IT조선 - 칼럼·인터뷰

월드컵을 멤버십 미끼로 써도 되나 [줌인IT]

jubar@chosunbiz.com (변인호 기자) — Tue, 02 Jun 2026 06:00:00 +0900

네이버가 2026 북중미 월드컵 온라인 중계를 부분유료화했다. 보편적 시청권 대상 행사를 멤버십 가입 유도 수단으로 활용한 셈이다. 월드컵은 국민 누구나 추가 비용 없이 볼 수 있어야 하는 보편적 시청권 대상이다. 보편적 시청권은 국민적 관심이 큰 체육경기 등의 행사를 일반 국민이 폭넓게 시청할 수 있도록 보장하는 개념이다. 네이버는 네이버플러스 멤버십(월 4900원)이나 치지직 치트키(월 1만4300원)를 구독하지 않은 이용자가 한국 국가대표팀 경기를 480p 화질로만 볼 수 있게 했다. 네이버가 무료로 볼 수 있게 풀어둔 480p 화질은 사실상 멤버십에 가입하라는 의미와 같다. 현재 대부분의 온라인 영상 서비스가 1080p 이상 화질을 기본 제공한다는 점을 고려하면 480p는 사실상 체험용 수준에 가깝다. 스포츠 중계를 유료로 송출하는 것 자체는 문제가 아니다. 프로야구·프로축구·해외 리그처럼 중계권 시장이 형성된 프로 스포츠는 유료 시청 모델을 적용할 수 있다. 하지만 월드컵·올림픽은 프로리그가 아니라 국가대표가 출전하는 국민적 행사다. 2026 북중미 월드컵은 중계권을 보유한 JTBC와 중계권을 추가 확보한 KBS, 네이버 치지직에서 생중계한다. JTBC와 KBS 채널로도 볼 수 있다고 해서 네이버의 부분유료화 문제가 사라지는 것은 아니다. 앞서 2026 밀라노 동계올림픽은 JTBC와 네이버 치지직에서만 중계되면서 보편적 시청권 논란이 불거졌다. 이재명 대통령도 국제적 행사에 국민의 접근성을 보장하도록 제도를 개선해야 한다고 밝혔다. 동계올림픽 보편적 시청권 문제는 국민적 관심이 모이는 국제 행사의 TV 송출을 의무화하는 논의에 그쳤다. 5월 국회 과학기술정보방송통신위원회 전체회의를 통과한 방송법 개정안에는 KBS·MBC 등 전국 단위 지상파 방송사가 방송채널과 자사 OTT로 실시간 중계하도록 규정하고 있다. TV 사업자에게는 보편적 시청권 의무를 부담하게 하면서 온라인 플랫폼에는 월드컵·올림픽을 멤버십 가입 유도 수단으로 쓰도록 허용하면 규제 형평성 논란이 생길 수밖에 없다. TV에는 보편적 시청권 의무를 부과하면서 온라인에서는 사실상 유료화를 허용한다면 같은 월드컵을 두고 플랫폼에 따라 다른 기준을 적용하는 셈이다. 보편적 시청권 논의가 TV에 머물러서는 안 되는 이유다. 월드컵·올림픽처럼 이미 보편적 시청권 대상으로 분류된 경기·행사는 온라인 중계 분야에서도 기준을 정해야 한다. 변인호 기자 jubar@chosunbiz.com

피지컬 AI를 먹여 살리는 합성데이터 [이승현의 AI 네이티브]

itchosun@chosunbiz.com (이승현 라이너 AI 에반젤리스트) — Tue, 02 Jun 2026 06:00:00 +0900

휴머노이드 영상이 쏟아지고 있다. 두 발로 걷고, 컵을 집고, 문을 연다. 사람들은 그 로봇 손과 팔의 정교함에 감탄한다. 하지만 영상은 다가 아니다. 정교한 손은 이미 만들기술이 있고, 토크도, 관절의 자유도도, 촉각 센서도 사오거나 복제할 수 있다. 정작 어려운 것은 그 손을 언제, 어떻게, 얼마만큼 움직여야 하는가에 대한 판단이다. 똑같은 하드웨어를 얹어도 어떤 로봇은 달걀을 깨지 않고 집고, 어떤 로봇은 깨뜨린다. 그 차이를 가르는 것은 관절이 아니라 그 몸이 쌓은 경험, 곧 데이터다. 바꾸어 말하면, 피지컬 AI(Physical AI)의 진짜 병목은 하드웨어가 아니라는 말이다. 액추에이터도, 관절의 자유도도 아니다. 하지만 항상 주목받는, 그리고 경쟁하는 무대는 늘 하드웨어다. 눈에 보이기 때문이다. 더 가벼운 손, 더 강한 토크, 더 인간을 닮은 보행 등이다. 요즘 보이는 휴머노이드 영상도, 투자도 그 부분을 주목하고 있다. 그런데, 그 로봇 몸에 주입된 경험의 양과 질은 영상에 잡히지 않는다. 우리가 보이는 스펙터클에 시선을 빼앗기는 동안, 산업의 진짜 승부는 보이지 않는 데이터의 영역에서 갈리고 있다. LLM은 인터넷이라는 거대한 텍스트 더미 위에서 커졌다. 인류가 수십 년간 쌓아둔 문장이 그대로 학습 자원이 됐다. 그러나 물리세계에는 그런 공짜 코퍼스가 없다. 로봇이 "컵을 1만 번 집어 본 경험"은 어디에도 저장되어 있지 않다. 직접 시켜야 한다. 그런데 현실에서 로봇을 1만 번 움직이는 일은 느리고, 비싸고, 때로 위험하다. 피지컬 AI의 데이터는 인터넷에서 긁어올 수 없는, 본질적으로 희소한 자원이다. 여기서 발상의 전환이 일어난다. 현실에서 충분히 모을 수 없다면, 생성하면 된다. 바로 합성데이터(Synthetic Data)다. 디지털 트윈, 데이터를 찍어내는 공장 핵심 기반은 디지털 트윈에서 시작한다. 제품, 작업 스테이션, 로봇, 그리고 카메라가 보는 시야까지 현실의 물리법칙을 가상공간에 그대로 복제한다. 그 가상의 공장 안에서는 조명과 각도를 바꾸고, 부품 위치를 흩뜨리고, 좀처럼 일어나지 않는 불량과 예외 상황을 마음껏 연출할 수 있다. 한 번에 수만 개의 변형 시나리오가 만들어지고, 사람이 일일이 라벨을 붙이지 않아도 정답값이 자동으로 따라붙는다. 현실에서 며칠 걸릴 수집이 시뮬레이션에서는 몇 시간으로 압축되는 것이다. 합성데이터의 힘은 단순히 많이 만드는 데 있지 않다. 핵심은 ‘분포를 설계한다’는 점이다. 그런데, 현실 데이터는 양극화 되어있다. 일상적인 데이터는 과포화 상태인 반면, 예측하기 힘든 특이 상황의 데이터는 극도로 결핍되어 있다. 정상 제품 1만 장에 불량 한 장, 정작 AI가 실패하는 곳은 바로 그 드문 지점이다. 시뮬레이션은 이 분포를 인위적으로 재설계할 수 있다. 위험해서 못 겪는 상황, 비싸서 못 만드는 결함, 통계적으로 희박한 경계 사례를 의도적으로 과대표집해 채워 넣는다. 여기에 도메인 랜덤화(Domain Randomization), 텍스처·조명·마찰·센서 노이즈를 무작위로 흔드는 기법을 더하면, 모델은 특정 환경에 과적합하지 않고 변하는 조건 속에서도 변하지 않는 본질을 배운다. 데이터를 모으는 것이 아니라, 학습이 필요한 분포를 직접 만들어 내는 것이다. 엔비디아가 던진 명제인 ‘연산이 곧 데이터(compute is data)’는 이 변화를 정확히 관통하고 있다. 과거의 공장이 부품을 찍어냈다면, 이제 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)와 아이작 심(Isaac Sim), 코스모스(Cosmos) 같은 시뮬레이션 환경은 데이터를 찍어내는 공장이 된다. GPU가 돌아가는 만큼 학습용 경험이 쌓인다. 모델이 데이터를 만들고, 그 데이터가 다시 모델을 키우는 순환이 성립한다. 필자가 'AI 국부론'에서 말한 Model-to-Data 명제와 정확히 맞닿는다. 가치의 무게중심은 모델 그 자체에서, 모델이 학습할 데이터를 설계하고 생성하는 능력으로 옮겨간다. 누가 더 좋은 모델을 가졌느냐가 아니라, 누가 더 풍부하고 정교한 경험을 합성할 수 있느냐가 경쟁의 축이 된다. 경제 논리는 훨씬 더 단순하다. 현실에서 로봇 한 대가 한 번 동작을 시도하는 데는 사람, 시간, 부품, 안전이라는 고정비가 들 수 밖에 없고, 시도가 늘수록 비용은 선형으로 증가한다. 반면 시뮬레이션의 한계비용은 GPU 시간에 수렴한다. 첫 데이터 한 건은 비싸지만, 천 번째, 백만 번째 데이터는 거의 공짜에 가깝다. 학습할수록 모델이 좋아지고, 좋아진 모델이 더 나은 시나리오를 생성하며, 그 시나리오가 다시 모델을 키우는 데이터 플라이휠이 돈다. 한쪽은 비용이 쌓이고 다른 쪽은 비용이 내려간다. 이 비대칭이 합성데이터를 선택이 아닌 필수로 만드는 것이다. 합성에서 끝나지 않는다 … Sim-to-Real이라는 마지막 관문 물론 합성데이터에는 어려운 점이 있다. 시뮬레이션이 아무리 정교해도 현실의 근사치이기 때문에 가상에서 완벽하게 학습한 로봇이 실제 작업장에서 무너지는 일은 흔하다. 이 간극을 심투리얼 갭(Sim-to-Real Gap)이라 부른다. 이 갭은 어디서 올까? 첫째는 물리의 불완전한 모사다. 마찰, 미끄러짐, 재질의 미세한 변형, 케이블의 출렁임 같은 것들은 방정식으로 깔끔히 떨어지지 않는다. 둘째는 센서의 차이다. 가상 카메라는 깨끗한 픽셀을 주지만, 현실 카메라는 노이즈와 모션 블러, 렌즈 왜곡, 조명 점멸을 함께 준다. 셋째는 예측 불가능한 현실의 롱테일이다. 시뮬레이터를 설계한 사람이 상상하지 못한 상황은 시뮬레이션에 존재하지 않는다. 가상은 ‘내가 아는 세계'만 그릴 수 있지만, 현실은 늘 그 바깥의 세계에도 존재한다. 그래서 현실의 데이터를 가상에 이식하고(Real2Sim), 가상 공간의 압도적인 스케일로 대량 학습을 수행한 후, 그 결과물을 현실에 적용해 오차를 다시 시뮬레이터에 되먹이는(Sim2Real) 지속 가능한 선순환 구조를 만드는 것이다. 현실에서 발견된 실패가 다음 합성데이터의 재료가 되고, 갭은 한 바퀴 돌릴때마다 조금씩 좁아진다. 바로 이 지점에서 도메인 랜덤화(Domain Randomization)가 강력한 무기가 된다. 시뮬레이터의 조건을 현실보다 훨씬 가혹하게 무작위로 흔드는 것이다. 가상 세계에서 이미 최악의 시나리오들을 예방접종 하듯 학습한 모델에게, 실제 현실은 예상 범위 내의 일부일 뿐이다. 정교한 모사로 현실과의 오차를 좁혀가는 정공법과, 압도적인 다양성으로 오차 자체를 무력화하는 우회로가 상호보완적으로 작동하는 셈이다. 정밀 제조 분야에서는 한발 더 나아가는데, 합성데이터는 단순한 기술이 아니라 단계적 배치 방법론으로 다뤄져야 한다는 것이다. 즉 하나의 모델, 하나의 정확도 지표로 "이제 현장에 깔자"고 결정해선 안 된다는 것이다. 개념검증(POC)은 양산 승인이 아니라, 비용 검증 단계로 넘어가는 근거일 뿐이기 때문에 검증되지 않은 합성데이터는 자신감만 부풀린 환각이 될 수 있는 위험이 있다. 그래서 합성데이터의 진짜 성숙도는 "얼마나 그럴듯한 영상을 만드느냐"가 아니라, "현실에서 첫 시도에 맞히는 비율(first-time-right)을 얼마나 끌어올리느냐"로 측정된다. 보기 좋은 가상은 흔하지만, 현실로 이어지는 가상은 드물다. 그 다리를 놓고, 건넌 뒤 무너지지 않았음을 증명하는 일이 합성데이터 산업의 진짜 난제다. 합성 데이터라는 전장 2025년 3월, 엔비디아는 합성데이터 스타트업 그레텔(Gretel)을 기업가치 3억2000만 달러를 웃도는 가격에 인수했다. 거대 기업들이 학습에 쓸 현실 데이터를 거의 소진하면서, 데이터를 인공으로 빚는 능력 그 자체가 전략 자산이 된 것이다. 그뿐이 아니다. 자율주행용 가상 환경을 만드는 패럴렐 도메인(Parallel Domain), 물리 기반 합성 데이터셋을 전문으로 하는 렌더드 AI(Rendered AI), 그리고 실제 데이터와 합성 데이터를 함께 먹여 로봇 파운데이션 모델을 키우는 로보포스(RoboForce), 스킬드 AI(Skild AI)까지 모델 경쟁의 이면에서 ‘데이터 레이어’를 선점하려는 경쟁이 본격화되고 있다. 2025년 로봇 분야가 사상 최대인 407억 달러를 빨아들인 배경에도, 결국 이 데이터 주도권 다툼이 깔려 있다고 본다. 우리나라의 포지셔닝은? 그렇다면, 우리나라는 본격적으로 로봇 하드웨어 경쟁에 뛰어들 것인가, 아니면 그 로봇들이 먹고 자랄 데이터를 공급할 것인가. 이 질문은 결국 주권의 문제로 이어진다. 합성데이터는 단순한 부품이 아니라, 한 나라의 산업, 공정, 작업장의 물리를 디지털로 옮겨 담은 자산이다. 우리 공장의 동작과 결함과 예외를 우리가 직접 시뮬레이션으로 빚지 못하면, 그 데이터를 만드는 플랫폼과 그 위에서 길러진 로봇의 지능은 모두 바깥에서 들여와야 한다. 그래서 나는 이것을 소버린 AI의 중요한 한 축이라고 본다. 모델의 주권만이 아니라, 그 모델을 길러낼 데이터를 자급할 수 있느냐가 한 나라의 국부(國富)를 가를수 있다. 설사 하드웨어를 사 오고 모델을 빌려 쓰더라도(물론 당연히 하드웨어와 모델 주권성도 중요하다.) 우리의 현실을 데이터로 번역하는 능력만큼은 안에 있어야 한다. 이 흐름 위에 올라선 한국 기업도 있다. 스카이인텔리전스는 엔비디아 옴니버스 기반으로 제품 3D 스캔과 콘텐츠 생성을 자동화한 리테일 솔루션에서 출발했지만, 최근 피지컬 AI 확산으로 합성데이터 수요가 커지자 무게중심을 옮기고 있다. 산업 공정과 피지컬 AI의 가장 큰 한계는 학습 데이터와 현실 사이의 격차이고, 그것을 메우는 것이 합성데이터라는 것이다. 스카이인텔리전스는 단순 3D 합성 데이터 생성을 넘어 산업 현장의 구조, 객체 상호작용, 로봇 동선, 물리 기반 시뮬레이션을 연계한 합성데이터 인프라 고도화에 주력하고 있다. 현실의 사물을 디지털 트윈으로 옮기는 기술이, 광고 콘텐츠를 넘어 로봇의 학습 자원으로 확장될 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 정리해보자. 피지컬 AI 시대의 승부처는 �� 빠른 팔, 더 강한 관절에만 있지 않다. 그 몸이 무엇을 얼마나 경험했는가, 그 경험을 누가 설계하고 생성하는가에 있다. 로봇은 하드웨어만으로 완성되지 않는다. 데이터로 길러진다. 합성데이터는 그 원동력이 되는 원료이자 음식이다. LLM의 원료가 인터넷 텍스트였다면, 체화된 지능(Embodied Intelligence)의 원료는 시뮬레이션이 빚어낸 경험이다. 이 원료를 자급할 수 있는 나라와, 수입에 의존하는 나라의 격차는 머지않아 'AI 국부'의 격차로 드러날 것이다. 로봇의 팔을 부러워할 시간에, 그 팔이 무엇을 배울지를 설계해야 한다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 스타트업 창업가 출신의 AI 전문가다. 디지털플랫폼정부위원회 인공지능플랫폼혁신국장으로서 재직하면서 대한민국 공공 AI의 초석을 닦았으며, 현재는 가천대 스타트업칼리지 겸임교수, 법무법인 린의 공공AX 고문을 겸하며 기술과 정책의 가교 역할을 하고 있다. 이론에 머물지 않는 현장형 전략가로서 국가 전반의 AI 네이티브 전환을 이끌고 있다.

소프트뱅크 특허 3500건의 경고 [손혁의 IP 전략 노트]

jinsang@chosunbiz.com (손혁 인텔리안특허법률사무소 대표변리사) — Mon, 01 Jun 2026 06:00:00 +0900

소프트뱅크 그룹이 2025년 4월 2일과 3일, 단 이틀동안 일본에서 3500건이 넘는 AI 관련 특허를 공개했다. 하루 1750건, 시간 당 73건꼴이다. 손정의 회장 본인이 개인 명의로 1000건 이상을 출원했고, 그룹 차원에서는 수개월 만에 1만 건 이상의 생성형 AI 관련 출원을 완료했다. 2025년 8월 기준 소프트뱅크의 연간 공개 건수는 1만379건으로 일본 전체 1위를 기록했다. 이 숫자가 의미하는 건 단순하지 않다. 같은 해 12월, 일본 전체 특허 출원 건수는 전년 동월 대비 168.9% 급증해 약 8만2000건을 기록했다. 소프트뱅크 한 곳의 움직임이 한 나라의 특허 지형 자체를 뒤흔든 셈이다. AI가 특허 ‘쓰는’ 시대가 열렸다 이런 대량 출원이 가능해진 배경에는 AI 기술 자체에 있다. 과거 특허 명세서 한 건을 작성하려면 변리사가 발명자와 수차례 미팅하고 선행기술을 조사하고 청구항을 설계해야 했다. 여기에 소요되는는 시간만 수 주가 걸린다. 지금은 다르다. 생성형 AI 기반 명세서 작성 도구가 빠르게 확산되고 있다. 발명 아이디어를 입력하면 AI가 선행기술을 검색하고 청구항 초안을 만들어낸다. 또 명세서 전체를 수 시간 내에 생성한다. 우리나라에서도 AI 기반 특허 명세서 서비스가 등장했고 글로벌 IP 관리 소프트웨어 시장은 연평균 14%씩 성장하며 이미 100억달러를 넘어섰다. 소프트뱅크의 AI 특허 3500건이 모두 변리사가 한 건 한 건 수작업으로 작성한 결과물일 가능성은 낮다. AI가 특허 출원의 '도구'에서 '주체'에 가까운 역할로 이동하고 있다는 신호다. 소프트뱅크의 특허 전략이 위협적인 이유 소프트뱅크의 대량 출원을 단순히 ‘숫자 놀음’이라고 치부하는 시각도 있다. 그러나 이 움직임의 본질은 출원 건수 자체가 아니다. 그 특허 양이 만들어내는 전략적 압력에 있다. 한 기술 분야에 수천 건의 특허가 촘촘하게 깔리면 경쟁사 입장에서는 어디를 밟아도 특허에 걸릴 수 있는 지뢰밭이 된다. 개별 특허의 권리범위가 좁더라도 회피 설계에 드는 비용과 시간만으로도 후발 주자의 사업 속도를 늦출 수 있다. 특허 분쟁이 협상 테이블로 갈 때도 마찬가지다. 보유 특허가 100건인 회사와 1만 건인 회사의 협상력은 근본적으로 다르다. 더 주목할 점은 소프트뱅크의 출원이 단순한 숫자 채우기가 아니라는 점이다. 출원 분야를 들여다보면 생성형 AI(LLM) 기반 정보 처리 기술은 물론이고 로보틱스, 통신 네트워크, 드론까지 AI 응용 발명이 다양한 분야에 걸쳐 있다. 자사의 사업 방향인 AI 인프라, 피지컬 AI, 통신에 맞춰 특허를 전방위로 배치한 것이다. 소프트뱅크의 특허 양 뒤에는 사업 전략이 있다. 양의 전쟁인가, 질의 전쟁인가 특허 대량생산의 시대가 열렸다고 해서 무작정 특허의 숫자만 늘리는 것이 정답일까? 결론부터 말하면 그렇지 않다. 특허의 가치는 청구항이 얼마나 넓고 견고하게 설계됐느냐에 달려있다. 아무리 수천 건을 출원해도 청구항의 권리범위가 좁거나, 진보성이 부족하거나, 사업과 연결되지 않는 특허는 방어력이 없다. AI가 대량으로 생성한 명세서의 경우, 형식은 갖춰져 있어도 핵심 발명의 기술적 본질을 정확히 반영하지 못하는 경우가 적지 않다. 등록까지는 될 수 있어도 실제 분쟁에서 경쟁사의 제품을 커버하지 못하는 특허가 나오는 것이다. 필자가 카카오와 카카오엔터프라이즈에서 인하우스 변리사로 일하면서 체감한 것이 바로 이 점이다. 출원 건수를 채우는 일과 사업을 실제로 보호하는 특허를 만드는 일은 완전히 다른 작업이다. 100건의 허술한 특허보다 10건의 정교한 특허가 분쟁 상황에서 훨씬 강력하다. 결국 소프트뱅크의 대량 출원이 한국 기업에 던지는 메시지는 이것이다. AI 시대의 특허 전쟁은 양과 질을 동시에 갖춰야 하는 싸움이 됐다. 대기업은 양으로 지뢰밭을 깔고, 그 안에 질 높은 핵심 특허를 심어둔다. 이 조합에 대응하려면 중소·중견 기업도 “우리는 질로 승부한다”는 말만으로는 부족하다. 제한된 자원 안에서 어디에 집중할 것인지, 어떤 기술을 어떤 시점에 어떤 권리범위로 출원할 것인지에 대한 전략적 판단이 그 어느 때보다 중요해졌다. 한국 기업은 어디에 서 있나 한국의 AI 특허 출원 역량은 결코 뒤지지 않는다. 스탠퍼드대 HAI 보고서에 따르면 한국은 인구 10만 명당 AI 관련 특허 출원에서 세계 1위(17.27건)를 기록했다. 중국(6.08건), 미국(5.20건), 일본(4.58건)을 크게 앞선 수치다. 2025년 국내 특허 출원도 26만 건을 넘기며 전년 대비 5.9% 증가했다. 특히 하반기 들어 전자상거래, 게임, 의료 분야에서 신규 출원인의 비중이 눈에 띄게 늘었다. 지식재산처도 생성형 AI를 활용한 출원 증가에 대비해 심사 부담 대책을 마련 중이라고 밝혔다. 그러나 현실적인 격차도 존재한다. 소프트뱅크처럼 그룹 차원에서 수만 건의 AI 특허를 전략적으로 밀어넣는 기업이 한국에 있는가. 국내 대기업 일부를 제외하면 대부분의 중견·중소 테크 기업은 연간 출원이 수십 건 수준에 머문다. 해외 출원까지 고려하면 격차는 더 벌어진다. 정부도 이 위기감을 공유하고 있다. 2026년 해외 IP 법무지원 예산은 823억 원으로 전년 대비 36% 증액됐다. AI 기반 해외 상표 무단선점 사전탐지 시스템을 구축하고, NPE(특허괴물)의 특허 매입 동향을 분석해 기업에 사전 경고하는 체계도 마련하고 있다. 하지만 정부 지원만으로는 부족하다. 결국 개별 기업이 자사의 기술과 사업에 맞는 IP 전략을 갖추지 않으면 이 변화에 대응할 수 없다. 기업이 해야 할 세 가지 이러한 변화 앞에서 기업이 해야 할 세 가지 대응책이 있다. 첫째, AI를 특허 업무에 적극 활용하되, 최종 판단은 전문가가 내려야 한다. AI 도구는 선행기술 조사, 명세서 초안 생성, 특허 맵 분석에서 이미 실무 수준의 품질을 보여준다. 하지만 청구항 설계, 진보성 판단, 권리범위 전략은 사업을 이해하는 사람만이 할 수 있다. AI로 속도를 올리고, 사람으로 질을 잡는 투트랙이 필요하다. 둘째 '방어형 출원'에서 '공격형 포트폴리오'로 전환해야 한다. 많은 한국 기업이 아직도 “혹시 모르니까 일단 출원해두자”는 방식으로 특허를 관리한다. 그러나 소프트뱅크가 보여준 것은 사업 전략과 특허 전략을 일체화시키는 접근이다. LLM, 로보틱스, 통신, 드론 등 자사 사업이 향하는 방향에 맞춰 특허 펜스를 치는 것이다. 특허가 사업의 뒤를 따라가는 것이 아니라, 사업보다 한 발 앞서 시장을 선점하는 무기가 되어야 한다. 셋째, 해외 특허 전략을 지금 당장 점검해야 한다. AI 특허 전쟁은 글로벌 전쟁이다. 한국에서만 출원한 특허는 해외에서 아무런 보호를 받지 못한다. 미국, 일본, 유럽 등 주요 시장에서의 특허 확보 없이는 해외 기업의 특허 공세에 속수무책이다. 특히 AI 분야는 기술 발전 속도가 빨라, 출원 타이밍을 놓치면 선행기술에 막혀 등록 자체가 불가능해질 수 있다. AI 시대, 특허의 본질은 변하지 않는다 AI가 특허를 대량으로 쏟아내는 시대가 왔다. 출원의 속도와 양은 앞으로 더 빨라지고 더 늘어날 것이다. 그러나 특허의 본질은 달라지지 않는다. 좋은 특허는 좋은 기술에서 나오고, 좋은 전략이 뒷받침될 때 비로소 사업을 지키는 무기가 된다. 소프트뱅크의 3500건은 단순한 숫자가 아니다. AI 시대의 IP 전쟁이 이미 시작됐다는 선전포고다. 이 전쟁에서 살아남으려면 AI 도구를 빠르게 받아들이되, "무엇을 왜 출원하는가"라는 근본적인 질문을 놓지 않는 것. 그것이 변리사로서 필자가 전하고 싶은 첫 번째 메시지다. 손혁 인텔리안특허법률사무소 대표변리사는 LG전자 표준특허 대리인, 카카오·카카오엔터프라이즈 인하우스 변리사를 거쳐 인텔리안특허법률사무소를 설립했다. AI, SW, 클라우드, 의료기기 분야의 특허 전략을 전문으로 하며, 한국지식재산협회 소프트웨어분과 위원장, 국가지식재산위원회 표준특허 자문위원을 역임했다.

