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자율주행 차량 AI 생성 이미지

웨이모, 뉴욕시 자율주행 진출 추진

자율주행 기술을 선도하는 미국의 웨이모(Waymo)가 뉴욕시 진출을 위한 본격적인 절차에 착수했다. 웨이모는 이미 캘리포니아주 샌프란시스코와 로스앤젤레스에서 로보택시 서비스를 운영하고 있으며, 이번에는 뉴욕시 맨해튼에서 자율주행 차량의 시험 운행을 위한 허가를 신청함으로써, 더욱 복잡한 도심 환경으로의 확장을 시도하고 있다. 월스트리트 저널의 보도에 따르면, 웨이모는 자율주행 차량의 운전석에 전문 인력을 탑승시키는 조건으로 뉴욕시의 허가를 요청했다. 이는 차량이 자율적으로 주행하되, 긴급 상황에 대비해 숙련된 운전자가 수동 제어를 할 수 있는 구조다. 뉴욕주는 현행 법률상 운전자 없는 차량의 운행을 금지하고 있기 때문에, 이번 시도는 법 테두리 안에서 기술을 시험하는 방식으로 추진된다. 뉴욕시는 자율주행 기술이 실현되기 가장 어려운 지역 중 하나로 꼽힌다. 좁은 차로, 불규칙한 교차로 구조, 밀집된 보행자와 자전거 통행, 급변하는 교통 신호 등은 자율주행 시스템에게 극한의 조건을 제공한다. 웨이모가 이러한 환경에서도 안정적인 주행 데이터를 확보할 수 있다면, 자사의 기술력을 한층 강화할 수 있을 것으로 보인다. 이번 허가 신청은 뉴욕주법의 한계 속에서 이루어졌으며, 완전 무인 자율주행 서비스로의 확대를 위해서는 향후 법 개정이 불가피하다. 현재는 운전자 탑승을 전제로 한 자율주행만 허용되지만, 웨이모는 뉴욕 내 시범 운행 데이터를 바탕으로 제도 개선의 논의에도 적극 나설 것으로 예상된다. 웨이모가 뉴욕시에서 안정적으로 자율주행 기술을 운용할 수 있다면, 이는 단순한 기술 시험을 넘어 뉴욕 시민의 교통 환경에도 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 로보택시 도입은 이동 수단의 다양화를 통한 접근성 향상뿐 아니라, 교통 혼잡 완화 및 교통사고 감소에도 도움을 줄 수 있는 가능성을 제시한다. 웨이모의 이번 뉴욕 진출은 자율주행 산업의 새로운 전기를 마련할 수 있는 중대한 계기로 평가된다. 뉴욕이라는 복잡한 도심에서의 성공은 향후 다른 도시들에서도 기술 확산을 유도할 수 있으며, 궁극적으로는 전 세계 자율주행 시장의 발전을 앞당기는 촉매가 될 수 있다. 웨이모가 뉴욕시에서 어떤 성과를 낼지 업계의 이목이 집중되고 있다.

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아마존과 빅테크 기업들, AI 도입 가속화에 따른 인력 구조 변화

아마존의 앤디 재시 최고경영자가 인공지능 기술 확대에 따른 인력 구조 재편 가능성을 공식 언급하면서, 빅테크 기업 전반에 인력 운영 방식 변화가 가속화되고 있다. 재시 CEO는 최근 사내 이메일을 통해 향후 수년 내 인공지능의 적용 확대가 반복적이거나 예측 가능한 업무를 대체하게 될 것이라며, 이로 인해 전체 인력이 감소할 수 있음을 명확히 밝혔다. 그는 생성형 AI 및 에이전트 기술의 발전이 기업 내 생산성과 고객 경험을 근본적으로 바꿀 것이며, 이에 따라 기존의 직무 형태와 인력 배치 역시 큰 전환을 겪게 될 것이라고 설명했다. 이러한 변화는 아마존만의 사례가 아니다. 쇼피파이는 신규 인력을 채용하기보다 AI 도구의 활용을 확대하는 방향으로 전략을 선회하고 있으며, 듀오링고 또한 계약직 인력의 고용을 점차 중단하고 AI에 의한 업무 자동화를 추진하고 있다. 이러한 전략은 단순한 기술 채택을 넘어, 조직의 구조와 운영 방식을 근본적으로 조정하려는 움직임으로 풀이된다. 특히 생성형 AI의 상용화 이후 기업들은 반복적인 작업을 줄이고 핵심 업무에 자원을 집중하는 방향으로 운영 효율화를 꾀하고 있다. 재시 CEO는 이번 발표에서 대규모 해고보다는 자연 감축과 신규 충원의 최소화를 통해 인력 구조를 조정할 방침이라고 강조했다. 이는 기존 인력의 전환 교육이나 재배치 등을 병행할 가능성을 시사하는 대목이다. 아마존은 현재 약 1,000개 이상의 AI 기반 애플리케이션과 서비스를 개발하거나 운영 중이며, 이 중 상당수가 물류, 고객 응대, 추천 시스템 등에서 실제로 사람의 역할을 대신하고 있는 것으로 알려졌다. 이와 같은 흐름은 ‘AI가 일자리를 빼앗을 것’이라는 기존 우려가 점차 현실로 나타나는 과정으로 분석된다. 과거에는 AI 기술이 인간의 업무를 보조하고 새로운 일자리를 창출할 것이라는 전망이 우세했지만, 최근에는 일부 직무의 소멸이 실제로 발생하고 있다. 특히 데이터 입력, 고객 응대, 재고 관리 등 비교적 단순하거나 반복적인 업무는 AI에 의해 점차 대체되고 있는 상황이다. 이러한 흐름은 기술 기업뿐 아니라 금융, 유통, 제조 등 다른 산업으로도 확산될 가능성이 높다. 아마존은 내부적으로도 AI 활용에 대한 직원들의 이해와 적응을 독려하고 있다. 재시 CEO는 모든 직원에게 AI 관련 교육과 워크숍에 적극 참여할 것을 주문하고 있으며, 이를 통해 개인이 조직 내에서 경쟁력을 유지할 수 있는 기반을 마련하도록 유도하고 있다. 이는 향후 인력 채용 기준이 단순한 경력이나 학력보다는 AI 이해도와 활용 능력에 초점을 맞출 수 있음을 시사한다. 실제로 일부 부서에서는 AI 역량을 기준으로 새로운 직무를 설계하거나 기존 업무를 재구성하고 있는 것으로 전해진다. 향후 고용 시장은 이러한 변화에 따라 인력 재배치와 재교육 필요성이 높아질 전망이다. 기업들은 AI 도입에 따른 조직 내 불균형을 최소화하기 위해 인력 전환 전략을 세워야 하며, 정부와 교육기관도 이에 발맞춰 관련 기술 교육을 확대하는 정책이 요구된다. AI 기술의 발전이 필연적으로 인력 구조에 영향을 미치는 상황에서, 기술 수용과 인력 전략의 균형 있는 접근이 어느 때보다 중요해지고 있다.

AI를 사용하는 것을 표현한 AI 생성 이미지

AI 도입 확산으로 인한 기업 인력 구조 재편 가속화

최근 IBM과 뱅크오브아메리카가 인공지능 기술을 활용해 조직 내 인력 구조를 변화시키고 있다는 사실이 공개되면서, AI가 기업 운영과 고용시장에 미치는 실질적 영향이 주목받고 있다. IBM의 최고경영자 아르빈드 크리슈나는 지난 5월 월스트리트저널과의 인터뷰에서 AI 에이전트를 도입해 수백 명에 달하는 인사 직무를 대체했다고 밝혔다. 이로써 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하면서, 해당 인력을 프로그래밍, 영업, 마케팅 등 전략 중심의 부서로 전환하고 있다. 그는 동시에 전체적인 고용 규모는 줄지 않았으며, 오히려 AI로 확보한 자원을 고부가가치 인재 채용에 활용하고 있다고 강조했다. 이러한 경향은 금융권에서도 유사하게 나타나고 있다. 뱅크오브아메리카의 최고경영자 브라이언 모이니한은 최근 발언을 통해, 인공지능이 향후 은행 산업에서 근무하는 인력 수를 감소시킬 것이라 내다봤다. 특히 결제, 보고, 고객 대응 등 대량 처리 업무를 중심으로 AI 자동화가 빠르게 확산되고 있으며, 이는 고용 효율화를 넘어 금융 서비스 제공 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. AI의 도입은 기업 전략의 중심 요소로 자리잡고 있음을 시사한다. AI 기술은 과거 인간의 고유 영역으로 인식되던 업무까지 빠르게 대체 가능성을 보이며 발전하고 있다. 특히 대규모 데이터 분석과 패턴 인식에서의 우수성은 인사관리, 고객 응대, 리스크 분석 등 다양한 영역에서 AI의 활용도를 높이고 있다. 이러한 변화는 기업이 기존 인력 배치와 운영 방식을 재설계하도록 요구하고 있으며, 이는 단순 업무의 감소와 동시에 새로운 형태의 직무 수요를 창출하는 양면적 결과로 이어지고 있다. 이에 따라 기업은 AI 시스템 개발, 유지, 윤리적 운영을 담당할 수 있는 고급 인재를 확보하는 데 주력하고 있으며, 기존 인력에 대해서도 재교육과 기술 전환이 요구되고 있다. 고용 시장 전반에 걸쳐 기술 기반 직무 비중이 확대되고 있는 가운데, 기업은 장기적 관점에서 인력 전략을 재정비하고 AI와 인간이 상호 보완적으로 작동하는 협업 환경을 구축하는 것이 중요해지고 있다. AI는 반복적이고 정형화된 업무를 처리하는 데 탁월한 효율을 보이지만, 인간의 창의력, 문제 해결 능력, 대인관계 능력 등은 여전히 중요한 자산으로 평가된다. 이에 따라 기업은 AI와 인간의 역할을 명확히 구분하고, 협력적 시스템을 구축함으로써 생산성과 혁신성을 동시에 확보하려는 방향으로 전략을 조정하고 있다.

오픈 AI와 마이크로소프트의 대립을 표현한 AI 생성 이미지

오픈AI와 마이크로소프트, 윈드서프 인수 둘러싼 지식재산권 갈등

마이크로소프트는 수년간 오픈AI에 대한 대규모 투자를 통해 자사의 인공지능 생태계를 확장해 왔다. 이러한 관계는 마이크로소프트가 오픈AI의 인공지능 기술에 대한 조기 접근권을 확보하고, 이를 자사의 클라우드 플랫폼인 애저(Azure)를 통해 상용화하는 기반이 되었다. 그러나 최근 양사의 협력 관계는 소비자용 챗봇, 기업용 인공지능 솔루션, 코딩 도구 등 다양한 영역에서 직접적인 경쟁으로 변화하고 있으며, 이로 인해 상호 신뢰에 균열이 발생하고 있다. 현재 양사의 갈등은 오픈AI가 약 30억 달러 규모로 추진 중인 코딩 스타트업 윈드서프 인수를 계기로 표면화되었다. 윈드서프는 고급 코딩 자동화 기술을 보유한 기업으로, 오픈AI는 이를 통해 소프트웨어 개발 부문에서의 기술 역량을 강화하려 하고 있다. 그러나 기존 계약에 따라 마이크로소프트는 오픈AI의 모든 지식재산권에 접근할 수 있는 권리를 보유하고 있으며, 이로 인해 윈드서프의 기술이 마이크로소프트에 노출될 가능성이 제기되고 있다. 오픈AI는 윈드서프가 독립적인 기업이며, 따라서 인수 전까지는 기존 계약의 적용을 받지 않는다고 주장하고 있다. 반면 마이크로소프트는 인수 완료 후 윈드서프의 기술도 오픈AI 자산에 포함되기 때문에, 기존 계약의 적용 대상이라는 입장을 고수하고 있다. 이와 같은 법적 해석 차이는 기술 소유권의 경계를 모호하게 만들며, 기업 간 협력 관계의 한계를 드러내고 있다. 이번 인수는 오픈AI에게 단순한 사업 확장을 넘어 생존의 문제로 연결된다. 오픈AI는 올해 말까지 윈드서프 인수를 마무리하고 조직 구조를 전환하지 않으면, 최대 200억 달러 규모의 신규 투자 유치가 무산될 수 있다. 해당 자금은 오픈AI의 차세대 모델 개발과 글로벌 사업 확장을 위한 핵심 자원으로, 인수 차질은 오픈AI의 전체 전략에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라 오픈AI는 마이크로소프트가 윈드서프 기술에 접근하지 못하도록 계약 해석의 재조정을 요구하고 있으며, 법적 소송도 불사하겠다는 입장을 보이고 있다. 마이크로소프트 또한 오픈AI와의 기존 협약을 철저히 이행하려는 움직임을 보이고 있어, 양측의 분쟁은 쉽게 타결되기 어려운 국면에 접어들고 있다. 이 과정에서 미국 연방거래위원회(FTC)도 마이크로소프트의 AI 사업 전반에 대한 반독점 조사를 진행 중이어서, 향후 규제 당국의 개입 가능성도 배제할 수 없다. 이번 사안은 오픈AI와 마이크로소프트의 경쟁 구도뿐만 아니라, 빅테크 기업과 인공지능 스타트업 간의 지식재산권 관계 설정에 있어 중요한 선례가 될 수 있다. 특히 AI 코딩 시장의 기술 경쟁과 IP 소유권 문제는 향후 관련 기업들에 있어 전략 수립에 큰 영향을 미칠 것으로 전망된다.

아마존이 데이터 센터에 투자하는 것을 표현한 AI 생성 이미지

아마존, 글로벌 AI·클라우드 인프라 확장에 480억 달러 이상 투자

글로벌 테크 기업 아마존은 인공지능(AI) 기술과 클라우드 수요의 급증에 발맞춰 2029년까지 호주 데이터센터 인프라에 약 130억 달러(약 18조 원)를 투자하겠다고 밝혔다. 이는 호주 역사상 최대 규모의 기술 인프라 투자로 평가되며, AI 연산을 위한 서버 확장과 생성형 AI 워크로드 처리를 위한 고성능 컴퓨팅 환경 구축이 핵심 목표로 제시됐다. 아마존은 시드니 및 멜버른 인근에 새로운 데이터센터를 설립하고, 태양광 발전소 3곳을 신설하여 에너지 공급 안정성과 친환경 요소를 동시에 확보할 계획이다. 이와 동시에 아마존은 미국 내 AI 인프라 강화를 위한 투자도 본격화하고 있다. 펜실베이니아주에는 약 200억 달러(약 27조 원)를 투입해 대규모 데이터센터 캠퍼스를 조성할 예정이며, 이는 주 역사상 최대 민간 투자로 기록되고 있다. 노스캐롤라이나주 리치몬드 카운티에는 100억 달러(약 13조 6천억 원)를 들여 클라우드 기반 AI 컴퓨팅 센터를 구축한다는 계획도 병행된다. 이들 프로젝트는 수천 개의 고급 기술 일자리 창출과 지역 경제 활성화에도 기여할 것으로 기대되고 있다. 아시아 태평양 지역에서도 아마존의 투자 확대가 두드러진다. 대만 타이베이 지역에는 50억 달러(약 6조 8천억 원)를 들여 새로운 AWS 클라우드 서비스 리전을 구축할 예정이다. 이 리전은 대만뿐 아니라 인접 국가에 걸쳐 낮은 지연 시간과 안정적인 클라우드 서비스를 제공하며, 아시아 태평양 지역 내 디지털 전환과 AI 도입을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 해당 투자는 클라우드 인프라, 연결성, 유지보수 전반에 사용될 예정이다. 아마존의 이번 투자 행보는 전 세계적으로 폭발적으로 증가하는 AI 관련 컴퓨팅 수요에 대응하기 위한 구조적인 조치이다. AI 모델의 훈련과 운영에는 막대한 연산 자원이 필요하며, 고성능 데이터센터 인프라 없이는 안정적인 서비스 제공이 어려운 상황이다. 이에 따라 아마존은 자사의 클라우드 플랫폼 AWS를 중심으로 한 데이터센터 확장을 통해 AI 역량을 강화하고, 경쟁사인 마이크로소프트 Azure와 구글 Cloud에 대한 대응력을 높이고 있다. 앤디 제시(Andy Jassy) 아마존 CEO는 생성형 AI를 ‘평생 한 번 있을 기회’로 평가하며, 이 분야에 대한 선제적 투자가 아마존의 미래 경쟁력에 중대한 영향을 미칠 것이라고 강조했다. AI 연산 효율을 극대화하고, 모델 운영에 드는 비용을 절감하는 측면에서도 인프라 강화는 필수적인 조건으로 자리 잡고 있으며, 데이터센터 중심의 투자 확대는 이러한 전략의 일환이다. 현재까지 아마존이 발표한 주요 AI 및 클라우드 인프라 투자는 총 480억 달러를 넘어서는 규모로, 이외에도 칠레, 뉴질랜드, 사우디아라비아 등 다양한 국가에서 추가적인 프로젝트가 진행 중이다.

의류 매장에서 AI를 활용하는 것을 표현한 AI 생성 이미지

H&M, AI 활용해 운영 효율성을 높인다

세계적인 패션 유통기업 H&M은 급속히 변화하는 시장 환경과 경쟁 심화에 대응하기 위해 인공지능(AI)을 중심으로 한 디지털 전환 전략을 본격화하고 있다. 월스트리트저널(WSJ)의 보도에 따르면, H&M은 AI 기술을 바탕으로 재고 최적화, 수요 예측, 고객 행동 패턴 분석 등 주요 운영 분야의 정밀도와 효율성을 제고하고 있으며, 이는 시장 변화에 보다 민첩하게 대응하고 고객 경험을 개선하려는 전략적 조치로 평가된다. H&M의 주요 AI 활용 분야는 예측 분석 기술에 있으며, 이를 통해 전 세계 매장과 온라인 채널의 데이터를 통합적으로 처리하고 있다. 이 기술은 개별 제품에 대한 수요를 사전에 파악하여 적정 재고를 유지하는 데 중점을 둔다. 그 결과 재고 과잉을 방지하고 수요가 높은 상품의 품절 가능성을 낮춤으로써, 공급망의 효율성과 대응 속도를 크게 향상시키는 역할을 수행하고 있다. H&M은 AI를 고객 경험(UX) 개선에도 적극적으로 활용하고 있다. 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 스타일 선호도를 기반으로 한 개인화된 상품 추천 시스템은 사용자 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. 또한, 디지털 플랫폼에서는 고객 맞춤형 사이즈 및 스타일링 제안이 가능하며, 이는 오프라인 매장에서도 유사한 맞춤 경험을 구현할 수 있도록 연계되고 있다. 공급망 관리에서도 H&M은 AI 기술을 도입하여 실시간 데이터를 수집·분석하고 있다. 이 과정에서 AI는 소비자 수요 및 트렌드를 신속하게 파악해 생산 계획을 조정하며, 동시에 가격 정책 및 마케팅 전략 수립에도 활용된다. AI는 다양한 부분에서 생산성을 높이는데, 특히 제품 출시 시기와 프로모션 결정 과정에서 의사결정을 돕는 중요한 도구로 자리 잡고 있다. H&M은 AI 기반 기술을 이용해 운영 전략을 정밀하게 고도화하고 있다. 매장 환경에는 스마트 미러와 디지털 선반 등 다양한 기술이 도입되어 고객이 원하는 상품을 즉시 확인하고 개인화된 추천을 받을 수 있는 시스템이 구축되고 있다. 피팅룸에서는 고객의 체형과 스타일 선호 데이터를 바탕으로 상품을 제안함으로써, 디지털 환경과 동일한 수준의 맞춤형 경험을 제공하고 있다. 이러한 기술 융합은 오프라인과 온라인 간의 경계를 줄이고, 전 채널에 걸쳐 통합된 쇼핑 경험을 실현하는 데 주안점을 두고 있다. H&M의 AI 기술 도입은 전사적인 운영 방식의 전환을 의미한다. H&M은 글로벌 매장 수를 줄이는 동시에 주요 도시를 중심으로 매장을 재배치하고 있으며, 이를 AI 기반 운영 체계로 보완해 고효율 매장으로 전환하고 있다. 이러한 변화는 오프라인 매장을 고객 체험 중심의 공간으로 새롭게 정의하고, 디지털 기술과 유기적으로 결합해 차별화된 쇼핑 환경을 조성하려는 장기적인 전략으로 해석된다. AI는 앞으로 상품 개발, 물류, 마케팅, 고객 응대 전반에 걸쳐 핵심 역량으로 기능하며, 이는 글로벌 패션 유통 산업의 새로운 운영 방식으로 주목받고 있다.

AI 인재 영입을 표현한 AI 생성 이미지

메타, 슈퍼인텔리전스 전략 본격화…AI 인재 대거 영입

메타는 최근 인공지능 분야에서의 경쟁력 강화를 목표로 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 마크 저커버그 CEO는 자사의 차세대 AI 전략의 핵심으로 ‘슈퍼인텔리전스 팀’을 출범시키고, 이를 위해 업계 최고 수준의 연구 인력 영입에 직접 나섰다. 이 같은 전략적 행보는 자사 AI 모델 ‘Llama 4’의 성능 저하에 대한 내부 불만을 계기로 본격화되었다. Llama 4는 메타가 개발한 최신 오픈소스 AI 모델로, OpenAI의 GPT-4나 구글의 Gemini에 대응할 전략적 자산으로 기대되었으나, 실제 성능이 기대치를 밑돌고 출시 일정이 지연되면서 조직 내부의 신뢰와 사기가 저하되었다. 이에 따라 메타 고위 경영진은 해당 프로젝트를 주도한 기존 팀에 대해 강한 불만을 표출하며 구조적 변화를 모색하게 되었다. 이러한 배경 속에서 출범한 ‘슈퍼인텔리전스 팀’은 인간 지능을 넘어서는 고도 AI 개발을 목표로 하며, 저커버그 CEO가 직접 수십 명의 유력 인사를 면담하여 약 50명 규모의 독립적인 연구조직을 Menlo Park에 구성하고 있다. 이 팀의 핵심 인물로는 구글 딥마인드의 수석 연구원이었던 잭 레이와, 데이터 라벨링 및 학습 인프라 분야의 선도 기업인 스케일 AI의 공동 창업자 알렉산더 왕이 포함되어 있다. 특히 알렉산더 왕의 합류는 메타의 데이터 중심 AI 전략의 핵심으로 평가된다. 메타는 스케일 AI에 약 143억 달러를 투자해 49%의 지분을 확보하고, 왕을 자사 AI 전략의 선봉장으로 영입했다. 스케일 AI는 AI 모델 학습을 위한 대규모 고품질 데이터셋 구축에 강점을 지닌 기업으로, 왕의 경험은 메타가 AI 모델 성능을 끌어올리는 데 실질적인 도움이 될 전망이다. 이와 동시에 메타는 인재 확보를 위한 공격적인 채용 전략도 병행하고 있다. 저커버그는 업계 최고 수준의 연봉과 수천만 달러에 달하는 스톡옵션, 계약금 등을 제시하며 오픈AI, 구글, 애플 등 경쟁사 인력 유치에 나서고 있다. 이에 대해 오픈AI CEO 샘 올트먼은 일부 직원들이 1억 달러에 육박하는 조건을 제안받았다고 언급하기도 했다. 이번 전략은 단순한 인재 영입을 넘어 메타가 AI 패권 경쟁에서 주도권을 되찾기 위한 본격적인 반격으로 해석된다. 기존 Llama 프로젝트의 한계를 보완하고, 슈퍼인텔리전스를 포함한 차세대 모델 개발을 통해 AI 산업 내 리더십을 회복하겠다는 의도가 반영되어 있다. 향후 메타의 AI 전략이 얼마나 실효를 거둘지는 슈퍼인텔리전스 팀의 성과에 따라 판가름날 것으로 보인다.

