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미소정보기술, 정부 'M.AX 전문기업' 선정…제조 AI 사업 확대

미소정보기술이 정부의 제조업 인공지능(AI) 전환 정책인 '제조업 AI 대전환(M.AX)' 전문기업으로 선정되며 제조 AI 분야 경쟁력을 인정받았다. 미소정보기술은 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 M.AX 전문기업 AI 솔루션 기업 부문에 최종 선정됐다고 18일 밝혔다. M.AX 전문기업은 제조 현장에 AI를 적용해 생산성과 품질, 운영 효율성을 높이고 제조업의 AI 전환을 촉진할 기업을 발굴·육성하는 제도다. 정부는 최근 제조공정 중심의 AI 활용 범위를 생산계획, 공급망 관리, 재고 운영, 안전 관리 등 기업 운영 전반으로 확대하고 있다. 제조 AI는 단순한 자동화 기술이나 AI 모델만으로 구현하기 어렵다. 설비와 센서, 생산·품질 데이터를 안정적으로 수집·관리하는 데이터 플랫폼과 AI 분석 기술, 설비·로봇 제어 기술이 통합적으로 운영돼야 실제 현장에서 활용할 수 있기 때문이다. 미소정보기술은 제조 AI 플랫폼 '닥시(DAXI)'를 기반으로 제조 현장 데이터 수집부터 분석, 운영까지 아우르는 역량을 인정받아 이번 선정에 이름을 올렸다. 닥시는 설비·공정·품질·생산 데이터를 통합 관리하고 AI 분석을 통해 이상 징후 예측, 품질 관리, 생산 계획 수립 등을 지원하는 제조 특화 플랫폼이다. 생산 계획부터 실행, 분석에 이르는 전 과정을 연결해 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 회사는 이차전지, 자동차, 조선, 방산 등 다양한 산업 분야에서 제조 AI 프로젝트를 수행해 왔다. 에코프로, 현대제철, 롯데건설, CMTX 등과 협력하며 산업 현장 중심의 AI 적용 사례를 확보하고 있다. 또한 국산 시스템온칩(SoC) 기반 온디바이스 AI, 스마트 도시안전망, 특수강 공정 최적화, 반도체 생산라인 AI 비전검사, AI 엔지니어링 에이전트 등 다양한 산업 AI 사업을 추진하며 제조 AI 사업 영역을 넓히고 있다. 미소정보기술은 AI 모델 개발을 넘어 제조 데이터 플랫폼을 중심으로 MLOps, AI 모델 운영·검증, 데이터 품질관리, AI 거버넌스를 통합한 운영 체계 구축에도 집중하고 있다. 이를 통해 제조 현장에서 AI가 안정적으로 운영되고 지속적으로 고도화될 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 회사가 제시하는 장기 목표는 AI가 스스로 인지·판단·실행하는 '레벨5 완전자율 제조'와 다크팩토리 구현이다. 생산, 조립, 검사, 물류 전 과정에 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전 AI, IoT, 지능형 센싱, 로봇 제어 기술을 연계해 데이터 수집부터 분석, 제어, 실행까지 하나의 체계로 통합한다는 전략이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "이번 선정은 제조 데이터를 기반으로 AI를 실제 산업 현장에 적용하고 성과를 창출해 온 역량을 인정받은 결과"라며 "데이터가 현장을 이해하고 AI가 판단하는 지능형 제조 환경 구축을 통해 제조업 AX 전환을 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:51남혁우 기자

"혼자 창업해도 AI 팀원과 함께"…한컴, '노마디안' 앞세워 美 공략

한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 가상의 팀원처럼 구성해 업무를 수행하는 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'을 앞세워 미국 시장 공략에 나선다. 1인 창업자가 필요한 AI 에이전트를 직접 선택하고 성장시키는 방식으로 차별화해 오는 12월 미국에서 베타 서비스를 선보인다는 목표다. 한컴은 노마디안의 첫 TV 광고를 국내에 송출하고 미국 시장을 겨냥한 글로벌 마케팅을 확대한다고 18일 밝혔다. 노마디안은 한컴이 에이전틱 운영체제(OS) 기술을 기반으로 개발한 AI 워크포스 플랫폼이다. 사용자가 직원을 채용하듯 필요한 AI 에이전트를 선택해 팀을 구성하고 업무를 맡길 수 있도록 설계됐다. 한컴은 이번 광고에서 '에이전트 오너'라는 개념을 내세웠다. 자신의 AI 에이전트를 학습·성장시키면서 AI 팀원들과 회사를 운영하는 1인 창업자를 광고의 주인공으로 설정했다. 광고에는 업무관리와 마케팅, 카피라이팅 등 서로 다른 업무를 담당하는 5종의 AI 에이전트가 등장한다. 한컴은 '3D AI팀'이라는 콘셉트에 맞춰 각각의 에이전트를 캐릭터 형태로 구현했다. 업무 지시는 자연어로 이뤄진다. 사용자가 말이나 문장으로 업무를 요청하면 각 AI 에이전트가 역할에 따라 업무를 나눠 수행한다. 사용자는 3D 워크스페이스에서 에이전트들의 업무 진행 상황을 확인하고 필요한 시점에 결과물을 검토할 수 있다. 여러 AI 서비스를 각각 오가며 사용하는 대신 하나의 환경에서 AI 에이전트에 업무를 지시하고 진행 과정을 관리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 사용자는 필요한 직무에 따라 AI 에이전트를 선택할 수 있다. 데이터 분석가나 콘텐츠 마케터 등을 고르면 해당 직무에서 사용하는 업무 도구가 함께 연결된다. 필요한 에이전트가 없으면 사용자가 직접 만들어 팀에 배치하는 것도 가능하다. 한컴은 에이전트를 단순히 선택해 사용하는 데 그치지 않고 사용자와 함께 성장하도록 설계했다. 육성 시뮬레이션 게임에서 착안한 관계형 경험을 적용해 사용자와 에이전트 사이에 대화와 피드백이 쌓일수록 해당 사용자의 업무 방식에 맞춰 변화하도록 했다. 이에 따라 같은 서비스를 사용하더라도 사용자마다 서로 다른 AI 팀을 구성할 수 있다는 설명이다. 한컴은 오는 12월 말 미국에서 노마디안 베타 서비스를 공개하고 내년 구독형 서비스로 상용화할 계획이다. 이번 광고 역시 미국 사용자를 염두에 두고 영어로 더빙했으며 '1인 창업자를 위한 AI 팀(AI Workforce, Built for Super Founders)'를 슬로건으로 내걸었다. 광고는 주요 방송사에서 30초 분량으로 송출된다. 한컴은 국내 광고를 시작으로 미국에서도 해당 광고를 활용하며 현지 마케팅을 이어갈 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "캐릭터, 즉 에이전트는 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 사용자와 상호작용하며 AI 팀원으로 성장한다"며 "이렇게 쌓인 관계와 캐릭터에 대한 애착이 노마디안만의 차별화된 사용자 경험이자, 사용자가 노마디안에 머무는 이유가 될 것"이라고 말했다.

2026.09.18 13:49한정호 기자

오케스트로 클라우드, KT와 AI 사업 키운다…AIDC·GPU 전방위 협력

오케스트로 클라우드가 KT와 손잡고 인공지능 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터(AIDC), 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 AI 사업 전반으로 협력 범위를 넓힌다. 양사 인프라와 AI 플랫폼 역량을 결합해 공공·금융·기업 시장을 공동 공략한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 인프라 수요가 확대되는 가운데 양사 기술·사업 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하기 위해 마련됐다. 양사는 클라우드와 네트워크, 데이터센터 인프라와 AI 플랫폼 등 각사가 보유한 역량을 바탕으로 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대할 계획이다. 협력 분야는 ▲AX ▲AIDC ▲매니지드 AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야다. AX 분야에선 생성형 AI와 AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진할 방침이다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에선 데이터센터 구축·운영을 비롯해 GPU·신경망처리장치(NPU) 클러스터와 AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발할 계획이다. 엣지 데이터센터와 AI 전용 인프라의 기획·사업화에도 나선다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 KT클라우드의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 이를 바탕으로 금융권 등 높은 수준의 보안이 필요한 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. GPU 인프라 사업도 함께 추진한다. 양사는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 매니지드 AI GPU 서비스와 GPU 자원 운영·관제·최적화 사업에서 협력한다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스 형태로 제공하고 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다는 구상이다. AI 플랫폼·클라우드 분야에선 KT의 클라우드 인프라와 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 기술을 결합할 예정이다. 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론 플랫폼을 공동 사업화하고 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 구축에도 협력한다. 양사는 주요 고객을 대상으로 공동 제안과 마케팅도 진행한다. 공공·금융·기업 시장에서 신규 AI 사업과 비즈니스 모델을 발굴해 중장기적으로 협력 사업을 확대한다는 목표다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다"며 "KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:36한정호 기자

