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AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

"AI 예산만 늘려선 강국 못 된다…공공SW 조달 구조 바꿔야"

정부의 인공지능(AI) 투자를 국내 소프트웨어(SW) 산업 경쟁력으로 연결하기 위해선 단발성 구축과 실증 중심 공공SW 사업 구조에서 벗어나, 기업에 운영 경험과 데이터가 축적되고 반복 구매로 이어지는 생태계를 만들어야 한다는 제언이 나왔다. 김숙경 KAIST 교수는 2일 더그랜드롯데 서울에서 열린 '2026 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼'에서 "우리가 프론티어 모델을 가진다고 AI 3대 강국이 되진 않는다"며 "기존 생태계와 기업, 산업 없이는 그 위에 AI가 올라갈 수 없다"고 밝혔다. 김 교수는 정부가 AI 분야에 대규모 예산을 투입하고 있지만 기존 SW 산업과 기업의 경쟁력이 뒷받침되지 않으면 투자 효과를 산업 전반으로 확산하기 어렵다고 진단했다. AI 역시 실제 산업과 서비스에 적용되는 과정에선 SW 애플리케이션을 기반으로 구현되는 만큼 인프라와 모델뿐 아니라 이를 활용하는 SW 생태계에 대한 투자가 함께 이뤄져야 한다는 설명이다. 특히 정부와 공공기관에서 늘어나고 있는 AI 개념검증(PoC)과 연구개발(R&D) 사업이 실제 구매와 운영으로 연결되는 구조를 만들어야 한다고 강조했다. 현재는 기술 검증이나 구축 단계에서 사업이 끝나는 경우가 많아 기업이 운영 과정에서 데이터를 확보하고 제품을 개선한 뒤 재구매로 이어지는 선순환 구조를 만들기 어렵다는 지적이다. 공공SW 발주 구조도 문제로 지목했다. 사업 규모가 커질수록 이를 수행할 수 있는 기업이 제한되고 중소 SW 기업의 참여 기회가 줄어드는 만큼 대규모 사업을 기능별·단계별로 나누는 방식으로 조달 구조를 전환할 필요가 있다는 주장이다. 김 교수는 "공공SW 시장이 발주기관의 위험 회피와 상세 제안요청서(RFP), 공급기업의 수주 중심 사업과 낮은 마진, 제품화 투자 부족이 맞물리는 '공동진화 함정'에 빠졌다"고 진단했다. 이와 관련해 기존 단발성 일괄발주에서 '진화형 모듈 조달'로 전환하는 방안을 제시했다. 여러 기관의 공통 수요를 모으되 한 기업에 사업 전체를 맡기지 않고 복수 공급자가 경쟁하도록 하고 업무를 작은 단위로 나눠 PoC와 파일럿을 거쳐 실제 운영으로 연결하는 방식이다. 성과와 운영 경험을 다음 구매에 반영해야 한다는 입장이다. 그는 "단발성 대형 발주가 아니라 서로가 학습·경쟁하면서 반복 구매될 수 있는 유기적인 조달 생태계가 굉장히 중요하다"고 말했다. AI처럼 결과를 사전에 예측하기 어려운 사업에 대해선 기존 확정가격 중심의 계약 방식에서 벗어나 사업의 불확실성에 따라 계약과 가격, 보상 방식을 달리하고 성과가 입증된 기업에 인센티브를 제공하는 방안도 제안했다. SW 기업의 사업 방식에도 변화가 필요하다고 봤다. 고객마다 시스템을 새로 구축하는 프로젝트 중심 기업에서 벗어나 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 지속적으로 쌓는 제품기업으로 전환해야 한다는 것이다. 김 교수는 AI 기술이 평준화될수록 도메인과 데이터, 연결성, 운영 경험, 신뢰, 반복성 등 제품 자체에 축적되는 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 김 교수는 "AI 강국의 조건은 좋은 기술을 빨리 따라가는 능력만으로 충분하지 않다"며 "결국 고객의 고통점을 해결하는 기업과 제품이 계속 성장할 수 있는 생태계여야 한다"고 강조했다. 정부는 AI 중심의 정책·사업 재편이 기존 SW 기업의 공공시장 참여 기회를 축소하는 방향으로 이어지지는 않을 것이라고 봤다. AI와 SW를 별개 산업으로 나누기보다 AI를 SW의 한 분야로 보고 관련 정책과 제도를 함께 살펴보고 있다는 입장이다. 권오민 과학기술정보통신부 과장은 "AI와 SW를 어떻게 구분해서 바라볼 것인지부터 고민할 필요가 있다"며 "정부 사업도 변화에 맞춰 재편해 나가면서 현장의 의견을 정책에 잘 반영하겠다"고 밝혔다.

2026.10.02 10:44한정호 기자

AI 승부, GPU만으론 안 된다…클라우드 빅테크 한자리에

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드·플랫폼을 결합한 서비스 경쟁으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. AI 활용이 학습에서 추론과 에이전트로 확대되는 만큼 전력·냉각·네트워크뿐 아니라 실제 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 소프트웨어 역량까지 갖춰야 한다는 제언이다. 공용준 KT클라우드 전무는 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 "현재 AI 인프라의 가장 큰 병목은 데이터센터와 전력"이라며 "GPU를 확보하는 것만으론 AI 서비스를 구현하기 어려운 만큼 클라우드와 플랫폼까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 공 전무는 최근 AI 인프라 시장의 병목이 GPU에서 데이터센터로 이동하고 있다고 진단했다. GPU 공급 상황은 개선되고 있지만 데이터센터를 구축하는 데 최소 2~3년이 걸리는 만큼 GPU를 확보하기에 앞서 데이터센터 용량을 선점하려는 움직임이 나타나고 있다는 설명이다. AIDC의 경쟁 기준도 달라질 것으로 전망했다. 단순히 전력과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 AI 서비스를 위한 클라우드와 운영 플랫폼, 네트워크, 안정성 등을 함께 갖춰야 한다는 것이다. AI 서비스가 일상과 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 장애 대응과 GPU 스케줄링, 서비스 모니터링 등 운영 역량의 중요성도 커지고 있다. 공 전무는 "AI 서비스가 우리 삶의 한 축으로 자리 잡으면서 기존 IT에서 중요했던 서비스 연속성도 중요해지고 있다"며 "GPU를 효율적으로 스케줄링하고 AI 서비스를 모니터링하는 것은 물론 장애에 대비한 복구 체계까지 마련해야 한다"고 말했다. 박운영 HPE 상무는 AI 시장이 학습 중심에서 추론과 실제 서비스 적용 단계로 이동하면서 기업의 인프라 구축 방식도 달라질 것으로 내다봤다. 기업들이 더 많은 GPU를 확보하는 것보다 AI를 실제 서비스에 적용하고 투자 대비 성과를 만드는 방안을 고민해야 할 시점이라는 설명이다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 토큰 사용량과 비용 부담이 늘면서 퍼블릭 클라우드에서 시작한 AI 워크로드 일부를 온프레미스나 하이브리드 환경으로 옮기려는 수요가 늘어날 것으로 전망했다. 기업 데이터 보호와 AI 주권에 대한 요구 역시 프라이빗 AI 인프라 수요를 키우는 요인으로 꼽았다. 박 상무는 "이제는 더 많은 GPU를 사야 할지를 고민하기보다 AI를 어떻게 실제 양산에 적용할 수 있을지, 무엇이 문제인지 살펴봐야 할 시점"이라며 "AI에 투자한 비용을 실제 성과로 연결하는 것이 중요해지고 있다"고 말했다. 네이버클라우드도 추론 수요 확대가 AIDC와 AI 팩토리 시장의 성장을 이끌 것으로 전망했다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 대규모 GPU 수요가 과거 AI 모델 학습을 중심으로 발생했다면, 최근에는 실제 서비스를 위한 추론 영역으로 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산까지 더해지면서 AIDC 수요가 일시적인 흐름에 그치지 않을 것이라는 관측이다. 네이버클라우드는 이를 겨냥해 엔비디아와 AI 팩토리 사업을 확대할 계획이다. 대규모 GPU와 고속 네트워크를 제공하는 AI 클라우드 역량에 기존 클라우드의 인증·네트워크·스토리지와 AI 모델·서비스 운영 경험을 결합한다는 전략이다. 글로벌 AI 기업에는 대규모 전용 인프라를, 국방·금융 등 보안 요구가 높은 분야에는 폐쇄형 클라우드 환경을 제공하는 방식이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 국가 전체의 AI 수요를 감당하고 경제·산업·사회 전반에 필요한 지능을 대규모로 생산하는 핵심 인프라"라며 "AI 팩토리를 확보했는지, 누가 그 주도권을 갖고 있는지가 한 나라의 경쟁력을 좌우할 것"이라고 강조했다.

