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'삼성SDS AI'통합검색 결과 입니다. (218건)

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삼성SDS, 실적 급감에도 클라우드 선방…"AI 인프라에 5조 투자"

삼성SDS가 일회성 비용 영향으로 대폭 줄어든 영업익을 기록했지만 기존 클라우드·인공지능(AI) 사업에선 가시적 성과를 보인 것으로 나타났다. 삼성SDS는 1분기 잠정실적으로 매출 3조 3529억원, 영업익 783억원을 기록했다고 23일 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 3.9% 감소했고 영업익은 70.8% 줄었다. 영업익 감소는 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원 반영 영향이 큰 것으로 나타났다. 삼성SDS는 해당 비용 요인을 제외하면 본업 수익 구조는 크게 흔들리지 않았다고 밝혔다. 사업별로는 클라우드 사업이 성장세를 보였다. 클라우드 매출은 6909억원으로 5.8% 증가해 시스템유지보수(ITO) 사업을 넘어 IT서비스 부문 내 최대 비중을 차지했다. 세부적으로는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 기반 클라우드 서비스 제공자(CSP) 사업이 공공 AI전환(AX) 수요 확대와 그래픽처리장치 서비스(GPUaaS) 증가 영향으로 12% 성장했다. 관리형 서비스 제공자(MSP) 사업도 금융과 공공 매출 증가와 글로벌 파트너 협력 확대로 4% 올랐다. 물류 부문 매출은 소폭 감소했다. 첼로스퀘어 매출은 30% 이상 증가했지만 물동량 감소와 운임 하락 영향으로 전체 물류 매출은 7.8% 줄었다. 삼성SDS는 2분기 실적 반등 가능성을 제시했다. 공공 GPUaaS 확대 금융 매출 상승, 범정부 AI 서비스 확산 등으로 클라우드 중심 회복세가 예상된다는 설명이다. 중장기적으로는 AI 중심 체질 전환에 속도를 낼 방침이다. AI 인프라 AX·AI 서비스, AI 플랫폼을 포함한 풀스택 전략을 추진하며 2031년까지 총 10조원을 투자할 계획이다. 삼성SDS는 10조원 중 5조원을 AI 인프라에 배정했다. 구미 AI 데이터센터와 국가 AI컴퓨팅센터 등 신규 인프라 확충을 목표로 뒀다. 서비스와 솔루션 경쟁력 강화를 위해 1조원을 투입한다. 신사업과 글로벌 확장을 위한 전략적 인수합병(M&A)에도 4조원을 투자할 계획이다. 데이터센터 구축·운영 사업(DBO)도 초기 성과를 내고 있는 것으로 나타났다. 현재 국내 대형 자산운용사가 추진하는 데이터센터 사업 개념 설계를 수주해 진행 중이다. 삼성SDS는 "다음 분기에는 공공 업종 GPUaaS 증가, 금융 업종 매출 상승, 범정부향 지능형 AI 서비스 확산 등 클라우드 사업 확대로 실적 개선이 전망된다"고 밝혔다.

2026.04.23 10:20김미정 기자

[2보] 삼성SDS, 2031년까지 10조원 투자…"글로벌 AX 기업 목표"

삼성SDS가 2031년까지 누적 10조원 규모 투자를 진행한다고 23일 밝혔다. 이중 5조원은 인공지능(AI) 인프라에, 4조원은 기업 인수합병(M&A)에 투입된다. 이를 통해 글로벌 AI전환(AX) 기업'으로 도약하는 것이 목표다.

2026.04.23 10:15김미정 기자

[AI 리더스] 공공 AX에 진심인 삼성SDS…김긍환 상무 "AI 풀스택 앞세워 속도전"

"공공 인공지능 전환(AX)은 현재 봄의 끝자락에 와 있고, 민간 AX는 이미 여름 초입에 들어섰습니다. 공공도 이제 씨를 뿌리는 단계를 넘어 확산으로 가야 합니다. 결국 승부는 규모와 속도에서 갈릴 수밖에 없습니다." 김긍환 삼성SDS 컨설팅팀 상무는 22일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 공공 인공지능(AI) 시장이 현재 실증 단계를 지나 본격 확산 국면에 접어들고 있다고 진단했다. 개별 기관이 인프라와 플랫폼, 서비스를 제각각 도입하는 방식으로는 행정 혁신의 속도를 높이기 어려운 만큼, 중앙의 공통 기반 위에서 성공 사례를 빠르게 축적해야 한다고 강조했다. 또 김 상무는 올해 공공 AX 시장의 변곡점이 이미 시작됐다고 봤다. 지난 2024년부터 공공 부문 곳곳에서 개념검증(PoC) 사업이 이어졌다면, 올해부터는 중앙부처를 중심으로 본 구축 사업이 본격화하고 있다고 판단했다. 그는 "이제는 단순히 AI를 시험해보는 단계가 아니다"며 "실제 업무에 적용하고 확산하는 단계로 넘어가고 있다"고 말했다. 공공 AX 승부처는 '공통 기반'…기관별 개별 구축 한계 이 같은 변화는 정부 정책과도 맞물린다. 김 상무는 정부의 AI 기반 지능형 행정환경 확산 정책이 올해 공공 발주 구조를 바꾸고 있다고 진단했다. 실제로 공공기관 AI 사업 제안요청서(RFP)에 범정부 AI 플랫폼 활용 검토 내용이 반영되고 있고, 기관 평가에서도 혁신 성과가 중요한 기준으로 작용하면서 사업 추진 속도도 빨라질 가능성이 커진 분위기다. 이에 맞춰 삼성SDS는 'AI 풀스택'을 해법으로 내세웠다. 공공기관이 AI를 제대로 도입하려면 그래픽처리장치(GPU)를 포함한 인프라, AI 플랫폼, 데이터 구조, 실제 업무에 적용되는 애플리케이션이 모두 맞물려야 하는데, 이를 여러 사업자가 나눠 공급하는 방식으로는 속도와 완성도를 담보하기 어렵다고 판단해서다. 김 상무는 "지금은 기술의 성능만큼이나 얼마나 빠르게, 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 중요하다"며 "인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 한 번에 가져갈 수 있어야 공공 AX도 속도를 낼 수 있다"고 밝혔다. 이를 위해 삼성SDS는 공공 특화 클라우드와 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스(FabriX)', 협업·자동화 솔루션 '브리티웍스(Brity Works)'를 전면에 내세우고 있다. 국가정보자원관리원 대구센터 민관협력형(PPP) 기반 위에서 범정부 AI 공통기반 사업과 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 수행하고 있고, 경기도교육청 '경기교육 디지털플랫폼' 사업에도 브리티웍스를 공급하며 공공 레퍼런스를 확대 중이다. 김 상무는 "범정부 공통기반 역시 고정된 플랫폼이 아니라 지속적으로 진화하는 구조여야 한다"며 "대규모언어모델(LLM)뿐 아니라 MCP((Model Context Protocol·AI-외부 시스템 연동 표준), A2A(Agent2Agent·에이전트 간 협업 프로토콜) 등 새로운 기술 요소를 플랫폼 단에서 계속 반영해 각 기관이 필요한 기능을 빠르게 가져다 쓸 수 있어야 한다"고 말했다. '작은 성공' 빠르게 확산해야…성과·변화관리·인프라가 관건 김 상무는 공공 AX의 성공 조건으로 '작은 성공의 빠른 확산'을 꼽았다. 기관 전체를 한 번에 AI 중심으로 전환하는 것은 이상적이지만, 현실적으로는 인프라와 데이터, 사용자 준비 수준을 함께 고려해야 하는 만큼 단계적 접근이 불가피하다는 설명이다. 다만 이 같은 단계적 접근도 기관별로 따로 가는 방식이 아닌 중앙 공통 기반 위에서 이뤄져야 한다고 강조했다. 그는 "작게 시작한다고 해서 인프라까지 기관별로 따로 작게 만들면 비용은 많이 들고 확장성은 떨어진다"며 "범정부 AI 공통기반 같은 플랫폼을 활용해 필요한 기능부터 얹고 이후 사용 사례를 늘려가는 방식이 바람직하다"고 말했다. 이어 "처음엔 작은 사용 사례 하나로 시작하더라도 나중에 50개, 100개로 확대될 때 같은 기반 위에서 자연스럽게 커질 수 있어야 한다"고 덧붙였다. 또 김 상무는 이 과정에서 ISP(정보화전략계획) 단계의 중요성도 피력했다. ISP가 본사업 수주를 보장하는 것은 아니지만, 이 단계에서 사업 방향과 기술 구조가 사실상 결정되는 만큼 삼성SDS도 파트너사와 함께 아키텍처와 데이터 구조 설계에 참여해 초기 방향을 바로잡기 위해 노력 중이라고 설명했다.그는 "ISP 단계에서부터 파트너사와 협업해 국가 표준에 부합하는 데이터 및 기술 아키텍처의 밑그림을 제대로 그려야 본 사업에서의 시행착오를 줄일 수 있다"며 "이는 단순히 시스템 구축에 그치지 않고, 급변하는 GPU 인프라와 AI 모델의 세대교체 주기에 유연하게 대응할 수 있는 클라우드 네이티브 환경을 구현하기 위한 것"이라고 밝혔다. 가장 먼저 성과가 나타날 분야로는 대민 서비스와 공통 행정업무를 지목했다. 민원 자동 분류와 응답, 문서 작성, 보고서 작성, 정보 검색처럼 사용자 수와 사용 빈도가 높은 업무일수록 AI 효과가 빠르게 드러날 수 있다는 판단에서다. 반면 수사나 치안처럼 고도의 특수성과 복잡성을 필요로 하는 업무는 상대적으로 더 신중한 접근이 필요하다고 봤다. 김 상무는 "성과는 특정 업무에 AI를 적용했을 때의 효과에 사용자 수와 사용 빈도를 곱한 것에 비례한다"며 "그런 점에서 민원 서비스나 공통 행정업무가 가장 먼저 체감 성과를 낼 가능성이 크다"고 진단했다. 이어 "올해는 대민 서비스 분야와 AI 기반 안전관리 분야에 예산이 상대적으로 집중될 가능성이 높다"고 내다봤다. 다만 그는 아직 공공 AX 성과를 정량적으로 단정하긴 이르다고 봤다. 특히 정부24 등 일부 사례는 이제 막 시작 단계인 만큼 민원 처리 시간 단축 효과 등을 수치로 평가하기는 어렵다고 밝혔다. 또 현장에서도 우선은 적용 가능성과 확산 가능성을 확인하는 과정이 더 중요하다고 강조했다. 공공기관의 AI 도입 수준은 아직 초기 확산 단계라는 평가도 내놨다. 실제 삼성SDS 자체 조사 결과 공공기관의 AI 도입률은 53% 수준이지만, 실제로 이를 활용하지 않는 기관은 11%에 달했다. 또 전사적으로 도입한 기관은 7% 수준에 그쳤다. 이에 대해 그는 "공공기관의 AI 도입 논의는 이미 전반으로 확산된 상황"이라며 "하지만 체감도 높은 전면 도입은 이제 시작 단계"라고 설명했다. 성과만으론 '부족'…변화관리·인프라가 관건 공공 AX와 민간 AX의 차이점으로는 '경제성'보다 '미션'과 '안정성'의 비중이 더 크다는 점도 짚었다. 민간은 투자 대비 효과가 절대적인 기준이 되지만, 공공은 해당 기관의 고유한 미션을 얼마나 잘 수행하게 하느냐, 서비스 안정성과 보안이 얼마나 담보되느냐가 더 중요한 판단 기준이 된다는 것이다. 이 때문에 공공 AX는 기술 도입 자체보다도 행정 현장에 맞는 적용 방식과 운영 체계를 함께 설계해야 한다고도 강조했다. 김 상무는 "저희가 컨설팅이든 구축 사업이든 빠지지 않고 넣는 것이 변화관리 서비스"라며 "예전처럼 시스템만 만들고 매뉴얼만 주는 방식으로는 안 되기 때문"이라고 설명했다. 이어 "공무원과 조직이 AI를 이해하고 실제 업무에 어떻게 연결할지 함께 만들어가는 과정이 필요하다"며 "우리는 AI 교육과 시스템 활용 교육, 기술 트렌드 교육은 물론 실제 업무 적용 아이디어를 논의하는 워크숍형 프로그램도 병행하고 있다"고 덧붙였다. 인프라의 중요성도 거듭 강조했다. 김 상무는 AI 시대에는 애플리케이션의 완성도만큼이나 GPU 컴퓨팅, 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 얼마나 갖췄느냐가 실질적인 차별화 포인트가 된다고 짚었다. 그는 "GPU 기술은 1년 단위로 세대가 바뀔 만큼 기술 휘발성이 강해 기관이 직접 인프라를 구축할 경우 불과 3년만 지나도 노후화 문제에 직면하게 된다"며 "결국 공공 AX의 성패는 최신 인프라를 유연하게 제공할 수 있는 민간 클라우드와 범정부 공통 기반 플랫폼을 얼마나 전략적으로 활용하느냐에 달려 있다"고 역설했다. 이어 "재해복구(DR), GPU 서비스 같은 기반 역량은 AX 확산의 필수 조건"이라며 "공공기관 입장에서 '믿고 맡길 수 있는 AX 파트너'를 판단하는 기준 역시 결국 이러한 하드웨어와 클라우드 인프라의 운영 역량에서 판가름 날 것"이라고 덧붙였다. 김 상무는 향후 AX 수요가 중앙부처를 시작으로 지자체와 공사·공단, 산하기관까지 확대될 것이라고도 봤다. 범정부 공통기반을 토대로 플랫폼과 서비스를 확장하는 흐름이 자리 잡으면, 개별 기관이 독립적으로 새 시스템을 구축하기보다 공통 플랫폼 위에서 필요한 기능을 빠르게 구현하는 구조가 강화될 것으로 예상했다. 그는 "2~3년 뒤에는 지자체와 여러 산하기관도 공통 기반을 활용해 플랫폼을 구현하는 방향으로 갈 가능성이 크다"며 "그 과정에서 공공 AX 시장은 자연스럽게 커질 것"이라고 말했다. 그러면서 "AI 3대 강국으로 가는 과정에서 삼성SDS가 가장 큰 역할을 해야 한다고 생각한다"며 "국내 대표 IT 서비스 기업으로서 책임감을 갖고 공공 AX 확산의 중심 역할을 해나가겠다"고 마무리했다.

