다. 추가적인 자율성이 바로 가치 제안이다. 동시에 비용 문제도 수반한다. 단일 챗봇 상호작용은 수천 개의 토큰을 소비할 수 있다. 유용한 에이전트형 워크플로는 단순히 질문에 답하는 것 이상을 수행하기 때문에 하루에 수십만에서 수백만 개의 토큰을 소비할 수 있다. 문제를 분해하고, 컨텍스트를 검색하며, 옵션을 추론하고, API를 호출하고, 출력을 점검하며, 결과에 도달하기 전에 여러 번 처리를 반복하는 방식으로 작동하기 때문이다. 따라서 경제성은 단순한 모델 호출 수준이 아닌 ‘에이전트 인스턴스’ 단위로 파악해야 한다. 다음 추정치는 100만 토큰당 3달러의 혼합 비용을 기준으로 삼았다. 특정 공급업체의 정가를 반영한 수치가 아니다. 입력 및 출력 토큰, 추론 단계, 검색 증강 생성(RAG), 요약, 툴 호출, 메모리 업데이트, 대형 컨텍스트 창의 간헐적 사용 등을 혼합한 계획 수치다. 볼륨 할인이나 소형 모델 라우팅을 활용하는 기업은 더 적게 지불할 수 있다. 반면 프리미엄 모델, 긴 컨텍스트 프롬프트, 웹 브라우징, 대용량 문서 수집, 반복적인 추론 루프를 사용하는 기업은 더 많이 지출한다. 기본 공식은 단순하다. 에이전트가 하루에 200만 토큰을 소비한다면, 1년에는 7억 3,000만 토큰을 소비한다. 100만 토큰당 3달러 기준으로 단일 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러다. 에이전트 수, 워크플로, 사용자 수, 그리고 시스템을 안전하게 운영하는 데 필요한 주변 인프라까지 곱하기 전까지는 놀랍도록 낮은 수치로 느껴진다. 에이전트의 실제 비용 여기서 사용된 모델에서 에이전트당 연간 토큰 전용 비용은 사용례에 따라 약 1,095달러에서 3,833달러 수준이다. 하루 100만 토큰을 소비하는 경량 HR 채용·온보딩 에이전트의 연간 비용은 약 1,095달러다. 하루 350만 토큰을 소비하는 고부하 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 연간 비용은 약 3,833달러다. 고객 지원 에이전트는 연간 약 2,190달러 수준이다. 법률 계약 에이전트는 약 2,409달러다. 보안 경보 우선순위 분류 에이전트는 약 2,738달러다. 리서치 에이전트는 약 3,066달러다. 수치는 유용하지만 불완전하다. 대규모 언어 모델(LLM) 토큰 소비만 포함하고 있으며, 오케스트레이션 플랫폼, 벡터 데이터베이스, 옵저버빌리티, 모델 평가, 보안 제어, 워크플로 모니터링, 인적 검토, 엔터프라이즈 애플리케이션 통합, 데이터 파이프라인, 감사 로깅, 프롬프트 관리, 시스템 구축 및 유지에 필요한 엔지니어 인건비는 빠져 있다. 실제 배포 환경에서는 전체 운영 비용이 원시 토큰 비용의 2~5배에 달할 것으로 예상된다. 규제 적용 환경이나 미션 크리티컬 환경에서는 배수가 더 높아질 수 있다. 에이전트형 AI 비즈니스 케이스가 불명확해지는 지점이 바로 여기다. 모델 호출 비용은 저렴할 수 있지만, 모델을 둘러싼 시스템 비용은 그렇지 않다. 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 업데이트하거나, 환불을 승인하거나, 구매 주문을 생성하거나, 보안 차단 조치를 권고할 수 있는 에이전트에는 가드레일, 권한 관리, 로깅, 롤백 메커니즘, 인적 에스컬레이션 경로가 필요하다. 선택적 기능이 아니다. 데모와 엔터프라이즈 시스템을 가르는 요소가 바로 이것이다. 경제성 있는 사용례 고객 지원은 가장 명확한 사용례다. 일반적인 지원 자동화 배포에는 8개 에이전트가 사용될 수 있다. 접수 분류, 지식 검색, 응답 초안 작성, 에스컬레이션, 품질 검토, CRM 업데이트, 감정 감지, 분석 에이전트가 이에 해당한다. 에이전트당 하루 200만 토큰 기준으로 각 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러이며, 연간 총비용은 약 1만 7,520달러다. 이 시스템이 일정 수준의 티켓을 전환하거나 상담원 생산성을 향상시킨다면 경제적으로 매력적인 투자가 될 수 있다. 영업 개발도 실용적인 사례다. 계정 리서치, 리드 강화, 이메일 개인화, CRM 업데이트, 후속 일정 관리를 담당하는 5개짜리 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 120만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 1,314달러, 전체 에이전트 팀의 연간 비용은 6,570달러다. 파이프라인 품질을 향상시킨다면 설득력 있는 투자가 될 수 있지만, 에이전트가 대규모로 저품질 아웃리치를 생성한다면 낭비로 이어질 수 있다. 브랜드 손상 비용은 토큰으로 측정되지 않는다. 소프트웨어 엔지니어링은 비용이 더 높지만 잠재적으로 더 큰 가치를 창출한다. 요구사항 분석, 아키텍처, 코드 생성, 테스트, 검토, 보안 점검, 문서화, CI 디버깅, 리팩토링, 릴리즈 노트, 의존성 분석, 핫픽스 지원을 담당하는 12개 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 350만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 3,833달러, 전체 시스템 비용은 약 4만 5,990달러다. 엔지니어링 인건비와 비교하면 토큰 비용은 낮다. 진짜 질문은 이 시스템이 결함, 보안 취약점, 유지보수 복잡성을 높이지 않으면서 처리량을 안정적으로 향상시키는지 여부다. 보안 운영도 에이전트형 모델에 잘 맞는다. 반복적이고 시간 민감하며 컨텍스트 집약적인 업무 특성 때문이다. 10개 에이전트로 구성된 보안 경보 우선순위 분류 시스템에는 경보 트리아지, 로그 분석, 위협 인텔리전스, 엔드포인트 조사, 네트워크 조사, 인시던트 요약, 티케팅, 컴플라이언스 증거, 에스컬레이션, 사후 분석 에이전트가 포함될 수 있다. 에이전트당 하루 250만 토큰 기준으로 연간 토큰 비용은 에이전트당 약 2,738달러, 시스템 전체로는 2만 7,375달러다. 경보 피로를 줄이고 대응 속도를 높인다면 투자 정당성을 확보하기 쉽지만, 에이전트가 인과관계를 잘못 추론하거나 자신감 있는 요약 속에 중요한 신호를 묻어버린다면 위험해질 수 있다. 금융, 법률, 의료 행정, 시장 조사, HR, 공급망도 실현 가능한 영역이다. 6개 에이전트로 구성된 재무 결산 시스템의 연간 토큰 비용은 약 9,855달러다. 4개 에이전트로 구성된 법률 계약 검토 시스템은 약 9,636달러다. 7개 에이전트로 구성된 의료 행정 워크플로는 약 1만 3,797달러다. 6개 에이전트를 활용한 경쟁 정보 수집은 약 1만 8,396달러다. 5개 에이전트를 사용하는 HR 채용·온보딩은 약 5,475달러다. 8개 에이전트로 구성된 공급망 계획 및 예외 관리는 약 2만 1,024달러다. 이 섹션에서 언급한 10개 사용례 전체와 71개 에이전트를 기준으로 산정한 연간 총 토큰 비용은 약 17만 5,638달러다. 전통적인 AI와의 비교 에이전트형 AI의 경제성은 항상 더 단순한 접근 방식과 비교해야 한다. 전통적인 AI, 워크플로 자동화, 규칙 엔진, 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 비에이전트형 LLM 호출은 대개 비용이 낮고, 거버넌스가 용이하며, 예측 가능하다. 분류, 추출, 요약, 라우팅, 좁은 컨텍스트 내 초안 작성 같은 작업에는 에이전트형 AI가 과잉 투자인 경우가 많다. 단일 모델 호출을 사용하는 결정론적 워크플로가 훨씬 낮은 비용과 리스크로 같은 일을 처리할 수 있다. 에이전트형 시스템은 프로세스가 여러 단계에 걸친 판단, 동적 계획, 툴 사용, 예외 처리, 불완전한 정보에 대한 적응을 요구할 때 효과적이다. 답으로 가는 경로를 사전에 완전히 스크립팅할 수 없을 때 진가를 발휘한다. 기업이 기본 자동화의 트렌디한 대체재로 에이전트형 AI를 사용할 때는 가치가 낮아진다. 최적의 아키텍처는 대개 하이브리드다. 프로세스가 안정적인 곳에는 전통적인 자동화를, 작업이 한정된 곳에는 비에이전트형 AI를, 자율성이 측정 가능한 레버리지를 만들어내는 곳에만 에이전트형 AI를 적용해야 한다. 이 원칙을 실현하려면 더 적은 수의 에이전트, 더 좁은 범위, 명시적인 예산, 모델 라우팅, 토큰 모니터링, 고영향 의사결정에 대한 인적 체크포인트가 필요하다. 많은 기업이 저지르는 재무적 실수는 에이전트를 한계 비용이 거의 없는 디지털 직원으로 취급하는 것이다. 에이전트는 디지털 직원이 아니다. 토큰을 소비하고, 툴을 트리거하며, 운영 의존성을 생성하고, 감독이 필요한 확률론적 소프트웨어 구성 요소다. 토큰 비용은 관리 가능한 수준일 수 있지만, 거버넌스 비용은 그렇지 않을 수 있다. 에이전트형 AI는 충분히 투자 가치가 있을 수 있다. 유용한 에이전트 팀의 연간 토큰 비용이 직원 한 명의 총 인건비보다 낮은 경우도 많다. 그러나 저렴하다는 의미는 아니다. 기업은 프롬프트당 비용이나 모델 호출당 비용이 아닌, 완료된 비즈니스 성과당 에이전트 비용을 측정해야 한다. 결국 핵심 질문은 에이전트 비용이 얼마냐가 아니다. 올바른 질문은 이것이다. 에이전트의 자율성이 그로 인한 복잡성을 감수할 만큼 충분한 가치를 지니는가? dl-itworldkorea@foundryco.com 생성형 AI 인공지능 엔터프라이즈 애플리케이션 관련 콘텐츠 기획 AI 모멘텀 되찾은 애플, 남은 과제는 실행력 By Jonny Evans 2026.06.11 7분 애플 인공지능 생성형 AI 오피니언 코파일럿을 버리고 제미나이로 갈아탄 이유 By Preston Gralla 2026.06.11 4분 인공지능 생성형 AI 마이크로소프트 뉴스 분석 클로드 페이블 5 출시, 구독자 이용 기한은 6월 23일까지 By Ben Patterson 2026.06.11 2분 인공지능 생성형 AI 생산성 소프트웨어 뉴스 분석 “2년 만에 돌아왔지만…” 시리 AI, 제미나이가 이미 지나간 길을 걷다 By David Price 2026.06.09 4분 생성형 AI 시리 음성 어시스턴트 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
모델 선택보다 중요한 것은 얼마나 '생각'하게 하느냐다. Credit: PeopleImages.com - Yuri A / Shutterstock
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에이전트형 AI가 컨퍼런스 화제에서 실제 예산 항목으로 자리를 옮겼다. 논의가 더 흥미롭고 불편해지는 지점이 바로 여기다. 단일 프롬프트에 응답하거나, 문서를 분류하거나, 행동을 권장하거나, 요약문을 생성하는 전통적인 AI 시스템과 달리, 에이전트형 AI 시스템은 목표를 추구하도록 설계됐다. 계획을 수립하고, 툴을 호출하며, 결과를 점검하고, 실패한 단계를 재시도하며, 메모리를 참조하고, 다른 에이전트에게 작업을 넘기고, 때로는 답변이나 행동을 내놓기 전에 스스로 작업을 비판하기도 한다. 추가적인 자율성이 바로 가치 제안이다. 동시에 비용 문제도 수반한다. 단일 챗봇 상호작용은 수천 개의 토큰을 소비할 수 있다. 유용한 에이전트형 워크플로는 단순히 질문에 답하는 것 이상을 수행하기 때문에 하루에 수십만에서 수백만 개의 토큰을 소비할 수 있다. 문제를 분해하고, 컨텍스트를 검색하며, 옵션을 추론하고, API를 호출하고, 출력을 점검하며, 결과에 도달하기 전에 여러 번 처리를 반복하는 방식으로 작동하기 때문이다. 따라서 경제성은 단순한 모델 호출 수준이 아닌 ‘에이전트 인스턴스’ 단위로 파악해야 한다. 다음 추정치는 100만 토큰당 3달러의 혼합 비용을 기준으로 삼았다. 특정 공급업체의 정가를 반영한 수치가 아니다. 입력 및 출력 토큰, 추론 단계, 검색 증강 생성(RAG), 요약, 툴 호출, 메모리 업데이트, 대형 컨텍스트 창의 간헐적 사용 등을 혼합한 계획 수치다. 볼륨 할인이나 소형 모델 라우팅을 활용하는 기업은 더 적게 지불할 수 있다. 반면 프리미엄 모델, 긴 컨텍스트 프롬프트, 웹 브라우징, 대용량 문서 수집, 반복적인 추론 루프를 사용하는 기업은 더 많이 지출한다. 기본 공식은 단순하다. 에이전트가 하루에 200만 토큰을 소비한다면, 1년에는 7억 3,000만 토큰을 소비한다. 100만 토큰당 3달러 기준으로 단일 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러다. 에이전트 수, 워크플로, 사용자 수, 그리고 시스템을 안전하게 운영하는 데 필요한 주변 인프라까지 곱하기 전까지는 놀랍도록 낮은 수치로 느껴진다. 에이전트의 실제 비용 여기서 사용된 모델에서 에이전트당 연간 토큰 전용 비용은 사용례에 따라 약 1,095달러에서 3,833달러 수준이다. 하루 100만 토큰을 소비하는 경량 HR 채용·온보딩 에이전트의 연간 비용은 약 1,095달러다. 하루 350만 토큰을 소비하는 고부하 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 연간 비용은 약 3,833달러다. 고객 지원 에이전트는 연간 약 2,190달러 수준이다. 법률 계약 에이전트는 약 2,409달러다. 보안 경보 우선순위 분류 에이전트는 약 2,738달러다. 리서치 에이전트는 약 3,066달러다. 수치는 유용하지만 불완전하다. 대규모 언어 모델(LLM) 토큰 소비만 포함하고 있으며, 오케스트레이션 플랫폼, 벡터 데이터베이스, 옵저버빌리티, 모델 평가, 보안 제어, 워크플로 모니터링, 인적 검토, 엔터프라이즈 애플리케이션 통합, 데이터 파이프라인, 감사 로깅, 프롬프트 관리, 시스템 구축 및 유지에 필요한 엔지니어 인건비는 빠져 있다. 실제 배포 환경에서는 전체 운영 비용이 원시 토큰 비용의 2~5배에 달할 것으로 예상된다. 규제 적용 환경이나 미션 크리티컬 환경에서는 배수가 더 높아질 수 있다. 에이전트형 AI 비즈니스 케이스가 불명확해지는 지점이 바로 여기다. 모델 호출 비용은 저렴할 수 있지만, 모델을 둘러싼 시스템 비용은 그렇지 않다. 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 업데이트하거나, 환불을 승인하거나, 구매 주문을 생성하거나, 보안 차단 조치를 권고할 수 있는 에이전트에는 가드레일, 권한 관리, 로깅, 롤백 메커니즘, 인적 에스컬레이션 경로가 필요하다. 선택적 기능이 아니다. 데모와 엔터프라이즈 시스템을 가르는 요소가 바로 이것이다. 경제성 있는 사용례 고객 지원은 가장 명확한 사용례다. 일반적인 지원 자동화 배포에는 8개 에이전트가 사용될 수 있다. 접수 분류, 지식 검색, 응답 초안 작성, 에스컬레이션, 품질 검토, CRM 업데이트, 감정 감지, 분석 에이전트가 이에 해당한다. 에이전트당 하루 200만 토큰 기준으로 각 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러이며, 연간 총비용은 약 1만 7,520달러다. 이 시스템이 일정 수준의 티켓을 전환하거나 상담원 생산성을 향상시킨다면 경제적으로 매력적인 투자가 될 수 있다. 영업 개발도 실용적인 사례다. 계정 리서치, 리드 강화, 이메일 개인화, CRM 업데이트, 후속 일정 관리를 담당하는 5개짜리 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 120만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 1,314달러, 전체 에이전트 팀의 연간 비용은 6,570달러다. 파이프라인 품질을 향상시킨다면 설득력 있는 투자가 될 수 있지만, 에이전트가 대규모로 저품질 아웃리치를 생성한다면 낭비로 이어질 수 있다. 브랜드 손상 비용은 토큰으로 측정되지 않는다. 소프트웨어 엔지니어링은 비용이 더 높지만 잠재적으로 더 큰 가치를 창출한다. 요구사항 분석, 아키텍처, 코드 생성, 테스트, 검토, 보안 점검, 문서화, CI 디버깅, 리팩토링, 릴리즈 노트, 의존성 분석, 핫픽스 지원을 담당하는 12개 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 350만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 3,833달러, 전체 시스템 비용은 약 4만 5,990달러다. 엔지니어링 인건비와 비교하면 토큰 비용은 낮다. 진짜 질문은 이 시스템이 결함, 보안 취약점, 유지보수 복잡성을 높이지 않으면서 처리량을 안정적으로 향상시키는지 여부다. 보안 운영도 에이전트형 모델에 잘 맞는다. 반복적이고 시간 민감하며 컨텍스트 집약적인 업무 특성 때문이다. 10개 에이전트로 구성된 보안 경보 우선순위 분류 시스템에는 경보 트리아지, 로그 분석, 위협 인텔리전스, 엔드포인트 조사, 네트워크 조사, 인시던트 요약, 티케팅, 컴플라이언스 증거, 에스컬레이션, 사후 분석 에이전트가 포함될 수 있다. 에이전트당 하루 250만 토큰 기준으로 연간 토큰 비용은 에이전트당 약 2,738달러, 시스템 전체로는 2만 7,375달러다. 경보 피로를 줄이고 대응 속도를 높인다면 투자 정당성을 확보하기 쉽지만, 에이전트가 인과관계를 잘못 추론하거나 자신감 있는 요약 속에 중요한 신호를 묻어버린다면 위험해질 수 있다. 금융, 법률, 의료 행정, 시장 조사, HR, 공급망도 실현 가능한 영역이다. 6개 에이전트로 구성된 재무 결산 시스템의 연간 토큰 비용은 약 9,855달러다. 4개 에이전트로 구성된 법률 계약 검토 시스템은 약 9,636달러다. 7개 에이전트로 구성된 의료 행정 워크플로는 약 1만 3,797달러다. 6개 에이전트를 활용한 경쟁 정보 수집은 약 1만 8,396달러다. 5개 에이전트를 사용하는 HR 채용·온보딩은 약 5,475달러다. 8개 에이전트로 구성된 공급망 계획 및 예외 관리는 약 2만 1,024달러다. 이 섹션에서 언급한 10개 사용례 전체와 71개 에이전트를 기준으로 산정한 연간 총 토큰 비용은 약 17만 5,638달러다. 전통적인 AI와의 비교 에이전트형 AI의 경제성은 항상 더 단순한 접근 방식과 비교해야 한다. 전통적인 AI, 워크플로 자동화, 규칙 엔진, 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 비에이전트형 LLM 호출은 대개 비용이 낮고, 거버넌스가 용이하며, 예측 가능하다. 분류, 추출, 요약, 라우팅, 좁은 컨텍스트 내 초안 작성 같은 작업에는 에이전트형 AI가 과잉 투자인 경우가 많다. 단일 모델 호출을 사용하는 결정론적 워크플로가 훨씬 낮은 비용과 리스크로 같은 일을 처리할 수 있다. 에이전트형 시스템은 프로세스가 여러 단계에 걸친 판단, 동적 계획, 툴 사용, 예외 처리, 불완전한 정보에 대한 적응을 요구할 때 효과적이다. 답으로 가는 경로를 사전에 완전히 스크립팅할 수 없을 때 진가를 발휘한다. 기업이 기본 자동화의 트렌디한 대체재로 에이전트형 AI를 사용할 때는 가치가 낮아진다. 최적의 아키텍처는 대개 하이브리드다. 프로세스가 안정적인 곳에는 전통적인 자동화를, 작업이 한정된 곳에는 비에이전트형 AI를, 자율성이 측정 가능한 레버리지를 만들어내는 곳에만 에이전트형 AI를 적용해야 한다. 이 원칙을 실현하려면 더 적은 수의 에이전트, 더 좁은 범위, 명시적인 예산, 모델 라우팅, 토큰 모니터링, 고영향 의사결정에 대한 인적 체크포인트가 필요하다. 많은 기업이 저지르는 재무적 실수는 에이전트를 한계 비용이 거의 없는 디지털 직원으로 취급하는 것이다. 에이전트는 디지털 직원이 아니다. 토큰을 소비하고, 툴을 트리거하며, 운영 의존성을 생성하고, 감독이 필요한 확률론적 소프트웨어 구성 요소다. 토큰 비용은 관리 가능한 수준일 수 있지만, 거버넌스 비용은 그렇지 않을 수 있다. 에이전트형 AI는 충분히 투자 가치가 있을 수 있다. 유용한 에이전트 팀의 연간 토큰 비용이 직원 한 명의 총 인건비보다 낮은 경우도 많다. 그러나 저렴하다는 의미는 아니다. 기업은 프롬프트당 비용이나 모델 호출당 비용이 아닌, 완료된 비즈니스 성과당 에이전트 비용을 측정해야 한다. 결국 핵심 질문은 에이전트 비용이 얼마냐가 아니다. 올바른 질문은 이것이다. 에이전트의 자율성이 그로 인한 복잡성을 감수할 만큼 충분한 가치를 지니는가? dl-itworldkorea@foundryco.com
추가적인 자율성이 바로 가치 제안이다. 동시에 비용 문제도 수반한다.
