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'오라클 NoSQL DB 2.0'통합검색 결과 입니다. (324건)

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AI로 무게중심 옮기는 오라클…클라우드 인프라 매출 121%↑

오라클이 인공지능(AI) 수요 확산을 계기로 사업의 무게중심을 빠르게 옮기고 있다. 대규모 데이터센터와 GPU 공급을 늘려 클라우드 인프라를 새로운 성장축으로 키우는 동시에 고객 자금까지 활용해 투자 부담을 낮추고 기존 기업용 소프트웨어(SW)에는 AI 에이전트를 접목하는 전략이다. 오라클은 10일(현지시간) 2027 회계연도 1분기 어닝콜에서 클라우드 인프라(OCI) 매출이 74억 달러(약 9조 9720억원)로 전년 동기보다 121% 증가했다고 밝혔다. 전체 매출은 193억 달러(약 26조 70억원)로 30% 늘었다. 1분기 새로 확보한 AI 계약도 300억 달러(약 40조 4260억원)를 넘어섰다. AI 인프라는 오라클의 실적 성장을 이끌고 있다. 직전 분기 93%였던 OCI 성장률은 이번 분기 121%까지 높아졌다. 남은 계약가치(RPO)도 직전 분기보다 260억 달러(약 35조 360억원) 늘었으며 오라클은 현재 RPO의 절반가량이 향후 36개월 안에 매출로 전환될 것으로 예상했다. AI 인프라가 새 성장축…GPU 30만개 공급 오라클은 AI 학습과 추론 수요에 맞춰 컴퓨팅 인프라를 빠르게 확충하고 있다. 4분기 말 이후 고객에게 850메가와트(MW) 규모 AI 컴퓨팅 용량과 GPU 30만 개 이상을 공급했다. 1분기 공급 규모만 직전 분기의 약 3배로 지난 회계연도 전체 공급량의 73%에 해당한다. GPU 가동률은 97.9%를 기록했다. 오래된 GPU도 높은 가격에 다시 계약됐다. 1분기 계약 갱신 시점이 돌아온 GPU는 모두 재계약되거나 다른 고객에게 다시 판매됐으며 가격은 기존 계약보다 20% 높아졌다. 이 가운데 상당수는 사용한 지 4년 이상 된 장비였다. 텍사스 애빌린 데이터센터에서는 한 분기에 GPU 13만 1000개를 공급했다. 직전 분기의 1.9배다. 전체 8개 건물 가운데 6개가 고객에게 인도됐으며 이들 시설의 전력 용량은 618MW로 전체 계획의 75%에 해당한다. 오픈AI의 GPT-6 아스트라도 이 시설에서 훈련됐다. 커지는 투자비…고객 돈·장비 활용해 부담 분산 성장 속도가 빨라지면서 투자 부담도 커지고 있다. 오라클의 1분기 영업현금흐름은 230억 달러(약 30조 9930억원)로 역대 최대를 기록했지만 자본지출은 280억 달러(약 37조 7310억원)에 달했다. 이에 따라 잉여현금흐름은 마이너스 50억 달러(약 6조 7380억원)를 기록했다. 올해 전체 자본지출은 900억~950억 달러로 예상했다. 오라클은 투자 규모를 늘리되 이를 모두 자체 자금으로 부담하지 않는 구조를 확대하고 있다. 고객이 계약금을 먼저 지급하거나 직접 GPU 등 하드웨어를 구매하고 오라클이 데이터센터와 클라우드 운영을 맡는 방식이다. 공급업체 금융을 활용해 고객이 비용을 지불하는 시점에 맞춰 장비 비용을 지급하는 계약도 활용한다. 클레이 마고어크 오라클 공동 최고경영자(CEO)는 "추가 자본지출이 필요하지 않다는 의미가 아니라 오라클이 추가 현금을 직접 마련할 필요가 없다는 뜻"이라고 설명했다. AI 인프라 확장 속도를 유지하면서 자체 현금 지출 부담은 낮추겠다는 의미다. 일부 대형 데이터센터의 건설 지연 우려에도 오라클은 올해 실적 전망에 영향이 없다고 선을 그었다. 뉴멕시코와 위스콘신 데이터센터가 인허가와 전력 확보 절차를 밟고 있지만 여러 지역에서 동시에 인프라를 확충하고 있어 특정 시설 일정에 의존하지 않는다는 설명이다. 인프라 넘어 SW까지…AI 에이전트 350만 회 실행 AI 전략은 인프라에 그치지 않는다. 오라클은 기존 기업용 애플리케이션에 AI 에이전트를 넣어 SaaS 사업의 성장 동력으로 활용하고 있다. 1분기 오라클 퓨전에 내장된 AI 기능은 1억 5000만 회 이상 사용돼 전분기보다 42% 증가했다. 실제 운영 환경에서 AI 에이전트가 실행된 횟수는 350만 회를 넘어 전분기의 약 두 배로 늘었다. 고객이 운영 중인 AI 에이전트도 2300개 이상으로 90% 증가했다. 오라클은 AI가 기존 기업용 SW를 대체하기보다 사용 방식을 바꿀 것으로 보고 있다. 직원이 시스템에 맞춰 업무 절차를 일일이 수행하는 대신 AI 에이전트가 정해진 업무 규칙에 따라 작업하고 사람은 예외 처리와 판단에 집중하는 형태다. AI를 SW 구축에도 활용해 수년 걸리던 도입 기간을 수개월로, 수개월 걸리던 프로젝트는 수주까지 줄인다는 계획이다. 오픈AI를 비롯한 외부 AI 기업과의 연결도 확대하고 있다. OCI 마켓플레이스에서 오픈AI API와 챗GPT 포 워크, 코덱스 등을 제공하고 GPT-6 아스트라도 지원한다. 구글 제미나이는 오라클 기업용 애플리케이션에 적용하고 그록과 딥시크 등 다른 AI 모델도 OCI에서 제공하고 있다. 오라클은 이 같은 AI 사업 확대를 바탕으로 2027 회계연도 전체 매출 전망을 최소 900억 달러(약 121조 2780억원)로 상향했다. 2분기 전체 매출은 전년 동기보다 30~34%, 클라우드 매출은 65~71% 증가할 것으로 예상했다. 힐러리 맥슨 오라클 최고재무책임자(CFO)는 "1분기에 나타난 강한 실행력과 성장 가속을 반영해 연간 매출 전망을 최소 900억 달러로 상향한다"고 말했다.

2026.09.11 11:38김동원 기자

오라클, AI 클라우드 3자릿수 성장…대규모 투자 우려에도 장외 주가 반등

오라클이 인공지능(AI) 학습·추론 수요 확대로 시장 예상치를 웃도는 성과를 기록했다. 오라클 주가는 데이터센터 증설과 AI 인프라 투자에 따른 대규모 자본지출 부담으로 실적 발표 전 약세를 보였다. 하지만 AI 클라우드 인프라 매출의 세 자릿수 성장과 향후 클라우드 사업 가이던스에 힘입어 시간외 거래에서 반등했다. 오라클은 10일(현지시간) 2027회계연도 1분기 매출이 전년 동기 대비 30% 증가한 193억 5000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 일반회계기준(GAAP) 영업이익은 67억 달러로 57% 늘었고, 일회성 항목 등을 제외한 비일반회계기준(Non-GAAP) 영업이익은 82억 달러로 31% 증가했다. OCI가 성장 견인…850MW 증설·GPU 30만 개 이상 인도 이번 실적의 중심은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 사업이었다. OCI를 포함한 서비스형 인프라(IaaS) 매출은 74억 달러로 121% 늘었고 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 포함한 전체 클라우드 매출은 116억 달러로 62% 증가했다. IaaS 매출은 전체 매출의 약 38%를 차지하며 오라클의 성장축으로 자리 잡았다는 평가다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트, 스페이스X 등 대형 기술기업과 AI 모델 개발사의 AI 데이터센터 증설 경쟁이 이어지면서 오라클의 AI 클라우드 사업 성장세도 지속될 가능성이 있다는 평가가 나온다. 오라클은 AI 학습·추론 수요를 선점하기 위해 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 투자를 확대하고 있다. 데이터센터 건설과 장비 도입이 본격화하면 고대역폭메모리(HBM), 고성능 서버, 초고속 네트워크, 전력 공급, 냉각 설비 등 AI 인프라 공급망 전반의 수요 확대 기대도 커질 수 있다. 오라클은 이번 분기에 데이터센터 용량 850메가와트(MW)를 추가 공급하고, AI 클라우드 고객에게 GPU 30만 개 이상을 인도했다고 밝혔다. 추가 공급한 데이터센터 용량은 전 분기의 약 세 배 수준으로, 이 같은 인프라 확충을 바탕으로 1분기 클라우드 인프라(IaaS) 매출은 전년 동기 대비 121% 증가한 74억 달러를 기록했다. 오라클은 2027회계연도 2분기 매출이 전년 동기 대비 30~34% 증가할 것으로 전망했다. 클라우드 매출 증가율은 달러 기준 65~71%, 환율 변동 영향을 제외한 기준으로는 64~70%로 제시했다. 다만 대규모 인프라 투자에 대한 투자업계 의견은 엇갈리고 있다. 1분기 영업현금흐름은 전년 동기 대비 184% 증가한 231억 달러를 기록했지만, 데이터센터·서버·GPU 등 AI 클라우드 인프라 확충을 위한 자본지출이 285억 달러로 늘면서 잉여현금흐름(FCF)은 53억 9600만 달러 적자를 기록했기 때문이다. 폴 믹스 프리덤캐피털마켓츠 애널리스트는 "오라클이 AI 확장 전략을 뒷받침하기 위해 잉여현금흐름 적자를 여러 분기째 이어가고 있어 우려된다"고 지적했다. 반면 마크 모들러 번스타인 애널리스트는 "오라클이 추가 자금 조달이 필요한 국면의 막바지에 다다르고 있다고 본다"며 매수 의견을 유지했다. 오라클은 "AI 클라우드 학습 및 추론 서비스에 대한 고객 수요가 계속해서 공급보다 빠르게 증가하고 있다"며 "이번 분기 300억 달러 이상의 AI 클라우드 계약을 새로 체결해 잔여계약의무(RPO)가 6640억 달러로 늘었다"고 실적발표에서 설명했다. 이어 "신규 계약 구조상 추가 자본조달 계획에는 영향이 없다"고 덧붙였다. 클라우드 전환 영향에 SW 매출 감소, 실적에는 영향 없어 SW 매출은 55억 5000만 달러로 전년 동기 대비 3% 감소했다. SW 라이선스 매출은 6억 5500만 달러로 14% 줄었고, 소프트웨어 지원 매출도 48억 9500만 달러로 1% 감소했다. 오라클 측은 "공시상 SW 매출은 라이선스와 지원 매출을 합산한 항목으로 이를 모두 전통적인 온프레미스 사업으로 분류하기 어렵다"며 "고객이 온프레미스 소프트웨어 환경에서 클라우드로 지속적으로 이전하는 흐름이 SW 매출 감소에 반영됐다"고 설명했다. 마이크 시실리아 오라클 공동 최고경영자(CEO)는 실적발표 콘퍼런스콜에서 "SaaS 사업의 성장세가 이어지고 있으며, 퓨전과 헬스케어, 산업별 애플리케이션 사업이 성장에 기여하고 있다"고 말했다. 이어 "차기 주력 서비스 중 하나인 넷스위트의 경우 고객 의사결정 기간이 길어진 영향으로 다른 사업보다 성장률이 다소 낮았다"고 덧붙였다. 시간외 거래 반등…월가 "성장성 확인, 현금흐름은 과제" 시장에서는 오라클의 AI 클라우드 성장세와 향후 실적 전망에 주목하는 분위기다. 미국 현지시간 10일 장 마감 후 2027회계연도 1분기 실적을 발표한 오라클은 실적 발표 직후 시간외 거래에서 AI 클라우드 인프라 매출의 고성장과 클라우드 사업 전망이 부각되면서 주가가 강세를 보였다. 10일 정규장에서 152.94달러에 마감한 오라클 주가는 실적 발표 뒤 시간외 거래에서 한때 6.9% 상승한 163.50달러까지 올랐다. 이후 159.26달러 선에서 거래됐다. 다만 시간외 주가는 시시각각 변동하는 만큼 기사 송고 시점의 거래 가격과 기준 시각을 함께 명시할 필요가 있다. 월가에서는 이번 실적을 AI 클라우드 수요가 실제 매출과 대규모 수주로 이어지고 있음을 보여준 결과로 평가하면서도, 막대한 데이터센터 투자비가 향후 수익성과 현금흐름 개선으로 얼마나 빠르게 전환되는지를 핵심 변수로 보고 있다. LSEG 집계 기준 오라클에 대한 애널리스트 의견은 매수 등급이 우세하고, 평균 목표주가도 당시 주가를 웃도는 수준이다. 다만 대규모 자본지출과 잉여현금흐름 적자가 지속되는 만큼, RPO의 실제 매출 전환 속도와 분기별 현금흐름 개선 여부가 확인돼야 한다는 신중론도 제기된다. 마크 모들러 애널리스트는 매수 의견을 유지하며 "오라클이 추가 자금 조달이 필요한 국면의 막바지에 다다르고 있다고 본다"고 밝혔다. 클레이 마고어크 오라클 공동 CEO는 "1분기에만 300억 달러 이상 신규 AI 계약을 추가 자본 조달 없이 확보했다"며 "대규모 멀티테넌트 설비를 운영할 수 있는 능력이 여전히 오라클의 핵심 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "1분기 GPU 가동률은 97.9%로 매우 높은 수준을 유지했고, GPU의 수명과 가치도 계속 우리를 놀라게 하고 있다"고 덧붙였다.

