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정부, 오픈AI GTAC 참여 공식화...앤스로픽 '글래스윙'도 가시권
[경제일보] 우리 정부가 오픈AI의 사이버보안 협력 프로그램에 참여하며 고성능 인공지능(AI)이 불러온 새로운 보안 위협 대응에 나선다. 앤트로픽의 ‘클로드 미토스’처럼 취약점 탐지와 공격 경로 분석 능력을 갖춘 AI 모델이 등장하면서, 국가 핵심 시스템 방어를 위해 글로벌 AI 기업과의 협력을 확대하는 흐름이다. 과학기술정보통신부는 오픈AI의 ‘신뢰 기반 사이버 접근 프로그램’(TAC)에 참여한다고 27일 밝혔다. 일부에서는 정부·기관 협력 성격을 강조해 GTAC로 부르지만, 공개된 설명상 공식 명칭은 TAC다. 이 프로그램은 검증된 정부·공공기관과 보안 조직이 고성능 AI 모델의 사이버보안 기능을 제한적으로 활용할 수 있도록 하는 협력 체계다. 류제명 과기정통부 2차관은 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO) 등 오픈AI 핵심 관계자들과 만나 AI 보안위협 대응과 안전성 확보 방안을 논의했다. 정부는 이번 협력을 통해 오픈AI의 고성능 사이버보안 모델이 탐지한 주요 소프트웨어 취약점 정보를 공유받고, 이를 국가 기간시스템과 주요 민간 인프라 방어에 활용할 계획이다. 국내 실무 운영은 한국인터넷진흥원(KISA)이 맡는다. 이번 협력은 앤트로픽의 ‘미토스 쇼크’와 맞물려 있다. 미토스는 대규모 코드에서 보안 취약점을 찾아내고 악용 가능성을 분석하는 능력으로 주목받았다. 앤트로픽은 ‘프로젝트 글래스윙’을 통해 미토스 접근권을 일부 기업과 기관에 제한적으로 제공하고 있다. 그러나 미토스급 모델은 공격과 방어 양쪽에 활용될 수 있는 이중용도 기술인 만큼 해외 기관 참여에는 높은 문턱이 있는 것으로 알려졌다. 정부가 오픈AI와 협력을 공식화한 것은 이 같은 제약 속에서 AI 보안 공조의 우회로를 확보했다는 의미가 있다. AI가 취약점 탐색과 공격 시나리오 분석 속도를 높이면, 방어 측도 같은 수준의 AI 도구와 정보 공유망을 갖춰야 한다. 취약점 정보를 얼마나 빨리 확보하고 패치하느냐가 금융·통신·공공망 방어의 성패를 가를 수 있기 때문이다. 다만 글로벌 AI 기업의 보안 프로그램에 참여하는 것만으로 국내 사이버 방어 체계가 완성되는 것은 아니다. 공유받은 취약점 정보를 국내 시스템에 맞게 검증하고, 패치 우선순위를 정하며, 주요 기반시설과 민간 기업에 신속히 전파하는 체계가 함께 마련돼야 한다. KISA와 금융보안원, 인공지능안전연구소, 국가정보원 등 관계기관 간 역할 분담도 중요하다. AI 자체의 안전성 평가도 협력 과제다. 과기정통부는 국내 AI안전연구소와 오픈AI가 공동 연구를 진행하고 AI 안전성 평가 체계를 함께 만드는 방안도 제안했다. 고성능 AI가 보안 방어에 도움을 주는 동시에 오용될 경우 공격 능력을 키울 수 있는 만큼, 접근 통제와 사용 기록 감사, 위험 모니터링이 병행돼야 한다. 류제명 과기정통부 2차관은 “이번 협력으로 한국이 AI 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련했다”며 “글로벌 AI 기업들과 실무 논의를 지속해 국내 사이버 보안 역량을 세계 최고 수준으로 끌어올리겠다”고 밝혔다.
