<div><figure><img src="https://img.newspim.com/etc/portfolio/pc_portfolio.jpg" /></figure>[뉴욕=뉴스핌] 김민정 특파원 = 인공지능(AI)으로 이미 미국 일자리의 10분의 1 이상이 대체될 수 있다는 연구 결과가 나왔다.매사추세츠공과대학교(MIT)가 26일(현지시간) 발표한 연구 결과에 따르면 AI는 이미 미국 고용시장의 11.7%를 대체할 수 있으며 이는 금융과 의료, 전문 서비스 분야에서 최대 1조2000억 달러에 달하는 임금 규모에 해당한다.이번 연구는 MIT와 오크 리지 국립연구소(ORNL)가 공동 개발한 아이스버그 지수라는 노동 시뮬레이션 도구를 이용해 진행됐다. 이 지수는 미국 전역의 1억5100만 명의 근로자들이 어떻게 상호 작용하는 지와 업무와 기술, 노동 유입을 어떻게 재편할지를 그것이 실제 경제에 나타나기 전에 보여준다.1억5100만 명의 노동자들은 각각의 기술과 업무, 직업, 지역으로 표시되는데 여기에는 3만2000개 이상의 기술과 923개의 직업, 3000개의 지역이 포함된다. 이 지수는 이 중 현재 AI 시스템이 이러한 기술을 수행할 수 있는지를 가늠한다.연구진은 기술·컴퓨팅·정보기술(IT) 분야에서 발생하는 해고와 직무 전환이 전체 임금 노출액의 2.2%, 약 2110억 달러에 불과하다는 사실을 발견했다. 하지만 수면 아래에는 총 1조2000억 달러에 이르는 임금 노출이 존재하며, 여기에는 인사와 물류, 금융, 사무 행정 등에서의 반복적인 업무들이 포함된다고 설명했다. <figure><img src="https://img.newspim.com/news/2023/04/14/2304141420053700.jpg" /></figure>mj72284@newspim.com</div>

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202511/27/05b1bded-3975-4a00-a152-d87339efc4c8.jpg" /></figure>지난해 노벨 화학상은 실험실의 플라스크가 아닌 ‘인공지능(AI) 알고리즘’에서 비롯됐다. 구글 딥마인드 창업자인 데미스 허사비스와 존 점퍼는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발한 공로로 노벨상을 받았다. 알파폴드는 지난 50년 동안 과학계가 축적해 온 방대한 데이터 덕분에 탄생할 수 있었다. 17만 개에 이르는 단백질 구조 정보와 대량의 단백질 서열·주석 데이터를 학습하며 질병 예측과 진단의 정확도를 크게 높인 것이다. 이처럼 혁신적 AI 서비스의 출발점은 바로 ‘데이터’다.최근 글로벌 AI 기업들은 앞다퉈 데이터 확보 경쟁에 뛰어들고 있다. 챗GPT를 개발한 기업은 뉴스 콘텐트를 데이터로 활용하기 위해 언론사와 협약을 맺고 있으며, 또 다른 기업은 데이터를 정교하게 가공하는 전문 기업에 투자해 데이터 활용 권리를 확보하고 있다. 데이터를 얼마나 확보하고, 어떻게 활용하느냐가 AI 산업의 핵심 과제가 되고 있다.반면에 국내 기업들은 데이터 접근과 확보에 여전히 어려움을 겪고 있다. 지난 9월 국내 110개 기업·기관 임원을 대상으로 실시한 설문조사에서 ‘데이터의 양·품질 부족’ ‘데이터 가공·정제 비용 부담’이 주요 문제로 지적됐다. 특히 공공 데이터는 부처마다 형식과 용어가 달라 기업들이 이를 가공하고 정제하는 데 큰 비용과 시간이 소요된다.AI 서비스가 ‘요리’라면 데이터는 ‘식재료’와 같다. 갓 수확한 채소나 생선을 바로 요리에 쓸 수 없듯, 데이터도 원천 상태로는 활용이 어렵다. 흙을 씻고 알맞게 손질된 재료처럼 AI가 즉시 활용할 수 있는 형태와 품질로 데이터가 제공되면 기업들은 혁신적 AI 서비스를 쉽고 편리하게 개발할 수 있다.이처럼 AI 활용이 쉽도록 정제·가공된 데이터를 ‘AI-Ready 데이터’라고 한다. 정부는 이를 공공 데이터에 처음으로 도입할 계획이다. 식재료에 영양 성분과 원산지를 표시하듯 데이터에 갱신 주기, 변경 이력, 출처 등의 정보를 담아 AI가 이해하기 쉬운 형식으로 제공할 것이다. 또한 주소·행정코드 등 주요 식별값을 표준화하고 데이터 품질을 높여 어떤 서비스에서도 쉽게 활용할 수 있는 공공 데이터를 제공할 예정이다.정부는 내년부터 보건·의료·교통 등 주요 데이터를 중심으로 ‘AI-Ready’ 기준을 적용해 공공데이터포털에 제공하고, 전 부처에 확산할 계획이다. 우리 기업들이 이를 바탕으로 국민의 일상을 더욱 편리하게 만들 혁신적인 AI 서비스를 선보이길 기대한다. 기업들이 창의적인 AI 서비스 레시피를 마음껏 펼칠 수 있도록, 정부는 양질의 공공 데이터를 정성껏 준비해 나가겠다.윤호중 행정안전부 장관</div>

