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[종합] 롯데이노베이트 '어닝 서프라이즈'…데이터센터 대외 수주 확대

롯데이노베이트가 3분기 수익성 중심의 선별 수주와 사업 운영 효율화에 힘입어 영업이익이 시장 기대치를 넘어섰다. 내년에는 데이터센터 구축·운영 사업과 글로벌 클라우드 관련 사업을 중심으로 매출 확대를 추진할 것으로 보인다. 롯데이노베이트는 연결 기준 올해 3분기 매출 2840억 1000만원, 영업이익 124억 4500만원을 기록했다고 2일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 2.3%, 영업이익은 88.0% 증가했다. 영업이익은 시장 전망치 110억원을 약 13% 웃돌았다. 매출은 시장 전망치 2864억원과 비슷한 수준을 기록했다. 영업이익률은 약 4.4%로 전년 동기 대비 2.0%포인트 상승했다. 이에 대해 롯데이노베이트는 선별 수주와 사업 운영 효율화, 자회사 손익 개선 등이 영업이익 증가에 영향을 미쳤다고 설명했다. 또 기존 IT서비스 사업 수익 기반을 유지하면서 성장사업에 역량을 집중한다는 전략이다. 다만 당기순손실은 71억 700만원으로 전년 동기 대비 적자 전환했다. 법인세비용차감전계속사업손실은 76억 900만원, 지배기업 소유주지분 기준 순손실은 52억 3300만원이다. 또 올해 1~3분기 누적 매출은 8396억 8400만원으로 전년 동기 대비 0.4% 감소했다. 같은 기간 영업이익은 345억 5900만원으로 60.0% 증가했지만, 순이익은 56억4400만원으로 44.0% 줄었다. 롯데이노베이트는 향후 매출 확대를 이끌 사업으로 데이터센터를 내세웠다. 글로벌 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 관련 사업 확대와 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 매출 반영이 성장의 핵심 동력이 될 것으로 제시했다. 대표적으로 캄스퀘어 데이터센터 위탁운영과 이지스자산운용의 엣지 데이터센터 설계·구축·운영, 안산 대형 데이터센터 위탁운영 사업 등을 확보하며 대외 고객 기반을 넓히고 있다. 롯데이노베이트는 그룹 계열사 중심의 사업에서 외부 기업과 글로벌 고객으로 수주 범위를 확대하고 확보한 사업을 매출로 연결할 계획이다. 교보증권 김동우 연구원은 올해 비용 효율화에 이어 내년부터 데이터센터를 중심으로 매출 성장이 확대될 것으로 전망했다. 연결 매출에서 데이터센터 사업이 차지하는 비중은 올해 18.4%에서 2027년 20.9%, 2028년 25.3%로 높아질 것으로 추정했다. AI 분야에서는 AI 전환(AX) 사업과 피지컬 AI 현장 적용을 추진한다. 로봇 학습과 산업 현장 실증을 바탕으로 향후 서비스형 로봇 사업으로 확장할 기반을 마련할 계획이다. 모빌리티 분야에서는 AI 기반 스마트톨링과 자율주행 기술을 중심으로 국내 실증과 해외 시장 진출을 추진한다. 롯데이노베이트 측은 "내년을 기존 사업의 수익성 강화와 신성장사업의 외형 확대를 병행하는 해로 삼고 데이터센터 중심의 대외 매출 확대와 AI·모빌리티 사업화를 통해 지속 가능한 성장 기반을 강화해 나갈 계획"이라며 "수익성 중심의 경영 기조를 유지하면서 미래 성장사업의 매출 기여도를 높여 중장기 실적 성장과 기업가치 제고에 주력할 방침"이라고 밝혔다.

2026.11.02 11:26남혁우 기자

국가유산청, 덕수궁서 AI 황실 만찬 체험전…식재료 골라 요리 이미지 구현

대한제국 황실의 서양식 연회 문화를 살펴보고, 인공지능(AI)으로 자신만의 만찬을 구성하는 체험 전시가 덕수궁에서 열린다. 국가유산청 궁능유적본부 덕수궁관리소는 다베로아트와 서울 중구 덕수궁 돈덕전에서 특별전 '대한제국 황실 만찬, AI로 차리다'를 개최한다고 2일 밝혔다. 오는 3일부터 내년 3월 28일까지 진행되는 이번 전시는 국가유산청이 지난 10년간 축적한 황실 연회 문화의 연구·재현·전시 성과에 생성형 AI 기술을 접목했다. 관람객이 직접 식재료 모형을 선택하면 AI가 요리 이미지와 메뉴 이야기를 만들어내는 참여형 전시다. 관람객은 양고기·꿩고기·연어·트러플·캐비어 등 당시 서양식 연회에 쓰인 식재료 모형 30종 가운데 원하는 재료를 골라 식탁에 올린다. 센서가 재료를 인식하면 생성형 AI가 요리 이미지를, 대규모 언어 모델(LLM)이 메뉴명과 요리 이야기를 국문과 영문으로 생성한다. 조리 과정은 벽면의 디지털 주방에서 펼쳐지며, 완성된 요리 이미지는 프로젝션 매핑 기술로 중앙 식탁 위 접시에 구현된다. 체험 시간은 5분 안팎이다. 전시장에서는 이화문 샹들리에와 철제 조리도구, 이화문 양식기 등 황실 연회 관련 유물과 전시품 60여 건도 선보인다. 복식과 서적, 식기 등을 통해 디지털 체험의 바탕이 된 역사와 문화를 함께 소개한다. 벽면의 27m 규모 LED 미디어월에는 대한제국 문관·무관과 각국 외교관이 대례복 차림으로 참석한 황실 만찬 영상이 펼쳐진다. 인물의 복식과 훈장을 고증한 영상에 샹들리에와 조명, 음향을 더해 연회 분위기를 연출한다. 이번 전시는 한국콘텐츠진흥원의 '2026년 인공지능 콘텐츠 제작 지원사업'에 선정된 다베로아트와 덕수궁관리소의 민관 협력으로 마련됐다. 덕수궁관리소는 앞으로도 황실 문화유산 연구 성과에 디지털 기술을 접목한 전시와 콘텐츠를 선보일 계획이다.

2026.11.02 10:51정진성 기자

정부, 국민 AI 서비스 추진…단장에 김세웅 전 카카오 부사장

정부가 민간 전문가를 앞세워 대국민 인공지능(AI) 서비스 개발에 속도를 낸다. 과학기술정보통신부는 김세웅 전 카카오 AI 시너지 성과리더가 국민AI서비스혁신추진단장으로 선임됐다고 2일 밝혔다. 김 단장은 이날부터 업무를 시작한다. 서류전형과 면접전형 등을 거쳐 최종 선발됐으며 임기는 2028년 9월 30일까지다. 김 단장은 AI 기술 개발부터 서비스 사업화, 인프라 구축 경험을 쌓은 민간 전문가다. 2009년 기술 스타트업 마이티웍스를 창업해 경영한 이후 카카오에서 일했다. 과기정통부는 이런 경험과 조직 운영 역량 바탕으로 추진단의 조속한 안정화와 서비스 개발 성과를 이끌 적임자로 평가했다. 추진단은 민간 혁신성과 공공 책임성을 바탕으로 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 개발·제공하기 위해 올해 신설됐다. 외주 중심 개발 방식과 달리 개발 인력이 국민 수요를 직접 발굴하고 문제를 해결하며 서비스를 만드는 것이 특징이다. 개발은 임기제 공무원으로 채용된 민간 개발자 26명과 공공부문에서 AI 개발 역량을 보유한 'AI 챔피언'이 주축을 이룬다. 추진단은 본격 가동과 서비스 개발 역량을 강화하기 위해 11월 초부터 민간 전문인력을 추가 채용할 예정이다. 김세웅 국민AI서비스혁신추진단장은 "민간 개발 속도와 혁신성, 공공 책임성을 결합해 국민에게 실질적인 도움이 되는 AI 서비스를 빠르게 선보일 것"이라고 밝혔다.

