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AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

AMD가 찜한 망고부스트…'AI 팩토리' 앞세워 추론 시장 승부수

인공지능(AI) 인프라 기업 망고부스트가 AMD와의 협력을 바탕으로 자체 AI 데이터센터와 추론 서비스를 결합한 'AI 팩토리' 사업에 본격적으로 나선다. 서울 강남에 1메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 구축하고 신규 추론 플랫폼을 출시해 기업 고객을 직접 공략한다는 전략이다. 장기적으로는 해외 인프라 의존도를 낮추고 국내에서 AI 데이터를 처리하는 소버린 AI 시장까지 사업을 확대할 계획이다. 김장우 망고부스트 대표는 12일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 신규 서비스 론칭 기자간담회에서 "우리는 단순히 부품을 공급하는 회사가 아니라 하드웨어부터 소프트웨어까지 직접 설계하고 고객에게 AI 서비스를 제공하는 회사"라며 "AMD와의 협력을 바탕으로 가격 경쟁력을 갖춘 AI 팩토리를 구축하겠다"고 밝혔다. 망고부스트는 2022년 서울대학교 연구진을 중심으로 설립된 AI 인프라 기업이다. 데이터처리장치(DPU)를 비롯한 네트워크 기술과 그래픽처리장치(GPU) 서버, 스토리지, AI 추론 소프트웨어를 자체 개발하고 있다. 기존에는 서버 제조사와 클라우드 기업 등에 인프라 기술을 공급하는 데 주력했지만 앞으로는 자체 시스템을 기반으로 기업 고객에게 AI 서비스를 직접 제공하는 사업을 확대한다는 방침이다. AMD 손잡고 AI 팩토리 구축…강남에 1MW 인프라 망고부스트가 내세운 핵심 전략은 AMD의 GPU와 자체 개발한 네트워크·스토리지 기술을 결합하는 것이다. 회사는 약 3년 전부터 AMD와 협력해 왔으며 AMD 인스팅트 GPU 기반 시스템의 성능을 높이는 소프트웨어와 네트워크 기술을 개발했다. 이를 통해 엔비디아 중심의 기존 AI 인프라와 차별화된 가격 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 김 대표는 "AMD GPU는 가격 경쟁력이 있지만 이를 제대로 활용하기 위한 네트워크와 소프트웨어 기술이 중요하다"며 "우리는 이 성능을 끌어올리는 기술을 확보했고 AMD와의 협력을 통해 필요한 GPU와 메모리를 안정적으로 공급받을 수 있는 기반도 마련했다"고 설명했다. 실제 망고부스트는 AI 추론 성능 평가인 'MLPerf 인퍼런스 5.0'에서 AMD 인스팅트 GPU 다중 노드를 활용한 파트너 제출에 참여했다. 이어 '인퍼런스X 6.0'에선 한국과 미국에 위치한 AMD MI300X·MI325X·MI355X 등 서로 다른 세대의 GPU를 통합한 멀티 리전 추론 성능을 선보였다. 회사는 자체 소프트웨어 최적화만으로도 AMD GPU의 추론 성능을 크게 높였으며 향후 자체 하드웨어까지 적용하면 비용 효율성이 더욱 개선될 것으로 보고 있다. 이를 위한 첫 번째 거점으로 서울 강남구 도산공원 인근에 1MW 규모의 AI 팩토리를 구축 중이다. 기존 데이터센터의 공간과 설비를 이용하는 코로케이션 방식으로 인프라를 마련하고 있으며 AMD GPU 수백 장을 단계적으로 도입하고 있다. 현재 일부 인프라를 활용한 서비스가 시작됐으며 전체 구축은 내년 1분기까지 마무리할 계획이다. 망고부스트는 초기에는 외부 네오클라우드 사업자의 GPU와 자체 인프라를 함께 활용하고 이후 자체 AI 팩토리의 비중을 확대할 방침이다. 장기적으로는 1MW를 시작으로 5MW, 100MW 이상으로 인프라 규모를 확장하는 구상도 제시했다. 단순히 GPU 자원을 임대하는 네오클라우드와 달리 자체 설계한 시스템과 소프트웨어를 통합해 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 사업 모델의 핵심이다. '망고 인퍼런스' 출시…AI 추론 서비스 직접 공급 이날 망고부스트는 신규 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스'도 공식 출시했다. 기업과 개발자가 별도의 GPU 인프라를 구축하지 않고도 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 키 하나로 AI 모델을 이용할 수 있는 서비스다. 추론 사용량과 처리 지연, 토큰 소비량, 트래픽 등을 확인할 수 있는 관리 기능도 제공한다. 서비스 경쟁력의 중심에는 자체 개발한 AI 추론 최적화 소프트웨어 'LLM부스트'가 있다. 일반적인 추론 소프트웨어가 GPU 연산 최적화에 집중하는 것과 달리 망고부스트는 스토리지에서 GPU로 데이터가 이동하는 과정까지 최적화한다. 이를 통해 데이터 전송 과정의 병목을 줄이고 GPU 활용률과 추론 처리 효율을 높인다는 설명이다. 권동업 망고부스트 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 GPU 서버와 스토리지 서버, 네트워크 기술부터 추론 소프트웨어까지 직접 개발하고 있다"며 "실제 고객의 AI 사용 패턴을 파악해 인프라를 지속적으로 최적화할 수 있다는 점이 차별화된 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "AMD GPU 기반의 추론 서비스를 경쟁력 있는 가격으로 제공 중"이라며 "주요 고성능 추론 서비스 사업자와 비교해 최소 20% 이상 저렴하게 가격을 책정했다"고 덧붙였다. 현재는 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식으로 서비스를 제공하며 향후 기업 고객을 위한 전용 추론 환경도 지원할 예정이다. 국내 데이터 처리로 소버린 AI 공략…기업용 인프라도 확대 망고부스트는 AI 팩토리 사업의 또 다른 축으로 데이터 주권 확보를 제시했다. 기업들이 외부 AI 모델을 활용하는 과정에서 데이터가 해외 서버에서 처리되는 문제를 줄이고 국내 인프라에서 AI 추론을 수행할 수 있는 환경을 마련하겠다는 목표다. 특히 오픈웨이트 AI 모델을 국내 데이터센터에서 직접 운영하는 방식으로 해외 서비스 사업자에 대한 의존도를 낮출 계획이다. 권 CTO는 "소버린 AI에서 중요한 것은 단순히 모델을 확보하는 것이 아니라 실제 데이터가 어디에서 처리되고 관리되는지"라며 "한국에서 활용되는 AI 데이터는 국내에서 처리하고 관리할 수 있어야 하며 이를 위해 국내 AI 팩토리 구축이 중요하다"고 강조했다. 망고부스트는 앞으로 망고 인퍼런스를 통한 API 서비스뿐 아니라 기업과 공공기관이 자체 환경에서 AI를 운영할 수 있도록 데이터센터 설계와 통합 인프라 공급 사업도 확대할 방침이다. 금융·국방 등 데이터 통제가 중요한 분야에선 자체 네트워크와 스토리지 기술을 활용한 온프레미스 AI 시스템을 제공한다는 구상이다. 김 대표는 "앞으로 AI 시장에서는 모델을 얼마나 잘 만드는지만큼 이를 얼마나 빠르고 저렴하게 서비스할 수 있는지가 중요해질 것"이라며 "AMD와의 협력과 독자적인 하드웨어·소프트웨어 기술을 바탕으로 AI 팩토리 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:11한정호 기자

인젠트, '엑스퍼DB' AI로 DB 장애 예측…모니터링 기능 고도화

인젠트(대표 이형배)가 인공지능(AI)을 활용해 데이터베이스(DB) 장애 징후를 사전에 감지하고 자원 부족 시점까지 예측하는 기능을 강화했다. 장애 발생 후 원인을 파악하던 기존 방식에서 벗어나 이상 징후를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 인젠트는 데이터 플랫폼 엑스퍼DB(eXperDB)의 통합 모니터링 기능을 고도화했다고 12일 밝혔다. 이번 업데이트는 운영 지표 분석을 통한 이상 탐지부터 로그 기반 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 DB 운영 전반의 진단 기능을 강화한 것이 특징이다. 엑스퍼DB는 오픈소스 데이터베이스인 포스트그레SQL(PostgreSQL)을 기반으로 모니터링, 백업·복구, 마이그레이션 등 데이터베이스 관리 기능을 통합 제공하는 플랫폼이다. 기존 데이터베이스 운영에서는 관리자가 CPU·메모리 사용량과 응답 속도 등 여러 지표와 로그를 확인해 이상 여부를 판단해야 하는 경우가 많았다. 인젠트는 이번 고도화를 통해 이상 징후 탐지부터 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 모니터링 기능을 확대했다. AI 기반 이상 탐지 기능은 주요 운영 지표의 평소 패턴을 학습하고 정상 범위를 벗어나는 변화를 자동으로 감지한다. 탐지 결과는 심각도에 따라 구분하며 이메일, 텔레그램, 문자메시지 등으로 전달한다. 백업 작업이 지연되거나 실패한 경우에도 알림을 제공한다. 여러 서버에 분산된 로그를 한곳에서 조회할 수 있는 기능도 추가했다. 관리자가 서버별로 접속하지 않고도 통합 화면에서 로그를 확인해 장애 원인을 파악할 수 있도록 했다. 심층 진단 기능은 디스크와 메모리 등 주요 자원의 사용 추이를 분석해 한계에 도달할 시점을 예측하고, 판단 근거를 함께 제시한다. 고객사가 사용하는 대규모언어모델(LLM)을 연동하면 진단 결과를 자연어로 설명받을 수 있다. 외부 AI 시스템과의 연계도 지원한다. 인젠트는 AI 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하는 표준 기술인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용해 사내 AI 에이전트가 데이터베이스 상태와 성능 정보, 경고 이력을 조회할 수 있도록 했다. 향후 자연어 질의를 통해 데이터베이스 상태를 확인하는 기능으로 확장할 계획이다. 인젠트는 향후 심층 진단 기능을 에이전틱 AI와 연계해 자동 진단과 대응 조치까지 지원하는 방향으로 발전시킬 방침이다. 진단 결과와 운영 지표를 통합한 보고서, AI 인덱스 어드바이저 등 데이터베이스 관리자(DBA)의 의사결정을 돕는 기능도 추가할 예정이다. 이형배 인젠트 대표는 "데이터베이스는 한번 장애가 발생하면 서비스 전반에 영향을 줄 수 있는 만큼, 문제가 커지기 전에 미리 짚어내는 것이 무엇보다 중요하다"며 "고객이 안심하고 데이터를 다룰 수 있도록 엑스퍼DB 지능형 운영 역량을 앞으로도 꾸준히 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.10.12 13:50남혁우 기자

