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해석 속도 6배 증가…마이다스아이티, 토목 구조해석 엔진 세대교체

마이다스아이티가 토목 구조 엔지니어링 현장에서 재해석에 소모되던 시간을 줄여주는 신규 구조해석 엔진으로 설계 워크플로우 혁신에 나섰다. 마이다스아이티는 최근 서울 강남 한국과학기술회관에서 개최한 '시빌 NX 스퀘어 2026'에서 마이다스 시빌 NX의 신규 해석 엔진인 '하이퍼-S'를 최초 공개했다고 10일 밝혔다. 이달 말 시빌 NX에 정식 적용될 하이퍼-S는 시빌 NX에 내장된 구조해석 엔진 '솔버'의 새로운 버전이다. 솔버는 기존 구조해석 과정에서 엔지니어가 설정한 모든 해석 조건을 최종적으로 계산하는 핵심 기능으로, 이 성능이 해석 업무 속도와 설계 품질을 좌우한다. 하이퍼-S는 기존 솔버 대비 속도와 사용자 주도 워크 플로우, 화면 사용성 개선 세 가지 측면이 개선됐다. 회사에 따르면 비선형 시간이력 해석 기준 평균 2배 이상, 절점 및 요소가 많은 대형 모델에선 평균 6배의 속도가 개선됐다. 회사가 박스형 거더 교량의 비선형 시간이력 해석 모델을 대상으로 시연해 본 결과, 실제 속도 측면에서 13배 이상의 차이를 보였다. 기존 시빌 NX는 32분 44초가 소요됐지만 하이퍼-S는 2분 24초 만에 해석을 완료했다. 모델 오픈부터 해석 시간, 결과 확인, 설계 결과 단계에서도 속도가 크게 개선된 것으로 나타났다. 하이퍼-S는 사용자의 요구 사항에 대응하기 위해 ▲멀티코어 기반 병렬처리 기술 적용 ▲관리 효율을 위한 능동형 메모리 활용 ▲선택적 (재)해석 기술도 적용했다. 마이다스아이티는 ▲버페팅(난류) 해석 ▲가상보 기반 해석·설계 프로세스 ▲시공 중간 단계 좌굴 및 지진하중 해석 ▲실시간 계측 기반 역해석 등으로 확장해 엔지니어가 수행할 수 있는 해석 범위를 넓힐 예정이다. 정진상 마이다스아이티 수석은 "기존 솔버 사용자들은 설계 품질을 높이기 위해 해석 속도와 비선형 해석의 안정성, 해석의 효율성에 대한 개선을 요구해 왔다"며 "하이퍼-S의 솔버 교체는 사용자 요구 사항을 반영하고 미래의 해석 수요에 선제적으로 대응하기 위한 최선의 선택"이라고 설명했다.

2026.04.10 15:44이나연 기자

"AI 스타트업 성패는 '인프라'…글로벌 확장 기회 좌우"

인공지능(AI) 스타트업이 클라우드 인프라를 단순 개발 도구가 아닌 사업 확장 핵심축으로 인식하고 있다. 과거에는 성능과 비용이 주요 선택 기준이었다면, 최근에는 보안과 안정성, 글로벌 고객 접점과 협업 구조까지 함께 고려하는 방향으로 바뀌고 있다. 이런 흐름은 국내 AI 스타트업 생태계서도 뚜렷하게 나타났다. AI 사업은 초기부터 글로벌을 전제로 이뤄지기 때문에 특정 지역 기반 인프라만으로는 대응이 어렵다는 이유에서다. 이에 글로벌 스케일 인프라를 보유한 기업과 협력이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 지디넷코리아는 최근 AI 스타트업 대표를 만나 좌담회를 진행했다. 모두 마이크로소프트 애저 클라우드 기반으로 AI 개발하는 기업들이다. 참석자들은 "AI 경쟁력은 모델 자체를 넘어 데이터, 인프라, 협업 구조가 결합된 '전체 시스템'에서 결정된다"며 "마이크로소프트 클라우드 인프라는 AI 개발 효율을 넘어 사업 확장과 고객 신뢰 확보까지 돕는 전략 자산"이라고 강조했다. ◆좌담회 주제: 마이크로소프트 인프라 통한 AI 스타트업 성공 사례◆패널: 류중희 리얼월드 대표, 이승현 인핸스 대표, 임정환 모티프테크놀로지스 대표, 최윤영 솔버엑스 대표(가나다순)◆사회·정리: 김미정 기자 모티프테크놀로지스는 AI 모델을 개발하는 기업이다. 마이크로소프트 애저 기반으로 모델 학습부터 배포, 고객 적용까지 전 과정을 운영하고 있다. 최근 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 정예팀에 합류했다. 