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구글클라우드, 신한투자증권 차세대 AI 에이전트 플랫폼 구축…금융 AX 박차

구글클라우드가 신한투자증권과 손잡고 금융권 맞춤형 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼 구축을 지원하며 국내 금융권 AI 전환(AX) 확산에 나섰다. 구글클라우드는 신한투자증권과 협력해 금융 보안 규제를 준수하면서 사내 주요 업무 데이터·시스템과 연동되는 차세대 AI 에이전트 플랫폼을 구축했다고 18일 밝혔다. 신한투자증권은 올해 AI·디지털자산 부문 역량 강화를 위해 전담 조직인 AX본부를 신설하고 전사적인 혁신을 추진해왔다. 부서별로 'AX 코디네이터'를 선발해 현업 주도의 AI 에이전트 개발을 장려한 결과 현재까지 500개 이상의 에이전트를 구축했다. 이같은 성과를 사내 주요 업무 데이터와 금융 시스템에 유기적으로 연결하기 위해 구글클라우드 기반의 AI 에이전트 플랫폼을 구축했다. 플랫폼에는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼이 적용됐다. 신한투자증권은 금융 환경에 맞춘 하이브리드 오케스트레이터 구조를 자체 설계해 플랫폼에 적용했다. 이를 통해 자금 이체처럼 정확하고 일관된 실행이 필요한 업무에서는 에이전트가 정해진 규칙에 따라 작동하도록 했다. 또 계약서 분석처럼 추론 능력이 필요한 영역에서만 대규모언어모델(LLM)을 활용하도록 구성해 시스템 안정성과 유연성을 동시에 확보했다는 설명이다. 업무 과정에서 생성된 데이터와 피드백은 빅쿼리 등 데이터베이스에 저장해 내부 지식 기반으로 축적하는 데이터 플라이휠 구조도 구축했다. 이를 통해 AI 에이전트가 업무 수행 과정에서 축적된 데이터를 지속적으로 활용하고 고도화할 수 있는 기반을 마련했다. 금융권 규제와 보안 기준을 충족하는 것도 이번 프로젝트의 핵심이다. 신한투자증권은 혁신금융서비스 승인과 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가, 클라우드 이용 보고, 보안 실사 등 관련 절차를 거쳐 시스템을 구축했다. 또 내부망과 구글클라우드 간 전용선과 가상사설클라우드(VPC)를 활용해 망분리 환경을 유지하고 LLM 활용 영역 분리와 데이터 손실 방지(DLP) 솔루션을 적용해 보안을 강화했다. 대표적인 적용 사례는 장외파생상품 계약서 처리 업무다. 기존에는 이메일에 첨부된 50페이지 분량의 비정형 계약서를 담당자 3~4명이 검토한 뒤 사내 시스템에 50여 개 항목을 직접 입력해야 했다. 현재는 AI 에이전트를 활용해 계약서 분석과 시스템 입력 과정을 자동화하면서 처리 시간을 건당 2시간에서 5분으로 단축한 것으로 나타났다. 신한투자증권은 향후 자동화가 가능한 업무를 중심으로 에이전트 기반 업무 자동화율을 70% 이상으로 끌어올릴 계획이다. 이선훈 신한투자증권 대표는 "진정한 의미의 AX는 단순히 AI 도구를 도입하는 것을 넘어 기업 체질과 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 작업"이라며 "구글클라우드를 기반으로 구축한 에이전트 플랫폼을 발판으로 한국형 금융 AX의 새로운 길을 개척해 나가겠다"고 말했다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 "신한투자증권의 이번 플랫폼 구축은 규제 산업에서 어떻게 AI 에이전트를 실제 업무 시스템에 안착시킬 수 있는지 보여주는 선도적 사례"라며 "AI 에이전트 생태계를 확장하려는 금융 기관에 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:24한정호 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

여기어때, 구글클라우드와 전사 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP' 구축

국내 대표 여행·여가 플랫폼 여기어때가 구글클라우드 기반 사내 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼을 구축해 전사적인 AI 활용 체계를 강화했다. 데이터 분석 환경을 클라우드로 전환하고 AI 에이전트를 업무 전반에 적용해 임직원의 데이터 활용과 업무 효율을 높인다는 목표다. 구글클라우드는 여기어때가 자사 클라우드 환경을 기반으로 사내 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP(Yeogi AI Platform and Portal)'을 구축·운영 중이라고 4일 밝혔다. 회사 측에 따르면 여기어때는 비즈니스 성장에 따라 증가하는 데이터 활용 수요에 대응하고 임직원이 직접 업무 환경을 개선할 수 있는 기반을 마련하기 위해 YAPP를 기획했다. 기존에는 데이터 분석 업무가 일부 전문 인력에 집중돼 처리까지 수일이 걸렸고 성수기와 이벤트 기간에는 인프라 병목 현상으로 의사결정이 지연되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 기존 아마존웹서비스(AWS) 레드시프트 기반 데이터 환경을 구글 데이터 클라우드로 전환했다. 빅쿼리의 확장성과 리소스 관리 기능을 활용해 부서별 데이터 활용 환경을 개선했으며 대용량 데이터 저장부터 AI 에이전트 서비스까지 연결되는 실시간 데이터 파이프라인을 구축해 운영 공수와 비용도 절감했다는 설명이다. YAPP는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 기반으로 구축됐다. 여기어때는 에이전트 개발 키트(ADK)를 활용해 자체 에이전틱 프레임워크를 설계했다. 사용자가 자연어로 질문하면 코디네이터 에이전트가 맥락을 분석해 10개의 전문 에이전트와 30개 이상의 서브 에이전트 가운데 적합한 에이전트에 업무를 분배하는 구조를 구현했다. 플랫폼 도입 이후 임직원들은 사용자 트렌드 분석과 캠페인 성과 측정, 객실 공급 예측, 가격 설정 등 복잡한 데이터 분석 업무를 자연어 질의만으로 수분 내 처리할 수 있게 된 것으로 나타났다. 데이터 엔지니어는 반복적인 분석 지원 대신 고도화된 업무에 집중할 수 있는 환경도 마련됐다. 또 여기어때 머신러닝 운영관리(MLOps) 팀은 제미나이 3.0 플래시 모델이 경제적이면서도 우수한 성능을 제공해 회사 에이전트 생태계를 확장하고 실무자들의 업무 완결성을 높이는 핵심 역할을 하고 있다고 평가했다. 나아가 여기어때는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 도입해 구글클라우드를 중심으로 하면서도 기존 시스템과 외부 도구를 플러그인 방식으로 연동하는 하이브리드 클라우드 구조를 구축했다. 아울러 부서와 에이전트, 임직원별 권한은 물론 데이터 테이블 단위까지 세분화한 권한 관리 체계를 마련해 보안과 컴플라이언스 대응도 강화했다. 조문옥 여기어때 최고기술책임자(CTO)는 "구글 클라우드와 협력해 만든 YAPP은 다음 도약을 위한 핵심 기반"이라며 "전사 구성원이 AI 에이전트와 일하는 방식을 스스로 정의하며 우리만의 차별화된 기술과 비즈니스 가치를 계속 증명해 나갈 것"이라고 말했다. 루스 선 구글클라우드 코리아 사장은 "여기어때는 인프라부터 에이전틱 플랫폼 구축에 이르기까지 업계 선도적인 시도를 과감하고 성공적으로 완수한 혁신 파트너"라며 "우리는 에이전틱 엔터프라이즈의 모든 단계를 지원하는 진정한 풀스택 AI 파트너로서 여기어때가 차세대 에이전트 생태계를 지속적으로 확장할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.04 14:37한정호 기자

