2026.07.14 화요일
검색
'AI 코딩' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.2026-07-14 08:17:29
-
AI가 코딩 문턱 낮췄다…잡코리아, '바이브톤'으로 개발 문화 실험 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 코딩의 진입장벽을 낮추면서 개발 경험이 없는 일반인도 아이디어만으로 서비스를 구현하는 '바이브 코딩'이 새로운 개발 문화로 떠오르고 있다. AI·데이터 기반 HR테크 플랫폼 잡코리아도 AI 해커톤을 열고 누구나 AI를 활용해 서비스를 만드는 실험에 나섰다. 9일 잡코리아 운영사 웍스피어는 오프라인 AI 해커톤 '잡코리아 바이브톤'을 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 바이브톤은 AI를 활용한 '바이브 코딩'과 해커톤을 결합한 행사로, 개발 경험이 많지 않은 참가자도 자연어 기반 AI 도구를 활용해 아이디어를 직접 구현할 수 있도록 기획됐다. 이번 대회는 실무 효율성이나 사업성보다 창의성과 상상력에 초점을 맞춰 '팀장님이 보면 한숨 나올 서비스 만들기'를 주제로 진행됐다. 지난 4일 서울 웍스피어 본사에서 열린 행사에는 총 114대 1이 넘는 경쟁률을 기록하며 높은 관심을 받았다. 현직 직장인과 기업 임원, 유튜버, 이모티콘 작가 등 다양한 직업군의 참가자가 지원했으며, 이 가운데 18개 팀 42명이 최종 선발됐다. 행사는 조선시대 과거시험을 콘셉트로 꾸며졌다. 참가자들은 봇짐 형태의 굿즈를 받은 뒤 약 5시간 동안 AI를 활용한 서비스 개발에 몰입했으며, 행사 중간에는 예고 없이 돌발 미션이 주어지는 등 해커톤의 재미를 더했다. 수상자에게는 상금과 함께 마패 형태의 상패, 붓글씨로 작성한 두루마리 상장이 전달됐다. 우승은 '굿바이브' 팀이 개발한 '사내연애 품의서'가 차지했다. 해당 서비스는 AI가 가치관과 이상형을 분석해 사내 소개팅 상대를 추천하고, 팀장 결재를 받아야 이용할 수 있다는 설정으로 참가자들의 호응을 얻었다. 웍스피어는 심사위원들이 주제에 맞는 참신한 아이디어와 AI 활용도를 높게 평가했다고 설명했다. 이 밖에도 업무 중 한숨이나 불평을 감지해 이직 플랫폼으로 연결하는 '이직각 측정기', 칼퇴와 연차 신청을 거절하기 어렵게 만드는 전자결재 서비스 '빼박결재' 등이 수상작에 이름을 올렸다. IT 업계에서는 생성형 AI의 발전으로 AI와 대화하며 서비스를 만드는 바이브 코딩이 빠르게 확산하고 있다고 분석하고 있다. 기존에는 개발 지식이 있어야 서비스를 만들 수 있었지만, AI 코딩 도구가 보편화되면서 비개발자도 아이디어만으로 프로토타입을 구현하는 사례가 늘어날 전망이다. 웍스피어는 잡코리아와 알바몬을 중심으로 AI 기반 채용 서비스를 지속 고도화하는 한편, 누구나 AI를 쉽고 재미있게 경험할 수 있는 프로그램도 확대할 계획이다. AI를 전문가만의 기술이 아니라 아이디어를 현실로 구현하고 커리어 경쟁력을 높이는 도구로 활용할 수 있도록 접점을 넓혀 나간다는 전략이다. 정은혜 웍스피어 인사이트전략팀장은 "AI는 이제 전문가만의 기술이 아니라 누구나 아이디어를 현실로 옮길 수 있게 돕는 도구가 되고 있다"며 "잡코리아는 바이브톤과 같은 새로운 시도를 통해 더 많은 사람이 AI를 쉽고 재미있게 경험하고, 나아가 커리어 경쟁력까지 키울 수 있도록 다양한 기회를 만들어가겠다"고 말했다.2026-07-09 10:41:35
-
![[데일리 증권업계 브리프] 키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/22/20260622101034615100.png)
키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 外 [경제일보] 키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 키움증권이 총상금 6000만원이 걸린 대학생 대상 투자 대회를 개최한다고 22일 밝혔다. 이번 대회는 동아리 대표가 모임을 만든 후 최소 4명에서 최대 10명의 회원을 모아 참여하는 단체전 형태로 치러진다. 참가 부문은 △국내 수익률 △해외 수익률 △국내 수익금 △해외 수익금 등 총 4가지로 나뉜다. 참가자 모집은 오는 7월 3일에 마감된다. 투자 대회는 오는 7월 7일부터 31일까지 약 4주 동안 펼쳐진다. 상금은 수익률 부문의 경우 1위 1000만원 2위 500만원 3위 300만원이 각각 지급된다. 