<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/18/news-p.v1.20251218.4ab82edb200245ed8234bec9f710fa94_P1.jpg" /><div style="position:relative;width:100%; height:0; padding-bottom: 56.25%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/xGPXNLGJMX4?feature=oembed" allowfullscreen="" frameborder="0" style="width:100%; height:100%;top:0; left:0; position:absolute"></iframe></div>AI 도구 쥔 해커들사이버 범죄가 인공지능(AI)·자동화·전문화를 기반으로 산업화하는 속도가 심화할 것이란 전망이 나왔습니다. 공격자가 AI를 무기로 손에 쥐면서 침해 발생부터 실제 피해까지 걸리는 시간이 며칠에서 몇 분 단위로 단축되는 등 사이버 방어에 빨간불이 켜졌습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.현연주 기자 hyeonju@etnews.com </div>

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/17/news-p.v1.20251217.6503f09eadea4745a88657fa8d7b6aae_P1.jpg" />시큐아이가 2026년을 앞두고 주요 사이버 보안 위협과 기술 흐름을 분석한 '2026 보안 트렌드 전망'을 발표했다.시큐아이는 이번 전망에서 △AI-fication 본격화 △랜섬웨어 위협 고도화 △업데이트를 가장한 소프트웨어 공급망 공격 △북한 해커의 가상자산·방산 기술 탈취 △통합 위협 대응의 플랫폼화를 5대 핵심 보안 트렌드로 제시했다. 먼저 시큐아이는 2026년을 사이버 보안이 'AI vs AI' 경쟁 구도로 전환하는 분기점으로 전망했다. 생성형 AI 확산으로 딥페이크, 맞춤형 악성코드, 고도화된 피싱 공격이 급증하고 있으며, 향후에는 AI가 정보 수집부터 침투·확산·회피까지 공격 전 과정을 자율 수행하는 '공격 에이전트'로 진화할 가능성이 높다고 분석했다. 이에 따라 보안 영역에서도 AI가 스스로 목표를 설정하고 대응 전략을 수립하는 AI 기반 보안 플랫폼 도입이 가속화될 것으로 내다봤다.랜섬웨어 위협도 한층 고도화될 것으로 예상했다. 최근 랜섬웨어 조직들은 다크웹을 통한 정보 공개, 데이터 유출 협박, DDoS 공격을 병행하는 이중·삼중 갈취 수법을 활용하고 있다. 여기에 AI 기반 자율 랜섬웨어와 RaaS(Ransomware as a Service)가 확산되며, 공격 진입 장벽이 낮아지고 피해 규모는 더욱 커질 것으로 전망했다.공급망 공격 위험도 주요 이슈로 지목했다. 정부가 국가망보안체계(N2SF) 가이드라인을 통해 망분리 규제를 완화하고 클라우드·AI 활용을 장려하면서, 보안 솔루션이나 필수 소프트웨어 업데이트 서버를 노린 공격 가능성이 커지고 있다는 설명이다. 시큐아이는 공공·금융기관을 중심으로 공급망 보안 강화와 소프트웨어 업데이트 검증 절차를 더욱 엄격히 점검해야 한다고 강조했다.북한 해커의 활동도 지속적인 위협 요인으로 분석됐다. 시큐아이는 북한이 가상자산 탈취를 통한 외화 확보와 방산·우주 산업 핵심 기술 정보 수집에 집중하고 있으며, 보안이 상대적으로 취약한 중소 협력사를 침투 경로로 삼는 공급망 공격이 확대되고 있다고 밝혔다. 이에 따라 관련 기관과 기업의 선제적 보안 대응 체계 강화가 필요하다고 지적했다.마지막으로 시큐아이는 2026년 보안 산업 전반에서 위협 탐지·분석·대응을 하나의 환경에서 수행하는 '통합 위협 대응 플랫폼' 중심의 흐름이 본격화될 것으로 전망했다. 다양한 보안 솔루션을 개별적으로 운영하던 방식에서 벗어나, AI와 위협 인텔리전스, SIEM·SOAR를 통합한 플랫폼 기반 대응이 주류로 자리 잡을 것이라는 분석이다.정삼용 시큐아이 대표는 “보안 위협이 다방면으로 확대되는 만큼 기업 역시 위협을 통합적으로 관리할 수 있는 보안 체계를 갖춰야 한다”고 말했다.김정희 기자 jhakim@etnews.com </div>

시큐아이가 2026년을 앞두고 주요 사이버 보안 위협과 기술 흐름을 분석한 '2026 보안 트렌드 전망'을 발표했다. 시큐아이는 이번 전망에서 △AI-fication 본격화 △랜섬웨어 위협 고도화 △업데이트를 가장한 소프트웨어 공급망 공격 △북한 해커의 가상자산·방산 기술 탈취 △통합 위협 대응의 플랫폼화를 5대 핵심 보안 트렌드로 제시했다.

