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유라클, 기업 AI 사용·비용 통합 관리…'오르다 API 게이트웨이' 출시

유라클(대표 조준희, 권태일)이 기업 내부에서 사용하는 인공지능(AI) 모델과 에이전트를 통합 관리하는 플랫폼을 선보이며 기업용 AI 운영 시장 공략에 나선다. 여러 AI 서비스를 하나의 접속 지점으로 연결하고 사용자별 접근 권한부터 이용 비용, 실행 승인까지 관리하는 것이 핵심이다. 기업의 AI 도입이 확대되면서 복잡해진 운영 환경을 효율적으로 관리하려는 수요를 겨냥했다. 유라클은 기업용 AI 통합 관리 솔루션 '오르다 API 게이트웨이(AURDA API Gateway)'를 출시했다고 3일 밝혔다. 이번 제품은 기업 내부 AI 서비스와 외부 거대언어모델(LLM), 자체 구축 모델, AI 에이전트, 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 서버 등을 하나의 접속 지점에서 연결하고 관리하는 역할을 한다. 각 서비스가 개별 AI 모델에 직접 연결되는 대신 게이트웨이를 거치도록 구성해 모델 교체나 버전 변경에 따른 수정 작업을 줄일 수 있다. 새로운 모델을 일부 요청에 먼저 적용해 성능을 검증하거나 장애 발생 시 다른 모델로 요청을 전환하는 기능도 제공한다. AI 서비스 운영에 필요한 접근 권한과 비용 관리 기능도 탑재했다. 사용자와 부서, 서비스별로 이용 가능한 모델과 기능을 지정하고 토큰 사용량과 예산 한도를 설정할 수 있다. 모델별 이용 비용을 추적해 조직 단위로 AI 사용 현황을 파악하는 것도 가능하다. 보안과 실행 통제 기능도 지원한다. AI에 입력하거나 출력하는 정보에 보안 정책을 적용하고, 위험도가 높은 작업은 담당자의 승인을 거쳐 실행하도록 설정할 수 있다. 요청부터 응답 생성까지 처리 과정과 이용 기록을 남겨 운영 현황을 추적할 수 있도록 했다. 유라클은 해당 제품을 고객사 내부망에 구축하는 방식으로 제공한다. 이를 통해 AI기본법과 국가망 보안체계(N2SF) 등 관련 제도에 대응해야 하는 금융기관과 공공기관을 우선 공략할 방침이다. 기존 AI 인프라 관리 플랫폼과의 연계도 추진한다. 유라클은 기존 '오르다'를 AI 서비스 통제 플랫폼인 '오르다 API 게이트웨이'와 AI 연산 자원 관리 플랫폼인 '오르다 인프라(AURDA Infra)'로 나눠 제품군을 재편했다. 오르다 인프라는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 서로 다른 AI 가속기를 통합 관리하고 자원을 배분하는 제품이다. AI 모델과 에이전트 배포, MCP 서버 관리 기능도 지원한다. 두 제품을 함께 활용하면 GPU·NPU 자원 할당부터 AI 모델 운영, 사용자 접근 및 비용 통제까지 연계할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 유라클은 코리아크레딧뷰로(KCB), 한국평가데이터, 현대건설, 행정안전부 안전신문고 등에 오르다 인프라를 공급한 경험을 바탕으로 기존 고객의 AI 운영 관리 수요를 공략할 계획이다. 금융·공공 외에도 여러 부서에서 AI 서비스를 운영하는 대기업과 그룹사로 사업을 확대한다는 전략이다. 권태일 유라클 대표는 "오르다 API 게이트웨이로 기존에 구축된 AI 서비스를 누가, 어떤 모델을, 얼마나 쓰는지 내부에서 관리하고 모델이 바뀌어도 서비스를 안정적으로 이어 갈 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.03 11:12남혁우 기자

메가존클라우드, KAIST '카이로스 37' 산업 현장 적용 나선다

메가존클라우드가 한국과학기술원(KAIST)과 손잡고 피지컬 인공지능(AI) 기술 산업 현장 확산과 글로벌 시장 진출에 나선다. 제조 환경에 맞춘 기술 표준화와 공동 사업모델 개발을 추진하고 연구·실증 단계에 머물던 기술을 실제 사업화로 연결한다는 목표다. 메가존클라우드는 KAIST 제조피지컬AI연구소와 피지컬 AI 분야 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약으로 양측은 연구·실증 과정에서 확인한 기술 성과를 산업 현장으로 확산하려면 제조 환경이 달라도 반복 적용할 수 있는 표준화된 구조와 안정적인 운영 기반이 필요하다는 데 뜻을 모았다. 이를 위해 부품·장비·AI·데이터 기업 간 기술 표준화를 추진하고 공동 사업모델 개발과 협력 사업 구체화에 나설 방침이다. 기술 실증부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어지는 협력 체계를 구축해 피지컬 AI 산업 생태계를 확대한다는 구상이다. 특히 메가존클라우드는 AI·클라우드 구축 및 운영 역량을 바탕으로 KAIST가 개발한 로봇 오케스트레이션 플랫폼 '카이로스(KAIROS) 37'의 산업 현장 적용을 추진한다는 목표다. 양측은 실무협의체를 구성해 실제 제조 현장에서 기술 적용 가능성을 검토하고 유망 분야와 협력 과제를 발굴할 계획이다. 참여기업별 역할도 구체화해 기술 검증에서 사업화와 해외 진출로 이어지는 단계별 협력 기반을 마련할 예정이다. 이번 협력은 과학기술정보통신부 '피지컬 AI 얼라이언스' 거버넌스 분과를 중심으로 추진하는 피지컬 AI 표준화 협력체계 구축의 일환이다. 피지컬 AI 얼라이언스는 민간 주도로 산업계와 학계, 연구기관 역량을 결집해 피지컬 AI 기술 개발과 산업 현장 적용을 추진하는 협력체다. 이 가운데 거버넌스 분과는 기업마다 다른 로봇·설비·데이터 환경에서 발생하는 연동 문제를 줄이고 기술과 사업모델의 해외 확산을 위한 공통 기반을 마련하는 역할을 맡는다. KAIST는 메가존클라우드를 비롯한 국내 피지컬 AI 기업과 협력을 단계적으로 확대할 계획이다. 향후 다양한 기업이 참여하는 개방형 협력 생태계를 조성하고 로봇·AI·제조 시스템 기술을 카이로스 37과 연계해 통합 솔루션 형태로 글로벌 시장을 공략한다는 방침이다. 이주완 메가존클라우드 의장은 "피지컬 AI 기술의 본질적인 경쟁력은 단순한 기술 집합체를 넘어 실제 산업 현장에서 안정성과 효율성을 바탕으로 지속적으로 개선하며 점진적인 발전을 구현하는 데 있다"며 "우리가 축적해온 8000여 기업들의 산업 현장 경험과 2800여명 AI·AX 역량을 결합해 피지컬 AI 기술이 산업 현장에 성공적으로 안착하고 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.11.03 11:01한정호 기자

