• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
AI의 눈
HR컨퍼런스
디지털트러스트
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'인공지능'통합검색 결과 입니다. (4710건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

[현장] 강원주 대표 "웹케시, 1년 혁신 통해 진정한 금융 AI 기업으로 거듭났다"

"웹케시는 지난해 금융 인공지능(AI) 에이전트 기업 전환을 선언했습니다. 이후 1년간 전 제품을 AI 에이전트로 전환하고 비즈니스 조직 전체를 AI 중심으로 완전히 개편하며 진정한 금융 AI 에이전트 기업으로 거듭났습니다." 강원주 웹케시 대표는 23일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 '웹케시 금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'에서 금융 AI 에이전트 기업 전환 전략과 그간의 실행 성과를 직접 소개했다. AI 체질 개선·제품 AX·금융권 PoC… 3대 피봇 전략 본격화 이번 행사는 웹케시가 금융 AI 에이전트 전문 기업으로 전환하는 과정에서 추진해 온 성과를 공유하고, 금융권과의 협업 범위를 확대하기 위해 마련됐다. 단순한 기술 소개를 넘어 실제 금융 현장에 AI를 어떻게 적용해 왔는지, 또 업무형 AI 에이전트 시장을 어떤 방식으로 확장해 나갈 것인지에 초점이 맞춰졌다. 강 대표는 "작년 이 자리에서 웹케시는 금융 AI 에이전트 기업으로의 대전환을 선언했다"며 "지난 1년은 그 약속이 단순한 비전이 아니라 실질적인 현실이 됐음을 증명하기 위한 치열한 실행의 시간이었다"고 말했다. 이어 "웹케시는 금융 AI 에이전트 기업으로의 완전한 피봇을 위해 ▲AI 회사로의 체질 개선 ▲전 제품의 AI 전환(AX) ▲금융권 현장 중심 기술검증(PoC) 확대라는 세 가지 축에 집중해 왔다"고 설명했다. 우선 첫 번째 전략인 AI 체질 개선과 관련해 웹케시는 2025년 8월 자체 GPU 센터를 구축해 AI 모델 학습과 서비스 운영을 위한 인프라를 확보했다. 동시에 기존 개발 인력의 30%를 AI 엔지니어로 전환하는 조직 개편을 단행하며 전사 차원의 AI 중심 체제를 강화했다. 강 대표는 "지난 1년간 금융 현장의 목소리에 귀 기울이며 범용 AI와 금융기관 간 결합 가능성을 지속적으로 검증해 왔다"며 "에이전트 뱅킹 실증과 대규모 데이터 환경을 갖춘 주요 은행들과의 PoC를 성공적으로 수행했다"고 강조했다. 금융권 환경 최적화, 지능형 RDB 커넥트 '오페리아' 공개 웹케시는 이번 행사의 핵심 기술로 범용 AI와 금융권 관계형 데이터베이스(RDB)를 연결하는 지능형 RDB 커넥트 '오페리아(OPERIA)'를 공개했다. 윤완수 웹케시그룹 부회장은 오페리아를 "금융 DB와 AI 사이의 번역기"라고 정의했다. 그는 "금융업의 본질은 결국 금고 안의 '숫자'를 다루는 일"이라며 "범용 AI가 이 금고에 접근해 데이터를 추론하고 움직이려면 아주 안정적이고 체계적인 레이어가 필수적인데 오페리아가 바로 그 역할을 한다"고 설명했다. 오페리아는 고객의 자연어 요청을 SQL 형태의 업무 명령으로 변환하고 실제 은행의 정보계 및 계정계 DB 시스템과 연동해 데이터를 추출·해석·추론할 수 있도록 지원하는 기술이다. 윤 부회장은 오페리아를 내부 자금관리 솔루션에 적용한 결과 자체 테스트셋 기준 99%의 정답률을 기록했다고 밝혔다. 특히 오페리아는 금융권이 가장 민감하게 보는 데이터 보안과 운영 안정성을 고려해 설계됐다. 웹케시는 ▲RDB 기반 구조 유지 ▲실시간 트랜잭션 대응 ▲데이터 이관 없는 적용이라는 3가지 원칙을 반영했다고 설명했다. 이와 함께 DB 원본 수정 없이 기존 시스템 환경을 유지하고, 기존 권한 체계와 연동하는 한편 감사 로그 기반의 규제 준수 체계도 갖췄다. 윤 부회장은 "그동안 은행권 일각에서 AI 도입을 시기상조로 여겼던 이유는 기존 시스템을 대대적으로 고쳐야 한다는 부담과 보안 우려 때문이었다"며 "오페리아는 코어 DB를 건드리지 않고 기존 보안 체계를 그대로 활용하면서도, 사고 발생 시 원인을 정확히 파악할 수 있는 로그 시스템을 갖춰 이러한 한계를 극복했다"고 강조했다. NH농협은행·광주은행 협업 소개… 공공 분야 확장도 제시 행사 현장에서는 오페리아를 기반으로 한 전 제품 AX 전환 성과도 함께 공개됐다. 웹케시는 '브랜치Q', 'rERP Q', '경리나라' 등 주요 서비스에 AI 에이전트를 적용한 사례를 소개했으며, 기업 고객의 업무 환경에 맞춰 자금 흐름을 빠르게 파악할 수 있는 '기업 맞춤형 자금관리 에이전트 V2'도 새롭게 선보였다. 자금관리 에이전트는 기업 고객의 데이터 구조와 업무 환경에 맞춰 자금 현황과 거래 흐름을 보다 빠르게 파악하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 웹케시는 이번 V2 공개를 통해 업무형 AI 에이전트의 적용 범위를 금융권과 기업 고객 전반으로 확대해 나간다는 방침이다. 앞서 V1은 2025년 12월 NH농협은행 'AI 하나로' 서비스를 통해 하나로브랜치 고객 약 100명을 대상으로 파일럿 운영됐다. 이번에 공개된 V2는 NH농협은행 하나로브랜치 이용 고객 약 800명을 대상으로 확대 적용됐으며 웹케시는 이를 바탕으로 서비스 범위를 단계적으로 넓혀가고 있다. 웹케시는 이날 금융권 및 공공 분야 PoC 사례도 함께 소개했다. NH농협은행과는 에이전트 뱅킹 PoC를 진행했고, 광주은행과는 경영정보 에이전트 실증을 수행했다. 이를 통해 금융권의 실제 데이터 환경과 업무 구조에 맞는 AI 적용 모델을 구체화하고 있다는 설명이다. 이와 함께 비즈플레이 서울페이, 지방자치단체 공공복지 에이전트 PoC 사례도 공개하며 자사 AI 기술의 적용 범위를 금융권을 넘어 공공 영역으로까지 넓혀가고 있다고 밝혔다. "기업별 맞춤형 에이전트 수십 종 나올 것" 윤완수 웹케시그룹 부회장은 "오페리아는 AI와 금융 데이터를 안정적으로 연결해 실제 업무에 적용할 수 있도록 지원하는 핵심 기술"이라며 "웹케시가 축적해 온 금융 IT 역량과 혁신을 바탕으로 금융권과의 협업을 확대하고, 단순 질의응답형 챗봇을 넘어 실무에 바로 적용 가능한 업무형 AI 에이전트 시장을 지속적으로 선도해 나가겠다"고 말했다. 웹케시는 앞으로 중견·대기업 대상 브랜치 기반 에이전트를 포함해 경리, 공공기관 재무, 연구비, 지자체 금고 등 다양한 분야에서 수십 종의 업무형 AI 에이전트를 선보일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 과거처럼 하나의 제품을 대량 판매하는 방식이 아니라 개별 기업 환경에 맞춘 맞춤형 에이전트 제작이 가능해진 만큼 IT 서비스 패러다임 자체가 달라지고 있다고 진단했다. 윤 부회장은 "웹케시는 현재 브랜치를 사용하는 중견·대기업 고객 1만개사를 기반으로 에이전트 확산을 추진할 것"이라며 "기본은 무료 제공 정책으로 시작해 빠르게 현장 데이터를 축적하고, 향후 더 진화한 에이전트 생태계를 만들어 가겠다"고 밝혔다. 이어 "내년 이 자리에서는 기술적으로도 훨씬 진화해 있을 뿐 아니라 최소 10개 이상의 자금관리 에이전트가 실제 현장에서 운영되고 있기를 기대한다"며 "중견·대기업 고객 현장에서 수만 개의 에이전트가 매일 업무를 수행하는 그림을 그리고 있다"고 말했다.