구글, '풀스택 AI' 앞세워 기업 AI 시장 공략

구글이 컴퓨팅 인프라부터 AI 모델, 오케스트레이션 플랫폼을 아우르는 '풀스택 AI' 전략을 제시했다. AI 기반 검색과 에이전트가 소비자 행동과 기업 업무 방식을 바꾸는 가운데, 통합 AI 플랫폼을 앞세워 기업들의 AI 혁신 수요를 공략하겠다는 전략이다. 구글은 14일 한국에서 '구글 AI 포 비즈니스 2026'을 개최하고 기업의 업무 혁신을 지원하는 구글의 최신 AI 적용 사례와 풀 스택 AI 전략을 소개했다. 구글 AI 포 비즈니스 2026은 구글의 고객 대상 연례 마케팅 행사인 '구글 마케팅 라이브(GML)'와 구글 클라우드의 혁신적인 도전을 소개하는 '구글 클라우드 AI 라이브+랩스'를 통합해 이날부터 3일간 진행한다. 행사 첫날 진행된 기자간담회에는 윤구 구글코리아 사장과 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장이 참석해 '구글 AI, 한국 파트너의 내일을 함께 그리다'라는 주제로 대담을 진행했다. 윤구 구글코리아 사장은 AI 시대를 맞아 챗봇, AI검색 등 AI 기반 툴들이 광범위하게 활용되면서 소비자의 정보 탐색 및 구매 결정 방식이 완전히 바뀌었다고 말했다. 이어 구글 AI가 마케팅 혁신을 넘어 비즈니스 사이클 전반에 걸친 기업 업무 혁신을 돕는 역할로 진화하고 있다고 설명했다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 컴퓨팅 인프라, AI 모델, 오케스트레이션 플랫폼, 사용자 인터페이스(UI)가 유기적으로 결합된 구글만의 '풀스택 AI' 접근 방식을 소개했다. 구글 클라우드의 '제미나이 엔터프라이즈' 플랫폼은 에이전트 중심의 기업으로 진화할 수 있도록 전사적인 차원에서 모든 에이전트를 안전하게 구축, 확장, 최적화 및 관리할 수 있는 단일 통합 관리 환경을 제공한다고 회사 측은 강조했다. 사흘간 진행되는 구글 AI 포 비즈니스 행사에서 구글은 다양한 산업군의 국내 기업들이 구글 AI 기술을 활용해 혁신을 이뤄낸 사례도 소개한다. 유통 분야의 CJ 올리브영, 금융 분야의 카카오뱅크, 헬스케어 분야의 대원제약, 미디어 및 엔터테인먼트 분야의 위버스, 여행 분야의 여기어때 등이다. 구글의 연구 전담 기관인 구글 리서치 팀이 세션에 참여해 원천 연구가 기업의 실질적인 비즈니스 가치 창출로 직결된 구체적인 사례를 공유한다. 이번 행사에서는 AI 기술의 비약적 발전을 이끈 기본적인 연구 성과와 구글의 장기적인 연구 철학, '뉴콘텍스트' 및 AI 에이전트의 인지 기능 향상 등 최신 연구 과제들이 심도 있게 다뤄질 예정이다. 윤구 구글코리아 사장은 “에이전트 AI 시대를 맞이해 구글은 다양한 국내 기업의 비즈니스 혁신을 지원하고 있다”며 “구글은 앞으로도 한국 파트너사들과 함께 일하는 방식의 근본적인 변화를 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 “한국 기업들은 AI의 효과를 묻는 단계를 넘어, 이제 AI를 얼마나 빠르게 핵심 성장 동력으로 삼을 것인가에 집중하고 있다”며 “구글 클라우드는 완전한 통합 AI 스택을 바탕으로 기업의 차세대 고객 경험을 개척하는 동시에 에이전틱 워크포스의 혁신을 추진하며, 대담한 아이디어를 실제 비즈니스 성과로 빠르게 전환할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 덧붙였다.

