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'인공지능(AI)'통합검색 결과 입니다. (3853건)

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기업 10곳 중 7곳 "공공데이터 효과 있다"…AI 지원 수요 확대

공공데이터를 활용하는 기업 10곳 중 7곳 이상이 기업 운영에 긍정적 효과를 체감하고 있는 것으로 나타났다. 특히 절반 이상은 생산성과 효율성 향상 효과를 얻는 등 공공데이터가 인공지능(AI) 시대 기업 경쟁력의 핵심 자원으로 자리매김한 점이 확인됐다. 12일 행정안전부가 발표한 '공공데이터 활용 기업 실태조사'에 따르면 공공데이터가 기업 운영에 필수적이거나 성과에 긍정적인 도움을 준다고 응답한 기업은 76.5%로 집계됐다. 이번 조사는 지난해 6~9월 공공데이터 활용 기업 1301개사, 미활용 기업 207곳을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 기업들은 공공데이터 활용을 통해 효율성 및 생산성 향상(58.6%)과 기존 제품·서비스 고도화(41.8%) 등 구체적인 성과를 거둔 것으로 나타났다. 이 밖에도 제품·서비스 판로 확대(26.7%), 신규 제품·서비스 개발(19.3%), 마케팅·홍보 비용 절감(13.3%) 등의 효과도 확인됐다. 공공데이터 수집·확보 환경에 대한 평가도 개선 흐름을 보였다. 수집·확보 편의성 만족도는 5점 만점에 3.88점으로 전년 대비 상승했으며 데이터 정확성 만족도는 3.86점으로 전년과 비슷한 수준을 유지했다. 다만 현장에서는 여전히 구조적 애로가 존재했다. 공공데이터 수집 과정에서 필요한 데이터가 여러 포털에 분산 제공돼 수집이 번거롭다는 응답이 56.3%로 가장 많았고 어떤 기관이 데이터를 보유하고 있는지 파악하기 어렵다는 응답도 38.0%로 나타났다. 기업들의 데이터 개방 수요는 고용·노동(18.5%), 보건·의료(15.1%), 국토·교통(13.5%), 문화·관광(10.8%), 기후·환경(9.3%) 분야에 집중됐다. 수요 데이터 유형은 비정형 데이터(69.2%)가 정형 데이터(30.8%)보다 높았으며 세부적으로는 영상·이미지(58.2%), 텍스트(52.0%), 위치정보(20.1%) 순으로 나타났다. AI 기반 제품·서비스 개발과 관련해선 AI 기획 및 기술 자문 지원(72.9%)과 AI 학습데이터 지원(60.7%)에 대한 수요가 높게 나타났다. 이 외에도 AI 모델 개발 지원(49.0%) 등이 주요 지원 필요 항목으로 꼽혔다. 행안부는 기업이 서비스 기획부터 구현까지 단계별로 지원받을 수 있도록 필요한 공공데이터 검색·수집 지원과 사업모델 및 서비스 고도화 프로그램 제공 등 맞춤형 지원을 확대·체계화할 계획이다. 사회·경제적 파급효과가 큰 공공데이터를 우선 개방하고 공공데이터 문제해결 지원센터를 통해 기업의 데이터 확보 애로 해소도 지원하고 있다. 이세영 행안부 인공지능정부정책국장은 "이번 실태조사를 통해 기업들이 AI 서비스 개발 및 사업화 과정에서 필요로 하는 공공데이터가 무엇인지 구체적으로 확인할 수 있었다"며 "AI 3대 강국 진입을 위한 기업의 성장과 혁신을 견인할 수 있도록 공공데이터 맞춤형 지원을 지속적으로 강화함으로써 세계 최고 AI 민주정부를 실현하는 데 앞장서 나가겠다"고 말했다.

2026.02.12 17:56한정호 기자

[독자 AI 재도전] 정부, 독파모 추가 공모 마감…"이달 새 정예팀 선정"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀 공모를 마쳤다. 모든 평가 절차를 이달 마무리해 정예팀 1개를 경쟁에 합류할 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난달 23일부터 이달 12일까지 진행한 독파모 프로젝트 1개 정예팀 추가 공모 결과, 총 2개 컨소시엄이 제안서를 접수했다고 12일 밝혔다. 이번 공모에는 모티프테크놀로지스가 주관하는 컨소시엄과 트릴리온랩스가 주관하는 컨소시엄이 각각 지원했다. 각 팀은 국내 AI 기술을 선도할 구체적인 모델 개발 방안을 담은 제안서를 제출한 것으로 확인됐다. 정부는 제출 서류의 적합성을 검토한 뒤 외부 전문가로 구성된 평가위원회를 통해 심도 있는 검증에 나설 방침이다. 서면 검토와 발표 평가를 병행해 기술적 실현 가능성과 프로젝트 기대 효과 등을 면밀히 따질 예정이다. 과기정통부는 모든 평가 절차를 2월 중으로 마무리해 최종 선정 결과를 발표할 계획이다. 이를 통해 프로젝트의 공백을 최소화하고 실행력을 높여 국가 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올린다는 전략입니다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리는 "독파모 프로젝트는 모두의 도전을 통해 더 큰 도전으로 나아가는 계기가 될 것"이라고 밝혔습니다.

2026.02.12 17:56김미정 기자

[종합] 한국 클라우드, AI 인프라·공공사업이 판 키웠다…2025년 나란히 실적 반등

국내 클라우드 산업이 인공지능(AI) 인프라 수요 확대를 발판으로 또 한 번의 분기 성장세를 기록했다. 네이버·KT·NHN 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 공공 클라우드 전환 수요를 양축으로 외형 확대와 수익성 개선을 동시에 모색한 것으로 나타났다. 12일 네이버·KT·NHN이 공시한 2025년 4분기 실적에 따르면 각 기업은 AI 인프라 고도화와 공공·산업별 디지털 전환 수요를 기반으로 엔터프라이즈·기술·클라우드 부문 매출을 끌어올렸다. GPU 확보 경쟁과 데이터센터 투자 확대가 실적에 본격 반영되며 그룹 내 존재감을 키웠고 단순 인프라 공급을 넘어 AI 중심 플랫폼 사업자로의 전환이 본격화됐다는 평가가 나온다. 먼저 네이버는 2025년 4분기 엔터프라이즈 부문에서 1718억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 대비 3.2% 감소했지만, 전년도에 반영된 일회성 요인을 제외하면 16.6% 성장한 수치다. 직전 분기 대비로는 14.5% 증가하며 회복세를 보였고 연간 기준으로는 5878억원을 기록하며 전년 대비 4.3% 성장했다. 이번 실적은 서비스형 GPU(GPUaaS) 매출 반영과 사우디아라비아 슈퍼앱 구축, 디지털 트윈 등 글로벌 프로젝트 확대에 힘입은 결과다. 네이버는 AI·클라우드 사업을 이끄는 네이버클라우드를 주축으로 금융·공공·의료 등 고보안 영역 중심의 소버린 AI 전략을 강화 중이며 서울대학교병원·한국은행과의 협업을 통해 산업별 특화 AI 모델 구축을 확대하고 있다. 다만 네이버클라우드는 최근 과학기술정보통신부가 추진한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 다음 단계 진출에 실패하며 우려가 제기돼왔다. 이에 대해 최수연 네이버 대표는 지난 6일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "정부 측 결과를 존중하나 이것이 네이버의 기술 경쟁력 부족을 의미하는 것은 아니다"라며 "B2B 매출에 큰 영향은 없을 것이며 연구개발(R&D)을 통해 기술 리더십을 공고히 하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 2025년 연간 매출 9975억원으로 전년 대비 27.4% 성장하며 1조원에 근접한 실적을 기록했다. 4분기 매출은 2779억원이다. 공공 AI 클라우드 수요 확대와 글로벌 고객 데이터센터 이용률 증가가 동시에 작용한 결과라는 게 회사 측 설명이다. KT클라우드는 지난해 11월 국내 최초로 액체 냉각 기술을 적용한 가산 AI 데이터센터를 개소하며 고성능 AI 연산 수요에 대응하고 있다. 앞서 2030년까지 320메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터 전력 인프라를 확보한다는 중장기 로드맵도 제시한 바 있다. 이같은 GPU 기반 인프라 확장에 더해 국내외 소프트웨어(SW) 기업과 협력하는 AI 파운드리 전략을 바탕으로 인프라·플랫폼·파트너 생태계를 아우르는 구조를 구축한다는 전략이다. 장민 KT 최고재무책임자(CFO)는 "KT클라우드는 글로벌 고객의 데이터센터 이용률 증가와 공공 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 의미 있는 성과를 거뒀다"며 "이러한 성장 흐름은 올해도 이어질 것"이라고 말했다. 다음으로 NHN클라우드는 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. NHN 기술 부문은 4분기 1391억원의 매출을 기록했으며 이 가운데 NHN클라우드는 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 첫 흑자를 냈다. 연간 기술 부문 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응해왔다. 또 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 다음 달 가동을 목표로 엔비디아 B200 7천656장을 서울 양평 리전에 구축 중이다. 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템 도입으로 대규모 AI 인프라 운영 역량을 강화했다. 민간 부문에서도 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 최근 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로 선정되며 대형 민간 레퍼런스를 확보했다. 지난해 국가정보자원관리원 대전센터 화재 이후 공공 재해복구(DR) 수요 확대와 민간 GPU 매출 증가가 동시에 반영되며 수익 구조 개선에 속도가 붙었다는 분석이다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"며 "올해도 NHN클라우드는 GPU를 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 강조했다. 아울러 또다른 국내 주요 CSP인 카카오엔터프라이즈는 아직 명확한 실적이 공개되진 않았으나, 업계에선 이원주 대표 선임 이후 비용 효율화를 단행한 만큼 적자 폭을 상당 부분 줄였을 것이라는 예상이 나온다. 클라우드 중심 조직 재편과 비핵심 사업 정리를 통해 체질 개선에 나선 영향이 지난해 실적에 반영됐을 것이라는 관측이다. 카카오엔터프라이즈 역시 다른 CSP와 마찬가지로 GPU 서비스를 강화하고 있다. 지난해 하이브리드 GPUaaS를 공개하며 온프레미스와 클라우드를 결합한 AI 인프라 전략을 제시했다. GPU 인프라 비용 절감과 유연성 확보를 동시에 내세우며 AI 스타트업 및 엔터프라이즈 시장을 겨냥 중이다. 한편 지난해 국정자원 대전센터 화재 이후 공공 디지털 인프라의 안정성과 재해 대응 체계에 대한 경각심이 높아지면서 정부의 민간 클라우드 도입 논의도 활성화되고 있다. 주요 정보시스템의 이중화와 DR 체계 고도화가 정책 과제로 부상하면서 공공기관의 클라우드 전환 및 민관 협력형 인프라 구축 사업이 본격화될 것이라는 전망이 나온다. 이에 공공 레퍼런스와 데이터센터 운영 역량을 확보한 국내 CSP들에게는 중장기적 사업 기회가 확대될 수 있다는 분석이다. 다만 지난해 하반기부터 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 재편 논의가 업계 변수로 떠올랐다. CSAP와 국정원 보안 절차 간 조정 가능성이 거론되면서 공공 클라우드 시장의 제도 환경 변화가 기로에 선 상황이다. 이에 국내 CSP들은 변화에 대비하며 공공 레퍼런스 확보와 기술 내재화 전략을 동시에 강화하는 분위기다. 클라우드 업계 관계자는 "GPU 확보와 데이터센터 효율화, 공공 AI 전환 수요가 동시에 확대되며 국내 CSP 간 경쟁이 치열해지고 있다"며 "올해는 외형 성장뿐 아니라 AI 인프라 내재화와 수익성 구조 개선이 경쟁을 가르는 분기점이 될 것"이라고 전망했다.