2026.04.22 11:46장유미 기자

금융권 AI 도입 막던 망분리 규제 완화…SaaS업계 '화색'

인공지능(AI) 혁신 속 금융권의 오랜 과제였던 '망분리 규제' 빗장이 풀리면서 금융회사와 IT 업계 전반에 기대감이 고조되고 있다. 금융당국이 클라우드 기반 소프트웨어(SaaS)를 금융사 내부망에서도 사용할 수 있도록 규제 예외를 허용하며, 보수적이었던 금융 IT 인프라에 AI가 도입돼 주요 업무가 획기적으로 개선될 것이란 전망이 나온다. 금융위원회와 금융감독원은 20일 '전자금융감독규정시행세칙'을 개정해 시행에 돌입했다. 일정한 보안 규율을 준수하는 것을 전제로 금융회사 및 전자금융업자가 내부 업무망에서 별도의 혁신금융서비스 심사 없이 SaaS를 이용할 수 있도록 지원하기 위한 조치다. 이에 따라 그동안 외부 인터넷망과 단절되어 메신저, 화상회의, 문서관리 등 기본적인 클라우드 협업 도구조차 쓰기 어려웠던 금융권의 업무 환경이 크게 개선될 것으로 보인다. 금융당국은 "SaaS에 이어 향후 생성형 AI 서비스 도입 등과 관련해서도 금융권과 적극적으로 소통하며 신속히 망분리 규제 예외가 적용될 수 있도록 추진할 계획"이라며 금융권의 디지털 전환(DX) 속도가 가속화될 것으로 기대했다. 관련 업계에서도 이번 규제 완화가 금융사의 운영 효율성을 극대화하는 것은 물론,국내외 B2B SaaS 및 AI 기업에게도 새로운 시장을 열어줄 것이라는 긍정적인 평가가 이어지고 있다. 업계에서는 이번 조치를 기점으로 마이크로소프트365(M365), 구글 워크스페이스 등 글로벌 서비스를 비롯해 네이버웍스, 카카오워크 등 국내 대표 협업 툴 도입이 본격화되며 금융권의 일하는 방식에 일대 혁신이 일어날 것으로 내다보고 있다. 단순한 협업 도구 도입을 넘어 생성형 AI를 접목한 업무 자동화도 핵심 화두다. 특히 마이크로소프트의 '코파일럿', 구글의 '제미나이', 엔트로픽의 '클로드' 등 국내외 AI 서비스를 적극 활용해 전방위적인 업무 혁신을 이룰 것으로 예상된다. 이에 따라 대형 IT 서비스 기업의 시장 선점 경쟁도 치열해질 전망이다. 이미 삼성SDS와 LG CNS 등은 올해 초 오픈AI 등과 리셀러 계약을 체결하는 등 기업용 AI 서비스 사업에 박차를 가하고 있다. 전통적으로 금융 IT 시스템(SI) 구축을 주도해 온 이들 대형 3사가 클라우드 기반 SaaS 및 AI 솔루션 공급까지 주도하게 되면서 금융 시장 내 영향력은 더욱 커질 전망이다. 한 IT서비스 기업 관계자는 "그간 금융권은 망분리 규제로 인해 혁신적인 IT 서비스를 도입하고 싶어도 직접 시스템과 인프라를 구축해야 하는 막대한 초기 비용과 유지보수 부담이 컸다"며, "이번 SaaS 사용 예외 허용을 통해 자체 구축 없이도 검증된 솔루션을 즉시 도입할 수 있게 돼, 운영 효율성을 극대화하고 절감된 비용을 고객 가치 제고와 금융 서비스 혁신에 집중 투자할 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다. 이어 "SaaS 기업도 금융권이라는 거대한 기회의 문이 열린 것과 다름없어 비즈니스 외연을 확대해나갈 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 다만 고객의 개인신용정보를 직접 처리하는 코어 뱅킹 등 핵심 시스템은 여전히 강력한 망분리 규제를 적용받는다. 전문가들은 당장의 전면적인 퍼블릭 클라우드 전환보다는 인건비 절감을 위한 자동화, 내부 문서 구조화, 마케팅 및 단순 콜센터 업무 위주로 SaaS와 AI 솔루션 도입이 우선적으로 활발해질 것으로 분석하고 있다. 금융 IT 업계 관계자는 "데이터 처리 속도와 대규모 트래픽 안정성이 필수적인 코어망 특성상, 핵심 데이터베이스를 당장 외부 클라우드로 옮기거나 해외 인증 서버를 거치는 것은 보안과 책임 소재 측면에서 현실적으로 어렵다"고 지적했다. 이어 "대신 챗봇을 활용한 콜센터 고도화, 타깃 마케팅 자동화, 채권 추심 보조 등 인건비를 획기적으로 줄일 수 있는 보조 업무 영역에서는 AI와 SaaS 도입이 폭발적으로 늘어날 것"이라고 전망했다.

2026.04.20 16:41남혁우 기자

[현장] 제조·유통에 쌓인 '침묵 데이터'…삼성SDS, '브리티웍스'로 깨운다

삼성SDS가 제조·유통 산업에서 급증하는 데이터와 업무 복잡성에 대응하기 위해 협업 기반 인공지능(AI) 전략을 제시했다. 분산된 업무 데이터를 통합하고 생성형 AI를 결합해 실제 업무 활용도를 높이는 방향으로 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 조원영 삼성SDS C&C사업팀 그룹장은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "제조·유통 현장에서 가장 중요한 것은 사람과 함께 사라지는 데이터"라며 "이 데이터를 다시 활용할 수 있도록 만드는 것이 AX의 핵심"이라고 말했다. 이날 조 그룹장은 'AX, 제조·유통의 침묵하는 데이터를 깨우다'를 주제로 발표를 진행하며 산업 환경 변화와 이에 대응하는 데이터·AI 기반 협업 전략을 발표했다. 그는 먼저 제조·유통 산업이 직면한 핵심 변화로 ▲공급망 불확실성 확대 ▲글로벌 진출 가속 ▲숙련 인력 감소에 따른 노하우 소실 등을 꼽았다. 특히 베테랑 인력의 은퇴와 이직이 이어지면서 업무 경험과 데이터가 함께 사라지는 점을 주요 리스크로 지적했다. 최근 제조·유통 산업은 빠르게 변화하고 있다. 글로벌 소싱 확대와 초개인화 트렌드 확산으로 데이터 활용 중요성이 커졌고 제품 수명주기 단축에 따라 더 빠른 의사결정과 분석이 요구되고 있다. 조 그룹장에 따르면 이같은 변화는 IT 관점에서 데이터 구조에도 영향을 미치고 있다. 기존 정형 데이터 중심에서 벗어나 메신저·회의·영상 등 비정형 데이터 비중이 급증하고 있으며 과거 수개월 단위가 아닌 수년 단위 데이터 분석이 필요한 환경으로 전환되는 상황이다. 그는 "데이터는 계속 늘어나고 있지만 이를 통합적으로 활용하지 못하면 의미가 없다"며 "AI 시대 기업 경쟁력은 데이터 통합과 통찰력에서 나온다"고 강조했다. 삼성SDS는 산업이 겪는 문제를 해결하기 위해 '침묵하는 데이터'를 깨우는 3단계 접근 전략을 제시했다. 분산된 데이터를 통합하고 이를 생성형 AI로 분석한 뒤 실제 업무에 활용하는 구조다. 특히 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM), 고객관계관리(CRM) 등 기존 시스템 데이터와 협업 과정에서 발생하는 비정형 데이터를 함께 활용하는 것이 핵심이다. 여기에 생성형 AI를 결합해 기업 내부 지식과 외부 데이터를 동시에 분석할 수 있도록 지원한다. 조 그룹장은 "단순히 데이터를 모으는 것을 넘어 실제 업무에서 활용할 수 있는 시나리오를 만드는 것이 중요하다"며 "회사 임직원과 AI 에이전트가 함께 데이터를 활용하는 구조를 구축해야 한다"고 설명했다. 이 전략은 삼성SDS 협업 솔루션 '브리티웍스'를 통해 구현된다. 브리티웍스는 메일·메신저·회의·드라이브 등 협업 환경에서 발생하는 데이터를 통합한다. 또 생성형 AI '브리티 코파일럿'을 통해 이를 분석·활용할 수 있도록 지원한다. 대표 기능으로는 업무 시작 전 일정과 업무를 요약해 제공하는 '데일리 브리핑', 다국어 실시간 번역 회의, AI 기반 자동 회의록 작성 등이 꼽힌다. 업무 전반을 자동화해 효율을 높이고 숙련 인력의 노하우를 체계적으로 축적할 수 있도록 설계됐다. 아울러 문서 작성, 이메일 초안 생성, 데이터 분석 등 다양한 업무에 AI 코파일럿 기능을 적용해 생산성을 높이고 있다. 엑셀 기반 소비자 분석, 글로벌 피드백 번역 등 유통 현장에서의 실활용 사례도 빠르게 확대 중이다. 삼성SDS는 브리티웍스에 에이전틱 AI 기능도 지속 개발하고 있다. 필요한 정보를 자동으로 찾아 제공하는 '앤서링 에이전트', 음성 기반으로 업무를 처리하는 '보이스 에이전트' 등을 통해 협업 환경을 한층 고도화할 계획이다. 이와 함께 시맨틱 그래프 기반 데이터 연결 기술을 통해 여러 시스템과 문서에 흩어진 정보를 맥락 단위로 이해하고 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 단순 검색을 넘어 복합적인 질문에도 정확한 답변을 제공하는 것이 목표다. 조 그룹장은 "브리티웍스는 소통과 협업에서 발생하는 데이터를 놓치지 않고 활용할 수 있도록 돕는 AI 플랫폼"이라며 "앞으로도 침묵하는 데이터를 깨워 제조·유통 산업의 AX 혁신을 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 16:14한정호 기자

