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딥브레인AI, 보험설계사 상담 훈련용 'AI 롤플레이' 출시

딥브레인AI가 보험설계사와 영업 조직 상담 역량을 높이기 위한 인공지능(AI) 화법 교육 서비스를 내놨다. 딥브레인AI는 보험설계사와 영업팀 대상으로 'AI 롤플레이' 서비스를 출시했다고 25일 밝혔다. 이 서비스는 AI가 고객 역할을 맡아 설계사와 실시간으로 대화하며 상담 연습을 돕는다. AI 롤플레이는 자동차 보험 갱신 상담, 해지 고민 고객 응대, 보험금 청구 후속 통화, 상령월 안부 통화 등 현장에서 자주 발생하는 상황을 기반으로 구성됐다. 설계사는 실제 고객을 만나기 전 AI 고객과 반복적으로 대화하며 응대 방식을 익힐 수 있다. 기존 화법 교육은 강사와 대면 연습에 의존하는 경우가 많아 교육 기회가 제한적이었다. 피드백을 받기까지 시간이 걸린다는 점도 한계로 꼽혔다. AI 롤플레이는 별도 일정 조율 없이 언제든 반복 훈련할 수 있다는 점이 특징이다. 연습이 끝나면 말하기 점수, 잘한 점, 개선할 점, 더 나은 표현 등을 포함한 코칭 결과가 자동으로 제공된다. AI 고객은 정해진 답변만 반복하지 않는다. 설계사가 실제로 한 말에 따라 매번 다르게 반응해 고객의 이의 제기, 상담 거절, 추가 설명 요청 등 예측하기 어려운 대화 상황에 대응하는 훈련이 가능하다. 연습 시나리오는 상담 상황, 고객 유형, 난이도에 따라 선택할 수 있다. 초급부터 고급까지 단계별로 구성돼 있으며 설계사는 문자나 음성으로 AI 고객과 대화할 수 있다. 음성 연습 시에는 발화 내용을 분석한 말하기 점수도 제공된다. 딥브레인AI는 이 점이 미리 녹화된 교육 영상을 보는 기존 온라인 교육과 다른 부분이라고 설명했다. 팀 관리 기능도 제공된다. 팀장은 대시보드에서 팀원별 연습 완료 현황, 점수, 활동 내역을 실시간으로 확인할 수 있어 추가 교육이 필요한 인원을 빠르게 파악할 수 있다. 딥브레인AI는 AI 롤플레이가 신규 설계사의 현장 적응 시간을 줄이고 어려운 상담 상황에 안정적으로 대응하는 데 도움을 줄 것으로 보고 있다. 부정확한 설명이나 미흡한 응대로 발생할 수 있는 민원 위험을 낮추는 데도 기여할 것으로 기대했다. 이 서비스는 보험설계사 외에도 기업 영업팀, 금융 상담사, 고객센터 직원, 의료 현장 직원 등 고객 대화가 업무 성과에 중요한 직군 전반에 적용할 수 있다. 딥브레인AI는 현재 다수 국내 보험사에 솔루션을 제공하고 있으며 향후 적용 업종과 연습 시나리오를 확대할 계획이다. 해외에서는 이미 세컨드네이처, 버티 등 AI 롤플레이 기반 영업·고객 응대 교육 서비스가 기업 교육 시장을 공략하고 있다. 해당 서비스는 AI 고객과 실제 대화처럼 연습하고 답변 방식이나 상담 역량을 피드백하는 방식으로 영업 조직의 실전 훈련을 지원한다. 장세영 딥브레인AI 대표는 "보험 영업은 고객과 나누는 한 마디가 계약 성사와 신뢰 형성에 중요한 영향을 미치는 업무"라며 "AI 롤플레이는 영상 시청이나 강의 수강을 넘어 AI 고객과 직접 대화하며 실전처럼 훈련할 수 있다는 점에서 기존 온라인 교육과 차별화된다"고 말했다.

2026.06.25 17:56김미정 기자

알리바바 클라우드, 옴디아 선정 '아태 에이전틱 AI 클라우드 리더'

알리바바 클라우드가 시장조사업체 옴디아(Omdia)가 발표한 '2026 아시아·오세아니아 에이전틱 AI 클라우드 대표 기업' 보고서에서 최고 등급인 '리더(Leader)'로 선정됐다. 이번 평가는 아시아·오세아니아 지역 주요 클라우드 사업자를 대상으로 에이전틱 AI 기술력과 시장 경쟁력, 전략적 위치를 종합 분석한 결과다. 알리바바 클라우드는 총 9개 평가 항목 가운데 6개 부문에서 최고 등급을 획득했다고 25일 밝혔다. 옴디아는 에이전틱 AI 클라우드 시장을 ▲에이전틱 AI 인프라 ▲서비스형 모델(MaaS) 및 개발 환경 ▲에이전틱 AI 기반 애플리케이션(SaaS) 등 세 개 계층으로 구분해 분석했다. 보고서에 따르면 알리바바 클라우드는 이들 핵심 영역을 모두 자체 기술로 제공하는 풀스택 AI 서비스 기업으로 평가받았다. 자체 AI 칩과 고성능 네트워크 기술을 비롯해 AI 개발과 운영에 필요한 전반적인 기술 스택을 확보한 점이 강점으로 꼽혔다. 옴디아는 아시아·오세아니아 지역 에이전틱 AI 시장의 성장 가능성도 높게 전망했다. 보고서에 따르면 관련 소프트웨어 시장 규모는 2025년 7억8200만 달러에서 2030년 112억 달러로 확대될 것으로 예상된다. 연평균 성장률(CAGR)은 94%에 달한다. 특히 정보기술(IT), 금융, 유통 산업이 기업용 에이전틱 AI 도입을 주도할 것으로 전망됐다. 여기에 OpenClaw와 같은 오픈소스 기반 에이전트 개발 도구가 확산되면서 개인과 개발자 중심의 AI 에이전트 활용도 빠르게 증가할 것으로 분석됐다. 알리바바 클라우드는 이러한 시장 변화에 대응하기 위해 최근 AI 모델과 인프라, 개발 플랫폼 전반을 강화하고 있다. 지난 5월 공개한 대규모언어모델(LLM) '큐원3.7-Max'는 에이전트 기반 코딩, 복합 추론, 장기 작업 수행에 최적화된 모델이다. 프론트엔드 프로토타입 제작부터 복잡한 소프트웨어 개발 업무까지 지원하며, 여러 AI 에이전트가 협업하는 워크플로 환경에서도 활용할 수 있도록 설계됐다. 인프라 측면에서는 대규모 AI 학습과 추론을 지원하는 '판지우 AL128 슈퍼노드 서버'를 선보였다. 이 서버는 AI 에이전트 활용 확대에 따라 증가하는 연산 수요를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 또한 알리바바 클라우드는 AI 애플리케이션과 에이전트 개발을 지원하는 AI 네이티브 플랫폼 '큐원 클라우드'를 공개했다. 개발자와 기업 고객은 물론 크리에이터와 고급 사용자까지 다양한 이용자가 AI 서비스를 보다 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 60여 개 이상의 클라우드 서비스를 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있도록 연결하는 '스킬스 포털(Skills Portal)'도 출시했다. 데이터베이스, 빅데이터, 운영관리(O&M), 보안 등 주요 클라우드 기능을 스킬 기반 및 MCP(Model Context Protocol) 호환 형태로 제공해 AI 에이전트가 클라우드 자원을 함수 호출 방식처럼 활용할 수 있도록 했다. 업계에서는 AI 모델 경쟁을 넘어 AI 에이전트 구축과 운영, 인프라까지 포함한 풀스택 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하는 가운데, 알리바바 클라우드가 관련 생태계 확대에 속도를 내고 있다는 평가가 나온다. 페이페이 리 알리바바 클라우드 인텔리전스 최고기술책임자(CTO) 겸 글로벌 사업 총괄은 "이번 평가 결과는 AI 에이전트 중심의 차세대 클라우드 플랫폼 구축 노력이 인정받은 의미 있는 성과"라며 "기업과 개발자가 실제 업무 환경에서 AI 에이전트를 손쉽게 구축하고 운영할 수 있도록 안전하고 완성도 높은 인프라를 제공하는 데 집중하고 있다"고 말했다.

