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오케스트로, VM웨어 전환 넘어 운영까지…대체 시장 공략 확대

오케스트로가 VM웨어 대체 시장 공략을 단순 시스템 이전에서 전환 이후 운영·확장 영역으로 넓힌다. 장애 원인 분석과 물리 인프라 추적 기능 등을 앞세워 안정적으로 인프라를 운영하고 클라우드 네이티브와 인공지능(AI) 인프라까지 확장할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 오케스트로는 오는 29일 오후 2시 'VM웨어 전환 성패, 운영·확장이 승부 가른다'를 주제로 온라인 웨비나를 개최한다고 28일 밝혔다. 회사 측에 따르면 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 개편 이후 계약 갱신을 앞둔 기업과 기관을 중심으로 가상화 환경 전환이 이어지고 있다. 초기에는 기존 워크로드를 새로운 가상화 환경으로 안정적으로 옮기는 데 초점이 맞춰졌지만, 최근에는 전환 이후 운영 효율성과 향후 인프라 확장성까지 함께 고려해야 한다는 게 회사 측 설명이다. 어떤 가상화 환경을 선택하느냐에 따라 이후 운영 방식과 인프라 확장 범위도 달라질 수 있다. 워크로드 이전에만 초점을 맞출 경우 실제 운영에 필요한 기능과 확장성을 충분히 확보하지 못하고 향후 컨테이너나 멀티·하이브리드 클라우드로 확장하는 과정에서 기존 인프라를 다시 구성해야 할 수 있다. 실제로 VM웨어를 대체하기 위해 다른 가상화 솔루션을 도입했다가 운영과 확장에 제약을 겪으면서 약 1년 만에 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'로 다시 전환한 고객 사례도 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번 웨비나에선 서영석 오케스트로 테크세일즈본부장이 연사로 나서 VM웨어 전환 과정에서 고려해야 할 운영·확장 요건과 콘트라베이스의 주요 기능을 소개한다. 콘트라베이스는 장애 원인을 분석하는 데 필요한 여러 정보를 연계해 제공한다. 일반적인 가상화 환경에선 알람과 자원 상태, 작업 이력 등을 각각 확인해야 하지만 콘트라베이스는 알람과 최근 작업 이력, 자원 상태를 함께 보여준다. 이를 통해 장애가 발생하기 직전 수행된 작업이나 변경 사항을 확인하고 원인을 추적할 수 있다. 운영자가 여러 정보를 일일이 대조하는 과정을 줄여 장애 원인 파악과 대응에 걸리는 시간을 단축하는 방식이다. 중앙처리장치(CPU)와 메모리 사용률만으로 확인하기 어려운 성능 저하 원인도 분석한다. 자원 사용량이 높지 않은데 서비스 속도가 떨어지는 경우 병목을 판단할 수 있는 지표를 활용해 원인을 파악하도록 지원한다. 장애 분석 범위는 가상자원을 넘어 물리 인프라까지 확장된다. 가상자원에 문제가 없는데도 통신 장애가 발생하면 가상머신(VM)이 연결된 물리 호스트와 스위치·포트 등 네트워크 구간을 함께 확인해 실제 장애 지점을 추적한다. 오케스트로는 VM웨어 전환 수요 확대에 맞춰 콘트라베이스의 운영 기능을 지속적으로 고도화할 계획이다. 가상화 환경 전환 이후 안정적인 운영을 지원하는 동시에 자체 풀스택 소프트웨어를 기반으로 클라우드 네이티브와 AI 인프라까지 단계적으로 확장할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김범재 오케스트로 대표는 "VM웨어 전환의 성패는 시스템을 안정적으로 이전하는 것뿐 아니라 이후 인프라를 얼마나 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는지에 달려 있다"며 "VM웨어 전환 시장에서 축적한 기술력과 경험을 바탕으로 전환 이후 운영까지 아우르는 새로운 기준을 제시해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.28 10:50한정호 기자

[AI 고속도로] AI 시대 다시 뜨는 '쿠버네티스'…GPU·서비스 운영 핵심으로

생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들이 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 확보하면서 이를 효율적으로 나누고 관리하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 클라우드 시대 수많은 애플리케이션을 관리하는 표준으로 자리 잡았던 '쿠버네티스'가 이제는 GPU부터 AI 모델의 학습·추론까지 관리하는 AI 인프라의 핵심 플랫폼으로 영역을 넓히는 모습이다. 23일 업계에 따르면 글로벌 클라우드 기업과 국내 플랫폼 기업들은 쿠버네티스를 기반으로 AI 인프라와 서비스를 운영하기 위한 기술 개발을 확대 중이다. 클라우드네이티브컴퓨팅재단(CNCF)이 올해 발표한 연례 조사에 따르면 생성형 AI 모델을 운영하는 조직 가운데 66%가 일부 또는 전체 추론 워크로드를 쿠버네티스에서 운영하는 것으로 나타났다. 컨테이너 관리하던 쿠버네티스…이젠 GPU까지 쿠버네티스는 수많은 서버와 그 안에서 실행되는 프로그램을 알아서 배치하고 관리해주는 오픈소스 플랫폼이다. 과거에는 단일 서버에 애플리케이션을 직접 설치했다면 클라우드 환경에선 프로그램과 실행에 필요한 요소를 '컨테이너'라는 작은 단위로 묶어 여러 서버에 나눠 실행한다. 쿠버네티스는 이 컨테이너를 어느 서버에서 실행할지 정하고 이용자가 몰리면 수를 늘리거나 장애가 발생하면 다른 곳에서 다시 실행하는 작업을 자동으로 수행한다. AI 시대에는 쿠버네티스가 관리해야 할 대상이 한층 넓어졌다. 과거에는 중앙처리장치(CPU)와 메모리를 중심으로 애플리케이션을 배치했다면, 이제는 가격이 비싼 GPU와 신경망처리장치(NPU) 등 다양한 AI 가속기를 여러 개발팀과 서비스가 효율적으로 나눠 사용하도록 해야 한다. 이에 최신 버전 쿠버네티스는 동적 자원 할당(DRA) 기능이 도입돼 GPU와 같은 하드웨어의 특성을 파악하고 필요한 작업에 자원을 보다 세밀하게 배분하는 방향으로 발전하고 있다. AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론에서도 역할이 커지고 있다. 이용자가 AI에 질문하면 적합한 GPU가 있는 서버를 찾아 요청을 보내고 이용량이 급증하면 자원을 늘리는 방식이다. 글로벌 빅테크부터 국내 기업까지 활용 확산 대표적으로 구글클라우드는 구글 쿠버네티스 엔진(GKE)에서 GPU를 이용해 대규모언어모델(LLM)을 배포·서비스할 수 있도록 지원하고 있다. 최근에는 여러 지역에 흩어진 GPU와 자사 텐서처리장치(TPU) 클러스터를 하나의 자원처럼 활용해 AI 요청을 적절한 곳으로 보내는 기술도 확대 중이다. 국내에서도 쿠버네티스를 기반으로 AI와 클라우드 플랫폼을 고도화하려는 움직임이 이어지고 있다. 오케스트로는 쿠버네티스 기반 서비스형 플랫폼(PaaS) '비올라'를 통해 컨테이너 워크로드의 배포부터 운영까지 생애주기를 관리하고 멀티 클러스터와 데브옵스 환경을 지원하고 있다. 이노그리드 역시 쿠버네티스 기반 'SE클라우드잇'을 통해 여러 쿠버네티스 클러스터를 통합 관리하고 있으며 GPU·NPU·CPU 등 이기종 자원을 AI 워크로드에 활용하는 방향으로 사업 영역을 넓히고 있다. 나무에이엑스는 쿠버네티스를 AI 모델 추론까지 연결 중이다. 자체 AI 플랫폼에서 vLLM과 쿠버네티스 기반 분산 추론 기술 등을 활용해 여러 GPU에서 AI 추론 작업을 분산 처리하는 방식이다. 멀티·하이브리드 클라우드 관리 플랫폼 '스페로'에도 GPU 사용량과 정책, 스케줄링을 관리하는 기능을 적용해 AI 워크로드 운영 효율을 높이고 있다. 맨텍솔루션은 쿠버네티스의 활용 영역을 데이터센터 밖 엣지까지 확대 중이다. 자체 쿠버네티스 플랫폼 '아코디언 엣지'를 통해 중앙 클라우드에서 개발한 AI 모델을 공장 등 여러 현장에 배포하고 각 현장에서 독립적으로 추론 서비스를 운영할 수 있도록 지원하고 있다. GPU·모델·데이터 연결…AI 네이티브 플랫폼으로 진화 AI 시대에는 고가의 GPU를 비롯한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운영하는 것이 비용 경쟁력과 직결된다. 이에 쿠버네티스를 기반으로 GPU 자원 관리와 모델 배포·추론, 데이터 연계 등을 통합하는 AI 네이티브 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 기존 PaaS가 애플리케이션의 개발·배포를 지원했다면 AI 시대에는 관리 영역이 AI 인프라와 서비스 전반으로 넓어지는 셈이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)도 최근 기존 PaaS 지원분과위원회를 AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회로 개편하고 관련 생태계 확대에 나섰다. 기존 클라우드 네이티브 기술을 AI 환경으로 확장하고 국내 플랫폼 기업의 기술 고도화와 금융·제조·공공 등 산업별 적용 사례를 확대한다는 목표다. 정철 KACI ANP 분과위원회 위원장은 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반 기술로 활용하면 특정 클라우드나 AI 모델에 종속되지 않고 필요에 따라 인프라와 서비스를 바꿀 수 있다"며 "AI 시대에는 GPU와 모델을 확보하는 것뿐 아니라 이를 효율적으로 나누고 배분해 실제 기업 서비스로 연결하는 플랫폼의 역할이 더욱 중요해질 것"이라고 밝혔다.

