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'데이터 서비스 2.0'통합검색 결과 입니다. (2390건)

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NHN두레이, 공공기관 20여곳 고객사로 확보

NHN두레이(대표 백창열)가 공공 협업툴 시장에 이어 전자결재 시장에서도 두각을 나타내고 있다고 15일 밝혔다. NHN두레이는 메일, 메신저, 프로젝트 등 다양한 협업 기능과 AI 서비스를 150여 개의 공공기관에 공급하며, 기관 수 기준 공공 협업툴 시장 1위 자리를 공고히 유지하고 있다. 이러한 저력을 바탕으로 온프레미스 상품 대비 다양한 강점을 갖춘 '두레이 전자결재' 서비스를 20여 곳의 공공기관에 공급하며 공공 전자결재 시장에서도 대표 사업자 중 하나로 빠르게 자리매김해 나가고 있다. 두레이 전자결재는 비종속 표준 연계 구조를 갖춰 시중의 다양한 ERP는 물론 자체 구축 ERP 등 모든 종류의 ERP를 대상으로 연동·적용할 수 있도록 설계됐다. 기존 구축형 전자결재는 특정 ERP에 종속된 구조로 인해 시스템 변경 시 대규모 연동 및 재구축 공수와 비용이 소요되곤 했다. 비종속 표준 연계 구조 기반의 두레이 전자결재는 기관별 서식과 결재 절차를 그대로 유지한 채 빠르게 연동할 수 있고, 클라우드 서비스 특성상 별도의 시스템 구축 비용 없이 기존 문서 이관 및 ERP 연동을 위한 전환 비용만으로 도입이 가능하다. SaaS로서의 강점도 갖췄다는 평가다. 기능 개선 및 보완이 상시 이뤄져 최신화된 서비스를 활용할 수 있으며, 시스템/장비 설치 및 운영에 대한 부담도 덜 수 있다. 또 웹 기안기 연동, 공문서 유통 모듈 연계, 기록물철 관리, 단위업무 관리 등 공공기관 특수 결재 환경에 필요한 기능을 폭넓게 지원해 기존 업무 흐름을 그대로 유지할 수 있다는 특징도 있다. '씨앤에프시스템'의 ALL#(올샵)과의 연계를 통해 현장에서 검증된 범용 모델이라는 점도 강점이다. ALL#은 대표적인 공공기관 SaaS형 ERP로, 두레이 전자결재와의 연계를 통해 실제 운영 환경에서의 서비스 품질과 성능을 검증한 바 있다. NHN두레이는 동일한 연계 원리를 통해 시중 ERP와 자체 구축 ERP(MIS) 를 사용하는 다양한 공공기관으로 서비스 공급 영역을 확장하는 데 성공하며 사업 입지를 넓혀가고 있다. NHN두레이 백창열 대표는 “두레이 전자결재 서비스는 ERP 종류와 관계없이 연동 가능한 구조를 갖춰 기존 내부 데이터와 업무 플로우를 유지하면서도 안심하고 전환할 수 있는 환경을 제공한다”며 “시스템 노후화, 비용 등의 이슈로 전자결재 서비스 교체를 고려하고 있으나 까다로운 절차로 고민하는 공공기관이라면 두레이 전자결재 서비스는 좋은 선택지가 될 것”이라고 말했다.

2026.01.15 16:01안희정 기자

CJ올리브네트웍스, 금융권 사업 확장…키움증권에 마테크 솔루션 도입

CJ올리브네트웍스가 글로벌 마테크 솔루션과 전문 컨설팅 역량을 결합해 금융권 사업 확대에 나선다. CJ올리브네트웍스는 키움증권 모바일트레이딩시스템(MTS) '영웅문S#'에 디지털 마케팅 솔루션 앰플리튜드를 제공해 데이터 기반 고객 분석 서비스를 제공한다고 15일 밝혔다. 고객 행동 데이터 분석 솔루션 앰플리튜드의 공식 리셀링 파트너사인 CJ올리브네트웍스는 솔루션 도입과 마테크 컨설팅을 제공 중이다. 특히 데이터 마케팅 전문가로 구성된 조직을 통해 축적한 운영 노하우와 역량을 바탕으로 고객 서비스 품질 향상과 운영 효율성 증대를 지원해왔다. 국내 주식시장 점유율 1위 키움증권은 고객 서비스 이용 흐름을 보다 정밀하게 파악하기 위해 영웅문S#에 CJ올리브네트웍스의 마테크 솔루션 지원 노하우가 담긴 앰플리튜드를 도입했다. 최근 금융권에서는 다양한 데이터 기반 인사이트를 통해 앱 이용 구조를 개선하거나 고객 경험을 높이는 등 다양한 활동에 주목하고 있다. 특히 복잡한 금융 서비스 환경에서 고객이 어떤 부분에 불편을 느끼는지 혹은 메뉴가 직관적으로 설계돼 있는지는 확인하는 것이 중요해졌다. 이에 CJ올리브네트웍스는 앰플리튜드를 활용해 영웅문S# 앱의 이용 데이터를 분석하며 사용 편의성 증대와 사용자 경험을 강화하기 위한 환경을 구현했다. 키움증권은 고객이 앱에서 어떤 기능을 중점적으로 사용하는지, 서비스 이용은 어떤 여정으로 이뤄지는지, 특정 서비스가 재방문 및 체류 시간에 미치는 영향 등 데이터를 종합적으로 분석할 수 있게 됐다. 또 이용 과정에서 고객이 주로 이탈하는 구간이나 불필요하게 여러 단계를 거치는 경로를 확인해 실제 데이터를 바탕으로 서비스 개선 과제 도출이 가능하다. 신규 고객이 겪는 불편을 직관적으로 재설계하고 메뉴 구조와 화면 동선을 고객 관점에서 개선하는 등 전반적인 사용 편의와 고객 경험을 지속 고도화한다는 계획이다. CJ올리브네트웍스 남승우 AX솔루션사업단장은 "키움증권의 마테크 솔루션 도입은 금융 서비스에서도 데이터 기반으로 서비스 전반을 점검하며 고객 경험과 서비스 완성도를 함께 높일 수 있음을 보여준다"며 "글로벌 마테크 솔루션 공식 파트너십과 구축 경험을 바탕으로 앞으로도 금융권을 포함한 다양한 산업군으로 마테크 사업을 지속 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.01.15 14:59한정호 기자

GS리테일이 선택한 '카카오클라우드'…AI 운영비 35%↓

카카오엔터프라이즈가 카카오클라우드를 기반으로 한 유통 현장의 실질적 비용 절감과 기술 고도화에 박차를 가한다. 카카오엔터프라이즈는 GS리테일이 운영하는 홈쇼핑 GS샵의 AI 검색·추천 시스템을 카카오클라우드 기반으로 지원 중이라고 15일 밝혔다. GS리테일은 GS샵을 비롯해 편의점 GS25, 슈퍼마켓 GS더프레시 등 주요 유통 채널을 운영하는 종합 유통기업이다. 이 가운데 GS샵은 데이터 파이프라인 구축부터 모델 서빙, 품질 모니터링까지 AI·머신러닝 운영(MLOps) 전반에 대한 자체 역량을 기반으로 검색·추천 시스템을 고도화해 왔다. GS리테일은 2024년부터 카카오클라우드 그래픽처리장치(GPU) 인스턴스와 쿠브플로우를 활용해 검색·추천 시스템과 분석 환경을 운영 중이다. 지난해 5월부터는 카카오클라우드에서 학습한 텍스트 임베딩 모델을 적용해 의미 기반 검색을 구현했으며 사용자 행동 데이터를 바탕으로 협업 필터링(CF)과 시퀀스 모델을 결합한 추천 모델을 통해 검색 품질을 개선했다. 이 같은 전환을 통해 GS리테일은 검색·추천 모델 학습과 운영 비용을 월평균 약 35% 절감하는 동시에 모델 실험 사례 수를 40% 이상 늘렸다. 기존 대비 약 5배 많은 GPU 메모리를 활용할 수 있게 되면서 다양한 실험이 가능해졌고 검색·추천 모델 성능 개선 속도도 빨라졌다. GS리테일은 유동적인 GPU 수요 대응과 환율 변동 리스크 최소화를 위해 카카오클라우드를 선택했다. 기존 글로벌 클라우드는 GPU 리소스를 사전에 예약 구매해야 해 유연성이 떨어졌고 환율 변동 시 예산 운용에 부담이 있었다. 반면 카카오클라우드는 GPU 리소스를 최소 단위로 구성해 필요에 따라 확장할 수 있어 비용 예측과 안정적인 예산 집행이 가능했다는 설명이다. GS리테일 김요한 AX본부 홈쇼핑AX부문장은 "기존 검색·추천 시스템에서 사용하던 쿠브플로우 기반 파이프라인을 그대로 카카오클라우드로 이전해 활용할 수 있었고 유연성과 확장성 측면에서 매우 만족스러웠다"며 "앞으로 검색·추천 분야에서 고객 여정 단계별 개선에 집중해 AI 에이전트 기반 대화형 쇼핑 서비스, 초개인화 추천과 고객별 맞춤형 동적 사용 경험을 제공하고자 노력을 다할 것"이라고 말했다. 카카오엔터프라이즈 이용민 클라우드부문장은 "GS리테일의 AI 검색·추천 시스템 혁신 사례는 유통 분야에서 카카오클라우드를 기반으로 비용 절감과 실험 수 증가라는 정량적인 성과를 동시에 달성한 모범 사례"라며 "고객 필요에 따라 세분화된 선택지를 제공하는 클라우드 전략 파트너로서 고객이 핵심 경쟁력에 집중할 수 있는 AI 인프라 환경을 조성하는 데 최선의 노력을 다할 것"이라고 강조했다.

2026.01.15 14:05한정호 기자

스노우플레이크가 내다본 올해 에이전틱 AI 트렌드는?

