검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'데이터 에이전트'통합검색 결과 입니다. (104건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

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

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

2026.07.09 19:30남혁우 기자

"우리 회사 '알잘딱깔센' AI 동료, 플렉스를 소개합니다"

조직과 구성원의 문제를 함께 풀어가는 '동료 같은 AI 기술'을 예고했던 인적자원(HR) 플랫폼 플렉스가 기업의 AI 전환(AX)을 완성하는 'HR 데이터 기반 AI 플랫폼'으로 재탄생했다. 한마디로 우리 회사 '알잘딱깔센'(알아서, 잘, 딱, 깔끔하고, 센스 있게를 뜻하는 신조어) AI 플랫폼으로 탈바꿈한 것이다. 플렉스에서 서비스 고도화를 이끌던 김태은 최고제품책임자(CPO)는 이제 최고AI책임자(CAIO)라는 새 직책과 함께, 회사의 정체성 진화를 이끌고 있다. 김 CAIO는 이번 변화에 대해 “단순한 직책 변경이 아니라 플렉스의 정체성이 AI 플랫폼으로 도약했다는 증명”이라며 “과거에는 올인원 HR 플랫폼으로서 플렉스 제품 고도화에 주력했다면, 지금은 AI 엔지니어링부터 자연어 대화 기반의 사용자화면(UI)·사용자경험(UX) 설계, 제품을 통한 비즈니스 임팩트까지 통합적으로 주도하며 B2B AI 플랫폼의 표준을 제시하는 역할을 하고 있다”고 말했다. 지난해 직접 만났던 김 CAIO와 1년 만에 서면 인터뷰를 진행, '조직을 제대로 아는' 기업용 AI 플랫폼으로 진화한 플렉스의 새 기능과 쓰임에 대해 자세히 들어봤다. 범용 AI의 한계 넘는 '관계 기반 AX'… 조직의 맥락과 보안을 동시에 잡다 플렉스가 선보이는 AI 플랫폼의 핵심 정체성이자 차별성은 이 회사의 새 브랜드 슬로건인 '관계 기반 AI 전환(Relations Driven AX)'에 압축돼 있다. 김태은 CAIO는 수많은 기업이 클로드나 제미나이 같은 글로벌 빅테크의 범용 생성형 AI를 도입하면서도 실질적인 성과를 내지 못하는 현상을 짚어냈다. 김 CAIO는 “범용 AI는 기업 고유의 조직 구조와 업무 맥락에 대한 이해가 부족해 개인의 생산성 도구 이상의 효과를 거두지 못하고 있다”면서 “조직을 알지 못하는 AI는 기업에게 가공되지 않은 다이아몬드 원석과 같다”고 진단했다. 반면 플렉스는 사용자가 누구인지 '바로' 알고, 시키기 전에 '이미' 할 일을 제안하며, 사내에 흩어진 데이터 맥락을 '모두' 연결해 기업의 두뇌로 작동함으로써 이런 한계를 넘는다. 한마디로 플렉스 AI는 조직과 구성원들 간 관계까지 이해하고 고려한 똑똑한 AI란 뜻이다. 조직을 제대로 아는 AI의 효용성은 실제 업무에서 명확하게 드러난다. 대표적인 예가 질문자의 역할에 따른 맞춤형 답변이다. 김 CAIO는 “CEO와 신입사원이 플렉스에 똑같이 '이번 분기 목표 달성 현황 알려줘'라고 입력하더라도 플렉스는 사용자의 소속, 직책, 직무 및 조직 내 관계와 맥락을 알고 있어 전혀 다른 답변을 내놓는다”며 “CEO에게는 전사의 조직별 목표 달성률과 병목이 있는 조직을 보여주고, 신입사원에게는 본인의 목표나 팀 목표 달성률을 내놓는 식”이라고 설명했다. 업무를 할 때마다 사내 규칙, 조직 배경, 업무의 의도와 목적을 구구절절 프롬프팅해야 하는 범용 AI의 시간적·비용적 비효율을 걷어냈다는 설명이다. 특히 철저한 보안이 요구되는 기업 환경에서 플렉스의 관계 기반 접근 제어 체계는 중요한 해자(무기) 역할을 한다. 인사 발령으로 역할과 관계가 바뀌면 데이터 접근 권한도 실시간으로 동기화돼 보안 사고를 미연에 방지한다. 김 CAIO는 “권한이 없는 사용자가 요청하는 데이터에는 그 사용자의 AI 조차 접근할 수 없다”면서 “총무팀 구성원이 고객사 정보를 아무리 캐물어도 그의 AI는 접근조차 못 하고, 제가 제 하위 조직 구성원의 연봉 등 보상 정보를 물어도 답변받지 못하는 건 마찬가지”라고 말했다. 그는 이어 “이런 정교한 권한 제어 체계 없이는 전사에 보여줄 수 있는 극소수 데이터만 넣고 모두가 쓰게 하거나, 모든 데이터를 다 넣고 극소수만 쓰게 하는 양자택일에 다름없다”며 “어느 경우든 이런 AI 활용을 AX라고 일컫기는 어렵다”고 꼬집었다. 묻기 전에 움직이는 에이전트… 파편화된 실무 데이터를 '기업의 두뇌'로 연결 새로운 플렉스는 사용자가 질문을 던져야만 동작하는 수동적 형태를 넘어, 에이전트가 조직 내 상황을 스스로 이해하고 판단해 선제적으로 움직인다. 김 CAIO는 이를 “조직과 구성원의 문제를 HR이라는 도메인의 경계를 넘어 해결하는 시작점”이라고 표현했다. 김 CAIO는 “과거 플렉스의 인사이트 기능은 특정 메뉴로 진입해 제공되는 커스텀 양식에 따라 데이터를 직접 조회하고 분석해야 했기 때문에 문제 해결책을 만드는 것은 여전히 사용자의 몫이었다”면서 “지금의 플렉스는 에이전트가 조직 내 상황을 스스로 이해하고 판단하기 때문에 사용자가 묻기 전에 먼저 위험 신호를 알려주고, 데이터 기반의 인사이트를 내놓으며 해결 방법도 제안한다”고 차이점을 설명했다. 플렉스의 AI 에이전트는 기능과 역할에 따라 ▲오늘 챙겨야 할 일을 먼저 알려주는 '인텔리전스 에이전트' ▲업무 맥락을 모아 버튼 하나로 실제 실행을 돕는 '태스크 에이전트' ▲플렉스의 노하우를 집약한 퍼포먼스코치·헬프데스크·HR멘토 등 '전문가 에이전트'로 나뉜다. 또 기업이 직접 '커스텀 에이전트'를 만들어 배포할 수도 있다. 업그레이드된 플렉스는 복잡한 경영 판단 영역까지 지원한다. 김 CAIO는 “특정 프로젝트 거래 성사 여부를 고민할 때 플렉스는 해당 프로젝트에 최적화한 사내 인재를 발굴하고, 각 팀의 현재 업무 부하와 목표 달성 현황을 분석해 참여 가능한 최적의 조직 자원을 제안한다”면서 “동시에 과부하 위험이 있는 부서를 사전에 경고해 실행 리스크를 선제적으로 낮춘다”고 밝혔다. 자금 계획 등 실무 영역 역시 사내 연동 데이터와 로컬 파일을 활용하므로 고품질의 해답을 기대할 수 있다. 신규 도입 기업이 우려하는 파편화된 데이터의 정제 부담 또한 플렉스만의 노하우로 해결했다. 김 CAIO는 “기업의 주요 데이터는 조직 구조나 집중하는 사업이 바뀔 때마다 함께 변화하므로, 이를 매번 기업이 직접 정제하고 분류하는 것은 불가능에 가깝다”며 “플렉스는 이미 기업·조직·구성원 정보는 물론 전자결재·미팅 등 기업 경영의 근간인 데이터를 가장 체계적인 형태로 내장한 플랫폼이기 때문에 도입과 동시에 데이터의 기본 기반을 갖추는 셈”이라고 자신감을 드러냈다. 이 위에 기존 업무 도구들을 커넥터로 연결하기만 하면 파편화된 데이터가 조직의 맥락에 맞게 자동으로 해석된다. 이런 시스템은 ▲관계 데이터 파이프라인 ▲단단한 엔지니어링 플랫폼, 그리고 스스로 진화하는 ▲멀티 에이전트 시스템이라는 세 가지 기술적 근간을 통해 작동한다. 특히 최신 거대언어모델(LLM ) 등장 시 즉각 이식할 수 있는 확장성도 갖추고 있다. AX 실패 기업부터 공공기관까지… 실질적 비즈니스 가치를 증명하는 필수재 이달 정식 출시된 플렉스 AI 플랫폼은 AI 전환을 고민하는 다양한 기업들에게 명확한 솔루션을 제시한다. 김태은 CAIO는 특히 세 가지 부류의 기업들이 도입했을 때 효과가 극대화된다고 설명했다. 먼저 글로벌 빅테크의 AI 계정을 전사 구독시켰으나 성과를 내지 못한 AX 실패 기업들이다. 김 CAIO는 “도입한 AI가 비즈니스 목표 달성이나 구성원 성장에 별다른 효용이 없다면 이는 AX 투자가 아니라 개인의 AI 토큰 비용에 대한 복지 지출에 불과하다”며 “플렉스는 멀티 에이전트 시스템 뒤에서 최적의 모델들이 조합돼 돌아가므로 중복 지출할 필요가 없다”고 강조했다. 또 AX 의지는 강하지만 방법을 모르는 기업에 대해서는 “플렉스를 사용하는 것만으로도 AX는 자동으로 시작된다”면서 “강력한 모델이 등장하고 제도가 바뀌어도 플렉스가 자동으로 업데이트하니 걱정할 필요 없다”고 덧붙였다. 마지막으로 데이터를 축적해 온 기존 고객사 역시 즉각적인 변화를 체감할 수 있는 핵심 대상이다. 나아가 김 CAIO는 명확한 위계와 엄격한 원칙을 지닌 정부부처 및 공공기관 역시 플렉스 AI 플랫폼의 최적 파트너로 꼽았다. 김 CAIO는 “관계와 맥락 데이터가 가장 잘 축적된 조직이 바로 정부부처와 공공기관”이라며 “명확한 위계 아래 원칙을 내재화하고 모든 업무를 문서화하는 문화를 갖고 있어 엄격한 접근 권한 통제 등 내부 보안을 고려할 때 오히려 플렉스와 가장 핏이 맞는다”고 자신했다. 특히 재정경재부가 공공기관 평가에 신설한 'AI 활용 혁신 가점'이 실제 평가등급을 가르는 핵심지표로 부상한 만큼 명확한 수요가 있을 것으로 전망했다. 그는 끝으로 “지난 7년간 직장생활을 가장 깊이 이해한 채 관계 데이터의 정교한 축적 구조를 플랫폼화해 온 역량은 누구도 흉내 낼 수 없는 강력한 무기”라며 "기업이 AX를 고민할 때 '어떤 빅테크 도구와 견줘봐도 플렉스만 우리 조직을 제대로 안다'는 평가와 함께 선택받는 유일무이한 제품이 되겠다"고 자신했다. 이어 "플렉스가 유니콘을 넘어 글로벌 데카콘 기업으로 도약하는 여정의 최전선에서 기술적 해자를 뛰어넘는 압도적 비즈니스 가치를 증명하겠다"고 강조했다.

