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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (6204건)

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청와대 AI 정책 맡는 이해민은 누구…구글 거쳐 국회서 AI 입법 주도

국가 인공지능(AI) 정책을 이끌 AI미래기획수석에 이해민 조국혁신당 의원이 발탁됐다. 업계에선 15년 넘게 쌓은 IT 산업 경험과 국회서 축적한 AI 정책·입법 경험으로 정부의 AI 전략을 구체화할 것이란 기대가 나오고 있다. 30일 청와대는 이해민 의원을 신임 대통령실 AI미래기획수석으로 지명했다고 밝혔다. 이 의원은 제22대 국회 비례대표 초선 의원으로 현재 국회 정무위원회에서 활동하고 있다. 이 의원은 국회 입성 후 AI와 과학기술 분야를 중심으로 입법 활동을 이어왔다. 특히 AI 산업 경쟁력을 모델 개발에 한정하지 않고 데이터센터와 전력 등 인프라부터 소프트웨어(SW)와 산업 생태계까지 함께 구축해야 한다는 정책 방향을 강조해왔다. 최근에는 AI 확산에 따른 산업과 고용 구조 변화에 대응하는 입법에도 나섰다. 그는 지난 14일 이주희 더불어민주당 의원과 '인공지능 전환 대응을 위한 기본사회법안'을 대표 발의했다. 이는 AI와 자동화 기술 도입으로 발생할 수 있는 고용 구조 변화 등 사회적 비용에 선제적으로 대응하기 위한 법안이다. 법안에는 AI 도입이 근로자 고용이나 업무 대체에 상당한 영향을 미치는 기업에 '인공지능 전환 대응 분담금'을 부과할 수 있도록 하는 내용이 담겼다. 이를 통해 마련한 재원을 AI 전환 과정에서 영향을 받는 노동자의 재교육과 재취업 등에 활용하는 구조다. 이 의원은 AI 인프라 분야에서도 입법 활동을 벌였다. 그는 지난 1월 '인공지능 데이터센터 진흥에 대한 특별법안'을 대표 발의했다. AI 데이터센터를 국가 산업 경쟁력과 안보를 좌우하는 핵심 전략 자산으로 규정하고 대규모 AI 인프라 구축을 위한 제도적 지원 근거를 마련하는 데 초점 맞췄다. 해당 법안은 다른 의원들이 발의한 AI 데이터센터 관련 법안과 통합돼 대안으로 반영됐다. 이후 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법'은 지난 5월 국회 본회의를 통과해 6월 공포됐으며 내년 3월 시행을 앞뒀다. 이 의원은 당내에서도 AI 정책을 전면에서 다뤄왔다. 조국혁신당 AI특별위원회 위원장을 맡아 AI 산업과 제도 관련 논의를 주도했다. 지난 4월에는 '개방형 AI 생태계 구축을 위한 국회 토론회'를 열고 국내 AI 생태계 경쟁력을 높이기 위한 정책 방향을 논의했다. 업계에선 이 의원 강점으로 IT 산업 현장 경험이 꼽히고 있다. 1973년생인 이 의원은 서강대 전자계산학과를 졸업하고 같은 대학 대학원에서 컴퓨터공학 석사 학위를 받았다. 이후 한국교육학술정보원 연구원을 거쳐 2007년 구글코리아에 입사했다. 그는 구글코리아 프로덕트 매니저로 입사해 15년 넘게 구글코리아와 미국 구글 본사에서 근무했다. 구글에서는 지식 그래프와 한국어 음성인식·모바일 검색 최적화 등 제품 기획과 출시를 담당했으며 안드로이드의 국내 출시에도 참여했다. 미국 본사에서는 구글 검색 서비스를 담당했다. 이 의원은 2018년부터는 구글 본사에서 시니어 프로덕트 매니저로 일했다. 2022년 구글을 떠나 국내 데이터 기업 오픈서베이 최고제품책임자(CPO)를 맡았다. 이후 2024년 조국혁신당 영입인재 2호로 정치권에 입문해 같은 해 총선에서 비례대표 3번으로 당선됐다. 이 의원은 정치권에 입문할 당시부터 과학기술과 IT 산업 생태계 육성을 주요 정책 의제로 내세웠다. 그는 2024년 조국혁신당 영입 당시 "과학과 IT·기술생태계 육성, 공공 데이터 개방, 청년과학자 지원 등 과학과 기술 발전을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.08.30 12:05김미정 기자

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

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

2026.08.30 10:27김미정 기자

오픈AI, 일론 머스크 '커서'에 모델 공급 중단…11월 계약 종료

오픈AI가 일론 머스크의 스페이스X에 인수된 인공지능(AI) 코딩 플랫폼 '커서'에 모델 공급을 중단한다. 29일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 커서에 공급해온 AI 모델을 오는 11월 12일부터 제공하지 않는다고 발표했다. 앞으로 출시할 신규 모델도 커서에 공급하지 않을 계획이다. 이번 결정은 스페이스X가 커서를 인수한 직후 나왔다. 재무 자료에 따르면 스페이스X는 지난 14일 600억 달러(약 83조원)에 커서 인수를 마무리했다. 오픈AI는 스페이스X가 자사 이용약관을 지킬지 신뢰하기 어렵다는 점을 공급 중단 이유로 들었다. 머스크가 이끄는 기업들이 과거 계약을 위반한 사례가 있었다는 것을 주요 근거로 제시했다. 앞서 커서는 오픈AI와 협의를 이어가고 있다. 현재 오픈AI 모델이 커서 전체 사용자 트래픽에서 차지하는 비중은 약 5%다. 이에 공급이 중단돼도 당장 커서 서비스 전체에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 보인다. 다수 외신은 이번 조치가 일론 머스크와 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 간 갈등 연장선에 있다고 봤다. 머스크는 2015년 오픈AI를 비영리 AI 연구소로 공동 설립하고 자금을 지원했지만 2018년 이사회에서 물러난 뒤 회사를 공개적으로 비판했다. 특히 오픈AI가 사업 구조를 바꾸면서 양측 갈등은 법정으로 번졌다. 머스크는 오픈AI 구조 개편이 설립 당시 약속을 어겼다며 2024년 알트먼 CEO와 그레그 브록먼 사장 등을 상대로 소송을 제기했다. 올해 초 소송에서 패소한 뒤에는 항소 의사를 밝혔다. AI 코딩 시장에서 모델 개발사와 서비스 업체 간 갈등이 불거진 것은 이번이 처음은 아니다. 앤트로픽은 지난해 6월 AI 코딩 플랫폼 윈드서프에 클로드 모델 공급을 중단한 바 있다. 오픈AI 경쟁사 앤트로픽은 스페이스X에 인수된 커서와 협력을 이어간다. 커서 이용자가 클로드를 사용할 수 있도록 컴퓨팅 자원 지원까지 확대할 방침이다. 마이클 트루엘 커서 CEO는 "우리는 이 문제를 해결하기 위해 오픈AI 측과 논의하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.30 09:57김미정 기자

