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최형두 의원 "정부 GPU 26만장 중 81%는 기업 계획…실제 가동 따져야"

정부가 인공지능(AI) 3대 강국 도약을 위해 확보하겠다고 밝힌 그래픽처리장치(GPU) 26만장 가운데 약 81%는 기업들이 자체적으로 발표한 도입 계획인 것으로 나타났다. 정부가 확보했다고 밝힌 GPU 역시 실제 입고나 가동 여부가 아닌 계약·발주를 기준으로 집계한 것으로 확인되면서 GPU 확보 실적과 실제 활용 규모 사이에 차이가 있다는 지적이 나온다. 14일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국민의힘 간사 최형두 의원이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)으로부터 제출받은 국정감사 자료에 따르면, 정부가 추진하는 GPU 26만장 가운데 민간 몫 21만장은 정부와 별도 협약이나 확약 없이 기업들이 발표한 계획을 합산한 수치로 나타났다. 정부는 지난해 10월 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 계기로 정부 5만장과 민간 21만장 등 총 26만장의 GPU 확보를 추진하겠다고 밝혔다. 민간 물량은 네이버 6만장, SK텔레콤·현대자동차·삼성 각 5만장으로 구성됐다. 그러나 의원실에 따르면 과기정통부는 민간 GPU 도입과 관련해 "정부와 협약 또는 확약을 체결한 것이 아니라 각 사업자별로 계획을 발표한 것"이라고 답변했다. 정부는 기업들의 GPU 확보를 지원하고 독려하는 역할을 맡고 있으며 연도별 도입 규모 역시 미확정이거나 영업비밀이라는 이유로 제시하지 않았다. 기업별 도입 일정도 구체적으로 확정되지 않은 상태다. SK텔레콤은 2029년부터 단계적으로 서비스를 개시할 계획이며 현대차는 세부 계획을 검토할 예정이다. 삼성 역시 수년에 걸쳐 순차적으로 GPU를 도입한다는 입장이다. 정부는 전체 26만장의 확보 완료 시점에 대해서도 정부 몫 5만장의 2028년 목표만 제시했다. 정부가 확보했다고 밝힌 GPU 물량도 실제 가동 규모와는 차이가 있었다. 과기정통부는 정부 몫 5만장 가운데 약 3만 5000장을 확보했다고 밝혔지만, 이는 계약과 발주를 기준으로 산정한 수치다. 계약·발주 기준 물량은 약 3만 2000장이며 아직 입고되지 않은 차세대 GPU를 엔비디아 B200 성능 기준으로 환산하면 약 3만 5000장에 해당한다. 현재 연구자와 기업에 공급돼 실제 서비스 중인 정부 GPU는 지난해 추가경정예산으로 확보한 1만 3100장이다. 슈퍼컴퓨터 6호기용 8500장과 올해 구매분 가운데 입고된 약 2600장은 구축 중이며 올해 구매분 약 7100장은 아직 입고되지 않았다. 올해 GPU 구매 사업에서도 예산 집행과 실제 반입 사이에 차이가 확인됐다. 정부는 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화' 사업에 2조 831억원을 편성하고 지난 6월 24일 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹과 GPU 9704장, 총 2조 793억원 규모 협약을 체결했다. 그러나 NIPA 자료에 따르면 지난 8일 기준 실제 반입된 GPU는 2608장으로 전체 계약 물량의 26.9%에 그쳤다. 지난 8일 기준 삼성SDS의 GPU 반입 실적은 없었다. 차세대 GPU인 엔비디아 베라 루빈 2016장은 올해 12월과 내년 2월에, 네이버클라우드의 B300 1016장은 내년 2월에 반입될 예정이다. 이달 중 B300 4064장이 추가로 반입될 예정이지만 본격적인 서비스 공급 일정은 아직 확정되지 않았다. NIPA는 연내 일부 물량을 시험 가동해 성능과 안정성을 점검하고 본격적인 공급 일정과 규모는 내년 배분 계획에서 확정할 방침이다. 반면 과기정통부가 보고한 지난 8월 말 기준 사업 집행률은 79.8%로, 금액으로는 1조 6614억원에 달했다. 이 가운데 사업자에게 실제 지급된 금액은 지난 7월 7일 선금으로 지급한 1조 396억원이며 나머지 6218억원은 NIPA가 잔금 지급을 위해 보유 중이다. 과기정통부는 잔금 50%를 GPU 입고 등 구축 상황을 확인해 연내 지급할 예정이라고 설명했다. 다만 일부 GPU의 반입 일정이 내년 2월로 예정된 만큼 해당 물량에 대한 잔금 지급 기준을 명확히 할 필요가 있다는 지적이다. 지난해 추경으로 확보한 GPU 1만 3100장 가운데 정부 활용분 약 1만장은 올해 2월 산·학·연을 시작으로 4월 국가 AI 프로젝트, 8월 독자 AI 모델 개발 사업에 순차적으로 배분됐다. 월평균 활용률은 지난 3월 26.8%에서 9월 51.5%로 상승했다. 독자 AI 모델 정예팀에 배정된 물량 가운데 8월 이전까지 사용되지 않은 2232장은 산업계와 학계·연구계에 추가로 배분됐다. 과기정통부는 숙련된 사용자의 GPU 활용률도 50~60% 수준이라고 설명했다. 다만 지난해 GPU는 계약부터 배분까지 약 6개월이 걸렸고 배분 이후 활용률이 50% 수준에 도달하기까지 추가로 약 5개월이 소요됐다. 올해 구매분을 포함한 내년 GPU 배분 계획도 아직 수립되지 않아 실제 반입 이후 신속하게 활용할 수 있도록 사전 준비가 필요하다는 지적이 나온다. 최형두 의원은 "GPU 26만장은 정부가 AI 경쟁력의 근거로 써온 숫자지만, 81%는 정부가 일정조차 확인할 수 없는 기업 계획이고 정부 몫도 계약 시점에 확보로 잡히고 있다"며 "GPU 경쟁력은 몇 장을 계약했느냐가 아니라 언제 들어와 얼마나 빨리 쓰이느냐에서 나온다"고 지적했다. 이어 "내년 예산안에도 차세대 GPU 1만장 확보에 3조 8500억 원이 편성된 만큼 정부는 GPU 통계를 계약·입고·가동 단계별로 구분해 공개하고 잔금 지급 기준과 정부 활용분 관리 방안부터 분명히 해야 한다"며 "오는 15일 NIPA 국정감사와 23일 과기정통부 종합감사에서 끝까지 점검하겠다"고 밝혔다.

2026.10.14 16:40한정호 기자

AI로 10억도 안 써 뚝딱 만든 '스틸레이' 영화 흥행할까

AI로 제작 기간과 비용을 대폭 줄인 SF 액션 영화 '스틸레이'가 오는 21일 개봉한다. 통상 막대한 제작비와 시간이 필요한 장르를 6개월 만에 10억원 미만의 예산으로 완성했다는 점에서 주목된다. AI 기술을 활용한 제작 효율성과 별개로 영화 자체의 완성도를 얼마나 끌어올릴 수 있을지는 과제로 남았다. 14일 영화계에 따르면 '스틸레이'는 기획부터 영상 제작, 후반 작업까지 전반적인 제작 과정에 AI 기술을 활용한 장편 영화다. 휴머노이드와 전투 로봇, 대규모 액션 등 시각효과 비중이 높은 SF 장르를 기존 제작 방식보다 적은 비용과 짧은 기간에 구현했다. 영화는 전투 수트 '스틸레이'를 착용한 주인공 윤강이 인간을 위협하는 피지컬 AI 로봇 '에이라'에 맞서 납치된 아버지를 구하는 이야기다. 인간과 AI의 대결을 중심에 두면서도 AI를 일방적인 위협으로만 묘사하지는 않는다. 또 다른 AI인 '아라'가 윤강과 협력해 위기에 대응하는 과정을 통해 기술을 어떻게 통제하고 활용하느냐가 중요하다는 메시지를 전한다. 제작비·기간 줄인 AI...성우 연기와 후반 작업으로 완성도 보완 '스틸레이'는 제작 과정에서 AI를 적극 활용했다. 초기 비주얼 콘셉트 구상부터 3D 모델링, 영상 생성과 화질 개선 작업에 이르기까지 다양한 공정에 AI 기술을 적용했다. 특히 대규모 세트와 복잡한 시각효과가 필요한 장면을 AI로 구현하면서 제작비를 10억원 미만으로 낮추고, 전체 제작 기간도 6개월로 단축했다. 수백억원의 제작비와 수년의 시간이 투입되기도 하는 기존 SF 블록버스터와 대비되는 대목이다. 생성형 AI 영상의 약점으로 꼽히는 인물의 부자연스러운 움직임과 장면 간 불일치를 줄이는 데도 공을 들였다. 캐릭터와 장면의 시각적 일관성을 유지하도록 보완 작업을 진행했고, 대사에는 AI 합성 음성 대신 실제 성우의 연기를 활용했다. 이후 입 모양과 음성을 맞추는 정밀한 립싱크 작업을 거쳐 인물의 감정 표현을 살렸다. 음향 역시 별도의 믹싱 과정을 통해 보강했다. 그 결과 액션 장면과 인물의 대사, 주요 장면의 시각적 표현은 대체로 자연스럽게 구현됐다. 그러나 일부 대사의 억양과 인물의 행동 전환에서는 어색함이 남았고, 장면마다 화질 차이가 나타나는 부분도 있었다. 서사 역시 비교적 익숙한 SF 액션 영화의 전개를 따르고 있어 이야기 자체의 참신함은 부족하다는 아쉬움이 있다. 제작비와 시간을 크게 줄일 수 있다는 가능성을 보여줬지만, AI 활용 여부와 무관하게 관객을 설득할 만한 작품성을 확보해야 한다는 점도 드러낸 셈이다. 제작진 "완벽하지 않아도 관객과 만나야"…정부도 지원책 검토 제작진은 이번 작품을 AI 영화 제작의 가능성을 확인하는 시도로 설명했다. 설우인 감독은 지난달 열린 언론 시사회에서 "세상에 결과물을 내놓아야 산업이 발전할 수 있다고 믿었다"며 "온전히 완벽하지는 않더라도 관객과 직접 만나는 것이 가장 큰 목적이었다"고 말했다. 공동제작사 아이노스튜디오의 함슬기 대표도 "AI만으로 90분 분량의 장편 영화를 끌고 갈 수 있음을 증명하고 기회를 열고 싶었다"고 밝혔다. 정부도 AI 영화가 국내 콘텐츠 산업에 가져올 변화에 관심을 보였다. 언론 시사회에 참석한 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장은 "영상 AI 기술이 빠르게 발전하면서 콘텐츠 산업도 바뀌게 될 것이고, 한국 영화와 드라마도 상당히 강점이 있기 때문에 어느 정도까지 가능한지 궁금했다"며 "'스틸레이'를 놀라면서 재미있게 봤다. 제작진이 정말 대단하다"고 평가했다. 이어 "AI 시대의 문화 강국으로 세계를 선도하기 위해 무엇을 챙겨야 할지 실감했으며, '스틸레이'를 통해 가능성을 확인했다"며 "현장의 목소리를 파악해 관계 부처와 함께 개선책을 모색하겠다"고 말했다. '스틸레이'는 AI 기술이 고비용 장르의 제작 문턱을 낮출 수 있음을 보여준 사례다. 다만 이러한 제작 방식이 영화 산업에 안착하려면 비용 절감이라는 기술적 성과를 넘어, 관객이 작품 자체에 매력을 느낄 수 있는 수준까지 완성도를 높이는 과정이 필요할 것으로 보인다.

