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로보티즈, 현실세계 데이터로 두 마리 토끼 잡는다

로보티즈가 현실세계(리얼월드) 데이터를 확보해 주력 액추에이터 경쟁력을 강화하고, 데이터 판매라는 신사업에 도전한다. 10일 로보티즈 관계자는 "올해 AI 워커 생산목표는 400대"라며 "이중 200대는 이미 외부에 판매했고, 나머지 200대는 데이터 확보에 사용할 것"이라고 말했다. AI 워커는 로보티즈가 자체 개발한 세미 휴머노이드 플랫폼이다. 상체는 인간 형태이고, 하체에 바퀴가 달려 있다. 로보티즈는 AI 워커와 사람을 연결해 현실세계 데이터를 얻고 있다. 사람이 외골격 형태 리더암을 착용해 움직이면 로봇이 같은 동작을 따라하고, 이 과정에서 영상과 관절 각도, 토크, 음성·언어 지시, 성공·실패 사례가 축적된다. 단순 영상이 아니라 로봇이 실제 환경에서 어떻게 보고, 움직이며, 실패하는지 담은 데이터가 쌓이는 것이다. 로보티즈가 데이터 확보에 집중하는 이유는 데이터가 액추에이터 성능을 결정하는 중요 요소이기 때문이다. 로보티즈는 'AI 심'이라고 불리는 기술을 액추에이터에 도입했다. AI 심은 학습된 현실세계 데이터를 액추에이터에 넣는 걸 말한다. 이를 통해 액추에이터는 휴머노이드 로봇 어느 부위에 들어가도 각 부위에 맞게 동작할 수 있다. 앞선 관계자는 "AI 심은 수백만 가지 데이터를 학습해 각각의 액추에이터가 특정 부위에 들어갔을 때 움직임을 최적화하는 기능"이라며 "상당한 노하우가 필요한 부분이고, 이런 노하우 덕에 액추에이터가 어느 부위에 들어가도 자연스럽게 움직인다"고 설명했다. 로보티즈는 데이터 판매 사업도 시작할 계획이다. 내년까지 1000대 이상 AI 워커를 우즈베키스탄 공장에 도입해 데이터팩토리를 만들 예정이다. 데이터팩토리에선 사람과 AI 워커가 1대 1로 매칭돼 로봇이 사람 행동을 모방 학습한다. 로보티즈는 이렇게 확보한 대량의 현실세계 데이터를 외부에 판매한다는 방침이다. 로보티즈는 향후 피지컬 인공지능(AI) 시장이 커지면 데이터 수요가 급증할 것으로 본다. 로봇이 제조·물류 현장에서 사람을 대신하려면 걷고, 잡고, 옮기고, 조립하는 동작을 반복 학습해야 하지만, 이 과정에 필요한 고품질 현장 데이터는 아직 턱없이 부족해서다. 회사는 현재 600억원을 투자해 우즈베키스탄에 공장을 짓고 있다. 현지 공장은 연 500만개 액추에이터를 만드는 생산시설과 데이터팩토리 등으로 구성할 예정이다. 데이터팩토리는 이미 부분 가동되고 있다. AI 워커 100대가 서울 본사와 우즈베키스탄 공장에서 현장 배치돼 데이터를 모으고 있다. 100대 중 50대는 서울 본사 1층에 위치해 있고, 50대는 우즈베키스탄에 있다. 향후 생산되는 모든 AI 워커는 우즈베키스탄에 배치할 계획이다. 지난해 로보티즈 매출은 389억원으로 전년비 29.7% 성장했다. 로보티즈는 액추에이터와 데이터 사업을 합쳐 2031년 매출 10억 달러(약 1조 5000억원)를 달성한다는 목표다.

2026.07.10 17:07진운용 기자

[비욘드IT] 돈으로 사는 벤치마크 점수…AI 성능평가 공정성 우려

인공지능(AI) 모델 성능을 입증하는 지표인 벤치마크 점수가 기술력이 아닌 자금력으로 결정될 수 있다는 우려가 커지고 있다. 벤치마크 점수에 특화된 고가 전문 데이터셋을 대량으로 구매한 기업이 실제 성능과 무관하게 상위권을 차지하는 구조가 굳어지고 있기 때문이다. 10일 AI 업계 관계자에 따르면 "벤치마크는 시험지와 같아서 얼마나 많은 데이터를 살 수 있느냐가 점수를 결정하는 구조가 됐다"는 지적이 현장에서 잇따르고 있다. AI 벤치마크...실력 아닌 자금력 경쟁 확대 벤치마크는 AI 모델의 성능을 비교하기 위한 일종의 표준 시험이다. 수학적 추론, 코딩, 언어 이해, 과학 지식 등 다양한 영역에서 모델이 얼마나 정확하게 문제를 푸는지를 수치화한다. 성능에 대한 직관적인 지표를 제공하는 만큼 주요 AI 기업 신규 모델을 선보이며 벤치마크 점수를 공개하며 고객사도 벤치마크 점수를 모델 선택 핵심 기준으로 활용한다. 문제는 벤치마크가 시험이라면 데이터셋은 사실상 그 시험의 문제 유형을 담고 있는 자료에 가깝다는 점이다. 기업이 벤치마크와 유사한 고난도 데이터를 대량으로 사들여 학습에 활용할 경우 실제 범용 성능 향상과 별개로 특정 평가에서만 점수를 끌어올릴 수 있다. AI기술 발전에 따라 요구 조건이 높아지며 AI 모델 성능 평가를 위한 벤치마크가 고도화되고 평가용 데이터 가격도 빠르게 치솟고 있다. 과거에는 단순한 질의응답 형태의 데이터만으로도 모델 성능을 가늠할 수 있었지만 최근에는 주요 범용 벤치마크에서 상위 모델들이 이미 높은 점수대에 도달하면서 변별력이 떨어졌다는 평가가 나온다. 이에 따라 수학·과학·코딩 등 전문 영역에서 더 어려운 문제를 활용한 고난도 벤치마크가 속속 등장하고 있다. 이들 벤치마크는 제작 단가 자체가 높다. 국제수학올림피아드(IMO) 메달리스트나 필즈상 수상자급 전문가가 설계에 참여하는 문제는 한 문항을 만드는 데도 상당한 비용이 들어간다. 수억에서 수백억 호가하는 벤치마크 데이터셋 한국 AI 업계에 따르면 한 미국 데이터기업이 국내 기업에 제안한 수학 문제 데이터 가격은 1건당 30만 원 수준인 것으로 전해진다. 이 기업은 국내 일부 기업이 이미 5000건을 구매했다고 소개하며 다른 기업에도 구매를 권유한 것으로 알려졌다. 단순 계산으로 총액은 약 15억원 수준이다. 문제는 주요 벤치마크가 수학에만 한정되지 않는다는 점이다. 코딩, 과학, 언어 추론, 복합 추론 등 영역별로 별도의 고난도 데이터가 필요하다. 복합 추론이나 전문 지식을 요구하는 평가 데이터는 단가가 높아 1만건 규모의 고급 데이터셋을 더하면 비용이 수백억 원대에 이를 수 있다는 설명이다. 한 국내 AI 스타트업 대표는 "벤치마크는 결국 시험과 비슷하다"며 "특정 유형의 문제를 집중적으로 학습시키면 점수를 끌어올릴 수 있기 때문에, 얼마나 많은 데이터를 확보하느냐가 순위를 가르는 구조가 되고 있다"고 말했다. 결국 벤치마크 경쟁이 기술 혁신 경쟁이라기보다 자금 동원 경쟁으로 흐를 수 있다는 우려다. 점수는 높아졌지만 그것이 모델의 본질적인 성능 향상인지, 아니면 특정 시험 유형에 대한 집중 학습의 결과인지는 별개의 문제라는 지적도 적지 않다. 다른 스타트업 대표는 "글로벌 빅테크나 대형 AI 기업은 수백억 원짜리 데이터도 살 수 있지만 국내 스타트업은 투자금을 모두 털어도 감당하기 어렵다"고 말했다. " 벤치마크 기반 AI 평가 방식이 실제 업무 수행과 차이가 있다는 지적도 꾸준히 제기되고 있다. 실제로 문제 구조를 파악하고 해결하는 AI 모델 보다 특정 평가 패턴에 과도하게 적용한 경우가 더 높은 점수를 기록할 가능성이 있기 때문이다. 그래서 단순 시험형 지표보다 실제 업무 환경에서 AI가 얼마나 생산성을 낼 수 있는지, 사람의 일을 얼마나 정확하게 대체하거나 보조할 수 있는지를 평가하려는 흐름도 나타나고 있다. 벤치마크 보완할 추가 평가 마련돼야 이 같은 논란은 국내에만 국한된 문제가 아니다. 해외에서도 벤치마크 공정성과 리더보드 신뢰성을 둘러싼 논란이 반복돼 왔다. 메타의 경우 라마 4 계열 모델의 벤치마크 제출 방식을 두고 "평가에 유리한 버전을 냈다"는 비판을 받았고, 메타 최고 AI 과학자 얀 르쿤도 관련 인터뷰에서 결과를 "약간 손봤다"는 취지로 언급해 논란이 커졌다. 한 업계 관계자는 "벤치마크 데이터를 대거 사들여 학습시키면 벤치마크 점수를 높일 수는 있겠지만 실제 업무에 적용해 활용하는 건 다른 이야기"라며 "깃허브나 허깅페이스 등 개발자 커뮤니티 반응이나 현업 도입 성과, 실사용자 피드백 기반 평가 기반이 마련되야 한다"고 말했다. 업계 전문가들은 벤치마크는 여전히 필요하다는 입장이다. 모델 성능을 일정 기준 아래서 비교할 수 있는 도구라는 점에서 충분한 의미가 있기 때문이다. 다만 고가 데이터 구매와 점수 경쟁이 과도하게 결합할 경우 벤치마크는 기술력을 검증하는 도구가 아니라 마케팅 수단으로 전락할 수 있다는 우려가 크다는 지적이다. AI 스타트업 대표는 "AI 경쟁이 본격화할수록 평가 체계의 공정성과 신뢰성은 더 중요한 문제가 될 것"이라며 "AI 평가의 투명성을 확보하기 위해선 벤치마크와 함께 실사용 중심의 검증 체계를 보완해야 한다"고 말했다.

