김건희 뉴스

아이폰18 프로 공통지원금 45만원…프로 맥스보다 ‘프로’ 선호

이동통신3사가 애플 아이폰18 프로 및 프로 맥스를 정식 출시하고 판매에 돌입한 가운데, 아이폰18 프로의 공통지원금은 최대 45만원으로 책정됐다. 사전예약 결과 프로 맥스보다 프로 모델의 선호도가 더 높았으며, 이통3사는 각사별로 다양한 할인 및 구독 혜택을 제공하며 가입자 유치에 나섰다.

대통령부동산대책김건희트럼프지방선거

2026.09.18

IT

제휴카드·캐시백 꿀조합에 최대 144만원 ↓…이통사, 아이폰 프로18 프로모션 돌입

아이폰18 프로 시리즈가 국내에 정식 출시된 가운데, 이동통신 3사가 요금 및 단말 할인, 중고폰 보상, 에어팟 등 다양한 혜택을 내걸고 판매 경쟁에 돌입했다. 사전예약에서는 프로 모델이 프로 맥스보다 훨씬 높은 선택을 받았다.

내란대통령부동산대책김건희네팔대홍수

2026.09.18

IT

아이폰18 사전예약, '프맥'보다 '프로'에 쏠려…70% 이상 프로 선택

애플의 아이폰18 프로와 프로 맥스가 정식 출시된 가운데, 이동통신 3사의 사전예약에서는 '프로맥스'보다 작은 크기의 '프로' 모델 선호 현상이 뚜렷하게 나타났다. 프로 모델의 인기 색상은 통신 3사 모두 '실버'가 가장 많았으며, 저장용량은 256GB가 대세를 이뤘다.

김건희인공지능이재명정부관세지방선거

2026.09.18

IT

이통 3사, 아이폰 18 프로 시리즈 개통 시작…"프로 모델·실버 인기"

이동통신 3사가 18일 아이폰 18 프로와 프로 맥스 모델의 사전예약 고객 개통을 시작하며 다양한 가입 혜택을 제공한다. 사전예약 결과 프로 맥스보다 프로 모델이 더 큰 인기를 끌었으며, 색상별로는 실버 모델 등이 주로 선호되었다.

김건희내란관세트럼프대통령

2026.09.18

IT

SK하이닉스, '연산하는 메모리'로 AI 병목 푼다…"S램보다 용량 300배"

美 AI 인프라 서밋서 PIM 기술 비전 공개 메모리·연산칩 따로 만들어 수직 연결…서버 랙 단위 확장도 추진 SK하이닉스가 메모리 안에서 직접 연산하는 ‘PIM(연산 가능 메모리)’을 앞세워 인공지능(AI) 데이터 처리 병목 해결에 나선다. 18일 SK하이닉스 뉴스룸에 따르면 임의철 SK하이닉스 솔루션AT 담당 부사장은 지난 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 ‘AI 인프라 서밋 2026’에서 PIM 기술과 향후 AI 인프라 적용 방향을 공개했다. 임의철 SK하이닉스 설루션AT 담당 부사장이 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋'에서 PIM 기술에 대해 발표하고 있다. [사진=SK하이닉스 뉴스룸] PIM은 말 그대로 메모리에 연산 기능을 넣은 기술이다. 지금은 AI 연산에 필요한 데이터를 메모리에서 그래픽처리장치(GPU)로 보낸 뒤 계산 결과를 다시 메모리에 저장한다. AI 모델이 커질수록 오가는 데이터가 급증하면서 이 과정 자체가 병목으로 작용한다. PIM을 활용하면 일부 계산을 메모리 안에서 바로 처리할 수 있다. 데이터를 GPU까지 계속 이동시키는 횟수를 줄여 처리 속도를 높이고 전력 소모도 낮출 수 있다. SK하이닉스는 이번 행사에서 PIM 반도체 ‘AiM’과 이를 적용한 가속기 카드 ‘AiMX’, 실제 서버 시스템을 함께 선보였다. 임 부사장은 특히 빠른 AI 추론에 주로 쓰이는 S램의 한계를 짚었다. S램은 속도는 빠르지만 같은 면적에 저장할 수 있는 데이터가 적고 가격도 높다. 그는 PIM이 같은 면적에서 S램보다 약 300배 많은 데이터를 저장하면서도 높은 내부 대역폭을 제공할 수 있다고 설명했다. AI 서비스가 복잡해질수록 연산 속도뿐 아니라 한 번에 얼마나 많은 데이터를 가까운 곳에 저장할 수 있느냐가 중요해진다는 것이다. 그동안 PIM의 약점으로 지적된 칩 면적과 가격 문제도 새로운 패키징 기술로 풀겠다는 구상이다. 기존에는 메모리 안에 연산회로까지 넣으면 메모리칩 자체가 커져 저장 용량이 줄고 제조비용이 높아질 수 있었다. SK하이닉스는 메모리 다이와 연산 다이를 따로 만든 뒤 두 칩을 수직으로 붙이는 ‘하이브리드 본딩’을 활용하면 이 같은 부담을 줄일 수 있다고 보고 있다. 쉽게 말해 저장하는 칩과 계산하는 칩을 한 평면에 억지로 넣는 대신 각각 만든 뒤 위아래로 붙이는 방식이다. 메모리 용량을 확보하면서도 연산 기능을 추가할 수 있다는 설명이다. PIM 적용 범위도 넓힌다. SK하이닉스는 PIM을 여러 개 묶어 서버와 서버 랙 단위까지 확장하는 방안도 제시했다. AI 데이터센터 전체에서 데이터 이동량을 줄여 처리 효율을 높이겠다는 것이다. 이는 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 조합만으로 모든 AI 서비스를 처리하던 기존 구조에서 더 나아가겠다는 전략이다. 임 부사장은 “초저지연 에이전트 서비스부터 비용 효율이 중요한 장문맥 서비스까지 AI 워크로드가 다양해지면서 기존 GPU-HBM 아키텍처만으로 새로운 요구를 충족하기 어려워지고 있다”고 말했다. SK하이닉스는 PIM과 함께 고대역폭플래시(HBF), 메모리 관리 솔루션 ‘SALT-KV’도 차세대 AI 인프라 기술로 제시했다. HBF는 HBM과 SSD 사이의 속도·용량 격차를 메우고, SALT-KV는 AI가 사용하는 데이터를 HBM·D램·SSD에 효율적으로 나눠 저장하는 기술이다.