2026.09.23 10:43한정호 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

[송호철 칼럼] AI 직원이 들어오면 회사는 어떻게 달라져야 하는가

AI가 자신의 역할과 기억, 지식과 스킬을 가지고 여러 시스템을 넘나들어 실제 일을 수행하기 시작하면 AI는 단순한 소프트웨어 기능이 아니라 조직 안에서 역할을 수행하는 새로운 업무 주체가 된다. 그렇다면 AI가 직원처럼 일하기 시작했는데 지금의 업무환경을 그대로 사용해도 될까? 나는 어렵다고 생각한다. 지금의 업무환경은 '사람만 일한다'는 전제로 만들어졌다 그룹웨어, 메일, 메신저, 전자결재, ERP, CRM, HR, 회계시스템에는 일하는 주체는 사람이라는 공통전제가 있다. 최근 AI 기능이 빠르게 추가되고 있지만 AI가 실제 동료가 되는 순간에는 한 단계 다른 문제가 생긴다. AI가 사람의 일을 도와주는 것을 넘어 자신의 업무를 가지기 시작하기 때문이다. AI에게도 '자리'가 필요하다 새로운 직원에게 조직, 역할과 책임, 시스템 접근권한, 규정과 업무지침, 업무도구와 보고체계를 부여하듯 AI 직원에게도 같은 운영체계가 필요하다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 거래처 정보를 알고 ERP에 접근하며 견적서를 읽고, 일정 금액 이상에서는 사람에게 승인을 요청하고, 계약 검토는 법무 AI에게, 예산 확인은 재무 AI에게 협업을 요청할 수 있어야 한다. 다음 날에도 어제 무슨 일을 했는지 기억해야 한다. 조직도에도 AI가 들어올 수 있다 미래에는 사람과 AI가 같은 조직도에 존재할 수 있다. Market Research AI, Proposal AI, Financial Analyst AI, Contract Review AI 등이 각자의 역할과 업무를 가지면서 서로 협업한다. 더 중요한 변화는 AI가 사람에게 일을 요청하는 것이다. 계약의 예외조건, 예산 초과 가능성, 고객 이탈 위험을 AI가 먼저 발견해 보고한다면 업무의 시작점 자체가 달라진다. Human-in-the-Loop의 의미도 달라진다 AI 네이티브 엔터프라이즈의 목표는 사람을 제거하는 것이 아니다. 어떤 업무까지 AI가 자율적으로 수행하고, 어떤 업무는 사람이 확인하며, 어떤 거래에는 승인이 필요한지 설계해야 한다. AI가 자신의 권한을 넘어서는 순간 사람에게 판단을 요청하고, 사람이 승인하면 다시 업무를 이어가는 구조에서 사람은 모든 업무의 실행자가 아니라 중요한 판단과 책임을 담당하는 존재로 이동할 수 있다. 그룹웨어에 AI를 넣는 것과 AI 네이티브 업무환경은 다르다 기존 그룹웨어에 AI 기능을 추가하는 것은 기존 업무 흐름을 유지하면서 사람의 생산성을 높이는 접근이다. 반면 AI Native Work Environment는 '사람과 AI가 모두 조직의 구성원이라면 업무환경은 어떻게 만들어져야 하는가?'라는 질문에서 시작한다. 사람과 AI가 같은 채널에서 대화하고, AI가 메일과 문서, 일정과 업무를 이해하고, 사람에게 보고하고 다른 AI에게 일을 요청하며, 사람은 AI의 업무를 보고 필요할 때 개입할 수 있어야 한다. 이는 AI 버튼 하나를 추가하는 문제가 아니라 업무환경 자체를 다시 설계하는 문제다. AI 직원 관리 AI 직원이 늘어나면 어느 조직에 배치할지, 어떤 역할과 지식, 스킬과 툴을 부여할지, 성과를 어떻게 평가하고 새로운 규정을 어떻게 교육할지 관리해야 한다. 이는 HR과 IT의 중간에 가까운 새로운 경영 영역이 될 수 있다. AI 에이전트가 많아질수록 개별 에이전트의 성능보다 AI 직원 전체를 얼마나 잘 조직하고 운영하는가가 더 중요해질 가능성이 있다. AI 네이티브 엔터프라이즈는 조직을 다시 설계하는 일이다 클라우드 네이티브가 단순히 기존 서버를 클라우드로 옮기는 것을 의미하지 않았듯 AI 네이티브 역시 기존 업무에 AI 기능을 추가하는 것만을 의미하지 않는다. 업무 프로세스와 조직, 권한과 책임, 사람이 해야 할 일과 AI가 해야 할 일을 다시 나누는 일이다. 핵심 질문은 'AI에게 어떤 일을 시킬 것인가?'가 아니라 '사람과 AI가 어떻게 하나의 조직으로 일하게 할 것인가?'이다.

2026.09.07 14:40송호철 컬럼니스트

"AI앱 1900개가 회사 업무"…SKB, 상품부터 조직까지 AI로 재설계

SK브로드밴드가 상품 서비스부터 네트워크와 IPTV 운영, 사내 업무 방식까지 AI 중심으로 재설계한다. 기존 업무에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어 회사 전반에 AI를 내재화하는 'AI 네이티브 서비스 컴퍼니'로 전환한다는 구상이다. SK브로드밴드는 통신과 미디어 영역을 넘어 고객 가치를 중심으로 상품과 서비스를 설계하고 AI를 활용해 이를 제공하는 'AI 네이티브 서비스 컴퍼니'로의 전환을 본격 추진한다고 밝혔다. AI 네이티브 서비스 컴퍼니는 상품 서비스 기획과 제공부터 회사 운영까지 전 과정에 AI를 내재화한 회사를 뜻한다. 고객의 이용 상황과 이력에 맞춰 서비스를 제공하고 복잡한 이용 절차를 줄이는 동시에 반복 업무와 데이터 분석을 AI에 맡겨 구성원이 고객 문제 해결과 의사결정에 집중하도록 하는 것이 핵심이다. SK브로드밴드는 서비스 품질과 디지털 경험, AI 서비스 등 고객 접점 전반을 혁신하기 위해 A를 중심으로 사업과 업무 체계를 바꾼다는 방침이다. 이를 위해 고객이 변화를 직접 체감할 수 있는 '상품·서비스 혁신'과 사람·오프라인 중심의 기존 운영 방식을 AI 기반으로 바꾸는 'AX 프로세스 전환'을 양대 실행 축으로 정했다. 구성원 개개인의 AI 활용 역량도 높여 고객 요구와 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 조직으로 전환한다. AI 챗봇 문의 93% 셀프 처리…Btv 에이닷 이용 1억4000만건 고객이 직접 이용하는 서비스에는 이미 AI 적용이 확대되고 있다. 가입부터 A/S까지 24시간 상담할 수 있는 AI 챗봇은 UI UX 개선과 커스터마이징을 거쳐 이용 편의성을 높였다. 요금과 설치, 이사, 사후관리(AS) 등 주요 상담 시나리오를 확대하면서 전체 고객 문의 가운데 약 93%를 고객이 직접 처리할 수 있도록 했다. IPTV Btv에는 AI 미디어 에이전트 '에이닷'과 대규모언어모델(LLM)을 적용했다. 이를 통해 한 번의 질문과 답변에 그치지 않고 대화의 맥락을 이어가는 멀티턴 방식의 'AI B tv'를 제공하고 있다. SK브로드밴드는 단순히 콘텐츠를 전달하는 IPTV에서 벗어나 AI가 이용자별 취향과 상황에 맞는 미디어 경험을 제공하는 서비스로 B tv를 발전시킨다는 계획이다. 최근 B tv에 적용된 에이닷의 누적 이용 건수는 1억 4000만건을 넘어섰다. 하루 22억건 데이터 분석…장애 발생 전 AI가 품질 관리 AI는 고객이 보지 못하는 네트워크와 IPTV 운영 영역에도 투입되고 있다. 장애가 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 이상 징후를 먼저 찾아내고 조치하는 체계를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 유선 네트워크에는 AI 관제·진단 에이전트 'C-one'을 도입했다. C-one은 고객경험지표(CEI)를 기반으로 네트워크 이상 징후를 자동으로 탐지하고 원인과 점검 우선순위를 식별한다. 점검이 필요한 지점을 찾아 관련 보고서를 자동으로 작성해 담당자에게 전달하는 기능도 갖췄다. 네트워크 담당자가 데이터를 일일이 확인하는 시간을 줄이고 장애 가능성이 높은 지점을 우선 점검할 수 있도록 해 운영 효율성과 대응 속도를 함께 높이는 방식이다. IPTV에서는 AI 기반 품질 관리 시스템 'AQUA'가 품질 이상 여부를 상시 확인한다. Btv 시청 과정에서 발생할 수 있는 이상 징후를 AI가 실시간으로 감지하고 고객이 불편을 신고하기 전에 품질 개선이 필요한 구간을 찾아 선제적인 조치를 지원한다. 이를 위해 SK브로드밴드는 Btv 셋톱박스에서 하루 22억건이 넘는 데이터를 수집한다. 방송 설비와 네트워크를 거쳐 셋톱박스와 TV에 이르는 서비스 전달 전 과정에서 740개 품질 지표를 365일 24시간 분석하고 있다. 고객 상담과 미디어 서비스뿐 아니라 실제 통신·방송 인프라 운영까지 AI가 관여하면서 상품·서비스와 운영 프로세스를 동시에 바꾸는 구조다. AI 앱 1900개 개발·운영…60여개 에이전트 현장 투입 SK브로드밴드는 이 같은 상품·서비스와 프로세스 혁신을 지속하려면 구성원 개개인의 AI 활용 능력이 뒷받침돼야 한다고 보고 사내 업무 환경도 AI 중심으로 바꾸고 있다. 전사 AX 추진을 담당하는 CEO 직속 조직 'AI 보드(AI Board)'가 중심 역할을 맡는다. AI 보드는 각 조직이 AX를 추진하는 과정에서 발생하는 병목을 진단하고 해결을 지원한다. 현업에서 발굴된 AI 활용 사례를 전사 AI 에이전트 개발과 활용으로 확산하는 역할도 담당한다. 구성원들이 AI 활용법을 공유할 수 있는 사내 AX 커뮤니티 '단비(DAN-B)'도 운영한다. 단비에서는 구성원들이 AI 활용 노하우를 묻고 답할 수 있으며 '오픈오피스아워(OOH)'를 통해 실제 업무 과정에서 발생한 문제를 등록하고 멘토의 컨설팅을 받아 해결 방안을 구체화할 수 있다. 이 과정에서 만들어진 경험과 결과물은 다시 단비에 축적된다. 다른 구성원이 이를 검색해 자신의 업무에 활용하면서 개인의 AI 활용 경험을 조직 전체의 지식 자산으로 전환하는 구조다. 현장에서 AX 확산을 지원하는 'AI 프론티어'도 지난 7월부터 운영하고 있다. 선정된 구성원은 AI 보드와 함께 각 조직의 AX 성공 사례와 활용법을 전파하고 현장에서 구성원들이 겪는 AI 활용상의 어려움을 해결하는 역할을 맡는다. 네트워크 업무에는 별도의 AI 플랫폼도 구축했다. SK브로드밴드는 지난 2월부터 사내 네트워크 조직과 AT·DT센터가 협력해 네트워크 데이터 분석과 코딩 지원 기능을 갖춘 '플레이그라운드'를 업무에 활용하고 있다. 현재 플레이그라운드에서 개발하거나 운영하고 있는 AI 앱은 약 1900개에 달한다. 이 가운데 상황을 스스로 판단하고 필요한 행동까지 수행하는 AI 에이전트 60여개가 실제 현장 업무에 활용되고 있다. 구성원이 업무 특성에 따라 AI 도구를 직접 선택할 수 있는 환경도 확대했다. 사내 업무에 특화된 에이전트를 구현하는 '에이닷 비즈'를 비롯해 노코드 기반 AI 개발 도구 '아르고스 스튜디오', '제미나이 엔터프라이즈' 등을 제공하고 있다. AI 활용 교육도 전사 단위로 확대한다. 신입사원부터 팀장, 임원까지 직급별 맞춤형 AI 리더십 과정을 필수화하고 본사뿐 아니라 지역 사업장에서도 AI 관련 포럼을 정기적으로 진행한다. 일부 조직이나 개발 인력에 AI 활용을 맡기는 대신 구성원 전체가 일상적인 업무에서 AI를 사용하는 체계를 구축한다는 취지다. SK브로드밴드는 궁극적으로 AI와 구성원이 함께 업무를 수행하는 구조를 구축해 고객 서비스 개선이 다시 업무 혁신으로 이어지는 선순환 체계를 만든다는 계획이다. SK브로드밴드 관계자는 “AI 네이티브 서비스 컴퍼니는 기존 상품과 업무에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 상품·서비스·조직 전반을 AI 중심으로 재설계하는 것”이라며 “AI와 구성원이 긴밀하게 협업하는 업무 체계를 구축해 고객 가치를 최우선으로 하는 AX 기반 선순환 구조를 정착시키겠다”고 말했다.