[AI 고속도로] GPU 투자 부담 커지자 네오클라우드 회의론 확산…韓 기업도 시험대

인공지능(AI) 인프라 투자 열풍을 타고 급성장한 네오클라우드 산업을 둘러싸고 회의론이 확산하고 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보와 데이터센터 구축에 막대한 자금이 투입되고 있지만, 투자 규모에 걸맞은 수익을 창출할 수 있을지 의문이 커지는 모습이다. 국내에서도 AI 인프라 사업에 뛰어드는 기업들이 늘면서 안정적인 고객 확보와 투자금 회수가 핵심 과제로 떠올랐다. 3일 업계와 외신에 따르면 미국 코어위브와 네비우스 등 주요 네오클라우드 기업들은 대규모 부채와 자금 조달 부담에 대한 우려로 최근 주가 약세를 이어가고 있다. 국내에서도 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 AI 인프라 기업들이 사업 확대에 나선 가운데 GPU 가동률과 수익성을 둘러싼 시장 관심이 높아지고 있다. 네오클라우드는 고성능 GPU를 대량 확보해 AI 모델 학습·추론에 필요한 연산 자원을 클라우드 방식으로 제공하는 전문 사업자를 뜻한다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS), 구글 등 기존 클라우드 사업자와 달리 AI 연산에 특화된 인프라를 중심으로 사업을 운영하는 구조다. 대표 기업으로는 미국 코어위브와 네비우스, 아이렌 등이 꼽힌다. GPU 확보 경쟁에 급성장했지만…부채·수익성 우려 확산 네오클라우드는 생성형 AI 확산과 함께 빠르게 성장했다. 빅테크와 AI 개발사들이 자체 데이터센터만으로 급증하는 연산 수요를 감당하기 어려워지면서 GPU 인프라를 전문으로 공급하는 기업들이 성장 기회를 확보했다. 그러나 최근에는 대규모 설비투자에 따른 차입금과 이자 부담, GPU 세대교체에 따른 자산가치 하락 가능성이 주요 위험 요인으로 지목되고 있다. 실제 주요 네오클라우드 기업의 주가 하락세가 이어지고 있다. 2일(현지시간) 미국 증시에선 코어위브와 네비우스 주가가 약 8% 하락하는 등 AI 인프라 관련주가 동반 약세를 보였다. 앞서 지난달 26일 로이터통신은 두 기업을 비롯한 주요 네오클라우드 종목이 한 달간 30% 넘게 하락했다고 보도했다. 투자자들이 AI 연산 수요보다 대규모 인프라 투자에 필요한 자금 조달 부담에 주목하고 있다는 분석이 나온다. 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO)도 네오클라우드 업계 구조조정 가능성을 경고했다. 그는 지난달 25일 엑스(X)를 통해 AI 데이터센터 외에 안정적인 매출원이 없는 기업들이 자금 조달에 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 특히 200곳이 넘는 네오클라우드 기업을 거론하며 "일부는 살아남겠지만 많지는 않을 것"이라고 전망했다. 이 같은 우려는 네오클라우드 사업 구조와 맞닿아 있다. GPU와 데이터센터를 확보하려면 막대한 초기 자금이 필요하지만 설비 구축 이후 실제 매출이 발생하기까지 상당한 시간이 걸려서다. 차세대 GPU 출시 주기가 짧아지면서 기존 장비의 수익 창출 기간이 예상보다 줄어들 수 있다는 지적도 제기된다. 반면 AI 인프라 수요가 여전히 강하다는 반론도 나온다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 최근 CNBC 인터뷰에서 네오클라우드 수요가 매우 강하다고 강조했다. 기업들이 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 지속해서 확대하고 있는 만큼 자금 조달 문제도 해결될 수 있다는 입장이다. 국내도 GPU 투자 경쟁 가열…사업 확대 속 수익성 부담 국내에서도 AI 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 기업들이 GPU 클라우드 사업을 확대하는 가운데 네이버클라우드와 삼성SDS, NHN클라우드 등 기존 클라우드·IT서비스 기업들도 대규모 AI 인프라 투자에 속도를 내는 상황이다. 국내 AI 인프라 기업 엘리스그룹은 지난달 20일 코스닥 상장 첫날 공모가 9만 500원보다 32.04% 하락한 6만 1500원에 거래를 마쳤다. 당시 종가 기준 시가총액은 약 6844억원으로 공모가 기준 약 1조원에 달했던 기업가치를 크게 밑돌았다. 기업공개(IPO) 과정에서 10조원이 넘는 청약증거금을 끌어모았지만 상장 이후에는 주가 약세가 이어지고 있다. AI 인프라 사업에 대한 성장 기대와 별개로 향후 실적과 투자 성과를 확인하려는 시장 분위기가 반영됐다는 해석이 나온다. 베슬AI도 네오클라우드 사업 확대를 위한 중장기 청사진을 제시했다. 현재 GPU 약 7000장을 운영 중이며 2028년까지 전국 8개 AI 데이터센터 거점을 확보하고 2030년까지 GPU를 20만 장으로 늘릴 계획이다. 최근 한국투자증권과 GPU 인프라 확충을 위한 금융 협력 업무협약(MOU)을 체결했으며 SK바이오팜과 엔비디아 B200 GPU 128장 공급 계약도 맺었다. 다만 금융 협약의 구체적인 투자 규모와 구조는 아직 확정되지 않은 만큼 향후 자금 조달과 안정적인 고객 수요 확보가 사업 확대 관건으로 꼽힌다. 투자 규모보다 고객 확보 쟁점…수익성 검증 본격화 기존 클라우드 기업들도 AI 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 네이버는 최근 글로벌 자산운용사 브룩필드와 최대 90억 달러 규모 AI 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 체결했다. 브룩필드가 GPU와 데이터센터 등 자산을 확보하고 네이버클라우드가 이를 운영해 고객에게 서비스를 제공하는 구조다. 네이버는 내년 상반기 55메가와트(MW)를 시작으로 2028년까지 200MW 규모로 확대할 계획이다. 삼성SDS도 글로벌 투자회사 KKR과 전략적 협력을 맺고 AI 인프라 투자와 신사업 확대를 추진 중이며 NHN클라우드는 GPU 인프라를 확충해 공공과 기업 고객을 대상으로 서비스를 제공하고 있다. 이들 기업은 기존 IT서비스와 클라우드 사업에서 확보한 고객 기반과 수익을 활용할 수 있다는 점에서 GPU 임대 사업에 크게 의존하는 일부 해외 네오클라우드 기업과 차이가 있다. 다만 외부 자본을 활용하거나 기존 사업 기반을 갖췄더라도 투자 부담은 남아 있다는 지적이 나온다. GPU 임대 수요가 예상보다 적거나 장비 가동률이 떨어지면 인프라 사용료와 금융비용이 수익성을 압박할 수 있기 때문이다. 업계에선 GPU 확보 규모보다 장기 고객 계약과 실제 가동률, 투자금 회수 기간이 사업 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. GPU 임대 중심 사업 구조를 AI 모델 운영과 추론 최적화, 데이터 관리 등으로 다각화해야 한다는 제언도 나온다. 정부가 추진하는 GPU 공급 사업을 통한 초기 수요 확보와 함께 민간·해외 고객을 확대해 지속 가능한 매출 기반을 마련하는 전략이 필요하다는 분석이다. 시장조사업체 가트너는 지난달 발표한 보고서에서 비용 부담과 차별화된 사업 모델 부족으로 2030년까지 네오클라우드 기업 80% 이상이 독립 운영을 중단할 것으로 전망했다. 윌 소머 가트너 수석 애널리스트는 "AI에 특화된 클라우드 인프라 시장의 지출 증가세만으로는 AI 컴퓨팅 사업자 대부분이 현재 세대 AI 반도체가 교체되기 전에 투자금을 회수하기 어려울 것"이라고 분석했다.

2026.11.03 11:01한정호 기자

나무AX, 한국산업기술시험원에 AI 개발 솔루션 공급…공공시장 공략

나무AX가 한국산업기술시험원(KTL)의 인공지능(AI) 개발환경 구축 사업에 자체 소프트웨어(SW)를 공급하며 공공 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리와 AI 모델 운영 기술을 바탕으로 공공 연구기관 AI 개발 효율을 높인다는 목표다. 나무AX는 KTL이 추진하는 고성능 GPU 연산장비 도입 사업에 AI 개발환경 구성을 위한 자체 SW를 공급한다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 KTL이 AI 솔루션 개발과 학습에 필요한 고성능 연산 기반을 확보하고자 추진된다. 나무AX는 서버 전문기업 코코링크가 공급하는 GPU 서버에 '엑스터 엔터프라이즈(Xster Enterprise)'를 적용해 AI 모델 개발과 실행에 필요한 환경을 마련할 계획이다. 엑스터 엔터프라이즈는 여러 연구·개발 작업에 GPU 자원을 효율적으로 배분하고 AI 모델 운영을 지원하는 솔루션이다. 연구 목적과 필요한 연산 성능에 따라 GPU를 분할하고 사용자·그룹별로 자원을 할당할 수 있도록 지원한다. 관리자는 GPU 사용 현황을 확인하고 필요한 작업에 연산 자원을 배정할 수 있다. 이를 통해 여러 연구자가 고성능 GPU 장비를 함께 활용하면서 유휴 자원을 줄이고 인프라 운영 효율을 높일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. AI 모델 배포 과정도 간소화한다. 연구자가 화면에서 사용할 AI 모델과 실행 조건을 선택하고 동작 상태를 확인할 수 있도록 구성해 개발 과정에서 반복되는 설정 작업과 관리 부담을 줄인다. 이번 공급은 나무AX와 코코링크가 지난 8월 체결한 AI 인프라 협력 업무협약(MOU)의 후속 성과다. 양사는 당시 AI 서버와 GPU·모델 운영 SW를 결합해 공급하기로 협력했으며 이번 KTL 사업을 통해 공공 연구·시험 분야로 적용 범위를 넓히게 됐다. 나무AX는 가상화·클라우드 분야에서 축적한 자원 관리 기술을 기반으로 GPU 운영과 AI 모델 관리 사업을 확대 중이다. 이번 사업에서도 코코링크 서버 기술과 자체 SW를 결합해 공공기관 연구 목적에 맞춘 AI 개발환경을 제공한다는 방침이다. 특히 공공 연구기관에서 여러 사용자가 GPU 자원을 공유하는 환경을 지원하며 자체 솔루션의 활용 범위를 넓혀갈 계획이다. 고성능 연산장비 도입 이후 자원 배분과 모델 운영까지 지원해 AI 인프라 활용 효율을 높이는 데 주력한다는 목표다. 나무AX 관계자는 "고성능 GPU를 도입한 뒤에는 실제 개발 수요에 맞게 배분하고 활용하는 것이 중요하다"며 "연구자가 필요한 연산자원을 원활하게 이용하고 개발에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.03 10:54한정호 기자