수익금 부문은 1위 팀에게 500만원이 주어진다. 본 대회와 더불어 20대 청년들을 위한 서포터즈 행사도 함께 열린다. 참가자가 응원하고 싶은 동아리를 골라 서포터즈 신청을 마치면 최대 2만원 가치의 국내 주식 매수 쿠폰을 얻을 수 있다. 행사 기간에 키움증권 계좌를 최초로 개설한 신규 가입자에게도 2만원 상당의 주식 매수 쿠폰을 나눠준다. 응원하는 동아리가 수익률 상위 5위권에 들거나 수익금 1위를 달성하면 해당 서포터즈 전원은 치킨 교환권을 받게 된다. 행사와 관련한 구체적인 안내 사항은 키움증권 공식 누리집과 모바일트레이딩시스템(MTS) 홈트레이딩시스템(HTS)을 통해 확인 가능하다. 이번 행사는 20대 청년들 사이에서 지인들과 투자 경험을 공유하는 문화를 넓히기 위한 목적으로 마련됐다. 미래 주요 고객이 될 대학생들에게 자사 브랜드를 각인시키려는 의도도 엿보인다. 한편 키움증권은 코스콤 집계 기준으로 지난 2005년부터 지난해까지 21년 연속으로 국내 주식 시장점유율 선두를 지키고 있다. 키움증권 관계자는 "대학동아리 투자챌린지는 20대 투자자들이 부담 없이 투자에 입문하고 친구들과 함께 즐길 수 있도록 기획한 대회"라며 "응원하면 혜택을 받을 수 있는 서포터즈 이벤트를 통해 더 많은 청년들이 건전한 투자 경험을 쌓을 수 있도록 하겠다"고 말했다. 유안타증권, AI 맞춤형 투자 서비스 'AI PB' 오픈…시장 흐름 한눈에 유안타증권은 자사 모바일 트레이딩 시스템(MTS) '티레이더M'에서 맞춤형 투자 정보를 제공하는 AI PB 서비스를 새롭게 선보였다고 22일 밝혔다. 새롭게 도입된 AI PB는 기존 챗봇이나 단순 뉴스 요약 기능에서 한발 더 나아간 서비스다. 생성형 AI 기술을 접목해 투자 자료와 시장 뉴스를 심층적으로 분석한다. 이를 통해 사용자는 본인의 관심 종목과 전반적인 시장 흐름을 한 화면에서 직관적으로 파악할 수 있다. 주요 신규 콘텐츠는 △AI 시황 △AI 이슈 Pick △AI 종목 Why? △AI 뉴스 Pick △Trading Care 등이다. 우선 AI 시황은 실시간 뉴스와 자체 연구 자료를 토대로 국내 지수 변동 원인과 수급 동향을 짚어내 하루 7차례 시황 보고서를 발간한다. AI 이슈 Pick은 당일 등락률이 높은 상하위 섹터 정보를 직관적으로 보여주며 각 부문별 변동 배경과 투자 요점을 AI 코멘트와 함께 전달한다. AI 종목 Why?와 AI 뉴스 Pick은 사용자의 관심 종목과 보유 주식을 중심으로 작동한다. 공시나 수급 데이터 등을 기반으로 AI가 주가 변동 이유를 파악하며 실시간 뉴스 요약과 호재 악재 진단 같은 개인화된 탐색 환경을 구현한다. 금융 비서 역할을 맡은 Trading Care는 주식 매매 과정에서 필요한 중요 알림과 주요 일정을 챙겨 효율적인 의사 결정을 돕는다. 해당 기능들은 티레이더M 홈 화면이나 리서치·AI 메뉴에 접속해 곧바로 이용할 수 있다. 이번 고도화된 AI 기반 서비스 도입으로 향후 투자자들의 정보 탐색 편의성이 한층 향상될 것으로 풀이된다. 장성철 유안타증권 Digital Transformation본부장은 "'AI PB'는 필요한 정보를 고객이 직접 찾아 확인하는 방식에서 벗어나 AI가 먼저 투자자에게 투자 정보를 제공하는 직관적이면서 개인화된 투자 서비스"라며 "앞으로도 AI 기반 투자 편의 서비스를 지속적으로 고도화해 정보 탐색의 편의성을 향상시키고 고객별 관심사와 투자 상황에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. KB증권, 금융권 최초 'MCP 허브' 기반 AI 개발환경 구축…보안평가 '적합' KB증권은 금융권에서 처음으로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 허브를 기반으로 한 생성형 인공지능(AI) 개발 환경 구축에 나선다고 22일 밝혔다. 해당 플랫폼은 IT 부서 직원이 업무용 단말기에서 '클로드 코드' 같은 AI 코딩 도구를 안전하게 쓰도록 준비 중인 플랫폼이다. 최근 금융보안원이 주관한 '생성형 AI 연계 이용 보안대책 평가'에서 적합 판정을 받았다. 또한 금융위원회의 금융권 망분리 규제 완화 기조에 맞췄다. 이로써 사내 업무 환경에 생성형 AI를 들여와 개발과 운영 효율을 끌어올릴 것으로 보인다. 기반 기술인 MCP는 생성형 인공지능(AI) 모델 '클로드'를 개발한 미국의 AI 연구 기업 앤스로픽이 지난 2024년 11월 내놓은 개방형 프로토콜이다. AI 비서와 업무 시스템 등 다양한 데이터 저장소를 이어주는 표준 기술이다. KB증권은 MCP 허브로 실무에 필요한 각종 정보를 AI와 안전하게 연결할 방침이다. 