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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

[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

시스코, 직원 9만명에 '개인 AI 에이전트' 공급…업무 자동화 지원

시스코가 사내 업무 자동화를 위해 전 세계 임직원에게 인공지능(AI) 에이전트를 공급했다. 20일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 시스코는 이번 주 전 세계 직원 9만명에게 개인 AI 에이전트 '마이에이전트'를 제공했다. 마이에이전트는 직원마다 개별적으로 배정돼 이메일 관리부터 시장 정보 분석 등 다양한 업무를 지원한다. 해당 에이전트는 기업 내부 시스템과 연결됐다. 직원 요청에 따라 800개 넘는 하위 에이전트를 호출할 수 있다. 하위 에이전트는 매출 전망치 편차를 추적하고 이상 징후가 발견되면 자동으로 알림을 보내는 등 구체적인 업무를 수행할 수 있다. 직원들은 이메일 요약과 스팸 분류부터 답변 초안 작성 등에 개인 에이전트를 활용할 수 있다. 시장 뉴스를 요약·분석하고 주식시장 움직임을 예측하는 업무에도 활용 가능하다. 각 에이전트는 기존에 설정된 사용자 권한 기반으로 보안이 적용된 기업용 커넥터를 통해 해당 직원에게 필요한 정보를 실시간으로 불러온다. 직원은 데스크톱과 모바일 앱뿐 아니라 시스코 화상회의 소프트웨어(SW) '웹엑스'에서도 개별 에이전트와 대화할 수 있다. 시스코는 AI 에이전트의 자율적인 업무 수행 범위도 제한했다고 밝혔다. 각 에이전트는 자신에게 배정된 직원과만 상호작용하며 다른 직원이나 에이전트와 직접 소통하지 않는다. 외부에 영향을 미치는 작업을 실행하려면 반드시 담당 직원의 명시적인 승인을 받아야 한다. 회사는 데이터 접근 권한을 통제하는 별도의 '정책 서버'도 구축했다. 이를 통해 에이전트가 데이터셋을 삭제하는 등 작업을 차단했다. 시스코 내부 데이터가 외부 기업의 AI 모델 학습에 사용되지 않도록 막아놓기도 했다. 전 직원이 상시 사용하는 AI 에이전트에서 발생할 수 있는 비용을 낮추기 위한 체계도 마련했다. 시스코는 2024년 인수한 스플렁크의 토큰 모니터링 기능을 활용해 AI 사용량을 관리하고 있다. 시스코는 업무에 따라 사용할 AI 모델을 자동으로 결정하는 '지능형 라우터'도 자체 구축했다. 이 시스템은 요청을 분석해 업무 수행 능력과 비용 효율성을 고려한 AI 모델로 자동 연결한다. 자체 데이터센터에 구축한 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 오픈 웨이트 AI 모델도 직접 운영한다. 실제 시스코 AI 요청 중 약 50~60%는 오픈 웨이트 모델로 처리된다. 20~30%는 SW 자동화를 활용하며 외부 파운데이션 모델까지 전달되는 요청은 일부에 그친다. 전 직원에게 AI 에이전트를 제공하면서 발생할 수 있는 토큰과 컴퓨팅 비용을 자체 모델과 자동화 기술로 분산하는 구조다. 시스코가 전 직원에게 AI 에이전트를 제공한 배경에는 사내에서 사용하던 여러 AI 도구를 하나로 통합하려는 목적도 있다. 그동안 직원들이 일상 업무에 AI를 활용하도록 에이전트 적용 범위를 확대해 왔다. 티마야 수바이야 시스코 운영 부문 수석부사장은 "AI가 인간을 완전히 대체할 수 있다고는 생각하지 않는다"며 "AI를 활용해 사람의 역량을 매우 효과적으로 강화하는 것은 가능하다"고 밝혔다.

2026.08.30 10:27김미정 기자

한성시스코-로바이, 범용 로봇 제어 AI 플랫폼 실증·상용화 협력

한성시스코와 로바이가 AI 제어 플랫폼 '로봇 아카데미'를 고무·타이어 제조 현장에 실증하고, 향후 산업 현장 적용 가능성을 공동 검증하고자 업무협약(MOU)을 체결했다. 7일 회사에 따르면, 이번 협약은 한성시스코가 보유한 산업용 엔지니어링·스마트팩토리 솔루션 역량과, 로바이의 범용 로봇 AI 제어 플랫폼인 로봇 아카데미를 결합해 양사의 전략적 이익을 실현하고 시장 경쟁력을 선점하기 위해 이뤄졌다. 이를 통해 개별 공정이나 특정 로봇에 국한됐던 기존 제어 시스템의 한계를 넘어, 양사의 전문성을 융합한 고도화된 지능형 범용 시스템을 구축하는 것이 핵심 목표다. 한성시스코는 고무·타이어 공정 전반에 대한 깊은 도메인 지식과 설비 연동 스펙 및 현장 요구사항을 분석하여 플랫폼 개발에 적극 반영한다. 특히 로바이의 로봇 아카데미가 실제 산업 현장에 원활하고 안정적으로 적용될 수 있도록 하드웨어 인터페이스 구축 및 시스템 통합(SI) 분야를 전담해 상용화 인프라를 조성하는 주도적인 역할을 수행한다. 로봇 아카데미는 로봇이 자신의 구조와 동작 특성, 주변 환경을 스스로 탐색과 학습하는 'AI 자가학습' 기술을 기반으로 로봇의 제어 시스템을 자동으로 구축하는 AI 플랫폼이다. 로봇이나 설비별로 제어 소프트웨어를 새롭게 개발하는 기존 방식에서 벗어나, 각 로봇의 특성에 맞는 제어 시스템을 AI로 빠르게 구축하고 다양한 작업 환경에 적용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 양사는 이런 기술적 결합을 바탕으로 고무 및 타이어 제조 현장 내 시범 라인을 선정하여 로봇 AI 플랫폼 제품의 현장 실증(PoC)을 공동 기획하고 수행할 예정이다. 실제 공정 과정에서 발생하는 로봇 모션 데이터와 비전 인식 데이터 등을 체계적으로 수집하고 분석해 플랫폼의 신뢰성과 제어 성능, 작업 환경 변화에 대한 대응력 등을 철저히 검증할 방침이다. 양사는 향후 현장 실증 결과를 바탕으로 범용 로봇 제어 AI 플랫폼의 상용화 모델을 구체화하고, 다양한 로봇 적용 분야로 범위를 단계적으로 확대한다는 계획이다.