시큐아이, 2026년 보안 트렌드 전망 발표...“AI vs AI 경쟁 본격화”

<div><figure><img src="https://nimage.newsway.co.kr/photo/2025/12/17/20251217000022_0480.png" /></figure>고대역폭플래시(HBF)가 인공지능(AI) 반도체 시장 내 새로운 대안으로 거론되면서 한미반도체 등 장비 기업이 다시 주목받고 있다. HBF 역시 고대역폭메모리(HBM)처럼 수직 적층 구조를 바탕으로 높은 성능을 내는 특징을 지닌 만큼 TC(열압착) 본더와 같은 패키징 장비 수요가 커질 것이라는 기대감에서다. 16일 관련 업계에 따르면 한미반도체 등 주요 반도체 장비 기업은 HBF 중심의 시장 변화에 주목하며 대응태세 구축에 만전을 기하고 있다. HBF는 낸드플래시 기반 메모리의 데이터 송수신 대역폭을 기존 저장장치 대비 크게 높이려는 차세대 기술 개념이다. D램을 수직으로 적층한 HBM과 마찬가지로 낸드플래시를 높이 쌓는 구조를 띤다. 개발 측면서 가장 앞선 쪽은 SK하이닉스다. 샌디스크와 함께 표준화 작업을 진행 중이며, 내년 1월께 알파 버전을 내놓고, 2027년 샘플이 완성되면 거래 기업에 보내 성능 평가를 진행한다는 청사진을 수립했다. HBF가 각광받는 배경은 AI 시장이 '학습' 중심에서 '추론' 중심으로 옮겨가는 한편, 개인화 서비스로 진화하고 있다는 데 기인한다. 이 과정에선 AI가 사용자의 요청에 즉각적으로 응답해야 하는데, 이로 인해 지연시간을 최소화하는 게 화두로 떠올랐기 때문이다. 현 시장의 주류인 HBM으로는 이를 완벽히 대응하기 어렵다고 전문가들은 진단한다. 전원이 꺼지면 데이터가 사라지는 휘발성 메모리 특성상 전력 소모와 발열 부담이 뒤따르는 한계를 안고 있어서다. 반면 HBF는 전원이 꺼져도 데이터를 유지하는 비휘발성 메모리이면서도 여러 층의 칩을 동시에 활용해 대역폭을 크게 끌어올리는 성능을 갖췄다. 사용자가 배경설명을 반복하지 않아도 과거의 대화·행동·맥락을 기억해 바로 대응할 수 있다는 얘기다. 한용희 그로스리서치 연구원은 지난달 펴낸 HBF 관련 보고서에서 "GPT-4처럼 1조8000억개의 피라미터를 가진 모델의 추론엔 최대 약 3.6TB의 초대형 메모리가 필요하다"면서 "최신 GPU에 탑재되는 HBM3E의 용량은 약 192GB에 불과해 하나의 추론 요청을 처리하기 위해서도 6~7개의 GPU를 묶어 사용해야 한다"고 설명했다. 이어 "그 과정에서 GPU간 데이터 통신 오버헤드가 크게 발생하고, 병목현상은 더 심해지며 비용은 기하급수적으로 증가한다"며 "AI 추론 시대에는 HBM만으로는 부족하며 그 속도를 유지하면서도 훨씬 큰 용량을 제공할 수 있는 새로운 메모리 계층이 요구된다"고 덧붙였다. 업계에선 HBF 시대가 도래하면 한미반도체를 비롯한 반도체 장비 기업이 수혜를 입을 것으로 보고 있다. 낸드를 고도로 집적해 쌓는 공정 특성상 TC 본더 등 정밀하고 안정적인 패키징 장비의 수요가 늘어날 수밖에 없어서다. TC본더는 열과 압력을 동시에 가해 미세 범프를 접합하는 방식으로 움직이는데, 대면적·고적층 구조에서도 수율과 신뢰성을 확보하기에 유리하다. 미세 결함을 최소화하고, 신뢰성을 확보하는 데 필수적인 장비로 평가받는다. 공정 성숙도가 높아 초기 양산 단계에서 발생하는 수율·비용 부담을 덜어낼 수 있다. 한미반도체의 경우 HBM 패키징 공정에서 노하우를 축적했다는 게 강점으로 지목된다. 이미 주요 반도체 기업과 거래 중이라 차세대 공정 전환 국면에서도 우위를 점할 가능성이 크다는 평이다. 업계 관계자는 "HBF는 아직 초기 단계지만, 고적층 공정이 핵심인 만큼 패키징 장비의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "TC 본더를 중심으로 한 반도체 기업의 장비 투자가 중장기적으로 이어질 가능성이 있다"고 언급했다. </div>

고대역폭플래시(HBF)가 인공지능(AI) 반도체 시장 내 새로운 대안으로 거론되면서 한미반도체 등 장비 기업이 다시 주목받고 있다. HBF 역시 고대역폭메모리(HBM)처럼 수직 적층 구조를 바탕으로 높은 성능을 내는 특징을 지닌 만큼 TC(열압착) 본더와 같은 패키징 장비 수요가 커질 것이라는 기대감에서다.