메타와 Scale AI를 표현한 AI 생성 이미지

메타, 스케일 AI에 290억 달러 가치 투자 단행

메타가 인공지능 기술 강화를 위해 데이터 라벨링 전문 기업 스케일 AI에 대규모 투자를 단행했다. 이번 투자로 인해 스케일 AI의 기업 가치는 290억 달러로 평가되었으며, 이는 작년 140억 달러 수준에서 두 배 이상 상승한 것이다. 스케일 AI는 AI 학습을 위한 고품질 데이터 수집 및 라벨링 서비스를 제공하며, 글로벌 10만 명 이상의 계약직 작업자를 운영하고 있다. 이들은 이미지 태깅, 문장 작성, 스토리 생성 등 다양한 방식으로 인공지능 모델의 성능을 향상시키는 핵심 데이터를 생산하고 있다. 이번 투자에서 메타는 스케일 AI의 약 49% 지분을 확보한 것으로 알려졌다. 스케일 AI는 기존 투자자 및 임직원에게 유동성을 제공하면서도 독립 기업으로 남는다는 원칙을 강조하고 있다. 메타는 이번 투자를 통해 AI 개발 역량을 강화하고, 스케일 AI의 공동 창업자 알렉산더 왕을 자사 '슈퍼인텔리전스 팀'으로 영입했다. 그는 스케일 AI의 이사회에 남으면서 메타의 차세대 AI 전략 수립에 참여하게 된다. 그러나 메타와의 긴밀한 관계 형성은 스케일 AI에 새로운 도전을 안겨주고 있다. 그동안 스케일 AI는 구글, 오픈AI, xAI 등 주요 AI 기업과 협력 관계를 유지해왔다. 하지만 메타의 투자가 발표된 이후, 이들 기업은 기밀 데이터 유출 가능성을 우려해 계약을 중단하거나 축소하는 움직임을 보이고 있다. 특히 구글은 즉각적인 협력 중단 조치를 취했으며, 이에 따라 일부 계약직 작업자는 일시적으로 업무 중단을 겪는 상황도 발생했다. 스케일 AI의 임시 CEO인 제이슨 드로지는 고객사들의 우려를 해소하기 위해 독립성을 재확인하고 있다. 그는 스케일 AI가 메타와는 별개의 기업이며 고객 데이터 보호를 최우선으로 고려하고 있다고 밝혔다. 그러나 알렉산더 왕의 메타 합류와 지분 구조 변화는 고객사들로 하여금 스케일 AI의 향후 운영 방식에 대해 신중한 검토를 하도록 만들고 있다. 메타의 투자는 자사의 AI 전략 전환과도 깊은 관련이 있다. 메타는 최근 발표한 라마(LLaMA) 4 모델이 기대 이하의 평가를 받은 이후, AI 기술 경쟁에서의 전략 수정을 모색하고 있다. 특히 초지능 연구에 집중하는 조직을 신설하며 차세대 AI 경쟁력을 확보하기 위한 기반을 다지고 있다. 스케일 AI의 방대한 데이터 자원과 알렉산더 왕의 기술적 리더십은 메타의 이 같은 전략에 중요한 역할을 할 것으로 분석된다.

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아마존, 펜실베이니아에 200억 달러 투자 추진

아마존이 미국 펜실베이니아주에 약 200억 달러(한화 약 27조 원)를 투자해 인공지능(AI) 및 클라우드 컴퓨팅 인프라 구축에 나설 계획이라고 공식 발표했다. 이번 투자는 펜실베이니아주 역사상 가장 큰 규모의 민간 부문 투자로, 해당 지역의 기술 산업 기반 확대와 경제 활성화에 중대한 전환점을 마련할 것으로 보인다. 아마존은 자사의 클라우드 서비스 브랜드인 아마존웹서비스(AWS)를 통해 이 계획을 이행하며, 데이터 처리 및 저장 수요의 급증에 대응하는 것이 주요 목적이다. 투자 계획에 따라 아마존은 펜실베이니아 전역에 걸쳐 여러 개의 첨단 데이터 센터 캠퍼스를 설립할 예정이며, 초기 대상지는 루체른 카운티의 세일럼 타운십과 벅스 카운티의 폴스 타운십이다. 이 중 일부 시설은 서스퀘한나 원자력 발전소 인근에 위치하게 되며, 전력망 외부에서 직접 전력을 공급받는 ‘미터 뒤’ 방식을 통해 안정적인 전력 수급을 확보할 계획이다. 이 방식은 높은 에너지 효율성을 기대할 수 있으나, 연방 에너지 규제위원회(FERC)와 관련 이해 당사자들의 검토 대상이기도 하다. 이번 프로젝트를 통해 아마존은 약 1,250개의 고숙련 기술 일자리를 직접 창출하고, 건설 및 운영 과정에서 간접적으로 수천 개의 추가 일자리를 마련할 것으로 전망된다. 또한 주 정부와 협력을 통해 지역 인재 양성을 위한 직업 교육 프로그램이 마련되며, STEM(과학·기술·공학·수학) 교육과 디지털 역량 강화 사업도 함께 추진될 예정이다. 이를 위해 펜실베이니아주는 데이터 센터 장비에 대한 판매세 면제 및 관련 세제 혜택을 포함한 정책 지원을 약속한 바 있다. 조쉬 샤피로 펜실베이니아 주지사는 이번 아마존의 투자를 통해 지역 기술 인프라가 크게 발전할 것으로 기대하며, 주민들에게 실질적인 경제적 이익이 돌아갈 수 있도록 적극적인 협력 체계를 갖출 것이라고 밝혔다. 아마존 역시 단순한 시설 확장을 넘어, 지역 사회와 지속 가능한 관계를 형성하고자 다양한 사회공헌 사업을 병행하겠다는 방침이다. 특히 지역 내 공공기관, 교육기관과의 협력을 통해 디지털 포용성 확대를 도모할 예정이다. 이번 아마존의 투자 발표는 최근 글로벌 기술 기업들이 AI 및 클라우드 서비스에 막대한 자본을 투입하는 추세를 반영한다. 아마존은 앞서 노스캐롤라이나주에 100억 달러, 대만에 50억 달러 이상의 유사한 규모의 투자를 진행 중이며, 이는 AI 기반 서비스의 확장과 데이터 인프라의 안정적 운영을 위한 전략적 조치로 해석된다. 아마존은 지난 10년간 펜실베이니아주에서만 260억 달러 이상을 다양한 분야에 투자한 바 있다. 한편, 대규모 데이터 센터 구축에 따른 환경 및 에너지 문제에 대한 우려도 제기되고 있다. 특히 원자력 발전소 인근 부지 선정과 관련해 지역 환경 단체들은 전력망 불균형, 온실가스 배출, 생태계 변화 가능성 등을 문제 삼고 있다. 이에 따라 지역 사회 일부는 사업 추진 과정에서 보다 투명한 정보 공개와 환경 보호 방안 마련을 요구하고 있으며, 주 정부와 아마존은 이를 고려한 장기적 조정 방안을 논의 중이다.

구글 데이터 센터를 표현한 AI 생성 이미지

오픈AI, 구글 클라우드 도입하며 컴퓨팅 인프라 다변화 전략 본격화

오픈AI가 최근 구글 클라우드와의 전략적 제휴를 체결하며 컴퓨팅 자원의 다변화에 나섰다. 이는 오픈AI가 마이크로소프트 애저 중심의 인프라 운용 방식에서 벗어나 더욱 안정적이고 유연한 인공지능 학습 및 배포 환경을 구축하기 위한 전략적 결정으로 분석된다. 구글은 클라우드 인프라 경쟁사임에도 불구하고, 이번 계약을 통해 자사의 고성능 컴퓨팅 인프라를 오픈AI에 제공하게 되었으며, 이는 양사의 기존 경쟁 구도에서 벗어난 유연한 협력 사례로 평가된다. 이러한 변화는 단일 클라우드 제공업체만으로는 최신 AI 모델의 복잡성과 규모에 부응하기 어렵다는 현실을 반영한다. 오픈AI의 최신 대규모 언어 모델은 대량의 GPU 및 맞춤형 AI 연산 자원을 필요로 하며, 이를 위해 다양한 파트너와의 협업이 필수적인 상황이다. 특히 구글의 텐서프로세싱유닛(TPU)이나 CoreWeave의 고성능 NVIDIA 인프라 등, 특화된 하드웨어 자원의 접근성이 핵심 고려 요소로 작용하고 있다. AI 산업의 성장과 함께 인프라에 대한 요구도 빠르게 고도화되고 있다. 오픈AI는 다중 클라우드 기반의 컴퓨팅 파이프라인을 확보함으로써 특정 플랫폼 장애나 비용 구조 문제로 인한 리스크를 최소화하고, 장기적으로는 지속 가능한 모델 학습 환경을 유지하려는 의도를 보이고 있다. 이러한 전략은 단순한 공급망 다변화를 넘어, AI에 최적화된 칩 개발과 연동된 인프라 아키텍처 설계 등 복합적인 기술 운영 구조를 반영한다. 오픈AI는 이미 CoreWeave와 수십억 달러 규모의 장기 계약을 체결한 바 있으며, 이번 구글과의 제휴는 기존 계획과 병행하는 형태로 진행된다. 특히 구글 클라우드는 외부 고객에게 TPU 접근을 제공함으로써 클라우드 시장 내 경쟁력을 강화하려는 의도를 명확히 하고 있다. 이는 아마존, 마이크로소프트와의 3강 구도 속에서 주요 AI 고객을 선점하려는 전략적 행보로도 해석된다. 이러한 구도 변화는 전체 클라우드 및 반도체 생태계에 영향을 미칠 전망이다. AI 컴퓨팅 인프라는 이제 단순한 백엔드 시스템을 넘어 주요 경쟁 요소로 떠오르고 있으며, 이를 둘러싼 파트너십과 기술 전략이 산업 전반에 걸쳐 중요한 변수가 되고 있다. 오픈AI와 같은 기업은 매출 규모가 확대됨에 따라 자체 칩 개발도 고려하고 있으며, 이 과정에서 클라우드 제공업체 간의 협력과 경쟁이 복잡하게 얽히고 있다. 이에 따라 기업들은 인프라를 통한 기술 차별화뿐 아니라, 비용·안정성·확장성 등 다면적 요소를 동시 고려하는 전략을 요구받고 있다. 이번 계약은 단일 기업 간 거래를 넘어 전체 AI 생태계의 재편 가능성을 시사한다. 특히 제조, 금융, 의료 등 다양한 산업군에서 AI 도입이 확산되는 가운데, 핵심 클라우드 인프라의 가용성이나 가격, 아키텍처 선택의 결과가 각 조직에 실질적 영향을 미칠 수 있다. 기업 IT 리더들은 이러한 변화 속에서 클라우드 전략과 인프라 아키텍처를 조율하며, 리스크 관리 및 기술 혁신을 병행하는 체계를 마련할 필요가 있다. AI 인프라의 진화는 단순한 기술 선택을 넘어, 향후 산업 경쟁력의 결정 요인으로 작용할 가능성이 크다.

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구글, AI 투자 확대 위해 미국 내 자발적 퇴직 프로그램 확대

구글이 미국 내 검색, 광고, 연구 및 엔지니어링 부서를 포함한 다수 조직에 자발적 퇴직 프로그램(Voluntary Exit Program, VEP)을 제안한 것으로 알려졌다. 이번 조치는 인공지능(AI) 기술 개발을 위한 인프라 투자 확대와 더불어 인력 효율화를 통한 비용 절감을 목표로 하는 전략의 일환이다. Wall Street Journal의 보도에 따르면, 구글은 수십억 달러 규모의 자본을 AI 모델 및 시스템 구축에 투입하면서 이에 필요한 조직 구조 개편을 병행하고 있다. 회사는 2023년 초 약 1만 2천 명의 직원을 해고한 바 있으며, 이후 지속적으로 선택적인 구조조정을 추진해왔다. 이번 VEP는 강제 해고 방식과는 달리 직원에게 자발적 퇴직의 선택권을 부여하는 방식으로 진행된다. 이러한 방식을 통해 구글은 사내 갈등을 최소화하면서 인력 운영의 유연성을 확보하려는 의도를 보이고 있다. VEP 적용 부서는 검색과 광고, 상거래를 포함하는 지식 및 정보 사업부(Knowledge and Information), 중앙 엔지니어링, 마케팅, 연구 및 커뮤니케이션 등으로 구성된다. 구글 측은 공식 입장을 통해 “올해 초 일부 팀을 대상으로 도입했던 자발적 퇴직 프로그램을 확대해 더 많은 팀에서 중요한 향후 작업을 뒷받침할 수 있도록 제공하고 있다”고 밝혔다. 이는 회사가 현재 추진 중인 대규모 AI 전략에 있어 보다 효율적이고 목적 지향적인 인력 배치를 목표로 한다는 점에서 주목된다. 내부 문서에 따르면 이번 프로그램은 회사의 전략에 동의하지 않거나 현재 역할에 대한 기대 충족이 어렵다고 판단하는 직원들에게 적절한 퇴직 경로를 제시하기 위한 목적도 있다. 구글은 이를 통해 업무에 대한 동기와 몰입도가 높은 인력을 중심으로 조직을 재정비하고, 장기적인 경쟁력을 강화하려는 전략을 실현하고자 한다. 해당 프로그램에 참여하는 직원에게는 최소 14주치의 급여와 추가 혜택이 제공되며, 이는 2023년 해고 사태 당시 불거졌던 직원들의 반발을 의식한 보다 유연한 인력 재편 방안으로 해석된다. 이와 동시에 구글은 사무실 출근 규정을 강화하고 있다. 사내 정책에 따라 미국 내 원격 근무자는 사무실 반경 50마일 이내에 거주하는 경우 주 3회 이상 출근해야 하며, 이 규정을 따르지 않을 경우 자발적 퇴직 프로그램의 대상이 될 수 있다. 이는 협업 강화를 통해 프로젝트 효율성을 높이려는 목적과 더불어, AI 분야의 민첩한 대응과 빠른 의사결정을 가능하게 하기 위한 조직 재정비 노력으로 분석된다. 이번 자발적 퇴직 프로그램과 출근 규정 강화는 구글이 AI 기술 주도권 확보를 위한 기반 정비를 본격화하고 있음을 나타낸다. 회사는 클라우드, 검색, 광고를 포함한 전 사업 부문에 걸쳐 AI 통합을 추진하고 있으며, 이를 위한 대규모 자본 지출 계획도 함께 진행되고 있다. 구조조정을 통한 비용 절감과 AI 인재 중심 조직 개편은 구글의 중장기 성장 전략에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다.

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엔비디아와 퍼플렉시티, 유럽 특화 AI 모델 구축 협력

엔비디아와 AI 검색 스타트업 퍼플렉시티는 유럽 사용자들에게 지역화되고 주권적인 AI 모델을 제공하기 위한 전략적 협력 관계를 발표했다. 이번 협력은 유럽의 언어적, 문화적 다양성을 반영한 맞춤형 AI 모델을 구축하고, 데이터를 유럽 역내에서 처리함으로써 기술 주권을 강화하려는 유럽의 정책적 흐름과 일치한다. 양사는 이를 통해 유럽 내 AI 생태계 발전을 도모하고, 지역 기업들이 AI 기술 혁신을 주도할 수 있도록 적극 지원할 방침이다. 협력의 중심에는 엔비디아의 AI 클라우드 인프라인 DGX 클라우드 렙톤이 있다. 엔비디아는 유럽의 다양한 현지 파트너들과 함께 오픈소스 기반 AI 모델을 공동 구축하고, 이 모델들이 렙톤에 참여하는 로컬 인프라에서 실행되도록 설계하고 있다. DGX 클라우드 렙톤은 단일 플랫폼을 통해 전 세계 GPU 자원을 통합 제공하는 AI 컴퓨팅 인프라로, 보안성과 성능, 확장성을 강화하여 AI 워크로드 최적화에 기여한다. 이를 통해 유럽 기업들은 자국 내에서 고성능 AI 연산 자원에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 자국 시장에 최적화된 AI 솔루션을 개발할 수 있는 환경이 마련된다. 엔비디아는 이번 프로젝트를 통해 유럽연합의 24개 공식 언어를 아우르는 다국어 AI 모델을 구축할 예정이다. 이를 위해 프랑스의 H Company, 이스라엘의 Dicta, 이탈리아의 Domyn, 폴란드의 Bielik.AI, 스웨덴, 스페인, 영국 등 다양한 국가의 파트너사들과 협력하고 있으며, 자사 AI 모델 기술인 네모트론을 기반으로 모델 성능을 향상시키고 있다. 이러한 모델은 퍼플렉시티가 운영하는 AI 검색 및 응답 시스템에 통합되어, 매주 1억 5천만 건 이상 생성되는 질문에 보다 정확하고 지역 특화된 응답을 제공할 수 있도록 설계된다. ‘주권형 AI’는 각국이 자국의 데이터를 활용해 AI 모델을 개발하고, 자국 인프라에서 이를 운영함으로써 기술적 자립성과 데이터 통제를 확보하려는 개념이다. 유럽은 AI법을 통해 윤리적이고 책임 있는 AI 기술 개발을 유도하는 동시에, 기술의 국지화를 통해 글로벌 경쟁력을 확보하고자 한다. 이번 협력은 이러한 유럽의 전략에 부응하는 사례로, 지역 AI 산업의 자립을 위한 기반을 제공할 뿐 아니라, AI 시대를 선도할 수 있는 유럽의 역량 강화를 목표로 한다. 퍼플렉시티는 이미 유럽 주요 통신사들과의 협업을 통해 시장 기반을 확대하고 있다. 프랑스에서는 부이그텔레콤과의 협력을 통해 AI 서비스를 출시하였으며, 독일 도이치텔레콤과는 1000달러 이하의 AI 스마트폰을 공동 개발하고, 마젠타 AI라는 새로운 AI 기반 비서 애플리케이션을 준비 중이다. 이러한 현지 파트너십은 퍼플렉시티의 검색 기술을 다양한 유럽 언어와 문화 환경에 맞게 최적화하여 제공하는 데 도움을 줄 것으로 보인다. 엔비디아와 퍼플렉시티의 협력은 기술적 지원을 넘어 유럽 지역 기업들이 글로벌 AI 시장에서 자율적으로 경쟁할 수 있는 기반을 조성하는 데 의미가 있다. 특히 오픈소스 모델 개발과 로컬 인프라의 활용은 유럽 각국의 규제와 언어, 산업 환경에 적합한 AI 솔루션 개발을 가능하게 한다. 이를 통해 유럽은 AI 기술의 수요처이자 공급자로서의 이중적 역할을 수행하며, AI 산업의 핵심 주체로 자리매김할 수 있을 것으로 전망된다.

기술주의 그래프가 상승하는 것을 표현한 이미지

메타, 2025년 AI 투자로 기술주 중 가장 두각

메타는 2025년 기술주 가운데 가장 두각을 나타낸 기업으로 부상하였다. 이러한 성과는 인공지능 분야에 대한 대규모 투자와 기업 전략의 근본적인 변화에 따른 결과로 분석된다. 회사는 인공지능 인프라 구축과 대규모 언어 모델 개발에 막대한 자금을 투입하면서 장기적인 수익 창출 기반을 마련하고 있으며, 이는 시장과 투자자들에게 긍정적인 신호를 전달하고 있다. 메타의 주가 상승을 견인한 핵심 요인 중 하나는 인공지능 분야에 대한 공격적인 투자와 실행 의지이다. 회사는 콘스텔레이션 에너지와의 20년 원자력 발전 계약을 체결해 안정적인 에너지원 확보에 나섰으며, 데이터 라벨링 전문 기업인 Scale AI에 100억 달러를 투자하는 등 다방면에서 인공지능 관련 프로젝트에 재정을 집중하고 있다. 이러한 행보는 마이크로소프트, 구글 등 주요 경쟁사들과 인공지능 분야에서 주도권을 다투기 위한 전략으로 평가된다. 마크 저커버그 최고경영자는 메타버스에서 인공지능으로 전략의 중심을 옮기는 데 성공하였으며, 이는 회사 주가 반등에 결정적인 역할을 하였다. 과거 리얼리티 랩스를 중심으로 진행된 메타버스 사업은 약 700억 달러에 달하는 누적 손실을 기록하며 투자자들의 우려를 샀으나, 인공지능 기술의 활용 가능성과 수익화 기회를 전면에 내세운 현재의 전략은 시장의 신뢰를 회복하는 데 큰 영향을 미쳤다. 이러한 변화는 메타의 미래 성장 가능성에 대한 기대감을 크게 높이고 있다. 올해 메타는 최대 720억 달러를 자본 지출에 책정하였으며, 이 중 상당 부분이 인공지능 연구와 개발에 사용될 예정이다. 이는 애플 등 다른 주요 기술 기업들이 인공지능 분야에서 다소 신중한 접근을 보이고 있는 것과는 차별화되는 전략이다. 메타는 이처럼 적극적인 자본 집행을 통해 인공지능 시장에서 선두 위치를 선점하겠다는 의지를 분명히 하고 있으며, 이는 투자자들에게도 강한 메시지로 전달되고 있다. 메타의 성공을 떠받치는 또 하나의 요소는 방대한 사용자 기반이다. 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱을 포함한 플랫폼 전반에서 매달 40억 명에 달하는 활성 사용자를 보유하고 있는 메타는, 이 방대한 데이터를 바탕으로 인공지능 기술을 적용해 사용자 경험을 향상시키고 광고 수익을 극대화할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 특히 맞춤형 광고 기술의 정교화는 플랫폼의 수익 구조를 더욱 견고하게 하고 있다. 한편, 메타는 강력한 재정 구조를 바탕으로 인공지능 분야에 대한 장기적인 투자를 안정적으로 이어가고 있다. 최근 분기에서만 410억 달러를 초과하는 광고 수익을 기록한 메타는, 이를 바탕으로 자본 지출과 연구개발에 대한 지속적인 투자를 가능하게 하고 있다. 증권사 필립 캐피털의 분석가 세레나 림은 메타의 인공지능 인프라 확장과 대규모 언어 모델 구축 노력이 장기적으로 효율성을 높이고 수익성을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 분석했다. 이처럼 메타는 인공지능 기술에 대한 선제적인 투자와 전략적 방향 전환을 통해 2025년 기술 시장에서 가장 눈에 띄는 성과를 거둔 기업으로 자리매김하고 있으며, 향후 기술 산업 전반에 미칠 영향도 주목되고 있다.

