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'데이터 에이전트'통합검색 결과 입니다. (120건)

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데이터브릭스 부사장 방한…서울서 'CIO 포럼' 연다

데이터브릭스 주요 임원이 방한해 국내 기업의 인공지능(AI)과 데이터 플랫폼 생태계 파악에 나선다. 25일 IT 업계에 따르면 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 부사장이 26일 서울 소재 컨퍼런스장에서 한국 기업 CIO 대상으로 포럼을 연다. 행사에는 국내 주요 기업 CIO를 비롯한 IT 관계자 100여명이 참석할 예정인 것으로 전해졌다. 마이어 부사장은 포럼에서 국내 CIO들과 만나 AI 도입과 데이터 활용에 필요한 제품 수요를 확인할 계획이다. 그는 "한국 CIO 요구가 다른 국가 기업과 어떤 차이를 보이는지 파악하는 데 주력할 것"이라며 "제품을 총괄하는 입장에서 한국 기업이 미국과 달리 무엇을 필요로 하는지 이해하는 것은 매우 중요하다"고 지디넷코리아에 밝혔다. 데이터브릭스는 최근 기업가치 1900억 달러를 인정받고 50억 달러 규모 추가 투자를 유치한 바 있다. 2026 회계연도 2분기 연환산 매출은 70억 달러(약 9조 6800억원)를 넘어 전년 동기 대비 80% 이상 오른 것으로 나타났다. 회사는 지난 6월 미국 샌프란시스코에서 열린 '데이터+AI 서밋 2026'에서 업무용 AI 에이전트 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 기업 내외부 정형·비정형 데이터를 활용해 재무와 영업·마케팅 등 업무를 자동화하고 여러 작업을 조율하는 제품이다. 기업용 AI 에이전트 개발 도구 '에이전트 브릭스'도 종합 에이전트 플랫폼으로 확장됐다. 데이터와 AI 운영 상태를 감시하고 장애 원인을 분석해 수정안을 제시하는 '지니 제로옵스'도 공개됐다. 데이터브릭스 기업공개(IPO)는 당분간 미뤄질 것으로 전해지고 있다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 지난 6월 "올해는 상장하기에 좋지 않은 시기로 평가한다"며 구체적인 상장 시기와 추진 일정은 공개하지 않았다 데이터브릭스 제품 총괄 부사장은 "한국 시장은 매우 빠르게 성장하고 있다"며 "지금은 한국 CIO들이 세계 다른 지역 CIO들과 달리 무엇을 필요로 하는지 이해해야 할 매우 중요한 시점"이라고 강조했다.

2026.08.25 14:21김미정 기자

[현장] 델 "AI 에이전트 수천개 쓰는 시대…일하는 방식부터 바꿔야"

델 테크놀로지스가 인공지능(AI)을 단순한 업무 생산성 도구에서 기업 비즈니스와 산업 현장을 움직이는 핵심 인프라로 확장하는 청사진을 제시했다. AI 에이전트 확산에 맞춰 데이터센터와 데이터, 보안, 업무 환경을 아우르는 인프라를 현대화하고 'AI 팩토리'를 중심으로 기업 AI 투자를 실질적인 비즈니스 성과로 연결한다는 목표다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 25일 서울 코엑스에서 개최한 '델 테크놀로지스 포럼 2026'에서 "많은 기업이 AI를 새로운 성장 기회로 받아들이고 있지만 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 보안과 규제, 데이터 거버넌스, 인프라 준비 등 다양한 어려움에 직면하고 있다"며 "엔드투엔드 포트폴리오와 개방형 생태계를 바탕으로 기업의 장기적인 기술 로드맵을 제시하고 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 전략적 파트너 역할을 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 행사는 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장이 무대에 등장해 로봇과 악수하며 시작됐다. 그는 3년 전 생성형 AI 시대가 도래한 당시 포럼에서도 AI를 주요 화두로 제시했던 점을 언급하며 이제는 생활과 업무에서 AI를 빼놓기 어려운 시대가 됐다고 진단했다. 또 기업의 관심 역시 AI 도입 자체에서 비용과 전력 소비를 낮추면서 실제 업무에 얼마나 효과적으로 활용할 수 있느냐로 옮겨가고 있다고 설명했다. 유 사장도 지난 1년간 AI 산업의 변화 속도가 예상보다 빨랐다고 평가했다. 그러면서 AI 모델 비용은 낮아지고 있지만 사용량과 토큰 소비는 빠르게 증가하고 있고 AI가 산업 현장으로 확산되면서 사이버 복원력과 리스크 관리, 거버넌스의 중요성도 함께 커졌다고 강조했다. 실제 델이 최근 진행한 '2026년 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사'에 따르면 응답 기업의 87%는 급변하는 환경에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 대해 유 사장은 "기업들은 AI와 업무·산업 현장, 데이터센터를 별개의 과제로 추진해선 안 되며 AI·데이터·보안을 아우르는 실행 가능한 로드맵을 마련해야 한다"며 "특히 보안과 사이버 복원력은 AI 구축 이후 추가하는 기능이 아니라 초기 설계부터 포함해야 할 필수 요소"라고 말했다. "AI, 전기만큼 근본적인 인프라…데이터가 기업 경쟁력 좌우" 마이클 델 회장도 이날 포럼 영상 메시지를 통해 AI가 기업과 사회의 기반 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 "AI 지능은 전기만큼이나 근본적인 인프라가 돼 병원·공장·연구소·도시로 스며들고 있다"며 "이런 상황 속 기업의 차별점은 각자가 보유한 고유한 데이터이며 모든 조직은 이를 얼마나 빠르게 영향력으로 전환할 수 있느냐는 과제에 직면했다"고 짚었다. 델은 이를 지원하기 위해 기업 데이터가 존재하는 곳에서 AI를 구동할 수 있는 하이브리드 AI 인프라 전략을 강화하고 있다. 현재 5000곳 이상 기업 고객이 '델 AI 팩토리'에서 워크로드를 운영 중이며 신약 개발과 산업 자동화, 금융 서비스 등으로 활용 분야를 확대하고 있다. 이와 관련해 맷 던피 델 테크놀로지스 수석부사장은 AI를 실제 사업 성과로 연결하기 위해선 기존 업무 방식 자체를 재설계해야 한다고 제언했다. 단순히 기존 프로세스에 AI를 추가하는 방식으로는 투자 효과를 충분히 거둘 수 없다고도 지적했다. 시장에서 큰 경쟁력을 지닌 업무부터 AI를 적용하고 이후 투자 효과를 실현할 수 있도록 운영 모델까지 변화시켜야 한다는 설명이다. 또 기업용 에이전트를 구축하는 과정에선 데이터 준비와 업무 흐름에 대한 이해, 온톨로지 구축, 기존 시스템과의 통합 등을 거쳐야 한다고 짚었다. 던피 수석부사장은 "기업용 에이전트 구축은 혼자 할 수 있는 영역이 아닌 다양한 플레이어가 필요한 분야"라며 "기업 내 마케팅, 사업부서, 데이터 사이언스, 보안, 법무·개인정보보호 조직 등이 모두 함께 움직여야 실제 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있다"고 강조했다. 데이터센터 현대화부터 '토크노믹스'까지…AI 비용 구조 바뀐다 델은 AI 확산에 대응하기 위한 출발점으로 데이터센터 현대화를 꼽았다. 델이 실시한 조사에서 국내 응답자의 72%는 현재 IT 인프라가 AI를 지원할 준비가 충분하지 않다고 답했다. 이에 던피 수석부사장은 데이터 구조를 정비하는 동시에, AI에 최적화된 빠르고 유연한 인프라를 구축해야 한다고 설명했다. AI 에이전트 확산에 따른 '토크노믹스(Tokenomics)'도 새로운 핵심 과제로 제시됐다. AI 모델의 토큰 단가는 하락하고 있지만 에이전트와 AI 서비스 사용량이 더 빠르게 늘어나면서 기업이 부담해야 하는 전체 비용은 오히려 커질 수 있어서다. 워크로드와 모델, 이를 구동할 시스템·인프라 위치까지 함께 고려한 비용 구조를 설계해야 하는 상황이다. 이에 따라 IT 조직의 역할도 달라질 것으로 전망했다. 던피 수석부사장은 "기존 시스템·애플리케이션 관리자들은 AI 워크로드와 지식 계층, 컨텍스트 엔진을 이해하고 적절한 모델과 데이터 배치 방식을 설계하는 'AI 아키텍트'가 될 것"이라며 "다양한 AI 모델 가운데 워크로드 특성에 따라 온프레미스와 PC, 퍼블릭 클라우드 등을 선택해 비용 효율적인 아키텍처를 구성하는 역량이 요구된다"고 말했다. 젠슨 황·마이클 델 "에이전트 시대 온다" 이날 행사에선 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드'에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마이클 델 회장이 나눈 대담 영상도 공개됐다. 황 CEO는 생성형 AI가 에이전틱 시스템으로 진화하면서 처음으로 실질적으로 유용한 AI가 등장했고 이에 맞춰 AI 컴퓨팅 수요가 가파르게 증가하고 있다고 진단했다. 엔비디아와 델은 AI 에이전트를 구동하기 위한 새로운 컴퓨팅 시스템 개발에 나서고 있다. 기업이 자체 데이터와 특화 모델을 로컬 환경에서 구동하는 동시에, 대규모언어모델(LLM)은 클라우드에서 활용하는 하이브리드 AI 구조다. 양사는 31년간 이어온 협력 관계를 바탕으로 AI 인프라 협력을 확대한다는 방침이다. 파트너십의 핵심 솔루션은 델 AI 팩토리다. 델이 보유한 제품과 프레임워크를 넘어 기업이 다양한 에이전트를 운영할 수 있도록 돕는 통합 포트폴리오다. 델 AI 서버, 스토리지, 플랫폼에 더해 고객별로 구축한 AI 솔루션도 표준화해 빠른 AI 도입과 배포를 지원한다는 목표다. 던피 수석부사장은 "기업은 AI의 경제성을 이해하고 직접 실험하며 새로운 업무 방식을 만들어가야 한다"며 "우리는 고객이 AI의 잠재력을 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있도록 함께 혁신하는 전략적 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.08.25 13:03한정호 기자

