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LG전자·GS건설, AI홈 공동개발…'자이'에 초개인화 주거 입힌다
[경제일보] LG전자가 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 홈 솔루션 사업 확대에 나선다. AI홈 허브를 중심으로 가전과 사물인터넷(IoT), 아파트 단지 인프라를 하나의 플랫폼으로 연결해 차세대 스마트 주거 시장을 선점하겠다는 전략이다. LG전자는 지난 10일 서울 종로구 그랑서울에서 GS건설과 '차세대 AI홈 공동개발을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 13일 밝혔다. 협약식에는 류재철 LG전자 최고경영자(CEO) 사장과 허윤홍 GS건설 대표를 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약을 통해 LG전자는 AI홈 허브 '씽큐 온(ThinQ ON)'을 중심으로 가전과 IoT 기기, 각종 생활 서비스를 연계한 AI홈 솔루션을 GS건설의 주거 브랜드 '자이(Xi)' 단지 인프라와 결합해 차세대 스마트 주거 환경을 구축할 계획이다. 양사는 집 안의 가전 제어를 넘어 조명과 난방, 환기, 콘센트, 가스밸브 등 생활 설비를 통합 관리하고, 엘리베이터 호출과 주차 위치 확인, 방문 이력 조회, 커뮤니티 시설 예약 등 아파트 단지 서비스까지 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 구현한다. AI를 활용한 초개인화 서비스도 강화한다. AI가 사용자의 생활 패턴과 대화 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행함으로써 거주자 맞춤형 생활 환경을 제공한다는 구상이다. 이번 협력은 양사가 지난 4월 체결한 '미래형 주거 로봇 서비스 모델 구축' 업무협약의 후속 프로젝트다. 당시 양사는 로봇 친화형 아파트 설계 기준을 마련하고 홈로봇 'LG 클로이(CLOi)'와 자율주행 서빙·배송 로봇을 활용한 주거 서비스를 공동 개발하기로 했다. 이번에는 AI홈 솔루션까지 결합해 AI와 로봇, 주거 공간이 유기적으로 연결되는 통합 스마트홈 생태계를 구축한다는 전략이다. 업계에서는 AI 기술이 가전 제어를 넘어 주거 플랫폼 전반으로 확산되면서 건설사와 전자업체 간 협력이 빠르게 확대되고 있다고 보고 있다. 단순 빌트인 가전 공급에서 벗어나 AI 플랫폼과 로봇, 생활 서비스를 결합한 통합 솔루션 경쟁이 본격화되는 모습이다. LG전자는 그동안 축적한 빌트인 가전 경쟁력과 AI홈 플랫폼 기술을 기반으로 건설사 대상 B2B 사업을 확대하고 있다. 앞으로도 AI홈과 로봇, 플랫폼 서비스를 결합한 주거 솔루션을 앞세워 국내외 스마트홈 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 류재철 LG전자 CEO 사장은 "LG전자의 AI홈 솔루션과 자이의 단지 인프라를 결합해 고객의 일상을 더욱 편리하고 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것"이라며 "양사의 협력을 통해 AI와 로봇, 공간이 조화를 이루는 미래 주거의 새로운 표준을 만들어 가겠다"고 말했다. 허윤홍 GS건설 대표는 "미래 주거는 단순히 새로운 기기를 추가하는 것이 아니라 AI와 공간이 하나의 경험으로 통합될 때 완성된다"며 "LG전자와 함께 고객이 체감할 수 있는 차세대 AI 주거 서비스를 구현해 새로운 주거 문화를 만들어 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "이번 AI홈 솔루션은 GS건설과 함께 추진 중인 미래형 주거 모델을 기반으로 우선 신규 단지를 중심으로 적용을 검토하고 있으며, 향후 주요 도시정비사업 등으로 확대될 가능성도 있다"며 "가전과 단지 인프라를 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 씽큐(ThinQ) 플랫폼 기반의 통합 서비스를 개발하고 있다"고 설명했다. 이어 "LG전자의 AI홈은 초개인화 경험을 핵심으로 하는 만큼 가족이 함께 거주하는 환경에서도 사용자별 생활 패턴을 구분해 각각에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 개발하고 있다"며 "AI가 이용자의 생활 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행하는 차세대 주거 환경을 구현하는 것이 목표"라고 말했다.