2026.07.08 09:27백봉삼 기자

"AI 경쟁력, 모델보다 운영…데이터·거버넌스가 좌우"

인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기업 경쟁력의 초점이 모델 선택에서 운영 체계 구축으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 6일 베스핀글로벌이 공개한 '2026년 2분기 지금 바로 꺼내 쓰는 AI 기술 가이드'에 따르면 최근 AI 시장은 어떤 모델을 도입할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가에 관심이 집중되고 있다. 회사는 AI 경쟁력이 개별 모델 성능보다 데이터, 거버넌스, 보안, 조직 역량을 통합적으로 관리하는 운영 체계에서 결정된다고 분석했다. 베스핀글로벌은 AI 운영 전략을 담은 이번 기술 가이드를 공개하고 자체 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'를 기반으로 한 기업 AI 운영 방안을 제시했다. 가이드는 ▲AI 시대의 IT 운영 전략 ▲AI 에이전트 ▲피지컬 AI ▲소버린 AI 등 4개 분야를 중심으로 기업이 준비해야 할 핵심 과제를 정리했다. AI 시대의 IT 운영 전략에선 데이터·추론·비용·복구·보안 영역의 변화를 주요 과제로 제시했다. AI가 이해하고 활용할 수 있는 구조의 'AI 레디 데이터' 전략과 업무 맥락을 이해하는 컨텍스트 중심 아키텍처, 비즈니스 가치 최적화를 위한 핀옵스, AI 기반 운영 자동화 및 자율 복구 체계, AI 에이전트와 머신 계정까지 포함하는 차세대 보안 전략 등이 핵심 내용이다. AI 에이전트 분야에선 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 이동하고 있다고 진단했다. 기업 경쟁력은 AI가 업무 맥락을 이해하고 다양한 시스템과 연계해 복잡한 워크플로를 수행할 수 있도록 설계·운영하는 역량에 달려 있으며 이를 위해 데이터와 시스템 연계, 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 한다고 설명했다. 또 제조·물류·유통·농업 등 다양한 산업으로 활용이 확대되는 피지컬 AI, 데이터, AI 인프라 통제권 확보를 핵심 경쟁력으로 보는 소버린 AI 동향도 함께 소개했다. 회사는 이들 기술이 단순한 트렌드를 넘어 향후 기업 AI 운영 전략에 영향을 미칠 주요 요소가 될 것으로 전망했다. 베스핀글로벌은 이같은 운영 전략을 구현하는 플랫폼으로 자체 AI 오케스트레이션 솔루션인 '헬프나우 AI 파운드리'를 제공 중이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 지식을 기반으로 AI 에이전트를 설계·운영할 수 있도록 지원하며 에이전트 개발부터 운영, 거버넌스, 성과 관리까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 지원한다. 윤현집 베스핀글로벌 마케팅실장은 "최근 AI 시장은 어떤 모델을 선택할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가가 더 중요한 과제가 되고 있다"며 "이번 가이드가 AI 운영 체계를 준비하는 기업들에 실무적인 참고가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 "헬프나우 AI 파운드리를 통해 데이터부터 거버넌스, 보안까지 아우르는 AI 운영 전략을 기업이 실제로 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.06 10:38한정호 기자

AI 에이전트, 하루 199GWh 전기사용 예상…미국 반나절 소비 규모

KAIST는 유민수 전기및전자공학부 석좌교수 연구팀이 AI 에이전트 계산 자원과 전력 사용량을 체계적으로 분석한 결과를 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회인 32회 IEEE HPCA(하이-퍼포먼스 컴퓨터 아키텍처)에 지난 2월 발표했다고 5일 밝혔다. AI에이전트는 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 인공지능이다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있다. 연구팀은 우선 AI 에이전트를 데이터센터 서버와 GPU가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드로 정의했다. 워크로드는 컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업을 말한다. 연구팀이 이를 기반으로 AI 에이전트 하루 계산량과 에너지 소비를 분석한 결과 기존 단계별 추론보다 평균 9.2배 더 많은 대형 언어 모델 호출을 수행했다. 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났다. 또 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 전력 사용량도 크게 증가했다. 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41Wh 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이라는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래를 가정, 데이터센터 전력 수요가 하루 평균 198.9GWh에 이를 것으로 추정했다. 이는 미국 전체 하루 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다. 유민수 석좌교수는 “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계, 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이번 연구 결과에 대해 국내 전문가도 KSMC(한국과학기술미디어센터)를 통해 의견을 보탰다. 최기영 전 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)은 "70B LLM(거대언어모델)만으로 단발성 대화를 수행한 것에 비해 같은 LLM을 포함하는 AI 에이전트로 복잡한 질문(HotpotQA)을 수행한 것이 136.5배까지 GPU 에너지 소비가 증가한다는 것을 보여주고 있는데, 이 경우 어려운 질문에 답을 잘하기 위해 어쩔 수 없이 AI 에이전트를 사용하는 면도 있어 적절한 비교라고 하기는 어렵다"고 평했다. 다만 최 전 장관은 "그럼에도 불구하고 단순한 채팅에 비해 복잡한 문제를 풀기 위해서는 현재 기술로는 훨씬 더 큰 에너지를 써야 한다는 것을 잘 보여준다"고 말했다. 또 손화철 한동대 글로벌리더십학부 교수는 "AI 소비 전력 문제는 이미 많이 제기되었지만, AI 발전 과정에서 곧 해소될 사소한 문제인 것처럼 다루어지는 경우가 많다"며 "AI의 미래에 대한 장미빛 예측을 하는 사람들은 전력 문제를 외면하거나, 이 문제가 곧 해결될 수 있다는 막연한 기대와 확신에 기대곤 한다. 그러나 AI가 모두가 사용해야 하는 에너지 가격을 올리는 결과를 초래한다면, AI 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져 봐야 한다"고 조언했다. 손 교수는 이어 "AI 기술 발전이 필연이고, 모두의 유익이 될 것처럼 이야기하는 것은 잘못"이라며 "그 발전이 모두의 유익이 되도록 하기 위한 논의와 방향 설정이 선행돼야 한다"고 덧붙였다.

2026.07.05 16:46박희범 기자

[SW키트] 데이터이쿠, 에이전트 개발 '시각화' 전략 제시…"비용·리스크 통제"

데이터이쿠가 인공지능(AI) 에이전트 개발 과정을 시각적하는 전략으로 사업을 강화하고 있다. AI가 어떤 데이터·과정을 거쳐 결과를 도출하는지 시각적으로 보여줌으로써 기업이 에이전트 개발 과정을 더 투명하게 통제할 수 있게 돕는 방식이다. 26일 IT 업계에 따르면 데이터이쿠는 지난 18일 공개한 코딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드' 시각화 기능을 앞세워 고객사 공략에 나섰다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼이다. 데이터이쿠는 AI 에이전트 개발 과정 시각화를 코빌드 차별점으로 내세우고 있다. 사용자가 단순히 AI가 내놓은 결과만 확인하는 것이 아니라, 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고, 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 작업 흐름 전체를 눈으로 확인할 수 있도록 한 것이다. 일반적인 생성형 AI 도구는 사용자가 데이터를 넣고 질문하면 답변을 제시한다. 이 과정에서 답변은 수천 줄 코드나 블랙박스 형태로 남는 경우가 많다. 현업 사용자는 AI가 어떤 데이터를 활용했는지, 해당 데이터가 적절했는지, 결과가 의도한 방식으로 만들어졌는지 파악하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 코빌드는 AI 에이전트 작업 과정을 비주얼 플로 형태로 보여준다. 사용자는 에이전트가 어떤 입력 소스에 접근했는지, 어떤 데이터를 가져왔는지, 그 데이터를 어떤 방식으로 처리했는지 단계별로 확인할 수 있다. 결과물뿐 아니라 결과가 만들어지는 과정까지 검증할 수 있는 구조인 셈이다. 이 같은 방식은 비기술 전문가의 AI 활용 문턱을 낮춘다. 현업 사용자는 복잡한 코드를 직접 해석하지 않아도 데이터 흐름과 모델 작동 방식을 이해할 수 있다. 필요할 경우 코드 수준의 세부 내용도 확인할 수 있지만, 기본적으로는 시각화된 흐름을 통해 AI 에이전트가 제대로 작동하는지 점검할 수 있다. 현재 코빌드는 전문가에게도 높은 선호도를 받는 것으로 전해졌다. 기업 안에서는 많은 모델과 데이터 프로젝트가 만들어지지만, 담당자가 바뀌거나 시간이 지나면 해당 모델이 어떤 데이터와 절차를 거쳐 만들어졌는지 추적하기 어려워진다. 이때 코빌드는 코드와 프로젝트를 플랫폼 안에서 관리하고, 데이터 흐름과 개발 이력을 시각적으로 남길 수 있도록 해 유지보수 부담을 줄인다. 코빌드는 AI 에이전트를 빠르게 만드는 데 그치지 않는다. 기업이 만든 AI 에이전트를 실제 업무에 적용한 뒤에도 그 작동 과정을 추적하고, 문제가 생겼을 때 원인을 확인하며, 이후에도 관리할 수 있는 기반을 제공한다. "AI·데이터 활용 전 과정 통제 필요" 데이터이쿠는 기업이 AI와 데이터를 활용하는 전 과정을 직접 관리·통제할 수 있는 거버넌스 체계를 코빌드에 제공한다고 밝혔다. AI 에이전트가 업무 현장에 빠르게 확산하면서, 기업이 데이터 출처와 활용 과정을 추적할 수 있는 관리 기반이 중요해졌다는 설명이다. 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 지난 24일 열린 간담회에서 "기업이 데이터와 AI 시스템 활용 과정을 관리하도록 돕는 것이 우리 목표"라며 "데이터가 어떤 경로로 들어왔는지, 어떤 파이프라인을 거쳐 처리됐는지, 어떤 모델이나 AI 에이전트에 사용됐는지를 확인할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 그러면서 "사람은 데이터 파이프라인과 AI 에이전트 작업 과정을 검토·수정할 수 있다"며 "기업은 이 구조를 통해 AI 에이전트가 잘못된 데이터에 접근하거나 의도와 다르게 작동하는 문제를 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 데이터이쿠는 승인과 책임 관리 기능도 거버넌스 핵심으로 보고 있다. 현재 코빌드에 리스크 평가 프레임워크와 승인 절차 기능을 지원한다. 이를 통해 법무, 컴플라이언스, 보안, 리스크 관리 부서는 AI 프로젝트 검토 과정에 참여할 수 있다. AI 프로젝트 책임 소재를 문서화하고 관리할 수 있는 기능도 제공하고 있다. 아페르 이사는 "기업이 특정 데이터나 모델을 사용할 때 내부 승인 절차를 적용할 수 있다"며 "승인 과정과 검토 내용을 기록해 향후 감사나 규제 대응에 활용할 수 있다"고 설명했다. 이 같은 거버넌스 구조는 AI 에이전트가 대량으로 만들어지는 기업 환경에서 중요성이 커지고 있다. 기업이 에이전트 수를 늘리는 데만 집중하면 각 에이전트가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 판단 과정을 거쳐 결과를 내는지 관리하기 어려워질 수 있다. 데이터 흐름과 책임 소재가 불분명하면 AI 에이전트를 실제 업무에 안정적으로 적용하기도 어렵다. 데이터이쿠는 AI 에이전트의 개발, 운영, 검증, 유지보수를 하나의 관리 체계 안에서 수행할 수 있도록 지원한다. 기업은 데이터 흐름을 추적하고, 작업 과정을 시각적으로 확인하며, 필요한 경우 법무·보안·리스크 부서의 승인 절차를 붙일 수 있다. 이를 통해 기업은 유럽연합(EU) AI법, 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA) 등 강화되는 글로벌 규제 환경에 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 페르 이사는 "코빌드는 기업이 AI와 데이터를 책임 있게 활용하도록 돕는 운영·검증 플랫폼 역할을 할 수 있다"며 "기업은 코빌드로 AI 에이전트를 더 많이 만드는 데서 나아가, 해당 에이전트를 어떻게 관리하고 신뢰할 수 있게 운영할지에 대한 기반까지 갖출 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 09:21김미정 기자

