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초록소프트, 'AI 전환 솔루션 3종'으로 중소기업 AX 사업 공략

초록소프트(대표 김명락)가 자사의 3대 솔루션을 앞세워 국내 산업현장에서 AI전환(AX)을 고민하는 중소기업을 공략한다. 초록소프트가 이번에 소개한 솔루션은 ▲시각 정보 분석 '카비렌즈' ▲지식 자산화 '코브레인' ▲데이터 기반 의사결정 지원 '데시내비' 등 3종이다. 개별 기술을 단편적으로 제공하는 것을 넘어, 데이터 수집 및 해석부터 지식 연결, 의사결정까지 AX 전 과정을 통합 지원하는 데 초점을 맞췄다. 카비렌즈는 이미지, 영상, 도면 등 사람이 직접 확인하던 정보를 AI가 읽고 데이터로 변환하는 기술이다. 객체 탐지 및 상황 분석에 적용돼 생산 현장 점검이나 설계 도면 검토 시 업무 효율과 정확도를 높인다. 코브레인은 사내 규정, 매뉴얼, 보고서 등 기업 내 흩어진 문서를 실무에 쓰이는 지식 체계로 묶어내는 역할을 한다. 이를 기반으로 AI 챗봇 고도화, 대화형 AI 플랫폼 개발, 현업 지원형 지식 검색 서비스 등을 구현할 수 있다. 데시내비는 축적된 데이터를 바탕으로 수요 예측과 이상 징후를 탐지해 데이터 기반의 의사결정을 돕는다. 조기 경보 및 최적화 기능을 통해 생산·배치·관리 등의 현장 업무가 즉각적인 운영 판단으로 이어지도록 지원한다. 최근 산업계 전반에 AX 도입 필요성이 커지고 있지만, 다수의 중소규모 제조·건설·서비스 현장 등은 예산과 전문 인력의 한계에 부딪히며 어떤 업무부터 AI를 적용할지, 기존 시스템과는 어떻게 연계할지 고심하고 있다. 초록소프트는 이런 현업의 어려움과 데이터 여건을 사전 분석해 맞춤형 시스템으로 구축해 준다는 점에서 차별화를 꾀했다. 김명락 초록소프트 대표는 "기업마다 처한 데이터 환경과 인력 여건이 다른 만큼, 현장 최적화에 초점을 맞춘 이번 3대 솔루션을 지렛대 삼아 중소기업에 가장 빠르고 확실하게 작동하는 AX 성공 사례를 지속적으로 만들어 가겠다"고 밝혔다.

2026.08.03 17:47백봉삼 기자

출점 대신 'AI' 적극 활용…편의점 승부처 바뀐다

편의점업계가 인공지능(AI) 활용 범위를 고객 응대와 마케팅을 넘어 상품기획과 발주, 재고관리 등 핵심 업무로 넓히고 있다. 과거 AI가 고객 서비스를 위한 보조 도구에 머물렀다면, 이제는 상품 경쟁력과 수익성을 높이는 핵심 수단으로 자리 잡고 있다는 분석이 나온다. 상품기획까지 맡은 AI…편의점 경쟁력 키운다 3일 유통업계에 따르면 GS리테일과 BGF리테일, 코리아세븐 등 주요 편의점 사업자들은 생성형 AI를 활용에 속도를 내고 있다. BGF리테일이 운영하는 편의점 CU는 AI 합성소비자 기술 스타트업 '인텔리시아'와 손잡고 ▲AI 합성소비자를 활용한 상품 기획 및 소비자 반응 예측 ▲AI 매장 디지털트윈 기반 상품 진열·MD 시뮬레이션 ▲AI 기반 데이터 의사결정 체계 구축 등을 협력하고 있다. AI 합성소비자는 실제 소비자 조사 없이 AI가 수 백만명 규모의 다양한 가상 소비자 모델을 생성해 신상품이나 가격, 프로모션 등에 대한 반응을 예측하는 기술이다. 수천 명을 대상으로 설문과 인터뷰를 진행해 조사부터 결과 도출까지 수개월이 소요되고 비용 부담도 큰 기존 소비자 조사와 달리 조사 기간을 3~5일 수준으로 단축하고 비용도 절감할 수 있다는 장점이 있다. GS25를 운영하는 GS리테일도 AI 전환을 전사 차원에서 추진하고 있다. 지난해 말 기존 DX본부를 AX 본부로 개편했다. 또 고객 분석을 위해 자체 AI 트렌드 분석 시스템을 구축해 운영하고 있다. 온라인상 소비자 반응 데이터를 기반으로 상품 언급량, 주요 상권 및 점포 유형별 수요, 고객 성별·연령대, 맛과 식감 요소 등을 분석해 상품 개발 과정에 반영하고 있다. 세븐일레븐 역시 생성형 AI를 기반으로 한 'AI-FC(인공지능 운영관리자)'를 지난 2024년부터 현장에 도입했다. 이틀 통해 편의점 운영 효율을 높인다는 전략이다. 기존 챗봇 서비스는 시나리오 기반으로 사용자가 직접 질문을 단계별로 선택해 접근할 수 있었지만, AI-FC는 직접 대화하는 형식으로 질의할 수 있어 사용자가 필요한 정보를 보다 빠르게 확인할 수 있도록 접근성을 높였다는 설명이다. 가맹점은 이를 통해 기본적인 POS 사용법부터 발주·상품·행사 정보·서비스에 대한 다양한 정보를 제공받을 수 있다. 점포 수보다 점포당 수익…AI가 새 승부처 편의점업계가 AI 투자에 속도를 내는 배경에는 시장 포화가 있다. 신규 출점을 통한 외형 성장에 한계가 나타나면서 기존 점포의 매출과 수익성을 높이는 전략이 중요해졌기 때문이다. 실제 국내 편의점 점포 수는 감소세로 돌아섰다. 편의점 4사 점포 수는 2023년 5만 4893개에서 2024년 5만 4852개, 지난해 5만 3266개로 줄었다. 출점 경쟁이 둔화하면서 업계의 관심도 신규 점포 확대보다 기존 점포의 운영 효율을 높이는 데 쏠리고 있다. 특히 편의점은 다른 유통업보다 AI 활용 효과가 큰 분야로 꼽힌다. 수천 개의 상품을 운영하는 데다 도시락과 김밥, 샌드위치 등 유통기한이 짧은 상품 비중이 높고, 날씨와 시간대, 상권 변화에 따라 판매량이 크게 달라지기 때문이다. 판매량을 얼마나 정확하게 예측하느냐에 따라 폐기와 결품이 줄고, 이는 곧 점포 수익성으로 이어진다는 설명이다. 또 최근에는 자체 브랜드(PB)와 도시락, 디저트 등 차별화 상품 경쟁이 치열해지면서 신상품 성공률을 높이는 것도 중요한 과제가 됐다. 과거에는 상품기획자의 경험과 직관에 의존하는 비중이 컸다면 앞으로는 AI를 활용한 데이터 분석이 상품 개발과 판매 전략 수립 과정에서 더욱 중요한 역할을 할 것이라는 전망이 나온다. 업계 관계자는 “편의점은 고객 반응과 소비 트렌드를 가장 빠르게 파악해야 하는 업태인 만큼 AI를 활용해 방대한 고객 데이터를 신속하게 분석하고 상품 개발과 마케팅, 상권 분석 등에 접목하고 있다”며 “고객 수요를 더 정교하게 반영하고 운영 효율을 높이는 방향으로 AI 활용 범위가 계속 확대되는 추세”라고 말했다.

2026.08.03 17:24김민아 기자

티맥스티베로, 국산 DB 통합 장비 'TDA' 출시…오라클 ODA 대체 수요 겨냥

티맥스티베로가 해외 제품 중심으로 형성된 DB 어플라이언스 시장에서 국산 대안 제시에 나섰다. 티맥스티베로는 이슬림코리아와 데이터베이스 전용 통합 장비 '티베로 데이터베이스 어플라이언스(TDA)'를 선보였다고 3일 밝혔다. TDA는 티맥스티베로의 데이터베이스 관리시스템(DBMS)인 티베로와 이슬림코리아의 서버 기술을 하나로 묶은 형태다. 사용자는 각각의 구성 요소를 따로 맞추거나 구축 이후 성능을 다시 조정하는 과정을 크게 줄일 수 있다. 사전에 검증된 조합으로 제공되기 때문에 비교적 짧은 시간 안에 안정적인 데이터베이스 운영 환경을 마련할 수 있다는 설명이다. 티맥스티베로는 도입 비용과 운영 복잡성 때문에 오라클 데이터베이스 어플라이언스(ODA) 외의 선택지를 검토해 온 기업이 주요 대상으로 삼고 있다. 성능 측면에서는 데이터베이스 업무에 맞춰 운영체제 커널 파라미터, CPU·메모리 자원 배분, 전용 네트워크 구성을 최적화한 것이 특징이다. 회사 측에 따르면 약 6개월 동안 실제 고객 환경을 바탕으로 검증한 결과, 기존 개별 구축 방식과 비교해 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 처리 성능은 최대 35% 높아졌고, 온라인 분석 처리(OLAP) 환경에서는 대용량 분석 질의 수행 시간이 최대 41% 줄었다. 티맥스티베로는 TDA를 외산 오라클 데이터베이스 어플라이언스(ODA)를 대체할 수 있는 현실적인 선택지로 보고 있다. 오라클 기반 시스템을 운영 중인 공공기관과 금융권은 물론 전사적 자원관리(ERP)나 제조 실행 시스템(MES)처럼 핵심 업무 시스템을 운용하는 기업들도 주요 공략 대상이다. 기존 수준의 성능을 유지하면서도 구축비와 운영비를 낮출 수 있다는 점을 앞세우고 있다. 운영 방식도 단순화했다. 제품 공급부터 유지보수, 기술지원까지 단일 체계로 제공해 관리 효율을 높이고 장애 대응 절차도 간소화할 수 있도록 했다. 여러 공급사를 따로 조율해야 하는 기존 방식보다 운영 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 양사는 이번 제품 출시를 계기로 협력 범위도 넓힐 계획이다. 공동 제품 개발을 비롯해 영업, 마케팅까지 협업을 확대해 외산 중심의 DB 인프라 시장에서 입지를 키우겠다는 구상이다. 앞으로 AI와 클라우드 환경 변화에 대응할 수 있는 국산 인프라 생태계 강화도 함께 추진한다. 박경희 티베로 대표는 "TDA는 국내 기술로 만든 DBMS와 서버 역량을 결합해 성능, 안정성, 비용 효율을 함께 고려한 통합 플랫폼"이라며 "티베로의 오라클 호환성을 바탕으로 ODA 사용 고객에게 보다 안정적이고 부담이 적은 전환 방안을 제시하겠다"고 말했다. 윤영태 이슬림코리아 대표는 "DBMS 기술력과 하드웨어 전문성을 결합해 국산 솔루션의 경쟁력을 한층 높일 수 있게 됐다"며 "더 많은 고객이 안정적이고 효율적인 국산 기술 기반 인프라를 도입할 수 있도록 지원을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.08.03 17:19남혁우 기자

"국가AI컴퓨팅센터 GPU, B200 확정 아냐…최신 AI 반도체 도입"

