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美 정부, AI 기업 지분 확보하나…"비공개 논의 중"

미국 도널드 트럼프 행정부가 오픈AI를 비롯한 주요 인공지능(AI) 기업 지분을 정부 차원에서 확보하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 4일(현지시간) 미국 온라인 정치매체 노터스 단독 보도에 따르면 트럼프 행정부 관계자들이 일부 AI 기업과 정부 지분 참여 방안을 비공개로 논의한 것으로 알려졌다. 현재 논의는 AI 기업들이 자발적으로 일정 지분을 정부에 제공하는 방안에 초점이 맞춰졌다. 정부가 확보한 지분에서 발생하는 수익은 미국 가구 대상으로 한 배당금 지급 등 공공 이익 사업에 활용하는 방안이 검토되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 구상은 2025년 초 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 트럼프 대통령과의 대화 과정에서 처음 제안한 것으로 전해졌다. 알트먼 CEO는 최근 수주 동안에도 AI 발전에 따른 경제적 이익을 보다 폭넓게 공유하는 방안으로 해당 아이디어를 행정부 고위 관계자들과 논의한 것으로 알려졌다. 노터스는 AI 산업이 창출하는 부를 일반 시민과 공유할 경우 기술 발전에 따른 경제적 불안감을 완화하는 데 도움이 될 수 있다고 평가했다. 방대한 인간 지식으로 구축된 AI 기술 성과가 일부 기업과 투자자에만 집중되는 현상을 완화할 수 있는 대안이 될 수 있다고 분석했다. 정부가 직접 규제하는 기업 지분을 동시에 보유하게 될 경우 이해상충 문제를 비롯한 다양한 법적·제도적 쟁점이 발생할 수 있다는 지적도 나온다. 법적 근거가 충분하지 않다는 이유로 실제 제도화까지 이어지지 못할 가능성도 제기된다. 반면 해당 보도 사실 여부는 확인되지 않았다. 로이터통신도 "이번 논의 건에 대한 객관적 정황을 확보하지 못했다"고 보도했다. 앤트로픽 역시 정부 지분 참여 문제와 관련해 "트럼프 행정부와 별도 협의를 진행하고 있지 않다"고 로이터에 밝혔다.

2026.06.05 16:56김미정 기자

2조원 정부 GPU 사업, 다음주 초 결론 난다…수행기관 발표 임박

정부가 총 2조 805억원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업의 최종 선정 결과를 다음주 초 발표한다. 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹 등이 유력 후보로 거론되는 가운데 국내 최대 규모 AI 인프라 구축 사업 윤곽이 드러날 전망이다. 5일 과학기술정보통신부에 따르면 현재 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 사업자 선정 절차를 마무리하고 있으며 다음주 초 최종 수행기관 선정 결과를 공개할 예정이다. 이번 사업은 최신 GPU와 관련 부대장비를 국내 데이터센터에 구축해 연구·산업계에 AI 컴퓨팅 자원을 공급하기 위해 추진됐다. 총 사업비는 2조 805억원 규모다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 앞서 제안서 평가와 데이터센터 현장실사를 진행했으며 현재 최종 협상과 내부 절차를 마무리하고 있다. 당초 지난달 중 최종 수행기관을 선정할 계획이었으나 사업자별 GPU 배정 물량과 민간 활용 비중 등을 둘러싼 협상이 이어지면서 발표 일정이 다소 늦어진 것으로 알려졌다. 업계에 따르면 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹이 최종 후보군에 오른 것으로 파악된다. 정부는 이번 사업을 통해 최대 1만 5000장에 달하는 최신 GPU를 확보한다는 목표다. 사업자 선정 과정에선 GPU 확보 능력뿐 아니라 대규모 클러스터 구축·운영 역량, 전력·냉각 인프라, 네트워크 설계 능력, 동일 데이터센터 내 집적 구축 여부 등을 종합적으로 평가했다. 특히 엔비디아 차세대 AI 플랫폼인 '베라 루빈' 도입 계획과 연내 서비스 개시 가능성도 주요 평가 요소로 반영했다. 정부는 지난해에도 1조 4600억원의 추가경정예산안을 편성해 GPU 약 1만 3000장을 도입하는 AI 컴퓨팅 인프라 확충 사업을 진행했고 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오를 수행기관으로 선정했다. 이들 기업은 현재 정부·연구기관·기업 등을 대상으로 GPU 서비스를 제공 중이다. 올해 사업은 규모와 예산이 한층 확대된 후속 프로젝트로 진행되며 연내 서비스 개시를 목표로 하고 있다. 최종 선정된 사업자는 협약 체결 이후 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 및 성능 검증 절차에 착수하게 된다. 정부는 이를 기반으로 국내 AI 연구개발과 산업 현장에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급할 계획이다. 과기정통부 관계자는 "현재 사업자 선정 절차를 마무리하는 단계"라며 "다음주 초 최종 결과를 발표할 예정"이라고 밝혔다.

2026.06.05 15:20한정호 기자

구글 제미나이, 'BTS 더 시티 아리랑 부산' AI 컴패니언 참여

구글이 부산 도시형 문화 프로젝트에 생성형 인공지능(AI)을 결합해 지역 명소 경험을 높인다. 구글은 오는 21일까지 부산 전역에서 열리는 도시형 복합 문화 프로젝트 'BTS 더 시티 아리랑 부산'에 공식 AI 컴패니언으로 참여한다고 5일 밝혔다. 구글은 최신 AI 제미나이를 기반으로 온·오프라인 체험 프로그램을 운영한다. 이번 프로그램은 부산역과 해운대, 블루라인파크 등 주요 관광 거점을 중심으로 진행된다. 방문객은 제미나이를 통해 개인화된 여행 일정을 설계하고 음성 기반 실시간 현지 정보를 안내받을 수 있다. 제미나이는 글로벌 슈퍼팬 플랫폼 '위버스' 내 'BTS 더 시티 아리랑 - 부산' 스탬프 랠리 페이지에도 정식 연동된다. 참여자는 위버스에서 제미나이와 한국 전통 및 문화에 대해 대화하며 미션을 수행하고 디지털 스탬프를 받을 수 있다. 구글에 따르면 이번 연동은 위버스 내 'BTS 더 시티 아리랑' 프로젝트 공식 스탬프 랠리 코스에 파트너 앱이 정식 포함되는 첫 사례다. 구글은 이를 통해 제미나이 라이브, 개인 인텔리전스, 나노 바나나 등 최신 AI 기능을 활용한 참여형 경험을 제공한다. 해운대 블루라인파크에서는 제미나이 시그니처 컬러 테마로 랩핑된 스카이캡슐 차량이 운영된다. 해당 차량은 해안선을 따라 움직이며 무빙 빌보드 역할을 한다. 방문객은 캡슐 내부 QR 코드를 통해 차 안에서 찍은 사진을 꾸밀 수 있다. 이미지 꾸미기를 마친 뒤 미포역 내 제미나이 부스를 방문하면 포토카드를 인쇄하고 러기지택도 받을 수 있다. 구글은 부산대 학생들과 '구글 제미나이 부산대 서포터즈' 프로그램도 운영한다. 선발된 대학생 서포터즈는 부산역과 블루라인파크 등 주요 거점의 제미나이 체험 공간을 온라인으로 알리고 부산대학교 거점 프로그램 운영을 지원한다. 구글은 최근 제미나이를 단순 대화형 AI에서 개인화된 실행형 AI 에이전트로 확장하고 있다. 제미나이 3.5 모델군과 안드로이드 내 제미나이 인텔리전스 기능을 통해 검색, 모바일, 개발자 도구 전반에서 AI의 역할을 넓히고 있다. 구글 관계자는 "이번 프로젝트는 AI가 단순히 여행 중 정보를 찾는 것을 넘어, 도시와 문화를 보다 개인적이고 몰입감 있게 경험하도록 돕는 새로운 가능성을 보여주는 사례"라며 "부산을 찾는 국내외 방문객들이 제미나이를 통해 부산의 다양한 매력을 더 자연스럽게 발견하길 기대한다"고 말했다.