2026-07-13 16:38:27
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시네마부터 다이닝까지…디에이치 방배가 보여준 하이엔드 주거
[경제일보] “디에이치 현장으로는 일곱 번째, 대형 현장으로는 개포 이후 두 번째입니다. 이번 단지는 조경과 커뮤니티, 주거 서비스 특화에 중점을 뒀습니다.” 지난 10일 서울 서초구 방배동 ‘디에이치 방배’ 현장에서 만난 김기만 현대건설 방배5구역 현장소장은 단지의 차별화 요소를 이렇게 설명했다. 통상 건설사들은 준공 직전 완성된 단지를 공개하지만 디에이치 방배는 입주자 사전점검을 앞두고 먼저 모습을 드러냈다. 일부 공사가 진행 중인 구간은 남아 있음에도 조경과 커뮤니티, 주거 서비스는 먼저 공개할 수 있다는 자신감이 읽혔다. 디에이치 방배는 서울 서초구 방배5구역 재건축 사업을 통해 조성되는 현대건설의 하이엔드 브랜드 단지다. 지하 4층~지상 33층, 29개 동, 총 3064가구 규모로 들어선다. 전 세대 남측향 배치와 동 간 거리 확보를 통해 채광과 개방감을 높였고 방배동 정비사업지 가운데 유일하게 최고 33층으로 계획됐다. 준공은 내달 말, 입주는 오는 9월 1일 예정이다. 단지가 내세운 차별화 지점은 단순한 고급 마감보다 입주 이후의 생활 경험에 가까웠다. 현대건설은 조경과 커뮤니티 시설뿐 아니라 문화·식음·생활지원 서비스를 묶어 하이엔드 주거의 운영 방식을 선보였다. 하이엔드 아파트 경쟁이 외관과 마감재 중심에서 입주 이후 서비스 운영으로 옮겨가고 있음을 보여주는 대목이다. 현장 관람은 단지 내 프라이빗 영화관인 ‘디에이치 시네마’에서 시작됐다. 40석 규모의 이 공간은 리클라이너 시트와 대형 스크린, 레이저 프로젝터, 7.1채널 스피커 시스템을 갖췄다. 연간 120일 영화 상영이 예정돼 있으며 강연회나 소규모 공연도 가능한 입주민 전용 문화공간으로 운영된다. 단순한 커뮤니티 시설이라기보다 정기 문화 콘텐츠를 제공하는 단지 내 문화공간에 가깝다. 시네마를 나서자 단지 중앙부로 이어지는 조경 가로가 모습을 드러냈다. 디에이치 방배는 현대건설의 하이엔드 조경 개념에 왕실 정원의 이미지를 더한 ‘로열 보타닉’ 콘셉트로 조성됐다. 관람 동선은 클럽하우스에서 워터게이트까지 이어지는 ‘H 아트밸리’를 따라 이어졌다. 양쪽 커뮤니티 시설 사이에는 계곡 경관과 벽천, 미디어 파사드가 배치돼 있었다. 조경 규모도 눈에 띄었다. 조경 규모도 눈에 띄었다. 단지에는 수백년 수령의 팽나무가 자리했고 함양 살구나무와 강릉 소나무도 곳곳에 식재돼 있었다. 진입도로 양쪽에는 340m 길이의 석가산과 특화 수형 소나무가 이어졌다. 현대건설은 이를 국내 공동주택 최장 규모 석가산으로 설명했다. 단순히 나무와 수경시설을 배치한 수준이 아니라 단지 진입부터 커뮤니티 공간까지 이어지는 장면을 설계한 셈이다. 이어 이동한 웰니스 라운지는 휴식과 건강 관리를 결합한 공간이었다. 입주민의 건강 상태를 확인할 수 있는 기기와 휴식형 케어 시설이 설치될 예정이며 입주자 사전점검 기간에는 현대백화점과 협업한 체험형 문화 프로그램도 운영된다. 현장에서는 입주민이 이용할 프로그램 일부가 시연됐다. 상층부 펜트하우스 타입으로 올라가자 세대 내부 상품성이 강조됐다. 천장고는 2700㎜로 설계됐고 현관문을 두 곳에 둬 세대 분리 관리가 가능하도록 했다. 히든도어, 유럽산 세라믹 타일, 수입 주방가구 등도 적용됐다. 거실과 복도, 주방에는 벽지 대신 세라믹 타일을 사용해 마감 수준을 높였다. 현대건설 관계자의 보이스 홈 시스템 시연도 이뤄졌다. 호출어를 말하면 조명과 에어컨, 환기, 가스 차단, 보일러 등을 제어할 수 있으며 외출 시 조명과 전자기기를 끄고 엘리베이터를 호출하는 기능도 소개됐다. 각 침실의 스피커가 위치를 인식해 해당 공간의 조명과 냉난방만 제어하는 점도 특징이다. 다시 저층부로 내려와 이동한 클럽하우스 ‘큐브 아틀리에’는 라운지와 갤러리 기능을 함께 갖춘 공간으로 구성됐다. 이탈리아 명품 가구와 박선기 작가의 작품, 아트 퍼니처가 배치됐다. 이후 33층 스카이라운지 ‘클라우드 33’으로 올라서자 단지의 또 다른 강점인 조망이 드러났다. 옥상정원에서는 관악산과 여의도 스카이라인이 보였고 프라이빗 다이닝 공간에서는 남산과 롯데월드타워 방향 조망이 가능했다. 북카페는 아크앤북과 협업해 운영된다. 약 6000권의 도서를 비치하고 2주마다 110~120권가량의 신간과 큐레이션 도서를 교체하는 방식이다. 마지막으로 찾은 다이닝 라운지에서는 현대그린푸드와 정호영 셰프가 협업한 입주민 식음 프로그램이 소개됐다. 디에이치 방배의 핵심은 현대건설이 새롭게 선보이는 주거 서비스 플랫폼 ‘H 컬처클럽’이다. 입주민은 전용 플랫폼을 통해 문화강좌, 인문·예술 콘텐츠, 피트니스 프로그램, 어린이 전문 프로그램, 취미 클래스 등을 신청할 수 있다. 현대건설 직원이 세대를 방문해 가구·제품 설치와 세대 점검 등을 지원하는 ‘H 헬퍼’도 운영된다. 김 소장은 “아파트 생활에서 입주민들이 불편함을 느꼈던 부분을 20가지 이상 주거 서비스로 연결했다”며 “디에이치 방배를 시작으로 반포1·2·4주구와 한남3구역, 압구정 등 디에이치 단지에도 이 같은 문화와 서비스가 이어질 것”이라고 말했다.
