핀테크(FinTech)는 더 이상 일부 스타트업의 새로운 금융서비스를 의미하지 않는다. 은행과 카드, 증권, 보험은 물론 유통과 제조, 플랫폼 산업까지 금융의 작동 방식을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았다. 특히 2026년 핀테크 시장은 중요한 변곡점에 서 있다. 과거 핀테크가 ‘금융의 디지털화’였다면, 이제는 AI와 데이터, 클라우드, API, 디지털자산이 결합해 금융의 구조 자체를 바꾸는 단계로 진입하고 있다. 성장에서 수익성 중심으로 글로벌 핀테크 시장은 빠르게 성장하고 있다. 맥킨지에 따르면 2025년 글로벌 핀테크 산업 매출은 약 6,500억 달러로 전년 대비 약 21% 증가했다. 전체 금융서비스 산업의 성장률이 약 6%였다는 점을 고려하면 핀테크의 성장 속도는 상당히 빠르다. 그러나 시장의 평가 기준은 달라졌다. 과거에는 이용자 수와 시장점유율을 확대하는 것이 중요했다면, 이제는 수익성, 고객당 매출, 재무건전성, 규제 대응 능력과 기술 경쟁력이 더욱 중요해지고 있다. 핀테크 역시 ‘성장 우선’에서 ‘지속 가능한 성장’으로 패러다임이 바뀌고 있는 것이다. 결제에서 임베디드 금융으로 핀테크의 대표적인 분야는 여전히 결제다. 글로벌 결제산업은 거대한 시
5G 특화망이 AI 자율제조와 피지컬 AI 시대를 구현할 핵심 인프라로 부상하고 있다. 제조 현장이 기존 스마트팩토리를 넘어 AI가 로봇과 설비를 실시간으로 판단·제어하는 ‘AI 팩토리’로 진화하면서 초저지연·초연결·고신뢰성을 갖춘 산업 전용 네트워크의 중요성도 커지는 모습이다. 김태윤 AI 네트워크 얼라이언스(AINA) 산업융합위원회 위원장은 “5G 특화망은 단순한 통신망 교체가 아니라 우리 기업의 제조 경쟁력을 실제 수치로 증명해내는 전략적 투자이자 국가 AI 인프라의 대동맥”이라고 강조했다. 실제 5G 특화망은 제조 생산성 향상과 불량률 감소, 물류 효율화, 산업안전 강화뿐 아니라 로봇과 센서, 생산설비를 실시간으로 연결하는 기반으로 주목받고 있다. 특히 산업단지 AX 전환이 본격화되면서 5G 특화망은 스마트팩토리를 넘어 AI 팩토리와 피지컬 AI 생태계를 구현하는 핵심 연결망으로 자리매김할 전망이다. AI 자율제조가 ‘전용 고속도로’를 요구한다 제조업의 디지털 전환이 새로운 단계로 접어들고 있다. 과거 스마트팩토리의 핵심이 생산설비 자동화와 데이터 수집이었다면 이제 제조 현장의 화두는 AI가 스스로 판단하고 로봇과 설비를 움직이는 ‘AI 자율제조’다.