2026.10.14 16:24홍지후 기자

[AI 리더스] 아이토매틱 CEO "韓, 독자 AI·해외 공동개발 병행해야"

"모든 국가는 미국·중국 수준 자금력 없어도 첨단 인공지능(AI)을 개발·운영할 수 있어야 합니다. 한국을 비롯한 일본, 베트남 등 중견국이 AI 자원·전문성을 모아 각국 산업·문화에 맞는 프런티어 AI 모델을 갖추는 것이 첫걸음입니다." 크리스토퍼 응우옌 아이토매틱 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 최근 지디넷코리아를 만나 중견국 간 AI 협력 필요성을 이같이 밝혔다. 중견국들이 힘을 합쳐야 특정 해외 기업에 대한 기술 의존도를 낮출 수 있다는 주장이다. 응우옌 CEO는 이를 위한 첫걸음으로 '태피스트리 프로젝트'를 제시했다. 이 프로젝트는 글로벌 AI 협력체 'AI 얼라이언스'가 추진하는 국제 공동개발 프로젝트다. 여러 국가와 기업, 연구기관이 연산 자원과 전문성을 모아 첨단 AI 모델을 함께 만들고, 이를 각자 산업·언어·문화에 맞게 발전시키는 것이 목표다. 핵심은 데이터 통제권을 유지하면서 AI 개발 비용과 자원을 나누는 것이다. 참여국과 기업은 원본 데이터 대신 학습 결과를 공유해 기반 모델을 공동 개발하고, 여기에 자체 지식을 추가로 학습해 자국 산업과 문화에 맞는 독자 AI를 구축할 수 있다. 여기에 응우옌 CEO가 수석 아키텍트로 프로젝트 기술 설계를 맡았다. 앤서니 아눈지아타가 AI 얼라이언스와 태피스트리 전반적인 추진을 이끌며, 얀 르쿤 AMI랩스 회장은 수석 과학자문을 맡아 연구 방향을 제시한다. 태피스트리 프로젝트는 참여국과 기업이 인력·기술·인프라를 제공하는 컨소시엄 방식으로 추진된다. 각국이 AI 개발에 필요한 자원을 따로 확보하는 대신 보유한 역량을 모아 비용 부담을 줄이는 구조다. 응우옌 CEO는 "다양한 기업과 국가가 참여할수록 각자 부담해야 하는 비용은 낮아질 수 있다"며 "참여 기업·국가의 문화적 배경이 다양해지면 각자 필요에 맞춰 AI를 학습시킬 수 있다"고 설명했다. 응우옌 CEO는 프로젝트 협력이 완성된 모델을 주고받는 데서 끝나지 않는다고 강조했다. AI 성능이 발전하는 과정에 지속적으로 참여하면서 기술과 모델을 함께 개선하는 것이 목표다. 그는 "우리는 모델을 단순히 공유하는 것이 아니라 프런티어 AI가 발전하는 과정에서 여정을 함께하는 것"이라고 강조했다. "韓과 논의 초기 단계…독자 AI 개발과 병행 필요" 응우옌 CEO는 태피스트리 참여와 각국 독자 AI 모델 개발이 병행돼야 한다고 봤다. 각 정부가 자체 모델을 개발하면서도 국제 공동개발에 참여해 기술과 자원을 나눌 수 있다는 취지에서다. 그는 프로젝트 협력 범위를 단순한 모델 공유보다 넓게 봐야 한다고 주장했다. 이미 완성된 모델을 주고받는 데 그치지 않고, 첨단 AI가 발전하는 과정에서 여러 국가와 지속적으로 필요한 인프라를 공유해야 한다는 이유에서다. 응우옌 CEO는 "프런티어 AI는 계속 발전할 것"이라며 "각국 상황과 참여 시점에 따라 AI 개발에 필요한 것이 달라질 수 있을 것"이라고 봤다. 이어 "이때 참여국에 관련 지원을 받아 새 기술을 만들 수 있을 것"이라며 "각국이 보유한 전문 인력과 기술, 인프라를 바탕으로 공동개발에 기여할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 응우옌 CEO는 참여 확대를 위한 정부·산업계 접촉도 이어가고 있다. 한국 방문 후 일본과 인도 정부도 관련 논의를 진행할 예정이다. 그는 "국가별 협력 논의 진전 속도와 관심 분야는 다르다"며 "앞서 프랑스 대통령을 비롯한 베트남 정부 관계자들과 의미 있는 진전을 이뤘다"고 설명했다. 현재 한국과는 논의를 막 시작한 단계다. 한국 정부와 기업의 구체적인 참여 방식이나 역할이 제시되지는 않은 상태다. 다만 응우옌 CEO는 협력이 빠르게 진전될 것으로 기대하고 있다. 실제 그는 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 비롯한 정부 관계자들과 관련 논의를 진행했다. 그는 "한국에선 AI 모델 관련에서만 협력하지 않을 것"이라며 "여러 형태 컨소시엄을 구성해 중견국이 다음 단계의 AI로 나아가도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.10.14 13:37김미정 기자

넷앱 "AI 경쟁력은 GPU 아닌 데이터…스토리지 병목 해소할 것"

기업들의 인공지능(AI) 투자가 확대되는 가운데 넷앱이 데이터 처리 효율을 높이는 차세대 스토리지 기술을 앞세워 AI 시장 공략에 나선다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 발생하는 데이터 병목을 해소하고 인프라 운영 효율을 높여 기업의 AI 활용을 지원한다는 전략이다. 유재성 한국넷앱 대표는 14일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '2026 인사이트 기자간담회'에서 "기업들이 AI에 막대한 투자를 하고 있지만 아직 투자 대비 효과(ROI)를 체감하는 단계는 아닌 것 같다"며 "고객이 데이터에서 인사이트를 확보하는 데 드는 시간과 비용을 줄이고 투자한 인프라 자원을 효율적으로 활용하도록 돕겠다"고 밝혔다. 유 대표는 기업의 AI 도입 과정에서 가장 큰 걸림돌로 데이터 문제를 지목했다. AI 모델 학습과 추론, 에이전트 구현을 위한 기술은 발전하고 있지만 기업 내부에 분산된 데이터를 통합하고 AI가 활용할 수 있도록 준비하는 과정에는 여전히 많은 시간과 비용이 소요된다는 설명이다. 그는 "AI를 구현하고 운영하는 솔루션 기업들의 가장 큰 어려움은 데이터"라며 "데이터를 어떻게 통합하고 비용 효율적으로 준비할 것인지가 핵심 과제"라고 말했다. 넷앱은 이같은 문제를 해결하기 위해 AI 활용이 가능한 데이터 확보, 통합 스토리지, 선제적 데이터 보호, 통합 제어를 중심으로 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 특히 데이터를 별도로 복제하거나 이동하지 않고 기존 위치에서 활용하는 '제로카피(Zero-Copy)' 방식으로 데이터 관리 부담을 줄이고 AI 도입 속도를 높인다는 구상이다. AI 팩토리 겨냥한 '노버스' 공개…GPU 데이터 공급 병목 해소 이번 간담회에서 공개한 핵심 기술은 대규모 AI 팩토리와 네오클라우드 환경을 위한 차세대 스토리지 아키텍처 '넷앱 노버스(Novus)'다. 노버스는 초당 100테라바이트(TB) 이상의 데이터 처리량을 목표로 설계됐으며 단일 파일 시스템에서 제타바이트 규모까지 확장할 수 있도록 지원한다. 수십만 개 GPU가 동시에 데이터를 사용하는 환경에서 스토리지 병목을 줄이는 것이 목표다. 강연식 한국넷앱 전무는 "AI 시대에는 GPU를 얼마나 많이 보유하고 있느냐보다 AI 팩토리에서 데이터를 얼마나 원활하게 공급할 수 있느냐가 중요하다"며 "노버스는 데이터 공급 과정에서 발생하는 병목을 해소하고 토큰당 비용 효율성을 높이기 위한 아키텍처"라고 설명했다. 노버스의 핵심은 메타데이터와 실제 데이터 처리 경로를 분리한 구조다. 수많은 GPU가 동시에 파일 위치와 접근 권한을 확인하는 과정에서 발생하는 메타데이터 처리 부담을 분산해 데이터 공급 지연을 줄이는 방식이다. 개방형 네트워크 파일 시스템(NFS) 프로토콜을 활용해 별도 소프트웨어 설치에 따른 관리 부담도 최소화했다. 강 전무는 "기존 스토리지 환경에선 데이터 처리 성능에 여유가 있더라도 메타데이터에서 병목이 발생하면 GPU에 데이터를 원활하게 공급하기 어렵다"며 "노버스는 메타데이터의 각 기능을 독립적으로 확장할 수 있어 대규모 AI 환경에서도 동시 처리 성능을 확보할 수 있다"고 밝혔다. 제로카피·멀티클라우드 확대…데이터 보안도 강화 넷앱은 기업이 보유한 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 '넷앱 AI 데이터 엔진(AIDE)'의 기능도 강화했다. 자사 데이터 관리 소프트웨어인 '온탭(ONTAP)'뿐 아니라 타사 스토리지까지 메타데이터 탐색 범위를 넓혀 기업이 여러 곳에 분산된 데이터를 이동하지 않고 기존 위치에서 활용할 수 있도록 지원한다. 데이터 복제 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험과 최신성 문제를 줄이는 데 중점을 뒀다. 하이브리드 멀티클라우드 운영 기능도 확대했다. 넷앱 콘솔을 통해 온프레미스와 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 서로 다른 환경의 데이터를 일관된 정책으로 관리하도록 지원한다. 최근에는 오라클 클라우드와의 연계도 추가했다. AI 기반 스토리지 자율 운영 기능을 통해 장애 예측과 용량 관리, 운영 효율화 등을 지원할 계획이다. 사이버 복원력 강화도 주요 전략이다. 넷앱은 데이터 백업·복구 전문기업 컴볼트와의 협력을 확대해 랜섬웨어 탐지부터 데이터 격리, 검증, 복구까지 연결하는 체계를 강화했다. 강 전무는 "AI 에이전트가 확산하면서 데이터에 대한 접근과 보안 위협도 빠르게 증가하고 있다"며 "데이터 저장소 자체가 능동적인 보안 주체가 돼야 한다"고 짚었다. 넷앱은 앞으로 국내 기업들의 AI 투자 불확실성을 줄이기 위한 인프라 운영 방식과 서비스 모델도 확대할 방침이다. 기업들이 초기 인프라 투자에 따른 부담을 줄이고 온프레미스와 클라우드를 함께 활용하면서 실제 AI 사업 성과를 확보할 수 있도록 지원한다는 목표다. 유 대표는 "고객들은 초기 인프라 투자 규모가 큰 상황에서 향후 AI 성과에 대한 불확실성을 안고 있다"며 "이러한 불확실성에 고객과 함께 탄력적으로 대응할 수 있는 비즈니스 모델을 마련해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.10.14 13:14한정호 기자

