AI는 더 이상 “잘 만드는 기술”이 아니다.

2025년 7월 셋째 주 주요 AI 기술 및 산업 동향 심층 분석

AI 최신 뉴스 심층 분석

1. 구글 AI 기반 ‘비즈니스 콜’ 서비스 미국 전역 출시

구글은 검색에 AI 에이전트를 도입해 사용자를 대신해 지역 업체에 전화를 걸어 가격·예약 정보를 수집해주는 ‘비즈니스 콜’ 기능을 발표했다. 예를 들어 “근처 애견 미용업체”를 검색하면 “AI가 가격 확인” 옵션이 나타나 사용자 대신 업체에 전화를 걸어준다 (blog.google). 이 기능은 현재 미국 내 모든 구글 검색 사용자로 확대되고 있으며, 구글 AI Pro·Ultra 구독자에 한해 처리량 한도가 높게 적용된다

기술·정책적 의미: 이 기능은 구글의 차세대 AI 모델(Gemini 2.5 Pro)을 활용한 에이전트형 기능으로, 음성합성·전화기술이 결합된 검색 혁신이다. 사용자가 직접 전화를 걸지 않아도 AI가 대화를 나누고 정보를 요약해주므로 편의성이 높아진다. 그러나 기업 측면에서는 전화 건수가 증가함에 따라 고객관리 체계와 전화응대 준비가 필요해졌다. 개인정보 보호와 투명성 면에서도 “AI가 전화한다”는 사실 고지가 정책 쟁점이 될 수 있다.

영향력(글로벌·한국): 미국에서 선행 적용되는 이 기술은 향후 글로벌 시장 확대로 이어질 전망이다. 구글은 이미 과거에 전화 상담 에이전트 ‘듀플렉스’를 선보인 바 있어 이번 비즈니스 콜은 그 연장선이다. 한국에서는 구글 검색 서비스 이용자가 제한적이지만, 글로벌 트렌드로서 로컬 검색·전화 응대 자동화의 중요성을 부각했다. 국내 통신·소비자 분야에서도 AI 자동 응대를 검토할 가능성이 있다.

산업·비즈니스 인사이트: 지역 소상공인이나 서비스업체는 구글 비즈니스 프로필(업체정보)을 충실히 관리해 이 새로운 채널에 대비할 필요가 있다. 예를 들어 음식점·미용실·숙박업 등 지역기반 업종은 AI 검색을 통해 고객 문의가 확대될 수 있다. 한편 AI 기반 컨택센터(고객센터) 솔루션 기업이나 음성인식·통화 분석 기술 업체에도 수요가 늘어날 것으로 보인다.

미래 전망 및 파급 효과: 구글은 앞으로도 예약·주문 등 더 복잡한 에이전트 작업으로 기능을 확장할 수 있다. 아울러 이 서비스는 AI 신뢰도와 윤리 논쟁을 촉발할 수 있는데, 업체가 녹취(알림)를 요구할지, AI 학습 데이터 활용을 어떻게 통제할지 등이 향후 관건이다. 장기적으로는 로컬 검색의 기준과 형태를 바꾸고, 타 메타버스/AI 경쟁사들(예: 오픈AI, 애플 시리)도 유사 기능을 개발하게 할 가능성이 크다

2. 허깅페이스의 ‘리치 미니’ 로봇 출시 및 오픈소스 앱 생태계 선언

허깅페이스는 저가형 데스크톱 로봇 ‘리치 미니(Reachy Mini)’를 출시하면서 오픈소스 앱 생태계 조성을 강조했다. 11인치 크기 로봇으로 $299(동봉버전)부터, 풀 구동 배터리 모델이 $449이다. 허깅페이스는 로봇의 하드웨어·소프트웨어 설계와 조립 매뉴얼을 모두 공개하며 AI 튜닝·개발 환경을 제공한다. 핵심은 허브(Hugging Face Hub) 및 스페이스(Spaces)와의 연동으로 수천 개의 AI 모델을 로봇 앱으로 활용할 수 있다는 점이다. 공동창립자 울프는 “리치 미니는 빈 아이폰과 같아, 수많은 로봇 앱이 개발될 것”이라고 강조하며 로봇용 앱 생태계 구축 의지를 밝혔다(endroid.com).

기술·정책적 의미: 리치 미니는 AI 모델(대형 언어 모델 포함)을 물리 기기로 구현한다는 점에서 의의가 있다. 라즈베리파이5 탑재, 파이썬 기반 개발환경, 로컬 추론 지원 등 하드웨어·소프트웨어 모두 오픈소스로, 개발자 커뮤니티 주도의 확장이 기대된다. 아직 별도 인증·규제가 심한 기기는 아니지만, 로봇 분야의 오픈소스 활성화는 보안·안전성 이슈도 동반할 수 있다.