올해 에이전틱 인공지능(AI)이 단순 챗봇이 아닌 기업 업무를 스스로 검증·실행하는 운영체계로 진화할 것이란 전망이 나왔다. 15일 스노우플레이크가 발표한 'AI+데이터 예측 2026 보고서'에 따르면 올해 기업용 에이전틱 AI 역할이 이같이 진화하는 것으로 나타났다. 보고서는 에이전틱 AI가 거대언어모델(LLM) 중심 구조에서 벗어나 추론과 실행 능력을 갖출 것이라고 봤다. 이를 통해 기업 전반 업무를 수행하는 체계로 업그레이드될 것이라는 설명이다. 이에 따라 기업용 AI는 개별 도입 단계를 넘어 전사적 AI 생태계 구축 단계로 이동할 것으로 예측됐다. 스노우플레이크는 이 과정에서 에이전틱 AI 신뢰성이 핵심 과제로 떠오를 것으로 봤다. 사용자 피드백을 반영하는 피드백 루프와 결과를 스스로 점검하는 자체 검증 메커니즘이 결합돼 에이전트 판단 정확도와 안정성을 높이는 구조가 확산될 것으로 예측했다. 기업 환경에서는 하나의 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 것이란 전망도 나왔다. 이런 에이전트들이 조합돼 복잡한 업무를 수행하는 구조가 에이전틱 AI 기본 형태가 될 것이란 설명이다. 보고서는 에이전틱 AI 확산을 위해 표준 프로토콜과 오픈소스 파운데이션 모델, 운영 인프라도 필수 요소로 제시했다. 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 표준화하는 지배적 프로토콜이 등장하면 개발 속도가 빨라지고 벤더 종속도 줄어들 것으로 봤다. 기업 인프라도 분석 중심에서 실시간 처리와 상태 관리 중심으로 전환될 것으로 전망됐다. 포스트그레스는 빠른 응답과 낮은 지연이 필요한 온라인 처리 워크로드를 뒷받침하며 에이전틱 AI가 생성하는 대규모 실시간 이벤트와 운영 데이터를 처리하는 핵심 인프라로 활용될 것으로 제시됐다. 사이버 보안 영역에서는 에이전틱 AI가 위협과 기회를 동시에 만들 것으로 나타났다. 공격자는 취약점 탐지와 데이터 탈취를 자동화할 수 있지만, 보안 운영 센터에서는 AI 에이전트를 활용해 제한된 인력으로 대응 역량을 강화할 수 있다는 설명이다. 산업별로는 리테일과 소비재 분야에서 개인화된 고객 관리와 AI 쇼핑 어시스턴트가 확산하고, 금융 서비스 분야에서는 AI 기반 분석과 리스크 관리 에이전트가 의사결정 전반에 통합될 것으로 전망됐다. 제조 산업에서는 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화를 지원하는 산업 특화 챗봇형 AI 에이전트 도입이 가장 빠르게 진행될 것으로 분석됐다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 혁신 속도는 매우 빠르지만 대부분의 기업은 이를 실질적 성과로는 이어가지 못한다"며 "데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용의 격차를 만들 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 13:29김미정 기자

"AI 성패는 인프라에 달렸다"…오라클, OCI로 '현장 적용' 승부수

생성형 인공지능(AI)이 산업 전반으로 확산되면서 기업들의 관심은 어떤 모델을 쓰느냐에서 어떻게 운영해 성과를 내느냐로 이동하고 있다. 하지만 초고성능 컴퓨팅과 초저지연 네트워크, 대규모 데이터 처리 역량이 뒷받침되지 않으면 AI는 개념검증(PoC)을 넘어 실제 비즈니스 혁신으로 이어지기 어렵다는 지적이 나온다. 15일 오라클은 이같은 흐름 속에서 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'를 AI 최적화 인프라로 제시했다. 생성형 AI 확산으로 기업 환경에서 고성능 인프라 수요가 커지는 점에 주목하며 AI 전환이 실제 운영 단계로 넘어가기 위한 기반을 강화한다는 전략이다. OCI는 고성능·보안·데이터 통합을 모두 갖춘 엔터프라이즈급 AI 플랫폼으로, 단순 클라우드 인프라를 넘어 성공적인 AI 전환·운영을 지원하는 핵심 인프라로 주목받고 있다. 오라클은 기업이 PoC 단계를 넘어 실제 성과(ROI)를 내는 AI를 구현하도록 앞장선다는 목표다. "모델만으론 부족"…데이터·AI·애플리케이션 연결이 경쟁력 오라클은 AI 시대 경쟁력은 모델이 아닌 운영 가능한 구조에 있다고 강조한다. 기업이 AI 도입을 성공시키려면 내부 데이터가 AI 모델로 이어지고 다시 실사용 애플리케이션에 즉시 반영되는 흐름이 필요하다는 것이다. 이에 오라클은 OCI로 ▲퓨전 애플리케이션 ▲자율운영 데이터베이스(DB) ▲데이터 플랫폼 ▲OCI 생성형 AI 등을 단일 플랫폼으로 연결해 데이터·AI·애플리케이션이 이어지는 엔드투엔드 구조를 제공한다. 이같은 통합 구조로 AI 활용 가속화 핵심인 데이터를 AI에 가져오는 속도를 빠르게 하고 운영 효율과 적용 속도를 높인다는 구상이다. 기업이 생성형 AI를 본격 확산하려면 성능 못지않게 보안과 규제 대응도 중요하다. 금융·공공 등 규제 산업에서는 데이터 이동 과정에서 발생할 수 있는 유출 위험, 주권 이슈, 거버넌스 문제가 AI 도입 속도를 제한할 수 있다는 분석이 나온다. 오라클 OCI는 ▲고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않는 정책 ▲데이터 레지던시 100% 준수 ▲정부·금융권을 위한 전용 리전 ▲멀티 클라우드 및 고객 전용 클라우드 배포 등을 지원한다. 이처럼 보안이 해결된 상태에서 기업이 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 설계됐다는 점을 전면에 내세우고 있다. "PoC는 끝났다"…현장에서 바로 쓰는 AI로 생성형 AI 경쟁의 주요 관건으로는 비용이 꼽힌다. 기업들이 AI를 PoC가 아니라 상시 운영 체계로 확대할수록 그래픽처리장치(GPU)·스토리지·네트워크 비용 부담이 커지고 결국 비용 효율이 AI 확산 속도를 좌우할 수 있는 상황이다. 오라클은 이를 해결할 인프라로 'OCI 슈퍼클러스터'를 제시한다. 생성형 AI 시대에 요구되는 GPU 클러스터링 구조와 초저지연 네트워크, 페타바이트(PB)급 스토리지를 기본으로 제공하는 전략이다. 회사에 따르면 이는 동일 사양 기준 타 클라우드 대비 30~60% 비용 절감이 가능한 것으로 나타났다. 오라클은 AI 전략 무게중심이 이제 PoC 성공 여부가 아니라 현장 성과로 이동하고 있다고 진단했다. OCI 기반 AI를 통해 실제 기업 현장에서 즉시 성과를 낼 수 있도록 지원한다는 목표다. 최근 OCI는 업무 자동화, 문서 요약·검색, 다국어 콘텐츠 생성, 챗봇·고객서비스 고도화, 제조·유통·금융 시나리오 최적화 등 다양한 분야에 빠르게 적용되고 있다. 오라클은 "AI 시대 승패는 고성능 인프라와 데이터·애플리케이션을 잇는 통합 구조 위에서 결정된다"며 "OCI는 기업이 생성형 AI를 PoC 수준을 넘어 실전 비즈니스 반영 단계까지 실행할 수 있게 하는 핵심 기반"이라고 강조했다.

2026.01.15 10:42한정호 기자

퓨리오사AI, 망고부스트와 맞손...AI 데이터센터 공략 가속화

AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 망고부스트가 차세대 AI 데이터센터 시장 공략을 위해 손을 잡았다. 퓨리오사AI는 망고부스트와 차세대 AI 인프라 기술 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 인공지능 및 데이터센터 인프라 분야에서 상호 협력 체계를 구축하고, 기술 교류를 통해 데이터센터 시장에서의 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 전 세계 기업들이 본격적으로 인공지능 인프라 구축을 통한 인공지능 전환(AX)에 나서고 있는 가운데 GPU의 높은 전력소비는 인공지능의 빠른 확산에 병목으로 작용하고 있다. 이에 실제 인공지능 서비스 환경이 요구하는 성능을 높은 효율로 구현할 수 있는 반도체 솔루션에 대한 시장 수요가 나날이 폭증하고 있다. 고효율 반도체는 인프라 전성비를 개선시킬 뿐 아니라 냉각 설비, 부지 선정 등 제약요건을 완화시키는 만큼 인프라 구축 시점을 단축시키고 인공지능 전환을 가속화한다. 퓨리오사AI는 AI 연산에 특화된 독자적인 칩 아키텍처 텐서 축약 프로세서(TCP)와 소프트웨어 스택 기술을 보유중이며, HBM을 탑재한 2세대 칩 RNGD(레니게이드) 양산을 이달 말 앞두고 있다. 망고부스트는 고성능 네트워킹에 특화된 DPU(데이터처리장치)및 AI 시스템 성능 최적화 기술을 보유 중이며, 이달 초 400GbE 급 성능을 가진 BoostX DPU 제품군의 양산을 시작했다. 세계적으로 기술력을 인정받은 딥테크 기업간의 협력이라는 점에서 세계적으로 대두되고 있는 인공지능 병목을 해소할 수 있을지 결과가 주목된다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “차세대 AI 데이터센터의 경쟁력은 고성능 AI 반도체와 네트워킹 칩을 얼마나 긴밀하고 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다"며 "퓨리오사AI는 망고부스트와의 협력을 통해 대한민국 AI 인프라 기술의 새로운 가능성을 보여주겠다”라고 말했다. 김장우 망고부스트 대표는 “이번 협약은 대한민국을 대표하는 AI 반도체 스타트업 간의 전략적 결합이라는 점에서 의미가 크다”며 “양사의 혁신 기술을 결합해 효율적이고 지속가능한 차세대 데이터센터의 표준을 제시하겠다”고 밝혔다.