2026.02.12 15:21한정호 기자

나무기술, 2025년 매출 1023억…흑자 전환

나무기술이 지난해 매출 1000억 원대를 회복하고 영업이익 흑자 전환에 성공하며 실적 반등에 나섰다. 저마진 하드웨어 사업을 축소하고 고수익 소프트웨어 중심으로 사업 구조를 재편한 전략이 주효했다는 평가다. 12일 나무기술은 공시를 통해 2025년 연결 기준 매출액 1023억 원, 영업이익 23억 원을 달성했다고 밝혔다. 전년 대비 매출은 11.9% 증가했으며, 영업이익은 전년도 22억 원 적자에서 흑자로 돌아서며 뚜렷한 실적 개선을 이뤄냈다. 이번 실적 호조의 핵심은 '고부가가치 사업 구조로 전환'이다. 회사 측에 따르면 하드웨어 및 기타 매출은 전년 대비 44.5% 감소한 119억 원으로 줄었지만, 핵심 사업인 가상화 솔루션 매출은 142억 5천만 원을 기록하며 전년 대비 64.8%나 폭발적으로 성장했다. 클라우드 부문 매출 역시 역대 최대 규모인 277억 원을 경신하며 질적 성장을 견인했다. 나무기술 관계자는 "하드웨어 비중 축소는 고수익 소프트웨어 중심으로 나아가기 위한 전략적 결정이었으며, 결과적으로 클라우드와 가상화 매출 비중이 사상 최고치에 도달했다"고 설명했다. 자회사들의 고른 성장도 실적 개선에 힘을 보탰다. 나무아이씨티, 에스케이팩, 칵테일아이오(구 아콘소프트) 등 주요 자회사들이 각 분야에서 성과를 내며, 2022년 이후 다시 그룹 전체 매출 1천억 원 시대를 여는 데 기여했다. 수익성의 질적 향상도 눈에 띈다. 별도 기준 매출은 사업 재편 과정에서 397억 원으로 소폭 감소했으나, 유지보수와 라이선스 중심의 반복 수익 모델이 안착하면서 매출이익률은 전년 대비 2.2%포인트 상승한 18.2%를 기록했다. 한번 구축된 솔루션이 장기적인 현금 흐름을 창출하는 이른바 '캐시카우' 구조가 완성된 셈이다. 나무기술은 이 같은 클라우드 네이티브 기술력을 발판 삼아 2026년에는 '소버린 AI(Sovereign AI)' 시장을 집중 공략할 계획이다. 자체 플랫폼에 탑재된 'GPU 오케스트레이션' 기술을 통해 데이터 주권과 비용 최적화를 중요시하는 공공 및 금융 기관의 AI 인프라 수요를 흡수하겠다는 전략이다. 회사 측은 "올해 상반기부터 클라우드 기반 AI 관련 실적이 본격적으로 가시화될 것"이라며 "글로벌 수준 클라우드 네이티브 및 AI 기술력을 활용해 소버린 AI 시장 확대를 가속화하고 기업 가치 및 주주 가치를 지속적으로 향상시켜 나가겠다"고 강조했다.