2026-07-11 10:00:00
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AI도 해킹당한다…정부, 프롬프트 공격 막는 보안 매뉴얼 냈다
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 서비스 보안 위협에 대응하기 위한 실무 매뉴얼을 내놨다. AI가 금융, 의료, 공공, 제조, 통신 등 주요 산업으로 빠르게 확산되면서 프롬프트 인젝션과 권한 오남용, 데이터 유출 같은 새로운 공격에 대응할 기준이 필요해졌기 때문이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’과 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’를 발간했다고 8일 밝혔다. 두 자료는 AI 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협을 분류하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 점검·대응 절차를 제시하는 데 초점을 맞췄다. AI 보안 위협은 기존 정보보호 체계만으로 충분히 막기 어렵다. 공격자가 AI 모델에 악성 명령을 숨겨 원하는 답변을 유도하는 프롬프트 인젝션, 에이전트 권한을 악용한 데이터 접근, 학습 데이터 유출, 외부 모델과 플러그인 공급망 공격 등이 대표적이다. AI가 스스로 도구를 호출하고 업무를 수행하는 에이전트 형태로 발전할수록 공격 표면도 넓어진다. ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’은 AI 보안 위험을 데이터, 모델, 에이전트, 공급망, 고성능 모델 등 5개 영역으로 나눴다. 각 영역별 진단 지표를 제시하고 금융, 의료, 공공·행정, 교육, 제조·에너지, 통신, 법률, IT 등 8개 분야별 위협 시나리오와 대응 방안도 담았다. 경영진과 실무자의 활용 방식도 구분했다. 최고경영자 등 C레벨에는 AI 보안 위협의 종류와 실제 사례를 쉽게 설명하고, 보안 담당자와 IT 운영자에게는 위협을 어떻게 진단하고 어떤 기준으로 대응할지 안내한다. AI 도입이 기술 부서만의 일이 아니라 경영 리스크 관리로 옮겨가고 있다는 점을 반영한 구성이다. 함께 발간된 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’는 기업 내부에서 AI 보안 점검을 직접 수행해야 하는 실무진을 위한 안내서다. 레드팀은 공격자 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 찾아내는 조직이다. 이번 가이드는 AI 레드팀을 기획하고 구성하는 단계부터 준비, 실행, 결과 보고까지 전 과정을 다룬다. 현장 활용성을 높이기 위한 부록도 포함됐다. 레드티밍 체크리스트, 점검 도구, 인력별 직무기술서가 담겼다. 정부 차원에서 여러 산업 분야에 적용 가능한 AI 보안 레드팀 운영 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이번 가이드는 기업의 AI 도입 속도가 빨라지는 상황에서 나왔다. 생성형 AI를 고객 상담, 문서 작성, 코드 개발, 데이터 분석에 활용하는 기업이 늘고 있지만 보안 검증 체계는 아직 초기 단계인 경우가 많다. 특히 외부 AI 모델과 사내 데이터가 연결될 경우 정보 유출과 권한 관리 문제가 함께 발생할 수 있다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 “AI 기술의 확산과 함께 보안 위협도 빠르게 진화하고 있다”며 “이번 가이드가 AI 서비스의 보안 수준을 높이고 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 기준이 되기를 기대한다”고 말했다.
2026-07-08 14:09:43
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AI 에이전트가 직접 결제하는 시대 오나…Kite AI가 노리는 '결제 인프라' 시장
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 질문에 답하는 도구에서 사용자를 대신해 업무를 수행하는 에이전트로 진화하면서 결제 인프라가 새로운 병목으로 떠오르고 있다. AI가 상품을 고르고 API를 호출하며 클라우드 자원을 쓰더라도 결제 단계마다 사람이 승인해야 한다면 상용화 속도는 제한될 수밖에 없다. 웹3 인프라 리서치 기관 Xangle이 소개한 Kite AI는 이 문제를 겨냥한 프로젝트다. Kite AI는 AI 모델 개발사가 아니라 AI 에이전트가 직접 결제하고 거래할 수 있도록 돕는 결제·신원·상호운용 인프라를 표방한다. 