오픈서베이 "설문 기획부터 결과까지 AI와 쉽고 빠르고 정확하게"

전문 지식 없이도 AI 에이전트와 함께 설문 기획부터 결과 보고서 작성을 보다 쉽고 빠르고 정확하게 할 수 있는 길이 열렸다. 오픈서베이(대표 황희영)는 자사 컨슈머 인텔리전스 플랫폼 데이터스페이스를 AI 에이전트 기반으로 전면 개편했다고 24일 밝혔다. 기업의 데이터 기반 의사결정 수요가 높아지는 가운데, 리서치 전문 인력 부족과 높은 비용은 여전히 실무 현장의 병목으로 꼽힌다. 오픈서베이는 이를 해결하고자 리서치 전 단계에 AI 에이전트를 도입했다. 이번 업데이트 후, 기존 에이전시에서 평균 8주 정도 소요되는 브랜드 인덱스 조사가 데이터스페이스에서는 AI와 함께 만 하루 만에 데이터 분석까지 마칠 수 있다. 데이터스페이스 사용자는 기획, 설문 설계, 데이터 수집, 분석, 보고서 작성까지 AI와 채팅을 통해 수행할 수 있다. 범용 생성형 AI와 비교해도 차별적 강점이 있다. 범용 AI는 데이터 해석 과정에서 수치 왜곡이 대표적 한계다. 반면 데이터스페이스는 통계 엔진이 먼저 데이터를 계산한 뒤, 그 결과 내에서 AI가 인사이트를 도출하는 방식으로 수치 오류와 환각을 차단했다. 또한 2만5000건 이상의 리서치 자산을 내재화해 도메인 전문성도 갖췄다. 황희영 오픈서베이 대표는 “이번 업데이트를 시작으로 AI 합성 소비자 기능도 순차 출시해 소비자 반응을 빠르게 시뮬레이션하며 제품 전략을 다듬어갈 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.06.24 13:49백봉삼 기자

[현장] 데이터이쿠 "AI 에이전트, 검증·통제 속에서 탄생해야…'코빌드'로 지원"

"인공지능(AI) 에이전트는 검증·통제 가능한 환경서 만들어져야 합니다. 이에 발맞춰 우리는 '데이터이쿠 코빌드'를 출시했습니다. 코빌드는 자연어로 입력한 업무 목표를 AI 프로젝트로 만들고, 그 과정을 시각적으로 확인할 수 있도록 지원합니다." 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 열고 AI 에이전트 구축 과정에 검증·통제 환경이 필수라며 이같이 밝혔다. 데이터이쿠 서밋은 파리, 도쿄, 런던 등 세계 주요 도시에서 개최되는 글로벌 플래그십 행사다. 오는 25일 서울 웨스틴 파르나스 하모니 볼룸에서 진행된다. 이날 데이터이쿠를 활용한 확장 가능한 인공지능(AI) 환경 구축 방안 등이 공유된다. 아페르 이사는 지난 18일 출시된 코딩 에이전트 코빌드를 소개했다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼 기능이다. 사용자가 목표를 설명하면 코빌드는 관련 데이터를 식별하고 워크플로를 설계한 뒤 데이터 파이프라인, 머신러닝(ML) 모델, 에이전트, 애플리케이션 등을 코드 작성 없이 생성한다. 생성된 결과물은 시각적 흐름 형태로 제공돼 현업과 IT 부서가 함께 검토·수정·승인할 수 있다. 아페르 이사는 코빌드 핵심으로 에이전트 품질 검증 검증과 통제 가능성을 꼽았다. 코빌드는 AI 프로젝트 기획 단계부터 거버넌스를 내재화해 무분별한 프로토타입 생성, AI 백로그 증가, 기술 부채 누적 문제를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그는 "기존 AI가 결과만 보여준다면, 코빌드는 결과가 만들어지는 과정까지 시각적으로 보여준다"며 "현업 사용자도 직접 검증하고 통제할 수 있게 돕는다"고 강조했다. 또 스노우플레이크, 오픈AI, 앤트로픽, 아마존 베드록, 구글 제미나이 등 여러 거대언어모델(LLM) 환경을 지원한다. 이를 통해 기업이 기존 AI·데이터 인프라와 연계해 활용할 수 있도록 돕는다. "에이전트 구축에 모델 성능만큼 중요한 건 운영 체계·거버넌스" 데이터이쿠는 AI 에이전트 구축 과정 필수 요소를 운영 체계와 거버넌스로 꼽았다. AI 모델만큼 에이전트 신뢰성과 정확도가 중요하다는 이유에서다. 이에 발맞춰 데이터이쿠는 사내 비즈니스 전문가 지식과 판단 기준을 AI 에이전트 추론 로직으로 전환하는 '엑스퍼트-투-에이전트(E2A)' 기술을 공개했다. 이 기술은 기업이 보유한 업무 전문성을 구조화된 에이전트 형태로 활용할 수 있도록 지원한다. 이날 '에이전트 매니지먼트' 기능도 소개됐다. 해당 기능은 데이터이쿠뿐 아니라 다른 플랫폼에서 개발된 에이전트까지 단일 화면에서 통합 관리하고 성능과 리스크를 모니터링할 수 있도록 구축됐다. 또 산업과 업무 영역별 특화 에이전트를 활용해 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템'도 공개됐다. 기업은 이를 활용해 업무 프로세스를 분석하고 에이전트를 적용할 수 있는 영역을 발굴할 수 있다. 데이터이쿠는 AI 활용이 확대될수록 개별 모델 성능 만큼 운영 체계와 거버넌스 중요성도 커질 것으로 전망했다. 이에 사람과 오케스트레이션, 거버넌스를 결합한 운영 모델을 통해 기업 AI 확산을 지원한다는 방침이다. 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양·일본 총괄 수석 부사장은 "AI 가치는 기술 자체가 아니라 실제 조직 안에서 작동할 때 드러난다"며 "AI가 제대로 내재화되기 위해서는 비즈니스 사용자가 쉽게 이해할 수 있어야 하고 리스크 관리 조직이 이를 통제할 수 있어야 하며 IT 부서는 안정적으로 운영할 수 있어야 한다"고 강조했다. 김종덕 데이터이쿠코리아 지사장은 "에이전틱 AI 시대에는 개별 모델 성능보다 이를 안전하게 확장하고 통제할 수 있는 체계가 중요하다"며 "국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.24 13:27김미정 기자

[AI 리더스] 호웅기 영림원소프트랩 전무 "AI는 ERP를 더 중요하게 만든다"

