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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (4718건)

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[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다고 평했다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자

[현장] 북유럽이 외친 AI 경쟁력은…"빠른 적용·확산 관건"

"인공지능(AI) 경쟁 축이 기술 개발 역량에서 신속한 적용·확산으로 이동하고 있습니다. 기업과 정부는 의사결정 단계를 줄이고 협력 중심으로 조직 구조를 바꿔야 합니다. 이를 통해 AI 기술 확산 속도를 높일 수 있습니다." 이다르 크로이처 노르웨이기업연합(NHO) 특별 고문은 23일 여의도 콘래드 서울에서 열린 '노르웨이-한국 이노베이션 데이 2026' 기조연설에서 이같이 밝혔다. NHO는 노르웨이 최대 규모 경제단체로 알려졌다. 3만 4000개 노르웨이 기업 이해를 대변하는 대표 조직이다. 정부와 정책 협의, 노동 협상을 진행하며, 산업·경제 전략 수립에 영향력을 행사한다. 기업 경쟁력 강화를 위한 정책 제안과 네트워크 지원 역할도 수행하고 있다. 크로이처 고문은 AI를 비용 절감 수단이 아닌 변화 가속 수단으로 봐야 한다고 주장했다. 기존처럼 인력을 줄이는 방식이 아니라 산업과 사회 변화를 빠르게 만드는 데 초점을 둬야 한다는 설명이다. 또 AI 경쟁력은 범용 모델이 아니라 산업 데이터에서 나온다고 강조했다. 해양을 비롯한 에너지, 수산, 생명과학 등 도메인 중심 AI가 실제 경쟁력을 만든다는 설명이다. 그는 "초거대 모델 하나보다 분산형 경량화 모델을 여러개 구축하는 구조가 실질적으로 효과 있을 것"이라고 판단했다. 그는 각 국가가 기술적으로 자율성을 갖춰야 한다고 했다. 미국이나 중국 등 특정 국가 의존을 줄여야 한다고 당부했다. 그는 "북유럽이나 한국처럼 기술적 가치가 유사한 국가 간 협력과 생태계 구축이 핵심일 것"이라고 말했다. 안네 카리 한센 오빈 주한노르웨이 대사는 AI 시대에 한국과 북유럽 국가들이 지속 가능성과 혁신, 경쟁력 강화를 목표로 하는 공통된 비전을 갖고 있다고 강조했다. 그는 '특히 한국과 북유럽은 에너지, 스마트 모빌리티, 해양 자율 시스템, 헬스케어 등 다양한 분야에서 AI 협력을 확대할 수 있는 기반을 갖췄다"며 "책임 있는 AI 중심으로 양측 간 협력 강화가 필요하다"고 말했다. "기업·정부, AI 공동 학습·사례 공유 필수" 이다 래흐데마키 AI핀란드 최고운영책임자(COO)는 AI 시대에는 기업들이 지식을 공유하고 함께 학습하는 방식으로 바꿔야 한다고 주장했다. 산업 간 차이가 존재하지만 기업은 AI 도입 과정에서 유사한 문제를 겪고 비슷한 방식으로 이를 해결하고 있다는 이유에서다. AI핀란드는 핀란드 기업·연구기관·공공부문이 참여하는 AI 산업 협력 네트워크다. 이 조직은 AI 도입과 활용을 촉진하기 위해 기업 간 협업을 돕거나 사례 공유·공동 프로젝트를 지원한다. 실제 핀란드 기업들은 개별적으로 문제를 해결하기보다 사례를 공유하고 경험을 비교하는 협업 방식을 확대하고 있는 것으로 나타났다. 래흐데마키 COO는 "기업 간 협업은 AI 학습 속도를 높이고 실제 적용 가능성을 높이는 수단"이라며 "상호 이익을 위한 전략적 파트너십까지 결합되면서 협업은 구체적인 성과로 이어지고 있다"고 말했다. 이어 "AI 경쟁력은 개별 기업 기술 수준이 아니라 협력과 지식 확산을 얼마나 효과적으로 수행하느냐에 따라 좌우될 것"이라고 덧붙였다. 스테판 웬딘 스웨덴 RISE 연구소 지능형 시스템 책임자는 AI 시대 기업과 정부가 뒤처지는 원인이 기술 부족이 아닌 실행 역량에 있다는 점을 짚었다. RISE 연구소는 스웨덴 국가 공공 연구기관이다. 산업계와 협력해 AI와 제조, 에너지 등 다양한 분야에서 기술 개발과 실증을 수행한다. 웬딘 책임자는 "AI 환경에서 아이디어를 며칠 내 실제 서비스로 구현할 수 있을 정도로 개발 속도가 급격히 빨라졌다"며 "과거 수개월 걸리던 작업이 단기간에 완료되면서 경쟁 기준은 '누가 먼저 실행하느냐'로 이동했다"고 설명했다. 그는 기업과 정부는 안정성과 예측 가능성을 중시하는 구조를 고집해 빠른 실험과 실행을 주저하고 있다고 지적했다. 복잡한 내부 승인 절차와 레거시 시스템 의존도가 높아 기술을 보유하고도 실제 적용 속도가 늦어지는 문제가 발생하고 있다는 설명이다. 웬딘 책임자는 "기업과 정부가 즉시 실행 가능한 구조를 갖추지 못하면 AI 전략과 선언은 실질적인 성과로 이어지기 어려울 것"이라고 경고했다.