인공지능김건희내란지방선거트럼프

2026.09.18

IT

아이폰18 프로 공통지원금 최대 45만원…프로맥스는 20만원대

SKT 월 10만9000원·KT 10만원·LGU+ 10만5000원 이상부터 지원 최고 프로맥스 최대 공통지원금 SKT 26만원·KT 25만원·LGU+ 23만원 단통법 폐지로 판매점 추가지원금 상한 사라져 실제 지원액 더 늘 수도 [서울=뉴시스] 김혜진 기자 = 18일 서울 중구 명동 애플스토어에서 고객들이 애플 신제품 아이폰18 프로 시리즈를 살펴보고 있다. 2026.09.18. jini@newsis.com [서울=뉴시스]심지혜 기자 = 이동통신3사가 아이폰18 프로에 최대 45만원의 공통지원금을 책정했다. 반면 아이폰18 프로맥스는 최대 지원금이 20만원대에 머물러 프로와 지원금 격차가 크게 벌어졌다. 18일 이동통신업계에 따르면 SK텔레콤은 아이폰18 프로에 최대 45만원의 공통지원금을 지급한다. 최대 지원금은 월 10만9000원 이상 요금제부터 적용된다. 월 9만9000원 요금제에서는 40만원, 월 8만9000원 요금제에서는 30만원으로 낮아진다. 프로맥스는 최대 지원금이 26만원이다. 이는 최고가인 월 12만9000원부터 받을 수 있다.월 11만9000원 요금제에서는 24만4000원으로 떨어진다. KT는 아이폰18 프로에 최대 45만원을 지원한다. 최대 지원금은 월 10만원 이상 요금제부터 적용된다. 월 9만원 요금제에서는 40만원, 월 8만원 요금제에서는 30만원이다. 프로맥스는 월 13만원 요금제에서 최대 25만원을 지급한다. 월 11만원 요금제에서는 20만1000원, 월 10만원 요금제에서는 18만3000원, 월 9만원 요금제에서는 15만원이다. LG유플러스도 아이폰18 프로에 최대 45만원을 책정했다. 최대 지원금은 월 10만5000원 이상 요금제부터 적용된다. 월 9만5000원 요금제에서는 40만원, 월 8만5000원 요금제에서는 30만원으로 내려간다. 프로맥스는 월 13만원 요금제에서 최대 23만원을 지원한다. 월 11만5000원 요금제에서는 20만4000원, 월 10만5000원 요금제에서는 18만6000원, 월 9만5000원 요금제에서는 16만8000원이다. 공통지원금에 유통망의 추가지원금을 더하면 실제 단말 구매 부담은 더 낮아진다. 아이폰18 프로 256GB 출고가는 199만원이다. 최대 공통지원금 45만원에 공통지원금의 15%인 6만7500원의 추가지원금을 더하면 총 51만7500원을 지원받아 147만2500원에 구매할 수 있다. 아이폰18 프로맥스 256GB 출고가는 219만원이다. 이통3사 가운데 공통지원금이 가장 높은 SK텔레콤의 26만원을 기준으로 15%인 3만9000원을 추가로 받으면 총 지원금은 29만9000원, 실구매가는 189만1000원이다. KT는 총 28만7500원을 적용하면 190만2500원, LG유플러스는 26만4500원을 적용하면 192만5500원이 된다. 다만 단통법 폐지로 유통망 추가지원금 상한이 사라지면서 실제 지원액은 이보다 더 커질 수 있다. 과거에는 공통지원금의 15%가 추가지원금 상한이었지만 현재는 판매점이 이를 넘어 지원할 수 있어 실제 구매가는 판매점별 지원 규모에 따라 달라진다.

