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[현장] 챗봇 답변 속 브랜드 경쟁력은…AI빅스랩, 'AI빅스' 지수 공개

"그동안 기업은 포털 검색 결과 상단에 노출되는 것이 브랜드 경쟁력을 좌우했습니다. 인공지능(AI) 시대에는 챗봇 답변에 브랜드가 얼마나 자주 등장하고 인용되는지가 중요해졌습니다. 기업이 AI 답변 속 자사 브랜드 위치를 객관적으로 파악할 수 있도록 지원하겠습니다." 김준현 AI빅스랩 대표는 28일 서울 충무로 한국의집에서 열린 기자간담회에서 AI 브랜드 경쟁력 지수 'AI빅스(AIBIX)' 측정 방식과 향후 사업 계획을 발표했다. AI빅스는 챗GPT와 클로드, 제미나이, 퍼플렉시티 등 주요 생성형 AI 4개 답변을 분석해 브랜드 경쟁력을 수치화한 지표다. 소비자가 실제로 입력할 법한 질문을 표준화해 반복적으로 묻고, 답변에 브랜드가 등장한 비율과 전체 언급에서 해당 브랜드가 차지한 비중 등을 측정한다. 공식 홈페이지 등 브랜드가 제공한 정보가 출처로 활용된 정도도 반영한다. AI빅스랩은 AI별 측정 결과와 평균값을 종합해 브랜드의 AI 가시성을 100점 만점으로 환산한다. 기업은 이를 통해 경쟁사와 비교한 자사 브랜드의 위치와 AI 플랫폼별 노출 차이와 시점에 따른 점수 변화를 확인할 수 있다. 이날 박선영 AI빅스랩 이사는 AI 답변이 질문할 때마다 달라질 수 있다는 한계를 보완하기 위해 반복 측정 방식도 지수에 도입했다고 밝혔다. 동일한 질문을 4개 AI에 여러 차례 입력해 카테고리별로 수백 건의 답변을 수집하고, 같은 조건으로 정기 측정해 일시적인 결과가 아닌 장기적인 변화 추세를 살폈다는 입장이다. 그는 "측정 질문에는 특정 브랜드나 제품명을 넣지 않는다"며 "추천과 인기, 가성비, 품질, 이용 상황, 선물, 취향 등 소비자가 자주 묻는 유형을 바탕으로 표준 질문을 만들고, 같은 카테고리에 속한 모든 브랜드에 동일한 질문과 조건을 적용한다"고 설명했다. AI빅스랩은 오는 8월 초 라면과 음료, 주류, 외식 브랜드 등 식음료(F&B) 분야 30개 카테고리의 첫 AIBIX 결과를 발표한다. 이후 측정 대상을 뷰티와 가전 등으로 확대하고, 축적한 데이터를 바탕으로 마케팅·홍보 활동 전후의 AI 노출도 변화도 제공할 계획이다. 박 이사는 "우리가 제품 품질이나 소비자 선호도, 매출, 시장점유율을 평가하는 지표는 아니다"며 "생성형 AI가 새로운 정보 유통 경로에서 특정 브랜드가 얼마나 자주 언급되고 추천되는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"고 설명했다. 에이아이빅스랩은 이날 생성형 AI 답변 분석 플랫폼 기업 플립비, 한국빅데이터학회와 3자 업무협약을 체결했다. 세 기관은 AIBIX 측정 방법론을 검증하고 데이터 수집·분석 체계를 고도화하는 데 협력할 방침이다. 김준현 AI빅스랩 대표는 "그동안 감각적으로 판단해 온 브랜드의 AI 경쟁력을 객관적인 데이터로 측정해 기업들이 AI 속 자사 브랜드의 경쟁력 위치를 정확히 파악할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.

2026.07.28 17:31김미정 기자

사티아 나델라 MS CEO "특정 AI 모델 의존하는 기업, 살아남기 어렵다"

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)가 기업이 특정 인공지능(AI) 모델이나 AI 기업에 업무 전반을 의존하는 구조는 장기적으로 경쟁력을 잃을 수 있다고 경고했다. 데이터와 프롬프트, AI 활용 과정에서 생성되는 메타데이터까지 기업이 직접 통제하는 구조를 갖춰야 향후 자체 AI 경쟁력을 확보할 수 있다는 제언이다. 나델라 CEO는 27일(현지시간) CNN 프로그램 '파리드 자카리아 GPS' 인터뷰에서 "기업들이 AI 모델 제공업체와 얼마나 많은 정보를 공유하는지 신중하게 살펴봐야 한다"며 "데이터와 프롬프트뿐 아니라 모델을 사용할 때 생성되는 메타데이터도 기업이 직접 보유해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI 도입 과정에서 가장 중요한 것은 특정 모델 성능보다 데이터 주권을 확보하는 것이라고 강조했다. AI를 활용하며 축적되는 정보가 향후 기업의 자체 모델 개발과 경쟁력을 좌우할 핵심 자산이 될 수 있다는 설명이다. 그러면서 AI 기업이 제공하는 폐쇄형 모델이나 개발 도구에 과도하게 의존하는 구조에 대해 우려를 나타냈다. 기업이 핵심 데이터와 AI 활용 과정 전체를 외부 플랫폼에 맡기면 장기적으로 기술 주도권을 잃을 수 있다는 판단이다. 나델라 CEO는 "모델을 사용할 때마다 생성되는 메타데이터를 기업이 직접 보유해야 향후 자체 가중치나 오픈 모델을 학습시키는 데 활용할 수 있다"고 말했다. 이어 "통제권을 확보하지 못한 기업은 사실상 자신의 사고를 외주화한 것이나 다름없다"며 "그런 기업은 결국 살아남기 어려울 것"이라고 지적했다. 이를 해결하기 위한 방안으로는 특정 모델에 종속되지 않는 AI 인프라 구축을 제시했다. 기업 내부에서 프롬프트와 데이터를 관리하는 'AI 게이트웨이'를 구축하고 여러 AI 모델을 목적에 따라 선택적으로 활용할 수 있는 구조가 필요하다는 것이다. 또 앤트로픽의 클로드 코드나 오픈AI의 챗GPT 코덱스처럼 AI 기업이 제공하는 내장형 코딩 도구에도 지나치게 의존해선 안 된다고 조언했다. 개발 도구와 데이터, 메모리 등을 AI 모델과 분리 관리해야 다양한 모델을 유연하게 활용할 수 있다는 설명이다. 업계에선 생성형 AI 활용이 확산되면서 멀티모델 전략과 데이터 통제권 확보 중요성이 커지고 있다는 분석이 나온다. 최근 기업들은 비용과 성능뿐 아니라 벤더 종속을 최소화하기 위해 오픈웨이트 모델과 자체 AI 플랫폼 구축을 확대하는 추세다. 앞서 알렉스 카프 팔란티어 CEO도 이달 초 CNBC와의 인터뷰를 통해 AI 주권 확보를 위한 개방형 AI 생태계의 필요성을 주장한 바 있다. 나델라 CEO는 "모델을 맥락과 메모리에서 분리하면 각각의 강점에 맞춰 여러 AI를 활용할 수 있다"며 "이때 특정 모델 하나가 사라지더라도 기업은 AI 전략 주도권을 계속 유지할 수 있다"고 강조했다.