2026.10.01 14:16한정호 기자

한화투자증권 "롯데이노베이트, 데이터센터 성과로 그룹 SI 넘어 재평가 기대"

롯데이노베이트가 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 중심으로 외부 시장 공략을 확대하면서 증권가에서 기업가치 재평가 기대가 나오고 있다. 데이터센터와 인공지능(AI), 전기차 충전 등 신사업 확대와 수익성 개선이 이어질 경우 기존 시스템통합(SI) 기업이라는 인식에서 벗어나 밸류에이션 격차를 좁힐 수 있다는 분석이다. 한화투자증권은 4일 롯데이노베이트에 대한 투자의견 '매수(BUY)'를 유지하고 목표주가를 3만원으로 상향했다. 올해와 내년 영업이익 전망치도 기존보다 각각 5%, 7% 높였다. 이번 목표주가 상향에는 롯데이노베이트가 최근 데이터센터 사업에서 외부 레퍼런스를 잇달아 확보하고 있다는 점이 영향을 미쳤다. 롯데이노베이트는 최근 이지스자산운용이 개발하는 안산 데이터센터의 위탁운영 사업을 수주했다. 앞서 지난 2월 이지스자산운용이 추진하는 약 10메가와트(MW) 규모 데이터센터 DBO 사업자로 선정된 데 이어 약 6개월 만에 40MW 규모 데이터센터 운영까지 협력 범위를 확대했다. 특히 이번 수주는 약 20년간 그룹 내부를 중심으로 축적해온 데이터센터 운영 역량을 외부 시장으로 확대했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 설계·구축뿐 아니라 운영까지 데이터센터 전 영역으로 사업 범위를 넓히며 외부 고객을 대상으로 사업 기반을 강화하고 있다는 분석이다. DBO 사업은 데이터센터 설계·구축에서 발생하는 매출에 더해 준공 이후 운영·유지보수를 통한 장기간 반복 매출을 확보할 수 있다는 특징이 있다. AI 확산에 따라 데이터센터 투자가 증가하는 가운데 외부 DBO 레퍼런스가 축적될수록 롯데이노베이트의 새로운 성장축으로 자리 잡을 가능성이 있다는 게 한화투자증권의 평가다. 본업의 수익성 개선도 이어질 것으로 전망됐다. 한화투자증권은 롯데이노베이트의 올해 영업이익을 전년 대비 44% 증가한 452억원, 내년은 521억원으로 예상했다. 저수익 프로젝트 수주를 지양하고 데이터센터와 AI 등 상대적으로 수익성이 높은 사업 중심으로 포트폴리오를 재편한 점이 실적 개선에 영향을 미치고 있다는 설명이다. 전기차 충전 사업도 또 다른 성장축으로 꼽혔다. 자회사 이브이시스(EVSIS)는 국내 충전 인프라 구축과 해외 시장 확대를 추진 중이다. 상반기에는 글로벌 프로젝트와 국내 공공 발주 지연 등의 영향으로 실적 부담이 이어졌지만 지난 6월 국내 공공사업을 수주한 데 이어 7월 미국에서도 신규 수주를 확보했다. AI 분야에선 생성형 AI를 넘어 로봇과 결합한 피지컬 AI와 서비스형 로봇(RaaS) 사업을 추진하고 있다. 그룹 산업 현장을 기반으로 피지컬 AI 사업화에 나서는 동시에 계열사 IT 운영 경험을 활용해 기업 AI 전환(AX) 수요에도 대응한다는 구상이다. 한화투자증권은 이같은 사업 변화가 아직 롯데이노베이트의 주가에 충분히 반영되지 않았다고 분석했다. 롯데이노베이트의 밸류에이션은 내년 예상 실적 기준 주가수익비율(P/E) 약 9배로, 동종 SI 기업 평균인 약 19배와 격차가 있다는 설명이다. 김소혜 한화투자증권 연구원은 "그룹 내부 매출 비중이 높은 SI 기업이라는 인식이 그동안 밸류에이션 할인 요인으로 작용했다"며 "이번 데이터센터 수주가 그룹 내부 중심 SI 업체라는 인식을 해소시킬 수 있는 레퍼런스로 평가돼 할인 폭이 점차 축소될 것"이라고 전망했다.

2026.09.04 15:43한정호 기자

롯데이노베이트, 데이터센터 성장동력으로 육성…40MW급 운영 따냈다

롯데이노베이트가 40메가와트(MW)급 대형 데이터센터 위탁운영을 맡으며 데이터센터 사업 확대에 나선다. 엣지 데이터센터부터 인공지능(AI)·하이퍼스케일 데이터센터까지 설계·구축·운영(DBO) 사업 포트폴리오를 넓혀 새로운 성장동력으로 육성한다는 목표다. 롯데이노베이트는 이지스자산운용의 안산 데이터센터 위탁운영 사업을 수주했다고 3일 밝혔다. 안산 데이터센터는 지하 2층~지상 9층, 수전용량 40MW급 규모로 조성된다. 롯데이노베이트와 이지스자산운용의 데이터센터 관련 계약은 이번이 두 번째다. 앞서 양사는 지난 2월 엣지 데이터센터 DBO 계약을 체결했다. 이번에는 40MW급 데이터센터 위탁운영 사업까지 협력을 확대하면서 엣지 인프라에서 대형 데이터센터까지 협력 범위를 넓히게 됐다. 롯데이노베이트는 약 20년간 데이터센터 구축·운영 경험을 쌓아왔다. 현재 서울·용인·대전 등에 총 4개 데이터센터를 직접 구축·운영 중이다. 글로벌 기업을 포함한 외부 고객을 대상으로 코로케이션 서비스도 제공해왔다. 고객의 서버 등 IT 장비를 안정적인 전력·냉각·보안 환경에서 운영하며 데이터센터 서비스 역량을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 자체 데이터센터는 AI 관련 기술 연구·실증에도 활용되고 있다. 아주대학교가 수행하는 산학협력단 컨소시엄의 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 과제를 지원하는 등 고밀도 AI 인프라에 필요한 기술과 서비스 역량을 고도화하고 있다. 외부 데이터센터 사업도 확대 중이다. 롯데이노베이트는 지난해 12월 캄스퀘어의 데이터센터 위탁운영 사업을 수주한 데 이어 올해 2월 이지스자산운용과 엣지 데이터센터 DBO 계약을 체결했다. 이번 안산 데이터센터까지 추가하며 대형 데이터센터로 사업 영역을 넓히는 모습이다. 롯데이노베이트는 데이터센터 관련 사업 범위도 확대한다. 외부 고객을 대상으로 DBO와 위탁운영 사업을 키우고 엣지 데이터센터부터 AI·하이퍼스케일 데이터센터까지 규모와 용도별 사업 수행 역량을 강화한다는 방침이다. 전산장비 조달부터 데이터센터 설계·구축, 운영 서비스까지 연결하는 엔드투엔드 사업 체계도 고도화한다. 고성능 AI 인프라 구축으로 랙당 전력밀도가 높아지는 시장 변화에 대응해 고효율 공조·냉각 솔루션 등 관련 기술 경쟁력도 강화한다는 목표다. 김근배 롯데이노베이트 클라우드부문 상무는 "이번 계약은 이지스자산운용과의 협력이 엣지 데이터센터 DBO에서 대형 데이터센터 위탁운영으로 확대됐다는 점에서 의미가 있다"며 "20년 이상 축적한 경험과 검증된 서비스 경쟁력을 바탕으로 외부 고객 대상 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. 이어 "대형 데이터센터 운영 레퍼런스를 향후 신규 사업 기회와 후속 수주로 연결해 데이터센터를 회사의 핵심 성장사업으로 육성하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.03 15:56한정호 기자