연계 대상은 △소스코드 저장소 △형상관리 시스템 △IT 운영 플랫폼 △개발 표준 가이드 △내부 기술문서 등이다. 이를 통해 실무자는 자연어 명령만으로 △소스코드 작성 △코드 리뷰 △테스트 코드 작성 △장애 원인 분석 △시스템 설계 문서 작성 △운영 자동화 스크립트 작성 업무를 돕게 될 것으로 보인다. 이 과정에서 MCP 허브는 AI와 사내 시스템 사이를 통제하는 중앙 관문으로 작동해 사용자 권한과 목적에 맞춰 꼭 필요한 정보만 쓰도록 제한한다. 이를 통해 △정보유출 △권한 오남용 △부적절한 데이터 입력 같은 생성형 AI 위험 요인을 줄인다는 설명이다. 보안 체계로는 △개인정보와 중요정보 입력 차단 △사용자 권한 기반 접근통제 △AI 질의응답 이력 관리 △실시간 모니터링 △이상행위 대응 절차 등을 적용했다. KB증권은 이번 금융보안원 적합 판정을 시작으로 생성형 AI 활용 영역을 점진적으로 넓혀갈 계획이다. 단순 코딩과 문서 작성 부담을 덜어내 개발자가 설계나 품질 개선 같은 핵심 고부가가치 업무에 몰두하도록 돕는 환경이 만들어질 것으로 보인다. KB증권 이동윤 IT본부장은 "이번 평가 결과는 생성형 AI를 금융회사 내부 업무에 안전하게 적용하기 위한 보안·통제 기반을 확인받았다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 MCP Hub 기반 AI 개발환경을 통해 보안성과 생산성을 함께 높이는 금융 IT 혁신 모델을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.2026-06-22 15:53:44
-
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
-
![[데스크칼럼] 챗봇만 보던 나라는 AI 전쟁에서 진다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/19/20260619174034895392.jpeg)
챗봇만 보던 나라는 AI 전쟁에서 진다 우리는 인공지능을 너무 오래 화면 속에서만 봤다. 질문을 던지면 답을 쓰고 문서를 요약하고 그림을 만들고 코드를 고치는 기술로 받아들였다. 챗GPT가 얼마나 똑똑한지, 국산 AI가 얼마나 따라왔는지 어느 모델이 더 빠르고 저렴한지를 따졌다. 한국 사회는 그것을 AI 경쟁이라 불렀고 정부는 그것을 미래 산업이라고 설명해 왔다. 그러나 질서는 바뀌고 있다. AI는 더 이상 화면 안에 머물지 않는다. 공장과 병원, 조선소와 물류창고, 자율주행차와 로봇, 국방 시스템과 전력망으로 들어가고 있다. 문장을 생성하는 AI의 시대에서 물리 세계를 움직이는 AI의 시대로 넘어가는 중이다. 정부가 19일 피지컬 AI 얼라이언스 2기를 출범시킨 것도 이런 변화와 무관하지 않다. 이름은 낯설지만 방향은 분명하다. 논의 중심 협의체를 실행형으로 전환해 산업 현장에 실제 적용되는 AI를 만들고, 국산 AI 반도체와 모델, 소프트웨어, 로봇과 센서, 컴퓨팅 인프라를 하나로 묶겠다는 구상이다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 구축의 출발점인 셈이다. 선언이 늦은 것은 아니다. 다만 시간이 많지도 않다. 미국은 엔비디아와 빅테크를 중심으로 AI 인프라를 산업 시스템으로 전환하고 있다. 중국은 국가 주도로 로봇과 제조 AI를 밀어붙이고 있고 일본은 로봇과 고령화 대응 산업을 결합하고 있다. 유럽은 규제와 표준을 무기로 영향력을 확대하고 있다. 우리는 지금 어디에 서 있는가. 아직도 챗봇 성능 비교에 머물러 있는 것은 아닌지 돌아볼 필요가 있다. 냉정하게 말하면 한국이 챗봇 경쟁에서 미국 빅테크를 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 모델 규모와 자본, 데이터, 클라우드 인프라의 격차가 존재한다. 그러나 피지컬 AI는 다르다. 공장과 조선소, 반도체 생산라인, 병원과 물류망, 통신 인프라와 제조 데이터를 가진 나라는 많지 않다. 한국은 바로 그 현장을 보유하고 있다. 다만 현장이 있다고 자동으로 플랫폼이 되는 것은 아니다. 반도체와 로봇, 통신망과 데이터센터, 소프트웨어 기업이 제각각 움직인다면 그것은 생태계가 아니다. 피지컬 AI의 경쟁력은 개별 기술보다 연결 능력에서 나온다. 센서가 데이터를 수집하고 네트워크가 이를 전달하며 AI 모델이 판단하고 로봇과 설비가 움직인다. 그 결과가 다시 데이터로 축적되는 순환 구조를 만들어야 한다. 