테크원·우리데이터, 공공 정보시스템 데이터 품질 검증 강화

테크원(대표 김영호)과 우리데이터(공동대표 김영자·박희성)가 공공 정보시스템의 데이터 신뢰성을 높이기 위해 협력한다. 테크원과 우리데이터는 공공 정보시스템의 데이터 품질 검증 체계 강화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 클라우드 전환과 인공지능(AI) 활용이 확대되면서 시스템 기능뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성을 검증하는 작업의 중요성이 커진 데 따른 것이다. 이번 협약은 테크원의 공공부문 정보시스템 감리·컨설팅 역량과 우리데이터의 데이터베이스 진단 및 AI 활용 데이터 전환 기술을 결합하는 데 초점을 맞췄다. 양사는 시스템 구축과 재구축 과정에서 발생할 수 있는 데이터 누락·중복·변형과 정합성 오류를 점검하고, 데이터 구조와 표준 준수 여부, 참조 무결성 등을 검증할 계획이다. 이를 위해 우리데이터의 데이터베이스 관리 소프트웨어 '우리데이터클리닉 V1.0'을 활용한다. 이 제품은 데이터베이스의 물리적 구조를 역공학 방식으로 분석해 메타데이터를 자동 수집하고, 데이터 구조와 표준 준수 여부, 데이터 값의 품질을 진단·개선한다. 양사는 데이터 전환 검증과 품질 진단 방법론을 공유하는 한편, 공공기관을 대상으로 정보시스템 감리·컨설팅과 데이터 품질관리 분야의 공동사업도 발굴한다. 특히 데이터의 형식뿐 아니라 값의 정확성과 의미의 일관성까지 점검해 AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 마련한다는 방침이다. 테크원은 2013년 설립 이후 중앙행정기관과 공공기관을 대상으로 정보시스템 구축·운영 감리, 정보화전략계획(ISP) 수립, 개인정보보호 컨설팅 및 시스템 진단 등을 수행해 왔다. 이번 협약을 통해 기존 감리 서비스에 데이터 품질 진단 기술을 접목하고, 데이터 전환 과정의 검증 범위를 확대할 계획이다. 테크원 관계자는 "공공 정보시스템의 신뢰성은 시스템 기능뿐 아니라 이를 통해 생성·관리되는 데이터의 정확성과 품질에 의해 좌우된다"며 "데이터 전환부터 시스템 운영과 AI 활용까지 데이터 품질을 체계적으로 검증하는 감리 서비스를 강화하겠다"고 말했다. 우리데이터 관계자는 "AI 시대에는 데이터를 보유하는 것만으로 충분하지 않으며, AI가 신뢰하고 활용할 수 있도록 데이터 품질과 의미의 정확성을 확보하는 것이 중요하다"며 "테크원과의 협력을 통해 공공기관의 데이터 품질관리 수준을 높이고 AI 활용에 적합한 데이터 구축을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 13:38남혁우 기자

쇼핑엔티, 웰니스 특화 멤버십 '웰리스트 클럽' 선보여

T커머스 채널 쇼핑엔티가 건강한 일상을 위한 웰니스 전문관 '웰리스트'와 관심사 기반 멤버십 '웰리스트 클럽'을 오픈한다. 12일 쇼핑엔티에 따르면, '웰리스트'는 건강식품과 웰니스 라이프스타일 상품을 고객의 필요 상황에 따라 '비움', '채움', '회복' 3가지 카테고리로 분류해 제안한다. 또한 긴 상세페이지 대신 주요 특징을 요약해 주는 'AI 핵심 정보 간추려 보기' 기능을 도입해 쇼핑 편의성을 높였다. 함께 선보이는 웰리스트 클럽은 회원 등급과 관계없이 누구나 가입할 수 있는 멤버십으로, 매월 전용 쿠폰팩과 기획전 알림 등 중복 혜택을 제공한다. 쇼핑엔티는 이번 전문관과 멤버십 오픈을 계기로 웰니스 카테고리 경쟁력을 대폭 강화할 방침이다. 한상욱 쇼핑엔티 대표는 "웰리스트 전문관과 웰리스트 클럽은 건강한 일상에 관심 있는 고객이 자신에게 맞는 선택을 발견하고 꾸준히 혜택을 누릴 수 있도록 준비한 서비스"라며 "앞으로도 고객의 일상 속 건강 습관에 도움이 되는 상품과 서비스를 지속적으로 발굴해 웰리스트를 믿고 찾는 웰니스 전문관으로 키워가겠다"고 밝혔다. 이어 "웰리스트에서 검증한 전문관과 멤버십 모델을 바탕으로 향후 다른 카테고리로도 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.12 13:10백봉삼 기자

삼성전자, 차세대 'z낸드' 개발영역 넓힌다…맞춤형 AI 메모리 전략

삼성전자가 차세대 낸드플래시 제품 'z낸드' 적용처를 확장한다. 인공지능(AI) 인프라에서 맞춤형 메모리 탑재량이 늘어날 것으로 전망되는 만큼, 다양한 수요에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 z낸드를 최근 공개한 'z낸드-O' 외에 'z낸드-T', 'z낸드-I'까지 총 3종으로 세분화해서 초기 개발 중인 것으로 파악됐다. 삼성전자는 지난 8월 미국 메모리 관련 행사에서 z낸드-O 목업을 처음 공개한 바 있다. z낸드-O는 온디바이스(On-device) AI용으로 설계한 제품이다. 와이어본딩으로 칩 외곽으로 데이터를 전송하는 기존 방식과 달리, 실리콘관통전극(TSV)으로 낸드를 4단 또는 8단으로 적층한다. 데이터 전송경로가 단축돼 속도와 전력효율을 높일 수 있다. 삼성전자가 공식 발표하지는 않았으나, 내부에서 z낸드-T와 z낸드-I를 개발 중인 것으로 알려졌다. z낸드-T는 스루풋(Throughput; 처리량)에 특화했다. 고용량·고성능 AI 데이터센터에 대응하기 위해, 반도체의 데이터 처리량을 나타내는 대역폭을 극대화한 것이 특징이다. z낸드-O와 유사하게 낸드를 수직 적층해 TSV로 연결해 만든다. 업계에서는 고대역폭플래시(HBF)로 불린다. z낸드-I는 IOPS(1초당 처리할 수 있는 입출력 횟수)를 극대화한다. 대역폭이 넓으면 한 번에 많은 데이터를 처리할 수 있는 반면, IOPS가 높으면 초당 완료하는 데이터 입출력 작업 수가 많아진다. KV(키-값) 캐시 등 저용량 임시 데이터를 빈번하게 처리해야 하는 AI 추론 영역에서 높은 IOPS 낸드가 각광받는 이유다. 삼성전자가 차세대 낸드 제품을 세분화하는 가장 큰 이유는 AI에 있다. 글로벌 빅테크들이 AI 데이터 처리 효율성을 극대화하는 각종 아키텍처를 개발하면서, 다양한 수요에 맞게 최적화한 낸드 수요도 늘고 있다. SK하이닉스도 차세대 AI 낸드를 맞춤형 제품으로 개발 중이다. 앞서 SK하이닉스는 지난해 하반기 AIN P(퍼포먼스)·AIN D(집적도)·AIN B(대역폭) 등 3가지의 'AIN(에이아이엔, AI-NAND) 패밀리' 라인업을 구축한 바 있다. AIN P는 최대 1억 IOPS급 제품을 개발하고 있다. AIN D는 SSD 저장용량에 초점을 맞춰, 최대 페타바이트(PB)급이 목표다. AIN B는 HBF와 사실상 동일한 개념으로, 대역폭 확장에 중점을 두고 있다.