영향력(글로벌·한국): 글로벌로는 로봇공학과 AI의 민주화를 지향하며, 메이커 운동과 비슷한 흐름이다. 구글·아마존 등 기업형 로봇과 달리, 허깅페이스는 교육·연구·개발자 시장을 노린다. 한국에서는 로봇·AI 스타트업이 증가하는 가운데, 오픈소스 로봇의 등장이 재미를 끌 수 있다. 다만 국내 로봇 산업은 부품·기술수입 위주여서, 해외 모델이 도입될지, 아니면 한국형 로봇 시장에 적응할지는 지켜볼 부분이다.

산업·비즈니스 인사이트: 교육용·개발용 데스크톱 로봇, AI 연동 기기 시장에 활용 가능하다. 예를 들어 AI 연구실·개발사, 코딩교육 업체, 가상 비서·텔레프리즌스 등 신사업 분야가 대상이다. 경쟁자로는 소니의 아이보, 보스턴 다이내믹스 로봇 등이 있으나, 리치 미니는 가격·개방성에서 차별화된다. 허깅페이스는 로봇으로 수많은 “앱”이 생성되는 것을 기대하며, 일종의 로봇 앱스토어 같은 생태계 구축을 목표로 한다(endroid.com).

미래 전망 및 파급 효과: 로봇을 AI 실험 플랫폼으로 쓰는 시도가 본격화할 전망이다. 성공시에는 다른 크기·기능의 로봇이 나올 수 있고, 허깅페이스가 로봇 시장에 본격 진출할 수 있다. 반면 실제 구매 장벽(조립·유지비)이나 완성도 문제로 초반 반짝 효과에 그칠 수도 있다. 그러나 교육·메이커 커뮤니티가 활성화되면, AI 로봇 서비스 시장과 오픈AI/Meta의 로봇 전략과 대비되는 별도 흐름이 형성될 가능성이 있다.(irobotnews.comendroid.com)

3. 앤트로픽의 클로드 코드에 기업용 대시보드 및 MCP 기능 추가

AI업체 앤트로픽은 개발자용 코딩 도구 ‘클로드 코드’에 기업용 지표 대시보드와 MCP(Model Context Protocol) 지원을 추가했다. 이번 업데이트로 관리자 대시보드를 통해 팀별 작업 내용, 코드 승인량, 툴 사용률, 사용자별 비용 추적 등이 가능해졌다. 예를 들어 관리자는 개발팀의 실시간 작업량과 AI 사용 내역을 모니터링할 수 있다. 한편 앤트로픽은 모델 컨텍스트 프로토콜 지원도 발표했는데, 이는 외부 도구·데이터에 안전하게 연결하도록 설계된 공개 표준이다. MCP 덕분에 클로드 코드는 피그마 서버, 오픈AI 챗GPT, 오라클 데이터베이스 등 외부 리소스와 통합 운영이 가능해졌다(siliconangle.com).

기술·정책적 의미: 이번 개선은 LLM 개발 툴의 엔터프라이즈 적합성을 높인 것이다. 대시보드는 개발팀 관리·비용관리가 주요하며, MCP는 AI 서비스의 확장성과 데이터 보안을 고려한 기능이다. 정책 측면에서 공개 표준인 MCP 채택은 여러 업체의 협업을 지원하나, 실사용시 데이터 접근 제한과 보안 이슈는 여전히 관리 대상이다.

영향력(글로벌·한국): 글로벌 관점에서 앤트로픽은 AI 툴의 기업 시장 대응력을 강화했다. 한국 기업들도 클라우드·AI 개발팀이 늘어남에 따라 이런 대시보드와 데이터 연동 기능이 관심을 모을 수 있다. 특히 금융·제조 등 고신뢰성 산업에서 LLM 운영 가시성이 요구되므로, 유사 기능이 국내외 여러 AI 서비스에 확산될 가능성이 있다.

산업·비즈니스 인사이트: 소프트웨어 개발사나 대기업 IT 조직에 유용하다. 예컨대 소프트웨어 개발툴 시장에서 구글, 오픈AI도 CLI 기반 코딩 도구를 내놓고 있는데, 앤트로픽은 관리용 대시보드로 차별화한다. 또한 MCP를 통해 데이터·툴 통합이 쉬워지므로, 다양한 내부 업무시스템과 LLM 활용 프로젝트에 적용하기 쉽다. 기업형 LLM 서비스 모델과 SaaS 기업에게도 영향을 미칠 전망이다.

미래 전망 및 파급 효과: LLM 개발 플랫폼은 향후 점점 기업 요구에 맞춘 기능을 추가할 것으로 보인다. 대시보드 고도화(자동화된 리포트, 예측 등)나 MCP 기반 에코시스템 확대가 예상된다. 이는 AI 도입을 고려하는 기업에 신뢰성과 편의성을 제공해 LLM 시장 확장을 견인할 수 있다. 반면 기술 복잡도와 경쟁 심화로, 중소기업이나 스타트업은 자체 도입보다 중개 서비스 의존도가 높아질 수도 있다.(siliconangle.comsiliconangle.com).

4. 딥마인드·UCL 공동 연구: LLM의 ‘확신의 역설’

구글 딥마인드와 런던대(UCL) 연구진은 LLM의 ‘확신의 역설’을 제시했다.