2026.01.15 10:19전화평 기자

데이터스트림즈, 인공지능산업협회 선정 100대 AI기업 선정

지능형 데이터 플랫폼 전문기업 데이터스트림즈(대표 이영상)가 한국인공지능산업협회가 주관한 '2026 Emerging AI+X Top100'에 선정됐다. 'Emerging AI+X Top100'은 인공지능(AI) 기술과 다양한 산업(X)의 융합을 통해 미래 산업 혁신을 이끌 잠재력과 기술 경쟁력을 갖춘 기업을 선정하는 프로그램으로, 올해로 7회 차를 맞았다. 데이터스트림즈는 데이터 통합 기술을 기반으로 생성형 AI, 공공·금융·의료 등 다양한 산업 분야에서 실질적인 성과를 창출해온 점을 높이 평가받아 이번 명단에 이름을 올렸다고 14일 회사는 밝혔다. 2001년 설립한 데이터스트림즈는 응용 소프트웨어 개발 및 공급 기업으로, 데이터 패브릭(Data Fabric) 기반의 이기종 데이터 통합 기술과 엔터프라이즈 생성형 AI 분야에서 차별화된 경쟁력을 보유하고 있다. 공공기관·금융권·제조업 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서 검증된 데이터·AI 플랫폼을 제공하고 있다. 대표 솔루션인 '테라원(TeraONE)'은 분산된 데이터 소스를 단일 가상 계층으로 통합해 실시간 데이터 접근과 분석을 가능하게 하는 데이터 패브릭 플랫폼이다. 레거시 시스템과 AI 시스템 간의 원활한 연계를 위한 시맨틱 레이어와 실시간 CDC(Change Data Capture) 기술을 적용해 데이터 일관성과 신뢰성을 확보했다. 또 'AI-Stream'는 정부·공공기관을 대상으로 한 엔터프라이즈 생성형 AI 솔루션으로, 대규모 언어모델(LLM) 기반의 지능형 업무 지원과 의사결정 자동화를 구현한다. H100 GPU 클러스터 기반의 고성능 추론 인프라와 Agentic AI 아키텍처를 적용해, 수천 명 규모의 동시 접속 환경에서도 안정적인 서비스를 제공한다. 데이터스트림즈는 이러한 기술 경쟁력을 바탕으로 최근 한국도로공사 LLM 서비스 고도화, 한국마사회 차세대 시스템 구축, NH농협경제지주 및 오스템임플란트 데이터 플랫폼 구축 등 다양한 공공·민간 프로젝트를 성공적으로 수행했다. 해외 시장에서도 말레이시아 SI 기업과의 합작 법인 설립을 통해 글로벌 사업 확장을 가속화하고 있다. 이영상 데이터스트림즈 대표는 “이번 'Emerging AI+X Top100' 선정은 데이터와 AI 기술을 실제 산업 현장에 적용해온 노력의 성과”라며 “앞으로도 데이터 패브릭과 생성형 AI를 결합한 기술 혁신을 통해 공공·금융·의료 등 다양한 산업에서 실질적인 AI 활용 가치를 창출해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.14 18:27방은주 기자

SAP, 섹타나인과 차세대 클라우드 ERP 구축…식품 제조 DX 가속

SAP가 클라우드 전사적자원관리(ERP) 시스템 구축을 주도하며 식품 제조 분야 품질관리 체계 고도화에 나섰다. SAP코리아는 섹타나인과 'SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션'을 도입해 차세대 ERP 시스템을 구축하고 지난해 8월부터 안정적인 운영에 돌입했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 파리크라상·삼립·SPL·비알코리아 등 핵심 생산 및 물류 거점에 최신 SAP 클라우드 ERP 솔루션이 적용됐다. 글로벌 비즈니스 확장에 필수적인 민첩성과 확장성을 확보하고 품질·안전성 강화, ESG 대응, 데이터 기반 의사결정 등 미래 경쟁력 확보를 위한 토대를 마련했다는 설명이다. 섹타나인은 국내외 13개 회사에서 운영해온 기존 온프레미스 환경의 비표준화된 데이터 한계와 글로벌 확장성 한계를 극복하고자 했다. 이를 위해 기존 시스템을 그대로 옮기는 대신 글로벌 표준 프로세스에 맞춰 시스템을 새롭게 설계하는 '그린필드' 접근 방식을 채택했다. 섹타나인 오대식 ERP부문장은 "이번 프로젝트는 단순한 시스템 교체를 넘어 비즈니스 모델 혁신을 목표로 진행됐다"고 강조했다. SAP에 따르면 지난해 8월 차세대 ERP 전환 이후 섹타나인을 비롯한 각 회사들은 운영 효율화 및 품질 강화 측면에서 뚜렷한 성과를 거두고 있다. 13개 계열사 시스템을 통합함으로써 재고와 물류의 가시성이 크게 향상됐으며 HACCP 대응과 실시간 품질 데이터 분석을 통해 안전성이 강화됐다. 또 경영 자원 운영 유연성을 확보해 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 IT 인프라를 갖췄으며 실시간 KPI 모니터링을 통해 데이터에 기반한 정교한 의사결정이 가능해졌다. 현장 혁신 측면에서는 파리크라상과 SPL 평택공장이 'SAP 모바일 스타트'를 활용해 현장 품질관리(QM) 업무를 모바일로 전환했다. SAP 모바일 스타트는 검사 요청과 승인 절차를 모바일에서 실시간 처리할 수 있도록 지원한다. 품질 데이터가 ERP와 연동돼 실시간으로 데이터를 추적할 수 있다. 이를 통해 불량품 관리와 시정 및 예방 조치(CAPA) 실행 속도가 빨라졌으며 검사 계획 확인부터 결과 등록, 승인 절차까지 전 과정이 스마트폰에서 가능해지면서 업무 효율이 개선됐다. 또 일부 생산 공장에서는 이를 기반으로 품질 알림과 데이터 분석을 강화해 불량률을 낮추는 성과를 거둔 것으로 나타났다. 향후 SAP는 ▲인공지능(AI)·머신러닝 기반 예측 품질관리 고도화 ▲'SAP 빌드 워크존'을 통한 사용자 경험 강화 ▲'쥴(Joule)' 기반 차세대 AI 도입을 지속적으로 지원할 계획이다. 이번 SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션 도입은 국내 식품 제조업계 디지털 전환(DX)의 새로운 이정표를 세운 것으로 평가된다. 단순한 인프라 클라우드 전환을 넘어 글로벌 확장성 확보, ESG 경영 대응, AI 및 모바일 기반 스마트팩토리 구현 등 실질적인 비즈니스 가치를 입증한 사례라는 설명이다. 신은영 SAP코리아 대표는 "섹타나인과 함께한 성공적인 전환은 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 있어 중요한 이정표가 될 것"이라며 "앞으로도 최신 IT 기술과 AI를 접목해 고객사 비즈니스 혁신을 지속적으로 지원할 예정"이라고 밝혔다.

2026.01.14 16:52한정호 기자

과기정통부 "55개 관련기관 업무보고서 나온 후속조치 과제화"

과학기술정보통신부가 지난 12일부터 14일까지 진행한 우주항공청, 소속·공공기관, 유관기관 등 총 55개 기관 업무보고 후속조치를 과제화한다. 과기정통부는 14일 과학기술회관에서 강상욱 기획조정실장 주재로 진행한 과기정통부 업무보고 사후 브리핑에서 이 같이 밝혔다. 첫날 과학기술 분야 출연연구기관과 공공기관 대상 업무보고에서는 AI 대전환과 PBS(연구과제중심제도) 폐지 기조에 맞춰 △AI 기반 과학기술 혁신 △기관별 고유 임무 재설정 △산·학·연 협업 체계 강화 방안이 주요 이슈로 부각됐다. 출연연 역량을 효율적으로 활용하고 실질적인 성과를 창출하기 위해, 양자 분야는 기관별로 분절된 연구를 통합할 '국가 주도 협의체 구성'이 제기됐다. 또 피지컬AI나 휴머노이드 등 하드웨어와 관련해 연구데이터, 특화 AI모델, 구동기 등 개발 목표를 명확히 할 것과 기관·기업 간 협력 체계 구축 등 연구성과 효율화 방향 등이 논의됐다. R&D 기획·관리기관 보고에서는 실패 용인 문화 조성과 부정행위 엄정 대응 방침을 검토했다. 연구개발특구진흥재단과는 지역대학·기업이 결합한 지역 기반 기술창업 활성화를 위한 실천 과제들이 언급됐다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 과학기술 분야 AI 융합에 대해 “미국 제네시스 미션이 큰 파급력이 있을 것으로 예상되는 상황에서 우리도 목표를 설정해야 한다”며, “각자 하게 되면 각자 할 수 있는 수준 정도로만 결과물이 나온다. 세계적 성과 창출을 위해 출연연도 전체 기관의 관점에서 대학·기업과 시너지를 낼 수 있는 목표를 설정해야 하고, 산재된 데이터를 학습 가능한 양질의 데이터로 고도화해야한다”고 강조했다. 이외에 연구자 행정부담 완화와 연구행정서비스 편의성 제고를 위해 연구관리시스템 간 데이터 연동·통합을 조속히 완료해 줄 것을 당부했다. 이틀 째인 과학문화 및 우정 분야 공공기관 12개 업무보고에서는 전국 과학관들이 서로 시너지를 낼 수 있도록 국립중앙과학관이 중심이 되어 정보공유 플랫폼을 구축해줄 것을 당부했다. 특히, 전국민 AI 문해력 향상의 관점에서 과학관이 AI 교육 등에 적극적인 역할을 해줄 것을 요청했다. 우정 분야에서는 복지·행정 관련 공공서비스 위탁업무 발굴, 마약류 검사 등 지난 12월 업무보고에서 논의되었던 대통령 지시사항 추진 상황을 점검했다. 또, 금융 시스템 한 축을 담당하고 있는 기관으로서, 취약계층 중심으로 금융사기 사건들을 원천적으로 막을 수 있는 방안들을 고민해줄 것을 요청했다. 마지막 날인 3일 째 우주 분야 및 AI·ICT 분야 공공기관, 4대 과학기술원 등 총 15개 기관 업무보고에서는 누리호 4차 발사 장면의 감동을 전하며, 연구원들이 마음껏 연구하고 성과를 낼 수 있도록 근무 환경과, 조직문화 정립 등에도 각별한 관심을 당부했다. 또, 누리호를 이을 차세대 발사체와 관련 선진국과의 기술격차를 줄이고 경쟁력을 가질 수 있는 방안, 수작업으로 이루어지는 37만개 누리호 부품제작에 대한 체계적인 관리방안, 누리호 후속발사에 대한 논의도 이루어졌다. 이외에 우주강국 도약을 위한 우주청·연구기관 역할 정립 필요성도 강조했다. 과학기술원과 관련해서는 세계적인 연구중심대학을 지향하면서, 지역성장의 교두보로 대전환하기 위해 지역 강점 분야를 중심으로 기업, 연구기관 및 대학과의 협력을 당부하고, 딥테크 창업 역할을 강조했다. AI·ICT 분야 공공기관을 대상으로는 GPU 공급, 독자 AI모델 개발 등 주요 과제가 진행되고 있으나 과제 관리를 넘어 우리나라 생태계를 위한 전체적인 고민이 필요하며, 현장의 최일선에 있는 기관들의 적극적인 역할을 당부했다. 갈수록 지능화되는 사이버위협에 대응, 더욱 고도화된 정보보호에 대한 필요성도 언급했다. 전파 분야는 변화하는 기술환경, 저궤도 위성통신 등 신산업·서비스 등장에 맞춰서 전파를 지키는 기관이 아니라, 전략적으로 관리하고 활용하는 체계를 갖출 것을 요청했다. 과기정통부는 이번 업무보고에서 도출된 후속조치 사항들을 과제화하고, 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 직접 이행 상황을 점검해나갈 방침이라고 덧붙였다.