엘리스그룹, 기업용 AI 제품군 확대…코딩 에이전트 '헬피코드' 공개

엘리스그룹이 인공지능(AI) 코딩 에이전트와 사내 지식 관리 솔루션을 공개하며 기업·기관 대상 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 엘리스그룹은 오는 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 '2026 AI 서밋 서울 앤 엑스포(AISE 2026)'에 참가한다고 18일 밝혔다. 이번 행사에서 회사는 기업 AX를 지원하는 '엘리스AX' 제품군과 AI 인프라·클라우드 기술을 선보인다. 특히 AI 코딩 에이전트 '헬피코드'와 사내 지식을 구조화하는 '헬피컨텍스트'를 처음 공개한다. 기존 AI 문서 분석 솔루션 '헬피비전'과 생성형 AI 솔루션 '헬피챗'에 신규 서비스를 추가해 기업 AI 포트폴리오를 확대했다는 설명이다. 엘리스그룹은 교육 특화 AI 모델을 시작으로 생성형 AI와 문서 분석, 지식 구조화, AI 에이전트 등으로 기술 영역을 확대해왔다. 이번에 공개한 제품들을 연계해 조직의 실질적인 AX를 지원한다는 방침이다. 회사 측에 따르면 엘리스AX 제품군은 기업 데이터를 읽고 연결하며 활용하는 전 과정을 지원한다. 헬피비전은 비전언어모델(VLM)을 기반으로 그림과 표가 포함된 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환·분석한다. 헬피컨텍스트는 사내 문서와 담당자, 프로젝트 등 분산된 정보를 연결해 지식 계층으로 구조화하는 솔루션이다. AI가 기업 고유 업무 맥락을 이해할 수 있도록 지원하며 실시간 정보 업데이트와 사용자별 권한 관리 기능도 제공한다. 헬피코드는 기업 내부 서버에 구축돼 사내 코드와 지식을 기반으로 개발 업무를 지원하는 AI 코딩 에이전트다. 특히 프론티어 모델 대비 5분의 1 미만 비용으로 사용할 수 있어 기업의 AI 도입 비용 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. 헬피챗은 조직 내부 데이터와 지식을 활용해 다양한 업무에 생성형 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 주요 데이터를 외부로 반출하지 않고 데이터 분석과 지식 구조화, 실제 업무 활용까지 이어지는 AX 환경을 구현할 수 있다. 엘리스그룹은 AI 솔루션과 함께 AI 인프라·클라우드 기술도 함께 공개한다. 최근 정부 그래픽처리장치(GPU) 사업을 잇달아 수주한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 GPU 최적화 솔루션 'ECI'를 소개하며 AI 풀스택 역량을 선보일 계획이다. 행사 둘째 날인 20일에는 '데이터센터에서 모델까지, 에이전트 시대를 위한 확장'을 주제로 쇼케이스 발표도 진행한다. AI 에이전트 확산에 따른 컴퓨팅 환경 변화와 데이터센터, 클라우드, AI 모델, 에이전트를 연결하는 기술 전략을 소개할 예정이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "기업 AX를 위해선 보안이 철저한 인프라를 기반으로 조직이 보유한 데이터와 지식을 AI가 이해하고 실제 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다"며 "기업 데이터를 안전하게 활용하는 AI 솔루션부터 이를 안정적으로 구동하는 클라우드와 인프라까지 연결해 기업·기관의 실질적인 AX를 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 16:00한정호 기자

구글클라우드, 신한투자증권 차세대 AI 에이전트 플랫폼 구축…금융 AX 박차

구글클라우드가 신한투자증권과 손잡고 금융권 맞춤형 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼 구축을 지원하며 국내 금융권 AI 전환(AX) 확산에 나섰다. 구글클라우드는 신한투자증권과 협력해 금융 보안 규제를 준수하면서 사내 주요 업무 데이터·시스템과 연동되는 차세대 AI 에이전트 플랫폼을 구축했다고 18일 밝혔다. 신한투자증권은 올해 AI·디지털자산 부문 역량 강화를 위해 전담 조직인 AX본부를 신설하고 전사적인 혁신을 추진해왔다. 부서별로 'AX 코디네이터'를 선발해 현업 주도의 AI 에이전트 개발을 장려한 결과 현재까지 500개 이상의 에이전트를 구축했다. 이같은 성과를 사내 주요 업무 데이터와 금융 시스템에 유기적으로 연결하기 위해 구글클라우드 기반의 AI 에이전트 플랫폼을 구축했다. 플랫폼에는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼이 적용됐다. 신한투자증권은 금융 환경에 맞춘 하이브리드 오케스트레이터 구조를 자체 설계해 플랫폼에 적용했다. 이를 통해 자금 이체처럼 정확하고 일관된 실행이 필요한 업무에서는 에이전트가 정해진 규칙에 따라 작동하도록 했다. 또 계약서 분석처럼 추론 능력이 필요한 영역에서만 대규모언어모델(LLM)을 활용하도록 구성해 시스템 안정성과 유연성을 동시에 확보했다는 설명이다. 업무 과정에서 생성된 데이터와 피드백은 빅쿼리 등 데이터베이스에 저장해 내부 지식 기반으로 축적하는 데이터 플라이휠 구조도 구축했다. 이를 통해 AI 에이전트가 업무 수행 과정에서 축적된 데이터를 지속적으로 활용하고 고도화할 수 있는 기반을 마련했다. 금융권 규제와 보안 기준을 충족하는 것도 이번 프로젝트의 핵심이다. 신한투자증권은 혁신금융서비스 승인과 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가, 클라우드 이용 보고, 보안 실사 등 관련 절차를 거쳐 시스템을 구축했다. 또 내부망과 구글클라우드 간 전용선과 가상사설클라우드(VPC)를 활용해 망분리 환경을 유지하고 LLM 활용 영역 분리와 데이터 손실 방지(DLP) 솔루션을 적용해 보안을 강화했다. 대표적인 적용 사례는 장외파생상품 계약서 처리 업무다. 기존에는 이메일에 첨부된 50페이지 분량의 비정형 계약서를 담당자 3~4명이 검토한 뒤 사내 시스템에 50여 개 항목을 직접 입력해야 했다. 현재는 AI 에이전트를 활용해 계약서 분석과 시스템 입력 과정을 자동화하면서 처리 시간을 건당 2시간에서 5분으로 단축한 것으로 나타났다. 신한투자증권은 향후 자동화가 가능한 업무를 중심으로 에이전트 기반 업무 자동화율을 70% 이상으로 끌어올릴 계획이다. 이선훈 신한투자증권 대표는 "진정한 의미의 AX는 단순히 AI 도구를 도입하는 것을 넘어 기업 체질과 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 작업"이라며 "구글클라우드를 기반으로 구축한 에이전트 플랫폼을 발판으로 한국형 금융 AX의 새로운 길을 개척해 나가겠다"고 말했다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 "신한투자증권의 이번 플랫폼 구축은 규제 산업에서 어떻게 AI 에이전트를 실제 업무 시스템에 안착시킬 수 있는지 보여주는 선도적 사례"라며 "AI 에이전트 생태계를 확장하려는 금융 기관에 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:24한정호 기자