[영상] 치열해지는 미·중 AI 경쟁…한국, 산업 AX서 경쟁력 찾아야

"인공지능(AI) 모델 경쟁이 다 끝난 뒤에 국산 AI로 산업 분야 AI 전환(AX)은 현실적으로 불가능합니다. 그사이에 현장은 이미 중국과 미국 AI 서비스로 채워질 겁니다." 14일 포티투마루의 김동환 대표는 지디넷코리아와 진행한 영상 인터뷰에서 자본과 인프라에서 열세인 한국은 초거대 모델을 뒤쫓는 데만 집중하기보다 강점인 산업 현장에 AI를 적용하는 AX에서 경쟁력을 찾아야 한다고 제언했다. 독자 모델 개발과 인재·인프라 투자, 대규모 언어모델(LLM) 이후를 대비한 원천기술 연구도 함께 이어가야 한다는 주문이다. 치열한 미·중 AI 경쟁…한국 AI 생존 전략 시급 김 대표는 "미국 AI를 100이라고 보면 중국은 93~94 정도까지 따라온 것 같다"며 "2~3년 전만 해도 80 정도로 봤는데 지금은 충분히 상용화할 수 있는 수준"이라고 평가했다. 중국 AI 기업들이 미국 모델을 증류해 성능을 끌어올렸다는 의혹에도 중국의 기술력 자체는 인정해야 한다고 봤다. 증류는 성능이 뛰어난 AI의 답변을 대량으로 받아 자사 모델 학습에 활용하는 방식이다. 그는 "일부 활용했을 것 같은 정황이 조금 보이는 것은 사실"이라면서도 "그 자체로 폄훼할 상황은 아니다. 그걸 제외하더라도 충분히 기본적인 품질과 성능을 내고 있다"고 말했다. 문제는 이처럼 빠르게 발전한 미·중 기술에 언제까지 기댈 수 있느냐다. 김 대표는 "미국도 지금 공개하고 있는 것들을 다 닫아버릴 수 있고 오픈소스 전략인 중국도 어느 한순간에 다 닫아버릴 수 있다"며 "정부 차원에서 독자 파운데이션 모델과 프런티어 모델, 도메인별 특화 모델을 만드는 노력을 지속해야 한다"고 강조했다. 다만 미국·중국과 같은 방식으로 경쟁하기는 어려운 현실도 짚었다. AI 경쟁이 기술력을 넘어 막대한 자본과 인프라를 쏟아붓는 싸움으로 바뀌었다는 것이다. 김 대표는 "초거대 AI로 넘어오면서 기술만으로 되는 게 아니라 기술 플러스 자본 경쟁이 됐다"며 "미국 빅테크들이 올해 인프라에 투자하는 금액만 우리 돈으로 1천조원 정도"라고 말했다. 실제로 아마존, 마이크로소프트, 구글, 메타가 밝힌 올해 설비투자 계획을 합하면 7천억 달러를 웃돈다. 그는 "현실적으로 기술, 데이터, 인재, 대규모 GPU 인프라 모두 부족한 부분이 있다"면서도 "포기하고 갈 수 있는 영역은 분명히 아니다. 우리 현실에 맞게 전략을 세워 단계별로 실행해야 한다"고 말했다. AI 연구 강국 캐나다도 상용화에서 좌절 김 대표는 그 전략의 방향을 최근 캐나다 방문 경험에서 찾았다. 토론토대와 몬트리올대를 중심으로 AI 연구를 이끌어 온 캐나다가 산업화와 상용화 단계에서 힘을 잃어가는 모습을 현장에서 확인했다는 것이다. 그는 "올해 초부터 시장이 모델 경쟁을 넘어 산업화, 상용화로 이미 넘어갔다"며 "좋은 AI 기술이 있더라도 산업적으로 활용하려면 산업도 같이 발전해 있어야 하는데, 캐나다는 그 부분이 상대적으로 약하다"고 진단했다. 인재 유출 조짐도 감지됐다. 김 대표는 “AI 전공자들이 캐나다 안에서 활발하게 움직여야 하는데, 제가 만난 친구들은 실리콘밸리나 한국에 자리가 없는지 묻더라”며 “AI를 하는 사람 입장에서는 조금 슬프기도 했다”고 말했다. 반면 한국은 산업 기반에서 차별화된 강점이 있다고 봤다. 김 대표는 "우리나라는 여러 분야의 산업이 고르게 잘 발전해 있는 나라라 AI를 활용하고 접목할 수 있는 부분이 상당히 많다"며 "모델 개발과 인프라 구축, 피지컬 AI 투자, 인재 육성이 맞물려 돌아가는 생태계를 만드는 게 중요하다"고 강조했다. 초거대 AI 추격보다 '산업 전환' 우선…실리적 장기 AI 전략 제시 이를 바탕으로 김 대표가 제시한 해법은 산업 AX를 먼저 추진하면서 독자 모델 연구도 이어가는 것이다. 제한된 자원으로 빠르게 발전하는 초거대 모델을 계속 추격하는 데에는 한계가 있지만, 그렇다고 산업 현장의 AI 전환까지 미뤄서는 안 된다는 주장이다. 그는 "소버린 AI를 하지 말자는 얘기는 아니다. 하긴 해야 한다"면서도 “2주에 한 번씩 새로운 기술이 나오는 상황에서 제한된 자원으로 계속 따라갈 수 있느냐에는 한계가 있다”고 말했다. 이어 "먼저 산업 AX를 추진해 AI를 통한 산업 경쟁력을 확보해야 한다"고 강조했다. 모델 경쟁은 장기전으로 접근하자는 게 김 대표의 구상이다. 그는 “AI 모델 기술은 어느 시점이 되면 상향 평준화될 것”이라며 "해외 기업들이 시행착오를 다 겪은 뒤 어느 정도 완성된 상태에서 들어가면 시간과 비용을 많이 줄여 확보할 수 있지 않을까 본다"고 말했다. 먼저 해외 모델로 산업 AX를 추진하더라도, 이후 국산 모델로 교체하거나 대체할 수 있다는 설명이다. 포티투마루도 이런 판단에 따라 사업 방향을 전환했다. 김 대표는 "처음에는 AI 모델을 자체적으로 만들었지만, 시장이 기술 플러스 자본 경쟁으로 바뀌면서 우리가 리드하기에는 분명히 한계가 있겠다고 봤다"며 "그래서 도메인 특화 AX 중심으로 전환했고, 내부적으로 모델 연구개발은 계속하고 있다"고 말했다. ■ “LLM 이후 대비하고, 과학기술인 롤모델 세워야” AI 시대 정부의 역할도 주문했다. 프런티어 모델 개발을 지원하는 데 그치지 말고, LLM 이후를 대비한 원천기술 연구에도 투자해야 한다는 것이다. 김 대표는 "지금은 학교나 연구소조차 LLM에 다 매몰돼 있다"며 "인공일반지능(AGI), 초인공지능(ASI) 등 LLM 이후 시장에 대한 원천기술 연구도 필요하다"고 말했다. 이어 “LLM이 절대적인 기술은 아니다. LLM을 뛰어넘는 기술이 언제 어디서 튀어나올지 모르고, 해외에서는 그런 연구도 활발하다”며 “100가지 새로운 기술을 연구해 그중 하나라도 성공할지 모르는, 실패 확률이 높은 영역”이라고 설명했다. 기업이 쉽게 도전하기 어려운 영역인 만큼 정부 차원에서 계속 지원하고 격려할 필요가 있다는 것이다. 이런 장기 연구를 이끌 인재를 키우려면 과학기술인을 존중하는 문화부터 바뀌어야 한다고 했다. 김 대표는 "대기업 본사에 가면 초대 회장 동상이 있지만 연구소나 학교에 가서 과학기술에 업적을 남긴 연구자 동상은 거의 본적이 없을 것"이라며 "과학기술인이 다음 세대의 롤모델로 자리 잡기 위한 노력이 필요한 시기"라고 말했다. 이어 "우리나라의 강점인 발달한 산업 기반을 살려 AI 적용 성과를 쌓고 인재·인프라 투자와 LLM 이후를 대비한 원천기술 연구를 병행해야 치열한 AI 경쟁 속에서 생존할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.10.14 11:43남혁우 기자