"HBM만으론 부족"···HBF 부상에 한미반도체 재조명

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/18/news-p.v1.20251218.db68995c3edb41db8bca3d92ccd69ecf_P1.jpg" /><div style="position:relative;width:100%; height:0; padding-bottom: 56.25%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/5kYs7Xk9DP8?feature=oembed" allowfullscreen="" frameborder="0" style="width:100%; height:100%;top:0; left:0; position:absolute"></iframe></div>게임광고 딥페이크 경보인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 게임 광고 시장에 '딥페이크' 경보가 울렸습니다. 실존하지 않는 전문가를 내세워 의학적 효능을 홍보하거나 유명인 사칭, 실제 게임 내용과는 전혀 상관없는 허위 광고 사례가 급증하고 있습니다. ▶동영상 콘텐츠는 더존비즈온 '원스튜디오'를 활용해 제작되었습니다.현연주 기자 hyeonju@etnews.com </div>

인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 게임 광고 시장에 '딥페이크' 경보가 울렸습니다. 실존하지 않는 전문가를 내세워 의학적 효능을 홍보하거나 유명인 사칭, 실제 게임 내용과는 전혀 상관없는 허위 광고 사례가 급증하고 있습니다.

게임광고 딥페이크 경보

<div><figure><img src="https://www.datanews.co.kr/data/photos/cdn/20251251/art_1765935903.png" /></figure>파수(대표 조규곤)는 서비스형 AI 사용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’의 신규 버전을 출시했다고 17일 밝혔다. 더 강력해진 AI-R DLP는 챗GPT 등과 같은 생성형 AI 서비스 사용시 유출될 수 있는 개인정보는 물론 조직 고유의 민감정보까지 검출이 가능하며, N2SF(국가 망 보안체계) 보안 정책을 반영한 데이터 검출 및 통제 기능을 제공함으로써 망 분리·망 연계 환경에서도 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있는 기반을 마련했다.최근 생성형 AI 사용이 폭발적으로 증가하자 프롬프트에 입력되는 개인정보 및 기업의 중요 정보가 유출될 수 있다는 우려가 커지고 있다. 이에 서비스형(퍼블릭) AI로의 접속을 막는 등 강력조치를 취하기도 하지만, 이 경우 AI를 활용한 업무 혁신 등이 크게 제한돼 기업 경쟁력을 저해한다. 이에 파수가 선 뵌 AI-R DLP는 서비스형 AI 사용 과정에서 프롬프트에 입력된 데이터 모니터링을 통해 핵심 기술, 영업 비밀, 개인정보 등과 같은 민감정보 유출을 방지한다.이번 업데이트를 통해 AI-R DLP는 사용자가 입력하는 프롬프트와 첨부파일에 포함된 개인정보 외에도 일반 기업의 영업기밀이나 공공기관의 N2SF 정책에 따른 데이터 검출도 가능해졌다. AI-R DLP는 먼저 AI 기반의 자연어처리(NLP) 기술과 파수 자체의 딥러닝 기술로 정규식이 아닌 복잡한 문장 내에서도 맥락을 이해해 다양한 개인정보를 검출한다. 제품이나 기술, 영업 등에 대한 기밀 정보 또한 자연어로 맞춤 설정한 기준에 따라 파수 고유의 LLM 기술로 광범위하게 검출할 수 있다. 같은 맥락으로 N2SF의 보안등급(CSO)에 따른 데이터 검출도 가능해 공공분야의 디지털 혁신을 가속화 할 수 있다.이밖에도 AI-R DLP는 조직의 사용규정에 따라 부서별·사용자별로 검사 대상을 설정하거나 후처리 정책을 적용할 수 있다. 또 모든 프롬프트 문답로그를 보관해 감사에 활용이 가능하며, 특히 개인정보나 기밀정보 과다전송 사용자는 관리자에게 알려 필요한 추가 조치를 취할 수 있게 돕는다. AI-R DLP는 챗GPT(ChatGPT)와 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 사용을 지원하고 있으며, 추후 지속적으로 대상을 확장해 나갈 예정이다.고동현 파수 상무는 “파수의 AI-R DLP는 AI 활용에 있어 걸림돌이 된 민감정보 유출 걱정을 덜고, 기업 및 공공기관이 AI 혁신을 통해 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원한다”며 “파수는 새로운 AI-R DLP를 포함, 구축형 LLM 플랫폼인 ‘Ellm’, AI기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’ 등 AI 시대에 가장 필요한 솔루션을 지속적으로 제시하며, 개인정보보호와 기업용 AI, 공공 N2SF 시장을 적극 공략해 나갈 것”이라고 말했다.강동식 기자 lavita@datanews.co.kr[ⓒ데이터저널리즘의 중심 데이터뉴스 - 무단전재 & 재배포 금지] </div>

파수(대표 조규곤)는 서비스형 AI 사용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’의 신규 버전을 출시했다고 17일 밝혔다. 더 강력해진 AI-R DLP는 챗GPT 등과 같은 생성형 AI 서비스 사용시 유출될 수 있는 개인정보는 물론 조직 고유의 민감정보까지 검출이 가능하며, N2SF(국가 망 보안체계) 보안 정책을 반영한 데이터 검출 및 통제 기능을 제공함으로써 망 분리·망 연계 환경에서도 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있는 기반을 마련했다.