삼성SDS "숙련 정비사 노하우, AI로 조직 자산 된다"

삼성SDS가 지게차 정비 현장에서 숙련 정비사만 알던 노하우를 조직 전체가 쓸 수 있는 자산으로 전환하고 있다. 사진·음성·텍스트를 아우르는 멀티모달 인공지능(AI)을 통해 사람과 사람 사이에서만 전수되던 암묵지를 시스템에 축적하고 검색 가능한 형태로 바꾸겠다는 구상이다. 이아나 삼성SDS MSP 사업팀 컨설턴트는 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "AI 혁신이 성공하려면 C레벨과 현장이 같은 언어로 이야기하고 공감대를 형성하는 것이 핵심"이라며 렌탈 서비스 기업의 정비 지원 시스템 구축 사례를 공개했다. 이 기업은 정비사가 현장에 출동하면 매번 숙련자에게 전화로 증상을 설명하고 조치 방법을 묻는 방식에 의존해 왔다. 정비 노하우는 일지에 기록돼야 하지만 정비 건수 압박으로 세세한 기록이 어려웠고 이 악순환이 반복되는 것이 현장의 고질적 문제였다. 정비사마다 같은 부품을 일본식·독일식 등 제각각 용어로 부르는 것도 소통과 데이터 정확도를 떨어뜨리는 요인이었다. 삼성SDS는 이를 해결하기 위해 멀티모달 정비 지원 시스템 '스냅틱스 AI'를 구축했다. 스냅틱스 AI에 사진을 올리면 지게차 부품에 특화된 객체인식 모델이 해당 부품을 탐지하고 표준 용어를 자동으로 라벨링한다. 누가 입력하든 동일한 용어로 검색·기록되는 구조다. 부품 사진 한 장만으로도 과거 정비 일지와 매뉴얼을 연동해 원인과 해결 방안을 도출할 수 있다. 조상현 삼성SDS MSP 사업팀 프로는 음성 처리 기술을 직접 시연했다. 정비 현장 오디오 파일을 첨부하고 요청 사항을 구두로 입력하면 사람 목소리와 기계음을 먼저 구분한다. 성대에서 시작해 시시각각 변하는 사람 목소리와 물리적 운동에 의한 주기적 반복 패턴을 보이는 기계음의 음성학적 차이를 활용한 방식이다. 사람 목소리는 텍스트로 변환하고 기계음은 벡터로 임베딩해 유사한 과거 정비 이력을 검색하는 데 활용한다. 에이전트는 최종 답변을 내기 전 근거의 적합성을 스스로 판단해 부족하면 재검색·재생성하는 자기강화형 루프 구조를 갖췄다. 성과도 수치로 확인됐다. AI 사용 그룹과 미사용 그룹을 비교한 결과 검색 소요 시간이 43.9% 줄었고 저연차 정비사의 검색 및 문제 해결 정확도는 12.4% 개선됐다. 사용자 테스트에선 정비 시간 단축과 역량 제고에 대한 기대감이 높게 나타났다. 이는 삼성SDS의 참여형 컨설팅 프로그램 'S-VIP'를 통한 성과다. S-VIP는 제조 기업의 AI 전환(AX)을 지원하는 프로그램으로 고객사별 맞춤형 AI 서비스를 제공하는 점이 특징이다. 컨설팅은 세 단계로 구성됐다. 우선 삼성SDS가 고객사 임직원 인터뷰를 통해 기업의 구체적인 문제를 정의하고 AX 수요 지점을 파악한다. 이어 워크숍으로 사용 사례를 발굴하고 AI 에이전트 도입 등 최소기능제품(MVP) 수준의 AX 서비스를 직접 구현한다. 마지막 단계에선 AI를 활용하는 기업의 의사결정 구조와 컴플라이언스를 설계한다. 전 과정은 3개월 이내로 완료된다. 이 컨설턴트는 "AI 혁신 목표를 명확히 하고 모든 임직원이 공감대를 형성하는 것이 열쇠"라며 "데이터 정제·정의와 거버넌스 체계 구축까지 함께 가야 혁신이 정착할 수 있다"고 강조했다.

2026.04.17 15:42이나연 기자

[현장] 기업용 챗GPT 설계한 삼성SDS "보안·거버넌스 장벽 넘어"

삼성SDS가 리테일·정보기술(IT) 기업과의 기술검증(PoC)을 통해 기업 현장의 챗GPT 엔터프라이즈 도입 장벽을 직접 허문 사례를 공개했다. 보안 정책에 막혀 테스트 수준에 머물던 챗GPT 도입이 파일 승인 체계와 거버넌스 대시보드 구축 등으로 실무 적용이 가능해진 모습이다. 공우식 삼성SDS MSP 사업팀 그룹장은 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 챗GPT 엔터프라이즈 도입 현장의 공통 과제를 PoC로 풀어낸 사례를 발표했다. 삼성SDS는 다수 생활용품을 취급하는 리테일 플랫폼 기업 A사 디자인 업무에 맞춤형 챗봇 서비스 'GPTs' 4종을 개발 및 적용했다. A사는 취급 상품이 많아 디자인 이미지 제작 공수가 크고 담당자에 따른 품질 편차도 상당했다. 패키지 검수와 상표권 조사도 수작업에 의존해 오류 가능성과 시간 소요가 컸다. 삼성SDS는 모델 사진과 제품 이미지를 올리면 착용 시안을 포즈·색상·사이즈별로 자동 생성하는 '착샷 마스터'를 개발했고, 디자이너가 단계별로 승인하며 세부 조정하는 인간 참여(Human-in-the-loop) 방식을 적용했다. 특허청 특허정보검색서비스인 키프리스 응용 프로그램 인터페이스(API)와 연동해 상품명 기반 변형 키워드를 자동 생성했다. 상표권 유사 검색을 수행하는 도구, 이미지 또는 URL 입력으로 구글 이미지 검색을 연동한 유사 상품 검색, 상품 패키지 광학문자인식(OCR) 검수 및 수정 권고안 자동 생성 GPTs도 함께 구축했다. 이날 현장에선 사내 파일 보안 문제 해결 사례도 소개됐다. SPC그룹 서비스 및 마케팅 솔루션 계열사 섹타나인은 내부 디지털 저작권 관리(DRM) 정책으로 챗GPT에 업무 파일을 올리지 못하는 상황이었다. 챗GPT가 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스인 만큼 파일이 외부 서버에 저장되는 구조가 보안 정책과 충돌했기 때문이다. 삼성SDS는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 개발해 이 문제를 해결했다. 사용자가 파일 업로드를 신청하고 관리자가 승인하면 기업 내부 저장소에 보관되고, 저장 시 자동으로 DRM이 해제된다. 이후 챗GPT 앱에서 내부 파일을 불러와 AI 대화에 활용하는 구조다. 파일이 외부로 나가지 않아 보안 정책을 준수하면서도 실질적인 AI 활용이 가능하다는 점을 확인했다. 운영·거버넌스에 대해선 삼성SDS 자체 선 적용 사례를 공개했다. 챗GPT 컴플라이언스 API를 활용해 사용 데이터를 기업 내부 데이터베이스(DB)에 저장하는 컴플라이언스 대시보드를 직접 구축했다. 사용 현황·경고 감지·키워드 탐지 통계는 물론 퇴직자·휴직자 이력, 대화 이력, 앱 로그까지 통합 관리할 수 있다. 기존 챗GPT 어드민 콘솔은 활성 라이선스 사용자만 조회되는 한계가 있어 퇴직자·휴직자 이력 추적이 불가능했다. 삼성SDS는 컴플라이언스 API로 이 데이터를 내부에 별도 저장해 이 문제를 보완했다. 투자 대비 효과(ROI) 측정과 실시간 가시성 확보, 감사 대응 자동화까지 가능하다는 게 삼성SDS 측 설명이다. 공 그룹장은 "우리가 경험한 PoC 사례들을 바탕으로 고객사의 챗GPT 엔터프라이즈 도입을 함께 하고 싶다"고 말했다.