2026.09.11 11:27남혁우 기자

오라클, 1분기 매출 30% 증가…AI·클라우드 인프라 성장 견인

오라클이 인공지능(AI) 학습·추론 수요에 힘입어 2027회계연도 1분기 매출을 전년 동기 대비 30% 증가했다. 10일(현지시간) 오라클은 2027회계연도 1분기 매출이 193억 달러로 같은 기간 일반회계기준(GAAP) 주당순이익(EPS)은 1.56달러로 전년 동기 대비 55% 증가했다고 발표했다. 클라우드 사업 매출은 116억 달러로 62% 증가했다. 이 가운데 클라우드 인프라(IaaS) 매출은 74억 달러로 121% 급증했으며 클라우드 애플리케이션(SaaS) 매출은 42억 달러로 10% 늘었다. 반면 기존 소프트웨어(SW) 매출은 고객 클라우드 전환 영향으로 55억 달러를 기록해 3% 감소했다. 서비스 매출은 14억 달러로 5% 증가했고, 하드웨어 매출은 8억 달러로 15% 늘었다. (GAAP) 영업이익은 67억 달러로 57% 증가했으며 비일반회계기준(Non-GAAP) 영업이익은 82억 달러로 31% 늘었다. 일반회계기준 기준 보통주 귀속 순이익은 47억 달러, 기준 순이익은 58억 달러로 각각 60%, 34% 증가했다. 오라클은 이번 분기에 데이터센터 용량 850메가와트(MW)를 추가 공급했다고 밝혔다. AI 클라우드 고객사에는 30만 개 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 제공했으며 이는 2026회계연도 4분기 공급량의 약 3배 수준이다. 향후 매출로 인식될 계약 잔액인 잔여 이행의무(RPO)는 6640억 달러로 집계됐다. 전년 동기보다 2090억 달러 증가한 수치다. 회사는 1분기에 300억 달러 이상의 AI 클라우드 계약을 추가로 확보했다고 설명했다. 현금흐름은 투자 확대의 영향을 받았다. 영업현금흐름은 230억 달러로 전년보다 184% 증가하며 분기 기준 최고치를 기록했다. 다만 AI 클라우드 인프라 확충을 위한 데이터센터 투자로 잉여현금흐름은 50억 달러 적자를 냈다. 오라클은 또 기존 자본투자 프로그램의 일환으로 1분기 중 시장가 매각(ATM) 방식의 보통주 매각을 통해 수수료 차감 전 200억 달러를 조달했다고 밝혔다. 회사는 새로 확보한 AI 클라우드 계약의 구조상 추가 자본조달 계획에는 영향이 없다고 설명했다. 2분기 가이던스로는 매출이 전년 동기 대비 3034% 증가할 것으로 제시했다. 클라우드 매출 성장률은달러 기준 6571%, 환율 중립 기준 6470%로 전망했다. 비회계기준 EPS 전망치는 1.851.93달러다. 연간 전망도 상향했다. 2027회계연도 전체 매출은 최소 900억 달러에 달하고, 조정 주당순이익(Non-GAAP EPS)은 8.10 달러를 기록할 것으로 예상했다. 오라클은 기업의 데이터와 업무 프로세스를 AI가 분석·활용할 수 있도록 기업용 온톨로지를 자동 생성하는 '오라클 AI 데이터 플랫폼'도 소개했다. 또한 진단과 치료를 지원하는 의료 분야별 AI 에이전트 기반의 헬스케어 관리 및 전자의무기록(EHR) 시스템을 공개했다. 래리 엘리슨 오라클 회장 겸 최고기술책임자(CTO)는 "AI 클라우드 학습과 추론 서비스 수요가 공급 증가 속도를 앞지르고 있다"며 "GPU와 데이터센터 용량을 신속히 확대해 고객 수요에 대응하는 것이 향후 성장의 핵심"이라고 밝혔다.

2026.09.11 09:03남혁우 기자

GW급 AI 데이터센터 키우는 오라클, HPE와 네트워킹 협력 강화

HPE가 오라클과 네트워킹 협력을 확대하며 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 인프라 구축 지원에 나선다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터에 필요한 고성능 네트워크부터 지능형 모니터링 기술까지 적용해 오라클의 글로벌 AI 데이터센터 확장을 뒷받침한다는 목표다. HPE는 오라클의 글로벌 AI 인프라 확장을 지원하고자 전 세계 오라클 AI 데이터센터에 'HPE 주니퍼 네트워킹'을 구축하는 등 양사 협력을 확대한다고 9일 밝혔다. 이번 협력은 오라클과 주니퍼 네트웍스가 10년 이상 이어온 엔지니어링 협력을 기반으로 추진됐다. 네트워크 장비 공급뿐 아니라 장기 네트워킹 지원 서비스와 파이낸싱 역량까지 협력 범위에 포함됐다. 현재 HPE 주니퍼 네트워킹의 라우팅·스위칭 플랫폼은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 데이터센터와 엣지 네트워크 주요 영역에 적용돼 글로벌 클라우드 운영에 필요한 확장성·성능·가용성을 지원 중이다. 회사 측에 따르면 최근 AI 슈퍼클러스터 규모가 커지면서 네트워크의 중요성도 높아지고 있다. 대규모 GPU 클러스터는 높은 대역폭과 낮은 지연시간뿐 아니라 트래픽 혼잡 관리와 장애 복구 역량을 요구한다. 전 세계 AI 클러스터와 서비스, 고객, 외부 네트워크를 연결하기 위한 리전·엣지 네트워크 확장도 필요하다. 이에 양사는 이번 협력을 통해 HPE 주니퍼 네트워킹의 PTX·MX 라우팅 플랫폼과 QFX·EX 스위칭 플랫폼을 전 세계 오라클 데이터센터에 다년간 도입하는 방안을 추진할 계획이다. 장기 네트워킹 지원 서비스도 제공한다. OCI에선 현재 MX와 PTX 라우터가 엣지 네트워크 일부를 지원하고 있으며 QFX 스위치는 리전 데이터센터 패브릭의 여러 레이어에 적용돼 있다. 최신 QFX 스위치는 대규모 RoCEv2 기반 AI 백엔드 네트워크에 필요한 고밀도 연결과 동적 로드 밸런싱, 혼잡 관리 기능 등을 제공한다. 공통 HPE 주니퍼 네트워킹 기반을 적용해 엔지니어링과 운영을 단순화하면서 각 환경 요구사항에 맞춰 네트워크를 최적화한다는 구상이다. 양사는 AI 인프라 운영 효율을 높이기 위한 지능형 텔레메트리 기술에서도 협력한다. OCI의 AI 인프라 규모가 커지더라도 높은 성능과 복원력을 유지할 수 있도록 디바이스와 네트워크 패브릭 동작에 대한 가시성을 높인다는 목적이다. 이를 통해 큐 적체와 패킷 손실, 트래픽 불균형, 구성요소 성능 저하 등을 조기에 감지한다. 네트워크 문제를 신속하게 찾아 해결해 GPU 활용률과 네트워크 가용성에 미치는 영향을 최소화할 방침이다. 이번 협력에는 금융 협력도 포함됐다. 협약의 일환으로 HPE는 오라클에 HPE 보통주를 매입할 수 있는 워런트를 발행했다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 수석부사장은 "우리와 같은 규모의 AI 인프라를 구축하려면 기술 스택의 모든 계층이 유기적으로 연동되는 통합 생태계가 필요하다"며 "HPE 주니퍼 네트워킹은 오랫동안 오라클 클라우드 아키텍처의 핵심을 담당해왔으며 AI 클러스터와 리전 데이터센터, 엣지 네트워크에서도 필요한 확장성과 성능, 안정성을 제공 중"이라고 말했다. 프라빈 자인 HPE 데이터센터 및 AI 네트워킹 부문 수석부사장 겸 총괄은 "AI 모델과 에이전트에선 매 마이크로초가 중요하다"며 "고성능 네트워킹과 네트워크 패브릭 가시성 강화를 통해 OCI가 병목 현상을 빠르게 감지하고 네트워크 가용성을 유지하면서 AI 인프라 효율성을 높일 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.09.09 10:46한정호 기자