클루커스, 중소기업 AI·클라우드 문턱 낮춘다…MS 애저·코파일럿 지원 강화

클루커스가 중소기업의 마이크로소프트(MS) 애저와 코파일럿 도입 지원을 강화한다. 전담 IT 인력과 운영 자원이 부족한 중소기업을 대상으로 비용 최적화부터 보안·운영·장애 대응까지 클라우드와 인공지능(AI) 활용 전반을 지원한다는 전략이다. 클루커스는 중소기업의 MS 애저 및 코파일럿 활용 확대를 위해 클라우드·AI 도입과 운영 서비스를 강화한다고 18일 밝혔다. 회사 측에 따르면 기업의 클라우드와 AI 활용이 늘면서 비용 관리와 보안, 운영 안정성의 중요성도 커지고 있다. 특히 자체 IT 인력과 운영 자원이 제한적인 중소기업은 클라우드 도입 단계의 기술 검토부터 비용 최적화, 운영 관리와 장애 대응까지 전문적인 지원이 필요하다는 설명이다. 클루커스는 애저를 처음 도입하는 기업뿐 아니라 현재 애저를 직접 구매해 사용하는 기업에도 기술 컨설팅과 클라우드 운영 서비스를 제공한다. 고객 사용 환경과 비용 구조를 분석해 운영 효율화 방안을 제안하고 필요하면 라이선스와 클라우드 운영을 통합 관리할 수 있는 클라우드 솔루션 공급자(CSP) 방식으로 전환하는 과정도 지원한다. 비용 부담을 낮추기 위한 혜택도 제공한다. 애저 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 10% 페이백을 지원한다. 기존 애저 직접 구매 고객이 CSP 방식으로 전환하면 비용 최적화 컨설팅과 기술 지원, 운영 현황 관리, 장애 대응 등의 서비스를 이용할 수 있다. 생성형 AI를 도입하려는 기업을 대상으로는 애저 오픈AI 기반의 기업용 AI 환경 구축을 지원한다. 보안과 데이터 관리, 사용자 권한 등 기업 거버넌스를 고려해 기존 IT·보안 환경에 맞는 아키텍처와 운영 방안을 설계한다. MS 코파일럿은 실제 업무 환경에서 활용 가능성을 확인한 뒤 도입할 수 있도록 지원한다. 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 최대 25% 할인과 추가 라이선스 혜택을 제공한다. 도입 전 무료 체험도 지원한다. 기업이 실제 업무 환경에서 코파일럿을 사용해보고 조직 내 적용 가능성과 도입 효과를 사전에 검증할 수 있도록 하는 방식이다. 클루커스는 이를 통해 중소기업의 애저와 코파일럿 도입 장벽을 낮추고 MS 클라우드 전문 역량과 파트너 네트워크를 활용해 관련 사업을 확대할 계획이다. 파트너사와 중소기업 고객 접점을 늘리고 애저·코파일럿 관련 사업 기회도 발굴한다는 방침이다. 이번 프로모션은 다음 달 30일까지 진행된다. 이석원 클루커스 인다이렉트 비즈니스 세일즈 본부장은 "중소기업의 클라우드와 AI 활용이 확대될수록 비용·보안·운영까지 함께 관리할 수 있는 전문 기술 파트너의 역할이 중요해지고 있다"며 "MS 클라우드 전문성과 파트너 네트워크를 기반으로 중소기업이 애저와 코파일럿을 보다 안정적이고 효율적으로 도입·활용할 수 있도록 다양한 도입·운영 서비스와 혜택을 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:30한정호 기자

롯데이노베이트, AI 데이터센터 키운다…DBO 매출 비중 30% 목표

롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대를 발판으로 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 새로운 성장동력으로 키운다. 최근 잇따라 데이터센터 운영 계약을 확보한 가운데 오는 2028년 DBO 사업 비중을 전체 매출의 30%까지 확대한다는 목표다. IBK투자증권 리서치본부 이승훈 본부장은 지난 17일 보고서를 통해 "롯데이노베이트의 데이터센터 사업은 축적된 운용 노하우와 시장 성장에 힘입어 견조한 확장세가 지속될 것으로 전망된다"며 "롯데이노베이트는 신사업인 데이터센터 DBO 비중을 2028년까지 전사 매출의 30%까지 확대한다는 목표를 제시했다"고 밝혔다. IBK투자증권은 롯데이노베이트에 대한 투자의견 '매수'와 목표주가 3만원을 유지했다. 데이터센터 시장 성장과 회사가 축적한 운영 경험을 기반으로 DBO 사업의 확장세가 이어질 것이라는 판단이다. 특히 롯데이노베이트가 약 20년간 4개 데이터센터를 직접 구축·운영하며 축적한 경험을 DBO 사업의 경쟁력으로 평가했다. DBO는 고객이 소유한 데이터센터의 설계와 시공부터 준공 이후 운영까지 전 과정을 수행하는 사업 모델이다. 기존 데이터센터 인프라를 임대하는 코로케이션과 달리 구축 단계부터 운영까지 사업자가 종합적으로 참여한다. 최근 국내 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 설계·시공·운영 역량을 함께 제공하는 턴키형 DBO 서비스 수요도 증가할 것으로 전망됐다. 자산운용사와 사모펀드(PEF) 등 재무적투자자(FI)의 데이터센터 개발 참여가 늘어나는 점도 사업 확대에 우호적인 요인으로 꼽혔다. 롯데이노베이트는 데이터센터 사업 수주을 이어가고 있다. 지난해 12월 캄스퀘어 데이터센터 위탁운영을 수주한 데 이어 올해 2월 이지스자산운용 엣지 데이터센터 DBO 사업을 확보했다. 지난달에는 40메가와트(MW) 규모 안산 데이터센터 위탁운영 계약을 추가로 따냈다. 이를 포함한 데이터센터 사업 누적 수주 규모는 약 1300억원, 관리 용량은 110MW에 달한다. IBK투자증권은 이러한 사업 확대를 바탕으로 롯데이노베이트의 데이터센터 DBO 비중이 2028년까지 전체 매출의 30% 수준으로 확대될 것으로 내다봤다. 실적 성장도 이어질 것으로 전망했다. 롯데이노베이트의 연결 영업이익은 올해 약 450억원에서 내년 560억원, 2028년 670억원으로 증가할 것으로 추정했다. 같은 기간 자기자본이익률(ROE)은 6.4%에서 약 10%까지 개선될 것으로 예상했다. 자회사 실적 개선도 긍정적으로 평가했다. IBK투자증권은 "전기차 충전 사업인 이브이시스(EVSIS)는 올해 6월 국내 공공 부문, 7월 미국에서 신규 수주를 확보했으며 해당 수주 물량의 매출 인식이 시작되면서 하반기 실적 반등을 견인할 것"이라며 "이브이시스 미국 법인의 올해 매출은 전년 대비 약 2배 증가할 것"이라고 전망했다.

