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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (6197건)

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AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

[모두의 AI] 이스트소프트, 선정 불발…"설치형 AI 에이전트 개발 지속"

이스트소프트가 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 기존부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트 '알비서' 사업을 계획대로 추진한다. 정부 사업 참여를 위해 구체화한 서비스 구조와 협력 생태계를 활용해 AI 에이전트 경쟁력을 높일 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 최종 선정했다고 28일 밝혔다. 공모에는 총 6개 사업자가 참여했으며 이스트소프트 컨소시엄은 최종 명단에 포함되지 않았다. 이스트소프트는 선정 결과와 관계없이 알비서를 예정대로 선보일 계획이다. 알비서는 이스트소프트가 올해 상반기부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트다. 웹과 모바일, PC 환경을 넘어 이용자 생활과 업무를 연결하고 실제 행동까지 지원하는 것을 목표로 한다. 이스트소프트는 이번 공모에서 알비서 중심으로 대국민 AI 서비스 구상을 제시했다. 메가존과 슈어소프트테크, 비드래프트, 이스트에이드, 와이즈넛, 폴라리스오피스 등이 컨소시엄에 참여해 인프라 구축과 AI 안전성 검증, 모델 최적화, 검색, 공공·문서 기반 에이전트 등을 맡는 구조였다. 또 알툴즈와 알약, 포털 줌 등 기존 서비스 접점을 알비서 확산에 활용할 계획이었다. 다양한 AI 에이전트와 국내 AI 기업 서비스를 연결해 알비서를 개방형 AI 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 이스트소프트는 생활 밀착형 서비스를 확대하기 위한 협력 생태계도 구축한 바 있다. 마이리얼트립과 AICX, 포잉, 이큐포올, 포텐셜랩스, 컴투스홀딩스, 라온시큐어, AI산업융합사업단과 지역 대학 등이 참여해 각자 보유한 서비스와 기술을 알비서와 연계하는 구조다. 정부는 이번에 선정한 3개 컨소시엄에 올해 총 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산을 통해 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 지원할 예정이다. 정상원 이스트소프트 대표는 앞서 알비서 사업과 관련해 "우리는 AI 기술력·국민 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 영역별 전문성이 시너지를 낼 수 있게 컨소시엄을 운영할 것"이라며 "국민 누구나 혜택을 누릴 수 있는 AI 서비스를 선보이겠다"고 말했다.

2026.08.28 16:22김미정 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

오케스트로, 전사 업무에 AI 심었다…장애 분석 시간 88%↓

오케스트로 그룹이 인공지능(AI)을 개발·운영부터 영업·법무·재무까지 전사 업무에 적용하며 자체 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 현업에서 검증한 AI 활용 역량을 제품·서비스 고도화로 연결한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 지난 27일 서울 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 '2026 오케스트로 AI 시프트'를 개최했다고 28일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에선 임직원이 현업에 AI를 직접 적용해 거둔 업무 혁신과 생산성 향상 성과를 공유했다. 오케스트로 그룹은 고객 AX를 지원하는 기업으로서 내부 업무와 제품 개발 방식에도 AI 적용을 확대하고 있다. 개발·운영을 비롯해 영업·법무·재무·사업 수행 등 전 영역에서 AI 활용을 늘리는 중이다. 제품 개발 과정에선 AI 기반 개발 방법론을 적용했다. 회사 측에 따르면 이를 통해 기존 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 방식과 비교해 약 10.6배 높은 생산성을 확인했다. 올해 경진대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 과제는 ▲의사결정·분석 혁신 ▲협업·조직문화 혁신 ▲개발 생산성 향상 ▲고객·서비스 경험 혁신 ▲업무 자동화 등 5개 분야로 구성됐다. 오케스트로 그룹은 업무 방식 변화와 개선 효과, 조직 내 확산 가능성 등을 평가해 12건을 본선 진출 과제로 선정했다. 본선에는 고객·시장·영업 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 영업관리 체계를 비롯해 고객 장애 원인 분석, 법인카드 결산, 사내 지식 검색, 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영 자동화 등의 과제가 올랐다. 실제 업무에 AI를 적용한 효과도 수치로 나타났다. 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 기존 4시간에서 30분으로 줄였다. 기존 대비 약 88% 단축된 수준이다. 법인카드 결산 업무에도 AI를 적용했다. 월평균 지출품의 752건과 영수증 2만2천여 건을 검토하는 데 걸리는 시간을 기존 89.5시간에서 27시간으로 줄여 약 70% 단축했다. 사내 지식 검색과 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트도 활용 중이다. 해당 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 총 4천822건을 자체 처리했으며 평균 응답 시간은 17.55초를 기록했다. 현재 임직원 5명 중 1명꼴로 해당 AI 에이전트를 활용하고 있으며 20개 이상의 K8s 클러스터에도 적용됐다. 오케스트로 그룹은 이번 대회에서 발굴한 우수 과제를 전사 업무로 확대하고 현업에서 검증한 AI 활용 노하우를 제품·서비스 고도화에도 반영할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 기업의 생산성과 경쟁력, 나아가 생존을 좌우하는 핵심 기반"이라며 "AI를 일부 조직이나 업무에 선택적으로 활용하는 수준을 넘어 모든 구성원이 일하는 방식에 AI를 내재화하고 생산성을 획기적으로 높여야 한다"고 강조했다. 이어 "현업에서 축적한 AI 역량을 제품과 서비스 혁신으로 연결해 고객 AX를 가속하고 AI 인프라 소프트웨어 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.28 15:05한정호 기자

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

메가존클라우드, 데이터·AI 영토 넓힌다…스노우플레이크와 동맹 강화

메가존클라우드가 글로벌 인공지능(AI) 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크와의 파트너십을 기반으로 금융·게임·제조·제약·바이오 등 산업별 데이터·AI 사업 확대에 박차를 가한다. 메가존클라우드는 스노우플레이크로부터 '올해의 파트너상'을 2년 연속 수상했다고 28일 밝혔다. 시상은 지난 27일 서울 코엑스 컨퍼런스센터에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울 2026'에서 진행됐다. 올해의 파트너상은 스노우플레이크가 국가별로 하나의 파트너사만 선정해 수여한다. 고객 성공과 혁신, 비즈니스 성장, 스노우플레이크 비전과의 전략적 연계성 등에서 성과를 거둔 기업을 선정한다. 메가존클라우드는 스노우플레이크 기반 데이터 플랫폼 구축과 데이터·AI 전환을 지원하며 파트너 생태계 확대에 기여한 점을 높이 평가받았다. 회사는 게임·금융·제조·유통·소비재 등 여러 산업에서 스노우플레이크 데이터·AI 기술을 고객 업무에 적용해왔다. 향후에는 제약·바이오 분야로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 연간 제품 품질 검토(APQR) 전 과정과 의약품 개발·제조·유통 전반에 적용되는 규제·품질 관리 기준인 GxP 등 규제·품질 업무까지 데이터·AI 기술 적용을 단계적으로 확대한다는 목표다. 메가존클라우드는 이번 행사에서 제약·바이오 기업을 대상으로 프라이빗 미니 세션도 진행했다. 의약품 연구·생산·경영 과정에 흩어진 데이터를 AI로 활용할 수 있는 통합 데이터 기반으로 전환하는 방안을 제시했다. 데이터 수집부터 분석과 문서 작성까지 연결하는 생성형 AI 기반 APQR 자동화 구축 사례도 소개했다. 규제·품질 기준을 준수하면서 데이터 추적성을 확보할 수 있는 AI 활용 전략을 공유하고 실제 운영 중인 APQR 자동화 시스템도 시연했다. 메가존클라우드는 스노우플레이크와의 파트너십을 지속 강화 중이다. 올해 상반기에는 아시아태평양·일본 지역 '올해의 리셀 파트너상'을 수상한 바 있다. 지난해에는 스노우플레이크 최고 등급인 '엘리트 파트너' 자격을 취득했으며 한국 올해의 파트너상과 아시아태평양·일본 올해의 성장 파트너상도 받았다. 양사는 향후 시장 기회 발굴부터 고객 성공 관리까지 전 과정에서 협업을 강화한다는 방침이다. 메가존클라우드는 산업별 전문성을 기반으로 스노우플레이크의 '코텍스 AI'를 비롯한 데이터·AI 솔루션 활용을 확대하고 국내에서 구축한 파트너십 모델을 아시아태평양 시장으로 넓힐 계획이다. 김경배 스노우플레이크코리아 파트너·얼라이언스 총괄 전무는 "메가존클라우드의 수상은 고객 성공과 혁신에 대한 양사 공동의 노력을 보여준다"며 "산업별 전문성을 갖춘 메가존클라우드와 함께 더 많은 기업이 AI를 실제 운영과 성과로 확장할 수 있도록 지원해 나갈 것"이라고 말했다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자(CRO)는 "기업 경쟁력은 데이터에 대한 접근과 활용 등 데이터를 실제 성과로 전환하는 역량에서 나온다"며 "금융·게임 등 여러 산업의 고객이 스노우플레이크 코텍스 AI와 보안·거버넌스 기능을 통해 데이터를 실제 성과로 안전하게 연결할 수 있도록 지원하는 노력을 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.28 14:50한정호 기자

