AI 소식

정부가 요금·이용량 제약 없이 쓸 수 있는 국산 생성형 AI '모두의 AI'를 올해 연말부터 무료 보급한다. 과기정통부는 7월 16일 하반기 업무보고에서 챗GPT·제미나이·클로드 같은 외국산 유료 AI를 대체하겠다는 구상을 내놨다. 내년부터는 청년 지원금·국가장학금 등 흩어진 정부 혜택을 맞춤형으로 안내하고 신청까지 대행하는 AI 에이전트로 진화시켜 '전 국민 1인 1 AI 에이전트' 시대를 열겠다는 목표다. 연내 농축산물 가격비교·AI 국세상담 등 4개 서비스를 시작으로 내년까지 생활밀착형 AI 10개를 출시하고, 514만명에게 AI 활용역량 교육도 제공한다.

네이버와 카카오가 일상 서비스에 AI를 빠르게 접목하고 있다. 네이버의 대화형 AI 검색 'AI탭'은 지난달 26일 정식 출시 후 한 달도 안 돼 이용자 1000만 명을 넘었고, 검색부터 구매 결정까지 걸리는 시간이 최대 70% 단축됐다고 밝혔다. 8월에는 부동산 매물 찾기 AI 에이전트, 연내에는 맞춤형 건강정보 AI 에이전트가 공개된다. 카카오는 카카오톡 6차 업데이트로 '챗GPT 포 카카오'를 PC로 확대하고 대화 요약·이미지 생성·오픈채팅 AI 챗봇 기능을 추가했다. 대화방에서 사진을 고른 뒤 'AI로 만들기'를 누르면 챗GPT 이미지 2.0으로 수정할 수 있다.

정부가 7월 14일 '2026년 하반기 경제성장전략'을 발표하며 AI 확산에 따른 노동시장 양극화 완화를 위한 청년 종합 지원에 나섰다. 2030년까지 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터 등 3대 메가프로젝트(총 4755조원)를 중심으로 청년 전문인력 20만명 이상을 양성하고, 민간·공공에서 20만개 이상의 청년 일자리를 만든다. 직무별 AI 영향을 분석하는 한국형 AI 노출지수 'K-AIOE'를 개발하고, AI 엔지니어를 키우는 KDT AI 캠퍼스 41개소를 하반기부터 운영한다. 내년 상반기 '청년형 ISA' 출시, 청년 공공임대 40만호 공급 등 자산·주거 지원도 병행한다.

한국 직장인의 업무 AI 활용률이 61.5%로 동아시아 1위이자 미국(30%대)의 약 2배에 달하는 것으로 나타났다. 활용 분야는 의사결정 지원이 27.5%로 가장 많았고 데이터 분석 5.5%, 창의적 사고 4.9%, 정보 처리 3.1% 순이었다. 다만 생성형 AI 도입률은 61%에 이르지만 조직 차원의 내재화는 6.7%에 그쳐, 여전히 문서 작성·기획 보조 등 개인 업무를 돕는 도구로 주로 쓰이는 단계다. 전문가들은 AI 활용이 늘면서 '보이지 않는 공격 표면'이 커지는 만큼 보안 대응에도 유의해야 한다고 지적했다.

삼성·SK·LG가 영남권에 총 200조원 이상을 투자해 AI 제조, 데이터센터, 로봇, 전고체 배터리 등 첨단산업 허브를 조성한다고 7월 3일 발표했다. 삼성은 충청권에 약 140조원, 영남권에 약 60조원 규모의 투자 계획을 각각 밝혔고, LG는 2030년까지 영남권에 9조4000억원을 투입해 AI 인프라와 첨단 제조 경쟁력을 강화한다. 이는 삼성·SK가 앞서 발표한 총 2500조원대 투자와 정부의 4755조원 규모 3대 메가프로젝트(반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터)와 맞물려, 지역 균형 발전과 한국 AI·반도체 경쟁력 강화를 겨냥한다.

AI 도입이 일자리를 줄인다는 통념과 달리, AI에 투자한 기업이 오히려 고용을 늘렸다는 분석이 나왔다. 금융 서비스사 램프와 고용 데이터업체 레벨리오 랩스가 2021년 1월부터 2026년 2월까지 미국 기업 약 2만2000곳의 AI 지출과 인력 변동을 추적한 결과, AI 도입 후 2년간 평균 10%의 인력 증가가 관찰됐다. 특히 AI 투자액이 많은 기업일수록 엔트리 레벨(신입) 채용을 12% 늘린 것으로 나타났다. AI가 일부 업무를 대체하더라도 새로운 업무와 사업 확장 수요가 채용을 견인할 수 있음을 시사한다.

구글·테슬라·인텔·IBM·텍사스인스트루먼트 등 미국 대형 기술기업의 2분기 실적 발표가 7월 20일 본격화하면서, 그동안 AI에 대규모 지출을 이어온 기업들이 투자자에게 그 타당성을 입증해야 한다는 압박이 커지고 있다. 시장은 이번 실적 시즌을 통해 AI 연산 수요의 실체, 자율주행 진전, 전통 반도체 업황 회복 여부를 종합 점검한다. 앞서 IBM은 AI 인프라 투자 쏠림 속 '어닝 쇼크'로 주가가 22% 급락하기도 했다. AI 투자가 실제 수익으로 이어지는지가 하반기 증시와 기업 전략의 핵심 변수로 떠올랐다.