2026.09.04 10:54박수형 기자

공공 정보시스템 클라우드 전환 속도…전 행정·기관 실태조사

행정안전부가 공공 인공지능 전환(AX)을 촉진하기 위한 발판으로 범정부 클라우드 전환에 속도를 낸다. 행안부는 1일부터 오는 18일까지 모든 행정·공공기관 정보시스템을 대상으로 '클라우드컴퓨팅 총조사'를 실시한다. 이번 조사는 기관별 클라우드 이용 현황 및 이용 계획, 클라우드 네이티브 적용 여부, 전환 예산 반영 여부 등을 파악해 범정부 클라우드 정책 수립을 위한 클라우드 전환 로드맵 마련의 기초 자료로 활용될 예정이다. 조사 방식은 두 가지 방식으로 진행된다. 기존 '정보자원관리시스템(IRM)'에 등록된 시스템은 해당 플랫폼을 활용해 조사를 진행하며 미등록 시스템 및 신규 구축 예정 시스템은 별도 공문을 발송하해 실태조사를 실시한다. 주요 조사 내용은 ▲시스템 기본정보 ▲클라우드 이용현황 정보 ▲클라우드 전환 제외 대상여부 및 사유 ▲클라우드 전환 예정 정보 ▲클라우드·클라우드 네이티브 전환 성과 등 5개 영역 25개 세부 문항이다. 행안부는 총조사에 앞서 지난 7~8월 총 세 차례에 걸쳐 모든 행정·공공기관 정보화 담당자 1000여 명을 대상으로 '공공부문 클라우드 정책방향 및 로드맵 수립 설명회'도 진행했다. 이번 조사 목적과 정부의 정책 방향을 공유하고 기관들의 참여를 유도하기 위해서다. 행안부는 이번 총조사 결과를 바탕으로 공공 AX 추진을 위한 '전(全) 행정·공공기관 클라우드 전환 로드맵'을 연말까지 마련할 계획이다. 이후 기관별 협의를 거쳐 국가AI전략위원회에 최종 보고할 예정이다. 전환 로드맵에는 기관별 정보시스템에 대한 클라우드 전환 대상 및 운영 유형 등을 확정하고 핵심 정보시스템(A1~A3) 대상 클라우드 네이티브 전환 효과성 진단 결과도 포함할 방침이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "이번 총조사는 공공 정보시스템을 2030년까지 클라우드로 전환하기 위한 계획을 마련하기 위한 기초 조사"라며 "각 기관과 긴밀히 협력해 합리적이면서도 속도감 있는 클라우드 전환을 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 13:41한정호 기자

SK AX, 글로벌 ERP 기업 SAP와 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 동맹

SK AX가 SAP와 손잡고 기업 전사적자원관리(ERP)를 넘어 업무 프로세스 전반에 에이전틱 인공지능(AI)을 적용하는 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 구현에 박차를 가한다. SK AX는 독일 바덴뷔르템베르크주 발도르프에 위치한 SAP 본사에서 SAP 오토노머스 스위트 및 비즈니스 AI 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 26일 밝혔다. 협약식에는 김완종 SK AX 사장과 손건일 SK AX 최고고객책임자(CCO), 신은영 SAP코리아 대표 등 양사 경영진이 참석했다. 김완종 SK AX 사장은 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)와도 만나 구체적인 협력 방안을 논의했다. 이번 협력은 SAP가 보유한 기술력과 SK AX가 축적해온 산업별 AI 전환(AX) 설계·운영 역량의 결합이 목적이다. 다양한 산업 현장에서 검증한 전문성과 기술 역량을 바탕으로 ERP 체계를 포함한 기업 운영 전반을 에이전틱 AI로 최적화함으로써 기업 생산성과 의사결정 속도를 향상시킨다는 방침이다. SK AX는 AI 에이전트의 자율 운영 환경을 제공하는 SAP 오토노머스 스위트, 기업용 AI 제품군인 SAP 비즈니스 AI, 자사 엑스젠틱와이어 ERP 스위트(AXgenticWire ERP Suite)를 활용해 금융∙제조∙에너지 등 다양한 산업 분야에서 협력할 예정이다. 엑스젠틱와이어 ERP 스위트는 고객 ERP 전략 수립부터 구축·전환, 운영 혁신까지 지원하는 통합 서비스이다. 이 중 AI 제품군인 '마이 파이낸스(my Finance)'는 재무 업무를 자동화하는 것은 물론, 이상 징후 탐지를 지원하고 ERP 운영 업무를 돕는 'EAR(ERP AI Rewire) Ops', AI를 적용해 ERP 시스템을 설계·개발·테스트하는 'EAR 스튜디오' 등도 기업 고객들의 AX를 지원한다. 또 기업 현장의 ERP 운영을 밀착해 지원하는 'SK AX 현장 배치 엔지니어(FDE)', AI 기반 ERP 전환을 돕는 컨설팅 서비스인 'SK AX AIDE'와 AI 에이전트 주도 ERP 구축 방법론도 제공할 계획이다. 엑스젠틱와이어 ERP 스위트는 SAP의 개방형 플랫폼 'AI 에이전트 허브'에 등록돼 전 세계 기업 고객들에게 공급된다. 이를 통해 기업들의 ERP 구축·전환 기간 단축과 운영 품질 향상을 돕는다는 목표다. 아울러 회사는 SAP의 정식 출시 전 제품을 먼저 업무 환경에 적용하고 SAP와 밀착 피드백 과정을 통해 제품 완성도를 높이는 'EAC(Early Adopter Care)'프로그램에도 참여한다. SK AX 관계자는 "양사는 기술 검증부터 AI 에이전트 개발, 고객 적용, 사업화까지 이어지는 공동 협력 체계를 구축해 세계 최고 수준의 AI 네이티브 엔터프라이즈 대표 사례를 만들어 나갈 것"이라며 "다양한 글로벌 행사와 비즈니스 현장에서 양사 협력 성과를 전세계 고객들에게 소개할 계획"이라고 밝혔다. 김완종 SK AX 사장은 "우리는 기존 레거시 시스템과 데이터, 클라우드를 아우르는 차별화된 AX 기술력을 바탕으로 기업 고객 경쟁력을 높이기 위한 업무 프로세스의 근본적 재설계와 AX 접목 등 AX 혁신을 이끌고 있다"며 "이번 SAP와의 전략적 협력을 기반으로 우리와 SK그룹이 먼저 선도적인 AI 네이티브 엔터프라이즈 성공 사례를 창출하고 이를 국내외 시장으로 확산시켜 나갈 것"이라고 강조했다. 크리스티안 클라인 SAP CEO는 "우리의 최고 수준 전문가와 AI 에이전트 개발 방법론을 통해 SK AX와 함께 공동 고객을 위한 자율형 기업 비전을 실현해 나가길 기대한다"고 말했다.

2026.08.26 13:50한정호 기자

포스코DX, 상반기 영업익 전년比 66% ↓…"AI 투자 확대로 하반기 반등 기대"