이 과정에서 데이터센터는 중요한 기반이다. AI 산업은 결국 전력 위에 세워진다. 정부가 비수도권 AI 데이터센터 구축과 규제 완화를 추진하는 이유도 여기에 있다. 그러나 속도만 강조해서는 안 된다. 전력 공급과 송전망 확충, 지역 수용성, 주민 편익과 일자리 창출까지 함께 고민해야 한다. 미래 산업 인프라가 또 다른 사회적 갈등의 원인이 되어서는 안 된다. 한국 산업은 자신의 강점과 약점을 동시에 직시해야 한다. 우리는 제조업 강국이다. 반도체와 배터리, 자동차와 조선, 통신 인프라를 갖추고 있다. 하지만 이를 하나의 산업 전략으로 묶는 데는 늘 서툴렀다. 부처는 따로 움직이고 기업은 각자의 이해관계를 우선하며 대학과 현장의 연결도 느슨하다. 이런 방식으로는 피지컬 AI 시대의 주도권을 확보하기 어렵다. AI 주권 역시 같은 맥락이다. 국산 모델 하나를 만들었다고 주권이 완성되지 않는다. GPU를 확보했다고 끝나는 것도 아니다. 반도체와 모델, 데이터와 소프트웨어, 전력과 보안, 산업 현장과 표준을 스스로 설계하고 운영할 수 있을 때 비로소 주권이라 부를 수 있다. 기업의 역할도 중요하다. 대기업 생산라인만 고도화되고 협력사는 인력난과 비용 부담에 머문다면 산업 전체의 경쟁력은 높아질 수 없다. 피지컬 AI는 일부 기업의 효율화 수단이 아니라 제조 생태계 전반의 생산성을 끌어올리는 도구가 되어야 한다. 인재 문제도 마찬가지다. 피지컬 AI에는 코딩 인력만 필요한 것이 아니다. 기계를 이해하는 사람, 데이터를 읽는 사람, 현장을 아는 사람, 전력과 통신, 보안을 함께 이해하는 사람이 필요하다. 제조를 모르는 AI 인재도 부족하고 AI를 모르는 제조 인력도 부족하다. 이들을 연결하는 인재를 길러내지 못하면 피지컬 AI는 구호에 그칠 수밖에 없다. 정부의 역할은 선언이 아니라 조율이다. 어떤 산업부터 실증할 것인지 데이터를 어떻게 활용할 것인지 보안과 안전의 책임은 누가 질 것인지 구체적인 기준을 마련해야 한다. 표준을 만들고 공공 조달을 열고 실패를 허용하는 실증 공간도 제공해야 한다. AI는 보고서가 아니라 현장에서 성장한다. 한국은 위기 때마다 새로운 길을 만들어 왔다. 반도체와 조선, 자동차 산업이 그랬다. 그러나 이번 경쟁은 다르다. 물건 하나를 잘 만드는 경쟁이 아니라 산업 전체를 지능화하는 경쟁이다. 공장을 움직이고 물류를 최적화하며 전력을 배분하고 로봇을 제어하는 경쟁이다. 챗봇은 AI의 한 모습일 뿐 전부가 아니다. AI의 무대는 이미 화면 밖으로 넓어지고 있다. 공장과 도시, 병원과 물류망, 전력 시스템까지 현실 세계 곳곳으로 스며들고 있다. AI 시대에 가장 위험한 나라는 AI를 모르는 나라가 아니라 AI의 가능성을 스스로 제한하는 나라다. 한국이 잡아야 할 기회는 화면 속에만 있지 않다. 우리가 가진 제조 현장과 통신망, 병원과 조선소, 전력망과 산업 데이터 속에 있다. 선언의 AI를 넘어 실행의 AI로 나아갈 때 한국 제조업은 다시 한 번 세계 산업 지도의 중심에 설 수 있을 것이다.2026-06-19 18:58:00
-
AI가 모두에게 주어질수록 격차는 커진다…김태훈 러브엔퓨리 CTO "인재 밀도가 경쟁력" [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 개발 생산성을 획기적으로 끌어올리고 있지만, AI가 보편화될수록 오히려 상위 인재의 영향력은 더욱 커질 것으로 나타났다. 동일한 도구를 누구나 사용할 수 있는 환경에서는 기술 자체보다 문제 해결 능력과 통찰력이 경쟁력을 좌우하게 된다는 분석이다. 16일 경기 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 '넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026'에서 김태훈 러브앤퓨리 CTO는 'AI가 10배 빠른 시대, 성장을 멈출 이유는 없다 - 성장을 문제로 보는 사람만이 AI 시대를 주도한다'를 주제로 발표를 진행했다. 김 대표는 최근 AI 코딩 에이전트의 발전으로 개발 생산성이 비약적으로 향상되고 있다고 진단했다. 실제로 그는 지난해 말부터 AI 에이전트를 활용한 개발 환경을 구축해 운영하고 있으며, 여러 서버에서 동시에 AI에게 다양한 작업을 수행하도록 하는 방식으로 업무를 진행하고 있다고 설명했다. 이어 김 대표는 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 '인재 밀도'를 꼽았다. 