AI 경쟁 다음 승부처는 '플랫폼'…ANP 분과위원회, 생태계 확장 주도

인공지능(AI) 경쟁이 인프라와 모델 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 개발·배포·운영하는 단계로 확장되는 가운데, 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 중심 산업 협력체를 AI 네이티브 플랫폼 전반으로 확대 개편하고 생태계 조성에 앞장선다. KACI는 PaaS 지원분과위원회 제15회 정기회의를 열고 기존 'PaaS 지원분과위원회' 명칭을 'AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회'로 변경하는 안건을 공식 의결했다고 28일 밝혔다. 이번 개편은 생성형 AI와 AI 에이전트 등 관련 기술·서비스가 빠르게 고도화되는 시장 변화에 대응하기 위해 추진됐다. 기존 PaaS 산업의 기술·산업적 기반을 계승하면서 AI 플랫폼과 클라우드 네이티브 등 AI 개발부터 배포·운영·확산을 지원하는 플랫폼 생태계 전반으로 역할을 확대하다는 목표다. 특히 단순 명칭 변경을 넘어 지난 3년간 PaaS 산업 활성화와 인식 확산, 전문기업 간 협력에 집중해온 분과위원회의 역할을 AI 시대에 맞는 정책·산업 대응 중심으로 고도화할 방침이다. 최근 AI 산업의 경쟁 영역은 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 등 컴퓨팅 인프라 확보와 AI 모델 개발에서 실제 산업·서비스에 AI를 구현하고 운영·확산하는 단계로 넓어지고 있다. 이에 따라 AI 애플리케이션 개발·배포·운영·확산을 연결하는 PaaS와 클라우드 네이티브 기술의 중요성도 커지고 있다는 게 협회 측 설명이다. AI 기술을 실제 비즈니스 서비스로 구현하고 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 경쟁력이 필요하다는 판단이다. ANP 분과위원회는 기존 PaaS 전문기업의 기술과 산업 기반을 중심으로 AI 플랫폼과 클라우드 네이티브 등 AI 개발·배포·운영을 지원하는 기술·서비스 기업까지 논의 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 정책 기능도 강화한다. AI 시대 플랫폼 산업의 역할과 발전 방향에 대한 업계 의견을 수렴하고 정부 정책과 제도 개선을 지원하는 민간 정책 협의체 역할을 맡는다. 주요 정책 과제로는 ▲AI 시대 PaaS·AI 네이티브 플랫폼 산업 범위 및 기술체계·표준화 방향 제시 ▲공공 AI 네이티브·클라우드 네이티브 도입·확산 지원 ▲특정 기술·서비스 종속성 완화와 상호운용성·이식성·기술중립성 강화 ▲국내 AI 네이티브 플랫폼 기술개발·실증·사업화를 위한 정부 지원사업 및 예산 확대 등을 다룰 예정이다. 정부·국회와의 정책 협력도 확대한다. 산업 현장의 정책 수요와 애로사항을 발굴해 정책간담회와 국회 토론회 등을 통해 업계 의견을 전달하고 관련 정부 정책과 사업에 현장 목소리가 반영될 수 있도록 지원할 방침이다. 제조·금융·공공·의료 등 AI 도입이 확대되는 산업을 중심으로 플랫폼 활용 수요와 기술 요구사항도 발굴한다. 수요·공급기업 간 협력과 우수 활용 사례 확산을 통해 민간 시장의 자체적인 수요 확대도 지원할 계획이다. 정철 ANP 분과위원장(나무AX 대표)은 "AI 시대 경쟁력은 단순히 컴퓨팅 인프라와 우수한 모델을 확보하는 것만으로 완성되지 않는다"며 "AI 기술을 기업·공공·국민이 실제로 사용할 수 있는 서비스로 빠르게 구현하고 안정적으로 운영·확산할 수 있는 플랫폼 경쟁력이 함께 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 이어 "이번 명칭 변경은 그동안 국내 PaaS 산업이 축적해온 기술과 경험을 기반으로 AI 네이티브 시대에 필요한 플랫폼 산업의 새로운 역할을 만들어 가겠다는 의미"라며 "ANP 분과위원회가 국내 전문기업의 목소리를 모으는 것을 넘어 정부·국회와 산업 현장을 연결하고 우리 기업이 기술력으로 공정하게 경쟁하고 성장할 수 있는 생태계를 만드는 정책 창구가 될 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다. 김봉균 KACI 회장(KT클라우드 대표)은 "협회가 한국인공지능클라우드산업협회로 새롭게 출발한 데 이어, 산업 현장 협의체 역시 AI와 클라우드가 결합되는 시장 변화에 맞춰 역할을 재정립할 필요가 있다고 판단했다"며 "ANP 분과위원회를 중심으로 PaaS를 비롯한 국내 플랫폼 기술이 AI 산업 성장의 실질적인 기반으로 자리 잡을 수 있도록 정책·산업 활동을 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.28 14:32한정호 기자

[현장] AI 시대 맞춤형 개발자 지원…AWS, '스튜던트 리워드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 확산에 맞춰 교육·실습·개발자 커뮤니티로 이어지는 국내 개발자 지원 체계를 강화한다. AI가 코드를 작성하는 시대에 맞춰 개발자가 AI 서비스를 직접 설계하고 구축·운영할 수 있는 환경을 제공하는 한편, 커뮤니티를 통한 기술 교류와 프로젝트 경험도 지원한다는 방침이다. AWS는 28일 서울 강남구 센터필드에서 대학생 대상 신규 프로그램인 '스튜던트 리워드'를 공개했다. 스튜던트 리워드, 대학생 학습·실습·커뮤니티 지원 강화 윤석찬 AWS 수석 테크에반젤리스트가 소개한 스튜던트 리워드는 대학생이 AI·클라우드 역량을 직접 쌓도록 지원하는 프로그램이다. 재학 인증을 마친 만 18세 이상 대학생에게 12개월간 프리미엄 AWS 스킬 빌더 이용권을 제공하고 AWS 빌더 센터에서 학습·기술 아티클 작성·댓글 등 활동으로 배지를 쌓으면 AWS 크레딧과 AWS 공인 자격증 응시권을 추가로 제공한다. AWS는 무료 클라우드 환경, 교육 콘텐츠, 실습, 커뮤니티 교류, 프로젝트 경험을 연결하는 방식으로 개발자 지원 체계를 운영한다. 약 1000개의 디지털 교육 과정을 제공하는 AWS 스킬 빌더와 기술별·지역별 사용자 모임인 AWS KRUG를 통해 개발자가 AI 서비스를 직접 구축하고 다른 개발자의 경험을 공유받을 수 있도록 한다는 구상이다. 윤석찬 수석 테크에반젤리스트는 "AI 시대에 중요한 것은 새로운 도구를 단순히 접하는 것이 아니라 실제로 학습하고 활용할 기회를 얻는 것"이라고 말했다. 최용호 시니어 테크에반젤리스트도 "강의도 물론 필요하지만 가장 효과적인 것은 직접 해보는 것"이라며 커뮤니티 기반 실습과 경험 공유의 중요성을 강조했다. 코더에서 프로덕트 엔지니어로…AI 시대 달라지는 개발자 역할 AI 시대에 달라지는 개발자 역할에 대한 방향성도 제시됐다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 개발자가 '프로그램을 개발하는 사람'에서 '프로덕트를 개발하는 사람'으로 변화하고 있다고 진단했다. 코드를 구현하는 데 그치지 않고 제품 기획과 사용자 경험, 사업 방향, 서비스 운영 등 제품 개발 전 과정에 관여하는 '프로덕트 엔지니어'가 필요해지고 있다는 의미다. 박 아키텍트는 "AI 때문에 개발만 잘하는 것은 크게 메리트가 떨어진 시대가 됐다"며 "커뮤니케이션을 잘하고 지식을 공유하며 조직의 비전을 이해하고 개발 전 과정에 참여할 수 있는 사람의 수요가 늘어날 것"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더도 개발자가 단순히 코드를 잘 작성하는 사람을 넘어, 서비스 목적에 맞춰 전체 시스템을 설계하고 기술적 선택을 판단하는 역할을 맡게 됐다고 봤다. 이 리더는 해커톤 경험을 들어 "예전에는 디자인, 백엔드, 프런트엔드 역량을 가진 팀원을 구하는 일이 가장 큰 문제였다"며 "이제는 누구와 개발할지보다 어떤 목적의 서비스를 만들지 고민하는 시간이 더 많아졌다"고 말했다. AI 개발 도구가 구현의 진입장벽을 낮추면서, 개발자의 차별점도 코딩 속도 자체보다 문제를 정의하고 서비스 구조를 설계하며 제품의 방향을 구체화하는 역량으로 옮겨가고 있다는 설명이다. AI 결과 판단할 기본기 중요…성능·보안·운영 역량 관건 AI가 코드를 작성하는 시대일수록 기술적 판단력과 기초 지식의 중요성이 더 커진다는 제언도 나왔다. AI를 활용해 서비스의 초안을 만들 수는 있어도, 비용 효율적인 인프라 설계와 대규모 트래픽 대응, 성능·보안·안정성 확보는 여전히 개발자의 핵심 영역이라는 설명이다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 비개발 직군도 AI를 활용해 앱의 형태를 만들 수 있지만 이를 실제 서비스로 운영하려면 다른 수준의 전문성이 필요하다고 강조했다. 그는 "앱의 형태를 만드는 것과 많은 사용자가 접속해도 안정적으로 운영되는 서비스를 만드는 것은 다른 문제"라며 "비용과 성능, 안정성을 고려해 서비스를 운영하는 전문 지식은 여전히 개발자의 영역"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더는 AI 활용법 자체에만 집중하기보다 알고리즘, 데이터베이스, 시스템 구조 등 기초 원리를 탄탄히 익혀야 한다고 조언했다. AI가 제시한 코드와 기술 선택지가 서비스 목적과 운영 환경에 적합한지 검토하고, 결과를 통제하려면 기본기가 필요하다는 것이다. 이 리더는 "AI 관련 기법은 배경지식이 적어도 누구나 사용할 수 있지만, 어떤 기술을 선택하고 어떤 방식으로 활용할지 판단하려면 기본 원리를 알아야 한다"며 "기본이 없으면 AI가 제안한 결과가 적절한지 판단할 수 없고, 결국 통제권을 AI에 넘기게 될 수 있다"고 말했다.

