• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'데이터 인텔리전스'통합검색 결과 입니다. (25건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

인도 데이터센터 회사, 엔비디아 루빈 GPU 9000개 발주

인도 데이터센터 기업 AM인텔리전스가 엔비디아 베라루빈 GPU 약 9000개를 발주했다. 이를 기반으로 인도 하이데라바드에 베라루빈 클러스터를 구축한다. 25일(현지시간) 모바일웓드라이브에 따르면 AM인텔리전스는 엔비디아 베라루빈 NVL72 랙스케일 시스템으로 구축해 30MW 규모 AI 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 데이터센터가동 목표 시점은 내년 1분기다. 새 데이터센터는 1조개 파라미터 규모의 초거대AI 모델과 에이전틱AI 애플리케이션을 구동할 수 있도록 설계된다. 클라우드 서비스 사업자와 AI 연구소, 소버린 AI 모델을 개발하는 기업과 기관 등이 주요 고객이다. AM인텔리전스는 베라루빈 플랫폼을 활용하면 이전 세대인 블랙웰과 비교해 AI 추론 과정의 토큰 처리 비용을 최대 10분의 1 수준으로 낮출 수 있다고 설명했다. AM인텔리전스는 인도 친환경 에너지 기술 기업 AM그룹의 AI 인프라 사업 부문이다. 재생에너지를 기반으로 대규모 AI 컴퓨팅 인프라와 데이터센터를 구축해 AI 모델 개발사와 클라우드 사업자, AI 연구소 등에 컴퓨팅 자원을 제공한다. 하이데라바드 데이터센터는 AM인텔리전스가 인도와 미국, 핀란드, 말레이시아에서 추진하는 총 1GW 규모 서비스형 컴퓨팅 인프라 구축 계획의 첫 단계다. 회사는 우선 200MW 규모의 컴퓨팅 인프라를 가동하고 전체 구축 사업에 80억 달러 이상을 투자할 계획이다. 2030년까지는 인도와 미국, 유럽에서 데이터센터 용량을 총 5GW까지 확대한다. 데이터센터는 고밀도 AI 컴퓨팅과 액체냉각 시스템을 지원하도록 설계된다.

2026.08.26 08:51박수형 기자

[현장] 지란지교소프트, "AI 시대 핵심은 안전"…3사 통합으로 보안·데이터·AI 결집

지란지교소프트가 지란지교데이터와 넥스트인텔리전스닷에이아이(NI)를 통합해 보안·데이터·인공지능(AI) 역량을 결집하고 기업용 AI 시장 공략에 나선다. AI 모델 경쟁보다 기업이 AI를 안전하게 활용할 수 있는 환경 구축에 집중하겠다는 전략이다. 지란지교소프트는 14일 판교 사옥에서 미디어데이를 열고 통합 법인 출범 비전과 사업 전략을 공개했다. 회사는 기존 SaaS 운영 역량과 고객 기반, 엔터프라이즈 보안 역량, 생성형 AI 기술을 결합해 기업이 안심하고 AI를 활용할 수 있는 업무 환경 구축에 나선다는 계획이다. 통합한 지란지교소프트는 각자대표 체제로 운영된다. 박승애 대표는 통합 법인의 전체 성장 전략과 사업 비전을 총괄한다. 유병완 대표는 공공·금융·엔터프라이즈 시장을 중심으로 보안·데이터 사업 확장을 맡는다. 이석민 CTO는 AI 기술 개발과 제품 적용을 책임지며 통합 법인의 AI 경쟁력 강화를 이끈다. "통합은 성장 위한 결정…안전한 AI 업무 환경 제공" 박승애 지란지교소프트 대표는 이번 통합에 대해 "지란지교소프트는 이미 안정적으로 성장하고 있는 회사"라며 "부족함을 메우기 위한 선택이 아니라 더 크게 성장하기 위해 내린 결정"이라고 밝혔다. 그는 합병 배경으로 급변하는 AI 시대에 대한 대응 속도를 꼽았다. 기존에는 회사를 나눠 각 사업과 서비스에 특화하는 방식이 효율적이었지만, 변화 속도가 빠른 AI 환경에서는 조직 간 조율과 의사결정 절차가 오히려 걸림돌이 될 수 있다는 설명이다. 이에 따라 3사 합병을 통해 의사소통 체계를 일원화하고 시장 변화에 신속히 대응하겠다는 전략이다. 이 과정에서 100% 고용승계를 진행했으며 HR·재무 등 업무가 중복되는 조직은 일부 통합했지만 데이터 사업부문·오피스 사업부문은 기존 조직을 유지한 채 배치했다고 밝혔다. 박 대표는 AI 시대 핵심 전략으로 안전한 업무환경 구축을 제시했다. 이를 위한 핵심 플랫폼은 '시큐어 AI 오피스'다. 시큐어 AI 오피스는 기업이 생성형 AI를 업무에 활용하는 과정에서 개인정보와 민감정보를 보호하고, 보안 정책과 권한 체계 안에서 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 지원하는 환경이다. 그는 보안·데이터·AI 역량을 결집해 기업이 가장 믿고 사용할 수 있는 AI 업무 환경을 제공하는 기업으로 자리매김하겠다는 비전을 밝혔다. 회사는 올해 통합 기준 매출 목표로 400억원을 제시했으며, 이는 지난해 3개 회사 합산 매출 약 313억원보다 28% 증가한 수준이다. 기업공개(IPO)와 관련해서는 항상 준비는 하고 있지만 우선 통합 이후 사업 안정화와 실적 성장에 우선 집중하겠다고 입장을 밝혔다. 박 대표는 "중요한 것은 기업이 AI를 안심하고 업무에 적용해 실제 성과로 연결할 수 있느냐"며 "고객이 AI를 가장 믿고 사용할 수 있게 만드는 회사가 되겠다"고 말했다. 안전한 AI 업무 환경으로 공공·중견 시장 확대 유병완 대표는 합병 이후 시장 전략으로 안전한 AI 업무 환경 구축을 제시했다. 생성형 AI를 도입하는 과정에서 데이터 유출과 권한 통제 문제를 줄이고 사내 보안 정책 안에서 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 지란지교데이터는 현재 1만여 공공기관 및 기업 고객, 150만명 이상 사용자를 확보하고 있다. 이 같은 공공 분야 경험을 바탕으로 금융·엔터프라이즈 시장 확대에 나선다는 설명이다. 공공기관 AI 도입 전략은 예산 여건에 따라 이원화한다. 예산이 충분한 기관에는 고성능 인프라를 적용하고 예산이 제한적인 기관에는 NPU 활용과 모델 경량화를 통해 비용 효율을 높인다는 방침이다. 기관별 예산과 인프라 차이가 큰 만큼 맞춤형 구축 전략이 필요하다는 설명이다. 중소기업 시장에 대해서는 보안 우려와 내부 데이터 현황 파악 부족으로 AI 도입 결정이 늦어지는 경향이 있다고 진단했다. 이에 따라 교육회사와 연계한 컨설팅·업무 환경 분석을 먼저 진행하고 이후 오피스 에이전트 도입 컨설팅으로 이어지는 2단계 확산 전략을 제시했다. 유 대표는 "AI는 보안 솔루션과 달리 사용을 강제하기 어려운 만큼, 직원들이 실제 업무 편의를 체감할 수 있어야 확산될 수 있다"고 설명했다. 이어 "생성형 AI 시대에는 문서·PDF·이미지 등 비정형 데이터 보호가 더욱 중요해지고 있다"며 "지란지교데이터는 AI OCR 기반 개인정보 비식별화, 생성형 AI 프롬프트·응답 필터링, 공공·금융권 규제 대응 기능 등을 제공하고 있다"고 밝혔다. 데이터 통제권 유지하며 안전한 AI 활용 지원 이석민 CTO는 안전한 AI 업무환경을 구현하기 위해 지란지교소프트가 개발 중인 기술에 대해 소개했다. 'LLM 프록시 게이트웨이'는 외부 AI 사용을 막는 것이 아니라 기업이 데이터 통제권을 유지한 상태에서 AI를 활용할 수 있도록 설계된 기술이다. 이 구조에서는 사용자가 AI에 질문을 입력하면 개인정보, 계좌번호, 소스코드 등 민감정보를 자동 탐지·마스킹한 뒤 외부 AI로 전달한다. AI가 생성한 응답 역시 정책과 권한 검증을 거쳐 사용자에게 제공된다. 이 CTO는 "기업의 문서 검색은 단순히 많은 결과를 보여주는 것이 아니라 권한에 맞는 정보를 정확하고 빠르게 제공하는 것이 중요하다"며 "오피스 에이전트는 문서 검색을 넘어 기업 데이터를 이해하고 보안 정책을 준수하는 AI 업무 플랫폼으로 발전할 것"이라고 말했다. 회사는 메일, 메신저, 문서, 일정 데이터를 활용하는 기업용 AI 에이전트 '오피스 에이전트'도 소개했다. PDF, 한글(HWP), 이미지, 표 등 비정형 데이터를 이해하고 사용자 권한에 따라 필요한 정보만 제공하는 것이 특징이다. 이 CTO는 "기업의 문서 검색은 단순히 많은 결과를 보여주는 것이 아니라 권한에 맞는 정보를 정확하고 빠르게 제공하는 것이 중요하다"며 "오피스 에이전트는 문서 검색을 넘어 기업 데이터를 이해하고 보안 정책을 준수하는 AI 업무 플랫폼으로 발전할 것"이라고 말했다. 박승애 대표는 "지란지교소프트가 더 크게 성장하기 위해 필요한 금융·대기업·엔터프라이즈 역량을 유 대표가 책임질 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 모델과 새로운 기술은 계속 등장하겠지만 가장 중요한 것은 기업이 안심하고 업무에 적용해 실제 성과로 이어지게 만드는 것"이라며 "지란지교소프트는 기업이 AI를 가장 믿고 사용할 수 있게 만드는 회사가 되겠다"고 밝혔다.