연구에 따르면 LLM은 초기에는 매우 확신에 차서 정답을 제시하지만, 잘못된 반대 의견을 접하면 이를 과도하게 신뢰하고 원래의 정답에서 벗어날 수 있다.

즉, “처음에는 맞았던 답을 자신있게 말하다가, 틀린 조언을 들으면 쉽게 흔들리는” 특성이 관찰되었다.

이는 인간의 선택지후강화 편향(choice-supportive bias)과 유사하여, 정반대 조언에는 지나치게 자신감을 잃고 대답을 변경하는 경향을 보였다.

이런 행동은 GPT4o, Gemma3 등 다양한 모델에서 확인됐다.

기술·정책적 의미: LLM의 불완전한 확신 표현은 챗봇·대화 시스템의 신뢰성 문제로 직결된다. 예를 들어, 사용자가 잘못된 정보를 AI에게 알려줄 경우 LLM이 과도하게 그 정보를 신뢰할 수 있어, 결과적으로 잘못된 출력을 반환할 수 있다. 정책 측면에서는 AI의 불확실성 관리와 사후검증 메커니즘 마련이 강조된다. LLM에게 단순히 정답만 묻기보다는 “왜 그렇게 생각하냐”를 반복해보는 사용자 인터페이스 설계도 필요해진다.

영향력(글로벌·한국): 전 세계적으로 금융·의료·법률 등 고신뢰성을 요구하는 분야에서 LLM 도입 시 주의가 필요함을 시사한다. 한국에서는 AI 기반 대화 서비스와 챗봇이 확산 중인 만큼, 이런 경향이 서비스 품질·신뢰도 평가에 고려될 것이다. 특히, 고객센터 챗봇, 자동 상담 시스템 등에서는 잘못된 수정 권유에 따른 혼란을 줄이기 위한 교육이 필요할 수 있다.

산업·비즈니스 인사이트: LLM 기반 비즈니스 애플리케이션(예: 문서요약, 번역, 상담 자동화)에서 ‘오래된 정보’ 혹은 ‘거짓 정보’에 덜 민감하도록 설계해야 한다. 예컨대 의사결정 지원 시스템에서는 LLM이 확신을 표현할 때 일종의 확률값(confidence score)을 함께 제시하거나, 후속 모듈로 검증을 병행하는 방식이 고려될 수 있다. LLM 제공 업체도 사용자에게 모델의 자신감 특성을 알리는 가이드라인을 마련해야 한다.

미래 전망 및 파급 효과: 이러한 연구 결과는 LLM의 신뢰도를 높이는 계기가 될 것이다. 향후 LLM은 스스로의 판단 확신을 더 정교히 조절하거나, 인간처럼 논리적 반박을 걸러내는 기능을 학습할 것으로 예상된다. 또한, AI 시스템 설계 시 ‘확신 역설’을 줄이기 위한 안전장치(예: 조언의 진위 검증, 다중AI 비교)를 도입할 필요성이 커질 전망이다(techxplore.comtechxplore.com).

5. 위버스브레인·어반데이터랩의 공공·의료 AI 서비스 확대

위버스브레인은 AI 튜터가 학습자에게 직접 전화를 걸어 영어를 코칭해주는 ‘밀착케어콜’ 서비스를 출시했다.

이 서비스는 사용자가 지정한 시간에 AI 튜터가 전화로 예습·복습, 발음 교정 등 맞춤 학습을 제공하며, 한국어 안내도 지원해 초급 학습자도 이용할 수 있다.

기존 화상 AI 영어 서비스 ‘맥스AI’ 사용자에게 먼저 제공하며 점차 확대할 계획이다. 위버스브레인은 “학습자가 원할 때 AI가 전화를 걸어 학습을 이끌어준다”며 AI 학습 파트너 시대를 강조했다.

어반데이터랩은 지방 공공의료기관의 병리 진단을 위한 AI 시스템 구축을 추진한다.

과학기술정보통신부·NIPA의 지원으로, 디지털 병리 전환을 통해 위암·유방암 등의 AI 판독 솔루션을 고도화하는 프로젝트를 진행 중이다.

병리 인력이 부족한 공공의료 현장에서 AI 솔루션을 도입해 효율적으로 진단 업무를 처리할 수 있도록 한다는 목표다.

기술·정책적 의미: 위버스브레인의 사례는 음성통화 기반 맞춤형 AI 학습 서비스의 도입을 보여준다. 비대면 교육 서비스 경쟁 속에서 AI 더빙·음성합성 기술 활용 사례가 늘어나는 추세다. 어반데이터랩 프로젝트는 의료 AI를 공공 영역에 확산시키는 정부 주도 시범사업이다. 두 사례 모두 데이터 보안·프라이버시가 중요한 만큼 관련 법규 준수가 필수적이다.

영향력(글로벌·한국): 글로벌 관점에서, 디지털 교육과 디지털 헬스케어는 AI 적용이 활발한 분야이다. 한국은 정부 지원으로 공공의료 AI 실증을 추진함에 따라 의료 불균형 완화를 모색 중이다. 위버스브레인의 교육 AI는 K-에듀 콘텐츠 수출 경쟁력 강화에도 기여할 수 있다.