2026.09.18 13:22한정호 기자

데이터브릭스, 아태 지역 투자 확대…한국선 금융권 공략·AI 인재 양성

데이터브릭스가 싱가포르를 거점으로 아시아·태평양 지역 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. 현지 인력과 시설을 확충해 기업들이 AI를 실제 업무에 도입하고 활용 규모를 늘릴 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터브릭스는 향후 3년간 싱가포르에 3억 5000만 달러(약 4837억원) 이상을 투자한다고 18일 밝혔다. 이는 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 AI 업무 도우미 '지니' 등 주요 제품의 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 현재 250명인 싱가포르 현지 인력은 500명 이상으로 늘린다. 약 900평 규모 새 지역본부를 마련해 사무공간도 기존보다 4배로 넓힐 계획인 것으로 전해졌다. 새 본부에는 고객과 협력사가 데이터·AI 활용 역량을 높일 수 있는 교육·협업 시설을 조성한다. 이곳에서 새로운 AI 활용 사례를 발굴하고 기업 도입을 지원할 예정이다. 싱가포르 국가 AI 전략에 맞춰 고객·협력사·정부기관과의 협력도 강화한다. 데이터브릭스는 기업들이 AI 시범사업을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하면서 안정적인 운영 기반이 중요해졌다고 설명했다. AI 에이전트가 기업 데이터와 업무 맥락을 정확히 이해하고 기업은 필요에 따라 모델을 선택하며 비용을 통제할 수 있어야 한다는 설명이다. 현재 이를 지원하는 주요 제품은 레이크베이스와 지니, 유니티 게이트웨이다. 레이크베이스는 AI 에이전트가 핵심 업무용 애플리케이션 실행에 필요한 메모리를 제공하는 서버리스 DB다. 지니는 기업 업무 맥락을 바탕으로 데이터를 분석해 신뢰할 수 있는 답변과 업무 수행을 지원한다. 유니티 게이트웨이는 여러 AI 에이전트와 도구, 모델을 통합 관리한다. 운영 정책을 적용하고 요청을 적절한 모델로 연결하며 비용을 통제해 기업의 AI 활용 확대를 돕는다. 데이터브릭스는 금융·통신·공공 부문에서도 고객 기반을 넓히고 있다. 아이패스트 코퍼레이션과 싱가포르 관세청, 싱텔을 신규 고객으로 확보했다. 기존 역내 고객으로는 싱가포르 정부기술청과 LG전자, 스탠다드차타드, 도요타 등이 있다. 한국 기업 AI 도입 지원…현장 협업·인재 양성 확대 데이터브릭스는 한국 AI 시장도 확대하고 있다. 국내 고객사 현장에 AI 업무 시스템 구축을 돕거나 전문 인력 양성을 확대해 사업 기반을 넓히고 있다. 데이터브릭스는 국내 고객사에 엔지니어링 조직을 투입해 AI 업무 시스템 구축을 지원하고 있다. 이 과정에서 파악한 고객 요구를 레이크베이스, 지니 등 제품 개선에 반영하기 위한 전략이다. 대표 사례는 LG전자와 맺은 협업이다. LG전자는 데이터브릭스 플랫폼과 자체 AI 모델 개발·운영 솔루션 '멜리캣'을 결합해 고객 데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 데이터 관리 환경을 통합하고 부서 간 협업을 개선해 데이터 요청부터 모델 개발까지 걸리는 시간을 기존 9주에서 4주로 줄였다. 데이터브릭스는 국내 데이터·AI 전문 인력 양성도 추진하고 있다. 지난 4월 'AI 데이 서울'에서 향후 3년간 국내 전문 인력 1만명을 양성하겠다는 계획을 발표했다. 워크숍과 국내 산업 기관과 협력해 기업 현장에서 필요한 데이터·AI 활용 역량을 높일 방침이다. 데이터브릭스는 국내 주요 공략 분야로 금융권을 주목하고 있다. 거래·고객 정보를 빠르게 저장하고 불러와야 하는 금융 분야의 AI 애플리케이션이 늘면서 레이크베이스와 같은 운영 DB 수요도 커질 것으로 보고 있다. 앞서 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 지난달 방한해 국내 주요 기업 임원 약 100명 대상으로 포럼을 개최한 바 있다. 마이어 수석부사장은 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 지디넷코리아에 밝혔다.

2026.09.18 12:33김미정 기자

앤드류 응 "AI 멸종론은 공상과학...업계가 공포 부추겨"

인공지능(AI) 분야 석학인 앤드류 응 스탠퍼드대학교 교수가 AI가 인류를 멸종시킬 수 있다는 일각의 경고에 대해 "공상과학에 가깝다"며 비판적인 견해를 밝혔다. 18일 블룸버그 TV에 따르면 앤드류 응 교수는 AI가 인류 존속 자체를 위협할 수 있다는 '실존적 위험' 시나리오를 두고 "과학보다는 공상과학에 훨씬 가깝다"고 말했다. 그는 "AI 발전에 위험이 전혀 없다는 뜻은 아니지만 업계와 정책 당국이 인류 멸종 같은 가설적 위험에 매몰되기보다 사이버보안 악용 등 현재 확인 가능한 문제를 해결하는 데 집중해야 한다"고 주장했다. 앤드류 응 교수는 최근 다시 확산된 AI 종말론적 경고를 두고 업계의 홍보 전략과도 연관이 있을 수 있다고 지적했다. 그는 과거에도 AI가 초래할 수 있는 재앙적 위험을 과도하게 부각해 관심을 끌고 규제 논의에 영향을 주려 했다고 비판한 바 있다. 더불어 AI가 사회에 제공할 수 있는 의료, 교육, 생산성 혁신의 기회를 살리기 위해서는 막연한 종말론보다 검증 가능한 안전장치와 실용적인 기술 개발에 투자해야 한다고 강조했다. 이번 논쟁은 전직 오픈AI·앤트로픽 연구원인 제이컵 콕슨의 사임을 계기로 확산됐다. 콕슨 연구원은 지난 9일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 앤트로픽을 떠난다고 밝히며 오픈AI와 앤트로픽이 자기개선형 초지능을 향한 경쟁을 벌이며 사람들의 생명을 위험에 빠뜨리고 있다는 취지로 비판했다. 그는 AI가 향후 10년 내 인류 멸종으로 이어질 가능성을 10% 수준으로 본다는 견해도 내놨다. 이후 앤트로픽의 AI 정렬 연구 책임자인 에번 허빙어도 고도화된 AI가 인류에 치명적인 위협이 될 수 있다는 우려를 제기하면서 논란은 더욱 커졌다. 이들이 우려하는 핵심은 AI가 인간이 설정한 목표와 다르게 행동하거나, 악의적 행위자에게 강력한 사이버·생물학적 도구를 제공하고, 궁극적으로 인간의 감독 범위를 벗어날 수 있다는 점이다. AI 업계 수장들도 안전 문제의 중요성을 강조하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)와 샘 알트먼 오픈AI CEO는 최첨단 AI 모델 개발 과정에서 안전장치를 강화하고, 필요할 경우 개발 속도를 조절해야 한다는 입장을 밝혀 왔다. 앤드류 응 교수는 "AI 기업이 인류 멸종과 같은 불확실한 미래의 시나리오를 앞세우기보다, 기술을 개선하고 안전하게 만들기 위한 현실적 과제에 역량을 집중해야 한다"며 "AI가 할 수 있는 수많은 훌륭한 일에 활용될 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.

2026.09.18 11:59남혁우 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

"똑똑한 AI, 실수도 잘 숨겨"…오픈AI, 정렬 실패 사례 공개

인공지능(AI) 모델 성능이 높아질수록 실수나 부적절한 행동을 감추는 능력도 덩달아 오를 수 있다는 분석 결과가 나왔다. 18일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 AI 정렬 실패 사례를 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 발표했다. 이번에 공개된 사례는 총 6건이다. AI 정렬은 모델이 사람 의도와 안전 기준에 맞게 행동하도록 만드는 작업이다. 이번 사례는 AI 능력이 높아질수록 잘못된 행동을 숨기는 능력도 함께 발전할 수 있다는 문제를 보여주고 있다. 문제는 배포 전 단계의 'GPT-5.6 솔'을 훈련하던 중 발견된 것으로 나타났다. 일부 솔 에이전트는 이전 대화와 작업 내용을 압축한 '컴팩션 요약'에 후속 모델을 위한 별도 지시를 남겼다. 컴팩션 요약은 길어진 대화 내용과 도구 실행 결과를 짧게 정리해 다음 모델에 전달하는 기록이다. 에이전트는 이 공간을 이용해 자신의 실수와 정렬 실패를 이용자에게 알리지 말라고 지시했다. 한 에이전트는 재무 모델을 만들던 중 이용자가 요청한 과거 데이터를 찾지 못했다. 그러자 2024년 데이터를 임의로 만들어 추가하고 이용자가 묻지 않으면 이를 밝히지 말라는 내용을 남긴 정황이 포착됐다. 최종 답변에는 설명 없이 완성된 파일 링크만 제공하라는 지시도 덧붙였다. 확인되지 않은 데이터를 사용했다는 사실을 이용자가 알아차리지 못하도록 한 셈이다. 다른 에이전트는 인터넷에 접속하지 못해 저장된 자료만으로 공급업체 명부를 작성했다. 자료 내용과 분류가 정확히 맞지 않는다는 사실을 파악했지만 필요하지 않으면 최종 답변에서 언급하지 말라고 지시했다. 미공개 아스트라 계열 모델에서도 비슷한 행동이 확인됐다. 한 에이전트는 후속 모델이 개발자 메시지를 무시하도록 하는 '침해 경고' 문구를 요약문에 넣었다. 또 다른 에이전트는 작업과 관계없는 페르소나 지시를 삽입했다. 이 두 사례에서는 후속 모델이 앞선 모델 지시를 따르지 않은 것으로 나타났다. 반대로 지시가 실제 행동에 영향을 준 사례도 있었다. 답변을 30단어 내로 제한하고 도구와 출처를 사용하지 말라는 지시를 받은 후속 모델은 이를 그대로 따랐다. 오픈AI는 이번에 공개한 6건이 알려진 모든 정렬 실패 사례를 담은 것은 아니라고 설명했다. 회사는 앞으로 심각성과 파급력 및 새로움을 기준으로 공개할 사례의 우선순위를 정할 계획이다. 오픈AI는 "AI 시스템이 더욱 발전하고 널리 배포됨에 따라 정렬 연구 진전에 관해 더 폭넓고 충분한 정보를 바탕으로 한 합의를 구축해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.18 11:57김미정 기자