[현장] 알리바바 클라우드, 韓 제3 데이터센터 가동…풀스택 AI 지원 앞장선다

알리바바 클라우드가 국내 세 번째 데이터센터를 개소하며 한국 시장 공략에 속도를 낸다. 국내 인공지능(AI)·클라우드 인프라를 확충하는 동시에 AI 모델·플랫폼·애플리케이션을 아우르는 풀스택 전략을 앞세워 기업 고객 확보에 나선다는 목표다. 윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장은 18일 조선 팰리스 서울 강남에서 열린 제3 데이터센터 출범 기자간담회에서 "한국은 디지털 인프라와 AI에 대한 수요가 매우 높은 시장"이라며 "국내 기업이 안정적으로 AI와 클라우드 서비스를 운영할 수 있도록 지속적으로 인프라 투자를 확대하겠다"고 밝혔다. 알리바바 클라우드는 2016년 국내 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 개소했다. 지난해 두 번째 데이터센터를 추가한 데 이어 올해 세 번째 데이터센터를 가동했다. 이를 계기로 AI 에이전트 서비스 확대와 현지 파트너 생태계를 강화한다는 방침이다. 데이터센터 3곳으로 확대…SLA 99.99%까지 상향 이번에 개소한 알리바바 클라우드 국내 제3 데이터센터는 기업 AI 도입과 클라우드 서비스 운영을 지원하기 위한 인프라 확장 전략의 핵심 거점이 될 전망이다. 알리바바 클라우드는 새 데이터센터를 통해 컴퓨팅·스토리지·네트워크·보안·데이터베이스·컨테이너·클라우드 네이티브 서비스 등 기업용 클라우드 서비스를 제공할 계획이다. 국내 데이터센터가 3곳으로 늘어나면서 서비스 장애시 지연 시간을 줄이고 재해복구(DR) 역량도 강화하게 됐다. 윤 지사장은 "기존에는 데이터센터가 두 곳이었지만 이제 세 곳으로 확대되면서 서비스 안정성과 가용성이 크게 강화됐다"며 "하나의 데이터센터에 장애가 발생하더라도 나머지 두 곳이 서비스를 안정적으로 지원할 것"이라고 설명했다. 실제로 알리바바 클라우드는 제3 데이터센터 개소를 계기로 국내 리전의 서비스 수준 협약(SLA)을 기존 99.95%에서 99.99%로 상향했다고 밝혔다. 네트워크 접속 지점이 늘어나면서 저지연 환경도 강화했다. 또 윤 지사장은 클라우드 및 데이터센터 보안과 관련해 "한국 리전에 저장되는 고객 데이터는 고객 동의 없이 절대 해외로 이전되지 않는다"며 "데이터 주권과 국내 규제를 준수하는 것이 핵심 원칙"이라고 말했다. 이번 투자는 지난해 알리바바그룹이 발표한 530억 달러(약 75조원) 규모 AI·클라우드 투자 계획의 일환이다. 이번 데이터센터 개소로 알리바바 클라우드의 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역으로 확대됐다. 현재 알리바바 클라우드는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS), 구글클라우드에 이어 전 세계 4위 클라우드 사업자로 평가된다. AI 모델부터 애플리케이션까지…엔드투엔드 풀스택 전면에 알리바바 클라우드는 인프라 확장과 함께 AI 사업도 지속 강화하고 있다. 핵심 전략은 인프라부터 모델, 플랫폼, 애플리케이션까지 모두 제공하는 엔드투엔드 AI 풀스택이다. 특히 이번 제3 데이터센터 개소를 계기로 한국에서 ▲에이전트런(AgentRun) ▲스타옵스(STAROps) ▲ACS 에이전트 샌드박스 ▲AI 시큐리티 가드레일 2.0 ▲에이전틱 SOC 등 AI 에이전트 서비스를 확대할 계획이다. 기업이 AI 에이전트를 개발하고 배포한 뒤 운영과 보안까지 통합 관리할 수 있도록 지원한다는 목표다. 윤 지사장은 "앞으로는 AI 모델 자체보다 이를 활용한 AI 애플리케이션과 에이전트 개발이 더욱 중요해질 것"이라며 "한국 기업이 AI 에이전트를 효율적으로 구축하고 운영할 수 있도록 관련 서비스를 지속적으로 확대하겠다"고 밝혔다. AI 모델 부문에선 자체 대규모 언어모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 앞세웠다. 최근 공개한 '큐원 3.8 맥스'는 2조 4000억 개 규모의 파라미터를 갖춘 모델로, 오픈소스 커뮤니티에도 공개됐다. 큐원 모델 제품군의 누적 다운로드 수는 30억 회를 넘어섰으며 이를 기반으로 개발된 파생 모델도 30만 개 이상에 달한다. 알리바바 클라우드는 이미지 생성 모델과 영상 생성 모델도 함께 제공하며 멀티모달 AI 생태계를 확대 중이다. 파트너 생태계 확대…한국 기업 아시아 진출 지원 알리바바 클라우드는 국내 파트너십 확대에도 박차를 가한다. 현재 전 세계적으로 약 1만 2000 개 파트너 네트워크를 운영 중이며 국내에선 메가존클라우드를 포함한 약 20개 기업과 협력하고 있다. 최근에는 AI 수요 확대에 맞춰 팀스파르타와 같은 AI 네이티브 기업도 파트너 생태계에 합류했다. 이날 간담회에는 알리바바 클라우드의 영상 및 이비지 생성 모델을 AI 에이전트 플랫폼에 적용한 AI 전문기업 젠다이브가 참석해 업무 자동화 활용 사례를 발표했다. 네이버제트 역시 메타버스 플랫폼 '제페토' 서비스에 알리바바 클라우드 인프라를 활용 중이다. 알리바바 클라우드는 중소기업과 스타트업 지원을 지속 강화한다는 방침이다. 다른 클라우드 빅테크와 달리 가격 경쟁력을 앞세워 AI 도입 장벽을 낮추고 국내 기업의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 현지 인력 채용도 확대할 계획이다. 향후에는 공공·금융 등 AI 수요가 있는 영역군으로도 사업을 확장한다는 목표다. 특히 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 보유 인프라와 네트워크 역량를 기반으로 지원할 방침이다. 윤 지사장은 "폐쇄형 AI를 내세우는 다른 경쟁사와 달리 오픈소스 전략을 기반으로 누구나 AI를 활용할 수 있는 환경을 조성할 것"이라며 "데이터 주권을 보장하는 소버린 AI 전략을 앞세워 한국 기업의 디지털 전환을 지속 지원하겠다"고 강조했다.