2026.10.12 10:45장경윤 기자

ETRI, AI 전용 차세대 영상압축 기술 개발…효율 4배 개선

인공지능(AI)에 최적화된 차세대 영상 압축 기술이 공개된다. 자율주행차와 로봇, 드론, 지능형 CCTV 등의 대규모 영상 데이터를 4분의 1까지 줄여 전달할 수 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 오는 13일부터 15일까지 나흘간 서울 코엑스(COEX)에서 'KES 2026(한국전자전)'에 참가해 ▲AI를 위한 영상 부호화 기술 ▲AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술 ▲생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술 등 3종을 공개한다. ◆AI를 위한 영상 부호화 기술…"정보 추출 4배 효율적" 이 기술은 사람이 영상을 시청하기 위해 개발된 기존 영상 압축 기술과 달리 AI가 영상 속 객체를 검출·분류·추적하는 데 필요한 정보를 4배이상 효율적으로 추출해 기존대비 4분의 1크기로 압축·전송한다. 기존 영상 압축 기술(HEVC,H.265)이 사람이 느끼는 화질을 최대한 유지하면서 데이터 용량을 줄이는 데 초점을 맞췄다면, 이번에 개발한 기계용 비디오코딩(VCM) 기술은 AI의 영상 분석 성능을 유지하면서 AI가 필요로 하는 정보를 보다 효율적으로 전달하는 데 중점을 뒀다. AI 부호화 국제표준인 엠펙(MPEG) VCM을 기반으로 차세대 비디오 압축 표준(H.266)에 준해 개발한 점도 장점이다. 추현곤 ETRI 공간미디어플랫폼연구실장은 "향후 자율주행차 간 영상·정보 교환, 지능형 영상보안, 스마트시티, 드론, 산업용 로봇 등 대규모 영상 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 분야에 활용될 것"이라며 "특히 로봇과 AI가 현실 공간을 인식하고 행동하는 피지컬 AI가 확산되면서 기계 간 영상정보를 효율적으로 전달하는 핵심기술로 활용 가능성이 커질 것"으로 기대했다. ETRI는 한국전자전(KES) 현장에서 이 기술을 시연할 계획이다. ◆AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술 선보여 두 번째로 선보일 기술은 소수 카메라로 실사형 3D 휴먼을 구현한다. 소수의 다중 시점 카메라로 촬영한 영상만으로 여러 사람의 3차원 형상을 AI로 복원하고, 사용자가 원하는 시점에서 실감나게 영상을 감상할 수 있다. 기존 자유시점 영상은 다수의 카메라와 복잡한 연산과정이 필요해 제작과 실시간 활용에 제약이 있었다. ETRI는 3D 기하정보 사전학습 인코더와 부화소 기하정보 학습 기술 등을 적용해 적은 수의 카메라를 활용하면서도 고화질 3D 영상을 빠르게 생성할 수 있도록 했다. 특히 순방향 추론 방식을 적용해 고화질 렌더링과 빠른 처리속도를 동시에 구현했다. 스포츠 중계와 공연·전시, 확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 공간 미디어 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. ◆생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술도 공개 이 기술은 영화와 드라마, 광고 등 콘텐츠를 본격적으로 제작하기 전에 스케치와 스토리보드, 대본 등을 분석해 제작자가 구상한 장면을 3D 공간으로 미리 구현할수 있다. AI가 스케치·스토리보드·대본 등 다양한 형태의 멀티모달 데이터에서 제작자의 의도를 분석하고 이를 편집 가능한 USD(Universal Scene Description) 기반의 구조화된 3D 장면으로 자동 변환한다. 또한 생성형 AI를 활용해 인물과 사물, 공간 등의 3D 에셋을 자동으로 생성·배치할 수 있다. 제작자는 이를 활용해 영화·OTT·광고 등의 실제 촬영에 앞서 장면 구성과 카메라 위치, 공간 배치 등을 직접 편집하고 검토할 수 있다. 이태진 ETRI 미디어연구본부장은 “영상 부호화뿐만 아니라 3D 휴먼, 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 기술 등 AI와 미디어의 융합 연구를 지속해 자율주행, 로봇, 스마트시티, 산업 자동화와 차세대 미디어 등 다양한 분야의 경쟁력 강화에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.10.12 09:25박희범 기자

엔비디아, 美 리플렉션 AI에 추가 투자·인수 협상 중

엔비디아가 미국 AI 관련 스타트업 리플렉션 AI를 인수하거나 투자를 확대하는 방안을 논의 중이라고 파이낸셜타임즈가 10일(현지시간) 보도했다. 파이낸셜타임즈는 소식통을 인용해 "협상은 초기 단계로, 엔비디아가 리플렉션 AI 직원을 채용하고 기술 사용권을 확보하는 등 여러 방안이 검토되고 있다"며 "이 경우 장기간의 규제 검토를 받지 않아도 된다"고 설명했다. 리플렉션 AI는 구글 딥마인드 출신 연구원 2명이 지난 2024년 설립한 회사다. 소프트웨어 개발을 자동화하는 AI 기술을 개발하고 있다. 최근에는 첫 오픈웨이트(가중치 공개형; 학습 가중치만 외부에 제공하는 제한적 공개 모델) AI 모델 '빔(Beam)'을 출시했다. 엔비디아는 이미 리플렉션 AI에 8억 달러(한화 약 1조723억원)를 투자한 바 있다. 파이낸셜타임즈는 "양사 간 계약이 향후 몇주 안에 체결될 가능성이 있으나 협성이 결렬될 수도 있다"며 "계약 조건은 공개되지 않았으나, 리플렉션은 지난 3월 투자 유치 당시 250억 달러(33조5000억원)의 기업 가치 평가를 받았었다"고 밝혔다. 한편 엔비디아는 AI 생태계 강화를 위한 투자를 적극 진행해 왔다. 지난 9월에는 세계 최대 오픈소스 AI 플랫폼 기업인 허깅페이스를 130억 달러(17조4000억원)에 인수한 바 있다.

2026.10.11 09:19장경윤 기자

LG전자 3분기 실적 컨센서스 하회…증권가 "일시적 요인, 본업 건재"

LG전자의 3분기 실적이 시장 기대치를 밑돌았지만, 자회사(LG이노텍) 실적을 제외한 본업은 튼튼한 체력을 증명했다는 평가가 나왔다. 증권가는 단기 이익 감소 이면에 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 솔루션과 로봇 등 미래 성장을 위한 선제 투자가 자리하고 있다고 풀이했다. LG전자는 3분기 연결기준 매출 23조 8270억원, 영업이익 7822억원 잠정실적을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 8.9%, 영업이익은 13.5% 증가했다. 다만 시장 기대치는 밑돌았다. 증권가 컨센서스(전망 평균치)는 매출 24조 2744억원, 영업이익 1조 401억원이었다. 원·달러 환율 하락과 애플 아이폰 생산 차질 등에 따른 자회사 LG이노텍 실적 부진 영향이 컸던 것으로 알려졌다. 하지만 자회사를 제외한 별도기준 실적은 본업 견조함이 돋보인다. 유안타증권은 "별도기준 영업이익은 7000억원 이상을 기록한 만큼 안정적인 상황"이라고 평가했다. 가전(HS) 사업은 환율 영향 속에서도 신흥국 중심 매출 성장 전략이 효과를 거두며 선방했다. TV(MS) 부문 또한 유기발광다이오드(OLED) TV 등 프리미엄 제품군 확대와 원가구조 개선에 힘입어 흑자 기조를 유지했다. 별도 실적이 증권가 추정치를 소폭 하회한 주요 원인 역시 투자 영향으로 풀이된다. 메리츠증권은 "희망퇴직 비용과 로봇·AI 데이터센터 냉각 등 신사업 관련 선제 투자 비용을 제외할 경우 본업의 견조한 실적 흐름이 유지되고 있다는 점에 주목해야 한다"고 분석했다. 시장은 선제 투자 결실에 기대를 걸고 있다. AI 데이터센터 냉각 사업은 상반기 6000억원 규모 수주에 이어 최근 북미 지역에서 5기가와트(GW) 규모 장기계약을 체결하며 연말까지 최대 3조 5000억원 수주잔고를 확보할 것으로 예상된다. 메리츠증권은 "AI 데이터센터 냉각 매출은 내년부터 조 단위 규모로 본격 확대될 것"이라고 내다봤다. LG전자는 로봇 사업 역시 양재 데이터팩토리에 로봇 200대를 투입하는 등 상업화 계획을 실행 중이다.