단일 챗봇 상호작용은 수천 개의 토큰을 소비할 수 있다. 유용한 에이전트형 워크플로는 단순히 질문에 답하는 것 이상을 수행하기 때문에 하루에 수십만에서 수백만 개의 토큰을 소비할 수 있다. 문제를 분해하고, 컨텍스트를 검색하며, 옵션을 추론하고, API를 호출하고, 출력을 점검하며, 결과에 도달하기 전에 여러 번 처리를 반복하는 방식으로 작동하기 때문이다. 따라서 경제성은 단순한 모델 호출 수준이 아닌 ‘에이전트 인스턴스’ 단위로 파악해야 한다.
다음 추정치는 100만 토큰당 3달러의 혼합 비용을 기준으로 삼았다. 특정 공급업체의 정가를 반영한 수치가 아니다. 입력 및 출력 토큰, 추론 단계, 검색 증강 생성(RAG), 요약, 툴 호출, 메모리 업데이트, 대형 컨텍스트 창의 간헐적 사용 등을 혼합한 계획 수치다. 볼륨 할인이나 소형 모델 라우팅을 활용하는 기업은 더 적게 지불할 수 있다. 반면 프리미엄 모델, 긴 컨텍스트 프롬프트, 웹 브라우징, 대용량 문서 수집, 반복적인 추론 루프를 사용하는 기업은 더 많이 지출한다. 기본 공식은 단순하다. 에이전트가 하루에 200만 토큰을 소비한다면, 1년에는 7억 3,000만 토큰을 소비한다. 100만 토큰당 3달러 기준으로 단일 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러다. 에이전트 수, 워크플로, 사용자 수, 그리고 시스템을 안전하게 운영하는 데 필요한 주변 인프라까지 곱하기 전까지는 놀랍도록 낮은 수치로 느껴진다. 에이전트의 실제 비용 여기서 사용된 모델에서 에이전트당 연간 토큰 전용 비용은 사용례에 따라 약 1,095달러에서 3,833달러 수준이다.
기본 공식은 단순하다. 에이전트가 하루에 200만 토큰을 소비한다면, 1년에는 7억 3,000만 토큰을 소비한다. 100만 토큰당 3달러 기준으로 단일 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러다. 에이전트 수, 워크플로, 사용자 수, 그리고 시스템을 안전하게 운영하는 데 필요한 주변 인프라까지 곱하기 전까지는 놀랍도록 낮은 수치로 느껴진다.
여기서 사용된 모델에서 에이전트당 연간 토큰 전용 비용은 사용례에 따라 약 1,095달러에서 3,833달러 수준이다.
하루 100만 토큰을 소비하는 경량 HR 채용·온보딩 에이전트의 연간 비용은 약 1,095달러다. 하루 350만 토큰을 소비하는 고부하 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 연간 비용은 약 3,833달러다. 고객 지원 에이전트는 연간 약 2,190달러 수준이다. 법률 계약 에이전트는 약 2,409달러다. 보안 경보 우선순위 분류 에이전트는 약 2,738달러다. 리서치 에이전트는 약 3,066달러다. 수치는 유용하지만 불완전하다. 대규모 언어 모델(LLM) 토큰 소비만 포함하고 있으며, 오케스트레이션 플랫폼, 벡터 데이터베이스, 옵저버빌리티, 모델 평가, 보안 제어, 워크플로 모니터링, 인적 검토, 엔터프라이즈 애플리케이션 통합, 데이터 파이프라인, 감사 로깅, 프롬프트 관리, 시스템 구축 및 유지에 필요한 엔지니어 인건비는 빠져 있다. 실제 배포 환경에서는 전체 운영 비용이 원시 토큰 비용의 2~5배에 달할 것으로 예상된다. 규제 적용 환경이나 미션 크리티컬 환경에서는 배수가 더 높아질 수 있다. 에이전트형 AI 비즈니스 케이스가 불명확해지는 지점이 바로 여기다. 모델 호출 비용은 저렴할 수 있지만, 모델을 둘러싼 시스템 비용은 그렇지 않다. 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 업데이트하거나, 환불을 승인하거나, 구매 주문을 생성하거나, 보안 차단 조치를 권고할 수 있는 에이전트에는 가드레일, 권한 관리, 로깅, 롤백 메커니즘, 인적 에스컬레이션 경로가 필요하다. 선택적 기능이 아니다. 데모와 엔터프라이즈 시스템을 가르는 요소가 바로 이것이다. 경제성 있는 사용례 고객 지원은 가장 명확한 사용례다. 일반적인 지원 자동화 배포에는 8개 에이전트가 사용될 수 있다. 접수 분류, 지식 검색, 응답 초안 작성, 에스컬레이션, 품질 검토, CRM 업데이트, 감정 감지, 분석 에이전트가 이에 해당한다. 에이전트당 하루 200만 토큰 기준으로 각 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러이며, 연간 총비용은 약 1만 7,520달러다. 이 시스템이 일정 수준의 티켓을 전환하거나 상담원 생산성을 향상시킨다면 경제적으로 매력적인 투자가 될 수 있다. 영업 개발도 실용적인 사례다. 계정 리서치, 리드 강화, 이메일 개인화, CRM 업데이트, 후속 일정 관리를 담당하는 5개짜리 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 120만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 1,314달러, 전체 에이전트 팀의 연간 비용은 6,570달러다. 파이프라인 품질을 향상시킨다면 설득력 있는 투자가 될 수 있지만, 에이전트가 대규모로 저품질 아웃리치를 생성한다면 낭비로 이어질 수 있다. 브랜드 손상 비용은 토큰으로 측정되지 않는다. 소프트웨어 엔지니어링은 비용이 더 높지만 잠재적으로 더 큰 가치를 창출한다. 요구사항 분석, 아키텍처, 코드 생성, 테스트, 검토, 보안 점검, 문서화, CI 디버깅, 리팩토링, 릴리즈 노트, 의존성 분석, 핫픽스 지원을 담당하는 12개 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 350만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 3,833달러, 전체 시스템 비용은 약 4만 5,990달러다. 엔지니어링 인건비와 비교하면 토큰 비용은 낮다. 진짜 질문은 이 시스템이 결함, 보안 취약점, 유지보수 복잡성을 높이지 않으면서 처리량을 안정적으로 향상시키는지 여부다. 보안 운영도 에이전트형 모델에 잘 맞는다. 반복적이고 시간 민감하며 컨텍스트 집약적인 업무 특성 때문이다. 10개 에이전트로 구성된 보안 경보 우선순위 분류 시스템에는 경보 트리아지, 로그 분석, 위협 인텔리전스, 엔드포인트 조사, 네트워크 조사, 인시던트 요약, 티케팅, 컴플라이언스 증거, 에스컬레이션, 사후 분석 에이전트가 포함될 수 있다. 에이전트당 하루 250만 토큰 기준으로 연간 토큰 비용은 에이전트당 약 2,738달러, 시스템 전체로는 2만 7,375달러다. 경보 피로를 줄이고 대응 속도를 높인다면 투자 정당성을 확보하기 쉽지만, 에이전트가 인과관계를 잘못 추론하거나 자신감 있는 요약 속에 중요한 신호를 묻어버린다면 위험해질 수 있다.
수치는 유용하지만 불완전하다. 대규모 언어 모델(LLM) 토큰 소비만 포함하고 있으며, 오케스트레이션 플랫폼, 벡터 데이터베이스, 옵저버빌리티, 모델 평가, 보안 제어, 워크플로 모니터링, 인적 검토, 엔터프라이즈 애플리케이션 통합, 데이터 파이프라인, 감사 로깅, 프롬프트 관리, 시스템 구축 및 유지에 필요한 엔지니어 인건비는 빠져 있다. 실제 배포 환경에서는 전체 운영 비용이 원시 토큰 비용의 2~5배에 달할 것으로 예상된다. 규제 적용 환경이나 미션 크리티컬 환경에서는 배수가 더 높아질 수 있다.
에이전트형 AI 비즈니스 케이스가 불명확해지는 지점이 바로 여기다. 모델 호출 비용은 저렴할 수 있지만, 모델을 둘러싼 시스템 비용은 그렇지 않다. 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 업데이트하거나, 환불을 승인하거나, 구매 주문을 생성하거나, 보안 차단 조치를 권고할 수 있는 에이전트에는 가드레일, 권한 관리, 로깅, 롤백 메커니즘, 인적 에스컬레이션 경로가 필요하다. 선택적 기능이 아니다. 데모와 엔터프라이즈 시스템을 가르는 요소가 바로 이것이다.
고객 지원은 가장 명확한 사용례다. 일반적인 지원 자동화 배포에는 8개 에이전트가 사용될 수 있다. 접수 분류, 지식 검색, 응답 초안 작성, 에스컬레이션, 품질 검토, CRM 업데이트, 감정 감지, 분석 에이전트가 이에 해당한다. 에이전트당 하루 200만 토큰 기준으로 각 에이전트의 연간 토큰 비용은 약 2,190달러이며, 연간 총비용은 약 1만 7,520달러다. 이 시스템이 일정 수준의 티켓을 전환하거나 상담원 생산성을 향상시킨다면 경제적으로 매력적인 투자가 될 수 있다.
영업 개발도 실용적인 사례다. 계정 리서치, 리드 강화, 이메일 개인화, CRM 업데이트, 후속 일정 관리를 담당하는 5개짜리 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 120만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 1,314달러, 전체 에이전트 팀의 연간 비용은 6,570달러다. 파이프라인 품질을 향상시킨다면 설득력 있는 투자가 될 수 있지만, 에이전트가 대규모로 저품질 아웃리치를 생성한다면 낭비로 이어질 수 있다. 브랜드 손상 비용은 토큰으로 측정되지 않는다.
소프트웨어 엔지니어링은 비용이 더 높지만 잠재적으로 더 큰 가치를 창출한다. 요구사항 분석, 아키텍처, 코드 생성, 테스트, 검토, 보안 점검, 문서화, CI 디버깅, 리팩토링, 릴리즈 노트, 의존성 분석, 핫픽스 지원을 담당하는 12개 에이전트 시스템은 에이전트당 하루 350만 토큰을 소비할 수 있다. 에이전트당 연간 비용은 약 3,833달러, 전체 시스템 비용은 약 4만 5,990달러다. 엔지니어링 인건비와 비교하면 토큰 비용은 낮다. 진짜 질문은 이 시스템이 결함, 보안 취약점, 유지보수 복잡성을 높이지 않으면서 처리량을 안정적으로 향상시키는지 여부다.
보안 운영도 에이전트형 모델에 잘 맞는다. 반복적이고 시간 민감하며 컨텍스트 집약적인 업무 특성 때문이다. 10개 에이전트로 구성된 보안 경보 우선순위 분류 시스템에는 경보 트리아지, 로그 분석, 위협 인텔리전스, 엔드포인트 조사, 네트워크 조사, 인시던트 요약, 티케팅, 컴플라이언스 증거, 에스컬레이션, 사후 분석 에이전트가 포함될 수 있다. 에이전트당 하루 250만 토큰 기준으로 연간 토큰 비용은 에이전트당 약 2,738달러, 시스템 전체로는 2만 7,375달러다. 경보 피로를 줄이고 대응 속도를 높인다면 투자 정당성을 확보하기 쉽지만, 에이전트가 인과관계를 잘못 추론하거나 자신감 있는 요약 속에 중요한 신호를 묻어버린다면 위험해질 수 있다.
금융, 법률, 의료 행정, 시장 조사, HR, 공급망도 실현 가능한 영역이다. 6개 에이전트로 구성된 재무 결산 시스템의 연간 토큰 비용은 약 9,855달러다. 4개 에이전트로 구성된 법률 계약 검토 시스템은 약 9,636달러다. 7개 에이전트로 구성된 의료 행정 워크플로는 약 1만 3,797달러다. 6개 에이전트를 활용한 경쟁 정보 수집은 약 1만 8,396달러다. 5개 에이전트를 사용하는 HR 채용·온보딩은 약 5,475달러다. 8개 에이전트로 구성된 공급망 계획 및 예외 관리는 약 2만 1,024달러다. 이 섹션에서 언급한 10개 사용례 전체와 71개 에이전트를 기준으로 산정한 연간 총 토큰 비용은 약 17만 5,638달러다. 전통적인 AI와의 비교 에이전트형 AI의 경제성은 항상 더 단순한 접근 방식과 비교해야 한다. 전통적인 AI, 워크플로 자동화, 규칙 엔진, 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 비에이전트형 LLM 호출은 대개 비용이 낮고, 거버넌스가 용이하며, 예측 가능하다. 분류, 추출, 요약, 라우팅, 좁은 컨텍스트 내 초안 작성 같은 작업에는 에이전트형 AI가 과잉 투자인 경우가 많다. 단일 모델 호출을 사용하는 결정론적 워크플로가 훨씬 낮은 비용과 리스크로 같은 일을 처리할 수 있다. 에이전트형 시스템은 프로세스가 여러 단계에 걸친 판단, 동적 계획, 툴 사용, 예외 처리, 불완전한 정보에 대한 적응을 요구할 때 효과적이다. 답으로 가는 경로를 사전에 완전히 스크립팅할 수 없을 때 진가를 발휘한다. 기업이 기본 자동화의 트렌디한 대체재로 에이전트형 AI를 사용할 때는 가치가 낮아진다.
금융, 법률, 의료 행정, 시장 조사, HR, 공급망도 실현 가능한 영역이다.
이 섹션에서 언급한 10개 사용례 전체와 71개 에이전트를 기준으로 산정한 연간 총 토큰 비용은 약 17만 5,638달러다.
에이전트형 AI의 경제성은 항상 더 단순한 접근 방식과 비교해야 한다. 전통적인 AI, 워크플로 자동화, 규칙 엔진, 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 비에이전트형 LLM 호출은 대개 비용이 낮고, 거버넌스가 용이하며, 예측 가능하다. 분류, 추출, 요약, 라우팅, 좁은 컨텍스트 내 초안 작성 같은 작업에는 에이전트형 AI가 과잉 투자인 경우가 많다. 단일 모델 호출을 사용하는 결정론적 워크플로가 훨씬 낮은 비용과 리스크로 같은 일을 처리할 수 있다.
에이전트형 시스템은 프로세스가 여러 단계에 걸친 판단, 동적 계획, 툴 사용, 예외 처리, 불완전한 정보에 대한 적응을 요구할 때 효과적이다. 답으로 가는 경로를 사전에 완전히 스크립팅할 수 없을 때 진가를 발휘한다. 기업이 기본 자동화의 트렌디한 대체재로 에이전트형 AI를 사용할 때는 가치가 낮아진다.
최적의 아키텍처는 대개 하이브리드다. 프로세스가 안정적인 곳에는 전통적인 자동화를, 작업이 한정된 곳에는 비에이전트형 AI를, 자율성이 측정 가능한 레버리지를 만들어내는 곳에만 에이전트형 AI를 적용해야 한다. 이 원칙을 실현하려면 더 적은 수의 에이전트, 더 좁은 범위, 명시적인 예산, 모델 라우팅, 토큰 모니터링, 고영향 의사결정에 대한 인적 체크포인트가 필요하다. 많은 기업이 저지르는 재무적 실수는 에이전트를 한계 비용이 거의 없는 디지털 직원으로 취급하는 것이다. 에이전트는 디지털 직원이 아니다. 토큰을 소비하고, 툴을 트리거하며, 운영 의존성을 생성하고, 감독이 필요한 확률론적 소프트웨어 구성 요소다. 토큰 비용은 관리 가능한 수준일 수 있지만, 거버넌스 비용은 그렇지 않을 수 있다. 에이전트형 AI는 충분히 투자 가치가 있을 수 있다. 유용한 에이전트 팀의 연간 토큰 비용이 직원 한 명의 총 인건비보다 낮은 경우도 많다. 그러나 저렴하다는 의미는 아니다. 기업은 프롬프트당 비용이나 모델 호출당 비용이 아닌, 완료된 비즈니스 성과당 에이전트 비용을 측정해야 한다. 결국 핵심 질문은 에이전트 비용이 얼마냐가 아니다. 올바른 질문은 이것이다. 에이전트의 자율성이 그로 인한 복잡성을 감수할 만큼 충분한 가치를 지니는가? dl-itworldkorea@foundryco.com
많은 기업이 저지르는 재무적 실수는 에이전트를 한계 비용이 거의 없는 디지털 직원으로 취급하는 것이다. 에이전트는 디지털 직원이 아니다. 토큰을 소비하고, 툴을 트리거하며, 운영 의존성을 생성하고, 감독이 필요한 확률론적 소프트웨어 구성 요소다. 토큰 비용은 관리 가능한 수준일 수 있지만, 거버넌스 비용은 그렇지 않을 수 있다.
