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AR 글래스, AI시대에 새로운 폼팩터가 될 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 오늘 하루 스마트폰을 얼마나 자주 들여다보셨나요? 길을 찾을 때도, 친구와 대화할 때도, 심지어 밥을 먹을 때도 우리 시선은 손바닥 안의 작은 화면에 묶여 있죠. 하지만 최근 이 익숙한 풍경을 송두리째 바꾸려는 움직임이 포착되고 있습니다. 바로 인공지능(AI)과 결합한 AR 글래스가 그 주인공인데요. 과연 안경 하나가 스마트폰의 역할을 대신하는 '새로운 폼팩터'로 자리 잡을 수 있을까요? 이 흥미로운 주제를 두고 서로 다른 시각을 가진 AI 패널들이 모여 깊이 있는 대화를 나눴습니다. 이번 논의에는 총 여섯 명의 전문가 관점을 가진 AI 패널들이 참여했습니다. 온디바이스 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 가능성을 믿는 'AI 기술 전문가', 공학적 한계와 반도체의 효율성을 따지는 'AI 반도체 전문가', 기술보다는 시장의 논리와 사용자 생태계를 중시하는 '모바일 시장 전문가', 보조 기기로서의 실무적 발전을 추구하는 '기술 혁신 전문가', 사생활 침해와 사회적 수용성을 고민하는 'AI 윤리 전문가', 그리고 이 모든 낙관론을 차갑게 분석하는 '비판적 관점의 패널'까지 말이죠. 이들은 각기 다른 데이터와 논리를 바탕으로 AR 글래스의 미래를 치열하게 그려냈습니다. 폰을 주머니에 넣을 시간, '상황 인지'가 가져올 인터페이스 혁명 토론의 서막은 AI 기술 전문가의 강한 확신으로 시작되었습니다. 이 패널은 2026년 1분기 스마트 글라스 출하량이 전년 대비 167%나 급증해 약 225만 대에 달했다는 수치를 강조했는데요. 특히 삼성전자가 구글과 협력해 준비 중인 '인텔리전트 아이웨어'나 애플이 2027년 출시를 목표로 하는 기기들이 단순한 안경이 아니라는 점에 주목했습니다. 이 패널은 온디바이스 LLM이 우리의 시각과 음성 정보를 실시간으로 분석해, 우리가 굳이 스마트폰을 꺼내 앱을 실행하지 않아도 AI가 상황을 먼저 인지하고 정보를 제공하는 '상황 인지형 컴퓨팅'의 시대를 예고했죠. 예를 들어 눈앞의 외국인과 대화할 때 실시간 번역이 안경 렌즈에 떠오르거나, 길을 걸을 때 화살표가 바닥에 투영되는 식입니다. 하지만 이런 낙관론에 대해 모바일 시장 전문가 관점의 패널은 즉각적으로 제동을 걸었습니다. 기술이 아무리 뛰어나도 스마트폰이 지난 15년간 구축한 거대한 생태계를 무시할 수 없다는 논리였죠. 스마트폰은 단순한 전화기가 아니라 결제, 본인 인증, 업무 도구의 중심입니다. 이 패널은 우리가 피처폰에서 스마트폰으로 넘어올 때 앱스토어라는 새로운 생태계가 있었기에 가능했다는 점을 상기시키며, 현재 AR 글래스에는 그런 '킬러 앱'이나 결제 인프라가 전무하다고 지적했습니다. 기술적 성능의 진화보다 중요한 것은 '사용자 행동 전환의 임계점'인데, 안경이 주는 편의성이 폰을 쓰는 관성보다 훨씬 커야만 주류 폼팩터가 될 수 있다는 냉철한 진단을 내놓은 것입니다. 논점은 여기서 한 단계 더 나아가 '대체'인가 '확장'인가로 옮겨갔습니다. 기술 혁신 전문가 패널은 삼성이 채택한 '스플릿 컴퓨팅' 방식을 근거로 들며 현실적인 대안을 제시했는데요. 모든 연산을 안경에서 다 하려 하지 말고, 주머니 속 스마트폰의 성능을 빌려 쓰는 보조 기기로서 먼저 정착해야 한다는 주장이었습니다. 실제로 삼성의 기기가 9시간이라는 사용 시간을 확보한 비결도 이런 분산 처리 방식에 있었죠. 즉, 당장 스마트폰을 버리는 것이 아니라 AI 경험을 화면 밖으로 확장하는 보조 기기로서 시장 점유율 20%를 달성하는 것이 더 실현 가능한 시나리오라는 점에서 논의의 접점이 만들어지기 시작했습니다. 기자가 지켜본 토론의 열기는 뜨거웠지만, 각 패널은 숫자를 통해 냉정함을 유지했습니다. 메타가 2026년 1분기 시장의 69.2%를 점유하며 독주하는 현 상황을 두고, AI 기술 패널은 삼성과 애플의 참전이 이 독점 구조를 깰 것이라 본 반면, 비판적 관점의 패널은 여전히 낮은 전체 출하량 수치를 들어 대중화까지는 갈 길이 멀다고 반박했습니다. 결국 첫 번째 쟁점은 혁신적인 사용자 경험이 기존의 강력한 습관과 생태계라는 성벽을 넘을 수 있느냐로 모아졌습니다. 공학적 난제와 반도체의 벽, 독립형 기기로의 머나먼 여정 두 번째로 충돌한 지점은 눈앞에 닥친 공학적 한계였습니다. AI 반도체 기술 전문가 패널은 AR 글래스가 스마트폰을 '초월'하기 위해서는 안경 다리 안에 슈퍼컴퓨터 수준의 연산 능력을 넣어야 한다고 강조했습니다. 이 패널에 따르면 2029년까지 5W 미만의 아주 적은 전력으로 초당 100조 회 이상의 연산이 가능한 온디바이스 AI 칩이 상용화되지 않는다면, 독립적인 폼팩터로의 진화는 불가능에 가깝습니다. 발열 문제 또한 심각합니다. 얼굴에 밀착되는 기기 특성상 조금만 열이 나도 사용자는 불쾌감을 느끼게 되는데, 고성능 AI 연산은 필연적으로 열을 동반하기 때문입니다. 이러한 반도체의 벽을 두고 비판적 관점 패널은 과거 구글 글라스의 실패를 상기시켰습니다. 2013년 당시에도 기술은 화려했지만, 배터리 지속 시간과 투박한 디자인, 그리고 무엇보다 '안경다리가 뜨거워지는 문제'를 해결하지 못해 대중의 외면을 받았다는 것이죠. 이 패널은 현재 2026년의 기술 수준 역시 3nm 이하의 초미세 공정이 도입되고는 있지만, 대중이 매일 쓰고 싶을 만큼 가볍고 강력하며 오래가는 기기를 만드는 것은 여전히 '전제 불확실'의 영역이라고 꼬집었습니다. 즉, 기술적 성숙도가 사용자들의 기대치에 도달하지 못했다는 지적입니다. 여기서 논점은 다시 한번 반전되었습니다. AI 기술 전문가 패널은 반도체의 물리적 한계를 온디바이스 LLM의 '효율성'으로 극복할 수 있다고 맞섰습니다. 모든 데이터를 처리하는 것이 아니라 필요한 맥락만 골라 처리하는 영리한 알고리즘이 있다면, 100 TOPS급의 연산 능력이 없어도 충분히 혁신적인 경험을 줄 수 있다는 논리였죠. 하지만 반도체 전문가는 이에 대해 "기초 체력 없는 전술은 한계가 있다"며 고성능 기판 개발의 패러다임 변화를 거듭 강조했습니다. 이처럼 공학적 난제를 둘러싼 논쟁은 결국 '독립형 기기'로 갈 것이냐, 아니면 당분간 '스마트폰 의존형'으로 남을 것이냐의 문제로 귀결되었습니다. 패널들은 대체로 2030년 이전까지는 스마트폰의 두뇌를 빌려 쓰는 방식이 주류가 될 것이라는 점에 고개를 끄덕이면서도, 그 기간 동안 반도체 기술이 얼마나 드라마틱하게 전력 소모를 줄이느냐가 AR 글래스의 운명을 결정할 핵심 열쇠라는 데 동의했습니다. 기술의 화려함 뒤에 숨은 뜨거운 발열과 차가운 배터리 수치 사이의 싸움이 여전히 현재진행형임을 보여주는 대목입니다. 보이지 않는 눈의 공포, 윤리와 수용성이 결정할 운명 마지막으로 패널들이 가장 심도 있게 다룬 쟁점은 바로 '보이지 않는 눈'에 대한 공포, 즉 개인정보 보호와 사회적 수용성이었습니다. AI 윤리 전문가 패널은 AR 글래스가 상시적으로 시각과 청각 정보를 수집한다는 본질적인 특성을 강력하게 짚었습니다. 내가 안경을 쓰고 길을 걷는 것만으로도 주변 사람들의 얼굴과 사적인 대화가 데이터로 수집될 수 있다는 점은, 기술적 편의성을 압도하는 사회적 저항을 불러일으킬 수 있다는 경고였습니다. 이 패널은 '맥락적 동의'라는 개념을 제시하며, 타인의 프라이버시를 보호할 제도적 장치가 없다면 AR 글래스는 결코 주류가 될 수 없다고 단언했습니다. 이에 대해 AI 기술 전문가는 데이터가 클라우드로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 '온디바이스 AI'가 그 해결책이 될 수 있다고 주장했습니다. 외부로 정보가 나가지 않으니 안전하다는 논리였죠. 하지만 윤리 패널은 다시 한번 반박했습니다. 데이터가 어디서 처리되느냐보다 중요한 것은 타인의 의사와 무관하게 '기록되고 분석된다'는 사실 그 자체라는 것입니다. 삼성전자 측에서도 예상치 못한 사회적 이슈에 대한 방어 기술을 고민하고 있다고 밝힌 만큼, 이는 단순히 보안 기술의 문제를 넘어선 사회적 합의의 영역이라는 점이 명확해졌습니다. 비판적 관점 패널은 한 걸음 더 나아가 디지털 격차의 심화 문제를 제기했습니다. 고가의 AI 글래스를 착용한 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 정보 비대칭이 사회적 갈등으로 번질 수 있다는 우려였죠. 모바일 시장 전문가 역시 이런 윤리적 불신과 사회적 규제가 강화될 경우, 기업들이 아무리 혁신적인 제품을 내놓아도 시장 안착에 실패할 가능성이 높다고 덧붙였습니다. 결국 기술이 사회의 도덕적 임계점을 넘지 못하면 폼팩터의 전환은 꿈에 그칠 수 있다는 공통된 인식에 도달했습니다. 이번 토론을 통해 느낀 것은, 패널들이 단순히 기술의 좋고 나쁨을 따지는 수준을 넘어 이 기술이 인간의 삶과 관계를 어떻게 재정의할 것인가를 치열하게 고민하고 있다는 점이었습니다. 토론은 결국 '기술적 완성도', '경제적 생태계', '윤리적 수용성'이라는 세 축이 완벽한 균형을 이룰 때 비로소 안경은 스마트폰을 밀어낼 수 있다는 결론으로 향했습니다. 어느 한 축이라도 무너지면 AR 글래스는 다시 한번 '신기하지만 쓸모없는 장난감'으로 남을지도 모른다는 긴장감이 감돌았습니다. 결국 토론의 끝에서 확인한 것은 AR 글래스가 가야 할 길이 단순한 기술 혁신을 넘어선 '사회적 공진화'의 과정이라는 점이었습니다. 온디바이스 AI라는 강력한 엔진을 달았음에도 불구하고, 우리 손안의 스마트폰은 여전히 생태계라는 견고한 성벽 안에서 우리를 붙들고 있습니다. 안경이 스마트폰을 대체하느냐 아니냐의 답은 기술 명세표가 아니라, 내년 WWDC나 삼성의 다음 언팩 행사에서 우리가 보게 될 사용자들의 표정, 그리고 그 안경을 쓴 사람을 바라보는 이웃의 시선 속에 있을지도 모르겠습니다 ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/1240c23b.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.29 12:45AMEET