2026.07.14 13:06남혁우 기자

스카이인텔리전스, 기업가치 1000억으로 추가 투자 유치

스카이인텔리전스가 디지털 트윈과 산업용 합성데이터 기반 피지컬 인공지능(AI) 데이터 인프라 기술력을 인정받아 추가 투자를 유치했다. 스카이인텔리전스는 약 1000억원 기업가치를 인정받으며 위업기술투자가 운용(Co-GP 오라클 벤처투자)하는 오라클-벡터지역혁신벤처펀드로부터 추가 투자를 유치했다고 13일 밝혔다. 스카이인텔리전스는 시리즈 A에 이은 연속 투자를 받은 배경으로 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 피지컬 AI 학습데이터를 대량 생산할 수 있는 데이터 인프라 경쟁력을 꼽았다. 제조업을 중심으로 피지컬 AI 도입이 본격화되는 가운데 회사가 보유한 디지털 트윈과 합성데이터 인프라, 글로벌 사업화 역량이 높이 평가됐다는 설명이다. 스카이인텔리전스는 엔비디아 옴니버스를 기반으로 실제 제조·산업 환경을 정밀하게 구현하는 디지털 트윈과 산업용 합성데이터 인프라를 제공하고 있다. 최근 서울대 AI연구원(AIIS)과 로봇 비전 및 파지(Grasping) 기술 공동연구를 추진하고 글로벌 산업용 로봇 기업 ABB 로보틱스와 전략적 협력 프레임워크를 체결했다. 이재철 스카이인텔리전스 대표는 "이번 추가 투자 유치는 자금 조달을 넘어 우리 기술력과 성장 가능성을 자본시장이 공식 인정한 결과"라며 "제조 산업의 피지컬 AI 전환을 이끄는 글로벌 데이터 인프라 핵심 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2026.07.13 15:02이나연 기자

[AI 리더스] 스카이인텔리전스 "로봇 합성데이터, 올해가 매출 원년"

"산업용 로봇을 위한 합성데이터 사업은 올해부터 매출이 발생하고 있습니다. 폐쇄 루프 기반 자동화가 고도화되며 데이터 공급이 프로젝트 단위에서 대량 생산 단계로 전환되고 있고, 이 흐름이 본격화하면 생산성과 매출 모두 가파르게 성장할 겁니다." 이재철 스카이(SKAI)인텔리전스 대표는 지난달 말 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 스카이인텔리전스는 현실의 물리 정보를 담은 합성데이터를 생성하는 디지털 트윈·합성데이터 인프라 기업이다. 엔비디아 공식 리테일 파트너로 등재된 유일한 한국 기업으로, 광고 영역에서는 3차원(3D) 콘텐츠 자동화 플랫폼 '비쓰리(B.THREE)'로 루이비통모에헤네시(LVMH) 산하 브랜드들과 인공지능(AI) 콘텐츠 제작 매출을 확보해 왔다. 스카이인텔리전스가 만드는 합성데이터는 로봇이 실제 현장에 투입되기 전 미리 학습할 교재이자 어떤 상황에서 오작동하거나 판단을 잘못하는지까지 담은 오답노트 역할을 한다. 물체의 위치·자세·라벨과 카메라·조명 조건, 재질 정보까지 함께 포함돼 AI 학습에 바로 활용할 수 있으며 모델이 어떤 조건에서 오류를 냈는지도 추적할 수 있다. 핵심 경쟁력은 '리얼 투 심 투 리얼(Real2Sim2Real)' 폐쇄 루프 구조다. 실제 제품의 컴퓨터 지원 설계(CAD)·재질·공차 정보로 디지털 트윈을 만들어 그 안에서 합성데이터를 생성하고 현장에서 나온 오류와 실패 사례를 다시 반영해 보정한다. 한 번 만들고 끝나는 데이터가 아니라 실제 피드백으로 계속 개선되는 데이터 인프라라는 의미다. 고객사는 생산 라인이 완전히 준비되기 전에 비전 리스크를 조기에 식별해 현장 디버깅 비용을 줄일 수 있다. 회사는 이 같은 기술력을 바탕으로 지난달 세계 4대 산업용 로봇 기업 ABB로보틱스와 전략적 협력 프레임워크 협약(CFA)을 체결했다. 글로벌 합성데이터 기업들도 해당 프로젝트에 뛰어들었지만 탈락한 것으로 알려졌다. 개별 기술은 따라 할 수 있어도 산업 현장 이해와 고정밀 디지털 트윈, 자동 라벨링, 로봇 기업과의 검증 경험을 하나로 묶는 산업 데이터 파이프라인 전체가 진입 장벽이라는 게 그의 설명이다. 이 대표는 "산업 현장과 시뮬레이션 환경을 함께 이해해야 비로소 전체 메커니즘을 구현할 수 있는데 이를 제대로 이해하는 회사는 거의 없다"며 "ABB로보틱스가 우리를 선택한 이유도 여기에 있다"고 말했다. 양사는 매달 단건 실험 방식의 개념검증(PoC)을 진행하며 정량 지표를 담은 성과를 쌓고 있다. 폐쇄 루프를 양산 공정까지 적용해 공장이 원가를 얼마나 절감했는지 데이터로 증명하는 게 첫 우선순위다. 이 대표는 "결과물들이 하반기에 잇따라 공개될 것"이라며 "ABB로보틱스가 이미 갖춘 디지털 트윈 인프라 위에서 검증을 마치면 의료 로봇처럼 렌즈로 객체를 인식해 정밀 작업하는 다른 분야로도 확장할 계획"이라고 말했다. ABB로보틱스 등 해외 주요 기업들과의 검증을 마친 뒤에는 국내 시장을 본격 공략한다는 구상이다. 한국은 초소형화하는 휴대폰 부품처럼 0.5~3mm 수준의 결합 작업을 반복해야 하는 정밀 제조가 몰려 있는 큰 시장이어서다. 이 대표는 "빠르면 올 하반기, 늦으면 내년에 한국 정밀 제조 시장으로 역으로 들어가 수익화할 예정"이라며 "자동차 부품 조립부터 데이터센터 배선 자동화까지 정밀 결합이 필요한 영역 전반이 대상이 된다"고 내다봤다. 해외 시장 공략 역시 속도를 낸다. 스카이인텔리전스는 싱가포르·상하이·파리에 100% 자회사 세 곳을 실거점으로 운영하고 있으며 제조업이 강한 미국에서도 이르면 내년 법인 설립을 추진한다. 해외 사업 기반을 넓히는 동시에 기업 성장의 다음 단계도 준비하고 있다. 회사는 기업공개(IPO)를 목표로 올해부터 상장 요건 충족을 위한 준비에 착수했다. 이 대표가 그리는 최종 그림은 제조 자동화 영역의 데이터 표준이다. 아직 표준조차 없는 제조 데이터 시장에서 표준을 쥐면 시장 이니셔티브를 주도할 수 있다는 판단에서다. 이 대표는 "산업용 제조 자동화 분야에서 합성데이터 인프라 기업으로 글로벌 1위가 되는 것이 단기 목표"라며 "중장기적으로는 글로벌 선도 기업들과 협력을 확대해 데이터 표준을 만들겠다"고 강조했다.

2026.07.06 10:44이나연 기자

스카이인텔리전스, 글로벌 로봇 AI 데이터 시장 공략 속도

스카이인텔리전스가 투자금 유치를 계기로 가상 공간에서 로봇을 학습시키는 산업용 합성데이터 인프라 사업을 글로벌 시장으로 넓힌다. 스카이인텔리전스는 DS금융그룹 계열 DS투자파트너스로부터 시리즈A 투자를 유치했다고 11일 밝혔다. 이번 투자는 피지컬 인공지능(AI) 시장 확대로 산업용 로봇 AI 학습에 필수적인 합성데이터 인프라 중요성이 부각되는 가운데 회사 기술력과 성장 가능성을 높게 평가받은 결과다. 스카이인텔리전스는 디지털 트윈 기술을 기반으로 실제 산업 환경을 가상 공간에 구현하고 로봇 AI 학습에 필요한 고품질 합성데이터를 생성하는 기술을 개발하는 기업이다. 제조, 물류, 자동화 산업 전반에서 활용 가능한 AI 학습 데이터를 제공하며 글로벌 시장 진출을 확대하고 있다. 스카이인텔리전스는 이번 투자금을 활용해 산업용 합성데이터 플랫폼과 데이터 인프라를 고도화하고 글로벌 제조 및 로보틱스 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 산업용 AI 학습에 필요한 핵심 데이터 자산을 축적하는 데도 집중한다. 이재철 스카이인텔리전스 대표는 "이번 투자 유치는 우리 기술력과 사업 비전을 시장이 인정한 의미 있는 이정표"라며 "산업용 합성데이터 기술을 고도화하고 글로벌 피지컬 AI 생태계 구축에 필요한 핵심 인프라 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2026.06.11 15:57이나연 기자