2026.02.12 14:33남혁우 기자

[이정규 칼럼] AI 시대, 우리는 왜 다시 해적선을 호출하는가

인공지능(AI)은 조직을 더 똑똑하게 만들었지만, 반드시 더 자유롭게 만들지는 않았다. 데이터는 실시간으로 흐르고, 알고리즘은 예측하며, 자동화는 반복 업무를 대체한다. 그러나 많은 기업에서 의사결정은 여전히 위로 올라가고, 승인 과정은 길어지며, 책임은 분산되지 못한 채 공중에 머문다. 기술은 분산을 가능하게 했지만, 조직은 오히려 더 정교한 통제 구조로 재편되기도 한다. 이 지점에서 나는 18세기 초 '해적의 황금시대(1700~1725)'라는 의외의 시간을 다시 호출한다. 해적 공동체는 제국과 상선 회사의 위계적 노동 체제를 탈주한 이들이 바다 위에서 실험한 대안사회였다. 선장은 선출되었고, 규칙은 합의되었으며, 전리품은 분배되었다. 판단 권한은 현장에 있었다. 나는 이를 계층형 나무조직에 대비된 '넝쿨형 조직(Rhizome)'의 초기 모델로 읽어왔다. 그러나 여기에는 반드시 짚고 넘어가야 할 질문들이 있다. 해적선은 정말 오늘의 기업 모델이 될 수 있는가? 아니면 그저 매력적인 비유에 불과한가? 해적선의 목적은 단순했다 해적선의 목표는 명확했다. 약탈, 생존, 그리고 분배. 현대 기업은 다르다. 장기적 연구개발(R&D), 브랜드 가치, 사회적 책임, 규제 대응, 이해관계자 관리 등 복합적 목표를 동시에 수행해야 한다. 해적선의 계약적 동료애는 단기적 성과 분배에는 강력했지만, 수십 년을 이어가는 복합 시스템의 운영 모델로 충분한가에 대해서는 역사적 증거가 부족하다. 실제로 18세기초 해적의 황금시대는 약 25년에 불과했다. 넝쿨형 구조가 위기 상황에서는 강력했지만, 장기적 제도화에는 취약했을 가능성도 배제할 수 없다. 따라서 해적선을 '완성된 모델'로 제시하는 것은 과도한 듯하다. 더 정확히 말하면, 그것은 위기 환경에서의 고속 적응 모델에 가깝다. AI 시대 역시 안정기보다는 불확실성이 지배하는 과도기라면, 우리는 이 적응 모델에서 통찰을 얻을 수 있다. 그러나 그것이 곧 장기 통제 구조를 의미하지는 않는다. '구조 없는 구조'의 위험 플랫 조직은 이상적으로 들린다. 그러나 사회학자 조 프리먼(Jo Freeman)은 이미 1970년대에 '구조 없음의 폭정(The Tyranny of Structurelessness)'을 경고했다. 공식적 위계가 사라지면, 비공식적 권력이 등장한다. 직함이 없다고 해서 권력이 없는 것은 아니다. 오히려 더 보이지 않는 권력이 형성될 수 있다. 게임업체 밸브(Valve) 같은 자율 조직에서도 내부 정치와 영향력의 불균형 문제가 제기돼 왔다. 넝쿨은 중심이 없지만, 그 안에는 여전히 '굵은 줄기'가 생긴다. 따라서 넝쿨형 공동체는 '권력이 없다'는 모델이 아니라, 권력이 어떻게 재집중되는지를 감시하는 구조를 동시에 가져야 한다. 해적선이 선장을 해임할 수 있었던 이유는 단순했다. 권력이 위임되었고, 회수 가능했기 때문이다. 현대 조직이 넝쿨형으로 전환하려면, 자율성만이 아니라 회수 가능한 권한 구조를 설계해야 한다. AI는 해방의 도구인가, 통제의 도구인가 AI는 권력의 분산을 촉진할 수 있다. 그러나 이 역시 일방적인 해석일 수 있다. AI는 철학자 제레미 벤담(Jeremy Bentham)이 설계한 파놉티콘(panopticon) 감시탑의 디지털 버전이 될 수도 있기 때문이다. 인공지능 알고리즘은 노동자의 행동을 추적하고, 생산성을 실시간 측정하며, 미세한 통제를 가능하게 한다. 우버형 플랫폼, 물류 창고의 자동화 시스템, 콜센터의 감정 분석 알고리즘은 오히려 더 강력한 중앙 통제를 구현한다. 기술은 중립적이다. 그것이 넝쿨을 강화할지, 거대한 나무를 더 단단히 만들지는 설계의 문제다. 따라서 AI 시대의 핵심 질문은 이것이다. 우리는 AI를 판단 권한의 분산 도구로 사용할 것인가, 아니면 통제의 고도화 도구로 사용할 것인가? 해적선의 교훈은 기술이 아니라 구조에 있다. 규칙과 권한 배분이 먼저이고, 기술은 그 다음이다. 분산은 책임을 흐릴 수 있다 넝쿨형 조직에서 "실패는 학습의 자산"이라는 구호는 매력적이다. 그러나 위기 상황에서 책임 소재가 불명확하면 방관자 효과가 발생할 수 있다. 모두가 판단자일 때, 아무도 최종 책임자가 아닐 위험이 있다. 해적선은 이 문제를 규칙으로 해결했다. 전투 상황에서는 선장에게 절대 권한을 부여했고, 평시에는 권한을 분산했다. 즉, 완전한 분산이 아니라 상황적 중앙집중이었다. 현대 조직도 마찬가지다. 평시에는 넝쿨처럼 움직이되, 위기에는 명확한 의사결정 권한을 가동할 수 있어야 한다. 나는 이것을 '상황적 이중 구조(Situational Double Structure)'라고 부르고 싶다. 평시의 분산과 위기의 집중을 동시에 설계하는 구조다. 우리는 나무를 버려야 하는가? 그렇지 않다. 모든 조직이 넝쿨이 될 수는 없다. 자본 배분, 핵심 가치, 전략적 방향 설정은 여전히 '뿌리'가 필요하다. 문제는 나무를 없애는 것이 아니라, 나무와 넝쿨의 긴장을 설계하는 것이다. - 전략은 나무처럼 단단하게. - 실행은 넝쿨처럼 유연하게. - 권한은 위임하되 회수 가능하게. - 자율은 허용하되 책임은 명확하게. 해적선은 제국을 대체하지 못했다. 그러나 제국이 붕괴하던 순간, 가장 빠르게 적응한 조직이었다. AI 시대는 제국적 안정기가 아니라, 항해 중인 폭풍에 가깝다. 이 시기에는 해적선에 오르는 넝쿨형 민첩성이 필요하다. 남겨진 과제 해적 공동체를 현대 기업의 대안 모델로 주장하는 것은 과감한 비유다. 그러나 그것이 단순한 낭만으로 끝나지 않으려면 세 가지 과제가 남아 있다. 첫째, 자율성과 통제의 균형을 정량화할 수 있는가? 어디까지 분산하고, 어디서 집중할 것인가에 대한 설계 원칙이 필요하다. 둘째, 보이지 않는 권력의 형성을 어떻게 감시할 것인가? 플랫 조직 안에서 영향력이 재집중되는 과정을 투명하게 드러내는 장치가 필요하다. 셋째, AI를 감시가 아닌 역량 증폭의 도구로 사용할 수 있는가? 알고리즘을 통제 대신 판단 보조로 활용하는 윤리적·구조적 합의가 요구된다. 우리는 해적선을 이상향으로 삼아야 하는가? 아니면 하나의 전략적 은유로만 사용해야 하는가? 내 생각은 후자에 가깝다. 해적선은 완벽한 사회 모델이 아니었다. 그러나 불확실성 속에서 작동했던 실험이었다. AI 시대의 조직도 마찬가지다. 우리는 완성된 구조를 찾는 것이 아니라, 불확실성 속에서 학습 가능한 구조를 설계해야 한다. 나무형 조직이 산업화의 상징이었다면, 넝쿨형 공동체는 불확실성의 시대를 통과하는 방식일지 모른다. 중요한 것은 해적이 되는 것이 아니다. 중요한 것은 권한과 책임, 속도와 신뢰를 어떻게 다시 설계할 것인가이다. 다가온 인공지능의 바다는 여전히 거칠고 가늠하기 어렵다. 제국의 감시탑이 아니라, 해적선에 오를 때이다.

2026.02.12 13:30이정규 기자

"보고 싶은 글만 보여줘"…메타, 스레드 AI 추천 제어 기능 도입

이용자가 직접 추천 알고리즘에 요청을 보내 원하는 콘텐츠만 볼 수 있도록 피드를 조정할 수 있는 기능이 스레드에 도입될 예정이다. 메타는 인공지능(AI) 기반 추천 조정 기능 '디어 알고(Dear Algo)'를 스레드에 적용할 예정이라고 공식 홈페이지를 통해 12일 밝혔다. 미국, 영국, 호주, 뉴질랜드에서 우선 시험 적용 후 순차적으로 다른 국가로 확대될 예정이다. 디어 알고는 이용자가 공개 게시글을 통해 보고 싶은 콘텐츠 유형을 직접 요청하면, 추천 피드에 이를 반영하는 방식이다. 챗GPT와 같은 대화형 AI에 프롬프트를 입력하듯, 원하는 주제를 글로 설명하면 된다. 사용법은 스레드에 디어 알고(Dear Algo)로 시작하는 게시물을 작성하고 그 뒤에 더 보고 싶거나 덜 보고 싶은 콘텐츠 유형을 설명하면 된다. 예를 들어 "Dear Algo, 최신 기술 트렌드에 관한 글은 더 보여주고 정치 관련 글은 줄여줘"라고 적으면 AI가 이를 인식해 피드 구성을 변경한다. 다른 사용자가 올린 '디어 알고' 요청을 재게시하면 타인의 콘텐츠 선호도 설정을 자신의 피드에도 동일하게 적용할 수 있는 기능도 포함됐다. 이번 기능은 추천 알고리즘에 대한 이용자 개입 범위를 확장한 시도로 평가된다. 그동안 소셜미디어 피드는 플랫폼이 이용자 행동 데이터를 분석해 자동 구성해왔다. 반면 디어 알고는 이용자가 입력해 추천 흐름에 영향을 줄 수 있는 것이 특징이다. 다만 조정 기간은 3일로 제한되며, 기본 알고리즘 구조 자체가 바뀌는 것은 아니다. 메타는 제공하는 서비스 전반에 걸쳐 AI 기능을 확대하고 있다. 페이스북에서 프로필 사진을 애니메이션으로 변환하거나 이미지를 수정하는 기능도 최근 공개한 바 있다. 메타는 지난달 투자자들에게 올해 AI 관련 자본지출로 1천150억달러에서 1천350억달러를 투입할 계획이라고 밝혔다. 이는 전년 대비 거의 두 배 수준이다. 스레드는 2023년 7월 출시됐으며, 현재 월간 활성 이용자 4억 명을 기록하고 있다. 메타는 최근 스레드의 글로벌 광고 도입도 시작했다. 메타 대변인은 "이번 기능이 사용자들이 실제로 디어 알고라는 문구를 넣어 피드에 대한 바람을 공유하던 트렌드에서 영감을 얻었다"며 "우리는 디어 알고를 통해 스레드를 더욱 개인적인 경험으로 만들려한다"고 밝혔다.

2026.02.12 11:21남혁우 기자

NHN클라우드, 2025년 4분기 첫 흑자…GPU·공공 전환 수혜

NHN클라우드가 그래픽처리장치(GPU) 기반 인공지능(AI) 인프라 사업 확대와 공공 클라우드 전환 수요 증가에 힘입어 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. 국가정보자원관리원(국정자원) 화재 이후 재해복구(DR) 수요가 본격화되고 정부 GPU 구축 사업이 가시화되면서 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 이뤄냈다는 평가다. NHN은 12일 진행한 2025년 4분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문이 전년 동기 대비 17.4%, 전 분기 대비 24.5% 증가한 1391억원의 매출을 기록했다고 발표했다. 이 가운데 NHN클라우드는 4분기 매출이 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 최초 분기 흑자를 달성했다고 밝혔다. 연결 기준 기술 부문 연간 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. 4분기에는 GPU 서비스 매출 증가와 공공 클라우드 전환 사업 확대가 본격 반영됐다. 특히 NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응했다. 동시에 행정안전부 '모바일전자정부시스템' 등 주요 공공 시스템의 클라우드 전환 및 복구 사업을 수행하며 공공 레퍼런스를 강화했다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"고 밝혔다. 국가정보자원관리원 화재 이후 DR 수요가 확대되며 공공 클라우드 전환 사업이 실적에 본격 반영됐다는 분석이다. AI 인프라 분야에서도 대형 프로젝트 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 엔비디아 B200 7656장을 서울 양평 리전에 구축 중이며 다음 달 본격 가동을 앞두고 있다. NHN클라우드는 이 사업의 최다 구축 기업으로, 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템을 도입해 국내 최고 수준 운영 역량 입증에 나섰다. 이같은 기술력을 기반으로 최근에는 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로도 선정됐다. 민간향 AI GPU 매출 확대와 함께 통합 메시지 플랫폼 '노티피케이션' 사용량 증가도 4분기 실적 개선에 힘을 보탰다. NHN은 올해도 GPU 기반 AI 인프라 수요 확대와 DR 사업에서의 지속 수혜를 전망하고 있다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 "올해 GPU 사업에서 괄목할 만한 성장이 예상되고 DR 사업 수요도 이어질 것"이라며 "올해 클라우드 부문에서 영업이익을 확실히 달성해 흑자 전환될 구조를 만들겠다"고 말했다. 정우진 NHN 대표는 "올해도 NHN 클라우드는 GPU 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.12 10:46한정호 기자