지난해 노벨 화학상은 실험실의 플라스크가 아닌 ‘인공지능(AI) 알고리즘’에서 비롯됐다. 구글 딥마인드 창업자인 데미스 허사비스와 존 점퍼는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발한 공로로 노벨상을 받았다. 알파폴드는 지난 50년 동안 과학계가 축적해 온 방대한 데이터 덕분에 탄생할 수 있었다. 17만 개에 이르는 단백질 구조 정보와 대량의 단백질 서열·주석 데이터를 학습하며 질병 예측과 진단의 정확도를 크게 높인 것이다. 이처럼 혁신적 AI 서비스의 출발점은 바로 ‘데이터’다.

[비즈 칼럼] AI-Ready 공공 데이터: AI를 위한 맞춤형 ‘요리 재료’

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202511/26/e7e9bf58-34f6-4894-acb0-d41b3eac4fef.jpg" /></figure>반도체 패권 경쟁의 또 다른 전장이 열리고 있다. 엔비디아 등 미국 기업들이 장악한 ‘시스템반도체’, 한국 삼성전자·SK하이닉스가 주도권을 쥔 ‘메모리반도체’에 이어 이번엔 ‘전력반도체’다. 전기차에 필수적으로 탑재되는 전력반도체는 전기차 캐즘(수요 정체)으로 성장세가 잠깐 주춤했지만 인공지능(AI) 시대 기술 안보의 중요성이 부각되며 국가 간 경쟁이 치열해지고 있다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202511/26/b5a89df8-4328-4edd-a989-bf053d57a435.jpg" /></figure>지난 25일 제주 서귀포시 제주국제컨벤션센터에서 개막한 ‘국제전기전자재료학술대회(ICAE 2025)’에서는 전력반도체에 이목이 집중됐다. ICAE는 나노소자, 초전도체, 태양전지, 액체금속, 반도체, 배터리 등 첨단 전기전자 재료 전반을 아우르는 최대 규모 국제학술대회다.올해 ICAF의 ‘전력전자용 소재 및 소자’ 세션에는 전체 15개 세션 중 두 번째로 많은 17명의 연사가 초청됐다. 좌장을 맡은 정병규 경북대 신소재공학과 교수는 “AI 데이터센터 확대로 전력 수요가 급증하면서 전력 손실을 최소화할 수 있는 전력반도체 연구에 관심이 높아지는 추세”라고 말했다.첨단 미세공정으로 연산 성능을 높이는 일반 반도체와 달리 전력반도체는 소재가 성능을 좌우한다. 직류(DC)를 교류(AC)로 전환하거나 전류 흐름을 제어하는 과정에서 높은 전압과 열을 견뎌야 해서다. 동시에 소형화도 필수다. 크기가 커질수록 저항이 늘어 전력 효율이 떨어지기 때문이다. 현재 기업들은 단일원소인 실리콘(Si) 대신 탄화규소(SiC·실리콘카바이드)나 질화갈륨(GaN·갈륨나이트라이드) 등의 화합물 반도체 기반 웨이퍼를 사용한 전력반도체 상용화에 속도를 내고 있다.이날 세션에선 차세대 전력반도체 경쟁력을 좌우할 신소재 연구 발표가 잇따랐다. 스웨덴 린셰핑대와 미국 오하이오주립대 연구진은 각각 질화알루미늄(AIN·알루미늄나이트라이드)과 산화갈륨(Ga₂O₃·갈륨옥사이드) 연구 결과를 소개했다. 두 소재 모두 SiC나 GaN보다 더 작은 칩을 구현할 수 있어 전력 효율이 뛰어나다. 아직 양산과 비용 문제가 남아 있지만, 차세대 소재로 주목받고 있다. 김진우 린셰핑대 박사후연구원은 “현재 유럽에선 EU 반도체법을 통해 고효율 전력반도체 연구에도 속도를 내고 있다”고 말했다.미국과 일본도 발빠르게 대응에 나서고 있다. 일본은 최근 전력반도체 기술 유출 단속에 수위를 높이고 있다. 지난 8월 도시바가 중국 기업과 전력반도체 기술 협력을 발표했다가 한 달 만에 철회한 것이 대표적이다. 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 일본 경제산업성은 전력반도체 기술이 중국에 넘어갈 가능성을 우려하며 도시바의 시도를 강하게 반대한 것으로 알려졌다. 미국은 전력반도체 생산 기반 확충에 속도를 내고 있다. 글로벌파운드리스는 지난 10일 TSMC와 GaN 전력반도체 라이선스 계약을 맺고 2026년까지 버몬트팹(공장)에서 양산하겠다는 계획을 발표했다.반면 한국은 현대자동차 등 글로벌 완성차 업체를 보유했음에도 전력반도체 자급 역량이 취약하다는 지적이 나온다. 신세운 포항공과대(POSTECH) 전자전기공학과 교수는 “국산 전기차에 탑재되는 전력반도체는 유럽과 미국 업체로부터 소자와 회로 라이선스를 받아 국내에서 모듈만 조립하는 방식”이라며 “비단 소재 개발 뿐만 아니라 전력반도체 회로 설계 능력 등 핵심 기술 전반이 부족한 실정”이라고 말했다.이날 학술대회에 초청된 국내 전력반도체 기업 파워세미큐브의 경신수 연구소장은 “소재를 개발해도 국내에선 생산 기반이 없어 대만 팹을 이용해야 하고 국내 수요도 크지 않다”며 “수요와 공급이 함께 움직이는 생태계 구축과 차세대 소재 개발을 동시에 지원하는 투트랙 전략이 필요하다”고 말했다.</div>

