AI 소식

삼성전자가 22일 영국 런던에서 '갤럭시 언팩 2026'을 열고 8세대 폴더블폰 라인업과 구글과 합작한 첫 AI 안경 '갤럭시 글래스'를 최초 공개한다. 폴더블은 기본형 Z 폴드8·플립8에 더해 8인치 대화면·2억 화소 카메라를 탑재한 최상위 'Z 폴드8 울트라'가 처음 추가되며, 2나노 공정의 '엑시노스 2600'으로 AI 연산 성능을 강화했다. 갤럭시 글래스는 스마트폰 없이도 AI 비서 음성 대화, 실시간 번역, 카메라 기반 정보 검색을 지원해 웨어러블 중심의 '갤럭시 AI 생태계' 확장을 노린다.

정부가 14일 국무회의에서 AI 확산에 따른 노동시장 양극화 우려에 대응하는 '2026년 하반기 경제성장전략'을 발표했다. 2030년까지 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터 등 3대 메가프로젝트를 중심으로 청년 전문인력 20만명을 양성하고, 민간·공공에서 20만개 이상의 청년 일자리를 창출한다는 계획이다. 직무별 AI 영향을 분석하는 한국형 AI 노출지수 'K-AIOE' 개발, AI 엔지니어 양성 'KDT AI 캠퍼스' 41개소 운영, 청년형 ISA 출시, 공공임대 40만호 공급 등 구직부터 자산·주거까지 생애주기별 지원도 담겼다.

정부가 하반기 업무보고에서 범용 AI 챗봇을 전 국민이 무료로 이용할 수 있는 '모두의 AI' 서비스를 하반기 중 개시한다고 밝혔다. 국민 누구나 생성형 AI를 일상과 업무에 쉽게 활용하도록 해 활용도를 끌어올리고, 나아가 개인별 AI 비서를 제공하는 '1인 1 AI 비서' 시대를 목표로 제시했다. 2026년 1월 시행된 AI 기본법이 산업 진흥에 무게를 두는 가운데, 공공 부문이 국민의 AI 접근성을 직접 넓히는 정책으로 풀이된다. 직장인 입장에서는 별도 비용 없이 업무 보조 도구를 활용할 길이 열리는 셈이다.

금융서비스 기업 램프(Ramp)와 고용 데이터베이스 레벨리오 랩스가 2021년 1월부터 2026년 2월까지 미국 기업 약 2만2000곳의 AI 지출과 인력 변동을 추적한 결과, AI에 더 많이 투자한 기업이 오히려 고용을 확대한 것으로 나타났다. AI 도입 후 2년간 평균 10%의 인력 증가가 관찰됐고, 투자액이 높은 기업은 신입(엔트리레벨) 채용을 12% 늘렸다. 'AI가 일자리를 없앤다'는 통념과 달리, 실제 위협은 직무 소멸보다 기업의 신입 채용 기피로 인한 청년 입직 경로 약화라는 분석이 제기됐다.

국내 기업의 생성형 AI 도입이 빠르게 확산돼 2026년에는 85%를 넘어설 전망이다. 현재도 55.7%가 전사(22.4%) 또는 일부 부서(33.2%)에서 활용 중이며, 주된 목적은 '업무 효율성·생산성 향상'(70.5%)이다. 소프트웨어 개발(44.1%)·IT 운영(40.3%)·마케팅·고객서비스 등에서 문서 요약과 보고서 작성, 데이터 분석, 프로그래밍 보조에 주로 쓰인다. 응답 기업의 79.3%가 올해 관련 예산을 늘릴 것으로 예상했으나, 절반가량(49.8%)은 기술 인력 부족을 최대 장애물로 꼽았다.

증권가의 네이버·카카오에 대한 AI 사업 전망이 엇갈리고 있다. 네이버는 AI 광고와 'AI 팩토리' 등 신사업 기대감에 '비중 확대' 의견이 나오는 반면, 카카오는 상대적으로 신중한 시각 속에 DB증권이 목표주가를 6만9000원에서 5만7000원으로 하향 조정했다. 네이버는 7월 중순부터 생성형 AI 광고 수익화를 시작하고 'AI 브리핑' 노출 비중을 연말까지 40%로 확대하며, AI 쇼핑 앱 출시도 준비하는 등 AI 커머스 전략을 강화하고 있다. 국내 대표 플랫폼 기업들의 AI 경쟁 구도가 실적·주가로 본격 반영되기 시작한 것이다.

생성형 AI를 제조 공정, 마케팅, 소프트웨어 코딩 등 실제 업무에 적용해 눈에 띄는 성과를 낸 글로벌 기업 사례들이 소개됐다. 단순 도입을 넘어 생산성 향상과 비용 절감, 업무 시간 단축 등 구체적 효과로 이어진 활용법을 조명하며, 기업들이 AI를 어떤 업무에 우선 적용하고 있는지를 보여준다. 문서 작성과 데이터 분석 같은 사무 업무부터 현장 품질 관리, 개발 보조까지 적용 범위가 넓어지면서, 직장인에게는 AI를 '업무 파트너'로 활용하는 역량이 점점 중요해지고 있다.

