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"구조적 호황 속 역대급 초과 세수 발생시 어떻게 쓸지 고민해야" "특정 기업이 끌어낸 결과 아냐…초과이익 원칙 없이 흘려보내면 무책임"

이미지 확대 브리핑하는 김용범 정책실장 (서울=연합뉴스) 김도훈 기자 = 김용범 정책실장이 27일 청와대 춘추관에서 이날 열린 이재명 대통령과 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO) 면담 관련 브리핑을 하고 있다.

왼쪽은 김우창 국가AI정책비서관. 2026.4.27 superdoo82@yna.co.kr

(서울=연합뉴스) 임형섭 기자 = 김용범 청와대 정책실장은 12일 "인공지능(AI) 인프라 시대의 과실은 특정 기업만이 끌어낸 결과가 아니다"라며 이를 국민에 환원하기 위한 '국민배당금제'를 제안했다.

김 실장은 이날 페이스북에 올린 글에서 "AI 인프라 공급망에서의 전략적 위치가 구조적 호황을 만들고, 그것이 역대급 초과 세수로 이어진다면, 그 돈을 어떻게 쓸지는 선택의 문제가 아니라 응당 고민해야 할 문제"라며 이같이 밝혔다.

이어 "이 과실은 반세기에 걸쳐 전 국민이 함께 쌓은 기반 위에서 나온 것"이라며 "과실의 일부는 구조적으로 국민에게 환원돼야 한다"고 강조했다.

그는 "2021∼2022년 반도체 호황기 때의 초과 세수는 사전에 설계된 원칙 없이 그때그때 소진이 됐는데, 이번 사이클의 규모는 그때와 비교가 되지 않을 정도로 클 수 있다"며 "이전과 같은 방식으로 흘려보내는 것은 천재일우의 역사적 기회를 허비하는 일"이라고 주장했다.

그러면서 "구조적인 초과 이윤을 어떻게 사회적으로 제도화할지에 대한 여러 참고 모델이 있다. 노르웨이는 1990년대 석유 수익을 국부펀드에 적립한 바 있다"며 "(한국의 경우에는) 가칭 '국민배당금'이라는 이름을 붙이고자 한다"고 말했다.

아울러 "(활용처를) 청년 창업 자산으로 갈 것인지, 농어촌 기본소득으로 할 것인지, 예술인 지원으로 할 것인지, 노령연금 강화로 할 것인지, AI 시대 전환 교육 비용으로 할 것인지에 대해서는 백가쟁명식 사회적 합의를 통해 정교화해야 할 것"이라고 덧붙였다.

김 실장은 "초과 세수가 생기지 않는다면 국민배당금은 허황된 얘기가 될 것"이라면서도 "그러나 아무 원칙도 없이 그 초과 이익의 과실을 흘려보내는 것이야말로 더 무책임할 수 있다"고 거듭 강조했다.

끝으로 "한국은 AI 시대의 초과 이윤을 '인간의 삶'으로 환원하는 첫 번째 국가가 될 가능성이 있다"며 "우리가 먼저 고민하고 토론하며 만들어내는 모델이 나중에는 하나의 표준이 될 가능성도 있다"고 내다봤다.

hysup@yna.co.kr

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ETRI 연구진이 AI 고속도로의 핵심 기반인 AI 네트워크에 관해 논의하는 모습(가운데는 ETRI 정태식 네트워크연구본부장).

한국전자통신연구원(이하 ETRI)이 AI 시대 국가 경쟁력 강화를 위한 핵심 인프라인 ‘AI 고속도로’ 구축 전략을 제시했다.

ETRI는 창립 50주년을 맞아 13일 서울 양재동 엘타워에서 ‘AI 고속도로 포럼’을 개최하고 6G·AI 네트워크 기반의 데이터·컴퓨팅 통합 인프라 구축 방향과 연구개발 전략을 공개했다.

‘AI 고속도로’는 AI 서비스 구현에 필요한 데이터, 컴퓨팅, 네트워크를 하나의 체계로 연결하는 국가 핵심 인프라로 AI 모델의 개발·학습·추론·응용 전 과정을 안정적으로 지원하는 것이 핵심이다.

AI 기반의 채널 추정 및 위상 잡음 추정 기술을 적용한 신경망 수신기(Nural Reciver) 시연 장면.

이번 포럼에는 과학기술정보통신부와 산·학·연 전문가들이 참석해 AI-RAN 및 6G 기반 네트워크, 데이터·컴퓨팅·네트워크 통합 구조, AI 시대 미디어·보안·서비스 전략 등을 논의했다.

*AI-RAN (Artificial Intelligence-Radio Access Network) : 무선 접속망(RAN)에 AI 기술을 접목하여 네트워크의 효율성, 데이터 처리 성능 및 에너지 소비를 최적화하고 나아가 AI 서비스 제공과 AI 연산 기능을 네트워크에 통합함으로써 다양한 산업 확장을 가능하게 하는 6G 핵심 네트워크 기술.