2026.07.28 17:16한정호 기자

보이지 않는 데이터 잡는다…폴라리스오피스, 네트릭스와 AI 보안 시장 공략

폴라리스오피스가 글로벌 데이터 보안 기업 네트릭스와 협력해 인공지능(AI) 데이터 보안 시장 공략에 박차를 가한다. 공식 관리형서비스사업자(MSP) 파트너십을 기반으로 생성형 AI 확산에 따른 데이터 가시성 확보와 데이터 보안 거버넌스 구축을 지원한다는 전략이다. 폴라리스오피스는 데이터시큐어와 함께 서울 양재동 엘타워에서 'DSPM으로 완성하는 AI 시대의 데이터 보안'을 주제로 세미나를 공동 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 세미나는 폴라리스오피스가 네트릭스의 핵심 MSP 파트너로서 생성형 AI 도입 과정에서 발생하는 데이터 관리 사각지대를 해소하고 국내 기업 환경에 맞는 데이터 거버넌스 방안을 제시하기 위해 마련됐다. 회사는 AI 활용이 확대되면서 데이터의 과도한 공유와 관리 체계를 벗어난 '쉐도우 데이터' 위험이 커지는 만큼, 이를 실시간으로 관리할 데이터 보안 태세 관리(DSPM) 인프라 구축이 중요해지고 있다고 설명했다. 이번 행사에는 마틴 캐너드 네트릭스 최고기술책임자(CTO)가 연사로 참여해 차세대 플랫폼 '네트릭스 1시큐어 DSPM'과 데이터 거버넌스 방안을 소개했다. 이 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 환경 전반에 분산된 데이터 자산을 단일 플랫폼에서 가시화하고 제어할 수 있도록 지원한다. 폴라리스오피스는 네트릭스와의 기술·영업 파트너십을 계기로 단순 보안 솔루션 공급을 넘어 기업이 보안 우려 없이 AI 인프라를 전사적으로 확장할 수 있도록 돕는 엔드투엔드 서비스 제공 역량을 강화한다는 방침이다. 폴라리스오피스 관계자는 "보이지 않는 데이터는 결코 지킬 수 없으며 기업이 추진하는 AI 비즈니스 혁신은 완벽한 데이터 가시성 위에서 완성된다"며 "네트릭스와의 MSP 파트너십을 바탕으로 국내 기업들의 보안 과제를 해결하고 안전한 AI 데이터 보안 시장의 거버넌스 표준을 정립해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 15:21한정호 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

[현장] 김민준 오케스트로 의장 "AI 시대 승부처는 인프라 SW"...'오케스트로 4.0' 공개

"AI 시대 승자는 가장 큰 모델을 가진 기업이 아닙니다. 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업입니다." 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '오퍼스(OPUS) 2026' 기자간담회에서 AI 산업의 경쟁 구도가 변화하고 있다고 진단했다. 그는 생성형 AI 경쟁이 거대언어모델(LLM)과 GPU 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영하고 통제하는 'AI 인프라 SW' 경쟁으로 옮겨가고 있다며, 이를 위한 새로운 전략으로 '오케스트로 4.0'을 공개했다. AI 경쟁, 모델·반도체 넘어 인프라 SW로 김 의장은 전 세계가 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하며 AI 모델과 반도체, 데이터센터 투자를 빠르게 확대하고 있다고 짚었다. 한국 역시 AI 강국을 목표로 투자를 강화하고 있지만 AI 산업을 완성하기 위해서는 모델과 반도체와 함께 축을 이루는 'AI 인프라 SW'도 반드시 필요하다는 게 그의 설명이다. 그는 기업과 공공기관의 AI 도입 현장에서 공통적으로 제기되는 문제로 어떤 AI 모델을 선택할지 보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용할지, 데이터를 AI와 어떻게 연결할지, 여러 클라우드와 데이터를 어떻게 하나의 환경처럼 운영할지 등을 꼽았다. 이어 이러한 문제를 해결하는 기술이 바로 AI 인프라 SW라고 말했다 이어 "AI 모델과 반도체가 AI의 두뇌와 엔진이라면, AI 인프라 SW는 이를 연결하고 실제 산업에서 움직이게 만드는 운영체제"라며 "AI 경쟁은 이제 더 좋은 모델을 만드는 경쟁을 넘어 이를 산업 현장에서 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐의 경쟁으로 확대되고 있다"고 강조했다. 아울러 김 의장은 AI 시대 주권 확보의 핵심 요소로 인프라 SW를 꼽으며, 해외 기술 의존에 따른 리스크도 짚었다. 그는 "VM웨어 등 글로벌 가상화 시장의 라이선스 정책과 가격 체계 변화로 국내 기업과 공공기관이 예상치 못한 비용 증가와 운영 부담을 경험한 사례가 늘고 있다"며 "특정 해외 기업에 대한 의존이 국내 IT 투자와 운영 안정성에 직접적인 영향을 줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이는 단순한 구매 이슈가 아니라 기술 통제력과 지속가능성의 문제"라며 "AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 인프라 SW에 대한 통제력도 갖춰야 한다"고 강조했다. 오케스트로 4.0, AI 풀스택 인프라 SW로 기술 혁신 가속 김영광 대표 겸 CTO는 이 같은 문제의식에 대응하기 위한 방안으로 '오케스트로 4.0'을 제시했다. 오케스트로 4.0은 기존 AI 인프라 풀스택 SW에 고객 환경에서 축적한 운영 데이터를 결합해 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AI 전환(AX) 기반으로 재편하는 것이 핵심이다. 이를 통해 변화하는 고객 환경에 보다 빠르게 대응하고 기술 주권을 확보할 수 있다는 설명이다. 이를 구현하는 핵심 기술은 온톨로지 기반 지식 그래프 '스코어'와 AI 기반 기술 생성 체계 '오케스트로 젠데브'다. 스코어는 자원과 서비스, 장애 이력, 정책, 비용 등 분산된 운영 데이터를 하나의 관계망으로 연결해 AI가 실제 운영 환경을 이해하고 판단할 수 있도록 지원한다. 단순한 데이터 저장소를 넘어 운영 데이터의 맥락과 관계를 구조화해, 추론과 검증이 가능한 형태로 축적하는 것이 특징이다. 젠데브는 스코어에 축적된 데이터를 바탕으로 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 AI를 적용하는 체계다. 김 대표는 젠데브 적용 시 전체 생산성이 기존 개발 방식 대비 약 10.6배 향상되며, 반복적인 개발 작업은 AI가 수행하고 개발자는 아키텍처 설계와 구조적 의사결정에 집중할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "10배의 생산성은 10배 빠른 개발만을 뜻하는 것이 아니라, 같은 시간 안에 10배 더 큰 가치를 만드는 것"이라며 "이는 시작점일 뿐이며, 50배, 100배 수준의 생산성 가능성도 확인하고 있다"고 덧붙였다. 이와 함께 기획부터 개발, 테스트, 운영, 유지보수까지 사람이 단계별로 오가던 기존 방식을 AI가 관통하는 하나의 생성 흐름으로 바꾸는 것이 오케스트로 4.0의 핵심이라고 강조했다. 단순히 개발 속도를 높이는 수준이 아니라, 같은 시간 안에 더 많은 가치를 만들어낼 수 있는 구조 자체를 만드는 전략이라는 설명이다. 이미 오케스트로4.0은 국가정보자원관리원, 한국지역정보개발원 등 대형 공공기관을 포함해 금융·제조 분야까지 총 68개 기관에 관련 제품이 적용 중이다. 김영광 대표는 최근 VM웨어 이슈와 관련해 국내 소프트웨어 대체 수요가 커지고 있으며, 오케스트로가 핵심 대안으로 부상하고 있다고 강조했다. 더불어 해외 사업도 일본, 유럽, 아프리카 시장에서 소버린 클라우드 수요와 가상화 전환 수요에 대응하며 사업을 전개하고 있으며, 한국 대표 기업으로서 관련 시장을 개척하고 있다고 밝혔다. 그는 "우주시대를 연 최초의 위성 스푸트니크처럼 오케스트로 4.0은 개별 기능 개선을 넘어 기술을 만드는 방식 자체를 혁신하는 전환점이 될 것"이라고 자신감을 비쳤다.