공개 검색 기준으로 Kite AI의 세부 백서나 공식 기술 문서는 확인되지 않았지만, 소개 자료상 핵심 방향은 에이전트 경제에 맞춘 결제망 구축이다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 대형언어모델은 단순 답변을 넘어 쇼핑, 호텔 예약, API 호출, 데이터 분석 같은 복합 업무로 영역을 넓히고 있다. 업계에서는 다음 단계가 사용자를 대신해 계획을 세우고 실제 일을 처리하는 AI 에이전트가 될 것으로 본다. 이때 결제는 마지막 실행 단계다. 기존 결제 시스템은 사람을 기준으로 설계됐다. 신용카드 결제에는 계정 로그인, 카드 정보 입력, 본인 인증, 문자 확인 등이 붙는다. AI 에이전트가 매번 사용자에게 결제 승인을 요청해야 한다면 자동화의 효율은 크게 떨어진다. 결제 구조가 바뀌지 않으면 에이전트는 똑똑한 추천 도구에 머물 가능성이 크다. 거래 단위도 다르다. 일반 소비자는 하루 몇 차례 비교적 큰 금액을 결제하지만 AI 에이전트는 고빈도 소액 결제를 반복할 수 있다. 복잡한 업무 하나를 처리하기 위해 여러 유료 API를 호출하고 데이터 서비스를 구매하며 GPU 연산 자원을 잠깐 빌릴 수 있다. 건당 금액은 수 센트 이하가 될 수 있다. 카드망 수수료 체계에서는 수수료가 거래액보다 커지는 문제가 생긴다. Kite AI가 제시한 구조는 세 축으로 설명된다. 스테이블코인 결제를 처리하는 Kite Mainnet, 에이전트의 신원과 권한을 관리하는 Agent Passport, 서로 다른 에이전트 결제 프로토콜을 연결하는 상호운용 계층이다. 소개 자료 기준으로 Kite Mainnet은 결제 전용 블록체인을 지향하며 상태 채널 같은 기술로 고빈도 소액 결제 비용을 낮추는 데 초점을 둔다. Agent Passport는 에이전트 신원 인증 체계다. 사람에게 KYC가 필요하듯 AI 에이전트에도 ‘KYA’가 필요하다는 문제의식에서 출발한다. 어떤 사용자가 만든 에이전트인지, 어떤 권한을 받았는지, 얼마까지 결제할 수 있는지, 거래 책임은 어디까지인지 확인하는 장치다. 사용자가 소비 한도와 거래 대상, 사용 기간을 미리 설정하면 에이전트가 그 범위 안에서 자율 결제하는 방식이다. 이런 구상은 이미 업계 전반에서 확산되는 흐름과 맞닿아 있다. Coinbase가 공개한 x402는 HTTP의 ‘402 Payment Required’를 활용해 웹과 API 요청 과정에 결제를 붙이는 프로토콜이다. 관련 연구도 AI 에이전트가 스테이블코인 기반 결제를 수행할 때 권한 관리와 규정 준수 장치가 필요하다고 지적한다. Kite AI는 이 흐름 안에서 에이전트 결제 전용 인프라를 내세운 사례로 볼 수 있다. 활용 시나리오는 온라인 쇼핑에서 시작된다. 사용자가 “다음 주 입사하는 직원에게 50달러 이하의 환영 선물을 준비하라”고 지시하면 AI 에이전트가 상품을 고르고 결제한 뒤 안내 메일까지 보낼 수 있다. 연구와 업무 환경에서는 유료 API, 웹 수집, 데이터 분석 서비스를 필요한 만큼 호출하고 사용량에 따라 즉시 결제하는 구조도 가능하다. 디지털자산과 투자 영역에서는 더 민감한 쟁점이 붙는다. 에이전트가 사용자의 전략과 한도 안에서 주식이나 가상자산을 사고팔 수 있다면 효율은 높아질 수 있다. 반대로 책임 소재, 투자자 보호, 이상거래 감시, 해킹 피해 보상 문제가 따라온다. 에이전트 결제 인프라가 금융 인프라로 확장되려면 기술보다 규제와 신뢰 설계가 먼저 검증돼야 한다. 한국 시장도 주목된다. 한국은 온라인 쇼핑과 모바일 결제 이용률이 높고 생성형 AI 확산 속도도 빠르다. 여기에 원화 스테이블코인 논의와 디지털자산 결제 실험이 맞물리면 AI 에이전트가 실제 상거래에 참여할 기반이 마련될 수 있다. 다만 원화 스테이블코인 제도는 아직 입법과 감독 체계가 정리되는 과정인 만큼 시장 가능성은 전망으로 보는 것이 맞다. 한편 AI 에이전트 경쟁은 모델 성능만으로 끝나지 않는다. 지시를 이해하고 계획을 세우는 능력만큼 실제 거래를 안전하게 마무리하는 능력이 중요해진다. 결제와 신원 인증, 권한 관리가 붙지 않은 에이전트는 실행력이 제한된다. Kite AI가 노리는 시장은 바로 이 지점이다. AI가 말하는 도구에서 일하는 주체로 바뀌는 순간, 결제 인프라는 부가 기능이 아니라 에이전트 경제의 바닥이 된다.
2026-07-01 16:34:48
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중국 AI, '모델 경쟁' 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다