파수, ‘AI-R DLP’ 고도화…“생성형 AI 데이터 검출 및 통제 지원”

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/18/news-p.v1.20251218.f7d697a97949424b8d3d14a8d18f9f81_P1.png" />서프샤크(Surfshark)는 최근 발표한 새로운 연구를 통해 많은 사용자가 인식하지 못하는 스마트 보안 카메라의 AI 기능이 개인정보 보호에 추가적인 위협이 될 수 있다고 경고했다. 단순한 영상 캡처와 알림 기능을 넘어, 다수의 유명 스마트 카메라 기기들이 이제 얼굴 인식과 차량 감지와 같은 고도화된 AI 기능을 탑재하고 있으며, 이로 인해 카메라 소유자뿐 아니라 이웃과 방문자 생체 인식 정보 및 메타데이터가 노출될 가능성이 커지고 있다는 분석이다.연구에 따르면 보안 강화를 명분으로 내세우고 있음에도 대부분 스마트 카메라 동반 애플리케이션은 핵심 카메라 기능과 직접적인 관련이 없는 추가적인 사용자 데이터를 광범위하게 수집하고 있는 것으로 나타났다. 서프샤크의 사이버보안 전문가 미구엘 포르네즈(Miguel Fornes)는 이러한 불투명한 데이터 수집 관행이 안전 도구를 오히려 잠재적인 개인정보 보호 위험으로 전환시킬 수 있다고 지적했다.포르네즈는 “집은 개인적이고 사적인 삶의 가장 핵심적인 공간인데, 그 공간의 정보가 모르는 제삼자에게 노출될 수 있다고 상상해 보라”며 “문제는 단순히 영상이 캡처된다는 점이 아니라, 사용자들이 자신의 생체 인식 데이터가 어디에 저장되는지, 어떤 추가 데이터가 수집되는지 그리고 그것이 누구와 공유되는지에 대한 충분한 정보를 제공받지 못한다는 데 있다”고 말했다. 그는 특히 이웃 얼굴이나 차량 번호판을 명시적 동의 없이 스캔하는 행위는 개인정보 보호 규제를 위반할 소지가 크며, 그렇지 않더라도 심각한 개인정보 침해 우려로 다뤄져야 한다고 강조했다.실제로 아마존 링(Amazon Ring)은 최근 '익숙한 얼굴들(Familiar Faces)' 기능과 관련해 개인정보 보호 감시 단체들로부터 비판을 받았다. 해당 기능은 카메라에 포착된 인물을 식별할 수 있다고 주장하며, 이 과정에서 생체 인식 데이터의 수집 및 처리 방식 그리고 동의 절차 적절성에 대한 논란을 불러일으켰다.이처럼 얼굴 인식을 포함한 AI 기반 기능이 확산되면서, 스마트 카메라 제조업체들은 국가별로 상이하고 복잡한 글로벌 개인정보 보호 규제를 준수해야 하는 상황에 놓여 있다. 한국의 경우, 안면 이미지를 포함한 생체 인식 정보는 개인정보보호법(PIPA)에 따라 민감 정보로 분류되며, 민간 기업이 이를 수집·이용하기 위해서는 일반적으로 정보 주체의 명시적 동의와 사전 고지 그리고 엄격한 보호 조치가 요구된다.포르네즈는 법적으로 허용되는 경우라 하더라도 사용자들이 종종 간과하는 점이 있다고 지적했다. 그는 “이러한 스마트 기능을 활성화하기 위해 AI 카메라는 지속적으로 제조업체 서버에 데이터를 전송해야 하는 경우가 많다”며 “이는 단순한 녹화 영상이나 스냅샷에 그치지 않는다”고 설명했다. 실제로 카메라 동반 앱들은 위치 정보, 기기 식별자, 연락처 정보, 사용 패턴은 물론 생체 인식 데이터까지 포함한 다양한 추가 데이터 포인트를 수집할 수 있으며, 이는 보안 침해 발생 시 피해 규모를 키우는 또 하나의 감시 흐름을 만들어낸다는 것이다.그는 또한 스마트 카메라에 알려진 취약점이 존재할 경우, 고도의 기술이 없어도 악의적인 공격자가 이를 악용할 수 있다고 경고했다. 포르네즈는 “이미 침해된 웹캠 목록을 제공하는 공개 플랫폼들이 존재하며, 이를 통해 공격자들은 카메라를 실시간 감시 도구로 바꿔 사용자와 이웃을 몰래 감시할 수 있다”고 말했다.서프샤크가 분석한 8개 주요 스마트 카메라 브랜드 가운데 6개는 AI 기반 얼굴 인식 기능을 제공하고 있었으며, 7개는 차량 감지 기능을, 8개 전부는 사람 감지 및 지능형 알림 기능을 지원하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 안전 기능 대부분은 설치, 알림 설정, 클라우드 저장을 위해 전용 동반 앱 사용을 요구했고, 이 앱들이 카메라의 핵심 기능과 무관한 추가 데이터를 수집하는 경우가 많았다.연구 결과, 아마존 링의 동반 앱은 사용자와 연결된 15개의 서로 다른 데이터 유형을 수집해 가장 많은 데이터를 수집하는 것으로 나타났다. 그 뒤를 구글 네스트(Google Nest)가 14개로 이었으며, 알로(Arlo), 심플리세이프(SimpliSafe), 비빈트(Vivint)는 각각 11개, 프론트포인트(Frontpoint)는 10개, ADT는 9개의 데이터 유형을 수집하고 있었다.아마존 링 생태계는 위치 정보, 기기 또는 사용자 식별자, 이메일 주소, 이름, 휴대전화 번호, 사진 및 영상, 실제 주소, 제품 상호작용 기록, 구매 및 사용 이력 등 생체 인식 정보를 넘어서는 광범위한 데이터를 수집하는 것으로 분석됐다. 특히 아마존 카메라 앱은 10개 데이터 유형을 '기타 목적'이라는 모호한 범주로 분류해, 해당 데이터 수집의 구체적인 이유를 불투명하게 만든다는 점이 지적됐다.광고 관련 데이터 수집 관행은 앱마다 큰 차이를 보였다. 알로는 제3자 광고를 목적으로 기기 식별자를 수집·공유한다는 점을 명시했으며, 개발자 광고를 위해 5개 데이터 유형을 수집해 경쟁사들보다 높은 수준의 데이터 활용을 보였다. 비빈트와 구글 네스트는 각각 4개 데이터 유형을, 심플리세이프는 3개를, 아마존 링과 ADT는 각각 1개 데이터 유형을 광고 목적으로 수집하고 있었다.서프샤크 분석에서 비교적 개인정보 보호 친화적인 브랜드로 평가된 TP-Link는 제3자 서비스와 연동 옵션을 제공하고 있다. 이 기능은 기본적으로 비활성화돼 있지만, 활성화할 경우 기기 보안 수준이 낮아지고 보안 위험이 증가할 수 있다. 이에 따라 대부분 카메라 제조업체는 자사 생태계 내에서 사용을 권장하며, 제3자 서비스 연동은 잠재적 위험을 충분히 이해한 경우가 아니라면 피할 것을 조언하고 있다.김현민 기자 minkim@etnews.com </div>