우도 스글라보 SAS 부사장 "AI는 마법 아니야"…기업용 AI 성패는 '산업 맥락'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "범용 인공지능(AI)에 산업적 맥락이 더해져야 비로소 '신뢰할 수 있는 AI'가 됩니다. 시장에는 화려한 모델이 넘쳐나지만, 이를 실제 기업 운영에 적용하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다." 우도 스글라보(Udo Sglavo) SAS 응용 AI 및 모델링 R&D 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026' 현장 인터뷰와 미디어 브리핑에서 이같이 말하며 기업 AI 도입 방안을 제시했다. 그는 기업용 AI의 필수 조건으로 거대 모델 자체의 성능보다 ▲산업 맥락 ▲데이터 전처리 ▲설명 가능성 ▲사람의 최종 책임을 꼽았다. AI 에이전트 시대 "사람은 여전히 운전석에 있어야" 스글라보 부사장은 "생성형 AI가 무에서 유를 창조하는 만능 발명가가 아니다"라며 "생성형 AI는 기존 데이터의 패턴을 분석해 새로운 조합을 만들어내는 기술"이라고 설명했다. 이어 "환각 역시 학습하지 않은 영역에 대해 패턴을 유추해 꾸며내기 때문에 발생한다"고 덧붙였다. 이어 "기업에서 AI의 주된 역할은 놀라운 무언가를 발명하는 것이 아니라 지루하고 복잡한 작업을 대신하는 데 있다"며 "반복 업무를 덜어주면 사람은 더 창의적이고 중요한 판단에 시간을 쓸 수 있다"고 말했다. AI의 효용 가치는 사람의 대체가 아니라 지원에 있다는 설명이다 올해 화두인 '에이전틱 AI'에 대해서는 기대와 경계를 동시에 내비쳤다. 그는 "에이전트는 대형언어모델(LLM)과 전통적인 분석 모델, 메모리가 결합해 사용자가 원하는 결과를 대신 수행하는 결과 지향적 시스템"이라고 설명했다. 다만 "기업 환경에서는 어떤 일이 잘못됐을 때 누군가는 반드시 책임을 져야 한다"며 "'AI가 한 일'이라고 변명할 수 없는 만큼 기술이 발전해도 사람은 늘 의사결정 운전석(Driver's seat)에 앉아 있어야 한다"고 힘주어 말했다. 이 같은 관점은 AI 코딩 시대 개발자의 역할에 대한 설명으로도 이어졌다. 그는 향후 개발자에게 가장 중요해질 역량으로 비즈니스 문제를 듣고 정확한 소프트웨어 명세로 구조화하는 '스펙 기반(Spec-driven) 개발 역량'을 지목했다. AI가 빠른 프로토타입을 짤 수는 있지만, 예기치 못한 예외 상황(Edge case)을 찾아내고 최종 제품을 안정화하는 것은 여전히 대체할 수 없는 인간의 몫이기 때문이다. 스글라보 부사장은 "소프트웨어 업계 전반이 AI를 활용해 코드를 짜고 있지만, 상용 소프트웨어를 공급하는 기업은 자신이 만든 코드에 막중한 책임을 져야 한다"며 "사람의 검토조차 거치지 않은 코드를 고객에게 전달할 수는 없다"고 단언했다. 범용 AI의 한계, '사전 구축형 패키징'과 '설명 가능한 최적화'로 극복 스글라보 부사장은 "오늘날 AI 프로토타입을 만드는 것은 쉽지만, 예산과 데이터 전문가가 부족한 현업에 이를 곧바로 적용할 수는 없다"며 "산업적 맥락이 더해질 때 흥미롭기만 하던 AI가 비로소 신뢰할 수 있는 도구로 바뀐다"고 말했다. 이를 위해 SAS는 다년간 축적한 산업 경험을 현장에서 즉시 활용 가능한 '사전 구축형 모델 및 에이전트' 형태로 패키징해 제공한다. 구체적인 사례로 공급망 분야의 판매 및 운영 계획(SOP)을 들었다. 수요와 공급의 균형을 맞추는 복잡한 업무에서, 사용자가 '수요 15% 감소' 같은 가정을 제시하면 AI가 결과를 시뮬레이션하고 판단 근거까지 함께 제공한다. 그는 이를 두고 "기업이 진정 원하는 것은 맹목적인 자동화가 아니라 '설명 가능한 최적화'"라고 짚었다. 진짜 병목은 모델이 아닌 '데이터'… "빅데이터 맹신은 신화" 스글라보 부사장은 AI 프로젝트의 실질적인 병목 지점으로 모델이 아닌 '전통적인 데이터 관리 문제'를 지목했다. 기업 내 방대한 데이터를 비즈니스용, 기밀용 등으로 분류·라벨링하고, 시스템 구조에 맞춰 스키마를 매핑하는 지루한 IT 작업이 선행되지 않으면 어떤 강력한 AI도 무용지물이라는 것이다. 과거 데이터에 대한 무비판적인 맹신도 경계했다. 스글라보 부사장은 "빅데이터 안에 모든 정답이 숨어 있다는 믿음은 신화에 불과하다"며 "과거 데이터는 과거의 사회적 패턴을 담고 있을 뿐 변화하는 현재를 온전히 반영하지 못한다"고 지적했다. 따라서 데이터를 맹신하지 않고 그 이면의 '의미(Semantic)'를 파악해 "우리는 더 이상 이런 방식으로 일하지 않는다"고 인간 스스로 판단하고 교정할 수 있어야 한다고 역설했다. 현실 데이터의 부족과 편향 문제를 극복하기 위한 대안으로는 '디지털 트윈'과 '합성 데이터'를 제시했다. 제조업 안전 관리처럼 모든 사고 위험 상황을 실제 영상으로 확보하기 어려운 경우, 가상 환경에서 조건(장비 색상, 조명, 작업자 특성 등)을 바꿔가며 합성 데이터를 대량으로 생성해 AI 모델의 빈틈을 메우는 방식이다. 우도 스글라보 부사장은 "엔터프라이즈 AI의 승부는 모델의 화려함이 아닌 산업별 구조 이해와 데이터 통제력에 달려 있다"며 "SAS는 지난 50년간 데이터를 다루며 쌓아온 경험을 바탕으로 기업이 가장 신뢰할 수 있는 실무적 AI 생태계를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 07:06남혁우 기자

"OCR 넘어서"…데이터브릭스, 문서 이해 AI 플랫폼 공개

데이터브릭스가 기업 문서 속 비정형 데이터를 자동 수집·분석하는 인공지능(AI) 플랫폼을 공개했다. 19일 IT 업계에 따르면 데이터브릭스는 PDF 문서나 이미지 등에 묻혀 있던 비정형 정보를 실제 비즈니스에 활용 가능한 형태로 변환하는 솔루션을 내놨다. 해당 플랫폼은 기존 데이터브릭스 '레이크플로'와 '도큐먼트 인텔리전스'를 결합한 문서 처리 체계다. 레이크플로는 통합 데이터 엔지니어링 솔루션이다. 기업 내 다양한 시스템에 흩어진 데이터를 자동으로 수집하고 처리하며 파이프라인을 구성하는 역할을 한다. 도큐먼트 인텔리전스는 비정형 문서를 이해하고 구조화하는 AI 기능이다. PDF나 이미지 손 글씨 등 복잡한 문서를 분석한다. 이를 통해 계약 정보 금액 등 핵심 데이터를 자동으로 추출한다. 현재 기업 데이터 약 80%는 PDF나 이미지, 오피스 문서 형태로 존재한다. 이 데이터는 검색이나 분석이 어려워 사실상 활용되지 못했다. 그동안 기업은 광학문자인식(OCR)이나 자연어처리(NLP) 기술을 따로 연결해 문서 속 비정형 데이터를 처리해 왔다. 이 방식은 정확도가 낮고 관리도 어려워 기업 AI 도입에 걸림돌로 지적돼 왔다. 데이터브릭스는 '레이크플로 커넥트'를 통해 문서를 자동으로 가져오는 기능을 제공한다. 이 기능은 쉐어포인트나 구글 드라이브 등에 있는 문서를 별도 설정 없이 연결해 바로 데이터로 쓸 수 있게 돕는다. 이후 도큐먼트 인텔리전스가 문서를 읽고 이해하는 역할을 맡는다. 스캔 이미지나 손글씨 같은 복잡한 문서도 구조화해 계약 날짜, 금액, 거래처 정보 등을 자동 추출한다. 여기서 '레이크플로 잡스'가 문서 수집부터 분석까지 전 과정을 한 흐름으로 처리한다. 일부 작업이 실패해도 해당 부분만 다시 처리할 수 있어 운영 부담도 줄였다. 이 과정에서 유니티 카탈로그를 기반으로 데이터 접근 권한과 이력 관리가 적용된다. AI는 기업 내부 데이터 맥락을 반영해 더 정확하게 문서를 해석하고 활용할 수 있다. 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 "문서마다 별도 AI 아키텍처를 만들 필요가 크게 줄어든다"며 "이 제품은 내부에서 가장 높게 평가받고 있다"고 링크드인에서 밝혔다.