2026.10.11 08:00전화평 기자

'3755만 명'은 자산인가, 부채인가

지난 9월 말부터 일주일 사이 은행과 저축은행, 캐피털사 일곱 곳에서 개인 약 6만 6000명의 정보가 빠져나갔다. 신한은행 2만 5729명과 예가람저축은행 약 4만 명(2026년 10월 4일 기준)이 그 대부분이다. 뚫린 곳은 대출모집인 조회 서비스나 직원용 업무 시스템처럼 인증이 허술한 주변부였고, 당국은 AI로 자동화된 공격을 의심한다. 이 사고가 재무제표에 얼마로 찍힐지는 아직 아무도 모른다. 그 답을 먼저 받아 든 회사가 쿠팡이다. 유출 사고를 낸 쿠팡에 개인정보보호위원회가 매긴 과징금은 6246억원이었고, 2분기 영업손실은 상장 이후 최대로 불어났다. 두 사건의 성격은 다르다. 쿠팡은 전직 직원이 재직 때 얻은 인증 키를 퇴사 후 악용한 사고였고, 은행권은 외부 공격으로 추정되며 아직 조사 중이다. 다만 쿠팡은 접근 권한 관리의 틈에서, 은행들은 주변부 시스템에서 뚫렸으니 체계를 갖추고도 결과가 어긋나는 구조는 닮았다. 그렇다면 그 고객 데이터는 사고 전, 장부 어디에 있었을까. 장부에는 없었다. 장부에 없었다는 말은 재무상태표 그대로다. 6월 말 쿠팡 Inc.의 무형자산, 곧 손에 잡히지 않는 자산은 약 2500억원으로 자산 총계의 0.96%다. 그마저 상표권과 개발 기술, 인수한 회사에서 넘어온 고객관계가 전부다. 고객 데이터에 관한 한 장부의 자산 쪽 문은 값을 치르고 사 온 것에만 열린다. 그래서 인수로 넘어온 고객관계는 들어왔어도 15년 동안 직접 모은 회원 데이터는 들어오지 못했다. 개인정보위가 유출 규모로 확정한 3755만 명의 정보도 그 문 밖에 있었다. 정작 문 밖의 데이터 때문에 낸 과징금이 문 안 무형자산 전체의 2.5배였다. 그 과징금은 보안에 쓴 돈과 나란히 놓으면 더 커 보인다. 정보보호 공시에 따르면 쿠팡 주식회사의 2025년 정보보호 투자액은 1349억원이다. 문 밖의 데이터를 지키느라 쓴 이 돈은 장부에 기록됐지만, 정작 지키던 데이터는 문 안에 들지 못했다. 데이터를 잘못 다룬 일이 드러나자 부채 쪽 문으로 투자액의 4.6배가 들어왔다. 같은 공시에서 쿠팡은 투자액도, 정보기술 투자 대비 비율도 네이버·카카오·우아한형제들을 앞섰다. 그런데도 네 회사의 정보보호 투자를 다 합친 2438억원이 쿠팡 과징금의 절반에도 못 미친다. 서류 위의 체계에도 빈틈은 없었다. 쿠팡 Inc.의 2025년 사업보고서(10-K)에는 보안 인증 네 개와 200명이 넘는 전담팀이 나란히 적혀 있다. 그런데 바로 뒤의 사고 경위는 이렇게 시작한다. "우리가 마련해 둔 조치에도 불구하고(Notwithstanding the measures we have put in place)." 체계와 결과의 간극을 회사 스스로 한 문장에 담은 셈이다. 이 간극이 과징금보다 큰 손실로 번진다는 것은 연구가 이미 보여주었다. Kamiya 외(2021)는 미국 상장사의 해킹 사고를 분석했다. 개인 금융정보가 유출된 기업에서는 주주 손실이 벌금이나 복구비 같은 직접 비용을 훨씬 넘어섰다. 고객과 투자자가 회사를 더 위험한 상대로 다시 보는 데서 오는 손실, 곧 평판 손실이다. 쿠팡에서 그 신뢰 비용이 가장 크게 나간 자리는 과징금이 아니라 매출이었다. 회사가 유출 통지를 받은 고객에게 발행한 구매이용권 1조 6850억원은 이용권이 쓰일 때마다 그만큼 매출에서 빠졌다. 과징금이 부채 쪽 문으로 들어와 판매관리비라는 제자리에 앉았다면, 이용권은 문을 거치지 않고 매출이라는 벽에 스며든 셈이다. 그래서 과징금의 2.7배인 이용권은 손익계산서에 '보상비용'이라는 줄 하나 남기지 않았다. 금액을 가늠할 수 없어 숫자로 올리지 못한 소송 네 건은 주석에 글로만 적힌 채 아직 문 앞에 쌓여 있다. 소비자분쟁조정위원회가 7월에 결정한 1인당 10만원 배상은 문 앞에도 이르지 않았다. 데이터가 재무제표를 드나드는 방식은 여기서 분명해진다. 회원 데이터는 회사가 통제하지도 원가로 재지도 못해 자산 쪽 문을 넘지 못하다가, 과징금 의결이 나자 부채 쪽 문으로 들어왔다. 회계의 문은 한쪽으로만 열린다. 플랫폼은 회원 수를 가치의 근거로 내세우지만, 장부는 그 회원을 부채가 되는 순간에만 인식한다. 물론 쿠팡에도 반론의 근거가 있다. 회사 조사로는 전직 직원이 실제로 저장한 데이터가 약 3000개 계정분이었고, 그마저 공유 없이 삭제됐다. 사고를 인지한 당일 접근 경로를 막고 당국과 고객에게 알렸으며, 영업도 중대하게 중단되지 않았다. 보안 투자도 비교 대상을 모두 앞섰으니 법원에서 다투겠다는 회사 입장도 이해할 만하다. 다만 재무제표는 피해의 실질보다 신뢰의 변화에 반응했다. 과징금 반영 전인 1분기에도 쿠팡은 영업손실을 냈고, 일회성 항목을 뺀 조정 EBITDA마저 1년 전보다 92% 줄었다. 저장된 계정은 3000개였어도 다시 평가받은 것은 3755만 명과의 관계였다. 그 관계를 읽는 일은 투자자의 몫이다. 플랫폼의 회원 수를 자산처럼 셀 때는 같은 숫자가 부채로 바뀌는 조건도 함께 읽어야 한다. 그 조건은 사업보고서의 사이버보안 항목과 정보보호 공시에 있다. 지금 뚫린 금융회사들이 치를 대가도 쿠팡의 숫자가 미리 보여준다. 제재가 확정되면 부채 쪽 문이 열리겠지만, 쿠팡에서 보듯 더 큰 비용은 장부의 다른 자리로 스며들 수 있다. 경영자에게는 사고 전 이사회가 리스크 관리를 챙긴 기업일수록 손실이 작았다는 Kamiya 외(2021)의 발견이 교훈이다. 제도는 그 부채 쪽 문을 더 넓혔다. 과징금 상한은 개인정보 보호법 제64조의2에 따라 전체 매출액의 3%다. 올해 개정으로 고의나 중대한 과실로 1000만 명 이상이 피해를 입으면 상한이 10%까지 올라간다. 쿠팡에는 개정 전의 3%가 적용됐고, 여기서 숫자 하나가 남는다. 쿠팡 주식회사의 지난해 매출 45조원에 3%를 곱하면 1조 3637억원이다. 쿠팡의 매출이 왜 45조원인지는 다음 회에서 다룬다. 회계의 문이 한쪽으로만 열린다면, 그 문의 크기를 정하는 것은 매출이다. 자료 출처: Coupang, Inc. Form 10-K(2025 회계연도)·10-Q(2026년 1·2분기), 개인정보보호위원회·소비자분쟁조정위원회 보도자료, KISA 정보보호 공시 종합포털, 개인정보 보호법, Kamiya 외(2021), 파이낸셜뉴스·한국일보·뉴시스·서울파이낸스 보도(2026.10.2~4)