답변 넘어 업무 실행까지…베스핀글로벌, 기업용 AI 에이전트 '헬프나우 컴퓨터' 공개

베스핀글로벌이 단순 질의응답을 넘어 기업 업무를 직접 수행하는 인공지능(AI) 에이전트를 선보였다. 문서 작성과 데이터 분석부터 사내 시스템 조작까지 자동화하고 기업 환경에 맞춘 보안·실행 통제 기능을 제공해 업무 현장 AI 활용을 확대한다는 목표다. 베스핀글로벌은 실행형 AI 에이전트 '헬프나우 컴퓨터(HelpNow Computer)'를 출시했다고 3일 밝혔다. 헬프나우 컴퓨터는 사용자가 요청한 업무를 단계별 실행 계획으로 전환하고 브라우저와 애플리케이션, 터미널, 외부 도구 등을 직접 조작하는 기업용 AI 에이전트다. 사내 시스템과 응용프로그램인터페이스(API)를 연계해 문서 작성과 데이터 분석, 시스템 조회·입력·신청 등 업무를 자동화한다. 이번 제품은 기업이 AI를 도입하고도 실제 업무 성과로 연결하지 못하는 'AI 파일럿 트랩' 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. AI 역할을 정보 제공에서 업무 실행으로 확장해 기업이 생산성 개선 효과를 체감하도록 지원한다는 구상이다. 핵심 기술은 사용자 목표를 실행 가능한 작업으로 나누고 각 단계의 실행과 재시도, 중단, 완료를 제어하는 '에이전트 런타임'이다. 자연어 기반 SQL 생성·실행(NL2SQL), 코드 생성, 브라우저 조작, 컴퓨터 조작 등 9종 실행 도구를 활용해 단일 작업부터 복잡한 업무까지 처리한다. 기업 내부 시스템과 연계한 업무 자동화도 지원한다. 전사적자원관리(ERP)와 그룹웨어, 업무 포털 등을 직접 탐색해 데이터를 입력하거나 신청·제출 업무를 수행할 수 있다. PDF와 워드, 엑셀, 파워포인트, 한글(HWP) 문서를 읽고 수정하거나 새로 작성하는 기능도 제공한다. 데이터 분석 기능도 갖췄다. 광학문자인식(OCR)과 시각언어모델(VLM)을 활용해 스캔 문서와 화면을 분석하고 자연어 질문을 SQL로 변환해 분석 결과를 표와 차트, 보고서 형태로 제공한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 API를 통해 이메일·ERP·고객관계관리(CRM) 등 외부 시스템과 연결할 수도 있다. 기업 보안과 실행 통제 기능도 강화했다. 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 통합인증(SSO), 실행 이력 감사 로그, 개인정보 탐지·차단 기능을 지원한다. 모든 작업은 격리된 샌드박스와 가상 파일 시스템 환경에서 실행되며 위험도가 높은 업무는 사용자 승인을 거치도록 설정할 수 있다. AI 모델과 인프라 선택 폭도 넓혔다. GPT-OSS와 라마, 큐원, 하이퍼클로바X, 엑사원, 제미나이 등 다양한 모델을 지원한다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글클라우드, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네이버클라우드 등 주요 클라우드와 온프레미스 환경에도 구축할 수 있다. 활용 분야는 공공 민원·행정, 경영 보고, IT 운영·장애 대응, 문서·계약 검토, 영업·CRM, 시장 조사 등 6개 영역이다. IT 운영 환경에선 시스템 로그를 분석해 장애 원인을 추론하고 승인된 운영 절차에 따라 조치한 뒤 시스템 상태를 재검증하고 결과를 보고하는 방식으로 활용 가능하다. 도입은 관찰·보조·실행 등 3단계로 진행된다. 초기에는 AI가 업무를 관찰하고 실행 방안을 제안하며 검증 결과와 업무 특성에 따라 실제 실행 범위를 확대한다. 생산성 개선 효과는 고객별 개념검증(PoC) 과정에서 측정할 계획이다. 헬프나우 컴퓨터는 베스핀글로벌의 기업용 AI 워크스페이스 '헬프나우 플렉스'에 탑재된다. 통합 AI 플랫폼 '헬프나우 AI 플랫폼'의 에이전트 포털 핵심 기능으로도 제공되며 서비스형 소프트웨어(SaaS) 구독형과 설치형 방식으로 도입할 수 있다. 박기철 베스핀글로벌 헬프나우 개발본부장은 "기업 현장에서 AI가 진정한 가치를 발휘하려면 이해를 넘어 실행으로 이어져야 한다"며 "헬프나우 컴퓨터는 임직원 업무 요청을 실제 결과물로 완성하는 엔터프라이즈 AI 에이전트로, 앞으로 디지털 인력의 역할은 AI와 인간 협업을 통해 새롭게 정의될 것"이라고 말했다.

2026.11.03 10:48한정호 기자

와이즈넛, 데이터 반출 없는 AI 기술 강화…공공·제약·금융 적용

와이즈넛이 민감한 데이터를 외부로 내보내지 않고 인공지능(AI) 학습과 분석에 활용하는 기술을 고도화했다. 와이즈넛은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 '데이터 활용 강화를 위한 분산형 데이터 연합컴퓨팅 기술 개발 및 실증' 과제 3차년도 연구를 시작했다고 3일 밝혔다. 여러 기관에 흩어진 데이터를 한곳에 모으지 않고 분석·학습하는 연합 AI 기술을 플랫폼으로 개발하는 것이 목표다. 올해 연구에서는 원본 데이터를 각 기관에 둔 채 암호화한 상태로 통계를 산출하는 연합 분석 기술을 구현했다. 개인정보나 기밀 정보의 외부 반출을 제한하면서도 기관 간 데이터 활용을 지원하는 식이다. 와이즈넛은 모델 운영에 필요한 연산과 통신 부담을 줄이는 성과도 확인했다고 밝혔다. 8비트 양자화 기법을 적용해 성능을 유지하면서 AI 모델 크기를 기존보다 72% 줄인 것으로 나타났다. 지역 캐시 기술을 활용해 중앙 서버와 지역 서버 간 데이터 전송량도 기존의 약 8분의 1 수준으로 낮췄다. 회사는 원본 데이터와 암호화한 데이터의 분석 결과가 얼마나 일치하는지를 나타내는 '데이터 유용성' 지표에서는 과제 목표치인 0.85 이상을 기록했다고 설명했다. 와이즈넛은 스마트폰과 웨어러블 등 연산 자원이 적은 기기에서도 활용할 수 있는 모델 경량화 기술을 개발하고 있다. 중앙 서버와 지역 단말 간 고속 통신 기술과 중앙의 대형 모델을 단말의 소형 모델과 비교·연계하는 학습 기술도 연구하고 있다. 와이즈넛은 서울연구원과 대웅제약, 한국은행 등 실증기관과 분야별 현장 활용도를 높일 계획이다. 실제 데이터를 바탕으로 응용 서비스를 구축하고 학습 결과를 관리하는 체계도 마련한다. 이번 과제는 한국과학기술연구원이 주관하며 와이즈넛과 피씨엔, 세종대 산학협력단이 공동연구개발기관으로 참여한다. 서울연구원·대웅제약·한국은행은 각각 공공·제약·금융 분야 실증을 맡는다. 연구기간은 2024년 7월부터 2028년 12월까지다. 강용성 와이즈넛 대표는 "민감한 데이터를 안전하게 지키면서 학습·분석할 수 있는 연합컴퓨팅 기술은 앞으로 AI 에이전트가 보안이 중요한 현장으로 확산하는 데 핵심 역할을 할 것"이라고 밝혔다.