중국 저가 AI 공세·토큰값 급락…빅테크 인프라 투자 '부메랑' 우려

중국산 저가·오픈소스 AI 모델이 확산하면서 AI 서비스를 제공하는 기업 간 가격 경쟁이 치열해지고 토큰 가격도 빠르게 하락하고 있다. 이용량이 늘더라도 서비스 단가가 낮아질 것으로 예상되면서 데이터센터 등 AI 인프라에 투자하는 대규모 AI, 클라우드 기업이 비용을 회수할 수 있을지 우려가 커지고 있다. 14일 더레지스터 등 외신에 따르면 미국 투자은행 제프리스는 AI 산업의 수익성에 대한 우려가 시장에 충분히 반영되지 않았다며, 향후 산업 전반의 큰 폭의 재평가 가능성을 제기했다. 제프리스는 아시아 시장 관련 보고서에서 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 오라클 등 4개사의 계약 잔고 약 2조3000억달러 가운데 절반가량이 오픈AI와 앤트로픽에 연결된 것으로 추정했다. 중국 AI 모델과 오픈소스·오픈웨이트 모델, 소형 언어모델이 빠르게 성장해 가격 경쟁이 심화하면 두 AI 업체의 미래 매출은 물론 클라우드 사업자들의 투자 회수에도 부담이 될 수 있다는 분석이다. 제프리스는 문샷AI가 공개한 오픈소스 모델 키미 K3의 성능이 앤트로픽의 클로드 페이블 5의 약 95% 수준이라고 추정하며 두 모델 간 성능 격차가 상당히 좁혀졌다고 평가했다. 기술 격차가 줄어든 상황에서 중국 업체들이 저가 공세를 본격화하면, 데이터센터에 막대한 투자를 이어가는 미국 AI 기업들이 충분한 수익을 확보할 수 있을지 불확실하다는 지적이다. 대형 클라우드 업체들은 올해 데이터센터 구축에 총 6000억~8000억달러를 지출할 것으로 전망된다. 제프리스는 이들이 현금뿐 아니라 부채 조달에도 점점 더 의존하고 있다며, 막대한 투자 비용을 뒷받침할 매출을 확보할 수 있을지 의문을 제기했다. 제프리스는 보고서에서 "키미 K3 같은 모델이 등장한 상황에서 토큰 가격이 계속 하락한다면 대형 언어모델이 과연 수익을 낼 수 있을지 더는 당연하게 볼 수 없다"고 밝혔다. 데이터센터 용량을 구축한 클라우드 업 오픈AI와 앤트로픽 등 AI 모델 개발사의 컴퓨팅 수요에 의존하는 만큼, 이들 업체의 수익성이 약해지면 클라우드 기업들의 투자 계획에도 영향을 미칠 수 있다는 분석이다. 중국 모델의 이용 수요도 빠르게 늘고 있다. AI 모델 집계 플랫폼 오픈라우터 자료에 따르면 9월 27일 종료된 한 주 동안 중국 모델이 처리한 토큰은 76조1200억개로 4월 말 4조3700억개에서 약 17배 증가했다. 같은 기간 미국 상위 4개 기업 처리량은 14조2000억개로 중국 모델의 약 5분의 1 수준이었다. AI 인프라 투자에 필요한 매출 규모가 막대하다는 전망도 나왔다. 베인앤컴퍼니는 2026년 연례 글로벌 기술 보고서에서 AI 산업이 2031년까지 인프라 투자 계획을 뒷받침하려면 연간 6조달러의 매출을 창출해야 한다고 추산했다. 직원 생산성 향상만으로는 이를 달성하기 어려울 수 있다는 분석이다. 이로 인해 제프리스는 미국 AI 기업의 장기 성장 가능성은 유효할 수 있지만 중기적으로는 불확실성이 큰 것으로 평가했다. 제프리스측은 "토큰 가격 하락이 이어지고 새로운 AI 활용처가 기대만큼의 매출을 창출하지 못하면 하이퍼스케일러의 투자 계획과 시장의 AI 성장 기대가 재조정될 수 있다"며 "데이터센터 등 AI 인프라 투자 경쟁이 지속되기 위해선 늘어나는 AI 수요를 충분한 매출과 이익으로 전환할 수 있어야 할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.14 10:46남혁우 기자

LG CNS, 日 KDDI 손잡고 아태 AX 시장 공략…AI·로봇 사업 확대

LG CNS가 일본 통신기업 KDDI와 손잡고 아시아태평양 지역 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 양사 AI·디지털 전환(DX) 기술과 통신 인프라 역량을 결합해 기업용 AI 서비스부터 로봇 자동화, 스마트시티까지 사업 영역을 확대한다는 목표다. LG CNS는 KDDI와 아태지역 AX·DX 사업 공동 추진을 위한 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. KDDI는 이동통신과 인터넷 등 소비자 대상 서비스뿐 아니라 AI와 클라우드, 통신 네트워크 등 기업용 IT서비스를 제공하는 일본 3대 종합 통신기업 중 하나다. 아태지역 15개국에 19개 사업 거점을 두고 B2B 사업을 확대 중이다. 이번 협약은 LG CNS의 AX·DX 기술력과 KDDI의 통신 인프라 및 글로벌 네트워크 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하는 것이 핵심이다. 양사는 AI와 스마트시티, 통신, 시스템 통합운영관리 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 우선 기업용 AI 서비스 개발을 공동 추진한다. LG CNS의 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 기반으로 KDDI의 아태지역 사업에 적용할 현지 기업 맞춤형 AI 에이전트 서비스를 개발하는 방안을 모색한다. 피지컬 AI를 활용한 산업 현장 자동화 분야에서도 협력 가능성을 검토할 방침이다. LG CNS의 로보틱스 전환(RX) 플랫폼 '피지컬웍스'를 활용해 제조·물류·유통 등 로봇을 운영하는 기업 고객을 대상으로 통합관리 서비스를 제공하는 방안이다. 동남아시아 스마트시티 시장도 주요 협력 분야로 선정했다. LG CNS는 도시통합관제시스템과 지능형교통시스템 등 스마트시티 솔루션을 보유 중이며 KDDI는 통신 인프라 기술과 현지 사업 네트워크를 확보하고 있다. 양사는 이같은 역량을 결합해 동남아 주요 도시의 현대화 사업에 참여할 수 있는 사업 모델을 개발할 계획이다. 도시 운영과 교통 관리 등 공공 인프라 분야에서 통신과 데이터, AI 기술을 통합하는 방식이다. 이 밖에도 KDDI의 주력 사업인 통신과 시스템 통합운영관리 분야에서 기술과 운영 경험을 공유하고 공동 사업 가능성을 검토할 예정이다. 기존 통신 인프라와 기업 IT 시스템 운영 역량을 바탕으로 협력 범위를 넓힌다는 구상이다. 이를 위해 양사는 실무협의체를 구성하고 구체적인 사업 기회 발굴에 나섰다. 우선 공략 지역은 베트남과 태국, 필리핀, 인도네시아, 중국 등 5개국이다. LG CNS는 이번 협약을 계기로 국내에서 축적한 AX·DX 사업 역량을 해외 시장으로 확대하고 KDDI의 아태지역 사업 기반을 활용해 현지 기업과 공공 분야의 신규 고객 확보를 추진한다는 목표다. 마츠우라 켄타로 KDDI 비즈니스그로스 사업본부 부사업본부장은 "우리와 LG CNS의 협력은 AI·통신·데이터를 융합한 새로운 산업 기반을 창출하기 위한 것"이라며 "앞으로 기업과 사회 인프라를 지원하는 디지털 생태계 형성을 위해 아태지역 다양한 파트너와의 협력을 목표로 하겠다"고 말했다. 박상균 LG CNS 통신·유통·서비스사업부장은 "이번 협약으로 양사가 보유한 역량을 결합해 아태 시장에서 새로운 사업 기회를 만들어갈 수 있을 것으로 기대한다"며 "KDDI와 함께 글로벌 AX 사업에서 실질적인 성과를 만들어가겠다"고 밝혔다.

2026.10.14 10:01한정호 기자

170만 명 참여한 '클릭온 AI' 시즌2 시작…44개 프로그램으로 확대

정부가 전국민이 인공지능(AI)을 배우고 즐길 수 있도록 온라인 체험 프로그램을 확대한다. 과학기술정보통신부는 교육부와 손잡고 오는 15일부터 내달 25일까지 6주간 '2026 클릭온 AI 시즌2'를 개최한다고 14일 밝혔다. 국민 누구나 '전국민 AI 경진대회' 누리집 내 클릭온 AI에 접속해 참여할 수 있다. 이번 시즌에는 교육방송과 네이버 커넥트재단 등 총 15개 기관이 참여한다. 지난 시즌보다 신규 프로그램 10개를 추가해 총 44개를 운영한다. 참가자 의견을 반영해 난이도를 다양화하고 AI 활용 체험과 데이터 활용 부문을 중점 보강했다. 프로그램은 AI 활용 체험 14개와 AI 서비스 활용 4개, AI 코딩 17개, AI 데이터 활용 9개 등 4개 부문으로 구성했다. AI에 대한 기초 이해부터 서비스 활용과 코딩·데이터 분석까지 경험할 수 있도록 했다. 신규 콘텐츠로는 '인공지능 리터러시 탐험대'와 'AI 데이터 탐정사무소: 사라진 급식의 비밀' 등을 마련했다. 파이썬 심화와 자료구조·알고리즘을 게임으로 배우는 프로그램도 추가해 학습 범위를 넓혔다. 클릭온 AI는 2015년 시작한 '온라인 코딩파티'를 AI 중심으로 확대·개편해 올해 처음 선보인 행사다. 지난 6월 열린 시즌1에는 약 170만 명이 참여했으며 AI 코딩 부문이 전체 참여의 약 48%를 차지했다. 참여를 독려하기 위한 행사도 운영한다. 기존 '인증서 인증 이벤트'와 '설문조사 이벤트'에 더해 프로그램 이수 후 발급받은 인증서 수량으로 순위를 겨루는 '인증서 랭킹 이벤트'를 새롭게 진행한다. 남철기 과기정통부 소프트웨어정책관은 "지난 시즌은 초등학생부터 어르신까지 누구나 쉽게 AI를 충분히 체험해 보고 더욱 가까워질 수 있는 온라인 AI 체험의 축제"였다며 "이번 시즌2에서는 데이터 활용을 체험하고 AI를 활용한 문제 해결 역량을 강화하는 기회가 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.10.14 09:58김미정 기자