인공지능삼성전자김건희중동전쟁대통령

2026.09.18

IT

AI에게 빼앗긴 ‘모방의 주권’…‘따라 하기’ 열풍은 설계돼 있다

손현주의 AI 인류학 (18) 알고리즘이 모방을 설계하는 시대 인공지능 시대엔 인간이 서로를 관찰하고, 배우고, 닮아가는 사회적 메커니즘이 변하고 있다. 픽사베이 어린아이가 처음 말을 배울 때 하는 일이 무엇인지 생각해보자. 아이는 부모의 입 모양을 들여다보고, 억양을 복사하고, 같은 단어를 반복한다. 인간의 출발점은 모방이다. 태어나는 순간부터 우리는 타인을 통해 세상을 배운다. 20세기 초 프랑스 사회학자 가브리엘 타르드는 사회 자체를 모방의 연쇄로 정의했다. 그의 눈에 개인의 선택이란 애초에 독립적인 것이 아니었다. 한 사람의 행동은 다른 사람의 행동을 반복하는 과정에서 형성되고, 그 반복이 사회를 구성한다. 유행은 어느 날 갑자기 창조되는 것이 아니라, 조금씩 전파되고 증폭되는 것이다. 그런데 지금 이 모방의 연쇄에 새로운 행위자가 끼어들었다. 알고리즘이다. 오늘날 유튜브나 인스타그램에서 어떤 춤이 유행하고 넷플릭스에서 어떤 드라마가 화제가 되는지는, 과거처럼 친구에게서 친구에게로 흘러가는 입소문의 결과가 아니다. 플랫폼은 우리가 무엇을 볼지 결정하기도 전에, 볼 만한 후보를 먼저 배열한다. 인간이 유행을 발견하기 전에, 기계가 유행 후보를 선별하고 증폭한다. 우리는 이미 모방하고 난 뒤에야 자신이 무언가를 선택했다고 느끼는 세계에 살고 있다. 이것은 단순한 기술적 편의의 문제가 아니다. 인간이 서로를 어떻게 관찰하고, 배우고, 닮아가는가 하는 가장 근본적인 사회적 메커니즘이 변하고 있다. 그 변화를 제대로 이해하지 못하면, 우리는 자신이 자유롭게 선택한다고 믿으면서 실은 누군가가 설계한 경로를 따라가고 있을 뿐이다. 질문은 이제 취향의 진위가 아니라 주권의 소재여야 한다. 모방의 주권이 지금 어디로 이동하고 있는가. 모방의 오래된 문법: 소속과 차별 사이 왜 인간은 따라 하는가. 사회학은 오래전부터 세 가지 대답을 내놓았다. 첫번째는 소속의 욕구다. 인간은 집단에서 배제되는 것을 두려워한다. 타르드가 말했고, 게오르그 짐멜이 더 정교하게 발전시킨 통찰이다. 패션을 따라 하는 것은 단순히 예쁜 옷을 입고 싶어서가 아니다. '나도 저 집단에 속한다'라는 신호를 보내는 행위다. 말투, 음식, 취미 모두 마찬가지다. 우리는 서로를 닮음으로써 결속을 확인한다. 두번째는 차별의 욕구다. 소스타인 베블렌이 과시적 소비라고 불렀고, 피에르 부르디외가 구별 짓기라는 개념으로 심화한 욕망이다. 인간은 단순히 집단에 속하고 싶어 하는 것이 아니라, 동시에 그 집단 안에서 돋보이고 싶어 한다. 상류층의 패션이 중산층으로, 다시 대중으로 흘러 내려오는 현상은 이 욕망의 구조가 만들어낸 것이다. 위에 있는 사람의 취향을 따라 하면서 계층의 사다리를 오르려는 욕구다. 세번째 대답은 판단 비용의 절약이다. 무언가를 제대로 따져보는 데는 비용이 든다. 정보가 부족하면 남이 이미 고른 선택을 그대로 쓰는 편이 싸고, 인간의 뇌는 그 싼 길을 잘 찾아낸다. 흔히 말하는 불확실성 감소이다. 흥미로운 점은 이 욕구들이 서로 모순처럼 보이지만, 실제로는 하나의 엔진을 이룬다는 사실이다. 따라 하면서도 튀고 싶다. 이 역설이 유행의 순환을 만든다. 어떤 스타일이 너무 대중화되면 위신이 사라진다. 그러면 선도자들은 새로운 것을 찾아 나서고, 대중은 다시 그것을 따른다. 이 순환의 지휘자는 그동안 줄곧 인간이었다. 바로 그 리듬에 지금 기계가 끼어들었다. 2026년 팬 엑스포 덴버에서 ‘K팝 데몬 헌터스’ 캐릭터 복장을 한 사람들. 