뛰어난 인재가 AI를 활용할 경우 생산성이 기하급수적으로 확대되는 반면 그렇지 않은 인재와의 격차는 더욱 벌어질 수 있다는 것이다. 그는 "다양한 것을 많이 하면 할수록 개인이 할 수 있는 범위가 커진다"며 "할 수 있는 영역이 넓어질수록 잘하는 사람과 그렇지 못한 사람의 편차가 지수적으로 늘어나는 것 같다"고 말했다. 특히 AI 시대일수록 기본기의 중요성도 더욱 커진다고 강조했다. 새로운 도구와 서비스가 쏟아지는 환경에서 단순히 최신 기술을 따라가는 것보다 검색 능력과 독해력, 문제 해결 능력을 갖추는 것이 장기적으로 더 중요하다는 설명이다. 그는 "본인의 원래 문제 해결 능력을 키우는 게 훨씬 더 중요하다"며 "지금 쓰고 있는 인기 있는 도구들이나 트렌드들은 곧 사라질 것"이라고 말했다. 특히 검색 능력을 핵심 역량으로 꼽았다. 누구나 AI를 활용할 수 있는 시대에는 어떤 정보를 찾고 활용할 수 있는지가 경쟁력을 좌우한다는 것이다. 김 대표는 "누구나 모든 정보에 접근할 수 있는 시대에서 모두가 알고 있는 지식은 가치가 0"이라며 "검색을 더 잘하고 더 많은 정보를 이해할 수 있는 능력이 중요하다"고 강조했다. AI 도입으로 개발 환경이 빠르게 변화하고 있지만 결국 핵심은 기술이 아니라 사람이라는 점을 강조했다. 김 대표는 "똑같은 도구들이 모두에게 주어져 있음에도 불구하고 그 도구를 썼을 때 개개인이 만들어낼 수 있는 결론과 인사이트는 엄청나게 차이가 크다"며 "결국 중요한 것은 문제 해결 능력"이라고 말했다. 이어 "AI는 모두에게 주어지지만 뛰어난 인재가 만들어내는 결과의 가치는 더 커질 것"이라며 "앞으로는 인재 밀도가 높은 조직이 훨씬 유리해질 것"이라고 전망했다.2026-06-16 17:51:44
-
LG CNS, 에이전틱 AI 개발 플랫폼 출시…바이브 코딩 한계 넘는다 [경제일보] LG CNS가 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼을 선보인다. 최근 주목받고 있는 AI 코딩 도구를 넘어 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트까지 전 과정을 자동화하며 기업용 시스템 개발 시장 공략에 나선다는 전략이다. 8일 LG CNS는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND(AI 네이티브 개발)'를 출시했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI를 활용한 '바이브 코딩'이 개발 생산성을 높이는 수단으로 주목받고 있지만, 대부분 코드 생성 기능에 집중돼 있다는 한계가 지적돼 왔다. 특히 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 보안 규정과 개발 표준, 레거시 시스템 구조 등을 고려해야 해 실제 운영 환경에 적용하기 어려운 것으로 평가된다. 이에 LG CNS는 해당 한계를 극복하기 위해 시스템 구축·운영 과정 전반을 수행하는 전문 AI 에이전트를 구현했다고 설명했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 고객 요구사항 분석·설계 에이전트와 코딩 에이전트, 테스트·품질 검증 에이전트가 협업해 개발 전 과정을 수행하는 방식이다. 예를 들어 금융회사가 기존 코어뱅킹 시스템에 신규 금융 서비스를 추가하려는 경우 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 분석·설계 에이전트가 시스템 구조를 설계하고, 이후 코딩 에이전트가 기업의 개발 표준에 맞춰 코드를 생성한다. 사용자는 결과를 검토하고 승인하는 역할에 집중할 수 있어 개발 기간 단축이 가능한 것이다. AIND의 핵심 경쟁력으로는 '지식 파운데이션'이 꼽힌다. 지식 파운데이션은 개발 표준과 보안 규정, 시스템 소스코드, 각종 개발 산출물 등 기업 내부 IT 자산을 AI가 이해할 수 있도록 구조화한 데이터베이스다. 이를 기반으로 AI가 기업 시스템과 업무 환경을 이해하고 고객 맞춤형 개발을 수행할 수 있도록 설계됐다. LG CNS는 플랫폼에 '스펙 주도 개발' 방식도 적용했다. AI가 사전에 정의된 기준에 따라 설계와 코딩, 검증을 수행하도록 해 개발 품질의 일관성을 확보하고 환각 현상(할루시네이션)과 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 레거시 시스템 현대화 기능도 지원한다. '코볼' 등 기존 프로그래밍 언어로 개발된 시스템을 '자바' 기반 환경으로 자동 전환할 수 있으며, 자바 기반 구형 시스템 역시 최신 개발 환경에 맞춰 고도화할 수 있도록 구성됐다. 