https://it.chosun.com IT조선 https://it.chosun.com/image/logo/snslogo_20240318102307.png https://it.chosun.com Tue, 02 Jun 2026 06:15:17 +0900 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163144 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163144 Mon, 01 Jun 2026 23:41:32 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (타이베이=권용만 기자) https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163130 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163130 Mon, 01 Jun 2026 17:59:42 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 서울시 산하 서울 AI 허브 기업인 AI 음악 생성 플랫폼 Muzig AI의 정승익 대표가 CES 2026 혁신상 심사위원으로 참여한다. / Muzig AI CES 혁신상은 세계 최대 기술 전시회 CES에서 글로벌 기업의 혁신 기술과 제품을 평가하는 국제 어워드 프로그램이다. 인공지능(AI), 디지털 헬스, 모빌리티, 스마트홈, 콘텐츠 기술 등 다양한 산업 분야에서 출품된 제품과 서비스를 대상으로 혁신성, 기술성, 디자인, 시장 가능성 등을 종합 평가한다. 정 대표는 AI 음악 생성과 디지털 콘텐츠 기술 분야에서 축적한 경험을 바탕으로 심사 과정에 참여할 예정이다. AI 기반 창작 기술이 콘텐츠 산업 전반으로 확산되는 가운데 음악 생성과 효과음 제작, 맞춤형 콘텐츠 제작 기술에 대한 이해를 바탕으로 글로벌 기술 기업들의 제품과 서비스를 평가하게 된다. Muzig AI는 텍스트 기반 AI 음악 생성과 배경음악, 보컬, 효과음 제작 기능을 제공하는 AI 창작 플랫폼이다. 크리에이터와 기업, 공공기관이 콘텐츠 목적에 맞는 음악을 빠르게 제작할 수 있도록 지원한다. 회사는 저작권 부담을 줄이면서 광고, 숏폼, 게임, 교육, 관광, 공공 캠페인 등에 활용할 수 있는 음악 생성 기술을 고도화하고 있다. 특히 Muzig AI는 GPS, 날씨, 시간, 도시 데이터 등을 활용한 맞춤형 음악 생성 기술과 AI 효과음 생성 기능을 강화하고 있다. 사용자의 위치나 상황, 콘텐츠 맥락에 따라 음악을 생성하는 방식으로, 기존 배경음악 제작을 넘어 데이터 기반 콘텐츠 음악 제작 영역으로 적용 범위를 넓히는 구조다. 정승익 대표는 “AI 음악은 단순히 음악을 자동으로 만드는 기술을 넘어, 누구나 창작자가 될 수 있도록 돕는 새로운 콘텐츠 인프라”라며 “CES 혁신상 심사위원 참여를 통해 글로벌 기술 기업들의 혁신 흐름을 직접 살펴보고, 수상작들의 주요 혁신 사례를 참고해 Muzig AI의 기술 고도화와 해외 확장 전략에도 반영하겠다”고 말했다. Muzig AI는 최근 조달청 주관 대한민국 AI 혁신조달 공모전 수상과 WEF 스타트업 커뮤니티 합류를 통해 공공시장과 글로벌 산업 네트워크 진출 기반을 확보했다. 회사는 이를 바탕으로 AI 음악 생성 솔루션을 공공기관, 지자체, 교육기관, 문화·관광 분야에 적용하는 B2G 사업 확대를 추진하고 있다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163126 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163126 Mon, 01 Jun 2026 17:49:41 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 서울시 산하 서울 AI 허브 기업인 비드래프트가 대규모언어모델(LLM)과 양자컴퓨팅을 결합한 소프트웨어 연구에 나선다. / 비드래프트 비드래프트는 자사의 LLM ‘다윈(Darwin)’과 Proto-AGI 아키텍처 ‘에테르(AETHER)’를 기반으로 하이브리드 양자-고전 AI 스택 ‘에테르 퀀텀OS(AETHER QuantumOS)’ 연구를 본격화한다고 1일 밝혔다. 회사는 IBM 퀀텀 양자처리장치(QPU) 등 실제 양자 프로세서와 연동해 양자 회로 운영과 실험 분석을 지능화하는 방향으로 기술을 고도화하고 있다. 양자컴퓨터는 큐비트의 중첩, 얽힘, 간섭을 활용해 특정 계산 문제에서 기존 고전 컴퓨터와 다른 방식의 성능을 기대할 수 있는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 다만 현재 양자컴퓨터는 결잃음과 노이즈로 인해 안정적인 연산이 어렵다. 이 때문에 불안정한 물리 큐비트를 묶어 안정적인 논리 큐비트로 구현하고, 연산 과정에서 발생하는 오류를 줄이는 양자 오류정정(QEC, Quantum Error Correction)이 실용화의 핵심 과제로 꼽힌다. 세계 양자컴퓨팅 기술 경쟁은 큐비트 하드웨어, 양자 오류정정, 양자 알고리즘, 양자 소프트웨어 개발도구(SDK), 양자-고전 하이브리드 컴퓨팅, 양자 네트워킹·통신 등 여러 축에서 전개되고 있다. 구글, IBM, 퀀티넘(Quantinuum), 퀘라(QuEra)·하버드 등은 큐비트 하드웨어와 물리적 오류정정 분야에서 경쟁하고 있으며, 딥마인드(DeepMind)와 엔비디아(NVIDIA) 등은 AI를 양자 오류정정에 적용하는 연구를 강화하고 있다. 비드래프트가 겨냥하는 영역은 양자 하드웨어 제조가 아니라 양자 오류정정, 양자 소프트웨어, 양자-고전 하이브리드 컴퓨팅이다. 특히 회사는 실제 하드웨어에서 발생하는 오류 신호를 AI가 읽고 해석하는 ‘calibration-aware AI decoder’를 핵심 연구 방향으로 삼고 있다. 하드웨어마다 다르고 시간에 따라 변하는 노이즈 패턴을 AI 기반 적응형 디코더와 실험 자동화 기술로 보완하겠다는 접근이다. 비드래프트는 양자 하드웨어 분야가 대규모 자본, 극저온·광학·제어 장비, 장기간의 물리 실험 인프라를 필요로 하는 반면, 양자 소프트웨어와 오류정정 디코더, 실험 자동화, 회로 분석은 LLM과 AI 오케스트레이션 역량을 가진 기업이 진입할 수 있는 영역이라고 보고 있다. 국내 양자컴퓨팅 생태계가 하드웨어와 물리적 오류정정 측면에서 글로벌 선두권과 격차가 있는 상황에서 AI 기반 운영 지능을 통해 소프트웨어 응용 영역을 공략하겠다는 전략이다. 회사의 핵심 자산은 LLM 기반 과학 추론 모델과 모델 오케스트레이션 기술이다. 비드래프트에 따르면 다윈 계열 추론 모델은 대학원 박사급 과학 추론 평가인 GPQA 다이아몬드에서 글로벌 허깅페이스 리더보드 3위에 올랐다. 과학기술정보통신부가 운영하는 국가 K-AI 리더보드에서는 1위 모델을 포함해 10위권 안에 7개의 파생 모델을 올렸다. 비드래프트가 허깅페이스에 공개한 다윈 공식 모델은 20여 종이다. 회사는 이 모델을 기반으로 글로벌 개발자 커뮤니티에서 727개의 파생 모델이 생성됐다고 설명했다. 모델 간 결합인 머지(merge)는 1000여건, 경량화 방식인 양자화는 290여건, 재학습 방식인 파인튜닝은 150여건 이뤄졌다. 다윈 생태계의 누적 다운로드는 62만건을 넘어섰으며, 이 가운데 약 98%가 공식 모델이 아닌 커뮤니티 파생 모델에서 발생했다. 해외 개발자가 재배포한 ‘Darwin-9B-NEG’는 단일 모델 기준 47만회 이상 다운로드됐다. 비드래프트는 이 같은 모델 생태계 기반 접근을 에테르 아키텍처에도 연결하고 있다. 에테르는 단일 모델 하나에 의존하기보다 다양한 모델, 평가 체계, 오케스트레이션, 신뢰성 계층을 연결해 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 Proto-AGI 아키텍처다. 회사는 에테르에 서로 다른 성질의 복수 어텐션 메커니즘을 통합하는 이종 어텐션 구조를 적용하고 있으며, 모델 규모와 목적에 따라 5종·7종· 11종 어텐션을 구성한다고 설명했다. 에테르 퀀텀OS는 이 에테르 구조를 양자컴퓨팅 실험에 연결하는 방식으로 개발된다. 비드래프트는 양자 회로 설계, 실험 조건 설정, 디코더 비교, 결과 분석, 리포트 생성 과정을 자동화하는 방향으로 퀀텀OS를 확장하고 있다. 이를 통해 연구자가 양자 하드웨어에서 발생하는 측정 데이터를 분석하고, 오류정정 디코더 성능을 비교하며, 실험 결과를 보고서 형태로 정리하는 과정을 줄이는 것이 목표다. 비드래프트에 따르면 내부 시뮬레이션에서는 AI 보조 디코더의 작동점을 보수적으로 조정하는 방식이 distance-9 표면부호 조건에서 기본 AI 디코더 대비 논리 오류율을 통계적으로 유의미하게 낮추는 결과를 보였다. 회사는 특정 조건에서 표준 매칭 디코더 대비 약 35%, 기본 AI 디코더 대비 약 20% 낮은 논리 오류율을 기록했다고 밝혔다. 실제 IBM 퀀텀 QPU를 활용한 회로 실행과 측정 데이터 분석 파이프라인도 검증하고 있다. 다만 비드래프트는 이번 결과가 distance-9 조건 중심의 시뮬레이션 결과이며, 물리 양자 하드웨어에서의 below-threshold 증명이나 surface-code QEC 달성, 완전한 내결함성 양자컴퓨팅 구현을 의미하는 것은 아니라고 설명했다. 연구 성과를 양자컴퓨터 실용화의 직접적 달성으로 확대 해석해서는 안 된다는 입장이다. 김민식 비드래프트 대표는 “양자컴퓨터 실용화의 핵심은 큐비트 수만이 아니라, 불안정한 양자 상태에서 발생하는 오류를 얼마나 잘 읽고 보정할 수 있느냐에 있다”며 “비드래프트는 다윈과 에테르를 기반으로 실제 양자 하드웨어의 신호를 해석하고, 오류정정 디코딩과 실험 자동화를 지능화하는 하이브리드 퀀텀OS를 연구하고 있다”고 말했다. 이어 “비드래프트의 목표는 양자 하드웨어 회사를 대체하는 것이 아니라, 양자컴퓨터를 더 잘 활용할 수 있도록 돕는 AI 운영 지능을 만드는 것”이라며 “다윈이 외부 개발자들에 의해 자발적으로 변형·재조합되는 생태계로 확산된 것처럼, AGI 역시 하나의 모델이 아니라 모델 생태계와 그 관계망 위에서 발전한다고 본다”고 설명했다. 김 대표는 또 “지금은 다윈과 에테르가 양자컴퓨터의 오류정정과 실험을 돕는 두뇌 역할을 하고 있지만, 궁극적으로는 양자컴퓨터가 거꾸로 에테르의 학습과 추론을 가속해 진정한 범용인공지능, 즉 True AGI로 나아가는 것이 목표”라며 “양자-고전 하이브리드 컴퓨팅을 신뢰 가능한 AGI 인프라로 연결하는 것이 회사의 장기 방향”이라고 말했다. 비드래프트는 향후 에테르 퀀텀OS를 중심으로 물리 QPU 실험, 시뮬레이션 벤치마크, AI 디코더 성능 비교, 리포트 자동화 체계를 고도화할 계획이다. 국내외 양자 소프트웨어와 AI 연구 생태계와의 협력 가능성도 검토한다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163068 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163068 Mon, 01 Jun 2026 11:00:00 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 프로세서 로고 / 권용만 기자 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 시리즈 플랫폼 주요 구성 / 퀄컴 메인스트림 PC 시장 이상을 노리는 성능 중심 대규모 구성 퀄컴의 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’은 지금까지의 퀄컴의 스냅드래곤 제품은 물론, 경쟁 제품과도 제법 차별화된 고급 프로세서로 등장했다. 가장 먼저 느껴지는 부분은 각 구성 요소별 기술적 발전 뿐만 아니라, 이 기술을 모은 구성에서의 체급 자체가 한 단계 더 커졌다는 점이다. 이전의 ‘스냅드래곤 X 엘리트’가 메인스트림~하이엔드 PC 시장에 대응하는 정도였다면 이 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’은 하이엔드 PC를 넘어 그 너머의 영역까지 바라볼 정도가 됐다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 프로세서는 CPU 측면에서는 Armv9 기반 새로운 ‘3세대 오라이온’ 코어를 기반으로 12개 프라임 코어, 6개 퍼포먼스 코어 구성으로 18개 코어 구성을 넣었다. 