2026.07.14 12:00박서린 기자

[유미's 픽] 삼성SDS, 삼성전자 '제미나이' 사업 수주…그룹 AI 물량 쏠리나

삼성전자가 전 세계 디바이스경험(DX)부문 임직원에게 제공하는 구글 클라우드의 기업용 인공지능(AI) 플랫폼 '제미나이 엔터프라이즈' 도입 사업을 삼성SDS가 맡는다. 구글 클라우드와 삼성SDS가 AI·클라우드 공동 사업을 공식화한 지 약 한 달 만에 입찰이 진행된 데다 결과 발표까지 예정보다 한 달가량 늦어지면서 사업자 선정 과정을 둘러싼 관심도 커지고 있다. 14일 업계에 따르면 삼성SDS는 삼성전자 DX부문 제미나이 엔터프라이즈 도입 사업의 최종 사업자로 선정됐다. 이번 사업은 연간 1000억원 규모로, 입찰에는 삼성SDS와 국내 클라우드 관리서비스사업자(MSP)인 클루커스, 아이티센클로잇이 참여한 것으로 파악됐다. 삼성전자는 지난 5월 29일 입찰 설명회를 열고 6월 10일 오후 5시까지 제안서를 접수했다. 결과 공고는 지난달 16일 오후 1시로 안내했으나, 예정일을 넘긴 뒤에도 오랜 기간 동안 결과 발표가 이뤄지지 않았다. 입찰 참여사에는 지연 사유나 변경 일정도 별도로 전달되지 않은 것으로 전해졌다. 이 같은 상황 속에 구글 클라우드는 지난 13일 삼성전자와의 전략적 협력 확대를 공식 발표해 눈길을 끌었다. 한국을 포함한 전 세계 삼성전자 DX부문 임직원에게 제미나이 엔터프라이즈를 제공할 예정으로, 국내 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입 사례 중 역대 최대 규모로 알려졌다. 이를 위해 삼성SDS는 지난 4월 구글 클라우드와 제미나이 및 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 사업을 공동 확대하기 위한 전략적 파트너십을 맺기도 했다. 당시 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 제미나이 엔터프라이즈와 에이전틱 AI 솔루션을 기업 고객에게 통합 제공하는 방안을 추진한다고 밝혔다. GCP와 삼성SDS의 클라우드 운영 역량, 산업별 전문성을 결합한 MSP 사업도 강화하기로 했다. 덕분에 삼성SDS는 삼성전자 GCP 사업까지 확보하면서 삼성그룹의 AI·클라우드 조달 물량이 더 몰리게 됐다. 최근에는 삼성물산이 추진하던 제미나이 공급 계약도 외부 사업자에서 삼성SDS로 변경된 것으로 전해졌다. 해당 사업의 계약 단계와 사업자 변경 사유는 확인되지 않았다. 이처럼 삼성전자에 이어 삼성물산의 제미나이 사업까지 삼성SDS가 맡게 되면서 그룹 내 AI·클라우드 물량이 삼성SDS로 집중되는 흐름도 한층 뚜렷해지고 있다. 삼성SDS는 이미 계열사 매출 의존도가 높은 만큼 이번 수주가 내부거래 비중을 더 끌어올릴 가능성도 있다. 실제 삼성SDS의 2025년 별도 기준 매출 5조4646억원 가운데 계열사 매출은 4조5997억원으로 84.17%를 차지했다. 내부거래 비중은 2024년 82.77%에서 1.40%p 상승했다. 특히 삼성전자와의 거래액은 2조3368억원으로 삼성SDS 전체 매출의 42.8%에 달했다. 계열사 매출에서 삼성전자가 차지하는 비중도 50.8%로 절반을 넘었다. 연간 1000억원 규모의 제미나이 엔터프라이즈 사업이 추가되면 AI·클라우드 부문에서도 삼성전자 의존도가 더 높아질 수 있다. 지분 구조도 눈길을 끈다. 올해 3월 말 기준 삼성전자는 삼성SDS 지분 22.58%를 보유한 최대주주다. 삼성물산이 17.08%, 이재용 삼성전자 회장이 9.20%를 각각 보유하고 있으며 최대주주와 특수관계인 지분은 48.91%에 이른다. 이처럼 이 회장이 삼성SDS 지분을 직접 보유해 회사의 실적과 기업가치에 경제적 이해관계를 가진 만큼, 계열사 간 대규모 거래의 조건과 사업자 선정 절차에도 시장의 관심이 커질 수 있다. 이에 일각에선 계열 IT서비스 기업이 그룹 핵심 시스템을 맡는 것은 업계에서 흔한 구조지만, 최근 삼성그룹의 AI·클라우드 물량이 삼성SDS로 잇따라 집중되면서 자칫 일감 몰아주기 논란으로 번질 가능성이 높다고 우려했다. 입찰 결과 발표가 예정보다 한 달가량 늦어졌고 참여사에 지연 사유가 별도로 안내되지 않았다는 점도 논란의 여지를 남겼다고 평가했다. 업계 관계자는 "삼성SDS가 구글 클라우드와 협력 관계를 구축한 상태였던 만큼 기술 경쟁력 측면에서 유리했을 수 있다"며 "다만 삼성전자에 이어 삼성물산 사업까지 삼성SDS로 넘어간 것으로 알려지면서 외부 MSP 입장에서는 그룹 AI·클라우드 물량이 한쪽으로 집중되는 것 아니냐는 우려가 커질 수밖에 없다"고 말했다.