2026.08.07 09:34백봉삼 기자

[AI는 지금] "AI가 짠 코드, AI가 잡는다"…시스코, 개발보안 시장 정조준

시스코가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 개발보안 시장 공략에 나섰다. 대형 범용 모델 대신 비용 부담을 낮추고 내부 환경에서도 운영할 수 있는 특화 모델을 앞세워 코드 변경 때마다 취약점을 점검하는 체계를 확산하려는 전략이다. 23일 업계에 따르면 시스코는 최근 코드 저장소에서 알려진 취약점이 포함됐을 가능성이 높은 파일을 찾아주는 소형언어모델(SLM) 제품군 '안타레스'를 공개했다. 3억5000만개 매개변수의 '안타레스-350M'과 10억개 규모의 '안타레스-1B'를 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했으며 30억 개 규모 모델도 추가할 예정이다. 안타레스는 취약점 설명을 입력받아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 탐색한다. 또 새로운 단서를 반영해 검색 경로를 수정하고 가능성이 높은 파일 순위와 탐색 과정을 함께 제시한다. 여기에 취약점을 직접 수정하거나 최종 판정하기보다 보안 담당자가 우선 검토할 파일을 좁혀 초기 조사 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 시스코가 소형 모델을 택한 것은 AI 코딩 도구 확산으로 검사해야 할 코드가 빠르게 늘고 있어서다. 대형 모델을 이용해 코드 저장소를 반복 분석하면 토큰과 추론 비용이 커지고, 기업의 소스코드를 외부 클라우드에 전송해야 한다는 부담도 따른다. 안타레스는 로컬이나 온프레미스 환경에서 실행할 수 있어 민감한 소스코드를 기업 내부에 유지할 수 있다. 덕분에 금융·공공·국방·제조 분야에선 외부 AI 서비스에 소스코드를 전송하지 않고 취약점을 분석할 수 있다. 또 대형 모델 도입이 부담스러운 중소 보안팀의 AI 활용 문턱도 낮출 것으로 보인다. 주요 외신도 안타레스의 비용과 데이터 통제에 주목했다. 특히 악시오스는 기업이 민감한 소스코드를 외부 AI 사업자와 공유하지 않고 대규모 코드베이스를 더 자주 검사할 수 있는 저비용 수단이라고 평가했다. 또 안타레스가 코딩 도우미보다 코드 저장소를 추적하는 보안 조사관에 가깝다는 점도 강조했다. 시스코는 자체 개발한 500개 과제의 취약점 위치 탐색 벤치마크에서 안타레스가 다수의 대형 공개·비공개 모델보다 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 주장했다. 회사 측 측정에 따르면 전체 평가 비용은 안타레스가 1달러 미만으로, GLM-5.2(약 12.5달러)와 GPT-5.5(약 141달러)보다 낮았다. 다만 안타레스가 기존 애플리케이션 보안 제품을 곧바로 대체할 가능성은 크지 않을 것으로 보인다. 규칙 기반 정적 분석이 다수의 경고를 생성하면 소형 AI가 코드 저장소를 추가로 탐색해 검토 대상을 압축하는 결합 방식이 먼저 확산될 것으로 예상된다. 성능 경쟁도 취약점 탐지 건수에서 오탐 감소와 검사 비용, 탐색 근거의 추적 가능성, CI·CD 연동 능력으로 넓어질 수 있다. 시스코는 안타레스를 단일 모델보다 AI 개발보안 생태계의 구성 요소로 배치하고 있다. 안전한 코딩 규칙을 제공하는 '코드가드', AI 보안 에이전트의 역할과 검증 절차를 정의한 '파운드리 시큐리티 스펙'에 취약점 위치 탐색 모델을 추가했다. 이는 코드 생성 단계의 예방부터 취약점 탐색과 평가까지 이어지는 체계를 오픈 기술로 확산한 뒤 자사 보안 플랫폼과 연결할 기반을 확보하려는 구상으로 풀이된다. 업계에선 AI 코딩 에이전트가 생산하는 코드가 늘면서 사람이 모든 변경 사항을 검사하기 어려워질 것으로 보고 있다. 개발 과정에 소형 모델을 배치해 커밋마다 취약점 후보를 추리는 방식이 확산되면 보안 AI 시장의 경쟁 기준도 대형 모델의 성능보다 비용과 검사 빈도, 운영 효율로 옮겨갈 가능성이 크다. 아민 사베리 스탠퍼드대 교수는 "첨단 AI 탐지는 대규모 예산을 가진 조직의 영역에 머물러 있었다"며 "비용을 낮추고 모든 코드 변경 때 실행할 수 있는 효율성이 모든 팀의 상시 보안 검사를 가능하게 한다"고 말했다.

2026.07.23 12:28장유미 기자

에스넷그룹, 시스코와 AI 시대 '보안 주도권' 노린다…계열사 역량 결집

인공지능(AI) 확산으로 기업 보안 위협이 고도화되는 가운데, 에스넷그룹이 시스코와 함께 그룹 차원 역량을 결집해 시장 공략에 박차를 가한다. 계열사별 전문성을 단일 통합 보안 체계로 연결해 AI 시대 보안 시장을 선도한다는 목표다. 에스넷그룹은 지난 15일 서울 강남구 세텍(SETEC)에서 시스코코리아와 함께 그룹 보안 컨퍼런스 '시스코 시큐리티 시너지 서밋'을 개최했다고 20일 밝혔다. 지난해 시스코 주관으로 개별 파트너사와 진행했던 행사를 올해는 에스넷그룹이 직접 주도했으며 에스넷시스템과 인성정보, 아이넷뱅크, 인성디지탈 등 그룹 4개 계열사 임직원이 참석해 보안 사업 성과와 AI 시대 대응 전략을 공유했다. 행사에선 AI 시대 보안의 핵심 과제로 공격과 방어 간 격차를 줄이는 방안이 제시됐다. 에스넷그룹은 접근 단계에서 위협을 차단하고 데이터센터 내부 확산을 막는 동시에, AI 애플리케이션 운영 과정의 이상 행위를 탐지·차단하는 체계를 그룹 차원 통합 보안 전략으로 발전시키겠다는 비전을 공개했다. 발표 세션에선 계열사별 시스코 보안 구축 사례도 소개됐다. 에스넷시스템은 '시스코 시큐어 워크로드' 기반 마이크로세그멘테이션을 활용해 데이터센터 내부 공격 경로를 차단하는 방안을 발표했다. 인성정보는 '시스코 시큐어 액세스' 기반 글로벌 SASE 구축 사례를 공유했다. 아이넷뱅크는 '시스코 AI 디펜스'를 활용해 사내 미승인 AI(섀도 AI) 사용을 통제하고 AI 애플리케이션의 데이터 유출을 방지하는 방안을 제시했다. 에스넷그룹은 이번 행사를 계기로 계열사별로 분산됐던 보안 역량을 그룹 차원에서 통합하고 국내 대표 시스코 보안 파트너로서 입지를 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI와 클라우드 환경에 대응하는 보안 사업 역량을 지속 확대할 방침이다. 에스넷시스템에서 보안사업을 이끄는 김기철 사장은 "이번 서밋을 그룹이 직접 주도한 것은 시스코 보안 비즈니스에서 수동적 파트너가 아니라 주도적 플레이어로 서겠다는 선언"이라며 "계열사별 역량을 하나의 그룹 솔루션으로 묶어 AI 시대 보안 시장을 선점하겠다"고 강조했다.