[경제일보] 중국이 인공지능(AI)을 제조업과 소비시장, 공급망에 접목하는 데 힘을 쏟고 있다. 한때 중국 AI 업계는 수백 개 모델이 쏟아지는 ‘백모대전’으로 불렸다. 지금은 누가 더 큰 모델을 내놓느냐보다, 누가 공장과 행정, 유통 현장에 먼저 안착하느냐가 더 중요한 경쟁이 됐다. 중국계 대형언어모델의 사용량 증가는 이런 변화를 보여준다. 해외 개발자용 AI 모델 플랫폼인 오픈라우터(OpenRouter) 집계에 따르면 중국계 모델의 주간 토큰 호출량은 최근 18조8100억개를 기록하며 8주 연속 미국계 모델을 앞섰다. 토큰은 AI가 문장을 이해하고 만들어내는 단위다. 호출량이 늘었다는 것은 그만큼 많은 이용자가 중국 모델을 실제 서비스와 개발 업무에 사용했다는 뜻이다. 다만 이 수치를 세계 전체 AI 시장의 절대적 점유율로 받아들이기는 어렵다. 오픈라우터는 여러 AI 모델을 한곳에서 이용할 수 있게 한 플랫폼일 뿐, 모든 기업과 소비자의 AI 사용량을 담지는 못한다. 그럼에도 중국 모델의 사용량이 빠르게 늘어난 것은 분명하다. 가격이 상대적으로 낮고, 오픈소스 모델이 많으며, 중국 안팎의 기업들이 자사 서비스에 붙이기 쉽다는 점이 작용했다는 분석이 나온다. ◆ AI, 공장과 행정·유통 현장으로 중국 AI 업계가 주목하는 곳은 거대한 내수시장과 제조업 현장이다. 중국에는 행정 서비스부터 전자상거래, 배달, 금융, 공장 운영까지 AI를 적용할 수 있는 수요처가 넓게 깔려 있다. 소비자 서비스에 AI 챗봇을 붙이고, 공장에서는 설비 이상을 감지하며, 유통업체는 재고와 배송 경로를 조정하는 식이다. 중국 정부도 AI를 소비와 서비스업에 결합하는 정책을 내놓고 있다. 최근 중국 상무부는 AI를 상품과 서비스 소비에 접목하기 위한 17개 조치를 발표했다. 가전제품을 단순 전자기기에서 지능형 기기로 전환하고, 휴머노이드 로봇과 AI 기반 생활서비스 시장을 키우겠다는 내용이다. 이 과정에서 중국이 가진 제조업 기반은 강점으로 꼽힌다. AI 모델을 개발하는 데서 그치지 않고 센서, 통신장비, 로봇, 서버, 전력 설비를 한 공급망 안에서 조달할 수 있기 때문이다. AI 산업은 소프트웨어만으로 움직이지 않는다. 반도체와 데이터센터, 냉각장치, 전력망, 광통신, 로봇과 각종 전자부품이 함께 필요하다. ◆ 공급망박람회에 들어온 AI 중국국제공급망촉진박람회에서도 AI는 가장 눈에 띄는 분야였다. 올해 박람회는 기존 ‘디지털 기술 공급망’을 ‘디지털·지능 기술 공급망’으로 넓히고, 별도의 AI 전시구역도 만들었다. AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, AI 안경, AI 반도체 등이 한자리에 전시됐다. 박람회의 변화는 중국이 AI를 독립된 기술 산업이 아니라 공급망 전체를 바꾸는 도구로 본다는 점을 보여준다. AI 에이전트가 기업의 주문과 재고, 고객 응대를 맡고, 로봇이 물류센터와 공장에 들어가며, AI 안경 같은 기기는 소비재 시장으로 이어진다. 반도체와 클라우드, 데이터센터, 광통신 기업이 함께 움직여야 가능한 일이다. 글로벌 기업들이 중국 공급망을 쉽게 떼어낼 수 없는 이유도 여기에 있다. 중국은 세계 최대 제조업 국가이자 전기차와 배터리, 태양광, 풍력 설비 생산이 집중된 곳이다. AI 데이터센터와 전력 인프라, 첨단 제조업을 한꺼번에 늘리려면 중국의 생산 능력과 부품 조달망을 활용할 수밖에 없는 영역이 적지 않다. 물론 미국의 반도체 수출통제와 기술 규제는 중국 AI 산업의 부담이다. 고성능 AI 칩 확보에는 여전히 제약이 있다. 중국이 AI 모델의 이용량과 응용 서비스에서 성과를 내더라도, 최첨단 반도체와 핵심 장비에서는 미국 기업과의 격차를 줄여야 한다는 과제는 남아 있다. ◆ 맥도날드가 보는 중국 공급망 글로벌 소비기업의 움직임도 중국 시장의 성격이 바뀌고 있음을 보여준다. 맥도날드 중국 법인은 중국에서 쓰는 식재료의 90% 이상을 현지에서 조달하고 있다. 단순히 중국에 매장을 내는 수준을 넘어, 농축산물과 가공식품, 물류, 냉장유통을 현지 공급망 안에서 해결하는 방식이다. 맥도날드는 올해도 약 1000개 매장을 추가로 열 계획이다. 중국의 모든 성급 행정구역에 매장을 두게 되면서 앞으로는 베이징·상하이·광저우 같은 대도시보다 중소도시와 지방 시장의 비중이 더 커질 가능성이 있다. 매장 확장은 소비시장 공략이지만, 그 뒤에는 식재료 조달과 냉장물류, 배달, 모바일 주문 시스템이 함께 따라붙는다. 중국 시장에서 글로벌 기업이 보는 것은 소비자 수만이 아니다. 대규모 생산과 빠른 배송, 디지털 결제, 지역별 유통망을 한 번에 활용할 수 있다는 점도 중요하다. 중국의 소비 회복이 기대만큼 빠르지 않더라도, 기업들이 공급망 투자를 이어가는 이유다. 중국은 제조업 국가에서 AI 강국으로 단숨에 바뀌었다고 말하기는 어렵다. 첨단 반도체와 핵심 소프트웨어, 고급 인재 확보를 놓고는 여전히 미국과 경쟁해야 한다. 그렇지만 AI가 공장과 유통, 행정, 소비 서비스에 들어가는 속도만 놓고 보면 중국은 이미 큰 시험장을 갖고 있다. 중국이 노리는 것은 AI 모델 하나의 성능 경쟁이 아니다. 값싼 AI를 빠르게 보급하고, 제조업과 물류망에 연결해 산업 비용을 낮추며, 소비자 서비스까지 넓히는 일이다. 공급망과 내수시장을 함께 가진 나라만 할 수 있는 방식이다.