국가인공지능(AI)컴퓨팅센터 구축을 총괄하는 정부와 사업 추진 기관이 첨단 그래픽처리장치(GPU) 도입 계획과 공공 활용 방식, 냉각 기술 등 주요 운영 방향을 공개했다. 정부는 당초 사업 제안 당시 제시된 엔비디아 B200 기준을 고정하지 않고 시장 상황에 맞춰 최신 AI 반도체를 도입한다는 방침이다. 공공 활용 비중과 내년 조기 서비스 물량은 향후 민관 특수목적법인 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC) 이사회와 정부 협의를 거쳐 확정하기로 했다. 과학기술정보통신부는 3일 전남 해남군 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 국가AI컴퓨팅센터 착공식을 열고 본격적인 건설에 착수했다. 이날 착공식 이후 진행된 질의응답에는 김광년 과기정통부 인공지능컴퓨팅인프라팀장과 오태원 코아크 AI컴퓨팅서비스본부장, 최희주 데이터센터건립총괄이 참석해 GPU 확보 계획과 공공 활용 방안, 전력·용수 공급, 향후 운영 계획 등에 대한 질문에 답했다. "GPU 도입, B200 고정 안한다…최신 제품 검토" -GPU 1만5천장 규모를 확대할 계획이 있는지, 국산 NPU 활용 계획은 (김광년 과기정통부 인공지능컴퓨팅인프라팀장) "1만 5000장은 당초 사업 계획을 세울 당시 기준이다. 아직 센터 구축이 완료되지 않은 만큼 확대 여부를 지금 확정적으로 말하기는 어렵다. 국가AI컴퓨팅센터를 설립하는 이유 자체가 수요 변화에 유연하게 대응하기 위한 것이다. 국산 신경망처리장치(NPU) 활용 역시 현재로선 참여 기업들과 함께 검토하고 있는 단계다." -GPU 1만5천장은 엔비디아 B200만이 기준인가. AMD와의 협업 가능성도 있나. (김광년 팀장) "최초 제안은 B200 기준으로 1만 5000장 규모를 제시한 것이 맞다. 다만 앞으로 신제품이 계속 출시되는 만큼 B200을 그대로 도입한다고 확정한 것은 아니다. 그 시점에 가장 적합한 최신 GPU와 AI 반도체를 도입하는 것이 기본 원칙이다. AMD 협업 여부도 현재로선 확정된 사항이 없다." -향후 GPU 용량을 추가로 확대할 가능성도 있나. (김광년 팀장) "추가 수요가 있다면 확대 가능성을 배제하고 있진 않다. 다만 정부가 일방적으로 결정하는 사안은 아니며 실제 수요와 코아크 운영 상황 등을 함께 협의해 결정하게 될 것이다." 공공 활용·조기 서비스…"정부 수요 우선" -국가AI컴퓨팅센터 GPU 가운데 공공 활용 비중은 어느 정도인가. (김광년 팀장) "정부가 추진 중인 GPU 5만 장 확보 계획에는 지난해 추가경정예산으로 확보한 물량과 올해 추진 사업, 슈퍼컴퓨터 6호기 등이 모두 포함된다. 이중 국가AI컴퓨팅센터의 1만 5000장은 SPC가 운영하는 구조인 만큼, 현재 공공에 어느 정도를 배정하겠다고 확정된 것은 없다. 센터가 구축되면 정부와 코아크가 협의해 결정할 것이다." (오태원 코아크 AI컴퓨팅서비스본부장) "코아크가 민간 기업이지만 설립 취지에 맞게 정부와 공공 수요를 최우선으로 대응할 계획이다. 최근 공공부문의 AI 컴퓨팅 수요가 상당히 큰 만큼, 이를 우선적으로 지원하는 방향을 고려하고 있다." -내년 삼성SDS 데이터센터에서 제공하는 조기 서비스 물량은 어느 정도인가. (김광년 팀장) "아직 확정되지 않았다. 다만 일부 물량이라도 최대한 빨리 구축해 조기 서비스를 시작하자는 방향으로 추진하고 있다." -코아크 내부 의사결정은 어떻게 이뤄지나. (오태원 본부장) "주주와 이사회 의사결정 절차를 거쳐 계획이 최종 확정된다. 기존 설립 취지에 맞춰 사업을 추진할 방침이다." 전력·용수 확보…"95% 수냉식 적용" -전력과 용수는 충분히 확보됐나. (최희주 코아크 데이터센터건립총괄) "지자체와 한국전력이 40메가와트(MW) 전력 공급을 확정했고 용수도 문제가 없도록 협의를 마쳤다. 국가AI컴퓨팅센터는 물 사용량을 줄이는 방향으로 설계하고 있으며 95% 수냉식 기반 냉각 방식을 적용할 계획이다. 폐쇄형 순환 구조를 활용해 친환경적으로 물 사용량을 최소화하겠다."

2026.08.03 17:10한정호 기자

[현장] "AI 공급망 핵심 국가로"…정부·민간 협력 '국가AI컴퓨팅센터' 착공

정부가 전남 해남에 첨단 인공지능(AI) 반도체 1만 5000장을 갖춘 '국가AI컴퓨팅센터'를 구축해 대한민국을 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가로 끌어올린다는 청사진을 제시했다. 정부의 초기 투자와 민간 기업의 인프라 구축·운영 역량을 결합해 산·학·연에 대규모 연산 자원을 공급하고 국산 AI 반도체 개발·검증·상용화까지 지원하는 AI 생태계를 조성한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 3일 전남광주통합특별시 해남군 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 열린 국가AI컴퓨팅센터 착공식에서 "AI 컴퓨팅센터는 단순한 건물이나 인프라 환경이 아니라 전 세계에 토큰을 생산하는 '토큰 팩토리'"라며 "대한민국이 AI를 세계에 수출하는 국가로 자리 잡게 될 것"이라고 강조했다. 이날 행사는 정부가 추진하는 'AI 고속도로'의 핵심 기반인 국가AI컴퓨팅센터 착공을 기념해 마련됐다. 행사엔 배 부총리를 비롯해 박지원·한준호·안도걸 국회의원, 민형배 전남광주통합특별시장, 명현관 해남군수, 우승희 영암군수, 안정태 민관 특수목적법인(SPC) 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC) 대표 등이 참석했다. 민간 컨소시엄에선 이준희 삼성SDS 대표와 김유원 네이버클라우드 대표, 지형근 삼성물산 부사장, 김세웅 카카오 부사장, 이병헌 삼성전자 상무, 임정순 클러쉬 대표, 노형래 KT 본부장 등이 자리했다. 산업은행·기업은행·정보통신산업진흥원(NIPA) 등 공공 출자기관과 유관기관 관계자도 참석해 사업 경과를 공유하고 착공 세리머니를 진행했다. 민관 합작 SPC '코아크', 국가AI컴퓨팅센터 구축·운영 전담 국가AI컴퓨팅센터는 정부의 마중물 투자와 민간 자본·전문성을 결합한 민관 협력 사업이다. 과기정통부와 금융위원회 국민성장펀드, 삼성SDS 컨소시엄은 지난 6월 특수목적법인(SPC) 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC)를 설립했다. 코아크는 국가AI컴퓨팅센터의 건설과 운영을 전담한다. 삼성SDS는 컨소시엄 대표사이자 코아크 최대 주주로 사업 수행 법인 설립을 주도했으며 향후 센터 구축과 운영을 총괄할 예정이다. 삼성SDS 컨소시엄에는 삼성SDS·네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전남광주통합특별시·서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 지난해 9월 시작된 사업자 공모에 해남 솔라시도를 입지로 단독 응찰한 이후 기술·정책 평가와 금융 심사, 국민성장펀드 출자 승인 등을 거쳐 최종 사업자로 선정됐다. 이번 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 2조 5000억원 이상이 투입되는 대규모 국가 과제다. 이날 배 부총리는 국가AI컴퓨팅센터 착공을 대한민국 AI 산업의 변곡점으로 평가했다. 그는 "처음 사업을 공고했을 당시만 해도 AI 데이터센터 산업의 수익성이 낮다는 우려가 있었지만 지금은 분위기가 완전히 반전됐다"며 "세계 여러 국가와 기업들이 대한민국의 AI 행보에 관심을 갖고 적극적인 투자에 나서고 있다"고 설명했다. 이어 "대한민국은 AI를 활용하거나 메모리 반도체만 공급하는 국가에 머물지 않고 AI 공급망의 핵심 국가로 성장해 나갈 것"이라며 "전국에 AI 데이터센터가 구축되고 이를 운영하기 위한 전력과 용수 등 기반 인프라도 함께 갖춰질 것"이라고 말했다. 2조5천억원 투입…40MW·AI 반도체 1만5천장 구축 국가AI컴퓨팅센터는 해남 솔라시도 데이터센터 파크 내 약 4만 8000㎡ 부지에 지상 2층 규모로 조성된다. 2028년 준공을 목표로 약 2조 5000억원이 투입되며 전력 수전 용량은 40메가와트(MW) 규모다. 센터에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 포함한 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 컴퓨팅 인프라가 구축될 예정이다. 해당 자원은 스타트업과 중소기업, 대학, 연구기관 등에 제공해 초거대 AI 모델 개발과 대규모 데이터 학습·추론을 지원할 계획이다. 산업별 특화 AI 모델 개발과 AI 서비스 실증·검증 등 기술 개발 전 과정도 지원한다. 인프라 접근성이 낮은 스타트업과 중소기업, 학계·연구기관을 대상으로 이용권과 요금 할인 등 지원 프로그램을 마련하는 방안도 추진한다. 아울러 국산 AI 반도체 생태계를 위한 연구개발(R&D) 구역도 조성한다. 국산 NPU 설계와 시제품 개발을 위한 검증 환경을 제공하고 성능이 확인된 제품을 실제 상용 서비스에 적용해 개발부터 실증·상용화로 이어지는 기반을 마련할 계획이다. 센터 운영에 필요한 전력과 용수 등 기반 시설 구축도 병행한다. 코아크는 한국전력에 전기 사용 신청을 완료했으며 용수 인입 관로 공사와 건물 신축, 고성능 AI 서버 운영을 위한 설비 공사를 추진한다. 센터가 완공되기 전인 내년에는 일부 AI 컴퓨팅 자원을 삼성SDS 데이터센터에서 먼저 제공해 산·학·연의 수요에 빠르게 대응할 방침이다. 삼성SDS "최고 수준 인프라"…전남광주 "이제부터 속도전" 이준희 삼성SDS 대표는 국가AI컴퓨팅센터를 단순한 데이터센터 건설 사업이 아닌 민관 협력형 AI 인프라 모델로 규정했다. 그는 "국가AI컴퓨팅센터는 단순히 하나의 시설을 건립하는 데 그치지 않고 정부와 민간이 손을 잡고 대한민국의 AI 경쟁력을 극대화하는 특별한 협력 모델"이라며 "우리는 센터의 동반자이자 최대 주주로서 막중한 책임감을 느끼고 있다"고 말했다. 그러면서 이 대표는 주주사를 대표해 최고 수준의 AI 인프라 구축과 민관 협력 시너지 극대화, 지역 동반 성장 등 세 가지 목표를 제시했다. 이 대표는 "글로벌 기술 변화에 신속하게 대응할 수 있는 고성능·고효율 컴퓨팅 환경을 조성하겠다"며 "정부와 지방자치단체, 참여 기업들과 긴밀히 소통해 국가 산업과 지역 경제에 실질적인 도움이 되는 성과를 만들겠다"고 밝혔다. 또 그는 "해남과 전남광주통합특별시를 중심으로 AI 데이터센터 관련 인재가 모이고 새로운 산업 생태계가 활성화되도록 최선을 다하겠다"며 "오늘의 첫걸음이 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 위대한 시작이 되도록 코아크와 주주사들이 역할을 다하겠다"고 덧붙였다. 민형배 전남광주통합특별시장은 센터의 적기 가동을 위한 행정·기반시설 지원을 약속했다. 민 시장은 "이제부터는 속도전"이라며 "센터가 2028년 본격 가동할 수 있도록 필요한 행정 절차와 기반 시설을 모두 챙기고 AI 산업의 전환이 지역 일자리와 소득, 더 나은 삶으로 이어지도록 하겠다"고 강조했다. 끝으로 배 부총리는 "불과 2년 전만 해도 국내에 GPU가 몇 장 있는지를 고민했지만 이제는 많은 기업과 글로벌 빅테크가 한국 투자에 나서고 있다"며 "앞으로는 우리가 AI 혁명의 주인공이 돼 산업을 어떻게 이끌 것인지를 고민해야 할 때"라고 말했다. 이어 "국가AI컴퓨팅센터가 성공적으로 구축·운영될 수 있도록 정부가 차질 없이 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.03 16:25한정호 기자