2026.08.28 14:30남혁우 기자

[모두의 AI] 고배 마신 제논 "공모 과정서 경쟁력 확인…개방형 전략 지속"

제논이 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 특정 AI 모델에 종속되지 않는 개방형 에이전트 전략을 이어간다. 이번 공모 과정에서 대국민 서비스에 맞춰 에이전트 구조와 서비스 체계를 고도화한 만큼 자체 서비스 경쟁력을 높이는 계기로 삼는다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 선정했다고 28일 밝혔다. 정부는 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면평가와 발표평가를 진행해 카카오와 SK텔레콤, KT 컨소시엄 등 3곳을 최종 선정했다. 제논은 이번 공모 과정에서 에이전트 기술력과 실행 역량을 키웠다고 평했다. 사업 선정 여부와 별개로 기존에 확보한 기술 경쟁력 바탕으로 AI 에이전트 사업을 이어간다는 계획이다. 제논 관계자는 "우리는 대국민 서비스 요구사항에 맞춰 에이전트 구조를 재정비하고 서비스 완성도를 끌어올렸다"며 "이 과정에서 에이전트 기술 경쟁력을 검증하고 기존 서비스 체계도 한 단계 올릴 수 있었다"고 설명했다. 제논은 기존에 수립한 로드맵도 그대로 추진한다. 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '개방형 에이전트 포털' 중심으로 자체 서비스 '제나'를 지속 고도화할 계획이다. 인공지능전환(AX) 플랫폼 '제노스'와 '원에이전트'도 서비스 확대에 활용한다. 제논은 이들 기술을 기반으로 생성형 AI 활용 영역을 일상의 다양한 분야로 넓힌다는 방침이다. 제논은 "이번 사업에 선정된 기업들에 진심으로 축하를 전한다"며 "국민의 일상에 실질적인 가치를 더하는 서비스가 되기를 응원한다"고 말했다. 이어 "우리는 결과와 관계없이 당초 수립한 로드맵에 따라 서비스 고도화를 이어갈 예정"이라고 덧붙였다.

2026.08.28 11:39김미정 기자

[AI 고속도로] 해남 잇단 지진에 '국가AI컴퓨팅센터' 괜찮나…"규모 7.0 견딘다"

국가AI컴퓨팅센터가 들어서는 전남 해남에서 최근 지진이 잇따르고 있지만 센터 건설과 안전성에는 큰 문제가 없는 것으로 파악됐다. 센터는 최대 규모 7.0의 지진을 견딜 수 있도록 내진 설계됐으며 건설을 맡은 특수목적법인(SPC)도 일반 데이터센터와 마찬가지로 강화된 내진 기준을 적용해 공사를 진행하고 있다는 입장이다. 28일 기상청과 업계에 따르면 이날 오전 7시44분께 전남광주 해남군 서북서쪽 21㎞ 지역에서 규모 2.2의 지진이 발생했다. 진원 깊이는 21㎞로, 지난 14일부터 해남에서 규모 2.0 이상 지진이 발생한 것은 이번이 10번째다. 지난 23일에는 규모 3.1의 지진이 발생하기도 했다. 최근 약 2주 동안 미소지진을 포함한 지진이 집중되면서 이달 초 착공한 국가AI컴퓨팅센터의 안전성에도 관심이 쏠리고 있다. 기상청에 따르면 지난 14일부터 26일 오후 5시까지 해남에서 관측된 지진은 모두 83차례다. 이 가운데 지난 23일 발생한 규모 3.1의 지진이 가장 컸다. 다만 기상청과 지진 전문가들은 최근 해남의 연속지진이 더 큰 규모의 지진으로 이어질 가능성은 낮은 것으로 보고 있다. 지난 26일 열린 전문가회의에선 2020년과 올해 지진이 모두 길이 약 500m, 폭 약 300m의 좁은 영역에서 발생했으며 규모 3.1 지진 이후 대부분의 응력이 해소됐을 가능성이 있다는 분석이 나왔다. 실제 해남에선 지난 2020년 4월부터 약 한 달 반 동안 76차례의 소규모 지진이 발생한 바 있다. 당시에도 최대 규모는 3.1이었으며 이후 지진활동이 점차 감소했다. 2013년 보령 해역과 2019년 백령도에서도 각각 159회, 102회의 연속지진이 발생했지만 큰 지진으로 이어지지는 않았다. 한국지질자원연구원이 2020년 해남 지진을 분석한 결과에서도 당시 지진은 대규모 단층이 아닌 중·소규모 단층군과 연관됐을 가능성이 제기됐다. 일반적으로 대형 지진은 대규모 단층에서 발생한다는 점을 고려하면 대규모 지진활동으로 발전할 가능성이 낮다는 분석이다. 국가AI컴퓨팅센터 건설을 전담하는 민관 합작 SPC 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC)도 최근 지진이 센터 건설에 미치는 영향은 제한적인 것으로 판단 중이다. 최희주 코아크 데이터센터건립총괄은 "2020년 한국지질자원연구원에서도 지진이 발생한 위치가 지하 약 21㎞이고 단층 자체가 상당히 작은 것으로 분석했다"며 "대규모 지진으로 이어질 가능성은 낮은 것으로 보고 있다"고 설명했다. 특히 센터 구조체에는 내진 특등급이 적용된다. 이는 데이터센터가 강한 지진에도 건물과 내부 전산·전력·냉각 설비의 피해를 최소화해 안정적인 운영을 유지하기 위한 강화된 내진 설계 기준이다. 최근 수도권에 지어지는 AI 데이터센터에서도 특등급 내진 설계가 적용되고 있다. 최 총괄은 "센터 구조체는 특등급으로 내진 설계를 강화했다"며 "이에 최근 지진과 관련해서도 크게 걱정하고 있지는 않다"고 말했다. 센터는 최대 규모 7.0의 지진을 견딜 수 있도록 설계되며 지진과 화재에 강한 철골철근콘크리트 구조로 건설된다. 전남광주통합특별시 등도 최근 센터 착공 현장을 점검한 결과 연속지진에 따른 별다른 영향을 확인하지 못했다. 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 고속도로'의 핵심 인프라다. 과학기술정보통신부와 금융위원회 국민성장펀드, 삼성SDS 컨소시엄이 공동 출자한 코아크가 구축과 운영을 맡는다. 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·KT·전남광주통합특별시·서남해안기업도시개발 등이 컨소시엄에 참여했다. 센터는 해남 솔라시도 데이터센터 파크 내 약 4만 8000㎡ 부지에 지상 2층 규모로 조성된다. 오는 2028년까지 약 2조 5000억원을 투입해 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 포함한 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 컴퓨팅 인프라를 구축할 예정이다. 구축된 자원은 스타트업과 중소기업, 대학, 연구기관 등에 제공해 AI 모델 개발과 대규모 데이터 학습·추론 등에 활용한다. 정부는 센터 완공 전인 내년부터 삼성SDS 데이터센터를 활용해 일부 AI 컴퓨팅 자원을 먼저 제공할 계획이다. 이후 국가AI컴퓨팅센터를 중심으로 첨단 GPU 확보뿐 아니라 국산 AI 반도체의 개발·검증·상용화를 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 확대한다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 3일 착공식에서 "국가AI컴퓨팅센터를 통해 정부와 민간이 힘을 합쳐 첨단 GPU 확보와 국산 AI 반도체 활성화를 병행 추진해 AI 풀스택 경쟁력 확보에 기여하고 아시아 AI 인프라 허브로 도약할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.28 10:43한정호 기자

[모두의 AI] 카카오 "익숙한 메신저로 국민 AI 장벽 낮춘다…외부 에이전트 결합"

카카오가 범용 챗봇과 인공지능(AI) 에이전트를 한곳서 이용할 수 있는 대국민 AI 서비스 구축에 나선다. 기존 이용자 접점을 활용해 AI 사용 장벽을 낮추고, 외부 기업이 참여할 수 있는 에이전트 생태계까지 확보한다는 전략이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 선정했다고 28일 밝혔다. 과기정통부는 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면평가와 발표평가를 진행해 카카오와 SK텔레콤, KT 컨소시엄 등 3곳을 최종 선정했다. 카카오 전략 핵심은 국민이 일상적으로 사용하는 메신저를 AI 서비스 관문으로 활용하는 것이다. 별도 새로운 서비스에 이용자를 모으기보다, 익숙한 접점에서 범용 AI 챗봇과 다양한 AI 에이전트를 통합해 이용할 수 있도록 한다는 구상이다. 카카오 컨소시엄은 전화 기반 AI 서비스를 확대한다. 카카오는 LG유플러스와 연내 범용 전화 AI 서비스 라이트 버전을 출시한 뒤 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 계획이다. 외부 AI 기업이 참여하는 에이전트 유통 생태계 구축도 주요 전략으로 제시됐다. 플레이MCP와 AI 에이전트 마켓플레이스를 연계해 유망 AI 기업이 특화 에이전트를 직접 제작하고 시험한 뒤 유통할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 카카오가 모든 AI 서비스를 직접 개발하는 대신 다양한 기업 에이전트를 빠르게 확보하는 구조를 구축할 계획이다. 스타트업 등 국내 AI 기업에는 서비스 유통과 이용자 확보 기회를 제공해 AI 생태계 확대에도 기여한다는 구상이다. 국민의 생애주기에 맞춘 특화 AI 서비스도 제공한다. 시니어케어와 세무 등 일상에서 전문적인 지원이 필요한 분야를 중심으로 특화 에이전트를 마련할 예정이다. 과기정통부는 이번 심사에서 AI 모델과 서비스 경쟁력과 그래픽처리장치(GPU) 활용·인프라 운영 계획 등을 중심으로 기술 적합성을 평가했다고 밝혔다. 프로토타입 영상 시연을 포함한 발표평가에서는 서비스 편의성과 이용자 확보 전략을 비롯해 서비스 품질·안전성 확보 계획, 생태계 기여 계획 등을 종합적으로 살폈다. 정부는 카카오를 포함한 선정 사업자 3곳에 올해 총 엔비디아 B200 GPU 512장을 지원한다. 9월 중 사업자들과 협약을 체결하고 베타서비스를 거쳐 연내 모두의 AI 서비스를 정식 출시할 계획이다. 2027년부터는 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 정부 예산을 통해 지원한다. 업계에선 카카오도 이번 GPU 지원을 활용해 모두의 AI 서비스 개발뿐 아니라 자체 AI 모델과 서비스 경쟁력을 높일 수 있을 것이란 기대감도 나오고 있다. 카카오는 "컨소시엄 주관사로서 각 분야에서 전문성을 갖춘 참여사들과 긴밀히 협력할 것"이라며 "국민 누구나 일상에서 AI를 쉽고 안전하게 경험하고 활용할 수 있는 신뢰도 높은 서비스를 구축하는 데 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.08.28 10:21김미정 기자

30분 걸리던 시스템 장애 해결, AI는 9분 만에 끝?