서프샤크(Surfshark)는 최근 발표한 새로운 연구를 통해 많은 사용자가 인식하지 못하는 스마트 보안 카메라의 AI 기능이 개인정보 보호에 추가적인 위협이 될 수 있다고 경고했다. 단순한 영상 캡처와 알림 기능을 넘어, 다수의 유명 스마트 카메라 기기들이 이제 얼굴 인식과 차량 감지와 같은 고도화된 AI 기능을 탑재하고 있으며, 이로 인해 카메라 소유자뿐 아니라 이웃과 방문자 생체 인식 정보 및 메타데이터가 노출될 가능성이 커지고 있다는 분석이다.

스마트 AI 보안 카메라의 이면… 서프샤크 “해커 감시 도구로 전락할 가능성”

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/19/cce68554-becc-4f86-8ff8-3aefead5efcf.jpg" /></figure>오픈AI의 공동 창립자 일리야 수츠케버는 최근 “스케일링의 시대는 끝났고, 다시 연구의 시대가 왔다”고 선언했다. 데이터와 연산 자원을 늘리면 인공지능(AI) 성능이 개선된다는, 지난 5년간 실리콘밸리를 지배해온 정설에 대한 내부자의 파기 선언이다. 그는 ‘AI 이후의 AI’를 향한 ‘신(新) 연구 시대’의 개막을 알린 것이다.스케일링의 한계는 ‘재기드니스(jaggedness)’에서 드러난다. 고난도 추론은 수행하면서도 기초 개념에서는 반복적으로 실수하는 성능 불균형이다. 이는 정확성과 재현성이 필수인 산업 현장에서 AI 활용을 제약하는 구조적 결함이다. 데이터가 늘어날수록 성능이 고르게 개선될 것이라는 기대와 달리, AI는 여전히 기본 개념을 안정적으로 연결하고 해석하는 데 취약하다. 이 불균형은 AI가 기초 개념을 체계적으로 이해하기보다, 통계적 확률에 의존해 답을 생성하는 구조적 한계에서 비롯된다. 데이터의 총량이 아무리 커도 세상을 이해하는 정합적 지식 구조는 자동으로 형성되지 않는다. GPT 계열 모델에서는 확률적으로 그럴듯한 답이 진실을 가리는 경우가 반복된다.기술의 진화 경로도 바뀌고 있다. 피지컬 AI와 월드모델, 인간 수준의 범용 인공지능(AGI), 인간을 넘어서는 초지능(ASI)의 연구개발이 병렬로 전개되고 있다. 수츠케버가 말한 ‘새 연구 시대’는 이 가운데 ASI에 무게를 둔다. 인간 데이터를 모방하는 단계를 넘어, 스스로 고품질 지식을 생산하는 AI로 나아가야 한다는 주장이다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/19/2e1818e4-d797-4ac4-806c-6a7af567188d.jpg" /></figure>후발 주자인 한국은 이제야 GPU와 인프라 확보에 매달리고 있다. ‘스케일링의 종말’은 선두 주자 미국의 이야기다. 우리는 좋든 싫든 기초 스케일링 역량을 쌓아야 한다. 문제는 스케일링 추격과 동시에 월드 모델·AGI·ASI 같은 미래 축까지 병렬 대응하기에는 민관 역량이 절대적으로 제한돼 있다는 점이다.지금 외치는 소버린 AI, 즉 자국 언어·문화·데이터 기반의 독자적 AI가 시대에 뒤떨어진 스케일링의 답습이라면 주권이 아니라 고립이다. K-AI 챗봇이나 특정 산업에 특화된 버티컬 AI도 좁은 범위의 활용 수준에 머물러 있다. 산업화 시대처럼 압축성장으로 격차를 메울 수 있을까? 뱁새가 황새를 따라잡겠다고 모든 축을 무리하게 붙잡을 수도 없다.스케일링의 종말로 한국은 전략과 선택의 딜레마에 내몰리게 되었다. 수츠케버의 경고는 해답이 아니라 딜레마를 직시하라는 요청이다. 스케일링·월드모델·AGI·ASI 중 무엇을 우선하고 어떤 순서와 속도로 나아갈 것인지. 새 정부 2년 차는 바로 이 선택을 설계해야 하는 지점이다.박철완 서정대 스마트자동차학과 및 미래자동차석사과정 교수</div>

