2025-12-09 AI 뉴스

08 Dec 2025

AI-driven threats are heading straight for the factory floor

[4]
Help Net Security - 발행일: 2025-12-09[4]

기술적 의미:
- 공격자들이 AI를 활용해 지능형 피싱, 자동화된 취약점 탐색, OT 네트워크 정밀 정찰을 수행하면서 탐지 난이도가 상승[4].
- 전통 IT 보안 도구만으로는 부족하며, OT 프로토콜·공정 데이터를 이해하는 AI 기반 탐지·대응 시스템 수요가 커짐[4].
산업적 영향:
- 제조·에너지·운송 등 운영 중단 리스크가 큰 산업군에서 사이버·안전 통합 거버넌스 요구가 확대[4].
- 외주형 MSSP 의존에서 벗어나, SOC·IR·위협 헌팅을 내재화하려는 투자가 늘어날 가능성[4].
- OT 보안 전문 인력과 산업용 AI 보안 솔루션 시장의 성장이 가속될 전망[4].
향후 전망:
- AI가 공격·방어 양측에서 모두 활용되며, ‘AI 대 AI’ 보안 경쟁 구도가 심화[4].
- 규제기관이 산업용 AI·OT 보안에 특화된 가이드라인과 컴플라이언스 요구를 강화할 가능성[4].
- 대형 제조사는 디지털 트윈·예지보전 데이터와 보안 로그를 결합한 통합 AI 분석 플랫폼 구축을 추진할 것으로 예상[4].

[5]
OpenAI - 발행일: 2025-12-09[5]

기술적 의미:
- 코파일럿형 도구를 통한 문서 작성·요약·코딩·분석 자동화가 광범위하게 확산[5].
- 실제 사용 로그를 기반으로 업무 유형별 AI 활용 패턴과 효율화 구간을 식별, 향후 엔터프라이즈 기능 로드맵에 반영될 가능성[5].
산업적 영향:
- 보고서는 AI 도입 기업이 프로젝트 속도·의사결정·고객 응답성 측면에서 우위를 확보하고 있음을 시사[5].
- HR·법무·재무 등 백오피스 영역에서도 전사적 AI 도입이 경쟁력 요소로 부상[5].
- 기업들은 보안·프라이버시·컴플라이언스를 내장한 AI 거버넌스 프레임워크 수립을 서두를 필요가 있음[5].
향후 전망:
- 2026년 이후 직무 설계와 인력 재교육 전략이 AI 중심으로 재편될 가능성[5].
- 엔터프라이즈용 모델·툴은 역할·부서별 특화 기능과 세분화된 접근 제어를 강화하는 방향으로 진화할 전망[5].
- AI 사용 데이터 기반 벤치마크가 산업별 ‘AI 성숙도’ 지표로 활용될 수 있음[5].

DIGITIMES Asia 리서치에 따르면 데이터센터용 AI 칩 출하량이 2024년 3,050만 개에서 2030년 5,340만 개로 성장할 전망[3].
범주는 고급·중급 GPU, TPU 등 애플리케이션 특화 AI 칩, AI 서버 CPU, DPU·NIC 등 네트워크·인터커넥트 칩을 포함[3].
2025–2030년 동안 첨단 패키징(2.5D/3D, CoWoS 등) 수요가 강하게 증가할 것으로 예상[3].

기술적 의미:
- 대형 LLM·멀티모달 모델 학습·추론 수요에 대응하기 위해 고대역폭 메모리(HBM)와 칩렛 기반 패키징 기술의 중요성이 더욱 커짐[3].
- 열 관리·전력 효율·대역폭을 동시에 해결해야 하므로 패키징이 시스템 성능의 핵심 병목·차별화 포인트로 부상[3].
산업적 영향:
- GPU뿐 아니라 TPU, AI 전용 ASIC, DPU·NIC 등 전체 AI 서버 스택에 걸친 공급망 투자가 확대될 전망[3].
- TSMC, 삼성, OSAT 등 패키징 전문 파운드리·후공정 업체의 설비 증설과 CAPEX 증가가 예상[3].
- 클라우드·하이퍼스케일러는 멀티벤더 AI 칩 전략을 통해 비용·성능 최적화를 추진할 가능성[3].
향후 전망:
- 2030년까지 AI 칩 수요가 꾸준히 증가하면서 데이터센터 전력·냉각 인프라 업그레이드가 병행될 것[3].
- 고부가가치 패키징 역량이 국가·기업 차원의 전략 기술로 간주되며, 보조금·정책 지원 경쟁이 이어질 수 있음[3].
- AI 워크로드 특화 칩 설계와 칩렛 생태계 표준화가 패키징 혁신을 가속할 전망[3].