ETRI는 AI 유무선망과 위성망, 데이터센터망, AI 데이터 압축 전송, AI 인프라 보안 기술 등을 중점 추진 분야로 제시했다.

특히 데이터 트래픽 급증과 엣지 분산형 컴퓨팅 확산에 따라 초저지연·초고속 통신 인프라 중요성이 더욱 커지고 있다고 설명했다.

백용순 소장은 “AI 시대 국가 경쟁력은 결국 인프라에서 결정된다”며 “ETRI는 AI 네트워크 기술을 기반으로 대한민국 AI 주권 확보와 글로벌 경쟁력 강화를 선도해 나가겠다”고 말했다.

[서울=뉴시스] 구글은 12일(현지 시간) '안드로이드 쇼: I/O 2026 에디션'에서 인공지능(AI) '제미나이' 기반 노트북 '구글북'을 공개했다. 화면 맥락을 이해하는 AI 인터페이스 '매직 포인터'로 밴드 사진과 로고 이미지를 선택하면 AI가 이를 조합해 공연 포스터를 자동으로 만드는 장면. 2026.05.13. (영상=구글 제공) *재판매 및 DB 금지

AI요약

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잠금해제 후 화면을 열고, 필요한 앱을 찾아 눌러야 했던 스마트폰 사용 행태가 근본부터 바뀐다. 구글이 인공지능(AI) 에이전트 제미나이를 스마트폰 운영체제(OS) 안드로이드에 통합하면서다. 경쟁사인 오픈AI도 기존 앱 서비스를 챗GPT에 통합하고 있어, 지난 십 수년 간 유지되어 온 앱 중심 모바일 생태계가 AI 인터페이스 중심으로 재편될 전망이다.

구글은 11일(현지시간) 안드로이드 쇼케이스 미디어 브리핑을 열고 제미나이를 안드로이드 OS에 통합한 기능을 공개했다. 개발자나 IT 고관여층 중심으로 쓰이던 AI 에이전트를 일반 스마트폰 사용자들에게 확장하는게 핵심이다. 에이전트 기능을 쓰기 위해 전용 프로그램을 구축하거나 복잡한 설정을 거칠 필요 없이 스마트폰을 켜는 순간부터 AI의 도움을 받을 수 있게 한 것.

앱 켜지 않아도... 사진 한 장에 예약·주문 대행

가장 큰 변화는 제미나이가 스마트폰 내 여러 앱을 직접 움직이는 ‘행동형 에이전트’로 탑재된다는 점이다. 예컨대 이용자들은 별도 복잡한 설정 없이 여행 중 마음에 드는 투어 안내문을 봤을 때 사진을 찍은 뒤 제미나이에 “내일 6명 가능한 비슷한 투어 찾아줘”라고 말하면, 익스피디아 같은 앱에서 조건에 맞는 상품을 찾아 예약까지 진행해주는 식이다. 메모장에 적어둔 장보기 목록을 보고 배달앱에서 필요한 상품을 대신 담아주거나, 이메일 속 강의 계획서를 읽고 필요한 교재를 온라인 쇼핑몰 장바구니에 넣어준다.

소통 방식도 바뀐다. 새 음성 입력 기능인 램블러(Rambler)는 사용자가 말을 더듬거나 중간에 생각을 바꿔도 맥락을 이해해 자연스러운 문장으로 고쳐준다. 예를 들어 “아보카도랑 계란 사고… 아, 바나나는 빼줘”라고 말하면 AI가 핵심만 추려 깔끔한 장보기 메시지로 완성하는 식이다. 관련 기능들은 올여름부터 삼성 갤럭시와 픽셀 등 플래그십 기기를 시작으로 순차 적용될 예정이다. 디터 본 구글 플랫폼·생태계 부문 디렉터는 “안드로이드가 단순한 OS를 넘어 지능형 시스템(Intelligence System)으로 진화하고 있다”고 말했다.

모든 서비스의 시작점 노리는 빅테크

업계에선 향후 앱이 더 이상 사용자의 출발점이 아니라 AI 뒤에서 호출되는 기능 단위로 재편될 수 있다고 본다. 스타벅스, 윈덤 호텔, 로우스(Lowe’s) 등 글로벌 기업들은 최근 챗GPT 인터페이스 안에서 직접 작동하는 전용 앱을 잇따라 출시했다. 자체 앱이 있음에도 기업들이 AI에 앱 호출권을 넘겨주고 있는 양상이다. 모바일 패권이 앱에서 AI 인터페이스로 이동하고 있다는 분석이 나오는 이유다.