2026.06.25 17:18남혁우 기자

사이냅소프트, 웹 에디터 고도화…"한글·MS 호환성 강화"

사이냅소프트가 '웹 에디터' 기능을 업그레이드해 문서 작성 시장 공략을 강화했다. 사이냅소프트는 웹 에디터 '사이냅 에디터' 문서 내보내기 기능을 고도화하고 대기업 중심 사이트라이선스 계약을 확대하고 있다고 25일 밝혔다. 사이냅 에디터는 브라우저에서 문서를 작성·편집하고 한글(HWP·HWPX), 마이크로소프트 워드(DOCX) 등 다양한 문서 형식으로 내보낼 수 있는 웹 기반 에디터다. 사이냅 에디터는 금융, 중공업, 조선, 건설 등 여러 업종 대기업에서 사내 표준 웹 에디터로 도입되고 있다. 삼성물산, 한화시스템, 삼성카드 등이 대표 도입 사례다. 사이트라이선스는 한 번의 계약으로 사내 전 직원이 제한 없이 에디터를 사용할 수 있는 방식이다. 기업은 사내 전용 시스템에 에디터를 임베드해 특정 업무용 문서 작성 도구로 활용할 수 있다. 사이냅소프트는 웹 에디터에서 작성한 문서를 한글이나 마이크로소프트 워드로 내보낼 때 발생할 수 있는 표현 차이를 줄이는 데 집중했다. 두 프로그램은 문서 구조와 렌더링 방식이 달라 도형, 표, 이미지 등 일부 요소가 다르게 표현될 수 있기 때문이다. 회사는 마이크로소프트 워드와 한글 내보내기 기능 전 항목을 대상으로 고도화 작업을 진행했다. 이를 통해 한글과 마이크로소프트 워드 양쪽에서 문서가 원본과 최대한 비슷하게 표현되도록 변환 정확도를 높였다. 마이크로소프트 워드 내보내기 기능에서는 도형 안의 글자, 글자 배경색, 페이지가 나뉘는 부분에 걸친 표의 크기와 위치, 이미지와 캡션 변환, 이모지 표현 등 총 10개 항목의 변환 품질을 개선했다. 기존에는 표현하기 어려웠던 다양한 기본 도형과 여러 도형을 하나로 묶은 그룹 도형도 새롭게 지원한다. 한글 내보내기 기능도 개선했다. 표와 페이지 위에 자유롭게 배치한 도형·이미지 위치가 더 정확하게 표현되도록 했다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "대기업이 사내 표준 에디터를 도입할 때 가장 먼저 검증하는 항목이 문서 변환의 정확도"라며 "이번 내보내기 고도화를 통해 한글과 마이크로소프트 워드를 함께 사용하는 기업 환경에서도 문서 호환성에 대한 불편을 최소화했고 이는 사이트라이선스 계약 확대로 이어지고 있다"고 밝혔다.

2026.06.25 16:49김미정 기자

국토교통기술대전 'AI도시포럼' 성료…산·학·연 AI도시 방향 모색

산·학·연 전문가들이 한 자리에 모여 '인공지능(AI) 도시 전환'의 청사진을 공유했다. 초연결지능도시의 미래발전 방향을 주제로 미래도시 핵심 기술을 총망라했다. 국토교통과학기술진흥원(KAIA)은 지난 24일 서울 코엑스에서 '2026 국토교통기술대전'의 부대행사로 'AI도시포럼'을 개최했다. 발표자·좌장·토론자 등 100여 명이 참석해 높은 관심을 보였다. 2026 국토교통기술대전 행사는 국토교통부가 주최하고 KAIA가 주관하는 국내 최대 규모의 국토교통 기술 축제다. 'AI도시포럼'은 '국민의 삶을 바꾸는, 미래 국토교통 기술의 향연'을 슬로건으로 내세웠다. 'AI도시 전환을 위한 초연결지능도시의 미래발전방향'을 주제로 초연결, AI, 디지털트윈 등 미래도시 핵심 기술 관련 발표가 이어졌다. 첫 번째 발표에 나선 김성윤 한국전자기술연구원(KETI) 팀장은 'AI 기반 도시 데이터 플랫폼의 개발 방향'을 제시했다. 김 팀장은 수동 연계, 부서별 상이한 규격, 비정형 데이터 활용 부재 등 기존 스마트시티 데이터허브의 한계를 짚고, 그 대안으로 'AI-Ready 기반 초연결 지능도시 플랫폼'을 제안했다. 이기종 데이터를 스스로 인식해 표준 모델로 95% 이상 자동 변환하는 AI 컨버터, 국제표준(NGSI-LD 1.8+)을 준수하는 멀티모달 데이터 레이크하우스, 시민이 자연어로 묻고 즉시 답변을 받는 LLM·하이브리드 RAG 기반 대화형 의사결정 체계가 필요하다는 것이 김 팀장의 생각이다. 이어 최승현 스마트도시협회 본부장이 '초연결 AI 도시 구현과 실증 방향'을 주제로 발표를 이어갔다. 그는 도시가 스마트시티에서 나아가 데이터를 실시간으로 통합·연계해 움직이는 초연결 지능도시를 거쳐, 마침내 '스스로 판단하는' AI 시티로 나아간다고 진단했다. 그는 시지능센터(두뇌)·도시데이터(신경망)·로봇 인프라(신체)로 구성되는 K-AI CITY 참조모델과 함께, 원주 AI 혁신도시·천안·아산 초광역권 AI특화도시 등 실증 사례와 핵심 기술을 'Plug & Play'로 이식하는 'AI City Fit' 실증전략을 공유했다. 정승현 한국건설기술연구원(KICT) 연구위원은 '탄소중립 AI도시의 실증모형과 정책방향'을 발표했다. 정 연구위원 발표에 따르면 전 세계 온실가스의 70% 이상이 도시에서 배출되고 있다. 이에 도시 내 모든 활동을 탄소배출로 환산해 AI가 분석·실행·환류하는 'U-MRV 통합플랫폼' 개념을 제안하는 한편, 데이터센터 전력 소비 등 AI 확산의 반대급부도 균형 있게 짚으며 실효적 정책 설계의 필요성을 역설했다. 한정민 연세대 건축공학과 교수는 친환경 AI도시와 디지털 트윈의 미래와 방향을 주제로 발표했다. 한 교수는 건물이 전 세계 에너지 사용의 약 35%, 이산화탄소 배출의 약 40%를 차지하고 2050년에도 현존 건물의 90%가 남아 있을 것이라는 전망을 근거로 건물 부문 디지털 전환의 시급성을 강조했다. 아울러 3차원 합성곱신경망(3DCNN) 대리모델, 연세대 캠퍼스 디지털 트윈(Y-Digital Twin)과 양자최적화 마이크로그리드(Y-Microgrid), 서울 70만 동 규모의 도시 에너지 모델(GloBI·KoBI)을 소개하며, 그린 리모델링을 데이터 기반의 선제적·정량적 정책 체계로 전환할 수 있다고 전망했다. 포럼을 주관한 이정훈 한국IT서비스학회 명예회장 (Urban AI 연구위원회 위원장)은 "이번 포럼은 도시지능화의 가속화가 전 세계적으로 확산되면서 도시데이터의 AI Ready 데이터로의 전환의 중요성을 다시 한번 확인하는 자리이며 모두의 AI구현을 위한 시대적 과제를 함께 풀어가야 한다는 데 공감한 자리였다"며 "오늘의 논의가 대한민국 AI도시의 표준을 제시하고 민·관·학 협력을 한층 공고히 하는 출발점이 됐다"고 평가했다.

2026.06.25 16:24김기찬 기자

AI 가상화 성능 한계 넘었다…넷앱·SK텔레콤, AI 클라우드 최적화 검증

넷앱과 SK텔레콤이 가상화 환경에서도 물리 서버에 가까운 인공지능(AI) 성능을 구현하는 데 성공하며 기업의 AI 인프라 구축 방식에 새로운 가능성을 제시했다. 넷앱은 SK텔레콤과 공동으로 진행한 개념검증(PoC)을 통해 AI 워크로드를 가상머신(VM) 환경에서 실행하면서도 물리 서버 대비 99% 이상의 성능을 확보했다고 25일 밝혔다. 이번 검증은 넷앱의 AI 스토리지 플랫폼인 AFX 시스템과 SK텔레콤의 AI 클라우드 서비스인 페타서스 AI 클라우드를 기반으로 진행됐다. 양사는 엔비디아 GPU 다이렉스 스토리지(GDS) 기술을 적용해 데이터 전송 경로를 최적화하고, AI 학습 및 추론 과정에서 발생하는 병목 현상을 최소화했다. 그동안 AI 워크로드는 대규모 연산 자원을 요구하는 특성상 가상화 환경에서 성능 저하가 발생하는 것이 일반적이었다. 가상머신은 자원 활용 효율성과 운영 유연성을 높일 수 있지만, 여러 작업이 동시에 자원을 공유하는 과정에서 추가적인 오버헤드가 발생해 AI 성능에 영향을 미치는 경우가 많았다. 이 같은 문제는 반도체 설계 자동화(EDA), 금융 서비스, 제조, 통신 등 초저지연과 고성능 처리가 필수적인 산업 분야에서 AI 인프라 확산의 걸림돌로 지적돼 왔다. 양사는 이번 프로젝트를 통해 인프라 아키텍처와 소프트웨어 스택 전반을 최적화함으로써 가상화 환경과 물리 서버 간 성능 차이를 사실상 해소했다고 설명했다. 이를 통해 기업들은 AI 인프라를 보다 유연하게 운영하면서도 고성능 학습·추론 환경을 구축할 수 있게 됐다. PD 프라사드 넷앱 AI 데이터 인프라 총괄 부사장은 "이번 협력은 엔터프라이즈 AI 환경에 최적화된 데이터 인프라의 가능성을 입증한 사례"라며 "기업들은 가상화 환경에서도 높은 성능을 확보해 AI 서비스 개발과 운영 속도를 높이고 인프라 활용 효율을 극대화할 수 있을 것"이라고 말했다. 정민영 SK텔레콤 AI DC 솔루션 담당은 "이번 검증을 통해 AI 클라우드 환경에서 가장 큰 과제 중 하나였던 가상화 성능 저하 문제를 상당 부분 개선했다"며 "페타서스 AI 클라우드가 실제 기업 환경에서 활용 가능한 상용 수준의 AI 플랫폼임을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "고성능 AI 워크로드를 안정적으로 지원하면서도 운영 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하려는 기업들에게 실질적인 대안이 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2026.06.25 15:47남혁우 기자