2026.10.10 10:01이재준 컬럼니스트

韓 공략 시동 건 코어위브…데이터센터 협력·추론 사업 키운다

글로벌 인공지능(AI) 인프라 기업 코어위브가 한국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 국내 여러 데이터센터 사업자들과 협력 방안을 논의하는 가운데 고성능 그래픽처리장치(GPU) 공급뿐 아니라 AI 추론 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임도 본격화하고 있다. 9일 업계에 따르면 코어위브는 한국 데이터센터 사업 진출 가능성을 열어두고 국내 여러 사업자들과 협의를 진행하고 있는 것으로 파악됐다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 위치, 협력 기업 등은 공개되지 않았다. 코어위브는 최근 아시아 지역으로 AI 인프라 사업을 빠르게 확대하고 있다. 지난 8월 인도네시아에 총 360메가와트(MW) 규모의 데이터센터 3곳을 확보한다고 발표한 데 이어 이달 6일에는 인도 아다니커넥스와 협력해 나비뭄바이에 240MW 규모 AI 데이터센터를 구축한다고 밝혔다. 인도 시설에는 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 플랫폼을 도입할 예정이다. 이런 가운데 코어위브는 지난 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26'에 회사 이름을 내건 부스를 마련했다. 코어위브가 국내 전시 행사에 자체 브랜드를 앞세워 참가한 것은 이번이 처음이다. 김현석 코어위브 한국·동남아시아 총괄대표는 행사장에서 지디넷코리아와 만나 한국을 비롯한 아시아 AI 인프라 시장의 현황과 코어위브의 사업 전략을 소개했다. 김 대표는 한국·동남아시아 지역 GTM(Go-To-Market)을 맡아 GPU 인프라와 추론 서비스 등의 사업을 담당하고 있다. 코어위브는 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 미국 네오클라우드 기업이다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 애저, 구글클라우드 등 기존 하이퍼스케일러와 달리 대규모 AI 워크로드에 특화된 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 김 대표는 "GPU를 필요로 하는 기업이나 기관의 수요는 국가 간 경계가 거의 무의미하다"며 "한국에서도 최신 GPU를 확보하려는 기업들의 문의가 상당히 많다"고 말했다. 현재 국내 기업들은 코어위브의 해외 데이터센터를 통해 GPU 서비스를 이용할 수 있다. AI 모델 학습과 추론은 일반적인 클라우드 서비스에 비해 네트워크 지연의 영향이 상대적으로 제한적이어서 데이터의 해외 이전에 제약이 없다면 국내 데이터센터가 없어도 서비스를 이용할 수 있다는 설명이다. 반대로 금융·공공·의료 등 개인정보나 민감정보를 다루는 분야에서는 국내 인프라 유무가 서비스 도입에 영향을 줄 수 있다. 데이터 국외 이전에 대한 규제와 기업 내부 정책 등을 고려해야 하기 때문이다. 김 대표는 "GPU를 빌려 쓰기로 결정한 기업 중에는 데이터센터가 한국에 있는지를 크게 신경 쓰지 않는 곳도 많다"며 "금융기관이나 공공기관처럼 개인정보와 민감정보를 활용하는 곳은 데이터의 해외 이전을 고려해야 하는 경우가 있다"고 설명했다. "韓 기업 GPU 수요 상당…수천~수만 장 문의도" 코어위브가 한국 시장에서 주목하는 분야 중 하나는 대규모 GPU 수요다. 국내 통신사와 전자·플랫폼 기업 등을 중심으로 엔비디아 최신 GPU에 대한 문의가 이어지고 있다. B300뿐 아니라 차세대 베라 루빈 시스템을 확보하려는 움직임도 나타나고 있다. 김 대표는 "국내 주요 기업들이 B300 등 최신 GPU를 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하는 사례가 있다"며 "베라 루빈 같은 차세대 시스템에 대한 문의도 계속 들어오고 있다"고 말했다. 다만 국내 기업의 GPU 수요가 실제 대규모 공급 계약으로 연결되기까지는 넘어야 할 부분도 있다. 정부 지원 사업 등을 통해 GPU 사용 예산을 확보하는 기업이 많아 장기간 이용을 확약하기 어려운 사례가 있어서다. 김 대표는 "국내 대기업에서 B300을 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하더라도 사용 기간을 물어보면 6개월이나 7개월이라고 답하는 경우가 있다"며 "정부 지원 사업을 통해 GPU를 확보하다 보니 프로젝트의 연속성을 몇 년 이상 보장하기 어려운 구조도 있다"고 말했다. 이는 대규모 GPU를 선제적으로 확보해 장기간 제공하는 네오클라우드의 사업 방식과 차이가 있다. 코어위브는 대규모 GPU 공급에서 사용 기간과 물량에 대한 고객의 확약을 중요하게 보고 있다. 최근에는 3~6개월 단기 계약도 체결하는 등 공급 방식을 다변화하고 있지만 대규모 물량을 안정적으로 제공하려면 장기적인 수요 예측이 필요하다. 김 대표는 한국에서 들어오는 대규모 GPU 공급 요청에서도 계약 기간과 수량, 선급금 등의 조건이 중요하다고 설명했다. 단순히 GPU가 필요하다는 요청만으로 대규모 물량을 확보해 제공하기 어려운 사업 구조라는 의미다. 특히 GPU 공급 능력이 네오클라우드 기업들의 경쟁력을 좌우한다고 봤다. 기존 클라우드 사업자와 네오클라우드는 서비스 구조와 기술 아키텍처에서 차이가 있지만 고객이 원하는 최신 GPU를 제때 확보하지 못하면 가격이나 소프트웨어 경쟁력을 앞세우기도 어렵다는 설명이다. 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 차별점도 여기에 있다. AWS·애저·구글클라우드가 CPU와 GPU를 비롯한 다양한 컴퓨팅 자원을 범용 클라우드 아키텍처에서 제공한다면 네오클라우드는 대규모 GPU 클러스터와 네트워크, 소프트웨어를 AI 학습·추론에 맞춰 구성한다. 고객은 기존 클라우드 계약과 비용, AI 워크로드의 특성 등을 고려해 필요한 인프라를 선택할 수 있다. 김 대표는 "AI 인프라는 GPU만의 경쟁이 아니라 '자본의 전쟁(War of Capital)'"이라며 "고객이 원하는 GPU 모델이 없으면 경쟁 자체가 성립하기 어렵다"고 강조했다. W&B 고객 기반으로 韓 추론 시장 공략 코어위브가 한국에서 GPU 공급과 함께 힘을 싣는 분야는 AI 추론이다. AI 시장의 중심이 대규모 모델을 학습하는 단계에서 개발한 모델을 실제 서비스에 적용하는 단계로 확장되면서 추론용 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어날 것으로 보고 있다. 특히 지난해 인수한 AI 개발 플랫폼 기업 웨이츠앤바이어시스(Weights & Biases·W&B)를 활용해 기존 소프트웨어 고객과 코어위브의 GPU 인프라·추론 서비스를 연결하는 전략을 추진하고 있다. W&B는 AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 추적하고 성능을 평가·관리하는 소프트웨어를 제공한다. 코어위브는 W&B를 자체 GPU 인프라와 결합해 AI 모델 개발과 학습부터 추론, 평가·관측까지 이어지는 사업 구조를 구축하고 있다. 국내에서도 파운데이션 모델을 개발하는 주요 AI 기업들이 W&B를 사용하고 있다는 게 김 대표의 설명이다. 모델 개발 단계에서 확보한 고객 접점을 추론과 GPU 인프라까지 확대할 수 있다는 점에서 코어위브의 한국 사업에서도 W&B가 중요한 역할을 맡는다. 김 대표는 "국내 주요 파운데이션 모델 개발 기업들이 이미 W&B를 사용하고 있다"며 "이들 기업이 모델 개발을 넘어 실제 추론 서비스를 확대하려는 만큼 코어위브의 GPU 인프라와 소프트웨어를 함께 제공할 기회가 많을 것으로 본다"고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산도 추론 시장 성장을 촉진할 요인으로 꼽았다. 기존에는 모델을 학습하는 과정에 대규모 GPU가 집중적으로 사용됐다면 AI 서비스가 늘어날수록 실제 이용자의 요청을 처리하는 추론 단계에서 필요한 컴퓨팅 자원도 함께 증가하기 때문이다. AI 에이전트는 서비스를 출시한 이후에도 답변 품질과 성능을 지속적으로 확인하고 개선해야 한다. 모델과 애플리케이션의 성능을 관측하고 평가하는 과정도 중요해지면서 코어위브의 GPU 인프라와 W&B 소프트웨어를 결합할 수 있는 영역이 넓어지는 셈이다. 코어위브는 서버리스 추론과 전용 추론 인프라 등을 제공하고 있다. 국내에서도 추론 서비스를 유통하거나 공동 사업을 추진할 수 있는 기업들과 협력 가능성을 검토하고 있다. 김 대표는 아직 국내 추론 생태계가 충분히 형성된 단계는 아니라고 평가했다. 추론 서비스를 이용하려는 기업과 이를 공급하려는 사업자는 늘고 있지만 GPU 인프라와 여러 AI 모델을 연결해 사용량에 따라 서비스를 제공하는 사업 구조는 이제 만들어지고 있다는 설명이다. GPU 인프라 사업에서는 기존 IT 시장의 총판·리셀러 구조를 그대로 적용하기도 어렵다고 봤다. 대규모 GPU 계약은 장기간 공급과 사용량, 투자비 회수 등이 함께 고려돼야 해 최종 고객과 직접 계약하는 방식이 중요한 반면 추론 시장에서는 다양한 형태의 파트너 사업이 가능하다고 보고 있다. 김 대표는 "한국에는 추론 서비스를 이용하려는 기업도 많고 이를 공급하려는 기업들도 있지만 아직 생태계가 충분히 형성되지는 않았다"며 "현재 여러 국내 기업과 협력을 검토하고 있으며 앞으로 추론 시장을 중심으로 사업 기회를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.09 16:06장유미 기자