2026.07.10 16:44남혁우 기자

KT클라우드, 여의도 데이터센터 증설…초저지연 금융 허브 육성

KT클라우드가 금융 특화 데이터센터(DC)인 '여의도 DC' 증설에 착수하며 초저지연 금융 인프라 시장 공략을 강화한다. 한국거래소(KRX) 인접 입지를 기반으로 금융기관과 글로벌 클라우드를 연결하는 거점으로 육성해 디지털 금융 혁신과 글로벌 투자 확대에 대응한다는 전략이다. KT클라우드는 여의도 DC 증설 공사에 착수했다고 10일 밝혔다. 이번 증설은 금융시장 구조 변화와 글로벌 투자 확대에 따른 인프라 수요 증가에 대응하기 위한 전략적 투자다. 여의도 DC를 금융기관과 거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 허브로 육성하는 것이 목표다. 국내 금융시장은 복수 거래시장 체제 확산과 디지털 거래 증가로 실시간 데이터 처리 수요가 빠르게 늘고 있다. 여기에 글로벌 투자자의 국내 시장 참여가 확대되면서 초저지연 거래 환경과 안정적인 금융 서비스 운영을 지원하는 DC의 중요성도 커지고 있다. KT클라우드 여의도 DC는 한국거래소를 비롯한 주요 금융기관과 인접한 금융 특화 DC다. 거래소와의 물리적 근접성을 바탕으로 초저지연 거래 환경 구현에 유리한 입지를 갖췄으며 현재 다수 대형 증권사가 주요 시스템을 구축해 운영 중이다. 회사는 이번 증설을 통해 내년 6월 준공을 목표로 2개 층 규모의 수용 용량을 추가 확보할 계획이다. 향후 여의도 권역 내 거점을 확대해 금융 특화 DC 인프라를 단계적으로 확장한다는 방침이다. 아울러 KT클라우드는 거래소 인접 입지를 활용한 근접 서버 호스팅 서비스도 고도화해 금융기관이 보다 효율적으로 초저지연 거래 환경을 구축할 수 있도록 지원할 예정이다. 또 크로스커넥트, 원 DC 네트워크, HCX, 디도스 대응 서비스 클린존 등을 기반으로 금융권이 요구하는 연결성과 보안성을 제공하고 향후 서비스형 타임(TaaS) 등 금융 특화 서비스를 확대할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "금융시장 구조 변화로 초저지연 거래 환경과 안정적인 연결성을 뒷받침하는 금융 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다"며 "여의도 DC를 국내 대표 금융 인프라 허브로 발전시켜 금융기관 디지털 혁신과 글로벌 시장 연계를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.10 15:12한정호 기자

[AI 고속도로] 메타, 자체 AI칩 9월 양산…인프라 자립 승부수

메타가 자체 설계한 인공지능(AI) 칩 양산을 오는 9월 시작하며 AI 인프라 자립에 속도를 낸다. 데이터센터 컴퓨팅 용량을 내년까지 두 배로 확대하는 동시에 자체 반도체와 클라우드 인프라를 결합해 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 9일(현지시간) 로이터통신은 메타 내부 메모를 인용해 메타가 코드명 '아이리스(Iris)'로 불리는 데이터센터용 AI 칩을 오는 9월부터 양산할 계획이라고 보도했다. 이칩은 메타가 자체 개발하는 '메타 훈련·추론 가속기(MTIA)' 4세대 프로젝트의 일부로, 브로드컴이 설계를 지원하고 대만 TSMC가 생산을 맡는다. 칩 테스트는 6주 만에 마쳤다. 아이리스는 메타가 페이스북과 인스타그램 등 자사 서비스에 적용하는 AI 학습·추론 성능을 높이기 위해 개발한 맞춤형 반도체다. 자체 설계 칩을 활용해 막대한 AI 컴퓨팅 비용을 절감하는 동시에 엔비디아와 AMD 등 외부 그래픽처리장치(GPU) 공급업체에 대한 의존도를 낮추는 움직임으로 풀이된다. 메타는 지난 3월 자체 AI 프로세서 4종을 공개한 데 이어 내년까지 약 6개월 간격으로 차세대 칩을 선보일 계획이다. 통상 1년 이상인 업계 개발 주기보다 훨씬 빠른 일정으로 AI 반도체 경쟁력을 확보한다는 목표다. AI 인프라 투자도 확대한다. 메타는 올해 총 7기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 내년에는 같은 규모를 추가해 전체 컴퓨팅 용량을 14GW까지 확대할 방침이다. 자체 AI 모델 학습·추론을 위한 데이터센터 확충을 가속하는 투자다. 대규모 컴퓨팅 인프라 확장은 최근 메타가 시사한 클라우드 전략과도 맞물린다. 회사는 자체 데이터센터를 기반으로 AI 역량을 강화하는 동시에, 남는 AI 인프라 자원은 클라우드 형태로 외부 고객에 제공할 것으로 알려졌다. 여기에 자체 칩을 활용하면 GPU 구매 비용을 줄이고 데이터센터 운영 효율도 높일 수 있어 클라우드 사업 수익성 개선에도 도움이 될 것이라는 관측이 나온다. 메타는 올해 AI 인프라에 최대 1450억 달러(약 218조원)를 투자할 계획이다. 이는 올해 빅테크 전체 AI 투자 전망치인 7000억 달러(약 1057조원)의 약 5분의 1에 해당하는 규모다. 공급망 확보 소식도 전해졌다. 내부 메모에선 메타가 삼성전자 메모리 반도체, 샌디스크 플래시 스토리지, 스미토모전기 광섬유 장비 등에 대해 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. AI 데이터센터 확산으로 메모리와 반도체 수급이 빠듯해지는 상황에 대응하기 위한 조치다. 메타는 이날 AI 코딩 모델 '뮤즈 스파크 1.1'을 유료 API 형태로 공개하며 오픈소스 중심이던 기존 전략에서 벗어나 자체 AI 모델 사업도 확대하고 있다. 이같은 투자 확대 기대감에 주가도 반등했다. 이날 메타 주가는 전 거래일보다 4.7% 오른 631.5달러로 거래를 마쳤다. 장 초반 약세를 보였지만 AI 칩 양산 계획과 AI 서비스 확대 소식이 전해지며 상승세로 전환했다. 마이크 구알티에리 포레스터 부사장은 "다른 회사 칩에 의존하면서 AI 빅테크가 될 수는 없다"며 "모델 가격 경쟁력을 확보할 수 있는 사실상 유일한 방법은 메타처럼 자체 칩을 개발하는 것"이라고 평가했다.