메모리 컨트롤러는 일반적인 듀얼 채널을 넘어서 메모리를 패키지에 통합한 ‘트리플 채널’을 사용해 이전 세대 대비 69% 성능을 높였다. 이전 세대의 약점으로 꼽히던 ‘그래픽’에서는 새로운 ‘아드레노 X2’를 투입해, 이전 세대 대비 게이밍 성능을 두 배 이상 높였다. NPU(신경망처리장치)에서는 경쟁 제품들 대비 차별화된 최대 85TOPS(초당 85조회 연산) 성능을 갖춘 6세대 헥사곤 NPU를 투입했다. 플랫폼에서 카메라와 오디오 등을 더 잘 활용하기 위한 ‘센싱 허브’에도 독립된 NPU가 장착됐고, 이미지 처리에는 스마트폰에서 이미 검증된 ‘스펙트라(Spectra)’ ISP(Image Signal Processor)’가 탑재됐다. 무선 연결은 와이파이 7을 지원하는 ‘패스트커넥트(FastConnect) 7800’이 기본 조합이고, USB4 40Gbps 포트나 내부 PCIe 5.0 연결 지원 등 고성능 PC를 위한 요건을 빠짐없이 갖췄다. 스냅드래곤 X2 시리즈 중 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’은 모든 기능과 성능이 들어간 최상위 모델이다. 스냅드래곤 X2 시리즈는 프로세서와 GPU 아키텍처, 주요 구성 요소들을 대부분 공유하지만 모델에 따라 코어 수와 GPU 구성 등을 차등 적용한다.  이 중에서도 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 하위 모델 ‘스냅드래곤 X2 엘리트’와 비교하면 18코어 프로세서 구성과 4슬라이스 구성의 아드레노 X2 GPU를 공유하지만, 트리플 채널 메모리 컨트롤러가 들어가는 유일한 모델이다. 이전 세대 최상위 모델과 비교하면 싱글 코어 성능은 최대 39%, 멀티 코어 성능은 최대 50%까지 높아졌다.  퀄컴 스냅드래곤 X2 시리즈의 ‘3세대 오라이온 코어’ 주요 특징 / 퀄컴 퀄컴 스냅드래곤 X2 시리즈의 근간에 있는 ‘3세대 오라이온’ 코어는 이전 세대 대비 변화의 폭이 크다. 3세대 오라이온 코어는 최신 Armv9 계열 명령어와 호환성을 갖춘 커스텀 코어 설계를 사용하고, 성능을 중시한 ‘프라임’과 효율을 중시한 ‘퍼포먼스’의 두 가지 유형이 있다. 제품 단에서는 코어를 6개씩 클러스터로 묶어 코어 수 변경 등에 유연하게 대응할 수 있게 했다. 또한 클러스터 단위에서 공유하는 ‘매트릭스 엔진’ 등의 구성도 특징이다. 성능을 중시한 ‘프라임’ 코어는 전형적인 ‘빅 코어’의 모습이다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 프라임 코어는 이전 세대보다 제법 오른 최대 5GHz 동작 속도를 제공한다. 내부적으로는 클럭당 9개 명령어를 디코드할 수 있고, 정수 연산에는 6개의 64비트 파이프 구조를, 벡터 연산에는 4개의 128비트 폭 파이프 구조를 사용한다. 이전 세대와 비교하면 전력을 고려하지 않은 최대 성능은 39%까지 높아졌고, 이전 세대의 최대 성능 수준은 43% 더 적은 전력 소비량으로 달성할 수 있다. 효율을 중시한 ‘퍼포먼스’ 코어는 프라임 코어와 3세대 오라이온 코어 아키텍처를 공유하지만 내부적으로 파이프라인 구성과 프론트엔드 폭, 캐시 구성 등을 줄여 면적과 전력 효율에 초점을 맞췄다. 특히 공정의 효율 임계점을 넘어서지 않는 3.6GHz 정도의 동작 속도로 효율을 극대화한 부분이 보인다. 퀄컴은 스냅드래곤 X2의 퍼포먼스 코어에 대해 “저전력과 물리적 디자인에 최적화했다. 특히 2W 이하 저전력 구동 환경의 성능 효율이 뛰어나다”고 밝힌 바 있다. 클러스터 단위에서는 코어와 공유 캐시, 매트릭스 엔진이 함께 구성된다. 공유 캐시는 프라임 클러스터가 16MB, 퍼포먼스 클러스터가 12MB로 차별화돼 있고, 기본적으로는 클러스터 내 코어들 간 공유 구조지만 특정 코어에 특정 용량을 고정 할당하는 파티셔닝 구성도 지원할 수 있다. 또한 클러스터 당 한 개의 ‘매트릭스 엔진’이 탑재돼 64x64비트 폭 행렬 연산이나 512비트 폭 벡터 처리를 효율적으로 할 수 있다. 행렬 연산 지원이 코어 단위가 아닌 클러스터 단위로 들어간 것은 실제 시장에서의 행렬 연산 활용 수준을 고려한 것으로도 보인다. 퀄컴 아드레노 X2 그래픽 주요 특징 / 퀄컴 스냅드래곤 X2 시리즈의 ‘아드레노 X2’ 그래픽은 퀄컴 내부적으로 ‘8세대’로 구분한다. 이는 전작 스냅드래곤 X 시리즈의 ‘아드레노 X1’ 출시 이전부터 준비해 온 GPU다. 이전 ‘아드레노 X1’이 스냅드래곤 모바일 플랫폼의 것을 가져온 것과 비교하면, 새로운 ‘아드레노 X2’는 윈도 기반 PC 시장에 필요한 특징을 맞춘 점이 눈에 띈다. 퀄컴은 이 ‘아드레노 X2’가 이전 세대와 비교하면 게이밍 성능은 2.3배, 효율은 125%까지 높였다고 강조한다. ‘아드레노 X2’는 이전 세대에서 지원되지 않았던 다이렉트X(DirectX) 12.2와 쉐이더 모델 6.8, 하드웨어 레이 트레이싱 지원이 추가돼 시장의 경쟁 제품들에 동등한 수준으로 올라섰다. 내부적으로는 4개 슬라이스 구성으로 연산 유닛과 백엔드 등 전체 GPU 규모를 이전 대비 33% 정도 높였고, 동작 속도도 최대 1.85GHz로 모바일 기반 제품보다 크게 높였다. GPU 내부에 마련된 21MB 용량의 ‘HPM’이나 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 LPDDR5x-9523 트리플 채널 메모리 인터페이스를 활용해 기존 내장 그래픽의 약점이던 메모리 대역폭 문제도 제법 완화했다. 게이밍 성능 측면에서 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 ‘아드레노 X2’는 인텔의 ‘코어 울트라 시리즈 2’에 사용된 아크 그래픽스나 AMD의 ‘라이젠 AI 300/400 시리즈’에 탑재된 라데온 800M 그래픽에 경쟁 가능한 수준이 됐다. 지속적으로 제기되는 호환성 측면에서도 윈도11에 제공되는 에뮬레이터가 AVX 명령어를 지원하고, 주요 안티치트 솔루션들이 Arm 아키텍처 기반에서 동작할 수 있도록 업데이트되면서 빠르게 개선되고 있다. 이미 ‘오버워치’나 ‘포트나이트’ 등 인기 게임들이 스냅드래곤 X2 기반 PC에서 문제 없이 즐길 수 있을 정도다. 이전 세대와 비교하면 아드레노 X2 GPU는 GPU 연산에서도 보강이 있었다. 내부 ALU(산술 논리 연산 장치)에서는 BF16(BFloat16) 형식 지원과 윈도의 네이티브 드라이버 지원 등으로 실제 활용 가능한 효용성을 확보했다. 하지만 엔비디아의 ‘텐서 코어’나 인텔의 XMX(Xe Matrix Extensions) 같은 행렬 연산 처리 유닛을 GPU 내부에 따로 갖추지는 않아서 AI 처리 성능에서는 한계가 있다.  비디오 콘텐츠 처리에는 아드레노 VPU(Video Processing Unit)가 사용된다. 새로운 아드레노 VPU는 듀얼 코어 구조로 이전 세대 대비 2.5배 높은 처리량을 통해 8K 30p 영상 인코딩이나 듀얼 8K 60p 영상 디코딩도 하드웨어 기반으로 처리할 수 있다. 디코딩과 인코딩 모드 H.264, H.265와 AV1 규격을 지원한다. 디스플레이 처리에서는 최대 4K 144Hz 스크린 4개나 5K 60Hz 스크린 3개 구성까지 지원한다.  퀄컴 헥사곤 NPU 주요 특징 / 퀄컴 스냅드래곤 X2 시리즈에 탑재되는 6세대 ‘헥사곤 NPU’는 최대 85TOPS 성능을 제공한다. 이전 세대 대비로는 88% 정도 성능이 높아진 것이고, 50TOPS 수준의 경쟁 제품들과 비교하면 70% 정도 성능 우위가 있다. 전력 효율 측면에서도 이전 세대 대비 큰 폭의 개선이 있었다. 스냅드래곤 X2 시리즈 제품군이 처음 발표될 때는 전 제품군에 80TOPS 성능의 NPU가 탑재될 것으로 언급됐지만, 이후 일부 제품군에 최대 85TOPS 성능의 NPU 탑재 제품이 등장했다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 경우는 80TOPS NPU가 탑재된다. 퀄컴의 헥사곤 NPU는 매트릭스 유닛 위주의 경쟁사들과 달리 모바일의 DSP(Digital Signal Processing)에서부터 시작해 왔고, 내부적으로 스칼라와 벡터, 매트릭스 연산기를 모두 갖추고 있는 점이 특징이다. 내부적으로는 스칼라 코어가 작업 전반의 운영을 맡고, 워크로드 특성에 따라 각 유닛에 작업을 배치해 처리하는 형태다. 내부적으로는 전 세대 대비 스칼라와 벡터 처리량은 143%, 행렬 처리 성능은 78% 높아졌다. 효율 또한 경쟁사의 이전 세대 NPU 대비로는 3.8배, 내장 GPU 대비로도 3.7배 높은 효율을 제시했다. 공식적으로 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 NPU 성능을 매트릭스 유닛의 처리량에 맞춰 ’80TOPS’로 발표한다. 이는 이전 세대 ‘스냅드래곤 X 시리즈’는 물론, 시장에서 경쟁하게 될 인텔 코어 울트라 시리즈 2/3나 AMD 라이젠 AI 300/400 시리즈의 40~50TOPS NPU와 비교해도 제법 우위에 있다. 성능 수치만으로 보면 헥사곤 NPU는 경쟁 제품의 GPU에 우위를 보일 때도 있다. 하지만 하드웨어 특성과 소프트웨어 지원 등의 이유로, NPU의 성능 제원이 직접적인 성능 차이로 이어지지는 않는다. 한편, 퀄컴은 이전 세대와 마찬가지로 ‘스냅드래곤 X2’ 시리즈 전반에 이 6세대 ‘헥사곤 NPU’를 탑재한다. 이에 고급형 ‘스냅드래곤 X2 엘리트’ 시리즈 뿐만 아니라 메인스트림급 ‘스냅드래곤 X2 플러스’에도 80TOPS 성능의 NPU를 탑재했다. 고성능 NPU를 통해 윈도11의 ‘코파일럿+ PC’ 기능 여러 개를 동시 사용할 때도 차별화된 경험을 제공할 수 있고, NPU를 거대언어모델(LLM)에 사용하는 등 AI 기능을 활용할 때도 더 나은 성능과 효율을 기대할 수 있게 했다. 하지만 아직 NPU 활용 폭이 아쉬운 점은 과제로 남아 있다. 퀄컴의 아드레노 GPU를 위한 소프트웨어 지원 계획 / 퀄컴 퀄컴의 스냅드래곤 기반 PC에서 또 다른 관심사는 ‘호환성’이다. 이 부분에서 ‘스냅드래곤 X2’ 시리즈는 이전 세대부터 이어져 온 생태계 강화 노력의 성과를 그대로 이어받을 수 있다. 현재 Arm 아키텍처 기반의 윈도 환경에서 웹 브라우저나 오피스 스위트, 협업 도구 등 일상의 PC 활용 시간 대부분에 사용하는 필수적인 애플리케이션들은 이미 ‘네이티브’로 나와 있다. 기존 x86 앱을 Arm 기반 PC에서 사용할 수 있게 하는 윈도 11 내장 에뮬레이터도 AVX 지원이 추가되면서 호환성 문제는 거의 문제가 되지 않는 상황이 됐다. 게이밍의 경우 대부분이 여전히 x86 환경을 중심으로 하는데 윈도 11의 에뮬레이터가 개선되면서 게임 구동에 CPU와 GPU 호환성이 큰 문제가 되지는 않게 됐다. 사실 게임 구동에서 가장 큰 문제는 커널 모드 드라이버가 필요한 복제방지와 안티치트 솔루션이었는데, 퀄컴은 주요 개발사들과 협력해 주요 솔루션의 네이티브 지원을 이끌어낸 상태다. 이에 의외로 최신 게임들도 스냅드래곤 X2에서 기대 이상으로 잘 돌아간다.  AI 지원에서는 여전히 상황이 복잡하다. NPU에서는 윈도의 프레임워크와 ‘코파일럿+ PC’의 직접 지원, 퀄컴의 자체 라이브러리 지원이 제공되는데, 여전히 이를 잘 활용하는 앱들을 찾기가 까다로운 ���이다. GPU 연산 활용에서는 LM 스튜디오(LM Studio) 등에서 지원하는 벌칸(Vulkan) GPU 지원을 사용할 수 있는데, 일부 AI 모델들에서는 호환성 문제가 나타나기도 한다. 그리고 GPU가 행렬 연산 처리 유닛을 갖추지 않고 CPU가 큰 만큼, CPU와 GPU간 LLM 처리 성능 차이도 그리 크지만은 않다. 에이수스 젠북 A16(UX3607OA) 노트북 PC / 권용만 기자 얇고 가벼우면서도, 프로급 성능과 긴 배터리 시간을 양립한 플랫폼 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 프로세서의 평가를 위한 레퍼런스 시스템으로는 에이수스의 ‘젠북 A16’ 모델을 사용했다. 