2026.04.19 18:00김미정 기자

AI가 네트워크 직접 운영…에퀴닉스, '패브릭 인텔리전스' 출시

에퀴닉스가 에이전틱 인공지능(AI)을 기반으로 네트워크 인프라를 자동화하는 신제품을 출시하며 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 복잡한 멀티클라우드 환경에서 AI 워크로드 운영을 자동화해 기업의 인프라 효율성과 확장성을 동시에 끌어올린다는 전략이다. 에퀴닉스는 AI 네이티브 네트워크 운영 계층 '패브릭 인텔리전스'를 출시했다고 16일 밝혔다. 패브릭 인텔리전스는 기업이 AI 기반 네트워크를 설계·배포·운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 기존 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 중심 구조에서 벗어나 AI 워크플로우에 최적화된 네트워크 운영 환경을 제공하는 것이 특징이다. 이 솔루션은 에퀴닉스의 '분산형 AI 허브'를 기반으로 동작하며 글로벌 데이터센터와 클라우드, 엣지 환경 전반에 걸친 인프라 구축과 운영을 자동화한다. 기업은 복잡한 네트워크 환경에서도 AI 워크로드를 보다 효율적이고 안정적으로 운영할 수 있게 된다. 특히 AI 에이전트가 네트워크 환경을 자율적으로 관리하는 에이전틱 AI 개념을 적용했다. 수동 중심의 기존 네트워크 운영 방식에서 벗어나 실시간 데이터 분석과 자동 대응을 통해 인프라를 최적화하는 구조다. 패브릭 인텔리전스는 자연어 기반 명령과 자동화된 워크플로우를 지원하는 '패브릭 슈퍼 에이전트', 다양한 AI 클라이언트와 연동되는 'MCP 서버', 프라이빗 연결 기반 AI 서비스 접근을 지원하는 '패브릭 애플리케이션 커넥트', 실시간 이상 탐지와 예측 분석을 제공하는 '패브릭 인사이트' 등으로 구성됐다. 회사 측에 따르면 기업은 네트워크 설계와 운영을 단순화하고 기존 수주 단위로 소요되던 배포 시간을 수분 단위로 단축할 수 있다. 또 민감 데이터를 퍼블릭 인터넷에 노출하지 않고도 AI 서비스에 접근할 수 있어 보안성과 성능을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. 에퀴닉스는 전 세계 77개 도시, 280개 이상의 데이터센터로 구성된 글로벌 인프라를 기반으로 패브릭 인텔리전스를 제공하며 멀티클라우드 환경에서 AI 워크로드 확산을 지원할 계획이다. 현재 4400개 이상의 고객이 에퀴닉스 패브릭을 활용하고 있다. 업계에선 AI 확산 속도에 비해 네트워크 인프라가 이를 따라가지 못하는 격차가 커지고 있다는 점에 주목하고 있다. 기존 레거시 네트워크는 AI 워크로드가 요구하는 실시간성과 유연성을 충분히 지원하지 못해 병목 현상을 유발하고 있다는 지적이다. 에퀴닉스는 이번 신제품을 통해 이러한 문제를 해결하고 네트워크 인프라를 단순 지원 요소가 아닌 AI 경쟁력의 핵심 요소로 전환하겠다는 전략이다. 존 린 에퀴닉스 최고비즈니스책임자(CBO)는 "모든 기업이 AI를 활용해 비즈니스를 혁신하는 데 주력하고 있지만, 대부분은 성장을 주도하는 방식으로 AI를 대규모 배포할 인프라를 갖추지 못하고 있다"며 "에이전틱 AI가 성숙해지고 추론 애플리케이션이 기업 전반으로 확산됨에 따라 네트워크 인프라는 그 어느 때보다 빠르고 유연해야 한다"고 말했다. 이어 "패브릭 인텔리전스는 고객이 복잡한 인프라 관리에 소요하는 시간을 줄이고 비즈니스 발전에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원함으로써, 인프라를 제약 요소에서 경쟁 우위로 전환시킬 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.16 11:05한정호 기자

벤터, GPS 무력화 환경 대응 시스템 '랩터' 공개

벤터가 GPS 사용이 제한되거나 교란된 환경에서도 정밀 운용이 가능한 차세대 지형 기반 위치 측정 시스템 '랩터'를 드론쇼코리아에서 공개했다고 25일 밝혔다. 부산 벡스코에서 27일까지 열리는 드론쇼코리아는 23개국 318개 기업이 참여하는 드론 전문 컨퍼런스다. 국방·우주·미래모빌리티 등 연관 산업 전반의 기술이 소개된다. 최근 전자전과 GPS 교란이 빈번해지면서 기존 위성항법체계에 의존한 드론 및 무인체계 운용의 한계가 지적되고 있다. 실시간, 다영역 정보 공유와 통합 지휘통제 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르는 가운데, 벤터는 우주-지상 데이터를 통합한 인텔리전스 플랫폼을 통해 해법을 제시하고 있다. 이번에 공개된 랩터는 GPS가 차단되거나 교란된 환경에서도 안정적인 항법과 위치 산출이 가능하도록 설계된 차세대 지형 기반 위치 측정 솔루션이다. 드론의 온보드 카메라에서 전송되는 풀모션 비디오(FMV)를 벤터의 글로벌 3D 지형 데이터와 실시간으로 대조·정합해 현재 위치를 계산하는 방식이다. 위성 신호에만 의존하지 않고 드론이 인식한 지형 정보를 3D 지도와 비교해 좌표를 산출한다. 이 과정에서 드론 영상과 다양한 센서 데이터를 하나의 좌표 체계로 통합해, 작전 혹은 운영 중인 모든 인원과 장비가 동일한 현장 정보를 공유하도록 지원한다. 이를 통해 복합적 환경에서도 의사결정의 정확성을 높이고 미션 실패 가능성을 최소화할 수 있다. 랩터는 실제 교전 테스트에서 목표 좌표 대비 3m 이내의 절대 정확도를 입증했으며, GPS가 차단된 환경에서도 평균 10m 이하의 위치 오차를 유지한다. 또한 특정 플랫폼에 종속받지 않는 구조로 설계돼 다양한 무인체계에 유연하게 적응할 수 있다. 벤터는 지난해 10월 막사 인텔리전스에서 사명을 변경하고 통합 인텔리전스 기업으로 탈바꿈했다. 고해상도 위성 이미지와 3D 공간 데이터를 기반으로 드론, 지상 센서, 기타 다영역 데이터를 AI로 통합 분석하는 플랫폼을 운영하며 우주에서 지상에 이르는 다영역 공간 정보를 실시간으로 연결하는데 주력하고 있다. 전 세계 60여 개국 정부 및 공공기관과 협력 관계를 구축하고 있으며, 미국 정부가 활용하는 공간정보의 90% 이상을 제공하고 있다. 송현 벤터 한국 대표는 “한국은 방산 산업 글로벌 4위를 목표로 선포하고 첨단 기술 개발과 수출에 박차를 가하고 있다”면서 “랩터의 지오레지스트레이션 기능을 적용하면 변동성이 높은 전시 작전에 있어 혁신적인 변화를 가져오고 한국의 군사 인텔리전스 분야의 새로운 시대를 함께 만들어갈 수 있을 것”이라고 밝혔다.

2026.02.25 09:09백봉삼 기자

데클라, 실시간 공급망 의사결정 AI 인텔리전스 공개

데클라가 실시간 공급망 의사결정을 지원하는 인공지능(AI) 인텔리전스를 앞세워 공급망 운영 전반의 자동화와 선제 대응 역량 강화에 나선다. 데클라는 디시전·비전·엣지·분석·생성형·예측·운영·대화형 AI로 구성된 8가지 인텔리전스를 통합해 공급망 신호를 실시간으로 해석·예측·실행하는 에이전트 기반 의사결정 인텔리전스 계층을 구축했다고 15일 밝혔다. 데클라에 따르면 공급망 가시성 플랫폼은 다양한 데이터를 지속적으로 생성하지만, 대부분 기존 시스템은 이를 실제 의사결정에 효과적으로 반영하지 못해왔다. 데클라는 이러한 한계를 해소하기 위해 실시간 신호 해석과 예측, 실행을 단일 흐름으로 연결하는 AI 기반 의사결정 구조를 제시했다. 이번에 공개된 아키텍처는 8가지 AI 인텔리전스를 기반으로 한 에이전트 구조로, 공급망 전반에서 발생하는 다양한 신호를 분석하고 자동 대응하는 의사결정 인텔리전스 계층을 형성한다. 이를 통해 기존 시스템으로는 구현이 어려웠던 선제적이고 적응형 공급망 의사결정을 가능케 한다는 설명이다. 디시전 AI는 공급망 가시성 데이터를 맥락 기반으로 해석해 실행 가능한 예측 인사이트를 제공하는 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 비전 AI는 선하증권과 같은 운송 문서를 포함해 이미지 데이터를 인식·분석함으로써 사람이 수작업으로 수집하기 어려운 핵심 정보를 안정적으로 확보한다. 엣지 AI는 센서와 디바이스 단에서 의사결정을 수행해 클라우드 지연 없이 즉각적인 대응을 가능케 하며 분석 AI는 장기간 축적된 운송 및 운영 데이터를 기반으로 패턴을 학습해 리스크 스코어링과 복합 ETA 계산을 지원한다. 생성형 AI는 복잡한 운영 인텔리전스를 이해하기 쉬운 형태로 변환해 현장 담당자와 관리자 간 커뮤니케이션을 지원하고 예측 AI는 지연·파손·온도 이탈 등 미래 리스크를 사전에 예측해 운영 시나리오를 모델링한다. 아울러 운영 AI는 중요 신호와 불필요한 노이즈를 구분해 업무 효율성을 높이며 대화형 AI는 챗봇이나 메시징 플랫폼을 통해 화물 상태와 창고 성과 등에 대한 질의에 즉각적으로 응답함으로써 의사결정 속도를 개선한다. 이들 8가지 AI 인텔리전스는 데클라의 에이전틱 계층을 구성하며 고객 운영 프로세스에 적응해 공급망과 물류 운영 전반을 아우르는 지능형 자동화 계층으로 작동한다. 데클라는 "공급망 전반에서 발생하는 다양한 신호를 실시간으로 해석하고 예측해 실행까지 연결하는 것이 진정한 의사결정 인텔리전스"라며 "8가지 AI 인텔리전스로 구성된 에이전트 계층을 통해 기존 시스템으로는 어려웠던 선제적이고 적응형 공급망 의사결정을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 16:53한정호 기자