"인공지능(AI)이 클릭 몇 번을 대신하고 단순 소프트웨어(SW)를 대체할 수는 있어도 기업의 복잡한 업무 프로세스와 이를 뒷받침하는 전사적자원관리(ERP)까지 없애지는 못합니다. 오히려 AI 시대일수록 ERP의 가치가 더 커질 것입니다." 호웅기 영림원소프트랩 미래가치실현본부 전무는 지난 18일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '엔터프라이즈 비즈니스 솔루션 컨퍼런스(EBSC) 2026'에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 최근 기업용 SW 시장에선 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 이른바 '사스포칼립스' 우려가 이어지고 있다. AI가 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 대체하면서 ERP를 비롯한 기업용 SW 산업 자체가 위축될 것이라는 전망이다. 하지만 호 전무는 이러한 전망에 선을 그었다. AI가 바꾸는 것은 SW의 존재 자체가 아니라 사용하는 방식이라는 설명이다. 그는 "인간이 직접 클릭하고 입력하던 기능은 에이전트가 대신하게 되겠지만 그 뒤에서 운영되는 프로세스는 그대로 남는다"며 "AI 시대에도 기업 업무의 본질은 기능이 아니라 프로세스"라고 말했다. "AI 성패는 데이터보다 프로세스 이해" 호 전무는 많은 기업이 AI 도입 과정에서 데이터 품질에만 집중하고 있지만 정작 중요한 것은 데이터를 해석할 수 있는 맥락이라고 진단했다. 그는 "좋은 품질의 데이터도 중요하지만 AI는 데이터만 학습한다고 해서 기업의 모든 맥락을 이해하진 못한다"며 "이 데이터가 왜 만들어졌고 어떻게 사용되는지 설명해주는 온톨로지와 메타 구조가 필요하다"고 짚었다. 실제 영림원소프트랩도 자사 ERP 데이터를 AI에 학습시키는 과정에서 단순 수치 정보만 입력했을 때보다 업무 프로세스와 인과관계를 함께 제공했을 때 정확도가 크게 높아졌다고 설명했다. 또 ERP가 수십 년 동안 축적된 기업 프로세스 자체를 데이터베이스(DB)에 담고 있다는 점을 AI 시대 핵심 강점으로 꼽았다. 최근 업계가 주목하는 팔란티어의 포워드 디플로이드 엔지니어(FDE) 모델 필요성도 언급했다. 호 전무는 "AI도 전통적인 SW와 마찬가지로 현장에 들어가 업무를 이해시키는 작업이 필요하다"며 "기업마다 업무 프로세스가 달라 당분간은 AI 시스템통합(SI) 수요가 크게 늘어날 것"이라고 전망했다. "AI가 선택하는 시대…ERP도 헤드리스 SaaS로" 앞으로 기업용 SW 산업의 가장 큰 변화로는 'AI가 사용하는 SW'의 등장을 지목했다. 사람은 유저 인터페이스(UI)를 통해 SW를 사용하지만 AI 에이전트는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 시스템을 활용한다. 이에 SW 기업들도 사용자 중심 구조에서 AI 중심 구조로 전환해야 한다는 게 호 전무의 설명이다. 그는 "앞으로는 UI와 백엔드를 분리한 '헤드리스 SaaS'가 중요해질 것"이라며 "ERP 업체들도 에이전트가 활용하기 좋은 구조로 시스템을 재설계해야 한다"고 강조했다. 사스포칼립스 타격을 입은 SAP와 세일즈포스 등 글로벌 기업들은 이미 이러한 구조 전환에 속도를 내고 있다고도 평가했다. 호 전무는 "해외 기업들은 API를 컴포넌트 단위로 분리해 에이전트가 활용할 수 있도록 준비하고 있다"며 "한국 기업들도 대응이 늦어지면 AI 생태계 주도권을 해외 기업에 넘길 수 있다"고 지적했다. 끝으로 AI 에이전트 시대에는 ERP 라이선스 체계 역시 변화가 불가피하다고 전망했다. 그는 "현재 ERP는 사용자 수 기준 과금 모델이 일반적이지만 앞으로는 에이전트가 업무를 수행하게 될 것"이라며 "결국 거래 건수나 사용량, 트랜잭션 기반 과금 체계로 이동할 가능성이 높다"고 말했다. 끝으로 호 전무는 "AI가 아무리 발전해도 기업 핵심 프로세스와 인과관계를 담은 데이터, 이를 연결하는 ERP와 솔루션 생태계는 계속 남을 것"이라며 "우리는 ERP를 중심으로 고객관계관리(CRM), 그룹웨어 등 다양한 솔루션과 AI 에이전트를 연결하는 허브 플랫폼 역할을 강화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 08:40한정호 기자

임우형 LG AI연구원장 "제조 데이터, AI 핵심 자산"…소버린 AI로 통제권 확보해야

"한국 제조 데이터와 노하우는 글로벌 빅테크에게도 매력적인 자산입니다. 협업을 하면서도 우리가 컨트롤할 수 있는 기술 통제권을 잃지 않아야 합니다. 임우형 LG AI연구원장은 18일 강원 춘천 엘리시안 강촌에서 열린 '제3회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 리더스 포럼' 기조강연을 발표했다. 이 발표에서 그는 글로벌 빅테크 공세 속에서 제조 데이터 주권을 지켜내기 위한 '실리적 소버린 AI'가 필요하다고 강조했다. 임 원장은 최근 글로벌 AI 트렌드로 '에이전틱 AI'와 '피지컬 AI'를 꼽았다. 이로 인해 AI가 단순 반복 업무를 대체할 것이라는 예측과 달리, 현재는 금융·투자, 마케팅, 컨설팅, 법률 등 화이트칼라 전문가 영역이 직격탄을 맞고 있다는 분석이다. 대표적으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업에서 제공하는 서비스 상당 부문을 AI 에이전트가 수행할 것으로 우려되면서 주가가 대폭 하락 중이다. 더불어 빅테크에 과제를 맡기는 대신 직접 합작법인(JV)을 설립해 AI를 내재화하는 추세다. 제조·물류 현장에서는 로봇이 3교대로 200시간 동안 무중단 작업을 수행하며 패키지 25만 개를 처리하는 등 피지컬 AI가 실제 투입 단계까지 고도화됐다. 몸값이 치솟던 실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어들의 상황도 역전됐다. 임우형 원장은 이러한 변화에 대응하기 위해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 전문가 AI를 지향하며 초거대 AI '엑사원' 생태계를 확장하고 있다고 설명했다. 기술적 성과로 독자 모델 'K-엑사원1(KX1)'과 경량화 모델 '엑사원 5'를 제시했다. KX1은 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 236B 사이즈의 전문가 혼합(MoE) 구조로 개발돼 종합 평가 1위를 차지했다. 엑사원 5는 KX1 대비 크기가 7분의 1 수준이지만 성능을 근접하게 끌어올렸다. 자체 개발한 비전 인코더를 통합해 AI가 스스로 다양한 문서를 읽고 판단할 수 있다. 산업별 적용 사례도 다양하다. 그룹 내 사무직 8만명이 활용 중인 엔터프라이즈 AI 에이전트 '체넥사원'은 심층 리서치와 리포트 및 코드 생성을 보조한다. LG화학 석유화학 공장에는 AI 에이전트를 도입해 복잡한 원료 배분과 생산 스케줄링을 최적화하고 숨겨진 영업이익을 발굴했다. 바이오·의료 분야에서는 암 환자의 병리 이미지와 유전자 정보를 결합·분석해 특정 약물의 투약 효과를 예측하는 모델을 개발했다. 금융 시장에서는 런던증권거래소(LSEG)와의 협업으로 뉴욕 증시 5000여 개 기업의 실적과 뉴스를 자동 분석해 미래 전망 보고서를 전체 자동화로 생성하는 데이터 상품을 상용화했다. 임 원장은 이러한 성과를 거둘 수 있었던 핵심 요인으로 단순한 기술 경쟁을 넘어 실제 현장의 난제를 해결하는 '전문가 AI(Expert AI)' 전략을 꼽았다. 이어 앞으로 빅테크 중심의 AI 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해선 한국 산업계가 가진 제조 노하우와 데이터의 가치를 지켜내야 한다고 당부했다. 임우형 원장은 "구글이 AI를 독점할 것 같던 시장 판도도 순식간에 바뀌었다"며 "결코 늦었다고 좌절할 필요가 없으며, 어떻게 미래를 준비할지가 중요하다"고 조언했다. 이어 "2030년이 되면 불 꺼진 공장이 보편화되고 연구개발(R&D) 난제들이 혁신적으로 풀리는 등 변화가 찾아올 것"이라며 "AI가 모든 것을 할 수 있게 진화하더라도 기술과 사회 발전의 중심을 잡고 올바른 방향을 주는 것은 인간의 역할"이라고 강조했다.

2026.06.18 18:19남혁우 기자

"밀리초 단위 분석"…데이터브릭스, '레이크하우스 RT' 베타 출시

데이터브릭스가 실시간 데이터 분석 기능을 레이크하우스에 통합해 인공지능(AI) 에이전트 활용 환경을 개선했다. 데이터브릭스는 레이크하우스 실시간 버전 '레이크하우스 RT(Real-time)'를 베타 버전으로 공개했다고 18일 밝혔다. 해당 서비스는 거버넌스가 적용된 델타 레이크와 아파치 아이스버그 테이블에서 직접 실시간 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 레이크하우스 RT는 새로운 컴퓨팅 엔진 '레이든' 기반으로 동작한다. 수만 명의 동시 사용자와 AI 에이전트를 지원하면서도 밀리초 단위 응답 속도를 제공하는 것이 특징이다. 기존에는 높은 동시성과 낮은 지연 시간이 필요한 환경에서 레이크하우스와 별도로 실시간 서빙 레이어를 구축해야 했다. 이 과정에서 데이터 복제와 추가 인프라 구축, 거버넌스 분산, 벤더 종속성 등 문제가 발생했다. 데이터브릭스는 레이크하우스 RT가 이를 해소한다고 설명했다. 사용자는 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 레이크하우스 내 최신 데이터를 직접 조회할 수 있으며 별도 동기화나 변경 데이터 캡처(CDC) 파이프라인도 구축할 필요가 없다. 레이크하우스 RT는 초당 1만 2000건 쿼리를 처리하는 상황에서도 100밀리초 미만 지연 시간을 기록했다. 고객사들은 기존 실시간 서빙 스택 대비 최대 16배 높은 성능을 확인했다. 레이든 엔진은 완전 비동기식 실행 구조를 적용했다. 소규모 데이터셋에서는 최저 10밀리초 수준 응답 속도를 제공하며 대규모 데이터셋에서도 100밀리초 미만 성능을 유지하도록 설계됐다. 모든 쿼리는 유니티 카탈로그 거버넌스 프레임워크 안에서 실행된다. 정책과 권한, 감사 기능을 별도 시스템 없이 적용할 수 있어 실시간 분석 환경에서도 데이터 통제를 유지할 수 있다. 레이크하우스 RT는 델타와 아이스버그 테이블을 직접 조회하는 방식도 지원한다. 별도 데이터 포맷 변환이나 데이터 수집 파이프라인 구축 없이 기존 테이블을 실시간 분석 환경에 활용할 수 있다. 데이터브릭스는 이번 출시가 AI 에이전트 시대를 겨냥한 전략이라고 설명했다. AI 에이전트는 반복적으로 데이터를 조회하고 추론을 수행해야 하는 만큼 빠른 응답 속도와 최신 데이터 접근성이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 판단이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "레이크하우스 RT는 엔진 전체 스펙트럼을 완성해 사람들이 원하고 에이전트가 필요로 하는 밀리초 단위 속도 레이어를 제공한다"며 "우리가 가장 뛰어난 실시간 분석 엔진을 갖췄다는 점을 증명할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.18 11:04김미정 기자