2026-05-27 10:29:40
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앤트로픽, 한국 진출 본격화…최기영 초대 대표 선임
[경제일보] 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 한국 시장 공략을 본격화한다. 챗GPT 개발사 오픈AI에 이어 ‘클로드’ 개발사인 앤트로픽까지 국내 거점을 강화하면서 글로벌 AI 기업들의 한국 시장 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 앤트로픽은 27일 서울 사무소 개소를 앞두고 최기영 전 스노우플레이크 한국 총괄을 한국 대표로 선임했다고 밝혔다. 앤트로픽 고위 임원진은 수 주 내 서울을 방문해 오피스를 공식 설립하고 주요 고객사들과 만날 예정이다. 앤트로픽은 AI 모델 클로드를 개발한 미국 AI 기업이다. 최근 코딩 도구 ‘클로드 코드’와 보안 취약점 탐지에 특화된 ‘미토스’ 등을 앞세워 기업 고객 시장에서 영향력을 넓히고 있다. 오픈AI, 구글과 함께 글로벌 생성형 AI 시장의 주요 경쟁축으로 평가받는다. 한국은 클로드 활용도가 높은 시장 중 하나로 꼽힌다. 앤트로픽은 한국 기업들의 AI 도입 수준과 개발자 생태계, 하드웨어 기반 경쟁력이 높다고 보고 서울 사무소를 통해 현지 사업을 본격화한다는 방침이다. 최기영 신임 대표는 스노우플레이크 한국 총괄을 지냈으며 한국과 아시아태평양 지역에서 30년 넘게 기술 기업을 이끌어온 인물이다. 스노우플레이크에 앞서 구글 클라우드, 어도비, 오토데스크, 마이크로소프트 등 글로벌 기술 기업에서 한국 사업을 총괄했다. 최 대표는 “한국은 하드웨어 혁신성, 개발자 생태계, 기업의 AI 도입 수준 면에서 세계에서 가장 성숙한 AI 시장 중 하나”라며 “국내 기업들은 기술적 역량과 책임 있는 AI에 대한 의지를 함께 갖추고 있어 앤트로픽이 추구하는 가치와 맞닿아 있다”고 말했다. 이어 “장기적인 관점에서 한국 사업을 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 앤트로픽 한국 조직은 국내 기업·스타트업과의 파트너십 구축, 정부·연구기관과의 협력, 클로드를 활용하는 개발자 커뮤니티 지원에 주력할 계획이다. 특히 한국 시장에서 클로드가 실제 업무에 활용되는 방식과 산업별 수요를 반영해 현지 맞춤형 전략을 마련할 방침이다. 국내 기업들의 클로드 활용 사례도 이미 나오고 있다. 앤트로픽에 따르면 리걸테크 스타트업 로앤컴퍼니는 클로드 기반 AI 법률 어시스턴트를 개발해 변호사들의 리서치와 문서 작성 업무에 활용하고 있다. SK텔레콤도 클로드를 활용해 맞춤형 AI 고객 서비스 모델을 구축했다. 크리스 차우리 앤트로픽 인터내셔널 총괄은 “한국은 전 세계에서 클로드에 대한 관심도가 가장 높은 시장 중 하나”라며 “최기영 대표는 서울 오피스 팀을 꾸려 한국 기업들이 클로드를 실무에 적극 활용할 수 있도록 현지 파트너십을 이끌 것”이라고 말했다. 앤트로픽의 한국 대표 선임은 글로벌 AI 기업들이 한국을 단순 판매 시장이 아닌 전략 거점으로 보기 시작했다는 신호로 읽힌다. 오픈AI가 한국 시장 접점을 넓히는 가운데 앤트로픽도 사무소 개소와 대표 선임을 통해 기업용 AI와 개발자 생태계 공략에 속도를 낼 전망이다.
