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[르포] GPU부터 보안·산업용 무선망까지…新 기술 뽐낸 시스코, 'AI 올라운더' 입증

[멜버른(호주)=장유미 기자] "기업들이 인공지능(AI) 인프라에 막대한 투자를 하고 있지만 실제 서비스를 가동하기까지 상당한 시간이 걸립니다. 이제는 서버와 네트워크를 연결하고 문제를 해결하는 데 시간을 낭비할 수 없습니다." 11일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026' 전시장에서 만난 시스코 관계자는 AI 인프라 구축 과정에서 기업들이 겪는 어려움을 이같이 설명했다. AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 실제 업무에 얼마나 빠르게 적용하고 안정적으로 운영할 수 있는지가 기업들의 새로운 고민으로 떠올랐다는 것이다. 이날 찾은 시스코 전시관에는 AI 데이터센터를 구성하는 서버와 네트워크 장비부터 사이버 공격을 방어하는 보안 기술, AI 기반 장애 분석 솔루션까지 다양한 기술이 마련돼 있었다. 각 부스에서는 담당자들이 실제 장비와 관리 화면을 보여주며 기술이 작동하는 방식을 고객들에게 설명했다. 시스코는 이번 전시관을 개별 제품이 아닌 '원 시스코(One Cisco)' 전략에 맞춰 구성했다. AI 인프라 구축을 위한 'AI 레디 데이터센터', 보안과 운영 안정성을 담당하는 '디지털 리질리언스(Digital Resilience)', 업무 생산성을 높이는 '퓨처 오브 워크(Future of Work)' 등 세 영역으로 나눴다. 현장에서 만난 시스코 관계자는 "에이전틱 AI가 기업의 운영 방식과 보안 전략을 다시 생각하게 만들고 있다"며 "기존 기술에 새로운 제품을 추가할수록 전체 플랫폼의 활용 가치가 높아지는 것이 시스코가 추구하는 방향"이라고 설명했다. GPU부터 보안까지 한 번에…AI 데이터센터 구축 부담 낮춰 가장 먼저 둘러본 곳은 엔비디아와 협력해 구축한 '시큐어 AI 팩토리' 전시 공간이었다. 이곳에는 시스코의 서버와 네트워크 스위치, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 등을 결합한 AI 인프라가 전시돼 있었다. 시스코 관계자는 "기업들이 AI 인프라를 도입할 때 개별 장비의 성능 못지않게 시스템 통합에 많은 시간을 소비한다"며 "GPU와 서버, 스토리지, 네트워크, 보안 솔루션을 각각 도입하더라도 이를 하나의 시스템으로 연결하고 정상 작동 여부를 확인하는 과정이 필요하기 때문"이라고 설명했다. 시스코는 이러한 부담을 줄이기 위해 엔비디아 GPU와 자사 UCS 서버, 네트워크 장비를 비롯해 AI 보안 솔루션 'AI 디펜스', 데이터 분석 플랫폼 '스플렁크' 등을 통합했다. 또 각 구성 요소의 호환성과 성능을 사전에 검증해 기업이 복잡한 시스템 통합 과정 없이 AI 인프라를 신속하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 시스코 관계자는 "기업들은 AI 인프라를 구축한 뒤 가능한 한 빨리 첫 번째 토큰을 생성하기를 원한다"며 "시큐어 AI 팩토리는 고객이 도입 첫날부터 시스템을 가동할 수 있도록 사전에 테스트를 거친 구성 요소를 제공한다"고 말했다. 전시장 한 켠에는 제조 현장 등에서 소규모 AI 추론을 수행하는 '유니파이드 엣지'부터 대규모 AI 모델 학습을 지원하는 랙 스케일 시스템까지 다양한 장비도 엿볼 수 있었다. 특히 랙 스케일 시스템에는 시스코 실리콘 원 기반 스위치와 엔비디아 스펙트럼 기반 스위치 등이 함께 구성돼 눈길을 끌었다. 시스코 관계자는 "유니파이드 엣지는 제조 공장에 설치된 카메라로 현장 정보를 수집하고 이를 AI로 분석해 의사결정에 활용하는 데 적합하다"며 "대규모 모델 학습과 추론을 위한 랙 스케일 시스템까지 다양한 규모의 AI 인프라를 제공해 고객이 필요한 환경에 맞춰 선택할 수 있도록 했다"고 설명했다. 장비 재부팅 없이 보안 위협 차단…시스코, 선제 대응 강화 AI 인프라 전시 공간을 지나 보안 부스로 발걸음을 옮기자 대형 모니터에 네트워크 장비의 취약점과 보호 상태를 확인할 수 있는 관리 화면이 나타났다. 시스코 직원은 화면을 가리키며 사이버 공격 속도가 빨라지면서 기업들이 취약점을 발견하고도 제때 대응하지 못하는 상황이 늘고 있다고 설명했다. 그는 취약점이 공개된 이후 실제 공격에 악용되기까지 걸리는 시간이 과거 수개월에서 수시간, 최근에는 수분 단위까지 짧아졌다고 강조했다. 반면 기업들이 네트워크 장비에 보안 패치를 적용하려면 서비스 중단 가능성과 기존 시스템에 미칠 영향을 검토해야 해 즉각적인 대응이 쉽지 않다고도 강조했다. 이에 시스코는 '라이브 프로텍트'를 통해 보안 공백을 메우고 있다. 시스코 직원은 관리 화면에서 취약점이 발견된 장비와 보호 상태를 확인하는 과정을 보여주며 패치를 적용하기 전에도 공격을 차단할 수 있다고 설명했다. 특히 장비를 재부팅하거나 네트워크 서비스를 중단하지 않고도 보호 기능을 적용할 수 있다는 점을 강조했다. 실제 라이브 프로텍트는 확장 버클리 패킷 필터(eBPF) 기술을 활용해 취약점이 악용되는 동작을 제한하는 방식으로 작동한다. 또 특정 IP 주소나 포트를 일괄 차단하는 기존 방식과 달리 공격에 이용되는 동작을 선별적으로 막아 정상적인 네트워크 운영에 미치는 영향을 최소화하도록 설계됐다. 다만 모든 취약점을 자동으로 해결하거나 보안 패치 자체를 없애진 않는다. 시스코는 기업이 패치를 준비하는 동안 공격 위험을 낮추고 네트워크 운영을 이어갈 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 시스코 관계자는 "라이브 프로텍트는 보안 패치를 대체하는 것이 아니라 패치가 적용되기 전까지 장비를 보호하는 기술"이라며 "기업이 서비스 중단이나 시스템 영향을 충분히 검토하면서 안전하게 패치를 진행할 수 있도록 시간을 확보해 준다"고 말했다. 장애 원인도 AI가 분석…운영자 대신 대응 계획까지 제시 전시관의 또 다른 공간에서는 AI가 IT 시스템의 장애 원인을 분석하고 해결 방안까지 제시하는 모습이 눈길을 끌었다. 시스코가 인수한 스플렁크의 AI 기반 운영 관리 기술을 소개하는 자리였다. 현장 담당자가 시스템 이상을 알리는 경고를 선택하자 화면에는 AI가 분석한 장애 원인과 대응 계획이 나타났다. 여러 시스템에서 수집한 로그와 메트릭, 트레이스 등을 종합적으로 분석한 결과였다. 운영자가 직접 검색 쿼리를 작성하거나 데이터를 일일이 확인하지 않아도 문제의 원인을 파악할 수 있도록 한 것이다. 시스코 관계자는 "기존 IT 운영 환경에서 장애 원인을 파악하는 데 상당한 시간이 걸린다"며 "특히 교대 근무를 하는 운영자들은 업무를 시작한 뒤 이전 근무 시간에 발생한 문제와 시스템 상태를 확인하는 데만 30분에서 1시간을 소비하는 경우가 많다"고 설명했다. 이에 시스코는 스플렁크의 AI 기술을 활용해 이러한 분석 과정을 자동화하고 장애 탐지부터 대응까지 걸리는 시간을 줄이는 데 주력하고 있다. 시스코 관계자는 "기존에는 운영자가 여러 시스템에서 발생한 경고와 로그를 직접 확인하며 문제의 원인을 찾아야 했다"며 "이제는 스플렁크의 AI가 관련 데이터를 분석하고 대응 계획까지 제시하면 운영자가 장애 상황을 더 빠르게 파악하고 해결에 나설 수 있다"고 강조했다. 이와 함께 시스코는 기업 곳곳에 흩어진 운영 데이터를 효율적으로 활용하기 위한 '데이터 패브릭' 기술도 선보였다. 스플렁크에 모든 데이터를 저장하지 않고도 아마존웹서비스(AWS)나 마이크로소프트 애저 등의 외부 데이터 저장소에 있는 정보를 검색하고 분석할 수 있도록 지원하는 방식이다. 이는 필요한 데이터만 선별적으로 활용해 저장 비용 부담을 줄일 수 있는 것이 강점이다. 이어 살펴본 '시스코 클라우드 컨트롤' 시연에서는 네트워크와 보안, 데이터센터 등 여러 관리 플랫폼의 정보를 하나의 화면에서 확인할 수 있었다. 현장 담당자는 서로 다른 시스템에서 발생한 문제를 연관 지어 분석하고 AI가 원인과 대응 방안을 제시하는 과정을 소개했다. '시스코 클라우드 컨트롤'은 개별 시스템을 오가며 장애를 확인하던 기존 방식에서 벗어나 통합된 환경에서 IT 인프라를 관리하도록 지원하는 것이 특징이다. 시스코 관계자는 "기업들이 사용하는 IT 시스템이 복잡해지면서 여러 플랫폼을 개별적으로 관리하는 데 어려움이 커지고 있다"며 "클라우드 컨트롤은 다양한 시스템의 정보를 하나로 연결하고 AI를 활용해 문제를 더 빠르게 파악하고 대응할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 달리는 차량도 연결 끊김 無…광산·항만 겨냥한 무선 기술 '눈길' 산업용 무선 네트워크를 소개하는 부스에서는 이동 중인 장비의 통신 연결을 안정적으로 유지하는 기술이 눈길을 끌었다. 특히 이 자리에서 시스코가 선보인 '울트라 릴라이어블 와이어리스 백홀(URWB)'은 광산과 항만, 제조 공장 등 통신 안정성이 중요한 산업 현장을 겨냥한 기술로, 참관객들이 많은 관심을 보였다. 시스코 관계자는 "차량이 이동하면서 서로 다른 액세스포인트(AP)로 연결을 전환할 때 일반 와이파이에서는 패킷 손실이나 일시적인 통신 중단이 발생할 수 있다"며 "이동 장비를 실시간으로 제어해야 하는 산업 현장에서는 짧은 통신 장애도 작업에 영향을 미칠 수 있다"고 말했다. URWB는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 AP와의 연결이 끊어지기 전에 다음 AP와 먼저 연결을 확보하는 '메이크 비포 브레이크(Make Before Break)' 방식을 적용했다. 차량이나 로봇이 이동하는 동안에도 네트워크 연결을 유지해 통신 중단 위험을 줄이는 것이 특징이다. 현장에는 액세스포인트와 네트워크 제어 장비, 통신 상태를 확인할 수 있는 관리 화면이 마련됐다. 시스코는 이를 통해 이동 장비의 연결 상태를 확인하는 과정을 소개하며 광산의 원격 제어 차량과 항만 운송 장비, 제조 공장의 자율이동로봇(AMR) 등으로 활용 범위를 확대할 수 있다고 강조했다. 시스코 관계자는 "URWB는 이동 중에도 안정적인 통신 연결이 필요한 산업 환경을 위해 설계됐다"며 "장비가 여러 액세스포인트 사이를 이동하더라도 연결을 유지해 원격 제어와 자동화 작업을 안정적으로 수행할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "우리가 추구하는 것은 여러 기술을 결합해 더 큰 가치를 창출하는 '플랫폼 어드밴티지' 전략"이라며 "기존 인프라에 새로운 제품이나 기술을 추가하면 새롭게 도입한 기술의 가치뿐 아니라 이미 보유한 시스템의 활용 가치까지 높일 수 있다"고 강조했다.

2026.11.11 13:12장유미 기자

올리버 투직 시스코 부회장 "韓 AI 기업과 협력 환영…中 AI 모델도 수용"

