Microsoft가 오는 7월 수천 명 규모의 인력 감축을 단행할 예정인 것으로 알려졌다. 이번 구조조정은 단순한 인력 효율화 차원을 넘어, 인공지능(AI) 중심 전략 전환에 따른 조직 재편의 하나로 평가된다. Microsoft는 올해 회계연도에만 약 800억 달러를 데이터센터 등 AI 인프라 확충에 투자할 계획이며, 이 같은 대규모 투자를 뒷받침하기 위해 인건비 등 기존 운영비용을 줄이고 있다.

특히 중소기업 대상 소프트웨어 영업 부문은 외부 제휴사에 넘기는 방식으로 사업 구조를 변경하고 있으며, 이에 따라 해당 부서 인력 중심으로 감원이 이뤄질 전망이다. 이는 Microsoft가 지난 4월 이미 예고한 바 있는 제3자 영업 전환 전략과 연결되며, AI 관련 우선순위 조정 속에 이뤄지는 구조조정이라는 점에서 주목된다. (2025.06.19, The Economic Times)

인텔, 파운드리 부문 최대 20% 감원…AI 투자 및 구조조정 일환

인텔은 2025년 7월부터 파운드리(Intel Foundry) 부문 인력의 15~20%를 감축할 예정이다. 해당 부서는 외부 고객을 대상으로 반도체를 설계, 제조, 패키징하는 조직으로, 전 세계 15개 공장과 10개 지역에 걸쳐 구조조정이 진행된다. 이번 감원은 기술자, 엔지니어, 연구원 등을 포함한 다양한 직군에 적용되며, 전체 인력(2024년 말 기준 10만 8,900명)의 최대 약 20%에 해당할 수 있다.

이 조치는 2025년 3월 CEO로 취임한 립부 탄(Lip-Bu Tan)의 조직 개편 계획의 일환으로, 인텔은 핵심 사업에 집중하고 조직 구조를 단순화하는 전략을 추진하고 있다. 립부 탄 CEO는 인텔 비전(Intel Vision) 콘퍼런스를 통해 비핵심 부문의 매각과 기술 중심 경영 복원을 언급한 바 있으며, 이번 감원은 해당 전략에 따른 조정이다.

한편, 인텔은 2024년에도 약 1만 5,000명 규모의 감원을 한 바 있으며, 최근 AI 반도체 경쟁 심화와 시장 환경 변화 속에서 관련 투자를 확대하고 있다. 인텔 측은 이번 구조조정이 기존의 인건비 절감 및 효율화 기조와 맞물려 진행되는 것이라고 밝혔다. (2025.06.17, Techcrunch)

# AI 규제 완화와 강화

EU, AI 아동 성착취물, 범죄로 규정하는 법안 통과

유럽의회는 2025년 6월, AI로 생성된 아동 성 착취물의 제작, 소지, 유포를 형사처벌 대상으로 명시한 법안을 찬성 599표, 반대 2표, 기권 62표로 가결했다. 해당 법안은 AI 이미지뿐 아니라 온라인 아동 성 착취에 해당하는 그루밍, 성적 협박, 실시간 스트리밍 학대 등을 포함하며, EU 전역의 법적 정의와 동의 연령 문제까지 다룬다. 

이 법안을 주도한 유럽의회 의원 예룬 레나에르스는 “AI로 생성된 아동 성 착취물도 실제 성 착취물과 동일하게 취급된다”라며 “AI 모델이 실제 불법 콘텐츠로 훈련되고, 해당 생성물이 실제 범죄로 이어질 수 있다는 점에서 동일한 위험성을 지닌다”라고 설명했다. 헬싱키 기반 비영리단체 Protect Children의 조사에 따르면, 아동 성 착취물을 시청한 응답자의 52%는 실질적 학대 행위로 이어질 가능성을 우려했고, 37%는 실제 행동으로 옮긴 적이 있다고 답했다. 유럽의회는 AI 기반 성 착취물이 최근 1년간 1,000% 이상 증가했다고 지적했다. 이번 법안은 EU 차원에서 온라인 아동 성범죄에 대응하기 위한 공통의 법적 기준을 마련하는 첫 단계로 평가된다. 다만, 향후 유럽의회, EU 이사회(회원국 정부), 집행위원회 간의 협의를 거쳐 최종 법률 문안이 확정될 예정이다. 특히, 이사회가 앞서 채택한 입장에는 AI 생성물 형사처벌 조항이 빠져 있어, 업계와 아동 보호 단체들이 강하게 수정 촉구에 나선 상황이다. 법안은 또한 성 착취 행위 생중계 금지, 피해 신고 시효 폐지, 아동 유인 설명서 금지 등을 포함해, 온라인 아동 보호 강화를 위한 EU 차원의 종합 대응을 목표로 하고 있다.(2025.06.17,EURONEWS)