2026.07.20 16:49한정호 기자

[유미's 픽] "닷컴 버블 잊었다"…부활한 시스코, AI 보안 강자로 재조명

닷컴버블 시절 인터넷 인프라 확산의 대표 수혜주였던 시스코가 인공지능(AI) 시대에선 보안 인프라 기업으로 다시 주목받고 있다. AI가 취약점 발견과 공격 자동화 속도를 끌어올리면서 네트워크 장비와 보안 운영 체계를 함께 가진 시스코의 역할이 커지고 있어서다. 13일 업계에 따르면 시스코는 최근 AI로 자사 제품군 전반의 취약점을 대규모 점검하고 패치 전 공백을 줄이는 런타임 방어 기술을 앞세우고 있다. AI가 취약점을 더 빠르게 찾아내는 만큼 기업 보안의 부담도 탐지 이후 대응 단계로 넓어지고 있다는 판단에서다. 시스코가 겨냥한 것은 취약점 발견 속도와 실제 대응 속도 사이의 간극이다. 과거에는 주요 시스템을 선별해 점검하고 발견된 취약점을 정기 유지보수 일정에 맞춰 고치는 방식이 통했다. 그러나 AI가 코드 분석과 취약점 탐색에 쓰이면서 기업 보안팀이 대응할 수 있는 시간은 빠르게 줄고 있다. 시스코는 이 같은 변화에 맞춰 보안 점검 속도를 대폭 끌어올렸다. 최근 자사 제품군에 걸쳐 25개 이상 프로그래밍 언어로 작성된 18억 줄 코드를 8주 만에 스캔했다. 기존 보안 연구팀 방식으로는 8년가량 걸렸을 규모다.시스코는 점검 속도와 함께 정확도도 전면에 내세웠다. AI가 취약점을 대량으로 찾아내더라도 오탐이 많으면 개발자와 보안팀의 부담만 커질 수 있기 때문이다. 이에 시스코는 프런티어 AI 모델에 자체 보안 연구 조직의 노하우와 우선순위 판단 기준을 결합해 오탐률을 3% 미만으로 낮췄다. 시스코는 취약점 탐지 이후의 대응 공백도 겨냥하고 있다. AI로 취약점을 더 빨리 찾아내더라도 스위치와 라우터, 방화벽 같은 핵심 인프라에 보안 업데이트를 곧바로 적용하기는 어렵기 때문이다. 이를 위해 시스코는 지난 5월 말 미국 라스베이거스에서 진행된 '시스코 라이브 US 2026(Cisco Live US 2026)'에서 '라이브 프로텍트(Live Protect)'를 공개했다. 이 기술은 데이터센터 스위치용 NX-OS에 내장돼 영구 패치 전까지 시스코가 검증한 임시 보호 조치를 운영 중인 장비에 적용하는 방식이다. 시스코는 이 과정을 탈로스와 PSIRT, 외부 AI 레드팀 기업과 연계해 운영한다. 취약점이 확인되면 공격 경로를 분석하고 보완 통제를 검증한 뒤 장비에 적용해 탐지와 패치 사이의 노출 시간을 줄이는 구조다. 네트워크 장비가 주요 공격 표면으로 떠오른 점도 시스코가 보안 인프라 기업으로 거론되는 이유다. 스위치와 라우터, 방화벽은 기업 데이터와 업무 트래픽이 오가는 길목에 있다. 공격자가 이 장비의 취약점을 악용하면 단일 애플리케이션 장애를 넘어 데이터 이동 경로와 내부 시스템 전반에 영향을 줄 수 있다. 이 같은 위험은 AI 에이전트 확산과 맞물려 더 커질 가능성이 있다. 에이전트는 내부 애플리케이션과 데이터베이스, 클라우드 서비스, 협업 도구를 오가며 업무를 수행한다. 이 과정에서 네트워크 경로와 접근 권한, 데이터 이동, 이상 행위가 모두 보안 관리 대상이 된다. 이에 시스코는 AI 에이전트가 향후 기업 네트워크 사용 방식을 바꿀 것으로 보고 있다. 특히 지투 파텔 시스코 제품 총괄 사장은 에이전트형 AI가 기업 네트워크 트래픽을 크게 늘릴 수 있을 것으로 예상했다. 또 시스코는 에이전트형 AI가 확산되면 향후 10년간 기업 WAN 트래픽 증가 폭이 기존 예상치인 약 2.5배에서 약 9배까지 커질 수 있다고 전망했다. 업계 관계자는 "트래픽 증가는 보안 통제 부담으로 이어진다"며 "AI 에이전트가 여러 시스템을 오가면 보안팀은 누가 어떤 권한으로 어떤 데이터를 호출했는지 실시간으로 파악해야 한다"고 설명했다. 이어 "이 때문에 모델 자체를 보호하는 수준을 넘어 AI가 움직이는 경로와 인프라 전체를 관리하는 역량이 점차 중요해질 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 분위기 속에 네트워크 장비와 보안 솔루션, 위협 인텔리전스, 관측성 제품을 함께 운영 중인 시스코의 기존 사업도 다시 주목받고 있다. AI가 기업 업무망과 데이터센터, 클라우드 환경 전반에 들어갈수록 네트워크와 보안을 묶어 관리하려는 수요가 커질 수 있어서다.덕분에 최근 월가의 평가도 달라지고 있다. 해외 주요 투자은행들은 지난달 시스코 목표주가를 잇달아 올리며 AI 데이터센터 네트워크 수요와 보안·운영 포트폴리오를 재평가했다. BofA는 목표주가를 135달러에서 150달러로, 모건스탠리는 120달러에서 130달러로, UBS는 95달러에서 132달러로 높였다.시스코 주가도 고점권 흐름을 이어가고 있다. 지난 10일 뉴욕증시에서 시스코는 전 거래일보다 2.48% 오른 121.31달러에 거래를 마쳤다. 장중에는 121.69달러까지 오르며 AI 인프라와 보안 수요를 둘러싼 투자자 기대를 반영했다. 업계 관계자는 "AI 도입이 늘수록 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI가 움직이는 네트워크와 데이터 경로를 통제해야 한다"며 "시스코는 네트워크와 보안 운영을 함께 다룰 수 있다는 점에서 AI 인프라 시장의 또 다른 수혜주로 평가받을 수 있다"고 말했다.