유라클, 통합 메시지 솔루션 매출 3배 증가…AI 사업 확장 기반 확보

유라클(대표 조준희, 권태일)의 통합 메시지 솔루션 사업이 가파르게 성장하며 이를 기반으로 한 인공지능(AI) 솔루션 확대 전략도 힘이 실리고 있다. 유라클은 통합 메시지 솔루션 '모피어스 UMS(통합 메시징 시스템)'의 매출이 지난해보다 3배 이상 증가했다고 14일 밝혔다. 성장 배경에는 기업의 대규모 메시지 발송 수요와 운영 비용 절감 요구가 자리하고 있다. 알림톡과 RCS, 푸시 등 기업용 메시지 활용이 늘면서 대량 발송의 안정성과 효율성을 높이려는 기업들의 솔루션 도입 및 기존 시스템 고도화가 이어지고 있다는 설명이다. 유라클은 모바일 솔루션 사업에서 확보한 고객 기반을 AI 사업 확장에도 활용하고 있다. 기업용 AI 플랫폼 '아테나(Athena)'와 AI 인프라 통합 관제 플랫폼 '오르다(AURDA)'를 앞세워 기업과 금융·공공기관의 AI 전환(AX) 시장을 공략하고 있다. 기존 모바일 플랫폼 고객이 업무 자동화를 위해 아테나를 도입하거나 AI 인프라 운영 효율화를 위해 오르다를 활용하도록 연계해 사업 영역을 넓힌다는 구상이다. 유라클은 모피어스 MADP와 UMS를 통해 1000여 개 기업 고객 레퍼런스를 확보하고 있다. 유라클 관계자는 "모피어스 MADP와 UMS를 통해 쌓아온 1000여 개 기업 고객 레퍼런스가 곧 유라클 AI 솔루션의 잠재 시장"이라며 "기존 모바일 플랫폼 고객이 업무 자동화를 위해 아테나를 연계하고, AI 운영 효율을 높이기 위해 오르다를 도입하는 선순환 구조가 빠르게 자리 잡고 있다"고 말했다. 회사는 기존 모바일 솔루션 사업의 안정적인 수익 기반과 AI 사업의 성장 가능성을 결합해 사업 포트폴리오를 강화할 방침이다. 기존 솔루션 매출을 기반으로 수익성을 뒷받침하는 동시에 AI 플랫폼 공급을 확대해 추가 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 권태일 유라클 대표는 "단순한 기술 기대감에 머무르지 않고 실제 숫자로 사업 성과를 증명해 나가고 있다"며 "기존 솔루션의 고성장과 기업용 AI 시장의 본격적인 성장이 맞물리는 지금이 회사의 구조적 도약기가 될 것이며, 실적으로 주주가치 제고에 화답하겠다"고 말했다.

2026.10.14 09:52남혁우 기자

[기고] AI 무게중심 '학습'서 '추론'으로…ARM·NPU가 여는 고효율 인프라

지금까지 인공지능(AI) 시장은 대규모 모델 개발을 위한 '학습' 중심으로 성장해왔다. 빅테크와 하이퍼스케일러가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 투자에 집중해온 이유다. 그러나 학습된 모델을 실제 서비스에 적용하는 '추론' 수요가 빠르게 확대되면서 AI 시장의 무게중심도 이동하고 있다. 챗봇이 사용자 질문에 답하고 검색 서비스가 필요한 문서를 찾으며 번역기가 문장을 변환하는 모든 과정에서 AI 추론 연산이 활용된다. AI 학습이 대규모 모델을 직접 개발하는 소수 빅테크 중심이라면, 추론 수요는 기존 모델을 업무와 서비스에 활용하는 다양한 산업으로 확산되고 있다. 기업의 생성형 AI 활용 역시 단순 개념검증(PoC)에서 실제 업무와 서비스 환경으로 확대되고 있다. 사내 지식검색, 고객 상담, 문서 요약, 개발 지원 등 활용 사례가 다양해지면서, 사용자 요청을 신속하고 안정적으로 처리하는 추론 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 문제는 대부분의 기업이 빅테크처럼 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어렵다는 점이다. GPU 도입 비용이 높은 데다 기존 데이터센터의 전력 공급 한계로 실제 도입에 제약을 받는 경우도 적지 않다. 많은 기업이 PoC를 통해 AI 도입 효과를 확인하고 실제 서비스 적용을 고려하지만, 본격적인 상용화 과정에서 비용, 전력, 운영 효율성 등 새로운 과제를 마주하고 있다. 여러가지 장애물을 해결하고 GPU를 도입하더라도 자원 활용 효율을 고려해야 한다. GPU는 대규모 병렬 연산에 강점을 갖지만 AI 추론은 요청 규모와 빈도, 응답속도 등 운영 조건에 따라 자원 활용률이 달라진다. 소규모 요청이 불규칙하게 발생하는 환경에서는 고성능 GPU의 연산 자원을 충분히 활용하지 못할 수도 있다. 워크로드 특성에 맞는 AI 가속기 선택이 중요한 이유다. NPU, AI 인프라의 새로운 선택지 이러한 변화 속에서 신경망처리장치(NPU)가 새로운 AI 인프라 옵션으로 부상하고 있다. 중앙처리장치(CPU)가 다양한 연산을 처리하는 범용 프로세서이고 GPU가 대규모 병렬 연산에 강점을 가진 가속기라면, NPU는 AI 모델 연산, 특히 추론을 효율적으로 처리하도록 설계된 AI 전용 가속기다. 자동차 공장에 비유하면 차이가 명확하다. CPU는 다양한 작업에 유연하게 대응하는 숙련된 인력, GPU는 여러 작업을 병렬로 수행하는 자동화 생산라인에 가깝다. NPU는 특정 공정에 최적화된 전용 설비에 해당된다. 범용성은 상대적으로 제한적이지만 특정 AI 연산에 특화된 구조로 워크로드에 따라 비용과 전력 효율을 높일 수 있다. 기업의 AI 가속기 선택 폭도 넓어지고 있다. 다양한 NPU 기업이 등장하면서 GPU 중심이던 AI 인프라 시장에 새로운 선택지가 생겼다. 다만 NPU가 GPU를 대체하는 것은 아니다. 모델과 서비스에 따라 GPU가 적합하거나 GPU와 NPU를 함께 구성하는 것이 효율적일 수 있다. 제조사별로 주력 워크로드 및 기업 전략이 달라 단순한 성능 수치보다 AI 모델과 동시 사용자 수, 응답속도, 전력 및 공간 조건 등을 종합적으로 고려해야 한다. Arm 서버와 결합한 고효율 추론 인프라 HS효성인포메이션시스템은 엑세스랩과 공동 개발한 Arm 서버 '그린코어(GreenCore)'와 NPU를 결합한 통합 인프라를 제공한다. 그린코어는 저전력·저발열 특성과 매니코어 기반 병렬처리 효율을 갖췄다. 그린코어가 서비스 운영과 데이터 전처리·후처리를, NPU가 추론 연산을 담당해 전력과 공간 제약이 있는 데이터센터에서도 효율적인 추론 인프라 구성을 지원한다. HS효성인포메이션시스템은 NPU 선정부터 서버 구성과 통합 검증, AI 솔루션 연계, PoC까지 추론 인프라 구축 전 과정을 지원한다. 퀄컴, 딥엑스, 퓨리오사AI, 모빌린트 등 다양한 NPU 기업과 협업해 고객의 AI 모델과 동시 사용자 수, 응답속도, 전력 및 공간 조건에 적합한 NPU와 그린코어 구성을 제안하고 호환성을 검증한다. 실증으로 확인하는 Arm·NPU 결합 가능성 Arm 서버와 NPU를 결합한 실제 적용 사례도 구체화되고 있다. 한 공공기관 사업에서는 그린코어 Arm 서버에 퀄컴과 퓨리오사AI의 NPU를 결합하고 국내 AI 기업 페르소나AI의 검색증강생성(RAG) 솔루션을 연계해 사내 문서를 검색하고 답변하는 AI 챗봇 서비스를 구현했다. 단순히 NPU와 서버 간 호환성을 확인하는 데 그치지 않고 그린코어 서버와 NPU, AI 모델, RAG 솔루션 등 실제 서비스 운영에 필요한 요소를 하나의 환경에서 연계해 검증한 사례다. 대형 데이터센터 환경에서 Arm 기반 CPU와 국산 NPU를 결합한 AI 데이터센터 실증 프로젝트도 진행 중이다. Arm CPU가 서비스 운영과 데이터 처리, 가속기 제어를 담당하고 NPU가 추론 연산을 수행하는 구조다. NPU의 개별 성능을 확인하는 것을 넘어 CPU와 NPU의 역할 분담에 따른 운영 효율과 인프라 확장 시 성능 안정성, 전력 효율 등을 종합적으로 검증하는 데 초점을 맞추고 있다. AI 활용이 '모델 개발과 학습'에서 실제 서비스 운용으로 확대되면서 인프라 경쟁력의 기준도 달라지고 있다. 추론 중심 AI 시대에는 GPU 확보를 넘어 워크로드 특성에 맞는 인프라 설계가 더욱 중요해지고 있다. 단순한 연산 성능뿐 아니라 비용과 전력, 공간, 운영 효율을 고려해 GPU와 NPU 등 다양한 가속기를 적절히 활용하는 역량이 AI 인프라의 핵심 경쟁력이 될 것이다.