2026.07.10 11:56한정호 기자

세종텔레콤, 고고모바일 추천 요금제 선봬

전기 통신 기반 디지털 인프라 전문 기업 세종텔레콤이 알뜰폰 스노우맨 사업을 종료하고 고고팩토리에 가입자 양도양수를 추진하며 고고모바일 추천 요금제를 마련했다. 세종텔레콤과 알뜰폰 기업 고고팩토리가 스노우맨x고고모바일 추천 요금제를 선보인다고 10일 밝혔다. 추천 요금제는 다음달 2일까지 선보인다. 개인의 데이터 사용량과 이용 패턴에 따라 요금제를 선택할 수 있다. 프리미엄 요금제는 데이터를 많이 사용하는 가입자에게 적합하다. 월 4만 5100원에 음성 무제한, 부가통화 300분, 문자 무제한, 데이터 100GB를 제공하며, 매월 5000 네이버페이 포인트도 받을 수 있다. 실속형 무제한 요금제는 월 1만 7600원에 음성 무제한, 부가통화 300분, 문자 무제한, 데이터 7GB(소진 시 최대 1Mbps 무제한)를 제공한다. 밀리의서재, 엔페이(NPay), 다이소 등을 추가 가입하면 해당 서비스를 매월 이용할 수 있다. 세종텔레콤이 알뜰폰 스노우맨 단계적 종료를 추진하면서, 가입자가 이전 절차에 앞서 보다 편리하고 안정적으로 서비스를 이어갈 수 있도록 추천 요금제를 마련했다. 스노우맨 이용 가입자가 자발적으로 고고모바일로 이전하면 번호 변경 없이 기존 번호를 그대로 이용할 수 있으며, 희망 시 기존 통신망도 유지할 수 있다. 김지연 세종텔레콤 ESG경영전략팀 이사는 "세종텔레콤은 가입자 이전이 마무리될 때까지 가입자 불편을 최소화하고, 안정적인 서비스 이용을 지원하는 데 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.07.10 10:53홍지후 기자

KT, 데이터·AI 컨퍼런스서 디지털 혁신상 수상

KT가 글로벌 데이터·AI 분석 컨퍼런스에서 사내 AX 혁신 성과를 인정받았다. KT는 스트레티지월드드서울 2026에서 스트래티지 디지털 혁신상을 수상했다고 10일 밝혔다. 시상식은 지난 9일 서울에서 열렸다. KT는 수상으로 자사 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용 체계를 혁신하고, 이를 기업 AX 사업으로 확장할 수 있는 역량을 인정받았다고 밝혔다. KT는 현재 전사 임직원 약 4분의 1이 활용하는 20만여 개 BI 리포트를 운영 중이다. KT는 기존 구축형 환경 운영 경험을 바탕으로 데이터 활용 방식을 AI 중심으로 혁신하기 위해 데이터 분석 체계 전반 현대화에 나섰다. KT는 자체 데이터 플랫폼 '마그마(MAGMA)'를 기반으로 전사 데이터 분석 환경을 현대화 했다. 데이터 통합, 데이터 레이크 하우스, AI 분석 등 검증된 글로벌 기술을 최적으로 결합해 개방형 데이터·AI 플랫폼을 구축했다. 또한 데이터를 여러 차례 복제하지 않고 다양한 분석 서비스가 공동 활용하는 구조를 적용해 데이터 일관성과 운영 효율성을 높였으며, 데이터 저장·처리와 인프라 운영을 최적화해 비용 효율성과 확정성도 확보했다. KT는 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 바탕으로 데이터 구조를 재설계했다. 이를 통해 임직원은 자연어 질문만으로 필요한 대시보드를 직접 만들 수 있게 됐다. 일반 임직원도 데이터를 직접 활용하는 셀프 AI·BI 환경을 마련한 것이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당은 "수상은 KT 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 성과다"며 "앞으로도 임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들겠다"고 말했다.

2026.07.10 10:18홍지후 기자

[유미's 픽] "고객 데이터만으론 한계"…기업 AI 주도권, 데이터 플랫폼으로 이동

기업용 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 업무 애플리케이션에서 데이터 플랫폼으로 이동하고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 실제 업무에 투입되기 시작하면서 특정 애플리케이션 안에 쌓인 고객 데이터만으로는 기업 AI 수요를 감당하기 어려워졌기 때문이다. 10일 업계에 따르면 클라우데라, 스노우플레이크, 데이터브릭스 등 데이터 플랫폼 업체들은 최근 기업 AI 실행 환경을 겨냥한 기능 고도화에 속도를 내고 있다. AI 에이전트가 영업·고객지원 보조를 넘어 계약 검토, 재고 확인, 정산, 보안 정책 적용 등 업무 실행 단계로 확장되면서 전사 데이터를 연결하는 역량이 중요해진 탓이다. 기업용 AI는 그동안 고객관계관리(CRM) 등 업무 애플리케이션에 기능을 추가하는 방식으로 확산돼 왔다. 고객 문의 요약, 영업 기회 추천, 이메일 초안 작성 등 생산성 개선 기능이 중심이었다. 이 단계에선 고객 정보와 영업 이력만으로도 일정 수준의 효과를 낼 수 있었다. 그러나 AI 에이전트가 실제 업무 처리 단계로 들어가면서 필요한 데이터 범위는 최근 들어 넓어졌다. 고객 요청을 처리하려면 고객 이력뿐 아니라 계약 조건, 재고 상황, 납기 일정, 결제 상태, 보안 권한까지 함께 확인해야 하기 때문이다. 이에 고객 접점 데이터를 앞세운 업무 애플리케이션 사업자는 데이터가 특정 애플리케이션 안에 머물 경우 AI의 판단 범위가 제한될 수밖에 없다. 이 같은 흐름 속에 데이터 플랫폼 업체들은 최근 저장·분석 중심 사업을 AI 실행 기반으로 확장하고 있다. 클라우데라는 하이브리드 데이터·AI 플랫폼을 통해 온프레미스와 클라우드에 분산된 데이터를 통합 관리하는 전략을 강화하고 있다. 스노우플레이크는 데이터 클라우드 기반 AI 기능을 확대하고 있으며, 데이터브릭스는 레이크하우스 기반으로 기업 데이터와 AI 에이전트를 연결하는 기능을 고도화하고 있다. 기업 입장에서도 어떤 AI 모델을 쓰느냐 못지않게 해당 모델이 어떤 데이터 환경에서 작동하는지가 중요해졌다. 범용 대형언어모델(LLM)의 성능이 빠르게 평준화되면서 같은 모델을 쓰더라도 내부 데이터와 업무 맥락을 얼마나 정교하게 연결하느냐에 따라 AI의 답변 품질과 실행 범위가 달라지고 있어서다. 업계 관계자는 "업무 애플리케이션에 AI 기능을 많이 붙이는 것만으로는 이제 기업 AI 경쟁력을 설명하기 어려워졌다"며 "고객 접점 데이터가 많더라도 전사 데이터 거버넌스와 하이브리드 인프라 대응력이 약하면 AI 에이전트 경쟁에서 제약을 받을 수밖에 없다"고 지적했다. 국내에서도 최근 금융, 제조, 공공 분야를 중심으로 프라이빗 AI와 하이브리드 데이터 아키텍처에 대한 관심이 커지고 있다는 점에서 데이터 플랫폼 업체들에게 기회로 작용하고 있다. 데이터 보안과 규제 문제로 민감 정보를 외부로 쉽게 옮기기 어려운 산업일수록 내부 시스템과 데이터를 연결해 AI 활용 범위를 넓히려는 수요가 늘고 있는 분위기다. 업계 관계자는 "기업 AI 경쟁은 특정 업무 앱 안에 AI 기능을 얼마나 많이 붙이느냐가 아니라 데이터를 어디까지 연결하고 통제할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "고객 데이터만으로는 기업 전체 업무를 움직이는 AI 에이전트를 만들기 어렵고, 앞으로는 전사 데이터를 안전하게 묶는 플랫폼의 영향력이 더 커질 것"이라고 말했다.