DB하이텍, 8인치 1200V SiC MOSFET 공정 신뢰성 검증 완료

8인치 파운드리 기업 DB하이텍이 8인치 웨이퍼 기반 1200V 실리콘카바이드(SiC) MOSFET 공정 신뢰성 검증을 마쳤다고 9일 밝혔다. DB하이텍은 고객 제품 개발 지원과 신규 고객 확보를 본격화할 계획이다. 2027년 양산체제 구축에도 속도를 낸다. SiC는 기존 실리콘 대비 고온·고전압 환경에서 우수한 특성을 갖춰 전기차, 신재생에너지, 산업용 전력기기 등에 활용하는 차세대 전력반도체 소재다. 현재 SiC 시장은 6인치 웨이퍼가 주류지만, 생산효율과 원가경쟁력을 위해 글로벌 주요 업체를 중심으로 8인치로 전환하고 있다. DB하이텍은 시장 변화에 선제 대응해 8인치 SiC 공정 기술 개발과 파운드리 서비스 구축을 추진해 왔다. DB하이텍은 고전력 MOSFET에 최적화한 SiC 공정 기술을 고도화해 경쟁력 있는 전기 특성과 높은 신뢰성을 확보했다. 세계 최초로 8인치 1200V SiC 파운드리 일괄 공정을 구축했다. 설계부터 제조, 특성평가, 신뢰성 검증까지 지원할 수 있는 파운드리 서비스 체계를 갖췄다. DB하이텍은 8인치 SiC 파운드리 사업 본격화를 위해 자체 개발한 1세대와 2세대 1200V SiC MOSFET PDK(Process Design Kit)를 고객에게 제공한다. 11월에는 3세대 PDK도 출시할 예정이다. 고객은 PDK를 활용해 초기 개발 부담을 줄이고 프로토타입 제작을 앞당길 수 있다. 제품 개발기간을 1년 이상 단축할 것으로 기대된다. PDK로 제공하는 2세대 공정은 게이트 전압(Vgs(on)) 18V 조건에서 비저항(Rsp) 2.5 mΩ∙cm2 이하, 문턱전압(Vth) 3V 이상 우수한 전기 특성을 구현했다. 기술 진입장벽이 높은 신뢰성 검증까지 완료했다. 11월 공개 예정인 3세대 공정은 동일한 게이트 전압 18V 조건에서 비저항 2.3 mΩ∙cm2 이하를 구현하고, 단락안전 동작 영역(SCSOA, Short Circuit Safe Operating Area)에서 SCWT(Short circuit withstand time) 2.5μs 이상 특성 확보를 목표로 검증 후 고객사에 PDK를 제공할 예정이다. DB하이텍은 3분기에 다년간 협업해온 파운드리 고객에 우선 출시, 공정 준비를 완료할 계획이다. 2027년 2분기부터는 모든 고객에 서비스를 제공할 예정이다. DB하이텍 관계자는 "1200V SiC MOSFET 공정 신뢰성 검증 완료는 세계 최초로 8인치 SiC 파운드리 서비스를 위한 핵심 공정 기술과 양산 기반을 확보했다는 데 의미가 있다"며 "2027년 8인치 SiC 양산을 차질 없이 준비해 시장을 선점하고, 차세대 전력반도체 파운드리 시장에서 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.09.09 10:27장경윤 기자

요기요-한국오라클, AI 해커톤 성료…'먹크크'팀 최우수상

배달앱 요기요가 한국오라클과 함께 개최한 인공지능(AI) 해커톤 '맛있는 일상, AI로 잇(IT)다'의 본선 및 시상식을 성황리에 마쳤다. 8일 회사에 따르면, 이번 해커톤은 전국에서 총 186개 팀이 지원해 23대 1의 경쟁률을 기록했다. 이 중 선발된 최종 8개 팀이 약 한 달간 아이디어 구체화 및 프로토타입 구현을 거쳐 지난달 25일 서울 삼성동 한국오라클 본사에서 열린 본선 무대에 올랐다. 참가자들은 양사 실무진의 밀착 멘토링을 받아 요기요 앱의 사용자 경험(UX)과 초개인화를 혁신할 AI 서비스를 구현했다. 해커톤 최우수상은 화면 속 음식을 즉시 주문할 수 있는 '먹방 따라담기' 솔루션을 선보인 '먹크크'팀이 차지했다. 우수상은 다국어 대화를 지원하는 외국인 전용 AI 주문 에이전트 'YOBI'를 제안한 '공간벡터'팀에게 돌아갔다. 장려상은 다수 인원의 메뉴를 스와이프로 간편하게 주문할 수 있는 실시간 AI 매칭 서비스를 구현한 '플로우'팀이 수상했다. 최우수상 수상 팀에게는 200만원 상당의 상품과 요기요 인턴십 기회가 주어진다. 수상 팀 전원에게는 요기요 입사 지원 시 서류 및 과제 전형 면제 특전과 현직 개발자 커리어 멘토링이 제공된다. 아울러 오라클 자격증 교육 과정 무상 제공 및 수료 시 '오라클 글로벌 해커톤' 참가 자격도 부여된다. 손진형 요기요 최고개발책임자는 “청년 개발자들의 창의적인 AI 아이디어가 요기요의 실제 서비스 현장과 어떻게 연결될 수 있는지 가능성을 확인한 뜻깊은 시간이었다”라며 참가자들의 열정과 노력에 감사를 표했다.

2026.09.08 17:12백봉삼 기자

게임 모드 플랫폼 넥서스 모드, '스팀DB' 인수

글로벌 게임 모드 플랫폼인 넥서스 모드가 스팀 전문 통계 사이트 '스팀DB'를 인수했다고 외신 폴리곤이 2일(현지시간) 보도했다. 스팀DB는 밸브의 유통 플랫폼 스팀에서 기본적으로 제공하지 않는 동시 접속자 수, 트래픽 추이, 가격 변동 기록 등을 집계하는 대표적인 서드파티 데이터베이스다. 이번 매각은 사이트 운영자이자 개발자인 파벨 준딕(활동명 xPaw)의 피로 누적이 주된 원인으로 꼽힌다고 외신은 분석했다. 보도에 따르면 준딕은 스팀DB 블로그를 통해 "스팀DB를 취미로 여겨왔으나 쏟아부은 시간은 정규직이나 다름없었다. 스팀에 추가되는 수많은 신작과 기능을 홀로 감당하기 불가능해졌고, 늘어난 업무량으로 지쳤다"며 "스팀DB는 앞으로도 스팀DB로 남을 것"이라고 밝혔다. 또 넥서스 모드의 모회사인 Chosen의 창립자이자 넥서스 모드 CEO인 빅터 폴만은 "파벨 준딕이 13년간 구축해 온 스팀DB의 관리자가 되는 책임을 가볍게 여기지 않는다"며 "스팀DB 고유의 강점을 훼손하지 않으면서 필요한 리소스와 개발팀을 투입해 지속 가능한 기반을 다질 것"이라고 전했다. 이어 "개선하거나 새로 구축하고 싶은 영역도 있겠지만, 10년 넘게 쌓아온 커뮤니티의 신뢰를 최우선으로 두고 신중하게 접근하겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 09:11진성우 기자

DB Inc, 기업 리워드 시장 공략…"포인트·상품권·정산 한 번에"

DB Inc.가 기업들의 고객 접점 확대와 서비스 이용 활성화 수요를 겨냥해 기업간거래(B2B) 리워드 사업을 강화한다. 리워드 시스템 구축과 운영 부담을 낮추면서 고객 유입과 재방문을 늘려 고객사의 서비스 활성화를 지원한다는 전략이다. DB Inc.는 간편 연동형 B2B 리워드 플랫폼 '리워드허브(Reward Hub)'를 출시했다고 1일 밝혔다. 리워드허브는 사용자 참여형 미션부터 포인트 적립과 원장 관리, 모바일 상품권 교환이 가능한 포인트몰, 통합 정산과 운영 관리까지 하나의 플랫폼에서 제공한다. 리워드 교환과 상품 지급 과정에서 발생하는 고객 문의(CS)도 함께 지원한다. 이처럼 DB Inc.가 리워드 서비스 운영에 필요한 기능을 한데 묶은 것은 기업들의 구축·운영 부담을 낮추기 위해서다. 금융과 이커머스, 플랫폼 업계에선 고객의 앱 방문과 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위해 출석체크나 미션형 리워드를 활용하는 사례가 늘고 있지만, 이를 직접 구축하려면 포인트 관리부터 상품 교환, 정산, 고객 응대까지 별도 인프라가 필요해 부담이 크다. 이에 DB Inc.는 리워드허브를 기존 서비스와 간편하게 연동할 수 있도록 설계했다. 리워드허브를 통해 고객사는 자체 포인트 시스템이나 상품 교환 인프라를 별도로 구축하지 않고도 필요한 리워드 기능을 도입할 수 있어 초기 개발 비용과 운영 부담을 줄일 수 있다. 리워드를 활용한 고객 활성화도 지원한다. 이용자가 출석체크나 다양한 미션에 참여하고 보상을 받도록 해 서비스 방문과 이용 빈도를 높이고, 이를 통해 확보한 트래픽을 새로운 수익 기회로 연결할 수 있도록 돕는다. DB Inc. 관계자는 "리워드허브는 기업의 리워드 서비스 구축과 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞춘 플랫폼"이라며 "다양한 기업이 리워드 서비스를 보다 쉽고 효율적으로 활용해 고객 접점을 확대하고 새로운 비즈니스 기회를 만들 수 있도록 서비스를 지속적으로 고도화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.09.01 17:09장유미 기자

[현장] 몽고DB "데이터 구조 재설계 필요…韓 제조·금융·공공시장 공략"