오픈AI의 공동 창립자 일리야 수츠케버는 최근 “스케일링의 시대는 끝났고, 다시 연구의 시대가 왔다”고 선언했다. 데이터와 연산 자원을 늘리면 인공지능(AI) 성능이 개선된다는, 지난 5년간 실리콘밸리를 지배해온 정설에 대한 내부자의 파기 선언이다. 그는 ‘AI 이후의 AI’를 향한 ‘신(新) 연구 시대’의 개막을 알린 것이다.

무너진 AI 공식, 한국의 선택지

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/18/2H1S1QNR62_1.jpg" /></figure>인공지능(AI) 데이터센터 투자가 빠르게 늘어나면서 광통신 관련 기업들이 다시 주목받고 있다. 최근 루멘텀 등 광부품 업체 주가가 강세를 보이는 배경에는 800기가비트(G), 1.6테라비트(T)급 광트랜시버(신호 변환기) 공급 부족에 있다. 공급망을 자세히 들여다보면 병목의 '진짜' 원인은 부품 자체보다, 앞단에 있는 핵심 소재로 좁혀지면서 상류 소재 업체인 AXT에 대한 관심도가 커지고 있다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/18/2H1S1QNR62_2.jpg" /></figure>AXT는 인듐인화물(InP) 웨이퍼를 공급하는 화합물 반도체 소재 기업이다. 변환기를 만들 때 들어가는 부품인 전기흡수형 변조 레이저(EML)의 기본 판은 인듐인화물(InP) 웨이퍼다. 고속 광통신에 쓰이는 EML은 InP 기반 레이저와 변조기를 결합해 만든다. 차세대 통신 기술로 꼽히는 실리콘포토닉스(SiPh)의 설계도 광원 역시 외부 InP 레이저에 의존하는 경우가 많다. 결국 광통신 속도가 빨라질수록 InP 소재의 중요성은 커질 수밖에 없다.InP 수급이 빠듯한 이유는 수요 증가뿐만이 아니다. AXT는 중국 생산 거점에서 출하되는 물량에 대해 수출 허가 절차를 거쳐야 하는데, 처리 기간이 평균 두 달 이상 소요된다. 허가를 받더라도 일정 기간(통상 6개월) 내에 선적해야 하는 제약이 있어, 수요가 급증하는 국면에서는 공급이 즉각 따라가기 어려운 구조다. 이 때문에 부품을 기다리는 업체 입장에서는 소재 확보 부담이 커지고 있다.AXT는 InP를 비롯해 갈륨비소(GaAs), 게르마늄(Ge) 등 화합물 반도체 기판을 생산해 레이저 성능을 좌우하는 에피(epi) 성장 업체와 제조사에도 납품한다. 미국을 중심으로 AI 인프라 투자가 확대되면서 데이터센터는 더 빠르고 많은 연결을 필요로 하고 있고, 광통신 속도가 800G에서 1.6T로 높아질수록 InP 의존도도 자연스럽게 상승하는 구조다. 업계에서는 연산 성능이 커질수록 서버 간 연결 속도와 데이터 이동량도 함께 늘어나기 때문에 광통신 인프라 투자는 AI 확산의 필수 조건이라는 분석이 나온다.실적 역시 점차 회복 국면에 접어드는 모습이다. 올해 3분기 AXT 매출은 2800만 달러로 집계됐고, 이 가운데 InP 매출은 1310만 달러로 약 47%의 비중을 차지했다. Non-GAAP 기준 매출총이익률도 22.4%까지 개선됐다. 특히 InP 수주잔고가 4900만 달러 이상으로 늘어나면서 '수요는 강하지만 출하가 제한되는 구조'가 수치로도 증명됐다.아직 적자 상태라는 점에서 AXT의 밸류에이션을 단정하긴 어렵다. 다만 회사는 InP 생산 능력 증설을 검토 중이며, 향후 9개월 내 생산 능력을 두 배로 늘리는 방안도 거론되고 있다. 출하 물량이 늘어날 경우 고정비 부담이 완화되면서 수익성 개선도 가속화할 수 있다. 산업 전반의 강한 InP 수요와 흑자 전환 모멘텀을 동시에 기대할 수 있다는 점에서 AXT에 대한 투자 매력도는 더욱 높아질 전망이다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/18/2H1S1QNR62_3.JPG" /></figure></div>