2026.08.18 11:59한정호 기자

예약·체크인·룸서비스까지...야놀자, AI 컨시어지 솔루션 출시

야놀자(총괄대표 이수진)가 글로벌 호텔 운영 데이터를 바탕으로 AI 에이전트 기반 호텔 운영 환경을 본격 혁신한다. 야놀자의 호스피탈리티 솔루션 멤버사 야놀자클라우드솔루션(이하 YCS)은 AI 컨시어지 솔루션 '펄스 에이아이(Pulse AI)'를 공식 출시했다고 13일 밝혔다. YCS에 따르면 객실 25개 규모의 중소형 호텔의 경우 예약 문의와 체크인·체크아웃, 객실 서비스 등 고객 커뮤니케이션에 평균적으로 하루 최대 8시간을 소비하는 것으로 나타났다. 이에 실제 운영 업무까지 수행하는 AI 기반 운영 환경에 대한 관심도 높아지고 있다. Pulse AI는 호텔 운영 전반을 지원하는 AI 컨시어지 솔루션으로, 실제 호텔 운영 업무 수행을 위해 설계된 AI 멀티 에이전트 모델이다. 고객응대, 예약, 체크인·체크아웃, 룸서비스, 하우스키핑, 결제, 업셀링(객실 업그레이드·부가 서비스 제안) 등 목적별로 설계된 8개의 AI 에이전트가 유기적으로 협업해 고객 여정 전반을 지원한다. 특히 단순 정보 제공을 넘어 YCS 호텔운영시스템(PMS)과 직접 연동해 실시간 예약 정보와 객실 현황을 기반으로 실제 운영 업무까지 수행할 수 있다. 고객은 왓츠앱 메신저 및 웹 기반 게스트 포털을 통해 예약 확인부터 체크인, 객실 서비스 요청, 결제까지 다양한 서비스를 이용할 수 있다. 호텔은 반복적인 고객 문의를 자동화해 업무 효율성을 높이고, 보다 전문적인 고객 서비스 제공에 집중할 수 있다. YCS는 Pulse AI를 인도 현지 1000여 개 호텔에 적용하며, 실제 운영 데이터를 축적해왔다. 이를 토대로 AI 정확도와 활용 범위를 지속 확대하는 한편, 호텔 운영 환경에 최적화한 기능을 고도화하고 있다. 또 AI 에이전트 기반 응대 불가 정보에 대한 상담 직원 대응 실시간 전환을 기능을 갖춰 실제 호텔 운영 환경에서 활용성과 편의성을 높여 나가고 있다. YCS는 향후 태국을 시작으로 미국, 말레이시아, 아프리카 등 글로벌 시장으로 Pulse AI 적용 범위를 확대한다. 야놀자 관계자는 “글로벌 호텔 운영 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 지속 고도화하고, 전 세계 여행 사업자의 운영 효율성과 고객 경험을 함께 혁신해 나갈 계획"이라고 강조했다.

2026.08.13 08:42백봉삼 기자

기업 데이터 건들기 시작한 AI…아카마이가 제시한 대응책은

인공지능(AI) 서비스와 에이전트가 기업 핵심 데이터에 직접 접근하면서 기존 데이터 유출 방지 체계만으로는 대응하기 어려워졌다는 분석이 나왔다. 10일 아카마이가 발표한 '2026년 기업 AI 사용 리스크 보고서'에 따르면 분산된 섀도 AI와 AI 고급 사용자, 브라우저 확장 프로그램 등이 기업 핵심 자산을 새로운 사이버 위협에 노출시키는 요인으로 지목됐다. 보고서는 지난해 초 실험 단계였던 기업 AI 활용이 빠르게 확산하면서 기존 보안 통제 역량을 넘어서는 수준에 이르렀다고 분석했다. 보고서는 기존 경계 보안을 우회할 수 있는 새로운 AI 기반 공격 기법으로 '바이브 해킹'과 '커서재킹' '코멧재킹'을 제시했다. 개발 환경과 브라우저, AI 에이전트처럼 사용자 업무 흐름 내부에 침투해 정보를 빼내거나 AI 동작을 조작하는 방식이다. 바이브 해킹은 개발 환경에 있는 로컬 마크다운 지시 파일을 변조해 AI 코딩 도구가 취약한 결과물을 만들거나 무단 작업을 수행하도록 유도하는 공격이다. 커서재킹은 악성 브라우저 확장 프로그램의 권한을 이용해 API 키와 독점 코드베이스, 대화 기록 등을 수집하는 방식이다. 코멧재킹은 웹 페이지에 악성 지시문을 삽입해 간접 프롬프트 인젝션을 일으킨다. 이를 통해 사용자의 로컬 AI 에이전트를 조작하고 파일과 이메일, 세션 자격 증명 등을 유출할 수 있다. 아카마이는 기업 최고정보보호책임자(CISO)가 AI 사용을 차단하는 대신 AI와 사용자가 상호작용하는 과정 자체를 관리해야 한다고 제안했다. 전체 AI 프롬프트 사용량이 집중된 고위험 직원군을 관리하고 모든 AI 서비스에 통합인증을 적용해 섀도 AI 사용을 통제하는 식이다. 실시간 프롬프트와 복사·붙여넣기 데이터, 문서 업로드를 맥락에 따라 검사하는 체계도 필요하다고 봤다. 브라우저와 통합개발환경(IDE) 확장 프로그램은 높은 수준의 접근 권한을 가질 수 있는 만큼 별도로 검증해야 한다고 지적했다. 자율적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트에는 최소 권한 원칙과 행동 모니터링을 적용해야 한다고 강조했다. 보고서에 따르면 AI 확장 프로그램의 약 75%는 높은 수준의 권한이나 필수 권한을 요구했다. 이 가운데 16.3%에는 알려진 공통 취약점·노출(CVE)이 포함된 것으로 나타났다. 오르 에셰드 아카마이 엔터프라이즈 보안 제품 및 엔지니어링 부문 부사장은 "AI는 더 이상 단순한 생산성 향상 도구가 아니라 기업 핵심 자산에 직접 접근하는 협업 파트너로 자리 잡았다"며 "보안 리더들은 AI를 단순히 차단하려는 접근에서 벗어나 상호작용 레이어 수준에서 AI의 작동 방식을 지속적으로 통제하고 관리하는 방향으로 전환해야 한다"고 강조했다.