2026.01.14 16:36박희범 기자

KT, 보답 프로그램 대상 기준일 31일로 연장

KT는 '고객 보답 프로그램'의 대상 고객 기준일을 오는 13일에서 31일로 연장한다고 14일 밝혔다. 오는 31일 KT 무선 서비스를 사용 중인 가입자는 2월부터 고객 보답 프로그램을 제공받는다. KT 고객 보답 프로그램은 총 5가지다. 2월1일부터 6개월간 모든 고객에게 데이터 100GB, OTT 서비스 6개월 이용권, 무료 커피 등 멤버십 인기 제휴 브랜드 혜택 6개월 제공, 사이버 금융범죄 피해 보상 보험(안전, 안심 보험) 2년 무료 제공, 오는 3월부터 8월까지 로밍 이용 고객에게 기본 데이터 50% 추가 제공 등이다. 권희근 KT 마케팅혁신본부장은 “KT를 믿고 선택해 주신 고객님들께 빠짐없이 감사의 마음을 전달 드리고자 고객 보답 프로그램 시행일 직전으로 제공 기준일자를 변경했다”고 말했다.

2026.01.14 16:02홍지후 기자

MS "AI 데이터센터 전기료, 소비자에 전가 안 한다"…지역사회 우선 내세워

인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 '전기 먹는 하마' 논란이 거세지는 가운데, 마이크로소프트(MS)가 전력 비용을 소비자에게 전가하지 않겠다는 지역사회 우선 운영 원칙을 내걸며 여론 달래기에 나섰다. 데이터센터 전력 수요가 가정용 전기요금 인상으로 이어질 수 있다는 우려가 커지자, 빅테크가 비용을 직접 부담해야 한다는 압박이 본격화되는 분위기다. 14일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 MS는 미국 내 자사 AI 데이터센터가 사용하는 전력 비용이 일반 소비자 요금으로 넘어가지 않도록 전력회사와 공공위원회에 충분히 높은 요금 책정을 요구하겠다고 밝혔다. MS는 데이터센터 전력 비용이 지역 전기요금 인상으로 이어진다는 반발을 의식해 기업용 요금 체계 개편을 통해 주민 부담을 원천 차단하겠다는 입장이다. 브래드 스미스 MS 사장은 미국 위스콘신주가 초대형 전력 소비 기업에 높은 비용을 청구하는 새로운 요금체계를 마련한 점을 벤치마킹 모델로 제시하며 다른 주에서도 유사 정책이 도입될 수 있도록 추진하겠다고 설명했다. 전력 이슈뿐 아니라 환경 부담 완화도 함께 꺼냈다. 데이터센터 냉각 과정에서 쓰이는 물 사용량을 최소화하고 취수량보다 더 많은 물을 지역사회에 보충하겠다는 약속이다. 이와 함께 지역 일자리 창출, 지방세 인하 요구 중단, AI 교육 및 비영리단체 지원 강화 등도 공약으로 내걸었다. 이번 조치는 데이터센터 확산이 미국 내 정치·사회적 쟁점으로 부상한 흐름과 맞물려 있다. 지난 1년간 미국 내에서는 데이터센터에 대한 지역 반발이 거세진 상황이다. 데이터센터는 생성형 AI 모델을 학습·운영하는 핵심 인프라지만, 막대한 전력 소비로 전력망 부담과 요금 상승 우려를 키우는 시설로 평가된다. 이 때문에 미국 곳곳에서 데이터센터 건립 반대 움직임이 확산되고 있으며 일부 프로젝트는 지역 반발로 지연되거나 중단되는 사례도 이어지고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령도 빅테크의 비용 부담 필요성을 전면에 내세우고 있다. 트럼프 대통령은 SNS를 통해 MS의 전기료 부담 방침을 "미국인이 전력 소비 부담을 떠안지 않도록 하는 조치"라고 평가하며 다른 기업을 향해서도 유사한 대응을 예고했다. 업계 전반으로도 전력 비용과 지역사회 부담을 완화하려는 흐름이 확산하는 모습이다. 앞서 메타는 원전기업들과 대규모 전력 공급 계약을 발표하며 데이터센터 에너지 비용을 전액 부담해 소비자 부담을 줄이겠다는 취지의 입장을 밝힌 바 있다. 브래드 스미스 MS 사장은 "데이터센터가 소모하는 전력 비용을 충당할 수 있을 정도로 높은 요금을 전력 업체와 이를 승인하는 공공위원회가 책정할 수 있도록 요청하겠다"고 강조했다.

2026.01.14 15:37한정호 기자

SK하이닉스, AI 추론 병목 줄이는 '커스텀 HBM' 정조준

SK하이닉스가 향후 다가올 커스텀 HBM(고대역폭메모리) 시대를 위한 무기로 '스트림DQ(StreamDQ)'를 꺼내 들었다. 기존 GPU가 담당해 추론 과정에서 병목 현상을 일으키던 작업을, HBM이 자체적으로 수행해 데이터 처리 성능을 끌어올리는 것이 골자다. GPU 업체 입장에서도 HBM으로 일부 기능을 이전할 수 있기 때문에 칩 설계를 보다 유연하게 할 수 있다는 이점이 있다. SK하이닉스는 해당 기술을 통해 엔비디아 등 주요 고객사와 협의를 진행할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스 베니션 호텔에서 'CES 2026' 프라이빗 전시관을 마련하고 커스텀 HBM 기술을 공개했다. 커스텀 HBM 시장 정조준…고객사에 '스트림DQ' 기술 제안 커스텀 HBM은 차세대 버전인 HBM4E(7세대 HBM)부터 본격적으로 적용될 것으로 전망되는 제품이다. 기존 HBM이 표준에 따라 제작됐다면, 커스텀 HBM은 고객사가 원하는 기능을 베이스 다이에 추가하는 것이 가장 큰 차별점이다. 베이스 다이는 HBM을 적층한 코어 다이의 메모리 컨트롤러 기능을 담당하는 칩으로, HBM과 GPU 등의 시스템반도체를 PHY(물리계층)로 연결한다. 기존에는 메모리 회사가 이를 제조했으나, 다양한 로직 기능이 추가되면서 HBM4부터는 주로 파운드리 공정을 통해 양산된다. SK하이닉스는 커스텀 HBM 상용화를 위해 고객사에 스트림DQ라는 기술을 제안하고 있다. 얼마전 막을 내린 CES 2026 전시관이 고객사 대상으로 운영된 만큼, 엔비디아 등 글로벌 빅테크에 적극적인 프로모션을 진행했을 것으로 예상된다. SK하이닉스 관계자는 "스트림DQ는 커스텀 HBM의 한 사례로서, SK하이닉스는 해당 기술을 논문으로도 냈다"며 "고객사가 커스텀 HBM 관련 기술을 우리에게 제안하기도 하지만, 반대로 SK하이닉스가 제시하기도 한다"고 설명했다. GPU 일부 기능 HBM으로 이전…빅테크 부담 덜어준다 스트림DQ 기술은 기존 GPU 내부의 컨트롤러 기능 일부를 HBM의 베이스 다이로 이전하는 것이 주 골자다. 이렇게 되면 GPU 제조사는 칩 내부 공간을 더 넓게 쓸 수 있어, 시스템반도체의 성능 및 효율성 향상을 도모할 수 있다. SK하이닉스 입장에서는 베이스 다이에 GPU 컨트롤러 등을 추가하더라도 큰 부담이 없다. 대만 주요 파운드리인 TSMC의 선단 공정을 적용하기 때문이다. 또한 SK하이닉스는 해당 베이스 다이에 UCIe 인터페이스를 적용해 칩의 집적도를 더 높였다. UCIe는 칩을 기능별 단위로 분할해 제조한 후, 서로 연결하는 최첨단 기술이다. HBM이 '역양자화' 대신 처리…LLM 처리 속도 7배 향상 가능 AI 가속기의 데이터 처리 성능 역시 획기적으로 높아진다. 대규모언어모델(LLM)은 메모리 사용량을 효율적으로 감축하기 위해 낮은 비트 정수로 데이터를 압축하는 '양자화(Quantization)' 과정을 거친다. 이후 실제 연산 과정에서는 데이터를 다시 압축 해제하는 '역양자화(Dequantization)'를 진행한다. 기존 역양자화 작업은 GPU가 담당했다. 그런데 GPU가 역양자화를 진행하면 전체 LLM 추론 시간의 최대 80%를 잡아먹는 메모리 병목 현상을 일으키는 문제가 발생해 왔다. 반면 스트림DQ는 양자화된 정보를 그대로 GPU에 보내는 것이 아니라, HBM 내부에서 데이터가 흘러가는 과정에서 역양자화를 곧바로(on-the-fly) 진행한다. 덕분에 GPU는 별도의 작업 없이 곧바로 연산 작업을 진행할 수 있게 된다. 이처럼 흘러가는(스트림) 데이터를 곧바로 역양자화(DQ)한다는 관점에서 스트림DQ라는 이름이 붙었다. 이를 통해 병목 현상이 발생했던 LLM 추론 처리 속도가 약 7배 이상으로 개선될 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. 전체 AI 가속기의 추론 속도 역시 크게 향상될 것으로 기대된다. SK하이닉스 관계자는 "방대한 양의 데이터를 처리하는 시스템반도체를 메모리 근처에 가져다 놓고 데이터 결과값만 받게 하면 시스템적으로 굉장히 효율적"이라며 "프로세싱 니어 메모리(PNM)의 개념으로 볼 수 있다"고 말했다.