2026.10.14 09:48이명관 컬럼니스트

로크웰오토메이션, 산업용 통합 컨트롤러 출시…설치 면적 43%↓

로크웰오토메이션이 산업 자동화 장비 제어 성능과 안전·보안 기능을 통합한 제품을 내놨다. 로크웰오토메이션은 장비 제조업체와 일반 제조기업 대상으로 '콤팩트로직스 5390 컨트롤러'를 출시했다고 14일 밝혔다. 이는 기존 로직스 플랫폼 기반으로 내장형 사이버보안과 통합 안전 기능을 하나의 제어 플랫폼에 결합한 제품이다. 이 제품은 이전 세대인 '콤팩트로직스 5380'보다 설치 면적을 43% 줄였다. 제어 패널 공간을 효율적으로 활용하고 다양한 장비 제품군의 설계를 표준화할 수 있도록 지원한다. '포인트맥스' 입출력 장치를 로컬 입출력 장치로 지원해 모듈형 시스템 구성도 가능하다. 제조기업은 이를 바탕으로 복잡한 자동화 작업을 관리하고 운영 요구에 따라 장비 구성을 유연하게 확장할 수 있다. 보안 측면에서는 국제 산업용 보안 표준인 'IEC 62443-4-2'에 부합하는 기능을 갖췄다. 유럽연합(EU) 사이버복원력법 대응도 지원해 장비 제조업체가 변화하는 보안·규제 요구사항에 대응하도록 돕는다. 이번 제품은 로크웰오토메이션의 통합 아키텍처 생태계와도 연동된다. 제어와 입출력 및 시각화·모션·안전·정보 기술을 하나의 구조로 통합하고 기존 모션 솔루션과 드라이브·네트워킹 기술·설계 소프트웨어 등을 연결할 수 있도록 설계했다. 로크웰오토메이션은 이번 통합 방식이 설계·개발 작업을 간소화하고 시운전 과정의 위험을 줄이는 데 도움이 될 것으로 설명했다. 독립형 장비부터 복잡한 생산 시스템까지 자동화 환경을 단계적으로 확장하도록 지원한다는 구상이다. 시바 이얌페루말 로크웰오토메이션 수석 제품 관리자는 "오늘날 제조기업과 장비 제조업체는 높은 성능을 구현하는 것뿐 아니라 지속적으로 확장되고 연결성이 높아지는 운영 환경을 관리하면서 강화되는 사이버보안·안전 요구사항에도 대응해야 한다"며 "이번 제품은 고객이 장비 설계를 간소화하고 규제 요구사항에 대응하는 동시에 첨단 자동화 애플리케이션을 보다 유연하게 확장할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

2026.10.14 09:44김미정 기자

앤트로픽, 호주 AI 데이터센터 투자 추진…재생에너지 확보 주목

앤트로픽이 호주에서 데이터센터 투자 기회를 모색하며 글로벌 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 미국을 중심으로 대규모 컴퓨팅 자원을 확보해 온 가운데 재생에너지 공급 여건이 좋은 호주까지 투자 범위를 넓히려는 움직임이다. 13일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하기 위해 호주 내 데이터센터 투자 방안을 검토 중이다. 주요 도시 외곽이나 기존 산업시설 부지를 활용하고 재생에너지로 전력을 공급받는 방식을 고려 중인 것으로 알려졌다. 제프 블라이히 앤트로픽 국제특사는 이날 호주 시드니에서 열린 '오스트레일리안 파이낸셜 리뷰 에너지·기후 서밋'에서 호주 여러 주정부가 데이터센터 투자 프로젝트를 제안했다고 밝혔다. 앤트로픽은 인구가 밀집한 대도시보다 지방이나 기존 산업시설 부지에 중점을 뒀다. AI 데이터센터 운영에 필요한 대규모 전력을 안정적으로 확보하면서 재생에너지를 활용할 수 있는 입지를 우선 검토한다는 구상이다. 이번 투자 검토는 앤트로픽의 글로벌 AI 인프라 확장 전략과 맞닿아 있다. 회사는 지난해 미국 텍사스와 뉴욕 등 여러 지역에 데이터센터를 구축하기 위해 500억 달러(약 67조원)를 투자한다는 계획을 발표했다. 최근에는 구글의 보증을 바탕으로 350억 달러(약 47조원) 규모의 대출도 확보했다. 해당 자금은 5개 데이터센터에서 사용할 컴퓨팅 칩을 임차하는 데 활용될 예정이다. AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 장기적으로 확보하려는 행보다. 실제 관련 투자가 진행되고 있다. 앤트로픽은 올해 초 호주 퀸즐랜드주에 위치한 웨스턴 다운스 디지털 파크와 임대 계약을 체결했다. 해당 시설 개발사는 이를 수십억 달러 규모의 투자 약정이라고 설명했다. 호주 정부 역시 글로벌 AI 데이터센터 투자 유치에 관심을 보이고 있다. 팀 아이레스 호주 산업부 장관은 이달 초 신규 데이터센터 사업자가 추가 발전·송전 인프라 비용을 부담하는 동시에 수자원 안정성과 자국 내 컴퓨팅 역량 확보에도 기여해야 한다는 입장을 밝혔다. 구글도 호주의 재생에너지 잠재력을 높게 평가하고 있다. 알렉산더 스미스 구글 아시아태평양 인프라·에너지 총괄은 이날 같은 행사에서 호주가 풍부한 재생에너지 자원을 바탕으로 데이터센터를 구축하기에 유리한 환경을 갖추고 있다고 평가했다. 특히 재생에너지 발전시설과 데이터센터를 같은 지역에 배치하는 방식의 실현 가능성이 높아지고 있다고 짚었다. 블라이히 특사는 호주 내 투자 후보지와 관련해 "검토 대상에서 제외된 주는 없다고 생각한다"며 "주요 인구 밀집 지역에서 떨어진 곳에 시설을 마련하고 재생에너지로 전력을 공급받는 방식을 선호하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.14 09:42한정호 기자

딥엘, 중앙대 통번역학과에 '언어 AI' 공급…실무 교육 지원

딥엘이 국내 통번역 교육기관에 언어 인공지능(AI) 솔루션을 공급했다. 딥엘은 중앙대 국제대학원 전문통번역학과에 올해 3월 '딥엘 프로'를 제공했다고 14일 밝혔다. 국내 전문 통번역 교육 과정에서 교육 목적으로 딥엘 프로를 도입한 대학은 중앙대가 처음이다. 이번 도입은 컴퓨터 보조 번역 도구 중심 교육을 AI 기반 번역 기술로 확대하기 위해 이뤄졌다. 학생들은 기존 번역 수업에서 딥엘의 다양한 기능을 활용하며 실제 업계의 번역 작업 과정을 경험할 수 있다. 중앙대는 학생들이 졸업 후 접할 가능성이 높은 기술을 미리 익히도록 하는 데 초점을 맞췄다. 번역 업계에서 딥엘이 폭넓게 쓰인다는 점도 선택 배경으로 꼽았다. 유럽 언어 산업 설문조사에 따르면 딥엘은 유럽에서 가장 널리 사용되는 기계번역 도구다. 중앙대 전문통번역학과는 앞서 거대언어모델(LLM) 기반 컴퓨터 보조 번역 기술을 교육에 활용해 왔다. 교수진은 이번 도입을 통해 언어 AI의 새로운 기능과 기술 발전 동향을 수업에 반영할 수 있게 됐다. 이준호 중앙대 국제대학원 전문통번역학과 한영번역 전공 교수는 "학생들이 졸업 전 실제 번역 업계에서 사용되는 기술을 경험할 기회를 제공하는 것이 목표"라며 "딥엘을 교육 과정에 도입함으로써 학생들이 언어 전문성에 더해 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.10.14 09:36김미정 기자

플리토, AI 통번역 '보글' 도서·문화로 확장…외국인 응대 지원

플리토가 인공지능(AI) 통번역 솔루션 활용 범위를 도서·문화 분야로 넓혔다. 서점을 찾는 외국인 고객과 직원 간 언어 장벽을 낮추고 오프라인 매장의 다국어 응대를 지원하기 위한 전략이다. 플리토는 교보문고 광화문점과 강남점, 동대문점에 AI 통번역 솔루션 '보글'을 공급하고 외국인 고객 응대를 위한 시범 도입을 진행했다고 14일 밝혔다. 광화문점과 강남점에는 고객 상담용 '보글 존' 미니 디스플레이가 설치됐다. 동대문점에는 이동하면서 고객을 응대할 수 있도록 태블릿에 보글 앱을 탑재했다. 플리토는 보글을 통해 범용 번역기 음성 오인식으로 발생하는 현장 소통 어려움을 줄이는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 자기계발·판타지·역사 등 도서 분류명과 한강·베르나르 베르베르 등 작가명을 사전 학습시켜 고유명사 번역 정확도를 높였다고 설명했다. 보글에는 자동 언어 감지 기능도 탑재됐다. 이를 통해 직원이 고객 사용 언어를 직접 설정하는 번거로움을 줄여 다양한 연령대의 직원이 다국어 상담을 진행할 수 있도록 했다. 이번 시범 도입은 플리토의 거치형 오프라인 AI 통번역 솔루션을 도서·문화 유통 분야에 적용한 첫 사례다. 플리토는 시범 도입 후 교보문고 정식 도입을 추진할 계획이다. 향후 창고형 매장과 패션·라이프스타일 매장 등으로 공급 범위를 확대할 방침이다. 호텔과 의료 관광 등 전문적인 다국어 응대가 필요한 서비스 분야에서도 협력사를 늘릴 예정이다. 이정수 플리토 대표는 "교보문고와 언어 장벽 없는 오프라인 환경을 구축해 뜻깊다"며 "이번 협력은 우리 AI 통번역 기술력을 인간 주관과 문화적 맥락이 집약된 영역으로 확장한 주요 사례"라고 강조했다.

