(국내) SKT, 2035년까지 15GW 규모 AI 데이터센터 구축 추진

SKT가 2035년까지 15GW 규모의 AI 데이터센터 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨어요. AI 경쟁이 모델 성능만의 싸움이 아니라, 연산 자원과 전력, 운영 역량의 싸움으로 바뀌고 있다는 신호입니다. 국내 기업이 AI 연산을 수입하는 쪽에서 수출하는 쪽으로 이동할 수 있을지도 관전 포인트예요.

(글로벌) AWS, 10억 달러 규모 AI 전담 엔지니어링 조직 신설

AWS가 고객사 현장에 들어가 AI 시스템을 구축하는 FDE 조직에 10억 달러를 투입합니다. OpenAI와 Anthropic이 보여준 현장형 AI 도입 모델을 AWS도 본격화하는 셈이에요. AI 제품은 이제 API를 제공하는 것만으로 끝나지 않고, 고객의 실제 업무 안에 들어가 작동하게 만드는 역량이 중요해지고 있습니다.

(글로벌) Anthropic, 수익성 낮은 질병 타겟 신약 개발 착수

Anthropic이 소외 질환을 겨냥한 자체 신약 개발 프로그램을 시작했어요. 대형 제약사가 수익성 때문에 우선순위에서 밀어둔 질병을 AI로 다시 탐색하겠다는 접근입니다. AI 기업이 단순히 연구용 도구를 파는 것을 넘어, 과학 문제를 직접 고르고 해결하는 플레이어가 되고 있다는 점이 중요해요.

(국내) 삼성전자, AI 반도체 생태계 강화 위한 2나노 로드맵 공개

삼성전자가 SAFE Forum에서 AI 반도체 생태계 확대 전략을 공개했어요. AI 칩 경쟁은 단순히 더 작은 공정이나 더 빠른 칩을 만드는 문제가 아니라, 설계사와 파운드리, 메모리, 패키징 파트너가 함께 움직이는 생태계 경쟁으로 바뀌고 있습니다. AI 제품의 성능 뒤에는 이런 제조 협력 구조가 숨어 있어요.

(글로벌) AI 에이전트, 생성형 AI보다 전력 최대 136배 더 소모

AI 에이전트가 일반 생성형 AI보다 훨씬 많은 전력을 쓸 수 있다는 분석이 나왔어요. 에이전트는 한 번 답하는 데 그치지 않고, 계획하고 검색하고 여러 단계를 실행하기 때문입니다. 앞으로 AI 기능을 설계할 때는 편의성뿐 아니라 연산 비용과 에너지 사용까지 함께 봐야 합니다.

(글로벌) 메타, 스마트 글래스 고급 기능 위한 유료 구독 모델 도입

Meta가 스마트글래스 일부 기능을 구독 모델로 제공하기 시작했어요. 하드웨어를 샀더라도 모든 기능을 계속 무료로 쓰는 시대가 끝나고 있다는 신호입니다. AI 기능이 기기 안으로 들어올수록, 제품 가격보다 어떤 기능이 구독 뒤에 놓이는지가 사용자 경험을 더 크게 좌우할 수 있어요

(글로벌) AWS, S3 객체에 직접 주석다는 'S3 Annotations' 출시

AWS가 S3 객체에 요약과 분류, 규정 준수 정보 같은 주석을 붙이는 S3 Annotations를 공개했어요. 데이터가 많아질수록 중요한 건 저장이 아니라 찾고 이해하는 능력입니다. 특히 AI 에이전트와 분석 도구가 데이터를 활용하려면, 파일 안팎의 맥락을 구조화하는 일이 더 중요해지고 있어요

(국내) 개인정보보호위원회, 제3기 개인정보 처리방침 평가위 출범

개인정보보호위원회가 제3기 개인정보 처리방침 평가위원회를 출범했습니다. 공공앱, 대학교, 채용플랫폼, 만남중개서비스 등 여러 분야의 개인정보 처리방침을 종합 평가할 예정이에요. 이제 개인정보 고지는 법적 문서에 머물지 않고, 사용자가 실제로 이해할 수 있는 UX가 되어야 합니다.

(국내) AI 코딩 도입으로 복잡해진 금융 IT 개발비 셈법

금융권 IT 사업에 AI 코딩이 도입되면서 줄어든 비용의 이권을 두고 금융사와 IT 기업 간의 셈법이 복잡해졌어요. 기존 인력 투입 중심의 대가 체계가 AI 시대의 생산성 기준으로 변화해야 할 시점임을 보여줘요.

(국내) 삼성전자, 갤럭시 워치로 산업 현장 폭염 대응 강화

갤럭시 워치가 개인 건강기기를 넘어 산업 현장의 폭염 대응 시스템으로 쓰이기 시작했어요. 생체 데이터와 작업 환경 정보를 함께 분석해 관리자까지 실시간으로 연결하는 구조가 핵심이에요. 웨어러블 제품도 이제 센서 성능보다 데이터를 어떤 업무 흐름과 연결하는지가 더 중요한 설계 기준이 될 수 있어요.