"AI가 스스로 성장"…앤트로픽, '자동화 연구' 가능성 입증

사람이 일일이 훈련 방법을 설계하지 않아도 인공지능(AI)이 스스로 개선 방법을 찾아 모델 성능을 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. AI가 AI를 훈련하고 개선하는 '연구 자동화' 가능성이 현실로 다가오고 있다는 분석이다. 앤트로픽은 지난 29일 이같은 방법론을 담은 논문을 홈페이지에 공개했다. 앤트로픽 연구팀은 AI가 연구 문헌을 찾아 스스로 학습하고 모델 개선법을 제안하는 '자동화 정렬 연구자(AAR)'를 개발해 성능을 검증했다. 실험 결과 AAR은 특정 비정렬 행동을 평가하는 10개 벤치마크에서 모두 모델 성능을 높였다. 특정 평가 점수를 높이는 과정에서 모델의 전반적인 성능이 떨어지는 현상도 나타나지 않았다. 연구 방식은 인간 연구자가 모델을 개선하는 과정과 비슷하다. AAR이 기존 연구 문헌을 검색한 뒤 모델을 개선할 방법을 스스로 제안하고, 해당 방법으로 모델을 30분 동안 훈련하는 식이다. AAR은 이같은 과정을 여러 차례 반복한다. 효과가 확인된 방법은 남기고 성과가 없는 방법은 버리면서 더 나은 훈련 방법을 찾아갈 수도 있다. 연구팀은 인간 연구자와 비교한 실험에서도 성과를 보였다고 밝혔다. 논문에 따르면 가장 뛰어난 AAR 방법은 평균 6시간 안에 숙련된 인간 연구자가 제안한 방법보다 높은 성능을 기록했다. 사람이 연구 방향을 제시한 경우에도 더 나은 결과로 이어지지 않았다. AAR과 인간 연구자 간 비용 차이도 상당한 것으로 나타났다. AAR을 운영하는 데 필요한 API 추론 비용은 시간당 약 4달러였다. 연구진이 비교 대상으로 제시한 인간 연구자 비용은 시간당 150달러였다. 이번 연구는 AI가 AI를 개선하는 '재귀적 자기개선' 가능성을 보여준 초기 사례로 평가되고 있다. 현재 실험은 AI 행동을 인간 의도와 맞추는 '정렬' 훈련에 한정됐지만 같은 방식이 다른 모델 훈련 과정으로 확대될 가능성이 있다는 이유에서다. 연구진은 AI가 인간 연구자를 곧바로 대체할 수 있다는 의미는 아니라고 밝혔다. AAR이 제대로 작동하려면 평가에 사용하는 벤치마크가 실제 정렬 목표를 정확하게 반영해야 한다. 벤치마크를 만들고 유지하는 작업과 AI가 참고할 연구 문헌을 관리하고 확장하는 작업도 여전히 필요하다. 연구진은 "이번 결과는 자동화된 정렬 후속 훈련이 가까운 시일 내 실제로 활용 가능한 방식이 될 수 있다는 초기 증거를 제공한다"고 강조했다.

2026.08.30 09:56김미정 기자

[AI 고속도로] AI 넘어 양자까지…데이터센터 전력·냉각 '대전환' 온다

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력·냉각 수요가 급증하는 가운데, 오는 2030년에는 신규 데이터센터 10곳 중 9곳이 액체냉각을 도입하고 장기적으로 양자컴퓨팅까지 수용할 수 있도록 설계 자체가 변화해야 한다는 전망이 나왔다. 29일 가트너가 발표한 '2030년 이후 엔터프라이즈 데이터센터의 신기술' 보고서에 따르면 AI 확산과 컴퓨팅 아키텍처 다양화로 향후 10년간 데이터센터 전력 공급과 냉각, 컴퓨팅 인프라 전반에 큰 변화가 나타날 것으로 예상됐다. 보고서는 데이터센터가 통상 15년 이상 운영되는 장기 인프라인 만큼 현재 사용되는 기술뿐 아니라 향후 등장할 기술까지 고려해 설계해야 한다고 분석했다. 주요 변화로는 자체 발전과 에너지 저장, 800볼트 직류(800VDC) 전력 배전, 고밀도 AI 서버, 양자컴퓨팅 인프라, 액체냉각 등을 꼽았다. AI 서버 고밀도화…2030년 신규 데이터센터 90% '액체냉각' 특히 AI 서버 고성능화가 데이터센터 전력 인프라 변화를 앞당길 것으로 전망됐다. 보고서는 기업용 AI 최적화 서버가 2024년부터 2030년까지 연평균 13.8% 성장할 것으로 내다봤다. 이에 따라 랙당 전력 밀도가 120킬로와트(kW)를 넘어선 환경이 늘면서 기존 데이터센터에선 지원하기 어려웠던 고밀도 전력 공급과 액체냉각 설비가 요구될 것으로 분석했다. 전력 공급 방식도 달라질 전망이다. 가트너는 2029년 800VDC 기반 AI 데이터센터가 주류로 자리 잡고 데이터센터 전력용 반도체에서도 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)이 기존 실리콘을 대체할 것으로 예상했다. AI 서버 전력 소비가 증가하면서 기존 배전 방식이 비용과 규모 측면에서 한계에 가까워지고 있다는 설명이다. 냉각 방식의 변화도 빨라질 것으로 보인다. 가트너는 현재 25% 미만인 신규 데이터센터의 액체냉각 도입률이 2030년에는 90%까지 높아질 것으로 전망했다. 특히 새로 구축하는 데이터센터는 전체 워크로드의 최소 50%가 액체냉각을 이용할 수 있도록 설계하고 고밀도 AI 데이터센터의 경우 최대 100%까지 지원할 수 있도록 준비해야 한다고 권고했다. AI 서버의 전력 밀도가 더욱 높아지면서 액침냉각까지 확산될 가능성도 제기됐다. 가트너는 향후 랙당 전력 소비가 1메가와트(MW)를 넘어서는 수준으로 높아질 경우 공랭이나 직접칩냉각(D2C)만으로 서버 구성 요소를 충분히 식히기 어려워질 수 있다고 분석했다. 이 경우 서버 전체를 냉각액에 담그는 액침냉각이 필요해지면서 기존 수직형 랙 중심의 데이터센터 구조도 달라질 수 있다는 관측이다. AI 다음은 양자컴퓨팅…"데이터센터 설계는 유연하게" 장기적으로는 양자컴퓨팅도 데이터센터 설계를 바꾸는 요인이 될 전망이다. 보고서는 양자컴퓨팅이 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 결합한 하이브리드 아키텍처로 발전할 가능성이 높다고 분석했다. 이에 맞춰 미래 데이터센터는 극저온 설비와 진동 차단, 전자기 차폐, 저잡음 전자장비뿐 아니라 오류 정정과 알고리즘 처리를 위한 그래픽처리장치(GPU)와 맞춤형 칩 등 기존 컴퓨팅 시스템을 함께 수용할 수 있는 환경이 필요할 것으로 예상했다. 다만 양자컴퓨터가 2030년까지 일반 기업 데이터센터에 광범위하게 구축될 가능성은 낮다고 봤다. 초기 양자컴퓨팅 시스템은 슈퍼컴퓨팅센터와 국가 연구소, 일부 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 구축되고 서비스형 양자컴퓨팅(QCaaS) 형태로 기업에 제공될 것으로 예상했다. 가트너는 현재 구축되는 데이터센터가 15년 이상 운영되는 만큼 양자컴퓨팅이 상용화되는 시점에 대응할 수 있는 유연성을 미리 확보해야 한다고 제언했다. 또 특정 기술에 지나치게 투자해 데이터센터 설계가 고착되는 것도 경계해야 한다고 지적했다. AI와 양자컴퓨팅 등 컴퓨팅 플랫폼이 발전하면서 필요한 전력과 냉각 방식도 계속 달라질 수 있어서다. 모든 서버가 액체냉각으로 전환될 것이라고 가정하기보다 기존 시스템과 차세대 인프라를 함께 수용할 수 있도록 설계 선택지를 유지하는 것이 중요하다는 설명이다. 가트너는 "데이터센터 관리자는 양자컴퓨팅과 다양한 냉각 시스템을 포함해 진화하는 기술을 수용할 수 있도록 인프라 설계의 유연성을 확보해야 한다"며 "특정 영역에 과도하게 투자해 한계가 생기거나 유연성이 떨어지는 것을 피해야 한다"고 강조했다.