[AI 고속도로] 기업 AI도 프라이빗 시대…'모듈형 데이터센터'가 뜬다

기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터와 AI 운영 환경을 직접 통제할 수 있는 '프라이빗 AI'에 주목하고 있다. 외부 클라우드와 AI 모델에 의존하던 방식에서 벗어나 자체 인프라를 병행하는 기업이 늘면서, 필요한 장소에 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터(AIDC)도 대안으로 부상한 모습이다. 9일 업계에 따르면 기업들은 민감한 내부 데이터나 반복적인 업무를 자체 AI 환경에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 작업에는 외부 AI 모델을 활용하는 방식으로 인프라 전략을 다변화하고 있다. 기업의 AI 전략에서도 모델 성능뿐 아니라 데이터를 어디에 저장하고 연산 자원을 어떻게 운영할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·제조·공공 등 보안과 데이터 통제가 중요한 분야에선 독립적인 AI 운영 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. 오픈 모델 성능 높아지자 프라이빗 AI 도입 확대 최근 오픈 모델의 성능이 빠르게 향상되고 운영 비용 부담도 줄어들면서, 기업들이 외부 상용 모델에 대한 의존도를 낮추고 업무 특성에 맞는 자체 AI 환경을 구축할 수 있게 됐다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 조지아공대 연구진이 발표한 논문에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 AI 모델의 약 90% 수준 성능을 내면서도 비용은 약 6분의 1에 그치는 것으로 나타났다. 폐쇄형 모델 출시 이후 오픈 모델이 유사한 성능에 도달하기까지 걸리는 시간도 13주까지 단축됐다. 기업 내부 데이터에 맞춘 모델 미세조정도 경쟁력으로 꼽힌다. 데이터브릭스 연구에선 메타의 오픈 모델 '라마 3.1 8B'를 기업 고유 코드에 맞게 미세조정한 결과, GPT-4o보다 코드 채택률이 1.4배 높고 응답 시간은 2배 빠른 것으로 나타났다. 실제 기업 현장에서도 자체 AI 모델과 외부 모델을 병행하는 사례가 나오고 있다. 미국 보험사 트래블러스는 보험 업무에 특화된 자체 모델 '트래블러스LLM'을 개발해 전문성과 대량 처리가 필요한 업무에 활용하고 범용적이거나 복잡한 요청에는 외부 모델을 사용하는 방식으로 AI 환경을 운영하고 있다. 국내에선 한국서부발전이 외부망과 분리된 온프레미스 환경에 자체 생성형 AI 서비스 '위피봇'을 구축했다. 사내 규정과 기술자료 검색, 문서 작성 등에 활용하고 있으며 시범 운영 결과 업무 효율을 30% 이상 높이고 연간 10만 시간의 업무 시간을 절감한 것으로 알려졌다. AI 운영 환경도 변화…모듈형 데이터센터 대안 부상 기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대하면서 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 인프라의 중요성도 커지고 있다. 특히 대규모 AI 모델을 직접 운영하거나 여러 AI 서비스를 상시 구동해야 하는 기업·기관에선 기존 전산실만으로 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 환경을 수용하는 데 한계가 있다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하려면 높은 전력 밀도와 발열에 대응할 수 있는 전력·냉각 설비가 필요하다. GPU 간 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 네트워크와 스토리지도 갖춰야 한다. 외부 클라우드를 지속적으로 이용할 경우 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있다는 점도 자체 인프라 구축을 검토하는 배경이다. 이에 전력·냉각·네트워크 등 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 모듈형 AIDC가 주목받고 있다. 부지와 전력이 확보된 환경에선 기존 데이터센터보다 구축 기간을 줄일 수 있고 AI 연산 수요가 늘어나면 모듈을 추가해 단계적으로 확장할 수 있다는 것이 강점이다. 기업이 직접 관리하는 부지에 독립적인 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점도 특징이다. 데이터와 시스템에 대한 물리적 통제 수준을 높이면서 필요한 연산 자원을 업무 현장 가까이에 배치할 수 있어 보안과 운영 효율을 함께 고려할 수 있다. 엘리스그룹, 모듈형 AIDC·GPU 운영 기술 결합 국내에선 엘리스그룹이 모듈형 데이터센터와 클라우드 소프트웨어를 결합한 AI 인프라 사업을 추진 중이다. 엘리스그룹은 부지와 전력이 확보된 환경에서 약 3개월 만에 구축할 수 있는 모듈형 AIDC '엘리스 PMDC'를 공급하고 있다. 서버 랙과 전력·냉각·네트워크 설비를 모듈화해 현장에서 설치하는 방식으로, 수요에 따라 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 설계했다. 고밀도 GPU 환경에 대응하기 위한 수랭식 냉각 시스템도 적용할 수 있다. 여기에 GPU 가상화·오케스트레이션 기술을 적용한 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 GPU 자원을 워크로드에 따라 배분하고 운영할 수 있도록 지원한다. 산업 현장에서도 모듈형 AI 인프라 구축이 추진되고 있다. 부산 명지녹산국가산업단지에선 산업단지 내 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 GPU·신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 엘리스그룹과 부산테크노파크, 이지에이아이, 건솔루션, 포미트 등이 참여해 제조기업의 AI 전환을 지원할 계획이다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대할수록 데이터를 안전하게 관리하는 것뿐 아니라 AI 인프라 자체를 효율적으로 운영할 수 있는 통제력이 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "특히 민감한 데이터를 다루거나 대규모 AI 연산 환경을 직접 운영해야 하는 기업·기관에선 필요한 장소에 AI 인프라를 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 데이터센터가 효과적인 선택지가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.09 15:00한정호 기자

GPU 활용률 '90%' 이상 가능…아크릴, AI 인프라 비용 줄인다

"실제 업무 환경에서 GPU는 다양한 문제로 50~60%의 활용률에 머무르는 경우가 있다. 아크릴의 플랫폼을 적용하면 이를 90% 이상으로 끌어올릴 수 있어, AI 인프라 운영비용율 획기적으로 절감할 수 있다" 김종율 아크릴 이사는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 인프라 운영 효율화를 위한 기술을 소개했다. 지난 2011년 설립된 아크릴은 AX 인프라 소프트웨어 전문 기업이다. AI 인프라 오케스트레이션 플랫폼인 'GPUBASE'를 공급하고 있다. GPUBASE는 여러 서버에 분산된 GPU를 하나의 자원 풀처럼 관리하고, 각 워크로드에 필요한 자원을 배분해 GPU 활용률을 높이는 솔루션이다. 또한 GPUBASE는 네트워크 최적화 기능을 갖췄다. 특정 경로에 트래픽이 몰리는 경우를 방지하기 위해 다중 경로를 활용하고, 작업별 우선순위에 따라 트래픽을 처리하는 기술이다. 김 이사는 "실제 업무 환경에서 모니터링된 GPU 할당률은 90%지만, 실제 연산 가동률은 50~60%에 머무르는 사례들이 보고되고 있다"며 "이에 아크릴은 AI로 필요한 메모리와 코어를 예측해, 맞는 크기로 GPU를 배치하는 시스템을 구축했다"고 설명했다. 현재 아크릴은 실제 대규모 GPU 환경에서 GPUBASE 검증을 완료한 상황이다. AWS, 구글, 마이크로소프트 등 3대 클라우드 환경에서 총 1272장의 GPU장을 운용한 결과, AI 학습 속도는 최대 24배 향상된 것으로 나타났다. GPU 활용률은 90%를 상회했다. 엔크릴은 GPUBASE와 같은 AI 인프라용 소프트웨어 기술이 대한민국의 소버린 AI 구축에 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 내다봤다. 김 이사는 "GPU 등 각종 AI 반도체를 하나의 풀로 운영해, 특정 공급사와 공급망에 종속되지 않는 연산 주권을 확보해야 한다"며 "폐쇄망에서 완전 구동될 수 있는 망 주권, 자체 모델과 운영 도구로 모델을 직접 만드는 모델 주권도 중요하다"고 강조했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다.

2026.10.08 15:44장경윤 기자

"GPU와 경쟁 아닌 공존"…딥엑스, '피지컬 AI' K-NPU로 글로벌 정조준

"글로벌 그래픽처리장치(GPU) 기업과 경쟁하려는 것이 아닙니다. 대규모 데이터 학습은 GPU가, 일상 디바이스에 탑재되는 '피지컬 인공지능(AI)' 연산은 신경망처리장치(NPU)가 분담하는 명확한 공존이 우리 전략입니다." 조재홍 딥엑스 상무는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 2026에서 글로벌 빅테크와 협력 기반 시장 확대 비전을 제시하며 이같이 밝혔다. 최근 AI 반도체 시장은 엔비디아로 대표되는 데이터센터용 GPU가 독식하고 있다. 하지만 조 상무는 1기가와트(GW) 규모 데이터센터 구축에 100조원이 투입되는 막대한 비용과 GPU 특유의 발열, 전력 소모를 근본적 한계로 지적했다. 그는 "연간 50억대 이상 쏟아지는 사물인터넷(IoT) 디바이스의 모든 AI 연산을 클라우드 데이터센터에서만 처리하면 프라이버시 침해와 막대한 전력 지연을 피할 수 없다"며 "로봇이나 CCTV 등 디바이스 자체에 AI 연산이 임베딩돼 실시간 구동하는 '피지컬 AI' 전용 NPU가 반드시 필요한 시점"이라고 강조했다. 딥엑스가 독자 개발한 NPU 'DX-M1'은 이러한 에지(Edge) 수요를 정확히 겨냥했다. 엄지손톱 크기 칩 하나가 5W 미만 초저전력으로 구동돼 일반 배터리로도 작동하며, 쿨링팬이 필요 없을 정도로 발열을 잡았다. 수만 개 데이터를 한 번에 처리하는 GPU와 달리, 카메라로 들어오는 사진 한 장을 즉각 처리하는 '배치 사이즈 1' 환경에 최적화돼 GPU 대비 구축비용을 10분의 1에서 최대 100분의 1 수준으로 대폭 낮췄다. 딥엑스는 이 같은 기술력을 바탕으로 최근 방한한 리사 수 AMD 회장과 간담회를 갖는 등 글로벌 빅테크와 협력을 구체화하고 있다. 무한 경쟁 대신 시장 파이를 나누는 셈이다. 가시적 상용화 성과도 입증했다. 조 상무는 "국내 최초로 피지컬 AI 반도체 양산에 성공해 상반기에만 10개국 8개 산업군에 1300만개 이상을 수출했다"며 "현대자동차 로보틱스랩의 로봇(DAL-e)과 중국 바이두의 스마트 팩토리 장비 등에 우리 NPU가 탑재돼 활약 중"이라고 말했다.

