일본 남자 배구 올스타전에서 발생한 한 선수의 독특한 사과 방식이 전 세계적으로 큰 화제를 모으고 있다. 일본의 배구 스타 니시다 유지(26)는 지난 1일 고베에서 열린 SV리그 남자부 올스타전의 하프타임 연습 중 공을 스태프에게 실수로 맞혀 곧바로 코트에 몸을 던져 '슬라이딩 사과'를 해 관중들의 큰 환호를 받았다.
사건의 배경은 니시다 선수가 시도한 서브가 코스를 이탈하면서 스태프가 위치한 코트 밖으로 날아가게 된 것이다. 공이 스태프에게 적중한 순간, 그는 주저 없이 그녀에게 달려가 슬라이딩하며 바닥에 머리를 숙였다. 이 모습은 일본 전통의 극단적인 사과 예법인 '도게자(土下座)'를 연상시켜 보는 이들의 웃음과 감동을 자아내었다. 스태프는 놀란 듯하다가 곧 미소를 지으며 고개를 숙여 그의 사과를 받았고, 관중석에서도 환호와 박수가 쏟아졌다.
니시다 선수는 이후에도 무릎을 꿇고 손바닥을 모으며 여러 차례 고개를 숙이며 사과의 뜻을 전했다. 일본 TV 해설자들은 그의 사과 방식에 대해 "마찰로 머리가 타는 것이 걱정된다"는 등 농담을 하며 상황을 가볍게 풀었다.
이 장면은 SNS를 통해 빠르게 확산되며 수백만 회의 조회 수를 기록했다. 누리꾼들은 "비록 머리는 아팠겠지만, 분위기를 살렸다", "슬라이딩마저 완벽하다", "만화 '하이큐'의 한 장면 같다"는 등의 반응을 보였다. 특히 해외 사용자들 사이에서는 "실수 이후의 태도가 더욱 인상적이다", "존중이 느껴진다"는 긍정적인 댓글이 이어졌다.
이러한 반응에 대해 니시다 선수는 자신의 SNS를 통해 소감을 밝혔다. 그는 "올스타전이 정말 즐거웠다. 함께 도와주신 모든 분들께 감사드린다"며 "컨트롤이 좋지 않아 스태프에게 공을 맞히게 되어 사죄드린다"고 적었다. 또한 "각국에서 이렇게 큰 반응이 있을 줄 몰랐지만, 앞으로도 조금씩 나아가겠다"고 덧붙이며 겸손한 모습을 보였다.
니시다는 일본 남자 배구 대표팀의 핵심 공격수로, 이번 올스타전에서도 자신의 팀을 승리로 이끄는 뛰어난 활약을 펼쳐 대회 최우수선수(MVP)로 선정되었다. 현지 언론은 이번 사건을 "경기 중의 작은 해프닝이 선수의 매력을 더욱 끌어올린 순간"으로 평가하며, 이 장면이 앞으로도 기억에 남을 명장면이 될 것이라고 전했다.
일본 배구 선수 니시다 유지, 실수로 스태프에 공 맞히고 '슬라이딩 사과' 화제

같은 코너에서 더 읽기
브로드컴 혹 탄 CEO, AI 최대 제약은 칩도 전력도 아닌 자본
브로드컴 혹 탄 CEO와 인텔 립부 탄 CEO는 AI 인프라 수요가 공급을 앞서는 상황이 2029~2030년까지 이어진다고 보면서도, 앞으로의 병목은 칩·전력이 아니라 자본이라고 했다. 단기 호황은 수요가 받치지만, 그 뒤의 성장은 고객이 칩값을 조달하고 AI로 실제 이익을 증명하느냐에 달려 있다. 브로드컴의 1,150억 달러, 2,300억 달러 매출 목표도 결국 고객의 지갑에 걸린 숫자다.
TIGER S&P500커버드콜 분배금 115원, 쌓아 둔 배당금도 재원에 섞였다
TIGER 미국S&P500타겟데일리커버드콜(482730)의 10월 분배금은 주당 115원이고, 100주를 가진 사람은 세전 1만1,500원을 받는다. 이 금액은 옵션 프리미엄만으로 만든 숫자가 아니다. 9월부터 상장 이후 쌓인 주식배당금이 분배 재원에 들어갔기 때문에 과거 분배금과 같은 잣대로 비교하면 안 된다.
중국 대학 학과 30% 재편, AI 인재 잔류율은 한국보다 낮다
중국은 2026~2030년 쌍일류 명문대 학부 정원을 10만명 이상 늘리고, 앞선 5년 동안 전공의 30% 이상을 바꿔 AI·반도체 인력을 키우고 있다. 그런데 AI 연구자 잔류율은 중국 69%로 한국 77%보다 낮고, 인재 순유입은 여전히 미국 쪽이다. 이번 증원은 인력을 더 만드는 일인 동시에 새는 구멍을 메우는 작업으로 볼 수 있다.
아마존 데카르트 70억달러 인수 논의, 앤트로픽이 실사 뒤 놓은 회사
아마존이 월드 모델 스타트업 데카르트를 70억달러(약 9조4천억원)에 인수하는 방안을 논의 중이다. 이 회사는 앤트로픽이 8월 60억달러에 검토하다 9월 실사 뒤 접은 곳이다. 아마존이 더 비싼 값을 부르는 이유는 가상환경 모델보다 자체 AI 칩 트레이니엄3를 더 효율적으로 돌릴 추론 기술에 있는 것으로 보인다.