2026.07.13 11:42장유미 기자

시스코-과기정통부, 사이버보안 인턴십 확대…"실무 인재 200명 양성"

시스코가 정부 손잡고 국내 사이버보안 실무 인재 양성 프로그램을 확대 운영한다. 시스코코리아는 과학기술정보통신부와 협력해 내달 31일까지 '시스코 버추얼 인턴십 프로그램 2026'을 진행한다고 29일 밝혔다. 올해 프로그램은 정보보호특성화대학과 K-실드 주니어 프로그램 등 과기정통부 정보보호 전문인력 양성사업에 참여하는 학생 200명 대상으로 운영된다. 올해 프로그램은 지난해 30여 명 규모에서 200명으로 늘었다. 시스코코리아는 수도권에 집중됐던 보안 인턴십 기회를 지방 거점 대학생에게까지 넓혀 시간과 장소 제약 없이 실무 경험을 제공할 방침이다. 참가자는 시스코 사회공헌 교육 프로그램 '시스코 네트워킹 아카데미'를 통해 총 75시간 온라인 교육을 이수한다. 커리큘럼은 엔드포인트 보안, 사이버 위협 관리, 네트워크 디펜스 등 글로벌 보안 표준 과정으로 구성됐다. 실습 과정에서는 시스코 패킷 트레이서를 활용해 가상 네트워크 환경을 설계한다. 참가자는 보안 취약점 방어 관련 실습도 수행하며 실제 보안 업무에 필요한 대응 역량을 익힌다. 시스코는 프로그램 기간 참가자들의 보안 역량을 겨루는 '캡처 더 플래그' 대회도 연다. 모든 과정을 마친 참가자는 과기정통부와 시스코가 공동 인증하는 공식 수료증을 받는다. 시스코 글로벌 위협 인텔리전스 조직 탈로스와 고객 경험팀 등 국내외 보안 전문가도 프로그램에 참여한다. 이들은 최신 기술 트렌드 특강과 커리어 멘토링을 통해 참가자들의 현장 이해도를 높일 예정이다. 최지희 시스코코리아 대표는 "우리는 글로벌 시장에서 검증된 시스코 VIP 모델을 한국 환경에 맞게 발전시켜 국내 학생들이 필수적인 실무 경험을 쌓을 수 있도록 돕겠다"고 밝혔다.

2026.06.29 10:00김미정 기자

[유미's 픽] 월가가 찍은 AI 수혜주…시스코 목표가 줄상향에 주가 '들썩'