HPE, 엔비디아 손잡고 '에이전틱 AI' 실전 투입 나선다

HPE가 엔비디아와 협력을 확대하며 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가한다. 단순 AI 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경에서 안전하고 신뢰성 있게 운영할 수 있는 '프로덕션 레디' AI 인프라를 구축해 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. HPE는 엔비디아와 공동 개발한 'HPE AI 팩토리 위드 엔비디아'를 고도화했다고 17일 밝혔다. 회사는 기업 고객이 에이전틱 AI를 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원하는 신규 솔루션을 대거 공개했다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 여러 업무를 수행하는 에이전틱 AI 도입에 나서고 있다. 다만 보안과 거버넌스, 데이터 통제, 운영 비용 등 해결해야 할 과제가 적지 않아 실제 서비스 환경에 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. HPE는 이같은 문제를 해결하기 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI' 기능을 강화했다. 엔비디아 네모트론 오픈 모델과 네모클로, 오픈쉘 보안 런타임 등을 포함한 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용해 기업이 AI 에이전트를 보다 안전하게 운영하고 정책을 적용할 수 있도록 지원한다. 또 엔비디아 베라 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 신규 서버와 HPE 젤토를 통해 AI 에이전트 활동을 모니터링하고 문제가 발생할 경우 시스템을 신속하게 복구할 수 있는 체계도 마련했다. 이를 통해 개발 단계에 머물던 AI 에이전트를 실제 운영 환경으로 이전하는 과정을 지원한다는 목표다. 데이터 처리 효율 개선에도 집중했다. HPE 알레트라 스토리지 MP X10000과 데이터 패브릭 소프트웨어를 활용해 비정형 데이터를 AI 활용이 가능한 형태로 전환하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 활용 범위를 확대했다. 회사에 따르면 토큰 응답 시간은 최대 20배 단축하고 토큰 처리량은 최대 20% 향상할 수 있다. 보안 기능도 한층 강화됐다. HPE는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅을 통합해 온프레미스와 소버린 AI 환경에서 모델과 데이터를 실시간으로 보호할 수 있도록 했다. 또 엔비디아 블루필드와 DOCA를 활용해 제로 트러스트 보안 정책과 런타임 위협 탐지, 네트워크 암호화를 지원한다. 대규모 AI 팩토리 환경도 고도화된다. HPE는 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션 그래픽처리장치(GPU)와 스펙트럼-X 이더넷, 블루필드-3 DPU, 커넥트X-8 슈퍼NIC 등을 적용해 AI 개발부터 대규모 운영 환경 배포까지 지원하는 풀스택 AI 플랫폼을 제공할 계획이다. 업계에선 AI 인프라 경쟁이 단순 GPU 확보를 넘어 데이터 관리와 보안, 거버넌스, 운영 자동화를 포함한 'AI 팩토리' 구축 경쟁으로 확대되고 있다고 보고 있다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 기업들이 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하려는 수요가 늘면서 관련 시장도 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI가 점차 자율적으로 발전함에 따라 기업은 이를 안전하게 운영하고 책임감 있게 관리하며 경제적으로 확장할 수 있는 새로운 아키텍처를 필요로 한다"며 "우리는 네트워킹, 서버, 스토리지 및 소프트웨어 전반에 걸쳐 엔비디아와 함께 에이전틱 기업 기반을 구축하는 풀스택 AI 솔루션을 제공한다"고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "AI 에이전트 시대를 맞아 컴퓨팅 스택의 모든 레이어가 재창조되고 있다"며 "HPE와 협력해 엔비디아 베라 CPU와 가속화 인프라, 안전한 AI 소프트웨어로 구동되는 새로운 컴퓨팅 시대를 위한 AI 팩토리를 구축했으며 기업들이 데이터를 인텔리전트 액션으로 혁신할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 11:02한정호 기자

API 넘어 MCP로…쿠콘, AI 에이전트 데이터 허브 선언

쿠콘이 인공지능(AI) 에이전트 시대를 겨냥해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 사업에 본격 나선다. 금융·공공·물류·통신 데이터를 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있는 형태로 제공해 'AI 에이전트 전용 데이터 허브'로 진화하고 데이터와 페이먼트를 아우르는 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 쿠콘은 AI 에이전트 활용 확산에 맞춰 MCP 기반 데이터 사업을 추진한다고 15일 밝혔다. MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터와 시스템을 직접 조회하고 활용할 수 있도록 연결 방식을 통일한 표준 통신 규격이다. 지난해 11월 앤트로픽이 공개한 이후 글로벌 AI 업계에서 사실상 표준으로 자리잡으며 관련 생태계가 빠르게 확대되고 있다. 쿠콘은 이러한 변화에 대응해 기존 데이터 API를 MCP 서버 형태로 전환할 계획이다. 회사는 지난 20여 년간 금융·공공·물류·통신 분야 데이터를 수집·연결하며 구축한 인프라와 운영 경험을 바탕으로 MCP 기반 데이터 시장에서도 경쟁력을 확보한다는 목표다. 우선 다음 달 자사 비즈니스 데이터 플랫폼 '쿠콘닷넷'에 'AI 활용 데이터 전문관'을 신설하고 MCP 상품을 선보일 예정이다. 초기에는 30여 종 상품을 제공하고 연내 100여 종으로 확대한다. 이후 내년까지 전 상품을 MCP 형태로 순차 전환할 계획이다. 이를 통해 기업들이 AI 에이전트에 필요한 외부 데이터를 개별적으로 연동하지 않고도 쿠콘 플랫폼에서 표준화된 방식으로 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 쿠콘은 고객 수요가 높은 데이터를 우선 MCP로 전환해 신규 AI 도입 기업과 기존 고객 AI 전환 수요를 동시에 공략한다는 전략이다. 글로벌 표준 생태계 참여도 확대한다. 쿠콘은 지난 1일 리눅스재단 산하 글로벌 컨소시엄 '에이전틱 AI 파운데이션(AAIF)'에 가입했으며 앤트로픽·오픈AI·구글·마이크로소프트·스트라이프 등 180여 개 기업이 참여하는 MCP 워킹그룹 활동에도 참여할 예정이다. 글로벌 표준 논의에 직접 참여하며 AI 데이터 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 업계에선 MCP 기반 데이터 시장이 AI 에이전트 확산과 함께 빠르게 성장할 것으로 보고 있다. AI가 업무 자동화 과정에서 지속적으로 외부 데이터를 요청하면서 데이터 호출량이 증가하고 AI 전용 데이터 상품군이 새로운 수익 모델로 자리잡을 가능성이 높아서다. 특히 쿠콘은 데이터 사업뿐 아니라 페이먼트 서비스까지 보유하고 있다는 점을 강점으로 내세우고 있다. 향후 AI 에이전트가 데이터 조회부터 결제까지 직접 수행하는 환경에 대응해 데이터와 페이먼트를 결합한 AI 에이전트 생태계를 구축한다는 구상이다. 김종현 쿠콘 대표는 "AI 시대 핵심은 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터에 닿는 것"이라며 "지난 20여 년간 쌓아온 데이터 수집·연결 역량을 바탕으로 사람이 쓰는 API를 넘어 AI가 직접 활용하는 데이터를 제공하는 기업으로 나아가겠다"고 밝혔다. 이어 "MCP라는 업계 표준 위에서 데이터와 페이먼트를 아우르는 우리 사업 구조는 글로벌 AI 에이전트 생태계로 나아가는 발판이 될 것"이라며 "올 하반기 가시화될 MCP 데이터 사업이 새로운 성장 동력이자 기업가치 제고의 핵심 축이 될 것으로 확신한다"고 덧붙였다.

2026.06.15 10:48한정호 기자

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

쿠콘, 글로벌 AI 표준 생태계 합류…에이전트 결제 시장 공략

쿠콘이 글로벌 에이전틱 인공지능(AI) 표준 생태계에 합류하며 AI 에이전트 시대를 겨냥한 결제·데이터 사업 확대에 나선다. AI가 상품 추천을 넘어 실제 거래와 결제까지 수행하는 방향으로 진화하면서 관련 인프라 경쟁력 확보에 속도를 내는 모습이다. 쿠콘은 글로벌 에이전틱 AI 오픈소스 재단 'AAIF'에 실버 멤버로 공식 합류했다고 2일 밝혔다. AAIF는 리눅스 재단 산하 글로벌 컨소시엄으로, 오픈AI·구글·앤트로픽·마이크로소프트·스트라이프·서클·트론 등 180여 개 기업이 참여하고 있다. AI 에이전트 간 상호운용성을 높이기 위한 개방형 표준과 프로토콜을 개발·관리하며 글로벌 AI 산업 표준화를 추진하는 단체다. 최근 AI 에이전트는 단순 정보 검색과 추천을 넘어 구매 판단과 결제 수행 단계로 빠르게 진화하고 있다. 이에 맞춰 결제 사업자 역시 AI 에이전트가 안전하고 효율적으로 거래할 수 있도록 지원하는 핵심 인프라 사업자로 역할이 확대되는 추세다. 쿠콘은 이번 AAIF 합류를 계기로 AI 에이전트 결제와 AI 기반 데이터 사업 관련 워킹그룹 활동에 참여한다. 글로벌 기업들과 기술 교류와 협력을 확대하고 차세대 결제·데이터 기술 역량을 선제적으로 확보한다는 목표다. 특히 AI가 외부 데이터와 서비스를 표준 방식으로 연결할 수 있도록 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 사업에도 속도를 낸다. 현재 쿠콘은 국내 500여 기관과 해외 40여 개국 2500여 금융기관 데이터를 300여 개 API로 연결하는 데이터 플랫폼을 운영하고 있으며 이를 MCP 기반 구조로 전환하는 작업을 추진 중이다. 결제 사업 경쟁력도 강화하고 있다. 쿠콘은 200만 QR 가맹점과 10만 프랜차이즈, 4만 ATM 인프라를 기반으로 결제·출금·정산 서비스를 제공 중이다. 또 유니온페이와 위챗페이, 알리페이+, 인도네시아 QR 표준인 QRIS 등 주요 글로벌 결제 네트워크와 연동하며 해외 결제 인프라 확대에도 나서고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화될 경우 데이터 연결성과 결제 인프라를 동시에 확보한 기업이 새로운 경쟁 우위를 확보할 전망이다. 글로벌 표준화 기구 참여와 AI 에이전트 결제 기술 확보 경쟁도 한층 치열해질 것으로 예상된다. 쿠콘은 향후 AAIF 내 기술 협업과 표준화 활동을 바탕으로 글로벌 결제 사업과 스테이블코인 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 국제 표준을 자사 인프라에 적용해 글로벌 호환성을 높이고 AI 기반 데이터 사업 고도화에도 역량을 집중한다는 전략이다. 김종현 쿠콘 대표는 "이번 AAIF 합류는 싱가포르 법인 설립과 함께 본격적인 글로벌 진출로 도약하는 중요한 전환점"이라며 "글로벌 기업들과 기술 교류와 협력을 통해 AI 에이전트 시대에 대응할 수 있는 결제·데이터 기술 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "AAIF 활동을 발판 삼아 데이터 플랫폼 기업에서 AI 기반 데이터 기업으로 전환하고 글로벌 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.06.02 14:43한정호 기자