2026.01.14 13:48장경윤 기자

"데이터 이동은 그만"…IBM·오라클·델·HPE, '데이터로 찾아가는 AI' 승부수

생성형 AI 도입이 기업 생존의 필수 과제로 자리 잡은 가운데, 글로벌 빅테크 기업들이 데이터 이동 최소화를 핵심으로 한 인프라 혁신에 집중하고 있다. 폭발적으로 증가하는 기업 내 데이터를 통합하는 과정에서 발생하는 비효율과 보안 리스크가 AI 전환(AX)을 가로막는 최대 걸림돌로 지목됐기 때문이다. 14일 업계에 따르면 IBM, 오라클, 델 테크놀로지스, HPE 등 주요 기업은 데이터가 저장된 곳에서 즉시 AI를 구동하는 데이터 중심 솔루션을 앞세워 치열한 주도권 경쟁에 돌입했다. IBM "AI 성패는 데이터 품질이 결정"…'AI 레디 데이터' 제시 IBM은 생성형 AI 도입의 가장 큰 걸림돌을 '데이터의 준비 상태'로 진단하고, 이를 해결하기 위한 'AI 레디 데이터(AI-ready Data)' 전략을 전면에 내세운다. AI 레디 데이터는 AI가 즉시 학습하고 운영할 수 있도록 품질과 정합성을 확보한 최적화된 상태를 의미한다. 현재 다수 기업이 보유한 데이터에서 90% 이상은 문서나 이미지 같은 비정형 데이터로 알려졌다. 이로 인해 실제 AI 모델에 활용되는 데이터 비율은 1% 미만에 불과하다. 복잡한 저장소 구조와 낮은 품질 때문에 데이터가 AI의 연료로 쓰이지 못하고 버려지는 셈이다. IBM은 AI 및 데이터 플랫폼 '왓슨x(watsonx)'를 통해 '데이터 통합'과 '데이터 인텔리전스'라는 두 가지 핵심 해법을 제시한다. 데이터 통합 단계에서는 온프레미스 서버의 비정형 데이터, 클라우드의 정형 데이터, 실시간 스트리밍 데이터 등 기업 내외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결한다. 왓슨x는 데이터를 한곳에 모으는 차원을 넘어 수집된 데이터를 AI 모델이 학습과 추론에 바로 활용할 수 있는 포맷으로 변환해 저장한다. 이어 데이터 인텔리전스 과정을 통해 플랫폼이 데이터의 오류를 자동으로 수정하고 표현은 다르지만 같은 의미를 지닌 단어를 같은 항목으로 묶어 일관성을 확보한다. 또 개인정보나 보안 데이터를 자동 탐지해 마스킹 처리하고 욕설이나 노이즈 데이터를 제거해 AI의 학습 효율을 높인다. 특히 기업마다 사용하는 고유 용어나 내부 코드를 표준화하는 '수동 큐레이션' 기능을 제공해, AI가 해당 기업의 맥락을 정확히 이해하도록 돕는다. 한국IBM 이호승 전무는 "AI를 통해 정제된 데이터셋은 벡터화·임베딩 과정을 거쳐 비로소 AI 애플리케이션에 투입된다"며 "이 과정을 거쳐야만 AI가 환각 없이 신뢰성 높은 답변과 기업 맞춤형 인사이트를 도출할 수 있다"고 강조했다. 오라클 "데이터를 위한 AI"…이동 없는 '제로 ETL' 승부 오라클은 AI 전략의 출발점으로 '데이터를 위한 AI(AI for Data)'를 제시하고 있다. 데이터를 AI 모델 학습을 위해 외부로 옮기는 것이 아니라 방대한 데이터가 공간에 AI를 심는 데이터 중심 접근법이다. 나정옥 한국오라클 부사장은 "AI 도입의 성패는 결국 '데이터 이동'을 얼마나 줄이느냐에 달렸다"며 "오라클은 데이터를 밖으로 빼내지 않는다는 원칙 아래 데이터가 머무는 자리로 AI를 가져오는 것"이라고 설명했다. 이어 "오픈AI가 인프라 확장을 위해 오라클과 협력한 이유 역시 타사가 수년 걸릴 대규모 클러스터를 1년도 안 돼 구축해 내는 독보적인 역량 때문"이라고 강조했다. 이를 실현하기 위한 구체적인 방법론으로 오라클은 '오픈 데이터 레이크하우스'와 '제로 ETL' 전략을 제시한다. 데이터 플랫폼 전략을 총괄하는 김태완 상무는 "이제 데이터가 어디에 있든 상관없는 오픈 데이터 시대"라며 "핵심은 데이터를 복제하거나 옮기는 작업을 최소화해, 이동에 드는 시간과 비용을 없애는 '제로 ETL'을 실현하는 것"이라고 설명했다. 그동안 분석을 위해 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 ETL 과정이 필수였다. 오라클은 어떤 클라우드를 사용하든 상관없이 멀티클라우드 연동을 지원해 여러 곳에 파편화된 데이터를 통합된 논리적 플랫폼처럼 다룰 수 있도록 지원한다. 효율성을 더욱 강화하기 위해 오라클 데이터베이스 26ai도 선보였다. 이 제품은 별도 벡터 DB를 구축할 필요 없이 기존 DB 내부에서 AI 벡터 검색과 생성형 AI 기능을 직접 수행한다. 이를 통해 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합 데이터베이스에서 한번에 처리함으로써 데이터 파이프라인의 복잡성을 줄였다. 나 부사장은 "데이터 이동을 원천 차단함으로써 기업의 민감한 정보가 외부로 유출될 틈을 주지 않는다"며 "보안과 규제 준수가 생명인 기업들에게 가장 안전하고 강력한 AI 환경을 제공한다"고 자신했다. 델 테크놀로지스 "데이터로 향하는 AI'…AI 팩토리 제시 델 테크놀로지스는 전 세계 데이터의 83%가 클라우드가 아닌 온프레미스나 엣지에 저장되어 있다는 점에 주목하며, 데이터를 이동시키는 위험을 감수하는 대신 '데이터로 향하는 AI(Bring AI to Your Data)' 전략을 전면에 내세운다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 총괄사장은 "AI는 본질적으로 데이터를 갈아서 지능을 만드는 과정이기에 데이터가 곧 경쟁력"이라며 "방대한 데이터를 클라우드로 옮기는 것은 비용과 보안 측면에서 비효율적이며, AI가 데이터가 있는 곳으로 와야 가장 효율적이고 안전하다"고 강조했다. 이러한 철학을 실현하기 위한 델의 핵심 무기는 엔비디아와 협력해 '델 AI 팩토리'를 선보였다. AI 팩토리는 공장을 짓듯 기업 내부에 AI 생산 설비를 갖추도록 돕는 엔드투엔드 솔루션이다. 고성능 GPU 서버, 스토리지, 네트워킹 장비뿐만 아니라 AI 소프트웨어까지 사전에 검증되고 최적화된 상태로 제공된다. 기업은 레고 블록을 조립하듯 데이터센터 안에서 즉시 데이터 학습과 추론을 시작할 수 있다. 특히 델은 데이터 중력 현상을 해결하는 데 집중한다. 데이터가 거대해질수록 이동이 불가능해지는 특성 때문에 데이터가 생성되는 엣지환경에서 실시간으로 AI를 구동하는 것이 필수적이라는 판단이다. 제프 클라크 델 부회장은 "AI 도입의 성패는 '데이터 주권'을 지키면서 얼마나 빠르게 가치를 창출하느냐에 달렸다"며 "델 AI 팩토리는 기업의 소중한 지적재산권(IP)이 외부로 유출될 걱정 없이, 가장 안전한 내부 방화벽 안에서 '나만의 AI'를 구축할 수 있는 가장 확실한 방법"이라고 설명했다. HPE "전원만 켜면 바로 AI 활용" HPE는 기업에서 AI 도입을 주저하는 가장 큰 이유를 '인프라 구축의 난이도'와 '데이터 연결의 복잡성'에서 찾았다. 이를 해결하기 위해 기업이 부품을 하나하나 조립할 필요 없이 전원만 켜면 바로 AI를 가동할 수 있는 완전체 솔루션을 제공한다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI 시대의 기업 경쟁력은 '속도'와 '단순함'에 달렸다"며 "과거에는 기업이 AI 인프라를 구축하려면 수많은 부품과 소프트웨어를 엮느라 수개월을 허비했지만, HPE는 이를 '단 3번의 클릭'으로 배포 가능한 수준으로 단순화했다"고 밝혔다. 이어 "데이터가 있는 곳이라면 엣지든 데이터센터든 상관없이 즉시 AI 워크로드를 실행할 수 있는 '준비된(Ready)' 환경을 제공하는 것이 우리의 핵심 전략"이라고 밝혔다. 이를 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI'를 선보인다. 엔비디아의 GPU, 네트워킹, AI 소프트웨어와 HPE의 서버, 스토리지, '그린레이크(GreenLake)' 클라우드 플랫폼을 하나의 패키지로 통합한 것이 특징이다. 복잡한 하드웨어 호환성을 테스트할 필요 없이 설치 후 바로 사용할 수 있는 턴키 방식이 특징으로 기업 데이터센터 내부에서 안전하게 생성형 AI 모델을 학습시키고 튜닝할 수 있다. 또 HPE는 슈퍼컴퓨팅 기술력을 바탕으로 막대한 컴퓨팅 파워와 효율적인 냉각 기술 등을 차별점으로 내세우고 있다. HPE 닐 맥도날드 컴퓨트 부문 총괄 부사장은 "데이터를 중앙으로 모으는 기존 클라우드 방식은 AI 시대의 엄청난 데이터 양과 실시간 처리 요구를 감당할 수 없다"며 "HPE는 엣지부터 클라우드까지 데이터를 물리적으로 이동시키지 않고도 논리적으로 연결하는 데이터 패브릭 기술을 통해 데이터가 발생한 현장에서 즉각적인 AI 추론을 가능케 한다"고 강조했다.