에퀴닉스, 엔비디아와 '분산형 AI 추론' 승부수…인프라 연결성 강화

에퀴닉스가 인공지능(AI) 확산으로 복잡해지는 기업 인프라 연결과 추론 환경을 동시에 겨냥한 신규 서비스를 선보였다. 클라우드·네트워크·AI 환경 연결을 자동화하는 동시에 엔비디아·투게더AI와 손잡고 데이터와 사용자 가까이에서 AI 추론을 실행할 수 있는 분산형 인프라 구축에 나선다. 에퀴닉스는 고객·파트너 행사 '에퀴닉스 호라이즌'에서 '에퀴닉스 패브릭 원'과 기업용 분산형 AI 추론 프로그램 '에퀴닉스 인퍼런스 익스체인지'를 공개했다고 3일 밝혔다. 패브릭 원은 기업에 분산된 클라우드와 네트워크, AI 환경을 연결하는 과정을 간소화하기 위한 관리형 '애니-투-애니' 연결 서비스다. AI 도입이 확대되면서 기업이 연결해야 할 클라우드와 AI 서비스 제공업체, 사업장 등이 늘어나는 데 따른 네트워크 운영 복잡성을 줄이는 것에 중점을 뒀다. 특히 아마존웹서비스(AWS)와 구글 클라우드가 공동 개발한 오픈 커넥티비티 사양을 활용한다. 이를 통해 분산된 클라우드와 AI, 기업 환경 전반의 상호운용성을 지원한다는 목표다. 고객이 연결하려는 대상과 요구사항을 지정하면 패브릭 원이 이를 구현하는 데 필요한 연결 방식을 결정해 제공하는 구조다. 기존처럼 네트워크 서비스 구성 요소를 기업이 일일이 조합하고 관리할 필요도 줄였다. 포털과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 자동화 워크플로우뿐 아니라 에이전트 기반 요청이나 자연어 프롬프트로 필요한 연결 요건을 지정할 수 있다. 이후 패브릭 원이 라우팅과 클라우드 연결, 암호화, 시스템 복원, 장애 조치 등을 자동으로 오케스트레이션하고 관리한다. 향후 기업이 에이전틱 아키텍처를 도입하면 AI 에이전트가 사람의 수동 개입 없이 필요한 연결을 탐색하고 요청·프로비저닝하는 환경까지 지원한다는 구상이다. 에퀴닉스는 AI 인프라 연결뿐 아니라 실제 추론 환경 구축에도 사업 범위를 넓힌다. 이번에 함께 공개한 인퍼런스 익스체인지는 기업이 AI 추론을 데이터와 사용자, 애플리케이션에 가까운 위치에서 실행할 수 있도록 지원하는 분산형 AI 추론 프로그램이다. 최근 기업 AI가 실험을 넘어 실제 운영 단계로 이동하면서 추론을 어느 위치에서 실행할지가 성능과 비용, 데이터 거버넌스 등에 영향을 미치는 요소로 떠오르고 있다는 게 회사 측 설명이다. 인퍼런스 익스체인지는 클라우드와 모델, 제공업체, 지역 등에 분산된 추론 환경을 연결해 기업의 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 에퀴닉스는 엔비디아와 기존 협력을 강화하고 투게더AI와 새롭게 손잡았다. 엔비디아의 '엔터프라이즈 레퍼런스 아키텍처'와 200개 이상의 오픈소스 모델을 지원하는 투게더AI 추론 플랫폼을 에퀴닉스의 글로벌 데이터센터 인프라와 결합한다는 방침이다. 에퀴닉스는 전력과 첨단 냉각, 운영 관리 등 기반 인프라를 제공하고 '에퀴닉스 패브릭'을 통해 클라우드·네트워크·AI 서비스 제공업체를 연결한다. 엔비디아는 AI 팩토리의 처리량과 토큰당 비용을 고려한 AI 인프라와 레퍼런스 아키텍처를 제공할 예정이다. 투게더AI는 상위 계층에서 추론 플랫폼을 제공한다. 여러 고객이 자원을 공유하는 멀티테넌트 방식과 전용 용량이 필요한 워크로드를 위한 싱글테넌트 환경을 모두 지원한다. 이를 통해 기업이 워크로드 특성에 따라 AI 추론 인프라를 선택할 수 있도록 하는 구조다. 활용 영역은 사용자·데이터와 가까운 곳에서 추론을 수행하는 '메트로 엣지 추론'부터 폐쇄형 모델에서 오픈소스 모델로 전환하는 '오픈 모델 마이그레이션', 데이터 주권 요건을 고려한 '소버린 AI'까지 포함한다. 특히 소버린 AI는 규제를 받는 산업이나 특정 국가·지역에서 데이터와 추론 처리 위치에 대한 통제권을 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번에 공개된 패브릭 원은 올해 말 베타 버전을 선보인 뒤 내년 북미 지역부터 정식 출시할 예정이다. 인퍼런스 익스체인지는 내년 1분기부터 제공된다. 아데어 폭스-마틴 에퀴닉스 최고경영자(CEO) 겸 사장은 "AI가 가파른 속도로 기업 기술 환경을 바꾸고 있는 만큼, 지금 어떤 인프라를 선택하느냐가 향후 수년간의 경쟁력을 결정지을 것"이라며 "엔비디아와의 오랜 관계를 바탕으로 현대 AI의 핵심인 가속 컴퓨팅 기반을 갖추는 한편, 개방형 에코시스템을 지향하는 투게더AI와의 협력을 통해 각 기업에 최적화된 확장성까지 확보했다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:41한정호 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

[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

뉴타닉스, 韓 공공 AI 시장 공략…'프리즘 센트럴 7' 보안기능확인서 취득

뉴타닉스가 하이브리드 멀티클라우드 관리 플랫폼의 보안성을 공식 검증받고 국내 공공 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 자원과 AI 워크로드, 쿠버네티스 환경을 단일 플랫폼에서 관리하는 기능을 앞세워 공공기관 AI 인프라 구축 수요에 대응한다는 전략이다. 뉴타닉스는 '뉴타닉스 프리즘 센트럴 7'이 보안기능확인서를 취득했다고 6일 밝혔다. 보안기능확인서는 공공기관이 도입하는 IT 제품의 보안 기능과 안정성을 검증하는 제도로, 공공 시장 진입을 위한 주요 요건으로 꼽힌다. 이번 인증 취득으로 프리즘 센트럴 7은 국내 공공기관 도입에 필요한 보안 기준을 충족하게 됐다. 최근 AI 서비스 도입이 늘면서 데이터센터에서 GPU 기반 연산 자원과 AI 워크로드 관리 인프라를 통합 운영하려는 수요가 증가하고 있다. 공공기관은 보안과 안정성 관련 규정을 준수해야 하는 만큼, 프리즘 센트럴 7은 단일 플랫폼에서 인프라 운영과 AI 워크로드 관리를 지원하도록 설계됐다는 게 회사 측 설명이다. 프리즘 센트럴 7은 여러 뉴타닉스 클러스터를 하나의 콘솔에서 통합 관리하는 플랫폼이다. 데이터센터 인프라 운영 현황을 한눈에 확인할 수 있도록 지원하고 자동화 기반 운영 환경을 제공한다. GPU 자원 모니터링 기능을 통해 AI 연산에 활용되는 GPU 사용 현황과 성능, 할당 상태도 통합 관리하도록 돕는다. 또 프리즘 센트럴 7은 뉴타닉스 쿠버네티스 플랫폼과 연계해 쿠버네티스 기반 AI 애플리케이션과 컨테이너 워크로드 운영도 지원한다. 기업과 공공기관은 AI 모델 학습과 데이터 처리 환경을 뉴타닉스 인프라에서 운영할 수 있다. 아울러 제로트러스트 기반 가상 방화벽을 제공하는 '플로우 네트워크 시큐리티'와 소프트웨어 정의 통합 스토리지인 '뉴타닉스 통합 스토리지' 등을 함께 관리할 수 있다. 이를 통해 AI와 데이터 중심 워크로드 환경에서 인프라 운영 복잡성을 줄인다는 목표다. 뉴타닉스는 운영 자동화를 강화해 기업·공공기관이 복잡한 인프라 관리 대신 AI 모델과 데이터 활용에 집중할 수 있도록 지원한다. 변재근 뉴타닉스코리아 사장은 "이번 보안기능확인서 취득은 뉴타닉스 프리즘 센트럴 7의 보안성과 안정성을 공식 검증받은 것"이라며 "이를 토대로 공공기관이 요구하는 수준의 보안과 운영 효율성을 갖춘 AI 인프라 솔루션을 적극 제공하고 국내 공공 시장에서 사업 확대에 더욱 박차를 가할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.06 14:06한정호 기자

