AI 소식

삼성전자가 2023년 정보 유출 사고 이후 막았던 외부 생성형 AI를 다시 열었다. DX부문 임직원을 대상으로 구글 제미나이·챗GPT·앤트로픽 클로드 3종을 6월 중 공식 도입한다. 앞서 4~5월 임직원 2,500명을 대상으로 현장 검증(PoC)을 거쳤고, 보안 교육을 이수한 직원에게만 사용 권한을 준다. 제품 기획 인사이트 발굴, 글로벌 마케팅, 다국어 해외 대응, 시장·고객 데이터 분석 등 핵심 업무 전반에 활용된다. 자체 모델 '삼성 가우스'와 외부 AI를 함께 쓰는 투트랙 전략을 공식화했다.

SK하이닉스가 6월 17일부터 올해 신입사원 수시 채용에서 '4년제 학사 이상' 같은 학력 요건을 전면 폐지했다. '대학 간판'이 업무 능력을 보장하지 못하고 오히려 AI 인재 확보에 걸림돌이 될 수 있다는 판단에서, 지원자의 경험·직무 역량·기업문화 적합성을 중심으로 평가하는 구조로 바꿨다. 설계·소자·R&D 공정·제품공학·IT 등 차세대 반도체 핵심 직무에서 세 자릿수 규모를 뽑는다. 앞서 최태원 SK그룹 회장이 '1인 1에이전트'와 '학력 파괴'를 예고한 것을 그룹 차원 실행 전략으로 구체화한 것으로, '학벌'보다 'AI 활용 능력'을 우대하는 흐름이 확산될 전망이다.

국내 기업의 생성형 AI 도입 열기는 뜨겁지만 실제 업무 내재화는 더디다는 조사 결과가 나왔다. 도입률은 61%에 이르고, 도입을 계획 중인 기업까지 더하면 2026년 활용 기업은 85%를 넘어설 전망이다. 그러나 전사 차원에서 AI가 자리 잡은 기업은 6.7%에 불과하고, 탐색·준비(34.8%)와 시범 도입(25.9%) 단계가 다수다. 가장 큰 걸림돌로는 응답 기업의 49.8%가 '기술 인력·기술력 부족'을 꼽았다. 다만 2026년 관련 예산을 늘리겠다는 기업이 79.3%에 달해 투자는 계속 확대될 것으로 보인다.

EU에 이어 세계 두 번째 포괄적 AI 규제인 'AI 기본법'이 2026년 시행되면서 직장인의 일상에도 변화가 예고된다. 상업적 목적으로 게시되는 AI 생성 콘텐츠에는 표시 의무가 부과되고, 위반 시 최대 3,000만 원의 과태료가 매겨질 수 있다. 문화체육관광부는 "저작권은 오직 인간만이 가질 수 있다"는 원칙 아래 '인간의 기여'를 구체화한 저작권 가이드라인을 내놨고, 한국저작권위원회와 함께 생성형 AI 학습의 저작권법상 '공정이용' 안내서도 발간했다. AI 학습 데이터 이용에 대한 첫 실무 기준이 마련된 셈이다.

교육부가 초·중·고 AI 교육을 체계화할 'AI 중점학교' 1,141곳을 선정해 운영에 들어갔다. 올해 투입되는 특별교부금은 385억 원으로 학교당 평균 3,400만 원이 지원된다. 학생에게 AI는 검색·요약·번역·초안 작성·피드백까지 학습 전 과정을 함께하는 기본 인프라가 됐고, 평가 방식도 과정 관찰과 학습자 주도성 중심으로 재편되고 있다. 2026 학생부 기재요령에서는 교사가 생성형 AI로 학생부를 기록하는 것을 금지하고 수업 중 실제 관찰을 근거로 하도록 명문화했다. 재직자를 위한 'AI·디지털 집중과정' 운영 기관도 38곳 안팎으로 확대된다.

네이버와 카카오가 2026년을 '에이전틱 AI 원년'으로 보고 본격 경쟁에 나섰다. 단순히 정보를 제공하는 AI를 넘어 사용자의 의도를 이해하고 행동까지 대신하는 단계로의 진화다. 네이버는 맥락을 이해해 능동적으로 답하는 '에이전트N'을 구축하고, 쇼핑 AI 에이전트와 통합검색 기반 'AI 탭'을 차례로 선보일 예정이다. 카카오는 대화 맥락을 읽어 기능을 먼저 제안하는 '카나나 인 카카오톡'을 정식 출시했고, 생성형 검색 기능을 갖춘 '카나나 서치'도 공개를 준비 중이다. 일상 속 검색·쇼핑·메신저 사용 방식이 달라질 전망이다.

2026년 5월 상용근로자 수가 전년 동월보다 7천 명 줄며 1999년 12월 이후 처음으로 감소세로 돌아섰다. 특히 정보통신업에서 20대 상용직이 크게 줄었는데, 소프트웨어 개발·프로그래밍 등 IT 채용이 신입에서 경력직 중심으로 재편되고 있는 영향으로 풀이된다. 생성형 AI가 초급 개발 업무를 자동화하면서 신입 개발자 수요 자체가 감소했다는 분석도 나온다. 기업들은 한꺼번에 많이 뽑던 공채 대신 핵심 인재를 신중히 선별하는 '질적 채용'으로 전환하고 있으며, AI를 잘 활용하는 인재를 우대하는 흐름이 뚜렷해지고 있다.