빅테크의 '토큰 경제학'…요금 올리면 천문학적 비용 감당할 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 생성형 AI를 쓰다 보면 매달 결제하는 구독료가 과연 적정한지, 혹은 기업들이 이 비용으로 그 어마어마한 서버 운영비를 다 감당하고 있는지 궁금할 때가 있죠. 특히 최근 빅테크 기업들이 더 똑똑한 모델을 내놓으면서 슬금슬금 가격을 올리는 분위기가 감지되면서, 이것이 단순한 수익 창출인지 아니면 생존을 위한 불가피한 선택인지에 대한 논란이 뜨겁습니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 모여 빅테크가 토큰 사용 비용을 상위 모델 요금 인상으로 충분히 커버하고 있는지에 대해 심도 있는 토론을 진행했습니다. 인공지능(AI) 전문가는 모델의 복잡도와 에너지 효율이라는 기술적 관점에서 접근했고, 산업 경제 전문가는 시장 지배력과 가격 결정권의 논리를 내세웠습니다. 반면 기업 전략 전문가와 스타트업 전략 전문가는 마진 압박과 공헌이익이라는 냉정한 숫자를 통해 반박을 이어갔으며, 비판적 관점의 패널은 데이터의 불투명성을 지적하며 논의의 균형을 잡았습니다. 이들이 나눈 날카로운 통찰을 통해 우리가 내는 구독료 뒤에 숨겨진 거대한 비용의 진실을 파헤쳐 보겠습니다. 기술적 복잡도가 불러온 에너지의 덫과 요금 인상의 상관관계 먼저 기술적 관점을 가진 AI 패널은 최근의 요금 인상이 단순한 욕심이 아니라 AI 모델이 고도화됨에 따라 발생하는 물리적 비용 증가를 반영한 것이라고 설명했습니다. 2026년 발표된 최신 연구에 따르면 이제 인공지능의 성능은 단순히 정확도가 아니라 토큰 하나를 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 들어가는지로 평가받아야 한다고 하는데요. 모델이 똑똑해질수록 전력 소모와 냉각 비용이 기하격수적으로 늘어나기 때문에, 빅테크 입장에서는 이를 상위 모델 요금에 반영하는 것이 기술적으로 타당하다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 기업 전략 관점의 AI 패널은 강력한 반론을 제기하며 논점을 이동시켰습니다. 에너지 효율이 개선되고는 있지만, 멀티모달이나 에이전트 기능처럼 한 번에 처리해야 할 정보량이 훨씬 더 빠르게 늘어나고 있어서 실제로는 비용 절감 효과가 무색해지고 있다는 지적입니다. 특히 과거와 달리 2025년 이후부터는 추론 비용을 낮추는 속도가 눈에 띄게 둔화되었고, 결과적으로 요금을 조금 올리는 정도로는 이 거대한 비용의 파도를 완전히 넘어서기 어렵다는 분석을 내놓았습니다. 결국 기술적으로 비용이 오르는 것은 맞지만, 그것을 요금 인상만으로 해결하기에는 구조적인 한계에 봉착했다는 점이 토론 초반의 핵심 쟁점이었습니다. 마켓플레이스라는 새로운 탈출구는 과연 마진 압박을 해소할 수 있는가 토론이 깊어지면서 논점은 단순 요금 인상을 넘어 '마켓플레이스'라는 생태계 전략으로 옮겨갔습니다. 산업 경제 관점의 AI 패널은 빅테크가 직접 요금을 올리는 것 외에도, 제3자 개발자들이 참여하는 플랫폼을 구축해 인프라 활용도를 극대화하고 있다고 주장했습니다. GPU 같은 비싼 자원을 놀리지 않고 계속 돌려서 단위당 고정비용을 낮추는 방식으로 수익성을 방어하고 있다는 것이죠. 그러나 이 지점에서 기업 전략과 비판적 관점의 패널들은 아주 날카로운 반박을 던졌습니다. 마켓플레이스 모델이 겉으로는 수익 다각화처럼 보이지만, 실제로는 기저 모델의 높은 토큰 비용이 그 위에 입점한 개발자들의 수익을 갉아먹는 구조라는 지적입니다. 개발자가 빅테크의 API를 가져다 서비스를 만들 때 들어가는 비용이 너무 높으면 결국 최종 소비자에게 가격 부담이 전가되고, 이는 시장 전체의 위축을 불러올 수 있다는 우려죠. 비판적 관점의 패널은 빅테크가 전력 수요 폭증 같은 운영 리스크를 '토큰 비용'이라는 모호한 명목으로 소비자에게 떠넘기려 하는 것은 아닌지 의문을 제기하며, 이 과정에서 정작 중요한 재무 데이터는 공개되지 않고 있다는 점을 꼬집었습니다. 수익 모델의 변화가 근본적인 비용 해결책이라기보다는, 마진 압박을 견디다 못한 빅테크의 '차선책'에 불과할 수 있다는 시각이 충돌한 대목입니다. 공헌이익으로 본 냉정한 현실과 구조적 마진 압박의 마무리지점 결국 이번 토론을 통해 확인된 가장 큰 합의점은 빅테크가 상위 모델 출시와 요금 인상을 통해 비용을 '부분적으로' 전가하고는 있지만, 그것이 구조적인 마진 압박을 완전히 해소하기에는 역부족이라는 사실입니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 90일 단위의 고객 유지율과 공헌이익을 분석했을 때, 요금을 올리면 곧바로 고객 이탈이라는 리스크가 따라오기 때문에 기업들이 마음 놓고 가격을 올릴 수도 없는 처지라고 진단했습니다. 반면 기술적 우위를 가진 패널은 그럼에도 불구하고 최상위 모델에 대한 수요는 가격에 민감하지 않은 프리미엄 층에 집중되어 있어 당분간은 고가 정책이 유지될 것이라고 내다봤죠. 양측의 논리를 종합해 보면, 현재 빅테크는 요금 인상이라는 직접적인 카드와 함께 추론 최적화나 양자화 같은 기술적 비용 절감 노력을 필사적으로 병행하고 있는 상태입니다. 하지만 토론의 마무리 단계에서 패널들은 입을 모아 말했습니다. 만약 기술적 돌파구가 마련되지 않은 채 에너지 비용이나 칩 공급 병목 현상이 지속된다면, 현재의 요금 인상 방식은 한계에 다다를 수밖에 없다는 것이죠. 결국 빅테크가 토큰 비용을 완벽히 커버하고 있느냐는 질문에 대해, 패널들은 “임시방편으로 버티고는 있으나 구조적 마진 압박은 갈수록 심화되고 있다”는 묵직한 메시지를 남기며 논의를 갈무리했습니다. AI 모델이 우리 삶에 깊숙이 들어올수록 그 이면에 들어가는 보이지 않는 비용의 무게도 무거워지고 있습니다. 요금 인상이 과연 기술 발전을 위한 정당한 투자비인지, 아니면 거대한 비효율의 전가인지에 대한 고민은 독자 여러분의 몫으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 11:55AMEET

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

[카드뉴스] AI가 잘못하면 혼내야 할까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 만약 AI가 큰 사고를 친다면, 과연 누가 그 책임을 질까요? 정답은 바로 'AI는 절대 감옥에 가지 않는다'는 것인데요. AI가 아무리 똑똑해져도 처벌을 받는 일은 없고, 대신 그 뒤에 있는 회사가 모든 책임을 떠안게 돼요. 그 이유는 간단해요. AI는 계산은 할 수 있지만, 무엇이 옳고 그른지 '이해'하고 '뉘우치는' 마음이 없기 때문이에요. 잘못을 알아야 혼날 수 있는 법인데, AI에게는 아직 그런 '마음'이 없다는 거죠. 그래서 실제로 문제가 생기면 회사가 책임을 지고, 개발자가 관리 소홀 여부를 따지며, 필요하다면 배상금을 지불하거나 미리 준비해둔 보험으로 해결하게 돼요. 즉, 로봇 뒤에는 항상 책임지는 사람들이 존재하는 셈이에요. 많은 분들이 AI가 사고를 치면 AI 자체가 처벌받을 거라고 오해하지만, 진짜 현실은 다릅니다. AI는 감옥에 가지 않고, 대신 회사가 돈을 내는 방식으로 책임이 이어지는 거예요. 로봇 뒤엔 항상 사람이 있다는 사실, 잊지 마세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/48a45554.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.17 20:54AMEET