골프채도 AI가 골라준다…메가존클라우드, '골핑'에 쇼핑 에이전트 구축

메가존클라우드가 골프존커머스와 손잡고 에이전틱 인공지능(AI) 기반 초개인화 쇼핑 서비스를 선보인다. 기업이 보유한 데이터를 AI 에이전트와 결합해 실제 구매 의사결정까지 지원하는 유통업계 AI 전환(AX)을 주도한다는 목표다. 메가존클라우드는 골프존커머스의 온라인 쇼핑몰 '골핑'에 사용자 맞춤형 골프 장비 추천 기능을 제공하는 AI 쇼핑 에이전트를 구축했다고 2일 밝혔다. 이번 서비스는 전국 골프존 스크린골프장에서 수집된 데이터 가운데 유의미한 정보가 축적된 50만 건 이상 피팅 데이터를 기반으로 한다. 이용자 스윙 특성과 플레이 스타일을 분석해 개인별 최적의 골프 장비를 추천하는 것이 특징이다. 최근 유통업계에선 단순 상품 검색과 추천을 넘어 고객 데이터를 기반으로 구매 과정 전반을 지원하는 에이전틱 AI 도입이 확대되고 있다. AI가 고객 특성을 분석하고 상품을 탐색한 뒤 구매 의사결정까지 지원하는 형태로 진화하면서 맞춤형 커머스 경쟁도 치열해지는 양상이다. 메가존클라우드가 구축한 AI 쇼핑 에이전트는 2개 에이전트 그룹과 10개 이상의 특화 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 구조로 설계됐다. AI 피팅 에이전트 그룹은 사용자 데이터를 분석해 골퍼 프로필을 생성하고 제품 추천 에이전트 그룹은 이를 기반으로 최적의 클럽과 골프공을 추론한다. 각 에이전트 결과를 종합해 사용자에게 단일 추천 결과를 제공하는 방식이다. 시스템은 아마존웹서비스(AWS) '아마존 베드록 에이전트코어' 기반으로 구축됐다. 메가존클라우드는 아마존 베드록 기반 '클로드 소넷 4.5' 모델을 적용하고 캐싱 기술을 활용해 응답 속도와 비용 효율성을 높였다. 또 데이터 거버넌스 이슈를 고려해 서울 리전에서 서비스를 운영하도록 설계했다. 골프존커머스는 지난달 7일부터 해당 서비스를 골핑에 적용해 운영 중이다. AI 쇼핑 에이전트는 개인별 스윙 특성에 맞는 클럽 3종을 추천 근거와 예상 개선 효과와 함께 제시한다. 골프공 역시 플레이 스타일과 타구감 선호도, 스핀량 등을 종합 분석해 적합한 제품을 추천한다. 회사 측에 따르면 스윙 데이터가 없는 이용자도 설문 응답을 통해 유사한 수준의 추천 서비스를 받을 수 있다. 이 밖에도 실시간 재고 현황 조회와 사용자 위치 기반 인근 골프존마켓 매장 안내 기능도 제공한다. 이종우 골프존커머스 온라인사업부장은 "이번 AI 피팅 서비스는 우리가 축적한 데이터와 에이전틱 AI 기술 결합을 통해 탄생한 결과"라며 "앞으로도 AI를 적극 도입해 골퍼들이 가장 적합한 장비를 과학적으로 선택할 수 있는 이커머스 환경을 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 유형림 메가존클라우드 부사장은 "이번 프로젝트는 기업이 보유한 데이터가 에이전틱 AI와 결합할 때 어떤 비즈니스 성과로 이어질 수 있는지를 보여준 사례"라며 "고객 데이터를 기술과 연결해 측정 가능한 비즈니스 성과를 만들어내는 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터 역할을 다양한 산업으로 확장해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.02 14:33한정호 기자

[AI는 지금] "오픈AI만으론 부족했나"…MS, 미스트랄 품고 유럽 AI 에이전트 시장 정조준

마이크로소프트(MS)가 자사 인공지능(AI) 에이전트 개발 플랫폼에 유럽 대표 AI 기업의 모델을 수용하며 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략을 가속화한다. 날로 엄격해지는 글로벌 데이터 규제에 대응해 기업 고객에게 '선택권'을 부여하는 한편, AI 주권(Sovereign AI) 요구가 거센 유럽 시장의 주도권을 잡겠다는 포석이다. MS는 자사 로우코드 에이전트 구축 플랫폼인 '코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)'의 외부 모델 제공업체 라인업에 프랑스 AI 스타트업 미스트랄 AI의 고성능 모델 '미스트랄 미디엄 3.5(Mistral Medium 3.5)'를 추가했다고 29일 밝혔다. 이번 업데이트는 초기 배포(early release) 환경의 전 세계 고객을 대상으로 우선 적용된다. 이번 양사의 협력은 최근 단순 챗봇을 넘어 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 도입을 서두르는 글로벌 기업들의 현실적인 고민을 해결하는 데 초점이 맞춰졌다. 특히 유럽연합(EU) 내 기업 고객들의 기대감이 높다. 유럽 기업들은 엄격한 'EU AI 법(EU AI Act)'과 데이터 주권 규제 탓에 미국 빅테크 기업의 인프라를 활용할 때 데이터 역외 유출에 대한 부담을 안고 있었다. 미스트랄 미디엄 3.5를 활용하면 에이전트 구동의 유연성을 확보하면서도 데이터 처리를 유럽 역내(In-region)로 제한할 수 있어 규제 리스크를 해소할 수 있다. 행정 및 조달(Procurement) 프로세스를 대폭 간소화한 것도 특징이다. 통상 기업이 새로운 AI 모델을 도입하려면 각 공급사와 별도의 라이선스 계약을 맺고 결제 및 보안 시스템을 연동해야 하는 비용과 운영 부담이 발생한다. 반면 이번 통합으로 기업 IT 관리자는 마이크로소프트 365(M365) 및 파워플랫폼 관리 센터 내에서 '옵트인(Opt-in)' 스위치를 켜는 것만으로 미스트랄 모델을 즉시 현업에 배포할 수 있다. 에이전트 구현에 특화된 기술적 강점도 주목받는다. 미스트랄 측에 따르면 미디엄 3.5는 장기적인(Long-horizon) 복잡한 과제 수행과 안정적인 API·도구 호출(Function calling), 구조화된 데이터 출력에 최적화됐다. 요청별로 추론 노력(Reasoning effort)을 유연하게 설정할 수 있어 단순 대화형 답변부터 정교한 에이전틱 워크플로우까지 하나의 모델로 모두 대응이 가능하다. 업계에선 MS의 이 같은 행보를 두고 오픈AI에 대한 의존도를 낮추는 동시에 코파일럿 스튜디오를 기업용 AI 에이전트 시장의 범용 플랫폼(OS)으로 포지셔닝하려는 멀티 모델 전략의 일환으로 분석하고 있다. 벤 애플비 MS 코파일럿 스튜디오 그룹 프로덕트 매니저는 "미스트랄 미디엄 3.5 도입을 통해 거버넌스와 수명 주기 관리를 단일 플랫폼으로 통합하는 동시에 에이전트 개발을 위한 모델 선택폭을 넓혔다"며 "기업 고객들은 지역별 규정 준수 요구사항을 충족하면서 단일화된 플랫폼 내에서 안심하고 AI 에이전트를 확장할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.05.29 17:59장유미 기자

스노우플레이크, 나토마 인수…"AI 에이전트 보안 연결·통제 강화"

스노우플레이크가 기업용 인공지능(AI) 에이전트 보안 연결과 운영 통제 강화에 나섰다. 스노우플레이크는 AI 에이전트용 엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 플랫폼 기업 나토마를 인수한다고 29일 발표했다. 이번 인수로 스노우플레이크는 AI 에이전트와 MCP 도구 접근을 관리하는 통합 거버넌스와 ID 레이어를 구축할 계획이다. 나토마는 AI 시스템을 기업 애플리케이션, 데이터베이스, API, 툴에 안전하게 연결하고 관리하는 기술을 제공한다. 스노우플레이크는 이를 통해 기존 데이터 접근 통제를 넘어 AI가 업무 시스템에서 어떤 방식으로 검색하고 접근하며 동작하는지 관리할 수 있게 된다. 이번 인수 핵심은 MCP 기반 연결을 기업 보안 체계 안으로 끌어들이는 데 있다. MCP는 AI 에이전트가 여러 업무 시스템과 데이터를 연결해 작업할 수 있게 하지만 거버넌스가 부족하면 섀도우 AI와 데이터 유출 위험을 키울 수 있어서다. 스노우플레이크 고객은 앞으로 검증된 MCP 서버 라이브러리를 활용해 코텍스 에이전트, 스노우플레이크 인텔리전스, 코텍스 코드 등을 다양한 기업 시스템과 연결할 수 있다. 연결 대상은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션, 클라우드 환경, 가상 프라이빗 클라우드, 온프레미스 인프라를 포함한다. 나토마 플랫폼은 이런 연결 과정에서 통제와 거버넌스 패브릭 역할을 맡는다. 기업은 AI 에이전트 시스템 접근 방식과 실행 과정을 가시화하고 ID 권한 설정, 정책 적용, 감사 가능성을 확보할 수 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 업무 맥락을 데이터 분석과 AI 실행에 더 폭넓게 결합할 수 있다고 설명했다. 사용자는 스노우플레이크 플랫폼의 비즈니스 데이터에 슬랙, 이메일, 고객관계관리(CRM), 지라, 내부 API, 데이터베이스, 애플리케이션 맥락을 더해 더 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 스노우플레이크는 나토마 기능을 AI 데이터 클라우드에 통합해 고객에게 제공할 예정이다. 회사는 이를 통해 에이전틱 엔터프라이즈를 위한 신뢰 기반 컨트롤 플레인 역할을 강화한다는 방침이다. 최근 스노우플레이크 주가는 분기 실적 발표 이후 35% 넘게 오르며 지난해 12월 이후 최고 수준을 기록했다. 업계에선 제품 매출이 1분기 전년 동기보다 34% 증가한 영향이 반영된 것으로 보고 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 빠르게 기업 경영의 일부가 되고 있지만, 거버넌스 없는 인텔리전스는 오히려 리스크"라며 "기업에서 안전하게 에이전트를 운영하기 위해서는 정확한 맥락, 권한 등 정책 가드레일이 필요하다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:19김미정 기자