플리토가 지난 2일 육군본부 감찰실에서 대한민국 육군과 'AI 기반 민원상담체계 개발'을 위한 업무 협약을 체결했다. 플리토는 주관기관으로서 이스트소프트, 와이즈넛과 컨소시엄을 구성해 사업을 수행한다. 컨소시엄은 육군 민원상담센터에 AI 통합 민원상담 플랫폼을 구축해 365일 24시간 지속 가능한 지능형 상담 서비스를 구현할 예정이다. 플리토는 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 화자 분리, 소음 제어 등 AI 통번역 솔루션 개발을 통해 축적한 기술력을 적용한다. 소음이 심한 환경에서도 발화 음성을 정확하게 텍스트로 변환하고 맥락에 맞게 보정하는 기술을 핵심 요소로 삼는다. 보안이 철저한 폐쇄망 환경에서도 원활히 실행되도록 설계해 향후 전군 망으로의 확장성을 확보해 나갈 계획이다. 이번 사업을 통해 육군본부 민원상담센터는 단순·반복 민원을 24시간 처리함으로써 주말 및 야간 시간대 응대 공백을 해소할 것으로 기대된다. 상담원의 단순 업무 부담이 줄어들면서 권익구제 및 제도 개선 등 전문 업무에 집중하는 환경도 조성된다. 상담 과정에서 축적된 데이터는 분석을 거쳐 데이터 기반의 정책 및 제도 개선에도 활용될 전망이다. 이정수 플리토 대표는 "이번 사업이 단
구글이 기존 제미나이 3.7 플래시와 동일한 속도와 출시 가격을 유지하면서 추론과 코딩 성능을 강화한 ‘제미나이 3.8 플래시(Gemini 3.8 Flash)’와 사이버 보안 특화 모델 ‘제미나이 3.8 플래시 사이버(Gemini 3.8 Flash Cyber)’를 공개했다. 구글은 제미나이 3.7 플래시 발표 3주 만에 제미나이 3.8을 선보였다고 2일 밝혔다. 이번 모델은 6주 사이 구글이 공개한 세 번째 플래시 모델이다. 제미나이 3.8 플래시는 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 작업, 전문 분야의 다단계 추론 성능을 기존 3.7 플래시보다 높인 모델이다. 출시 기념 가격은 3.7 플래시와 동일한 100만 입력 토큰당 0.75달러, 100만 출력 토큰당 3.75달러다. 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 ‘DeepSWE v1.1’에서는 더 큰 규모의 프론티어 모델 대부분을 낮은 비용으로 넘어서는 성능을 기록했다. 이공계(STEM)와 인문학, 전문 실무 전반의 다단계 추론 역량을 평가하는 HLE-Verified에서는 54.9%를 기록했다. 구글은 제미나이 3.8 플래시가 복잡한 작업을 수행할 때 추가적인 추론 단계를 거치고 도구를 반복적으로 호출하도록 설계됐
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논이 올해 상반기 매출 117억 6000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 331% 성장하고, 6개월 만에 지난해 연간 매출을 넘어섰다. 제논은 2026년 상반기 별도 기준 매출이 전년 동기 27억 3000만 원 대비 4.3배 증가한 117억 6000만 원을 기록했다고 3일 밝혔다. 상반기 영업이익은 22억 원으로 지난해 연간 영업이익 7억 원의 3.1배를 기록했다. 영업이익률은 18.7%로 지난해 연간 영업이익률 6%보다 12.7%p 높았다. 제논은 2024년부터 3년 연속 흑자 기조를 이어가고 있다. 제논은 자체 AX 플랫폼 ‘제노스(GenOS)’를 기반으로 기업의 AI 전략 수립부터 개발·도입·운영까지 전 과정을 지원하고 있다. 2017년 AI 전문 컨설팅 기업으로 출발해 기존 주력 분야인 금융권 프로젝트를 확대하는 한편 최근에는 제약 등 다양한 산업으로 고객군과 적용 영역을 넓히고 있다. 피지컬 AI와 기업·소비자간거래(B2C) 분야에서도 신규 사업을 추진하고 있다. 피지컬 AI 분야에서는 올해 3월 전담 랩을 열고 KB금융그룹과 시니어 요양 케어 피지컬 AI ‘젠피(GenP)’ 상용화를 목표로 연구개발을 진행하고 있다.