산업·비즈니스 인사이트: 위버스브레인의 AI 전화 서비스는 교육 플랫폼·통신 서비스 기업에 새로운 수익 모델이 될 수 있다. AI 음성 기술을 가진 스타트업이나 통신사 콜센터 솔루션 업체와의 협업 가능성도 있다. 어반데이터랩의 의료 AI는 의료기기·SW 업체와 협력해 고도화되며, 병원·지자체 중심 수요가 예상된다. 또한 NHN, 네이버클라우드 등 클라우드 사업자와 협력하여 AI 기반 의료 플랫폼 사업을 확장할 가능성도 있다.

미래 전망 및 파급 효과: 교육 AI 통화 서비스는 다른 언어나 과목으로 확대될 수 있으며, 학습 동기 부여와 참여율 제고에 효과를 낼 것으로 기대된다. 의료 AI의 경우, 프로젝트 완료 후 전국 공공병원으로 확산될 가능성이 있으며, 국가적 차원에서 AI 기반 의료 진단 표준화를 앞당길 수 있다nipa.kr. 공공·민간의 협업 모델이 성공하면 세계 다른 지역에도 수출할 수 있는 선례가 될 것이다.

6. 베스핀글로벌의 AI 기업 코그넷나인 인수 (금융 AI 특화)

클라우드·AI 서비스 기업 베스핀글로벌은 AJU그룹 계열사인 금융 AI 전문기업 코그넷나인을 인수했다.

이번 인수로 베스핀글로벌은 금융권 AI 솔루션 역량을 강화하고, 비즈니스 이해 기반의 AI 에이전틱 워크플로우 플랫폼 시장을 선점하려 한다.

베스핀글로벌은 코그넷나인의 핵심 기술인 AICC(고객센터 AI)와 ‘플러그넷 플러스’ 플랫폼을 자사 ‘헬프나우’ 에이전틱 AI 플랫폼과 연동해 시너지를 극대화할 계획이다.

코그넷나인이 자체 개발한 ‘플러그넷 플러스’는 멀티 AI·멀티 LLM을 활용해 특정 기술에 종속되지 않고 다양한 AI를 활용할 수 있도록 돕는다.

기술·정책적 의미: 인수 배경에는 금융권 디지털 전환(DX)에 AI를 접목하려는 전략이 있다.

AI 컨택센터(AI 고객센터), AI 에이전트 플랫폼 등 기업별 특화 솔루션 개발이 트렌드이다.

그러나 금융 데이터·거래 정보 처리는 높은 규제·보안 요구가 따르므로, 인수 후에도 관련 법규 준수와 모델의 검증이 중요해진다.

영향력(글로벌·한국): 국내 금융산업에서는 이미 KB금융·롯데카드 등 주요사가 코그넷나인과 프로젝트를 진행한 바 있다.

베스핀글로벌 인수로 이들 경험과 기술이 더욱 확산될 전망이다. 글로벌 시장에서는 금융권의 AI 도입이 확대 중이므로, 베스핀글로벌은 이를 겨냥한 금융 AI 풀스택 서비스를 개발할 수 있는 경쟁력을 확보하게 됐다.

산업·비즈니스 인사이트: 금융 AI 시장과 클라우드 기반 AI 서비스 시장 전반에 적용된다. 예를 들어 금융권은 대화형 챗봇, AI 고객센터, 맞춤형 투자 자문 등에 코그넷나인 기술을 활용할 수 있다. 금융권 외에도 제조·유통 부문에서도 AI 고객응대나 자동화 문의 응답 솔루션에 플러그넷 기술을 적용할 수 있다. 이로써 베스핀글로벌은 산업별 맞춤형 AI 공급자로 거듭날 수 있는 기반을 마련했다.

미래 전망 및 파급 효과: 인수 효과로 금융권 AI 서비스 경쟁이 심화할 것으로 보인다.

코그넷나인의 AI 매니지드 서비스 프레임워크(컨설팅~운영 9단계)는 확장될 것이며, 타 산업으로의 기술 전수도 기대된다. 장기적으로는 금융·고객서비스를 넘어 스마트 팩토리, 스마트 시티 등 다양한 분야에서도 에이전틱 AI 플랫폼 수요가 증가할 수 있다.

7. 휴멜로의 K-FAST 얼라이언스 참여 및 AI 더빙/음성 합성 진출

AI 보이스 스타트업 휴멜로는 글로벌 K-FAST 얼라이언스에 합류하며 AI 더빙 기술을 제공할 계획이다. K-FAST 얼라이언스는 FAST(광고 기반 무료 스트리밍 TV) 사업 글로벌 확산을 위해 정부와 기업이 협력하는 민관 컨소시엄이다.

휴멜로는 약 1분 분량의 음성 데이터만으로 목소리를 복제·생성하는 FRTTS(Few-shot Real-time TTS) 기술을 개발해, 자연스러운 다국어 음성을 구현한다.