2026.07.10 10:04장유미 기자

[현장] "AI 시대 커지는 보안 리스크"…데이터독, 통합 보안으로 해결

인공지능(AI) 확산과 함께 프롬프트 인젝션과 데이터 유출, 에이전트 AI 통제 문제 등 새로운 보안리스크가 확산되고 있다. 이에 대응하기 위해 AI 거버넌스와 보안 체계 구축이 기업 핵심 과제로 부상했다. 데이터독은 9일 서울 강남구 데이터독코리아 오피스에서 개최한 '대시(DASH) 2026 미디어 라운드테이블'을 통해 보안과 옵저버빌리티를 통합한 AI 운영 전략을 공개했다. 이번 행사는 데이터독의 연례 컨퍼런스 '대시 2026'의 주요 발표 내용과 국내 시장 전략을 소개하기 위해 마련됐다. 프롬프트 인젝션·데이터 유출...AI시대 급증하는 보안위협 대시 2026에서 데이터독은 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업 IT 운영 환경이 복잡해지면서 장애 대응과 보안, 거버넌스를 통합 관리하는 체계의 중요성이 커지고 있다고 강조했다. 특히 기업들이 복수의 거대언어모델(LLM)과 AI 에이전트를 동시에 활용하는 환경으로 이동하면서 기존 모니터링만으로는 운영 안정성과 비용, 보안 리스크를 관리하기 어렵다고 진단했다. 엄수창 데이터독코리아 지사장은 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만 이를 관리하기 위한 체계는 아직 성숙하지 못했다고 진단했다. 그는 "과거에는 하나의 AI 모델을 사용하는 수준이었다면 최근에는 3개 이상의 LLM을 동시에 활용하는 멀티 모델 환경이 일반화되고 있다"며 "AI 사용량은 폭발적으로 증가하고 있지만 거버넌스와 운영, 보안 체계는 그 속도를 따라가지 못하고 있다"고 말했다. 이어 "기업이 가장 크게 고민하는 부분은 AI 오남용과 비용 관리, 그리고 보안"이라며 "AI가 모든 IT 인프라의 기본 요소가 되면서 기존과는 다른 형태의 보안 위협이 등장하고 있다"고 설명했다. 데이터독은 특히 AI 환경에서 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 자율 실행 에이전트에 따른 통제 문제를 주요 위험 요소로 꼽았다. 악의적인 프롬프트를 통해 AI를 조작하거나 민감한 데이터가 외부로 노출되는 사례가 늘고 있으며, 에이전트 AI가 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하면서 통제되지 않은 행동이 새로운 리스크로 떠오르고 있다는 분석이다. 엄 지사장은 "AI 오남용 사례의 상당 부분이 데이터 침해와 연결된다"며 "AI 도입이 늘어날수록 기업은 거버넌스와 보안을 함께 고민할 수밖에 없는 상황"이라고 말했다. 사후 대응 넘어 사전 탐지·자동 대응으로 데이터독은 이 같은 위협에 대응하기 위해 보안과 옵저버빌리티를 결합한 통합 플랫폼 전략을 제시했다. 기존에는 인프라 운영과 보안 관제가 별도의 영역으로 운영됐지만 AI 환경에서는 운영 데이터와 보안 데이터가 함께 분석돼야 한다는 설명이다. 정영석 기술총괄은 "AI 시대에는 장애와 보안 문제가 서로 분리돼 발생하지 않는다"며 "모델 성능 저하와 데이터 이상, 보안 위협이 동시에 나타나는 만큼 통합적인 가시성이 필요하다"고 말했다. 그는 "기존 옵저버빌리티가 시스템 가용성과 지연시간, 오류를 확인하는 데 초점을 맞췄다면 AI 시대에는 응답 품질과 데이터 드리프트, 프롬프트부터 응답 생성까지의 전 과정을 관찰해야 한다"고 설명했다. 이를 위해 데이터독은 AI 애플리케이션 전 구간을 추적하는 기능과 함께 AI 보안 가드레일, 실시간 위협 탐지, 이상 행위 분석 기능 등을 공개했다. 프롬프트 입력부터 모델 추론, 응답 생성에 이르는 과정을 추적해 비정상적인 접근이나 악성 프롬프트, 민감정보 노출 가능성을 탐지할 수 있도록 지원한다. 통합 가시성 기반 AI 운영 전략 제시 문제 발생 이후 대응하는 방식에서 벗어나 이상 징후를 사전에 탐지하고 자동으로 대응하는 체계도 강화한다. 이를 통해 AI 서비스의 성능과 비용, 보안, 거버넌스를 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 정 총괄은 "AI 환경에서는 보안과 운영을 별도로 볼 수 없다"며 "실시간 가시성과 자동화된 대응 체계를 통해 기업들이 AI 서비스를 보다 안전하게 운영할 수 있도록 돕겠다"고 말했다. 엄 지사장은 "AI는 기업 혁신을 가속화하는 기술이지만 동시에 새로운 공격 표면을 만들어내고 있다"며 "데이터독은 보안과 옵저버빌리티를 결합한 AI 운영 플랫폼을 통해 기업들이 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.09 19:30남혁우 기자

개인형 이동장치 사고 건수 감소세 뚜렷..."치사율도 상대적 낮아"

개인형 이동장치(PM)의 사고 건수 감소세가 한층 뚜렷해진 것으로 조사됐다. 치사율과 보행자 피해도 자전거·이륜차보다 낮았다. 한국퍼스널모빌리티산업협회(이하 한국PM산업협회)는 한국도로교통공단의 2025년 교통사고분석시스템(TAAS) 통계를 분석, 그 결과를 9일 공개했다. TAAS 통계에 따르면 2025년 PM 가해 사고는 전년 대비 14.2% 감소한 1915건으로, PM 사고가 정점을 찍었던 2023년 대비 19.8% (-474건) 줄었다. 부상자 수와 중상자 수는 전년 대비 각각 14.9% (-370명), 9.1% (-58명) 감소했다. 한국PM산업협회는 2025년 공유 PM 이용 횟수를 주요 4개 회원사 기준으로 계산하면 약 9800만 건으로 추산하고 있으며, 협회 미가입 공유 PM을 포함할 경우 최소 1억건 이상으로 추산된다. 이를 기준으로 한 공유 PM의 사고 발생 확률은 약 0.0008% 미만, 즉 약 13만 번 이용 중 1번 또는 그 미만인 것이다. 2025년 전체 교통사고 19만3889건 중 PM이 차지하는 비중은 1.0%에 그쳤으며, PM 치사율은 자전거의 0.75배, 이륜차의 0.48배로 유사 이동수단 중 가장 낮은 치사율을 기록했다. 보행자 피해 측면에서도 자전거와 이륜차가 보행자를 가해한 사고는 PM 대비 각각 1.7배, 2.3배 많은 것으로 집계돼 일부에서 제기되는 PM의 안전 우려와 실제 데이터는 상당한 괴리가 있는 것으로 나타났다. PM의 사고 감소 등 안전성이 빠르게 개선된 것은 산업 차원의 질서 유도 노력과 함께 공유 PM 업체 및 지자체가 협력한 안전 캠페인의 효과가 맞물린 것으로 분석된다. PM이 일상적인 교통수단으로 자리잡으며 이용자들의 이용 문화 역시 점차 성숙해지고 있는 것으로 평가된다. 윤종수 지바이크 대표는 “안전을 최우선에 둔 서비스 개발과 운영, 민관 협업 기반의 안전교육과 캠페인을 꾸준히 이어온 노력이 이번 통계와 같은 긍정적인 결과로 이어진 것으로 보인다”며 “더 건강한 PM 이용문화가 정착될 수 있도록 이용자 보호와 안전 문화 확산에 최선을 다하겠다”고 말했다. 한국PM산업협회 박판열 상근부회장은 "PM은 지난 2년간 모든 사고 지표에서 주목할만한 개선을 이뤄냈다. 치사율과 보행자 피해도 자전거·이륜차보다 낮다"면서 "데이터가 명확한 개선 추세를 보여주고 있음에도, 일부 지자체에서는 PM만을 겨냥한 규제를 강화하고 있다"고 우려했다. 이어 "업계도 안전 문화 정착을 위한 자체 노력을 계속해 나갈 것"이라며 "PM에 대한 논의가 데이터를 근거로 균형 있게 이뤄지길 바란다"고 강조했다.