공공데이터, 이제 AI와 대화로 찾는다

행정안전부(이하 행안부)가 인공지능(AI) 시대에 발맞춰 공공데이터포털을 전면 개편해 시범서비스를 시작한다. 이번 개편의 핵심은 공공데이터를 단순히 쌓아두고 찾아가는 방식에서, 이용자가 AI에게 필요한 내용을 자연스럽게 묻고 바로 관련 데이터를 추천받는 방식으로 바꾸는 데 있다. 행안부는 국민과 기업이 공공데이터를 더욱 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 '공공데이터포털'을 전면 고도화해 시범서비스를 개시한다고 3일 밝혔다. 기존 포털에서는 원하는 자료를 찾기 위해 정확한 검색어를 입력해야 하는 경우가 많았다. 하지만 새 서비스에서는 일상적인 문장으로 질문해도 AI가 뜻을 파악해 적절한 공공데이터를 연결해준다. 예를 들어 특정 지역의 생활 정보나 산업 현황, 교통·복지 관련 자료처럼 목적 중심의 질문을 던지면 그에 맞는 데이터를 보다 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 식이다. 사용자 화면도 더 직관적으로 바뀌었다. 복잡했던 이용 흐름을 정리하고, 정부 통합 로그인 체계인 Any-ID를 적용해 접속 편의성을 높였다. 여기에 AI가 데이터의 핵심 내용을 짧게 정리해주는 기능과, 사회적 관심사나 최신 흐름에 맞춰 활용할 만한 데이터를 보여주는 추천 기능도 새롭게 들어갔다. 데이터에 익숙하지 않은 사람도 필요한 정보를 훨씬 쉽게 접할 수 있도록 하겠다는 취지다. 행정 측면에서도 변화가 있다. 정부는 공공데이터의 개방과 공유 체계를 한곳으로 모으는 방향을 추진하고 있으며, 이번 개편은 그 기반을 닦는 작업으로 볼 수 있다. 국가공유데이터플랫폼과 연계할 수 있는 구조를 마련하고, 기관별 데이터 관리 업무도 더 효율적으로 바꿨다. 특히 표준 API를 활용한 연계 범위를 넓혀 데이터 목록 정비 과정의 자동화를 강화했다. 데이터 관리 품질을 높이기 위한 기능도 추가됐다. AI를 활용해 데이터 설명을 자동으로 작성하고, 통계 분석과 시각화 정보를 한눈에 볼 수 있는 대시보드도 제공한다. 그동안 수작업에 의존하면서 생길 수 있었던 입력 오류를 줄이고, 데이터 관리의 정확성과 일관성을 높이는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 서비스 운영 환경도 함께 손봤다. AI 기반 서비스 이용이 늘고 접속량이 많아지는 상황을 고려해 클라우드 인프라를 확충했고, 실시간 API 이상징후 감지와 블랙 IP 차단 같은 보안 대응 체계도 강화했다. 이용자가 몰리는 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 안정성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 행정안전부는 약 두 달 동안 시범 운영을 진행하면서 실제 이용자와 현장 의견을 반영해 서비스를 계속 보완할 계획이다. 이번 개편이 정식 운영으로 이어지면, 국민은 필요한 공공데이터를 더 쉽게 찾고 활용할 수 있고, 기업 역시 이를 바탕으로 새로운 서비스나 비즈니스 모델을 만드는 데 더 유리한 환경을 갖추게 될 것으로 보인다.

2026.08.03 16:03남혁우 기자

가격 올리고 AI 수요 정조준…현대제철, 하반기 수익성 회복 시동

현대제철이 자동차강판과 조선용 후판 가격 인상, 저가 수입재 감소에 따른 수급 개선을 바탕으로 하반기 수익성 회복에 속도를 낸다. 건설경기 회복이 제한적인 상황에서는 반도체 공장과 데이터센터, 전력 인프라 등 인공지능(AI) 관련 투자를 새로운 철강 수요처로 공략한다는 전략이다. 현대제철은 3일 올해 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "AI와 에너지 핵심소재 판매 확대와 고부가가치 소재 개발, 지속가능 경쟁력을 기반으로 신규 수요를 확보해 수익성을 지속적으로 개선할 계획"이라고 밝혔다. 현대제철의 올해 2분기 연결 기준 매출은 6조 1073억원, 영업이익은 577억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 매출은 2.9% 올랐지만, 영업이익은 43.3% 감소했다. 국내 스크랩 가격과 환율 상승으로 전반적인 제품 원가가 높아졌지만, 원가 상승분만큼 판매가격을 올리지 못한 점이 수익성에 부담으로 작용했다고 회사 측은 설명했다. 차강판·후판 가격 인상…판재 강보합 전망 현대제철은 하반기 판재류 가격이 강보합세를 나타낼 것으로 전망했다. 열연과 후판, 도금재 등은 반덤핑 조치로 저가 수입산의 국내 유입이 제한되는 가운데 국내 철강사들의 4분기 대보수로 공급 물량도 감소할 것으로 예상했다. 현대제철은 "저가 수입산 제한에 따라 국내 유통 공급 물량이 감소하고 철강사들의 4분기 대보수 등으로 수급이 타이트할 것으로 예상된다”며 “판재 시황은 강보합세를 보일 것으로 전망한다"고 밝혔다. 자동차와 조선 등 주요 수요처와의 가격 협상에서도 원가 상승분을 반영한 단가 인상을 추진하고 있다. 현대제철은 "자동차향 가격 협상은 2026년 하반기분이 마무리 단계에 있으며 8월부터 적용될 예정"이라며 "상반기 원자재와 스크랩, 환율 상승 등의 영향으로 단가 인상이 예상된다"고 설명했다. 조선용 후판에 대해서도 "하반기 협상에서 원가 상승을 중심으로 단가 인상을 추진하고 있다"고 밝혔다. 자동차 생산은 4년 연속 국내 400만대를 웃도는 견조한 흐름을 이어가고, 조선업도 2029~2030년까지 확보한 수주 잔고를 바탕으로 안정적인 철강 수요가 유지될 것으로 내다봤다. 봉형강 시황은 소폭 회복되겠지만 큰 폭의 수요 증가는 어려울 것으로 전망했다. 하반기 건설 수주가 반도체 클러스터 등 대형 투자를 중심으로 일부 회복되더라도 연간 건설경기의 반등 폭은 제한적일 수 있다는 판단이다. 다만 철근 수출과 제강사의 공급 조절, 주원료 가격 상승으로 제품 가격은 정상화되는 흐름을 보이고 있다. 현대제철은 "현재 철근 수익성이 손익분기점에 조금 미달하고 있지만 가격이 정상화되는 수준에 따라 곧 흑자 전환할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 철근부터 후판까지…AI 인프라 수요 공략 현대제철은 부진한 전통 건설 수요를 반도체 공장과 데이터센터, 전력망 등 AI 인프라 관련 수요로 보완한다는 계획이다. 회사 측은 데이터센터 1GW를 구축하는 데 약 18만~20만톤, 메모리 반도체 공장 한 곳에는 약 10만톤 철강재가 필요할 것으로 추산했다. 현대제철은 철근과 H형강 등 건축물의 뼈대에 쓰이는 봉형강부터 열연·냉연·후판까지 공급할 수 있는 제품 포트폴리오를 강점으로 내세웠다. 현대제철은 "철근과 형강부터 내부에 들어가는 열연, 냉연, 후판을 망라해 공급할 수 있는 토털 패키지 체제를 갖추고 있다"며 "건설사와 설계사 등과 함께 전체 건설 강재에 대한 토털 패키지 솔루션을 제공하려고 노력하고 있다"고 말했다. 이어 "사내 전담 태스크포스를 구성하고 건설사들과의 컨소시엄 형태 활동을 통해 기존에 발굴하지 못했던 수요까지 적극적으로 확보할 것"이라며 "다양한 제품 포트폴리오를 갖춘 강점을 최대한 살리겠다"고 강조했다. 현대제철은 현재 '차세대 전력 인프라 핵심산업 판매 확대 태스크포스'를 운영하고 있으며 국내 데이터센터 7곳에서 신규 수주 성과를 확보했다. 반도체 공장에 필요한 철근·형강·후판·열연 전 제품을 기반으로 수주 대응과 판매를 강화하고, 에너지저장장치(ESS)와 송전철탑 등에 쓰이는 에너지 특화 강재 판매도 확대할 계획이다. 원전과 수소 인프라용 고부가 제품도 신규 수요처로 육성한다. 현대제철은 차세대 원전 격납용기용 고사양 후판 개발과 양산체계 구축을 완료했으며 3분기 고객사에 샘플을 공급할 예정이다. 고압 수소 수송관용 강재는 기존 80바 제품에 이어 100바 제품까지 글로벌 인증을 취득해 국내외 수소 인프라 프로젝트 수주 경쟁력을 강화했다. 현대제철은 하이브리드 변속기용 고내구성 기어 소재와 수입산을 대체할 고강도 크레인 레일 등 고부가 제품의 적용처도 넓힌다. 회사 측은 판재 가격 정상화와 AI·에너지 인프라용 제품 판매 확대를 병행해 하반기 수익성 개선 흐름을 이어간다는 방침이다.

2026.08.03 15:33류은주 기자

LB세미콘, 퀄컴 칩 이달 양산

반도체 후공정(OSAT) 업체 LB세미콘이 퀄컴 인공지능(AI) 데이터센터 및 차량 반도체 제품을 양산한다. 그간 추진해 온 고부가품 비중 확대 전략이 탄력을 받을 것으로 기대된다. LB세미콘은 퀄컴으로부터 제품 양산 승인을 받고 8월 내 양산에 돌입한다고 3일 밝혔다. 퀄컴은 미국 샌디에이고에 본사를 둔 세계 최대 팹리스 반도체 기업 중 하나로, 모바일 AP·통신 반도체 시장을 선도하며 차량, 사물인터넷(IoT) 등 고성장 시장으로 사업 영역을 확대하고 있다. 퀄컴의 양산 승인은 장기간 엄격한 품질·신뢰성 검증을 통과해야 받을 수 있다. 퀄컴 공급망은 이러한 인증을 통과한 상위권 후공정 기업 중심으로 구성돼 있다. 이번 승인으로 LB세미콘은 글로벌 최고 수준 품질 기준을 충족한 후공정 파트너로 이름을 올렸다. LB세미콘은 이번 승인에 따라 범핑(Bumping)부터 테스트(Test), 백엔드(Back-end)까지 이어지는 후공정 일괄 서비스 역량을 기반으로 퀄컴향 AI 데이터센터 및 차량용 반도체 제품을 양산할 예정이다. 앞서 회사는 지난 7월 미국 샌디에이고에서 열린 '퀄컴 서플라이어 서밋'에 참석해 협력, 품질, 공급망 안정성 의지를 재확인하는 등 퀄컴과 협력 관계를 다져왔다. 이번 양산 승인은 기존 디스플레이 구동칩(DDI) 중심 사업 구조에서 벗어나 비(non)-DDI·전력반도체 등 고부가 후공정 영역으로 포트폴리오를 확대해 온 전략 성과다. 올해 주요 공정 가동률 상승과 고부가품 비중 확대가 이어지는 가운데, 퀄컴향 양산까지 본격화되면 하반기 실적에도 긍정 영향을 미칠 수 있다. 반도체 업계에서는 AI 반도체, 전기차(EV), 데이터센터 등 전방 수요 확대로 시스템반도체 후공정 외주 수요가 꾸준히 증가할 것으로 보고 있다. 특히 글로벌 팹리스 기업들이 공급망 다변화를 추진하는 흐름 속에서, 퀄컴 칩 양산 레퍼런스는 후속 고객 확보에도 중요한 역할을 할 전망이다. LB세미콘은 유상증자를 통해 확보하는 재원으로 범프·백엔드 신규 설비 확보에 투자하고 있다. 양산 개시 후 내년 하반기부터 본격화할 물량 확대에 대비해 생산능력을 선제 확충하기 위한 것이다. 김정규 LB세미콘 최고재무책임자(CFO) 상무는 "이번 양산 승인은 후공정 기술력과 품질 신뢰성이 글로벌 최상위 고객사로부터 검증받은 결과"라며 "8월 중 시작될 양산에 차질 없이 대응하는 한편, 적기 설비 투자로 내년 하반기 본격 물량 확대에 대비하고 글로벌 레퍼런스를 기반으로 고부가 후공정 시장에서 입지를 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.08.03 15:07장경윤 기자