2026.04.23 19:48김미정 기자

비아이매트릭스, 폐쇄형 AI '트리니티'로 기업AI 보안 해법 제시

최근 챗GPT 등 퍼블릭 클라우드 기반의 생성형 AI가 산업 전반에 확산되며 핵심 기밀이나 고객 정보가 외부로 새어나갈 수 있다는 'AI 보안 리스크'가 중대한 문제로 떠올랐다. 이에 따라 안전한 AI 환경을 제공하는 보안 기술이 핵심 투자처로 부상 중이다. 비아이매트릭스는 구축형(온프레미스) AI 솔루션인 '트리니티(TRINITY)'가 대안으로 각광받고 있다고 23일 밝혔다. 일반적인 외부 연동형 AI 서비스는 데이터 처리 과정에서 사내 정보가 클라우드 서버를 거치기 때문에 해킹이나 정보 유출의 사각지대가 발생하기 쉽다. 반면 비아이매트릭스의 '트리니티'는 고객사의 내부 망에 거대언어모델(LLM)을 직접 이식하는 폐쇄형(On-Premise) 방식을 채택했다. 기업의 자체 방화벽 내부에서만 AI가 작동하고 외부 인터넷망과의 데이터 송수신을 철저히 차단하여, 기밀 유출 가능성을 원천적으로 봉쇄한 것이다. 강력한 내부 통제 기능도 장점이다. 직원 개인이나 부서, 직급에 따라 열람할 수 있는 정보의 수준을 세밀하게 나누는 '맞춤형 접근 제어(Access Control)' 시스템을 적용해, 사내 인가받지 않은 직원의 무단 데이터 접근을 엄격하게 막아낸다. 더불어 비아이매트릭스가 지난 20여 년간 쌓아온 비즈니스 인텔리전스(BI) 역량과 온톨로지(Ontology) 기술을 결합해 AI의 성능을 극대화했다. 높은 보안 환경 속에서도 사용자가 일상적인 자연어로 질문하면, 사내의 방대한 데이터베이스를 분석해 60초 이내에 직관적인 시각화 차트로 결과를 제공하는 뛰어난 업무 효율성을 자랑한다. 현재 보안을 최우선으로 여기는 금융권, 공공기관, 대형 제조 기업들이 연이어 트리니티를 업무에 도입하고 있는 이유도 바로 이와 같은 무결점 데이터 통제력 덕분이다. 비아이매트릭스 측은 "AI 기술의 도입이 기업의 생존 필수 요소가 되었지만, 그만큼 데이터 보안에 대한 경각심도 최고조에 달한 상황"이라며 "업무의 혁신을 가져오면서도 정보 유출의 싹을 자를 수 있는 온프레미스 기반 AI 기술을 보유한 비아이매트릭스와 같은 기업들의 시장 가치가 앞으로 더욱 급등할 것"이라고 분석했다.