2026.11.02 10:35김미정 기자

[AI 고속도로] 호주 1GW AI 데이터센터 제동…환경 규제에 가동 일정 차질

호주에서 추진 중인 1기가와트(GW) 규모 인공지능(AI) 데이터센터 사업이 환경 심사 지연으로 당초 전력 공급 목표를 철회했다. AI 인프라 확충 경쟁이 치열해지는 가운데 전력 확보뿐 아니라 환경 규제와 지역사회 수용성이 사업 추진의 핵심 변수로 떠오르는 모습이다. 2일 로이터통신에 따르면 호주 스타트업 에너지 노스는 북부 노던테리토리 지역에서 추진 중인 '프로젝트 아레스'의 첫 전력 공급 목표를 재조정하기로 했다. 당초 2028년 6월 28일 전력 공급을 시작할 계획이었지만 환경 심사 지연으로 기존 일정을 유지하기 어려워졌기 때문이다. 프로젝트 아레스는 호주 북부 바클리 지역에 1GW 규모 AI 데이터센터를 조성하는 사업이다. 주요 도시에서 수백 킬로미터 떨어진 외딴 목장 부지에 태양광과 가스 발전 설비를 구축해 외부 전력망에 의존하지 않고 전력을 공급하는 방식으로 추진된다. 그러나 노던테리토리 환경보호청은 지난달 7일 환경 심사에 더 많은 시간이 필요하다며 당초 정해진 7주 심사 기한을 중단했다. 호주 연방정부가 데이터센터와 AI 인프라 관련 정책을 마련하고 있어 추가 검토가 필요하다는 이유에서다. 환경 당국은 용수 사용과 원주민 성지 훼손 등 10개 분야에서 환경 영향을 우려했다. 사업 계획에는 연간 최대 40억 리터 지하수 취수와 가스 발전 설비, 태양광 발전단지 등이 포함됐다. 전체 사업 구역은 약 1860㎢이며 이 가운데 개발로 영향을 받을 수 있는 면적은 최대 약 191㎢로 추산됐다. 건설 노동자 최대 4300명을 수용할 숙소와 비행장도 조성할 예정이다. 환경보호청은 사업자가 제시한 환경 영향 저감 대책의 실효성을 충분히 신뢰하기 어렵다고 평가했다. 이에 사업자에게 정식 환경영향평가서(EIS) 제출을 요구하고 연방정부와 추가 협의를 진행하기로 했다. 다만 사업 자체를 불허한 것은 아니며 새로운 심사 일정도 확정되지 않았다. 에너지 노스도 기존 일정을 유지하기 어렵다는 입장이다. 회사는 환경영향평가 기준이 확정되면 사업 일정을 다시 제시할 방침이다. 대니얼 헌터 에너지 노스 프로젝트 개발 담당 부사장은 "2028년 6월 일정은 사업 신청 당시 제시한 잠정 계획으로, 현재는 해당 일정에 맞춰 사업을 추진하지 않고 있다"고 밝혔다. 호주 내 다른 데이터센터 사업도 전력 공급과 지역사회 반발로 어려움을 겪고 있다. 로이터에 따르면 데이터센터 사업자 넥스트DC는 멜버른에서 추진하던 약 250메가와트(MW) 규모 증설 일정을 전력 공급 문제로 연기했다. 호주 부동산 개발업체 굿맨그룹도 시드니에서 주민 반발에 부딪혀 약 90메가와트(MW) 규모 데이터센터 개발 사업을 철회했다. 노던테리토리에선 프로젝트 아레스 외에도 약 2GW 규모 데이터센터가 추진되고 있다. 두 사업의 계획 용량을 합치면 3GW에 달한다. 이는 노던테리토리 전체 전력망 최대 수요의 약 10배 수준으로, 자체 발전 설비를 활용하더라도 연료 공급과 환경 영향을 둘러싼 검증이 필요하다는 지적이 나온다. 이번 사례는 AI 데이터센터 구축에 속도를 내는 동시에 환경 규제 대응과 지역사회 수용성 확보에도 주력해야 한다는 점을 시사한다. 국내에선 내년 3월 AI 데이터센터 특별법 시행을 앞두고 인허가 절차 간소화와 전력 공급 지원 등 산업 육성 방안을 추진하고 있다. 특히 국내에서도 대규모 AI 데이터센터 구축을 추진하는 과정에서 전력과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 의견 수렴 등을 사전에 검토할 필요가 있다는 분석이 나온다. 인허가 절차를 간소화하더라도 환경 문제와 지역사회 반발을 해소하지 못하면 실제 착공과 가동이 지연될 수 있어서다. 애덤 벡 호주 도시계획 전문가는 로이터에 "기존 도시계획 체계는 이처럼 대규모 사업을 염두에 두고 설계되지 않았다"며 "지역사회 우려가 커지고 있으며 실제 AI 데이터센터 사업 추진에도 영향을 미치고 있다"고 말했다.

2026.11.02 10:34한정호 기자

AI 바꾸는 의료현장과 미래 논의

인공지능(AI)이 의료 패러다임을 어떻게 변화시키고 있고, 어떤 방향으로 발전시켜 나가야 할지 현재와 미래를 짚어보는 자리가 마련됐다. 을지대학교의료원은 창립 70주년을 맞아 인공지능(AI)과 데이터, 디지털 기술이 의료현장에 가져올 변화와 미래의료의 방향을 논의하는 의학심포지엄을 지난 30일 개최했다. 'AI와 함께하는 미래의료'란 주제로 열린 이번 심포지엄에서는 의료현장에 빠르게 도입되고 있는 AI와 데이터, 디지털 기술로 변화하는 의료와 발전 가능성을 국내외 전문가들이 모여 논의했다. 우선 기조강연에 나선 서준범 서울아산병원 교수는 '인공지능 10년 : 의료혁신의 미래'를 주제의 강연을 통해 지난 10년간 의료 인공지능기술 개발과 도입으로 인한 변화, 생성형 AI 기술 발전과 함께 예상되는 의료인공지능기술의 새로운 가능성으로 바라본 의료혁신의 방향을 제시했다. 이와 함께 국가인공지능전략위원회에서 바라보는 보건의료분야의 인공지능 전환과 관련된 핵심적인 논제들과 이에 따라 수립된 AI 기본의료 전략 수립의 배경 등도 설명했다. 정재승 카이스트(KAIST) 교수는 '휴머노이드 AI 시대-인간은 무엇을 준비해야하나'를 주제로 한 발표에서 AI로 인한 의료 패러다임의 변화에 대해 전망했다. 정 교수는 “웨어러블 기기와 생체신호를 통한 24시간 건강모니터링, AI를 이용한 질병 발생 및 악화 예측, 휴머노이드 로봇과 가정용 의료로봇을 통한 일상적 건강관리, 병원에 오기전부터 시작되는 개인별 예방의학 등 병원은 치료 중심에서 예측, 예방 중심으로 변화하고 있다”라며 “이제는 병원에서 환자를 기다리는 의학에서 가정과 도시가 거대한 병원으로 변할 것”이라고 말했다. 또 각 세션에서는 ▲데이터가 이끄는 보건의료 : 정책에서 병원 기반 의료전략까지 ▲의료 AI의 현주소: 병원 현장에서의 임상 적용과 성과 ▲AI와 로봇 기반 의료시스템의 통합과 진화 등 보건의료에서 AI가 가져온 정책변화와 임상현장의 성과, 향후 의료 패러다임의 변화를 짚어봤다. 이날 행사에서 박준영 을지재단 회장은 창립 70주년을 맞은 을지대학교의료원이 지난 70년 동안 축적해온 의료·교육 역량을 바탕으로 새로운 100년을 준비해야 한다고 강조하는 한편, AI와 데이터, 디지털 기술을 적극적으로 활용해 미래의료 경쟁력을 높이는 한편, 급변하는 의료환경 속에서도 을지재단의 핵심가치인 '인간사랑·생명존중'을 이어가겠다는 미래 방향을 제시했다. 을지대학교의료원은 이번 심포지엄을 창립 70주년을 기념하는 학술행사이자 새로운 100년을 준비하는 미래의료 전략을 논의하는 자리로 마련했다. 지난 70년 동안 축적해온 의료·교육 역량을 바탕으로 급변하는 의료환경에 선제적으로 대응하고, AI와 데이터, 디지털 기술을 활용해 환자 중심의 미래의료를 구현해 나간다는 계획이다. 을지대학교의료원 관계자는 “창립 70주년을 맞아 의료의 미래를 이끌 AI와 데이터, 디지털 기술을 중심으로 전문가들과 함께 미래의료의 방향을 논의하는 뜻깊은 자리를 마련했다”라며 “국내외 전문가들의 다양한 경험과 지식을 공유하고 새로운 의료의 가능성을 모색하는 자리가 되길 기대한다”고 말했다.

2026.11.02 10:12조민규 기자

LG CNS, 인니에 30MW AI 데이터센터 완공…해외 공략 신호탄

LG CNS가 인도네시아에서 30메가와트(MW)급 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 완료하며 해외 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 국내 기업이 해외 고객사 AI 데이터센터를 현지에 직접 구축한 첫 사례로, 향후 수전용량을 400MW까지 확대하고 아시아태평양 지역으로 사업을 넓힌다는 전략이다. LG CNS는 인도네시아 자카르타에 30MW급 하이퍼스케일 AI 데이터센터 구축을 완료했다고 2일 밝혔다. 회사 측에 따르면 데이터센터 완공 전 전체 수용 용량에 해당하는 고객 확보도 마쳤다. 이번 사업은 지난해 인도네시아 시나르마스 그룹과 한국투자리얼에셋운용이 설립한 합작법인 KMG가 발주했다. LG CNS는 국내에서 축적한 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 해외 고객사 AI 인프라 구축 사업을 수행했다. 해당 데이터센터는 차세대 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 컴퓨팅 환경을 지원하도록 설계됐다. AI 서버에서 발생하는 높은 열을 효율적으로 처리하기 위해 공랭식과 액체냉각을 결합한 하이브리드 냉각 구조를 도입했다. 이번 1단계 구축에선 공기를 순환시켜 서버 내부 온도를 낮추는 공랭식 냉각 시스템을 적용했다. 향후 후속 단계에선 액체냉각 시스템을 추가해 고밀도 GPU 서버에서 발생하는 발열에 대응할 계획이다. 전력 공급 체계도 고밀도 AI 서버 환경에 맞춰 구축했다. LG CNS는 랙당 300킬로와트(kW) 이상 전력 수요에 대응할 수 있는 시스템을 마련했다. 일반 데이터센터 랙 한 개에 필요한 전력량의 약 60배 수준으로, 다수 GPU가 탑재된 서버에도 안정적으로 전력을 공급할 수 있다는 설명이다. 전력 인프라는 이중화했다. 주전원 공급이 중단되더라도 예비전력을 활용해 운영을 이어갈 수 있도록 설계해 데이터센터 가용성과 운영 안정성을 높였다. 이번 사업에는 LG그룹 계열사 역량을 결합한 '원(One) LG' 통합 솔루션도 적용됐다. LG CNS가 데이터센터 설계·구축·운영을 맡고 LG전자는 공조 시스템, LG에너지솔루션은 배터리 기술을 제공하는 방식이다. LG CNS는 이를 통해 전력과 냉각, 에너지 인프라를 통합 제공하는 사업 모델을 해외 현장에 적용했다. 향후 글로벌 AI 데이터센터 사업에서 그룹 차원 통합 솔루션을 활용할 수 있는 구축 사례를 확보했다는 평가다. 사업 규모도 추가 확대할 계획이다. LG CNS는 현재 후속 단계 구축을 위한 설계를 진행 중이며, 해당 사업이 완료되면 데이터센터 전체 수전용량은 400MW 규모로 늘어날 예정이다. 해외 사업 확대에도 속도를 낸다. 인도네시아 구축 경험을 바탕으로 말레이시아와 태국, 베트남, 필리핀, 일본 등 아시아태평양 주요 국가에서 AI 데이터센터 사업을 추진할 계획이다. 국내에서도 데이터센터 사업 모델을 다변화하고 있다. 기존 코로케이션과 DBO 사업을 비롯해 사전제작 모듈형 데이터센터, GPU 구독 서비스(GPUaaS), 액체냉각 인프라 구축 등으로 사업 영역을 확대하고 있다. 향후 AI 인프라에 플랫폼과 서비스를 결합한 'AI 팩토리' 사업까지 확장한다는 구상이다. 현신균 LG CNS 사장은 "인도네시아 AI 데이터센터 구축 완료는 우리가 국내에서 축적한 데이터센터 역량을 해외 고객에게 제공하고 글로벌 시장에서 사업 경쟁력을 입증한 의미 있는 성과"라며 "이를 교두보로 삼아 AI 컴퓨팅 수요가 급증하고 있는 아시아태평양 지역을 비롯한 글로벌 시장에서 AI 데이터센터와 AI 팩토리 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.11.02 10:01한정호 기자