2026.06.05 15:11김미정 기자

[AI 고속도로] 국산 클라우드-NPU 연합 생태계 본궤도…정부 육성정책 결실 맺나

국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 사업에 잇따라 뛰어들면서 정부가 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책이 본격적인 상용화 단계에 진입하고 있다. 기술 실증과 연구개발(R&D)을 넘어 실제 클라우드 서비스와 산업 현장으로 확산되며 독자 인프라 생태계 구축에 속도가 붙는 모습이다. 5일 업계에 따르면 KT클라우드와 가비아가 최근 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시한 데 이어 삼성SDS도 오는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 선보일 예정이다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 국산 AI 반도체를 클라우드 상품으로 제공하며 본격적인 상용화에 나서는 분위기다. 이는 신규 서비스 출시를 넘어 정부 주도 AI 반도체 육성 정책이 실제 시장으로 연결되는 전환점이 될 전망이다. 그동안 국산 NPU는 기술 검증과 실증 사업 중심으로 성장해 왔지만, 최근에는 국내 클라우드를 통해 기업과 공공기관이 손쉽게 활용할 수 있는 서비스 형태로 확산을 앞두고 있다. K-AI 반도체, 실증 넘어 서비스 단계 진입 KT클라우드는 지난 4일 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 서비스 출시를 발표했다. 국내 NPUaaS 가운데 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했으며 공공기관과 지방자치단체가 보안 규제를 충족하면서 국산 AI 반도체를 활용할 수 있도록 설계됐다. 가비아도 지난 4월 리벨리온 '아톰-맥스'를 기반으로 한 NPUaaS를 선보였다. 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하며 AI 추론 최적화 컨설팅까지 함께 지원할 계획이다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족과 비용 부담이 커지는 상황에서 추론 중심 AI 서비스 수요를 겨냥한 전략이다. 삼성SDS 역시 다음 달 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 선택할 수 있는 구조를 구축한다는 목표다. 이 외 다양한 국내 IT서비스 기업들도 국산 NPU 생태계 확대에 동참하고 있다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 협력해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 추진한다. 포스코DX도 산업용 제어 시스템에 모빌린트 NPU를 적용해 제조 현장 중심의 엣지 AI 구축에 나서고 있다. LG CNS도 국산 NPU 기반 AI 인프라와 서비스 확대를 추진하면서 AI 반도체 활용 범위가 클라우드를 넘어 제조·공공·기업 업무 영역 전반으로 확산되는 상황이다. 최근 AI 인프라 시장이 대규모 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 것도 이러한 변화 배경으로 꼽힌다. NPU는 추론 작업에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력이 높아 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산 과정에서 새로운 대안으로 주목받고 있다. 정부 'AI 반도체 팜' 결실 맺기 시작 현재 나타나는 상용화 흐름은 정부가 지난 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책과 맞닿아 있다. 대표 사례가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 반도체 팜 구축·실증' 사업이다. 해당 사업은 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 구축하고 실제 산업 현장에서 성능을 검증하기 위해 2023년부터 3년간 진행됐다. 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등이 참여했으며 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 함께했다. 이들은 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라를 구축하고 의료·번역·챗봇 등 다양한 AI 서비스를 실증했다. 특히 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자를 위한 거대언어모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했으며 KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했다. 또 NHN클라우드는 정부 'K-클라우드 프로젝트'를 통해 22PF 이상 규모 국산 NPU 인프라를 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했고 네이버클라우드 역시 국산 NPU 기반 서비스 검증과 운영 경험을 축적하며 상용화 기반 마련에 기여했다. 일부 실증에선 국산 NPU가 외산 GPU 대비 경쟁력 있는 성능을 보인 것으로도 전해졌다. 업계에선 정부 사업이 국산 NPU 성능을 검증하는 데 그치지 않고 클라우드 사업자들이 실제 운영 경험을 축적하는 계기가 됐다고 평가했다. 최근 등장하는 NPUaaS 역시 당시 확보한 운영 노하우와 최적화 경험이 기반이 됐다고 분석했다. 다음 시험대는 공공 AX 수요 창출 다만 국산 클라우드와 NPU 결합 생태계가 본격적으로 성장하기 위해선 안정적인 추가 수요 창출이 필요하다는 지적도 나온다. 현재 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진하고 있다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트로, 국산 AI 반도체 연구개발과 실증 환경도 함께 제공할 계획이다. 특히 정부는 센터 내 연구개발 존을 조성해 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증을 지원하고 향후 국산 AI 반도체 활용 비중도 확대한다는 방침이다. 공공 AI 전환(AX) 사업 역시 중요한 기반이다. 최근 정부와 지방자치단체가 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하면서 추론 중심 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이같은 공공 사업에서 국산 NPU 활용 사례가 늘어날 경우 클라우드 사업자와 반도체 기업 모두에게 새로운 성장 기회가 될 전망이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 과거보다 성능이 많이 개선된 만큼 이제 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 시장 적용 단계에 진입하고 있다"며 "정부와 공공 사업 등에서 의미 있는 수요가 만들어진다면 토종 클라우드와 AI 반도체가 함께 성장할 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 'K-AI 반도체 성장 포럼'에서 "국산 AI반도체는 AI 3대 강국 도약이라는 국정과제 실현과 독자 AI 완성을 위한 핵심 기반"이라며 "본격적인 양산과 상용화를 넘어 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정부가 마중물 역할을 수행하며 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 14:50한정호 기자

[현장] EDB "AX 다음 혁신은 OX"…데이터·AI, 하나의 플랫폼으로

EDB가 인공지능 전환(AX)에 이어 기업의 다음 전략 과제로 오픈소스 전환(OX)을 제시했다. 단순한 비용 절감이나 데이터베이스 교체가 아니라 데이터 주권 확보와 AI 활용 기반 마련을 위한 차세대 전략으로 OX를 봐야 한다고 강조했다. EDB는 5일 서울 강남구 아셈타워 EDB 코리아 오피스에서 간담회를 열고 국내 엔터프라이즈 시장을 겨냥한 OX 전략과 '에이전틱 레이크하우스' 비전을 발표했다. 기술 종속과 비용 부담이 큰 레거시 데이터베이스 환경에서 벗어나 데이터와 AI를 하나의 오픈 플랫폼으로 통합하겠다는 구상이다. DX·AX 넘어 OX 부상…국내 엔터프라이즈 필수 과제로 김희배 EDB코리아 지사장은 한국 시장에서 오픈소스 전환이 제조, 금융, 공공 등 전 산업군으로 빠르게 확산하고 있다고 진단했다. 기업들이 자사가 보유한 데이터를 외부 플랫폼에 종속시키지 않고 원하는 환경에서 직접 통제하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 최근에는 국내 대형 제조기업이 미션 크리티컬한 영업·생산 데이터베이스를 오라클 환경에서 오픈소스 기반 플랫폼으로 전환한 사례도 나왔다. 김 지사장은 "이제 오픈소스 전환은 단순한 대안이 아니라 핵심 전략 과제가 되고 있다"고 말했다. 그는 이런 흐름을 디지털전환(DX), 인공지능전환(AX)에 이은 오픈소스전환(OX)의 부상으로 해석했다. 특히 한국 시장에서는 핵심 시스템을 한 번에 교체하기보다 기존 자산을 유지하면서 단계적으로 전환하려는 요구가 강하다고 봤다. 이 과정에서 수십 년간 오라클 환경에서 데이터를 축적한 기업일수록 시스템 전면 교체에 부담을 느낄 수밖에 없다는 점도 짚었다. 이에 대해 EDB는 기존 레거시 환경을 유지하면서 단계적으로 마이그레이션할 수 있는 호환성을 제공해 전환 리스크와 총소유비용(TCO)을 함께 낮출 수 있다고 설명했다. 김 지사장은 "디지털전환의 80%, AX의 85% 이상이 이미 오픈소스 기반으로 움직이고 있다"며 "5년 뒤 오픈소스로 전환하지 않은 기업은 고비용 구조와 벤더 종속 부담에 직면하겠지만, OX를 이룬 기업은 더 넓은 기술 선택권을 확보하게 될 것"이라고 말했다. AI 시대 과제는 기존 DB활용…"AI를 데이터가 있는 곳으로" 산업 전방위에 걸쳐 AI 도입을 고려하고 있지만 큰 문제점 중 하나로 지목되는 것이 기존 데이터베이스 활용 방안이다. AI 에이전트가 고객 응대나 거래 판단 같은 업무를 수행하려면 최신 운영 데이터에 실시간으로 가까운 수준으로 접근해야 한다. 하지만 기존 환경에서는 트랜잭션 데이터를 별도의 분석 플랫폼이나 벡터 스택으로 옮기는 과정에서 데이터 복제와 지연이 발생해, 실시간 판단과 추론의 품질을 떨어뜨리는 한계가 있었다. EDB는 이에 대한 해법으로 에이전틱 레이크하우스를 제시했다. 데이터베이스 안에서 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 함께 관리하는 구조로, 데이터를 별도 AI 플랫폼으로 이동시키는 대신 AI를 원본 데이터가 있는 환경에서 실행하도록 한 것이 특징이다. 이를 통해 데이터 이동에 따른 지연을 줄이고, AI 에이전트가 최신 운영 데이터를 기반으로 더 정확한 결과를 낼 수 있다는 설명이다. 채드윅 크룩 EDB CCO는 "에이전트 시대에는 자율형 AI 에이전트가 데이터의 주요 소비자로 등장하면서 동시에 수천 건의 쿼리를 발생시키게 된다"며 "이는 기존 아키텍처에 새로운 부담으로 작용한다"고 말했다. 이어 "EDB가 말하는 시그니처 익스피리언스는 이런 환경에 맞춰 설계된 검증된 운영 경험"이라며 "주권형 AI 플랫폼을 원하지만 실제 운영 단계까지 연결하지 못한 기업들의 간극을 줄이는 역할을 하게 될 것"이라고 설명했다. 교보문고·샵캐스트 등 국내 OX 혁신 확산 국내 고객 사례도 선보였다. 교보문고는 EDB의 EDB 포스트그레스 어드밴스드 서버(EPAS)를 기반으로 핵심 트랜잭션 워크로드를 처리하고, 분석 업무는 웨어하우스 PG에서 운영하고 있다. 트랜잭션과 분석 환경을 하나의 플랫폼에서 통합 운영하며 기존 상용 데이터베이스 중심 구조에서 벗어나 벤더 종속을 낮추고 비용 효율성을 확보할 수 있었다. 음원 유통 플랫폼 샵캐스트 샵캐스트는 기존 환경에서 12~18시간 걸리던 음원 정산 업무를 EDB 웨어하우스 PG 기반으로 전환한 뒤 55분으로 단축했고, 운영비도 60% 절감했다. EDB는 앞으로 데이터 플랫폼이 데이터와 AI를 아우르는 통합 구조로 수렴하고, 주권형·개방형 아키텍처 중심으로 진화할 것으로 내다봤다. 데이터와 AI를 각각 별도 프로젝트로 추진하기보다 하나의 전환 흐름으로 봐야 한다는 것이다. 허베 팀싯 EDB CRO는 "한국은 EDB에게 단순한 시장이 아니라 세계에서 가장 야심찬 데이터·AI 전환이 진행되고 있는 곳"이라며 "한국 기업이 레거시 환경에서 벗어나 오픈소스 기반 데이터 플랫폼을 구축하고 각자의 방식으로 AI 시대를 선도할 수 있도록 현장에서 함께하겠다"고 말했다.