사용자 동기 구조의 예시

사용자 동기 구조의 이해와 실무 적용 방안

디지털 제품이나 서비스를 기획하고 설계하는 과정에서 가장 기본이자 중요한 요소는 사용자의 동기를 파악하는 일이다. 사용자 동기 구조는 사용자가 서비스를 사용하는 목적과 방식에 따라 분류되는 개념으로, 대표적으로 목표 기반 사용(goal-directed use)과 탐색 기반 사용(exploratory use)으로 나뉜다. 이러한 분류는 실제 제품 설계, 마케팅 전략 수립, UX 디자인 등 다양한 실무 영역에서 핵심 기준으로 작용한다. 목표 기반 사용은 사용자가 명확한 목적이나 과제를 가지고 서비스를 이용하는 경우를 말한다. 예를 들어, 은행 애플리케이션에서 송금을 하거나 쇼핑몰에서 특정 상품을 구매하는 행위는 모두 목표 기반 사용에 해당한다. 이 경우 사용자는 가능한 한 빠르고 효율적으로 원하는 결과를 얻기를 원하며, 불필요한 정보나 복잡한 인터페이스는 방해 요소가 된다. 따라서 이러한 상황에서는 사용 흐름이 간단하고 직관적이며, 최소한의 단계로 목표를 달성할 수 있는 설계가 필요하다. 버튼의 위치, 메뉴 구성, 오류 메시지 처리 방식 등 모든 요소는 목표 달성의 효율성을 최우선으로 고려해야 한다. 반면 탐색 기반 사용은 사용자가 명확한 목표 없이 서비스를 이용하며, 정보 수집이나 취향 탐색, 여가 활동 등을 목적으로 하는 경우를 의미한다. 소셜 미디어를 스크롤하거나, 뉴스 앱에서 다양한 기사를 살펴보는 행위, 영상 스트리밍 플랫폼에서 추천 콘텐츠를 둘러보는 경우 등이 이에 해당한다. 이러한 사용 방식에서는 사용자의 흥미를 유도하고 새로운 정보를 제공하는 것이 중요하며, 인터페이스는 유연하고 시각적으로 풍부해야 한다. 콘텐츠 추천 시스템, 피드 방식의 인터페이스, 무한 스크롤 기능 등은 모두 탐색 기반 사용을 고려한 설계 요소들이다. 실무에서는 이러한 사용자 동기 구조를 기반으로 서비스의 주요 기능과 콘텐츠 구조, 사용자 흐름을 기획하게 된다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼은 장바구니나 구매 절차에서는 목표 기반 사용을, 메인 페이지나 추천 상품 영역에서는 탐색 기반 사용을 고려하여 설계해야 한다. 동일한 서비스 내에서도 사용자 동기가 상황에 따라 달라질 수 있기 때문에, 각 상황에 적합한 설계 전략을 병행하는 것이 중요하다. 사용자 동기 구조를 설계에 반영할 때 고려해야 할 주요 기준은 다음과 같다. 첫째, 사용자의 주요 목적과 사용 시나리오를 명확히 파악해야 한다. 이를 위해 사용자 조사나 인터뷰, 데이터 분석 등의 방법을 활용할 수 있다. 둘째, 각 동기에 따라 필요한 기능, 콘텐츠, 인터페이스 요소를 구분하여 설계한다. 셋째, 사용자의 동기가 바뀌는 시점을 식별하고, 상황 전환이 자연스럽도록 지원하는 흐름을 설계해야 한다. 예를 들어, 추천 상품을 탐색하던 사용자가 구매 결정을 내렸을 때, 바로 결제 화면으로 전환할 수 있는 기능이 필요하다. 마지막으로, 이러한 사용자 동기 구조는 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에 정기적인 사용 패턴 분석과 피드백 수집이 필수적이다. 사용자 동기 구조는 제품이나 서비스의 성공 여부를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 사용자가 해당 기능을 어떤 방식으로 접근하고 사용하는지를 이해하고 설계에 반영해야 실제 사용성 높은 서비스가 완성된다. 따라서 비전공자라도 이러한 개념을 기본적으로 이해하고 실무에 적용할 수 있도록 하는 것이 디지털 서비스 기획의 첫걸음이라고 할 수 있다.

웹 폰트와 시스템 폰트 예시 이미지

시스템 폰트와 웹 폰트의 실제 활용과 선택 기준

웹사이트 개발과 운영에서 폰트의 선택은 사용자의 경험과 서비스 성능에 실질적인 영향을 미친다. 시스템 폰트와 웹 폰트는 용도와 구현 방식, 성능에서 뚜렷한 차이를 보이며, 각각의 특성을 바탕으로 적절한 상황에 맞게 활용하는 것이 중요하다. 시스템 폰트는 운영체제나 브라우저에 기본적으로 설치된 폰트를 의미한다. 대표적으로 Windows의 경우 'Segoe UI', macOS의 경우 'San Francisco', Linux의 경우 'Ubuntu' 등이 이에 해당한다. 시스템 폰트는 사용자 기기에 이미 존재하므로 별도의 로딩 시간이 필요하지 않다는 장점이 있으며, 특히 초기 페이지 로딩 속도에 민감한 웹사이트에서 자주 활용된다. 반응성이 중요한 관리형 플랫폼이나 관리자 페이지, 또는 검색 엔진 최적화(SEO)를 고려한 경량 웹사이트에서 선호된다. 또한 텍스트 콘텐츠의 빠른 노출이 중요한 뉴스 사이트나 텍스트 중심의 콘텐츠 뷰어 환경에서도 시스템 폰트의 사용이 적합하다. 반면, 웹 폰트는 웹사이트에서 외부 폰트 파일을 불러와 사용자의 화면에 출력되는 방식이다. Google Fonts, Adobe Fonts와 같은 서비스에서 제공되는 폰트가 이에 포함되며, 웹 디자이너는 브랜딩 일관성과 시각적 정체성을 유지하기 위해 웹 폰트를 선호하는 경우가 많다. 기업의 브랜드 아이덴티티를 반영한 독창적인 타이포그래피 구현이 가능하다는 점에서 웹 폰트는 마케팅 중심의 랜딩 페이지나 제품 소개 페이지, 전자상거래 사이트에서 적극적으로 활용된다. 그러나 웹 폰트는 별도의 폰트 파일을 다운로드해야 하므로 초기 페이지 로딩 시간이 길어질 수 있고, 네트워크 상태가 불안정한 환경에서는 폰트 로딩 실패로 인해 레이아웃이 깨지는 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해 font-display: swap 속성을 사용해 텍스트가 빠르게 렌더링되도록 설정하거나, 폰트 서브셋을 만들어 용량을 최소화하는 등의 최적화 작업이 필요하다. 웹 폰트와 시스템 폰트 선택 시 가장 중요한 기준 중 하나는 사이트의 목적과 성격이다. 콘텐츠 중심의 블로그나 뉴스 매체는 가독성과 속도를 최우선으로 하여 시스템 폰트를 채택하는 경우가 많다. 반면, 디자인 요소가 핵심인 브랜드 사이트나 포트폴리오, 광고 캠페인용 마이크로사이트는 웹 폰트를 통해 시각적인 완성도를 추구한다. 또한 사용자 환경의 다양성도 중요한 고려 요소이다. 다양한 브라우저와 운영체제에서 동일한 타이포그래피 표현을 유지하려면 웹 폰트가 유리하지만, 이는 반드시 폰트 라이선스 문제를 사전에 검토해야 한다. 일부 상용 웹 폰트는 웹사이트에서 사용하기 위해 별도의 라이선스 계약이 필요하며, 이를 무시할 경우 법적 문제가 발생할 수 있다. 설계 단계에서는 폰트 로딩 방식과 관련된 FOUT(Flash of Unstyled Text), FOIT(Flash of Invisible Text) 현상에 대한 대응도 중요하다. 사용자에게 빈 화면이 출력되는 것을 방지하기 위해 시스템 폰트를 우선 적용하고 웹 폰트가 로딩되는 즉시 전환되는 방식이 흔히 사용되며, 이를 위해 CSS에서 font-family 우선순위를 명확히 설정하는 것이 필요하다. 결론적으로 시스템 폰트와 웹 폰트는 각각의 기술적 특성과 사용 목적에 따라 구분되어야 하며, 무조건적인 선택보다는 사이트 성격, 사용자 경험, 브랜딩, 성능 최적화 등을 종합적으로 고려한 설계가 요구된다. 특히 반응형 웹, 모바일 퍼스트 전략이 강조되는 환경에서는 다양한 해상도와 네트워크 조건을 감안한 폰트 전략 수립이 필수적이다. 디자이너와 퍼블리셔, 프론트엔드 개발자 간의 협업을 통해 폰트 사용 방식에 대한 명확한 정의와 적용 기준을 마련하는 것이 바람직하다.

반응형 레이아웃 예시 이미지

반응형 레이아웃의 개념과 실무 활용 방안

반응형 레이아웃은 사용자의 디바이스 화면 크기에 맞춰 웹사이트의 구조와 콘텐츠가 자동으로 조정되는 웹 디자인 기법을 의미한다. 영어로는 Responsive Web Design이라 하며, 데스크톱, 태블릿, 스마트폰 등 다양한 화면 크기에서 일관된 사용자 경험을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이 방식은 CSS 미디어 쿼리(media query)를 사용하여 화면 너비에 따라 레이아웃, 이미지 크기, 폰트 등의 요소를 유동적으로 변경함으로써 구현된다. 실무에서는 반응형 레이아웃을 통해 하나의 웹사이트로 여러 디바이스에 대응할 수 있다는 점에서 유지보수와 운영 관리 측면에서 큰 장점을 가진다. 예를 들어, 쇼핑몰 사이트의 경우 데스크톱 환경에서 상품 목록을 가로 4열로 보여주다가, 태블릿에서는 2열, 스마트폰에서는 1열로 자동 조정되도록 구성할 수 있다. 이를 통해 별도의 모바일 사이트를 만들 필요 없이 하나의 코드베이스만 관리하면 되어 인력과 비용을 절약할 수 있다. 또한 검색 엔진 최적화 측면에서도 반응형 레이아웃은 중요한 역할을 한다. 검색 엔진은 사용자 경험이 우수한 사이트를 우선적으로 노출시키는 경향이 있는데, 반응형 레이아웃을 통해 기기별 접근성을 확보하면 이 기준을 충족시킬 수 있다. 특히 구글은 반응형 웹사이트를 모바일 친화적인 웹사이트로 간주하고 모바일 검색 결과에 가산점을 부여하고 있기 때문에, 사용자 유입을 늘리기 위한 전략으로서도 매우 중요하다. 반응형 레이아웃을 선택할지 여부는 프로젝트의 목적과 타겟 사용자층의 사용 환경에 따라 결정된다. 주 사용자층이 데스크톱 환경에 집중되어 있더라도 스마트폰 사용 비중이 높은 현재의 트렌드를 고려하면, 대부분의 웹사이트에서 반응형 설계를 기본 옵션으로 채택하는 것이 일반적이다. 특히 정보제공형 웹사이트, 언론사 홈페이지, 기업 홍보 사이트, 쇼핑몰 등에서는 반응형 구조가 필수적으로 적용되고 있다. 설계 시에는 몇 가지 주요 요소를 고려해야 한다. 첫째, 화면 크기에 따라 콘텐츠 배치가 자연스럽게 바뀌도록 그리드 시스템을 활용하는 것이 중요하다. 보통 12단 그리드 기반의 CSS 프레임워크를 사용하여 유연한 레이아웃을 구성한다. 둘째, 이미지나 동영상과 같은 미디어 콘텐츠는 화면 크기에 따라 자동으로 축소되거나 확장될 수 있도록 상대적인 크기 단위를 사용해야 한다. 셋째, 터치 기반의 모바일 환경에서는 클릭 대상 요소의 크기와 간격을 충분히 확보하여 사용자 불편을 최소화해야 한다. 이외에도 페이지 로딩 속도, 폰트 크기와 가독성, 메뉴 구조의 간소화 등 다양한 요소가 반응형 설계 품질에 영향을 미친다. 예를 들어, 데스크톱에서는 가로형 메뉴를 사용하지만, 모바일에서는 햄버거 버튼 방식으로 메뉴를 접어두고 필요 시 펼치도록 구현하는 방식이 일반적이다. 이러한 점을 감안해 초기 기획 단계에서부터 다양한 화면 해상도에서의 동작을 시뮬레이션하며 설계하는 것이 바람직하다. 결론적으로 반응형 레이아웃은 사용자 경험을 중심으로 한 웹사이트 전체 설계 전략 중 하나이다. 디바이스 환경이 점점 다양화되고 있는 상황에서, 모든 사용자에게 최적의 접근성을 제공하기 위해서는 반응형 설계에 대한 충분한 이해와 체계적인 적용이 요구된다. 이를 통해 효율적인 운영은 물론, 사용자 만족도와 웹사이트 성과를 동시에 높일 수 있다.

디자인 시스템 예시 이미지

디자인 시스템의 역할과 실무 활용 방식

디자인 시스템은 디지털 제품의 시각적 일관성과 기능적 효율성을 보장하기 위한 설계 도구이다. 이는 디자인과 개발팀이 동일한 기준을 바탕으로 작업할 수 있도록 돕는 통합된 체계이다. 디자인 시스템은 일반적으로 색상, 타이포그래피, 간격, 버튼 스타일, 입력창 형태 등 사용자 인터페이스를 구성하는 모든 요소에 대한 규칙과 코드 형태로 구성된다. 디자인 시스템의 핵심 요소 중 하나는 ‘디자인 토큰’이다. 디자인 토큰은 색상, 글꼴 크기, 여백, 그림자 등의 시각적 속성을 코드로 추상화한 값이다. 예를 들어, 버튼의 배경색을 primary-color라는 토큰으로 정의하면, 이 값을 변경할 때 코드 전체에서 해당 색상이 자동으로 갱신된다. 이는 색상값을 직접 지정하는 방식보다 유지보수와 확장성 면에서 효율적이다. 또한 디자인 시스템에는 ‘컴포넌트’라는 개념이 포함되어 있다. 컴포넌트는 버튼, 카드, 폼 등 사용자 인터페이스를 구성하는 조각 단위로, 특정한 디자인 규칙에 따라 반복적으로 재사용된다. 예를 들어, 같은 버튼이라도 페이지마다 크기나 색상이 다르면 사용자 경험이 혼란스러울 수 있다. 컴포넌트화된 버튼은 어디에서든 동일한 동작과 형태를 유지하며, 개발자는 이를 그대로 가져다 쓰기만 하면 된다. 결과적으로 디자이너와 개발자 모두 중복 작업을 줄이고 협업 효율을 높일 수 있다. 실무에서 디자인 시스템은 다양한 상황에서 중요한 역할을 한다. 하나의 제품이 여러 화면, 플랫폼, 언어를 지원해야 할 때 디자인 시스템이 없으면 일관성을 유지하기 어렵다. 특히 여러 명의 디자이너와 개발자가 동시에 작업할 경우, 동일한 기준 없이 개별적인 방식으로 요소를 구현하게 되면 전체 시스템의 통일성이 무너진다. 이런 상황에서 디자인 시스템은 통일된 기준을 제시하고, 변경 사항이 전체 제품에 일괄 적용되도록 해준다. 이를 통해 시간과 비용을 절약하고 오류를 줄일 수 있다. 디자인 시스템을 도입하거나 설계할 때 고려해야 할 점은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫째, 사용 대상과 목적이 명확해야 한다. 내부 직원만 사용할 것인지 외부 개발자도 함께 활용할 것인지에 따라 시스템의 공개 수준과 문서화 방식이 달라진다. 둘째, 확장성과 유지보수 가능성을 고려해야 한다. 제품이 성장함에 따라 새로운 기능과 디자인이 추가될 수 있으므로, 구조가 유연해야 하며 업데이트가 용이해야 한다. 셋째, 팀의 역량과 협업 구조를 반영해야 한다. 디자인 시스템은 실제 개발 과정에서 실시간으로 사용되어야 하므로, 디자인 툴과 개발 환경 간의 연동이 원활해야 한다. 선택 기준 또한 중요한데, 이미 존재하는 디자인 시스템을 사용할 것인지, 새로 설계할 것인지를 판단하는 것이 필요하다. 기존 디자인 시스템을 도입하는 경우, 제품의 브랜드 이미지와 충분히 호환되는지를 확인해야 하며, 자체 설계하는 경우에는 팀의 리소스와 시간, 향후 유지보수 가능성 등을 종합적으로 검토해야 한다. 결과적으로 디자인 시스템은 조직의 협업 방식과 제품의 품질에 직결되는 전략적 요소이다. 사용자의 경험을 일관되게 유지하고 개발 속도를 높이며, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 체계를 마련하는 데 필수적인 역할을 수행한다.

UX 플로우와 UI 플로우의 예시

UX 플로우와 UI 플로우의 차이와 실무 적용 방법

UX 플로우와 UI 플로우는 디지털 제품을 기획하고 설계하는 과정에서 자주 등장하는 용어로, 사용자 중심 설계를 위해 필수적으로 이해해야 하는 개념이다. 두 용어 모두 ‘흐름’을 중심으로 하고 있지만, 적용되는 범위와 목적, 실무에서의 사용 방식에 명확한 차이가 존재한다. UX 플로우는 사용자 여정을 전반적으로 이해하고 서비스 구조를 설계하는 데 집중되며, UI 플로우는 화면 단위에서 구체적인 인터페이스 요소와 연결 관계를 설계하는 데 중점을 둔다. UX 플로우(User Experience Flow)는 사용자가 특정 목표를 달성하기 위해 제품이나 서비스를 사용하는 전 과정을 시각화한 흐름이다. 이 흐름은 사용자가 어떤 문제를 해결하기 위해 서비스에 진입하고, 각 단계에서 어떤 행동을 거쳐 최종적으로 목적을 이루는지를 중심으로 설계된다. 예를 들어, 쇼핑몰에서 제품을 검색하고 장바구니에 담은 후 결제까지 진행하는 전체 여정을 UX 플로우로 표현할 수 있다. 여기서는 페이지의 구성보다 사용자의 목표 달성과 심리적 상태, 전환 포인트 등이 중점이 된다. UX 플로우는 일반적으로 와이어프레임 이전 단계에서 만들어지며, 정보 설계와 사용자 행동 분석에 기반하여 작성된다. 반면 UI 플로우(User Interface Flow)는 각 화면에서의 사용자의 클릭, 터치, 입력과 같은 구체적인 인터랙션을 포함한 화면 간의 전환 흐름을 말한다. 예를 들어, ‘로그인’ 버튼을 눌렀을 때 ‘비밀번호 입력 화면’으로 넘어가고, 올바른 정보를 입력하면 ‘대시보드’로 이동하는 구조가 UI 플로우에 해당한다. UI 플로우는 실제 사용자 인터페이스 디자인 직전 단계에서 구체적인 화면 배치와 동선을 설계하기 위해 사용되며, 디자인 작업이나 개발 사양서 작성에 바로 연결된다. 따라서 UI 플로우는 화면 간의 관계를 정확하게 정의하고, 사용자 행동에 따른 결과를 빠짐없이 설계하는 데 중점을 둔다. 실무에서는 두 흐름이 서로 독립적으로 사용되기보다는 순차적이며 상호보완적인 구조로 연결된다. 먼저 UX 플로우를 통해 전체적인 사용자 여정을 설계하고, 이 흐름에 맞춰 UI 플로우를 구체화하는 방식이다. 예를 들어, 금융 앱의 경우 사용자가 계좌를 개설하고 송금 기능을 사용하는 전체적인 목표 기반 여정을 UX 플로우로 정리한 다음, 각 화면에서 필요한 버튼 위치나 입력 방식 등을 UI 플로우로 세분화한다. UX 플로우가 사용자 관점에서의 흐름이라면, UI 플로우는 시스템이 사용자에게 제공하는 구체적 인터페이스 흐름이라고 이해할 수 있다. 이러한 흐름 설계는 사용자 중심의 제품 개발을 위한 핵심 도구로 작용한다. 특히 사용자의 문제 해결 과정을 분석하고, 불필요한 단계를 제거하거나 전환 포인트에서 이탈하지 않도록 설계하는 데 필수적이다. 실무에서는 A/B 테스트 결과나 사용자 리서치 데이터를 반영하여 UX 플로우를 개선하고, UI 플로우는 프로토타입 제작을 통해 실제 작동 여부를 검증하면서 반복적으로 수정된다. 두 흐름을 설계할 때 고려해야 할 점도 명확하다. UX 플로우 설계 시에는 사용자 페르소나와 사용 시나리오를 명확히 정의하고, 사용자의 목표 달성 경로가 자연스럽게 이어지는지를 중점적으로 확인해야 한다. 이때 기술적 제약보다는 사용자 입장에서의 논리적 흐름이 우선된다. 반면 UI 플로우를 설계할 때는 실제 구현 가능성과 화면 간의 기능적 연결성을 반드시 고려해야 하며, 화면별 입력 요소와 반응 흐름이 직관적이고 일관되게 유지되는지를 확인하는 것이 중요하다. UX 플로우와 UI 플로우는 각각 독립적인 개념이지만, 함께 활용될 때 사용자의 만족도와 제품 완성도를 높이는 데 효과적이다. UX 플로우는 제품 설계 초기 단계에서 사용자 니즈를 정의하고 설계 방향을 제시하는 데 사용되며, UI 플로우는 구체적 설계와 실행 단계에서 실제 사용자 인터페이스 흐름을 만드는 역할을 한다. 이를 통해 사용자는 더 자연스럽고 편리한 서비스를 경험할 수 있으며, 기업은 사용자 이탈률을 줄이고 제품의 경쟁력을 확보할 수 있다.