대기업 줄 불참 속 2파전…K-AI 마지막 한 자리 주인은

국산 인공지능(AI) 기술 독립을 위한 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트의 추가 공모가 오늘(12일) 오후 4시 마감된다. 첫 단계평가를 통과한 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 등 정예팀 3곳과 어깨를 나란히 할 마지막 한 자리를 두고 막판 경쟁이 치열하다. 12일 업계에 따르면 이번 추가 공모는 사실상 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스의 2파전이 될 것으로 보인다. 흥미로운 건 두 기업 모두 지난해 최초 공모 당시 고배를 마셨던 곳들이라는 점이다. 반년 만에 전열을 재정비해 사업 재도전에 나선 양측은 서로 다른 전략과 파트너십을 내세워 막판 승부수를 띄웠다. 모티프테크놀로지스, 모회사 모레 필두로 연합군 강화 모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레의 핵심 인력을 주축으로 작년 2월 설립된 신생 기업이다. 엔비디아가 아닌 AMD 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 거대언어모델(LLM)과 이미지·비디오 생성 모델을 개발하는 것이 특징이다. 모티프테크놀로지스는 작년 사업 지원 당시 협력했던 산학연 및 법조계와 함께하되, 추가 참여사를 늘리며 탄탄한 네트워크를 무기로 삼았다. 실제 모티프테크놀로지스 컨소시엄에는 모회사 모레를 비롯해 삼일회계법인, 서울대학교, KAIST 등 기존 파트너들이 대거 참여했다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "완전히 새로운 모델을 밑바닥부터 개발하기보다, 기존에 보유한 LLM과 비전 모델 성과를 바탕으로 이를 고도화하는 현실적인 로드맵을 제시할 계획"이라고 말했다. 트릴리온랩스, "실전 산업용 드림팀" 자신감 이에 맞서는 트릴리온랩스는 지난 2024년 설립한 지 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 LLM을 자체 개발해 기술력을 입증한 스타트업이다. 트릴리온랩스는 이번 컨소시엄을 "국가 기간 산업 적용을 위한 드림팀"으로 정의했다. 모델을 개발하는 것을 넘어 실제 산업 현장에서 작동하는 실증 레퍼런스 확보에 방점을 뒀다는 설명이다. 트릴리온랩스 관계자는 "국가 근간이 되는 산업을 담당하는 대기업과 각 AI 분야에서 전문성을 인정받은 유명 스타트업들이 전 영역에 포진했다"고 밝혔다. 가장 큰 차별점은 하드웨어 국산화 전략이다. 컨소시엄에는 국내 신경망처리장치(NPU) 기업이 주요 파트너로 합류했다. 외산 GPU 의존도를 낮추고 국산 NPU를 적극 활용해 소프트웨어와 하드웨어의 동반 성장을 꾀하겠다는 구상이다. 선행 연구를 위해 KAIST 등 주요 연구기관도 힘을 보탰다. 주요 기업 줄줄이 손사래…사이오닉AI도 장고 끝 불참 두 기업의 적극적인 행보와 달리, 독파모 사업 재공모 소식에 대다수 기업은 소극적인 반응을 보였다. 이미 6개월 이상 사업이 진행돼 격차가 벌어진 데다, 또다시 탈락할 경우 떠안아야 할 위험이 크다는 판단에서다. 실제로 지원 가능성이 높게 점쳐진 주요 기업들이 줄줄이 불참을 선언하면서 흥행에 빨간불이 켜지기도 했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 본선 문턱을 넘지 못한 카카오와 KAIST는 사업 추가 공모에 불참 의사를 전했다. KT와 코난테크놀로지도 정부가 추가 공고를 게시한 당일 재도전하지 않겠다는 입장을 공식화했다. 최근 업계의 이목을 끈 스타트업 사이오닉AI 역시 장고 끝에 참전하지 않기로 했다. 사이오닉AI는 지난달 초 독파모 선정 기업인 업스테이지의 모델에 대해 기술적 이의를 제기하며 화제의 중심에 섰던 곳이다. 고석현 사이오닉AI 대표는 "내부 논의 결과 독파모 사업 지원 없이 기존 수익 사업과 자체 모델 개발에 집중하기로 했다"고 불참 의사를 밝혔다. "적격자 없으면 안 뽑는다"…기존 정예팀과 경쟁력 입증 관건 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 이번 추가 공모의 핵심 기준을 '기존 정예 팀과 유의미한 경쟁이 가능한가'에 두고 있다. 정부가 제시한 기준에 따르면 우선 기술적으로는 독창적 아키텍처 설계, 데이터 확보·가공, 독자적 학습 알고리즘 적용 등 전 과정에서 주체적인 학습 수행이 필요하다. 오픈소스를 활용하더라도 가중치 초기화 후 학습·개발하는 것이 최소 조건이다. 정책적으로는 국가 안보 위협 해소를 위해 AI 모델을 스스로 개발·고도화할 수 있는 자주권과 주체적 운영·통제권 확보를 지향한다. 윤리적 측면에서는 오픈소스 활용 시 레퍼런스 고지 등 라이선스 정책을 준수해 AI 생태계 신뢰 확보와 투명성 제고를 요구하고 있다. 추가 선발된 1개 팀에게는 '한국형 인공지능(K-AI) 기업'이라는 명칭과 함께 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원, 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원 등의 혜택이 주어진다. 다만 정부는 평가위원 과반이 이 같은 기준을 충족하는 곳이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않겠다는 방침이다. "동등한 개발 시간 보장" 심사 속도전 예고 과기정통부는 추가 선정 팀에게 기존 선발 팀과 최대한 동등한 개발 시간을 보장하기 위해 속도감 있는 심사를 예고했다. 접수 마감 다음 날인 13일부터 즉각적인 심사 체제에 돌입할 예정이다. 정부는 심사 기간 단축을 위해 과제 제안서 접수 시 발표 평가 자료까지 함께 제출할 것을 요구한 것으로 알려졌다. 일각에서는 설 연휴 직후인 오는 19~20일경 결과가 나올 것으로 내다보지만, 해당 주를 넘길 가능성이 높다는 관측이 지배적이다. 수백 쪽에 달하는 제안서 검토와 대면 방식의 발표 평가를 소화하기에는 물리적 시간이 절대적으로 부족하기 때문이다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부의 속도전 의지는 확인했으나 심사 분량과 절차를 고려할 때 이달 마지막 주에 결과가 나올 것으로 보인다"고 전망했다.

2026.02.12 09:44이나연 기자

국가AI전략위, 공익데이터 법제화 추진…"사회 혁신 기반 닦는다"

인공지능(AI) 기술이 사회 전반으로 확산되는 가운데, 복지·교통·장애인 등 공공 문제 해결을 위한 '공익데이터' 활용을 제도적으로 뒷받침하기 위한 법적 근거 마련이 추진된다. 국가인공지능전략위원회는 지난 9일 사회분과 주관으로 '공익데이터 거버넌스 법제화 세미나'를 개최했다고 11일 밝혔다. 이번 세미나는 법적 지위와 활용 원칙이 모호해 한계가 있었던 민간·시민사회의 공익데이터를 안정적으로 활용할 체계를 구축하고자 마련됐다. 현재 유럽연합(EU)은 데이터 거버넌스법을 통해 공익 목적의 데이터 활용을 제도화하고 있다. 미국과 일본 역시 공공·민간·시민사회가 참여하는 협력 모델을 확장 중이다. 우리나라도 수어 영상 AI 데이터셋, 장애인 이동권 지원 데이터 등 현장에서 축적된 자산이 풍부한 만큼, 이를 안정적으로 관리할 법적 기반이 시급하다는 목소리가 높다. 세미나에서는 공익데이터 관리 주체의 불명확성, 개인정보 보호와 공익적 활용 간의 조율, 부처 간 데이터 연계의 한계 등이 주요 과제로 제시됐다. 참석자들은 데이터가 사회 혁신 생태계로 기능하려면 명확한 법적 근거와 협력적 거버넌스가 필수적이라는 데 뜻을 모았다. 유재연 국가인공지능전략위원회 사회분과장은 "공익데이터는 현장의 사회적 경험과 문제 해결의 자산"이라며 "다양한 주체가 참여하는 '모두의 AI 실험실'과 같은 실증 공간을 확산시켜 실제 사회문제 해결로 이어지게 해야 한다"고 강조했다. 임문영 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 "공익데이터는 AI 기본사회와 사회 혁신을 뒷받침하는 핵심 기반"이라며 "국회 및 관계 부처와 협력해 법·제도적 기반 마련을 차분히 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.02.11 18:18이나연 기자