에이수스의 젠북 A16은 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 프로세서를 탑재한 제품들 중 국내외 시장에 가장 빨리 실물이 선보인 제품 중 하나로 꼽힌다. 18코어 구성의 고성능 프로세서와 16인치 화면을 탑재했음에도 13.8mm 두께와 1.2kg의 무게로 나와, 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림이 추구하는 시스템의 방향성을 잘 살린 제품으로도 평가받는다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 단일 제품에서 제조사의 설계에 따라 20W 이하에서부터 100W 이상의 소비전력까지 대응할 수 있다. 퀄컴의 자료에 따르면 코어 수가 18개로 많고, 특히 고성능 프라임 코어를 12개 갖춘 만큼 전력과 쿨링이 뒷받침되면 100W 수준까지 CPU 성능이 지속적으로 올라가는 모습을 보이는 점도 인상적이다. 퀄컴 또한 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 얇고 가벼움과 성능을 양립하는 프리미엄 급 고성능 제품에 집중한다는 전략을 제시한 바 있다. 에이수스는 젠북 A16에서 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’을 65W급 설계로 탑재했다. 13.8mm 두께에도 두 개의 팬과 최적화를 통해 최대 65W급까지 발열을 소화할 수 있는 것이 특징이다. 이전 세대의 주력 설계가 45W 급이었던 것을 생각하면 성능 면에서는 분명 세대 변화를 느낄 수 있을 정도다.  전력 관리에서는 성능이 필요할 때는 확실히 전력 소비가 늘었지만, 일상적인 저부하 상황에서는 시스템 전체의 전력 관리를 더 정교하게 해서 효율을 높인 점도 눈에 띈다. 이에 배터리 사용시 고부하 렌더링 작업에서는 탑재된 70Wh(와트시) 배터리가 채 두 시간을 가지 못해도, 웹 브라우징이나 문서 작업, 영상 감상 정도에서는 10시간 이상을 거뜬히 쓸 수 있을 정도다. 외부 전원 사용시와 배터리 사용시의 체감 성능 차이가 거의 없는 점도 스냅드래곤 X2 시리즈가 내세우는 강점 중 하나다. Cinebench 2026 테스트 결과, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 3Dmark(CPU Profile) 테스트 결과, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 3Dmark 테스트 결과, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 3Dmark(DirectX Ray Tracing) 테스트 결과, 단위 ‘초당 프레임 수’, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 테스트에 사용한 ‘젠북 A16(UX3607OA)’ 제품은 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 프로세서와 48기가바이트(GB) 메모리, 1테라바이트(TB) 용량의 SSD를 갖췄다. 운영체제는 마이크로소프트의 윈도11 최신 버전을 활용했고, 드라이버는 제조사 제공 최신 버전을 사용했다. 테스트는 기본적인 프로세서와 GPU, NPU 성능과 함께 실제 애플리케이션 성능 측면을 고려했다. CPU 연산 성능 측면을 확인할 수 있는 ‘시네벤치 2026(Cinebench 2026)’ 테스트 결과에서는 경쟁 제품들보다 한 단계 높은 수준의 성능을 보여 준다. 대략 ‘표준’ 모드에서의 성능도 인텔 코어 울트라 시리즈 3 H-시리즈 기반 제품들의 최대 성능에 비견할 만 하고, ‘성능’ 모드를 쓰면 한 단계 더 높은 성능을 볼 수 있다. 싱글 코어 성능도 이전 세대 대비 제법 강화돼, 이전 세대에서의 아쉬웠던 점을 헤결한 모습이다. 3D마크(3Dmark)의 CPU 프로파일 테스트에서는 전반적으로 경쟁 제품들로 꼽을 만한 인텔 코어 울트라 시리즈 3 H-시리즈나 AMD 라이젠 AI 맥스 시리즈와도 비슷한 수준의 성능을 보여주는 점이 인상적이다. 하지만 이 테스트에서는 경쟁사 대비 최대 성능에서는 동급 수준이 됐지만 싱글 스레드 성능은 다소 낮게 나타나는 경향이 보인다.  3D마크를 통해 확인한 GPU 성능은 이전 세대 대비 두 배 이상 향상된 모습을 확인할 수 있다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 3D마크의 ‘타임 스파이(Time Spy)’에서 최대 4500점대 점수를 기록했는데, 이는 AMD의 라이젠 AI 400 시리즈에 들어가는 ‘라데온 800M’보다 한 단계 높고, 인텔 코어 울트라 시리즈 2의 고성능 그래픽 제품군들과 비슷한 수준이다. GPU의 레이 트레이싱 성능도 인텔의 코어 울트라 시리즈 3 중 4개 Xe 코어를 가진 내장 GPU 모델 정도와 비슷한 수준이다. UL Procyon(Application Test) 테스트 결과, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 UL Procyon(AI Computer Vision: NPU) 테스트 결과, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 AnythingLLM 테스트 결과, 단위 ‘초당 토큰 수’, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 LM Studio 테스트 결과, 단위 ‘초당 토큰 수’, 높을수록 좋다. / 권용만 기자 애플리케이션 성능에서는 프로세서 성능 위주의 애플리케이션에서 좋은 모습을 보인다. 마이크로소프트 오피스에서의 성능을 볼 수 있는 UL 프로시온(Procyon)의 오피스 생산성 마크에서 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 노트북 PC에서는 보기 힘든 수준의 높은 성능과 반응성을 선보였다. 한편, 이 테스트에서 같은 ‘표준’ 모드라도 배터리 사용시 성능이 더 떨어진 점은 배터리 효율을 위한 미세 조정이 성능에 영향을 미친 것으로 보인다. 어도비 크리에이티브 클라우드를 사용한 사진과 비디오 편집 테스트에서는 충분히 실용적인 준수한 성능을 보여준다. 이 테스트에서는 성능 뿐만 아니라 호환성도 눈여겨 볼 만한 부분이다. 이미 포토샵과 프리미어는 Arm 네이티브 앱이 제공되고 있고, 라이트룸 클래식은 x86 에뮬레이션으로도 충분히 불편함 없이 쓸 수 있을 정도가 됐다. 이에 사진 편집의 경우 제품의 체급에 비해서는 성능이 아쉬워 보일 수 있지만, 그리 성능 손해가 심한 편은 아니다. AI 성능에서는 새로운 NPU로 차별화된 성능을 보여주는 면이 인상적이다. 전통적인 컴퓨터 비전 모델 중심의 활용 사례를 확인할 수 있는 UL 프로시온의 ‘AI 컴퓨터 비전’ 테스트에서 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 NPU는 이전 세대 대비는 물론, 인텔의 코어 울트라 시리즈 3에 탑재된 NPU보다도 두 배 이상 높은 성능을 선보였다. ‘AI 컴퓨터 비전 2.0’ 테스트에서는 이전 세대 대비 두 배 아상의 성능을, 인텔 코어 울트라 3의 NPU보다는 50% 가량 높은 성능을 보인 점이 인상적이다. 최근 관심이 높아지고 있는 로컬 AI 구동에서도 기대 이상의 모습을 보인다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 퀄컴의 NPU를 활용할 수 있는 ‘애니씽LLM(AnythingLLM)’에서의 마이크로소프트 ‘파이 3.5 미니(Phi 3.5 Mini)’ 모델에서 이전 세대 대비 2배 이상의 성능을 보였다. 인텔 코어 울트라 시리즈 2 ‘루나 레이크’에서 오픈비노(OpenVINO)를 활용해 파이 3.5 미니 모델을 돌렸을 때보다도 73% 가량 높은 성능을 보였다. LM 스튜디오(LM Studio)를 통한 LLM 구동 테스트에서도 흥미로운 결과를 확인할 수 있었다. 먼저, 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 GPU도 벌칸(Vulkan)을 통한 가속을 사용할 수 있다. 이 때 성능은 대략 파이 4 미니나 라마 3.2 3B 정도를 쾌적하게 돌릴 수 있는 정도지만, GPT-OSS 20B 모델도 제법 최적화가 잘 돼 있다. XMX를 탑재한 인텔 ‘루나 레이크’의 내장 GPU와 비교해도 제법 성능 우위를 보이는 점이 인상적이다. 강력한 CPU를 통해 LLM을 구동해도 제법 괜찮은 모습을 볼 수 있다. 성능과 이동성의 균형에 새로운 기준을 제시하는 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 프로세서 / 권용만 기자 퀄컴의 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’은 전작의 강점은 더 살리고 단점을 보완해 더 매력적인 제품으로 다가왔다. 기존부터 강점으로 꼽혔던 프로세서의 성능과 효율은 더 높였고, 약점으로 꼽혔던 그래픽 성능도 확실히 보강해 왔다. 지난 세대는 여러 가지 이유로 AI 활용에 NPU를 강조했지만, ‘스냅드래곤 X2’에서는 NPU 이외에도 실질적으로 쓸 수 있는 도구가 늘어날 것 같다. 기존의 ‘배터리’ 측면 매력과 함께 이제는 모험수를 넘어 성능과 효율을 모두 잡은 새로운 매력적 선택이 됐다. 물론 여전히 몇 가지 아쉬움도 있다. 가장 큰 과제는 ‘가격’이다. ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’은 칩 자체가 고가형이고, 이 칩이 탑재된 ‘젠북 A16’의 가격도 350만원대로 만만치 않다. 빠르게 나아지고 있지만 여전히 남아 있는 일부 애플리케이션과의 호환성 측면도 고려해야 할 부분이다. 소비자들에게 새로운 영역의 제품을 구입할 이유를 설득하는 것이 퀄컴과 시스템 제조사의 과제가 아닐까 싶다. 하지만 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’의 매력도 분명 강렬하다. 일단 최대 ‘성능’ 이 더 높아졌으면서도 일상에서의 ‘효율’도 잘 챙겨, ‘프로’급 성능을 ‘에어’급 무게로 ‘하루 종일’ 들고 다니면서 언제든 필요할 때 쓸 수 있게 한 점이 가장 큰 매력으로 느껴진다. 이 칩이 ‘마법’같은 존재는 아니지만, 나름대로 최선의 균형을 찾았다는 느낌이 든다. 특히 이동성을 중심으로 성능을 추구하는 사용자들에게, 이 ‘스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림’ 기반 노트북 PC는 이상적인 선택이 될 수 있을 것이다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163065 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163065 Sun, 31 May 2026 17:55:56 +0900 ih.heo@chosunbiz.com (허인학 기자) 앤트로픽 로고 이미지. / 조선DB 블룸버그 통신은 29일(현지시각) AI 모델 클로드의 개발사 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)와 누이 다니엘라 아모데이 사장 등 공동 창업자 7명의 보유 지분 가치가 1인당 약 80억달러(약 12조560억)로 올랐다고 보도했다. 최근 앤트로픽의 기업 가치가 9650억달러(약 1454조2550억)로 평가받은 데 따른 결과다. 이에 따라 7명의 공동 창업자는 블룸버그 억만장자 지수의 세계 500대 부자 대열에 모두 이름을 올리게 됐다. 이는 단일 기업에서 하루 만에 가장 많은 인원이 부자 대열에 합류한 사례다. 다만 미국 경제지 포브스는 이들의 재산을 각각 70억달러(약 10조5490억)로 평가했다. 이는 실시간 억만장자 순위 공동 556위에 해당하는 규모다. 7명의 공동 창업자는 모두 오픈AI 출신이다. 아모데이 CEO는 오픈 AI에서 연구 담당 부사장을 역임했고, 이후 2021년 앤트로픽을 창업했다. 아모데이 CEO를 포함한 공동 창업자의 앤트로픽 지분은 각각 1% 미만이다. 이들은 AI에 따른 경제적 불평등과 쏠림 현상을 막기 위해 재산 80%를 사회에 환원하겠다고 서약한 바 있다. 