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레딧, 앤트로픽 상대로 데이터 무단 수집 소송 제기

온라인 커뮤니티 플랫폼 레딧은 인공지능 스타트업 앤트로픽을 상대로 사용자 데이터의 무단 수집 및 이용에 관한 소송을 제기했다. 이 소송은 미국 캘리포니아주 샌프란시스코 고등법원에 제기되었으며, 레딧은 앤트로픽이 자사 플랫폼에서 10만 회 이상 무단으로 데이터를 수집해 자사의 AI 모델인 Claude의 학습에 사용했다고 주장하고 있다. 해당 소송은 계약 위반, 동산 침해, 부당 이득, 불법적인 방해 행위, 불공정 경쟁 등 다양한 혐의를 포함하고 있다. 레딧은 앤트로픽이 2024년 7월 이후 자사 플랫폼에 대한 접근을 중단했다고 발표했음에도 불구하고, 이후에도 지속적으로 무단 접근을 감행했다고 밝혔다. 특히 앤트로픽은 자사의 웹 크롤러 활동 중단을 공표했음에도 불구하고 robots.txt 파일에 명시된 제한사항과 사용자 약관을 위반한 채 데이터를 수집한 것으로 알려졌다. 이로 인해 레딧은 자사의 보안 장치와 사용자 보호 프로토콜이 명백히 무시당했다고 판단하고 있다. 레딧은 이미 OpenAI 및 Google과 같은 주요 AI 기업들과 공식적인 데이터 라이선스 계약을 체결하고 있으며, 해당 계약에는 콘텐츠 사용 범위, 삭제 요청 이행 절차 등이 포함되어 있다. 그러나 앤트로픽은 유사한 계약 체결 요청을 거절했으며, 사용자로부터 동의를 받지 않은 데이터를 기반으로 AI 모델 훈련을 진행한 것으로 드러났다. 이는 AI 산업 전반에서 데이터 사용의 투명성과 책임성에 대한 우려를 불러일으키는 사례로 분석되고 있다. 소장에 따르면 앤트로픽은 마케팅 자료에서 스스로를 신뢰 기반의 AI 개발사로 포지셔닝하며 ‘백기사’ 이미지를 강조해 왔다. 그러나 레딧은 이러한 홍보 내용과 달리 앤트로픽이 실제로는 플랫폼 규칙과 사용자 권리를 무시한 채 데이터를 활용했다고 주장하고 있다. 특히 삭제된 게시글을 포함한 민감한 사용자 정보까지 학습에 사용되었을 가능성이 제기되며, 이는 AI 모델 훈련을 위한 윤리적 기준을 넘어서는 문제로 간주되고 있다. 이번 소송에서 레딧은 앤트로픽을 상대로 손해배상과 부당이익 환수, 그리고 자사 데이터의 추가 사용을 금지하는 법원의 영구적 명령을 요청하고 있다. 이와 같은 조치는 레딧이 자사 플랫폼에 대한 통제권과 사용자 권리를 지키기 위한 최종 수단으로 선택한 것이다. 최근 들어 콘텐츠 플랫폼들이 AI 기업의 무단 데이터 수집에 법적 대응을 강화하고 있으며, 이번 사건 역시 그 흐름의 연장선상에 있다. 앤트로픽 측은 레딧의 주장에 동의하지 않으며, 이번 소송에 적극적으로 대응하겠다는 입장을 밝혔다. 앤트로픽은 데이터 접근을 자발적으로 중단했으며, 라이선스 계약 체결을 위한 협의도 시도했으나 합의에 이르지 못했다고 해명했다. 하지만 레딧은 이러한 설명에도 불구하고 반복적인 경고 이후에도 불법적 데이터 수집이 지속되었음을 근거로 소송의 불가피성을 강조하고 있다.

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아마존, 로봇과 AI로 물류 혁신 가속화하며 연간 160억 달러 절감 목표

아마존이 로봇 기술과 인공지능을 기반으로 한 물류 자동화에 본격적인 투자를 단행하고 있다. 최근 뱅크오브아메리카(BofA) 증권은 연구 보고서를 통해 아마존이 물류 효율성 제고를 위한 로봇 활용의 초기 단계에 있으며, 인공지능 기술의 발전과 맞물려 이 분야의 중요성이 앞으로 더욱 커질 것이라고 분석했다. 아마존은 지난달 8종의 새로운 로봇을 발표하며 물류 및 배송 분야에서의 기술적 진전을 강조한 바 있다. BofA의 애널리스트들은 아마존이 로봇 기술을 통해 인건비 부담을 줄이는 동시에 주문 정확도를 향상시키고 물류 창고의 운영 효율성을 높일 것으로 전망하고 있다. 이러한 자동화 전략은 아마존의 장기적인 마진 개선에 기여할 핵심 요소로 평가되며, 물류 시스템의 신속성과 정확성 확보에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 현재 아마존은 75만 대가 넘는 로봇을 자체 물류 네트워크에서 운영 중이며, 이를 통해 전체 고객 주문의 약 75%를 처리하고 있다. 회사는 이러한 자동화 역량을 더욱 강화하기 위해 차세대 AI 기반 자동화 물류센터를 추가로 구축할 계획이며, 배송 거점에도 보다 많은 로봇을 배치할 방침이다. 또한 자율 드론 배송에 대한 시험 운영도 계속해서 진행 중이다. 드론 배송은 물류 속도를 높이고 최종 배송 단계에서의 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. BofA는 이 같은 기술 도입이 2032년까지 아마존에 연간 160억 달러 규모의 비용 절감 효과를 가져올 수 있다고 전망하고 있다. 이는 물류 자동화가 단순한 운영 효율을 넘어 아마존의 전체적인 수익성에 실질적인 개선 효과를 줄 수 있다는 점에서 의미가 크다. 특히 자동화 물류센터는 피크 시즌에 발생하는 인력 관련 비용을 25%까지 낮출 수 있는 것으로 평가되며, 이는 아마존이 지속 가능한 성장을 도모하는 데 있어 중요한 전략 자산으로 작용할 수 있다. 아울러 BofA는 아마존의 로봇 및 자율주행 기술이 전체 비용의 약 34% 절감 가능성을 내포하고 있다고 분석하며, 이에 따라 아마존 주식에 대한 ‘매수’ 의견을 유지하고 목표 주가를 상향 조정했다. 이는 로봇 자동화가 아마존의 미래 성장 동력으로 확고히 자리 잡고 있음을 방증하는 평가다. 종합적으로 볼 때, 아마존은 로봇과 인공지능 기술을 결합한 물류 시스템의 자동화를 통해 인력 의존도를 낮추고, 물류 전반의 효율성을 극대화하며, 장기적으로는 대규모 비용 절감을 달성하고자 한다. 이러한 전략은 아마존의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 핵심적인 투자로 간주되며, 물류와 배송 산업 전반에 영향을 미칠 중대한 변화의 일환으로 분석되고 있다.

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ASML, 수주 부진과 고객사 투자 지연으로 2026년 성장 둔화 우려

네덜란드 반도체 장비 제조업체 ASML이 내년부터 매출 성장 둔화를 겪을 가능성이 제기되면서 시장의 관심이 집중되고 있다. 영국계 금융기관 바클레이스 캐피탈은 최근 보고서를 통해 ASML의 주식 등급을 기존 ‘비중확대’에서 ‘비중유지’로 하향 조정하며, 향후 성장률에 대한 우려를 제기했다. 이들은 특히 2026년 매출 성장률이 단 1%에 그칠 것으로 예상하면서, 전반적인 반도체 장비 업계의 둔화와 함께 ASML이 직면한 구조적인 도전 과제를 지적했다. ASML의 성장 둔화 전망에는 핵심 사업인 극자외선(EUV) 노광 장비 수요에 대한 시장의 기대감 하락이 직접적인 영향을 미친 것으로 분석된다. 바클레이스는 보고서에서 ASML의 수주 잔고가 최근 3년간 최저 수준에 머무르고 있으며, 이는 2026년 매출 달성을 위해 요구되는 수주 목표치에 크게 미치지 못한다고 평가했다. 현재의 수주 예상치를 기준으로 할 때, ASML은 2026년까지 최소 두 배 이상의 추가 수주 확보가 필요한 상황이다. 주요 고객사들의 투자 계획도 ASML의 향후 실적에 부정적인 영향을 미치고 있다. 삼성전자와 인텔 등 글로벌 반도체 제조업체들이 신규 설비 투자에 대해 신중한 태도를 유지하면서, 고성능 장비에 대한 수요 회복 시점이 지연되고 있는 것으로 나타났다. 바클레이스는 이러한 대규모 투자가 본격화되는 시점을 2027년 이후로 예상하고 있으며, 이에 따라 ASML의 실적 개선 역시 단기간 내에는 어려울 것으로 보고 있다. 더불어, ASML의 차세대 기술로 주목받고 있는 고개구(High-NA) EUV 장비의 상용화 일정 역시 전망보다 늦춰질 것으로 보인다. 바클레이스는 논리 반도체 생산 라인에 해당 장비가 적용되기 시작하는 시점을 2028년으로 예측했으며, 이는 고객사들이 기존 EUV 장비를 통해 차세대 반도체 공정을 충분히 감당할 수 있다고 판단하고 있음을 시사한다. 이러한 전망은 단기적으로 High-NA EUV 장비에 대한 시장 기대를 약화시키는 요인으로 작용할 수 있다. 현재 ASML의 주가는 이와 같은 전망이 반영되며 0.5% 하락한 642.90유로에 거래되고 있다. 바클레이스는 기존 770유로였던 목표 주가를 650유로로 하향 조정하면서, 단기적인 주가 반등 여력 역시 제한적일 것이라고 평가했다. 이는 수주 증가 및 고객사 투자 확대가 예상보다 늦어질 수 있다는 점을 반영한 조치로 풀이된다. ASML은 최근 발표한 2025년 1분기 실적에서 77억 유로의 매출과 24억 유로의 순이익을 기록하며 시장 예상치를 웃도는 성과를 보였으나, 신규 수주는 전 분기 대비 감소해 39억 유로에 그쳤다. 이러한 수치는 미국 수출 규제와 중국 내 수요 감소 등의 외부 요인과 더불어, 글로벌 반도체 업계의 전반적인 투자 둔화 흐름을 반영하고 있는 것으로 평가된다. 현재로서는 중장기적인 수요 회복과 기술 전환의 진전에 기대를 걸어야 할 상황이다. 이번 바클레이스 보고서는 ASML의 향후 실적에 대한 신중한 접근이 필요함을 보여주는 대표적인 사례로 해석된다. 향후 글로벌 반도체 시장의 회복 속도와 주요 고객사들의 투자 일정이 ASML의 실적 방향을 좌우할 것으로 보이며, 이에 따른 장비 수요 회복 시점이 기업의 중장기 성장 가능성에 중요한 변수가 될 전망이다.

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핀터레스트, 사용자 확대와 수익성 개선

핀터레스트는 최근 사용자 수 증가, 참여도 심화, 수익화 전략 개선을 통해 실질적인 성장을 이룬 것으로 나타났다. JP모건 애널리스트들은 최근 발간한 리서치 노트에서 이 같은 평가를 내리며, 핀터레스트의 투자 매력이 한층 강화됐다고 밝혔다. 특히 전방위적인 광고 접근 방식과 인공지능 기술의 적극적인 도입은 광고주 유치와 광고 수익 증대에 직접적인 영향을 주고 있는 것으로 분석된다. JP모건은 핀터레스트가 지난 2023년 투자자 컨퍼런스에서 제시한 주요 목표들을 충실히 이행하고 있다고 밝혔다. 이 목표는 사용자 수 확대, 플랫폼 내 참여 시간 증대, 수익성 개선 등을 포함하며, 실제로 이는 중소규모 광고주로부터의 광고 유치 증가로 이어지고 있다. 핀터레스트는 퍼포먼스 마케팅 기술과 AI 기반의 자동화 기능을 통해 광고 성과를 제고하고 있으며, 이에 따라 광고주들이 광고 예산의 더 큰 비중을 핀터레스트에 배정하고 있는 추세다. 이러한 실적 개선과 전략적 실행을 반영해 JP모건은 핀터레스트에 대한 투자의견을 기존의 '중립'에서 '비중확대'로 상향 조정했다. JP모건은 현재 핀터레스트의 시장 내 평가는 여전히 저조하다고 판단하고 있으며, 이는 향후 실적 추정치 상향 여지를 고려했을 때 투자자들에게 유리한 위험 대비 보상을 제공한다고 분석했다. 동시에 목표 주가 역시 기존 35달러에서 40달러로 상향 조정됐다. 핀터레스트의 최근 실적도 이러한 평가를 뒷받침한다. 2025년 1분기 기준 핀터레스트는 전년 동기 대비 16% 증가한 8억 5,500만 달러의 매출을 기록했으며, 월간 활성 사용자 수는 10% 증가한 5억 7천만 명에 달했다. 이는 시각 기반 검색 기능 고도화, 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공, 그리고 광고주와의 협업 확대 등이 주요 요인으로 작용한 것으로 해석된다. 특히 전체 사용자의 85%가 모바일 앱을 통해 직접 접근하고 있으며, 이는 전체 매출의 약 90%를 차지해 광고 채널의 중심축이 모바일에 있다는 점을 확인할 수 있다. 시장 반응도 긍정적으로 나타나고 있다. JP모건의 투자의견 상향 발표 이후 핀터레스트의 주가는 사전 시장 거래에서 3.6% 상승했다. 이는 연초 이후 10% 가까운 주가 상승세를 더욱 견고하게 하는 요인으로 작용하고 있으며, 핀터레스트가 향후에도 사용자 중심 전략과 기술 기반의 광고 수익화 모델을 통해 성장세를 이어갈 가능성을 보여주는 지표로 해석된다. 핀터레스트는 앞으로도 AI 기술의 활용 범위를 넓히고, 광고 수익화 전략을 정교화하며, 사용자 경험 향상을 위한 지속적인 플랫폼 개선을 통해 광고주와 이용자 모두에게 높은 만족도를 제공할 것으로 전망된다. 이러한 전방위적인 성장 전략은 장기적인 기업 가치 향상과 안정적인 주가 상승의 토대를 마련할 것으로 보인다.

와이어 프레임 예시 이미지

와이어프레임 설계의 목적과 수준별 활용 방식

와이어프레임은 디지털 제품이나 서비스의 기획 및 설계 단계에서 사용되는 핵심 도구 중 하나로, 화면의 구조와 콘텐츠 배치, 기능 흐름 등을 시각적으로 표현하는 데 목적이 있다. 일반적으로 웹사이트, 모바일 앱, 소프트웨어 등의 사용자 인터페이스를 개발하기 전, 전체적인 틀을 설정하고 이해관계자 간의 의사소통을 원활히 하기 위해 사용된다. 실제 디자인에 들어가기 전에 아이디어를 구체화하고 구조를 검토할 수 있는 수단으로 기능하며, 개발과 디자인의 중간 단계에서 매우 중요한 역할을 한다. 와이어프레임은 표현의 정밀도에 따라 Low-Fidelity와 High-Fidelity의 두 가지 수준으로 나뉜다. Low-Fidelity 와이어프레임은 단순한 선과 박스로 구성된 도식 형태로, 콘텐츠의 위치나 사용자 흐름을 빠르게 검토하고 피드백을 받기 위해 사용된다. 이 수준에서는 색상, 폰트, 실제 이미지 등이 생략되며, 대신 구성 요소 간의 관계와 기능의 흐름에 집중한다. 예를 들어, 로그인 화면이라면 입력창과 버튼이 어디에 배치되는지, 사용자가 어떤 순서로 행동하게 될지를 보여주는 데 초점을 맞춘다. 빠르게 반복적으로 수정이 가능하다는 점에서 초기 기획 회의나 아이디어 제안 단계에서 효과적으로 활용된다. 반면, High-Fidelity 와이어프레임은 실제 서비스에 가까운 형태로 설계된다. 실제 폰트, 이미지, 색상, 버튼 스타일 등을 포함하며, 디자인과 사용자 인터랙션을 테스트할 수 있는 정도의 정밀도를 가진다. 이 수준의 와이어프레임은 최종 디자인에 매우 근접한 형태로 사용자 경험을 시뮬레이션할 수 있으며, 개발팀과 디자이너가 구체적인 화면 요소에 대해 논의할 수 있도록 도와준다. 따라서 서비스 런칭 전 사용자 테스트나 프로토타입 제작, 개발 단계에서의 기준으로 사용된다. 실무에서는 프로젝트의 성격, 진행 단계, 목적에 따라 적절한 수준의 와이어프레임을 선택하는 것이 중요하다. 예산과 시간 제약이 크거나 초기 아이디어를 빠르게 검토해야 하는 경우에는 Low-Fidelity 와이어프레임이 적합하다. 반대로, 사용자 피드백을 바탕으로 구체적인 개선 작업이 필요한 단계이거나 개발에 필요한 정확한 기준이 요구되는 경우에는 High-Fidelity 와이어프레임이 요구된다. 와이어프레임 설계 시에는 몇 가지 중요한 점을 고려해야 한다. 첫째, 사용자 흐름을 정확히 반영해야 하며, 서비스의 사용 목적과 주요 기능이 자연스럽게 드러나야 한다. 둘째, 이해관계자와의 원활한 소통을 위한 명확성과 간결성이 필요하다. 셋째, 실제 구현 가능성을 감안해 기술적 제한이나 디바이스 환경을 함께 고려해야 한다. 넷째, 피드백을 반영하기 쉬운 구조로 설계해 반복적인 수정과 보완이 가능하도록 해야 한다. 이 과정에서 다양한 툴이 활용되는데, 대표적으로는 Figma, Adobe XD, Sketch, Balsamiq 등이 있다. 이들 도구는 수준에 맞는 와이어프레임 제작을 지원하며, 협업 기능과 피드백 반영 기능이 강화되어 실무에서 널리 사용된다. 와이어프레임은 사용자 경험을 중심으로 한 설계 전략의 시작점이자 개발 전 전체 구조를 조율하는 기준으로 작용한다. 특히 기능 우선순위 설정, 정보 구조 정리, 기술 팀과의 협의, 사용자 테스트 준비 등 다각적인 목적에서 활용되며, 각 수준에 맞는 목적과 도구를 명확히 인식하고 선택하는 것이 설계의 완성도를 높이는 핵심이라 할 수 있다.

리서치 기법 예시 이미지

사용자 경험 향상을 위한 고급 리서치 기법

디지털 제품이나 서비스를 설계할 때 사용자 경험은 핵심 요소로 여겨진다. 특히 정보 구조, 내비게이션 흐름, 사용성 등을 결정하는 초기 단계에서 사용자 중심의 리서치 기법을 적절히 활용하면 이후 제품의 완성도에 큰 영향을 미친다. 그중에서도 카드 소팅, 트리 테스트, 시나리오 기반 내비게이션 테스트는 사용자의 인지 방식과 실제 사용 흐름을 이해하는 데 효과적인 고급 리서치 기법으로 분류된다. 이 세 가지 방법은 각각의 목적과 상황에 따라 선택적으로 적용되며, 설계 방향을 데이터 기반으로 정리하는 데 도움이 된다. 카드 소팅은 사용자가 정보 항목을 어떻게 그룹화하고 분류하는지를 파악하는 기법이다. 이 방법은 정보 구조를 처음 설계하거나 기존의 메뉴 체계를 개선하고자 할 때 주로 활용된다. 참여자에게 다양한 주제나 콘텐츠 항목이 적힌 카드를 제공하고, 이를 자유롭게 혹은 지정된 방식으로 그룹화하도록 요청함으로써 사용자 입장에서의 자연스러운 분류 방식을 수집할 수 있다. 개방형 카드 소팅은 사용자가 직접 그룹 이름을 만드는 방식으로 진행되며, 폐쇄형 카드 소팅은 미리 정해진 카테고리에 항목을 분류하도록 유도한다. 설계 시에는 대상 사용자 집단의 구성, 항목의 수, 그룹화 시간 등을 고려해 실험을 설계하는 것이 중요하며, 분석 과정에서는 유사도 매트릭스나 덴드로그램 같은 시각적 도구를 활용해 패턴을 도출한다. 트리 테스트는 카드 소팅의 결과로 만들어진 정보 구조가 실제 탐색 상황에서 적절한지를 확인하는 데 사용된다. 이 기법은 사용자에게 특정 정보를 찾는 과제를 제시한 후, 카테고리 구조만 보여준 상태에서 클릭 기반의 탐색을 유도해 사용자가 올바른 경로를 선택하는지를 평가한다. 실제 디자인 요소가 제거된 상태에서 순수한 구조만을 검증하기 때문에 정보 구조의 문제점을 조기에 발견할 수 있다. 이 테스트는 정보 탐색의 정확도와 효율성을 동시에 평가할 수 있으며, 결과 데이터는 경로 분석과 정답률을 통해 정량적으로 해석된다. 실무에서는 메뉴 구조가 복잡하거나 사용자 문의가 많은 서비스에서 유용하며, 설계 시에는 테스트 시나리오의 명확성, 참여자의 배경지식, 평가 항목의 균형 등을 면밀히 검토해야 한다. 시나리오 기반 내비게이션 테스트는 실제 사용자 흐름과 유사한 환경에서 특정 목표를 달성하는 과정을 관찰하는 방식으로, 보다 실제적인 맥락 속에서 사용성을 평가하는 데 적합하다. 이 방법은 웹사이트, 모바일 애플리케이션 등에서 사용자 인터페이스가 갖는 실제 효과를 검증하는 데 활용되며, 시나리오는 일상적인 사용 상황을 반영해 자연스럽게 구성되어야 한다. 사용자는 시나리오에 따라 과제를 수행하며, 이 과정에서 클릭 경로, 멈춤 시간, 오류 발생 여부 등이 분석 대상이 된다. 이는 정성적 관찰과 정량적 측정이 혼합된 방식으로, 사용자의 실제 행동을 근거로 개선점을 도출할 수 있다. 특히 신규 서비스 론칭 전이나 기존 서비스의 리뉴얼 시, 또는 특정 기능의 도입 효과를 사전에 점검하고자 할 때 효과적이다. 이러한 리서치 기법들을 선택할 때는 프로젝트의 목표, 리소스, 사용자 특성 등을 종합적으로 고려해야 한다. 카드 소팅은 구조 설계 초기 단계에서 정보 구성을 위한 기초 데이터를 수집하는 데 적합하고, 트리 테스트는 구조 검증 단계에서 탐색 효율성을 확인하는 데 유리하다. 반면 시나리오 기반 내비게이션 테스트는 실제 사용 상황에서의 문제점을 발견하고 최종 사용성을 평가하는 데 효과적이다. 따라서 각 기법은 독립적으로 사용되기도 하지만, 종합적으로 연계하여 적용하면 보다 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있다. 설계 시 고려해야 할 사항으로는 우선 명확한 리서치 목적 설정이 중요하다. 각 기법은 수집하는 데이터의 성격이 다르기 때문에, 무엇을 확인하고 어떤 의사결정을 도출하고자 하는지에 따라 설계 방식이 달라진다. 또한 참여자의 대표성 확보, 실험 환경의 통제, 과제 난이도 조정, 데이터 분석 방식의 적절성 등도 결과의 신뢰도에 영향을 미친다. 리서치 과정에서 편향을 줄이기 위해 질문지 설계와 진행자의 중립성 유지도 필수적으로 요구된다. 이처럼 카드 소팅, 트리 테스트, 시나리오 기반 내비게이션 테스트는 각각 다른 목적과 방식으로 사용자 경험을 정량적 및 정성적으로 파악할 수 있는 효과적인 수단이다. 디지털 제품의 완성도를 높이기 위해서는 사용자의 실제 경험과 기대를 분석하는 기법으로서의 의미를 이해하고 체계적으로 활용하는 것이 중요하다.