다중 생성형 AI(Generative AI) 모델의 활용과 기관 내부 문서 검색, 사용자 관리를 하나의 플랫폼에 담았다. 국내 정보통신기술(ICT)·소프트웨어 기술 업체 씨디에스가 ‘2026 산업AI EXPO’에서 소개할 다중 모델 생성형 AI 플랫폼 ‘위에이아이(WeeAI)’다. 공공기관·교육기관·기업 등의 조직구조와 업무환경에 맞춰 인공지능(AI) 활용 기능과 관리체계를 함께 구성하는 기술이다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 위에이아이는 챗GPT(ChatGPT)·제미나이(Gemini)·클로드(Claude) 등 다양한 외부 생성형 AI를 하나의 플랫폼에서 선택·비교해 활용하도록 지원하고 있다. 사용자는 업무 목적에 맞는 AI를 선택해 문서·프레젠테이션·스프레드시트·코드 등을 작성할 수 있다. 더불어 이미지·영상 등 콘텐츠 생성 기능도 제공한다. 기관이 보유한 정보를 활용하는 기능에는 검색증강생성(RAG) 기술을 적용
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논이 전체 임직원의 4분의 1에 해당하는 약 50명을 채용하며 AI 엔지니어를 중심으로 전 직군 인재 확보에 나선다. 제논은 오는 20일까지 전 직군 공개채용 캠페인 ‘Generative AI ON, AI Career ON’을 진행한다고 1일 밝혔다. 생성형 AI(Generative AI)와 ‘켜다(On)’를 결합한 사명에서 착안한 슬로건으로, 기업의 AI 혁신을 가속하는 동시에 구성원 각자의 AI 커리어도 함께 성장시킨다는 의미를 담았다. 이번 집중 채용에서는 총 17개 포지션에서 약 50명을 선발한다. 지난 5월에 이어 올해 두 번째로 진행하는 공개채용으로 개발 직군부터 프로젝트 관리, 사업개발까지 사업 전반에 걸쳐 인재를 모집한다. 제논은 최근 빠르게 늘어나는 AI 프로젝트 수요에 대응하고, 확장 중인 AI 사업을 이끌 핵심 인재를 선제적으로 확보하기 위해 이번 채용을 마련했다. 2017년 국내 최초 AI 전문 컨설팅펌으로 출발한 제논은 설립 이후 200개 이상의 AI 프로젝트를 수행하며 기업의 AI 도입과 전환을 지원해 왔다. 최근에는 축적된 프로젝트 경험과 기술력을 기반으로 기업용 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트와 피
AI가 이제 질문 내용뿐 아니라 질문을 입력하는 손끝의 리듬까지 읽는다. UNIST 연구진이 타이핑 행동과 질문의 의미를 함께 분석해 사용자 전문성을 추정하고 답변 눈높이를 조절하는 AI 개인화 기술을 개발해 전문성 추정 오차를 18.4% 줄였다. UNIST 컴퓨터공학과 공태식 교수팀은 질문 내용뿐만 아니라 질문 속 전문용어를 타이핑할 때 나타나는 행동을 분석해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술 ‘ExPerT’를 개발했다고 30일 밝혔다. 기존 챗봇 등은 사용자의 수준에 맞춘 답변을 제공하기 위해 사용자가 설정한 프로필이나 과거 대화 등 비교적 고정된 사용자 정보를 주로 활용해 왔다. 하지만 컴퓨터 전문가라도 회계 지식은 없을 수 있고, 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 달라질 수 있다는 점이 간과될 수 있다. 연구팀이 개발한 ExPerT는 개별 질문마다 사용자의 전문성을 실시간으로 파악한다. 질문에 쓰인 표현과 전문용어 등의 의미 정보뿐만 아니라 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등 타이핑 행동 정보까지 함께 분석하는 방식이다. 연구팀은 같은 전문용어를 사용하더라도 이러한 타이핑 행동에서 전