2026.10.14 09:31김미정 기자

구글, '제미나이 4 아르곤' 정식 출시…"신약 연구·로봇 개발에 투입"

구글이 복잡한 개발 작업과 전문 업무를 수행하는 새 인공지능(AI) 모델을 정식 출시했다. 코딩부터 금융·법률·과학 연구까지 여러 단계에 걸친 작업을 처리해 기업·개인 AI 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 구글은 최신 AI 모델 '제미나이 4 아르곤'을 전 세계에 공개했다고 13일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 개발자와 기업은 AI 스튜디오와 제미나이 플랫폼 API로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색의 AI 모드에서 새 모델을 이용할 수 있다. 아르곤은 대규모 코드와 문서의 맥락을 유지하면서 복잡한 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. API 기준 입력과 출력을 합쳐 최대 100만 토큰을 지원한다. 출시 초기 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 구글은 내부 개발 현장에서 아르곤을 통해 업무 생산성을 개선했다고 밝혔다. AI 개발 도구 '안티그래비티'에서 아르곤을 활용한 결과 에이전트 코드 제출 건수가 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄어든 것으로 나타났다. 크롬 팀에서는 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편을 수개월 대신 수주 만에 마쳤다고 말했다. 아르곤은 여러 기업 문서에 흩어진 정보를 연결하고 분석을 끝까지 수행하는 능력도 갖췄다. 구글이 공개한 박스의 평가에서 아르곤은 '제미나이 3.1 프로'보다 기업 지식 업무 정확도가 14% 향상됐다. 법률 문서 검토와 재무 분석, 과학 자료 해석 등도 주요 활용 분야로 제시됐다. 사이버보안 분야에서는 보안기업 위즈가 정부·의료 인프라의 취약점을 찾아 수정하는 데 아르곤을 활용했다. 구글은 보안 방어자를 지원하는 '페어윈드 프로그램' 참여 파트너를 수백 곳 추가 확대하기 시작했다고 밝혔다. 구글은 아르곤에 에이전트 권한 이탈을 막는 안전장치도 강화했다고 설명했다. 해당 모델은 시스템 경계를 준수하고 되돌릴 수 없는 조치에 앞서 사람의 확인을 받도록 학습했으며, 추론·행동을 실시간으로 점검하는 자동 감시 체계를 적용했다. 아르곤은 코딩 평가에서 편법을 시도한 비율은 2%, 외부 콘텐츠의 악성 지시를 통한 프롬프트 인젝션 공격 성공률은 그레이스완 평가에서 0.7%를 기록했다. 구글은 연구 활용을 확대하기 위해 과학자 1만 명에게 안티그래비티의 최상위 이용 등급을 6개월간 무료로 제공할 계획이다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 향후 제미나이 4 제품군을 추가로 선보일 예정이다. 개발·신약 연구·로봇 동작 구현까지…아르곤 활용 사례 공개 구글은 개발·보안·과학·로봇 분야에서 아르곤을 활용한 사례도 공개했다. 아르곤이 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 코드 수정과 연구 데이터 분석, 로봇 동작 구현까지 수행한 성과다. 소프트웨어(SW) 개발 분야에서 아르곤은 구글 오픈소스 '에이전트 개발 키트(ADK)' 최적화에 활용됐다. 아르곤은 밤사이 자율적으로 개선 방안을 찾아 장시간 세션 준비 시간을 40%, 최초 모듈 로딩 시간을 21% 줄였다. 공개 모델 '젬마 4 E2B' 추론 처리 속도를 품질 저하 없이 2.85배 높이는 데도 쓰였다. 새 모델은 법률·금융 분야에서는 여러 자료를 연결해 분석하는 기능도 갖췄다. 법률 기술 기업 미누타IA는 아르곤이 날짜·문서·재무 계산과 판례를 종합해 전문가 정답 기준에 빠진 법적 쟁점을 찾아냈다고 평했다. 금융 분석 기업 케플러는 재무제표 작성과 기업가치 평가 등 시험에서 분석가가 구축한 기준 모델과 수치의 99% 이상이 일치했다고 밝혔다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문과 특허에서 필요한 정보를 추출하는 데 아르곤을 활용했다. 이를 통해 통상 수주가 걸리던 작업이 수시간으로 단축됐다. 양자화학 소프트웨어 'xTB' 개선에도 적용해 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높였다. 생명과학 분야에서는 효소 설계와 희귀질환 연구에 아르곤이 활용됐다. 구글 연구진은 아르곤으로 수시간 만에 새로운 효소 후보 5개를 설계했으며, 이후 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 설명했다. 가모랩스 연구진은 희귀 폐 발달 질환이 있는 신생아 비식별 유전체를 분석해 기존 SW가 수년간 놓친 염색체 재배열을 찾아냈다고 밝혔다. 양자컴퓨팅 연구에서는 아르곤이 오류 정정 모델 '알파큐비트' 내부 버전을 최적화해 추론 처리량을 약 두 배로 높였다. 핵융합 분야에서는 메릴랜드대 연구진과 복잡한 자기장에 관한 기존 수학적 추측의 반례를 확장하는 연구에 활용했다. 사이버보안 기업 위즈는 정부 기관과 협력해 민감한 데이터와 인프라가 노출될 수 있는 보안 허점을 찾아 보완했다. 의료 인프라에서는 여러 취약점을 연결해 분석한 결과 관리자 권한 확보로 이어질 수 있는 문제를 발견하고 수정한 것으로 전해졌다. 로봇 개발에서는 사람의 동작 영상을 실제 로봇의 움직임으로 전환했다. 아르곤은 사람 주머니를 보드 구멍에 던지는 '콘홀' 경기 영상을 보고 공간 좌표와 관절 움직임을 계산한 뒤 시뮬레이션 코드를 작성했다. 이를 적용한 앱트로닉의 휴머노이드 '아폴로'는 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다. 코라이 카부쿠오글루 구글딥마인드 수석부사장 겸 구글 최고 AI 아키텍트는 공식 블로그에서 "제미나이 4 아르곤은 시작일 뿐"이라며 "앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 선보일 것"이라고 밝혔다.

2026.10.14 09:25김미정 기자

코오롱베니트, AI 도입 넘어 성과 창출 위한 AX 실행 전략 공개

코오롱베니트가 인공지능(AI) 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 기업 업무 혁신(AX) 전략을 공개했다. AI 기술을 도입하는 데 그치지 않고 업무 재설계와 데이터 활용, 성과 측정까지 연결해 기업 현장에서 실질적인 변화를 만드는 데 초점을 맞췄다. 코오롱베니트는 서울 용산구 서울드래곤시티에서 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'을 개최했다고 13일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 행사에는 고객사와 파트너사 관계자 등 약 500명이 참석했다. '고객의 AX 여정'을 주제로 기업의 AX 추진 전략과 산업 현장의 적용 사례를 공유했다. 강이구 코오롱베니트 대표는 환영사에서 AI 도입 자체가 생산성 향상을 보장하지는 않는다고 강조했다. 기술을 익히고 효과를 검증하는 초기 단계를 지나 실제 성과를 내기 위해서는 AI가 맡을 업무와 사람이 판단할 영역을 구분하고, 기존 업무 방식도 함께 바꿔야 한다는 설명이다. 강 대표는 이를 위해 산업과 고객 업무에 대한 이해를 바탕으로 적합한 기술을 선택하는 역량이 중요하다고 밝혔다. 코오롱베니트가 축적한 산업별 경험과 글로벌 솔루션, 100여 개 AI 얼라이언스 참여사로 구성된 협력 생태계를 활용해 고객의 과제 발굴부터 성과 창출까지 지원하겠다는 계획도 소개했다. 장재용 코오롱베니트 DX본부장은 기조연설에서 기업의 AI 활용과 실제 성과 사이에 놓인 간극을 짚었다. 국내 기업의 AI 활용률은 58%지만 AI 전략을 갖춘 기업은 27%에 그치고, 47%는 투자 효과를 측정할 방법이 없다는 조사 결과를 제시했다. AI 시범사업이 늘어나더라도 개별 과제가 서로 연결되지 않고 현업에 안착하지 못하면 성과를 내기 어렵다는 지적이다. 장 본부장은 경영 목표와 동떨어진 과제 선정, 분산된 데이터, 업무 시스템과의 연계 부족, 도입 이후 운영 체계 부재 등을 주요 원인으로 꼽았다. 이에 따라 우선 추진 과제 3~5개 선정부터 인프라 구축, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영에 이르는 6단계 AX 방법론을 제시했다. 기업의 규모와 여건에 맞춰 작은 과제부터 시작하고 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 강조했다. 고객사 사례 발표에서는 코오롱인더스트리의 AX 추진 경험이 소개됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX Innovation 센터장은 석유화학·소재 산업이 원가 경쟁과 공급과잉, 공급망 위험 등으로 사업 환경의 변화를 겪고 있다며 AI 도입 규모보다 이를 통해 창출하는 가치가 중요하다고 설명했다. 홍 센터장은 가치와 핵심성과지표(KPI), 데이터, 프로세스, 아키텍처, 인재, 조직 등 6개 관점의 AX 추진 전략을 공유했다. 구체적인 적용 사례로는 선적서류 자동화 에이전트를 활용해 건당 처리시간을 4시간에서 5초로 단축한 사례와 비전 AI 판별 정확도 99.8%를 달성한 사례를 소개했다. 이 밖에 SK AX 신현우 위원, 서우산업 조성운 사장, 서우첨단소재 심한수 이사가 각 기업의 AX 추진 경험을 발표했다. KAIST 김대식 교수는 'AGI 시대 리터러시와 리더십'을 주제로 특별 강연을 진행했다. 오후에는 데이터 분석과 활용, AX 추진, 기업용 서비스 등 3개 트랙에서 총 17개 세션이 열렸다. Data & Analytics 트랙에서는 자연어 기반 데이터 분석, 합성데이터를 활용한 국가통계 개방, AI 활용을 위한 데이터 준비, 자율제조와 스마트홈 AI 에이전트 등을 다뤘다. AX 저니 트랙에서는 제조 AX 적용 사례와 AI 전문기업 매칭 및 정부지원사업 연계 플랫폼 '엑시드(AXeed)', 산업 현장의 비전 AI, 데이터 이동 없이 시작하는 AI 구축, 기업용 AI 에이전트 통합 관리 등을 소개했다. 엔터프라이즈 서비스 트랙에서는 SAP 전사적자원관리(ERP)와 데이터 통합, SAP S/4HANA 전환, AI 기반 인사관리(HR), 재무·공시 데이터 통합과 환경·사회·지배구조(ESG) 등 기업 핵심 업무의 AX 적용 방안을 공유했다. 행사장에는 3개 트랙과 연계한 테마 부스도 마련됐다. AX Journey 부스에서는 AX 진단과 AI 전문기업 매칭, 정부지원사업 검토 등을 지원하는 AXeed와 AI 얼라이언스 협력 모델을 선보였다. Data & Analytics 부스에서는 클라우데라, SAS와 함께 설비 데이터 분석을 통해 최적 운영 조건을 도출하고 이를 현장에 반영하는 자율형 제조 모델을 소개했다. 생산 수율과 품질 검사, 설비 예지보전, 에너지 관리, 안전 등 적용 분야도 제시했다. Enterprise Service 부스에서는 SAP 기반 ERP 전환과 데이터·AI 활용, AI 기반 HR 혁신, AIoT·AI Home, 재무·공시 데이터 자동화 등 기업 업무에 적용할 수 있는 서비스를 소개했다. 강 대표는 "AX의 성패는 어떤 기술을 도입했느냐가 아니라, 고객의 현장에서 어떤 일이 달라졌느냐로 판가름 난다"며 "이번 행사가 비즈니스에서 AI가 성과를 낼 수 있는 영역과 업무 방식의 변화, 필요한 기술과 파트너를 찾는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.10.13 17:02남혁우 기자