[현장] 배경훈 부총리 "실전형 AI 인재 길러야…산학협력 강화"

"인공지능(AI) 기술이 이론에만 머무는 것이 아니라 실제 결과물을 만들어내야 하는 시대가 왔습니다. '현장형 AI 인재'가 필요한 이유입니다. 우리 정부는 대학과 기업이 교육·연구 단계부터 긴밀히 협력해 산업 현장 수요에 맞는 AI 인재를 키울 수 있도록 도울 것입니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 서울 코엑스 플라츠홀에서 열린 '2026 대한민국 AI 혁신인재 커넥트'에서 산업형 AI 인재양성을 위해 이같이 밝혔다. 대학 연구 성과를 기업의 제품과 서비스로 연결하고, 산업 현장의 문제를 해결할 수 있는 융합형 인재를 육성해야 한다는 주문이다. 이번 행사는 과기정통부가 지원하는 AI·AX 대학원과 AI융합혁신대학원, AI스타펠로우십, 생성AI선도인재양성 사업 성과를 공유하고 향후 인재양성 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 대학원생과 연구자, 기업 관계자 등 약 1000명이 참석했으며 행사는 2020년부터 매년 열리고 있다. 배 부총리는 AI 기술이 전 산업으로 확산하면서 글로벌 경쟁 기준도 달라지고 있다고 진단했다. 단순히 성능 뛰어난 모델을 개발하는 것을 넘어 AI 시스템을 설계·구축·운영하고 산업 현장에 적용할 수 있는 종합적인 아키텍처 역량이 중요해졌다는 설명이다. 그는 "AI 반도체와 데이터센터, 로봇과 제조업을 결합한 피지컬 AI 분야에서는 세계적 수준 연구인력과 함께 현장 문제를 AI로 해결할 수 있는 인재 확보가 시급한 과제로 떠올랐다"며 "정부가 추진하는 AI 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 분야의 '3대 메가 프로젝트'를 산업 경쟁력으로 연결하려면 전문인력이 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 이어 "대규모 AI 투자가 산업 경쟁력으로 이어지려면 이를 연구하고 현장에 적용할 인재 육성이 뒷받침돼야 한다"며 "AI가 다른 학문과 산업 분야에 연결될 때 비로소 시너지를 낼 수 있다"고 강조했다. 배 부총리는 국내 인재가 성장하고 정당한 대우를 받을 수 있는 연구·산업 환경도 조성하겠다고 밝혔다. 그는 "최근 미국 샌프란시스코에서 한국 기업이 빅테크들과 1경원 넘는 규모 협력 체계를 구축하기로 했다"며 "대한민국 AI에 대한 관심과 협력 제안이 이어지는 만큼 우리 인재들이 글로벌 시장에서 대우받을 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "우리가 AI 3대 강국으로 가기 위해서는 인재들이 한국에서 마음껏 연구하고 좋은 성과를 낼 수 있어야 한다”며 “AI 대학원과 함께 인재를 어떻게 길러내고 졸업 이후에도 다음 역할을 이어가도록 할지 고민할 것"이라고 덧붙였다. AI 인재양성 산합협력 비전선포식…국내 산학계 모여 이날 개회식에서는 배 부총리와 홍진배 정보통신기획평가원장, 대학·기업·연구기관 관계자 20여명이 'AI 인재양성 산학협력 비전선포식'을 진행했다. LG AI연구원과 NC AI, 엘리스그룹, 인이지, 포티투마루, 롯데이노베이트, 바이브컴퍼니, 한국전자기술연구원 등이 산업·연구계를 대표해 참여했다. 대학에서는 고려대와 성균관대, 한양대 ERICA, UNIST 등이 뜻을 모았다. 참석자들은 대학의 교육·연구 역량과 산업계의 인력 수요를 연결하고 산학 공동 교육과 연구를 확대하기로 했다. 학생이 대학에서 쌓은 연구 역량을 기업 현장에서 활용하고, 졸업 이후 국내 산업계와 연구기관에서 경력을 이어갈 수 있는 환경을 조성한다는 취지다. 배 부총리는 비전선포식 이후 대학과 기업의 전시 부스를 찾아 AI 인재양성 사업을 통해 나온 연구 결과를 살펴보고 대학원생들의 발표를 들었다. 이어 열린 산학연 간담회에서는 데이터센터와 피지컬 AI 등 핵심 분야에 필요한 역량과 인재 육성 방안이 논의됐다. 과기정통부는 이번 간담회를 비롯해 대학·기업·연구기관의 의견을 수렴해 'AI 인재양성 지원 전략'을 마련할 계획이다. 산업 수요를 교육과정에 반영하는 방안과 인재의 연구·취업·성장을 잇는 지원체계를 구체화한다. 행사는 오는 31일까지 기조강연과 대학원생 우수 성과 발표·시상, 글로벌 AI 기업에 진출한 선배와의 대화, '과학과 AI의 만남'을 주제로 한 토크쇼와 북콘서트 등으로 진행된다. 배 부총리는 "AI 경쟁의 핵심은 기술 연구·개발을 넘어 산업 현장의 문제를 해결할 인재를 확보하는 데 있다"며 "AI 인재들이 도전적인 연구와 안정적인 성장을 이어갈 수 있도록 대학, 기업과 협력해 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.29 11:56김미정 기자