2026.06.05 14:43남혁우 기자

[기고] AI 확산 속 '통제 구조 재설계'가 필요한 이유

인공지능(AI)은 이미 조직 내부에서 조용하지만 강력하게 확산하고 있다. 직원들은 생산성 향상을 위해 여러 생성형 AI 툴을 업무에 활용하기 시작했다. 개발 조직은 외부 API와 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 내장된 AI 기능을 자연스럽게 사용하고 있다. 문제는 이같은 활용이 공식적인 승인이나 관리 체계 밖에서 이뤄지는 경우가 많다는 점이다. 최근 발표된 '2026 클라우드플레어 보안 시그널 리포트'에 따르면 직원 98%가 섀도 AI를 포함해 승인되지 않은 애플리케이션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. AI 관련 보안 사고를 경험한 조직 97%는 적절한 AI 접근 통제조차 갖추지 못한 것으로 확인됐다. 이는 기술 확산을 넘어 기존 운영 방식 한계를 여실히 보여주는 사례다. AI 도입 속도는 거버넌스 있으며 많은 조직이 사용 현황과 책임 구조조차 명확히 설명하지 못하는 실정이다. 클라우드플레어 리포트는 이를 '실제 사용과 통제 사이의 구조적 격차'라고 정의한다. 이제 AI는 단순한 도입 단계를 넘어 통제 방식과 책임 소재를 근본적으로 재정립해야 하는 국면에 접어들었음을 시사한다. AI 확산 과정에 가장 먼저 드러나는 문제는 거버넌스 구조 한계다. 기존 IT 환경에서는 기술 도입이 엄격한 승인과 검토를 중심으로 이뤄졌지만, AI는 브라우저 확장 프로그램이나 API를 통해 마찰 없이 조직 내부로 자율적으로 침투한다. 그 결과 섀도 AI가 빠르게 증가하며 통제되지 않은 사용이 자리잡았다. 이는 단순한 관리 실패가 아니라 혁신적인 기술 도입 방식과 기존의 정적인 통제 모델 간 구조적 불일치에서 비롯된 문제다. 이런 구조 변화는 가시성과 책임 공백으로 이어진다. 특히 의사결정 속도는 빨라진 반면 결과에 대한 책임 구조는 오히려 희미해지는 '벨로시티 패러독스(Velocity Paradox)'가 발생한다. 다수 기업이 AI 사용 위치와 데이터 기반을 명확히 파악하지 못하고 있으며, 결과적으로 의사결정 설명 가능성과 책임 소지는 약화하고 있다. 더 심각한 점은 이런 공백이 치명적인 데이터 리스크로 직결된다는 사실이다. 데이터 접근이 통제 체계보다 먼저 확장되면서 다양한 서비스와 도구가 기업 데이터에 연결되고 데이터 흐름은 더욱 복잡하고 불투명해지고 있다. 리포트에 따르면 봇 트래픽이 전체 트래픽의 약 30%를 차지하며 공격의 정교함이 더해지는 현시점에서 기업은 AI 활용과 동시에 데이터 유출, 오용, 규제 리스크에 무방비로 노출될 수 밖에 없다. 규제 환경도 전례 없이 강화되는 추세다. 미국서만 한 해 동안 1200개 넘는 AI 관련 법안이 발의될 정도로 AI 거버넌스는 더 이상 선택적인 정책이 아니다. 추적 가능성과 설명 가능성을 중심으로 한 법적 책임 영역이다. 이제 설명 가능성과 추적 가능성은 AI 거버넌스를 평가하는 핵심 잣대로 자리잡았다. 이러한 환경에서 기업은 AI를 단순히 도입하는 차원을 넘어, 이를 실질적으로 통제할 수 있는 구조를 근본적으로 재설계해야 한다. 그렇다면 이 변화는 어디서부터 시작되어야 하는가. 우선 조직 내 AI 활용에 대한 지속적이고 투명한 가시성 확보가 선행돼야 한다. 단순히 어떤 툴을 사용하는지 파악하는 수준을 넘어, AI가 어디에서 어떤 데이터와 연결돼 작동하는지 실시간으로 추적할 수 있어야 한다. AI 사용이 시야에서 벗어난 순간, 통제는 불가능해진다. 데이터 접근과 활용에 대한 통제 체계도 재정립돼야 한다. AI는 본질적으로 데이터 시스템이며, 데이터 흐름이 곧 리스크의 경로가 된다. 많은 조직에서 데이터 접근 권한이 통제 역량보다 빠르게 확장하고 있다는 점이 문제 핵심이다. AI 리스크를 관리하기 위해서는 데이터 흐름을 기준으로 한 결정적 가드레일과 통제 구조가 반드시 뒷받침돼야 한다. 이런 통제 구조는 단순히 리스크를 줄이기 위한 방어 장치에 그치지 않는다. '2026 클라우드플레어 보안 시그널 리포트'에 따르면 AI와 자동화를 보안 운영에 효과적으로 적용한 조직은 보안 침해 대응 시간을 평균 80일 단축하고 사고 대응 비용을 평균 190만 달러 절감한 것으로 집계됐다. 결국 AI 거버넌스는 보안을 위한 비용이 아니라 더 빠르고 안정적인 운영을 가능하게 하는 비즈니스 인프라이자 효율성 기반이 될 수 있다. 마지막으로 기업은 거버넌스를 '상시 작동하는 시스템'으로 전환해야 한다. 과거처럼 도입 여부를 사전에 승인하는 방식으로는 AI의 폭발적인 확산 속도를 따라잡을 수 없다. 대신 실제 사용 과정에서 지속적으로 모니터링하고 AI 활용을 실시간 통제할 수 있는 인프라로서 거버넌스 체계가 구축돼야 한다. AI 시대 경쟁력은 기술 도입 속도만이 아니라 이를 얼마나 안전하고 효율적으로 운영할 수 있는지에서 결정된다. 기업이 던져야 할 질문은 "AI를 사용할 것인가"가 아니라 "AI를 어떻게 통제할 것인가"다. 앞서 제시한 세 가지 핵심 과제를 바탕으로 AI를 단순히 도입하는 수준을 넘어 시스템 스스로 스트레스를 감지하고 회복하는 '자율적 회복력(Autonomic Resilience)'을 갖춘 구조로 재설계하는 기업만이 변화무쌍한 환경 속에서도 리스크를 관리하며 안정적인 성장을 이어갈 수 있을 것이다.