허인학 기자 ih.heo@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163061 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163061 Sun, 31 May 2026 15:45:53 +0900 ih.heo@chosunbiz.com (허인학 기자) 마크 저커버그 메타 CEO / 조선DB 로이터통신은 29일(현지시각) 메타의 내부 AI 학습 시스템인 ‘모델 역량 계획(MCI·Model Capability Initiative)’이 알려진 것보다 광범위한 데이터를 수집한 것으로 드러나 유럽연합(EU) 일반개인정보보호규정(GDPR) 위반 논란으로 번질 수 있다고 보도했다. MCI는 마우스 이동 경로와 클릭 기록, 메뉴 선택, 소프트웨어 사용 방식 등 직원들의 업무 행동을 분석해 AI 에이전트가 사람 대신 업무용 소프트웨어를 사용할 수 있도록 학습시키는 시스템이다. 이 과정에서 200개 이상의 애플리케이션과 웹사이트 사용 데이터가 활용된다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 앞서 직원들에게 MCI 도입 배경을 설명하며 “우리 회사 직원들의 평균 역량은 일반 인력보다 훨씬 높다”며 “AI가 뛰어난 인재들이 일하는 방식을 관찰하고 학습하는 것이 중요하다”고 말한 것으로 전해졌다. 문제는 데이터 수집 범위다. 메타는 그동안 MCI가 미국 내 직원들의 업무 데이터만 수집한다고 밝혀왔다. 그러나 실제로는 유럽을 포함한 미국 외 지역 직원들의 업무 데이터도 수집된 것으로 알려졌다. 미국에서는 기업이 비교적 폭넓게 직원 업무 데이터를 수집할 수 있다. 반면 EU GDPR은 명확한 법적 근거가 있을 때만 개인정보 수집을 허용하며 건강 정보 등 민감정보에는 더욱 엄격한 기준을 적용한다. 개인정보보호 시민단체 NOYB(None Of Your Business)의 법률 전문가 클린티 사르델리는 “EU 지역 직원 데이터를 제한적이거나 간접적인 방식으로 수집하는 경우에도 GDPR 위반 소지가 있다”고 지적했다. 조니 라인언 아일랜드시민자유협의회(ICCL) 이사도 “아일랜드 데이터보호위원회(DPC)가 메타의 MCI 운영 실태를 조사해야 한다”고 주장했다. 논란이 커지자 메타는 직원들에게 배포한 질의응답(Q&A) 문서를 통해 MCI가 미국 직원들에게 발송된 이메일과 메시지 내용을 수집한다는 사실을 인정했다. 데이브 아놀드 메타 대변인은 “MCI는 미국 직원 기기에만 설치돼 있다"며 “이 시스템은 화면에 표시된 내용을 수집하는 것이 아니라 사용자가 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 분석하는 데 초점을 맞추고 있다”고 해명했다. 그는 이어 “메타는 해당 도구를 개발하고 배포하는 과정에서 개인정보 침해 위험을 신중하게 검토했다”며 “관련 법규를 준수하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다. 허인학 기자 ih.heo@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163060 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163060 Sun, 31 May 2026 14:47:45 +0900 ih.heo@chosunbiz.com (허인학 기자) 구글의 AI 모델 ‘제미나이’. / 구글 뉴욕포스트는 28일(현지시각) 케네기멜론대, 옥스퍼드대, MIT, UCLA 출신 연구진이 진행한 실험 결과를 인용해 문제 풀이 과정에서 약 10분간 AI를 사용한 참가자들에게 인지 기능 저하 현상이 나타났다고 보도했다. 이번 실험은 AI를 활용해 수학 문제를 푸는 방식으로 진행됐다. 참가자 절반은 AI를 활용하지 않았다. 나머지 절반은 약 10분간 AI 보조 도구를 사용했다. AI를 활용한 참가자들은 실험 초기 문제 풀이에 어려움을 겪지 않았으나, AI를 사용할 수 없게 되자 풀이 속도가 급격히 떨어졌다. 두 집단 모두 AI를 활용하지 않고 문제를 풀었을 때와 비교하면 AI를 활용한 참가자들의 정답률이 20% 더 낮은 것으로 확인됐다. 또한 AI를 활용하다 스스로 문제를 풀었을 때 문제를 건너뛸 가능성도 2배 높은 것으로 나타났다. 연구진은 해당 방식으로 독해력 실험도 진행한 결과, 정답률과 건너뛰는 횟수 등에서 수학 문제 풀이와 유사한 결과를 얻었다. 연구진은 “AI 보조는 즉각적인 성과는 높일 수 있지만, 인지적으로 큰 대가를 치르게 한다”며 “10분간 AI를 활용해 문제를 풀고, AI 활용을 금지하자 한 번도 사용하지 않은 참가자들보다 성과가 더 낮았고, 포기하는 경우도 많았다”고 설명했다. 연구진은 이어 “AI와 10~15분만 상호작용을 하더라도 독립적인 수행 능력과 지속력에 상당한 지장이 생길 수 있다”며 “짧은 노출로도 측정 가능한 저하가 생기기 때문에 장기간 사용에 따른 누적 영향은 매우 심각할 것”이라고 덧붙였다. 연구진은 해당 실험에 대해 AI가 모든 면에서 악영향을 미치진 않지만, 전적인 의존은 문제해결 능력을 저해한다고 강조했다. 허인학 기자 ih.heo@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163052 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163052 Sun, 31 May 2026 10:17:27 +0900 ih.heo@chosunbiz.com (허인학 기자) 마이크로소프트 본사 / 마이크로소프트 MS는 30일(현지지각) AI 비서 코파일럿의 개인용과 업무용 경험을 하나로 통합하는 작업에 돌입했다고 밝혔다. MS 측은 이번 통합의 이유로 일과 일상을 엄밀히 분리하기 어려운 경우가 많다는 점을 꼽았다. 회사는 “이를 고려해 AI 비서도 두 영역을 통합한 서비스가 제공되어야 한다고 판단해 개편을 추진하고 있다”고 설명했다. 다만 보안과 규제, 사생활 보호 등을 고려해 보수적인 형태로 통합을 시작하고, 향후 단계적으로 확대한다는 계획이다. 특히 기업 내부 정보가 외부로 유출되지 않도록 보안이 전제된다고 강조했다. MS는 AI 기술이 단순한 질문에 답하는 챗봇에서 직접 실행하는 단계로 옮겨가고 있어 향후 코파일럿 코워크(협업)와 같이 인간의 업무를 대신하는 AI 에이전트 도구가 급진적으로 발전할 것으로 전망하고 있다. MS는 “코파일럿은 이미 과거 팀즈 회의록과 이메일, 문서를 근거로 즉시 답변하는 방식으로 작동하고 있다”며 “이러한 기능을 개인 영역으로도 확대하겠다”고 밝혔다. 허인학 기자 ih.heo@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163051 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163051 Sun, 31 May 2026 10:05:57 +0900 ityoon@chosunbiz.com (이윤정 기자) 하나면 다 된다 제미나이 앤미디어 지음 | 성안당 | 296쪽 | 2만3000원 이미지 생성부터 영상 제작, 문서 분석과 프레젠테이션 자동화까지 최신 구글 AI를 하나로 묶어 누구나 실무에 바로 활용할 수 있도록 안내하는 실전 활용서가 나왔다. ‘하나면 다 된다 제미나이’이다. 제미나이는 구글이 개발한 생성형 AI 플랫폼으로, 텍스트 작성부터 이미지·영상 생성, 분석 등 다양한 작업을 통합적으로 수행할 수 있는 AI 서비스다.  이 책은 최근 빠르게 확산되고 있는 AI 업무 자동화 흐름 속에서 구글의 최신 AI 플랫폼 ‘제미나이(Gemini)’를 중심으로, 이미지 생성 AI ‘나노 바나나 2’, 자료 기반 AI 플랫폼 ‘노트북LM(NotebookLM)’까지 폭넓게 다룬다. 핵심 콘셉트는 ‘하나의 AI 플랫폼으로 모든 콘텐츠 업무를 처리하는 올인원 작업 환경 구축’이다. 책은 총 5개 파트로 구성됐다. 먼저 ‘제미나이 능력을 120% 끌어내는 6가지 프롬프트 법칙’을 통해 AI 활용의 기본기를 설명한다. 이어 구글 워크스페이스 연동, 이미지·영상 생성, 자동 문서화, 콘텐츠 제작 실습 등 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 활용법을 단계별로 안내한다. 영상 제작 파트에서는 구글의 최신 영상 생성 모델 ‘베오(Veo) 3.1’과 AI 음성 기술을 활용해 텍스트 입력만으로 인물의 목소리, 효과음, 배경음악까지 포함된 완성형 영상을 제작하는 방법을 자세히 소개한다. 영상 편집 경험이 없는 초보자도 따라 할 수 있도록 실습 중심으로 구성한 점이 특징이다. 이미지 생성 파트에서는 최신 이미지 생성 모델 ‘나노 바나나 2’를 활용해 캐릭터·프로필·쇼핑몰 이미지·인포그래픽·합성 이미지 등을 제작하는 방법을 다룬다. 이미지 일관성 유지, 카메라 구도와 조명 설정, 프롬프트 구성 원칙 등 실제 결과물 완성도를 높이기 위한 노하우도 담았다. 노트북LM 활용 파트도 눈길을 끈다. 사용자가 업로드한 자료 안에서만 답변을 생성하는 노트북LM의 특성을 활용해 AI 환각(할루시네이션)을 최소화한 맞춤형 챗봇 제작법을 소개한다. 회의록·논문·리포트를 기반으로 인포그래픽, 팟캐스트, 발표 자료를 자동 생성하는 고급 활용법까지 수록해 실무 활용도를 높였다. 이 외에도 전 챕터에 따라 하기 예제와 실전 팁, ‘알아두기’ 코너를 구성해 AI 초보자도 쉽게 학습할 수 있도록 했다. 예제 파일은 성안당 홈페이지 자료실에서 무료로 다운로드할 수 있다. ‘하나면 다 된다 제미나이’는 단순한 AI 사용법 소개를 넘어, 최신 구글 AI 생태계를 활용해 콘텐츠 제작과 업무 자동화를 동시에 구현하려는 사용자들에게 실질적인 가이드를 제공한다.  이윤정 기자 ityoon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163047 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163047 Sun, 31 May 2026 09:11:27 +0900 ityoon@chosunbiz.com (이윤정 기자) 마흔 이후, AI로 내 삶을 경영하라 서길수 지음 | 페스트북 | 404쪽 | 2만2000원 인공지능(AI)은 더 이상 미래의 기술이 아니다. 이미 우리의 일상과 업무 깊숙이 들어와 조직의 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다. 2025년, 마이크로소프트가 “모든 직원은 AI의 보스가 되어야 한다”고 선언한 것처럼 이제 리더의 역할은 직접 모든 일을 처리하는 플레이어가 아니라, AI라는 유능한 팀원에게 정확한 방향을 제시하고 결과를 검증하는 지휘자로 이동하고 있다. 새책 ‘마흔 이후, AI로 내 삶을 경영하라’는 바로 그 변화의 한가운데에서 막막함을 느끼는 중장년 세대를 위한 AI 안내서다. AI라는 단어만 들어도 어렵고 낯설게 느껴지는 이들에게 이 책은 “지금까지 살아오며 쌓은 경험이야말로 AI 시대 최고의 경쟁력”이라고 힘주어 말한다. 최신 기술을 빠르게 익히는 능력보다 중요한 것은 무엇이 핵심인지 판단하는 안목, 그리고 문제를 정의하는 경험이라는 것이다. 서길수 교수는 이 책에서 AI를 지나치게 신비화하지 않는다. 복잡한 알고리즘이나 코딩 지식을 앞세우지도 않는다. 오히려 자동차의 엔진 구조를 몰라도 운전을 할 수 있듯, AI 역시 원리를 완벽히 이해하기보다 어떻게 활용할 것인가가 더 중요하다고 설명한다. 그래서 책은 ‘프롬프트’라는 AI와의 대화법부터 개인 비서처럼 활용하는 에이전트 구축, AI의 오류와 환각을 구별하는 방법, 이미지와 영상 생성, 교육 분야에서의 활용까지 실생활 중심으로 풀어낸다. 이 책의 장점은 기술 자체보다 ‘삶의 경영’에 초점을 맞춘다는 데 있다. 마흔 이후의 삶은 자산 관리, 건강, 은퇴 설계, 자녀 교육 등 수많은 고민이 한꺼번에 밀려오는 시기다. 저자는 이러한 인생 2막의 부담을 AI와 협업함으로써 줄일 수 있다고 말한다. 반복적이고 번거로운 일은 AI에게 맡기고, 인간은 더 중요한 판단과 통찰에 집중하라는 것이다. 연세대학교 경영대학 학장과 경영전문대학원 원장을 지낸 서길수 교수는 오랫동안 경영과 정보기술의 접점을 연구해온 학자다. 