금융은 오랫동안 PC나 모바일 화면 속에 존재해 왔다. 사용자는 앱을 열고 인증을 거쳐 버튼을 눌러야 했고, 금융은 언제나 의식적인 행위의 대상이었다. 그러나 이 전제는 빠르게 무너지고 있다. 사용자가 금융 서비스를 ‘이용한다’는 인식 자체가 사라지는 순간, 금융은 더 이상 서비스가 아니라 환경이 된다. 이 변화의 한가운데에 앰비언트 파이낸스가 있다. 앰비언트

글로벌 금융 산업은 이제 새로운 지정학적, 기술적 패러다임에 진입했습니다. 과거 1990년대부터 2010년대 후반까지의 금융 산업을 지배했던 대원칙은 '보편적 효율성(Universal Efficiency)'의 추구였습니다. 국경, 통화, 시간대의 장벽을 허물고 자금을 가장 빠르고 저렴하게 이동시키는 단일한 글로벌 표준을 향한 수렴이 이 시기의 특징이었습니다. 그러나 2025년을 기점으로 금융산업은 '시스템 간의 경쟁(Competing Systems)

2026년부터 본격적으로 에이전틱 파이낸스 시대가 열릴 것이다. 에이전틱 파이낸스의 본질은 인공지능의 고도화가 아니라, 인간이 독점해왔던 금융 실행의 권한이 점진적으로 인공지능에게 위임되고 있다는 점이다. 기존의 금융 서비스는 고객의 선택과 입력을 전제로 작동해왔다. 추천은 제공되었지만, 실행은 늘 인간의 몫이었다. 그러나 에이전틱 파이낸스에서는 이 질서가 뒤집힌다. 인공지능은 사용자의 사전 동의를 기반으로 스스로 판단하고,

애플의 AI 전략과 시리의 한계지난 몇 년간 애플은 시리(Siri) 개선과 ‘애플 인텔리전스(Apple Intelligence)’ 기능 강화를 위해 자체 AI 모델 개발과 외부 협력 사이에서 고심해 왔다. 그간 애플은 오픈AI와의 협력을 통해 아이폰에서 챗GPT를 활용해 복잡한 질문에 답하도록 해왔으나, 시리의 AI 성능은 경쟁사 대비 뒤처진다는 지적이 많았다. 오랜 지연 끝에

이번 CES 2026은 글로벌 기술 전시회의 성격을 넘어, 향후 ICT 산업 구조와 기업 경쟁의 방향성을 집약적으로 보여준 무대로 평가받고 있다. 사실 CES는 늘 과장과 실험이 공존하는 행사다. 실현 가능성이 불투명한 기술과 지나치게 비싼 제품들이 전시장을 가득 채운다. 그럼에도 CES가 여전히 중요한 이유는 기술 기업들이 ‘무엇을 팔고 싶은가’가 아니라 ‘무엇을

2026년 1월 초 발표된 국내 4대 시중은행장(신한·우리·KB국민·하나)의 2026년 신년사를 종합적으로 분석하면, 2026년 국내 은행권의 디지털 전략 방향은 ① 디지털 전략의 고도화, ② AI 중심의 운영·영업 전환, ③ 가상자산·디지털자산 시대 준비로 정리할 수 있다. 특히 AI가 더이상 업무 지원 수단이 아니라 은행의 기본적인 구조로 재정의하고 있다는 점으로

메타가 AI 스타트업 마누스(Manus)를 약 20억~30억 달러에 인수한 것으로 전해지면서, 이번 거래의 본질적 배경에 대한 다양한 해석이 확산되고 있다. 금액만 놓고 보면 이번 거래는 메타 역사상 왓츠앱(WhatsApp), 오큘러스(Oculus)에 이어 세 번째로 숫자만 놓고 보면 대형 M&A지만, 전략적 의미는 그 이상이다. 이번 아티클에서는

인공지능의 역할은 단순한 도구적 차원을 넘어 본질적인 변화를 맞이하고 있다. 브루킹스 연구소는 AI를 단순한 생산성 도구가 아닌 팀 기반 문제 해결의 능동적 지원자로 통합하는 접근법인 "Vibe teaming"을 제시했다. 이 개념은 OpenAI 공동 창업자이자 前 Tesla AI 디렉터인 Andrej Karpathy가 제안한 "Vibe coding"에서 영감을 받은 것으로, 기존의 프롬프트 기반

우리는 더 이상 비밀번호를 외우지 않는다. 얼굴이 곧 열쇠가 되었고, 목소리는 서명이 되었으며, 행동 패턴은 신분증이 되었다. 문제는 이 모든 것이 이제 복제 가능해졌다는 사실이다. AI Commerce 시대의 보안은 단순한 기술 문제가 아니라, ‘신뢰’라는 전제 자체가 흔들리는 구조적 위기로 바뀌고 있다. 2024년 2월, 홍콩에서 발생한 340억 원 규모의 송금

인공지능이 기업의 핵심 운영 체계로 빠르게 편입되면서 글로벌 기업들의 AI 활용 강도가 비약적으로 높아지고 있다. OpenAI가 2025년 12월 8일 공개한 2025년 엔터프라이즈 AI 보고서에 따르면, 기업 사용자들의 ChatGPT 메시지 사용량은 지난 1년 사이 8배 증가했고, API 기반 추론 토큰 소비량은 무려 320배 확대된 것으로 나타났다. 이는 AI가 더 이상 생산성

1. AI 산업 분류 기존의 AI 산업 분류는 단순히 '하드웨어'와 '소프트웨어'로 이분법적으로 접근하거나, 반도체와 서비스 정도로만 구분하는 경향이 있었습니다. 그러나 최근 생성형 AI 기술이 상용화 단계로 진입하면서, 산업 구조가 '건설(인프라) → 제조(모델/개발) → 유통(서비스/컨설팅) → 소비(애플리케이션)'의 복잡하고 유기적인 형태로 세분화되었습니다. 이에 따라 단순하게 AI라는 거대한 테마가

불과 몇 년 전만 해도 프로토타입을 만드는 정도에 그쳤던 로봇 제조사들이 이제는 수만 대 규모 생산을 선언하면서 치열하게 경쟁하고 있습니다. 일론 머스크가 이끄는 테슬라는 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스(Optimus)’를 2025년 말까지 5,000대 생산하겠다는 목표를 걸고 미국 프리몬트 공장에 시험 생산 라인을 가동하여 자사 공장에 수천 대의 로봇을 투입할 준비를