2026.01.14 13:40남혁우 기자

공공 AX서 존재감 키우는 '클라비'…현장형 소버린 AI 확산

공공부문 인공지능 전환(AX) 시장이 본격 열리는 가운데, 활용도 높은 서비스를 잇달아 구축한 AI·클라우드 매니지드(MSP) 기업 클라비가 업계 주목을 받고 있다. 데이터 기반 행정·대민 서비스에 생성형 AI를 접목하며 소버린 AI 확산 흐름에서 존재감을 키우는 모습이다. 14일 클라비에 따르면 회사는 생성형 AI를 적용한 '소상공인 365' 서비스를 지난달 말 개시했다. 클라비는 생성형 AI와 클라우드 전문기업으로, 민간·공공 영역에서 데이터 활용을 쉽게 하고 현장 실무에 바로 적용 가능한 형태의 생성형 AI 서비스를 구현하는 데 집중하고 있다. 특히 단순 개념검증(PoC)을 넘어 실제 서비스 론칭 사례를 빠르게 확보해가고 있다. 회사는 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X'를 기반으로 공공분야 생성형 AI 서비스를 구축·제공해온 결과, 네이버클라우드가 전략적 지분 투자를 단행했다. 기술보증기금(KIBO)에서도 지분 투자를 했으며 공공부문에서 쌓은 기술력과 사업 신뢰도를 바탕으로 AI·클라우드 전환 프로젝트를 확대 중이다. 최근 클라비가 개시한 소상공인 365는 예비창업자 및 소상공인을 위한 데이터 기반 경영지원 플랫폼에 생성형 AI 기능을 결합한 서비스다. 64개 공공·민간 데이터를 수집하고 이를 22종으로 융합해 빅데이터 기반 상권분석, 가게 경영진단, 상권·시장 트렌드, 정책 가이드 등 다양한 정보를 통합 제공함으로써 데이터 기반 경영 의사결정을 지원한다. 이용자가 자연어로 질문하면 조건에 맞는 지원사업과 관련 정보를 안내하는 등 소상공인 시장을 겨냥한 편리하고 접근성 높은 생성형 AI 활용 모델을 구체화한 것으로 평가된다. 클라비는 자사 경쟁력이 단일 서비스 구축 역량을 넘어 생성형 AI와 클라우드 네이티브를 기반으로 한 다층적 사업 포트폴리오에 있다는 설명이다. 컨설팅을 시작으로 클라우드 전환·운영, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션, AI SaaS, 산업 특화 생성형 AI로 확장되는 구조를 갖춘 AI·클라우드 통합 플랫폼 기업으로 거듭난다는 목표다. 특히 ▲머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼 ▲SaaS 빌더 X ▲검색증강생성(RAG) 어시스턴트 솔루션 '클라리오' ▲RAG 평가 솔루션 '클라리오-에바' ▲디지털 전환 및 클라우드 관리 플랫폼 솔루션 등 자체 개발한 5대 핵심 기술 솔루션을 보유 중이다. 이를 기반으로 공공·교육·산업 전반에서 생성형 AI 실질적 적용과 확산을 추진 중이다. 클라비는 공공과 민간 시장을 각각 다른 방식으로 공략하는 이원화 전략을 내세우고 있다. 공공 부문에서는 소버린 AI 기반으로 행정·정책 특화 AI를 구축하고 보안·감사·망분리 기준을 충족하는 공공 전용 AI 플랫폼을 마련해 기관 단위 장기 계약 및 구독 모델로 확산한다는 구상이다. 민간 부문에서는 기업 생산성과 수익성에 초점을 맞춰 SaaS 기반 AI 서비스를 확대하고 산업별 AI SaaS 패키지와 구독·사용량 기반 과금 모델, 파트너·마켓플레이스 확장을 통해 빠르게 시장을 키우는 전략을 추진한다. 중장기적으로는 2030년까지 산업 특화 생성형 AI 모델을 축적해 AI 구축부터 플랫폼 전환, 구독형 서비스 확산, 생태계 완성 단계로 이어지는 성장 구조를 확장한다는 목표다. 안인구 클라비 대표는 "소버린 AI 기반 생성형 AI로 공공·민간 데이터 활용을 쉽게 하고 행정·대민 서비스 현장에 적용 가능한 AI로 공공 AX를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.01.14 11:23한정호 기자

"어서와"·"돌아와"....11번가, '웰컴 쿠폰팩' 쏜다

11번가가 새해를 맞아 최대 11만원의 가격 할인을 받을 수 있는 '11번가 웰컴 쿠폰팩'을 15일부터 31일까지 발급한다. 신규 가입 고객을 포함해 최근 3개월 동안 11번가 구매 이력이 없는 고객을 대상으로 총 7종의 쿠폰을 제공한다. 11번가 웰컴 쿠폰팩은 특정 카테고리에 국한하지 않고 두루 사용할 수 있는 ▲장바구니 쿠폰 2종(합산 시 최대 1만6천원 할인)을 비롯해 ▲빠른 배송(슈팅배송)·장보기 상품 쿠폰 2종(합산 시 총 9천원 할인) ▲뷰티·명품·가구 카테고리별 쿠폰 3종(합산 시 최대 8만5천원 할인) 등 고객 수요가 높은 영역의 쿠폰들로 구성됐으며 ID당 1회 발급된다. 각 쿠폰별 혜택을 살펴보면, 장바구니 쿠폰 2종은 11번가 내 입점 돼있는 폭넓은 브랜드 및 판매자 상품들에 적용돼 유용하게 사용할 수 있다. '5천원 할인 쿠폰'(3만원 이상 구매 시)과 최대 1만1천원을 할인해주는 '11% 할인 쿠폰'(7만원 이상 구매 시)을 각각 제공한다. 고객들이 선호하는 '빠른 배송(슈팅배송)'과 '장보기' 상품 쿠폰도 각각 발급한다. 주 7일 당일·익일배송을 무료 이용할 수 있는 11번가 '슈팅배송' 상품 전용 '5천원 할인 쿠폰'(5만원 이상 구매 시)을 제공한다. 별도의 월 회비나 최소 주문금액 조건 없는 빠른 배송 서비스 '슈팅배송'은 지난해 12월 첫 구매 고객 수가 전년 대비 3배 이상 증가하는 등 최근 신규 고객 유입이 확대되고 있다. 11번가의 통합 장보기 전문관 '마트플러스' 내에 입점한 '이마트몰' 제품을 대상으로도 '4천원 할인 쿠폰'(5만원 이상 구매 시)을 나눠준다. '피코크', '노브랜드' 등 이마트 자체 브랜드(PB) 상품부터 신선·가공식품, 생활용품 등을 11번가에서도 구입할 수 있다. 새해에 특히 자주 찾는 카테고리별 쿠폰도 준비했다. 새해 구매 수요가 늘어나는 '가구' 카테고리 제품을 최대 5만원 할인하는 '5% 할인 쿠폰'(20만원 이상 구매 시), '뷰티·헬스' 카테고리 전용 '5천원 할인 쿠폰'(2만원 이상 구매 시)을 발급한다. 가품 '200% 보상제', 전문 명품 수선 서비스 등 세심한 토털 서비스를 제공하는 11번가의 명품 버티컬 '우아럭스'에서도 최대 3만원의 가격 할인을 받을 수 있는 '15% 할인쿠폰'(10만원 이상 구매 시)을 마련했다. 11번가는 “새해에도 지속되는 고물가 속, 잠재적인 쇼핑 수요를 보유한 고객들이 다시 11번가의 혜택을 누릴 수 있도록 폭 넓은 할인 혜택을 지원한다”며 “올해 더 많은 고객들이 믿고 구매하는 '신뢰의 플랫폼'으로 성장한다는 목표 아래 고객 확보에 총력을 다할 것”이라고 말했다. 11번가는 11번가 웰컴 쿠폰팩에 더해, '11번가플러스' 모든 회원에게도 '5천원 할인 쿠폰'(5만원 이상 구매 시)을 같은 기간 ID당 1장씩 추가로 발급한다. 11번가플러스는 구독료 없이 매월 다양한 할인·적립 혜택을 받는 무료 멤버십으로, ▲'11페이 포인트' 적립(패밀리와 함께 쇼핑 및 구매 목표 달성 시)과 함께 ▲마트('11페이 포인트' 최대 7% 적립) ▲뷰티(인기 뷰티 브랜드 최대 25% 할인) ▲캠퍼스(학생 인증 시 디지털 상품 특가 혜택) 등 카테고리별 혜택과 '7% 할인 쿠폰' 등 다양한 혜택들을 제공한다.

2026.01.14 10:19백봉삼 기자

엔코아, '2026 이머징 AI+X 톱 100' AI 데이터 인프라 부문 2년 연속 선정

엔코아(대표 김주민)가 한국인공지능산업협회(AIIA)가 주관하는 '2026 이머징 AI+X 톱 100'의 'AI 데이터 인프라스트럭처' 부문에 2년 연속 선정되었다고 14일 밝혔다. '이머징 AI+X 톱 100'은 인공지능(AI) 기술과 다양한 산업(X)의 융합을 통해 미래 혁신을 주도할 국내 100대 유망 기업을 발굴하는 사업이다. 기업의 성장성, 혁신성, 미래 가치는 물론 재무적 안정성까지 종합적으로 평가하여 선정하며 선정된 기업에게는 향후 벤처캐피털(VC) 투자 유치 및 해외 네트워크 활용 등 지원 혜택이 주어진다. 엔코아는 2025년에 이어 올해도 선정됨으로써 그 기술력과 산업 내 영향력을 다시 한번 입증했다. 엔코아는 지난해 기업의 AI 전환(AX)을 돕는 핵심 전략으로 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)' 전략과 이를 구현하는 AI 기반 데이터 거버넌스 자동화 솔루션들을 시장에 선보였다. 특히 주목받은 것은 '메타샵 AI 에이전트(META# AI Agent)'다. 이 솔루션은 기존에 데이터 컨설턴트가 수동으로 수행하던 데이터 표준화 프로세스를 AI 기반의 워크플로우로 자동화한 것이 특징이다. 엔코아가 오랫동안 축적해 온 데이터 표준화 방법론을 AI 기술에 접목해, 고품질의 데이터를 빠르게 확보할 수 있게 돕는다. 이를 통해 기업은 데이터 거버넌스 전반의 총소유비용(TCO)을 절감하고 AX 도입을 위한 데이터 준비 과정을 획기적으로 단축할 수 있어 시장에서 긍정적인 반응을 얻고 있다. 이와 함께 엔코아는 'SQL 컨버전 AI 에이전트(SQL Conversion AI Agent)'도 공개했다. 이 솔루션은 다양한 IT 프로젝트에서 필수적으로 발생하는 SQL 변환 작업을 자동화한다. 상용 DBMS에서 오픈소스 DBMS로의 전환, 차세대 시스템 구축, 클라우드 마이그레이션 등 대규모 프로젝트에서 반복적인 SQL 변환 작업을 AI가 대신 처리함으로써 품질 안정성을 확보하고 비용과 시간을 크게 절감하는 효과를 제공한다. 엔코아 관계자는 "2년 연속 '이머징 AI+X 톱 100' 기업에 선정된 것은 엔코아의 핵심 역량인 데이터를 기반으로 한 AI 활용 능력을 대외적으로 인정받은 결과"라며, "앞으로는 기업의 데이터 준비도(Data Readiness)가 AX 도입의 성패를 가르는 핵심 요인이 될 것"이라고 강조했다. 이어 "엔코아는 2026년에도 기업의 성공적인 AX 실현을 위해 고도화된 전략과 솔루션, 구체적인 실행 가이드가 융합된 확장된 비즈니스 모델을 선보이며 고객의 AX 여정을 적극 지원할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 10:15남혁우 기자