솔버엑스는 제조 산업 대상으로 AI 기반 시뮬레이션과 설계 최적화 기술을 제공하는 기업이다. 기존 중앙처리장치(CPU) 중심 해석 구조에서 벗어나 애저 기반 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 활용해 연산 효율과 속도를 높이고 있다. 리얼월드는 현실 환경을 이해하는 비전언어액션(VLA) 모델을 개발하는 기업이다. 마이크로소프트 애저 기반으로 대규모 데이터를 학습했으며, 마이크로소프트 리서치(MSR)와 협업해 피지컬 AI 기술 고도화를 추진하고 있다. 인핸스는 AI 에이전트로 업무 자동화와 의사결정을 지원하는 기업이다. 애저 인프라 기반으로 에이전트 서비스를 운영하며, 마이크로소프트의 글로벌 영업 체계와 연계해 고객 접점을 확대하고 있다. "마이크로소프트 애저, 운영 안정성 우수" 패널들은 마이크로소프트 애저를 선택한 이유로 단순 성능이 아닌 '운영 안정성'과 '신뢰성'을 공통으로 꼽았다. 각 기업은 사업 영역에 따라 요구 조건은 달랐지만, 보안·GPU 자원·데이터 인프라·기술 지원 등에서 애저가 경쟁력을 갖췄다고 입을 모았다. 이승현 대표: 애저를 선택한 가장 큰 이유는 보안과 안정성이다. AI 에이전트 기업 입장에서는 다양한 모델과 인프라를 유연하게 활용할 수 있는 환경도 중요한데, 애저는 이러한 요구를 충족했다. 글로벌 엔터프라이즈 고객과 협업할 수 있는 구조가 마련됐다는 점도 결정적인 요인으로 작용했다. 류중희 대표: 피지컬 AI는 여러 데이터 기반으로 학습하기 때문에 안정적인 스토리지 인프라가 필수다. 애저는 AI 학습에 적합한 데이터 저장 구조를 제공한다. 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 갖췄다. 이미 애저를 사용하고 있는 고객이 많아 데이터 활용과 연계 측면에서도 유리하게 작용했다. 보안이 중요한 데이터를 안정적으로 다룰 수 있다는 점도 중요한 선택 요인이다. 최윤영 대표: 제조 AI는 물리 기반 데이터 특성상 높은 정밀도가 필요하다. 연산 과정서 신뢰성이 중요한 이유다. 이에 따라 특정 조건에 맞는 GPU 자원을 안정적으로 확보하고 유연하게 확장할 수 있는 인프라가 필요했다. 애저는 이런 GPU 자원을 지속적이고 가변적으로 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있어 적합한 선택지였다. 보안과 안정성 측면에서도 기존 요구사항을 충족했다. 임정환 대표: 대규모 AI 모델 개발에서는 클러스터 안정성과 운영 기술 지원 역량이 중요하다. 기존 환경에서는 문제가 발생했을 때 원인을 직접 찾아야 하는 경우가 많았다. 반면 애저는 높은 전문성을 기반으로 안정적인 운영을 지원한다. 인프라 자체 기술 수준이 높아 개발 과정에서 학습과 활용 모두에서 편의성이 크다는 점도 긍정적으로 작용했다. 이런 운영 경험이 주요 선택 배경이 됐다. "전반적 개발 효율 개선 이뤄...오류 시 실시간 복구" 패널들은 애저 도입 이후 가장 큰 변화는 개발 과정 안정성과 속도 향상이라고 강조했다. 실험 중단이나 오류 발생 시 빠른 복구와 재실행이 가능해지면서 개발 지연이 크게 줄었고, 프로젝트 일정도 단축됐다는 이유에서다. 또한 엔지니어 작업 환경의 편의성이 높아져 전반적인 개발 효율이 개선됐다는 후기도 공유됐다. 최윤영 대표: AI 기반 시뮬레이션은 GPU 중심 구조가 필수적이지만, 제조 기업들이 기존에 구축한 CPU 기반 HPC 인프라로는 이를 효율적으로 활용하기 어렵다. 이에 따라 클라우드를 활용한 방식이 현실적인 대안으로 떠올랐다. 특히 애저는 신뢰성과 안정성을 갖춘 환경으로, 고객사와의 협업 과정에서도 부담 없이 도입할 수 있었다는 점에서 선택의 중요한 기준이 됐다. 애저 기반 환경에서는 기존 8~16시간 걸리던 시뮬레이션 결과를 1분 내로 확인할 수 있을 정도로 속도가 크게 개선됐다. 