2026.08.29 12:25한정호 기자

"AI 없이 성장 없다"…국민 69% "성장 핵심 동력 될 것"

국민 10명 중 약 7명은 인공지능(AI)이 향후 한국 경제 성장의 핵심 동력이 될 것으로 기대하는 것으로 나타났다. 제조업과 서비스업의 생산성을 높이는 데 그치지 않고 콘텐츠 수출, 과학기술 연구, 신약 개발 등 산업 전반의 혁신 속도를 끌어올릴 수 있다는 전망이다. 특히 첨단 AI를 실제 업무에 활용할 수 있는 인재를 양성하는 일이 개인의 고용 경쟁력과 국가 경제의 생산성을 좌우할 핵심 과제로 부상하고 있다. 29일 글로벌 컨설팅 기관 퍼블릭퍼스트는 한국 성인 1057명을 대상으로 한 조사 결과를 바탕으로 한 'AI로 주도하는 대한민국의 성장과 혁신' 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 응답자 중 69%는 AI가 앞으로 국가 경제 성장을 이끄는 핵심 동력이 될 것이라고 답했다. AI의 주요 잠재적 혜택으로는 "과학 발전의 가속화"가 54%로 가장 많이 꼽혔고 경제 전반의 생산성 향상(47%), 에너지 효율 최적화(43%)가 뒤를 이었다. 자료는 AI 투자 확대가 경제적 성과로 이어질 수 있다고 분석했다. AI에 투입한 자본 1원당 생산성 향상에 따른 투자 회수액은 8.6원으로 추산됐으며, AI 관련 산업 및 기업 성장에 따라 2035년까지 53만 개의 신규 일자리가 만들어질 것으로 전망됐다. 국내 스타트업의 경우 AI를 활용하면 신기능 출시 속도를 현재보다 1.6배 높이고 제품 개발 기간을 38% 줄일 수 있다는 분석도 제시됐다. AI 전환의 성패는 결국 인재 역량에 달렸다는 진단도 나온다. 첨단 AI 도입을 위한 교육과 활용 능력 강화는 개별 근로자의 생산성을 높이는 동시에 양질의 일자리와 부가가치 창출, 국가 차원의 인력 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 것이다. 실제로 조사에서 응답자들은 양질의 일자리를 얻기 위한 가장 중요한 요건으로 "AI 기반 도구 활용 능력"을 꼽았다. 이는 자격증, 관련 경력, 인적 네트워크보다 앞선 결과다. AI 활용 능력이 더 이상 일부 기술직에만 필요한 전문성이 아니라, 미래 노동시장의 준비도를 가늠하는 핵심 지표로 자리 잡고 있음을 보여준다. 한국의 AI 활용 수준도 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 한국 근로자의 평균 AI 활용 수준은 글로벌 평균보다 1.7배 더 정교한 것으로 분석됐다. 이러한 기반은 기업의 업무 혁신과 신산업 창출을 뒷받침해 한국 경제에 추가 성장 기회를 제공할 수 있는 요소로 평가된다. 근로자 82%는 향후 5년 안에 AI 역량이 자신의 업무에서 중요하거나 필수가 될 것으로 내다봤다. 산업별 기대 효과도 크다. 에이전틱 AI와 로봇공학이 첨단 제조업에 도입되면 2035년까지 약 41조원의 총부가가치(GVA) 성장이 예상된다. AI 기반 기술이 서비스 부문 생산성을 끌어올리면서 중소기업을 포함한 경제 전반에는 약 110조원의 GVA 증가에 기여할 수 있다는 전망이다. AI 기반 제작·번역·유통 기술은 한국 미디어 콘텐츠의 글로벌 시청자층 확대에도 활용될 수 있다. 연구개발 분야 역시 AI 전환의 주요 무대로 제시됐다. 자료는 AI가 연구 가설 검증 규모를 두 배로 확대하고, R&D와 과학적 발견을 가속해 2040년까지 33조원의 추가 경제적 가치를 만들 수 있다고 내다봤다. 특정 질환의 신약 개발 기간도 AI를 활용할 경우 최대 6.1년 단축할 수 있다는 분석이다. 결국 AI를 국가 성장 동력으로 만들기 위해서는 기술 도입과 함께 현장 중심의 AI 교육, 중소기업의 활용 여건 개선, 안전하고 책임 있는 사용 기준 마련이 병행돼야 한다. AI를 단순 자동화 수단이 아닌 개인의 역량과 산업 경쟁력을 높이는 기반으로 정착시키는지가 한국 경제의 다음 성장 경로를 가를 전망이다. 퍼블릭 퍼스트는 "한국인은 AI가 견인할 가장 핵심적인 가치로 과학 기술의 비약적 발전을 꼽고 있다"며 "다양한 산업 및 과학 생태계 전반에 걸친 AI 역량 강화는 혁신 기술의 개발 주기를 단축하고 상용화를 가속화하여 새로운 성장 기회를 창출할 것으로 기대된다"고 보고서를 통해 밝혔다.

2026.08.29 08:06남혁우 기자

[기고] AI 시대 기업 경쟁력, AI에 어디까지 맡길 것인가

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

2026.08.28 16:51위장영 컬럼니스트

AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

[모두의 AI] 이스트소프트, 선정 불발…"설치형 AI 에이전트 개발 지속"

이스트소프트가 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 기존부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트 '알비서' 사업을 계획대로 추진한다. 정부 사업 참여를 위해 구체화한 서비스 구조와 협력 생태계를 활용해 AI 에이전트 경쟁력을 높일 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 최종 선정했다고 28일 밝혔다. 공모에는 총 6개 사업자가 참여했으며 이스트소프트 컨소시엄은 최종 명단에 포함되지 않았다. 이스트소프트는 선정 결과와 관계없이 알비서를 예정대로 선보일 계획이다. 알비서는 이스트소프트가 올해 상반기부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트다. 웹과 모바일, PC 환경을 넘어 이용자 생활과 업무를 연결하고 실제 행동까지 지원하는 것을 목표로 한다. 이스트소프트는 이번 공모에서 알비서 중심으로 대국민 AI 서비스 구상을 제시했다. 메가존과 슈어소프트테크, 비드래프트, 이스트에이드, 와이즈넛, 폴라리스오피스 등이 컨소시엄에 참여해 인프라 구축과 AI 안전성 검증, 모델 최적화, 검색, 공공·문서 기반 에이전트 등을 맡는 구조였다. 또 알툴즈와 알약, 포털 줌 등 기존 서비스 접점을 알비서 확산에 활용할 계획이었다. 다양한 AI 에이전트와 국내 AI 기업 서비스를 연결해 알비서를 개방형 AI 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 이스트소프트는 생활 밀착형 서비스를 확대하기 위한 협력 생태계도 구축한 바 있다. 마이리얼트립과 AICX, 포잉, 이큐포올, 포텐셜랩스, 컴투스홀딩스, 라온시큐어, AI산업융합사업단과 지역 대학 등이 참여해 각자 보유한 서비스와 기술을 알비서와 연계하는 구조다. 정부는 이번에 선정한 3개 컨소시엄에 올해 총 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산을 통해 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 지원할 예정이다. 정상원 이스트소프트 대표는 앞서 알비서 사업과 관련해 "우리는 AI 기술력·국민 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 영역별 전문성이 시너지를 낼 수 있게 컨소시엄을 운영할 것"이라며 "국민 누구나 혜택을 누릴 수 있는 AI 서비스를 선보이겠다"고 말했다.