반도체 패권 경쟁의 또 다른 전장이 열리고 있다. 엔비디아 등 미국 기업들이 장악한 ‘시스템반도체’, 한국 삼성전자·SK하이닉스가 주도권을 쥔 ‘메모리반도체’에 이어 이번엔 ‘전력반도체’다. 전기차에 필수적으로 탑재되는 전력반도체는 전기차 캐즘(수요 정체)으로 성장세가 잠깐 주춤했지만 인공지능(AI) 시대 기술 안보의 중요성이 부각되며 국가 간 경쟁이 치열해지고 있다.

AI 시대 전략기술 된 ‘전력반도체’…글로벌 각축전 속 한국은 ‘기술 공백’

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/26/2H0LQ0BNCR_1.jpg" /></figure>정부가 인공지능(AI) 정부를 가속화하기 위해 공공기관에 대해 분야별 AI 선도 기관을 지정하고, 공공기관의 AI 활용 사례를 모아 공유하는 온라인 플랫폼을 구축하기로 했다. 기획재정부가 공공기관 경영평가에 AI 활용도를 반영하는 데 그치지 않고, 실제 현장에서 쓰이는 구체적인 사례를 수집·전파해 공공부문의 디지털 전환을 앞당기겠다는 구상이다.25일 서울경제신문 취재를 종합하면 기재부는 분야별로 AI 선도 기관을 정해 활용 사례를 모으고, 온라인 플랫폼과 포럼을 통해 서로 학습하게 할 계획인 것으로 확인됐다. 구체적으로 SOC(사회간접자본), 에너지, 교육, 산업, 복지, 금융 등 분야별로 AI 활용을 선도하는 기관을 찍어 리딩 기관으로 지정하고, 이 기관들이 같은 군에 있는 다른 공공기관을 끌어주는 구조를 구상 중이다. 기재부 관계자는 “분야별로 리딩하는 기관을 정하려고 한다”고 말했다. 예를 들어 금융 분야는 무역보험공사와 기업은행이 AI 활용 리더 역할을 하면서 수출입은행, 예탁결제원, KIC(한국투자공사) 등과 함께 모여 AI 활용 사례를 공유하는 방식이다. 기관별로 AI 활용과 관련해 각자 따로 고민하면 비용도 많이 들고 중복투자도 생기는데, 리딩 기관을 중심으로 모여서 사례를 공유하고 협업 프로젝트도 만들면 AI 활용이 가속화된다는 것이 기재부의 판단이다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/26/2H0LQ0BNCR_2.jpg" /></figure>이와 함께 기재부는 공공기관의 AI 활용을 끌어올리기 위해 숫자 중심 보고에서 스토리 중심 사례집으로의 전환을 추진해 다른 공공기관에 공유할 계획이다. 단순히 수질 관리에 AI를 도입했다는 식의 문장으로 끝나는 사업 보고가 아니라, 어떤 공정에 어떤 데이터를 투입해 어떤 성과를 냈는지까지 구체적으로 드러내는 사례를 체계적으로 모아 공유하기로 한 것이다.대표적인 예가 한국수자원공사(한수원)가 운영하는 화성 정수장이다. 해당 정수장은 상수원 물을 세 차례 거치는 여과 공정과 마지막 소독 단계에 AI 제어 시스템을 도입하고 있다. 과거에는 직원이 계기판을 눈으로 확인하면서 경험에 따라 염소 투입량을 조절해 지역별로 물맛 차이가 발생했지만, 지금은 센서를 통해 수집된 수질 데이터를 AI가 실시간 분석해 약품 투입을 자동 제어하는 방식이다. 이처럼 정부는 공정별 데이터 흐름과 개선 효과를 한눈에 파악할 수 있는 ‘정수장 AI 전환 스토리’를 전형적인 AI 활용 모범사례로 보고 이를 사례집 형태로 만들어 다른 공공기관에 공유한다는 방침이다.특히 정부는 온라인 플랫폼을 구축해 모든 공공기관의 AI 활용 사례를 수집·공유하는 방안도 추진하기로 했다. 한국도로공사가 구축한 지능형 CCTV 안전 데이터를 다른 공공기관이 건설 현장이나 단지 내 안전관리 시스템에 연계해 활용하는 방식이 대표적이다. 실제로 LH는 도로공사의 영상·센서 데이터를 받아 작업자 동선, 위험 구역, 이상 징후를 모니터링하는 데 사용하고 있다. 정부는 개별 기관 안에 갇혀 있던 AI·데이터 활용 사례를 온라인 플랫폼과 포럼을 통해 통합적으로 공개해 공공부문 전반의 학습 재료로 삼는다는 구상이다.이와 함께 지능정보사회진흥원(NIA)을 공공기관 AI 예산 허브로 두는 방안도 검토 중이다. 그 밖에 중대 재해와 안전과 관련 평가 항목도 대폭 강화해 재해 발생 시 기관에 대한 책임을 물을 수 있도록 할 계획이다.</div>