"AI 코딩 병목 줄인다"…AWS, 데브옵스 에이전트 기능 확장

아마존웹서비스(AWS)가 코드 변경을 배포 전 자동 검증하는 기능을 강화했다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 코드 변경 사항을 프로덕션 반영 전 검증하는 신규 릴리스 관리 기능을 프리뷰로 추가했다고 25일 밝혔다. AWS 데브옵스 에이전트는 AWS, 멀티클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 소프트웨어(SW) 변경과 운영을 지원하는 상시 지원 에이전트다. 기존에는 배포 후 운영 단계에서 인시던트를 조사하고 근본 원인을 분석하며 완화 방안과 맞춤 권고안을 제공하는 역할을 해왔다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 '릴리스 적합성 검토'와 '자율 릴리스 테스트'를 추가했다. 이번 업데이트로 데브옵스 에이전트 역할을 운영 지원에서 개발과 릴리스 관리 영역으로 넓혔다. AI 코딩 도구 확산으로 풀 리퀘스트 양이 빠르게 늘어나는 만큼 리뷰와 테스트 병목을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 릴리스 적합성 검토 기능은 모든 코드 변경 사항을 프로덕션 요건, 의존성 안전성, 사용자 정의 표준과 모범사례에 따라 평가한다. 에이전트는 저장소 간 의존성 위험과 접근 제어 변경 사항, 사용자가 정한 표준 준수 여부를 점검한다. 별도 표준이 제공되지 않으면 일반 모범사례가 적용된다. 에이전트는 AWS가 관리하는 격리된 환경에서 소프트웨어를 직접 실행해 변경 사항이 빌드되고 기본 기능을 수행하는지도 확인한다. 검토 결과는 AWS 데브옵스 에이전트 콘솔과 깃허브, 깃랩의 풀 리퀘스트 댓글에서 확인할 수 있다. 개발자는 '키로 파워'나 '클로드 코드 플러그인'을 통해 통합 개발 환경에서 검토를 요청할 수 있다. 코드가 버전 관리에 커밋되기 전 문제를 수정할 수 있다. 자율 릴리스 테스트는 웹과 API 기반 애플리케이션 대상으로 변경 사항별 테스트 계획을 생성한다. 이후 고객이 프로비저닝한 프로덕션과 유사한 환경에서 변경 사항이 병합되기 전에 테스트를 실행한다. 이 기능은 고정된 테스트 묶음을 반복 실행하는 방식이 아니다. 에이전트가 변경 사항의 목적을 추론해 기능적 정확성, 동작 회귀, 통합 시나리오 등을 포함한 맞춤 테스트를 구성한다. 테스트 실행 결과는 지표, 로그, 트레이스, 실행 요약을 포함한 구조화된 산출물로 제공된다. 이를 통해 리뷰어는 어떤 테스트가 수행됐고 어떤 결과가 나왔는지 일관된 기록을 확인할 수 있다. AWS 데브옵스 에이전트 릴리스 적합성 검토와 자율 릴리스 테스트 기능은 현재 프리뷰로 제공된다. 프리뷰 기간에는 미국 동부 버지니아 북부 리전에서 별도 비용 없이 이용할 수 있다. AWS는 "데브옵스 에이전트를 통해 프로덕션 운영 이후 대응뿐 아니라 코드 작성과 검증, 배포 전 테스트까지 아우르는 개발 자동화 범위를 넓히고 있다"며 "AI 코딩 도구 확산으로 개발 속도는 빨라졌지만 검토와 테스트 과정이 병목으로 남는 문제를 겨냥한 조치"라고 밝혔다.

2026.06.25 14:44김미정 기자

데이터브릭스, 운영·분석 데이터 한곳서 처리하는 '엘탭' 출시

데이터브릭스가 데이터 복제본과 추출·변환·적재 작업 없이 운영·분석 데이터를 통합 이용할 수 있는 환경을 구축했다. 데이터브릭스는 '엘탭'을 출시했다고 25일 밝혔다. 엘탭은 레이크 트랜잭션·분석 처리 약자다. 트랜잭션과 분석, 스트리밍, 운영 데이터를 단일 스토리지 레이어에서 다루는 아키텍처다. 데이터브릭스는 엘탭을 통해 기업이 데이터 파이프라인과 복제본, 별도 추출·변환·적재 구조를 줄일 수 있다고 설명했다. 운영 데이터는 별도 이동 없이 레이크 안에서 바로 쿼리되고 분석에 활용될 수 있다. 이번 아키텍처 기반은 서버리스 포스트그레스인 '레이크베이스'다. 레이크베이스는 개방형 오브젝트 스토리지 기반으로 작동한다. 레이크하우스와 결합돼 운영·분석·스트리밍 데이터를 단일 거버넌스 모델과 단일 진실 공급원으로 통합한다. 데이터브릭스는 레이크베이스가 이미 전 세계 수천 개 고객사에 도입됐다고 밝혔다. 현재 플랫폼 전반에서 하루 1200만 건 데이터베이스 실행을 처리하고 있다. 엘탭은 기존 하이브리드 트랜잭션·분석 처리 방식과 달리 두 워크로드를 하나의 엔진에 강제로 넣지 않는다. 대신 스토리지 계층에서 데이터를 통합해 트랜잭션과 분석 워크로드가 각각 독립적으로 확장되도록 돕는다. 이를 통해 트랜잭션 워크로드는 표준 포스트그레스에서 완전한 에이시드 트랜잭션을 보장받는다. 분석 워크로드는 레이크하우스 전반에서 규모와 동시성에 맞춰 실행된다. 데이터브릭스는 레이크베이스 기능도 확장했다. 새로 추가된 크로스 클라우드와 크로스 리전 재해 복구 기능은 에이전트가 핵심 비즈니스 운영에 쓰이는 환경에서 데이터 아키텍처 회복탄력성을 높이기 위한 기능이다. 깃 스타일 브랜칭과 스냅샷 기능도 추가됐다. 기업은 운영 데이터에 영향을 주지 않고 테스트를 진행할 수 있으며 자율형 데이터베이스 운영 기능을 통해 에이전트가 시스템 상태를 살피고 성능 저하를 감지하며 인덱스를 제안할 수 있다. 데이터브릭스는 엘탭이 델타와 아이스버그 같은 개방형 포맷을 기반으로 한다고 설명했다. 모든 운영, 분석, 스트리밍 데이터는 유니티 카탈로그를 통해 단일 아이디, 권한, 감사 모델로 관리된다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "이전 컴퓨팅 시대를 지탱했던 인프라는 그 누구도 감당할 수 없는 병목 현상이 됐다"며 "엘탭은 바로 이 병목 현상을 완전히 제거한다"고 강조했다.

2026.06.25 14:35김미정 기자

핀테크 대상 AI 보안 목적 망분리 가이드라인 12월 나온다

핀테크 기업도 보안 목적으로 인공지능(AI)을 활용할 수 있도록 망분리 규제 완화 대상에 포함될 예정이다. 25일 핀테크산업협회 측은 금융위원회 담당 부서에 순차적으로 핀테크도 망분리 규제를 받을 수 있게 해달라고 재차 건의 중이다. 김종현 핀테크산업협회장은 지난 23일 "12월 중 가이드라인이 나오는 것으로 알고 있다"며 "핀테크와 빅테크가 단계적·순차적으로 포함될 수 있도록 논의를 이어나가고 있다"고 설명했다. 핀테크산업협회 관계자는 "금융위에 금융사 자본 규모 외에 핀테크 보안 기술 능력 평가를 기반으로 망 분리 규제 완화에 포함시켜줄 것에 대해 건의한 상태"라고 부연했다. 현재 금융위와 금융감독원·금융보안원은 대형 금융사를 대상으로 보안 목적 AI 망분리 규제가 가능한지 여부를 두고 테스트에 돌입했다. 1차 테스트가 진행됐으며 7월 초 2차 테스트가 진행될 예정이다. 이 테스트에서도 핀테크가 제외됨에 따라 핀테크산업협회 회원사들은 테스트할 수 있는 기회를 줄 것을 금융위에 요청한 상태다.