2026.08.10 15:46김미정 기자

범정부 AI 공통기반, 챗봇 넘어 에이전트로…최신 민간 모델 품는다

정부가 중앙부처와 지방자치단체가 공동으로 활용하는 '범정부 인공지능(AI) 공통기반'을 한 단계 확장한다. 지난해 삼성SDS와 네이버클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 정부 전용 AI 활용 환경을 구축한 데 이어 올해는 공무원 업무를 직접 지원하는 AI 에이전트를 확대하고 최신 민간 AI 모델과 외부 데이터를 보다 유연하게 활용할 수 있는 체계를 마련한다는 목표다. 10일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 66억원 규모 '범정부 인공지능 공통기반 구현(2차)' 사업을 발주했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 대기업 소프트웨어(SW) 사업자의 참여도 가능하다. 제안서와 가격입찰서 접수는 오는 21일부터 25일까지 진행된다. 이번 사업은 단일 사업자 또는 컨소시엄을 선정해 추진한다. 선정된 사업자는 기존 공통기반에 적용된 삼성SDS와 네이버클라우드 등 기존 AI 플랫폼사와 협업해 서비스 고도화와 운영을 맡게 된다. 범정부 AI 공통기반은 중앙·지방정부가 AI 모델과 학습데이터, 컴퓨팅 자원, 개발·운영 환경 등을 공동 활용할 수 있도록 구축한 정부 전용 AI 플랫폼이다. 기관별 AI 인프라 중복 투자를 줄이고 민간의 최신 AI 기술을 내부 행정업무에 안전하게 적용하는 것이 핵심이다. 행정안전부와 NIA는 지난해 1차 사업을 통해 공통기반의 기본 골격을 구축했다. 삼성SDS '패브릭스'와 네이버클라우드 '클로바 스튜디오 포 GOV'를 도입하고 연관정보 검색과 문서초안 작성 등 공통 AI 서비스 2종을 개발했다. 지난해 11월부터는 이를 활용한 내부망 AI 챗서비스 시범 운영에도 들어갔다. 현재 공통기반에선 거대언어모델(LLM)과 멀티모달·추론 모델 등 약 30종의 생성형 AI 모델을 활용할 수 있다. 지시학습용 데이터 12만 6000건과 평가·검증용 데이터 3만건 등을 구축했으며 보도·연구자료, 법령·행정규칙 등을 활용한 공통 검색증강생성(RAG) 13종도 제공 중이다. 이번 2차 사업은 이같이 구축한 기반을 AI 에이전트 중심으로 고도화하는 데 방점을 찍었다. 기존 연관정보 검색과 문서초안 작성 에이전트의 성능을 개선하고 공무원이 작성한 내용을 법률·행정규칙·조례 등에 비춰 검토하는 '규정기반 검토 에이전트' 등 신규 서비스도 개발한다. 에이전트가 활용할 데이터 기반도 확대한다. 기관별로 구축된 RAG를 표준화된 단일 공통 RAG로 통합하고 다른 기관의 RAG를 활용하거나 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등을 통해 연계하는 방안도 추진한다. 올해 지시학습용 데이터 8만4000건과 신규 에이전트 평가 데이터 2만건을 추가하고 내년 추가 연계를 위한 공통데이터 10종도 발굴할 예정이다. 특히 개별 AI 플랫폼이 제공하는 모델에만 의존하지 않고 필요한 민간 AI 모델을 유연하게 선택·관리할 수 있는 체계인 'AI 게이트웨이'도 구축한다. AI 모델과 데이터 전처리 등에 사용되는 응용프로그램인터페이스(API)도 표준화해 통합 관리할 계획이다. 외부 데이터 활용을 위한 행정망과 인터넷망 간 연계도 추진한다. 외부 최신 자료를 AI 서비스에서 검색·활용할 수 있는 인프라를 구축하고 최소 1개 이상의 활용체계를 검증할 예정이다. 외부망과의 접점이 확대되는 만큼 국가망보안체계(N2SF) 보안 가이드라인을 적용해 행정망·외부망 로그 분석과 위협 탐지 등 보안체계도 함께 강화한다. 범정부 AI 공통기반의 활용 범위는 앞으로 더 넓어질 전망이다. 이달 28일부터 개정 '인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률'이 시행되면서 공공부문의 공통기반 활용을 위한 제도적 기반도 강화된다. 정부는 앞서 공공기관이 공통기반을 활용해 AI 서비스를 구축하는 과정을 기획·예산·계약·구축·운영 등 5단계로 표준화한 가이드도 배포했다. NIA 측은 "AI 모델이 정부 내·외부 데이터를 학습해 활용할 수 있는 보안성이 확보된 공통기반을 구현할 것"이라며 "기관별 중복 개발·투자를 방지하기 위해 AI 모델과 학습데이터, 컴퓨팅 자원 등을 공동 활용할 수 있도록 기관 수요에 맞는 AI 서비스 개발·운영을 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.10 10:20한정호 기자

최수연, '네이버-엔비디아' 혈맹 강조..."내년 관련 매출 발생"

네이버가 엔비디아를 '사업 리스크를 함께하는 동반자 관계'로 규정하고, 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 봤다. 소비자 접점이 높은 영역에서는 웨일 브라우저 특화 에이전트와 건강 에이전트를 연내 선보인다는 계획이다. 최수연 네이버 대표는 7일 진행된 올해 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “엔비디아는 네이버와 협력을 공고히 하기 위해 아시아 최초로 자사 제3자 배정 유상증자에 참여했다”며 “단순한 기술 협력을 넘어 양사가 사업 리스크를 함께하는 동반자 관계로 발전했음을 의미한다”고 평가했다. 네이버는 내년 상반기 55MW 가동을 시작으로 매출이 발생할 것으로 봤다. 회사는 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확대하고 최종적으로는 1GW급 인프라 구축을 목표로 한다. 이번 투자를 두고 네이버는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자로 봤다. 최 대표는 “생성형 AI의 확산과 산업 전반의 AI 전환, 추론과 AI 에이전트 확대로 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것”이라고 내다봤다. 또 단위 연산 비용이 낮아질수록 오히려 AI 적용과 추론, 에이전트가 확산돼 전체 연산 수요를 견인할 것으로 전망했다. 새로운 수익원을 마련한 AI 탭은 이달 초 월간 활성 이용자 수(MAU)가 1000만명을 돌파했다. 주간 재방문율도 테스트 초기 대비 2배 이상 늘었다. AI 브리핑 광고는 지난달 말 정식 출시됐다. 최 대표는 “기존 검색 광고를 대체하기 보다는 신규 광고 인벤토리 확대에 기여할 것”이라고 말했다. 3분기 네이버는 부동산 매물 찾기 기능 고도화와 웨일 브라우저 특화 에이전트를 추가하고 연내 건강 에이전트까지 순차적으로 선보인다. 커머스 영역에서 멤버십이 거래 성장의 핵심 축으로 확인돼, 향후 멤버십 가입자 기반 자체를 공격적으로 확대해 나간다는 계획이다. 배송 영역에서도 멤버십과 연계해 혜택을 강화한다. 오는 10월부터 멤버십 전용 반품 센터를 통해 빠른 반품을 지원하고 전용 새벽 배송을 본격 도입한다. 최 대표는 “생활 밀착형 제휴와 오프라인 결제 혜택을 확대해 멤버십을 네이버 생태계 전반을 연결하는 핵심 축으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 금융 부문에서는 온라인 대비 3배 이상 큰 오프라인 상거래 결제 시장이 아직 충분히 디지털화되지 못했다고 보고, 우선적으로 확보해야 할 전략 영역으로 분류했다. 특히, Npay 커넥트를 단순한 결제 단말기를 넘어 사업자의 매출과 상권 변화를 분석하고 쿠폰, 기획전 등 다음 행동을 제안하는 사업자용 에이전트로 발전시켜 나간다. 최 대표는 “오프라인 사업자들에게는 플레이스와 Npay 커넥트를 중심으로 예약, 주문, 결제, 고객 관리, 마케팅을 통합 지원하는 새로운 AI 사업자 플랫폼을 제공하는 것이 목표”라고 답했다. 수익화는 단계적으로 추진한다. 초기에는 Npay 커넥트와 플레이스 통합으로 사업자 접점을 확대하고 이후 상권 분석, 쿠폰 및 기획전 관리, 매장 운영 도구를 고도화해 사업 솔루션 등 수익화 기회를 창출한다. 이후 사업자의 매출과 고객 데이터를 활용한 대출, 보험 등 금융 중개 서비스와 오프라인 방문 구매 전환 데이터를 기반으로 한 새로운 광고 상품을 더해 수익원을 단계적으로 확장한다. 최 대표는 “온라인과 오프라인을 합산한 B2C 결제액 기준으로 내년 국내 독보적인 1위 사업자로 도약할 것”이라며 “네이버 아이디 기반의 오프라인 결제 규모는 5년 내 130조원까지 확대하는 것이 목표”라고 설명했다. 엔터프라이즈에서는 사우디아라비아에서 합작 법인의 디지털 트윈 플랫폼이 단일 국가 표준 플랫폼으로 채택된 만큼 올해 안에 지도 기반 슈퍼 앱 출시를 위해 개발을 진행하고 있다.