글로벌 콘텐츠에 대한 폭발적인 밈과 챌린지는 대중의 우연한 취향 일치가 아니라, 대중의 취향과 알고리즘의 반복적 증폭이 함께 만들어낸 결과다. 위키미디어 코먼스 보이지 않는 지휘자, 모방의 환경이 된 알고리즘 2021년 넷플릭스 ‘오징어 게임’에서 ‘흑백요리사(2024), 블랙핑크 로제의 ‘APT.’(2024), ‘케이팝 데몬 헌터스’(2025)까지 새로운 문화 콘텐츠들은 불과 몇 주만에 전 세계를 사로잡았다. 과거의 유행 확산 방식으로는 불가능한 속도였다. 에버렛 로저스의 혁신 확산 이론에 따르면, 새로운 문화는 소수의 혁신가에게서 시작해, 누적 수용자 곡선이 완만한 S자 곡선을 그리며 퍼진다. 이 과정의 자연스러운 시차 덕분에 초기 수용자는 차별화된 위신을 누렸고, 대중은 수용 여부를 판단할 시간적 여유를 가졌다. 시차가 곧 자유는 아니었지만, 적어도 생각해 볼 시간은 있었다. 그러나 알고리즘은 그 시차를 증발시켰다. 정보가 사회적 계층을 따라 흐르던 시간차 대신, 글로벌 플랫폼은 같은 콘텐츠를 전 세계 수억 개의 화면에 동시에 띄운다. 대중은 문화를 사유하고 고를 여백을 잃은 채 알고리즘의 흐름에 그대로 실려간다. 초기 수용자가 사라진 것은 아니다. 알고리즘이 그 자리를 대신 차지했다. 이것이 새로운 모방 구조의 핵심이다. 과거의 연쇄가 ‘인간→인간’이었다면, 지금은 ‘인간→AI→인간→AI’의 순환 루프다. 클릭과 시청 시간이 데이터로 수집되면 알고리즘이 이를 학습해 다음 콘텐츠를 결정하고, 인간은 이를 소비하며 다시 데이터를 뱉어낸다. 더 근본적인 변화는 모방이 환경이 되었다는 점이다. 과거의 모방이 타인을 향한 의식적 선택이었다면, 지금의 모방은 왜 좋아하는지도 모른 채 눈앞의 유행을 따라가는 습관이 되었다. 플랫폼의 폭발적인 밈과 챌린지는 대중의 우연한 취향 일치가 아니라, 대중의 취향과 알고리즘의 반복적 증폭이 함께 만들어낸 결과다. 우리가 운동 영상 몇 개를 보면 알고리즘은 즉시 건강식, 운동복, 자기관리 영상을 연결한다. 우리는 자유롭게 선택했다고 믿지만, 실은 기계가 촘촘하게 설계한 가능성의 공간 안에서만 움직이고 있을 뿐이다. S자 곡선의 붕괴, 그리고 새로운 과시의 통화 한때 수년을 거쳐 이동하던 유행이 이제는 몇 주, 때로는 며칠 만에 생성되고 소멸한다. 숏폼 챌린지, 밈 문화, AI 이미지 스타일, 특정 말투의 유행은 며칠 안에 등장했다가 사라진다. 수백만 명이 같은 추천 시스템을 동시에 따라 하기 때문이다. 과거의 유행은 개인 간 모방이었다. 지금은 시스템 기반 동시 모방이다. 같은 알고리즘에 노출된 수천만 명이 거의 동시에 같은 것을 따라 하면, 유행은 순식간에 포화 상태가 된다. 포화가 빠를수록 지루함도 빠르고, 그러면 알고리즘은 다음 유행 후보를 준비한다. 유행은 더 이상 사회를 천천히 통과하는 S자가 아니라, 하나의 거대한 절벽형 곡선으로 떨어진다. 짐멜이 말한 소속과 차별 사이를 오가는 움직임은 이제 인간의 의지와 무관하게 기계의 리듬으로 돌아간다. 과거에는 대중이 상류층의 취향을 따라잡으려 할 때 상류층이 이미 그 취향을 버리고 새로운 것으로 이동하는 데 시간이 걸렸다. 지금은 그 이동조차 알고리즘이 조율한다. 차별화를 원하는 인간과, 그 욕구를 이용해 끊임없이 새로운 자극을 공급하는 시스템이 공모하는 구조다. 베블런이 말한 과시적 소비는 원래 물질을 통해 이루어졌다. 롤스로이스를 타거나 에르메스 가방을 드는 것은 재화의 소비가 아니라 사회적 신호의 소비였다. 그런데 AI 시대의 과시는 계량화된 디지털 지표를 따라 하는 행위로 변모했다. 조회수, 좋아요, 팔로워 수가 새로운 과시의 통화가 되었다. 사람들은 알고리즘의 간택을 받기 위해 알고리즘이 선호하는 형식—특정 해시태그, 배경음악, 챌린지 포맷, 영상 길이—을 철저히 모방한다. 