영국, 새로운 ‘데이터 이용 및 접근법’ 시행

AI 기반 공공서비스 혁신 박차

영국 정부는 2025년 6월 19일 「데이터(이용 및 접근)법 2025(Data Use and Access Act 2025)」의 시행을 공식 발표했다. 이 법은 NHS 의료서비스 개선, 도로 공사 효율화, 에너지 요금 비교 등 일상생활의 생산성을 높이는 한편, AI 기반 공공서비스 혁신을 가속화하는 것을 목표로 한다. 정부는 새로운 데이터 활용 체계가 향후 10년간 약 100억 파운드의 경제적 효과를 창출할 것으로 기대하고 있다. 법안의 핵심은 분야별 데이터의 실시간 연계·활용이다. 의료 부문에서는 병원, GP, 구급차 서비스 간 환자 정보가 실시간 공유돼 진단·치료 속도가 향상되며, 연간 약 14만 시간의 행정 업무를 줄일 수 있을 것으로 전망된다. 에너지 부문에서는 소비자가 자신의 사용 데이터를 공유해 보다 정교한 요금 비교와 맞춤형 추천을 받을 수 있다. 교통 분야에서는 전국 지하자산 지도(National Underground Asset Register)를 통해 건설 현장에서 도로 공사를 신속하고 안전하게 수행할 수 있도록 지원한다. 또한, 디지털 신원 확인 제도도 함께 도입되어 온라인으로 손쉽게 본인 인증을 할 수 있게 되며, 정부 인증 기준을 충족한 인증 서비스 제공자에게는 ‘신뢰 마크’가 부여된다. 이를 통해 주거 계약이나 취업 등 다양한 일상 업무 절차가 간소화될 전망이다. AI 활용을 위한 기반도 강화된다. 자동화된 의사결정(ADM) 기술에 대한 규제가 일부 명확화·완화되며, 과학 연구나 국제 데이터 이전 등에서 AI 적용이 확대될 수 있는 환경이 마련됐다. 개인정보 보호 감독기구인 정보위원회(ICO)는 권한이 확대된 ‘정보위원회(Information Commission)’로 재편된다. (2025.06.19, GOV.UK)

영국 정부와 생성형 AI 기업 Cohere는 인공지능(AI) 기술의 활용 가능성과 관련 위험 요소를 함께 탐색하고, AI 역량 강화를 위한 공동 의지를 담은 양해각서(MOU)를 체결했다. 해당 MOU는 법적 구속력이 없는 비구속적 합의로, 향후 계약·조달 결정에는 영향을 미치지 않는다.

이번 협약을 통해 양측은 공공 부문 내 AI 도입 가능성을 공동으로 검토할 계획이다. 디지털·과학·혁신부(DSIT)와 Cohere는 AI를 활용해 행정 효율성과 공공서비스 품질을 높이는 방안을 모색하며, 정부디지털서비스(GDS), AI 인큐베이터(i.AI) 등 관련 기관과의 협업 가능성도 열어두고 있다.

AI 인재 육성 분야에서도 협력이 추진된다. Cohere는 영국 정부의 AI 인재 프로그램인 ‘AI Pioneer’와 ‘AI Global’에 참여해, 비전문가의 AI 역량 강화와 해외 연구자의 영국 내 연구 지원을 위해 최신 모델과 기술적 자원을 제공할 예정이다.

AI 보안 분야 역시 협력 대상에 포함되었다. Cohere와 영국 정부는 AI 안전성, 진화하는 모델의 위험성 분석, 기술 보호 조치 개발 등과 관련한 연구 협력 가능성을 검토하며, AI 안전연구소(AISI)와의 연계를 통해 AI 리스크 대응 역량을 높이는 방안도 논의할 계획이다.

미국 전략기술센터(CSET)의 보고서 「Honchoing AI in the Air Force」는 AI의 미래적 가능성보다 현재 군 임무의 효율성을 개선하는 데 집중해야 한다는 미 공군(USAF)의 전략 방향을 제시한다. 드론 군집을 통제하는 초지능형 AI 같은 대중적 상상과 달리, 보고서는 현실적인 적용을 강조하며 공군 내 AI 활용의 핵심은 “실전 중심의 확산”이라고 진단한다.

공군이 직면한 과제는 복잡하고 위험한 임무가 아니라, 반복적이고 비효율적인 업무다. 보고서는 AI의 가치를 복잡도가 낮은 업무를 인간이 아닌 기계에 위임함으로써 임무 역량을 향상하는 데서 찾는다. 이를 위해 가장 먼저 제안된 방안은 AI 엔지니어를 작전 및 지원 부서에 배치하는 것이다. 현장에서 실제로 필요한 문제를 신속하게 파악하고, 반복 개발(iteration)을 통해 기술을 적용함으로써 빠른 결과를 낼 수 있다.

두 번째는 기술·작전·조달을 모두 이해하는 ‘삼중언어(trilingual)’형 고위 리더를 임명해 최소 6~10년 간 일관된 전략을 주도해야 한다는 것이다. 짧은 순환보직으로는 AI 전략의 일관성과 축적된 학습 효과를 유지하기 어렵다는 문제의식이 반영됐다.

마지막으로 강조되는 요소는 핵심 인재의 확보와 유지다. AI는 기술만으로 구현되는 것이 아니며, 숙련된 운영자와 개발자, 리더가 지속적으로 문제를 다루고 개선해나가야 지속 가능한 효과를 낼 수 있다.