2026.08.07 10:31박서린 기자

디노티시아, FMS서 씨홀스 AI 스토리지로 'AI 어플리케이션 상' 수상

인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아가 글로벌 메모리 행사에서 기술력을 인정받았다. 디노티시아는 미국 산타클라라에서 열린 'FMS 2026(Future of Memory and Storage 2026)'에서 자사 '씨홀스 AI 스토리지(Seahorse AI Storage)'가 베스트 쇼 어워즈(Best of Show Awards)의 AI 어플리케이션 상(AI application Award)을 받았다고 5일 밝혔다. 씨홀스 AI 스토리지는 정형·비정형 데이터를 AI가 검색·활용하도록 지원하는 플랫폼이다. 문서 분석부터 벡터 변환, 검색, 서비스 연동까지 통합 제공해 클라우드와 온프레미스 환경에서 검색증강생성(RAG) 및 AI 에이전트 구축을 지원한다. 의미 기반 벡터 검색과 키워드 검색 방식을 병행해 정확도를 높였으며, 에이전트 지식베이스를 통해 다양한 검색 알고리즘을 지원한다. 검색 결과는 원문 출처와 연결돼 답변의 근거 확인이 가능하다. 디노티시아는 '스타트업 비즈니스 성장상(Startup Business Growth Award)' 부문 최종 후보에도 이름을 올렸다. 디노티시아는 행사 기간 현장 부스에서 씨홀스 AI 스토리지와 함께 벡터 데이터 연산 가속기 'VDPU(Vector Data Processing Unit)' 칩을 탑재한 가속기 카드를 전시했다. VDPU 칩 실물을 공개한 것은 이번이 처음이다. 디노티시아는 같은 기간 라스베이거스에서 개최되는 'Ai4 2026' 한국관에도 참가해 씨홀스 클라우드와 AI 에이전트 데모를 선보일 예정이다. 정무경 디노티시아 대표는 "이번 수상은 씨홀스 AI 스토리지가 데이터 저장 및 검색 요구를 충족하는 기술로 인정받은 성과"라고 말했다.

2026.08.05 15:19전화평 기자

여기어때, 구글클라우드와 전사 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP' 구축

국내 대표 여행·여가 플랫폼 여기어때가 구글클라우드 기반 사내 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼을 구축해 전사적인 AI 활용 체계를 강화했다. 데이터 분석 환경을 클라우드로 전환하고 AI 에이전트를 업무 전반에 적용해 임직원의 데이터 활용과 업무 효율을 높인다는 목표다. 구글클라우드는 여기어때가 자사 클라우드 환경을 기반으로 사내 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP(Yeogi AI Platform and Portal)'을 구축·운영 중이라고 4일 밝혔다. 회사 측에 따르면 여기어때는 비즈니스 성장에 따라 증가하는 데이터 활용 수요에 대응하고 임직원이 직접 업무 환경을 개선할 수 있는 기반을 마련하기 위해 YAPP를 기획했다. 기존에는 데이터 분석 업무가 일부 전문 인력에 집중돼 처리까지 수일이 걸렸고 성수기와 이벤트 기간에는 인프라 병목 현상으로 의사결정이 지연되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 기존 아마존웹서비스(AWS) 레드시프트 기반 데이터 환경을 구글 데이터 클라우드로 전환했다. 빅쿼리의 확장성과 리소스 관리 기능을 활용해 부서별 데이터 활용 환경을 개선했으며 대용량 데이터 저장부터 AI 에이전트 서비스까지 연결되는 실시간 데이터 파이프라인을 구축해 운영 공수와 비용도 절감했다는 설명이다. YAPP는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 기반으로 구축됐다. 여기어때는 에이전트 개발 키트(ADK)를 활용해 자체 에이전틱 프레임워크를 설계했다. 사용자가 자연어로 질문하면 코디네이터 에이전트가 맥락을 분석해 10개의 전문 에이전트와 30개 이상의 서브 에이전트 가운데 적합한 에이전트에 업무를 분배하는 구조를 구현했다. 플랫폼 도입 이후 임직원들은 사용자 트렌드 분석과 캠페인 성과 측정, 객실 공급 예측, 가격 설정 등 복잡한 데이터 분석 업무를 자연어 질의만으로 수분 내 처리할 수 있게 된 것으로 나타났다. 데이터 엔지니어는 반복적인 분석 지원 대신 고도화된 업무에 집중할 수 있는 환경도 마련됐다. 또 여기어때 머신러닝 운영관리(MLOps) 팀은 제미나이 3.0 플래시 모델이 경제적이면서도 우수한 성능을 제공해 회사 에이전트 생태계를 확장하고 실무자들의 업무 완결성을 높이는 핵심 역할을 하고 있다고 평가했다. 나아가 여기어때는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 도입해 구글클라우드를 중심으로 하면서도 기존 시스템과 외부 도구를 플러그인 방식으로 연동하는 하이브리드 클라우드 구조를 구축했다. 아울러 부서와 에이전트, 임직원별 권한은 물론 데이터 테이블 단위까지 세분화한 권한 관리 체계를 마련해 보안과 컴플라이언스 대응도 강화했다. 조문옥 여기어때 최고기술책임자(CTO)는 "구글 클라우드와 협력해 만든 YAPP은 다음 도약을 위한 핵심 기반"이라며 "전사 구성원이 AI 에이전트와 일하는 방식을 스스로 정의하며 우리만의 차별화된 기술과 비즈니스 가치를 계속 증명해 나갈 것"이라고 말했다. 루스 선 구글클라우드 코리아 사장은 "여기어때는 인프라부터 에이전틱 플랫폼 구축에 이르기까지 업계 선도적인 시도를 과감하고 성공적으로 완수한 혁신 파트너"라며 "우리는 에이전틱 엔터프라이즈의 모든 단계를 지원하는 진정한 풀스택 AI 파트너로서 여기어때가 차세대 에이전트 생태계를 지속적으로 확장할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.04 14:37한정호 기자

[컨콜] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 인프라 800MW까지 확대…풀스택 성장 가속"

이준희 삼성SDS 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업을 핵심 성장축으로 삼아 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확대하는 동시에, 금융권 AI 에이전트와 공공 AI 플랫폼, 디지털 자산 등 신사업까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화하겠다고 밝혔다. 이 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 사업의 구체적인 성장 전략과 사업 모델을 본격적으로 추진해 AI 풀스택 기업으로 미래 성장 기회를 선점하겠다"며 "AI 인프라 공급 부족이 지속되는 시장 환경을 중요한 성장 기회로 삼아 사업을 확대해 나가겠다"고 강조했다. 삼성SDS는 올해 동탄 데이터센터 서관을 시작으로 2028년 해남 한국AI컴퓨팅센터, 2029년 구미 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 이를 위해 ▲직접 인프라를 구축하는 'CAPEX형' ▲정부 및 전략적 파트너와 협력하는 '지분투자형' ▲기업 맞춤형 데이터센터를 구축·운영하는 '엔터프라이즈 DBO형' 등 세 가지 사업 모델을 동시에 추진한다. 이 대표는 "이미 데이터센터 DBO 사업은 기술 경쟁력을 인정받아 첫 수주를 달성했고 2분기에도 여러 사업 기회가 구체화되고 있다"며 "기존 110메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 2029년 230MW, 2031년에는 800MW 이상으로 확대할 계획"이라고 밝혔다. 아울러 그는 지난 3월 국내 최초로 도입한 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU)가 높은 수요를 보이고 있으며 3분기부터는 완전 가동될 것으로 내다봤다. 여기에 정부 'GPU 확보·구축·운용 지원 사업' 핵심 사업자로 선정된 만큼 하반기 베라 루빈, B300 등 최신 GPU를 추가 확보해 하이엔드 GPU 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다. GPU와 NPU를 효율적으로 활용하는 지능형 추론 라우팅 기술을 통해 인프라 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 전략이다. 금융권을 중심으로 AI 전환(AX) 사업도 확대되고 있다. 삼성SDS는 우리은행 AI 에이전트 뱅킹 사업에 이어 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 수주했으며 국내 4대 시중은행 가운데 3곳의 데이터 플랫폼 구축 사업도 확보했다. 이 대표는 "데이터 플랫폼은 AI가 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 만드는 핵심 기반"이라며 "AI 에이전트와 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 향후 금융권 대규모 AX 사업까지 확장해 지속적인 성장 모멘텀을 이어가겠다"고 말했다. AI 플랫폼 사업에선 공공시장 확대와 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 자사 '브리티웍스'를 기반으로 행정안전부 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 확대하는 동시에 오픈AI, 구글 클라우드, 앤트로픽 등 글로벌 3대 프론티어 AI 기업과 모두 협력 체계를 구축했다. 물류 사업도 지정학적 불확실성 속에서 성장세를 이어갔다. 첼로스퀘어를 기반으로 글로벌 고객을 확대하는 한편 물류 데이터를 활용한 AI 에이전트를 개발해 하반기 국내 적용 후 내년부터 글로벌 거점으로 확대할 계획이다. 이와 함께 두나무 지분 투자와 미국 월든로보틱스 전략적 투자 등을 통해 디지털 자산과 피지컬 AI 분야에서도 사업 기회를 확대한다는 목표다. 블록체인과 클라우드·보안 기술을 결합한 디지털 자산 인프라와 제조 현장의 로봇 오케스트레이션 사업 등을 새로운 성장동력으로 육성할 방침이다. 이 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "전략적 투자와 인수합병(M&A) 등 인오가닉 성장도 지속적으로 추진해 사업 포트폴리오를 다각화하고 중장기 성장동력을 확보해 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.30 14:33한정호 기자