얼라이언스 내에서 휴멜로는 K-콘텐츠의 현지화 작업을 지원하며, 현지 시청자가 어색함 없이 감상할 수 있는 AI 다국어 더빙을 제공하겠다고 밝혔다.

기술·정책적 의미: FRTTS는 최신 AI 음성합성 기술로, 적은 데이터로도 고품질 음성을 만들 수 있어 제작 비용과 시간을 크게 줄인다. 콘텐츠 수출 시대에 문화적 정확성을 위해 로컬라이징이 필수인 만큼, 음성AI 기술은 중요해졌다. 정책적으로는 목소리 복제 AI의 저작권·초상권 이슈도 검토 대상이다.

영향력(글로벌·한국): 글로벌 OTT 경쟁에서 K-콘텐츠가 유력한 강점인데, 다국어 더빙은 시장 확장에 유리하다. 휴멜로는 특히 영어·중국어·스페인어 등 주요언어로 K-미디어를 전달할 수 있는 기술 기반을 확보했다. 한국에서는 이미 엔터·게임 콘텐츠에 AI 더빙이 일부 적용 중이며, 이 기술 확산으로 K-콘텐츠의 해외 배포 과정이 간소화될 것으로 보인다.

산업·비즈니스 인사이트: 게임·웹툰·드라마 제작사, 온라인 동영상 플랫폼, 미디어 기업에 유망하다. 예를 들어, 한국게임·애니메이션은 영어·중국어 더빙을 빠르게 제작해 글로벌 시장으로 확산할 수 있다. 기존 더빙업체는 AI 툴을 도입해 생산성을 높일 수 있고, 음성 데이터 제공·가공 사업이 새로운 시장이 된다. 나아가 AI 스피커나 광고에서 광고주/사용자 맞춤 음성 생성에도 응용될 수 있다.

미래 전망 및 파급 효과: AI 더빙 기술은 빠른 속도로 콘텐츠 локал라이제이션 업무를 대체할 전망이다. 향후 기술 고도화를 통해 감정 표현, 억양 조절이 자연스러워지면 영상 제작 초기 단계부터 AI 더빙을 염두에 둔 콘텐츠 제작이 일반화될 수 있다. 또한 글로벌 FAST 서비스 확대와 함께, AI 음성 합성·더빙 솔루션이 미디어 업계의 필수 인프라가 될 가능성이 크다.

8. 네이버의 AI 기반 XR 영상 플랫폼 및 몰입형 콘텐츠 전략

네이버는 AI와 XR(확장현실)을 결합한 이머시브 미디어 플랫폼 구축을 추진하고 있다. 최근 열린 기술포럼에서 네이버는 AI 기반 영상 기술과 XR 콘텐츠 플랫폼을 연내 순차 공개할 계획임을 밝혔다.

예를 들어, 자체 개발한 AIEncode를 통해 화질을 유지하면서 전송 효율을 30% 이상 개선했고, 멀티모달 LLM을 이용해 텍스트(블로그)에서 자동으로 숏폼 영상을 제작하는 AutoClipAi 등을 선보였다. 또한 가상 스튜디오 ‘비전스테이지’와 ‘모션스테이지’에서 3D 캐릭터 방송을 제작해 실시간 VR 콘텐츠를 지원하고 있다.

네이버는 라이브 스트리밍 플랫폼 ‘프리즘 라이브 스튜디오’를 통해 아바타 기반 3D 방송을 활성화하며, 누적 방송 9300만 건, 해외 이용자 비중 90% 등 성과를 거뒀다. 앞으로 XR 기술을 기반으로 한 콘텐츠 시장 공략도 본격화한다. 안드로이드 OS 기반의 XR 콘텐츠 플랫폼을 준비 중이며, VR·AR 디바이스 대중화에 앞서 생태계를 확보할 계획이다.

기술·정책적 의미: 네이버는 동영상 스트리밍 전송, 자동 편집, AR/VR 콘텐츠 제작 등 전방위에 AI를 접목하고 있다. Onservice AI 전략을 통해 사용자 개별화, 네트워크 비용 절감, 제작 프로세스 자동화가 가능해졌다. XR 분야에서는 콘텐츠 검열·저작권·개인정보(아바타 등) 이슈를 풀어야 하며, 차세대 통신(5G/6G) 기술과도 연계가 필요하다.

영향력(글로벌·한국): 글로벌로는 넷플릭스·페이스북·구글처럼 미디어 플랫폼 기업들이 XR에 주목하는 가운데, 네이버도 한국 기업 최초로 AI+XR 서비스 경쟁에 뛰어들었다. 한국은 K-콘텐츠 강국이므로 네이버 XR 플랫폼이 VR 콘서트, 메타버스 마케팅 등에 새로운 활로를 제공할 수 있다.