시스코가 월가에서 인공지능(AI) 데이터센터 수혜주로 재평가받고 있다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 내부 트래픽이 급증하면서 그래픽처리장치(GPU)를 연결하는 네트워크·광학 기술 중요성이 커진 영향으로 풀이된다. 25일 업계에 따르면 해외 주요 투자은행(IB)들은 최근 시스코 목표주가를 잇달아 올리고 있다. 뱅크오브아메리카(BofA)는 지난 8일 시스코 목표주가를 135달러에서 150달러로 상향하고 매수 의견을 유지했다. BofA는 5월 26일에도 목표주가를 114달러에서 135달러로 올렸다. 씨티는 시스코 목표주가를 90달러에서 112달러로 높인 것으로 알려졌다. 모건스탠리도 목표주가를 120달러에서 130달러로, UBS는 95달러에서 132달러로 각각 상향했다. 이는 전통 네트워크 장비 사업보다 AI 데이터센터 네트워크 수요에 시장이 집중한 영향이다.이에 시스코 주가는 최근 월가의 목표주가 상향과 AI 인프라 수혜 기대 속에 고점권에서 움직이고 있다. 지난 24일 뉴욕증시에서 시스코는 전 거래일보다 1.24% 하락한 119.73달러에 거래를 마쳤다. 장중에는 122.87달러까지 오르며 52주 신고가권 흐름을 이어갔다. 시스코가 제시한 AI 인프라 주문 증가도 투자자 기대를 키웠다. 시스코는 2026 회계연도 3분기 실적 발표에서 하이퍼스케일러 대상 AI 인프라 주문이 회계연도 누적으로 53억 달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 기존 연간 목표였던 50억 달러를 넘어선 규모로, 시스코가 제시한 올해 AI 인프라 주문 전망은 90억 달러로 높아졌다. BofA는 시스코의 광학 네트워크 사업을 주목했다. 시스코가 인수한 아카시아의 광학 주문 증가와 800G 옵틱스 시장 확대를 목표주가 상향 근거로 제시했다. AI 데이터센터가 대형화될수록 GPU와 서버 사이 데이터를 고속으로 주고받는 광학 장비 수요가 커질 수 있다고 판단해서다. 아카시아는 고속 광 전송 기술을 보유한 기업으로, 시스코가 2021년 인수를 마무리했다. 인수 당시에는 광학 포트폴리오 확대 성격이 강했지만, AI 데이터센터 확산 이후 전략적 가치가 커졌다는 평가가 붙고 있다. 시스코가 자체 네트워킹 칩 '실리콘 원'과 아카시아 광학 기술을 함께 보유한 점도 차별화 요소로 거론된다. AI 데이터센터에서는 수많은 GPU와 서버가 대규모로 연결돼 작동한다. 데이터 전송 지연이나 손실이 생기면 학습·추론 효율이 낮아질 수 있다. 이 때문에 고성능 스위치, 라우터, 광학 모듈 등 네트워크 장비 수요도 GPU 투자와 함께 커지는 흐름이다. 이 과정에서 AI 데이터센터 내 시스코의 네트워크 인프라 역할은 커지고 있다. GPU 수요 증가가 서버 투자에 그치지 않고, 이를 연결하고 안정적으로 운영하는 네트워크 수요로 이어지고 있다. 시스코 관계자는 "AI 수요가 폭발하면서 데이터센터 트래픽을 지탱하는 네트워크 인프라가 중요해지고 있다"며 "실리콘 원과 광학 기술이 맞물리면서 하이퍼스케일러의 AI 인프라 주문 증가로 이어지고 있다"고 설명했다. UBS도 시스코의 실리콘·옵틱스 경쟁력과 하이퍼스케일러 고객 기반을 목표주가 상향 요인으로 봤다. 모건스탠리는 AI 인프라 주문 규모가 시스코 주가 재평가의 핵심 지표로 부상했다고 평가했다. 씨티는 AI 주문잔고 확대를 반영해 2026~2028 회계연도 주당순이익(EPS) 전망을 상향했다. 엔비디아와의 관계도 시스코 주가 재평가 요인으로 꼽힌다. 엔비디아가 GPU와 인피니밴드 생태계를 중심으로 AI 인프라 시장에서 입지를 넓혔다면, 시스코는 이더넷 기반 네트워크와 보안·운영 기술을 앞세우고 있다. 양사는 일부 영역에서 경쟁하면서도 AI 인프라 구축 시장에서는 협력 관계를 이어가고 있다. 시스코의 포트폴리오 확장도 투자자 관심을 키우는 요인이다. 시스코는 네트워크 장비뿐 아니라 보안, 옵저버빌리티, 데이터 분석 역량을 강화해 왔다. 특히 스플렁크 인수 이후 AI 인프라 운영과 보안 관제 영역으로 사업을 넓힐 수 있다는 기대도 커졌다. 국내 시장에서도 관련 수요가 늘어날 가능성이 있다. 통신사, 클라우드 사업자, 대기업, 공공 부문을 중심으로 AI 데이터센터 구축 논의가 이어지고 있어서다. 지금까지 AI 인프라 투자는 GPU 확보와 전력·냉각 이슈에 초점이 맞춰졌지만, 실제 운영 단계에서는 네트워크 병목과 보안, 관제 역량이 주요 변수로 떠오를 수 있다. 업계에선 AI 데이터센터 투자 논의가 서버 중심에서 네트워크·보안·운영 영역으로 넓어질 가능성을 보고 있다. GPU 클러스터 규모가 커질수록 데이터 흐름을 안정적으로 처리하는 기술이 전체 인프라 효율을 좌우할 수 있다는 이유에서다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 투자가 본격화될수록 GPU만으로는 인프라 경쟁력을 설명하기 어렵다"며 "시스코처럼 네트워크와 광학 기술, 보안 운영 역량을 함께 갖춘 기업들이 다음 수혜주로 부각될 수 있다"고 말했다.

2026.06.25 09:56장유미 기자

[AI는 지금] 와이드필드 품은 시스코, AI 에이전트 보안 승부수…'신원 전쟁' 불붙었다

시스코시스템즈가 인공지능(AI) 에이전트 보안 기업 와이드필드 시큐리티 인수에 나서며 글로벌 보안 시장의 경쟁 축이 신원·세션 기반 보안으로 넓어지고 있다. 생성형 AI가 단순 응답 도구를 넘어 기업 시스템 안에서 직접 작업을 수행하는 에이전트로 진화하면서, 보안 기업들의 경쟁 기준도 탐지 정확도에서 실행 맥락 검증 역량으로 이동하는 분위기다. 시스코는 18일(현지시간) 공식 블로그를 통해 와이드필드 시큐리티 인수 계획을 발표했다. 와이드필드는 엔드포인트, 신원 시스템, 네트워크, 클라우드에서 발생하는 신원 신호를 세션 단위 증거 데이터로 전환하는 기술을 보유한 기업이다. 시스코는 해당 기술을 자회사 스플렁크의 '에이전틱 보안운영센터(Agentic SOC)'에 통합해 인간 사용자뿐 아니라 AI 에이전트, 자동화 워크로드, 서비스 계정 등 비인간 식별자의 활동 분석에 활용할 계획이다. 이번 인수는 AI 보안의 초점이 프롬프트 인젝션이나 데이터 유출 방지에서 권한을 가진 AI의 행동 통제로 확장되고 있음을 보여준다. 기존 보안 체계가 누가 로그인했는지에 초점을 맞췄다면, AI 에이전트 환경에서는 어떤 개체가 어떤 권한과 세션에서 어떤 행동을 했는지 검증하는 능력이 중요해지고 있다. 인증된 계정이나 승인된 AI 에이전트가 잘못된 맥락에서 위험한 작업을 수행할 경우 사람이 개입하기 전 피해가 커질 수 있어서다. 와이드필드 기술은 이 지점에서 스플렁크의 AI 기반 SOC 기능을 보완한다. 와이드필드는 신원 텔레메트리를 검증 가능한 세션 증거로 전환한다. 스플렁크의 SOC 에이전트는 이를 바탕으로 특정 행위가 정상 활성 세션에서 나온 것인지, 탈취됐거나 악용된 세션에서 발생한 것인지 추론할 수 있다. 시스코는 이를 통해 자율 대응의 속도와 정밀도를 높이겠다는 구상이다. 이번 인수는 글로벌 보안 기업에도 압박 요인으로 작용할 전망이다. 팔로알토 네트웍스는 코텍스 엑시암(Cortex XSIAM)을 앞세워 AI 기반 SOC 시장을 공략해 왔지만, 시스코가 스플렁크에 세션 인텔리전스를 더하면서 경쟁 기준은 이벤트 분석을 넘어 신원 맥락과 세션 검증 역량으로 넓어질 수 있다. 크라우드스트라이크 역시 엔드포인트·워크로드 중심 방어 체계에 더해 비인간 식별자와 AI 에이전트 권한 추적 역량을 강화해야 하는 부담이 커질 수 있다. 마이크로소프트와 구글 등 클라우드 빅테크도 자사 AI·보안 포트폴리오 안에서 머신 아이덴티티, 에이전트 행동 검증, AI 거버넌스 기능을 앞으로 확대할 가능성이 있다. 시스코가 최근 아스트릭스 시큐리티와 갈릴레오에 이어 와이드필드까지 더한 점도 주목된다. 아스트릭스는 비인간 식별자와 자격 증명 보안, 갈릴레오는 AI 관측성과 가드레일 영역을 보완한다. 여기에 와이드필드의 세션 인텔리전스가 더해지면서 시스코는 신원, 실행 행동, 관측성, 대응을 하나로 묶는 AI 보안 포트폴리오를 강화할 수 있게 됐다. 업계에선 이번 인수를 계기로 AI 보안 시장의 경쟁 구도가 모델 보호 중심에서 에이전트 통제 중심으로 이동할 가능성에 주목하고 있다. AI가 기업 내부 시스템에서 직접 실행 주체로 활동하는 사례가 늘수록 보안 기업들은 계정과 단말 중심 방어를 넘어 AI 에이전트의 권한과 행동을 실시간으로 증명하는 기술을 확보해야 하는 부담이 커질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "AI 에이전트가 기업 시스템 안에서 직접 업무를 수행하기 시작하면서 계정 관리만으로는 보안을 설명하기 어려워졌다"며 "앞으로는 AI가 어떤 권한으로 어떤 행동을 했는지 입증하는 기술이 SOC 경쟁력을 좌우할 가능성이 크다"고 말했다.