[AI는 지금] "호출 없이 대응"…딥시크, 자율형 코딩 에이전트 공개

딥시크가 개발자 요청 없이 문제를 푸는 인공지능(AI) 기술을 앞세워 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등과 자율형 코딩 시장 경쟁에 나섰다. 1일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 딥시크 하네스팀은 위챗을 통해 오픈소스 코딩 에이전트 '슈퍼 에이전트' 시제품을 공개했다. 슈퍼 에이전트는 개발자들이 참여한 단체 채팅방에서 코딩 문제에 관한 피드백을 능동적으로 살필 수 있다. 개발자가 별도 호출하지 않아도 대화에서 다루는 문제에 해결책을 제안할 수 있다. 이번 제품을 공개한 하네스 팀은 딥시크가 올해 초 신설한 조직이다. 앤트로픽을 비롯한 미국 주요 AI 기업 코딩 서비스와 경쟁할 에이전트 개발을 지원하는 데 주력해 왔다. 하네스는 거대언어모델(LLM)이 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 뒷받침하는 소프트웨어 구조다. 앤트로픽 등도 코딩을 비롯한 업무를 더 효율적으로 처리하도록 하네스를 설계해 왔다. 앞서 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등이 개발 업무 자동화에 집중하면서 경쟁 초점도 코드 작성 지원에서 복잡한 작업을 스스로 처리하는 에이전트로 넓어지고 있다. 이에 발맞춰 딥시크도 개발자의 대화를 살피고 먼저 해결책을 제안하는 기능을 앞세워 사람 개입을 줄이는 방향으로 경쟁력을 확보하려는 구상이다. 딥시크는 "슈퍼 에이전트 목표는 인간 개입을 최소화하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것" 주의를 가능한 한 적게 요구하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것"이라고 밝혔다

2026.11.02 09:31김미정 기자

"한 번 설정으로 AI 학습 거부"…오픈AI·구글·MS·앤트로픽 동참

앞으로 웹사이트 운영자가 설정 한번 만으로 주요 인공지능(AI) 기업에 콘텐츠 학습 거부 의사를 전달할 수 있게 된다. 그동안 AI 기업마다 별도의 크롤러 차단 규칙을 설정해야 했지만 앞으로는 공통 규칙을 적용해 여러 기업에 한꺼번에 학습 거부 의사를 표시할 수 있다. 1일 오픈AI, 구글, 마이크로소프트, 앤트로픽은 웹사이트의 AI 학습 관련 공통 신호를 수용하겠다는 계획을 발표했다. 국제인터넷표준화기구(IETF)의 AI 선호도(AIPREF) 작업반에서 논의 중인 기술을 기반으로 한다. 핵심은 웹사이트의 '로봇 배제 표준(robots.txt)' 파일에 AI 학습 거부 의사를 공통으로 표시하는 것이다. robots.txt는 검색엔진이나 AI 크롤러가 웹사이트 콘텐츠에 접근하는 방식을 설정하는 파일이다. 기존에는 오픈AI의 'GPT봇', 구글의 '구글 익스텐디드' 등 기업별로 다른 크롤러나 정책 식별자를 지정해 각각 규칙을 관리해야 했다. 새로운 방식은 공통 식별자를 사용해 여러 AI 기업에 동일한 학습 거부 의사를 전달할 수 있도록 한다. robots.txt 파일에 'User-Agent: __usage_ai-training'과 'Disallow: /'라는 두 줄을 추가하면 된다. 이는 웹사이트 전체 콘텐츠를 AI 모델 학습에 사용하지 말라는 의사를 나타낸다. 특정 경로만 학습을 허용하거나 거부하도록 세부 설정하는 것도 가능하다. 주요 AI 기업들은 공통 신호를 기존 설정 기능과 병행해 적용할 예정이다. 오픈AI는 앞으로 수개월 내 관련 기능을 구현하고 구체적인 적용 방식을 공개할 계획이다. 구글은 2027년 초부터 지원할 예정이다. 별도의 구글 익스텐디드 설정이 없다면 공통 신호를 기존 구글 익스텐디드의 학습 거부 설정과 동일하게 해석한다. MS는 2027년 2월 1일부터 새로운 설정을 적용한다. AI 모델 학습뿐 아니라 AI가 답변을 생성할 때 외부 콘텐츠를 참고하는 '그라운딩'도 별도로 관리할 수 있도록 지원한다. MS는 기존에 검색엔진의 웹페이지 저장본 제공을 제한하는 '노아카이브'와 '노캐시' 설정을 AI 콘텐츠 활용 제한에도 사용해 왔다. 노아카이브는 콘텐츠를 AI 답변과 학습에서 제외하고, 노캐시는 웹페이지 전체 대신 주소와 제목, 요약 정보 등만 활용하도록 제한하는 방식이다. 이러한 기존 설정을 이용하던 웹사이트는 2027년 3월 1일 이전까지 새로운 방식으로 전환해야 한다. 앤트로픽 역시 공통 신호 지원을 위한 구현 작업에 착수했다. 다만 이번 공통 신호는 AI 학습을 위한 콘텐츠 활용에 관한 의사를 전달하는 것으로, 웹사이트 접근이나 검색 결과 노출 자체를 차단하는 기능은 아니다. AI가 검색 결과 등을 참고해 답변을 생성하는 행위도 공통 신호의 직접적인 적용 대상은 아니다. 또한 현재는 IETF의 정식 표준이 아닌 개별 인터넷 초안 단계다. 이를 따르지 않는 AI 기업에 대한 강제력이 없어 실제 효과는 관련 사업자의 참여와 준수 여부에 달려 있다. 이번 규격 초안을 작성한 앤트로픽의 케빈 켈리는 IETF 메일링리스트에서 "이는 콘텐츠 활용에 관한 의사 표시이지, 크롤링 트래픽을 통제하기 위한 신호가 아니다. 두 기능은 의도적으로 분리돼 있다"고 설명했다.