2026.07.28 12:32남혁우 기자

"AI가 칩 설계부터 검증까지"…엔비디아, 엔지니어링 에이전트 고도화

엔비디아가 인공지능(AI) 에이전트 활용 범위를 전문 엔지니어링 업무로 확장한다. 엔비디아는 엔지니어링용 '엔비디아 에이전트 툴킷'에 피직스네모와 쿠다-X 라이브러리를 추가했다고 28일 밝혔다. 개발자는 이를 활용해 물리학 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 엔비디아 에이전트 툴킷은 특정 산업 도구와 모델, 데이터를 연결한 전문 AI 보조도구를 개발할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트로 AI 에이전트가 물리학 모델과 수치해석 솔버, 양자화학 기술을 직접 호출해 활용할 수 있게 됐다. 피직스네모는 AI 물리 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 기술을 제공한다. 모델 구조를 엔지니어링 업무에서 바로 호출할 수 있는 도구로 전환해 복잡한 설계와 시뮬레이션에 활용하도록 지원한다. 쿠다-X에는 반복형 스파스 솔버 ;엔비디아 cuISS'와 직접형 스파스 솔버 '엔비디아 cuDSS'가 포함됐다. 물리·엔지니어링 시뮬레이션과 전자설계자동화 과정에서 발생하는 대규모 선형 계산을 그래픽처리장치(GPU)로 가속하는 기술이다. 양자화학 라이브러리 '엔비디아 cuEST'는 고정밀 양자화학 시뮬레이션을 대규모 생산 업무에 적용할 수 있도록 지원한다. 밀도범함수이론과 후속 계산 기법을 활용해 반도체 소자와 소재 개발에 필요한 기저 상태·여기 상태 시뮬레이션을 처리한다. 엔비디아는 칩 설계와 검증을 위한 AI 모델도 강화했다. 하드웨어 설계 에이전트 '에이스-아르티엘'을 탑재한 '네모트론 3 울트라'는 레지스터 전송 수준(RTL) 코딩 성능을 측정하는 종합 베릴로그 설계 문제 벤치마크에서 오픈 모델 가운데 가장 높은 성능을 기록했다. 기업은 자체 데이터로 네모트론 3 울트라를 추가 학습하고 내부 서버나 온프레미스 환경에 배포할 수 있다. 이를 통해 칩 설계용 AI 에이전트를 맞춤화하면서 설계 데이터에 대한 통제권과 보안을 확보할 수 있다는 설명이다. 특히 삼성은 '쿠리소'와 쿠다-X를 활용해 계산 리소그래피 성능을 최대 20배 높였다고 밝힌 바 있다. 피직스네모를 적용해 최대 100억개 셀로 구성된 칩 규모에서도 수치해석 솔버 수준의 정확도를 갖춘 열응력 분석을 수행하고 있다. 티모시 코스타 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "이제 AI는 물리학, 시뮬레이션, 설계 도구를 작업에 활용할 수 있다"며 "엔비디아 에이전트 툴킷을 통해 개발자는 물리학을 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하며 고품질 데이터를 생성하는 에이전틱 엔지니어를 구축할 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.28 11:13김미정 기자

메가존클라우드, 국내 유일 '삼성 클라우드 플랫폼' 최상위 파트너 승격

메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 '플래티넘 파트너'로 선정됐다. 공공 클라우드와 인공지능(AI)·그래픽처리장치(GPU) 클라우드 분야에서 쌓은 사업 수행 경험과 기술력을 인정받았다는 평가다. 메가존클라우드는 삼성SDS SCP 파트너 프로그램에서 최고 등급인 플래티넘 파트너로 승격됐다고 28일 밝혔다. 현재 SCP 플래티넘 파트너는 메가존클라우드가 유일하다. 회사는 지난해 8월 SCP '어드밴스드 파트너' 등급을 획득한 데 이어 약 1년 만에 최상위 등급으로 승격됐다. 이번 승격은 SCP 기반 클라우드 사업 수행 역량과 기술 전문성, 고객 지원 역량 등을 종합적으로 인정받은 결과라고 회사 측은 설명했다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 자격 취득 현황 등을 종합 평가해 부여된다. 사업 실적은 최근 1년간의 성과를 기준으로 산정된다. 메가존클라우드는 공공 분야에서 다수의 SCP 기반 사업을 수행하는 한편 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), 서비스형 GPU(GPUaaS) 등 고성능 인프라 분야에서도 사업 성과를 확보해 플래티넘 등급 요건을 충족했다고 밝혔다. 대표 사례로는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 구축 사업 등이 꼽힌다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원 사업 등을 수행하며 AI 연구·개발을 위한 GPU 인프라 구축 역량을 입증해왔다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "이번 선정은 SCP 기반의 다양한 공공사업 수행 경험과 AI·GPU 클라우드 분야에서 축적한 기술 역량을 인정받은 결과"라며 "K-클라우드를 아우르는 멀티클라우드 역량으로 소버린 AI 시대에 기관·기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 11:04한정호 기자

넷앱, 흩어진 AI 데이터 하나로 묶는다…'스토리지그리드 12.1' 공개

넷앱이 대규모 인공지능(AI) 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼을 출시하며 AI 데이터 인프라 시장 공략을 강화한다. 분산된 데이터를 단일 네임스페이스로 통합해 AI 학습·분석 환경을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 넷앱은 AI와 최신 데이터 집약형 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼 '스토리지그리드(StorageGRID) 12.1'을 출시했다고 28일 밝혔다. 이번 업데이트는 분산된 환경을 단일 네임스페이스로 통합해 데이터 접근과 처리, 관리 효율을 높이고 AI 데이터 파이프라인과 데이터 레이크, 오브젝트 기반 애플리케이션 운영을 지원하는 것이 특징이다. 스토리지그리드 12.1은 전 세계에 분산된 여러 스토리지그리드 시스템을 하나의 글로벌 페더레이티드 네임스페이스로 통합한다. 이를 통해 애플리케이션이나 워크플로우를 변경하지 않고도 최대 10엑사바이트(EB)까지 확장할 수 있도록 돕는다. 성능도 대폭 향상됐다. 회사에 따르면 이전 버전인 스토리지그리드 12.0 대비 처리량은 최대 400% 높아졌으며 AI 팩토리 환경에서 최대 12TB/s의 처리 성능을 제공한다. 수십억 개 오브젝트를 효율적으로 처리하는 배치 작업과 마지막 스캔 이후 변경 사항을 추적하는 AI 에이전트 기능도 제공한다. 보안과 데이터 거버넌스 기능도 강화했다. 다중 관리자 검증 기능을 통해 규제 환경에서 데이터 보호 수준을 높였으며 기업이 AI 워크로드와 분석 업무를 보다 안정적으로 운영할 수 있도록 설계했다. 산딥 싱 넷앱 플랫폼 부문 수석부사장 겸 총괄은 "오늘날 기업들은 급증하는 분산 비정형 데이터로부터 신속하게 통찰력을 얻고 실행에 옮기기 위해 경쟁하고 있는 상황"이라며 "데이터를 손쉽게 AI에 활용할 수 있는 상태로 만들어주는 인프라가 필요하다"고 말했다. 이어 "스토리지그리드 12.1을 통해 고객이 글로벌 통합 네임스페이스 환경에서 대규모 데이터를 관리하고 AI·분석 워크로드를 가속화하며 데이터가 어디에 있든 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:53한정호 기자