클로드 오퍼스 4.8이 촉발한 ‘적응형 추론’의 시대 [윤석빈의 Thinking]

ityoon@chosunbiz.com (윤석빈 트러스트커넥터 대표) — Mon, 01 Jun 2026 06:00:00 +0900

생성형 인공지능(AI) 시장의 패권 경쟁이 새로운 국면으로 접어들고 있다. 최근 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 가장 강력한 플래그십 모델인 ‘클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.8’을 전격 공개한 사건은 단순한 기술적 업그레이드 이상의 의미를 지닌다. 지난 버전이 출시된 지 불과 얼마 지나지 않아 단행된 이번 발표는 글로벌 AI 빅테크 기업들이 단순히 벤치마크 점수를 소수점 단위로 올리는 소모전에서 벗어나 실질적인 ‘비즈니스 실행력’과 ‘운영 효율성’의 단계로 진입했음을 극명하게 보여준다. 이제 시장의 화두는 AI가 얼마나 인간처럼 말하는가를 넘어, 복잡한 비즈니스 프로세스를 얼마나 독립적이고 비용 효율적으로 완수할 수 있는가로 이동하고 있다. 우리가 이번 오퍼스 4.8의 등장에 주목해야 하는 이유는 이 모델이 차세대 거대 아키텍처로 진화하기 전, 현존하는 거대언어모델(LLM)이 도달할 수 있는 최정점의 구조를 제시하고 있기 때문이다. 특히 인공지능이 스스로 문제의 난이도를 판별해 연산 자원을 유연하게 배분하는 ‘적응형 사고(Adaptive Thinking)’와 이를 뒷받침하는 고도화된 시스템 API 구조는 기업형 에이전트 시스템을 구축하려는 기술 아키텍트들에게 완전히 새로운 이정표를 제시한다. 이는 AI가 단순한 소프트웨어 도구에 머무는 것이 아니라, 독자적인 경제적 부가가치를 창출하는 ‘AI 에이전트 경제(Agent Economy)’의 서막을 알리는 강력한 신호탄이다. ‘적응형 추론’의 도입과 연산 인프라의 효율적 통제 클로드 오퍼스 4.8의 아키텍처에서 가장 혁신적인 변화는 하이브리드 추론 메커니즘에 기반한 ‘적응형 사고’의 상용화다. 기존의 LLM들은 아주 단순한 사실 확인성 질문이나 수만 줄의 소스코드를 분석해야 하는 고난도의 디버깅 작업 모두에 동일한 수준의 내부 연산 레이어와 컴퓨팅 자원을 소모하는 치명적인 한계를 가지고 있었다. 그러나 오퍼스 4.8은 입력된 프롬프트의 복잡성과 난이도를 모델이 스스로 실시간 진단한다. 정교한 논리 모델링이나 수학적 조합론, 대규모 아키텍처 설계와 같은 복합적인 당면 과제에는 연산 시간을 의도적으로 늘려 깊게 추론(Extended Thinking)하는 반면, 일상적인 요약이나 단순 데이터 추출 가공에는 불필요한 자원 낭비 없이 기민하게 반응하는 방식이다. 이러한 완급 조절은 단순히 사용자 경험의 속도를 개선하는 차원을 넘어, 기업의 엔터프라이즈 AI 운영 비용(TCO) 구조를 근본적으로 혁신한다. 앤트로픽이 이번 모델과 함께 기존 대비 2.5배 빠른 속도를 보장하는 ‘패스트 모드’ 옵션을 제공하고, 입력 및 출력 토큰당 차등 가격제를 도입한 것도 이와 같은 맥락이다. 결국 AI를 도입하는 기업 관점에서 LLM은 이제 단순한 인터페이스가 아니라 비용과 마진, 레이턴시(지연 시간)를 동적으로 스케일링해야 하는 ‘컴퓨팅 인프라 리소스 관리’의 영역으로 전입했음을 뜻한다. 이는 향후 대규모 자율형 에이전트들이 네트워크상에서 하드웨어 자원을 소모하며 상호작용할 때, 비용 최적화를 달성할 수 있는 핵심 기술적 토대가 될 것이다. 개발자 생태계를 뒤흔든 API 혁신, 자율형 에이전트의 완성 오퍼스 4.8이 지향하는 궁극적인 지점은 인간의 개입을 최소화한 ‘생산용 에이전틱 워크플로우(Production Agentic Workflows)’의 실행에 있다고 생각한다. 100만 토큰에 달하는 광활한 컨텍스트 윈도우와 최대 128k의 확장된 출력 토큰 지원은 수십 개의 이종 API와 데이터베이스를 넘나드는 멀티 툴 오케스트레이션을 안정적으로 지탱한다. 그러나 실제 개발 현장에서 가장 파괴적인 혁신으로 평가받는 부분은 다름 아닌 ‘메시지 API(Message API)’의 구조적 업데이트로 생각된다. 이제 막 출시 되어서 좀더 검증은 필요하겠지만 기존 에이전트 시스템에서는 장기 실행되는 워크플로우 중간에 새로운 규칙이나 지침(Instruction)을 주입할 경우 시스템 엔트리가 변경되어 막대한 비용을 절감해주던 ‘프롬프트 캐시(Prompt Cache)’가 무력화되는 고질적인 문제가 있었다. 오퍼스 4.8은 메시지 배열 내에 유연하게 시스템 엔트리를 포함할 수 있도록 설계되어, 컨텍스트가 지속적으로 업데이트되는 와중에도 최대 90%의 비용 절감 효과를 고스란히 유지될 있다고 주장하고 있다. 이 기술적 진보는 실시간으로 변화하는 시장 데이터나 주변 환경의 변수에 대응해 에이전트가 스스로 전략을 수정하면서도 운영 비용을 폭발적으로 증가시키지 않는 강력한 무기가 될 수 있다. 수많은 기업용 솔루션을 연동해 실시간 금융 분석을 수행하거나 복잡한 글로벌 공급망을 관리할 때, 오퍼스 4.8이 보여주는 지속성과 경제적 신뢰성은 자율형 에이전트 솔루션의 상용화를 앞당기는 결정적 계기가 될 확률이 높다. ‘미토스’ 시대로 향하는 징검다리와 AI 네이티브의 미래 결과적으로 클로드 오퍼스 4.8은 글로벌 AI 산업 생태계가 에이전트 중심으로 재편되는 거대한 흐름 속에서 시장에 매우 명확한 메시지를 던지고 있다. 이제 인공지능의 진정한 가치는 ‘얼마나 많은 지식을 축적하고 있는가’의 정적 지표가 아니라, ‘주어진 복잡하고 추상적인 목표를 얼마나 자율적이고 정교하게 프로토콜화하여 완수해 내는가’라는 동적 지표로 평가받아야 한다는 점이다. 앤트로픽의 전체 기술 로드맵상 이번 모델은 차세대 완전히 새로운 패러다임인 ‘미토스(Mythos)급’ 아키텍처로 진입하기 전, 기존 4.x 라인업의 진화를 끝마치는 최종 진화형 단계로 포지셔닝된다. 고도화된 지능과 비용 효율적인 적응형 추론, 그리고 프롬프트 캐싱의 최적화가 결합된 오퍼스 4.8의 시도는 향후 엔터프라이즈 소프트웨어 시장은 물론, AI 에이전트가 스스로 자산과 리소스를 관리하는 탈중앙화 프로토콜 경제 전반에 거대한 파란을 예고하고 있다. 우리는 이제 단순한 기술적 호기심으로 AI에게 질문을 던지던 단계를 지나, 스스로 사유하고 연산 효율을 극대화하는 자율형 에이전트와 공존하는 진정한 ‘AI 네이티브 시대’의 중심에 서 있다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 윤석빈 트러스트 커넥터 대표는 서강대 AI·SW 대학원 특임교수로 36Kr 코리아 고문, 투이컨설팅 자문과 한국 경영학회 디지털 경영 공동위원장, 법무 법인 DLG 고문으로 활동하고 있다. 한국 오라클과 한국 IBM 등 IT 업계 경력과 더불어 서강대 지능형 블록체인 연구센터 산학협력 교수로도 활동했다. 동국대학교 국제정보보호대학원 인공지능보안 전공 교수로도 활동하고 있다.

[데스크칼럼] ‘만스피’라는 유령이 증시를 떠돌고 있다

sonny@chosunbiz.com (손희동 기자) — Mon, 01 Jun 2026 06:00:00 +0900

'코스피가 연일 사상 최고치를 갈아치우고 있다.' 는 수사도 무색한 요즘이다. 이재명 대통령의 공약이었던 5천피를 달성했다는 환호도 잠시, 코스피는 6천피와 7천피를 단숨에 뛰어넘은 뒤 8천피, 내친김에 9천피 등정까지 바라보고 있다. 시장에선 '만스피' 도달 전망도 심심찮게 나온다. 시장의 주인공은 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 반도체 관련주다. 인공지능(AI) 산업이 본격적인 성장 궤도에 오르면서 고성능 메모리, 데이터센터, 서버, 전력 인프라 등 관련 산업 전반에 대한 기대가 주가를 밀어 올리고 있다. 시장에서는 “이제 시작일 뿐”이라는 말도 심심치 않게 나온다. 그럴 만한 이유도 있다. AI는 단순한 기술 유행을 넘어 산업 구조 자체를 바꾸고 있다. 챗봇과 검색 서비스를 넘어 제조, 금융, 의료, 국방, 물류, 로봇 등 거의 모든 영역으로 확산되고 있다. 최근에는 피지컬 AI, 휴머노이드 로봇, 자율주행, 양자컴퓨터 등으로 기대의 범위가 넓어지고 있다. AI가 더 많은 데이터를 필요로 하고 더 빠른 연산 능력을 요구하며 더 많은 전력을 소비할수록 반도체 산업의 중요성은 커질 수밖에 없다. 한국 증시가 그 수혜를 가장 직접적으로 받는 시장 중 하나라는 분석도 무리는 아니다. 간혹 비관적인 목소리도 나오지만 이렇다할 영향은 없어 보인다. 과거 인터넷이 세상을 바꿨듯 AI 역시 이제 막 초입에 들어섰다는 평가가 많다. 글로벌 빅테크 기업들이 천문학적인 규모의 투자를 이어가고 있고 각국 정부도 AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 있다. 투자자 입장에서는 눈앞의 상승세를 외면하기 어려운 환경이다. “이번에는 다르다”는 말이 힘을 얻는 것도 이런 배경 때문이다. 하지만 그럴 때일수록 시장의 기본을 되새길 필요가 있다. 주가는 미래의 기대를 먹고 오른다. 기대가 현실로 확인되면 더 오를 수도 있지만 현실이 기대에 못미친다 싶으면 어김없이 조정이 찾아온다. 기대했던 성과가 나올 것이란 믿음이 깨지는 순간, 벌려 놓았던 레버리지가 독이 돼 돌아온다. 우리는 이미 비슷한 장면을 본 적이 있다. 2000년 전후 IT 버블 때도 인터넷은 세상을 바꿀 기술이었다. 실제로 인터넷은 이후 세계 경제의 중심 인프라가 됐다. 그러나 당시 주식시장은 기술의 가능성을 너무 앞서 반영했고, 결국 많은 기업과 투자자가 혹독한 대가를 치렀다. 2008년 금융위기 전에도 시장에는 낙관이 넘쳤다. 미국의 부동산 가격은 쉽게 꺾이지 않을 것처럼 보였고 온갖 파생상품으로 무장한 금융공학은 위험을 분산시킨다는 믿음을 키웠다. 하지만 시장은 어느 순간 방향을 바꿨고 위기는 대규모 금리 인하와 양적완화라는 전례 없는 처방 뒤에야 가까스로 수습됐다. 물론 지금의 상황을 과거 위기와 단순 비교할 수는 없다. AI 산업의 성장성은 실체가 있고 한국 반도체 기업들의 경쟁력도 분명하다. 버블이라는 단어를 너무 쉽게 꺼내는 것도 경계해야 한다. 문제는 투자자의 태도다. 아무리 유망한 산업이라도 주가는 오르고 내린다. 아무리 강한 상승장이라도 조정 없이 영원히 이어지지는 않는다. 시장의 끝이 언제인지 정확히 아는 사람은 없다. 다만 끝이 있다는 사실만은 누구나 알고 있다. 투자에서 가장 위험한 순간은 손실이 났을 때가 아니라, 자신이 틀릴 수 있다는 생각을 잊었을 때다. 상승장이 길어질수록 투자자는 위험을 작게 보고 수익 가능성은 크게 본다. 빚을 내 투자하거나, 단기간 급등한 종목을 뒤늦게 따라 사거나, 감당하기 어려운 규모로 포트폴리오를 한쪽에 몰아넣는 행동은 결국 시장이 아니라 스스로를 위험하게 만든다. 지금의 코스피 상승세는 한국 증시에 반가운 변화다. 오랜 기간 저평가 논란에 갇혀 있던 시장이 AI와 반도체라는 글로벌 성장 축 위에서 재평가받고 있다는 점은 긍정적이다. 그러나 좋은 시장일수록 냉정한 투자 원칙이 필요하다. 주식투자의 기본은 결국 단순하다. 잘 모르는 것에 무리하게 투자하지 않는 것, 감당할 수 있는 범위 안에서 투자하는 것, 한 방향으로만 시장을 보지 않는 것, 그리고 언제든 틀릴 수 있다는 사실을 인정하는 것이다. AI가 산업의 미래를 바꿀 수는 있다. 그러나 투자자의 손실까지 대신 책임져 주지는 않는다. 뜨거운 시장일수록 차가운 머리가 필요하다. 손희동 금융부장 sonny@chosunbiz.com

합쳐지고, 가벼워지고, 살아 움직이는 AI [정원훈의 AI 트렌드]