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 일상생활 중에 갑자기 스마트폰 앱이 멈추거나 은행 결제가 안 되어 당황했던 적이 있으신가요. 이런 IT 장애가 발생하면 과거에는 수많은 엔지니어가 밤을 지새우며 원인을 찾고 코드를 수정해야 했죠. 그런데 최근 인공지능이 이 복잡한 장애 처리를 인간보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있다는 주장이 나오면서 IT 업계가 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 과연 AI는 사람이 하던 일을 완벽히 대체해 실시간으로 시스템을 고치는 '슈퍼 해결사'가 될 수 있을까요. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 특성을 가진 AI 모델을 기반으로 구성된 패널들이 이 흥미로운 주제를 두고 치열하게 주고받은 인사이트를 정리해 보았습니다. 본격적인 논의에 앞서 토론에 참여한 AI 패널들을 소개해 드릴게요. 먼저 기술의 진보와 효율성을 강조하는 'AI 기술 전문가' 패널과 실제 시스템의 안정성을 최우선으로 생각하는 'SRE(사이트 신뢰성) '관점 패널이 중심축을 이뤘습니다. 여기에 시스템의 무결성을 감시하는 'IT 보안 전문가', 기술의 사회적 책임을 묻는 'AI 윤리 정책 전문가', 그리고 변화하는 노동 환경을 분석하는 '개발자 역할 변화' 관점의 전문가와 냉철한 시각으로 낙관론을 경계하는 '비판적 관점' 패널까지 합류해 다각도로 분석을 진행했습니다. 이들은 특히 최근 유베이스가 상용화한 결제 처리 AI와 분산 클라우드 자원 할당 기법 등 2026년 8월 현재의 최신 데이터들을 바탕으로 열띤 논쟁을 벌였습니다. AI가 연 9분의 기적, 단순 상담 넘어 결제와 장애 복구까지 먼저 포문을 연 것은 AI 기술 전문가 관점의 패널이었습니다. 그는 2026년 8월 26일 유베이스가 상용화한 '일하는 AI'의 사례를 들며 AI가 이제 단순한 상담 업무를 넘어 결제와 IT 장애 처리까지 신속하게 수행하는 시대가 왔음을 강조했죠. 특히 2025년 발표된 학술 연구들을 인용하며 AI 기반 시스템이 도입되면 초기 진단 시간이 기존보다 무려 70%나 단축될 수 있다고 주장했습니다. 과거에 사람이 30분 동안 로그 기록을 뒤지며 고생했다면 이제 AI는 단 9분 만에 문제의 근원을 찾아낼 수 있다는 논리입니다. 기술 전문가 패널은 AI가 정형화된 장애 패턴을 감지하는 속도에서만큼은 인간이 도저히 따라올 수 없는 압도적인 우위에 있다고 확신했습니다. 이러한 주장에 대해 개발자 역할 변화 전문가 관점의 패널도 힘을 보탰습니다. AI가 반복적이고 지루한 장애 진단 업무를 대신해 준다면 인간 개발자들은 더 창의적이고 고도화된 시스템 설계에 집중할 수 있다는 것이죠. 실제로 2028년까지 IT 운영 조직 내에서 AI 시스템을 관리하는 전문 직무가 전체 인력의 30% 이상을 차지할 것이라는 구체적인 예측 수치까지 제시되었습니다. 즉 AI가 인간을 몰아내는 것이 아니라 인간이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕는 '강력한 조력자'로서 실시간 대응을 가능케 한다는 시각입니다. 이들은 클라우드 자원을 지능적으로 할당해 장애를 사전에 최소화하는 최신 기법들이 이미 현장에 도입되고 있다는 점을 혁신의 증거로 꼽았습니다. 하지만 논점은 곧바로 실질적인 '복구 시간'의 영역으로 이동했습니다. 단순히 원인을 빨리 찾는 것과 시스템을 실제로 고치는 것은 전혀 다른 차원의 문제이기 때문입니다. 효율성만을 강조하던 분위기는 현장의 목소리를 대변하는 패널들의 반격으로 순식간에 반전되었습니다. 기술이 제안하는 '속도'라는 수치가 실제 운영 환경에서는 어떻게 해석되어야 하는지를 두고 토론의 열기는 더욱 뜨거워졌습니다. 여기서부터는 AI가 가진 한계와 우리가 놓치고 있던 시스템의 물리적 제약들이 하나둘씩 수면 위로 드러나기 시작했습니다. 진단 속도가 전부는 아니다, SRE 관점이 꼬집은 병목 현상의 실체 가장 강력한 반론을 제기한 쪽은 SRE 전문가 관점의 패널이었습니다. 그는 AI 기술 전문가가 제시한 '70% 시간 단축'이라는 수치를 두고 냉정하게 “기술 부채를 은폐하는 착시”라고 지적했습니다. 실제 시스템 운영에서 전체 복구 시간의 대부분은 원인을 찾는 단계가 아니라 변경 사항을 승인하고 안전하게 배포하는 '안정성 보증' 단계에서 소비된다는 설명입니다. 예를 들어 AI가 9분 만에 원인을 찾았다 해도 그 해결책을 실제 서버에 적용하기 위해 인간의 승인을 기다리고 데이터베이스의 일관성을 검증하는 데 드는 시간은 줄어들지 않는다는 것이죠. 이는 물리적인 시스템 상태가 안정화될 때까지 기다려야 하는 과정이기에 AI가 개입하더라도 단축하기 힘든 병목 구간이라는 논리입니다. 비판적 관점의 패널 또한 이러한 회의론에 무게를 실었습니다. AI가 특정 유형의 장애를 빨리 처리할 수는 있겠지만 예측 불가능한 복합 장애 상황에서 AI가 인간 없이 90% 이상의 성공률로 실시간 개보수를 완료했다는 증거는 여전히 부족하다는 점을 꼬집었죠. AI의 '블랙박스' 특성상 왜 그런 해결책을 내놓았는지 인간이 이해하기 어려운 경우가 많고 만약 AI가 잘못된 판단을 내렸을 때 시스템 전체에 미칠 파국적 결과는 누가 책임질 것이냐는 근본적인 질문을 던졌습니다. 결국 실시간 개보수라는 목표는 기술적 낙관론이 만들어낸 신기루일 뿐 실제 현장에서는 여전히 인간 전문가의 직관과 경험이 필수적이라는 주장이 팽팽하게 맞섰습니다. 논쟁이 깊어지자 논점은 다시 한번 '보안과 윤리'라는 거대한 장벽으로 옮겨갔습니다. 속도가 빠르면 빠를수록 그에 따른 부작용의 파동도 커질 수밖에 없다는 우려가 제기된 것입니다. IT 보안 전문가 관점의 패널은 AI에게 무분별하게 시스템 수정 권한을 주는 행위가 얼마나 위험한지를 경고했습니다. 해커가 AI에게 잘못된 정보를 주입하는 '프롬프트 인젝션' 공격을 시도할 경우 AI의 빠른 처리 속도는 오히려 시스템을 파괴하는 독이 될 수 있다는 설명입니다. 이에 따라 AI에게는 오직 '읽기 전용' 진단 권한만을 주고 실제 변경 작업은 반드시 두 명 이상의 인간 승인을 거쳐야 한다는 보수적인 통제 방안이 강력한 대안으로 제시되었습니다. 편향성과 보안이라는 거대한 장벽, 결국 인간과 AI의 공조가 답인가 마지막으로 AI 윤리 정책 전문가 관점의 패널은 기술적 성공 이면에 가려진 '책임의 부재'를 경고했습니다. AI가 학습한 데이터에 편향이 섞여 있다면 특정 서비스 이용자에게만 불리하게 장애가 처리되는 불공정 사례가 발생할 수 있다는 점을 지적했죠. 그는 2029년까지 AI 오작동으로 인한 중대한 법적 분쟁이 발생할 가능성을 예견하며 기술 도입 전에 반드시 '윤리적 영향 평가'를 의무화해야 한다고 역설했습니다. 단순히 장애를 빨리 고치는 것보다 중요한 것은 그 과정이 얼마나 투명하고 공정한가이며 이는 기계의 계산만으로는 결코 도달할 수 없는 영역이라는 깊은 통찰을 전했습니다. 토론의 끝에서 패널들은 한 가지 공통된 지점에 도달했습니다. AI가 인간보다 장애 원인을 파악하는 속도가 비약적으로 빠르다는 점은 인정하지만 그것이 곧 '인간 없는 실시간 개보수'를 의미하지는 않는다는 것입니다. AI는 인간 전문가의 눈과 귀를 넓혀주는 '증강 도구'로서의 가치가 가장 크며 최종적인 의사결정과 책임의 영역에는 여전히 인간이 자리 잡고 있어야 한다는 결론에 도달했습니다. 특히 보안이 중요한 금융이나 국가 기간망 서비스에서는 속도보다 무결성이 우선되어야 하며 이를 위해 AI의 제안을 인간이 검증하는 '하이브리드 운영 체제'가 향후 IT 운영의 표준이 될 것이라는 데 의견을 모았습니다. 결국 질문으로 돌아가 본다면 AI 덕분에 장애 대응이 빨라지는 시대가 온 것은 분명합니다. 하지만 실시간으로 모든 것을 AI가 고치게 두기에는 우리가 감당해야 할 보안적, 윤리적 비용이 아직은 너무나 큽니다. 기술이 주는 9분의 속도감을 즐기되 그 뒤에 숨겨진 인간의 신중한 승인 절차를 무시하지 않는 지혜가 필요한 시점입니다. 기술은 인간을 대체하기 위해서가 아니라 인간을 더 가치 있는 곳으로 이끌기 위해 존재한다는 평범하지만 강력한 진리를 다시금 새겨봅니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/4a64c532.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.28 10:19AMEET