2026.06.19 15:41장유미 기자

AI 팩토리 구축 쉽게…넷앱-시스코, '플렉스포드' 고도화

넷앱과 시스코가 기업 인공지능(AI) 인프라 구축 복잡성을 줄이기 위한 신규 검증 솔루션을 공개했다. 컴퓨팅·네트워크·스토리지를 통합한 아키텍처를 기반으로 기업이 보다 빠르고 안전하게 AI를 도입할 수 있도록 지원하며 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 넷앱은 시스코와 함께 AI 구축을 지원하는 신규 '플렉스포드(FlexPod)' 검증 솔루션을 발표했다고 18일 밝혔다. 이번 솔루션은 AI 워크로드 운영에 필요한 인프라 복잡성을 줄이고 데이터 관리와 보안, 운영 효율성을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 양사는 이번 플렉스포드 솔루션을 통해 엔터프라이즈 AI 구축을 위한 검증 아키텍처를 제공할 방침이다. 검색증강생성(RAG)과 시멘틱 검색 환경 구축을 지원하며 넷앱 AFX, 넷앱 AI 데이터 엔진(AIDE), 엔비디아 및 시스코 시큐어 AI 팩토리를 결합해 데이터 관리와 보안, AI 운영 기능을 통합 제공할 계획이다. 기존 데이터를 활용한 AI 추론 및 RAG 워크플로우를 지원하는 사전 통합형 AI 인프라와 원격·분산 환경을 위한 엣지 AI 추론 환경도 지원한다. 특히 엔터프라이즈 AI 환경에선 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 기반의 넷앱 AI 데이터 엔진과 시스코의 AI 네트워킹·보안 기술을 결합했다. 이를 기반으로 기업이 데이터 탐색과 준비, 거버넌스, 보안 역량을 강화하고 대규모 AI 팩토리를 보다 효율적으로 설계·확장할 수 있도록 지원한다. 넷앱과 시스코는 AI 인프라가 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보 경쟁을 넘어 데이터와 보안, 운영 체계를 통합하는 방향으로 진화 중이라고 보고 있다. 기업이 AI 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경으로 전환하는 과정에서 안정성·확장성·보안성을 동시에 확보하는 것이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 댈러스 올슨 넷앱 최고사업책임자(CCO)는 "IT팀이 모든 환경에서 안정적이고 일관된 성능을 제공해야 하는 과제를 안고 있는 가운데, AI 워크로드는 데이터 인프라에 대한 요구사항도 빠르게 높아지고 있다"며 "양사 플렉스포드 파트너십은 이미 고객의 인프라 관리 및 유지보수 시간을 최대 20% 절감하는 성과를 입증했다"고 밝혔다. 이어 "이번 협력을 통해 기업이 보다 안정적이고 효율적으로 AI를 도입할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다. 제레미 포스터 시스코 GM 겸 수석부사장은 "기업들이 AI 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 전환하면서 보안은 선택이 아닌 필수 요소가 됐다"며 "넷앱과 협력해 시스코 시큐어 AI 팩토리를 플렉스포드 솔루션으로 확장함으로써 기업이 AI 관련 리스크를 해결하는 동시에 AI 인프라 배포·운영 방식을 간소화하도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.06.18 15:48한정호 기자

시스코, '클라우드 컨트롤' 공개…"인간·AI 에이전트 함께 일하는 시대"