2026.07.14 09:57장유미 기자

엔비디아, AWS·구글·MS·OCI와 손잡고 '다이나모'로 AI 추론 가속화

엔비디아가 대규모 생성형 인공지능(AI)·전문가 혼합(MoE) 모델 서비스 가속화에 나섰다. 엔비디아는 자체 추론 플랫폼 '엔비디아 다이나모'를 통해 멀티 노드 추론 성능과 효율성을 높이고 주요 클라우드 사업자와 통합했다고 17일 밝혔다. 주요 참가기업으로는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 등이다. 이를 통해 기업들은 GB200, GB300 NVL72를 포함한 엔비디아 블랙웰 시스템 전반에서 동일한 소프트웨어 스택으로 분산형 AI 추론을 확장할 수 있게 됐다. 엔비디아에 따르면 블랙웰 아키텍처는 최근 세미애널리시스가 수행한 인퍼런스MAX v1 벤치마크에서 테스트된 모든 모델과 활용 사례 전반에 걸쳐 가장 높은 성능과 효율성, 가장 낮은 총소유비용(TCO)을 기록했다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 엔비디아 GTC 워싱턴 D.C. 기조연설에서 블랙웰이 기존 엔비디아 '호퍼(Hopper)' 대비 10배 성능을 제공해 10배 수익을 창출할 수 있다고 강조한 바 있다. 회사 측은 "이 성능을 실제 서비스 환경에서 구현하려면 멀티 노드 분산 추론이 필수"라고 설명했다. 최근 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델과 초거대 언어 모델(LLM)이 확산되면서 서비스 사업자는 수백만 명 동시 사용자를 대상으로 긴 입력 시퀀스를 처리해야 하는 상황에 직면하고 있다. 이 경우 하나의 GPU·서버에 모델을 올려 쓰는 방식만으로는 응답 지연과 자원 낭비가 발생하기 쉽다. 엔비디아는 다이나모 플랫폼이 이러한 환경에서 추론 작업을 여러 서버(노드)에 지능적으로 분산해, 벤치마크에서 입증된 성능과 효율성을 실제 클라우드·온프레미스 환경에서도 재현할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 엔비디아는 특히 추론 작업을 '프리필(prefill)'과 '디코드(decode)'라는 두 단계로 나눠 최적화하는 분산형 서빙(disaggregated serving) 방식을 강조했다. 기존에는 두 단계가 동일한 GPU에서 실행돼 메모리·연산 자원이 비효율적으로 사용되는 경우가 많았다. 분산형 서빙은 프리필과 디코드를 서로 다른 특화 GPU·노드에 분리 배치해 각 단계에 가장 적합한 최적화 기법으로 처리할 수 있게 한다. 딥시크-R1과 같은 최신 대규모 AI 추론 및 MoE 모델에서는 이러한 분산 서비스가 사실상 필수라는 설명이다. 엔비디아는 외부 벤치마크 사례도 제시했다. 시그널65의 러스 펠로우즈 수석 애널리스트는 최근 보고서에서 여러 노드에 동일 모델 복제본을 병렬 배치하는 방식으로 72개 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU를 활용해 초당 110만 토큰(TPS)을 처리하는 기록적인 처리량을 달성했다고 분석했다. 또 AI 인프라 플랫폼 기업 베이스텐은 엔비디아 다이나모를 도입해 장문 코드 생성 추론 속도를 2배, 처리량을 1.6배 높이면서도 추가 하드웨어 없이 성능을 끌어올렸다고 소개했다. 엔비디아는 "소프트웨어 기반 최적화만으로도 AI 서비스 제공 비용을 크게 낮출 수 있음을 보여주는 사례"라고 강조했다. 클라우드 환경에서는 쿠버네티스 통합이 핵심 축이다. 컨테이너 오케스트레이션 표준인 쿠버네티스를 기반으로 수십·수백 개 노드에 걸쳐 모델 복제본과 분산형 서빙 컴포넌트를 관리하는 구조가 이미 대규모 AI 훈련에서 검증된 만큼 추론 영역으로 확장되고 있다는 것이다. 엔비디아는 이번 통합으로 AWS 아마존 EKS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 쿠버네티스 서비스, OCI 슈퍼클러스터 등 주요 관리형 쿠버네티스 서비스에서 다이나모 기반 멀티 노드 추론을 공식 지원하게 됐다고 설명했다. 구체적으로 AWS에서는 아마존 EKS와 다이나모 통합을 통해 생성형 AI 추론을 가속화한다. 구글 클라우드는 'AI 하이퍼컴퓨터(Hypercomputer)' 환경에서 엔터프라이즈급 거대 언어 모델 추론을 최적화하기 위한 다이나모 레시피를 제공한다. 마이크로소프트 애저는 애저 쿠버네티스 서비스(AKS)에서 ND GB200-v6 GPU와 다이나모를 기반으로 멀티 노드 LLM 추론을 지원하고, OCI는 OCI 슈퍼클러스터에 엔비디아 다이나모를 결합해 대규모 멀티 노드 LLM 추론을 구현한다. 엔비디아는 "하이퍼스케일러 전반으로 다이나모 기반 분산 추론이 확산되면서 엔터프라이즈 AI 배포의 성능·유연성·안정성이 함께 향상될 것"이라고 전망했다. 이 같은 흐름은 하이퍼스케일 클라우드를 넘어 특화 클라우드 사업자로도 확장되고 있다. 예를 들어 네비우스(Nebius)는 엔비디아 가속 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 대규모 추론 워크로드에 특화된 클라우드를 설계하고 있으며, 엔비디아 다이나모 생태계 파트너로 협력 중이다. 엔비디아는 다이나모가 다양한 규모·형태의 클라우드 사업자가 대규모 추론 서비스를 보다 쉽게 구축하도록 돕는 공통 플랫폼 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 또 다이나모 위에서 동작하는 '엔비디아 그로브(Grove)' API를 공개해, 쿠버네티스 환경에서 복잡한 분산 추론 구성을 단일 고수준 사양으로 정의하고 운영할 수 있도록 했다. 사용자는 예를 들어 '프리필에는 GPU 노드 3개, 디코드에는 GPU 노드 6개를 할당하고, 단일 모델 복제본에 속한 모든 노드는 동일한 고속 인터커넥트에 배치한다'는 요구사항을 한 번에 기술할 수 있다. 그로브는 이 사양에 맞춰 각 구성 요소를 올바른 비율로 확장하고 실행 순서와 종속성을 관리하며, 클러스터 전반에 최적 배치하는 작업을 자동으로 처리한다. 엔비디아는 AI 추론이 점점 더 분산 구조로 옮겨가면서 쿠버네티스, 엔비디아 다이나모, 엔비디아 그로브 조합이 개발자의 애플리케이션 설계 방식을 크게 단순화할 것이라고 내다봤다. 회사는 자체 대규모 AI 시뮬레이션(AI-at-scale simulation)을 통해 하드웨어 구성과 배포 방식 선택이 성능·효율·사용자 경험에 미치는 영향을 검증하고 있으며, 결과를 기반으로 블랙웰·GB200 NVL72 시스템과 다이나모가 협력해 추론 성능을 높이는 최적 구성을 제시하겠다고 밝혔다. 엔비디아는 마지막으로 풀스택 추론 플랫폼 최신 동향을 다루는 '엔비디아 띵크 스마트(Think SMART)' 뉴스레터를 통해 선도적인 AI 서비스 제공업체와 개발자, 기업이 추론 성능과 투자 대비 수익(ROI)을 높일 수 있는 방법을 지속적으로 공유하겠다고 전했다.