에이전트형 AI는 충분히 투자 가치가 있을 수 있다. 유용한 에이전트 팀의 연간 토큰 비용이 직원 한 명의 총 인건비보다 낮은 경우도 많다. 그러나 저렴하다는 의미는 아니다. 기업은 프롬프트당 비용이나 모델 호출당 비용이 아닌, 완료된 비즈니스 성과당 에이전트 비용을 측정해야 한다. 결국 핵심 질문은 에이전트 비용이 얼마냐가 아니다. 올바른 질문은 이것이다. 에이전트의 자율성이 그로 인한 복잡성을 감수할 만큼 충분한 가치를 지니는가? dl-itworldkorea@foundryco.com
생성형 AI 인공지능 엔터프라이즈 애플리케이션
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서울 시내 가전 매장에서 진행 중인 삼성전자 감사페스티벌 통신업계가 삼성전자의 온누리상품권 환급 행사 수혜를 톡톡히 누린 것으로 나타났다. 갤럭시 휴대폰도 환급 대상에 포함되면서 통신사 신규 개통량이 행사 전과 비교해 30% 이상 증가했다. 제조사가 직접 투입한 대규모 페이백 재원이 통신시장 비수기에 번호이동 확대를 견인했다는 분석이다. 14일 이동통신사가 집계한 번호이동(MNP) 실적자료에 따르면, 삼성전자 감사 페스티벌이 시작된 지난 8일부터 11일까지 나흘간 전체 휴대폰 신규개통 건수는 10만4542건을 기록했다. 이는 행사 직전인 6월 3일부터 6일까지 나흘간 7만9682건과 비교하면 31.2%(2만4860건) 급증한 수치다. 특히 프로모션 첫날인 8일 하루에만 3만3472건의 휴대폰 개통이 이뤄졌는데, 이는 가정의달 특수가 작용했던 지난달 4일 실적과 맞먹는 수준이다. 통신사별로는 KT가 54.3%(5421건)로 가장 높은 증가세를 보였다. 이어 LG유플러스 43.8%(4740건), SK텔레콤 38.1%(6364건)으로 집계됐다. 한 통신사 관계자는 “삼성전자 환급 행사 직전 주와 비교해 번호이동 수요가 상승했으며, 관련 고객 문의도 늘어나고 있다”고 밝혔다. 삼성전자는 내수진작 및 지역상권 활성화를 위해 가전·모바일기기 구매액의 20%를 온누리상품권으로 환급해주는 대국민 감사제를 내달 5일까지 연다. 최근 반도체 초호황에 따른 이익을 사회와 나눈다는 취지로 기획됐다. 효과가 휴대폰 시장 활성화로 나타나고 있는 것이다. 이통사 대리점·판매점을 통한 스마트폰 구매 개통시에도 동일한 환급 혜택이 적용된다. 특히 통신사의 지원금이나 선택약정 할인을 받았어도 상품권 환급액을 중복 수령할 수 있어 파급력이 크다. 대리점에서 휴대폰을 구매한 뒤 삼성닷컴에 증빙자료를 제출하면 출고가의 20%를 디지털 온누리 상품권으로 지급되는 방식이다. 갤럭시S26 256GB 기본모델의 경우 23만5000원, 갤럭시Z폴드7 512GB 모델은 47만7000원이다. 구형 기종을 포함해 100여종 단말 모두 환급 혜택을 받을 수 있다. 결과적으로 통신사에서 받는 약 50만원 수준 지원금에 수십만원대의 상품권 환급이 결합되면서 소비자 체감 실구매가가 대폭 낮아졌다. 이는 최근 보조금 축소분을 완전히 상쇄하는 규모다. 앞서 이통 3사는 이달 2일부터 갤럭시S26 시리즈 공통지원금을 기존대비 10만~20만원 일괄 하향 조정한 바 있다. 이통사와 제조사가 공동 분담하는 구조상, 삼성전자가 지원금을 줄이는 대신 대국민 환급 행사에 마케팅 재원을 집중 투입한 것으로 풀이된다. 일선 유통망도 활기를 되찾고 있다. 삼성전자에 따르면 행사 시행 이후 전국 삼성스토어 평균 방문객은 50% 증가했으며, 일부 대형 매장은 2배 이상 늘었다. 통신업계 관계자는 “제조사 재원으로 집행되는 환급 행사가 신규 단말 구매 심리를 자극했다”며 “해당되는 고객 대상으로 구매 모델별 환급액과 신청방법을 안내하고 있다”고 말했다. 박준호 기자 junho@etnews.com
통신업계가 삼성전자의 온누리상품권 환급 행사 수혜를 톡톡히 누린 것으로 나타났다. 갤럭시 휴대폰도 환급 대상에 포함되면서 통신사 신규 개통량이 행사 전과 비교해 30% 이상 증가했다. 제조사가 직접 투입한 대규모 페이백 재원이 통신시장 비수기에 번호이동 확대를 견인했다는 분석이다. 14일 이동통신사가 집계한 번호이동(MNP) 실적자료에 따르면, 삼성전자 감사 페스티벌이 시작된 지난 8일부터 11일까지 나흘간 전체 휴대폰 신규개통 건수는 10만4542건을 기록했다. 이는 행사 직전인 6월 3일부터 6일까지 나흘간 7만9682건과 비교하면 31.2%(2만4860건) 급증한 수치다. 특히 프로모션 첫날인 8일 하루에만 3만3472건의 휴대폰 개통이 이뤄졌는데, 이는 가정의달 특수가 작용했던 지난달 4일 실적과 맞먹는 수준이다. 통신사별로는 KT가 54.3%(5421건)로 가장 높은 증가세를 보였다. 이어 LG유플러스 43.8%(4740건), SK텔레콤 38.1%(6364건)으로 집계됐다. 한 통신사 관계자는 “삼성전자 환급 행사 직전 주와 비교해 번호이동 수요가 상승했으며, 관련 고객 문의도 늘어나고 있다”고 밝혔다. 삼성전자는 내수진작 및 지역상권 활성화를 위해 가전·모바일기기 구매액의 20%를 온누리상품권으로 환급해주는 대국민 감사제를 내달 5일까지 연다. 최근 반도체 초호황에 따른 이익을 사회와 나눈다는 취지로 기획됐다. 효과가 휴대폰 시장 활성화로 나타나고 있는 것이다. 이통사 대리점·판매점을 통한 스마트폰 구매 개통시에도 동일한 환급 혜택이 적용된다. 특히 통신사의 지원금이나 선택약정 할인을 받았어도 상품권 환급액을 중복 수령할 수 있어 파급력이 크다. 대리점에서 휴대폰을 구매한 뒤 삼성닷컴에 증빙자료를 제출하면 출고가의 20%를 디지털 온누리 상품권으로 지급되는 방식이다. 갤럭시S26 256GB 기본모델의 경우 23만5000원, 갤럭시Z폴드7 512GB 모델은 47만7000원이다. 구형 기종을 포함해 100여종 단말 모두 환급 혜택을 받을 수 있다. 결과적으로 통신사에서 받는 약 50만원 수준 지원금에 수십만원대의 상품권 환급이 결합되면서 소비자 체감 실구매가가 대폭 낮아졌다. 이는 최근 보조금 축소분을 완전히 상쇄하는 규모다. 앞서 이통 3사는 이달 2일부터 갤럭시S26 시리즈 공통지원금을 기존대비 10만~20만원 일괄 하향 조정한 바 있다. 이통사와 제조사가 공동 분담하는 구조상, 삼성전자가 지원금을 줄이는 대신 대국민 환급 행사에 마케팅 재원을 집중 투입한 것으로 풀이된다. 일선 유통망도 활기를 되찾고 있다. 삼성전자에 따르면 행사 시행 이후 전국 삼성스토어 평균 방문객은 50% 증가했으며, 일부 대형 매장은 2배 이상 늘었다. 통신업계 관계자는 “제조사 재원으로 집행되는 환급 행사가 신규 단말 구매 심리를 자극했다”며 “해당되는 고객 대상으로 구매 모델별 환급액과 신청방법을 안내하고 있다”고 말했다. 박준호 기자 junho@etnews.com
스튜디오드래곤이 '취사병 전설이 되다' OST 합본 앨범 예약판매를 시작됐다. 스튜디오드래곤은 드라마 ‘취사병 전설이 되다’ OST 합본 앨범의 예약판매를 12일 개시했다.
스튜디오드래곤, 상반기 미쓰홍·취사병 등 인기작 선봬 2026.06.02 스튜디오드래곤, 1분기 영업이익 64억원...전년비 50.1%↑ 2026.05.07 스튜디오드래곤, 백상예술대상 후보에 15개 부문 노미네이트 2026.04.14 '폭군의셰프'·'스터디그룹', 밴프 록키 어워즈 후보작 선정 2026.03.25
주인공 강성재(박지훈 분)가 만든 ‘아란치니 주먹밥’을 먹은 중대장 황석호의 상상 속 뮤직비디오 장면에 등장해 폭소를 자아냈던 ‘미각 보이즈’의 ‘My flavor’가 포함됐다. 이 외에 극 몰입도를 높인 다양한 스코어(연주곡) 트랙들이 함께 담긴다.
이밖에 OST 합본 오프라인 앨범에는 드라마 속 명장면을 담은 스틸컷이 포함됐다.
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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부음 목록 ( 총 : 765건) 기사목록 보기 형태 기본형 제목형 2026.06.06 21:28 [부고] 김상부 월드뱅크 부총재 모친상 ▲여정자씨 별세, 김상욱(HTA 대표)·김상부(월드뱅크 부총재)씨 모친상, 박채형·양윤영씨 시모상, 김예지·김시언·김주언씨 조모상 = 6일, 서울아산병원 장례식장 1호, 발인 9일 오전 7시40분, 장지 영락동산. (02)-3010-2000 2026.06.02 12:43 [부고] 이종화(뉴스스페이스 대표·편집국장)씨 모친상 ▲구복숙씨 별세, 이종화(뉴스스페이스 대표·편집국장)씨·이지영씨 모친상, 김성호(대경사과원예농협 상임이사)씨 장모상 = 2일, 경북 상주 시민장례식장 2호실, 발인 4일 오전 6시, 장지 상주시 선영, 054-536-8800 2026.06.02 09:48 [부고] 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상 ▲김재경씨 별세, 김승호·김민희씨 부친상, 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상, 김한준씨 조부상, 이승원·이서연씨 외조부상 = 1일, 충남대학교병원 장례식장 특2호, 발인 3일 낮 12시, 장지 정수원·대전추모공원. (042)280-8181 2026.06.02 09:48 [부고] 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상 ▲김재경씨 별세, 김승호·김민희씨 부친상, 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상, 김한준씨 조부상, 이승원·이서연씨 외조부상 = 1일, 충남대학교병원 장례식장 특2호, 발인 3일 낮 12시, 장지 정수원·대전추모공원. (042)280-8181 2026.05.29 14:50 [부고] 안병렬(한화투자증권 정보보호팀장)씨 부친상 ▲안복준씨 별세, 안병욱·안병윤·안병석·안병렬(한화투자증권 정보보호팀장)씨 부친상 = 29일, 안양장례식장 B1층 VIP실, 발인 31일 오전 9시. (031)456-5555 2026.05.22 15:00 [부고] 박경대(한화투자증권 커뮤니케이션팀장)씨 부친상 ▲박동석씨 별세, 김경순씨 남편상, 박경대(한화투자증권 커뮤니케이션팀장)·박숙희씨 부친상, 김린희씨 시부상, 김승연씨 장인상 = 22일, 중앙대학교병원 장례식장 1호실, 발인 24일 오전 8시, 장지 미정. (02)860-3500 2026.05.20 15:20 [부고] 대동모빌리티 박준식 부사장 별세 ▲박준식(향년 59세)씨 별세=5월 20일 08시 16분, 빈소: 삼성서울병원 장례식장 17호(서울시 강남구 일원로 81), 발인: 2026년 5월 22일(금) 08시 15분, 장지: 용인평온의숲(경기도 용인시 처인구 이동읍 평온의숲로 77 용인 평온의 숲), 02-3410-3151 2026.05.15 08:55 [부고] 김수진(컬리 홍보2팀장)씨 부친상 ▲김천덕(향년 75세)씨 별세, 강남순씨 남편상, 김수진(컬리 홍보2팀장)·김민진씨 부친상, 오웅(㈜코티스 대표)씨 장인상 = 14일, 은평성모병원 장례식장 2호실, 발인 16일 오전 5시15분, 장지 시안공원묘원. (02)2030-4444 2026.04.23 09:18 [부고]이동근 아이티센글로벌 부사장 모친상 고인: 故 박정자 님 , 2026년 4월 22일 (수), 빈소: 아주대학교병원 장례식장 22호실, 발인: 2026년 4월 25일 (토) 07:00, 장지: 서울추모공원 - 안성 유토피아 추모관, 연락처: 031-219-6654 2026.04.17 17:56 [부고] 곽대현(키움증권 PR팀 이사)씨 모친상 ▲ 임화순 씨 별세, 곽대현(키움증권 PR팀 이사), 자경 씨 모친상, 이유정 씨 시모상, 최한신(도봉구청 재산소득세과 계장) 씨 빙모상 = 17일 오후 2시, 신촌세브란스병원 장례식장 11호실, 발인 19일 오전 7시 20분, 장지 용인공원묘원 ☎ 02-2227-7500 2026.04.16 13:37 [부고] 김성환(한국투자증권 사장)씨 빙부상 ▲ 조기찬(향년 90세)씨 별세, 조정현(전 고려개발)·조은희·조수정·조윤주씨 부친상, 김윤구·김관흥(전 삼성전자)·김성환(한국투자증권 사장)씨 빙부상, 신재분씨 시부상 = 16일, 서울성모병원 장례식장 31호, 발인 18일 오전 6시. ☎ 02-2258-5940 2026.04.08 18:20 [부고] 김형조(한화호텔앤드리조트 사장)씨 부친상 ▲김선교 씨 별세, 김형조(한화호텔앤드리조트 사장)·민경(딜로이트 안진회계법인 전무) 씨 부친상, 홍성미(법무법인 광장 미국변호사) 씨 시부상 = 7일, 서울아산병원 장례식장 1호실, 발인 10일 오전 4시40분. 02-3010-2000 2026.04.02 16:03 [부고] 민경동(SK AX PR팀장)씨 부친상 ▲민준기(향년 75세)씨 별세, 민경동(SK AX PR팀장)·민지윤(대전 동광초 교사)씨 부친상, 김영주(인천 영성초 교사)씨 시부상 = 2일 오전 10시 10분, 충남대병원 장례식장 특1호실, 발인 4일 오전 9시30분, 장지 정수원. ☎ 042-280-8181 2026.03.29 06:15 [부고] 이태훈(은행연합회 전무이사)씨 모친상 ▲권재분씨 별세, 이동훈·이승훈·이태훈(은행연합회 전무이사)씨 모친상 = 28일, (안양 평촌) 한림대 성심병원 장례식장 VIP 1호실, 발인 30일 오전 7시, 장지 함백산 추모공원(경기도 화성시 매송면 서해로 2448-32) 2026.03.20 06:06 [부고]정혜원 미소정보기술 실장 모친상 ▲어순례님 별세, 빈소 : 은평성모병원 장례식장 9호실 ▲입관 : 2026년 3월 20일(금) 오전 11시▲ 발인 : 2026년 3월 21일(토) 오후 1시 30분 ▲장지 : 벽제 승화원 2026.03.18 15:16 [부고] 김현우 KIST 서울바이오허브사업단장 모친상 ▲김청자(향년 84세)씨 별세, 김현우 KIST 서울바이오허브사업단장, 김경덕 모친상, 양정아 하나은행 을지로금융센터지점 팀장 시모상 = 고려대학교 안암병원 장례식장 302호, 발인 20일 오전 8시10분, 장지 서울추모공원. 2026.03.18 14:35 [부고] 안태석(KB증권 M&A본부장)씨 부친상 ▲안광필씨 별세, 안태석(KB증권 M&A본부장)씨 부친상 = 18일, 연세대학교 신촌장례식장 특실2, 발인 20일 오전 7시 40분, 장지 인천 하늘의 문 성당 봉안당. (02)2227-7500 2026.03.17 21:22 [부고] 김병규(넷마블 대표이사)씨 빙부상 ▲한만영씨 별세, 김병규(넷마블 대표이사)씨 빙부상 = 17일, 부산시민장례식장 603호, 발인 19일. 2026.03.12 09:23 [부고] 임철순(NH투자증권 EGS상무)씨 부친상 ▲임정재씨 별세, 흥순(큐렉소 기술연구소 이사)·철순(NH투자증권 ESG본부 상무)·희라(삼성물산 경영지원팀)·미라(AIG손해보험)씨 부친상, 김귀곤(금오공대 교수)씨 빙부상, 유미영·박민경씨 시부상 = 11일, 반포 서울성모병원 장례식장 12호실, 발인 14일 오전 9시40분, 장지 수원시 연화장 추모의집. 031-218-6524 2026.03.03 14:41 [부고] 나준호(LX세미콘 부사장)씨 장인상 ▲유분선씨 별세(향년 91세), 도석구 LS네트웍스 부회장 모친상 = 대구 계명대학교 백합원 1호실(대구 달서구 달구벌대로 1035(053-258-4444), 발인 3월 4일(수) 7시, 장지 경북 칠곡 선영, LS네트웍스 업무지원팀(010-8990-7056) 처음 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 다음 다음 다음 끝 기사검색 검색 인기기사 최신기사 1 "XRP, 24달러까지 오를 수 있었다”…비트코인 사이클 대입해보니 2 XRP, 800일간 횡보 가능성…1.15달러 저점 가능성에도 장기 박스권 전망 3 XRP 약세장에 고래 인출 급증…바이낸스서 5억개 빠져 4 구글 암호화폐 검색량 급증…개인 투자자 복귀 조짐 5 스페이스X 상장...비트코인 악재인가 호재인가 6 도지코인 3100% 상승 가능성 나왔다…과거 강세장 패턴 재현 주목 7 시바이누 하루 499만개 소각에도 소각률 20%대 상승 그쳐 8 비트코인, 6만달러 회복했지만 변수 남았다…핵심 지지선 4만3000달러 9 스탠다드차타드 “비트코인, 이번 사이클 저점은 5만9000달러” 10 XRP ETF 5주 연속 순유입…비트코인·이더리움은 자금 유출 1 "현금은 쓰레기" 로버트 기요사키, 비트·이더·금 매수론 재확인 2 앤트로픽 기술진, 백악관 직접 찾았다...페이블·미토스 수출 통제 해제 총력 3 중국, '미토스'에 접근했을 수 있다 4 비트코인 6만4000달러 회복…중동 긴장 완화 뒤 FOMC 주목 5 "암호화폐는 죽지 않았다" BTC·XRP·ADA 회복력 주목 6 앤트로픽 최신 모델 접근 차단에 소버린 AI 논의 탄력 7 NFT 담보 대출 프로토콜 NFT파이, 6년 만에 문 닫는다 8 피스 네트워크, 미국 주식·원자재 24시간 가격 지수 출시 9 AI로 커피 주문·펀드 매수까지...앤트그룹, 알리페이에 AI 에이전트 테스트 10 미토스·페이블 수출 통제 놓고 백악관-앤트로픽 충돌 전말