군산대 세미나가 짚은 제조업 AX 전환의 핵심, 도입보다 현장 적용 “써볼까”에서 “어디에 붙일까”로, 생성형 AI 활용 기준이 달라졌다 지난 8월 20일 군산대학교 K-하이테크 플랫폼 사업단이 군산대 새만금캠퍼스 세미나실에서 연 ‘중소제조기업 경영진을 위한 실전 AI·AX 전환’ 세미나는 지역 제조업의 인공지능 전환 흐름을 집약적으로 보여준 자리였다. 이날 세미나에서는 생성형 AI, AX(AI Transformation), 제조업 디지털 전환, 데이터 경영, 기업 보안, 업무 자동화가 핵심 키워드로 제시됐다. 발표자들은 AI 경쟁의 핵심이 단순 도입 여부가 아니라 실제 현장 적용, 내부 데이터 축적, 조직 차원의 실행력에 달려 있다고 진단했다. 특히 보안 우려를 넘어 공정 개선과 경영 혁신으로 나아가는 제조업 AI 활용 전략, 그리고 향후 휴머노이드 로봇과 다크 팩토리로 이어질 산업 변화 전망까지 제시되며 현장 참석자들의 관심을 끌었다. 군산 및 인근 지역 중소제조기업 임원과 지자체, 유관기관 관계자 등 50여 명이 참석한 이번 세미나는 지역 산업 현장에서 AI를 어떻게 실제로 도입하고 성과로 연결할 것인가를 집중적으로 다뤘다. 행사 현장에서는 생성형 AI
챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
중소벤처기업부·엔비디아(NVIDIA) 주관 협업 프로그램 최종 선정 인프라·프로그램 등 엔비디아 자원 통한 기술 고도화 및 글로벌 진출 선언해 생성형 AI(Generative AI) 기술 트렌드의 가속화로 디지털 콘텐츠 창작 생태계가 급변하는 양상이다. 이 배경에서 시각화 공정의 연산 병목 현상을 해결하고 창작자의 지적재산권(IP)을 보호하는 딥테크 솔루션의 중요성이 증대되고 있다. 특히 고사양 컴퓨팅 자원 확보와 데이터 유출 방지가 스타트업의 핵심 과제로 부상했다. 이는 기술 생태계 간 인프라 협력이 스타트업 성장의 필수 조건이 됐음을 뜻한다. 국내 인공지능(AI) 딥테크 스타트업 핑바가 고질적인 기존 연산 병목을 허물고 안전한 창작 환경을 구축하는 기점을 마련했다. 회사는 중소벤처기업부와 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)가 공동 주관하는 '2026년 글로벌 협업 프로그램'의 '엔업(N-Up)' 부문에 최종 선정됐다고 밝혔다. 이로써 엔비디아의 글로벌 인프라 자원을 확보하고, 엔비디아의 스타트업 지원 프로그램 '엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)' 공식 회원사로서 세계 시장 진출을 본격화한다. 엔업은 중소벤처기업부·엔비디아가 추진
글로벌 시험·인증기관 티유브이슈드(TUV SUD)가 자동차 AI 안전과 탄소규제, 생성형 AI, 품질경영, 국제 방폭 분야의 전문교육 포트폴리오를 확대한다고 밝혔다. 티유브이슈드코리아는 글로벌 시험·인증 기관으로서 축적해 온 산업별 전문성을 기반으로 교육과정을 설계·운영한다. 각 과정에는 최신 국제표준과 규제 동향, 산업 현장 사례를 반영해 참가자가 변화하는 기술 및 규제 환경을 이해하고 실제 업무에 적용할 수 있는 역량을 확보하도록 지원한다. 이번 교육 포트폴리오는 품질경영, 자동차 AI 안전, 탄소규제, AI 활용 및 국제 방폭 등 기업의 글로벌 사업과 산업 현장에서 요구되는 핵심 역량을 중심으로 구성됐다. 국제표준 및 인증 역량 강화를 위한 ‘CQI/IRCA 인증 ISO 9001 심사원 교육’은 11월 2일부터 6일까지 운영한다. 참가자는 ISO 9001 품질경영시스템에 대한 체계적인 이해를 바탕으로 국제적으로 인정받을 수 있는 심사 역량을 강화할 수 있다. 자동차 분야에서는 ‘ISO/PAS 8800 기반 자동차 AI 안전성 확보 전문가 자격 취득 과정’을 10월 13일부터 15일까지 진행한다. ISO/PAS 8800은 자동차 안전 관련 시스템에 적용되