2026.11.01 14:44남혁우 기자

깃허브 CTO "AI 에이전트에 맞는 '깃' 만들 것…오류 검토 기능 강화"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)이 코드를 더 많이, 빠르게 만들고 있습니다. 우리는 이에 맞게 개발 시스템을 바꿀 것입니다. AI가 불필요한 작업을 반복하지 않게 할 것입니다. 코드에 문제가 있는지도 더 쉽게 확인할 있게 지원합니다. 개발자는 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하고 최종 판단에 집중할 것입니다." 블라드 페도로프 깃허브 최고기술책임자(CTO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 인터뷰에서 AI 에이전트 작업 방식에 맞춰 깃(Git) 기능과 API를 추가 개선하겠다고 밝혔다. 관련 작업은 내년 1분기에 진행할 예정이다. 깃은 코드를 언제, 누가, 어떻게 수정했는지 기록하는 버전 관리 기술이다. 여러 개발자가 각자 수정한 코드를 합치거나 문제가 생겼을 때 이전 상태로 되돌릴 수 있도록 돕는다. 깃허브는 이를 바탕으로 온라인에서 코드를 저장하고 변경 내용을 검토하며 협업하는 환경을 제공해 왔다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트가 코드 작성과 수정에 참여하면서 이를 지원하는 개발 환경도 달라져야 한다고 설명했다. 그는 "사람이 하루 한 번 수행할 것으로 가정하고 만든 API는 같은 작업을 1분에 여러 번 수행하는 에이전트에게 효율적이지 않다"고 말했다. 이에 깃허브는 코드 변경이 발생하면 시스템이 에이전트에게 알려주는 API 개선을 추진한다. 에이전트가 변경 여부를 계속 확인하는 대신 알림을 받은 뒤 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 이를 통해 불필요한 확인 요청을 줄이고 시스템 부담을 낮추려는 것이다. 이와 함께 작업에 필요한 코드만 골라 불러오는 '부분 체크아웃' 기능도 개선한다. 프로그램 일부를 수정할 때 관련 부분만 작업 공간에 가져오는 기능이다. 에이전트가 불필요한 코드까지 다루는 부담을 줄여 작업 효율을 높일 수 있다. 페도로프 CTO는 "과거에는 상대적으로 덜 중요했던 부분 체크아웃 같은 기능이 앞으로는 훨씬 중요해질 것"이라고 설명했다. 해당 업데이트 계획은 이번 유니버스에서 소개된 깃 시스템 확장성 강화와도 연결된다. 시스템이 더 많은 작업을 처리하도록 하면서 에이전트의 불필요한 요청·작업까지 줄이겠다는 구상이다. 그는 "병목을 없애고 에이전트가 더 효율적으로 일하게 하면 작업 속도를 높일 수 있다"며 "개발자는 일상적인 업무에서 겪는 병목을 줄일 것"이라고 내다봤다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트 시대에 깃 자체가 필요 없어질 것이라는 주장에는 신중한 입장을 보였다. 그는 "미래는 아무도 알 수 없다"며 "분명한 것은 깃이 에이전트와 더 조화롭게 작동할 수 있다는 것"이라고 강조했다. "어제 쓴 기술, 오늘 필요 없을 수도…AI 검토 시스템 투자" 페도로프 CTO는 AI가 작성한 코드 오류를 찾아내는 검토 기술에도 투자를 강화할 것이라고 밝혔다. 코드 생성량이 늘어날수록 사람이 모든 내용을 같은 수준으로 살펴보기 어려운 만큼 오류 가능성이 높은 부분에 검토를 집중하도록 돕겠다는 전략이다. 깃허브는 이를 위해 코드 변경 사항을 작은 단위로 나누는 '스택형 풀 리퀘스트(PR)'와 AI가 코드를 자동 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰'를 결합하고 있다. 변경 내용을 파악하기 쉽게 나누고, 그중 실수가 의심되는 부분을 보여줘 개발자가 우선 확인하도록 하는 방식이다. 페도로프 CTO는 "개발자가 많은 코드를 생성하면 모든 코드를 1~2년 전과 같은 깊이로 검토할 수는 없다"며 "정말 중요한 부분을 이전과 같은 깊이로 검토하도록 돕는 것이 목표"라고 말했다. 그는 자동 점검을 거치더라도 최종 검토와 책임은 사람에게 있다고 강조했다. 깃허브 역시 내부 개발에 자체 AI 도구를 활용하지만, 사람이 검토하지 않은 코드를 병합하거나 제출하도록 운영하지는 않는다고 밝혔다. 페도로프 CTO는 "엔지니어는 자신이 시스템에 가한 변경과 변경 이후 시스템이 제대로 작동하는지에 대해 여전히 책임을 진다"며 "오류를 줄이고 사람이 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하도록 돕는 것이 우리 역할"이라고 덧붙였다. 그는 AI 시대에 코드 개발·검토 방식도 기술 변화에 맞춰 계속 평가하고 개선해야 한다고 봤다. AI 모델과 도구가 빠르게 바뀌면서 기존에 효과적이던 방식이 더 이상 우수한 결과를 내지 못할 수 있기 때문이다. 페도로프 CTO는 이 같은 변화의 속도를 가장 큰 기술적 과제로 꼽았다. 그는 "2주 전 모범 사례가 오늘은 더 이상 모범 사례가 아닐 수 있다"며 "지난주에 추가한 스킬이 지금도 도움이 되는지 확인하고, 고객도 그런 변화를 파악할 수 있도록 지원하는 데 투자할 것"이라고 말했다.

2026.11.01 13:34김미정 기자

행안부, 공무원 업무망에 AI 웹검색 도입…12월 한글 보고서 작성 지원

공무원이 별도 인터넷망에 접속하지 않고도 정부 업무망에서 인공지능(AI)을 이용해 최신 정보를 검색할 수 있게 됐다. 다음 달부터 기존 업무자료를 활용해 한글 보고서 초안을 작성하는 기능도 제공된다. 행정안전부는 공무원용 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI'에 웹 검색과 문서 작성, 협업 기능을 순차적으로 추가한다고 1일 밝혔다. 먼저 지난 10월 도입한 'AI 웹검색'을 통해 업무망에서도 최신 정책자료와 언론기사 등 인터넷 정보를 검색하고 분석할 수 있도록 했다. 기존에는 공무원이 인터넷PC에서 필요한 자료를 찾아 파일로 저장한 뒤 망간 전송 프로그램을 이용해 업무망PC로 옮겨야 했다. 이 과정에서 여러 차례 로그인과 파일 전송, 다운로드 작업이 필요했다. 새 기능을 이용하면 업무망PC에서 자연어로 질문하고 AI가 인터넷 정보를 반영해 생성한 답변을 바로 업무에 활용할 수 있다. 답변에 표시된 QR코드를 스마트폰으로 촬영하면 관련 자료의 출처와 원문도 확인할 수 있다. 12월에는 보고서 작성과 공동 편집을 지원하는 '온AI 협업' 기능을 시험 운영한다. 공무원이 기존 업무자료와 문서 서식을 등록하면 AI가 내용을 분석해 한글(HWPX) 형식의 보고서 초안을 작성하는 방식이다. 작성된 문서는 웹 편집기에서 수정하거나 다른 공무원과 공유할 수 있다. 이를 통해 자료 수집과 분석, 보고서 작성, 검토 등으로 이어지는 업무 과정을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 내년부터는 공무원과 행정기관이 자체 개발한 AI 에이전트를 다른 기관에서도 활용할 수 있도록 공유 기능을 마련한다. 특정 기관에서 개발한 AI 업무 자동화 기능을 다른 기관으로 확산해 중복 개발을 줄이고 활용도를 높이겠다는 취지다. 행안부는 지난해 11월부터 온AI를 중앙부처로 확산하는 과정에서 수집한 공무원들의 의견을 기능 개선에 반영하고 있다. 신규 기능 도입과 함께 기관별 활용 교육과 이용 안내도 강화할 방침이다. 황규철 행정안전부 인공지능정부실장은 "이제 인공지능은 질문에 답하는 도구를 넘어, 공무원과 함께 자료를 찾고 보고서를 작성하는 업무 동반자로 발전하고 있다"며 "반복적인 업무는 인공지능의 도움을 받고, 공무원은 국민에게 필요한 정책과 서비스에 더 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.11.01 13:05남혁우 기자

AI 투자 열풍의 그늘…빅테크 곳간에 경고등

알파벳, 아마존, 메타 등 주요 빅테크가 인공지능(AI) 데이터센터에 막대한 자금을 투입하면서 현금흐름이 악화하고 있다. 클라우드 사업은 빠르게 성장하고 있지만 일부 기업은 영업활동으로 벌어들인 현금보다 설비투자에 더 많은 자금을 사용하면서 투자비 회수와 수익성에 대한 우려가 커지고 있다. 주요 하이퍼스케일러 4곳 중 3곳이 3분기 잉여현금흐름(FCF) 적자를 기록하면서 시장의 관심도 AI 투자 규모와 매출 성장률에서 실제 투자 성과와 현금 창출 능력으로 이동하는 모습이다. 지난달 31일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 미국 주요 빅테크 기업 3분기 실적 발표 이후 AI 투자 부담에 대한 시장의 경계심이 커졌다. 기술주 중심 나스닥100지수는 10월 한 달간 6.7% 하락하며 지난해 3월 이후 가장 큰 월간 낙폭을 기록했다. 실제 빅테크의 클라우드 사업은 높은 성장세를 이어갔다. 3분기 구글클라우드 매출은 전년 동기 대비 103%, 아마존웹서비스(AWS)는 39%, 마이크로소프트(MS) 애저는 48% 증가했다. AI 인프라에 대한 수요가 여전히 높다는 의미다. 하지만 데이터센터 건설과 GPU 등 장비 확보에 막대한 자금이 투입되면서 현금흐름은 오히려 악화했다. 3분기 알파벳은 약 91억 달러, 아마존은 약 335억 달러, 메타는 약 21억 달러 잉여현금흐름 적자를 기록했다. 잉여현금흐름은 기업이 영업활동으로 벌어들인 현금에서 설비투자에 사용한 금액을 차감한 지표다. 특히 아마존은 3분기 영업현금흐름이 424억 달러였지만 설비 구입액은 773억 달러에 달했다. 지난해 같은 기간 약 13억 달러 흑자였던 잉여현금흐름이 대규모 적자로 돌아선 것이다. 최근 12개월 누적 잉여현금흐름도 약 424억 달러 적자를 기록했다. 알파벳 역시 3분기 설비투자가 514억 달러로 전년 동기 대비 두 배 이상 늘면서 두 분기 연속 잉여현금흐름 적자를 기록했다. 여기에 AI 검색 이용 증가에도 기존 검색 광고 매출 성장세가 둔화하면서 AI 서비스의 수익화 능력에 대한 우려까지 제기됐다. 메타도 올해 설비투자 전망치를 1350억~1450억 달러로 높였다. 투자 부담이 확대되자 국제신용평가사 S&P글로벌은 메타의 신용등급 전망을 '안정적'에서 '부정적'으로 낮췄다. 막대한 투자비를 넘어서는 수익이 언제 발생할지 불확실하다는 이유다. 4대 하이퍼스케일러 중 유일하게 잉여현금흐름 흑자를 유지한 MS도 시장의 우려를 피하지 못했다. MS는 3분기 186억 달러의 잉여현금흐름 흑자를 기록했지만, 금융리스를 포함한 설비투자가 452억 달러에 달했다. 회사가 향후 설비투자 확대를 예고하면서 지난달 30일 주가는 1.6% 하락했다. 빅테크 투자 부담은 자금 조달 방식에도 영향을 미치고 있다. 과거 자체 현금흐름으로 대규모 투자를 감당하던 기업들이 AI 데이터센터 확충을 위해 외부 차입도 늘리고 있다. 금융정보업체 팩트셋에 따르면 알파벳,아마존, 메타, 마이크로소프트,오라클 등 5개 기업의 연간 부채 증가액은 설비투자액 대비 2024회계연도 9%에서 올해 중반 최근 12개월 기준 32%로 높아졌다. 투자 규모뿐 아니라 이를 위한 자금 조달 부담도 함께 확대되고 있다는 의미다. 이러한 변화는 앞으로 AI 사업의 수익성을 평가하는 기준에도 영향을 미칠 전망이다. 클라우드 매출이 늘어나더라도 데이터센터 구축 비용과 자금 조달 부담이 계속 커지면 투자 수익을 실제 현금으로 회수하기까지 더 오랜 시간이 필요할 수 있기 때문이다. 다만 주요 빅테크는 AI 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터 투자를 지속할 계획이다. 이에 따라 국내 반도체 업계 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 메모리 수요도 당분간 뒷받침될 것으로 예상된다. 반면 투자비 회수에 대한 압박이 장기화하면 향후 설비투자 속도와 비용 효율화 전략에도 영향을 미칠 가능성이 있다. 시장에서는 AI 투자 자체보다 투자 성과를 입증하는 능력이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 그동안 대규모 데이터센터 확보와 클라우드 매출 증가가 성장 기대를 뒷받침했다면, 앞으로는 투자한 자금을 얼마나 효율적으로 수익과 현금흐름으로 전환하는지가 기업가치를 가르는 핵심 기준이 될 것이라는 설명이다. 앤서니 사글림베네 아메리프라이즈 수석시장전략가는 "AI의 다음 단계는 성과를 '증명'하는 단계가 될 것"이라며 "인프라를 구축하는 기업들에 대한 기대가 매우 높은 만큼 매 분기 실적은 그러한 기대가 정당한지 보여주는 성적표가 될 것"이라고 말했다.