2026-05-27 09:16:14
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'미토스 쇼크'에 흔들리는 韓 AI 보안… 글래스윙 문턱 넘기 어려워지나
[경제일보] 앤트로픽의 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 글로벌 사이버보안 지형에 파장을 일으키고 있다. AI가 대규모 소프트웨어 취약점을 빠르게 찾아내고 공격 가능성까지 분석할 수 있는 수준에 도달했다는 점이 알려지면서 각국 정부와 보안업계도 대응책 마련에 나섰다. 그러나 한국은 미토스 접근권을 제한적으로 제공하는 앤트로픽의 보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’ 참여에서 아직 가시적인 진전을 내지 못하고 있다. 국내에서는 앤트로픽과 협력 관계를 구축했던 SK텔레콤이 글래스윙 참여를 검토했지만 최근 추진하지 않는 방향으로 내부 결론을 내린 것으로 전해졌다. SK텔레콤은 2023년 앤트로픽에 1억달러를 투자하고 통신 특화 대형언어모델(LLM) 개발 협력을 맺은 전략적 투자자다. 당시 SK텔레콤은 글로벌 텔코 AI 얼라이언스와 연계해 앤트로픽과 AI 혁신을 추진하겠다고 밝힌 바 있다. 다만 지분 관계가 보안 협력체 접근권으로 곧바로 이어지지는 않았다. SK텔레콤의 앤트로픽 지분은 후속 투자 과정에서 희석돼 약 0.3% 수준으로 추정된다. 외신과 국내 매체들은 SK텔레콤의 앤트로픽 지분 가치가 급등했지만 실제 보유 지분은 0.3% 안팎이라고 전했다. 문제는 글래스윙이 단순 민간 연구 프로젝트를 넘어 사실상 미국 중심의 폐쇄형 사이버보안 동맹처럼 움직이고 있다는 점이다. 앤트로픽은 지난달 프로젝트 글래스윙을 공개하면서 미토스 프리뷰를 일부 기업과 기관에만 제한적으로 제공한다고 밝혔다. 로이터는 이 프로그램에 아마존, 마이크로소프트, 엔비디아, 애플 등이 참여하고 있으며 미토스는 방어 목적의 사이버보안 작업에 제한적으로 활용된다고 보도했다. 앤트로픽이 공개한 설명 역시 위험성을 뒷받침한다. 회사는 미토스 프리뷰가 공개되지 않은 프론티어 모델이며 소프트웨어 취약점을 찾아내고 악용 가능성을 분석하는 능력에서 극히 숙련된 인간 전문가 수준을 넘어설 수 있다고 밝혔다. 실제 파급력도 감지되고 있다. 일부 외신은 미토스가 오픈소스 소프트웨어에서 1만건 이상의 고위험 또는 치명적 취약점을 찾아냈다고 전했다. 테크레이더는 미토스가 장기간 숨어 있던 버그까지 드러내면서 전통적인 ‘패치 윈도’ 개념이 사실상 무너지고 있다고 분석했다. 금융권도 즉각 반응했다. 파이낸셜타임스는 유럽중앙은행(ECB)이 주요 은행들을 소집해 미토스가 드러낸 취약점에 대응할 것을 촉구했다고 보도했다. 유럽 은행들이 글래스윙 접근권을 갖고 있지 않더라도 악의적 행위자가 유사한 AI 역량을 확보할 가능성에 대비해야 한다는 판단에서다. 다만 미토스를 둘러싼 우려가 과장됐다는 반론도 있다. 로이터는 보안 전문가들 사이에서 미토스가 취약점 탐색 속도를 높일 수는 있지만 실제 공격으로 이어지려면 검증과 악용 가능성 판단, 패치 지연 등 여러 조건이 필요하다는 평가가 나온다고 전했다. 미토스가 당장 ‘자동 해커’처럼 모든 방어망을 무너뜨릴 것이라는 해석은 지나치다는 것이다. 그럼에도 핵심은 미토스 자체보다 취약점 정보와 대응 도구를 누가 먼저 확보하느냐다. 