포스코DX가 철강 경기 둔화와 이차전지 소재 투자 조정 영향으로 상반기 부진한 성과를 거뒀다. 하반기에는 인공지능(AI)과 자동화 중심 체질 전환을 가속화하며 반등에 나설 계획이다. 14일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 포스코DX는 2026년 상반기 연결 기준 매출 4741억원, 영업이익 135억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 16.8%, 영업이익은 66.2% 감소한 수치다. 영업이익률도 4.16%포인트 하락했다. 그룹사 투자 조정에 하락…2분기 수익성은 개선 최근 3년간 실적 흐름을 보면 포스코DX는 2024년 매출 1조4천733억원, 영업이익 1천90억원으로 정점을 기록한 뒤 지난해 매출 1조752억원, 영업이익 604억원으로 감소했다. 올해 상반기에는 영업이익이 100억원대 초반까지 떨어지며 수익성 압박이 심화됐다. 다만 분기별 흐름에는 변화가 감지된다. 상반기 영업이익 135억원 가운데 99억원이 2분기에 발생했다. 1분기 영업이익이 약 37억원 수준으로 추정되는 점을 감안하면 수익성은 점진적으로 개선되는 모습이다. 포스코DX는 "전년 수주 감소와 고객사 납품·납기 일정 조정 영향으로 매출이 감소했지만 AI 로봇 투자 확대에 따른 비용 증가에도 2분기 영업이익은 전분기 대비 개선됐다"고 설명했다. 실적 부진 주요 원인은 포스코그룹 투자 조정이다. 반기보고서에 따르면 주요 고객 매출은 4556억원으로 전체 매출의 96.1%를 차지했다. 포스코이앤씨, 포스코퓨처엠, 포스코인터내셔널, 포스코플로우 등 그룹 계열사가 주요 고객이다. 올해 상반기 철강 업황 둔화와 이차전지 소재 산업의 투자 속도 조절이 겹치면서 자동화와 IT서비스 사업 모두 성장세가 둔화됐다. 사업부문별로는 자동화(EIC) 사업이 매출 2442억원으로 전체의 51%를 차지했고 IT서비스 사업은 2324억원으로 49%를 기록했다. 영업이익은 각각 79억원, 58억원 수준이다. AI 네이티브 기업 전환 가속…AI 연구개발 확대 포스코DX는 AI 투자 확대를 통해 AI 네이티브 기업으로 전환하며 실적개선에 나설 계획이다. 올해 초 이사회에서 'AI 워크포스 개발 투자'와 'AX 기술 내재화를 위한 GPU 인프라 투자'를 잇따라 승인하며 AI 전환 전략을 본격화했다. 이를 위해 사무 업무를 비롯해 제철소와 제조 현장에도 AI를 도입해 운영 효율을 높인다는 계획이다. 포스코그룹 전용 생성형 AI 서비스인 'P-GPT'도 지속 고도화한다. 엔비디아 옴니버스 기반 피지컬 AI 플랫폼 구축과 디지털 트윈 사업 역시 확대할 예정이다. 무인화·자동화 사업을 AI 고도화다. 크레인 무인화와 산업용 로봇 자동화 모델을 표준화해 유사 공정으로 확산하고 철강뿐 아니라 이차전지 소재 생산 현장까지 적용 범위를 넓힌다는 전략이다. AI 중심 개발 체계 구축도 본격화한다. 베트남 해외 개발센터(ODC)를 활용한 AI 기반 개발 프로세스를 정착시키고, 외부 기술 파트너십 확대와 핵심 인재 확보에도 나설 계획이다. 이를 위해 포스코DX는 상반기 연구개발비로 약 80억원을 투입했다. 매출 대비 연구개발 비율은 1.68%로 2024년 0.60%, 2025년 0.98%보다 높아졌다. 현재 AX융합연구소에는 89명이 근무하고 있으며 OT기술개발, AX기술개발, 기술전략 조직으로 구성돼 있다. 상반기 주요 연구개발 성과로는 ▲생성형 AI 기반 포스마스터-PLC 코파일럿 ▲AI 오퍼레이터 플랫폼 ▲피지컬 AI 플랫폼 ▲리클레이머(Reclaimer) 무인화 ▲항만 하역기(GTSU) 무인화 ▲AI 엔지니어링 플랫폼 등이 꼽힌다. 재무 건전성은 안정적이다. 6월 말 기준 자산총계는 8229억원, 부채총계는 2558억원, 자본총계는 5671억원이다. 부채비율은 45.1% 수준이며 현금 및 현금성자산은 2483억원을 보유하고 있다. 수주잔고는 총 9567억원으로 지난해 연간 매출의 약 89%에 해당한다. 자동화 부문이 6513억원, IT서비스 부문이 3054억원이다. 상반기 심민석 대표의 개별 보수는 공시되지 않았다. 반기보고서에 따르면 상반기 등기 상근이사 3인의 보수 총액은 5억2천800만원으로 집계됐으며, 5억원 이상 보수 수령자는 없는 것으로 나타났다. 별도 기준 임직원 수는 2109명이며 해외 법인을 포함한 연결 기준 인원은 2645명이다. 상반기 직원 1인 평균 급여는 분기기준 4500만원으로 연간 환산 시 약 9000만원 수준이며 평균 근속연수는 14.7년으로 나타났다. 업계에서는 하반기 실적 개선 여부가 결국 포스코그룹의 투자 재개 속도에 달려 있다고 보고 있다. 포스코그룹은 철강 부문에서 인텔리전스 팩토리 고도화를 지속 추진하고 있으며, 이차전지 소재 부문에서도 재성장을 위한 투자 준비에 나서고 있다. 포스코DX가 그룹 내 AI·자동화·무인화 사업을 전담하고 있다는 점에서 관련 투자 확대 시 직접적인 수혜가 예상된다. 반면 철강 경기 회복과 이차전지 업황 개선 시점이 아직 불확실한 만큼 실적 회복 속도는 예상보다 더딜 수 있다는 관측도 나온다. 포스코DX 심민석 대표는 반기보고서를 통해 "2026년은 AI 네이티브 컴퍼니로의 전환을 본격 추진하는 해"라며 AI 기반 사업에 집중할 것임을 강조했다.

2026.08.14 11:44남혁우 기자

에스넷그룹, AI 네이티브 조직 선언…'AX혁신추진단' 출범

에스넷그룹이 인공지능(AI)을 실제 업무에 내재화하는 전사 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 임직원의 AI 활용 역량을 높이는 데서 나아가 관리·기술·영업 등 업무 전반에 AI를 단계적으로 적용해 일하는 방식을 혁신하고 변화 대응력을 갖춘 'AI 네이티브' 조직으로 전환한다는 목표다. 에스넷그룹은 전사 AI 활용 교육과 'AX혁신추진단' 출범을 기반으로 그룹 차원의 AX를 본격 추진한다고 10일 밝혔다. 회사는 연초부터 국내 주요 기업의 AX 사례를 분석하고 그룹의 조직문화와 업무 환경에 맞는 단계별 실행 방향을 마련했다. 이를 토대로 가치경영실 주관 아래 임직원 역량 강화와 AI 활용 문화 확산, 관련 시스템 구축 등을 추진 중이다. 우선 임직원의 AI 활용 역량을 높이는 데 집중하고 있다. 지난달부터 그룹 임직원을 대상으로 AI 활용 교육을 진행해 현재까지 150명이 기초 과정을 이수했다. 임원진도 주말 교육에 직접 참여해 '바이브 코딩'을 배우고 있으며 현재 관리·기술·영업 등 직군별 특성을 반영한 심화 교육을 진행 중이다. 에스넷그룹은 단순 교육에 그치지 않고 AI를 실제 업무에 적용하는 단계로 AX 범위를 확대할 계획이다. 개인과 조직의 AI 활용 역량을 강화하고 기존 지식과 경험만으로 수행하기 어려웠던 업무까지 지원할 수 있도록 업무 방식을 고도화한다는 구상이다. 이를 위해 그룹 차원 AX 실행을 담당하는 'AX혁신추진단'도 결성했다. 추진단을 중심으로 그룹 내 AI 활용을 확산하고 각 조직과 직군의 업무 특성에 맞는 적용 방안을 구체화한다는 방침이다. 궁극적으로는 AI가 특정 업무를 보조하는 도구에 머무르지 않고 임직원의 일하는 방식에 자연스럽게 녹아드는 조직으로 전환하는 것이 목표다. 에스넷그룹은 이를 AI 네이티브 조직으로 정의했다. AI 활용 과정에서 개인의 업무 수행 방식과 조직 역량이 지속적으로 발전하는 구조를 마련해 경영 효율과 조직의 변화 대응력을 함께 높인다는 계획이다. 박효대 에스넷그룹 회장은 "AX는 AI를 활용해 경영 효율을 높이고 개인과 조직 역량을 강화해 우리가 할 수 있는 일의 범위를 넓혀가는 과정"이라며 "그룹 임직원이 기존 지식과 경험을 넘어 보다 새로운 방식으로 판단하고 실행하며 변화에 유연하게 대응하는 조직을 만들어 가겠다"고 밝혔다.

2026.08.10 15:21한정호 기자

"LTV는 설계하는 것"…슈퍼센트, 'AI 네이티브' 퍼블리싱 전략 공유

글로벌 게임 퍼블리셔 슈퍼센트가 글로벌 콘퍼런스에 연사로 참여해 데이터 기반 퍼블리싱 방법론과 AI 중심의 시스템 운용 전략을 공유했다. 슈퍼센트는 지난달 말 중국 상하이에서 열린 구글 '씽크 게임즈 2026'과 글로벌 초청 서밋 '인텔리체인 글로벌 2.0'에 연사로 나섰다고 10일 밝혔다. 두 행사는 아시아 최대 규모 게임·디지털 엔터테인먼트 박람회인 '차이나조이 2026' 기간에 맞춰 현지에서 열린 글로벌 콘퍼런스다. 슈퍼센트는 지난해에 이어 2년 연속 연사로 초청돼 현지 개발사들과 퍼블리싱 협력을 논의했다. 임성준 퍼블리싱 실장은 지난달 30일 약 1000명의 게임 업계 리더가 모인 구글 '씽크 게임즈 2026'에서 글로벌 퍼블리셔를 대표하는 패널로 무대에 올랐다. 임 실장은 "이제 글로벌 출시 자체는 경쟁력이 아니다"라며 "성장은 새로운 지역이 아니라 이미 확보한 유저를 얼마나 정교하게 운영하느냐에서 나온다"라고 말했다. 이어 "가장 값진 자산은 하나의 히트작이 아니라 시장이 스스로 게임을 검증하게 만드는 반복 가능한 프로세스"라고 강조했다. 손민정 프로덕트 전략 실장은 바로 다음날 '인텔리체인 글로벌 2.0'에서 단독 세션 연사로 나섰다. 센서타워·리프트오프·앱러빈·애드저스트 등 글로벌 모바일 데이터·애드테크 4사가 공동 주최한 초청 서밋이다. 손 실장은 '프로토타입에서 글로벌 스케일까지'를 주제로 "고객 생애가치(LTV)는 측정하는 것이 아니라 설계하는 것"이라며 게임의 기획 단계부터 수익화 전략을 미리 갖추는 슈퍼센트의 퍼블리싱 방법론을 소개했다. 두 실장은 데이터 기반으로 게임의 재미와 수익성, 확장성을 단계적으로 검증하는 자체 시스템 '퍼블리싱 시스템 루프(PSL)'를 핵심 성과 요인으로 꼽았다. 아울러 슈퍼센트는 프로세스 전반에 AI를 기본 전제로 내장하는 'AI 네이티브' 방식으로 시스템을 재정비 중이다. 현재 약 180개의 AI 에이전트가 실무를 분담하고 있으며, 사내 AI 플랫폼 '센트'와 실행 도구 '나비' 구축 및 '제미나이 엔터프라이즈' 도입을 통해 업무 효율을 높이고 있다. 회사는 이렇게 축적한 AI 운영 역량을 게임 밖으로도 넓히고 있다. 광고 크리에이티브 제작부터 숏폼 영상과 드라마, 음악 등 콘텐츠 산업 전반을 아우르는 하나의 '콘텐츠 테크' 플랫폼으로 장기 비전을 확장할 방침이다.