사이냅소프트, 문서 인식 기준 높이는 AI 공개…"OCR 유지보수 부담↓"

사이냅소프트가 문서 서식 인식 기준을 스스로 개선하는 인공지능(AI) 기술을 내놨다. 사이냅소프트는 AI 광학문자인식(OCR) 솔루션 '사이냅 OCR IX' 통합 개발 환경인 '폼스튜디오'에 서식 인식 자가 개선 기능을 추가했다고 28일 밝혔다. 폼스튜디오는 프롬프트와 학습, 템플릿 방식의 인식 엔진을 한곳에서 선택하고 전환할 수 있도록 지원한다. 자가 개선 기능은 AI 에이전트가 문서에서 추출할 항목의 설명을 다시 작성한 뒤 정답 데이터와 비교해 정확도를 채점하는 방식이다. 여러 개선안 가운데 점수가 가장 높은 버전을 자동으로 선택해 서식 인식에 적용한다. 기존에는 인식률이 낮으면 실무자가 항목 설명을 수정하고 결과를 재평가하는 작업을 반복해야 했다. 개선 기능을 적용하면 사용자는 AI가 만든 변경 내용과 성능 점수만 확인하면 된다. 사이냅소프트는 항목이 많거나 양식이 자주 바뀌는 문서에서도 새로운 서식에 빠르게 대응할 수 있다고 설명했다. 프롬프트 작성에 익숙한 인력 의존도를 낮추고 초기 구축과 유지보수에 필요한 시간과 수작업 비용도 줄일 수 있다는 설명이다. 해당 기능은 문서 인식 범위도 확대했다. 비전언어모델(VLM) 엔진 핵심값 추출 품질을 개선하고 일본어와 신자체 인식 기능을 추가해 수출입 송장 등 해외 문서를 처리할 수 있도록 했다. 원문자와 취소선 등 특수한 글자 형태를 인식하는 기능도 제공한다. 금융사와 공공기관의 행정·심사 업무에서 특정 표시를 읽지 못해 데이터가 누락되는 문제를 줄이기 위해서다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "이번 업데이트는 통합 환경 내에서 기업이 상황에 맞춰 인식 엔진을 유연하게 활용하고 운영 효율과 자가 개선을 통한 인식 품질을 높이는 과정 자체를 자동화하는 데 집중했다"며 "이를 통해 도입 기업은 단순 반복작업과 초기 구축 비용을 절감하고 실질적인 업무 생산성 향상이라는 비즈니스 가치를 경험할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.28 10:46김미정 기자

메타넷디엘, 아주대 정보시스템 차세대 나선다…AI 대학 전환 시동

메타넷디엘이 인공지능(AI) 기반 대학 정보시스템 전환에 앞장선다. 글로벌 웹 표준 기술과 AI 기반 개발 방법론을 적용해 학생·교원·행정 서비스를 단일 플랫폼으로 통합하고 AI 행정 서비스까지 확장하는 기반을 마련한다는 목표다. 메타넷디엘은 아주대학교 차세대 통합정보시스템 'AIMS Ⅲ' UI·UX 전환 및 고도화 사업에 착수했다고 28일 밝혔다. 회사는 착수보고회를 열고 UI·UX 전환 15개월, 시스템 고도화 16개월 등 총 31개월 일정으로 사업을 추진한다. 이번 사업은 아주대 중장기 발전전략인 '아주비전 5.0'의 핵심 과제인 '캠퍼스 디지털 전환 고도화'의 일환이다. 학생·교원·행정용으로 분산 운영되던 4500여 개 정보시스템 화면을 최신 웹 표준 기반 단일 플랫폼으로 통합하고 사용자 중심으로 고도화하는 것이 핵심이다. 메타넷디엘은 국내 대학 행정정보시스템 가운데 처음으로 글로벌 웹 표준 프레임워크인 'Vue.js'를 시스템 전반에 적용한다. 이를 통해 특정 벤더나 개발도구에 대한 종속성을 줄이고 대학이 자체적으로 시스템을 유지·보수하고 기능을 확장할 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 또 AI 기반 개발 방법론인 'AIDD'도 국내 대학 차세대 사업 최초로 전면 적용한다. 코드 생성부터 테스트, 문서화까지 AI를 활용해 개발 속도와 품질을 높이고 개발자는 설계와 검증 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 사업에는 메타넷디엘의 대학 행정 솔루션 '메타이포유(MetaE4U)' 기반 프레임워크도 활용된다. 회사는 지난 30년간 연세대와 한국과학기술원(KAIST), 고려대 등 60여 개 대학의 정보화 사업을 수행해왔다. 아주대와도 1996년 AIMS Ⅰ 구축과 2010년 AIMS Ⅱ 고도화를 함께 진행한 경험을 바탕으로 안정적인 시스템 전환을 지원할 방침이다. 아주대는 이번 사업을 통해 표준화된 시스템과 데이터 환경을 구축하고 향후 AI와 데이터 분석, 로봇프로세스자동화(RPA) 등 지능형 서비스를 확대할 수 있는 디지털 행정 기반을 마련한다는 목표다. 최기주 아주대 총장은 "이번 사업의 가장 중요한 가치는 사용자 중심 혁신에 있다"며 "학생에겐 더 쉽고 직관적인 학사 서비스를, 교수에겐 교육과 연구에 집중할 수 있는 환경을, 직원에겐 안정적인 행정 시스템을 제공하는 계기가 되길 기대한다"고 말했다. 이창열 메타넷디엘 대표는 "이번 사업은 AI 시대에 맞는 대학 정보시스템의 전환 모델을 제시하는 프로젝트"라며 "아주대 시스템과 업무에 대한 깊은 이해를 바탕으로 안정적인 전환과 업무 연속성을 확보하고 AI 기반 개발 역량과 검증된 대학 정보화 경험을 결합해 차세대 대학 정보시스템의 새로운 기준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 10:39한정호 기자