SAP, 차세대 유통 혁신 이끈다…AI 내재화 솔루션 전략 발표

SAP가 인공지능(AI)을 유통 산업 전반에 내재화한 차세대 솔루션을 앞세워 글로벌 유통 혁신에 박차를 가한다. SAP는 전미소매협회(NRF)가 주최한 유통 산업 최대 행사 '리테일즈 빅 쇼'에서 AI로 강화된 차세대 유통 솔루션을 선보였다고 9일 밝혔다. 이번 행사에서 SAP는 유통 솔루션 전반에 AI를 임베디드 방식으로 적용하는 '스위트 퍼스트' 전략 강화를 발표했다. 커머스·물류·운영·기획 전 과정에서 지능성과 회복탄력성, 고객 충성도를 높일 수 있는 통합 접근 방식을 제시했다. SAP는 유통 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 핵심 솔루션으로 'SAP 비즈니스 데이터 클라우드' 내 리테일 인텔리전스를 소개했다. 이 솔루션은 올해 상반기 출시 예정으로, SAP 및 외부 시스템에 분산된 유통 데이터를 통합해 수요 예측과 재고 계획 정확도를 높이고 실시간 인사이트를 기반으로 수익 중심 의사결정을 지원한다. 리테일 인텔리전스는 판매·재고·고객·공급업체 데이터를 실시간으로 통합하고 AI 기반 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오를 사전에 검증할 수 있도록 설계됐다. 예측 정확도를 높이는 동시에 수작업을 줄이고 재고 비용 절감과 서비스 수준 향상을 동시에 달성할 수 있다는 설명이다. 유통 운영 효율화를 위한 AI 기능도 강화됐다. SAP는 'SAP S/4HANA' 클라우드 퍼블릭 에디션의 리테일·패션·버티컬 비즈니스 솔루션에 AI 기반 상품 구성 관리 기능을 추가했다. 기획 담당자는 SAP AI 어시스턴트 '쥴(Joule)'을 활용해 자연어 명령만으로 상품 구성 생성, 수정, 종료를 수행할 수 있다. 또 SAP 옴니채널 프로모션 프라이싱 솔루션을 SAP S/4HANA 클라우드 퍼블릭 에디션과 통합해 주문 단계에서 옴니채널 프로모션을 지원한다. 이를 통해 온·오프라인 전 채널에서 가격과 프로모션을 단일 기준으로 운영할 수 있으며 보너스 구매와 같은 고급 프로모션도 일관되게 적용 가능하다. 고객 접점에서도 AI 활용이 확대된다. SAP는 SAP 커머스 클라우드의 신규 '스토어프런트 MCP 서버'를 통해 상품·가격·재고·프로모션 정보를 AI 기반 탐색 및 쇼핑 환경과 직접 연동할 수 있도록 했다. 스토어프런트는 물론 챗GPT와 같은 외부 AI 플랫폼에서도 자연스러운 쇼핑 경험을 제공하도록 지원할 방침이다. 물류와 주문 신뢰성 강화를 위한 AI 에이전트도 공개됐다. SAP는 올 2분기 출시를 목표로 SAP 주문 관리 서비스의 일부로 '오더 릴라이어빌리티 에이전트'를 선보였다. 이 에이전트는 주문 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 문제를 사전에 식별·대응해 주문 이행 신뢰도를 높이고 고객 경험을 개선하는 역할을 한다. SAP 발라지 발라서브라미니안 고객 경험 및 소비자 산업 부문 최고제품책임자는 "오늘날 유통업계에서 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수"라며 "데이터와 AI를 유통 비즈니스 핵심으로 두고 기획·실행·고객 참여를 하나로 연결하는 폐쇄형 AI 기반 유통 운영 시스템을 제공해 성장을 실현할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.09 16:50한정호 기자

[현장] 스노우플레이크 "AI 잘 쓰려면 '데이터 해석 혼선'부터 없애야"

"인공지능(AI) 시대의 핵심은 데이터 의미·문맥을 잘 파악하는 능력입니다. '스노우플레이크 인텔리전스'는 기업 데이터 맥락을 정확하게 이해해 누구나 쉽고 빠르게 작업할 수 있는 환경을 제공할 것입니다." 스노우플레이크 이수현 에반젤리스트는 20일 서울 강남구 스파크플러스에서 '스노우플레이크 인텔리전스 출시 기자간담회'에서 이같이 밝혔다. 앞서 스노우플레이크는 지난 4일 스노우플레이크 인텔리전스를 정식 출시했다. 이 제품은 AI 기반 데이터 분석·자동화 플랫폼이다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합 관리해 준다. 이 플랫폼은 데이터 구조를 비롯한 의미, 관계를 자동 파악해 질의 응답과 분석 작업을 더 쉽게 수행할 수 있게 돕는다. 여러 애플리케이션과 워크로드에서 통합된 형태로 작동해 팀마다 다른 데이터 해석 문제를 줄여준다. 내년 상반기 모바일 버전으로도 출시 예정이다. 이 에반젤리스트는 스노우플레이크 플랫폼에 데이터 시맨틱 레이어 기능을 더 강화하기 위해 '시맨틱 뷰' 기능을 추가할 예정이라고 밝혔다. 시맨틱 뷰는 데이터에 이름, 정의, 계산 방식 같은 기본 정보를 보여주는 기능이다. 플랫폼이 정형·비정형 데이터를 동시에 처리하는 만큼 데이터 문맥을 더 정확히 파악하기 위한 전략이다. 데이터 시맨틱 레이어는 기업 데이터의 문맥을 통일해주는 의미 기반 계층이다. 부서마다 제각각 쓰던 용어를 통일된 기준으로 정리한다. 데이터가 어디에 있든, 어떤 시스템에 저장됐든 같은 의미로 연결되는 구조를 만든다. 사용자는 복잡한 SQL이나 시스템 구조를 몰라도 업무에 맞는 데이터를 바로 찾을 수 있다. 이 에반젤리스트는 AI 활용 측면에서도 시맨틱 레이어 중요성이 더 커졌다고 강조했다. 일반적으로 AI 모델은 데이터 의미를 스스로 해석하지 못한다. 이에 명확하게 정리된 데이터 구조가 필요하다. 시맨틱 레이어는 데이터의 정의·관계·맥락을 미리 구조화함으로써 AI가 실수 없이 분석하고 답변할 수 있게 돕는다. 스노우플레이크는 마켓플레이스에서도 시맨틱 기능을 강화하고 있다. 예를 들어, '나스닥' 등 주식 관련 데이터를 검색하면 시맨틱 정보가 포함된 형태로 제공돼 데이터 구조를 바로 확인할 수 있는 식이다. 이 에반젤리스트는 "기업 내에서도 팀마다 쓰는 비즈니스 언어는 다르다"며 "시맨틱 레이어가 있어야지만 효과적인 AI 시스템을 이용할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.11.20 13:23김미정 기자

LG CNS, 'ASOCIO 어워드'서 수상…ESG 플랫폼 성과 입증

LG CNS가 자체 개발한 'LG ESG 인텔리전스' 플랫폼의 신뢰성과 확장성을 국제적으로 인정받았다. LG CNS는 지난 11일 대만 타이베이에서 열린 '아시아·오세아니아 정보산업기구(ASOCIO) 어워드 2025'에서 'ESG 어워드'를 수상했다고 13일 밝혔다. ASOCIO는 아시아·오세아니아 24개국 ICT 협회가 국가 간 교류 협력 확대를 목적으로 1984년 설립한 국제민간기구로, 매년 국제 컨퍼런스와 시상식을 개최하고 있다. 우리나라는 한국정보산업연합회(FKII)가 창립 멤버로 참여 중이다. 국제적 권위를 인정받고 있는 ASOCIO 어워드는 회원국이 ▲혁신테크 ▲디지털정부 ▲사이버보안 ▲헬스테크·디지털 헬스케어 ESG 등 10개 부문에서 우수 기업과 기관을 추천하고 ASOCIO의 심사를 거쳐 시상한다. LG ESG 인텔리전스 플랫폼은 기업이 ESG 목표를 체계적이고 효율적으로 달성할 수 있도록 지원한다. ESG 데이터를 수집·분석하고 탄소 배출량과 에너지 사용량, 사회적 영향도, 거버넌스 지표 등 주요 성과를 정량화 한다. 정량화된 데이터를 분석해 기업 맞춤형 정책과 컴플라이언스 준수를 위한 전략 수립, ESG 보고서 작성 등을 지원한다. LG CNS는 플랫폼을 통해 데이터 신뢰성을 확보해 ESG 성과 지표와 리스크를 투명하게 평가·관리할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 현재 LG CNS는 전자·제조·화학·통신 등 LG그룹 내 11개 계열사에 LG 인텔리전스 플랫폼을 적용해 다양한 산업의 실증 데이터를 축적해 플랫폼 고도화를 지속하고 있다. 또 외부 기업 고객을 대상으로 적용 영역을 넓혀가고 있다. 이승찬 LG CNS 디지털AX담당 상무는 "ESG 데이터 통합 관리와 분석, 예측 기술과 다양한 산업에 특화된 ESG 운영 역량을 확보해 기업고객들의 ESG 경영 디지털 전환을 돕고 지속가능한 미래를 위해 기여할 것"이라고 말했다.