2026.07.09 16:45백봉삼 기자

큐빅, 가트너 에이전틱 AI 혁신기업 선정…국내 유일

큐빅이 글로벌 정보기술(IT) 시장조사·자문 기관이 꼽은 '에이전틱 인공지능(AI) 혁신기업'에서 국내 기업 중 유일하게 이름을 올렸다. 큐빅은 가트너가 지난달 발간한 '에이전틱 AI 솔루션 액셀러레이터 기술 혁신기업' 보고서에서 후지쯔·아토스·데브레브와 함께 기술 혁신기업으로 선정됐다고 9일 밝혔다. 큐빅은 기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 합성 데이터로 바꿔 AI 에이전트 시뮬레이션을 돌릴 수 있게 하는 데이터 플랫폼 사업을 하고 있다. 차등정보보호와 AI 에이전트 시뮬레이션을 결합해 데이터의 통계적 특성과 활용 가치는 살리면서도 AI가 학습·실행할 수 있는 형태로 전환하는 게 특징이다. 가트너 보고서에는 실증 사례도 담겼다. 국내 한 대형 생명보험사는 개인정보 보호 규정으로 고객 상담(VoC) 데이터를 외부 AI 모델에 직접 입력할 수 없었다. 큐빅 기술로 합성 데이터로 전환한 뒤 AI 에이전트 기반 분류 모델을 적용한 결과, 기존 룰 기반 시스템에서 50~60% 수준에 머물던 분류 정확도가 85.9~90%까지 올랐다. 가트너는 이를 종전 대비 약 200% 향상으로 평가했다. 큐빅은 AI-레디 데이터에 필요한 ▲데이터 전환 ▲민감정보 보호 ▲품질 검증 ▲상태 관리·추적 ▲AI 에이전트 연결 ▲반복 가능한 운영 등 6가지를 통합한 레이어 '신타이탄(Syntitan)'으로 사업을 확장하고 있다. 도이치텔레콤·T-모바일 US 공동 주관 글로벌 기술 경연 결선 진출, 공공·교육 분야 3개 기관 도입 등 국내외 성과도 이어지고 있다. 배호 큐빅 공동대표는 "AI 에이전트가 아무리 똑똑해져도 쓸 수 있는 데이터가 없으면 현장에서 일을 못 한다"며 "이번 선정은 그 방향이 글로벌 무대에서 인정받은 결과"라고 말했다.

2026.07.09 15:23이나연 기자

QAI, 큐도라와 수도권에 이온트랩 양자컴퓨터 구축 추진

퀀텀 AI 전문기업 큐에이아이(대표 임세만)가 수도권에 구축을 추진중인 신규 데이터 센터에 이온트랙 방식의 양자컴퓨터를 구축한다. 개통 목표는 오는 2027년께로 예상했다. 큐에이아이(대표 임세만, QAI)는 독일 양자컴퓨팅 전문기업 큐도라 테크놀로지스와 이온트랩 방식의 양자컴퓨터 국내 구축 및 하이브리드 AI-양자 서비스 실증을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 9일 밝혔다. 황동우 큐에이아이 이사는 전화통화에서 "현재 청담과 마곡 AI데이터센터도 추가 공간 확보가 절실하다"며 "AI 수요가 많아 여러 곳에서 추가 공간 확보를 추진 중"이라고 말했다. 황 이사는 이온트랙 방식 양자컴퓨터는 현재 데이터 센터를 구축 중인 3곳 가운데 한 곳이 될 것"이라며 "내년 상반기 오픈이 목표고, 양자컴퓨터 리드타임(발주 및 납기돼 실제 쓰기까지 기간)을 10개월로 보고 있다"고 설명했다. 황 이사는 떠 하이브리드 실증에 대해서도 자세히 설명했다. 이온트랙 방식에 가장 최적화된 GPU 시스템을 접목하겠다는 것. 양자 QPU에 GPU를 결합해 성능과 기능을 실증하고, 과연 여기서 양자이득이 나오는지를 확인하는 실증 사업을 서둘러 시작할 계획이다. 양사는 세부적으로 하이브리드 AI 및 양자 컴퓨팅 솔루션을 위한 기술 지식 교환, 고객 지원, 교육 및 참조 아키텍처를 공동 개발하기로 했다. 또 라이선싱 검토 등 수출통제 및 규제 요건 평가와 관련해서도 공동 대응할 예정이다. 임세만 대표는 "QAI는 한국을 거점으로 아시아 전역에서 공동 시장 진출 기회도 적극 모색 중"이라며 "일본, 베트남, 인도, 인도네시아, 태국, 싱가포르, 말레이시아 등 아시아 주요 국가를 대상으로 공동 마케팅과 고객 미팅, 기술 워크숍 및 시연 등을 함께 추진한다"고 말했다. 큐도라는 유럽 대표적인 양자 하드웨어 기업이다. 이온트랩 기반 양자컴퓨터 하드웨어와 제어 시스템, 시스템 통합 등 전 영역에 걸친 풀스택 기술력을 보유하고 있다. 아마도 바우티스타 QAI CEO는 "큐도라의 이온트랩 양자 컴퓨팅 기술이 아시아 전역으로 확산되는 데 중요한 이정표가 될 것”이라고 덧붙였다. 이어 “양사의 선도적인 기술력과 QAI의 사업화 역량이 결합됨으로써 양자 컴퓨팅의 상용화와 실질적인 활용 가치 입증을 앞당기고 하이브리드 AI–양자 컴퓨팅 기반의 기업용 어플리케이션을 본격적으로 구현해 나갈 수 있을 것”이라고 강조했다.

2026.07.09 15:01박희범 기자

KT알파, 창립 35주년 맞아 새 비전 '커넥티드 커머스' 공개

KT알파가 창립 35주년을 맞아 수익성 중심의 체질 개선을 넘어 본격적인 성장 전략으로 전환한다. 인공지능(AI)과 데이터를 기반으로 기존 사업 경쟁력을 강화하고, 고객·상품·채널을 연결하는 '커넥티드 커머스' 기업으로 도약한다는 목표다. KT알파는 지난 8일 서울 동작구 본사에서 사내 경영전략 설명회 'SHIFT 2026'을 열고 새로운 비전으로 '커넥티드 커머스 컴퍼니'를 선포했다고 9일 밝혔다. 커넥티드 커머스는 고객과 상품, 콘텐츠, 데이터, 채널, 파트너 등 커머스 전 영역을 연결해 차별화된 쇼핑 경험과 성장 생태계를 구축하는 전략이다. 박정민 KT알파 대표는 이날 설명회에서 “지난 수년간 수익성 중심의 체질 개선을 통해 2021년 34억원이던 영업이익이 2025년 442억원으로 확대되며 13배 성장했다”며 “탄탄해진 수익 기반 위에서 이제는 더 크게 성장할 차례”라고 말했다. KT알파는 유통 시장의 저성장 흐름과 모바일·AI 중심으로 변화하는 소비 환경에 대응하기 위해 2026년을 성장 체질 전환의 해로 정했다. 이를 위해 ▲본업 경쟁력 강화 ▲AX(AI 전환) 가속화 ▲성장 기회 확대를 핵심 과제로 제시했다. 먼저 T커머스와 모바일상품권 등 기존 사업 경쟁력을 높인다. KT알파 쇼핑은 단독 브랜드와 기획 상품 발굴을 확대하고 TV와 모바일을 연결하는 쇼핑 경험 강화에 집중한다. 모바일상품권 서비스 '기프티쇼'는 고객 선택형 통합상품권 출시와 기업 고객 서비스를 확대해 종합 솔루션 플랫폼으로 발전시킨다는 계획이다. AI 기반 전환에도 속도를 낸다. KT알파는 고객·상품·콘텐츠 데이터를 표준화하고 AI 활용 기반을 강화한다. 검색과 추천, 개인화 등 AI 큐레이션 기능을 고도화하고 실시간 기반 고객 경험 서비스를 도입해 쇼핑 경쟁력을 높일 예정이다. 외부 협력과 그룹 시너지 확대도 추진한다. KT멤버십, 지니TV 등 KT그룹 자산과 커머스를 연결하고 협력사와의 공동 성장 모델을 확대한다. 전략적 제휴와 투자를 통해 중장기 성장 포트폴리오도 다각화할 방침이다. 이를 실행하기 위해 KT알파는 새로운 행동 원칙 'A.C.T as One Team'도 공개했다. 고객 중심 사고와 AI 기반 업무 혁신, 빠른 실행, 원팀 문화를 바탕으로 조직 경쟁력을 강화한다는 의미다. 박 대표는 “본업 경쟁력 강화를 바탕으로 AI와 데이터로 고객 경험을 혁신해 성장을 가속화할 때”라며 “회사가 가진 모든 역량을 연결하는 커넥티드 커머스를 완성해 고객, 파트너사, 주주 모두의 성장으로 이어지는 지속 가능한 기업으로 도약하겠다”고 강조했다.