2026.11.01 12:33남혁우 기자

"25년 내공으로 냉각부터 관제까지"…KT클라우드 AIDC 가보니

지난달 30일 서울 양천구 KT클라우드 목동2데이터센터. 출입카드와 생체 인증을 거쳐 들어선 'AI 이노베이션 센터' 실증실에는 인공지능(AI) 연산용 고성능 GPU 서버와 액체냉각 설비가 자리하고 있었다. 서버 칩에 밀착된 냉각판에는 배관을 통해 냉각수가 공급돼 열을 식혔다. 자율주행 로봇은 서버랙 사이를 오가며 온도와 습도 등 환경 데이터를 수집했다. 같은 건물 통합관제실에서는 수도권 주요 데이터센터의 전력·냉방 설비와 네트워크 상태를 실시간으로 감시하고 있었다. AI 이노베이션 센터는 차세대 AI데이터센터(AIDC)에 필요한 냉각·전력·네트워크 등 핵심 인프라 기술을 실증하는 공간이다. 현장에서 눈에 띈 점은 KT클라우드가 직접 개발한 기술을 곳곳에서 확인할 수 있었다. GPU 서버 냉각 성능을 검증하는 시험 장비부터 AI 기반 전력 제어와 운영 관제 솔루션까지 자체 기술로 확보하고 있었다. KT클라우드는 AI 이노베이션 센터를 통해 25년간 데이터센터를 운영하며 쌓은 경험과 데이터를 기술 개발에 활용하고 있다. 이를 신규 AIDC 구축과 그룹 혁신 사업에 적용하는 한편 외부 기업에 제공하는 솔루션으로 사업화한다는 전략이다. 고밀도 GPU 열 잡는 액체냉각…자체 장비로 성능 검증 KT클라우드는 고밀도 AI 서버를 위한 직접 칩 냉각(D2C) 액체냉각 기술을 이미 상용 서비스에 적용하고 있다. 가산 AIDC에서 글로벌 하이퍼스케일러 고객에게 D2C 액체냉각 서비스를 제공 중이다. D2C는 GPU 칩에 냉각판을 밀착시키고 그 안으로 냉각수를 흘려 열을 제거하는 방식이다. 냉각수 분배장치(CDU)에서 공급된 냉각수가 매니폴드를 거쳐 서버 내부 냉각판까지 순환한다. 기존 공랭식보다 냉각 효율이 높아 회사 측은 냉각 전력 소비를 20~30% 줄일 수 있다고 설명했다. KT클라우드는 냉각 시스템의 설계부터 유동 해석, 성능 검증까지 직접 수행한다. 냉각수의 유량과 압력, 온도 등을 점검하고 누수와 부식, 이물질 등 잠재적인 위험 요소를 사전에 확인해 신규 AIDC 설계에 반영한다. 서버를 절연성 냉각액에 담가 열을 제거하는 액침냉각 기술도 별도로 실증했다. 특히 냉각 시스템의 성능을 검증하기 위한 수냉식 부하기(로드뱅크)를 자체 개발했다. 고가의 GPU 서버를 시험용으로 사용하지 않고도 실제 서버와 유사한 발열과 냉각 조건을 구현하는 장비다. 서버형 부하기는 엔비디아 B200 서버의 발열 조건을 고려해 장비당 8kW, 42U 서버랙 기준 최대 64kW의 열 부하를 구현한다. 랙형 부하기는 GB200 NVL72급 초고밀도 서버랙을 대상으로 최대 140kW 수준의 열 부하를 재현한다. 자체 개발한 부하기는 단순히 열을 발생시키는 데 그치지 않고 실제 GPU 서버의 냉각 특성까지 고려했다. 냉각수 유량과 압력, 온도 등 운용 조건을 유사하게 구현해 실제 서버를 설치하기 전에 냉각 시스템의 안정성을 검증할 수 있다. 개발에 참여한 이원민 KT클라우드 매니저는 "단순히 열을 내고 식혀주는 장치는 쉽게 만들 수 있다"며 자체 개발한 부하기는 실제 GPU 서버의 특성과 냉각 조건을 고려해 제작했다고 설명했다. KT클라우드는 자체 개발한 장비를 활용해 글로벌 고객사의 실제 사용 기준에 맞춘 부하 시험도 완료했다. 이를 통해 확보한 검증 역량을 차세대 GPU에 대응하는 신규 AIDC 설계와 구축에 활용할 계획이다. 운영 인력이 만든 관제 솔루션…쌓인 데이터로 장애 예측 운영 소프트웨어도 내부 인력이 직접 개발했다. 전력 설비를 실시간으로 분석해 장애 발생 시 복구 경로를 찾는 '패스파인더(Path Finder)'와 설비 데이터를 AI로 분석해 이상 징후와 고장을 예측하는 'DIMS 인사이트(DIMS Insight)'가 대표적이다. 방재원 KT클라우드 AIDC사업개발팀장은 "DIMS 같은 솔루션도 모두 저희가 자체적으로 개발한 것"이라며 "운영하시는 분들이 직접 개발한 것으로, 외부에서 솔루션을 구매한 것이 아니다"라고 말했다. 이러한 자체 개발의 기반은 장기간 축적한 운영 데이터다. 정상 운영뿐 아니라 설비 이상과 장애, 복구 과정에서 발생한 데이터를 운영 플랫폼 'DIMS'에 축적하고 AI로 분석해 고장 가능성과 사전 정비가 필요한 지점을 파악한다. 현장 점검에서도 데이터 수집 범위를 넓히고 있다. 지난해 자율주행 점검 로봇(AMR)을 활용해 서버실 점검과 로봇 관제 기술을 실증한 데 이어 올해는 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟(Spot)'을 활용한 2단계 실증을 추진하고 있다. 로봇이 수집한 온도와 습도, 열화상 등 환경 정보도 운영 플랫폼과 연계해 분석하는 방향으로 기술을 고도화할 계획이다. KT클라우드는 이러한 운영 기술을 자체 데이터센터뿐 아니라 외부 고객에게 제공하는 솔루션으로 발전시키려 한다. 운영 인력이 축적한 경험과 데이터를 AI로 분석해 표준화된 서비스로 제공하는 방식이다. 서울 첫 면진 적용 데이터센터…신규 1GW 공급에 기술 활용 KT클라우드의 운영 경험은 건물 설계와 주요 설비에도 반영돼 있다. 목동2센터는 서울 지역 데이터센터 가운데 처음으로 면진 설계를 적용했다는 게 회사 측 설명이다. 건물 2.5층에 84개의 면진 장치를 설치해 지진 발생 시 상부 구조물로 전달되는 흔들림을 줄이도록 설계했다. 주요 전력·냉각 설비는 그 위인 3층에 배치했다. 전력 공급 체계도 이중화했다. 서로 다른 변전소에서 전력을 공급받고 수배전실을 공간적으로 분리했다. 외부 전력 공급이 중단되면 비상 발전기 12대가 가동하며, 현재 부하 기준 약 48시간 동안 전력을 공급할 수 있다. 신규 AIDC 설계에도 이러한 운영 경험을 활용한다. 데이터센터 운영 인력이 전산유체역학(CFD) 분석을 직접 수행해 서버실의 공기 흐름과 온도 분포를 검증하고 있으며, 분석 기간도 기존보다 약 30% 단축했다고 설명했다. KT클라우드가 기술 내재화와 신규 구축에 속도를 내는 배경에는 증가하는 AI 인프라 수요가 있다. 현재 운영 중인 약 152MW 규모의 데이터센터는 대부분의 용량이 판매돼 대규모 GPU 고객을 추가로 수용하기 어려운 상황이다. 이에 2031년까지 기존 시설과 별도로 1기가와트(GW) 이상의 데이터센터 용량을 추가 확보할 계획이다. 2027년 부천을 시작으로 군산·청라·안산 등에서 신규 AIDC 사업을 추진하고 있다. 새로 구축하는 데이터센터는 고밀도 GPU 서버에 대응할 수 있도록 바닥 하중과 전력·냉각 설계를 강화한다. LS일렉트릭과는 모듈형 데이터센터의 전력 인프라를 공동 연구하고, 버티브와는 전력·액체냉각·모듈형 인프라의 설계 최적화를 추진한다. 박재우 KT클라우드 DC사업담당은 KT그룹의 기가와트 공급 목표에 맞춰 실수요를 기반으로 데이터센터를 확대하고, 시장이 요구하는 공급 속도와 물량에 최대한 대응하겠다고 밝혔다. 방재원 팀장은 "운영과 관련된 다양한 경험을 데이터화하고 분석해 AI로 정리한 것을 하나의 상품으로 만들어, 데이터센터를 구축하고 운영하려는 다른 고객들에게 서비스로 제공할 수 있다고 본다"고 말했다.