2026.04.23 18:07남혁우 기자

[ZD SW 투데이] 더존비즈온, 세무 지식 공유회 '텍스 나이트 서밋' 개최 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆ 더존비즈온, 퇴근 후 세무 지식 공유회 개최 더존비즈온이 오는 27일과 28일 이틀간 서울 중구 더존을지타워 ATEC에서 세무 전문가 및 실무 담당자들을 위한 저녁 시간 집중 세미나 '텍스 나이트 서밋'을 개최한다. 이번 서밋은 'AI로 앞서가는 세무 전문가들의 밤'이라는 슬로건 아래 바쁜 업무로 낮 시간대 교육이나 세미나 참여가 어려웠던 세무사, 회계사 및 실무자를 대상으로 현장의 고민과 실무 경험을 자유롭게 나누는 지식 네트워킹의 장으로 꾸며질 예정이다. 행사 프로그램은 위하고(WEHAGO) T 사용자를 대상으로 한 실질적인 업무 효율 제고 방안을 중심으로 구성됐다. 주요 세션으로는 ▲WEHAGO T 실무 활용 핵심 팁 공유 ▲ONE AI 기반 업무 적용 사례 ▲AI 에디션(AI Edition) 상세 안내 등을 준비했다. 세무·회계 업무의 AI 전환(AX)이 실제 현장 생산성을 극대화하는 방법에 대한 구체적인 노하우를 공개한다. ◆ 올거나이즈코리아, ACL 2026 메인 컨퍼런스 논문 채택 올거나이즈가 자연어처리(NLP) 분야 글로벌 권위 학회인 전산언어학회(ACL) 2026 메인 컨퍼런스에 제출한 논문이 최종 채택됐다. 이번에 채택된 올거나이즈의 논문은 기존 검색증가생성(RAG) 평가 벤치마크가 실제 현장에 적용되기 어려운 원인을 찾아내어 분석하는 내용이다. 기업 환경은 분기마다 구조가 거의 동일한 금융보고서, 유사조항이 반복되는 법률문서 등 문서 간 유사도와 정보 중복이 매우 높아 기존 벤치마크 평가로는 그 정확성을 체감하기 어려웠다. 올거나이즈는 문서를 최소 사실 단위로 분해해 중복 문서가 많은 환경에서도 공정하게 RAG를 평가하고, CRRF 기법으로 LLM이 만든 부적절한 질문을 걸러내 벤치마크 품질을 안정화했다. 이 방법을 바탕으로 금융·법률·특허 분야의 도메인 맞춤형 벤치마크를 자동 생성했으며, 해당 기술은 이미 올거나이즈 AI 플랫폼 Alli의 RAG 평가 기능에 적용돼 연구 성과가 곧바로 제품으로 연결하고 있다고 밝혔다. ◆ 트림블코리아, BIM 이노베이션 컨퍼런스 2026 코리아 개최 트림블(Trimble) 코리아가 오는 28일 서울 코엑스에서 'BIM 이노베이션 컨퍼런스 2026'을 개최한다. BIM 이노베이션 컨퍼런스는 'AI가 건축 환경에 가져올 실질적인 변화'를 주제로 설계부터 시공까지 전 과정에 걸쳐 AI가 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지를 집중적으로 조명한다. 특히 이번 행사는 AI를 단순한 기술 트렌드가 아닌, 건설 산업의 방식 자체를 재정의하는 핵심 동력으로 바라보고, 실제 업무 환경에서의 변화와 적용 가능성에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 행사에서는 트림블의 '에이전트 AI 및 활용 방안'이 최초로 공개되며 건설 산업에서 AI가 향후 어떤 방향으로 진화할지에 대한 인사이트가 공유된다. 또한 테클라(Tekla)를 활용한 철골 모델 자동화 AI 솔루션 라이브 데모 시연 및 스케치업 AI를 활용한 자동 모델링, 렌더링 기능을 통해 설계와 시공을 연결하는 스마트 워크플로우가 실제로 어떻게 구현되는지 확인할 수 있다. 이와 함께 테클라 2026(Tekla 2026)의 신규 기능과 사용자 친화적으로 변화된 인터페이스가 공개되며, 보다 직관적이고 효율적인 작업 환경을 제시한다. ◆ 데이터독, GPU 모니터링 출시 데이터독은 그래픽처리장치(GPU) 모니터링을 정식 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 증가하는 AI 비용을 확장 가능하고 효과적으로 관리하려는 기업들이 직면한 핵심 과제 중 하나를 해결하는 것을 목표로 한다. GPU 모니터링은 AI 스택 전반에 걸친 통합 가시성을 제공하는 첫 사례 중 하나다. 고객은 GPU 플릿의 상태, 비용, 성능을 이를 사용하는 팀과 직접 연결한 단일 뷰를 통해 병목이 발생한 워크로드를 빠르게 파악하고 비용을 효율적으로 절감할 수 있다. 플릿 전반의 텔레메트리를 이를 소비하는 워크로드와 직접 연결해 이러한 작업을 간소화하고 플랫폼 엔지니어링 팀과 머신러닝 팀이 함께 문제를 분석할 수 있는 통합 뷰를 제공한다. ◆ 퀀텀에이아이, 차세대 초압축 기술 '퀀텀퀀트' 공개 퀀텀에이아이는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 모델의 크기와 문맥 처리 용량이 비약적으로 증가를 뒷받침할 메모리 관리 기술인 '퀀텀퀀트(QuantumQuant)'를 공개했다고 밝혔다. 퀀텀퀀트는 퀀텀에이아이 연구진이 세계 최초로 기존 터보퀀트의 구조적 한계를 극복해 제안한 차세대 AI 양자화 알고리즘이다. 기존 기술로는 처리가 불가능하다고 여겨졌던 초고차원 컨텍스트 벡터를 컴퓨팅 자원의 낭비 없이 실시간으로 압축할 수 있다는 점이 특징으로 저장 용량을 기존 터보퀀트 대비 수분의 일로 줄이면서도 정보 복원력은 오히려 높이는 데 성공했다.

2026.04.23 17:55남혁우 기자

[컨콜종합] 깜짝 등장한 이준희 대표 "2031년까지 AI에 10조원 베팅"