2025.11.13 14:23한정호 기자

[인터뷰] 데이터브릭스 AI 총괄 "AI 개발보다 품질 평가 무게 둬야"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] 에이전틱 인공지능(AI) 시대에 기업 고민이 바뀌고 있다. 이제는 '무엇을 개발할 것인가'보다 '어떻게 기술을 평가하고 개선할 것인가'에 더 초점 맞추기 시작했다. AI가 비즈니스에서 안정적으로 작동하도록 평가·검증·개선하는 체계를 갖추는 것이 더 중요하다는 인식이 확산하고 있다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 "앞으로 AI와 데이터를 지속적으로 평가하고 개선할 수 있는 시스템이 기업 경쟁력을 결정할 것"이라고 재차 강조했다. 데이터브릭스는 AI·데이터 플랫폼 기업으로 2013년 미국 샌프란시스코에서 설립됐다. 데이터 분석과 AI 개발을 한 환경에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다. 대표 제품은 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼'이다. 와일리 총괄은 데이터브릭스에서 AI 제품 부문을 총괄하고 있다. 데이터브릭스 합류 전 구글클라우드에서 버텍스 AI를 구축했고, 아마존웹서비스(AWS)에서 '아마존 세이지메이커' 초대 총괄 매니저로 근무한 바 있다. 와일리 총괄은 앞으로 에이전틱 AI 경쟁력이 모델 크기에만 있지 않다고 강조했다. 그는 "기업이 AI를 제대로 활용하기 위해서는 거대한 모델보다 정확한 데이터와 풍부한 맥락 정보(Contextual Data)에 집중해야 한다"며 "작고 효율적인 모델이라도 업무 환경과 데이터 의미를 충분히 반영하면, 대형 모델 못지않은 결과를 낼 수 있다"고 주장했다. "AI 에이전트 상용화 기술 장벽 여전...품질 평가 부족 탓" 와일리 총괄은 여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다고 지적했다. 그는 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라며 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 설명했다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 그는 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 말했다. 와일리 총괄은 또 다른 이유로 시스템 운영 환경 변화를 지적했다. AI 모델이 학습 단계에서 높은 성능을 보이다가 실제 데이터나 사용자 피드백을 받고 낮은 성능을 보일 수 있어서다. 그는 "AI는 데이터에 작은 변화가 있어도 다른 결과를 낼 수 있다"고 말했다. 그러면서 "기업이 이를 실시간으로 평가하고 개선하는 체계를 갖추지 못하면 실제 현장에서는 에이전틱 AI 성능 자체를 유지하기 어려울 것"이라고 강조했다. 와일리 총괄은 이런 문제를 해결하기 위해 '에이전트 브릭스'를 개발했다고 밝혔다. 에이전트 브릭스는 AI가 스스로 성능을 평가하고 개선할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. 사용자는 복잡한 데이터·모델 구조를 알지 못해도 자연어 피드백으로 정확도를 개선할 수도 있다. 그는 "앞으로 AI 개발에서 평가 중심으로 엔터프라이즈 환경이 변화할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. 그러면서 "AI가 AI를 평가하는 구조를 통해 기술 불확실성을 줄이는 것이 목표"라고 덧붙였다. 와일리 총괄은 이런 AI 평가 시스템이 장기적으로 효율적인 에이전틱 AI 시스템 구축을 도울 것이라고 내다봤다. 그는 "최근 우후죽순으로 늘어나는 '원클릭 에이전트' 개념이 유행하기 시작했다"며 "이는 실제로 품질이 낮은 에이전트를 생성하거나 시스템 수정이 불가능하다"고 지적했다. 이어 "버튼 한 번에 모든 기술 장벽을 해결하진 못한다"며 "약간 더 복잡하더라도 높은 품질과 안정성을 보장하는 평가 중심 시스템이 장기적으로 이득"이라고 강조했다. 그러면서 "고객은 자신 있게 외부 서비스나 내부 자동화에 AI를 더 활발하게 통합할 수 있을 것"이라고 내다봤다. "규제 산업 공략 자신…엄격한 데이터 관리 적용" 와일리 총괄은 데이터브릭스 플랫폼이 금융과 의료처럼 규제가 엄격한 산업에서도 경쟁력을 발휘하고 있다고 강조했다. 그는 "규제 산업에서는 데이터 출처와 사용 목적을 명확히 기록하고 증명하는 체계가 필수"라며 "플랫폼 내 '엔드 투 엔드(End-to-End) 데이터 라인리지' 기능 등은 이런 요구를 모두 충족한다"고 설명했다. 데이터 라인이지는 데이터 출처와 사용 경로를 보여주는 시스템이다. 현재 데이터브릭스의 유니티 카탈로그 내 탑재된 기능이다. 사용자가 AI 모델을 훈련할 때 사용하는 데이터와 실제 서비스에서 사용하는 데이터가 다를 경우, 데이터 라인이지가 이런 불일치를 즉시 확인할 수 있게 돕는 식이다. 이를 통해 기업은 중복된 데이터 파이프라인을 제거하고, 비용 낭비를 막을 수 있다. 이어 "규제 기관이 요구하는 것은 단순히 데이터를 안전하게 보관했는지가 아니라, 어떤 데이터를 왜, 어떻게 사용했는지에 대한 명확한 설명"이라며 "우리는 이를 테이블 단위로 자동 기록해 기업이 언제든 근거 자료를 제시할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 와일리 총괄는 에이전틱 AI 시대에 메타데이터 관리도 중요하다고 봤다. 실제 데이터브릭스는 2023년부터 생성형 AI로 메타데이터를 자동 생성하기 시작했다. 그는 "테이블마다 설명이 자동으로 붙고 각 열(Column) 의미를 요약해 준다"며 "기업이 정보를 일일이 작성하지 않아도 AI가 데이터 구조와 의미를 분석해 자동으로 설명문을 채워 넣는다"고 강조했다. 이어 "덕분에 데이터 검색이나 활용, 거버넌스 수준이 눈에 띄게 높아졌다"고 말했다. 와일리 총괄은 기업이 에이전틱 AI를 제대로 활용하려면 데이터 접근 관리 체계를 더 정교하게 구축해야 한다고 강조했다. AI가 다루는 데이터가 많아질수록, 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 정확히 구분하는 것이 중요하다는 이유에서다. 그는 "우리 플랫폼은 직원마다 접근 권한을 다르게 설정해, 민감한 정보를 아무나 볼 수 없도록 관리하고 있다"며 "이런 접근제어 시스템을 통해 개인정보(PII)를 자동으로 찾아내고 분류해 데이터를 정제하고 있다"고 설명했다. 현재 데이터브릭스는 오픈AI를 비롯한 엔비디아와 협력하고 있다. 구글과의 협업도 진행 중이다. 그는 "우리는 누가 만든 모델이든 상관없다"며 "우리 플랫폼 안에서 안전하게 접근하고 관리할 수 있는 환경을 만드는 것이 협력 목표"라고 밝혔다.

2025.11.10 06:01김미정 기자

'SAP 커넥트' 첫 개최…AI·데이터·애플리케이션 통합 비전 제시

SAP가 인공지능(AI) 기반 비즈니스 스위트를 중심으로 한 엔터프라이즈 AI·데이터·애플리케이션 결합의 혁신을 선보였다. SAP는 지난 6일부터 사흘간 미국 라스베이거스에서 새롭게 선보인 연례행사 'SAP 커넥트'를 개최했다고 13일 밝혔다. 이번 행사는 기존 'SAP 사파이어'와 차별화된 새로운 글로벌 행사로, AI·데이터·애플리케이션의 통합이 만들어내는 비즈니스 혁신을 주제로 진행됐다. 행사에서 SAP는 ▲인간과 협력해 성과를 높이는 '쥴'의 역할 기반 AI 어시스턴트 네트워크 ▲확장형 데이터 생태계 구축을 위한 SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 커넥트 ▲공급망 리스크를 사전에 예측하고 대응하는 AI 네이티브 소프트웨어(SW) 등 새로운 솔루션을 대거 공개했다. SAP 무하마드 알람 제품 엔지니어링 총괄은 "불확실성이 일상이 된 시대에 기업이 성장하기 위해서는 최고의 애플리케이션을 단순히 조합하는 것 이상의 접근이 필요하다"며 "이번 행사를 통해 AI·데이터·애플리케이션이 하나로 결합돼 더 나은 의사결정과 더 빠른 실행, 확장 가능한 혁신을 주도하는 SAP 비즈니스 스위트의 힘을 선보였다"고 말했다. SAP는 쥴을 비즈니스 스위트의 핵심 AI 엔진으로 발전시키며 역할 인식형 어시스턴트를 도입한 성과를 공개했다. 피플 매니저 어시스턴트는 보상 이상 징후를 감지하고 해결하는 '피플 인텔리전스 에이전트'를, 재무 계획 어시스턴트는 현금 흐름을 최적화하는 '현금 관리 에이전트' 통해 각 부문의 효율성을 높이도록 강화됐다. 또 SAP는 SAP BDC 커넥트를 통해 데이터 사일로를 해소하고 조직과 기술의 경계를 넘어 안전하게 데이터를 교환할 수 있도록 기능을 업데이트했다. 제로 카피 공유 기술을 기반으로 데이터는 복제 없이도 실시간 액세스가 가능해졌다. 특히 SAP는 이번 행사에서 데이터브릭스와 구글 클라우드가 SAP BDC 커넥트의 첫 공식 파트너로 참여했다고 발표했다. AI 기반 애플리케이션 혁신도 주목받았다. SAP 공급망 오케스트레이션은 실시간 위험 감지 및 대응을 가능케 하는 AI 네이티브 솔루션으로, 공급망의 안정성과 효율을 높인다. 또 SAP 인게이지먼트 클라우드는 고객·이해관계자 전반의 상호작용을 개인화해 비즈니스 관계의 질을 향상시키며 차세대 SAP 아리바 제품군은 조달 전 과정에 인텔리전스를 더해 효율적 지출 관리 환경을 구현하도록 지원한다. SAP 관계자는 "이번 SAP 커넥트는 자기 강화형 AI, 데이터, 애플리케이션이 결합돼 인텔리전스·속도·회복력을 이끄는 새로운 시대가 열렸음을 보여줬다"고 강조했다.