정부, 피지컬 AI·데이터센터 인재 키운다…산학협력 강화

정부가 피지컬 인공지능(AI)과 데이터센터, 반도체 등 핵심 분야를 이끌 인재 확보를 위해 산학 협력을 강화한다. 과학기술정보통신부는 29~31일 서울 코엑스 더플라츠에서 '2026 대한민국 AI 혁신인재 커넥트'를 개최한다고 밝혔다. 이날 AI 인재양성 사업에 참여하는 대학과 기업·연구기관 관계자 등 1000여명이 모여 주요 성과를 공유하고 미래 인재양성 방향을 논의한다. 개회식에서는 과기정통부와 정보통신기획평가원(IITP)·AI 기업·연구기관·대학 관계자 20여명이 'AI 인재양성 산학협력 비전선포'에 서명한다. 대학의 교육·연구 역량과 산업 현장의 수요를 연결해 AI 인재를 공동으로 육성하겠다는 취지다. 산학연 관계자들은 간담회를 열고 데이터센터와 피지컬 AI 등 핵심 분야에 필요한 인재 역량을 논의한다. 산업계가 요구하는 AI 인재상과 대학·기업 간 협력 방향도 살핀다. 과기정통부는 간담회를 포함한 현장 의견을 토대로 AI 시대에 필요한 인재양성 방향과 지원체계를 구체화할 방침이다. 이를 바탕으로 'AI 인재양성 지원 전략'도 마련한다. 행사에는 AI·AX 대학원과 AI융합혁신대학원·AI스타펠로우십·생성AI선도인재양성 등 정부 지원 사업에 참여하는 인재들이 참석한다. 기조강연과 대학원생 우수성과 발표·시상이 진행된다. AI 빅테크 선배와의 대화와 '과학과 AI의 만남'을 주제로 한 토크쇼·북콘서트도 마련된다. 22개 대학·대학원과 9개 기업이 참여하는 전시 부스에서는 AI 인재양성 사업의 연구성과를 선보인다. 모의면접과 일대일 상담·기업 채용설명회·대학원 입시상담 등을 통해 학생들의 진로 탐색도 지원한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 경쟁의 핵심은 AI 기술의 연구·개발을 넘어 산업 현장의 문제를 해결하는 인재 확보에 있다"며 "정부는 AI 인재들이 도전적인 연구와 안정적인 성장을 이어갈 수 있도록 대학과 기업과 협력해 지속적으로 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.29 10:33김미정 기자

"AI 속도조절 장치 마련 시급"…美 빅테크 직원들, 국제 공조 요구

오픈AI·앤트로픽 등 인공지능(AI) 기업 직원들이 기술 개발 속도를 통제할 국제적 안전장치 마련을 촉구했다. 28일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI와 앤트로픽, 구글, 메타 등 약 12개 AI 기업에서 근무하는 직원 1100여명이 미국 정부에 최첨단 AI 개발 속도를 의도적으로 조절할 수 있는 기술과 거버넌스 체계 구축을 지원해달라는 청원에 서명했다. 해당 청원은 자동화된 AI 연구가 발전하면서 더 정교한 AI 시스템이 사람 통제 범위를 벗어날 실질적인 위험이 커지고 있다는 내용이다. 필요할 경우 AI 개발 속도를 늦출 수 있도록 미국 정부가 관련 국제 협력에 나서야 한다는 요구가 담겼다. 청원에는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)와 야쿠프 파초키 오픈AI 수석과학자, 자오성자 메타 초지능연구소 수석과학자 등 AI 기업 임원과 공동창업자, 연구 책임자도 참여했다. 이들은 AI가 제한적인 인간 감독 하에 복잡한 업무를 수행하고 핵심 SW 보안 취약점을 찾아 악용할 가능성이 커졌다고 우려했다. AI 능력이 고도화될수록 사회가 기술 변화에 대비할 시간을 확보해야 한다는 주장이다. 샘 알트먼 오픈AI CEO와 데미스 허사비스 구글딥마인드 CEO 등도 최첨단 AI 모델을 검증하고 관련 기준을 정할 국제 감시기구가 필요하다고 주장한 바 있다. 앤트로픽은 정부와 AI 개발사가 위험 상황에서 개발 속도를 늦추거나 일시 중단할 시점을 공동 결정하는 체계를 제안하기도 했다. 앤트로픽은 "우리 연구는 사회가 대비할 수 있도록 최첨단 AI 개발 속도를 의도적으로 조절할 수 있는 수단이 필요하다는 점을 보여준다"며 "업계 전반에서 폭넓은 공감대가 형성된 것을 기쁘게 생각한다"고 소셜미디어 '엑스(X)' 공식 계정에서 밝혔다.

2026.07.29 10:03김미정 기자

트럼프, 중국 AI 공급망 '이중 차단'…로봇·인버터 수입 막는다

미국 트럼프 행정부가 인공지능(AI) 인프라 공급망 보호를 명분으로 중국산 휴머노이드 로봇과 전력 인버터 신규 수입을 전면 차단한다. AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 장비까지 규제 대상으로 확대하면서 중국 의존도를 낮추고 자국 중심 AI 공급망 재편에 속도를 내는 모습이다. 28일(현지시간) 로이터통신에 따르면 미국 연방통신위원회(FCC)는 중국산 신규 휴머노이드·사족보행 로봇과 전력 인버터의 미국 수입을 금지하는 조치를 발표했다. 이번 조치는 국가안보 위험을 줄이고 AI 산업 핵심 공급망을 미국 내로 이전하기 위한 목적으로 풀이된다. 전력 인버터는 태양광과 배터리, 전력망, 데이터센터 설비를 연결하는 핵심 장비다. 최근 미국 전역에서 AI 데이터센터 건설이 급증하면서 안정적인 전력 공급과 계통 연계 기술의 중요성이 커지자 규제 범위를 로봇뿐 아니라 전력 장비까지 확대한 것으로 풀이된다. 아울러 AI가 탑재되는 중국 휴머노이드 로봇 역시 안보 관리 대상으로 확대했다. 미국 정부는 네트워크에 연결된 로봇이 산업 현장이나 연구시설에서 데이터를 수집하거나 원격 제어될 경우 국가안보 위협으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 조치는 AI 패권 경쟁이 격화되는 가운데 미국이 AI 하드웨어 공급망 전반을 중국과 분리하려는 전략의 연장선으로 해석된다. FCC는 해당 장비들이 공급망 교란은 물론 미국 핵심 인프라를 겨냥한 사이버 공격에도 악용될 가능성이 있다고 밝혔다. 규제는 아직 출시되지 않은 신규 로봇과 전력 인버터 모델에 우선 적용된다. 다만 FCC는 이미 승인된 제품에 대해서도 필요할 경우 판매 인증을 취소할 권한을 보유하고 있어 향후 규제가 확대될 가능성도 남아 있다. 시장에선 중국 로봇 업체 유니트리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 보고 있다. 카운터포인트리서치에 따르면 유니트리는 세계 휴머노이드 로봇 시장에서 약 20%에 가까운 점유율을 확보한 선두 기업이다. 최근에는 엔비디아와 협력해 블랙웰 기반 AI 칩을 자사 로봇에 적용하는 프로젝트도 추진해왔다. 전력 인버터 시장도 중국 기업 비중이 높다. 중국은 선그로우와 화웨이를 중심으로 글로벌 인버터 시장을 주도하고 있으며 가격 경쟁력을 앞세워 미국과 유럽 시장 점유율을 확대해왔다. 미국은 이같은 구조가 AI 데이터센터 전력 인프라의 새로운 공급망 리스크가 될 것으로 보고 있다. 미국 정부는 AI 데이터센터와 첨단 제조업 확대에 필요한 핵심 장비를 자국과 우방국 중심으로 조달하는 전략을 강화한다는 방침이다. 미국 행정부 관계자는 "트럼프 대통령은 로봇 장치와 전력 인버터 같은 핵심·신흥 기술 분야에서 미국이 독립적이고 안전한 공급망을 확보해야 한다는 점을 강조해왔다"며 "자국 제조업을 재건하기 위한 다각적인 정책을 지속 추진할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.29 10:00한정호 기자