2026.06.05 14:26조원균 컬럼니스트

국산 클라우드·AI 반도체 생태계 키운다…'오픈K클라우드' 기술 교류 확대

국산 인공지능(AI) 반도체 생태계 구축 경쟁이 본격화되는 가운데 산·학·연이 참여하는 '오픈K클라우드' 커뮤니티가 기술 교류의 장을 마련했다. 국산 AI 반도체를 실제 클라우드 서비스와 데이터센터 환경에 적용하기 위한 협력 논의가 활발해지면서 'K-클라우드' 생태계 조성에도 속도가 붙는 모습이다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 지난달 27일 서울 엘타워에서 '오픈K클라우드 콜랩데이 2026'를 개최했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 매니지드 서비스 제공사(MSP), 데이터센터 운영 사업자, AI 서비스 기업 등 수요기관 요구사항을 공유하고 이를 기술 개발에 반영하기 위해 마련됐다. 국산 AI 반도체 기반 클라우드 플랫폼 기술 개발 방향과 서비스 적용 방안을 논의하는 자리다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신기획평가원(IITP)이 전담하는 K-클라우드 기술개발 사업의 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제를 중심으로 운영되고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡고 있으며 AI 반도체 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 통합한 클라우드 플랫폼 기술 개발을 추진 중이다. 특히 고성능·저전력 환경에서 초거대 AI 모델 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼 기술을 개발하고 데이터센터 실증을 통해 실제 활용 가능성을 검증하는 것이 목표다. 이번 행사에는 한국전자통신연구원과 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로AGI, 경희대, 연세대, 한국인공지능클라우드산업협회 등이 참여했다. K-클라우드 사업 총괄 과제를 수행하는 하이퍼엑셀과 인공지능산업융합사업단, 가비아, 노타AI도 발표 기관으로 참석했다. 주요 발표에선 국산 AI 반도체 기반 서비스 구현과 데이터센터 구축 전략이 공유됐다. 한국전자통신연구원은 서비스형 신경망처리장치(NPUaaS)와 AI 인프라 운영 효율화 방안을 발표했고 하이퍼엑셀은 AI 반도체 기반 데이터센터 컴포저블 클러스터 구축·검증 사례를 소개했다. 또 인공지능산업융합사업단은 국산 AI 반도체 실증과 AI 서비스 적용 가능성을 발표했으며 가비아는 AI 반도체 클라우드 서비스 현황과 시장 과제를 공유했다. 노타AI는 생성형 멀티모달 AI(VLM)를 활용한 AI 전환(AX) 사례를 소개했다. 이날 참석 기관들은 AI 반도체 기반 클라우드 서비스 구현을 위한 기술적 접근과 데이터센터 인프라 구성, 실증 환경 구축, AI 서비스 적용 사례 등을 논의했다. 아울러 국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해선 운영 효율화와 인프라 검증, 서비스 모델 발굴, 전문인력 양성, 시장 확산 전략이 함께 추진돼야 한다는 데 의견을 모았다. 최근 정부와 업계는 소버린 AI와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 추진하며 국산 AI 반도체 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 다만 AI 반도체 경쟁력이 실제 시장으로 이어지기 위해선 클라우드 플랫폼과 데이터센터, 소프트웨어 생태계가 함께 성장해야 한다는 지적도 나온다. 이번 행사에서 논의된 내용들은 AI 반도체 기업과 클라우드 사업자, 서비스 기업 간 협력 모델을 확대하고 연구개발 성과를 실제 서비스로 연결하는 계기가 될 전망이다. 최현화 오픈K클라우드 커뮤니티 리더는 "AI 반도체 클라우드 플랫폼은 국내 AI·클라우드 산업 경쟁력 강화와 'K-클라우드' 생태계 조성을 위한 핵심 기반"이라며 "앞으로도 산업계 간 지속적인 기술 교류를 통해 연구개발 성과가 실제 서비스 적용과 시장 확산으로 이어질 수 있도록 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:03한정호 기자

정부, 'AI 민생 10대 프로젝트' 착수..."연내 국민 체감형 서비스 공개"

정부가 국민 생활 편의를 위해 공공 인공지능(AI) 서비스 개발에 시동 걸었다. 과학기술정보통신부는 5일 서울 마포구 누리꿈스퀘어 국제회의실에서 협업 부처와 사업수행기업이 참여하는 'AI 민생 10대 프로젝트 합동보고회'를 개최한다고 밝혔다. AI 민생 10대 프로젝트는 국민 효능감이 높은 분야에 AI 서비스를 신속히 도입하기 위한 사업이다. 과기정통부는 지난해 11월 과학기술관계장관회의 심의를 거쳐 과제를 선정했고 이후 공모를 통해 국내 AI 기업을 수행기관으로 정했다. 참여 기업은 아일리스프런티어를 비롯한 아이티센엔텍, 에이펫스이에스씨, 이투온, 올포랜드, 업스테이지, 포티투마루, 씨에스리, 비아이매트릭스, 엑셈, 지엠티다. 이번 프로젝트는 국민 소비와 생활 편의, 공공행정 효율, 안전 강화에 초점 맞췄다. 농축산물 소비정보, 국세상담, 아동·청소년 위기대응, 국가유산 해설, 소상공인 창업·경영 컨설팅, 인체적용제품 안전정보, 치안 민원, 인허가 사전진단, 보이스피싱 대응, 해양 위험 분석 등이 포함됐다. 연내에는 AI 에이전트 기반 농축산물 알뜰 소비정보 플랫폼, AI 국세상담 시스템, 아동·청소년 위기대응, AI 기반 국가유산 해설 솔루션 등 4개 서비스가 순차적으로 개시된다. 정부는 서비스 개시 이후 기능을 계속 고도화한다. 농축산물 알뜰 소비정보 플랫폼은 농산물 가격 동향 분석, 소비자 위치 기반 최적 구매처 추천, 대체 식재료 추천 등을 제공한다. AI 국세상담 시스템은 납세자에게 개인화된 전화·챗봇 상담을 제공해 상담 편의를 높이는 방식으로 개발된다. 아동·청소년 위기대응 분야는 두 갈래로 추진된다. 하나는 아동·청소년 성착취물을 자동 수집·분석하는 솔루션이고, 다른 하나는 SNS 등 온라인에서 우울, 가출, 폭력 등 위기 징후를 AI로 분석해 상담 연계를 지원하는 서비스다. 국가유산 해설 솔루션은 시간, 공간, 언어 제약 없이 이용자 관심사와 지식수준에 맞춘 AI 해설서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 소상공인 AI 창업·경영 컨설팅 솔루션은 주변 데이터를 바탕으로 업종 추천, 제품 제안, 사업장 운영 방법 등을 개인화해 제시한다. 인체적용제품 AI 안전 지킴이 솔루션은 식품, 의약품, 의료기기, 화장품 등 인체적용제품의 성분과 안전정보 질의응답을 제공한다. AI 기반 모두의 경찰관은 치안 특화 AI 에이전트를 개발해 대국민 민원 대응 속도를 높이는 데 초점을 맞춘다. 국토 분야에서는 토지와 건축물 정보를 기반으로 인허가 절차와 사전진단을 제공하는 AI 기반 통합인허가 사전진단 서비스가 추진된다. 보이스피싱 분야에서는 관련 데이터를 수집·분석하고, 민간과 공유해 탐지·차단 기능을 고도화하는 공동 대응 플랫폼이 개발된다. 해양 안전 분야에서는 항공 채증영상을 기반으로 밀입국, 불법어선 등 불법 행위를 판단하고, 조난자 수색과 오염물질 식별을 지원하는 AI가 개발된다. 정부는 모두의 경찰관, 소상공인 AI 창업·경영 컨설팅 솔루션 등 나머지 6개 프로젝트도 2027년 상반기 내 국민이 실제로 이용할 수 있도록 추진할 방침이다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "'AI 민생 10대 프로젝트'는 AI 3대 강국으로의 도약을 국민이 체감하는 성과로 연결하기 위한 첫걸음"이라며 "국내 AI 생태계 발전만큼 전국민이 일상에서 AI 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것도 중요한 정책의 축"이라고 강조했다.

2026.06.05 14:02김미정 기자

[AI는 지금] 메타, AI 모델 공개 또 연기…1450억 달러 투자 회수 '안갯속'

메타가 최신 인공지능(AI) 모델 공개 일정을 잇따라 미루면서 AI 수익화 전략에 불확실성이 커졌다. 막대한 비용을 들여 프런티어 AI 모델을 개발해 왔지만, 외부 개발자 생태계와 수익 모델로 연결하는 과정에 차질이 생긴 것이다. 5일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 메타는 최신 AI 모델 '뮤즈 스파크' 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발자에게 공개하려던 계획을 여러 차례 연기한 것으로 드러났다. 아직까지 구체적인 출시일도 정해지지 않은 것으로 전해졌다. API는 서로 다른 프로그램이 통신할 수 있도록 돕는 소프트웨어(SW) 도구다. 메타 API가 공개되면 컴퓨터나 모바일 앱 개발자들은 메타 AI 기술로 서비스와 기능을 만들 수 있다. 메타 모델 지연이 주목받는 이유는 뮤즈 스파크가 메타의 첫 폐쇄형 AI 모델이기 때문이다. 폐쇄형 모델은 개발자가 모델 파일을 직접 내려받을 수 없어 API가 사실상 외부 접근의 핵심 통로다. 앞서 메타는 당초 지난 4월 뮤즈 스파크 공개 시점에 맞춰 API도 함께 내놓을 계획이었다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자는 모델 출시 이틀 뒤 소셜미디어 엑스(X)에 "뮤즈 스파크 API를 곧 공개할 것"이라고 밝힌 바 있다. API는 이후에도 출시되지 않았다. 첫 지연은 테스트 과정에서 드러난 버그와 추가 인프라 구축 필요 때문이었던 것으로 전해졌다. 이후 공개 일정은 5월에서 다시 6월로 미뤄졌다. 메타 내부 벤치마크에 따르면 뮤즈 스파크는 오픈AI·앤트로픽 모델과 경쟁할 만한 성능을 낸 것으로 나타났다. 다수 테스트에서 xAI의 그록을 크게 앞선 것으로 확인됐다. 현재 일부 제3자 평가 기관을 제외하면 외부 개발자가 뮤즈 스파크게 접근할 수 있는 경로는 제한됐다. 메타의 AI 모델 출시 지연은 이번이 처음은 아니다. 메타는 지난해 '베히모스' AI 모델 출시를 연기했다. 해당 모델은 결국 공개되지 않았다. 이후 AI 조직 개편과 대규모 인재 영입에 집중한 것으로 전해졌다. 이때 알렉산더 왕을 메타 슈퍼인텔리전스 랩스 수장으로 선임했다. 모델 공개 줄줄이 연기…AI 투자금 회수 언제 업계에선 메타의 AI 투자금 회수 시점을 여전히 불투명하다는 분위기다. AI 모델과 서비스를 수익으로 연결할 핵심 통로인 개발자 생태계 확보가 API 지연으로 늦어지고 있어서다. 메타는 올해 최대 1450억 달러(약 223조 9670억원) 규모 자본지출을 계획하고 있다고 밝혔다. 지출 대부분은 AI 인프라 구축에 쓰일 예정이다. 35억 명에 달하는 일일 활성 이용자 대상으로 개인용과 기업용 AI 에이전트를 제공하겠다는 목표도 제시했다. 문제는 막대한 투자 비용을 회수할 구체적인 경로다. 오픈AI와 앤트로픽은 API 접근권을 판매해 고객이 자체 프로젝트와 도구에 AI를 내장하도록 도우면서 수익을 내고 있다. 메타도 이와 비슷한 사업 모델을 검토하고 있지만, API 공개가 늦어지면서 개발자 생태계 확보 속도도 늦춰지고 있다. AI 인프라 투자는 커지고 있지만 이를 외부 고객과 매출로 연결하는 창구가 열리지 않은 셈이다. 메타는 최근 인스타그램, 왓츠앱, 페이스북 새 구독 서비스를 발표했다. AI 챗봇 메타 AI에 대한 구독 서비스 테스트도 진행할 예정이다. 이는 기존 소셜 플랫폼과 AI 서비스를 결합해 수익화 경로를 넓히려는 시도다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 "초과 AI 인프라 용량을 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업도 검토 대상"이라며 "AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라 자체도 수익화 자산으로 활용할 수 있을 것"이라고 밝힌 바 있다. 이같은 우려에 메타는 "우리는 파트너들과 API를 테스트하고 있다"며 "이달 중 공개할 계획"이라고 WSJ 통해 설명했다.