2026.04.17 14:15이나연 기자

[현장] "에이전트 도입 고작 5%"…삼성SDS AX센터, '실행형 AI'로 판 바꾼다

삼성SDS가 올해 새롭게 신설한 인공지능 전환(AX)센터를 주축으로 기업 업무 혁신을 위한 '실행형 AI' 전략을 가속한다. AI 에이전트를 단순 도입하는 수준을 넘어 실제 업무에 적용하기 위한 데이터 정비와 프로세스 재설계, 운영 체계 구축을 병행한다는 목표다. 홍석현 삼성SDS AX센터 그룹장은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "AI는 더 이상 단순 도구가 아니라 기업 운영을 구성하는 핵심 요소로 자리잡고 있다"며 "실제 업무를 수행하는 실행형 AI를 통해 기업 혁신을 완성해야 한다"고 말했다. 이날 홍 그룹장은 기업 환경에서 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하기 위한 전략과 과제를 짚었다. 그는 AI 에이전트 도입에 대한 기업들의 관심은 높지만 실제 업무 적용은 제한적인 수준에 머물러 있다고 진단했다. MIT 조사에 따르면 향후 기업 애플리케이션의 상당수가 AI 에이전트를 탑재할 것으로 전망되지만, 실제 업무에 적용된 사례는 5% 수준에 불과하다는 설명이다. 특히 프론트오피스 영역은 비교적 도입이 빠르게 진행되고 있지만, 백오피스와 같은 핵심 업무 영역에선 도입 난도가 높은 것으로 나타났다. 업무 프로세스와 깊이 결합해야 하는 특성상 단순한 프롬프트 기반 접근으로는 한계가 있다는 지적이다. 홍 그룹장은 "기업들이 AI 도입 의지는 높지만 실제 업무에 적용하는 과정에서 데이터·프로세스·보안 등 복합적인 문제에 직면한다"며 "이로 인해 조직 내부의 저항과 변화 부담도 발생하고 있다"고 설명했다. 삼성SDS는 이같은 한계를 극복하기 위해 AX센터를 중심으로 기업 맞춤형 AI 도입 전략을 추진 중이다. 특히 데이터 정비, 신규 데이터 적용, 보안 체계 구축 등 AI 도입의 핵심 과제를 고객과 함께 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 아울러 홍 그룹장은 AX를 실현하는 핵심 요소로 ▲데이터 ▲업무 프로세스 재정립 ▲에이전트옵스 ▲거버넌스 등을 꼽았다. 먼저 데이터 측면에선 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 정비하는 것이 중요하다고 밝혔다. 정형·비정형 데이터를 통합하고 비즈니스 맥락까지 반영해야 AI 활용도가 높아진다는 것이다. 그는 "AI 플랫폼을 도입한 이후에도 데이터 정비 사업이 다시 발생하는 경우가 많다"며 "AI가 제대로 작동하기 위해선 데이터 품질과 구조를 지속적으로 개선해야 한다"고 말했다. 업무 프로세스 재정립도 핵심 과제로 평가된다. 기존처럼 개별 프로젝트 단위로 AI를 도입할 경우 전체적인 성과를 체감하기 어렵기에, 엔드투엔드 프로세스를 재설계해 AI와 사람이 협업하는 구조를 만들어야 한다는 설명이다. 또 에이전트옵스 역시 중요한 요소로 제시됐다. 단순히 에이전트를 개발하는 것을 넘어 설계·배포·평가·개선까지 전 과정을 통합 관리해야 지속적인 성능 향상이 가능하다는 것이다. 이와 함께 기업 환경에선 에이전트 거버넌스 구축도 필수적이라고 발표했다. 권한 관리, 정책 통제, 사용 이력 추적 등 관리 체계를 통해 보안과 책임성을 확보해야 한다는 제언이다. 홍 그룹장은 "에이전트는 단일 성능 평가만으로 판단하기 어렵고 데이터·모델·프로세스 전반을 함께 고려해야 한다"며 "통합적인 관리 체계를 통해 지속적으로 고도화해야 한다"고 강조했다. 고객 상담 자동화, 문서 요약 및 생성, 공공 서비스 응대 등 다양한 영역에서 삼성SDS가 AI 에이전트를 적용한 사례도 소개했다. 특히 정부24 서비스에 AI를 적용해 민원 응답 자동화를 지원하는 등 공공 영역에서의 구축·활용 확대에 나서고 있다. 삼성SDS AX센터는 이러한 전략을 기반으로 '브라이틱스 AI', '패브릭스', '브리티 오토메이션' 등 AX 핵심 솔루션을 통합 제공 중이다. 데이터 준비부터 AI 적용, 업무 자동화까지 전 과정을 연결해 기업 AX 혁신을 지원한다는 계획이다. 홍 그룹장은 "AX센터는 데이터·AI·자동화를 통합해 기업 AX를 지원하고자 출범했다"며 "고객과 함께 AI 도입 전략을 고민하고 실질적인 성과를 만들어낼 수 있도록 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 13:52한정호 기자

[현장] 액센츄어 "제조 AI, PoC 멈추고 혁신 시작할 용기 필요"

전 세계 제조 기업 10곳 중 8곳이 인공지능(AI) 투자 대비 성과가 미흡하다는 진단이 나왔다. 파일럿 단계에서 벗어나지 못하는 이른바 '기술검증(PoC) 함정'이 제조업 AI 전환의 가장 큰 걸림돌이란 분석이다. 엄진 액센츄어 전무는 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "진정한 변혁을 이룬 제조 기업은 거의 없다"며 "변혁을 이룬 기업과 그렇지 못한 기업의 차이는 지능이나 자원이 아니라 PoC를 멈추고 혁신을 시작할 용기"라고 밝혔다. 이날 엄 전무는 액센츄어가 '3W'로 요약하는 워크(Work)·워크포스(Workforce)·워크벤치(Workbench)를 순차적이 아닌 동시에 구축해야 한다고 강조했다. 그는 우선 많은 기업이 기존 프로세스를 그려놓고 대시보드를 교체하거나 수작업 구간을 자동화하는 식의 포인트 솔루션에 머물고 있다고 지적했다. 에이전틱 AI는 확장 가능하고 기억을 보유하며 프로세스 사일로를 넘나드는 만큼, 이를 기존 틀에 끼워 넣어서는 잠재력을 제대로 활용할 수 없다는 설명이다. 엄 전무는 "AI 품질 관리 하나, 수요 예측 하나처럼 점 단위 솔루션을 쌓아가면 점진적 개선밖에 불가능하다"며 "가치 사슬 전체를 AI를 중심에 두고 처음부터 다시 설계한다면 어떤 모습일지를 질문하는 순간 진정한 리인벤션(재발명)이 시작된다"고 말했다. 인력의 마인드셋 전환도 빠질 수 없다. 기술부터 먼저 도입하는 조직들이 많지만 엄 전무는 이 순서가 문제라고 봤다. 앞으로의 업무는 인간과 AI가 함께하는 것이 선택이 아닌 현실이며 AI 선도 조직을 '인간 없는 조직'으로 오해해선 안 된다는 것이다. 엄 전무는 "AI 선도 조직은 수백 명의 데이터 사이언티스트를 채용하는 조직이 아니다"라며 "이미 비즈니스를 아는 엔지니어, 기획자, 현장 운영자를 AI 기반 의사결정자로 키우는 것이 훨씬 나은 선택"이라고 강조했다. 이어 "AI가 사람을 대체하는 게 아니라 AI를 아는 사람이 모르는 사람을 대체하는 사회가 온다"고 덧붙였다. 기술 인프라인 워크벤치에선 단순 디지털 트윈을 넘어선 '디지털 브레인' 개념을 제시했다. 데이터가 아무리 방대해도 비즈니스적 맥락과 의도가 연결되지 않으면 AI는 올바른 추론을 할 수 없다는 전제에서다. 운영기술(OT)과 정보기술(IT)을 연결하고 데이터 정의를 표준화해 통합 산업 데이터 플랫폼을 구축하는 것이 선행돼야 한다. 이 기반이 없으면 각각의 AI 에이전트는 고립된 섬으로 남을 수밖에 없다. 엄 전무는 "데이터가 있어도 맥락과 의도가 없으면 기계는 제대로 추론하지 못한다"며 "이 두 가지는 인간만이 부여할 수 있다"고 짚었다. 실제 사례도 제시됐다. BMW는 액센츄어와 함께 기업 전체에 AI 에이전트를 배포하는 'EKHO(Enterprise Knowledge Harmonizer and Orchestrator)' 플랫폼을 구축해 차량 구성 처리 속도를 30% 높이고 전사 생산성을 40% 향상했다. 에어버스는 항공기 최종 조립 공정에 딥러닝 AI를 도입해 날개 부착 등 주요 작업의 완료 여부를 자동으로 인식하고 기록하는 시스템을 갖췄다. 조립 정확도 향상과 함께 제조 비용도 절감했다. 다만 전사적 혁신으로 나아가기까지 넘어야 할 산이 적지 않다는 게 엄 전무의 진단이다. 분기별 실적 사이클을 중시하는 제조업 특성상 장기 투자를 지속하기 어렵기 때문이다. 이 외에도 레거시 시스템에 갇힌 데이터 사일로, 제조와 AI 언어를 동시에 구사하는 인재 부족, AI 권고 이행 시 책임 소재 불명확, 반복되는 변화에 지친 조직 내 회의론 등이 현실적인 장벽으로 꼽힌다. 엄 전무는 "대규모 AI가 수익을 실현하기까지 최소 18개월에서 2년의 지속 투자가 필요하다"며 "이 시간을 버티는 것 자체가 전략"이라고 설명했다. 액센츄어는 삼성SDS와 에이전틱 AI 기반 산업 솔루션을 공동 개발 중이다. 이를 통해 국내 제조 기업의 전사적 리인벤션을 지원한다는 구상이다. 회사는 2023년 이후 제조·엔지니어링 등 산업 특화 AI·데이터 자산 포트폴리오에 약 4조원을 투자해 왔다. 검증된 자산을 기반으로 고객사의 가치 실현 시간을 앞당기는 것이 투자의 목적이다. 엄 전무는 "3W를 동시에 구축하면 AI 플라이휠이 작동하기 시작한다"며 "18개월 걸리던 유스케이스(적용 가능 사례) 배포가 6개월, 나아가 2~3주로 단축되는 사례가 실제로 나오고 있다"고 말했다.

2026.04.17 12:25이나연 기자

[현장] 실패율 높은 AI 전환…팔란티어 "해법은 온톨로지"

팔란티어가 데이터 중심 '엔터프라이즈 인공지능(AI)' 전략을 바탕으로 기업 AI 전환(AX) 방향성을 제시했다. 단순 모델 도입을 넘어 데이터·로직·액션을 통합한 구조를 통해 AI가 실제 의사결정과 운영에 관여해야 한다는 제언이다. 권남오 팔란티어 기술 총괄은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "엔터프라이즈 AI는 단순 자동화를 넘어 기업 운영의 핵심 구성 요소로 들어가야 한다"며 "의사결정과 실행, 문제 해결까지 직접 수행하는 것이 궁극적인 목표"라고 강조했다. 이날 권 총괄은 발표를 통해 실제 고객 사례와 함께 기업 환경에서 AI를 성공적으로 적용하기 위한 전략과 한계를 짚었다. 그는 현재 많은 기업의 AI 프로젝트가 기대 대비 성과를 내지 못하고 있다고 진단했다. 전체 AI 프로젝트의 상당수가 실패하고 있다고 언급하며 그 원인으로 ▲오퍼레이션을 고려하지 않은 도입 ▲AI가 이해할 수 있는 컨텍스트 부족 ▲조직·전략 부재 등을 꼽았다. 특히 단순한 챗봇이나 개별 에이전트 구축에 머무는 접근 방식은 실제 업무 변화를 이끌지 못한다고 지적했다. 프로젝트는 성공했다고 평가되지만 현장에선 업무 방식이 바뀌지 않는 '형식적 AI 도입'에 그치는 사례가 많다는 설명이다. 권 총괄은 "에이전트 수를 늘리는 데에만 집중한 프로젝트는 시간이 지나면 아무도 사용하지 않는 경우가 많다"며 "업무를 어떻게 바꿀지에 대한 정의 없이 시작된 AI 프로젝트는 실패할 가능성이 높다"고 설명했다. 또 다른 핵심 문제로는 '컨텍스트 부족'을 지목했다. AI가 기업의 데이터를 제대로 이해하지 못하는 상태에서 프로젝트가 추진되면서 기대했던 자동화나 의사결정 지원이 제대로 작동하지 않는다는 것이다. 그는 "AI에게 기업의 데이터와 언어, 업무 구조를 이해시키지 않으면 아무리 뛰어난 모델을 써도 제대로 작동하지 않는다"며 "지도 없이 목적지만 주고 길을 찾으라고 하는 것과 같다"고 말했다. 팔란티어는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 개념으로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 있다. 온톨로지는 기업 내 데이터, 비즈니스 로직, 실제 업무 액션을 하나의 구조로 연결해 AI가 기업 운영을 이해할 수 있도록 만드는 체계다. 단순 데이터 통합을 넘어 기업 의사결정 기준과 업무 흐름까지 포함한다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI는 단순 분석을 넘어 실제 업무 실행까지 이어지는 구조를 갖출 수 있다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI의 핵심은 데이터·로직·액션이 모두 연결된 구조를 만드는 것"이라며 "온톨로지를 기반으로 해야 AI가 실질적인 의사결정과 자동화를 수행할 수 있다"고 강조했다. 또 엔터프라이즈 AI 구현을 위해 전사 단위 디지털 트윈 구축도 필요하다고 밝혔다. 기업의 운영 방식과 데이터 흐름을 디지털로 재현해 AI가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다. 이 과정은 한 번에 구축하는 것이 아닌 특정 영역에서 시작해 점진적으로 확장하는 방식이 효과적으로 평가된다. 실제 팔란티어 고객 사례에서도 단일 프로젝트에서 시작해 공급망, 운영 등으로 확산하는 방식이 적용되고 있다. 회사는 궁극적으로 AI가 인간과 협업하며 문제를 발견하고 해결하는 단계까지 발전해야 한다고 보고 있다. 이를 위해선 기술뿐 아니라 조직 구조와 운영 방식까지 함께 변화해야 한다는 제언이다. 팔란티어는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 중심의 접근 방식으로 지원에 나서고 있다. FDE는 엔지니어가 고객 현장에 직접 투입돼 실제 업무 환경과 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 이를 해결하는 맞춤형 AI 솔루션을 설계·구축하는 방식이다. 단순 기술 공급을 넘어 현장 중심의 문제 해결을 통해 AI를 기업 운영에 밀착시키는 전략으로, 데이터와 비즈니스 로직, 실행까지 연결하는 엔터프라이즈 AI 구현이 핵심 목표다. 권 총괄은 "기업의 AX는 기술 도입이 아니라 조직과 운영 방식의 변화"라며 "AI가 이해할 수 있는 기업 구조를 만드는 것이 성공의 출발점"이라고 밝혔다. 이어 "데이터와 온톨로지를 기반으로 한 엔터프라이즈 AI가 구축돼야만 AI가 실제 업무에서 가치를 만들어낼 수 있다"며 "이러한 접근을 통해 기업의 근본적인 체질 변화까지 이끌 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.17 12:18한정호 기자