기업 입장에서도 AI 안에 들어가는 게 중요한 전략이 되고 있다. 사용자가 앱스토어에서 개별 앱을 검색하는 대신, 챗GPT 같은 AI 안에서 바로 주문·예약·검색을 처리하기 시작하면, AI가 사실상 새로운 고객 유입 창구가 되기 때문이다. 오픈AI는 최근 챗GPT 앱 승인 절차를 간소화하며 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 구글 역시 안드로이드 자체를 AI 중심 인터페이스로 바꾸면서 양사의 경쟁이 단순 챗봇 성능을 넘어 차세대 OS 주도권 싸움으로 번지는 모습이다. 과거 모바일 시대 애플과 구글이 앱스토어와 OS를 장악하며 스마트폰 생태계의 관문 역할을 했다면, 앞으로는 어떤 AI가 사용자의 첫 실행 화면이 되고 어떤 AI가 앱 호출권을 쥐느냐가 새로운 플랫폼 권력을 쥘 가능성이 커졌다. 월스트리트저널(WSJ)은 “그간 기업들이 웹사이트 안에 AI 챗봇 경험을 구현하려고 해왔지만, 최근에는 챗GPT 플랫폼 자체 안으로 들어가는 데서도 새로운 기회를 찾기 시작했다”고 보도했다.

• 스태티스타, 기업 AI 도입 실제 생산 단계 적용 시작

기업 AI 전환은 더 이상 모델 성능이나 도입 여부의 문제가 아니다. 수억원을 들인 PoC가 실제 손익으로 이어지지 않는 ‘AI 역설’ 속에서 ROI, 보안, 데이터 거버넌스, 책임성, 운영비가 새 기준이 됐다. <디지털데일리>는 7회에 걸쳐 글로벌 빅테크의 워크플로우 장악 전략과 국내 IT·클라우드·AI 기업들의 실행 파트너 경쟁을 함께 짚어, AI가 비용이 아닌 성과가 되기 위한 조건을 살펴본다. 모델 공급자의 직접 진입, 산업별 특화 데이터 확보, 법·규제 대응, 사람 검증을 결합한 운영 체계가 향후 AX 시장의 승부처가 될 전망이다.<편집자>

[디지털데일리 오병훈기자] 그간 단순 응용프로그램인터페이스(API) 제공자 역할에 머무르고 있던 글로벌 인공지능(AI) 빅테크 기업들이 이제는 직접 기업의 업무 환경을 개선하고 조정하는 ‘실행관리자’ 역량을 보여주겠다며 팔을 걷어붙이고 나섰다.

오픈AI나 앤트로픽 등 신흥 AI 빅테크들은 지금껏 주로 고객사에게 자사 거대언어모델(LLM)이나 인공지능 전환(AX) 기술을 API 형태로 제공하고 기술 활용 방식을 자문해주는 수준의 서비스에 집중했다.

그러나 올해 에이전틱AI가 최대 화두로 떠오르면서 기업 업무 환경과 AI를 적절히 결합하는 기술이 중요해졌다. 단순히 API 제공만으로는 한계가 있을 것이란 판단 아래 사업 전략에도 변화를 주고 있는 분위기다. 자사 LLM을 기반으로 고객사 워크플로우를 직접 설계하고 ‘기업의 생산성’ 자체를 높여주는 AX 전략을 핵심 사업으로 밀고 있는 모습이다.

◆“데이터·사내환경 변수 다양…API만으론 안된다”

AI 빅테크가 이러한 전략 변화 배경으로는 AI 시장 수익모델(BM)의 구조적인 변화가 언급된다. 단순한 영업 방식의 변화라기보다 생성형 AI 시장 수익 구조와 기업 도입 방식이 바뀌면서 나타난 구조적 이동에 가깝다는 것이 업계 분석이다.

초기 생성형 AI 시장에서는 모델 성능과 API 접근성이 경쟁의 중심이었다. 기업들은 API를 호출해 사내 서비스나 업무 도구에 AI 기능을 붙이는 방식으로 실험을 시작했다. 하지만 시간이 지나면서 기업 현장에서는 ‘좋은 모델을 쓰는 것’과 ‘업무 성과를 내는 것’ 사이에 큰 간극이 드러나게 된다.

2025년 스태티스타 조사에 따르면, 점점 더 많은 기업들이 인공지능(AI)을 제한적인 생산 단계와 대규모 생산 단계 모두에 도입했다고 응답했다. 그러나 AI를 실험, 테스트, 계획 및 설계 초기 단계에 도입한 기업의 비율은 2023년 70.8%에서 2025년 6.4%로 감소했다.

메사추세츠공과대학교(MIT) 산하 연구조직 NANDA 이니셔티브가 지난해 7월 공개한 보고서 ‘2025년 비즈니스 AI 현황(STATE OF AI IN BUSINESS 2025)’에 따르면 기업들은 생성형 AI에 300억~400억달러(44조원~60조원)를 투자했지만 통합형 AI 파일럿 중 실제 손익에 의미 있는 영향을 낸 사례는 소수에 그쳤다. 실패의 원인은 모델 성능 부족보다는 기업 내부 워크플로, 데이터, 조직 학습의 간극이라는 분석도 덧붙였다.

즉, AI 빅테크들은 단순히 API를 제공하는 것만으로는 고객사가 실질적 이익을 창출할 수 없다는 것을 직접 경험한 것이다. 먼저 LLM을 통해 각광을 받았지만 이것이 실질적인 수익으로 이어지기 위해서는 데이터부터 조직 업무 환경을 직접 설계하는 AX 서비스 필요성이 높아졌다는 판단이다.