글래스윙 참여자는 미토스가 찾아낸 취약점을 먼저 검증하고 패치할 시간을 확보할 수 있다. 반면 참여하지 못한 국가는 같은 취약점이 공개되거나 실제 악용될 때까지 기다려야 하는 불리한 위치에 놓일 수 있다. 정부도 이 문제를 인식하고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 11일 류제명 제2차관 주재로 앤트로픽의 마이클 셀리토 글로벌 정책 총괄 등과 만나 AI·사이버보안 협력 방안을 논의했다. 외교부와 국가정보원, 금융위원회, 인공지능안전연구소, 한국인터넷진흥원(KISA), 금융보안원 등도 참석했다. 정부는 국내 기업·기관과의 협력 및 취약점 정보 공유 확대를 요청한 것으로 알려졌다. 정부 입장에서 더 부담스러운 부분은 미국 정부의 관여 가능성이다. 미토스는 방어와 공격에 모두 활용될 수 있는 이중용도 기술이다. 취약점 탐색 AI가 특정 국가나 기업에 제공될 경우 해당 정보가 방어 목적에만 활용된다는 보장이 필요하다. 앤트로픽이 민간 기업이라 하더라도 미국 정부와의 협의 없이 해외 기관 접근을 쉽게 확대하기 어려운 구조라는 분석이 나온다. 국내 보안업계는 이를 ‘AI 보안 주권’ 문제로 바라보고 있다. 미토스가 취약점 발견 속도를 바꾼다면 글래스윙은 그 취약점 정보의 접근 순서를 결정한다는 것이다. 업계에서는 결국 누가 정보를 먼저 확보하고 선제 대응할 수 있느냐의 문제라고 보고 있다. 대안 논의도 시작됐다. 국내 보안 스타트업 티오리는 미국 중심 글래스윙에 대응하는 한국형·다자형 보안 협력체 ‘프로젝트 캐노피’를 추진하고 있다. 티오리는 유럽과 아시아를 연결하는 AI 보안 협력체 출범을 준비 중이며 미국 중심의 미토스 접근 구조에 대한 우려가 배경이라고 설명했다. 국내에서는 아직 글래스윙 참여 기업이 없고 앤트로픽과의 협력 역시 정보 공유 요청 수준에 머물러 있다. 한국 정부가 준비 중인 AI 기반 사이버 위협 대응 체계는 이 같은 복합 위협을 함께 담아야 한다. 단순히 글로벌 협력체 참여를 타진하는 수준만으로는 부족하다. 미토스급 모델 접근권 확보와 국내 취약점 데이터베이스 고도화, 주요 오픈소스 및 국가 핵심 인프라 선제 점검, 금융·통신·의료·에너지 분야별 AI 보안 훈련 체계 구축, 국내 AI 보안 모델 개발이 동시에 추진돼야 한다.
2026-05-26 10:58:31
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두나무, AI 에이전트용 '업비트 스킬' 출시
[경제일보] 두나무가 인공지능(AI) 에이전트가 업비트 API를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 ‘업비트 스킬(Upbit Skills)’을 출시했다. 코딩 지식이 부족한 이용자도 자연어 명령을 통해 시세 조회, 잔고 확인, 주문 테스트 등 거래 도구를 실험할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 업비트 운영사 두나무는 22일 업비트 API 기반 명령줄 인터페이스(CLI)를 AI 에이전트 환경에서 보다 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 구조화 지침인 업비트 스킬을 선보였다고 밝혔다. 