[멜버른(호주)=장유미 기자] 글로벌 네트워크·보안 기업 시스코가 한국 인공지능(AI) 기업들과의 협력 가능성을 열어뒀다. 국내 기업이 개발한 독자 AI 모델이 자사 제품의 경쟁력을 높이고 고객 수요를 충족한다면 시스코 솔루션에 통합할 수 있다는 입장이다. 중국 AI 모델도 지원하는 개방형 전략을 유지하면서 네트워크·보안 인프라 시장에서는 중국 기업들과 적극적으로 경쟁하겠다는 방침이다. 올리버 투직 시스코 글로벌 세일즈 총괄 부회장은 11일 오전 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026' 기자간담회에서 한국 AI 기업과의 협력 가능성에 대해 이같이 밝혔다. 이 자리에서 그는 시스코가 특정 AI 모델에 종속되지 않는 기술 구조를 갖추고 있으며 각국의 현지 기업들과 협력할 수 있는 개방형 생태계를 지향하고 있다고 설명했다. 또 한국 기업과 실제 협의를 진행하고 있는지에 대해서는 공개하기 어렵다고 선을 그었지만 협력 자체에는 긍정적인 입장을 나타냈다. 투직 부회장은 "시스코는 각 지역의 요구사항을 지원하며 한국 기업들과 협력하는 것도 매우 환영한다"며 "우리의 모델과 솔루션은 특정 AI 모델에 종속되지 않으며 어떤 모델이든 보호하고 활용하고 지원할 수 있다"고 말했다. 시스코는 이미 앤트로픽과 협력해 외부 AI 모델을 자사 보안 솔루션에 적용하는 방안을 추진하고 있다. 지난 9일에는 앤트로픽의 '클로드 미토스'를 AI 보안 솔루션 'AI 디펜스'에 통합해 AI 에이전트의 취약점을 찾아내는 레드팀 테스트를 강화한다고 발표해 주목 받았다. 미토스의 고도화된 추론 능력을 활용해 실제 공격 상황을 모의하고 잠재적인 보안 위험을 사전에 식별하는 방식이다. 이와 관련해 투직 부회장은 외부 AI 모델을 활용하는 협력 방식이 한국 기업에도 적용될 수 있다는 입장을 밝혔다. 다만 실제 도입 여부는 해당 모델이 시스코의 제품 경쟁력을 높이고 고객 수요를 충족할 수 있는지에 따라 결정될 것이라고 설명했다. 그는 "일부 국가에서는 준수해야 할 규제가 있지만 AI 디펜스를 비롯한 시스코의 기술 스택은 완전히 개방돼 있다"며 "특정 AI 모델이 제품 포트폴리오에 명확한 이점을 제공하고 고객들이 원하는 모델이라면 자체 솔루션에 통합할 수 있다"고 밝혔다. "중국 AI 모델도 고객이 선택"…장비 시장에선 보안 경쟁 '자신' 시스코의 개방형 전략은 중국 AI 모델에도 동일하게 적용된다. 시스코는 현재 미국 AI 기업들과 협력하고 있지만, 고객이 중국산 오픈소스 모델이나 현지에서 개발한 AI 모델을 선택하는 데 기술적으로 제한을 두지 않고 있다. 또 시스코는 자체적으로 네트워크 분야에 특화된 소형언어모델(SLM)도 개발하고 있다. 40년 이상 축적한 네트워크 운영 경험과 고객 지원 과정에서 확보한 지식을 활용해 모델을 학습시키고 이를 고객과 파트너에게 제공하고 있다. AI 에이전트를 구동하는 데 필요한 범용 모델은 고객이 직접 선택하도록 하는 방식이다. 투직 부회장은 "고객이 앤트로픽이나 오픈AI의 AI 모델을 사용하든 중국 오픈소스 모델이나 현지 모델을 사용하든 선택은 고객에게 맡긴다"며 "어떤 모델을 사용하더라도 안전하게 제어하고 관리하며 확장할 수 있도록 동일한 프레임워크를 제공한다"고 설명했다. 그는 이날 간담회에서 시스코의 경쟁력으로 AI 모델의 종류와 관계없이 동일한 보안 체계를 적용할 수 있다는 점도 내세웠다. 특히 AI 에이전트 활용이 늘어나면서 외부 공격뿐 아니라 기업 내부에서 발생할 수 있는 보안 위험에도 대응해야 한다고 강조했다. 다만 중국 AI 모델을 지원하는 것과 중국 네트워크 장비 기업들과의 경쟁은 별개라고 설명했다. 투직 부회장은 중국 기업들이 저렴한 가격을 앞세워 시장을 공략하고 있지만, 기업 고객들이 보안과 운영 효율성을 중시하면서 가격 외 경쟁 요소가 중요해지고 있는 만큼 시스코가 우위에 설 수 있을 것으로 자신했다. 이에 대해 투직 부회장은 "중국 기업과 치열하게 경쟁하는 분위기에 대해 긍정적으로 생각한다"며 "경쟁은 우리가 더 나은 솔루션을 개발하도록 만들기 때문"이라고 말했다. 더불어 그는 가격 경쟁에서 벗어나 총소유비용(TCO)을 고려하는 고객이 늘고 있다는 점도 시스코에 유리한 변화로 꼽았다. 초기 장비 구매 비용이 낮더라도 보안과 확장성, 기술 주권을 확보하는 과정에서 추가 비용과 관리 부담이 발생할 수 있어서다. 투직 부회장은 "시스코보다 저렴한 제품은 얼마든지 있지만 고객들은 점차 총소유비용의 의미를 이해하고 있다"며 "보안과 확장성, 중요성이 커지는 기술 주권까지 고려하면 시스코가 경쟁 우위를 갖고 있다고 생각한다"고 강조했다. "AI 투자 줄어도 기존 사업 성장"…네트워크 현대화 수요 강조 투직 부회장은 AI 투자 열기가 둔화하더라도 시스코의 성장세는 이어질 수 있다고 자신했다. 기업들이 AI 투자 수익성에 대한 우려로 지출을 줄이면 네트워크 인프라 투자까지 위축될 가능성이 있지만, 시스코가 기존 네트워크·보안 사업에서 이미 성장 동력을 확보하고 있다는 점에서다. 또 그는 현재 기업들의 관심과 예산이 AI 모델과 서비스 도입에 집중돼 있지만 이를 뒷받침할 인프라 현대화도 불가피하다고 봤다. 과거 클라우드 확산기에도 새로운 기술에 관심이 쏠렸지만 실제 활용을 위해서는 기반 인프라에 대한 투자가 뒤따라야 했다는 점에서다. 투직 부회장은 "기반 인프라를 업그레이드하지 않으면 AI의 강력한 성능을 안전하게 활용할 수 없다"며 "단순히 네트워크 장비나 스위치를 추가하는 수준을 넘어 네트워크 운영 방식과 보안운영센터(SOC), 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 등 운영 체계 전반이 크게 달라질 것"이라고 말했다. 이날 간담회에서 그는 시스코가 AI 인프라 시장과 기존 네트워크·보안 사업에서 고른 성장세를 이어가고 있다는 점도 강조했다. 하이퍼스케일러와 네오클라우드 기업에 제품을 공급하며 AI 투자 확대에 따른 수혜를 누리는 동시에 기존 핵심 사업에서도 안정적인 성장 기반을 확보했기 때문이다. 투직 부회장은 "하이퍼스케일러와 네오클라우드 기업에 제품을 공급하면서 AI 투자 확대의 혜택을 받고 있다"며 "최근 실적에서 확인할 수 있듯 네트워킹과 스위칭, 기존 방화벽 등 핵심 사업도 모두 성장하고 있어 사업 구조가 균형을 이루고 있다"고 밝혔다. 이어 "현재 AI 투자 열기를 과열이라고 부를 수도 있지만 이러한 흐름은 상당 기간 이어질 것"이라며 "시스코는 AI 관련 사업뿐 아니라 기존 핵심 사업에서도 좋은 성과를 거두고 있다"고 강조했다. "AI 추론 서비스가 새 수익원"…파트너 사업도 전환 투직 부회장은 AI 확산으로 네트워크 인프라뿐 아니라 이를 운영하고 관리하는 서비스 시장도 확대될 것으로 내다봤다. 기술 변화가 빨라지면서 기업들이 개별 제품을 구매해 직접 통합하는 방식보다 복잡성을 줄이고 지속적으로 관리할 수 있는 서비스를 선호하고 있다는 판단에서다. 투직 부회장은 "기업들은 개별적으로 가장 뛰어난 솔루션을 수없이 구매하는 방식에서 벗어나 복잡성을 줄일 수 있는 방법을 찾고 있다"며 "특히 대규모 IT·보안 조직이 없는 기업들은 시스템을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 안정적으로 운영되기를 원한다"고 말했다. 이러한 변화에 맞춰 시스코 파트너들의 사업 기회도 확대될 것으로 전망했다. 기존 장비 판매나 일회성 유지보수에서 벗어나 AI 인프라를 지속적으로 점검하고 관리하는 서비스가 새로운 수익원이 될 수 있다고 봐서다. 특히 서비스형 GPU(GPUaaS)와 서비스형 AI 추론(Inferencing as a Service)을 유망 분야로 꼽았다. 대부분의 기업이 대규모 AI 모델을 직접 학습시키기보다 기존 모델에 자체 데이터를 결합해 AI 에이전트를 운영할 것으로 예상되는 만큼 관련 인프라와 통합 서비스 수요가 늘어날 수 있다고 전망했다. 그는 "모든 기업이 자체 AI 추론 데이터센터를 구축하지는 않을 것"이라며 "기업 고객들은 단순히 컴퓨팅 자원만 구매하는 것이 아니라 시스템 통합과 서비스, 기술 주권, 보안까지 필요로 하기 때문에 관련 서비스를 제공하는 기업과 시스템통합(SI) 업체들에 큰 기회가 열릴 것"이라고 내다봤다. 시스코는 이에 대응해 파트너 지원 체계도 바꾸고 있다. '시스코 IQ'를 통해 파트너들이 시스코의 기술과 지식을 활용하면서 자체 브랜드로 고객 서비스를 제공할 수 있도록 지원한다. '시스코 360' 프로그램에서는 여러 제품을 결합하거나 고부가가치 서비스를 제공하는 파트너에 대한 보상도 강화하고 있다. 투직 부회장은 대형 파트너뿐 아니라 특정 기술 분야에 전문성을 갖춘 중소 파트너도 이러한 변화의 수혜를 볼 수 있다고 강조했다. 또 AI 에이전트의 기능과 보안 위협이 끊임없이 변화하는 만큼 고객 인프라를 지속적으로 평가하고 개선하는 역량이 중요해지고 있다고 주장했다. 그는 "이제 한 번의 조치로 모든 문제를 해결할 수 있는 시대는 끝났다"며 "AI 에이전트가 어떤 기능을 수행할 수 있는지, 다음에는 어떤 기술적 변화가 등장할지를 지속적으로 평가해야 하기 때문에 앞으로 서비스 사업에 상당한 기회가 있을 것"이라고 말했다.

2026.11.11 09:48장유미 기자

"AI 공격에 보안 뚫릴라"…시스코, 취약점 대응 속도 높인다

[멜버른(호주)=장유미 기자] 시스코가 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 확산되는 상황에 대응해 기업의 보안·인프라 관리 체계 고도화에 나선다. AI 기반 플랫폼으로 네트워크와 보안 데이터를 통합 분석하고 취약점 식별부터 조치까지 걸리는 시간을 줄여 선제적인 위험 대응 체계를 구축하겠다는 전략이다. 재클린 귀첼라 시스코 아시아태평양·일본·중국(APJC) 지역 고객경험(CX) 총괄 겸 수석부사장은 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026'에서 AI 확산에 따른 사이버 위협 변화와 차세대 인프라 관리 전략을 공개했다. 귀첼라 수석부사장은 이날 AI가 공격자의 취약점 탐색과 악용 과정을 자동화하면서 기존 보안 운영 방식의 한계가 커지고 있다고 지적했다. 과거에는 공격자가 취약점을 활용할 코드를 직접 개발해야 했지만, 이제는 AI를 통해 공격 준비 시간을 크게 줄일 수 있다고 설명했다. 실제 시스코에 따르면 사이버보안 사고 중 AI 관련 공격이 관여하는 비중은 약 35%에 달한다. 취약점 공개 이전이나 공개 시점에 악용되는 비율도 과거 22%에서 2026년 78%로 높아졌다. 공격에 필요한 시간은 짧아진 반면, 기업이 취약점을 파악하고 조치할 수 있는 시간은 줄어들면서 기존의 사후 대응 방식으로는 보안 위협에 대처하기 어려워지고 있는 것이다. 이에 시스코는 AI 기반 고객 지원·인프라 관리 플랫폼 '시스코 IQ(Cisco IQ)'를 중심으로 운영 자동화를 확대하고 있다. 기업이 보유한 네트워크 장비와 인프라 상태를 종합적으로 파악하고 취약점에 노출된 자산을 신속하게 식별해 대응 우선순위를 정하도록 지원하는 방식이다. 현재 시스코 IQ는 약 1만 7000개 고객사와 2200만 대 이상의 장비를 지원하고 있다. 실제 도입 기업에서는 IT 운영 효율을 높이고 위험 대응 시간을 줄이는 성과도 나타났다. 특히 국내 기업인 아모레퍼시픽은 시스코 IQ를 활용해 취약점을 조기에 파악하면서 지원 티켓을 10% 줄이고 네트워크 엔지니어링 생산성을 25% 높였다. 이탈리아 보험사 제네랄리는 취약점에 영향을 받는 자산을 식별하고 조치 가능한 보고서를 만드는 데 걸리는 시간을 기존 4일에서 10분으로 단축했다. 미국 조지타운대학교도 시스코 IQ를 도입해 네트워크 관리 환경을 개선했다. 조지타운대학교는 6500개 액세스포인트와 500개 이상의 스위치를 운영하며 하루 7만 5000개 이상의 고유 연결을 처리하고 있다. 시스코 IQ를 통해 분산된 네트워크 상태를 하나의 플랫폼에서 확인할 수 있게 된 것이다. 시스코는 이러한 성과를 바탕으로 시스코 IQ의 기능을 확대하고 외부 솔루션과의 연계를 강화하고 있다. 서비스나우·위프로와 IT 운영(ITOps) 및 IT 서비스 관리(ITSM) 시스템을 연결하고, 스플렁크 기반 시스코 데이터 패브릭을 활용한 에이전틱 보안관제센터(SOC) 기능도 지원한다. 이 외에도 시스코는 보안 위험을 사전에 줄이기 위한 기능도 확대했다. 양자컴퓨팅과 소프트웨어·하드웨어 서비스 거부 공격(DoS)에 대한 복원력 평가를 비롯해 알려진 결함에 대한 맞춤형 경고, 실시간 장비 정보를 활용한 AI 어시스턴트 기능 등을 지원한다. 또 외부 연결이 제한된 환경에서도 시스코 IQ를 활용할 수 있도록 적용 범위를 넓혔다. 시스코는 향후 6개월간 에이전틱 기술을 활용한 기술지원센터(TAC)와 예측형 이벤트 분석 기능도 추가할 계획이다. 제로트러스트 평가와 추세 분석을 통해 인프라 복원력을 강화하고 AI 기반 마이그레이션과 맞춤형 권고 기능으로 시스템 현대화도 지원할 예정이다. 더불어 시스코는 고객 지원 사업도 장애 발생 이후의 기술 지원에서 사전 위험 관리와 인프라 현대화 중심으로 확대하고 있다. 기업 인프라의 취약점을 진단하고 노후 시스템의 업그레이드와 이전을 지원하는 동시에 에이전틱 AI 확산에 대비한 보안 대응 역량과 운영 안정성을 강화하는 데 집중하고 있다. 귀첼라 수석부사장은 "과거에는 취약점이 공개된 뒤 이를 수정할 시간이 있었지만 이제는 매일이 제로데이인 시대가 됐다"며 "공격자들이 이미 기계의 속도로 움직이고 있는 만큼 기업의 보안 복원력 역시 기계의 속도로 작동해야 한다"고 강조했다.

2026.11.10 17:24장유미 기자

시스코 "韓 시장에 기대"…아태 투자 늘리고 엔비디아와 AI 동맹 강화

[멜버른(호주)=장유미 기자] 시스코가 한국 반도체 산업의 성장세에 주목하며 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 기업들과의 협력 확대에 나선다. 한국을 아시아태평양 지역의 우선순위 시장으로 평가한 가운데 엔비디아와의 협력을 바탕으로 기업용 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에도 속도를 낼 방침이다. 벤 도슨 시스코 아시아태평양·일본·중국(APJC) 총괄 사장과 올리버 투직 시스코 글로벌 세일즈 총괄 부회장은 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026' 기자간담회에서 한국 반도체 산업의 성장세를 높이 평가하며 국내 기업들과의 협력 확대 의지를 밝혔다. 도슨 총괄 사장은 "몇 주 전 한국을 방문했는데 반도체 산업의 성공에 힘입어 시장에 활력과 자신감이 나타나고 있었다"며 "한국은 기술 도입 수준이 높고 빠르게 성장하는 시장으로, 시스코의 APJC 사업에서 분명한 (투자) 우선순위 시장"이라고 강조했다. 함께 자리한 투직 부회장은 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업들과의 협력 관계를 강조했다. 시스코는 한국 기업들과 고객·공급업체·사업 파트너 등 다양한 관계를 맺고 있으며 이를 지속적으로 발전시켜 나갈 계획이다. 그는 "시스코는 삼성과 SK하이닉스 등 한국 기업들과 협력하고 있다"며 "고객과 공급업체, 사업 파트너 등 여러 관계로 연결돼 있으며 앞으로도 이러한 협력을 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다. 이처럼 시스코가 한국 시장에 주목하는 가운데 국내 AI 인프라 투자도 본격화되고 있다. 삼성SDS 컨소시엄이 전남 해남에 2028년까지 AI 반도체 1만 5000장 규모의 국가 AI 컴퓨팅센터를 구축하는 것이 대표적인 예다. SK그룹도 엔비디아와 협력해 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 추진하고 있으며 SK하이닉스는 차세대 AI 메모리 분야에서 협력을 확대하고 있다. 국내 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 이를 뒷받침할 고성능 네트워크 인프라 수요도 늘어날 것으로 예상된다. 특히 AI 활용 범위가 학습에서 추론과 에이전트 운영으로 넓어지면서 GPU와 서버 간 통신은 물론 데이터센터 간 연결, 보안, 통합 관리 기술까지 중요해지고 있다. 이에 따라 자체 네트워크 반도체와 보안·운영 기술을 확보한 시스코에도 국내 AI 인프라 시장에서 새로운 사업 기회가 열릴 것으로 보인다. 시스코는 이러한 시장 변화에 대응해 한국을 포함한 아태 지역에 대한 자금 배분도 확대하고 있다. 투직 부회장은 APJC 지역의 경제 성장 잠재력이 미국과 유럽 등 다른 주요 시장보다 크다고 평가했다. 다만 한국에 대한 별도 신규 투자 규모나 반도체 공급 계약은 공개하지 않았다. 그는 "아태 지역은 성장 잠재력이 매우 큰 시장으로 상당한 자금을 이곳으로 재배분하고 있다"며 "앞으로도 이 지역에 대한 투자가 확대될 것으로 기대해도 좋다"고 말했다. 시스코는 기업용 AI 인프라 시장 확대에 맞춰 엔비디아와의 협력도 강화하고 있다. 양사는 '시큐어 AI 팩토리'를 공동 개발하고 있지만 네트워킹 분야에서는 자체 기술을 앞세워 경쟁하고 있다. 시스코는 네트워크 반도체 '실리콘 원'을 기반으로 AI 데이터센터 사업을 확대하는 중이다. 이 같은 상황에서 투직 부회장은 엔비디아와의 경쟁이 고객군에 따라 다른 양상으로 전개될 것으로 내다봤다. 특히 AI 인프라 시장이 대형 클라우드 사업자에서 일반 기업으로 확대될수록 시스코의 기존 고객 기반과 통합 플랫폼 역량이 강점으로 작용할 것으로 기대했다. 그는 "엔비디아는 하이퍼스케일러와 네오클라우드 분야에서 강점을 갖고 있다"며 "기업 고객들은 단순한 연산 성능보다 확장성과 보안, AI 디펜스, 클라우드 컨트롤과 연계되는 네트워크 관리 역량까지 요구한다"고 말했다. 이날 간담회에 함께한 제프 슐츠 시스코 포트폴리오 전략·마케팅 수석부사장은 네트워크 관리 범위에서 시스코의 경쟁력을 강조했다. 엔비디아가 서버 랙 내부 네트워킹에 강점을 가진 반면, 시스코는 데이터센터부터 기업 사무실과 지사까지 연결되는 네트워크를 일관되게 관리할 수 있다고 강조했다. 그는 "엔비디아는 서버 랙 내부 네트워킹에서 매우 강점을 가지고 있다"며 "반면 시스코는 네트워크가 랙 밖으로 확장돼 데이터센터와 기업 사무실, 지사까지 연결되면 전체 환경을 일관되게 관리할 수 있다는 점에서 강점을 갖는다"고 밝혔다. 두 사람은 향후 AI 인프라 시장이 대형 클라우드 사업자 중심에서 일반 기업으로 확대될 것으로 전망했다. 또 투직 부회장은 AI 추론 수요가 늘면서 일부 규제 산업을 중심으로 자체 AI 데이터센터를 구축하는 움직임도 나타나고 있다고 설명했다. 투직 부회장은 "엔비디아와 슈퍼마이크로가 시스코와 협력하는 것도 전 세계 기업 고객을 대상으로 확보한 영업망과 시장 접근성, 브랜드 신뢰 때문"이라며 "기업용 AI 인프라 시장이 확대될수록 이러한 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 시스코는 기업용 AI 시장 확대에 맞춰 글로벌 영업 조직도 개편하고 있다. 개별 제품을 담당하는 전문 영업 인력의 비중을 줄이는 대신 고객에게 네트워크와 보안 등 여러 제품을 통합 제안하는 인력을 늘리는 방식이다. 또 글로벌 차원에서 고객 대면 영업 인력 1000명을 증원하고 AI 에이전트를 활용한 영업 지원도 강화하고 있다. 스플렁크 인수 이후에는 제품 간 교차 판매도 강화했다. 기존 시스코 영업 조직이 스플렁크 제품을 판매하고, 스플렁크 전문 인력은 AI 디펜스 등 다른 보안 제품까지 취급하도록 판매 체계를 확대했다. 기업들이 개별 솔루션보다 통합 플랫폼을 선호하는 추세에 대응하기 위한 조치다. 이 같은 영업 전략 변화는 기업들의 AI 도입 확대로 네트워크와 보안, 운영 관리 수요가 함께 늘어나는 데 대응하기 위한 것이다. 투직 부회장은 과거 클라우드 도입 당시 기업들이 서비스 구축에 투자를 집중한 나머지 네트워크 성능 부족을 뒤늦게 경험했던 사례를 언급하며 AI 환경에서도 유사한 상황이 발생할 수 있다고 지적했다. 특히 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량과 보안 위협이 증가하면서 인프라 확충뿐 아니라 운영 체계의 고도화도 필요해지고 있다고 설명했다. 그는 "기업들이 AI에 예산을 집중하고 있지만 네트워크 등 기반 인프라에 투자하지 않으면 AI의 성능을 제대로 활용하기 어렵다"며 "설비투자뿐 아니라 서비스와 운영 방식도 AI 에이전트의 속도에 맞춰 바꿔야 한다"고 말했다.