◆오픈AI·앤트로픽, 컨설팅 그룹과 맞손…‘온톨로지’ 전면 팔란티어

오픈AI는 지난 2월 오픈AI 프론티어(OpenAI Frontier)를 출범했다. 기업이 AI 에이전트를 구축·배포·관리할 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈 플랫폼으로, 에이전트가 실제 업무를 수행하고 조직 전반에서 작동하도록 설계된 것이 특징이다. 구체적으로는 기업의 기록 시스템(System of record)과 통합돼 데이터 분석, 재무 예측, 소프트웨어 엔지니어링, 매출 운영, 고객지원, 조달 같은 핵심 워크플로를 자동화해주는 것이 핵심이다.

오픈AI가 선택한 플랫폼 전략은 연합체계 구축이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG), 맥킨지, 액센츄어, 캡제미니 등 기업 컨설팅 전문 플레이어들과 함께 고객사 AI가 파일럿 단계를 넘어 보안성과 확장성을 갖춘 실무 관점 AI 에이전트를 구축하겠다는 구상이다. BCG·맥킨지가 전략·운영·모델·변화관리 계획을 담당한다. 액센츄어·캡제미니는 글로벌 딜리버리 역량과 라이프사이클 지원을 통해 AI를 회사 전반의 역량을 확장하는 역할을 맡았다.

앤트로픽 역시 지난해 10월 대형회계 법인이자 컨설팅 기업 딜로이트와 협력을 확대하겠다고 밝혔다. 딜로이트가 보유 중인 고객사를 중심으로 전세계 47만명에게 클로드를 제공하고 산업별 클로드 기반 솔루션을 개발하기로 했다.

딜로이트는 앤트로픽과의 제휴를 통해 ‘클로드 센터 오브 엑셀런스(Claude Center of Excellence)’를 설립했다. AI 에이전트 구현 프레임워크, 배포 모범사례, 지속적인 기술 지원을 제공하고 AI 실험프로젝트(파일럿)를 제품으로 전환하는 시스템을 만들겠다고 밝혔다.

또 같은해 12월에는 액센츄어와 파트너십을 발표했다. 액센츄어 개발자들에게 자사 ‘클로드 코드’를 제공해 AI 역량을 지원한다. 이를 기반으로 ‘액센츄어 앤트로픽 비즈니스 그룹’ 역량을 강화해 고객사 생산성 향상을 돕겠다는 구상이다. 클로드 코드 전문가를 통해 기업이 AI 파일럿에서 프로덕션으로 빠르게 전환하도록 지원하는 전략이다.

팔란티어 경우 오픈AI와 앤트로픽에 앞서 AI 기반 워크플로우 설계·구축 서비스를 주력으로 삼은 회사다. 특히 미국 국방부(현 전쟁부)와 협력 경험을 무기 삼아 AX 솔루션 시장에서 지속적인 사업 확장을 이어가고 있다.

팔란티어가 전면에 내세운 ‘온톨로지’는 데이터셋 정제 방법론 중 하나다. 산개돼 있는 데이터를 맥락으로 연결하고 AI가 보다 더 쉽게 이해할 수 있는 자료로 변환하는 작업이다. 온톨로지는 일반적인 데이터 정제 방식과는 차별화된 기술이라는 것이 팔란티어 설명이다. 팔란티어의 핵심 AX 전략도 온톨로지를 중심으로 구성돼 있다.

팔란티어의 ‘AIP(Artificial Intelligence Platform)’는 고객사의 데이터를 온톨로지 시스템 문서로 정제하고 워크플로우와 결합까지 이어지도록 지원한다. 온톨로지 시스템 문서는 단순 단순 거래부터 복잡한 다단계 업데이트까지 이어지는 AI 행동 자체를 모델링하도록 설계됐다는 것이 팔란티어 설명이다.

팔란티어는 온톨로지 방법론을 고객사가 스스로 적용할 수 있도록 지원하는 ‘AIP 부트캠프(Bootcamp)’를 운영하고 있다. 시중에 개발자 양성 프로그램으로 알려진 ‘부트캠프’와 달리 AIP 부트캠프는 팔란티어의 제품 영업 방식이다.

구체적으로 고객사 담당자와 팔란티어 엔지니어·전문가가 함께 앉아 실제 업무 문제를 고르고 AIP 위에서 데이터를 연결하고, 온톨로지와 AI 에이전트·워크플로를 만들어 1~5일 안에 작동하는 시제품을 보여주는 구조다.

◆한국 AI 기업도 워크플로우 전략 고심…틈새·간접 수혜 조준

단순히 모델 API 제공을 넘어 고객사 워크플로우에 직접 개입하는 ‘AX 전략’은 비단 글로벌 시장만의 이야기는 아니다. 국내 AI 기업들도 자체 LLM을 개발하면서 동시에 기업 AX를 지원하는 서비스를 속속 확장 중이다. 이들은 공통적으로 특정 부서, 분야를 겨냥한 틈새 전략을 기반으로 사업 확장을 도모하고 있다. 공공분야·금융 등 규제준수(컴플라이언스)가 필수적인 분야를 노리는 방법이다.