2026.08.28 16:22김미정 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

오케스트로, 전사 업무에 AI 심었다…장애 분석 시간 88%↓

오케스트로 그룹이 인공지능(AI)을 개발·운영부터 영업·법무·재무까지 전사 업무에 적용하며 자체 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 현업에서 검증한 AI 활용 역량을 제품·서비스 고도화로 연결한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 지난 27일 서울 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 '2026 오케스트로 AI 시프트'를 개최했다고 28일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에선 임직원이 현업에 AI를 직접 적용해 거둔 업무 혁신과 생산성 향상 성과를 공유했다. 오케스트로 그룹은 고객 AX를 지원하는 기업으로서 내부 업무와 제품 개발 방식에도 AI 적용을 확대하고 있다. 개발·운영을 비롯해 영업·법무·재무·사업 수행 등 전 영역에서 AI 활용을 늘리는 중이다. 제품 개발 과정에선 AI 기반 개발 방법론을 적용했다. 회사 측에 따르면 이를 통해 기존 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 방식과 비교해 약 10.6배 높은 생산성을 확인했다. 올해 경진대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 과제는 ▲의사결정·분석 혁신 ▲협업·조직문화 혁신 ▲개발 생산성 향상 ▲고객·서비스 경험 혁신 ▲업무 자동화 등 5개 분야로 구성됐다. 오케스트로 그룹은 업무 방식 변화와 개선 효과, 조직 내 확산 가능성 등을 평가해 12건을 본선 진출 과제로 선정했다. 본선에는 고객·시장·영업 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 영업관리 체계를 비롯해 고객 장애 원인 분석, 법인카드 결산, 사내 지식 검색, 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영 자동화 등의 과제가 올랐다. 실제 업무에 AI를 적용한 효과도 수치로 나타났다. 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 기존 4시간에서 30분으로 줄였다. 기존 대비 약 88% 단축된 수준이다. 법인카드 결산 업무에도 AI를 적용했다. 월평균 지출품의 752건과 영수증 2만2천여 건을 검토하는 데 걸리는 시간을 기존 89.5시간에서 27시간으로 줄여 약 70% 단축했다. 사내 지식 검색과 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트도 활용 중이다. 해당 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 총 4천822건을 자체 처리했으며 평균 응답 시간은 17.55초를 기록했다. 현재 임직원 5명 중 1명꼴로 해당 AI 에이전트를 활용하고 있으며 20개 이상의 K8s 클러스터에도 적용됐다. 오케스트로 그룹은 이번 대회에서 발굴한 우수 과제를 전사 업무로 확대하고 현업에서 검증한 AI 활용 노하우를 제품·서비스 고도화에도 반영할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 기업의 생산성과 경쟁력, 나아가 생존을 좌우하는 핵심 기반"이라며 "AI를 일부 조직이나 업무에 선택적으로 활용하는 수준을 넘어 모든 구성원이 일하는 방식에 AI를 내재화하고 생산성을 획기적으로 높여야 한다"고 강조했다. 이어 "현업에서 축적한 AI 역량을 제품과 서비스 혁신으로 연결해 고객 AX를 가속하고 AI 인프라 소프트웨어 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.28 15:05한정호 기자

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

메가존클라우드, 데이터·AI 영토 넓힌다…스노우플레이크와 동맹 강화

메가존클라우드가 글로벌 인공지능(AI) 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크와의 파트너십을 기반으로 금융·게임·제조·제약·바이오 등 산업별 데이터·AI 사업 확대에 박차를 가한다. 메가존클라우드는 스노우플레이크로부터 '올해의 파트너상'을 2년 연속 수상했다고 28일 밝혔다. 시상은 지난 27일 서울 코엑스 컨퍼런스센터에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울 2026'에서 진행됐다. 올해의 파트너상은 스노우플레이크가 국가별로 하나의 파트너사만 선정해 수여한다. 고객 성공과 혁신, 비즈니스 성장, 스노우플레이크 비전과의 전략적 연계성 등에서 성과를 거둔 기업을 선정한다. 메가존클라우드는 스노우플레이크 기반 데이터 플랫폼 구축과 데이터·AI 전환을 지원하며 파트너 생태계 확대에 기여한 점을 높이 평가받았다. 회사는 게임·금융·제조·유통·소비재 등 여러 산업에서 스노우플레이크 데이터·AI 기술을 고객 업무에 적용해왔다. 향후에는 제약·바이오 분야로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 연간 제품 품질 검토(APQR) 전 과정과 의약품 개발·제조·유통 전반에 적용되는 규제·품질 관리 기준인 GxP 등 규제·품질 업무까지 데이터·AI 기술 적용을 단계적으로 확대한다는 목표다. 메가존클라우드는 이번 행사에서 제약·바이오 기업을 대상으로 프라이빗 미니 세션도 진행했다. 의약품 연구·생산·경영 과정에 흩어진 데이터를 AI로 활용할 수 있는 통합 데이터 기반으로 전환하는 방안을 제시했다. 데이터 수집부터 분석과 문서 작성까지 연결하는 생성형 AI 기반 APQR 자동화 구축 사례도 소개했다. 규제·품질 기준을 준수하면서 데이터 추적성을 확보할 수 있는 AI 활용 전략을 공유하고 실제 운영 중인 APQR 자동화 시스템도 시연했다. 메가존클라우드는 스노우플레이크와의 파트너십을 지속 강화 중이다. 올해 상반기에는 아시아태평양·일본 지역 '올해의 리셀 파트너상'을 수상한 바 있다. 지난해에는 스노우플레이크 최고 등급인 '엘리트 파트너' 자격을 취득했으며 한국 올해의 파트너상과 아시아태평양·일본 올해의 성장 파트너상도 받았다. 양사는 향후 시장 기회 발굴부터 고객 성공 관리까지 전 과정에서 협업을 강화한다는 방침이다. 메가존클라우드는 산업별 전문성을 기반으로 스노우플레이크의 '코텍스 AI'를 비롯한 데이터·AI 솔루션 활용을 확대하고 국내에서 구축한 파트너십 모델을 아시아태평양 시장으로 넓힐 계획이다. 김경배 스노우플레이크코리아 파트너·얼라이언스 총괄 전무는 "메가존클라우드의 수상은 고객 성공과 혁신에 대한 양사 공동의 노력을 보여준다"며 "산업별 전문성을 갖춘 메가존클라우드와 함께 더 많은 기업이 AI를 실제 운영과 성과로 확장할 수 있도록 지원해 나갈 것"이라고 말했다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자(CRO)는 "기업 경쟁력은 데이터에 대한 접근과 활용 등 데이터를 실제 성과로 전환하는 역량에서 나온다"며 "금융·게임 등 여러 산업의 고객이 스노우플레이크 코텍스 AI와 보안·거버넌스 기능을 통해 데이터를 실제 성과로 안전하게 연결할 수 있도록 지원하는 노력을 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.28 14:50한정호 기자

AI 경쟁 다음 승부처는 '플랫폼'…ANP 분과위원회, 생태계 확장 주도

인공지능(AI) 경쟁이 인프라와 모델 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 개발·배포·운영하는 단계로 확장되는 가운데, 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 중심 산업 협력체를 AI 네이티브 플랫폼 전반으로 확대 개편하고 생태계 조성에 앞장선다. KACI는 PaaS 지원분과위원회 제15회 정기회의를 열고 기존 'PaaS 지원분과위원회' 명칭을 'AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회'로 변경하는 안건을 공식 의결했다고 28일 밝혔다. 이번 개편은 생성형 AI와 AI 에이전트 등 관련 기술·서비스가 빠르게 고도화되는 시장 변화에 대응하기 위해 추진됐다. 기존 PaaS 산업의 기술·산업적 기반을 계승하면서 AI 플랫폼과 클라우드 네이티브 등 AI 개발부터 배포·운영·확산을 지원하는 플랫폼 생태계 전반으로 역할을 확대하다는 목표다. 특히 단순 명칭 변경을 넘어 지난 3년간 PaaS 산업 활성화와 인식 확산, 전문기업 간 협력에 집중해온 분과위원회의 역할을 AI 시대에 맞는 정책·산업 대응 중심으로 고도화할 방침이다. 최근 AI 산업의 경쟁 영역은 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 등 컴퓨팅 인프라 확보와 AI 모델 개발에서 실제 산업·서비스에 AI를 구현하고 운영·확산하는 단계로 넓어지고 있다. 이에 따라 AI 애플리케이션 개발·배포·운영·확산을 연결하는 PaaS와 클라우드 네이티브 기술의 중요성도 커지고 있다는 게 협회 측 설명이다. AI 기술을 실제 비즈니스 서비스로 구현하고 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 경쟁력이 필요하다는 판단이다. ANP 분과위원회는 기존 PaaS 전문기업의 기술과 산업 기반을 중심으로 AI 플랫폼과 클라우드 네이티브 등 AI 개발·배포·운영을 지원하는 기술·서비스 기업까지 논의 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 정책 기능도 강화한다. AI 시대 플랫폼 산업의 역할과 발전 방향에 대한 업계 의견을 수렴하고 정부 정책과 제도 개선을 지원하는 민간 정책 협의체 역할을 맡는다. 주요 정책 과제로는 ▲AI 시대 PaaS·AI 네이티브 플랫폼 산업 범위 및 기술체계·표준화 방향 제시 ▲공공 AI 네이티브·클라우드 네이티브 도입·확산 지원 ▲특정 기술·서비스 종속성 완화와 상호운용성·이식성·기술중립성 강화 ▲국내 AI 네이티브 플랫폼 기술개발·실증·사업화를 위한 정부 지원사업 및 예산 확대 등을 다룰 예정이다. 정부·국회와의 정책 협력도 확대한다. 산업 현장의 정책 수요와 애로사항을 발굴해 정책간담회와 국회 토론회 등을 통해 업계 의견을 전달하고 관련 정부 정책과 사업에 현장 목소리가 반영될 수 있도록 지원할 방침이다. 제조·금융·공공·의료 등 AI 도입이 확대되는 산업을 중심으로 플랫폼 활용 수요와 기술 요구사항도 발굴한다. 수요·공급기업 간 협력과 우수 활용 사례 확산을 통해 민간 시장의 자체적인 수요 확대도 지원할 계획이다. 정철 ANP 분과위원장(나무AX 대표)은 "AI 시대 경쟁력은 단순히 컴퓨팅 인프라와 우수한 모델을 확보하는 것만으로 완성되지 않는다"며 "AI 기술을 기업·공공·국민이 실제로 사용할 수 있는 서비스로 빠르게 구현하고 안정적으로 운영·확산할 수 있는 플랫폼 경쟁력이 함께 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 이어 "이번 명칭 변경은 그동안 국내 PaaS 산업이 축적해온 기술과 경험을 기반으로 AI 네이티브 시대에 필요한 플랫폼 산업의 새로운 역할을 만들어 가겠다는 의미"라며 "ANP 분과위원회가 국내 전문기업의 목소리를 모으는 것을 넘어 정부·국회와 산업 현장을 연결하고 우리 기업이 기술력으로 공정하게 경쟁하고 성장할 수 있는 생태계를 만드는 정책 창구가 될 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다. 김봉균 KACI 회장(KT클라우드 대표)은 "협회가 한국인공지능클라우드산업협회로 새롭게 출발한 데 이어, 산업 현장 협의체 역시 AI와 클라우드가 결합되는 시장 변화에 맞춰 역할을 재정립할 필요가 있다고 판단했다"며 "ANP 분과위원회를 중심으로 PaaS를 비롯한 국내 플랫폼 기술이 AI 산업 성장의 실질적인 기반으로 자리 잡을 수 있도록 정책·산업 활동을 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.28 14:32한정호 기자