itchosun@chosunbiz.com (정원훈 텐에이아이 대표) — Fri, 29 May 2026 06:00:00 +0900

인공지능(AI) 트렌드를 가장 빠르게 알 수 있는 허깅페이스를 분석하는 정원훈의 AI 트렌드입니다. 이번 주 허깅페이스는 한마디로 '하나로 합쳐지고, 작아지고, 살아 움직이는' 한 주였습니다. 이미지든 영상이든 한 모델로 보고·만들고·고치는 '통합 멀티모달'이 30억 파라미터 규모로 실용 영역에 들어왔고, 단 10억 파라미터로 '에이전트형 코딩·도구 사용'에서 동급 SOTA를 찍은 온디바이스 추론 LLM(대형언어모델)이 화제를 모았습니다. 사진과 음성만 넣으면 자연스럽게 말하고 움직이는 '디지털 휴먼' 영상 합성도 오픈소스로 상업 활용 가능 수준에 도달했습니다. 이번 주의 키워드는 세 가지입니다. '바이트댄스가 던진 30억 파라미터 통합 멀티모달 모델 랜스(Lance)', '폰 안에서 도구를 부리는 1B 추론 LLM 미니CPM5-1B(MiniCPM5-1B)', '오디오 한 줄로 사람을 움직이는 메이투안의 디지털 휴먼 모델 롱캣-비디오-아바타-1.5(LongCat-Video-Avatar-1.5)'입니다. 이번 주도 퀴즈로 시작하겠습니다. 바이트댄스(ByteDance) 리서치팀이 내놓은 '한 몸에 다 들어있는' 멀티모달 모델입니다. 이미지와 영상의 이해·생성·편집을 단일 모델로 처리하며, 총 파라미터 대비 활성 파라미터는 30억(3B)에 불과합니다. A100 GPU 128장이라는 비교적 작은 학습 예산으로 처음부터 끝까지(from scratch) 학습됐고, 아파치 2.0 라이선스로 공개돼 상업적 활용도 자유롭습니다. '읽는 AI', '그리는 AI', '편집하는 AI'를 한 모델로 묶어버린 이 모델의 이름은? 칭화대 NLP랩과 모델베스트가 공동 운영하는 오픈BMB(OpenBMB)가 새로 공개한 1B급 온디바이스 추론 LLM입니다. '같은 체크포인트 하나'로 빠른 응답 모드와 깊은 사고 모드를 오갈 수 있고, 128K 토큰의 긴 문맥을 지원합니다. 추론·지식·코드·수학·논리·에이전트 7개 영역 평균 42.57점으로 동급 1B 모델 중 최고 점수를 기록했으며, 무엇보다 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원으로 스마트폰 안에서도 도구를 부려 일하는 '주머니 속 에이전트'가 가능해진 모델의 이름은? 정답은 '랜스'와 '미니CPM5-1B'입니다. 그럼 이번 주에는 어떤 혁신이 등장했는지 함께 살펴보겠습니다. 허깅페이스 5월 4주차 모델과 스페이스 톱3. / 정원훈 제공 AI 모델 톱3 1위: Bytedance-research/Lance | Any-to-Any "이미지와 영상, 보고 만들고 고치는 일을 한 모델에 다 담았다… 바이트댄스가 꺼낸 통합 멀티모달의 정수" 이름은 '랜스(Lance·창)'입니다. 한 자루 창으로 여러 적을 상대하듯, 한 모델로 이미지와 영상의 이해·생성·편집을 모두 찔러내겠다는 의도가 담겨 있습니다. 2주 연속으로 1위의 자리를 지킨 이 모델은 바이트댄스 리서치팀이 내놓은 모델로 'Any-to-Any' 카테고리에 속하는데, 텍스트→이미지(T2I), 텍스트→영상(T2V), 이미지 편집, 영상 편집, 이미지·영상 이해(X2T)까지 6가지 작업을 한 체크포인트로 모두 처리합니다. 핵심은 '활성 30억 파라미터'라는 경량의 모델이라는 것입니다. 기존의 통합 멀티모달 시도들이 대개 '인식용 모델'과 '생성용 모델'을 따로 만든 뒤 억지로 이어 붙이는 방식이었다면, 랜스는 처음부터 한 아키텍처 안에 이해 경로와 생성 경로를 함께 깔아 두고 '단계별 멀티태스크 학습 레시피'로 통째로 학습됐습니다. 그것도 A100 GPU 128장이라는, 빅테크 기준으로는 도시락 수준에 가까운 컴퓨팅 예산으로 말입니다. 출력 사양은 768×768 해상도의 이미지, 480p·12fps의 영상까지로 제한되어 있습니다. '실험실 단계의 연구물'이라는 점을 연구진 스스로 분명히 밝히고 있고, 프롬프트·해상도·길이·동작 복잡도에 따라 품질 편차가 큽니다. 광택이 도는 상용 제품 모델은 아니라는 얘기죠. 다만 라이선스가 아파치 2.0이라 상업적 활용에는 거의 제약이 없고, 무엇보다 '한 모델로 멀티모달의 모든 일을 처리하는 청사진'을 오픈소스로 공개했다는 점이 의미 있습니다. 어디에 활용할 수 있을까요? 개인·소규모 팀의 콘텐츠 프로토타이핑, 미디어 분석과 자동 캡션 생성, 영상 편집의 1차 초안 작업, 멀티모달 챗봇 연구, 교육용 '한 모델로 보여주는 AI 멀티모달의 모든 것' 데모 등에 적합합니다. 단, 상용 제품 수준의 화질이나 안정성을 요구하는 워크플로우라면 다른 전문 모델과의 병행이 필요합니다. 2위: Openbmb/MiniCPM5-1B | Text Generation "10억 파라미터로 도구를 부리는 '주머니 속 에이전트'… 1B 클래스 SOTA의 새 기준" 지난주 13억 비전 모델 미니CPM-V 4.6으로 화제를 모았던 오픈BMB가 이번 주에는 언어 쪽으로 칼을 갈았습니다. 미니CPM5-1B는 약 10억(1B) 파라미터의 온디바이스 추론용 LLM으로, '작은 모델이 어디까지 똑똑해질 수 있는가'에 대한 새로운 답을 내놓았습니다. 핵심 수치부터 보면 '작은데 똑똑하다'는 게 무슨 뜻인지 분명해집니다. 추론·지식·코드·지시이행·수학·논리·에이전트 7개 영역 평균 42.57점으로, 알리바바의 큐원3.5-0.8B(Qwen3.5-0.8B), 큐원3-0.6B(Qwen3-0.6B), 리퀴드 AI의 LFM2.5-1.2B-Thinking 등 동급 1B 모델들의 최고 평균 35.61점을 7점 가까이 따돌렸습니다. 특히 에이전트형 도구 사��, 코드 생성, 어려운 추론에서 격차가 크게 벌어집니다. 진짜 매력은 '듀얼 모드, 1 체크포인트' 설계입니다. 채팅 템플릿과 enable_thinking 옵션 하나로, 같은 모델이 '바로 답하는 빠른 비서'와 '깊이 생각하는 추론자' 사이를 자유롭게 오갈 수 있습니다. 거기에 128K 토큰의 긴 문맥(약 9만6000 단어 분량), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 네이티브 도구 호출 지원이 더해져, 클라우드 연결 없이 스마트폰 안에서 도구를 부리며 일하는 '로컬 에이전트' 시나리오가 1B 규모에서 처음으로 현실화됐습니다. 표준 라마(Llama) 아키텍처를 그대로 따랐기 때문에 주류 추론 엔진들도 별다른 커널 수정 없이 바로 로드할 수 있고, 라이선스는 아파치 2.0으로 상업적 활용도 자유롭습니다. 어디에 활용할 수 있을까요? 모바일 코딩 어시스턴트, 오프라인 동작하는 도구 사용형 에이전트, 1인 개발자용 데스크톱 펫(공식 데모로 제공), 사내 비공개 데이터 위의 로컬 챗봇, 자동차·로봇 등 임베디드 환경의 추론 엔진 등 '클라우드를 끊고도 똑똑하게 일해야 하는' 모든 영역에 적합합니다. 3위: Meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5 | Audio-driven Talking Avatar "오디오 한 줄로 사람이 살아난다… 메이투안이 꺼낸 '상용 수준' 디지털 휴먼" 중국 배달·생활서비스 공룡 메이투안(美团)의 AI 자회사 롱캣(LongCat) 팀이 내놓은 오디오 기반 디지털 휴먼 생성 모델입니다. 사진 한 장과 음성 한 줄을 넣으면, 그 인물이 자연스럽게 말하고 움직이는 영상을 만들어줍니다. 이번 1.5 버전의 화두는 한마디로 '연구실 데모'에서 '상용 가능 수준'으로의 도약입니다. 핵심은 '오디오 인코더 교체'에 있습니다. 1.0 버전이 메타의 웨이브투벡2(Wav2Vec2)를 썼다면, 1.5는 오픈AI의 위스퍼-라지(Whisper-Large)로 교체해 입 모양과 표정의 자연스러움을 크게 끌어올렸습니다. 지원하는 작업은 세 가지입니다. 오디오·텍스트→영상(AT2V), 오디오·텍스트·이미지→영상(ATI2V), 그리고 기존 영상의 자연스러운 이어붙이기(Video Continuation)입니다. 한 명이 말하는 영상은 물론, 두 명 이상이 동시에 대화하는 멀티-스트림 오디오 입력도 처리합니다. 특히 주목할 점은 '풀바디 안정성'과 '신원 일관성'입니다. 기존 디지털 휴먼 모델들이 얼굴은 잘 따라가도 손짓·몸짓에서 어색하거나, 영상이 길어지면 인물의 얼굴이 미묘하게 변하는 '드리프트' 문제가 있었는데, 1.5는 긴 영상에서도 같은 인물로 유지되도록 다듬어졌습니다. 노래하는 영상, 손으로 물건을 잡는 동작, 스타일라이즈된 캐릭터(애니메이션 풍)까지 안정적으로 처리한다는 게 메이투안 측 설명입니다. 라이선스는 MIT로 상업적 활용에 제약이 없습니다. 어디에 활용할 수 있을까요? 가상 인플루언서·AI 앵커, 다국어 더빙 영상의 입 모양 동기화, 교육 강의 자동 영상화, 이커머스 라이브 커머스 보조 진행자, 사망한 가수의 헌정 영상이나 가족용 메모리얼 콘텐츠 제작 등에 적합합니다. 다만 '실존 인물의 외모와 음성을 동의 없이 합성하는' 영역은 명백한 윤리·법적 리스크가 있는 만큼, 기업 도입 시에는 본인 동의 절차와 워터마크 표시 등 거버넌스 설계가 모델 선택보다 더 중요한 과제가 됩니다. AI 응용프로그램(Spaces) 톱3 허깅페이스 스페이스는 AI 모델을 웹 브라우저에서 바로 체험할 수 있는 플레이그라운드입니다. 코드 한 줄 없이 최신 AI 기술을 만져볼 수 있죠. 이번 주 가장 뜨거운 스페이스 3곳을 소개합니다. 1위: Carbon | HuggingFaceBio "DNA에도 GPT가 왔다… 허깅페이스가 직접 만든 '유전체 파운데이션 모델'" 이번 주 스페이스 정상에 오른 카본(Carbon)은 허깅페이스가 직접 공개한 '유전체(genome) 파운데이션 모델'의 데모입니다. 한마디로 'DNA 버전의 GPT'라고 보면 됩니다. AI가 영어 다음 단어를 예측하듯, 카본은 DNA 염기서열의 '다음 6개 염기'를 예측하도록 학습됐습니다. 핵심 수치가 인상적입니다. 약 1조(1T) 토큰, 환산하면 6조 염기쌍(base pair) 분량의 유전체 데이터로 학습됐고, 모델은 5억(500M)·30억(3B)·80억(8B) 세 가지 사이즈로 공개됐습니다. 특히 30억 파라미터의 카본-3B(Carbon-3B)는 같은 분야의 기존 강자였던 에보2-7B(Evo2-7B)의 성능을 비슷한 수준에서 따라잡으면서도 추론 속도는 약 250배 빠릅니다. 자동차로 비유하면 '연비는 더 좋은데 출력도 같은 차'가 나온 셈입니다. 라이선스는 아파치 2.0으로 상업적 활용에 제약이 없습니다. 스페이스에서 직접 해볼 수 있는 일은 생각보다 많습니다. DNA 서열 일부를 입력하면 다음 염기서열을 이어 생성해주고, 특정 변이가 단백질 기능에 미치는 영향을 0샷(zero-shot) 방식으로 예측해줍니다. 또한 ESMFold를 활용해 단백질의 3차원 구조를 시각화하고, 50만 개 규모의 유전자 임베딩을 UMAP으로 분석해 ‘생명의 나무(Tree of Life)’ 일부를 재구성해 보여주기도 합니다. 이는 AI가 단순한 텍스트 처리 단계를 넘어 ‘생명의 코드’를 이해하고 다루는 영역으로 확장되고 있음을 보여주는 신호입니다. 동시에 신약 개발, 정밀의료, 합성생물학 분야에서의 새로운 패러다임 전환을 예고하는 대표적 사례라고 할 수 있습니다. 2위: LongCat-Video-Avatar 1.5 Demo | victor (Meituan LongCat) "사진 한 장과 오디오 한 줄, 영상으로 살아나다… 한 번 눌러보면 이해가 빠르다" 앞서 모델 3위로 소개한 메이투안 롱캣팀의 디지털 휴먼 모델 LongCat-Video-Avatar 1.5를, 허깅페이스의 인기 큐레이터 'victor'가 직접 띄운 라이브 데모입니다. 모델 카드를 글로만 읽으면 막연하지만, 이 스페이스를 한 번만 눌러보면 '디지털 휴먼'이 어디까지 왔는지가 단번에 와닿습니다. 사용 흐름은 단순합니다. 인물 사진 한 장을 올리고, 말하게 하고 싶은 음성 파일을 넣은 뒤, '어떤 표정·동작으로 말하면 좋겠다'는 텍스트 프롬프트를 곁들입니다. 그러면 그 인물이 해당 오디오에 맞춰 입을 움직이고, 자연스러운 표정 변화와 상체·몸짓까지 살린 짧은 영상이 만들어집니다. 멀티-스트림 오디오를 입력하면 두 명 이상이 대화하는 장면도 합성됩니다. 교육 강의의 'AI 트레일러' 제작, 회의록을 가상 진행자가 읽어주는 사내 콘텐츠, 다국어 광고 더빙의 입 모양 정합, 시각장애인을 위한 음성 콘텐츠의 '얼굴 동반 영상화', 콘퍼런스 대체 발표 영상 등 영상 진입장벽을 단숨에 낮추는 활용처가 많습니다. 다만 이번 데모는 '동의 없이 실존 인물의 얼굴·음성을 합성하지 말 것'을 이용 약관에 명시한 점이 인상적입니다. 기술이 똑똑해질수록 거버넌스도 함께 똑똑해져야 한다는 업계의 자각이 데모 단계에서부터 드러나는 셈입니다. 3위: Stable Audio 3 | Stability AI "스테이블 디퓨전이 만든 그 회사가 음악을 만든다… 텍스트 한 줄로 음악과 효과음을 함께" 이미지 생성 모델 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)으로 유명한 스태빌리티 AI(Stability AI)가 내놓은 텍스트→오디오 생성 모델의 데모입니다. 'A dream-like synthpop instrumental, 120 BPM'처럼 분위기와 템포를 한 줄로 던지면, 그 분위기에 맞는 스테레오 오디오를 만들어줍니다. 스테이블 오디오 3는 세 가지 체크포인트로 나뉩니다. 14억 파라미터의 SA3 미디엄(SA3 Medium)은 최대 380초, 즉 약 6분 30초 길이의 오디오를 한 번에 생성할 수 있고, 433M 크기의 SA3 스몰 뮤직(SA3 Small Music)과 SA3 스몰 SFX(SA3 Small SFX)는 각각 음악과 효과음 특화 모델로, 최대 120초까지 CPU만으로도 돌릴 수 있게 설계됐습니다. 스튜디오에 GPU가 없어도 효과음을 뽑을 수 있는 '온디바이스 오디오 생성'의 영역을 한 단계 넓힌 셈입니다. 광고·게임·유튜브·팟캐스트의 배경음악과 효과음 자체 제작, 영상 프로토타이핑 단계의 임시 사운드트랙 구성, 교육 콘텐츠의 분위기 BGM 자동 생성, 라이브 이벤트의 '즉석 작곡' 데모 등이 곧바로 떠오르는 활용처입니다. 다만 상업적 이용 라이선스 조건은 체크포인트별로 다르므로, 사내 사용 전에 반드시 모델 카드의 라이선스를 확인해야 합니다. 시사점 & 인사이트 이번 주 트렌드를 한마디로 요약하면 'AI가 하나로 합쳐지면서, 더 가까이 내려왔다'입니다. 첫째, '통합 멀티모달(Unified Multimodal)'의 실용화가 본격 시작됐다. 랜스(Lance)는 이미지와 영상의 이해·생성·편집을 한 모델 안에 묶었고, LongCat-Video-Avatar 1.5는 오디오와 영상을 한 흐름으로 처리합니다. 지난 1~2년간 AI 모델은 'GPT는 텍스트, 미드저니는 이미지, 소라는 영상'처럼 각자의 전문 분야로 칸막이가 쳐져 있었습니다. 이번 주에 공개된 모델들은 그 칸막이를 본격적으로 허물기 시작했다는 신호입니다. 사용자 입장에서는 '한 도구 안에서 모든 모달리티를 자유롭게 오가는' 시대가 가까워졌다는 뜻이고, 도구를 만드는 입장에서는 '여러 모델을 이어 붙이는 파이프라인'에서 '한 모델 위에 워크플로우를 쌓는 구조'로 설계 패러다임이 바뀌고 있다는 의미입니다. 둘째, '엣지 AI'의 무게중심이 '비전'에서 '에이전트'로 이동하고 있다. 지난주 1.3B 비전 모델(미니CPM-V 4.6)이 화제였다면, 이번 주는 1B 추론 LLM(미니CPM5-1B)이 그 자리를 이어받았습니다. 차이는 분명합니다. 비전 모델이 '카메라가 본 것을 설명'한다면, 추론 LLM은 '도구를 부려 일을 처리'합니다. MCP 지원과 네이티브 도구 호출이 1B 규모에서도 실용 수준에 올라왔다는 것은 스마트폰·PC 안에서 클라우드 없이 '내 데이터로, 내 도구로, 내 일을 처리하는' 로컬 에이전트의 문이 열렸다는 뜻입니다. 한국의 모바일·반도체·온디바이스 AI 생태계에 직결되는 흐름입니다. 셋째, '디지털 휴먼'과 'AI 거버넌스'가 같이 가야 한다. 이번 주 모델 3위와 스페이스 2위는 같은 모델(LongCat-Video-Avatar 1.5)의 다른 얼굴입니다. 사진 한 장과 음성 한 줄로 사람을 영상으로 살려내는 기술이 오픈소스로, 그것도 상용 가능 수준으로 풀렸다는 점은 콘텐츠 산업의 게임 체인저인 동시에 사기·딥페이크 리스크의 임계점이기도 합니다. 흥미로운 점은 데모 단계에서부터 '본인 동의 없는 합성 금지' 같은 가이드라인이 명시되기 시작했다는 점입니다. 한국 기업이 이 영역에 들어갈 때는 '얼마나 잘 만드느냐'보다 '얼마나 안전하게 운영하느냐'가 시장에서의 차별화 포인트가 될 가능성이 큽니다. 넷째, AI의 활용 영역이 '문서·이미지'를 넘어 '생명의 코드'로 넓어지고 있다. 허깅페이스가 직접 공개한 카본(Carbon)은 'AI가 다음에 어떤 산업으로 가는가'를 보여주는 상징적 사례입니다. DNA 서열을 마치 문장처럼 학습한 모델이, 변이가 단백질에 미치는 영향을 0샷으로 예측하고, 단백질 구조를 그려주며, 유전자 임베딩으로 '생명의 나무'를 재구성합니다. 신약 개발·정밀 의료·합성 생물학·농업 등 한국이 강점을 가진 바이오 분야에서, 오픈소스 파운데이션 모델을 자체 데이터로 미세조정해 활용하는 새로운 R&D 패러다임이 빠르게 열리고 있습니다. 토막상식 : MCP(Model Context Protocol)란? 이번 주 미니CPM5-1B를 설명할 때 'MCP 지원'이라는 표현이 나왔습니다. '도대체 MCP가 뭐길래 1B 모델 안에서 도구를 부린다는 걸까?'라는 의문이 들었을 겁니다. 쉽게 비유하면 MCP는 'AI와 외부 도구를 잇는 만국 공용 USB-C 단자'입니다. AI 모델이 캘린더에 일정을 추가하거나, 데이터베이스를 조회하거나, 깃허브에 코드를 올리거나, 슬랙으로 메시지를 보내려면 각각의 외부 도구와 연결할 '약속된 통로'가 필요합니다. 지금까지는 그 통로가 도구마다 제각각이었습니다. 모델 A는 캘린더와 이렇게 말하고, 모델 B는 또 다른 방식으로 말하는 식이었죠. MCP(Model Context Protocol)는 이 통로의 모양을 표준화한 약속입니다. 2024년 말 앤트로픽(Anthropic)이 처음 제안한 뒤, 오픈AI·구글 등 주요 AI 기업과 오픈소스 진영이 빠르게 채택하면서 사실상의 업계 표준으로 자리잡고 있습니다. 진짜 강점은 '도구 부착의 자유도'에 있습니다. AI 모델 한 번 만들어 두면, 그 위에 USB 메모리 꽂듯 캘린더 도구, 메일 도구, 파일 검색 도구, 데이터베이스 도구를 자유롭게 끼웠다 뺐다 할 수 있습니다. 미니CPM5-1B처럼 작은 모델이 '에이전트'로 불릴 수 있는 이유가 여기 있습니다. 모델 자체가 모든 일을 직접 하는 게 아니라, MCP 단자에 연결된 도구들에 일을 '맡길 줄 안다'는 뜻이거든요. 똑똑한 비서가 모든 일을 혼자 처리하는 게 아니라, 누구에게 무엇을 시킬지 아는 것과 같은 이치입니다. 1B짜리 작은 모델이 스마트폰 안에서 '내 일정을 봐주고, 메일을 정리하고, 코드를 검색해 고치는' 일을 할 수 있게 된 기술적 배경에 바로 이 MCP가 있습니다. 마무리 이번 주 허깅페이스를 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. "AI는 합쳐지면서 가벼워졌고, 가까워지면서 살아 움직이기 시작했다." 바이트댄스는 멀티모달의 모든 작업을 한 모델에 욱여넣었고, 칭화대 모델은 도구 부리는 에이전트를 1B 규모로 끌어내렸으며, 메이투안은 오디오 한 줄로 사람을 영상으로 살려냈습니다. 거기에 허깅페이스 자체가 직접 만든 DNA 모델 카본까지 더해지면서, AI의 영역이 '텍스트·이미지·영상'을 넘어 '생명'으로 확장되는 길목, 그 한가운데에 우리가 서 있습니다. 다음 주에는 또 어떤 모델이 허깅페이스 정상을 차지할까요. 통합 멀티모달이 어디까지 한 모델로 묶일지, 온디바이스 에이전트가 어디까지 똑똑해질지, 디지털 휴먼이 얼마나 안전한 거버넌스 틀 안에서 발전해 갈지 함께 지켜봐 주시기 바랍니다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 정원훈 텐에이아이 대표는 한국인공지능진흥협회 이사와 한국디지털자산포럼(KODIA Forum) 정책기획실장을 맡고 있다. 법률AI 서울로봇과 블록ESG 프로젝트를 총괄하며 한국지식재산교육연구학회 이사 겸 기술가치평가위원장과 한국벤처창업학회 이사로도 활동한다. 아시아경제신문사 뉴미디어본부, 매일경제인터넷 금융센터 팀장을 거쳐, SNS 개발과 대안신용평가 시스템, AI 기반 법률 서비스 등 혁신 프로젝트를 주도해 온 IT·금융 전문가다.

흔들린 K-바이오의 자존심… 미소짓는 中·日 [줌인IT]

simalo@chosunbiz.com (김동명 기자) — Thu, 28 May 2026 05:00:00 +0900

글로벌 바이오의약품 위탁개발생산(CDMO) 시장에서 삼성바이오로직스는 오랫동안 난공불락의 존재였다. ‘무결점 납기’와 ‘공급 안정성’이라는 두 축을 바탕으로 세계 1위 자리를 지켜온 이 기업은 단순한 제약사가 아니라 대한민국 바이오산업 전체의 신뢰 자산이나 다름없었다. 그러나 지금 그 자산에 금이 가고 있다. 창사 이래 처음 겪는 노조 파업이 장기전으로 흘러드는 가운데 외부의 시선은 이미 냉정하게 돌아서고 있다. 노사는 지금도 테이블에 앉아 있다. 고용노동부 중부지청이 중재에 나서며 평일과 주말을 가리지 않고 교섭을 이어가고 있다. 그러나 대화 형식이 지속된다고 해서 실질적 합의가 임박했다고 보기는 어렵다. 노조 측은 기본급 14.3% 인상, 350만원 정액 인상, 임직원 1인당 3000만원의 타결금, 그리고 영업이익 20%에 해당하는 초과이익성과급(OPI) 재원 확보를 요구하고 있다. 반면 사측은 임금 인상률 6.2%와 일시금 600만원을 제시한 채 물러서지 않고 있다. 노조 요구를 그대로 수용하면 신입사원 기준 실질 인상률이 21%를 넘어선다는 게 회사 측 계산이다. 숫자의 격차만이 문제가 아니다. 인사·징계·경영권 사안까지 협상 테이블에 올라 있어 이번 갈등은 단순한 임금 협상을 넘어 기업 운영의 근간을 둘러싼 충돌 양상으로 번지고 있다. 조기 타결이 어렵다는 평가가 나오는 것은 이 때문이다. 파업의 경제적 파장은 이미 수치로 확인된다. 지난 1~5일 사이의 전면파업과 부분파업으로 약 1500억원 규모의 생산 차질이 발생했다. 삼성증권은 삼성바이오로직스의 올해 인건비 추정치를 기존 1677억원에서 2931억원으로 75% 가까이 올렸고, 영업이익 전망치도 12% 하향 조정했다. 생산·납품·매출 인식 사이클을 감안하면 실제 실적 영향은 3분기부터 본격화될 수 있다는 분석도 나온다. 물론 임금 인상은 한 해의 비용으로 끝나지 않는다. 인상된 기본급은 다음 해 협상의 기준이 되고, 구조적 비용 증가는 해마다 누적된다. 수익성 훼손이 단기 이슈가 아니라는 뜻이다. 더 심각한 문제는 내부 소모전이 벌어지는 동안 경쟁자들은 성장을 멈춰 있지 않다는 점이다. 일본의 CDMO 기업 후지필름은 생산 캐파를 대폭 확대하며 삼성바이오로직스를 바짝 추격하고 있다. 중국 경제 전문지 21세기경제보도는 이번 파업을 글로벌 바이오 공급망의 ‘블랙스완’으로 규정하며 자국 기업들에게 ‘기회의 창(窗口期)’이 열렸다고 표현했다. 이 표현은 기존의 진입 장벽이 돌발 변수로 인해 균열이 생긴 전략적 기회를 뜻한다. 항암제와 HIV 치료제 등 23개 핵심 의약품 생산이 차질을 빚은 정황이 보도되면서, 글로벌 고객사들의 시선도 흔들리기 시작했다. 미국 경제지들 역시 삼성바이오로직스의 파업이 글로벌 공급망 리스크로 번질 수 있다고 경고했다. 외신들이 이번 사태를 단순한 국내 노사 분쟁이 아닌 '공급 안정성'의 문제로 읽고 있다는 점은 사측과 노조 모두가 직시해야 할 현실이다. 노조의 요구에는 합당한 배경이 있다. 회사의 급성장 과정에서 현장 노동자들이 충분한 보상을 받지 못했다는 불만, 인사와 처우에 대한 불투명성에 대한 불신은 하루아침에 쌓인 것이 아니다. 그 누적된 감정을 무시한 채 교섭에 임한다면 대화는 요식행위에 불과해진다. 그러나 노조 역시 자문해야 한다. 지금 요구하는 수준의 처우 개선이 기업의 지속 가능성을 해치지 않는지, 경쟁자들이 바짝 추격해 오는 시장 구도 속에서 이 파업의 장기화가 결국 어떤 결과로 돌아올지 등. 노동자의 이익은 기업이 살아있을 때 비로소 실현된다. 사측도 마찬가지다. 협상 과정에서 숫자만을 제시하고 신뢰를 쌓는 노력을 게을리했다면 그것은 경영 실패나 다름없다. 첫 파업이라는 사건 자체가 누적된 불신의 결과라는 점을 겸허히 인정해야 한다. 고압적 태도나 지연 전술은 갈등을 봉합할 수 없다. K-바이오가 세계 시장에서 신뢰를 구축하는 데는 수십 년이 걸렸다. 그러나 그 신뢰가 무너지는 데는 단 한 번의 공급 차질, 단 한 번의 납기 지연으로 충분할 수 있다. 글로벌 제약사들은 감정이 없다. 그들은 안정적이고 예측 가능한 파트너를 원한다. 삼성바이오로직스 노사는 지금 자기 자신을 상대로 싸우고 있는 셈이다. 하지만 진짜 경쟁자는 협상 테이블 반대편이 아니라 인천 송도 밖에 있다. 내부의 갈등을 봉합하지 못하는 사이, 일본과 중국은 이미 달리기 시작했다. 이제 필요한 것은 승자와 패자를 가르는 협상이 아니다. 노사 모두 K-바이오 생태계의 이해당사자라는 공동의 인식과 그 위에서 출발하는 진심 어린 대화가 필요하다. 자성의 목소리 없이는 타협도 신뢰 회복도 존재하지 않는다. 김동명 기자 simalo@chosunbiz.com