더 이상 자신을 표현하는 행위가 아니라, 시스템이 인정하는 규칙을 따르는 행위다. 부르디외의 문화자본 개념을 여기에 대입하면 더 선명해진다. 부르디외에게 문화자본이란 고급 예술에 대한 안목이나 특정 교육 배경처럼, 눈에 보이지 않지만 계급을 결정하는 자원이었다. 이를 오늘날에 확장해 보면, 팔로워·조회수·노출 가능성은 일종의 알고리즘 자본으로 작동한다. 이 자본을 축적하기 위해 사람들은 알고리즘이 선호하는 방식으로 자신을 표현하고, 행동하고, 따라 하기 시작한다. 여기서 섬뜩한 역설이 생긴다. 자신만의 개성을 표현하려는 욕구가, 결국 사람을 알고리즘이 원하는 방식으로 행동하게 만든다는 것이다. 가장 개인적으로 보이는 행위가 가장 시스템화된 행위가 되는 것이다. 누군가의 영상을 그대로 따라 하면서 동시에 변형을 가하는 리믹스 모방조차 알고리즘이 선호하는 패턴을 따른다. clipchamp.com AI가 만든 취향을 인간이 따라 한다 추천 알고리즘이 인간의 모방 경로를 재설계했다면, 생성형 AI는 모방의 기원 자체를 바꿔버렸다. 챗GPT나 이미지 생성 AI 같은 도구들은 방대한 인간의 표현을 학습해 통계적으로 그럴듯한 새로운 결과물을 만들어낸다. 인간은 이제 살아있는 인간을 따라 하는 것이 아니라, AI가 인간의 집합적 표현을 버무려 만든 결과물을 따라 하기 시작했다. 이것은 모방의 루프가 완전히 닫히는 순간이다. 인간이 데이터를 생산하고. AI가 그것을 학습해 콘텐츠를 만들고. 인간이 그 콘텐츠를 소비하고 모방하고, 다시 데이터가 생산된다. 이 순환에서 원본은 어디 있는가. 따라 하기의 기원이 더 이상 특정 인간이 아닌, 기계가 합성한 집합적 평균이 되어버렸다. 인스타그램의 릴스 리믹스나 템플릿 기능은 이 구조를 가장 잘 보여준다. 누군가의 영상을 그대로 따라 하면서 동시에 변형을 가하는 리믹스 모방이 주류가 되었다. 이 과정에서 모방과 창조의 경계는 흐릿해진다. 하지만 중요한 것은, 그 변형의 방향과 형식조차 알고리즘이 선호하는 패턴을 따르는 경향이 있다는 사실이다. 인간의 자발적 창의성이 개입할 여지는 점점 좁아진다. 모방의 주권은 누구에게 있는가 트렌드에 대한 고전적 질문은 ‘왜 인간은 따라 하는가’였다. 소속 욕구인가, 차별 욕구인가, 아니면 판단 비용의 절약인가. 이 질문들은 여전히 유효하다. 그러나 AI 시대에는 더 이전 단계의 질문이 필요하다. ‘누가 인간의 따라 하기를 설계하는가.’ 과거 스타와 미디어가 주도하던 유행은 이제 소수 기업의 알고리즘에 의해 전 세계적으로 설계된다. 문제는 시스템이 유도한 선택지를 자신의 주체적 취향이라 착각하는 데 있다. 데이터로 측정되지 않는 아날로그적 감수성과 문화는 배제되며, 이는 정신적 획일화와 새로운 문화적 불평등을 낳는다. 알고리즘이 단순히 취향을 반영한다는 주장은 한계가 있다. 알고리즘은 반영을 넘어 특정 선택을 증폭하는 피드백 루프를 만들며, 수치화할 수 없는 취향은 지도 밖으로 지워버린다. 따라서 플랫폼의 알고리즘 설계를 감시하고, 추천을 조절하거나 거부할 사용자의 권리가 보장되어야 한다. 말을 배우던 아이는 모방으로 시작하지만, 언젠가 자기 목소리를 얻는다. 모방은 죄가 아니다. 문제는 무엇을 닮을지 고르는 권한이 누구에게 있느냐이다. 우리는 지금 경계선에 서 있다. 알고리즘의 파도에 휩쓸리는 복제 인간이 될 것인가, AI라는 거울을 통해 인간의 가능성을 확장하는 주체가 될 것인가. AI 시대의 자유는 아무것도 따라 하지 않는 데 있지 않다. 무엇을, 왜, 누구 때문에 따라 하고 있는지를 스스로 물을 수 있는 능력에 있다. 손현주/전주대 창업경영금융학과 교수(미래학)