2026.11.10 15:21장유미 기자

AI 에이전트 시대 본격화…앤트로픽 손잡은 시스코, 네트워크·보안 사업 재편 속도

[멜버른(호주)=장유미 기자] 인공지능(AI) 에이전트가 기업의 새로운 디지털 노동력으로 자리 잡으면서 네트워크와 데이터센터, 보안 인프라를 통합하려는 시스코의 전략에도 속도가 붙고 있다. AI가 사람의 질문에 답하는 수준을 넘어 다른 에이전트와 협업하며 24시간 업무를 수행하면서 기존 IT 인프라만으로는 급증하는 데이터 처리와 보안 수요에 대응하기 어려워지고 있어서다. 제프 슐츠 시스코 포트폴리오 전략·마케팅 수석부사장은 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026'에서 AI 에이전트 확산에 대응하기 위한 통합 플랫폼 전략을 공개했다. 자체 네트워크 반도체와 엔비디아의 AI 인프라 기술을 결합하는 동시에 앤트로픽의 AI 모델을 보안 제품에 적용해 기업 AI 시장 공략을 강화한다는 구상이다. 이번 행사에서 그는 AI 시장의 변화를 디지털 노동력으로서의 에이전트, 새로운 비용 단위인 토큰, 데이터 통제권, 신뢰라는 네 가지 요소로 설명했다. 또 AI 에이전트가 데스크톱과 클라우드, 기업 자체 인프라 등 다양한 환경에서 실행되면서 기업의 IT 운영 방식도 달라져야 한다고 강조했다. 특히 AI 에이전트의 토큰 소비가 사람의 사용량을 넘어섰다는 점에 주목했다. 실제 AI 모델 라우팅 플랫폼 오픈라우터에 따르면 지난 9월 마지막 주 기준 AI 에이전트의 토큰 사용량은 인간 사용자의 약 7배에 달했다. 또 AI 에이전트의 토큰 사용량은 지난 2월부터 8월까지 약 14배 증가한 것으로 나타났다. 슐츠 수석부사장은 "AI 에이전트가 확산되면서 최상위 AI 모델로 향하는 트래픽이 급증하고 비용 부담도 커지고 있다"며 "이제 기업들은 업무에 따라 외부의 최상위 AI 모델을 사용할지, 자체 데이터센터에 구축한 모델을 활용할지 판단하고 토큰 사용을 최적화해야 한다"고 말했다. 이에 맞춰 시스코는 AI 모델별 토큰 사용량과 비용을 관리하는 '토크노믹스(Tokenomics)' 전략을 강화하고 있다. 클라우드부터 온프레미스, 엣지까지 연결하는 하이브리드 추론 환경을 지원해 기업이 AI 비용과 데이터 통제권을 함께 관리하도록 한다는 방침이다. AI 에이전트 확산은 기업 네트워크 구조에도 변화를 가져오고 있다. 기존에는 직원의 단말기와 클라우드 사이에서 발생하는 남북 방향 트래픽이 중심이었다면, 이제는 에이전트끼리 데이터를 주고받는 동서 방향 트래픽까지 급증하고 있다. 슐츠 수석부사장은 "AI 에이전트 확산으로 데이터센터 내부의 그래픽처리장치(GPU)와 서버를 연결하는 것뿐 아니라 여러 데이터센터를 고속으로 연결해야 할 필요성이 커지고 있다"며 "이를 위해 실리콘 원 G300 기반 102.4Tbps급 스위칭 시스템과 데이터센터 간 연결에 특화된 P200 기반 시스템을 개발했다"고 말했다. 또 그는 엔비디아와 공동 개발한 '시스코 시큐어 AI 팩토리'도 기업 AI 인프라 전략의 주요 축으로 소개했다. 양사는 컴퓨팅과 네트워크, 스토리지, 보안 기술을 결합해 기업이 대규모 AI 시스템을 보다 쉽게 구축하도록 지원하고 있다. 시스코는 최근 슈퍼마이크로와 협력해 대형 데이터센터를 위한 랙 규모 AI 컴퓨팅 시스템으로 제품군을 확대했다. 시스코는 인프라 구축 이후의 운영 효율을 높이기 위한 플랫폼 통합에도 힘을 싣고 있다. 이를 위해 '시스코 클라우드 컨트롤'을 네트워크와 보안, 컴퓨팅 등 전체 제품군을 관리하는 통합 플랫폼으로 발전시키고 있다. 여기에 AI 에이전트 기반 운영 기술인 '에이전틱옵스(AgenticOps)'를 결합해 네트워크 장애 탐지와 문제 해결, 시스템 최적화도 자동화했다. 특히 지난달 선보인 '시스코 모델 파운드리'를 통해서는 기업이 자체 데이터를 활용해 시스코 AI 모델을 추가 학습시키고 내부 환경에 맞게 적용할 수 있도록 했다. 슐츠 수석부사장은 "앞으로 시스코가 출시하는 모든 신제품은 클라우드 컨트롤에 통합될 것"이라며 "현재 미국에서 제공 중인 서비스를 내년 2월 호주·유럽연합(EU)·영국으로 확대하고, 같은 해 5월에는 일본·인도·캐나다에서도 제공할 계획"이라고 말했다. 이번 행사에선 보안 분야에서 앤트로픽과의 협력도 발표해 눈길을 끌었다. 시스코는 AI 모델과 에이전트의 취약점을 점검하는 '시스코 AI 디펜스'에 앤트로픽의 '클로드 미토스'를 적용해 앞으로 레드팀 기능을 고도화할 계획이다. 특히 미토스는 AI 모델과 에이전트를 공격자 관점에서 분석해 보안 취약점을 찾아내는 데 활용된다. 기존에는 AI 모델의 비정상적인 응답이나 개인정보 유출 가능성을 점검하는 데 집중했다면, 앞으로는 에이전트의 행동과 시스템 접근 과정에서 발생하는 위험까지 검증 범위를 넓힐 계획이다. 슐츠 수석부사장은 "시스코는 AI 디펜스 출시 이후 600곳 이상의 고객과 협력해 왔다"며 "기업들이 AI 에이전트 도입을 확대하면서 단순한 모델 취약점 점검을 넘어 에이전트의 권한과 행동을 통제하는 보안 수요도 커지고 있다"고 설명했다. 그러면서 "이에 맞춰 앞으로는 스플렁크를 중심으로 AI 운영과 보안 기능의 통합도 강화할 것"이라며 "에이전트의 행동과 의사결정 과정, 토큰 사용량을 분석하는 옵저버빌리티 기술을 보안 시스템과 연계해 정상적인 업무 수행과 악의적인 공격을 구분하고 대응 속도를 높일 계획"이라고 덧붙였다. 더불어 그는 이날 행사에서 AI 에이전트가 업무를 수행하기 위해 다른 에이전트와 기업 시스템에 접근해야 하지만 그만큼 새로운 공격 경로도 발생한다고 지적했다. 기업이 에이전트에 더 많은 권한을 부여하려면 행동을 추적하고 검증할 수 있는 보안 체계가 뒷받침돼야 한다고 강조했다. 슐츠 수석부사장은 "AI는 사회에 엄청난 긍정적 영향을 미칠 잠재력이 있다고 굳게 믿는다"면서도 "다만 이를 실현하려면 AI를 효과적으로 배포하고 확장하는 동시에 안전하게 보호하고 신뢰할 수 있는 방법을 익혀야 한다"고 피력했다.

2026.11.10 13:02장유미 기자

"日 아사히도 택했다"…시스코, 기업 네트워크 혁신으로 AI 주도권 노려

[멜버른(호주)=장유미 기자] 시스코가 인공지능(AI) 에이전트 확산에 맞춰 기업 네트워크와 보안 인프라 혁신에 속도를 낸다. AI가 사람을 대신해 24시간 업무를 수행하면서 데이터 트래픽과 보안 위협이 증가할 것으로 예상되자 네트워크와 보안을 통합한 인프라를 앞세워 기업 시장 공략을 강화한다는 구상이다. 벤 도슨 시스코 아시아태평양·일본·중국(APJC) 지역 총괄 사장은 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026' 기조연설에서 AI 에이전트 확산이 기업의 업무 방식과 IT 인프라에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다. 도슨 사장은 AI가 단순한 업무 보조 도구를 넘어 자율적으로 판단하고 작업을 수행하는 단계로 발전하고 있다고 설명했다. 특히 사람이 근무하는 시간과 관계없이 AI 에이전트가 지속적으로 작동하면서 기업 네트워크를 통해 오가는 데이터도 크게 늘어날 것으로 내다봤다. 기업 네트워크의 트래픽 발생 구조도 달라질 전망이다. 기존에는 직원들이 애플리케이션에 접속해 데이터를 주고받는 방식이 중심이었다면, 앞으로는 여러 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 시스템 간 통신을 수행하는 비중이 커질 것으로 예상돼서다. 이러한 인프라 혁신은 실제 기업의 업무 환경에서도 진행되고 있다. 도슨 사장은 이날 기조연설에서 시스코 기술을 도입한 기업의 사례를 소개하며 네트워크 현대화가 기업 운영에 미치는 영향을 강조했다. 특히 이날 무대에 오른 존 켈비 아사히 베버리지 최고정보·디지털책임자(CIDO)는 시스코 기술을 활용한 업무 환경 혁신 사례를 공유했다. 아사히 베버리지는 호주 멜버른 사우스뱅크에 새로운 본사를 구축하면서 네트워크와 보안, 협업 시스템을 통합하고 약 1100명의 직원을 위한 지능형 업무 공간을 마련했다. 또 아사히 베버리지는 시스코의 무선 네트워크와 소프트웨어 정의 액세스(SD-Access), 네트워크 관리 솔루션인 카탈리스트 센터 등을 도입해 운영 효율을 높였다. 이를 통해 네트워크 장애 발생 시 문제가 있는 장비를 식별하는 시간을 기존 약 30분에서 10분 미만으로 줄였으며 사무 공간 이용 데이터를 분석해 공간 배치와 운영에도 활용하고 있다. 시스코는 이처럼 기업의 AI 활용이 확대될수록 네트워크의 안정성과 운영 자동화가 더욱 중요해질 것으로 보고 있다. 업무 시스템과 연결된 기기들이 늘어나고 데이터 처리량이 증가하는 상황에서 네트워크 장애가 발생하면 기업의 생산성과 서비스 운영에도 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 사이버보안 역시 새로운 과제에 직면하고 있다. AI 에이전트가 기업 내부 시스템에 접근해 자율적으로 업무를 수행하면서 기존 사용자 중심의 보안 체계로는 새로운 공격 경로와 비정상적인 활동을 파악하는 데 한계가 발생할 수 있어서다. 또 시스코는 공격자들이 AI를 활용해 취약점을 탐색하고 공격을 자동화하면서 기존의 인력 중심 보안 체계에 한계가 나타날 수 있다고 경고했다. 이에 기업들은 AI 에이전트의 활동을 실시간으로 파악하고 이상 행동을 탐지해 신속하게 대응할 수 있는 보안 체계를 갖춰야 한다고 강조했다. 시스코는 이에 대응해 네트워크와 보안, 옵저버빌리티를 결합한 인프라 전략을 강화하고 있다. 데이터센터부터 사무실과 제조 현장까지 연결되는 시스템의 운영 상태를 통합적으로 파악하고 AI 환경에서 요구되는 안정성과 보안 수준을 확보하도록 지원할 방침이다. 기업의 AI 도입도 개별 업무 자동화를 넘어 조직 전체의 운영 혁신으로 확대될 것으로 전망된다. 이에 따라 부서별로 분산된 데이터와 업무 시스템을 통합하고 AI가 실제 업무를 수행할 수 있도록 인프라를 고도화하려는 기업들의 움직임도 빨라질 것으로 예상된다. 도슨 총괄 사장은 "AI가 기업의 업무 방식과 산업 전반을 바꾸고 있다"며 "이러한 변화를 뒷받침하려면 네트워크와 보안 등 기반 인프라도 함께 발전해야 한다"고 강조했다.

2026.11.10 11:55장유미 기자

"AI 실험만 하다 뒤처진다"…시스코, 기업 혁신 가로막는 '신뢰 부족' 경고

[멜버른(호주)=장유미 기자] 시스코가 인공지능(AI) 도입에 속도를 내는 글로벌 기업들을 겨냥해 네트워크와 보안을 통합한 인프라 전략을 강화한다. 기업들이 AI 에이전트 활용을 확대하고 있지만 보안과 통제력에 대한 우려로 실제 업무 적용에 어려움을 겪자 신뢰할 수 있는 AI 운영 환경을 구축해 시장 공략에 나선다는 구상이다. 올리버 투직 시스코 글로벌 세일즈 총괄 부회장은 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026' 기조연설에서 기업의 AI 도입을 가로막는 주요 요인으로 신뢰 부족을 지목했다. 실제로 시스코에 따르면 전 세계 조직의 85%가 AI 에이전트를 실험하거나 시험하고 있지만 실제 운영 환경에 도입한 비율은 5%에 그쳤다. 기업들이 AI의 가능성을 확인하는 단계에서 벗어나 실제 사업 성과로 연결하는 데 어려움을 겪고 있는 것이다. 하지만 그는 아시아태평양·일본·중국(APJC) 지역을 글로벌 AI 혁신을 주도하는 시장으로 평가했다. 특히 새로운 기술을 먼저 도입하고 시장 변화에 적극적으로 대응하려는 기업들의 태도가 이 지역의 빠른 혁신을 이끌고 있다고 강조했다. 또 투직 부회장은 이러한 움직임을 '포모(FOMO·Fear of Missing Out)'로 설명했다. 미래에 뒤처질 수 있다는 두려움보다 변화에 적극적으로 참여하고 경쟁사보다 먼저 혁신을 주도하려는 의지가 APJC 지역 기업들의 AI 도입을 촉진하고 있다고 봐서다. 다만 빠른 도입 의지만으로 AI 혁신을 실현하기는 어렵다고 지적했다. 기업들이 AI 활용 속도를 높이려 하면서도 보안과 통제력에 대한 우려를 해소하지 못하면서 실제 운영으로 전환하는 데 제약을 받고 있어서다. 사이버 공격자들이 AI 에이전트를 활용하는 상황에서 기술 도입을 늦추는 것 역시 기업에 새로운 위험이 될 수 있다고 경고했다. AI 확산을 뒷받침할 네트워크 준비 수준도 낮은 것으로 나타났다. 시스코 조사에 따르면 APJC 지역에서 새로운 AI 요구사항에 대응할 수 있도록 네트워크가 완전히 준비됐다고 평가한 조직은 9%에 불과했다. 기업의 AI 투자와 활용 속도에 비해 이를 지원할 인프라 구축이 뒤처지고 있는 것이다. 특히 AI 에이전트가 자율적으로 업무를 수행하면서 보안 관리 범위도 확대되고 있다. 외부 공격으로부터 AI 에이전트를 보호하는 데 그치지 않고 에이전트가 다른 시스템에 미칠 위험까지 통제해야 하기 때문이다. 시스코는 이에 대응해 네트워크와 보안, 가시성, 거버넌스를 결합한 통합 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 하드웨어와 소프트웨어 전반의 운영 상태를 파악하고 위협에 실시간으로 대응할 수 있도록 관리 체계를 고도화한다는 구상이다. 또 데이터 주권과 기술 선택권 확보도 주요 전략으로 제시했다. 더불어 국가별 규제와 데이터 보호 요구가 강화되는 상황에서 기업이 데이터와 인프라에 대한 통제권을 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 개방형 기술과 파트너 협력을 확대할 것이란 계획도 밝혔다. 투직 부회장은 "기업들은 AI 도입 속도를 높이길 원하지만 보안과 통제력도 포기하지 않으려 한다"며 "이 가운데 어느 하나를 선택하거나 타협하도록 강요받아서는 안 된다"고 강조했다.