업비트 스킬은 클로드 코드, 커서, 코덱스 등 스킬을 지원하는 AI 코딩 에이전트 환경에서 활용할 수 있다. 이용자가 “KRW-BTC 현재가 알려줘”, “내 잔고 확인해줘”, “BTC 1만원 시장가 매수 테스트 명령 만들어줘”처럼 자연어로 요청하면 AI 에이전트가 업비트 CLI 명령 구성을 제안하거나 실행을 보조하는 방식이다. 업비트 CLI는 터미널에서 업비트 API를 호출할 수 있도록 제공되는 공식 명령줄 도구다. 별도 코드를 직접 작성하지 않아도 시세 조회, 계좌 조회, 주문 조회 등 API 작업을 명령어 형태로 실행할 수 있다. 다만 계정 조회나 주문, 입출금처럼 인증이 필요한 기능은 API 키 설정이 필요하다. 이번 출시 배경에는 AI 에이전트를 활용한 개발 방식 확산이 있다. 자연어로 코드를 작성·수정하는 ‘바이브 코딩’에 이어 투자와 거래 영역에서도 AI와 함께 거래 도구를 구성하는 ‘바이브 트레이딩’ 수요가 늘고 있다. 두나무에 따르면 업비트에서 API를 활용한 이용자는 서비스 고도화와 AI 기술 활용 증가에 힘입어 2023년 대비 2025년 76% 증가했다. 업비트 스킬은 일회성 프롬프트가 아니라 AI 에이전트가 반복 업무를 수행할 때 참고할 절차, 규칙, 예시, 도구 사용법을 묶은 업무 매뉴얼에 가깝다. 이를 통해 이용자는 복잡한 API 명령 구성이나 거래소별 규칙 적용을 자연어 기반으로 보다 쉽게 수행할 수 있다. 지원 기능은 현재가·호가·체결·캔들·마켓 목록 등 시세 조회, 잔고 등 계정 정보 조회, 주문 생성·조회·취소와 주문 테스트, 입금 주소 조회와 출금 정보 확인, 트래블룰 검증 보조 등이다. 두나무가 업비트 스킬을 내놓은 것은 거래소 API 생태계를 AI 에이전트 시대에 맞게 재정비하려는 시도로 볼 수 있다. 기존에는 개발자가 문서를 읽고 명령 구조와 인증 방식, 주문 규칙을 직접 구현해야 했다. 스킬 방식은 AI가 문서와 규칙을 참고해 사용자의 요청을 더 일관된 명령으로 바꾸도록 돕는다. 다만 AI 에이전트 활용이 곧 투자 판단 자동화를 의미하는 것은 아니다. 실제 주문, 출금, 자동매매 실행의 최종 책임은 사용자에게 있다. 특히 API 키와 시크릿 키 관리, 주문 전 확인, 테스트 명령 우선 사용 등 기본 보안 원칙은 더 중요해진다. 두나무 관계자는 “AI 에이전트를 활용해 거래 도구를 직접 만들거나 투자 환경을 구성하려는 수요가 늘고 있다”며 “업비트 스킬을 통해 이용자들이 업비트 API를 더 쉽고 정확하게 활용하고 직접 자신의 거래 환경을 실험해볼 수 있기를 기대한다”고 말했다.
2026-05-22 09:19:13
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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다
[경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.
2026-05-22 09:03:35
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AI가 월스트리트 피치북 쓰고 신용평가하는 시대...한국 금융당국은 대비하고 있는가