2026.06.25 13:44손희연 기자

[현장] 이학준 대표 "플로우, 협업툴 그 이상…AI 워크 에이전트로 진화"

"우리 플랫폼 '플로우'는 단순한 업무 도구가 아닙니다. 사람 간 소통 중심이던 협업 공간을 사람과 인공지능(AI) 에이전트가 함께 일하는 실행환경으로 바꾸는 'AI 워크 에이전트 플로우'로 진화했습니다." 이학준 마드라스체크 대표는 25일 여의도 페어몬트호텔에서 열린 '플로우 AX페스타 2026' 기조연설에서 플로우 특장점을 이같이 밝혔다. 이 대표는 기존 협업툴이 업무 등록과 소통에는 기여했지만 기업 안에 쌓이는 데이터를 충분히 활용하지 못했다고 봤다. 프로젝트 진행 상황, 회의록, 고객 의견, 파일, 일정, 지식 문서, 의사결정 기록이 데이터베이스에 남아도 실제 업무 가치로 이어지지 못했다는 설명이다. 이 대표는 이런 문제를 해결하기 위해 업무 데이터를 AI 에이전트가 읽고 분석할 수 있는 구조로 진화해야 한다고 주장했다. 사용자가 특정 프로젝트 현황을 물으면 AI가 관련 업무 기록과 프로젝트 데이터를 분석해 진행 상황과 주요 이슈를 정리하는 식이다. 이날 마드라스체크는 사내 지식 관리 기능 '위키'를 공개했다. 위키는 플로우에서 사내 매뉴얼과 업무 지식 문서를 관리하는 기능이다. 정리되지 않은 메모나 문서도 AI가 읽기 쉬운 형태로 다듬는다. 이 대표는 플로우와 외부 생성형 AI 서비스 연결도 강화했다고 밝혔다. 플로우는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 클로드와 챗GPT 등 AI 서비스가 플로우 내 업무 맥락을 활용할 수 있도록 지원한다. 그는 "사용자는 클로드에서 플로우 데이터를 검색하고 그 결과를 실제 플로우 화면 실행으로 연결할 수 있다"며 "플로우는 여러 업무 도구와 AI 서비스를 따로 쓰던 환경을 하나의 업무 흐름으로 묶는 데 초점 맞췄다"고 강조했다. 이날 플로우 업무 자동화 기능도 공개됐다. 사용자가 자연어로 반복 업무를 입력하면 AI 에이전트가 뉴스 검색, 요약, 구글 스프레드시트 정리, 플로우 게시물 등록까지 수행하는 방식이다. 플로우는 사람뿐 아니라 AI 에이전트를 프로젝트에 초대하는 기능도 추가됐다. 사용자가 경쟁사 제품 조사를 업무로 등록하고 담당자를 AI 에이전트로 지정하면, AI가 추가 질문을 거쳐 조사 범위를 구체화한 뒤 결과물을 문서나 PDF 형태로 첨부하는 식이다. 이날 플로우를 통한 개발 업무 자동화 사례도 소개됐다. 고객 오류가 플로우에 등록되면 연결된 AI 에이전트가 해당 게시물과 과거 유사 오류 처리 기록을 분석하고 코딩과 디버깅을 수행한 뒤 처리 내용을 댓글로 남기는 구조다. 이 대표는 "AI 에이전트가 수행한 업무 기록도 플로우에 다시 쌓여야 한다"며 "에이전트가 어떤 과정을 거쳐 오류를 처리했는지, 어떤 산출물을 만들었는지가 기록돼야 다음 업무에 다시 활용할 수 있을 것"이라고 말했다. OKR·개발자 포털로 업무 실행 연결 이 대표는 AI 에이전트가 모든 기업 업무를 목표에 맞게 통합 처리해야 한다고 주장했다. 그는 이에 발맞춰 목표 관리 기능 '플로우 OKR'을 소개했다. 플로우 OKR은 목표 수립을 비롯한 핵심 지표 설정, 실행 과제 연결, 회고를 하나의 흐름으로 관리하는 기능이다. 이 대표는 "사용자가 신규 유료 고객 500명 달성 같은 목표를 세우면 AI는 관련 지표를 추천한다"며 "이후 구글 스트레스시트, 허브스팟 등에 흩어진 실적 데이터를 연결해 목표 달성률을 확인할 수 있게 돕는다"고 설명했다. 플로우 OKR은 목표와 실제 업무 실행 데이터를 연결하는 데 초점을 맞췄다. 목표 달성을 위해 진행한 프로젝트, 업무, 의사결정 과정, 담당자별 기여도 등을 바탕으로 AI가 보고서를 만들고 병목과 개선점도 추천하는 식이다. 그는 플로우 개발자 포털도 개편했다고 밝혔다. 사용자는 API와 MCP를 활용해 플로우 백엔드 데이터와 업무 로직 기반으로 대시보드와 업무 도구를 직접 만들 수 있다. 이 대표는 AI 시대 직무 경계가 흐려지고 있다고 봤다. 이에 고객 문제를 직접 해결하는 '솔루션 빌더' 역할이 중요해질 것으로 내다봤다. 이에 따라 도메인 전문가와 AX 전문가, 파트너사 손잡고 고객사 업무 자동화와 AI 전환을 지원할 계획을 밝혔다. 그는 "사람끼리 일하는 협업툴 시대는 끝났다"며 "플로우는 협업 소통 데이터를 AI와 연결해 가치를 증폭시키고 목표를 빠른 실행으로 연결하는 AI 워크 에이전트가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.25 11:45김미정 기자

에릭 징 젠스파크 CEO "한국은 톱3 AI 시장…생산성 혁신 함께 만들 것"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] "한국은 젠스파크의 글로벌 톱3 시장 가운데 하나입니다. 한국 기업과 지식 노동자들이 인공지능(AI)을 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 24일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 한국 기자단과 만나 이같이 밝혔다. 미국 AI 스타트업 젠스파크는 한국 시장을 전략 거점으로 삼고 사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. 올해 서울 오피스를 설립한 데 이어 향후 국내 기업들과의 협업을 확대해 B2C 시장에 더해 기업용 AI 시장 공략도 본격화한다는 계획이다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 AI 검색 서비스로 출발해 현재는 AI 워크스페이스 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하고 있다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원) 수준으로 평가받고 있다. "한국은 글로벌 톱3 AI 시장" 에릭 CEO는 한국 시장에 대한 기대감을 드러냈다. 그는 아시아 시장 전반에서 AI 수요가 빠르게 늘고 있으며 특히 한국은 젠스파크가 집중하는 지식 노동자 중심 AI 시장과 잘 맞는다고 설명했다. 그는 "한국은 AI 생산성 향상에 대한 수요가 매우 강한 시장"이라며 "우리는 한국을 글로벌 톱3 시장 가운데 하나로 보고 있으며 지속적으로 투자할 계획"이라고 말했다. 실제 한국 조직도 확대 단계에 들어섰다. 젠스파크는 지난 4월부터 서울 강남에서 오피스 운영을 시작했다. 이곳을 거점으로 기업 고객 확보와 현지화 작업을 병행할 방침이다. 시장 반응에 따라 고투마켓(GTM) 인력 채용과 조직 확대도 검토 중이다. 젠스파크는 다음 달 서울·뉴욕·도쿄에서 공식 론칭 행사를 열고 새로운 'AI 워크스페이스 6.0' 서비스를 공개할 예정이다. 이를 통해 한국에서도 실제 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트형 플랫폼 전략을 강화한다는 목표다. 에릭 CEO는 "우리는 이미 여러 한국 기업과 논의 중이며 엔터프라이즈 시장에서도 기회를 보고 있다"며 "한국은 앞으로 우리에게 매우 중요한 성장 시장이 될 것"이라고 강조했다. "소비자에서 기업으로 확장" 젠스파크는 기업 시장 공략 전략도 공개했다. 회사는 고객을 소비자와 프로슈머, 엔터프라이즈 등 세 그룹으로 구분하고 있다. 우선 개인 사용자가 서비스를 업무에 활용한 뒤 조직 내 다른 구성원에게 확산시키는 방식으로 시장을 확대한다는 구상이다. 실제 미국과 일본에선 개인 사용자가 기업 도입을 이끄는 사례가 늘고 있다고 설명했다. 기업 고객이 늘어날수록 데이터 보안과 컴플라이언스 요구도 커지는 만큼, 젠스파크는 엔터프라이즈 서비스 고도화에도 집중하고 있다. 젠스파크는 특정 모델에 종속되지 않는 전략을 택했다. 다양한 상용·오픈소스 AI 모델을 활용해 사용자에게 최적의 결과물을 제공하는 방식이다. AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스, AI 슬라이드·시트·문서 등 업무 생산성을 높이는 플랫폼 'AI 워크스페이스'를 대표 서비스로 제공 중이다. 에릭 CEO는 "기업 고객들은 생산성뿐 아니라 데이터 보안과 기존 업무 시스템 연동을 중요하게 고려한다"며 "우리는 엔터프라이즈 환경에 적합한 서비스를 지속적으로 강화하고 있다"고 말했다. 이어 "기업 사용자들은 업무 효율 향상을 위해 AI 도구에 비용을 지불할 의사가 높다"며 "이런 차원에서 한국 기업 역시 중요한 고객군이 될 것"이라고 덧붙였다. "AI 모델보다 사용자 경험이 중요" 에릭 CEO는 AI 산업이 점차 모델 경쟁을 넘어 사용자 경험 경쟁으로 이동할 것으로 전망했다. 그는 현재 AI 모델 시장을 자동차 산업 초창기와 비교했다. 지금은 오픈AI·앤트로픽·구글 등 AI 모델 엔진 성능에 관심이 집중돼 있지만 시간이 지나면 소비자는 내부 기술보다 사용 경험과 가격, 생태계를 더 중요하게 보게 될 것이라는 전망이다. 에릭 CEO는 "현재 AI 시장에는 너무나 다양한 모델들이 있어 사용자들이 어떤 것을 써야 할지 점점 더 혼란을 느끼고 있다"며 "중요한 것은 특정 모델이 아니라 실제 업무를 얼마나 쉽게 수행할 수 있느냐"라고 말했다. 이어 "우리는 AI 기술 자체보다 사용자가 더 좋은 결과물을 만들 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다"며 "한국 시장에서도 가장 앞선 AI 업무 경험을 제공하겠다"고 덧붙였다. 끝으로 그는 "AI 혁명은 아직 초기 단계에 불과하다"며 "평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 플랫폼이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.25 11:01한정호 기자