2026.07.09 11:30안희정 기자

[AI리더스] 김형우 에스넷시스템 "AI 시대 경쟁력은 실행하는 조직"

"인공지능(AI)의 등장으로 그 어느 때보다 변화가 빠르고 예측이 어려운 시대가 됐습니다. 이런 시대에 생존하려면 완벽한 계획을 세우기보다 현장에서 먼저 실행하고 수정·보완하며 대응할 수 있는 조직이 돼야 합니다." 김형우 에스넷시스템 대표는 9일 서울 강남구 사옥에서 진행한 인터뷰에서 기업 운영의 핵심 요소로 '실행하는 조직'을 제시하고 이를 위한 전략과 비전을 밝혔다. 지난 1월 선임된 김 대표는 2000년 입사 이후 26년간 공공, 금융, 클라우드, 커머셜, 엔터프라이즈 등 주요 사업 영역을 두루 거친 현장형 경영인이다. 완벽한 계획보다 실행이 우선 그가 일관되게 강조한 것은 '실행하는 조직'이다. 김 대표는 "지금은 계획을 완벽하게 짜서 실행하려 하면 이미 늦어버리는 상황"이라며 "아이디어가 잡히면 큰 방향을 세운 뒤 현장에서 먼저 실행하고, 수정·보완을 거쳐 완성도를 높여가는 방식이 지금 시대에 더 맞다"고 말했다. 이를 위해 김 대표가 취임 후 6개월간 가장 먼저 추진한 것은 현장 분석과 조직 진단이었다. 빠르게 바뀌는 기술 환경 속에서 현장의 업무 방식과 분위기를 직접 점검하고 실행이 더딘 원인을 파악하기 위해서다. 김 대표는 "각 분야 직원들 대화하고 고객 현장을 방문하면서 사업부별 진단에 많은 시간을 쏟았다"며 "쉽게 추진되지 못했던 과제들이 왜 멈춰 있었는지 살피고 이를 실제 실행으로 옮기기 위한 트리거 역할을 하려 했다"고 설명했다. 이어 "실패 역시 학습의 과정이라고 보기 때문에 성공만 요구하지는 않는다"며 "회사가 직원에게 해줘야 하는 것은 결국 기회를 주는 것"이라고 운영 철학을 밝혔다. "전 직원을 AI 전문가로"...전사적 AI 역량 확보 김 대표는 실행하는 조직의 기반으로 전사적 AI 역량 확보도 강조했다. 그는 "지난해 서울대 AI 최고경영자(CEO) 과정을 수료하며 약 30년 만에 개발을 다시 접했고 이 과정에서 AI의 강력함을 몸소 느꼈다"며 "전 직원이 AI를 익숙하게 활용하고, 나아가 AI 전문가가 될 수 있도록 해야겠다고 생각했다"고 밝혔다. 이에 따라 에스넷시스템은 직원들이 개별적으로 사용하던 생성형 AI를 엔터프라이즈 버전으로 전환하는 작업을 추진 중이다. 업무별·직무별 AI 교육도 운영하고 있으며, 현장 엔지니어의 근무 특성을 고려한 별도 교육 과정도 마련했다. 사내에서는 이미 자산관리를 자동화하는 '펄스(Pulse)', 직원 스킬셋을 등록·평가해 인력 배치에 활용하는 '업무 지원 도우미 포털', 엔지니어용 검색증강생성(RAG) 챗봇 '블루빗ai(Bluebits.ai)' 등이 직원 주도로 개발돼 실제 업무에 활용되고 있다. 신입과 주니어 인력 육성의 중요성도 강조했다. AI가 기본적인 작업을 빠르게 처리해준다고 해도 향후 더 큰 역할을 맡을 인재를 계속 키우지 않으면 조직의 지속 가능성이 약해질 수 있다는 이유에서다. 김 대표는 "단기적인 효율만 보면 보수적으로 접근할 수 있지만, 회사의 미래를 생각하면 채용과 양성을 멈출 수 없다"며 "역량 강화가 결국 생존이고, AI 시대에도 사람을 어떻게 성장시키느냐가 핵심 과제"라고 말했다. AI 시대 핵심 경쟁력은 도메인 지식 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 김 대표는 궁극적인 경쟁력은 여전히 도메인 지식에 있다고 강조했다. 기술 자체보다 고객 환경과 업무를 얼마나 깊이 이해하느냐가 더 중요하다는 판단이다. 그는 "AI 도구는 점점 더 강력해지고 누구나 활용할 수 있는 방향으로 갈 것"이라며 "그럴수록 차이를 만드는 것은 고객의 업무를 얼마나 잘 이해하고, 그 결과물을 실제 현장에 맞게 적용할 수 있느냐"라고 말했다. 김 대표는 에스넷시스템의 강점 역시 도메인 경쟁력에 있다고 봤다. 공공, 금융, 기업 시장에서 오랫동안 축적해온 구축·운영 경험과 고객 업무에 대한 이해, 다양한 파트너 생태계와의 협업 경험이 AI 시대에도 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 설명이다. 그는 "AI가 초안을 만들고 속도를 높여줄 수는 있어도, 고객이 실제로 원하는 것이 무엇인지 읽어내고 현장에 맞는 해답으로 구체화하는 것은 결국 사람과 조직의 역량"이라며 "도메인 지식과 현장 경험이 쌓인 조직이 유리할 수밖에 없다"고 말했다. 확대되는 AI 인프라 시장...하반기 성장 기대 김 대표는 하반기 사업 전망에 대해 낙관적인 견해를 밝혔다. AI 도입이 본격화되면서 데이터센터와 GPU 기반 인프라, 운영 자동화 영역에서 수요가 확대될 것으로 기대했다. 그는 "작년에도 전체 매출의 50% 이상이 데이터센터 관련 사업에서 나왔다"며 "6~7월부터 AI 데이터센터 관련 수주가 본격적으로 들어오고 있다"고 말했다. 에스넷시스템이 주목하는 분야 중 하나는 GPU 활용 효율화다. 반도체 가격 상승으로 데이터센터 구축에 투입되는 장비 가격 부담이 커지면서, 고객사들도 장비를 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지에 대한 관심을 높이고 있다는 설명이다. 김 대표는 "그동안 데이터센터를 구축한 기업 중 GPU 활용률이 50%를 넘는 고객이 드물었다"며 "이제는 인프라 투자와 운영 효율화에 대한 고민이 함께 이어지고 있다"고 설명했다. 에스넷시스템은 엔비디아가 제공하는 런AI(Run:ai)와 자체 개발 솔루션 '클라우드 허브'를 결합해 고객사의 GPU 효율화를 지원하고 있다. 김 대표는 "지금처럼 급변하는 환경에서는 머릿속으로만 준비해서는 안 된다"며 "현장에서 먼저 움직이고, 배우고, 고치고, 다시 실행하는 조직만이 살아남을 수 있다"고 말했다. 이어 "에스넷시스템이 가진 인프라 역량과 현장 경험, 고객 이해를 바탕으로 AI 인프라와 운영, 자동화 영역에서 새로운 성장 기회를 만들어가겠다"며 "결국 차이를 만드는 것은 실행력"이라고 강조했다.