워크데이, AI 에이전트 효과 '톡톡'…2분기 영업익 26%↑

워크데이가 인공지능(AI) 에이전트 도입 확대에 힘입어 시장 기대치를 웃도는 분기 실적을 거뒀다. AI가 신규 계약의 25% 이상을 차지하며 새로운 성장 동력으로 자리 잡은 가운데, 회사는 연간 실적 전망치도 소폭 상향했다. 워크데이는 27일(현지시간) 2027 회계연도 2분기 매출이 26억 4900만 달러(약 3조 6570억원)로 전년 동기 대비 12.8% 증가했다고 밝혔다. 이 가운데 구독 매출은 24억 7100만 달러(약 3조 4100억원)로 13.9% 늘었다. 영업이익은 3억 1300만 달러(약 4321억원)로 전년 동기 2억 4800만 달러(약 3424억원)보다 26.2% 증가했다. 영업이익률은 10.6%에서 11.8%로 상승했다. 순이익은 6억3200만 달러(약 8724억원)로 전년 동기 2억2800만 달러보다 크게 늘었다. 연간 반복 매출(ARR)은 전년 대비 200% 이상 증가한 약 6억 달러(약 8281억원)를 기록했다. 워크데이는 기업의 인사(HR)·재무·IT 업무를 지원하는 클라우드 기반 기업용 소프트웨어(SW) 기업이다. 최근에는 기존 업무용 SW에 AI 에이전트 결합을 확대하며 엔터프라이즈 AI 플랫폼 사업을 강화하고 있다. 전 세계 1만 1500개 이상 기업이 워크데이를 이용 중이다. 이번 실적 성장을 이끈 것도 AI 사업이다. 워크데이에 따르면 2분기 신규 연간계약가치(ACV)의 25% 이상이 AI에서 발생했다. 자체 개발 AI 에이전트를 하나 이상 사용하는 고객은 5500곳을 넘어 전 분기보다 35% 이상 증가했다. 워크데이는 AI 에이전트 중심으로 제품군을 확대 중이다. 개발자가 자연어를 활용해 AI 앱과 에이전트를 구축할 수 있는 '디벨로퍼 에이전트'와 AI 에이전트를 실제 업무에 투입하기 전 검증하고 지속적으로 모니터링하는 '에이전트 패스포트' 등을 선보였다. 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드 등 주요 클라우드 기업과의 AI 협력도 강화 중이다. AWS와는 워크데이 데이터 클라우드와 AWS 데이터·AI 서비스를 연결하고 구글클라우드와는 워크데이 AI 에이전트를 제미나이 엔터프라이즈에 연동하는 협력을 확대했다. 다만 향후 매출을 가늠하는 전체 구독 매출 수주잔고는 지난달 말 기준 274억 300만 달러(약 37조원)로 전년 동기 대비 8% 증가하는 데 그쳤다. 이는 시장 전망치인 286억 달러(약 39조원)를 밑도는 수준이다. 향후 12개월 구독 매출 수주잔고는 90억 3400만 달러(약 12조원)로 14.2% 증가했다. 워크데이는 올해 연간 구독 매출 전망치를 최대 99억 5000만 달러(약 13조 7400억원)로 제시하며 기존 수치를 소폭 높였다. 오는 3분기 구독 매출은 약 25억 1500만 달러(약 3조 4700억원)로 전년 동기 대비 12% 증가할 것으로 전망했다. 워크데이 주가는 이날 정규장에서 전 거래일 대비 1.48% 오른 193.57달러로 마감했다. AI가 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업을 대체할 수 있다는 우려로 올해 들어 주가가 약세를 보였지만 최근에는 실적 개선과 AI 사업 성장에 대한 기대가 반영되며 일부 회복세를 나타냈다. 아닐 부스리 워크데이 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 사업이 신규 ACV의 25% 이상을 차지하고 현재 5500곳 이상의 고객이 자체 AI 에이전트를 하나 이상 사용하는 등 견조한 2분기 실적을 거뒀다"며 "AI로 우리의 고객 확장이 가속화되고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 10:07한정호 기자

"AI 에이전트 공격 현실화"…글로벌 기업 100여곳 '공동 방어' 촉구

오픈AI와 앤트로픽 구글 마이크로소프트 등 100여개 글로벌 기업이 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격 확산에 대응하기 위한 공동 방어 체계 구축을 촉구했다. AI 모델 성능이 빠르게 높아지면서 기존 보안 체계만으로 새로운 공격을 막기 어려워질 수 있다는 판단에서다. 27일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI와 앤트로픽 구글, 마이크로소프트를 비롯해 크라우드스트라이크, 옥타, 포티넷 등 100개 넘는 기술·보안 기업과 금융기관, 인터넷, 인프라 기업이 AI 기반 사이버 위협 대응을 위한 공개서한에 서명했다. 이들은 민간과 공공 부문이 새로운 사이버 방어 체계를 마련해야 한다고 주장했다. 각국 정부도 지역·국가를 넘어 국제적 차원에서 협력해 AI 기반 공격에 공동 대응해야 한다고 주문했다. 이런 움직임은 AI 시대 사이버 공격 규모와 정교함이 빠르게 높아질 수 있다는 우려에서 나왔다. 특히 병원과 정수 처리 시설, 인터넷 인프라 등 사회 핵심 기능을 담당하는 기업과 공공서비스까지 공격 대상이 될 가능성을 경고도 나오고 있다. 최근 AI 에이전트가 기업 시스템을 직접 공격한 사례도 잇따랐다. 오픈AI의 한 에이전트가 샌드박스 환경을 스스로 벗어나 허깅페이스를 공격한 데 이어 앤트로픽과 메타의 AI 에이전트와 관련된 침입 사례도 보고됐다. 공개서한에 참여한 기업들은 이런 변화에 맞춰 보안 기준 자체를 높여야 한다고 강조했다. 새롭게 등장하는 사이버 위협에 대응할 해법을 찾기 위해 기업과 정부 간 새로운 파트너십을 구축하는 '집단적 대응'도 제안했다. 다수 외신은 공개서한에 이름을 올린 주요 AI 기업들이 강력한 AI 모델 개발을 이어가고 있다고 봤다. 테크크런치는 "이들은 AI가 키울 수 있는 사이버 위협을 경고하면서도 AI를 활용한 방어 기술 개발에도 속도를 내고 있다"고 지적했다. 실제 오픈AI는 '데이브레이크' 프로그램을 운영하고 있으며 앤트로픽은 '미토스', 마이크로소프트는 사이버 플랫폼 '퍼셉션'을 선보였다. 공개서한 참여 기업은 "수개월 내 전 세계 AI 모델 역량이 갈수록 강력해지면서 AI를 활용한 사이버 공격은 훨씬 더 광범위하고 정교해질 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 10:07김미정 기자

베일 벗은 독파모 AI 평가 점수...전문가·국민 평가가 승패 갈랐다

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가의 상세 점수를 발표하면서, 모티프테크놀로지스가 최종 선정되지 못한 이유가 명확해졌다. 과학기술정보통신부는 27일 2차 단계평가 종합점수를 공개했다. SK텔레콤이 70.6점으로 1위를 차지했으며, 업스테이지 69.9점, LG AI연구원 69.0점으로 뒤를 이었다. 모티프테크놀로지스는 65.8점으로 4위를 기록했다. 모티프는 글로벌 벤치마크 평가에서는 가장 높은 점수를 받았지만 전문가와 사용자 평가에서 상대적으로 낮은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 모티프의 벤치마크 평가는 24.6점으로 4개 팀 중 가장 높았지만 전문가 평가는 27.1점과 사용자 평가는 14.1점으로 모두 최하위였다. 특히 글로벌 AI 성능을 측정하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII)' 평가에서 모티프는 11.9점으로 1위를 기록했다. 업스테이지가 9.4점으로 뒤를 이었으며 SK텔레콤은 8.8점과 LG AI연구원은 7.8점을 받았다. 한국어와 안전성 등 국내 활용 환경을 반영한 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 13.4점으로 가장 높은 점수를 받았다. 업스테이지는 13.3점과 LG AI연구원은 12.8점이었으며 모티프는 12.7점을 기록했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 29.5점으로 1위에 올랐다. SK텔레콤은 29.3점과 업스테이지는 29.1점을 기록했으며 모티프는 27.1점으로 가장 낮았다. 평가는 개발 전략과 기술 10점, 개발 성과와 계획 10점, 파급효과와 기여계획 15점으로 구성됐다. 실제 이용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 강점을 보였다. AI 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점으로 1위였으며 LG AI연구원 11.3점과 업스테이지 10.8점, 모티프 8.4점 순이었다. 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점으로 가장 높은 점수를 받았다. SK텔레콤은 7.5점과 업스테이지는 7.3점을 기록했으며 모티프는 5.7점에 그쳤다. 일반 국민 평가는 성별과 연령별 비율을 반영해 무작위로 선정된 200명 가운데 실제 참여한 185명을 대상으로 진행됐다. 정부는 이번 추가 공개가 모티프 요청에서 시작됐다고 설명했다. 이날 모티프는 입장문을 통해 세부 평가 결과 공개를 요청했으며, 다른 정예팀들도 이에 동의했다. 정부는 그동안 기업의 직·간접적 피해 가능성과 평가 과정 공정성·투명성을 함께 고려해 공개 범위를 신중하게 결정해왔다. 과기정통부는 "이번 결과 공개 이후에도 우리 기업들이 단순한 점수나 순위로 평가받기 보다 보유한 저력과 역량을 바탕으로 국내외 AI생태계에 폭넓게 기여해야 한다"며 "우리 AI생태계가 새롭고 경쟁력 있는 AI기업들이 끊임없이 도전하는 역동적인 생태계로 발전해 나가기를 기대한다"고 밝혔다. 임정환 모티프 대표는 AAII 평가에서는 1위를 기록했지만 국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서 최하위로 낮은 점수를 받은 데 대해서는 회사 모델 개발 전략에 따른 결과라고 선을 그었다. 모티프는 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 우선 확보하는 방향으로 개발하면서 한국어 데이터 확보와 성능 개선에는 상대적으로 역량을 덜 투입했다고 밝혔다. 그는 "우리가 한국어 성능까지 잡을 여력은 없었다"며 "한국어 데이터가 타사에 비해 많이 부족한 것도 사실"이라고 밝혔다. 이어 "궁극적으로 AI는 글로벌 경쟁을 해야 한다고 판단하고 있어서 한국어 성능을 완벽하게 잡고 갈 수는 없겠다는 내부 판단을 하고 진행한 것이고 거기에 맞는 숫자가 나온 것"이라고 말했다. 임 대표는 NIA 평가 결과 자체에 대해서도 별도 문제를 제기할 계획은 없다는 입장이다. 그는 "이건 시험 보듯 그냥 채점한 것이라 검수할 필요조차 없는 부분이고 특별히 다른 할 말은 없다"고 밝혔다.