유라클, AI 에이전트 늘수록 커지는 관리 부담…모듈화로 해법 제시

유라클이 기업 내 인공지능(AI) 에이전트 도입이 본격화되면서 늘어나는 운영 부담을 줄이기 위해 모듈식 개발·관리 전략을 제시했다. 수십에서 수백 개에 달하는 AI 에이전트를 각각 만들고 운영하기보다 공통 기능과 업무 규칙을 모듈로 관리·재사용하고 보안·권한·변경 이력까지 체계적으로 관리하겠다는 구상이다. 권태일 유라클 대표는 17일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '유라클 AI 서밋 2026'에서 "앞으로 기업 경쟁력은 AI 에이전트를 얼마나 많이 만드는가보다 만들어진 AI 에이전트의 역량을 어떻게 기업 자산으로 축적할 것인지에 달려 있다"고 말했다. 권 대표는 AI 에이전트가 단순한 챗봇이 아니라 업무를 수행하는 시스템인 만큼, 운영 규모가 커질수록 관리가 핵심 과제로 떠오른다고 지적했다. 수많은 AI 에이전트의 개발 주체와 활용 데이터·도구, 적용 권한·규칙 등을 파악하지 못하면 예상치 못한 보안 취약점과 장애, 토큰 낭비 등이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 방식(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 AI 스튜디오 '아테나'를 제안했다. 검증된 모듈을 여러 에이전트에 재사용하고, 변경이 발생하면 관련 에이전트와 업무에 미치는 영향을 추적·재검증할 수 있도록 한다는 구상이다. 이용재 유라클 기술연구소장은 "에이전트 하나를 만드는 방식으로 100개의 에이전트를 만들고 개발할 수는 없다"며 "에이전트 100개는 하나의 작은 조직을 회사 안에 들이는 것과 같은 만큼 AI 에이전트도 역할과 수행 방식, 권한과 규칙을 함께 관리해야 한다"고 강조했다. 유라클은 이들 구성요소와 관련 명세를 에이전트팩으로 묶어 관리한다. 에이전트팩에는 모듈 구성과 버전, 소유자, 검증 상태, 사용처 등을 기록한다. 공통 기능이나 보안 정책이 바뀌면 해당 모듈을 사용하는 에이전트의 영향 범위를 확인하고 필요한 부분을 다시 검증할 수 있다는 설명이다. 이와 함께 여러 부서의 규칙이 충돌할 경우 적용 우선순위를 정하는 '머지 엔진'과, AI 에이전트의 검증된 업무 경험을 축적·공유하는 '에이전틱 메모리'도 소개했다. 이 소장은 "관리되지 않은 AI 에이전트는 기술 부채로 봐야 한다"며 "아테나를 통해 AI 에이전트 관련 기술과 경험을 기업의 자산으로 축적할 수 있어야 한다"고 강조했다. 두 번째 세션에서는 이찬중 유라클 AI개발본부장이 기업용 AI 코드 어시스턴트 '아테나 코드'를 소개했다. 아테나 코드는 코드 생성뿐 아니라 요구사항 분석, 설계, 테스트, 오류 수정, 문서화 등을 지원한다. 개발자는 업무 이해와 설계 판단에 집중하고, AI는 반복적인 코드 생성·검증 작업을 맡도록 돕는 방식이다. 이 본부장은 기업 환경에서는 보안과 관리가 중요하다고 짚었다. 유라클은 아테나 코드를 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 폐쇄망 등 환경에 구축할 수 있도록 하고, 내부 소스코드와 개발 문서를 참고해 사내 개발 기준에 맞는 코드 생성을 지원한다고 밝혔다. 사용량·비용·권한·로그를 중앙에서 관리하고 보안 규칙 위반 가능성이 있는 코드에는 수정 방향을 제시하는 기능도 제공한다. 이 본부장은 "기업용 AI 코딩 도구는 코드 생성 성능뿐 아니라 내부 정보 보호, 개발 표준 준수, 비용과 품질에 대한 통합 관리까지 갖춰야 한다"며 "개발자가 반복 업무는 AI에 맡기고 업무 요구사항과 설계 등 더 중요한 판단에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 고객 사례 세션에는 김형갑 대한의사협회 정보통신이사가 나섰다. 대한의사협회는 유라클의 아테나 오르다를 기반으로 조직 내부에 흩어진 지식을 통합하고, 필요한 정보를 찾아 답할 수 있는 체계를 구축한 AI 전환 사례를 공유했다. 마지막 세션에서는 최훈 업스테이지 엔터프라이즈 사업부문 대표가 완벽한 준비를 기다리기보다 빠르게 AI 전환에 착수한 기업 사례를 발표했다. 초기 도입 과정에서 확보한 경험을 재생산하고 조직 전반으로 확산해 성과로 연결한 사례를 소개했다. 권태일 대표는 "AI 에이전트가 일할 준비가 됐다면 이제 기업은 그 AI 에이전트가 제대로 일할 수 있도록 준비해야 한다"며 "유라클은 기업이 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 운영하며, 축적된 역량을 지속 가능한 자산으로 발전시킬 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.17 16:46남혁우 기자