문필재 LG전자 팀장 “AI 성패는 결국 현업 적용” [인터뷰]

yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) — Wed, 27 May 2026 06:00:00 +0900

“인공지능(AI) 기술이 많이 발전하더라도 기술만으로 되는 게 아니라, 앞으로도 실제 업무에 활용돼 성과를 낼 수 있는 기술이 중요한 가치가 될 것이다.” 문필재 LG전자 한국영업본부 AX담당 AX플랫폼팀 팀장은 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘AWS 서울 서밋 2026’ 행사에서 진행된 IT조선과의 인터뷰에서 ‘에이전트원’ 플랫폼의 활용 사례를 소개하며, 기업들의 AX 여정에서 유의할 점에 대해 이같이 말했다. 국내에서 영업, 마케팅을 수행하는 LG전자 한국영업본부는 내부적으로도 다양한 AI 기반 활동을 추진하고 있다. ‘에이전트원(AgentOne)’ 플랫폼은 이러한 내부 업무를 지원하는 다양한 기능을 제공한다. 에이전트원은 2023년까지 운영되던 CDP(고객 데이터 플랫폼) 플랫폼에 AI 챗봇을 연결한 ‘챗인사이트’, AI 어시스턴트를 연결해 대시보드를 읽고 요약하는 ‘대시보드 AI’, AI 스스로 데이터를 수집, 분석하는 멀티에이전트형 ‘딥 애널리스트’ 단계를 거쳐, 이제는 에이전트를 통해 실제 업무를 수행하는 단계에 진입했다. 문필재 LG전자 한국영업본부 AX플랫폼팀 팀장 / AWS 현실적으로 사람의 ‘수고 줄이기’에 집중한 에이전트원 현재 에이전트원에는 20개 가까운 기능이 구현돼 있다. 이 중 흥미로운 사례로는 ‘에이전트원 R/P’가 꼽혔다. 이는 매장에서 고객을 응대하는 판매 매니저의 교육 평가를 지원하는 기능으로, 교육 평가 과정을 영상으로 촬영하고 분석, 평가 기준에 따라 채점한다. 이를 통해 기존에 강사가 직접 하던 평가 과정을 상당 부분 자동화해 강사의 부담을 크게 줄였다. 물론 최종적으로는 담당자가 결과를 검토해야 하며 AI의 인식과 판단 근거도 쉽게 확인할 수 있도록 했다. 이러한 업무 지원 ‘에이전트원’에 추가할 기능을 선택하는 데 있어 출발점은 ‘데이터’였다. 문 팀장은 “데이터를 더 잘 이해하고 분석하는 것에서부터 시작했다. 우리가 보유한 데이터는 많지만 현장에서는 바쁘거나 활용 방법을 잘 몰라 제대로 쓰지 못하는 경우가 있었다. 이를 어떻게 잘 활용할 수 있을지에 대해서부터 고민했다”고 말했다. 이어 “이제는 현업에서의 요청에 대응하는 것은 물론, 우리도 현업에 새로운 AI 기반 기능을 제안하며 기능을 추가해 왔다”고 설명했다. 다만 아직은 AI가 단독으로 작업을 마무리하기는 어렵다는 평가다. 문필재 팀장은 “실질적으로 AI가 모든 것을 다 할 수 있는 상황은 아니다. 결국은 사람이 최종적으로 검토하고 검증해야 한다”고 말했다. 이어 “작업 단계별로 사람의 피드백을 반영할 수 있는 방법이 필요하다고 생각했다"며 "데이터 수집 과정에서도 실제 정확한 데이터를 참조하는지 확인할 수 있도록 사용자의 코드나 쿼리, 수식 등을 직접 반영할 수 있게 했다”고 덧붙였다. 업무에 AI를 활용하는 데 있어서도 신중한 접근을 유지하고 있다. 문필재 팀장은 “고객에게 발송하는 마케팅 메시지도 AI가 작성한 것을 최종적으로는 사람이 검토한다. 고객에 직접 전달되는 만큼 위험도도 크기 때문이다”라고 설명했다. 이어 “데이터 분석에서도 정확도 측면에서 AI에 계산을 전적으로 맡기는 것은 아직 위험하다고 본다"며 "계산은 코딩이나 쿼리를 통해 뽑은 명확한 수치를 기반으로 해석해야 한다. 이러한 흐름에서 단계별로 근거를 확인하고 실수를 줄일 수 있다”고 언급했다. AI의 빠른 처리 속도가 오히려 사람의 검토 부담을 키우는 것 아니냐는 질문에는 “그렇지 않다”고 답했다. 문필재 팀장은 “기존에 사람이 직접 하던 업무를 AI가 수행하더라도 결과 평가에 대한 근거를 남기고 이를 빠르게 확인할 수 있게 한다”며 “AI가 업무를 끝까지 완성하지 못하더라도 50~70% 정도만 도와줘도 충분히 가치가 있다”고 말했다. 문필재 LG전자 한국영업본부 AX플랫폼팀 팀장 / AWS 기업의 AI 활용, 사람의 수고 줄이고 역량을 확장 내부 업무 도입에 AI를 도입한 성과를 정량적으로 표현하기는 쉽지 않다. 문 팀장은 “성과는 분명 있지만 정량적으로는 표현이 어렵다”며 “사용자 수 등을 기준으로 상대적인 성과를 평가할 수 있다”고 말했다. 이어 “에이전트원 R/P나 매장별 대시보드에 AI를 접목한 부분에서는 매월 사용자 수가 3000명 쯤 된다”고 설명했다. 에이전트원 도입 효과로는 내부 업무 처리 시간 단축을 꼽았다. 문 팀장은 “데이터 분석의 경우 기존에는 몇 시간에서 며칠씩 걸리거나 전문 팀에 요청해야 했던 작업을 수십 분 안에 처리할 수 있게 됐다”며 "업무 시간을 크게 줄이는 효과가 있었다"고 밝혔다. 이어 “예전에는 사람이 수행하기 어려웠던 업무도 AI를 통해 가능해졌다”며 “예를 들어 GEO(생성형 엔진 최적화) 작업은 지속적인 모니터링과 분석이 필요한데 사람이 직접 하기 어려웠던 일을 AI를 통해 접근할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 새로운 기능을 추가하는 과정에서는 내부 역량과 함께 현업 부서, AWS와의 협업도 활용하고 있다. ‘에이전트원 R/P’는 영상 분석을 위해 아마존 베드록에 탑재된 트웰브랩스의 영상 처리 모델을 사용하고 있다. 또한 내부 경험이 없는 도메인 지식은 AWS와 함께 고민하며 구현하고 있다. 에이전트원에 적용된 도면 처리 기능의 경우도 AWS와 함께 구현했다고 설명했다. LG전자의 ‘에이전트원’은 이전 단계인 CDP(고객 데이터 플랫폼) 단계에서부터 AWS를 사용하던 것이 이어졌다는 설명이다. 문 팀장은 “에이전트원은 이전부터 AWS 기반으로 운영해 온 흐름이 자연스럽게 이어진 것”이라며 “AX 여정에서도 AWS와 함께 고민하고 경험을 공유하면서 역량이 자연스럽게 내재화됐다”고 말했다. 이어 “초기에는 에이전트 하나를 만들기도 벅찼지만 이제는 플랫폼화돼 빠르게 진행할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 외부의 플랫폼 기반의 AI 서비스를 활용하는 과정에서 ‘비용’도 고려 요소다. 문 팀장은 “활용이 늘면 비용도 증가한다. 이런 부분은 생산성이나 활용도를 근거로 추가 예산을 확보할 수 있고, 자체적인 최적화를 통해 효율성을 높일 수도 있다. AWS도 이런 부분을 지원하고 있다”고 설명했다. 이어 “예전처럼 온프레미스 환경에서 직접 인프라를 갖추고 유지보수할 것을 고려하면 현재의 서비스형 AI 활용 비용이 그리 비싸다고 생각하지는 않는다”고 말했다. 앞으로의 AX 여정에서 중요한 점으로는 실제 ‘쓰임새’를 꼽았다. 문 팀장은 “AI가 기술이 아무리 발전하더라도 실제 업무에 도움이 되는 것이 가장 큰 가치였다”며 “앞으로도 기술이 실제 업무에 활용돼 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 하는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “아직은 AI에 모든 것을 맡겨 두기는 어렵다. 중간중간 피드백을 반영할 수 있는 구조가 필요하다”고 말했다. AI를 활용해 얻을 수 있는 가치로는 사람의 역량 ‘확장’이라는 설명도 덧붙였다. 문필재 팀장은 “AI는 사람을 대체할 게 아니라 사람이 더 많은 것을 할 수 있게 한다고 생각한다”며 “반복 업무를 줄여 확보한 시간으로 더 고차원적이고 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com

포용금융 한다고 ‘은행·고신용자’ 악마화 해서야 [줌인IT]

onej@chosunbiz.com (한재희 기자) — Wed, 27 May 2026 06:00:00 +0900

은행 창구에서 좌절해본 사람은 안다. 일정한 급여명세서가 없는 프리랜서나 플랫폼 노동자, 금융 거래 이력이 짧은 사회초년생 등은 상환 능력에 상관없이 제도권 금융의 서비스를 받기가 어렵다. 은행 밖으로 밀려난 이들은 부득이하게 2금융, 대부업, 사금융 등 고금리 대출로 내몰릴 수밖에 없다. 대통령이 ‘잔인한 금융’이라는 표현까지 쓰며 은행들을 저격한 이유이자, 포용금융이 필요한 배경이다. 문제는 최근 논의 흐름이다. 어느 순간부터 은행과 고신용자는 ‘가해자’, 중저신용자는 ‘피해자’라는 구도가 만들어졌다. 대통령과 정책실장까지 공개적으로 은행권 신용평가 체계를 겨냥하면서 분위기는 더 거칠어졌다. 은행이 고신용자 위주 영업에만 몰두해 취약차주를 외면했다는 비판도 반복된다. 하지만 금융은 원래 ‘신용을 가격화’하는 산업이다. 은행 이용 역시 ‘특권’이 아니라 상환 가능성과 연체 위험을 가격에 반영한다. 고신용자 대상 상품이 많았던 이유 역시 은행이 특정 계층을 우대해서라기보다 현재의 신용평가 체계가 그렇게 설계돼 있었기 때문이다. 고신용자는 성실히 상환하고 활발하게 금융활동을 하면서 현 금융 시스템에 성실하게 적응한 사람들이다. 물론 기존 평가 체계가 완벽하다는 뜻은 아니다. 지금 필요한 것은 ‘왜 중저신용자가 시장 밖으로 밀려났는가’에 대한 구조적 접근이다. 금융 이력이 부족한 이들이 실제 상환 능력과 관계없이 낮은 평가를 받는다면 문제는 개인이 아니라 시스템이다. 미국의 경우, 대표적인 신용평가 모델인 피코(FICO)와 밴티지스코어(VantageScore)가 임대료·통신비·공공요금 납부 이력 같은 비금융 데이터를 반영하기 시작했다. 영국 역시 오픈뱅킹을 기반으로 계좌 흐름과 소비 패턴까지 신용평가에 활용하고 있다. 핵심은 단순했다. 대출 규모를 늘리는 것이 아니라 금융 밖에 있던 사람들을 어떻게 안전하게 제도권 안으로 편입시킬 것인가였다. 이 과정에서 필요한 건 데이터 인프라와 리스크 관리 체계를 어떻게 하면 함께 효율적으로 구축하느냐였다. 이들 국가들은 개인정보 활용 동의 체계와 보안 시스템도 동시에 손봤다. 반면 국내는 아직 초기 단계다. 은행권이 통신 기록이나 공공데이터를 활용한 대안신용평가 모델 개발에 착수하고 있지만 데이터 활용 범위는 제한적이다. 이 방법을 공식 인정하는데도 적지 않은 시간이 소요된다. 생성형 AI를 활용한 신용평가 역시 실험 단계에 머물러 있다. 문제는 제도 준비보다 정책 압박이 먼저 커지고 있다는 점이다. 준비되지 않은 상태에서 공급 확대만 밀어붙이면 결국 은행들은 ‘보여주기식 대출’로 대응할 가능성이 높다. 포용금융이 자칫 또 다른 부실의 씨앗이 될 수 있다는 뜻이다. 더 우려스러운 건 이 과정에서 금융을 지나치게 악마화하고 있다는 점이다. 은행의 리스크 관리 실패는 개별 은행 문제가 아니라 금융 시스템 전체 불안으로 이어질 수 있다. 그런데도 고신용자 중심 영업 자체를 마녀사냥하듯 몰아가기 시작하면 정상적인 리스크 관리까지 흔들릴 수 있다. 지금 필요한 건 비난이 아니라 시스템이다. 정부가 해야 할 일은 은행과 고신용자를 ‘악역’으로 세우는 것이 아니다. 중저신용자가 정상적으로 평가받을 수 있도록 데이터 인프라를 구축하고 대안신용평가 체계를 정교화하는 게 우선이다. 중요한 건 금융회사가 리스크를 관리하면서도 포용금융을 확대할 수 있는 환경을 만드는 일이다. 포용금융의 핵심은 대출을 얼마나 늘렸느냐가 돼서는 안된다. 금융 밖에 있던 사람들을 얼마나 안정적으로 시장 안으로 끌어들였느냐가 돼야 한다. 한재희 기자 onej@chosunbiz.com

시댄스 이후 중국의 AI 영상, 다음 병목은 저작권이다 [박지민의 중국과 미래]

itchosun@chosunbiz.com (박지민 36Kr KOREA 대표) — Wed, 27 May 2026 06:00:00 +0900

중국 생성형 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 텍스트에서 영상으로 이동하고 있다. 딥시크가 추론 비용의 충격을 만들었다면, 시댄스 2.0(Seedance 2.0)은 영상 제작비의 회계를 다시 쓰고 있다. 지금까지 영상은 기획, 촬영, 편집, 음향, 후반 작업이 결합된 고비용 산업이었다. 그러나 시댄스 이후 영상은 점점 “촬영하는 것”이 아니라 “호출하는 것”에 가까워지고 있다. 바이트댄스(字节跳动)가 공개한 시댄스는 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 함께 입력받아 장면·움직임·카메라워크·조명·음향을 한 번에 생성하는 모델이다. 사용자는 참고 이미지와 짧은 문장, 음성 또는 기존 영상을 넣고 광고용 숏폼, 제품 소개 영상, 게임 홍보 영상, 숏드라마 장면을 빠르게 만들 수 있다. 오늘 환율 기준으로도 영상 한 편의 단가는 이미 달러 단위의 초저가 생산 구조로 설명된다. 15초 영상 한 편이 약 2.2달러 수준으로 계산되는 순간, 영상은 더 이상 일부 제작사의 고정 설비가 아니라 모든 플랫폼과 브랜드가 반복 호출하는 소프트웨어 비용이 된다. 그러나 제작비가 낮아질수록 새로운 병목이 드러난다. 그것은 그래픽처리장치(GPU) 확보량도, 모델 파라미터도, 프롬프트 기술도 아니다. 다음 병목은 저작권이다. 더 정확히 말하면 누구의 얼굴과 목소리와 캐릭터와 장면을 학습했는가, 누가 허락했는가, 생성된 결과물은 어느 국가와 플랫폼에서 유통될 수 있는가, 문제가 생겼을 때 누가 책임지는가의 문제다. AI 영상의 충격은 텍스트 AI보다 더 직접적이다. 텍스트 AI가 문장과 지식의 경계를 흔들었다면, 영상 AI는 얼굴, 목소리, 몸짓, 의상, 공간, 캐릭터, 배경음악, 카메라 구도까지 한꺼번에 건드린다. 드라마 배우와 닮은 인물, 유명 성우와 비슷한 음성, 글로벌 애니메이션 캐릭터를 연상시키는 장면, 특정 브랜드 매장과 유사한 배경이 순식간에 만들어진다. 기술적으로는 생성이지만 산업적으로는 권리의 조합이다. AI 영상은 “그럴듯한 장면”을 만드는 기술이 아니라 수많은 권리를 재조합해 유통 가능한 상품으로 만드는 공정이다. 이 지점에서 시댄스의 진짜 의미가 보인다. 바이트댄스의 강점은 모델 하나가 아니다. 더우인(抖音), 틱톡, 캡컷(剪映), 지명(即梦), 더우바오(豆包), 화산엔진(火山引擎), 바이트플러스(BytePlus)로 이어지는 제작·배포·광고·커머스·클라우드 생태계다. 시댄스는 이 생태계 안에서 단순한 생성기가 아니라 플랫폼의 수요를 읽고, 광고 성과를 측정하고, 다시 창작 도구로 되돌리는 폐쇄 루프의 핵심 부품이 될 수 있다. 중국 AI 영상 산업의 가치사슬은 다섯 단계로 봐야 한다. 첫째는 학습 데이터다. 어떤 영상, 음성, 이미지, 대본, 캐릭터를 모델 학습에 썼는지의 문제다. 둘째는 생성 입력값이다. 사용자가 넣는 사진, 영상, 음성, 브랜드 자산이 합법적으로 확보된 것인지 확인해야 한다. 셋째는 결과물 검수다. 생성된 영상이 특정 인물이나 작품을 과도하게 닮았는지, 허위 정보나 불법 광고에 쓰일 위험이 있는지 걸러야 한다. 넷째는 표시와 추적이다. 사람이 볼 수 있는 표시와 기계가 읽을 수 있는 메타데이터를 붙여야 한다. 다섯째는 유통과 책임이다. 플랫폼, 광고주, 모델 제공자, 이용자 가운데 누가 어느 범위까지 책임질 것인지 정해야 한다. 이 다섯 단계가 분리되어 보일 때 AI 영상은 장난감이지만, 하나로 묶이면 산업 인프라가 된다. 중국 정부도 이 문제를 기술 규제가 아니라 산업 질서의 문제로 보고 있다. 국가인터넷정보판공실(国家互联网信息办公室) 등 4개 부처는 AI 생성 합성 콘텐츠 표시방법(人工智能生成合成内容标识办法)을 발표했고 2025년 9월부터 시행했다. 핵심은 AI가 만든 텍스트, 이미지, 오디오, 영상, 가상 장면에 사용자가 알아볼 수 있는 표시와 파일 내부의 보이지 않는 메타데이터 표시를 함께 요구하는 것이다. 영상의 시작 화면이나 재생 주변에 AI 생성물임을 알리고, 파일 내부에도 생성 속성, 서비스 제공자, 콘텐츠 번호 등 추적 가능한 정보를 남기라는 취지다. 이는 단순히 “AI 영상에 라벨을 붙이라”는 행정 절차가 아니다. 대량 생성 시대의 거래 장부다. 콘텐츠가 사람의 촬영물인지, AI 생성물인지, 어떤 서비스에서 만들어졌는지, 어느 플랫폼을 통해 퍼졌는지를 식별하지 못하면 광고, 뉴스, 교육, 금융 홍보, 공공 커뮤니케이션 전반에서 신뢰 비용이 폭증한다. 표시 의무는 단기적으로 기업에 부담이지만 장기적으로는 시장을 키우는 신뢰 인프라다. 중국은 이 문제를 표현 규제만이 아니라 콘텐츠 유통의 원장 관리로 접근하고 있다. 2026년 4월 공개된 디지털 휴먼 정보서비스 관리방법(数字虚拟人信息服务管理办法) 초안은 한 단계 더 나아간다. 이 초안은 사람의 민감한 개인정보를 이용해 가상 인간을 만들 때 별도 동의를 받도록 하고, 동의 철회 시 관련 정보를 삭제하도록 요구한다. 특정 자연인을 식별할 수 있을 만큼 비슷한 얼굴이나 목소리를 동의 없이 제공하는 것도 제한한다. 문학, 미술, 사진, 음악, 영상 저작물을 활용해 가상 인간을 만들 때 타인의 지식재산권을 침해해서는 안 된다는 내용도 포함한다. 여기서 중요한 것은 중국이 AI 영상과 가상 인간을 별개의 놀이 도구가 아니라 권리 산업으로 보기 시작했다는 점이다. 얼굴은 데이터가 되고, 목소리는 라이선스가 되며, 캐릭터는 모델 호출의 입력값이 된다. 배우의 초상권, 작가의 저작권, 음원의 이용권, 브랜드의 상표권, 플랫폼의 추천 데이터가 하나의 생산 공정 안에서 결합된다. 결국 경쟁력은 “얼마나 진짜처럼 만들 수 있는가”에서 “얼마나 합법적으로, 대량으로, 추적 가능하게 만들 수 있는가”로 이동한다. 실제로 바이트댄스의 글로벌 확장도 이 병목에 부딪혔다. 미국 주요 스튜디오와 배우 단체는 시댄스가 유명 캐릭터와 배우의 이미지를 무단으로 활용할 수 있다는 문제를 제기했다. 이후 바이트댄스의 글로벌 출시 일정이 지연됐고, 회사는 지식재산권 침해를 막기 위한 안전장치를 강화하겠다고 밝혔다. 이는 기술력 부족의 문제가 아니다. 중국 내부에서 빠르게 확산되는 모델이라도 해외 시장으로 나가려면 저작권, 초상권, 데이터 출처, 생성물 표시, 플랫폼 책임을 통과해야 한다는 뜻이다. AI 영상은 국경을 넘는 순간부터 기술 제품이 아니라 권리 문서가 된다. 따라서 AI 영상 기업의 평가는 달라져야 한다. 지금까지 생성형 AI 투자는 모델 성능, 사용자 수, GPU 확보량, 호출 단가에 집중됐다. 그러나 영상 AI에서는 네 가지 질문이 더 중요해진다. 첫째, 학습 데이터의 출처를 설명할 수 있는가. 둘째, 배우·성우·작가·음원·캐릭터 권리를 계약으로 확보했는가. 셋째, 위험 프롬프트와 침해 결과물을 사전에 차단하고 사후 추적할 수 있는가. 넷째, 해외 플랫폼과 규제 환경에서 유통 가능한가. 이 네 가지가 빠진 영상 AI는 성능이 좋아도 기업 고객에게는 위험 자산이다. 대기업이 볼 지점도 명확하다. AI 영상은 마케팅 비용을 줄이는 도구가 아니다. 브랜드 운영 체계를 바꾸는 기술이다. 기업은 제품 이미지, 모델 초상, 매장 배경, 광고 음악, 로고, 슬로건을 AI가 사용할 수 있는 범위와 금지 범위로 나눠야 한다. 모든 생성 요청과 결과물에 로그를 남기고, 외부 대행사가 만든 AI 영상에도 동일한 검수 기준을 적용해야 한다. 특히 글로벌 브랜드는 한 국가에서 허용된 생성물이 다른 국가에서는 초상권·저작권·광고 규제 위반이 될 수 있다는 점을 전제로 운영해야 한다. 금융권은 AI 영상 기업을 볼 때 다른 실사 기준이 필요하다. 매출 성장률과 이용자 수만으로는 부족하다. 권리 데이터 보유량, 라이선스 계약의 범위, 분쟁 대응 체계, 워터마크와 메타데이터 기술, 보험 가능성, 해외 매출의 지속 가능성을 함께 봐야 한다. 앞으로 영상 AI 기업의 가치는 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 합법적으로 호출할 수 있는 권리 묶음, 즉 권리 데이터베이스가 반복 매출의 원천이 된다. 반대로 권리 출처가 불명확한 기업은 성장주가 아니라 잠재 소송 비용을 내재한 위험 자산이 될 수 있다. 한국에 주는 시사점은 분명하다. 한국은 콘텐츠 자산이 강한 나라다. 드라마, 음악, 웹툰, 게임, 캐릭터, 배우, 아이돌, 제작 인력이 모두 세계 시장에서 검증됐다. 그러나 이 자산은 아직 AI 시대에 맞게 정리되어 있지 않다. 권리는 작품별, 플랫폼별, 국가별, 기간별, 장르별로 흩어져 있다. 사람이 읽는 계약서로는 존재하지만 AI가 안전하게 호출할 수 있는 권리 데이터로는 충분히 정리되어 있지 않다. 한국이 해야 할 일은 AI 학습을 무조건 막는 것이 아니다. 막는 것만으로는 산업이 생기지 않는다. 반대로 아무 조건 없이 열어주는 것도 답이 아니다. 그 경우 한국 콘텐츠는 해외 플랫폼의 학습 재료가 되고 부가가치는 모델과 플랫폼을 가진 기업으로 이동한다. 한국의 대응은 허용 가능한 AI 이용권을 설계하는 데서 출발해야 한다. 어떤 배우의 얼굴은 어떤 장르와 기간과 국가에서 쓸 수 있��지, 어떤 웹툰 캐릭터는 어떤 수준의 변형까지 허용되는지, 어떤 음원은 광고·게임·숏드라마에서 어떻게 과금되는지 표준화해야 한다. 한국도 인공지능기본법에서 생성형 AI 결과물 표시 의무를 규정했다. 그러나 표시 의무는 법 조문으로 끝나서는 안 된다. 정부는 AI 생성물 표시와 권리 데이터 표준을 산업 정책으로 다뤄야 한다. 대기업과 플랫폼은 내부 AI 영상 거버넌스를 만들고, 콘텐츠 기업은 보유한 지식재산권을 방어용 자산이 아니라 호출 가능한 상품으로 전환해야 한다. 금융권은 스튜디오나 플랫폼의 현재 매출만 볼 것이 아니라 권리 데이터가 향후 AI 영상 생산 공정에서 얼마나 반복 수익을 만들 수 있는지 평가해야 한다. 시댄스 이후의 질문은 중국이 영상을 잘 만들 수 있는가가 아니다. 이미 만들 수 있다. 다음 질문은 그 영상이 누구의 권리 위에서 만들어졌는가다. AI 영상의 최종 승자는 가장 사실적인 장면을 만드는 기업이 아니라, 가장 안전하고 합법적이며 대량으로 유통 가능한 영상을 만드는 기업이 될 것이다. 한국 콘텐츠 산업도 이제 작품을 만드는 산업을 넘어 권리를 데이터화하고, 라이선스를 호출 가능하게 만들며, 생성물을 추적 가능한 상품으로 만드는 산업으로 진화해야 한다. 그렇지 않으면 K콘텐츠는 세계 AI 플랫폼의 학습 재료가 된다. 반대로 이 전환에 성공하면 K콘텐츠는 AI 영상 시대의 표준 상품이 될 수 있다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 박지민 대표는 한·중 산업·기술 협력, 자본시장, 투자·M&A, 정책·기업 협력, 대학 산학협력 생태계를 연결하는 크로스보더 전략 분야에서 활동하고 있다. 한국의 외국인 투자유치와 국내 기업의 글로벌 공급망 협력 강화를 위해 한·중 기업 간 기술 협력, 투자 연계, 산업 파트너십 구축을 추진하고 있으며, (주)피더블유에스그룹(PWS GROUP)을 창업했다. 현재 미국 나스닥에 상장한 36Kr, 미국 실리콘밸리 소재 VC Draper Dragon를 비롯하여BEYOND EXPO, HIRED CHINA, Zhejiang Saichuang Weilai VC 등의 한국 대표로 활동하고 있다. 또한 중국 내 주요 로펌의 한국 파트너로서 한·중 기업 자문, 중국 기업의 한국 진출 지원, 양국 간 크로스보더 M&A 시장 활성화를 위한 업무를 수행하고 있다. 중화권 대표 방송사 봉황위성TV(凤凰卫视)의 시사토론 프로그램 《一虎一席谈》에 한·중 협력 분야 전문 패널로 출연하며, 한중 경제·산업·기술 협력과 중국 시장 동향에 대한 의견을 제시하고 있다. 학계와 산업계의 교류에도 꾸준히 참여하고 있으며, 한국경영학회 산업계 상임이사로 활동하고 있다. 과거에는 중국 국유 철강기업 시노스틸(中国中钢集团, Sinosteel Corporation)과 베이징 중관촌 창업 생태계의 핵심 플랫폼인 중관촌창업거리(中关村创业大街) 이노웨이(INNOWAY)에서 근무하며 중국 산업 및 혁신 생태계 현장 경험을 쌓았다.