2026.08.10 14:30진성우 기자

배충식 18대 KAIST 총장 취임…"기본 강한 글로벌 혁신 대학" 지향

배충식 제18대 KAIST 총장이 취임식에서 미래 60년을 준비할 비전으로 '기본이 강한 글로벌 혁신 선도대학'을 제시했다. 취임식은 10일 오전 10시부터 KAIST 대강당에서 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 참석 예정인 가운데 진행한다. 배 총장은 취임사에서 '연속과 혁신'을 대학 운영 핵심 철학으로 제시할 예정이다. KAIST가 지난 55년간 축적해 온 창의(Creativity), 도전(Challenge), 배려(Caring)의 가치를 계승하는 동시에 AI 대전환과 글로벌 기술패권 경쟁에 대응, 교육·연구·창업·행정 전반 혁신을 추진하겠다는 구상이다. 배총장은 교육·연구·창업·행정 전반에서 5대 발전 전략(Beyond Series)을 제시했다. 발전 전략은 총장 선발 과정에서 공개했던 비욘드 KAIST 5개안을 다듬은 것으로 ▲AI를 넘어 모두의 AI ▲혁신적 연구·창업 ▲효율적이고 열린 대학 ▲친환경과 지속가능성 ▲세계로, 미래로 등이다. KAIST는 AI를 특정 전공이나 전문가만의 기술이 아닌 모든 학문의 공통 언어이자 범용 도구로 확산할 계획이다. 인간중심 자율 시스템의 설계자가 될 인재를 양성하겠다는 것. 또 대형 연구 기획도 장려한다. 딥테크 중심 국가전략 기술과 미래과학기술 발전에 기여할 방침이다. 특히, 로봇, 자율주행, 첨단 제조 등 현실 세계에서 작동하는 피지컬 AI(Physical AI)와 양자, 기후·에너지 등 미래 전략기술 연구를 확대한다. 산업체 위성연구실과 협력연구센터 유치를 확대하고, 기업과의 공동 연구개발 과정에 AI를 접목한 'AI 자율랩(AI Autonomous Lab)' 구축도 추진한다. 신입생 대상 특화 창업교육을 마련하고, 창업 동문과 현장 전문가가 참여하는 교육·실습 중심의 창업교육 모델을 구축할 계획이다. 탄소중립기술도 강조했다. ESG 경영과 SDG를 실행하는 한편 캠퍼스를 기후대응 스마트 시티의 리빙 랩으로 만든다. 배충식 총장은 특히, AI 적용 전략으로 △교육부문 'AI 인터랙티브 교육)' △연구부문 'AI 자율랩' △행정부문 'AI 에이전트 행정' △인프라 부문 'AI 에너지 융합'을 유기적으로 연결한 'AI 네이티브 캠퍼스' 구현을 선언해 관심을 끌었다. 취임식에서는 KAIST 졸업생들이 AI를 활용해 실제 산업과 연구 현장의 혁신을 이끌고 있는 사례도 소개한다. 한국조선해양 윤현숙 박사는 선박 분야 디지털 트윈(Digital Twin), 삼성전자 반도체연구소 신지용 박사는 반도체 생산공정에서의 AI 활용 사례를 발표한다. 황준식 KAIST 교수는 자동차·모빌리티와 로봇 등 다양한 분야에서 현실 세계와 상호작용하는 피지컬 AI(Physical AI)의 발전 방향과 활용 사례를 소개할 예정이다.

2026.08.10 09:18박희범 기자

[최홍석 칼럼] 6G는 기술이 아니라 설계 철학이다

"5G가 속도 경쟁이었다면, 6G는 지능 경쟁이다. 단순히 더 빠른 것이 아니라, 망 자체가 생각하고 감지하고 판단하는 시대가 온다."(KT 미래네트워크연구소) 이 시리즈는 4월 OpenROADM(광 개방화)을 시작으로, 5월 IP/MPLS 단순화, 6월 소버린 AI·네오스케일러, 7월 에이전틱 AI·자율 네트워크 L4까지 인프라 스택의 각 계층을 다뤘습니다. 이번 편은 그 모든 논의를 관통하는 상위 그림을 그립니다. 지금까지의 인프라 혁신이 무엇을 향해 가고 있는가, 그 종착점이 6G일 것입니다. 지난 6월 3GPP 싱가포르 총회에서 6G 표준화 일정(릴리즈 21)이 공식 확정됐습니다. 이제 6G는 열린 미래가 아니라 구체적인 타임라인이 정해진 현실입니다. 국내 통신사가 지금 내리는 인프라 투자 결정이 6G 전환의 비용과 속도를 직접 결정합니다. 3GPP 릴리즈 21, 6G의 타임라인이 확정되었다 2026년 6월 3GPP 싱가포르 총회(TSGs#112)는 릴리즈 21, 즉 최초의 6G 표준 릴리즈 일정을 공식 승인했습니다. 이로써 6G는 '언젠가'의 개념이 아니라 설계와 투자 계획에 반영해야 할 확정된 일정이 되었습니다. 여기에 중요한 맥락이 있습니다. 에릭슨은 '릴리즈 21 사양이 2028년 말까지 완성돼야 2030년 상용 시스템 출시가 가능하다'고 강조합니다. 장비 개발·검증·망 설계에 최소 18~24개월이 필요하기 때문입니다. 2030년 상용화를 목표로 한다면, 6G 아키텍처 방향을 결정해야 하는 시점은 지금입니다. 6G가 5G와 근본적으로 다른 세 가지 설계 원칙 ① AI 네이티브, 망 위에 얹는 것이 아니라, 망 안에 내재된 AI 5G에서 AI는 망 위에 얹는 외부 레이어였습니다. 트래픽이 수집되고, 별도 플랫폼에서 분석된 결과가 다시 망에 적용되는 구조입니다. 7월 기사에서 다룬 에이전틱 AI·자율 운영 L4도 사실 이 구조의 연장선입니다. 6G는 다릅니다. AI 생명주기 관리(학습·추론·업데이트)가 무선 프로토콜·코어·RAN 설계 안에 처음부터 내재됩니다. 3GPP 릴리즈 21의 규격 작업 범위에는 AI 라이프사이클 관리, AI 모델 배포·버저닝, 에어 인터페이스 상의 AI 추론 실행이 명시적으로 포함됩니다. 망이 데이터를 AI에게 건네주는 것이 아니라, 망 자체가 AI로 작동하는 구조입니다. ② ISAC, 통신과 감지가 하나의 인프라로 통합된다 ISAC(Integrated Sensing and Communication)은 6G의 가장 혁신적인 기술 기둥입니다. 기지국의 무선 신호가 통신과 레이더 센싱을 동시에 수행합니다. 드론 충돌 회피, 자율주행 환경 인식, 스마트 시티 교통·군집 감지, 재난 현장 인명 탐지 등 모든 것이 별도 인프라 없이 통신망만으로 구현됩니다. 에릭슨은 ISAC을 '통신 시스템을 공간 인식 플랫폼으로 전환하는 6G의 대표 기능'으로 정의합니다. ATIS 넥스트 G 얼라이언스는 지난 6월 ISAC 데이터 이니셔티브를 발표하며, 교통 안전·환경 모니터링·재난 대응 등 공공 인프라 영역에서의 ISAC 데이터 표준화 작업을 시작했습니다. LG유플러스도 POSTECH과 공동으로 100GHz 이상 THz 대역 RIS(재구성 가능 지능형 표면) 기술을 검증했습니다. ③ NTN 통합 — 위성이 지상망의 연장선이 된다 6G는 지상망(Terrestrial)·위성(Non-Terrestrial)·공중(Aerial) 네트워크를 단일 아키텍처로 통합합니다. KT의 표현처럼 '에베레스트 정상에서 스마트폰으로 화상회의'가 가능해지는 것은 위성이 별도 시스템이 아니라 6G 코어에 통합된 계층이 되기 때문입니다. KT·SKT·LGU+·카이스트가 공동 참여하는 '6G 핵심원천 기술개발' 사업에서도 위성 통신 통합이 핵심 과제로 다루어지고 있습니다. 6G 표준 주도권, 6G는 기술 경쟁이자 패권 경쟁이다 6G 표준화는 기술만의 문제가 아닙니다. 중국(화웨이·ZTE·CATT)·유럽(노키아·에릭슨)·한국(삼성)·미국(퀄컴·엔비디아)이 표준 기여도를 놓고 치열하게 경쟁 중이며, 이는 곧 특허 풀·장비 수급 주도권으로 직결됩니다. 국내에서는 KT가 5G SA 전국 상용망으로 AI-RAN 선행 인프라를 확보했고, SKT는 MWC 2026 가상화 기지국 PoC, LGU+는 LG전자와 PQC·시맨틱 통신 협력을 진행 중입니다. 6G 표준 주도권 확보는 6월 기사의 소버린 AI와 같은 맥락의 통신 주권 문제입니다. 오늘의 인프라 투자가 6G 전환 비용을 결정한다 '6G는 아직 멀다'는 인식은 위험합니다. 표준이 2029년에 완성되더라도, 그 표준 위에서 작동할 장비를 설계하고 검증하는 데 18~24개월이 걸립니다. 역산하면 6G 장비 개발 방향은 2027년 초에 결정되어야 합니다. 즉 지금의 아키텍처 선택이 6G 전환의 출발선입니다. 이 시리즈에서 일관되게 강조해 온 방향들이 실은 6G 준비와 정확히 일치합니다. 에릭슨이 명시한 것처럼, 오늘 5G SA와 엣지 인프라를 현대화하는 통신사는 6G 전환 비용을 20~30% 줄일 수 있습니다. 반대로 레거시 구조를 그대로 유지한 채 6G 전환을 시도하는 통신사는 이중 투자의 부담을 고스란히 집니다. 특히 광전송 관점에서, 4월 기사에서 다룬 OpenROADM 기반 개방형 DWDM은 6G 프론트홀·백홀을 단일 개방 구조로 수용하는 핵심 기반입니다. 벤더 종속적 폐쇄형 DWDM 구조를 유지한 채 6G를 맞이하면, 멀티-레이어 자율 제어와 AI 기반 광 운용이 근본적으로 제약됩니다. 국내 통신사를 위한 6G 준비 체크리스트 6G 대비를 막연한 장기 과제로 미루는 것은 이미 늦습니다. 지금 당장 확인하고 결정해야 할 사항들이 있습니다. 시리즈의 모든 투자는 6G를 향하고 있었다 4월 OpenROADM에서 시작된 이 시리즈는 광 개방화, IP 단순화, AI 인프라, 자율 운영을 차례로 다뤘습니다. 네트워크 관점에서 정리하면, 이 모든 여정은 세 개의 축으로 수렴됩니다. 세그먼트 라우팅의 도입, OpenROADM의 적용, 그리고 오토노머스 네트워크의 실제화입니다. SR(Segment Routing)은 LDP·RSVP-TE의 복잡성을 걷어내고 IPv6 네이티브 단일 패브릭으로 망을 재설계합니다. 6G AI 트래픽의 결정론적 경로 제어와 마이크로초 수렴이 이 위에서 비로소 가능해집니다. OpenROADM은 벤더 종속적 폐쇄 광전송 구조를 개방형 인터페이스로 전환하여, 6G 프론트홀·백홀의 400G/800G 확장과 IP·광학 멀티-레이어 자율 제어의 기반을 만듭니다. 그리고 TM 포럼 L4 기반의 오토노머스 네트워크는 SR로 단순화된 IP 패브릭과 OpenROADM으로 개방된 광 계층 위에서 에이전틱 AI가 장애·용량·에너지를 스스로 판단하고 제어하는 구조로 완성됩니다. 이 세 축이 정렬된 네트워크만이 6G AI 네이티브 설계 원칙을 실제로 수용할 수 있습니다. "지금 인프라를 제대로 설계하는 통신사가 6G의 출발선에서 앞서 있다. 6G를 준비하는 가장 좋은 방법은 5G를 올바르게 완성하는 것이다. 한국은 세계 최초 5G 상용화 국가입니다. 6G에서도 그 선도적 위치를 이어가려면, SR 도입·OpenROADM 적용·AN 실제화라는 세 방향의 실행을 지금 시작하는 것이 가장 구체적인 준비입니다. 지금의 네트워크 설계 결정이 2030년 6G의 출발선을 결정합니다.