2026.11.03 10:36김미정 기자

"취약점 발견이 끝 아냐"…레드햇이 제시한 보안 전문가 역할

인공지능(AI)으로 취약점 찾는 속도가 빨라질수록 관련 정보 공개 시점과 대응 방안에 신중해야 한다는 주장이 나왔다. 레드햇은 기업 보안 담당자가 취약점 정보를 일정 기간 제한적으로 공유하는 보안 엠바고와 조율된 취약점 공개 절차를 구축해야 한다고 3일 밝혔다. 취약점 발견은 보안 대응의 첫 단계다. 전문가가 실제 결함인지 검증하고 영향 범위를 평가한 뒤 수정 사항과 대응 지침을 마련해야 한다. 지원 중인 여러 버전에서 수정 사항이 정상적으로 작동하고 새로운 문제를 일으키지 않는지 확인하는 작업도 필요하다. 공개 유예 기간은 이런 대응을 준비하기 위한 시간이다. 정보를 무기한 감추는 조치가 아니라 개발자와 공급업체가 수정 사항을 마련하고 운영자가 대응할 수 있도록 정한 짧은 기간이라는 설명이다. 합의한 날짜보다 먼저 악용 방법이 공개되거나 코드 변경을 통해 취약점이 드러나면 준비할 기회가 사라질 수 있다. 레드햇은 공개 계획이 무너지면 그 부담이 현장 담당자에게 돌아간다고 지적했다. 유지 관리자는 쏟아지는 제보를 검토해야 하고 배포 업체는 안전한 업데이트를 준비해야 한다는 설명이다. 운영 담당자는 영향을 받는 시스템을 찾아 촉박한 시간 안에 변경 작업을 수행해야 한다. 이런 부담은 소규모 오픈소스 프로젝트에서 더 크게 나타나는 것으로 전해졌다. 전담 보안 인력이 있는 대기업과 달리 소수 또는 한 명의 유지 관리자가 운영하는 프로젝트도 있어서다. 중복된 문제나 실제 악용 가능성이 낮은 제보가 늘면 중요한 취약점을 검증하고 수정할 시간이 줄어들 수 있다. 이에 레드햇은 취약점 위험 수준에 따라 공개 방식도 달리해야 한다고 제안했다. 심각도가 낮은 문제는 공개적으로 논의할 수 있지만 실제 악용 가능성이 있는 중대한 결함은 수정 사항을 준비하는 동안 제한적으로 공유해야 할 수 있다. 세부 정보가 이미 공개됐다면 수정이 끝나지 않았더라도 보안 담당자에게 신속히 알려야 한다는 설명이다. 기업 지원 방식도 달라져야 한다는 제언도 나왔다. 오픈소스 프로젝트에 패치 일정을 요구하는 데 그치지 않고 유용한 기술 정보를 제공하고 검증과 코드 검토·테스트에 직접 기여해야 한다는 설명이다. 이 과정에서 유지 관리자에게 과도한 문의를 보내 부담을 더하지 않는 것도 중요하다는 점도 언급됐다. 에밀리 폭스 레드햇 포트폴리오 보안 아키텍트는 "취약점 대응에는 조율이 필요하고, 생태계 전체에 걸친 진정한 조율에는 사람 사이의 신뢰가 필요하다"고 밝혔다.

2026.11.03 10:08김미정 기자

팔란티어, 3분기 매출 96% 급증…민간사업 매출, 정부 첫 추월

팔란티어 미국 민간사업 매출이 창사 이래 처음으로 미국 정부 매출을 넘어서며 3분기 실적을 견인했다. 정부·국방 사업에 더해 민간 기업 시장이 주요 성장축으로 부상하면서 팔란티어는 연간 매출 전망을 상향했다. 팔란티어는 2026년 3분기 실적에서 매출이 전년 동기 대비 96% 증가한 23억 1341만 달러를 기록했다고 3일 밝혔다. 미국 일반회계기준(GAAP) 영업이익은 10억 8485만 달러로 전년 동기 3억 9326만 달러보다 약 176% 증가했으며 영업이익률은 47%를 기록했다. 주식보상비용 등을 제외한 조정 영업이익은 14억 2684만 달러로 전년 동기 대비 약 138% 늘었다. 조정 영업이익률은 62%에 달했다. 이번 실적에서 가장 두드러진 성장세를 보인 분야는 미국 민간사업이다. 매출은 9억 8400만 달러로 전년 동기 대비 148%, 전 분기 대비 29% 증가했다. 같은 기간 미국 정부 매출은 9억 5300만 달러로 전년 동기 대비 96%, 전 분기 대비 18% 늘었다. 두 부문을 합친 미국 매출은 19억 3700만 달러로 전년 동기 대비 119% 증가했다. 전체 매출에서 미국 시장이 차지하는 비중은 약 84%이며 미국 민간사업 매출 비중은 약 43%에 달한다. 팔란티어는 기업 데이터 통합 플랫폼 '파운드리'와 인공지능(AI) 플랫폼 'AIP', 데이터와 업무 간 관계를 정의하는 '온톨로지' 등을 통해 민간 AI 시장을 공략하고 있다. 기업 데이터를 AI 모델과 연결해 실제 업무와 의사결정에 활용하도록 지원하는 것이 핵심이다. 계약 실적도 증가했다. 3분기 100만 달러 이상 계약은 212건이었으며 이 가운데 500만 달러 이상은 107건, 1000만 달러 이상 대형 계약은 64건이었다. 전체 신규 계약 총액(TCV)은 29억 1800만 달러로 전년 동기 대비 6% 증가했다. 미국 민간사업 계약 총액은 14억 6300만 달러로 11% 늘었다. 미국 민간사업 잔여 계약 가치는 65억 1700만 달러로 전년 동기 대비 79% 증가했지만 전 분기 대비로는 4% 늘어나는 데 그쳤다. 신규 계약 총액 증가율이 매출 성장률을 밑돌면서 향후 수주 흐름을 지켜볼 필요가 있다는 평도 제기됐다. 팔란티어는 실적 성장세를 반영해 2026년 연간 매출 전망을 85억 3000만~85억 3400만 달러로 상향했다. 전년 대비 약 91% 증가할 것으로 예상한 수치다. 미국 민간사업 연간 매출 전망도 35억 5900만 달러 이상으로 높였다. 전년 대비 최소 143% 증가한다는 전망이다. 연간 조정 영업이익은 52억 4500만에서 52억 4900만 달러, 조정 잉여현금흐름은 48억에서 50억 달러로 예상했다. 4분기 매출은 26억 4900만에서 26억 5300만 달러로 제시해 3분기 대비 약 15% 성장을 전망했다. 팔란티어는 이번 실적 배경으로 각국 정부와 기업이 독자적인 AI 역량 확보에 나서는 소버린 AI 확산을 강조했다. AI 모델을 기업 데이터와 업무에 결합하고 실제 운영에 활용하는 역량이 조직 간 경쟁력 격차를 확대할 것이라는 판단이다. 알렉스 카프 팔란티어 최고경영자(CEO)는 "소버린 AI 확산은 지난 30년간 사업을 하면서 목격한 가장 극명한 가진 자와 갖지 못한 자의 격차를 만들어내고 있다"며 "정부와 기업을 포함한 모든 기관이 자발적이든 아니든 빠르게 이 두 범주 중 하나로 나뉘고 있다"고 말했다.

2026.11.03 09:46남혁우 기자

일레븐랩스, 음성 AI 개발 간소화…'일레븐 리얼타임' 공개

일레븐랩스가 사람과 자연스럽게 대화하는 음성 인공지능(AI) 에이전트 구축 과정을 간소화해 개발 부담을 줄였다. 일레븐랩스는 음성 에이전트용 음성 대 음성 모델(STS) '일레븐 리얼타임'을 공개했다고 3일 밝혔다. 이 모델은 빠르고 자연스러운 대화에 최적화한 'v1 미니'와 복잡한 작업을 위한 'v1 맥스'로 구성되며 '일레븐에이전트'와 '리얼타임 API'를 통해 제공된다. 기존에는 음성 에이전트를 만들 때 음성 인식과 발화 구간 감지부터 대화 차례 전환과 거대언어모델(LLM), 음성 합성까지 각각 선택하고 조합해야 했다. 일레븐 리얼타임은 이러한 구성 요소를 개별적으로 설정하는 대신 모델을 선택해 음성 에이전트를 구축하도록 지원한다. v1 미니는 AI 비서와 교육용 튜터·게임 속 대화형 캐릭터 등에 적합하다. v1 맥스는 정해진 절차에 따라 정보를 조회하는 고객 지원이나 여러 도구를 호출해 작업을 수행하는 단계 업무에 초점 맞췄다. 두 모델은 한국어와 일본어를 포함한 90개 이상 언어를 지원한다. 이용자는 1만 7000개 이상 음성 중 원하는 목소리를 선택할 수 있다. 대화 차례 전환과 사용자의 끼어들기에 대한 대응·도구 호출도 지원하며 모델 선택을 바꿔 두 모델을 전환할 수 있다. 일레븐랩스가 제시한 아티피셜 애널리시스 10월 평가 결과에 따르면 v1 맥스는 음성 기반 추론 능력을 측정하는 '빅 벤치 오디오'에서 정답률 98.8%를 기록했다. 질문이 끝난 뒤 답변을 시작하기까지 걸린 시간은 0.57초였다. 대화 중 침묵과 차례 전환 및 끼어들기·맞장구에 대한 대응을 측정하는 '풀 듀플렉스 벤치'에서는 v1 미니가 95.8%를 기록했다. v1 맥스의 점수는 94.1%였다. 일레븐에이전트 이용자는 새 에이전트나 기존 에이전트의 모델 선택 메뉴에서 일레븐 리얼타임을 선택해 사용할 수 있다. 전화와 웹사이트·컨택센터 등에 배포할 수 있으며 기존 플랫폼 업무 흐름과 지식베이스, 안전장치·테스트·모니터링 기능도 활용할 수 있다. 리얼타임 API는 오픈AI 리얼타임 API와 호환되며 웹소켓으로 연결된다. 기존 오픈AI 리얼타임 API 이용 개발자는 코드의 연결 대상과 모델 이름을 변경해 사용할 수 있다. 다만 출시 시점에는 웹RTC를 지원하지 않는다. 일레븐랩스는 "일레븐 리얼타임을 통해 한국 기업과 개발자가 고객과 자연스럽게 대화하는 음성 에이전트를 구축할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.11.03 09:36김미정 기자