"AI도 제로트러스트 대상...행위주체에 포함해야"

"기업망에 접근하는 모든 행위주체를 신뢰하지 않고 지속적으로 검증한다는 '제로트러스트'에서 말하는 행위주체에 AI 에이전트도 포함해야 합니다. 통제 대상 역시 기존에는 정적인 데이터였다면 이제는 피지컬 리소스, 외부 개체, 외부 툴, 나아가 다른 AI 에이전트까지 확장해야 합니다." 이석준 가천대 스마트보안학과 교수는 24일 한국정보보호학회가 개최한 '2026 공급망보안 워크숍'에서 이같이 강조했다. 그는 이날 '에이전틱 AI 시대의 공급망 보안'을 주제로 발표하며, 에이전틱 AI 시대의 제로트러스트와 AI 자재명세서(AIBOM)의 방향성에 대해 제시했다. 그는 "제로트러스트와 공급망 보안의 중요성이 크게 부각되는 일이 있었다. 바로 2021년 조 바이든 전 미국 대통령의 행정명령이다"라며 "바이든 정부는 당시 행정명령을 통해 제로트러스트와 공급망 보안을 위해 '대담한 변화와 상당한 투자'가 필요하다고 명시했다. 이후 미국 제로트러스트, 공급망 보안은 크게 강화됐다"고 설명했다. 이 교수는 AI가 스스로 판단하고 의사결정을 하는 에이전틱 AI 시대가 다가올수록 외부 공격과 관계 없이 AI의 자체판단으로 사용자에게 피해나 악영향을 줄 가능성이 존재한다고 봤다. 그는 "AI에이전트는 명령을 받은 다음에는 스스로 목표를 세우고 여러 에이전트나 외부 툴을 이용해서 일종의 액션을 취한다"면서 "이 액션을 통제하기 위해서는 제로트러스트를 새롭게 발전시킬 필요가 있다. 제로트러스트에서 말하는 최소 권한의 원칙을 최소 에이전트 원칙으로, 필요한 만큼만 자율성을 부여하고 인간이 AI 에이전트에 행하는 명령 자체가 안전한 것인지, 허용된 범위 이내인지 등을 지속적으로 검증할 수 있어야 한다"고 역설했다. 이 교수는 "공급망 보안 측면에서도 AIBOM이 진화할 필요가 있다"면서 "소프트웨어 자재명세서(SBOM)은 코드나 라이브러리를 중요하게 여겨졌지만, 에이전틱 AI 시대에서는 AI가 무엇을 가지고 학습을 했는지가 중요한 이슈다. 이에 AI 에이전트의 자율적 판단·추론마다 동적 결정이 필요하다"고 밝혔다. 그는 AIBOM이 AI 에이전트 배포 이전에만 보장되는 점을 두고 있으며, 배포 이후 런타임 단계에서는 AIBOM이 보안을 보장하지 않는다고 진단했다. 이 교수는 "제로트러스트 관점에서 AIBOM 역시 런타임 환경에서의 보안 체계를 갖춰야 한다. AI가 실제로 무엇을 어떻게 호출하고 있느닞, 그 상대가 안전한지 지속적인 검증이 필요하다"고 강조했다. 아울러 이 교수는 "AI 에이전트가 다양한 외부 툴과 통신하면서 목표를 수정하는 과정에서 발생하는 문제, 즉 공급망 보안 관점의 AIBOM 발전 방향을 논의해야 할 때"라고 부연했다. "피지컬 AI 공급망 침해 시 '무기' 된다" 이날 워크숍 행사에서는 한근희 코어시큐리티 연구소장도 '피지컬 AI와 공급망 보안'을 주제로 발표했다. 한 소장은 "공급망 침해는 피지컬AI의 무기화와 직결된다"면서 "피지컬 AI 시대의 공급망 공격은 위협을 더욱 가중시킬 것"이라고 밝혔다. 한 소장은 "특히 피지컬 AI는 고도의 하드웨어와 소프트웨어가 결합되는 체계인 만큼, 피지컬 AI 설계 전 과정에 걸쳐 검증 작업이 필요하다"면서 "피지컬AI를 둘렀나 공급망 어느 한 곳이라고 침해당하면 모든 신뢰가 무너진다. 이는 곧 피지컬AI의 오작동을 유발, 사용자의 안전을 해칠 우려가 있다"고 강조했다. 이에 그는 핵심 방어 전략으로 ▲AI의 양면성 인정 ▲국제 표준의 내재화 ▲회복력 중심의 프로세스 혁신 등을 주문했다. 한 소장은 "피지컬AI 개발 전반으로 보안을 전진 배치해야 한다"며 "초기 설계 단계부터 시큐어 바이 디자인·디폴트가 필요하다"고 제언했다.

2026.06.24 22:58김기찬 기자

[카드뉴스] AI가 실수하면 누가 책임질까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 기업마다 AI 도입에 열심인데요, 정작 'AI가 사고를 치면 누가 책임지나?'라는 질문엔 준비가 부족한 경우가 많아요. 최근 설문조사에서 무려 58%가 'AI 사고의 책임은 기업에게 있다'고 답했고, AI 토론 패널에서도 80%가 이에 동의했어요. 즉, 내 회사가 도입한 AI가 문제를 일으키면, 그 책임은 고스란히 기업이 져야 한다는 거예요. 그렇다면 어떤 문제가 가장 많이 생길까요? AI 관련 법적 분쟁 중 저작권 문제가 45%로 거의 절반을 차지하고, 개인정보 이슈가 30%, 오작동·피해가 25%를 차지해요. AI 종류마다 위험도 달라서, 글쓰기 AI는 저작권 침해, 자율 AI는 무단 결제, 로봇 AI는 물리적 사고까지 이어질 수 있는데요. 공통점은 모두 기업 책임이라는 점이에요. AI 책임 규칙도 윤리 선언에서 출발해 법적 처벌까지 3단계에 걸쳐 점점 강해지고 있어서, 지금 당장 보험 가입·기록 관리·내부 규칙 마련이라는 3단계 대비가 필요해요. AI 도입보다 AI 책임 준비가 먼저라는 말, 꼭 기억해두세요! 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 확인해보실 수 있어요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/94b8c124.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.06.24 22:10AMEET

엔비디아-AWS, 협력 확대…AI 추론·벡터 검색 지원

엔비디아와 아마존웹서비스(AWS)가 기업용 인공지능(AI) 추론과 벡터 검색, 대규모 학습 환경을 업그레이드했다. 엔비디아는 '아마존 EC2'와 '아마존 오픈서치' 전반에 엔비디아 AI 인프라 적용 범위를 넓혔다고 24일 공식 홈페이지에서 밝혔다. 핵심은 엔비디아 블랙웰 기반 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 'EC2 G7 인스턴스'와 '엔비디아 cuVS' 기반 오픈서치 서버리스 벡터 검색 가속이다. 아마존 EC2 G7 인스턴스는 엔비디아 RTX 프로 4500 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 작동한다. AI 추론과 그래픽, 공간 컴퓨팅, GPU 가속 데이터 분석 업무를 겨냥한 신규 인스턴스다. G7은 기존 G6 인스턴스와 비교해 AI 추론 성능을 최대 4.6배 높였다. 그래픽 성능은 최대 2.1배 향상됐다. 아마존 EMR에서 엔비디아 cuDF 라이브러리를 활용한 아파치 스파크 업무도 더 빠르게 처리할 수 있다. G7 인스턴스는 최대 8개 GPU와 총 256기가바이트(GB) GPU 메모리, 초당 700기가비트(Gbps) EFA 지원 네트워킹, 최대 7.6테라바이트(TB) 로컬 NVMe SSD 스토리지를 지원한다. 1개, 2개, 4개, 8개 GPU 구성과 베어메탈 구성을 제공해 기업이 업무에 맞춰 인프라를 선택할 수 있도록 했다. 이를 통해 AI 개발팀은 낮은 지연시간에 추론 환경을 구축할 수 있으며, 미디어·엔터테인먼트 기업은 고해상도 영상 제작과 렌더링 업무에 활용할 수 있다. 시뮬레이션과 컴퓨터 지원 설계, 가상 데스크톱 인프라, 게임, 공간 컴퓨팅 분야도 같은 인스턴스를 쓸 수 있다. AWS는 오픈서치 서버리스에도 엔비디아 cuVS를 적용했다. 차세대 아마존 오픈서치 서버리스는 모든 벡터 컬렉션에서 GPU 가속 벡터 인덱싱을 기본 컴퓨팅 방식으로 사용한다. 이는 검색증강생성(RAG), 의미 기반 검색, 추천 시스템, 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축하는 기업에 의미가 크다. 기존에는 별도 최적화 프로젝트에 가까웠던 GPU 기반 벡터 검색을 AWS 기본 기능처럼 활용할 수 있기 때문이다. 엔비디아는 cuVS 적용으로 벡터 인덱싱 속도가 중앙처리장치(CPU) 기반 방식보다 최대 10배 빨라지고, 비용은 4분의 1 수준으로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이를 통해 수십억 단위 벡터 데이터베이스(DB)도 1시간 내에 구축할 수 있다고 밝혔다. 엔비디아는 "이번 협력은 AWS의 AI 인프라 계층 전반을 강화하는 데 초점을 맞췄다"며 "운영 부담을 늘리지 않으면서 대규모로 작동하는 생산급 AI 인프라"라고 밝혔다.