AI 책임경영 압박 커진다…한국 CEO 93% "성과 못내면 직무 위태"

한국 기업 경영진 사이에서 인공지능(AI) 성과가 단순 기술 투자를 넘어 경영 책임과 직결되는 핵심 과제로 부상하고 있다는 조사가 나왔다. 국내 최고경영자(CEO) 대다수가 AI 성과 부진 시 직무 안정성까지 위협받을 수 있다고 인식하는 가운데, 실제 AI 의사결정에 대한 신뢰와 통제 체계는 여전히 미흡한 것으로 나타났다. 28일 데이터이쿠가 발표한 '글로벌 AI 실태 보고서'에 따르면 전 세계 CEO 87%는 AI 성과에 대해 전적인 책임을 지고 있다고 답했다. 또 78%는 올해 말까지 AI를 통한 가시적 성과를 내지 못할 경우 자신의 직무 안정성이 위협받을 수 있다고 응답했으며 74%는 AI 전략 실패가 경영진 교체로 이어질 수 있다고 전망했다. 이번 조사는 글로벌 시장조사기관 해리스 폴과 함께 미국·영국·프랑스·독일·아랍에미리트·일본·한국·싱가포르 CEO 900명을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 CEO 62%는 이사회로부터 측정 가능한 AI 성과를 요구받고 있다고 답해 AI가 단순 전략적 투자 단계를 넘어 실질적인 경영 성과 과제로 자리 잡고 있는 것으로 분석됐다. AI는 이미 경영진 의사결정 과정 전반에 깊숙이 관여하고 있는 것으로 나타났다. 전 세계 CEO들은 매년 40건 이상의 핵심 의사결정에서 AI 영향을 받고 있다고 답했다. 다만 신뢰 문제는 여전했다. CEO 80%는 AI 결과물을 직접 검증하거나 이의를 제기한다고 답했으며 51%는 핵심 비즈니스 결정 과정에서 인간 승인이 여전히 필요하다고 응답했다. AI 에이전트 도입 확대 흐름도 확인됐다. 전 세계 CEO 83%는 올해까지 AI 에이전트를 실제 업무 환경에 도입할 계획이라고 답했다. 반면 AI 에이전트 대규모 도입에 대한 신뢰도는 1년 전 41%에서 올해 31%로 하락했다. 벤더 종속에 대한 우려도 커지는 분위기다. CEO 65%는 AI 투자 확대보다 특정 벤더에 대한 과잉 투자를 더 우려한다고 답했으며 76%는 이미 소수 AI 공급업체에 지나치게 의존하고 있다고 응답했다. 또 67%는 지난 1년 동안 최고정보책임자(CIO) 등 조직 구성원이 내린 AI 플랫폼·공급업체 관련 결정에 이의를 제기한 경험이 있다고 밝혔다. AI 거버넌스와 규제 리스크 역시 주요 과제로 지목됐다. 전 세계 CEO 96%는 승인되지 않은 생성형 AI 도구 사용인 이른바 '섀도우 AI' 문제가 존재한다고 답했다. 79%는 AI 에이전트 관련 법적 리스크를 우려했으며 57%는 설명 가능성 부족이 기업 신뢰 위기로 이어질 수 있다고 응답했다. 아울러 글로벌 CEO 51%는 규제 불확실성 때문에 AI 관련 사업 추진을 지연한 경험이 있다고 답했다. 이에 맞춰 AI 성공을 위한 핵심 요소로 거버넌스 중요성이 부각됐다. 조사에서 CEO들은 인재 및 인력 준비(34%)나 오케스트레이션(28%)보다 거버넌스(39%)를 가장 중요한 요소로 꼽았다. 데이터이쿠는 AI 활용이 확대될수록 통제력과 설명 가능성이 기업 경쟁력 핵심 요소로 부상하고 있다고 분석했다. 조직 내부 인식 차이도 두드러졌다. CEO 94%는 AI가 전략적 의사결정에 영향을 미친 사실을 이사회에 공유하는 데 부담이 없다고 답했지만, 데이터 책임자 가운데 AI 에이전트가 기본적인 의사결정 감사를 통과할 수 있을 것이라고 확신한 비율은 34%에 그쳤다. 또 CEO 83%가 AI 에이전트 운영 확대를 예상한 반면 이를 실시간 모니터링할 수 있다고 답한 CIO 비율은 25%에 불과했다. 한국 시장에선 AI 책임경영 흐름이 더욱 강하게 나타났다. 한국 CEO 95%는 AI 에이전트가 현재 경영진보다 더 나은 전략적 계획을 수립할 수 있다고 답해 글로벌 평균(80%)을 크게 웃돌았다. 이에 더해 한국 CEO 93%는 올해 말까지 가시적인 AI 비즈니스 성과를 내지 못할 경우 자신의 직무가 위태로울 수 있다고 답해 미국(81%)과 글로벌 평균(80%)보다 높은 수준을 기록했다. 아울러 한국 CEO 95%는 AI 성과에 대해 전적인 책임을 지고 있다고 답했으며 이는 글로벌 평균(87%)을 상회했다. 또 58%는 이사회로부터 측정 가능한 AI 성과 달성에 대한 직접적인 압박을 받고 있다고 답했다. 한국 CEO 79%는 지난 1년간 AI 관련 의사결정 과정에서 본인의 참여도가 높아졌다고 응답해 경영진 차원의 AI 전략 관여 확대 흐름도 확인됐다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 CEO 겸 공동창업자는 "기업 간 차별화 요소는 AI 성능 자체보다 이를 신뢰 가능한 비즈니스 의사결정으로 연결할 수 있는 역량에 있다"며 "오늘날 전 세계 경영진은 AI 성과에 큰 책임을 지고 있지만 AI 결과값 검증과 통제 측면에선 여전히 과제를 안고 있어 이 간극을 해소하는 기업이 책임 있는 AI 체계를 구축하게 될 것"이라고 말했다.

2026.05.28 13:03한정호 기자

[AI는 지금] 세일즈포스, 깜짝 실적에도 못 웃었다…가이던스 부진에 주가 '냉랭'