오라클, AI 인프라 투자에 200억 달러 조달…주가 9% 가까이 급락

오라클이 인공지능(AI) 데이터센터와 클라우드 인프라 확충을 위해 200억 달러(약 27조원) 규모 자금 조달에 나선다. 이미 1250억 달러(약 168조원)가 넘는 차입금을 보유한 상황에서 추가 자금 조달 계획이 구체화되자 재무 부담에 대한 우려가 커지며 주가는 9% 가까이 급락했다. 2일(현지시간) 로이터통신에 따르면 오라클은 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 공시에서 보통주 100억 달러와 선순위 채권 100억 달러를 발행할 계획이라고 밝혔다. 조달 자금은 AI 데이터센터 등 설비투자와 기존 부채 상환, 기업 인수, 배당금 지급, 자사주 매입 등에 활용할 예정이다. 채권은 2029년부터 2046년까지 만기가 돌아오는 6개 종류로 발행된다. 고정금리 채권 5개와 변동금리 채권 1개로 구성되며 구체적인 발행 금리와 가격 등은 아직 확정되지 않았다. 이번 자금 조달 계획은 지난달 28일 열린 투자자 대상 행사에서 처음 공개됐다. 당시 오라클은 AI 인프라 확충을 위한 자본지출(CAPEX)이 이번 회계연도와 다음 회계연도에 정점을 찍을 것으로 전망했다. 또 2030 회계연도까지 추가 외부 자금 조달 규모를 200억 달러 이내로 제한하겠다는 방침도 제시했다. 다만 AI 인프라 투자 확대에 따른 재무 부담도 커지고 있다. 오라클이 지난 8월 말 기준 보유한 차입금은 1253억 4000만 달러(약 168조 7700억원)로, 2026 회계연도 연간 매출 673억 6000만 달러(약 90조 7000억원)의 약 1.9배에 달한다. 추가 자금 조달 계획이 공개되자 주가도 급락했다. 오라클 주가는 이날 뉴욕증권거래소에서 전 거래일 대비 8.76%(11.45달러) 하락한 119.22달러에 거래를 마쳤다. 주식 발행에 따른 기존 주주 지분 희석 가능성과 차입금 증가에 대한 우려가 투자심리를 압박한 것으로 풀이된다. 시장에선 AI 인프라 투자 확대가 실제 수익성 개선으로 이어질 수 있을지 주목하고 있다. 오라클은 마이크로소프트(MS)와 아마존웹서비스(AWS)보다 매출 기반이 작은 데다 오픈AI에 대한 사업 의존도도 높아 대규모 투자에 따른 부담이 상대적으로 크다는 평가를 받고 있다. 오라클은 AI 클라우드 사업 확대를 통해 중장기 실적 성장을 달성한다는 목표다. 2030 회계연도 매출을 2250억 달러(약 302조원) 이상으로 늘리고 조정 주당순이익(EPS)도 21달러를 넘길 것으로 전망했다. 이는 2026 회계연도 매출 대비 세 배 이상 증가한 수준이다. 현금흐름 개선에도 속도를 낼 계획이다. 오라클은 고객사 선급금과 장비 제공, 공급업체 금융 지원 등을 활용해 초기 투자 부담을 줄이고 2028 회계연도 하반기부터 잉여현금흐름(FCF)을 흑자로 전환할 방침이다. 2029 회계연도에는 잉여현금흐름이 300억 달러(약 40조원)를 넘어설 것으로 예상했다. 힐러리 맥슨 오라클 최고재무책임자(CFO)는 지난달 28일 투자자 설명회에서 "이번 투자 주기에 필요한 자금 규모를 확정했다"며 "차별화된 성장과 잉여현금흐름 흑자 전환, 높은 영업이익률, 건전한 재무구조를 달성할 수 있다고 확신한다"고 밝혔다.

2026.11.03 09:33한정호 기자

업스테이지, '솔라 프로 4' 행정망 도입…법령 검토·민원 답변

업스테이지가 공공 문서 업무 효율을 높이기 위해 행정기관에 인공지능(AI) 모델을 공급한다. 업스테이지는 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'를 범정부 AI 공통기반에 탑재해 정식 서비스를 시작했다고 3일 밝혔다. 중앙부처와 지방자치단체는 삼성SDS의 AI 플랫폼 '패브릭스'를 통해 솔라 모델을 이용할 수 있다. 범정부 AI 공통기반은 행정안전부와 과학기술정보통신부가 행정기관에 AI 모델과 데이터·개발 환경 등을 제공하는 행정망 전용 인프라다. 솔라 프로 4는 국가정보원 보안성 심사를 통과한 인프라에서 작동한다. 내부 행정 데이터는 외부로 나가지 않는다. 모델 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU)는 공통기반에서 일괄 관리한다. 각 기관은 별도 서버를 구매하거나 임차하지 않고 채팅 화면이나 응용프로그램 인터페이스(API)로 모델을 활용할 수 있다. 솔라는 법령과 보도자료·행정업무자료 등을 연결해 답변 근거를 제시하는 기능도 지원한다. 내부 자료를 외부 AI 서비스로 보내기 어려운 행정기관이 보안을 유지하면서 업무에 필요한 정보를 찾아 활용하도록 돕는다. 주요 활용 분야는 법령 검토와 민원 답변 초안 작성이다. 조례·규정 개정안이 상위법에 어긋나는지 살피거나 관련 법령과 처리 절차를 찾아 민원 답변 초안을 만드는 데 쓸 수 있다. 모델은 회의 메모와 참고자료를 바탕으로 보고서 초안을 작성하는 업무도 지원한다. 긴 정책자료에서 핵심 내용과 쟁점을 추려 요약하는 데도 활용할 수 있다. 업스테이지는 문서 처리와 한국어 성능을 솔라 프로 4의 강점으로 꼽았다. '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 참여 등을 통해 축적한 기술력을 바탕으로 공공부문 AI 활용을 확대할 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "국산 AI가 공공업무 혁신을 이끌 수 있다는 것을 행정 현장에서 증명할 것"이라고 말했다.

2026.11.03 09:18김미정 기자

그록, AI 챗봇 사용 한도 축소…"서비스 운영비 부담"

그록이 인공지능(AI) 서비스 운영비 부담을 줄이기 위해 챗봇 사용 한도를 낮춘 것으로 전해졌다. 서비스 제공 비용이 매출에 비해 지나치게 커진 데 따른 조치다. 2일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 일부 그록 봇 이용자들은 지난 핼러윈 주말 주간 사용 한도가 갑자기 소진됐다는 글을 소셜미디어 엑스(X)에 잇따라 올린 것으로 확인됐다. 챗봇을 추가로 쓰지 않았는데도 한도 소진율이 50%에서 100%로 뛰었다는 이용자도 있었다. 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)는 1일 엑스에서 한도 조정 배경으로 그록 봇의 운영 비용을 들었다. 한도를 얼마나 줄였는지와 앞으로 구독자에게 어떤 기준을 적용할지는 밝히지 않았다. 그록 봇이 속한 AI 사업은 스페이스X의 주요 수익원이다. 스페이스X가 지난달 공개한 자료에 따르면 회사 전체 수입 52%가 AI 사업에서 나왔다. 다만 그록 봇만 놓고 보면 서비스 매출보다 운영 비용이 높은 것으로 나타났다. 실제 AI 사업을 맡은 '슈퍼 인텔리전스' 부문은 4억 3100만 달러(약 5800억원) 수익을 낸 것으로 집계됐다. 이는 스페이스X가 커서를 인수하는 과정에서 발생한 일회성 비용 12억 달러(약 1조 6000억원)가 반영된 수치다. 머스크 CEO는 "그록 봇 서비스를 제공하는 데 드는 비용이 매출에 비해 지속 불가능할 정도로 높았다"고 밝혔다.

2026.11.03 08:54김미정 기자

한국에머슨, '제어부터 예지보전까지' AI 데이터센터 냉각 자동화 기술 공개

한국에머슨이 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 효율을 높이고 설비 장애를 예방하기 위한 산업용 자동화 기술을 선보인다. 한국에머슨은 서울 양재 aT센터에서 열리는 데이터센터코리아 2026에 참가해 냉각·유틸리티 설비의 제어부터 상태 진단, 정밀 계측까지 지원하는 자동화 솔루션을 공개한다고 2일 밝혔다. AI와 고성능 컴퓨팅 확산으로 데이터센터의 전력 사용량과 냉각 수요가 증가하면서 관련 설비의 안정적인 운영이 중요해지고 있다. 특히 냉각 계통의 이상은 서버 운영에 직접적인 영향을 줄 수 있어 실시간 상태 파악과 예방 정비 체계가 요구된다. 한국에머슨은 이번 행사에서 설비 보호·제어·진단·계측 기술을 연계해 데이터센터 운영 효율과 가동 안정성을 높이는 방안을 소개한다. 냉각·유틸리티 계통에는 유량과 압력을 관리하는 밸브 솔루션을 적용한다. 키스톤 버터플라이 밸브는 유체 흐름을 조절하고, 쿤클 압력 릴리프 밸브는 과도한 압력으로 인한 설비 손상을 방지하는 역할을 한다. 배관 상태를 확인하는 정밀 계측 기술도 선보인다. 로즈마운트 엑스웰과 플렉심의 비침습식 측정 기술은 배관을 관통하지 않고 온도와 유량을 측정할 수 있다. 퍼마센스는 부식과 침식에 따른 배관 상태 변화를 지속적으로 추적해 유지보수 시점을 판단하는 데 필요한 데이터를 제공한다. 설비 운영 데이터를 통합 관리하는 자동화 플랫폼도 소개한다. 회전 설비와 현장 계측기에서 수집한 정보를 실시간으로 분석해 이상 징후를 조기에 발견하고, 고장 가능성을 사전에 파악하는 예지보전 체계를 지원한다. 제어 시스템과 인간·기계 인터페이스(HMI)를 활용하면 전력·유틸리티 계통의 운전 정보를 한곳에서 확인할 수 있다. 이를 통해 관리자가 설비 상태를 종합적으로 파악하고 이상 발생 시 대응할 수 있도록 돕는다. 한국에머슨 관계자는 "데이터센터에는 설비 신뢰성과 운영 연속성, 에너지 효율을 함께 확보할 수 있는 통합적인 운영 체계가 필요하다"며 "제어·진단·계측 데이터를 연계한 자동화 솔루션을 통해 고객이 이상 징후에 선제적으로 대응하고 안정적이고 효율적인 운영 환경을 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.02 18:39남혁우 기자