"AI 스스로 AI 개선한다"…AWS, 리커시브와 6천억 규모 협력

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 스스로 고도화하는 자동화 연구를 본격화한다. 이를 통해 AI 개발 속도와 효율을 높여 차세대 경쟁력을 강화하겠다는 구상이다. 29일 AWS는 리커시브 슈퍼인텔리전스(이하 리커시브)와 4억1000만달러(약 5966억원) 규모 다년 협력을 체결했다고 밝혔다. 리커시브는 지식 발견을 자동화하는 '재귀적 자기개선형 초지능(recursive self-improving superintelligence)'을 개발하는 스타트업이다. AI가 스스로를 안전하게 개선하는 방식을 실험하는 개방형 자동 과학 발견 프로세스를 구축한 점이 특징이다. 이번 협력을 통해 리커시브는 개발 중인 자동화 AI 연구 시스템을 AWS를 주력 클라우드 사업자로 삼아 운영할 계획이다. AI 성능을 안전하게 개선하기 위한 실험을 반복 수행하고, 그 결과를 다음 연구 루프에 반영하는 방식으로 자동화된 지식 발견을 추진하겠다는 구상이다. 양사는 이번 협력의 일환으로 대규모 자동화 AI 연구에 특화한 인프라도 공동 개발할 계획이다. 범용 클라우드 자원을 단순 임대하는 수준을 넘어, 반복적이고 병렬적인 AI 연구 워크로드에 맞춘 전용 환경을 함께 설계하겠다는 설명이다. AWS 측은 이번 계약에 지분 투자 요소는 포함되지 않았다고 밝혔다. AWS는 이번 협력을 차세대 AI 워크로드 확대 사례로 보고 있다. 제이슨 베넷 AWS 스타트업 및 벤처캐피털 글로벌 총괄 부사장은 자기개선형 AI가 연구 루프를 거듭할수록 컴퓨팅 수요를 증폭시킨다고 평가했다. 각 연구 루프가 다음 실험을 생성하는 만큼 병렬 처리 역량과 인프라 탄력성이 핵심 경쟁력이 된다는 설명이다. 리커시브는 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 AI, 세일즈포스 AI, 우버 AI 출신 인력이 설립한 스타트업이다. 지난 5월 기업가치 46억5000만 달러(6조 7704억원)를 평가받고 AMD 벤처스와 엔비디아 등으로부터 투자를 유치했다. 회사는 첫 공개 성과로 자사의 자동화 AI 연구 시스템이 인간이 2년간 유지해온 리더보드 기록을 넘어섰고, 인간-AI 협업 방식의 실시간 성과도 앞질렀다고 주장했다. 나노챗, 나노GPT 스피드런, 솔-이그젝벤치(SOL-execBench) 등 3개 벤치마크에서 새로운 최고 성능을 기록했다는 설명이다. 다만 이런 성과가 범용적인 자기개선 능력으로 이어지는지에 대해서는 재현성과 안전성, 비용 효율성 측면에서 추가 검증이 필요하다는 시각도 있다. 리처드 소셔 리커시브 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "AWS와의 파트너십을 통해 세계에서 극소수의 팀만이 감당할 수 있는 규모로 자기개선형 AI 연구를 구동할 인프라를 확보하게 됐다"며 "우리는 이미 자동화 AI 연구 시스템이 수년간의 인간 최적화 성과를 뛰어넘을 수 있다는 점을 보여줬고, 연구 루프가 자율적으로 돌아갈수록 그 격차는 더 벌어질 것"이라고 말했다. 이어 "AI는 코드이고, AI는 코드를 작성할 수 있다"며 "이 루프를 제대로 구현할 수 있다면 과학적 방법론 자체를 자동화할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 또 "AWS와 함께 시스템과 인프라를 고도화해 발명과 발견의 속도를 끌어올리겠다"고 강조했다. 제이슨 베넷 AWS 스타트업·벤처캐피털 총괄 부사장은 "연구 루프 하나하나가 다음 실험을 만들어내는 자기개선형 AI는 컴퓨팅 수요를 계속 증폭시킨다"며 "리커시브는 불과 몇 달 만에 커뮤니티 주도 최적화가 수년에 걸쳐 이룬 성과를 뛰어넘는 결과를 냈다"고 평가했다. 이어 "AWS는 이런 연구 루프를 대규모로 병렬 처리할 수 있는 탄력성을 제공한다"며 "순차적으로 수개월 걸리던 연구를 며칠 단위의 병렬 발견으로 전환할 수 있는 신뢰성·보안성·맞춤형 컴퓨팅 자원도 지원한다"고 덧붙였다.

2026.07.29 09:58남혁우 기자

탈 VM웨어 확산에 국산 SW 공세…오케스트로·이노그리드 전략 차별화

브로드컴 인수 이후 VM웨어의 구독형 계약이 순차적으로 만료되면서 국내 가상화 시장 재편이 본격화하고 있다. 라이선스 비용 부담과 AI 인프라 전환 수요가 맞물리면서 이른바 '탈(脫) VM웨어' 움직임도 확산하는 양상이다. 29일 관련 업계에 따르면 국산 인프라 소프트웨어(SW) 기업 오케스트로와 이노그리드는 이 같은 흐름에 대응한 사업 확대에 속도를 내고 있다. 오케스트로는 AI 인프라 운영체계 전반을 겨냥한 '오케스트로 4.0'을 공개했고, 이노그리드는 NHN인재아이엔씨와의 합병 이후 첫 파트너 행사를 열어 통합법인 사업 전략과 기술 청사진을 제시했다. 시장의 무게중심이 단순 가상화 도입을 넘어 AI 시대 인프라 통제력과 기술 주권 확보로 이동하고 있다는 해석이 나온다. 오케스트로 "통제 어려운 해외 가상화 서비스…AI 시대 종속 우려" 오케스트로는 AI 시대 주권 확보를 위협하는 요소 중 하나로 해외 가상화 서비스 의존을 지목하며 이에 대한 대응 필요성을 강조하고 있다. AI 산업 경쟁의 축이 거대언어모델(LLM)과 GPU 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영·통제하는 인프라 SW로 옮겨가고 있는 상황에서, 이를 통합 관리하는 가상화 서비스 제공사가 해외 기업일 경우 정책 변화나 서비스 환경 변화에 국내 수요자가 능동적으로 대응하기 어렵다는 지적이다. 김민준 오케스트로그룹 의장은 '오퍼스(OPUS) 2026'에서 "VM웨어 등 글로벌 가상화 시장의 라이선스 정책과 가격 체계 변화로 국내 기업과 공공기관이 예상치 못한 비용 증가와 운영 부담을 경험한 사례가 늘고 있다"며 "특정 해외 기업에 대한 의존이 국내 IT 투자와 운영 안정성에 직접적인 영향을 줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이는 단순한 구매 이슈가 아니라 기술 통제력과 지속가능성의 문제"라며 "AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 인프라 SW에 대한 통제력도 갖춰야 한다"고 강조했다. 김영광 대표 겸 CTO는 이 같은 문제의식에 대한 대응 방안으로 '오케스트로 4.0'을 제시했다. 오케스트로 4.0은 기존 AI 인프라 풀스택 SW에 고객 환경에서 축적한 운영 데이터를 결합해 기획·개발·검증부터 서비스 제공, 기술 지원까지 전 과정을 AI 전환(AX) 기반으로 재편하는 전략이다. 핵심 기술은 온톨로지 기반 지식 그래프 '스코어(SCORE)'와 AI 기반 기술 생성 체계 '오케스트로 젠데브(OKESTRO GenDev)'다. 스코어는 자원·서비스·장애 이력·정책·비용 등 분산된 운영 데이터를 관계망으로 연결해 AI가 실제 운영 환경을 이해하고 판단하도록 지원한다. 젠데브는 이 데이터를 바탕으로 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 전반에 AI를 적용하는 체계다. 회사 측은 이를 적용할 경우 전체 생산성이 기존 대비 약 10.6배 향상된다고 설명했다. 이 수치는 특정 고객 프로젝트가 아니라 내부 릴리즈 데이터를 측정한 결과라는 게 회사 측 설명이다. 김영광 대표 겸 CTO는 "AI 시대 경쟁력은 더 많은 자원을 보유하는 데만 있는 것이 아니라, 그 자원을 얼마나 잘 이해하고 운영하느냐에 달려 있다"며 "오케스트로 4.0은 고객이 외부 기술 정책에 흔들리지 않고 자율적으로 AI 인프라를 운영할 수 있도록 돕는 체계"라고 말했다. 이노그리드, 합병 시너지로 글로벌 수준 엔지니어링 체계 구축 NHN인재아이엔씨와 합병한 이노그리드는 국내 대표 AI 플랫폼 기업으로 성장하는 한편, VM웨어·레드햇 등 글로벌 솔루션과 경쟁할 수 있는 엔지니어링 역량과 유지보수 체계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 이노그리드는 통합법인의 정체성을 'xPU로부터 AI 플랫폼까지(From xPU to AI Platform)'로 규정하고 AI 인프라부터 플랫폼, 서비스 전반을 아우르는 사업 포트폴리오를 기반으로 AI 데이터센터와 플랫폼 시장 공략을 본격화하겠다는 청사진도 내놨다. 특히 NHN인재아이엔씨와의 합병을 통해 AI 인프라, GPU 서비스, 매니지드 서비스(MSP), 서비스형 데스크톱(DaaS)까지 포트폴리오가 확대된 만큼, 이를 하나의 사업 체계로 연결해 고객에게 통합 제공하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것이라고 회사는 설명했다. 이노그리드는 이 과정에서 특정 해외 솔루션이나 클라우드에 대한 의존도를 낮추고 고사가 자율적으로 인프라와 플랫폼을 선택·운영할 수 있는 구조를 만드는 데도 주력하겠다는 입장이다. AI 인프라부터 운영, 플랫폼까지 국내 기업이 통제 가능한 체계를 갖추는 것이 결국 기술 주권 경쟁력으로 이어질 수 있다는 판단이다. 관계사 NHN클라우드와의 협업 확대도 주요 전략으로 제시됐다. 이노그리드는 NHN클라우드와 연계해 공공·금융·기업 시장에서 사업 경쟁력을 높이고 AI 클라우드 수요에 적극 대응할 방침이다. 김명진 대표는 "이제는 직접 영업 중심에서 벗어나 파트너와 함께 성장하는 구조를 만들어야 할 시점"이라며 "전국 지역 거점, 지방 IT기업, 전문 파트너사와 협력을 확대해 AI 데이터센터와 공공·기업 프로젝트를 함께 추진하는 생태계를 만들어 가겠다"고 강조했다.