'국가AI컴퓨팅센터' 첫 삽…2028년 첨단 GPU 1만5천장 구축

정부가 인공지능(AI) 경쟁력의 핵심 기반인 '국가AI컴퓨팅센터' 구축에 본격 나선다. 2028년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 규모 AI 컴퓨팅 인프라를 구축해 산·학·연 AI 연구개발과 서비스 환경을 지원하고 국산 AI 반도체 생태계도 함께 육성한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 3일 전남 해남군 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 국가AI컴퓨팅센터 착공식을 열고 본격적인 건설에 착수했다. 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 고속도로'의 핵심 인프라로, 최신 AI 컴퓨팅 자원을 확보해 국내 AI 산업 경쟁력을 높이는 역할을 맡는다. 이번 사업은 지난해 사업자 공모를 거쳐 삼성SDS 컨소시엄이 최종 사업자로 선정되면서 추진됐다. 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, KT, 전남광주통합특별시, 서남해안기업도시개발 등이 참여한다. 정부는 공공의 마중물 투자와 민간 자본을 결합하기 위해 과기정통부, 국민성장펀드, 삼성SDS 컨소시엄이 공동 출자한 민관 합작 특수목적법인(SPC) '한국에이아이컴퓨팅센터(코아크, KOACC)'를 지난 6월 10일 설립했다. 코아크는 향후 국가AI컴퓨팅센터의 구축·운영을 전담 추진한다. 이날 착공식에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관을 비롯해 박지원 의원, 한준호 의원, 안도걸 의원, 민형배 전남광주통합특별시장, 안정태 코아크 대표, 이준희 삼성SDS 대표, 김유원 네이버클라우드 대표 등 정부와 국회, 지방자치단체, 본 사업 민간 컨소시엄, 산업은행·기업은행·정보통신산업진흥원 등에서 참석했다. 행사에선 사업 경과보고와 비전 선포, 착공 세리머니 등이 진행됐다. 코아크는 현재 센터 운영에 필요한 전력과 용수 확보를 위한 기반 시설 구축을 진행 중이다. 한국전력에 전기 사용을 신청하고 용수 인입 관로 공사를 추진하는 한편, 건물 신축과 AI 서버 운영 시설 공사를 병행해 2028년까지 센터를 완공할 계획이다. 정부는 AI 컴퓨팅 수요에 조기 대응하기 위해 센터가 완공되기 전인 2027년부터 일부 AI 컴퓨팅 자원을 삼성SDS 데이터센터에서 먼저 제공할 방침이다. 이를 통해 산·학·연이 필요한 AI 인프라를 보다 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 국가AI컴퓨팅센터가 구축되면 산·학·연은 합리적인 비용으로 세계 최고 수준의 AI 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있게 된다. 정부 AI 혁신 수요를 지원하는 동시에 국내 AI 생태계 활성화에도 기여할 전망이다. 센터에는 연구개발(R&D) 구역도 조성된다. 국산 AI 반도체 설계와 시제품 개발을 위한 검증 환경을 제공하고 성능이 검증된 제품의 상용 서비스 운영까지 지원해 국내 AI 반도체 산업 경쟁력을 높인다는 계획이다. 과기정통부는 금융위원회 등 관계부처와 협력해 국가AI컴퓨팅센터의 초기 운영에 필요한 수요 연계와 자금 확보 등 정책적 지원 방안도 함께 검토할 예정이다. 배 부총리는 "국가AI컴퓨팅센터를 통해 정부와 민간이 힘을 합쳐 첨단 GPU 확보와 국산 AI 반도체 활성화를 병행 추진해 AI 풀스택 경쟁력 확보에 기여하고 아시아 AI 인프라 허브로 도약할 계획"이라고 강조했다. 이어 "해남 솔라시도 데이터센터 파크가 풍부한 재생에너지와 확장 가능한 입지를 바탕으로 3대 메가 프로젝트의 핵심 거점으로 발돋움해 지역과 국가가 함께 성장하는 균형발전 모델이 될 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

2026.08.03 14:01한정호 기자

그렙, 기업·직무 맞춤형 AI 역량평가 확대

그렙(대표 임성수)이 기업·직무 맞춤형 AI 역량평가를 확대한다고 3일 밝혔다. 그렙의 AI 역량평가는 개별 기업이 현업에서 마주하는 업무 상황을 그대로 과제로 구성한다. 응시자가 생성형 AI와 실시간으로 상호작용하며 문제를 푸는 동안 AI를 이해하고 과제에 맞게 설계하는 능력, AI와 협업해 결과물을 다듬는 최적화 능력, AI가 내놓은 오류나 왜곡된 정보를 가려내는 검증 능력 등이 로그 데이터로 쌓여 평가에 반영된다. 고객사 데이터를 분석해 직무에 맞춘 과제를 설계하기 때문에 채용 단계는 물론 임직원 교육 성과 측정과 부서별 AI 전환(AX) 진단에도 활용할 수 있다. 도입도 간단하다. 기업은 별도 시스템 구축 없이 계약 이후 수일 내에 회사에 맞춘 평가를 시작한다. 채점은 AI가 프롬프트 구조와 최종 결과물의 완성도 등을 기준으로 1차 정량 평가를 하고, 사람이 최종 판단을 내리는 하이브리드 방식이다. 이렇게 기존 수작업 평가와 비교해 채점·검토 부담을 90% 줄인다. 응시자에게도 이점이 있다. 이력서 스펙이나 자기소개서 대필로는 드러나지 않던 실제 문제 해결 과정이 그대로 기록되기 때문이다. 응시자가 무엇을 갖췄는지가 아니라 어떻게 일하는지로 평가받는 셈이다. 평가가 끝나면 응시자에게 피드백 리포트가 제공된다. 기업은 이를 임직원 역량 개발에 활용하고 채용에서는 불합격자에게도 리포트가 남아 지원자 경험 관리로 이어진다. 평가의 신뢰성은 온라인 시험 감독 솔루션 모니토가 뒷받침한다. 대필·대리 응시 등 부정행위를 탐지해 차단하며, 삼성전자·LG그룹·신한은행 등 대기업과 금융권에서 쓰였고 정보보호·개인정보보호 국제표준 'ISO/IEC 27001·27701' 인증도 획득했다. 임성수 그렙 대표는 "기업이 정말 두려워하는 건 구성원의 실력을 제대로 모른 채 업무에 투입하거나 교육에 투자하는 상황"이라며 "일하는 과정을 미리 들여다보면 채용의 신뢰성과 AX 투자 효율을 함께 높일 수 있다"고 밝혔다. 그렙은 'AI 역량을 검증하는 올바른 기준'을 내세워, AI로 성과를 만들어내는 역량을 정량 데이터로 측정하는 평가로 자리매김한다는 방침이다.

2026.08.03 10:05백봉삼 기자

AI용 낸드 시장 맞붙는 韓·日…차세대 제품 양산 경쟁 확대

낸드 업계 3위 일본 키오시아가 인공지능(AI)용 차세대 낸드 시장을 공략한다. AI 데이터센터 및 온디바이스 AI 산업에 최적화된 최신 규격 낸드 솔루션을 개발해, 올해 순차적으로 양산할 계획이다. 이를 기반으로 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계 추격에 속도를 낼 것으로 관측된다. 3일 업계에 따르면 일본 키오시아는 올해 'PCIe(PCI 익스프레스) 6.0', 'UFS(유니버셜 플래시 스토리지) 5.0' 등 최신 규격 낸드 솔루션을 양산할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 키오시아의 전 세계 낸드 시장 점유율은 올해 1분기 13.9%다. 삼성전자(31.6%), SK하이닉스(17.6%)에 이어 3위다. 국내 메모리 업계 대비 매출 규모는 작지만, 키오시아 기술 개발 속도는 매우 빠르다는 평가를 받는다. 특히 AI 산업을 중심으로 수요가 급증하고 있는 고성능·고효율 낸드 분야에서 올해 괄목할 만한 성과를 내고 있다. 키오시아는 지난달 초 일본 이와테현 기타카미 팹(K2)에서 10세대(BiCS 10) 3D 낸드 양산을 시작했다. 낸드는 메모리를 저장하는 셀(Cell)을 수직으로 층층이 쌓는 방식으로 진화해 왔다. 키오시아의 10세대 낸드는 332단 적층이다. 삼성전자·SK하이닉스는 현재 9세대 낸드까지 양산에 성공했다. 각 기업별로 세대별 적층 수가 다르기 때문에 단순 비교는 불가능하지만, 300단 이상 고적층 낸드를 양산하기 시작했다는 점에서 의의가 있다. 키오시아는 이를 기반으로 PCIe 6.0을 지원하는 데이터센터용 eSSD 'CM10'를 상용화했다. PCIe 6.0 SSD는 올해 양산이 시작된 최신 인터페이스 표준이다. 키오시아에 따르면 CM10은 이전 제품 대비 순차 읽기 성능이 최대 92%, 무작위 읽기 성능이 약 85% 향상됐다. 온디바이스 AI 시장을 겨냥한 UFS 5.0 메모리도 올해 말 양산을 시작할 계획이다. UFS 5.0은 올해부터 상용화되는 최신 내장 메모리 규격으로, 주로 모바일용 낸드에 활용된다. 이전 UFS 4.1 대비 데이터 처리 속도가 약 2배 빠르다. 키오시아의 UFS 5.0은 자체 개발한 컨트롤러와 8세대 낸드를 탑재하고 있다. 이에 맞서 국내 메모리 업계도 최첨단 낸드 솔루션 개발에 속도를 낸다. 업계 1위 삼성전자가 적극적인 공세를 펼친다. 삼성전자는 지난달 초 PCIe 6.0 eSSD인 'PM1763' 양산을 시작했다. 해당 제품은 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재했다. UFS 5.0 메모리도 지난 6월 개발을 마쳤고, 올 4분기 양산에 돌입한다. 삼성전자 UFS 5.0 메모리는 9세대 낸드를 기반으로 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한 것이 특징이다. 차세대 낸드인 10세대(V10) 낸드는 이달부터 양산을 시작하겠다고 밝혔다. 삼성전자 V10 낸드는 430단대로 추정된다. 10세대부터는 회사 최초로 하이브리드 본딩과, 셀을 총 3번에 걸쳐 쌓는 3스택을 적용한다. 반도체 업계 한 관계자는 "삼성전자가 최근 V10 낸드에 대한 내부 PRA(제품양산승인)을 완료해 제품 양산 계획을 공식 발표한 것으로 보인다"며 "다만 아직 본격적인 양산 설비 투자가 진행되지 않아, 제품 생산량 자체는 적은 수준일 것"이라고 설명했다.