[현장] AI 시대 맞춤형 개발자 지원…AWS, '스튜던트 리워드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 확산에 맞춰 교육·실습·개발자 커뮤니티로 이어지는 국내 개발자 지원 체계를 강화한다. AI가 코드를 작성하는 시대에 맞춰 개발자가 AI 서비스를 직접 설계하고 구축·운영할 수 있는 환경을 제공하는 한편, 커뮤니티를 통한 기술 교류와 프로젝트 경험도 지원한다는 방침이다. AWS는 28일 서울 강남구 센터필드에서 대학생 대상 신규 프로그램인 '스튜던트 리워드'를 공개했다. 스튜던트 리워드, 대학생 학습·실습·커뮤니티 지원 강화 윤석찬 AWS 수석 테크에반젤리스트가 소개한 스튜던트 리워드는 대학생이 AI·클라우드 역량을 직접 쌓도록 지원하는 프로그램이다. 재학 인증을 마친 만 18세 이상 대학생에게 12개월간 프리미엄 AWS 스킬 빌더 이용권을 제공하고 AWS 빌더 센터에서 학습·기술 아티클 작성·댓글 등 활동으로 배지를 쌓으면 AWS 크레딧과 AWS 공인 자격증 응시권을 추가로 제공한다. AWS는 무료 클라우드 환경, 교육 콘텐츠, 실습, 커뮤니티 교류, 프로젝트 경험을 연결하는 방식으로 개발자 지원 체계를 운영한다. 약 1000개의 디지털 교육 과정을 제공하는 AWS 스킬 빌더와 기술별·지역별 사용자 모임인 AWS KRUG를 통해 개발자가 AI 서비스를 직접 구축하고 다른 개발자의 경험을 공유받을 수 있도록 한다는 구상이다. 윤석찬 수석 테크에반젤리스트는 "AI 시대에 중요한 것은 새로운 도구를 단순히 접하는 것이 아니라 실제로 학습하고 활용할 기회를 얻는 것"이라고 말했다. 최용호 시니어 테크에반젤리스트도 "강의도 물론 필요하지만 가장 효과적인 것은 직접 해보는 것"이라며 커뮤니티 기반 실습과 경험 공유의 중요성을 강조했다. 코더에서 프로덕트 엔지니어로…AI 시대 달라지는 개발자 역할 AI 시대에 달라지는 개발자 역할에 대한 방향성도 제시됐다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 개발자가 '프로그램을 개발하는 사람'에서 '프로덕트를 개발하는 사람'으로 변화하고 있다고 진단했다. 코드를 구현하는 데 그치지 않고 제품 기획과 사용자 경험, 사업 방향, 서비스 운영 등 제품 개발 전 과정에 관여하는 '프로덕트 엔지니어'가 필요해지고 있다는 의미다. 박 아키텍트는 "AI 때문에 개발만 잘하는 것은 크게 메리트가 떨어진 시대가 됐다"며 "커뮤니케이션을 잘하고 지식을 공유하며 조직의 비전을 이해하고 개발 전 과정에 참여할 수 있는 사람의 수요가 늘어날 것"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더도 개발자가 단순히 코드를 잘 작성하는 사람을 넘어, 서비스 목적에 맞춰 전체 시스템을 설계하고 기술적 선택을 판단하는 역할을 맡게 됐다고 봤다. 이 리더는 해커톤 경험을 들어 "예전에는 디자인, 백엔드, 프런트엔드 역량을 가진 팀원을 구하는 일이 가장 큰 문제였다"며 "이제는 누구와 개발할지보다 어떤 목적의 서비스를 만들지 고민하는 시간이 더 많아졌다"고 말했다. AI 개발 도구가 구현의 진입장벽을 낮추면서, 개발자의 차별점도 코딩 속도 자체보다 문제를 정의하고 서비스 구조를 설계하며 제품의 방향을 구체화하는 역량으로 옮겨가고 있다는 설명이다. AI 결과 판단할 기본기 중요…성능·보안·운영 역량 관건 AI가 코드를 작성하는 시대일수록 기술적 판단력과 기초 지식의 중요성이 더 커진다는 제언도 나왔다. AI를 활용해 서비스의 초안을 만들 수는 있어도, 비용 효율적인 인프라 설계와 대규모 트래픽 대응, 성능·보안·안정성 확보는 여전히 개발자의 핵심 영역이라는 설명이다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 비개발 직군도 AI를 활용해 앱의 형태를 만들 수 있지만 이를 실제 서비스로 운영하려면 다른 수준의 전문성이 필요하다고 강조했다. 그는 "앱의 형태를 만드는 것과 많은 사용자가 접속해도 안정적으로 운영되는 서비스를 만드는 것은 다른 문제"라며 "비용과 성능, 안정성을 고려해 서비스를 운영하는 전문 지식은 여전히 개발자의 영역"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더는 AI 활용법 자체에만 집중하기보다 알고리즘, 데이터베이스, 시스템 구조 등 기초 원리를 탄탄히 익혀야 한다고 조언했다. AI가 제시한 코드와 기술 선택지가 서비스 목적과 운영 환경에 적합한지 검토하고, 결과를 통제하려면 기본기가 필요하다는 것이다. 이 리더는 "AI 관련 기법은 배경지식이 적어도 누구나 사용할 수 있지만, 어떤 기술을 선택하고 어떤 방식으로 활용할지 판단하려면 기본 원리를 알아야 한다"며 "기본이 없으면 AI가 제안한 결과가 적절한지 판단할 수 없고, 결국 통제권을 AI에 넘기게 될 수 있다"고 말했다.