[경제일보] 미국 월가의 풍경이 빠르게 바뀌고 있다. 과거에는 새벽까지 불이 꺼지지 않던 투자은행(IB)의 회의실에서 애널리스트와 회계사, 변호사들이 수백 장의 투자제안서(Pitch Book)를 만들었다. 기업 인수합병(M&A) 자료와 신용평가 메모, 리스크 분석 보고서와 회계 결산서는 오랜 경험을 가진 금융 전문가들의 영역이었다. 그러나 이제 그 작업을 인공지능(AI)이 대신하기 시작했다. 미국 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 AI 개발사인 Anthropic(앤트로픽)은 최근 금융권 전용 AI 에이전트 10종을 공개했다. 투자제안서 작성, 회계 결산, 신용평가 메모 초안 작성 등 금융권 핵심 업무를 자동화하는 기능들이다. 이는 단순한 챗봇 서비스가 아니다. 금융산업의 두뇌 노동 자체를 AI가 대체하기 시작했다는 신호다. 이 변화의 속도는 생각보다 훨씬 빠르다. 금융은 원래 보수적인 산업으로 알려져 있다. 규제가 많고 리스크 관리가 중요하기 때문이다. 그런데도 AI 도입 속도가 빠른 이유는 명확하다. 데이터 규모가 방대하고 반복 업무가 많으며 비용 절감 효과가 즉각적으로 나타나기 때문이다. AI는 인간처럼 피로하지 않고, 24시간 문서를 읽고 요약하며, 수천 개 데이터를 동시에 분석할 수 있다. 특히 생성형 AI는 단순 계산을 넘어 문서 작성과 논리 구성까지 수행하기 시작했다. 앤트로픽의 행보는 단순한 기술 발표가 아니다. 그것은 AI 산업의 전장이 소비자 서비스에서 기업용(B2B) 산업으로 이동하고 있음을 보여준다. AI 산업 초창기에는 챗GPT와 같은 대중 서비스가 중심이었다. 그러나 이제 핵심은 기업 업무 자동화다. 특히 금융은 AI 기업들에게 가장 매력적인 시장 중 하나다. 수익 규모가 크고, 고객 충성도가 높으며, 성공 사례가 만들어질 경우 산업 전체로 확산 속도가 빠르기 때문이다. 앤트로픽은 이미 금융 특화 서비스인 ‘클로드 포 파이낸셜 서비스’를 통해 골드만삭스, 씨티그룹, 시타델, AIG 등 대형 금융사를 고객으로 확보했다. 또 금융 IT 기업인 FIS와 협력해 금융범죄 탐지 AI 시스템 개발에 나섰고, 월가 금융회사들과 함께 15억 달러 규모의 합작법인까지 설립했다. AI 기업이 이제 금융 인프라 자체를 장악하려는 단계로 들어간 것이다. 이 과정에서 가장 중요한 변화는 AI의 역할이 ‘보조 도구’에서 ‘업무 대행자’로 이동하고 있다는 점이다. 과거 AI는 이메일 초안 작성이나 간단한 검색 지원 정도에 머물렀다. 그러나 이제는 투자은행의 피치북 제작과 신용평가 메모 작성, 회계 결산 등 고난도 업무에 투입되고 있다. 인간 전문가가 하던 핵심 지식 노동을 AI가 대신하기 시작한 것이다. 이것은 금융업의 구조 자체를 바꿀 가능성이 있다. 투자은행의 주니어 애널리스트 수요는 줄어들 수 있다. 회계법인의 단순 감사 업무도 축소될 수 있다. 반면 AI 모델을 검증하고 리스크를 통제하는 새로운 직무는 늘어날 것이다. 금융산업은 이제 사람 중심 조직에서 인간과 AI가 함께 움직이는 하이브리드 조직으로 전환되고 있다. 특히 주목해야 할 것은 AI가 단순 효율화 수준을 넘어 금융 의사결정 영역까지 침투하고 있다는 사실이다. 신용평가와 리스크 분석은 금융의 핵심 권한이다. 누구에게 돈을 빌려주고, 어떤 기업을 투자 대상으로 판단할 것인가를 결정하는 일이다. 만약 AI가 그 판단 과정의 상당 부분을 맡게 된다면 금융의 권력 구조 자체가 바뀔 가능성이 있다. 