일부 정확도 손실이 존재하더라도, 빠른 반복 실험을 통해 전체 설계 효율을 높일 수 있다는 점에서 실질적인 가치가 있다고 판단했다. 류중희 대표: 피지컬 AI에서는 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고, 이를 학습과 가공에 효율적으로 활용하는 것이 핵심이다. 애저는 데이터 수집부터 학습, 파인튜닝까지 이어지는 전 과정을 돕는다. 중요한 데이터가 클라우드에 저장되는 만큼 신뢰성이 중요한데, 마이크로소프트 인프라는 이런 신뢰를 확보하는 데 긍정적인 역할을 하고 있다. 동시에 높은 자유도와 안정성까지 제공해 새로운 형태의 AI 모델을 실험하고 개발하는 데 적합한 환경이라는 점도 강점이다. 임정환 대표: 애저 도입 이후 가장 크게 체감한 변화는 개발 환경 안정성과 대응 속도다. AI 모델 개발 과정에서는 실험 중단이나 오류가 빈번하게 발생하는데, 애저는 이에 대해 거의 실시간 수준으로 대응하며 복구를 지원한다. 이로 인해 개발 지연이 크게 줄었고, 전체 프로젝트 일정이 월 단위로 단축되는 효과를 경험했다. 엔지니어 입장에서 작업 환경 편의성이 높아져 생산성이 향상됐다. 실제로 다른 환경 대비 작업 효율 차이를 체감하고 있다. 이승현 대표: 애저는 단순한 인프라를 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 보안 체계와 권한 관리 기능을 제공한다는 점에서 강점이 있다. 특히 글로벌 엔터프라이즈 고객을 대상으로 서비스를 제공하는 과정에서, 다양한 산업과 국가별 요구사항을 충족할 수 있는 기반이 마련돼 있다는 점이 중요하게 작용했다. 또한 이러한 인프라를 기반으로 고객사와 협업하며 실제 서비스에 빠르게 적용할 수 있었고, 다양한 산업으로의 확장도 비교적 수월하게 이뤄지고 있다는 점에서 실질적인 사업 확장 효과를 체감하고 있다고 설명했다. "빅테크와 협업, 인프라 넘어 매출로 연결" 참석자들은 마이크로소프트와 협력이 단순한 인프라 지원을 넘어 실제 사업 성과로 이어지고 있다고 입을 모았다. 글로벌 엔터프라이즈 네트워크를 기반으로 고객 문제 정의부터 해결까지 연결되는 구조가 형성됐다는 평가다. 특히 공동 영업과 기술 검증이 동시에 작동하면서 시장 진입 속도가 크게 단축되고 있다는 후기가 이어졌다. 스타트업이 단독으로 확보하기 어려운 글로벌 고객 접점을 현실화하는 핵심 경로를 확보할 수 있다는 설명이다. 임정환 대표: 마이크로소프트는 다양한 AI 모델을 바로 활용할 수 있는 환경을 이미 갖췄다. 모델을 직접 다운로드하고 환경을 구성해야 하는 부담 없이 빠르게 테스트와 적용이 가능하다. 모델 선택과 검증을 위한 자원과 비용 지원까지 제공한다. 이를 통해 우리는 고객에게 다양한 선택지를 빠르게 제시할 수 있고, 신뢰 기반으로 의사결정을 유도할 수 있다. 결과적으로 스타트업은 인프라 구축보다 고객 문제 해결에 집중할 수 있게 됐다. 이는 사업 속도를 높이는 핵심 요인으로 작용하고 있다. 이승현 대표: 마이크로소프트는 글로벌 엔터프라이즈 각 조직과 팀 단위까지 깊이 있는 네트워크를 이미 확보하고 있다. 단순히 고객을 아는 수준을 넘어, 각 조직이 어떤 문제를 가지고 있고 이를 어떻게 해결하려는 지까지 이해하고 있다. 마이크로소프트는 고객 과제를 스타트업에 직접 연결하는 구조를 갖췄다. 스타트업은 해당 문제를 자사 솔루션으로 해결할 수 있는지 빠르게 검토한 뒤 이를 곧바로 고객 미팅으로 연계할 수 있다. 이런 구조는 실제 사업 성과로 이어지고 있다. 글로벌 엔터프라이즈 시장에서는 기술 검증과 신뢰 확보가 핵심인데, 마이크로소프트 협업은 개념검증(PoC)부터 상용 계약까지 전환 속도를 높인다. 그 결과 우리는 단독 영업 대비 더 빠르게 계약을 체결하고 사업을 확장할 수 있다. 최윤영 대표: 초기에는 해외 고객을 직접 발굴해 영업을 진행했지만, 실제 계약으로 이어지는 경우는 많지 않았다. 