2026.06.24 18:31김미정 기자

"글자 위치·역할까지 파악"…미스트랄AI, 차세대 OCR 모델 출시

미스트랄AI가 기업 문서를 인공지능(AI)이 읽고 활용하기 쉬운 형태로 바꿀 수 있는 모델을 공개했다. 미스트랄AI는 새 광학문자인식(OCR) 모델 '미스트랄 OCR 4'를 출시했다고 24일 공식 홈페이지에서 밝혔다. 이 모델은 문서에서 텍스트를 추출할뿐 아니라 글자 위치와 문서에 적용되는 모델 신뢰도까지 측정한다. 미스트랄 OCR 4 핵심은 문서를 더 세밀하게 읽는 데 있다. 기존 OCR은 문서 속 글자를 텍스트로 바꾸는 데 초점을 맞췄지만 이 모델은 문서 내 글자 위치와 역할을 구분한다. 미스트랄 OCR 4는 텍스트 위치를 표시하는 바운딩 박스를 제공한다. 또 제목, 표, 수식, 서명 등 문서 요소를 유형별로 나누는 블록 분류 기능도 지원한다. 이 모델은 페이지별·단어별 신뢰도 점수도 제공한다. 기업은 이 점수로 출처 기반 인용, 민감 정보 삭제, 사람 검증이 필요한 업무를 더 안정적으로 처리할 수 있다. 미스트랄AI는 미스트랄 OCR 4를 기업 검색과 검색증강생성(RAG) 파이프라인 핵심 수집 도구로 내세웠다. 미스트랄 OCR 4가 문서를 구조화된 형태로 바꾸면 AI는 필요한 내용을 더 정확히 찾고 답변의 출처도 함께 제시할 수 있다. 기업은 미스트랄 OCR 4를 문서 기반 에이전트 업무에도 활용할 수 있다. 미스트랄AI는 미스트랄 OCR 4가 양식 작성, 송장 처리, 컴플라이언스 점검 같은 업무에서 AI 에이전트가 문서 내용을 이해하고 작업을 수행하는 데 필요한 기반을 제공한다고 설명했다. 미스트랄 OCR 4가 지원하는 문서 형식은 PDF, DOC, PPT, 오픈도큐먼트 등이다. 지원 언어는 10개 언어군에 걸친 170개 언어다. 미스트랄 OCR 4는 자체 호스팅도 지원한다. 미스트랄AI는 미스트랄 OCR 4를 단일 컨테이너에 배포할 수 있는 모델로 설계했다. 기업은 문서 데이터를 외부로 보내지 않고 자체 인프라 안에서 처리할 수 있다. 미스트랄AI는 성능 측면에서도 미스트랄 OCR 4의 경쟁력을 강조했다. 내부 분석에 따르면 독립 평가자들은 주요 OCR·문서 AI 시스템과 비교한 평가에서 미스트랄 OCR 4를 더 많이 선호했다. 평균 선호율은 72%였다. 미스트랄 OCR 4는 공개 벤치마크 'OlmOCRBench'에서 85.20점을 기록했다. 이는 미스트랄AI가 테스트한 모델 중 전체 최고 점수다. 'OmniDocBench'에서는 93.07점을 냈다. 미스트랄AI는 벤치마크 점수를 절대적 기준으로 보기는 어렵다고 설명했다. 수식 표기 방식이나 다단 문서 읽기 순서처럼 채점 방식에 따라 실제 성능과 다른 결과가 나올 수 있다는 이유에서다. 미스트랄 OCR 4의 가격은 API 기준 1000 페이지당 4달러다. 기업이 배치 API를 사용하면 50% 할인이 적용돼 가격은 1000 페이지당 2달러로 낮아진다. 다큐먼트 AI는 1천 페이지당 5달러다. 미스트랄AI는 미스트랄 OCR 4와 OCR 4 기반 다큐먼트 AI를 미스트랄 스튜디오, 아마존 세이지메이커, 마이크로소프트 파운드리를 통해 API로 제공한다. 스노우플레이크 파스 다큐먼트에서도 곧 지원될 예정이다. 키미 그레월 마이크로소프트 AI 생태계 파트너십 부문 부사장은 "마이크로소프트 파운드리에서 OCR 4 기반 미스트랄 다큐먼트 AI를 사용할 수 있게 된 것은 우리 파트너십에 중요한 이정표"고 말했다.

2026.06.24 18:31김미정 기자

페이블5가 촉발한 외산 AI 리스크…네이버클라우드, 정부 전용 리전으로 AI 주권 확보

"최근 앤트로픽의 클로드 페이블5 중단 이슈 등 해외 인공지능(AI) 기업의 정책 변화에 대해 주의 깊게 보고 있습니다. 특히 공공·국방 분야에서는 외산 AI 의존에 따른 불확실성이 새로운 리스크로 떠오르는 중입니다." 정주환 네이버클라우드 AX랩 이사와 강민석 네이버클라우드 퍼블릭 플래그십 이사는 24일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 '공공부문 AI 도입·활용 가이드 설명회'에서 범정부 AI 공통기반 구축 사례와 공공 AI 전환(AX) 전략을 소개했다. 이들은 외산 AI 의존에 따른 공급 불확실성에 대응하기 위해 AI 주권 확보를 위한 정부 전용 리전과 자체 AI 생태계 구축 방향을 제시했다. 변동성 커지는 외산 AI, 공공·국방 분야 리스크 우려 강민석 이사는 앤트로픽의 페이블5로 본격화된 모델 접근 제한 움직임에 우려를 나타냈다. 특히 공공·국방 분야는 해외 기업이나 정부 정책 변화에 따라 서비스 이용이 제한될 가능성이 있는 만큼 안정적인 AI 공급 체계를 확보하는 것이 중요하다고 강조했다. 강 이사는 "최근 해외 AI 모델 제공 정책 변화와 관련된 이슈를 민감하게 보고 있다"며 "국방이나 공공 분야처럼 장기적인 안정성과 지속 가능성이 중요한 영역에서는 외산 모델 의존도를 최소화할 필요가 있다"고 말했다. 그는 AI 경쟁력이 단순히 모델 성능이 아니라 데이터와 컴퓨팅 자원, 클라우드 인프라, AI 모델이 결합된 결과라고 설명했다. 이를 위해서는 데이터 주권뿐 아니라 AI 주권, 컴퓨팅 주권, 클라우드 주권을 모두 확보해야 한다고 강조했다. AI 주권 확보 위한 '정부 전용 리전' 추진 강민석 이사는 AI 주권 확보 전략 핵심으로 공공 데이터와 AI 서비스를 국내 인프라 위에서 안정적으로 운영할 수 있는 정부 전용 리전을 제시했다. 네이버클라우드는 현재 세종 데이터센터를 기반으로 정부 전용 리전 구축을 추진하고 있다. 정부 전용 리전은 인터넷과 물리적으로 분리된 환경에서 운영되며 정부 전용 서버실과 독립 전력 체계, 강화된 보안 체계를 갖춘 형태로 설계된다. 강 이사는 "공공부문의 AI 활용이 확대되면서 데이터 주권과 디지털 주권에 대한 요구도 커지고 있다"며 "정부가 요구하는 보안 수준과 안정성을 충족하는 전용 인프라를 제공할 수 있도록 준비하고 있다"고 설명했다. 세종 데이터센터는 향후 대전·공주 지역과 연계한 재해복구(DR) 체계 구축도 가능하도록 설계되고 있다. 이를 통해 정부가 필요로 하는 고가용성 AI 인프라를 장기적으로 지원한다는 계획이다. 공공 AI 생태계 구축...40개 부처서 AI 서비스 개발 진행 정부 전용 인프라와 함께 자체 AI 모델 전략도 강화한다. 강 이사는 하이퍼클로바X를 비롯한 자체 AI 모델과 AI 플랫폼을 지속적으로 고도화하고 있으며 외산 모델 정책 변화에 영향을 받지 않는 공공 AI 생태계를 구축하는 것이 목표라고 밝혔다. 특히 네이버클라우드는 글로벌 오픈웨이트 모델과 국내 AI 모델을 함께 활용할 수 있는 개방형 플랫폼 전략을 추진하고 있다. 엔비디아 네모트론 생태계와의 협력을 통해 글로벌 표준 기술을 수용하면서도 국내 환경에 최적화된 AI 서비스를 제공하겠다는 구상이다. 또 GPU 인프라부터 AI 플랫폼, 자체 거대언어모델(LLM)까지 보유한 AI 풀스택 사업자로서의 강점도 강조했다. GPU 서비스를 공급하는 동시에 직접 대규모 AI 모델을 개발·운영해 온 경험을 바탕으로 공공 AI 인프라와 플랫폼을 함께 제공할 수 있다는 설명이다. 정주환 이사는 범정부 AI 공통기반의 실제 활용 사례를 소개했다. 현재 약 40개 중앙부처와 공공기관이 범정부 AI 공통기반 내 테스트 환경을 활용해 AI 서비스를 개발하고 있다. 법제처를 비롯한 여러 기관은 AI 에이전트 빌더를 활용해 법령 검색과 행정 업무 지원, 문서 분석, 민원 대응 서비스 등을 직접 구축하고 있는 것으로 나타났다. 행정안전부는 공무원들의 AI 활용 역량 강화를 위해 해커톤과 AI 서비스 기획, 에이전트 개발 등에 필요한 비용을 지원하고 있다. 공무원들은 별도 인프라 구축 부담 없이 AI 모델을 시험하고 서비스를 개발할 수 있으며 실제 사업화 단계에서는 각 부처가 자체 예산을 활용하는 방식으로 운영된다. 정 이사는 "현재 범정부 AI 공통기반은 단순한 시범사업 단계를 넘어 실제 업무에 적용되는 서비스 개발 플랫폼으로 활용되고 있다"며 "공무원들이 직접 AI 서비스를 만들고 활용하는 환경이 빠르게 확대되고 있다"고 말했다.