2025.10.13 17:33한정호 기자

데이터브릭스, AI 통합 보안 에이전트 출시

데이터브릭스가 사이버 공격에 대응하기 위해 인공지능(AI) 기반 통합 보안 플랫폼을 선보였다. 데이터브릭스는 새 보안 솔루션 '데이터 인텔리전스 포 사이버시큐리티'를 출시했다고 6일 밝혔다. 이 플랫폼은 기존 보안 시스템과 연동해 모든 데이터를 통합하고 개방형 파트너 생태계를 활용할 수 있게 설계됐다. 이 솔루션은 레이크하우스 아키텍처 기반으로 보안팀이 조직 전반의 데이터에서 실시간 인텔리전스를 확보하도록 지원한다. 이를 통해 숨겨진 위협까지 빠르게 포착하고, 공격 전후 맥락을 파악해 보다 정밀한 대응이 가능하다. 플랫폼 핵심인 '에이전트 브릭스'는 보안팀이 직접 실무에 적용 가능한 AI 에이전트를 구축·배포하도록 돕는다. 이를 통해 탐지와 분석 속도를 높이고, 거버넌스가 적용된 안전한 보안 워크플로를 운영할 수 있다. 이번 솔루션에는 비전문가도 활용할 수 있는 대화형 보안 인사이트 기능이 탑재됐다. 직관적 대시보드와 자연어 검색, 실시간 분석을 통해 경영진도 즉각적인 보안 정보를 확보할 수 있다. 기존 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 한계와 특정 벤더 종속 문제를 해소하며 통합 데이터 관리 역량을 강화했다. 글로벌 기업들은 이미 이 솔루션으로 보안 운영을 혁신하고 있다. 바라쿠다네트웍스는 탐지 엔지니어링을 최적화해 일일 저장 비용을 75% 절감하고 실시간 알림을 5분 이내로 구현했다. 팰로앨토네트웍스는 보안 데이터 통합 후 AI 기반 탐지 속도를 3배 높여 운영 비용을 절감했다. SAP는 규칙 배포 속도를 5배 이상 끌어올리고 위협 처리 시간을 단축했다. 데이터브릭스는 딜로이트, 아브노멀AI, 아틱울프, 옵시디언시큐리티 등과 새로운 파트너 통합을 공개했다. 이를 통해 고객은 다양한 기술과 서비스를 결합해 보다 통합적이고 측정 가능한 보안 성과를 달성할 수 있다. 오마르 카와자 데이터브릭스 보안 담당 부사장 겸 현장 정보보호 최고책임자(CISO)는 "데이터와 AI가 모든 조직의 가장 강력한 방어 전략이 될 수 있길 바란다"며 "보안팀은 보다 정확하고 거버넌스가 보장된 유연한 방식으로 AI 에이전트를 구축해 현대적 위협에 선제적으로 대응할 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.10.06 15:16김미정 기자

메타, 축구장 수십 개 규모 AI 데이터센터 짓는다…인프라 투자 본격화

메타가 인재 영입에 이어 대형 데이터센터 구축을 추진하며 인공지능(AI) 사업에 본격적으로 드라이브를 건다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 15일 SNS 플랫폼 스레드를 통해 미국 루이지애나에 5기가와트(GW)급 AI 데이터센터 '하이페리온'을 구축 중이라고 밝혔다. 하이페리온은 최근 메타가 신설한 '메타 슈퍼인텔리전스 랩'에 컴퓨팅 자원을 공급하게 되며 축구장 수십 개 규모의 면적으로 구축될 것으로 알려졌다. 이번 발표는 메타가 오픈AI와 구글을 추격하기 위해 AI 연구와 인프라에 공격적으로 투자하고 있다는 점을 보여준다. 메타는 최근 스케일AI의 전 CEO인 알렉산더 왕, 세이프 슈퍼인텔리전스 전 CEO 다니엘 그로스 등 유망 인재를 대거 영입한 가운데 최첨단 AI 모델을 훈련할 수 있는 초대형 AI 컴퓨팅 인프라 확보에도 나섰다. 메타 대변인은 "하이페리온은 루이지애나 리치랜드 패리시에 들어설 예정"이라며 2030년까지 2GW의 용량을 우선 가동하고 향후 5GW까지 확장할 계획"이라고 밝혔다. 이뿐만 아니라 마크 저커버그 CEO는 오하이오주 뉴올버니에 1GW 규모의 AI 슈퍼 클러스터 '프로메테우스'도 건설 중이라고도 밝혔다. 이 클러스터는 내년 가동을 목표로 하고 있으며 운영이 시작되면 세계 최대 규모 AI 데이터센터 중 하나가 될 전망이다. 이를 통해 메타는 AI 경쟁력을 높이는 동시에 우수한 인재들이 일하고 싶어 하는 연구 환경을 제공하겠다는 전략이다. 업계 관계자는 "하이페리온은 메타가 단순히 AI 모델을 잘 만드는 수준을 넘어 초지능 AI를 구현한다는 궁극적 목표를 달성해 가는 핵심축이 될 것"이라며 "이번 데이터센터 구축 발표는 메타의 비전을 실현하기 위한 기반 시설이자 AI 시대의 전력 공장을 선점하겠다는 선언"이라고 평가했다.

2025.07.15 11:54한정호 기자

[현장] "데이터 분석 새 패러다임 연다"…사명 바꾼 스트래티지, AI·BI 신제품 공개

마이크로스트레티지에서 사명을 변경한 스트래티지가 새로운 브랜드 정체성과 인공지능(AI) 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션을 공개하며 본격적인 국내 시장 공략을 선언했다. 스트래티지는 3일 서울 강남 조선팰리스에서 '스트래티지 월드 서울 기자간담회'를 열고 AI 통합 플랫폼을 기반으로 국내 데이터 분석 시장을 선도하겠다는 비전을 밝혔다. 이번 간담회는 올해 2월 사명을 스트래티지로 변경한 이후 처음 열린 공식 간담회로, 스트래티지 아태지역 총괄 로넨 나이슈타인 부사장이 직접 방한해 브랜드 전환의 의미와 글로벌·국내 시장 전략을 설명했다. 로넨 나이슈타인 부사장은 "스트래티지로의 전환은 단순 사명 변경을 넘어 AI 시대를 맞이하는 전략적 변화"라며 "AI와 BI를 융합한 전략 인텔리전스를 통해 데이터 기반 의사결정의 패러다임을 바꾸겠다는 의지를 담았다"고 말했다. 이날 스트래티지는 기존 핵심 솔루션 '스트래티지 원'을 비롯해 새로운 제품군인 '오토 2.0'과 '모자이크'를 공개했다. 모두 AI 기능을 전면에 내세운 분석 플랫폼으로, 비전문가도 자연어 기반 인터페이스를 통해 손쉽게 데이터를 분석하고 시각화할 수 있도록 설계됐다. 오토 2.0은 AI 기반 분석 에이전트로, 기존의 단순한 챗봇형 질의응답 구조를 넘어선 에이전트 기반 아키텍처가 특징이다. 사용자가 분석 과제를 입력하면 복수의 AI 에이전트가 문맥을 이해하고 데이터를 능동적으로 탐색한 후 분석 결과를 스스로 구성한다. 기존 생성형 AI가 자연어 처리에 집중했다면 오토 2.0은 스트래티지의 시맨틱 레이어와 BI 엔진을 활용해 분석의 정확성과 일관성을 확보한 것이 강점이다. 특히 비정형 데이터에 대한 해석 기능과 한국어 특유의 모호한 표현을 정교하게 이해하는 재질문 구조까지 구현돼 실제 업무 환경에 적합하게 설계됐다. 정경후 스트래티지코리아 지사장은 "오토 2.0은 단순 분석 도구를 넘어 실제 업무 담당자처럼 분석 흐름을 설계하고 반복 질의에 대응하는 전문가형 에이전트"라며 "실제 롯데백화점이 해당 기능을 도입해 고객 분석 업무 시간을 70% 단축했고 복합 질의 빈도도 10% 이상 증가하는 성과를 거뒀다"고 밝혔다. 이어 "이러한 분석 프로세스를 국내 파트너사인 잘레시아와 함께 구현하면서 AI 분석 프로젝트 수행 경험을 축적하고 있다"고 덧붙였다. 또 새롭게 공개된 모자이크는 다양한 데이터 소스를 통합하고 이를 태블로·파워BI·파이썬·엑셀 등 다양한 툴에서 동일한 정의로 활용할 수 있도록 지원하는 범용 시맨틱 레이어 기술이다. 특히 AI 기반 데이터 모델링 도구인 모자이크 스튜디오라는 데이터 분석에 익숙하지 않은 사용자도 자연어로 데이터를 정의하고 모델을 생성할 수 있게 해 분석 진입장벽을 낮췄다. 회사 측에 따르면 모자이크를 도입하면 데이터 모델 구축 시간을 최대 10배까지 단축할 수 있으며 분석 정확도 역시 개선된다. 두 제품은 모두 스트래티지의 단일 통합 플랫폼인 스트래티지 원에서 작동한다. 현재 스트래티지 원은 보안을 중요시하는 대규모 고객을 위한 'MCE' 버전뿐 아니라 중소기업용 경량 패키지인 '스탠다드 에디션'으로도 함께 제공되고 있다. 스탠다드 에디션은 약 1만5천 달러(한화 약 2천40만원)부터 이용할 수 있어 AI 분석 플랫폼 도입의 진입 장벽을 낮췄다는 게 스트래티지 측 설명이다. 이번 간담회에서는 스트래티지의 '비트코인 재무 기업' 전략도 주목을 받았다. 2021년부터 비트코인을 전략적 재무 자산으로 편입해 온 스트래티지는 현재 약 60억 달러(한화 약 8조원) 이상의 비트코인을 보유하고 있으며 이를 기반으로 재무적 독립성과 기술 혁신 자금을 동시에 확보하고 있다. 로넨 나이슈타인 부사장은 "지난 4년간 비트코인 중심의 재무 전략이 기술 투자와 고객 지원, 파트너 생태계 확대에 실질적인 토대를 제공했다"고 강조했다. 정 지사장도 "우리가 타사와 가장 큰 차별점을 보이는 이유 중 하나는 인수합병 없이 독립성을 유지하면서 기술을 온전히 발전시켜 왔다는 점"이라며 "AI와 BI 기술이 사장되지 않고 지속적인 혁신이 가능한 환경을 만드는 데 비트코인 기반 재무 전략이 중요한 역할을 했다"고 설명했다. 스트래티지는 향후 한국 시장에서도 공격적인 행보를 이어갈 계획이다. 현재 국내 주요 대기업과 유통 기업들을 중심으로 AI 분석 도입이 확산되고 있으며 공공기관·금융권 등 보수적인 시장에서도 규제 정비와 함께 도입이 가속화될 것으로 전망하고 있다. 스트래티지는 아마존웹서비스(AWS)·구글·마이크로소프트(MS) 등 글로벌 클라우드 기업은 물론 국내 로컬 리셀러들과의 전략적 협업도 강화해 AI 분석 생태계를 넓혀간다는 목표다. 정 지사장은 "모든 기업이 필요한 정보를 언제든지 손쉽게 얻고 데이터에 기반한 전략적 판단을 내릴 수 있도록 돕는 것이 우리의 비전"이라며 "앞으로도 끊임없는 기술 혁신을 통해 '인텔리전스 에브리웨어'를 달성해 갈 것"이라고 강조했다.