이에 기존 수주 이상 걸리던 코드 분석과 변환, 검증 작업을 크게 단축할 수 있는 것으로 알려졌다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사의 차세대 시스템 구축 프로젝트에 AIND 기반 코볼-자바 전환 기능을 적용하고 있다. 금융권을 중심으로 검증을 거친 뒤 공공과 제조, 방산 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다. LG CNS는 글로벌 시장 공략도 추진한다. LG CNS는 글로벌 오픈소스 개발 플랫폼 '깃허브'에서 높은 성장세를 기록하며 주목받고 있는 AI 코딩 에이전트 기업 클라인과 AIND를 공동 개발했으며, 향후 미국과 일본, 동남아시아 지역을 중심으로 금융·공공·제조·방산 분야 사업 확대에 나설 계획이다. 안현정 LG CNS 애플리케이션 아키텍처 담당 상무는 "기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것"이라고 말했다.2026-06-08 10:54:02
-
![[현장] AI 코딩 넘어 개발 전 과정 관리…IBM, IBM 밥 국내 출시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/04/20260604130521776727.jpg)
"AI 코딩 넘어 개발 전 과정 관리"…IBM, 'IBM 밥' 국내 출시 [경제일보] "'IBM 밥'이 제공하는 가치는 팀 전체의 개발 흐름에서 마찰을 줄이고, 더 빠르고 안정적으로 소프트웨어를 제공할 수 있도록 만드는 것" 4일 여의도 IFC 사무실에서 열린 한국IBM 기자간담회에서 마이클 쿽 IBM 밥 솔루션 부사장 및 캐나다 연구소장은 자사의 신규 솔루션 'IBM 밥'을 소개하며 이렇게 말했다. 'IBM 밥'은 기존 AI 코딩만 다루는 것을 넘어 기획·개발·테스트·배포·운영·보안까지 소프트웨어 개발 전 과정(SDLC)을 하나의 흐름으로 통합 지원하는 엔터프라이즈 전용 AI 개발 파트너다. 기존 단순 코드 생성 도구를 넘어 대규모 애플리케이션 구조와 시스템 환경을 이해하고 개발 전 과정을 조율하는 방식으로 설계됐다. 한국IBM은 이날 간담회를 통해 IBM 밥이 단순한 개발 보조 도구를 넘어 기업의 소프트웨어 개발 방식 자체를 바꾸는 플랫폼이라는 점을 강조했다. 특히 복잡한 레거시 시스템과 규제 환경, 보안 요구사항이 높은 엔터프라이즈 환경에서 AI 활용이 제한적이었던 기존 한계를 해결하는 데 초점을 맞춘 것이다. 마이클 쿽 부사장은 "많은 사람들은 AI 도구를 쓰면 20~30% 정도 빨라질 것이라고 기대하지만 실제 대규모 엔터프라이즈 코드베이스에서는 오히려 AI를 사용하는 것이 더 느려지는 경우도 있다"며 "AI는 단순히 코드가 명확한 환경에서는 매우 효과적이지만 엔터프라이즈 개발처럼 맥락이 복잡하고 불명확한 환경에서는 제대로 성과를 내기 어렵다"고 말했다. IBM은 기존 AI 코딩 도구들이 개발자 개인 생산성 향상에는 기여했지만, 시스템 전체 복잡성이나 운영·보안 요소가 결합된 기업 환경에서는 실제 성과로 이어지기 어려웠다고 설명했다. 이에 IBM은 이러한 문제를 해결하기 위해 애플리케이션 구조와 코드 자산 전반을 이해하고 여러 단계의 개발 작업을 자동으로 수행하는 구조로 IBM 밥을 설계했다고 강조했다. 이를 통해 IBM은 개발자가 단순 구현 작업에서 벗어나 시스템 설계와 의사결정 중심 역할로 전환할 수 있을 것으로 전망했다. IBM이 공개한 내부 데이터에 따르면 IBM 밥의 내부 업무 도입 이후 개발 생산성은 평균 45% 향상됐으며 애플리케이션 현대화 속도는 최대 93% 개선된 것으로 나타났다. 문서화 작업은 기존 대비 10배 이상 빨라졌고 반복 작업 역시 크게 감소했다. 제이 탈레카 IBM 밥 수석 기술 연구원은 "시스템은 단순한 개발 도구가 아니라 소프트웨어 개발 생애주기 전체를 조율하는 AI 파트너"라며 "'IBM 밥'은 코드 이해를 돕고, 문서와 아키텍처 다이어그램을 자동으로 생성하며, 나아가 새로운 기능 개발까지 지원한다"고 말했다. 특히 IBM 밥은 레거시 시스템 현대화 영역에서 강점을 가진 것이 특징이다. 기존에는 수주 이상 걸리던 메인프레임 및 자바 기반 시스템 전환 작업을 수일 수준으로 단축하고, 복잡한 의존 관계를 자동 분석해 안정적인 전환을 지원하는 것으로 알려졌다. 