대표적으로 통신사 SK텔레콤은 자체 개발 모델 ‘에이닷’을 활용한 사업을 확장 중이다. 공공, 금융, 제조, 물류 산업군을 중심으로 경영 및 운영 효율화를 지원하는 AI 솔루션을 전개하고 있다. 통신사인 만큼 보유 중인 통신(Telco) 데이터를 활용한 마케팅 영역으로도 사업을 확장하고 있다.

최근 기업들의 LLM 도입은 단순 검색이나 리서치 지원을 넘어 에이전트 기반 업무 자동화로 빠르게 확대되고 있다는 것이 SK텔레콤 설명이다. 이에 회사는 문서 작성, 회의, 리서치, 보고 등 주요 업무 영역에서 AI를 활용해 생산성을 높이고 있으며 궁극적으로는 모든 구성원이 각자의 AI를 활용하는 ‘1인 1 에이전트’ 환경 구축을 캐치프레이즈로 내세우고 있다.

SK텔레콤 관계자는 “단순한 AI 모델 제공을 넘어 워크플로우 전반 구축과 운영을 지원하는 이유는 기업의 보안 요건을 충족하면서 파편화된 개인 업무를 유기적으로 연결해 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위함”이라며 “외부 모델을 도입하는 것만으로는 사내 핵심 데이터의 유출을 방지하거나 기존 인프라와 매끄럽게 연동하기 어렵다”고 말했다.

SK텔레콤과 같은 대기업 뿐 아니라 스타트업에서도 관련 사업 확장을 모색 중이다. 학술 검색 LLM을 통해 주목을 받고 있는 라이너는 엔터프라이즈 시장에서 ‘연구·학술 기관’ ‘컨설팅·회계’ ‘바이오’ 등 고도의 전문성이 요구되는 지식 집약적 화이트칼라 산업군의 AX 수요를 노린다.

이를 위해서는 고객사 내부의 방대한 데이터를 정교하게 분석하고 비즈니스 실무에 정확하게 적용하는 것이 핵심이라는 것이 라이너 설명이다. 주요 타깃은 데이터 기반 의사결정이 필수적인 대기업 전반이다.

라이너 관계자는 “기업들의 실질적인 기술 구현 경험에서 비롯된 수요 변화가 감지되고 있다”며 “지난 2년간 수많은 기업이 자체적인 RAG 시스템 구축을 시도했으나 기대만큼의 성과를 거두지 못하면서 이제는 단순히 모델을 도입하는 수준을 넘어 실제 현장에서 작동하는 워크플로우를 설계할 수 있는 숙련된 전문가와의 협력이 필수적임을 체감하고 있다”고 말했다.

또 “기존 검색 기술 패러다임은 사내 문서에서 파편화된 정보를 찾아내는 데 그쳤지만, 새로운 AI 검색 서비스는 스스로 방대한 정보를 분석하고 가공해 비즈니스 의사결정에 직결되는 통찰을 제공해야 한다”며 “검색 레이어를 넘어 고객사 워크플로우 깊숙이 영향을 미쳐야만 기업 고객에게 실질적인 투자대비이익(ROI)을 증명할 수 있다”고 말했다.

자체 모델 ‘솔라’를 중심으로 사업을 전개 중인 스타트업 업스테이지는 공격적인 엔터프라이즈 시장 공략을 위해 조직을 3개 부문으로 재편했다.

‘파트너 부문’에서는 미드마켓(중견·중소기업, 대기업 내 개별 부서)을 겨냥해 즉시 도입 가능한 상품을 제공한다. 클라우드 부문에서는 업스테이지 콘솔을 통한 API 직접 판매와 아마존웹서비스(AWS), 애저(Azure) 등 글로벌 클라우드 파트너를 통한 간접 판매를 확대한다. 마지막으로 ‘엔터프라이즈 부문’에서는 대형 고객(금융, 공공·국방, 제조·건설)을 타깃으로 업무 자동화, 규제 대응 솔루션, 사내 LLM 구축 등을 지원한다.

업스테이지 관계자는 “기업의 AX 과정에서 필수적으로 요구되고 있는 요소는 안전성과 보안”이라며 “배포 유연성과 보안인증, 모델 안정성이 담보돼야 한다”고 강조했다.

그러면서 “배포 유연성 측면에서는 데이터가 외부로 유출되지 않도록 프라이빗 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하고 있다”며 “보안 측면에서는 데이터 처리·저장·전송 전 과정에 대한 통제 체계를 갖췄고 모델 안전성 측면에서는 개발 초기 단계부터 품질·안전성 검증 체계를 통합 운영하고 있다”고 설명했다.

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인공지능 데이터센터 특별법 국회 본회의 통과

AIDC 특별법 주요 규제 완화 ①

*AIDC: Artificial Intelligence Data Centers / 인공지능 데이터센터

■ 인허가는 한 번에, 더 빠르게!