[현장] 삼성SDS "AI 풀스택·파트너십 확대…신뢰받는 AX 파트너로 도약"

삼성SDS가 인공지능(AI) 전 영역을 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 앞세워 기업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 인프라부터 플랫폼·솔루션·운영까지 전 단계를 통합 지원하는 구조를 통해 단순 기술 도입을 넘어 실제 업무 혁신과 성과 창출을 이끈다는 목표다. 한상원 삼성SDS MSP사업팀 상무는 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다"며 "우리는 AI 풀스택 역량을 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 AX 파트너 역할을 수행할 것"이라고 강조했다. 이날 행사는 제조·유통·서비스 산업을 중심으로 AX 전략과 실제 적용 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 삼성SDS뿐만 아니라 글로벌 파트너사인 액센츄어, 팔란티어, PTC 등이 참여해 산업별 AI 적용 방향과 인사이트를 제시했다. 삼성SDS는 AI 확산 흐름이 단순 자동화 단계를 넘어 에이전틱 AI 중심으로 진화 중이라고 진단했다. 기존에는 AI가 반복 업무를 지원하는 비서 역할에 머물렀다면, 현재는 협업 동료 수준으로 발전했고 향후에는 스스로 계획하고 실행하는 자율형 AI 에이전트로 진화한다는 설명이다. 기업 업무 환경에서도 변화가 가속화되고 있다. 과거에는 사람이 데이터 수집부터 분석, 실행까지 직접 수행했지만 현재는 업무 흐름 전반에 AI가 개입하는 'AI 인 더 루프' 구조가 자리잡고 있다. 또 앞으로는 여러 AI 에이전트가 협력해 의사결정을 수행할 때 사람도 개입·검증하는 '휴먼 인 더 루프' 구조로 발전할 전망이다. 한 상무는 "AI는 더 이상 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 변화하고 있다"며 "이러한 변화에 대응하기 위해선 기업 데이터, 업무 시스템, 보안까지 통합적으로 고려한 전략이 필요하다"고 말했다. 삼성SDS는 이러한 요구에 대응하기 위해 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 통합한 AI 풀스택 체계를 구축해왔다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 클라우드 인프라와 기업 내부 데이터를 연결하는 AI 플랫폼, 업무 자동화 및 협업 솔루션을 결합해 기업 전반의 AX를 지원한다는 구상이다. 대표 솔루션으로는 협업용 '브리티 코파일럿', 업무 자동화 '브리티 오토메이션' 등이 있다. 여기에 SAP, 워크데이, 세일즈포스 등 글로벌 솔루션과 연계한 맞춤형 AI 에이전트를 통해 업무 프로세스 자동화와 생산성 향상을 지원하고 있다. AI 플랫폼 측면에선 자체 개발한 '패브릭스'를 중심으로 거대언어모델(LLM)과 기업 내부 데이터, 업무 시스템을 연결한다. 또 API 허브 'SIIS'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능을 추가해 AI 에이전트가 기존 레거시 시스템과 안전하게 연동될 수 있도록 했다. 글로벌 AI 생태계와의 협력도 강화하고 있다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 최초 '챗GPT 엔터프라이즈'를 리셀러 파트너십을 체결하고 기업 도입을 확산하고 있다. 이 외에도 구글 클라우드와 협력해 온프레미스 환경에서 '제미나이' 모델을 활용할 수 있는 환경도 준비 중이다. 앤트로픽과의 협력도 추진하며 멀티 AI 생태계를 확대 중이다. AI 인프라 측면에선 자체 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 고보안·고가용성 환경을 제공한다. 엔비디아 B300 GPU를 도입했으며 오는 7월에는 국산 AI 반도체 기업인 퓨리오사AI와 클라우드형 신경망처리장치(NPUaaS) 서비스도 출시할 계획이다. 동시에 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 사업자와도 협력해 고객 환경에 맞는 인프라를 제공한다. 삼성SDS는 단순 구축을 넘어 전략 수립부터 운영까지 전 과정을 지원하는 AI 매니지드 서비스 사업도 강화하고 있다. 컨설팅 단계에서 과제 정의와 적용 가능성 검증을 수행하고 구축 단계에선 업종 특화 AI 에이전트를 개발하고 있다. 나아가 운영 단계에선 AI 운영관리와 거버넌스를 통해 안정성 확보를 돕고 있다. 실제 적용 사례도 공개됐다. 삼성SDS가 지원한 정비 분야에선 AI 에이전트를 활용해 진단부터 부품 주문까지 전 과정을 자동화해 작업 시간을 단축하고 비용을 절감했다. 마케팅 분야에선 멀티 에이전트를 통해 데이터 분석과 시장 조사 업무를 자동화해 의사결정 속도를 높였다. 디자인 업무에서도 이미지 생성과 검수 자동화를 통해 생산성을 개선했다. 삼성SDS는 내부적으로도 AI를 전사적으로 확산하고 있다. 플랫폼·프로세스·피플(3P) 관점에서 AX를 추진한 결과, 임직원 생산성이 15% 이상 향상되고 다수 직원이 AI 기반 업무를 수행하는 환경을 구축한 것으로 나타났다. 한 상무는 "AI 풀스택 전략과 글로벌 파트너십을 기반으로 기업이 실제 업무에서 AI 성과를 창출할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 고객의 성공적인 AX 여정을 지원해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.17 10:59한정호 기자

6.4조 현금 쥔 삼성SDS, KKR과 1.2조 전략적 협력 나선 이유는?

삼성SDS가 미래 성장 동력 확보와 지속 가능한 가치 창출을 위해 글로벌 선도 투자기업 KKR과 전략적 협력을 추진한다. 인공지능(AI) 인프라 투자 확대와 글로벌 인수합병(M&A), 신사업 추진을 위한 성장 기반을 동시에 확보하려는 행보로 풀이된다. 삼성SDS는 15일 이사회를 열고 KKR을 대상으로 1조2000억원(약 8억2000만 달러) 규모 전환사채(CB) 발행을 의결했다. 삼성SDS와 KKR의 이번 협력은 ▲AI 중심으로 재편되고 있는 IT 서비스 시장에서 AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 아우르는 AI 풀스택을 갖춘 AI 전문 기업으로서의 리더십 제고 ▲글로벌 투자자금 확보를 통한 글로벌 성장 기반을 강화하기 위해 추진됐다. 삼성SDS는 KKR과 협력을 통해 확보한 신규 자금(1조2000억원, KKR 운용 펀드자금)과 기존 보유 현금성 자산 6조4000억원을 바탕으로 AI 인프라 투자와 AX 사업 경쟁력 강화를 위한 투자를 지속 확대해 나갈 방침이다. 삼성SDS는 "지속적인 미래 성장 동력 확보를 위해 글로벌 사업 진출 거점 확보와 피지컬 AI·스테이블코인 등 신사업, M&A도 적극 추진할 계획"이라며 "KKR의 글로벌 네트워크와 M&A 전문성을 적극 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 업계에선 이번 일을 두고 삼성SDS가 대규모 AI 인프라 투자와 글로벌 M&A 실행력을 동시에 끌어올리기 위해 나선 것으로 보고 있다. 또 AI 데이터센터, 클라우드, 신사업 영역은 투자 규모가 크고 투자 회수 기간이 긴 만큼, 내부 자금만으로는 확장 속도에 한계가 있다는 판단이 작용한 것으로 해석했다. KKR은 향후 6년간 삼성SDS에 대해 M&A, 자본 활용, 글로벌 성장 기회 발굴 등 분야에서 장기 자문 역할을 수행할 계획이다. 이는 단순 재무적 투자 관계를 넘어 사업 포트폴리오 재편과 글로벌 확장 전략 전반에 관여하는 구조로 해석된다. 또 KKR이 보유한 투자 발굴 및 구조 설계 역량은 삼성SDS가 상대적으로 경험이 제한적이었던 대형 해외 M&A 영역에서 보완 요소로 작용할 것으로 전망된다. 삼성SDS는 해남에 국가 AI컴퓨팅센터(2028년 완공 목표)와 구미 AI 데이터센터(2029년 완공 예정) 설립을 추진하는 등 국내 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 이와 함께 데이터센터 DBO(Design, Build, Operate) 사업도 새롭게 추진하며 국내 AI 인프라 시장에서의 경쟁력 강화와 전략적 진입 기반 확보를 본격화하고 있다. 업계에선 이 같은 행보가 기존 시스템통합(SI) 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 인프라 사업자로 체질을 전환하려는 흐름으로 보고 있다. 삼성SDS는 제조·금융·공공 등 핵심 산업에서 축적한 업무 전문성과 AI 역량을 바탕으로 E2E AX(End-to-End AI Transformation) 선도 기업으로서의 입지도 지속 강화해 나가고 있다. 아울러 작년 말 국내 기업 최초로 오픈AI와 파트너십을 체결하는 등 글로벌 파트너십 기반의 '동종 최고(Best of Breed)' 전략도 확대하고 있다. KKR은 한국을 비롯해 전 세계 다양한 기업들과 협업하며 기업가치 제고 경험을 축적해온 글로벌 투자회사다. 특히 사모펀드 최초로 전담 컨설팅사 캡스톤을 설립하는 등 중장기 관점에서 투자 기업의 성장 전략을 지원하는 것으로 알려져 있다. 삼성SDS는 이번 전환사채 발행을 통한 협력이 미래 성장 투자와 연계된 구조로, 양사 간 지속적이고 책임 있는 협력 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 박정호 KKR 한국 총괄대표는 "디지털 전환과 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하는 가운데 삼성SDS가 한국의 디지털 역량과 인프라 발전을 이끄는 핵심 기업으로서 시장 내 리더십과 높은 성장 잠재력을 이어갈 것으로 확신한다"며 "우리의 글로벌 네트워크, 깊이 있는 현지 경험 및 운영 전문성을 적극 활용해 실질적인 투자자로서 삼성SDS의 다음 단계 성장을 지원하고 모든 주주 및 이해 관계자를 위한 장기적인 가치 창출을 함께 이끌어 나가기를 기대한다"고 밝혔다. 이준희 삼성SDS 대표는 "이번 전략적 협력으로 글로벌 자본시장에서 축적된 KKR의 역량을 활용해 M&A를 포함한 다양한 성장 기회를 적극 검토해 나갈 것"이라며 "양사 협력을 통해 우리의 기업가치를 지속적으로 제고하고 글로벌 성장 기반을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.