2026.04.23 11:23남혁우 기자

정부, 개방형 문서 환경 추진…"AI가 읽기 쉽게"

정부가 개방형 문서 환경을 조성하기 위해 관계 부처와 손잡았다. 국가인공지능(AI)전략위원회는 행정안전부, 문화체육관광부와 공공 문서 유통 채널에서 hwp 파일 첨부를 단계적으로 제한하고, hwpx 등 개방형 포맷으로 전환하는 계획을 추진한다고 23일 밝혔다. 핵심은 문서 유통 채널 구조를 개편한다는 점이다. 공무원 내부 시스템인 온나라시스템은 중앙정부에 이어 지방정부까지 내달 18일부터 hwpx 사용을 전면 확대한다. 공무원 간 소통 도구인 온메일에서도 10월까지 hwp 첨부 제한을 적용한다. 대외 소통 채널도 단계적으로 바뀐다. 공직자통합메일은 5월부터 hwpx 사용을 권장하는 안내를 먼저 도입한다. 약 5개월 유예 이후 10월부터 hwp 첨부를 제한한다. 이용자 혼란을 줄이기 위한 단계적 전환 방식이다. 기존 문서 처리 방식도 함께 바뀐다. 정부는 기존 hwp 파일을 재작성하거나 수정 저장할 경우 hwpx로 자동 전환되도록 유도한다. 공공 데이터 관리 체계 전반을 개방형 구조로 맞추려는 조치다. 그동안 hwp는 폐쇄형 구조로 AI가 내부 데이터를 분석하고 학습하기 어려운 것으로 알려졌다. 반면 hwpx는 개방형 포맷으로 데이터 활용성이 높다. 최근 오픈AI가 hwp 읽기 기능을 일부 지원했지만 구조적 한계는 여전히 존재한다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "이번 조치를 기점으로 AI 시대 공공부문 데이터 혁신을 위한 작지만 큰 속도감 있는 변화를 관계 부처와의 협력을 통해 확실히 실행해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.23 10:44김미정 기자

네이버 뉴스 '악성댓글러' 설 자리 좁아진다

네이버가 건전한 댓글 문화 조성을 위한 정책적, 기술적 노력을 이어간다. 네이버(대표 최수연)는 23일부터 악성 댓글이 일정 기준을 초과한 기사에 대해 댓글 서비스를 자동으로 비활성화는 정책을 시행한다고 밝혔다. 정치, 선거 섹션을 포함해 모든 섹션 기사를 대상으로 인공지능 기반 탐지시스템 '클린봇'이 작동해 악성 댓글을 탐지한다. 일정 기준을 초과할 경우 “클린봇이 악성 댓글을 다수 탐지해 댓글 서비스를 제공하지 않습니다”라는 안내 문구와 '그린인터넷' 캠페인 배너가 함께 노출된다. 2019년 출시된 인공지능 기반 악성 댓글 탐지 시스템 클린봇은 욕설, 선정적, 폭력적 표현과 함께 혐오, 비하, 차별 표현 등에 대한 업그레이드를 지속하며 적극적으로 악플 근절에 힘쓰고 있다. 또 네이버에 따르면 4월 말 AI 클린봇 모델 업그레이드도 준비 중이다. 네이버 김수향 리더는 “네이버는 지난달 정치, 선거 섹션 본문 하단 댓글 미제공과 더불어 클린봇을 고도화하며 댓글 영역이 건전한 소통의 장이 될 수 있도록 노력하고 있다”며 “앞으로도 다양한 의견을 청취하며 급변하는 악성 댓글 표현에 대응할 수 있도록 서비스를 발전해나가겠다”고 밝혔다. 건강한 디지털 생태계에 대한 노력들이 이어지는 가운데, 지디넷코리아는 대한민국이 진정한 AI 강국으로 거듭나기 위한 필수 조건으로 '디지털 신뢰(Digital Trust)'를 제안, '2026 디지털 트러스트 캠페인'을 진행 중이다. 캠페인 페이지를 통해 '디지털 트러스트 7대 안전수칙'과 관련된 개인적인 경험이나 생각을 공유할 수 있으며, 국민의 창의적인 아이디어가 담긴 캠페인 표어 공모전도 함께 진행돼 안전한 디지털 환경에 대한 공감대를 넓힐 계획이다. 우수 참여자에게는 추첨을 통해 애플 맥북 네오·에어팟맥스2·에어팟프로3·에어팟4·스타벅스 쿠폰 등을 증정한다. 이번 캠페인은 “AI 기술이 서 말이라도 '보안'으로 꿰어야 보배”라는 슬로건 아래 진행된다. 단순한 구호에 그치지 않고, 기업의 기술 철학을 사회적 가치로 확장하며 국민이 직접 참여해 신뢰의 기준을 함께 정립하는 데 목적을 뒀다. 이번 캠페인은 6월12일까지 이어지며, 참여 방법은 (☞해당 링크)를 클릭하거나 지디넷코리아 웹사이트 상단에 표기된 '디지털트러스트'를 클릭해 캠페인 페이지에 들어가면 된다. 또는 위 이미지에 나온 QR코드를 스캔해도 된다.

2026.04.23 10:42백봉삼 기자

AI 시대, 미래에 전기를 얼마나 더 쓰게 될까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 우리 주변에서 AI가 쓰이지 않는 곳을 찾기가 더 힘들어졌죠. 하지만 그 화려한 기술의 이면에는 '전기 먹는 하마'라는 무서운 현실이 도사리고 있습니다. 2026년 4월 현재, 미국 AI 산업의 전력 소비량은 작년보다 10배 이상 늘어날 것으로 보이고, 2030년이면 전 세계 데이터센터가 쓰는 전기만 945테라와트시(TWh)에 달할 거란 전망이 나옵니다. 문제는 이 속도가 우리가 감당할 수 있는 수준을 이미 넘어섰을지도 모른다는 점이죠. 최근 업계에서는 HBM4 같은 차세대 메모리가 전력 소비를 20%나 줄여줄 거라며 기대를 걸고 있습니다. 하지만 전문가들 사이에서는 이 정도의 효율 개선으로는 쏟아지는 AI 워크로드를 감당하기에 턱없이 부족하다는 경고음이 커지고 있습니다. 기술의 발전보다 수요의 팽창이 훨씬 빠르기 때문입니다. 오늘은 이 거대한 에너지 위기를 두고 AI 전문가들이 어떤 치열한 논리를 주고받았는지, 그리고 우리가 놓치고 있는 진짜 위험은 무엇인지 깊이 있게 짚어보겠습니다. 기술 만능론과 인프라의 한계가 충돌하다 토론 초기에는 기술이 이 문제를 해결할 수 있을지에 대해 날카로운 판단이 오갔습니다. 한쪽에서는 HBM4 반도체와 액체 냉각 기술이 도입되면 단위당 전력 소비를 획기적으로 줄일 수 있어 블랙아웃 리스크가 크지 않다고 봤죠. 인프라 최적화만 잘해도 2030년까지는 버틸 수 있다는 논리였습니다. 하지만 이에 대해 전력망의 물리적 한계를 지적하는 반론이 거세게 일었습니다. 효율이 아무리 좋아져도 전체 수요가 10배씩 뛰는 상황에서는 송배전망 자체가 버티지 못한다는 겁니다. 특히 발전소나 전력망을 짓는 데는 최소 5년에서 10년이 걸리는데, AI의 성장 속도는 이를 기다려주지 않는다는 점이 핵심 논점이었죠. 여기서 논의는 한 단계 더 나아갑니다. 재생에너지가 구원투수가 될 수 있느냐는 것이었는데요. 태양광과 풍력 발전 단가가 낮아졌으니 데이터센터 근처에 직접 전력을 공급하는 모델이 가능하다는 주장이 나왔지만, 이를 뒷받침할 에너지 저장 장치(ESS)의 구축 비용과 자원 공급망의 불확실성이 발목을 잡았습니다. 결국 기술의 가능성보다는 현실적인 구축 속도가 블랙아웃을 막는 결정적 변수가 된 셈입니다. AI 전문가들의 시각 교차: 시장의 탐욕과 규제의 공백 논의의 흐름이 가장 극적으로 변한 지점은 바로 기업들의 의사결정 구조를 분석하면서부터였습니다. AI 전문가들은 기술적 효율화를 가로막는 진짜 범인이 규제 부재와 기업의 단기 이익 추구라고 입을 모았습니다. 현재 AI 칩 가격이 워낙 비싸다 보니, 데이터센터 운영사들은 전기를 아끼는 것보다 칩을 쉼 없이 돌려 처리량을 극대화하는 게 훨씬 이득인 상황입니다. 전력 효율을 높이기 위한 설비 투자는 회수하는 데 수년이 걸리지만, 모델을 빨리 학습시켜 내놓는 것은 당장 수천억 원의 수익으로 이어지기 때문입니다. 이 대목에서 전문가들은 규제의 필요성을 강하게 제기했습니다. 강제적인 전력 효율 기준이 없다면 기업들은 자발적으로 전기를 아끼지 않을 것이며, 이는 결국 국가 전체의 전력망을 붕괴시키는 결과로 이어질 거라는 판단입니다. 시장 경쟁이 효율화를 유도할 거라는 낙관론도 있었지만, 결국 데이터센터의 운영 비용 중 전력비 비중이 임계점을 넘기 전까지는 기업들이 움직이지 않을 거라는 냉정한 분석이 우세했습니다. 합의된 사항은 현재의 규제 공백이 계속될 경우 2027년까지 자발적 효율화로 줄일 수 있는 전력 수요는 15~20% 미만에 그칠 것이라는 비관적인 전망이었습니다. 결국 AI 전문가들은 기술적 진보라는 희망과 인프라의 물리적 한계라는 절망 사이에서 아슬아슬한 줄타기를 하고 있었습니다. HBM4라는 혁신적인 칩이 나와도, 전력망을 지능화하려 해도, 그 밑바탕에는 기업들이 전력을 효율적으로 쓰게 만들 강력한 법적 장치와 사회적 합의가 선행되어야 한다는 결론에 이르게 됩니다. 기술이 답을 줄 것이라는 막연한 기대보다는, 우리가 어떤 사회적 비용을 치르고 AI의 편리함을 누릴 것인지 선택해야 하는 시점이 온 것이죠. AI가 스스로 더 똑똑한 반도체를 설계하고 에너지를 아끼는 방법을 찾아낼 수도 있습니다. 하지만 그 AI를 어디에 얼마나 쓸지, 그리고 그로 인해 멈춰버릴지도 모르는 전력망을 누가 먼저 고칠지 결정하는 것은 여전히 인간의 몫으로 남아 있습니다. 거대한 데이터센터의 열기 속에서 우리가 정말로 놓치고 있는 것은 기술적 수치가 아니라, 기술을 다루는 우리의 책임감이 아닐까요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/6438a6f8.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.23 10:25AMEET