2026.11.10 11:33장유미 기자

"AI 에이전트가 돈값 할까"…시스코, 스플렁크로 기업 AI 비용 잡는다

[멜버른(호주)=장유미 기자] 시스코가 인공지능(AI) 에이전트의 운영 비용과 업무 성과를 통합 관리하는 시장 공략에 속도를 낸다. 기업의 AI 도입이 확산되면서 토큰 사용량과 비용 부담이 커지자 스플렁크의 데이터 분석 기술을 앞세워 AI 투자 효율을 높이고 새로운 사업 기회를 확보하겠다는 전략이다. 시스코는 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026'에서 AI 에이전트의 비용과 업무 성과를 분석하고 운영 과정의 위험을 통제하는 신규 기술을 공개했다. 기존 코딩 에이전트에 적용했던 비용 분석 기능을 고객 상담과 금융 서비스 등 기업용 AI 애플리케이션으로 확대하고, 스플렁크와 시스코 IQ를 연계해 보안 대응 역량도 강화할 계획이다. 라자 무코파디아이 시스코 스플렁크 옵저버빌리티 제품 개발 총괄 부사장은 이날 발표에서 "기존에는 클로드 코드와 오픈AI 코덱스 등 코딩 에이전트의 토큰 사용량을 분석하는 데 집중했다"며 "이제는 기업용 AI 에이전트 애플리케이션으로 범위를 넓혀 실제 사업적 가치까지 파악할 수 있도록 했다"고 밝혔다. AWS와 AI 비용·성과 분석 확대…저비용 모델도 추천 이를 위해 시스코는 AWS와 협력해 '스플렁크 에이전트 옵저버빌리티'의 토크노믹스 기능을 기업용 AI 애플리케이션으로 확대한다. 아마존 베드록과 아마존 클라우드워치의 사용 데이터를 활용해 AI 에이전트별 운영 비용과 업무 성과를 연결하고 투자수익률(ROI)을 분석하는 방식이다. 또 이번에 기존 클로드 코드와 코덱스, 커서 등 AI 코딩 도구 중심의 비용 추적 기능을 기업용 AI 애플리케이션까지 확장했다. 이에 따라 고객 상담용 AI 에이전트의 정확도나 업무 처리 결과 등 핵심성과지표(KPI)를 측정하고 기업이 설정한 기준에 따라 사업적 가치를 수치로 평가할 수 있게 됐다. 비용 절감을 위한 AI 모델 추천 기능도 제공한다. 에이전트의 작업 과정을 분석해 동일한 결과를 더 낮은 비용으로 얻을 수 있는 모델을 제안하며 실제 모델 교체 여부는 고객이 결정할 수 있다. 토크노믹스는 오는 12월 비공개 프리뷰를 시작해 내년 초 AWS 마켓플레이스에서 정식 출시될 예정이다. 시스코는 이를 '시스코 클라우드 컨트롤' 애플리케이션으로 제공하며 AWS 외 다른 클라우드에서 실행되는 AI 에이전트도 분석할 수 있도록 지원할 계획이다. 무코파디아이 부사장은 "AI 에이전트가 대규모로 운영되는 환경에서는 실제로 얼마나 많은 사업적 가치를 창출하는지 파악하는 것이 중요하다"며 "기업이 직접 설정한 핵심성과지표를 통해 에이전트의 업무 성과를 측정하고 투자 효과를 확인할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. AI 평가 비용 최대 98% 절감…실시간 안전장치 적용 시스코는 이번 행사에서 AI 에이전트의 응답 품질을 검증하는 자체 평가 모델 '이밸(eval)-G1'도 공개했다. 에이전트의 실행 기록과 전문가 피드백을 활용해 기업별 업무 특성에 맞는 평가 모델을 구축하고 운영 과정에서 발생하는 오류를 점검하는 기술이다. 시스코에 따르면 이밸-G1은 상용 대규모언어모델(LLM) 대비 평가 비용을 최대 98% 줄일 수 있다. 차세대 모델은 기존 LLM보다 평가 응답 속도를 2.5배 높여 대규모 AI 에이전트 환경에서도 신속한 품질 검증을 지원한다. 함께 공개한 '이밸류에이션 튜너(evaluation Tuner)'는 AI 에이전트의 실행 기록과 분야별 전문가의 피드백을 바탕으로 평가 모델을 미세 조정하는 기능이다. 평가 결과를 실시간 안전장치인 가드레일로 연결해 기업이 정한 업무 기준을 벗어나는 행동을 제한하도록 지원한다. 시스코는 두 기술을 결합해 AI 에이전트의 품질 평가에 드는 비용과 시간을 줄이는 동시에 운영 과정의 안전성을 높일 계획이다. 이밸-G1과 이밸류에이션 튜너는 이달부터 정식 제공된다. 시스코 IQ·스플렁크 연계…AI 운영 넘어 보안 대응 강화 시스코는 AI 운영 관리와 함께 기업 인프라의 보안 대응 기능도 확대한다. '시스코 IQ'가 보유한 취약점과 장비 구성, 수명주기 데이터를 스플렁크 플랫폼 기반 시스코 데이터 패브릭에 연결해 보안 위협과 실제 인프라의 위험 노출 현황을 함께 분석하는 방식이다. 시스코 IQ는 현재 1만 6000개 이상의 고객사와 약 2000만 대의 디바이스를 아우르고 있다. 시스코는 이 데이터를 스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티와 연계해 보안 담당자가 위협을 조사하면서 관련 장비의 취약점과 대응 우선순위를 확인하도록 지원한다. 또 시스코는 기업이 발견한 보안 취약점을 신속하게 해결할 수 있도록 서비스나우와의 연계도 강화했다. 시스코 IQ에서 확인한 취약점 정보를 서비스나우의 문제 관리 기록으로 자동 전환해 보안 담당자의 수작업을 줄이고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 AI 에이전트에도 관련 인프라 정보를 제공한다.리즈 센토니 시스코 부회장 겸 최고고객경험책임자(CCXO)는 "AI로 인해 기업이 보안 위협에 대응할 수 있는 시간이 점점 짧아지고 있어 취약점을 파악하는 것만으로는 충분하지 않다"며 "시스코 IQ의 취약점 정보를 스플렁크 플랫폼과 연계하면 보안 분석가가 위협을 조사하면서 관련 인프라의 위험을 확인하고 실제 대응 조치까지 결정할 수 있다"고 밝혔다. 시스코의 이번 발표로 기업용 옵저버빌리티 시장에서도 AI 에이전트의 비용과 업무 성과, 안전성을 통합 관리하는 기술 경쟁이 확대될 것으로 예상된다. AI 에이전트가 기업의 핵심 업무에 투입되면서 기존 IT 시스템의 성능과 장애 분석을 넘어 AI 투자 효과를 검증하려는 수요가 늘어나고 있어서다.무코파디아이 부사장은 "기업의 IT 보안 조직은 AI 에이전트가 올바른 작업을 수행하는지 확인해야 하고 엔지니어링 조직은 비용과 정확도를 관리해야 한다"며 "시스코와 스플렁크의 기술을 결합해 기업들이 이러한 변화를 효과적으로 관리하도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.11.10 09:05장유미 기자

[현장] 앤트로픽 '짝꿍' 시스코, 미토스 품은 'AI 디펜스'로 AI 약점 노린다

[멜버른(호주)=장유미 기자] "다른 인공지능(AI) 모델의 취약점을 찾아내는 데 특화된 '미토스'를 시스코 AI 디펜스에 결합했습니다. 이를 통해 기업이 우려하는 공격 경로를 파악하는 능력을 대폭 강화할 수 있을 것입니다." 시스코가 앤트로픽의 AI 모델 '클로드 미토스'를 자사 보안 솔루션에 통합해 기업 AI 시스템의 취약점을 찾아내는 기술을 강화한다. AI 에이전트가 기업의 핵심 업무에 빠르게 확산되는 가운데 고성능 AI 모델을 공격자 역할에 투입해 보안 위험을 사전에 검증하고 실제 대응까지 지원하겠다는 전략이다. 제프 슐츠 시스코 포트폴리오 전략·마케팅 수석부사장은 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026'에서 앤트로픽과의 협력을 소개하며 이같이 강조했다. 시스코는 기존 'AI 디펜스(AI Defense)'의 레드팀 테스트 체계에 미토스를 추가해 알려지지 않은 취약점과 복잡한 공격 경로를 탐색하는 능력을 강화할 계획이다. 이번 협력은 AI 에이전트가 외부 시스템과 민감한 데이터에 접근해 스스로 업무를 수행하면서 기존 보안 방식으로 대응하기 어려운 위협이 늘어나는 데 대응하기 위한 것이다. AI가 공격자의 취약점 탐색 능력까지 높이면서 기업 역시 실제 공격에 앞서 AI 시스템의 안전장치를 시험하고 위험을 줄일 필요성이 커지고 있다고 봐서다.이에 시스코는 AI를 공격자 역할에 투입해 방어 체계를 점검하는 '레드팀 테스트'로 해결책을 마련했다. 앤트로픽의 미토스가 고도화된 추론 능력을 바탕으로 복잡한 공격 경로를 찾아내면, 시스코 AI 디펜스가 이를 활용해 실제 공격에 악용될 수 있는 취약점을 검증하는 방식이다. 슐츠 수석부사장은 "중요한 것은 AI 모델의 안전장치가 얼마나 많이 뚫리는지가 아니다"며 "공격을 시작한 뒤 해당 모델의 안전장치를 우회하는 데 얼마나 짧은 시간이 걸리는지가 더 중요하다"고 설명했다. 시스코는 지난해 1월 AI 디펜스 출시 이후 수백 개 기업 고객의 AI 모델과 애플리케이션, 에이전트에 대한 보안 검증을 지원해 왔다. 이번에는 기존 레드팀 테스트 체계에 미토스를 추가해 시스템별 특성을 반영한 다단계 공격 시나리오를 생성하고, 테스트 결과를 후속 검증에 활용하도록 기능을 고도화했다. 앤트로픽도 이번 협력을 통해 미토스의 기업 보안 시장 활용을 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 자체 모델의 취약점 탐지 능력에 시스코의 네트워크 보안 기술과 레드팀 운영 역량을 결합해 기업 고객의 실제 보안 대응까지 지원할 수 있다는 판단에서다. 나탈리 미드 앤트로픽 아시아태평양 응용 AI 책임자는 "미토스의 특별한 점은 알려지지 않은 취약점을 발견하는 능력"이라며 "기업이 수많은 취약점을 확인하더라도 다음에 무엇을 해야 할지 막막할 수 있는데, 시스코의 레드팀 역량이 이를 실제 대응으로 연결하는 데 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다. 마이클 무어 앤트로픽 사이버보안 총괄은 "기업들은 핵심 업무에 AI 에이전트를 도입하면서 실제 운영 환경에 배포하기 전 철저한 보안 검증을 원하고 있다"며 "시스코 AI 디펜스에 클로드 미토스를 도입하면 보안팀은 AI의 고도화된 추론 기능을 바탕으로 시스템별 보안 테스트를 계획하고 공격 시나리오를 생성할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 시스코는 이번 협력에서 네트워크 보안 분야에 축적한 기술력을 적극 활용할 계획이다. 네트워크 트래픽과 시스템 운영 환경을 파악하는 기존 역량에 미토스의 고도화된 추론 능력을 더해 AI 보안 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 슐츠 수석부사장은 "시스코가 잘하는 것은 네트워크를 이해하고 트래픽을 파악하는 것"이라며 "여기에 AI 디펜스의 기술과 우수한 AI 모델인 미토스의 역량을 결합해 새로운 단계로 나아가려 한다"고 강조했다. 시스코는 앤트로픽의 미토스를 별도 제품으로 판매하지 않고 기존 AI 디펜스의 보안 테스트 기능에 활용할 계획이다. 고객이 미토스를 직접 사용하는 대신 AI 디펜스가 필요에 따라 해당 모델을 활용해 취약점을 점검하는 방식이다. 특히 외부 AI 모델을 자사 플랫폼에 연동할 때 추가 요금을 부과하려는 일부 소프트웨어 기업과 달리 기존 제품에 미토스를 통합하는 방식을 택한 것도 눈길을 끈다. 고객은 별도 제품을 구매하거나 새로운 라이선스를 취득하지 않고도 미토스 기반 보안 기능을 이용할 수 있다. 더불어 미토스의 활용 범위도 기업이 소유하거나 명시적으로 승인한 시스템으로 제한된다. 시스코는 테스트 담당자 인증과 실행 내역 기록, 작업 중단 기능 등을 적용해 보안 검증 과정에서 발생할 수 있는 위험을 최소화할 방침이다. 슐츠 수석부사장은 "AI 디펜스는 기존에도 여러 모델을 활용해 레드팀 테스트를 수행해 왔다"며 "미토스 역시 이 체계에 추가되는 만큼 고객은 별도 제품이나 라이선스를 구매할 필요가 없다"고 설명했다. 이번 협력으로 프론티어 AI 모델의 기업용 보안 시장 활용도 확대될 것으로 예상된다. 특히 앤트로픽은 미토스의 직접적인 접근 권한을 제한하면서도 시스코의 기존 고객 기반을 통해 기업 시장을 공략할 수 있게 됐다. 시스코 역시 외부 고성능 AI 모델을 자사 보안 제품에 통합해 기술 경쟁력을 높이고 기업 고객 확보에 속도를 낼 것으로 보인다. 슐츠 수석부사장은 "취약점을 찾아내는 것도 중요하지만 이를 바탕으로 어떻게 안전장치를 구축하고 실시간으로 모니터링할 것인지가 중요하다"며 "앞으로는 AI 모델의 안전장치가 무력화되지 않도록 관리하는 것이 필요하다"고 강조했다.

2026.11.10 09:00장유미 기자

AI 보안은 시스코, 신뢰성 평가는 셀렉트스타…협력 시동

셀렉트스타가 글로벌 네트워크·보안 기업 시스코와 손잡고 기업용 인공지능(AI) 보안과 신뢰성 검증을 위한 협력에 나선다. 셀렉트스타는 시스코와 AI 보안·신뢰성 분야 전략 협력을 위한 의향서(LOI)를 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 전날 시스코코리아 본사에서 서명식을 열고 각 사 기술과 경험을 활용해 기업 고객 AI 도입과 활용을 지원하기로 했다. 셀렉트스타는 독자 AI 파운데이션 모델과 모두의 AI 사업 등 국가 AI 프로젝트에 참여하고 금융·법률·공공 분야에서 AI 학습·평가 데이터 구축과 모델 평가 컨설팅을 수행해 왔다. 자체 개발한 AI 신뢰성 평가 플랫폼 '다투모'는 평가 데이터 생성부터 모델 성능·안전성 평가, 레드티밍, 결과 분석까지 지원한다. 양사는 시스코 AI 보안 솔루션 'AI 디펜스'와 셀렉트스타 모델 평가 기술을 결합하는 방안을 논의할 계획이다. AI 디펜스는 AI 모델 취약점 평가와 운영 과정에서 발생하는 보안 위협 대응을 지원하는 솔루션이다. 이를 바탕으로 기업 고객 요구에 맞는 AI 보안·신뢰성 검증 방안을 모색하고 공동 세미나와 마케팅 협업 등으로 협력 범위를 확대할 예정이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 LOI는 시스코와 AI 보안 및 신뢰성 분야 협업 가능성을 구체적으로 논의할 수 있는 계기"라며 "양사 전문성을 바탕으로 기업 고객에게 필요한 협력 방안을 찾고 협업 기회를 넓히겠다"고 말했다.