2026.06.05 11:37김미정 기자

아이티센그룹, AI 도입 최대 난제 해결한다…풀스택 해법 제시

아이티센그룹이 생성형 인공지능(AI) 도입 과정에서 기업들이 직면한 비용 증가와 빅테크 종속 문제 해결에 나선다. 계열사 기술 역량을 결집한 엔터프라이즈 AI 풀스택 솔루션을 앞세워 기업 맞춤형 AI 인프라와 거버넌스 전략을 제시한다는 목표다. 아이티센그룹은 오는 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 '스마트테크 코리아 2026(STK 2026)'에 참가해 AI 거버넌스와 인프라 운영 전략을 공개한다고 5일 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI 도입 확대와 함께 연산 비용 증가, 데이터 유출 위험, 특정 글로벌 벤더 의존성 심화 등 새로운 과제에 직면하고 있다. AI 서비스 활용이 늘어날수록 인프라 운영 비용과 관리 복잡성도 함께 증가하면서 실질적인 통제 방안 마련이 중요해지고 있다는 분석이다. 아이티센그룹은 이번 행사에서 계열사인 아이티센씨티에스·아이티센클로잇·씨플랫폼의 핵심 기술을 결합한 통합 AI 아키텍처를 선보인다. 단순 기술 시연이 아닌 실제 기업 환경에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인프라 전략을 소개하는 데 중점을 뒀다. 우선 아이티센클로잇은 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'을 공개한다. 최근 기업 내부에서 무분별하게 활용되는 이른바 '섀도우 AI'와 멀티 에이전트 환경 비용 증가 문제를 해결하기 위한 플랫폼으로, 거버넌스 대시보드를 통해 AI 자원 사용량을 통합 관리하고 데이터 유출 위험을 줄이는 기능을 제공한다. 씨플랫폼은 오픈소스 기반 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 'EDB 포스트그레스 AI'를 소개한다. 실시간 트랜잭션 처리와 AI 분석 기능을 단일 엔진에서 수행할 수 있도록 지원해 특정 벤더 종속성을 낮추고 데이터 주권을 확보할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 아이티센씨티에스는 AI 인프라 오케스트레이션 역량을 앞세운다. 온프레미스와 멀티 클라우드, 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원을 통합 운영하는 환경을 구축해 AI 서비스 운영 복잡성을 줄이고 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 인프라 전략을 제시할 계획이다. 특히 생성형 AI 서비스가 확산되면서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 쿠버네티스 기반 분산 환경 운영이 복잡해지고 있는 만큼 데이터 병목과 장애 발생 시 서비스 연속성을 확보하는 방안도 주요 전시 내용으로 다뤄질 예정이다. 아이티센그룹은 이번 전시에서 실제 기업 환경에서 발생할 수 있는 예외 상황과 시스템 과부하, 장애 복구 시나리오 등을 시연하며 AI 인프라 운영 역량을 선보일 계획이다. 이를 통해 기업들이 보다 안정적이고 효율적으로 AI를 도입할 수 있는 실행 전략을 제시한다는 방침이다. 아이티센그룹 관계자는 "현재 AI 시장은 기업이 검증된 인프라 통제권과 재무적 지속 가능성을 확보해야 하는 엔지니어링 중심 시대로 접어들었다"며 "이번 행사는 아이티센그룹 각 계열사 기술 역량이 어떻게 기업 기술 부채를 해결하면서 가장 안전하고 효율적인 AI 실행 경로를 제공하는지 확인하는 자리가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.05 10:25한정호 기자

핸디소프트, '폴라리스AI핸디'로 새 출발…문서·피지컬 AI 품는다

핸디소프트가 사명을 '폴라리스AI핸디'로 변경하고 인공지능(AI) 업무 플랫폼 기업 전환에 박차를 가한다. 그룹웨어 사업을 기반으로 공공 AI 전환(AX) 시장과 기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장을 동시에 공략하며 폴라리스그룹 AI 생태계 핵심 축으로 자리매김한다는 목표다. 핸디소프트는 다음 달 15일 임시주주총회를 열고 사명을 '폴라리스AI핸디'로 변경하는 안건을 상정한다고 5일 밝혔다. 이와 함께 AI 소프트웨어(SW)와 피지컬 AI, 지능형 협업 플랫폼 등 미래 성장사업 관련 사업목적도 추가해 그룹 차원의 AI 융합 전략 추진 기반을 강화할 계획이다. 이번 사명 변경은 단순한 브랜드 교체를 넘어 폴라리스그룹 편입 이후 본격화된 AI 사업 전략을 전면에 내세우기 위한 결정으로 풀이된다. 기존 그룹웨어 전문기업 이미지를 넘어 AI 기반 업무 플랫폼 기업으로 정체성을 재정립하겠다는 의미를 담고 있다. 1991년 설립된 핸디소프트는 공공기관과 대기업을 중심으로 그룹웨어 사업을 전개해온 기업이다. 회사는 그동안 폴라리스그룹 계열사로 편입된 이후에도 기존 사명을 유지하면서 그룹 차원 AI 전략과 브랜드 시너지가 충분히 드러나지 못했다는 평가가 있었다고 설명했다. 회사는 그룹웨어를 AI 시대 핵심 플랫폼으로 보고 있다. 결재·문서·일정·메일·협업 등 기업 업무 데이터와 프로세스가 집약된 그룹웨어에 AI를 접목해 업무 흐름을 자동화하고 조직 데이터를 이해하는 지능형 플랫폼으로 발전시킨다는 구상이다. 향후 피지컬 AI와 연계해 현장 데이터와 업무 시스템을 연결하는 차세대 운영 플랫폼으로 확장한다는 계획도 제시했다. 폴라리스AI핸디는 향후 폴라리스오피스의 문서 AI 기술과 핸디소프트 그룹웨어 인프라를 결합해 공공과 민간을 아우르는 AI 업무 환경 구축에 나설 예정이다. 여기에 폴라리스AI가 추진하는 피지컬 AI와 비전 AI, 엣지 AI 사업과의 연계도 강화해 로봇과 센서, 보안 인프라까지 연결되는 확장형 AI 플랫폼으로 진화한다는 전략이다. 실제 사업 성과도 가시화되고 있다. 회사는 최근 한국보훈복지의료공단 'AI 기반 차세대 그룹웨어 시스템 구축 사업'을 수주했다. 이번 사업에는 지능형 협업 플랫폼 '핸디 인텔리전스(HIE)'와 자체 AI 엔진이 적용되며 공공기관 보안 요건을 충족하는 프라이빗 AI 업무 환경과 AI 기반 e-감사 시스템 구축이 추진된다. 기업간거래(B2B) 시장 확대에도 속도를 내고 있다. 지난 3월 비즈니스 협업 플랫폼 '원티드스페이스'를 인수하며 SaaS 사업 영역을 확장했다. 기존 공공·대기업 중심 고객 기반에 더해 클라우드 기반 업무 환경을 도입하려는 중소·중견기업 시장까지 공략 범위를 넓힌다는 계획이다. 회사는 앞으로 폴라리스그룹 계열사들과 기술·사업 협력을 강화해 문서 AI와 그룹웨어, 클라우드, 보안, 피지컬 AI를 아우르는 통합 AI 업무 생태계를 구축할 방침이다. 이를 통해 공공과 민간 고객의 업무 프로세스를 연결하는 핵심 플랫폼 역할을 수행하며 그룹 AI 사업 확대를 이끄는 주축으로 성장하겠다는 목표다. 핸디소프트 관계자는 "그룹웨어는 기업·기관 업무 데이터와 프로세스가 모이는 핵심 플랫폼이며 AI와 결합할 때 가장 큰 확장성을 발휘할 수 있는 영역"이라며 "이번 사명 변경 안건 상정과 사업목적 확대는 폴라리스그룹의 AI 기술력과 우리 35년 업무 플랫폼 역량을 하나로 연결하는 출발점"이라고 강조했다. 이어 "다음 달 주주총회를 거쳐 폴라리스AI핸디로 새롭게 출발하게 되면 기존 그룹웨어 시장 강점을 기반으로 공공과 민간을 아우르는 AI 업무 환경을 제공하고 나아가 피지컬 AI와 현장 데이터까지 연결되는 확장형 업무 플랫폼으로 진화해 나갈 것"이라며 "폴라리스그룹과 사업적 시너지를 본격화해 AI 대전환 시대에 기업·기관의 일하는 방식을 혁신하는 핵심 테크 기업으로 도약하겠다"고 덧붙였다.