2026.08.03 10:03장경윤 기자

이름·연락처 없어도 건강 상태 안다…AI 개인정보 침해 '비상'

AI가 익명·집계 데이터에서도 개인의 건강 상태와 행동 패턴을 추론하면서 개인정보 침해 위험이 단순한 데이터 유출을 넘어 AI의 판단 결과로 확산되고 있다. 개인정보가 직접 빠져나가지 않아도 민감 정보가 드러날 수 있어 기존 보안 체계만으로는 대응이 어렵다는 지적이 나온다. 3일 시장조사기관 가트너에 따르면 대부분의 개인정보 침해 사고는 오는 2029년까지 개인식별정보(PII)의 직접적인 유출보다 AI가 개인에 대해 생성한 추론에서 비롯될 것으로 전망됐다. 가트너는 기업들이 규제 준수와 관리 비용 절감을 위해 개인 데이터 보유량을 줄이고 있지만, 생성형 AI와 머신러닝 기술이 발전하면서 데이터 최소화만으로 개인정보 위험을 낮추기 어려워졌다고 판단했다. AI는 익명화되거나 여러 사람의 정보가 합쳐진 데이터에서도 개인의 건강 상태와 선호, 행동 패턴 등 민감한 정보를 유추할 수 있다. 개인정보 침해 방식도 달라지고 있다. 기존 공격은 고객 정보나 의료 기록, 금융정보 등 저장된 데이터를 탈취하는 형태가 중심이었다. 반면 추론 기반 공격은 실제 기록을 빼내지 않고도 공개 정보와 비식별 데이터, AI 분석 결과를 결합해 특정 개인의 특성이나 상태를 알아내는 방식으로 진행된다. 이 과정에서 만들어진 정보는 원본 데이터가 아니기 때문에 기존 개인정보 유출 탐지 체계에 포착되지 않을 가능성이 크다. AI가 잘못된 데이터를 바탕으로 부정확하거나 편향된 프로필을 생성해도 당사자가 이를 확인하거나 정정하기 어렵다는 위험도 있다. 바트 빌렘센 가트너 수석 애널리스트는 "개인정보 침해 양상이 데이터 유출에서 인사이트 유출로 바뀌고 있다"며 "AI는 기존 데이터 통제에 구애받지 않고도 개인에 대한 심층적인 인사이트를 재현할 수 있다"고 말했다. 기업의 개인정보 보호 범위도 데이터 저장과 접근 통제를 넘어 AI 시스템의 판단 과정으로 확대될 필요가 있다. AI가 개인에 관한 정보를 어떤 방식으로 생성하고 어디에 활용하는지, 추론 결과를 토대로 어떤 조치를 실행하는지까지 관리해야 한다는 의미다. 가트너는 기업들이 AI 프로필의 오류와 편향, 무단 생성에 대응하기 위한 투자를 늘리면서 2028년까지 데이터 무결성 보호 지출이 기밀성 보호 투자와 비슷한 수준에 이를 것으로 내다봤다. 또 데이터가 외부에 노출되지 않도록 막는 데 집중했던 보안 투자는 AI가 생성한 정보의 정확성과 신뢰성을 확보하는 영역으로 확대될 수 있다고 전망했다. 가트너는 "기업은 AI 개발과 배포 전 과정에 프라이버시 중심 설계 원칙을 적용하고 알고리즘 편향과 과적합, 의도하지 않은 추론 가능성을 정기적으로 점검해야 한다"며 "차등 프라이버시와 합성 데이터, 개인정보 보호형 머신러닝 등 개인정보 보호 강화 기술을 적용해 재식별 위험을 낮추는 방안도 필요하다"고 강조했다. 이에 맞춰 기업들은 데이터 수집 범위를 필요한 수준으로 제한하고 접근 권한과 보존 기간을 엄격히 관리하는 기존 정책도 유지해야 한다. 또 추론 기반 위협을 식별할 수 있는 이상 징후 탐지와 모니터링 체계를 마련하고 AI가 민감 정보에 관한 조치를 수행하기 전 사람이 판단을 검증하는 절차도 필요할 것으로 보인다. 빌렘센 애널리스트는 "개인정보를 데이터 보호의 문제로만 인식하는 기업은 AI 생성 추론으로 인한 개인정보 침해 사고에 갈수록 취약해질 것"이라며 "향후 개인정보 보호 위험은 기업의 데이터 저장 방식보다 AI의 데이터 해석 방식에 더 크게 좌우될 것"이라고 말했다.

2026.08.03 09:39장유미 기자

[AI 고속도로] 엔비디아·AMD 손잡은 韓…AI 인프라 생태계 다변화

정부가 엔비디아에 이어 AMD와도 인공지능(AI) 컴퓨팅 협력을 확대하면서 국내 AI 인프라 생태계가 다변화하고 있다. 특정 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 개방형 인프라 구축이 본격화되면서 데이터센터와 클라우드, AI 반도체, 시스템 소프트웨어(SW) 기업까지 참여하는 생태계 확장이 빨라질 것이란 전망이 나온다. 2일 업계에 따르면 최근 정부는 엔비디아와 GPU 협력에 이어 AMD와 AI 반도체 생태계 구축을 위한 협력을 본격화하고 있다. AI 컴퓨팅 경쟁의 중심이 단일 GPU 확보를 넘어 다양한 연산 자원을 효율적으로 조합하는 구조로 이동하면서 국내 AI 인프라 전략 역시 생태계 중심으로 확대되는 모습이다. 최근 정부가 AMD와 체결한 양해각서(MOU)의 핵심도 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축이다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 메모리와 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트익스프레스링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 SW 등 국내 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성하는 데 초점을 맞췄다. 이는 최근 AI 인프라 경쟁 양상이 달라지고 있어서다. 대규모 AI 모델 학습 중심에서 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 수요가 빠르게 증가하면서 GPU 하나만으로 모든 연산을 처리하기보다 CPU와 GPU, NPU를 워크로드에 맞게 조합하는 방식이 효율성과 비용 측면에서 주목받고 있다. 실제 정부 역시 올해 AI 컴퓨팅 자원 확충 사업을 통해 엔비디아 차세대 GPU를 대규모 확보하는 동시에 국가AI컴퓨팅센터와 국산 NPU 생태계 육성을 병행 중이다. GPU 확보와 함께 다양한 AI 반도체가 함께 활용되는 환경을 구축해 국내 AI 인프라 경쟁력을 높인다는 구상이다. 민간 기업들의 움직임도 비슷하다. 최근 네이버는 엔비디아와 브룩필드로부터 대규모 투자를 유치해 글로벌 AI 팩토리 구축과 GPU 공급망 확보에 나섰다. 엔비디아와 긴밀한 파트너십을 기반으로 국내 데이터센터 확장을 추진하는 가운데, 올해 초 AMD와도 협력해 하이퍼클로바X 운영 환경에 AMD GPU를 적용하는 방안을 추진하는 등 AI 인프라 선택지를 확대한 모습이다. AI 스타트업들도 같은 흐름을 보이고 있다. 대표적으로 업스테이지는 국가대표 AI 모델 개발 과정에서 AMD GPU와 ROCm 생태계를 활용하기로 했으며 정부의 독자 AI 모델 프로젝트와도 연계해 개방형 AI 플랫폼 기반을 확대하고 있다. IT서비스·클라우드 업계 역시 변화 속도를 높이고 있다. 삼성SDS, LG CNS, KT클라우드 등은 국산 NPU를 활용한 서비스형 NPU(NPUaaS)와 관련 플랫폼을 잇달아 출시해왔다. GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선택할 수 있도록 하면서 AI 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 이같은 변화는 AI 인프라 경쟁의 범위도 넓히고 있다. 과거에는 GPU 확보 자체가 경쟁력이었다면 최근에는 데이터센터와 전력, 냉각, 네트워크, 서버, 클라우드 플랫폼, AI 운영 SW까지 통합 제공할 수 있는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상 중이다. 정부 역시 AI 경쟁력을 반도체 공급에만 국한하지 않고 데이터센터와 AI 컴퓨팅 자원, 테스트베드, 산업 생태계를 모두 연결하는 종합 AI 인프라 전략으로 확대하고 있다. AI 생산기지와 데이터센터 허브를 구축하고 국내외 기업이 함께 참여하는 협력 구조를 강화하겠다는 목표다. 글로벌 빅테크들의 움직임도 이러한 흐름을 뒷받침한다. 엔비디아와 AMD는 최근 잇따라 국내 AI 연구센터 설립 계획을 발표하며 한국을 아시아 AI 거점으로 육성하겠다는 전략을 내놨다. 단순한 반도체 판매를 넘어 연구개발과 인재 양성, 생태계 확대까지 경쟁 환경이 넓어지고 있다는 평가다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다"며 "AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.02 10:25한정호 기자

K배터리, ESS 사업 본궤도…'AI데이터센터'로 가속 목표

LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온 등 국내 배터리셀 3사가 에너지저장장치(ESS) 사업 성장에 힙입어 올해 2분기 실적 성장을 이뤘다. 향후 전력망 연계 ESS뿐 아니라 인공지능(AI)데이터센터(AIDC) 전력 인프라에 필요한 배터리 시장도 적극 공략해 ESS 사업 성장을 가속하겠다는 계획이다. 배터리 3사는 올해 2분기 실적발표와 함께 이 같은 사업 계획을 공유했다. 각사 올해 2분기 실적을 보면 ▲LG에너지솔루션 매출 7조 5602억원, 영업이익 1133억원 ▲삼성SDI 매출 3조 7688억원, 영업이익 2038억원 ▲SK온(배터리 사업) 매출 2조 9460억원, 영업이익 8218억원을 기록했다. 미국 전기차 시장 급랭에 따른 배터리 판매 감소분에 대한 ESS 상쇄 효과가 커지면서 LG에너지솔루션 분기 매출이 크게 증가했다. 삼성SDI도 유럽 전기차 배터리와 함께 ESS 판매 증가에 따라 당초 하반기로 예상했던 영업이익 흑자 전환 시점을 한 분기 앞당겼다. 분기 적자를 지속해오던 SK온도 아시아 지역 판매량 증가와 함께 일회성 이익에 따른 대규모 흑자를 거뒀다. AIDC 전력 병목에 '배터리' 주목…고성능 제품도 러브콜 배터리 3사는 공통적으로 수요가 지속 성장하는 북미 ESS 사업 확대에 집중하고 있다. 특히 현재 주된 수요처인 전력망 연계 인프라뿐 아니라, 고성능 배터리를 요구하는 AIDC향 전력 인프라 시장도 공략에 나선다. 빅테크들이 앞다퉈 투자 중인 AI데이터센터는 대규모 전력을 필요로 하지만, 노후화된 기존 송·배전망과 연계하는 데 수 년 이상의 시간이 소요되는 병목 문제가 부상하고 있다. 미국 정부는 이에 대한 대규모 투자를 데이터센터 투자 기업들이 직접 부담하게 하는 정책을 추진 중이다. 이런 상황 속에 보다 단기간에 전력 충당이 가능한 배터리ESS(BESS)가 해결책으로 떠오르고 있다. 배터리 3사는 ESS 외 AIDC의 안정적 운영에 필요한 무정전전원장치(UPS), 배터리백업유닛(BBU) 등에 대한 공급도 추진하고 있다. LG에너지솔루션은 특히 ESS 영역에서 배터리셀 공급 외 시스템통합(SI)·유지보수(O&M) 사업 역량을 지닌 점을 강점으로 삼고, 계량기 전후(FTM·BTM) 프로젝트 수주에 공들이고 있다. FTM 프로젝트 수주 성과를 냈고, 일부 빅테크에 배터리를 직납하는 BTM 프로젝트도 논의 중이라고 밝혔다. 하이퍼스케일러용 BBU 공급 논의도 추진 중이라고 밝혔다. 삼성SDI는 상반기 전력용 ESS와 UPS·BBU용 고출력 배터리를 중심으로 AIDC 관련 수요에 대응했다고 밝혔다. 하반기에도 이같은 수요에 대응해 ESS와 UPS 사업을 강화할 계획이다. 올해 UPS·BBU 배터리 매출도 전년 대비 각각 70% 이상 성장할 것으로 전망했다. 회사는 UPS·BBU 시장에서 각각 약 40~50% 점유율을 보유한 것으로 추정했다. UPS·BBU는 순간 고출력, 안정성 등에서 고도의 기술력을 요해 진입 장벽이 상대적으로 높다는 점도 강조했다. SK온은 올 하반기부터 ESS 배터리를 본격 생산한다. 후발주자로서 수주 확대와 함께 관련 생산능력(CAPA) 확충을 빠르게 병행할 방침이다. 미국 협력사인 플랫아이언과 앞서 계약한 물량 외 추가 공급을 협의 중이고, 연초 밝힌 20GWh 규모 북미 ESS 수주 논의도 지속 추진 중이라고 덧붙였다. 특히 SK그룹 관계사 및 관련 협력 네트워크를 활용해 경쟁력 강화를 꾀한다. 데이터센터의 전력 수요 패턴을 분석해 AIDC향 다기능 통합 ESS 제품을 개발하는 그룹사와 협업한다는 구상이다. 3사는 차세대 배터리로 소듐이온배터리 기반 제품을 개발 중이라고 밝혔다. LG에너지솔루션은 내년 양산, SK온은 내년 시제품 개발을 목표로 한다. 중국 기업들에 이어 우리나라 기업들도 소듐 배터리를 순차적으로 양산할 전망이다. 저점 통과...하반기 'ESS·전기차' 공급 증가 예상 배터리 3사는 올해 하반기 이후에도 ESS 사업 확대를 중점 과제로 삼을 전망이다. 여기에 유럽 전기차 시장 배터리 공급도 회복세를 보이면서 실적 개선세가 이어질 것으로 보고 있다. LG에너지솔루션은 올 3분기 북미 ESS 생산라인이 추가 가동되는 등 ESS 출하량이 전분기 대비 50% 이상 성장할 것으로 봤다. 가동이 중단됐던 GM과의 합작 공장 생산도 재개된다고 밝혔다. 유럽 전기차용 중저가 배터리 수요도 성장하고 있어 매출이 전분기 대비 20% 이상 성장할 것으로 예상했다. 회사는 4분기 ESS 사업에서 북미 현지 생산 세액공제 없이도 수익 달성을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 고출력 원통형 배터리 '46시리즈'에 대한 수요도 안정적으로 확대되는 등 전기차 배터리 공급 물량도 지속 성장을 기대했다. 삼성SDI는 10월 각형 LFP ESS 배터리셀 양산을 개시한다. 이에 대한 품질 검증을 추진 중이며 계획대로 연내 고객사에 ESS 솔루션으로 공급을 개시할 예정이다. 미국 현지 생산, 비중국 공급망 규제(PFE) 충족, 안전성에 특화된 각형 LFP 배터리 등 시장에서 선호하는 조건을 모두 갖추면서 오는 2029년까지의 CAPA 상당 부분을 채울 정도로 수주 활동이 활발하다고 밝혔다. 하반기 수주 가능성이 높은 프로젝트까지 고려하면 2028년부터는 CAPA 이상으로 배터리 수요를 확보했다고 추산했다. 전기차 배터리 사업에서도 유럽 중저가 모델향 배터리 공급 확대와 LFP 배터리 관련 수주를 추진해 성장을 꾀한다. BBU와 전동공구, 휴머노이드, 우주항공 시장 등에 적합한 고출력 원통형 배터리 CAPA도 확충할 계획이다. SK온은 작년 하반기부터 EVE에너지, 포드 등 합작사들과의 지분 정리 등을 추진, 재무 구조를 대폭 개선했다고 밝혔다. 하반기에는 이같은 효과가 더욱 확대될 것으로 전망했다. 특히 미국 내 전기차 최다 판매 지역인 캘리포니아주가 전기차 보조금을 재도입함에 따라 배터리 출하량 회복이 예상되고, 유럽에서도 수익성 높은 프로젝트중심으로 포트폴리오가 개선될 것으로 예상했다.