· 여러 기관에 흩어져 투자가 지연되던 인허가 과정을 통합 창구(과기정통부)에서 일괄 처리합니다.

· 일정 기한이 지나면 인허가가 처리된 것으로 보는 타임아웃제를 통해 신속한 투자를 지원합니다.

AIDC 특별법 주요 규제 완화 ②

• AIDC: Artificial Intelligence Data Centers / 인공지능 데이터센터

■ 지방 AIDC 전력 공급은 더 원활하게!

· 비수도권에 일정 규모 이하의 AIDC를 신·증축하거나 전환할 경우, 전력계통영향평가를 면제합니다.

→ AIDC의 핵심인 신속한 전력 공급이 비수도권에서도 가능해집니다.

AIDC 특별법 주요 규제 완화 ③

• AIDC: Artificial Intelligence Data Centers / 인공지능 데이터센터

■ 불필요한 시설물은 과감히 축소!

· 서버 위주 건물임에도 사람 중심 건물과 똑같이 적용받던 승강기, 주차장, 미술작품 등의 설치 의무를 완화합니다.

→ 낭비되는 시설물을 줄여 민간 기업의 AIDC 투자 부담을 덜어줍니다.

[서울=뉴스핌] 김정인 기자 = 대한항공과 아시아나항공의 통합 작업이 마지막 단계에 들어섰다. 양사는 오는 14일 합병 계약을 체결하고, 오는 12월 17일 '통합 대한항공' 출범을 공식화한다. ◆ 5년 6개월 만에 합병 마침표 대한항공과 아시아나항공은 13일 각각 정기 이사회를 열고 합병계약 체결을 승인했다. 양사 합병 계약 체결은 2020년 11월 17일 대한항공과 아시아나항공의 신주인수계약 체결 이후 5년 6개월여 만이다. 앞서 코로나19 팬데믹에 따른 글로벌 여객 수요 급감으로 아시아나항공의 재무구조와 경쟁력이 약화되자 정부와 채권단은 항공산업 안정화를 위해 총 3조6000억원 규모의 정책자금을 지원했다. 대한항공 B787-10 항공기. [사진=대한항공] 대한항공은 이번 인수·합병 추진 과정에서 아시아나항공의 재무구조 개선과 경영 정상화를 위해 노력했고, 지원받은 공적자금을 전액 상환했다고 설명했다. 대한항공은 통합 항공사 출범을 기반으로 글로벌 항공시장 내 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장 기반을 마련한다는 계획이다. 이번 합병으로 대한항공은 아시아나항공의 자산과 부채, 권리·의무, 근로자 일체를 승계한다. 합병 후 존속회사는 대한항공이며, 아시아나항공은 소멸한다. 대한항공은 공시를 통해 "합병 및 합병 후 통합 절차(PMI)를 통해 항공기 정비, 지상조업, 기내식 등 운항 인프라의 통합 운영으로 고정비 절감 및 규모의 경제를 실현할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "해외 지점 및 영업망의 통합을 통해 중복 관리비용의 절감을 기대할 수 있다"고 설명했다. 합병 비율은 자본시장법령에 따른 기준시가를 바탕으로 대한항공 1 대 아시아나항공 0.2736432로 산정됐다. 이에 따라 대한항공의 자본금은 약 1017억원 증가할 것으로 예상된다. ◆ 안전운항 인가 등 후속 절차 본격화 대한항공은 합병 계약 이후 통합 항공사 운영을 위한 제반 절차에 착수한다. 항공사 안전운항체계의 안정적인 통합에 필요한 운영기준(OpSpecs·Operations Specifications) 변경 인가 등이 대표적이다. 운영기준 변경 인가는 합병 후 존속하는 대한항공의 기존 운항증명(AOC·Air Operator Certificate)을 유지하면서, 아시아나항공이 보유한 항공기와 안전 운항 시스템 전반을 대한항공 운영체계 안으로 통합하기 위한 법적·행정적 절차다. 대한항공은 오는 14일 합병 계약 체결 직후 국토교통부에 합병 인가를 신청한다. 오는 6월 중에는 통합에 따라 변경되는 항공 안전 관련 준수 조건과 제한 사항을 담은 운영기준 변경 인가를 신청할 계획이다. 국내 인허가 절차가 끝나면 해외 항공당국을 대상으로도 운영기준 변경 등 필요한 절차를 순차적으로 진행한다. 조원태 한진그룹 회장. [사진=대한항공] 아시아나항공은 오는 8월께 임시 주주총회를 열고 합병을 결의할 예정이다. 대한항공은 이번 합병이 소규모 합병 요건을 충족하는 만큼 아시아나항공 주주총회와 같은 날 이사회 결의로 주주총회를 갈음할 계획이다. 대한항공은 주주 권익 보호 절차도 병행했다. 