인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 최대 기업가치 2조 달러를 목표로 1000억 달러 이상을 조달하는 기업공개(IPO)를 추진한다. 뉴욕타임스(NYT)는 21일(현지시간) 소식통을 인용해 앤트로픽의 상장 주관사들이 최근 잠재적 투자자들과 1000억 달러(약 139조 원) 이상을 조달하는 방안을 논의했다고 보도했다. 이 과정에서 앤트로픽의 기업가치는 최대 2조 달러(약 2780조 원)로 평가될 수 있는 것으로 전해졌다. 계획대로 상장에 성공할 경우 역대 최대 규모의 IPO 기록을 세우게 된다. 기존 기록은 지난 6월 상장한 일론 머스크의 우주기업 스페이스X가 보유하고 있다. 스페이스X는 상장 당시 기업가치 1조 7700억 달러(약 2457조 원)를 인정받았으며 857억 달러(약 119조 원)를 조달했다. 앤트로픽은 앞서 올해 비공개 자금조달 과정에서 9000억 달러(약 1250조 원)의 기업가치를 인정받았다. 앤트로픽의 매출도 빠르게 증가했다. 지난달 월간 매출을 1년 기준으로 환산한 연환산 매출은 650억 달러(약 90조 원)를 넘어섰다. 지난해 말 90억 달러(약 12조 5000억 원)에서 7개월 만에 7배 이상 늘어난 수준이다. 올해 2분기 실제 매출은 11
마우저 일렉트로닉스가 6.1TOPS 성능의 신경망 프로세싱 유닛(NPU)을 탑재해 온디바이스 생성형 AI와 주요 대규모 언어 모델(LLM)을 지원하는 미디어텍(MediaTek)의 IoT 플랫폼 ‘지니오 420(Genio 420)’을 공급한다고 18일 밝혔다. 마우저 일렉트로닉스에 따르면 지니오 420 마이크로프로세서(MPU)는 6nm 공정을 기반으로 설계됐다. 안정적인 저전력 엣지 AI와 생성형 AI를 필요로 하는 임베디드 애플리케이션을 겨냥한 제품으로 안드로이드, 욕토 리눅스(Yocto Linux), 우분투(Ubuntu)를 지원한다. 홈 자동화와 스마트 가전, 상업용 디스플레이, 디지털 사이니지 등에 활용할 수 있다. 지니오 420은 미디어텍의 8세대 NPU를 탑재해 6.1TOPS, 전체 시스템 기준 7.2TOPS의 성능을 제공한다. 이를 통해 객체 감지와 이미지 분류, 음성 인식 등 복잡한 AI 작업을 수행할 수 있으며 생성형 AI 애플리케이션과 주요 LLM도 온디바이스에서 지원할 수 있다. 프로세서는 Arm Cortex-A78 코어 2개와 Arm Cortex-A55 코어 6개로 구성된 옥타코어 구조를 적용했다. 콤팩트한 설계에서도 효율적인 엣지 성능을
제조·물류·반도체 등 첨단 산업 현장의 인공지능(AI) 도입이 속속 진행되는 와중이다. 이때 활용되는 AI는 텍스트 생성이나 화면 속 추론(Inference)을 수행하는 생성형 AI(Generative AI)와는 결이 다르다. 물리 세계의 로봇·장비를 직접 제어하고, 유효한 행동을 구현하는 자율 시스템으로의 진환이 본격화됐기 때문에 기존과는 다른 AI가 필요하다. 이 흐름에서 대다수 기업은 여전히 단편적인 개념증명(PoC)이나 이벤트성 데모 제작에 머물러 있다는 지적이 나온다. 이를 실제 공정 라인에 이식하고 다수의 현장으로 유연하게 확장·배포하는 데 기술적 병목을 겪고 있다는 분석이다. 이러한 한계를 돌파하기 위해서는 어떻게 실시간으로 인프라를 제어하고, 로봇·설비·장비 등 여러 디바이스에 AI를 배포할 것인지에 대한 운영 전략이 필요하다. 이에 대한 기술 해법으로 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 떠오르고 있다. 이 기술 방법론은 정밀한 물리 제어를 수행하는 것이 핵심 목표다. 따라서 초저지연 연산 성능과 실시간성을 보장하는 동시에, 작은 오작동도 인적·물적 피해로 이어지지 않도록 방어하는 기능 안전
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UPDATE: 2026년 09월 10일 19시 22분