[부고] 김상부 월드뱅크 부총재 모친상 ▲여정자씨 별세, 김상욱(HTA 대표)·김상부(월드뱅크 부총재)씨 모친상, 박채형·양윤영씨 시모상, 김예지·김시언·김주언씨 조모상 = 6일, 서울아산병원 장례식장 1호, 발인 9일 오전 7시40분, 장지 영락동산. (02)-3010-2000
▲여정자씨 별세, 김상욱(HTA 대표)·김상부(월드뱅크 부총재)씨 모친상, 박채형·양윤영씨 시모상, 김예지·김시언·김주언씨 조모상 = 6일, 서울아산병원 장례식장 1호, 발인 9일 오전 7시40분, 장지 영락동산. (02)-3010-2000
[부고] 이종화(뉴스스페이스 대표·편집국장)씨 모친상 ▲구복숙씨 별세, 이종화(뉴스스페이스 대표·편집국장)씨·이지영씨 모친상, 김성호(대경사과원예농협 상임이사)씨 장모상 = 2일, 경북 상주 시민장례식장 2호실, 발인 4일 오전 6시, 장지 상주시 선영, 054-536-8800
▲구복숙씨 별세, 이종화(뉴스스페이스 대표·편집국장)씨·이지영씨 모친상, 김성호(대경사과원예농협 상임이사)씨 장모상 = 2일, 경북 상주 시민장례식장 2호실, 발인 4일 오전 6시, 장지 상주시 선영, 054-536-8800
[부고] 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상 ▲김재경씨 별세, 김승호·김민희씨 부친상, 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상, 김한준씨 조부상, 이승원·이서연씨 외조부상 = 1일, 충남대학교병원 장례식장 특2호, 발인 3일 낮 12시, 장지 정수원·대전추모공원. (042)280-8181
▲김재경씨 별세, 김승호·김민희씨 부친상, 이진우(메리츠증권 리서치센터장)씨 빙부상, 김한준씨 조부상, 이승원·이서연씨 외조부상 = 1일, 충남대학교병원 장례식장 특2호, 발인 3일 낮 12시, 장지 정수원·대전추모공원. (042)280-8181
[부고] 안병렬(한화투자증권 정보보호팀장)씨 부친상 ▲안복준씨 별세, 안병욱·안병윤·안병석·안병렬(한화투자증권 정보보호팀장)씨 부친상 = 29일, 안양장례식장 B1층 VIP실, 발인 31일 오전 9시. (031)456-5555
▲안복준씨 별세, 안병욱·안병윤·안병석·안병렬(한화투자증권 정보보호팀장)씨 부친상 = 29일, 안양장례식장 B1층 VIP실, 발인 31일 오전 9시. (031)456-5555
[부고] 박경대(한화투자증권 커뮤니케이션팀장)씨 부친상 ▲박동석씨 별세, 김경순씨 남편상, 박경대(한화투자증권 커뮤니케이션팀장)·박숙희씨 부친상, 김린희씨 시부상, 김승연씨 장인상 = 22일, 중앙대학교병원 장례식장 1호실, 발인 24일 오전 8시, 장지 미정. (02)860-3500
▲박동석씨 별세, 김경순씨 남편상, 박경대(한화투자증권 커뮤니케이션팀장)·박숙희씨 부친상, 김린희씨 시부상, 김승연씨 장인상 = 22일, 중앙대학교병원 장례식장 1호실, 발인 24일 오전 8시, 장지 미정. (02)860-3500
[부고] 대동모빌리티 박준식 부사장 별세 ▲박준식(향년 59세)씨 별세=5월 20일 08시 16분, 빈소: 삼성서울병원 장례식장 17호(서울시 강남구 일원로 81), 발인: 2026년 5월 22일(금) 08시 15분, 장지: 용인평온의숲(경기도 용인시 처인구 이동읍 평온의숲로 77 용인 평온의 숲), 02-3410-3151
▲박준식(향년 59세)씨 별세=5월 20일 08시 16분, 빈소: 삼성서울병원 장례식장 17호(서울시 강남구 일원로 81), 발인: 2026년 5월 22일(금) 08시 15분, 장지: 용인평온의숲(경기도 용인시 처인구 이동읍 평온의숲로 77 용인 평온의 숲), 02-3410-3151
[부고] 김수진(컬리 홍보2팀장)씨 부친상 ▲김천덕(향년 75세)씨 별세, 강남순씨 남편상, 김수진(컬리 홍보2팀장)·김민진씨 부친상, 오웅(㈜코티스 대표)씨 장인상 = 14일, 은평성모병원 장례식장 2호실, 발인 16일 오전 5시15분, 장지 시안공원묘원. (02)2030-4444
▲김천덕(향년 75세)씨 별세, 강남순씨 남편상, 김수진(컬리 홍보2팀장)·김민진씨 부친상, 오웅(㈜코티스 대표)씨 장인상 = 14일, 은평성모병원 장례식장 2호실, 발인 16일 오전 5시15분, 장지 시안공원묘원. (02)2030-4444
[부고]이동근 아이티센글로벌 부사장 모친상 고인: 故 박정자 님 , 2026년 4월 22일 (수), 빈소: 아주대학교병원 장례식장 22호실, 발인: 2026년 4월 25일 (토) 07:00, 장지: 서울추모공원 - 안성 유토피아 추모관, 연락처: 031-219-6654
고인: 故 박정자 님 , 2026년 4월 22일 (수), 빈소: 아주대학교병원 장례식장 22호실, 발인: 2026년 4월 25일 (토) 07:00, 장지: 서울추모공원 - 안성 유토피아 추모관, 연락처: 031-219-6654
[부고] 곽대현(키움증권 PR팀 이사)씨 모친상 ▲ 임화순 씨 별세, 곽대현(키움증권 PR팀 이사), 자경 씨 모친상, 이유정 씨 시모상, 최한신(도봉구청 재산소득세과 계장) 씨 빙모상 = 17일 오후 2시, 신촌세브란스병원 장례식장 11호실, 발인 19일 오전 7시 20분, 장지 용인공원묘원 ☎ 02-2227-7500
▲ 임화순 씨 별세, 곽대현(키움증권 PR팀 이사), 자경 씨 모친상, 이유정 씨 시모상, 최한신(도봉구청 재산소득세과 계장) 씨 빙모상 = 17일 오후 2시, 신촌세브란스병원 장례식장 11호실, 발인 19일 오전 7시 20분, 장지 용인공원묘원 ☎ 02-2227-7500
[부고] 김성환(한국투자증권 사장)씨 빙부상 ▲ 조기찬(향년 90세)씨 별세, 조정현(전 고려개발)·조은희·조수정·조윤주씨 부친상, 김윤구·김관흥(전 삼성전자)·김성환(한국투자증권 사장)씨 빙부상, 신재분씨 시부상 = 16일, 서울성모병원 장례식장 31호, 발인 18일 오전 6시. ☎ 02-2258-5940
▲ 조기찬(향년 90세)씨 별세, 조정현(전 고려개발)·조은희·조수정·조윤주씨 부친상, 김윤구·김관흥(전 삼성전자)·김성환(한국투자증권 사장)씨 빙부상, 신재분씨 시부상 = 16일, 서울성모병원 장례식장 31호, 발인 18일 오전 6시. ☎ 02-2258-5940
[부고] 김형조(한화호텔앤드리조트 사장)씨 부친상 ▲김선교 씨 별세, 김형조(한화호텔앤드리조트 사장)·민경(딜로이트 안진회계법인 전무) 씨 부친상, 홍성미(법무법인 광장 미국변호사) 씨 시부상 = 7일, 서울아산병원 장례식장 1호실, 발인 10일 오전 4시40분. 02-3010-2000
▲김선교 씨 별세, 김형조(한화호텔앤드리조트 사장)·민경(딜로이트 안진회계법인 전무) 씨 부친상, 홍성미(법무법인 광장 미국변호사) 씨 시부상 = 7일, 서울아산병원 장례식장 1호실, 발인 10일 오전 4시40분. 02-3010-2000
[부고] 민경동(SK AX PR팀장)씨 부친상 ▲민준기(향년 75세)씨 별세, 민경동(SK AX PR팀장)·민지윤(대전 동광초 교사)씨 부친상, 김영주(인천 영성초 교사)씨 시부상 = 2일 오전 10시 10분, 충남대병원 장례식장 특1호실, 발인 4일 오전 9시30분, 장지 정수원. ☎ 042-280-8181
▲민준기(향년 75세)씨 별세, 민경동(SK AX PR팀장)·민지윤(대전 동광초 교사)씨 부친상, 김영주(인천 영성초 교사)씨 시부상 = 2일 오전 10시 10분, 충남대병원 장례식장 특1호실, 발인 4일 오전 9시30분, 장지 정수원. ☎ 042-280-8181
[부고] 이태훈(은행연합회 전무이사)씨 모친상 ▲권재분씨 별세, 이동훈·이승훈·이태훈(은행연합회 전무이사)씨 모친상 = 28일, (안양 평촌) 한림대 성심병원 장례식장 VIP 1호실, 발인 30일 오전 7시, 장지 함백산 추모공원(경기도 화성시 매송면 서해로 2448-32)
▲권재분씨 별세, 이동훈·이승훈·이태훈(은행연합회 전무이사)씨 모친상 = 28일, (안양 평촌) 한림대 성심병원 장례식장 VIP 1호실, 발인 30일 오전 7시, 장지 함백산 추모공원(경기도 화성시 매송면 서해로 2448-32)
[부고]정혜원 미소정보기술 실장 모친상 ▲어순례님 별세, 빈소 : 은평성모병원 장례식장 9호실 ▲입관 : 2026년 3월 20일(금) 오전 11시▲ 발인 : 2026년 3월 21일(토) 오후 1시 30분 ▲장지 : 벽제 승화원
▲어순례님 별세, 빈소 : 은평성모병원 장례식장 9호실 ▲입관 : 2026년 3월 20일(금) 오전 11시▲ 발인 : 2026년 3월 21일(토) 오후 1시 30분 ▲장지 : 벽제 승화원
[부고] 김현우 KIST 서울바이오허브사업단장 모친상 ▲김청자(향년 84세)씨 별세, 김현우 KIST 서울바이오허브사업단장, 김경덕 모친상, 양정아 하나은행 을지로금융센터지점 팀장 시모상 = 고려대학교 안암병원 장례식장 302호, 발인 20일 오전 8시10분, 장지 서울추모공원.
▲김청자(향년 84세)씨 별세, 김현우 KIST 서울바이오허브사업단장, 김경덕 모친상, 양정아 하나은행 을지로금융센터지점 팀장 시모상 = 고려대학교 안암병원 장례식장 302호, 발인 20일 오전 8시10분, 장지 서울추모공원.
[부고] 안태석(KB증권 M&A본부장)씨 부친상 ▲안광필씨 별세, 안태석(KB증권 M&A본부장)씨 부친상 = 18일, 연세대학교 신촌장례식장 특실2, 발인 20일 오전 7시 40분, 장지 인천 하늘의 문 성당 봉안당. (02)2227-7500
▲안광필씨 별세, 안태석(KB증권 M&A본부장)씨 부친상 = 18일, 연세대학교 신촌장례식장 특실2, 발인 20일 오전 7시 40분, 장지 인천 하늘의 문 성당 봉안당. (02)2227-7500
▲임정재씨 별세, 흥순(큐렉소 기술연구소 이사)·철순(NH투자증권 ESG본부 상무)·희라(삼성물산 경영지원팀)·미라(AIG손해보험)씨 부친상, 김귀곤(금오공대 교수)씨 빙부상, 유미영·박민경씨 시부상 = 11일, 반포 서울성모병원 장례식장 12호실, 발인 14일 오전 9시40분, 장지 수원시 연화장 추모의집. 031-218-6524
[부고] 나준호(LX세미콘 부사장)씨 장인상 ▲유분선씨 별세(향년 91세), 도석구 LS네트웍스 부회장 모친상 = 대구 계명대학교 백합원 1호실(대구 달서구 달구벌대로 1035(053-258-4444), 발인 3월 4일(수) 7시, 장지 경북 칠곡 선영, LS네트웍스 업무지원팀(010-8990-7056)
▲유분선씨 별세(향년 91세), 도석구 LS네트웍스 부회장 모친상 = 대구 계명대학교 백합원 1호실(대구 달서구 달구벌대로 1035(053-258-4444), 발인 3월 4일(수) 7시, 장지 경북 칠곡 선영, LS네트웍스 업무지원팀(010-8990-7056)
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IT 게임 4500명 달린 '키보토스 런'... 블루 아카이브, 게임 넘어 기부·건강 잇는 선한 영향력 발행일 : 2026-06-14 11:29 공유하기 페이스북 X(트위터) 메일 URL 복사 글자크기 설정 가 작게 가 보통 가 크게
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넥슨은 14일 경기도 하남시 미사경정공원에서 '블루 아카이브' 이용자 4500명이 참가한 오프라인 러닝 행사 '키보토스 런 2026'을 개최했다. 넥슨의 서브컬처 게임 '블루 아카이브'가 지난해 헌혈 캠페인에 이어 올해는 대규모 러닝 이벤트를 통해 이용자들과 만났다. 게임 지식재산(IP)을 활용한 오프라인 행사를 건강과 기부 활동으로 확장하며 선한 영향력 확산에 나선 것이다. 넥슨은 14일 경기도 하남시 미사경정공원에서 '블루 아카이브' 이용자 4500명이 참가한 오프라인 러닝 행사 '키보토스 런 2026'을 개최했다. 국내 서브컬처 게임 최초 IP 기반 러닝 이벤트로 기획된 이번 행사는 참가 티켓 4500장이 판매 시작 약 7분 만에 전량 매진되며 높은 관심을 입증했다. 행사장에는 이른 아침부터 참가자들이 몰렸다. 무더운 날씨를 고려해 오전 8시까지 참가자 집결을 마친 뒤 본격적인 프로그램이 진행됐다. 러닝에 앞서 김용하 총괄 PD를 비롯한 개발진 5명이 참가자들과 함께 단체 스트레칭에 참여하며 분위기를 끌어올렸다. 개발진 역시 직접 5㎞ 코스를 완주하며 이용자들과 소통했다. 키보토스 런 2026 참가자들은 혼잡을 줄이기 위해 그룹별로 나뉘어 순차적으로 출발했다. 오전 시간대에 주요 일정을 집중 배치해 한낮 폭염을 피하도록 운영한 점도 눈길을 끌었다. 배번호를 착용한 참가자들은 모자와 선글라스, 선크림 등 각종 러닝 장비를 갖추고 코스에 나섰다. 현장에는 '블루 아카이브' 캐릭터 코스프레 참가자와 응원 깃발을 직접 제작해 온 이용자들도 눈에 띄었다. 친구나 가족 단위 참가자는 물론 행사장에서 처음 만난 이용자들끼리 함께 달리고 걸으며 게임 이야기를 나누고 서로를 응원하는 모습도 곳곳에서 볼 수 있었다. 모모프렌즈 대형 에어 조형물과 포토존 역시 참가자들의 발길이 이어졌다. 참가자들에게는 스트링백, 스포츠 타월, 헤어밴드, 티셔츠, 특별 쿠폰 등으로 구성된 웰컴 패키지가 제공됐다. 완주자에게는 완주 메달과 갤럭시 스토어 쿠폰이 지급됐으며 디지털 완주 기록증도 별도 발급될 예정이다. 키보토스 런 2026 안전 관리에도 공을 들였다. 코스 내 4개 급수대와 3개 냉풍기를 운영했으며 간호사 2명이 상주하는 의료부스를 설치했다. 응급조치 장비를 갖춘 레이스 패트롤 요원 10명과 구급차 5대도 현장에 배치했다. 완주 제한 시간 역시 1시간 30분으로 넉넉하게 설정해 기록 경쟁보다 안전한 완주에 초점을 맞췄다. 러닝 종료 후에는 시상식과 럭키드로우, DJ KARUT와 DJ 미츠키요의 공연이 이어졌다. 공식 굿즈 판매 부스와 포토존, 스폰서 체험존 등 다양한 프로그램도 함께 운영돼 축제 분위기를 더했다. 키보토스 런 2026 이번 행사는 사회공헌 의미도 담았다. 행사 수익금 일부는 장애 어린이 재활치료를 지원하는 푸르메재단 넥슨어린이재활병원 운영 기금으로 전달된다. 지난해 대한적십자사와 진행한 헌혈 캠페인에 이어 이용자들의 자발적 참여를 기반으로 한 나눔 활동을 이어간 셈이다. 김용하 블루 아카이브 총괄 PD는 “이번 키보토스 런은 선생님들과 함께 직접 달리고 응원하며 특별한 추억을 만들 수 있는 자리로 기획했다”며 “앞으로도 블루 아카이브와 함께 일상 속에서 즐길 수 있는 다양한 경험을 선보이겠다”고 말했다. 박정은 기자 jepark@etnews.com
넥슨의 서브컬처 게임 '블루 아카이브'가 지난해 헌혈 캠페인에 이어 올해는 대규모 러닝 이벤트를 통해 이용자들과 만났다. 게임 지식재산(IP)을 활용한 오프라인 행사를 건강과 기부 활동으로 확장하며 선한 영향력 확산에 나선 것이다. 넥슨은 14일 경기도 하남시 미사경정공원에서 '블루 아카이브' 이용자 4500명이 참가한 오프라인 러닝 행사 '키보토스 런 2026'을 개최했다. 국내 서브컬처 게임 최초 IP 기반 러닝 이벤트로 기획된 이번 행사는 참가 티켓 4500장이 판매 시작 약 7분 만에 전량 매진되며 높은 관심을 입증했다. 행사장에는 이른 아침부터 참가자들이 몰렸다. 무더운 날씨를 고려해 오전 8시까지 참가자 집결을 마친 뒤 본격적인 프로그램이 진행됐다. 러닝에 앞서 김용하 총괄 PD를 비롯한 개발진 5명이 참가자들과 함께 단체 스트레칭에 참여하며 분위기를 끌어올렸다. 개발진 역시 직접 5㎞ 코스를 완주하며 이용자들과 소통했다.