삼성SDS, 실적 급감에도 클라우드 선방…"AI 인프라에 5조 투자"

삼성SDS가 일회성 비용 영향으로 대폭 줄어든 영업익을 기록했지만 기존 클라우드·인공지능(AI) 사업에선 가시적 성과를 보인 것으로 나타났다. 삼성SDS는 1분기 잠정실적으로 매출 3조 3529억원, 영업익 783억원을 기록했다고 23일 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 3.9% 감소했고 영업익은 70.8% 줄었다. 영업익 감소는 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원 반영 영향이 큰 것으로 나타났다. 삼성SDS는 해당 비용 요인을 제외하면 본업 수익 구조는 크게 흔들리지 않았다고 밝혔다. 사업별로는 클라우드 사업이 성장세를 보였다. 클라우드 매출은 6909억원으로 5.8% 증가해 시스템유지보수(ITO) 사업을 넘어 IT서비스 부문 내 최대 비중을 차지했다. 세부적으로는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 기반 클라우드 서비스 제공자(CSP) 사업이 공공 AI전환(AX) 수요 확대와 그래픽처리장치 서비스(GPUaaS) 증가 영향으로 12% 성장했다. 관리형 서비스 제공자(MSP) 사업도 금융과 공공 매출 증가와 글로벌 파트너 협력 확대로 4% 올랐다. 물류 부문 매출은 소폭 감소했다. 첼로스퀘어 매출은 30% 이상 증가했지만 물동량 감소와 운임 하락 영향으로 전체 물류 매출은 7.8% 줄었다. 삼성SDS는 2분기 실적 반등 가능성을 제시했다. 공공 GPUaaS 확대 금융 매출 상승, 범정부 AI 서비스 확산 등으로 클라우드 중심 회복세가 예상된다는 설명이다. 중장기적으로는 AI 중심 체질 전환에 속도를 낼 방침이다. AI 인프라 AX·AI 서비스, AI 플랫폼을 포함한 풀스택 전략을 추진하며 2031년까지 총 10조원을 투자할 계획이다. 삼성SDS는 10조원 중 5조원을 AI 인프라에 배정했다. 구미 AI 데이터센터와 국가 AI컴퓨팅센터 등 신규 인프라 확충을 목표로 뒀다. 서비스와 솔루션 경쟁력 강화를 위해 1조원을 투입한다. 신사업과 글로벌 확장을 위한 전략적 인수합병(M&A)에도 4조원을 투자할 계획이다. 데이터센터 구축·운영 사업(DBO)도 초기 성과를 내고 있는 것으로 나타났다. 현재 국내 대형 자산운용사가 추진하는 데이터센터 사업 개념 설계를 수주해 진행 중이다. 삼성SDS는 "다음 분기에는 공공 업종 GPUaaS 증가, 금융 업종 매출 상승, 범정부향 지능형 AI 서비스 확산 등 클라우드 사업 확대로 실적 개선이 전망된다"고 밝혔다.

2026.04.23 10:20김미정 기자

[2보] 삼성SDS, 2031년까지 10조원 투자…"글로벌 AX 기업 목표"

삼성SDS가 2031년까지 누적 10조원 규모 투자를 진행한다고 23일 밝혔다. 이중 5조원은 인공지능(AI) 인프라에, 4조원은 기업 인수합병(M&A)에 투입된다. 이를 통해 글로벌 AI전환(AX) 기업'으로 도약하는 것이 목표다.

2026.04.23 10:15김미정 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

"엔비디아 제친다"…구글, 학습·추론용 '8세대 TPU' 공개

구글이 인공지능(AI) 에이전트 추론 경쟁력을 높이기 위해 새 칩을 공개했다. 구글클라우드는 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 '구글클라우드 넥스트 2026'를 앞두고 진행한 미디어 브리핑에서 학습용 8세대 '텐서처리장치(TPU) 8t'와 추론용 'TPU8i'를 동시에 출시한다고 밝혔다. 이번 발표 핵심은 AI 학습과 추론을 분리한 점이다. AI 에이전트 확산으로 실제 업무를 수행하는 추론 중요성이 커지면서 칩 구조도 목적별로 최적화한 것이다. 학습용 8t는 연산 처리량을 극대화한 구조로 이뤄졌다. 전 세대 대비 성능이 3배 향상됐다. 대규모 데이터에서 패턴을 학습하는 데 초점을 맞춘 설계다. 추론용 8i는 지연 시간을 줄이고 동시 처리 능력을 강화했다. 전 세대 대비 성능은 80% 올랐으며, 온칩 집단 연산 지연은 최대 5배 감소했다. 온칩 집단 연산은 칩 내부에서 데이터 결합과 분산 처리를 즉시 수행하는 기술이다. 이를 통해 AI 에이전트가 더 복잡한 작업을 빠르고 적은 에너지로 처리할 수 있다. 구글클라우드는 2015년 1세대 TPU 공개 후 2~3년 주기로 신제품을 내놨다. 챗GPT 등장 이후에는 매년 출시 주기를 앞당기며 개발 속도를 높이고 있다. 이번 8세대 TPU는 연내 정식 출시될 예정이다. 구글클라우드는 엔비디아 GPU 공급 부족 상황을 기회로 삼아 AI 인프라 시장 점유율을 확대하겠다는 전략을 밝혔다. 이 외에도 구글클라우드는 자체 모델 '제미나이'를 포함한 풀스택 전략을 강조했다. 칩과 모델 서비스 보안을 통합해 기업용 AI 에이전트 환경을 구축하겠다는 구상이다. 구글클라우드는 "이번 칩 시리즈는 AI 에이전트가 더 복잡한 문제를 더 적은 에너지로 더 빠르게 해결할 수 있게 돕는다"고 밝혔다.

2026.04.22 21:37김미정 기자

구글클라우드 CEO "AI가 업무하는 시대…'지능 통합' 필수"

"인공지능(AI)이 단순 도구에서 기업 운영 전반을 실행하는 주체로 진화했습니다. 이럴수록 중요한 것은 AI 지능을 한데 통합하는 것입니다. 우리는 AI 에이전트 구축부터 운영까지 전 과정을 아우르는 플랫폼을 통해 기업을 지원할 것입니다." 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 '구글클라우드 넥스트 2026'를 앞두고 열린 미디어 브리핑에서 통합 AI 플랫폼을 핵심 인프라로 강조했다. 쿠리안 CEO는 데이터와 애플리케이션, 사람을 연결해 모든 업무를 지능형 흐름으로 통합하는 것이 핵심이라고 주장했다. 이번 행사에 공개될 핵심 기술은 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'이다. 이 플랫폼은 에이전트 구축을 비롯한 확장, 거버넌스, 최적화를 한 환경에서 처리할 수 있도록 설계됐다. 쿠리안 CEO는 "기업은 이 플랫폼으로 실제 업무 수행하는 실행형 AI를 도입할 수 있을 것"이라며 "에이전트 간 협업을 지원하는 오케스트레이션 기능으로 복잡한 업무 흐름까지 자동화할 수 있을 것"이라고 강조했다. 이 플랫폼에는 개발자뿐 아니라 비개발자를 위한 기능이 포함됐다. 자연어 기반으로 에이전트를 만드는 '에이전트 스튜디오'와 에이전트 자산을 관리하는 '에이전트 레지스트리', 장기 기억을 제공하는 '메모리 기능' 등이 대표적이다. 쿠리안 CEO는 플랫폼 내 보안과 통제 기능도 강화됐다고 밝혔다. 에이전트별 고유 ID를 부여하는 '에이전트 아이덴티티'와 정책 기반 통제를 수행하는 '에이전트 게이트웨이', 이상 행동을 탐지하는 '에이전트 디텍션' 기능이 통합적으로 보안 강화에 활용된다. 쿠리안 CEO는 제미나이 엔터프라이즈 앱 활용 사례도 공유했다. 해당 앱은 에이전트를 생성·공유·실행할 수 있는 통합 인터페이스를 제공한다. 반복 업무를 자동화하는 '스킬'과 문서 작업을 지원하는 '캔버스' 기능도 추가됐다. 쿠리안 CEO는 "앞으로 기업 운영 구조 자체가 바뀔 것"이라며 "AI는 정보 조회 중심에서 벗어나 업무를 직접 실행하는 행동 중심 AI로 진화할 것"이라고 내다봤다.