우정사업본부, 민간 클라우드 도입 추진…공공 전환 신호탄 될까

우정사업본부가 지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 화재로 촉발된 공공 전산 인프라 위기 이후 대국민 서비스를 민간 클라우드로 전환하는 방안을 본격 추진한다. 우편·금융 등 국민 생활과 직결된 핵심 시스템을 '액티브-액티브' 방식으로 분산 운영해 장애 대응력을 높인다는 구상으로, 공공부문 민간 클라우드 전환 논의에도 속도가 붙을지 주목된다. 우정사업본부는 지난 13일 과학기술정보통신부에 이같은 내용을 담은 올해 업무계획을 보고했다. 우정사업본부는 올해 우편 서비스와 우체국쇼핑몰 등 국민 생활과 밀접한 서비스 기반을 민간 클라우드로 전환하겠다는 방침을 공식화했다. 이는 지난해 국정자원 화재로 핵심 서비스가 대규모로 마비된 제2의 국정자원 사태를 막기 위한 선제 조치로 풀이된다. 당시 화재로 인해 우편·은행 서비스가 일시 중단되는 등 국민 불편이 확산되면서 공공 디지털 인프라의 구조적 취약성이 드러났다는 평가가 이어졌다. 특히 일부 핵심 시스템이 특정 센터에 집중된 구조 속에서 재난 대응을 위한 복수 시스템 운영과 트래픽 분산 체계가 미흡했다는 지적이 나왔다. 이번 우정사업본부의 민간 클라우드 전환 구상은 국가인공지능(AI)전략위원회 논의 흐름과도 맞물려 있다. 국가AI전략위원회가 지난달 공개한 '대한민국 AI 행동계획(안)'에는 공공 정보화 사업을 민간 클라우드 중심으로 전환하겠다는 방향성이 담겼다. 민간 클라우드 이용을 제한해 온 법·제도 전반을 점검하고 단계적 전환 계획을 마련하라는 정책 권고가 포함되면서 공공 전환 흐름이 권고를 넘어 제도화 단계로 가고 있다는 분석이 나온다. 행동계획안에 따르면 행정안전부·과기정통부·국가정보원은 공공기관의 민간 클라우드 활용을 저해하는 법·제도를 정리하고 개선안을 마련해야 한다. 행안부에는 내년 2분기까지 공공 정보화 사업의 민간 클라우드 전환 계획을 수립하라는 권고도 내려졌다. 우정사업본부 역시 단순 이전이 아닌, 장애 대응력을 높이기 위한 운영 구조까지 함께 재설계하겠다는 전략을 세웠다. 우정사업본부는 여러 시스템이 동시에 운영되며 부하를 분산 처리하는 액티브-액티브 기반 서비스를 목표로 잡았으며 이를 통해 대국민 서비스의 재난 대응력을 높이겠다는 구상이다. 또 인프라 전환 방향을 구체화하는 동시에, 향후 사업 발주와 예산 편성까지 이어질 수 있는 내부 로드맵 마련에 착수한다는 목표다. 곽병진 우정사업본부장 직무대리는 "민간 클라우드로 전환이 추진되는 국가 서비스에는 우체국 쇼핑·우편 등의 시스템도 포함됐고 올해 관련된 정보전략계획(ISP)을 추진할 계획"이라고 밝혔다. 다만 현장에서는 공공부문 민간 클라우드 전환이 속도를 내기 위해선 규제 정비가 선행돼야 한다는 지적이 나온다. 대표적으로 과기정통부의 클라우드 보안인증(CSAP)과 국정원의 보안성 검토가 동시 적용되는 이중 규제 구조가 공공 시장 진입 장벽으로 작용하고 있다는 설명이다. 국내 클라우드 업계 관계자는 "향후 제도 정비 속도와 부처 간 역할 조정이 공공부문 민간 클라우드 전환과 확산의 핵심 변수가 될 것"이라며 "클라우드 전환이 선언에 그치지 않으려면 보안·조달·책임 체계까지 함께 손질해 정책 실행력을 높여야 한다"고 강조했다.

2026.01.14 10:10한정호 기자

카페24, 'K-제조 스마트 이커머스 혁신 프로젝트' 가동

카페24(대표 이재석)가 대한민국 제조기업의 인공지능(AI) 시대 이커머스 생존 돌파구를 함께 만들어 간다. 카페24는 위기에 처한 국내 제조사의 온라인 커머스 혁신과 글로벌 시장 진출을 전면 지원하는 'K-제조 스마트 이커머스 혁신 프로젝트'를 본격 가동한다고 14일 밝혔다. 최근 통계청이 발표한 '2024년 전국사업체조사' 결과에 따르면, 국내 제조업 사업체 수는 50만여 개에 달한다. 대한민국 경제의 허리 역할을 하는 방대한 규모에도 불구하고, 상당수의 제조사는 복합적인 유통 구조, 온라인 직판 역량 부족으로 인해 성장 한계에 직면해 있는 실정이다. 특히 온라인 커머스 특성에 따라 제조사들이 겪는 핵심 난제로 ▲이커머스 운영 경험 및 노하우 부재 ▲전문 인력 확보 및 교육의 어려움 ▲생산·재고·유통 데이터의 분절 등이 꼽힌다. 판매 데이터가 생산 현장에 실시간으로 공유되지 않아 발생하는 비효율이 국내 제조업 성장의 발목을 잡고 있다는 분석이다. 카페24는 이런 제조 현장의 난제를 해결하기 위해 프리미엄 서비스 '카페24 PRO'를 기반으로 생산과 유통이 완전히 통합된 디지털 생태계를 구축한다. 특히 데이터 기반의 수요 예측은 물론, 카피라이팅 및 자동화된 마케팅 최적화 기술을 적용해 제조 공정과 온라인 판매 시스템을 유기적으로 연결함으로써 사업 성장 속도를 높이고 데이터 기반의 새로운 부가가치를 창출하는 데 집중한다. 단순한 플랫폼 제공을 넘어, 국내외 이커머스 전문가들의 깊이 있는 통찰력과 현장 경험을 프로젝트 전반에 결합한 점도 특징이다. 제조사가 보유한 우수한 상품력에 카페24의 고도화된 IT 기술력, 그리고 해외 현지화 결제(PG), 글로벌 물류 네트워크, 다국어 번역 및 CS 시스템 등 완벽한 글로벌 인프라가 더해져 제조사의 체질 개선과 세계 시장 안착을 돕는 구조다. 현재 카페24는 식품 제조기업 '베리네이처'를 비롯한 50여 곳의 유망 제조사들과 프로젝트를 진행하며 실질적인 성과를 만들어내고 있다. 베리네이처 관계자는 "카페24와의 협업으로 지난해 매출이 전년 대비 433% 급증하는 폭발적인 성장을 이뤘다"며 "이번 혁신 프로젝트를 통해 브랜드 성장과 글로벌 진출이라는 두 마리 토끼를 모두 잡아 제조 기업의 새로운 성공 방정식을 쓸 것으로 기대한다"고 말했다. 이어 이번 프로젝트에 참가하는 제조기업의 반응도 긍정적이다. 건강식품 제조기업 '푸르농' 한 관계자는 “생산과 유통을 단일 시스템으로 통합해 운영 효율이 획기적으로 개선되는 혁신을 경험하고 있다”면서 “카페24 전문가들의 실전 노하우를 이식받아 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 충분히 승산이 있다는 확신을 갖게 됐다”고 밝혔다. 이재석 카페24 대표는 “현재 한국 제조업은 인구 구조와 시장 환경의 변화로 인해 점차 축소될 수밖에 없는 운명에 놓여 있다. 글로벌 진출은 이제 우수한 상품력을 가진 제조사가 생존을 위해 반드시 선택해야 할 필수불가결한 전략”이라며 “개별 기업이 스스로 감당하기 어려운 온라인 진입 장벽과 글로벌 인프라를 카페24의 혁신 기술과 원스톱 플랫폼 네트워크로 완벽히 해소함으로써, 50만 대한민국 제조업체가 세계 시장에서 새로운 생존 동력을 확보할 수 있도록 결정적인 비즈니스 무기를 제공할 것”이라고 강조했다. 카페24는 이 프로젝트에 참여할 제조기업을 상시 모집한다. 참여를 희망하는 기업은 카페24 공지사항 내 상담 신청 페이지를 통해 프로젝트에 대해 자세하게 안내 받을 수 있다.

