오늘의이슈노트

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 특허 시장에서도 변화가 나타나고 있습니다. 과거에는 AI가 주로 연구기관이나 일부 IT 기업의 기술로 인식됐지만, 이제는 제조·의료·금융·에너지·자동차·콘텐츠 등 다양한 산업에서 AI를 활용한 기술 개발이 진행되고 있습니다. 특히 생성형 AI와 관련된 특허 활동이 빠르게 증가하면서 AI로 만들어진 기술도 특허로 보호할 수 있는지, AI가 발명자가 될 수 있는지, 기업은 어떤 부분을 특허로 확보해야 하는지에 대한 관심도 커지고 있습니다. 세계지식재산기구(WIPO)의 2026년 자료에 따르면 생성형 AI 관련 공개 특허 패밀리는 2023년 약 1만4,000건에서 2025년 3만7,800건 이상으로 증가했습니다. 2024년과 2025년에 공개된 생성형 AI 특허 패밀리만 5만..

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 취업을 준비하는 사람들의 고민도 달라지고 있습니다. 과거에는 좋은 대학과 전공을 선택하고 관련 자격증을 취득한 뒤 기업에서 요구하는 경력을 쌓는 것이 대표적인 취업 준비 방법이었습니다. 하지만 생성형 AI와 자동화 기술이 다양한 산업에 활용되면서 기업의 업무 방식 자체가 변하고 있습니다. 그렇다면 AI 시대에는 어떤 전공을 선택해야 하고, 어떤 자격증을 취득해야 할까요? 단순히 AI 관련 분야를 공부하는 것이 가장 좋은 방법일까요? AI 시대의 취업 준비에서 중요한 것은 특정 전공이나 자격증의 이름을 외우는 것보다 자신의 전문 분야에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 이해하는 것입니다. AI가 일자리와 업무에 어떤 변화를 가져오고 있는지 살펴보면서 앞으로 필요한 취업 역량..

생성형 AI를 사용할 때 우리가 직접 보는 것은 화면에 나타나는 답변이나 이미지입니다.하지만 그 뒤에서는 대규모 데이터센터의 서버와 냉각설비, 네트워크 장비 등이 계속 작동하고 있습니다. AI 이용이 빠르게 늘면서 최근에는 ‘AI가 전기를 얼마나 사용하는가’도 중요한 문제가 됐습니다. 실제로 국제에너지기구(IEA)는 2026년 발표한 최신 분석에서 전 세계 데이터센터의 전력소비가 2030년까지 지금의 약 두 배 수준으로 증가할 것으로 전망했습니다. AI 데이터센터는 왜 많은 전기를 사용하는지, 실제 전력소비량은 어느 정도인지 최신 자료를 기준으로 정리해보겠습니다.AI 데이터센터는 왜 전기를 많이 사용할까?데이터센터는 수많은 서버와 저장장치, 네트워크 장비가 모여 있는 시설입니다.우리가 인터넷 검색이나 클..

최근 우리나라 전력산업을 살펴보면 발전소를 새로 짓는 것만큼이나 중요하게 떠오르는 분야가 있습니다. 바로 ESS(에너지저장장치)입니다. 태양광과 풍력 발전이 확대되고 AI 데이터센터와 반도체 공장처럼 전력을 많이 사용하는 시설이 늘어나면서 이제는 전기를 얼마나 많이 생산하느냐뿐 아니라 필요할 때 전기를 꺼내 쓸 수 있도록 저장하는 능력도 중요해지고 있습니다. 실제로 2026년 우리나라에서는 ESS를 전력시장에 본격적으로 활용하기 위한 움직임이 이어지고 있습니다. 2026년 2월에는 제2차 ESS 중앙계약시장을 통해 전남 6곳과 제주 1곳 등 총 7곳에 ESS 구축이 추진됐으며, 최대 565MW 규모의 물량이 확정됐습니다. (기후에너지환경부) 이번 글에서는 ESS가 무엇인지부터 국내 ESS 시장의 변화, ..

기업이 만든 전기를 지역에서 직접 쓰는 전력산업의 변화 우리나라 전력산업의 변화는 단순히 발전소가 더 많이 건설되는 방향으로만 진행되고 있지 않습니다. 최근에는 전기를 생산하는 장소와 사용하는 장소를 가깝게 만들고, 발전사업자와 기업이 보다 직접적으로 전력을 거래할 수 있도록 하는 새로운 전력 시스템이 주목받고 있습니다. 특히 태양광과 풍력, 연료전지, ESS 같은 분산형 에너지 설비가 확대되면서 기존의 대규모 발전소 중심 전력 공급 방식에도 변화가 생기고 있습니다. 앞서 살펴본 것처럼 민간기업이 직접 발전소를 운영하는 사례가 늘어나고 있다면, 다음 단계에서는 기업이 생산한 전기를 지역의 공장이나 데이터센터 같은 전력 수요처에 직접 공급하는 구조가 중요해질 수 있습니다. 이번 글에서는 분산에너지가 무엇인..