특히 제조 데이터 특성상 해외 기업들은 데이터 제공에 대해 높은 경계심을 보였다. 마이크로소프트 협업 후에는 상황이 달라졌다. 담당자가 직접 고객과 협업 기회를 연결하고, 미팅에도 함께 참여하면서 국가별 문화와 고객 요구를 보완해 줬다. 글로벌 기업과 계약을 고려하는 단계까지 진입했다. 이는 단독 영업 대비 확연히 빠른 성과다. 류중희 대표: 마이크로소프트는 유망 스타트업을 먼저 발굴하고 협업을 제안할 정도로 생태계 이해도가 높다. 특히 한국 스타트업을 글로벌 조직과 직접 연결하는 구조가 인상적이다. 국내 조직을 넘어 아시아, 글로벌 팀과 바로 연결되면서 물리적 거리의 한계를 사실상 제거했다. 이는 스타트업 입장에서 매우 강력한 기회로 작용하고 있다. 또한 연구 조직과의 협업을 통해 글로벌 표준과 기술 개발에도 참여하고 있다. 이런 구조는 단순 사업 협력을 넘어 생태계 확장으로 이어지고 있다. "글로벌 AI 생태계 안착 목표" AI 스타트업들은 마이크로소프트와의 협력을 단순한 기술 파트너십이 아닌 글로벌 경쟁력 확보의 수단으로 보고 있다. 투자 유치부터 산업 혁신, 글로벌 시장 확장까지 서로 다른 목표를 제시했지만, 공통적으로는 '글로벌 스케일' 확보를 핵심 과제로 꼽았다. 류중희 대표: AI 사업은 처음부터 글로벌을 전제로 할 수밖에 없으며, 연구 인력과 고객 역시 전 세계에 분산됐다. 이런 구조에서는 특정 국가에 국한된 인프라로는 대응이 어렵다. 결국 글로벌 스케일 인프라를 가진 기업과 협력은 필수적이다. 이를 기반으로 휴머노이드 분야에서 세계 최고 수준의 파운데이션 모델을 개발하는 것이 목표다. 임정환 대표: '넥스트 오픈AI' 수준으로 인식되는 기업으로 성장하는 것이 목표다. 이를 통해 글로벌 빅테크가 대규모 투자를 결정할 수 있을 정도의 기술 경쟁력을 확보하는 것을 지향하고 있다. 또 국가 단위 과학기술 혁신에도 기여할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 최윤영 대표: 단기적으로는 설계·해석 엔지니어 반복 업무를 AI로 대체하는 것이다. 보다 본질적인 연구와 설계에 집중할 수 있는 환경을 만들기 위해서다. 이를 위해 마이크로소프트 애저 클라우드 인프라와 자체 AI 모델, 에이전트를 결합해 생산성을 높이고 있다. 중장기적으로는 이런 기술을 글로벌 시장에 확산하는 것이다. 궁극적으로 다양한 물리 현상을 AI가 이해하고 예측하는 '피지컬 AI' 수준까지 키우는 것을 지향하고 있다. 이승현 대표: 글로벌 시장에서 단순한 기술 공급을 넘어, 기업과 조직을 운영할 수 있는 AI 오퍼레이팅 시스템을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 특정 기능이 아니라 산업 전반을 선도하는 플랫폼 기업으로 자리 잡고자 한다. 궁극적으로는 기업이 업무를 수행할 때 가장 먼저 선택하는 소프트웨어가 되는 것을 지향하고 있다.

2026.03.27 16:07김미정 기자

[현장] AI 스타트업이 MS 인프라 택한 이유…"빠른 사업 확장 도와"

한국 인공지능(AI) 스타트업 기업들이 마이크로소프트를 신뢰도 높은 파트너라고 입을 모았다. 글로벌 고객 연결부터 인프라, 실시간 기술 지원을 통해 사업 확장을 빠르게 돕는다는 이유에서다. 마이크로소프트는 25일 서울 신사동 모스스튜디오에서 '마이크로소프트 스타트업 커넥션 2026-더 시크릿 에이전트' 개최했다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표를 비롯한 이승현 인핸스 대표, 최윤영 솔버엑스 대표, 류중희 리얼월드 대표는 행사 패널토크에서 애저 기반 클라우드 인프라 활용 경험과 주요 성과를 공유했다. 이들은 마이크로소프트 인프라를 통해 기술 개발과 사업화 속도가 동시에 개선됐다고 강조했다. 애저 인프라와 시장 전략(GTM), 연구 협력이 유기적으로 결합되면서 개념검증(PoC)부터 실제 서비스 적용까지 전환 기간이 단축됐다는 설명이다. 