2026-06-24 17:23:10
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오픈AI·삼성 협력, 반도체서 업무 AX로 확대…챗GPT 전사 도입
[경제일보] 오픈AI와 삼성전자의 협력이 AI 인프라에서 임직원 업무 혁신으로 확대된다. 삼성전자가 국내 전 임직원과 디바이스경험(DX)부문 전 세계 임직원에게 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 제공하기로 하면서 양사의 협력 범위가 반도체 공급을 넘어 전사적 인공지능 전환(AX)으로 넓어지고 있다. 오픈AI는 22일 삼성전자가 임직원의 업무 혁신과 전사적 AI 전환을 위해 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 도입한다고 밝혔다. 적용 대상은 삼성전자 국내 전 임직원과 DX부문 글로벌 임직원이다. 오픈AI는 이번 도입을 자사 엔터프라이즈 계약 가운데 최대 규모 사례 중 하나라고 설명했다. 이번 발표는 양사의 기존 협력의 연장선에 있다. 삼성은 지난해 오픈AI와 글로벌 AI 인프라 협력 방안을 발표한 바 있다. 당시 삼성전자는 오픈AI의 차세대 AI 인프라 구축에 필요한 고성능 메모리 반도체 공급 협력을 맡았고 삼성SDS는 AI 데이터센터 개발·운영과 국내 기업 대상 오픈AI 서비스 도입 지원 역할을 제시했다. 삼성물산과 삼성중공업도 차세대 데이터센터 인프라 협력 가능성을 검토했다. 이번 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 그 협력이 삼성전자 내부의 일하는 방식으로 확장됐다는 점에서 의미가 있다. 양사가 AI 인프라를 함께 논의하던 단계에서 이제는 삼성전자 임직원의 업무 생산성과 조직 운영 방식까지 오픈AI 기술을 활용하는 단계로 넘어간 것이다. 삼성전자는 챗GPT와 코덱스를 소프트웨어 개발, 마케팅, 제품 개발, 제조, 경영지원 등 업무 전반에 활용할 계획이다. 챗GPT 엔터프라이즈는 정보 탐색과 분석, 문서 작성, 아이디어 구체화, 데이터 해석 등 지식 기반 업무를 지원한다. 기업용 서비스인 만큼 데이터 보호, 접근 권한 관리, 보안 통제 등 대규모 조직에 필요한 관리 기능도 제공한다. 코덱스는 개발자 생산성을 높이는 도구에서 일반 업무 플랫폼으로 활용 범위가 넓어지고 있다. 코드 작성과 리뷰, 디버깅뿐 아니라 비개발 직군이 아이디어를 내부 도구나 자동화 프로세스로 구현하는 데도 쓰일 수 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스는 매주 500만명 이상이 기술·비기술 업무에 사용하고 있으며 한국 내 주간 활성 이용자는 올해 2월 1일 이후 800% 가까이 증가했다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 “삼성전자가 AI를 일부 조직이 아닌 전 세계 임직원의 업무 방식과 혁신 역량을 높이는 핵심 플랫폼으로 활용한다는 점에서 의미가 크다”며 “삼성전자 임직원들이 챗GPT와 코덱스로 아이디어를 더 빠르게 실행하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 협력하겠다”고 말했다. 오픈AI 서비스의 국내 확산은 삼성전자에 그치지 않는다. 서울대는 교수, 학생, 직원 등 전 구성원에게 챗GPT 에듀를 제공하고 있다. 카카오는 카카오톡 채팅방에서 챗GPT를 호출해 실시간 답변과 이미지 생성을 이용할 수 있는 기능을 도입했다. 오픈AI는 LG전자, LG유플러스, LG CNS, GS건설, 삼성SDS, 티빙, 크래프톤, 토스, 무신사 등도 챗GPT 엔터프라이즈와 오픈AI API, 코덱스를 활용하고 있다고 밝혔다. 이 흐름은 국내 AI 도입의 초점이 개인 생산성 도구에서 조직 단위 AX로 옮겨가고 있음을 보여준다. 초기에는 직원 개인이 챗봇으로 문서를 쓰거나 자료를 찾는 수준이었다면 이제는 기업이 보안과 권한 관리, 내부 시스템 연동, 업무 프로세스 재설계까지 포함해 AI를 공식 업무 플랫폼으로 들여오는 단계다. 삼성전자의 이번 도입은 상징성이 크다. 삼성은 오픈AI의 AI 인프라 수요를 뒷받침하는 메모리 공급 파트너이면서 동시에 오픈AI 도구를 사내 업무 혁신에 적용하는 대형 고객이 됐다. 공급자이자 사용자로서 AI 생태계 양쪽에 서게 된 셈이다. AI 경쟁은 모델 성능만의 싸움이 아니다. 누가 AI를 조직 안에 안전하게 넣고 실제 업무 성과로 연결하느냐가 중요해지고 있다. 삼성전자의 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 국내 대기업의 AX가 실험 단계를 지나 전사 적용 단계로 들어섰다는 신호다. 성패는 도입 규모가 아니라 챗GPT와 코덱스가 제조, 개발, 마케팅, 제품 기획의 속도와 품질을 실제로 얼마나 바꾸느냐에서 갈릴 것이다.