"우리는 한국 기업 인공지능(AI) 전환을 뒷받침하는 데이터 플랫폼 사업을 확대할 것입니다. 기존 시스템 기술 부채와 복잡한 데이터 구조를 줄이는 동시에 제조·금융 등 산업별 AI 활용을 늘릴 것입니다. 파트너 생태계와 공공시장까지 사업 영역을 넓힐 준비도 마쳤습니다." 장정욱 몽고DB코리아 지사장은 1일 서울 삼성동 파르나스에서 열린 '몽고DB닷로컬 서울'에서 국내 시장 전략을 이같이 밝혔다. 기업 데이터 환경을 현대화하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축하는 것을 핵심 사업 축으로 제시했다. 장 지사장은 기업이 오랜 기간 누적한 기술 부채와 복잡한 시스템 구조를 줄이는 데 집중한다고 강조했다. 데이터 기반을 유연하게 재구성해 새로운 디지털 서비스나 AI 기술을 기존 업무에 더 빠르게 적용할 수 있는 환경을 마련한다는 구상이다. 그는 AI 분야에서는 실제 운영 환경에서 사용할 수 있는 데이터 플랫폼 구축에 무게를 뒀다고 밝혔다. 몽고DB는 데이터베이스(DB) 중심으로 기업 데이터를 AI 애플리케이션과 에이전트에 연결해 실질적인 사업 성과로 이어지도록 지원할 계획이다. 장 지사장은 국내 제조업을 몽고DB의 주요 공략 분야로 꼽았다. 제조 현장에서 설비와 센서로부터 실시간으로 발생하는 운영 데이터를 생산·물류 시스템과 연결하고 이를 AI로 분석해 공정 상황을 파악하거나 이상을 예측·대응하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 그는 "특히 한국 제조업의 근간인 중소·중견기업은 AI 도입이 아직 초기 단계인 만큼 기존 레거시 시스템을 현대화하는 작업이 우선돼야 한다"며 "기존 시스템을 보다 유연하고 확장 가능한 구조로 전환하도록 지원하고 이후 AI 활용까지 이어지도록 돕는 것을 제조업 전략의 핵심 축으로 뒀다"고 강조했다. 장 지사장은 금융권에서도 데이터 보안과 규제 요건을 고려한 AI 적용을 확대할 것이라고 전략을 밝혔다. 금융사가 기존 온프레미스 환경을 유지하면서 데이터를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 이상거래탐지와 문서 인텔리전스, AI 어시스턴트 등으로 활용 범위를 단계적으로 넓힐 계획이다. 그는 디지털 네이티브 기업을 대상으로 개인화와 추천, 검색 등 실시간 서비스 개선 수요를 공략한다고 밝혔다. 정형·비정형 데이터를 함께 처리하면서 이용자 행동과 서비스 상황을 실시간으로 파악해 애플리케이션에 반영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 장 지사장은 AI 확산에 따라 기업 데이터 아키텍처 자체를 재설계하려는 움직임이 커질 것으로 내다봤다. 특정 인프라나 클라우드에 종속되지 않는 유연성과 확장성, 보안성을 확보하면서 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 만드는 데이터 계층 중요성이 높아지고 있다고 판단했다. 그는 산업별 AI 사업 확대를 위해 국내 파트너 생태계도 강화한다고 밝혔다. 데이터 플랫폼만으로 애플리케이션을 완성하기 어려운 만큼 산업과 고객 업무를 이해하는 파트너와 협력할 방침이다. 실제 구축부터 실제 서비스 적용까지 지원하기 위한 전략적 파트너십 프로그램을 추진하고 있다. 그는 공공시장 공략을 위한 준비까지 마쳤다고 밝혔다. 실제 몽고DB는 최근 공공기관이 자사 제품을 도입할 수 있도록 조달 절차를 마치고 나라장터에 제품 등록을 완료했다. 그는 "국내 민간 기업뿐 아니라 기관까지 데이터 현대화·AI 사업서 우리 제품을 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 아틀라스에 에이전트·검색 통합…관리형 MCP 서버 정식 출시 이날 몽고DB는 행사 기조연설에서 '몽고DB 아틀라스 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버'를 정식 출시 소식을 알리고, '아틀라스 임베딩·리랭킹 API'를 공개했다. 관리형 MCP 서버는 기존 로컬 MCP 서버 기능을 몽고DB 아틀라스가 직접 호스팅하는 서비스로 확장한 것이 핵심이다. 이날 발표를 맡은 프랭크 리우 몽고DB 프로덕트 매니저는 "아틀라스 관리형 MCP 서버를 이용하면 개발자가 별도 MCP 서버를 직접 구축하고 배포할 필요가 없다"며 "챗GPT와 클로드, 커서 등 MCP를 지원하는 AI 도구를 아틀라스에 연결해 자연어로 데이터와 DB 운영 환경을 함께 다룰 수 있다"고 강조했다. 리우 매니저는 MCP 서버 지원 범위도 데이터 조회에 그치지 않는다고 강조했다. AI 에이전트는 몽고DB 컬렉션을 조회하고 스키마를 파악하거나 인덱스까지 관리할 수 있다. 아틀라스 클러스터 생성과 설정, 사용자 접근 권한 관리, 성능 확인 등 제어 영역까지 같은 자연어 인터페이스로 수행할 수 있다. 그는 MCP 서버에 보안 기능도 소개했다. 이 시스템 보안에는 사용자 위임 방식 인증 구조가 적용됐다. 사용자는 오어스(OAuth)를 통해 자신의 권한 범위 안에서만 AI 에이전트가 시스템에 접근하도록 설정할 수 있다. 읽기 전용 권한을 부여하면 에이전트 역시 쓰기 작업을 수행할 수 없다. 헤드리스 환경과 멀티에이전트 워크로드를 위한 서비스 계정도 지원한다. 사람이나 에이전트가 수행한 작업은 특정 사용자 또는 에이전트에 연결해 로그로 기록한다. 이를 통해 AI 에이전트가 실제 DB 운영에 참여하더라도 누가 어떤 작업을 수행했는지 추적하고 감사할 수 있도록 지원한다. 이날 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄은 새로 출시된 아틀라스 임베딩·리랭킹 API을 소개했다. 아틀라스 임베딩은 몽고DB 데이터에 AI 검색용 벡터를 만들기 위해 외부 시스템을 별도 연결하지 않고 아틀라스 안에서 임베딩 모델을 직접 사용할 수 있게 지원하는 기능이다. DB와 벡터 검색 계층, 모델 제공업체를 각각 관리하던 구조를 하나의 플랫폼으로 통합하는 셈이다. 셤 총괄은 "기존에 보이지 모델을 직접 호출하던 개발자는 URL과 API 키를 변경하는 방식으로 아틀라스로 옮길 수 있다"며 "토큰화 방식과 소프트웨어개발키트(SDK), 모델 이름은 그대로 유지할 수 있어 전체 개발 스택을 다시 구축하지 않아도 된다"고 강조했다. 몽고DB는 검색 모델 제품군도 확대했다. 범용 텍스트 임베딩 모델 '보이지 4'는 일반 텍스트를 임베딩으로 변환하며 '보이지 멀티모달 3.5'는 텍스트와 이미지가 섞인 데이터까지 벡터화한다. '리랭크 2.5'는 검색 결과를 다시 정렬해 검색 정확도와 관련성을 높이는 역할을 한다. 특히 보이지 4는 크기가 다른 모델이 동일한 임베딩 공간을 공유할 수 있도록 설계됐다. 몽고DB는 이를 통해 비용과 지연시간을 낮추면서 검색 정확도를 높일 수 있다고 설명했다. 셤 총괄은 "우리는 관리형 MCP 서버와 검색 기술을 결합해 AI 에이전트 개발부터 데이터 접근과 운영, 검색까지 아틀라스에서 처리할 수 있는 구조를 확대할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 16:10김미정 기자

몽고DB가 제시한 AI 시대 데이터 관리 전략은?

몽고DB가 국내 개발자와 기업 고객을 대상으로 인공지능(AI) 시대 데이터 플랫폼 전략과 주요 기술을 공유하는 자리를 마련했다. 몽고DB는 1일 서울 삼성동 파르나스에서 연례행사 '몽고DB닷로컬 서울'을 개최했다고 밝혔다. 이 행사는 전 세계 개발자와 업계 전문가가 최신 기술과 고객 혁신 사례를 공유하는 자리다. 올해 서울을 비롯해 뭄바이와 리야드, 뉴욕, 런던 등에서 열린다. 이번 행사에서는 AI 에이전트를 위한 지능형 데이터 플랫폼 비전과 최신 기능이 소개됐다. 고객 혁신 사례와 기술 세션, 라이브 데모도 진행됐다. 기조연설에는 장정욱 몽고DB 코리아 지사장과 프랭크 리우 몽고DB 보이지AI 리서치 매니저, 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄 디렉터가 참여했다. 이들은 AI 시대 데이터 플랫폼에 대한 몽고DB의 비전과 최신 AI·제품 관련 내용을 공유했다. 몽고DB는 기업이 AI 서비스를 실제 운영 환경으로 확대하려면 실시간 성능과 벡터 검색·임베딩 등 AI 기능을 데이터 플랫폼과 결합해야 한다고 강조했다. 기업용 거버넌스와 보안을 갖추고 퍼블릭 클라우드부터 프라이빗 데이터센터와 하이브리드 환경까지 지원하는 아키텍처도 필요하다고 주장했다. 행사에서는 국내 기업의 몽고DB 활용 사례도 공개됐다. BC카드와 스트라드비전, CJ ENM, 뤼튼테크놀로지스, 한전KDN 등이 몽고DB를 기반으로 구현한 사례를 발표했다. LG유플러스는 상담원 지원 AI 서비스 '상담 어드바이저' 고도화 과정에서 몽고DB 벡터 서치를 도입했다. 벡터 데이터와 운영 데이터를 단일 시스템에서 관리해 리소스 효율을 30% 높이고 통화당 평균 처리 시간을 7% 단축했다고 밝혔다. BC카드는 페이북 내 AI 핫딜 서비스 '잇플'을 몽고DB 아틀라스로 전환해 하이브리드 검색과 실시간 집계 환경을 구축했다. 한전KDN은 대규모 전력 계량 데이터를 처리하는 계량데이터관리시스템에 몽고DB 샤딩을 적용해 수천만 단위의 전력 데이터를 운영하고 있다고 설명했다. 쏘카는 숙박 예약 서비스 '쏘카스테이'에 몽고DB 서치를 도입해 텍스트 검색과 필터링, 랭킹을 결합한 검색 환경을 구현했다. 뤼튼은 월간 활성 사용자 700만명 넘는 AI 캐릭터 챗 서비스 '크랙'의 검색 기능을 몽고DB로 일원화했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장은 "현재 한국 산업 전반적으로 기업들이 AI를 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 맞닥뜨리는 벽은 대부분 데이터 레이어"라며 "AI 애플리케이션은 실시간 데이터에 효율적으로 접근하고 처리할 수 있어야 하며, 이를 행동 기반으로 삼지 못한다면 성공하기 어렵다"고 밝혔다.