와이즈넛, '글로벌 K-콘텐츠' AI로 분석…콘진원 플랫폼 구축

와이즈넛이 국내외 흩어진 K-콘텐츠 데이터를 인공지능(AI)으로 분석하는 플랫폼을 구축한다. 와이즈넛은 한국콘텐츠진흥원이 추진하는 '글로벌 K-콘텐츠 트렌드 분석 플랫폼 구축' 사업을 주관한다고 28일 밝혔다. 데이터 수집 인프라 구축부터 AI 분석 서비스 구현까지 전반적인 기술 영역을 맡는다. 플랫폼은 온라인동영상서비스(OTT)와 웹툰, 음악, 소셜미디어, 뉴스 등 국내외 콘텐츠 채널에서 생성되는 데이터를 실시간 수집한다. 수집된 자료 기반으로 글로벌 트렌드와 팬덤, 흥행 가능성, 이용자 감성 등을 분석한다. 와이즈넛은 자체 검색증강생성(RAG) 기반 AI 에이전트 솔루션 '와이즈 아이랙'을 플랫폼에 적용한다. 멀티모달 기능을 강화한 에이전트 특화 거대언어모델(LLM) '와이즈 로아 울트라'도 활용한다. 사용자는 자연어로 글로벌 콘텐츠 데이터를 검색하고 분석 결과를 전략 보고서 형태로 받을 수 있다. 방대한 비정형 데이터에서 시장 흐름과 콘텐츠 확산 양상을 파악할 수 있도록 지원하는 식이다. 와이즈넛은 자체 데이터 분석 역량이 부족한 중소·신생 콘텐츠 기업에 맞춤형 실무 정보와 위험 관리 기능을 제공할 계획이다. 이를 통해 해외 진출을 위한 시장 분석과 의사결정 실효성을 높인다는 구상이다. 또 한국콘텐츠진흥원과 19년간 이어온 협업 경험을 바탕으로 플랫폼을 구축한 뒤 관련 서비스를 지속해서 고도화할 방침이다. 중소 콘텐츠 기업과 유관 기관이 데이터를 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데도 집중한다. 강용성 와이즈넛 대표는 "K-콘텐츠가 특정 지역을 넘어 글로벌 주류 시장으로 확산되면서 현지 문화와 소비 트렌드를 아우르는 데이터 기반의 객관적인 시장 분석과 의사결정의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다"며 "콘텐츠 산업의 데이터 활용 기반을 마련하는 데 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.07.28 10:25김미정 기자

신세계아이앤씨, AI 비전 셀프 계산대 고도화…해외 진출 속도

신세계아이앤씨가 인공지능(AI) 비전 기술을 적용한 리테일 솔루션을 고도화하며 오프라인 유통 시장 공략에 속도를 낸다. 셀프 계산대에서 상품을 자동 인식하는 AI 계산대와 운영 지원 솔루션을 앞세워 국내 시장을 넘어 일본 등 아시아 시장 진출에도 나선다는 목표다. 신세계아이앤씨는 AI 비전 기반 셀프 계산대 솔루션을 고도화하고 '스파로스 스캔프리'를 새롭게 공개했다고 28일 밝혔다. 스파로스 스캔프리는 셀프 계산대에서 상품 바코드를 일일이 스캔하지 않아도 여러 상품을 AI 비전으로 한 번에 인식하는 솔루션이다. 기존 제품이 1초 만에 99.5% 정확도로 상품을 인식했다면 새 솔루션은 0.4초 이내 99.9% 정확도로 여러 상품을 동시에 인식해 일반 셀프 계산대 대비 고객 대기 시간을 최대 9배 단축했다. 인식 가능한 상품도 5000여 종(SKU)까지 확대해 공산품뿐 아니라 과일·채소, 빵 등 바코드가 없는 상품도 인식할 수 있게 설계했다. AI가 상품을 명확하게 구분하기 어려운 경우에는 고객에게 후보군을 제시해 직접 선택하도록 하는 기능도 추가했다. 고객 선택 결과를 AI가 실시간으로 학습해 사용할수록 인식 정확도를 높이는 구조다. 현재 스파로스 스캔프리는 SK하이닉스 이천 캠퍼스 내 스마트 매장에 적용됐으며 베이커리와 즉석식품 전문점, 생활용품점 등 다양한 리테일 매장으로 도입 논의를 진행 중이다. 지난 2024년 선보인 기존 AI 셀프 계산대 운영 지원 솔루션 '스파로스 스캔케어'도 실제 매장 운영 성과를 내고 있다. 이 솔루션은 고객의 스캔 누락이나 바코드 오류를 감지해 재스캔을 안내하고 필요 시 운영자에게 알림을 제공한다. 회사에 따르면 도입 매장에선 고객의 직원 호출 빈도가 기존 대비 5분의 1 수준으로 감소했으며 스캔 누락으로 발생하는 손실 비용도 연간 최대 수십억원 절감한 것으로 나타났다. 신세계아이앤씨는 두 솔루션 모두 별도 서버나 외장 그래픽처리장치(GPU) 없이 데이터를 매장 내에서 처리하는 엣지 AI 구조로 설계했다. 기존 매장 시스템을 변경하지 않고 도입할 수 있으며 구축 비용도 타사 대비 약 4분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. 회사는 국내 도입 성과를 바탕으로 일본을 비롯한 아시아 시장 공략도 본격화한다. 캐시리스 결제와 셀프 계산대 보급이 빠르게 확산되는 일본 리테일 시장을 중심으로 슈퍼마켓·편의점·카페·베이커리 등 유명 프랜차이즈 고객을 발굴하고 AI 비전 기반 리테일 솔루션 공급을 확대할 계획이다. 양윤지 신세계아이앤씨 대표는 "성공적인 오프라인 리테일 AX는 AI 솔루션 도입에 그치지 않고 얼마나 정확하고 안정적으로 매장을 운영할 수 있는가에 달려있다"며 "무인 매장에서부터 축적한 풍부한 경험을 바탕으로 솔루션 고도화를 마친 만큼, 국내는 물론 해외 시장 진출에 속도를 내 예정"이라고 밝혔다. 이어 "향후에는 LLM 기반 에이전트 기능을 결합해 고객 응대, 상품 안내, 매장 운영까지 지원하는 확장형 솔루션으로 발전시켜 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:24한정호 기자

포시에스, 베트남 보험시장 진출…"국내 전자문서 경험 앞세워"

포시에스가 국내 금융권에서 쌓은 전자문서 사업 경험을 앞세워 베트남 보험시장 공략에 나선다. 포시에스는 오는 31일 베트남 다낭에서 열리는 '베트남 인슈어런스 서밋 2026'에 현지 파트너사 유니트와 참가한다고 28일 밝혔다. 양사는 공동 부스를 운영하며 베트남 보험업계 주요 관계자들과 협력 기회를 모색할 계획이다. 포시에스는 국내 보험사에 공급한 전자문서 솔루션과 디지털 업무 혁신 사례를 현지에 소개한다. 삼성화재와 미래에셋생명, 신한라이프, 처브 등 베트남에 진출한 보험사들이 국내에서 포시에스 솔루션을 사용하고 있다는 점을 현지 시장 확대의 기반으로 활용할 계획이다. 앞서 포시에스는 지난해 10월 베트남 국제데이터그룹이 주최한 '베트남 리테일 뱅킹 포럼'에도 유니트와 참가했다. 이를 통해 베트남 금융권과 협력 기반을 마련했다. 포시에스는 베트남 대형 은행인 사콤뱅크 디지털 창구 시스템 구축도 지원했다. 종이 없는 창구 업무를 확대하고 시스템을 안정화 단계까지 안착시킨 경험을 바탕으로 올해는 보험산업까지 사업 범위를 넓힌다는 전략이다. 회사는 업무 효율성과 고객 편의성을 높이는 페이퍼리스 솔루션을 현지 시장에 공급할 방침이다. 종이 사용을 줄여 이에스지 경영과 지속가능경영을 지원한다는 구상이다. 포시에스 관계자는 "현지 파트너 유니트와의 협력을 강화해 베트남 금융권을 넘어 보험산업까지 사업 영역을 확대하고 국내 보험시장에서 쌓아온 성공 경험을 베트남에서도 이어갈 수 있도록 적극적으로 시장을 공략하겠다"고 말했다.