미국 금융권은 이미 전면전에 들어갔다. JPMorgan Chase 의 제이미 다이먼 회장은 “은행 내부에 AI 전담 부서를 운영하고 있으며 수백 개 활용 사례가 진행 중”이라고 공개적으로 밝혔다. 리스크 관리, 금융사기 탐지, 마케팅, 디자인, 회의 기록, 문서 검토 등 거의 모든 분야에 AI가 투입되고 있다는 의미다. 이는 단순한 기술 실험이 아니다. 월가는 이미 AI를 차세대 금융 인프라로 보고 있다. 과거 인터넷이 금융산업을 바꿨다면, 이제 AI는 금융업의 사고 체계 자체를 바꾸고 있다. 인간이 데이터를 읽고 판단하던 시대에서 AI가 데이터를 읽고 인간이 최종 승인하는 구조로 이동하고 있는 것이다. 문제는 한국이다. 한국 금융권도 AI 도입을 이야기하고 있다. 은행과 증권사, 보험사들이 생성형 AI 파일럿 프로젝트를 진행 중이고 일부 챗봇 서비스도 운영하고 있다. 그러나 아직은 개념검증(PoC) 단계에 머물러 있는 경우가 많다. 조직 전체를 AI 중심으로 재설계하려는 전략은 부족하다. 금융당국 역시 규제와 보안 이슈에 초점을 맞추고 있을 뿐, AI 금융 시대의 산업 구조 변화에 대한 국가 전략은 아직 뚜렷하지 않다. 더 큰 문제는 속도다. 미국은 이미 AI 전담 조직을 만들고 금융업 전체를 재편하고 있는데, 한국은 여전히 시범 사업과 규제 검토 수준에 머무르는 경우가 적지 않다. 그러나 AI 산업은 속도의 게임이다. 초기 시장을 선점한 기업이 데이터와 경험을 축적하며 압도적 우위를 갖게 된다. 한국 금융권이 지금처럼 느리게 대응할 경우 글로벌 금융 경쟁력 자체가 약화될 가능성이 있다. 특히 우려되는 부분은 데이터 주권 문제다. 금융 데이터는 국가 경제의 핵심 자산이다. 만약 국내 금융회사들이 해외 AI 플랫폼에 지나치게 의존하게 되면 한국 금융의 핵심 정보와 의사결정 구조가 외국 기술기업에 종속될 위험도 있다. 단순한 편의성 문제가 아니라 금융 안보의 문제다. 금융당국도 이제는 사고를 바꿔야 한다. AI를 단순히 규제 대상이나 소비자 보호 차원에서만 볼 것이 아니라 국가 금융 경쟁력 차원에서 접근해야 한다. 첫째, 금융 AI 전문 인력을 체계적으로 양성해야 한다. 둘째, 금융권의 AI 실증 사업을 과감히 허용하는 규제 혁신이 필요하다. 셋째, 국내 AI 기업과 금융회사 간 협업 생태계를 구축해야 한다. 넷째, 금융 데이터 보안과 주권을 지킬 수 있는 국가 차원의 전략 플랫폼도 고민해야 한다. 물론 AI에는 위험도 존재한다. 잘못된 데이터 학습은 금융 사고를 초래할 수 있고, 알고리즘 편향은 신용 차별 문제를 낳을 수 있다. AI 기반 금융사기가 오히려 더 정교해질 가능성도 있다. 그래서 중요한 것은 무조건적인 낙관도, 막연한 공포도 아니다. 핵심은 통제 가능한 혁신이다. 도덕경에는 “변화에 앞서 움직이는 자가 흐름을 얻는다”는 뜻의 지혜가 담겨 있다. 산업혁명의 역사는 결국 먼저 준비한 자의 역사였다. 인터넷 시대에 뒤처진 기업들이 사라졌듯이, AI 금융 시대에도 대응하지 못한 금융회사는 경쟁력을 잃을 가능성이 크다. 지금 월스트리트에서는 AI가 피치북을 만들고 신용평가 문서를 작성하고 있다. 이것은 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 시작된 현재의 변화다. 그리고 그 변화는 한국 금융산업의 문 앞까지 와 있다. 문제는 하나다. 한국 금융당국과 금융권은 과연 이 거대한 변화에 제대로 대비하고 있는가.