중동전쟁대통령인공지능김건희관세

2026.09.18

IT

[가비아 M&A] 맥쿼리, 인수 관문 못 넘었다…공개매수 무산

경기 과천시에 위치한 가비아 사옥과 회사 로고. /사진=강준혁 기자 맥쿼리자산운용이 가비아 인수를 위해 추진한 공개매수가 무산됐다. 최소 매수예정수량의 22.1%만 응모하면서 맥쿼리 측은 공개매수로 가비아 주식을 한 주도 확보하지 못했다. 일반주주 지분을 확보한 뒤 가비아를 완전자회사로 편입하고 자진 상장폐지까지 추진하려던 거래에도 차질이 생겼다. 최소 기준 326만주…실제 응모는 72만주 18일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 맥쿼리 측 특수목적법인(SPC) 디씨케이인베스트먼트가 진행한 가비아 공개매수에는 72만1413주가 응모했다. 최소 매수예정수량인 326만7629주의 22.1%다. 디씨케이인베스트먼트는 7월20일부터 이달 17일까지 가비아 보통주를 주당 4만8000원에 공개매수했다. 최대 매수예정수량은 980만5505주였다. 이번 공개매수에는 최소 매수수량 조건이 붙었다. 326만7629주 이상이 응모해야 디씨케이인베스트먼트가 주식을 사들이는 구조다. 실제 응모 물량이 이에 크게 못 미치면서 응모된 72만1413주 역시 매수 대상에서 제외됐다. 결과보고서에 기재된 실제 매수주식 수는 0주다. 당초 공개매수는 맥쿼리의 가비아 인수를 완성하기 위한 필수 절차였다. 맥쿼리는 가비아 김홍국 공동대표와 원종홍 공동대표·전정완 부사장이 보유한 지분(24.37%)을 넘겨받는 동시에 일반주주 주식을 공개매수해 지분을 확보한 뒤 가비아를 완전자회사로 만들 계획이었다. 이후 주식교환과 자진 상장폐지 절차도 예정돼 있었다. 하지만 공개매수에서 일반주주 지분을 전혀 확보하지 못하면서 첫 단계부터 계획에 제동이 걸렸다. 공개매수 전후 디씨케이인베스트먼트의 주식 보유현황에도 공개매수에 따른 변동은 없다. 결과보고서에는 327만248주가 보유주식으로 기재됐지만 이는 김 공동대표·원 공동대표·전 부사장과 맺은 주식매매계약에 따라 주식 인도를 청구할 수 있는 권리를 반영한 수치다. 공개매수 실패로 일반주주들의 지분도 그대로 남게 됐다. 당초 맥쿼리가 공개매수를 통해 기존 주주 지분을 대거 확보하고 상장폐지 수순으로 넘어가려던 것과 달리 현재 주주 구도가 유지되는 셈이다. 자진 상장폐지 계획에도 차질 공개매수 무산으로 맥쿼리가 당초 제시한 방식으로 가비아를 완전자회사로 만드는 절차도 차질이 불가피하다. 공개매수는 일반주주 지분을 확보해 이후 주식교환과 상장폐지로 넘어가기 위한 과정이었던 만큼 매수주식 수가 0주에 그친 상황에서 기존 계획을 그대로 진행하기는 어려워졌다. 가비아 공개매수 결과 /챗GPT의 도움을 받아 시각화하고 기자가 최종 검토·확인해 제작한 그래픽입니다. 그래픽에 포함된 데이터와 내용은 기자가 직접 취재한 결과물입니다. 김 공동대표·원 공동대표·전 부사장과의 주식매매계약에도 영향이 생겼다. 디씨케이인베스트먼트는 7월17일 김 대표 등 3명이 보유한 가비아 주식 327만248주를 인수하는 계약을 체결했다. 다만 공개매수 최소 수량 확보가 해당 거래의 선행조건이었고 이번 공개매수 실패로 이를 충족하지 못했다. 현재 김 공동대표·원 공동대표·전 부사장과의 주식매매계약이 해제된 것은 아니다. 이에 따라 공개매수 실패가 곧바로 가비아 M&A 전체의 무산을 의미하지는 않는다. 다만 일반주주 지분 확보에 실패한 데다 대주주 지분 인수에도 변수가 생기면서 맥쿼리가 처음 제시한 거래 구조와 일정은 수정이 불가피해졌다.