"인공지능(AI) 시대 기업 인프라 운영 방식은 바뀌어야 합니다. 인간 작업자와 AI 에이전트가 같은 환경에서 시스템을 관리하고 방어해야 합니다. 이를 통해 기업 인프라 운영 속도·방어율을 높일 수 있을 것입니다." DJ 삼파스 시스코 보안사업부 AI 소프트웨어·플랫폼 수석부사장은 4일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 '시스코 라이브 US 2026'를 앞두고 지난달 28일 사전 미디어 브리핑에서 통합 플랫폼 '시스코 클라우드 컨트롤'을 공개하며 이같이 밝혔다. 시스코 클라우드 컨트롤은 시스코의 에이전틱옵스 운영 모델을 위한 기반 플랫폼이다 네트워킹과 보안, 컴퓨팅, 옵저버빌리티, 협업 기능을 한 보안 환경에서 관리하도록 지원한다. 사용자는 로그인 한 번으로 여러 시스코 플랫폼을 한 화면에서 확인할 수 있다. 플랫폼 안에서 자연어로 자체 애플리케이션과 에이전트를 만들 수 있다. 사람과 AI 에이전트는 같은 데이터 계층과 운영 맥락을 공유한다. 플랫폼에는 크로스 도메인 텔레메트리와 목적 특화 모델, 신뢰할 수 있는 에이전트 기능이 포함된다. 네트워킹과 보안, 옵저버빌리티, 협업 영역의 데이터를 결합해 가동시간, 에이전트 행동, 토크노믹스 등 핵심 운영 과제를 같은 정보 기반으로 처리하도록 했다. 삼파스 수석부사장은 "우리는 40년 운영 네트워킹 데이터를 기반으로 한 '딥 네트워크 모델'을 클라우드 컨트롤에 적용했다"며 "플랫폼은 단순히 대형 모델에 의존하지 않고 문제 복잡도에 맞춰 목적 특화 모델과 프런티어 모델을 조합해 작동한다"고 설명했다. 이어 "플랫폼 내 AI 에이전트는 장애 징후를 포착하고 원인을 식별한 뒤 수정 조치를 수행할 수 있다"며 "배포 전 변경 사항을 테스트하고 사용자 경험이 회복됐는지도 확인한다"고 덧붙였다 . 시스코는 운영자와 에이전트가 실시간 증거를 바탕으로 문제를 함께 해결하는 '시스코 AI 캔버스'도 제공한다. 근무 교대나 에스컬레이션 과정에서도 맥락이 유지돼 같은 작업이 반복되는 문제를 줄이는 것이 목표다. '클라우드 컨트롤 스튜디오'는 에이전트 빌더와 앱 빌더로 이뤄졌다. 고객은 에이전트 빌더로 자체 정책과 업무흐름에 맞춘 에이전트를 만들고 50개 이상 서드파티 플랫폼·도구와 연결할 수 있다. 앱 빌더는 자연어 프롬프트로 앱과 워크플로를 만들고 게시하는 기능이다. 오픈AI 코덱스의 에이전틱 코딩 어시스턴트도 탑재했다. 삼파스 수석부사장은 플랫폼 보안 기능도 강조했다. 그는 "취약점 발견부터 실제 공격까지 걸리는 시간이 몇 주에서 몇 분으로 줄었다"며 "사후 대응 중심 방어만으로는 부족하다"고 설명했다. 실제 시스코는 앤트로픽 '프로젝트 글래스윙'과 오픈AI '데이브레이크' 창립 멤버로 참여하고 있다. 최신 프런티어 AI 모델로 자사 제품을 스트레스 테스트해 공격자가 찾을 수 있는 약점을 선제적으로 확인하고 있다. 이날 소개된 '라이브 프로텍트'는 시스코 제품을 위한 디지털 면역체계 역할을 한다. 지원 플랫폼에서 새로 발견된 주요 취약점을 런타임 환경에서 방어하며 재부팅, 업그레이드, 유지보수 시간이 필요 없다. 라이브 프로텍트는 현재 넥서스 9000 스위치에서 사용할 수 있다. 시스코는 앞으로 몇 달 안에 이 기능을 더 많은 제품으로 확대할 계획이다. "올 12월 양자 안전 통신 완성…시스코 IQ로 대응 강화" 시스코는 이날 양자 보안 위협에 대비한 전략도 공개했다. 암호화 데이터를 미리 탈취한 뒤 양자 컴퓨팅 기술이 발전하면 나중에 복호화하는 이른바 '지금 수집해 나중에 복호화' 공격에 대응하기 위한 조치다. 아누라그 딩그라 시스코 엔터프라이즈 커넥티비티·협업 부문 수석부사장 겸 총괄 매니저는 "암호화된 데이터를 미리 탈취한 뒤 양자 기술 발전 후 복호화하는 공격이 이미 발생하고 있다"며 "우리는 올해 12월까지 핵심 포트폴리오 대부분에 양자 안전 통신 기능을 지원할 것"이라고 밝혔다. 시스코는 새로 출시되는 기업용·데이터센터 라우터, 스위치, 방화벽 시리즈에 양자 안전 보안 부팅 기능을 기본 적용한다. 핵심 네트워크 장비 단계부터 양자 위협을 고려한 보안 체계를 내장하겠다는 의미다. 시스코 IQ를 통해 제공되는 '퀀텀 레디 평가'는 양자 공격에 가장 많이 노출된 자산과 우선 대응 지점을 식별한다. 이 기능은 올해 7월 전 세계 고객에게 제공될 예정이다. 이날 장기 회복탄력성 강화를 위한 서비스도 발표됐다. 리질리언트 인프라스트럭처 서비스는 노출 평가, 인프라 현대화, 방어 회복탄력성의 3단계 접근법으로 프런티어 모델 위협에 따를 위험을 줄이도록 지원한다. 시스코 IQ는 지원·전문 서비스를 위한 AI 기반 제공 수단이다. 이번 발표에는 AI 기반 인사이트와 제로 트러스트 원칙을 반영한 리질리언트 인프라스트럭처 플레이북, 온프레미스 배포 옵션, 피어 벤치마킹 기능이 포함됐다. 시스코의 이번 발표는 에이전틱 AI 시대에 인프라 운영과 보안 방식을 함께 바꾸려는 전략으로 해석된다. AI 에이전트가 운영 현장에 들어오는 만큼 네트워크 관리, 취약점 방어, 양자 보안 대비까지 하나의 체계 안에서 다루겠다는 구상이다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "AI 에이전트는 소프트웨어 속도로 지속적으로 추론하고 행동한다"며 "이는 우리가 핵심 인프라를 확장, 관리, 방어하는 방식의 모든 것을 바꾼다"고 밝혔다.

2026.06.04 09:00김미정 기자

앤트로픽, '미토스' 보안 정보 외부 공개…"공유 범위 논의 중"