참가자들은 혼잡을 줄이기 위해 그룹별로 나뉘어 순차적으로 출발했다. 오전 시간대에 주요 일정을 집중 배치해 한낮 폭염을 피하도록 운영한 점도 눈길을 끌었다. 배번호를 착용한 참가자들은 모자와 선글라스, 선크림 등 각종 러닝 장비를 갖추고 코스에 나섰다. 현장에는 '블루 아카이브' 캐릭터 코스프레 참가자와 응원 깃발을 직접 제작해 온 이용자들도 눈에 띄었다. 친구나 가족 단위 참가자는 물론 행사장에서 처음 만난 이용자들끼리 함께 달리고 걸으며 게임 이야기를 나누고 서로를 응원하는 모습도 곳곳에서 볼 수 있었다. 모모프렌즈 대형 에어 조형물과 포토존 역시 참가자들의 발길이 이어졌다. 참가자들에게는 스트링백, 스포츠 타월, 헤어밴드, 티셔츠, 특별 쿠폰 등으로 구성된 웰컴 패키지가 제공됐다. 완주자에게는 완주 메달과 갤럭시 스토어 쿠폰이 지급됐으며 디지털 완주 기록증도 별도 발급될 예정이다.
안전 관리에도 공을 들였다. 코스 내 4개 급수대와 3개 냉풍기를 운영했으며 간호사 2명이 상주하는 의료부스를 설치했다. 응급조치 장비를 갖춘 레이스 패트롤 요원 10명과 구급차 5대도 현장에 배치했다. 완주 제한 시간 역시 1시간 30분으로 넉넉하게 설정해 기록 경쟁보다 안전한 완주에 초점을 맞췄다. 러닝 종료 후에는 시상식과 럭키드로우, DJ KARUT와 DJ 미츠키요의 공연이 이어졌다. 공식 굿즈 판매 부스와 포토존, 스폰서 체험존 등 다양한 프로그램도 함께 운영돼 축제 분위기를 더했다.
이번 행사는 사회공헌 의미도 담았다. 행사 수익금 일부는 장애 어린이 재활치료를 지원하는 푸르메재단 넥슨어린이재활병원 운영 기금으로 전달된다. 지난해 대한적십자사와 진행한 헌혈 캠페인에 이어 이용자들의 자발적 참여를 기반으로 한 나눔 활동을 이어간 셈이다. 김용하 블루 아카이브 총괄 PD는 “이번 키보토스 런은 선생님들과 함께 직접 달리고 응원하며 특별한 추억을 만들 수 있는 자리로 기획했다”며 “앞으로도 블루 아카이브와 함께 일상 속에서 즐길 수 있는 다양한 경험을 선보이겠다”고 말했다. 박정은 기자 jepark@etnews.com
한미약품 연내 시판 목표, 임상 초기 제약사도 다수…경구제, 새로운 기전으로 활로 모색
엔비디아의 N1·N1X 칩이 AI 성능 면에서 퀄컴과 애플에 맞설 수 있을지 관심이 집중되는 가운데, x86 에뮬레이션 문제는 여전히 넘어야 할 산으로 꼽힌다. Credit: Nvidia 엔비디아가 세계에서 가장 가치 있는 기업 자리에 만족하지 않는 모양새다. AI·GPU 분야의 강자 엔비디아가 이제 노트북 프로세서 시장이라는 험난한 물살에 뛰어들 태세를 갖추고 있다. 이 행보가 기업 성과에 득이 될지 실이 될지는 두고 봐야 알겠지만, 이번 달 인터넷을 달군 소문에 따르면 엔비디아는 이번 주 컴퓨텍스에서 상위 모델 ‘N1X’와 하위 모델 ‘N1’ 칩을 함께 공개할 예정이다. 두 제품 모두 윈도우 노트북을 겨냥한 SoC(시스템온칩) 실리콘으로 알려졌다. 향후 몇 년 내 노트북 구매를 고려 중인 사용자라면 N1X는 주목할 만한 제품이다. 입수된 정보에 따르면, N1X는 AI 성능과 배터리 수명, 나아가 게이밍에 최적화된 설계를 갖춘 것으로 전해진다. 엔비디아가 미디어텍, 인텔 등과의 파트너십을 통해 경쟁력 있는 CPU와 엔비디아 GPU를 단일 칩에 통합하고, AI 및 기업 환경용 고성능 시스템 구축 노하우를 녹여냈다면, 노트북 시장의 판도를 바꾸는 제품이 될 수 있다. AMD, 애플, 퀄컴의 플래그십 노트북 칩에 대한 강력한 도전이기도 하다. 엔비디아 N1X란? 앞으로의 전망을 살펴보기에 앞서, 현재까지 확인된 내용부터 짚어보자. 우선, 컴퓨텍스에서 N1 칩이 공개될지는 아직 확실하지 않지만, 칩 자체의 존재는 이미 확인됐다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 N1 칩 개발이 상당 기간 진행돼 왔음을 이미 인정한 바 있다. Foundry 2024년 미디어텍이 엔비디아와 손잡고 Arm 기반 칩을 만드는 방안을 검토 중이라는 보도를 통해 처음으로 관련 소식이 흘러나왔다. 이듬해 열린 CES에서 엔비디아는 새로운 AI 중심 미니 PC인 DGX 스파크를 공개했다. 신형 GB10 슈퍼칩(엔비디아 GPU에 20코어 Arm CPU와 메모리를 통합한 구조로, 위 사진에서 작은 박스로 표시)이 탑재된 제품이다. 이후 황 CEO는 톰스 하드웨어 인터뷰를 통해 N1이 DGX 스파크 등 엔비디아 제품에 이미 쓰이고 있는 프로세서와 사실상 동일하다고 밝혔다. 올해 초 레노버가 N1·N1X 명칭을 달고 있는 칩이 탑재된 노트북을 테스트 중이라는 보도(비디오카즈 인용)가 이어지면서, 이후의 전개는 충분히 예상 가능한 수순이었다. 월스트리트저널도 델을 비롯한 주요 제조사가 N1·N1X 칩 탑재 제품 개발에 착수했다고 전했다. 엔비디아 SoC를 품은 노트북 출시 행렬이 이어질 것임을 예고하는 대목이다. 공식 보도자료나 사양서가 나오기 전까지 N1·N1X가 올해 최신 제품들과 비교해 어느 수준에 위치할지 단언하기는 어렵다. 현재까지 알려진 루머에 따르면, N1X에는 미디어텍과 공동 개발한 20코어 CPU, 쿠다 코어 6,144개를 갖춘 블랙웰 GPU(엔비디아 RTX 5070 GPU와 동일한 수량), 최대 128GB LPDDR5X 메모리 지원이 탑재될 것으로 전해진다. CPU와 GPU가 함께 접근할 수 있는 통합 아키텍처 방식은 애플 M 시리즈 칩, 퀄컴 스냅드래곤 X 실리콘과 동일한 구조다. 노트북 제조사가 주목하는 이유 엔비디아가 노트북용 SoC 출시를 눈앞에 뒀다는 소식이 주목받는 배경에는, N1·N1X 칩을 탑재한 윈도우 PC에서 성능과 배터리 수명을 더욱 끌어올릴 수 있다는 기대감이 있다. AMD나 퀄컴보다 나은 성능 최적화가 가능할 것이라는 관측도 나온다. 반면 경쟁사들은 이미 수년간 이 분야를 다져온 만큼, 축적된 데이터와 전문성이 엔비디아보다 훨씬 풍부하다는 점도 간과할 수 없다. 올해도 애플, AMD, 인텔, 퀄컴을 탑재한 신형 노트북이 잇따라 출시될 예정인 만큼, 오랜 기간 소문만 무성했던 N1·N1X가 가격과 성능 면에서 어느 수준을 보여줄지는 직접 비교해봐야 알 수 있다. 한 가지 확실한 사실은, 엔비디아의 노트북 SoC 시장 진입이 경쟁을 한층 치열하게 만들 것이고, 이는 향후 몇 년간 노트북을 구매하는 사용자에게 반가운 소식이라는 점이다. AI가 진짜 핵심 엔비디아 N1X, AI TOPS 최강자 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트에 도전장을 내밀 수 있을까. Mark Hachman / Foundry 엔비디아 지포스 RTX 5070 노트북 GPU 수준의 성능을 갖춘 슬림형 맥북 에어 대항마를 기대하기 전에, 잠시 현실로 돌아와 볼 필요가 있다. 현재 엔비디아는 스스로를 그래픽 카드가 아니라 AI 기업으로 규정하고 있다. 따라서 엔비디아 브랜드의 노트북 칩은 AI 애플리케이션에 최우선으로 최적화되고 마케팅될 것이 거의 확실하다. 퀄컴이 스냅드래곤 X 칩을 AI 앱 최적 선택지로 적극 마케팅해온 것도 같은 맥락이다. 실제로 신형 스냅드래곤 X2 엘리트는 신경망 처리 장치 성능 기준으로 무려 80 TOPS(초당 조 회 연산)를 기록하며 대다수 경쟁 제품을 앞지른다. 퀄컴의 신형 고성능 칩은 시네벤치 등 벤치마크에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 만큼, AI 앱 활용이나 울트라포터블 기기에서의 영상 편집을 중시하는 사용자라면 고성능 Arm 기반 노트북이 좋은 선택이 될 것이다. 게이머가 신중해야 하는 이유 그러나 게이밍 분야로 눈을 돌리면 상황은 다르다. 엔비디아 N1X와 마찬가지로 퀄컴 스냅드래곤 칩도 Arm 아키텍처 기반으로, x86 앱 구동을 위해 에뮬레이션 레이어가 필요하다. 지난 수십 년간 출시된 PC 게임 대부분이 x86 기반인 만큼, 현재 Arm 노트북에서도 다수 게임을 플레이할 수는 있지만 성능은 들쭉날쭉한 경우가 많다. 일부 PC 게임은 Arm 기반 노트북에서 실행 즉시 충돌을 일으킨다. ‘킬 잇 위드 파이어(Kill it with Fire) 2’가 대표적인 사례다. Mark Hachman / Foundry Arm 기반 노트북의 가장 큰 단점이 바로 이 점이며, 엔비디아가 N1·N1X 칩에 Arm을 채택함으로써 같은 함정에 빠질 가능성이 있다. 오히려 상황은 더 복잡할지 모른다. Arm 기반 PC에서 x86 게임을 구동하는 최신 방법인 윈도우 프리즘(Prism) 에뮬레이션 레이어가 퀄컴 칩에 특화되어, 일부 성능 기능은 스냅드래곤 SoC에서만 작동하기 때문이다. N1X 탑재 차세대 게이밍 노트북에 대한 기대감이 인터넷을 달구고 있지만, x86 에뮬레이션 문제에 대한 해법이 없다면 1세대 N1X 탑재 노트북이 기존 게이밍 노트북을 압도하기는 어려울 것이라는 점을 염두에 둬야 한다. N1X, 게이밍 없이도 성공할 수 있다 하지만 엔비디아 N1 칩이 게이밍에서 두각을 나타내지 못하더라도, 향후 노트북 구입 구도에1 의미 있는 변화를 가져올 수 있다고 본다. 엔비디아가 노트북 칩 시장에 뛰어드는 시점이 공교롭게도 고성능 노트북 시장이 특히 침체된 시기와 맞닿아 있기 때문이다. 메모리와 스토리지 가격 급등, 고성능 GPU의 이미 높은 가격대를 고려하면, 앞으로 몇 년간 고성능 PC를 구매하려는 사용자는 풍부한 예산을 마련하거나, 할인 혜택을 찾아 부지런히 발품을 팔거나, 아니면 사양에서 타협해야 할 것이다. 마지막 부류에 속한다면(필자도 마찬가지다), 최신 사양을 좇기보다는 가성비 좋은 제품을 찾고 ‘적당히 좋은’ 하드웨어로 만족하는 시대를 준비해야 할지도 모른다. 애플 맥북 네오는 저렴한 PC 시장에 새로운 기준을 제시했다. Foundry 바로 지금이 맥북 네오 같은 제품이 빛을 발할 시점이다. 최저 600달러부터 구입할 수 있는 맥북 네오는 충분한 성능에 눈길을 사로잡는 디자인까지 갖췄다. 저가 윈도우 노트북 시장도 현재 상당히 좋은 상황이며, 올해 출시될 인텔 와일드캣 레이크와 퀄컴 스냅드래곤 C 탑재 보급형 노트북의 성능 향상으로 더욱 경쟁력이 높아질 것으로 기대된다. 저가 노트북 전성시대가 열린다는 전망이 적중한다면, 엔비디아의 N1·N1X 칩은 가장 필요한 시점에 등장하는 셈이다. 이번 주 컴퓨텍스 2026에서 게이밍 노트북 시장을 혁신할 새로운 설계나 기능을 앞세운 신제품 발표가 이루어진다면 더할 나위 없겠지만, 치열한 경쟁과 합리적인 가격만으로도 충분하다. 엔비디아가 마지막으로 출시한 SoC는 테그라(Tegra) 칩셋으로, 닌텐도 스위치·스위치 2 콘솔 구동으로 가장 잘 알려진 제품이다. 두 기기 모두 완성도 높은 콘솔이지만, 고성능 게이밍 기기로 손꼽히는 제품은 아니다. N1·N1X 칩셋에 대한 본격적인 정보는 엔비디아의 컴퓨텍스 기조연설이 열리는 일요일 저녁(타이베이 현지 기준 월요일 오전)에 공개될 것으로 보인다. dl-itworldkorea@foundryco.com 퍼스널 컴퓨팅 CPU 및 프로세서 컴퓨터 구성 요소 관련 콘텐츠 오피니언 약속인가 미끼인가, 아이폰 16 프로 사용자에게 건넨 애플 AI의 민낯 By Alex Blake 2026.06.09 5분 애플 퍼스널 컴퓨팅 모바일 뉴스 분석 하루 5만 5,000대씩 팔린 맥북 네오, PC 업계의 새 기준 By Jonny Evans 2026.06.05 5분 애플 퍼스널 컴퓨팅 기술 업계 동향 오피니언 신제품 없는 WWDC 가능성?…애플, 가을 출시 준비에 역량 집중할 듯 By Filipe Esposito 2026.06.02 5분 애플 컴퓨터 구성 요소 시스템 메모리 (RAM) 기획 엔비디아 RTX 스파크, 에이전트형 AI PC 시대 열다 By Mark Hachman 2026.06.02 6분 CPU 및 프로세서 게이밍 노트북 노트북 Other Sections 테크라이브러리 뉴스레터 구독하기 글로벌 뉴스와 IT 트렌드 보고서를 무료로 받으세요! 이메일 주소를 입력해 쉽게 가입할 수 있습니다. 유효한 이메일 주소를 입력하세요. 구독하기
엔비디아의 N1·N1X 칩이 AI 성능 면에서 퀄컴과 애플에 맞설 수 있을지 관심이 집중되는 가운데, x86 에뮬레이션 문제는 여전히 넘어야 할 산으로 꼽힌다. Credit: Nvidia
엔비디아의 N1·N1X 칩이 AI 성능 면에서 퀄컴과 애플에 맞설 수 있을지 관심이 집중되는 가운데, x86 에뮬레이션 문제는 여전히 넘어야 할 산으로 꼽힌다.