임정환 모티프 대표는 마이크로소프트 협력을 기술 경쟁력 강화 측면에서 높이 평했다. 애저를 통해 모델 개발부터 인프라 운영, 실제 적용까지 전 과정에서 기술 경쟁력을 끌어올렸다는 이유에서다. 현재 모티프는 마이크로소프트와 고객 요구 대응에도 협력하고 있다. 그는 "마이크로소프트는 단순 협력사가 아니라 회사 성장을 함께 고민하는 파트너"라고 강조했다. 이승현 인핸스 대표는 마이크로소프트 인프라가 사업 확장을 지원했다고 말했다. 마이크로소프트가 인핸스 문제를 이미 파악하고 있어 적합한 지원을 즉각 제공한다는 이유에서다. 이로 인해 영업 초기 단계가 크게 단축되는 효과를 보고있는 것으로 전해졌다. 그는 "우리는 마이크로소프트와 에이전트 기술을 고도화해 글로벌 시장서 입지를 확보할 것"이라고 말했다. 최윤영 솔버엑스 대표는 마이크로소프트 기존에 막혔던 개념검증(PoC) 단계에 진입할 수 있었다고 밝혔다. 마이크로소프트가 글로벌 고객 미팅을 비롯한 기술 검증, 보안 신뢰를 모두 지원했다는 이유에서다. 마이크로소프트 GTM과 글로벌 세일즈 조직을 통해 고객사 신뢰 확보가 가능했다는 설명이다. 최 대표는 "제조 AI 기업은 설계 도면과 실험 데이터 등 민감 정보 기반으로 사업하기 때문에 신뢰 장벽이 높다"며 "실제 미팅은 성사되더라도 데이터 제공 단계에서 논의가 중단되는 경우가 있다"고 말했다. 그는 "현재 글로벌 완성차, 반도체 기업과 비밀유지계약(NDA) 체결과 PoC 단계까지 진입할 수 있었다"며 "국내 제조 산업에서 확보한 레퍼런스 기반으로 글로벌 고객 확대에 나설 계획"이라고 덧붙였다. 류중희 리얼월드 대표는 마이크로소프트와 고객사 협력 범위가 시장까지 확장된 점을 높이 봤다. 리얼월드는 현재 마이크로소프트 리서치와 로봇 연구를 진행하고 있다. 애저 기반 환경에서 대규모 데이터 학습과 모델을 개발하고 있다. 그는 "마이크로소프트는 연구, 인프라, 시장을 모두 연결해 주는 파트너"라며 "우리는 이를 기반으로 피지컬 AI 상용화를 확대해 노동력 부족 문제를 해결할 것"이라고 말했다.

2026.03.25 16:08김미정 기자

스테이블코인 간 교환은 곧 외환거래…효율적 시스템 갖추려면

스테이블코인 간 교환은 사실상 외환(FX) 거래와 마찬가지다. USDT↔USDC, USDC↔EURC처럼 서로 다른 통화, 발행사, 체인 간 스왑은 슬리피지와 수수료에 극도로 민감하다. 수십억~수백억 단위의 대규모 거래에서는 몇 bp 차이가 손익을 가르기도 한다. 이 지점에서 인텐트-솔버 모델의 장점이 두드러진다. AMM처럼 항상 깊은 풀을 유지할 필요 없이, 솔버가 중앙화거래소(CEX), 장외거래(OTC), 기관 간 직거래 등에서 그때그때 필요한 유동성을 조달한다. 복수의 유동성 소스를 나눠 활용하고 개인간개인(P2P) 매칭을 동원해 가격 충격을 최소화한다. 동일 거래 기준 자동화 마켓메이커(AMM) 대비 슬리피지를 10분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 또 윈터뮤트, 점프크립토 같은 글로벌 마켓메이커가 솔버로 참여하면서, 일반 사용자도 사실상 기관급 환전 서비스를 이용할 수 있는 구조가 완성되고 있다. “한국형 스테이블코인 FX 정산 레이어가 필요하다” 국내 블록체인 기업 수호아이오는 스테이블코인 기반 외환 정산 시스템 '이지스(Ezys) FX'를 “차세대 스테이블코인 FX·정산 인프라”로 정의한다. 은행·핀테크·환전 사업자가 솔버로 참여하는 인텐트 기반 FX 네트워크를 지향한다. 이지스FX에서 인텐트 제출자는 주로 외국인 관광객 결제 앱, 전자결제대행(PG)사, 증권사·거래소의 토큰증권(ST) 플랫폼, 글로벌 결제·송금 핀테크, 유통·플랫폼 기업 등이 해당된다. 일본인 관광객 대상 결제 서비스로 예를 들어 보자. 일본인 이용자는 엔화 기반 카드로 결제하고 싶어하고, 한국 가맹점은 원화 정산을 원한다. 