프로토타입 테스트 예시

프로토타입 테스트 방식의 정의와 실무 적용 사례

디지털 제품이나 서비스를 개발할 때, 실제 사용자와 유사한 환경에서 디자인과 기능이 잘 작동하는지를 확인하기 위한 절차가 필요하다. 이를 위해 사용하는 과정이 프로토타입 테스트이며, 이는 서비스의 완성도를 높이는 데 필수적인 절차로 여겨진다. 프로토타입이란 완성된 제품은 아니지만 실제 서비스의 흐름을 일부 혹은 전체적으로 체험할 수 있는 시제품이다. 이러한 프로토타입을 사용자에게 제공하고 피드백을 수집하는 과정을 프로토타입 테스트라고 한다. 프로토타입 테스트에는 여러 방식이 있으며, 목적이나 테스트 환경에 따라 적합한 방법이 다르게 선택된다. 대표적인 방식으로는 탭 테스트와 시나리오 기반 테스트가 있다. 탭 테스트는 사용자 인터페이스(UI) 설계에서 특정 요소의 클릭 가능 여부나 사용자의 시선 흐름을 확인하기 위한 테스트 방식이다. 예를 들어, 어떤 화면에서 사용자가 가장 먼저 어디를 누르는지를 관찰하여 버튼 배치의 적절성을 판단할 수 있다. 이 방식은 주로 정적인 이미지나 화면 설계 초기에 사용되며, 사용자의 직관적인 반응을 측정하는 데 효과적이다. 탭 테스트는 버튼이나 아이콘이 시각적으로 충분히 인지 가능한지, 인터랙션이 명확하게 인지되는지를 판단하는 데 적합하다. 반면 시나리오 기반 테스트는 사용자가 실제 상황에서 어떤 과업을 수행할 때 서비스가 의도한 대로 작동하는지를 확인하는 방식이다. 예를 들어, ‘상품을 검색하고 결제까지 완료한다’는 시나리오를 제시하고 사용자가 이를 따라가는 과정을 통해 문제점을 찾아낸다. 이 방식은 기능적인 흐름과 사용성 전반을 검토할 수 있으며, 보다 실제적인 사용 환경을 반영하기 때문에 제품 완성 단계에 가까운 시점에서 주로 사용된다. 사용자의 행동 흐름과 사고 과정을 모두 관찰할 수 있어 사용자 경험(UX) 전반을 개선하는 데 도움이 된다. 실무에서는 제품 개발 단계에 따라 적절한 테스트 방식을 선택해야 한다. 디자인 초반에는 탭 테스트를 통해 시각적 요소의 적절성을 빠르게 검증할 수 있으며, 이후 프로토타입이 기능적으로 구현된 단계에서는 시나리오 기반 테스트를 통해 전체 흐름의 문제를 점검하는 방식이 일반적이다. 각 테스트 방식은 서로 보완적인 성격을 가지므로 단일 방식에 의존하기보다는 단계적으로 조합하여 활용하는 것이 효과적이다. 테스트 설계 시 고려해야 할 요소로는 테스트의 목적, 사용자 그룹의 특성, 사용 환경, 그리고 피드백 수집 방법이 있다. 예를 들어, 테스트의 목적이 사용성 문제 파악인지, 시각적 피드백 수집인지에 따라 방식이 달라질 수 있다. 또한 사용자 그룹이 기술에 익숙한지, 연령대는 어떤지 등의 특성도 테스트 시나리오 구성에 큰 영향을 준다. 실제 테스트 환경도 가능한 실제와 유사하게 구성해야 하며, 피드백은 정량적 수치 외에도 사용자 인터뷰 등을 통해 질적인 정보를 함께 수집하는 것이 중요하다. 프로토타입 테스트는 단순히 오류를 찾아내는 절차가 아니라, 사용자 중심의 설계를 실현하기 위한 핵심 도구이다. 사용자의 직관, 기대 행동, 실제 사용 경험을 바탕으로 제품을 지속적으로 발전시키기 위해서는 각 테스트 방식의 특성을 정확히 이해하고, 적절한 시점에 적절한 방법을 선택하여 활용하는 것이 필요하다. 특히 사용자 중심의 사고방식을 바탕으로 테스트 설계를 진행할 경우, 개발 과정에서의 낭비를 줄이고 최종 제품의 만족도를 크게 높일 수 있다.

AI 모니터를 표현한 AI 생성 이미지

OpenAI, 조니 아이브의 스타트업 ‘io’ 인수로 AI 하드웨어 본격 진출

인공지능 개발 기업 OpenAI가 전 애플 최고디자인책임자 조니 아이브가 설립한 스타트업 ‘io’를 약 65억 달러, 한화 약 9조 원에 인수하기로 결정했다. 이는 OpenAI 역사상 최대 규모의 인수로, 소프트웨어 중심의 AI 기술이 하드웨어 분야로 확장되는 주요 전환점으로 평가된다. 아이브는 이번 인수를 통해 OpenAI 및 io의 디자인 전반에 걸쳐 창의성과 깊이 있는 전략을 총괄하게 되며, 그의 디자인 회사 LoveFrom은 독립적으로 운영되면서도 OpenAI의 디자인 업무 전반을 담당하게 된다. 조니 아이브는 과거 아이폰, 아이팟, 맥북 등 다양한 전자기기의 디자인을 주도하며 미니멀리즘과 직관적인 사용자 경험을 강조한 디자인 철학으로 유명하다. 그의 이러한 전문성이 OpenAI의 첨단 인공지능 기술과 결합되면서, 새로운 형태의 AI 기반 제품이 개발될 가능성이 주목받고 있다. 특히 OpenAI의 CEO 샘 알트만과 아이브는 지난 2년간 협업 관계를 이어오며 기존의 스마트폰과는 다른 ‘화면이 없는 AI 기기’에 대한 구상을 발전시켜왔다. 이 기기는 전통적인 스마트폰의 형태를 따르지 않고, 시각 외에도 청각, 촉각 등 다양한 감각을 통합한 새로운 인터페이스를 제시할 것으로 보인다. 사용자와의 상호작용 방식은 더욱 인간 중심적이고 자연스러우며, 핵심 디자인은 사용자 경험을 방해하지 않는 단순하고 직관적인 접근을 기반으로 한다. 이러한 설계는 기술이 사람과 상호작용하는 방식에 중대한 변화를 불러올 것으로 예상된다. OpenAI는 기존의 소프트웨어 영역을 넘어 로봇공학과 소비자 하드웨어 개발에도 속도를 내고 있으며, 최근에는 메타의 AR 글라스 프로젝트를 주도했던 전문가를 영입하는 등 하드웨어 전문 인력 확보에도 적극적으로 나서고 있다. 이번 인수는 그 전략의 일환으로, AI 기술을 물리적 제품으로 구현하는 구체적인 움직임을 보여준다. Google, Anthropic 등 경쟁사들 역시 AI 기반 장치 개발에 나서고 있는 가운데, OpenAI는 자체적인 기술 생태계 구축에 힘을 실어가고 있다. 스타트업 io는 설립 초기부터 Emerson Collective, Thrive Capital 등 유력 투자사들의 자금을 유치하며 업계의 주목을 받았다. 이번 인수를 통해 OpenAI와의 협력 관계가 강화되면서 양사 간 기술 및 디자인 시너지가 극대화될 전망이다. 양사는 미국 샌프란시스코의 잭슨 스퀘어 지역에 위치한 사무실을 중심으로 협업을 진행 중이며, 오는 2026년을 목표로 첫 AI 기반 소비자 기기 출시를 준비하고 있다. 이 지역은 io와 LoveFrom의 본사가 위치한 곳으로, 앞으로 기술과 디자인이 결합하는 주요 거점으로 성장할 가능성이 크다.

테슬라의 로보택시를 표현한 AI 생성 이미지

테슬라, 2025년 오스틴에서 자율주행 로보택시 본격 서비스 개시

테슬라는 2025년 6월 말부터 텍사스 오스틴에서 자율주행 로보택시 서비스를 개시할 계획이라고 밝혔다. 이번 서비스는 웨이모와 유사한 운영 방식을 따르되, 테슬라의 자체 FSD 소프트웨어를 활용하여 보다 발전된 자율주행 기능을 제공하는 것을 목표로 한다. FSD는 운전자의 개입이 필요 없는 레벨 4 자율주행 기술을 지향하며, 라이다나 레이더를 사용하지 않고 카메라 기반 비전 시스템과 인공지능 알고리즘을 통해 차량의 주변 환경을 인식하고 주행 결정을 내린다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자는 CNBC와의 인터뷰에서 카메라 기반 방식이 비용 효율성과 확장성 측면에서 유리하다고 언급했다. 그는 이러한 기술적 선택이 테슬라의 자율주행 사업을 보다 빠르게 확장하고 다양한 지역에 적용하는 데 도움이 될 것이라고 밝혔다. 초기에는 오스틴 도심 일부 지역에서 10대 내외의 차량이 운행될 예정이며, 서비스 시작 후 첫 달 말까지 차량 수를 수천 대 규모로 확대하는 것이 목표다. 운행 차량에는 운전자가 탑승하지 않으며, 테슬라 직원이 원격 시스템을 통해 차량의 위치와 상태, 주행 경로를 실시간으로 모니터링하게 된다. 이 시스템은 주행 중 발생할 수 있는 사고나 기술적 오류에 대한 즉각적인 대응을 가능하게 하여 안전성과 신뢰성을 높이는 데 중점을 두고 있다. 테슬라는 이미 오스틴 기가팩토리 인근에서 로보택시 차량의 테스트를 진행 중이며, 실제 도로 주행 테스트도 조만간 시작될 예정이다. 이번 로보택시 서비스는 오스틴을 시작으로 점차 확장될 예정이며, 향후 샌프란시스코와 로스앤젤레스를 포함한 캘리포니아의 주요 도시들에서도 상용화가 추진될 계획이다. 캘리포니아는 자율주행 차량에 대한 법적 규제가 상대적으로 유연하여 다양한 테스트 및 상용 운영이 용이한 지역으로 꼽힌다. 이로 인해 테슬라의 자율주행 기술이 보다 빠르게 대중화될 수 있을 것으로 전망된다. 머스크는 테슬라의 로보택시 네트워크가 도시 교통의 구조 자체에 변화를 가져올 수 있다고 주장했다. 특히 그는 테슬라 차량 소유주가 자신의 차량을 로보택시 서비스에 등록해 수익을 얻을 수 있는 공유 경제 모델을 구상 중이라고 밝혔다. 이 모델은 개인의 자산을 서비스 플랫폼에 연결시켜 경제적 가치를 창출하는 구조로, 주거 공유 플랫폼의 운영 방식과 유사한 개념이다. 머스크는 이러한 구조가 테슬라의 로보택시 네트워크에서 핵심적인 역할을 하게 될 것이라고 언급했다. 한편 머스크는 로보택시 외에도 휴머노이드 로봇인 옵티머스를 통해 테슬라의 미래 성장을 이끌겠다는 계획도 공개했다. 그는 로보택시와 옵티머스가 향후 5년 동안 테슬라의 재무 실적에 중대한 영향을 미칠 것으로 전망했다. 특히 2026년 말까지 미국 내에서 수십만 대에서 최대 100만 대 이상의 완전 자율주행 로보택시가 운영될 수 있을 것으로 예상되며, 이는 테슬라의 기술적 비전과 시장 전략을 뒷받침하는 중요한 수치로 제시됐다. 테슬라의 이번 로보택시 서비스 개시는 자율주행 기술 상용화의 새로운 이정표로 평가되며, 기존 교통 산업 구조에 큰 변화를 야기할 가능성이 있다. 테슬라는 이를 통해 기술적 우위를 강화하고, 자율주행 시장 내에서의 경쟁력을 한층 끌어올릴 수 있을 것으로 예상된다.

로봇 택시 예시를 AI로 생성한 이미지

Pony.ai, 2025년 로봇택시 대량 생산 본격화

자율주행 기술 분야에서 선도적인 입지를 구축하고 있는 중국의 Pony.ai는 2025년을 로봇택시 대량 생산의 원년으로 명시하며, 같은 해 연말까지 1,000대 이상의 자율주행 로봇택시를 도심에 배치하겠다는 계획을 발표하였다. 이는 기존 목표치였던 600대에서 대폭 상향된 수치로, 본격적인 대규모 상용화를 위한 기반을 다지고 있는 것으로 평가된다. 금융 분석기관 도이체방크에 따르면 Pony.ai의 공격적인 확장 전략은 생산 단가의 절감과 기술 수준의 발전에 기인한 결과이다. 특히 이 회사의 기술은 교통량이 밀집된 복잡한 도시 환경에서도 안정적인 자율주행 운행을 가능하게 하는 점에서 주목받고 있다. Pony.ai는 자사의 원격 지원 시스템을 통해 차량에 직접 개입하지 않고도 약 20대의 로봇택시를 동시에 모니터링하고 관리할 수 있는 기술을 확보하고 있으며, 이를 통해 운영 효율성과 비용 절감에서 경쟁사 대비 우위를 확보하고 있다. 이러한 성과는 Pony.ai가 최근 발표한 7세대 자율주행 시스템에서 비롯된 것으로 알려져 있다. 이 시스템은 기존 대비 부품 원가를 70%까지 절감했으며, 자율주행 연산 장치의 비용은 80%, 솔리드 스테이트 라이다의 비용은 68% 낮췄다. 특히 이 시스템은 자동차 등급의 고성능 칩을 활용하여 고수준 자율주행을 구현한 최초 사례로 평가되며, 제품 수명 주기 연장과 하드웨어 비용 구조 최적화에도 긍정적인 영향을 주고 있다. Pony.ai는 기술 준비성과 제품 통합 능력, 운영 역량 강화를 핵심 전략으로 삼고 있으며, 이를 기반으로 대량 생산 체제를 구축하고 있다. 이를 위해 도요타, BAIC, GAC 등 글로벌 자동차 제조사들과 협력하여 7세대 로봇택시 모델을 공동 개발하였으며, 이러한 파트너십은 향후 대규모 배치를 위한 기반이 되고 있다. Pony.ai는 이러한 기술적 기반을 바탕으로 자사 로봇택시의 전방위적인 상용화를 추진하고 있다. 2025년 1분기 Pony.ai의 재무 실적은 이러한 전략이 점차 현실화되고 있음을 보여준다. 이 기간 동안 총 매출은 전년 동기 대비 12% 증가한 1,400만 달러를 기록하였으며, 로봇택시 서비스 부문 매출은 200% 이상 성장하였다. 특히 운임 수익은 800% 이상 급증하며 시장 내 경쟁력을 입증하였다. 그러나 연구개발 투자 확대와 기업공개 준비에 따른 비용 상승으로 인해, 같은 기간 순손실은 3,740만 달러에 달하는 것으로 나타났다. 앞으로 Pony.ai는 대규모 운영 역량을 더욱 확장할 방침이다. 2028년까지 10,000대 이상의 로봇택시를 운영하는 것을 목표로 설정하였으며, 중국을 포함한 중동, 유럽, 한국 등 다양한 글로벌 시장으로의 진출을 추진 중이다. 특히 우버와의 전략적 파트너십을 통해 중동 지역에서 로봇택시 서비스를 개시할 예정이며, 텐센트와의 협력을 통해 중국 내 서비스 확장도 병행할 계획이다. 이와 같은 글로벌 전략은 Pony.ai가 자율주행 분야에서 지속적인 성장을 도모하고 있음을 보여준다.

스마트 안경을 착용한 AI 생성 이미지.

구글과 워비파커의 AI 스마트 안경 1억 5천만 달러 규모 협력

구글과 워비파커가 손을 잡고 차세대 웨어러블 기기 시장을 겨냥한 스마트 안경 개발에 본격적으로 나섰다. 이번 협력은 2025년 구글 I/O 개발자 컨퍼런스에서 공식 발표되었으며, 양사는 약 1억 5천만 달러 규모의 전략적 파트너십을 통해 인공지능 기술과 세련된 디자인을 접목한 제품을 선보일 예정이다. 구글은 AI 기반 웨어러블 기기의 시장 가능성을 확신하며, 이를 위해 절반은 개발 및 상용화에 직접 투자하고, 나머지는 협력 성과에 따라 워비파커의 지분 투자 형태로 배분한다. 이번 프로젝트의 핵심은 일상 속에서 자연스럽게 사용할 수 있는 스마트 안경이다. 안드로이드 XR 플랫폼을 기반으로 한 이 안경은 음성 명령, 실시간 언어 번역, 내비게이션, 이미지 캡처 등 다양한 AI 기능을 탑재한다. 특히 주목할 점은 다중 모드 AI 기능이다. 이 기능은 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 분석해 사용자에게 더욱 정교한 서비스를 제공한다. 워비파커 공동 CEO인 데이브 길보아는 이처럼 고도화된 AI 기능이 일상적인 착용물인 안경과 결합되면서 실생활에 실질적인 도움이 될 수 있다고 강조했다. 이 스마트 안경은 디자인 측면에서도 큰 차별화를 예고하고 있다. 워비파커 특유의 감각적인 프레임 디자인을 유지하면서도 렌즈에 디스플레이를 탑재해 실시간 정보를 제공할 수 있도록 설계되었다. 카메라, 마이크, 스피커 등 다양한 하드웨어가 안경에 내장되며, 이를 통해 사용자의 주변 환경을 감지하고 필요한 정보를 제공한다. 특히 구글의 AI 어시스턴트인 제미니와의 연동을 통해 사용자의 위치와 행동을 분석하여 개인화된 정보를 실시간으로 전달하는 것이 큰 강점으로 꼽힌다. 렌즈는 처방과 비처방 모두를 지원하여 기존 안경 사용자에게도 큰 거부감 없이 받아들여질 수 있다. 이번 협력은 단순한 제품 출시 이상의 의미를 지닌다. 스마트 안경 시장에서 선두를 달리는 메타와 에실로룩소티카의 레이밴 스마트 안경에 대응하기 위한 구글의 전략적인 움직임이자, AI 기술이 접목된 웨어러블 기기의 대중화를 위한 행보로 풀이된다. 레이밴의 경우, 세련된 디자인과 강력한 유통망을 기반으로 시장을 선점해왔으며, 구글은 이에 대응하여 워비파커의 소매망과 인기 프레임을 적극 활용하려는 전략을 펼치고 있다. 이와 더불어 구글은 젠틀몬스터, 케링 아이웨어, 삼성 등 다양한 글로벌 브랜드들과의 협업을 통해 XR 기기의 형태와 기능을 다양화하고 있다. 이는 단일 제품에 국한되지 않고 웨어러블 생태계 전체를 확대하려는 장기적인 전략의 일환으로 해석된다. 스마트 안경 시장은 현재 메타, 아마존, 스냅 등 여러 기업이 각축전을 벌이고 있는 고속 성장 분야다. 이러한 상황에서 구글과 워비파커의 협력은 기술력과 디자인 역량을 동시에 갖춘 제품으로 새로운 기준을 제시할 가능성이 크다. 사용자 친화적인 디자인, 고성능 AI 기능, 개인정보 보호 기술 등이 조화를 이루며, 웨어러블 기기 시장의 다음 단계로 나아가는 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. 이번 협업이 성공적으로 진행될 경우, 스마트 안경은 단순한 기기를 넘어 사용자의 생활 방식을 변화시키는 새로운 플랫폼으로 자리잡을 것이다. 그 과정에서 구글과 워비파커의 이름은 웨어러블 기술 발전의 중심에 놓이게 될 것이다.

AI 검색으로 인해 트래픽이 떨어지는 모습을 표현한 AI 생성 이미지

레딧, 구글 AI 검색 확산에 따른 트래픽 감소로 광고 수익 구조 전환 압박

구글이 향후 6개월 내로 인공지능 기반 검색 기능을 본격적으로 통합할 가능성이 커지면서, 커뮤니티 기반 플랫폼 레딧(Reddit)의 검색 유입 감소 문제가 장기적인 사업 위험 요인으로 떠오르고 있다. 웰스 파고 증권은 최근 발표한 리서치 노트를 통해 AI 중심 검색 환경으로의 전환이 레딧의 비로그인 사용자 유입에 직접적인 타격을 줄 수 있으며, 이는 로그인 사용자 전환율과 광고주 도달 범위에도 부정적인 영향을 끼칠 수 있다고 경고했다. 레딧은 전통적으로 구글을 포함한 검색 엔진을 통한 비로그인 사용자 유입에 높은 의존도를 보여 왔다. 비로그인 사용자는 전체 레딧 사용자 중 약 55%를 차지하고 있으며, 이들은 광고 수익 기여 비중은 상대적으로 낮지만, 장기적인 로그인 사용자 기반 확대와 커뮤니티 활성화에 중요한 역할을 해왔다. 그러나 구글이 새롭게 도입하고 있는 AI 검색 구조는 사용자에게 요약된 정보를 직접 제공함으로써 외부 링크 클릭 필요성을 줄이는 방향으로 설계되고 있다. 이로 인해 레딧을 포함한 외부 콘텐츠 사이트로의 유입이 급감할 가능성이 제기되고 있다. 웰스 파고는 이와 같은 검색 트래픽 감소가 레딧의 광고 기반 수익 구조에 직접적인 영향을 미칠 수 있다고 진단했다. 광고 수익은 트래픽 규모와 광고 노출 수에 따라 결정되는데, 검색 유입 감소는 필연적으로 광고 노출 기회를 제한하게 된다. 이에 따라 웰스 파고는 레딧의 주식 등급을 기존의 ‘비중 확대’에서 ‘동일 비중’으로 하향 조정하고, 목표 주가를 168달러에서 115달러로 대폭 낮췄다. 레딧의 최고경영자 스티브 허프먼은 최근 실적 발표 자리에서 구글의 AI 검색 도입에 따른 변화 가능성을 인정하며, 이는 일시적인 현상이 아닌 장기적인 대응이 필요한 구조적인 문제라고 강조했다. 그는 이를 해결하기 위해 레딧이 사용자 경험 향상과 제품 개발을 통해 대응 방안을 마련하고 있으며, 그 일환으로 자체 AI 기반 검색 기능인 ‘레딧 앤서스(Reddit Answers)’를 개발해 사용자들이 플랫폼 내에서 보다 쉽게 정보를 찾을 수 있도록 하고 있다고 설명했다. 이러한 전략은 단순히 검색 엔진 의존도를 낮추는 것을 넘어, 사용자 체류 시간 증가와 커뮤니티 내부 활동 강화를 도모하는 방향으로 설정되어 있다. 레딧은 이와 함께 신규 수익 모델 개발에도 착수한 상태이며, 플랫폼 내 상호작용 데이터를 활용한 개인 맞춤형 기능을 중심으로 광고 상품 구조를 재편하고 있다. 한편, 구글은 AI 검색 기능 확대와 함께 새로운 광고 통합 방식을 실험하고 있는 것으로 알려졌다. 구글의 AI 검색 결과 내에 직접 광고를 노출하는 방식은 기존의 클릭 중심 광고 모델과는 다른 형태로, 광고주에게는 더욱 정밀한 타겟팅을 가능하게 할 수 있다는 분석도 제기되고 있다. 그러나 이 방식이 레딧과 같은 외부 콘텐츠 플랫폼에 실질적인 이익을 줄 수 있을지는 여전히 불확실한 상태다. AI 검색의 확산은 레딧뿐 아니라 정보 제공을 기반으로 하는 다수의 플랫폼에도 영향을 미치고 있다. 사용자가 정보를 얻기 위해 별도의 링크를 클릭할 필요가 줄어들수록, 외부 사이트의 트래픽은 줄어들게 되고, 이는 곧 광고 수익 감소로 이어진다. 이러한 변화 속에서 레딧은 제품 자체의 매력도와 사용 편의성을 강화함으로써 플랫폼 내 자생적인 사용자 생태계를 형성하려는 방향으로 전략을 조정하고 있다. 그러나 AI 검색 기술의 발전 속도가 예상보다 빠르게 진행되고 있는 점을 감안할 때, 레딧은 단기적인 대응책에 그치지 않고, 플랫폼의 근본적인 전략을 전환해야 하는 상황에 놓여 있다. 검색 유입의 감소는 단순한 방문자 수의 문제가 아니라, 사용자 전환과 광고 효율성, 장기적인 매출 구조에 직결되는 문제이기 때문에, 레딧의 대응 방식이 향후 플랫폼의 성장 가능성을 결정짓는 주요 요인이 될 것으로 전망된다.