2026.11.01 09:19남혁우 기자

AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

깃허브 제품 부사장 "AI 코딩 가성비 시대 이끌 것"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "웹사이트에서 글자 한 줄을 수정하는 데 가장 비싼 인공지능(AI) 모델을 사용할 필요는 없습니다. 기업이 AI 개발 도구를 효율적으로 활용하려면 작업에 적합한 모델을 선택하고 비용을 통제할 수 있어야 합니다." 루이스 비텐코트-에밀리오 깃허브 제품 부문 수석부사장(SVP)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업 비용 부담도 커지고 있다고 진단했다. 개발자가 간단한 코드 수정에도 고성능 AI 모델을 사용하면 불필요한 지출이 발생할 수 있어 작업 난도에 따라 모델을 다르게 활용해야 한다는 설명이다. 그는 특히 기존 멀티모델 환경에서는 개발자가 어떤 모델을 사용할지 직접 판단해야 한다는 점을 한계로 꼽았다. AI 모델마다 성능과 가격이 달라 작업에 맞지 않는 모델을 선택하면 비용이 늘거나 결과물의 품질이 떨어질 수 있기 때문이다. 깃허브는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 이번 행사에서 '코파일럿 퓨전'을 공개했다. 퓨전은 개발자가 여러 AI 모델을 직접 비교하지 않아도 작업에 적합한 모델을 자동으로 조합해 개발 업무를 처리하도록 지원한다. 퓨전의 작동 원리는 업무에 따라 적합한 인력을 배치하는 방식과 비슷하다. 개발자가 프로젝트를 전달하면 퓨전은 여러 AI 에이전트를 실행하고, 각 작업에 적합한 모델을 활용해 결과물을 만든 뒤 하나로 통합한다. 개발자는 비용과 성능의 균형을 우선할지, 고성능 모델 활용을 중시할지 선택할 수 있다. 다만 개별 작업마다 모델을 일일이 지정할 필요는 없다. 깃허브는 이런 방식이 실제 개발 비용을 얼마나 줄이는지도 시험했다. 소프트웨어 개발 벤치마크를 활용해 AI가 주어진 작업을 정확하게 완료했는지 확인하고, 작업에 사용한 토큰과 처리 시간을 측정했다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "주요 벤치마크에서 작업 완료 점수가 8.7포인트(p) 높게 나타났다"며 "최첨단 AI 모델을 사용하는 방식과 비교해 비용은 77% 낮았다"고 밝혔다. 그는 퓨전이 개발자 모델 선택 부담도 줄일 것으로 기대했다. 실제 코파일럿 사용자 61%는 여러 AI 모델을 사용하고 있으며, 유료 개발자 중 63%는 한 달에 적어도 한 번 자동 모델 선택 기능을 이용하고 있는 것으로 나타났다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "다수 개발자는 기본 설정이나 자동 모델 선택 기능을 사용한다"며 "퓨전을 통해 하나의 프로젝트에서 여러 모델이 활용되는 모습을 경험하면 각 모델의 장단점도 자연스럽게 이해하게 될 것"이라고 내다봤다. 그는 "개발자에게 다양한 모델을 선택할 권한을 주는 것은 좋지만, 어떤 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 판단할 책임도 함께 늘어난다"며 "퓨전은 이런 부담을 줄이면서 여러 모델 장점을 활용하도록 설계했다"고 강조했다. "AI 거버넌스·비용 통제…에이전트 협업 지원" 깃허브는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 개발 업무도 확대하고 있다. 기업이 AI 사용을 통제하는 동시에 여러 에이전트를 활용해 복잡한 개발 프로젝트까지 처리할 수 있도록 지원하려는 것이다. 대표 기능이 올해 공개한 '코파일럿 프로젝트'다. 지난해 발표한 '에이전트HQ'가 개발자에게 다양한 AI 에이전트를 선택할 수 있는 환경을 제공했다면, 코파일럿 프로젝트는 여러 에이전트가 개발 프로젝트를 나눠 수행하도록 지원한다. 예를 들어 여러 코드 저장소를 수정해야 하는 프로젝트가 있다면 각 저장소에 AI 에이전트를 배정할 수 있다. 에이전트들은 서로 다른 AI 모델을 사용해 작업을 동시에 진행하고, 코파일럿 프로젝트는 이들 작업을 조율한다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 이런 변화가 개발자 역할에도 영향을 미칠 것으로 내다봤다. AI 모델 하나에 작업을 지시하던 방식에서 벗어나 여러 에이전트 업무를 관리하는 방향으로 개발 방식이 바뀐다는 것이다. 그는 "기존에는 개발자가 하나의 모델과 대화하면서 한 번에 하나의 작업을 해결했다"며 "이제는 여러 에이전트에 업무를 배분하고 작업을 조율하는 엔지니어링 매니저와 같은 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다. 이어 "우리는 개발자에게 가장 효과적이고 가성비 높은 도구를 선택할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 사람과 AI 에이전트가 한곳에서 협력하며 소프트웨어를 개발할 수 있도록 플랫폼을 키울 것"이라고 강조했다.

2026.10.31 01:56김미정 기자

깃허브 "올해 韓 이용자 350만 명…정부 AI 정책 영향"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "한국 깃허브 개발자 수가 1년 만에 100만 명 이상 증가해 350만 명을 넘어섰습니다. 한국에서 깃허브를 사용하는 조직과 코드 저장소도 함께 늘고 있습니다. 전 세계에서 나타나는 개발 생태계 성장이 한국에서도 확인됐습니다." 탈라 카라드셰 깃허브 비즈니스 인사이트 부문 수석 디렉터는 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026'에서 지디넷코리아와 만나 한국 개발 생태계 성장세를 이같이 평가했다. 카라드셰 디렉터는 깃허브가 매년 발간하는 개발자 동향 보고서 '옥토버스' 작성에 참여하고 있다. 카라드셰 디렉터는 인공지능(AI) 기술 발전으로 소프트웨어 개발에 참여하는 사람이 늘고 있다고 설명했다. 전문 개발자뿐 아니라 프로그래밍을 배우는 학생과 일반인도 AI 도구를 활용해 개발에 참여하면서 깃허브 이용자가 증가하고 있다는 것이다. 그는 "깃허브 개발자는 전문 소프트웨어 엔지니어일 수도 있지만, 기술 전문가가 아니더라도 호기심을 가지고 새로운 것을 배우려는 사람일 수도 있다"며 "한국에서도 더 많은 사람이 깃허브에 가입해 새로운 기술을 탐색하고 있다"고 설명했다. 실제 깃허브가 지난 27일 발표한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 올해 9월 기준 전 세계 깃허브 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국이 3830만 명으로 가장 많았고 인도 3200만 명, 중국 1240만 명, 브라질 120만 명, 일본 715만 명 순이었다. 한국은 개발자 수뿐 아니라 실제 코드 활동에서도 높은 순위를 기록한 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 한국은 코드 푸시 부문에서 세계 7위에 올랐다. 미국과 인도, 중국, 브라질, 독일, 영국에 이어 프랑스와 일본보다 높은 순위를 차지했다. 코드 푸시는 개발자가 작성하거나 수정한 코드를 깃허브 서버에 올리는 작업이다. 공개 저장소에 코드를 올리면 다른 개발자들도 해당 코드를 확인하고 활용할 수 있어 오픈소스 생태계의 활동 수준을 보여주는 지표로 활용된다. 카라드셰 디렉터는 "한국 개발자들은 비공개 저장소뿐 아니라 공개 저장소에서도 활발하게 활동하고 있다="며 "코드를 공유하면서 글로벌 개발자 커뮤니티에 기여하고 있다는 점이 인상적"이라고 평가했다. 이어 "한국 깃허브 개발자 수가 일본 절반 수준이지만, 공개 저장소 코드 푸시 순위에서는 일본보다 앞섰다"며 "이는 한국 개발자들이 자신들의 코드를 외부에 공개하고 다른 개발자들과 공유하는 활동에 적극적으로 참여하고 있다는 의미"라고 덧붙였다. "정부 AI 육성 정책 인상적…에이전트 신뢰도 높아질 것" 카라드셰 디렉터는 한국 개발 생태계가 성장한 배경으로 정부의 AI 인재 육성 정책에 주목했다. 정부가 AI 교육과 기술 지원을 확대하면서 더 많은 사람이 개발에 참여할 수 있다는 설명이다. 깃허브의 '옥토버스 2026' 보고서도 아시아태평양 지역의 개발자 증가 요인으로 정부 AI 인프라와 인재 육성 투자를 꼽았다. 특히 한국에서는 정부 주도 AI 인재 육성 프로그램에 주목했다. 일본은 AI 인프라 투자, 인도네시아는 디지털 경제 성장을 주요 특징으로 제시했다. 카라드셰 디렉터는 "한국과 일본 모두 정부 차원에서 AI 산업을 지원하고 있다"며 "한국에서는 정부 주도의 지원 정책이 개발자 생태계의 성장으로 이어지고 있을 가능성이 있다"고 분석했다. 그는 한국 개발 생태계가 지속적으로 성장하려면 학생들의 AI 기술 접근성을 높여야 한다고 제언했다. 특히 최신 AI 기술을 이용하는 데 드는 비용을 낮추고 교육기관에 대한 투자를 확대할 필요가 있다고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 "현재 최첨단 AI 기술을 활용하는 비용은 학생 소득만으로 감당하기 여전히 높은 수준"이라고 지적했다. 이어 "더 어린 나이부터 학생들이 기술에 호기심을 갖고 직접 활용할 수 있도록 정부는 교육기관에 투자해야 한다"며 "비용 부담 없이 AI를 경험할 수 있는 환경이 중요하다"고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 앞으로 AI 에이전트가 더 많은 개발 업무를 수행하면서 개발자 역할도 달라질 것으로 전망했다. 그는 "내년에는 개발자들은 AI를 통해 얼마나 더 많은 일을 수행하고 위험을 줄였는지 확인하고 싶을 것"이라며 "AI 에이전트 신뢰가 높아지면서 개발자 역할이 어떻게 변화하는지도 중요한 관전 요소가 될 것"이라고 내다봤다.