알트먼 CEO, 삼성·SK 회동…스타게이트 협력 강화 '기대'

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 약 1년 만에 한국서 삼성·SK그룹 경영진을 잇달아 만나 사업 협력을 논의했다. 초대형 인공지능(AI) 인프라 사업 '스타게이트' 핵심 참여사들과 접촉하면서 메모리 반도체 공급과 국내 AI 데이터센터 구축 논의에 속도가 붙을 것이란 기대가 나오고 있다. 2일 IT 업계 따르면 알트먼 CEO는 지난달 30일 1박 2일 일정으로 방한했다. 이번 방문에는 리차드 호 하드웨어 담당 부사장과 아르빈드 KC 최고인사책임자(CPO), 키란 마니 아시아태평양·일본 총괄 대표 등 핵심 경영진이 동행했다. 이는 지난해 10월 맺은 전략적 파트너십 바탕으로 국내 기업과 협력 관계를 다지기 위한 행보라는 평을 받았다. 업계 관심은 이번 만남이 스타게이트 관련 협력 구상을 실제 투자와 사업으로 연결하는 계기가 될지에 쏠렸다. 삼성과 SK는 오픈AI의 대규모 AI 인프라 확충에 필요한 메모리 공급 파트너이자 국내 AI 데이터센터 구축 협력사다. 이번 방한에서 논의한 구체적인 투자 규모나 착공 일정은 공개되지 않았다. 알트먼 CEO는 지난달 31일 최태원 SK그룹 회장과 오찬을 진행하며 SK하이닉스·SK텔레콤 주요 경영진을 만난 것으로 전해졌다. 구체적인 대화 내용은 알려지지 않았지만 고대역폭메모리(HBM) 공급과 AI 데이터센터 구축 등 기존 협력 사업의 추진 방안을 논의했을 것이란 관측이 나오고 있다. SK그룹과 오픈AI는 지난해 10월 메모리 반도체 공급 의향서(LOI)와 서남권 AI 데이터센터 구축을 위해 손잡았다. SK하이닉스는 메모리 공급을, SK텔레콤은 데이터센터 공동 구축과 이를 활용한 AI 서비스·차세대 데이터센터 기술 개발을 추진하기로 했다. 최 회장과 알트먼 CEO는 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 열린 'AI 서밋'서도 장기 협력 방향을 논의했다. 이번 회동 역시 두 기업이 협력 사업의 추진 상황과 향후 방향을 점검하는 자리였을 가능성이 높다는 분석이 나왔다. 삼성과의 만남에서는 인프라를 넘어 그룹 전반의 AI 전환(AX)으로 협력 범위가 넓어졌다. 알트먼 CEO는 같은 날 경기 용인 삼성인력개발원에서 삼성 주요 계열사 사장단 50여명과 간담회를 열고 AI 시대 경영 전략을 논의했다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문장과 노태문 디바이스경험(DX)부문장을 비롯해 전자·금융·바이오 분야 경영진이 참석했다. 삼성은 이미 여러 계열사를 통해 스타게이트 협력에 참여하고 있다. 삼성전자는 지난해 10월 메모리 반도체 공급을 위한 협력 의향서를 체결했다. 삼성SDS는 AI 데이터센터와 기업용 AI 서비스 분야에서, 삼성물산과 삼성중공업은 해상 부유식 데이터센터 개발에서 오픈AI와 협력하기로 했다. 올해 7월에는 이재용 삼성전자 회장이 오픈AI 본사를 방문해 협력 관계를 다졌다. 이번 간담회에서는 이런 사업 협력에 더해 AI를 기업의 의사결정과 조직 운영에 접목하는 방안이 다뤄졌다. 기업용 챗GPT인 '챗GPT 엔터프라이즈'를 실제 업무 혁신과 경쟁력 강화로 연결하는 방안도 논의됐다. AI 인프라를 함께 구축하는 관계에서 AI를 경영 현장에 활용하는 관계로 접점을 넓힌 셈이다. 한국 그룹과의 협력 강화는 국내 스타게이트 사업의 향방과도 맞물린다. 오픈AI는 삼성전자와 경북 포항을 중심으로 동남권 AI 데이터센터를, SK그룹과는 전남 장성의 광주 첨단3지구를 유력 후보지로 서남권 AI 데이터센터 설립을 추진하고 있다. 업계에선 이번 방한으로 최고경영진 간 협력 의지를 재확인한 만큼 다음 관건은 실행 계획의 구체화라는 의겸이 나오고 있다. 메모리 공급 협의와 데이터센터 구축 구상이 실제 계약·투자로 이어질지가 국내 AI 동맹의 성과를 가늠할 기준이 될 것이란 전망이 이어지고 있다. 알트먼 CEO는 "앞으로는 단순히 AI를 사용한다는 이유만으로 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수는 없을 것"이라며 "경쟁 우위는 AI를 어떻게 활용해 더 빠르게 움직이고 더 나은 제품을 만들며 경쟁사보다 앞서 나가느냐에 달렸다"고 강조했다. 이어 "삼성과의 지속적인 협력에 큰 기대를 갖고 있다"며 "두 기업이 힘을 합쳐 고품질 AI를 전 세계에 대규모로 제공할 기회가 열려 있다"고 말했다.

2026.11.02 18:28김미정 기자

인젠트, AI 통한 기업 정보 유출 막는다…데이터 관리 전략 제시

인젠트가 기업 내부 문서와 데이터베이스(DB)를 연결해 인공지능(AI) 업무에 활용하는 데이터 관리 전략을 공개했다. 문서중앙화 시스템을 단순한 자료 보관 공간에서 벗어나 AI가 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 기반으로 발전시킨다는 구상이다. 인젠트는 '문서중앙화에서 AX 플랫폼으로-AI가 신뢰하는 지식은 어디서 오는가'를 주제로 온라인 웨비나를 개최했다고 2일 밝혔다. 발표를 맡은 박정권 인젠트 기술2본부장(전무)은 기업이 AI를 업무에 적용하려면 내부 문서와 정형 데이터를 통합적으로 활용할 수 있어야 한다고 강조했다. 예를 들어 기업의 대출 한도 증액 여부를 판단하려면 내부 심사 규정뿐 아니라 해당 기업의 최신 재무정보도 함께 확인해야 한다. AI가 정확한 답변을 제공하려면 서로 다른 시스템에 저장된 정보를 연결하고 최신 상태로 유지하는 작업이 필요하다는 설명이다. 인젠트는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서중앙화 시스템의 역할을 확대해야 한다고 제안했다. 분산된 문서를 통합 관리하면서 원본과 최신 버전을 구분하고, AI가 문서 내용을 검색할 수 있도록 데이터를 가공하는 방식이다. 이 과정에서 문서 보안 정책을 AI 검색 환경까지 일관되게 적용하는 것이 중요하다고 강조했다. 원본 문서의 접근 권한이 AI 시스템에 반영되지 않으면 사용자가 직접 열람할 수 없는 기밀정보를 AI 답변을 통해 확인하는 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위한 기술로 검색증강생성(RAG) 운영 기술인 RAG옵스를 제시했다. 문서 등록과 수정, 삭제 내역을 AI 검색 데이터에 반영하고 접근 권한 변경 사항도 연동하는 방식으로 인사이동이나 조직 개편으로 권한이 변경된 경우에도 사용자가 열람할 수 있는 문서만 AI 답변에 활용하도록 지원한다. 분산된 데이터를 연결하는 '인젠트 DMP'도 소개했다. 이 플랫폼은 여러 시스템에 저장된 데이터를 통합·분석하고 AI 업무에 활용할 수 있도록 지원한다. 기존 데이터를 모두 이전하지 않고 필요한 정보만 연결하거나 선택적으로 저장하는 구조를 제공한다. 데이터 품질 관리 방안도 다뤘다. 부서마다 다르게 정의된 매출이나 수익률 등의 기준을 통일하고, 데이터 갱신 지연이나 누락을 감지해 부정확한 정보가 AI 답변에 사용되는 것을 방지하는 방식이다. 이와 함께 AI 에이전트가 기업 데이터를 활용하는 과정에서 사용자 권한 확인과 개인정보 보호, 작업 실행 승인, 이용 기록 관리 등을 적용하는 통제 체계도 제시했다. 박 본부장은 "이번 웨비나가 기업이 보유한 문서와 데이터의 가치를 재발견하고, 실제 업무에 AI를 활용하기 위한 방향을 찾는 계기가 되길 바란다"며 "인젠트는 데이터의 신뢰성과 보안을 바탕으로 기업의 AX 전환을 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.02 18:15남혁우 기자