나무기술, 바이오·헬스케어 AX 공략…GMRC와 AI 보고서 자동화 계약

나무기술이 인공지능(AI) 플랫폼 기술을 앞세워 바이오·헬스케어 산업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 나무기술은 지난 6일 글로벌의학연구센터(GMRC)와 인체적용시험 및 임상시험 연구 보고서 자동화 솔루션 '나무 AI 에이전트(NAA)' 공급 계약을 체결했다고 11일 밝혔다. GMRC는 인체조직 기반 바이오 기업 엘앤씨바이오의 자회사로, 화장품·바이오·에스테틱 분야 비임상 및 인체적용시험을 수행하는 전문 연구기관이다. 이번 협력은 GMRC가 수행하는 인체효능평가와 임상시험 데이터를 AI 기반으로 신속·정확하게 처리할 수 있는 연구 인프라를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 연구자가 엑셀 원천 데이터를 업로드하고 간단한 지시만 입력하면 NAA 플랫폼이 통계 분석과 그래프 시각화를 자동으로 수행하고 국제 기준에 부합하는 체계적인 전문 보고서를 생성한다. 생성된 한글 보고서는 고도화된 AI 자동번역 시스템을 통해 영어와 중국어 등 다국어 보고서로 즉시 변환된다. 번역 결과는 국제 학술지 및 글로벌 사업 실무에 활용 가능한 수준의 정확성과 자연스러움을 확보해 국내 화장품·바이오·에스테틱 기업들의 글로벌 진출을 지원하는 핵심 연구 자료로 활용될 예정이다. 특히 이번 시스템 도입으로 반복적인 보고서 작성과 번역 업무 부담이 대폭 감소하면서 GMRC 연구진은 측정 정확도 고도화, 신규 평가 지표 설정, 차별화된 인체적용시험 프로토콜 개발 등 본질적인 연구에 집중할 수 있게 됐다. 단순 업무 효율 개선을 넘어 연구센터의 과학적 차별성과 임상 설계 역량을 구조적으로 강화한다는 목표다. 또 AI 기반 자동화로 인체적용시험 결과 보고서 작성 소요 시간을 단축하면서 화장품·이미용기기·건강기능식품 의뢰사는 시험 종료 후 결과 자료를 기존보다 빠르게 제공받을 수 있게 된다. GMRC는 해당 데이터를 활용한 제품 기획, 근거 중심 마케팅, 글로벌 홍보 자료 제작이 타사 대비 신속하게 진행될 수 있어 시장 선점 효과를 기대하고 있다. 이는 연구 결과의 과학적 신뢰도를 유지하면서도 사업 실행 속도와 경쟁력을 동시에 높이는 구조적 이점으로 평가된다. 모든 데이터 처리 과정은 온프레미스 환경에서 이뤄져 민감한 임상 및 인체적용 데이터의 보안성과 지식재산권이 보호된다. 완성된 보고서는 캔바 기반 편집 도구를 통해 연구자가 직접 검수·수정할 수 있어 실제 연구 및 사업 현장에서 즉시 활용 가능하다. GMRC 관계자는 "AI 보고서 자동화를 통해 연구원들이 단순 문서 작업에서 벗어나 측정·분석·프로토콜 혁신이라는 연구의 본질에 집중할 수 있는 환경이 마련됐다"며 "신속하고 정확한 다국어 보고서 제공은 글로벌 K-뷰티 및 바이오 기업들의 해외 인허가와 마케팅 전략 수립에 실질적인 경쟁력이 될 것"이라고 밝혔다. 정철 나무기술 대표는 "NAA는 단순 자동화 도구가 아니라 연구 생산성과 품질을 동시에 끌어올리는 AI 연구 인프라"라며 "이번 협력을 계기로 연구·임상 분야를 넘어 화장품·바이오·헬스케어 등 다양한 산업 영역에서 AI를 실질적으로 활용할 수 있도록 NAA 플랫폼 확산을 적극 지원해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.02.11 17:41한정호 기자

베스핀글로벌, 공공기관 AI 도입 성공 사례집 발간…"공공 AX 이정표 제시"

베스핀글로벌이 공공 부문 인공지능(AI) 전환(AX) 성과를 집대성한 '공공기관 AI 도입 사례집'을 발간했다. 이번 사례집은 최근 가속화되고 있는 공공 분야의 생성형 AI 도입 흐름에 맞춰, 실제 적용 사례와 구체적인 행정 혁신 성과를 제시하기 위해 기획됐다. 베스핀글로벌은 사례집에 행정안전부를 비롯해 울산광역시교육청, 서울관광재단, 성동구청, 국민연금공단 등 주요 공공기관들이 AI를 활용해 업무 효율성을 높인 과정을 담았다고 11일 밝혔다. 주요 성과로는 행정안전부의 대국민 소통 플랫폼 '모두의 광장' 프로젝트다. 베스핀글로벌의 '헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼'을 기반으로 단 4일 만에 구축된 이 시스템은 두 달간 접수된 181만 건의 방대한 국민 의견을 AI가 자동으로 요약하고 분류했다. 대규모 비정형 데이터를 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 에이전트가 실시간으로 처리함으로써 기존 수작업 검토 시간을 획기적으로 단축시켰으며, 분석된 의견 중 237건이 실제 정책 의제로 채택되는 성과를 거뒀다. 교육과 관광 분야에서도 AI는 '맞춤형 서비스'의 핵심 도구로 활약했다. 울산광역시교육청은 교사들이 직접 설계한 101종의 AI 에이전트를 도입해 맞춤형 학습 콘텐츠 제작과 반복적인 행정 업무를 자동화했다. 서울관광재단은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 '멀티모달 RAG(검색 증강 생성)' 기술을 도입, 외국인 관광객 대상 다국어 안내 서비스의 답변 정확도를 98%까지 끌어올리며 24시간 무중단 응대 체계를 완성했다. 대민 서비스의 최전선인 민원과 복지 분야의 효율성도 대폭 개선됐다. 성동구청은 AI 민원 안내 챗봇 도입 후 상담 응대 속도가 기존 대비 70% 이상 빨라졌으며, 국민연금공단은 복잡하고 잦은 제도 변경 사항을 실시간으로 반영하는 AI 지식 관리 체계를 구축해 상담 정확도를 96% 이상 확보하는 데 성공했다. 베스핀글로벌은 이번 사례집을 통해 단순한 성과 나열을 넘어, 공공기관이 AI 도입 시 직면하는 인프라 구축, 데이터 보안, 운영 안정성 등의 난제에 대한 분석도 함께 내놓았다. 특히 공공 클라우드의 까다로운 보안 기준을 충족하면서도 유연한 확장이 가능한 '에이전틱 AI 아키텍처'를 해결책으로 제시하며 공공 AX의 가이드라인을 제공했다. 베스핀글로벌 관계자는 "공공 분야에서의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수 과제로 자리 잡고 있다"며 "이번 사례집이 공공기관 실무자가 시행착오를 줄이고 보다 안정적으로 AI를 도입·운영하여 행정 혁신을 이루는 데 실질적인 도움이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.02.11 17:14남혁우 기자

아이티센인포유, '데이터-AI' 통합 실행 체계 가동…기업 AX 전환 '가속'

아이티센인포유(대표 이종복)가 인공지능(AI) 도입 과정에서 겪는 막대한 비용과 데이터 단절 문제를 해결하기 위한 조직 개편을 실시한다. 아이티센인포유는 '데이터-AI' 통합 실행 체계를 본격 가동한다고 11일 밝혔다. 이번 체계 가동은 단순한 조직 개편을 넘어 기업 AI 전환(AX)을 실질적으로 가속화할 수 있는 데이터 기반 전담 조직을 공식화한 것이다. 이를 통해 고객사가 AI 모델 도입 시 직면하는 기술적 병목 현상을 해소하고 성공적인 디지털 전환을 지원할 방침이다. 최근 많은 기업이 AI 도입에 사활을 걸고 있지만, 실제로는 AI 모델 구축보다 학습용 데이터를 정제하고 정합성을 확보하는 이른바 '데이터 전처리' 단계에서 예상치 못한 비용과 시간을 소모하고 있다. 아이티센인포유는 이러한 난제를 해결하기 위해 ▲데이터를 한곳에 모아 관리하는 '데이터 웨어하우스(DW)' 구축 ▲ AI 분석 ▲분석 결과를 한눈에 보여주는 '시각화 도구(BI)'까지 하나로 이어지는 '엔드 투 엔드(End-to-End)' 통합 프로세스에 전사적 역량을 집중하기로 했다. 특히 글로벌 데이터 플랫폼인 데이터브릭스(Databricks) 기반 엔지니어링 역량을 바탕으로, 파편화된 기업 데이터를 AI가 즉시 학습할 수 있는 최적의 구조로 재정비하는 데 주력한다는 방침이다. 이를 통해 일회성 프로젝트 단위를 넘어 운영 생산성과 보안, 성능이 보장된 '실전형 AI 플랫폼' 구축 방식으로 시장 패러다임을 전환한다는 전략이다. 아이티센인포유는 이미 제조·물류 등 데이터 복잡도가 높은 산업 분야에서 축적한 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기업 맞춤형 통합 서비스를 단계적으로 확대할 계획이다. 이번 체계 강화를 통해 검증된 방법론을 자체 AI 분석 솔루션에 즉시 반영, 상반기 중 데이터와 AI가 완전히 결합된 차세대 통합 플랫폼을 정식 선보일 예정이다. 이종복 아이티센인포유 대표는 "AI 프로젝트 성패는 기술 그 자체가 아니라 데이터의 질과 연결성에 있다"며 "데이터와 AI 사이 간극을 줄여 고객이 체감할 수 있는 실질적인 투자 대비 효율(ROI)을 만드는 것이 이번 통합 체계 가동 핵심"이라고 강조했다.