2026.10.08 15:41전화평 기자

모비젠 "연내 그래피오 3.0 출시…스스로 진화하는 온톨로지 구축"

모비젠이 온톨로지 기반의 데이터·AI 앱 플랫폼 '그래피오 3.0'을 연내 출시할 계획이다. 해당 플랫폼은 메모리 시스템을 기반으로, 온톨로지가 업무 경험을 통해 스스로 진화하는 것이 핵심이다. 엄태덕 모비젠 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 이같이 밝혔다. 이날 AI 페스타 26 내 부대행사인 '에어 쇼케이스(AIR Showcase)'에서 '기업 AX를 위한 온톨로지 구축과 활용 전략'을 주제로 발표를 진행한 엄 부사장은 온톨로지 기반 AI 솔루션의 로드맵을 제시했다. 온톨로지는 특정 분야에 존재하는 개념 간의 관계를 명확히 정의하고 구조화한 지식 모델이다. 온톨로지를 활용하면 AI는 입력된 데이터의 문맥과 의미를 스스로 이해해, 보다 정확한 판단을 내릴 수 있게 된다. 엄 부사장은 "단순히 데이터가 잘 정리돼 있다고 해서 AI가 업무를 이해하는 것은 아니다"며 "같은 데이터라도 조직마다 의미가 다를 수 있고, 데이터 간 관계와 업무 규칙을 함께 이해해야 성공적인 인공지능 전환(AX)이 가능하다"고 설명했다. 모비젠은 이를 위한 솔루션으로 '그래피오'를 제공하고 있다. 그래피오는 조직의 업무 용어와 개념 정리에서부터 ▲관계 모델링 ▲지식 구조 관리 ▲데이터 연계 등 다양한 기능을 통해 기업 특화 온톨로지를 구축한다. 이후 AI 에이전트가 해당 정보를 연계한 각종 업무를 지원한다. 모비젠은 그래피오 로드맵을 빠르게 고도화해나갈 계획이다. 지난해 초 그래피오 1.0을 출시한 데 이어, 올해 7월에는 그래피오 2.0을 출시했다. 연내에는 그래피오 3.0을 출시하는 것이 목표다. 그래피오 1.0이 온톨로지 코어 구축에 집중했다면, 그래피오 2.0은 데이터의 변화를 감지하고 이를 기반으로 업무를 실행하는 '다이나믹 온톨로지' 기능이 추가됐다. 그래피오 3.0은 실행 결과와 피드백을 메모리 시스템에 쌓아 온톨로지 성능을 지속 개선할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엄 부사장은 "초기 온톨로지가 데이터의 맥락 파악에 집중했다면, 향후에는 추가 데이터 및 경험을 기반으로 온톨로지가 스스로 진화하는 방향으로 나아갈 것"이라며 "올해 내에 그래피오 3.0 버전을 출시하려고 준비하고 있다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 14:49장경윤 기자

문서 자산화·보안 한눈에…사이냅소프트, AI페스타서 업무 맞춤 AI 솔루션 공개

문서 인공지능(AI) 기업 사이냅소프트가 기업 내부 문서를 안전하게 지능형 자산으로 전환하는 문서 AI 풀스택 솔루션을 선보였다. 현장에서는 비정형 문서의 디지털 자산화부터 데이터 유출 걱정 없는 온프레미스 대규모 언어모델(LLM) 환경 구축까지 아우르는 AI 기술을 소개했다. 사이냅소프트는 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 ▲문서 구조 분석 솔루션 '사이냅 도큐애널라이저' ▲온프레미스 LLM 패키지 '사이냅 어시스턴트' ▲SaaS 기반 AI 데이터 가공 플랫폼 '사이냅 AI 데이터 파운드리' ▲VLM 기반 '사이냅 OCR IX' 등 핵심 솔루션 라인업을 공개했다. 부스에서 주목받은 '사이냅 도큐애널라이저'는 아래아한글, MS 오피스, PDF 등 비정형 문서의 시각 요소와 복잡한 구조를 정밀 분석하는 솔루션이다. 표, 차트, 수식은 물론 다단 구조와 읽기 순서까지 인식해 마크다운, XML, JSON 등 정형 데이터로 변환한다. 원본 구조를 유지한 채 데이터화해 대규모 언어모델(LLM) 학습과 검색 증강 생성(RAG) 답변 정확도를 크게 높인다. 함께 출품한 '사이냅 어시스턴트'는 사내 데이터 유출을 막는 온프레미스 지능형 문서 AI 패키지다. 에이전틱 RAG를 기반으로 정확한 근거 중심 답변을 제시하며, 사이냅 문서뷰어와 연동해 참조 문서 영역을 하이라이팅 표시함으로써 환각 여부를 즉각 검증할 수 있다. 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 작업 화면에서 사내 맞춤형 AI 에이전트를 조립·구축 가능하다. 비정형 서식 이미지에서 핵심 정보를 맥락까지 이해해 추출하는 '사이냅 OCR IX'도 전시됐다. 최신 시각언어모델(VLM) 기술을 결합해 공공 문서 인식률 99%(TTA 인증)를 기록했으며, AI 에이전트가 폼과 템플릿을 자동 생성해 서식 제작 및 구축 시간을 크게 단축했다. 주민등록번호, 여권번호 등 민감정보 마스킹 기능도 지원해 공공·금융권 보안 요구에 대응한다. 이 외에도 웹 콘솔과 REST API를 통해 페이지당 평균 0.146초의 빠른 속도로 14개 이상의 포맷을 일괄 구조화 변환하는 클라우드 SaaS '사이냅 AI 데이터 파운드리'를 소개해 기업 고객들의 발길이 이어졌다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "AI 에이전트 성능은 결국 AI가 읽고 이해할 수 있는 문서가 얼마나 잘 준비돼 있느냐에 달려 있다"며 "오랜 기간 축적한 문서 기술력을 바탕으로 문서를 정확히 읽고, 구조화하고, 답변까지 연결하는 전 과정을 지원해 기업과 기관이 실질적인 AI 에이전트 성과를 거둘 수 있도록 돕겠다"고 전했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 이달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀 등에서 열린다. 올해 행사는 212개사·501개 부스 규모로 마련됐다.

2026.10.08 14:02진성우 기자

"AI용 고품질 자산 만든다"…비큐AI, AI페스타서 데이터 공급 플랫폼 'RDP그룹' 선봬

AI 데이터 인텔리전스 기업 비큐AI가 인공지능(AI) 성능을 결정짓는 고품질 데이터 공급 솔루션을 선보였다. 원천 데이터를 정제하고 시장 가치를 정량적으로 평가해 실제 수요처와 연결하는 전주기 파이프라인을 제시했다. 비큐AI는 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 데이터 공급 플랫폼 'RDP그룹'을 집중 소개했다. 현장 부스에는 기업·기관 데이터의 가치 진단과 수익화를 상담하려는 관람객 발길이 이어졌다. RDP그룹은 기업, 공공기관, 대학 등 데이터 보유자가 가진 데이터를 정제하고 시장 가치를 진단한 뒤 실제 국내외 AI 수요처로 연결할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 메타데이터 정제와 재가공, 시장 수요 파악, 해외 AI 데이터 수요처 연결 등 데이터 공급 전 과정을 하나로 묶어 제공한다. 비큐AI는 이번 전시에서 'AI 성능은 결국 데이터 품질에서 결정된다'는 메시지를 전면에 내세웠다. AI 모델 자체보다 학습과 추론에 쓰이는 원천 데이터를 다루는 기술 중요성을 강조했다. 아울러 원천 데이터를 AI가 즉시 활용할 수 있는 형태로 정제하고, 출처 검증과 데이터 신뢰도를 확보해 정량적인 가치를 부여하는 기술력을 선보였다. 부스에서는 AI를 위한 실시간 데이터 파이프라인 구축 솔루션과 AI 에이전트가 자동으로 뉴스를 모니터링하는 솔루션 등도 함께 소개해 기업 고객들의 큰 관심을 모았다. 회사는 가치평가 이후 판매 조건 확정과 글로벌 잠재 구매자 연결까지 지원한다. 뿐만 아니라 데이터 공급자 검증을 거친 경우, 글로벌 구매자가 해당 데이터의 출처를 확인할 수 있는 인증수단도 제공할 방침이다. 김규태 비큐AI AI사업본부 이사는 "AI 학습용 고품질 데이터 수요는 빠르게 늘고 있지만, 정작 데이터를 가진 기업들은 그 가치를 가늠하고 판매하는 방법을 찾기 어려워한다는 점을 현장에서 다시 확인했다"며 "이번 행사에서 만난 기업들과의 후속 논의를 이어가며 RDP그룹을 데이터 보유자와 글로벌 AI 수요처를 잇는 통로로 키워가겠다"고 전했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 이달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀 등에서 열린다. 올해 행사는 212개사·501개 부스 규모로 마련됐다.