교실에서 AI가 교육하는 AI 생성 이미지.

듀오링고 CEO, AI가 인간 교사보다 우수한 교육자 될 것이라는 전망 제시

듀오링고의 최고경영자 루이스 폰 안은 최근 한 팟캐스트에 출연해 인공지능 기술이 인간 교사를 능가하는 교육자가 될 수 있다는 견해를 밝혔다. 그는 AI 기술이 학습자의 개별 진행 상황을 실시간으로 분석하고, 이에 따라 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있다고 설명했다. 이러한 기술적 특성은 전통적인 교실 수업에서는 실현이 어려운 정밀한 학습 지도를 가능하게 하며, 학생 개인의 능력과 속도에 최적화된 교육을 제공함으로써 학습 효과를 극대화할 수 있다는 주장이다. 폰 안은 특히 AI가 인간 교사에 비해 훨씬 더 많은 학생을 동시에 다룰 수 있다는 점에서 효율성과 확장성 측면에서 큰 강점을 갖는다고 덧붙였다. 그는 이러한 능력이 교육 시스템 전반을 변화시키는 요소로 작용하고 있으며, AI의 도입은 단지 보조 도구를 넘어 핵심적인 교육 인프라로 자리 잡을 가능성을 시사한다고 언급했다. 그러나 그는 AI 기술이 교사와 학교를 전면적으로 대체하는 것은 아니라고 강조했다. 오히려 학교는 여전히 학생들에게 물리적이고 정서적으로 안전한 공간을 제공해야 하며, 교사는 학생들의 사회적 발달과 정서적 안정에 중요한 역할을 지속해야 한다고 설명했다. 그는 학교가 제공해야 할 기능이 점차 교육보다 보육에 중점을 두게 될 가능성을 제시하면서, 교사의 역할은 인간적인 상호작용과 정서적 지원에 집중될 것이라고 밝혔다. 듀오링고는 현재 자사의 플랫폼에 AI 기술을 적극적으로 통합하고 있으며, 이를 위해 AI를 최우선에 두는 전략을 채택하고 있다. 이 전략은 기존에 인력이 맡던 콘텐츠 개발, 성과 평가, 사용자 피드백 처리 등 다양한 분야의 업무를 AI가 수행하도록 구조를 전환하는 것을 포함한다. 폰 안은 이 변화가 듀오링고가 2012년 모바일 중심 전략을 도입했을 때와 유사한 전환점이 될 것이라고 강조하면서, AI 도입은 더 이상 미래의 일이 아니라 현재 진행 중인 변화라고 설명했다. 그는 또한 AI 중심 교육 시스템이 모든 국가에서 동일한 속도로 확산되지는 않을 것이라고 인정했다. 규제 환경, 문화적 수용성, 기존 교육 인프라의 구조 등이 도입 속도에 영향을 미칠 수 있다는 점에서다. 그럼에도 불구하고 그는 특히 고품질 교육 자원이 부족한 국가에서는 AI가 매우 중요한 대안이 될 수 있으며, 그 잠재력이 크다고 평가했다. 실제로 한국을 포함한 일부 국가에서는 AI 기반 디지털 교과서를 학교 현장에 도입하려는 움직임이 나타나고 있다. 이는 AI 기술이 기존 교육 체계에 통합될 가능성이 점차 현실화되고 있음을 보여주는 사례로 해석될 수 있다. 이러한 변화는 향후 더 많은 국가들로 확산될 수 있으며, AI가 교육 시스템 전반에 필수 요소로 자리 잡을 가능성을 시사한다. 폰 안의 발언은 단순한 기술 발전에 대한 언급을 넘어, 교육 시스템의 본질적인 기능에 대한 근본적인 질문을 던지고 있다. 그는 AI가 학습 경험의 재구성을 주도하게 되며, 교사와 학교는 교육과 보육이라는 두 기능 중 후자에 더욱 집중하게 될 것이라는 관점을 제시했다. 이는 AI가 교육 현장에서 단순한 도구가 아닌 핵심 인프라로 자리 잡아야 한다는 새로운 시각을 반영하는 것으로 볼 수 있다. 이러한 전망은 AI 기술의 발전이 교육의 방식에 있어 결정적인 역할을 하게 될 것이라는 점에서 교육 관계자와 정책 입안자들에게 중요한 시사점을 제공하고 있다. AI의 교육 현장 도입이 가져올 수 있는 변화는 단기적으로는 제한적일 수 있으나, 장기적으로는 교육의 본질적인 역할과 형태를 재정의하는 계기가 될 수 있다.

AI로 생성한 엔비디아 건물.

엔비디아, 미국 수출 규제에도 중국 상하이에 R&D 센터 설립 결정

엔비디아가 상하이에 연구개발 센터를 설립하기로 결정하면서 미국 정부의 대중국 인공지능 반도체 수출 규제가 강화되는 상황에서도 중국 시장 공략을 본격화하고 있다. 이번 결정은 미국 백악관이 엔비디아의 첨단 인공지능 칩 수출을 제한하는 조치를 발표한 이후에 나온 것으로, 엔비디아는 중국 내 입지를 유지하고 확장하기 위한 전략으로 해당 R&D 센터 설립을 추진 중이다. 상하이에 설립될 연구개발 센터는 중국 고객의 특수한 기술적 요구에 대응하는 것을 주요 목표로 하고 있으며, 이를 통해 현지 고객과의 긴밀한 협업 체계를 구축하고 맞춤형 제품과 솔루션 개발에 집중할 계획이다. 특히 자율 주행차 등 높은 기술력이 필요한 분야에 대한 연구도 포함되며, 미국 수출 규제를 위반하지 않도록 관련 법률을 철저히 준수할 방침이다. 이번 센터 설립과 관련해 엔비디아는 핵심 설계 및 생산 공정은 중국 외 지역에서 계속 진행할 예정이라고 밝혔다. 상하이 센터는 중국 내 고객의 요구를 반영해 제품을 현지화하고 검증하는 역할에 중점을 두며, 칩 설계와 관련된 핵심 지식재산권은 중국으로 이전하지 않겠다는 방침을 명확히 하고 있다. 이로써 미국 정부의 수출 제한 조치에 저촉되지 않으면서도 중국 시장과의 협력을 지속할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 현재 엔비디아는 중국에 약 4,000명, 상하이에 약 2,000명 이상의 직원을 보유하고 있으며, 대부분은 영업과 고객 지원 부서에서 근무하고 있다. 새롭게 설립되는 연구개발 센터에는 추가적인 연구 인력을 채용해 기술 인프라를 확대할 계획이다. 상하이 지방정부도 이에 호응해 세제 혜택과 규제 완화 등 다양한 행정적 지원을 제공하겠다는 입장을 밝히며 양측의 협력은 더욱 공고해질 전망이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 중국 인공지능 시장의 성장 가능성에 대해 긍정적인 시각을 나타냈으며, 향후 몇 년 내에 중국 내 인공지능 시장 규모가 500억 달러에 이를 것으로 예상했다. 그는 상하이 연구개발 센터가 이러한 시장 확대 국면에서 엔비디아의 기술적 영향력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 강조했다. 엔비디아는 중국을 세계에서 가장 중요한 성장 시장 중 하나로 평가하고 있으며, 이번 센터 설립을 통해 중국 맞춤 전략의 실행력을 한층 강화할 것으로 기대된다.

알약 이미지. AI 생성.

노보 노디스크 CEO 전격 교체…경쟁 심화 속 경영 쇄신 시도

노보 노디스크가 최고경영자 라스 프루에르고르 예르겐센의 교체를 결정했다. 그는 후임자가 선임될 때까지 현직을 유지할 예정이며, 이사회는 이미 새로운 CEO 선임을 위한 절차에 착수한 상태다. 이번 결정은 최근 체중 감량 치료제 시장에서 경쟁사에 밀리며 경영 성과가 악화된 점이 주요 배경으로 작용했다. 노보 노디스크는 오젬픽과 위고비 등 체중 감량 치료제로 시장을 선도해왔으나, 최근 들어 일라이 릴리의 신약 젭바운드가 임상 시험에서 더 나은 체중 감량 효과를 보이며 급속도로 시장 점유율을 확대하고 있다. 실제로 미국 내 처방 건수에서도 젭바운드가 오젬픽과 위고비를 앞서고 있어, 노보 노디스크의 성장세에 제동이 걸리는 상황이다. 이와 함께 공급망 문제도 심각한 영향을 끼쳤다. 오젬픽과 위고비의 수요가 급증했음에도 불구하고, 생산과 공급이 이를 따라가지 못하면서 소비자와 의료진의 신뢰에 타격을 입었다. 특히 위고비의 경우 출시 초기부터 공급이 원활하지 않아 경쟁사에게 기회를 내주는 결과를 낳았다. 이러한 문제는 주가에도 악영향을 미쳤으며, 지난 12개월 동안 노보 노디스크의 시가 총액은 절반 수준으로 축소되었다. 회사의 지배 주주인 노보 노디스크 재단은 이 같은 경영 악화에 우려를 표명하고, 이사회에 경영진 교체를 요구한 것으로 알려졌다. 재단은 시장 경쟁 격화, 제품 공급 문제, 주가 하락 등의 문제를 해결하기 위해 새로운 리더십이 필요하다는 판단을 내렸다. 이에 따라 이사회는 CEO 교체를 결정하고, 조직 운영 체계 전반에 대한 재정비에 나설 예정이다. 노보 노디스크는 공식 성명을 통해 이번 CEO 교체에도 불구하고 기존의 전략을 유지할 계획이라고 밝혔다. 그러나 업계 전문가들은 체중 감량 치료제 시장의 구조적 변화에 대응하기 위해서는 전략 조정이 불가피하다는 분석을 내놓고 있다. 특히 연구개발 투자 확대, 생산시설 확충, 글로벌 유통망 강화 등의 과제가 동시다발적으로 진행되어야 할 필요성이 제기되고 있다. 회사는 최근 미국 바이오기업과의 협력을 통해 차세대 치료제 개발을 본격화하고 있으며, 공급 부족 문제를 해소하기 위한 생산시설 확장도 추진 중이다. 그러나 이러한 조치들이 단기간 내에 실질적인 성과로 이어질 수 있을지는 아직 미지수이며, 시장에서는 신임 CEO가 조속히 실질적인 변화를 이끌어야 한다는 기대와 압박이 동시에 제기되고 있다.

AI가 생성한 아스트라제네카 건물과 로고

아스트라제네카, 항암제 성장 속 중국 조사 불확실성에 긴장감

글로벌 제약사 아스트라제네카가 2024년 1분기에도 매출과 이익 모두에서 상승세를 이어갔지만 시장의 기대에는 못 미치며 주요 리스크 요인에 대한 우려가 다시 부각되고 있다. 회사는 전년 동기 대비 19% 증가한 126억 8천만 달러의 총 매출을 기록했고, 핵심 주당순이익도 7% 증가해 안정적인 성장을 확인했다. 이는 항암제, 심혈관·신장·대사, 호흡기·면역 부문에서의 고른 성과 덕분이다. 그러나 시장에서는 매출이 컨센서스를 하회한 점에 주목하고 있으며, 그 배경에는 제네릭 의약품의 경쟁 심화가 자리하고 있다. 특히 기존의 주력 제품인 호흡기 질환 치료제 등에서 복제약 등장으로 인한 가격 경쟁이 격화되며 수익성에 압박이 가해지고 있는 상황이다. 이러한 흐름은 제약 업계 전반에서 반복적으로 나타나는 구조적 도전 과제이며, 단기적인 실적에 적지 않은 영향을 줄 수 있다. 반면 항암제 사업 부문은 여전히 강력한 성장 동력으로 자리잡고 있다. 폐암 치료제 타그리소, 면역항암제 임핀지, PARP 억제제 린파자, 그리고 다이이찌산쿄와 공동 개발한 항체-약물 접합체 엔허투 등이 두 자릿수 이상의 성장을 이어가며 실적을 견인했다. 이는 아스트라제네카의 연구개발 역량과 신약 출시 전략의 성공을 반영하는 결과로, 해당 분야에서의 리더십을 더욱 공고히 하고 있다. 회사는 이러한 성과를 기반으로 연간 가이던스를 유지하며 2024년에도 두 자릿수 매출 및 이익 증가를 달성할 수 있을 것이라는 전망을 재확인했다. 또한 2025년에도 긍정적인 성장세를 이어갈 것이라는 기대감을 내비쳤다. 이를 뒷받침하는 요소로는 강력한 신약 파이프라인과 지속적인 연구개발 투자, 그리고 전략적 사업 운영 방침이 꼽힌다. 하지만 긍정적인 전망 속에서도 시장은 중국발 리스크에 민감한 반응을 보이고 있다. 현재 아스트라제네카는 중국 당국으로부터 보험 사기 및 불법 의약품 수입 혐의와 관련한 조사를 받고 있다. 이와 관련해 일부 직원들이 조사 대상에 포함된 것으로 알려졌으며, 중국 정부의 반부패 드라이브가 본격화되는 상황에서 기업 운영에 적지 않은 불확실성을 불러오고 있다. 아스트라제네카 측은 이번 1분기 실적 발표에서 조사 관련한 내용을 일부 공개했지만, 시장 전문가들은 정보의 구체성과 범위 모두에서 부족하다는 반응을 보이고 있다. 인트론 헬스 등은 발표된 내용이 범위상으로 매우 제한적이라며, 조사의 향방이나 파급력에 대해 판단하기 어렵다고 지적했다. 이러한 불확실성은 향후 중국 시장 내 영업 전략 수립에도 영향을 줄 수 있는 요소로 작용할 가능성이 높다. 중국은 아스트라제네카에게 있어 미국에 이어 두 번째로 큰 시장이며, 특히 항암제를 포함한 주요 제품군에서 상당한 비중을 차지하고 있다. 만약 이번 조사가 벌금, 판매 제한, 또는 기업 이미지 훼손 등의 결과로 이어진다면 아스트라제네카의 성장 전략 전반에 구조적인 영향을 줄 수 있다. 이는 단기적인 실적뿐 아니라 장기적인 주가 흐름에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점에서 투자자들의 우려가 커지고 있다. 아스트라제네카는 성장세와 함께 새로운 도전에 직면하고 있으며, 이를 얼마나 신속하고 효과적으로 관리하느냐에 따라 향후 평가가 갈릴 전망이다. 글로벌 시장에서의 리더십을 유지하기 위해서는 기존 제품의 경쟁력 강화는 물론, 외부 리스크에 대한 선제적 대응 역량도 함께 요구되고 있다. 시장은 아스트라제네카가 이러한 균형을 어떻게 유지하며 전략을 실행해 나갈지 주목하고 있다.

AI가 생성한 노바티스 건물과 상승 그래프 이미지

노바티스, 실적 전망 상향하며 투자 심리 자극

스위스 제약사 노바티스는 최근 발표를 통해 2025년 실적 전망을 상향 조정하며, 향후 성장 가능성에 대한 강한 자신감을 드러냈다. 회사는 핵심 의약품들의 매출 호조와 원가 절감, 연구개발 비용의 효율적인 통제에 힘입어 기대치를 웃도는 영업이익을 기록했다. 이는 단순한 판매 증가를 넘어 경영 효율화와 전략적 선택이 긍정적인 결과로 이어졌다는 점에서 업계와 투자자들의 이목을 집중시키고 있다. 노바티스는 특히 심부전, 유방암, 면역 질환, 전립선암, 다발성 경화증 등 주요 질환 치료제의 성과에 주목하고 있다. 대표적인 약물인 엔트레스토, 키스칼리, 코센틱스, 플루빅토, 셈핀타 등의 판매가 글로벌 시장에서 안정적으로 증가하며 회사의 성장을 견인하고 있다. 이러한 약물들은 각기 다른 치료 영역에서 경쟁력 있는 효능과 안전성을 입증하며, 의사와 환자들 사이에서 선택받는 제품으로 자리매김하고 있다. 노바티스는 과거 일반의약품 사업부였던 산도스를 분사함으로써, 수익성이 높은 전문 의약품 분야에 집중하는 전략을 택했다. 이를 통해 회사는 고부가가치 의약품 개발에 더욱 집중할 수 있게 되었으며, 그 결과 현재의 매출 성장과 수익성 개선으로 이어지고 있다. 연구개발 비용 역시 전략적으로 운용되며 단순한 절감이 아닌, 선택과 집중을 통해 효율적인 자원 활용이 이루어지고 있다는 분석이다. 이번 가이던스 상향은 단기적인 실적 호조에만 근거한 것이 아니다. 노바티스는 중장기적으로도 심혈관 질환, 항암 치료, 면역학, 신경과학 등 핵심 치료 분야에서 강력한 신약 후보군을 보유하고 있으며, 다수의 임상 시험에서 긍정적인 데이터를 확보해가고 있다. 이에 따라 향후 수년 간에도 안정적인 제품 출시와 매출 증가가 기대되고 있다. 또한 노바티스는 디지털 헬스케어 기술 및 정밀 의료 분야에서도 기술 개발을 적극적으로 추진하고 있다. 이는 급변하는 글로벌 보건의료 시장에 효과적으로 대응하기 위한 전략으로, 환자 맞춤형 치료 접근 방식을 강화하고 치료 효과를 극대화하는 데 중점을 두고 있다. 이러한 기술적 진보는 신약 개발의 성공 확률을 높이고 임상 시험의 효율성을 향상시키는 데 도움이 되고 있다. 노바티스의 이번 실적 가이던스 상향은 기업 내부의 운영 역량과 전략적 방향성이 시장에서 긍정적으로 평가받고 있음을 의미한다. 실적 예상을 상향 조정한다는 것은 경영진이 현재와 미래의 사업 환경에 대해 확고한 확신을 가지고 있다는 신호로 해석되며, 이는 투자자들에게 주가 상승에 대한 기대감을 심어주는 요소로 작용한다. 전반적으로 이번 발표는 노바티스가 시장의 복잡한 요구와 도전을 능동적으로 대응하며 수익성과 성장을 동시에 추구하고 있다는 점을 보여준다. 이는 단순한 재무 성과 이상으로, 기업의 전략적 비전과 실행력이 어떻게 시장에서 효과적으로 작동하고 있는지를 나타내는 사례로 평가된다. 향후 노바티스가 현재의 성장세를 유지하며 글로벌 제약 산업에서 리더십을 강화할 수 있을지, 투자자와 업계의 관심이 계속될 것으로 보인다.