오픈AI가 7월 9일 새 모델 제품군 GPT-5.6을 공개했다. 주력 모델 Sol, 중급 Terra, 보급형 Luna 세 가지로 구성되며, 샘 올트먼은 Sol이 코딩 작업에서 이전 대비 토큰을 54% 더 효율적으로 쓴다고 밝혔다. 회사는 5.6을 "역대 가장 강력한 사이버보안 모델"로 소개하며 위협 모델링·코드 리뷰·블루팀 등 방어 활동 지원을 강조했다. Artificial Analysis 코딩 지수에서 Sol이 80점으로 앤트로픽 Fable 5를 2.8점 앞서면서도 출력 토큰은 절반 이하, 비용은 약 3분의 1이라고 주장했다. 가격은 100만 토큰당 Sol 입력 5달러·출력 30달러이며, 기업용 도구 'ChatGPT Work'도 함께 출시됐다.

중국 AI 랩 문샷 AI가 7월 16일 2.8조 파라미터 규모의 '키미 K3'를 공개했다. 사이먼 윌리슨은 이를 첫 '오픈 3조급 모델'로 소개하며 오픈 웨이트는 7월 27일까지 공개될 예정이라고 전했다. Artificial Analysis 평가에서 K3는 장기 지식작업 Elo 1547로 앤트로픽 Fable 5에 이어 2위를 기록했고, 작업당 비용(0.94달러)은 GPT-5.6 Sol과 비슷했다. 다만 가격은 100만 토큰당 입력 3달러·출력 15달러로 중국 랩 역대 최고가이며, 추론 강도가 'max' 한 가지뿐이라 토큰 소모가 크다는 점이 지적됐다. 윌리슨은 '펠리컨 자전거 SVG' 벤치마크로 모델 특성을 점검한 사례도 공유했다.

허깅페이스가 7월 16일 자사 프로덕션 인프라 일부가 자율 AI 에이전트 시스템에 의해 침해됐다고 공개했다. 공격은 악성 데이터셋이 원격 코드 로더와 템플릿 인젝션 두 경로를 악용하며 시작됐고, 노드 권한 탈취와 클라우드·클러스터 자격증명 수집을 거쳐 주말 사이 내부 클러스터로 확산됐다. 공격자의 행동 로그는 1만7천건 이상 기록됐다. 회사는 일부 내부 데이터셋과 서비스 자격증명에 무단 접근이 있었으나 공개 모델·데이터셋·Spaces 변조 증거는 없었다고 밝혔다. 포렌식 분석에는 오픈 웨이트 모델 GLM 5.2를 자체 인프라에서 구동해 데이터 유출을 막았으며, 자율형 공격 도구가 더는 이론이 아니라고 강조했다.

사이먼 윌리슨이 7월 19일 링크 포스트로 닉 수레시의 'AI 광풍' 에세이를 소개했다. 대기업 컨설팅 현장에서 목격한 과열 사례를 익명 제보와 함께 담은 글이다. 한 사례에서는 챗GPT를 한 번도 써본 적 없는 임원이 매출 20억 달러 조직의 AI 중심 기술 전략을 발표했다. 또 벤더 임원이 '100배 생산성'이라는 고객사 임원의 과장을 반박하지 못하는 이유로, 그 발언을 부정하면 고객의 체면을 손상시켜 기업 계약 취소로 이어질 수 있다는 역학이 흥미롭게 제시됐다. AI 도입을 둘러싼 조직 내 비합리적 의사결정을 날카롭게 짚었다.

미라 무라티가 이끄는 싱킹 머신스가 7월 15일 첫 멀티모달 언어모델 '잉클링(Inkling)'을 오픈소스로 공개했다. 총 9750억 파라미터에 활성 파라미터 410억 규모로, 아파치 2.0 라이선스 아래 출시와 동시에 허깅페이스에 가중치가 공개됐다. 회사는 낮은 운영 비용과 '검열에 대한 저항'을 핵심 특징으로 내세웠다. 폐쇄형 API에 기본적으로 의존하던 기업들에게 감사(監査) 가능하고 자체 인프라에 배포할 수 있는 개방형 대안을 제시했다는 점에서 주목받는다.

벤처비트가 7월 VB Transform 2026(7월 14~15일, 멘로파크)과 함께 공개한 리포트에서 기업 AI의 핵심 난제는 기술이 아니라 '통제 격차(control gap)'라고 진단했다. 조사에 따르면 85%의 기업이 AI 에이전트를 시범 운영 중이지만 실제 프로덕션에 투입한 곳은 5%에 불과했다. 또 58%가 AI 이니셔티브를 순증하고 있으나 85%가 둘 이상의 플랫폼을 '주력 AI 계층'으로 운영해 통합률은 8%에 그쳤다. 모델 이상 징후를 탐지할 자신이 있다고 답한 기업은 40%였지만 실제 능동적 모니터링·경보 체계를 갖춘 곳은 10%뿐이었다. 107개 기업 중 절반 이상이 이미 에이전트 보안 사고나 근접 사고를 겪었다.