브랜드, AI보다 '깊이'가 경쟁력…아임웹이 제시한 넥스트 커머스는

마케팅 영역에서 변화가 감지되면서 커머스 다음 단계의 성장은 '깊이'에서 올 것이라는 주장이 나왔다. 또 인공지능(AI)이 마케팅에 계속해서 침투하고 있지만, 결국 브랜드의 경쟁력은 데이터와 사람의 고유에 역량에서 나올 것이라 관측도 이어졌다. 김태오 아임웹 최고제품책임자(CPO)는 28일 서울 코엑스에서 열린 '브랜드콘 26'에서 “브랜드를 성장시키는 방식이 바뀌고 있다”며 “이전의 성공 방정식이었던 퍼포먼스 마케팅의 효율이 하락하고, 검색엔진에서의 검색 결과도 이전만큼 힘을 가지고 있지는 않다”고 말하면서 마케팅 환경에서의 변화를 시사했다. 특히, 김 CPO는 고객이 브랜드와 상품을 발견하는 방식과 브랜드를 운영하는 방식에서 변화가 나타나고 있다고 짚었다. 브랜드와 상품 구매 과정에서 AI가 미치는 영향이 늘어나고, 고객의 질문 방식이 변화하고 있다는 것이다. 예를 들어 이전에는 선크림 탐색 시 포털 검색 창에 “지성 피부 선크림 추천”이라고 입력했다면, 지금은 AI 도구에 “지성 피부인데 백탁이 없고, 화장을 덧발라도 안 밀리는 선크림을 추천해줘”라고 검색하는 식이다. 질문에 대한 답을 발견하는 방식에서도 변화가 나타나고 있는데, 검색 결과의 출처와 브랜드의 노출 기회가 대표적이다. AI가 다양한 정보를 참고함에 따라 블로그 같은 UGC, 어필리에이트 커뮤니티와 같은 사이트 밖 정보의 중요성이 커지고 있다. 아울러, AI 검색에서는 인지도가 낮은 상품이 노출되기 어려울 수 있지만, 브랜드명 검색 효율은 오히려 올라간다는 설명이다. 브랜드를 검색할 때는 AI 요약이 거의 뜨지 않고 있고, 뜨더라도 오히려 단순 클릭률(CTR)이 높아지는 결과로 이어졌다. 크리에이터 역시 브랜드를 발견하는 중요한 경로가 되고 있다. 지난해 홀리데이 시즌 미국 온라인 매출 중 인플루언서가 포함된 마케팅 비중은 20%를 넘었다. 김 CPO는 “고객이 실제로 묻는 구체적인 질문이 무엇인지 정의하고, 그 질문 공간에서 최고의 답변이 되는 것을 목표로 해야 한다”며 “고객들과의 깊은 관계가 중요해진다. 고객들이 우리의 브랜드와 상품을 기억하고 직접 다시 찾아오게 만들어야 한다”고 강조했다. 이어 “나아가 고객이나 언론, 커뮤니티, UGC 등 다양한 방법으로 우리 사이트 밖에서 브랜드와 상품이 언급될 수 있게 만들어야 한다”며 “크리에이터가 상품을 언급하는 것도 중요한 소스이기 때문에 그들이 상품을 언급하고 판매에 기여할 수 있는 관계를 만들어 가야한다”고 덧붙였다. 운영에서는 브랜드 업무 중 실행 측면의 일은 AI가 점차 흡수하게 될 전망이다. 실제로 한 뷰티 브랜드는 예전에 6명이 필요했던 전환율 최적화 업무를 현재는 한 명이 AI 에이전트를 만들어 운영하고 있다. 김 CPO는 시간과 인력이 없고, 실행 과정이 익숙하지 않아서 성과를 내지 못했던 것이 줄어들면서 차이는 데이터, 사람의 역량에서 오게 될 것이라고 예상했다. 그는 AI가 활용할 수 있는 데이터와 브랜드 자산을 얼마나 가지고 있는지가 경쟁력이 될 것이라고 봤다. 김 CPO는 운영과 실행이 모두에게 동일하게 제공된다면 브랜드의 경쟁력은 사람이 할 수밖에 없는 영역에서 나온다고 역설했다. AI가 만들어낸 결과물에 대한 평가, 새로운 시도에 대한 아이디어 등이 그 예시다. 그는 “겉으로 보기에는 서로 다른 변화처럼 보이지만 결국 발견과 운영의 변화는 같은 방향으로 향하고 있다”며 공통 키워드로 '깊이'를 제시했다. 김 CPO는 “커머스 영역에서 다음의 더 큰 성장은 깊이에서 올 것”이라며 이를 '딥 커머스'로 지칭했다. 김 CPO는 이같은 변화에 맞춘 아임웹의 서비스를 소개했다. 아임웹은 양질의 데이터를 위해 데이터 인프라를 고도화하고 있으며, 다양한 AI 에이전트 제품을 만들고 있다. 사이트 디자인부터 퍼포먼스 마케팅, 데이터 분석 등 브랜드 운영의 전반을 지원하는 것이 특징이다. 또 브랜드와 크리에이터를 연결하는 '슬릿(Slit)'이라는 서비스도 출시했다. 끝으로 김 CPO는 “깊이는 플랫폼이 대신 만들어줄 수 있는 게 아니다”라며 “결국 깊이는 브랜드를 만드는 사람의 고민과 선택 속에서 만들어진다”고 짚었다.

2026.07.28 13:51박서린 기자

오케스트로-넷앱, AI 추론·데이터 묶는다…통합 인프라 풀스택 강화

오케스트로와 넷앱이 기업용 인공지능(AI) 서비스 운영을 위한 통합 인프라 개발에 나선다. AI 추론 환경과 데이터 관리, 재해복구(DR)를 단일 아키텍처로 결합해 안정적인 AI 서비스 운영 기반을 마련한다는 목표다. 오케스트로는 넷앱과 AI 추론 및 DR 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 최근 기업 AI 도입이 시범 운영을 넘어 실제 서비스 단계로 확대되면서 AI 인프라의 역할도 커지고 있다. 단순히 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원을 확보하는 수준을 넘어 대규모 데이터를 안정적으로 처리·보호하고 장애 발생 시에도 서비스를 지속할 수 있는 데이터 인프라와 DR 체계가 핵심 요소로 부상하는 상황이다. 이번 협약으로 양사는 오케스트로 AI 인프라 풀스택 소프트웨어(SW)와 넷앱의 데이터 오케스트레이션 및 엔터프라이즈급 DR 기술을 결합해 AI 추론 서비스에 최적화된 통합 아키텍처를 공동 개발할 계획이다. 데이터 파이프라인을 고도화하고 AI 서비스 운영 안정성을 높인다는 구상이다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스', 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 '비올라', AI 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI' 등을 기반으로 AI 인프라 운영에 필요한 풀스택 SW를 제공 중이다. AI 서비스 구축부터 인프라 운영, 추론 관리, 통합 관제까지 하나의 체계에서 지원하는 것이 특징이다. 넷앱은 AI 데이터 파이프라인 운영에 필요한 데이터 관리 역량을 제공한다. 협약에 따라 오케스트로는 API 기반 연동으로 넷앱 스토리지 기능을 자사 플랫폼에 통합하고 넷앱은 테스트용 하드웨어와 전담 엔지니어링 지원을 제공할 예정이다. 아울러 넷앱 테크놀로지 얼라이언스 프로그램 기반 AI·데이터 인프라 생태계 공동 개발을 비롯해 GPU 가속 기반 AI 추론과 대규모 데이터 파이프라인, 고성능 스토리지 통합 검증도 추진할 방침이다. 기업용 AI·클라우드 구축을 위한 액티브-액티브 DR 참조 아키텍처와 운영 모델도 공동으로 마련할 계획이다. 아울러 국내외 시장을 겨냥한 공동 고투마켓(GTM) 전략도 추진한다. 양사는 AI 추론 서비스 운영에 최적화된 데이터 인프라를 제공하는 동시에 비즈니스 연속성과 데이터 안정성을 강화해 국내 AI·클라우드 시장 공략에 나선다는 목표다. 오케스트로는 이번 협력을 계기로 AI 인프라부터 데이터 관리, DR까지 아우르는 풀스택 SW 사업을 확대할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 "AI가 실제 산업 현장으로 확산되면서 기업들은 AI 추론 성능뿐 아니라 데이터 안정성, 서비스 연속성까지 함께 확보해야 하는 과제를 안고 있다"며 "이번 협약을 통해 우리 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술과 넷앱의 데이터 인프라 전문성을 결합, 기업 고객이 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 통합 아키텍처를 구현해 나가겠다"고 밝혔다. 유재성 한국넷앱 대표는 "기업들은 AI 도입을 확대하고자 하지만 성능과 비용 효율성 간 균형을 맞춰야 하는 부담을 안고 있다"며 "우리는 AI에 최적화된 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 기업이 워크로드에 따라 인프라를 유연하게 구성하고 비용을 최적화할 수 있는 견고한 데이터 기반을 구축하도록 지원하고 있다"고 말했다. 이어 "오케스트로와의 협력은 기업이 엔터프라이즈 AI를 확장할 수 있도록 지원하겠다는 우리의 의지"라며 "고성능 AI 워크로드를 지원하고 거버넌스가 적용된 안전한 데이터에 즉시 접근할 수 있도록 해 운영 안정성과 데이터 보호를 보장하는 지능형 데이터 인프라로기업 AI 확장을 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.22 16:46한정호 기자

"AI 경쟁력, 모델보다 운영…데이터·거버넌스가 좌우"