리제네론 실적 쇼크로 드러난 제약업계의 구조적 한계를 표현한 AI 이미지

리제네론 실적 쇼크로 드러난 제약업계의 구조적 한계

미국의 바이오 제약사 리제네론이 2025년 1분기 실적에서 시장의 기대를 크게 밑돌며 충격을 안겼습니다. 실적 부진의 가장 큰 요인은 자사의 주력 제품인 아일리아의 매출 감소입니다. 아일리아는 오랫동안 황반변성과 당뇨병성 황반부종 같은 망막 질환 치료의 핵심 치료제로 자리매김해 왔으며, 리제네론의 매출에서 매우 높은 비중을 차지해 온 약물이었습니다. 하지만 이번 분기 아일리아의 매출이 전년 대비 26%나 감소하면서 리제네론 전체 성과에 큰 타격을 주었습니다. 아일리아의 매출 하락은 단순한 경쟁 심화의 결과가 아닙니다. 가격이 저렴한 바이오시밀러의 등장과 함께, 환자들이 실제로 약값을 감당하는 데 겪는 어려움이 주요 원인으로 떠올랐습니다. 특히 공공의료보험을 이용하는 환자들이 자주 의존하는 '환자 본인 부담금 지원 프로그램'의 자금난이 치명적인 영향을 미쳤습니다. 이 프로그램은 고가의 약물을 사용하는 환자들에게 일정 부분 비용을 지원해주는 구조지만, 최근 비영리 재단의 재원이 부족해지며 환자들이 충분한 지원을 받지 못하고 있습니다. 실제로 재단의 기금 부족은 환자들이 고가의 아일리아 대신 저렴한 대체 치료제를 선택하도록 유도하고 있습니다. 이는 단지 가격 문제를 넘어 의사와 환자의 약물 선택에도 변화를 일으키고 있으며, 그 결과 아일리아의 처방 빈도가 줄어들고 있습니다. 아무리 효과가 뛰어난 치료제라 하더라도 환자에게 실질적인 비용 부담이 크다면 시장에서 외면받을 수밖에 없는 상황이 벌어지고 있는 것입니다. 리제네론은 이러한 상황에 대응하기 위해 다른 제약사들의 협력을 호소하고 있습니다. 레너드 슐라이퍼 CEO는 실적 발표 후 투자자들과의 전화회의에서, 현재와 같은 기금 부족 상황을 단일 기업이 감당하기는 어렵다는 점을 강조하며, 모든 제약사들이 함께 재단을 지원해야 한다고 언급했습니다. 그는 이러한 협력이 있어야 환자들이 치료 접근성을 보장받고, 동시에 제약사들 역시 자사의 핵심 치료제를 지속적으로 시장에 공급할 수 있다고 설명했습니다. 이번 사태는 단순히 한 기업의 실적 저하에 그치지 않고 제약 산업 전반에 걸친 구조적인 문제를 조명하고 있습니다. 약값은 지속적으로 상승하고 있지만, 이를 보조하는 시스템은 불안정하고 제한적입니다. 보험 체계의 복잡성, 환자 지원 프로그램의 재정 문제, 바이오시밀러로 인한 경쟁 심화 등이 얽히면서 기업의 실적과 환자의 치료 기회가 동시에 영향을 받고 있습니다. 특히 재단의 기금 부족이라는 문제가 제약사에게까지 예기치 않은 충격을 주고 있다는 점은 업계 전반의 전략 재검토를 불가피하게 만듭니다. 리제네론은 이번 위기를 단기적 실적 악화로만 보지 않고, 장기적인 대응 방안을 모색 중입니다. 아일리아의 경쟁력을 다시 회복하기 위한 마케팅 전략과 병행하여, 새로운 성장 동력을 확보하기 위한 연구개발 확대와 파이프라인 다변화도 고려되고 있습니다. 동시에, 환자 지원 체계를 더욱 안정적으로 운영하기 위한 방안을 업계 전체와 함께 논의해야 할 시점입니다. 기업의 이익과 환자의 건강이 서로 충돌하지 않도록 하는 균형점 찾기가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이번 리제네론 사례는 단일 약물의 부진이 어떻게 산업 전반의 구조적 문제를 드러낼 수 있는지를 명확하게 보여주고 있습니다. 제약사가 단순히 약을 개발하고 판매하는 데서 그치지 않고, 환자들이 실제로 해당 약물을 접하고 치료받을 수 있는 사회적 기반까지 고민해야 하는 시대로 접어들고 있습니다.

애플과 IBM의 투자 전략을 표현한 AI 이미지

IBM, 애플과 다른 길 선택한 대규모 투자 전략

글로벌 기술 기업 IBM이 최근 발표한 대규모 투자 계획은 업계와 투자자들 사이에서 큰 화제를 모으고 있다. IBM은 수천억 달러에 이르는 자금을 연구개발, 인수합병, 그리고 주주 환원에 투입하겠다는 청사진을 제시했다. 이같은 투자 전략은 아이폰을 비롯한 소비자 중심 제품으로 막대한 수익을 창출해온 애플의 자본 운용 방식을 연상시키지만, 그 방향성과 배경은 확연히 다르다. 애플은 아이폰, 맥, 애플워치 등 소비자 대상 제품을 중심으로 막대한 수익을 올리고 있으며, 이로부터 발생한 현금을 기반으로 차세대 기술 개발에 집중하고 있다. 아울러 자사주 매입과 배당금 지급을 통해 주주 가치 제고에도 지속적으로 힘쓰고 있다. 이러한 방식은 브랜드 파워를 유지하고 생태계를 강화하는 동시에 투자자 신뢰를 공고히 하는 수단이 되고 있다. 반면 IBM은 과거 메인프레임 중심 사업 구조에서 탈피하지 못해 클라우드 시대에 뒤처졌다는 평가를 받아왔다. 특히 기존의 레거시 시스템에 의존하는 비즈니스 모델은 시장 변화에 유연하게 대응하지 못했다는 점에서 한계로 지적돼 왔다. 이에 따라 IBM은 사업 구조 자체를 혁신하려는 과감한 '턴어라운드' 전략의 일환으로 이번 투자를 단행하게 되었다. IBM이 투자의 중심에 둔 분야는 하이브리드 클라우드와 인공지능(AI)이다. 하이브리드 클라우드는 기업들이 자체 데이터센터와 외부 클라우드 서비스를 동시에 활용할 수 있도록 하는 기술로, 보안성과 유연성을 동시에 확보할 수 있다는 장점이 있다. IBM은 이 분야에서 기업 고객을 위한 맞춤형 솔루션을 제공하며 경쟁력을 확보하고자 한다. AI 분야에서도 기업용 AI 플랫폼인 '왓슨x'를 중심으로 다양한 솔루션을 확장하고 있으며, 이를 통해 업무 자동화, 데이터 분석, 고객 응대 등의 영역에서 기업 고객에게 직접적인 효율성을 제공하고 있다. IBM의 투자 방식은 애플과 다른 점에서도 주목된다. 특히 IBM은 대규모 인수합병을 통해 필요한 기술력과 시장 입지를 단기간에 확보하려는 전략을 채택하고 있다. 2019년 오픈소스 솔루션 기업 레드햇을 약 340억 달러에 인수한 사례는 이를 대표한다. 레드햇은 이후 IBM의 하이브리드 클라우드 전략에서 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 이번 투자 역시 이와 유사한 방식의 전략적 M&A가 포함될 가능성이 크다. 더 나아가 IBM은 양자컴퓨팅과 같은 미래 기술에 대한 선제적 투자도 병행하고 있다. 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 풀 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 차세대 기술로, 아직 상용화 초기 단계에 불과하지만 향후 막대한 산업적 영향을 미칠 것으로 기대된다. IBM은 이 분야에서 글로벌 리더십을 확보하기 위해 연구개발을 꾸준히 이어가고 있다. 주주 환원 측면에서도 IBM은 애플과 일정 부분 공통점을 보인다. IBM은 오랜 기간 꾸준한 배당금을 유지해온 대표적인 배당 귀족주로 알려져 있으며, 자사주 매입 프로그램도 병행 운영하고 있다. 하지만 이러한 주주 환원은 이익 기반의 여유 자본을 활용하기보다는, 턴어라운드와 미래 성장을 위한 투자의 균형 속에서 조절되고 있다는 점이 차별화된다. 결국 IBM의 대규모 투자는 금액 규모만 놓고 보면 애플과 유사한 측면이 있지만, 그 목적과 전략적 방향성에서는 뚜렷한 차이를 보인다. 소비자 시장에 초점을 둔 애플이 강력한 브랜드와 생태계를 중심으로 안정적인 수익 창출을 목표로 한다면, IBM은 기업 고객 중심의 기술 혁신과 구조 재편을 통해 새로운 성장 동력을 확보하려는 의지를 드러내고 있다. IBM의 이러한 전략이 기업 시장에서의 입지를 다시금 공고히 하고 기술 선도 기업으로 자리매김할 수 있을지 귀추가 주목된다.

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오픈AI와 마이크로소프트 관계에 드리운 긴장감 신호

실리콘밸리에서 가장 성공적인 협력 사례로 꼽혔던 오픈AI와 마이크로소프트의 파트너십이 긴장 상태에 접어들고 있다는 소식이 전해지고 있습니다. 오픈AI의 샘 알트먼 CEO와 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO는 서로의 필요를 충족시키며 생성형 인공지능 분야의 선두주자로 자리매김했습니다. 오픈AI는 혁신적인 AI 기술을 제공하고, 마이크로소프트는 이를 구동할 수 있는 막대한 컴퓨팅 자원과 자본을 지원하며 완벽한 협력 관계를 보여왔지만, 최근 양사 관계에는 복잡한 균열이 드리워졌다는 분석이 나오고 있습니다. 양사의 파트너십은 상호 의존이라는 전략적 이해관계에서 출발했습니다. 오픈AI는 GPT 모델과 같은 대규모 언어 모델을 개발하는 데 필수적인 방대한 컴퓨팅 파워와 자금이 절실했으며, 마이크로소프트는 자사의 클라우드 플랫폼인 애저의 경쟁력을 강화하고 검색 엔진 및 오피스 제품군에 최첨단 AI 기술을 신속히 통합해 시장에서 우위를 점하려 했습니다. 이러한 이해관계가 일치하면서 마이크로소프트는 오픈AI에 수십억 달러를 투자하고 독점적 클라우드 파트너가 되었고, 오픈AI는 안정적인 자원 확보를 통해 기술 개발에 집중할 수 있었습니다. 이 파트너십은 기대 이상의 성과를 만들어냈습니다. 마이크로소프트는 오픈AI의 기술을 바탕으로 검색 시장에 변화를 일으키고, 클라우드 고객에게 강력한 AI 서비스를 제공하면서 시장 내 입지를 강화했습니다. 오픈AI 역시 마이크로소프트의 지원을 받아 챗GPT를 세계적인 성공으로 이끌며 AI 업계의 선두주자로 부상했습니다. 이들의 협력은 생성형 AI 기술을 대중화시키고 전 산업에 변화를 촉진하는 중요한 역할을 했습니다. 그러나 화려한 성공 뒤에서는 점차 균열이 드러나고 있습니다. 첫 번째 문제는 컴퓨팅 자원과 관련한 갈등입니다. 오픈AI는 점점 더 복잡하고 고도화된 모델을 개발하는 과정에서 이전보다 훨씬 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하고 있습니다. 이로 인해 마이크로소프트는 엄청난 비용 부담을 안게 되었으며, 오픈AI의 요구를 지속적으로 충족시키는 데 현실적인 한계에 부딪힐 가능성이 제기되고 있습니다. 두 번째 갈등 지점은 AI 모델 접근 권한 문제입니다. 마이크로소프트는 자사의 제품 경쟁력을 위해 오픈AI의 최신 기술에 보다 심층적이고 신속한 접근을 원할 가능성이 큽니다. 반면, 오픈AI는 핵심 기술을 보호하고 장기적인 사업 전략을 고려하여 마이크로소프트의 접근을 일정 부분 제한하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 양사의 전략적 이해관계가 충돌하는 지점이 되고 있습니다. 가장 근본적인 갈등은 인공일반지능 개발에 대한 시각 차이에서 비롯되고 있습니다. 오픈AI는 AGI를 목표로 설정하고 있으며, 가까운 미래에 실현 가능하다는 신념을 가지고 있습니다. 반면, 마이크로소프트는 AGI 개발이 불러올 사회적 영향과 잠재적 리스크를 고려해 보다 신중한 접근을 선호하고 있습니다. 이처럼 비전의 차이는 협력 관계를 긴장시키는 주요 원인으로 작용하고 있습니다. 현재 양사의 긴장 관계는 단순한 갈등을 넘어 경쟁 가능성까지 시사하고 있습니다. 마이크로소프트는 자체 AI 모델 개발에 적극 투자하며 오픈AI에 대한 의존도를 줄이려는 움직임을 보이고 있습니다. 최근에는 인포렉션AI와 같은 다양한 AI 스타트업에 투자하는 등 전략적 포트폴리오 다각화에 힘을 쏟고 있습니다. 오픈AI 또한 마이크로소프트 외 다른 파트너를 찾거나 자체 사업 모델을 강화하려는 시도를 할 가능성이 커지고 있습니다. 오픈AI와 마이크로소프트 관계의 변화는 단순히 두 기업의 문제를 넘어 AI 산업 전체에 중대한 변화를 가져올 수 있습니다. 양사의 긴장 관계가 심화되면 AI 기술 발전 속도, 시장 지형, 기술 표준 형성 등에 광범위한 영향이 미칠 것으로 예상됩니다. 한때 '실리콘밸리의 결혼'으로 불릴 정도로 단단해 보였던 이들의 파트너십이 향후 어떤 방향으로 전개될지, 그리고 그 결과가 AI 산업의 미래에 어떤 파장을 가져올지 귀추가 주목됩니다.

무역 불안 속에서도 애플 주가가 여전히 기대를 모으는 이유를 표현한 이미지. AI 생성

무역 불안 속에서도 애플 주가가 여전히 기대를 모으는 이유

애플은 기술 업계에서 가장 주목받는 기업 중 하나로, 분기마다 실적 발표 때마다 글로벌 시장의 이목을 끌고 있습니다. 최근 공개된 실적도 예외는 아니며, 매출과 이익 모두 견조한 흐름을 유지했습니다. 하지만 이번 발표에서 투자자들의 시선은 단순한 수치보다는 외부적인 경제 환경, 특히 미국과 중국 간의 무역 갈등과 관세 문제에 더욱 집중되고 있습니다. 애플의 핵심 제품 중 상당수가 중국에서 조립 생산된다는 점에서, 미국 정부가 대중국 수입품에 부과할 수 있는 관세는 실질적인 리스크로 작용할 수밖에 없습니다. 이는 생산 비용의 직접적인 증가를 초래할 뿐 아니라, 그 여파로 제품 가격 인상이나 수요 위축으로까지 이어질 가능성이 제기됩니다. 이처럼 대외적인 변수는 애플의 우수한 실적을 가리는 불안 요인으로 작용하고 있습니다. 애플의 서비스 부문은 이러한 불확실성을 일정 부분 상쇄하는 역할을 하고 있습니다. 앱스토어, 애플 뮤직, 아이클라우드, 애플 페이 등으로 구성된 서비스 부문은 매년 견고한 성장을 이어가고 있으며, 높은 이익률과 정기적인 수익 창출 구조로 인해 하드웨어 중심의 매출 편중 리스크를 줄여주는 안정적인 기반이 되고 있습니다. 하드웨어 제품은 경기 변동이나 공급망 이슈에 취약할 수 있지만, 서비스 매출은 상대적으로 안정적인 흐름을 유지할 수 있다는 점에서 전략적으로 중요한 부문입니다. 관세 부담이 현실화될 경우 애플은 수익성을 일부 희생하거나, 소비자에게 비용을 전가하는 두 가지 선택지를 놓고 고민하게 됩니다. 하지만 이러한 고민은 애플에 국한된 문제는 아니며, 글로벌 공급망에 의존하는 대부분의 IT 기업들이 공통으로 겪는 도전 과제입니다. 애플은 이미 다년간 베트남과 인도 등의 국가로 생산 거점을 분산시키려는 노력을 계속해왔습니다. 하지만 중국의 정교한 생산 역량과 숙련된 노동력을 단기간에 대체하기란 쉽지 않아, 공급망 다변화는 아직까지 뚜렷한 해결책이 되지 못하고 있습니다. 이러한 상황에서도 애플 주식이 매력적인 이유는 분명합니다. 우선, 서비스 부문의 성장이 하드웨어 수익의 변동성을 완화해주고 있으며, 이익률 측면에서도 기업 전체의 수익성 향상에 도움을 주고 있습니다. 여기에 애플은 아이폰, 아이패드, 맥, 애플 워치 등 다양한 기기 간의 긴밀한 연동성과 브랜드 충성도를 바탕으로 소비자들의 이탈을 방지하고 있습니다. 일단 애플 제품을 사용하기 시작하면, 사용자들은 자연스럽게 애플의 생태계에 묶이는 경향이 강해지며, 이는 재구매율과 서비스 이용률 증가로 이어집니다. 이러한 브랜드 기반의 생태계 효과는 단순한 기술력 이상의 경쟁력을 만들어내며, 기업이 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는 토대를 마련해줍니다. 더불어 애플은 막대한 현금 보유고를 활용한 자사주 매입과 주주 배당 등 강력한 주주 환원 정책을 유지하고 있습니다. 이는 주가 하락을 방지하는 안정 장치 역할을 하며, 시장에서의 신뢰도와 투자 매력도를 동시에 높이는 요인이 됩니다. 애플은 AR, VR, 헬스케어, 자율주행 등 다양한 미래 성장 산업에 지속적으로 투자하고 있으며, 이는 향후 새로운 수익 창출원으로 발전할 가능성이 있습니다. 비록 과거에 비해 혁신 속도가 둔화되었다는 평가도 존재하지만, 장기적인 관점에서 보면 애플의 기술력과 자본력은 여전히 시장을 선도할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 결국 애플의 주가 전망은 관세라는 리스크와 서비스 중심 수익 구조라는 기회가 공존하는 상황 속에 놓여 있습니다. 단기적인 불확실성은 존재하지만, 장기적인 성장 가능성과 기업의 체질을 감안할 때 애플은 여전히 투자자들에게 매력적인 선택지로 남아있다고 할 수 있습니다. 주가의 향방은 관세 정책의 방향성과 애플의 전략적 대응에 따라 달라질 수 있으나, 핵심 사업 구조의 안정성과 미래 성장 동력의 존재는 중요한 지지 요인으로 작용할 것입니다.

IBM의 하이브리드 클라우드와 AI를 상징하는 기술적 느낌의 가로형 이미지. AI 생성

IBM 불확실성 경고에도 하이브리드 클라우드와 AI 중심 성장 전략 고수

글로벌 IT 산업의 대표 주자인 IBM은 최근 발표를 통해 현재까지 고객 수요가 견조하게 유지되고 있다고 밝혔습니다. 어려운 경제 상황에도 불구하고 기업 고객들이 IBM의 주요 서비스와 제품에 대한 신뢰를 지속하고 있으며, 이는 하이브리드 클라우드와 인공지능 분야에서의 꾸준한 성장이 이끌어낸 결과로 분석됩니다. 기업들이 디지털 전환을 가속화하는 과정에서 IBM의 솔루션은 여전히 높은 수요를 얻고 있습니다. IBM의 주요 성장 동력은 하이브리드 클라우드와 인공지능입니다. 하이브리드 클라우드는 기업들이 자체 데이터센터와 외부 클라우드 서비스를 함께 활용할 수 있도록 돕는 복합적인 IT 환경을 의미하며, IBM은 이를 지원하는 소프트웨어 및 컨설팅 서비스를 제공합니다. 기업용 AI 플랫폼인 왓슨x는 기업들이 자산화한 데이터를 기반으로 맞춤형 인공지능 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 지원하여 긍정적인 시장 반응을 이끌어내고 있습니다. 이러한 기술적 강점이 IBM의 안정적인 실적을 뒷받침하고 있습니다. 하지만 IBM은 현재의 안정적인 상황에 만족하지 않고, 향후 닥칠 수 있는 잠재적 위험 요인에 대해 경고하고 있습니다. 특히 경제 불확실성과 지정학적 긴장의 고조로 인해 기업 고객들 사이에서 투자 결정을 미루는 '관망세'가 확산될 가능성을 지적했습니다. 이러한 관망세는 대규모 IT 투자나 장기 프로젝트 계약 체결에 소극적으로 작용할 수 있으며, 결과적으로 IBM의 컨설팅 서비스와 소프트웨어 판매에도 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. IBM은 무역 갈등 역시 중요한 위험 요인으로 보고 있습니다. 미국과 중국을 비롯한 주요국 간 무역 긴장 심화는 글로벌 공급망 혼란을 초래하고 기업들의 투자 심리에 악영향을 미칠 수 있습니다. 특히 보호무역주의 강화로 인해 국제 교역의 불확실성이 커지면서 IBM을 포함한 글로벌 기업들은 이에 민감하게 반응할 수밖에 없습니다. 고객사들의 투자 위축 가능성은 IBM의 성장 전략에도 부담으로 작용할 수 있습니다. 한편 일부 보도에서는 IBM이 'DOGE'와 관련한 경고를 언급했다는 내용이 등장했지만, 이는 구체적으로 정의되지 않은 용어로 해석에 주의가 필요합니다. DOGE는 업계 내부의 특정 지표나 시장 세그먼트를 지칭할 가능성이 있으며, 정확한 의미보다는 IBM이 다양한 잠재적 위험 요소를 폭넓게 모니터링하고 있다는 점이 중요하게 평가되고 있습니다. 이러한 불확실성 속에서도 IBM은 하이브리드 클라우드와 인공지능 분야의 기술 리더십을 유지하며 미래를 대비하고 있습니다. 기업 고객들이 비용 절감과 운영 최적화를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 솔루션을 지속적으로 개발하며, 경제 불확실성에도 불구하고 필수적인 IT 파트너로서 입지를 더욱 강화하고 있습니다. 또한, 연구개발 투자 확대와 전략적 파트너십을 통해 기술 경쟁력을 확보하고 새로운 시장 기회를 모색하는 데 집중하고 있습니다. IBM은 현재의 고객 기반을 탄탄히 유지하고 있으며, 다가올 경제적 도전에 대비한 전략적 준비를 서두르고 있습니다. 기업들의 투자 관망세 확산은 실질적인 위협이 될 수 있으나, IBM은 자사의 강점인 하이브리드 클라우드와 AI 기술을 앞세워 이러한 위기를 극복하려는 의지를 분명히 하고 있습니다. 변화하는 글로벌 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 IBM의 능력이 앞으로의 성장 여부를 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다.