2026.10.30 23:47김미정 기자

한국딥러닝·IBK기업은행, 보이스피싱 피해구제 서류 처리시간 88% 단축

한국딥러닝(대표 김지현)이 IBK기업은행과 비전언어모델(VLM) 기반 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 보이스피싱 피해구제 업무를 자동화하는 기술을 검증했다. 기존 수작업으로 진행하던 서류 처리시간을 88% 줄이고 문서 인식 정확도도 개선했다. 한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 공동으로 보이스피싱 피해구제 업무 자동화 실증을 완료했다고 30일 밝혔다. 이번 실증은 지난 4월부터 8월까지 진행됐다. 보이스피싱 피해구제 과정에서 팩스로 접수되는 신청서와 신분증 등을 AI가 분석하고 필요한 정보를 추출해 담당자의 업무 부담을 줄이는 것이 목적이다. 기존에는 은행 직원이 접수된 서류를 일일이 확인하고 관련 정보를 시스템에 입력해야 했다. 이 때문에 서류 처리에 상당한 시간이 소요돼 신속한 피해 대응에 어려움이 있었다. 양사는 한국딥러닝의 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 포 파이낸스(DEEP Agent for Finance)'를 활용해 업무 자동화 시스템을 구축했다. 이 시스템은 문서의 종류를 구분하고 주요 정보를 추출하는 데 그치지 않고 서류 내용을 분석해 범죄 유형까지 추론한다. 기존 광학문자인식(OCR) 기술이 문자 추출에 집중했다면 VLM을 활용해 문서의 시각적 정보와 문맥까지 분석하도록 기능을 확장한 것이다. 실증 결과 서류 처리시간은 기존보다 88% 감소했다. 인쇄체 인식 정확도는 100%, 필기체는 97% 이상을 기록했다. 문서 분류와 범죄 유형 추론에서도 실증 평가 기준 100%의 정확도를 달성했다. 일부 정보 추출 항목에서는 기존 AI-OCR 대비 정확도가 최대 20.4%포인트 높아졌다. 한국딥러닝은 AI-OCR과 VLM의 분석 결과를 교차 검증하고, 결과의 신뢰도에 따라 자동 처리하거나 담당자가 직접 확인하도록 시스템을 설계했다. 최종 판단은 은행 직원이 수행하는 구조다. 또한 외부 클라우드에 금융 정보를 전송하지 않고 은행 내부망에서 운영할 수 있도록 온프레미스 환경을 적용했다. 한국딥러닝은 VLM 엔진 개선부터 문서 처리 시스템, 검수 대시보드 구축과 성능 검증까지 기술 개발을 담당했다. 이번 과제는 재정경제부와 과학기술정보통신부가 주최한 '2026 공공기관 AI혁신 챌린지' AI 서비스 실증(PoC) 부문에서 우수상에 선정됐다. IBK기업은행은 해당 성과로 장관상을 수상했다. IBK기업은행은 실증 결과를 바탕으로 내년 상반기 중 해당 기술을 실제 피해구제 업무에 적용할 계획이다. 한국딥러닝도 금융기관과 공공기관을 대상으로 문서 처리 자동화 사업을 확대할 방침이다. IBK기업은행 금융소비자지원부 관계자는 "보이스피싱 피해구제는 신속한 대응이 핵심이지만, 기존에는 서류 처리에만 많은 시간이 소요됐다"며 "이번 실증을 통해 이를 획기적으로 단축해, 피해구제에 필요한 대응 시간을 확보하고 금융소비자 보호를 강화할 가능성을 확인했다"고 말했다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 실증은 VLM 기반 AI 에이전트가 피해 대응에 필요한 시간을 확보하는 데 기여할 수 있음을 보여줬다"며 "앞으로 금융기관의 반복 업무를 자동화해 운영비용을 낮추고 금융소비자 보호에 더 많은 시간과 인력을 투입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.30 17:25남혁우 기자

텐센트 클라우드, 글로벌 사용자 1년 새 2배 증가…기업용 AI 사업 확대

텐센트 클라우드가 해외 고객 기반을 빠르게 확대하며 글로벌 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략에 속도를 내고 있다. 최근 1년간 해외 활성 고객이 두 배로 늘었으며 AI 제품과 서비스 수요도 세 자릿수 성장률을 기록했다. 텐센트는 지난 29일 중국 선전에서 개최한 '2026 텐센트 글로벌 디지털 생태계 서밋'에서 해외 사업 성과와 함께 차세대 AI 모델, 기업용 AI 에이전트 및 글로벌 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 행사에서는 차세대 AI 모델 'Hy4'와 'Hy4 플래시'의 출시 계획을 공개했다. Hy4는 복잡한 업무를 장시간 수행하는 능력과 추론 효율성을 강화하고 시각 정보 이해 기능을 추가한 모델이다. Hy4 플래시는 주요 기능을 유지하면서 운영 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 두 모델의 구체적인 출시 일정은 공개하지 않았다. 기업이 여러 AI 모델을 통합 관리할 수 있는 플랫폼 '텐센트 클라우드 토큰허브'도 소개했다. 토큰허브는 텐센트 자체 모델과 외부 AI 모델을 단일 API로 제공하며 접근 권한과 사용량, 과금 등을 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 업무 생산성 AI 에이전트 '워크버디'의 기업용 기능도 강화했다. 워크버디는 메신저와 기업 업무 시스템을 연결해 직원들이 기존 업무 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 지난 3월 출시 이후 90억 건 이상의 작업 요청을 처리했으며 50개 이상 산업 분야에서 활용되고 있다. 텐센트에 따르면 중국 500대 기업의 절반이 워크버디를 도입했다. 개발자와 파트너 5만 명 이상이 참여하는 생태계에는 20만 개 이상의 업무 스킬이 등록돼 있다. 텐센트는 워크버디 외에도 AI 코딩 도구 '코드버디', 에이전트 개발 플랫폼(ADP), 에이전트 런타임 등 기업용 AI 제품군을 해외 시장에 공급하고 있다. 중국에서는 여러 업무 애플리케이션에 걸친 AI 작업을 조율하는 '버디 원'도 공개했다. 해외 사업 확대를 위한 현지 기업과의 협력도 강화하고 있다. 현재 텐센트 클라우드는 150개 이상 국가와 지역에 고객을 확보했으며, 해외로 진출하는 중국 인터넷 기업 10곳 중 9곳이 자사 클라우드를 이용하고 있다고 밝혔다. 동남아시아에서는 인도네시아 통신사업자 XLSMART의 마이크로서비스 1000개 이상을 이전하는 사업을 지원했다. 태국 유통기업 CP AXTRA와는 공급망 관리와 재무 시스템 현대화를 추진하고 있다. 한국과 일본에서는 카카오, 컴투스, 고코, 포케카라 등과 협력하고 있다. 유럽에서는 결제 서비스 기업 아이지코와 전자상거래 플랫폼 eMAG의 클라우드 전환을 지원하고 있으며 브라질에서도 현지 파트너를 통해 클라우드 기반 서비스를 공급하고 있다. 이번 서밋에서는 중동 지역 알사이프 갤러리, 옴니옵스, 트루커 등과 신규 파트너십을 발표했다. 센트럴 리테일 디지털과는 AI 에이전트를 유통 업무에 적용하는 방안을 모색하기로 했다. 글로벌 인프라 투자도 이어간다. 텐센트 클라우드는 올해 프랑크푸르트, 오사카, 리야드, 말레이시아, 멕시코, 태국 등에서 인프라를 확충했다. 현재 전 세계 25개 클라우드 리전과 70개 가용 영역을 운영하고 있으며 향후 1년간 아시아와 중동, 유럽, 미주 지역으로 인프라를 추가 확대할 계획이다. 아울러 기업이 데이터와 핵심 업무 시스템에 대한 통제권을 유지하면서 클라우드 기능을 활용할 수 있도록 전용·프라이빗·하이브리드 클라우드 지원도 확대한다. 다우슨 퉁 텐센트 수석부사장 겸 클라우드 및 스마트 산업 그룹 CEO는 "AI는 기업에 새로운 기회를 제공하지만 그 진정한 가치는 일상 업무에 적용되고 대규모로 도입될 때 실현된다"며 "AI 모델과 업무 도구, 클라우드 인프라를 결합해 기업들이 AI를 실제 업무에 활용하도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.30 17:21남혁우 기자