2026.07.28 10:18김미정 기자

엔비디아, 챗GPT 개발 주역에 대규모 베팅…AI 생태계 확장

엔비디아가 오픈AI 공동창업자이자 챗GPT 개발을 이끈 일리야 수츠케버의 인공지능(AI) 연구소 '세이프 슈퍼인텔리전스(SSI)'에 대규모 투자를 단행하며 차세대 AI 경쟁력 확보에 나섰다. 27일(현지시간) 월스트리트저널과 파이낸셜타임즈에 따르면 엔비디아는 SSI와 장기 전략적 제휴를 체결하고 50억 달러(약 7조원)를 투자하기로 했다. 이번 협력에는 차세대 엔비디아 AI 플랫폼 '베라 루빈' 공급이 포함됐다. SSI는 이 플랫폼을 활용해 현재보다 약 10배 많은 연산 자원을 확보하게 될 예정이다. 양사는 SSI 연구 시스템과 엔비디아의 현행·차세대 플랫폼을 함께 최적화하는 기술 협력도 병행할 계획이다. SSI는 그동안 구글 AI 가속기인 텐서처리장치(TPU)를 중심으로 연구를 진행해왔다. 이번 제휴를 계기로 구글 TPU와 함께 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)까지 대규모로 활용하게 되면서 AI 모델 개발에 필요한 컴퓨팅 선택지가 넓어질 전망이다. 이번 투자는 엔비디아의 AI 생태계 확대 전략으로 풀이된다. AI 반도체 공급을 넘어 유망 AI 연구소에 직접 투자하고 컴퓨팅 인프라까지 제공함으로써 차세대 AI 개발 핵심 파트너로 자리매김하는 전략이다. 앞서 엔비디아는 올해 3월 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩에도 투자와 연산 자원 공급을 결합한 협력 계약을 체결한 바 있다. 이 회사는 최근 엔비디아 장비로 학습한 첫 AI 모델을 공개하는 등 양사 협력 성과를 발표하고 있다. SSI는 수츠케버가 2024년 공동 설립한 AI 연구소다. 상업용 제품과 단기 수익보다 인간을 위협하지 않는 '안전한 초지능' 개발을 목표로 내세우며 연구를 이어가고 있다. 연구 내용은 대부분 비공개지만 미국 실리콘밸리에서 가장 주목받는 AI 스타트업 가운데 하나로 평가받는다. 회사는 지난해 안드리슨 호로위츠와 세쿼이아캐피털 등으로부터 약 20억 달러(약 2조 9300억원)를 투자받았으며 당시 기업가치는 약 300억 달러(약 44조원) 수준으로 평가됐다. 이후 추가 투자 유치가 이어지며 현재 기업가치는 약 320억 달러(약 46조원) 수준으로 거론된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 성명을 통해 "수츠케버는 이미 현대 AI의 기초를 뒤흔든 선구자"라며 "베라 루빈 플랫폼을 통해 SSI가 앞으로 이뤄낼 새로운 연구 성과가 기대된다"고 밝혔다.

2026.07.28 09:54한정호 기자

엔비디아-오픈AI, 초대형 AIDC 추진…최대 2500억달러 자금지원

오픈AI가 미국 오하이오주에 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 캠퍼스를 구축하는 방안을 추진 중이다. 이를 위해 엔비디아와 최대 2500억달러(약 366조원) 규모 자금지원 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 28일 CNBC 등 외신 보도에 따르면 오픈AI는 오하이오주 파이크 카운티에 10기가와트(GW) 규모 데이터센터 캠퍼스를 조성하는 방안을 추진하고 있다. 이번 논의의 핵심은 엔비디아가 자금 조달 과정에서 일종의 신용 보강 역할을 하는 방식이다. 이를 통해 오픈AI는 엔비디아의 신용도를 바탕으로 데이터센터 부지 임대와 건설에 필요한 자금을 부채 형태로 조달할 수 있게 된다. 이번 자금지원은 데이터센터 건설과 임대 관련 채무를 뒷받침하는 성격이다. 내부에 탑재될 엔비디아 AI 반도체 구매 비용과는 별개로 협의되고 있는 것으로 알려졌다. 업계에서는 이를 단순한 투자라기보다 대규모 프로젝트 파이낸싱을 가능하게 하는 금융 지원 장치로 보고 있다. 해당 부지는 과거 우라늄 농축 시설로 사용됐던 곳으로 전해졌다. 10기가와트는 미국 내 약 800만 가구의 연간 전력 사용량에 맞먹는 규모다. 완공될 경우 세계 최대 수준의 AI 전용 데이터센터 단지 가운데 하나가 될 것으로 전망된다. 총사업비 역시 5000억달러(약 733조원)를 웃돌 수 있다는 관측이 나온다. 이번 논의는 아직 진행 단계로, 구체적인 조건과 구조는 향후 변경될 가능성이 있다. 업계가 이번 논의에 주목하는 것은 AI 주도권 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력, 부동산, 반도체, 금융이 결합된 초대형 인프라 경쟁으로 확장되고 있기 때문이다. 오픈AI는 2022년 챗GPT 출시 이후 급증한 수요에 대응하기 위해 대규모 연산 자원 확보에 속도를 내고 있다. 앤트로픽, 구글, 아마존, 메타 등 주요 빅테크 기업들도 AI 데이터센터와 서버 확충에 막대한 자본지출을 이어가고 있어 안정적인 컴퓨팅 인프라 확보가 향후 경쟁력을 좌우할 핵심 변수로 떠오른 상태다. 엔비디아와 오픈AI의 협력 관계도 한층 긴밀해지는 분위기다. 엔비디아는 AI 가속기 시장의 강자로 오픈AI를 비롯한 주요 AI 기업의 핵심 공급망 역할을 맡고 있다. 양사가 이번 프로젝트를 통해 금융과 인프라 측면까지 협력을 확대할 경우 AI 생태계 내 영향력은 더욱 커질 것으로 보인다. 한편 이번 오하이오 데이터센터 프로젝트에는 소프트뱅크와 SB에너지, 미국 에너지부도 관여하고 있는 것으로 알려졌다. 소프트뱅크는 오픈AI의 주요 투자자 중 하나로, 에너지와 데이터센터를 결합한 대형 AI 인프라 구축에 적극 나서고 있다. 시장에서는 이번 논의가 성사될 경우 단순한 데이터센터 신설을 넘어 차세대 AI 산업의 기반 시설을 선점하기 위한 상징적 프로젝트가 될 것으로 보고 있다. 엔비디아와 오픈AI는 아직 해당 사안에 대해 공식 입장을 밝히지 않았다.

2026.07.28 09:54남혁우 기자

MS, 보안 특화 AI 모델·시스템 공개…"취약점 탐지·코드 수정"