정부가 인공지능(AI) 정부를 가속화하기 위해 공공기관에 대해 분야별 AI 선도 기관을 지정하고, 공공기관의 AI 활용 사례를 모아 공유하는 온라인 플랫폼을 구축하기로 했다. 기획재정부가 공공기관 경영평가에 AI 활용도를 반영하는 데 그치지 않고, 실제 현장에서 쓰이는 구체적인 사례를 수집·전파해 공공부문의 디지털 전환을 앞당기겠다는 구상이다.

[단독]기재부, 분야별 AI 선도기관 지정한다…공공기관 AI 모범사례 모은다[Pick코노미]

<div><img src="https://www.newsseoul.co.kr/news/data/ptn/20251125/p1065612603996931_670.jpg" />[뉴스서울] 한국산업인력공단은 인공지능(AI) 기술을 적용한 ‘출제 문항분석 시스템’을 구축하고, 25일부터 서비스를 시작한다.시스템은 신규 문제 출제 시 인공지능(AI) 기술을 적용해 기존 문제와의 유사성을 검증하고, 유사하거나 중복된 문제가 출제되지 않게 예방한다.이를 통해 문항 중복 여부를 검토하는 시간과 인력을 대폭 절감할 수 있을 것으로 예상된다.공단은 국가기술자격, 국가전문자격, 과정평가형 자격 등 1,165종의 출제, 시행, 자격증 관리 업무를 수행하고 있으며 약 280만 개의 문항을 보유․활용하고 있다.이 밖에도 시험문제 난이도 및 구성 최적화, 문항 참고자료 전자화(디지털 아카이브) 등 인공지능 기반의 출제 업무 고도화도 함께 추진한다.특히 ‘시험문제 난이도 최적화’는 문제별 정답률 분석에 인공지능을 활용하고, 새롭게 보정된 문제의 난이도를 바탕으로 향후 시험문제 구성을 최적화하는 첨단 기법이다.균질한 품질의 문제 출제를 통해, 국가자격시험제도에 대한 신뢰성을 높일 것으로 예상된다.공단은 작년 4월 블록체인 기반의 디지털 배지 기능을 탑재한 ‘모바일 큐넷’ 앱을 선보였고, 10월에는 클라우드 기반의 ‘차세대 큐넷 홈페이지’를 개통했다.또한 2027년 말 도입을 목표로 ‘차세대 자격정보시스템 2차 구축사업’을 진행하고 있다.인공지능 기반 영상 면접시험, 컴퓨터 기반 시험(CBT) 무인 신분확인, 자동화 프로그램(RPA)을 통한 응시자격 서류 심사 자동화 등을 통해 업무 효율 및 국민 편익 극대화가 예상된다. 이우영 이사장은 “공단은 ‘출제에서 채점까지, 시험접수에서 자격증 발급까지’ 국가자격시험제도 전반에 인공지능을 접목한 디지털 혁신 중이다”라며, “공공서비스 디지털 혁신 선도기관으로서 더욱 노력하겠다”라고 말했다. </div>

[뉴스서울] 한국산업인력공단은 인공지능(AI) 기술을 적용한 ‘출제 문항분석 시스템’을 구축하고, 25일부터 서비스를 시작한다. 시스템은 신규 문제 출제 시 인공지능(AI) 기술을 적용해 기존 문제와의 유사성을 검증하고, 유사하거나 중복된 문제가 출제되지 않게 예방한다.