2026.04.22 21:02김미정 기자

구글클라우드 "AI 하이퍼컴퓨터, 수백만 에이전트 동시 구동"

"인공지능(AI) 경쟁 중심이 모델 성능에서 인프라와 데이터로 이동하고 있습니다. 우리는 수백만 개 AI 에이전트를 동시에 구동할 수 있는 컴퓨팅·데이터 환경을 구축해 기술 주도권을 확보할 것입니다." 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 21일 미국 라스베이거스에서 열리는 '구글클라우드 넥스트 2026' 기자간담회에서 인프라·데이터 전략을 이같이 밝혔다. 그는 인프라 전략 핵심으로 'AI 하이퍼컴퓨터'를 꼽았다. 이는 텐서처리장치(TPU)를 비롯한 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU), 스토리지, 네트워크를 통합 시스템으로 결합해 AI 워크로드를 최적화하는 목적형 아키텍처다. 쿠리안 CEO는 "이 인프라는 AI 연산 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올릴 수 있다"고 강조했다. AI 하이퍼컴퓨터는 여러 계층으로 이뤄졌다. 우선 컴퓨트 계층에서는 8세대 TPU가 대규모 연산을 담당한다. 학습용 'TPU 8t'는 인터칩 인터커넥트(ICI) 기반으로 작동한다. 이는 단일 슈퍼포드에서 최대 9600개 TPU와 2PB 메모리까지 확장됐다. 이전 대비 최대 3배 높은 성능을 제공하는 셈이다. 여기서 추론용 'TPU 8i'는 대규모 에이전트 운영에 초점을 맞췄다. 온칩 초고속 임시 메모리(SRAM) 확대와 전용 연산 가속 엔진을 탑재했다. 쿠리안 CEO는 "이 엔진으로 추론 성능을 달러당 최대 80% 개선했다"며 "수백만 개 에이전트를 비용 효율적으로 실행할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다. 쿠리안 CEO는 TPU뿐 아니라 컴퓨트 선택지도 기존보다 넓혔다고 밝혔다. 엔비디아 GPU '호퍼'와 '블랙웰'에 이어 차세대 '베라루빈 NVL72'를 도입했으며, 자체 설계한 '엑시온 CPU'를 통해 x86 대비 두 배 수준의 가격 대비 성능을 제공한다는 설명이다. 그는 네트워크 중심 컴퓨팅도 확장됐다고 발표했다. 신규 C4N·M4N 인스턴스는 대규모 에이전트 간 통신과 5G 코어, 데이터베이스 워크로드에 최적화됐으며, 네트워크 대역폭은 기존 대비 최대 4배 향상됐다. 구글클라우드는 스토리지와 네트워크 성능도 개선했다. 매니지드 러스터(Managed Lustre)는 초당 10테라바이트(TB) 처리량을 지원하며, 래피드 스토리지(Rapid Storage)는 최대 15TB/초 성능으로 학습과 추론 속도를 끌어올린다. 스마트 스토리지(Smart Storage)를 통해 비정형 데이터에 의미적 맥락을 부여해 엔터프라이즈 지식 그래프 기반을 구축했다. "수십만 가속기 연결…AI 네트워크 확장" 이날 구글클라우드는 대규모 AI 학습을 위한 네트워크와 소프트웨어(SW) 운영 구조를 포함한 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 특히 대규모 에이전트 운영을 위한 네트워크와 실행 환경 혁신이 핵심으로 제시됐다. 대규모 AI 학습을 위한 '버고 네트워크'는 TPU 슈퍼포드와 GPU 시스템을 연결해 수십만 개 가속기를 하나의 초대형 슈퍼컴퓨터처럼 운용할 수 있도록 지원한다. 소프트웨어 계층에서는 AI 실행 환경이 개선됐다. 구글은 TPU에서 파이토치를 네이티브로 지원하고 GPU와 TPU 전반에서 가상거대언어모델(vLLM) 최적화를 제공한다. 또 구글 쿠버네티스 엔진은 초당 300개 에이전트 샌드박스를 배포하고 초기 실행 시간을 서브초 수준으로 줄여 대규모 추론 확장성을 확보했다. 쿠리안 CEO는 클라우드 운영 방식도 개선했다고 밝혔다. 구글은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 클라우드 인프라를 에이전트가 직접 제어하는 구조를 도입했다. 이를 통해 시스템은 텔레메트리 데이터를 활용해 스스로 문제를 진단하고 근본 원인 분석과 설정 최적화를 자동 수행하는 자율 운영 체계로 전환된다. 그는 데이터 아키텍처도 바뀌었다고 밝혔다. '에이전틱 데이터 클라우드'는 기존 저장 중심 구조에서 벗어나 AI가 데이터를 실시간으로 이해하고 행동하는 '시스템 오브 액션'으로 진화하는 것이 핵심이다. 구글은 이런 인프라를 제미나이 모델과 생성형 AI 서비스에 적용하고 있다. 모델과 인프라를 동시에 설계해 확장성과 효율성을 올리고 연구 성과를 즉시 고객 환경에 반영하는 구조를 구축하는 것이 목표다. 쿠리안 CEO는 "앞으로 AI 경쟁은 모델 성능이 아니라 대규모 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 데이터 역량으로 기울 것"이라고 내다봤다.

2026.04.22 21:01김미정 기자

구글클라우드가 그린 '제미나이 엔터프라이즈' 시대

구글클라우드가 인공지능(AI) 에이전트를 앞세워 기업 업무 구조 재편에 나섰다. 구글클라우드 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 '구글클라우드 넥스트 2026'를 개최하고 통합 AI 스택과 에이전트 플랫폼을 중심으로 구성한 새 기술을 발표했다. 이번 전략 핵심은 기업 데이터와 애플리케이션 인력과 에이전트를 하나의 흐름으로 연결하는 '제미나이 엔터프라이즈'다. 이를 통해 기업은 단순 챗봇을 넘어 스스로 인지 추론 행동까지 수행하는 자율형 에이전트를 업무 전반에 적용할 수 있게 된다. 구글클라우드는 에이전트 구축부터 운영까지 지원하는 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'를 공개했다. 해당 플랫폼은 모델 선택부터 생성, 통합, 배포, 보안까지 하나의 환경에서 처리해 기업이 에이전트를 빠르게 확장할 수 있도록 설계됐다. 모델 활용 범위도 대폭 확대됐다. 기업은 '모델 가든'을 통해 제미나이 3.1 프로, 리리아 3 등 구글 모델뿐 아니라 앤트로픽 클로드 계열 모델까지 포함해 200개 이상 모델을 선택적으로 사용할 수 있다. 국내에서 실제 적용 사례도 나타나고 있다. 카카오뱅크는 금융 규제를 준수하면서 생산성을 높였고, CJ올리브영은 비개발자까지 직접 에이전트를 구축하는 환경을 도입해 데이터 기반 업무 혁신을 이뤘다고 입을 모았다. 특히 올리브영은 상품 기획과 마케팅 분석을 자동화하고 매장에서는 재고 관리와 진열 최적화를 실시간으로 수행하는 구조를 구축했다. 또 글로벌 확장 과정에서도 AI를 활용해 국가별 고객 특성에 맞춘 운영 체계를 마련하고 있다. 인프라 측면에서도 대규모 변화가 제시됐다. 구글은 학습용 텐서처리장치(TPU) 8t와 추론용 TPU 8i를 공개해 모델 개발 기간을 단축하고 실시간 응답 성능을 강화했다. 이를 통해 달러당 성능을 80% 개선해 동일 비용으로 처리 가능한 수요를 크게 늘릴 수 있는 구조를 확보했다. 보안 영역에서는 AI 기반 사이버 보안 플랫폼을 통해 위협 탐지와 대응을 자동화했다. 제미나이 기반 분석 에이전트는 500만 건 이상의 경보를 처리하며 기존 30분 걸리던 분석을 60초 수준으로 줄였다. 또 구글 워크스페이스 전반에 '워크스페이스 인텔리전스'를 적용했다. 이메일 문서 회의 등 업무 맥락을 이해하고 다단계 작업을 자동 수행하는 환경도 구축했다. 이를 통해 사용자와 에이전트 간 정보 단절을 해소하고 업무 흐름을 하나로 통합한다. 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 "이제 개별 서비스를 단순 조합해 제공하는 단계는 지났다"라며 "모든 요소가 수직적으로 최적화된 통합 스택으로 새로운 AI 상용화 시대를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.04.22 21:01김미정 기자