마이크로소프트가 사이버 위협 탐지·대응에 특화한 인공지능(AI) 기술을 내놨다. 27일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 마이크로소프트는 이날 미국 샌프란시스코에서 첫 사이버보안 특화 모델 'MAI-사이버-1-플래시'와 에이전틱 보안 플랫폼 '퍼셉션'을 공개했다. 새 보안 도구는 오는 11월 3일 프리뷰로 제공될 예정이다. MAI-사이버-1-플래시는 복잡한 코드베이스에서 발견하기 어려운 취약점을 찾아내도록 설계됐다. 소프트웨어(SW) 취약점을 식별하고 해결하는 마이크로소프트 전용 하네스 '엠대시(MDASH)'를 구동하는 데 활용된다. 퍼셉션은 여러 AI 에이전트를 팀 단위로 배치해 기업 보안 업무를 지원하고 자동화하는 플랫폼이다. 버그를 식별하고 우선순위를 정하는 작업부터 보안 태세 개선과 코드 수정까지 수행한다. 엠대시 연동도 가능하다. 퍼셉션 플랫폼에는 에이전틱 레드팀과 블루팀·그린팀이 투입된다. 레드팀은 잠재적 공격을 모의실험하고 위협 행위자와 악용 가능한 취약점 정보를 제공한다. 블루팀은 기존 버그를 탐지·분류하며 그린팀은 발견된 문제에 대한 시정 조치를 맡는다. 마이크로소프트는 퍼셉션을 도입하면 기존에 여러 보안 전문가가 수시간에 걸쳐 처리하던 업무를 수분 만에 수행할 수 있다고 설명했다. 애플리케이션 보안 담당자와 취약점 해결 엔지니어가 각각 맡았던 탐지·분류·수정 업무를 하나의 플랫폼에서 처리하는 식이다. 마이크로소프는 MAI-사이버-1-플래시가 AI 사이버보안 벤치마크에서 경쟁사 모델보다 높은 성능과 비용 효율성을 보였다고 주장했다. 엠대시에서 이 모델을 GPT-5.4와 결합한 결과 '사이버 짐' 벤치마크에서 제미나이와 GPT-5.5 사이버·GPT-5.6 솔·미토스 5를 앞섰다는 설명이다. 앞서 글로벌 AI 업계에선 AI 사이버보안 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 앤트로픽은 올해 초 보안 플랫폼 '미토스'를 공개하고 '글래스윙' 프로그램을 통해 일부 협력 기관에 제공했다. 오픈AI도 지난 5월 '데이브레이크' 프로그램을 통해 자체 보안 솔루션을 출시했다. 하예테 갈로트 마이크로소프트 보안 부문 부사장은 "퍼셉션은 기업 보안 담당자가 공격자와 같은 규모와 속도로 AI를 이용해 AI에 맞서 방어할 수 있도록 하는 수단"이라고 밝혔다.

2026.07.28 09:53김미정 기자

[AI 고속도로] AIDC 수출산업화 청사진…국산 서버 업계에도 기회 열릴까

정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 육성하고 이를 새로운 수출 산업으로 키우겠다는 청사진을 밝히면서 국내 서버 업계에도 관심이 쏠리고 있다. AI 반도체와 클라우드뿐 아니라 서버·스토리지·데이터센터 운영 솔루션까지 전후방 산업을 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 만큼, 그간 상대적으로 주목받지 못했던 국산 서버 기업에도 새로운 기회가 열릴 수 있을지 주목된다. 28일 업계에 따르면 국내 서버 및 DC 관리 솔루션 기업들이 출범을 앞둔 정부·산학연 협력체 'AIDC 얼라이언스' 참여 가능성을 검토하는 분위기다. 정부는 최근 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AIDC를 국가 전략산업으로 육성하고 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC를 구축하는 청사진을 발표했다. 1단계로 SK·GS·네이버 등 민간과 함께 8.4GW 규모 시설을 조성하고 장기적으로는 누적 투자 규모를 1000조원 이상으로 확대한다는 계획이다. 해당 발표에선 AIDC를 단순한 시설을 넘어 국가 AI 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 인프라로도 규정했다. 국산 AI 반도체(NPU), 클라우드 플랫폼, 전력·냉각 솔루션, AI 개발도구 등을 함께 육성하고 이를 기반으로 AI 인프라를 새로운 수출 산업으로 발전시키겠다는 구상도 제시했다. 특히 초대형 테스트베드를 갖춘 클러스터를 조성하고 국산 솔루션 실증과 해외 진출 기반을 마련한다는 방향이 데이터센터 업계 전반에 긍정적인 신호로 받아들여지고 있다. 정부는 AIDC 특별법 시행과 특화 클러스터 지정, 후속 제도 마련도 단계적으로 추진할 방침이다. 이같은 정책 목표는 국내 AI 인프라 산업을 서버·스토리지·네트워크·운영 소프트웨어까지 포함한 생태계로 확대하려는 시도로 풀이된다. 그동안 인프라 정책이 상대적으로 그래픽처리장치(GPU) 확보와 NPU 활성화에 집중됐다면, 앞으로는 데이터센터 구축 과정에서 다양한 국산 인프라 기업들의 참여 기회도 늘어날 수 있다는 기대가 나온다. 국내 서버 업계는 기술 경쟁력을 꾸준히 높여왔다는 평가를 받고 있다. 글로벌 표준 x86 서버를 기반으로 다양한 국제 인증을 확보했고 공공과 민간 프로젝트를 수행하며 제품 안정성도 지속적으로 검증받고 있다. 최근에는 시장 환경도 일부 변화하고 있다. 글로벌 서버 가격 상승으로 공공기관을 중심으로 국산 서버 조달 사례가 늘어나면서 가격 경쟁력뿐 아니라 실제 운영 과정에서 성능과 안정성에 대한 인식도 개선되는 분위기다. 매출 규모도 시장 확대와 메모리 가격 상승 등의 영향으로 전반적으로 증가하는 추세다. 다만 메가프로젝트 수혜가 국산 서버 업계까지 이어질지는 지켜봐야 한다는 지적도 나온다. 현재 정부 인프라 사업은 대규모 GPU 확보와 국산 NPU 실증 확대에 역량이 집중돼 있고 AI 서버 시장 역시 델·HPE·슈퍼마이크로 등 글로벌 기업들의 영향력이 여전히 큰 상황이다. 국내 업계에선 AI 인프라 국산화를 반도체 중심으로만 접근하기보다 서버·스토리지·DC 관리 소프트웨어까지 함께 고려하는 풀스택 전략이 필요하다는 의견을 제기해왔다. 이에 메가프로젝트의 방향성에는 공감하면서도 현재는 대규모 사업 특성상 중소 서버 기업까지 정책 효과가 확산되는 단계는 아니라는 입장이다. 또 AIDC 관련 기술개발 과제는 꾸준히 늘고 있지만 장비 국산화를 직접 지원하는 정책은 아직 많지 않은 상황이다. 정부의 국산 솔루션 육성 방향이 제시된 만큼 구체적인 연계 사업이 앞으로 마련될 필요가 있다는 설명이다. 정부는 장비 산업 육성을 주요 과제로 제시하고 있다. AIDC 구축 과정에서 IT 장비와 전력·냉각 등 핵심 설비 국산화를 추진하고 이를 기반으로 전후방 산업을 함께 육성해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 목표다. 향후 특별법 시행과 후속 지원 정책이 본격화되면 공급망 전반으로 정책 효과가 확대될 가능성도 제기된다. 국내 서버 업계 관계자는 "정부가 AIDC를 국가 전략산업으로 육성하고 국산 솔루션 수출까지 추진하겠다는 방향을 제시한 것은 긍정적"이라며 "앞으로 실제 사업에서도 국산 서버·스토리지 등 다양한 국내 장비 기업들이 함께 참여할 수 있는 기회가 확대되길 기대한다"고 말했다.