내란인공지능코스피중동전쟁김건희

2026.09.18

IT

‘AI 종말론’ 촉발자…27세 수학 천재는 왜 회사를 떠났나

WSJ, 제이컵 콕슨 전 앤트로픽 연구원 조명 케임브리지 수학 전공·국제수학올림피아드 메달 오픈AI 거쳐 앤트로픽 입사 넉달 만에 퇴사 ‘AI 기업 내부선 인류 멸종 위험 실제로 우려’ 무명 연구원 경고 일주일 만에 글로벌 논쟁으로 제이컵 콕슨 전 앤트로픽 연구원 X [X 캡처] “이 회사 사람들은 AI가 10년 안에 우리 모두를 죽일 수 있다고 진지하게 믿고 있다.” 세계 인공지능(AI) 업계를 뒤흔든 ‘AI 개발 속도조절론’의 불씨를 댕긴 제이컵 콕슨 전 앤트로픽 연구원은 불과 일주일 전까지만 해도 업계 밖에서는 거의 알려지지 않은 27세 수학자였다. 월스트리트저널(WSJ)은 16일(현지시간) 콕슨의 성장 과정과 오픈AI·앤트로픽에서의 경험을 집중 조명하며 그가 어떻게 글로벌 AI 안전 논쟁의 중심에 서게 됐는지를 전했다. WSJ에 따르면 영국 출신인 콕슨은 학생 시절부터 수학에 두각을 나타냈다. 영국 대표로 국제수학올림피아드(IMO)에 출전해 2016년 은메달, 이듬해 동메달을 땄다. 이후 케임브리지대에서 수학을 공부했다. 2020년 오픈AI가 GPT-3를 내놓자 AI의 발전 가능성에 강한 인상을 받았고 원자재 거래 분야에서 통계와 머신러닝을 활용해 에너지 가격을 예측하는 일을 거쳐 AI 업계에 뛰어들었다. AI 위험에 대한 관심은 그보다 훨씬 전부터 시작됐다. 학창 시절 철학자 닉 보스트롬의 저서 ‘슈퍼인텔리전스’를 접했고 2016년에는 구글 딥마인드의 알파고가 세계 정상급 바둑기사를 꺾는 모습을 지켜봤다. 다만 당시부터 AI 개발 중단을 주장하는 활동가는 아니었다. 주변 동료들도 그를 특별히 AI 안전 문제에 목소리를 높이는 연구원이 아니라 평범한 연구자로 기억했다고 WSJ는 전했다. 콕슨은 2023년 오픈AI에 합류했다. AI 경험이 많지 않은 연구자를 선발하는 6개월 과정의 레지던시 프로그램을 거쳐 대규모 데이터를 모델에 학습시키는 ‘사전학습’ 분야에서 일했다. 2023년 말에는 오픈AI의 초기 추론 모델 Q*를 직접 시험했다. 복잡한 문제를 여러 단계로 나눠 풀어나가는 모습을 보며 AI 능력의 빠른 발전을 체감했다. 그의 불안이 커진 것은 AI의 발전 속도가 예상보다 빨라지면서다. 특히 자신이 가장 잘 아는 수학 분야에서 변화가 두드러졌다. 2024년 구글 딥마인드 AI가 IMO 은메달 수준의 성과를 냈고, 2025년에는 딥마인드와 오픈AI가 각각 금메달 수준에 도달했다고 WSJ는 전했다. 올해 들어서는 사이버 공격 능력까지 빠르게 향상됐다. 특히 지난 7월 오픈AI의 미공개 모델이 시험용 격리환경을 벗어나 AI 플랫폼 허깅페이스를 해킹한 사건과 이후 공개된 관련 조사 결과가 결정적 계기가 됐다. 콕슨은 이 보고서를 접했을 때 자신과 동료들이 받은 충격을 강한 표현으로 설명했다. 그는 지난 5월 오픈AI를 떠나 경쟁사 앤트로픽으로 옮겼다. 앤트로픽이 AI 위험을 상대적으로 투명하게 공개한다고 판단했기 때문이다. 하지만 AI가 더 뛰어난 AI를 만들고, 새 AI가 다시 다음 세대 AI 개발을 가속하는 ‘재귀적 자기개선(RSI)’ 가능성에 대한 우려가 커지면서 생각이 바뀌었다. 앤트로픽 내부에서 안전 업무로 옮기는 방안도 검토했지만 결국 퇴사를 택했다. 그는 “앤트로픽에서 안전 연구를 하는 것조차 경쟁에 가담하는 것처럼 느껴졌다”고 WSJ에 말했다. 콕슨이 요구하는 것은 AI 개발의 영구 중단이 아니라 필요할 때 속도를 낮출 수 있는 국제적 장치다. 미국과 중국 등 주요국이 핵 군축 협정과 비슷한 방식으로 AI 위험에 대응해야 한다는 주장이다. 그를 포함해 약 1400명의 연구자가 필요할 경우 AI 개발에 ‘브레이크’를 걸 수 있는 정부 차원의 장치를 마련하라는 성명에 서명했다. 콕슨의 경고 이후 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)를 비롯한 AI 업계 수장들이 개발 속도와 안전 문제에 잇따라 목소리를 내면서 논쟁은 실리콘밸리를 넘어 미국 정치권까지 번졌다. 반면 젠슨 황 엔비디아 CEO 등은 콕슨이 우려를 공개한 용기는 높이 평가하면서도 AI의 파국적 미래를 단정적으로 예측하는 데에는 선을 그었다. 콕슨은 자신을 ‘내부고발자’라고 부르는 데도 동의하지 않는다. 회사의 비밀을 폭로한 것이 아니라 AI 연구자들이 내부에서 이미 논의해온 걱정을 밖으로 꺼냈을 뿐이라는 것이다. [실리콘밸리 원호섭 특파원]