고용노동부, 인공지능(AI) 기술 도입으로 국가자격시험제도 재

<div><figure><img src="https://img.newspim.com/etc/portfolio/pc_portfolio.jpg" /></figure>구글, 자체 AI 칩·클라우드로 시장 판도 재편* 'AI MY 뉴스'가 제공하는 AI 어시스턴트가 답한 내용으로, 퍼플렉시티 AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해보기 바랍니다.질문 : 알파벳이 AI 칩 시장의 잠룡으로 부상한 배경을 설명해줘.[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 구글 모회사 알파벳(GOOGL)이 AI 칩 시장의 '잠룡'으로 부상했다.현재 엔비디아(NVDA)가 시장을 주도하고 있지만 알파벳 역시 자체 AI 칩 개발과 인프라 투자, 플랫폼 확장에 집중하며 중장기적으로 강력한 성장 잠재력을 보유하고 있다는 평가다.2025년 들어 글로벌 AI 칩 시장은 연간 926억 달러 규모로 성장할 전망이며, AI 인프라 투자 열풍이 지속되고 있다.엔비디아가 GPU 공급과 데이터센터 구축 등에서 시장의 80% 이상을 점유하며 압도적 1위를 차지하고 있지만, 알파벳도 구글 클라우드와 AI 플랫폼 확장, 데이터센터 투자, AI 기술 상용화에 집중하고 있다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/11/25/2511250428558932.jpg" /></figure>알파벳은 자체 AI 칩TPU 등 개발 역량과 구글 클라우드 기반의 AI 서비스 확장, 방대한 데이터센터 인프라를 바탕으로 시장 내 입지를 빠르게 강화하고 있다.이는 단순한 추격자가 아니라, 엔비디아와는 다른 방식의 AI 칩 생태계 구축을 통해 중장기적으로 시장 판도를 바꿀 수 있는 '잠재적 강자'라는 평가로 이어진다.전문가들은 엔비디아, 마이크로소프트, 알파벳 등 AI 인프라와 플랫폼 경쟁력이 뚜렷한 기업들이 장기 성장 모멘텀을 확보할 것으로 전망한다.특히 알파벳은 AI 칩의 추론 및 실제 서비스 적용 영역에서 강점을 보이며, 구글의 방대한 서비스와 연계해 AI 칩의 상용화 속도를 높이고 있다.알파벳은 구글 클라우드와 AI 플랫폼을 중심으로 데이터센터 투자와 AI 기술 상용화에 집중하고 있다. 이는 단순히 칩을 생산하는 것이 아니라, AI 칩을 활용한 서비스와 생태계 전체를 확장하는 전략이다.AI 칩 시장은 단기적으로 엔비디아 중심의 과열 양상과 변동성이 크지만, 중장기적으로는 알파벳처럼 인프라와 플랫폼, 자체 칩 개발 역량을 모두 갖춘 기업이 시장 주도권을 가져갈 가능성이 높다.투자자 입장에서는 알파벳이 단기적으로는 엔비디아에 비해 주목도가 낮을 수 있지만, AI 칩 시장의 구조적 성장과 기술 상용화 속도, 구글 클라우드의 성장세 등을 감안할 때 '잠룡'으로서의 잠재력에 주목할 필요가 있다.AI 칩 시장 투자나 비즈니스 전략 수립 시, 엔비디아의 단기적 독주에만 집중하기보다 알파벳의 중장기 성장 전략과 구글 클라우드·AI 플랫폼의 확장성, 자체 칩 개발 역량을 면밀히 분석해야 한다고 월가는 조언한다.알파벳의 AI 칩이 실제 서비스검색, 유튜브, 클라우드 등에서 어떻게 상용화되고 있는지, 데이터센터 투자와 AI 인프라 확장 속도가 시장 판도에 어떤 영향을 미치는지 지속적으로 모니터링해야 한다는 얘기다.AI 칩 시장의 변동성과 투자 과열, 기술 경쟁 심화에 따른 리스크 관리가 중요하며, 종목별 실적과 자본 구조, 기술 경쟁력 등을 종합적으로 점검해 선별적 투자 전략을 세워야 한다.결론적으로, 알파벳이 AI 칩 시장의 '잠룡'이라는 평가는 단순한 후발주자가 아니라, 자체 칩 개발과 인프라·플랫폼 확장, 서비스 상용화 역량을 바탕으로 중장기적으로 시장 판도를 바꿀 수 있는 잠재력을 갖췄다는 의미다. 단기적 변동성보다는 중장기 성장 모멘텀과 차별화된 경쟁력에 주목하는 전략이 필요하다.higrace5@newspim.com</div>

구글, 자체 AI 칩·클라우드로 시장 판도 재편. * 'AI MY 뉴스'가 제공하는 AI 어시스턴트가 답한 내용으로, 퍼플렉시티 AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해보기 바랍니다.