앤트로픽이 인공지능(AI) 모델 '미토스' 보안 정보를 외부에 공유한다. 18일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 앤트로픽은 미토스 이용자들이 사이버 위협 정보와 분석 결과를 보안상 유사한 위험에 놓인 다른 기업이나 기관과 공유할 수 있도록 허용한다. 이는 정보 접근을 지나치게 제한할 경우 소규모 기업과 공공기관이 피해를 볼 수 있다는 우려를 반영해 기존 방침을 수정한 것이다. 미토스는 보안 취약점 탐지·공격이 우수한 것으로 알려진 앤트로픽 범용 AI 모델이다. AI가 사람보다 빠르게 보안 취약점을 찾아내고 공격 도구까지 직접 만들어낼 수 있다는 점에서 주목받았다. 앤트로픽은 현재 '프로젝트 글래스윙'을 통해 미토스를 약 50개 대기업과 정부기관에 제한적으로 제공해 왔다. 기존 글래스윙 참여 기업들은 미토스가 포착한 사이버 위험 정보를 외부에 공유하지 않는다는 기밀 유지 계약에 서명했다. 다만 앤트로픽은 지난주부터 사이버 위협과 미토스 분석 결과를 다른 기관과 공유할 수 있도록 운영 기준을 바꿨다. 이번 조정은 글래스윙 참여 기업이 아닌 외부 조직에도 핵심 보안 정보를 전달할 수 있도록 한 데 의미가 있다. 앤트로픽은 방어 효과를 높이기 위해 공유 범위를 넓히되 관련 정보는 책임 있는 방식으로 다뤄져야 한다고 입장 밝혔다. 미국 정치권도 정보 공유 확대 필요성을 제기했다. 조시 고트하이머 민주당 연방 하원의원은 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)에게 보낸 서한에서 미토스 이용자들이 비슷한 위협에 직면한 기업에 관련 사실을 알려야 한다고 주장했다. 고트하이머 의원은 긴급한 사이버 위험이 발생했을 때 계약 조항이 경고나 문제 해결 협력, 이해관계자 통지를 가로막아서는 안 된다고 강조했다. 그는 하원 민주당 AI위원회 공동위원장을 맡고 있다. 일부 미토스 이용 기업은 이미 보안 성과를 외부에 공개하기 시작했다. 사이버 보안업체 팔로알토네트웍스와 모질라는 최근 미토스를 활용해 평소보다 훨씬 많은 소프트웨어(SW) 취약점을 발견했다고 밝혔다. 고성능 사이버 AI 분석 정보를 어디까지 공유할지에 대한 논쟁은 이어지고 있다. 정보 공개 확대를 지지하는 측은 대기업뿐 아니라 공공시설과 병원 등 중요 산업도 선제적으로 위협에 대비할 수 있어야 한다고 본다고 주장했다. 회의론자들은 정보가 악의적 행위자에게 넘어갈 경우 보안 침해와 사이버 공격을 부추길 수 있다고 우려한다. 앤트로픽은 지난달 미토스에 대한 무단 접근 가능성을 조사하기 시작했다. 미국 정부와 의회도 관련 움직임을 주시하고 있다. 트럼프 행정부는 모델 출시 전 감독을 강화하는 행정명령을 검토 중이며 앤트로픽의 미토스 접근성 확대 계획에는 반대 입장을 표명했다. 오픈AI를 비롯한 경쟁사들도 최상위 성능 모델을 일부 고객에게 먼저 제공하고 있다. 고트하이머 의원은 이들 기업에도 가장 강력한 사이버 모델 이용자들이 위협 정보를 공유할 수 있는 유사한 체계를 마련하라고 촉구했다. 앤트로픽 관계자는 "프로젝트 글래스윙 체계가 성숙 발전함에 따라 핵심 보안 정보를 글래스윙 체계에 있지 않은 외부 등 다양한 곳과 공유함으로써 최대한 방어 효과를 거둘 수 있도록 방법을 조정해 왔다"고 밝혔다.

2026.05.19 16:35김미정 기자

시스코, AI 인프라 특수에 실적·주가 '급등'…4천명 구조조정도 단행

시스코가 인공지능(AI) 인프라 수요 확대에 힘입어 시장 예상치를 웃도는 실적과 가이던스를 발표하며 AI 수혜주로 존재감을 키우고 있다. 하이퍼스케일러 중심 네트워킹 수요가 급증한 가운데, 회사는 AI 사업 확대를 위한 대규모 구조조정과 투자 재편에도 나선다. 시스코는 13일(현지시간) 2026 회계연도 3분기 실적 발표를 통해 매출 158억 4000만 달러와 조정 주당순이익(EPS) 1.06달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 시장조사업체 LSEG 기준 시장 예상치인 매출 155억 6000만 달러, EPS 1.04달러를 모두 웃도는 수준이다. 순이익도 33억 7000만 달러로 전년 동기 대비 35% 증가했다. 특히 AI 데이터센터 확산에 따른 네트워킹 장비 수요 증가가 실적 상승을 견인했다. 시스코 핵심 사업인 네트워킹 부문 매출은 전년 대비 25% 증가한 88억 2000만 달러를 기록하며 시장 기대치를 상회했다. 차세대 스위치와 라우터, AI 데이터센터용 네트워크 인프라 수요가 확대된 영향으로 풀이된다. 시스코는 올해 들어 현재까지 하이퍼스케일러와 AI 인프라 고객으로부터 53억 달러 규모 주문을 확보했다고 밝혔다. 이에 2026 회계연도 AI 주문 전망치를 기존 50억 달러에서 90억 달러로 상향 조정했으며 AI 관련 매출 전망도 기존 30억 달러에서 40억 달러로 높였다. 다음 분기 실적 전망도 시장 기대를 크게 웃돌았다. 시스코는 4분기 매출 가이던스를 167억~169억 달러, 조정 EPS를 1.16~1.18달러로 제시했다. 이는 시장 예상치인 매출 158억 2000만 달러, EPS 1.07달러를 상회하는 수치다. 호실적과 AI 사업 성장 기대감에 투자심리도 빠르게 반응했다. 시스코 주가는 이날 정규장에서 2.6% 상승한 101.87달러로 마감한 뒤 시간외 거래에서 한때 19% 가까이 급등했다. 올해 들어 누적 상승률도 33%를 기록하며 같은 기간 나스닥 상승률을 크게 웃돌았다. 이날 시스코는 AI 중심 사업 재편을 위한 구조조정 계획도 공개했다. 회사는 전체 직원의 5% 미만인 약 4000명 규모 인력 감축에 나설 예정이라고 밝혔다. 감원은 실리콘·광학·보안·AI 기반 업무 혁신 등 성장 분야에 투자를 집중하기 위한 조치라고 설명했다. 구조조정에 따른 퇴직금과 일회성 비용은 최대 10억 달러 규모로 예상됐다. 업계에선 시스코가 전통 네트워크 장비 기업 이미지를 넘어 AI 데이터센터 핵심 인프라 기업으로 빠르게 전환하고 있다는 평가가 나온다. 회사는 자체 네트워크 반도체 포트폴리오 확대와 AI 에이전트 보안, AI 모델 관측성 분야 강화에도 나서고 있다. 척 로빈스 시스코 최고경영자(CEO)는 "AI 시대의 승자는 수요와 장기적 가치 창출력이 가장 높은 분야로 끊임없이 투자 방향을 전환할 수 있는 기업"이라며 "실리콘과 광학, 보안, 직원들의 AI 활용 등 전략 분야에 지속적으로 투자할 것"이라고 밝혔다.

2026.05.14 09:20한정호 기자

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