2026.08.05 16:19최홍석 컬럼니스트

"반복은 AI, 사람은 재미에 집중"…슈퍼센트, '유나이트 서울 2026'서 개발 방식 공유

슈퍼센트(대표 공준식)가 유니티 개발자 컨퍼런스에서 AI 네이티브 기반의 게임 개발 방식을 공개했다. 슈퍼센트는 최근 서울 코엑스에서 열린 '유나이트 서울 2026'에 김동건 CAIO(최고 AI 책임자) 겸 CTO가 키노트 및 세션 연사로 참여했다고 23일 밝혔다. 김 CAIO는 이번 행사에서 기존 제작 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 방법론과 실제 적용 사례를 발표했다. 슈퍼센트는 코드 작성부터 아트 워크플로우, 문서 자동화, 밸런싱 검증까지 이어지는 독자적인 AI 개발 체계를 구축했다. 주간에는 AI 코드 에이전트와 협업하고 야간에는 '나이트코더'가 코드를 리뷰하는 24시간 개발 프로세스를 가동 중이며, 수천 건의 시뮬레이션을 수행하는 'AI 플레이어' 등을 운용하고 있다. 이를 통해 1인 PD가 3주 만에 완성한 게임으로 글로벌 시장 지표를 검증하는 성과를 거뒀다. 김동건 CAIO는 "AI 네이티브는 사람을 반복 노동에서 해방시켜 핵심 재미와 완성도에 집중하게 만드는 기술"이라며 "게임 개발의 반복 비용을 낮추고 일하는 방식을 재설계해 가치를 높이는 것이 본질"이라고 설명했다. 슈퍼센트는 자체 학습 데이터와 시장 검증 경험을 집약한 AI 브레인 '센트(CENT)'를 중심으로 개발 및 퍼블리싱 구조를 고도화할 계획이다. 향후 게임 운영에서 검증된 AI 역량을 광고 영상 제작 등 다양한 분야로 확장하여 콘텐츠 테크 플랫폼을 구축한다는 방침이다.

2026.07.23 17:40진성우 기자

KINX, 관리형 쿠버네티스 서비스 강화…플랫폼 운영 효율 높인다

KINX가 쿠버네티스 서비스를 강화해 클라우드 네이티브 플랫폼 운영 자동화 시장 공략에 박차를 가한다. KINX는 자사 퍼블릭 클라우드 'IX클라우드'의 관리형 쿠버네티스 서비스(IKS)를 고도화했다고 15일 밝혔다. 이는 기업의 클라우드 네이티브 전환이 확대되면서 쿠버네티스 운영과 변경 관리, 상태 점검, 확장 대응 중요성이 커지는 시장 환경에 맞춰 추진됐다. KINX는 표준화된 인프라 환경에서 고객이 컨테이너 플랫폼을 안정적으로 운영할 수 있도록 서비스 경쟁력을 강화했다. 이번 업데이트는 배포 자동화 중심 구조에서 플랫폼 운영 자동화 중심 구조로 전환한 것이 특징이다. 단순히 쿠버네티스 클러스터를 생성하는 수준을 넘어 여러 클러스터를 플랫폼 차원에서 일관되게 관리할 수 있도록 기능을 고도화했다. 이를 통해 IX클라우드가 클러스터 운영 전반을 표준화하고 통합 관리하는 컨테이너 플랫폼 역할을 강화하게 됐다는 게 회사 측 설명이다. 운영 구조도 개선했다. 클러스터 핵심 구성요소인 컨트롤 플레인에 '호스티드 컨트롤 플레인' 방식을 적용해 클러스터별로 분산됐던 컨트롤 플레인을 일관된 방식으로 관리하도록 설계했다. 생성·변경·삭제·확장 등 라이프사이클 관리와 상태 점검도 표준화된 체계에서 수행할 수 있어 클러스터가 증가하는 환경에서도 운영 기준을 안정적으로 유지할 수 있도록 지원한다. 앞서 KINX는 글로벌 쿠버네티스 솔루션 기업 클래스틱스와 전략적 파트너십을 맺고 카마지 기반 오픈스택 통합과 대규모 클러스터 관리 기술 고도화에 참여하는 등 쿠버네티스 관련 기술 역량을 확보해왔다. 이번 서비스 고도화도 이러한 기술력을 기반으로 플랫폼 운영 경쟁력을 강화하기 위한 전략의 연장선으로 풀이된다. 소병준 KINX 클라우드 개발 이사는 "쿠버네티스 환경에서 다수 클러스터를 안정적으로 운영할 수 있는 역량이 중요해지고 있다"며 "IX클라우드 인프라 운영 경험과 쿠버네티스 기술 역량을 바탕으로 고객이 클라우드 네이티브 환경을 보다 체계적이고 일관된 구조에서 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.15 15:35한정호 기자

오케스트로, 모로코 관세청에 AI·클라우드 노하우 전수

오케스트로 클라우드가 모로코 관세청을 대상으로 인공지능(AI)·클라우드 네이티브 전환 노하우를 공유하며 글로벌 공공 디지털 전환 시장 공략을 강화한다. 모로코 관세행정 현대화 컨설팅 사업을 계기로 AI 기반 관세행정과 클라우드 네이티브 전환 전략을 제시하며 해외 공공사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. 오케스트로 클라우드는 모로코 관세청의 디지털 전환을 담당하는 고위 공무원과 IT 전문가 10명을 초청해 'AI·클라우드 네이티브 기반 관세행정 고도화 연수 프로그램'을 진행했다고 13일 밝혔다. 이번 연수는 오케스트로가 주관사로 수행 중인 '2026년 모로코 관세행정 현대화 업무재설계 컨설팅 사업'의 일환으로 마련됐다. 연수단은 서울 여의도 오케스트로 본사를 방문해 AI와 클라우드 네이티브 기반 관세행정 혁신 전략과 주요 기술을 교육받았다. 회사는 이번 연수를 통해 AI 대전환 시대 데이터 주권과 공공 시스템 구축 경험을 공유하고 모로코 관세청 핵심 시스템인 통관시스템 고도화를 위한 디지털 전환 방안을 제시했다. 특히 AI와 클라우드 기술을 활용한 관세행정 지능화와 시스템 운영 효율화에 초점을 맞췄다. 주요 교육은 ▲AI 기반 위험관리 및 고도화 ▲클라우드 네이티브 아키텍처 전환 전략 ▲오케스트로 솔루션 활용 사례 등으로 구성됐다. AI 기반 위험관리 과정에선 빅데이터와 AI 알고리즘을 활용한 데이터 분석과 AI 도입을 통한 업무 혁신 사례를 소개했다. 클라우드 네이티브 분야에선 기존 모놀리식 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 쿠버네티스 기반 환경으로 전환한 사례를 공유했다. 또 오케스트로 클라우드 관리 플랫폼(CMP)을 활용한 인프라 최적화 방안과 실제 가상화 환경 구축 사례도 소개했다. 시스템 안정성과 운영 효율성을 높일 수 있는 기술 전략을 제시하며 AI와 클라우드 네이티브 기반 공공 시스템 구축 경험을 전달했다. 연수에 참여한 모로코 관세청 관계자는 "한국의 다양한 AI 활용기법과 오케스트로 클라우드의 클라우드 네이티브 기술력을 깊이 있게 이해할 수 있었다"며 "이번 연수를 통해 얻은 인사이트는 모로코 관세 시스템 고도화는 물론, 아프리카와 유럽을 잇는 물류 허브로서 모로코의 무역 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 될 것"이라고 말했다. 오케스트로는 이번 컨설팅 사업을 계기로 해외 공공 디지털 전환 사업 기회를 확대할 계획이다. 회사는 국내외 공공·금융·기업의 클라우드 네이티브 전환 사업 경험을 바탕으로 AI와 클라우드 기반 글로벌 사업을 지속 확대한다는 방침이다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이미 모로코는 국가 경제 기반이 되는 통관시스템을 100% 디지털화된 높은 수준으로 유지하고 있다"며 "이번 컨설팅은 AI와 클라우드 네이티브 고도화를 위한 중요 프로젝트"라고 말했다. 이어 "이번 연수가 소버린 AI·클라우드 분야 기술 협력을 통해 모로코 관세행정의 고도화를 실질적으로 뒷받침하는 계기가 되길 기대한다"고 덧붙였다.