2025.11.17 17:55남혁우 기자

[인터뷰] 데이터브릭스 AI 총괄 "AI 개발보다 품질 평가 무게 둬야"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] 에이전틱 인공지능(AI) 시대에 기업 고민이 바뀌고 있다. 이제는 '무엇을 개발할 것인가'보다 '어떻게 기술을 평가하고 개선할 것인가'에 더 초점 맞추기 시작했다. AI가 비즈니스에서 안정적으로 작동하도록 평가·검증·개선하는 체계를 갖추는 것이 더 중요하다는 인식이 확산하고 있다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 "앞으로 AI와 데이터를 지속적으로 평가하고 개선할 수 있는 시스템이 기업 경쟁력을 결정할 것"이라고 재차 강조했다. 데이터브릭스는 AI·데이터 플랫폼 기업으로 2013년 미국 샌프란시스코에서 설립됐다. 데이터 분석과 AI 개발을 한 환경에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다. 대표 제품은 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼'이다. 와일리 총괄은 데이터브릭스에서 AI 제품 부문을 총괄하고 있다. 데이터브릭스 합류 전 구글클라우드에서 버텍스 AI를 구축했고, 아마존웹서비스(AWS)에서 '아마존 세이지메이커' 초대 총괄 매니저로 근무한 바 있다. 와일리 총괄은 앞으로 에이전틱 AI 경쟁력이 모델 크기에만 있지 않다고 강조했다. 그는 "기업이 AI를 제대로 활용하기 위해서는 거대한 모델보다 정확한 데이터와 풍부한 맥락 정보(Contextual Data)에 집중해야 한다"며 "작고 효율적인 모델이라도 업무 환경과 데이터 의미를 충분히 반영하면, 대형 모델 못지않은 결과를 낼 수 있다"고 주장했다. "AI 에이전트 상용화 기술 장벽 여전...품질 평가 부족 탓" 와일리 총괄은 여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다고 지적했다. 그는 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라며 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 설명했다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 그는 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 말했다. 와일리 총괄은 또 다른 이유로 시스템 운영 환경 변화를 지적했다. AI 모델이 학습 단계에서 높은 성능을 보이다가 실제 데이터나 사용자 피드백을 받고 낮은 성능을 보일 수 있어서다. 그는 "AI는 데이터에 작은 변화가 있어도 다른 결과를 낼 수 있다"고 말했다. 그러면서 "기업이 이를 실시간으로 평가하고 개선하는 체계를 갖추지 못하면 실제 현장에서는 에이전틱 AI 성능 자체를 유지하기 어려울 것"이라고 강조했다. 와일리 총괄은 이런 문제를 해결하기 위해 '에이전트 브릭스'를 개발했다고 밝혔다. 에이전트 브릭스는 AI가 스스로 성능을 평가하고 개선할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. 사용자는 복잡한 데이터·모델 구조를 알지 못해도 자연어 피드백으로 정확도를 개선할 수도 있다. 그는 "앞으로 AI 개발에서 평가 중심으로 엔터프라이즈 환경이 변화할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. 그러면서 "AI가 AI를 평가하는 구조를 통해 기술 불확실성을 줄이는 것이 목표"라고 덧붙였다. 와일리 총괄은 이런 AI 평가 시스템이 장기적으로 효율적인 에이전틱 AI 시스템 구축을 도울 것이라고 내다봤다. 그는 "최근 우후죽순으로 늘어나는 '원클릭 에이전트' 개념이 유행하기 시작했다"며 "이는 실제로 품질이 낮은 에이전트를 생성하거나 시스템 수정이 불가능하다"고 지적했다. 이어 "버튼 한 번에 모든 기술 장벽을 해결하진 못한다"며 "약간 더 복잡하더라도 높은 품질과 안정성을 보장하는 평가 중심 시스템이 장기적으로 이득"이라고 강조했다. 그러면서 "고객은 자신 있게 외부 서비스나 내부 자동화에 AI를 더 활발하게 통합할 수 있을 것"이라고 내다봤다. "규제 산업 공략 자신…엄격한 데이터 관리 적용" 와일리 총괄은 데이터브릭스 플랫폼이 금융과 의료처럼 규제가 엄격한 산업에서도 경쟁력을 발휘하고 있다고 강조했다. 그는 "규제 산업에서는 데이터 출처와 사용 목적을 명확히 기록하고 증명하는 체계가 필수"라며 "플랫폼 내 '엔드 투 엔드(End-to-End) 데이터 라인리지' 기능 등은 이런 요구를 모두 충족한다"고 설명했다. 데이터 라인이지는 데이터 출처와 사용 경로를 보여주는 시스템이다. 현재 데이터브릭스의 유니티 카탈로그 내 탑재된 기능이다. 사용자가 AI 모델을 훈련할 때 사용하는 데이터와 실제 서비스에서 사용하는 데이터가 다를 경우, 데이터 라인이지가 이런 불일치를 즉시 확인할 수 있게 돕는 식이다. 이를 통해 기업은 중복된 데이터 파이프라인을 제거하고, 비용 낭비를 막을 수 있다. 이어 "규제 기관이 요구하는 것은 단순히 데이터를 안전하게 보관했는지가 아니라, 어떤 데이터를 왜, 어떻게 사용했는지에 대한 명확한 설명"이라며 "우리는 이를 테이블 단위로 자동 기록해 기업이 언제든 근거 자료를 제시할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 와일리 총괄는 에이전틱 AI 시대에 메타데이터 관리도 중요하다고 봤다. 실제 데이터브릭스는 2023년부터 생성형 AI로 메타데이터를 자동 생성하기 시작했다. 그는 "테이블마다 설명이 자동으로 붙고 각 열(Column) 의미를 요약해 준다"며 "기업이 정보를 일일이 작성하지 않아도 AI가 데이터 구조와 의미를 분석해 자동으로 설명문을 채워 넣는다"고 강조했다. 이어 "덕분에 데이터 검색이나 활용, 거버넌스 수준이 눈에 띄게 높아졌다"고 말했다. 와일리 총괄은 기업이 에이전틱 AI를 제대로 활용하려면 데이터 접근 관리 체계를 더 정교하게 구축해야 한다고 강조했다. AI가 다루는 데이터가 많아질수록, 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 정확히 구분하는 것이 중요하다는 이유에서다. 그는 "우리 플랫폼은 직원마다 접근 권한을 다르게 설정해, 민감한 정보를 아무나 볼 수 없도록 관리하고 있다"며 "이런 접근제어 시스템을 통해 개인정보(PII)를 자동으로 찾아내고 분류해 데이터를 정제하고 있다"고 설명했다. 현재 데이터브릭스는 오픈AI를 비롯한 엔비디아와 협력하고 있다. 구글과의 협업도 진행 중이다. 그는 "우리는 누가 만든 모델이든 상관없다"며 "우리 플랫폼 안에서 안전하게 접근하고 관리할 수 있는 환경을 만드는 것이 협력 목표"라고 밝혔다.