[유미's 픽] "AI 투자 부담에 가려졌다"…오라클, AI 에이전트 타고 재평가 받을까

오라클이 인공지능(AI) 데이터센터 투자 부담에 가려졌던 데이터 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 시장의 재평가를 받을지 주목된다. AI 에이전트 확산으로 데이터베이스와 전사적자원관리(ERP), 인사·공급망 시스템을 함께 연결하는 역량이 중요해지면서 오라클의 통합 사업 구조가 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 24일 업계에 따르면 미즈호는 오라클에 대해 '매수' 의견을 유지하고 목표주가를 320달러로 제시했다. 오라클이 동종 인프라 기업보다 높은 성장세를 기록하면서도 2027년 예상 실적 기준 주가수익비율(PER)의 약 14배에 거래돼 저평가됐다는 판단에서다. 실제 오라클 주가는 올해 들어 약 40% 하락해 전일 정규장 종가 기준 120.04달러를 기록했다. AI 데이터센터 투자 확대로 부채가 늘고 신용등급이 하향 조정되면서 자금 조달과 수익성에 대한 우려가 커진 영향이다. 하지만 미즈호는 이 같은 인프라 투자 부담이 오라클의 본업 경쟁력까지 가리고 있다고 봤다. 또 AI 인프라 증설로 확보한 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 용량이 매출로 전환되고 자금 조달 우려가 완화되면 주가를 짓눌러 온 요인도 약해질 수 있다고 분석했다. 여기에 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 결합한 데이터 플랫폼 사업의 성장세가 확인될 경우 추가적인 기업가치 재평가도 가능할 것으로 내다봤다.시티 파니그라히 미즈호 애널리스트는 "오라클은 동종 인프라 기업을 웃도는 성장세를 기록하고 있음에도 비교 기업보다 할인된 가격에 거래되고 있다"며 "현재 커버리지 종목 가운데 가장 매력적인 위험 대비 보상 구조를 제공하고 있다"고 말했다. 업계에선 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 함께 보유한 오라클의 사업 구조가 향후 주가 상승을 견인할 주요 요인이 될 것으로 전망했다. 오라클은 기업 핵심 데이터가 저장되는 데이터베이스와 데이터를 활용하는 ERP·인적자원관리(HCM)·공급망관리(SCM)를 함께 보유하고 있다. 업계 관계자는 "글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 최근 AI 에이전트를 앞다퉈 앞세우고 있지만, 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있으면 실제 업무 수행까지 연결하기 어렵다"며 "AI 에이전트가 재무 처리와 인사 관리, 구매 승인, 재고 조정 등을 수행하려면 기업 데이터뿐 아니라 이용자 권한과 업무 절차, 애플리케이션 간 연계가 필요하다"고 지적했다. 그러면서 "오라클은 데이터 저장부터 업무 시스템까지 하나의 플랫폼으로 제공할 수 있다는 점이 다른 SaaS 기업과 차별화되는 요소"라며 "AI 에이전트 확산으로 이 같은 통합 구조의 가치가 높아질 경우 시장의 기업가치 평가도 달라질 수 있다"고 덧붙였다. 오라클은 이런 통합 구조를 바탕으로 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 전반에 AI 기능을 확대하고 있다. 데이터베이스에선 정형 데이터뿐 아니라 문서와 JSON, 벡터 데이터 등을 함께 처리할 수 있도록 기능을 강화해 기업이 AI 서비스를 구축할 때 데이터를 별도 플랫폼으로 옮겨야 하는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ERP와 HCM, SCM을 포함한 퓨전 클라우드 애플리케이션에도 AI 에이전트 기능을 적용하고 있다. 재무 분석과 채용, 구매, 공급망 관리 등 개별 업무에서 정보를 제공하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 규칙, 승인 체계를 활용해 실제 작업을 수행하도록 서비스 범위를 넓히는 방식이다. 이 같은 전략은 기존 데이터베이스 고객을 기업용 애플리케이션과 AI 서비스로 확장하는 데 유리하다. 오라클 데이터베이스를 사용하는 기업이 퓨전 애플리케이션과 AI 에이전트까지 도입하면 고객당 매출과 반복 매출을 함께 늘릴 수 있어 데이터 플랫폼 사업의 수익성도 높아질 수 있다. 멀티클라우드 전략도 고객 기반 확대에 힘을 보태고 있다. 오라클은 마이크로소프트 애저와 구글클라우드, 아마존웹서비스(AWS)에서 자사 데이터베이스를 사용할 수 있도록 지원하며 고객이 기존 클라우드 환경을 유지한 채 오라클 데이터 서비스를 활용할 수 있도록 했다. 이는 고객을 OCI로 전면 이전시키기보다 기업 데이터가 위치한 환경에서 오라클 데이터베이스의 사용 범위를 넓히려는 전략으로 풀이된다. OCI와 외부 클라우드를 함께 활용하는 고객이 늘면 오라클은 인프라 시장 점유율 경쟁에만 의존하지 않고 데이터베이스와 애플리케이션 매출을 동시에 확대할 수 있다. 시장에선 이 같은 사업 구조가 AI 데이터센터 투자 부담을 상쇄할 수 있을지 주목하고 있다. OCI 증설분이 매출로 전환되고 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 성장세가 함께 확인되면 대규모 설비투자가 단순한 비용 증가가 아니라 데이터 플랫폼 사업 확대를 위한 선행 투자로 평가받을 수 있다. 반면 일각에선 인프라 투자 속도에 비해 매출 전환이 늦어지면 부채와 현금흐름에 대한 우려가 이어질 가능성이 있다고 지적했다. 이에 따라 오라클 주가의 재평가 여부는 OCI 성장률과 데이터베이스·기업용 애플리케이션의 교차 판매 성과에 좌우될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "오라클은 AI 인프라와 데이터베이스, 기업용 애플리케이션을 모두 갖추고 있어 투자 효과를 여러 사업에서 동시에 거둘 수 있는 구조"라며 "OCI 증설이 데이터베이스 사용량과 퓨전 애플리케이션 매출 확대로 이어진다는 점이 실적으로 확인되면 현재의 할인 요인도 상당 부분 해소될 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.24 09:40장유미 기자

남성필 에이비일팔공 "AI, 점진적 개선 아닌 파괴적 창조…업무 방식 다시 쓴다"

