AI 소식

최태원 SK그룹 회장이 6월 29일 청와대 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 늘어나는 AI 수요에 대응해 국내에 총 2100조원을 투자한다고 밝혔다. 2035년까지 SK텔레콤을 주축으로 총 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하며, 1GW당 60~70조원이 투입된다. 반도체에는 용인 600조·청주 100조·서남권 400조 등 1100조원을 투자하고, SK하이닉스 용인 클러스터 완공 시점을 12년 앞당기기로 했다. 같은 날 삼성도 대규모 투자 계획을 내놓는 등 반도체·AI 인프라 경쟁이 본격화되고 있다.

2026년 5월 상용근로자 수가 전년 동월 대비 7천 명 줄며 1999년 12월 이후 처음으로 감소세로 돌아섰다. 2000년 1월부터 316개월 이어진 연속 증가 기록이 깨진 것이다. 특히 20대 상용직은 정보통신업에서 5만7천 명 줄었는데, 시장에서는 생성형 AI가 초급 개발 업무를 자동화하면서 신입 개발자 수요 자체가 줄었다는 해석이 나온다. 30대는 연구개발·법무·회계 등 고숙련 전문직이 몰린 전문·과학·기술 서비스업에서 7만6천 명 감소해 AI 대체 영향이 전문직까지 번졌을 가능성도 거론된다. 다만 정부는 AI 영향을 통계로 단정하기는 이르다는 신중한 입장이다.

AI 확산으로 채용 평가 방식이 바뀌고 있다. 한국경제신문이 구직 플랫폼 캐치에 의뢰해 올해 1~5월 이력서 9,791건을 분석한 결과, 영어 말하기 시험 점수 등록 비율이 52.1%로 지필 토익(47.9%)을 처음 추월했다. 올해 10대 그룹 상반기 채용에서 어학을 필수로 요구한 8곳 중 지필 토익을 인정한 곳은 2곳뿐이었다. 영어 이메일·서류 작성은 AI가 대체할 수 있지만 즉각 대응이 필요한 회화 능력은 여전히 중요하다는 평가다. 자기소개서 변별력이 낮아지면서 일본 소프트뱅크, 국내 에어로케이항공 등 '자소서 없는 채용'을 도입한 기업도 등장했다.

대학가에도 생성형 AI 바람이 거세다. 한국대학교육협의회 고등교육연수원은 2026년 하반기 신규 연수 21개 과정을 개설한다고 6월 15일 밝혔다. 교수와 교직원의 AI 역량 강화가 핵심으로, 생성형 AI 입문 기초부터 심화 마스터반, 구글 노트북LM 기반 수업 워크플로우 구축 과정까지 마련됐고 방학인 6월 말~8월 중순에 교육을 집중 배치했다. 업무 자동화·생성형 AI 엑셀 데이터 분석·보고서 작성 등 행정 효율을 높이는 실습 과정과 '구글 루커 스튜디오'를 활용한 대학 경쟁력 분석 과정도 새로 선보인다. 'AI 시대, 무엇을 가르쳐야 하는가'를 다루는 특별연수도 운영된다.

정부가 독자 AI 파운데이션 모델 정책의 무게중심을 성능 경쟁에서 산업 현장 활용으로 옮기고 있다. 과학기술정보통신부는 6월 8일 'K-AI 모델 현장 적용' 시리즈 5주차로 국가유산·반도체·모빌리티·금융 분야 협업 사례를 공개했다. 국가유산진흥원은 모티프테크놀로지스의 모델로 유산 이미지 생성 서비스 '하이(HAI)'를 구축하고, LG AI연구원 '엑사원'은 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드'에서 구동된다. SK텔레콤·포티투닷은 차량용 음성 AI 에이전트를, NC AI는 신한은행 영업점의 디지털 트윈 환경 구축을 협력 중이다.

2026년 6월이 AI 업계 역사상 가장 많은 모델이 쏟아진 달로 기록될 전망이다. 약 30일 사이 구글(제미나이 3.5 플래시), xAI(그록 4.3), 오픈AI(코덱스 기능 확장), 마이크로소프트(MAI 모델군), 딥시크(V4 프리뷰) 등이 잇따라 신모델을 내놨다. 특히 앤스로픽의 클로드 페이블 5가 정부 조치로 하루아침에 차단되면서, 특정 모델 한 곳에 핵심 업무를 묶어 둔 기업들이 갑작스러운 공백에 직면했다. 모델 경쟁이 주 단위로 빨라지고 가격도 내리면서, 여러 공급사를 상황에 맞게 갈아 끼우는 '다중 공급사' 전략이 기업의 기본 원칙으로 자리잡고 있다.