2026.02.11 17:01남혁우 기자

KIAT, AI 내재화 시대 '2026년 10대 유망산업' 발표

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 11일 '임베디드 인텔리전스 시대의 2026 KIAT 10대 유망산업'을 선정해 발표했다. 임베디드 인텔리전스 시대란 인공지능(AI)이 사회 전반에 내재화돼 혁신을 창출하는 시대를 뜻한다. 2026 KIAT 10대 유망산업은 ▲지능형 엣지 시스템반도체 ▲센서 퓨전 지능형 디스플레이 ▲AI 유무인 복합체계 ▲자율 에이전트 AI ▲자율공정 플랫폼 ▲휴머노이드 ▲분산형 에너지 저장 시스템 ▲저탄소 제조 소재 ▲바이오-메드 데이터 ▲로보틱 모빌리티이다. KIAT는 유망산업을 선정하기 위해 글로벌 메가트렌드, 정책·기술 이슈를 분석해 2026년의 핵심 주제를 도출하고, 분석의 기본 틀이 되는 4대 영역 8대 분야를 설정했다. 이후 국내·외 출원 특허과 논문 키워드, 산업 성장의 동인·정책 지원 요인을 종합적으로 검토하고, 대국민 설문을 추진해 유망산업 전망에 대한 국민 인식과 사회적 관심도를 반영했다. KIAT는 2021년부터 매년 유망산업 선정을 통해 축적된 분석 경험을 바탕으로, 데이터 기반 분석 방법론을 지속해서 고도화하고 있다. 올해는 생성형 AI 도구를 시범적으로 활용해 국내외 미래 전망·글로벌 이슈·정책 자료 등 문헌 특성에 맞춘 기초 프롬프트를 설계한 후 트렌드 키워드 구조화와 분석에 활용했다. AI 분석 결과는 분야별 산학연 전문가 93명의 검증과 보완을 거쳐 유망산업 도출 과정에 반영해 선정 결과 신뢰도와 객관성을 높였다. 선정한 유망산업은 법·제도, 기술지원, 인재육성 등 부문별 지원 방향을 도출해 정책수립과 사업기획에 반영해 왔다. 유망산업별 성장 여건을 고려해 연구개발(R&D), 실증 인프라, 전문인력 양성 등 정책을 구체화해 실질적인 기업지원까지 이어질 수 있도록 활용하고 있다. 민병주 KIAT 원장은 “올해로 여섯 번째 선정하는 KIAT 유망산업은 기술이나 이슈 중심의 일반적인 전망을 넘어, 산업 관점에서의 성장 흐름과 정책 지원 파급 효과를 함께 고려한다”며 “AI가 산업 전반에 내재화하는 환경 변화에 대응해, 정부의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 정책 기조와 연계해 주요 산업의 지능화를 촉진할 유망산업 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 임베디드 인텔리전스 시대, 2026 KIAT 10대 유망산업 보고서는 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.02.11 16:50주문정 기자

디딤365, KT클라우드와 협력 확대…파트너사 기여 매출 100억원 돌파

디딤365가 공공·민간 시장에서 축적해 온 대규모 클라우드 전환 역량을 바탕으로 KT클라우드와 파트너십을 강화한다. 디딤365는 KT클라우드 매니지드 서비스(MSP) 파트너사 중 처음으로 연간 기여 매출 100억원을 기록했다고 11일 밝혔다. 디딤365는 클라우드 및 IT인프라 사업 확장 초기부터 KT클라우드와 전략적 파트너십을 구축하며 2018년 파트너사 최고 등급인 플래티넘 파트너 최초 선정 이후 지금까지 지위를 유지하고 있다. 양사는 장기적 협력을 바탕으로 공공·민간 시장 디지털 전환을 성공적으로 지원해 왔으며 최근에는 기술 협력 영역을 인공지능(AI) 분야로 본격 확대하며 핵심적인 파트너 관계를 공고히 하고 있다. 그동안 디딤365는 KT클라우드 기반의 공공·민간 클라우드 전환사업을 중심으로 다수 프로젝트를 수행해 왔다. 특히 지식재산처 2025년 특허청 IP정보시스템 민간 클라우드 사업 클라우드서비스 구매 사업과 화신사이버대학교 IT인프라 클라우드 전환 사업 등을 수행하며 안정적인 디지털 전환을 지원했다. 이러한 성과를 바탕으로 기술 협력을 AI 분야로 확대해 공공·민간 시장의 AI·클라우드 기반 디지털 전환을 속도를 내고 있다. 디딤365는 이번 100억원 기여 매출 달성을 계기로 KT클라우드와의 협력을 지속하며 AI 기반 클라우드 운영 자동화와 시장 점유율 확대에 더욱 주력할 방침이다. 최지웅 KT클라우드 대표는 "디딤365는 클라우드 네이티브 전환부터 운영·보안까지 폭넓은 역량을 갖춘 대표적인 핵심 파트너"라며 "앞으로도 양사 기술력과 전문성을 바탕으로 AI·클라우드 기반 혁신을 가속화해 나가고 클라우드 생태계 전반의 경쟁력 강화에 적극 기여하겠다"고 말했다. 장민호 디딤365 대표는 "KT클라우드의 플래티넘 최초 파트너로서 이번 100억원 매출 달성 기여는 함께 장기간 축적해 온 클라우드 매니지드 기술력과 공공·민간 부문의 다양한 사업 수행 경험이 바탕이 된 결과"라며 "앞으로도 KT클라우드와 함께 클라우드 매니지드 기업을 넘어 고객사의 비즈니스를 AI로 혁신하는 AX 전문기업으로 성장하겠다"고 밝혔다.

2026.02.11 16:48한정호 기자

노타, 2025년 매출 131억 전년대비 55.3% ↑…VLA 최적화로 피지컬 AI 공략

노타가 인공지능(AI) 최적화 기술을 앞세워 역대 최대 실적을 기록하며 피지컬 인공지능(AI) 시장 공략에 속도를 낸다. 노타는 2025년 연간 매출 131억원을 기록했다고 11일 밝혔다. 전년 대비 55.3% 증가한 수치로 2015년 설립 이후 최대 실적이다. 회사 측은 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 생성형 AI 영상 관제 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)' 동반 성장이 실적을 견인했다고 설명했다. 노타의 성장세는 최근 3년간 가파르게 이어졌다. 2022년 15억원 수준이던 매출은 2023년 36억 원, 2024년 84억 원으로 늘었다. 2025년에는 131억 원을 기록했다. 최근 3년간 연평균 성장률은 105%에 달한다. 연구개발 중심 단계에서 벗어나 글로벌 상용화 기반 매출 구조로 전환됐다는 평가다. 사업 부문별로는 플랫폼과 솔루션의 균형 성장이 두드러졌다. '넷츠프레소' 기반 플랫폼 매출은 2024년 28억원에서 2025년 53억원으로 약 88% 증가했다. 솔루션 부문에서는 비전언어모델(VLM) 기반 영상 관제 솔루션 'NVA'가 성과를 냈다. 2025년 7월 코오롱베니트와 상용 계약을 체결한 이후 건설, 조선, 교통, 보안, 미디어, 의료 등으로 공급처를 확대했다. 중동, 미국, 케냐 등에서 지능형교통체계(ITS)와 보안 프로젝트를 수주하며 해외 매출도 늘렸다. 글로벌 반도체 기업과 협업도 반복 매출 구조를 강화했다. 노타는 삼성전자 '엑시노스 2400'에 이어 '엑시노스 2500'에 최적화 기술을 공급했다. 2026년 적용 예정인 '엑시노스 2600'에도 기술 공급 계약을 체결했다. 세대별 칩 로드맵과 연동된 구조를 구축한 셈이다. 이외에도 Arm, 엔비디아, 퀄컴, 르네사스 등과 협력을 확대하고 있다. 산업안전, 선별관제, ITS 등 다양한 현장 레퍼런스도 확보했다. 코오롱인더스트리 산업안전 현장과 두바이 교통국 프로젝트 등이 대표 사례다. 노타는 2026년 실적 가시성도 확보했다. 2026년 1월 기준 퓨리오사AI 등을 포함한 주요 계약을 체결하며 50억원 규모 수주 잔고를 확보했다. 이는 2025년 매출의 약 40% 수준이다. 연초부터 대형 프로젝트를 수주하며 실적 기반을 다졌다. 회사는 온디바이스 AI를 넘어 피지컬 AI 분야로 사업을 확장한다. 국제학술대회 ICLR, AAAI 등에서 기술력을 인정받은 비전-언어-행동(VLA) 모델 최적화 기술을 앞세운다. 로봇, 모빌리티 등 피지컬 AI 영역에서 경량화, 최적화 기술 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 데이터센터 AI까지 사업 범위를 넓힐 계획이다. 채명수 노타 대표는 "지난해는 기술이 본격 상용화 단계에 안착하며 매출 성장으로 이어진 해"라며 "올해는 확보한 수주와 글로벌 고객 확대를 기반으로 성장 속도를 더욱 높이겠다"고 말했다. 이어 "온디바이스 AI, 피지컬 AI를 넘어 데이터센터 AI까지 확장해 의미 있는 사업 성과를 지속 창출하겠다"고 밝혔다.