인공지능(AI)이 업무 효율을 높이는 도구를 넘어 기업 업무 구조 자체를 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 데이터를 분석하는 수준에 머물렀던 AI가 광고 제작과 캠페인 운영, 예산 배분 등 실행 단계까지 맡으면서 마케팅 기술(마테크) 시장도 AI 에이전트 중심으로 재편되고 있다는 설명이다. 남성필 에이비일팔공 대표는 21일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '모던 그로스 스택(MGS) 2026' 기조연설을 통해 "AI는 점진적인 개선을 하는 기술이 아니라 새로운 기반에서 업무를 다시 쓰는 파괴적 창조"라며 "앞으로의 모던 그로스 스택은 AI와 에이전트가 될 것"이라고 말했다. 남 대표는 지난 1년 동안 디지털 산업을 가장 크게 바꾼 키워드로 AI와 AI 에이전트를 꼽았다. 기존에는 업무 프로세스를 단계별로 개선하는 방식이었다면 이제는 AI를 중심으로 처음부터 끝까지 새로운 워크플로를 설계하는 방식으로 변화하고 있다. 그러면서 "기존 프로세스를 단계별로 개선하려고 했을 때보다 한 명이 새로운 에이전트 워크플로를 통해 처음부터 끝까지 업무를 수행하도록 했을 때 성과가 더 좋았다"고 평가했다. 분석에서 실행으로…AI가 바꾸는 마테크 이 자리에서는 AI 에이전트의 확산으로 마테크 역할도 달라질 것으로 전망됐다. 기존 마테크는 이용자 행동과 광고 성과를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있었지만, 앞으로는 AI가 데이터를 분석한 뒤 캠페인을 설정하고 광고 소재를 제작하며 예산을 배분하는 등 실행까지 담당하는 형태로 발전할 것이라는 설명이다. 남 대표는 "마테크 솔루션들이 기능적인 경계를 넘어 워크플로 전체를 완성하는 형태로 진화하고 있다"며 "단순히 데이터를 보여주는 것이 아니라 결과와 성과를 만들어내는 방향으로 바뀌고 있다"고 내다봤다. 제품 분석 솔루션도 이용자 행동을 분석하는 데 그치지 않고 코딩 에이전트와 연계해 실제 구현까지 이어질 수 있다. 또 모바일 측정 파트너(MMP) 역시 광고 성과 분석뿐 아니라 캠페인 설정과 광고 소재 제작, 예산 분배까지 지원하는 방향으로 발전하고 있다. "언어 장벽은 더 이상 문제 아니다" 남 대표는 AI가 글로벌 앱 시장 진입 장벽도 빠르게 낮추고 있다고 진단했다. 그는 "더 이상 앱 출시와 운영에서 언어의 장벽은 문제가 되지 않는다"며 생성형 AI의 발전으로 콘텐츠 제작과 번역 속도가 크게 빨라졌다고 말했다. 특히 남 대표는 듀오링고 사례를 들며 "회사는 지난 1년 동안 148개 코스를 출시했는데 과거에는 12년에 걸쳐 만들 수준의 규모"라며 "언어 장벽이 압도적인 속도로 허물어지고 있다"고 강조했다. 이어 남 대표는 인간의 역할도 변화할 것으로 내다봤다. 현재는 사람이 AI 에이전트에 업무를 지시하지만 앞으로는 여러 AI 에이전트가 분석과 실행을 담당하고, 사람은 결과를 보고받아 최종 의사결정을 내리는 구조가 될 것이라는 설명이다. 남 대표는 "기존 구조 위에 기능을 하나 더 얹는 점진적 개선이 아니라 처음부터 기반을 다시 쓰는 것이 AI가 가져온 변화의 본질"이라며 "AI를 도입할 때도 기존 업무에 기능을 추가하는 것이 아니라 워크플로 자체를 새롭게 설계해야 한다"고 역설했다.

2026.07.21 11:19안희정 기자

쿠콘, AI 에이전트용 MCP 상품관 오픈…기업 AX 지원 강화

인공지능(AI) 에이전트 활용이 확산되는 가운데 쿠콘이 AI와 외부 데이터를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 상품관을 열고 AI 데이터 플랫폼 시장 공략에 나섰다. 금융을 비롯한 기업 실무 데이터를 AI 에이전트가 자연어 명령만으로 활용할 수 있도록 지원해 기업 AI 전환(AX)을 가속화한다는 목표다. 쿠콘은 자사 데이터 플랫폼 '쿠콘닷넷'에 AI MCP 전용 상품관을 오픈하고 AI 에이전트가 즉시 활용할 수 있는 MCP 상품 30종을 공개했다고 20일 밝혔다. MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터와 시스템을 직접 조회하고 활용할 수 있도록 연결 방식을 표준화한 통신 규격이다. 기존에는 개발자가 API를 직접 연동해야 했지만 MCP 환경에선 AI가 자연어 명령만으로 필요한 데이터를 호출해 업무에 활용할 수 있다. 이에 사용자는 클로드 데스크톱, 커서, 비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 등 MCP 호환 환경에서 별도의 복잡한 API 연동 없이 AI 기반 업무 자동화를 구현할 수 있다. 쿠콘은 지난달 MCP 기반 데이터 사업 추진 계획을 발표한 데 이어 한 달 만에 실제 MCP 상품을 선보이며 기존 데이터 API 플랫폼에서 AI 데이터 플랫폼으로의 전환을 추진 중이다. 이번 상품관에는 기업 활용도가 높은 금융 분야 MCP 상품 30종이 우선 공개됐다. 신원·자격 증명, 부동산·차량 정보, 사업자 확인 등 기업 실무에서 활용도가 높은 데이터를 중심으로 구성해 AI 에이전트가 다양한 업무를 수행할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 쿠콘은 연내 MCP 상품을 100종으로 확대하고 내년까지 전 상품을 MCP 기반으로 전환할 계획이다. 아울러 지난달 가입한 글로벌 에이전틱 AI 재단(AAIF) MCP 워킹그룹에도 참여해 글로벌 표준 생태계 조성에 나서는 한편, 향후 데이터를 넘어 페이먼트 영역까지 AI 에이전트 활용 범위를 확대할 방침이다. 김종현 쿠콘 대표는 "이번 상품관 오픈은 우리가 데이터 API 플랫폼에서 AI 데이터 플랫폼으로 도약하는 전환점"이라며 "AI 시대 기업이 필요로 하는 정보를 가장 쉽고 빠르게 연결해 고객 AI 혁신을 적극 지원하겠다"고 말했다. 이어 "이번 MCP 상품은 고객이 가장 많이 찾고 실무에서 바로 활용할 수 있는 서비스를 중심으로 구성했다"며 "앞으로도 고객 수요를 지속 반영해 AI 시대에 필요한 서비스를 선제적으로 선보이고 고객 AI 혁신을 지원하는 데이터 플랫폼으로 역할을 확대해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.07.20 14:10한정호 기자

美 데이터브릭스, 신규 투자 유치…몸값 1880억 달러

미국 데이터 분석 소프트웨어 기업 데이터브릭스가 신규 투자를 유치하며 인공지능(AI) 중심 사업 성과를 인정받았다. 18일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 데이터브릭스는 코튜가 주도하는 신규 투자 라운드에서 기업가치 1880억 달러(약 280조 1200억원)를 인정받은 것으로 확인됐다. 정확한 투자 규모는 공개하지 않았으며 투자 절차는 올여름 후반 마무리될 예정이다. 테크크런치를 비롯한 다수 외신은 데이터브릭스가 이번 라운드에서 약 30억 달러를 조달할 것으로 내다봤다. 아직 투자금이 회사에 바로 들어오지 않았지만 참여를 원하는 투자사가 몰리면서 기업가치를 먼저 공개한 것으로 전해졌다. 데이터브릭스 기업가치는 최근 1년 반 동안 빠르게 상승했다는 평을 받고 있다. 지난 2월 기업가치 1340억 달러를 인정받으며, 50억달러 규모의 시리즈 L 투자를 마무리했다. 지난해 9월에는 기업가치 1000억 달러로 10억 달러를 유치했다. 2024년 12월에는 당시 사상 최대 규모였던 100억 달러를 조달하며 기업가치 620억 달러를 인정받았다. 외신들은 데이터브릭스가 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업에서 AI 기업으로 이미지를 전환한 결과가 긍정적으로 작용했다 보고 있다. 2013년 설립된 데이터브릭스는 기업이 방대한 데이터를 클라우드에 저장하고 빠르게 분석할 수 있도록 지원하며 성장했다. 데이터브릭스는 기존에 관리하던 기업 데이터를 기반으로 AI 제품군을 확대했다. AI 에이전트용 데이터베이스 '레이크베이스'와 AI 게이트웨이 '유니티'를 출시했으며 여러 에이전트를 관리하는 메타 하네스 '옴니전트'도 선보였다. 알리 고드시 데이터브릭스 최고경영자(CEO)는 "기업들은 가장 비싼 AI 모델을 모든 작업에 사용하는 방식에서 벗어나 비용 대비 최고의 비즈니스 성과를 추구하고 있다"며 "우리는 고객들이 작업별로 가장 적합한 AI 모델을 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위해 이번 투자금을 AI 전략에 집중 투입할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.19 07:47김미정 기자

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

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

2026.07.09 19:30남혁우 기자

"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

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