산업·비즈니스 인사이트: 미디어 기업, 게임·엔터테인먼트, 광고/커머스 산업에서 활용 가능하다. 예를 들어 쇼핑라이브, K-POP·e스포츠 방송 등 고화질 실시간 스트리밍 경쟁력이 강화된다. 교육·컨퍼런스 등 원격화 환경에서도 XR 도입이 늘어나며, 네이버의 가상 스튜디오 기반 서비스가 기업 회의·이벤트 용으로 채택될 수 있다. 기술적으로는 실감형 콘텐츠 제작 툴과 스트리밍 솔루션 시장에 경쟁 압력을 주게 된다.

미래 전망 및 파급 효과: 네이버가 제시한 비전이 현실화되면, 국내외에서 보다 몰입감 높은 영상 경험이 확산될 것이다. AutoClipAi처럼 AI가 콘텐츠를 자동 생성·편집하는 기능은 크리에이터의 창작방식을 바꾸고, 네이버 피드·유튜브 등에서 숏폼 비중이 커질 수 있다. XR 플랫폼은 향후 수년 내 휴대형 VR·AR 기기 보급과 맞물려 성공 가능성이 있다. 궁극적으로 네이버는 온∙오프라인 경계를 허무는 실감형 생태계를 구축해 글로벌 경쟁력을 높이려 한다.

9. 토마토시스템의 UI 자동화 플랫폼 ‘AI젠’ 상용화

토마토시스템은 자연어·이미지 입력만으로 앱 UI 설계부터 코드 생성까지 자동화하는 LLM 기반 플랫폼 ‘엑스빌더6 AI젠’을 출시했다.

AI젠은 이클립스 플러그인 형태의 개발 툴로, 기획 문서나 회의 스케치, 손그림 이미지 등을 바탕으로 즉시 UI 목업과 소스코드를 생성한다.

코딩 경험이 없는 비전문가도 자연어만으로 UI를 구성할 수 있어, 기존 SI 개발의 복잡한 커뮤니케이션 단계를 크게 줄일 수 있다. 요구사항→UI→코드로 이어지는 정방향 흐름과 이미지→UI→요구사항 추출의 역방향 흐름 모두 지원해 실제 개발 속도와 정확도를 높인다. 업계에서는 AI젠이 “SI 업계의 구조적 전환을 알리는 신호탄”으로 평가되며, AI 주도 개발 생태계의 본격화를 예고하고 있다zdnet.co.krzdnet.co.kr.

기술·정책적 의미: AI젠은 AI를 앞세운 DevOps 자동화 도구로, 기존의 사람 중심 개발 프로세스를 바꾸는 패러다임이다. 정책적으로는 공공·금융 등 보안이 중요한 시스템 개발에 도입 시 AI 결과 검증·책임 소재가 이슈다. 또한 코드·데이터 품질 관리, 저작권 문제(생성된 코드의 라이선스) 등에 대한 표준·지침 마련도 필요하다.

영향력(글로벌·한국): 글로벌 소프트웨어 개발 시장에서는 이미 GitHub Copilot, OpenAI의 코파일럿 등이 주목받는데, 토마토시스템은 GUI 자동화를 통합해 한국 시장에 맞는 독자 솔루션을 내놓았다. 한국의 공공·대기업 시장에서는 내년부터 대규모 AI 개발수요가 예상되므로, AI젠 같은 자동화 도구로 개발 효율을 올릴 수 있다. 특히 디지털 전환 프로젝트(전사 시스템 개편)에서의 생산성 제고 수단으로 주목받을 전망이다.

산업·비즈니스 인사이트: 시스템통합(SI) 업체와 SW 개발회사, 대형 IT담당 조직이 주된 활용처다. 예를 들어 공공기관의 업무관리 시스템, 금융기업의 전산시스템 등 반복적 UI개발이 많은 분야에서 ROI가 높다. 토마토시스템은 이미 국내 SI 5사와 협업한 바 있으며, 이들과 함께 산업별 자동화 사례를 공동개발한다는 계획이다.

AI젠은 다양한 LLM을 지원하며, 향후 도메인 특화 플러그인도 추가하여 의료·제조·교육 등 다른 산업군에도 확장할 수 있다.

미래 전망 및 파급 효과: AI 개발 자동화 툴의 상용화는 개발 문화와 생태계를 크게 바꿀 것으로 보인다. 번거로운 반복 작업이 AI로 대체되면 개발자는 설계·감리 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있다. 생산성 증대로 개발 기간이 단축되고 IT 예산 효율성이 높아져, 한국기업의 글로벌 경쟁력에도 긍정적 영향을 줄 전망이다 .

10. 서울 AI 허브의 글로벌 진출 지원사업 시작

서울시 산하 AI 지원기관 서울 AI 허브는 국내 AI 스타트업의 글로벌 시장 진출을 돕기 위한 지원사업을 시작했다.

프랑스 VivaTech을 시작으로 싱가포르 AIMX, 미국 테크크런치 디스럽트, CES 등 주요 글로벌 기술 전시회에 허브 기업 전용 공동관을 구성하여 전시 참여, 투자자 미팅, 현지 네트워킹 등을 돕는다.

단순 참가지원에 그치지 않고, 각 행사에서 현지 시장 진출 프로그램, 글로벌 IR·네트워킹, 파트너 미팅, 공식 IR 피칭·데모 참여 등 실질적 사업화 기회를 제공한다.