그런 만큼 이 책은 AI를 거창한 미래 담론이나 기술 유행으로 소비하지 않는다. 어려운 기술 설명보다, 독자가 직접 AI를 써보며 익숙해질 수 있도록 돕는 데 집중한다. AI 앞에서 주눅 들 필요는 없다. 중요한 것은 기술 자체가 아니라 자신의 경험과 통찰을 어떻게 AI와 연결할 것인가다. 오랜 시간 현장에서 쌓아온 감각과 판단은 AI가 대신할 수 없는 영역이며, 그 경험이야말로 AI를 제대로 활용하게 만드는 힘이다. 이윤정 기자 ityoon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163013 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163013 Sat, 30 May 2026 06:00:00 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 대학·사이버대학 업계가 AI 기반 교육환경 구축과 맞춤형 학습 시스템 도입에 속도를 내고 있다. / 챗GPT 생성 교육업계에 따르면 고려사이버대학교는 최근 교육부 ‘2026 사이버대학 디지털 교육환경 고도화 지원사업’에 선정돼 XR(확장현실)·AI 기반 온라인 교육환경 구축에 착수했다. AI 기반 맞춤형 학습 지원 체계와 몰입형 콘텐츠 확대 등을 추진할 계획이다. 서울사이버대학교와 원광디지털대학교 역시 지난해 같은 사업에 선정돼 AI·디지털 기반 학습환경 강화에 나섰다. 건양사이버대학교도 AI·빅데이터 기반 온라인 교육 콘텐츠와 학습관리시스템(LMS) 고도화를 추진 중이다. 최근 글로벌 빅테크들이 개인형 AI 비서와 AI 에이전트 경쟁을 본격화하면서 대학가 역시 생성형 AI를 활용한 교육 혁신에 적극 나서는 모습이다. 특히 비대면 수업과 온라인 LMS 운영 경험이 축적된 사이버대학들을 중심으로 AI·XR 기술을 접목한 차세대 교육환경 구축 경쟁이 본격화되는 분위기다. 일반 대학가에서도 AI 기반 교육 혁신 움직임이 이어지고 있다. 서강대학교와 순천향대학교는 최근 교육부의 AI 관련 사업과 연계해 AI 기반 교육·연구 역량 강화에 나섰으며, 한국외국어대학교는 네이버클라우드와 협력해 AI 스마트캠퍼스 구축을 추진 중이다. 대학들은 생성형 AI를 활용한 AI 튜터와 학습 코칭, 자동 문항 생성, 실시간 질의응답 기능 등을 도입하며 기존 강의형 수업 구조를 개인 맞춤형 학습 중심으로 전환하는 모습이다. AI 기반 교육 솔루션 기업과 대학 간 협업도 확대되고 있다. 프리윌린은 AI 수학 학습 플랫폼 ‘매쓰플랫(Mathflat)’을 통해 학생별 학습 수준과 오답 패턴을 분석하고 맞춤형 문제를 제공하는 서비스를 운영 중이다. 업계에서는 대학과 공교육 현장에서도 AI 기반 학습 데이터 활용 수요가 확대되고 있는 것으로 보고 있다. 교육업계에서는 생성형 AI 확산으로 대학 교육 역시 단순 콘텐츠 제공을 넘어 학습 데이터 분석과 개인별 학습 지원 역량이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다고 분석한다. AI가 반복 학습과 기초 피드백을 맡고 교수자는 심화 지도와 토론 중심 수업에 집중하는 형태의 교육 모델도 점차 확대될 것이란 전망이다. 사이버대학 한 관계자는 “생성형 AI 도입 이후 대학들의 관심이 온라인 강의 고도화에서 학습 경험 다양화로 이동하고 있다”며 “향후 대학 경쟁력은 AI·데이터 기반 교육 인프라를 얼마나 안정적으로 구축하느냐에 따라 달라질 가능성이 크다”고 말했다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com  ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163000 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163000 Sat, 30 May 2026 06:00:00 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 아이쌤지피티 메인 화면 / 아이스크림미디어 수업 준비부터 평가 문항 생성까지 지원하는 ‘아이쌤지피티’ 아이스크림미디어는 전국 초등학교 95% 이상이 사용하는 디지털 교육 플랫폼 ‘아이스크림S(i-Scream S)’를 운영하며 공교육 현장에서 축적한 교육 데이터를 기반으로 AI 서비스를 확장하고 있다. 현재 아이스크림S를 통해 650만개 이상의 교육 데이터를 제공하고 있으며, 교원 연수 플랫폼과 교육 전문 이커머스 사업 등으로 서비스 영역도 넓혀 왔다. 이 같은 공교육 현장 경험을 바탕으로 개발된 아이쌤지피티는 교사의 반복 업무를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 교사는 학년과 과목, 활동 방식 등을 입력해 슬라이드, 활동지, 평가 문항, 문서 초안 등을 빠르게 제작할 수 있다. 수업 자료 제작 과정에서 필요한 이미지 생성, 컬러링 도안 제작, 교육용 인포그래픽 생성 기능도 플랫폼 내에서 함께 제공한다. 교과서 기반 자료 탐색 기능도 강화했다. 아이쌤지피티 채팅창에서는 아이스크림미디어의 교과 연계 수업 자료를 바로 검색할 수 있으며, 아이스크림S 차시창과도 연동된다. 이를 통해 교사가 여러 플랫폼을 오가며 자료를 찾는 과정을 줄이고 한 화면 안에서 수업 준비를 이어갈 수 있도록 했다. 아이쌤지피티 HWP Studio UI·UX 업데이트 화면 / 아이스크림미디어 한글 문서 작업까지 통합한 ‘HWP Studio’ 학교 업무 흐름에 맞춘 기능 구성도 눈에 띈다. 학교 현장에서는 공문, 가정통신문, 계획서, 회의록 등 대부분의 문서를 한글(HWP) 형식으로 작성한다. 일반 생성형 AI를 활용해 초안을 만들더라도 다시 한글 프로그램에서 수정 작업을 거쳐야 하는 번거로움이 존재한다. 아이쌤지피티는 ‘HWP 스튜디오(HWP Studio)’ 기능을 통해 이러한 과정을 플랫폼 안에서 통합했다. AI로 초안을 작성한 뒤 별도 프로그램 이동 없이 문서 수정과 편집, 저장까지 이어서 진행할 수 있도록 설계됐다. 공문과 가정통신문, 계획서, 회의록 등 교사가 자주 사용하는 문서 양식을 지원하며, 지난 29일에는 사용자 편의성을 높이기 위한 UI·UX 개편도 진행됐다. 학사 일정과 업무 일정을 관리하는 캘린더 기능도 함께 제공한다. 교사가 학사 일정 파일을 업로드하면 AI가 내용을 분석해 주요 일정을 자동으로 캘린더에 반영하는 방식이다. 학교 행사와 평가 일정, 회의 일정 등을 한곳에서 관리할 수 있어 반복적인 일정 입력 업무를 줄일 수 있도록 했다. 학생 참여형 AI 수업 도구까지 확대 아이쌤지피티는 행정 업무 지원을 넘어 학생 참여형 AI 수업 도구로도 활용 범위를 넓히고 있다. ‘AI 박스(AI Box)’는 교사가 수업 중 활용할 수 있는 학생 참여형 AI 도구를 제공하는 공간이다. 교사가 QR코드를 생성하면 학생들이 각자 접속해 활동에 참여할 수 있으며, 결과물은 클래스 단위로 수집된다. 교사는 학생 결과물을 실시간으로 확인하고 이를 리포트 형태로 정리해 수업 피드백과 후속 활동에 활용할 수 있다. 대표 사례로는 ‘직업 이미지 생성기’가 있다. 학생이 희망 직업을 입력하면 AI가 미래 직업 이미지를 생성해 보여주는 방식으로, 진로 수업이나 창의적 체험활동과 연계해 활용할 수 있다. 학생들은 AI를 통해 자신의 진로를 시각적으로 탐색할 수 있고, 교사는 이를 기반으로 학생 참여형 수업을 구성할 수 있다. 교사 간 AI 도구 공유 기능도 제공한다. ‘AI 마트(AI Mart)’는 교사가 직접 만든 AI 서비스를 등록하고 공유하는 공간으로 운영된다. 현재 200개 이상의 콘텐츠가 등록됐다. 교육용 게임과 교과목별 퀴즈, 수업 활동 자료 등 실제 학교 현장에서 활용 가능한 콘텐츠를 교사들이 함께 활용할 수 있도록 했다. 아이쌤지피티 AI Mart 메인 페이지 / 아이스크림미디어 공교육 기반 AI 플랫폼으로 서비스 확장 아이스크림미디어는 공교육 현장에서 축적한 데이터와 AI 기술, 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 서비스 영역을 확대하고 있다. 글로벌 AI 수업 플랫폼 ‘루미티치(LumiTeach)’와 유아 교사 대상 AI 업무 지원 서비스 ‘킨더보드(Kinderboard)’ 등을 통해 교육 대상 범위도 넓혀가는 중이다. 또한 아이스크림미디어는 앞으로도 교사의 실제 업무 흐름과 교육 환경에 맞춘 AI 기능 고도화를 이어간다는 계획이다. 아이쌤지피티 역시 수업 준비 자동화와 행정 업무 경감뿐 아니라 학생 참여형 AI 수업, 교사 간 AI 도구 공유까지 지원하는 통합형 교육 AI 플랫폼으로 발전시켜 나간다는 방침이다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162994 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162994 Sat, 30 May 2026 06:00:00 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 갤럭시 S24 울트라의 카메라(좌), 갤럭시 S24 FE의 카메라(우) / 권용만 기자 추억의 ‘똑딱이’ 넘어선 스마트폰 카메라 빛을 다루는 카메라의 성능은 센서와 렌즈의 조합으로 결정된다. 일반적으로 물리적 크기가 클수록 성능이 유리하다. 하지만 오늘날 스마트폰의 카메라는 예전 컴팩트 디지털 카메라들보다 더 큰 판형의 센서를 갖춘 경우도 흔해졌다. 단지 화소 수 뿐만 아니라 실제 면적도 최신 스마트폰의 메인 센서가 예전 디지털 카메라를 앞서는 경우도 있다. 예를 들면, 삼성전자의 ‘갤럭시 S26 울트라’의 기본 센서는 삼성 아이소셀 HP2로 1/1.3인치, 대략 9.8x7.3mm 정도 크기다. 예전의 일반적인 디지털 카메라들은 보통 이보다 훨씬 작은 1/2.3인치(6.16x4.62mm)정도였고, 조금 센서가 큰 하이엔드라 해도 1/1.7인치(7.6x5.7mm) 정도였다. 사실 스마트폰 센서가 본격적으로 커진 것은 그리 오래 되지 않았다. 갤럭시 S10 까지만 해도 1/2.55인치급의 작은 센서가 사용됐다. 최신 스마트폰들에서는 카메라 센서와 모듈이 점점 커지면서 ‘카툭튀’가 어쩔 수 없는 것처럼도 받아들여지지만, 지금의 모습도 나름 최선을 다한 결과다. 이렇게 제법 큰 센서를 집어넣기 위해 잠망경 구조를 써서 렌즈에서 센서까지 가는 경로를 몇 번 꺾어 두께를 줄이면서도 큰 센서를 위한 렌즈와 센서간 거리를 만들어낼 수 있었다. 또한 이렇게 큰 센서를 사용하는 카메라가 렌즈와 센서간 필요한 초점거리가 상대적으로 짧은 23mm급 ‘광각’이라는 점도 제조사 입장에서는 다행인 부분이였을 것이다. 망원 영역에 사용하는 센서 크기는 상대적으로 작다. 갤럭시 S26 울트라에서 환산초점거리 69mm 영역을 커버하는 3배 망원 부의 센서는 1000만화소의 1/3.94인치 센서이며, 115mm 영역을 커버하는 5배 망원부의 센서는 5000만화소의 1/2.52인치 센서다. 5배 망원부 센서는 예전 고급형 스마트폰의 메인 센서 급이자, 일반적인 ‘똑딱이’보다는 약간 작은 수준이다. 센서 사양만 보면 다른 영역 대비 3배 망원을 사용하는 영역에서는 특정 상황에서 화질 저하가 나타날 가능성도 있다. 센서의 ‘화소’는 현재 고급형 미러리스 카메라도 따라가기 힘들 정도로 높아졌다. 하지만 화소 수를 높인다고 언제나 좋은 결과가 나오는 것은 아니다. 제한된 면적에 화소수가 늘면 개별 픽셀 크기가 작아지고, 픽셀이 일정 수준 이상 작아지면 빛이 적은 상황에서 결과가 일관적으로 나오지 않는다. 이는 빛이 적은 상황에서 ‘고감도 노이즈’로 체감할 수 있다. 요즘 스마트폰 카메라는 2억화소 센서의 결과물을 1200만화소 수준으로 줄이면서 이런 기술적 문제를 보완하고 있다.  보급형과 고급형 스마트폰의 카메라 차이는 수보다 구성에서 온다. / 권용만 기자 사람을 잘 찍는 스마트폰 카메라는 ‘3배 망원’ 스마트폰 카메라의 렌즈 구성은 흔히 ‘줌’이라 표현하지만, 카메라의 관점에서 따지면 여러 개의 단렌즈를 묶은 형태라 할 수 있다. 과거에는 일부 모델에 렌즈 구동형 줌 시스템이 있었지만, 지금 스마트폰 카메라는 여러 개의 센서와 렌즈 조합으로 몇 개의 주요 초점거리와 화각을 커버한다. 