엔비디아가 세계에서 가장 가치 있는 기업 자리에 만족하지 않는 모양새다. AI·GPU 분야의 강자 엔비디아가 이제 노트북 프로세서 시장이라는 험난한 물살에 뛰어들 태세를 갖추고 있다. 이 행보가 기업 성과에 득이 될지 실이 될지는 두고 봐야 알겠지만, 이번 달 인터넷을 달군 소문에 따르면 엔비디아는 이번 주 컴퓨텍스에서 상위 모델 ‘N1X’와 하위 모델 ‘N1’ 칩을 함께 공개할 예정이다. 두 제품 모두 윈도우 노트북을 겨냥한 SoC(시스템온칩) 실리콘으로 알려졌다. 향후 몇 년 내 노트북 구매를 고려 중인 사용자라면 N1X는 주목할 만한 제품이다. 입수된 정보에 따르면, N1X는 AI 성능과 배터리 수명, 나아가 게이밍에 최적화된 설계를 갖춘 것으로 전해진다. 엔비디아가 미디어텍, 인텔 등과의 파트너십을 통해 경쟁력 있는 CPU와 엔비디아 GPU를 단일 칩에 통합하고, AI 및 기업 환경용 고성능 시스템 구축 노하우를 녹여냈다면, 노트북 시장의 판도를 바꾸는 제품이 될 수 있다. AMD, 애플, 퀄컴의 플래그십 노트북 칩에 대한 강력한 도전이기도 하다. 엔비디아 N1X란? 앞으로의 전망을 살펴보기에 앞서, 현재까지 확인된 내용부터 짚어보자. 우선, 컴퓨텍스에서 N1 칩이 공개될지는 아직 확실하지 않지만, 칩 자체의 존재는 이미 확인됐다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 N1 칩 개발이 상당 기간 진행돼 왔음을 이미 인정한 바 있다. Foundry 2024년 미디어텍이 엔비디아와 손잡고 Arm 기반 칩을 만드는 방안을 검토 중이라는 보도를 통해 처음으로 관련 소식이 흘러나왔다. 이듬해 열린 CES에서 엔비디아는 새로운 AI 중심 미니 PC인 DGX 스파크를 공개했다. 신형 GB10 슈퍼칩(엔비디아 GPU에 20코어 Arm CPU와 메모리를 통합한 구조로, 위 사진에서 작은 박스로 표시)이 탑재된 제품이다. 이후 황 CEO는 톰스 하드웨어 인터뷰를 통해 N1이 DGX 스파크 등 엔비디아 제품에 이미 쓰이고 있는 프로세서와 사실상 동일하다고 밝혔다. 올해 초 레노버가 N1·N1X 명칭을 달고 있는 칩이 탑재된 노트북을 테스트 중이라는 보도(비디오카즈 인용)가 이어지면서, 이후의 전개는 충분히 예상 가능한 수순이었다. 월스트리트저널도 델을 비롯한 주요 제조사가 N1·N1X 칩 탑재 제품 개발에 착수했다고 전했다. 엔비디아 SoC를 품은 노트북 출시 행렬이 이어질 것임을 예고하는 대목이다. 공식 보도자료나 사양서가 나오기 전까지 N1·N1X가 올해 최신 제품들과 비교해 어느 수준에 위치할지 단언하기는 어렵다. 현재까지 알려진 루머에 따르면, N1X에는 미디어텍과 공동 개발한 20코어 CPU, 쿠다 코어 6,144개를 갖춘 블랙웰 GPU(엔비디아 RTX 5070 GPU와 동일한 수량), 최대 128GB LPDDR5X 메모리 지원이 탑재될 것으로 전해진다. CPU와 GPU가 함께 접근할 수 있는 통합 아키텍처 방식은 애플 M 시리즈 칩, 퀄컴 스냅드래곤 X 실리콘과 동일한 구조다. 노트북 제조사가 주목하는 이유 엔비디아가 노트북용 SoC 출시를 눈앞에 뒀다는 소식이 주목받는 배경에는, N1·N1X 칩을 탑재한 윈도우 PC에서 성능과 배터리 수명을 더욱 끌어올릴 수 있다는 기대감이 있다. AMD나 퀄컴보다 나은 성능 최적화가 가능할 것이라는 관측도 나온다. 반면 경쟁사들은 이미 수년간 이 분야를 다져온 만큼, 축적된 데이터와 전문성이 엔비디아보다 훨씬 풍부하다는 점도 간과할 수 없다. 올해도 애플, AMD, 인텔, 퀄컴을 탑재한 신형 노트북이 잇따라 출시될 예정인 만큼, 오랜 기간 소문만 무성했던 N1·N1X가 가격과 성능 면에서 어느 수준을 보여줄지는 직접 비교해봐야 알 수 있다. 한 가지 확실한 사실은, 엔비디아의 노트북 SoC 시장 진입이 경쟁을 한층 치열하게 만들 것이고, 이는 향후 몇 년간 노트북을 구매하는 사용자에게 반가운 소식이라는 점이다. AI가 진짜 핵심 엔비디아 N1X, AI TOPS 최강자 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트에 도전장을 내밀 수 있을까. Mark Hachman / Foundry 엔비디아 지포스 RTX 5070 노트북 GPU 수준의 성능을 갖춘 슬림형 맥북 에어 대항마를 기대하기 전에, 잠시 현실로 돌아와 볼 필요가 있다. 현재 엔비디아는 스스로를 그래픽 카드가 아니라 AI 기업으로 규정하고 있다. 따라서 엔비디아 브랜드의 노트북 칩은 AI 애플리케이션에 최우선으로 최적화되고 마케팅될 것이 거의 확실하다. 퀄컴이 스냅드래곤 X 칩을 AI 앱 최적 선택지로 적극 마케팅해온 것도 같은 맥락이다. 실제로 신형 스냅드래곤 X2 엘리트는 신경망 처리 장치 성능 기준으로 무려 80 TOPS(초당 조 회 연산)를 기록하며 대다수 경쟁 제품을 앞지른다. 퀄컴의 신형 고성능 칩은 시네벤치 등 벤치마크에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 만큼, AI 앱 활용이나 울트라포터블 기기에서의 영상 편집을 중시하는 사용자라면 고성능 Arm 기반 노트북이 좋은 선택이 될 것이다. 게이머가 신중해야 하는 이유 그러나 게이밍 분야로 눈을 돌리면 상황은 다르다. 엔비디아 N1X와 마찬가지로 퀄컴 스냅드래곤 칩도 Arm 아키텍처 기반으로, x86 앱 구동을 위해 에뮬레이션 레이어가 필요하다. 지난 수십 년간 출시된 PC 게임 대부분이 x86 기반인 만큼, 현재 Arm 노트북에서도 다수 게임을 플레이할 수는 있지만 성능은 들쭉날쭉한 경우가 많다. 일부 PC 게임은 Arm 기반 노트북에서 실행 즉시 충돌을 일으킨다. ‘킬 잇 위드 파이어(Kill it with Fire) 2’가 대표적인 사례다. Mark Hachman / Foundry Arm 기반 노트북의 가장 큰 단점이 바로 이 점이며, 엔비디아가 N1·N1X 칩에 Arm을 채택함으로써 같은 함정에 빠질 가능성이 있다. 오히려 상황은 더 복잡할지 모른다. Arm 기반 PC에서 x86 게임을 구동하는 최신 방법인 윈도우 프리즘(Prism) 에뮬레이션 레이어가 퀄컴 칩에 특화되어, 일부 성능 기능은 스냅드래곤 SoC에서만 작동하기 때문이다. N1X 탑재 차세대 게이밍 노트북에 대한 기대감이 인터넷을 달구고 있지만, x86 에뮬레이션 문제에 대한 해법이 없다면 1세대 N1X 탑재 노트북이 기존 게이밍 노트북을 압도하기는 어려울 것이라는 점을 염두에 둬야 한다. N1X, 게이밍 없이도 성공할 수 있다 하지만 엔비디아 N1 칩이 게이밍에서 두각을 나타내지 못하더라도, 향후 노트북 구입 구도에1 의미 있는 변화를 가져올 수 있다고 본다. 엔비디아가 노트북 칩 시장에 뛰어드는 시점이 공교롭게도 고성능 노트북 시장이 특히 침체된 시기와 맞닿아 있기 때문이다. 메모리와 스토리지 가격 급등, 고성능 GPU의 이미 높은 가격대를 고려하면, 앞으로 몇 년간 고성능 PC를 구매하려는 사용자는 풍부한 예산을 마련하거나, 할인 혜택을 찾아 부지런히 발품을 팔거나, 아니면 사양에서 타협해야 할 것이다. 마지막 부류에 속한다면(필자도 마찬가지다), 최신 사양을 좇기보다는 가성비 좋은 제품을 찾고 ‘적당히 좋은’ 하드웨어로 만족하는 시대를 준비해야 할지도 모른다. 애플 맥북 네오는 저렴한 PC 시장에 새로운 기준을 제시했다. Foundry 바로 지금이 맥북 네오 같은 제품이 빛을 발할 시점이다. 최저 600달러부터 구입할 수 있는 맥북 네오는 충분한 성능에 눈길을 사로잡는 디자인까지 갖췄다. 저가 윈도우 노트북 시장도 현재 상당히 좋은 상황이며, 올해 출시될 인텔 와일드캣 레이크와 퀄컴 스냅드래곤 C 탑재 보급형 노트북의 성능 향상으로 더욱 경쟁력이 높아질 것으로 기대된다. 저가 노트북 전성시대가 열린다는 전망이 적중한다면, 엔비디아의 N1·N1X 칩은 가장 필요한 시점에 등장하는 셈이다. 이번 주 컴퓨텍스 2026에서 게이밍 노트북 시장을 혁신할 새로운 설계나 기능을 앞세운 신제품 발표가 이루어진다면 더할 나위 없겠지만, 치열한 경쟁과 합리적인 가격만으로도 충분하다. 엔비디아가 마지막으로 출시한 SoC는 테그라(Tegra) 칩셋으로, 닌텐도 스위치·스위치 2 콘솔 구동으로 가장 잘 알려진 제품이다. 두 기기 모두 완성도 높은 콘솔이지만, 고성능 게이밍 기기로 손꼽히는 제품은 아니다. N1·N1X 칩셋에 대한 본격적인 정보는 엔비디아의 컴퓨텍스 기조연설이 열리는 일요일 저녁(타이베이 현지 기준 월요일 오전)에 공개될 것으로 보인다. dl-itworldkorea@foundryco.com
향후 몇 년 내 노트북 구매를 고려 중인 사용자라면 N1X는 주목할 만한 제품이다. 입수된 정보에 따르면, N1X는 AI 성능과 배터리 수명, 나아가 게이밍에 최적화된 설계를 갖춘 것으로 전해진다. 엔비디아가 미디어텍, 인텔 등과의 파트너십을 통해 경쟁력 있는 CPU와 엔비디아 GPU를 단일 칩에 통합하고, AI 및 기업 환경용 고성능 시스템 구축 노하우를 녹여냈다면, 노트북 시장의 판도를 바꾸는 제품이 될 수 있다. AMD, 애플, 퀄컴의 플래그십 노트북 칩에 대한 강력한 도전이기도 하다.
앞으로의 전망을 살펴보기에 앞서, 현재까지 확인된 내용부터 짚어보자. 우선, 컴퓨텍스에서 N1 칩이 공개될지는 아직 확실하지 않지만, 칩 자체의 존재는 이미 확인됐다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 N1 칩 개발이 상당 기간 진행돼 왔음을 이미 인정한 바 있다.
Foundry 2024년 미디어텍이 엔비디아와 손잡고 Arm 기반 칩을 만드는 방안을 검토 중이라는 보도를 통해 처음으로 관련 소식이 흘러나왔다. 이듬해 열린 CES에서 엔비디아는 새로운 AI 중심 미니 PC인 DGX 스파크를 공개했다. 신형 GB10 슈퍼칩(엔비디아 GPU에 20코어 Arm CPU와 메모리를 통합한 구조로, 위 사진에서 작은 박스로 표시)이 탑재된 제품이다. 이후 황 CEO는 톰스 하드웨어 인터뷰를 통해 N1이 DGX 스파크 등 엔비디아 제품에 이미 쓰이고 있는 프로세서와 사실상 동일하다고 밝혔다. 올해 초 레노버가 N1·N1X 명칭을 달고 있는 칩이 탑재된 노트북을 테스트 중이라는 보도(비디오카즈 인용)가 이어지면서, 이후의 전개는 충분히 예상 가능한 수순이었다. 월스트리트저널도 델을 비롯한 주요 제조사가 N1·N1X 칩 탑재 제품 개발에 착수했다고 전했다. 엔비디아 SoC를 품은 노트북 출시 행렬이 이어질 것임을 예고하는 대목이다. 공식 보도자료나 사양서가 나오기 전까지 N1·N1X가 올해 최신 제품들과 비교해 어느 수준에 위치할지 단언하기는 어렵다. 현재까지 알려진 루머에 따르면, N1X에는 미디어텍과 공동 개발한 20코어 CPU, 쿠다 코어 6,144개를 갖춘 블랙웰 GPU(엔비디아 RTX 5070 GPU와 동일한 수량), 최대 128GB LPDDR5X 메모리 지원이 탑재될 것으로 전해진다. CPU와 GPU가 함께 접근할 수 있는 통합 아키텍처 방식은 애플 M 시리즈 칩, 퀄컴 스냅드래곤 X 실리콘과 동일한 구조다.
2024년 미디어텍이 엔비디아와 손잡고 Arm 기반 칩을 만드는 방안을 검토 중이라는 보도를 통해 처음으로 관련 소식이 흘러나왔다. 이듬해 열린 CES에서 엔비디아는 새로운 AI 중심 미니 PC인 DGX 스파크를 공개했다. 신형 GB10 슈퍼칩(엔비디아 GPU에 20코어 Arm CPU와 메모리를 통합한 구조로, 위 사진에서 작은 박스로 표시)이 탑재된 제품이다. 이후 황 CEO는 톰스 하드웨어 인터뷰를 통해 N1이 DGX 스파크 등 엔비디아 제품에 이미 쓰이고 있는 프로세서와 사실상 동일하다고 밝혔다.
올해 초 레노버가 N1·N1X 명칭을 달고 있는 칩이 탑재된 노트북을 테스트 중이라는 보도(비디오카즈 인용)가 이어지면서, 이후의 전개는 충분히 예상 가능한 수순이었다. 월스트리트저널도 델을 비롯한 주요 제조사가 N1·N1X 칩 탑재 제품 개발에 착수했다고 전했다. 엔비디아 SoC를 품은 노트북 출시 행렬이 이어질 것임을 예고하는 대목이다.
공식 보도자료나 사양서가 나오기 전까지 N1·N1X가 올해 최신 제품들과 비교해 어느 수준에 위치할지 단언하기는 어렵다. 현재까지 알려진 루머에 따르면, N1X에는 미디어텍과 공동 개발한 20코어 CPU, 쿠다 코어 6,144개를 갖춘 블랙웰 GPU(엔비디아 RTX 5070 GPU와 동일한 수량), 최대 128GB LPDDR5X 메모리 지원이 탑재될 것으로 전해진다. CPU와 GPU가 함께 접근할 수 있는 통합 아키텍처 방식은 애플 M 시리즈 칩, 퀄컴 스냅드래곤 X 실리콘과 동일한 구조다.
노트북 제조사가 주목하는 이유 엔비디아가 노트북용 SoC 출시를 눈앞에 뒀다는 소식이 주목받는 배경에는, N1·N1X 칩을 탑재한 윈도우 PC에서 성능과 배터리 수명을 더욱 끌어올릴 수 있다는 기대감이 있다. AMD나 퀄컴보다 나은 성능 최적화가 가능할 것이라는 관측도 나온다. 반면 경쟁사들은 이미 수년간 이 분야를 다져온 만큼, 축적된 데이터와 전문성이 엔비디아보다 훨씬 풍부하다는 점도 간과할 수 없다. 올해도 애플, AMD, 인텔, 퀄컴을 탑재한 신형 노트북이 잇따라 출시될 예정인 만큼, 오랜 기간 소문만 무성했던 N1·N1X가 가격과 성능 면에서 어느 수준을 보여줄지는 직접 비교해봐야 알 수 있다. 한 가지 확실한 사실은, 엔비디아의 노트북 SoC 시장 진입이 경쟁을 한층 치열하게 만들 것이고, 이는 향후 몇 년간 노트북을 구매하는 사용자에게 반가운 소식이라는 점이다. AI가 진짜 핵심 엔비디아 N1X, AI TOPS 최강자 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트에 도전장을 내밀 수 있을까. Mark Hachman / Foundry 엔비디아 지포스 RTX 5070 노트북 GPU 수준의 성능을 갖춘 슬림형 맥북 에어 대항마를 기대하기 전에, 잠시 현실로 돌아와 볼 필요가 있다. 현재 엔비디아는 스스로를 그래픽 카드가 아니라 AI 기업으로 규정하고 있다. 따라서 엔비디아 브랜드의 노트북 칩은 AI 애플리케이션에 최우선으로 최적화되고 마케팅될 것이 거의 확실하다. 퀄컴이 스냅드래곤 X 칩을 AI 앱 최적 선택지로 적극 마케팅해온 것도 같은 맥락이다. 실제로 신형 스냅드래곤 X2 엘리트는 신경망 처리 장치 성능 기준으로 무려 80 TOPS(초당 조 회 연산)를 기록하며 대다수 경쟁 제품을 앞지른다. 퀄컴의 신형 고성능 칩은 시네벤치 등 벤치마크에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 만큼, AI 앱 활용이나 울트라포터블 기기에서의 영상 편집을 중시하는 사용자라면 고성능 Arm 기반 노트북이 좋은 선택이 될 것이다. 게이머가 신중해야 하는 이유 그러나 게이밍 분야로 눈을 돌리면 상황은 다르다. 엔비디아 N1X와 마찬가지로 퀄컴 스냅드래곤 칩도 Arm 아키텍처 기반으로, x86 앱 구동을 위해 에뮬레이션 레이어가 필요하다. 지난 수십 년간 출시된 PC 게임 대부분이 x86 기반인 만큼, 현재 Arm 노트북에서도 다수 게임을 플레이할 수는 있지만 성능은 들쭉날쭉한 경우가 많다. 일부 PC 게임은 Arm 기반 노트북에서 실행 즉시 충돌을 일으킨다. ‘킬 잇 위드 파이어(Kill it with Fire) 2’가 대표적인 사례다. Mark Hachman / Foundry Arm 기반 노트북의 가장 큰 단점이 바로 이 점이며, 엔비디아가 N1·N1X 칩에 Arm을 채택함으로써 같은 함정에 빠질 가능성이 있다. 오히려 상황은 더 복잡할지 모른다. Arm 기반 PC에서 x86 게임을 구동하는 최신 방법인 윈도우 프리즘(Prism) 에뮬레이션 레이어가 퀄컴 칩에 특화되어, 일부 성능 기능은 스냅드래곤 SoC에서만 작동하기 때문이다.
엔비디아가 노트북용 SoC 출시를 눈앞에 뒀다는 소식이 주목받는 배경에는, N1·N1X 칩을 탑재한 윈도우 PC에서 성능과 배터리 수명을 더욱 끌어올릴 수 있다는 기대감이 있다. AMD나 퀄컴보다 나은 성능 최적화가 가능할 것이라는 관측도 나온다.
반면 경쟁사들은 이미 수년간 이 분야를 다져온 만큼, 축적된 데이터와 전문성이 엔비디아보다 훨씬 풍부하다는 점도 간과할 수 없다. 올해도 애플, AMD, 인텔, 퀄컴을 탑재한 신형 노트북이 잇따라 출시될 예정인 만큼, 오랜 기간 소문만 무성했던 N1·N1X가 가격과 성능 면에서 어느 수준을 보여줄지는 직접 비교해봐야 알 수 있다. 한 가지 확실한 사실은, 엔비디아의 노트북 SoC 시장 진입이 경쟁을 한층 치열하게 만들 것이고, 이는 향후 몇 년간 노트북을 구매하는 사용자에게 반가운 소식이라는 점이다.
엔비디아 N1X, AI TOPS 최강자 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트에 도전장을 내밀 수 있을까. Mark Hachman / Foundry
엔비디아 지포스 RTX 5070 노트북 GPU 수준의 성능을 갖춘 슬림형 맥북 에어 대항마를 기대하기 전에, 잠시 현실로 돌아와 볼 필요가 있다. 현재 엔비디아는 스스로를 그래픽 카드가 아니라 AI 기업으로 규정하고 있다. 따라서 엔비디아 브랜드의 노트북 칩은 AI 애플리케이션에 최우선으로 최적화되고 마케팅될 것이 거의 확실하다.
퀄컴이 스냅드래곤 X 칩을 AI 앱 최적 선택지로 적극 마케팅해온 것도 같은 맥락이다. 실제로 신형 스냅드래곤 X2 엘리트는 신경망 처리 장치 성능 기준으로 무려 80 TOPS(초당 조 회 연산)를 기록하며 대다수 경쟁 제품을 앞지른다. 퀄컴의 신형 고성능 칩은 시네벤치 등 벤치마크에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 만큼, AI 앱 활용이나 울트라포터블 기기에서의 영상 편집을 중시하는 사용자라면 고성능 Arm 기반 노트북이 좋은 선택이 될 것이다.
그러나 게이밍 분야로 눈을 돌리면 상황은 다르다. 엔비디아 N1X와 마찬가지로 퀄컴 스냅드래곤 칩도 Arm 아키텍처 기반으로, x86 앱 구동을 위해 에뮬레이션 레이어가 필요하다. 지난 수십 년간 출시된 PC 게임 대부분이 x86 기반인 만큼, 현재 Arm 노트북에서도 다수 게임을 플레이할 수는 있지만 성능은 들쭉날쭉한 경우가 많다.
일부 PC 게임은 Arm 기반 노트북에서 실행 즉시 충돌을 일으킨다. ‘킬 잇 위드 파이어(Kill it with Fire) 2’가 대표적인 사례다. Mark Hachman / Foundry
Arm 기반 노트북의 가장 큰 단점이 바로 이 점이며, 엔비디아가 N1·N1X 칩에 Arm을 채택함으로써 같은 함정에 빠질 가능성이 있다. 오히려 상황은 더 복잡할지 모른다. Arm 기반 PC에서 x86 게임을 구동하는 최신 방법인 윈도우 프리즘(Prism) 에뮬레이션 레이어가 퀄컴 칩에 특화되어, 일부 성능 기능은 스냅드래곤 SoC에서만 작동하기 때문이다.