[AI MY 뉴스] 알파벳, AI 칩 시장 판도 흔든다…엔비디아 독주에 도전

<div><figure><img src="https://img.newspim.com/etc/portfolio/pc_portfolio.jpg" /></figure>4Q 매출 '기대 이상'…가이던스는 '기대 이하'[시드니=뉴스핌] 권지언 특파원 = 미국 PC 제조사 HP(종목명: HPQ)가 운영 효율화와 인공지능(AI) 도입 확대 계획의 일환으로 2028 회계연도까지 전 세계에서 4,000~6,000명 규모의 감원을 단행할 예정이라고 밝혔다. 이는 제품 개발을 가속하고, 고객 만족도를 높이는 동시에 생산성을 향상시키기 위한 조치라는 설명이다.25일(현지시간) 엔리케 로레스 HP 최고경영자(CEO)는 미디어 브리핑에서 이같이 밝히며, 제품 개발, 내부 운영, 고객 지원 부서가 이번 감원의 영향을 받게 될 것이라고 설명했다.그는 이어 "이번 계획을 통해 3년간 연간 약 10억 달러의 비용 절감 효과를 기대하고 있다"고 말했다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2020/08/26/2008260753450560.jpg" /></figure>HP는 이미 지난 2월에도 기존 구조조정 계획에 따라 추가로 1,000~2,000명의 직원을 해고한 바 있다.회사는 AI 기능을 갖춘 PC에 대한 수요는 꾸준히 증가해, 10월 31일 종료된 4분기에는 HP 출하량의 30% 이상을 차지했다고 밝혔다.최근 빅테크 기업들의 AI 인프라 확충 경쟁으로 인해 D램과 낸드 등 일반적으로 사용되는 메모리 칩 가격이 상승하고 있으며, 서버 시장 경쟁은 치열해지고 있는 상황이다.모간스탠리 분석가들은 데이터센터 수요 증가로 촉발된 글로벌 메모리 칩 가격 상승이 HP와 델, 에이서 등 소비자 전자업체들의 비용을 높이고 수익성을 압박할 수 있다고 경고한 바 있다.이와 관련해 로레스 CEO는 HP가 2026 회계연도 하반기에 더 큰 가격 상승의 영향을 받을 것이라고 예상하면서도, 상반기에는 충분한 재고를 확보하고 있다고 설명했다.그는 "하반기 전망에 대해 신중한 접근을 취하는 한편, 더 저렴한 공급업체 확보, 메모리 구성 축소, 가격 조정 등 공격적 조치를 시행하고 있다"고 말했다.한편 HP는 2026 회계연도 조정 주당순이익(EPS)을 2.90~3.20달러로 예상했는데, 이는 LSEG 집계 컨센서스인 3.33달러를 밑도는 수준이다. 또한 HP는 1분기 조정 EPS를 0.73~0.81달러로 전망했으며, 중간값 기준으로 시장 예상치(0.79달러)를 하회한다.HP의 4분기 매출은 146억 4,000만 달러로, 예상치 144억 8,000만 달러를 웃돌았다.이날 HP 주가는 정규장서 0.25% 하락한 24.32달러로 마감된 뒤 시간 외 거래에서 5% 넘게 추가 하락 중이다.kwonjiun@newspim.com</div>

4Q 매출 '기대 이상'…가이던스는 '기대 이하'. [시드니=뉴스핌] 권지언 특파원 = 미국 PC 제조사 HP(종목명: HPQ)가 운영 효율화와 인공지능(AI) 도입 확대 계획의 일환으로 2028 회계연도까지 전 세계에서 4,000~6,000명 규모의 감원을 단행할 예정이라고 밝혔다. 이는 제품 개발을 가속하고, 고객 만족도를 높이는 동시에 생산성을 향상시키기 위한 조치라는 설명이다.

HP, 2028년까지 약 6,000명 감원… AI 투자 가속

<div><figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20251148/art_17641499271917_8746a6.png?iqs=0.9061031823615341" /></figure>AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델, 피지컬 AI(Physical AI) 기술 적용 본격화비정형 상품 분류, 반품 처리 등 물류 난제 극복 나선다물류센터공정 자동화율 80%, 작업 성공률 90% 등 달성 목표 설정해로보티즈의 상체형 휴머노이드 로봇 플랫폼 ‘AI 워커(AI Worker)’가 물류·유통 현장에서 개념증명(PoC)를 수행하게 됐다.이번 프로젝트는 산업통상자원부 주관 ‘AI 파운데이션 모델 기반 유통 공정 특화 휴머노이드 로봇 개발’ 과제를 통해 전개된다. 이는 ‘산업기술혁신사업’의 일환으로, 60억 원가량의 정부 출연금을 통해 물류·유통 현장에 특화된 휴머노이드 로봇 개발·상용화를 목표로 한다.로보티즈는 본 프로젝트를 기반으로, 유통 및 물류센터 자동화의 난제로 꼽힌 비정형 작업 문제를 해결하기 위해 나섰다. 이 과정에서 주관기관을 맡고, 로보티즈AI·BGF로지스·고려대학교·한국통합물류협회 등 산학연과 협력할 예정이다. 나아가 급성장하는 이커머스 시장과 생활 물류 수요에 적극 대응할 계획이다.로보티즈가 개발할 휴머노이드 로봇의 로드맵은 AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action, VLA)’ 모델을 내재화하는 것이다. VLA는 로봇이 시각·언어 정보를 스스로 이해·판단한 후 행동하도록 하는 차세대 기술이다. 이 메커니즘은 물류·유통 현장에서 기존 자동화 설비로 처리가 어려웠던 분류·피킹·반품 등 수작업 기반 공정을 지능화·자동화하는 핵심 방식으로 활용될 전망이다. 이번 프로젝트 과정에서 발생하는 현장 요구사항은 지속 반영될 예정이다.이때 AI 파운데이션 모델은 광범위한 거대언어모델(LLM)을 포괄하는 기술로 인식된다. 로보티즈가 고도화할 AI 워커는 VLA와 피지컬 AI(Physical AI)가 핵심 요소로 작용할 것으로 보이기 때문에, ‘로봇 파운데이션 모델(RFM)’과 기능적으로 유사한 형태를 취할 전망이다. 이는 물리적 행동 제어에 최적화된 형태로, 비정형 물류 작업을 해결하기 위한 필수 요소다.또한 회사는 국내 편의점 브랜드 CU의 물류 부문을 담당하는 ‘BGF로지스’와 손잡고 안정적인 실증 수요처를 확보했다. 이는 실제 물류센터 현장에 AI 워커를 투입해 입·출고, 오발주 등 고난도 작업을 구현하는 것을 구체화한 것이다. 이로써 사측은 실질적인 실증 성과가 도출될 것으로 보고 있다.이번 실증의 핵심 목표는 ▲핵심 공정 자동화율 80% 이상 달성 ▲오발주 재분류 및 피킹 작업 성공률 90% 이상 달성 등이다. 이를 통해 인력 대체 효과를 입증한다는 게 로보티즈 측의 설명이다. 여기서 도출한 성과는 향후 제조·의료 등 다양한 산업군으로의 확장 가능성을 보여줄 것으로 기대된다. 로보티즈는 이에 대해, 글로벌 경쟁력 확보와 기업 가치 제고를 위한 성장 동력으로 보고 있다.김병수 로보티즈 대표는 “AI 워커와 같은 피지컬 AI(Physical AI) 기반 휴머노이드 로봇은 향후 글로벌 물류 자동화 시장의 핵심 축이 될 것으로 기대된다”고 언급했다. 그러면서 “해당 프로젝트 수주는 로봇이 실제 현장에서 인간의 작업을 대체하고, 인간과 협업하는 단계까지 구현되는 기술력을 끌어올리는 중요한 발판”이라고 평가했다.헬로티 최재규 기자 |</div>

AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델, 피지컬 AI(Physical AI) 기술 적용 본격화. 비정형 상품 분류, 반품 처리 등 물류 난제 극복 나선다

VLA 이식한 로보티즈 ‘AI 워커’, 물류 현장 난제 해결사로 전격 투입

<div><img src="https://ujnews.co.kr/images/sns/20/kt20.png" /><figure><img src="https://ujnews.co.kr/news/data/20251126/p1065593899508285_881_thum.jpg" /></figure>울산대학교(총장 오연천)는 신소재·반도체융합학부 김상훈 교수 연구팀이 차세대 인공지능(AI) 메모리의 핵심 기술인 ‘양자소재 기반 스핀트로닉 메모리’ 상용화를 앞당길 대면적 공정 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구결과는 화학 분야 세계적 권위지 ACS Nano 최신호에 게재됐다.연구팀이 다룬 소재 ‘Mn3Sn(망간-주석 합금)’은 전자의 움직임뿐 아니라 스핀(전자 자기 방향)을 이용해 정보를 저장하는 차세대 메모리 후보 소재다. 스핀트로닉스라 불리는 이 기술은 전기를 거의 쓰지 않고도 정보 변환이 가능해, AI 데이터 처리 속도를 높이고 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있어 주목받고 있다.하지만 이 소재는 매우 섬세한 구조를 가지고 있어, 그동안은 MBE(분자선 에피택시)라는 고가·저속 연구용 장비로만 고품질 박막 제작이 가능했다. 산업용 공정인 스퍼터링 방식에서는 결정이 한쪽으로 틀어지거나 계면이 매끄럽지 않아 스핀 상태를 완전히 제어하기 어려운 것이 한계였다.김상훈 교수팀은 이를 해결하기 위해 망간 함량을 세밀히 조절하는 공정(co-sputtering)을 도입했다. 이 방식으로 소재 내부의 결함을 최소화하고, 금속층과 소재가 만나는 경계면을 원자 단위로 평탄하게 만들었다. 그 결과 산업용 공정에서도 실험실 최고 수준의 품질을 구현하며, 전자 스핀 배열을 100% 정확히 바꿀 수 있는 데 성공했다.김 교수는 “이번 연구는 스핀을 이용한 차세대 메모리를 실제 산업 공정에서도 만들 수 있다는 가능성을 입증했다”며 “AI 반도체의 전력 소모를 크게 줄일 기술로 이어질 것”이라고 말했다.이번 연구는 울산대 김상훈 교수와 웬 탄 흐엉 박사가 교신저자로 참여했으며, 울산대 이시하·임은지 박사과정 학생과 성균관대 임수빈 학생이 공동 제1저자로 기여했다. 연구는 한국연구재단 우수신진연구자 지원사업과 삼성전자 미래기술육성센터 등의 지원으로 수행됐다.이남주 기자</div>

울산대학교(총장 오연천)는 신소재·반도체융합학부 김상훈 교수 연구팀이 차세대 인공지능(AI) 메모리의 핵심 기술인 ‘양자소재 기반 스핀트로닉 메모리’ 상용화를 앞당길 대면적 공정 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