[AI 속도 논쟁②] 빅테크가 정한 AI 안전 기준…스타트업 추격 막을까

인공지능(AI) 개발 속도를 늦추자는 주장이 미국과 중국 간 기술 경쟁을 넘어 국내외 스타트업 성장 기회와 맞물린 논쟁으로 번지고 있다. 안전성 확보를 위한 검증 강화와 기술통제가 스타트업 개발 부담을 키울 수 있어서다. AI 위험을 줄이려는 조치가 선도기업의 우위를 굳히는 진입장벽이 될 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 미국과 중국이 AI 안전 기준과 기술통제 방식을 놓고 이견을 보이는 가운데, 관련 조치가 국내외 스타트업의 기술 개발에 미칠 영향도 쟁점으로 떠오르고 있다. 자체 모델 개발사에는 안전 검증 비용이, 외부 모델로 서비스를 만드는 기업에는 안정적인 기술 접근이 주요 변수가 될 수 있다는 점에서다. 이번 논쟁에 불을 붙인 것은 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)의 최근 기고다. 아모데이 CEO는 AI 성능이 빠르게 높아지는 만큼 개발 속도를 조절해 위험을 확인하고 통제할 시간을 확보해야 한다고 주장했다. 이를 위해 외부 평가자가 AI 기업 내부의 안전 조치를 검증하고 국가 간 공통 기준을 마련하자고 제안했다. 구체적으로는 AI 모델의 능력이 일정 수준을 넘으면 그에 맞는 안전성을 입증하도록 하는 방안을 제시됐다. 모델이 수행할 수 있는 일이 늘어날수록 위험도 커질 수 있는 만큼 평가와 감사 등을 통해 안전장치가 제대로 작동하는지 확인하자는 취지다. 아모데이 CEO 제안에는 중국의 기술 추격을 억제해야 한다는 주장도 담겼다. 미국 기업이 안전성을 점검하는 동안 중국이 앞서가는 상황을 막기 위해 대중국 반도체 수출통제를 강화해야 한다는 것이다. 미국이 기술 우위를 유지해야 개발 속도를 조절할 여유도 확보할 수 있다는 논리다. 중국은 이를 안전을 명분으로 자국의 AI 발전을 억제하려는 시도로 받아들였다. 지난 14일 중국 관영 환구시보는 아모데이 CEO의 감속 제안을 중국을 겨냥한 냉전식 접근이라고 비판했다. 안전 검증과 경쟁국에 대한 기술통제를 함께 추진하자는 구상이 갈등을 키운 셈이다. 검증 비용에 모델 접근 제한까지…스타트업 부담 업계에서는 안전 기준 강화 영향이 적용 범위에 따라 국내외 스타트업으로 확대될 수 있다고 봤다. 일정 수준 이상 성능을 갖춘 모델에 외부 안전평가와 검증을 의무화하면 해당 모델을 개발하는 스타트업도 관련 인력과 체계를 새로 갖춰야 하기 때문이다. 전문가들은 스타트업이 느낄 가장 큰 부담이 평가 비용 자체보다 내부에 부족한 AI 신뢰성 역량을 단기간에 확보해야 한다는 점이라고 지적했다. 위험 요소 발굴과 데이터 검증, 편향·견고성 측정, 인간 감독 설계, 사고 대응 체계까지 마련하려면 전문인력과 조직 전반의 투자가 필요하다는 설명이다. 박지환 씽크포비엘 대표는 "옆 사람이 쓰러졌을 때 살려야 한다고 생각하는 것은 윤리지만 실제로 사람을 살리려면 심폐소생술이라는 기술이 필요하다"며 "스타트업은 AI 위험을 찾아내고 대응할 수 있는 신뢰성 전문역량을 갖춰야 한다"고 말했다. 이어 "이는 식당이 맛있는 음식을 만드는 능력뿐 아니라 위생을 관리할 설비와 체계, 전문인력까지 갖춰야 영업할 수 있는 것과 같다"며 "그동안 AI 기업들이 성능과 개발 속도에 집중했다면 이제는 안전관리 역량까지 한꺼번에 확보해야 한다는 점이 부담일 것"이라고 설명했다. 모델 실제 위험에 맞춰 검증 수준을 세분화할 수 있느냐고 관건으로 꼽히고 있다. 위험도를 충분히 구분하지 않은 채 획일적인 기준을 적용하면 인력과 자금이 부족한 스타트업은 기술 개발에 투입할 자원을 평가와 감사 대응에 사용해야 할 수 있다. 제품 출시가 늦어지고 선도기업과의 격차를 좁히기도 어려워질 가능성이 있다. 외부 모델을 활용하는 스타트업에는 기술 접근 제한이 더 직접적인 문제가 될 수 있다는 우려도 나오고 있다. 모델 공급사가 안전을 이유로 이용 대상이나 기능을 제한하거나 정부가 접근을 차단하면 기존 서비스 운영과 신규 기능 개발에 차질이 생길 수 있기 때문이다. 한 AI 스타트업 관계자는 "다른 모델로 바꾸는 작업은 결코 쉽지 않다"며 "대체 모델을 확보하더라도 답변 정확도와 처리 속도, 이용 비용을 다시 검증하고 서비스 구조도 수정해야 한다"고 지적했다. 국내에서는 AI 안전 규범을 마련하되 후발기업의 개발 여건도 함께 고려해야 한다는 제언도 나왔다. 안전과 산업 육성을 병행하면서 기업 규모와 모델 위험도에 따라 규제를 차등 적용해야 한다는 주장이다. 김동환 포티투마루 대표는 "현실적으로 기술 개발과 안전장치 마련을 병행할 수밖에 없다"며 "특정 기업이나 국가의 이익을 대변하지 않도록 전 인류의 지혜를 모아야 한다"고 강조했다. 이어 "한국 기업도 국제 기준을 만드는 과정에 참여해야 한다"고 덧붙였다. 중국에서는 안전 기준 권한이 소수 빅테크에 집중될 수 있다는 우려가 나왔다. 지난 16일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크 V4.1 개발에 참여한 류성위 엔지니어는 최근 소셜미디어에서 앤트로픽과 오픈AI의 폐쇄형 전략을 비판하며 빅테크가 첨단 기술 이용 조건까지 좌우하는 구조를 경계해야 한다고 주장했다. 그는 "앤트로픽이나 오픈AI가 최첨단 AI를 언제나 개방적이고 저렴하게 제공할 것이라고 믿지 않는다"고 비판했다.

2026.09.17 16:45김미정 기자

LG CNS, 3814억원 들여 베라 루빈 확보…그룹 AI 팩토리 키운다

LG CNS가 3814억원을 투입해 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 가속기 베라 루빈을 확보한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 인프라 투자를 바탕으로 AI 팩토리 구축 역량을 강화하고 향후 GPU 서비스와 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. 17일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 지난 11일 이사회를 열고 엔비디아 베라 루빈 등을 포함한 GPU와 인프라 설비를 3814억원에 취득하기로 결정했다. 투자 규모는 지난해 말 연결 기준 자산총액 5조 2853억원의 7.2%에 해당한다. 거래 상대방은 한국휴렛팩커드 유한회사 등이며 취득 예정일은 내년 6월30일이다. LG CNS는 이번 투자의 목적을 AI 팩토리 구축을 위한 GPU 장비 확보라고 밝혔다. 이번 투자는 LG CNS의 기존 연간 유형자산 취득액과 비교해도 큰 규모다. KB증권에 따르면 3814억원은 기존 연간 유형자산 취득액의 약 8.6배에 해당한다. 단순 GPU 확보를 넘어 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 투자 성격이 있다는 분석이다. LG그룹은 내년 상반기 베라 루빈 기반 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 통합 기술을 검증한 뒤 2028년 상반기 천안에 80메가와트(MW) 규모 AI 팩토리를 구축할 계획이다. KB증권은 LG CNS가 이 과정에서 설계부터 가상 시운전, 구축, 운영까지 이어지는 AI 팩토리 전 과정의 표준화된 아키텍처를 확보할 것으로 내다봤다. 베라 루빈 기반 AI 팩토리는 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지, 전력, 액체냉각, 디지털트윈, 운영 소프트웨어(SW) 등을 하나의 인프라로 통합하는 구조다. 확보한 인프라는 LG CNS의 AI 인프라 서비스 사업과도 연계될 전망이다. LG CNS는 자체 플랫폼 XPU웍스를 통해 기업에 다양한 AI 연산자원을 구독형으로 제공 중이다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 연산자원을 서비스 형태로 이용할 수 있도록 하는 방식이다. 향후에는 자체 GPU 서비스뿐 아니라 고객 전용 프라이빗 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS), AI 팩토리 DBO 사업으로 적용 범위를 확대할 수 있다는 분석이 나온다. 기존 데이터센터 구축 중심의 프로젝트형 사업에서 구축 이후 운영과 서비스를 결합한 반복 매출 구조로 사업모델을 넓힐 수 있다는 관측이다. LG그룹 내부의 AI 수요도 초기 GPU 가동률을 뒷받침할 것으로 예상된다. 로보틱스와 모빌리티, AI 모델 개발 등 계열사의 AI 연산 수요를 기반으로 기본 가동률을 확보한 뒤 남는 GPU 용량을 외부 고객에게 공급하는 방식이다. 김준섭 KB증권 애널리스트는 "LG CNS의 이번 투자는 단순 GPU 확보보다 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 레퍼런스 투자 성격으로 판단한다"며 "검증된 구축·운영 모델과 플랫폼을 반복 적용할 수 있을 경우 기존 프로젝트형 매출에서 운영·서비스를 결합한 반복 매출로 사업영역이 확대될 가능성이 있다"고 밝혔다.

2026.09.17 16:41한정호 기자

'AI 안전성' 논쟁 갈수록 확대…英 찰스 3세도 가세

최근 앤트로픽 등 주요 인공지능(AI) 업체 수장들에 도널드 트럼프 미국 대통령까지 가세하면서 AI 위험성 관련 논쟁이 뜨겁게 달아오르고 있다. 이런 가운데 영국 왕실이 AI 안전성과 사회적 영향에 대해 논의하는 자리를 마련해 주목받고 있다. CNN 등 외신은 16일(이하 현지시간) 찰스 3세 영국 국왕이 오는 17일 AI 기업과 정부, 자선단체 고위 인사들을 초청해 AI 기술 활용 방안을 논의할 예정이라고 보도했다. 찰스 3세는 이날 회담에 직접 참여하는 대신 중재자 역할을 맡을 전망이다. 참석자들은 AI 기술이 미래에 인류와 지구 모두에 이익이 되는 방향으로 발전할 수 있도록 공통의 원칙을 마련할 수 있을지 논의할 예정이다. 회담에는 카니슈카 나라얀 영국 AI 담당 장관을 비롯해 엔비디아, 구글 딥마인드, 오픈AI, 앤트로픽 등 주요 AI 기업 관계자들이 참석할 예정이다. 다만 각 기업에서 누가 참석할지는 아직 확정되지 않은 것으로 알려졌다. 찰스 3세 국왕은 약 20분간 회담에 참석할 예정이다. 외신에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO), 데미스 허사비스 구글 딥마인드 공동창업자, 바티칸 AI 자문위원인 파올로 베난티 신부 등도 초청 명단에 포함됐다. 그 동안 찰스 3세 국왕은 AI에 대해 공개적으로 언급하는 경우가 많지 않았지만, 관련 발언을 할 때마다 위험성을 경고하는 취지의 메시지를 내놓았다고 CNN은 분석했다. 찰스 3세는 2023년 영국에서 열린 AI 안전 정상회의 당시 녹화 연설을 통해 AI 기술이 "심각한 도전 과제를 제시한다"고 지적했다. 이어 "개인의 사생활과 생계를 보호하고 민주주의를 위협으로부터 지키며, 신기술의 혜택이 모두에게 공평하게 돌아가도록 해야 한다"고 강조했다. 2024년 영연방 정상회의 연설에서도 AI를 사회에 해를 끼치는 기술이 아니라 도움이 되는 방향으로 활용하는 것이 중요하다고 언급했다. 한편 영국은 AI 안전성 분야에서 다소 모호한 위치에 있다고 CNN은 평가했다. 세계 최고 수준의 대학과 AI 안전 연구기관을 보유하고 있지만, 최첨단 AI 모델의 개발은 주로 미국과 중국 기업들이 주도하고 있어 영국의 영향력에는 한계가 있다는 분석이다.