2026.08.01 07:23김윤희 기자

美빅테크 AI 투자 1500조원 돌파…수익성 시험대

구글·아마존·마이크로소프트(MS)·메타 등 미국 빅테크 4사가 생성형 인공지능(AI) 주도권 확보를 위해 막대한 인프라 투자를 단행하면서, 실제 수익으로 연결할 수 있을지 시장 관심이 쏠리고 있다. 31일(현지시간) 파이낸셜타임즈에 따르면 최근 발표된 구글·아마존·MS·메타의 실적 보고서를 분석한 결과, AI 경쟁이 본격화된 2023년 초부터 올해 6월 말까지 4개사의 누적 자본지출(CAPEX)이 1조 1000억 달러(약 1573조원)를 기록했다. 이는 미국 빅테크들이 AI 시대 들어 데이터센터와 첨단 반도체, 전력 등에 대규모 자금을 투입하면서 인프라 기업으로 빠르게 전환되고 있는 것으로 평가된다. 투자 확대는 당분간 지속될 전망이다. 구글과 아마존이 최근 실적 발표에서 AI 투자 계획을 상향하면서 올해 4개 기업의 자본지출은 총 7450억 달러(약 1065조원)에 이를 것으로 예상된다. 자금 대부분은 AI 데이터센터 건설과 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보, 전력 인프라 확충에 투입될 예정이다. AI 인프라 투자 효과도 일부 나타나고 있다. 구글·아마존·MS는 기업들의 AI 도입 수요 증가에 힘입어 클라우드 사업 성장세가 확대됐다고 밝혔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 첨단 AI 개발사뿐 아니라 일반 기업 고객 대상 컴퓨팅 자원 공급도 늘어난 영향이다. 이같은 대표 글로벌 클라우드 3사 외에 메타도 향후 자체 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 외부에 임대하는 사업을 추진할 가능성도 내비치고 있다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 자사 컴퓨팅 자원을 기존 투자비보다 높은 가격에 임대하겠다는 제안을 다수 받고 있다고 설명한 바 있다. 시장은 투자 규모보다 수익성 개선 여부에 주목하고 있다. 클라우드 3사 실적 공개 후 메타는 컴퓨팅 자원 임대에 대한 명확한 전략을 제시하지 못했다는 평가를 받으며 이날 주가가 7.95% 하락했다. AI 투자 확대 자체보다 성과가 실적에 얼마나 반영되는지가 주요 판단 기준이 되는 양상이다. 빅테크들의 AI 투자 확대에 따른 장기 부담도 커지는 추세다. 구글의 AI 관련 장기 계약 규모는 3개월 전보다 약 5000억 달러(약 715조원) 증가했다. 메타는 2330억 달러(약 333조원), MS는 1300억 달러(약 186조원) 규모 신규 데이터센터·인프라 계약을 체결했다. 세 기업이 3개월 동안 새롭게 떠안은 AI 관련 의무 계약은 9000억 달러(약 1287조원)에 육박한다. 이러한 대규모 투자로 현금흐름도 악화됐다. 구글은 상장 이후 처음으로 분기 잉여현금흐름이 마이너스 60억 달러(약 8조 5000억원)를 기록했다. 구글·아마존·MS·메타의 합산 잉여현금흐름도 70억 달러(약 10조원)에 그치며 10년 만에 가장 낮은 수준으로 떨어졌다. 데이터센터 건설부터 서버 설치와 서비스 개시까지 상당한 시간이 걸리는 만큼, 투자와 실제 매출 발생 사이의 시차도 과제로 꼽힌다. 빅테크가 AI 인프라에 투입한 자금을 의미 있는 수익으로 회수하기까지 수년이 걸릴 수 있다는 관측이다. 리시 잘루리아 RBC캐피털 애널리스트는 "자본지출 증가세가 끝날 조짐이 보이지 않는다"며 "투자자들은 기업들이 AI 투자를 확대하면서도 기존 사업의 수익성을 훼손하지 않는 균형을 유지하길 기대하고 있다"고 설명했다.

2026.07.31 17:09한정호 기자

전배문 오브젠 대표, 유용희 대표에 보통주 20만주 증여…전문경영인 체제 강화

오브젠이 인공지능(AI) 사업 확대에 맞춰 전문경영인 중심 경영 체계를 강화한다. AI 기술 경쟁력에 사업화 역량을 결합해 시장 대응력을 높이고 기업 가치 제고에 나선다는 구상이다. 오브젠은 전배문 대표가 보유한 보통주 20만주를 유용희 대표에게 증여하기로 했다고 31일 밝혔다. 회사는 이번 주식 증여가 합병 이후 본격적인 성장 체제로 전환하기 위한 책임경영 강화의 일환이라고 설명했다. 오브젠은 올해 잘레시아와의 인수합병을 통해 AI 고객관계관리(CRM)를 넘어 데이터 플랫폼과 AI 전환(AX) 전 분야로 사업 영역을 확대했다. 이를 바탕으로 AI와 데이터 분야 연구개발(R&D) 경쟁력에 사업화 역량을 더해 '풀스택 AI 데이터 플랫폼 기업'으로의 성장 기반을 구축한다는 방침이다. 유 대표는 투자 유치와 코스닥 상장, 잘레시아 인수합병을 주도하며 사업 확장을 이끌어왔다. 회사는 풍부한 사업 개발 경험과 고객 네트워크를 기반으로 AI와 데이터 기술을 다양한 산업으로 확산하고 실적 성장과 기업가치 제고를 추진할 계획이다. 오브젠은 급변하는 AI 시장 환경에 대응하기 위해 내부 조직과 사업 운영 체계도 정비했다. 기술 개발과 사업화, 고객 대응을 유기적으로 연결하는 실행 중심 조직을 구축해 성장 전략의 실행력을 높였다는 설명이다. 오브젠 관계자는 "AI 산업은 기술력만으로 경쟁하기 어려운 시대에 접어들었다"며 "축적된 AI·데이터 기술 경쟁력에 사업화 역량과 시장 실행력을 결합해 고객과 시장에서 성과를 만들어내는 성장 체계를 지속 고도화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.31 15:14한정호 기자

"보안 외주 인력 디지털 포렌식으로 상시 점검해야"