2026.10.21 11:56이나연 기자

AI에 장애 대응 맡겼지만…기업 절반 "품질 측정·비용 통제 어렵다"

기업들이 인공지능(AI) 에이전트에 시스템 장애 진단과 복구 업무를 맡기고 있지만 AI의 판단 품질과 사용 비용을 관리하는 역량은 도입 속도를 따라가지 못하는 것으로 나타났다. 장애 대응 시간을 줄이는 효과와 함께 예측하기 어려운 행동과 비용 부담도 커지면서 기업 IT 운영의 관리 범위가 인프라 성능에서 AI의 의사결정 과정으로 넓어지고 있다. 21일 시스코가 공개한 스플렁크의 '2026 옵저버빌리티 현황 보고서'에 따르면 AI 모니터링을 중시하는 기업들의 인식과 이를 뒷받침할 측정 역량 사이에 격차가 나타났다. 응답자의 87%가 AI 모니터링을 조직의 우선 과제로 꼽은 데 비해 전체 응답자의 56%는 대규모언어모델(LLM)의 품질 등 AI 워크로드 지표를 측정하지 못한다고 답했다. 이번 조사는 옥스퍼드 이코노믹스가 올해 2~3월 미국·일본·독일 등 10개국 IT 운영·엔지니어링 전문가 2050명을 대상으로 진행했다. 보고서는 스스로 작업 경로를 선택하는 AI 에이전트가 확산하면서 응답 속도와 오류 발생 여부뿐 아니라 판단 과정과 결과의 적절성까지 살펴야 한다고 짚었다. 조사에서도 AI 환각을 파악하는 것이 중요하다는 응답은 85%였지만, 이를 효과적으로 감시하고 있다는 비율은 58%에 머물렀다. 기존 도구와 조직 체계도 제약으로 지목됐다. 응답자의 49%는 사용 중인 옵저버빌리티 도구에 AI를 감시할 기능이 부족하다고 답했고, 38%는 AI 모니터링의 담당 주체와 책임이 명확하지 않다고 밝혔다. AI 에이전트가 의도하지 않은 결과를 일으킬 수 있다는 우려는 83%에 달했다. AI가 IT 운영에 기여하는 효과도 확인됐다. 응답자의 62%는 장애의 근본 원인을 파악하는 데 AI 에이전트를 자주 또는 항상 활용한다고 답했다. 경보 설정 개선에는 58%, 장애 대응 절차서 작성에는 57%가 같은 빈도로 AI를 사용했다. 에이전틱 AI 도입으로 평균 장애 탐지 시간이 개선됐다는 응답은 86%, 평균 복구 시간이 개선됐다는 응답은 72%였다. 응답자의 84%는 AI 덕분에 유지보수보다 혁신 업무에 더 집중할 수 있게 됐다고 답했다. 반대로 14%는 평균 복구 시간이 악화됐다고 밝혀 도입 효과가 모든 조직에서 동일하게 나타나지는 않았다. 보고서는 AI가 제안한 조치를 재확인하고 기존 운영 기준에 맞추는 과정이 초기 대응을 늦출 수 있다고 설명했다. 원인 진단과 절차서 작성부터 AI를 활용한 뒤 검증된 범위에서 코드 되돌리기 등 실행 권한을 확대하는 방식을 제시했다. 비용 관리에서도 가시성 부족이 드러났다. 응답자의 55%는 조직이 AI 비용을 정확히 통제하지 못한다고 답했다. AI 모니터링을 통해 달성하려는 사업 성과가 명확하지 않다는 응답도 54%로 집계됐다. 여러 에이전트가 모델을 호출하고 작업을 반복하는 환경에서 토큰 사용량과 실제 성과를 연결해 관리하는 데 어려움을 겪고 있는 셈이다. 시스템 운영 데이터를 수집·저장하는 비용도 부담으로 작용했다. 응답자의 57%는 옵저버빌리티 비용이 감시 대상인 인프라·운영 비용을 넘어섰다고 답했고, 50%는 예상하지 못한 데이터 관련 비용을 경험했다. 옵저버빌리티의 가장 큰 비용 증가 요인으로는 불필요하게 많은 로그가 31%로 꼽혀 AI 인프라 자체를 지목한 비율인 6%를 웃돌았다. 비용 절감이 감시 범위를 축소하는 사례도 있었다. 응답자의 38%는 데이터 비용 상승으로 수집 범위나 보관 기간을 줄였고, 11%는 비용 절감 조치 때문에 서비스 중단 위험이 커졌다고 답했다. 보고서는 전체 응답자 중 에이전틱 AI를 활용한 문제 해결, 모델 품질 감시, 운영 데이터와 사업 가치 연결 역량 등을 갖춘 206명을 선도 그룹으로 분류했다. 이 그룹에서 AI 비용을 정확히 통제할 수 있다는 응답은 76%로, 나머지 응답자의 41%보다 높았다. 평균 복구 시간이 크게 개선됐다는 비율도 각각 63%, 40%로 차이를 보였다. AI 운영을 계기로 IT와 보안 조직 간 협업도 늘었다. 응답자의 81%는 AI 모니터링으로 보안팀과의 협업이 증가했다고 답했다. 성능 저하의 원인을 보안 위협까지 추적할 수 있다는 응답은 지난해 65%에서 올해 73%로 높아졌다. 보고서는 AI 품질을 기술 부서만의 관리 항목으로 두지 않고 보안·법무·컴플라이언스 부서가 함께 기준을 마련할 것을 제안했다. 운영 데이터 역시 모두 저장하기보다 사업 영향이 큰 정보를 우선 확보하고 AI의 행동·비용·성과를 연결해 평가해야 한다고 강조했다. 패트릭 린 스플렁크 옵저버빌리티 부문 수석부사장 겸 총괄은 "중요한 것은 AI 비용이 얼마인지뿐 아니라 그 비용이 가치 있는 결과를 만들어내는지 여부"라며 "에이전트의 행동과 전체 AI 시스템의 성능, 토큰 소비를 파악하지 못하면 지출을 성과와 연결할 수 없다"고 말했다.

2026.10.21 10:40장유미 기자

네트워크 넘어 AI 인프라 운영까지 노린다…시스코, 차별된 'CX'로 승부

인공지능(AI) 인프라의 성패를 가르는 병목이 그래픽처리장치(GPU)나 메모리 같은 기술 요소보다 실제 운영 과정에서 더 크게 나타날 수 있다는 지적이 나왔다. 고성능 GPU와 네트워크를 구축해도 기존 레거시 시스템과 AI 워크로드가 함께 돌아가는 환경에서 조직 간 의사 결정과 장애 대응, 자산 관리가 늦어지면 기대한 성과를 내기 어렵기 때문이다. 김재덕 시스코코리아 고객경험(CX) 총괄 전무는 20일 서울 삼성동에서 열린 시스코코리아 미디어 테크 세션에서 AI 인프라의 설계부터 운영, 마이그레이션까지 전 생애주기를 지원하는 시스코의 CX 전략을 소개했다. 김 전무는 "고객이 원하는 것은 AI를 도입하는 것 자체가 아니라 이를 통해 실제 비즈니스 성과를 만들고 서비스를 안정적으로 제공하는 것"이라며 "대부분의 기업은 여전히 레거시 인프라 비중이 높기 때문에 앞으로 AI 인프라와 기존 시스템이 공존하는 하이브리드 환경을 어떻게 운영하느냐가 중요하다"고 강조했다. 기업 IT 환경도 빠르게 복잡해지고 있다. 기존 시스템과 AI 에이전트 워크로드가 함께 움직이는 가운데 온프레미스와 멀티클라우드까지 연결되면서 어떤 워크로드가 어디서 동작하는지, 성능과 보안 상태는 어떤지 지속적으로 파악해야 한다. 구축 이전의 아키텍처 설계뿐 아니라 구축 후 운영과 장애 대응까지 함께 고려해야 하는 이유다. 김 전무는 특히 AI 인프라에서 발생하는 병목을 GPU나 메모리 같은 기술 영역에만 한정해서는 안 된다고 봤다. 고성능 GPU를 도입하더라도 내부 의사 결정이 늦거나 보안·서버·애플리케이션·기획 조직이 서로 분리돼 움직이면 실제 서비스까지 연결되는 과정에서 더 큰 지연이 발생할 수 있어서다. 그는 "훌륭한 GPU 기반 AI 인프라를 갖추더라도 조직의 의사 결정이나 레거시 환경과의 통합 운영 과정에서 계속 병목이 생길 수 있다"며 "보안팀과 서버팀, 애플리케이션팀, 기획팀 등이 사일로 형태로 나뉘어 있으면 기술적인 병목보다 더 큰 병목이 생기기도 한다"고 설명했다. 시스코는 이런 운영 공백을 줄이기 위해 CX 조직을 중심으로 고객 인프라의 전체 생애주기를 지원하고 있다. 컨설팅·프로페셔널 서비스를 통해 신규 기술을 기존 환경에 어떻게 적용할지 설계하고, 기술 지원 조직은 장애와 유지보수 대응을 맡는다. 커스터머 석세스 조직은 고객이 도입한 소프트웨어를 실제 업무와 운영 환경에서 활용할 수 있도록 지원한다. AI와 텔레메트리(실시간 운영 데이터 수집)도 운영 체계에 적극 활용하고 있다. 대표 플랫폼인 '시스코 IQ(Cisco IQ)'는 고객이 보유한 네트워크 자산과 소프트웨어 버전, 구성 상태, 서비스 지원 여부 등을 수집해 보안 위험과 교체·패치가 필요한 항목을 분석한다. 각 장비의 수명주기와 설정 정보를 AI 인사이트 형태로 제공해 운영자가 우선 대응해야 할 대상을 찾도록 돕는다. 기존에는 장비 시리얼 번호와 소프트웨어 버전, 지원 종료 시점 등을 엑셀 등으로 별도 관리하는 경우가 많았다. 장비 수가 늘고 물리·논리적 구성이 계속 바뀌면서 사람이 최신 상태를 유지하기는 쉽지 않았다. 그러나 시스코 IQ는 이런 정보를 텔레메트리로 수집해 관리되지 않는 자산과 지원 종료 장비, 설정 오류 등을 실시간에 가깝게 파악하도록 해 편리성을 높였다. 김 전무는 "과거에는 이 작업에 많은 운영 인력과 시간이 필요했고, 점검하는 사이 인프라 환경이 다시 바뀌기도 했다"며 "AI와 텔레메트리를 활용하면 보유 자산과 리스크를 지속적으로 확인하고 필요한 조치를 빠르게 결정할 수 있다"고 밝혔다. 시스코는 앞서 공개한 '클라우드 컨트롤'과 시스코 IQ의 연동도 추진 중이다. 클라우드 컨트롤이 여러 네트워크 영역에서 발생하는 운영 데이터를 통합해 관리한다면 시스코 IQ는 자산 상태와 보안 위험, 구성 정보, 향후 마이그레이션 경로 등을 분석하는 역할을 맡는다. 향후 MCP와 API 등을 활용해 두 플랫폼을 연결할 계획이다. 시스코 IQ를 도입하는 기업들도 점차 늘어나고 있다. 김 전무에 따르면 현재 아시아태평양·일본·중국(APJC) 지역에서 2162개 기업이 시스코 IQ 온보딩을 진행하고 있다. 국내에서도 수십 개 기업이 시스코 IQ를 활용해 자산과 보안 위험을 관리하고 있다. 시스코는 인프라 회복탄력성을 높이기 위한 'RIS(Resilient Infrastructure Service)'도 제공하고 있다. RIS는 현재 인프라와 보안 상태를 진단하고 노후 장비와 취약점을 찾아낸 뒤 아키텍처 현대화와 운영 자동화까지 연결하는 서비스다. 서비스는 크게 노출 진단과 현대화, 디지털 회복탄력성 등 세 영역으로 구성됐다. 고객사와 디스커버리 워크숍을 진행해 인프라와 보안, 보안관제센터(SOC) 운영 체계, AI 에이전트 준비 수준 등을 점검한 뒤 필요한 개선 과제와 실행 순서를 정한다. RIS 아래에는 16개의 세부 서비스가 마련돼 있다. 국내 통신사를 중심으로는 자율형 네트워크 전환 수요도 나타나고 있다. 시스코는 최근 5~6개월 동안 국내 통신사들과 현재 네트워크 자동화 수준을 진단하고 향후 레벨4 수준의 자율형 네트워크로 전환하기 위한 컨설팅을 진행했다. 서비스 계층에서 내려온 의도가 실제 인프라 설정까지 자동으로 반영되고 결과를 다시 확인하는 폐쇄형 자동화 구조를 만드는 것이 목표다. 제조와 금융에서도 인프라 현대화 수요가 커지고 있다. 제조기업은 해외 공장 확대와 함께 국가별 보안 규제와 노후 운영기술(OT) 환경을 함께 관리해야 하고, 금융사는 데이터센터 마이크로세그멘테이션과 제로트러스트, 재해복구(DR) 등을 중심으로 인프라 재설계를 추진하고 있다. 클라우드서비스사업자(CSP)와 관리서비스사업자(MSP)는 멀티클라우드 환경의 가시성과 운영 표준화에 대한 요구가 커지고 있다. 이에 맞춰 시스코는 CX 조직의 업무 방식도 AI 중심으로 바꾸고 있다. 특히 아시아태평양·일본·중국(APJC) 지역에선 리서치와 분석, 문서 작성, 구성 자동화 등을 지원하는 AI 에이전트를 개발해 프로페셔널 서비스 엔지니어의 업무에 활용하고 있다. 또 김 전무는 최근 IT 기업들이 확대하고 있는 FDE(Forward Deployed Engineer)와도 일부 역할이 닮아 있다고 봤다. 시스코는 FDE라는 별도 조직이나 명칭을 두지는 않지만, 프로페셔널 서비스 엔지니어가 고객 현장에서 환경을 직접 파악하고 설계·구현을 지원하고 있다. 여기에 기존 기술지원 조직이 축적한 장애·운영 데이터와 AI를 결합해 고객별 문제 해결 역량도 높이고 있다. 김 전무는 "좋은 제품을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다"며 "설계부터 운영, 활용까지 전체 라이프사이클을 관리하고 각 단계에서 발생하는 리스크를 줄여야 도입한 인프라가 실제 성과로 이어질 수 있다"고 말했다.