2026.07.13 14:36한정호 기자

환각은 줄이고, 검색은 빠르게…네이버, 'AI탭' 핵심 기술 공개

“네이버는 서비스 역량에서 확실한 우위를 점하고 기본 역량은 경쟁사를 넘어서는 수준을 유지하고, 전문 역량은 글로벌 프론티어 최고 수준과의 격차를 최소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.” 이기창 네이버클라우드 이사는 지난 2일 서울 강남구에서 열린 테크 딥톡 세션에서 이같이 말하며 AI탭에 적용된 초거대 언어모델(LLM)의 지향점을 공유했다. AI탭은 네이버가 지난달 26일 정식 출시한 대화형 검색 서비스로, 사용자의 검색 의도와 맥락을 이해해 답변을 제공하는데 이어 쇼핑, 장소 탐색 등 실제 행동으로 연결하는 에이전틱 검색 서비스다. 특히, AI탭에는 기존 하이퍼클로바X를 기반으로 AI 검색 서비스를 위해 개발된 경량 모델인 프로덕트 네이티브 LLM이 적용됐다. 프로덕트 네이티브 LLM은 네이버의 데이터·서비스 시나리오·사용자 피드백을 모델 설계 전반에 반영했다. 데이터·아키텍처·트레이닝 3대 축으로…MoE 도입으로 응답속도 향상 이번 모델은 서비스 효율성을 극대화하기 위해 데이터, 아키텍처, 트레이닝 3대 축을 중심으로 개발됐다. 문서 품질 필터를 통해 학습 데이터의 품질을 높였으며 복잡한 사용자 요청과 최적의 답변을 매핑하는 '비스형 데이터 수집 파이프라인'을 구축해 검색·쇼핑·플레이스·생활정보 분야의 데이터를 사전 학습 단계부터 반영했다는 것이 네이버의 설명이다. 아키텍처 측면에서는 대규모 서비스 환경에 최적화된 MoE 구조를 도입했다. 이를 통해 기존 HCX 대비 빠른 응답 속도와 높은 처리량을 확보했다. 사용자 경험과 직결되는 E2E Latency도 단축했다. 이는 입력부터 최종 답변 완료까지 걸리는 총 소요 시간으로 낮아질수록 좋은 모델로 평가된다. 기존 트랜스포머 구조 모델의 경우 입력 길이가 늘어날수록 연산량이 제곱으로 증가해 응답 시간이 가파르게 늘어나지만, 해당 모델은 연산량을 입력 길이에 선형적으로 비례하는 수준으로 개선해 긴 문맥에서도 안정적인 응답 속도와 높은 처리량을 유지한다. 트레이닝 단계에서는 강화학습에 투입되는 컴퓨팅 자원이 기존 HCX 대비 2배 이상 확대됐으며, 답을 낼 수 없는 질문에 대해 추가 조건을 되물었을 때 보상을 부여해 모델 성능을 높이는 강화학습 기술도 새롭게 적용됐다. AI가 모호한 요청을 임의로 해석하지 않고, 추가 질문을 통해 사용자의 의도를 명확하게 확인하는 명료성 강화학습(Clarify RL) 기술로 환각 현상을 개선했다. 자기정책 기반 증류(OPD) 기법 역시 함께 적용됐다. 학습 중인 모델이 직접 생성한 답변을 고성능 모델이 토큰 단위로 첨삭하는 방식으로, 부족한 전문 영역의 역량을 효과적으로 보완할 수 있는데다 고성능 모델 성능이 높아질수록 학습 중인 모델도 함께 향상되는 지속적 개선 구조를 갖는다. AI탭에 적용된 모델의 '검색·구매·예약' 등의 실행 품질을 네이버가 종합적으로 평가한 자체 벤치마크 결과 '서비스 역량'은 108점으로 경쟁사 평균인 100점과, 경쟁사 최고점인 106점보다 높았다. 지시 이행과 일본 도구 호출 등 기본 역량에서는 104점을 기록해 경쟁사 평균인 100점을 웃돌았다. 박사급 과학문제를 해결하는 전문 역량은 97점으로 경쟁사 평균인 100점보다 소폭 낮았다. 이 이사는 “세 역량을 지금 모두 잘하는 모델을 만들겠다는 것은 아니다”라며 “기본, 전문 역량도 힘을 주면 열심히 해서 (타사를) 따라갈 수는 있다. 어디서 가장 잘해야 하느냐는 질문을 던졌을 때 서비스 관련 역량에 더 집중 투자해야겠다고 전략적으로 결정한 것”이라고 설명했다. 안정 구동 담당하는 하네스 엔지니어링…스마트렌즈는 넥스트 스텝 담당 현장에서 네이버는 AI탭을 안정적으로 구동하는 핵심 기술인 '하네스 엔지니어링'도 공개했다. AI탭에 적용된 하네스 엔지니어링은 AI가 부적절한 답변을 하지 않도록 제어하면서 필요한 정보를 스스로 찾고 적절한 도구를 활용해 사용자의 요청을 끝까지 수행하도록 설계됐다. 사용자 의도 이해 및 긴 대화 맥락 관리, 검색·쇼핑·플레이스 등 서비스 연계 추론, 출처 제공 및 실행 연결의 네 단계로 동작한다. 여기에 네이버는 검색창에 적용된 스마트렌즈를 중심으로 멀티모달 에이전트로 진화하겠다는 비전을 제시했다. 멀티모달은 이미지를 AI가 이해할 수 있는 표현(임베딩)으로 변환해 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상 등 다양한 형태의 정보를 함께 이해하고 활용할 수 있도록 하는 기술을 뜻한다. 네이버는 2017년 스마트렌즈를 출시하며 이미지 검색 서비스를 선보인 이후, 2022년 이미지와 텍스트를 더한 복합 검색, 지난해 이미지 이해 및 요약을 수행하는 스마트렌즈 X AI 브리핑으로 기술을 고도화해왔다. 앞으로는 상품 검색을 넘어 다양한 영역에서 실행형 멀티모달 경험을 제공할 수 있도록 관련 기술을 고도화할 방침이다. 윤상두 네이버 리더는 “현재 네이버 AI 에이전트는 텍스트 중심으로 입력되지만 향후에는 이미지를 통해서도 의도를 이해하고, 실제 행동까지 연결하는 멀티모달 에이전트 방향으로 진화할 것”이라고 밝혔다.

2026.07.05 08:23박서린 기자

포스코DX, '1인 N 에이전트' 시대 연다…전사 AI 전환 가속

포스코DX가 '1인 1 에이전트'를 넘어 '1인 N 에이전트' 시대를 선언하며 전사 인공지능 전환(AX)에 속도를 낸다. 모든 직원이 AI 에이전트를 업무에 활용하는 것을 넘어 직접 개발할 수 있는 역량까지 확보해 AI 네이티브 컴퍼니로 진화한다는 목표다. 포스코DX는 직원 주도의 전사 AX 체질 강화에 나선다고 18일 밝혔다. 회사는 지난해 AI 네이티브 컴퍼니 전환을 선언한 이후 AI 활용 역량 강화에 집중하고 있다. 이를 위해 'AX 해커톤 2026'을 개최하고 직원들이 직접 AI 에이전트를 개발해 업무 자동화와 생산성 향상 아이디어를 구현할 수 있도록 지원했다. 지난 4월부터 진행된 행사에는 총 75개 팀, 188명이 참여해 높은 관심을 보였다. 최종 결선에는 ▲AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼 ▲채용 에이전트 협업 시스템 ▲프레임워크 마이그레이션 에이전트 ▲배터리·소재 AX 인사이트 포털 ▲사내 업무용 AI 워크스페이스 ▲협업 이해도 적응형 멀티 에이전트 커뮤니케이션 어시스턴트 등을 개발한 6개 팀이 진출해 경쟁을 펼쳤다. 참가자들은 직접 개발한 AI 모델을 시연하며 현업 적용 가능성을 검증했다. 대상은 AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼을 구현한 'PIXEL' 팀이 차지했다. 수상자들에겐 포상과 함께 해외 글로벌 AI 컨퍼런스 참관 기회가 제공되며 우수작으로 선정된 AI 에이전트는 고도화를 거쳐 실제 서비스로 출시될 예정이다. 포스코DX는 AI 인재 육성 체계도 강화하고 있다. 올해부터 'AX 아카데미 프로그램'을 운영하며 AI 기초부터 에이전트 기획·설계·개발까지 단계별 교육 과정을 제공 중이다. 특히 노코드 기반 AI 개발 도구인 '디파이'를 활용해 현장에서 즉시 활용 가능한 실무 역량 확보를 돕고 있다. 회사는 해커톤과 교육 프로그램을 연계해 대규모 사내 AI 에이전트 전문가를 육성하고 이를 바탕으로 업무 전반의 AX를 가속화한다는 방침이다. AI 활용을 특정 부서나 전문가에 국한하지 않고 전 직원의 기본 역량으로 내재화해 기업 경쟁력을 높인다는 구상이다. 포스코DX 관계자는 "AI 확산에 따라 AI 에이전트를 활용하는 것은 당연한 트렌드가 됐고 앞으로는 다수 에이전트를 효율적으로 활용하는 것이 AX 성패의 관건이 될 것"이라며 "전사 AI 역량을 강화해 AI 네이티브 컴퍼니로 전환을 가속화하고 AX 선도 기업으로 도약해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.18 13:42한정호 기자

[AI 리더스] 조재우 칵테일아이오 대표 "AI 시대 핵심은 플랫폼…기업 운영 기반 되겠다"