AI 투자에 현금 쏟는 美 빅테크…주주환원 15년 만에 최저

미국 주요 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 인프라 투자에 막대한 자금을 투입하면서 주주환원 비율이 15년 만에 최저 수준으로 떨어진 것으로 나타났다. 데이터센터와 반도체 확보를 위한 지출이 급증하면서 자사주 매입을 줄이고 현금 확보에 나서는 모습이다. 1일(현지시간) 로이터통신이 금융정보업체 LSEG 자료와 기업 공시를 분석한 결과에 따르면 마이크로소프트(MS)·알파벳·아마존·메타·오라클 등 미국 빅테크 5개사가 올해 1~9월 영업활동으로 벌어들인 현금 가운데 배당과 자사주 매입에 사용한 비율은 9.3%로 집계됐다. 이는 지난해 같은 기간 27.4%에서 18.1%포인트 하락한 수치로, 관련 통계가 집계된 2011년 이후 가장 낮은 수준이다. 이들 기업의 올해 1~9월 영업현금흐름은 총 5429억 달러(약 728조원)로 전년 동기 대비 29% 증가했다. 그러나 AI 데이터센터와 반도체 등 인프라 확충에 따른 자본지출(CAPEX)은 두 배로 늘어난 5569억 달러(약 747조원)에 달했다. 이에 영업현금흐름에서 자본지출을 제외한 잉여현금흐름(FCF)은 140억 달러(약 18조원) 적자를 기록했다. 지난해 같은 기간 1435억 달러(약 192조원) 흑자에서 적자로 전환된 것으로, 기업들이 벌어들인 현금보다 인프라 투자에 더 많은 자금을 사용한 것으로 풀이된다. 주주환원 가운데 가장 큰 폭으로 줄어든 항목은 자사주 매입이다. 빅테크 5개사의 자사주 매입 규모는 지난해 818억 달러(약 109조원)에서 올해 136억 달러(약 18조원)로 83% 감소했다. 반면 배당금은 같은 기간 339억 달러(약 45조원)에서 370억 달러(약 49조원)로 소폭 증가했다. 특히 알파벳과 메타는 지난해 1~9월 총 665억 달러(약 89조원) 규모 자사주를 매입했지만 올해 같은 기간에는 매입 실적이 없었다. 아마존은 배당금을 지급하지 않고 있으며 2022년 이후 자사주 매입도 하지 않았다. 대규모 AI 투자에 따른 자금 조달 부담도 커지고 있다. 로이터에 따르면 아마존은 올해 3분기 자본지출이 영업현금흐름을 웃돌면서 장기 차입을 확대했다. 알파벳 역시 잉여현금흐름이 적자로 돌아선 가운데 주식과 채권 발행을 통해 자금을 조달했다. 자사주 매입 감소는 향후 주당순이익(EPS)에도 영향을 미칠 수 있다. 기업이 자사주를 매입하면 유통 주식 수가 줄어 주당순이익이 높아지는 효과가 있지만, 매입 규모가 감소하면 실제 이익 성장에 대한 의존도가 커지기 때문이다. AI 데이터센터 증설에 따른 감가상각비 증가도 수익성 부담 요인으로 꼽힌다. 에런 스탠호프 프랭클린템플턴 투자관리 공동대표는 "지난 15년간 기업들은 자사주 매입과 배당을 통해 주주환원을 확대해왔다"며 "이제는 주식과 채권 발행이 늘어나고 투자자들에게 추가 자본을 요청하는 국면으로 바뀌고 있다"고 말했다.

2026.11.02 18:13한정호 기자

정부는 AIDC 규제 완화 추진하는데…국회선 인허가 강화 움직임

인공지능 데이터센터(AIDC) 구축을 촉진하기 위한 특별법이 시행되기도 전에 인허가 규제를 강화하려는 움직임이 국회에서 잇따르고 있다. 정부가 AIDC 인정 기준을 완화하고 인프라 확충에 속도를 내는 가운데, 주민 안전과 생활환경 보호를 위한 추가 규제가 추진되면서 향후 사업 추진에 미칠 영향이 주목된다. 2일 업계에 따르면 더불어민주당 채현일·한정애 의원은 최근 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법 일부개정법률안'을 각각 대표발의했다. 두 개정안은 구체적인 규제 방식에는 차이가 있으나 모두 AIDC 구축 과정에서 주민 생활환경 보호를 강화하는 내용을 담았다. 채현일 의원이 대표발의한 개정안은 대통령령으로 정하는 일정 규모 이상 AIDC를 신축하거나 기존 시설을 대규모로 확장할 경우 지방자치단체장의 허가를 받도록 하는 내용이 핵심이다. 기존 건축허가와 별도로 AIDC 신·증설에 대한 허가 절차를 추가하는 방식이다. 허가권자인 시·도지사 또는 시장·군수·구청장은 과학기술정보통신부 장관과 협의하고 사업계획을 주민에게 사전 공개해야 한다. 주민 의견수렴을 거쳐 주거·교육환경과 재난안전 등에 미치는 영향을 검토한 뒤 허가 여부를 결정하도록 하는 요건도 담았다. 이번 개정안은 데이터센터가 주거지역과 학교 인근에 들어서면서 발생하는 소음·진동, 화재 위험 등 주민 우려를 해소하기 위해 마련됐다. 다만 허가 대상인 대규모 AIDC 기준은 대통령령에 위임돼 있어 실제 규제 범위와 적용 대상은 향후 하위법령에 따라 달라질 전망이다. 한정애 의원이 대표발의한 개정안은 기존 특별법상 인허가 일괄처리 특례를 일부 제한하는 데 초점을 맞췄다. 주거환경과 교육환경 보호를 위한 일정한 건축허가에 대해서는 인허가가 완료된 것으로 간주하는 특례를 적용하지 않도록 하는 내용이다. 이와 함께 AIDC 특구를 지정할 때 지역 전력자급률과 지산지소형 전기사용시설 비율을 고려하도록 했다. 지역에서 생산한 전력을 해당 지역에서 소비하는 지산지소형 AIDC 사업자에게 지원과 특례를 우선 적용할 수 있는 근거도 담았다. 수도권에 집중된 데이터센터를 지방으로 분산하고 지역 전력수급 균형을 높이려는 취지다. 두 개정안은 내년 3월 10일 시행을 앞둔 AIDC 특별법의 인허가 신속화 방향과 맞물려 있다. 현행 특별법은 AIDC 구축을 지원하기 위해 인허가 일괄처리와 비수도권 전력계통영향평가 특례, AIDC 특구 지정·지원 등을 규정하고 있다. 기존 건축허가 자체를 면제하는 법은 아니지만 관련 행정 절차를 신속히 진행할 수 있도록 지원하는 데 중점을 뒀다. 정부도 특별법 시행을 앞두고 하위법령 마련에 속도를 내고 있다. 최근에는 AIDC 인정 기준인 AI 연산 장비 전력 총량을 당초 검토한 10메가와트(MW)에서 5MW 수준으로 낮추는 방안이 논의되고 있는 것으로 알려졌다. AI 장비 최소 전력 요건과 전체 IT 장비에서 차지하는 전력 비중도 완화해 기존 데이터센터의 AI 전환을 지원하는 방향이다. 다만 최종 기준은 확정되지 않았다. 이에 따라 향후 AIDC 인정 범위가 확대되는 상황에서 추가 허가 절차가 도입될 경우 사업자 부담이 커질 가능성도 제기된다. 특히 채 의원 개정안에 따른 별도 허가와 기존 인허가 일괄처리가 어떻게 연계될지, 일반 데이터센터와 AIDC에 서로 다른 규제가 적용될지 등이 쟁점으로 꼽힌다. 주민 수용성을 확보하면서도 AI 인프라 구축 일정에 미치는 영향을 최소화할 제도 설계가 필요하다는 지적이다. 업계 관계자는 "AIDC 특별법 취지에 맞게 인프라 구축 속도를 높이면서도 주민 우려를 해소할 수 있도록 허가 기준과 절차를 명확히 마련하는 것이 향후 쟁점"이라고 말했다.