2026.09.01 14:30김미정 기자

[AI 리더스] 데이터브릭스 "5년 내 운영 DB 판 바뀐다…韓 금융사 집중"

"5년 내 운영 데이터베이스(DB) 영역에서 큰 변화가 일어날 것입니다. 기업이 실시간으로 쌓이는 데이터를 따로 옮기지 않고 곧바로 분석하고 AI에 활용할 수 있는 환경이 만들어질 것입니다. 우리는 이를 '레이크베이스'를 통해 데이터 시장을 공략할 방침입니다." 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 최근 지디넷코리아와 만나 AI 시대 DB 생태계를 이같이 전망했다. 데이터브릭스는 기업 데이터 저장·분석과 AI 개발을 지원하는 데이터·AI 플랫폼 기업으로, 최근 50억 달러를 추가 조달하며 기업가치가 1900억 달러(약 264조원)로 뛰었다. 연환산 매출도 70억 달러를 넘어섰으며, 시장에서는 향후 기업공개(IPO) 가능성이 높은 대표적인 비상장 AI 기업으로 꼽힌다. 이날 마이어 부사장은 운영 DB 생태계에서 레이크베이스 중요도가 높아질 것으로 내다봤다. 레이크베이스는 데이터브릭스 플랫폼에 통합된 서버리스 PostgreSQL 기반 운영 데이터베이스다. 애플리케이션과 AI 에이전트에서 발생하는 실시간 트랜잭션 데이터를 처리하고, 이를 레이크하우스의 분석 및 AI 워크로드와 일관된 거버넌스 환경에서 연결할 수 있도록 지원한다. 데이터브릭스가 사업을 운영 DB 영역으로 확장한 배경에는 AI 애플리케이션 증가가 있다. 마이어부사장은 "현재 기업들이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 의존도를 줄이고 AI 기반 업무 시스템을 구축하고 있다"며 "이를 뒷받침할 운영 DB 수요도 함께 커지고 있다"고 설명했다. 운영 DB는 실제 서비스와 업무에서 데이터가 발생할 때마다 이를 저장하고 불러오는 역할을 한다. 분석용 DB보다 훨씬 빠른 응답 속도가 필요한 이유다. 분석 DB는 통상 1초 내에 응답하면 되지만, 운영 DB는 약 10밀리초 안에 응답해야 한다. 데이터브릭스는 이런 속도를 확보하면서도 운영 DB 컴퓨트와 스토리지를 분리하기 위해 5년간 기술을 연구해 왔다. 약 2년 전 네온(Neon) 팀과 해결 방안을 논의했고, 이후 네온을 인수해 레이크베이스를 2025년 내놨다. 그는 "레이크하우스가 분석 DB 산업 전체를 변화시켰다면, 앞으로 5년 안에는 모든 운영 DB가 사실상 레이크베이스와 같은 형태로 바뀔 것으로 본다"고 강조했다. 마이어 부사장은 이런 변화를 앞당길 핵심 동력으로 AI 애플리케이션을 꼽았다. 기업이 AI를 활용한 새로운 서비스를 만들 때마다 데이터를 실시간으로 저장하고 불러올 운영 DB가 필요하다는 이유에서다. 그는 "AI 활용이 늘어날수록 이를 뒷받침하는 운영 DB 수요도 커질 것"이라며 "레이크베이스 역할도 덩달아 확대될 것"이라고 전망했다. "AI 문턱 낮추는 제품 개발 목표…韓 고객사 협력" 이날 마이어 부사장은 AI 제품 개발 계획을 밝혔다. 최근 확보한 자금을 레이크베이스와 '지니', 유니티 AI 게이트웨이 등 기업의 AI 활용을 지원하는 제품 혁신에 투입할 것이라고 강조했다. 마이어 부사장은 "레이크베이스는 이미 연환산 매출 1억 달러를 넘어섰다"며 "업계에선 포스트그레스에서 컴퓨트와 스토리지를 분리한다는 발상 자체를 매우 새롭게 보고 있다"고 강조했다. 이어 "이에 우리는 레이크베이스 시장 자체를 확대하는 데 투자할 것"이라고 말했다. 그는 지니 계층에도 투자가 확대될 것이라고 밝혔다. 지니를 통해 전문 데이터 분석가가 아닌 일반 직원도 자연어로 기업 데이터를 활용할 수 있도록 돕기 위한 구상이다. 현재 데이터브릭스는 지니를 마이크로소프트 엑셀과 코파일럿 등 기존 업무 도구와 연동성을 높이고 있다. 마이어 부사장은 한국 시장에선 금융권 중심으로 레이크베이스 수요가 커질 것으로 예상했다. 금융 분야의 AI 애플리케이션은 거래·고객 정보 등 실시간성 높은 데이터를 빠르게 저장하고 불러와야 해 운영 DB 활용도가 높기 때문이다. 그는 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 설명했다. 마이어 부사장은 한국 시장 공략 핵심으로 현지 고객과 제품을 함께 고도화하는 점도 짚었다. 실제 데이터브릭스는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(Forward Deployed Engineering)' 조직을 한국 고객사에 투입해 AI 기반 업무 시스템 구축을 지원하기 시작했다. 이 과정에서 확인한 고객 요구를 레이크베이스와 지니 등 제품 개발에 반영하고 있다. 그는 "한국 금융사와 직접 협업하면서 어떤 AI 모델과 기능이 실제 현장에서 필요한지 파악할 수 있다"며 "이를 제품에 반영하기 위해 시스템통합업체뿐 아니라 국내 고객들과도 긴밀한 협력 관계를 구축할 것"이라고 강조했다.

2026.08.31 11:10김미정 기자

[기고] AI 시대 기업 경쟁력, AI에 어디까지 맡길 것인가

국내 기업 사이에서 인공지능(AI) 도입을 위한 기술검증(POC)을 넘어 실제 비즈니스 적용을 모색하는 움직임이 빨라지고 있다. 기업 관심도 더 뛰어난 모델과 컴퓨팅 성능을 확보하는 데서 AI를 실제 업무에 어떻게 적용하고 어디까지 권한을 부여할 것인지로 옮겨가고 있다. AI가 정보를 생성하고 추천하는 단계를 넘어, 판단을 지원하고 일부 업무 실행을 자동화하는 사례가 늘어나면서 기업이 던져야 할 질문도 달라져야 한다. 이제 중요한 것은 "AI가 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "기업은 AI에게 무엇을 하도록 허용할 것인가"다. AI의 기술적 '역량'과 기업이 부여하는 '권한'은 다르다. 데이터를 분석해 다음 행동을 추천하는 것과 실제 시스템에서 이를 실행하는 것은 전혀 다른 문제라는 것이다. 기술적으로 가능하다는 이유만으로 모든 판단과 행동을 맡길 수는 없다. 반대로 모든 과정마다 사람의 승인을 요구한다면 AI가 가져올 속도와 생산성을 충분히 활용하기 어렵다. 이러한 맥락에서 '제한된 자율성(bounded autonomy)'이라는 개념을 생각해 봐야 한다. 이는 AI가 명확하게 정의된 범위 안에서는 스스로 판단하고 행동하되, 일정한 기준을 벗어나면 사람에게 판단을 넘기는 방식이다. 어떤 데이터를 사용할 수 있는지, 어떤 행동이 허용되는지, 그리고 언제 사람의 개입이 필요한지를 기업이 사전에 정해 둘 수 있다는 뜻이다. AI 도입을 확대하는 기업이라면 '도입 속도'와 함께 각 업무에 적용할 위임의 기준을 점검할 필요가 있다. 기술검증에서는 제한된 데이터와 사용자, 그리고 명확한 목적 아래 AI의 성능을 검증할 수 있지만 실제 업무로 확대되면 상황이 달라진다. 여러 조직과 시스템, 데이터가 연결되고 AI의 판단이 실제 업무에 영향을 미치면서 권한과 책임의 문제도 함께 커지기 때문이다. 바로 이 지점에서 기업별 AI 활용 방식과 성과에 차이가 나타날 수 있다. AI 도입의 중요한 병목 중 하나는 기술의 준비도뿐 아니라 이를 뒷받침하는 기업의 운영 준비도일 수 있다. 의사결정 권한과 업무 흐름, 데이터 사용 기준과 책임 주체가 명확하지 않다면 아무리 뛰어난 AI도 실제 업무에 충분한 권한을 부여하기 어렵다. 반대로 업무별 권한과 책임의 경계가 명확한 기업은 검증된 영역에서 AI 활용을 시작하고, 결과를 확인하며 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있다. 자율성에 경계를 두고 AI를 덜 활용하자는 얘기가 아니다. 명확한 경계와 통제를 통해 AI 활용에 대한 신뢰를 높이고 궁극적으로 그 안에서 더 많은 일을 맡길 수 있게 하는 데 있다. AI가 어떤 승인된 데이터를 활용하고 어떤 규칙과 접근 정책에 따라 작동하며, 어디까지 업무를 수행하도록 설정됐는지 파악할 수 있어야 한다. 결과를 추적하고 필요할 때 사람이 개입할 수도 있어야 한다. AI에 대한 신뢰는 기술에 대한 막연한 낙관이 아니라 이러한 명확성에서 만들어진다. 이러한 변화는 기업의 AI 기반을 바라보는 관점도 바꾼다. AI가 실제 판단과 실행에 관여할수록 모델 자체의 성능만큼 어떤 데이터와 비즈니스 맥락에 기반해 작동하는지, 그 과정에 기업의 보안과 접근 정책을 어떻게 일관되게 적용할 것인지가 중요해진다. 결국 중요한 것은 AI가 기업이 정한 경계 안에서 일관되게 활용될 수 있는 기반을 갖추는 것이다. 이제 국내 기업 경영진도 질문을 바꿔야 한다. 어떤 AI 모델을 선택할 것인가에 앞서 우리 조직은 어떤 판단과 행동을 AI에 맡길 준비가 되어 있는가, 그리고 그 위임의 경계를 충분히 정의했는가를 물어야 한다. AI 기술은 이미 빠르게 앞으로 나아가고 있다. 이제 기업 간 AI 활용의 격차에 영향을 줄 수 있는 것은 기술의 발전 속도만이 아니라 이를 받아들이는 기업의 준비 속도다. 무엇을 AI에 맡기고, 어디에서 사람이 개입하며 그 경계를 어떻게 관리할 것인지 먼저 답한 기업은 AI의 가능성을 실제 비즈니스 성과로 연결할 기반을 마련할 수 있다.