보안 측면에서도 개발 초기 단계부터 정책과 규제 요건을 자동으로 반영하는 구조를 적용해 개발 완료 이후 별도로 진행되던 보안 점검 과정을 개발 전 과정에 내재화했다. 이를 통해 규제 산업에서도 개발 속도와 안정성을 동시에 확보한 것이다. 또한 개발 과정에서 발생하는 자원 사용량과 비용을 실시간으로 분석하고 최적화하는 기능도 제공한다. IBM은 이를 통해 기업이 AI 활용을 확대하면서도 비용 통제와 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. IBM은 IBM 밥을 현재 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공하고 있으며, 향후 온프레미스 환경 지원과 특정 산업 및 개발 환경에 최적화된 패키지를 순차적으로 확대할 계획이다.2026-06-04 13:12:54
-
오픈AI, 한국 첫 '이그젝 서밋' 개최…기업 AI 전환 공략 본격화 [경제일보] 오픈AI가 한국에서 처음으로 기업 경영진 대상 행사인 ‘이그젝 서밋’을 열고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 냈다. 개인용 생성형 AI 활용을 넘어 기업의 시스템과 데이터, 업무 프로세스 전반에 AI를 결합하는 방안이 핵심 의제로 다뤄졌다. 오픈AI는 지난 27일 국내 주요 기업의 비즈니스·기술 경영진 130여명이 참석한 가운데 ‘업무 현장에서의 인텔리전스’를 주제로 이그젝 서밋을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 제이슨 권 최고전략책임자(CSO), 애슐리 크레이머 엔터프라이즈 부문 부사장, 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표 등 글로벌·지역 리더들이 참석했다. 오픈AI는 지난해 서울 사무소 개소 계획을 밝히며 한국을 미국 다음으로 챗GPT 유료 가입자가 많은 시장이라고 설명한 바 있다. 행사에서는 코덱스, 워크스페이스 에이전트, 포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE) 등 기업용 AI 활용 사례가 소개됐다. 오픈AI는 한국 내 챗GPT 코덱스 주간 활성 사용자 수가 연초 대비 10배 증가했고 코덱스 요청의 절반 이상이 문서 작성, 분석, 리서치, 운영 등 비개발 업무에서 발생하고 있다고 밝혔다. 앞서 오픈AI는 지난 3월 서울에서 국내 대기업·스타트업 CTO와 시니어 엔지니어링 리더 120여명을 대상으로 코덱스 포럼을 열고 AI 코딩 에이전트가 단순 코드 자동완성을 넘어 개발 업무를 위임받아 수행하는 방향으로 진화하고 있다고 설명했다. 현장 데모에서는 AI 에이전트가 공급망 이슈를 분석하고 재고·선적 데이터를 확인한 뒤 재무 영향 분석으로 이어지는 흐름이 시연됐다. 코덱스가 시장 기회 분석, 후보 조사, 스프레드시트 작성, 브랜드 캠페인 기획, 홈페이지 제작, 경영진 보고자료 작성까지 지원하는 사례도 제시됐다. 이는 AI가 특정 직무 도구에 머무르지 않고 기업 내 반복 업무와 의사결정 보조 영역으로 확장되고 있음을 보여준다. 국내 기업 사례로는 크래프톤의 전사 AI 전환 경험이 공유됐다. 크래프톤은 지난해 ‘AI 퍼스트’ 기조를 선언한 뒤 전사 AI 리터러시 내재화와 업무 프로세스 혁신을 추진해왔으며 2월 전사 서베이 기준 챗GPT 등 생성형 AI 도구 사용률이 97.2%에 달한다고 소개했다. 코덱스는 개발 조직의 빠른 프로토타이핑뿐 아니라 신규 입사자의 레거시 코드 온보딩, 개발 문서화, 회의록 및 액션아이템 정리, 내부 자동화 도구 제작 등에 활용되고 있다. 오픈AI가 한국 기업 시장을 적극 공략하는 배경에는 국내 AI 수요의 빠른 확대가 있다. 오픈AI는 한국을 하드웨어와 소프트웨어, 기업 수요가 함께 존재하는 ‘풀스택 AI 생태계’로 보고 있다. 실제 오픈AI는 카카오와 한국형 AI 서비스 협력을 추진했고 삼성SDS·SK텔레콤과 국내 데이터센터 구축 논의도 이어왔다. 로이터는 오픈AI와 삼성SDS, SK텔레콤이 한국 내 데이터센터 구축을 준비 중이라고 보도한 바 있다. 보안과 신뢰도 주요 축으로 제시됐다. 제이슨 권 CSO는 키노트에서 “AI 도입의 기반은 신뢰와 보안”이라고 강조했다. 오픈AI는 사이버 보안 이니셔티브 ‘데이브레이크’를 통해 GPT-5.5와 코덱스 시큐리티를 활용해 소프트웨어 취약점을 찾고 패치를 생성하며 보완 여부를 검증하는 체계를 제공하고 있다. 오픈AI 공식 설명에 따르면 데이브레이크는 위협 식별, 패치 생성, 보완 검증을 지원하는 사이버 방어용 프로그램이다. 