인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기업 경쟁력의 초점이 모델 선택에서 운영 체계 구축으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 6일 베스핀글로벌이 공개한 '2026년 2분기 지금 바로 꺼내 쓰는 AI 기술 가이드'에 따르면 최근 AI 시장은 어떤 모델을 도입할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가에 관심이 집중되고 있다. 회사는 AI 경쟁력이 개별 모델 성능보다 데이터, 거버넌스, 보안, 조직 역량을 통합적으로 관리하는 운영 체계에서 결정된다고 분석했다. 베스핀글로벌은 AI 운영 전략을 담은 이번 기술 가이드를 공개하고 자체 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'를 기반으로 한 기업 AI 운영 방안을 제시했다. 가이드는 ▲AI 시대의 IT 운영 전략 ▲AI 에이전트 ▲피지컬 AI ▲소버린 AI 등 4개 분야를 중심으로 기업이 준비해야 할 핵심 과제를 정리했다. AI 시대의 IT 운영 전략에선 데이터·추론·비용·복구·보안 영역의 변화를 주요 과제로 제시했다. AI가 이해하고 활용할 수 있는 구조의 'AI 레디 데이터' 전략과 업무 맥락을 이해하는 컨텍스트 중심 아키텍처, 비즈니스 가치 최적화를 위한 핀옵스, AI 기반 운영 자동화 및 자율 복구 체계, AI 에이전트와 머신 계정까지 포함하는 차세대 보안 전략 등이 핵심 내용이다. AI 에이전트 분야에선 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 이동하고 있다고 진단했다. 기업 경쟁력은 AI가 업무 맥락을 이해하고 다양한 시스템과 연계해 복잡한 워크플로를 수행할 수 있도록 설계·운영하는 역량에 달려 있으며 이를 위해 데이터와 시스템 연계, 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 한다고 설명했다. 또 제조·물류·유통·농업 등 다양한 산업으로 활용이 확대되는 피지컬 AI, 데이터, AI 인프라 통제권 확보를 핵심 경쟁력으로 보는 소버린 AI 동향도 함께 소개했다. 회사는 이들 기술이 단순한 트렌드를 넘어 향후 기업 AI 운영 전략에 영향을 미칠 주요 요소가 될 것으로 전망했다. 베스핀글로벌은 이같은 운영 전략을 구현하는 플랫폼으로 자체 AI 오케스트레이션 솔루션인 '헬프나우 AI 파운드리'를 제공 중이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 지식을 기반으로 AI 에이전트를 설계·운영할 수 있도록 지원하며 에이전트 개발부터 운영, 거버넌스, 성과 관리까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 지원한다. 윤현집 베스핀글로벌 마케팅실장은 "최근 AI 시장은 어떤 모델을 선택할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가가 더 중요한 과제가 되고 있다"며 "이번 가이드가 AI 운영 체계를 준비하는 기업들에 실무적인 참고가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 "헬프나우 AI 파운드리를 통해 데이터부터 거버넌스, 보안까지 아우르는 AI 운영 전략을 기업이 실제로 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.06 10:38한정호 기자

에스넷시스템, AIDC 데모센터 구축 참여…전력 인프라 레퍼런스 확보

에스넷시스템이 인공지능 데이터센터(AIDC) 데모센터 구축에 참여하며 전력·냉각·빌딩 설비를 아우르는 산업용 네트워크 역량 확보에 나섰다. 에스넷시스템은 AIDC 데모센터 구축 사업에 참여해 데이터센터 설비 운영을 위한 산업용 네트워크 인프라를 구축했다고 3일 밝혔다. 최근 AIDC는 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 연산 확산으로 전력 수요가 증가하면서 서버뿐 아니라 전력·냉각·빌딩 설비를 안정적으로 제어하는 인프라 중요성이 커지고 있다. 이에 전력관리시스템(EPMS), 냉각설비(CPS), 빌딩관리시스템(BMS) 등 개별 설비 데이터를 통합 관리하는 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. 이번 데모센터는 데이터센터 자동제어 컨트롤시스템 전문기업 어니언소프트웨어가 운영하는 시설로, 주요 설비 운영 환경을 구현하고 관련 기술을 시연하는 공간이다. 에스넷시스템은 분산 운영되던 전력관리·냉각·빌딩제어 설비를 하나로 연결하는 산업용 네트워크 인프라의 설계와 구축을 담당했다. 이를 통해 운영 데이터를 통합 관리할 수 있는 환경을 구현했다. 회사는 시스코의 산업용 스위치를 기반으로 설비 간 안정적인 통신 환경을 구축하고 DCIM 환경에서 전력·냉각·빌딩 설비를 통합 모니터링할 수 있는 기반을 마련했다. 여기에 '시스코 사이버 비전'도 적용해 설비 자산과 통신 현황에 대한 가시성을 확보했다. 특히 국제 표준인 'IEC 61850' 기반 전력 통신 아키텍처를 적용해 전력 설비와 IT 네트워크를 단일 통합 인프라로 연계했다. 회사 측에 따르면 AIDC 운영에 필요한 안정성과 운영 효율성을 확보했으며 전력 설비와 통신 시스템을 함께 다뤄야 하는 고난도 전력 인프라 분야에서 전문성을 입증했다. 에스넷시스템은 정유·에너지·제조 분야에서 축적한 디지털 변전소와 산업 인프라 구축 경험을 AIDC 분야로 확대 중이다. 전력·냉각·빌딩 설비와 IT 인프라를 연계하는 통합 운영 환경을 구현하며 사업 영역을 넓혔으며 이번 구축을 통해 AIDC 시장 공략을 위한 전략적 레퍼런스를 확보했다. 박동찬 에스넷시스템 AIoT사업부 상무는 "AI 데이터센터 시장은 단순 서버 구축을 넘어 전력·냉각·운영까지 아우르는 통합 인프라 경쟁 체제로 빠르게 전환되고 있다"며 "그동안 축적한 구축·운영 경험을 바탕으로 전력·OT 기반 AI 인프라 사업 경쟁력을 지속 강화해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.07.03 12:35한정호 기자

아이티센그룹, AI 도입 최대 난제 해결한다…풀스택 해법 제시

아이티센그룹이 생성형 인공지능(AI) 도입 과정에서 기업들이 직면한 비용 증가와 빅테크 종속 문제 해결에 나선다. 계열사 기술 역량을 결집한 엔터프라이즈 AI 풀스택 솔루션을 앞세워 기업 맞춤형 AI 인프라와 거버넌스 전략을 제시한다는 목표다. 아이티센그룹은 오는 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 '스마트테크 코리아 2026(STK 2026)'에 참가해 AI 거버넌스와 인프라 운영 전략을 공개한다고 5일 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI 도입 확대와 함께 연산 비용 증가, 데이터 유출 위험, 특정 글로벌 벤더 의존성 심화 등 새로운 과제에 직면하고 있다. AI 서비스 활용이 늘어날수록 인프라 운영 비용과 관리 복잡성도 함께 증가하면서 실질적인 통제 방안 마련이 중요해지고 있다는 분석이다. 아이티센그룹은 이번 행사에서 계열사인 아이티센씨티에스·아이티센클로잇·씨플랫폼의 핵심 기술을 결합한 통합 AI 아키텍처를 선보인다. 단순 기술 시연이 아닌 실제 기업 환경에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인프라 전략을 소개하는 데 중점을 뒀다. 우선 아이티센클로잇은 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'을 공개한다. 최근 기업 내부에서 무분별하게 활용되는 이른바 '섀도우 AI'와 멀티 에이전트 환경 비용 증가 문제를 해결하기 위한 플랫폼으로, 거버넌스 대시보드를 통해 AI 자원 사용량을 통합 관리하고 데이터 유출 위험을 줄이는 기능을 제공한다. 씨플랫폼은 오픈소스 기반 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 'EDB 포스트그레스 AI'를 소개한다. 실시간 트랜잭션 처리와 AI 분석 기능을 단일 엔진에서 수행할 수 있도록 지원해 특정 벤더 종속성을 낮추고 데이터 주권을 확보할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 아이티센씨티에스는 AI 인프라 오케스트레이션 역량을 앞세운다. 온프레미스와 멀티 클라우드, 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원을 통합 운영하는 환경을 구축해 AI 서비스 운영 복잡성을 줄이고 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 인프라 전략을 제시할 계획이다. 특히 생성형 AI 서비스가 확산되면서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 쿠버네티스 기반 분산 환경 운영이 복잡해지고 있는 만큼 데이터 병목과 장애 발생 시 서비스 연속성을 확보하는 방안도 주요 전시 내용으로 다뤄질 예정이다. 아이티센그룹은 이번 전시에서 실제 기업 환경에서 발생할 수 있는 예외 상황과 시스템 과부하, 장애 복구 시나리오 등을 시연하며 AI 인프라 운영 역량을 선보일 계획이다. 이를 통해 기업들이 보다 안정적이고 효율적으로 AI를 도입할 수 있는 실행 전략을 제시한다는 방침이다. 아이티센그룹 관계자는 "현재 AI 시장은 기업이 검증된 인프라 통제권과 재무적 지속 가능성을 확보해야 하는 엔지니어링 중심 시대로 접어들었다"며 "이번 행사는 아이티센그룹 각 계열사 기술 역량이 어떻게 기업 기술 부채를 해결하면서 가장 안전하고 효율적인 AI 실행 경로를 제공하는지 확인하는 자리가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.05 10:25한정호 기자