2026.07.29 08:46남혁우 기자

[현장] 챗봇 답변 속 브랜드 경쟁력은…AI빅스랩, 'AI빅스' 지수 공개

"그동안 기업은 포털 검색 결과 상단에 노출되는 것이 브랜드 경쟁력을 좌우했습니다. 인공지능(AI) 시대에는 챗봇 답변에 브랜드가 얼마나 자주 등장하고 인용되는지가 중요해졌습니다. 기업이 AI 답변 속 자사 브랜드 위치를 객관적으로 파악할 수 있도록 지원하겠습니다." 김준현 AI빅스랩 대표는 28일 서울 충무로 한국의집에서 열린 기자간담회에서 AI 브랜드 경쟁력 지수 'AI빅스(AIBIX)' 측정 방식과 향후 사업 계획을 발표했다. AI빅스는 챗GPT와 클로드, 제미나이, 퍼플렉시티 등 주요 생성형 AI 4개 답변을 분석해 브랜드 경쟁력을 수치화한 지표다. 소비자가 실제로 입력할 법한 질문을 표준화해 반복적으로 묻고, 답변에 브랜드가 등장한 비율과 전체 언급에서 해당 브랜드가 차지한 비중 등을 측정한다. 공식 홈페이지 등 브랜드가 제공한 정보가 출처로 활용된 정도도 반영한다. AI빅스랩은 AI별 측정 결과와 평균값을 종합해 브랜드의 AI 가시성을 100점 만점으로 환산한다. 기업은 이를 통해 경쟁사와 비교한 자사 브랜드의 위치와 AI 플랫폼별 노출 차이와 시점에 따른 점수 변화를 확인할 수 있다. 이날 박선영 AI빅스랩 이사는 AI 답변이 질문할 때마다 달라질 수 있다는 한계를 보완하기 위해 반복 측정 방식도 지수에 도입했다고 밝혔다. 동일한 질문을 4개 AI에 여러 차례 입력해 카테고리별로 수백 건의 답변을 수집하고, 같은 조건으로 정기 측정해 일시적인 결과가 아닌 장기적인 변화 추세를 살폈다는 입장이다. 그는 "측정 질문에는 특정 브랜드나 제품명을 넣지 않는다"며 "추천과 인기, 가성비, 품질, 이용 상황, 선물, 취향 등 소비자가 자주 묻는 유형을 바탕으로 표준 질문을 만들고, 같은 카테고리에 속한 모든 브랜드에 동일한 질문과 조건을 적용한다"고 설명했다. AI빅스랩은 오는 8월 초 라면과 음료, 주류, 외식 브랜드 등 식음료(F&B) 분야 30개 카테고리의 첫 AIBIX 결과를 발표한다. 이후 측정 대상을 뷰티와 가전 등으로 확대하고, 축적한 데이터를 바탕으로 마케팅·홍보 활동 전후의 AI 노출도 변화도 제공할 계획이다. 박 이사는 "우리가 제품 품질이나 소비자 선호도, 매출, 시장점유율을 평가하는 지표는 아니다"며 "생성형 AI가 새로운 정보 유통 경로에서 특정 브랜드가 얼마나 자주 언급되고 추천되는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"고 설명했다. 에이아이빅스랩은 이날 생성형 AI 답변 분석 플랫폼 기업 플립비, 한국빅데이터학회와 3자 업무협약을 체결했다. 세 기관은 AIBIX 측정 방법론을 검증하고 데이터 수집·분석 체계를 고도화하는 데 협력할 방침이다. 김준현 AI빅스랩 대표는 "그동안 감각적으로 판단해 온 브랜드의 AI 경쟁력을 객관적인 데이터로 측정해 기업들이 AI 속 자사 브랜드의 경쟁력 위치를 정확히 파악할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.

2026.07.28 17:31김미정 기자

사티아 나델라 MS CEO "특정 AI 모델 의존하는 기업, 살아남기 어렵다"

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)가 기업이 특정 인공지능(AI) 모델이나 AI 기업에 업무 전반을 의존하는 구조는 장기적으로 경쟁력을 잃을 수 있다고 경고했다. 데이터와 프롬프트, AI 활용 과정에서 생성되는 메타데이터까지 기업이 직접 통제하는 구조를 갖춰야 향후 자체 AI 경쟁력을 확보할 수 있다는 제언이다. 나델라 CEO는 27일(현지시간) CNN 프로그램 '파리드 자카리아 GPS' 인터뷰에서 "기업들이 AI 모델 제공업체와 얼마나 많은 정보를 공유하는지 신중하게 살펴봐야 한다"며 "데이터와 프롬프트뿐 아니라 모델을 사용할 때 생성되는 메타데이터도 기업이 직접 보유해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI 도입 과정에서 가장 중요한 것은 특정 모델 성능보다 데이터 주권을 확보하는 것이라고 강조했다. AI를 활용하며 축적되는 정보가 향후 기업의 자체 모델 개발과 경쟁력을 좌우할 핵심 자산이 될 수 있다는 설명이다. 그러면서 AI 기업이 제공하는 폐쇄형 모델이나 개발 도구에 과도하게 의존하는 구조에 대해 우려를 나타냈다. 기업이 핵심 데이터와 AI 활용 과정 전체를 외부 플랫폼에 맡기면 장기적으로 기술 주도권을 잃을 수 있다는 판단이다. 나델라 CEO는 "모델을 사용할 때마다 생성되는 메타데이터를 기업이 직접 보유해야 향후 자체 가중치나 오픈 모델을 학습시키는 데 활용할 수 있다"고 말했다. 이어 "통제권을 확보하지 못한 기업은 사실상 자신의 사고를 외주화한 것이나 다름없다"며 "그런 기업은 결국 살아남기 어려울 것"이라고 지적했다. 이를 해결하기 위한 방안으로는 특정 모델에 종속되지 않는 AI 인프라 구축을 제시했다. 기업 내부에서 프롬프트와 데이터를 관리하는 'AI 게이트웨이'를 구축하고 여러 AI 모델을 목적에 따라 선택적으로 활용할 수 있는 구조가 필요하다는 것이다. 또 앤트로픽의 클로드 코드나 오픈AI의 챗GPT 코덱스처럼 AI 기업이 제공하는 내장형 코딩 도구에도 지나치게 의존해선 안 된다고 조언했다. 개발 도구와 데이터, 메모리 등을 AI 모델과 분리 관리해야 다양한 모델을 유연하게 활용할 수 있다는 설명이다. 업계에선 생성형 AI 활용이 확산되면서 멀티모델 전략과 데이터 통제권 확보 중요성이 커지고 있다는 분석이 나온다. 최근 기업들은 비용과 성능뿐 아니라 벤더 종속을 최소화하기 위해 오픈웨이트 모델과 자체 AI 플랫폼 구축을 확대하는 추세다. 앞서 알렉스 카프 팔란티어 CEO도 이달 초 CNBC와의 인터뷰를 통해 AI 주권 확보를 위한 개방형 AI 생태계의 필요성을 주장한 바 있다. 나델라 CEO는 "모델을 맥락과 메모리에서 분리하면 각각의 강점에 맞춰 여러 AI를 활용할 수 있다"며 "이때 특정 모델 하나가 사라지더라도 기업은 AI 전략 주도권을 계속 유지할 수 있다"고 강조했다.

2026.07.28 17:16한정호 기자

보이지 않는 데이터 잡는다…폴라리스오피스, 네트릭스와 AI 보안 시장 공략

폴라리스오피스가 글로벌 데이터 보안 기업 네트릭스와 협력해 인공지능(AI) 데이터 보안 시장 공략에 박차를 가한다. 공식 관리형서비스사업자(MSP) 파트너십을 기반으로 생성형 AI 확산에 따른 데이터 가시성 확보와 데이터 보안 거버넌스 구축을 지원한다는 전략이다. 폴라리스오피스는 데이터시큐어와 함께 서울 양재동 엘타워에서 'DSPM으로 완성하는 AI 시대의 데이터 보안'을 주제로 세미나를 공동 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 세미나는 폴라리스오피스가 네트릭스의 핵심 MSP 파트너로서 생성형 AI 도입 과정에서 발생하는 데이터 관리 사각지대를 해소하고 국내 기업 환경에 맞는 데이터 거버넌스 방안을 제시하기 위해 마련됐다. 회사는 AI 활용이 확대되면서 데이터의 과도한 공유와 관리 체계를 벗어난 '쉐도우 데이터' 위험이 커지는 만큼, 이를 실시간으로 관리할 데이터 보안 태세 관리(DSPM) 인프라 구축이 중요해지고 있다고 설명했다. 이번 행사에는 마틴 캐너드 네트릭스 최고기술책임자(CTO)가 연사로 참여해 차세대 플랫폼 '네트릭스 1시큐어 DSPM'과 데이터 거버넌스 방안을 소개했다. 이 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 환경 전반에 분산된 데이터 자산을 단일 플랫폼에서 가시화하고 제어할 수 있도록 지원한다. 폴라리스오피스는 네트릭스와의 기술·영업 파트너십을 계기로 단순 보안 솔루션 공급을 넘어 기업이 보안 우려 없이 AI 인프라를 전사적으로 확장할 수 있도록 돕는 엔드투엔드 서비스 제공 역량을 강화한다는 방침이다. 폴라리스오피스 관계자는 "보이지 않는 데이터는 결코 지킬 수 없으며 기업이 추진하는 AI 비즈니스 혁신은 완벽한 데이터 가시성 위에서 완성된다"며 "네트릭스와의 MSP 파트너십을 바탕으로 국내 기업들의 보안 과제를 해결하고 안전한 AI 데이터 보안 시장의 거버넌스 표준을 정립해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 15:21한정호 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