글로벌 AI 기업들의 기업시장 경쟁은 더 치열해질 전망이다. 앤트로픽은 ‘클로드’와 코딩 도구, 보안 특화 모델을 앞세워 기업 고객을 확대하고 있고 구글과 마이크로소프트도 클라우드와 업무용 소프트웨어 생태계를 기반으로 AI 도입을 넓히고 있다. 오픈AI가 한국에서 경영진 대상 행사를 연 것은 단순 브랜드 행사가 아니라 국내 대기업의 업무 시스템 깊숙이 AI를 넣기 위한 영업·기술 파트너십 확대 전략으로 볼 수 있다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 “오픈AI는 앞으로도 국내 기업들과의 협력을 확대해 AI가 실제 업무와 조직 운영에 안전하게 통합되고 산업 현장에서 반복 가능한 성과로 이어질 수 있도록 기술·제품·파트너십 전반에서 지원을 이어가겠다”고 말했다.2026-05-29 09:32:35
-
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
-
앤트로픽 '클로드 소넷 4.6' 공개…오퍼스급 성능에 가격은 5분의 1 '파격' [이코노믹데일리] 오픈AI의 가장 강력한 대항마로 꼽히는 앤트로픽(Anthropic)이 차세대 AI 모델 '클로드 소넷 4.6(Claude Sonnet 4.6)'을 전격 공개했다. 이번 모델은 최상위 플래그십인 '오퍼스(Opus)' 수준의 지능을 갖추면서도 가격은 5분의 1 수준으로 낮춰, 기업용 AI 시장의 '가성비·고성능' 시대를 열었다는 평가다. 17일(현지시간) 앤트로픽은 공식 블로그를 통해 소넷 4.6을 모든 클로드 플랜과 API, 주요 클라우드 플랫폼에서 즉시 사용할 수 있다고 밝혔다. 특히 무료 플랜 사용자도 소넷 4.6을 기본 모델로 이용할 수 있게 되어 AI 대중화에 속도를 낼 전망이다. ◆ 코딩·컴퓨터 사용 능력 '퀀텀점프'…오퍼스 4.5보다 낫다 소넷 4.6의 가장 큰 특징은 코딩과 컴퓨터 사용 능력의 비약적인 향상이다. 앤트로픽은 소넷 4.6이 복잡한 스프레드시트 작업이나 다단계 웹 양식 작성 등에서 인간 수준의 처리 능력을 보여준다고 밝혔다. AI의 실제 컴퓨터 작업 능력을 측정하는 벤치마크 'OS월드(OSWorld)'에서도 역대 최고 성능을 기록했다. 코딩 능력은 개발자들로부터 '기존 최상위 모델인 오퍼스 4.5보다 선호한다'는 극찬을 받았다. AI 코딩 어시스턴트 '클로드 코드(Claude Code)'의 사전 사용자들은 "과도한 엔지니어링이나 '게으른(laziness)' 응답이 현저히 줄었다"며 "지시 이행 능력이 크게 향상됐다"고 평가했다. 깃허브(Github)의 조 바인더 제품 부사장은 "대규모 코드베이스를 검색해야 하는 복잡한 코드 수정에서 탁월한 성능을 보인다"고 말했고, 리플릿(Replit)의 미켈레 카타스타 회장은 "성능 대비 비용 비율이 경이적"이라고 극찬했다. 소넷 4.6은 100만 토큰 규모의 방대한 컨텍스트 윈도우(베타)를 제공한다. 이는 수백 페이지 분량의 계약서나 대규모 코드베이스를 한 번에 읽고 분석할 수 있는 수준이다. AI가 가상의 사업체를 운영하는 시뮬레이션 '벤딩-벤치(Vending-Bench)'에서도 소넷 4.6은 두각을 나타냈다. 경쟁 모델보다 장기적인 관점에서 과감한 초기 투자를 단행한 뒤, 막판에 수익성 확보로 전략을 전환하는 '인간 CEO'와 유사한 판단력을 보여줬다. ◆ 박스·재피어 등 기업 고객 '환호'…"비싼 모델 필요 없다" 글로벌 기업 고객들의 반응도 폭발적이다. 클라우드 스토리지 기업 박스(Box)의 벤 쿠스 CTO는 "실제 기업 문서에 대한 심층 추론과 질의응답에서 소넷 4.5보다 15% 포인트 높은 성능을 보였다"고 밝혔다. 자동화 플랫폼 재피어(Zapier)의 웨이드 포스터 CEO는 "계약서 라우팅, 조건부 템플릿 선택 등 여러 단계의 복잡한 작업에서 강력한 안정성을 보여준다"고 평가했다. 이러한 평가는 앤트로픽이 '가성비' 모델인 소넷의 성능을 최상위급으로 끌어올리면서도 가격은 백만 토큰당 3달러(입력)·15달러(출력)로 동결했기 때문이다. 기업들은 이제 굳이 비싼 오퍼스 모델을 쓰지 않고도 대부분의 고난도 업무를 소넷 4.6으로 처리할 수 있게 됐다. 업계 관계자는 "앤트로픽의 이번 행보는 AI 모델 시장이 단순한 성능 경쟁을 넘어 '가격 대비 성능' 경쟁으로 재편되고 있음을 보여준다"며 "SK텔레콤 등 앤트로픽과 협력 중인 국내 기업들의 AI 서비스 경쟁력도 한층 강화될 것"이라고 전망했다.2026-02-18 12:12:47
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)