기업들의 IT 인프라 확장과 인건비 절감 수요가 맞물리면서 개발부터 보안, 내부 감사 등 다양한 영역에서 외주 활용이 보편화하고 있다. 그러나 수탁, 재수탁 등으로 이어지는 복잡한 외주 구조 속에서 계정 및 크리덴셜(인증 정보) 관리 부실로 인한 침해사고는 더욱 빈번해지는 현실이다. 특히 사고 발생 후 증거 확보나 책임 추적은 복잡한 외주 환경 탓에 더욱 어려워지고 있어 기업들의 고민도 깊어지고 있다. 김장훈 유락 전략사업본부 이사는 지디넷코리아와 인터뷰에서 외주 인력 활동 등을 디지털 포렌식으로 점검하는 상시 감사의 필요성이 커지고 있으며, 사고 전후의 위험 행위를 확인하고 내부통제를 검증하는 상시 보안 수단으로 활용할 필요가 있다고 강조했다. 유락은 현장에서 즉시, 누구나 활용할 수 있는 인공지능(AI) 디지털 포렌식 전문 업체다. 김 이사는 유락 전략사업본부에서 디지털 포렌식 솔루션의 개발, 기획 등 영역을 총괄하고 있다. 어느 한 기술 영역에만 국한되는 것이 아니라 사업화 등 경영 차원에서도 역량을 발휘하는 만능 엔터테이너다. 김 이사는 "인력 TO는 그대로인데 IT 인프라가 확대되면서 개발 수요는 늘어 외부 인력, 외주를 적극 활용하는 추세다. 심지어 수탁사가 재수탁하는 구조까지 더해지며 이같은 구조는 더욱 활성화된 상태"라며 "문제는 외주 개발자가 어떤 권한이나 크리덴셜을 갖고 있는지는 추적하지 않는다는 점"이라고 강조했다. 그는 "또한 퇴직자의 경우 퇴직 즉시 권한을 회수하고 조직 클라우드에 접근할 수 없도록 하는 것이 기본 원칙이지만, 통제가 뒤따르지 않는 문제가 발생한다"며 "이에 프로젝트 수행 중 승인되지 않은 개인정보 저장소 사용, 평문으로 저장된 토큰·계정정보, 깃허브·구글 드라이브 등 외부 플랫폼 업로드, 개인 계정 사용, 중요 파일의 비정상적인 복사·반출과 같은 문제가 발생한다"고 진단했다. 외주가 많아지면 많아질수록 침해사고 발생 가능성이 커지고, 퇴사자의 경우 침해사고 발생 이후에도 증거 확보나 책임 추적에 어려움이 뒤따르고 있다는 지적이다. 유락의 '디파스 디스커버리는(DFAS Discovery)'는 이 과정을 케이스 단위로 운영하는 모델을 지향한다. 감사 목적과 대상, 단말기, 수집 기간·범위를 지정하고, 승인된 범위의 데이터만 선별 수집한 수집·분석한다. 이후 파일과 브라우저 기록, 외부 저장장치·업로드 흔적을 시간 흐름과 관계 정보로 분석해 흔적을 보안정책이 실제로 작동했는지 객관적인 증거로 확인한다. 디파스 디스커버리는 내년 3월께 출시 예정이다. 이를 통해 분산된 증거의 연결과 선제적 위험 탐지, 나아가 사람이 어떤 의도를 갖고 데이터를 반출하려 했는지 등 행위 관점에서 통합 분석한다. 이를 통해 개별 파일이나 단일 저장소 기록만으로 원인을 단정하지 않고, 사용자·단말기·파일·접속기록을 시간의 흐름과 관계 정보로 교차 검토해 실제 데이터 이동 경로와 행위 주체를 규명할 수 있도록 지원한다. 이 기술로 사고 이전에 위험을 발견할 수 있으며, 외주 인력이 운영 데이터를 개인 PC에 반복 저장하거나 종료를 앞두고 대량의 파일을 복사하는 정황이 포착되면 실제 유출로 번지기 전에 접근권한을 조정하고 사실관계를 확인할 수 있다. 사고가 발생하더라도 기준 상태와 점검 이력이 남아 있어 조사 착수 시간을 줄이고 유출 경로와 영향 범위를 더 빠르게 규명할 수 있다. 김 이사는 "회사 프로젝트를 오픈소스 저장소인 깃허브(Github)에 공개하거나 개인 계정에 업로드하는 일이 비일비재하다. 심지어 API키를 하드코딩(소스코드 내에 직접 입력하는 방식)하는 등 보안의 기본 중의 기본은 물론 사내 보안 정책을 위반해 피해가 확산되는 안타까운 사례가 국내·외로 빈번해지고 있다"면서 "유락의 솔루션들은 사전에 외주 환경이나 보안 정책을 위반한 프로젝트를 상시적으로 감사하며 위협을 사전에 예방함으로써, 사후 결과 검증에 초점을 맞춘 기존 포렌식 기법의 한계를 한층 진화시켰다"고 밝혔다. 그는 "특히 외주 업무의 전 생애주기를 증거 기반으로 관리함으로써 착수 단계에서는 데이터 처리 범위와 점검 기준을 정하고, 수행 중에는 중요정보의 저장·복사·반출 여부를 점검하며, 종료 단계에서는 접근권한 회수와 데이터 파기를 기술적으로 검증한다"며 "기존의 계약서와 파기 확인서에 의존하는 관리에서 벗어나 데이터가 어디에 있었고, 어떻게 사용됐으며, 실제로 삭제됐는지를 지속적으로 확인·입증하는 체계를 구축함으로써 사고 가능성과 피해 범위를 실질적으로 낮추는 데 초점을 맞췄다"이라고 부연했다. '현장성·사용성' 앞세운 유락 차별점…비전문가도 쓰는 '디파스' 시리즈 김 이사는 유락만의 차별점으로 '현장성'과 '사용성', 그리고 AI를 꼽았다. 침해사고가 빈번해지면서 디지털 포렌식의 역할이 사고 이후의 사후 분석에서 예방 점검, 내부감사, 외주 인력 관리와 사고 초기 대응까지 확장되고 있다. 이런 가운데 유락 디지털포렌식의 차별점은 현장에서 즉시 필요한 증거를 신속하게 확보할 수 있도록 지원한다. 일반적인 포렌식은 대상 장비를 별도 연구실로 옮겨 전체 데이터를 분석해야 한다. 이 기간은 통상 길면 수주, 수개월까지도 소요된다. 그러나 유락의 '디파스 프로(DFAS Pro)'는 별도의 연구실로 장비를 옮기지 않고도 현장에서 필요한 데이터를 선별 수집·분석할 수 있도록 지원한다. 또 전문적인 지식이 없더라도 디지털 포렌식이나 감사가 가능하도록 지원하는 것도 특징이다. 디지털 포렌식은 아무리 쉽게 지원한다고 하더라도 보안팀이나 포렌식 장비를 운용할 수 있는 전문 인력이 필요하다. 그러나 현재 조직 내 감사팀은 회계 감사, 인사팀 등에 치중돼 있다. IT 관련 지식이 없어 자체 포렌식이 가능한 기업은 일부 대기업에 한정된다. USB 기반 포터블 운용과 자동화된 절차를 통해 비전문가도 초기 증거 확보와 판단을 신속하게 수행할 수 있는 것이다. 뿐만 아니라 AI 기반 멀티모달 데이터 분석도 가능하다. 이미지와 동영상 등 복잡한 데이터도 파일명이나 메타데이터를 넘어 내용과 의미를 기준으로 관련 자료를 탐색할 수 있도록 개발하고 있다. 이를 통해 조사자는 키워드와 개인정보, 문맥, 이미지, 음성·영상 등 서로 다른 형식의 데이터를 하나의 검색 흐름에서 분석할 수 있다. 조사자가 AI 분석의 근거를 직접 확인하는 것도 가능하다. 디지털 포렌식은 그럴듯한 설명을 생성하는 것보다 증거의 무결성을 확보하고 증거를 바탕으로 어떤 결과를 도출했는지 확인하는 것이 중요하다. 따라서 유락은 본 증거와 분석 과정에서 생성된 파생 데이터를 명확히 구분하고, 관측된 사실과 시스템의 해석, 상관관계 후보, 조사관의 판단과 AI의 설명을 하나의 확정된 결론으로 혼합하지 않는다. 최종 판단은 조사자가 원본 증거를 직접 검토한 뒤 내리도록 설계한 것도 특징이다. 김 이사는 "이 외에도 PoC 중인 제품 중의 하나로, '디파스 고'가 있다. '디파스 고'는 AI 사용을 감사한다"며 "조직 내에서 수많은 AI 모델이 활용되고 있다. 사용 형태도 웹, API 등 그 형태마저 다양한데, 이를 추적하고 감사하며 가시성까지 확보하기란 쉬운 일이 아니다"라고 말했다. 그는 이어 "AI 모델에 업로드하는 내부 데이터, 민감한 데이터를 첨부하는 경우는 DLP(데이터 유출 방지) 등 기존 보안 솔루션으로 차단이 가능하지만, 왜 이런 데이터를 외부로 반출하려 했는지 감사하고 추적하는 데에는 한계가 있다"며 "디파스 고는 이같은 한계를 극복할 수 있으며 기밀이나 민감·개인정보의 특정 패턴을 마스킹하고 외부로 반출되는 것을 사전에 차단하며, 경영자가 가시성을 확보할 수 있도록 지원하는 셈"이라고 설명했다. 김 이사는 "또한 디파스 엣지(DFAS Edge)를 통해 인터넷 연결이 제한된 폐쇄망과 현장에서도 AI를 활용해 데이터를 수집·분석할 수 있는 온디바이스 AI 포렌식을 개발하고 있다"며 "이를 통해 별도의 대규모 분석 인프라 없이도 증거가 존재하는 현장에서 신속하게 데이터를 분석하고 초기 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 계획"이라고 밝혔다. 인도·중동 등 9개국 영토 확장…민간 부문 매출 49% 유락의 고객 포트폴리오는 공공·수사기관에서 출발해 민간기업과 금융권, 해외시장으로 확대되고 있다. 2018년 설립부터 2026년까지의 누적 매출 기준으로 민간 부문이 49%로 가장 크고, 해외 26%, 공공·수사기관, 금융 순이다. 공공·수사 분야에서는 경찰청과 국방부 등이 현장형 디지털 포렌식 솔루션 '디파스 프로(DFAS Pro)'를 활용하고 있다. 현장 압수수색과 초동 조사 단계에서 디지털 증거를 신속하게 선별·분석하는 제품 특성을 바탕으로 초기 핵심 레퍼런스를 확보했다. 민간 분야에서는 국내 대표 반도체·제조 대기업과 거래 실적을 보유하고 있다. 해외에서는 ▲탄자니아 ▲브루나이 ▲오만 ▲중국 ▲대만 ▲일본 ▲사우디아라비아 ▲인도 ▲미국 등 9개국 이상에 디지털 포렌식 솔루션을 공급하고 있다. 최근에는 인도 경찰 납품과 정부 전자조달 플랫폼 GeM 등록을 기반으로 주요 주 경찰청과 국립과학수사대학교(NFSU)를 대상으로 현장형 디지털 포렌식 기술 실증을 추진하고 있다. 특히 가시적인 성과는 인도와 중동에서 주로 나타나고 있다. 인도에서는 정부 전자조달 플랫폼인 GeM 등록을 완료하고, 안드라프라데시·우타르프라데시·구자라트·텔랑가나 등 주요 4개 주의 경찰청과 법과학연구기관을 대상으로 기술 시연과 실증 사업을 추진하고 있다. 인도 국립과학수사대학교(NFSU)와도 협력 가능성을 논의하며 힌디어 OCR과 현지 개인정보 형식, 수사 절차에 맞춘 기술 현지화를 진행하고 있다. 중동에서는 오만 왕립오만경찰청(ROP)의 디지털 포렌식 시스템 현대화 사업에 참여해 기술 평가를 진행 중이다. 김 이사는 "향후에는 미국으로 사업을 더욱 확대할 계획이다"라며 "국가별 수사 절차와 증거 기준에 맞춘 현지화, 현지 파트너십, 포렌식 랩 구축과 교육·컨설팅을 결합해 실증을 실제 계약으로 전환하는 데 집중하고 있다"고 밝혔다. "내부통제 증명하는 '포렌식 인텔리전스' 리더로 성장할 것" 김 이사는 유락의 비전을 기존 디지털 포렌식의 패러다임에서 벗어나 기업과 기관의 내부통제를 객관적인 증거로 입증할 수 있도록 돕는 '포렌식 인텔리전스 기업'으로 성장시키는 것이 목표다. 그는 "침해사고 대응뿐 아니라 직장 내 괴롭힘, 메신저 분석 등 기업 전반에서 내부 통제 차원의 포렌식을 지원하는 것이 목표다. 또한 모든 사람이 어디서든 유락의 솔루션을 통해 감사의 효율성을 크게 높일 수 있도록 만드는 것"이라고 다짐했다. 김 이사는 1980년 출생, 가천대학교 경제학과를 졸업했다. 동국대 국제정보보호대학원에서 석사 학위를 취득했으며, CISA·EnCE·ACE 등 정보보안 및 디지털 포렌식 관련 자격을 보유하고 있다. 2006년 정보보호진흥원(현 한국인터넷진흥원)에서 보안 업무에 뛰어 들었으며, 한국정보기술연구원(KITRI), 더존비즈온 등 공공과 민간 부문에서 디지털 포렌식 관련 경력을 쌓았다. 2025년부터는 중앙대학교 산업보안학과에서 산업보안 조사와 포렌식, 보안시스템 운영·활용을 강의하며 전문 인력 양성을 활동을 하고 있다. 유락은 2023년에 합류했다. ◆김장훈 이사 약력 - 정보보호진흥원(현 한국인터넷진흥원) 조사분석팀 - 더존정보보호서비스(현 더존비즈온) 디지털 포렌식 컨설팅 - 한국정보기술연구원(KITRI) 연구원 - 쿠팡 내부 부정 조사 및 사내 감사 - 유락 전략사업본부 이사