N1X 탑재 차세대 게이밍 노트북에 대한 기대감이 인터넷을 달구고 있지만, x86 에뮬레이션 문제에 대한 해법이 없다면 1세대 N1X 탑재 노트북이 기존 게이밍 노트북을 압도하기는 어려울 것이라는 점을 염두에 둬야 한다. N1X, 게이밍 없이도 성공할 수 있다 하지만 엔비디아 N1 칩이 게이밍에서 두각을 나타내지 못하더라도, 향후 노트북 구입 구도에1 의미 있는 변화를 가져올 수 있다고 본다. 엔비디아가 노트북 칩 시장에 뛰어드는 시점이 공교롭게도 고성능 노트북 시장이 특히 침체된 시기와 맞닿아 있기 때문이다. 메모리와 스토리지 가격 급등, 고성능 GPU의 이미 높은 가격대를 고려하면, 앞으로 몇 년간 고성능 PC를 구매하려는 사용자는 풍부한 예산을 마련하거나, 할인 혜택을 찾아 부지런히 발품을 팔거나, 아니면 사양에서 타협해야 할 것이다. 마지막 부류에 속한다면(필자도 마찬가지다), 최신 사양을 좇기보다는 가성비 좋은 제품을 찾고 ‘적당히 좋은’ 하드웨어로 만족하는 시대를 준비해야 할지도 모른다. 애플 맥북 네오는 저렴한 PC 시장에 새로운 기준을 제시했다. Foundry 바로 지금이 맥북 네오 같은 제품이 빛을 발할 시점이다. 최저 600달러부터 구입할 수 있는 맥북 네오는 충분한 성능에 눈길을 사로잡는 디자인까지 갖췄다. 저가 윈도우 노트북 시장도 현재 상당히 좋은 상황이며, 올해 출시될 인텔 와일드캣 레이크와 퀄컴 스냅드래곤 C 탑재 보급형 노트북의 성능 향상으로 더욱 경쟁력이 높아질 것으로 기대된다.
하지만 엔비디아 N1 칩이 게이밍에서 두각을 나타내지 못하더라도, 향후 노트북 구입 구도에1 의미 있는 변화를 가져올 수 있다고 본다.
엔비디아가 노트북 칩 시장에 뛰어드는 시점이 공교롭게도 고성능 노트북 시장이 특히 침체된 시기와 맞닿아 있기 때문이다. 메모리와 스토리지 가격 급등, 고성능 GPU의 이미 높은 가격대를 고려하면, 앞으로 몇 년간 고성능 PC를 구매하려는 사용자는 풍부한 예산을 마련하거나, 할인 혜택을 찾아 부지런히 발품을 팔거나, 아니면 사양에서 타협해야 할 것이다. 마지막 부류에 속한다면(필자도 마찬가지다), 최신 사양을 좇기보다는 가성비 좋은 제품을 찾고 ‘적당히 좋은’ 하드웨어로 만족하는 시대를 준비해야 할지도 모른다.
애플 맥북 네오는 저렴한 PC 시장에 새로운 기준을 제시했다. Foundry
바로 지금이 맥북 네오 같은 제품이 빛을 발할 시점이다. 최저 600달러부터 구입할 수 있는 맥북 네오는 충분한 성능에 눈길을 사로잡는 디자인까지 갖췄다. 저가 윈도우 노트북 시장도 현재 상당히 좋은 상황이며, 올해 출시될 인텔 와일드캣 레이크와 퀄컴 스냅드래곤 C 탑재 보급형 노트북의 성능 향상으로 더욱 경쟁력이 높아질 것으로 기대된다.
저가 노트북 전성시대가 열린다는 전망이 적중한다면, 엔비디아의 N1·N1X 칩은 가장 필요한 시점에 등장하는 셈이다. 이번 주 컴퓨텍스 2026에서 게이밍 노트북 시장을 혁신할 새로운 설계나 기능을 앞세운 신제품 발표가 이루어진다면 더할 나위 없겠지만, 치열한 경쟁과 합리적인 가격만으로도 충분하다. 엔비디아가 마지막으로 출시한 SoC는 테그라(Tegra) 칩셋으로, 닌텐도 스위치·스위치 2 콘솔 구동으로 가장 잘 알려진 제품이다. 두 기기 모두 완성도 높은 콘솔이지만, 고성능 게이밍 기기로 손꼽히는 제품은 아니다. N1·N1X 칩셋에 대한 본격적인 정보는 엔비디아의 컴퓨텍스 기조연설이 열리는 일요일 저녁(타이베이 현지 기준 월요일 오전)에 공개될 것으로 보인다. dl-itworldkorea@foundryco.com
N1·N1X 칩셋에 대한 본격적인 정보는 엔비디아의 컴퓨텍스 기조연설이 열리는 일요일 저녁(타이베이 현지 기준 월요일 오전)에 공개될 것으로 보인다. dl-itworldkorea@foundryco.com
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XRP, 800일간 횡보 가능성…1.15달러 저점 가능성에도 장기 박스권 전망
XRP가 1.15달러 안팎에서 바닥을 다졌을 가능성이 제기됐다. 다만 기술 지표상 2027년 말까지 1.15~2달러 범위의 장기 횡보가 이어질 수 있다.
[디지털투데이 김예슬 기자] XRP가 1.15달러 부근에서 바닥을 확인했을 가능성이 제기됐다.
다만 13일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 주간 차트 기준으로는 2027년 말까지 약 800일간 지루한 횡보 흐름이 이어질 수 있다는 관측이 나왔다.
핵심 근거는 주간 차트의 기술적 구조다. 트레이딩뷰 데이터상 4년 주기의 거시 사이클에서 2022년과 2026년 구간이 거의 비슷한 형태를 보이고 있다는 점이 주목됐다. 약 4년 전과 마찬가지로 볼린저 밴드는 다시 좁아졌고, 상대강도지수(RSI)는 저점 부근에서 천천히 안착하는 모습이 나타났다는 것이다.
이 같은 조합은 변동성이 크게 눌린 상태를 뜻한다. 기사에서는 이를 두고 시장이 '공식적으로 축적 국면에 진입했다'는 신호로 해석했다. 저점 형성 가능성은 커졌지만, 곧바로 강한 상승장으로 이어질 만한 신호는 아직 부족하다는 의미다.
시장 수급은 기술적 흐름과 다른 방향을 보이고 있다. 개인 투자자 참여가 아직 크지 않은 가운데, 미국 XRP 현물 상장지수펀드(ETF)에는 누적 순유입액이 14억3400만달러를 넘어섰다. 프랭클린 템플턴의 XRPZ ETF 등 일부 상품은 수백만달러 단위의 자금 유입을 기록했고, 2026년 5월은 연중 가장 강한 자금 조달이 이뤄진 달로 제시됐다.
XRP 관련 사업 확장 뉴스도 이어지고 있다. 뱅크오브아메리카, 마스터카드, 리플이 국경 간 결제 업무에 XRP 레저를 통합하는 새 시험 사업이나 후속 단계를 내놓고 있다는 점이 언급됐다. 다만 이런 소식이 이어져도 대중적 투기 심리가 본격화하지 않으면 가격 추세를 단숨에 바꾸기 어렵다는 판단이다.
이에 따라 향후 관전 포인트는 박스권 지속 여부와 기관 자금 흡수 속도로 좁혀진다. 기사에서는 앞으로 2년 반 동안 XRP가 1.15달러에서 2달러 범위 안에서 단조롭게 움직이며 기관 자금을 흡수할 가능성이 크다고 봤다. 이후 다음 4년 주기 상승장이 시작되는 2030년 무렵 3.50달러 이상으로의 본격 상승 가능성이 거론됐다.
더 큰 폭의 상승 조건도 제시됐다. 매체는 10달러 돌파 가능성에 대해, 펀드가 축적한 유동성과 XRP가 은행 간 결제의 핵심 글로벌 표준이라는 대중적 인식이 맞물릴 때에만 가능하다고 봤다. 결국 단기적으로는 저점 확인보다 긴 횡보 국면의 지속 여부가 XRP 시장의 더 중요한 변수로 떠오르고 있다는 설명이다.
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키워드 #XRP #리플 #ETF #암호화폐 #가상자산
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스페이스X 상장...비트코인 악재인가 호재인가
스페이스X IPO가 암호화폐 시장의 유동성과 관심을 빨아들이며 비트코인에 단기 부담 요인으로 떠올랐다. 다만 상장 후 주가가 급등하고 상승세를 유지하면 일부 수익이 암호화폐로 돌아올 가능성도 제기됐다.
스페이스X 상장에 대한 시장 안팍의 기대와 우려가 엇갈린다 [사진: Reve AI]
[디지털투데이 추현우 기자] 스페이스X의 기업공개가 암호화폐 시장 유동성을 가늠할 변수로 떠올랐다. 12일(현지시간) 블록체인 매체 디크립트에 따르면 이번 상장은 암호화폐 시장의 자금과 관심을 더 빼앗을지, 상장 후 수익이 다시 위험자산으로 순환하는 계기가 될지 주목받고 있다.
이 흐름은 하이퍼리퀴드에서 먼저 나타났다. 스페이스X 상장 전 영구선물인 SPCX의 미결제약정은 2억4000만달러, 24시간 거래량은 2억2000만달러를 넘겼다. SPCX는 거래량 기준 하이퍼리퀴드 8위 자산으로 올라섰고, 레버리지가 5배인데도 솔라나 영구선물과 비슷한 수준의 거래를 기록했다. 솔라나 영구선물 레버리지는 20배다.
스페이스X는 미국 증권거래위원회 신고서 기준 주당 135달러에 5억5500만주를 공모해 750억달러를 조달한다. 기업가치는 1조7700억달러로, 미국 7위 수준이다. 일론 머스크의 테슬라보다 높은 평가다.
전문가들은 우선 단기 유동성 이탈 가능성에 무게를 뒀다. 디지털 자산 유동성 업체 LO:TECH의 수석 연구원 애덤 모건 매카시는 개인과 기관 자금이 이미 스페이스X 물량 확보를 위해 위험자산에서 빠져나가고 있다고 봤다. 그는 거래 개시 뒤에도 이런 압력이 바로 사라지지 않을 수 있다고 짚었다.
애덤 모건 매카시는 암호화폐와 인공지능이 같은 개인 투자자 자금을 두고 경쟁하고 있다고 말했다. 최근 몇 주 사이 비트코인 현물 ETF 자금 유출이 빨라졌지만, 스페이스X 영향은 ETF보다 암호화폐 시장의 직접적인 유동성 축소와 관심 분산으로 나타날 가능성이 크다고 봤다.
반면 상장 뒤 주가가 강하게 오르면 일부 수익이 암호화폐로 돌아올 수 있다는 시각도 나왔다. CEX.IO의 수석 애널리스트 일리야 오티첸코는 이번 공모 수요가 5배 초과 청약으로 전해질 만큼 강했다고 평가했다. 그는 첫날 주가가 25~30% 이상 뛰고, 이후 몇 주가 지나도 기업가치를 지켜야 자금 순환이 가능하다고 봤다.
다만 두 전문가는 스페이스X 상장만으로 비트코인 방향이 결정되지는 않을 것으로 봤다. 비트코인은 여전히 거시경제와 지정학 변수에 더 크게 반응하고, 인공지능 열풍도 이미 암호화폐 시장의 관심과 자금을 분산시키고 있기 때문이다.
비트코인은 최근 24시간 동안 약 1% 올라 6만1000달러에서 6만4000달러 사이에서 움직였다. 예측시장 마이리어드에서는 비트코인의 다음 움직임이 5만5000달러로 다시 하락할 가능성을 71%로 반영하고 있다.
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에스바이오메딕스, 파킨슨병 치료제 임상시험 결과 발표
에스바이오메딕스가 2026년 6월 12일 파킨슨병 치료제 임상시험 결과를 공시했다. 임상시험은 연세대학교의과대학세브란스병원에서 진행됐다.
[디지털투데이 김지선 에디터] 세포치료제 개발기업 에스바이오메딕스(304360)가 6월 12일 파킨슨병 치료제 임상시험 결과를 공시했다. 임상시험은 파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 안전성과 유효성을 평가하기 위해 진행됐다. 임상시험은 연세대학교의과대학세브란스병원에서 단일 기관, 공개, 단회 투여, 단계적 용량 증량 방식으로 진행됐으며, 1/2a상 단계로 식품의약품안전처(MFDS)의 승인을 받았다. 시험은 2023년 5월 9일부터 2025년 12월 10일까지 진행되며, 목표 시험대상자는 12명이다. 임상시험 결과, 이상반응(TEAE)은 저용량군과 고용량군 모두에서 발생했으나, 임상시험용 의약품과 관련이 없다고 평가됐다. 중대한 이상반응(SAE)도 발생했으나, 역시 의약품과 관련이 없었다. 최대내약용량(MTD)은 6.30×10⁶ cells/body로 결정됐다. 유효성 지표 통계분석 결과, MDS-UPDRS Total (Off)와 MDS-UPDRS Part Ⅲ (Off) 등에서 개선이 나타났다. 또한, Hoehn & Yahr Scale (Off)와 PD Diary Off-time에서도 긍정적인 변화가 관찰됐다. 종목시세정보에 따르면, 에스바이오메딕스의 주가는 3만1450원으로 전일 대비 5.54% 상승했다. 최근실적을 보면, 에스바이오메딕스는 2025년 12월 결산 기준으로 자산총계 412억원, 부채총계 245억원, 자본총계 167억원을 기록했다. 매출액은 165억원이며, 영업손실은 83억원이다. 에스바이오메딕스는 2003년 8월 11일 코스닥 시장에 상장된 의약품 제조업체다. 투자판단관련주요경영사항(임상시험결과) 투자 유의사항 - 임상시험 약물이 의약품으로 최종 허가받을 확률은 통계적으로 약 10% 수준으로 알려져 있습니다. - 임상시험 및 품목허가 과정에서 기대에 상응하지 못하는 결과가 나올 수 있으며, 이에 따라 당사가 상업화 계획을 변경하거나 포기할 수 있는 가능성도 상존합니다. - 투자자는 수시공시 및 사업보고서 등을 통해 공시된 투자 위험을 종합적으로 고려하여 신중히 투자하시기 바랍니다. 1. 제목 파킨슨병 환자에서 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 안전성 및 유효성을 평가하기 위한 국내 임상시험 1/2a상 탑라인 결과 2. 주요내용 1) 임상시험명칭 파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 안전성 및 유효성을 평가하기 위한 단일 기관, 공개, 단회 투여, 단계적 용량 증량, 1/2a상 임상시험 2) 임상시험단계 제1/2a상 임상시험 3) 임상시험승인기관 식품의약품안전처(MFDS) 4) 임상시험실시국가 대한민국 5) 임상시험실시기관 연세대학교의과대학세브란스병원 6) 대상질환 파킨슨병 (파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자) 7) 신청일 2022-04-06 8) 승인일 2023-01-12 9) 등록번호 NCT05887466 (미국 임상등록 사이트) KCT0009343 (한국 임상등록 사이트) 10) 임상시험 목적 파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 최대내성용량 결정 및 안전성과 탐색적 유효성을 평가한다. 11) 임상시험 방법 본 시험은 파킨슨병 진단 후 5 년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 후 안전성 및 유효성을 평가하기 위한 단일기관, 공개, 단회 투여, 단계적 용량 증량, 1/2a 상 임상시험이다. 최대내약용량(MTD)결정이 완료되면 1 상이 종료되며, 이후 안전성 및 유효성 평가결과를 토대로 보고서 작성이 완료되면 2a 상이 종료된다. * 투여 용량 - 1 단계 용량: 3.15X106 cells/body (총 6 tracks 투여, 1 track 당 52.5 X104 cells) - 2 단계 용량: 6.30X106 cells/body (총 6 tracks 투여, 1 track 당 105 X104 cells) 12) 1차 지표 (1) 임상시험용 의약품 투여 후 발생한 이상반응(Treatment-Emergent Adverse Events, TEAEs) 발생 여부 (2) 임상시험용 의약품 투여 후 12주(3개월), 24주(6개월), 48주(12개월) 및 96주(24개월) 시점에서 이식 실패 또는 거부, 출혈 및 감염 발생 여부 (3) 임상시험용 의약품 투여 후 특별관심대상 이상반응(Adverse Event of Special Interest, AESI) 발생 여부 *AESI: a) 사망, b) 조직 또는 기관 내 신생물 또는 악성종양 생성, c) 과거 앓았던 자가면역 질환의 악화 또는 새로운 발생을 포함한 면역반응 발생, d) 그 외 본 배아줄기세포치료제와 관련된 지연성 이상반응. 13) 임상시험기간 2023년 5월 9일 ~ 2025년 12월 10일 14) 목표 시험대상자 수 12명 3. 시험결과 1) 1차 지표 통계분석방법 (1) 용량군별 용량제한독성(Dose-Limiting Toxicity, DLT) 발생 여부와 임상시험용 의약품 투여 후 발생한 이상반응(Treatment-Emergent Adverse Events, TEAEs)의 발생 여부에 대해 용량군별 빈도와 백분율을 제시한다. 또한 이상반응(TEAE), 약물이상반응(Adverse Drug Reaction, ADR), 중대한 이상반응(Serious Adverse Event, SAE) 및 중대한 약물이상반응(Serious Adverse Drug Reaction, SADR)에 대해 용량군별 발생 대상자 수, 발생률 및 발생 건수를 제시한다. 아울러 이상반응은 최신 버전의 Medical Dictionary for Regulatory Activities(MedDRA)에 따라 System Organ Class(SOC) 및 Preferred Term(PT) 기준으로 코드화하여, 용량군별 발생 대상자 수, 발생률 및 발생 건수를 제시한다. (2) 임상시험용 의약품 투여 후 12주(3개월), 24주(6개월), 48주(12개월) 및 96주(24개월) 시점에서 이식 실패 또는 거부, 출혈 및 감염 발생 여부에 대해 용량군별 빈도와 백분율을 제시한다. (3) 임상시험용 의약품 투여 후 특별관심대상 이상반응(Adverse Event of Special Interest, AESI)의 발생 여부에 대해 용량군별 빈도와 백분율을 제시한다. 2) 결과값 이상반응(TEAE)은 저용량군 6명(100.00%)/23건, 고용량군 6명(100.00%)/20건, 전체 12명(100.00%)/43건 발생하였으며, 중증도별 발생 건수는 Grade 1 12건, Grade 2 23건, Grade 3 7건, Grade 4 0건, Grade 5(사망) 1건이었음. 발생한 43건 전체가 임상시험용 의약품(TED-A9)과 관련 없음으로 평가되어 약물이상반응(ADR)은 0명(0.0%)/0건이었음. 중대한 이상반응(SAE)은 저용량군 3명(50.00%)/3건, 고용량군 1명(16.67%)/1건, 전체 4명(33.33%)/4건이었으며, 모두 임상시험용 의약품과 관련 없음(세포치료제 관련 0건, 수술 관련 0건, 악성 종양 발생 관련 0건)으로 평가되어 중대한 약물이상반응(SADR)은 0건이었음. 사망은 1건(전체 8.33%)으로 임상시험용 의약품과 관련 없음으로 평가되었음. 이식 실패 또는 거부는 저용량군 0건, 고용량군 0건(전체 0.00%)이었음. 출혈은 전체 1명(8.33%)/1건(고용량군 1명, 16.67%), 감염은 저용량군 0건, 고용량군 0건(전체 0.00%) 발생하였으며, 모두 임상시험용 의약품과 관련 없음으로 평가됨. 특별관심대상 이상반응(AESI)은 저용량군 1명(16.67%)/1건, 고용량군 0건, 전체 1명(8.33%)/1건(사망)으로, 임상시험용 의약품과 관련 없음으로 평가됨. 용량제한독성(DLT)은 저용량군 및 고용량군 모두 발생하지 않았으며(0건), 고용량(6.30×10? cells/body)까지 DLT 없이 평가가 완료되어 최대내약용량(MTD)은 6.30×10? cells/body로 결정됨. 4. 사실발생(확인)일 2026-06-12 5. 향후계획 - 당사는 향후 임상시험결과보고서(Clinical Study Report)를 수령할 예정이며, 수령 시 공시할 예정입니다. - 당사는 본 임상 1/2a상 Topline 결과를 바탕으로 후속 임상개발 전략 수립하고, 이를 학술발표·논문 게재·보도자료 및 IR 자료 등으로 활용할 예정입니다. 6. 기타 투자판단과 관련한 중요사항 - 상기 '4. 사실발행(확인)일'은 당사가 외부 임상시험업무위탁기관(CRO)으로부터 임상시험의 Topline Data를 수령한 일자(한국 시간)입니다. - 당사는 CRO로부터 본 임상시험의 1차 평가지표인 안전성 분석 결과와 주요 탐색적 유효성 지표 일부에 대한 분석 결과를 수령하였습니다. - 주요 탐색적 유효성 평가지표는 유효성 평가군(Efficacy Set)을 대상으로 용량군별 기술통계 분석을 실시하였습니다. 본 공시에 제시한 MDS-UPDRS Total(Off), MDS-UPDRS Part Ⅲ(Off), Hoehn & Yahr Scale(Off)는 베이스라인 대비 투여 후 평가시점별 변화, PD Diary Off-time은 베이스라인 대비 투여 후 48주, 72주 및 96주 시점의 변화, FP-CIT PET은 스크리닝 대비 투여 후 48주 및 96주 시점의 도파민 운반체 밀도 변화를 분석하였습니다. - 해당 주요 탐색적 유효성 지표의 CRO 통계분석 결과는 다음과 같습니다(유효성 평가군[Efficacy Set], 평균값 기준, 저용량군 / 고용량군 기준). o MDS-UPDRS Total (Off): 115.83→86.20 / 121.00→86.00 o MDS-UPDRS Part Ⅲ (Off): 61.00→46.00 / 57.67→39.17 o Hoehn & Yahr Scale (Off): 3.67→2.60 / 3.83→2.17 o PD Diary Off-time: 7.56→-2.97시간 / 8.32→5.54시간 o PET Data(FP-CIT PET): 24개월 시점 베이스라인 대비 %변화율은 Caudate에서 -9.31% / -12.37%, posterior dorsal putamen에서 -0.88% / 20.86% o PD Diary ON time without dyskinesia (16/Total waking time) [hours]: 6.59→10.35시간 / 3.91→8.68시간 ※ PD Diary ON time without dyskinesia는 임상시험계획서에 사전 정의된 평가변수는 아니며, 임상시험계획서상 수집된 PD Diary 항목을 기반으로 추가 탐색적 분석을 수행하였습니다. - 본 공시의 내용은 Topline Data 기준으로 작성되었으며, 최종 임상시험결과보고서(CSR) 작성, 규제기관 검토 및 추가 분석 과정에서 일부 내용이 변경 또는 보완될 수 있습니다. - 본 임상시험 결과는 당사의 보도자료, 학술발표, 논문, IR 자료 등으로 활용될 수 있습니다. ※ 관련 공시 -
임상시험은 연세대학교의과대학세브란스병원에서 단일 기관, 공개, 단회 투여, 단계적 용량 증량 방식으로 진행됐으며, 1/2a상 단계로 식품의약품안전처(MFDS)의 승인을 받았다. 시험은 2023년 5월 9일부터 2025년 12월 10일까지 진행되며, 목표 시험대상자는 12명이다.