2026.04.15 09:59장유미 기자

의정 지원도 AI로…삼성SDS, 국회 AI 플랫폼 구축

삼성SDS가 생성형 인공지능(AI)과 데이터 역량을 앞세워 공공부문 AI 전환(AX) 확산에 박차를 가한다. 삼성SDS는 '국회 빅데이터 플랫폼(AI 국회) 구축 1단계 사업'을 완료하고 '국회AI의정지원플랫폼'을 공식 오픈했다고 14일 밝혔다. 이번 플랫폼은 국회의 방대한 데이터를 기반으로 검색·분석·작성까지 지원하는 생성형 AI 시스템으로, 국회 의정활동을 데이터 중심으로 전환하기 위한 핵심 인프라다. 국회 내·외부 320개 기관과 연계해 구축된 데이터를 바탕으로 국회의원과 보좌진 등 약 5000명이 활용할 수 있도록 설계됐다. 플랫폼은 ▲AI 어시스턴트 ▲지능형 검색 ▲법률안 서비스 등으로 구성됐다. AI 어시스턴트는 정책 질의 응답과 문서 초안 작성, 회의록 요약 등을 지원하며, 지능형 검색은 국회 내·외부 자료를 자연어 기반으로 통합 검색할 수 있다. 법률안 서비스는 유사 법안과 조문을 추천해 입법 검토를 돕는다. 삼성SDS는 이번 사업을 통해 국회 내외부에 분산된 의정자료와 공공·학술 데이터를 통합하고 AI가 활용 가능한 형태로 전환했다. 데이터 수집·정제·분석 전 과정을 자동화하는 AX 체계와 데이터 거버넌스를 구축해 데이터 활용도를 높였다는 설명이다. 특히 국회 특화 언어모델을 적용하고 회의록·보고서 등 출처 기반 데이터를 활용해 답변 신뢰도를 확보했다. 시스템은 국회사무처 데이터센터 내 온프레미스 환경으로 구축돼 보안성도 강화했다. 이번 플랫폼은 삼성SDS의 생성형 AI 서비스 플랫폼 '패브릭스'를 기반으로 구현됐다. 사용자는 방대한 의정자료를 빠르게 검색하고 정책 자료 작성이나 법안 검토 과정에서 필요한 문서 초안을 자동으로 생성할 수 있다. 해당 사업은 2027년까지 3단계로 추진되며 향후 데이터 통합과 분석 범위를 확대해 정책 의사결정 지원과 입법 활동 전반을 고도화할 계획이다. 삼성SDS는 이를 계기로 공공부문 AI·데이터 사업 확대에 속도를 낼 방침이다. 이와 함께 삼성SDS는 '범정부 AI 공통기반' 구축에도 참여하며 공공 AX 확산을 주도하고 있다. 행정안전부가 추진하는 범정부 AI 공통기반 사업은 정부 부처와 지자체가 보안 우려 없이 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 사업으로, 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼 패브릭스가 적용됐다. 법령 정보, 지침·안내서, 민원 상담 내역 등 다양한 행정 데이터를 내부망에서 안전하게 활용할 수 있는 환경을 마련해 정책 기획과 의사결정 고도화를 지원한다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장은 "이번 사업을 통해 국회 내 다양한 데이터를 AI 기반으로 활용할 수 있는 환경을 구축했다"며 "삼성SDS는 축적된 AI·데이터 역량을 바탕으로 공공부문의 디지털 전환을 지속적으로 지원하고 국민이 체감할 수 있는 공공 혁신을 실현해 나가겠다"고 말했다.

2026.04.14 09:38한정호 기자

[종합] 네이버·삼성 등 5개사, 2조원 정부 GPU 확충 도전장…AWS·MSP 불참 가닥

정부가 추진하는 2조원대 그래픽처리장치(GPU) 구축 사업에 네이버클라우드와 삼성SDS가 참여한 것으로 확인됐다. 양사는 대규모 데이터센터 상면과 전력, 운영 역량을 앞세워 사업 수주전에 뛰어든 반면, 클라우드 관리 서비스 기업(MSP)들은 이번 공모에 대부분 참여하지 않은 것으로 파악됐다. 13일 업계에 따르면 과학기술정보통신부의 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모가 이날 마감된 가운데, 네이버클라우드와 삼성SDS를 비롯한 5개 사가 제안서를 제출했다. 이번 사업은 총 2조 805억원을 투입해 최신 GPU와 관련 부대장비를 국내 데이터센터에 구축하고 연내 서비스 개시까지 추진하는 대형 프로젝트다. 정부는 단순한 GPU 수량 확보를 넘어 대규모 클러스터링, 직접 구축·운용 역량, 최신 장비 도입, 연내 서비스 개시 등을 핵심 평가 요소로 제시했다. 특히 동일 데이터센터 내 집적 구축과 전력·냉각·네트워크 설계 역량까지 요구하면서 사업 난도가 크게 높아졌다는 평가다. 업계에선 이번 사업이 사실상 인프라와 운영 역량을 동시에 갖춘 소수 사업자 중심의 경쟁으로 좁혀졌다고 보고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "올해 사업은 GPU를 사오는 것만으로 끝나는 구조가 아니라 상면·전력·냉각·하중·운영 체계까지 모두 입증해야 한다"며 "대규모 인프라를 이미 확보했거나 빠르게 확충할 수 있는 사업자에게 유리한 구도"라고 설명했다. 이런 점에서 네이버클라우드는 이번 사업의 유력 후보로 꼽혀 왔다. 최근 LG CNS와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결하며 상면 확충에 나선 데다, 복수 데이터센터를 활용한 확장 전략을 추진하고 있어서다. 회사는 자체 데이터센터 증축과 외부 상면 확보를 병행하며 대규모 GPU 클러스터 수용 기반을 선제적으로 마련해 왔다. 이미 작년도 사업에도 선정돼 GPU 클러스터를 운영해온 노하우가 있어 올해 사업에서도 유리하게 적용할 전망이다. 이번 사업은 지난해 GPU 확보 사업의 연장선에 있다. 정부는 지난해 약 1조 4000억원을 투입해 GPU 1만 3000여 장 확보를 추진했고 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 최종 선정된 바 있다. 이번 공모는 기존 확보 물량에 추가 확장과 고도화를 더하는 2단계 사업이다. 올해 새롭게 참여한 삼성SDS도 핵심 사업자로 거론된다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 공공부문 AI 인프라 사업을 확대 중이고 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업에서도 컨소시엄 주관기관으로 참여하며 인프라 구축 역량을 입증한 바 있다. 특히 동탄 데이터센터를 비롯한 국내 다양한 AI 인프라 전력·운영 체계를 동시에 확보하고 있다는 점에서 경쟁력이 높다는 평가다. 국가AI컴퓨팅센터 컨소시엄에 네이버클라우드도 참여한 것을 감안하면 양사가 국가 AI 인프라 시장에서 핵심 축으로 자리 잡았다는 분석도 나온다. 반면 지난해 정부 GPU 확보 사업에 참여했던 NHN클라우드는 이번 공모에 참여하지 않은 것으로 전해졌다. NHN클라우드 관계자는 "여러 상황을 종합 검토한 결과, 이번 사업에는 참여하지 않는 방향으로 결정했다"며 "지난해 수주해 현재 진행 중인 정부 1차 GPU 구축·운용 사업의 완성도를 높이고 실질적인 성과를 확보하는데 역량을 집중할 계획"이라고 밝혔다. 카카오 역시 이번 사업 참여 여부를 공식적으로 밝히지 않았으나, 업계에선 적극적인 움직임은 없는 것으로 보고 있다. GPU 운영 역량을 보유한 KT클라우드와 엘리스그룹는 신청 여부를 밝히지 않았다. 올해 공모에선 국내 주 사업장 요건이 완화되면서 외국계 클라우드 서비스 제공사(CSP)의 참여 문턱도 낮아졌다. 이에 지난해 공공부문 클라우드 보안인증(CSAP) 하등급을 취득한 아마존웹서비스(AWS) 등도 후보군으로 거론됐지만 실제 신청 여부는 확인되지 않았다. 아울러 최근 AI 인프라를 확장 중인 SK텔레콤은 추가 상면 확보가 어려워 이번 사업에 참여하지 않은 것으로 파악됐다. 현재 업계에 따르면 네이버클라우드와 삼성SDS의 참여는 확실한 상황이다. KT클라우드, 엘리스그룹은 참여가 유력한 것으로 전해졌다. 또 지난해 사업에서 선정되지 못했던 쿠팡이 재도전한 것으로 추정된다. 특히 눈에 띄는 대목은 MSP 기업들의 부재다. 메가존클라우드·베스핀글로벌·디딤 등 주요 MSP들은 이번 공모에 참여하지 않은 것으로 파악됐다. 정부는 지난해 GPU 공급 사업을 운영하면서 단순 인프라 구축보다 서비스 운영 안정성과 이용자 지원 체계, 서비스 수준 협약(SLA)의 중요성이 커졌다고 판단하고 MSP의 컨소시엄 참여를 기대해 왔다. MSP는 클라우드 운영과 관리 경험을 바탕으로 AI 워크로드 지원과 기술지원 체계를 보완할 수 있는 역할로 평가됐기 때문이다. 하지만 실제 공모에선 MSP 참여가 이뤄지지 않은 것으로 나타났다. MSP가 컨소시엄으로 참여하더라도 실질적으로는 인프라 구축이나 운영을 보조하는 용역 성격에 머물 가능성이 크다는 점이 부담으로 작용했다는 지적이다. GPU 자산을 직접 확보·운용하지 않는 구조에선 수익 배분 구조가 제한적일 수밖에 없다는 설명이다. MSP 업계 관계자는 "정부가 SLA 강화를 위해 작년과 달리 컨소시엄 구성과 MSP의 참여를 기대했지만, 실제로는 GPU를 직접 구축·운용하는 것이 사업 핵심이라 MSP가 수익을 낼 구조가 아니다"라며 "결국 지난해에 이어 올해도 CSP 중심으로 재편된 사업"이라고 말했다. 이번 사업의 또 다른 변수는 엔비디아 GPU 수급 일정과 비용이다. 고환율과 글로벌 공급망 불안으로 GPU와 메모리 가격이 상승하면서 당초 목표 물량 확보가 쉽지 않을 수 있다는 우려가 나온다. 실제 업계에선 환율 상승 영향으로 정부가 확보 가능한 GPU 수량이 줄어들 가능성도 거론되고 있다. 앞서 정부는 엔비디아 블랙웰급 이상 최신 GPU 도입을 기본으로 보고 사업 참여 기업이 차세대 베라 루빈 클러스터 구축 제안 시 우대한다는 방침을 제시한 바 있다. 다만 연내 공급 일정과 물량 확보 가능성은 여전히 변수로 꼽힌다. 이와 관련해 정소영 엔비디아코리아 대표는 지난 8일 '시스코 커넥트 2026 코리아' 행사에서 "한국 정부와 기업들의 AI 투자 확대에 맞춰 연내 공급을 준비하고 있다"고 밝힌 바 있다. 향후 일정도 빠듯하다. 정부는 서면·발표 평가를 포함한 선정평가와 함께 데이터센터 현장실사를 병행한 뒤, 다음 달 중 수행기관을 확정해 통보할 예정이다. 이후 협약 체결과 정부출연금 교부 절차를 거쳐 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 및 성능 검증을 순차적으로 진행한다. 중간 점검은 9월께 이뤄지며 최종적으로는 12월까지 구축과 테스트를 마치고 연내 서비스 개시를 목표로 하고 있다. 이번 사업으로 확보된 GPU 자원은 국가 AI 프로젝트를 비롯해 산학연 연구개발, 스타트업 및 기업 AI 서비스 고도화 등에 폭넓게 활용될 예정이다. 정부는 이를 통해 대규모 AI 학습·추론 환경을 조기에 구축하고 국내 AI 생태계 전반의 성장 기반을 마련한다는 목표다. 업계 관계자는 "사업 규모와 정부 요구 조건을 감안하면 지난해와 마찬가지로 단일 사업자보다는 복수 사업자가 선정될 가능성이 크다"며 "각 사업자가 역할을 나눠 대규모 클러스터를 구축하는 방식이 될 것으로 보인다"고 말했다.