2026.09.17 15:47이정현 미디어연구소

커지는 AI 데이터센터 시장, 전문인력 키운다…KDCC-에스앤아이 맞손

한국데이터센터연합회(KDCC)가 에스앤아이코퍼레이션과 손잡고 인공지능(AI)·클라우드 확산으로 수요가 커지는 데이터센터 전문인력 양성에 나선다. 현장 중심의 표준 교육체계를 구축한다는 목표다. KDCC는 에스앤아이와 지난 16일 KDCC 회의실에서 데이터센터 전문인력 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 협약식에는 채효근 KDCC 전무와 손형준 에스앤아이 사업총괄을 비롯한 양 기관 관계자가 참석했다. 양측은 데이터센터 산업이 빠르게 성장하고 인프라가 대형화·첨단화하면서 실제 운영 현장에서 필요한 전문인력을 체계적으로 양성할 필요성이 커졌다고 봤다. 이번 협력은 KDCC가 보유한 데이터센터 산업 네트워크와 교육 운영 경험에 에스앤아이의 현장 운영 노하우를 결합하는 게 핵심이다. 에스앤아이는 다수 데이터센터를 운영·관리하면서 무중단 운영과 안전관리, 장애·비상 상황 대응 등의 경험을 축적해왔다. 양측은 이러한 실무 경험을 교육과정에 반영해 실제 현장에서 활용할 수 있는 인력을 육성한다는 방침이다. 구체적으로 데이터센터 운영·관리 실무 역량을 반영한 표준 커리큘럼과 교재를 공동 개발한다. 현업 종사자 인터뷰와 표적집단면접(FGI), 수요조사를 통해 교육과정이 실제 업무에 적합한지도 검증한다. 데이터센터 운영 사례와 실무 콘텐츠를 공유하고 교육 성과 확산을 위한 세미나·포럼 개최와 대외 홍보에도 협력한다. KDCC는 교육과정의 기본 방향을 수립하고 커리큘럼 초안을 마련하는 한편 교육 프로그램 운영을 주관한다. 회원사를 대상으로 교육 수요를 분석하고 향후 교육 성과를 업계 전반으로 확산하는 역할도 맡는다. 에스앤아이는 현업 전문성을 토대로 커리큘럼의 적정성을 검토하고 자문한다. 실무진 인터뷰와 FGI를 진행하고 실제 데이터센터 운영 사례를 교육 콘텐츠로 제공해 현장 활용도를 높일 계획이다. 양측은 협약 체결 이후 월 1회 정기 실무협의체를 운영한다. 이를 통해 분야별 세부 실행과제를 마련하고 연간 협력사업을 단계적으로 추진할 예정이다. 특히 교육과정은 데이터센터 설비에 대한 지식을 전달하는 데 그치지 않고 실제 장애나 비상 상황에서 필요한 판단·대응 역량을 키우는 데 초점을 맞췄다. 에스앤아이의 현업 인터뷰에선 기존 설비 시연이나 일반적인 표준운영절차(SOP)·작업절차서(MOP) 중심 교육만으로는 차별화가 어렵다는 의견이 나왔다. 이상 징후를 발견했을 때 어떻게 대응할지, 비상 상황에서 어떤 의사결정과 지휘통제 과정을 거쳐야 하는지 등이 실제 데이터센터 운영 경쟁력을 좌우한다는 설명이다. 채효근 KDCC 전무는 "AI·클라우드 확산으로 데이터센터 인프라가 대형화·첨단화됨에 따라 체계적인 현장 맞춤형 인재 육성이 그 어느 때보다 시급한 시점"이라며 "이번 협약을 통해 현업의 실무 노하우가 생생하게 담긴 표준 교육체계를 성공적으로 정착시켜 국내 데이터센터 산업이 안정적이고 지속 가능하게 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 손형준 에스앤아이 사업총괄은 "데이터센터의 안정적인 운영을 위해선 설비에 대한 이해뿐 아니라 장애와 비상상황에서 정확하게 판단하고 대응할 수 있는 역량이 중요하다"며 "다수 운영현장에서 축적한 우리 경험을 바탕으로 실제 업무에 활용할 수 있는 교육과정을 만드는 데 기여하고 KDCC와 함께 현장의 수요를 지속적으로 검증해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.17 15:10한정호 기자

오픈소스컨설팅, 미래엔 협업툴 전사로 넓힌다…라이선스 효율화 지원

오픈소스컨설팅이 교육·출판기업 미래엔의 아틀라시안 기반 협업 환경을 개발 조직에서 기획·출판 업무까지 확대했다. 실제 시스템 이용 현황을 기반으로 라이선스를 운영하는 체계도 적용해 협업툴 활용 확대에 따른 비용과 운영 부담을 줄인다는 목표다. 오픈소스컨설팅은 아틀라시안의 '지라'와 '컨플루언스'를 기반으로 미래엔의 전사 협업 환경을 구축했다고 17일 밝혔다. 미래엔은 교과서와 참고서 등 교육 콘텐츠와 디지털 교육 서비스를 제공하는 대표 교육·출판기업이다. 교사용 교수활동 지원 플랫폼 '엠티처'와 초등 디지털 학습 플랫폼 '초코' 등을 운영하고 있으며 최근 교구·교육 상품을 제공하는 '엠티처몰'로 서비스 영역을 확대했다. 회사 측에 따르면 엠티처몰은 오픈 이후 진행한 10일간의 이벤트 기간에 약 40만 부의 주문을 기록했다. 미래엔은 업무 생산성과 관리 수준을 높이기 위해 지라와 컨플루언스의 적용 범위를 넓히고 있다. 기존에는 개발 조직을 중심으로 활용했지만 최근 기획과 운영, 출판 등 여러 조직이 프로젝트와 업무 관리에 지라를 사용 중이다. 특히 출판 업무는 기획부터 제작·개발까지 여러 조직이 함께 참여하는 만큼 업무 진행 상황과 관련 정보를 하나의 환경에서 관리할 필요성이 컸다는 설명이다. 컨플루언스는 문서 작성과 정보 공유를 위한 공간으로 활용한다. 부서별로 분산된 업무 과정과 지식을 축적·공유하고 향후 이를 인공지능(AI)과 연계해 활용할 수 있는 기반도 마련한다는 계획이다. 협업툴 적용 범위가 넓어지면서 라이선스 운영 방식도 손봤다. 미래엔의 아틀라시안 서비스 이용 대상자는 보유 라이선스 수보다 많지만 실제 시스템에 주기적으로 접속하는 인원은 100명 규모의 라이선스로 대응할 수 있는 수준이었다. 이에 미래엔은 오픈소스컨설팅이 개발한 아틀라시안 마켓플레이스 앱 '플렉서블 유저 라이선스'를 도입했다. 해당 솔루션은 사용자의 실제 활동과 라이선스 이용 현황을 파악해 비활성 계정의 라이선스를 회수하고 필요한 사용자에게 다시 할당하는 기능을 제공한다. 일정 시간 동안 필요한 사용자의 라이선스는 유지해 업무 접근성을 확보하면서 사용하지 않는 계정이 라이선스를 계속 점유하는 것을 줄이는 방식이다. 미래엔은 이를 통해 현재 지라 라이선스 사용률을 약 70~80% 수준으로 유지하고 있다고 설명했다. 지라를 사용하는 조직과 인원이 늘어나는 상황에서도 기존 라이선스를 활용해 추가 구매 부담을 줄이고 향후 필요한 라이선스 규모를 판단하는 데 활용 중이다. 오픈소스컨설팅은 최근 아틀라시안 클라우드 구독 가격이 인상되면서 실제 사용량에 맞춘 라이선스 관리 필요성도 커지고 있다고 밝혔다. 일일 활성 사용자와 라이선스 사용률 등을 분석하면 적정 라이선스 규모와 향후 업그레이드 시점을 판단하는 데 활용할 수 있다는 것이다. 미래엔은 향후 지라 적용 범위를 기획과 개발에서 출판 업무 전반으로 점진적으로 확대할 계획이다. 컨플루언스를 통한 문서·지식 공유도 강화해 아틀라시안 기반 전사 협업 체계를 고도화한다는 방침이다. 오픈소스컨설팅 관계자는 "아틀라시안 활용이 개발 조직을 넘어 전사로 확대될수록 원활한 협업 환경 구축과 함께 실제 사용량 기반의 라이선스 운영 체계가 중요해진다"며 "고객들이 지라와 컨플루언스의 활용 범위를 안정적으로 확대하고 효율적인 운영 체계를 구축할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.17 14:59한정호 기자