미술품 경매의 보증은 가격 형성에 어떤 영향을 미치는가 [홍기훈·류지예의 아트파이낸스 인사이트]

ityoon@chosunbiz.com (홍기훈 교수·류지예 연구원) — Wed, 27 May 2026 06:00:00 +0900

최근 글로벌 미술시장에서는 '보증'이 주요 경매의 일반적인 거래 관행으로 자리 잡는 것이 관찰된다. 과거에는 일부 초고가 작품에 제한적으로 활용되던 장치였지만, 최근 시장 변동성이 커지면서 보증 활용 범위도 빠르게 확대되고 있다. 보증은 기본적으로 경매회사가 위탁자에게 일정 수준의 최저 매각가격을 약속하는 계약이다. 예를 들어 예상가가 1천만 달러인 작품에 대해 경매회사가 8백만 달러를 보증했다면, 실제 낙찰가격이 그에 미치지 못하거나 유찰되더라도 위탁자는 최소한 그 금액을 확보하게 된다. 최근에는 제3자 보증 구조도 일반화되면서, 경매회사뿐 아니라 외부 컬렉터나 투자자까지 위험 부담에 참여하고 있다. 제3자 보증이란 경매회사가 위탁자에게 약속한 최저가를 외부의 컬렉터나 투자자가 대신 보장하는 구조로, 해당 작품이 유찰되거나 보증가 이하로 낙찰될 경우 제3자가 직접 그 작품을 보증가에 매입할 의무를 진다. 표면적으로 보면 이는 단순한 위험관리 장치처럼 보일 수 있다. 실제로 위탁자 입장에서는 가격 하락 위험을 줄일 수 있고, 경매회사 입장에서는 경쟁 경매사보다 우량 작품을 확보하는 데 유리하기 때문이다. 미술시장은 거래 빈도가 낮고 유동성이 제한적이기 때문에, 가격 불확실성이 커질수록 이러한 장치에 대한 수요가 증가하는 것은 자연스러운 현상이다. 다만 경제학적으로 보면 보증은 단순히 거래 이후의 위험을 분산하는 기능에 그치지 않는다. 보증은 경매 이전 단계에서 이미 시장 참여자들의 기대 형성 과정에 영향을 미칠 수 있다. 원래 경매의 핵심 기능은 가격발견에 있다. 개별 참여자들이 가진 분산된 정보와 평가가 경쟁적 입찰 과정을 통해 하나의 시장가격으로 수렴하는 것이다. 문제는 미술시장은 기업처럼 객관적인 현금흐름 자료가 존재하지 않는다. 동일 작가의 작품이라 하더라도 프로비넌스, 전시 이력, 작품 크기, 제작 시기, 최근 시장 분위기 등에 따라 가격 차이가 크게 나타날 수 있다. 결국 시장 참여자들은 작품 자체만이 아니라 다른 참여자들의 행동 또한 중요한 정보로 활용하는 경향을 보인다. 보증이 붙은 작품은 시장에서 다르게 받아들여질 수 있다. 경매회사가 일정 수준 이상의 수요 가능성을 보고 있다는 해석이 뒤따르기 때문이다. 특정 작품에 보증이 제공되었다는 사실은 시장에 일정 수준 이상의 수요가 존재할 가능성을 시사할 수 있다. 물론 경매회사의 판단이 항상 정확한 것은 아니라는 것을 투자자들도 매우 잘 인지하고 있다. 그럼에도 불구하고 시장 참여자들에 있어 보증 제공 여부는 해당 작품의 시장성에 대한 간접적 신호로 해석될 수밖에 없다. 그러므로 보증은 단순한 보험 계약이 아니라 가치에 대한 시그널(signal)을 구조적으로 내포할 수밖에 없다. 특히 정보비대칭이 큰 시장에서는 가격 자체보다 "누가 위험을 부담했는가"가 가격에 영향을 미치는 중요한 정보가 되기도 한다. 필자가 지적하고 싶은 점은 위험을 줄이기 위해 도입된 장치가 오히려 가격 경쟁을 강화할 수도 있다는 사실이다. 보증이 제공된 작품은 상대적으로 '검증된 자산'처럼 인식되기 쉽고, 이는 추가 입찰 참여를 유도할 가능성이 있다. 특히 제3자 보증 구조에서는 보증 참여자 자체가 잠재적 낙찰자가 될 수 있기 때문에 경매 이전 단계에서 이미 가격 하단이 어느 정도 인위적으로 형성될 수 있다. 미술시장 참여자들은 보증 확대가 시장 안정성을 높인다고 보는 것 같다. 미술시장은 거래 빈도가 낮고 가격 변동성이 크기 때문에 일정 수준의 가격 안전판이 존재해야 우량 작품의 출품이 유지될 수 있다는 논리다. 실제로 경기 불확실성이 커지는 시기일수록 위탁자들이 보증을 선호하는 경향은 뚜렷하게 나타나기 때문에 잘못된 주장은 아니라고 생각한다. 그러나 동시에 보증은 시장 가격의 정보 효율성을 약화시킬 수 있다. 원래 유찰은 수요 감소나 가격 과대평가 가능성을 보여주는 중요한 시장 신호다. 문제는 보증 구조에서는 이러한 정보가 외부에 충분히 드러나지 않을 수 있다는 것이다. 결과적으로 시장 참여자들은 현재 형성된 가격이 실제 경쟁 수요를 반영한 결과인지, 아니면 보증 구조에 의해 유지되고 있는 가격인지 구분하기 어려워진다. 또한 보증기관들이 이 상황을 이용할 수 있는 이해상충 문제가 생길 수 있다. 특히나 최근처럼 제3자 보증이 확대된 시장에서는 경매가 공개 경쟁시장이라기보다 제한된 참여자들 사이의 구조화된 거래에 가까워진다는 지적도 나오고 있다. 실제로 일부 주요 세일에서는 상당수 작품이 경매 이전 단계에서 이미 이해관계가 상당 부분 정리된 상태로 출품되기도 한다. 이런 상황에서는 공개 경매가 본래 수행하던 가격발견 기능 역시 이전과는 다른 방식으로 작동할 가능성이 있다. 또 하나 주목할 부분은 시장집중 현상이다. 대규모 보증은 상당한 자본력과 네트워크를 필요로 하기 때문에 결과적으로 소수의 글로벌 경매회사와 초고액 컬렉터 중심으로 거래가 집중되는 경향이 나타난다. 최근 미술시장의 금융화에 대한 논의도 이러한 변화와 연결된다. 작품 자체의 심미적 가치 못지않게 거래 구조, 유동성 공급, 위험 배분 메커니즘이 시장 운영에 중요한 역할을 하기 시작했기 때문이다. 결국 오늘날의 미술시장에서는 작품의 미학적 가치만으로 가격이 결정된다고 보기 어렵다. 정보비대칭, 시장 유동성, 위험 분담 구조, 제한된 참여자들의 네트워크가 함께 작동하면서 시장가격이 형성된다. 보증은 이러한 시장 구조 변화를 보여주는 대표적인 사례 가운데 하나라고 할 수 있다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 홍기훈 교수(PhD, CFA, FRM)는 홍익대 경영대 재무전공 교수, 메타버스금융랩 소장으로 재직 중이다. 학계에 오기 전 대학자산운용펀드, 투자은행, 중앙은행 등에 근무하며 금융 실무경력을 쌓았다. 주 연구분야는 자산운용·위험관리·ESG금융·대체투자다. 금융위원회 테크자문단, 글로벌 ESG, 한국탄소금융협회 ESG금융팀장을 포함해 현업 및 정책에서 다양한 자문 활동을 한다. 류지예 연구원은 경북대학교 경영대학 박사후연구원으로 재직 중이다. 주 연구주제는 미술시장, 예술품 거래데이터분석이며 메타버스, NFT등 예술산업 관련 신기술도 연구하고 있다. rjy1524@knu.ac.kr

'5·18 탱크데이'가 쏘아올린 정용진 리스크… 말 아닌 행동 보여야 [줌인IT]

melody@chosunbiz.com (이선율 기자) — Tue, 26 May 2026 05:15:00 +0900

“이번 5·18 탱크데이 프로모션 사태는 정용진 신세계그룹 회장의 과거 행보가 오너 리스크로 작용하며 그룹 전반으로 확산한 사례다.” 지난 18일 진행된 스타벅스코리아의 ‘탱크데이’ 이벤트가 5·18 민주화운동 폄훼 논란에 휩싸이면서 신세계그룹 전반에 대한 불매운동으로 번지고 있다. 불매운동을 넘어 일부 시민단체는 정용진 신세계그룹 회장과 손정현 전 스타벅스코리아 대표를 모욕 및 명예훼손 혐의로 경찰에 고발하는 등 사법 리스크로도 이어지고 있다. 신세계그룹이 행사 중단과 대표 해임, 정 회장의 대국민 사과까지 내놨지만 여론은 쉽게 가라앉지 않고 있다. 이는 정 회장의 과거 정치적 발언과 행보가 이번 논란과 맞물리며 복합적으로 작용한 결과로 풀이된다. 소비자들은 이번 사안을 단순한 마케팅 실무자의 실수가 아니라 정 회장이 그동안 보여온 정치적 메시지와 기업 문화가 결합된 결과로 받아들이고 있다. 정 회장은 과거 SNS에 ‘멸공’, ‘우리의 적은 공산당’ 등의 표현을 반복적으로 올리며 정치적 편향 논란을 일으킨 바 있다. 2022년에는 윤석열 당시 국민의힘 대선 후보의 ‘멸치·콩’ 게시물과 맞물려 이른바 ‘멸콩 챌린지’로 확산되기도 했다. 미국 보수 기독교계 극우 성향 행사로 평가받는 ‘빌드업코리아’에 축사 영상을 보내고 스타벅스를 통해 커피와 도시락을 후원한 사실도 다시 회자되고 있다. 세월호 참사 추모일에 올린 SNS 글도 재조명되고 있다. 정 회장은 2021년 SNS에 문재인 대통령 등이 세월호 광장에 남긴 추모 문구와 유사한 표현을 활용한 음식 감상평을 올려 논란을 빚었다. 당시 그는 자신의 SNS에 “미안하다. 고맙다”라는 표현과 함께 소고기, 우럭, 가재 등의 사진을 잇따라 올렸다. 이를 두고 세월호 방명록 문구를 조롱한 것 아니냐는 비판이 제기됐다. 이런 전력이 누적되면서 소비자들은 이번 ‘탱크데이’ 역시 단순한 우연으로 받아들이지 않는 분위기다. 올해 4월 세월호 참사 추모 기간에도 스타벅스가 사이렌 머그잔 출시 이벤트를 진행했던 전례가 다시 거론되며, 이재명 대통령으로부터 “악질 장사치의 패륜 행위”라는 강한 질타를 받기도 했다. 오너를 향한 비판은 내부 직원들 사이에서도 나오고 있다. 현장 직원들은 “무리한 이벤트 확대와 인력 축소 속에 검수 여력이 부족했다”며 경영진의 안일한 대응과 허술한 내부 검수·관리 시스템을 문제 삼고 있다. 일부 직원들 사이에서는 “신세계그룹이 경영권을 본격 인수한 이후 스타벅스가 빠른 외형 성장과 마케팅 확대에 지나치게 집중하면서 브랜드 감수성과 내부 관리 체계가 함께 흔들렸다”는 지적도 나온다. 단기간 외형 성장과 이벤트 확대에 집중하는 과정에서 브랜드가 지켜야 할 품질 관리와 사회적 책임이 뒷전으로 밀렸다는 비판이다. 탱크데이 사태는 이제 스타벅스코리아 최대주주인 정 회장에 대한 사퇴 요구로까지 번지고 있다. 일각에서는 정 회장이 발 빠르게 사과에 나선 배경에 재무적 부담과 그룹 리스크에 대한 우려도 깔려 있다는 해석이 나온다. 미국 스타벅스 본사가 브랜드 이미지 훼손 등을 이유로 스타벅스코리아 지분을 35% 할인된 가격에 되살 수 있는 콜옵션 조항을 보유하고 있는 데다, 신세계그룹이 올해 광주 지역 개발 사업에 4조원대 투자를 진행 중이라는 점도 부담 요인으로 거론된다. 대표 해임이나 사과문 발표만으로는 여론을 돌리기 어렵다는 지적도 나온다. 지금 필요한 것은 형식적 수습이 아니라 오너가 직접 책임을 인정하고 국민 앞에 사태의 경위를 설명하는 과정이다. 정 회장은 5·18 민주화운동과 박종철 열사를 떠올리게 하는 표현으로 상처를 입은 광주 시민과 국민에게 직접 사과하고 왜 이런 일이 반복됐는지 오너로서 분명한 입장을 밝혀야 한다. 아울러 내부 검수 시스템과 조직 문화를 어떻게 바꿀 것인지에 대한 구체적인 후속 조치도 필요하다. ‘탱크데이’ 논란은 단순한 마케팅 실수를 넘어 브랜드를 이끄는 리더의 태도와 조직이 공유한 역사 인식, 그리고 그 책임이 어디까지 이어지는지를 보여준 사례다. 이번 사태를 단순 해프닝으로 넘기고 총수부터 조직 문화와 역사 인식에 대한 태도를 바꾸지 못한다면 신세계와 스타벅스가 감당해야 할 오너 리스크는 더 커질 수밖에 없다. 이선율 기자 melody@chosunbiz.com

구글 I/O 2026이 던진 화두 [윤석빈의 Thinking]

itchosun@chosunbiz.com (윤석빈 트러스트 커넥터 대표) — Mon, 25 May 2026 06:00:00 +0900

지난 19일 개최된 구글의 연례 개발자 컨퍼런스 '구글 I/O 2026'은 인공지능(AI) 패러다임의 거대한 전환점을 명확히 보여주었습니다. 그동안 빅테크 기업들이 주도해 온 매개변수(Parameter) 중심의 거대 모델 크기 경쟁은 사실상 막을 내렸습니다. 구글이 이번 컨퍼런스를 통해 선언한 핵심 가치는 명확합니다. 바로 경량화를 통한 극단적 효율성, 오감을 실시간으로 동기화하는 멀티모달 네이티브, 그리고 이들을 유기적으로 조율하는 'AI 에이전트 기반의 오케스트레이션(Orchestration)'입니다. 이제 AI는 단순히 질문에 답을 주는 도구에 머물지 않습니다. 사용자의 환경을 온전히 이해하고 복잡한 워크플로우를 스스로 지휘하는 운영체제(OS)이자 비즈니스 오케스트레이터로 진화하고 있습니다. 이번 구글 I/O 2026의 핵심 변화를 관통하는 세 가지 축을 분석하고, 우리가 마주한 시사점을 짚어보고자 합니다. 경제성과 속도의 미학, '제미나이 3.5 플래시'가 열어젖힌 에이전트 인프라 구글이 선보인 ‘제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)’는 고성능 추론 능력에 초고속 응답과 뛰어난 비용 효율성을 결합한 모델입니다. 이전 세대 대비 응답 속도를 최대 4배까지 끌어올린 이 모델은 기업들이 비용 부담 때문에 주저했던 '실시간 AI 비즈니스'의 문턱을 단숨에 낮췄습니다. 순다르 피차이 CEO가 언급했듯, 대규모 토큰을 소비하는 기업이 업무의 상당 부분을 3.5 플래시로 전환할 경우 천문학적인 비용 절감이 가능해집니다. 이것이 시사하는 바는 큽니다. 이제 기업들의 AI 전환(AX) 전략은 '얼마나 똑똑하고 무거운 모델을 쓰느냐'가 아니라, '현실적인 비용으로 얼마나 지연 없는(Zero-latency) 에이전트 환경을 구축하느냐'라는 인프라 최적화 싸움으로 전환되었습니다. '제미나이 옴니', 인터페이스의 완전한 물리적 융합 텍스트와 이미지를 개별적으로 처리하던 단계를 넘어, 영상·오디오·텍스트가 실시간으로 상호작용하는 ‘제미나이 옴니(Gemini Omni)’의 등장은 가히 파괴적입니다. 사용자가 동영상 클립을 업로드한 후 음성 명령만으로 배경을 바꾸고, 실시간으로 새로운 캐릭터를 삽입하거나 음향 효과를 조합하는 시대가 열렸습니다. 이는 단순히 가벼운 편집 툴의 진화가 아닙니다. AI가 인간의 시각과 청각을 실시간으로 동기화해 인지하는 '멀티모달 네이티브 인터페이스'의 완성을 의미합니다. 텍스트 프롬프트를 치기 위해 키보드를 두드리는 행위 자체가 점차 구시대의 유물이 되고 있으며, 인간과 AI의 소통은 자연스러운 대화와 시각적 공유라는 가장 인간 친화적인 방식으로 회귀하고 있습니다. 검색의 전환과 '개인 맞춤형 AI 작업 공간'의 탄생 이번 검색 엔진의 변화는 구글이 수십 년간 지켜온 검색의 본질을 스스로 재정의한 사건입니다. 기존의 구글 검색이 나열된 링크 중 하나를 선택하는 수동적 관문이었다면, 새로운 AI 검색은 사용자가 검색어를 입력하는 순간 실시간 데이터 추적기와 비교 대시보드가 결합된 '개인 맞춤형 작업 공간(Workspace)'을 스스로 빌딩해 냅니다. 여기에 동영상 속 정보를 실시간으로 추적해 필요한 타임스탬프로 즉시 안내하는 '유튜브에 질문하기(Ask YouTube)' 기능 등은 사용자의 탐색 비용을 영(0)에 가깝게 수렴시킵니다. 사용자의 긴 문맥과 의도를 정확히 파악해 최적의 결과물을 조립해 내는 능력이 플랫폼의 핵심 경쟁력이 된 것입니다. 결론: 'AI 네이티브' 시대를 주도할 '오케스트레이터'가 되어야 한다 구글 I/O 2026이 보여준 미래는 명확합니다. 인프라는 가벼워졌고, 인터페이스는 인간의 본능에 가까워졌으며, 서비스는 에이전트화됐습니다. 이제 기술적 한계나 비용 때문에 AI 도입을 미룬다는 핑계는 통하지 않는 시대가 왔습니다. 국내 기업들과 기술 리더들이 주목해야 할 지점은 바로 여기에 있습니다. 이제는 자체적인 모델 개발에만 매몰될 것이 아니라, 글로벌 빅테크가 열어놓은 고효율 인프라 위에서 우리의 핵심 비즈니스 자산과 고유한 데이터 워크플로우를 어떻게 유기적으로 연결하고 통제할 것인가를 고민해야 합니다. 결국 다가오는 AI 네이티브 시장의 승자는 거대 모델을 소유한 기업이 아니라, 각기 다른 역할을 수행하는 AI 에이전트들을 목적에 맞게 자유자재로 지휘하고 조율하는 '최고의 AI 오케스트레이터(Orchestrator)'가 될 것입니다. 구글이 던진 이 거대한 패러다임의 변화를 우리 비즈니스의 구조적 혁신 기회로 삼아야 할 때입니다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 윤석빈 트러스트 커넥터 대표는 서강대 AI·SW 대학원 특임교수로 36Kr 코리아 고문, 투이컨설팅 자문과 한국 경영학회 디지털 경영 공동위원장, 법무 법인 DLG 고문으로 활동하고 있다. 한국 오라클과 한국 IBM 등 IT 업계 경력과 더불어 서강대 지능형 블록체인 연구센터 산학협력 교수로도 활동했다. 동국대학교 국제정보보호대학원 인공지능보안 전공 교수로도 활동하고 있다.