이때 백엔드에서 스테이블코인 기반 FX가 발생한다. 이지스FX 구조에서 PG사가 던지는 인텐트는 "오늘 들어온 결제 중 5억원 상당 금액을 30초 안에 원화 스테이블코인으로 정산해줘. 최대 수수료는 0.3%, 스프레드는 0.1% 이내"로 간단하다. 그렇다면, 누가 솔버가 될 수 있을까. 이지스FX에선 은행·증권사·환전 사업자·글로벌 유동성 공급자(LP)가 솔버 역할을 맡는다. 인텐트가 들어오면 호가와 조건을 자동으로 제시한다. •A은행: "0.09% 스프레드, 5초 이내 정산" •B핀테크: "0.05% 스프레드, 20초 이내 정산" •C글로벌 LP: "0.03% 스프레드, 40초 이내 정산" 수호아이오의 이지스FX인 '이지스'는 인텐트 발신자가 사전에 등록한 정책에 따라 최적의 솔버를 선택한다. 정산 속도 수수료 등의 효과 이지스FX 활용 시 기업 입장에서 체감할 수 있는 변화는 세 가지다. 첫째, 정산 속도다. 기존 은행 간 해외 송금은 T+1~T+2(1~2영업일)가 표준이다. 그러나 이지스FX에서는 수십 초~수 분 내 정산이 가능하다. 결제 사업자 입장에서는 환 리스크 노출 시간이 사실상 제로에 가까워진다. 두번째는 수수료다. 전통 은행 FX 거래에서 스프레드는 0.3~1.0% 수준이 일반적이지만, 복수 솔버 경쟁이 발생하는 이지스 구조에서는 0.03~0.1% 수준으로 줄일 수 있다. 월 거래액 100억원 기준으로 연간 수 천만원의 비용 절감 효과를 볼 수 있다. 세번째는 운영 복잡도다. PG사나 핀테크가 직접 체인·브릿지·거래소를 연동할 필요 없이, 인텐트 한 줄로 복잡한 FX 로직을 외부화할 수 있다. 국경을 넘나드는 FX 허브 이지스FX는 국내 결제·송금 시장만 겨냥하지 않는다. 수호아이오는 유럽 규제형 토큰증권 거래소 21X와 제휴를 맺고, 원화 기반 스테이블코인이 유럽 토큰증권 시장으로 흘러갈 수 있는 인프라를 구축하고 있다. 프로토콜 카우스왑, 유니스왑X가 온체인에서 하던 역할을, 이지스FX가 원화·기관·규제 환경에 맞게 재구성해 수행한다. 리스크도 수반...모니터링 체계 갖춰야 효율이 올라가면 새로운 리스크가 따라오기도 한다. 인텐트-솔버 구조는 새로운 유형의 리스크를 수반한다. 리스크는 기존의 스마트컨트랙트 코드 감사만으로 잡아낼 수 없다. 시장 불안 상황에서 솔버들이 자금을 회수하면, 계약 코드가 안전하더라도 실행이 지연되거나 중단될 수 있다. 시스템이 '기술적으로는 문제없음'이지만 '경제적으로는 작동 불가'인 상태가 될 수 있다. 불투명성도 문제다. 솔버의 실행 전략은 비공개다. 시스템은 유동성이 조용히 특정 솔버에게 집중될 때까지 외관상 정상적으로 보일 수 있다. 집중화 압력은 구조적 문제로 이어진다. 자본력이 풍부한 솔버일수록 더 낮은 스프레드로 경쟁할 수 있어, 시간이 지남에 따라 소수 업체가 주문 흐름을 장악하는 현상이 심화된다. 이미 카우스왑과 유니스왑X은 소수의 전문 솔버가 전체 거래량의 80% 이상을 처리하는 현상이 나타나고 있다. 이는 치명적인 결함은 아니지만, 인텐트 기반 프로토콜을 모니터링해야 한다는 것을 보여준다. 감사만으로는 충분하지 않으며, 유동성 분배·솔버 집중도·경제적 스트레스에 대한 회복력 또한 핵심 지표로 활용해야 한다. 업계가 이러한 딜레마를 크게 세 가지 방식으로 해결하고자 한다. 솔버 다양성 정책(특정 솔버의 점유율 상한 설계), 최소 응찰 의무화(소액 인텐트에도 반드시 응찰하도록 하는 규칙), 스마트컨트랙트 기반 자동 패널티(이행 불이행 시 온체인에서 즉시 집행)가 그것이다. 표준화가 시작됐다…ERC-7683 인텐트 기반 크로스체인 시스템이 확산되면서, 각 프로토콜마다 다른 인텐트 포맷을 통일하려는 움직임이 본격화되고 있다. 이더리움 생태계에서 논의 중인 프로토콜 ERC-7683은 크로스체인 인텐트 프레임워크를 공식 표준으로 정의하고, 네트워크 간 상호운용성을 개선하는 것을 목표로 한다. 