"앞으로 인공지능(AI) 서비스는 평준화되겠지만 이를 기업 환경에서 안정적으로 운영하고 비용 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 플랫폼의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 칵테일아이오는 AI 네이티브 시대를 뒷받침하는 핵심 플랫폼 기업으로 성장하겠습니다." 조재우 칵테일아이오 대표는 15일 서울 강서구 나무기술 본사에서 지디넷코리아와 만나 AI 시대 클라우드 네이티브 플랫폼 사업 비전에 대해 이같이 밝혔다. 나무기술 부사장으로 재직해온 조 대표는 지난 4월 칵테일아이오 새 대표로 취임했다. 15년 이상 나무기술에서 클라우드 사업과 영업 조직을 이끌어온 인물로, 대형 프로젝트 수주와 사업 확장을 주도하며 클라우드 네이티브와 플랫폼 서비스(PaaS) 시장 성장을 주도해왔다. 그는 개발 중심 조직이었던 칵테일아이오에 고객·시장 중심 경영을 접목하고 모회사 나무기술과의 시너지를 확대해 공공을 넘어 민간·금융 시장 공략에 속도를 낸다는 목표다. "AI 시대에도 결국 필요한 것은 플랫폼" 조 대표는 최근 AI 산업이 폭발적으로 성장하고 있지만 시장의 관심이 지나치게 모델 경쟁에 집중돼 있다고 진단했다. 또 기업들이 생성형 AI 도입 과정에서 겪는 어려움으로는 비용과 운영 효율성을 꼽았다. 그래픽처리장치(GPU) 확보 경쟁이 치열해지면서 인프라 비용이 급증하고 있지만 실제 활용률은 기대에 미치지 못하는 경우가 많다고 설명했다. 그는 "에이전틱·피지컬·소버린 AI 등 수많은 키워드가 쏟아지고 있지만 실제 기업 현장에서 중요한 것은 AI를 어떻게 운영하고 활용할 것인가"라며 "기업 내부 데이터와 애플리케이션을 연결하고 GPU 자원을 효율적으로 운영하면서 비용까지 관리하는 플랫폼 경쟁력이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 내다봤다. 이어 "과거 서버 가상화가 데이터센터 운영 방식을 바꿨듯이 향후 GPU 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 새로운 경쟁력이 될 것"이라며 "AI 시대의 VM웨어와 같은 역할을 하는 기업이 등장할 수 있다고 본다"고 덧붙였다. "다음 승부수는 GPU 운영 최적화" 이런 흐름에 맞춰 칵테일아이오는 쿠버네티스 기반 PaaS 플랫폼 '칵테일클라우드'를 중심으로 AI 인프라 운영과 GPU 자원 최적화 기능을 강화할 계획이다. 칵테일아이오는 국내 클라우드 네이티브 시장 초창기인 2017년부터 이 플랫폼을 개발해 왔다. 나무기술과 함께 공공과 금융권을 중심으로 구축 경험을 쌓아왔으며 최근에는 AI 인프라 운영 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 조 대표는 "10년 전만 해도 고객들에게 컨테이너와 쿠버네티스가 무엇인지 설명하는 것부터 시작해야 했다"며 "지금은 AI 확산에 따라 클라우드 네이티브를 필수 인프라로 인식하기에 사업 기회가 더욱 커질 것"이라고 설명했다. 특히 최근 선보인 GPU 자원 최적화 솔루션 '칵테일 옵티마이저'를 차세대 성장 동력으로 키워나간다는 목표다. AI 인프라 투자 확대 속에서 효율적인 GPU 운영을 지원하는 시장 기회 역시 높아지고 있다는 판단에서다. 현재 국내 AI 중심 스타트업들이 플랫폼 서비스를 데이터와 모델 중심으로 접근하는 것과 달리 칵테일아이오는 인프라와 쿠버네티스 관점에서 GPU 운영 효율을 높인다는 구상이다. 조 대표는 "기존 칵테일클라우드를 더욱 경량화하고 AI 운영 기능을 강화하는 방향으로 제품을 고도화하고 있다"며 "거대언어모델 운영 관리(LLMOps)와 AI 기능을 지속적으로 확대해 AI 네이티브 플랫폼으로서 경쟁력을 높여 나갈 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "우리는 전체 인력 중 절반이 연구개발(R&D) 전문인력"이라며 "국내 시장에서 주목받는 경쟁사들이 많지만 클라우드 네이티브 기술력과 R&D 역량 측면에선 충분히 경쟁력이 있다고 자신한다"고 말했다. "공공 넘어 민간으로…나무기술과 풀스택 시너지 창출" 조 대표는 취임 이후 가장 중요한 올해 경영 과제로 민간 사업 확장과 모회사 나무기술과의 시너지 확대를 꼽았다. 나무기술이 보유한 클라우드 관리 플랫폼(CMP)과 칵테일아이오의 PaaS, GPU 운영 기술을 결합해 AI 클라우드 풀스택 체계를 구축하겠다는 구상이다. 그는 "나무기술이 보유한 AI 역량과 우리 플랫폼을 연결하면 고객에게 보다 완성도 높은 AI 인프라 체계를 제공할 수 있을 것"이라며 "단순 솔루션 공급을 넘어 AI 인프라 운영 전반을 지원하는 풀스택 형태로 시너지를 확대할 계획"이라고 설명했다. 아울러 민간 영업을 총괄해온 경험을 바탕으로 칵테일아이오의 시장 전략도 변화시킨다. 기존 공공 중심 사업 구조를 유지하면서 민간 엔터프라이즈 시장 공략을 대폭 강화할 방침이다. 조 대표는 "AI 시장에서 제대로 자리 잡기 위해선 공공뿐 아니라 민간에서도 경쟁력을 입증해야 한다"며 "현재는 공공 비중이 높지만 향후에는 공공과 엔터프라이즈 매출 비중을 균형 있게 확보하는 구조를 만들 계획"이라고 밝혔다. 특히 금융권을 핵심 성장 시장으로 지목했다. 금융권이 AI 활용 확대와 함께 프라이빗 클라우드, 클라우드 네이티브 전환 수요가 동시에 증가하고 있다는 판단에서다. 끝으로 조 대표는 향후 3년간 AI 네이티브 플랫폼 시장에서 확고한 위치를 구축하겠다는 청사진을 제시했다. 그는 "앞으로 칵테일아이오가 AI 네이티브 플랫폼 분야에서 가장 먼저 떠오르는 기업, 그리고 고객들이 실제 문제를 해결하기 위해 찾는 기업으로 자리매김하는 것이 목표"라며 "AI 시대에도 흔들리지 않는 기술력과 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 지속 성장하겠다"고 강조했다.

2026.06.15 12:10한정호 기자

과기정통부, AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 6곳 구축 시동

과학기술정보통신부가 올해부터 3년간 인공지능(AI)를 이용한 첨단바이오 자율실험실 6개를 구축한다. 실증까지 마무리할 계획이다. 과기정통부는 이를 위해 12일 가톨릭대락교 서울성모병원 옴니버스파크에서 AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 구축 사업 착수보고회를 개최했다. AI 네이티브는 AI를 핵심적으로 활용하는 산업 및 기업을 말한다. 이 사업은 이재명 정부 28번 국정과제인 '세계를 선도할 넥스트(NEXT) 전략기술 육성' 차원에서 진행됐다. 첨단바이오 연구는 아직까지 실험 상당 부분이 연구자 수작업으로 진행되고 있다. 이에 따라 과기정통부는 올해부터 오는 2028년까지 3년간 범용 자율실험실 1개와 특화 자율실험실 5개를 구축하기로 했다. 예산은 총 495억원을 배정했다. 우선 첨단바이오 실험에서 일어나는 병목 프로세스를 자동화·고속화·표준화할 계획이다. AI가 실험을 설계하고 로봇이 이를 수행하는 시스템도 갖춘다. 이를 통해 '폐쇄루프' 형태의 AI-네이티브 연구 환경을 구현한다는 복안이다. 이날 착수보고회에는 과기정통부, 한국연구재단, K-문샷 신약개발 가속화 미션을 총괄하는 K-문샷 신약개발 PD, 연구책임자 및 연구진 등이 참석한 가운데 선정된 6개 연구과제 계획이 발표됐다. 범용 실험실 과제로는 가톨릭대학교(주지현 교수) '첨단바이오 AI 전환을 위한 K-셀 범용 자율실험실 플랫폼 구축' 계획이 공개됐다. 또 특화 분야에서는 ▲액체생검(DGIST 김민석 교수) ▲감염병(KAIST 김호민 교수) ▲유전자 전달체(고려대 이규리 교수) ▲초병렬 효소 개량(POSTECH 이정욱 교수) ▲오가노이드 기반 약물효능 검증(UNIST 조윤경 교수) 등을 발표했다. 오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 “AI와 로보틱스가 결합한 자율실험실은 바이오 연구개발 패러다임을 근본적으로 바꾸는 게임체인저가 될 것”이라고 말했다.

2026.06.12 10:00박희범 기자

ETRI, 이통3사+장비업계 손잡고 '6G AI-네이티브' 주도권 경쟁나서

한국전자통신연구원(ETRI, 원장 박세웅)이 6G AI-네이티브 글로벌 주도권 경쟁에 뛰어 들었다. 6G AI-네이티브는 무선 접속망 설계부터 운영까지 AI가 내재된 네트워크를 말한다. 배정숙 ETRI 지능무선액세스연구실장은 9일 "AI 기반 무선접속망 기술인 AI-랜(RAN, 무선접속네트워크) 핵심기술 확보를 위한 연구개발에 착수했다. 현판식은 지난 5월 진행했다"고 말했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 지난 4월 ETRI를 '국가지정 AI-랜 글로벌 선도 프로젝트 전문연구소'로 지정했다. AI 기반 무선 네트워크 원천기술 확보와 검증 체계 구축 등을 위해 글로벌 협력 체계를 만들어 갈 계획이다. 이 사업에는 ETRI를 중심으로 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 국내 이동통신 3사를 비롯한 HFR, 유캐스트, 클레버로직 등 통신 장비·소프트웨어 기업이 참여한다. 또 성균관대학교, 연세대학교, 서울대학교, 아주대학교와 차세대모바일연구조합, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 학·연 기관도 함께 국내 AI-RAN 연구 생태계 조성에 나선다. 또 글로벌 협력체계는 미국 노스이스턴대학교와 AI-랜 얼라이언스(국제 연합체)와 전세계 통신 표준을 개발하는 3GPP(3세대 파트너십 프로젝트), O-랜 얼라이언스 등과 손잡고 기술 협력 및 글로벌 표준화를 추진해 나갈 계획이다. 연구기간은 올해 4월부터 오는 2030년 12월까지 4년이다. 연구개발 예산으로 470억원을 투입한다. AI-랜은 기존 이동통신 무선접속망에 AI를 결합한 차세대 네트워크 기술이다. 네트워크 자원 최적화와 장애 예측은 물론, AI 학습·추론 기능까지 네트워크 내부에 내재화하는 AI-네이티브 구조를 지향한다. 최근 글로벌 시장에서는 엔비디아, 삼성전자, 에릭슨, 노키아, 소프트뱅크 등이 AI-랜 기술 확보전을 치열하게 펼치고 있다. 연구팀은 기지국 소프트웨어 기반 AI-랜 가상 네트워크 플랫폼을 구축하고, AI 기반 무선 네트워크 기술을 학습·검증할 수 있는 통합 연구 환경을 마련할 계획이다. 특히 국제 이동통신 표준인 3GPP 릴리스 19 및 릴리스 21 기반 AI-랜 소프트웨어를 개발하고, 매시브(Massive) MIMO 환경까지 반영한 디지털트윈 기반 가상 네트워크 환경에서 AI 모델 성능과 네트워크 최적화 기술을 검증한다. 매시브 MIMO는 5G/6G 고용량·고효율 전송을 위한 핵심 무선 기술이다. 다수 안테나로 여러 사용자에게 동시에 빔을 형성하는 대규모 다중입출력 기술이다. 연구팀은 가상환경에서 검증된 AI 제어 기술을 실제 기지국 기반 시험 환경에 적용해 운용 안정성과 성능을 확인할 계획이다. 연구팀은 이를 통해 AI 학습·검증·재학습 전주기를 아우르는 AI-RAN 통합 연구체계가 확보될 것으로 기대했다. 한편, ETRI는 지난 4일 'AI-랜 글로벌 선도 프로젝트 킥오프 워크숍'을 개최했다. 김일규 ETRI 이동통신연구본부장은 “AI-RAN은 6G 시대 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술”이라며 “AI 기반 차세대 무선 네트워크 원천기술과 검증체계를 확보해 대한민국이 글로벌 AI-네이티브 네트워크 시장을 선도해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.09 18:46박희범 기자

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