2025.07.03 13:49한정호 기자

데이터브릭스, 구글 클라우드와 AI 파트너십 체결…제미나이 모델 통합

데이터브릭스가 구글 클라우드와 새로운 전략적 파트너십을 체결하고 최신 제미나이 모델을 데이터 인텔리전스 플랫폼에 네이티브로 통합한다. 데이터브릭스는 파트너십을 통해 데이터브릭스 환경 내에서 고급 보안과 통합된 거버넌스를 기반으로 자체 데이터를 활용한 인공지능(AI) 에이전트를 직접 구축하고 배포·확장할 수 있도록 제공한다고 18일 밝혔다. 이를 통해 고객사는 별도 데이터 복제나 통합 없이도 제미나이 모델을 바로 사용할 수 있어 운영 복잡성이 대폭 줄어든다. 현재 많은 기업들이 AI를 도입하면서도 시스템 간 데이터 이동, 불완전한 통제 관리 등으로 인한 비효율에 직면해 있다. 데이터브릭스와 구글 클라우드는 이미 2021년부터 구글 클라우드 상에서 대규모 데이터 솔루션을 공동 제공해왔으며, 이번 협력 확대는 이러한 실질적인 문제를 해결하는 데 방점을 찍고 있다. 제미나이 2.5는 복잡한 다단계 의사결정과 자연어 처리에서 탁월한 성능을 보이는 최신 모델이다. 제미나이 2.5 프로(Pro) 및 플래시(Flash) 모델 역시 주요 산업 벤치마크에서 선도적인 성과를 기록 중이다. 데이터브릭스 고객은 고급 추론 기능과 향상된 보안 보호 기능을 동시에 제공하는 '딥 씽크(Deep Think)' 모드도 함께 사용할 수 있다. 사용자는 SQL 쿼리나 모델 엔드포인트를 통해 제미나이 모델에 직접 접근할 수 있으며 사용 요금은 데이터브릭스 계약을 통해 정산된다. 이를 통해 조직은 추가적인 기술 스택 변화 없이 자연스럽게 제미나이를 데이터 환경에 접목할 수 있다. 이번 전략적 파트너십을 통해 제미나이 모델은 데이터브릭스 플랫폼 내에서 네이티브 제품으로 통합돼 별도의 데이터 이동 없이 바로 활용할 수 있다. 도메인 특화 AI 에이전트를 구축할 수 있는 고급 추론 및 대용량 컨텍스트 기능을 제공한다. 또한, 데이터브릭스의 유니티 카탈로그는 AI의 윤리적 사용, 보안, 접근 권한 등을 아우르는 통합 거버넌스를 지원해 책임 있는 AI 운영 환경을 보장한다. 데이터브릭스는 이번 파트너십을 통해 AI 기반 생산성을 극대화하고, 사용자들이 실시간 데이터에서 인사이트를 얻고 업무 결정을 빠르게 내릴 수 있도록 돕는다는 전략이다. AI 에이전트를 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 풍부한 문맥 기반의 정보 활용이 가능해져 AI 도입 효과를 극대화할 계획이다. 이를 위해 양사는 앞으로도 지속적인 기술 협력과 생태계 강화를 통해 다양한 산업 고객이 자사 데이터를 기반으로 AI 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다. 알리 고드시) 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "기업은 이제 구글의 제미나이 모델을 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 내에서 직접 활용해, 각자의 도메인과 데이터에 최적화된 AI 에이전트를 구축하고 확장할 수 있다"며 "제미나이의 발전 속도는 매우 인상적이며 이미 많은 기업이 그 가치를 체감하고 있다"고 강조했다. 토마스 쿠리안 구글 클라우드 CEO는 "데이터브릭스와의 이번 파트너십은 모든 기업이 생성형 AI를 통해 비즈니스를 혁신할 수 있도록 돕는 데 중요한 이정표"라며 "데이터브릭스 고객이 제미나이의 첨단 기능에 직접 접근함으로써, 정교한 AI 에이전트를 손쉽게 개발 및 배포하고 복잡한 데이터 워크플로우를 자동화하며 데이터에서 더 예측력 있는 인사이트를 도출할 수 있어 대규모 혁신이 가능해진다"고 밝혔다.

2025.06.18 09:20남혁우 기자

윤정호 워트인텔리전스 "초경쟁시대 살아남으려면…기존 질서 엎어야"

윤정호 워트인텔리전스 대표가 인공지능(AI)으로 촉발된 초경쟁시대에 기업들이 살아남기 위해서는 기존의 질서와 판을 엎어야 한다고 강조하며 특허 '데이터'의 중요성을 강조했다. 윤 대표는 17일 서울 역삼동에서 진행된 '워트 테크 서밋25' 키노트에서 “기업들의 생존 전략은 여러 가지로 정의되지만, 기존의 질서를 완전히 엎어라 완전히 새롭게 접근하라고 요약할 수 있다”고 말했다. 워트 테크 서밋은 특허 데이터를 활용해 기업 전략을 제시하는 AI 전문기업인 워트 인텔리전스가 '지식재산권(IP) 데이터와 버티컬 AI로 완성된 비즈니스 전략'을 주제로 개최한 행사다. 행사에서 윤 대표는 '초경쟁시대 기업들의 생존 전략: 국내외 10대 사례 중심'을 주제로 키노트를 발표했다. 그러면서 국내 3대 통신사 중 한 곳인 SK텔레콤의 말을 인용했다. 윤 대표는 “당시 SKT가 우리는 전통적인 대기업이고 굉장히 많은 자원이라는 리소스를 가지고 있지만 LLM(초거대 언어모델)과 AI의 등장으로 이것이 굉장히 악화될 수 있는 두려움을 갖고 있다는 말을 했었다”고 언급했다. AI 기술이 발전하고, 많은 데이터가 더 이상 대기업만의 전유물이 아닌 만큼 스타트업들에게도 기회가 될 수 있다고 자신했다. 윤 대표는 “20~30년 전만 해도 많은 컴퓨팅 파워가 필요했고 시작하려면 많은 비용과 유지 비용이 들었다”며 “지금은 그렇지 않기 때문에 자사도 하고 있고, 전통적인 기업들이 할 수 있는 업무들이 다른 스타트업으로 넘어갈 수 있다”고 주장했다. 또 윤 대표는 기업들이 생존에서 이기기 위한 최소한의 필요 조건으로 자신을 알고 경쟁사를 아는 지피지기를 제시했다. 그는 “경쟁사가 무엇을 하는지 모르는데 내가 올바른 방향을 잡을 수 없다”며 경쟁사를 분석할 때 사용하는 자료로서의 특허자료의 중요성을 강조했다. 글로벌 기업들이 경쟁사들을 지능적으로 분석할 때 사용하는 자료에서 특허 데이터 분석이 30%를 차지함에 따라 그 중요도가 높다는 것이다. 대표적인 예로 테슬라와, 구글, 화이자의 사례를 들었다. 최근 발표된 화웨이의 사례도 언급했다. 윤 대표는 “최근 샤오미가 1억원 가량의 고급 전기차를 출시했다는 기사를 봤다”며 “샤오미가 전기차 시장에 진출하기로 한 것이 2021년인데, 경쟁사들은 특허 데이터를 통해 화웨이가 이때쯤 시장에 진출할 것이라는 사실을 예측했다”고 부연했다.

2025.06.17 13:59박서린 기자

  Prev 1 2 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

‘피지컬AI’ 예산 3배로 증액…과기정통부, 전 부처 CTO 역할

[르포] "단순 판매 아닌 브랜드 알리기"…카카오페이 '착한 팝업스토어' 가보니

[현장] 이수정 IBM 사장 "AI 경쟁, 핵심은 모델 아닌 운영"

과기정통부, 내년 AI 예산 85% 증액…독자모델·산업·국민 AI 키운다

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.