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

[현장] "AI 도입 빠른 한국, 확장은 병목…GPU보다 운영 역량이 승부처"

한국 기업들이 인공지능(AI) 도입과 초기 성과 창출 단계는 빠르게 넘어섰지만, 조직 전반으로 확장하는 과정에선 여전히 구조적 한계에 직면한 것으로 나타났다. 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 전문 인력과 운영 역량, 데이터 주권·규제 대응, 전력·네트워크·냉각 등 AI 인프라 전반을 통합적으로 설계하는 능력이 향후 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이 나온다. STT GDC 코리아는 27일 서울 여의도 FKI타워 본사에서 'AI 인프라 개발 현황 및 전망' 미디어 세션을 열고 이같은 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 STT GDC 의뢰로 시장조사업체 에코시스템이 수행했다. 한국을 포함해 일본·싱가포르·인도·인도네시아·말레이시아·필리핀·태국·베트남 등 아시아 9개국에서 제조·금융·공공·통신 등 10개 산업군 종사자 644명을 대상으로 진행됐다. 조사에선 ▲전략 ▲조직 준비도 ▲데이터 거버넌스 ▲현재 인프라 수준 ▲미래 확장 전략 등 5개 영역을 기준으로 기업 AI 인프라 성숙도를 평가했다.허철회 STT GDC 코리아 대표는 "AI 확산은 이미 시작됐지만 조직 전반에 실질적으로 확장된 사례는 아직 제한적"이라며 "이 격차는 기술을 넘어 데이터를 어디에서 처리하고 누가 통제권을 갖느냐와 연결된 문제"라고 말했다. 그러면서 "이러한 AI 인프라 역량은 기업 경쟁력과 국가 단위 디지털 주권까지 좌우하는 핵심 요소"라고 덧붙였다. STT GDC는 싱가포르에 본사를 둔 글로벌 데이터센터 전문기업이다. 현재 전 세계 100개 이상 데이터센터를 운영 중이며 글로벌 하이퍼스케일러와 엔터프라이즈 고객을 대상으로 코로케이션(상면 임대) 서비스를 제공하고 있다. 회사는 다음 달 서울 금천구 가산동에 국내 첫 AI 특화 데이터센터 'STT 서울1'을 개소하며 한국 시장 공략에 본격 나설 계획이다. 이날 발표된 보고서에 따르면 한국은 아시아 내 대표적인 AI 선도 시장으로 분류됐다. 국내 응답 기업 가운데 67%는 AI를 실제 운영 환경에 적용하는 '빌더(Builder)' 단계로 나타났으며 조직 전반에 AI를 통합한 '인테그레이터(Integrator)' 단계는 30%를 기록했다. 반면 AI를 핵심 경쟁력으로 완전히 내재화한 '리더(Leader)' 단계는 2%에 그쳤다. 이는 한국이 이미 AI 파일럿과 초기 도입 단계를 넘어 실질적인 투자와 운영 단계로 진입했지만, 시장 리더십 단계로 넘어가기 위한 확장 역량은 아직 제한적인 것으로 풀이된다. 실제 국내 응답자의 75%는 AI 프로젝트가 예상 이상의 투자수익률(ROI) 등 가치를 창출했다고 답했다. 이는 아시아 평균인 34%를 크게 웃도는 수준이다. 이에 대해 허 대표는 "한국은 이미 AI 도입의 가치를 입증하는 단계는 지나왔다"며 "이제 중요한 것은 이미 구축한 AI 환경을 얼마나 빠르고 안정적으로 확장하고 최적화할 수 있느냐"라고 설명했다. 이어 "경쟁력의 중심은 단순 장비 확보에서 운영 전문성과 최적화 역량으로 이동하고 있다"고 강조했다. AI 확산 과정에서 나타나는 핵심 병목으로는 전문 인력 부족과 운영 복잡성이 지목됐다. 국내 응답자의 52%는 복잡한 AI 인프라를 운영·최적화할 내부 전문성이 부족하다고 답했으며 48%는 초기 구축 및 운영 비용 부담을 주요 과제로 꼽았다. 또 52%는 데이터 주권과 규제 준수 이슈를 AI 확장의 제약 요인으로 지적했다. 특히 보고서는 많은 기업이 AI 인프라를 단순 GPU 확보 문제로 접근하고 있지만, 실제로는 스토리지·네트워크·전력·냉각·랙 설계 등 데이터센터 전반의 최적화 역량이 중요해지고 있다고 분석했다. 아시아 전체 응답 기업의 82%는 네트워크 병목이나 지연 문제를 경험하고 있었으며 AI 워크로드를 안정적으로 지원할 수 있는 고성능 저지연 네트워크를 갖춘 조직은 7%에 불과했다. 허 대표는 "GPU만 많다고 바로 AI 경쟁력이 만들어지는 것은 아니다"라며 "워크로드에 맞는 환경과 이를 안정적으로 운영할 수 있는 시스템 설계가 중요하다"고 짚었다. 또 그는 "최근 AI 서버를 담는 랙 하중이 과거보다 두세 배 이상 높아지고 있어 전력과 냉각, 구조 설계까지 모두 달라지고 있다"고 설명했다. STT GDC는 향후 AI 인프라 시장 경쟁력이 단순 구축 규모보다 운영 전략에서 갈릴 것으로 전망했다. 특히 AI 인프라 전문 기업과의 전략적 파트너십 수요가 확대될 것으로 내다봤다. 보고서 역시 AI 성숙도가 높은 조직일수록 인프라를 직접 보유하기보다 전문 사업자와 협력해 운영 효율성과 확장성을 확보하는 경향이 강하다고 분석했다. STT GDC는 이런 흐름에 맞춰 한국 시장에서도 AI 특화 데이터센터와 운영 서비스를 확대한다는 목표다. 회사는 향후 지방을 비롯한 국내 추가 데이터센터 부지 확보와 AI 인프라 운영 서비스 확대를 검토 중이다. 허 대표는 "한국 기업들이 다음 단계로 나아가기 위해선 운영 전문성과 규제 환경을 고려한 인프라 전략, 장기적인 성능과 지속가능성을 반영한 의사결정이 중요해질 것"이라며 "국내 AI 인프라 수요 확대에 맞춰 추가 데이터센터 부지 확보와 운영 확장을 지속 검토할 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.27 17:10한정호 기자

보험 플랫폼에 AI 심은 아이지넷, 1분기 영업이익 2489%↑

아이지넷이 인공지능(AI) 기반 운영 효율화와 보험사·법인보험대리점(GA) 파트너십 확대에 힘입어 올해 1분기 수익성을 대폭 끌어올렸다. 단순 보험 비교·추천 서비스를 넘어 AI 상담과 데이터 기반 마케팅 고도화에 속도를 내면서 플랫폼형 보험 비즈니스 구조 전환이 본격적인 성과로 이어지고 있다는 평가다. 아이지넷은 지난 22일 실적 공시를 통해 올해 1분기 연결 기준 매출 87억 3000만원, 영업이익 6억 4000만원, 당기순이익 4억 8000만원을 기록했다고 26일 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 15.6% 증가했으며 영업이익은 2489.9% 급등했다. 영업이익률도 지난해 0.3%에서 올해 7.3%까지 상승하며 수익성 개선 흐름이 본격화됐다. 회사 측은 미국·이란 전쟁 여파로 촉발된 유가 상승과 소비심리 위축 등 보험 시장 전반 불확실성이 커진 상황에서도 외부 파트너십 확대와 AI 기반 운영 효율화 전략이 실적 개선을 이끌었다고 설명했다. 특히 기존 자회사 중심 공급 구조에서 벗어나 신한라이프와 흥국생명, 라이나생명 등 주요 보험사와 대형 GA 중심으로 고객사를 다변화한 점이 실적 성장 핵심 요인으로 꼽힌다. 고품질 보험 데이터베이스(DB) 공급을 확대하는 동시에 특정 채널 의존도를 낮추며 공급망 안정성을 확보했고 매출 규모 확대에 따라 고정비 부담도 낮아졌다는 설명이다. AI 기술을 플랫폼 전반에 적용한 운영 최적화 전략도 수익성 개선에 힘을 보탰다. 아이지넷은 AI 기반 상담 시스템을 활용해 이용자 데이터 분석 정밀도를 높이고 타깃 마케팅 효율을 강화했다. 이를 통해 운영 비용 구조를 개선하는 동시에 플랫폼 생산성을 높였다고 밝혔다. 회사는 2분기에도 보험사·GA 파트너십 확대와 신규 물량 공급 증가 흐름을 이어갈 계획이다. 현재 직속 설계사 배정 고객 중심으로 운영 중인 AI 상담 기능도 전체 이용자로 단계적으로 확대 적용해 AI 기반 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 최근 보험 업계에선 생성형 AI와 데이터 분석 기술을 활용한 디지털 보험 플랫폼 경쟁이 빠르게 확대되고 있다. 단순 보험 비교를 넘어 고객 맞춤형 상담과 데이터 기반 마케팅, 운영 자동화 경쟁으로 시장 구조가 재편되는 가운데 AI 기반 효율화 역량이 인슈어테크 기업 핵심 경쟁력으로 부상하는 모습이다. 김지태 아이지넷 대표는 "AI 기술의 전사적 활용으로 사업 구조를 근본적으로 개선한 데 이어 AI 상담 기능을 전 이용자로 확대해 플랫폼 경쟁력을 한층 강화해 나갈 것"이라며 "빠르게 진행 중인 고객 다변화를 발판 삼아 대외 변수에도 흔들리지 않는 공급망 안정성을 확보하고 이를 중장기 성장 동력으로 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.05.26 15:48한정호 기자