이준희 삼성SDS 대표이사 사장이'글로벌 인공지능 전환(AX) 기업' 도약을 목표로 2031년까지 총 10조원을 투입하는 중장기 투자 계획을 내놨다. 삼성SDS는 이를 위해 글로벌 사모펀드(PEF) 콜버그크래비스로버(KKR)로부터 1조2000억원 규모의 전략적 투자를 유치했다. 이를 바탕으로 인수합병(M&A) 등 비유기적 성장에 적극 나서는 동시에 AI 데이터센터와 인프라 투자도 확대할 방침이다. 삼성SDS는 23일 열린 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 1분기 실적과 함께 AI 인프라, AX 서비스, 플랫폼·솔루션, 인수합병(M&A)을 아우르는 성장 전략을 공개했다. 특히 이준희 사장은 직접 발표에 나서 사업 재편 방향과 투자 청사진을 설명하고, 시장의 우려를 해소하기 위한 실행 방안과 중장기 성장 비전을 제시했다. 삼성SDS 대표가 실적발표 컨콜에 직접 참석한 것은 2020년 10월 이후 약 5년 반 만이다. KKR과 전략적 '혈맹', M&A 본격 가속화 KKR 투자 유치 배경과 주주환원 정책에 대해 이준희 사장은 "KKR의 투자금 1조2000억원은 전환사채(CB) 방식으로 30일 납입되며 상호 책임감 있는 장기 협력을 위해 6년간 양도 제한 조건이 붙는다"고 설명했다. 이 사장은 KKR이 특정 데이터센터에 직접 투자하지 않고 삼성SDS 전사 지분 투자에 나선 이유에 대해 "삼성SDS가 데이터센터뿐만 아니라 다양한 사업을 아우르고 있는 만큼 기업가치 전반을 높이는 토털 시너지가 크다고 판단했기 때문"이라고 설명했다. 이어 "KKR은 이사회 옵저버로 합류해 글로벌 네트워크와 포트폴리오사를 활용, 향후 투자 기회 발굴과 M&A 자문, 인수 후 통합(PMI) 전 과정에서 실질적으로 기여할 것"이라고 덧붙였다. 적극적인 자본 배치와 수익성 향상을 통한 주주가치 제고 목표도 공식화했다. 이 사장은 "클라우드 비중 확대와 내부 생산성 향상, 과감한 M&A를 통해 2028년 자기자본이익률(ROE) 10%, 2030년 12%를 달성하겠다"고 약속했다. 김태호 부사장은 "현재는 AI 인프라 선점을 통한 장기 성장 기반 확보가 최우선"이라면서도 "향후 투자 성과와 현금 흐름을 면밀히 종합해 주주환원과 균형 있는 자본 배분 전략을 구사하겠다"고 강조했다. 1분기 퇴직급여 등 일회성 비용으로 주춤…"2분기 회복 목표" 삼성SDS의 2026년 1분기 연결 기준 매출은 3조3529억원, 영업이익은 783억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 매출은 3.9%, 영업이익은 71% 감소했다. 김태호 경영지원담당 부사장은 "임직원 퇴직금 산정 기준 변경에 따라 퇴직급여 충당금 1120억원이 일회성으로 반영됐다"며 "이를 제외한 실질 영업이익률은 5.7% 수준"이라고 설명했다. 이어 1분기 IT서비스 부문 수익성 하락에 대해서는 "대외 사업 확대를 위한 AI 플랫폼 및 인프라 선제 투자 비용과 지난해 일부 대형 프로젝트 종료에 따른 기저효과가 반영된 것"이라고 부연했다. 김 부사장은 향후 가이던스에 대해 "2분기 IT서비스 매출이 클라우드 사업 성장에 힘입어 전년 동기 대비 소폭 증가하고 영업이익률도 11% 후반대로 회복할 것"이라며 "하반기에는 공공·금융 분야 대외 사업 확대가 본격화되면서 연간 기준 IT서비스 매출은 지난해보다 4~6% 수준의 성장세를 보일 것"이라고 예상했다. AI 인프라 5조원 투자… 동탄 데이터센터는 이미 '만원' 이준희 사장은 삼성SDS의 미래 전략으로 'AI 풀스택 기업'으로의 진화를 제시하며 "확보된 재원을 적극 활용해 새로운 기술과 사업 영역에서 성장 기반을 다지겠다"고 선언했다. 구체적인 투자 계획으로는 2031년까지 총 10조원을 배정했으며, 이 중 AI 인프라 5조원, 인수합병 중심 성장 4조원, AX·AI 서비스 및 플랫폼 1조원이 투입된다. 김태호 부사장은 "AI 인프라 투자의 경우 현재 약 2조3000억원 규모가 실행 단계에 들어갔다"며 "구미 60메가와트(MW) AI 데이터센터 구축에 2조1000억원, 국가 AI 컴퓨팅센터 설립 자본금으로 1000억~2000억원을 투입한다"고 밝혔다. 더불어 수요 증가 속도에 맞춰 60MW를 추가 증설하는 데 2조원, 기존 데이터센터 시설 개선에 1조원을 추가로 투입할 계획이라고 상세 로드맵을 공개했다. 김 부사장은 "현재 동탄 데이터센터 중 1개 층은 이미 GPU 용도로 풀가동 중이며, 나머지 공간의 절반인 2개 층은 국가 AI 사업용으로 남은 1개 층 역시 AI 워크로드용으로 예약돼 있어 올해 말이나 내년이면 전 층이 모두 사용될 예정"이라고 자신감을 내비쳤다. 구글과 공공·금융 공략…AI 생태계 투자도 확대 막대한 AI 인프라 투자에 따른 하드웨어 기술 진부화와 고비용 리스크에 대한 돌파구도 제시됐다. 김은영 클라우드서비스사업부 부사장은 "단순히 비싼 인프라를 고객에게 그대로 재판매하는 것이 아니라, 기업이 필요한 거대언어모델(LLM)을 선택해 사용한 '토큰 단위'로만 비용을 지불하는 효율적인 추론 서비스를 오는 7월 출시할 것"이라고 밝혔다. 고성능 추론 인프라 수요에 맞춰 자원을 효율적으로 공유하고 원가를 절감해 고객과 윈윈하겠다는 전략이다. 구글과의 동맹을 통한 공공·금융 사업 진출 전략도 제시됐다. 김정욱 클라우드서비스사업부 부사장은 "구글 클라우드와의 협력은 AI, 클라우드, 보안 전반을 아우르는 전략적 파트너십"이라며 "특히 구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 데이터 보안과 규제 요건이 까다로운 공공·금융 산업에서 '제미나이 엔터프라이즈' 기반 에이전틱 AI 솔루션을 제공하는 핵심 파트너가 될 것"이라고 강조했다. 더불어 프렌들리AI, 미국 AI 보안기업 XBOW, 한국 테이텀시큐리티 등 기술 기업에 전략적 투자를 단행해 에코시스템을 폭넓게 확장하고 있다. AI 서비스와 솔루션 부문 역시 체질 개선에 속도를 내고 있다. 김종필 AX센터장 부사장은 "기존 시스템 구축 중심에서 벗어나 금융, 제조, 물류 등 산업별 현장에 바로 적용 가능한 '버티컬 AI 에이전트' 중심으로 서비스 모델을 완전히 전환하겠다"고 밝혔다. 송해구 솔루션사업부장 부사장은 "패브릭스, 브리티웍스 등 자체 서비스와 SAP, 세일즈포스 등 글로벌 선도 솔루션의 AI 기능을 연계해 기업 고객의 업무 혁신을 앞당길 것"이라고 말했다. 이런 전환은 삼성SDS 내부에서부터 시작되고 있다고 밝혔다. 송 부사장은 "전사적으로 코딩 AI 툴을 선제적으로 도입해 단순 개발 업무량이 대폭 감소했다"며 "이로 인해 직원 역할이 단순 코딩에서 벗어나 AI 에이전트를 활용한 분석, 테스트, 설계 등 한 차원 고도화된 전문가 영역으로 전환되는 'AI 네이티브' 혁신이 점진적으로 일어나고 있다"고 변화를 전했다. 물류, 중동 리스크 정면 돌파…하반기 성수기 효과로 수익성 정상화 물류 사업은 글로벌 지정학적 불확실성에 정면으로 대응하고 있다. 1분기 물류 매출은 1조7424억원, 영업이익은 153억원(영업이익률 0.9%)에 그쳤으나, 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어' 대외 매출이 30% 이상 급성장하며 체질 개선의 희망을 보였다. 오구일 물류사업부장 부사장은 중동 정세에 따른 물류 파장에 대해 "현재 운영 중인 물동량 가운데 전쟁의 직접적인 영향을 받는 화물이 40피트 컨테이너 기준 약 700개 수준"이라며 "운항 중단이나 비정상 하역이 발생한 화물의 위치를 신속하게 파악하고 목적지까지 대체 운송하는 솔루션을 제공해 화주들의 피해를 최소화하고 있다"고 설명했다. 이어 "최근 유가 및 운임 상승이 단기적인 매출 증가 요인으로 작용하고 있으며, 하반기에는 정세 안정화와 성수기(블랙프라이데이 등) 효과를 통해 연간 수익성을 전년 수준으로 회복할 것"이라고 전망했다.