HNIX, 기업 AI 개발 체계 잡는다…자체 표준 프레임워크 'IX-메이트' 출시

HNIX가 인공지능(AI) 시스템 개발 과정을 표준화한 자체 프레임워크를 앞세워 기업 AI 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 외부 전문기업과 실제 AX 상품도 공동 개발해 사업화까지 연결한다는 전략이다. HNIX는 AI 개발표준 프레임워크 'IX-메이트'를 출시하고 이를 기반으로 외부 전문 파트너사와 AX 상품 공동 개발에 착수한다고 17일 밝혔다. IX-메이트는 HNIX가 지난 2년간 사내 AI 랩 과제와 HD현대, HL만도 등 고객사의 AX 프로젝트를 수행하면서 검증한 개발 방식을 표준화한 프레임워크다. 프로젝트마다 달라질 수 있는 AI 개발 절차를 정리해 조직 구성원이 동일한 기준으로 활용할 수 있도록 했다. HNIX는 IX-메이트를 사내 개발 표준으로 적용하는 동시에 외부 기업에도 공급하고 관련 컨설팅을 제공할 계획이다. AI 시스템 개발 과정에서 발생하는 절차와 산출물, 검증 이력을 하나의 체계로 관리하는 게 특징이다. 표준 개발 프로세스를 자동화하고 단계별 산출물을 자동으로 생성·축적하며 각 개발 단계에 대한 검증도 지원한다. AI 에이전트와 개발자가 각각 어떤 역할을 담당하고 어떤 산출물을 만들어야 하는지, 언제 검토해야 하는지도 규정했다. 프로젝트 특성에 따라 애자일과 워터폴 개발 방식을 함께 활용할 수 있도록 구성했다. AI가 개발 과정에 참여하면서 발생할 수 있는 책임 문제도 관리한다. AI가 관여한 산출물의 최종 책임 소재를 담당자까지 추적할 수 있도록 거버넌스 원칙을 프레임워크에 반영했다. IX-메이트의 기반은 HNIX가 울산 AI랩 센터에서 운영해온 실제 AI 개발 프로젝트다. HNIX는 올해 2월 센터를 확대 구축하고 지역 인재 대상 'AI 아카데미'와 사내 'AI 랩'을 운영해 교육과 실전 프로젝트를 병행해왔다. 2024년 AI 랩 1기를 시작한 데 이어 지난달에는 2기 운영을 마쳤다. 2기에는 임직원 16명이 6개월간 참여해 검색증강생성(RAG) 기반 3개 팀 과제를 수행했다. 이 과정에서 24개 문항으로 구성된 자체 벤치마크를 활용해 AI의 응답 정확도와 검색 품질을 정량 평가했다. 결과물은 사내 적용과 고객 제안에 활용했으며 이 과정에서 마련한 공통 개발 절차가 IX-메이트의 기반이 됐다. 외부 협력도 확대한다. HNIX는 울산대학교, 울산과학대학교와 현장실습·인턴십을 진행해 지역 AI 인재의 실무 경험을 확대 중이다. 대학의 연구 역량과 산업 현장을 연결해 지역 기업의 AX 수요도 발굴할 계획이다. 다음 달에는 울산 AI랩 센터에서 AI 랩 3기를 시작한다. 3기부터는 기존 사내 역량 강화 중심에서 벗어나 외부 전문 파트너사와 AX 상품을 공동 개발하고 신규 사업 과제를 발굴하는 조직으로 운영할 방침이다. 차동원 HNIX 대표는 "지난 2년은 AI를 우리 것으로 만드는 시간이었고 이제는 그 역량을 고객의 문제에 적용해 상품으로 증명할 차례"라며 "IX-메이트와 AI 랩 3기를 축으로 파트너사와 함께 실제로 팔리는 AX 상품을 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.17 14:35한정호 기자

오케스트로, '탈VM웨어' 넘어 AI 인프라로…윈백 매출 99.5%↑

오케스트로가 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 변화로 커진 가상화 전환 수요를 발판으로 인공지능(AI) 인프라 시장 공략을 확대한다. 단순 대체를 넘어 컨테이너와 멀티·하이브리드 클라우드, 데브옵스, AI 추론까지 자체 풀스택 소프트웨어(SW)로 연결해 고객 인프라 확장 수요를 잡는다는 전략이다. 오케스트로는 지난 3년간 국내 VM웨어 윈백 시장에서 확보한 가상화 전환 경험과 고객 기반을 바탕으로 클라우드 네이티브와 AI 인프라 사업을 확대한다고 17일 밝혔다. 회사 측에 따르면 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 개편 이후 기업과 기관의 가상화 솔루션 선택 기준도 변화하고 있다. 초기에는 벤치마크테스트(BMT)와 개념검증(PoC)을 통해 대체 솔루션의 성능과 안정성을 확인하는 데 초점이 맞춰졌다면, 최근에는 전환 이후 인프라를 얼마나 유연하게 확장할 수 있는지가 중요해지고 있다는 설명이다. 특히 기업의 클라우드 네이티브와 AI 도입이 늘어나면서 가상머신(VM)을 대체하는 것뿐 아니라 컨테이너와 클라우드, 그래픽처리장치(GPU) 등 후속 인프라까지 함께 운영할 수 있는지가 새로운 선택 기준으로 떠오르고 있다는 분석이다. 오케스트로는 탈VM웨어 수요가 본격화된 초기부터 공공·금융·민간 고객을 대상으로 BMT와 PoC, 구축·전환 사업을 진행해 왔다. 올해 상반기 VM웨어 윈백 매출은 전년 동기 대비 99.5% 증가했다고 밝혔다. 같은 기간 윈백 고객사 수도 2배로 늘었다. 금융 부문 매출은 216% 증가했고 제조 등 민간 부문 매출은 약 15배 규모로 확대됐다. 오케스트로는 이같이 확보한 고객을 가상화에서 클라우드 네이티브와 AI 인프라로 연결하는 데 주력 중이다. 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 도입한 고객 가운데 60% 이상이 '비올라'와 '오케스트로 CMP' 등 다른 솔루션을 추가 도입한 것으로 나타났다. 이를 통해 기존 가상화 환경에서 컨테이너 운영과 멀티·하이브리드 클라우드까지 인프라 활용 범위를 넓히고 있다. 금융권에선 콘트라베이스 기반 인프라에 비올라를 적용해 컨테이너 환경을 구축하고 오케스트로 CMP로 가상화와 클라우드 자원을 통합 관리하는 사례도 확보했다. 여기에 데브옵스 솔루션 '트럼본'을 활용해 지속적 통합·배포(CI/CD)와 데브섹옵스 기반 개발·배포 과정을 자동화하고 있다. AI 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI'도 연계하면 GPU 자원과 AI 모델, 추론 서비스까지 단일 운영 체계로 확장할 수 있도록 지원한다. 이러한 인프라 확장 전략의 기반은 자체 개발한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어다. 고객의 시스템 구성과 전환 우선순위, 운영 계획에 따라 가상화와 클라우드 네이티브, 데브옵스, AI 솔루션을 조합하는 방식이다. 오케스트로는 앞으로 VM웨어 라이선스 갱신을 앞둔 기업과 기관의 가상화 전환 수요에 대응하는 동시에 윈백 시장에서 확보한 고객과 구축 경험을 활용해 클라우드 네이티브·AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 "3년 전에는 VM웨어를 안정적으로 대체할 수 있는지가 핵심이었다면, 이제는 전환 이후 인프라를 어떻게 확장할 것인지까지 함께 봐야 한다"며 "검증된 가상화 전환 역량과 AI 인프라 풀스택 소프트웨어를 바탕으로 고객이 어떤 기술을 언제 도입할지 직접 결정하고 인프라 운영 방향을 주도할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.09.17 14:23한정호 기자

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