2026.07.09 10:41남혁우 기자

오픈서베이 데이터스페이스, '합성 소비자와 대화' 기능 추가

똑똑한 가상 소비자와 인터뷰를 함으로써 자사의 제품 또는 서비스의 시장성을 보다 손쉽고 빠르게 파악할 수 있는 길이 열렸다. 이 기능은 범용 AI와 달리, 답변 근거를 명확히 구분해 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공한다. 오픈서베이(대표 황희영)는 자사 컨슈머 인텔리전스 플랫폼 데이터스페이스에 AI 기술로 구현된 '합성 소비자와 대화' 기능을 도입했다고 밝혔다. 이를 통해 데이터스페이스 사용자는 실제 소비자 데이터에 근거해 생성된 합성 소비자를 인터뷰하며 타깃을 탐색할 수 있다. 기업 실무자들은 타깃 소비자 분석 과정에서 AI의 필요성을 크게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 오픈서베이 웨비나 신청자 대상 설문 조사 결과, 합성 소비자를 가장 먼저 적용하고 싶은 조사 유형 1위로 '타깃 세그먼트·페르소나 탐색(52.9%, 복수 응답)'이 꼽혔다. 정량 데이터 분석부터 심층 인터뷰까지 큰 비용과 시간이 소요되므로, AI를 통해 업무 부담을 획기적으로 줄이고자 하는 수요가 반영된 결과로 풀이된다. 이제 데이터스페이스에서는 합성 소비자와 직접 대화하며 타깃을 깊이 있게 탐색할 수 있다. 오픈서베이 트렌드 리포트 데이터나 사용자의 설문조사 데이터를 기반으로 세그먼트를 만들고, 해당 세그먼트를 대표하는 합성 소비자 페르소나를 생성해 직접 대화한다. 적은 비용과 짧은 시간 안에 특정 카테고리의 소비 트렌드나 기획 중인 제품에 대한 반응을 예측하거나 콘셉트 보완점을 얻는 데 쓰인다. 이 기능은 데이터스페이스에 가입하면 무료로 이용할 수 있다. 데이터스페이스 합성 소비자는 축적된 데이터가 있을 경우 이를 기반으로 답변하며, 데이터가 없을 때는 페르소나 프로필을 바탕으로 추론해 답한다. 임의로 답변을 생성하는 범용 AI와 달리, 답변 근거를 명확히 구분해 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공한다는 것이 차별점이다. 또 대화 종료 후에는 정량 데이터와 인터뷰 내용을 결합한 하이브리드 보고서도 제공된다. 황희영 오픈서베이 대표는 "타깃을 이해하는 데 인터뷰만큼 직관적인 방법이 없지만, 비용과 시간 때문에 실무에서 충분히 활용되지 못했다"며 "합성 소비자와의 대화로 그 간극을 좁히고, 시장에서의 아이디어 가능성을 예측하도록 제품을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.09 10:01백봉삼 기자

[AI 고속도로] 메타, 캐나다에 첫 AI 데이터센터 짓는다…클라우드 진출 속도

메타가 캐나다에 첫 대규모 인공지능(AI) 데이터센터를 구축하며 AI 인프라 확대에 속도를 낸다. 1기가와트(GW) 규모 시설에 약 90억 달러(약 13조원)를 투자하는 동시에, 향후 남는 컴퓨팅 자원을 외부에 제공하는 클라우드 사업도 추진할 계획이다. 8일(현지시간) CNBC에 따르면 메타는 캐나다 앨버타주 스터전 카운티에 첫 데이터센터를 건설한다고 발표했다. 이번 시설은 메타의 33번째 데이터센터로, AI 서비스 확대에 필요한 컴퓨팅 인프라 확보를 위해 약 90억 달러(약 13조원)를 투입해 2~3년에 걸쳐 구축될 예정이다. 규모는 1GW로 초대형 AI 데이터센터에 해당한다. 메타는 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 확보하기 위해 글로벌 데이터센터 투자를 지속 확대 중이다. 메타가 앨버타를 선택한 배경으로는 풍부한 전력 공급과 우호적인 규제 환경이 꼽힌다. 이 부지는 오랜 기간 산업용으로 지정돼 왔으며 추가 전력 인프라 구축이 가능한 지역으로 평가된다. 메타는 AI 인프라 투자와 함께 최근 클라우드 사업 진출도 준비 중이다. 자체 데이터센터의 남는 컴퓨팅 자원을 외부 기업에 판매하거나, 자사 인프라에서 운영하는 AI 모델을 서비스 형태로 제공하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 이는 오픈AI·앤트로픽·구글 등과 AI 경쟁이 치열해지는 가운데 대규모 인프라 투자를 새로운 수익원으로 연결하려는 전략으로 풀이된다. 다만 투자자들은 메타가 올해 최대 1450억 달러(약 217조원)에 달하는 자본지출 계획을 제시했음에도 광고 사업 외 뚜렷한 수익 모델을 아직 제시하지 못했다는 점을 지적하고 있다. 실제 메타 주가는 올해 들어 약 9% 하락했다. 여기에 메타가 향후 클라우드 시장에 진출하면 글로벌 3강인 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글과 경쟁하게 될 전망이다. 메타는 "캐나다의 다양한 에너지 기업과 협력해 데이터센터 가동 수년 전부터 필요한 전력 수요를 계획해왔다"며 "이번 프로젝트는 건설 과정에서 최대 3000명의 일자리를 창출하고 지역 인프라와 비영리단체 지원도 확대할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.09 10:00한정호 기자

"위성 10만개 쏘겠다"...미국 스타트업, 우주 데이터센터 도전장

미국의 한 스타트업이 위성 10만 개를 쏘아올려 10기가와트(GW) 용량의 우주 데이터센터를 구축하겠다고 밝혀 이목을 끈다. 오비털컴퓨트(Orbital Compute Inc.)라는 회사가 그 주인공이다. 8일(현지시간) 라이트리딩닷컴에 따르면 오비털컴퓨트는 최근 연방통신위원회(FCC)에 지난달 AI 애플리케이션을 지원하는 우주 데이터센터 위성군 구축 계획을 제출했다. 오비털은 지상 500~800km 궤도에 위성을 배치하고, 각 위성은 자체 태양광 패널로 생산한 100kW 전력으로 고밀도 서버랙 1개 역할을 맡는다. 위성의 길이는 약 100미터, 무게는 약 2톤으로 설계한다. 컴퓨팅 과정에서 발생한 열은 라디에이터를 통해 우주 공간으로 방출하는 식이다. 스페이스X의 스타십 상용화를 통해 위성 발사 비용을 낮춘다는 계획이다. 먼저 내년 스페이스X 팰컨9 로켓으로 엔비디아 GPU 1개를 탑재한 시험 위성을 발사하고, 2028년에 첫 데이터센터 위성 '오비털-1' 발사 계획을 세우고 있다. 내년 시험 발사 비용은 벤처캐피털 안드리슨 호로위츠가 운영하는 a16z 스피드런 프로그램의 지원으로 이뤄진다. 오비털이 예상하는 위성 1기당 제조 비용은 GPU를 포함해 약 500만 달러(약 75억원)다. 데이터센터 신규 구축에 전력부족과 냉각 비용 등의 문제가 생기면서 우주 AI 데이터센터 개념이 막 구상되는 가운데 실질적으로 위성 발사 계획서까지 제출된 점이 주목할 점이다. 오비털의 창업자 유윈 푼은 싱가포르 출신의 창업가로 과거 공유 전동킥보드 스핀을 창업한 뒤 2018년 포드에 매각한 인물이다.

2026.07.09 09:21박수형 기자

국립공원공단, 관광공사와 지역관광 활성화 업무협약 체결

국립공원공단(이사장 주대영)은 8일 한국관광공사(사장 박성혁)와 지역관광 활성화를 위한 업무협약을 체결했다고 9일 밝혔다. 국립공원공단과 관광공사는 빠르게 변화하는 글로벌 관광 트렌드에 발맞춰 새로운 협력 과제를 발굴하고, 국립공원을 찾는 외국인 탐방객을 적극적으로 유치하기 위해 힘을 모으기로 했다. 두 기관은 외국인 관광객이 국내에 머무는 기간을 늘리고 글로벌 탐방 서비스를 한 단계 높이기 위한 실질적인 첫걸음으로, 오는 11월까지 'K-국립공원 트레킹 챌린지'를 운영한다. 이번 챌린지는 외국인 전용 인바운드 관광 플랫폼과 협업해 진행한다. 주요 국립공원을 방문해 트레킹을 인증한 외국인 탐방객에게 두 기관의 캐릭터를 활용한 기념 굿즈를 제공하고 방문 후기 이벤트와 글로벌 SNS 콘텐츠 홍보를 통해 전 세계에 한국 국립공원의 아름다운 매력을 알릴 계획이다. 주대영 국립공원공단 이사장은 “이번 협약을 통해 국립공원의 수려한 자연자원과 관광공사의 글로벌 홍보 역량, 그리고 AI 데이터 분석기술이 시너지를 발휘해 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 지역 경제에 새로운 활력을 불어넣을 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.07.09 09:20주문정 기자