2026.04.23 17:36남혁우 기자

[인터뷰] SAP "제조·공급망 운영, 실시간 오케스트레이션 체계로 재편한다"

SAP가 제조·공급망 운영의 무게중심을 단순 가시성에서 엔드투엔드 오케스트레이션 기반 실행 중심 인공지능(AI)으로의 재편을 선언했다. 설계·계획·생산·물류·자산 관리 전 과정을 통합하고 나아가 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 결합해 글로벌 제조업의 불확실성 대응력을 높인다는 목표다. 아담 피아나 SAP 아태지역 공급망 고객자문 총괄은 22일(현지시간) 독일 하노버 산업박람회 2026 현장에서 진행한 온라인 인터뷰를 통해 "올해 제조·공급망의 핵심 키워드는 오케스트레이션"이라며 "엔드투엔드 공급망을 재무와 고객 경험까지 연결함으로써 예기치 못한 리스크가 발생하는 순간 빠르게 대응할 수 있다"고 강조했다. SAP는 이번 박람회에서 '신뢰 기반 오케스트레이션, 더 똑똑한 실행'을 전면에 내걸고 에이전틱 AI 기반 제조·공급망 혁신을 선보였다. 전시 부스에선 설계부터 생산·물류·애프터서비스까지 이어지는 엔드투엔드 제조 스토리를 가이드 투어 형식으로 선보였다. 자율 로봇, 디지털 제품 여권, 엔터프라이즈 생성형 AI 'SAP 쥴(Joule)' 기반 물류·창고 관리 등을 시연하며 관람객들의 이목을 집중시켰다. 공급망 운영 중심축 된 '오케스트레이션' SAP가 이번 하노버 산업박람회에서 강조한 메시지는 단순 연결을 넘어선 '연결된 실행'이다. 피아나 총괄에 따르면 많은 기업이 이미 대시보드와 분석 도구를 통해 상당한 수준의 가시성을 확보했다. 하지만 실제 리스크가 발생했을 때 담당부서와 시스템이 끊겨 있으면 대응 속도는 급격히 떨어진다는 문제가 제기된다. SAP는 이를 해결할 방식으로 공급망 오케스트레이션을 제시했다. SAP가 정의하는 공급망 오케스트레이션은 설계·계획·구매·생산·납품·운영·서비스를 단일 레이어로 통합하는 개념이다. 기존 공급망관리(SCM) 시스템은 도메인별 수동 처리와 단절된 트랜잭션 중심으로 운영돼왔다. SAP가 내세운 새 구조는 애플리케이션·데이터·AI가 맞물리는 '플라이휠' 구조를 통해 상황을 예측하고 시나리오를 실행하는 데 초점을 맞췄다. 박람회 현장 시연도 이 메시지에 맞춰 설계됐다. SAP는 실제 제조·물류 전 과정을 직관적으로 보여주고자 음료 형태의 '진저 샷'을 데모 제품으로 설정하고 독일 발도르프 공장에서의 혼합·병입부터 하노버 부스 내 최종 패키징, 창고 이송, 출하에 이르기까지 전 과정을 하나의 흐름으로 구현했다. 생산 설비와 디지털 제조 시스템, 확장형 창고관리(EWM), 자율 로봇, 물류 관리가 따로 작동하는 것이 아니라 서로를 자동으로 호출하고 연결되는 구조가 부각됐다. 피아나 총괄은 "많은 고객이 이 기술이 실제로 구현 가능한지 여부를 가장 궁금해한다"며 "우리가 보여준 것은 개념증명(PoC)을 넘어선 실제 가동 가능한 연결·오케스트레이션 프로세스"라고 설명했다. 공급망을 담당부서만의 업무가 아니라 재무·고객 경험·외부 파트너 네트워크까지 포괄하는 기업 운영 체계로 보는 접근도 반영됐다. 부스 내 쇼룸에서도 SAP는 공급망 신호를 조기에 읽고 의사결정을 내리며 리드타임이 늘어나기 전에 공급을 확보하는 구조를 현대 제조의 핵심으로 제시했다. 이 과정에서 SAP의 비즈니스 네트워크가 오케스트레이션을 조직 외부까지 연결하는 구조로 함께 작동한다는 점이 강조됐다. 내부 공급·생산·물류·자산 유지보수 프로세스를 외부 공급업체, 운송사, 서비스 파트너와 연결해 리스크가 내부가 아닌 외부에서 발생할 때도 실시간으로 상황을 파악할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이는 단일 기업 내부 최적화만으로는 공급망 리스크를 통제하기 어려워진 최근 환경과 맞닿아 있다. 피아나 총괄은 "우리가 박람회에서 보여주고자 한 것은 엔드투엔드 공급망을 신뢰할 수 있게 오케스트레이션하는 역량"이라며 "50년 넘게 축적한 공급망 프로세스 이해를 바탕으로 실행을 더 똑똑하게 만드는 것이 핵심 전략이자 목표"라고 말했다. "이젠 AI가 움직인다"…피지컬 AI로 확장된 공급망 운영 SAP의 또 다른 제조·공급망 전략축은 AI를 보조 도구 수준이 아닌 운영 실행 레이어로 끌어올린 에이전틱 AI다. 피아나 총괄은 "기존 자동화가 정해진 규칙을 반복 실행하는 수준이었다면 'SAP 비즈니스 AI'는 품질 기준과 고객 우선순위, 규제 요건 같은 맥락을 읽고 상황별 대응책을 제시하는 구조로 진화하고 있다"며 "사용자는 SAP 쥴을 통해 원인과 대안을 자연어로 묻고 시스템은 그 답을 실행 가능한 판단으로 연결한다"고 강조했다. 가령 'SAP 통합 비즈니스 계획(IBP)'에선 특정 고객에게 납품이 이뤄지지 않은 이유를 쥴에 물으면 생산능력 부족인지, 원자재 부족인지 바로 설명받을 수 있다. 