2026.06.05 10:12한정호 기자

어도비, '젠스튜디오' 업데이트…AI로 콘텐츠 제작 환경 개선

어도비가 인공지능(AI) 에이전트로 기업 콘텐츠 제작·운영 환경을 한층 업그레이드했다. 어도비는 '어도비 젠스튜디오' 주요 업데이트를 5일 발표했다. 이번 업데이트는 기업 맥락, 브랜드 인텔리전스, AI 에이전트를 연결해 기획, 제작, 활성화, 전달, 보고, 인사이트 워크플로 전반을 지원하는 에이전틱 콘텐츠 공급망을 제공하는 것이 핵심이다. 젠튜디오는 기업 마케팅·크리에이티브 팀이 콘텐츠를 기획, 제작, 관리, 배포, 성과 측정까지 한 흐름으로 운영하도록 돕는 AI 기반 콘텐츠 공급망 플랫폼이다. 콘텐츠 업무 전 단계에 특화 AI를 통합해 브랜드 거버넌스와 콘텐츠 확장성 향상을 돕는다. 이번 발표 핵심은 어도비 브랜드 인텔리전스다. 이 기능은 AI 에이전트가 활용할 수 있는 맥락 기반 브랜드 인텔리전스를 제공한다. 브랜드 가이드라인에 맞는 일관된 콘텐츠 제작을 지원하는 기능이다. 브랜드 인텔리전스는 정적인 브랜드 가이드라인을 넘어 검토 주기 피드백, 주석, 거부 및 승인 같은 정성적 입력 정보를 지속적으로 학습한다. 이를 통해 AI 에이전트가 브랜드에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 콘텐츠 제작 작업을 주도할 수 있도록 돕는다. 어도비는 이번 업데이트로 젠스튜디오가 기업 콘텐츠 공급망 전반을 연결하는 기반이 된다고 설명했다. 젠스튜디오는 메타데이터, 콘텐츠 스토리지, 검토·승인 워크플로를 포함한 기업 맥락을 통합해 팀이 기업 규모에 맞는 에이전틱 워크플로를 추진할 수 있게 돕는다. 어도비 솔루션은 현재 2만 개 넘는 글로벌 브랜드에서 활용되고 있다. 해당 기업은 마케팅, 크리에이티브, AI를 결합해 고객 경험을 만들고 있다. 젠스튜디오는 다양한 채널 전반에서 브랜드 가이드라인에 맞는 콘텐츠 제작 수요에 대응하는 역할을 맡는다. 어도비는 컴캐스트의 와이파이 제공 소비자 브랜드인 엑스피니티와도 협력하고 있다. 두 기업은 브랜드 인텔리전스를 활용해 브랜드 가이드라인에 맞는 크리에이티브 캠페인 제작을 가속하고, 맞춤형 마케팅 메시지를 효율적으로 확장하는 방안을 추진하고 있다. 팀 간 협업을 지원하는 AI 에이전트 기능도 추가됐다. 어도비 워크프론트에서 사용할 수 있는 워크플로 최적화 에이전트는 기획, 실행, 검토, 승인 과정에서 지능형 작업을 자동화해 프로젝트 구조화와 검토 가속화를 지원한다. 기업은 워크프론트 프로젝트 계획 안에 AI 에이전트를 작업을 할당할 수 있는 리소스로 추가할 수 있다. 이 에이전트는 권한을 가진 협업자로서 정해진 지침과 맥락에 따라 작업을 배정받거나 문제를 해결하고 검토를 수행할 수 있다. 캠페인 브리프 제작 기능도 강화된다. 어도비는 마케터가 맥락 기반 입력 정보와 성과 데이터를 종합해 캠페인 방향성을 도출할 수 있는 전용 캔버스 인터페이스를 제공할 예정이다. 크리에이티브 제작 자동화 기능도 확대된다. 어도비는 기업용 '어도비 파이어플라이 크리에이티브 프로덕션 워크플로 빌더'로 재사용 가능한 엔드투엔드 제작 워크플로를 구성하고 생성형 작업과 일괄 제작을 연결할 수 있도록 지원한다. 어도비는 엔비디아와 협력을 통해 3D 디지털 트윈 워크플로를 고도화하고 있다. 이를 통해 다양한 배경, 장면, 캠페인 환경에 맞는 고품질 제품 콘텐츠 제작에 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 한다. 콘텐츠 마케팅용 젠스튜디오도 새롭게 제공된다. 이 모듈은 장문 문서와 영상을 맞춤형 캠페인으로 전환하고 고객 사례와 웹 기사 제작을 지원한다. 생성된 리드, 팔로워 증가, 도달 범위 관련 권장 사항 등 성과 인사이트도 제공한다. 오픈AI와의 파트너십도 포함됐다. 어도비는 퍼포먼스 마케팅용 젠스튜디오에서 챗GPT 광고 지원을 발표했다. 이를 통해 브랜드가 광고를 직접 구성하고 실행할 수 있도록 한다. 바룬 파머 어도비 젠스튜디오 및 파이어플라이 엔터프라이즈 총괄은 "마케팅 캠페인과 고객 경험을 제공하는 엔드투엔드 프로세스는 오랫동안 비효율적인 프로세스와 단절된 워크플로로 인해 제약을 받아왔다"며 "우리는 브랜드 인텔리전스, 에이전틱 자동화, AI 기반 워크플로를 통합해 콘텐츠 공급망을 최적화할 수 있는 툴을 기업에 제공하며, 팀이 콘텐츠 경험을 대규모로 생성, 관리 및 최적화할 수 있는 단일 솔루션을 갖추도록 지원한다"고 말했다.

2026.06.05 09:18김미정 기자

아웃시스템즈-AWS, AI 협력 확대…베드록·키로·트랜스폼 통합

아웃시스템즈가 아마존웹서비스(AWS) 손잡고 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 기능을 강화했다. 아웃시스템즈는 AWS와의 파트너십을 확대하고 기업의 AI 도입을 지원하는 신규 기능을 공개했다고 5일 밝혔다. 이번 협력은 AI 모델 파편화와 레거시 시스템에 따른 기술 부채, AI 네이티브 개발 거버넌스 등 기업이 AI 도입 과정에서 겪는 문제 해결에 초점 맞췄다. 이번 발표 핵심은 아웃시스템즈 플랫폼과 AWS 클라우드 인프라·AI 서비스 결합이다. 기업은 이를 통해 에이전틱 시스템을 보다 효과적으로 구축하고 운영할 수 있다. 아웃시스템즈는 AWS 트랜스폼 기반 레거시 시스템 현대화 기능을 공개했다. 이 기능은 AI 기반 자동화 기술을 활용해 코볼과 로터스 노츠 등 기존 레거시 플랫폼을 아웃시스템즈 기반 에이전틱 시스템으로 전환하도록 지원한다. AWS 에이전틱 개발 환경인 '키로' 네이티브 통합도 지원한다. AWS 키로는 개발자가 에이전틱 AI 기반 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하는 AWS의 에이전틱 개발 환경이다. 개발자는 기존 개발 환경을 유지하면서 신뢰성과 보안성, 거버넌스를 고려한 시스템을 구축할 수 있다. 아웃시스템즈 플랫폼은 애플리케이션 개발부터 운영까지 전체 개발 라이프사이클을 통합적으로 관리하는 역할도 맡는다. 기업은 개발 환경을 크게 바꾸지 않고도 에이전틱 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있다. 이날 아마존 베드록 기반 에이전틱 엔터프라이즈 오케스트레이션과 에이전틱 솔루션도 공개됐다. 이번 통합은 다양한 AI 모델을 활용하는 과정에서 발생하는 관리 복잡성을 줄이고 아웃시스템즈에서 운영되는 에이전트에 고도화된 AI 모델 운영 기능을 제공한다. 기업은 아웃시스템즈의 엔터프라이즈 데이터와 비즈니스 컨텍스트를 아마존 베드록 모델 관리 기능과 결합할 수 있다. 이를 통해 비용 효율성과 성능을 고려한 AI 운영 환경을 구축할 수 있다. AWS 트랜스폼 기반 레거시 시스템 현대화 기능은 일부 고객을 대상으로 프리뷰 제공 중이다. AWS 트랜스폼 통합 기능은 3분기 중 확대될 예정이다. AWS 키로와 네이티브 통합은 일부 고객에게 프라이빗 프리뷰 형태로 제공된다. 아마존 베드록 기반 에이전틱 오케스트레이션 기능은 기존 고객을 대상으로 정식 출시됐다. 대출 업무 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 뱅킹 솔루션은 3분기 초 출시될 예정이다. 우드슨 마틴 아웃시스템즈 최고경영자(CEO)는 "에이전틱 시스템 전환은 기업 IT 아키텍처의 근본적인 변화를 의미한다"며 "AWS 협력을 통해 기업이 기존 레거시 환경에서 벗어나 에이전틱 시스템 기반 환경으로 전환할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.06.05 09:04김미정 기자