“팝업스토어의 변신…굿즈 매장 넘어 팬덤 플랫폼으로”

jubar@chosunbiz.com (변인호 기자) — Sat, 23 May 2026 06:00:00 +0900

팝업 스토어가 단순 굿즈 판매 공간에서 팬덤 데이터를 수집하는 플랫폼으로 바뀌고 있다. 팬들이 무엇을 좋아하고 왜 소비하는지 오프라인 현장에서 직접 확인할 수 있게 되면서다. 기업들은 현장에서 확인한 반응을 다음 상품과 공간 기획에 반영하며 팬덤 비즈니스를 고도화하고 있다. 실제 팝업 스토어 수도 빠르게 늘고 있다. 팝업·상업용 부동산 전문기업 스위트스팟에 따르면 지난해 국내 팝업 스토어 수는 3371개로 전년보다 96% 증가했다. 올해 4월에는 성수에서만 한 주에 60개 이상의 팝업 스토어가 열렸다. 넷플릭스 오리지널 애니메이션 영화 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 이런 흐름을 보여주는 대표 사례다. 작품 1주년 기념 팝업 스토어는 서울 여의도 더현대 서울을 시작으로 대구, 홍콩, 자카르타, 싱가포르, 방콕, 타이베이, 타이중, 가오슝 등으로 이어지는 월드투어 형태로 열린다. 케이팝 데몬 헌터스 팝업 스토어는 지난해에 이어 올해도 비마이프렌즈가 맡았다. 비마이프렌즈는 팬덤 비즈니스 솔루션 ‘비스테이지’ 개발·운영사이자 음원 스트리밍 플랫폼 플로(FLO) 운영사 드림어스컴퍼니의 모회사다. IT조선은 하세정 비마이프렌즈 최고비즈니스책임자(CBO) 겸 부대표를 만나 팝업 스토어와 팬덤 비즈니스 전략을 들었다. 하세정 비마이프렌즈 부대표 겸 최고비즈니스책임자(CBO). / 변인호 기자 오프라인에서 보이는 팬덤 데이터 비마이프렌즈는 팝업 스토어를 기획할 때 팬덤의 성향을 먼저 살핀다. 팬들이 어떤 옷을 입고 현장을 찾는지, 어떤 상품군을 선호하는지, 아티스트나 캐릭터의 어떤 요소에 반응하는지 확인한다. 같은 콘텐츠를 좋아하더라도 팬덤마다 원하는 상품과 공간은 다르기 때문이다. 하세정 CBO는 팬덤 성향을 확인하기 위해서는 오프라인 현장이 필요하다고 설명했다. 굿즈를 온라인에서 판매하는 편이 더 많은 수익을 효율적으로 얻을 수 있지만 비마이프렌즈가 오프라인 팝업 스토어를 고집하는 이유다. 온라인에서는 구매자의 연령·성별과 구매량 같은 수치 데이터가 중심이다. 반면 오프라인 현장에서는 특정 IP 팬덤이 어떤 색을 선호하고 어떤 범주의 상품을 많이 착용·소비하는지 확인할 수 있다. 하 CBO는 “몬스타엑스 아이엠 솔로 활동 관련 팝업 스토어를 기획할 때는 아이엠의 음악과 콘셉트에 맞춰 상품과 공간을 블랙, 그레이, 메탈 톤으로 구성했다”며 “기획 과정에서 아이엠 팬들이 실제로 무채색 옷을 많이 입고 현장을 찾는다는 점을 확인했다”고 말했다. 그는 이어 “팬덤의 취향과 공간의 색깔이 맞아야 반응이 나온다”며 “오프라인에서 본 팬덤의 특징이 다음 기획에 반영된다”고 말했다. 하 CBO는 넷마블 캐릭터사업부, CJ ENM 캐릭터전략국, 하이브(당시 빅히트엔터테인먼트) 산하 빅히트IP 대표 등을 거치며 게임·애니메이션·음악 관련 IP 보유기업에서 IP 비즈니스를 담당한 인물이다. 그가 방탄소년단(BTS)을 포함한 여러 IP를 다루며 쌓은 결론은 팬들이 콘텐츠를 왜 좋아하는지 먼저 파악해야 한다는 점이다. 좋아하는 이유를 알아야 상품과 공간을 팬덤 취향에 맞게 설계할 수 있어서다. 여의도 더현대 지하 2층 케이팝 데몬 헌터스 1주년 기념 팝업 스토어 입구 전경. / 변인호 기자 성수 데이터가 바꾼 케데헌 1주년 팝업 스토어 실제 비마이프렌즈는 지난해 케이팝 데몬 헌터스 팝업 스토어 결과를 올해 1주년 팝업 스토어에 반영했다. 지난해 팝업 스토어는 작품 속 세계관과 캐릭터를 오프라인 공간에서 경험하게 하는 데 초점을 맞췄다. 올해는 지난해 현장에서 확인한 고객 반응을 바탕으로 상품군과 사이즈를 조정했다. 하세정 CBO는 “지난해 팝업 스토어에 예상보다 어린이 고객이 많이 와서 의류 굿즈는 더 작은 사이즈까지 준비했고 상품군을 늘렸다”며 “어린이 고객은 헌트릭스를 더 좋아하고 성인 고객은 호랑이 ‘더피’를 선호해서 그에 맞게 굿즈 구성을 조정했다”고 말했다. 이 같은 조정은 굿즈가 여러 개 출시돼도 필요한 것만 골라 사는 선별적 소비층을 공략하기 위한 전략이다. 하 CBO는 팬덤 비즈니스의 타깃을 크게 콘텐츠 소비자, 선별적 소비자, 슈퍼팬 세 유형으로 구분했다. 콘텐츠 소비자는 말 그대로 콘텐츠만 소비하는 이들이다. 슈퍼팬은 멤버십 가입·상품 구매 등에 적극적인 IP 충성고객층을 말한다. 자신의 취향에 맞는 상품·서비스에만 선별적 소비를 하는 이들의 마음을 얻어야 사업 성과를 극대화할 수 있는 것이다. 그는 “기획 전부터 해당 IP 팬덤이 왜 그 IP를 좋아하는지 이해하는 것이 먼저다. 공급자 관점에서는 쉽게 보일 수 있지만 실제 팬들이 좋아하는 지점은 한 끗 차이에서 갈린다”라며 “그 차이가 상품과 공간에 반영될 때 팬덤은 자신들을 잘 아는 사람들, ‘팬잘알(팬을 잘 아는 사람)’이 만들었다는 것을 느끼고 마음을 연다”고 말했다. 그는 이어 “팬덤 안에서도 가볍게 즐기는 층, 필요한 것만 고르는 선별적 소비자, 적극적으로 소비하는 슈퍼팬이 갈린다”며 “선별적 소비자들이 상품을 구매할 만한 이유를 만들어줘야 팬덤 비즈니스가 커질 수 있다”고 덧붙였다. 5월 22일 여의도 더현대 지하 2층에서 열린 케이팝 데몬 헌터스 1주년 기념 팝업 스토어에서 어린이와 함께 온 성인 관객이 상품을 둘러보고 있다. / 변인호 기자 한국 운영 결과가 해외 팝업 매뉴얼로 비마이프렌즈는 국내에서 먼저 연 팝업 스토어 운영 결과를 해외 도시로 확장할 때 매뉴얼로 삼는다. 한국 소비자는 상품과 공간을 보는 기준이 높고 피드백도 빠르다. 한국 소비자의 기준을 만족시키면 해외에서도 통한다는 산업계의 통설이 팬덤 비즈니스에도 적용되는 셈이다. 하 CBO는 “한국은 아시아 국가로 IP를 확장할 때 기준을 만들 수 있는 시장이다”라며 “우리나라의 높은 기준은 해외 IP가 글로벌 공략 전 테스트베드로 한국을 거치는 추세를 만들고 있다”고 말했다. 케이팝 데몬 헌터스 팝업 스토어도 이런 방식으로 운영됐다. 비마이프렌즈는 K팝을 소재로 한 애니메이션 IP라는 특성을 고려해 K팝 팬덤과 애니메이션 팬덤을 함께 봤다. 작중 아이돌 헌트릭스와 사자보이즈를 버추얼 아이돌처럼 다루지 않았다. 작품 속 캐릭터를 좋아하는 팬덤을 전제로 공간과 상품을 설��했다. 하세정 CBO는 “비마이프렌즈는 팬덤이 덕질하기 좋고 편하고 재미있는 경험을 만드는 것이 목표여서 직원도 무언가 혹은 누군가의 팬인 사람들을 채용하고 있다”며 “이런 덕질의 재미를 더 많은 사람들이 알고 같이 좋아할 수 있도록 만들고자 한다”고 말했다. 변인호 기자 jubar@chosunbiz.com

AI 시대, 경영진과 직원의 동상이몽 [줌인IT]

jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) — Fri, 22 May 2026 06:30:10 +0900

최근 인공지능(AI) 활용은 경영진과 직원 모두에게 피하기 어려운 과제가 됐다. AI를 더 잘 써 생산성을 높이고 조직 경쟁력을 키워야 한다는 방향에는 큰 이견이 없다. 다만 같은 목표를 보더라도 조직마다, 또 경영진과 직원 간 기대하는 속도와 체감이 조금씩 다르다. AI 활용의 기준선은 최근 빠르게 올라가고 있다. 얼마 전까지만 해도 AI를 쓴다는 말은 챗GPT·제미나이 등의 생성형AI나 파생 AI 서비스를 이용해 번역, 문서 요약, 보고서 초안 작성, 데이터 분석 보조, 디자인 시안 제작 등을 하는 정도를 뜻했다. 하지만 이제는 다르다. 현장에서는 이미 개발자가 아닌 직원이 바이브 코딩으로 자신의 업무에 맞는 자동화 도구를 만들어 사용하는 경우가 많다. 반복 보고서 작성, 자료 정리, 기사 모니터링, 회의록 가공처럼 조직 안에 널린 자잘한 업무가 개인 단위 자동화 대상이 됐다. 개발자들은 이미 AI 에이전트로 온갖 일들을 자동화하며 즐거운 실험을 하는 수준임은 말할 것도 없다. 이런 흐름은 경영진의 요구와 직원 개인의 시도가 맞물리며 기업 전반으로 확산되는 분위기다. AI로 반복 업무를 줄여보라는 주문이 나오고, 개발자가 아닌 일부 직원들이 실제로 작은 업무 도구를 만들어 팀 안에서 공유해 업무 혁신을 이룬다. AI 활용이 단순 보조 업무를 넘어 개인의 업무 전체 흐름을 바꾸는 단계로 넘어간다. 다만 같은 AI 활용이라도 회사가 어느 정도를 지원하느냐에 따라 직원이 체감하는 정도는 천차만별이다. 극단적으로 비교하자면 어떤 기업은 일반 AI 서비스 구독을 하면서 팀 공동계정으로 사용하도록 한다. 다음은 직원 개인에게 월 몇만원 수준의 AI 도구 사용료를 지원하는 단계다. 더 본격적인 곳은 클로드 코드 같은 서비스의 기업용 요금제에 가입해 구성원별 계정을 지급하고, 최상위 티어는 개인당 수십만 원에서 많게는 수천만 원에 달하는 토큰 요금까지 지원하는 수준이다. 직장인들의 AI 시대 체감 수준도 크게 갈린다. 개인 자동화가 확산되면 모든 직원이 직접 AI 도구를 만들어야 하느냐는 질문도 따라붙는다. 실제 현장에서는 특정 직원이 만든 자동화 도구를 팀이나 부서에 전파해 쓰는 경우도 적지 않다고 한다. 뛰어난 누군가가 만들고, 다수는 그 결과물을 쓴다. 이 때문에 AI 역량을 단순히 무언가를 ‘직접 만드는 능력’으로만 봐야 한다고 말하기는 어렵다. 다만 최소한 자신이 맡은 업무의 흐름을 알고, 도구의 어떤 부분이 불편한지, 어떤 기능이 더 필요한지, 그것이 구현 가능한 요구인지는 파악하고 설명할 수 있어야 한다. AI 역량의 기준이 단순 활용 능력에서 업무 흐름을 파악하고 개선하기 위한 제반 인프라 파악 능력으로까지 넓어지고 있다. 과도기적 혼선도 나타난다. 최근 들은 한 사례가 그렇다. 한 기업은 기존에 쓰던 상용 소프트웨어 구독을 중단하고 자체 제작 도구 사용을 지시했다고 한다. 문제는 완성도였다. 직접 만든 도구는 기존 제품보다 기능이 부족했고 사용성도 떨어졌다. 직원들은 기존보다 불편하게 일하면서도, 도구 제작과 수정에 적지 않은 시간과 노력을 들여야 했다. 이런 문제에 대해 해당 회사 경영진은 AI 시대에 필요한 경험이라며 직원들을 독려했다고 한다. 완전히 틀렸다고는 할 수 없다. 다만 직원 입장에서는 체감이 다를 수밖에 없다. 검증된 도구를 두고 더 불편한 자체 제작 도구를 시간을 들여 만들어 써야 한다면, AI로 생산성이 오르기는커녕 정작 일할 시간이 줄고 추가 업무까지 하게 됐다고 느낄 수 있다. 경영진은 생산성 향상과 경험 축적을 기대하지만, 직원은 당장의 업무 부담과 효율 저하를 먼저 마주하게 된 것이다. 지금의 이런 혼란이 생산성 향상으로 이어질지, 과도기에 겪는 시행착오로 기억될지는 아직 알 수 없다. 다만 AI 활용을 둘러싼 기업과 개인의 고민은 분명히 복잡해지고 있다. 이제 과제는 AI를 쓰느냐 마느냐가 아니다. 누가 만들고, 누가 쓰며, 무엇을 계속 개선할지 정하는 일이다. 경영진이 기대하는 생산성 향상과 직원이 체감하는 업무 효율 사이의 간극을 좁히는 일이 AI 활용의 다음 과제가 되고 있다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com

이미지도, 영상도, 편집도 한 모델로 ‘영상 올인원 AI’ [정원훈의 AI 트렌드]