[현장] 김민준 오케스트로 의장 "AI 시대 승부처는 인프라 SW"...'오케스트로 4.0' 공개

"AI 시대 승자는 가장 큰 모델을 가진 기업이 아닙니다. 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업입니다." 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '오퍼스(OPUS) 2026' 기자간담회에서 AI 산업의 경쟁 구도가 변화하고 있다고 진단했다. 그는 생성형 AI 경쟁이 거대언어모델(LLM)과 GPU 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영하고 통제하는 'AI 인프라 SW' 경쟁으로 옮겨가고 있다며, 이를 위한 새로운 전략으로 '오케스트로 4.0'을 공개했다. AI 경쟁, 모델·반도체 넘어 인프라 SW로 김 의장은 전 세계가 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하며 AI 모델과 반도체, 데이터센터 투자를 빠르게 확대하고 있다고 짚었다. 한국 역시 AI 강국을 목표로 투자를 강화하고 있지만 AI 산업을 완성하기 위해서는 모델과 반도체와 함께 축을 이루는 'AI 인프라 SW'도 반드시 필요하다는 게 그의 설명이다. 그는 기업과 공공기관의 AI 도입 현장에서 공통적으로 제기되는 문제로 어떤 AI 모델을 선택할지 보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용할지, 데이터를 AI와 어떻게 연결할지, 여러 클라우드와 데이터를 어떻게 하나의 환경처럼 운영할지 등을 꼽았다. 이어 이러한 문제를 해결하는 기술이 바로 AI 인프라 SW라고 말했다 이어 "AI 모델과 반도체가 AI의 두뇌와 엔진이라면, AI 인프라 SW는 이를 연결하고 실제 산업에서 움직이게 만드는 운영체제"라며 "AI 경쟁은 이제 더 좋은 모델을 만드는 경쟁을 넘어 이를 산업 현장에서 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐의 경쟁으로 확대되고 있다"고 강조했다. 아울러 김 의장은 AI 시대 주권 확보의 핵심 요소로 인프라 SW를 꼽으며, 해외 기술 의존에 따른 리스크도 짚었다. 그는 "VM웨어 등 글로벌 가상화 시장의 라이선스 정책과 가격 체계 변화로 국내 기업과 공공기관이 예상치 못한 비용 증가와 운영 부담을 경험한 사례가 늘고 있다"며 "특정 해외 기업에 대한 의존이 국내 IT 투자와 운영 안정성에 직접적인 영향을 줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이는 단순한 구매 이슈가 아니라 기술 통제력과 지속가능성의 문제"라며 "AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 인프라 SW에 대한 통제력도 갖춰야 한다"고 강조했다. 오케스트로 4.0, AI 풀스택 인프라 SW로 기술 혁신 가속 김영광 대표 겸 CTO는 이 같은 문제의식에 대응하기 위한 방안으로 '오케스트로 4.0'을 제시했다. 오케스트로 4.0은 기존 AI 인프라 풀스택 SW에 고객 환경에서 축적한 운영 데이터를 결합해 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AI 전환(AX) 기반으로 재편하는 것이 핵심이다. 이를 통해 변화하는 고객 환경에 보다 빠르게 대응하고 기술 주권을 확보할 수 있다는 설명이다. 이를 구현하는 핵심 기술은 온톨로지 기반 지식 그래프 '스코어'와 AI 기반 기술 생성 체계 '오케스트로 젠데브'다. 스코어는 자원과 서비스, 장애 이력, 정책, 비용 등 분산된 운영 데이터를 하나의 관계망으로 연결해 AI가 실제 운영 환경을 이해하고 판단할 수 있도록 지원한다. 단순한 데이터 저장소를 넘어 운영 데이터의 맥락과 관계를 구조화해, 추론과 검증이 가능한 형태로 축적하는 것이 특징이다. 젠데브는 스코어에 축적된 데이터를 바탕으로 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 AI를 적용하는 체계다. 김 대표는 젠데브 적용 시 전체 생산성이 기존 개발 방식 대비 약 10.6배 향상되며, 반복적인 개발 작업은 AI가 수행하고 개발자는 아키텍처 설계와 구조적 의사결정에 집중할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "10배의 생산성은 10배 빠른 개발만을 뜻하는 것이 아니라, 같은 시간 안에 10배 더 큰 가치를 만드는 것"이라며 "이는 시작점일 뿐이며, 50배, 100배 수준의 생산성 가능성도 확인하고 있다"고 덧붙였다. 이와 함께 기획부터 개발, 테스트, 운영, 유지보수까지 사람이 단계별로 오가던 기존 방식을 AI가 관통하는 하나의 생성 흐름으로 바꾸는 것이 오케스트로 4.0의 핵심이라고 강조했다. 단순히 개발 속도를 높이는 수준이 아니라, 같은 시간 안에 더 많은 가치를 만들어낼 수 있는 구조 자체를 만드는 전략이라는 설명이다. 이미 오케스트로4.0은 국가정보자원관리원, 한국지역정보개발원 등 대형 공공기관을 포함해 금융·제조 분야까지 총 68개 기관에 관련 제품이 적용 중이다. 김영광 대표는 최근 VM웨어 이슈와 관련해 국내 소프트웨어 대체 수요가 커지고 있으며, 오케스트로가 핵심 대안으로 부상하고 있다고 강조했다. 더불어 해외 사업도 일본, 유럽, 아프리카 시장에서 소버린 클라우드 수요와 가상화 전환 수요에 대응하며 사업을 전개하고 있으며, 한국 대표 기업으로서 관련 시장을 개척하고 있다고 밝혔다. 그는 "우주시대를 연 최초의 위성 스푸트니크처럼 오케스트로 4.0은 개별 기능 개선을 넘어 기술을 만드는 방식 자체를 혁신하는 전환점이 될 것"이라고 자신감을 비쳤다.

2026.07.28 12:32남혁우 기자

"AI가 칩 설계부터 검증까지"…엔비디아, 엔지니어링 에이전트 고도화

엔비디아가 인공지능(AI) 에이전트 활용 범위를 전문 엔지니어링 업무로 확장한다. 엔비디아는 엔지니어링용 '엔비디아 에이전트 툴킷'에 피직스네모와 쿠다-X 라이브러리를 추가했다고 28일 밝혔다. 개발자는 이를 활용해 물리학 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 엔비디아 에이전트 툴킷은 특정 산업 도구와 모델, 데이터를 연결한 전문 AI 보조도구를 개발할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트로 AI 에이전트가 물리학 모델과 수치해석 솔버, 양자화학 기술을 직접 호출해 활용할 수 있게 됐다. 피직스네모는 AI 물리 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 기술을 제공한다. 모델 구조를 엔지니어링 업무에서 바로 호출할 수 있는 도구로 전환해 복잡한 설계와 시뮬레이션에 활용하도록 지원한다. 쿠다-X에는 반복형 스파스 솔버 ;엔비디아 cuISS'와 직접형 스파스 솔버 '엔비디아 cuDSS'가 포함됐다. 물리·엔지니어링 시뮬레이션과 전자설계자동화 과정에서 발생하는 대규모 선형 계산을 그래픽처리장치(GPU)로 가속하는 기술이다. 양자화학 라이브러리 '엔비디아 cuEST'는 고정밀 양자화학 시뮬레이션을 대규모 생산 업무에 적용할 수 있도록 지원한다. 밀도범함수이론과 후속 계산 기법을 활용해 반도체 소자와 소재 개발에 필요한 기저 상태·여기 상태 시뮬레이션을 처리한다. 엔비디아는 칩 설계와 검증을 위한 AI 모델도 강화했다. 하드웨어 설계 에이전트 '에이스-아르티엘'을 탑재한 '네모트론 3 울트라'는 레지스터 전송 수준(RTL) 코딩 성능을 측정하는 종합 베릴로그 설계 문제 벤치마크에서 오픈 모델 가운데 가장 높은 성능을 기록했다. 기업은 자체 데이터로 네모트론 3 울트라를 추가 학습하고 내부 서버나 온프레미스 환경에 배포할 수 있다. 이를 통해 칩 설계용 AI 에이전트를 맞춤화하면서 설계 데이터에 대한 통제권과 보안을 확보할 수 있다는 설명이다. 특히 삼성은 '쿠리소'와 쿠다-X를 활용해 계산 리소그래피 성능을 최대 20배 높였다고 밝힌 바 있다. 피직스네모를 적용해 최대 100억개 셀로 구성된 칩 규모에서도 수치해석 솔버 수준의 정확도를 갖춘 열응력 분석을 수행하고 있다. 티모시 코스타 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "이제 AI는 물리학, 시뮬레이션, 설계 도구를 작업에 활용할 수 있다"며 "엔비디아 에이전트 툴킷을 통해 개발자는 물리학을 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하며 고품질 데이터를 생성하는 에이전틱 엔지니어를 구축할 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.28 11:13김미정 기자