2025.11.10 06:01김미정 기자

오라클, CSP 3사 협력 강화…"어디서나 AI 데이터인프라 지원"

[라스베이거스(미국)=남혁우 기자] 오라클이 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP)과의 협력을 확대하며 글로벌 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 오라클은 14일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드(Oracle AI World)'에서 AWS, 애저, GCP 등 주요 클라우드 사업자(CSP)와의 협력을 강화한다고 밝혔다. 이번 협력 확대는 여러 클라우드를 병행해 사용하며 특정 클라우드에 종속되지 않고 보다 효율적인 클라우드 활용을 원하는 기업들의 수요에 따른 것이다. 오라클은 각 CSP의 AI 플랫폼과 엔터프라이즈 데이터베이스 기술을 직접 연동해 AI 학습과 추론에 필요한 데이터를 안정적으로 공급할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 우선 오라클은 아마존웹서비스와 협력해 '오라클 데이터베이스@AWS' 서비스를 강화했다. 이번에 새롭게 추가된 기능에는 자율형 AI 레이크하우스(오라클 자율 AI 레이크하우스), 제로 데이터 손실 복구 서비스(오라클 제로 데이터 로스 자율 복구 서비스), 테라폼(Terraform) 기반 인프라 자동화가 포함됐다. 이를 통해 기업은 기존 엑사데이터(Exadata) 워크로드를 AWS로 손쉽게 이전하고, 제로 ETL(Zero-ETL) 방식으로 데이터를 통합해 인공지능과 분석 서비스를 구현할 수 있다. 또 AWS 및 오라클 인증 파트너를 통한 리셀링 프로그램을 도입해, 고객이 신뢰하는 채널을 통해 서비스를 도입할 수 있도록 했다. 마이크로소프트 애저와의 협력도 확대한다. '오라클 데이터베이스@애저'는 AI 데이터베이스와 자율 AI 레이크하우스 기능을 공식 제공하며, 마이크로소프트의 파워 BI, 패브릭(Fabric), 코파일럿 등과 직접 연동된다. 이를 통해 고객은 데이터를 이동하지 않고 실시간 분석이 가능하며 오라클 데이터와 애저 기반 애플리케이션을 하나의 환경에서 통합 운영할 수 있다. 오라클과 마이크로소프트는 공동 파트너 프로그램을 통해 애저 마켓플레이스에서도 서비스를 직접 판매하고 있다. 구글 클라우드와의 협력에서는 '오라클 데이터베이스@구글 클라우드'가 핵심이다. 이 서비스는 엑사데이터, 자율 AI 레이크하우스, 베이스 데이터베이스 서비스 등을 포함하며, 구글의 버텍스 AI, 제미나이, 빅쿼리 등과 통합된다. 구글 클라우드 마켓플레이스를 통한 파트너 리셀링 프로그램도 운영돼, 고객이 멀티클라우드 환경에서 유연하게 서비스를 활용할 수 있도록 지원한다. 오라클 카란 바타 클라우드 인프라스트럭처 수석 부사장은 "AI 시대의 데이터는 더 이상 특정 클라우드에 갇혀 있을 수 없다"며 "AWS, 애저, 구글 클라우드와의 협력을 통해 고객이 어디서든 오라클 데이터베이스와 AI 기능을 완전하게 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2025.10.15 18:25남혁우 기자