[현장] 김동훈 NHN클라우드 "AI 3강 이끌 핵심 인프라 기업 될 것"…글로벌 경쟁 승부수

"그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축부터 운영, 인공지능(AI) 서비스 실행까지 아우르는 통합 실행 환경을 기반으로 대한민국 AI 전환을 뒷받침하는 국가대표 AI 인프라 기업으로 도약하겠습니다." 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최한 기자간담회에서 이같이 강조했다. 이날 NHN클라우드는 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합 제공하는 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X(FactoryX)'를 공개하고 중장기 AI 사업 전략을 발표했다. GPU 인프라 구축부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행 환경까지 하나의 흐름으로 연결해 공공·민간 AI 전환 시장을 선도한다는 목표다. 회사는 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 전체 매출 중 AI 사업 비중을 올해 38% 수준에서 오는 2027년 50%까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김 대표는 "이제 AI 패권 경쟁 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "우리는 지난 7년간 GPU 인프라 시장을 개척하며 축적한 경험을 바탕으로 AI 실행 환경 경쟁력을 강화해왔다"고 말했다. "공랭으론 한계"…수랭식 GPU 데이터센터 승부수 NHN클라우드는 이날 가장 큰 경쟁력으로 대규모 GPU 인프라 구축·운영 경험을 내세웠다. 회사는 광주 국가 AI 데이터센터에서 아시아 최초로 엔비디아 H100 GPU를 도입한 바 있다. 또 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 B200 GPU 7656장을 기반으로 국내 최대 규모인 4080장 단일 GPU 클러스터도 구축해 양평 데이터센터를 공식 론칭했다. NHN클라우드는 현재 광주 국가 AI 데이터센터와 양평 데이터센터를 기반으로 총 27.4엑사플롭스(EF) 규모 AI 인프라를 운영 중이다. 회사는 최근 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주하며 공공을 넘어 민간 AI 인프라 사업 영역도 확대하고 있다. 특히 수랭식 GPU 데이터센터를 자사 핵심 차별점으로 제시했다. 강민수 NHN클라우드 최고인프라책임자(CIO)는 "차세대 GPU 발열은 공랭 방식으로 더 이상 감당하기 어려운 수준"이라며 "수랭을 적용해 GPU 장애율을 약 3배 감소시키고 평균 무고장 시간도 2.6배 향상시켰다"고 설명했다. GPU 라이브·프로젝트X 공개…"AI 실행 환경 통합" 이날 공개한 팩토리X는 인프라·플랫폼·서비스 3개 레이어 구조로 구성된다. 인프라 영역에는 GPU 데이터센터와 서비스형 GPU(GPUaaS)가, 플랫폼 영역에는 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU 라이브'와 AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'가 포함된다. 서비스 영역에는 AI 에이전트 실행 환경 '프로젝트X'가 배치된다. NHN클라우드는 팩토리X를 중심으로 AI 사업을 미래 핵심 성장축으로 육성할 계획이다. 현재 전체 매출 중 AI 사업 비중은 약 38% 수준이며 오는 2027년에는 기존 클라우드 사업과 AI 사업 비중을 50대 50 수준까지 확대한다는 목표를 제시했다. 김태형 NHN클라우드 최고기술책임자(CTO)는 "GPU를 그저 보유하는 것과 GPU를 잘 활용하는 것은 완전히 다른 문제"라며 GPU 운영 효율화 중요성을 강조했다. 이어 "GPU 활용률이 50% 수준에 머물 경우 대규모 클러스터 운영 기업은 연간 수백억원 규모 비용을 낭비할 수 있다"며 "GPU 라이브는 워크로드 우선순위 조정과 동적 자원 할당, 통합 모니터링 기능을 통해 GPU 활용률을 극대화하는 플랫폼"이라고 덧붙였다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 AI 에이전트 플랫폼 프로젝트X를 공개했다. 프로젝트X는 자연어 기반으로 기업 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 사내 시스템과 연결해 업무 자동화를 구현하는 서비스다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드 환경을 모두 지원하며 보안과 통제 기능을 강화한 것이 특징이다. 특하 프로젝트X는 내부 시스템과 데이터, 도구를 단일 실행 흐름으로 연결해 24시간 업무 자동화를 지원하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 연동 구조를 통해 다양한 외부 에이전트와도 연결할 수 있도록 설계했다. 안 대표는 "AI 에이전트는 단순 챗봇이 아니라 실제 업무를 자율적으로 수행해야 한다"며 "프로젝트X는 사람·에이전트·도구·사내 시스템을 하나의 실행 흐름으로 연결하는 환경을 구축했다"고 밝혔다. "AWS·MS와도 경쟁 가능"…민간·글로벌 확장 시도 현장에선 정부 GPU 사업과 글로벌 클라우드 경쟁 전략, 일본 시장 확대 계획 등도 언급됐다. 김 대표는 글로벌 하이퍼스케일러와의 경쟁 전략에 대해 "7년간 축적한 운영 노하우를 바탕으로 인프라·플랫폼·서비스를 모두 제공할 수 있다는 점이 차별화 요소"라며 "글로벌 수준의 AI 실행 환경을 제공할 수 있다"고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS) 애저 등 글로벌 클라우드 선도 기업과의 경쟁에 대해서도 "AI 시장은 결국 속도전"이라며 "우리는 GPU 수급과 구축·운영을 국내에서 가장 빠르게 수행할 수 있는 기업 중 하나"라고 자신감을 드러냈다. 올해 정부 2조원 규모 GPU 확보·구축·운용지원 사업에 참여하지 않은 배경도 설명했다. 김 대표는 "현재 양평 데이터센터 GPU 자원이 대부분 가동 중이고 올해는 기존 사업 안정화에 집중하는 것이 우선이었다"며 "대신 포항 신규 데이터센터 프로젝트를 준비하며 차기 사업을 대비하고 있다"고 밝혔다. 공시를 앞둔 자회사 NHN인재아이엔씨와 이노그리드 합병에 따른 시너지에 대해선 공공·클라우드 운영 역량 통합과 GPU 사업 확대 측면에서 긍정적 효과를 기대한다고 설명했다. 또 일본 사업과 관련해선 NHN 그룹의 일본 사업 경험을 기반으로 AI·클라우드 시장 확장 가능성을 검토 중이라고 소개했다. NHN클라우드는 이날 공개한 팩토리X를 기반으로 공공과 민간의 다양한 고객 수요에 맞춰 프라이빗·퍼블릭 환경을 동시에 지원하는 형태로 발전시켜 나갈 계획이다. 김 대표는 "AI 핵심 기술을 보유한 나라와 그렇지 않은 나라의 산업 경쟁력 차이는 앞으로 훨씬 커질 것"이라며 "대한민국이 AI 3대 강국(G3)으로 도약할 수 있도록 인프라와 실행 생태계 구축의 최전선에서 역할을 하겠다"고 강조했다.