공급 최적화 결과를 데이터 과학자나 시스템 담당자를 거치지 않고 현업 사용자가 바로 해석할 수 있게 만든 것이다. SAP는 이를 통해 공급망 전문가의 역할도 개별 도메인 처리자에서 AI 에이전트 결과를 검증하고 조율하는 '오케스트레이션 총괄 운영자'로 바뀔 것으로 보고 있다. 피아나 총괄은 "복잡한 문제를 단순하고 빠르게 이해할 수 있게 만드는 것이 SAP 쥴 전략"이라며 "시스템이 답을 제시하는 수준을 넘어 실제 의사결정을 지원하는 것이 새로운 사용자 경험의 핵심"이라고 말했다. 하노버 산업박람회 현장에서 SAP는 피지컬 AI를 중심으로 이 전략을 구체화했다. 부스에선 자율 휴머노이드 로봇이 상품 피킹·패킹 작업을 수행하는 시연이 진행됐다. 디지털 의사결정이 실제 물리적 작업으로 이어지는 피지컬 AI 기반 차세대 제조 현장을 직관적으로 구현했다. 특히 고립된 자동화 설비를 여러 대 탑재하는 방식이 아닌 AI로 기업 프로세스 전체에 맥락을 입힌 자율 운영 체제를 갖췄다. 피아나 총괄은 "쥴과 비즈니스 AI가 확장형 창고관리, 디지털 제조 등에서 모이는 실시간 데이터를 바탕으로 로봇에 운반·피킹·내부 물류 작업을 지시한다"며 "로봇은 비용·품질·안전·컴플라이언스와 연결된 비즈니스 맥락 안에서 움직이도록 하는 구조"라고 설명했다. SAP는 이미 임바디드 AI 프로젝트를 통해 제조·물류·품질 검사 전반에서 예상치 못한 다운타임 최대 50% 감소, 생산성 최대 25% 향상, 운영 오류 감소 같은 성과를 확보해왔다. 다양한 제조 현장 파일럿을 통해 휴머노이드와 자율 로봇이 SAP 시스템과 직접 연결되는 가능성을 입증해가고 있다. 피아나 총괄은 "공급망·고객 경험·재무 전반의 프로세스를 하나로 묶는 데 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 큰 역할을 하게 될 것"이라며 "궁극적으로는 분석을 넘어 실제 실행까지 이어지는 운영 체계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다. 한국 제조 AI, 어디까지 왔나…SAP가 본 과제는 최근 이란발 중동 위기처럼 예측 어려운 지정학 변수는 SAP 전략의 현실성을 더 키우는 배경이 됐다. 피아나 총괄은 "공급망 위기 대응은 사후 보고 체계가 아닌 실시간 감지와 시나리오 조정으로 전환돼야 한다"며 "자동차·유통·소비재 기업들이 항공·해상·육상 운송 경로를 매일 재조정하는 일은 이미 일상이 됐다"고 진단했다. 박람회 현장 데모에서도 이 문제의식이 두드러졌다. SAP 공급망 오케스트레이션 화면에는 리스크 및 완화 전략 보드가 갖춰졌고 원자재 문제와 유통 차질, 품질 이슈, 제품 리콜 여부를 한눈에 파악할 수 있도록 구성됐다. 여러 공장에 흩어진 품질 정보와 설비효율 데이터를 단일 화면에서 보는 방식으로 위기 대응을 위한 통합 관제 역량을 선보였다. 피아나 총괄은 "중동에서 벌어지는 혼란은 중요 부품 수급, 연료와 가스 가격, 자산 서비스 일정까지 조직 여러 영역에 연쇄적으로 영향을 주고 있다"며 "이런 상황에서 SAP 비즈니스 네트워크와 공급망 오케스트레이션은 내부 시스템과 외부 파트너 데이터를 연결해 제품 가용성과 물류 이동, 유지보수 상태 변화를 실시간으로 보여준다"고 말했다. 그는 현재 호르무즈 해협 봉쇄 같은 위기 상황에서도 운송 경로 재조정과 운송 계획 전면 재수립 대안을 플랫폼 안에서 바로 검토할 수 있다고 설명했다. SAP AI 솔루션이 공급업체 전환, 비용 내부 흡수, 비용 전가 등 복수 시나리오를 제시하고 각각의 재무 영향을 미리 모델링하는 형식이다. 지난 2021년 수에즈 운하 마비 사고와 반도체 부족 사태에서 축적된 데이터가 향후 유사 위기 대응의 기준점으로 활용되고 있다는 점도 언급했다. 한국 시장에 대한 평가는 기대와 과제가 동시에 담겼다. 피아나 총괄은 한국 제조업이 AI 도입 압력이 강한 시장이며 특히 제조 프로세스와 연결된 로보틱스 추진 의지가 두드러진다고 평가했다. 다만 실제 현장에선 수십 년간 누적된 레거시 시스템과 데이터 사일로, 온프레미스 중심 환경이 최신 AI 기능 활용의 제약 요인으로 남아 있다고 짚었다. 이에 대해 한국 제조기업들이 단순한 AI 파일럿보다 클라우드 전환과 데이터 통합을 함께 추진하는 접근이 필요하다고 제언했다. 온프레미스 환경에서도 일부 AI 시나리오는 가능하지만 자율 에이전트와 쥴, 지속적 업데이트를 통한 혁신 속도는 결국 클라우드에서 본격화된다는 판단이다. 피아나 총괄은 "AI만으로는 충분하지 않고 통합된 애플리케이션, 조화로운 데이터, 엔터프라이즈급 거버넌스가 갖춰져야 자율 오케스트레이션 공급망이 현실이 된다"고 강조했다. 이어 "우리는 한국 제조기업이 AI 도입 과정에서 겪는 어려움을 잘 이해하고 있다"며 "단순한 소프트웨어 공급업체가 아니라 한국 기업들의 성과를 함께 책임지는 장기 파트너로서 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.04.23 17:01한정호 기자