2026.08.28 14:30남혁우 기자

[모두의 AI] 고배 마신 제논 "공모 과정서 경쟁력 확인…개방형 전략 지속"

제논이 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 특정 AI 모델에 종속되지 않는 개방형 에이전트 전략을 이어간다. 이번 공모 과정에서 대국민 서비스에 맞춰 에이전트 구조와 서비스 체계를 고도화한 만큼 자체 서비스 경쟁력을 높이는 계기로 삼는다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 선정했다고 28일 밝혔다. 정부는 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면평가와 발표평가를 진행해 카카오와 SK텔레콤, KT 컨소시엄 등 3곳을 최종 선정했다. 제논은 이번 공모 과정에서 에이전트 기술력과 실행 역량을 키웠다고 평했다. 사업 선정 여부와 별개로 기존에 확보한 기술 경쟁력 바탕으로 AI 에이전트 사업을 이어간다는 계획이다. 제논 관계자는 "우리는 대국민 서비스 요구사항에 맞춰 에이전트 구조를 재정비하고 서비스 완성도를 끌어올렸다"며 "이 과정에서 에이전트 기술 경쟁력을 검증하고 기존 서비스 체계도 한 단계 올릴 수 있었다"고 설명했다. 제논은 기존에 수립한 로드맵도 그대로 추진한다. 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '개방형 에이전트 포털' 중심으로 자체 서비스 '제나'를 지속 고도화할 계획이다. 인공지능전환(AX) 플랫폼 '제노스'와 '원에이전트'도 서비스 확대에 활용한다. 제논은 이들 기술을 기반으로 생성형 AI 활용 영역을 일상의 다양한 분야로 넓힌다는 방침이다. 제논은 "이번 사업에 선정된 기업들에 진심으로 축하를 전한다"며 "국민의 일상에 실질적인 가치를 더하는 서비스가 되기를 응원한다"고 말했다. 이어 "우리는 결과와 관계없이 당초 수립한 로드맵에 따라 서비스 고도화를 이어갈 예정"이라고 덧붙였다.

2026.08.28 11:39김미정 기자

[AI 고속도로] 해남 잇단 지진에 '국가AI컴퓨팅센터' 괜찮나…"규모 7.0 견딘다"

국가AI컴퓨팅센터가 들어서는 전남 해남에서 최근 지진이 잇따르고 있지만 센터 건설과 안전성에는 큰 문제가 없는 것으로 파악됐다. 센터는 최대 규모 7.0의 지진을 견딜 수 있도록 내진 설계됐으며 건설을 맡은 특수목적법인(SPC)도 일반 데이터센터와 마찬가지로 강화된 내진 기준을 적용해 공사를 진행하고 있다는 입장이다. 28일 기상청과 업계에 따르면 이날 오전 7시44분께 전남광주 해남군 서북서쪽 21㎞ 지역에서 규모 2.2의 지진이 발생했다. 진원 깊이는 21㎞로, 지난 14일부터 해남에서 규모 2.0 이상 지진이 발생한 것은 이번이 10번째다. 지난 23일에는 규모 3.1의 지진이 발생하기도 했다. 최근 약 2주 동안 미소지진을 포함한 지진이 집중되면서 이달 초 착공한 국가AI컴퓨팅센터의 안전성에도 관심이 쏠리고 있다. 기상청에 따르면 지난 14일부터 26일 오후 5시까지 해남에서 관측된 지진은 모두 83차례다. 이 가운데 지난 23일 발생한 규모 3.1의 지진이 가장 컸다. 다만 기상청과 지진 전문가들은 최근 해남의 연속지진이 더 큰 규모의 지진으로 이어질 가능성은 낮은 것으로 보고 있다. 지난 26일 열린 전문가회의에선 2020년과 올해 지진이 모두 길이 약 500m, 폭 약 300m의 좁은 영역에서 발생했으며 규모 3.1 지진 이후 대부분의 응력이 해소됐을 가능성이 있다는 분석이 나왔다. 실제 해남에선 지난 2020년 4월부터 약 한 달 반 동안 76차례의 소규모 지진이 발생한 바 있다. 당시에도 최대 규모는 3.1이었으며 이후 지진활동이 점차 감소했다. 2013년 보령 해역과 2019년 백령도에서도 각각 159회, 102회의 연속지진이 발생했지만 큰 지진으로 이어지지는 않았다. 한국지질자원연구원이 2020년 해남 지진을 분석한 결과에서도 당시 지진은 대규모 단층이 아닌 중·소규모 단층군과 연관됐을 가능성이 제기됐다. 일반적으로 대형 지진은 대규모 단층에서 발생한다는 점을 고려하면 대규모 지진활동으로 발전할 가능성이 낮다는 분석이다. 국가AI컴퓨팅센터 건설을 전담하는 민관 합작 SPC 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC)도 최근 지진이 센터 건설에 미치는 영향은 제한적인 것으로 판단 중이다. 최희주 코아크 데이터센터건립총괄은 "2020년 한국지질자원연구원에서도 지진이 발생한 위치가 지하 약 21㎞이고 단층 자체가 상당히 작은 것으로 분석했다"며 "대규모 지진으로 이어질 가능성은 낮은 것으로 보고 있다"고 설명했다. 특히 센터 구조체에는 내진 특등급이 적용된다. 이는 데이터센터가 강한 지진에도 건물과 내부 전산·전력·냉각 설비의 피해를 최소화해 안정적인 운영을 유지하기 위한 강화된 내진 설계 기준이다. 최근 수도권에 지어지는 AI 데이터센터에서도 특등급 내진 설계가 적용되고 있다. 최 총괄은 "센터 구조체는 특등급으로 내진 설계를 강화했다"며 "이에 최근 지진과 관련해서도 크게 걱정하고 있지는 않다"고 말했다. 센터는 최대 규모 7.0의 지진을 견딜 수 있도록 설계되며 지진과 화재에 강한 철골철근콘크리트 구조로 건설된다. 전남광주통합특별시 등도 최근 센터 착공 현장을 점검한 결과 연속지진에 따른 별다른 영향을 확인하지 못했다. 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 고속도로'의 핵심 인프라다. 과학기술정보통신부와 금융위원회 국민성장펀드, 삼성SDS 컨소시엄이 공동 출자한 코아크가 구축과 운영을 맡는다. 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·KT·전남광주통합특별시·서남해안기업도시개발 등이 컨소시엄에 참여했다. 센터는 해남 솔라시도 데이터센터 파크 내 약 4만 8000㎡ 부지에 지상 2층 규모로 조성된다. 오는 2028년까지 약 2조 5000억원을 투입해 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 포함한 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 컴퓨팅 인프라를 구축할 예정이다. 구축된 자원은 스타트업과 중소기업, 대학, 연구기관 등에 제공해 AI 모델 개발과 대규모 데이터 학습·추론 등에 활용한다. 정부는 센터 완공 전인 내년부터 삼성SDS 데이터센터를 활용해 일부 AI 컴퓨팅 자원을 먼저 제공할 계획이다. 이후 국가AI컴퓨팅센터를 중심으로 첨단 GPU 확보뿐 아니라 국산 AI 반도체의 개발·검증·상용화를 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 확대한다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 3일 착공식에서 "국가AI컴퓨팅센터를 통해 정부와 민간이 힘을 합쳐 첨단 GPU 확보와 국산 AI 반도체 활성화를 병행 추진해 AI 풀스택 경쟁력 확보에 기여하고 아시아 AI 인프라 허브로 도약할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.28 10:43한정호 기자

[모두의 AI] 카카오 "익숙한 메신저로 국민 AI 장벽 낮춘다…외부 에이전트 결합"