2026.05.26 15:01한정호 기자

보험 AI 오작동 막는다…아시아나IDT, ABL생명에 성능관리 '모델옵스AI' 구축

아시아나IDT가 ABL생명에 인공지능(AI) 성능관리 시스템을 구축하며 금융권 AI 운영 안정화 시장 공략에 박차를 가한다. 단순 AI 도입을 넘어 모델 성능 저하와 데이터 변화까지 실시간 관리하는 체계를 구축해 보험사기 탐지 정확도와 보험 심사 업무 효율성을 높인다는 목표다. 아시아나IDT는 ABL생명의 '지능형 AI 성능관리시스템' 구축을 완료했다고 14일 밝혔다. 이번 사업에는 아시아나IDT AI 모델 성능관리 솔루션인 '모델옵스AI(ModelOps.AI)'가 적용됐다. 이번 시스템은 ABL생명이 운영 중인 AI 모델과 보험사기예측시스템(FDS) 내 AI 모델이 금융 환경 변화 속에서도 최적 성능을 유지할 수 있도록 설계됐다. AI 모델 생애주기를 체계적으로 모니터링하고 관리하는 것이 핵심이다. 최근 금융권에선 AI 기반 심사·탐지 시스템 활용이 빠르게 확대되고 있지만 시간이 지날수록 데이터 특성과 환경 변화로 인해 AI 모델 성능이 저하되는 '데이터 드리프트' 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI 정확도가 낮아질 경우 보험사기 탐지 실패와 심사 오류, 고객 서비스 품질 저하로 이어질 수 있어 운영 단계 성능 관리 중요성이 커지는 추세다. ABL생명이 구축한 시스템은 운영 중인 AI 상태를 실시간 모니터링하고 성과가 사전 설정 임계치 이하로 떨어질 조짐이 나타날 경우 관리자에게 즉시 알림을 제공한다. 이를 통해 성능 저하 시점을 놓치지 않고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 아시아나IDT는 이번 사례를 기반으로 금융권 AI 운영 관리 시장 확대에 나설 계획이다. 모델옵스AI를 통해 금융뿐 아니라 다양한 산업군 AI 운영 환경에서 성능 관리와 신뢰성 확보 수요를 공략한다는 전략이다. ABL생명 관계자는 "이번 지능형 AI 성능관리시스템 구축은 체계적으로 관리되는 AI 모델을 통해 지속 가능한 디지털 경쟁력을 확보하는 것"이라며 "고도화된 AI 시스템을 통해 사고조사 업무 효율성을 높이고 고객에겐 보다 신속하고 정확한 보험금 지급 서비스를 제공함으로써 신뢰받는 생명보험사로 자리매김하겠다"고 말했다. 나용삼 아시아나IDT 상무는 "단순한 AI 도입을 넘어 도입 이후 AI 성능 관리는 기업 경쟁력의 핵심이 되고 있다"며 "이번 구축은 모델옵스AI가 금융권의 엄격한 기준을 충족했음을 입증한 것"이라고 강조했다. 이어 "금융을 비롯한 산업 전반에서 AI 모델의 생애주기와 신뢰성 관리의 새로운 표준을 제시하고 고객사 디지털 전환이 실질적인 경영 성과로 이어지도록 지원하는 AX 파트너가 되겠다"고 덧붙였다.

2026.05.14 11:00한정호 기자

[현장] 오픈텍스트 "AI 실행력, 데이터 관리에 달렸다"…운영·비용 최적화 전략 공개

오픈텍스트가 기업 인공지능(AI) 실행력을 높이기 위한 핵심 조건으로 '정보관리 체계'를 제시하며 SAP S/4HANA 전환과 연계한 엔터프라이즈 전략을 공개했다. 단순 생성형 AI 도입을 넘어 비정형 데이터 관리와 거버넌스 체계를 기반으로 한 실행형 AI 환경 구축에 앞장선다는 목표다. 정대천 오픈텍스트코리아 지사장은 12일 서울 강남구 파크 하얏트 서울에서 열린 'C-스위트 & 리더스 포럼'에서 "AI 프로젝트는 데이터가 얼마나 정확하게 보관되고 활용되느냐에 따라 효과가 달라진다"며 "기업 내 흩어진 데이터를 하나의 정보 체계로 연결하고 관리하는 것이 AI 시대 가장 중요한 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다. 오픈텍스트와 지디넷코리아가 공동 개최한 이번 행사는 'AI 실행력은 왜 정보관리에서 결정되는가: SAP S/4HANA 전환 ROI를 높이는 엔터프라이즈 전략'을 주제로 진행됐다. 행사에는 주요 기업 C레벨 임원진을 비롯해 SAP 운영 및 디지털·AI 전환(DX·AX) 담당자 등 40여 명이 참석해 AI 시대 데이터 관리 전략과 SAP 전환 비용 절감 방안을 공유했다. 정 지사장은 "우리는 전략적 데이터 관리 파트너로서 SAP 프로세스와 연계된 데이터 보관·아카이빙을 담당하고 있다"며 "기업 AI 프로젝트도 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정확한 데이터 관리 체계 구축을 지속 지원할 것"이라고 밝혔다. "AI 성패는 데이터 토대에 달려"…오픈텍스트, 에이전틱 AI 전략 공개 이날 첫 발표를 맡은 심원 오픈텍스트코리아 전무는 최근 IT 시장이 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 접어들고 있다고 진단했다. 또 AI가 단순 질의응답 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 단계로 진화하면서 이를 뒷받침할 데이터 관리와 거버넌스 체계 중요성도 커지고 있다고 짚었다. 심 전무는 "에이전틱 AI는 어떤 API를 활용할지, 어떤 에이전트 팀을 구성할지까지 스스로 판단하며 24시간 365일 업무를 자동으로 수행한다"며 "AI가 신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락을 얼마나 체계적으로 관리하느냐가 앞으로 기업의 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 설명했다. 그는 오픈텍스트가 출시를 준비 중인 '애비에이터 스튜디오(Aviator Studio)'도 소개했다. 해당 플랫폼은 기업이 업무 목적에 맞춰 AI 에이전트를 손쉽게 설계·배포·통제할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 문서 검토, 리스크 분석, 계약 검증 등 콘텐츠 기반 업무를 자동화하고 AI 행동 결과까지 추적·관리할 수 있도록 설계됐다. 심 전무는 "기업 내부 데이터의 70~80%는 문서·이미지·이메일·소스코드 같은 비정형 정보"라며 "현재의 거대언어모델(LLM) 기반이 되는 공개 데이터만으로는 기업형 AI 경쟁력을 만들기 어렵고 결국 내부 콘텐츠를 얼마나 체계적으로 연결·관리하느냐가 중요하다"고 강조했다. 이어 애비에이터 스튜디오가 세일즈포스 '에이전트포스', SAP '쥴(Joule)', 마이크로소프트 코파일럿 등과 연계되는 실제 데모 화면도 공개됐다. 고객 문의 분석, HR 계약 검토, 마케팅 전략 수립 등 업무를 AI 에이전트가 자동 수행하는 시나리오가 소개되자 참석자들은 발표 화면을 촬영하며 높은 관심을 보였다. 심 전무는 "에이전틱 AI가 아무리 발전해도 데이터 토대가 부실하면 AI 혁신은 성공할 수 없다"며 "기업 데이터를 맥락 기반으로 연결하고 AI 거버넌스를 함께 갖춘 정보 중심 기업으로 전환해야 한다"고 말했다. "SAP 전환, 운영비 폭증 대비해야"…에이티앤에스그룹, 최적화 컨설팅 앞장 두 번째 세션에선 이우헌 에이티앤에스그룹(ATNS Group) 대표가 SAP 클라우드 전사적자원관리(ERP) 시스템인 S/4HANA 전환 이후 발생하는 운영 비용 증가 문제와 대응 전략을 소개했다. 이 대표에 따르면 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 S/4HANA 전환과 같은 기업 IT 투자는 늘고 있지만, 동시에 운영 복잡성과 유지비용도 급증하고 있는 상황이다. 이에 대해 그는 "AI·클라우드·자동화 투자 확대가 결국 새로운 운영 비용 증가로 이어지는 딜레마를 만들 수 있다"며 "혁신 투자 비용을 다시 혁신으로 연결하는 선순환 구조를 만드는 것이 중요하다"고 설명했다. 이 대표는 SAP S/4HANA 전환 과정에서 ▲라이선스 최적화 ▲데이터 경량화 ▲프로세스 표준화 ▲AI옵스(Ops) 기반 IT서비스 관리(ITSM) 등 4가지 전략이 필요하다고 진단했다. 특히 기존 SAP ERP인 ECC 환경에서 누적된 과도한 권한 체계를 그대로 이전할 경우 라이선스 비용이 급증할 수 있다고 지적했다. 그는 "우리가 지원하는 전문적인 컨설팅과 사용량 기반 권한 재설계를 통해 고비용 엔터프라이즈 라이선스를 저비용 구조로 전환할 수 있다"며 "실제 프로젝트에선 연간 SAP 라이선스 비용을 44억원에서 11억원 수준까지 절감한 사례도 있었다"고 설명했다. 또 SAP HANA 기반 인메모리 구조에선 데이터 증가가 곧 비용 증가로 이어지는 만큼 데이터 아카이빙 중요성도 강조했다. 특히 오픈텍스트가 지원하는 아카이브 플랫폼을 활용하면 늘어나는 데이터 보관을 감당하기 위한 스토리지 등 하드웨어 증설 시기를 수년간 늦추고 운영 비용을 줄일 수 있다고도 짚었다. 끝으로 이 대표는 "AI 시대에는 혁신 투자 자체보다 IT 운영 비용을 얼마나 효율적으로 통제하느냐가 더 중요한 경쟁력"이라며 "오픈텍스트와 우리의 전문 컨설팅 역량을 결합해 기업들이 SAP 전환 과정에서 고민하는 비용 구조와 데이터 전략 설계를 지원하겠다"고 강조했다.

2026.05.12 11:16한정호 기자

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