임상시험 결과, 이상반응(TEAE)은 저용량군과 고용량군 모두에서 발생했으나, 임상시험용 의약품과 관련이 없다고 평가됐다. 중대한 이상반응(SAE)도 발생했으나, 역시 의약품과 관련이 없었다. 최대내약용량(MTD)은 6.30×10⁶ cells/body로 결정됐다.
유효성 지표 통계분석 결과, MDS-UPDRS Total (Off)와 MDS-UPDRS Part Ⅲ (Off) 등에서 개선이 나타났다. 또한, Hoehn & Yahr Scale (Off)와 PD Diary Off-time에서도 긍정적인 변화가 관찰됐다.
종목시세정보에 따르면, 에스바이오메딕스의 주가는 3만1450원으로 전일 대비 5.54% 상승했다.
최근실적을 보면, 에스바이오메딕스는 2025년 12월 결산 기준으로 자산총계 412억원, 부채총계 245억원, 자본총계 167억원을 기록했다. 매출액은 165억원이며, 영업손실은 83억원이다. 에스바이오메딕스는 2003년 8월 11일 코스닥 시장에 상장된 의약품 제조업체다.
투자판단관련주요경영사항(임상시험결과) 투자 유의사항 - 임상시험 약물이 의약품으로 최종 허가받을 확률은 통계적으로 약 10% 수준으로 알려져 있습니다. - 임상시험 및 품목허가 과정에서 기대에 상응하지 못하는 결과가 나올 수 있으며, 이에 따라 당사가 상업화 계획을 변경하거나 포기할 수 있는 가능성도 상존합니다. - 투자자는 수시공시 및 사업보고서 등을 통해 공시된 투자 위험을 종합적으로 고려하여 신중히 투자하시기 바랍니다. 1. 제목 파킨슨병 환자에서 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 안전성 및 유효성을 평가하기 위한 국내 임상시험 1/2a상 탑라인 결과 2. 주요내용 1) 임상시험명칭 파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 안전성 및 유효성을 평가하기 위한 단일 기관, 공개, 단회 투여, 단계적 용량 증량, 1/2a상 임상시험 2) 임상시험단계 제1/2a상 임상시험 3) 임상시험승인기관 식품의약품안전처(MFDS) 4) 임상시험실시국가 대한민국 5) 임상시험실시기관 연세대학교의과대학세브란스병원 6) 대상질환 파킨슨병 (파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자) 7) 신청일 2022-04-06 8) 승인일 2023-01-12 9) 등록번호 NCT05887466 (미국 임상등록 사이트) KCT0009343 (한국 임상등록 사이트) 10) 임상시험 목적 파킨슨병 진단 후 5년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래 A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 요법의 최대내성용량 결정 및 안전성과 탐색적 유효성을 평가한다. 11) 임상시험 방법 본 시험은 파킨슨병 진단 후 5 년 이상 경과한 환자를 대상으로 동종배아줄기세포유래A9 도파민 신경전구세포(A9-DPC) 이식 후 안전성 및 유효성을 평가하기 위한 단일기관, 공개, 단회 투여, 단계적 용량 증량, 1/2a 상 임상시험이다. 최대내약용량(MTD)결정이 완료되면 1 상이 종료되며, 이후 안전성 및 유효성 평가결과를 토대로 보고서 작성이 완료되면 2a 상이 종료된다. * 투여 용량 - 1 단계 용량: 3.15X106 cells/body (총 6 tracks 투여, 1 track 당 52.5 X104 cells) - 2 단계 용량: 6.30X106 cells/body (총 6 tracks 투여, 1 track 당 105 X104 cells) 12) 1차 지표 (1) 임상시험용 의약품 투여 후 발생한 이상반응(Treatment-Emergent Adverse Events, TEAEs) 발생 여부 (2) 임상시험용 의약품 투여 후 12주(3개월), 24주(6개월), 48주(12개월) 및 96주(24개월) 시점에서 이식 실패 또는 거부, 출혈 및 감염 발생 여부 (3) 임상시험용 의약품 투여 후 특별관심대상 이상반응(Adverse Event of Special Interest, AESI) 발생 여부 *AESI: a) 사망, b) 조직 또는 기관 내 신생물 또는 악성종양 생성, c) 과거 앓았던 자가면역 질환의 악화 또는 새로운 발생을 포함한 면역반응 발생, d) 그 외 본 배아줄기세포치료제와 관련된 지연성 이상반응. 13) 임상시험기간 2023년 5월 9일 ~ 2025년 12월 10일 14) 목표 시험대상자 수 12명 3. 시험결과 1) 1차 지표 통계분석방법 (1) 용량군별 용량제한독성(Dose-Limiting Toxicity, DLT) 발생 여부와 임상시험용 의약품 투여 후 발생한 이상반응(Treatment-Emergent Adverse Events, TEAEs)의 발생 여부에 대해 용량군별 빈도와 백분율을 제시한다. 또한 이상반응(TEAE), 약물이상반응(Adverse Drug Reaction, ADR), 중대한 이상반응(Serious Adverse Event, SAE) 및 중대한 약물이상반응(Serious Adverse Drug Reaction, SADR)에 대해 용량군별 발생 대상자 수, 발생률 및 발생 건수를 제시한다. 아울러 이상반응은 최신 버전의 Medical Dictionary for Regulatory Activities(MedDRA)에 따라 System Organ Class(SOC) 및 Preferred Term(PT) 기준으로 코드화하여, 용량군별 발생 대상자 수, 발생률 및 발생 건수를 제시한다. (2) 임상시험용 의약품 투여 후 12주(3개월), 24주(6개월), 48주(12개월) 및 96주(24개월) 시점에서 이식 실패 또는 거부, 출혈 및 감염 발생 여부에 대해 용량군별 빈도와 백분율을 제시한다. (3) 임상시험용 의약품 투여 후 특별관심대상 이상반응(Adverse Event of Special Interest, AESI)의 발생 여부에 대해 용량군별 빈도와 백분율을 제시한다. 2) 결과값 이상반응(TEAE)은 저용량군 6명(100.00%)/23건, 고용량군 6명(100.00%)/20건, 전체 12명(100.00%)/43건 발생하였으며, 중증도별 발생 건수는 Grade 1 12건, Grade 2 23건, Grade 3 7건, Grade 4 0건, Grade 5(사망) 1건이었음. 발생한 43건 전체가 임상시험용 의약품(TED-A9)과 관련 없음으로 평가되어 약물이상반응(ADR)은 0명(0.0%)/0건이었음. 중대한 이상반응(SAE)은 저용량군 3명(50.00%)/3건, 고용량군 1명(16.67%)/1건, 전체 4명(33.33%)/4건이었으며, 모두 임상시험용 의약품과 관련 없음(세포치료제 관련 0건, 수술 관련 0건, 악성 종양 발생 관련 0건)으로 평가되어 중대한 약물이상반응(SADR)은 0건이었음. 사망은 1건(전체 8.33%)으로 임상시험용 의약품과 관련 없음으로 평가되었음. 이식 실패 또는 거부는 저용량군 0건, 고용량군 0건(전체 0.00%)이었음. 출혈은 전체 1명(8.33%)/1건(고용량군 1명, 16.67%), 감염은 저용량군 0건, 고용량군 0건(전체 0.00%) 발생하였으며, 모두 임상시험용 의약품과 관련 없음으로 평가됨. 특별관심대상 이상반응(AESI)은 저용량군 1명(16.67%)/1건, 고용량군 0건, 전체 1명(8.33%)/1건(사망)으로, 임상시험용 의약품과 관련 없음으로 평가됨. 용량제한독성(DLT)은 저용량군 및 고용량군 모두 발생하지 않았으며(0건), 고용량(6.30×10? cells/body)까지 DLT 없이 평가가 완료되어 최대내약용량(MTD)은 6.30×10? cells/body로 결정됨. 4. 사실발생(확인)일 2026-06-12 5. 향후계획 - 당사는 향후 임상시험결과보고서(Clinical Study Report)를 수령할 예정이며, 수령 시 공시할 예정입니다. - 당사는 본 임상 1/2a상 Topline 결과를 바탕으로 후속 임상개발 전략 수립하고, 이를 학술발표·논문 게재·보도자료 및 IR 자료 등으로 활용할 예정입니다. 6. 기타 투자판단과 관련한 중요사항 - 상기 '4. 사실발행(확인)일'은 당사가 외부 임상시험업무위탁기관(CRO)으로부터 임상시험의 Topline Data를 수령한 일자(한국 시간)입니다. - 당사는 CRO로부터 본 임상시험의 1차 평가지표인 안전성 분석 결과와 주요 탐색적 유효성 지표 일부에 대한 분석 결과를 수령하였습니다. - 주요 탐색적 유효성 평가지표는 유효성 평가군(Efficacy Set)을 대상으로 용량군별 기술통계 분석을 실시하였습니다. 본 공시에 제시한 MDS-UPDRS Total(Off), MDS-UPDRS Part Ⅲ(Off), Hoehn & Yahr Scale(Off)는 베이스라인 대비 투여 후 평가시점별 변화, PD Diary Off-time은 베이스라인 대비 투여 후 48주, 72주 및 96주 시점의 변화, FP-CIT PET은 스크리닝 대비 투여 후 48주 및 96주 시점의 도파민 운반체 밀도 변화를 분석하였습니다. - 해당 주요 탐색적 유효성 지표의 CRO 통계분석 결과는 다음과 같습니다(유효성 평가군[Efficacy Set], 평균값 기준, 저용량군 / 고용량군 기준). o MDS-UPDRS Total (Off): 115.83→86.20 / 121.00→86.00 o MDS-UPDRS Part Ⅲ (Off): 61.00→46.00 / 57.67→39.17 o Hoehn & Yahr Scale (Off): 3.67→2.60 / 3.83→2.17 o PD Diary Off-time: 7.56→-2.97시간 / 8.32→5.54시간 o PET Data(FP-CIT PET): 24개월 시점 베이스라인 대비 %변화율은 Caudate에서 -9.31% / -12.37%, posterior dorsal putamen에서 -0.88% / 20.86% o PD Diary ON time without dyskinesia (16/Total waking time) [hours]: 6.59→10.35시간 / 3.91→8.68시간 ※ PD Diary ON time without dyskinesia는 임상시험계획서에 사전 정의된 평가변수는 아니며, 임상시험계획서상 수집된 PD Diary 항목을 기반으로 추가 탐색적 분석을 수행하였습니다. - 본 공시의 내용은 Topline Data 기준으로 작성되었으며, 최종 임상시험결과보고서(CSR) 작성, 규제기관 검토 및 추가 분석 과정에서 일부 내용이 변경 또는 보완될 수 있습니다. - 본 임상시험 결과는 당사의 보도자료, 학술발표, 논문, IR 자료 등으로 활용될 수 있습니다. ※ 관련 공시 -
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기자명 박현준 기자 입력 2026.06.11 17:40:11 댓글 0
[디지털투데이 황치규 기자]백악관이 앤트로픽 AI 모델 '미토스' 수출을 제한한 배경에는 중국 연계 그룹이 미토스에 접근했을 수 있다는 우려가 일부 반영된 것으로 알려졌다. 더버지가 14일(현지시간) 세마포 보도를 인용해 관련 내용을 보도했다.
중국 정부가 실제로 '미토스 5'나 '페이블 5'에 접근했다면 심각한 국가안보 위험이 될 수 있다.
우려는 모델에 접근했다는 것 자체보다 이후 활용 가능성에 쏠린다. 중국 정부가 모델에 접근했다면 보다 고도화된 모델 동작을 따라 하도록 '학생'(studen) AI를 학습시키는 증류 방식으로 역설계를 시도할 수 있다는 것이다.
하지만 백악관은 이같은 내용을 공식 확인해 주지는 않았다. 도널드 트럼프 진영 고문 데이비드 삭스도 소셜 미디어 X(트위터)에 올린 글에서 중국에 대한 언급은 하지 않았다. 대신 '페이블'과 '미토스'가 탈옥될 수 있다는 보도된 문제를 거론했지만, 앤트로픽은 이를 부인했다.
앤트로픽 대변인은 수출 통제를 논의하는 과정에서 미국 정부가 중국 문제를 거론하지 않았다고 밝혔다.
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기자명 최이담 기자 입력 2026.06.11 18:32:31 댓글 0
거래소, 코스닥시장위원장 후보에 김우찬 고려대 교수 추천
김우찬 코스닥시장위원장 후보 [사진: 한국거래소]
[디지털투데이 오상엽 기자] 한국거래소 코스닥시장위원회가 김우찬 고려대학교 경영대학 교수를 코스닥시장위원장 후보로 추천했다.
한국거래소는 코스닥시장위원회가 11일 제11차 코스닥시장위원회를 열고 김 교수를 코스닥시장위원장 후보로 추천했다고 밝혔다.
김 후보는 오는 7월6일 열리는 한국거래소 제2기 임시주주총회에서 코스닥시장위원장으로 선임될 예정이다. 선임 절차는 코스닥시장위원회 추천 이후 주주총회 선임 순으로 진행된다.
한국거래소는 김 후보가 재무금융 분야 전문지식을 갖추고 있으며 기업 거버넌스 분야 전문가라고 설명했다. 김 후보는 좋은기업지배구조연구소 부소장과 운영위원회 위원장, 경제개혁연구소 소장, 경제개혁연대 소장 등을 역임했다.
김 후보는 1967년생으로 서울대학교 국제경제학과를 졸업했다. 이후 하버드대학교에서 정책학 금융 전공 석사와 박사 학위를 받았다.
주요 경력으로는 재무부 국제기구과 행정사무관, 재정경제부 외화자금과 행정사무관, KDI 국제정책대학원 교수, 고려대학교 경영대학 부교수 등이 있다.
현재는 고려대학교 경영대학 교수로 재직 중이며 국민경제자문회의 성장경제분과 자문위원, 금융감독원 금융감독자문위원회 위원장, 한국산업은행 사외이사 등을 맡고 있다.
코스닥시장위원장은 코스닥시장 운영과 제도 개선 등과 관련한 주요 의사결정에 참여하는 자리다. 김 후보가 주주총회에서 선임되면 코스닥시장 경쟁력 강화와 시장 신뢰 제고를 위한 과제를 맡게 된다.
키워드 #한국거래소 #코스닥 #코스닥시장위원장
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