앤트로픽 "모델 개발 속도 늦춰야"…'스스로 진화하는 AI 위험' 경고

앤트로픽이 인공지능(AI) 개발 속도를 늦출 수 있는 글로벌 논의 필요성을 제기했다. 4일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 앤트로픽은 블로그 게시글을 통해 주요 AI 연구소들이 개발 속도 조절 방안을 검토해야 한다고 주장했다. 앤트로픽은 "AI 시스템이 인간 개입 없이 스스로 개선할 수 있는 단계에 가까워질 수 있다"며 "전 세계 AI 개발 속도를 늦추는 것이 바람직할 것"이라고 내다봤다. 해당 게시글에는 모델 발전이 '재귀적 자기 개선'으로 향하고 있다고 봤다. 재귀적 자기 개선은 AI 시스템이 인간 개입 없이 스스로 업그레이드하는 현상을 뜻한다. 앤트로픽은 이 현상이 아직 일어나지 않았지만, 향후 발생할 것으로 봤다. 또 다수 기관이 이에 대비하기 전에 예상보다 빨리 올 수 있다고 관측했다. 개발 속도를 늦추기 위한 글로벌 합의와 이를 검증할 수 있는 체계 필요성도 거론했다. 또 경쟁사들이 합의를 실제로 지키는지 확인할 장치가 필요하다고 주장했다. 그동안 앤트로픽 경영진은 강력한 AI 시스템이 미래에 위험한 영향을 초래할 수 있다고 경고해 왔다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 AI가 불평등을 악화하고 초급 사무직 일자리 절반을 없앨 수 있다고 언급한 바 있다. 반면 얀 르쿤 전 메타 최고 AI 과학자처럼 거대언어모델(LLM) 기반 시스템이 인간 지능에 도달하지 못하다 보는 견해도 있다. 잭 클라크 앤트로픽 공동창업자 겸 공익 부문 책임자는 재귀적 자기 개선이 세계를 바꿀 수 있는 분기점이라고 봤다. 그는 "사회 구조가 기술 발전 속도를 따라잡을 수 있도록 프런티어 AI 개발을 늦추거나 일시적으로 중단할 수 있는 선택지를 세계가 갖는 것이 바람직하다고 믿는다"며 "AI 기업 밖 사람들도 이에 참여해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.05 08:57김미정 기자

금융권도 AI 인프라 확보전…美 제인스트리트, 데이터센터 구축 추진

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 확보 경쟁이 금융권까지 번지고 있다. 빅테크를 넘어 미국 대형 트레이딩 업체들까지 자체 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 확보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 5일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 미국 트레이딩 업체 제인스트리트그룹은 컴퓨팅 수요 증가에 대응하기 위해 자체 데이터센터를 건설·운영하는 방안을 추진 중이다. 현재 기술·암호화폐·금융 업계 기업들과 신규 시설 구축을 위한 협의를 진행 중으로, 데이터센터 규모와 입지는 아직 확정되지 않았다. 제인스트리트는 투자자 주문을 중개하는 동시에 자체 자금으로 거래를 수행하는 글로벌 대표 트레이딩 업체다. 초단타 매매와 시장조성 사업을 기반으로 성장했으며 최근에는 AI 활용 확대와 연산 수요 증가에 맞춰 인프라 투자에 속도를 내고 있다. 이 회사가 데이터센터 건설을 검토하는 배경에는 AI 연산 자원 부족 문제가 있다. 제인스트리트는 신규 시설을 내부 AI 모델 학습에 활용할 계획이다. 자산 가격 예측과 리스크 분석, 거래 전략 개발 등에 AI를 적용하기 위해 대규모 컴퓨팅 자원을 확보한다는 목표다. AI 데이터센터 투자는 빅테크 중심에서 다양한 산업군으로 확산되고 있다. 그동안 데이터센터 수요는 아마존·구글·마이크로소프트(MS) 등 소수 클라우드 사업자가 주도했지만 최근에는 AI 스타트업과 네오클라우드, 암호화폐 채굴업체에 이어 금융 트레이딩 업체들까지 직접 인프라 구축에 나서고 있다. 제인스트리트는 현재 미국 댈러스 데이터센터와 네오클라우드 업체 코어위브 등의 인프라를 활용 중이다. 하지만 AI 활용 확대에 따라 추가적인 자체 설비 확보가 필요하다고 판단한 것으로 알려졌다. 업계에 따르면 회사는 약 100~200메가와트(MW) 규모 추가 전력 용량 확보를 검토 중이다. 이는 엔비디아 최신 GPU 수만 장을 수용할 수 있는 대형 AI 데이터센터 규모로 평가된다. 제인스트리트는 현재 이미 수만 개 GPU를 운영하고 있으며 컴퓨팅 역량을 장기적으로 10배 확대해 향후 수십만 개 수준까지 늘린다는 계획이다. 이같은 공격적인 투자가 가능한 배경에는 막대한 수익성이 있다. 제인스트리트는 지난해 396억 달러의 거래 수익을 기록하며 사상 최대 실적을 거뒀다. 올해 1분기 거래 수익도 161억 달러로 전년 동기 대비 두 배 이상 증가했다. 론 민스키 제인스트리트 공동 최고기술책임자(CTO)는 "새롭게 시도하려는 혁신·실험·아이디어는 우리가 보유한 컴퓨팅 자원 규모에 의해 결정된다"며 "원하는 만큼의 컴퓨팅 자원을 한 곳에서 확보할 수 없어 데이터센터를 여러 지역에 구축할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.05 08:54한정호 기자

MS, AI 에이전트 검증·통제 기준 제시…"정책 위반 차단"

마이크로소프트가 인공지능(AI) 에이전트 행동 평가와 실행 통제를 표준화하는 기술 체계를 공개했다. 이로써 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하는 과정에서 무엇을 해도 되고 무엇을 해선 안 되는지를 더 명확히 평가하고 집행할 수 있는 기반을 마련했다. 마이크로소프트는 자연어 행동 요구사항을 실행 가능한 평가로 바꾸는 오픈소스 프레임워크인 'AI 에이전트 작동 검증 프레임워크(ASSERT)'와 AI 에이전트 런타임 거버넌스를 위한 개방형 표준인 'AI 에이전트 런타임 거버넌스 표준(ACS)'을 소개했다. 두 기술은 AI 에이전트가 모델 응답을 넘어 도구 호출과 워크플로 실행까지 수행하는 환경을 겨냥했다. AI 에이전트 작동 검증 프레임워크는 제품 요구사항이나 정책 문서에 적힌 AI 행동 기준을 테스트 시나리오와 데이터세트, 지표, 스코어카드로 전환하는 프레임워크다. 기업이 문서로 정리한 'AI가 이렇게 행동해야 한다'는 기대를 실제 모델과 애플리케이션, 에이전트에 적용 가능한 평가 체계로 바꾸는 것이 핵심이다. 마이크로소프트는 기존 평가 방식만으로는 애플리케이션별 행동 경계를 충분히 검증하기 어렵다고 봤다. 유용성, 관련성, 근거성, 유해성 같은 일반 지표는 참고 신호가 될 수 있지만 환불 기준, 사기 의심 대응, 승인 경계 준수 같은 제품별 요구사항을 직접 평가하긴 어렵다는 설명이다. AI 에이전트 작동 검증 프레임워크는 행동 사양을 개념 사양으로 정리한 뒤 허용 가능한 행동과 허용 불가능한 행동의 분류체계로 바꾼다. 이후 계층화된 테스트 사례를 만들고 대상 시스템에 실행해 도구 사용, 검색 맥락, 라우팅, 중간 조치까지 기록한다. 이 추적 기록은 AI 에이전트 평가에서 중요한 역할을 한다. 최종 답변만 보는 것이 아니라 어떤 도구를 호출했는지, 어떤 중간 판단을 거쳤는지, 어느 행동이 실패를 일으켰는지 확인할 수 있기 때문이다. 마이크로소프트는 내부 검증에서 해당 프레임워크가 기존 사내 기준선보다 의도한 행동 공간을 약 1.2배 더 많이 포괄하고 점검할 만한 사례를 약 1.5배 더 많이 드러냈다고 설명했다. 강한 시스템과 약한 시스템 사이의 차이도 4배 이상 더 뚜렷하게 구분했다고 밝혔다. 'AI 에이전트 런타임 거버넌스 표준은 AI 에이전트가 실행되는 과정에서 정책을 어디서 어떻게 적용할지 정의하는 런타임 거버넌스 표준이다. 특정 에이전트 프레임워크나 런타임, 정책 엔진에 종속되지 않고 에이전트 생명주기 전반에 통제 지점을 두는 방식이다. 마이크로소프트는 기존 보안 모델이 에이전트 환경을 충분히 반영하지 못한다고 지적했다. 같은 자격 증명이라도 회의 요약을 슬랙에 올릴 때는 안전할 수 있지만 기밀 문서를 읽은 뒤 외부 사용자가 있는 대화방에 게시할 때는 위험해질 수 있다는 것이다. AI 에이전트 런타임 거버넌스 표준은 에이전트 시작, 사용자 입력, 모델 호출 전후, 도구 호출 전후, 최종 출력, 에이전트 종료 등 여덟 개 개입 지점을 정의한다. 각 지점에서 정책은 현재 맥락을 평가하고 허용, 경고, 거부, 상위 단계 이관 같은 판정을 내릴 수 있다. 이 구조는 프롬프트에만 의존하는 방식과 다르다. 시스템 프롬프트는 유용하지만 사용자 입력과 도구 결과, 공격자가 조작한 텍스트와 같은 흐름 안에 놓이기 때문에 강제력이 약하다. 애플리케이션 코드에 직접 박은 규칙도 한계가 있다. 감사와 재사용이 어렵고 팀이 프레임워크를 바꾸면 같은 정책을 다시 구현해야 한다. ACS는 정책 입력 형식과 증거 수집, 판정 정규화, 집행 방식을 표준화해 이 문제를 줄이려 한다. 최근 AI 에이전트가 검색과 도구 호출, 업무 실행까지 맡게 되면서 기업 관리 기준도 달라지고 있다. 단순히 모델 성능을 비교하는 단계를 넘어 행동 기준을 정의하고 평가하며 실제 실행 과정에서 통제하는 체계가 필요해졌다는 의미다. 마이크로소프트 관계자는 "AI 에이전트가 단순히 답변을 생성하는 단계를 넘어 데이터를 검색하고 도구를 호출하며 업무를 실행하는 단계로 진화했다"며 "이제 중요한 질문은 '무엇을 할 수 있는가'가 아니라 '무엇까지 허용할 것인가'로 변했다"고 설명했다.