오픈AI가 6월 22일 방어형 보안 작업에 특화된 GPT-5.5-Cyber 정식 버전을 공개했다. 이 모델은 취약점 재현 능력을 측정하는 CyberGym 벤치마크에서 85.6%를 기록해, 일반 GPT-5.5(81.8%)를 앞선 단일 모델 최고 점수를 달성했다. 동시에 Trail of Bits·HackerOne과 함께 오픈소스 보안을 강화하는 '패치 더 플래닛'을 출범, 19개 프로젝트에서 수백 건의 이슈를 찾아 수십 건을 패치했다. cURL·Python·Go 등 30개 이상 프로젝트가 참여하며, 개발 워크플로에 보안 점검을 통합하는 Codex Security 플러그인도 함께 선보였다.

중국 AI 랩 Z.ai가 6월 16일 GLM-5.2의 오픈웨이트를 MIT 라이선스로 공개했다. 총 753B 파라미터(활성 40B)의 MoE 구조에 컨텍스트 창은 기존 20만에서 100만 토큰으로 늘었다. 독립 벤치마크인 Artificial Analysis Intelligence Index에서 51점으로 오픈웨이트 모델 1위에 올랐고, 코드 아레나 WebDev 부문에서도 Claude Fable 5에 이어 2위를 기록했다. 다만 작업당 출력 토큰이 4만3천 개로 경쟁 모델보다 많아 '토큰을 많이 쓰는' 편이라는 평가도 나왔다. OpenRouter 기준 가격은 입력 100만 토큰당 1.4달러, 출력 4.4달러 수준이다.

구글 딥마인드가 6월 10일 토큰을 하나씩 생성하는 기존 방식 대신 이미지 생성기처럼 '확산(diffusion)'으로 텍스트를 만드는 DiffusionGemma를 공개했다. 26B MoE(활성 3.8B) 구조로 한 번에 256개 토큰을 병렬 생성하며, H100 GPU에서 초당 1,000토큰 이상으로 기존 모델보다 약 4~5배 빠르다. Apache 2.0 라이선스로 공개됐고 NVFP4 양자화 시 18GB VRAM에 들어가 RTX 5090·4090 같은 소비자 GPU에서도 로컬 구동된다. 다만 MMLU·코딩 등 품질은 표준 Gemma 4보다 낮아, 구글은 속도가 중요한 작업용 '실험적' 모델로 규정했다.

H컴퍼니가 6월 2일 컴퓨터 화면을 보고 조작하는 에이전트 모델군 Holo3.1을 공개했다. Qwen 기반으로 0.8B·4B·9B·35B-A3B 네 가지 크기를 제공하며, 모바일 환경 벤치마크(AndroidWorld)에서 35B 모델 성능이 67%에서 79.3%로 크게 올랐다. 특히 이번 릴리스부터 처음으로 FP8·Q4 GGUF·NVFP4 양자화 체크포인트를 제공해, 사용자 PC나 사내망 안에서 데이터를 외부로 보내지 않고 로컬·온디바이스로 실행할 수 있다. NVIDIA와 협업한 최적화로 DGX Spark에서 평균 단계 시간을 6.8초에서 3.3초로 줄였다.

앤트로픽이 코딩·에이전트 작업과 장시간 실행 안정성을 끌어올린 Claude Opus 4.8을 공개했다. 에이전트 코딩 지표인 SWE-Bench Pro 점수가 64.3%에서 69.2%로 올라, 여러 핵심 테스트에서 오픈AI GPT-5.5와 구글 Gemini 3.1 Pro를 앞섰다. Claude Code에는 작업을 계획한 뒤 한 세션에서 수백 개의 병렬 서브에이전트를 돌리는 '다이내믹 워크플로' 기능이 리서치 프리뷰로 추가됐다. 또한 자신이 작성한 코드의 결함을 그냥 넘기는 확률이 이전 대비 약 4배 줄었고, 응답에 들이는 노력 수준을 조절하는 컨트롤도 새로 도입됐다.

연구진이 약 1,500달러의 비용으로 파운데이션 LLM을 처음부터 학습하는 방법을 선보였다고 벤처비트가 전했다. 거대한 컴퓨팅 예산 없이도 자체 기반 모델을 만들 수 있는 길을 열어, 조직이 모델을 직접 개발하는 진입 장벽을 크게 낮췄다는 평가다. 같은 시기 마이크로소프트는 로컬에서 대형 모델을 돌리는 'Surface RTX Spark Dev Box', 모델 가중치를 건드리지 않고 에이전트 스킬을 자동 개선하는 오픈소스 'SkillOpt'를 공개하는 등 저비용·온프레미스 AI 흐름이 뚜렷해지고 있다.