이번 기자간담회는 아시아태평양 지역 사업 확대 전략을 공유하고 소버린 인공지능(AI) 플랫폼의 비용 효율성을 알리기 위한 목적으로 주최됐다. 현재 대다수 거대언어모델(LLM) 공급사는 데이터 처리 단위인 토큰을 기준으로 요금을 매긴다. 사용자가 질문을 던지고 답변을 받을 때마다 실시간으로 비용이 발생하는 시스템이다. 전사적으로 기술을 도입할수록 사용량이 급증해 기업 입장에서는 정확한 정보기술(IT) 예산을 세우기 어렵다는 의견도 존재한다.
LG유플러스가 보안 전문 기업을 인수하면서 보안 경쟁력 강화에 나섰다. LG유플러스(대표 홍범식)는 4일 국내 매니지드 위협 탐지·대응(MDR) 서비스 전문기업인 파고네트웍스(대표 권영목)를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수로 LG유플러스는 파고네트웍스가 보유한 위협 탐지·분석·대응 역량을 내재화해 전사 보안 체계를 고도화하면서 기업 고객 대상 보안 사업 경쟁력도 강화한다는 전략이다.
알리바바 큐웬팀이 2조4000억개 매개변수를 지닌 인공지능(AI) ‘Qwen(큐웬)3.8-Max(맥스)’를 지난 3일(현지시간) 공개했다. 이 모델은 다음 주 오픈소스로 정식 출시할 예정이다. 큐웬팀에 따르면 큐웬3.8-맥스는 일반 업무, 연구, 자율 코딩, 장기 실행 작업 등을 사람의 개입 없이 긴 시간에 걸쳐 복잡한 산업 현장 실무를 스스로 완수하는 기능을 갖췄다.
![[그게 뭔가요] AI 샌드박스 탈출 사태 막을 수 있다는 ‘AI 정렬’](https://cdn.byline.network/wp-content/uploads/2026/08/AI111233-325x216.jpg)
최신 인공지능(AI) 모델에 시스템의 취약점을 찾는 보안 평가 과제를 맡겼더니, 시험 환경을 벗어나 실제 기업 시스템까지 침입했다. AI는 목표를 달성하기 위해 사람이 예상하지 못한 경로를 찾아냈다. 최근 오픈AI와 앤트로픽에서 일어난 사고다. 이번 사고를 계기로 AI와 보안업계에서는 ‘AI 정렬(AI Alignment)’의 중요성이 부각되고 있다. AI 정렬은 AI가 사람의 목표와 의도를 이해하고, 정해진 규칙 안에서 안전하게 행동하도록 만드는 과정을 뜻한다. 반대로 AI가 목표를 잘못 이해하거나 목표를 이루는 과정에서 사람이 정한 범위를 벗어나는 현상은 AI ’정렬 실패’ 혹은 ’오정렬’이라고 한다.
사업규모 2조5000억원, GPU 1만5000장 규모의 국가 인공지능(AI) 데이터센터인 ‘국가 AI컴퓨팅센터’가 마침내 첫 삽을 떴다.
![[미토스 이후, 취약점 대응④] AI가 찾은 취약점, 누가 검증·조정하나](https://cdn.byline.network/wp-content/uploads/2026/07/patch4-1-325x216.jpg)
프론티어 인공지능(AI) 모델이 소프트웨어 취약점을 찾고 공격 가능성까지 확인하는 단계에 들어서면서, 발견한 결과를 안전하게 처리할 제도적 기반이 중요해지고 있다. AI가 찾아낸 버그가 많아지면, 실제 취약점인지 검증하고 이를 기업의 패치와 정보 공개로 연결하는 절차가 필요해진다. 또한 취약점이 여러 제품에 영향을 미치거나 기업이 신고에 응답하지 않을 경우에는 연구자와 제조사 사이를 조정할 기관의 역할도 더욱 커질 전망이다.