국립공원공단, AI로 야생동물 자동 종 판별 시스템 개발

기후에너지환경부 산하 국립공원공단(이사장 주대영)은 업무 인공지능(AI) 전환 사업의 하나로 국내 야생동물 AI 자동 종 판별 시스템 '반달렌즈 AI'를 개발하고 현장에 적용할 계획이라고 13일 밝혔다. 국립공원공단은 반달렌즈 AI 개발을 계기로 국립공원 내 무인센서카메라에 촬영된 반달가슴곰·산양·여우 등 포유류 17종을 AI가 자동으로 종을 판별해 그간 수작업에 의존해 온 공원자원 영상(이미지) 분석 업무를 자동화할 수 있게 됐다고 전했다. 전국 국립공원에는 1300여 대의 무인센서카메라가 설치돼 연간 평균 약 470만 건의 영상이 수집되고 있다. 국립공원 측은 이들 영상을 기존 인력으로 분석하면 10만 건당 208일이 소요됐으나 반달렌즈 AI를 활용하면 분석 시간이 99% 단축된 10만 건당 8시간에 불과해 업무 효율성이 대폭 향상될 것으로 기대했다. 국립공원공단은 앞으로 이 시스템을 고도화해 사용 편의성을 확대하고, AI 모델을 공개(Hugging Face, GitHub)해 포유류 영상 분석이 필요한 국내외 연구기관, 단체가 공동 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 주대영 국립공원공단 이사장은 “반달렌즈 AI 도입으로 국립공원 자연 자원과 서식지 관리 업무자동화에 한층 더 다가섰다”며 “높아진 업무 효율성을 반영해 생물종과 서식지 보전업무의 전문성을 더욱 강화해 나가며, 해당 시스템의 AI 모델을 공개해 유관기관과 연구기관에서 공동으로 활용할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

2026.10.13 16:46주문정 기자

노타, AI 최적화로 영상관제 인프라 부담↓…제조·건설·교통 공략

노타가 인공지능(AI) 영상관제에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄여 기업 도입 비용 줄이기에 나섰다. 노타는 오는 14일부터 16일까지 일산 킨텍스에서 열리는 '2026 한국건설·안전박람회'에서 '노타 비전 에이전트'를 소개한다고 13일 밝혔다. 코오롱인더스트리 등 20여 개 기업의 산업안전 현장에 적용한 경험을 바탕으로 작업 환경별 활용 방안을 소개할 예정이다. 노타에 따르면 최적화 기술을 적용하면 동일한 서버 자원으로 분석할 수 있는 영상 채널 수를 기존 대비 최대 2배 늘리거나 서버 구축 비용을 최대 85% 절감할 수 있다. 고객은 기존 인프라를 활용하거나 요구 성능과 예산에 맞는 하드웨어(HW)를 선택해 관제 범위를 확대할 수 있다. 핵심은 AI 모델 연산량과 메모리 사용량을 줄이고 HW 특성에 맞춰 실행 성능을 높이는 것이다. 이를 통해 수백 개 영상 채널을 효율적으로 분석하며 서버·클라우드부터 모바일·엣지 기기까지 다양한 환경에서 구동할 수 있다는 설명이다. 노타 비전 에이전트는 비전언어모델(VLM) 기반으로 영상 속 객체와 행동·상황의 맥락을 실시간 분석한다. AI 에이전트가 분석 결과를 자연어로 설명하고 주요 내용을 보고서로 자동 작성해 관리자의 영상 확인과 상황 기록 부담을 줄인다. 노타는 이번 박람회에서는 중장비 안전관리와 작업절차 준수 확인, 위험 상황 검지, 보호구 착용 확인 기능을 소개한다. 참관객이 보호구를 착용하고 체험용 제한구역에 들어가면 착용 여부와 출입을 분석해 모니터에 표시하는 체험 프로그램도 운영한다. 부스 상담 고객 중 희망 기업에는 무료 현장 방문 상담을 제공한다. 노타의 건설안전 전문가가 현장 위험 요인을 진단하고 AI 에이전트를 활용한 맞춤형 개선 방안을 제안할 예정이다. 채명수 노타 대표는 "기업 AI 도입이 확대될수록 단순히 좋은 AI 모델을 확보하는 것보다 보유한 컴퓨팅 인프라에서 얼마나 효율적으로 AI를 운영할 수 있는지가 중요해지고 있다"며 "우리는 모델과 HW를 함께 최적화해 고객이 기존 인프라 활용도를 높이고 AI 도입과 운영 비용을 낮출 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.13 15:46김미정 기자

시스코 "AI 에이전트 통제, 네트워크·보안 통합이 핵심"

"인공지능(AI) 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고 무슨 행동을 하는지 정확히 파악하려면, 네트워크와 보안을 통합해야 합니다. 그래야 에이전트가 어디서 작동하든 통일된 보안 정책을 적용하고, 업무에 필요한 권한만 줄 수 있습니다." 무케시 찬드 탭리얄 시스코 APJC 지역 SASE 비즈니스 리더는 13일 서울 아셈타워에서 열린 'AI 시대의 사이버보안 미디어 라운드테이블' 기자간담회에서 이같이 밝혔따. 그는 네트워크와 보안을 통합한 '시스코 SASE'의 AI 에이전트 통제 역량을 소개했다. 시스코 SASE는 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)와 클라우드 기반 보안 솔루션 '시큐어 액세스'를 결합해 연결과 접근 통제를 함께 관리하는 것이 핵심이다. 탭리얄 리더는 AI 에이전트 활동을 충분히 파악하려면 보안 솔루션이 수집하는 정보만으로는 한계가 있다고 진단했다. 에이전트가 네트워크를 통해 데이터와 모델에 접근하는 만큼 보안 이벤트와 네트워크 정보를 함께 확인해야 한다는 설명이다. 그는 "앞으로 SSE와 방화벽, 엔드포인트 탐지·대응(EDR) 로그만으로는 충분하지 않다"며 "엔드포인트와 에이전트 활동을 전반적으로 파악하려면 네트워킹 역량이 중요하다"고 강조했다. 그는 보안 통합 주요 효과로는 보안 정책 일관성을 꼽았다. 네트워크와 보안 시스템이 분리됐으면 기업 내부에서 설정한 접근 정책을 클라우드 환경까지 동일하게 적용하고 관리하기 어렵다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "우리는 SASE를 통해 네트워크에 적용한 정책이 보안 클라우드까지 이어지도록 지원한다"며 "SD-WAN이 연결과 트래픽을 관리하고 시큐어 액세스가 접근 권한과 보안 정책을 집행하는 구조"라고 설명했다. 이어 "여러 환경에 걸친 접근 수준과 에이전트의 행동을 통합적으로 관리할 수 있다"고 덧붙였다. 그는 통합 방식이 장애 원인을 분석하는 과정도 단순화할 수 있다고 밝혔다. 기존 분산된 환경에서 오류가 발생하면 문제 원인을 구분하기 어려울 수 있다는 이유에서다. 여러 영역 정보를 한 화면에서 확인하면 원인 파악과 대응에 도움이 된다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "네트워크와 보안이 분리됐으면 문제 원인을 식별하기 어렵고 담당 조직 간 책임을 떠넘기는 상황도 생길 수 있다"며 "네트워크와 보안을 함께 볼 수 있도록 제공하면 문제 해결이 수월해진다"고 강조했다. 시스코는 이런 통합 구조를 AI 에이전트 권한 관리에도 적용한다고 밝혔다. 에이전트의 소유자와 역할을 식별하고 접근 가능한 모델 컨택스트 프로토콜(MCP) 서버와 도구를 파악해 업무에 필요한 권한만 부여하도록 지원한다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "사용자가 만든 AI 에이전트가 그 사용자와 동일한 권한을 가져서는 안 된다"며 "에이전트가 작업을 수행하는 데 필요한 접근 권한만 제공할 수 있도록 신원과 의도에 대한 가시성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.10.13 15:21김미정 기자

와이즈넛, AI페스타 참가…대화로 AI 에이전트 제작 시연

와이즈넛이 대화로 인공지능(AI) 에이전트를 직접 만드는 제작 환경을 앞세워 민간 시장 공략에 나섰다. 와이즈넛은 지난 6~8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 26'의 에이전틱 AI+X 특별관에 참가해 대화형 AI 에이전트 제작 방식을 선보였다고 13일 밝혔다. 참관객들은 원하는 업무를 말로 설명하듯 입력해 업무용 에이전트를 직접 만드는 과정을 체험했다. 제작 방식 핵심은 사용자 설명을 바탕으로 AI가 필요한 도구와 처리 단계를 선택하고 연결해 업무 흐름을 자동으로 구성하는 것이다. 제작 후 대화로 내용을 수정하거나 실행 조건을 바꿀 수 있으며 같은 화면에서 결과를 바로 검증할 수 있다. 이런 기능은 와이즈넛의 AI 에이전트 제작 도구 '와이즈 에이전트 랩스'에 적용된다. 해당 도구는 최근 소프트웨어(SW) 품질인증인 GS인증 1등급을 받았으며 조달청 디지털서비스몰에도 등록됐다. 와이즈넛은 행사 현장에서 금융·제조·유통 등 민간 기업 관계자 도입 상담도 진행했다. 실무 담당자들은 현업 부서가 직접 에이전트를 제작·수정할 수 있다는 점에 관심을 보였인 것으로 전해졌다. 와이즈넛은 AI 에이전트 활용이 시범 적용을 넘어 실제 업무로 확산하면서 현업 중심 제작 환경에 대한 수요가 커지고 있다고 봤다. 이번 행사에서 확인한 공공기관과 민간 기업의 수요를 바탕으로 후속 도입 논의를 이어가고 산업별 맞춤형 에이전트 공급을 확대할 계획이다. 강용성 와이즈넛 대표는 "AI 에이전트 확산 핵심은 에이전트를 만드는 주체가 개발자에서 업무를 가장 잘 아는 현업 실무자로 옮겨가는 데 있다"며 "누구나 대화로 에이전트를 만들 수 있는 환경을 기반으로 제작부터 운영, 확산까지 전 과정을 지원해 산업 현장에서 AI 에이전트가 실질적인 업무 성과로 이어지도록 하겠다"고 말했다.

2026.10.13 14:46김미정 기자

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