itchosun@chosunbiz.com (정원훈 텐에이아이 대표) — Fri, 22 May 2026 06:00:00 +0900

인공지능(AI) 트렌드를 가장 빠르게 알 수 있는 허깅페이스를 분석하는 정원훈의 AI 트렌드입니다. 이번 주 허깅페이스는 한마디로 '모델 하나로 다 한다. 그것도 가볍게'라는 한 주였습니다. 불과 30억(3B) 파라미터로 이미지·영상의 '이해·생성·편집' 여섯 가지 일을 한 그릇에 담아낸 통합 멀티모달 모델이 트렌딩 1위에 올랐습니다. 틱톡, 캡컷을 만든 바이트댄스(ByteDance)가 내놓은 모델인데, 모델 카드에 따르면 엔비디아 A100 그래픽처리장치(GPU) 약 128장으로 학습된 것으로 알려졌습니다. 지난주 1위였던 9B 오픈소스 영상 모델은 2주 연속 트렌딩 상위권에 머물며 LTX 생태계의 저변을 확실히 굳혔고, 한국 슈퍼톤(Supertone)의 31개 언어 미니 TTS도 3주째 글로벌 상위권을 지키며 '온디바이스 한류'의 진가를 입증했습니다. 이번 주의 키워드는 세 가지입니다. '3B로 6가지 작업을 한 번에 처리하는 통합 멀티모달 랜스(Lance)', '2주 연속 트렌딩에 머물며 영상 생성의 새 표준이 된 설퍼-2-베이스(Sulphur-2-base)', '3주째 글로벌 상위권을 지키는 한국산 31개 언어 온디바이스 TTS 슈퍼토닉 3(Supertonic 3)'입니다. 이번 주도 퀴즈로 시작하겠습니다. 틱톡(TikTok)과 캡컷(CapCut)을 만든 바이트댄스의 지능형 콘텐츠 창작팀(Intelligent Creation Team)이 내놓은 모델입니다. 단 30억(3B) 활성 파라미터로 이미지 이해, 이미지 생성, 이미지 편집, 영상 이해, 영상 생성, 영상 편집 등 무려 여섯 가지 멀티모달 작업을 한 모델에서 처리합니다. 더 놀라운 건 처음부터(from scratch) 학습하는 데 엔비디아 A100 GPU 단 128장만 쓰였다는 점인데요, 이는 비슷한 규모 모델들이 보통 수천 장을 동원하는 것에 비하면 '경량 학습'의 새 기준입니다. 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 상업적 이용도 자유로운 이 모델의 이름은 무엇일까요. '정답은 'Lance(랜스)'입니다. 그럼 이번 주에는 어떤 혁신이 등장했는지 함께 살펴보겠습니다. 허깅페이스 5월 3주차 모델과 스페이스 톱3. / 정원훈 제공 AI 모델 톱3 1위: bytedance-research/Lance | Any-to-Any "작은 칼이 가장 잘 든다… 바이트댄스의 '3B 만능' 통합 멀티모달 모델" 이름은 중세 기사의 ‘창(Lance)’을 연상시키지만, 실제로는 바이트댄스의 지능형 콘텐츠 창작팀이 개발한 통합 멀티모달 파운데이션 모델입니다. 바이트댄스는 틱톡과 캡컷을 만든 기업으로도 잘 알려져 있습니다. 이 모델은 출시 직후 허깅페이스의 ‘Any-to-Any’ 카테고리 트렌딩 1위에 오르며 큰 주목을 받았습니다. 특히 “거대한 단일 모델 중심”에서 “여러 개의 작은 모델이 역할을 분담하는 구조”로 이동하는 최근 AI ��러다임 전환을 상징적으로 보여주는 사례로 평가받고 있습니다. 핵심은 '한 모델이 여섯 가지 일을 한다'는 점입니다. 보통 이미지 생성·편집·이해를 하려면 모델을 서너 개 갈아 끼워야 하지만, 랜스는 단 30억(3B) 활성 파라미터 한 모델로 이미지 이해, 이미지 생성, 이미지 편집, 영상 이해, 영상 생성, 영상 편집까지 모두 처리합니다. 비유하자면 '주방 가전 일체형 멀티쿠커' 같은 셈인데, 놀랍게도 자기보다 2~3배 큰 전문 모델들과 어깨를 견주는 성능을 냅니다. 기술적으로도 '효율'에 방점이 찍혀 있습니다. 이해 작업에는 ViT 토큰, 생성 작업에는 VAE 잠재 표현을 쓰면서 3D 인과 어텐션(causal attention)을 공유하는 구조이고, '단계별 다중 작업 학습(staged multi-task recipe)'으로 작업들이 서로 경쟁하지 않고 시너지를 내도록 설계됐습니다. 학습에는 엔비디아 A100 GPU 128장만 쓰였는데, 비슷한 규모의 모델이 보통 수천 장을 동원하는 점을 감안하면 '극단적 학습 효율'을 보여줍니다. 한마디로, 모델도 작고 학습 비용도 작은데 할 줄 아는 건 많은 '효자' 모델인 셈입니다. 라이선스는 아파치(Apache) 2.0으로 상업적 이용에 제약이 없고, 모델 가중치는 약 25GB로 소비자용 워크스테이션에서도 다룰 수 있는 규모입니다. 클라우드에 의존하지 않고 내 작업실에서 이미지와 영상을 만들고, 편집하고, 이해까지 시키는 '올인원 AI 작업대'가 30억 파라미터 크기로 손에 들어왔다는 이야기입니다. 어디에 활용할 수 있을까요? 통합 콘텐츠 제작 파이프라인(기획-생성-편집), 소셜미디어 콘텐츠 자동화, 광고 시안 빠른 반복 작업, 이커머스 상품 영상 변형, 교육·강의용 시각 콘텐츠 일괄 제작 등 '이미지든 영상이든 한 모델로 끝내고 싶은' 모든 영역에 적합합니다. 2위: SulphurAI/Sulphur-2-base | Text-to-Video "2주 연속 트렌딩… '내 책상 위의 영상 스튜디오'가 자리를 잡았다" 지난주 1위로 소개해드린 그 모델이 이번 주에도 2위에 올랐습니다. 한 주 반짝하고 사라지는 모델이 흔한 허깅페이스에서 2주 연속 상위권을 지키는 건 그 자체로 의미가 큽니다. 이스라엘 라이트릭스(Lightricks)의 LTX 2.3 비디오 파운데이션 모델을 커뮤니티가 9B 규모로 파인튜닝한 텍스트 및 이미지 기반 비디오(Text/Image-to-Video) 생성 모델로, 단일 개발자(FusionCow)가 주도하고 커뮤니티가 함께 키워가는 오픈소스 프로젝트입니다. 이번 주에 새로 부각되는 점은 '생태계의 확장'입니다. 출시 직후의 폭발적 다운로드에 이어, 이번 주에는 양자화(quantization) 버전(GGUF, FP8)이 우후죽순 쏟아지면서 8~12GB VRAM의 보급형 그래픽카드에서도 돌아가는 사례가 늘었습니다. 또한 시민개발자 플랫폼인 시비타이(Civitai)에 모델이 정식 등재되고, 컴파이UI(ComfyUI) 워크플로우 변형판이 수십 종 풀리면서 '커뮤니티 표준 영상 모델'의 지위를 굳혀가는 중입니다. 디스틸드(distilled) LoRA를 함께 쓰면 16GB VRAM의 보급형 GPU에서도 작동한다는 기존 장점에 더해, 양자화로 메모리 부담이 더 줄어든 셈입니다. 큐원(Qwen) 3.5 9B 기반의 프롬프트 인핸서(prompt enhancer)도 그대로 번들로 제공돼 한 줄의 어색한 프롬프트가 영상 친화적인 묘사로 자동 정돈됩니다. 다만 라이선스가 'LTX-2 커뮤니티 라이선스'로 상업적 이용에 일정 조건이 붙고, 콘텐츠 필터가 다소 느슨하게 설계돼 표현의 자유도가 높은 만큼 운영 주체의 자체 가이드라인과 후처리 필터가 반드시 함께 가야 한다는 점도 변함없습니다. 2주 연속 정상권에 머문다는 사실은 이 모델이 일시적 화제가 아니라 '오픈소스 영상 생성의 새 표준 후보'로 자리 잡고 있다는 신호로 읽힙니다. 3위: Supertone/supertonic-3 | Text-to-Speech "한국 슈퍼톤, 3주째 정상권… 'Made in Korea' 미니 TTS의 글로벌 굳히기" 한국 스타트업 슈퍼톤(Supertone)이 내놓은 31개 언어 온디바이스 TTS 모델입니다. 출시 직후 글로벌 트렌딩 상위권에 진입한 이후 3주째 자리를 지키고 있는데, K-콘텐츠가 아닌 'K-AI 모델'이 글로벌 차트 상위권을 장기 점령하는 보기 드문 사례입니다. 슈퍼톤은 BTS 소속사로 유명한 하이브(HYBE) 산하 음성 AI 전문 기업입니다. 이번 주에 새로 부각되는 사실은 두 가지입니다. 첫째, 모델 크기가 415MB로 더 자세히 확인됐고, 핵심 파라미터는 6600만(66M) 수준이라는 점입니다(SDK·보컬 분리·언어 처리 모듈 등을 합쳐 99M으로 부르기도 합니다). 둘째, 일반 소비자용 칩(애플 M4 프로 기준)에서 실시간보다 167배 빠른 합성 속도를 낸다는 공식 수치가 공개됐습니다. 1초짜리 오디오를 약 0.006초 만에 만들어낸다는 뜻입니다. 핵심 강점은 그대로입니다. ONNX 런타임 기반으로 GPU 없이 CPU만으로 거대 모델과 견줄 만한 속도를 내고, 메모리도 훨씬 적게 씁니다. 라즈베리파이나 e-리더(Onyx Boox)에서 비행기 모드로도 실시간 합성이 가능합니다. 결정적으로 이번 주(5월 20일) 슈퍼톤이 자사 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제품 '슈퍼톤 플레이(Supertone Play)'와 API에 슈퍼토닉 3를 정식 탑재했다고 발표하면서, '오픈소스 모델 → 상용 서비스'로 이어지는 '한국형 AI 사업화 모델'의 모범 사례로도 주목받고 있습니다. 라이선스는 오픈레일(OpenRAIL)로 비교적 관대한 편입니다. 오디오북 자체 제작, 시각장애인 보조 도구, 차량용 내비게이션 음성, 오프라인 학습 콘텐츠, 회의록 음성 변환 등 '인터넷 없는 곳에서도 ��해야 하는' 모든 환경에 적합합니다. AI 응용프로그램(Spaces) 톱3 허깅페이스 스페이스는 AI 모델을 웹 브라우저에서 바로 체험할 수 있는 플레이그라운드입니다. 코드 한 줄 없이 최신 AI 기술을 만져볼 수 있죠. 이번 주 가장 뜨거운 스페이스 3곳을 소개합니다. 1위: Wan2.2 14B Fast Preview | cbensimon "사진 한 장에 입김을 불어넣다… 알리바바 영상 모델의 '빠른 미리보기'" 알리바바(Alibaba) 통이랩(Tongyi Lab)의 오픈소스 영상 생성 모델 '완(Wan) 2.2'를 누구나 손쉽게 체험할 수 있도록 만든 데모 스페이스입니다. 사용 방법은 매우 단순합니다. 사진 한 장을 업로드하고, '바람에 흩날리는 머리카락' 같은 한 줄 프롬프트를 적은 뒤, 영상 길이와 프레임 수만 조절하면 됩니다. 몇 초 만에 정지 이미지가 살아 움직이는 MP4 영상으로 변신합니다. Wan 2.2는 영상 디퓨전 모델에 처음으로 MoE(전문가 혼합·Mixture of Experts) 구조를 도입한 모델로 화제가 된 작품입니다. 총 27B(270억) 파라미터 중 실제로는 단계별로 14B만 활성화되는데, '거친 윤곽을 잡는 전문가(high-noise expert)'와 '세부를 다듬는 전문가(low-noise expert)' 두 모델이 단계별로 역할을 나눠 처리합니다. 이전 버전(Wan 2.1) 대비 이미지 65.6%, 영상 83.2% 늘어난 학습 데이터로 모션의 자연스러움이 한층 개선됐고, 720p 24fps 영상까지 한 번에 생성할 수 있습니다. 라이선스는 아파치 2.0으로 상업적 이용에도 제약이 없습니다. 특히 이 cbensimon 버전은 FP8 양자화와 AOT 컴파일(Ahead-of-Time)을 적용해 추론 속도를 끌어올린 '빠른 미리보기' 버전이고, 'MCP(Model Context Protocol)' 태그가 달려 있어 외부 AI 도구와도 연동이 됩니다. 광고 콘티 시각화, 인스타그램·틱톡 숏폼 자동 제작, 제품 이미지 동영상화, 부동산 매물 시각화 등 '정지 화면을 영상으로 바꾸고 싶은' 모든 워크플로우에 적합합니다. 2위: AsymFLUX.2-klein Demo | Lakonik "플라스틱 질감을 벗긴 AI… '잠재 공간'을 떠나 '픽셀'로 직접 그리는 9B 모델" 스탠퍼드대 한성 첸(Hansheng Chen) 박사 등 연구진이 만든 '비대칭 흐름(AsymFlow)' 기법을 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)의 FLUX.2-klein 9B 모델에 적용한 텍스트 투 이미지 생성 데모입니다. 한마디로 '잠재 공간(latent space)이라는 압축 단계를 거치지 않고 픽셀(pixel) 공간에서 곧바로 이미지를 그리는' 새로운 방식의 그림 AI입니다. 핵심은 '비대칭 속도 예측(asymmetric velocity parameterization)'입니다. 기존 디퓨전 모델은 노이즈와 데이터를 같은 차원에서 예측해 픽셀 공간에서 직접 학습하기가 매우 어려웠습니다. AsymFlow는 노이즈 예측은 저차원 부분 공간으로 제한하고, 데이터 예측만 전체 차원으로 다루는 '비대칭' 구조로 이 난점을 풀었습니다. 그 결과 ImageNet 256×256 평가에서 FID 1.57점을 기록하며 기존 DiT/JiT 계열 픽셀 디퓨전 모델들을 큰 차로 따돌렸습니다. 더 흥미로운 건 외부 평가기관 인간 선호도(HPSv3) 점수입니다. 이 픽셀 공간 모델이 자기 기반인 FLUX.2-klein '잠재 공간' 모델보다 더 높은 점수를 받았고, GenEval·DPG-Bench 같은 주요 벤치마크에서도 우위를 보였습니다. 시각적으로도 'AI가 만든 듯한 플라스틱 질감'이 줄고, 더 자연스러운 조명과 질감을 표현한다는 평입니다. 라이선스는 'FLUX 비상업 라이선스'로 연구·실험용이며 상업적 이용은 별도 상의가 필요합니다. 사진 작가풍의 인물 사진, 영화 스틸 컷 스타일의 시네마틱 이미지, 빈티지 컬러 사진 복원 등 '진짜 같은 질감'이 중요한 모든 시각 작업에 적합합니다. 3위: Scenema Audio | multimodalart "'읽는' AI가 아니라 '연기하는' AI… 10초 샘플로 감정까지 복제하는 음성 모델" 씨네마(Scenema) AI가 공개한 '연기형 음성 생성(performative speech generation)' 모델 데모입니다. 기존 TTS가 글자를 소리로 변환하는 데 그쳤다면, 씨네마 오디오는 '어떤 말을 / 어떤 방식으로 / 어떤 감정으로' 할지까지 함께 표현합니다. 분노, 슬픔, 기쁨, 두려움, 지친 듯한 한숨까지 한 번의 생성 안에서 감정의 흐름이 자연스럽게 바뀝니다. 기술적 토대는 이스라엘 라이트릭스의 LTX 2.3에서 추출한 22B 규모의 오디오 디퓨전 트랜스포머(audio diffusion transformer)입니다. 여기에 구글 딥마인드의 젬마(Gemma) 3 12B를 텍스트 인코더로 결합해, '따뜻하고 차분한 영국식 억양의 중년 남성' 같은 자연어 설명만으로도 그에 맞는 목소리를 생성합니다. 더 놀라운 건 단 10초짜리 참고 음성만 있으면 그 목소리를 복제(zero-shot voice cloning)해, 원래 화자는 한 번도 녹음한 적 없는 감정 연기까지 시킬 수 있다는 점입니다. 8단계로 압축(distilled)된 디퓨전 과정 덕분에 16GB VRAM의 그래픽카드에서도 돌아가고, 엔비디아 RTX 4090에서는 실시간보다 1.5배 빠른 속도로 합성됩니다. 코드는 MIT 라이선스이지만, 모델 가중치는 LTX-2 커뮤니티 라이선스에 묶여 있고 텍스트 인코더로 쓰는 젬마 3 12B는 구글의 접근 승인이 필요합니다. 오디오북 제작, 영화·드라마 더빙, 게임 캐릭터 보이스 연기, 광고 내레이션, 1인 미디어 자동 더빙 등 '말이 아니라 연기가 필요한' 모든 음성 워크플로우에 적합합니다. 시사점 & 인사이트 이번 주 트렌드를 한마디로 요약하면 'AI가 작아지면서 더 많은 일을 한다'입니다. 첫째, '통합 멀티모달(Unified Multimodal)'의 시대가 본격적으로 열리고 있다. 이번 주 1위 랜스(Lance)는 그 자체로 시대의 전환을 상징합니다. 그동안 '이미지 생성은 미드저니, 영상은 소라, 편집은 다른 도구' 식으로 작업별 전문 모델을 갈아 끼우는 구조였다면, 이제는 30억 파라미터 한 모델이 이해·생성·편집을 모두 처리하는 단계로 진입한 것입니다. 바이두의 어니(ERNIE) 5.0, 알리바바의 큐원-VL, 딥시크의 야누스(Janus) 등 중국 빅테크가 잇따라 '통합 멀티모달' 노선을 강화하는 흐름과도 맞물려 있습니다. 한국 기업들도 '여러 전문 모델을 엮는' 전통적 방식에서 '하나의 똑똑한 모델로 다 해내는' 통합 모델 개발 전략을 진지하게 검토해야 할 시점입니다. 둘째, '학습 효율'이 새로운 경쟁의 축으로 떠올랐다. 랜스가 단 128장의 A100으로 처음부터 학습됐다는 점은 단순한 기술 자랑이 아닙니다. 비슷한 규모의 멀티모달 모델이 보통 수천 장의 GPU를 동원하는 것에 비하면 압도적인 효율성이고, 이는 'GPU 부자만이 AI 모델을 만들 수 있다'는 통념을 흔드는 신호입니다. 지난주의 자야1-8B가 AMD GPU로 학습한 사실과 함께, AI 학습 시장의 '진입 장벽'이 빠르게 낮아지고 있음을 보여줍니다. 한국의 대학 연구실이나 중견 스타트업도 '의미 있는 파운데이션 모델'을 자체 학습할 수 있는 시대로 한 걸음 더 다가서고 있다는 뜻입니다. 셋째, 한국 AI 모델이 글로벌 트렌딩에 오래 머문다는 것입니다. 슈퍼토닉 3가 3주째 글로벌 트렌딩 상위권에 머무는 사실은 한국 AI 산업에 시사하는 바가 큽니다. 글로벌 AI 모델 시장에서 한국 모델이 '잠시 화제'를 넘어 '지속적 사용'을 받는 사례는 드물기 때문입니다. 'BTS 소속사인 하이브의 음성 AI 자회사'라는 출신, '온디바이스에 최적화한 경량 설계'라는 차별점, 'API와 SaaS로 이어지는 명확한 사업화 로드맵'이라는 세 가지가 결합한 결과입니다. 한국 AI 산업이 '거대 모델 추격' 대신 '특화 영역에서의 글로벌 1티어'로 차별화될 수 있다는 가능성을 보여준 사례라고 평가할 수 있습니다. 토막상식 : ‘잠재 공간(Latent Space)’이란 무엇인가? 이번 주 2위 스페이스인 AsymFLUX.2-klein을 소개하면서 '잠재 공간을 거치지 않고 픽셀 공간에서 직접 그린다'고 했는데요, '도대체 잠재 공간이 뭐길래 거치고 안 거치고가 화제가 되는 것인지'라는 의문이 들었을 겁니다. 쉽게 비유하면 잠재 공간은 'AI의 마음속 스케치북'입니다. 우리가 화가에게 '노을 진 해변에 갈매기가 나는 풍경을 그려달라'고 부탁하면, 화가는 머릿속에 먼저 흐릿한 구도와 색감을 떠올린 뒤 그것을 종이에 옮깁니다. AI도 똑같습니다. 1024×1024 픽셀 이미지를 처음부터 한 점씩 그리려면 100만 개 넘는 점을 계산해야 하니, 대부분의 이미지 생성 AI는 먼저 '64×64 정도의 작은 압축된 표현(잠재 표현·latent representation)'을 만든 뒤, VAE(가변 오토인코더·Variational Auto-Encoder)라는 일종의 '확대 도구'를 써서 진짜 픽셀 이미지로 풀어냅니다. 이때 그 압축된 표현이 머무는 추상적인 공간을 '잠재 공간(latent space)'이라고 부릅니다. 이 방식의 장점은 '빠르고 가볍다'는 것입니다. 같은 GPU로 더 많은 이미지를 더 빨리 만들 수 있죠. 단점은 'VAE가 한 번 압축했다 풀어내는 과정에서 미세한 디테일이 뭉개진다'는 점입니다. AI가 그린 이미지에서 종종 보이는 '플라스틱 같은 질감', '어딘가 인위적인 광택' 같은 것은 이 압축-복원 과정의 부작용입니다. AsymFLUX.2-klein이 화제가 된 이유가 바로 여기 있습니다. 압축 단계 없이 '픽셀 공간에서 곧바로' 그리는 방식을 9B 규모의 실용적인 모델에서 처음으로 성공시킨 사례이기 때문입니다. 모델은 더 무겁고 학습은 어렵지만, 결과물의 자연스러움과 질감의 풍부함은 잠재 공간 방식과 비교가 안 됩니다. 즉, '잠재 공간을 거치냐, 픽셀 공간에서 직접 그리냐'는 화가가 '머릿속 스케치를 한 번 거쳐 그릴 것이냐, 처음부터 캔버스에 직접 붓을 댈 것이냐'의 차이라고 보면 됩니다. 효율은 전자가, 질감과 사실감은 후자가 앞섭니다. 마무리 이번 주 허깅페이스를 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. "AI모델 하나가 여섯 가지 일을 하고, 작은 GPU로도 학습이 되며, 한국 모델은 자리를 굳혔다." 바이트댄스는 30억 파라미터 모델로 이미지·영상의 6가지 작업을 한 그릇에 담았고, 9B의 픽셀 공간 그림 모델은 거대 모델의 플라스틱 질감을 벗겨냈으며, 한국 슈퍼톤의 31개 언어 미니 TTS는 3주째 글로벌 상위권에 머물며 'K-AI'의 가능성을 증명했습니다. 거대 모델 경쟁의 시대를 지나, '작고 똑똑하고 다재다능한 모델'이 새로운 표준이 되는 길목에 우리는 서 있습니다. AI 격변의 시대! 우리만의 무기를 만들어 이 고난을 극복해 나갑시다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 정원훈 텐에이아이 대표는 한국인공지능진흥협회 이사와 한국디지털자산포럼(KODIA Forum) 정책기획실장을 맡고 있다. 법률AI 서울로봇과 블록ESG 프로젝트를 총괄하며 한국지식재산교육연구학회 이사 겸 기술가치평가위원장과 한국벤처창업학회 이사로도 활동한다. 아시아경제신문사 뉴미디어본부, 매일경제인터넷 금융센터 팀장을 거쳐, SNS 개발과 대안신용평가 시스템, AI 기반 법률 서비스 등 혁신 프로젝트를 주도해 온 IT·금융 전문가다.

‘세계 일류’ 삼성, 노조 대응은 ‘초보’였다 [줌인IT]

gwang0e@chosunbiz.com (이광영 기자) — Thu, 21 May 2026 10:45:17 +0900

삼성전자 노사가 총파업을 몇시간 남겨놓지 않은 상황에서 극적으로 잠정합의에 도달했다. 파국은 간신히 면했지만 파업은 초읽기였고, 총수는 국민을 향해 고개를 숙였다. 사법리스크 대응에 최적화된 서초 사옥 경영진이 노조리스크엔 서투르다는 비판을 받는 이유다. 지난 6개월 간 삼성전자 경영진의 노조 대응 능력은 어설프기만 했다. 2년 전 노조의 첫 파업 당시와 다를 것 없이 수동적으로 일관했다. 노사 관계는 극단으로 치달았고 파업 직전까지 갈등의 골이 깊었다. 노사가 실질적으로 합의점을 좁힌 것은 정부가 협상에 개입한 5월부터다. 임금협상 중엔 노조 집행부의 도덕성 논란과 과격한 발언이 도마에 올랐다. 대체로 사측에 유리한 여론이 형성됐다. 법원과 정부까지 나서 노조의 무분별한 파업 시도에 사실상 제동을 걸었다. 사측으로선 충분히 주도권을 잡을 수 있는 판이 깔린 셈이었다. 하지만 사업지원실과 회장 보좌역 등 서초 경영진은 ‘경직된’ 성과주의 원칙을 고수했다. 무분규 협상의 골든타임은 허무하게 흘렀다. 노사는 2025년 12월 첫 상견례부터 올해 3월 말 집중 교섭까지 한 걸음도 전진하지 못했다. 20일 오후 4시 고용노동부 장관 주재 회의가 이뤄지고 나서야 ‘유연한’ 성과주의 원칙을 담은 노사 합의안이 극적으로 도출됐다. 삼성전자는 교섭이 공전을 거듭하는 상황에도 대표교섭위원을 고수하며 협상 흐름을 바꾸지 않았다. 결국 노조가 협상 재개 조건으로 교체를 요구한 후에야 교섭위원을 변경했다. 갈등을 중재할 돌파구를 능동적으로 마련하지 못하고 노조에 끌려다녔다는 지적이 나오는 이유다. 교착을 깨기 위해 투입된 여명구 DS피블팀장(부사장) 역시 서툰 판단으로 위기를 키웠다. 여 부사장은 20일 중앙노동위원회 사후조정 과정에서 노조 측에 “결정 권한이 없다”는 입장을 반복해 사측의 협상력을 스스로 떨어뜨렸다. 설령 실제 권한이 부족했더라도 이를 굳이 발설한 것은 프로답지 못한 치명적 실책이다. 노조의 교섭 의지를 꺾고 협상 교착을 방치한 것이나 마찬가지여서다. 결과적으로 경영진의 안일한 리스크 판단이 노조가 총파업으로 향하는 극단적 위기를 자초한 셈이다. 경영진이 임직원의 불만을 제대로 읽지 못해 사태를 총파업 직전까지 몰고 간 대가는 결코 가볍지 않다. 극적 타결로 파국은 면했으나, 세계 시장과 주요 고객사에 적나라한 노조 리스크를 노출했다. 공급망 신뢰를 회복하기 위한 시간은 적잖게 소요될 전망이다. 이번 타결은 사측이 협상을 잘해서 나온 결과가 아니다. 여론과 정부 등 온나라가 도와준 덕임을 경영진은 잊지 말아야 한다. ‘세계 일류’ 삼성이 노사관계에서만큼은 ‘4류’로 끝나지 않기를 바란다. 이광영 기자 gwang0e@chosunbiz.com