2026.11.02 17:27한정호 기자

딥브레인AI, 삼성화재에 'AI 롤플레이' 구축…가상 고객과 상담 훈련

딥브레인AI가 가상 고객과 상담을 연습하는 인공지능(AI) 기술로 보험설계사의 역량 강화를 지원한다. 딥브레인AI는 삼성화재가 지난달 26일 도입한 AI 영업지원 시스템 'AI 어드바이저'에 AI 롤플레이와 화법 학습 기능을 구축했다고 2일 밝혔다. 설계사 숙련도에 따른 상담 훈련과 맞춤형 피드백을 제공하는 것이 핵심이다. AI 롤플레이는 AI 휴먼 기술을 활용해 실제 고객 응대와 유사한 환경을 구현한다. 화면 속 가상 고객은 설계사 음성을 인식하고 미리 설정된 고객 특성과 상황에 맞춰 질문하거나 반응한다. 설계사는 가상 고객에게 상품을 설명하고 질문에 답하며 상담 능력을 기를 수 있다. 훈련은 초급과 중급, 고급 등 3단계로 구성됐다. 초급에서는 모범 상담 화법을 읽고 따라 하며 기본적인 설명 방식을 익히고 중급에서는 핵심 키워드를 활용해 상담 내용을 직접 구성한다. 고급에서는 대본 없이 가상 고객과 자유롭게 대화하며 다양한 상황에 대응하는 연습을 한다. 훈련 결과는 점수와 분석 보고서로 제공된다. 설계사는 평가를 통해 보완할 부분을 파악하고 해당 내용을 중심으로 반복 학습할 수 있다. 컴퓨터와 모바일을 모두 지원해 자신의 일정에 맞춰 이용할 수 있게 돕는다. 딥브레인AI는 이번 구축을 계기로 보험과 은행, 증권 등 금융권을 비롯해 다양한 산업의 영업 조직으로 공급을 확대할 계획이다. 장세영 딥브레인AI 대표는 "보험 상담은 고객 상황을 정확히 이해하고 복잡한 보장 내용을 알기 쉽게 전달하는 것이 중요한 만큼 충분한 사전 훈련이 필수적"이라며 "삼성화재와의 협업을 통해 보험설계사들이 AI 고객과 반복적으로 상담을 연습하며 전문성을 높일 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.11.02 15:40김미정 기자

식음료 제조업, AI 도입 서둘지만…"데이터 활용 역량 부족"

다수 식음료 제조기업이 인공지능(AI)·머신러닝을 활용하거나 도입할 계획이지만 수집한 데이터 활용 역량이 부족하다는 분석 결과가 나왔다. 2일 로크웰오토메이션이 공개한 '제11차 연례 스마트 제조 현황 보고서'에 따르면 식음료 제조기업 약 90%가 AI·머신러닝을 사용하고 있거나 도입할 계획이라고 답했다. 반면 수집한 데이터 가운데 효과적으로 활용하는 비율은 약 45%에 그쳤다. 보고서는 데이터 활용 부족을 AI 적용 범위를 확대하고 실질적인 성과를 내는 데 주요 제약 요인으로 꼽았다. 다수 기업이 개별 프로젝트에서 확인한 성과를 기업 전반으로 넓히는 데 필요한 데이터 연결 체계와 표준화된 업무 절차, 통합 시스템을 충분히 갖추지 못했다는 설명이다. AI로 높은 성과를 내는 기업들은 AI를 전사적인 디지털 전환 전략 일부로 추진하는 것으로 나타났다. 운영 시스템과 경영 시스템을 연결해 데이터 접근성을 높이고 AI 활용을 품질 향상과 생산성 제고, 비용 절감, 위험 감소 등 구체적인 목표와 연계했다. AI 활용이 늘면서 생산 현장과 경영 시스템에서 생성되는 데이터를 연결하는 일도 중요해지고 있다. 식음료 제조업계 응답자들은 AI가 적용된 제조 공정 비중이 현재 약 37%에서 2030년 60% 이상으로 확대될 것으로 전망했다. 이에 따라 로크웰오토메이션은 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 통합하고 데이터를 실제 운영 상황에 맞게 활용할 역량이 필요하다고 강조했다. 시스템 간 정보 단절을 줄이면 생산 현장의 상황을 더 쉽게 파악하고 AI를 활용해 신속하게 의사결정을 내릴 수 있다는 설명이다. 직원 재교육 등 인력 역량 강화도 과제로 제시됐다. 보고서에 따르면 제조기업 93%는 스마트 제조 추진이 인력에 변화를 가져올 것으로 내다봤다. 40%는 지난 1년간 직원 재교육을 실시했다고 답했다. 그렉 슈미트 로크웰오토메이션 글로벌 소비재 산업 부문 부사장은 "현재 핵심은 성공적인 파일럿 프로젝트를 기업 전반으로 어떻게 확대할 것인가에 있다"며 "데이터를 연결하고 운영 시스템을 통합하는 동시에 AI 이니셔티브를 구체적인 비즈니스 성과와 연계해야 한다"고 밝혔다.

2026.11.02 15:34김미정 기자

삼성SDS, 60MW 구미 AI 데이터센터 착공…영남권 60조원 투자 첫 성과

삼성SDS가 경북 구미에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 건립을 본격화하며 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 초기 60메가와트(MW) 규모로 구축한 뒤 최대 120MW까지 확장해 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요에 대응하고 제조·로봇 산업 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. 삼성SDS는 경북 구미시 공단동에 AI 전용 데이터센터인 '구미 AI 데이터센터'를 착공하고 본격적인 건립에 나선다고 2일 밝혔다. 구미 AI 데이터센터는 약 1만 4000평 부지에 초기 전력 용량 60MW 규모로 조성된다. 향후 AI 수요 증가에 따라 최대 120MW까지 단계적으로 확장할 수 있도록 설계됐으며 오는 2028년 말 준공 예정이다. 삼성SDS는 지난 8월 말 구미시로부터 착공 승인을 받아 현재 공사를 진행 중이다. 앞서 지난 1월에는 구미 AI 데이터센터 신규 건립을 위해 4273억원을 투자한다고 공시하고 경상북도·구미시와 데이터센터 건립을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이번 착공은 삼성이 지난 7월 발표한 영남권 60조원 투자 계획의 첫 가시적 성과다. 삼성은 당시 경남 진주시 경상국립대에서 열린 '영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 영남 지역을 글로벌 피지컬 AI 혁신 클러스터로 조성하겠다는 계획을 발표했다. 주요 투자 분야는 구미 휴머노이드 로봇·AI 데이터센터, 울산 전고체 배터리, 부산 AI 서버용 패키지 기판·적층세라믹커패시터(MLCC), 거제 고부가가치 선박 등이다. 삼성SDS는 구미 AI 데이터센터를 통해 국가 AI 경쟁력 강화와 지역 첨단산업 생태계 확충에도 기여할 계획이다. 데이터센터에는 고성능 GPU 서버 운영을 위한 대용량 전력·냉각 인프라가 구축된다. 삼성SDS는 30년간 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 다양한 AI 시스템을 수용할 수 있는 하이퍼스케일 인프라를 조성한다는 목표다. 특히 GPU 서버에서 발생하는 높은 열을 효율적으로 처리하기 위해 공냉식과 수냉식을 결합한 하이브리드 냉각 기술을 적용한다. 네트워크와 스토리지 등 발열이 상대적으로 낮은 일반 서버에는 공냉식을, 고밀도 GPU 서버에는 물을 순환시켜 열을 식히는 수냉식을 적용하는 방식이다. 전력 인프라도 고밀도 GPU 환경에 맞춰 설계한다. 대용량 전력 공급 체계와 주요 설비 이중화, 비상전원 시스템을 구축해 안정적인 운영을 지원하고 향후 초고전력 랙까지 수용할 수 있도록 확장성을 확보할 계획이다. 삼성SDS는 구미 AI 데이터센터를 기반으로 자체 GPU를 구축·운영하는 서비스와 고객이 직접 GPU를 설치해 활용하는 코로케이션 사업을 함께 추진한다. 특정 GPU나 서비스에 제한되지 않는 인프라를 제공해 외부 기업 고객의 다양한 AI 수요에 대응할 방침이다. 삼성 관계사들의 제조·로봇 사업에도 활용된다. 특히 제조 현장에 로봇 기술을 적용하는 로보틱스 전환(RX) 사업과 연계해 정밀 작업 로봇의 AI 학습 등 대규모 연산이 필요한 분야를 지원할 예정이다. 삼성SDS는 이를 통해 AI 인프라 공급뿐 아니라 클라우드와 AI 플랫폼·서비스를 결합한 사업 역량을 강화할 계획이다. 구미 AI 데이터센터를 차세대 제조·산업 AX를 지원하는 핵심 인프라로 활용한다는 구상이다. 이준희 삼성SDS 대표는 "그동안 축적해온 데이터센터 구축·운영 경험과 클라우드, AI 기술 역량을 모아 고객이 믿고 이용할 수 있는 AI 인프라를 만들겠다"며 "지역경제와 산업 생태계 발전에 기여하도록 책임과 역할을 다함은 물론 차세대 AI 인프라를 바탕으로 제조·산업 현장 AX 혁신을 이끌고 고객에게 최적의 AI 풀스택 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.11.02 15:01한정호 기자

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