울산대 김상훈 교수팀, 차세대 인공지능 메모리용 양자소재 대면적 공정 기술 개발

<div><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20251148/art_17641144600413_efd302.jpg?iqs=0.018045234806639887" />기업들은 올해 ‘AI 교육’에 가장 많은 투자를 한 데 이어 내년에도 이러한 흐름이 더욱 강화될 것으로 보인다. 경기 침체 우려가 지속되는 상황에서도 AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서, 2026년 기업교육 전략 전반에서 AI 관련 투자가 확대될 가능성이 높다는 분석이다.기업교육 전문기업 휴넷은 국내 371개 사 인사·교육 담당자를 대상으로 실시한 ‘2026 기업교육 전망’ 설문조사 결과를 발표했다.조사에 따르면, 2025년 기업들이 가장 많이 투자한 교육 분야(복수 응답)는 ‘AI 교육’(33.7%)이 1위를 기록했다. 이어 개인 직무 역량을 강화하기 위한 ‘전문 직무 교육’(32.1%), 기본 업무 스킬을 다지는 ‘공통 역량 교육’(31.8%)이 근소한 차이로 뒤를 이었다. 이 밖에 ‘신규 입사자 온보딩’(27.5%), ‘승진자·직급별 교육’(22.4%), ‘핵심 인재 교육’(19.4%), ‘리더·임원 교육’(18.6%) 순으로 응답이 집계됐다.2026년 기업교육 예산 계획에서는 ‘동결’(44.5%) 응답이 가장 많았고, ‘0~10% 증가’(19.9%)와 ‘10% 이상 증가’(15.9%)가 뒤를 이었다. 전체 응답 중 예산 동결 또는 증가가 80% 이상을 차지했으며, ‘0~10% 감소’(8.6%), ‘10% 이상 감소’(4.3%), ‘미정’(6.7%)이 그 뒤를 이었다. 예산 증가 이유로는 ‘AI 역량 강화’가 가장 많이 선택됐으며, 예산 감소 이유로는 ‘경기 침체 및 매출 감소 등 경영상 요인’이 주로 언급됐다.내년 기업교육에서 가장 중점을 둘 분야(복수 응답) 역시 올해와 동일하게 ‘AI 교육’(50.9%)이 압도적 1위를 기록했다. 이어 ‘전문 직무 교육’(38.3%), ‘공통 역량 교육’(29.9%)이 2~3위를 차지했다. 상위권 순위 자체는 그대로지만, ‘AI 교육’ 응답 비중이 특히 높아진 점이 주목된다. 이와 함께 ‘핵심 인재 교육’(27.2%), ‘신규 입사자 온보딩’(25.6%), ‘리더·임원 교육’(24.3%), ‘승진자·직급별 교육’(24.0%) 순으로 나타났다.기업들이 2026년에 계획 중인 직원교육 형태(복수 응답)는 ‘오프라인 교육(집합 교육)’(66.6%)이 가장 많았고, ‘온라인 교육’(54.2%), ‘하이브리드 교육(온·오프라인 병행)’(29.6%)이 뒤를 이었다. 온라인 교육 확산과 함께 온·오프라인을 혼합한 방식도 꾸준히 확대되는 추세다. 이 외에 ‘학습조직·학습커뮤니티’(19.9%), ‘구독형 교육’(18.3%), ‘독서 교육’(8.9%) 응답도 있었다.직원 1인당 적정 교육비로는 ‘연 10~30만 원’(44.5%)이 가장 많았으며, ‘연 30~50만 원’(26.1%), ‘연 10만 원 미만’(15.4%), ‘연 50만 원 이상’(13.7%) 순으로 나타났다. 교육 효과 측정 방식(복수 응답)에서는 ‘교육 만족도 조사’(72.0%)가 가장 선호되는 방식으로 조사됐다. 이어 ‘학습 참여 데이터 분석’(37.5%), ‘사전·사후 진단’(22.9%), ‘현업 적용도 평가’(21.6%), ‘성과지표 연계’(12.7%), ‘측정하지 않음’(7.5%) 응답이 나왔다.휴넷 관계자는 “AI 역량이 업무 효율성과 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되면서 기업들이 실무 중심의 AI 교육을 더욱 확대하고 있다”며 “예산 절감 기조 속에서도 AI 관련 투자는 기업의 최우선 과제로 자리할 것”이라고 말했다.헬로티 이창현 기자 |</div>

기업들은 올해 ‘AI 교육’에 가장 많은 투자를 한 데 이어 내년에도 이러한 흐름이 더욱 강화될 것으로 보인다. 경기 침체 우려가 지속되는 상황에서도 AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서, 2026년 기업교육 전략 전반에서 AI 관련 투자가 확대될 가능성이 높다는 분석이다.

AI 활용 능력이 경쟁력...기업교육 투자 방향 AI로 쏠린다

[뉴욕=뉴스핌] 김민정 특파원 = 인공지능(AI)으로 이미 미국 일자리의 10분의 1 이상이 대체될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 매사추세츠공과대학교(MIT)가 26일(현지시간) 발표한 연구 결과에 따르면 AI는 이미 미국 고용시장의 11.7%를 대체할 수 있으며 이는 금융과 의료, 전문 서비스 분야에서 최대 1조2000억 달러에 달하는 임금 규모에 해당한다.

"AI, 이미 미국 일자리 11.7% 대체 가능" - MIT 연구

관련 뉴스