웹케시, '금융 AI 에이전트' 확대…오페리아 중심 실전 전략 공개

웹케시가 인공지능(AI) 에이전트 중심 금융 업무 성과·기술을 공유하는 장을 연다. 웹케시는 오는 23일 서울 여의도 FKI 타워 그랜드볼룸에서 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'을 열고 금융 AI 에이전트 구축 성과와 핵심 기술을 공개한다고 22일 밝혔다. 이번 행사는 금융 현장에서의 AI 상용화 전략과 적용 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 컨퍼런스 핵심은 지능형 RDB 커넥트 '오페리아'다. 이는 범용 AI와 금융 데이터베이스를 연결해 기존 AI 활용에서 제기된 정확도와 보안 문제를 보완하는 구조로 작동한다. 이를 통해 금융 데이터를 실제 업무에 직접 활용할 수 있는 환경을 조성했다. 웹케시는 '고객 대신 에이전트가 금융하는 세상'을 주제로 금융 서비스 구조 변화를 제시한다. AI 에이전트 기반 자금관리 서비스 '브랜치큐'를 포함해 은행 계정계 RDB와 연동한 구축 사례도 공개한다. 금융 현장에서 AI 에이전트를 안정적으로 운영하기 위한 실무 전략도 소개한다. 이날 대용량 금융 데이터 처리와 관련한 기술 방향도 제시된다. 웹케시는 글로벌 NL2SQL 벤치마크 '스파이더 2.0' 1위 기술을 기반으로 은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 발표한다. 이를 통해 자연어 기반 데이터 조회와 분석 자동화 가능성을 강조한다. 현장에는 오페리아, 에이전트 뱅킹, 경영정보 에이전트, 브랜치큐, rERP Q 등 주요 서비스를 직접 확인할 수 있는 시연 부스도 운영된다. 참석자는 실제 금융 업무 자동화 흐름을 현장에서 체험할 수 있다. 웹케시 강원주 대표는 "이번 컨퍼런스는 우리가 축적해 온 금융 IT 역량을 바탕으로 금융 AI 에이전트 상용화 방향을 시장에 제시하는 자리"라며 "앞으로도 금융기관과 기업이 현장에서 체감할 수 있는 실무형 AI 서비스 확대에 속도를 내겠다"고 밝혔다.

2026.04.22 18:16김미정 기자

"설계 도면 30분 만에 법규 검토"…희림, 건축 특화 AI 시스템 도입

복잡하고 까다로운 건축 법규 검토 작업을 인공지능(AI)으로 30분 만에 해결할 수 있는 방안이 제시됐다. 메가존클라우드(대표 염동훈)는 희림종합건축사사무소와 '건축 법규 검토 AI 에이전트 시스템'의 실증(PoC)을 성공리에 마쳤다고 22일 밝혔다. 양사가 함께 구축한 이번 AI 시스템은 설계 착수 전 반드시 거쳐야 하는 각종 법령 및 규제 확인 작업을 전면 자동화했다. 실무자가 설계 도면이나 공모 지침서를 PDF, 이미지 파일로 시스템에 업로드하면 AI가 법제처와 국토교통부의 공공 데이터(API)를 실시간으로 분석해 건폐율, 용적률, 피난 시설, 친환경 인증 등 8개 분야 38개 필수 항목의 위반 여부를 즉각 판별해 낸다. 특히 AI는 문서 내에서 면적, 용도, 위치 등 프로젝트의 핵심 정보를 스스로 추출해 해당 부지의 지구단위계획과 정밀 대조한다. 법적 근거를 제시하는 것은 물론, 위반 소지가 있는 부분은 업로드된 문서 내에 시각적으로 강조(하이라이트) 표시를 해주고 그 결과를 엑셀 파일로도 정리해 준다. 잦은 설계 변경 시에도 이전 데이터를 기억해 두었다가 재검토 시간을 10분 이내로 대폭 줄여주는 기능까지 갖췄다. 기술적 완성도와 보안성도 눈에 띈다. 국내 건축업계 최초로 아마존웹서비스(AWS)의 AI 플랫폼인 '아마존 베드록 에이전트코어'를 활용했으며 민감한 설계 데이터가 해외 서버로 유출되는 것을 막기 위해 국내 서울 리전 환경에서만 작동하도록 설계했다. 이러한 고성능 처리의 배경에는 '멀티 에이전트' 기술이 있다. 전체 작업을 총괄하는 '수퍼바이저 AI'의 지휘 아래 문서 전처리, 프로젝트 분석, 지구단위계획 파악, 법률 검토, 설계 기준 점검을 각각 전담하는 5개의 전문 AI가 유기적으로 협업하는 구조다. 지속적인 최적화를 통해 개발 초기와 비교해 1회 검토에 드는 비용을 86%나 절감하는 성과도 달성했다. 류무열 희림종합건축사사무소 본부장은 "건축 법규는 지자체 조례부터 각종 고시까지 복잡하게 얽혀 있어 숙련된 인력의 피로도가 매우 높은 작업"이라며, "새로운 AI 시스템 도입으로 업무 시간은 획기적으로 줄고 정확도는 높아졌으며, 잦은 설계 수정에 따른 재검토 스트레스에서도 크게 벗어날 수 있게 됐다"고 평가했다. 정진호 메가존클라우드 리더 역시 "이번 실증 성과는 AI가 단순한 문답을 넘어 고도의 전문 영역까지 완벽히 수행할 수 있음을 현장에서 입증한 사례"라며 "건축처럼 얽힌 규제가 많은 타 산업 분야로도 멀티 에이전트 기술 도입을 적극 제안할 계획"이라고 포부를 밝혔다.

2026.04.22 18:12남혁우 기자

AI가 채팅방서 질문에 대답…카카오, '카나나 검색' 시범 운영

카카오가 카카오톡 채팅방에서 인공지능(AI) 검색 서비스 '카나나 검색'을 이용할 수 있도록 시범 운영에 들어갔다. 22일 카카오는 카톡 내 카나나 이용에 동의한 일부 이용자를 대상으로 베타 버전을 전날 제공 중이라고 밝혔다. 카나나 검색은 채팅방 아래 입력창 옆 붉은 원 형태의 검색 버튼을 누른 후 질문을 입력하면 AI로부터 답변이 제공된다. 별도 앱이나 브라우저로 전환하지 않고, 채팅 방 내에서 검색과 공유가 가능하다. 카나나 검색은 AI 검색뿐만 아니라 이용자 일상과 밀접한 키워드에 대한 정보도 AI가 요약 및 분석해준다. 예약과 쇼핑, 금융, 트렌드 등 이용자들의 관심이 높은 주제를 중심으로 키워드를 사전 선정해 운영한다. 대화 중 키워드가 언급되며 카나나 검색이 관련 콘텐츠를 자동 생성해주는 방식이며, 대화 내용을 분석하거나 서버에 저장하는 것이 아니라 사전 선정된 키워드와 기계적으로 매칭하는 방식으로 작동된다. 카톡 내 카나나 이용에 동의한 이용자는 기존 샵(#) 검색 대신 카나나 검색으로 전환해 사용 가능하다. 회사는 이번 서비스를 올해 상반기 단계적으로 확대 적용할 계획이다. 이밖에도 카카오는 AI 기능과 서비스를 직접 사용해보고 피드백을 남길 수 있는 '카나나 연구소'도 개설했다. 카나나 연구소에서 카톡과 연동된 다양한 카나나 기능과 AI 서비스를 경험하고 의견을 남길 수 있다. 향후 카카오는 카나나 연구소에 신규 AI 기능이나 서비스를 소개하는 게시판도 업데이트할 예정이다. 카카오 관계자는 “카카오톡 내 AI 기능 및 서비스를 확대해 이용자에게 다양한 경험을 제공할 계획”이라며 “이용자의 소중한 의견에 귀 기울이고 이를 바탕으로 카카오의 AI를 지속 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