오픈AI가 6월 26일 GPT-5.6 시리즈를 공개했다. 최상위 Sol, 균형형 Terra, 저비용 Luna 3종으로 구성되며 Terra는 GPT-5.5급 성능을 절반 가격에 제공한다. 코딩(Terminal-Bench 2.1)·생물학(GeneBench)·사이버보안에서 향상된 결과를 보였고, 깊은 추론을 위한 'max' 모드와 서브에이전트를 활용하는 'ultra' 모드를 새로 도입했다. 가격은 100만 토큰당 Sol 입력 $5/출력 $30 수준이며, 미 정부 요청에 따라 초기에는 신뢰할 수 있는 일부 파트너에게만 API·Codex로 제공된 뒤 수주 내 일반 공개될 예정이다.

앤스로픽이 '언제 AI가 스스로를 만드는가(When AI Builds Itself)' 보고서에서 자사 프로덕션 코드의 80% 이상을 클로드가 작성하고 있다고 밝혔다. Claude Code가 리서치 프리뷰로 나온 2025년 2월 이전에는 한 자릿수에 불과했으나, 2026년 2분기 엔지니어 1인당 일일 머지 코드량이 2024년의 8배로 늘었다. 보고서는 AI가 AI를 만드는 '재귀적 자기개선' 궤적을 경고하며, 가장 위험한 역량 영역에서 업계가 공동으로 검증 가능한 방식의 '일시정지(verifiable pause)'를 도입할 것을 제안했다.

구글 딥마인드가 6월 24일 제미나이 3.5 플래시에 '컴퓨터 사용(computer use)' 기능을 기본 도구로 통합했다. 기존 별도 모델로만 제공되던 기능이 메인 플래시 모델에 들어가면서, 개발자는 브라우저·모바일·데스크톱 환경에서 화면을 보고 추론·조작하는 에이전트를 만들 수 있다. 지속적 소프트웨어 테스트와 전문 업무 자동화 등 장기 과제 성능이 개선됐다. 프롬프트 인젝션 위험을 줄이기 위한 적대적 학습과 함께, 민감·비가역 작업에 사용자 확인을 요구하고 인젝션 감지 시 작업을 자동 중단하는 두 가지 기업용 안전장치도 제공한다.

사이먼 윌리슨이 6월 29일 DeepReinforce의 첫 모델 Ornith-1.0(MIT 라이선스)을 소개했다. 9B·31B Dense와 35B·397B MoE 변형이 있으며, 사전학습된 Gemma 4와 Qwen 3.5(둘 다 Apache 2.0) 위에 구축돼 동급 오픈소스 모델 중 코딩 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 달성했다. 윌리슨은 35B Q4 GGUF(20GB)를 LM Studio로 구동해 여러 차례의 도구 호출이 필요한 에이전트 작업을 능숙하게 처리했다고 평가하며 초기 인상이 매우 좋다고 전했다.

마이크로소프트가 두 종의 자체 텍스트 LLM을 발표했다. MAI-Thinking-1은 1조 파라미터(활성 35B) 추론 모델로 일부 초기 파트너에게 제공되며, MAI-Code-1-Flash는 137B(활성 5B)로 깃허브 코파일럿·VS Code에 특화돼 배포된다. MS는 MAI-Thinking-1이 블라인드 사람 비교에서 Sonnet 4.6보다 선호됐다고 주장했다. 다만 공개된 기술 보고서를 보면 학습 데이터가 약 7,940억 페이지 규모의 웹 크롤링에 기반해, '적절히 라이선스된 데이터'라는 초기 기대와 달리 기존 대형 모델들과 유사한 저작권 쟁점을 안고 있다는 점이 확인됐다.

허깅페이스가 오픈소스 AI 생태계 연간 분석을 공개했다. 2025년 사용자 1,300만 명, 공개 모델 200만 개 이상, 데이터셋 50만 개 이상으로 거의 두 배 성장했다. 중국산 모델이 전체 다운로드의 41%를 차지하며 월간·누적 다운로드에서 미국을 제쳤고, 산업계 비중은 70%에서 37%로 줄어든 반면 개인·무소속 개발자가 39%까지 올라섰다. 비용·지연·하드웨어 제약으로 소형 모델 선호가 뚜렷했으며, 로보틱스 데이터셋이 1년 새 1,145개에서 26,991개로 폭증하는 등 로보틱스·과학 분야 커뮤니티의 급성장이 두드러졌다.