2026-06-22 10:50:09
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프롬프트 잘 쓰는 시대 지나가나…이제 '루프'를 설계한다
[경제일보] 인공지능(AI)에 좋은 답을 얻기 위해 명령어를 정교하게 다듬던 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중심이 흔들리고 있다. 실리콘밸리 AI 개발 현장에서는 사람이 매번 프롬프트를 입력하는 방식보다 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 실행과 검증, 수정을 반복하도록 설계하는 ‘루프 엔지니어링’이 새 흐름으로 떠오르고 있다. 루프는 사용자가 매 단계마다 “다시 고쳐라”, “오류를 수정하라”고 지시하지 않아도 AI가 스스로 결과를 점검하고 다음 작업을 이어가는 반복 구조를 말한다. 사람이 목표와 기준을 정하면 AI가 작업을 수행하고 결과를 검토하고 실패한 부분을 다시 고치는 방식이다. 프롬프트가 한 번의 명령이라면 루프는 AI가 일하는 절차에 가깝다. 미 경제매체 비즈니스인사이더에 따르면 앤트로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’를 이끄는 개발자 보리스 처니는 최근 자신이 더 이상 클로드에 직접 프롬프트를 쓰지 않는다고 말했다. 이제 업무는 프롬프트 작성이 아니라 루프를 만드는 일로 바뀌었다는 설명이다. 오픈AI 엔지니어 페터 슈타인베르거도 코딩 에이전트에 프롬프트를 입력하는 방식에서 벗어나 에이전트가 스스로 프롬프트를 만들고 실행하도록 루프를 설계해야 한다고 강조했다. 이 변화는 AI 코딩 도구의 성격 변화와 맞물려 있다. 클로드 코드, 코덱스, 커서 같은 에이전트형 도구는 단순 답변 생성에 그치지 않는다. 코드베이스를 읽고 파일을 고치며 테스트를 실행하고 오류를 다시 수정한다. 사용자는 작업 목표와 제약 조건, 검증 기준을 설계하고 AI는 그 안에서 반복 수행한다. 루프 엔지니어링은 개발자에게만 해당하는 변화가 아니다. 제품기획, 마케팅, 재무, 인사 등 일반 업무에도 적용될 수 있다. 시장조사 보고서를 예로 들면 AI가 자료를 수집하고 초안을 작성한 뒤 빠진 항목을 점검하고 다시 보완하는 식이다. 사람은 문장을 매번 지시하는 대신 업무 역할과 절차, 산출물 기준을 설계하는 관리자가 된다. 일부 현장에서는 이를 직무 설계에 비유한다. 신입사원을 뽑을 때 업무 목표와 권한, 보고 체계, 평가 기준을 정하듯 AI 에이전트에도 역할과 작업 범위, 검증 기준을 정해야 한다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 어떻게 말할 것인가’의 문제였다면 루프 엔지니어링은 ‘AI가 어떤 절차로 일하게 할 것인가’의 문제다. 과제도 분명하다. AI가 목표를 달성하지 못하면 같은 작업을 계속 반복하는 ‘무한 루프’에 빠질 수 있다. 이 경우 API 호출과 토큰 사용량이 급증해 비용 부담이 커진다. 여러 에이전트가 동시에 작업하고 서로 결과를 검토하는 구조에서는 효율이 높아지는 만큼 관리 복잡성도 함께 커진다. 검증 책임도 사라지지 않는다. AI가 코드를 고치고 문서를 보완하더라도 최종 판단은 인간이 해야 한다. 루프가 빠르게 돌아갈수록 사람이 이해하지 못한 결과물이 더 많이 쌓일 수 있다. 잘못된 전제를 기준으로 삼으면 오류가 반복적으로 증폭될 가능성도 있다. 기업 입장에서는 루프 엔지니어링이 AI 도입의 다음 단계가 될 수 있다. 지금까지는 직원들이 챗봇을 잘 쓰도록 교육하는 수준이었다면 앞으로는 부서별 업무를 AI 에이전트가 수행할 수 있는 절차로 다시 설계해야 한다. 이 과정에서 데이터 접근 권한, 보안, 비용 통제, 결과 검증, 책임 소재가 핵심 관리 항목으로 떠오른다. 프롬프트 엔지니어링이 완전히 사라진다고 보기는 어렵다. 좋은 목표를 정의하고 정확한 지시를 내리는 능력은 여전히 필요하다. 달라진 것은 경쟁력의 위치다. 이제 중요한 것은 한 문장을 더 세련되게 쓰는 기술이 아니라 AI가 목표를 향해 반복적으로 움직일 수 있는 업무 시스템을 설계하는 능력이다. AI를 잘 쓰는 조직은 프롬프트를 잘 쓰는 조직을 넘어 AI가 일할 수 있는 구조를 잘 짜는 조직이 될 것이다.
2026-06-22 07:45:09
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LG유플러스, 파주 AI데이터센터 승부수…2030년 수주 5조 목표
[경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 미래 성장축으로 키운다. AI 사용량 급증으로 전력과 냉각, 구축 속도가 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 파주 AI데이터센터를 앞세워 2030년 누적 수주 5조원 달성에 도전한다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI데이터센터 건설 현장에서 차세대 AI 인프라 전략을 공개하고, AI 인프라 전반을 통합 관리하는 사업자로 도약하겠다고 밝혔다. 회사는 AI데이터센터 사업 매출을 연평균 15~20% 성장시키고 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성한다는 목표를 제시했다. 핵심 거점은 파주 AI데이터센터다. 파주 AIDC는 연면적 약 15만㎡ 규모로 조성되며 200MW 전력 공급이 확정됐다. 수도권 내 최대 규모의 추론형 AI데이터센터로 기능할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료돼 준공 전 ‘완판’ 상태다. LG유플러스가 내세운 전략은 ‘The ACE on Trust’다. Agility는 빠른 구축, Capacity는 전력과 규모, Efficiency는 냉각 효율을 뜻한다. 이 세 가지 경쟁력을 안정적인 운영 신뢰 위에 구현하겠다는 의미다. AI 데이터센터는 단순 서버 시설이 아니라 전력, 냉각, 운영 안정성이 함께 맞물려야 하는 국가 핵심 인프라로 바뀌고 있다. 최근 AI 시장은 학습 중심에서 추론 중심으로 무게가 이동하고 있다. 