미라 무라티가 이끄는 씽킹 머신즈(Thinking Machines)가 이미지·텍스트·오디오를 모두 입력으로 처리하는 대규모 오픈 멀티모달 모델 'Inkling'을 허깅페이스에 공개했다. 총 9,750억(약 1조) 파라미터의 Mixture-of-Experts 구조로 활성 파라미터는 41B, 100만 토큰 컨텍스트를 지원하며 45조 토큰으로 학습됐다. RoPE 대신 상대적 어텐션, 하이브리드 어텐션, 짧은 1D 컨볼루션(SConv) 등 독특한 설계를 채택했고 transformers·SGLang·vLLM·llama.cpp에서 출시 즉시(day-0) 지원된다. BF16는 2TB VRAM이 필요하지만 NVFP4 양자화는 600GB, Unsloth의 1비트 양자화는 메모리를 최대 95%까지 줄여 로컬 구동도 가능하다.

중국 문샷 AI(Moonshot AI)가 2.8조 파라미터 규모의 오픈소스 모델 'Kimi K3'를 공개하며 OpenAI·Anthropic 등 미국 최상위 시스템과 프런티어 벤치마크에서 경쟁한다고 밝혔다. 문샷은 이를 지금까지 공개된 오픈소스 모델 중 가장 큰 규모로 소개했으며, 전체 모델 가중치는 7월 27일 공개될 예정이다. 오픈 웨이트 모델 경쟁이 미국-중국 간 프런티어 성능 격차를 빠르게 좁히고 있음을 보여주는 사례로, 개발자들은 상용 폐쇄형 모델의 대안으로 자체 인프라에서 구동해 볼 수 있다.

앤트로픽이 6월 30일 역대 가장 에이전트 성능이 강화된 'Claude Sonnet 5'를 공개했다. 성능은 플래그십 Opus 4.8에 근접하면서 가격은 크게 낮췄으며 Free·Pro의 기본 모델로 제공된다. 이전 Sonnet이 중간에 멈추던 복잡한 작업을 끝까지 수행하고, 별도 지시 없이 자체 출력을 검증하는 등 추론·툴 사용·코딩·지식 작업에서 향상을 보였다. 8월 31일까지 도입가로 입력 100만 토큰당 2달러·출력 10달러가 적용되며 이후 3달러·15달러로 조정된다. 안전성 평가에서도 Sonnet 4.6보다 바람직하지 않은 행동 비율이 낮아졌다.

구글 딥마인드와 아이소모픽 랩스가 7월 16일 AI를 활용한 '바이오 회복력(bioresilience)' 전략을 발표했다. 위협 행위자의 모델 오용을 막는 동시에, 정부·과학자·바이오보안 전문가가 병원체 감시, 백신·치료제 설계, 감염병 대응 강화에 AI를 활용하도록 지원하는 이중 목표를 제시했다. 지난 1년간 정부·바이오보안 기관·연구자와 15개 이상의 파트너십을 구축했다고 밝혔다. 같은 시기 데미스 하사비스 CEO는 최첨단 AI 모델을 출시 전 엄격히 검증하는 국제 감독기구 설립도 제안했다.

개발자 사이먼 윌리슨이 OpenAI가 새로 공개한 GPT-5.6 제품군을 정리·분석했다. 플래그십 Sol, 균형형 Terra, 빠르고 저렴한 Luna의 3단계 체계로 재편됐으며, Sol은 프로그래밍·생물학 벤치마크에서 신기록을 세우고 'max·ultra' 추론 모드를 탑재했다. 그는 같은 날 명령줄 도구 'llm 0.31.1'과 Meta AI 플러그인도 릴리스하며, 자신의 LLM 라이브러리가 점차 코딩 에이전트 프레임워크로 진화하고 있다고 언급했다. 실무자 관점에서 각 모델 티어의 특성과 가격·성능 트레이드오프를 짚어 준다.

허깅페이스가 로봇 학습 라이브러리 'LeRobot v0.6.0'을 공개했다. 행동에 앞서 미래를 예측하는(imagine) 정책, 보상 모델, 배포용 CLI, 6종의 새로운 시뮬레이션 벤치마크를 추가해 '로봇 학습 순환 구조' 완성에 초점을 맞췄다. 깊이 센싱, VLM 기반 데이터셋 주석, 커스텀 비디오 인코딩, HF Jobs 기반 클라우드 학습 기능도 포함됐다. NVIDIA와 협력해 오픈 로보틱스 커뮤니티를 위한 새 모델·프레임워크도 함께 제공되며, 로봇·피지컬 AI 실무자에게 유용한 도구 모음이다.