중동전쟁미국반도체부동산김건희

2026.09.18

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사막에서 농사 짓는 날 멀지 않았다

국제 연구진, 모래에 박테리아·곰팡이 주입 국토 대부분이 사막이고 농경지가 전체 국토 면적의 약 5%에 불과한 아랍에미리트(UAE)에서 농업은 큰 어려움에 직면해 있다. 이는 UAE만의 문제가 아니다. 삼림 벌채와 지구 온난화로 전 세계적으로 점점 더 많은 지역이 사막화되고 있으며, 이 문제는 앞으로 우리의 삶과 더욱 밀접하게 연결될 수 있다. 스위스 엠파 연구소와 UAE 아부다비 칼리파대학교 연구진이 모래를 작물 재배에 적합한 환경으로 바꾸는 방법을 개발했다고 과학매체 뉴아틀라스가 최근 보도했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '카보하이드레이트 폴리머스(Carbohydrate Polymers)'에 게재됐다. 연구진이 모래에 곰팡이와 박테리아를 더해 살아 있는 모래로 만들었다. 사진은 해당 모래를 현미경으로 살펴본 모습 (사진=칼리파대학) 연구진은 잘 뭉치지 않는 모래에 접착력을 더하면 된다는 아이디어에서 연구를 시작했다. 모래 입자 사이의 응집력을 높이기 위해 특정 박테리아와 곰팡이를 모래에 주입해 일명 ‘살아있는 모래’를 만들었다. 미생물들이 모래 입자 사이로 퍼져나가는 섬유와 생체고분자 네트워크를 만들어 모래의 응집력을 높인다. 쉽게 말해 모래에 천연 접착제를 섞는 것과 비슷한 원리다. 이 기술을 시험하기 위해 연구진은 실험실에서 만든 모래와 아부다비 사막의 모래언덕에서 채취한 모래를 모두 사용했다. 실험 결과 박테리아와 곰팡이로 처리한 모래에서는 순수한 모래보다 물이 스며드는 속도가 약 6배 느려졌다. 미생물이 성장하고 번식하려면 영양분이 필요하다. 연구진은 유기성 폐기물에서 나오는 당분이 미생물의 잠재적인 영양 공급원이 될 수 있다고 설명했다. 즉, 미생물의 먹이로 활용할 수 있는 자원을 이미 쉽게 구할 수 있다는 의미다. 살아있는 모래 샘플은 일반 모래보다 형태를 더 잘 유지하고 물을 더 오래 보유할 수 있었다. (사진= 칼리파 대학교) 연구진은 또 다른 방법도 시도했다. 나노셀룰로오스를 생성하는 박테리아를 이용해 이른바 지오텍스타일(인공 토목섬유)을 만드는 방식이다. 지오텍스타일은 매우 얇은 셀룰로오스 시트 형태로 형성돼 모래와 결합하면서 층을 만든다. 이러한 층 구조는 모래를 안정시키고 수분 보유 능력을 높이는 역할을 한다. 그 결과 물이 모래에 스며드는 속도가 최대 28배 느려졌다. 다만 현재로서는 이 방법에 상당한 시간이 필요하다는 점이 가장 큰 단점으로 꼽힌다. 이번 연구는 아직 실험실 단계에 머물러 있다. 연구진은 앞으로 박테리아와 곰팡이로 처리한 모래가 온실과 야외 환경에서 실제로 식물의 성장을 촉진할 수 있는지 시험할 계획이다. 구스타프 니스트룀 엠파 연구소 셀룰로오스•목재 재료 연구소 소장이자 이번 연구의 저자는 "이 같은 접근 방식을 통해 모래에 유기물과 물을 투입해 어느 정도 안정화할 수 있다"며 "이상적으로는 이를 통해 더 많은 미생물과 식물이 자랄 수 있게 되고, 토양을 더욱 탄력 있고 비옥하게 만드는 과정이 시작될 것"이라고 말했다. 다만 이번 기술이 모래를 비옥한 토양으로 바꾸거나 실제로 모래에서 작물을 재배할 수 있다는 점을 입증한 것은 아니다. 연구진은 우선 식물이 자랄 수 있는 환경을 조성하기 위해 모래에 적절한 응집력과 수분 보유 능력을 부여하는 데 초점을 맞추고 있다. 물론, 이 기술들 중 어느 것도 모래를 마법처럼 비옥한 토양으로 바꾸거나, 모래에서 작물이 실제로 자란다는 것을 증명하지는 못했다. 연구진은 식물이 자랄 수 있는 환경을 조성하기 위해 모래에 적절한 응집력과 수분 보유 능력을 부여하며 연구를 발전시킬 계획이다.

김건희코스피윤석열미국부동산

2026.09.18