그리고 각 렌즈의 지정 화각 사이의 영역은 상황에 따라 사진을 크롭, 확대 처리하는 ‘디지털 줌’ 형태로 커버한다. 이에 스마트폰 카메라에서의 줌 사용은 렌즈의 지정 화각만을 사용하는 것이 이론적으로는 정석이다. 카메라에서 ‘줌 배율’은 최대 광각 지점부터 최대 망원 지점까지 초점거리의 비율을 의미한다. 이에 같은 줌 배율을 가졌다고 해도 실제 초점거리와 체감되는 최대 망원 성능은 다를 수 있다. 예를 들면, 풀프레임 환산 24-120mm도 5배 줌이고, 30-150mm도 5배 줌이다. 하지만 30-150mm 쪽이 실제 줌을 당기면 더 크게 나온다. 24mm부터 시작한다면 150mm는 6.25배 줌에 해당한다. 보통 카메라에서 ‘표준’ 화각이라 하면 35~50mm 정도였고, 24mm 급은 제법 고가의 렌즈에서 쓸 수 있는 ‘광각’ 영역이었다. 하지만 오늘날 스마트폰의 렌즈들은 사용 특성상 24mm급 광각에 메인 센서를 배치한다. 이에 이 센서로 사진을 찍으면 가장자리가 크게 늘어나는 왜곡이 발생한다. 이를 근본적으로 해결하는 방법은 좀 더 멀리 떨어져서 왜곡이 두드러지지 않는 화면 중앙부만 쓰거나, 아예 망원 렌즈를 사용하는 것이다. 3배 망원의 69mm 초점거리는 실용적인 초점거리이자 인물 사진의 정석적 초점거리 중 하나다. 한편, 카메라 구성은 스마트폰의 ‘급’을 결정하는 핵심 요소 중 하나다. 특히 본격적인 ‘고급형’ 모델과 그렇지 않은 모델을 구분하는 방법 중 하나는 망원 카메라의 존재다. 보통 중·보급형 모델은 메인 카메라 이외에 초광각과 사용 빈도가 떨어지는 접사 카메라 등으로 카메라 수의 구색을 맞추는 경우가 많다. 하지만 본격적인 고급형부터는 3배 줌 등 망원 영역의 카메라를 넣는다. 국내 시장에서는 삼성전자의 갤럭시 S FE 시리즈가 보통 이러한 영역의 경계가 되는 모델이다. 레트로 디자인의 토이 카메라에는 스마트폰용 센서가 많이 쓰인다. / 권용만 기자 결핍의 예술, 레트로 카메라 최근에는 이미 성능이 크게 높아진 최신 스마트폰의 카메라가 보여주는 사실적 이미지보다 예전의 부족한 표현력을 개성으로 느끼는 ‘레트로’가 인기다. 이에 얼마 전까지만 해도 처치 곤란한 디지털 폐기물처럼 여겨졌던 오래된 디지털 카메라가 중고 시장에서 고가로 판매되는 경우도 있다. 다만 이런 제품들은 표현력은 물론이고 기계적으로도 낡아 언제 고장날지 모르는 상황인 만큼, 중고로 비싼 가격에 구입하는 것은 그리 추천하지 않는다. 차라리 지금 쓰는 스마트폰 카메라와 디지털 필터 앱을 활용하는 편이 현실적이다.  또 다른 ‘레트로’로의 움직임으로는 오래된 필름 카메라 디자인의 ‘토이 카메라’가 있다. 오픈마켓에서 몇 만원 수준에 판매되는 제품들 가운데는 수천만 화소급 센서에 단렌즈 구성 등 제법 그럴듯한 모습을 내세우는 경우도 있다. 실제로는 스마트폰용 구형 카메라 모듈을 사용한 경우가 적지 않다. 장난감용으로 제법 쓸 만은 하겠지만 본격적인 카메라 수준의 결과물을 기대할 만한 제품은 아니다.  사실 이러한 낡은 레트로 카메라의 표현력은 역설적으로 ‘부족함’에서 나온다. 지금의 카메라와 비교하면 몇 세대 전의 카메라는 색상과 명암 표현력 등이 제한적이었고, 한 프레임 안에 명암이 동시에 있다면 무엇을 살리고 무엇을 포기할지 빠르게 판단해야 했다. 하지만 오늘날의 카메라는 표현 가능한 영역이 크게 넓어졌고, 과거와 달리 아무것도 포기할 필요가 없게 됐다. 오히려 최신 카메라와 디지털 후처리를 활용하는 편이 원하는 레트로 감성을 훨씬 폭넓게 구현할 수 있다.  스마트폰 카메라로 일상을 조금 색다르게 담고 싶다면 주요 설정을 수동으로 조작할 수 있는 ‘프로’ 모드와 필터 앱을 활용해볼 만하다. 플래그십 급 스마트폰의 ‘프로’모드는 전문가용 카메라급의 설정 자유도를 제공할 정도다. 물론 현실적으로는 일부 설정이 마음에 들지 않을 때 직접 조절해도 충분하다. 실제로 전문 사진 작가들도 몇몇 핵심 설정만 수동 설정하고 나머지는 ‘자동’으로 작품을 찍는 경우도 흔하다.  최신 카메라 기술에 ‘레트로’ 디자인을 입힌 카메라들도 제법 인기다. 니콘의 Zfc나 후지필름의 X-E5 같은 모델이 대표적이다. 이들 카메라는 최신 센서와 이미지 처리 기술로 최신 카메라의 성능과 표현력을 갖췄지만, 레트로의 느낌을 살리기 위해 셔터 스피드와 노출 보정 등을 ‘다이얼’ 설정하도록 한 인터페이스가 특징이다. 예전 추억을 살릴 수 있는 디지털 프리셋을 사용해 독특한 개성을 표현할 수 있도록 했다. 이런 카메라의 핵심은 절대적인 성능이나 편의성보다는 남들과 다른 경험과 디자인이 주는 감성에 있다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163029 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163029 Fri, 29 May 2026 17:30:00 +0900 difference@chosunbiz.com (변상이 기자) 지난 27일 서울에서 열린 오픈AI 한국 첫 'Exec Summit'에서 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표가 발표를 하고 있다. / 오픈AI 오픈AI는 5월 27일 서울에서 기업 비즈니스·기술 부문 경영진 130여명이 참석한 가운데 한국 첫 기업 리더십 행사인 '이그젝 서밋(Exec Summit)'을 개최했다고 29일 밝혔다. 업무 현장의 인텔리전스를 주제로 열린 이번 행사에는 제이슨 권 최고전략책임자(CSO), 애슐리 크레이머 엔터프라이즈 부문 부사장, 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표 등 오픈AI 글로벌 및 한국 리더십이 참석했다. 오픈AI는 코덱스(Codex), 워크스페이스 에이전트, 전방 배치 엔지니어(FDE) 등을 중심으로 AI가 소프트웨어 개발과 업무 자동화, 기업의 의사결정 과정에 활용되는 방식을 소개했다. 현장에서는 AI 에이전트가 공급망 문제 발생 시 재고와 선적 현황을 확인한 뒤 재무 영향을 분석하는 사례가 시연됐다. 코덱스가 시장 기회를 분석하고 경영진 보고자료 작성을 지원하는 모습도 공개됐다. 오픈AI에 따르면 한국의 챗GPT 코덱스 주간 활성 사용자 수는 연초 대비 10배 증가했다. 코덱스 사용 요청의 절반 이상은 문서 작성과 분석, 리서치, 운영 등 비개발 업무에서 발생하고 있다. 기업 사례로는 크래프톤이 소개됐다. 지난해 AI 퍼스트 전략을 선언한 크래프톤은 올해 2월 기준 챗GPT 등 생성형 AI 도구 사용률이 97.2%에 달했다고 오픈AI는 설명했다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 “AI가 실제 업무 환경에 안전하게 적용되고 기업의 생산성과 성과 향상으로 이어질 수 있도록 기술과 제품, 파트너십 측면에서 지원을 확대해 나갈 계획이다”라고 말했다. 변상이 기자 difference@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163006 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092163006 Fri, 29 May 2026 15:35:34 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 인텔 아크 G-시리즈 프로세서 주요 특징 / 인텔 이번 ‘아크 G-시리즈’는 프로세서 브랜드인 ‘코어’ 대신 그래픽 브랜드 ‘아크’를 사용하는 점이 특징이다. 이 프로세서는 코드명 ‘팬서 레이크(Panther Lake)’로 알려진 인텔의 최신 ‘코어 울트라 시리즈 3’ 기술을 기반으로 휴대용 게이밍 환경에 최적화된 성능과 전력 효율성을 갖췄다. 새로운 인텔 아크 G 프로세서 제품군은 ‘아크 G3’와 ‘아크 G3 익스트림’ 두 가지 모델로 등장했다. 이 중 ‘아크 G3 익스트림’은 2개의 P-코어, 8개의 E-코어, 4개의 저전력 E-코어로 총 14개 코어를 갖췄고, 최대 동작 속도는 4.7GHz다. GPU로는 12개 Xe코어를 갖춘 아크 B390 GPU를 탑재했고, 46TOPS의 NPU(신경망처리장치)를 탑재해 ‘코파일럿+ PC’도 지원한다. 전력 소비량은 8~35W 범위에서 기본 25W, 최대 터보 전력 80W 까지 설정할 수 있다. ‘아크 G3’ 모델은 ‘아크 G3 익스트림’과 같은 프로세서 코어 구성이지만 최대 동작 속도가 4.6GHz로 조금 낮다. GPU는 10개 Xe 코어 구성의 ‘아크 B370’을 탑재해 아크 G3 익스트림과 성능에서 차별점을 뒀다. 46TOPS 성능의 NPU가 탑재돼 ‘코파일럿+ PC’도 지원 가능하다. 전력 소비량은 8~30W 범위를 지원하며, 기본 25W에서 최대 터보 전력 80W 설정까지 지원한다. 아크 G-시리즈에 탑재된 ‘아크 B390/370’ GPU는 Xe3 아키텍처를 기반으로 실시간 레이 트레이싱과 높은 AI 성능을 위한 XMX(Xe Matrix Extensions), 업스케일링과 4배 프레임 생성을 지원하는 XeSS3 기술을 갖췄다. AI에서는 XMX를 활용해 최대 113TOPS 성능을 제공하며, XeSS3의 4배 프레임 생성 기능은 기존 XeSS 프레임 생성 기술을 지원하는 게임에서 별도 패치 없이 드라이버 설정 변경으로 바로 사용할 수 있다. 이 외에도 연결성 측면에서는 내장 인텔 와이파이 7 R2(Intel Wi-Fi 7 R2), 듀얼 블루투스 6, 썬더볼트 쉐어(Thunderbolt Share)를 지원하는 썬더볼트 4(Thunderbolt) 등으로 높은 연결성을 제공한다. 윈도 11 환경에서는 ‘코파일럿+ PC’ 기능과 함께 핸드헬드 게이밍 PC에 최적화된 ‘XBOX 모드’로 최적화된 성능과 편의성을 즐길 수 있다. 인텔 아크 G-시리즈를 탑재한 첫 제품으로는 에이서 프레데터 아틀라스 8(Acer’s Predator Atlas 8), MSI 클로 8 EX AI+(MSI Claw 8 EX AI+), 원엑스플레이어(OneXPlayer) 등의 모델이 6월부터 파트너사를 통해 순차 출시되며, 향후 몇 개월 내 더 많은 모델들이 선보일 계획이다.  댄 로저스(Dan Rogers) 인텔 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) PC 제품 총괄은 “인텔 아크 G-시리즈는 인텔이 수년간 집중해 온 혁신과 게이밍에 대한 노력을 반영한 결과물이다. 이 제품은 게이머들이 기대하는 콘솔 수준의 접근성과 즉각적인 반응성을 결합해 손 안에서 타협 없는 PC 성능을 구현한다”며 “성능과 편의성 사이에서 절충할 것을 요구하는 시장에서 인텔은 아크 G-시리즈를 통해 게이머들에게 타협할 필요없는 성능을 제공할 것”이라고 말했다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162952 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162952 Thu, 28 May 2026 18:17:28 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 송경석 한빛앤 부장 / 권용만 기자 송경석 한빛앤 부장은 지금까지의 AI 도입과 전환 여정에 대해 “AI 도입은 폭증했지만 워크플로우는 거의 바뀌지 않았다”고 지적했다. 이어 “실제 AI를 적용한 워크플로우를 만들어 내기가 어려웠다” 며 “많은 기업들이 AI 도입을 시도하지만 생성형 AI 프로젝트의 절반 정도는 평가 후 폐기된다. 한빛앤 또한 GPT 등장 이후 빠르게 도입을 시도했지만, 이와 같은 상황에 대해 고민했다”고 밝혔다. 조직이 AI를 내재화하지 못하는 이유로는 단지 도구만 도입하기 때문에, 잘하는 몇 명에게만 맡기기 때문에, 그리고 현장의 도메인 맥락을 무시하는 점이 꼽혔다. 그리고 이를 극복하고 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 업무의 ‘에이전트 네이티브’ 화가 필요하다고 제시했다. 송경석 부장은 “기존의 프로세스에 AI를 조력자 정도로만 쓰면 30% 정도의 향상이지만, 에이전트 네이티브 설계가 제대로 되면 최소 100% 이상 향상이 가능하다”고 말했다. 이 ‘에이전트 네이티브’는 과제를 제대로 정의, 설계하고 표준화해 AI 에이전트가 잘 수행할 수 있는 형태로 구성하는 것이다. 