올해 VivaTech 2025에는 AI 스타트업 5개사가 참가하여 LVMH, 로레알, 디즈니 등과 협의했고, 향후 TechCrunch Disrupt(미국), AIMX Singapore, CES 참가 지원을 계속할 예정이다.

영향력(글로벌·한국): 이 지원사업은 서울(한국) AI 생태계의 해외 진출 창구로 기능한다. 한국 스타트업은 그간 국가 차원 지원 없이 해외 전시를 개별적으로 뛰어왔는데, 서울 허브는 정부·민간 협업으로 체계적 지원을 제공한다. 이를 통해 국내 AI 기술의 해외 인지도와 투자유치 기회가 늘어날 것으로 기대된다. 글로벌 기업 입장에서는 한국 스타트업의 기술·사업모델을 조기에 접할 수 있는 기회가 된다.

산업·비즈니스 인사이트: AI 스타트업(빅데이터, 머신러닝, 컨설팅 등)과 콘텐츠 기업, 공공기관 등이 직접적인 수혜를 본다. 예컨대 AI 의료·제조·물류 솔루션 업체가 해외 전시에서 파트너를 구하거나 투자자 접촉이 원활해질 수 있다. 또한 해외 협력 네트워크 확장을 위한 파트너십 매칭도 기대된다. 간접적으로는 국내 중견·대기업의 해외 진출 시 발판이 될 수 있고, K-ICT 생태계의 가치 제고에 기여한다.

미래 전망 및 파급 효과: 올해 시작된 지원사업을 통해 성과가 입증되면, 내년 이후 지원 대상 전시회·국가를 확대할 수 있다. 서울 AI 허브는 해외 AI 허브·액셀러레이터 등과 연계해 글로벌 네트워크를 넓히겠다고 밝혔다. 장기적으로 국내 AI 기업의 글로벌 진출이 촉진되면, 세계 시장에서 ‘서울 AI 허브’ 브랜드 가치가 높아지고, 한국이 글로벌 AI 허브로 자리매김하는 계기가 될 것이다.

11. 엔비디아의 중국 H20 칩 수출 재개 및 AI 공급망 전략

미국 엔비디아는 중국 수출 전용 AI GPU인 H20 칩의 대중(對中) 판매 재개를 위해 미 정부에 허가를 신청했다.

H20는 바이든 정부 시절 수출 규제를 피하기 위해 사양을 낮춘 제품이지만, 트럼프 정부는 지난 4월 안보 이유로 H20의 중국 수출을 금지했다.

엔비디아는 미국 정부가 곧 허가를 내줄 것으로 기대하며 가능한 한 빠르게 중국 공급을 시작하겠다고 밝혔다. 동시에 중국 시장용 그래픽 카드인 ‘RTX PRO GPU’ 신제품도 준비 중이라고 덧붙였다.

기술·정책적 의미: H20 수출 재개는 미·중 무역협상과 국가 안보 역학이 반영된 것이다.

미국은 첨단 AI 칩의 중국 유통을 엄격히 관리했으나, 기술 경쟁력과 공급망 안정화를 위해 규제를 일부 완화한 것으로 풀이된다. 그러나 실제 수출 규모는 제한적일 전망이다.

미 중앙일보 보도에 따르면, 엔비디아가 중국 주요 고객사에 “공급은 매우 제한적일 것”이라 통보했다고 한다. 이는 미·중 협상과 희토류 등 교환 조건의 일부로 여겨지며, 언제든 재변경 가능성이 있다.

영향력(글로벌·한국): 중국은 AI 서버·데이터센터 수요가 막대한 시장이다. Nvidia 칩 수출 재개는 중국 업체의 고성능 컴퓨팅(AI 워크로드) 확대를 돕는다. 이는 글로벌 AI 공급망에도 영향을 미친다. 한국 기업도 중국 시장의 반도체 수요를 예의 주시해왔으며, 시스템 반도체(그래픽카드 포함) 수출 구조에 파급될 수 있다. 다만, 중국 내 칩 자급(자국화) 노력과 미국의 재규제 가능성도 함께 고려해야 한다.

산업·비즈니스 인사이트: GPU 수급이 원활해지면 중국의 데이터센터와 AI 서비스업체(바이두, 알리바바 클라우드 등)가 더 공격적으로 GPU 기반 사업을 전개할 수 있다. 한국의 서버제조사나 클라우드 사업자는 이에 대비해 대체 공급처나 제품을 확보해야 한다. 공급 재개로 인한 엔비디아 매출 증가가 기대되지만, 동시에 중국 AI 칩 경쟁이 심화될 수 있어, 한중 양국 기업의 협력과 경쟁 관계 재정립이 필요하다.