K증시 ‘반쪽 개방’의 한계 [줌인IT]

viayou@chosunbiz.com (유은정 기자) — Thu, 21 May 2026 06:00:00 +0900

“한국 증시는 변동성이 크지만, 그만큼 매력적입니다.” 지난 15일 여의도에서 하나증권과 홍콩 푸투증권이 공동으로 개최한 VIP 투자포럼에서 푸투증권 관계자가 한 말이다. 푸투증권은 336만개 이상의 고객 계좌를 보유한 글로벌 증권 플랫폼이다. 적게는 30억원, 많게는 2조원 규모 자산을 운용하는 홍콩의 고액자산가 30여명이 한국 주식 쇼핑을 위해 방한했다. 이미 한국 주식으로 높은 수익을 본 투자자도 있었고, 최근 코스피 랠리를 계기로 관심을 갖기 시작한 참석자도 있었다. K팝, K드라마를 넘어 K증시의 인기를 실감한 순간이었다. 한국 증시에 대한 호의적 평가는 얼마 전까지만 해도 상상하기 어려운 일이었다. 외국인이 국내 증권사 계좌로 한국 주식을 살 수 있는 외국인통합계좌가 2017년 2월 도입됐지만, 그동안 유명무실했다. 외국인 개인 투자자의 거래 내역을 금융당국에 즉시 보고해야 했고, 국내에 법인을 둔 해외 금융사만 계좌를 개설할 수 있도록 제한하는 등 각종 규제가 발목을 잡았다. 분위기가 바뀐 것은 지난해 하반기부터다. 정부가 MSCI 선진국지수 편입을 추진하며 외국인 투자 환경을 글로벌 스탠더드에 맞추기 위해 관련 규제를 대폭 완화했다. 시장 확대 가능성을 감지한 증권업계가 그제사 본격적인 영업에 나섰다. 현재 하나증권이 1·2호 외국인 통합계좌를 출시했고, 삼성증권이 최근 3호를 내놓았다. 이제 다음달부터 푸투증권 모바일트레이딩시스템(MTS)에 한국 주식도 선택 메뉴에 오른다. 그럼에도 업계에서는 한국 증시가 여전히 ‘반쪽 개방’ 수준에 머물러 있다고 지적한다. 외국인 주식 통합계좌 가이드라이에 따르면 현지 증권사는 최종 투자자 거래 내역을 분기에 1회 금융감독원에 제출해야 한다. 주기를 기존 월 1회에서 완화한 것이라고는 하지만, 정작 본국에는 이러한 보고 의무 자체가 없다. 개인정보 보호에 민감한 해외 증권사 입장에선 방대한 고객 거래 데이터를 제출하는 점이 여전히 진입 장벽으로 작용한다는 지적이 나온다. 해외 개인 투자자의 상장지수펀드(ETF) 거래가 어려운 점도 개선 과제다. 국내 ETF 상품에 투자하고 싶은 해외 투자자는 여전히 해외 시장에 상장된 국내 ETF 상품에 우회 투자해야 한다. 업계 관계자는 “한국 ETF 수요가 커지는 상황에서 외국인 개인 투자자도 거래할 수 있도록 관련 규정 개정이나 유권 해석이 필요하다”고 말했다. 가장 결정적인 걸림돌은 외국환 규제다. 외국환거래규정 제7-37조의 투자전용계정 규제에 따라 비거주 외국인 투자자의 국내 주식 투자 자금은 외화 기준으로만 이동하도록 설계됐다. 해외 투자자가 해외 증권사를 통해 달러 등 외화를 입금하면 국내 증권사가 이를 다시 원화로 환전해야 해 즉시 매매가 어려운 구조다. 한 업계 관계자는 “미국이나 일본처럼 해외 투자자가 원화로 자유롭게 국내 주식에 투자할 수 있는 환경이 필요하다”고 말했다. 푸투증권 VIP 투자포럼에서 만난 홍콩 큰손들은 다음 달 미국으로 투자포럼을 떠날 예정이라고 했다. 외국인 투자자에게 한국 증시는 여러 투자처 가운데 하나일뿐이다. 규제가 많고 투자 절차가 복잡하다면 굳이 한국 증시를 선택할 이유는 크지 않다. K증시가 전세계 주목을 받는 지금, 외국인 개인 투자자를 끌어오기 위해서는 아직 닫힌 빗장도 열어야 할 때다. 유은정 기자 viayou@chosunbiz.com

AI는 전기로 학습하고 물로 식는다 [박지민의 중국과 미래]

itchosun@chosunbiz.com (박지민 36Kr KOREA 대표) — Wed, 20 May 2026 06:00:00 +0900

중국 인공지능 산업을 보려면 이제 모델 순위표만 봐서는 안 된다. 딥시크가 얼마나 싸게 추론하는지, 시댄스가 얼마나 자연스러운 영상을 만드는지는 표면의 경쟁이다. 진짜 승부는 그 아래에서 벌어진다. 데이터센터, 전력, 냉각, 서버, 네트워크, 메모리, 저장장치, 인공지능 반도체가 동시에 맞물려야 한다. 인공지능의 겉모습이 알고리즘이라면, 그 몸통은 전력망과 냉각수, 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭 메모리다. 국제에너지기구는 2030년 글로벌 데이터센터 전력 소비가 2024년의 두 배 수준인 945테라와트시(TWh)에 이를 것으로 전망했다. 인공지능 가속 서버가 전력 수요 증가를 이끌고, 냉각을 포함한 기반 인프라도 데이터센터 전력 증가분의 중요한 축으로 부상하고 있다. 글로벌 자본도 같은 방향으로 움직인다. 주요 클라우드 사업자의 인공지능 인프라 투자는 이미 수천억달러 단위로 커졌고, 시장은 데이터센터를 단순 전산 설비가 아니라 반도체, 전력, 냉각, 네트워크가 결합된 거대 산업 인프라로 보기 시작했다. 중국이 이 흐름을 가장 정치적으로, 그리고 산업적으로 해석한 결과가 동수서산(东数西算) 프로젝트다. 한국어로 풀면 동부의 데이터를 서부에서 계산한다는 뜻이다. 베이징, 상하이, 선전, 항저우 같은 동부 지역에는 데이터와 이용자, 기업 고객이 몰려 있다. 반면 전력, 토지, 냉각 조건은 서부 지역이 상대적으로 유리하다. 중국은 이 불균형을 국가 인프라 전략으로 풀고 있다. 동부는 저지연 추론과 산업 고객 접점을 맡고, 서부는 대규모 학습, 저장, 배치형 계산을 맡는 구조다. 최근 중국의 표현은 한 단계 더 나아갔다. 단순히 데이터를 서쪽으로 보내는 것이 아니라 계산력과 전력을 함께 설계하는 ‘계산·전력 협동’이다. 국가데이터국(国家数据局)은 2025년 말 기준 중국의 지능형 계산력 규모가 159만 페타플롭스(PFLOPS)에 이르며, 8대 국가 계산 허브와 10대 데이터센터 클러스터가 이 중 80% 이상을 차지한다고 밝혔다. 또 신규 국가 허브의 재생에너지·저탄소 전력 사용 비중을 80% 이상으로 끌어올리겠다는 목표도 제시했다. 중국은 데이터센터를 전력 소비 시설이 아니라 전력망, 재생에너지, 지방 산업정책과 연결된 계산 인프라로 보고 있다. 이 산업 생태계는 세 층으로 나눠 봐야 한다. 업스트림에는 칩, 서버, 네트워크, 광모듈, 전력 장비, 냉각 장비, 메모리, 저장장치가 있다. 화웨이(华为), 중신국제(中芯国际), 중신집성(中芯集成), 창신메모리(长鑫存储), 양쯔메모리(长江存储), 인스퍼(浪潮信息), 신화싼(新华三), 슈퍼퓨전(超聚变), 중싱(中兴通讯), 잉웨이커(英维克), 선링환경(申菱环境) 등이 여기에 속한다. 여기서 중신국제와 중신집성은 데이터센터 운영사가 아니라 국산 인공지능 칩, 전력반도체, 특수공정의 제조 기반으로 이해해야 한다. 미드스트림에는 통신사, 클라우드, 데이터센터 운영사가 있고, 다운스트림에는 대형모델, 금융, 제조, 의료, 교육, 정부, 콘텐츠 기업이 있다. 냉각은 이제 부속 설비가 아니라 데이터센터 설계의 핵심이다. 고성능 인공지능 서버는 기존 공랭 방식으로 감당하기 어려운 열을 낸다. 랙당 전력밀도는 빠르게 높아지고, 전력은 곧 열이 된다. 36Kr는 중국 인공지능 데이터센터에서 액체냉각이 선택지가 아니라 필수 조건으로 바뀌고 있다고 분석했다. 동수서산 신규 데이터센터의 전력사용효율 요구와 고밀도 서버 확산이 액체냉각 시장을 밀어올리고 있다. 중국 지능형 계산센터의 액체냉각 시장은 2024년 약 27억달러에서 2029년 약 190억달러로 커질 것으로 전망된다. 냉각 기업은 이제 주변 장비업체가 아니라 인공지능 인프라의 원가와 안정성을 결정하는 핵심 공급자다. 화웨이의 역할도 단순한 장비회사에 머물지 않는다. 화웨이는 인공지능 반도체, 서버, 네트워크, 전력 장비, 냉각, 운영체제, 개발 프레임워크를 묶어 국산 계산 인프라 스택을 만들고 있다. Atlas 950 SuperPoD는 단일 랙에 64개 신경망처리장치(NPU)를 넣고 최대 8192개 NPU까지 연결하는 구조를 제시했다. 이는 중국이 엔비디아 GPU 한 장의 성능을 그대로 따라잡기보다, 여러 칩을 초고속으로 연결하고 전력·냉각·소프트웨어를 함께 최적화해 시스템 단위로 격차를 줄이려는 전략이다. 반도체 영역에서는 중국판 퓨리오사AI와 리벨리온에 해당하는 기업들이 빠르게 등장하고 있다. 캠브리콘(寒武纪), 모어스레드(摩尔线程), 무시(沐曦), 비런테크(壁仞科技), 수이위안(燧原科技), 바이두 쿤룬신(百度昆仑芯), 알리 핑터우거(阿里平头哥) 등이 대표적이다. 중국의 방향은 개별 칩 성능 경쟁만이 아니다. 모델 기업과 칩 기업을 묶어 소프트웨어 호환성, 컴파일러, 서버, 클라우드 실증까지 함께 가는 생태계 경쟁이다. 차이나유니콤(中国联通)의 칭하이 데이터센터가 국산 인공지능 칩을 대규모로 투입한 것은 중국이 대체 가능성을 실제 현장에서 검증하기 시작했다는 신호다. 그렇다면 중국은 엔비디아로부터 자립할 수 있을까. 결론은 부분적 자립은 가능하지만 완전한 자립은 아직 멀다는 것이다. 정부와 공기업 수요, 보안이 중요한 산업, 추론 중심 워크로드에서는 국산 칩 전환이 빨라질 수 있다. 그러나 최첨단 대형모델 학습에서는 여전히 첨단 공정, 수율, 고대역폭 메모리, 첨단 패키징, 칩 간 연결, 소프트웨어 생태계가 병목이다. 엔비디아의 강점은 GPU 한 장이 아니라 쿠다, 네트워크, 서버 랙, 냉각, 개발자 생태계까지 이어지는 전체 스택에 있다. 중국은 화웨이를 중심으로 이 스택을 재구성하고 있지만, 단기간에 같은 안정성과 범용성을 확보하기는 어렵다. 최근 샌디스크와 SK하이닉스가 추진하는 고대역폭 플래시 메모리도 같은 맥락에서 봐야 한다. 학습 시대의 핵심이 HBM이었다면, 추론 시대에는 대역폭, 용량, 전력, 비용을 동시에 맞추는 새로운 메모리 계층이 필요하다. 고대역폭 플래시는 HBM을 대체한다기보다, HBM과 SSD 사이에서 대규모 추론의 용량과 비용 병목을 보완하는 역할을 할 가능성이 크다. 오픈AI가 AMD, 브로드컴, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아와 함께 MRC 네트워크 프로토콜을 공개한 것도 의미가 있다. 수십만 개의 GPU가 연결되는 슈퍼컴퓨터에서는 칩 성능보다 칩 사이 데이터 이동과 장애 복구가 더 큰 문제가 된다. 인공지능 인프라 경쟁은 GPU 구매 경쟁에서 메모리, 네트워크, 전력, 냉각의 시스템 경쟁으로 바뀌고 있다. 한국 기업들도 이 전환을 감지하고 있다. 삼성전자가 독일 공조기업 플렉트그룹을 인수하고, LG전자가 직접 칩 위에 냉각수를 보내는 액체냉각과 대형 냉각수 분배장치를 전면에 내세운 것은 우연이 아니다. 과거 가전과 공조의 영역으로 보였던 사업이 이제 인공지능 데이터센터의 핵심 산업으로 재평가되고 있다. 한국 데이터센터도 수도권 집중, 전력망 병목, 주민 수용성, 재생에너지 조달, 냉각수 확보라는 문제를 동시에 안고 있다. 한국이 중국의 동수서산을 그대로 복제할 필요는 없다. 국토 구조와 전력망, 지방 산업 기반이 다르기 때문이다. 그러나 원칙은 배워야 한다. 수도권은 저지연 추론과 기업 고객 접점 중심으로, 지방은 대규모 학습·저장·배치형 계산 중심으로 역할을 나눠야 한다. 전남, 경북, 강원, 울산, 새만금처럼 전력과 산업 입지를 가진 지역은 단순 데이터센터 유치가 아니라 인공지능 계산 특구로 설계해야 한다. 정부의 역할은 보조금 지급자가 아니라 전력, 송전망, 물, 냉각, 환경, 지역 수용성을 조정하는 인프라 설계자여야 한다. 대기업의 관점도 바뀌어야 한다. 데이터센터는 더 이상 전산실의 확장이 아니다. 제조, 금융, 유통, 콘텐츠, 게임, 바이오 기업의 인공지능 생산라인이다. 앞으로 기업 경쟁력은 어떤 모델을 쓰느냐보다 자사 데이터와 업무를 어느 계산 인프라에서 얼마나 안정적이고 싸게 돌리느냐에 달릴 가능성이 크다. 금융권도 데이터센터를 부동산 금융으로만 봐서는 안 된다. 전력 접속 가능 시점, 랙당 전력밀도, 냉각 효율, 물 사용량, 장기 고객계약, 칩 조달 안정성, 전력가격 헤지 능력이 밸류에이션의 핵심이다. 중국식 접근의 약점도 분명하다. 국가 주도의 대규모 투자는 속도를 만들지만 중복투자와 저이용률을 낳을 수 있다. 지방정부가 계산력 단지를 경쟁적으로 만들면 실제 수요보다 설비가 먼저 늘어나는 문제가 생긴다. 국산 칩을 정책적으로 밀어도 개발자와 기업 고객이 익숙한 소프트웨어 생태계를 바꾸는 데는 시간이 걸린다. 따라서 중국의 전략은 단기 수익성보다 기술 주권과 산업 축적을 우선하는 모델이다. 한국은 이 장점을 흡수하되 비효율은 피해야 한다. 수요 기업, 전력 사업자, 반도체 기업, 클라우드 사업자, 냉각 기업, 지방정부가 처음부터 같은 사업계획 안에 들어가야 한다. 정책적으로는 세 가지가 필요하다. 첫째, 국가 단위의 인공지능 계산 인프라 지도를 만들어야 한다. 어느 지역에 어떤 전력 여유가 있고, 어느 산업 데이터와 연결할 수 있으며, 어떤 냉각 방식이 가능한지를 공개적으로 정리해야 한다. 둘째, 국산 인공지능 반도체 실증을 실제 데이터센터와 공공·산업 워크로드에 연결해야 한다. 연구용 벤치마크가 아니라 금융, 제조, 보안, 공공 행정의 반복 업무에서 검증해야 한다. 셋째, 냉각과 폐열 활용을 산업정책의 정식 항목으로 올려야 한다. 데이터센터의 열은 비용이자 동시에 지역난방, 농업, 산업단지와 연결될 수 있는 자원이다. 한국 인공지능 반도체 기업에도 시사점이 있다. 퓨리오사AI와 리벨리온이 엔비디아의 일부 수요를 대체하려면 칩만 잘 만들어서는 부족하다. 칩, 서버, 컴파일러, 클라우드, 데이터센터 실증, 대형 고객을 함께 묶어야 한다. 한국에는 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리와 고대역폭 메모리, 반도체 패키징 역량, 통신사의 클라우드, 제조 현장의 산업 데이터, 삼성과 LG의 냉각 역량이 있다. 이것이 각자 흩어져 있으면 엔비디아 생태계의 주변부에 머문다. 국가 차원의 인공지능 계산 스택으로 묶을 때 비로소 경쟁력이 생긴다. 인공지능 시대의 병목은 계속 바뀐다. 처음에는 GPU가 부족했고, 다음에는 HBM이 부족했다. 이제는 전력과 냉각, 네트워크와 데이터센터 부지가 부족하다. 앞으로는 추론 비용과 에너지 비용, 권리 데이터와 운영 안정성이 병목이 될 것이다. 중국은 이 변화를 국가 산업으로 받아들이고 있다. 한국도 “모델을 몇 개 만들 것인가”보다 “그 모델을 어디에서, 어떤 전력으로, 어떤 칩과 메모리와 냉각으로, 누구의 데이터와 연결해 돌릴 것인가”를 물어야 한다. 결국 인공지능은 전기로 학습하고 물로 식는다. 그리고 그 전기와 물을 누가 더 싸고 안정적으로 통제하느냐가 다음 산업 경쟁력이다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 박지민 대표는 한·중 산업·기술 협력, 자본시장, 투자·M&A, 정책·기업 협력, 대학 산학협력 생태계를 연결하는 크로스보더 전략 분야에서 활동하고 있다. 한국의 외국인 투자유치와 국내 기업의 글로벌 공급망 협력 강화를 위해 한·중 기업 간 기술 협력, 투자 연계, 산업 파트너십 구축을 추진하고 있으며, (주)피더블유에스그룹(PWS GROUP)을 창업했다. 현재 미국 나스닥에 상장한 36Kr, 미국 실리콘밸리 소재 VC Draper Dragon를 비롯하여BEYOND EXPO, HIRED CHINA, Zhejiang Saichuang Weilai VC 등의 한국 대표로 활동하고 있다. 또한 중국 내 주요 로펌의 한국 파트너로서 한·중 기업 자문, 중국 기업의 한국 진출 지원, 양국 간 크로스보더 M&A 시장 활성화를 위한 업무를 수행하고 있다. 중화권 대표 방송사 봉황위성TV(凤凰卫视)의 시사토론 프로그램 《一虎一席谈》에 한·중 협력 분야 전문 패널로 출연하며, 한중 경제·산업·기술 협력과 중국 시장 동향에 대한 의견을 제시하고 있다. 학계와 산업계의 교류에도 꾸준히 참여하고 있으며, 한국경영학회 산업계 상임이사로 활동하고 있다. 과거에는 중국 국유 철강기업 시노스틸(中国中钢集团, Sinosteel Corporation)과 베이징 중관촌 창업 생태계의 핵심 플랫폼인 중관촌창업거리(中关村创业大街) 이노웨이(INNOWAY)에서 근무하며 중국 산업 및 혁신 생태계 현장 경험을 쌓았다.

AI가 볼 수 없는 문서, 마지막 문제는 ‘사람’ [줌인IT]

yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) — Wed, 20 May 2026 06:00:00 +0900

한국형 문서를 상징하는, 한컴의 ‘한글’ 파일 형식이 다시금 논란의 중심에 섰다. 이번에는 최신 인공지능(AI) 기술이 한글 문서를 제대로 읽을 수 없다는 이유다. 사실 이번과 같은, 한글 이외의 시스템에서 문서를 읽을 수 없는 폐쇄성에 대한 문제는 이미 길게는 수십 년째 이어져 오는 한국 IT 생태계의 해묵은 숙제 중 하나로 꼽힐 정도다. 공공 문서의 실질적 표준인 한컴의 ‘한글’은 전 세계적으로도 찾기 힘든 로컬 시장의 강자다. 이미 전 세계 오피스 스위트 시장은 마이크로소프트 오피스가 사실상의 글로벌 표준이 된 지 오래다. 윈도 생태계의 강력한 영향력에도 이 ‘오피스’는 핵심 요소로 꼽힌다. 이렇게 전 세계를 휩쓴 오피스지만, 한국에서는 유독 ‘한글’에 밀렸다. 이는 한글의 특수성도 있지만, ‘한글’을 쓰는 한국 시장의 특수성도 고려할 필요가 있다. 국내 공공기관이 예전부터 ‘한글’을 기반으로 업무 시스템을 구성한 데는 여러 가지 이유가 있을 것이다. 오랜 역사로 검증된 국내 소프트웨어기도 하지만, 개인적으로는 ‘한글’만이 표현할 수 있는 국내 문서 시장의 독특한 요구 사항 때문이라고도 본다. 이는 언어의 문제를 넘어 업무 ‘문화’의 특징까지 생각해야 한다. 이러한 독특한 요구사항들을 만족시킬 수 있는 것은 예나 지금이나 ‘한글’ 뿐이라는 게 현실이 아닌가 싶다. 이미 ‘한글’을 둘러싼 논쟁은 오랫동안 이어져 왔다. 본지 역시 지난해 8월 ‘공공DB의 과제’ 기획에서 이러한 부분을 다뤘다. 하지만 앞으로도 우리는 ‘한글’을 쉽게 포기할 수 없을 것이다. 단지 국산이기 때문이 아니라, 우리가 지금 필요한 문서를 제대로 만들 수 있는 유일한 도구가 ‘한글’이기 때문이다. 여기에는 한국 시장에서만 사용되는 집요할 정도의 ‘서식’이 있다. 시장의 요구에 따라 발전해 온 ‘한글’의 편집과 조판 기능은 전문 DTP 프로그램에 근접할 정도에 이른 상황이다. 문서의 중심에 ‘표’가 있고, 구조를 맞추기 위해 ‘표 안의 표’와 밀리미터 단위의 배치를 불사하며, 눈에 보이는 자간을 맞추기 위해 눈에 보이지 않는 공백을 넣어 종이로 출력했을 때 깔끔하게 보이게 하는 것이 우리의 문서다. 이런 문서를 XML로 만들어 AI가 온전히 읽었다 해도 개체간 맥락과 의미를 제대로 파악할 수 있을지는 의문이다. 현재 우리의 당면 과제는 단지 파일 형식의 문제로 보면 해결하기 어렵다. 최근 정부는 시스템에서의 기본 저장 형식을 ‘HWP’가 아닌 XML 기반의 ‘HWPX’로 전환하겠다 했지만, 이것만으로는 문제가 해결되지 않을 것이다. ‘HWPX’는 도입된 지 10년 이상 지났지만, 아직도 제대로 사용되지 않는다. 표준 문서 형식으로 지정된 ODT(OpenDocument Text)가 제대로 활용되지 않은 점도 짚어봐야 한다. 최근 생성형 AI 서비스들의 HWP 파일 인식이나 오픈소스 HWP 파서 ‘rhwp’ 등장도 이 문제를 쉽게 넘어서지 못했다. 공개된 스펙을 기준으로 한 이러한 도구들도 모든 한글 문서를 제대로 열지는 못한다. 이는 현재 한글 문서 형식의 복잡성과 폐쇄성이 함께 작용한 사례다. 이미 수십년 전부터 한글 문서는 한글에서만 온전히 열리는 경우가 많았다. 이는 폐쇄적 문서 생태계의 상징처럼 받아들여져 왔고, 그 핵심에는 한글에서만 가능한 복잡한 문서 구조가 있다. AI 시대로의 전환에서 빠지지 않는 조언으로 ‘조직 문화 변화’가 있다. 기술의 잠재력을 극대화하려면 기술과 문화 양 쪽이 타협해서 최적점을 찾아야 한다. 하지만 지금까지는 기술이 문화에 맞춰 왔다. 지금이라도 문서에 녹아든 문화를 바꾸지 않으면 근본적인 문제는 해결되지 않고 점점 커져만 갈 것이다. 지금부터라도 문화의 ‘원점’을 다시 생각해야 한다. 늦었다 생각할 때가 가장 빠를 때일 수도 있다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com