깃허브가 대규모 코드 변경을 작은 단위로 나눠 검토할 수 있는 ‘스택형 풀리퀘스트 (Stacked Pull Requests)’ 기능을 퍼블릭 프리뷰 형태로 30일(현지시간) 출시했다.
스택형 PR는 하나의 큰 코드 변경을 작고 검토하기 쉬운 풀리퀘스트(PR)로 분할해 나눠 관리할 수 있도록 지원하는 기능이다. 개발자는 각 PR를 개별적으로 검토하고 확인한 후 한번의 클릭으로 모두 병합할 수 있다. 작업을 여러 브랜치에 분산시켜 수동으로 리베이스하는 번거로움이 없다.
아마존웹서비스(AWS)가 AI 인프라 선행 투자를 클라우드 사업의 매출과 영업이익 증가로 연결하며 AI 수익성을 입증했다. 메모리 가격 인상으로 연간 인프라 투자 비용을 상향하면서도, 투자의 수익화 속도가 예상보다 더 빠르다고 강조했다.
마이크로소프트가 지난 분기 증가하는 AI 인프라 투자 속에서도 높은 영업이익을 기록하며 AI 투자 과잉론을 잠재웠다. 하드웨어와 모델 최적화, 모델 서빙 다각화, 금융 지출 조정 등으로 마진을 높여 투자수익률(ROI)을 극대화하는 모습으로 최근의 AI 투자 과열론을 잠재웠다.
개인정보 유출 사고 뒤 로그나 서버를 없앤 사업자에게 유출 사건 과징금과 별도의 과징금을 부과하는 법안이 추진된다. 증거 은닉·폐기 자체를 독립된 위법행위로 보고 전체 매출액의 3% 범위에서 제재하는 방식이다. 개인정보보호위원회(이하 개인정보위)는 KT와 LG유플러스의 개인정보 유출 사고 조사에서 확인된 제도 공백을 메우기 위한 개인정보보호법 개정 계획을 지난 29일 전체회의에서 논의하고 30일 공개했다.
개인정보보호위원회(이하 개인정보위)가 LG유플러스 개인정보 유출 정황에 대한 행정조사를 경찰 수사 결과를 확인할 때까지 중지한다고 밝혔다. LG유플러스가 유출 정황을 인지한 뒤 관련 서버의 운영체제를 재설치하고 서버를 폐기한 사실이 확인됐기 때문이다.
개인정보보호위원회(이하 개인정보위)는 불법 펨토셀을 통해 KT 이용자 1만6647명의 개인정보가 유출되고 368명에게 약 2억4000만원의 무단 소액결제 피해가 발생한 사고와 관련해 KT에 과징금 539억7900만원을 부과하기로 의결했다. 개인정보위는 30일 브리핑을 통해 29일 진행한 전체회의 결과를 밝표했다.
“AI 도입이 가속되면서 기업은 이메일, 클라우드 애플리케이션, 협업 플랫폼, 기업 시스템 전반에서 사람과 데이터, 그리고 AI가 상호작용하는 방식을 보호해야 한다. AI가 기업의 일상 업무환경에 본격적으로 자리잡으면서 이는 더욱 중요해지고 있다. 이제 AI 어시스턴트와 에이전트는 데이터에 접근하고, 정보를 해석하며, 스스로 조치를 취할 수 있기 때문에, 기업은 단순히 누가 또는 무엇이 권한을 가지고 있는지 확인하는 것을 넘어서는 보안을 가져야 한다. 해당 행동이 적절한지, 그리고 기업의 업무 목적과 부합하는지를 판단할 수 있는 보안 체계도 필요하다.”
AMD가 엔비디아 GPU의 CUDA 해자를 넘기 위해 바이브코딩을 채택했다. AMD GPU 상에서 구동되는 AI 모델의 성능을 극대화하는 작업을 바이브코딩으로 하게 하는 것이다.
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