2026.10.20 17:13장유미 기자

"사람이 AI 공격 못 따라가"…시스코, AI로 AI 막는다

"인공지능(AI)이 만드는 공격과 위험을 사람이 일일이 따라가며 막기는 어렵습니다. 머신 스피드로 움직이는 AI를 통제하려면 방어 역시 AI 속도로 이뤄져야 합니다." 시스코가 AI를 활용해 기존 보안을 강화하는 'AI 포 시큐리티(AI for Security)'와 AI 모델·에이전트 자체를 보호하는 '시큐리티 포 AI(Security for AI)'를 동시에 강화하고 있다. AI가 보안 이벤트 분석과 취약점 탐지를 빠르게 하는 도구로 자리 잡은 동시에 기업 시스템에 접근해 직접 행동하는 AI 에이전트가 새로운 보안 대상으로 떠오르고 있어서다. 20일 서울 삼성동에서 열린 시스코코리아 미디어 테크 세션에서 이승노 시스코코리아 테크놀로지 스트래티지&어드바이저리 그룹(TSAG) 상무는 오픈소스·오픈웨이트 기반 AI 보안 기술을, 김일근 시스코코리아 TSAG 상무는 기업 내부 AI 시스템을 보호하는 전략을 각각 소개했다. 이 상무는 먼저 AI를 활용해 보안 운영과 소프트웨어 개발 과정의 취약점 탐지를 자동화하는 기술을 소개했다. 시스코는 최근 사이버보안에 특화한 80억(8B) 파라미터 오픈웨이트 모델 '파운데이션-섹-8B(Foundation-Sec-8B)'를 공개하고 보안관제센터(SOC) 등 보안 운영 환경에서 활용할 수 있도록 했다. 파운데이션-섹-8B는 메타 '라마 3.1 8B'를 기반으로 위협 인텔리전스와 취약점 데이터베이스, 사고 대응 문서 등 보안 특화 데이터를 추가 학습한 모델이다. 위협 탐지와 취약점 평가, 보안 자동화를 목적으로 설계됐으며 요약과 분류, 개체명 인식, 질의응답, 추론·생성 등을 지원한다. 외부 클라우드로 데이터를 보내기 어려운 기업을 위해 로컬 환경에도 배포할 수 있다. 시스코는 기본 모델 외에 명령어 처리에 최적화한 '파운데이션-섹-8B-인스트럭트(Instruct)'와 다단계 추론을 지원하는 '파운데이션-섹-8B-리즈닝(Reasoning)'도 제공하고 있다. 이 중 리즈닝 모델은 로그와 네트워크 패킷, 엔드포인트탐지대응(EDR) 이벤트 등 대규모 보안 데이터를 함께 분석해 서로 연관된 위협을 찾는 데 초점을 맞췄다. 이 상무는 "금융이나 공공기관처럼 보안 데이터를 외부 클라우드로 보내기 어려운 곳에서는 클라우드 기반 AI 모델을 활용하는 데 제약이 있다"며 "오픈웨이트 모델을 내부에 배포하면 기존 보안 시스템과 연동해 이벤트 요약과 분류, 질의응답, 추론 등에 활용할 수 있다"고 말했다. 실제 소프트뱅크는 SOC에서 의심스러운 소프트웨어를 분류하는 작업에 파운데이션-섹-8B를 적용했다. 기존에는 사람이 직접 분류 작업을 수행했지만 데이터 프라이버시 문제로 외부 클라우드 거대언어모델(LLM) 도입에 제약이 있었다. 시스코에 따르면 소프트뱅크는 파운데이션-섹-8B로 17개 유형을 분류하고 자체 규칙과 가드레일, 전후처리를 결합한 결과 90% 이상의 성능을 확보했다. 시스코는 소프트웨어 개발 과정에서 AI가 만들어낸 코드의 취약점을 찾는 기술도 확대하고 있다. 생성형 AI가 코드 작성에 폭넓게 활용되면서 개발 속도는 빨라졌지만 사람이 모든 코드를 직접 검증하기 어려워졌고, 범용 LLM은 오탐이나 환각 문제가 발생할 수 있다는 이유에서다. 기업의 소스코드를 외부 AI 서비스에 전달하기 어렵다는 점도 별도 보안 모델 수요를 키우고 있다. 이를 위해 시스코는 올해 소형 오픈웨이트 보안 모델 '안타레스(Antares)'를 개발해 공개했다. 현재 3억5000만·10억 파라미터 모델을 활용할 수 있으며 30억 파라미터 모델도 준비하고 있다. 파일이나 코드 저장소를 지정하면 전체 소스코드를 검사해 취약점이 발생한 위치를 찾아내고 수정이 필요한 부분을 제시하는 방식이다. 개발 단계에서 취약한 코드를 걸러내도록 규칙을 적용하는 '코드가드(CodeGuard)'와 여러 보안 에이전트의 역할과 행동 규칙을 정의한 오픈소스 프로젝트도 함께 공개했다. 특정 AI 모델에 종속되지 않아 개발자가 사용하는 AI 코딩 도구에 적용할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 시스코 내부에서도 이 같은 기술을 실제 코드 검증에 활용했다. 이 상무에 따르면 약 18억줄에 달하는 시스코 전체 코드베이스를 AI와 자체 보안 프레임워크로 점검하면서 기존 방식으로 약 8년이 걸릴 것으로 예상했던 작업을 8주로 줄였다. 오탐률도 3% 미만으로 낮췄다. 이 상무는 "아직 실제 도입 사례를 공개할 단계는 아니지만 국내에서도 안타레스에 대한 요청이 많이 들어오고 있어 고객들과 관련 미팅을 진행하고 있다"며 "이런 기술들을 포함한 서비스 오퍼링도 준비하고 있다"고 말했다. AI로 기존 보안을 강화하는 것과 동시에 AI 자체를 어떻게 보호할지도 새로운 과제로 떠올랐다. 김일근 상무는 AI가 단순히 답변을 생성하는 수준을 넘어 기업 시스템과 도구에 접근해 직접 행동하는 에이전트로 발전하면서 기존 보안 체계만으로는 대응하기 어려운 영역이 생기고 있다고 짚었다. 김 상무는 AI가 사용자의 말을 정확하게 이해하는 것과 사용자의 의도와 가치에 맞게 행동하는 것은 다른 문제라고 봤다. 에이전트에 높은 자율성과 광범위한 접근 권한을 부여하면서 안전장치가 충분하지 않으면 사용자가 예상하지 못한 행동으로 이어질 수 있다는 것이다. 김 상무는 "AI가 머신 스피드로 움직이기 시작하면 사람이 하나하나 따라가며 통제하는 방식으로는 한계가 있다"며 "AI가 하는 행동을 AI를 이용해 감시하고 통제하는 구조가 필요하다"고 말했다. 특히 AI 에이전트는 모델뿐 아니라 외부 도구와 메모리, 기업 데이터까지 연결해 작동하기 때문에 보호 대상도 넓어진다. 에이전트가 호출하는 도구 자체에 악성 명령이 숨어 있는 '툴 포이즈닝'이나 에이전트가 저장한 메모리와 맥락을 변조하는 공격까지 고려해야 한다. 이에 시스코는 에이전트의 행동 범위를 통제하는 '하네스'와 맥락 정보를 함께 관리하는 방식으로 대응하고 있다. 이 전략의 중심에는 'AI 디펜스(AI Defense)'가 있다. 시스코는 AI 보안 기업 로버스트 인텔리전스 인수 이후 관련 기술을 토대로 AI 디펜스를 개발했다. AI 모델과 애플리케이션을 도입하기 전 위험을 점검하고, 운영 과정에서 발생하는 이상 행동을 실시간으로 탐지·차단하며 사후 분석까지 지원하는 플랫폼이다. 기존에는 모델 검증이나 레드팀 테스트를 프로젝트 단위로 수행했다면 AI 디펜스는 이를 상시적으로 자동화하는 데 초점을 맞췄다. AI 모델과 에이전트가 빠르게 바뀌는 만큼 특정 시점에 한 차례 점검하는 방식만으로는 위험을 따라가기 어렵기 때문이다. 또 AI 디펜스를 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 기업 내부 온프레미스 환경에서도 활용할 수 있도록 했다. 김 상무는 "AI 디펜스는 국내에서도 이미 출시해 제공하고 있다"며 "앞으로 한국 시장에 어떻게 적용할지, 한국어와 국내 문화적 맥락을 어떻게 반영할지에 대한 작업도 현재 진행하고 있다"고 밝혔다. 기업이 승인하지 않은 AI를 직원이 사용하는 '섀도우 AI'도 관리 대상이다. 생성형 AI와 바이브 코딩 도구가 확산되면서 직원이 개인 PC에 오픈소스 모델이나 AI 프레임워크를 설치해 사용하는 사례가 늘고 있어서다. 시스코는 올라마와 랭체인 등 널리 쓰이는 AI 실행·개발 환경을 탐지해 조직 내부에서 어떤 AI가 사용되고 있는지 파악하도록 지원한다. 김 상무는 "최근 고객들은 AI를 아예 못 쓰게 해달라고 하지 않는다"며 "업무에 AI를 적극적으로 활용하되 회사 데이터 유출이나 승인되지 않은 AI 사용 같은 위험은 통제하고 싶어 한다"고 설명했다. 이어 "이제 기업의 질문은 'AI를 막을 것인가'가 아니라 '잘 쓰게 하면서 어떻게 통제할 것인가'로 바뀌고 있다"고 부연했다.

2026.10.20 16:57장유미 기자

[유미's 픽] "GPU만 늘려선 안 돼"…시스코, AI 데이터센터 병목 해법 꺼냈다

"인공지능(AI) 데이터센터 성능을 높이는 과정에서 가장 큰 병목은 그래픽처리장치(GPU)와 GPU를 연결하는 백엔드 네트워크에서 발생합니다. 이를 해결하려면 네트워크 데이터 처리를 담당하는 고성능 스위칭 반도체(ASIC)와 800Gbps(초당 800기가비트)·1600Gbps급 스위치, 듀얼·멀티플레인 네트워크 같은 구조적 개선이 필요합니다." 최수영 시스코코리아 테크놀로지 스트래티지&어드바이저리 그룹(TSAG) 상무는 20일 서울 삼성동에서 열린 시스코코리아 미디어 테크 세션에서 AI 데이터센터의 주요 병목으로 GPU 백엔드 네트워크를 꼽았다. GPU 클러스터 규모가 커질수록 GPU 간 통신량이 급증하고 서버 한 대당 필요한 네트워크 포트 수도 늘어나면서 백엔드 네트워크의 처리 성능과 확장성이 전체 시스템 성능을 좌우하는 비중이 커지고 있다고 봐서다. GPU 서버에는 관리망과 서비스용 프런트엔드, 스토리지, GPU 간 통신을 담당하는 백엔드 네트워크가 함께 연결된다. 이 가운데 백엔드 네트워크는 서버 한 대에서 8~16개 포트가 사용되고, 포트당 400Gbps·800Gbps급 속도가 요구돼 클러스터 규모가 커질수록 네트워크 처리 부담이 빠르게 늘어난다. 이때 여러 GPU 서버 사이의 데이터를 빠르게 전달하고 경로를 연결하는 것이 네트워크 스위치로, 시스코는 기업용 이더넷 스위치 시장에서 선두를 달리고 있다. 또 최근에는 자체 네트워크 반도체인 '실리콘 원'과 넥서스 스위치 제품군을 앞세워 AI 데이터센터용 고속 네트워크 시장으로 영역을 넓히고 있다. 최 상무는 "대규모 GPU 네트워크를 지원하려면 결국 고성능 스위칭 ASIC과 이를 기반으로 한 스위치, 전체 네트워크를 관리할 수 있는 운영 솔루션이 함께 필요하다"며 "시스코는 자체 ASIC과 엔비디아 ASIC을 모두 활용해 고객 환경에 맞는 선택지를 제공하고 있다"고 말했다.실제 시스코는 자체 ASIC을 적용한 스위치와 엔비디아 '스펙트럼-X' 계열 ASIC을 적용한 스위치를 함께 제공하고 있다. 두 제품 모두 고속 GPU 백엔드 네트워크를 겨냥하지만 필요한 기능에 따라 선택 기준은 달라진다. 시스코 자체 ASIC은 기존 엔터프라이즈·통신 네트워크에서 사용하던 라우팅과 확장성, 다양한 기능을 유지하면서 AI 트래픽 처리 역량을 높이는 데 초점을 맞췄다. 반면 엔비디아 ASIC 기반 제품은 GPU 백엔드 트래픽 처리와 엔비디아 생태계에 특화된 기능 활용에 무게를 두고 있다. 최 상무는 "통신사처럼 기존 네트워크에서 사용하던 많은 기능을 그대로 유지해야 하는 고객은 시스코 ASIC이 유리할 수 있다"며 "별도로 GPU 네트워크를 구성하면서 엔비디아 기능을 사용하는 것이 더 중요하다면 엔비디아 ASIC을 선택할 수 있다"고 설명했다. 네트워크 속도도 빠르게 높아지고 있다. 시스코는 포트당 800Gbps를 지원하는 64포트 스위치에 이어 포트당 1600Gbps급 64포트 제품도 선보이고 있다. GPU 서버가 고밀도화하면서 일부 제품에는 액체냉각까지 적용했다. 액체냉각 적용 범위가 GPU 서버에서 네트워크 장비로 넓어진 셈이다. 최 상무는 "AI 랙의 전력 밀도가 높아지고 컴퓨팅과 네트워크 장비가 하나의 시스템처럼 구성되면서 스위치도 냉각 구조를 함께 고려해야 하는 단계로 들어서고 있다"며 "GPU 서버 자체가 액체냉각 환경에 연결돼 있다 보니 스위치까지 함께 액체냉각을 적용하려는 요구도 최근 나오고 있다"고 말했다. 그러면서 "스위치도 이제 액체냉각으로 전환하는 시대가 시작됐다고 볼 수 있다"고 덧붙였다. 시스코는 스위치 자체 성능을 끌어올리는 방식과 함께 네트워크 설계도 바꾸고 있다. 기존에는 GPU마다 하나의 네트워크 인터페이스 카드(NIC)와 링크를 전용으로 연결하는 구조가 일반적이었다. 그러나 앞으로는 하나의 NIC에 복수의 링크를 두고 서로 다른 네트워크 플레인으로 트래픽을 보내는 듀얼플레인 구조를 적용해 동일한 리프-스파인 환경에서 더 많은 GPU를 연결할 수 있도록 한다는 방침이다. 또 향후에는 듀얼플레인을 넘어 멀티플레인 구조까지 확대할 계획이다. 800Gbps 포트를 400Gbps 두 개로 나누거나, 1600Gbps 포트를 800Gbps 두 개로 분기해 여러 경로를 구성하면 클러스터 규모를 키우면서도 GPU 간 통신이 거치는 스위치 수를 줄일 수 있어서다. 또 이 방식은 서로 다른 스케일러빌리티 유닛(SU)에 있는 GPU끼리 통신할 때도 가능한 한 하나의 스위치만 거치도록 해 지연을 낮출 수 있다. 시스코는 관리망과 프런트엔드, 스토리지, GPU 백엔드까지 AI 서버에 연결되는 여러 네트워크를 이더넷 기반으로 통일하는 전략도 추진하고 있다. 공통 아키텍처를 적용하면 모니터링과 가시성, AI 기반 운영 도구를 하나의 관리 체계에서 활용하기 쉬워진다고 봐서다. 더불어 AI 팩토리 구성에선 엔비디아·슈퍼마이크로와 협력을 확대하고 있다. 시스코는 현재 네트워크와 실리콘, 광통신, 보안, 스플렁크 기반 가시성을 담당하고, 슈퍼마이크로의 GPU 컴퓨팅 시스템을 결합하는 방식으로 풀스택 AI 인프라를 제공한다. 또 엔비디아 ASIC을 활용한 대규모 네트워크 설계도 엔비디아와 함께 마련해 주목 받고 있다. 시스코는 엔비디아 클라우드 파트너(NCP) 요건을 충족하도록 설계해 대규모 GPU 서비스를 운영하는 사업자가 엔비디아 생태계와 호환성을 유지할 수 있도록 했다. 최 상무는 "기존에는 대규모 GPU 환경이 필요하지 않은 경우가 많아 단독형 GPU 서버를 100대, 200대씩 구축하는 방식이 일반적이었다"며 "앞으로 초대형 클러스터는 GPU 간 연결 효율이 높은 NVL72 같은 랙스케일 구조를 중심으로 구축될 가능성이 높다"고 설명했다. 국내에서도 랙스케일 AI 인프라 도입 움직임이 나타나고 있다. 기존에는 GPU 서버를 개별적으로 증설하는 방식이 많았지만, 초대형 클러스터로 갈수록 GPU 간 연결과 전력·냉각·네트워크를 함께 최적화할 수 있는 랙 단위 시스템의 필요성이 커지고 있어서다. 최 상무는 "국내에서도 관련 작업이 진행되고 있다"며 "내년에는 여러 곳에서 실제 설치 사례가 나타날 것으로 보고 있다"고 말했다. 구본일 시스코코리아 TSAG 상무는 이날 지난 8월 미국에서 출시된 '시스코 클라우드 컨트롤'을 중심으로 에이전틱옵스 기반 인프라 운영 전략을 소개했다. '시스코 클라우드 컨트롤'은 사무실·사업장 네트워크와 데이터센터, 와이파이, 보안 등 서로 분리돼 관리되던 영역의 데이터를 한곳에서 연결해 AI가 장애 원인을 분석하고 운영자 간 협업을 지원하는 것이 특징이다. 현재 미주 지역에서 300개 이상 기업이 사용하고 있으며 5000개 이상 기업이 대기 중이다. 국내 도입 시점은 아직 정해지지 않았다. 시스코가 클라우드 컨트롤을 에이전틱옵스의 중심에 둔 것은 AI가 인프라를 제대로 운영하려면 개별 장비나 특정 영역의 정보만으로는 부족하다고 보기 때문이다. 네트워크와 보안, 데이터센터 등 여러 영역에서 발생하는 데이터를 함께 연결해야 장애 원인과 서비스 영향을 종합적으로 파악하고 적절한 대응 방안까지 제시할 수 있어서다. 구 상무는 "기존에는 각 영역이 자기 시스템만 보면서 문제가 있는지 확인하는 방식이어서 장애 원인을 찾는 데 시간이 많이 걸렸다"며 "클라우드 컨트롤은 여러 도메인의 데이터를 한곳에 모아 서로 연관된 정보를 분석하고 협업할 수 있도록 하는 데 목적이 있다"고 밝혔다. 클라우드 컨트롤은 기존 관리 제품을 하나로 합치는 방식과는 다르다. 데이터센터와 캠퍼스 네트워크 등 실제 설정 변경은 각 영역의 관리 시스템이 맡고, 클라우드 컨트롤은 이들 시스템에서 올라오는 데이터를 연결해 분석하는 상위 운영 계층으로 작동한다. 여러 영역에서 발생한 이벤트를 한 화면에서 비교하고 연관성을 찾아 운영자가 장애 원인을 빠르게 좁힐 수 있도록 돕는다. 시스코는 여기에 생성형 AI 기반 기능인 'AI 캔버스'도 적용했다. 운영자는 자연어로 현재 네트워크 상태나 장애 원인을 질문하고, 각 영역에서 수집된 정보를 바탕으로 관련 장비와 이벤트, 원인 후보를 확인할 수 있다. AI가 어떤 데이터를 참고했고 어떤 과정을 거쳐 결과를 제시했는지도 기록으로 남겨 운영자가 분석 과정을 확인할 수 있도록 했다. 구 상무는 "AI 캔버스에서는 여러 도메인의 에이전트가 필요한 데이터를 가져와 하나의 화면에서 보여준다"며 "운영자가 자연어로 질문하면 관련 정보를 찾아 분석하고, 이후 다른 담당자가 이어서 업무를 진행할 수 있도록 이력도 남긴다"고 설명했다. 시스코는 클라우드 컨트롤을 자사 제품에만 한정하지 않고 외부 시스템과도 연결하는 방향으로 확대하고 있다. 서비스나우와 인포블록스 등 외부 솔루션과 연동할 수 있도록 커넥터를 제공하고 있으며, 최근 인수한 스플렁크에서 수집한 데이터 역시 다른 인프라 정보와 함께 분석할 수 있도록 했다. 구 상무는 "실제 고객 환경은 시스코 제품만으로 구성돼 있지 않기 때문에 외부 시스템의 데이터까지 함께 봐야 전체 상황을 파악할 수 있다"며 "클라우드 컨트롤도 이런 데이터를 연결해 분석하는 방향으로 확장하고 있다"고 말했다. 시스코는 클라우드 컨트롤의 적용 범위를 넓히면서도 AI에 인프라 운영 권한을 전적으로 맡기지는 않는다는 원칙도 세웠다. AI가 장애 원인을 분석하고 대응 방법을 제시하더라도 실제 설정 변경이나 조치 실행은 운영자가 최종 승인하도록 하는 방식이다. 에이전틱옵스를 완전자율 운영보다 AI와 사람이 역할을 나눠 협업하는 구조로 가져가고 있는 셈이다. 구 상무는 "시스코는 전반적으로 AI를 도입하더라도 사람이 무조건 승인하는 형태를 가져가길 원한다"며 "AI가 설정 변경을 제안하더라도 실제 실행 과정에서는 담당자의 승인이 들어가는 구조가 될 것"이라고 강조했다.