2026.06.24 17:29남혁우 기자

정부, AX대학원 내달 추가 모집…"비수도권 대학 참여 확대"

정부가 인공지능전환(AX) 융합인재 양성을 위한 'AX대학원' 선정 결과를 각 대학에 통보하고 내달 추가 모집에 나설 예정인 것으로 전해졌다. 24일 IT 업계에 따르면 정부는 최근 2026년도 AX대학원 사업에 선정된 10개 대학에 결과를 지난주 개별 통보했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 내달 추가 모집을 통해 AX대학원 참여 대학을 더 확보할 방침이다. 정부 관계자는 "추가 AX대학원을 선정하기 위한 절차에 들어갈 예정"이라며 "정확한 규모나 선정 기준은 미정"이라고 밝혔다. 학계에서는 이번 첫 AX대학원 선정 결과가 서울·수도권 중심으로 이뤄졌다는 분위기다. 현재 10개 선정 대학 중 지방대는 3곳 안팎으로 파악되고 있다. 또 동남권에 위치한 대학은 이번 선정에서 포함되지 않은 것으로 알려졌다. 이에 정부가 권역별 AX 활성화를 위해 지역 대학 중심으로 추가 모집에 나서 균형을 맞추려는 것 아니냐는 해석이 나오고 있다. 익명을 요청한 한 국내 대학교수는 "보통 AX는 지역 특화 산업과 연관된다"며 "AX인재를 기르는 장소 자체가 서울·수도권에 몰리는 것은 취지에 맞지 않는다"고 밝혔다. 또 다른 대학교수는 "지역 균형을 이유로 모든 지역에 기회를 똑같이 나누는 방식은 바람직하지 않다"며 "지방에서도 AX를 특화할 수 있는 거점 대학에 우선 투자하는 것이 맞다"고 말했다. 이어 "지역 특화라는 명분만 앞세우면 사업 본래 의미가 희석될 수 있다"고 지적했다. AX대학원은 산업 현장에 AI를 실제 적용할 수 있는 석·박사급 융합인재를 키우기 위한 사업이다. 기존 AI대학원이 AI 기술 자체 개발 인재 양성에 집중했다면 AX대학원은 로봇, 반도체, 바이오, 에너지 등 산업 도메인 지식과 AI 기술을 함께 갖춘 인재 양성에 초점을 둔다. 특히 AX는 지역 주력 산업과 맞물려 추진될 때 현장 적용 효과가 크다는 평가가 나온다. 지역 제조업, 모빌리티, 바이오, 에너지 산업과 대학 교육·연구가 연결돼야 실제 산업 전환으로 이어질 수 있기 때문이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 3대 강국이 되려면 제조·바이오·에너지 등 우리 주력 산업에 AI를 실제로 적용할 수 있는 인재가 핵심"이라며 "새롭게 만들어지는 AX대학원이 필요한 핵심 인재를 키워내는 중심이 될 수 있도록 산업계·대학과 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.24 17:27김미정 기자

서울AI허브, 'AI 네이티브 교육' 강좌 개설…지원자 270명 몰려

서울AI허브가 기업 인공지능(AI) 기반 업무 혁신을 확산하기 위해 실전형 교육 과정을 마련했다. 서울AI허브는 서울 AI 허브는 올해 처음으로 'AI 비즈니스 경쟁력 강화 교육'을 개설했다고 24일 밝혔다. 해당 과정은 기업 AI 네이티브 전환을 지원하는 최고경영자(CEO) 과정으로 운영된다. 이번 교육에는 스타트업 대표와 기업 실무자, 1인 기업가, 연구자, 프리랜서 등 총 270명이 신청했다. 경쟁률은 5.4대 1을 기록했다. 서울AI허브는 이같은 신청 규모가 생성형 AI를 실제 업무와 경영에 적용하려는 기업 수요가 빠르게 커지고 있음을 보여준다고 봤다. 최근 기업 현장에서는 AI를 문서 작성과 시장조사 콘텐츠 제작뿐 아니라 고객 응대와 반복 업무 자동화에 활용하려는 움직임이 늘고 있다. 교육은 오는 7월 31일까지 총 8주 동안 16회차 48시간 규모로 진행된다. 온라인 강의와 오프라인 실습을 병행하는 하이브리드 방식이다. 교육생들은 '클로드 프로' 또는 '클로드 맥스' 기반으로 실제 업무와 사업 운영에 활용할 수 있는 AI 시스템을 직접 설계·구축한다. 주요 과정은 AI 퍼스트 사업 전략 설계, 시장조사·오퍼 설계, 계약·세무·재무 AI 활용, 브랜딩·콘텐츠 기획, API·데이터·스크립트 활용 등으로 구성됐다. 실습 과정에는 클로드 코드와 깃·깃허브 실습, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 활용, 반복 업무 자동화, 엠브이피 구축, AI 에이전트 설계, 파운더 AI 운영체제 구축도 포함됐다. 서울AI허브는 최근 글로벌 AI 업계에서 주목받는 AI 에이전트 구축, 업무 자동화, 바이브 코딩 등을 교육 과정에 반영했다. 서울AI허브는 오는 8월부터 하반기 과정도 운영할 계획이다. 하반기 과정은 AI 에이전트를 단순 활용하는 수준을 넘어 반복 업무를 AI 운영 워크플로로 전환하고 보안·권한·승인 체계를 갖춘 AI 네이티브 운영 모델 구축에 초점을 맞춘다. 변우석 서울AI허브 센터장은 "AI 경쟁력은 더 이상 특정 부서나 개발자 역량만으로 결정되지 않는다"며 "기업 전략 수립부터 마케팅 재무 운영 의사결정까지 AI를 얼마나 효과적으로 내재화하느냐가 새로운 경쟁력이 되고 있다"고 말했다.

2026.06.24 16:38김미정 기자

김형철 NIA 원장, 첫 현장 행보…KOSA 손잡고 AI 정책·법제 강화

김형철 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장이 취임 후 첫 산업 현장 행보로 인공지능(AI) 정책 법제 분야 강화에 나섰다. NIA는 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)를 방문해 AI 정책과 법제 분야 협력을 강화한다고 24일 밝혔다. 이번 협력은 AI 기본법 현장 안착과 공공 AX 확산을 위한 민관 협력 기반을 넓히기 위한 목표로 이뤄졌다. 이번 방문은 김 원장 취임 이후 첫 산업 현장 행보다. NIA는 AI·SW 산업계를 대표하는 KOSA와의 소통을 통해 산업 현장 의견을 AI 정책과 법제에 반영하고 공공 AX 확산을 위한 협력 체계를 강화할 방침이다. 두 기관은 그동안 협력해 온 AI 기본법 하위법령 제정 지원과 'AI 기본법 지원데스크' 운영 성과를 점검했다. 앞으로 관련 제도와 정책에 산업계 의견이 반영될 수 있도록 법제 지원 협력을 더 강화하기로 했다. 김 원장은 KOSA와 신규 협력 과제도 논의했다. 앞으로 NIA의 공공AX전환지원센터와 KOSA의 AX혁신전환센터를 연계하고, 국민 AI 역량 강화 사업과 AI·SW 교육 협력도 추진할 것으로 약속했다. AI·SW 기업 해외 진출 지원도 협력 범위에 포함됐다. 양 기관은 공공과 민간 AX 확산뿐 아니라 국내 AI·SW 기업 글로벌 시장 진출을 돕기 위한 실행 방안을 함께 마련할 계획이다. 김형철 NIA 원장은 "AI 기본법 시행 원년을 맞아 제도가 현장에 안정적으로 정착하기 위해서는 산업계와의 긴밀한 소통·협력이 무엇보다 중요하다"며 "법제 지원에서 시작된 KOSA와의 협력을 AI 역량 강화, 공공 AX 확산, 글로벌 진출 등으로 폭넓게 확대해 '모두를 위한 AI' 실현과 대한민국의 AI 글로벌 3강 도약을 뒷받침하겠다"고 말했다.