2026.04.22 17:34박서린 기자

[영상] 전쟁의 시대…병력 50만 붕괴 위기 속 국방 해결 방안은

러시아-우크라이나 전쟁과 중동 사태 등 글로벌 군사 충돌이 격화되는 '전쟁의 시대'를 맞았다. 하지만 우리 국군은 인구 절벽으로 인한 상비 병력 50만명 선 붕괴라는 치명적인 내부 위기에 직면해 있어 대안이 시급한 상황이라는 지적이다. 심승배 국가 AI 전략위원회 국방안보 분과위원장(한국국방연구원 연구원)은 22일 영상 인터뷰를 통해 현대전에서 급부상하고 있는 '국방 AI'의 중요성과 우리 군이 나아가야 할 핵심 방향으로 속도를 제시했다. 50만 병력 붕괴는 기정사실…대안은 AI 심 분과장은 현재 군이 직면한 가장 큰 문제로 '병력 부족'을 꼽았다. 실제로 역대 최저치를 갱신하고 있는 출산율 통계를 기반으로 추산해 볼 때 군 상비 병력 50만 명선 붕괴는 이미 피할 수 없는 기정사실로 다가왔기 때문이다. 그는 "입대하는 장병 수가 매우 부족한 상태에서 상비 병력을 채울 대안은 사실상 AI와 무인 체계밖에 없다"며 "과거와 같은 인해전술이나 예비군·징병제 개편 등 물리적인 인원을 늘리려는 양적인 접근보다는, AI와 휴머노이드, 물류 로봇 등을 최대한 활용해 병력의 갭을 채우는 '질적인 전환'이 시급하다"고 강조했다. 실제로 과거에는 인원 부족으로 정밀하게 수행하지 못했던 위성 영상 분석이나 광범위한 감시·정찰 업무를 이제는 AI가 대신하거나 확장해 수행하며 병력 축소의 빈자리를 자연스럽게 메우고 있다. 특히 현대전은 전장 정보가 폭증하면서 인간의 판단 속도만으로 감당하기 어려운 단계에 들어섰다고 진단했다. 위성영상, 공개정보, 소셜미디어, 허위정보까지 한꺼번에 분석해야 하는 상황에서 AI의 지원 없이는 의사결정 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다는 얘기다. 그는 "AI가 먼저 정보를 정리하고 선택지를 제시한 뒤, 인간이 최종 판단하는 구조가 현실적”이라며 "전쟁의 속도가 빨라질수록 AI의 전략적 가치는 더 커진다"고 말했다. 지휘관의 참모가 된 AI…"현대전은 속도전" 지속되는 글로벌 분쟁에서 나타난 전장의 양상도 국방 AI 도입을 강력하게 재촉하고 있다. 가성비가 뛰어나고 인명 피해를 줄일 수 있는 드론 등 무인 체계 자율성이 점차 높아지면서, 인간보다 무인 체계가 주도하는 전술이 훨씬 유리해졌기 때문이다. 전장에 쏟아지는 방대한 '정보의 홍수'도 지휘관의 의사결정을 돕는 AI의 필요성을 극대화했다. 심 분과장은 "어떤 무기를, 어떤 경로와 조합으로 타격해야 할지 아군과 적군의 상황을 동시에 파악해야 하는 매우 복잡한 상황"이라며 "기존의 위성 영상 분석은 물론, 최근에는 SNS를 통해 퍼지는 조작된 사진(Fake) 등 심리전·인지전 성격의 공개 출처 정보(OSINT)까지 쏟아지면서 인간이 일일이 진위를 가리고 판단하기는 불가능한 지경에 이르렀다"고 진단했다. 실제로 미국은 모든 전장 정보를 하나로 연결해 최적의 의사결정을 내리는 '합동전영역지휘통제(JADC2)' 체계 구축에 사활을 걸고 있으며 AI 도입을 최우선으로 강조하는 중이다. 심 분과장은 "이제는 AI가 방대한 데이터를 1차로 분석해 최적의 선택지 리스트를 올리면 인간 지휘관은 이를 바탕으로 최종 선택을 내리는 시대"라며 "현대전은 누가 더 빠르게 결심하고 대응하느냐가 승패를 가르는 '속도전'인 만큼 AI를 활용해 의사결정 속도를 높이지 않으면 실전에서 치명적인 결과로 이어질 수밖에 없다"고 경고했다. 10년 걸리는 낡은 무기 도입 절차… "애자일한 개혁 시급" 심승배 분과장은 급변하는 전장 속 국방 AI 확산 최대 걸림돌로 경직된 무기 획득 체계를 지목했다. AI 필요성에는 공감대가 커졌지만 실제 도입 구조는 여전히 과거 방식에 머물러 있다는 지적이다. 그는 "기존 무기체계는 소요 제기부터 실전 배치까지 10년 이상 걸리는 경우가 많다"며 "민간에서는 첨단 드론과 소프트웨어가 빠르게 바뀌는데, 국방은 이런 기술을 곧바로 시험하고 현장에 적용하기 어려운 구조"라고 말했다. 이어 "지금 필요한 것은 민간의 상용 기술을 신속하게 들여와 테스트하고 보완하는 '애자일한 획득 전략'"이라고 강조했다. 다만 속도만 앞세울 수는 없다고도 덧붙였다. AI 무기체계의 안전성과 윤리성 검증은 필수지만 무결점만을 목표로 도입을 지나치게 늦춰서는 안 된다는 것이다. 심 분과장은 결국 국방 AI의 성패는 안전성과 속도 사이의 균형을 어떻게 제도화하느냐에 달려 있다고 봤다. 더불어 한국 국방 AI 한계가 단순 예산 부족에만 있지 않다고 진단했다. 투자된 예산을 실제 전력화로 연결할 조직, 인력, 산업 생태계가 함께 부족하다는 것이다. 심 분과장은 "예산 확대도 중요하지만 그 돈을 흡수해 사업화하고 현장 전력으로 연결할 시스템이 같이 커져야 한다"며 "그렇지 않으면 돈은 써도 성과로 이어지기 어렵다"고 지적했다. 민간 기술을 국방에 빠르게 접목할 수 있는 연결 구조도 핵심 과제로 꼽았다. 군이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 하고, 이를 바탕으로 스타트업과 방산기업이 시제품을 만든 뒤 실제 군 도입까지 이어지는 선순환 체계가 필요하다는 설명이다. 심 분과장은 "국방 분야는 데이터에 대한 갈증이 크다"며 "실증에서 끝나지 않고 도입까지 이어지게 하려면, 그 사이의 '죽음의 계곡'을 메워줄 국방 AX 거점 같은 플랫폼이 필요하다"고 말했다. '미국식 국방 AI 도입은 부적합…"소버린 AI 기반 국방 특화 현실적" 심승배 분과장은 한국 국방 AI의 전략 방향과 관련해 미국식 모델을 그대로 답습하기는 어렵다고 진단했다. 미국은 막대한 자본을 바탕으로 국방이 AI 혁신을 주도하는 구조지만 한국은 민간과 정부가 축적한 기술 기반 위에서 국방 특화 체계를 키우는 방식이 더 현실적이라는 판단이다. 그는 "국가 차원의 소버린 AI 기반을 만들고 그 위에 국방 도메인에 맞는 특화 체계를 얹는 접근이 필요하다"며 "모든 것을 처음부터 국방이 독자 개발하겠다는 방식은 비효율적일 수 있다"고 말했다. 특히 국방 AI는 범용 대형 모델만으로는 한계가 있다고 봤다. 부대 내부 민감 정보 처리나 무기체계 직접 탑재 같은 영역에서는 경량화된 소형 모델이 필수적이라는 설명이다. 심 분과장은 "국방 AI는 결국 현장 적용성과 보안성을 동시에 만족해야 한다"고 강조했다. 이를 위해서는 민간 AI 스타트업과 방산기업이 군 데이터를 안전하게 활용하고 시제품을 만들어볼 수 있는 '국방 AI 플레이그라운드', 즉 국방 AX 거점 같은 생태계가 필요하다고도 했다. 실증과 실제 도입 사이의 단절을 줄이기 위해 정부의 인프라·예산 지원이 함께 이뤄져야 한다는 주장이다. 또 심 분과장은 "미래전은 결국 드론 대 드론의 물량전이 될 것"이라며 "유사 시 필요한 드론을 대량 생산할 수 있는 역량을 지금부터 갖춰야 한다"고 말했다.