2026.10.20 16:51장유미 기자

시스코 "AI 에이전트 통제, 네트워크·보안 통합이 핵심"

"인공지능(AI) 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고 무슨 행동을 하는지 정확히 파악하려면, 네트워크와 보안을 통합해야 합니다. 그래야 에이전트가 어디서 작동하든 통일된 보안 정책을 적용하고, 업무에 필요한 권한만 줄 수 있습니다." 무케시 찬드 탭리얄 시스코 APJC 지역 SASE 비즈니스 리더는 13일 서울 아셈타워에서 열린 'AI 시대의 사이버보안 미디어 라운드테이블' 기자간담회에서 이같이 밝혔따. 그는 네트워크와 보안을 통합한 '시스코 SASE'의 AI 에이전트 통제 역량을 소개했다. 시스코 SASE는 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)와 클라우드 기반 보안 솔루션 '시큐어 액세스'를 결합해 연결과 접근 통제를 함께 관리하는 것이 핵심이다. 탭리얄 리더는 AI 에이전트 활동을 충분히 파악하려면 보안 솔루션이 수집하는 정보만으로는 한계가 있다고 진단했다. 에이전트가 네트워크를 통해 데이터와 모델에 접근하는 만큼 보안 이벤트와 네트워크 정보를 함께 확인해야 한다는 설명이다. 그는 "앞으로 SSE와 방화벽, 엔드포인트 탐지·대응(EDR) 로그만으로는 충분하지 않다"며 "엔드포인트와 에이전트 활동을 전반적으로 파악하려면 네트워킹 역량이 중요하다"고 강조했다. 그는 보안 통합 주요 효과로는 보안 정책 일관성을 꼽았다. 네트워크와 보안 시스템이 분리됐으면 기업 내부에서 설정한 접근 정책을 클라우드 환경까지 동일하게 적용하고 관리하기 어렵다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "우리는 SASE를 통해 네트워크에 적용한 정책이 보안 클라우드까지 이어지도록 지원한다"며 "SD-WAN이 연결과 트래픽을 관리하고 시큐어 액세스가 접근 권한과 보안 정책을 집행하는 구조"라고 설명했다. 이어 "여러 환경에 걸친 접근 수준과 에이전트의 행동을 통합적으로 관리할 수 있다"고 덧붙였다. 그는 통합 방식이 장애 원인을 분석하는 과정도 단순화할 수 있다고 밝혔다. 기존 분산된 환경에서 오류가 발생하면 문제 원인을 구분하기 어려울 수 있다는 이유에서다. 여러 영역 정보를 한 화면에서 확인하면 원인 파악과 대응에 도움이 된다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "네트워크와 보안이 분리됐으면 문제 원인을 식별하기 어렵고 담당 조직 간 책임을 떠넘기는 상황도 생길 수 있다"며 "네트워크와 보안을 함께 볼 수 있도록 제공하면 문제 해결이 수월해진다"고 강조했다. 시스코는 이런 통합 구조를 AI 에이전트 권한 관리에도 적용한다고 밝혔다. 에이전트의 소유자와 역할을 식별하고 접근 가능한 모델 컨택스트 프로토콜(MCP) 서버와 도구를 파악해 업무에 필요한 권한만 부여하도록 지원한다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "사용자가 만든 AI 에이전트가 그 사용자와 동일한 권한을 가져서는 안 된다"며 "에이전트가 작업을 수행하는 데 필요한 접근 권한만 제공할 수 있도록 신원과 의도에 대한 가시성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.10.13 15:21김미정 기자

韓 기업 80%, 보안 사고 경험…시스코 "조직 간 협업부터 변해야"

"한국 기업 사이버 방어 역량을 높이려면 보안 기술 도입뿐 아니라 부서 간 협업 체계를 개선해야 합니다. 보안팀에만 대응을 맡기는 구조에서 벗어나 조직 전반 권한과 책임을 명확히 하고 정보를 공유해야 합니다." 13일 시스코가 발표한 '릴렌트리스 디펜스 보고서'에 따르면 국내 조사 대상 조직의 80%는 최근 1년간 비즈니스에 실질적인 영향을 미친 사이버 보안 사고를 경험한 것으로 나타났다. 한국 사이버 방어 역량은 100점 만점에 58점으로 세계 평균인 64점을 밑돌았다. 이번 조사는 올해 4~5월 전 세계 30개 시장 보안 전문가 8000명을 대상으로 진행됐다. 보안 환경을 보호하는 범위와 위협 탐지·대응·해결 속도·대응 지연 요인을 종합 평가했다. 시스코가 최상위 보안 역량을 갖춘 집단으로 분류한 '릴렌트리스 디펜더' 비율은 전 세계 8%였지만 국내에서는 1%에 그쳤다. 국내 기업의 주요 과제로는 부서 간 협업 부족이 드러났다. 보안·네트워킹·정보기술(IT)팀이 정보와 도구를 공유하며 한 팀처럼 협업한다고 답한 비율은 24%였다. 세계 평균인 41%보다 17%포인트(p) 낮았다. 황성규 시스코코리아 보안 사업 총괄 상무는 이날 서울 아셈타워에서 열린 'AI 시대의 사이버보안 미디어 라운드테이블' 기자간담회에서 보안 전문가들이 기술이나 도구 부족보다 조직 내 협력의 어려움을 주요 문제로 꼽았다고 짚었다. 보안 대응에 어려움을 겪는 실무자 10명 중 6명이 협업과 승인 절차 등 조직 역량 개선을 요구했다는 것이다. 황 상무는 보안팀만 보안을 신경 쓰고 다른 부서의 협조를 구하기 어려운 구조가 대응을 지연시킨다고 설명했다. 부서마다 서로 다른 데이터를 보고 있으면 같은 상황을 파악하고 함께 대응하기도 어렵다는 지적이다. 실제 보고서에서 국내 응답자의 44%는 실제 위협을 추적하는 것보다 여러 시스템에 흩어진 데이터를 수집하고 연결하는 데 더 많은 시간을 쓴다고 답했다. 보안 지표가 지나치게 기술적이어서 경영진을 설득하기 어렵다는 응답도 40%에 달했다. 황 상무는 "보안팀의 기술적 설명이 경영진에게 충분히 전달되지 않으면 조직 전반 공감대를 형성하기 어렵다"고 분석했다. 이어 "네트워크팀과 보안팀뿐 아니라 개발팀 등 IT 운영 인력 모두가 보안을 함께 고려해야 한다"고 강조했다. 보고서에 따르면 AI 활용 효과와 별개로 AI 에이전트 자체를 보호할 준비도 부족했다. 국내 보안 실무자 80% 이상은 AI 활용으로 위협 탐지·대응 역량이 최소 25% 향상됐다고 답했다. 반면 AI 에이전트가 침해됐을 때 이를 탐지하고 대응할 수 있다고 확신한 비율은 37%로 세계 평균인 54%보다 낮았다. 보안 운영에 AI 에이전트를 광범위하게 도입한 국내 조직은 5분의 1에 그쳤다. 데이터 노출과 시스템 침해·외부 업체 데이터 처리에 대한 우려가 도입을 가로막았다. 황 상무는 "AI를 방어에 활용하는 동시에 내부에서 사용하는 AI 에이전트 행동을 통제할 체계도 갖춰야 한다"고 설명했다. 그는 개선 방향으로는 보안 정책과 운영 기준을 먼저 정립하는 방안을 제시했다. 우선 보안 역량이 높은 기업들이 거버넌스를 먼저 마련한 뒤 적용 범위를 넓힌다고 말했다. 부서 간 협업과 의사결정 문제를 사전에 정리하는 것이 보안 투자 효과를 높이는 기반이라는 취지다. 실제로 전 세계 최상위 그룹의 83%는 보안·네트워크·인프라 전반에서 정보와 도구를 공유하며 통합된 보안팀을 운영했다. 나머지 그룹은 37%에 그쳤다. AI 에이전트와 비인간 계정에 일관된 보안 통제를 적용한 비율도 최상위 그룹은 86%로 나머지 그룹의 37%를 웃돌았다. 황 상무는 "모든 IT 운영 요원들이 다 보안을 우선적으로 생각해야 한다"며 "첫 번째 권한과 책임을 명확하게 하자. 팀을 하나로 통합해야 한다"고 말했다.

2026.10.13 10:50김미정 기자

에스넷시스템, 시스코와 사업 전환 맞손…"AI 라이프사이클 서비스 확대"

에스넷시스템이 시스코와 전략적 협력을 강화하며 인공지능(AI) 중심 서비스 기업으로의 전환에 속도를 낸다. 에스넷시스템은 시스코와 '사업 전환 전략 파트너십'을 체결하고 AI 인프라 구축부터 운영까지 아우르는 통합 서비스 사업 확대에 나선다고 1일 밝혔다. 이번 협력은 에스넷시스템이 보유한 시스코 인프라 구축·운영 경험과 자체 플랫폼, AI 기술 역량을 기반으로 추진됐다. 양사는 기술, 영업, 마케팅, 운영 분야에 공동 투자하고 고객의 AI 도입과 운영 전 과정을 지원하는 AI 라이프사이클 서비스 체계를 구축할 계획이다. 에스넷시스템은 이를 계기로 기존 구축 중심 사업에서 벗어나 컨설팅, 설계, 구축, 운영 서비스를 통합 제공하는 사업 구조로 전환을 추진한다. 특히 AI 기반 운영 자동화(AIOps)와 아키텍처 컨설팅 역량 확보에 집중할 방침이다. 회사는 자체 운영 플랫폼을 시스코 클라우드 컨트롤(Cisco Cloud Control)과 시스코 IQ(Cisco IQ)와 연계해 고객의 IT 자산과 계약 정보, 장비 상태, 유지보수 및 갱신 일정을 통합 관리하는 AIOps 서비스를 제공할 예정이다. 또한 기술 체험 공간인 'S2F Center'를 활용해 고객이 솔루션을 직접 검증하고 도입 효과를 확인할 수 있도록 지원한다. 양사는 AI 데이터센터, 디지털 업무환경, 운영기술(OT), 보안, 스플렁크(Splunk) 기반 IT 운영 등 5개 핵심 영역에서 '시스코 통합 솔루션 오퍼링'도 공동 추진한다. 각 분야의 설계·구축·운영 서비스를 패키지 형태로 제공해 고객의 디지털 전환 수요에 대응한다는 전략이다. 이 가운데 AI 레디(AI Ready) 데이터센터는 컴퓨팅 자원과 GPU, 스토리지, 네트워크, AI 운영 환경을 통합 제공하는 서비스로, 기업과 공공기관이 AI 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 보안 분야에서는 인성정보와 아이넷뱅크 등 에스넷그룹 계열사의 전문 역량도 함께 활용할 예정이다. 에스넷시스템 관계자는 "시스코와의 협력을 통해 축적된 인프라 사업 경험에 자체 플랫폼과 AI 기술을 결합해 고객에게 제공할 수 있는 서비스 범위를 확대하게 됐다"며 "IT 환경 진단부터 운영까지 전 과정을 책임지는 통합 서비스를 제공하고 고객의 실질적인 비즈니스 성과 창출을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 14:59남혁우 기자

시스코, '스플렁크 AI' 출시…에이전트 성능·보안·토큰 비용 관리

시스코가 기업이 민감한 데이터를 외부로 옮기지 않고도 인공지능(AI) 에이전트를 구축·운영할 수 있는 기능을 강화했다. 시스코는 엔비디아 손잡고 온프레미스와 프라이빗 클라우드·에어갭 환경에서 자체 관리형 스플렁크 AI를 운영할 수 있는 '스플렁크용 시스코 AI POD'를 출시했다고 16일 밝혔다. 고객은 머신 데이터가 저장된 자체 인프라 안에서 AI 모델과 에이전트를 실행할 수 있다. 스플렁크용 시스코 AI POD는 시스코 인프라와 엔비디아 가속 컴퓨팅을 결합한 사전 검증형 AI 시스템이다. 쿠버네티스 기반 아키텍처와 스플렁크 AI 워크로드에 최적화된 런타임 소프트웨어(SW)를 제공한다. 기업은 스플렁크 AI 어시스턴트와 올해 하반기 출시 예정인 '에이전트 런치패드'를 자체 데이터센터에서 사용할 수 있다. 이를 통해 보안 사고 조사에 AI 에이전트를 투입하거나 업무에 맞는 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있다. 지원 모델은 시스코 딥 시계열 모델과 구글 '젬마 4'·오픈AI 'GPT-OSS 20B' 등이다. 시스코는 향후 수개월 안에 엔비디아 '네모트론' 오픈 모델도 추가해 고객이 데이터를 외부로 보내지 않고 작업에 적합한 모델을 선택하도록 지원할 계획이다. 시스코는 AI 에이전트 성능과 비용을 관리하는 기능도 강화했다. '스플렁크 에이전트 옵저버빌리티'는 에이전트와 모델의 동작을 평가하고 AI 시스템 전반 성능과 토큰 사용량을 실시간으로 보여준다. 이 솔루션은 할루시네이션이나 민감한 데이터 유출처럼 부정확하거나 안전하지 않은 작업을 차단하는 런타임 가드레일도 제공한다. 기존 온프레미스 환경뿐 아니라 스플렁크 옵저버빌리티 클라우드와 시스코 클라우드 컨트롤에서도 이용할 수 있다. 이날 공개된 '토크노믹스' 기능은 클로드 코드와 코덱스·커서 등 코딩 에이전트를 사용하는 과정에서 발생한 토큰 지출을 추적하고 비용 증가 원인을 분석한다. 시스코 딥 시계열 모델로 소비 패턴을 예측해 청구 기간이 끝나기 전에 향후 지출 규모도 파악할 수 있도록 했다. 시스코는 보안 운영 분야에서는 '스플렁크 에이전틱 SOC 워크포스'를 확대한다. 전문 AI 에이전트가 탐지 엔지니어링과 위협 탐지·사고 조사·통합 대응·정책 거버넌스를 지원해 보안 알림을 줄이고 평균 복구 시간을 단축하는 방식이다. 시스코는 아마존웹서비스(AWS)와 다년간 협약을 맺고 에이전틱 보안관제센터(SOC) 공동 제품 개발에도 나선다. 스플렁크의 보안 데이터와 탐지 기능에 AWS의 클라우드 인프라를 결합해 탐지부터 조사와 대응까지 보안 분석가의 업무를 지원할 방침이다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "오늘날 엔터프라이즈 AI의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 배포가 너무 어렵다는 것"이라며 "고객이 이미 신뢰하는 인프라에서 스플렁크 AI를 실행함으로써 확신과 통제력을 가지고 비즈니스에 AI를 활용하는 속도를 한층 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.09.16 15:00김미정 기자

美검찰 기술탈취 주장에..화웨이 "정당한 경쟁" 반박

미국에서 중국 통신장비 기업 화웨이를 상대로 한 형사재판이 시작됐다. 미국 검찰은 화웨이가 장기간 미국 기업의 기술을 탈취하고 금융 시스템을 악용했다고 주장하는 가운데 화웨이는 정당한 경쟁 과정에서 벌어진 일을 범죄로 규정하고 있다며 혐의를 부인했다. 로이터에 따르면 지난 9일 미국 브루클린 연방법원에서 열린 재판에서 미 법무부는 화웨이를 미국 기업의 기술을 조직적으로 탈취한 '범죄 조직'이라고 주장했다. 검찰은 화웨이가 약 20년에 걸쳐 시스코시스템즈와 T모바일을 비롯한 미국 기업 5곳의 영업비밀과 지식재산권을 부당하게 취득했다고 배심원단에 설명했다. 검찰이 제시한 사례에는 시스코의 인터넷 라우터 운영체제 소스코드와 T모바일의 휴대전화 시험용 로봇 기술 등이 포함됐다. 검찰은 화웨이 직원이 T모바일의 로봇 장비 일부를 가져가는 모습이 담긴 영상도 증거로 제시했다. 이와 함께 화웨이가 이란에서 진행한 사업의 성격을 숨긴 채 미국 금융 시스템을 이용하고 이란 정부의 감시 활동을 지원했다는 주장도 폈다. 화웨이 측은 검찰이 정상적인 기업 간 경쟁과 기술혁신을 범죄 행위로 확대 해석하고 있다고 반박했다. 시스코와 T모바일을 둘러싼 사건 역시 회사 차원의 지시나 조직적인 기술 탈취가 아니라 일부 직원이 독자적으로 벌인 행위라는 입장이다. 문제가 확인된 직원에 대해서는 회사가 즉각 해고 등 조치를 취했다고 설명했다. 이란 관련 혐의도 부인했다. 화웨이 측은 당시 회사가 관련 거래가 미국의 제재 법률을 위반한다고 인식하지 못했다고 주장했다. 거래 은행 역시 화웨이가 이란에서 사업하고 있다는 사실을 알고 있었기 때문에 은행을 속이거나 관련 사업을 의도적으로 은폐했다는 검찰 주장은 성립하지 않는다는 논리를 폈다. 이번 사건은 2018년 화웨이와 당시 최고재무책임자(CFO)였던 멍완저우가 이란 제재와 은행 사기 관련 혐의 등으로 기소되면서 본격화됐다. 캐나다에서 체포됐던 멍완저우는 2021년 미국 검찰과 기소유예 합의를 체결한 뒤 중국으로 귀국했다. 당시 합의 과정에서 멍완저우가 인정한 일부 사실관계는 이번 화웨이 재판에서 증거로 활용될 예정이다. 재판은 약 3개월간 진행될 전망이다. 검찰이 제시한 자료가 화웨이 차원의 조직적인 기술 탈취와 제재 위반을 입증할 수 있는지, 개별 직원의 행위와 정상적인 기업 활동이라는 화웨이 측 반박이 받아들여질지가 핵심 쟁점이 될 것으로 보인다.