대한항공은 "이번 합병이 주주들의 관심이 높은 사안인 만큼 주주 권익 보호 및 개정 상법에 따른 주주충실의무를 준수하기 위해 법무부가 발표한 '기업 조직개편 시 이사의 행위 규범 가이드라인'에서 권고하는 공정성 강화 조치를 충실히 이행했다"고 밝혔다. 대한항공은 자사 ESG위원회가 특별위원회 기능을 수행해 합병 거래 조건의 공정성 등을 별도 심의했다고 설명했다. 또 독립적인 외부 전문가를 통해 합병 가액과 비율의 적정성, 산정 방식의 공정성, 절차의 적정성, 주주 이익 보호 체계를 검증했다. 관련 내용은 증권신고서에 상세히 기재할 예정이다. ◆ 재무 부담 안고 시너지 본격화 대한항공은 재무 측면에서 단기 부담도 언급했다. 아시아나항공이 합병 전 기준 높은 부채비율과 상당 규모의 차입금 및 리스부채를 보유하고 있어 대한항공이 이를 포괄승계하게 되기 때문이다. 대한항공은 "합병 직후 단기적으로 합병 후 존속회사의 부채비율 상승 및 재무레버리지 확대가 불가피할 수 있다"고 밝혔다. 다만 "통합 현금흐름 창출 능력 강화, 중복 비용 절감에 따른 수익성 개선, 확대된 노선 네트워크를 기반으로 한 영업수익 증대를 통해 중장기적으로 재무 안정성이 점진적으로 회복 및 강화될 것으로 기대된다"고 덧붙였다. 대한항공의 아시나아항공 인수 관련 일지. [AI인포그래픽=김정인 기자] 영업 측면에서는 노선 네트워크와 운항 역량 통합이 핵심이다. 대한항공은 이번 합병을 통해 여객 네트워크 통합에 따른 운송 역량 확대와 MRO(항공기 정비·수리·운영) 등 고부가가치 사업 영역으로의 포트폴리오 재편을 추진한다. 대한항공은 "통합 네트워크를 기반으로 한 환승 수요 확대, 글로벌 항공사 동맹 스카이팀(Skyteam) 활용을 통한 코드쉐어 확대, 미주·유럽·동남아 등 핵심 국제선에서의 운항 효율화를 통해 중장기적으로 글로벌 영업 경쟁력이 강화될 것으로 기대된다"고 밝혔다. ◆ 마일리지·서비스 통합도 과제 통합 항공사 출범을 앞두고 안전 운항과 고객 서비스 통합 작업도 속도를 내고 있다. 대한항공은 중복 노선 재배치와 신규 노선 개발을 통해 고객 선택지를 넓히고, 공항 라운지 리뉴얼과 기내식 개편, 공항 터미널 이전 등을 통해 서비스 품질을 높여왔다. 양사 마일리지 통합안은 공정거래위원회 등 관계당국과 협의 중이다. 대한항공은 통합안이 확정되는 대로 고객들에게 안내할 계획이다. 인천 영종도 운북지구에 위치한 제2 엔진 테스트 셀의 모습. [사진=뉴스핌DB] 대한항공은 합병 이후 기존 이원화된 마일리지 프로그램, 지상조업, 기내서비스 운영 체계를 통합해 내부 비효율을 줄이고 원가 절감과 서비스 품질 향상을 추진할 계획이다. 안전 운항을 위한 선제 투자도 진행 중이다. 대한항공은 통합 후 늘어나는 기단과 노선, 인력에 대비해 서울 강서구 본사 종합통제센터(OCC), 객실훈련센터, 항공의료센터를 리모델링하고 업무 시스템을 정비했다. 통합 항공사 출범 직후 운항상 혼란을 줄이기 위해 양사 운항승무원 훈련 프로그램도 표준화했다. 엔진 테스트 셀(ETC), 신 엔진 정비 공장, 인천국제공항 인근 정비 격납고 등 대규모 항공기 정비 시설도 확장하거나 새로 짓고 있다. 대한항공은 통합 항공사 출범으로 국가 항공산업 경쟁력 보존, 인천국제공항 허브 기능 강화, 글로벌 항공 네트워크 확대 등의 효과를 기대하고 있다. 합병 기일은 오는 12월 16일이다. 통합 대한항공은 합병 이튿날인 12월 17일 출범한다. 이에 따라 아시아나항공 브랜드는 출범 38년 만에 역사 속으로 사라지게 된다. kji01@newspim.com

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(사진=오픈AI)

오픈AI가 일부 GPT-5 계열 모델을 강화 학습(RL)으로 훈련하는 과정에서, 모델의 사고 과정인 사고 사슬(CoT)을 의도치 않게 평가 기준으로 사용한 사실이 뒤늦게 확인됐다. 이는 AI가 인간의 보상 체계에 맞춰 추론 과정을 꾸며낼 수도 있다는 점에서 중요성이 강조됐다.

오픈AI는 7일(현지시간) 새로 도입한 자동 감지 시스템을 점검하던 중 일부 공개 모델의 학습 과정에 CoT 평가가 실수로 포함돼 있었다는 점을 발견했다고 밝혔다.

CoT는 AI가 문제를 해결하기 위해 내부적으로 전개하는 추론 과정을 뜻한다. 오픈AI는 그동안 이 추론 과정을 모니터링하는 것이 모델의 오작동이나 위험 행동, 정렬(alignment) 문제를 탐지하는 데 매우 중요하다고 강조해 왔다.