2026.08.28 16:51위장영 컬럼니스트

인젠트, 오라클 전환 전략 웨비나 개최…"맞춤형 마이그레이션으로 비용·리스크 낮춘다"

인젠트가 오라클 데이터베이스(DB) 의존도를 낮추고 오픈소스 기반 환경으로 전환하려는 기업들을 대상으로 맞춤형 마이그레이션 전략을 소개했다. 인젠트는 '탈(脫) 오라클, 고객 가치를 실현하는 맞춤형 마이그레이션 전략'을 주제로 웨비나를 개최했다고 27일 밝혔다. 이번 행사에는 오라클 DB 운영 비용 절감과 벤더 종속성 해소를 검토 중인 기업 관계자들이 참석해 높은 관심을 보였다. 웨비나에서는 최근 기업들의 오픈소스 데이터베이스 전환 흐름과 함께 포스트그레SQL(PostgreSQL)이 주요 대안으로 부상하는 배경이 소개됐다. 인젠트는 라이선스 비용 부담과 특정 벤더 의존성 문제로 인해 금융·공공·유통 등 다양한 산업군에서 포스트그레SQL 도입이 확대되고 있다고 설명했다. 인젠트는 데이터베이스 전환 과정을 데이터 이관과 애플리케이션 전환이라는 두 영역으로 구분해 접근 방안을 제시했다. 데이터 이관의 경우 다수의 프로젝트에서 검증된 전환 도구를 활용해 안정성을 확보할 수 있다고 밝혔다. 애플리케이션 전환과 관련해서는 자동화와 최소 변경이라는 두 가지 전략을 소개했다. 자동화 방식은 기존 오라클 SQL 문법을 국제 표준인 ANSI SQL 기반으로 변환해 특정 벤더 의존도를 낮추는 것이 핵심이다. 이를 위해 자체 도구와 전문 파트너 네트워크를 활용한 지원 체계를 운영하고 있다고 설명했다. 반면 전환 일정이 촉박하거나 기존 오라클 환경에 익숙한 조직의 경우에는 오라클 문법 호환 기능을 활용해 애플리케이션 수정 범위를 최소화하는 방식도 제공한다고 덧붙였다. 이날 행사에서는 인젠트의 데이터 플랫폼 사업 경험과 함께 '엑스퍼 DB(eXperDB)' 구축 사례도 공개됐다. 회사 측은 포스트그레SQL 전문 엔지니어 조직과 글로벌 컨트리뷰터 역량을 기반으로 오라클 호환성 지원과 기술 서비스 경쟁력을 확보하고 있다고 강조했다. 인젠트는 오라클 전환을 검토하는 기업을 위해 '디스커버리 워크숍'도 무상으로 제공한다. 해당 프로그램은 기존 시스템과 애플리케이션 환경을 분석해 호환성, 예상 전환 비용과 기간, 비용 절감 효과 등을 진단한 보고서를 제공하는 서비스다. 이형배 인젠트 대표는 "기업이 새로운 데이터베이스를 도입할 때는 제품 선택뿐 아니라 안정적인 활용 방안도 중요하다"며 "검증된 전환 경험과 기술 역량을 바탕으로 고객이 오라클 환경에서 벗어나는 과정을 체계적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.08.27 18:27남혁우 기자

삼성, 갤럭시A1 DDI 후공정 LB세미콘→대만 칩본드 변경...원가 절감 차원

삼성전자 보급형 스마트폰 갤럭시A1 시리즈 유기발광다이오드(OLED)에 적용하는 디스플레이 드라이버 IC(DDI) 후공정 업체가 기존 국내 LB세미콘에서 대만 칩본드(Chipbond)로 바뀐 것으로 26일 파악됐다. 금값 상승 등에 따른 제조원가 절감 차원이다. 삼성전자 올해 모델인 갤럭시A18 시리즈(4G·5G) DDI는 DB글로벌칩이 맡았다. DB글로벌칩이 설계한 DDI는 대만 UMC가 위탁생산하고, 이후 골드 범프와 테스트 등 후공정은 대만 칩본드에서 소화하고 있다. 삼성전자 지난해 모델인 갤럭시A17용 DDI 후공정은 LB세미콘이 맡았다. 갤럭시A1 시리즈는 연간 출하량이 수천만대인 '볼륨' 모델이다. 삼성전자는 완제품 기준으로 이달부터 갤럭시A18을 양산 중이다. 당장 이달 생산량은 적지만, 9월부터 연말까지 매달 100만대 중반에서 300만대까지 만들 계획이다. 지난해 갤럭시A17까지 DB글로벌칩이 설계한 DDI의 후공정을 맡았던 LB세미콘으로선 올해 수백억원 매출을 올릴 기회를 놓쳤다. 한 업계 관계자 A는 "칩본드가 턴키 방식으로 DB글로벌칩에 제안한 가격이 LB세미콘보다 10% 이상 낮았다"며 "최근 메모리 반도체 가격과 금값 상승으로 삼성전자 MX사업부와 삼성디스플레이 등은 제조원가를 낮출 방안을 찾아 왔다"고 밝혔다. OLED용 DDI 공정 업체는 OLED를 만드는 삼성디스플레이, 완제품을 조립하는 삼성전자 MX사업부 모두의 승인이 필요한 것으로 알려졌다. 칩본드는 이미 과거에도 삼성전자 갤럭시 일부 모델 DDI 후공정을 소화한 이력이 있다. 또 다른 관계자 B는 "삼성전자 시스템LSI사업부도 갤럭시 일부 모델 DDI 후공정을 칩본드에 맡긴 사례가 있다"며 "삼성전자 갤럭시 기준으로 보더라도 칩본드의 DDI 후공정 수행이 이례적인 상황은 아니다"라고 설명했다. 그는 "칩본드의 '가격 대비 성능'이 좋다"고 덧붙였다. 삼성전자는 올해 갤럭시A18에서, DDI를 OLED 패널 기판에 실장하는 방식으로 칩온필름(CoF)을 검토했지만 기존처럼 칩온글래스(CoG) 방식으로 선회했다. CoF 방식이 베젤 감소 등에서 유리하지만, 제조원가 절감 차원에서 전작 A17처럼 CoG 방식을 택했다. 앞으로 삼성전자 갤럭시 등 모바일 제품, 그리고 TV 등에 필요한 DDI 후공정 시장에서 칩본드 등 중화권 업체 점유율이 늘어날 것이란 전망도 나온다. 앞선 관계자 B는 "최근 메모리 가격 급등으로 국내 세트 업체가 DDI 후공정을 중화권 업체에 맡기는 사례가 증가하고 있다"고 밝혔다. 삼성전자 OLED 갤럭시에 사용하는 DDI는 타이밍 컨트롤러(T-콘)를 내장한 제품이다. 업계에선 해당 DDI를 TED(T-con Embedded Driver IC)라고 부른다.

2026.08.26 15:52이기종 기자

[유미's 픽] 오픈AI도 갈아탔다…클릭하우스, 데이터독 아성 흔드나

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 기업이 처리해야 할 로그와 이벤트 데이터가 급증하면서 실시간 분석 데이터베이스(DB) 업체 클릭하우스가 빠르게 존재감을 키우고 있다. 대규모 데이터 처리 성능과 비용 경쟁력을 앞세워 기존 데이터 플랫폼 시장을 넘어 데이터독이 강세를 보여온 옵저버빌리티 영역까지 사업을 넓히며 AI 시대 데이터 인프라 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 26일 디인포메이션에 따르면 클릭하우스의 연간반복매출(ARR)은 최근 3억5000만 달러(약 4838억원)를 넘어섰다. 지난 5월 2억5000만 달러 수준에서 약 40% 증가한 수치로, AI 에이전트가 기업 시스템과 데이터를 직접 호출하는 일이 늘면서 대규모 로그와 이벤트 데이터를 빠르게 저장·분석하려는 수요가 확대된 것이 주효했다. 클릭하우스는 대용량 데이터를 실시간에 가깝게 분석하는 오픈소스 기반 컬럼형 DB다. 2009년 러시아 인터넷 기업의 내부 프로젝트로 시작해 2016년 오픈소스로 공개됐으며 2021년 미국에서 별도 법인으로 분사했다. 현재 오픈소스 소프트웨어와 유료 클라우드 서비스를 함께 제공하고 있다. 최근에는 AI 서비스 운영 과정에서 쏟아지는 대규모 로그와 이벤트 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 점을 앞세워 AI 기업들의 인프라로 영역을 넓히고 있다. 실제 AI 기업들의 사용량도 빠르게 늘고 있다. 디인포메이션에 따르면 오픈AI의 클릭하우스 사용량은 최근 1년간 약 10배 늘었으며 현재 하루 30페타바이트 이상의 데이터를 처리하는 것으로 전해졌다. 오픈AI는 모델과 서비스 운영 과정에서 발생하는 대규모 로그와 이벤트 데이터를 분석하는 데 클릭하우스를 활용하고 있다. 특히 오픈AI가 데이터독에서 처리하던 로그 관리 업무 일부를 클릭하우스로 옮긴 것으로 알려지면서 두 회사의 경쟁에도 관심이 쏠리고 있다. JP모건의 마크 머피 애널리스트는 지난 5월 오픈AI가 일부 로그 관리 워크로드를 데이터독에서 클릭하우스로 이전하고 있다고 언급했다. 대규모 데이터를 처리하는 AI 기업들이 비용과 성능을 따져 로그 관리 인프라를 재편하고 있다는 의미다. 이 같은 움직임은 최근 데이터독의 실적과도 연결된다. 데이터독은 이달 초 최대 고객의 지출이 줄었다고 밝힌 뒤 주가가 하루 만에 19% 급락했다. 데이터독은 해당 고객을 공개하지 않았지만, 오픈AI가 데이터독의 최대 고객으로 알려졌던 상태다. 데이터독은 서버와 네트워크, 애플리케이션에서 발생하는 데이터를 수집·분석해 장애와 성능 저하, 보안 위협 등을 찾아주는 대표적인 옵저버빌리티 업체다. 로그 관리와 애플리케이션성능관리(APM), 클라우드 보안 등을 하나의 플랫폼에서 제공하며 시장을 확대해왔다. 업계 관계자는 "AI 확산은 데이터독에도 강한 성장 동력이 되고 있다"며 "AI 애플리케이션과 에이전트가 늘면서 이를 모니터링하고 보호하려는 수요가 커진 것이 실적에 긍정적으로 작용하고 있다"고 분석했다. 실제 데이터독의 올해 2분기 매출은 11억2000만 달러로 전년 동기보다 36% 늘었다. ARR 10만 달러 이상 고객은 4720곳으로 1년 전보다 23% 증가했다. 다만 AI 에이전트가 만들어내는 데이터가 많아질수록 대형 고객의 비용 부담이 커질 수 있다는 점은 변수다. 데이터독은 데이터 처리량과 사용량에 따라 요금이 늘어나는 구조여서 AI 사용 증가가 매출 확대에 유리하다. 반대로 하루 수십 페타바이트를 처리하는 대형 고객에게는 로그 저장·분석 비용이 서비스 선택을 좌우하는 요소가 될 수 있다. 이에 클릭하우스는 비용 부담을 느끼고 있는 기업 수요를 공략하고 있다. 이곳은 작은 데이터를 빈번하게 적재하면서 동시에 많은 쿼리를 처리해야 하는 환경에서 높은 처리 성능과 비용 효율성을 강점으로 내세우고 있다. 특히 AI 서비스처럼 방대한 이벤트가 지속적으로 발생하고 이를 낮은 지연시간으로 분석해야 하는 환경을 주요 시장으로 보고 있다. 사업 영역도 DB에 머물지 않고 있다. 클릭하우스는 풀스택 옵저버빌리티 솔루션 '클릭스택'을 제공하고 있으며 올해 초 대규모언어모델(LLM) 관측 도구 업체 랭퓨즈도 인수했다. 이를 통해 AI 애플리케이션과 에이전트의 호출 과정, 오류, 성능, 비용 등을 추적하는 영역까지 사업 범위를 넓히고 있다. 이 같은 확장은 클릭하우스가 데이터독과 직접 경쟁하는 영역을 넓히는 요인이 되고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 생성되는 데이터 규모가 커지면서 기업들이 DB와 로그 분석, 서비스 상태 추적 기능을 함께 고려하는 경우가 늘고 있기 때문이다. 또 데이터 플랫폼과 옵저버빌리티 시장의 경계도 점차 흐려지는 모습이다. 다만 아직 시장 규모와 사업 범위에선 데이터독이 앞서 있다. 데이터독은 인프라 모니터링과 로그 관리, 애플리케이션성능관리(APM), 보안까지 폭넓은 제품군을 갖춘 반면, 클릭하우스는 실시간 분석 DB를 기반으로 옵저버빌리티 영역을 넓혀가는 단계다. 데이터독 역시 AI 애플리케이션과 에이전트를 겨냥한 관측·보안 기능을 강화하고 있어 양측의 경쟁은 앞으로 더 치열해질 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "AI 에이전트 확산으로 로그와 이벤트 데이터가 빠르게 늘면서 기업들이 옵저버빌리티 도구를 선택할 때 성능뿐 아니라 비용 효율성까지 더 중요하게 따지기 시작했다"며 "이런 변화가 클릭하우스 같은 실시간 분석 DB 업체에 새로운 기회를 열어주고 있다"고 말했다.