2026.02.11 16:31남혁우 기자

스노우플레이크, 올림픽 '밀리초 경쟁' 정조준…"시속 128km 승부에 AI 투입”

스노우플레이크가 2026 밀라노 코르티나 동계 올림픽·패럴림픽에 인공지능(AI)·데이터 기술을 공급한다. 11일 스노우플레이크는 이번 올림픽에서미국 봅슬레이·스켈레톤(USABS)팀' 공식 데이터 협업 제공업체'로 참여한다고 밝혔다. USABS에 거버넌스 기반 데이터 환경과 AI 인사이트 기술을 공급할 방침이다. 이번 협력 목표는 시속 128.7킬로미터(km/h) 이상으로 진행되는 경기를 데이터 분석 체계로 표준화해 지속적인 성과 우위를 확보하는 것이다. 감각에 의존하던 스켈레톤 경기를 데이터 기반 구조로 전환해 승률을 높이는 전략이다. USABS는 '스노우플레이크 인텔리전스' 공개 프리뷰를 활용해 훈련 데이터, 장비 정보, 경기 기록을 자연어로 활용한다. 이를 통해 실행 가능한 분석 결과를 도출하고, 결과물을 트랙 위 퍼포먼스 개선으로 연결할 방침이다. 대표팀은 스노우플레이크 플랫폼으로 2·4인승 크루의 동기화된 푸시 성과를 분석해 최적 조합을 찾을 방침이다. 또 점프-인 단계에서 발생하는 '범프' 현상을 X, Y, Z 가속도 데이터와 연계해 비효율을 교정할 계획이다. 모든 라인이나 몸 기울기, 미세 조정은 고급 센서와 분석 기술로 측정·모델링된다. 스노우플레이크는 "그동안 단순 속도, 감각으로만 승부봤던 스켈레톤 종목은 세부 데이터에서 승부가 갈릴 것"이라고 밝혔다. 커트 토마세비치 미국 봅슬레이·스켈레톤 스포츠 퍼포먼스 디렉터는 "스노우플레이크 인텔리전스를 통해 우리는 자연어로 매우 구체적인 질문을 던지고, 선수들에게 실행 가능한 항목으로 이어지는 답변을 얻을 수 있다"며 "우리가 얻는 결과는 선수들을 돕기 위해 매우 기술적일 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 16:29김미정 기자

마이다스그룹, AX 시대 HR 혁신 이끈다…'에이치닷 채용 에이전트' 공개

국내 1위 HR 솔루션 기업 마이다스그룹이 인공지능(AI) 에이전트를 전면에 내세우며 채용 혁신에 나선다. 반복 업무를 자동화하고 HR 담당자는 진짜 인재를 선발하는 본질에 집중하도록 하는 등 AI 전환(AX) 시대 HR의 역할을 재정의한다는 비전이다. 마이다스그룹은 11일 판교 본사에서 '채용, 에이전트로 완성하다'를 주제로 AX 데이 세미나를 열고 '에이치닷 채용 에이전트'를 최초 공개했다. 이번 세미나는 10~11일 이틀간 진행됐으며 AI 에이전트 기반 채용 자동화 전략과 실제 공채 적용 사례를 공유하는 자리로 마련됐다 . 행사 첫날에는 현대위아·LG CNS·HD한국조선해양 등 주요 기업 HR 담당자 70여 명이 참석했고 이날은 케이티아이에스·현대오토에버·삼성웰스토리·우리은행 등에서 약 100명이 방문했다. 이틀간 170여 명의 HR 실무자가 마이다스그룹 판교 본사를 찾으며 성황을 이뤘다. 참석자들은 키노트 세션과 함께 꾸려진 체험·컨설팅 공간을 오가며 에이전트로 변화하는 채용 방식을 직접 확인했다. "채용이 스스로 운영된다"…에이치닷 채용 에이전트 첫 공개 첫 번째 세션에서는 한용호 마이다스그룹 에이치닷 기획 총괄이 에이치닷 채용 에이전트를 최초 공개하고 주요 기능을 발표했다. 에이치닷 채용 에이전트는 원하는 인재 조건을 입력하면 채용 프로세스 설계부터 운영까지 전 과정을 자동으로 처리하는 AI 에이전트 기반 채용 자동화 솔루션이다. 한 총괄은 "이제는 HR 담당자가 직접 툴을 다루는 게 아니라 에이전트에게 요청만 하면 된다"며 "에이전트가 핵심 업무를 제안하고 실행을 돕는 나만의 AI 채용 비서 역할을 한다"고 설명했다. 이어 "기존 채용 솔루션은 결국 사람이 직접 운영해야 하는 근본적인 한계를 완전히 넘어서기 어려웠다"며 "스스로 설계하고 운영하는 에이전트가 그 한계를 넘어설 것"이라고 덧붙였다. 현장에서는 에이치닷 채용 에이전트를 활용한 채용 공고 설계, 공고문 제작, 채용 홈페이지 생성 등 HR 전 과정이 1분 내 자동 완성되는 모습이 시연됐다. 한 총괄은 "복잡한 설계는 AI가 하고 최종 판단은 사람이 한다"며 "AI가 운영을 맡는 동안 HR 담당자는 더 중요한 의사결정에 집중할 수 있다"고 강조했다. 지원서 접수 이후 과정도 에이전트가 주도한다. 지원서가 접수되는 즉시 역량검사 안내 메일을 발송하고 면접 일정 조율과 지원자 스크리닝, 평가 리포트 생성까지 자동화한다. 한 총괄은 "이제 채용은 사람이 모든 과정을 직접 운영하는 방식에서 벗어나야 한다"며 "AI가 운영을 맡고 사람은 본질적인 판단에 집중하는 구조가 AX 시대 HR의 방향"이라고 말했다. 이어 "결국 목표는 우리 기업에 맞는 인재를 더 정확하고 효율적으로 선발하는 것"이라고 덧붙였다. "3주 만에 공채 완료"…지원자 1만3천명 확보한 방법은 두 번째 발표에서는 이진오 마이다스그룹 채용 담당이 실제 에이치닷 채용 에이전트를 활용했던 2025년 하반기 공채 사례를 공개했다. 마이다스그룹은 해당 공채에서 1만 3000명의 지원자를 확보한 바 있다. 이 담당은 "에이치닷 채용 에이전트를 활용하니 채용 설계가 '3분 카레'처럼 간단해졌다"며 "간단한 프롬프트 입력만으로 최적화된 채용 플랜이 자동 생성됐다"고 설명했다. 이어 "설계에 필요한 할 일과 우선순위를 에이전트가 제안해줘 놓치는 업무 없이 운영할 수 있었다"고 덧붙였다. 특히 채용 기간 단축이 핵심 변화로 꼽혔다. 그는 "지원서 접수부터 AI 역량검사, 커피챗까지 모든 평가 단계를 3주 안에 마무리했다"며 "기존 6주 이상 걸리던 프로세스를 절반 수준으로 단축할 수 있었다"고 말했다. 글로벌 인재 평가 경험도 공유했다. 영어를 포함한 10개가 넘는 제2외국어 지원자를 평가해야 했던 상황에서 에이치닷 채용 에이전트가 외국어 면접 질문 생성과 음성 분석, 적합도 평가를 지원했다. 이 담당은 "에이전트가 언어 장벽을 넘는 상세한 평가를 도와줬고 HR은 후보자와 만나는 커피챗과 최종 판단에 집중할 수 있었다"고 전했다. 판교에 열린 'HR 놀이터'…체험·컨설팅 열기 행사의 마지막은 참가자들의 체험 프로그램으로 진행됐다. 기업별 맞춤 시나리오를 기반으로 에이치닷 채용 에이전트를 직접 체험하고 올해 상반기 채용에 즉시 적용 가능한 컨설팅이 제공됐다. 로비에는 '플레이그라운드' 공간이 마련돼 HR 담당자 유형 테스트, AI가 작성한 자기소개서 구분하기, AI 이미지 체험 등 다양한 액티비티가 운영됐다. 체험을 완료한 참가자에게는 코인을 제공하고 이를 통해 기념품을 받을 수 있도록 구성해 현장 분위기를 끌어올렸다. 마이다스그룹은 이번 AX 데이를 시작으로 매달 2회 정기 세미나를 개최하고 에이치닷 채용 에이전트 활용 사례와 인사이트를 지속 공유할 계획이다. 단순 제품 소개를 넘어 HR 실무자 커뮤니티 허브로 확장하겠다는 전략이다. 이를 바탕으로 AX 시대 HR 혁신을 선도한다는 의지다. 권태형 마이다스인 HR 솔루션 사업총괄은 "에이치닷 채용 에이전트는 기존 HR을 대체하는 기술이 아니라 HR의 역할을 기업 경영 중심으로 전환시키는 기술"이라며 "AI가 복잡한 과정을 자동화하는 동안 HR은 더 좋은 인재를 선발하는 본질적인 역할에 더 깊이 집중할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.02.11 16:21한정호 기자