2026.06.24 16:06김미정 기자

NC AI, '3D 생성 모델' 업데이트…피지컬 AI 시장 공략 강화

NC AI가 3D 생성 인공지능(AI) 모델을 앞세워 피지컬 AI 시장 공략을 강화한다. NC AI는 이미지·텍스트 기반으로 3D 애셋을 생성하는 AI 서비스 '바르코 3D' 차세대 모델인 '바르코 3D 2.0' 개발을 마쳤다고 24일 밝혔다. 바르코 3D 2.0은 지난해 12월 출시 후 쌓은 사용자 피드백과 자체 연구 성과를 바탕으로 기존 모델 성능을 개선한 모델이다. NC AI는 이번 모델이 3D 생성형 AI 주요 한계로 꼽히는 원본 형상 왜곡 문제를 크게 줄였다고 설명했다. 이번 모델은 원본 이미지의 실루엣과 전체 비례를 반영하면서도 복잡한 장식 요소와 세부 구조까지 구현하는 데 초점 맞췄다. 캐릭터와 크리처, 건축물처럼 구조가 복잡한 오브젝트도 기획 의도를 유지한 채 3D 모델로 생성할 수 있다. 성능은 벤치마크 지표에서도 확인됐다. 바르코 3D 2.0은 대표 형상 유사도 평가 지표인 유니3D에서 0.449를 기록해 기존 1.1 버전 0.319보다 약 40.8% 향상됐다. NC AI는 바르코 3D 2.0이 글로벌 최신 오픈소스 모델 트렐리스2 0.436, 울트라셰이프 0.428, 훈위안3D 2.1 0.427을 앞섰다고 밝혔다. 또 클립-N과 유립-2 등 주요 평가 지표에서도 가장 높은 성능을 기록했다고 설명했다. 새 모델은 향상된 시각적 완성도를 갖춘 것으로 나타났다. 바르코 3D 2.0은 최대 4K 해상도의 고품질 텍스처를 지원하고 원본 이미지의 색감과 재질, 금속·목재 등 다양한 소재 질감, 표면의 미세한 패턴과 마모 표현까지 구현한다. NC AI는 실제 생성 결과에서도 형상 유지력과 세부 디테일, 텍스처 품질을 차별화 요소로 제시했다. 훈위안, 메시, 트리포 등 주요 3D 생성 AI 서비스와 비교해 복잡한 구조와 미세한 질감을 더 선명하게 재현했다고 밝혔다. 바르코 3D는 피지컬 AI와 디지털 트윈 구현을 위한 기반 기술로도 활용 범위를 넓히고 있다. 현실 세계를 이해하고 학습하는 피지컬 AI에는 실제 객체의 형태와 물성을 반영한 대규모 3D 데이터와 가상환경이 필요해서다. NC AI는 바르코 3D가 물성 정보와 결합 가능한 디지털 객체를 빠르게 구축할 수 있는 기반을 제공한다고 설명했다. 기존에는 전문가가 약 4주에 걸쳐 만들던 3D 애셋을 최대 3분 만에 생성해 데이터 구축 비용과 시간을 줄일 수 있다는 것이다. 이번 모델은 국내 독자 기술로 3D 생성 AI 파운데이션 모델을 고도화했다는 점에서도 의미가 있다. NC AI는 해외 기술 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 보호할 수 있는 환경을 제공해 국내 산업의 AI 기술 자립과 AI 주권 강화에 기여할 것으로 보고 있다. 바르코 3D 2.0은 오는 7월 바르코 3D 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스에 적용된다. 기존 이용자는 별도 추가 절차 없이 향상된 형상 유지 성능과 고품질 텍스처 생성 기능을 사용할 수 있다. 이연수 NC AI 대표는 "바르코 3D 2.0은 독보적인 형상 유지력과 고품질 텍스처 표현력으로 콘텐츠 창작자들 실무 환경을 혁신할 것"이라며 "피지컬 AI와 디지털 트윈 시대를 이끄는 핵심 인프라로 키울 것"이라고 밝혔다.

2026.06.24 15:33김미정 기자

AWS, '아마존 퀵'에 자율 에이전트 추가…"흩어진 작업 한 번에"

아마존웹서비스(AWS)가 여러 애플리케이션에 흩어진 정보·작업을 통합 실행할 수 있는 환경을 구축했다. AWS는 인공지능(AI) 어시스턴트 '아마존 퀵'에 자율 에이전트와 통합 활동 피드 기능을 추가했다고 24일 밝혔다. 이는 기업 사용자가 여러 업무 애플리케이션에 흩어진 정보와 작업을 하나의 AI 업무 환경에서 처리할 수 있는 기능이다. 아마존 퀵에는 목표 기반으로 지속 작업을 수행하는 자율 에이전트와 이메일·메신저·일정·작업을 통합해 보여주는 활동 피드 기능이 새롭게 적용됐다. 아마존 퀵은 사용자가 자주 쓰는 애플리케이션과 데이터 소스에 연결해 업무 방식을 학습하고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI 어시스턴트다. 이번 기능 확장은 단순 질의응답을 넘어 업무 흐름을 이어서 실행하는 방향에 초점이 맞춰졌다. 사용자는 자연어로 필요한 작업을 설명하거나 사전 구성된 에이전트 라이브러리에서 선택해 몇 분 안에 자율 에이전트를 만들 수 있다. 세부 지침을 단계별로 지정할 수도 있으며, 사용자가 정한 가드레일 안에서 에이전트가 스스로 실행 경로를 찾도록 설정할 수도 있다. 자율 에이전트는 정체된 거래 알림, 후속 조치 초안 작성, 고객관계관리 기록 업데이트, 규제 변경에 따른 영향 요약, 구매 주문 처리 등을 코딩 없이 수행한다. 사용자는 아마존 퀵에서 진행 상황을 확인하고 추가 지시를 내리거나 결과물을 검토할 수 있다. 새 활동 피드는 이메일, 메신저, 일정, 작업을 하나의 우선순위 화면으로 통합한다. 사용자가 빠르게 답하는 메시지와 건너뛰는 스레드, 주요 관심 주제를 학습해 중요한 메시지를 먼저 보여주고 회의 전 핵심 논의사항도 미리 준비한다. 사용자는 별도 애플리케이션으로 이동하지 않고 활동 피드에서 답장, 전달, 승인, 위임 등을 바로 처리할 수 있다. 여러 건의 에스컬레이션 이메일도 답변 초안이 담긴 요약 카드 형태로 정리할 수 있다. AWS는 아마존 퀵에 어도비, 시스코 웹엑스 미팅·비디오 메시징, 던 앤 브래드스트리트, 피그마, 구글 챗, 마이크로소프트 원노트, 무디스, 쇼피파이, 스노우플레이크, 왓츠앱, 재피어 등 16개 신규 통합 커넥터도 추가했다. 이를 통해 특정 벤더에 종속되지 않고 여러 업무 시스템을 연결할 수 있도록 지원한다. 아마존 퀵은 세일즈포스 거래 이력, 데이터브릭스 인게이지먼트 데이터, 스프레드시트에 담긴 지역 목표처럼 서로 다른 시스템에 있는 정보를 실시간으로 결합한다. 사용자가 자연어로 질문하면 관련 시스템에서 데이터를 가져와 답변하고 대화형 대시보드나 분석 결과로 보여준다. 아마존 퀵에서 만든 애플리케이션은 별도 코드 작성이나 IT 부서 요청 없이 대화만으로 게시하고 공유할 수 있다. 이 기능은 플러스 사용자에게 즉시 제공되며 프로페셔널·엔터프라이즈 사용자에게는 제한된 프리뷰로 제공된다. 보안 기능도 엔터프라이즈 환경에 맞춰 제공된다. 아마존 퀵은 AWS 아이덴티티 앤드 액세스 매니지먼트, 아마존 가상 프라이빗 클라우드, 암호화, 규제준수 인증을 적용받으며 사용자는 권한이 부여된 데이터만 확인할 수 있다. AWS는 "아마존 퀵은 사용자가 가장 많이 쓰는 애플리케이션과 데이터 소스에 연결해 업무 방식을 학습하고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI 어시스턴트"라며 "사용자는 아마존 퀵에서 진행 상황을 모니터링하고 추가 지시를 제공하거나 결과물을 검토할 수 있다"고 밝혔다.

2026.06.24 15:22김미정 기자

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