2026.08.26 15:30장유미 기자

데이터브릭스 수석 부사장 방한…서울서 'CIO 포럼' 연다

데이터브릭스 주요 임원이 방한해 국내 기업의 인공지능(AI)과 데이터 플랫폼 생태계 파악에 나선다. 25일 IT 업계에 따르면 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석 부사장이 26일 서울 소재 컨퍼런스장에서 한국 기업 CIO 대상으로 포럼을 연다. 행사에는 국내 주요 기업 CIO를 비롯한 IT 관계자 100여명이 참석할 예정인 것으로 전해졌다. 마이어 부사장은 포럼에서 국내 CIO들과 만나 AI 도입과 데이터 활용에 필요한 제품 수요를 확인할 계획이다. 그는 "한국 CIO 요구가 다른 국가 기업과 어떤 차이를 보이는지 파악하는 데 주력할 것"이라며 "제품을 총괄하는 입장에서 한국 기업이 미국과 달리 무엇을 필요로 하는지 이해하는 것은 매우 중요하다"고 지디넷코리아에 밝혔다. 데이터브릭스는 최근 기업가치 1900억 달러를 인정받고 50억 달러 규모 추가 투자를 유치한 바 있다. 2026 회계연도 2분기 연환산 매출은 70억 달러(약 9조 6800억원)를 넘어 전년 동기 대비 80% 이상 오른 것으로 나타났다. 회사는 지난 6월 미국 샌프란시스코에서 열린 '데이터+AI 서밋 2026'에서 업무용 AI 에이전트 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 기업 내외부 정형·비정형 데이터를 활용해 재무와 영업·마케팅 등 업무를 자동화하고 여러 작업을 조율하는 제품이다. 기업용 AI 에이전트 개발 도구 '에이전트 브릭스'도 종합 에이전트 플랫폼으로 확장됐다. 데이터와 AI 운영 상태를 감시하고 장애 원인을 분석해 수정안을 제시하는 '지니 제로옵스'도 공개됐다. 데이터브릭스 기업공개(IPO)는 당분간 미뤄질 것으로 전해지고 있다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 지난 6월 "올해는 상장하기에 좋지 않은 시기로 평가한다"며 구체적인 상장 시기와 추진 일정은 공개하지 않았다 데이터브릭스 제품 총괄 부사장은 "한국 시장은 매우 빠르게 성장하고 있다"며 "지금은 한국 CIO들이 세계 다른 지역 CIO들과 달리 무엇을 필요로 하는지 이해해야 할 매우 중요한 시점"이라고 강조했다.

2026.08.25 14:21김미정 기자

애스턴마틴, 고성능 'S' 신차 3종 국내 첫 공개…최고 727마력

영국 고급차 브랜드 애스턴마틴이 고성능 'S' 라인업 'DBX S', '밴티지S', 'DB12 S' 3종을 국내에 처음 공개했다. 애스턴마틴 공식 수입사 브리타니아 오토는 24일 애스턴마틴 서울 전시장에서 'S' 라인업 3종 출시 행사를 개최하고 사전 예약을 받는다고 밝혔다. 국내 출시 가격은 공표하지 않았다. DBX S와 DB12 S는 지난해, 밴티지S는 지난달 공개된 모델이다. 이날 행사에서 닐 휴즈 애스턴마틴 제품 총괄은 DBX S, 밴티지S, DB12 S의 개발 방향과 주요 특징을 소개했다. 애스턴마틴은 'S'를 각 모델 고유의 성격을 유지하면서 다이내믹한 성능을 한층 끌어올린 고성능 모델로 정의했다. 단순한 엔진 출력 향상에 그치지 않고 파워트레인의 응답성과 섀시, 공력 성능, 경량화 등을 종합적으로 개선해 민첩성과 응답성, 차체 제어 성능을 강화했다는 설명이다. DBX S는 DBX 포트폴리오의 최상위 퍼포먼스 모델이다. 4.0리터 V8 트윈터보 엔진에는 애스턴마틴의 미드 엔진 슈퍼카 '발할라'에 적용된 기술에서 파생된 터보차저 부품과 더 큰 직경의 컴프레서 휠을 적용했다. 이를 통해 최고출력 727마력(PS)과 최대토크 900Nm를 발휘한다. 최고출력은 6250rpm에서 발휘되며, 고회전 영역에서도 강력한 성능을 이어가도록 엔진 특성을 조율했다. 전자제어식 액티브 사륜구동 시스템과 9단 습식 다판 클러치 자동변속기를 적용해 주행 상황에 따라 전륜에는 최대 50%, 후륜에는 최대 100%의 토크를 전달할 수 있다. 기존 토크 컨버터 대신 습식 다판 클러치를 사용하는 구조로 빠른 변속과 강력한 발진 성능을 구현했다. 경량화도 주요 특징으로 소개했다. 카본 파이버 루프와 23인치 마그네슘 휠, 폴리카보네이트 허니컴 그릴, 카본 공력 부품 등의 선택 사양을 적용하면 DBX707 대비 최대 47kg을 줄일 수 있다. 23인치 마그네슘 휠만으로도 현가하질량을 최대 19kg 낮춰 조향 감각과 차체 반응 개선에 기여한다. 실내에는 알칸타라와 S 전용 퀼팅 및 천공 디테일을 적용했다. S 레더 인테리어는 35가지 컬러의 세미 아닐린 가죽을 바탕으로 모노톤 또는 듀오톤 구성을 선택할 수 있다. 밴티지S는 프론트 미드 엔진 스포츠카 밴티지의 퍼포먼스와 응답성을 한층 강화한 모델이다. 4.0리터 V8 트윈터보 엔진은 최고출력 680PS와 최대토크 800Nm를 발휘한다. 쿠페 기준 정지 상태에서 시속 100km까지 3.4초 만에 도달하며 최고속도는 325km/h다. 주행 성능은 운전자의 조작에 보다 직접적으로 반응하도록 조정했다. 리어 서브프레임을 기존 고무 부싱을 거치지 않고 차체에 직접 마운트해 조향 감각과 차체 연결감을 높였으며, 빌스테인 DTX 어댑티브 댐퍼의 하드웨어 및 제어 소프트웨어와 스로틀 페달의 무게감 및 반응도 새롭게 조율했다. 이를 통해 저속에서의 민첩성과 고속에서의 차체 제어 성능을 함께 개선했다. 외관에는 엔진룸의 고온 공기를 배출하는 보닛 블레이드와 전폭형 데크리드 스포일러를 적용했다. 리어 스포일러는 최고속도에서 44kg의 추가 다운포스(차체를 아래로 누르는 힘)를 생성한다. 쿼드 배기 테일파이프와 S 전용 배지, 21인치 단조 휠 등도 밴티지S의 차별점이다. DB12 S는 DB12 슈퍼 투어러를 기반으로 파워트레인과 섀시, 공력 성능을 강화한 모델이다. 4.0리터 V8 트윈터보 엔진은 최고출력 700PS와 최대토크 800Nm를 발휘한다. ZF 8단 자동변속기는 재조정을 통해 변속 시간을 기존 대비 43% 단축한 0.12초로 줄였다. 빌스테인 DTX 어댑티브 댐퍼와 전자식 리어 디퍼렌셜(E-Diff)을 새롭게 조율하고 리어 안티롤 바와 서스펜션 설정을 변경해 민첩성과 차체 제어 성능을 높였다. 기본 적용되는 카본 세라믹 브레이크는 스틸 브레이크 대비 현가하질량을 27kg 줄여 조향 감각과 핸들링 성능 개선에도 기여한다. 외관에는 듀얼 엘리먼트 프런트 스플리터와 보닛 루버, 고정식 리어 스포일러와 리어 디퓨저를 적용했다. 새롭게 설계한 쿼드 배기 테일파이프와 S 전용 디자인 요소를 더해 기존 DB12와 차별화했다. 칼 베일리스 애스턴마틴 아시아태평양 및 중화권 총괄 사장은 “S는 단순히 더 높은 출력을 의미하는 것이 아니라 각 모델이 가진 고유한 성격을 더욱 분명하게 만드는 데 초점을 맞추고 있다”며 “DBX S, 밴티지S, DB12 S는 서로 다른 세그먼트에 속하지만 보다 향상된 응답성과 정교한 차체 제어를 통해 운전자 중심의 퍼포먼스를 강화했다는 공통점을 갖고 있다”고 말했다. 이어 “한국은 럭셔리 퍼포먼스 자동차에 대한 이해와 관심이 높은 시장”이라며 “세 가지 S 모델을 한자리에서 한국 고객과 미디어에 소개하게 된 것을 기쁘게 생각하며 앞으로도 한국에서 고객들이 애스턴마틴의 제품과 브랜드를 직접 경험할 수 있는 기회를 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 덧붙였다. 권혁민 브리타니아 오토 대표는 “이번 행사는 애스턴마틴의 S 라인업을 국내에 처음으로 소개하는 자리”라며 “럭셔리 SUV와 스포츠카, 슈퍼 투어러라는 서로 다른 성격의 세 모델을 통해 애스턴마틴이 추구하는 퍼포먼스의 방향을 보다 구체적으로 보여드릴 수 있게 됐다”고 말했다. 이어 “브리타니아 오토는 국내 고객들이 각 모델의 디자인과 기술은 물론, 외장 컬러와 인테리어 소재, 마감 등 다양한 요소를 개인 취향에 맞게 구성할 수 있는 애스턴마틴의 비스포크 개인화 프로그램 'Q 바이 애스턴마틴'까지 폭넓게 경험할 수 있도록 고객 접점을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.08.24 16:05김윤희 기자