2026.09.15 10:23홍지후 기자

[최홍석 칼럼] AI 에이전트가 달리려면 어떤 도로가 필요한가

"AI 추론은 '빠른 망'이 아니라 '예측 가능한 망'을 원한다. 지연이 작은 것보다 지연이 일정한 것이 AI 에이전트 서비스의 품질을 결정한다." 이 시리즈는 지금까지 망을 어떻게 만드는가, 즉 인프라의 언어로 이야기해 왔습니다. 4월 OpenROADM, 5월 SRv6·RON, 6월 소버린 AI, 7월 자율화 거점, 8월 6G 설계 철학, 이 모든 논의가 궁극적으로 수렴하는 질문이 바로 이것입니다. 그 망 위에서 무엇이 달리는가. 2026년, AI 에이전트 서비스가 본격화되면서 네트워크에 완전히 새로운 요구사항이 생겼습니다. 챗봇이 아닙니다. 스스로 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 판단해 다음 행동을 결정하는 에이전틱 AI가 실시간으로 서비스되기 시작했습니다. 이 에이전트들이 달리려면 지금까지와는 다른 종류의 도로가 필요합니다. 그 도로를 누가 깔 것인가, 통신사의 가장 현실적인 기회이자 도전이 여기 있습니다. AI 추론 트래픽은 기존 데이터와 무엇이 다른가 AI 에이전트 서비스가 네트워크에 요구하는 것은 단순한 대역폭 확대가 아닙니다. 트래픽의 성격 자체가 다릅니다. 세 가지 핵심 차이가 있습니다. 첫째, 예측 가능한 지연과 지터입니다. 음성 AI 에이전트처럼 대화형 서비스는 응답이 약 500ms를 넘으면 지연감을 줄 수 있어, 클라이언트 기준 time-to-first-token(TTFT)을 중요한 SLO로 둡니다. 원격 제어·협력 제어와 같은 안전 중요 서비스는 지연과 지터가 안전성에 영향을 줄 수 있으므로, 안전 기능을 원격망 품질에만 의존하지 않고 로컬 폐루프·이중화와 함께 설계해야 합니다. 일반 인터넷 트래픽은 평균 지연만으로도 충분한 경우가 많지만, 실시간 AI 서비스는 워크로드별로 P99 등 꼬리 지연 목표를 관리해야 합니다. 둘째, 버스트성(Burstiness)입니다. AI 에이전트 서비스는 동시 요청이 순간적으로 폭증하는 특성을 가집니다. 중앙 집중식 추론 클러스터는 이 버스트 구간에서 처리 용량이 포화되고, 지연이 급격히 증가합니다. 컴캐스트와 엔비디아의 GTC 2026 벤치마크는 이를 명확히 보여줍니다. 버스트 트래픽 조건(P99)에서 단일 중앙 집중식 클러스터는 오히려 처리량이 감소한 반면, 4개 엣지 사이트에 분산된 AI 그리드는 42,362 토큰/초 처리량을 유지했습니다. 셋째, 멀티-티어 분산 처리입니다. 일부 에이전틱 AI 서비스는 단일 모델만으로 처리되지 않으며, 디바이스·엣지·코어의 서로 다른 모델과 도구가 협력할 수 있습니다. 디바이스에서 경량 추론, 엣지에서 도메인 특화 모델, 코어에서 대형 모델을 선택적으로 활용하는 구조입니다. 다만 일반적인 에이전트 서비스가 계층 간 마이크로초 단위 동기화를 요구하는 것은 아니며, 엄격한 시간 동기는 TSN 기반 산업 제어 등 특정 워크로드의 요구사항입니다. NPU 서버와 AI Grid — 추론 인프라의 새 지형 NPU 서버란 무엇인가 GPU가 병렬 연산에 폭넓게 활용되는 반면, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산에 특화된 가속기입니다. 일부 추론 워크로드에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이나 비용 측면에서 이점을 낼 수 있지만, 실제 성능은 모델 구조·정밀도·메모리 구성·배치 크기·소프트웨어 생태계에 따라 달라집니다. CPU가 시스템 운용·데이터 처리를 맡고 NPU 또는 GPU가 AI 연산을 가속하는 이종 컴퓨팅 구조가 일반적입니다. AI Grid — 분산 추론 인프라 엔비디아는 GTC 2026에서 AI 그리드 레퍼런스 아키텍처를 발표했습니다. 핵심은 지역 PoP, 중앙국, 메트로 허브와 엣지 거점에 가속 컴퓨팅을 배치해 지리적으로 분산된 AI 추론 플랫폼을 구성하는 것입니다. 약 10만 개라는 수치는 개별 텔코의 자산이 아니라 전 세계 통신사와 분산 클라우드 사업자가 운영하는 분산 네트워크 데이터센터의 합산 추정치입니다. 기지국은 모든 곳에 추론 서버를 두기보다, 전력·냉각·경제성을 검토해 선택적으로 활용할 수 있는 미래 배치점으로 보는 편이 정확합니다. 한 가지 구현 방식은 코어 AI 팩토리, 지역 엣지 노드, 그리고 선택적 AI-RAN 거점으로 역할을 나누는 것입니다. 코어에서는 대형 모델 학습·파인튜닝과 광역 서비스가, 지역 엣지에서는 지연·데이터 주권·대역폭 요구가 높은 추론이 수행될 수 있습니다. AI-RAN은 RAN과 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원 공유를 검증하는 단계이며, 모든 기지국이 사용자 추론을 처리한다는 뜻은 아닙니다. 사용자와 데이터에 가까운 곳에서 처리하면 왕복 구간을 줄일 수 있지만, 종단간 지연은 무선·전송·큐잉·모델 처리 시간을 함께 고려해야 합니다. 통신사가 설계해야 할 네 가지 네트워크 요건 AI 그리드가 제 성능을 발휘하려면 그것을 연결하는 네트워크가 AI 추론 트래픽의 특성을 수용할 수 있어야 합니다. 4개의 구체적 요건이 있습니다. ① SRv6 기반 결정론적 경로 제어 일반 IP 망에서는 혼잡이나 장애에 따라 경로와 지연이 변동할 수 있습니다. SRv6의 SR Policy는 소스에서 명시 경로를 지정하는 기반이 되어, 지연 민감 트래픽의 경로 변동을 줄이는 데 활용할 수 있습니다. 다만 SRv6만으로 결정론적 레이턴시가 보장되지는 않습니다. 보장형 지연을 위해서는 용량 설계, 자원 예약, 입장 제어, 큐잉·스케줄링과 필요 시 DetNet·TSN 같은 메커니즘을 함께 적용해야 합니다. 따라서 SRv6 단일 패브릭은 AI Grid 연결의 유용한 기반이지만, 그 자체가 충분조건은 아닙니다. ② 5G 네트워크 슬라이싱...AI 추론 전용 슬라이스 AI 추론·일반 데이터·IoT 센서 데이터는 서로 다른 QoS 요건을 가질 수 있습니다. 5G 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리 인프라 위에서 용도별 논리 네트워크와 정책을 구성하는 기능이며, 실제 보장 범위는 RAN·전송·코어·애플리케이션을 포함한 종단간 설계와 SLA에 좌우됩니다. 노키아와 AWS는 MWC 2026에서 AI가 네트워크 KPI와 상황 정보를 바탕으로 슬라이싱 정책을 조정하고, SMO를 통해 RAN 정책을 적용하는 인텐트 기반 사례를 발표했습니다. 이는 기업 AI가 표준 API로 슬라이스를 직접 협상한 상용 구조라기보다, 자동화된 정책 운영을 향한 실증 사례로 보는 것이 적절합니다. ③ 엣지 UPF 분산 배치 5G 코어의 UPF(User Plane Function)를 엣지 가까이 분산 배치하면 사용자 트래픽을 중앙 코어까지 보내지 않고 인접한 서비스 거점으로 분기할 수 있습니다. 다만 UPF가 AI 추론을 직접 수행하는 것은 아닙니다. UPF는 로컬 브레이크아웃을 제공하고, 인접한 MEC 또는 AI 서버가 추론을 수행하는 구조가 일반적입니다. 지연 개선 효과는 배치 위치·무선 구간·전송망·모델 처리 시간에 따라 달라지며, sub-15ms와 같은 목표는 특정 서비스와 측정 범위를 명시해 검증해야 합니다. ④ gNMI 기반 실시간 레이턴시 가시성 AI 그리드에서는 네트워크 지연·손실·혼잡뿐 아니라 추론 지연, 처리량, 큐 깊이, 가속기 사용률 같은 애플리케이션·플랫폼 지표를 함께 관측하고, 오케스트레이터가 이를 바탕으로 요청을 적절한 노드에 배치하는 구조가 필요합니다. gNMI 스트리밍 텔레메트리는 네트워크 장비 상태를 수집하는 유용한 인터페이스이지만, 추론 성능 관측이나 동적 라우팅 전체를 대신하지는 않습니다. 애플리케이션 관측성, 용량 관리, 정책·트래픽 제어와 결합해야 합니다. 아카마이는 요청을 적절한 컴퓨팅 계층에 매칭해 비용과 레이턴시를 함께 최적화하는 접근을 제시했습니다. 글로벌 Telco의 실제 구현 사례 컴캐스트 × 엔비디아...AI 그리드 레퍼런스 검증 (2026.03) 컴캐스트는 엔비디아와 함께 깊은 분산 네트워크 아키텍처를 AI 그리드로 활용하는 협업을 발표했습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크에서 퍼스널l AI의 음성 소형 언어 모델을 RTX PRO 6000 GPU 기반의 4개 사이트 AI Grid에 분산 배치했을 때, 상관된 버스트 트래픽에서도 음성 상호작용의 종단간 지연을 500ms 목표 안에서 유지했습니다. 같은 시험 조건에서 중앙집중형 구성과 비교한 토큰당 비용 절감은 버스트 시 76.1%였습니다. 이는 특정 모델·하드웨어·트래픽 조건의 결과이며 일반적 비용 절감률로 해석해서는 안 됩니다. SKT × Arm × 리벨리온...국산 NPU 기반 AI 추론 인프라 (2026.04) SKT는 Arm·리벨리온과 3자 협약을 통해 Arm AGI CPU와 리벨리온 RebelCard NPU를 결합한 AI 추론 서버를 공동 개발하고, 자사 AI 데이터센터에서 성능·안정성을 실증하기로 했습니다. A.X K1 모델의 운영도 검토 대상이며, 현 시점에서는 상용 도입 완료가 아니라 개발·검증 단계로 표현하는 것이 정확합니다. SKT는 별도의 GPU 기반 AI 인프라 협력도 추진하고 있어, 향후 NPU와 GPU를 워크로드별로 병행 활용할 가능성이 있습니다. AT&T × 시스코 × 엔비디아...제로-트러스트 AI 추론 아키텍처 (2026.03) AT&T와 시스코는 달라스 디스커버리 디스트릭트에서 엔비디아 GPU와 시스코의 파일럿 플랫폼을 활용한 공개안전 사용사례를 시연했습니다. 이 협력은 전용 IoT 코어, 로컬 트래픽 분기, 엣지 컴퓨팅과 제로-트러스트 보안을 결합해 실시간 AI를 네트워크 가까이 제공하려는 접근입니다. 다만 이는 상용 전면 배치라기보다 시연·파일럿과 산업 적용 확대 단계로 보는 것이 정확합니다. 인도삿 × 노키아 × 엔비디아...소버린 AI 그리드 (2026.06) Indosat Ooredoo Hutchison는 2026년 3월 MWC에서 노키아·엔비디아와 함께 동남아시아 최초의 AI-RAN 기반 레이어3 5G 통화를 실증했습니다. 노키아 에어스케일 무선 장비와 RAN 소프트웨어가 엔비디아 GPU 가속 인프라 위에서 동작하며, AI와 RAN 워크로드를 동일한 컴퓨팅 자원에서 동시에 처리할 수 있음을 기능적으로 검증한 사례입니다. 이후 인도네시아 현장 시험과 망 현대화는 추진 단계이므로, AI 그리드와 AI-RAN의 전국 상용 구현 완료로 단정하지 않는 것이 적절합니다. 한국 통신사의 실행 과제...지금 무엇을 결정해야 하는가 영국 리서치 컨설팅 회사인 Analysys Mason에 따르면 통신사의 GPUaaS 수익은 2024년 1억 달러 미만에서 2030년 96억 달러로 성장할 전망이며, 전 세계 약 30개 사업자가 이미 GPUaaS를 출시했습니다. 다만 맥킨지의 잠재 시장 규모와 Analysys Mason의 Telco 수익 전망은 대상 범위와 산정 방법이 달라 이를 단순 점유율로 비교하기에는 한계가 있습니다. 핵심 메시지는 기회가 존재하되, 통신사가 하이퍼스케일러·네오클라우드와 직접 규모 경쟁하기보다 데이터 주권, 연결성, 지역 엣지, 산업별 통합 서비스처럼 차별화 가능한 영역을 선택해야 한다는 점입니다. 국내 통신사의 현실적 준비 순서는 다음과 같습니다. 결론 : 망이 추론 인프라가 되는 시대, 도로를 먼저 깔아야 한다 AI 에이전트 서비스에는 단순히 빠른 망보다 워크로드별로 예측 가능한 종단간 성능, 관측성, 보안과 비용 효율이 중요합니다. 이 시리즈가 다룬 SRv6 단일 패브릭, OpenROADM 개방 광전송, TM Forum L4 자율화 거점은 이러한 AI 추론 인프라의 기반이 될 수 있습니다. 다만 각각은 충분조건이 아니라, 컴퓨팅·오케스트레이션·보안·운영 설계와 결합돼야 합니다. 엔비디아의 AI 그리드 레퍼런스 설계, SKT의 NPU 기반 추론 서버 개발, 인도삿의 소버린 AI와 AI-RAN 추진은 통신사가 분산 추론 인프라의 유력한 제공자가 될 수 있음을 보여 줍니다. 그러나 CDN·분산 클라우드·엔터프라이즈 엣지 사업자도 경쟁과 협력의 대상입니다. 통신사의 강점은 광범위한 접속망과 지역 거점, QoS·보안·운영 역량을 결합해 특정 산업과 지역에 차별화된 서비스를 제공하는 데 있습니다. "AI 에이전트 시대에 통신사의 역할은 단순한 전송 제공을 넘어, 연결성과 분산 컴퓨팅을 결합한 서비스 운영자로 확장될 수 있습니다. 다만 이 역할은 단독 소유권이 아니라 클라우드·CDN·장비·애플리케이션 사업자와의 생태계 경쟁 및 협력 속에서 형성될 것입니다." 도로가 없으면 어떤 차도 달릴 수 없습니다. AI 에이전트 서비스의 시대에 그 도로를 먼저 깔기 시작하는 통신사가, 다음 10년의 AI 인프라 패권을 가져갑니다.

2026.09.04 11:18최홍석 컬럼니스트

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