2026.04.22 16:52남혁우 기자

"이체해줘"…웰컴저축은행, 음성인식 'AI 금융비서' 만든 이유

“홍하나에게 3만원 송금해줘” 말로 돈 보내는 시대 왔다. 누가 민감한 금융 서비스를 음성으로 이용하겠냐는 회의적인 시각도 있었지만, 현실은 달랐다. 웰컴저축은행이 지난달 음성으로 이체할 수 있는 '인공지능(AI) 금융비서' 서비스를 출시한 결과, 예상보다 사용자들이 활발하게 이용 중인 것으로 나타났다. AI 금융비서는 사용자가 음성이나 텍스트로 명령을 내리면 이를 수행하는 서비스다. 현재 이체, 계좌정보 조회, 거래내역 조회, 메뉴 이동 등의 기능을 지원한다. 특히 서비스를 경험한 사용자들의 재사용률이 높은 것으로 나타났다. 말 한마디면 송금이 이뤄지고, 원하는 메뉴로 이동할 수 있는 직관적인 사용성이 강점이라는 게 웰컴저축은행의 설명이다. 지디넷코리아는 지난 21일 서울 용산구 웰컴저축은행 본사에서 AI 금융비서 서비스 기획과 개발을 주도한 김아론 AICT 이노베이션테크팀장과 전진영 플랫폼사업팀장을 만나 인터뷰를 진행했다. “음성으로 바로 실행”…조작 단계 최소화 AI 금융비서는 모바일 뱅킹 앱 이용 시 조작 단계를 줄이기 위한 취지에서 기획됐다. 이동 중이거나 손을 쓰기 어려운 상황, 혹은 스마트폰 조작이 익숙하지 않은 사용자에게 직관적인 금융 서비스를 제공하는 것이 출발점이었다. 그러나 지난 3월 서비스 출시 후 뚜껑을 열어보니, 실제 이용자층은 예상과 달랐다. 김아론 팀장은 “초기에는 고령층 중심의 서비스가 될 것으로 예상했지만, 실제로 주 고객층인 40~50대가 음성인식 기능을 많이 활용하는 것으로 나타났다”고 말했다. 사용자들은 주로 음성 명령을 통해 이체를 하는 데 서비스를 활용한다. 이체는 기존 거래 이력이 있거나 사전에 등록된 계좌에 한해 가능하다. 예를 들어 “홍하나에게 3만원 입금해줘”라고 말하면 기존 거래 내역에 있는 동일 이름의 계좌로 이체가 진행된다. 다만 오입금을 방지하기 위해 최종 단계에서는 '확인' 버튼을 눌러야 한다. 전진영 팀장은 “처음에는 공공장소에서 음성으로 금전 거래를 하는 것에 대한 우려가 있었지만, 직접 사용해보니 오히려 말로 하는 것이 더 편리하다는 반응이 많다”고 설명했다. 또 앱에서 필요한 메뉴를 일일이 찾지 않아도 음성을 통해 바로 접근할 수 있다는 것도 장점이다. 전 팀장은 “AI 금융비서를 통해 메뉴 탐색 없이 다양한 기능을 이용할 수 있다는 점에서 사용자들이 서비스를 찾고 있다”며 “궁극적으로는 '노메뉴 뱅킹'을 구현하는 것이 목표”라고 말했다. “기술 개발은 직접”…내재화 전략 AI 금융비서 서비스를 위한 인프라 구축부터 시스템 개발, 파인튜닝, 기획 등 대부분은 웰컴저축은행 인력이 수행했다. 일반적으로 금융권이 외주 시스템통합(SI) 업체나 그룹사 IT기업에 의존하는 것과는 다른 행보다. 웰컴저축은행은 기술 내재화를 위해 개발 역량을 내부에 집중하고 있다. 현재 AI 모델링 담당 인력은 13명, 전체 기술 인력은 100명 이상으로 전체 인력의 약 6분의 1 수준이다. 차세대 시스템 전환과 같은 대형 프로젝트를 제외하면 대부분의 개발을 자체 수행하고 있다. 김아론 팀장은 “서비스 도입을 위해 관련 기술을 직접 학습하고 구현하고 있다”며 “이 경우 새로운 기술을 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다”고 말했다. 거대언어모델(LLM)은 한국어 인식률을 고려해 LG의 '엑사원'을 채택했다. 핵심 서비스는 내부 역량으로 개발하되, AI 모델은 외부 기술을 결합하는 방식을 택했다. 여기에 금융 서비스 특성에 맞게 직접 전문용어 학습과 파인튜닝을 진행했다. 예를 들어 “송금해줘”, “보내줘”, “쏴줘” 등 다양한 표현을 모두 '이체'로 인식하도록 모델을 학습시켰다. 김 팀장은 “자연어를 실제 금융 거래로 연결하는 과정에서 의도 해석 오류를 줄이는 것이 가장 큰 과제였다”며 “금융 특화 발화 데이터를 지속적으로 학습시키며 정확도를 높이고 있다”고 설명했다. “AI 금융비서→AI 에이전트로” 웰컴저축은행은 향후 AI 금융비서를 자율적으로 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 고도화할 계획이다. 현재는 이체, 조회, 메뉴 이동 중심이지만, 앞으로는 대출 한도 조회, 타 금융사 상품 비교 등으로 기능을 확장한다. 웰컴저축은행 사용자의 주 관심 영역인 대출 실행 영역까지 서비스를 넓히는 것이 목표다. 전진영 팀장은 “모니터링 결과 금리나 대출 관련 문의가 많았다”며 “대출 한도 조회, 상품 비교 기능을 추가하는 방안을 검토 중”이라고 말했다. 이어 “장기적으로는 대출 가입과 해지까지 대화형으로 처리할 수 있도록 발전시킬 계획”이라고 덧붙였다.

2026.04.22 14:55홍하나 기자

한국딥러닝, 글로벌 OCR 벤치마크 1위…"제미나이·GPT 제쳐"

한국딥러닝이 글로벌 인공지능(AI) 시장에서 문서 처리 모델 경쟁력을 입증했다. 한국딥러닝은 허깅페이스에 등재된 글로벌 멀티모달 광학문자인식(OCR) 벤치마크 'OCR벤치 v2' 2026년 3월 영어 부문 평가에서 68.1점으로 종합 1위를 기록했다고 22일 밝혔다. 아시아 기업이 구글 제미나이를 제치고 정상에 오른 것은 이번이 처음이다. 이번 평가에서 한국딥러닝은 제미나이 3 프로 프리뷰를 4.7점 차로 앞섰다. 오픈AI GPT-5, 알리바바 큐웬3-옴니-30B, 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.6 등 주요 모델보다 더 높은 점수를 받았다. OCR벤치 v2는 레이아웃 분석을 비롯한 수식 해석, 도표 이해, 논리 추론 등 31개 시나리오를 검증하는 고난도 벤치마크다. 또 1만 건 수작업 검증 데이터와 1500장 비공개 테스트셋으로 성능을 이중 검증할 수 있다. 한국딥러닝은 모델이 문서 구조화와 맥락 이해에서 강점을 보였다고 밝혔다. 문서 파싱 40.7점과 맥락 이해 85.4점을 기록하며 세부 항목 전반에서 고른 성과를 냈다는 설명이다. 핵심 기술은 환각을 최소화한 '니어-제로 할루시네이션(Near-Zero Hallucination)'이다. 이 기술은 문서에 없는 정보를 생성하지 않고 실제 문서에 기반한 정보만 추출하도록 설계됐다. 한국딥러닝은 문서 구조 이해에 특화된 모델을 자체적으로 만든 기업으로 알려졌다. 이를 통해 레이아웃과 항목 간 관계 위치 정보를 함께 반영해 의미 오류를 줄였다는 평을 받고 있다. 실제 환경 적용성도 확인됐다. 한국어 손글씨 등 노이즈가 많은 입력에서도 안정적인 인식이 가능하며 비공개 테스트셋에서도 성능이 유지된 것으로 나타났다. 김동현 한국딥러닝 최고전략책임자(CSO)는 "글로벌 빅테크들이 주도하는 AI 시장에서 아시아 기업이 순수 국내 기술로 제미나이와 GPT를 넘어섰다는 것은 의미 있는 성과"라며 "범용 모델이 따라올 수 없는 문서 지능 영역에서 구조적 설계를 통해 기술 격차를 증명했다"고 밝혔다.

2026.04.22 14:55김미정 기자

AWS "파트너 중심 한국 AI 생태계 강화…산업 AX 역량 키운다"

아마존웹서비스(AWS)가 한국 파트너 생태계를 중심으로 국내 인공지능(AI) 시장 지원을 강화한다. 매니지드 서비스 기업(MSP), 독립 소프트웨어 벤더(ISV), 컨설팅 파트너와 협업해 산업별 AI 전환(AX)을 가속하고 마켓플레이스를 통해 글로벌 진출까지 지원한다는 전략이다. 방희란 AWS코리아 파트너 부문 총괄은 22일 서울 역삼 한국 오피스에서 열린 기자간담회에서 "AI 시대에는 파트너와 함께 고객 가치를 만들어가는 구조가 핵심"이라며 "파트너 역량 강화와 생태계 활성화를 지속 추진하겠다"고 말했다. 그는 AWS가 성장하면 MSP도 함께 성장하는 구조라며 파트너 생태계의 중요성을 강조했다. 실제 AWS는 지난 2025년 4분기 연간 환산 매출 1420억 달러(약 209조원) 규모, 전년 대비 24% 성장률을 기록하며 최근 13분기 중 가장 빠른 성장세를 보였다고 밝혔다. 파트너 사업 기회도 확대되고 있다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 AWS 파트너는 AWS 관련 사업 지출 1달러당 최대 7.13달러의 수익을 창출하는 것으로 나타났다. 단순 재판매를 넘어 설계·구축·운영·자문 등 전 영역에서 부가가치를 만들어내는 구조가 핵심으로 꼽혔다. AWS는 이같은 흐름에 맞춰 파트너 전략을 확장과 협업 중심으로 재편했다. 방 총괄은 "고객 요구가 복잡해지면서 단일 파트너만으로 해결하기 어려운 상황"이라며 "시스템 통합(SI)·MSP·ISV·컨설팅 파트너 간 조기 협업을 통해 고객 문제를 해결하고 있다"고 설명했다. 특히 MSP 역할 변화가 핵심으로 제시됐다. 기존 클라우드 인프라 운영 중심에서 벗어나 애플리케이션 현대화, 보안, AI 기반 운영까지 아우르는 'MSP 3.0' 단계로 진화하고 있다는 분석이다. 여기에 시장 전반에서 AX가 가속화되면서 산업별 도메인 이해와 AI 역량 결합이 MSP의 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있다고 짚었다. 마켓플레이스도 주요 성장 축이다. AWS는 파트너 주도 거래 프로그램(CPPO)을 통해 파트너가 고객과 직접 거래를 주도할 수 있도록 지원하고 있다. 구매 과정 단축과 글로벌 시장 진출을 동시에 가능케 한다는 전략이다. 이를 통한 국내 ISV의 글로벌 진출 사례도 확대되고 있다. 네오사피엔스, 솔트룩스, 슈퍼브에이아이 등이 AWS 마켓플레이스를 통해 글로벌 카탈로그에 진입한 바 있다. 또 국내 대표 AWS MSP인 메가존클라우드 역시 마켓플레이스 비즈니스를 활용해 매출과 프로젝트 기회를 확대해왔다. AWS는 산업별 특화 전략도 강화한다는 목표다. 제조·금융·헬스케어 등 산업별로 검증된 파트너를 중심으로 AI 기반 솔루션을 확산시키고 단순 기술 공급이 아닌 성과 중심 파트너 모델을 구축한다는 방침이다. 대표 사례로는 포스코DX 스마트 제조, 두산디지털이노베이션 예지정비, 메가존클라우드 금융 AI, CJ올리브네트웍스 데이터 기반 의사결정, NDS 정밀 의료 등이 소개됐다. AWS는 이같은 사례를 바탕으로 국내 산업별 AI 적용 성과가 본격화되고 있다고 설명했다. 방 총괄은 "AI 시대에는 산업 도메인과 기술의 결합이 가장 중요한 경쟁력"이라며 "한국 파트너와 함께 글로벌 수준의 AI 비즈니스를 만들어갈 것"이라고 강조했다.