미래 전망 및 파급 효과: H20 수출 재개가 계기가 되어 미·중 간 ‘전략적 빅딜’ 가능성도 거론된다 만약 양국이 기술·자원 분야에서 협력을 늘린다면 글로벌 AI 공급망 안정화에 기여할 수 있다. 반대로, 지정학적 긴장이 재고조정되면 수출 중단 조치가 다시 발동될 위험도 있다. 장기적으로 중국 기업은 자체 GPU(예: 쑨웨이, 비크레이) 개발과 병행 투자를 가속할 것이며, 한국 반도체 산업도 이에 대응하는 전략적 포지셔닝이 요구된다

🔭 AI 산업의 흐름 속 총체적 인사이트

✅ 현실 진단: '모델의 성능'은 중심이 아닌 ‘내재화’가 핵심이다

이번 주 뉴스에서 공통적으로 드러나는 것은 모든 기업이 AI를 외부 도구가 아닌 내부 역량으로 통합하려는 흐름입니다.

구글, 허깅페이스, 앤트로픽 등은 AI 모델을 직접 서비스에 녹여내는 구조로 전환 중입니다.
네이버, 베스핀글로벌, 휴멜로 등은 자사 산업 도메인에 맞춘 실질적 내재화 전략을 강화하고 있습니다.

📌 즉, ‘모델’ 중심에서 ‘시스템 설계’ 중심으로 AI 전략의 무게 중심이 이동하고 있습니다. 이제는 LLM을 구축하느냐보다, “어떻게 이걸 우리 조직과 산업에 심고 운영할 것인가”가 진짜 경쟁력이 되었습니다.

✅ 관찰되는 산업 흐름 3가지 키워드

1. Agent화의 실현 → 사용자가 요청하면 AI가 ‘행동’하는 시대

대표 사례: 구글 비즈니스 콜, 클로드 코드의 MCP, 위버스브레인 콜형 AI 튜터
AI는 단순 응답에서 벗어나 실제로 행위(전화, 예약, 안내)를 수행합니다.
이는 서비스 경험을 재구성하고, 기업의 업무 프로세스를 재정렬하게 합니다.

🔍 Insight: B2C든 B2B든, 앞으로는 “행동형 AI 기능”이 서비스 UX의 기본이 됩니다.

2. AI 개발의 SaaS화 & 운영자동화 → ‘개발자만 쓰는 AI’는 끝났다

클로드 코드의 실시간 대시보드, AI젠의 UI 자동화처럼 이제 AI는 비개발자도 개발을 할 수 있는 환경을 제공합니다.
LLM은 이제 코딩, UI 설계, 서비스 기획 등 다양한 프로세스를 자동화합니다.

🔍 Insight: 기술이 아니라 ‘사용 가능성’이 AI 도구의 성패를 가릅니다. AI는 “모든 직무의 보조 시스템”으로 확장 중이며, 프론트엔드·기획·운영에서 더 폭넓게 쓰일 것입니다.

3. 산업별 특화 + 로컬라이징 강화 → 범용 AI에서 도메인형 AI로

휴멜로의 다국어 더빙, 코그넷나인의 금융 AI, 어반데이터랩의 병리 AI 등 모두가 ‘특정 도메인’에 최적화된 AI를 개발·적용하고 있습니다.
AI의 범용성보다는, 현실적 제약(규제, 문맥, 사람과의 협업)에 강한 형태로 진화하고 있습니다.

🔍 Insight: 기업은 ‘AI를 자체적으로 컨텍스트화 할 수 있는 기술 체계’를 구축해야 합니다. 도메인 지식 + LLM + 연동 기술 = 다음 시장의 필승조합입니다.

🔁 ‘환상’과 ‘현실’의 간극에 대한 판단

항목	환상	현실적 한계
🎛 AI가 모든 걸 자동화할 것이다	UI/기획/개발 등 많은 업무가 줄어든다	실제 적용에선 데이터 정제, 도메인 지식, 정책 충돌로 복잡성 증가
🤖 로봇이 곧 서비스 시장을 바꾼다	리치 미니 등 저가형 로봇 활성화	조립/운영/UX 미흡, 교육·연구 한정 용도
🌍 글로벌 진출은 기술력이 답이다	글로벌 전시에 참가하면 투자유치 가능	언어·로컬라이징·B2B 협상력 부족으로 실질적 수출 전환 어려움

📌 결론: 기술 그 자체보다, 기술을 현실에 붙이는 운영력·설계력·현장 감각이 더욱 중요해졌습니다. "좋은 기술"보다 "쓸 수 있는 기술"이 살아남습니다.

🚀 앞으로의 지향점 (기업·기획자·개발자 관점)

관점	지향해야 할 방향
기업	✅ 범용 LLM 도입이 아닌 도메인 특화 전략 수립✅ AI 도구를 조직 내 시스템과 연동할 수 있는 설계력 내재화
기획자	✅ “AI로 무엇을 만들까”보다 “AI로 어떤 프로세스를 줄일 수 있나”에 집중✅ 에이전트화, 자동화 흐름에 맞춰 시나리오 기반 서비스 설계 훈련 필요
개발자	✅ “모델 튜닝”보다 “운영·모니터링·MCP 연동” 능력 강화✅ AI와 협업하며 팀 내 생산성을 높이는 자동화 루틴 개발자로 역할 전환 필요