美 사로잡은 K-뷰티, AI로 소비자 읽는다

'K-뷰티'가 미국 화장품 수입 시장에서 프랑스를 제치고 처음 1위에 오를 만큼 존재감을 키우면서 폭증하는 현지 소비자 데이터를 인공지능(AI)으로 분석하려는 수요도 커지고 있다. 뷰티 산업의 다음 승부처가 제품에서 데이터로 옮겨가는 모습이다. 9일 업계에 따르면 뉴엔AI는 오는 13일부터 사흘간 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 B2B 뷰티 박람회 '코스모프로프 라스베이거스 2026'에 참가한다. 이 자리에서 뷰티 특화 온톨로지 AI 분석 플랫폼 '뷰센스(VUSSENS)'를 처음 공개하고 하반기 북미 시장에 정식 출시할 예정이다. 산업 맞춤형 AI 분석 기업이 북미 뷰티 시장을 정조준한 배경에는 K-뷰티의 가파른 상승세가 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 미국은 글로벌 화장품 시장의 23.9%를 차지하는 세계 최대 시장이다. 미국국제무역위원회(USITC) 통계 기준 한국 화장품은 2024년 대미 수출액 17억 달러를 기록하며 전통 강국 프랑스(약 12억 6000만 달러)를 앞질렀다. 다만 시장에 진출하는 브랜드가 늘수록 현지 소비자를 읽는 일은 어려워지고 있다. 북미 소비자는 인종과 피부 유형이 다양한 데다 틱톡·유튜브 등 소셜미디어에서 이커머스 구매로 곧장 이어지는 소비 패턴이 자리 잡고 있다. 매일 쏟아지는 소비자 반응 데이터를 사람이 직접 추적하기는 사실상 불가능해진 셈이다. 소셜 반응과 이커머스 판매 데이터가 단절돼 시딩 캠페인이 실제 구매에 얼마나 기여했는지 증명하기 어렵다는 지적도 업계에서 꾸준히 나온다. 이 공백을 메울 대안으로 AI 분석이 떠올랐다. 한국보건산업진흥원에 따르면 글로벌 뷰티 시장은 연평균 15.9% 성장해 2029년 8150억 달러 규모에 이를 전망이다. 그 안에서 AI 뷰티 시장은 더 가파르다. 시장조사기관 인사이트에이스애널리틱은 2025년 49억 달러에서 연평균 22.3% 성장해 5년 만에 약 2.6배로 커질 것으로 내다봤다. 뉴엔AI는 이 흐름에 맞춰 소셜과 커머스로 갈라진 데이터를 하나로 잇는데 초점을 맞췄다. 뷰센스를 통해 뷰티 전략 수립부터 실행, 성과 측정까지 전 과정을 데이터 기반으로 지원하는 북미 특화 뷰티 AI 올인원 솔루션을 제공한다는 목표다. 실제 뷰센스는 아마존·세포라·틱톡·유튜브 등 크로스채널 데이터를 통합 분석해 트렌드와 매출, 성분과 효능, 소비자 피부 고민과 제품 간 상관관계를 구조화한 뷰티 온톨로지를 핵심 엔진으로 삼았다. 여기에 인과관계 추론으로 어떤 제품 속성이 향후 시장 주도권을 잡을지 선제적으로 짚어주는 '선행 캐칭' 예측 알고리즘을 얹었다. 인종과 피부 유형이 다양한 북미 소비자 특성도 겨냥했다. 8000억 개 이상 토큰을 학습한 AI 모델이 인종·연령·피부 유형별 페르소나 분석을 지원하고 숏폼 영상·음성·자막을 동시에 읽는 멀티모달 기술로 유행의 시작점과 확산 경로를 추적한다. 뉴엔AI 관계자는 "로레알과 아모레퍼시픽 등 국내외 뷰티 기업에 분석 서비스를 제공하며 기술력을 검증받아 왔다"며 "미국을 시작으로 일본, 유럽으로 시장을 넓힐 계획"이라고 말했다.

2026.07.09 09:14이나연 기자

산단공, 'M.AX 표준·인증센터' 신설…산업단지 제조AI 확산 박차

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 산업단지 제조AI 전환(M.AX)을 가속하기 위해 제조데이터·인프라·솔루션 등의 표준·인증 업무를 추진하는 'M.AX 표준·인증센터' 를 신설한다고 8일 밝혔다. M.AX 표준·인증센터 신설은 기업마다 다른 설비와 솔루션를 사용함에 따른 제조데이터 연계와 AI 활용 제한 문제를 해소하고, 산업단지 전반에 제조 AI를 확산하기 위한 기반을 마련하기 위해 추진됐다. M.AX 표준·인증센터는 산업단지 제조 현장에서 활용되는 소재·부품·장비 등 하드웨어와 AI 솔루션 등 소프트웨어 표준화·인증체계를 구축하는 전담 조직이다. 센터는 ▲제조데이터 표준 설계 ▲AI 인프라 연계 기준 마련 ▲솔루션 적합성 검증 등 제조 AI 확산에 필요한 핵심 기준을 단계적으로 마련한다. 산단공은 센터를 통해 제조데이터·인프라·솔루션을 공통 기준으로 표준화하고 적합성을 검증함으로써 산업단지 제조 AI 생태계 신뢰성과 확장성을 높일 계획이다. 또 센터의 전문성과 공신력을 확보하기 위해 표준·인증 분야 외부 전문가를 센터장으로 공개 영입하고, 표준 설계와 인증제도 운영 경험을 갖춘 전문 인력도 단계적으로 보강할 계획이다. 국가기술표준원과 협력하고, 한국산업기술시험원(KTL)·KCL(한국건설생활환경시험연구원), KTR(한국화학융합시험연구원) 등 국내 시험·인증 전문기관 인프라와 전문성을 활용해 공신력 있는 표준·인증체계를 구축해 나갈 방침이다. 산단공은 구축된 표준·인증체계를 AX 실증산단·탄소중립산단 등 주요 사업에 우선 적용하고운영 성과를 바탕으로 전국 산업단지로 확대할 계획이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “제조 AI는 핵심 요소인 데이터와 인프라·솔루션이 표준화 돼 연결될 때 개별 기업을 넘어 산업단지 전반으로 확산될 수 있다”며 “외부 전문성을 적극 활용한 M.AX 표준·인증센터를 중심으로 기업이 신뢰할 수 있는 표준·인증 기반을 구축하고, 산업단지 제조혁신을 앞당기겠다”고 말했다.

2026.07.08 17:36주문정 기자

"데이터도 특허처럼"…국가AI전략위, 가치평가 제도 활성화 논의

국가인공지능(AI)전략위원회가 AI 시대 데이터를 기업의 실질적 자산으로 평가하는 '데이터 가치평가 제도' 활성화를 위한 논의에 나섰다. 국가AI전략위원회는 8일 서울스퀘어에서 'AI 시대의 데이터 가치평가' 세미나를 개최했다. 데이터 분과 주관으로 열린 이날 세미나에서는 박현우 더랩아이 대표가 '데이터 가치평가 모델과 적용'을 주제로 국내외 가치평가 기법을 설명했다. 이동근 삼정KPMG 전무는 '데이터 가치평가 사례와 국제 동향 및 데이터 자산의 활용 방안'을 주제로 레딧 기업공개(IPO), 메타의 스케일AI 인수 등 해외 사례를 소개했다. 이어진 논의에서 참석자들은 ▲데이터 가치평가 제도를 금융 영역(회계기준 등)까지 연계·확장해야 한다는 점 ▲영세 중소·스타트업의 데이터 자산 평가를 위한 정책적 지원이 필요하다는 점 ▲유관부처 간 긴밀한 협력이 이뤄져야 한다는 점 등에 공감대를 이뤘다. 백은옥 데이터 분과위원장은 "기술 중심 기업이 보유한 특허의 가치가 성장 핵심 발판이 됐듯 AI 시대는 데이터가 독자적인 자산 가치를 인정받을 때"라며 "데이터 가치평가 제도는 뛰어난 역량과 양질의 데이터를 보유한 영세 AI·데이터 기업에 자금 조달의 활로를 열어주는 큰 힘이 될 것"이라고 말했다.

2026.07.08 16:49이나연 기자

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