카카오가 범용 챗봇과 인공지능(AI) 에이전트를 한곳서 이용할 수 있는 대국민 AI 서비스 구축에 나선다. 기존 이용자 접점을 활용해 AI 사용 장벽을 낮추고, 외부 기업이 참여할 수 있는 에이전트 생태계까지 확보한다는 전략이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 선정했다고 28일 밝혔다. 과기정통부는 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면평가와 발표평가를 진행해 카카오와 SK텔레콤, KT 컨소시엄 등 3곳을 최종 선정했다. 카카오 전략 핵심은 국민이 일상적으로 사용하는 메신저를 AI 서비스 관문으로 활용하는 것이다. 별도 새로운 서비스에 이용자를 모으기보다, 익숙한 접점에서 범용 AI 챗봇과 다양한 AI 에이전트를 통합해 이용할 수 있도록 한다는 구상이다. 카카오 컨소시엄은 전화 기반 AI 서비스를 확대한다. 카카오는 LG유플러스와 연내 범용 전화 AI 서비스 라이트 버전을 출시한 뒤 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 계획이다. 외부 AI 기업이 참여하는 에이전트 유통 생태계 구축도 주요 전략으로 제시됐다. 플레이MCP와 AI 에이전트 마켓플레이스를 연계해 유망 AI 기업이 특화 에이전트를 직접 제작하고 시험한 뒤 유통할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 카카오가 모든 AI 서비스를 직접 개발하는 대신 다양한 기업 에이전트를 빠르게 확보하는 구조를 구축할 계획이다. 스타트업 등 국내 AI 기업에는 서비스 유통과 이용자 확보 기회를 제공해 AI 생태계 확대에도 기여한다는 구상이다. 국민의 생애주기에 맞춘 특화 AI 서비스도 제공한다. 시니어케어와 세무 등 일상에서 전문적인 지원이 필요한 분야를 중심으로 특화 에이전트를 마련할 예정이다. 과기정통부는 이번 심사에서 AI 모델과 서비스 경쟁력과 그래픽처리장치(GPU) 활용·인프라 운영 계획 등을 중심으로 기술 적합성을 평가했다고 밝혔다. 프로토타입 영상 시연을 포함한 발표평가에서는 서비스 편의성과 이용자 확보 전략을 비롯해 서비스 품질·안전성 확보 계획, 생태계 기여 계획 등을 종합적으로 살폈다. 정부는 카카오를 포함한 선정 사업자 3곳에 올해 총 엔비디아 B200 GPU 512장을 지원한다. 9월 중 사업자들과 협약을 체결하고 베타서비스를 거쳐 연내 모두의 AI 서비스를 정식 출시할 계획이다. 2027년부터는 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 정부 예산을 통해 지원한다. 업계에선 카카오도 이번 GPU 지원을 활용해 모두의 AI 서비스 개발뿐 아니라 자체 AI 모델과 서비스 경쟁력을 높일 수 있을 것이란 기대감도 나오고 있다. 카카오는 "컨소시엄 주관사로서 각 분야에서 전문성을 갖춘 참여사들과 긴밀히 협력할 것"이라며 "국민 누구나 일상에서 AI를 쉽고 안전하게 경험하고 활용할 수 있는 신뢰도 높은 서비스를 구축하는 데 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.08.28 10:21김미정 기자

30분 걸리던 시스템 장애 해결, AI는 9분 만에 끝?

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 일상생활 중에 갑자기 스마트폰 앱이 멈추거나 은행 결제가 안 되어 당황했던 적이 있으신가요. 이런 IT 장애가 발생하면 과거에는 수많은 엔지니어가 밤을 지새우며 원인을 찾고 코드를 수정해야 했죠. 그런데 최근 인공지능이 이 복잡한 장애 처리를 인간보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있다는 주장이 나오면서 IT 업계가 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 과연 AI는 사람이 하던 일을 완벽히 대체해 실시간으로 시스템을 고치는 '슈퍼 해결사'가 될 수 있을까요. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 특성을 가진 AI 모델을 기반으로 구성된 패널들이 이 흥미로운 주제를 두고 치열하게 주고받은 인사이트를 정리해 보았습니다. 본격적인 논의에 앞서 토론에 참여한 AI 패널들을 소개해 드릴게요. 먼저 기술의 진보와 효율성을 강조하는 'AI 기술 전문가' 패널과 실제 시스템의 안정성을 최우선으로 생각하는 'SRE(사이트 신뢰성) '관점 패널이 중심축을 이뤘습니다. 여기에 시스템의 무결성을 감시하는 'IT 보안 전문가', 기술의 사회적 책임을 묻는 'AI 윤리 정책 전문가', 그리고 변화하는 노동 환경을 분석하는 '개발자 역할 변화' 관점의 전문가와 냉철한 시각으로 낙관론을 경계하는 '비판적 관점' 패널까지 합류해 다각도로 분석을 진행했습니다. 이들은 특히 최근 유베이스가 상용화한 결제 처리 AI와 분산 클라우드 자원 할당 기법 등 2026년 8월 현재의 최신 데이터들을 바탕으로 열띤 논쟁을 벌였습니다. AI가 연 9분의 기적, 단순 상담 넘어 결제와 장애 복구까지 먼저 포문을 연 것은 AI 기술 전문가 관점의 패널이었습니다. 그는 2026년 8월 26일 유베이스가 상용화한 '일하는 AI'의 사례를 들며 AI가 이제 단순한 상담 업무를 넘어 결제와 IT 장애 처리까지 신속하게 수행하는 시대가 왔음을 강조했죠. 특히 2025년 발표된 학술 연구들을 인용하며 AI 기반 시스템이 도입되면 초기 진단 시간이 기존보다 무려 70%나 단축될 수 있다고 주장했습니다. 과거에 사람이 30분 동안 로그 기록을 뒤지며 고생했다면 이제 AI는 단 9분 만에 문제의 근원을 찾아낼 수 있다는 논리입니다. 기술 전문가 패널은 AI가 정형화된 장애 패턴을 감지하는 속도에서만큼은 인간이 도저히 따라올 수 없는 압도적인 우위에 있다고 확신했습니다. 이러한 주장에 대해 개발자 역할 변화 전문가 관점의 패널도 힘을 보탰습니다. AI가 반복적이고 지루한 장애 진단 업무를 대신해 준다면 인간 개발자들은 더 창의적이고 고도화된 시스템 설계에 집중할 수 있다는 것이죠. 실제로 2028년까지 IT 운영 조직 내에서 AI 시스템을 관리하는 전문 직무가 전체 인력의 30% 이상을 차지할 것이라는 구체적인 예측 수치까지 제시되었습니다. 즉 AI가 인간을 몰아내는 것이 아니라 인간이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕는 '강력한 조력자'로서 실시간 대응을 가능케 한다는 시각입니다. 이들은 클라우드 자원을 지능적으로 할당해 장애를 사전에 최소화하는 최신 기법들이 이미 현장에 도입되고 있다는 점을 혁신의 증거로 꼽았습니다. 하지만 논점은 곧바로 실질적인 '복구 시간'의 영역으로 이동했습니다. 단순히 원인을 빨리 찾는 것과 시스템을 실제로 고치는 것은 전혀 다른 차원의 문제이기 때문입니다. 효율성만을 강조하던 분위기는 현장의 목소리를 대변하는 패널들의 반격으로 순식간에 반전되었습니다. 기술이 제안하는 '속도'라는 수치가 실제 운영 환경에서는 어떻게 해석되어야 하는지를 두고 토론의 열기는 더욱 뜨거워졌습니다. 여기서부터는 AI가 가진 한계와 우리가 놓치고 있던 시스템의 물리적 제약들이 하나둘씩 수면 위로 드러나기 시작했습니다. 진단 속도가 전부는 아니다, SRE 관점이 꼬집은 병목 현상의 실체 가장 강력한 반론을 제기한 쪽은 SRE 전문가 관점의 패널이었습니다. 그는 AI 기술 전문가가 제시한 '70% 시간 단축'이라는 수치를 두고 냉정하게 “기술 부채를 은폐하는 착시”라고 지적했습니다. 실제 시스템 운영에서 전체 복구 시간의 대부분은 원인을 찾는 단계가 아니라 변경 사항을 승인하고 안전하게 배포하는 '안정성 보증' 단계에서 소비된다는 설명입니다. 예를 들어 AI가 9분 만에 원인을 찾았다 해도 그 해결책을 실제 서버에 적용하기 위해 인간의 승인을 기다리고 데이터베이스의 일관성을 검증하는 데 드는 시간은 줄어들지 않는다는 것이죠. 이는 물리적인 시스템 상태가 안정화될 때까지 기다려야 하는 과정이기에 AI가 개입하더라도 단축하기 힘든 병목 구간이라는 논리입니다. 비판적 관점의 패널 또한 이러한 회의론에 무게를 실었습니다. AI가 특정 유형의 장애를 빨리 처리할 수는 있겠지만 예측 불가능한 복합 장애 상황에서 AI가 인간 없이 90% 이상의 성공률로 실시간 개보수를 완료했다는 증거는 여전히 부족하다는 점을 꼬집었죠. AI의 '블랙박스' 특성상 왜 그런 해결책을 내놓았는지 인간이 이해하기 어려운 경우가 많고 만약 AI가 잘못된 판단을 내렸을 때 시스템 전체에 미칠 파국적 결과는 누가 책임질 것이냐는 근본적인 질문을 던졌습니다. 결국 실시간 개보수라는 목표는 기술적 낙관론이 만들어낸 신기루일 뿐 실제 현장에서는 여전히 인간 전문가의 직관과 경험이 필수적이라는 주장이 팽팽하게 맞섰습니다. 논쟁이 깊어지자 논점은 다시 한번 '보안과 윤리'라는 거대한 장벽으로 옮겨갔습니다. 속도가 빠르면 빠를수록 그에 따른 부작용의 파동도 커질 수밖에 없다는 우려가 제기된 것입니다. IT 보안 전문가 관점의 패널은 AI에게 무분별하게 시스템 수정 권한을 주는 행위가 얼마나 위험한지를 경고했습니다. 해커가 AI에게 잘못된 정보를 주입하는 '프롬프트 인젝션' 공격을 시도할 경우 AI의 빠른 처리 속도는 오히려 시스템을 파괴하는 독이 될 수 있다는 설명입니다. 이에 따라 AI에게는 오직 '읽기 전용' 진단 권한만을 주고 실제 변경 작업은 반드시 두 명 이상의 인간 승인을 거쳐야 한다는 보수적인 통제 방안이 강력한 대안으로 제시되었습니다. 편향성과 보안이라는 거대한 장벽, 결국 인간과 AI의 공조가 답인가 마지막으로 AI 윤리 정책 전문가 관점의 패널은 기술적 성공 이면에 가려진 '책임의 부재'를 경고했습니다. AI가 학습한 데이터에 편향이 섞여 있다면 특정 서비스 이용자에게만 불리하게 장애가 처리되는 불공정 사례가 발생할 수 있다는 점을 지적했죠. 그는 2029년까지 AI 오작동으로 인한 중대한 법적 분쟁이 발생할 가능성을 예견하며 기술 도입 전에 반드시 '윤리적 영향 평가'를 의무화해야 한다고 역설했습니다. 단순히 장애를 빨리 고치는 것보다 중요한 것은 그 과정이 얼마나 투명하고 공정한가이며 이는 기계의 계산만으로는 결코 도달할 수 없는 영역이라는 깊은 통찰을 전했습니다. 토론의 끝에서 패널들은 한 가지 공통된 지점에 도달했습니다. AI가 인간보다 장애 원인을 파악하는 속도가 비약적으로 빠르다는 점은 인정하지만 그것이 곧 '인간 없는 실시간 개보수'를 의미하지는 않는다는 것입니다. AI는 인간 전문가의 눈과 귀를 넓혀주는 '증강 도구'로서의 가치가 가장 크며 최종적인 의사결정과 책임의 영역에는 여전히 인간이 자리 잡고 있어야 한다는 결론에 도달했습니다. 특히 보안이 중요한 금융이나 국가 기간망 서비스에서는 속도보다 무결성이 우선되어야 하며 이를 위해 AI의 제안을 인간이 검증하는 '하이브리드 운영 체제'가 향후 IT 운영의 표준이 될 것이라는 데 의견을 모았습니다. 결국 질문으로 돌아가 본다면 AI 덕분에 장애 대응이 빨라지는 시대가 온 것은 분명합니다. 하지만 실시간으로 모든 것을 AI가 고치게 두기에는 우리가 감당해야 할 보안적, 윤리적 비용이 아직은 너무나 큽니다. 기술이 주는 9분의 속도감을 즐기되 그 뒤에 숨겨진 인간의 신중한 승인 절차를 무시하지 않는 지혜가 필요한 시점입니다. 기술은 인간을 대체하기 위해서가 아니라 인간을 더 가치 있는 곳으로 이끌기 위해 존재한다는 평범하지만 강력한 진리를 다시금 새겨봅니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/4a64c532.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.28 10:19AMEET