2026.10.08 13:25진성우 기자

"개인정보 유출 원천 차단"…비아이매트릭스, 폐쇄망 AI로 대기업·금융권 '정조준'

대기업과 금융권을 중심으로 정보 유출 우려가 커지면서 보안성을 극대화한 '폐쇄망 AI'가 시장의 주목을 받고 있다. 비아이매트릭스는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타'에 참가해 기업 내부망에서 안전하게 동작하는 온프레미스(설치형) 기반 '텍스트 투 SQL(Text-to-SQL)' 솔루션을 선보였다. 비아이매트릭스는 생성형 AI와 로우코드(Low-code·코딩을 최소화하여 프로그램을 개발하는 기술) 기술을 바탕으로 기업의 데이터 분석 및 업무 시스템 구축을 지원하는 AI·BI(경영정보시각화) 솔루션 전문 기업이다. 이 솔루션은 사용자가 자연어로 질문하면 이를 SQL 쿼리로 변환해 기업 내부 데이터베이스(DB)의 데이터를 실시간으로 호출하고 UI 대시보드로 시각화해 주는 기술이다. 가장 큰 특징은 기존 생성형 AI의 고질적 문제인 '할루시네이션(환각)' 현상을 원천 차단했다는 점이다. AI가 엑셀 등 외부 데이터를 넘겨받아 임의로 결과값을 가공하거나 새로운 가짜 데이터를 만들어내는 것이 아니라, 정확한 SQL 구문만 생성해 실제 DB 데이터를 그대로 불러오는 방식인 것이다. 사용자 편의성도 크게 높였다. 과거에는 원하는 결과를 얻기 위해 복잡한 조건의 길고 정교한 프롬프팅이 필요했지만, 솔루션이 데이터베이스 스키마 정보를 사전 파악하고 있어 "민원 현황 알려줘"와 같은 단순한 질의만으로도 다각도의 대시보드를 알아서 그려준다. 이에 따라 기존에 실무자가 IT 부서에 데이터 추출을 요청하고 며칠씩 기다려야 했던 업무 프로세스가 실시간으로 대폭 단축됐다. 비아이매트릭스는 자사 솔루션의 강점으로 '폐쇄망 보안성'을 꼽았다. 솔루션이 외부 온라인 네트워크 연결 없이 기업 내부 인트라넷 환경에서만 구동되므로, 최근 잇따른 개인정보 유출 이슈로 클라우드 AI 도입을 주저하는 공공기관과 금융기관, 대형 제조 기업에서 높은 호응을 얻고 있기 때문이다. 아울러 설비 이상 징후 예측처럼 별도의 추론이 필요한 고급 연산의 경우, 기업이 기존에 구축해 둔 MLOps(머신러닝 운영) 환경이나 파이썬(Python) 코드 등과 자유롭게 연동할 수 있는 확장성까지 갖췄다. 비아이매트릭스 관계자는 "보안에 매우 민감한 금융권과 공공, 제조 대기업을 중심으로 온프레미스 AI 수요가 급증하는 추세"라며 "보안 우려와 할루시네이션 없이 실무자가 자연어로 기업 데이터에 즉시 접근할 수 있는 최적의 환경을 제공하겠다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 오는 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 11:22전화평 기자

SK이터닉스, '연료전지 연계형' AI 데이터센터 개발한다

SK이터닉스가 지난 7일 대체투자 전문 자산운용사 마스턴투자운용과 연료전지 연계형 데이터센터 사업 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 SK이터닉스의 연료전지 사업 개발·운영 기술과 마스턴투자운용의 데이터센터 개발·투자 역량을 결합해 국내 최초 연료전지 연계형 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 개발하기 위해 마련됐다. 협약에 따라 양사는 데이터센터 부지 내 연료전지 발전설비를 활용한 전력공급 솔루션을 통해 현장생산(On site) 방식으로 직접 공급하는 독립형(Off-Grid) 데이터센터 사업모델을 공동으로 추진한다. SK이터닉스는 발전설비 설계·구매·시공(EPC)부터 전력 공급 구조 수립 및 운영·유지보수까지 연료전지 전력 공급을 총괄한다. 마스턴투자운용은 데이터센터 부지 확보와 인허가, 개발 규모 검토 및 설계, 투자구조 수립과 재원 조달, 임차인 유치 등 개발 사업 전반을 맡는다. 연료전지는 대규모 부지 의존도가 낮아 전력 수요지 내에 설치가 용이하고, 설계부터 실제 준공 및 발전까지 소요되는 기간이 짧아 전력 확보 기간을 단축할 수 있다. 이런 특성 덕분에 AI 확산으로 전력 수요가 급증하는 데이터센터의 전원으로 주목받고 있다. 특히 SK이터닉스가 국내 공급권을 보유한 블룸에너지의 연료전지는 높은 발전효율과 모듈형 구조를 바탕으로 안정적인 분산형 전원 구축에 강점을 갖는다. 앞서 SK이터닉스는 충주∙대소원에코파크 연료전지 발전소 상업운전을 개시했다. 마스턴투자운용은 영등포 도심형 데이터센터 개발을 추진한 바 있다. 이번 협력은 에너지 산업과 부동산 개발 간 협업을 통해 새로운 사업 기회를 모색한다는 점에서 의미가 있다는 설명이다. 연료전지 발전설비를 활용한 친환경 효과도 기대된다. 양사는 향후 사업모델을 구체화하고 기술적·경제적 타당성을 검토해 나갈 계획이다. 김해중 SK이터닉스 대표는 “데이터센터 개발·투자 전문성을 보유한 마스턴투자운용과의 이번 업무협약을 통한 긍정적 시너지가 기대된다”며 “양사 고유의 역량을 극대화하며, 시장에 새로운 사업모델을 제시할 수 있도록 지속 협력하겠다”고 밝혔다. 박형석 마스턴투자운용 대표는 “SK이터닉스와의 협력은 데이터센터 개발의 가능성을 넓히는 의미 있는 계기가 될 것"이라며 ”양사의 전문성을 바탕으로 데이터센터 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.10.08 11:18김윤희 기자

"자료 사이 관계까지 찾아 답한다"…데이터사이언스랩, 기업 AI 정확도 높인다

데이터사이언스랩이 기업 내부 자료의 내용과 관계를 함께 분석해 생성형 인공지능(AI)의 답변 정확도를 높인다. 데이터 수집·분석부터 AI 서비스 구축과 운영 관리까지 지원해 기업과 공공기관의 AI 도입을 돕는다. 데이터사이언스랩은 8일 서울 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술과 AI 에이전트 개발·운영 솔루션을 소개했다. 검색증강생성(RAG)은 AI가 답변하기 전에 관련 자료를 검색해 참고하도록 하는 기술이다. 기업 내부 문서처럼 AI가 미리 학습하지 않은 정보를 답변에 반영하고, 사실과 다른 내용을 생성하는 오류를 줄이는 데 활용한다. 일반적인 RAG가 질문과 유사한 문장이나 문서 일부를 찾는 데 초점을 맞춘다면, 그래프 RAG는 자료 속 개념과 개념 사이의 관계까지 연결해 검색한다. 여러 자료에 흩어진 정보를 함께 살펴야 하는 질문에 대응하기 위한 방식이다. 이를 위해 조직이 사용하는 개념과 관계를 체계적으로 정리하는 '온톨로지'를 활용한다. 부스 화면에서는 개념들이 점으로 표시되고 그 관계가 선으로 연결돼 마인드맵처럼 펼쳐졌다. AI는 이 연결을 따라 관련 정보를 찾고, 검색한 내용을 바탕으로 답변을 생성한다. 데이터사이언스랩 관계자는 “조직에 특화된 지식을 구조화하고 데이터의 관계성까지 함께 저장하는 것”이라고 설명했다. 회사는 질문 유형에 따라 문서의 유사성을 찾는 검색과 관계를 따라가는 검색 등을 조합해 답변에 필요한 정보를 제공한다. 데이터를 처리하는 과정에도 여러 AI 에이전트를 활용한다. 수집한 데이터를 정리하고 저장한 뒤 분석하는 업무를 나눠 수행하며, 분석 결과는 보고서 자동 생성이나 챗봇 답변, 요약 서비스 등에 활용할 수 있다. 데이터 분석 기능을 별도로 사용하거나 다른 AI 서비스의 기반으로 연결하는 방식도 지원한다. AI를 도입한 이후의 관리 기능도 선보였다. 'AX 옵스'는 AI 서비스에 사용하는 모델과 프롬프트, 데이터, 도구 등을 관리하고 운영 상태를 모니터링하는 솔루션이다. 새로운 모델을 적용하거나 데이터가 계속 쌓이는 상황에 대응하고, 조직에서 정한 AI 사용 규칙을 관리하는 데 활용한다. 회사 측은 AI를 구축한 뒤 운영 과정에서 관리 필요성을 느낀 공공기관 등의 수요를 반영했다고 설명했다. 데이터사이언스랩 관계자는 “데이터를 활용하고 분석해 서비스를 만드는 것부터 운영하는 것까지 필요한 엔진들을 개발했다”고 말했다. 데이터사이언스랩은 현장에서 기업과 공공기관 담당자들의 기술적인 질문을 받고 적용 방안을 논의했다. 회사 관계자는 “피드백을 듣는 것도 굉장히 도움이 되고 있다”며 현장 의견을 제품 개발에 반영하고 있다고 설명했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.08 11:02류승현 기자

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