그러나 동시에 CoT 자체를 RL 보상 체계의 평가 대상으로 삼으면, 모델이 실제 생각과 다른 ‘보여주기식 추론’을 학습할 수 있다는 우려도 제기돼 왔다.

즉, 모델이 위험하거나 부적절한 행동을 하더라도, 보상 시스템을 만족시키기 위해 추론 과정에서는 문제를 숨기거나 합리화하는 방향으로 학습할 가능성이 있다는 것이다. 오픈AI는 이러한 위험 때문에 그동안 ‘RL 중 CoT 직접 평가 금지’ 정책을 유지해 왔다.

하지만 최근 새롭게 구축한 자동 감지 시스템을 통해 일부 공개 모델의 훈련 과정에서 CoT 평가가 실수로 포함됐다는 사실을 발견했다고 밝혔다. 영향받은 모델은 'GPT-5.4 싱킹' 'GPT-5.1 인스턴트'부터 'GPT-5.4 인스턴트' 'GPT-5.3 미니' 'GPT-5.4 미니' 등이 포함됐다. 최신 모델인 'GPT-5.5'는 영향을 받지 않았다고 전했다.

오픈AI에 따르면 문제는 크게 3가지 유형에서 발생했다. 첫번째는 모델이 어떤 방식으로 추론했는지 평가하는 과정에서 사고사슬(CoT)의 내용 일부가 보상 신호에 반영된 사례다. 두번째는 모델이 지나치게 많은 확인 질문을 하지 않도록 패널티를 주는 과정에서 결과적으로 CoT를 간접적으로 평가하게 된 경우다. 세번째는 프롬프트 인젝션(prompt injection) 공격 대응 훈련 과정에서 공격 실패 여부를 처리하는 방식이 CoT에 영향을 주는 형태로 작동한 사례다.

오픈AI는 각각의 사례에서 영향을 받은 샘플 비율이 매우 낮았다고 설명했다. 예를 들어, GPT-5.4 싱킹에서는 전체 샘플의 0.6% 미만, GPT-5 인스턴트 계열에서는 최대 3.8% 미만 수준이었다고 밝혔다.

이후 영향받은 훈련 과정을 재실행하며 CoT 접근을 제거한 비교 실험도 진행했다. 그 결과 CoT 평가가 포함됐는지에 따라 모델의 행동이나 안전 모니터링 성능이 눈에 띄게 달라졌다는 증거는 확인되지 않았다고 설명했다.

또 내부 모니터링 테스트에서도 “사고 과정의 가시성이 크게 떨어지는 현상(significant monitorability degradation)은 발견되지 않았다”라고 밝혔다.

하지만 이런 결과를 안전성 확보로 받아들여서는 안 된다고 강조했다. “현재 실험 조건에서는 제한적인 수준의 CoT 압력이 즉각적인 추론 은폐로 이어지지는 않았다”라며 “하지만 앞으로 더 강력한 모델이나 다른 학습 환경에서는 전혀 다른 결과가 나타날 수 있다”라고 경고했다.

특히 오픈AI는 CoT에 대한 최적화 압력이 충분히 강해질 경우, 모델이 자신의 추론 표현 방식 자체를 바꿀 수 있다는 점도 실험을 통해 확인했다고 설명했다. 내부 스트레스 테스트에서는 모델이 지나치게 확신에 찬 추론을 하거나 사용자 만족도와 보상 시스템을 과도하게 의식하는 방향으로 CoT 내용을 변화시키는 현상이 관찰됐다.

또 다른 사례에서는 모델이 학습 과정에서 도구(tool)를 사용해 자신의 CoT에 다시 접근하면서, 의도치 않게 CoT 내용이 보상 시스템 입력값으로 전달되는 문제도 확인됐다. 오픈AI는 이를 근거로 “CoT 유출은 단순한 설정 실수뿐 아니라, 예상하지 못한 간접 경로를 통해서도 발생할 수 있다”라고 설명했다.

이번 발표는 AI 업계 전반에서 ‘AI의 사고 과정 투명성’이 핵심 안전 이슈로 부상하는 가운데 나왔다. 오픈AI는 모델의 추론 과정을 모니터링하는 기능이 앞으로 초거대 AI 시스템의 위험 행동을 탐지하는 중요한 수단이 될 수 있다고 보고 있으며, 이를 보호하기 위한 자동 감지 시스템과 내부 관리 절차를 강화하고 있다고 밝혔다.

또 오픈AI는 다른 AI 개발사들도 CoT 평가 사례를 발견할 경우 이를 적극적으로 공개해야 한다고 촉구했다. “CoT 모니터링 가능성은 단순한 연구 문제가 아니라, 인프라와 조직 문화, 개발 프로세스 전반에서 함께 보호해야 할 대상”이라며 “AI 시스템이 더욱 강력해질수록 추론 투명성을 유지하는 일이 더욱 중요해질 것”이라고 강조했다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com