"AWS·구글 등 한자리에"…메가존클라우드, AI페스타서 미래 기술 전면 공개

메가존클라우드가 글로벌 주요 클라우드 사업자과 함께 최신 AI 서비스, 플랫폼, 실제 적용 사례를 선보이며 AI 생태계 확산 전략을 제시한다. 메가존클라우드는 오는 30일부터 사흘간 서울 강남 코엑스에서 열리는 'AI 주간 공식 페스티벌, AI페스타 2025'에 'AI 레디존' 부스를 마련하고 다양한 차세대 기술과 협력 사례를 선보일 예정이다. AI페스타 2025는 과학기술정보통신부가 주최하고 국내외 주요 클라우드 기업과 기관이 함께하는 국내 최대 AI 행사다. 단순히 기술 전시를 넘어 글로벌과 국내 산업계가 협력해 AI와 클라우드의 미래를 논의하고, 혁신 사례를 공유하는 장으로 자리매김하고 있다. 메가존클라우드는 이번 행사에서 'AI 레디존'이라는 전시 부스를 통해 AI 통합 브랜드 '에어(AIR)'를 중심으로 차세대 AI 서비스 플랫폼 '에어 플랫폼을 선보인다. 에어는 메가존클라우드가 지난 수년간 축적해 온 AI 기술력과 다양한 산업군 프로젝트 경험을 한데 모은 브랜드다. 단순히 AI 솔루션을 제공하는 수준을 넘어, 기업 고객이 생성형 AI를 실제 업무와 비즈니스 전반에 적용할 수 있도록 컨설팅·구축·운영 전 과정을 지원하는 것이 특징이다. 에어 플랫폼은 기업들이 다양한 AI 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 최신 AI 모델을 자유롭게 교체하거나 추가할 수 있는 구조를 갖춘 것이 특징으로 새로운 언어 모델이나 영상 분석 모델을 필요에 따라 손쉽게 시스템에 연결할 수 있다. 또한 챗봇, 가상 비서(에이전트), 문서 자동화, 검색 기반 질의응답 등 다양한 기능을 한곳에서 통합 제공해 기업들이 복잡한 시스템을 따로 구축하지 않아도 된다. 기업 환경에 맞춰 보안과 관리 기능도 강화됐다 실제 사용량에 따른 과금 체계를 도입해 비용 효율을 높였으며 데이터 보안, 권한 제어, 사용 정책 등을 단일 콘솔에서 관리할 수 있다. 또 실시간 분석과 워크플로우 자동화 기능을 통해 기업이 AI 활용 현황을 바로 점검하고 운영 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는다. 메가존클라우드는 메가존 에어를 중심으로 글로벌 클라우드 파트너사와의 협력 범위를 넓히고, 고객이 최신 AI 기술을 안정적으로 도입할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 회사 측은 이번 AI페스타 2025를 계기로 에어가 '기업을 위한 종합 AI 생태계'로 자리매김할 수 있도록 지속적으로 확대하겠다고 밝혔다. 이번 AI 레디존에선 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드(GCP), 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), KT클라우드, 등 메가존클라우드, 알리바바 클라우드, 텐센트 클라우드, 와 협력 중인 국내와 주요 클라우드 사업자의 서비스도 대거 선보인다. 아마존웹서비스(AWS)는 최신 AI 서비스와 함께 클라우드·AI 기반 미디어 제작 솔루션을 소개한다. 영상 편집, 콘텐츠 제작 과정에 AI를 결합해 시간을 절약하고 창의성을 강화하는 실제 사례를 선보인다. 특히 방송·엔터테인먼트 분야에서 클라우드 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 강조한다. 구글 클라우드는 '구글 워크스페이스'와 생성형 AI 기술 '제미나이(Gemini)'를 결합한 활용 사례를 선보인다. 이메일, 문서, 스프레드시트, 발표 자료 작성 등 기업 내 협업 환경 전반에서 AI가 어떻게 업무 효율을 높이고 새로운 결과물을 만들어낼 수 있는지 구체적인 예시를 통해 보여준다. 기업 고객 입장에서는 즉시 적용 가능한 AI 활용법을 확인할 수 있는 기회가 될 전망이다. 알리바바 클라우드는 대규모 언어 모델 기반의 엔터프라이즈용 AI 서비스를 중심으로 전시를 준비했다. 화웨이 클라우드는 제조업과 통신 분야에서 강점을 가진 산업 특화 AI 솔루션과 클라우드-엣지 융합 기술을 선보인다. 텐센트 클라우드는 게임과 콘텐츠 분야에 특화된 AI 플랫폼과 서비스를 전시해, 글로벌 시장에서 확보한 노하우와 성과를 국내외 기업들과 공유한다. 국내 주요 클라우드 기업들도존재감을 드러낸다. KT클라우드는 음성·영상 인식, 빅데이터 분석 등 기업들이 즉시 적용 가능한 다양한 AI 서비스를 선보인다. 카카오 클라우드는 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 기반으로 생성형 AI 학습과 서비스 최적화 사례를 공개한다. 카카오가 자체 서비스 운영 과정에서 쌓아온 경험을 바탕으로 실제 기업 환경에서 어떻게 AI를 효율적으로 적용할 수 있는지를 보여줄 예정이다. 삼성 클라우드 플랫폼은 '서비스형 그래픽카드'를 핵심으로 내세운다. 이는 기업 고객이 고성능 GPU 자원을 직접 구매하지 않고도 필요할 때 클라우드에서 빌려 쓸 수 있는 서비스다. 삼성은 반도체와 클라우드 역량을 결합해 대규모 AI 모델 학습에 적합한 GPU 인프라를 효율적으로 제공하는 방안을 강조한다. NHN 클라우드는 GPU 인프라 서비스 외에도 공공 부문에 특화된 클라우드 서비스를 소개한다. 특히 국내 공공기관과 기업이 안심하고 사용할 수 있도록 보안과 컴플라이언스를 강화한 점을 강조해, 공공 클라우드 시장에서의 경쟁력을 부각할 예정이다. 메가존클라우드는 이번 행사에서 협력 프로젝트 사례도 함께 공개한다. 대표적으로 hy의 '프레딧' 검색 시스템 고도화, 하나투어의 AI 챗봇 구축 사례가 소개된다. 이를 통해 메가존클라우드는 단순히 플랫폼과 기술만 제공하는 것이 아니라 실제 기업 환경에서 성과를 만들어내는 능력을 갖추고 있음을 강조한다. 메가존클라우드 측은 이번 AI페스타 2025가 단순 전시를 넘어 글로벌 파트너사들과의 협력 성과를 공유하고, 국내외 기업에 AI 도입과 활용을 촉진하는 계기가 되기를 기대하고 있다. 회사는 AI와 클라우드 산업 전반에서의 생태계 확산을 가속화하고, 차세대 기술을 통해 고객 기업이 새로운 경쟁력을 확보하도록 지원한다는 방침이다.