아이지넷, 상반기 영업익 흑자전환…마이데이터 DB 사업 성과

아이지넷이 올해 상반기 역대 최대 매출을 기록하고 영업이익 흑자전환도 이뤘다. 보험 판매수수료 규제와 스크래핑 제한 등 시장 변화 속에서 마이데이터 기반 B2B 데이터베이스(DB) 사업이 성장하며 실적 개선을 이끌었다는 평가다. 아이지넷은 지난 20일 반기보고서 공시를 통해 올해 상반기 연결 기준 매출 179억 4000만원, 영업이익 17억 4000만원을 기록했다고 21일 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 17.1% 증가해 반기 기준 역대 최대를 기록했으며 영업이익은 지난해 같은 기간 1억원 적자에서 흑자로 전환했다. 당기순이익은 13억 4000만원으로 전년 동기 7000만원 대비 약 20배로 늘었다. 분기별로도 성장세가 이어졌다. 1분기 매출 87억 3000만원, 영업이익 6억 4000만원에서 2분기 매출 92억 1000만원, 영업이익 11억 1000만원으로 증가했다. 2분기 영업이익은 전분기보다 73.4% 늘었으며 영업이익률도 7.3%에서 12.0%로 상승했다. 회사는 B2B 플랫폼 매출 증가에 따른 영업 레버리지 효과가 본격적으로 나타나면서 수익성이 개선됐다고 설명했다. 특히 보험 판매 시장의 제도 변화가 B2B 데이터 사업 성장에 영향을 미치고 있다. 지난달 초년도 모집수수료를 월납보험료의 12배 이내로 제한하는 이른바 '1200%룰'이 법인보험대리점(GA) 소속 설계사까지 확대 시행됐다. 보험 가입내역 등 개인신용정보를 수집하는 스크래핑도 제도 개편에 따라 단계적으로 제한될 예정이다. 이에 따라 보험 유통시장의 경쟁이 설계사 지원금 중심에서 상담 고객 DB 확보 중심으로 이동하고 있다는 게 회사 측 분석이다. 아이지넷은 금융 마이데이터를 기반으로 보험 상담 고객 DB를 확보해 보험사와 GA 등에 공급하고 있다. 상반기 B2B DB 공급 매출은 전년 동기 대비 46% 증가했으며 주요 대형 GA 파트너의 월 공급량도 최근 5개월 동안 2배 이상 늘었다. AI 보험분석 플랫폼 '보닥(Bodoc)'도 데이터 확보 기반을 확대 중이다. 지난달 말 기준 누적 다운로드는 313만 건, 가입자는 111만 명을 넘어섰다. 누적 데이터 분석과 컨설팅 건수는 전년 동기 대비 각각 64%, 45% 이상 증가했다. 아이지넷은 하반기 대형 GA 대상 DB 공급 물량을 늘리고 마이데이터 서비스 공급 계약을 확대할 계획이다. 내년 초에는 대화형 AI 보험 상담사 '클락(Clark)'도 정식 출시할 예정이다. 김지태 아이지넷 대표는 "1200%룰과 스크래핑 규제로 보험유통의 경쟁 축이 자본에서 데이터로 이동하고 있다"며 "보험 특화 마이데이터 기반으로 DB를 공급할 수 있는 사업자는 사실상 우리가 유일한 만큼, 하반기 B2B 공급 확대와 AI 보험 상담 서비스를 통해 보험유통의 데이터 인프라 회사로 자리 매김하겠다"고 말했다.

2026.08.21 14:11한정호 기자

DB하이텍, '일렉트로니카 인디아 2026' 첫 참가…현지 팹리스 공략

국내 8인치 파운드리 전문기업 DB하이텍은 다음달 16일부터 18일(현지시간)까지 인도 벵갈루루에서 열리는 '일렉트로니카 인디아 2026'에 참가한다고 20일 밝혔다. 일렉트로니카 인디아는 '인도의 실리콘밸리'로 불리는 벵갈루루에서 열리는 남아시아 대표 전자산업 전시회다. DB하이텍은 이번 전시회에서 주력인 BCD(Bipolar-CMOS-DMOS)를 비롯해 차세대 전력반도체 탄화규소(SiC)와 질화갈륨(GaN) 등 주요 공정 기술과 개발 현황을 소개하고, 현지 팹리스 기업을 중심으로 신규 고객 발굴에 나설 계획이다. 최근 인도는 정부의 적극적인 반도체 산업 육성 정책과 투자를 바탕으로 관련 생태계를 빠르게 확대하고 있다. 특히 반도체 설계 서비스를 중심으로 성장해 온 현지 기업들이 자체 반도체 제품 개발로 사업 영역을 확대하면서 파운드리 수요 역시 증가할 것으로 전망된다. DB하이텍은 이러한 시장 변화에 발맞춰 현지 팹리스와의 사업 협력을 강화하고 있으며, 이번 전시회를 계기로 잠재 고객과의 접점을 넓혀 나갈 계획이다. 전시회에서는 DB하이텍이 경쟁력을 확보하고 있는 전력반도체 공정 기술을 중점적으로 선보인다. 대표 공정인 BCD는 누적 웨이퍼 출하량 900만 장을 기록했으며, 축적된 양산 경험과 공정 경쟁력을 기반으로 자동차·산업 등 고부가가치 응용 분야를 지속 확대하고 있다. 차세대 전력반도체 분야에서는 SiC와 GaN 공정 개발 현황 및 양산 로드맵을 소개한다. DB하이텍은 최근 1200V SiC MOSFET 공정의 검증(Qualification)을 완료했으며, 650V GaN 공정은 올해 12월까지 검증을 완료할 계획이다. 현재 전략 고객들을 대상으로 해당 공정을 활용한 제품의 성능 평가도 진행하고 있다. 이와 함께 X-ray, Global Shutter, SPAD 등 Specialty CIS와 Mixed-Signal/RF 등 다양한 특화 공정 기술도 소개하며 현지 고객 기반을 확대할 예정이다. DB하이텍 관계자는 “인도는 현지 팹리스와 반도체 생태계가 빠르게 성장하며 새로운 사업 기회가 확대되고 있는 시장”이라며 “이번 일렉트로니카 인디아 참가를 통해 현지 고객과의 접점을 넓히고, 전력반도체 및 특화 공정 경쟁력을 기반으로 신규 사업 기회를 지속 발굴해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.08.20 10:10장경윤 기자

인젠트, 엑스퍼DB·엑스퍼DB TDM 나란히 GS인증 1등급

인젠트(대표 이형배)가 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 테스트 데이터 관리(TDM) 분야 핵심 솔루션의 기술력과 품질 경쟁력을 인정받았다. 인젠트는 '엑스퍼DB(eXperDB) v18'과 '엑스퍼DB TDM(eXperDB TDM) v4'가 각각 굿소프트웨어(GS) 인증 1등급을 획득했다고 19일 밝혔다. GS인증은 한국정보통신기술협회(TTA)가 소프트웨어의 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성 등을 종합 평가해 부여하는 국가 공인 품질 인증 제도다. 1등급은 최고 등급으로 제품의 성능과 안정성이 공인 기관을 통해 검증됐음을 의미한다. 엑스퍼DB v18은 지난 7월 인증번호 26-0288로 엑스퍼DB TDM v4는 지난 8월 인증번호 26-0330으로 각각 GS인증 1등급을 취득했다. GS인증 1등급 제품은 별도의 성능시험 없이 공공기관 소프트웨어 사업 입찰 참여가 가능하며 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록과 공공 SW 사업 기술평가 가점 등 다양한 혜택을 받을 수 있다. 이에 따라 인젠트는 공공·금융 분야 사업 확대에 필요한 경쟁력을 확보하게 됐다. 엑스퍼DB는 오픈소스 DBMS인 포스트그레SQL(PostgreSQL) 기반의 통합 데이터 플랫폼이다. 대규모 데이터 처리 환경에 최적화된 성능과 함께 백업·복구, 이중화, 데이터 암호화 등 엔터프라이즈 운영에 필요한 기능을 제공한다. 또한 포스트그레SQL 글로벌 컨트리뷰터를 보유해 코어 레벨 분석과 패치 지원 역량까지 갖춘 것이 특징이다. 엑스퍼DB TDM은 운영 데이터를 테스트 환경에서 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 테스트 데이터 관리 솔루션이다. 개인정보를 자동으로 탐지하고 가명처리한 뒤 테스트 종료 후 데이터를 삭제해 개인정보보호법 등 관련 규제 준수를 지원한다. 금융·공공기관을 비롯한 데이터 민감도가 높은 환경에서 안전한 테스트 체계를 구축할 수 있도록 돕는다. 이형배 인젠트 대표는 "이번 GS인증 1등급 획득은 데이터베이스와 테스트 데이터 관리 분야 핵심 솔루션의 품질과 기술력을 공식적으로 인정받은 결과"라며 "지속적인 연구개발을 통해 고객이 보다 안전하고 효율적으로 데이터를 활용할 수 있도록 데이터 플랫폼 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.19 15:51남혁우 기자

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