글로벌 반도체 시장을 배경으로 한 최첨단 반도체 공장 내부 모습을 표현한 이미지

인텔, 엔지니어링 정신으로 대반격 선언하며 반도체 왕좌 재탈환 노린다

세계 반도체 시장의 주도권을 한때 움켜쥐었던 인텔이 치열한 글로벌 경쟁 속에서 위기 극복을 선언했습니다. 수년간 기술 개발 지연과 경쟁사의 급부상으로 흔들렸던 인텔은 엔지니어링 정신을 핵심으로 한 대대적인 턴어라운드 계획을 공개하며 과거의 영광을 되찾겠다는 강력한 의지를 드러냈습니다. 이번 계획은 단순한 전략 수정이 아니라 인텔 본연의 기술 중심 문화를 부활시키고, 다시 한번 반도체 산업을 이끌겠다는 결연한 선언으로 평가받고 있습니다. 오랜 부진을 떨쳐내고 혁신의 선두주자로 복귀하려는 인텔의 행보에 업계의 관심이 쏠리고 있습니다. 인텔이 직면한 위기의 원인은 복합적입니다. 가장 핵심적인 문제는 첨단 반도체 제조 공정 개발에서 TSMC와 삼성전자 등 경쟁사에 뒤처지기 시작했다는 점입니다. 특히 10나노미터 공정 전환이 계획보다 크게 지연되면서 제품 경쟁력이 약화됐고, 이는 시장 점유율 하락으로 이어졌습니다. 이 틈을 타 AMD가 CPU 시장에서 빠르게 부상했으며, 오랜 파트너였던 애플마저 자체 칩을 개발하면서 인텔의 입지는 급격히 위축됐습니다. 기술 리더십 상실은 인텔의 정체성에 심각한 타격을 입혔고, 결국 본질적인 변화가 불가피한 상황에 이르렀습니다. 이러한 상황에서 인텔은 2021년 팻 겔싱어를 CEO로 전격 복귀시키는 승부수를 던졌습니다. 겔싱어는 인텔에서 30년 가까이 근무했던 엔지니어 출신으로, 기술과 엔지니어링에 대한 깊은 이해를 가진 인물입니다. 그의 복귀는 단순한 인사 변화가 아니라 인텔이 기술 중심 기업으로 다시 태어나겠다는 강력한 신호로 받아들여졌습니다. 겔싱어는 취임 이후 지속적으로 기술 개발을 최우선 과제로 삼고 과감한 투자와 조직 문화를 혁신해 인텔을 다시 반도체 업계의 최정상으로 이끌겠다는 비전을 제시했습니다. 인텔 턴어라운드 계획의 핵심은 IDM 2.0 전략입니다. IDM은 반도체의 설계와 생산을 모두 자체적으로 수행하는 종합 반도체 기업 모델을 의미합니다. IDM 2.0은 기존 인텔의 강점을 유지하면서 변화하는 시장에 유연하게 대응하기 위한 전략입니다. 이 전략은 세 가지 주요 축으로 구성됩니다. 첫 번째는 내부 제조 역량 강화입니다. 인텔은 미국과 유럽에 대규모 신규 팹 건설을 추진하며 최첨단 공정 기술 개발에 매진하고 있습니다. 두 번째는 외부 파운드리의 적극적인 활용입니다. TSMC와 같은 외부 업체의 기술을 필요에 따라 활용함으로써 제품 출시 시점을 앞당기고 시장 대응력을 높이고자 합니다. 세 번째는 인텔 파운드리 서비스(IFS) 출범입니다. 이를 통해 인텔은 외부 고객의 반도체를 위탁 생산함으로써 파운드리 시장에서도 입지를 확보하려 하고 있습니다. IDM 2.0의 성공을 위해 인텔은 '4년간 5개 노드' 개발이라는 공격적인 기술 로드맵을 내세웠습니다. 이는 인텔 7, 인텔 4, 인텔 3, 그리고 차세대 트랜지스터 구조와 후면 전력 공급 기술을 적용한 인텔 20A 및 18A 공정을 4년 안에 연이어 선보이겠다는 계획입니다. 이 ambitious한 계획이 예정대로 실행된다면 인텔은 다시 최첨단 공정 경쟁에서 선두로 복귀할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있습니다. 또한, 인텔은 IDM 2.0 전략의 일환으로 본격적인 파운드리 사업에도 뛰어들었습니다. 인텔 파운드리 서비스는 인텔이 기존에 주로 자사 제품 생산에만 집중하던 방식에서 벗어나, 퀄컴, 엔비디아와 같은 팹리스 기업의 반도체까지 생산하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이를 통해 인텔은 신규 수익원을 확보하는 동시에 반도체 공급망 재편 과정에서도 중요한 역할을 수행할 수 있게 됩니다. 이와 같은 전략은 TSMC와 삼성이 지배하는 시장 구조에 변화를 불러일으킬 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 인텔의 계획이 성공하기 위해서는 넘어야 할 장애물도 많습니다. 무엇보다 예정된 공정 개발 로드맵을 정확히 이행해 성능과 수율을 확보해야 합니다. 과거의 지연 사례를 반복하지 않는 것이 무엇보다 중요합니다. 또한 신규 공장 건설과 연구개발에는 막대한 비용이 소요되므로 재무적 부담도 상당합니다. 여기에 더해 TSMC와 삼성전자라는 강력한 경쟁자들과 치열한 기술 경쟁을 펼쳐야 하는 현실도 결코 만만치 않습니다. 지속적인 기술 혁신과 조직 내 단결된 실행력이 필수적입니다. 팻 겔싱어 CEO가 이끄는 인텔의 엔지니어링 중심 회귀와 IDM 2.0 전략은 단순한 반등을 넘어 글로벌 반도체 산업의 주도권을 다시 쥐기 위한 거대한 도전입니다. 기술 혁신과 제조 역량 강화, 그리고 파운드리 시장 진출이라는 세 가지 축을 통해 인텔은 새로운 성장 동력을 확보하고자 합니다. 이번 계획이 성공적으로 실행된다면 인텔은 다시금 반도체 업계의 선두주자로 자리매김할 것이며, 전 세계 반도체 공급망에도 커다란 변화를 가져올 것입니다. 반면, 실패할 경우 치열한 글로벌 경쟁에서 더욱 힘든 시간을 맞을 수 있습니다. 인텔의 이번 도전이 어떤 결과를 맞이하게 될지 업계는 숨죽이며 지켜보고 있습니다.

해당 이미지는 챗GPT 기반의 AI 쇼핑 기능을 시각적으로 표현한 삽화입니다. 왼쪽에는 웃는 얼굴의 로봇 아이콘과 "GPT"라는 말풍선이 함께 있으며, 이는 대화형 인공지능을 상징. AI 생성

챗 GPT, 이제는 쇼핑까지 돕는다

대화형 인공지능 기술이 점차 다양한 영역으로 확장되고 있는 가운데, 챗GPT가 쇼핑 기능을 통합하며 또 한 번의 변화를 예고하고 있습니다. OpenAI는 챗GPT를 통해 사용자가 대화만으로 상품을 검색하고 비교하며 추천받을 수 있는 기능을 제공하겠다고 밝혔습니다. 이는 기존의 정보 검색과 콘텐츠 생성 기능을 넘어 실질적인 상거래 활동으로 인공지능의 활용 범위를 넓히는 중요한 시도로 평가받고 있습니다. 사용자는 이제 다양한 제품 정보를 자연스러운 대화 속에서 얻을 수 있으며, 개인의 취향과 요구에 맞춘 맞춤형 추천도 받을 수 있을 전망입니다. 챗GPT의 쇼핑 기능은 사용자의 질문이나 요청을 이해하고 관련 상품 정보를 수집해 제공하는 방식으로 작동할 예정입니다. 예를 들어 사용자가 "봄철 캐주얼 재킷을 추천해줘"라고 입력하면 챗GPT는 다양한 브랜드와 가격대, 디자인을 분석해 최적의 옵션을 제시합니다. 또한 사용자의 추가 요구사항에 따라 검색 결과를 좁히고, 상품의 특징, 가격, 사용자 후기까지 통합된 형태로 제공하여 구매 결정을 돕는 역할을 합니다. 이 과정은 대화 형태로 진행되기 때문에 보다 자연스럽고 직관적인 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 기존의 키워드 기반 검색 방식과 달리 챗GPT의 대화형 쇼핑 기능은 소비자에게 보다 편리하고 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 복잡한 필터링이나 여러 사이트를 오가야 하는 번거로움 없이, 간단한 대화만으로 필요한 상품을 찾을 수 있는 점은 시간과 노력을 절약해줍니다. 특히 쇼핑에 익숙하지 않거나 상품군에 대한 정보가 부족한 사용자들에게 유용할 것으로 기대됩니다. 챗GPT와의 대화는 곧 개인 쇼핑 어드바이저를 둔 것과 같은 경험을 선사할 것입니다. 챗GPT는 대화 중 얻은 사용자 정보와 선호 데이터를 기반으로 더욱 정교한 개인화 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 과거 대화에서 특정 색상이나 스타일을 선호한다고 언급했다면, 챗GPT는 이를 반영해 관련 상품을 우선적으로 제안합니다. 또한 사용자의 구매 이력을 분석해 관심 가질 만한 신상품이나 할인 정보를 제공하는 등 맞춤형 서비스를 강화할 수 있습니다. 이는 소비자 만족도를 높이는 동시에 기업에게는 효율적인 타겟 마케팅 기회를 제공하는 장점이 있습니다. 챗GPT의 쇼핑 기능이 도입되면 전자상거래 시장에도 상당한 영향이 예상됩니다. 사용자가 별도의 쇼핑 플랫폼을 방문하지 않고도 원하는 상품을 챗GPT 안에서 탐색하고 구매 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 이는 기존 검색 엔진과 전자상거래 사이트에 새로운 도전 과제를 안길 수 있으며, 기업들은 AI 기반 대화형 마케팅 전략을 본격적으로 고민해야 할 필요성이 커질 것입니다. 하지만 기대와 함께 풀어야 할 과제도 분명히 존재합니다. 우선, 상품 추천의 공정성 문제입니다. 특정 브랜드나 판매자에게 유리하도록 알고리즘이 편향될 가능성을 막기 위해 투명한 운영 기준이 필요합니다. 또한, 사용자 대화 내용과 선호 데이터 등 민감한 정보가 어떻게 수집되고 사용되는지에 대한 명확한 설명과 개인정보 보호 대책도 필수적입니다. 잘못된 상품 정보 제공이나 과장된 추천이 사용자 신뢰를 해칠 수 있다는 점도 경계해야 합니다. 챗GPT의 쇼핑 기능 추가는 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어 실질적인 소비 활동에 깊숙이 관여하게 되는 흐름을 보여줍니다. 대화형 인터페이스를 통해 사용자는 보다 쉽고 빠르게 상품을 찾고 선택할 수 있으며, AI는 이러한 경험을 통해 지속적으로 학습하고 개선될 것입니다. 이러한 변화는 소비자의 편의성을 높이는 동시에 기업에게는 차별화된 고객 경험을 제공할 새로운 기회를 열어줄 것입니다. 챗GPT를 통한 쇼핑은 아직 초기 단계이지만, 이 방향은 분명히 미래 소비 행태의 주요 흐름이 될 것으로 보입니다. 기술 발전과 함께 개인정보 보호, 공정성 확보라는 과제를 슬기롭게 풀어나간다면, 챗GPT는 소비자에게 더욱 믿음직한 쇼핑 파트너로 자리잡을 수 있을 것입니다. 앞으로 챗GPT와 함께하는 쇼핑의 변화가 어떤 새로운 시장을 열어갈지 주목해 볼 필요가 있습니다.

붉은 벽돌과 유리로 이루어진 현대적인 건물을 표현한 이미지. AI 생성 이미지

폭등한 힘스앤허스 주가, 체중 감량 복제약 시장 진출

원격 의료 플랫폼으로 알려진 힘스앤허스 헬스는 최근 체중 감량 치료제 시장에 본격적으로 진출하겠다고 발표하며 시장의 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 인기 체중 감량 약물의 활성 성분을 활용한 복제 의약품을 저렴한 가격에 제공하겠다는 전략은 투자자들의 기대를 끌어올렸습니다. 이 발표 이후 회사의 주가는 하루 만에 약 30% 가까이 급등하며 시장의 뜨거운 반응을 입증했습니다. 힘스앤허스가 출시를 예고한 약물은 GLP-1 유사체 계열에 속하며, 이는 인체 내 자연 호르몬을 모방해 식욕 억제 및 혈당 조절 효과를 유도하는 약물입니다. 원래 당뇨병 치료제로 사용되던 이 약물은 체중 감량에도 효과가 뛰어난 것으로 밝혀져 비만 치료 시장에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 특히 노보 노디스크의 위고비와 오젬픽, 일라이 릴리의 마운자로와 같은 약물이 이 계열에 속합니다. 힘스앤허스의 전략은 GLP-1 활성 성분을 사용한 복제약을 자체 조합해 처방 기반으로 제공하는 데 있습니다. 이 복제약은 맞춤형 조제 방식으로 특정 환자에게 한정하여 제조되며, 미국 식품의약국이 정한 공급 부족 상황에서 제한적으로 허용됩니다. 회사는 이를 바탕으로 월 199달러부터 시작하는 가격으로 약물을 제공할 계획이며, 이는 기존 브랜드 약물 가격의 5분의 1 수준에 해당하는 금액입니다. 공식 발표에서는 노보 노디스크의 이름이 언급되지 않았지만, 힘스앤허스가 제공할 복제약의 주요 성분이 노보 노디스크의 약물에 사용된 세마글루타이드라는 점은 투자자들에게 중요한 판단 기준이 되었습니다. 브랜드 약을 직접 구매하기 어려운 소비자들에게 복제약은 매우 매력적인 대안이 될 수 있으며, 이를 통해 힘스앤허스는 광범위한 고객층을 확보할 가능성이 있습니다. 이 회사는 기존에 운영 중인 텔레헬스 플랫폼을 활용하여 접근성을 더욱 높일 계획입니다. 온라인 상담과 원격 처방, 그리고 자택 배송 서비스는 의료 서비스를 보다 간편하게 이용할 수 있게 하며, 특히 병원 방문이 어려운 이들에게 큰 장점으로 작용할 수 있습니다. 힘스앤허스는 이미 탈모, 피부 질환, 정신 건강 등 다양한 분야에서 원격 의료 서비스를 제공해 온 경험을 바탕으로, 비만 치료 영역까지 사업을 확장해 종합 헬스케어 플랫폼으로 도약하려 하고 있습니다. 그러나 이러한 성장 전략에는 분명 리스크가 존재합니다. 복제약은 정식 신약 승인 절차를 거치지 않는 경우가 많아 안전성과 유효성에 대한 검증이 부족하다는 지적이 나오고 있습니다. FDA는 이전에도 위생 문제나 승인되지 않은 성분 사용과 관련된 복제약 사례를 경고한 바 있습니다. 또한, 원개발 제약사인 노보 노디스크나 일라이 릴리가 법적 조치에 나설 가능성도 배제할 수 없습니다. 결과적으로 힘스앤허스의 복제약 시장 진출은 커다란 사업적 기회이자 동시에 도전입니다. GLP-1 약물에 대한 수요가 급증하는 가운데, 낮은 가격과 원격 진료의 편리함은 강력한 무기가 될 수 있습니다. 하지만 법적, 규제적, 그리고 안전성 이슈를 어떻게 관리하느냐에 따라 이 사업의 성공 여부가 달라질 수 있습니다. 향후 힘스앤허스가 시장의 기대에 부응하며 지속 가능한 방식으로 체중 감량 치료 시장에서 입지를 다질 수 있을지 귀추가 주목됩니다.

우주를 배경으로 다수의 통신 위성이 지구 저궤도에 떠 있는 장면, 아마존 로고가 삽입된 위성이 중심에 있고, 멀리 스타링크 위성 무리가 보이는 구도, 지구는 어두운 우주 속에서 부분적으로 표현. AI 이미지

아마존 위성 인터넷의 도전, 스타링크 벽 넘기 위한 험난한 여정

아마존이 위성 인터넷 시장을 향해 본격적인 도전에 나섰다. 프로젝트 카이퍼라는 이름의 이 계획은 지구 저궤도에 수천 개의 통신 위성을 배치하여 전 세계적으로 초고속 인터넷 서비스를 제공하겠다는 구상이다. 아마존은 특히 인터넷 연결이 불안정하거나 인프라가 부족한 지역을 주요 대상으로 설정하고 있다. 이와 같은 행보는 이미 시장을 선점하고 있는 스페이스X의 스타링크와의 직접적인 경쟁 구도를 형성하고 있어 업계의 이목을 끌고 있다. 저궤도 위성은 기존의 정지궤도 위성보다 훨씬 낮은 고도에서 작동하기 때문에 응답 속도가 빠르고 데이터 전송 속도에서도 유리하다. 특히 지형적인 제약이 있는 지역이나 실시간 통신이 요구되는 환경에서 그 효용성이 높다. 아마존은 이러한 기술적 이점을 바탕으로 인터넷 인프라 사각지대를 해소하고자 한다. 2023년 10월, 아마존은 프로젝트 카이퍼의 첫걸음으로 두 개의 프로토타입 위성인 카이퍼샛-1과 카이퍼샛-2를 발사하는 데 성공했다. 이 위성들은 실제 서비스용 위성의 핵심 기능을 시험하기 위한 용도로, 발사 이후 데이터 송수신, 위성 간 통신 등 다양한 테스트를 무리 없이 수행하며 프로젝트의 기술적 가능성을 입증했다. 이로써 아마존은 향후 본격적인 위성 배치 단계로의 진입을 위한 발판을 마련하게 되었다. 아마존은 미국 연방통신위원회(FCC)로부터 총 3,236개의 위성을 배치할 수 있는 허가를 받아, 향후 수년간 대규모 위성 네트워크를 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 특히 2026년 중반까지는 허가받은 위성 수의 절반 이상을 궤도에 올리고 운영해야 하며, 이는 현재 두 개의 위성만 발사한 상황에서 매우 큰 도전이다. 계획을 실행하기 위해 아마존은 위성 생산 시설을 신속히 구축하고, 대량 생산 체계를 갖춰야 한다. 이 과정에서 아마존이 직면하는 가장 큰 장애물은 스페이스X의 스타링크다. 스타링크는 이미 수천 개의 위성을 발사해 글로벌 서비스를 제공하고 있으며, 실사용자 데이터와 운영 경험 면에서도 아마존보다 한발 앞서 있다. 스타링크는 전 세계 60개국 이상에서 상용 서비스를 시행하고 있어, 아마존은 위성의 수, 서비스 범위, 기술 신뢰도 등 모든 면에서 이를 따라잡기 위한 고강도 경쟁을 피할 수 없다. 아마존은 이에 맞서기 위해 약 100억 달러 규모의 투자를 단행하고 있으며, 안정적인 위성 발사를 위해 다양한 파트너들과 협력 관계를 맺고 있다. 유나이티드 론치 얼라이언스, 아리안스페이스, 블루 오리진과 체결한 대규모 발사 계약은 특정 업체에 대한 의존도를 낮추고 계획된 일정 내에 최대한 많은 위성을 궤도에 올리기 위한 전략이다. 그러나 위성 제작과 발사는 수많은 변수를 동반한다. 발사체 기술, 기상 조건, 부품 공급망 등 다양한 요인이 일정 지연을 초래할 수 있으며, 아마존이 이 같은 병목 현상을 얼마나 효율적으로 극복할 수 있는지가 프로젝트의 성공 여부를 가르는 핵심 요소가 될 전망이다. 특히 위성 대량 생산 과정에서의 기술 안정성과 공급 속도는 전체 프로젝트 일정에 중대한 영향을 미친다. 아마존은 프로젝트 카이퍼의 초기 상용 서비스를 2024년 말까지 일부 고객을 대상으로 시작할 계획이다. 이 목표가 달성된다면 전 세계 디지털 격차 해소에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 경쟁자가 이미 시장을 장악하고 있다는 점, 막대한 비용과 인프라 구축에 따르는 부담, 기술적 불확실성 등은 프로젝트 진행에 있어 지속적인 리스크로 작용할 수 있다. 결국 아마존이 위성 인터넷 시장에서 의미 있는 위치를 확보할 수 있을지는 기술 개발 속도, 생산 및 발사 효율성, 경쟁력 있는 서비스 제공 여부에 달려 있다. 프로젝트 카이퍼는 지금까지의 아마존 사업 영역을 넘어선 도전이며, 이 도전이 성공으로 이어질지 세계는 주목하고 있다.

글로벌 제약사 아스트라제네카 건물 전경과 항암제를 상징하는 약물 이미지가 배경으로 어우러진 모습, 중국 국기와 확대된 돋보기가 함께 배치되어 있는 구성. AI 생성 이미지

아스트라제네카 중국 리스크 속 글로벌 성장세 이어갈 수 있을까

글로벌 제약사 아스트라제네카가 2024년 1분기에도 견고한 실적을 이어가며 시장의 주목을 받고 있다. 특히 항암제를 중심으로 한 제품 매출 증가는 기업의 성장세를 견인하고 있다. 총 매출은 전년 동기 대비 19% 증가한 126억 7,900만 달러를 기록했으며, 그 중 항암제 부문이 51억 달러를 차지하며 26%의 성장률을 보였다. 이는 타그리소, 임핀지, 엔허투 등 주력 항암제 제품들의 활약이 주효한 결과로 평가된다. 타그리소는 EGFR 변이 비소세포폐암을 표적으로 하는 혁신적인 치료제로서 글로벌 시장에서 블록버스터 의약품으로 자리매김했으며, 한국에서도 2023년 1110억 원의 매출을 기록했다. 면역항암제 임핀지 역시 적응증 확대를 통해 매출 증가를 이끌고 있으며, 엔허투는 다양한 암종에서 효과를 보이며 포트폴리오의 균형을 더욱 강화하고 있다. 이와 같은 성과는 2017년 40억 달러였던 항암제 매출을 2023년 170억 달러 이상으로 끌어올리는 데 크게 기여했다. 아스트라제네카는 현재의 성장세를 이어가기 위해 공격적인 연구개발 투자를 이어가고 있다. 2024년 한 해 동안 9건의 주요 임상시험에서 긍정적인 결과를 얻었고, 2025년에는 7개의 신약 후보물질에 대한 임상 데이터를 공개할 계획이다. 특히 이중항체, 방사성 리간드 치료제, 항체-약물 접합체 등 차세대 기술에 대한 투자와 더불어, 아이코사백스와 퓨전 파마슈티컬스 같은 기업 인수를 통해 파이프라인을 확장하고 있다. 이를 통해 2030년까지 20개의 신약 출시 및 800억 달러 매출 달성을 목표로 하고 있다. 중국은 아스트라제네카에게 있어 전략적 중요성을 지닌 시장이다. 고령화 및 소득 증가에 따른 의약품 수요의 지속적 확대는 중국 시장에서의 기회를 뒷받침하고 있으며, 회사는 1993년 이래 중국 내 입지를 넓혀왔다. 특히 항암제 분야에서 중국 내 수요가 증가함에 따라 현지 연구개발 및 협력 강화에 집중하고 있다. 그러나 최근 중국에서의 법적 분쟁은 이러한 성장 계획에 제동을 걸 수 있는 위험 요인으로 부상하고 있다. 중국 당국은 아스트라제네카 중국 법인 직원들이 연루된 보험 사기, 불법 의약품 수입, 개인정보 유출 등 혐의에 대해 조사를 진행 중이다. 타그리소를 중심으로 한 일부 사례에서는 유전자 검사 결과 조작을 통한 보험금 부정 수령 시도가 있었던 것으로 알려졌으며, 정식 허가 없이 항암제를 수입한 뒤 발생한 관세 미납 문제도 거론되고 있다. 이번 사건과 관련하여 중국 법인의 고위 임원을 포함한 여러 직원이 구금 상태에 있으며, 미국에서는 투자자들이 회사의 법적 리스크 공시 미비를 이유로 집단 소송을 제기했다. 이로 인해 아스트라제네카의 평판은 물론 중국 시장 내 전략 전반에 불확실성이 커지고 있다. 회사는 중국 당국의 조사에 성실히 협조하고 있다고 밝혔으나, 향후 조사 결과에 따라 중국 내 사업 전략에 변화가 불가피할 수도 있다. 아스트라제네카는 항암제 중심의 탄탄한 포트폴리오와 연구개발 역량을 기반으로 글로벌 시장에서 성장을 이어가고 있다. 하지만 핵심 시장 중 하나인 중국에서 발생한 법적 문제는 기업 이미지 및 재무 성과에 악영향을 미칠 수 있는 잠재 리스크로 작용하고 있다. 향후 이 문제가 어떻게 정리될지에 따라 아스트라제네카의 글로벌 성장 전략에도 중대한 영향을 미칠 것으로 전망된다.