2026.04.13 17:01한정호 기자

[유미's 픽] 2조 GPU 사업 오늘 마감…네이버·삼성 양강 속 AWS 참전하나

정부가 추진하는 2조원 규모의 '인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 구축 사업' 참여 기업들의 윤곽이 13일 드러난다. 우리나라 AI 주권과 직결되는 'AI 고속도로' 구축의 본게임이 또 다시 시작된 가운데 막대한 인프라를 갖춘 전통의 강자들과 신흥 세력 간의 수주 경쟁이 본격화된 양상이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 이번 사업 공모는 이날 오후 3시 접수를 마감하고 본격적인 심사에 돌입한다. 총 사업비 2조800억원을 투입해 최신 그래픽처리장치(GPU) 1만5000장을 확보하는 이번 프로젝트는 장비 수급부터 데이터센터(IDC) 하중 설계, 전력 인프라 확보까지 고도의 기술력이 요구되는 고난도 과제로 평가받는다. 이번 사업에서 가장 까다로운 조건으로 꼽히는 것은 IDC 하중 진단 및 제출 요건이다. 엔비디아 최신 GPU가 수냉 기반 냉각 시스템을 기본 적용하면서 장비 무게가 기존보다 크게 늘었기 때문이다. 이에 일반적인 IDC 설계만으로는 이를 견디기 어려워 별도의 보강 공사가 사실상 필수다. 실제 지난해 최신 인프라를 도입하던 과정에서 일부 기업은 하중 문제에 따른 설비 보강으로 구축 일정이 수개월 이상 지연됐다. 이 경험은 올해 사업 요건 강화에 결정적인 영향을 미친 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "단순히 장비를 확보하는 능력을 넘어 이를 버텨낼 물리적 상면과 설계 역량을 사전에 검증받아야 하는 구조가 이번에 형성됐다"며 "인프라를 미리 확보한 사업자들에게 유리한 지형이 만들어졌다"고 말했다. 업계에선 이번 GPU 1만5000장 구축의 유력 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS를 꼽았다. 경쟁사들에 비해 상면과 전력 확보 여력이 충분하다고 봐서다. 또 네이버클라우드는 가장 많은 GPU를 배정받을 것으로 관측됐고, 삼성SDS는 약 4000장 규모를 구축할 것으로 내다봤다. KT클라우드도 대표와 주요 임원 교체에 따른 조직 재정비 분위기 속에서도 이번 사업 참여 쪽으로 가닥을 잡는 분위기다. 당초 KT그룹 차원의 경영 재정비 영향으로 작년 말부터 신규 대형 투자 의사결정이 지연돼 이번 사업도 참여가 힘들 것으로 점쳐졌으나, 막판에 방향을 튼 것으로 전해졌다. 업계에선 KT클라우드가 공공 클라우드 운영 경험과 일정 수준의 상면을 기반으로 제안 작업에 참여하고 있는 것으로 보고 있다. 이 외에 엘리스그룹의 행보도 주목된다. 엘리스그룹은 이동형 모듈러 데이터센터 기술을 강점으로 내세워 대규모 GPU 클러스터링 시장에 도전장을 내밀었다. 다만 대규모 전력 확보와 클러스터링 운용 경험 면에서 네이버클라우드나 삼성SDS와 같은 대형 CSP(클라우드 서비스 제공사)들과 어떻게 차별화를 꾀할지는 관건이다. 업계 관계자는 "엘리스그룹은 컨테이너형 모듈러 데이터센터를 활용해 공간 제약은 상대적으로 덜하지만, 결국 전력 확보 여부가 당락을 가를 핵심 변수가 될 듯 하다"며 "특히 이번 심사 항목에 현장 실사가 포함된 만큼, 실제 신청에 나설 경우 일정 수준 이상의 전력과 상면을 사전 확보했을지가 주목할 부분"이라고 밝혔다. 반면 지난해 사업에서 괄목할 성과를 냈던 NHN클라우드는 내년 사업에 승부수를 띄울 가능성이 크다. 또 이번 공모에선 추가 확장보다 기존 인프라 운영 안정화에 무게를 두고 관망하는 분위기다. 업계에선 공공 물량 중심의 낮은 수익 구조를 감안할 때 무리한 추가 수주보다 기존 GPU 클러스터의 가동률과 수익성 개선에 집중하는 전략으로 해석하고 있다. 해외 CSP인 아마존웹서비스(AWS)의 상징적 참전 가능성이 높다는 점도 관점 포인트다. 올해 공모에서 '국내 주 사업장' 요건이 삭제되면서 외국계 기업의 문호가 열렸기 때문이다. 이에 AWS가 향후 공공 AI 인프라 시장 확대를 노리고 있다는 점을 감안하면, 초기 레퍼런스를 확보하고 정책 시장 내 입지를 선점하기 위해 전략적으로 이번 사업에 나설 것으로 관측된다.업계 관계자는 "실제 수주 여부와 별개로 AWS가 이번 사업에 참여할 가능성이 높다"며 "외국계 기업에 열린 문이 다시 닫히지 않도록 존재감을 보여주기 위해 나설 듯 하다"고 말했다. 이번 GPU 사업은 수익성과 공공성 사이의 '딜레마'도 주요 변수로 꼽힌다. 정부 예산으로 GPU를 구매하는 만큼 소유권은 국가에 귀속되고, 사업자는 저렴한 수수료로 자원을 공급해야 한다. 이 때문에 지난해와 달리 올해는 상징성보다 수익성 판단이 훨씬 중요해졌다는 게 업계 중론이다. 여기에 고환율과 글로벌 공급망 불안까지 겹치며 목표 물량 확보에도 빨간불이 켜졌다. 일각에선 지난해 사업 당시 1400원 안팎이던 원·달러 환율 기준이 최근 1500원선까지 오른 점을 감안하면 단순 계산으로도 확보 가능 물량이 약 10% 줄어 1만3500장 수준에 그칠 수 있다는 추산도 내놓고 있다. 이와 관련해 과기정통부 관계자는 "가격이 많이 오르긴 했지만 실제 공모에서는 경쟁이 붙는 부분도 있는 만큼 최대한 1만5000장 목표 달성을 위해 노력해보자는 상황"이라며 "GPU와 메모리 가격, 환율 부담으로 업계 상황이 어렵다는 점은 정부도 파악하고 있다"고 말했다.엔비디아의 차세대 GPU '베라루빈'의 출시 지연 가능성도 이번 사업의 변수로 꼽힌다. 정부는 이번 사업에서 베라루빈과 같은 차세대 하이엔드 GPU를 제안할 경우 평가에서 긍정적으로 반영할 것이란 입장을 내놨지만, 6세대 고대역폭메모리(HBM4)의 검증 병목으로 연내 양산 불확실성이 커지고 있어서다. 시장에서도 베라루빈의 올해 점유율 전망치를 대폭 낮췄다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 엔비디아의 하이엔드 GPU 출하 구조에서 블랙웰 시리즈가 차지하는 비중은 기존 전망치인 61%에서 71%로 대폭 상향 조정됐다. 반면 차세대 모델 베라루빈 시리즈의 비중은 기존 29%에서 22%로 하향됐다. 투자은행 키뱅크는 보고서를 통해 "SK하이닉스와 마이크론의 HBM4 승인 관련 문제로 루빈의 양산 일정이 늦춰지고 있다"며 "엔비디아가 올해 루빈 생산 목표를 기존 200만 개에서 150만 개로 하향 조정한 것으로 파악된다"고 밝혔다. 이에 대해 과기정통부는 별도 목표치를 두기보다 사업자 제안에 맡기되, 엔비디아와의 협의를 통해 국내 우선 배정을 지원한다는 계획이다. 과기정통부 관계자는 "엔비디아코리아 측에서도 베라루빈 물량이 국내에 우선 배정될 수 있도록 본사와 협상하고 있는 것으로 안다"며 "실제 도입 규모는 사업자들이 상면과 비용 등을 감안해 제안하게 될 것"이라고 설명했다. 그러나 업계에선 정부의 우선 배정 지원 의지와 별개로 실제 연내 대규모 물량 확보는 여전히 불확실하다는 시각이 우세하다. HBM4 검증 지연과 수냉 기반 전력·하중 설계 부담까지 겹치면서 사업자들도 현실적으로는 블랙웰 중심의 제안에 무게를 둘 가능성이 크다는 분석이다. 업계 관계자는 "베라루빈 수급 불안정은 최신 인프라를 조기에 구축하려던 정부 계획에 부담으로 작용할 듯 하다"며 "현실적으로는 이번 사업도 블랙웰 중심의 구축에 머물 수밖에 없을 것"이라고 우려했다. 그러면서 "수냉 기반 구조와 높은 전력 소비, IDC 하중 설계 요건 역시 사업 참여를 가로막는 진입 장벽이 됐다"며 "높은 환율과 중동전쟁 여파로 네트워크 장비 수급도 쉽지 않아 베라루빈은커녕 블랙웰도 정부가 목표한대로 1만5000장을 확보하지 못할 가능성이 높다"고 짚었다. 또 다른 관계자는 "GPU 수급 지연과 IDC 하중 리스크 등 사업 환경이 어느 때보다 가혹한 상황"이라며 "단순한 장비 확보 경쟁을 넘어 데이터센터의 물리적 한계를 극복할 수 있는 실질적인 운영 체력을 입증하는 것이 이번 수주전의 최대 관건이 될 것"이라고 말했다.