메가존클라우드, 국내 유일 '삼성 클라우드 플랫폼' 최상위 파트너 승격

메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 '플래티넘 파트너'로 선정됐다. 공공 클라우드와 인공지능(AI)·그래픽처리장치(GPU) 클라우드 분야에서 쌓은 사업 수행 경험과 기술력을 인정받았다는 평가다. 메가존클라우드는 삼성SDS SCP 파트너 프로그램에서 최고 등급인 플래티넘 파트너로 승격됐다고 28일 밝혔다. 현재 SCP 플래티넘 파트너는 메가존클라우드가 유일하다. 회사는 지난해 8월 SCP '어드밴스드 파트너' 등급을 획득한 데 이어 약 1년 만에 최상위 등급으로 승격됐다. 이번 승격은 SCP 기반 클라우드 사업 수행 역량과 기술 전문성, 고객 지원 역량 등을 종합적으로 인정받은 결과라고 회사 측은 설명했다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 자격 취득 현황 등을 종합 평가해 부여된다. 사업 실적은 최근 1년간의 성과를 기준으로 산정된다. 메가존클라우드는 공공 분야에서 다수의 SCP 기반 사업을 수행하는 한편 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), 서비스형 GPU(GPUaaS) 등 고성능 인프라 분야에서도 사업 성과를 확보해 플래티넘 등급 요건을 충족했다고 밝혔다. 대표 사례로는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 구축 사업 등이 꼽힌다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원 사업 등을 수행하며 AI 연구·개발을 위한 GPU 인프라 구축 역량을 입증해왔다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "이번 선정은 SCP 기반의 다양한 공공사업 수행 경험과 AI·GPU 클라우드 분야에서 축적한 기술 역량을 인정받은 결과"라며 "K-클라우드를 아우르는 멀티클라우드 역량으로 소버린 AI 시대에 기관·기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 11:04한정호 기자

넷앱, 흩어진 AI 데이터 하나로 묶는다…'스토리지그리드 12.1' 공개

넷앱이 대규모 인공지능(AI) 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼을 출시하며 AI 데이터 인프라 시장 공략을 강화한다. 분산된 데이터를 단일 네임스페이스로 통합해 AI 학습·분석 환경을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 넷앱은 AI와 최신 데이터 집약형 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼 '스토리지그리드(StorageGRID) 12.1'을 출시했다고 28일 밝혔다. 이번 업데이트는 분산된 환경을 단일 네임스페이스로 통합해 데이터 접근과 처리, 관리 효율을 높이고 AI 데이터 파이프라인과 데이터 레이크, 오브젝트 기반 애플리케이션 운영을 지원하는 것이 특징이다. 스토리지그리드 12.1은 전 세계에 분산된 여러 스토리지그리드 시스템을 하나의 글로벌 페더레이티드 네임스페이스로 통합한다. 이를 통해 애플리케이션이나 워크플로우를 변경하지 않고도 최대 10엑사바이트(EB)까지 확장할 수 있도록 돕는다. 성능도 대폭 향상됐다. 회사에 따르면 이전 버전인 스토리지그리드 12.0 대비 처리량은 최대 400% 높아졌으며 AI 팩토리 환경에서 최대 12TB/s의 처리 성능을 제공한다. 수십억 개 오브젝트를 효율적으로 처리하는 배치 작업과 마지막 스캔 이후 변경 사항을 추적하는 AI 에이전트 기능도 제공한다. 보안과 데이터 거버넌스 기능도 강화했다. 다중 관리자 검증 기능을 통해 규제 환경에서 데이터 보호 수준을 높였으며 기업이 AI 워크로드와 분석 업무를 보다 안정적으로 운영할 수 있도록 설계했다. 산딥 싱 넷앱 플랫폼 부문 수석부사장 겸 총괄은 "오늘날 기업들은 급증하는 분산 비정형 데이터로부터 신속하게 통찰력을 얻고 실행에 옮기기 위해 경쟁하고 있는 상황"이라며 "데이터를 손쉽게 AI에 활용할 수 있는 상태로 만들어주는 인프라가 필요하다"고 말했다. 이어 "스토리지그리드 12.1을 통해 고객이 글로벌 통합 네임스페이스 환경에서 대규모 데이터를 관리하고 AI·분석 워크로드를 가속화하며 데이터가 어디에 있든 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:53한정호 기자

사이냅소프트, 문서 인식 기준 높이는 AI 공개…"OCR 유지보수 부담↓"

사이냅소프트가 문서 서식 인식 기준을 스스로 개선하는 인공지능(AI) 기술을 내놨다. 사이냅소프트는 AI 광학문자인식(OCR) 솔루션 '사이냅 OCR IX' 통합 개발 환경인 '폼스튜디오'에 서식 인식 자가 개선 기능을 추가했다고 28일 밝혔다. 폼스튜디오는 프롬프트와 학습, 템플릿 방식의 인식 엔진을 한곳에서 선택하고 전환할 수 있도록 지원한다. 자가 개선 기능은 AI 에이전트가 문서에서 추출할 항목의 설명을 다시 작성한 뒤 정답 데이터와 비교해 정확도를 채점하는 방식이다. 여러 개선안 가운데 점수가 가장 높은 버전을 자동으로 선택해 서식 인식에 적용한다. 기존에는 인식률이 낮으면 실무자가 항목 설명을 수정하고 결과를 재평가하는 작업을 반복해야 했다. 개선 기능을 적용하면 사용자는 AI가 만든 변경 내용과 성능 점수만 확인하면 된다. 사이냅소프트는 항목이 많거나 양식이 자주 바뀌는 문서에서도 새로운 서식에 빠르게 대응할 수 있다고 설명했다. 프롬프트 작성에 익숙한 인력 의존도를 낮추고 초기 구축과 유지보수에 필요한 시간과 수작업 비용도 줄일 수 있다는 설명이다. 해당 기능은 문서 인식 범위도 확대했다. 비전언어모델(VLM) 엔진 핵심값 추출 품질을 개선하고 일본어와 신자체 인식 기능을 추가해 수출입 송장 등 해외 문서를 처리할 수 있도록 했다. 원문자와 취소선 등 특수한 글자 형태를 인식하는 기능도 제공한다. 금융사와 공공기관의 행정·심사 업무에서 특정 표시를 읽지 못해 데이터가 누락되는 문제를 줄이기 위해서다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "이번 업데이트는 통합 환경 내에서 기업이 상황에 맞춰 인식 엔진을 유연하게 활용하고 운영 효율과 자가 개선을 통한 인식 품질을 높이는 과정 자체를 자동화하는 데 집중했다"며 "이를 통해 도입 기업은 단순 반복작업과 초기 구축 비용을 절감하고 실질적인 업무 생산성 향상이라는 비즈니스 가치를 경험할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.28 10:46김미정 기자

메타넷디엘, 아주대 정보시스템 차세대 나선다…AI 대학 전환 시동

메타넷디엘이 인공지능(AI) 기반 대학 정보시스템 전환에 앞장선다. 글로벌 웹 표준 기술과 AI 기반 개발 방법론을 적용해 학생·교원·행정 서비스를 단일 플랫폼으로 통합하고 AI 행정 서비스까지 확장하는 기반을 마련한다는 목표다. 메타넷디엘은 아주대학교 차세대 통합정보시스템 'AIMS Ⅲ' UI·UX 전환 및 고도화 사업에 착수했다고 28일 밝혔다. 회사는 착수보고회를 열고 UI·UX 전환 15개월, 시스템 고도화 16개월 등 총 31개월 일정으로 사업을 추진한다. 이번 사업은 아주대 중장기 발전전략인 '아주비전 5.0'의 핵심 과제인 '캠퍼스 디지털 전환 고도화'의 일환이다. 학생·교원·행정용으로 분산 운영되던 4500여 개 정보시스템 화면을 최신 웹 표준 기반 단일 플랫폼으로 통합하고 사용자 중심으로 고도화하는 것이 핵심이다. 메타넷디엘은 국내 대학 행정정보시스템 가운데 처음으로 글로벌 웹 표준 프레임워크인 'Vue.js'를 시스템 전반에 적용한다. 이를 통해 특정 벤더나 개발도구에 대한 종속성을 줄이고 대학이 자체적으로 시스템을 유지·보수하고 기능을 확장할 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 또 AI 기반 개발 방법론인 'AIDD'도 국내 대학 차세대 사업 최초로 전면 적용한다. 코드 생성부터 테스트, 문서화까지 AI를 활용해 개발 속도와 품질을 높이고 개발자는 설계와 검증 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 사업에는 메타넷디엘의 대학 행정 솔루션 '메타이포유(MetaE4U)' 기반 프레임워크도 활용된다. 회사는 지난 30년간 연세대와 한국과학기술원(KAIST), 고려대 등 60여 개 대학의 정보화 사업을 수행해왔다. 아주대와도 1996년 AIMS Ⅰ 구축과 2010년 AIMS Ⅱ 고도화를 함께 진행한 경험을 바탕으로 안정적인 시스템 전환을 지원할 방침이다. 아주대는 이번 사업을 통해 표준화된 시스템과 데이터 환경을 구축하고 향후 AI와 데이터 분석, 로봇프로세스자동화(RPA) 등 지능형 서비스를 확대할 수 있는 디지털 행정 기반을 마련한다는 목표다. 최기주 아주대 총장은 "이번 사업의 가장 중요한 가치는 사용자 중심 혁신에 있다"며 "학생에겐 더 쉽고 직관적인 학사 서비스를, 교수에겐 교육과 연구에 집중할 수 있는 환경을, 직원에겐 안정적인 행정 시스템을 제공하는 계기가 되길 기대한다"고 말했다. 이창열 메타넷디엘 대표는 "이번 사업은 AI 시대에 맞는 대학 정보시스템의 전환 모델을 제시하는 프로젝트"라며 "아주대 시스템과 업무에 대한 깊은 이해를 바탕으로 안정적인 전환과 업무 연속성을 확보하고 AI 기반 개발 역량과 검증된 대학 정보화 경험을 결합해 차세대 대학 정보시스템의 새로운 기준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 10:39한정호 기자