2025.09.26 16:56남혁우 기자

메가존소프트-애니펜, 구글 클라우드 AI로 '차세대 메타버스' 만든다

메가존클라우드 관계사 메가존소프트가 인공지능(AI) 기반 확장현실(XR) 기술 개발사 애니펜과 손잡고 AI 융합형 메타버스 플랫폼 개발에 나선다. 메가존소프트는 애니펜과 과천 메가존산학연센터에서 '구글 클라우드 기반 AI 융합형 메타버스 플랫폼 사업 전개'를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협약에 따라 메가존소프트는 구글 클라우드의 '버텍스 AI'와 '제미나이' 모델 시리즈 등 최신 AI 기술을 바탕으로 애니펜에 기술 컨설팅을 제공하고 AI 모델 학습·운영에 최적화된 클라우드 인프라를 설계한다. 또 정기 기술 세미나와 워크숍, 교육 프로그램을 통해 양사 실무진의 기술 교류와 역량 강화도 추진한다. 애니펜은 자사 AI 콘텐츠 제작 기술을 결합해 메타버스와 AI가 융합된 신규 플랫폼을 개발하고 메가존클라우드와의 협력을 통해 기술 고도화 및 국내외 서비스 확장을 병행할 계획이다. 양사는 보유 기술을 접목한 공동 사업 모델 개발과 글로벌 시장 진출도 준비 중이다. 전재웅 애니펜 대표는 "사용자의 상상을 현실로 구현하는 생성형 AI 기반 글로벌 플랫폼을 올 3분기에 선보일 예정"이라며 "메가존소프트와의 협력을 통해 양사의 강점을 시너지로 연결할 것"이라고 말했다. 메가존소프트 홍두현 유닛장은 "메타버스 플랫폼은 실시간 데이터 처리와 고도화된 AI 기술이 핵심"이라며 "플랫폼 개발부터 서비스 확장까지 실질적 협력을 이어가겠다"고 밝혔다. 지기성 구글 클라우드 코리아 사장은 "이번 협업은 AI가 가져올 혁신 가능성을 보여주는 사례"라며 "안전하고 확장성 높은 인프라와 최첨단 AI 기술로 차세대 몰입형 콘텐츠 경험을 지원하겠다"고 강조했다.

2025.08.14 14:30한정호 기자

데이터브릭스, 구글 클라우드와 AI 파트너십 체결…제미나이 모델 통합

데이터브릭스가 구글 클라우드와 새로운 전략적 파트너십을 체결하고 최신 제미나이 모델을 데이터 인텔리전스 플랫폼에 네이티브로 통합한다. 데이터브릭스는 파트너십을 통해 데이터브릭스 환경 내에서 고급 보안과 통합된 거버넌스를 기반으로 자체 데이터를 활용한 인공지능(AI) 에이전트를 직접 구축하고 배포·확장할 수 있도록 제공한다고 18일 밝혔다. 이를 통해 고객사는 별도 데이터 복제나 통합 없이도 제미나이 모델을 바로 사용할 수 있어 운영 복잡성이 대폭 줄어든다. 현재 많은 기업들이 AI를 도입하면서도 시스템 간 데이터 이동, 불완전한 통제 관리 등으로 인한 비효율에 직면해 있다. 데이터브릭스와 구글 클라우드는 이미 2021년부터 구글 클라우드 상에서 대규모 데이터 솔루션을 공동 제공해왔으며, 이번 협력 확대는 이러한 실질적인 문제를 해결하는 데 방점을 찍고 있다. 제미나이 2.5는 복잡한 다단계 의사결정과 자연어 처리에서 탁월한 성능을 보이는 최신 모델이다. 제미나이 2.5 프로(Pro) 및 플래시(Flash) 모델 역시 주요 산업 벤치마크에서 선도적인 성과를 기록 중이다. 데이터브릭스 고객은 고급 추론 기능과 향상된 보안 보호 기능을 동시에 제공하는 '딥 씽크(Deep Think)' 모드도 함께 사용할 수 있다. 사용자는 SQL 쿼리나 모델 엔드포인트를 통해 제미나이 모델에 직접 접근할 수 있으며 사용 요금은 데이터브릭스 계약을 통해 정산된다. 이를 통해 조직은 추가적인 기술 스택 변화 없이 자연스럽게 제미나이를 데이터 환경에 접목할 수 있다. 이번 전략적 파트너십을 통해 제미나이 모델은 데이터브릭스 플랫폼 내에서 네이티브 제품으로 통합돼 별도의 데이터 이동 없이 바로 활용할 수 있다. 도메인 특화 AI 에이전트를 구축할 수 있는 고급 추론 및 대용량 컨텍스트 기능을 제공한다. 또한, 데이터브릭스의 유니티 카탈로그는 AI의 윤리적 사용, 보안, 접근 권한 등을 아우르는 통합 거버넌스를 지원해 책임 있는 AI 운영 환경을 보장한다. 데이터브릭스는 이번 파트너십을 통해 AI 기반 생산성을 극대화하고, 사용자들이 실시간 데이터에서 인사이트를 얻고 업무 결정을 빠르게 내릴 수 있도록 돕는다는 전략이다. AI 에이전트를 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 풍부한 문맥 기반의 정보 활용이 가능해져 AI 도입 효과를 극대화할 계획이다. 이를 위해 양사는 앞으로도 지속적인 기술 협력과 생태계 강화를 통해 다양한 산업 고객이 자사 데이터를 기반으로 AI 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다. 알리 고드시) 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "기업은 이제 구글의 제미나이 모델을 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 내에서 직접 활용해, 각자의 도메인과 데이터에 최적화된 AI 에이전트를 구축하고 확장할 수 있다"며 "제미나이의 발전 속도는 매우 인상적이며 이미 많은 기업이 그 가치를 체감하고 있다"고 강조했다. 토마스 쿠리안 구글 클라우드 CEO는 "데이터브릭스와의 이번 파트너십은 모든 기업이 생성형 AI를 통해 비즈니스를 혁신할 수 있도록 돕는 데 중요한 이정표"라며 "데이터브릭스 고객이 제미나이의 첨단 기능에 직접 접근함으로써, 정교한 AI 에이전트를 손쉽게 개발 및 배포하고 복잡한 데이터 워크플로우를 자동화하며 데이터에서 더 예측력 있는 인사이트를 도출할 수 있어 대규모 혁신이 가능해진다"고 밝혔다.

2025.06.18 09:20남혁우 기자

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