표준화의 의미는 크다. 인텐트 포맷이 통일되면 사용자는 어떤 프로토콜을 사용하든 동일한 방식으로 인텐트를 제출할 수 있고, 솔버는 여러 네트워크의 인텐트를 단일 시스템으로 처리할 수 있다. 인텐트 기반 FX 인프라 간 공통 언어를 쓰는 셈이다. 인텐트-솔버 아키텍처의 확산은 개발자와 아키텍트의 역할도 바꾼다. 핵심은 두 가지다. 어떤 의도 포맷을 정의할 것인가(통화쌍, 금액, 최대 스프레드, 마감 시간, 리스크 허용 범위, 규제 요건의 구조화), 그리고 어떤 솔버 네트워크를 설계·개방할 것인가(참여 자격, 호가 정책, 담합 리스크 감시 체계)가 핵심 설계 과제다. 정교한 설계를 위해 점검해야 할 것 인텐트-솔버 아키텍처 설계 시 점검 사항은 세 가지다. 첫째, 서비스의 FX 처리 구조를 파악하는 것이다. PG사·결제 플랫폼을 운영하거나 연동하고 있다면, 현재 스프레드·정산 시간·실패율을 수치로 기록해둬야 한다. 둘째, 인텐트를 정의할 수 있는 역량을 키워야 한다. “어떤 조건이면 이 거래를 수락하겠다”는 비즈니스 로직을 구조화된 인텐트 포맷으로 표현해야 한다. 앞으로 FX 인프라 협상력의 핵심이 될 것으로 보인다. 셋째, 솔버 네트워크 참여 가능성을 타진해야 한다. 유동성이나 FX 역량이 있는 기관이라면, 솔버로 참여해 수수료·스프레드 수익을 가져가는 구조를 검토할 시점이다. 크로스체인 인텐트는 단순한 기술 개선이 아니다. 사용자가 브리지·가스 토큰·최종성 기간을 이해하도록 강요하는 대신, 결과를 명시하고 복잡성을 시장에 위임하도록 하는 철학적 전환이다. 앞으로는 누가 더 정교하게 인텐트와 솔버 네트워크를 설계할 수 있는지가 경쟁력이다. 스테이블코인을 배달 앱 쓰듯 쉽게 환전하는 시대는 이미 시작됐다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.03.25 10:16박재현 컬럼니스트

"스테이블코인도 배달 앱 쓰듯 쉽게 환전할 수 있어야"

지난 2024년 글로벌 스테이블코인 일평균 결제 거래량은 약 270억 달러를 넘어섰다. 이는 비자(VISA)·마스터카드의 일평균 결제 규모와 맞먹는 수준이다. 스테이블코인의 결제 규모는 커졌지만, 정작 실제 거래에 쓰려면 통화 간 교환인 온체인 외환(FX)이 필수다. USDT를 원화 스테이블코인으로, 엔화 스테이블코인을 EURC로 바꾸는 과정이 매끄럽지 않으면 스테이블코인은 결제 수단이 아니라 보유 수단에 그친다. 바로 이 지점에서 기존 자동화 마켓메이커(AMM) 방식의 한계가 수면 위로 드러나고 있다. 동시에 인텐트(의도)와 솔버(해결안 제공자) 아키텍처가 대안으로 빠르게 부상하고 있다. AMM에서 인텐트로…셀프 주유소와 배달 앱 차이 항공편을 예약한다고 상상해보자. 이 경우 우리가 직접 항공사에 전화하지 않고, 연료 계약을 협상하지도 않고, 항공 교통 관제를 조율하지도 않는다. 단지 앱을 열고 날짜를 입력하고 원하는 시간대의 비행을 예약, 결제하면 된다. 나머지는 시스템이 처리한다. 온체인 자산 교환은 이 방식과는 반대다. 유니스왑 같은 AMM 중심 구조에서는 사용자가 직접 어느 풀에 유동성이 얼마나 있는지, 어떤 슬리피지를 감수할지, 어떤 체인에서 실행할지 모두 결정해야 했다. 마치 비행기 탑승 전 항공기 정비 매뉴얼과 미국 연방항공청(FAA) 규정을 모두 이해해야 하는 일종의 '셀프 주유소' 모델인 셈이다. 문제는 규모가 커질수록 AMM의 비효율이 선명해진다는 것이다. 100억원 규모의 USDT→USDC 스왑을 단일 AMM 풀에 던지면 슬리피지가 0.3~0.5%까지 발생한다. 10bp(0.1%)가 '비싼 수준'으로 취급되는 기관 FX 시장에서 이는 용납하기 어려운 비용이다. 인텐트 기반 모델은 이 경험을 근본적으로 바꾼다. 사용자는 더 이상 어디서, 어떻게 바꿀지 고민하지 않아도 된다. "솔라나에 USDC 500개가 있는데, 이더리움 지갑으로 이더리움 1개를 받고 싶다"처럼 원하는 결과(조건)만 정하고 서명하면 된다. 