한빛앤도 일부 영역 업무를 실제로 이렇게 바꾸고 있다고 언급했다. 이러한 ‘에이전트 네이티브’를 한빛앤의 출판 도메인 전문성과 결합하면, 책과 콘텐츠를 더 빠르게, 적재적소에, 시장이 원하는 주제로 만들고, 마케팅 담당이 다른 부서의 도움 없이도 이 과정을 진행해 시장과 소통하고, 이 과정을 끊임 없이 연결할 수 있게 된다. 전통 방식에 AI 활용을 접목한 한빛의 프로세스 / 권용만 기자 송경석 부장은 기존의 업무 프로세스에서는 조직 내에서 개발자들에 아이디어를 전달하고 구현하는 과정에서의 시간 지연 문제, 몇몇 직원들이 반복 업무까지 떠안아 부담이 커지는 문제, 작업 과정이 제대로 정리되지 않아 생기는 문제 등이 있었다고 지적했다. 그리고 이를 해결하는 방법론으로 CDL(Challenge-Driven Learning)을 제시하며, 실무에 즉시 투입 가능한 프로토타입과 이를 재현할 수 있는 상세 가이드를 동시에 만들고 있다고 설명했다. 콘텐츠를 만드는 방식에서는 직접 실무를 보는 ‘실행자’에서 전체를 조율하고 확인, 승인에 집중하는 ‘지휘자’로의 전환을 제시했다. 주요 업무의 틀은 유지하면서 AI를 도입해, 사람이 빠지는 게 아니라 ‘판단’에 집중할 수 있게 하는 것이 방향성이다. 또한 AI 에이전트 협업 팀 구성에서는 인간의 조직 구조를 YC 에이전트 이론과 하네스 엔지니어링으로 구현해, 일련의 과정을 선형적 순차 실행에서 동시 병렬형 협업 형태로 바꿔 기간을 줄일 수 있다고 제시했다. 작업 과정의 신뢰성을 확보하는 데도 AI의 자율 교차 검수 루프를 사용한다. 집필 에이전트가 초고를 만들면 편집자 에이전트가 이를 확인하는 루프를 구성해, 사람은 이 과정을 넘어선 최종 정제된 완성본을 검토하는 형태다. 이를 통해 사람의 검수 병목을 최소화할 수 있다. 송 부장은 “기존에는 오랜 시간이 걸리던 과정을 이를 통해 몇 시간만에 할 수 있다”고 언급했다. 이러한 구조를 통해 한빛앤의 디지털사업부는 기획자와 마케터가 기획부터 랜딩 페이지 제작과 백엔드 연동, 광고 제작과 데이터 회수에 이르는 일련의 업무 과정을 디자인팀, 개발팀의 대기 없이 AI의 도움으로 빠르게 진행할 수 있게 됐다. 송 부장은 “디지털사업부 안에 개발자 출신은 없지만 직접 만들고, 담당자가 완결성있게 끝까지 하고 있다”며 “물론 편집자가 검수를 하고, 저자에게도 내용에 대한 최종 확인을 거친다”고 덧붙였다. AX 과정을 효과적으로 확산시키기 위한 ‘스컹크웍스’ 전략 활용 / 권용만 기자 실질적인 AX 여정에 있어 오랜 기간 이어져 온 조직이 AI 네이티브로 한 번에 바뀌기는 어렵다. 이런 어려움을 완화할 수 있는 방법으로는 변화를 먼저 체감하고 이끌어갈 수 있는 실험적인 조직을 둬 변화의 동력을 확보하는 ‘스컹크웍스’ 전략을 제시했다. 기존 레거시 조직과의 조화도 중요한데 AX 확산의 효과적인 방법은 ‘탑다운’이지만 충분히 준비하고 단계적으로 안착시키려는 노력이 필요하다고 제시했다.  송경석 부장은 “AX는 흐름이다. 흐름을 잘 잡아야 한다”며 몇 가지 조언도 제시했다. 먼저, AX 여정에서는 산업과 도메인에 따라 AX 여정도 다르며, 개인이 잘하는 것만으로는 부족하며 전사 단위로 가야 성과가 나온다는 점을 언급했다. 또한 ‘써보세요’로는 부족하고 ‘일이 편해집니다’라는 경험으로의 접근, 반복적인 지속 학습과 경험의 공유, 확산에 대한 중요성을 강조했다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162938 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162938 Thu, 28 May 2026 16:54:48 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 박민준 뤼튼테크놀로지스 AX 대표 / 권용만 기자 성공적인 AX를 위한 데이터 인프라 구조 / 권용만 기자 성공적인 AX의 근간은 ‘데이터’ 박민준 대표는 “결국 AX 과정에서는 대부분 ‘데이터’ 문제에 직면한다. 데이터 준비가 힘들고 오래 걸린다”고 지적했다. 그리고 성공하는 AX의 세 가지 요소 중 첫 번째로도 ‘데이터’를 꼽으며 “모든 것은 데이터 정제에서부터 시작한다”고 말했다. 이어 뤼튼 내부적으로도 결국은 제대로 된 데이터를 만들고 정제하기 위해 AI를 활용했고, 이런 모습이 다른 사례들에서도 나타나고 있다고 덧붙였다. 데이터 마련에서부터 에이전트 구현에 이르기 위해서는 네 가지 계층이 필요하다. 이 중 첫 단계는 ‘데이터’로, 데이터가 일단 AI가 활용할 수 있는 디지털 형태로 마련돼야 한다. 물론 데이터가 단지 디지털로 저장된 것만으로는 부족하다. 이에 다양한 형식의 문서 데이터를 AI에 적합한 형태로 읽어들이는 ‘파서(Parser)'가 필요하고, 단순히 읽는 것을 넘어 문서의 의미를 이해할 수 있는 방법도 필요하다. 박민준 대표는 “이제 문서 파서는 정제된 문서 수준에서는 거의 완벽한 수준”이라고 평했다. 그리고 데이터와 파이프라인 계층, 다양한 데이터 간 의미를 파악하고 연결하는 온톨로지 계층까지 갖추면 ‘에이전트’를 위한 준비를 마칠 수 있다.  한편, 박민준 대표는 “데이터 인프라를 한 번에 전사적으로 다 갖추기는 부담스럽고, AX 조직만으로는 결정이 어려울 수 있다”며 “회사 안에서 일부 조직만을 대상으로 빠르게 구축해 성공 사례를 만드는 것도 좋다”고 제시했다. AX 여정 완성의 핵심 중 하나는 ‘문화’가 꼽혔다. / 권용만 기자 모두 함께, 목표는 명확하게 성공적인 AX를 위한 세 가지 요소 중 두 번째는 ‘ROI(투자효율)는 처음부터 명확하게’다. 박민준 대표는 “잘못된 케이스에서는 비용을 크게 쓰고도 아무도 쓰지 않는 경우도 많다”며 “AI의 투자효율은 AI를 통해 기존에 쓰던 비용을 줄이는 것으로도 할 수 있지만 잠재적 문제를 줄여 실질적 비용을 줄일 수도 있고, 매출을 늘려 효율을 확보할 수도 있다”고 설명했다. 이러한 사례는 이미 상용화 단계인 AI 컨택센터 사례로 확인할 수도 있다. 컨택센터에 AI를 연결할 때 상담사 자체를 AI로 전환하는 것은 실무자와 고객 모두에 부담이다. 이에 AI를 상담사의 보조 역할로 두는 것도 좋은 방법이다. 또한 컨택센터의 최전선에서 상담을 분류해 간단한 것은 AI가 처리하고, 전문성이 필요한 것은 적절한 상담사에 연결하는 것도 AI로 잘 할 수 있다고 제시했다.  성공적인 AX를 위한 세 가지 요소의 마지막은 ‘전 구성원과 함께’다. 박민준 대표는 “많은 조직에서 AX 과정에 일정 기간 추가 부담으로 생산성이 내려가는 기간이 있고, 구성원들의 AI에 대한 두려움도 분명히 있다”고 언급했다. 이어 “성공적인 여정이 되는 쪽은 ‘선착순 게임’ 형태로 명시적 인센티브를 주는 경우도 많다. 다같이 안 쓰는 것이 아니라 먼저 가지 않으면 낙오되는 구조가 돼 다 같이 쓰도록 해야 한다”고 제시했다. 뤼튼은 내부적으로도 ‘뤼튼 코드’를 도입했고, 사내 정보들을 이어 맥락을 파악할 수 있게 했다. 또한 AI 도구 활용 효과를 극대화할 수 있는 ‘문화’ 측면의 활동도 제시했다. 뤼튼 내부적으로도 사내 AI 개발 도구 사용량을 보여주고 경쟁 구도를 만드는 ‘클로세움’을 만들고, AI 스스로 문제를 해결할 수 있도록 유도하는 해커톤 ‘랄프톤’ 개최 등을 진행했다고 소개했다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162923 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162923 Thu, 28 May 2026 15:50:06 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 이경일 솔트룩스 대표가 28일 서울 강남 GS타워에서 열린 연례 AI 컨퍼런스 ‘SAC(Saltlux AI Conference) 2026’에 참석해 기조연설하고 있다. / 김경아 기자 이경일 솔트룩스 대표는 28일 서울 강남 GS타워에서 열린 연례 AI 컨퍼런스 ‘SAC(Saltlux AI Conference) 2026’에 참석해 “올해 말에는 인간 인구 수를 뛰어넘는 80억개 이상의 AI 에이전트가 생성될 것으로 보인다”며 “2030년에는 인간 한 명당 10개의 AI 에이전트가 활동하는 시대가 올 것” 이라고 말했다. ‘AX 2.0 AI 에이전트 폭증의 시대’를 주제로 열린 이번 행사에서는 차세대 언어모델 ‘루시아(LUXIA) 4.0’을 비롯해 온톨로지 기반 AI 플랫폼, 에이전트 제작 도구, AI 검색 서비스 ‘구버(Goover)’의 플랫폼 전략 등이 대거 공개됐다. 이날 발표에는 이경일 솔트룩스 대표를 비롯해 AI랩·제품센터 연구진이 참여해 에이전트 AI, 문서 AI, 에이전트 빌더 전략 등을 소개했다.  “세 번째 인공 생명의 대폭발”… AI 에이전트 시대 선언 이날 행사의 핵심 화두는 ‘AI 에이전트’였다. 이경일 대표는 이날 발표에서 AI 발전 과정을 생명 진화 역사에 빗대 설명했다. 박테리아 등장과 캄브리아기 생명 폭발, 인류 등장에 이어 세 번째 대폭발이 바로 AI 에이전트라는 설명이다. 그는 “지금은 인류가 경험하지 못한 세 번째 인공 생명의 대폭발이 시작되는 시기”라며 “앞으로 AI 에이전트는 어디에나 존재하고, 필요할 때 즉시 활용할 수 있는 형태로 우리 삶과 산업 전반에 스며들게 될 것”이라고 말했다. 이 대표는 AI 산업이 기존 생성형 AI 중심 단계를 넘어 ‘에이전트 중심 구조’로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그는 앞으로 개인과 기업이 각각 목적에 맞는 다수의 AI 에이전트를 동시에 활용하는 환경이 본격화한다는 것이다. 이 대표는 “최근 AI 시스템은 생성에서 끝나는 것이 아니라 생성한 결과로부터 학습하고 계획을 세우며 스스로 목표에 도달하는 방향으로 발전하고 있다”며 “AI가 자신보다 뛰어난 AI를 설계하는 시대가 시작됐다”고 말했다. 특히 순수 대규모언어모델(LLM) 기반 AI의 한계도 지적했다. 그는 “현재의 LLM 기반 에이전트만으로는 기업 내부의 복잡한 데이터와 업무 맥락을 충분히 이해하기 어렵고, 중요한 의사결정 과정에서도 한계가 존재한다”며 “인간이 좌뇌와 우뇌를 함께 활용하듯 뉴럴 네트워크와 심볼릭 AI를 결합한 ‘뉴로-심볼릭 AI’가 차세대 AI의 핵심 방향이 될 것”이라고 했다. 이어 “기업 환경에서는 단순히 자연스러운 답변을 생성하는 것을 넘어, 데이터 간 관계와 의미를 정확히 이해하고 설명 가능한 방식으로 추론하는 역량이 중요해지고 있다”며 “AI가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 신뢰성과 통제 가능성이 반드시 확보돼야 한다”고 덧붙였다. 온톨로지·루시아 공개…“설명 가능하고 통제 가능한 AI” 솔트룩스는 이러한 뉴로-심볼릭 AI 전략을 구현하는 핵심 플랫폼으로 ‘온톨로지 파운드리(Ontology Foundry)’를 공개했다. ERP·CRM·SCM 등 기업 내부 시스템과 데이터를 연결하고, 데이터 간 의미와 관계를 구조화한 온톨로지 기반 위에서 AI 에이전트를 설계·운영할 수 있도록 지원한다. 비정형 문서 역시 자동 처리 과정을 거쳐 온톨로지 형태로 적재되며, 사용자는 사전 ���의된 챗봇이 아니라 자신의 업무 목적에 맞는 AI 에이전트를 직접 구축할 수 있다. 솔트룩스는 온톨로지를 통해 기업 내부 데이터를 단순 저장 정보가 아닌 ‘AI가 이해 가능한 지식 구조’ 형태로 전환하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 사람·조직·프로젝트·문서·업무 프로세스 간 관계를 구조화함으로써 AI가 기업 맥락을 보다 정확히 이해하고 추론할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 이날 함께 공개된 차세대 언어모델(LM) ‘루시아(LUXIA) 4.0’은 온톨로지 이해와 에이전틱 AI 실행을 중심으로 설계된 전문 도메인 특화 모델이다. 솔트룩스는 의료·법률·금융·제조 등 전문 산업 분야 데이터를 기반으로 복잡한 도메인 업무를 처리할 수 있도록 모델을 고도화했다고 설명했다. 