정부, SW신산업 해외 지원 확대…최대 1억 5000만원 지원

정부가 국내 소프트웨어(SW)융합기업 해외 진출 지원을 강화한다. 11일 정보통신산업진흥원(NIPA)은 '2026년 SW신산업 글로벌 레퍼런스 확대 지원사업' 참여기업을 내달 12일 오후 2시까지 모집한다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 사업은 협약 체결일부터 11월 30일까지 진행되며, 총 3개 과제를 선정해 과제당 최대 1억 5000만원을 지원한다. 해당 사업은 해외 특정 고객을 대상으로 글로벌 프로젝트 수주를 위한 선행 실증사업(PoC)·파일럿 개발·구축·운영과 현지 서비스, 홍보 등에 필요한 비용을 지원하는 것이 핵심이다. 해외 수요기업 맞춤형 실증을 통해 국내 기업 신뢰도와 레퍼런스를 축적해 후속 계약으로 진행될 방침이다. 신청 대상은 SW신산업 분야 시스템·서비스 구축·운영 실적과 기술을 보유한 SW·ICT 중소기업이다. 공고일 기준 해외 현지 수요기업과 계약 또는 협약이 체결돼 실증사업이 진행 중이거나 예정된 경우, 또 계약·협약 체결이 구체화돼 선정 후 상당한 시일 내 착수가 가능한 경우 신청할 수 있다. 중소기업 간 공동 컨소시엄 형태 참여도 가능하다. 다만 중소기업은 정부지원금 외에 총 사업비 25% 이상을 현금으로 매칭해야 한다. 접수는 NIPA 사업관리시스템 '엔엑스티(NXT)'를 통한 전산 접수로만 진행된다. 선정은 신청자격 적합성 검토, 평가위원회 선정평가, 사업비 심의·조정을 거쳐 확정된다. 4월 협약 체결 후 12월 결과평가까지 이어진다. 현재 글로벌 SW 시장은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 신기술 확산과 기술 융합에 따른 디지털 전환을 가속하고 있다. 이에 따른 신산업 수요가 지속 확대되는 상황이다. 정부는 이번 사업을 통해 해외 신뢰·레퍼런스 축적 기반으로 국내 기업의 지속 가능한 수출 기반을 마련할 방침이다. NIPA는 "국내 우수기업의 해외 신뢰·레퍼런스 구축·축적을 돕겠다"며 "해외진출 네트워크 확장성 확보와 지속가능한 수출기반 마련을 지원할 것"이라고 공고문을 통해 밝혔다.

2026.02.11 15:44김미정 기자

"추론하는 CCTV 구현"... 한국딥러닝, 생활안전 데이터 구축

한국딥러닝이 인공지능(AI) 기술로 공공 안전 시스템을 업그레이드했다. 한국딥러닝은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관한 '2025년 초거대 AI 확산 생태계 조성 사업'을 성공적으로 마무리했다. 이번 사업에 한국딥러닝이 주관하고 쿠도커뮤니케이션이 참여해 비전언어모델(VLM) 기반 다각도 CCTV 생활안전 데이터 5000건을 구축했다. 생활 안전 데이터는 기존 지능형 CCTV의 단편적 상황 인식 한계를 해결하기 위해 추진됐다. 단방향 영상과 객체 라벨링 방식에서 벗어나 사건 전후 맥락을 파악할 수 있는 시계열 데이터를 구축해 행위 인식의 사각지대를 최소화했다. 한국딥러닝은 단계별 논리 사고가 포함된 생각의 사슬(CoT) 라벨링 저작 도구를 개발해 데이터를 확보했다. 개인정보 보호를 위해 얼굴, 상호명 간판, 차량번호 등을 비식별화 처리했으며, 가명정보처리위원회 적정성 검토도 완료했다. 구축된 데이터는 경계선 침입, 특정 구역 내 지속 배회 등 생활안전 상황 11종에 대한 원천·가공 데이터다. NIA 외부 검증에서 다양성, 구문 정확성, 의미 정확성, 추론 유효성 등 전 항목 품질 100%를 인정받으며 우수 평가를 받았다. 이번 성과는 AI가 사건 맥락을 분석해 관제 요원 업무 부담을 경감하고 인력 부족 문제를 해소하는 데 기여할 전망이다. 부천시 손잡고 실제 생활안전 시나리오를 반영함으로써 실무 활용도를 높였다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 사업을 통해 단순 객체 탐지를 넘어 상황 맥락과 흐름을 이해할 수 있는 차세대 CCTV 학습 데이터를 구축했다"며 "최근 확보한 데이터셋이 AI 모델 학습에 활용되면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지능형 CCTV 시스템 구현이 가능할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 14:57김미정 기자

데이터브릭스, 전년비 65% 성장…AI 에이전트·차세대 DB 초점

데이터브릭스가 인공지능(AI) 사업 확장 성과로 매출을 전년 대비 65% 이상 올렸다. 데이터브릭스는 2025 회계연도 4분기 기준 연간 환산 매출 54억 달러(약 7조 8418억원)를 기록하며 전년 대비 65% 이상 성장했다고 11일 밝혔다. 총 70억 달러(약 10조 1654억원) 규모 시리즈 L 신규 자금 조달도 마무리 단계에 들어갔다. 이번 자금은 약 50억 달러(약 7조 2610억원) 지분 투자와 약 20억 달러(약 2조 9040억원) 추가 차입 한도를 포함한다. 확보 자금은 AI 에이전트용 서버리스 포스트그레스 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 대화형 AI 어시스턴트 '지니' 고도화에 투입된다. 레이크베이스는 AI 시대에 맞춰 설계된 운영형 DB다. 단일 통합 플랫폼에서 데이터·AI 애플리케이션을 빠르게 구축하도록 돕는다. 지니는 임직원이 데이터와 대화하듯 활용하도록 설계된 대화형 AI 도구다. 투자에는 기존·신규 투자자 모두 참여했다. JP모건체이스는 '보안 및 회복탄력성 이니셔티브' 산하 전략적 투자 그룹을 통해 투자 규모를 확대했다. 글레이드브룩캐피털, 골드만삭스 얼터너티브스의 성장형 사모펀드, 마이크로소프트, 모건스탠리, 노이버거 계열 펀드, 카타르 투자청, UBS 관련 펀드 등 글로벌 기관도 추가 마감에 참여했다. 신용공여는 JP모건체이스은행 주도로 바클레이즈, 씨티그룹, 골드만삭스, 모건스탠리 등 주요 금융기관이 함께했다. 데이터브릭스는 재무 지표도 개선됐다고 밝혔다. 최근 12개월 기준 잉여현금흐름 흑자를 달성했고, AI 제품 부문 연간 환산 매출은 14억 달러(약 2조 328억원)를 기록했다는 설명이다. 순매출 유지율은 140% 이상을 유지했다. 연간 환산 매출 100만 달러 이상 지출 고객은 800개 사 이상, 1000만 달러 이상 지출 고객은 70개 사 이상으로 늘었다. AI 에이전트 신뢰성·성능 강화로 시장 공략 데이터브릭스는 올해 핵심 주력 사업 분야로 '에이전트 브릭스(Agent Bricks)'와 '레이크베이스(Lakebase)'를 제시했다. 이를 통해 기업들이 AI 에이전트를 더욱 빠르고 안정적으로 구축하고 배포할 수 있는 통합 환경을 제공할 방침이다. 에이전트 브릭스는 기업 내부 데이터를 활용해 고품질 에이전트를 설계하고 확장할 수 있도록 돕는 서비스다. 특히 정확성, 일관성, 재현성 등 현장에서 발생하는 품질 문제를 해결하기 위해 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 체계를 갖췄다. 합성 데이터를 생성해 희귀한 오류 상황까지 보완하는 것이 특징이다. 고객은 이 서비스로 에이전트 성능과 운영 비용 사이 최적점을 선택할 수 있다. 고품질 구현을 우선할지 또는 비용 효율성을 중시할지에 따라 운영 전략을 유연하게 조정할 수 있다. 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프를 통해 배포 여부를 결정하는 객관적인 근거도 받을 수 있다. 데이터브릭스는 레이크베이스를 통해 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화에 대응할 방침이다. 레이크베이스는 데이터브릭스의 '데이터 인텔리전스 플랫폼'과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스(PostgreSQL) 기반으로 설계됐다. 레이크베이스는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조를 채택해 낮은 지연 시간과 빠른 처리 속도를 보장한다는 평을 받고 있다. 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 트랜잭션 데이터를 분석과 AI 환경에 즉시 활용할 수 있다. 이를 통해 데이터 활용 병목 현상을 획기적으로 줄였다는 설명이다. 최근 데이터브릭스가 인수한 네온 보고서에 따르면 새로 생성된 DB의 80% 이상이 AI 에이전트에서 나온 것으로 파악됐다. 이에 데이터브릭스는 급증하는 AI 기반 트랜잭션 데이터를 효과적으로 수용해 차세대 AI 생태계의 주도권을 쥘 방침이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "이번 투자로 개발자들이 AI 에이전트에 최적화된 운영형 DB를 구축하도록 레이크베이스에 집중 투자할 것"이라며 "모든 임직원이 데이터와 대화하며 정확하고 실행 가능한 인사이트를 얻도록 지니에 대한 투자를 확대할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 14:19김미정 기자

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