[종합] 현대오토에버, 3분기 매출 늘었지만 수익성 둔화…4분기 AI·SDV 성장 주목

현대오토에버가 클라우드와 차세대 전사적자원관리(ERP) 사업 성장에 힘입어 올해 3분기 두 자릿수 매출 증가율을 기록했지만 수익성은 뒷걸음질쳤다. 차량 소프트웨어(SW) 사업 부진과 일부 계약 연기가 실적에 부담으로 작용한 가운데 현대차그룹의 인공지능(AI) 데이터센터 투자와 소프트웨어 중심 자동차(SDV)·로보틱스 사업 확대가 향후 성장 동력으로 떠오르고 있다. 현대오토에버는 30일 잠정 실적 공시를 통해 올해 3분기 연결 기준 매출 1조2247억원, 영업이익 689억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가했지만 영업이익은 2.6% 감소했다. 영업이익률도 6.7%에서 5.6%로 하락했다. 사업별로는 SI와 ITO로 구성된 엔터프라이즈IT 부문 매출이 1조248억원으로 지난해 같은 기간보다 19.7% 증가했다. 주요 고객사의 클라우드 도입과 차세대 전사적자원관리(ERP) 시스템 전환 등 디지털 전환 투자가 확대된 영향이다. 반면 차량SW 부문은 전년 동기 대비 0.8% 증가한 1999억원 매출을 기록했다. 미국 관세와 지정학적 리스크 등으로 수익성이 악화됐으며 엔터프라이즈IT 사업에서도 일부 계약이 4분기로 연기되면서 영업이익에 영향을 미쳤다. 현대오토에버 관계자는 일부 기업 IT 계약이 4분기로 이연되면서 3분기 수익성에 영향을 미쳤다고 설명했다. 다만 이연된 계약이 반영되는 4분기에는 실적이 어느 정도 회복될 가능성이 있다고 내다봤다. 올해 1~3분기 누적 매출은 3조4111억원으로 전년 동기 대비 16.4% 증가했다. 누적 영업이익은 1806억원으로 1.0% 늘었다. 중장기적으로는 현대차그룹 AI 데이터센터 구축이 새로운 성장 동력으로 주목받는다. 현대차그룹은 2027년부터 새만금 AI 데이터센터 건설을 시작해 2029년 가동할 계획이다. 삼성증권은 현대오토에버가 그래픽처리장치(GPU) 공급과 데이터센터 소프트웨어 개발, 클라우드 운영 등에 참여하면서 SI·ITO 매출을 확대할 것으로 전망했다. 실제 현대오토에버는 지난 7월 현대차와 기아를 대상으로 약 3650억원 규모 GPU 서버 통합 구매 및 공급 계약을 체결했다. 삼성증권은 향후 데이터센터 구축 과정에서 2027년부터 2029년까지 GPU 구매 대행으로 약 5조원의 매출이 발생할 수 있다고 추정했다. 현대차그룹이 주도하는 소프트웨어 중심 자동차(SDV)와 로보틱스 사업에서도 현대오토에버의 역할 확대가 예상된다. 현대오토에버는 차량 제어 미들웨어 '모빌진'을 비롯해 차량과 클라우드를 연결하고 소프트웨어 업데이트와 데이터를 관리하는 기술을 확보하고 있기 때문이다. 이현욱 IBK투자증권 애널리스트는 현대오토에버를 현대차그룹 로보틱스 밸류체인의 시스템통합 담당 기업으로 분류했다. 향후 그룹 공장에 로봇 도입이 확대되면 생산 시스템 연계와 통합 운영 분야에서 사업 기회가 늘어날 가능성이 있다. 삼성증권은 현대오토에버 영업이익이 올해 2770억원에서 2027년 3550억원, 2028년 5360억원으로 증가할 것으로 전망했다. 영업이익률도 같은 기간 5.7%에서 8.0%로 개선될 것으로 예상했다. 이는 3분기 실적 발표 이전에 제시된 추정치다. 임은영 삼성증권 연구원은 "현대오토에버는 현대차그룹의 데이터센터 구축의 최대 수혜주"라며 "데이터센터 규모가 커질수록 현대오토에버의 SI 매출과 ITO 매출 확대 예상한다"고 분석했다.

2026.10.30 15:58남혁우 기자

"데이터 관리·AI 에이전트 결합"…엔코아-베스핀글로벌, 공공 업무 자동화 맞손

엔코아와 베스핀글로벌이 데이터 관리와 인공지능(AI) 에이전트 기술을 결합해 공공기관의 AI 업무 자동화 시장 공략에 나선다. SK네트웍스 자회사 엔코아(대표 김주민)는 베스핀글로벌(대표 허양호)과 공공 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다. 이번 협약은 엔코아의 AI 레디 데이터 플랫폼과 베스핀글로벌의 AI 에이전트 개발·운영 기술을 연계하는 것이 핵심이다. 양사는 공공기관의 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 정비하고, 이를 기반으로 실제 행정 업무를 수행하는 AI 에이전트 구축 사업에 공동 참여할 계획이다. 이를 위해 양사 제품을 결합한 솔루션을 공동 개발하고, 공공기관의 AI 에이전트 고도화 사업에 함께 제안서를 제출하기로 했다. 공동 영업과 마케팅도 추진한다. 엔코아는 AI가 활용할 수 있도록 데이터를 정제·구조화하는 AI 레디 데이터 플랫폼과 온톨로지 엔지니어링 기술을 제공한다. 온톨로지는 데이터 간 관계와 의미를 정의해 AI가 업무 맥락을 이해하도록 지원하는 기술이다. 베스핀글로벌은 AI 에이전트 플랫폼 '헬프나우 에이전틱 AI'와 클라우드·하드웨어 인프라 구축 역량을 지원한다. 이를 통해 공공기관의 내부 데이터와 업무 시스템을 AI 에이전트에 연결하고 실제 업무 처리까지 지원하는 서비스를 개발할 예정이다. 베스핀글로벌은 현재 행정안전부 '모두의 광장', 한국수력원자력 '하이-누리', 울산광역시교육청 '우리아이AI' 등 공공기관에 AI 서비스를 공급하고 있다. 양사는 이러한 구축 경험에 데이터 구조화 기술을 접목해 공공 AI 사업 범위를 넓힌다는 구상이다. 김주민 엔코아 대표는 "공공기관의 AI 서비스 품질을 높이기 위해서는 고품질 AI 레디 데이터가 뒷받침돼야 한다"며 "엔코아의 데이터 플랫폼과 온톨로지 기술을 베스핀글로벌의 에이전트 구축 역량과 결합해 공공기관의 업무와 서비스 개선을 지원하겠다"고 말했다. 허양호 베스핀글로벌 대표는 "공공 AI 활용이 검색과 상담을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트 중심으로 확대되고 있다"며 "엔코아의 데이터 구조화 기술과 헬프나우 플랫폼을 연계해 공공기관에서 실질적인 업무 성과를 낼 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.10.30 14:33남혁우 기자

스페이스X 최대 고객은 앤트로픽…3분기 매출 34.5% 차지

스페이스X의 최대 단일 고객이 앤트로픽인 것으로 알려졌다. 3분기 전체 매출 3분의 1 이상이 앤트로픽 한 곳에서 나온 것으로 로켓 발사와 위성통신을 주력으로 해온 스페이스X가 데이터센터 기반 AI 컴퓨팅 사업을 빠르게 확대하고 있다는 분석이 나온다. 블룸버그통신은 29일(현지시간) 익명의 관계자를 인용해 스페이스X가 최근 분기보고서(10-Q)에서 공개한 최대 고객 '고객 B(Customer B)'가 앤트로픽이라고 보도했다. 앤트로픽과 스페이스X는 관련 내용에 별도 입장을 밝히지 않았다. 이 매출은 AI 컴퓨팅 자원을 임대하는 '슈퍼 인텔리전스(SI)' 사업부에서 발생했다. 앤트로픽은 스페이스X가 xAI를 인수하며 확보한 미국 테네시주 멤피스 데이터센터의 엔비디아 GPU를 빌려 쓰고 있다. 지난 5월 첫 계약 당시 월 12억 5000만 달러였던 규모는 이후 여러 차례 확대됐다. 앤트로픽의 기업공개(IPO) 증권신고서에 따르면 2029년까지 최대 지출액은 1205억 달러다. 모든 용량 공급이 끝나는 올해 12월 이후에는 월 약 31억 달러를 지출한다. AI 사업은 스페이스X 실적도 끌어올렸다. 3분기 매출은 146억 달러로 전년 동기 대비 161% 늘었다. 이 가운데 SI 사업부 매출이 76억 달러로 절반을 넘었고, SI 사업부는 처음으로 영업흑자를 냈다. 반면 매출 10% 이상을 차지한 또 다른 고객의 비중은 지난해 약 20%에서 16.6%로 낮아졌다. 블룸버그는 이 고객을 미국 정부기관 계약을 합산한 것으로 추정했다. 다만 고객 집중 위험을 지적하는 목소리도 나온다. 계약별로 2027년 1월과 3월에 해지불가 기간이 끝나면 앤트로픽은 90일 전 통보로 계약을 해지할 수 있다. 매출 3분의 1을 책임지는 앤트로픽이 이탈하면 상당한 매출 감소가 불가피하기 때문이다. 보도 직후 스페이스X 주가는 기술주 약세와 이 같은 우려가 겹치며 시간외 거래에서 2.9% 하락했다. 투자비 회수 부담도 변수다. 스페이스X는 최근 GPU 구매를 위해 400억 달러 규모의 차입을 마무리했다. 주요 고객이 빠지면 대규모로 늘린 컴퓨팅 설비의 수익성이 흔들릴 수 있다. 스페이스X는 신규 고객 확보와 컴퓨팅 공급 확대로 AI 사업 성장세를 이어간다는 방침이다. 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)는 3분기 실적 발표에서 자체 AI 서비스용 컴퓨팅과 외부 고객 임대 비중을 대략 절반씩 가져가되 상황에 따라 조정할 수 있다고 밝혔다. 또 AI 모델이 발전할수록 컴퓨팅 자원의 가치가 높아질 것으로 보고 장기 계약보다 단기 계약을 선호한다고 설명했다. 브렛 존슨 최고재무책임자(CFO)는 같은 자리에서 "현재 가격 기준으로 신규 컴퓨팅 배치는 1년 미만에 투자비를 회수하고 있다"며 "수요에 맞춰 신중하게 투자를 이어가겠다"고 말했다.