이용자가 AI 서비스를 호출할 때마다 대규모 연산이 발생하고, AI 토큰 사용량도 빠르게 늘고 있다. GPU는 수개월 안에 확보할 수 있지만, 이를 수용할 데이터센터는 구축에 3~4년이 걸린다. 이 간극이 기업의 AI 사업 추진 리스크로 떠오르고 있다. LG유플러스는 구축 속도를 높이기 위해 주요 설비를 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 모듈형 공법을 적용하고 있다. 파주 AI데이터센터에도 해당 방식을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 적기 대응한다는 계획이다. 냉각 기술도 차별화 요소다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 병행하는 구조로 설계됐다. LG전자와 공동 개발한 액체냉각 기술은 자체 실증에서 기존 공기냉각 방식 대비 약 24%의 에너지 효율 개선 효과를 확인했다. LG유플러스는 올해 하반기 실제 서버를 활용한 상용 실증에 나서고, 2027년 파주 AIDC 1동 개통 시점에는 직접액체냉각과 액침냉각을 결합한 서비스를 제공할 계획이다. ‘One LG’ 시너지도 전면에 내세웠다. LG유플러스는 데이터센터 설계와 운영을 맡고, LG전자는 냉각 설비, LG에너지솔루션은 배터리 분야 역량을 제공한다. LS일렉트릭과는 고전력 환경에 대응하는 전력 시스템을 공동 개발 중이다. 그룹 계열사와 협력사를 묶어 국산 AI 인프라 표준을 만들겠다는 구상이다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “최초의 IDC 사업자로서 확보한 역량을 기반으로 대한민국 AI 산업의 기반을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-07 11:21:34
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네이버 커넥트재단·서울대, 'AI 에이전트 챌린지' 추진
[경제일보] 네이버 커넥트재단과 서울대가 인공지능(AI) 인재 양성을 위해 손을 잡았다. 양 기관은 전국 거점 국립대 학생들이 실생활 문제를 AI 에이전트로 해결하는 실무형 교육 프로그램을 함께 추진하며, 지역 AI 교육 기회 확대에 나선다. 네이버 커넥트재단은 지난 26일 서울대에서 AI 인재 양성과 교육 기회 확대를 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 양 기관은 AI 시대에 필요한 교육 프로그램을 공동 개발·운영하고, 연구와 학술 활동을 통해 새로운 교육 모델을 발굴할 계획이다. 첫 협력 사업은 ‘AI 에이전트 챌린지’다. 전국 거점 국립대 10개교 소속 대학생 200명을 대상으로 진행되며, 학생들이 일상과 지역사회에서 마주하는 문제를 정의하고 이를 해결하는 AI 에이전트를 직접 설계·구축하는 방식으로 운영된다. 단순 이론 교육보다 문제 정의, 데이터 활용, 프롬프트 설계, 서비스 구현 등 실무형 역량을 키우는 데 초점을 맞췄다. 이번 협력은 AI 인재 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 지역 대학 학생들에게도 고급 AI 교육 기회를 넓히려는 시도로 풀이된다. 정부도 국정과제로 거점 국립대 집중 육성과 AI 인재 양성을 추진하고 있다. 정부는 이른바 ‘서울대 10개 만들기’를 국정과제로 확정하고, 대학생과 대학원생 대상 AI 융복합 교육 과정을 확대해 전문 인재를 양성하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 네이버 커넥트재단은 그동안 소프트웨어와 AI 교육을 통해 미래 기술 교육의 저변을 넓혀왔다. 재단은 누구나 AI를 활용해 일상의 문제를 해결할 수 있도록 배움의 기회를 연결한다는 목표를 내세우고 있으며, 최근에는 AI 기초 개념과 에이전틱 AI 협업, 산업 현장의 AX, 프롬프트 작성 실습 등을 담은 교육 콘텐츠도 공개했다. 해외 교육 협력 경험도 있다. 네이버 커넥트재단은 네이버 베트남과 함께 베트남 대학생 대상 AI 해커톤을 진행했으며, 하노이과학기술대학, 하노이 국립공과대학, 호치민기술대학교 등 베트남 전역 대학생 1900여명이 참여한 바 있다. AI 에이전트는 최근 산업계와 교육계 모두에서 주목하는 분야다. 기존 생성형 AI가 질문에 답하거나 문서를 만드는 수준이었다면, AI 에이전트는 사용자의 목표를 이해하고 필요한 도구를 호출해 여러 단계를 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 삼성전자가 대학생·대학원생 대상 AI 에이전트 챌린지를 운영한 사례에서도 볼 수 있듯, 기업들은 문제 정의부터 실험, 분석, 보고서 작성까지 수행하는 자율형 AI 시스템 역량을 차세대 인재의 핵심 능력으로 보고 있다. 서울대와의 협업은 교육 프로그램의 전문성과 확장성을 높이는 계기가 될 전망이다. 서울대는 AI 연구와 공학 교육 역량을 바탕으로 지역 대학 학생들이 실제 프로젝트를 수행할 수 있도록 교육 설계와 멘토링에 참여할 것으로 보인다. 서울대 공대는 이미 초지능형 AI 에이전트 핵심 기술 개발과 산학 협력 연구를 추진하고 있으며, 복잡한 문제를 창의적으로 정의하고 도전하는 인재 양성을 강조해왔다. 공기중 네이버 커넥트재단 이사장은 “커넥트재단은 학계와 기업을 연결하는 등 누구나 AI 역량을 갖출 수 있도록 교육 기회를 전국 단위로 넓혀가고 있다”며 “서울대와의 협업으로 각 지역의 우수한 대학생들이 AI 시대를 이끄는 인재로 도약할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 이번 협약은 기업 재단과 대학이 함께 지역 AI 인재 양성 모델을 만드는 사례라는 점에서 의미가 있다. AI 교육이 수도권 일부 대학과 기업 중심으로 쏠릴 경우 지역 산업의 AI 전환 속도는 더딜 수밖에 없다. 네이버 커넥트재단과 서울대의 AI 에이전트 챌린지가 실제 프로젝트 성과와 후속 교육 과정으로 이어진다면, 지역 대학생들이 AI 실무 역량을 갖추고 산업 현장으로 진입하는 통로가 될 수 있다.
2026-05-29 12:08:33