인공지능(AI) 데이터센터 투자가 빠르게 늘어나면서 광통신 관련 기업들이 다시 주목받고 있다. 최근 루멘텀 등 광부품 업체 주가가 강세를 보이는 배경에는 800기가비트(G), 1.6테라비트(T)급 광트랜시버(신호 변환기) 공급 부족에 있다. 공급망을 자세히 들여다보면 병목의 '진짜' 원인은 부품 자체보다, 앞단에 있는 핵심 소재로 좁혀지면서 상류 소재 업체인 AXT에 대한 관심도가 커지고 있다.

[글로벌 핫스톡] AXT, 반도체 소재社로 AI 투자 확대 수혜

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/17/2H1RL26PMF_1.jpg" /></figure>인공지능(AI) 빅테크인 오픈AI와 구글이 주요 사업마다 대결 구도를 형성하고 있다. 오픈AI가 생성형 AI ‘챗GPT’ 성공을 바탕으로 AI 브라우저·이미지 서비스로 사업을 뻗어나가는 전략을 구사하는데, 이 과정에서 ‘제미나이’ 돌풍을 일으키고 있는 구글이 강력한 대항마로 등장하고 있다.오픈AI는 16일(현지 시간) 이미지 생성·편집 도구인 'GPT-이미지 1.5'를 출시한다고 밝혔다. 회사는 “새로운 플래그십 이미지 생성 모델을 탑재해 더욱 강력해졌다”며 “디테일을 유지하면서 정밀한 편집이 가능하며 최대 4배 빠른 속도로 이미지를 생성한다”고 소개했다.이번에 공개한 도구는 기존 이미지를 편집할 때 명령어를 통해 세부 사항을 유지해 정밀하게 편집할 수 있도록 했다. 여러 인물을 조합해 이미지를 만든 뒤 특정 인물의 배경, 옷 색깔, 형태만 콕 집어 조작할 수 있게 됐다. 창의적으로 아이디어를 생생하게 구현하면서도 중요한 세부 사항을 보존한다. 기존 틀을 유지하면서 복잡한 편집 기능을 수행할 수 있다. 이를 두고 구글의 나노바나나 프로를 의식한 행보라는 해석이 나왔다.오픈AI는 2022년 11월 챗GPT 서비스를 내놓은 뒤로 AI 시장을 주도해왔다. 지난 3년간 강력한 대항마가 없었던 시장에서 오픈AI는 천문학적인 투자를 유치하고 덩치를 불렸고, 투자금을 AI 개발에 쏟아부으며 챗GPT를 토대로 한 여러 부가적인 서비스를 속속 내놨다.대표적인 것이 AI 웹 브라우저인 ‘챗GPT 아틀라스'다. 챗GPT가 사용자가 본 웹페이지의 내용을 즉시 파악한 뒤 질문에 답하거나 작업을 수행한다. 웹 브라우저는 인터넷에 접속해 콘텐츠를 즐길 수 있는 도구로 AI 시대가 본격 도래하기 전에는 마이크로소프트(MS), 구글, 애플이 이 시장을 주도해왔다. 하지만 오픈AI는 웹 브라우저에 AI를 접목시키면서 검색 시장을 뒤집어놨다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/17/2H1RL26PMF_2.jpg" /></figure>오픈AI의 이같은 사업들은 구글과 상당 부분 겹친다. 구글은 지난달 자사 자체 AI 칩 텐서처리장치(TPU)로 개발한 생성형 AI인 '제미나이3'를 공개했는데, 시장에서 챗GPT를 뛰어넘었다는 평가를 받았다. 구글은 제미나이3를 활용한 이미지 서비스인 나노바나나 프로까지 공개하며 큰 반향을 얻었다.구글은 지난 11일 웹 브라우저의 여러 감색 정보를 따로 모아 데스크톱 애플리케이션(앱)으로 정리해주는 ‘디스코’ 서비스도 공개했다. 제미나이 기반으로 개발된 플랫폼 디스코 속 ‘젠탭’ 기능을 이용하면 브라우저를 가득 메운 탭 정보들을 맞춤형 앱으로 모아 이용자에게 추천해준다. 오픈A의 챗GPT 아틀라스와 비교해 추천 기능을 고도화한 셈이다.이처럼 오픈AI와 구글이 AI 서비스에서 진검 승부를 벌이면서 순위도 엎치락 뒤치락 하고 있다. GPT-이미지1.5는 이날 'LM아레나 리더보드' 평가에서 기존 1위였던 구글의 나노바나나 프로를 제치고 제일 높은 자리에 올랐다. 구글이 나노바나나 프로를 선보인 지 불과 26일 만이다.구글이 지난달 제미나이 3프로와 나노바나나 프로를 내놓으며 돌풍을 일으키나 오픈AI는 사내에 중대경보(코드레드)를 발령하고 새 모델과 이미지 도구 개선에 집중하라고 주문했다. 이후 오픈AI는 지난 12일 기존보다 전문적인 지식 업무 수행 부문에서 뛰어난 GPT-5.2를 출시했다. 직전 버전인 GPT-5.1을 내놓은 지 불과 한 달 만으로 출시일도 애초 예정보다 앞당겼다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/17/2H1RL26PMF_3.jpg" /></figure></div>