2026.04.22 11:51한정호 기자

[현장] AWS "AI 에이전트 시대, 데이터·모델 결합 스택으로 승부"

아마존웹서비스(AWS)가 데이터 중심 인공지능(AI) 전략과 글로벌 협력 확대를 앞세워 에이전틱 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 한국을 포함한 주요 시장에서 파트너 생태계와 인프라 경쟁력을 결합해 기업의 '즉시 성과형' AI 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 라훌 파탁 AWS 데이터·AI GTM 부문 부사장은 22일 서울 역삼 한국 오피스에서 열린 기자간담회에서 "2026년은 에이전트의 해"라며 "이 가운데 한국은 글로벌 AI 혁신의 중심에 있는 시장"이라고 강조했다. 그는 삼성·LG·SK 등 국내 주요 기업과 협력해 온 메가존클라우드·LG CNS·GS네오텍·베스핀글로벌 등 파트너를 언급하며 이들이 한국 시장의 AI 경쟁력 확보를 지원해왔다는 점을 짚었다. 이날 파탁 부사장은 AI 경쟁력의 핵심을 데이터로 지목했다. 그는 "이제 AI 모델 자체는 차별화 요소가 아니다"라며 "기업이 보유한 고객·업무 데이터를 AI와 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. AWS는 이러한 흐름에 대응해 데이터와 AI를 통합한 '에이전틱 AI 스택'을 전면에 내세우고 있단. 아마존 베드록과 세이지메이커, 에이전트코어를 중심으로 데이터 레이크, 거버넌스, 인프라를 모두 아우르는 구조다. 베드록은 다양한 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있는 플랫폼으로, 기업이 특정 모델에 종속되지 않도록 설계됐다. 여기에 세이지메이커를 통한 모델 개발·운영과 에이전트코어 기반 실행 환경을 결합해 AI 서비스 전 과정을 지원한다는 설명이다. 특히 개발 생산성을 높이는 핵심 도구로 '키로(Kiro)'를 강조했다. 키로는 코드를 생성·배포하는 AI 개발 환경으로, 기존 개발 과정을 자동화하고 에이전트 기반 개발 방식을 지원한다. 이를 통해 코드 생성부터 운영, 개선까지 이어지는 자동화된 개발 사이클 구축을 돕는다. 또 AWS는 클라우드 인프라 전환 및 레거시 인프라 현대화를 동시 지원하며 기업들이 기존 시스템 전환을 기다리지 않고도 AI 가치를 빠르게 구현하는 '트랜스폼'도 공급한다. 이에 대해 파탁 부사장은 "고객은 AI 도입 이후 수개월이 아니라 수주 내 성과를 원한다"며 "현대화와 혁신을 동시에 추진하는 것이 중요하다"고 말했다. AWS는 실제 AI 성과를 내는 기업의 공통 요소로 목표·데이터·가드레일·실행 등 네 가지를 제시했다. 특히 보안과 규제는 혁신의 장애물이 아니라 빠른 실행을 가능하게 하는 기반이라고 짚었다. 파트너 생태계도 핵심 축이다. AWS는 액센추어와 같은 글로벌 파트너가 에이전틱 AI 플랫폼을 구축해 생산성 50~85% 향상과 투자수익률(ROI) 4배를 높이는 성과를 냈다고 밝혔다. 한국에서도 다양한 산업에서 유사한 적용 사례가 확대되고 있다는 설명이다. AWS는 AI 경쟁력 강화를 위해 글로벌 기술 기업과 협력도 확대하고 있다. 오픈AI·앤트로픽·엔비디아·세레브라스 등과 협력해 다양한 모델과 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 통합 제공하는 다각화 전략을 추진 중이다. 최근 AWS는 아마존 베드록을 통해 앤트로픽의 최신 모델 '클로드 오푸스 4.7'을 제공한다고 발표했다. 여기에 앤트로픽은 AWS 자체 칩 '트레이니움' 기반 5기가와트(GW) 인프라를 확보하고 아마존은 앤트로픽에 50억 달러(약 7조 3900억원)를 신규 투자하는 전략적 협력을 강화한다. 동시에 AWS는 오픈AI 파트너십도 확대해 고객이 다양한 모델을 선택할 수 있는 환경을 제공할 방침이다. 파탁 부사장은 "AI는 단일 도구가 아니라 다양한 에이전트와 서비스를 조합하는 방향으로 진화하고 있다"며 "AWS는 한국을 포함한 글로벌 고객이 빠르게 성과를 창출할 수 있도록 가장 포괄적인 플랫폼과 파트너 생태계를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.22 11:51한정호 기자

스노우플레이크, 인텔리전스·코텍스 코드 업데이트

스노우플레이크가 데이터와 인공지능(AI)을 결합해 실제 업무를 수행하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 전환 가속에 나섰다. 스노우플레이크는 '스노우플레이크 인텔리전스'와 '코텍스 코드' 전반에 걸친 주요 업데이트를 22일 발표했다. 단일 플랫폼에서 비즈니스 사용자와 개발자 모두를 위한 에이전틱 AI 환경을 제공하는 것이 핵심이다. 이번 업데이트는 AI가 단순 응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전한 흐름을 반영했다. 기업은 스노우플레이크 데이터를 기반으로 다양한 데이터 소스와 시스템 AI 모델을 통합해 실행 중심 데이터 운영 체계를 구축할 수 있다. 스노우플레이크 인텔리전스는 개인화된 업무 에이전트로 고도화됐다. 사용자별 선호와 워크플로우를 학습해 반복 업무를 자동화하고 거버넌스 기반 데이터에서 신뢰 가능한 인사이트를 도출한다. 새롭게 추가된 '스킬스' 기능은 발표 자료 작성, 다단계 분석, 후속 조치 전달 등 업무를 자연어로 지시하면 자동 수행하도록 지원한다. 또 '모델 커넥스트 프로토콜(MCP) 커넥터'를 통해 지메일, 구글 캘린더, 지라, 세일즈포스, 슬랙 등 주요 업무 도구와 연동해 기존 환경에서 작업을 이어갈 수 있다. '딥 리서치' 기능은 정형·비정형 데이터와 외부 정보를 결합해 출처 기반 다단계 보고서를 생성하고 단순 결과를 넘어 원인과 후속 조치까지 제시한다. 코텍스 코드는 개발자를 위한 AI 에이전트 환경으로 확장됐다. 아마존웹서비스(AWS) 글루, 데이터브릭스, 포스트그레스 등 다양한 데이터 시스템을 지원해 데이터 위치와 관계없이 개발이 가능하다. 또 MCP와 에이전트 통신 프로토콜(ACP)를 통해 외부 AI 시스템과 연동이 가능해 기존 에이전트와 워크플로에 직접 통합할 수 있다. 이를 통해 개발자는 중복 작업을 줄이고 개발 속도를 높일 수 있다. 개발 환경 측면에서는 VS 코드 확장 기능과 클로드 코드 플러그인이 추가돼 IDE 내에서 바로 AI 코딩을 수행할 수 있다. 또 파이썬, 타입스크립트 기반 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통해 기업이 자체 애플리케이션에 기능을 통합할 수 있다. 클라우드 환경에서도 활용 범위가 확대됐다. '클라우드 에이전트'와 '플랜 모드' 기능을 통해 브라우저에서 코드 실행과 워크플로 제어가 가능해지고 작업 정확성과 통제력이 강화됐다. 현재 9100개 이상의 고객이 매주 스노우플레이크 AI 제품을 사용하고 있으며 AI 도입은 실험 단계를 넘어 실제 운영 단계로 확산하고 있다. 바리스 굴테킨 스노우플레이크 AI 부사장은 "AI는 모든 기업 운영 방식을 변화시키고 있으며 시장을 선도하는 플랫폼은 적절한 데이터와 거버넌스를 바탕으로 AI를 실제 업무에 쉽게 적용할 수 있어야 한다"며 "우리는 데이터를 통합하고 핵심 시스템을 연결해 AI를 조직의 업무 수행을 돕는 도구로 전환하도록 지원한다"고 밝혔다.

2026.04.22 11:39김미정 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

SK하이닉스 1분기 영업이익률이 무려 72%...마이크론·TSMC 제쳐

美 공화당 "친중 성향 한국 정부, 쿠팡 공격 멈춰야"

고유가 지원금 코 앞인데…CU 물류 파업에 촉각

괴물 보안AI '미토스' 해킹 당했나…앤트로픽, 또 보안사고

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.