세일즈포스가 시장 예상을 웃도는 실적을 내고도 투자자들의 냉담한 평가를 받았다. 인공지능(AI) 사업은 고성장을 이어갔지만 2분기 매출 전망과 계약 지표가 기대에 못 미치면서, 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 성장 둔화를 AI로 상쇄할 수 있을지에 대한 의구심만 커진 분위기다. 세일즈포스는 27일(현지시간) 2027 회계연도 1분기(2~4월) 실적 발표에서 매출 111억 달러(약 16조6544억원), 조정 주당순이익(EPS) 3.88달러를 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 13% 증가했고, EPS는 시장 예상치(3.13달러)를 큰 폭으로 웃돌았다. 실적 수치만 보면 어닝 서프라이즈에 가까웠지만, 투자자들의 시선은 향후 매출 가시성에 쏠렸다. 세일즈포스가 제시한 2분기 매출 가이던스는 112억7000만~113억5000만 달러로, 상단 기준으로도 월가 컨센서스(113억6000만달러)를 밑돌았다. 미래 매출의 선행지표로 꼽히는 남은 이행 의무(RPO)도 679억 달러를 기록하며 시장 예상치(689억4000만 달러)를 하회했다. RPO는 고객과 계약을 맺었지만 아직 매출로 잡히지 않은 금액이다. 앞으로 매출로 인식될 물량을 보여주는 지표인 만큼, 시장은 이를 세일즈포스의 성장 흐름을 가늠하는 기준으로 본다. 하지만 세일즈포스의 이 수치가 예상치를 밑돌자, 기업 고객들의 소프트웨어 구매와 갱신 결정이 여전히 신중한 것으로 분석됐다. AI 도입 수요는 커지고 있지만, 기업들이 기존 소프트웨어 지출을 확대하거나 장기 계약으로 묶는 데는 여전히 보수적으로 접근하고 있다는 의미다. 매출과 이익 개선이 본업 성장만으로 이뤄진 것이 아니라는 점도 주목할 부분이다. 실제 이번 매출 성장에는 지난해 인수한 데이터 통합 기업 인포매티카(Informatica)의 실적 편입 효과가 반영됐다. 또 EPS 호조에는 비용 효율화와 수익성 개선 효과도 작용한 것으로 분석됐다. 하지만 일각에선 수익성 개선이 본업 성장 가속화보다 비용 통제와 인수 효과에 더 힘입은 결과인지 확인할 필요가 있다는 지적을 내놨다. 일단 이번 실적에선 세일즈포스가 전사적으로 밀고 있는 생성형 AI 사업이 성장세를 이어가는 모습은 보였다. 특히 세일즈포스의 AI 플랫폼 '에이전트포스(Agentforce)'와 핵심 데이터 플랫폼 '데이터360(Data Cloud·Data 360)'을 합산한 연간 반복 매출(ARR)은 약 34억 달러로 전년 동기 대비 200% 이상 증가했다. 이 중 에이전트포스 단독 ARR은 12억 달러를 기록하며 핵심 이정표였던 10억 달러를 넘어섰다.마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 실적 발표 후 "에이전틱 AI는 고객과 세일즈포스 모두에게 가장 큰 성장 기회"라며 "올해 하반기에 유기적 매출 성장 가속화를 기대하고 있다"고 밝혔다. 다만 월가는 성장률 못지않게 실제 매출 기여 규모를 주목하고 있다. 연간 매출 가이던스가 460억 달러 안팎인 세일즈포스 전체 사업과 비교하면 ARR 기준 AI 사업 규모는 아직 제한적 수준이라는 평가다. AI 사업이 빠르게 성장하고 있지만, 기존 사업 성장 둔화를 상쇄하며 실적 방향성을 바꿀 만큼의 영향력을 확보했는지는 추가 검증이 필요하다는 분석이다. 기업용 SaaS 산업의 구조 변화 가능성도 변수로 떠오르고 있다. 기존 SaaS 시장은 직원 수만큼 소프트웨어 라이선스를 구매하는 '시트(Seat) 기반' 모델을 중심으로 성장해왔다. 그러나 생성형 AI 에이전트가 반복 업무를 대체하기 시작하면 기업들이 필요로 하는 라이선스 수 자체가 줄어들 수 있다는 우려도 나온다. AI가 새로운 성장 동력이 될 수 있는 동시에 기존 SaaS 시장의 수익 구조를 흔들 수 있다는 이른바 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 논쟁이 이어지는 배경이다. 경쟁 구도도 녹록지 않다. 마이크로소프트는 코파일럿(Copilot)을 중심으로 업무 생산성 AI 생태계를 확장하고 있고, 서비스나우(ServiceNow)는 워크플로우 자동화 영역에서 AI 상용화를 강화하고 있다. 세일즈포스 역시 고객관계관리(CRM) 중심 AI 전략을 강화하고 있지만, 시장에선 에이전트포스가 실제 대형 고객 계약과 업셀링으로 이어지고 있는지에 대해 의구심을 나타내고 있다. 주가 흐름 역시 이 같은 고민이 반영됐다. 실제 세일즈포스 주가는 27일 정규장에서 전일 대비 0.9%가량 하락 마감한 데 이어 실적 발표 후 시간외 거래에서도 1%대 약세를 나타냈다. 최근 1년 기준 주가 하락률은 30%를 웃돌며 같은 기간 S&P500 지수가 상승 흐름을 보인 것과는 대조적인 모습을 보였다. 업계에선 세일즈포스가 과거 고성장 SaaS 기업에서 성숙한 현금창출 기업으로 재평가되는 국면에 들어섰다는 분석도 내놨다. 또 AI 성장 프리미엄이 유지되려면 기술 기대감만으로는 부족하고 실제 계약 확대와 매출 기여 증가를 입증해야 할 것이라고 봤다.시장에선 세일즈포스의 거래 활동 둔화와 경쟁 압력 확대를 우려 요인으로 짚었다. 에이전트포스의 성장성은 인정하면서도, 대규모 확산 배치와 실질적인 매출 기여도는 아직 검증이 필요하다는 평가를 내놓고 있다.씨티그룹 애널리스트는 "에이전트포스는 고객 논의를 이끄는 핵심 동력으로 작용하고 있지만, 고객들이 에이전트포스를 대규모로 활용하고 있다는 의미 있는 징후는 아직 포착되지 않았다"며 "2분기 cRPO(향후 12개월 내 매출로 전환될 계약 잔액) 성장률도 환율 변동을 감안할 때 8~8.5%로 둔화될 것으로 보인다"고 밝혔다.뱅크오브아메리카(BofA)는 "세일즈포스는 고성장 플랫폼 기업에서 성숙한 현금창출 기업으로 전환하고 있다"며 "포춘 500대 기업 침투율이 이미 높아 추가 확장 여력이 제한적인 가운데 에이전트포스를 포함한 AI 제품의 수익화 경로도 아직 뚜렷하지 않다"고 평가했다.

2026.05.28 10:27장유미 기자

[현장] 김동훈 NHN클라우드 "AI 3강 이끌 핵심 인프라 기업 될 것"…글로벌 경쟁 승부수

"그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축부터 운영, 인공지능(AI) 서비스 실행까지 아우르는 통합 실행 환경을 기반으로 대한민국 AI 전환을 뒷받침하는 국가대표 AI 인프라 기업으로 도약하겠습니다." 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최한 기자간담회에서 이같이 강조했다. 이날 NHN클라우드는 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합 제공하는 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X(FactoryX)'를 공개하고 중장기 AI 사업 전략을 발표했다. GPU 인프라 구축부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행 환경까지 하나의 흐름으로 연결해 공공·민간 AI 전환 시장을 선도한다는 목표다. 회사는 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 전체 매출 중 AI 사업 비중을 올해 38% 수준에서 오는 2027년 50%까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김 대표는 "이제 AI 패권 경쟁 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "우리는 지난 7년간 GPU 인프라 시장을 개척하며 축적한 경험을 바탕으로 AI 실행 환경 경쟁력을 강화해왔다"고 말했다. "공랭으론 한계"…수랭식 GPU 데이터센터 승부수 NHN클라우드는 이날 가장 큰 경쟁력으로 대규모 GPU 인프라 구축·운영 경험을 내세웠다. 회사는 광주 국가 AI 데이터센터에서 아시아 최초로 엔비디아 H100 GPU를 도입한 바 있다. 또 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 B200 GPU 7656장을 기반으로 국내 최대 규모인 4080장 단일 GPU 클러스터도 구축해 양평 데이터센터를 공식 론칭했다. NHN클라우드는 현재 광주 국가 AI 데이터센터와 양평 데이터센터를 기반으로 총 27.4엑사플롭스(EF) 규모 AI 인프라를 운영 중이다. 회사는 최근 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주하며 공공을 넘어 민간 AI 인프라 사업 영역도 확대하고 있다. 특히 수랭식 GPU 데이터센터를 자사 핵심 차별점으로 제시했다. 강민수 NHN클라우드 최고인프라책임자(CIO)는 "차세대 GPU 발열은 공랭 방식으로 더 이상 감당하기 어려운 수준"이라며 "수랭을 적용해 GPU 장애율을 약 3배 감소시키고 평균 무고장 시간도 2.6배 향상시켰다"고 설명했다. GPU 라이브·프로젝트X 공개…"AI 실행 환경 통합" 이날 공개한 팩토리X는 인프라·플랫폼·서비스 3개 레이어 구조로 구성된다. 인프라 영역에는 GPU 데이터센터와 서비스형 GPU(GPUaaS)가, 플랫폼 영역에는 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU 라이브'와 AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'가 포함된다. 서비스 영역에는 AI 에이전트 실행 환경 '프로젝트X'가 배치된다. NHN클라우드는 팩토리X를 중심으로 AI 사업을 미래 핵심 성장축으로 육성할 계획이다. 현재 전체 매출 중 AI 사업 비중은 약 38% 수준이며 오는 2027년에는 기존 클라우드 사업과 AI 사업 비중을 50대 50 수준까지 확대한다는 목표를 제시했다. 김태형 NHN클라우드 최고기술책임자(CTO)는 "GPU를 그저 보유하는 것과 GPU를 잘 활용하는 것은 완전히 다른 문제"라며 GPU 운영 효율화 중요성을 강조했다. 이어 "GPU 활용률이 50% 수준에 머물 경우 대규모 클러스터 운영 기업은 연간 수백억원 규모 비용을 낭비할 수 있다"며 "GPU 라이브는 워크로드 우선순위 조정과 동적 자원 할당, 통합 모니터링 기능을 통해 GPU 활용률을 극대화하는 플랫폼"이라고 덧붙였다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 AI 에이전트 플랫폼 프로젝트X를 공개했다. 프로젝트X는 자연어 기반으로 기업 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 사내 시스템과 연결해 업무 자동화를 구현하는 서비스다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드 환경을 모두 지원하며 보안과 통제 기능을 강화한 것이 특징이다. 특하 프로젝트X는 내부 시스템과 데이터, 도구를 단일 실행 흐름으로 연결해 24시간 업무 자동화를 지원하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 연동 구조를 통해 다양한 외부 에이전트와도 연결할 수 있도록 설계했다. 안 대표는 "AI 에이전트는 단순 챗봇이 아니라 실제 업무를 자율적으로 수행해야 한다"며 "프로젝트X는 사람·에이전트·도구·사내 시스템을 하나의 실행 흐름으로 연결하는 환경을 구축했다"고 밝혔다. "AWS·MS와도 경쟁 가능"…민간·글로벌 확장 시도 현장에선 정부 GPU 사업과 글로벌 클라우드 경쟁 전략, 일본 시장 확대 계획 등도 언급됐다. 김 대표는 글로벌 하이퍼스케일러와의 경쟁 전략에 대해 "7년간 축적한 운영 노하우를 바탕으로 인프라·플랫폼·서비스를 모두 제공할 수 있다는 점이 차별화 요소"라며 "글로벌 수준의 AI 실행 환경을 제공할 수 있다"고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS) 애저 등 글로벌 클라우드 선도 기업과의 경쟁에 대해서도 "AI 시장은 결국 속도전"이라며 "우리는 GPU 수급과 구축·운영을 국내에서 가장 빠르게 수행할 수 있는 기업 중 하나"라고 자신감을 드러냈다. 올해 정부 2조원 규모 GPU 확보·구축·운용지원 사업에 참여하지 않은 배경도 설명했다. 김 대표는 "현재 양평 데이터센터 GPU 자원이 대부분 가동 중이고 올해는 기존 사업 안정화에 집중하는 것이 우선이었다"며 "대신 포항 신규 데이터센터 프로젝트를 준비하며 차기 사업을 대비하고 있다"고 밝혔다. 공시를 앞둔 자회사 NHN인재아이엔씨와 이노그리드 합병에 따른 시너지에 대해선 공공·클라우드 운영 역량 통합과 GPU 사업 확대 측면에서 긍정적 효과를 기대한다고 설명했다. 또 일본 사업과 관련해선 NHN 그룹의 일본 사업 경험을 기반으로 AI·클라우드 시장 확장 가능성을 검토 중이라고 소개했다. NHN클라우드는 이날 공개한 팩토리X를 기반으로 공공과 민간의 다양한 고객 수요에 맞춰 프라이빗·퍼블릭 환경을 동시에 지원하는 형태로 발전시켜 나갈 계획이다. 김 대표는 "AI 핵심 기술을 보유한 나라와 그렇지 않은 나라의 산업 경쟁력 차이는 앞으로 훨씬 커질 것"이라며 "대한민국이 AI 3대 강국(G3)으로 도약할 수 있도록 인프라와 실행 생태계 구축의 최전선에서 역할을 하겠다"고 강조했다.

2026.05.26 15:01한정호 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 Next