2026.04.13 11:16장유미 기자

삼성SDS, 우리은행 'AI 에이전트 뱅킹' 개발…금융권 공략 속도

삼성SDS가 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 결합한 'AI 에이전트 뱅킹'을 앞세워 금융 AI 전환(AX) 시장을 공략한다. 삼성SDS는 우리은행이 추진하는 AX를 위한 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정됐다고 7일 밝혔다. 이번 사업은 우리은행의 다양한 업무 시스템을 연결해 175개 이상의 AI 에이전트를 구축하는 AI 에이전트 뱅킹 프로젝트다. 국내 금융권에서 대규모 AI 에이전트를 본격 적용하는 첫 사례로 평가된다. 거대언어모델(LLM) 기반으로 고객 응대부터 내부 업무까지 AI가 직접 수행하는 구조를 구현하는 것이 핵심이다. 우리은행은 고객관계관리·기업여신과 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 5대 영역·29개 핵심 업무에 AI 에이전트를 적용한다. 이를 통해 기존 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하고 업무 처리 속도를 약 30% 개선할 것으로 예상하고 있다. 삼성SDS는 자체 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스' 기반으로 우리은행의 AI 에이전트 플랫폼과 서비스를 구축한다. 다양한 언어모델을 적용할 수 있는 환경을 제공하고 기존 은행 시스템과 AI를 연계하는 한편 에이전트 운영을 위한 데이터 관리 체계도 함께 마련할 계획이다. 사업은 다음 달 착수해 올해 12월 약 90여 개 AI 에이전트를 우선 구축하고 내년 8월까지 단계적으로 확대해 AI 기반 금융 업무 환경을 완성할 예정이다. 삼성SDS는 우리은행 중장기 IT 인프라 최적화 사업도 연이어 수주하며 금융 AX 전환 지원을 확대하고 있다. 해당 사업은 유닉스 기반 시스템을 리눅스 환경으로 전환하는 U2L 작업과 채널 고도화가 핵심이다. 시스템 호환성과 확장성을 높이고 클라우드 환경에서도 안정적인 운영이 가능하도록 개선한다는 목표다. 최근 국내 시스템통합(SI) 업계는 금융권을 중심으로 생성형 AI 기반 업무 혁신 수요가 확대되면서 관련 사업 수주 경쟁이 치열해지는 분위기다. 특히 은행권이 비용 효율화와 업무 자동화를 동시에 추진하면서 AI 에이전트, 클라우드 전환, 코어 시스템 현대화 등을 포함한 대형 프로젝트 발주가 잇따르고 있어 삼성SDS를 비롯한 주요 SI 업체들이 금융 AX 시장 공략에 속도를 내고 있다. 옥일진 우리은행 AX혁신그룹 부행장은 "이번 사업은 금융시스템에 AI를 접목해 묻고 답하는 AI에서 일하고 해결하는 AI로 전환하는 중요한 계기"라며 "AI 기반 경영시스템 혁신을 통해 의사결정 효율성과 리스크 관리 역량을 높이고 생산적 금융을 확대하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장은 "금융 산업에서 AI는 단순한 업무 지원을 넘어 업무 방식 자체를 바꾸는 방향으로 빠르게 발전하고 있다"며 "삼성SDS는 금융 분야 핵심 프로젝트 경험과 AI·클라우드 기술력을 바탕으로 금융권 AX를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.07 10:09한정호 기자

[유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화

국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다. 이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다. NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다. 특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다. 제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다. 클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다. AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다. 기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다. 유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다. 클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다. 업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다. 업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.04.03 08:48장유미 기자

[단독] 삼성SDS, 국내 첫 국산 NPUaaS 7월 출격…정부 'AI 주권' 정책 추진 앞장

삼성SDS가 국내 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 가운데 처음으로 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 서비스형 인프라(NPUaaS)를 출시한다. 정부가 국산 AI 반도체 활용 확대와 'AI 주권' 확보를 강조하는 가운데 민간에서 이를 실제 서비스로 구현하는 첫 사례란 점에서 주목된다. 2일 업계에 따르면 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 국내 CSP 중 국산 NPU를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 첫 사례로, 국산 AI 반도체의 상용화 채널을 본격적으로 여는 계기로 평가된다. 삼성SDS는 지난해 9월부터 퓨리오사AI와 협력해 레니게이드를 SCP 환경에 최적화하고 서비스형 모델로 상품화하는 작업을 진행해왔다. 양사는 별도의 MOU 체결 없이 기술 협력을 중심으로 사업화를 추진해온 것으로 알려졌다. 특히 레니게이드는 AI 추론(inference)에 특화된 반도체로, GPU 대비 전력 효율과 비용 측면에서 경쟁력을 갖춘 것으로 평가된다. 글로벌 AI 인프라 시장이 GPU 중심으로 형성된 가운데 비용 부담과 공급 제약이 지속되면서 대안으로서 NPU 수요가 확대되는 흐름과도 맞물린다. 이번 NPUaaS 도입은 삼성SDS의 AI 인프라 포트폴리오를 다변화하는 의미도 갖는다. 기존 GPUaaS 중심에서 벗어나 NPU 기반 연산 자원을 추가함으로써 고객이 AI 워크로드 특성에 따라 인프라를 선택할 수 있는 구조를 갖추게 됐다는 점에서다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 삼성클라우드플랫폼(SCP)를 통해 레니게이드를 구독형으로 사용할 수 있으며 1장부터 8장까지 단위별 확장이 가능하다. 또 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 AI 서비스에 맞춰 유연하게 활용할 수 있다는 점에서 시장성이 높다고 평가된다. 해당 NPU는 SCP의 스토리지, 네트워크, 컴퓨트 등 기존 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있도록 설계됐다는 점도 강점이다. 이는 단순 연산 자원 제공을 넘어 데이터 처리와 모델 운영까지 포함하는 통합 AI 인프라로 확장하려는 전략이 반영된 것으로 풀이된다. 이를 위해 삼성SDS는 레니게이드 서버를 가상화하고 SCP의 가상화 계층과 통합하는 작업을 진행 중이다. 물리적 NPU 자원을 클라우드 환경에 맞게 추상화해 자원 활용 효율을 높이고 사용자 접근성을 개선하겠다는 구상이다. 이번 서비스는 정부의 AI 반도체 육성 정책과도 맞닿아 있다. 정부는 AI 추론 시장 확대에 대응해 저전력·고효율 NPU를 중심으로 산업 경쟁력을 강화하기 위해 적극 나섰다. 특히 과학기술정보통신부는 지난달 금융위원회와 국민성장펀드 K-엔비디아 육성 프로젝트 추진을 위한 민관 합동 간담회를 개최하며 AI 반도체 시장의 패러다임이 범용 GPU 중심에서 효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하며 국산 NPU 기술 확보를 위한 대규모 투자 필요성을 강조했다. 또 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 AI 컴퓨팅 인프라와 생태계 전반에 대한 지원 확대에 대한 의지를 드러냈다. 업계에선 삼성SDS의 NPUaaS가 정부의 이 같은 정책 기조 속에서 국산 AI 반도체의 실제 활용을 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 클라우드 기반 서비스는 초기 투자 부담 없이 기업들이 NPU를 도입할 수 있는 환경을 제공한다는 점에서 정책 효과를 시장으로 연결하는 역할을 할 수 있기 때문이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 실제 클라우드 서비스로 제공되는 것은 기술 개발 단계를 넘어 시장 적용 단계로 진입했다는 의미"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 본격적으로 확대될 것"이라고 말했다.

2026.04.02 14:46장유미 기자

프렌들리AI·삼성SDS, B300 GPU로 프론티어 AI 추론 문턱 낮춘다

프렌들리AI가 삼성SDS와 손잡고 기업들의 추론 인프라 구축 부담을 낮춘 프론티어 인공지능(AI) 모델 서빙 서비스를 본격 가동한다. 프렌들리AI는 삼성SDS와 협력해 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)의 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU) 기반 프론티어 AI 모델 추론 인프라를 운영한다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순한 인프라 연동을 넘어 프렌들리AI의 고성능 추론 최적화 서비스와 SCP의 확장형 B300 GPU 서비스형인프라(IaaS)를 결합한 구조다. 최근 GLM-5, 딥시크 v3.2 등 초대형 프론티어 모델이 잇따라 등장하면서 기업들의 추론 인프라 수요도 급격히 커지고 있다. 양사는 글로벌 스타트업과 엔터프라이즈 기업을 주요 타깃으로, 복잡한 커스텀 스택 구축 없이 최신 모델을 즉시 프로덕션에 투입할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 주요 특징은 네 가지다. 우선 GLM-5, 미니맥스 M2.5, 딥시크 v3.2 등 차세대 모델을 출시와 동시에 지원하는 '데이-0' 체계를 갖춰 별도의 커스텀 추론 스택 없이 즉시 도입이 가능하다. 프렌들리AI의 자체 추론 엔진과 SCP의 B300 GPU를 결합한 초고속·저지연 환경도 운영될 예정이다. 또 토큰 기반 과금 구조로 사용량에 따른 유연한 비용 모델을 제공하며 고속 추론과 대규모 확장성을 동시에 지원한다. SCP의 고가용성 B300 IaaS와 프렌들리AI 추론 플랫폼을 통합 운영해 글로벌 저지연 서비스와 엔터프라이즈급 안정성도 확보한다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 "삼성 SCP와 협력해 전 세계 기업들에게 고성능·고효율 AI 추론을 제공하게 돼 기쁘다"며 "고객들은 최신 프론티어 모델을 안정적으로 활용하고 에이전틱 AI 기반의 새로운 비즈니스 기회를 모색할 수 있을 것"이라고 피력했다.

2026.04.02 14:45이나연 기자

삼성SDS, 공공 AX 확산 이끈다…디지털 행정 혁신 입증

삼성SDS가 정부 정책과 연계한 공공 인공지능 전환(AX) 프로젝트 경험을 앞세워 디지털 행정 혁신에 박차를 가한다. 삼성SDS는 지난 18일 정부세종컨벤션센터에서 행정·공공기관 관계자를 대상으로 '삼성SDS 인더스트리 데이' 세미나를 개최했다고 19일 밝혔다. 인더스트리 데이는 공공을 비롯해 제조·유통, 금융, 국방 등 다양한 산업군을 대상으로 삼성SDS의 솔루션과 서비스 방향, 실제 적용 사례를 공유하는 행사다. 올해 첫 행사로 공공 분야 AX를 주제로 진행됐다. 이번 세미나는 정부의 AI 기반 지능형 행정환경 확산 정책에 맞춰 중앙·지방정부를 대상으로 공공 AX 추진 방향과 혁신 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 행사에는 중앙부처와 행정기관, 공사·공단 등 정보화 담당자 250여 명이 참석했다. 삼성SDS는 범정부 AI 공통기반 사업과 지능형 업무관리 사업을 기반으로 공공 AX 확산을 지원하고 있다. 현재 중앙부처와 지방자치단체를 대상으로 생성형 AI 기반 행정 서비스 적용을 확대 중이다. 이날 세미나에선 실제 현장 적용 사례가 중심적으로 소개됐다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 범정부 AI 공통기반을 활용한 민원·행정 서비스 혁신 성과와 공공 AX 추진 방향을 발표했다. 경기도교육청은 생성형 AI 협업 솔루션 '브리티웍스' 도입 이후 조직 변화와 업무 혁신 사례를 공유했다. 또 정부24에 적용된 통합 AI 민원 서비스 운영 사례도 공개됐다. 범정부 AI 공통기반을 활용해 민원 처리와 응답 체계를 자동화한 사례로, 대국민 행정 서비스의 효율성을 높였다는 평가다. 이와 함께 공공 클라우드 전환 전략과 SAP 프리미엄 서플라이어 파트너십 기반 클라우드 전사적자원관리(ERP) 구축 방안, 생성형 AI 도입을 위한 인프라 전략도 제시됐다. 삼성SDS는 클라우드·데이터센터·재해복구(DR) 체계 등 인프라부터 서비스까지 전방위 지원을 통해 공공 AX를 가속화한다는 계획이다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실 부사장은 "이번 세미나는 공공 AX 추진 방향과 실제 혁신 사례를 공유하는 자리였다"며 "앞으로도 제조·유통, 금융, 국방 등 산업별 맞춤 세미나를 통해 고객에게 AX 인사이트를 지속적으로 제공할 계획"이라고 밝혔다.

2026.03.19 10:31한정호 기자

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