2026.07.31 14:59김기찬 기자

[AI 고속도로] 클라우드 빅3, AI 투자 결실 맺었다…인프라 슈퍼사이클 진입

아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 글로벌 클라우드 빅3가 일제히 시장 기대를 뛰어넘는 실적을 내놓으며 인공지능(AI) 인프라 투자 확대가 실제 수익으로 이어지고 있음을 입증했다. 데이터센터와 AI 서버, 자체 반도체 투자를 공격적으로 늘리면서도 클라우드 성장세를 이어가자 글로벌 AI 인프라 시장이 새로운 호황 국면에 접어들었다는 평가가 나온다. 최근 메타가 자체 AI 클라우드 사업 진출을 추진하는 움직임도 이같은 시장 흐름과 맞닿은 것으로 분석된다. 아마존은 30일(현지시간) 올해 2분기 AWS 매출이 전년 동기 대비 37% 증가한 422억3000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 2021년 이후 가장 높은 성장률로, 시장 전망치를 크게 웃돌았다. 같은 기간 전체 매출은 2006억 달러를 처음 돌파했으며 영업이익은 166억 달러를 기록해 아마존 전체 영업이익의 약 61%를 차지했다. 이같은 성장세의 배경으로는 생성형 AI 확산에 따른 클라우드 수요가 꼽힌다. 오픈AI와 앤트로픽 등 첨단 AI 기업들이 모델 학습·추론을 위해 대규모 컴퓨팅 자원을 확보하면서 AI 클라우드와 자체 AI 칩 사업 모두 연환산 매출 250억 달러를 넘어섰다. 수주잔고 역시 4960억 달러로 급증하며 향후 성장 기반을 확대한 것으로 나타났다. 아마존은 투자도 공격적으로 늘릴 계획이다. 올해 자본지출(CAPEX) 전망치는 기존 약 2000억 달러에서 2200억 달러로 상향 조정했다. 대부분 데이터센터와 서버, 네트워크 장비, AI 반도체 등 AI 인프라 확충에 투입될 전망이다. 서버와 네트워크 장비는 평균 3년 이내 손익분기점(BEP)에 도달하고 이미 내년 증설 용량 대부분과 2028년 상당 물량까지 계약이 완료됐다는 게 AWS 측 설명이다. MS도 AI 투자 효과를 실적으로 증명했다. 회사는 2026 회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기 대비 18% 증가한 900억 700만 달러를 기록하며 시장 전망을 웃돌았다. 특히 핵심 클라우드 사업인 '애저' 매출 증가율은 직전 분기 40%에서 43%로 확대됐고 회계연도 기준 연매출도 처음으로 1000억 달러를 돌파했다. 애저 성장세는 대규모 AI 투자에 대한 시장 우려를 상당 부분 해소했다는 평가다. MS의 분기 자본지출은 410억 달러로 전년 대비 69% 증가했지만, AI 업무지원 서비스 'MS365 코파일럿' 유료 계정이 3000만 개를 넘어서는 등 AI 서비스 수익화가 빠르게 진행되면서 투자 대비 성과가 확인되고 있다는 분석이 나온다. 구글클라우드 역시 가장 가파른 성장률을 기록했다. 구글 모회사 알파벳의 2분기 구글클라우드 매출은 248억 달러로 전년 동기 대비 82% 증가했으며 기업들의 AI 학습·추론 수요 확대에 힘입어 계약잔고도 5140억 달러까지 늘었다. 자체 AI '제미나이'를 기반으로 신규 고객 확보 속도 역시 지난해보다 두 배 이상 빨라졌고 기존 고객의 사용량도 빠르게 증가하는 추세다. 알파벳은 이같은 수요에 대응하기 위해 올해 연간 자본지출 전망치를 최대 2050억 달러로 상향 조정했다. 투자 대부분은 AI 서버와 데이터센터, 네트워크 인프라 확충에 투입된다. 투자 확대 영향으로 잉여현금흐름은 적자로 전환됐지만, 회사는 AI 인프라 수요가 클라우드 매출과 장기 계약으로 이어지고 있다는 점을 강조했다. 순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 "AI 인프라와 AI 솔루션에 대한 강한 수요가 클라우드 사업 성장을 이끌었다"며 "포춘 100대 기업의 90%가 제미나이 엔터프라이즈를 사용하고 있고 기업 고객 전반에서 AI 수요가 빠르게 확대되고 있다"고 말했다. 업계에선 AI 인프라 투자에 대한 시장의 평가 기준도 달라지고 있다고 평가했다. 과거에는 대규모 투자가 우려 요인이었지만 최근에는 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 네트워크에 대한 투자가 실제 클라우드 매출과 AI 서비스 성장으로 연결되는지가 핵심 지표가 되고 있다는 설명이다. AWS·MS·구글클라우드가 모두 예상치를 웃도는 성장세를 기록하면서 AI 인프라 투자 사이클이 당분간 지속될 것이라는 전망에도 힘이 실리고 있다. 이에 클라우드 빅3의 호실적이 발표된 이후 오라클·코어위브·네비우스 등 AI 클라우드 인프라 기업들의 주가도 큰 폭으로 상승했다. 이런 분위기 속에서 자체 모델 개발에 공을 들여온 메타 역시 AI 데이터센터와 컴퓨팅 자원을 외부 고객에게 제공하는 클라우드 서비스 사업 진출을 추진 중이다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "2200억 달러에 달하는 투자를 진행하더라도 올해 고객 AI 수요를 모두 충족하기에는 여전히 부족하고 이런 상황은 내년에도 이어질 것"이라며 "이미 우리가 확보한 2028년 AI 인프라 수요도 놀라운 수준"이라고 밝혔다.

2026.07.31 14:36한정호 기자

디지털자산 지도 촘촘해진다…업비트데이터랩, 지수 제공 섹터 확대

디지털자산의 역할이 변화하고 있다. 과거에는 비트코인처럼 단순히 돈을 주고받는 디지털 화폐 역할에 머물렀다면 지금은 인공지능(AI) 연산에 쓰이거나 건물·금 같은 실물자산(RWA)에 투자하는 수단으로 확장됐다. 디지털자산의 활용도가 높아지고 다양한 기술이 융합하면서, 기존 기준만으로 분류하기 어려워졌다. 업비트데이터랩은 디지털자산 분류 체계를 정기적으로 업데이트하고 빠르게 떠오르는 분야를 신규 섹터 지수로 만들어 제공하고 있다. 최근에는 차세대 블록체인 핵심 기술로 꼽히는 '영지식(ZK) 인프라' 섹터를 선보였다. ZK 인프라는 정보 내용은 숨기고 그 정보가 참이라는 사실만 증명하는 ZK 증명 기반 시스템이다. 블록체인 확장성(비용, 속도) 문제를 해결할 수 있는 주요 기술로 평가받고 있으나, 막대한 컴퓨팅 파워가 필요하다. 이에 따라 ZK 증명만을 수행하는 전용 컴퓨터 네트워크가 만들어졌고 이를 ZK 인프라로 통칭하고 있다. 이번에 업비트데이터랩에서 신설한 ZK 인프라 섹터는 ▲서싱트 ▲브레비스 ▲제로베이스 ▲지케이패스 ▲바운드리스 등 자산으로 구성됐다. 업비트데이터랩은 자산 분류 체계를 지속 점검해 현재 ▲5개 대분류 ▲16개 중분류 ▲34개 소분류로 나눠 운영 중이다. 업비트는 매년 6월과 12월, 두 차례에 걸쳐 분류 체계 정기 검토를 진행하며 지수위원회 심사를 통해 개편을 결정한다. 특정 소분류에 편입 기준을 충족하는 자산이 2종 이상 확인되면 신규 섹터 지수 산출을 검토한다. ZK 인프라 섹터 역시 올해 상반기 정기 검토에 따른 결과물이다. 업비트데이터랩은 올해 1월 기존 'DEX/애그리게이터' 단일 섹터를 'DEX'와 '애그리게이터'로 세분화했다. 지난 5월에는 탈중앙화 선물·옵션 거래소를 아우르는 '선물·옵션 DEX'와 블록체인 기반 크라우드펀딩 플랫폼, '크라우드펀딩' 섹터 지수도 신규 출시했다. 이번 ZK 인프라 신설을 포함하면 섹터 지수 첫 출시 이후 신규로 추가된 섹터는 총 5개에 달한다. 섹터 분류 시에는 프로젝트 백서와 공식 블로그, 재단 제출 자료 등 입체적으로 정보를 분석한다. 여기에 검색량, 월간 활성 사용자수(MAU) 등 시장 지표도 종합적으로 평가한다. 업비트데이터랩 관계자는 “시장의 관심이 빠르게 이동하고 기술 활용 범위가 넓어질수록 디지털자산을 분류하고 이해하는 기준 역시 이에 맞게 변화할 필요가 있다”며 “앞으로 디지털자산 생태계 변화를 면멸히 추적하면서 이용자들에게 진화하는 디지털자산 생태계 지도를 정확히 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

2026.07.31 14:16홍하나 기자

[AI는 지금] 딥시크도 1GW 베팅…中 AI 경쟁, 모델서 인프라로 '확전'

중국 인공지능(AI) 기업들이 1기가와트(GW)급 데이터센터 투자에 잇따라 나서며 미국과의 경쟁 범위를 모델 성능과 가격에서 컴퓨팅 인프라로 넓히고 있다. Z.AI가 중국산 반도체로 채운 1GW급 시설을 추진하는 가운데 딥시크도 같은 규모의 데이터센터 확보에 나서면서 전력과 자국산 AI 가속기를 결합한 중국식 인프라 전략이 속도를 내는 모습이다. 31일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 베이징에서 북서쪽으로 약 350km 떨어진 네이멍구 우란차부에 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 구축할 계획이다. 자체 데이터센터를 새로 짓는 동시에 다른 기업의 시설을 임차하는 방안도 추진하고 있다. 딥시크는 시설 일부를 2027년 말이나 2028년 초까지 가동하는 것을 목표로 하는 것으로 전해졌다. 우란차부에서는 지방정부 승인 내역을 기준으로 12개가 넘는 기업이 데이터센터 프로젝트를 준비하고 있다. 이처럼 우란차부가 주목받은 것은 환경 때문이다. 우란차부는 연평균 기온이 약 4도로 낮아 서버 냉각에 필요한 전력을 줄이기 유리하다. 또 중국 북부의 전력 자원을 활용할 수 있어 차이나모바일 등 여러 기업이 데이터센터 입지로 활용해 왔다. 이번 투자는 딥시크의 시설 확대를 넘어 중국 AI 기업들이 대규모 연산 자원을 직접 확보하는 흐름이 본격화됐다는 점에서 주목된다. 적은 컴퓨팅 자원으로 성능과 비용 효율을 높여온 중국 기업들도 차세대 모델 학습과 대규모 추론 서비스를 위해 안정적인 반도체와 전력 확보가 필요해졌기 때문이다. 중국 AI 기업 Z.AI도 중국산 반도체만으로 구성한 1GW급 데이터센터를 완공하고 일부 시설을 가동한 것으로 전해졌다. 이는 미국의 수출 통제로 엔비디아 최신 제품 확보가 어려워진 상황에서 대형 데이터센터를 자국산 가속기의 성능과 안정성을 검증하는 기반으로 활용하려는 전략으로 풀이된다. 딥시크가 새 데이터센터에 어떤 AI 반도체를 탑재할지는 아직 알려지지 않았다. 다만 화웨이를 비롯한 중국산 AI 가속기 비중을 높일 경우 딥시크의 투자는 모델 개발뿐 아니라 중국 반도체와 서버, 네트워크 소프트웨어 생태계 확대에도 영향을 줄 것으로 보인다. 업계 관계자는 "중국 AI 기업의 1GW급 투자는 모델 경쟁을 뒷받침할 자체 연산 기반을 확보하려는 것"이라며 "딥시크와 Z.AI의 투자가 이어지면 미·중 AI 경쟁도 모델 성능에서 전력과 반도체, 인프라 운영 능력을 겨루는 구도로 확대될 것"이라고 말했다.

2026.07.31 11:41장유미 기자

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