인공지능(AI) 빅테크인 오픈AI와 구글이 주요 사업마다 대결 구도를 형성하고 있다. 오픈AI가 생성형 AI ‘챗GPT’ 성공을 바탕으로 AI 브라우저·이미지 서비스로 사업을 뻗어나가는 전략을 구사하는데, 이 과정에서 ‘제미나이’ 돌풍을 일으키고 있는 구글이 강력한 대항마로 등장하고 있다.

엎치락 뒤치락…AI 서비스서 오픈AI·구글 맞대결[김창영 특파원의 실룩실룩]

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/18/2H1RZSNN99_1.png" /></figure>구글이 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이3 프로’ 경량화 버전인 ‘제미나이 3 플래시’를 공개했다. 생성형 AI 시장 선두주자인 오픈AI의 챗GPT를 뛰어넘었다는 평가를 받으며 시장에 반향을 일으킨 구글이 한달 만에 비용은 낮추고 속도를 높인 후속 모델을 내놓으며 흥행몰이에 나서는 모양새다.구글은 17일(현지 시간) 제미나이3 플래시를 배포한다며 구글 모든 제품에서 이용할 수 있다고 밝혔다. 구글은 “속도에 최적화된 최첨단 인공지능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공하는 제미나이 3 플래시를 출시하며 제미나이 3 모델 제품군을 확장한다”고 발표했다.제미나이3 플래시는 구글이 지난달 선보인 제미나이3 프로의 경량화 모델이다. 제미나이3 프로가 복잡한 추론 학습에 이용된다면 제미나이3 플래시는 상대적으로 가벼운 작업을 속도감 있게 처리하는 데 적합하다. 소요되는 비용을 낮춰 효율성도 올라간다. 구글은 제미나이 새 버전을 출시할 때마다 프로를 먼저 공개한 뒤 플래시를 뒤따라 내놓는 전략을 취해왔다.제미나이3는 구글이 자사 AI 칩인 텐서프로세서(TPU)로 학습시킨 AI 모델로 챗GPT보다 성능이 우수하다는 평가가 나왔다. 챗GPT 개발사인 오픈AI는 이후 중대경보(코드레드)를 발령하며 긴장감을 높였고, 이전 버전을 내놓은 지 불과 한 달 만에 새 버전인 'GPT-5.2'를 내놓으며 맞불을 놨다.구글은 제미나이3 플래시가 제미나이 2.5 프로와 비교해 일상적 작업에서 평균적으로 30% 적은 토큰(단어·문장 기본단위)을 사용하며 속도는 3배 빠르다고 설명했다. 구글은 “제미나이3 플래시는 제미나이3 프로급의 추론 능력에 지연 문제 개선, 비용 효율성이 결합됐다"며 “일상적인 작업을 효율적으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라 에이전트 기반 업무에서도 뛰어난 성능을 제공한다”고 밝혔다.</div>

구글이 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이3 프로’ 경량화 버전인 ‘제미나이 3 플래시’를 공개했다. 생성형 AI 시장 선두주자인 오픈AI의 챗GPT를 뛰어넘었다는 평가를 받으며 시장에 반향을 일으킨 구글이 한달 만에 비용은 낮추고 속도를 높인 후속 모델을 내놓으며 흥행몰이에 나서는 모양새다.

구글, 제미나이3 흥행 잇는다…경량화 버전 출시

사이버 범죄가 인공지능(AI)·자동화·전문화를 기반으로 산업화하는 속도가 심화할 것이란 전망이 나왔습니다. 공격자가 AI를 무기로 손에 쥐면서 침해 발생부터 실제 피해까지 걸리는 시간이 며칠에서 몇 분 단위로 단축되는 등 사이버 방어에 빨간불이 켜졌습니다.

AI 도구 쥔 해커들

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