이와 함께 ▲비정형 문서·이미지 기반 온톨로지 자동 생성 솔루션 ‘도큐먼트 스튜디오(Document Studio)’ ▲복잡한 업무형 AI 에이전트를 직접 설계할 수 있는 노코드 기반 ‘에이전트 스튜디오(Agent Studio)’ ▲기업 내부에 안전하게 통합 설치할 수 있는 온프레미스형 AI 어플라이언스 ‘루시아 온(LUXIA-ON) 2.0’도 함께 공개됐다. 특히 루시아 온 2.0은 기업 내부망 환경에서도 생성형 AI와 에이전트 기능을 안전하게 운영할 수 있도록 설계됐다. 데이터 외부 유출 우려가 큰 공공·금융·제조 분야를 중심으로 온프레미스형 AI 수요가 확대되는 흐름을 겨냥한 것으로 풀이된다. 솔트룩스는 문서·데이터 입력부터 에이전트 설계·운영, 온프레미스 배포까지 이어지는 풀스택 AI 체계를 통해 기업 맞춤형 AI 인프라 시장 공략에 나선다는 계획이다. 이경일 솔트룩스 대표가 28일 서울 강남 GS타워에서 열린 연례 AI 컨퍼런스 ‘SAC(Saltlux AI Conference) 2026’에서 ‘구버(Goover)’의 고도화 전략을 발표하고 있다. / 김경아 기자 구버, AI 검색 넘어 ‘에이전트 플랫폼’으로 진화 행사에서는 솔트룩스 미국 법인이 운영하는 AI 서비스 ‘구버(Goover)’의 플랫폼 전략도 발표됐다. 구버는 현재 전 세계 40만명 이상이 이용 중이다. 이 대표는 “챗GPT나 퍼플렉시티 같은 서비스에서도 구버가 생성한 콘텐츠가 레퍼런스로 활용되는 사례가 나타나고 있다”며 “AI가 생성한 데이터를 AI가 다시 학습하며 새로운 생태계가 형성되고 있다”고 설명했다.  이에 솔트룩스는 구버를 기존 AI 검색·딥리서치·리포트 자동 생성 서비스에서 나아가 누구나 자신만의 AI 에이전트를 만들고 배포할 수 있는 플랫폼으로 진화한다는 구상이다. 핵심 기능인 ‘AI 워크버디(WorkBuddy)’는 별도의 코딩 없이 사용자가 자신의 업무 목적과 방식에 맞는 AI 에이전트를 직접 제작할 수 있도록 지원한다. 사용자는 자신이 만든 ‘마이 버디(My Buddy)’를 플랫폼에 공개하거나, 다른 사용자가 만든 ‘커뮤니티 버디(Community Buddy)’를 가져와 활용할 수 있다. 솔트룩스는 향후 에이전트 활용도와 기여도를 기반으로 한 수익 공유 모델도 단계적으로 도입할 계획이다. 구버에는 멀티모델 라우터(Multi-Model Router)가 적용돼 질의 특성에 따라 최적의 AI 모델을 자동 선택하는 기능도 강화된다. MCP(Model Context Protocol) 기반 실시간 데이터 연동 기능과 인포그래픽·차트 자동 생성 기능도 함께 고도화되며, 모바일 환경에서도 AI 워크버디 생성 및 활용이 가능하도록 업데이트될 예정이다. 이날 행사에서는 국내 휴머노이드 로봇과 AI 반도체 산업을 둘러싼 패널 세션도 진행됐다. 휴머노이드 로봇 분야 기업들은 로봇 파운데이션 모델과 VLA(Vision-Language-Action) 기술의 실제 적용 가능성, 범용 휴머노이드와 도메인 특화 로봇 전략 등을 논의했다. 이어 AI 반도체 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 생태계와의 경쟁·협력 관계, 국산 AI 반도체 경쟁력, 에이전틱 AI와 피지컬 AI 확산에 따른 반도체 수요 변화 등을 주제로 토론을 이어갔다. 마지막 세션에서는 법률·의료·제조·에너지·플랜트·공공·금융 등 산업별 AI 적용 사례도 공개됐다. 특히 정보통신기획평가원(IITP)이 테스트베드 역할을 맡은 법률 분야 사례는 정부 R&D(연구·개발) 성과물이 실제 업무 현장에 적용·검증되는 ‘소버린 AI R&D 선순환 모델’ 사례로 주목받았다. 해당 시스템에는 솔트룩스 루시아와 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰(Atom)’이 함께 적용됐다. 이경일 대표는 “AI 에이전트가 단순 소프트웨어를 넘어 경제 활동 주체가 되는 시대가 올 것”이라며 “솔트룩스는 뉴럴 네트워크와 심볼릭 AI를 결합한 뉴로심볼릭 AI를 기반으로 설명 가능하고 통제 가능한 한국형 풀스택 AI 생태계를 구축해 나가겠다”고 말했다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com  ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162892 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162892 Thu, 28 May 2026 11:27:52 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 양재동 서울 AI 허브 메인센터에서 열린 ‘서울 AI 허브 X 공군 오픈이노베이션 리버스피칭 및 오피스아워’에서 변우석 서울 AI 허브 센터장이 인사말을 하고 있다. / 서울 AI 허브 서울 AI 허브는 28일 교보생명, 대한민국 공군, 현대백화점 등 산업별 주요 수요기관과 연계한 리버스피칭 기반 오픈이노베이션 프로그램을 확대한다고 밝혔다. 참가 기업 모집은 오는 6월 12일까지 진행한다. 지난 27일 서울 양재동 서울 AI 허브 메인센터에서는 리버스피칭 및 오피스아워 행사가 열렸다. 이번 프로그램은 영업·마케팅, 상품, 헬스케어, 디지털 자산, AI 적정성 평가 등 5개 분야로 운영된다. 세부적으로는 보험 고객·설계사·영업관리자 지원, 위험률 개발·예측, Web3·STO·RWA·스테이블코인 등 보험 산업과 맞닿은 AI 활용 과제가 포함됐다. 교보생명 현업 부서가 직접 참여해 실제 업무 수요를 공유하고 AI 스타트업과의 협업 가능성을 검토한다. 선정 기업에는 교보생명의 데이터와 보험 분야 도메인 노하우가 제공된다. 이후 후속 실증, 투자 연계, 정부 과제 협력 가능성도 단계적으로 검토된다. 서울 AI 허브는 사업화 지원금과 약 3개월간의 현장형 실증 프로그램을 지원할 계획이다. 교보생명 관계자는 “서울 AI 허브의 우수한 AI 스타트업과 협업해 보험·헬스케어·디지털 자산 등 다양한 영역에서 고객 가치를 높일 수 있는 혁신 서비스를 발굴하고, 후속 실증과 비즈니스 연계까지 단계적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 국방 분야 협력도 확대되고 있다. 서울 AI 허브는 지난 4월 30일 ‘2026년 서울 AI 허브 X 공군 오픈이노베이션 리버스피칭 및 오피스아워’를 열고 국방 현장에서 필요로 하는 AI 기술 수요와 실증 과제를 공개했다. 공군은 이번 프로그램을 통해 AI 기반 무기체계 공급망 위험 예측 및 사전경보 시스템, AI 기반 무인출입통제 시스템, 국방망 온프레미스 환경 기반 생성형 AI 보조교관 체계 등을 주요 과제로 제시했다. 이어 열린 오피스아워에서는 AI 스타트업과 공군 실무진 간 일대일 밋업이 진행됐다. 양측은 기술 적용 가능성과 실증 추진 방향을 논의했으며, 서울 AI 허브와 공군은 이후 기업 선발을 거쳐 본격적인 실증 프로젝트를 추진할 예정이다. 공군 관계자는 “이번 오픈이노베이션을 통해 공급망 리스크 관리, 무인 보안, 생성형 AI 교육 보조 등 국방 운영 전반에 적용 가능한 AI 기술을 발굴하고, 민군 협력 기반의 실질적 혁신 성과를 만들어가겠다”고 밝혔다. 서울 AI 허브는 금융·국방에 이어 유통 분야 AI 협력도 넓힌다. 현대백화점과 함께 추진하는 오픈이노베이션 프로그램은 5월 중 과제 기획을 거쳐 6월 공고 및 리버스피칭을 진행할 예정이다. 이후 기업 선발과 협약 체결을 거쳐 7월부터 10월까지 실증 프로젝트가 운영된다. 현대백화점 협력 프로그램은 유통 산업 내 AI 활용 모델 발굴을 중심으로 추진된다. 서울 AI 허브는 유통 현장에서 즉시 적용 가능한 AI 스타트업 기술을 발굴하고, 실증 결과를 바탕으로 후속 사업 연계 가능성도 검토할 방침이다. 변우석 서울 AI 허브 센터장은 “서울 AI 허브는 다양한 산업 분야 수요기관과 AI 스타트업을 연결해 실제 산업 현장에서 기술 검증과 사업화가 이어질 수 있도록 오픈이노베이션 생태계를 확대하고 있다”며 “금융·국방·유통 등 산업 전반으로 협력 범위를 지속 확대해 AI 스타트업의 성장과 산업 AX 확산을 적극 지원하겠다”고 말했다. 한편 서울 AI 허브는 대기업·산업·국방 분야 수요기관과 연계한 오픈이노베이션 프로그램을 지속 확대하고 있다. 지난해 삼성금융, 현대자동차, 공군, 교보생명, SKT, 동원산업 등과 협력해 허브 기업 15개사와의 매칭을 지원했다. 이 가운데 교보생명 협력 기업은 정부 과제 선정과 후속 실증으로 이어지는 성과를 냈다. 올해 3월에는 삼성생명, 현대홈쇼핑과 오픈이노베이션 리버스피칭을 개최하며 협력 범위를 넓혔다. 올해 서울 AI 허브에서 진행하는 오픈이노베이션 프로그램 관련 정보와 신청 방법은 허브 홈페이지에서 확인할 수 있다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162879 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092162879 Thu, 28 May 2026 09:29:58 +0900 kimka@chosunbiz.com (김경아 기자) 2025 AI 챔피언 대회 전경 / 메가존클라우드 메가존클라우드는 ‘2026 AI 챔피언 대회’ 운영사업자로 선정됐다고 28일 밝혔다. 메가존클라우드가 이 대회 운영사업자로 선정된 것은 지난해에 이어 두 번째다. 2026 AI 챔피언 대회는 과학기술정보통신부가 주최하는 ‘2026 전국민 AI 경진대회’의 주요 트랙 중 하나다. 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국정보통신기술협회(TTA)가 공동 주관한다. 생성형 AI 활용 경험과 개발 역량을 갖춘 참가자를 대상으로 우수 AI 서비스와 시스템을 개발한 팀을 선정해 시상하는 AI 경진 행사다. 대회는 전문가·개발자 중심의 ‘AI 챔피언’ 대회와 대학생 개발자 중심의 ‘AI 루키’ 대회로 나뉘어 운영된다. 두 대회는 참가 접수와 예선 심사를 거쳐 각각 본선 진출 100개 팀을 선정한 뒤, 기술 워크숍과 연구 인프라 지원을 바탕으로 본선 과제를 수행하는 방식으로 진행된다. 이후 본선 심사, 1차 결선인 시연평가, 최종 결선을 거쳐 순위가 결정된다. 총상금은 AI 챔피언 대회 26억원, AI 루키 대회 3억5000만원 규모다. AI 챔피언 1위 팀에는 5억원, AI 루키 1위 팀에는 5000만원이 수여된다. 행사는 3월 개막식을 시작으로 5~6월 기술 워크숍, 8월 본선 심사, 11월 결선 및 최종 결선, 12월 시상식 및 통합 페스티벌 순으로 진행된다. 기술 워크숍은 엘타워에서, 시상식과 통합 페스티벌은 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린다. 메가존클라우드는 각 대회의 선발 및 과제 수행 일정에 맞춰 사용 자원 컨설팅, GPU 및 AI API 제공, 개발 환경 구축과 운영, 기술 지원 등 대회에 필요한 컴퓨팅 인프라 전반을 맡는다. 최근 AI 챔피언 대회 참가팀 대상 기술 워크숍을 진행했으며, 오는 6월 4일에는 AI 루키 대회 참가팀을 위한 기술 워크숍을 실시할 예정이다. 참가팀에 제공되는 지원 자원에는 엔비디아 H100·A100 그래픽처리장치(GPU)를 비롯해 클로드(Claude), 제미나이(Gemini), 챗GPT(ChatGPT) 등 글로벌 AI API가 포함된다. 국내 AI 모델 API로는 LG AI연구원의 K-엑사원(K-EXAONE), SK텔레콤의 에이닷엑스(A.X), KT의 믿음, 엔씨소프트의 바르코(VARCO), 업스테이지의 솔라 프로(Solar Pro) 등이 제공된다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 “메가존클라우드는 대규모 AI 경진대회와 GPU 지원사업 등 다양한 정부 사업 수행 경험을 바탕으로 참가팀별 GPU 사용 환경 설계, 컴퓨팅 자원 제공, 운영 안정화, 기술 지원 역량을 축적해왔다”며 “이번 사업에서도 참가팀들이 안정적인 인프라 환경에서 아이디어를 구현하고 기술 역량��� 확장할 수 있도록 지원해, 정부 주도의 AI 인재 양성과 국내 AI 생태계 활성화에 기여하겠다”고 말했다. 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com ]]>