2026.08.27 20:06김동원 기자

[현장] 앤트로픽 "AWS 서울 리전에 최신 모델 투입…韓 금융 서비스 개발"

"앤트로픽 최신 인공지능(AI) 모델이 아마존웹서비스(AWS) 서울 리전에 조만간 들어옵니다. 이에 국내 금융사의 생성형 AI 활용 범위가 넓어질 것입니다. 국내 금융 AI 시장 공략을 위해 한국형 금융 서비스 개발도 추진할 것입니다." 최기영 앤트로픽코리아 대표는 27일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 'AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 기자간담회에서 최신 모델 '클로드 오퍼스 5'와 '소네트 5'를 AWS 서울 리전에 제공할 계획이라고 밝혔다. 구체적인 제공 시점은 공개하지 않았다. 그는 AWS 서울 리전에 최신 모델이 공급될 경우 데이터 안정성이 높아질 것으로 봤다. 특히 국내 금융사가 데이터를 국내에 둔 채 AI 추론을 처리할 수 있다는 점을 강점으로 꼽았다. 금융사는 개인정보와 거래정보 등 민감 데이터를 다루기 때문에 AI 사용 과정에서 데이터가 해외 리전으로 이동하는지를 주요 규제·보안 요소로 살펴보고 있다는 이유에서다. 최 대표는 "금융사가 데이터를 해외로 보내지 않고도 최신 프론티어 모델을 활용할 수 있게 될 것"이라며 "서울 리전에서 추론을 처리하면 데이터를 국내에 두면서 최신 클로드 모델을 활용할 수 있다"고 설명했다. 그는 AI를 적용할 수 있는 업무 범위도 넓어질 수 있다고 내다봤다. 그동안 데이터 반출 우려 때문에 제한적으로 AI를 적용했던 금융사도 국내 리전에서 모델을 이용할 수 있게 되면 고객 데이터가 포함되는 업무까지 활용 가능성을 검토할 수 있기 때문이다. 이날 간담회에 참석한 노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더는 국내 금융 고객들이 최신 모델의 서울 리전 제공에 기대감을 보이고 있다고 말했다. 그는 "금융권 개인정보는 국내에 머물러야 하기 때문에 최신 모델이 서울 리전에 들어오면 활용할 수 있는 데이터와 업무 범위가 크게 넓어질 것"이라고 강조했다. 현재 AWS 서울 리전에서는 '클로드 소네트 3.5'만 제공되고 있다. 오퍼스 5와 소네트 5가 추가되면 금융사는 아마존 베드록을 통해 업무 난이도와 비용에 따라 오퍼스와 소네트, 하이쿠 등 여러 모델을 선택할 수 있다. 노 리더는 "서울 리전 모델 확대는 기업 AI 운영 비용을 줄일 수 있다"며 "단순 업무에는 상대적으로 비용이 낮은 모델을 사용하고 복잡한 심사·분석 업무에는 고성능 모델을 배치하는 방식으로 업무별 모델을 조합할 수 있기 때문"이라고 설명했다. 이어 "규제 대응과 감사 측면에서도 이점이 예상된다"며 "앤트로픽은 고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않으며, 금융사가 감사나 규제 대응을 위해 데이터를 저장해야 할 경우 서울 리전의 보안이 적용된 가상사설클라우드(VPC) 내부에 보관할 수 있다"고 덧붙였다. 최 대표는 "우리는 이를 발판으로 국내 금융시장에 특화된 서비스도 확대할 계획"이라며 "국내 금융 규제와 업무 특성을 반영해 '클로드 포 파이낸셜 서비스'와 사전 구축형 AI 에이전트를 제공하는 방안을 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.27 17:24김미정 기자

빌 게이츠, AI 시대 '사회 재설계' 촉구…"10년 내 전 산업 위기"

마이크로소프트 공동창업자 빌 게이츠가 인공지능(AI) 확산에 대비하기 위해 각국 정부가 노동과 조세, 사회안전망, 국제 규범 등 제도 전반을 재설계해야 한다고 촉구했다. AI 발전 자체를 막기보다 기술이 인간 노동과 사회 구조를 바꾸는 속도에 맞춰 충격을 흡수할 체계를 지금부터 마련해야 한다는 주장이다. 빌 게이츠는 27일 개인 블로그 '게이츠노트'에서 AI 시대 전환을 인류 역사상 가장 격동적인 시기 가운데 하나로 전망하며 이같이 밝혔다. 그는 AI가 사회 전반에 빠르게 확산할 가능성이 커지고 있지만 각국 정부와 전문가·지역사회가 변화에 충분히 대비하지 못하고 있다고 진단했다. 게이츠는 AI가 과거 기술 혁신보다 훨씬 빠른 속도로 노동시장을 변화시킬 것으로 봤다. PC는 가격 하락과 소프트웨어(SW) 개발·사용법 학습 등에 오랜 시간이 필요했지만 AI는 기존 기기에서 자연어로 사용할 수 있어 이용자가 기술에 적응하기보다 AI가 사람에게 맞춰질 수 있다는 이유에서다. 그는 특히 AI가 기존 자동화와 달리 인간 인지 업무까지 직접 대체할 수 있다고 분석했다. 법률과 고객서비스·의료·SW·제조업 등 특정 산업에 국한하지 않고 향후 10년 동안 광범위한 일자리에 영향을 미칠 것으로 내다봤다. 게이츠는 판매와 고객지원·SW 개발·법률 보조 업무 등이 우선적으로 AI 영향을 받을 가능성이 크다고 봤다. 이후 대출 심사와 데이터 분석·환자 분류처럼 숙련된 인력이 수행해 온 업무로 대체 범위가 확대되고 로봇 기술이 발전하면 건설과 서비스 등 육체노동도 영향을 받을 것으로 예상했다. 이에 그는 일부 업무를 사람에게 남겨두는 '인간 전용(Human Reserved)' 영역을 사회적으로 논의해야 한다고 제안했다. 노인 돌봄이나 중증 질환을 환자에게 전달하는 업무처럼 공감과 인간적 관계가 중요한 분야는 기술적으로 AI나 로봇이 수행할 수 있더라도 인간이 담당하도록 보호할 수 있다는 구상이다. 그는 AI 확산에 맞춰 조세 체계도 손봐야 한다고 주장했다. 기업이 사람을 고용하면 급여 관련 세금을 부담하지만 로봇을 도입할 경우 비용 처리가 가능해 현재 조세 체계가 사람을 기계로 대체하도록 유도할 수 있다는 판단이다. 그는 AI 토큰과 로봇에 세금을 부과하면 자동화 속도를 일부 늦추면서 실직자 재교육과 사회안전망에 필요한 재원을 확보할 수 있다고 봤다. 다만 의료와 교육처럼 AI 활용의 사회적 편익이 큰 분야까지 위축되지 않도록 과세 대상을 정교하게 설계해야 한다고 설명했다. AI를 악용한 범죄와 사회적 위험도 거론됐다. 게이츠는 AI가 사이버 공격과 사기·허위정보·딥페이크 제작의 진입장벽을 낮추면서 개인과 기업뿐 아니라 병원·금융기관·전력망·정부 시스템까지 위험에 노출될 수 있다고 전망했다. 게이츠는 아동과 청소년이 AI에 지나치게 의존할 가능성도 위험 요소로 꼽았다. 이용자에게 지속적으로 맞춰주는 AI 동반자가 실제 인간관계를 일부 대체하면 사회성을 형성하는 데 필요한 갈등과 경험이 줄어들 수 있으며 AI 의존이 비판적 사고 능력에도 영향을 줄 가능성이 있다고 봤다. 게이츠는 AI 개발을 중단하거나 기술 자체를 부정해야 한다는 입장은 취하지 않았다. 의료와 농업·교육·과학 연구·정부 서비스 등에서 AI가 비용을 낮추고 저소득층 전문 서비스 접근성을 높이는 등 상당한 사회적 편익을 만들 수 있다고 평했다. 그는 "AI가 가져올 위험을 기술 기업의 자율적인 대응에만 맡겨서도 안 된다"며 "고용과 교육·조세·보건·에너지·금융·치안 등 여러 분야가 동시에 영향을 받는 만큼 정부 차원 범부처 대응 체계와 새로운 제도가 필요하다"고 재차 강조했다. 또 국경을 넘는 AI 위험에 대응하기 위한 국제적 관리 체계도 제안했다. 핵무기 사찰과 국제항공 규제·오존층 보호 협약 등 기존 국제 협력 방식을 참고해 AI에 맞는 국제기구를 만들고 주요 AI 개발국과 공급망 보유국이 공동 규범을 마련해야 한다고 주장했다. 미국과 중국의 협력도 필요하다고 봤다. 게이츠는 "전례 없는 기술에는 전례 없는 글로벌 대응이 필요하다"며 "우리가 제대로 대응한다면 인류가 얻는 보상은 엄청날 것이고 세계는 더 평등한 곳이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 16:35김미정 기자

[현장] "AI 모델은 상향평준화, 이제 데이터가 경쟁력"