2026.07.28 09:51한정호 기자

'K-AI' 성능 국민이 평가…정부, 일반 심사단 200명 모집

정부가 국민이 직접 국산 인공지능(AI) 모델을 사용하고 성능을 평가하는 절차를 마련했다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 내달 4일 오후 6시까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 국민 평가단 200명을 모집한다고 28일 밝혔다. 평가단에는 일반 국민 누구나 지원할 수 있다. 선정된 평가단은 내달 8일부터 11일까지 LG AI연구원과 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스 정예팀이 개발한 AI 모델을 직접 사용한다. 이후 각 모델을 절대평가 방식으로 평가한다. 국민 평가단 평가 결과는 오는 8월 진행되는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 반영된다. 2차 평가에서는 벤치마크 평가와 전문가 평가도 진행된다. 과기정통부와 NIPA는 평가단 대표성을 높이기 위해 주민등록인구 통계 기준으로 성별과 연령별 인원을 배분할 계획이다. 평가단 선정 결과는 지원자에게 개별 통보한다. 참여 희망자는 NIPA 홈페이지 게시물에 포함된 QR코드를 통해 신청할 수 있다. 선정된 뒤 천재지변 등으로 평가에 참여하지 못하면 해당 평가 결과에는 반영되지 않는다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 민관이 협력해 글로벌 수준의 자체 AI 모델을 개발하는 사업이다. 세부 평가 기준과 2차 단계평가 결과는 8월 중 공개될 예정이다.

2026.07.28 09:41김미정 기자

중국 화장품업계, AI로 개발기간 단축…글로벌 브랜드 추격

중국 화장품업계가 인공지능(AI)을 활용해 신제품 개발 속도를 크게 높이고 있다. 성장세가 둔화한 중국 화장품 시장에서 현지 업체들이 AI와 바이오 기술을 앞세워 글로벌 브랜드와의 격차를 좁히려는 움직임이다. 27일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 중국 화장품업체 야센홀딩은 지난해 PDRN 세럼을 출시하면서 통상 2년 이상 걸리는 개발 기간을 AI를 활용해 6개월로 단축했다. 50개가 넘는 원료 후보도 일주일 만에 3개로 줄였다. 외신은 중국 화장품업계에서 AI 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있다고 설명했다. 수백만 건의 소셜미디어 게시물을 분석해 새로운 소비 트렌드를 찾거나 바이오기업과 함께 신규 화장품 원료를 개발하는 데 AI를 활용하는 방식이다. 원료 간 조합과 효능을 미리 예측해 실험 횟수를 줄이는 방식도 도입되고 있다. 중국향 화장품 사업을 지원하는 플랫폼 야소(YASO)의 애덤 나이트 공동창업자는 현재 원료 발굴과 검증 단계에서 AI 활용 능력은 서구 브랜드가 앞서 있지만, 중국 브랜드는 연구실에서 제품 출시까지 이어지는 속도가 더 빠르다고 평가했다. 중국의 높은 디지털 소비 비중도 AI 활용을 뒷받침하고 있다. 라이브커머스와 전자상거래, 소셜미디어에서 방대한 소비자 데이터가 실시간으로 쌓이기 때문이다. 중국 색조 화장품 브랜드 플로라시스는 라이브커머스가 끝날 때마다 고객 반응과 온라인 후기를 AI로 분석해 마케팅과 제품 개발에 반영하고 있다. 중국 업체들이 AI에 힘을 싣는 배경에는 화장품 시장의 성장 둔화가 있다. 중국향료향정화장품공업협회에 따르면 중국 본토 기업들은 자국 화장품 판매의 57%를 차지하고 있지만, 프리미엄 시장에서는 여전히 해외 브랜드에 뒤처져 있다. 중국 최대 화장품업체 프로야코스메틱은 지난해 2016년 이후 처음으로 연간 매출이 감소했다. 야센홀딩 역시 적자 폭을 줄였지만 아직 흑자 전환에는 성공하지 못했다. 중국 화장품 거래액은 지난해 2.8% 증가하는 데 그쳤다. 반면 알리바바의 티몰과 타오바오 등에서는 해외 브랜드가 프리미엄 시장 점유율을 다시 높이고 있다. 중국 대중 브랜드들은 점유율을 잃고 있어 제품 차별화가 더욱 중요해진 입장이라고 외신은 보도했다. 소비자들의 화장품 선택 기준도 달라지고 있다. 단순한 브랜드 인지도보다 실제 효능과 원료를 따지는 소비자가 늘고 있다. 시장조사업체 민텔에 따르면 중국 소비자의 약 35%가 화장품과 퍼스널케어 제품을 구매하기 전에 원료를 조사한다. 미국과 영국보다 높은 비율이다. 중국 정부의 규제 개편도 신원료 개발 속도를 높였다. 중국은 2021년 화장품 원료 승인 제도를 개편해 수년이 걸리던 심사를 며칠 만에 처리할 수 있는 신고 방식으로 전환했다. 이후 중국에서 신고된 신규 화장품 원료는 약 500개에 달하며 대부분 중국 기업이 개발했다. 지난 2004년부터 2021년까지 승인된 신규 원료가 14개에 불과했던 것과 비교하면 큰 폭으로 늘어난 것이다. 다만 중국 업체들이 AI로 빠르게 개발한 원료를 앞세워 세계 시장에서도 영향력을 확대할 수 있을지는 아직 불확실하다고 외신은 밝혔다. 한국과 일본 화장품은 특정 성분과 제품이 해외에서 유행하며 시장을 넓힌 사례가 있지만, 중국 화장품업계에서는 아직 세계적인 인지도를 확보한 원료나 트렌드가 나오지 않았다는 평가를 받고 있다. 글로벌 화장품업체들도 AI 투자를 확대하고 있다. 일례로 로레알은 IBM과 화장품 배합을 위한 AI 모델을 개발하고 엔비디아와 원료 효능을 시뮬레이션하고 있다. 에스티로더는 마이크로소프트와 마케팅 조사 및 트렌드 예측 분야에서 협력하고 있으며, 유니레버도 폰즈와 도브 등에 AI를 활용해 개발한 피부·헤어케어 제품을 선보였다.

2026.07.28 09:20류승현 기자

[카드뉴스] 내 뇌속에 AI가 산다면

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 오늘은 '내 뇌 속에 AI가 산다면?'이라는 흥미로운 주제로 준비된 카드뉴스를 소개해드릴게요. 얼마전 미래학자 레이커즈와일이 우리 뇌와 컴퓨터가 하나가 되는 미래를 이야기했어요. 상상만 해도 신기하죠? 먼저 눈길을 끄는 건 어마어마한 투자 규모예요. 구글이 1년 동안 AI에 쏟아붓는 돈이 무려 300조 원이라는데요, 이는 웬만한 나라 살림보다도 큰 액수랍니다. 그런데 재밌는 건 이렇게 막대한 돈을 들여 만드는 AI 데이터센터의 크기예요. 오픈AI는 10GW, 메타는 5GW 규모의 전력을 쓰는데, 정작 우리 뇌는 전구 하나 켤 힘인 20W만으로 생각을 한다고 하니 인간의 뇌가 얼마나 초효율적인 존재인지 새삼 놀랍습니다. AI는 불과 몇 년 만에 아기에서 어른으로 훌쩍 성장했는데, 정작 AI와 우리 몸이 하나 되는 진행률을 보면 휴대폰 연결은 100% 완료됐지만 웨어러블 융합은 80%, 뇌-AI 직접 연결은 겨우 20%에 머물러 있다고 해요. 카드뉴스는 이렇게 기술이 빠르게 발전해도 결국 'AI와 친해도 내 생각의 주인은 항상 나'라는 메시지를 강조하는데요. 잘 쓰면 천재가 될 수 있지만 잘못 쓰면 꼭두각시가 될 수도 있다는 두 얼굴을 가진 만큼, AMEET이 여러분이 AI의 주인으로 살아갈 수 있도록 앞으로도 알기 쉽게 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/b47122cd.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.27 20:41AMEET

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