워크데이, AI 에이전트 효과 '톡톡'…2분기 영업익 26%↑

워크데이가 인공지능(AI) 에이전트 도입 확대에 힘입어 시장 기대치를 웃도는 분기 실적을 거뒀다. AI가 신규 계약의 25% 이상을 차지하며 새로운 성장 동력으로 자리 잡은 가운데, 회사는 연간 실적 전망치도 소폭 상향했다. 워크데이는 27일(현지시간) 2027 회계연도 2분기 매출이 26억 4900만 달러(약 3조 6570억원)로 전년 동기 대비 12.8% 증가했다고 밝혔다. 이 가운데 구독 매출은 24억 7100만 달러(약 3조 4100억원)로 13.9% 늘었다. 영업이익은 3억 1300만 달러(약 4321억원)로 전년 동기 2억 4800만 달러(약 3424억원)보다 26.2% 증가했다. 영업이익률은 10.6%에서 11.8%로 상승했다. 순이익은 6억3200만 달러(약 8724억원)로 전년 동기 2억2800만 달러보다 크게 늘었다. 연간 반복 매출(ARR)은 전년 대비 200% 이상 증가한 약 6억 달러(약 8281억원)를 기록했다. 워크데이는 기업의 인사(HR)·재무·IT 업무를 지원하는 클라우드 기반 기업용 소프트웨어(SW) 기업이다. 최근에는 기존 업무용 SW에 AI 에이전트 결합을 확대하며 엔터프라이즈 AI 플랫폼 사업을 강화하고 있다. 전 세계 1만 1500개 이상 기업이 워크데이를 이용 중이다. 이번 실적 성장을 이끈 것도 AI 사업이다. 워크데이에 따르면 2분기 신규 연간계약가치(ACV)의 25% 이상이 AI에서 발생했다. 자체 개발 AI 에이전트를 하나 이상 사용하는 고객은 5500곳을 넘어 전 분기보다 35% 이상 증가했다. 워크데이는 AI 에이전트 중심으로 제품군을 확대 중이다. 개발자가 자연어를 활용해 AI 앱과 에이전트를 구축할 수 있는 '디벨로퍼 에이전트'와 AI 에이전트를 실제 업무에 투입하기 전 검증하고 지속적으로 모니터링하는 '에이전트 패스포트' 등을 선보였다. 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드 등 주요 클라우드 기업과의 AI 협력도 강화 중이다. AWS와는 워크데이 데이터 클라우드와 AWS 데이터·AI 서비스를 연결하고 구글클라우드와는 워크데이 AI 에이전트를 제미나이 엔터프라이즈에 연동하는 협력을 확대했다. 다만 향후 매출을 가늠하는 전체 구독 매출 수주잔고는 지난달 말 기준 274억 300만 달러(약 37조원)로 전년 동기 대비 8% 증가하는 데 그쳤다. 이는 시장 전망치인 286억 달러(약 39조원)를 밑도는 수준이다. 향후 12개월 구독 매출 수주잔고는 90억 3400만 달러(약 12조원)로 14.2% 증가했다. 워크데이는 올해 연간 구독 매출 전망치를 최대 99억 5000만 달러(약 13조 7400억원)로 제시하며 기존 수치를 소폭 높였다. 오는 3분기 구독 매출은 약 25억 1500만 달러(약 3조 4700억원)로 전년 동기 대비 12% 증가할 것으로 전망했다. 워크데이 주가는 이날 정규장에서 전 거래일 대비 1.48% 오른 193.57달러로 마감했다. AI가 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업을 대체할 수 있다는 우려로 올해 들어 주가가 약세를 보였지만 최근에는 실적 개선과 AI 사업 성장에 대한 기대가 반영되며 일부 회복세를 나타냈다. 아닐 부스리 워크데이 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 사업이 신규 ACV의 25% 이상을 차지하고 현재 5500곳 이상의 고객이 자체 AI 에이전트를 하나 이상 사용하는 등 견조한 2분기 실적을 거뒀다"며 "AI로 우리의 고객 확장이 가속화되고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 10:07한정호 기자

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