"데이터 전략 없이는 어떤 인공지능(AI) 전략도 있을 수 없다." 발라 카시비스와탄 스노우플레이크 제품 관리 담당 부사장은 27일 서울 코엑스에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 기업 AI 전환의 핵심으로 데이터를 강조했다. AI 모델 성능이 상향 평준화되면서 어떤 모델을 쓰느냐로는 기업 간 차이를 내기 어려워졌고, 결국 각 기업이 가진 데이터를 얼마나 잘 갖추고 활용하느냐가 경쟁력을 가른다고 진단했다. 모델은 상향평준화… 이제 데이터가 경쟁력 이날 기조연설 무대에 오른 이경종 KB국민은행 상무는 AI 에이전트 경쟁력이 모델 성능보다 그 에이전트가 믿고 행동할 수 있는 데이터 기반에서 나온다고 밝혔다. 챗GPT나 제미나이, 클로드 같은 최신 모델은 물론 오픈소스 모델까지 성능이 비슷해진 만큼, 기업 간 차이는 각자 가진 데이터의 품질과 활용도에서 갈린다고 주장했다. KB국민은행은 묻는 말에 답만 하는 AI를 넘어 스스로 업무를 처리하는 '행동하는 AI'를 목표로 잡았다. 이 상무는 그룹 전체에 100여 개 AI 에이전트를 운영 중이며 2026년 300여 개까지 늘릴 계획이라고 밝혔다. 관건은 데이터다. 이 상무는 행동하는 AI가 제대로 일하려면 AI가 곧바로 이해하고 쓸 수 있게 잘 정리된 데이터, 이른바 'AI 레디 데이터'가 뒷받침돼야 한다고 강조했다. KB국민은행은 이를 위해 현업 부서가 직접 자기 데이터를 만들고 관리하며, 이렇게 만든 데이터를 사내 장터처럼 공유하고 재사용하는 체계를 스노우플레이크와 구축하고 있다. 그는 "데이터를 한곳에 모으는 통합 저장소와 부서별로 데이터를 나눠 관리하는 구조를 도입해 데이터 준비 시간을 50% 이상 줄이고 중복을 없애 저장 비용도 30% 이상 아낄 수 있을 것"으로 기대했다. AI에 실제 업무를 맡기려면 그 판단을 믿을 수 있어야 한다는 지적도 나왔다. 강민승 티냅스 대표는 한 단계에서 95% 정확도를 내는 AI라도 10단계를 거치면 성공률이 60%까지 떨어진 사례를 들며 AI의 답변과 행동이 실제 업무로 넘어가기 전에 실시간으로 검증하고 걸러내는 장치가 필요하다고 주장했다. 그는 "기계적인 규칙으로 걸러낼 일, AI가 한 번 더 검증할 일, 사람이 직접 판단할 일의 경계를 명확히 나눠야 기업이 AI에 업무를 온전히 맡길 수 있다"며 "모델은 바뀌어도 기업의 신뢰 기준은 영원해야 한다"고 말했다. 흩어진 데이터부터 잡아라… 스노우플레이크 '에이전틱 엔터프라이즈' 카시비스와탄 부사장은 이런 고민을 해결할 방안으로 '에이전틱 엔터프라이즈'를 제시했다. AI 에이전트가 기업 곳곳에서 대규모로 안전하게 일하는 조직을 뜻한다. 그는 대부분의 기업이 여러 앱과 데이터베이스에 정보가 제각각 흩어져 있다는 점을 문제로 꼽았다. 이렇게 파편화된 환경에서는 AI가 어떤 데이터를 어떻게 다뤄야 할지 판단하기 어렵고 그때마다 비용과 복잡성이 늘어난다고 지적했다. 카시비스와탄 부사장은 이를 풀기 위한 네 가지 조건을 제시했다. ▲믿고 쓸 수 있는 데이터 플랫폼 ▲특정 업체나 모델에 얽매이지 않는 모델 선택권 ▲전사자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 기존 업무 시스템과의 연동 ▲여러 에이전트를 한곳에서 관리·통제하는 장치다. 이 가운데 그는 데이터 관리와 통제를 강조했다. AI는 사람보다 훨씬 많은 데이터를 한 번에 들여다보는 만큼 누가 어떤 권한으로 데이터를 다루는지 통제하는 일이 중요하다고 밝혔다. 그는 "기업의 데이터는 그 기업의 자산이자 경쟁력"이라며 "스노우플레이크는 고객 데이터를 자사 모델 학습에 쓰지 않는다"고 말했다. 실행 도구로는 지난 7월 정식 출시한 AI 코딩 도구 '코코'를 앞세웠다. 기존 권한 체계를 그대로 지키면서 자연어 명령만으로 데이터 준비부터 분석, 에이전트 개발까지 처리하도록 돕는 도구다. 일반 코딩 도구가 코드를 짜주는 데 그친다면, 코코는 스노우플레이크 안에서 기업의 데이터와 권한 체계, 업무 규칙을 이해한 채로 작동한다. 개발자는 코드 조각을 받는 수준을 넘어 자연어 명령만으로 데이터 파이프라인 구축과 분석, AI 에이전트 개발까지 처음부터 끝까지 처리한다. 기존 역할과 접근 권한을 그대로 지키는 만큼 관리된 환경 안에서 안전하게 개발할 수 있다. 카시비스와탄 부사장은 "코코를 통해 기술 인력뿐 아니라 비기술 인력도 정확한 데이터를 바탕으로 필요한 것을 직접 만들 수 있다"며 "아이디어를 실제 서비스로 옮기는 시간이 크게 줄어든다"고 설명했다. 한편 스노우플레이크는 이날 데이터와 AI로 성과를 낸 국내 기업을 뽑는 '데이터 드라이버 어워드' 시상식도 함께 열었다. 넥슨과 네오위즈, 미래에셋자산운용, KB국민은행, 비바리퍼블리카(토스) 등이 부문별로 수상했다.

2026.08.27 16:16김동원 기자

[현장] AWS가 제시한 '금융 AI' 핵심 승부처는

"금융권 인공지능(AI) 경쟁이 단순한 모델 도입을 넘어 보안·규제 준수와 비용 통제, 실질적인 사업 성과를 확보하는 단계로 접어들고 있습니다. 우리는 금융사가 신뢰할 수 있는 AI 인프라 구축부터 핵심 의사결정 업무 적용, 전사적인 AI 문화 확산까지 실행 전략을 구체화할 것입니다." 노경훈 아마존웹서비스(AWS)코리아 금융산업·공공부문 리더는 27일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 'AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 키노트에서 이같이 밝혔다. 금융권의 AI 경쟁 기준이 모델 성능과 개념검증(PoC)에서 실제 업무 적용과 운영 역량으로 이동하고 있다. 금융사는 고객 데이터 보호와 규제 준수, AI 비용 관리라는 조건을 충족하면서 대출 심사와 리스크 관리 등 핵심 업무에서 측정할 수 있는 성과까지 입증해야 하는 상황이다. 노 리더는 이날 '모든 것을 다시 생각하라(Rethink everything)'를 주제로 금융 산업 AI 전략을 소개했다. 금융 서비스가 통장과 전표 중심의 아날로그 환경에서 온라인·모바일 뱅킹을 거쳐 AI 기반 서비스로 진화한 만큼 기존 업무 방식과 시스템을 AI 관점에서 다시 설계해야 한다는 설명이다. 이날 그는 금융권 AI 전략 세 가지 축으로 '제약 없는 혁신(Freedom to invent)'과 '신뢰할 수 있는 AI(AI you can trust)', '가치 극대화(Maximizing value)'를 제시했다. 제약 없는 혁신은 기업이 특정 AI 모델이나 도구에 종속되지 않고 업무와 비용에 맞는 기술을 선택할 수 있도록 하는 전략이다. 기업 데이터를 차별화 요소로 활용하고 여러 AI 에이전트를 업무에 연결해 실제 서비스를 구축하는 데 초점을 맞췄다. AWS는 이를 지원하는 도구로 '키로'와 '아마존 퀵' 'AWS 트랜스폼' '아마존베드록 에이전트코어' 'AWS 시큐리티 에이전트' 'AWS 데브옵스 에이전트'를 소개했다. 이를 통해 AI 에이전트를 개발하는 단계부터 정책 설정과 평가, 보안, 운영까지 하나의 환경에서 지원한다는 구상이다. 노 리더는 "금융권에서는 모델을 자유롭게 선택하는 것만큼 신뢰할 수 있는 운영 환경을 구축하는 일이 중요하다"며 "AI 모델 성능이 아무리 뛰어나더라도 결과를 신뢰할 수 없다면 실제 서비스 환경에 적용할 수 없기 때문"이라고 설명했다. 이어 "고객 데이터가 AI 모델 학습에 이용돼서는 안 되며 데이터가 이동하는 전 과정에 암호화를 적용하고 접근 권한을 최소화해야 한다고 설명했다. 할루시네이션과 왜곡된 결과를 줄이기 위한 가드레일과 검색 증강 생성(RAG), 책임 있는 AI 원칙도 인프라 단계부터 반영해야 한다고 강조했다. 금융 분야 망 분리 규제 완화도 AI 활용 확대의 주요 변수로 꼽았다. 규제 완화가 AI를 제한 없이 사용하도록 허용한다는 의미가 아니라, 망 분리가 완화된 환경에서도 AI를 안전하게 운영할 수 있다는 점을 금융사가 입증해야 한다는 설명이다. AWS는 아마존 베드록과 AWS 시큐리티 에이전트 등 생성형 AI 도구를 통해 기존 보안 체계가 AI 환경에서도 작동하는지 점검하고, 발견된 취약점에 대응할 수 있다고 밝혔다. 금융권의 AI 전환이 기존 보안 체계를 부분적으로 보완하는 수준을 넘어 전체 구조를 다시 설계하는 작업으로 이어질 수 있다는 의미다. AI 비용과 투자수익률(ROI) 관리도 주요 과제로 제시됐다. 기업은 워크로드에 따라 서로 다른 모델과 모델 버전을 선택하고 아키텍처와 프롬프트 체계를 최적화해 AI 운영비를 줄여야 한다. AWS는 유스케이스 발굴과 우선순위 선정부터 비즈니스 성공 기준 수립, 데이터·모델 기반 마련, 보안·컴플라이언스 검토, 책임 있는 AI 적용, 가치 검증(Proof of Value), 개발·평가, 배포·확장·유지보수까지 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 이 과정 전반에 일관된 거버넌스를 적용하는 것이 핵심이다. 앤트로픽, AWS 서울 리전에 '오퍼스5·소네트5' 제공…금융권 공략 앤트로픽이 AWS와 손잡고 국내 금융권의 생성형 AI 도입 확대에 나선다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 이날 '앤트로픽×AWS 포 파이낸셜 서비스'를 주제로 금융 분야 협력 전략을 발표했다. 최 대표는 "클로드 오퍼스 5와 소네트 5를 조만간 AWS 서울 리전에서 이용할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다. 구체적인 제공 시점은 공개하지 않았다. 그는 "서울 리전에서 추론을 수행하면 금융사가 국내 데이터 레지던시 요건에 대응하면서 서비스 지연 시간도 줄일 수 있다"며 "고객은 아마존 베드록 API를 통해 업무와 비용에 따라 오퍼스와 소네트, 하이쿠를 선택할 수 있을 것"이라고 말했다. 최 대표는 금융 서비스에 필요한 AI 조건으로 컴플라이언스·보안·프라이버시와 신뢰성, 대규모 정보 처리 능력, 해석 가능성을 꼽았다. 고객 데이터를 모델 학습에 이용하지 않고 민감정보를 암호화하는 한편, 100만 토큰 컨텍스트를 활용해 방대한 금융 이력을 처리할 수 있다는 설명이다. 그는 금융권 AI 필수 조건으로 투명성을 제시했다. 대출 심사와 보험 인수, 리스크 관리 등에 AI를 적용하려면 결과 정확도뿐 아니라 판단 근거와 감사 기록도 추적할 수 있어야 한다는 이유에서다. 이어 금융사가 앤트로픽 서비스로 활용해 언더라이팅 의사결정 기간을 수 주에서 하루로 줄이고, 고객 응답 시간을 60% 단축한 사례도 소개했다. 최 대표는 "클로드는 여신·심사와 리스크·컴플라이언스, 투자·리서치, 보험, 고객 응대 등 금융 업무 전반으로 확산하고 있다"며 "사람이 AI를 단순한 보조 도구로 사용하는 단계를 넘어 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 '휴먼+AI 워크포스'가 자리 잡을 것"이라고 강조했다 . 현대캐피탈, 핵심 의사결정을 AI로…"비개발자도 서비스 개발" 이날 김우영 현대캐피탈 AI전략실장은 AI를 통해 핵심 의사결정 시간을 단축할 수 있다고 강조했다. 현대캐피탈은 약 50명 규모 인하우스 개발 조직을 앞세워 AI 모델과 에이전트를 자체 개발하고 있다. 유스케이스 발굴과 개념검증(PoC), 파일럿을 거쳐 검증된 기술을 핵심 업무에 적용하는 방식으로 AI 전환을 추진한다. 김 실장은 "AI를 처음 적용할 때 자동화나 효율화보다 핵심 비즈니스 의사결정 영역을 우선 선택했다"고 밝혔다. 이어 "금융 심사와 마케팅, 자동차 할부금융을 위한 차량 가치 평가처럼 높은 정확도가 필요하지만 취급액과 이익 등으로 성과를 명확하게 측정할 수 있는 업무부터 AI를 적용한 것"이라고 설명했다. 현대캐피탈은 빠른 성과를 기대할 수 있는 의사결정 과제와 대화형 에이전트처럼 장기 투자가 필요한 과제도 병행하고 있다. 핵심 업무에서 창출한 정량적 성과 토대로 장기 AI 프로젝트에 대한 투자를 이어가며 전환 과정의 안정성을 확보했다는 설명이다. 김 실장은 전사적 AI 전환을 위해서는 경영진 지원이 필수적이라고 강조했다. 실제 현대캐피탈은 사장과 각 사업부문 책임자가 참여하는 AI 회의를 매달 열고, 3개년 AI 전환 마스터플랜을 기반으로 실행 과제를 추진하고 있다. 회사는 현업 구성원 참여를 확대하기 위해 AWS와 비개발자 중심 바이브 코딩 해커톤 'ㅎㅋ톤: 말하는 대로'도 진행했다. 개발자는 지원 역할만 맡았으며 약 50개 팀이 아이디어를 제출해 이 가운데 12개 팀, 51명의 임직원이 이틀 동안 AI 서비스와 솔루션을 직접 구현했다. 현대캐피탈은 당초 수상한 3개 팀의 과제만 프로덕션 수준으로 개발할 계획이었다. 완성도 높은 아이디어가 다수 나오면서 본선에 오른 과제 전부를 내년도 사업계획에 반영하는 방향으로 적용 범위를 확대하기로 했다. 김 실장은 "AI 전환은 특정 조직만 열심히 한다고 성공할 수 있는 일이 아니다"며 "경영진의 톱다운 지원과 현업 구성원의 바텀업 참여가 함께 이뤄져야 전사적인 변화로 이어질 수 있다"고 말했다.