최근 우리나라 전력산업에서 눈에 띄는 변화 가운데 하나는 기업이 직접 발전사업에 참여하는 사례가 늘어나고 있다는 점입니다.과거에는 전기를 생산하는 곳이라고 하면 한국전력이나 한국수력원자력, 발전 공기업 등을 먼저 떠올리는 경우가 많았습니다. 하지만 현재 우리나라 전력시장은 여러 발전사업자가 함께 전기를 생산하고 거래하는 구조로 변화하고 있습니다.특히 LNG 발전소와 열병합발전소뿐만 아니라 태양광, 풍력, 연료전지, 바이오매스 등 다양한 발전설비를 기업이 직접 건설하고 운영하는 사례가 나타나고 있습니다. AI 데이터센터와 반도체 공장 등 대규모 전력 수요가 등장하면서 발전사업의 중요성도 더욱 커지고 있습니다. 이번 글에서는 최근 우리나라 발전사업의 구조가 어떻게 달라지고 있는지, 기업들은 어떤 발전소를 운..

인공지능이 일상생활을 넘어 기업의 생산 방식과 업무 환경까지 바꾸고 있습니다. 과거 기업의 디지털 전환이 종이 문서를 전산화하고 업무 시스템을 온라인으로 옮기는 데 초점을 맞췄다면, 최근에는 인공지능을 업무 과정에 직접 적용하는 AI 전환(AX, AI Transformation)이 새로운 경영 과제로 주목받고 있습니다. 특히 제조업에서는 AI 전환의 의미가 더욱 큽니다. 제조업은 생산설비, 품질관리, 물류, 재고, 에너지 사용 등 다양한 과정에서 많은 데이터를 만들어내기 때문입니다. 이러한 데이터를 AI가 분석하면 사람이 경험과 감각에 의존했던 업무를 데이터 기반으로 바꿀 수 있습니다. 그렇다면 기업의 AI 전환은 기존의 디지털 전환과 무엇이 다르고, 제조업에서는 왜 AI 도입을 서두르고 있을까요?AI ..

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 전력산업도 새로운 변화를 맞이하고 있습니다. 과거에는 전력 수요가 산업 생산과 냉난방, 가정용 전기 사용량 등에 크게 영향을 받았다면 이제는 데이터센터와 AI 반도체 같은 새로운 전력 소비처가 중요한 변수로 등장하고 있습니다. 특히 생성형 AI 서비스가 확대되고 대규모 데이터센터가 건설되면서 안정적인 전력 공급의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 실제로 국내 에너지 관련 기관에서도 AI와 데이터센터 확대를 향후 전력수요 증가의 주요 요인으로 보고 있으며, AI 데이터센터는 높은 전력 소비와 24시간 운영이라는 특징 때문에 전력망에 새로운 과제를 던지고 있습니다. (한국에너지공단) 그렇다면 AI 시대에는 우리나라의 전력산업이 어떻게 달라질까요? 이번 글에서는 AI 데이터센터..

생성형 AI가 빠르게 확산되면서 인공지능 기술 자체뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 전력 인프라에도 관심이 커지고 있습니다. AI 서비스를 운영하는 데이터센터는 대규모 서버와 냉각시설을 필요로 하기 때문에 안정적인 전력 공급이 필수적입니다. 우리나라 역시 AI와 반도체 산업의 성장으로 전력 수요가 늘어날 가능성을 전력계획에 반영하고 있습니다. 특히 정부는 데이터센터와 첨단산업의 전력 수요를 별도로 전망하고, 발전설비 확대와 송전망 확충, 재생에너지와 원전 등 다양한 무탄소 전원의 활용을 함께 추진하고 있습니다. 이번 글에서는 AI 시대에 우리나라가 전력 수급 안정을 위해 어떤 정책을 추진하고 있는지, 데이터센터 전력 문제는 어떻게 관리하는지, 원전과 재생에너지·ESS·전력망 정책이 어떻게 연결되는지 정리했습니..

생성형 AI가 빠르게 확산되면서 인공지능 기술뿐만 아니라 데이터센터에 대한 관심도 함께 높아지고 있습니다. 챗봇에게 질문을 하거나 이미지를 생성하고, 기업이 AI 서비스를 운영하려면 이를 처리할 대규모 컴퓨팅 시설이 필요하기 때문입니다. 특히 AI 서비스가 고도화되고 이용자가 늘어나면서 데이터센터의 전력 소비가 중요한 사회적 이슈로 떠오르고 있습니다. AI는 단순히 소프트웨어만으로 작동하는 기술이 아니라 이를 처리할 반도체와 서버, 냉각시설, 네트워크 장비 등이 함께 필요한 산업이기 때문입니다. 이번 글에서는 AI 데이터센터가 무엇인지, 왜 많은 전력을 사용하는지, 전력 수요가 증가하면 어떤 문제가 발생할 수 있는지, 재생에너지와는 어떤 관계가 있는지까지 일반적인 관점에서 정리했습니다.AI 데이터센터란 ..