경로를 지정하지 않고, 유동성을 관리하지 않고, 결제를 조정하지 않아도 된다. 결과는 사용자가 결정하고, 나머지는 시스템이 알아서 처리한다. "실행 먼저, 정산은 나중에"…패러다임의 핵심 인텐트 기반 시스템이 기존 브리지와 근본적으로 다른 점은 순서에 있다. 전통적인 크로스체인 브리지는 엄격하고 순차적인 흐름을 따른다. 자산이 소스 체인에 잠기고, 암호학적 증명이 생성 검증된 후에야 목적지 체인에서 자금이 해제된다. 모든 단계는 다음 단계가 시작되기 전에 암호학적 확인이 이뤄져야 한다. 수학적 원리가 정확성을 보장하지만, 안정성에는 대가가 따르기 마련이다. 그 대가는 지연 시간이다. 초기 레이어(L)2 브리지에서는 며칠이 걸리기도 했고, 지금도 수 초~수 분을 대기해야 한다. 인텐트 시스템은 이 모델을 완전히 뒤집는다. 실행이 먼저 이뤄지고, 정산은 나중에 이뤄진다. 암호학적 최종성을 기다리지 않고도 자금을 즉시 수령할 수 있다. 검증은 백그라운드에서 비동기적으로 처리된다. 기존 브리지는 시스템이 반응할 때까지 사용자가 기다려야 했다면, 인텐트 기반 시스템은 사용자가 다른 작업을 하는 동안에도 시스템이 작동한다. 중요한 것은 인텐트가 암호학적 보장을 제거하는 것이 아니라는 점이다. 단지 그 보장을 정산 계층으로 옮긴다. 사용자는 솔버의 유동성을 바탕으로 즉각적인 실행을 경험하고, 암호학적 검증은 그 이후에 이뤄진다. 인텐트-솔버의 교과서 인텐트-솔버 구조는 이미 온체인에서 충분히 검증된 모델이다. 그 중에서도 카우스왑(CoW Swap), 유니스왑X, 어크로스 프로토콜은 공통 패턴을 공유한다. 세 프로토콜의 공통점은 분명하다. 사용자는 인텐트만 제출하고, 거래 실패·경로 선택·가스비 최적화는 솔버가 책임지는 구조다. 솔버는 스프레드·수수료에서 보상을 가져가고, 경쟁을 통해 자연스럽게 효율이 높아진다. 경제적으로 보면, 솔버는 전통적인 브리지 운영자보다 고빈도 유동성 공급자(마켓메이커)에 더 가깝다. 카우스왑의 경우, 동일한 거래를 일반 AMM에서 실행했을 때 대비 평균 0.2~0.4%의 가격 개선 효과가 있다. 100억원 규모의 거래라면 2000만~4000만원의 비용 차이가 발생한다. 속도만의 문제가 아냐…3가지 트릴레마 크로스체인 전송 시 단축되는 밀리초는 어딘가에서 비롯된다. 속도는 매혹적이지만, 공짜가 아니다. 실제로 크로스체인 인프라에는 동시에 최적화할 수 없는 세 가지 요소가 존재한다. •엄격한 암호학적 최종성 → 느리다 •즉각적인 사용자 경험 → 유동성이 필요하다 •풍부한 유동성 → 솔버 집중화를 촉진한다 전통적인 브리지는 최종성을 극대화하며, 의도 기반 시스템은 속도를 극대화한다. 유동성 집중은 조용한 압력 지점이 된다. 이 트릴레마(3개 중 2개만 선택 가능한 구조적 딜레마)는 각 프로토콜의 아키텍처 선택에 그대로 반영된다. 실제로 브릿지 프로토콜 어크로스처럼 인텐트 기반으로 설계된 시스템은 수 초 내 실행이 가능하다. 반면 크로스체인 브릿지 프로토콜인 스타게이트(Stargate)의 버스 모드처럼 배치 처리 방식은 비용을 절감하는 대신 지연 시간이 늘어난다. 서클의 USDC 전용 크로스체인 전송 시스템인 CCTP는 소각-발행 구조로 유동성 풀 자체를 배제하지만, 특정 자산에만 적용된다. 체인링크의 프로토콜 CCIP는 프로그래밍 가능성과 강력한 보안을 우선시하는 메시징 레이어로, 단순 토큰 전송이 아닌 복잡한 크로스체인 로직 처리에 강점이 있다. 이렇듯 정답은 하나가 아니다. 전송 규모, 리스크 허용 범위, 사용자 기대치, 자산 유형에 따라 적합한 아키텍처가 달라진다. 기관 재무 부서는 CCIP 방식의 암호학적 보증을 선호할 수 있고, 일반 사용자는 어크로스 방식의 빠른 속도를 선호한다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.03.25 10:16박재현 컬럼니스트