2026.01.14 09:47백봉삼 기자

엘리스그룹, '한국어 AI 교육용 데이터셋' 허깅페이스에 공개...1900억 토큰 규모

엘리스그룹(대표 김재원)이 한국어 교육용 데이터셋 2종을 글로벌 오픈소스 플랫폼 '허깅페이스'에 공개했다고 14일 밝혔다. 엘리스그룹은 한국어 AI 모델 학습에 적합한 고품질 데이터를 연구자, 개발자, 기업이 폭넓게 활용할 수 있도록 제공해 국내외 AI 연구·개발 활성화를 지원할 계획이다. 이번에 공개된 데이터셋은 거대 언어 모델(LLM)의 한국어 성능을 학술·교육 도메인에서 강화하기 위해 설계된 '한국어 파인웹 교육 데이터셋 데모'와 '한국어 웹 텍스트 교육 데이터셋' 2종으로 구성됐다. 한국어 파인웹 교육 데이터셋 데모는 영문 교육용 웹 텍스트 코퍼스(Corpus, 말뭉치)인 FineWeb-Edu를 한국어로 번역한 데이터셋 'korean-translated-fineweb-edu-dedup'의 5%를 샘플 형태로 구성한 데모다. 학술·교육 도메인의 한국어 LLM 학습에 활용할 수 있도록 설계했으며, 대규모 학습에 앞서 데이터 특성과 활용 가능성을 검증하는 용도로 제공된다. 데모의 원본인 korean-translated-fineweb-edu-dedup은 약 1천900억(190B) 토큰 규모의 대형 텍스트 데이터셋으로 수천만 페이지 분량에 해당한다. 다국어 데이터를 함께 활용할 경우 파운데이션 모델 학습에 활용 가능한 수준의 규모다. 이번에 공개한 한국어 파인웹 교육 데이터셋 데모는 이 중 5% 분량의 샘플이지만 오픈소스로 공개된 한국어 고품질 데이터셋 중에서는 대규모 수준에 해당한다. 함께 공개된 한국어 웹 텍스트 교육 데이터셋은 대규모 한국어 웹 텍스트에서 교육적 가치 점수를 통과한 콘텐츠만 선별해 구축했다. 사실성·문맥 일관성·교육 적합성을 평가해 한국어 AI 모델 학습에 활용할 수 있도록 구성했다. 이번 데이터셋 공개는 엘리스그룹이 AI 인프라, 모델 학습, 교육·산업 현장 적용까지 축적해 온 경험을 바탕으로 이뤄졌다. 엘리스그룹은 이번 데이터셋 공개를 통해 한국어 AI 연구 환경의 진입 장벽을 낮추는 한편, 교육·연구·공공 영역에서 한국어 AI 모델 활용을 지원할 계획이다. 또 AI 인프라·클라우드·데이터 엔지니어링 역량과 연계해 한국어 특화 AI 서비스와 솔루션 개발을 가속화한다는 전략이다. 엘리스그룹 김수인 CRO는 “데이터 접근성과 품질은 AI 기술 발전의 핵심 요소”라며 “엘리스그룹은 실제 모델 학습과 서비스 환경에서 검증된 기준을 적용해 연구자와 개발자, 기업이 보다 쉽게 활용할 수 있는 고품질 데이터셋을 구축했다”고 말했다. 이어 “앞으로도 데이터·모델·인프라를 아우르는 기술 역량을 기반으로 한국어 AI 연구와 산업 생태계 성장에 지속적으로 기여하겠다”고 덧붙였다.

2026.01.14 09:06백봉삼 기자

초거대 AI 경쟁 격화 속 '조급함' 경계…"속도 보다 방향"

미국·중국을 중심으로 초거대 인공지능(AI) 모델 경쟁이 격화되면서 국내서도 '서둘러 대응하지 않으면 뒤처진다'는 조급함이 커지고 있지만, 단기 액션보다 국가 전략의 목표와 책임 범위를 먼저 정해야 한다는 제언이 나왔다. 최종현학술원 과학기술혁신위원회는 14일 발간한 보고서 'AI 주권 시대, 대한민국의 선택'에서 한국 사회를 지배해 온 추격의 압박을 정면으로 짚으며 “지금 필요한 것은 속도가 아니라 방향”이라고 진단했다. 보고서는 과기위 AI 전문위원과 외부 전문가들이 참여한 미래 과학기술 소모임 논의를 바탕으로 마련됐으며, 학계·산업계·투자 분야 의견을 종합해 완성됐다. 김유석 최종현학술원 대표는 발간사에서 “AI 주권은 모든 것을 직접 만들겠다는 선언이 아니라, 국가가 반드시 통제해야 할 영역과 글로벌 협력을 활용할 영역의 경계를 어떻게 설정할지에 대한 전략적 결정”이라고 밝혔다. “오픈소스면 충분하다?”…개방은 언제든 통제가 될 수 있다 보고서는 소버린 AI 논쟁을 '국산 대 글로벌'의 단순 대립으로 접근해서는 안 된다고 강조한다. 소버린 AI가 무엇을 얻고 무엇을 포기하는지, 비용·리스크·효과를 냉정하게 비교해야 한다는 취지다. 특히 보고서는 '오픈소스의 함정'을 경고했다. 오픈소스가 중립적 대안처럼 보이지만, 장기간 무료 제공으로 경쟁자를 소진시킨 뒤 지배력을 확보하고 수익을 회수하는 방식으로 활용될 수 있다는 것이다. 라이선스 조건이나 접근 권한도 정책 변경에 따라 언제든 바뀔 수 있어, 핵심 디지털 인프라를 글로벌 민간 기업의 전략과 선의에 의존하는 구조 자체가 국가 전략으로는 위험하다고 지적했다. 데이터 주권 문제도 함께 제기됐다. 보고서는 미국의 클라우드 액트 등 국경을 넘는 데이터 접근 권한이 확대되는 흐름을 언급하며, 행정·보건·국방 등 국가 운영 핵심 데이터가 글로벌 클라우드 인프라에 과도하게 의존할 경우 장기적으로 전략 리스크가 커질 수 있다고 봤다. “올인도 포기도 아니다”…통제와 협력의 경계를 설계해야 보고서는 소버린 AI에 대한 반론도 함께 제시한다. 핵심은 비용과 지속성이다. 초거대 모델 경쟁은 일회성 개발이 아니라 연산 인프라 확충, 지속 고도화, 운영 비용을 장기간 감당해야 하는 '소모전'에 가깝고, 공공 재원이 전면 투입되는 구조에서는 정권 교체나 정책 기조 변화가 사업 지속성에 영향을 줄 수밖에 없다고 지적했다. 또 성능이 충분히 검증되지 않은 LLM을 국산이라는 이유로 전 분야에 일괄 적용하는 접근은 위험하다고 경고했다. 기술 주권을 명분으로 국가가 모든 요소를 국내 기준에 맞춰 통제하려 하면 과거 액티브X·공인인증서처럼 'AI 갈라파고스'로 고립될 수 있다는 것이다. 이에 대한 해법으로 보고서는 “찬반 이분법을 거부하라”고 제안한다. 행정·안보·공공 데이터와 핵심 인프라처럼 국가 책임이 불가피한 영역은 통제하되, GPU 확보나 민간 활용 LLM 등은 글로벌 협력을 적극 활용하는 '자립과 연계' 전략이 필요하다는 설명이다. 국가대표 AI 모델 구상에서도 외부 기술·코드 의존을 어디까지 허용할지, 필요한 AI 범위와 모델 규모, 성능 평가·책임 기준 등을 사회적으로 합의하지 않으면 유사한 논쟁이 반복될 수 있다고 덧붙였다. 제조 AI의 승부처는 '데이터 연합'…공적 통로와 거버넌스가 관건 보고서는 범용 AI와 특화 AI 논쟁을 기술 선호가 아니라 산업 전략의 선택으로 규정했다. 범용 AI는 다양한 기능이 거대 모델로 수렴하는 흐름을 근거로 통합을 주장하고, 특화 AI는 의료·금융·제조·국방 등에서 틀리지 않는 지능으로 현장 성과를 축적해 왔다고 본다. 팔란티어의 성장, 에머슨·슈나이더 일렉트릭의 산업 소프트웨어 기업 인수 사례 등을 통해 시장이 특화 역량을 가치로 평가하고 있다고도 언급했다. 다만 보고서는 해법을 '선택'이 아니라 '연결'로 제시한다. 특화 AI로 단기 성과를 만들고, 그 성과가 범용 역량으로 이어지도록 경로를 설계해야 한다는 것이다. 특히 제조 분야에서 범용 제조 AI를 추진하려면 기업별로 흩어진 데이터 파편화를 넘어서는 제도적 '공적 통로'가 필요하며, 데이터 거버넌스·비용·책임 분담에 대한 합의가 선행돼야 한다고 강조했다. 현장 노하우 등 암묵지는 단순 요구로 모이지 않기 때문에, 국가는 수집 주체가 아니라 공론장을 만들고 감시·평가 목적의 데이터 활용을 명확히 금지하는 등 제도적 장치를 마련해야 한다는 판단이다. 보고서는 한국에 '제조 파운데이션 모델' 기회가 있다고도 강조했다. 언어 중심 LLM 질서가 소수 글로벌 기업 중심으로 고착화되는 것과 달리, 제조·물리 기반 모델은 아직 표준과 기술 경로가 확정되지 않은 영역이어서 한국이 추격자가 아니라 선도국으로 도약할 여지가 있다는 것이다. 결론은 인재…“숫자보다 역할, 데려오기보다 머물게” 보고서는 AI 전략의 마지막 승부처로 인재를 지목했다. 'AI 인재 10만 양성' 같은 숫자 목표보다 어떤 기능과 책임을 수행할 인재가 필요한지 역할을 먼저 정의하고, 다양한 역할의 인재가 성장할 수 있는 생태계로 정책의 초점을 옮겨야 한다는 주장이다. 해외 인재 영입만으로는 한계가 있으므로, 미션과 연구·산업 인프라를 제공해 국내 인재가 성장하고 활동할 무대를 만드는 것이 중요하다고 봤다. 보상 체계에 대해서도 종신고용을 전제로 한 경직된 연봉 구조가 인재와 기업 모두에 비효율적이라고 진단했다. 보고서는 단순한 '연봉 인상 경쟁'이 아니라 성과·책임 기반 계약형 고용, 스톡옵션 등 보상 유연성을 회복하는 방향의 제도 검토가 필요하다고 제안했다. 보고서는 또한 '선언의 정치'를 경계하며, 산업을 움직이는 것은 수요라고 강조했다. 정부가 AI 바우처 등으로 리스크를 분담하는 것을 넘어, 행정 자동화·국방 시뮬레이션 등 공공 부문에서 '최초 수요자'로 참여하는 방안도 검토해야 한다고 밝혔다.

2026.01.14 09:04류은주 기자

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