와이즈넛, '글로벌 K-콘텐츠' AI로 분석…콘진원 플랫폼 구축

와이즈넛이 국내외 흩어진 K-콘텐츠 데이터를 인공지능(AI)으로 분석하는 플랫폼을 구축한다. 와이즈넛은 한국콘텐츠진흥원이 추진하는 '글로벌 K-콘텐츠 트렌드 분석 플랫폼 구축' 사업을 주관한다고 28일 밝혔다. 데이터 수집 인프라 구축부터 AI 분석 서비스 구현까지 전반적인 기술 영역을 맡는다. 플랫폼은 온라인동영상서비스(OTT)와 웹툰, 음악, 소셜미디어, 뉴스 등 국내외 콘텐츠 채널에서 생성되는 데이터를 실시간 수집한다. 수집된 자료 기반으로 글로벌 트렌드와 팬덤, 흥행 가능성, 이용자 감성 등을 분석한다. 와이즈넛은 자체 검색증강생성(RAG) 기반 AI 에이전트 솔루션 '와이즈 아이랙'을 플랫폼에 적용한다. 멀티모달 기능을 강화한 에이전트 특화 거대언어모델(LLM) '와이즈 로아 울트라'도 활용한다. 사용자는 자연어로 글로벌 콘텐츠 데이터를 검색하고 분석 결과를 전략 보고서 형태로 받을 수 있다. 방대한 비정형 데이터에서 시장 흐름과 콘텐츠 확산 양상을 파악할 수 있도록 지원하는 식이다. 와이즈넛은 자체 데이터 분석 역량이 부족한 중소·신생 콘텐츠 기업에 맞춤형 실무 정보와 위험 관리 기능을 제공할 계획이다. 이를 통해 해외 진출을 위한 시장 분석과 의사결정 실효성을 높인다는 구상이다. 또 한국콘텐츠진흥원과 19년간 이어온 협업 경험을 바탕으로 플랫폼을 구축한 뒤 관련 서비스를 지속해서 고도화할 방침이다. 중소 콘텐츠 기업과 유관 기관이 데이터를 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데도 집중한다. 강용성 와이즈넛 대표는 "K-콘텐츠가 특정 지역을 넘어 글로벌 주류 시장으로 확산되면서 현지 문화와 소비 트렌드를 아우르는 데이터 기반의 객관적인 시장 분석과 의사결정의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다"며 "콘텐츠 산업의 데이터 활용 기반을 마련하는 데 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.07.28 10:25김미정 기자

신세계아이앤씨, AI 비전 셀프 계산대 고도화…해외 진출 속도

신세계아이앤씨가 인공지능(AI) 비전 기술을 적용한 리테일 솔루션을 고도화하며 오프라인 유통 시장 공략에 속도를 낸다. 셀프 계산대에서 상품을 자동 인식하는 AI 계산대와 운영 지원 솔루션을 앞세워 국내 시장을 넘어 일본 등 아시아 시장 진출에도 나선다는 목표다. 신세계아이앤씨는 AI 비전 기반 셀프 계산대 솔루션을 고도화하고 '스파로스 스캔프리'를 새롭게 공개했다고 28일 밝혔다. 스파로스 스캔프리는 셀프 계산대에서 상품 바코드를 일일이 스캔하지 않아도 여러 상품을 AI 비전으로 한 번에 인식하는 솔루션이다. 기존 제품이 1초 만에 99.5% 정확도로 상품을 인식했다면 새 솔루션은 0.4초 이내 99.9% 정확도로 여러 상품을 동시에 인식해 일반 셀프 계산대 대비 고객 대기 시간을 최대 9배 단축했다. 인식 가능한 상품도 5000여 종(SKU)까지 확대해 공산품뿐 아니라 과일·채소, 빵 등 바코드가 없는 상품도 인식할 수 있게 설계했다. AI가 상품을 명확하게 구분하기 어려운 경우에는 고객에게 후보군을 제시해 직접 선택하도록 하는 기능도 추가했다. 고객 선택 결과를 AI가 실시간으로 학습해 사용할수록 인식 정확도를 높이는 구조다. 현재 스파로스 스캔프리는 SK하이닉스 이천 캠퍼스 내 스마트 매장에 적용됐으며 베이커리와 즉석식품 전문점, 생활용품점 등 다양한 리테일 매장으로 도입 논의를 진행 중이다. 지난 2024년 선보인 기존 AI 셀프 계산대 운영 지원 솔루션 '스파로스 스캔케어'도 실제 매장 운영 성과를 내고 있다. 이 솔루션은 고객의 스캔 누락이나 바코드 오류를 감지해 재스캔을 안내하고 필요 시 운영자에게 알림을 제공한다. 회사에 따르면 도입 매장에선 고객의 직원 호출 빈도가 기존 대비 5분의 1 수준으로 감소했으며 스캔 누락으로 발생하는 손실 비용도 연간 최대 수십억원 절감한 것으로 나타났다. 신세계아이앤씨는 두 솔루션 모두 별도 서버나 외장 그래픽처리장치(GPU) 없이 데이터를 매장 내에서 처리하는 엣지 AI 구조로 설계했다. 기존 매장 시스템을 변경하지 않고 도입할 수 있으며 구축 비용도 타사 대비 약 4분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. 회사는 국내 도입 성과를 바탕으로 일본을 비롯한 아시아 시장 공략도 본격화한다. 캐시리스 결제와 셀프 계산대 보급이 빠르게 확산되는 일본 리테일 시장을 중심으로 슈퍼마켓·편의점·카페·베이커리 등 유명 프랜차이즈 고객을 발굴하고 AI 비전 기반 리테일 솔루션 공급을 확대할 계획이다. 양윤지 신세계아이앤씨 대표는 "성공적인 오프라인 리테일 AX는 AI 솔루션 도입에 그치지 않고 얼마나 정확하고 안정적으로 매장을 운영할 수 있는가에 달려있다"며 "무인 매장에서부터 축적한 풍부한 경험을 바탕으로 솔루션 고도화를 마친 만큼, 국내는 물론 해외 시장 진출에 속도를 내 예정"이라고 밝혔다. 이어 "향후에는 LLM 기반 에이전트 기능을 결합해 고객 응대, 상품 안내, 매장 운영까지 지원하는 확장형 솔루션으로 발전시켜 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:24한정호 기자

포시에스, 베트남 보험시장 진출…"국내 전자문서 경험 앞세워"

포시에스가 국내 금융권에서 쌓은 전자문서 사업 경험을 앞세워 베트남 보험시장 공략에 나선다. 포시에스는 오는 31일 베트남 다낭에서 열리는 '베트남 인슈어런스 서밋 2026'에 현지 파트너사 유니트와 참가한다고 28일 밝혔다. 양사는 공동 부스를 운영하며 베트남 보험업계 주요 관계자들과 협력 기회를 모색할 계획이다. 포시에스는 국내 보험사에 공급한 전자문서 솔루션과 디지털 업무 혁신 사례를 현지에 소개한다. 삼성화재와 미래에셋생명, 신한라이프, 처브 등 베트남에 진출한 보험사들이 국내에서 포시에스 솔루션을 사용하고 있다는 점을 현지 시장 확대의 기반으로 활용할 계획이다. 앞서 포시에스는 지난해 10월 베트남 국제데이터그룹이 주최한 '베트남 리테일 뱅킹 포럼'에도 유니트와 참가했다. 이를 통해 베트남 금융권과 협력 기반을 마련했다. 포시에스는 베트남 대형 은행인 사콤뱅크 디지털 창구 시스템 구축도 지원했다. 종이 없는 창구 업무를 확대하고 시스템을 안정화 단계까지 안착시킨 경험을 바탕으로 올해는 보험산업까지 사업 범위를 넓힌다는 전략이다. 회사는 업무 효율성과 고객 편의성을 높이는 페이퍼리스 솔루션을 현지 시장에 공급할 방침이다. 종이 사용을 줄여 이에스지 경영과 지속가능경영을 지원한다는 구상이다. 포시에스 관계자는 "현지 파트너 유니트와의 협력을 강화해 베트남 금융권을 넘어 보험산업까지 사업 영역을 확대하고 국내 보험시장에서 쌓아온 성공 경험을 베트남에서도 이어갈 수 있도록 적극적으로 시장을 공략하겠다"고 말했다.

2026.07.28 10:18김미정 기자

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