김봉균 한국인공지능클라우드산업협회장 "산업·정부 잇는 가교 역할 강화"

"산업계의 생생한 목소리를 담아내는 플랫폼으로서 현장 의견이 정책에 반영되도록 적극적인 소통을 이어가겠습니다." 김봉균 신임 한국인공지능클라우드산업협회장은 23일 양재 엘타워에서 열린 '제9회 AI-클라우드 리더스포럼'에서 이같이 강조했다. 이번 포럼은 생성형 AI를 중심으로 산업 전반에 AI 도입이 확산되면서 데이터 처리와 서비스 구현의 핵심 인프라인 클라우드 중요성이 커지는 흐름 속에서 마련됐다. 정부와 산업계 주요 인사들이 한자리에 모여 AI·클라우드 산업의 미래 전략과 성장 방향을 논의하고 협력 방안을 모색했다. 행사에는 과학기술정보통신부를 비롯해 협회장인 김봉균 KT클라우드 대표, 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈, 한글과컴퓨터, 이노그리드, 아마존웹서비스(AWS), 세일즈포스 등 국내외 주요 클라우드 기업 60여 곳, 70여 명의 관계자들이 참석했다. 김 회장은 취임 후 첫 공식 일정으로 참석한 이번 포럼에서 AI와 클라우드의 결합이 산업 구조를 바꾸는 핵심 전환점이라고 강조했다. 그는 AI 구현과 확산의 기반이 되는 클라우드 경쟁력이 기업과 국가 경쟁력으로 직결된다고 진단했다. 이 가운데 협회가 산업계와 정부를 연결하는 가교 역할을 강화하겠다는 의지를 밝혔다. 특별강연에선 용인호 과학기술정보통신부 사무관이 'AI 시대, 클라우드 정책 방향'을 주제로 발표를 진행했다. AI 확산을 뒷받침하기 위한 국가 차원의 정책 방향과 클라우드 인프라 전략을 제시하며 공공과 민간의 협력 필요성을 강조했다. 이어진 기업 발표에선 산업계 관점의 전략이 공유됐다. 감철웅 KT클라우드 상무는 AI 서비스 확산을 위한 협력 기반과 클라우드 인프라 방향을 제시했다. 이호석 AWS 이사는 글로벌 기업 AI 도입 사례와 대규모 서비스 운영 경험을 소개했다. 포럼 간사인 함재춘 사무국장은 "AI 확산과 함께 클라우드의 전략적 중요성이 더욱 커지고 있는 시점에서 이번 포럼은 정책과 산업을 연결하는 의미 있는 교류의 장이었다"며 "앞으로도 산업계와 정부 간 협력을 기반으로 AI·클라우드 생태계 활성화에 기여해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.23 15:16한정호 기자