2026-05-10 09:19:55
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멈출 수 없다면, 기준부터 세워야 한다
전쟁은 선의로 멈추지 않는다. 한쪽이 멈춘다고 다른 한쪽까지 멈추는 법도 없다. 기술 경쟁이 붙으면 더 그렇다. 인공지능이라고 예외일 수는 없다. 군사 분야에서 AI 활용은 이제 할 것인가 말 것인가의 단계가 아니라, 어디까지 허용하고 무엇으로 통제할 것인가의 단계로 들어섰다. 이것이 불편하더라도 국제정치의 현실이다. 최근 구글 내부에서 터져 나온 반발도 그 현실 위에서 봐야 한다. 구글 직원 600여 명은 순다르 피차이 최고경영자에게 공개서한을 보내 미 국방부의 기밀 군사 업무에 자사 AI를 투입하는 협상을 중단하라고 요구했다. 이들은 사람의 통제를 벗어난 살상 체계와 대규모 감시를 우려했고, AI가 군의 비공개 체계 안으로 들어가면 어디에 어떻게 쓰이는지 외부에서는 알기 어려워진다고 주장했다. 2018년 ‘프로젝트 메이븐’ 때와 닮은 장면이다. 그러나 논의를 여기서 “군사 AI를 아예 하지 말자”로 끌고 가면 현실을 놓치게 된다. 미국이 밀어붙이면 중국도 속도를 낼 것이고, 중국이 앞서가면 미국은 더 강하게 대응할 것이다. 손자는 “병자는 국지대사”라 했다. 전쟁은 나라의 존망이 걸린 큰일이라는 뜻이다. 국가가 그런 영역에서 핵심 기술을 스스로 포기하기는 어렵다. 실제 흐름도 그쪽으로 가고 있다. 구글은 지난 3월 자사의 ‘Gemini for Government’를 미 국방부 AI 플랫폼인 GenAI.mil에 올려 300만 명이 넘는 민간·군 인력이 비기밀 업무에 활용하고 있다고 밝혔다. 문서 작성과 자료 요약 같은 생산성 업무가 주된 용도라고 설명했지만, 미 국방부는 이후 기밀과 극비 업무에도 구글 AI를 적용하겠다는 뜻을 드러냈다. 비기밀 보조 업무와 기밀 군사 체계의 경계가 생각보다 빨리 허물어지고 있는 셈이다. 그래서 더 중요해진 것은 활용 여부가 아니라 통제의 구조다. 쓰게 될 기술이라면 더 엄격한 기준을 먼저 세워야 한다. 최근 앤트로픽의 ‘클로드 미토스’ 논란은 그 점을 선명하게 보여 준다. 앤트로픽은 미토스가 소프트웨어 공학과 사이버보안 과제에서 매우 높은 능력을 보였고, 주요 운영체제와 웹브라우저 전반에서 취약점을 찾고 익스플로잇까지 만들 수 있는 수준을 다뤘다고 밝혔다. 이 모델이 제한적 시험 배포 당일 비인가 사용자들에게 접근된 정황도 있었다. 기술은 빨라지는데 인간의 이해와 감독은 그 속도를 따라가지 못하고 있다는 뜻이다. 핵심은 두 가지다. 최종 판단과 책임이 사람에게 남아 있는가. 잘못될 때 실제로 멈출 수 있는가. 이것이 분명하지 않다면 첨단 전력은 곧바로 첨단 위험으로 바뀐다. 과유불급이다. 활용의 불가피성과 무제한 허용은 결코 같은 말이 아니다. 영화 ‘터미네이터’에서 인류는 미래의 파국을 막기 위해 현재로 돌아와 스카이넷의 출발점을 끊으려 한다. 물론 영화는 영화다. 그러나 그 이야기가 오래 남은 것은, 인간이 만든 체계가 어느 순간 인간의 손을 벗어날 수 있다는 두려움을 정확히 건드렸기 때문이다. 지금 군사 AI를 둘러싼 논란도 다르지 않다. 기술 활용은 멈추기 어려운 흐름이 됐다. 그렇다면 더 필요한 것은 막연한 금지가 아니라, 어디까지 허용하고 누가 책임지며 어떤 순간에 멈출 것인지에 대한 차가운 기준이다. 국가가 기술 경쟁에서 뒤처지지 않으려면, 먼저 속도가 아니라 통제의 질서를 세워야 한다. 그것이 현실을 아는 태도이고, 결국 상식의 길이다.
2026-04-28 10:20:46
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