2026.08.27 16:16김미정 기자

메가존클라우드-KISTI, 양자컴퓨팅 실무 인재 발굴…산업 실증 잇는다

메가존클라우드와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 산업 현장의 난제를 양자컴퓨팅으로 해결하는 실무형 활용 사례 발굴에 나섰다. 화학·소재부터 제조·공정, 금융까지 실제 산업 문제를 양자컴퓨터로 구현·검증하고 우수 과제는 후속 실증으로 연계한다는 목표다. 메가존클라우드와 KISTI는 공동 개최한 양자컴퓨팅 해커톤 '퀀텀 리프레이밍 챌린지 2026'에서 화학산업 분야의 촉매 효율을 산정하는 기존 계산법의 한계를 양자컴퓨팅으로 규명한 과제가 대상을 수상했다고 27일 밝혔다. 지난 26일 서울 삼정호텔에서 열린 본선에선 성균관대학교 바이오메카트로닉스학과 2학년 학생 3명으로 구성된 'Quanskkuad'팀이 이산화탄소를 에틸렌으로 전환하는 구리 촉매의 효율을 분석한 과제로 대상을 받았다. 대상팀은 양자컴퓨팅을 활용해 이산화탄소를 에틸렌으로 전환하는 구리 촉매의 선택성 예측 정확도를 높이는 방법을 제시했다. 기존 계산법의 한계를 분석해 불필요한 촉매 합성과 실험을 줄일 가능성을 보여준 점에서 높은 평가를 받았다. 특히 아이온큐를 중심으로 검증한 방식을 콴델라와 파스칼 등 서로 다른 방식의 양자컴퓨팅 플랫폼으로 확장할 가능성도 확인했다. 최우수상은 고내열·경량 소재 후보를 선별한 'QAIST'팀과 반도체 전구체 계산을 교정한 '슈뢰딩거의 강아지'팀이 받았다. 공연장 소음 제어를 다룬 'DEEP DIVE'팀과 항만 크레인 스케줄링을 다룬 '김행인'팀은 우수상을 수상했다. 이번 해커톤은 산업 현장의 문제를 양자컴퓨팅이 처리할 수 있는 형태로 재정의하고 새로운 해결 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 양자 프로그래밍에 대한 진입장벽을 낮추기 위해 생성형 인공지능(AI)을 포함한 AI 도구 활용도 전면 허용했다. 그 결과 고등학생을 비롯해 대학생과 대학원생, 연구자, 산업체 재직자 등 총 73개 팀 214명이 참가했다. 메가존클라우드는 대회 기간 단계별 교육과 양자컴퓨팅 플랫폼 튜토리얼, 전문가 멘토링 등을 운영했다. 기술 지원 측면에선 KISTI가 본선 진출팀에 아이온큐 클라우드 활용 환경을 제공했다. 글로벌 양자컴퓨팅 기업 콴델라와 파스칼도 양자처리장치(QPU) 이용 환경과 핵심 기술을 지원했다. 메가존클라우드와 KISTI가 지난 3월 공동 설립한 한국양자융합센터(KQNC)를 통한 멘토링과 대회 준비 공간도 제공됐다. 해커톤은 참가팀이 화학·소재, 제조·공정, 금융 등에서 주제를 직접 발굴하는 일반 트랙과 후원사가 제공한 실제 산업 데이터를 활용하는 커스텀 트랙으로 진행됐다. 온라인 예선을 통과한 12개 팀은 아이온큐의 이온트랩, 파스칼의 중성원자, 콴델라의 광자 방식 등 서로 다른 3개 방식의 실제 양자컴퓨터에서 아이디어를 구현·검증했다. 이번 행사는 과학기술정보통신부의 '양자컴퓨팅 서비스 및 활용체계 구축' 사업의 일환으로 진행됐다. 과기정통부와 콴델라, 파스칼, 코오롱, LG전자, 성균관대학교 앵커사업단이 후원했으며 후원사들은 특별상을 통해 양자처리장치(QPU) 사용 시간과 인턴십, 해외 본사 견학, 채용 가점, 후속 개념검증(PoC) 프로젝트 지원 등의 혜택을 제공한다. 메가존클라우드와 KISTI는 이번 해커톤에서 발굴된 우수 과제를 후속 PoC와 실증 과제로 연계해 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 검증할 계획이다. 양자컴퓨팅 서비스 활용 경험을 갖춘 인재와 신규 사례를 지속 발굴하고 교육 프로그램과 세미나도 운영해 관련 생태계를 확대한다는 방침이다. 이식 KISTI 원장은 "현장 문제를 양자컴퓨팅 언어로 재해석하는 문제 정의 역량이야말로 양자 활용 시대의 핵심 경쟁력"이라며 "이번 해커톤을 통해 KISTI 양자컴퓨팅 서비스 환경의 활용 저변을 넓히고 실무형 양자 활용 인재를 발굴·양성하는 한편, 양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터 인프라를 결합한 하이브리드 서비스를 구축해 양자 활용 생태계를 강화할 것"이라고 말했다. 김동호 메가존클라우드 최고양자책임자(CQO)는 "고전 컴퓨팅으로는 계산량을 감당하기 어렵거나 접근 자체가 요원한 문제들에 대해 양자컴퓨팅이 새로운 해법을 제시할 수 있음을 다시 한 번 확인했다"며 "글로벌 양자 하드웨어와 클라우드 인프라를 기반으로 참가자들이 아이디어를 실제 구현까지 검증할 수 있도록 지원하고 우수 과제가 산업 실증으로 이어지는 선순환을 만들어나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 15:44한정호 기자

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