한컴, '에이전틱 OS' 공개…"24시간 업무 자동화"

한글과컴퓨터가 사람 대신 일하는 차세대 운영체제(OS)를 출시해 업무 자동화 지원에 나섰다. 한글과컴퓨터는 23일 '한컴 인공지능 전환(AX) 데이'를 열고 전사 AX 전략과 '트윈형 에이전틱 OS' 출시 계획을 발표했다. 상반기 출시 후 연내 상용화를 목표로 한다. 해당 OS 핵심은 '디지털 트윈'이다. 사용자 고유 업무 스타일을 학습한 AI 에이전트가 실제 사용자처럼 업무를 수행하며 이용자가 자리를 비운 뒤에도 24시간 자율적으로 작업을 이어간다. 해당 시스템은 단순 자동화 도구를 넘어 업무 실행 주체로 설계됐다. 질문 응답 수준을 넘어 업무를 완결하는 구조로 기존 AI 활용 방식과 차별화된다는 평을 받고 있다. 기술적으로는 한컴이 축적한 문서 구조화 역량과 AI 기술을 모듈화해 다양한 AI 모델과 기존 업무 시스템을 연결한다. 이를 통해 기업 환경 전반을 통합 관리하는 '지능형 컨트롤 타워' 역할을 수행한다. 한컴은 이를 계기로 사업 구조 전환에도 나선다. 패키지 소프트웨어(SW) 중심에서 벗어나 실제 생산성 향상을 구현하는 AX 실행 시스템 기업으로 방향을 재편한다는 전략이다. 내부 혁신도 병행된다. 한컴은 AI 활용을 넘어 실질적인 업무 개선 성과를 낸 직원을 선별해 보상하는 'AX 챔피언 제도'를 도입하고 성과 중심 평가 체계를 통해 조직 전반의 AX 확산을 유도할 계획이다. 김연수 한글과컴퓨터 대표는 "AX는 일하는 방식 전반을 바꾸는 거대한 변화"라며 "상반기 선보일 '트윈형 에이전틱 OS'를 통해 고객이 가장 신뢰하는 AX 파트너로 거듭날 것"이라고 말했다.

2026.04.23 13:52김미정 기자

메가존클라우드-데이터독, 첫 APJ 협력…LLM 운영 가시성 강화

메가존클라우드가 생성형 인공지능(AI) 가시성과 안정성을 확보하기 위해 데이터독과 손잡았다. 메가존클라우드는 데이터독과 전략적 협력 협약(SCA)을 체결하고 생성형 AI 운영 관리 지원에 나선다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 데이터독이 아시아태평양·일본 지역에서 체결한 첫 SCA 사례다. 이번 협력은 두 기업 핵심 역량 결합에 초점이 맞춰졌다. 메가존클라우드는 AI·클라우드 구축·운영 경험을 기반으로 데이터독 옵저버빌리티 기술을 접목해 기업이 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 핵심은 거대언어모델(LLM) 옵저버빌리티다. 이를 통해 기업은 AI 서비스에서 발생하는 질문과 응답 과정의 오류 여부와 응답 속도, 비용 발생 구조까지 한 번에 모니터링할 수 있다. 데이터독은 기존 클라우드 인프라와 애플리케이션 상태를 통합 관리하는 플랫폼에 LLM 관측 기능을 확장했다. 이에 따라 AI 모델 추론 과정과 성능 지표, 비용, 데이터를 한 환경에서 파악하고 문제 원인을 빠르게 분석할 수 있게 됐다. 두 기업은 통합 서비스 패키지를 구성해 고객 사례 확보에 나설 계획이다. 또 아시아태평양과 일본 시장을 중심으로 협력 범위를 넓히고 공동 마케팅과 기술 세미나를 통해 파트너십을 강화한다. 메가존클라우드는 데이터독 국내 유일 프리미어 파트너다. 전담 엔지니어 조직과 전용 기술 시스템을 운영하고 있다. 이를 통해 고객 문의와 기술 지원 요청에 신속하게 대응하고 전문적인 컨설팅을 제공하고 있다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "세계적인 옵저버빌리티 플랫폼 기업 데이터독과 아태지역 최초로 SCA를 맺게 된 것은 우리 글로벌 수준 기술 역량을 입증하는 결과"라며 "두 기업 솔루션 바탕으로 고객이 복잡한 LLM 환경을 사각지대 없이 안정적으로 관리하고 보다 빠르고 적극적으로 AI 혁신을 추진할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.04.23 13:27김미정 기자

[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

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

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