2026.06.05 08:00김미정 기자

유아이패스, 기업 자동화에 '코딩 에이전트' 통합

유아이패스가 코딩 에이전트를 기업 자동화 환경에 통합하기 위한 플랫폼 기능을 내놨다. 유아이패스는 '유아이패스 포 코딩 에이전트'를 4일 발표했다. 이 기능은 '클로드 코드' '코덱스' 등 여러 코딩 에이전트를 유아이패스 플랫폼 오케스트레이션과 결합해 기업 자동화를 돕는다. 유아이패스는 코딩 에이전트가 확산하고 있지만 기업 개발 워크플로와 보안 정책, 코드 리뷰, 배포 파이프라인과 분리돼 운영되는 문제가 있다고 지적했다. 에이전트가 생성한 결과물이 실제 기업 시스템으로 이어지려면 수동 인계와 사람의 개입이 필요한 경우가 많다는 설명이다. 유아이패스 포 코딩 에이전트는 특정 코딩 에이전트로 표준화를 강요하지 않는 개방형 플랫폼을 지향한다. 기업은 부서별 필요에 따라 클로드 코드, 코덱스 등 현존하는 코딩 에이전트와 향후 등장할 에이전트를 선택해 활용할 수 있다. 이 기능 핵심은 오케스트레이션 레이어다. 유아이패스는 사용 중인 코딩 에이전트 종류나 마지막으로 코드를 수정한 개발자와 관계없이 가시성, 실행, 거버넌스를 일관되게 적용할 수 있다고 밝혔다. 거버넌스 기능도 기본 적용된다. 정책 적용, 감사 추적, 자격증명 저장소, 역할 기반 접근 제어, 런타임 통제는 개발자나 코딩 에이전트가 만든 모든 자동화에 표준으로 반영된다. 이를 통해 기업은 개발 단계부터 프로덕션 배포까지 반복 가능한 운영 절차를 갖출 수 있다. AI 모델이 교체되거나 담당 개발자가 퇴사하거나 규제 기관의 감사가 진행돼도 자동화 시스템을 안정적으로 유지할 수 있다는 설명이다. 유아이패스는 이번 통합이 기존 개발자 생산성도 높일 것으로 봤다. 테스트와 디버깅, 배포 과정이 초기 개발 단계만큼 쉽게 수행돼 개발 리소스를 오래 기다리지 않고도 비즈니스 사용자가 자동화를 직접 만들고 다듬을 수 있다는 것이다. 자동화 구축 경험이 없는 비즈니스 애널리스트와 프로세스 담당자, 도메인 전문가도 코딩 에이전트와 대화만으로 자동화 개발에 참여할 수 있다. 코딩 에이전트가 기술적 복잡성을 처리하고 유아이패스는 해당 자동화가 기업 환경에서 바로 활용될 수 있도록 지원하는 구조다. 유아이패스 포 코딩 에이전트는 현재 기업 고객 대상으로 제공된다. 초기 지원 대상은 클로드 코드와 코덱스다. 추가 코딩 에이전트 통합 지원은 2026년 중 확대될 예정이다. 다니엘 디네스 유아이패스 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 "코딩 에이전트 등장은 우리 플랫폼에서 무언가를 만들어내는 개발자 정의가 근본적으로 바뀌고 있음을 의미한다"며 "우리는 AI가 생성한 자동화에도 기업이 요구하는 거버넌스, 안정성, 규모를 동등하게 적용하는 플랫폼을 시장에 처음으로 선보이게 됐다"고 말했다.

2026.06.04 22:06김미정 기자

"아태 금융기관, 4년 연속 애플리케이션 공격 최대 표적"

아시아태평양 지역 금융기관을 겨냥한 사이버 공격이 집중 발생하고 있다는 분석 결과가 나왔다. 4일 아카마이가 공개한 최신 인터넷 현황 보고서 'AI 기반 봇넷과 API 가시성 격차: 금융 서비스 업계 공격 트렌드'에 따르면 2025년 전 세계 금융 서비스 업계를 대상으로 한 레이어7 디도스 공격의 52%가 아태 지역에 집중된 것으로 나타났다. 아태 지역은 4년 연속 애플리케이션 레이어 공격을 가장 많이 받은 지역으로 집계됐다. 온라인 뱅킹 포털과 결제 API, 고객 접점 애플리케이션을 겨냥한 공격이 늘면서 금융기관 보안 대응 속도도 시험대에 올랐다. 레이어7 디도스 공격은 정상 트래픽처럼 보이는 요청을 대량으로 유입해 서비스를 마비시키는 방식이다. 기존 네트워크 플러딩 공격보다 탐지와 차단이 까다로운 것이 특징이다. 아태 지역에서는 은행업과 핀테크 부문이 레이어7 디도스 공격 44%와 38%를 각각 차지했다. 하위 레이어 네트워크 공격에서는 은행업이 92%를 기록해 피해가 특정 업종에 집중된 것으로 나타났다. 공격 환경이 복잡해진 점도 문제로 지목됐다. 국가 주도 실시간 결제 시스템과 모바일 뱅킹 플랫폼 핀테크 생태계가 확산되면서 금융기관이 보호해야 할 엔드포인트가 빠르게 늘고 있다. 서비스 출시 주기도 보안 부담을 키우고 있다. 치열한 경쟁과 AI 기반 코딩 도구 확산으로 신규 서비스가 더 빨리 운영 환경에 반영되면서 보안 통제가 개발 속도를 따라가지 못하는 상황이 발생하고 있다. API 가시성 부족도 핵심 위험 요인으로 꼽혔다. 아시아태평양 금융권 IT 및 보안 리더 77%는 전체 API 현황을 파악하고 있다고 답했지만 민감 데이터를 반환하는 API를 정확히 알고 있다는 응답은 27%에 그쳤다. 전 세계 금융 서비스 기업의 96%는 지난 12개월 동안 최소 1건 이상의 API 보안 사고를 경험했다고 답했다. 이는 전 산업 중 가장 높은 수치다. 아카마이는 고도화된 봇 활동도 빠르게 늘고 있다고 분석했다. 2025년 말 고도화된 봇 활동은 147% 증가했으며 AI 기반 봇넷이 브라우저 행위를 정교하게 모방해 기존 보안 체계를 우회하는 사례도 늘고 있다. 이번 보고서는 금융기관이 보안을 규제 준수 차원을 넘어 운영 회복탄력성의 핵심 요소로 재정립해야 한다고 제언했다. 이를 위해 애플리케이션 계층 디도스와 네트워크 공격 API 악용에 대한 방어력 강화가 필요하다고 봤다. 민감 데이터 노출과 비정상 행위를 식별할 수 있는 API 보안 솔루션도 주요 대응책으로 제시됐다. 머신 속도로 대응할 수 있는 AI 기반 방어 체계 도입 역시 강조됐다. 핵심 애플리케이션을 분리하고 격리하는 마이크로세그멘테이션도 대응 방안으로 언급됐다. 아카마이에 따르면 마이크로세그멘테이션을 도입한 기업은 보안 침해 사고 대응 속도가 33% 더 빨랐다. 아카마이는 "아태지역 금융기관의 사이버 보안 과제가 단순한 공격 차단을 넘어 서비스 연속성과 고객 신뢰를 지키는 운영 전략으로 확대되고 있음을 보여준다"고 밝혔다.

2026.06.04 18:45김미정 기자

[기고] 본격적인 AI 시대, 데이터는 저장 자산이 아닌 운영 자산이다

인공지능(AI)은 불과 몇 년 사이 실험적인 기술에서 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다. 개인은 AI를 활용해 정보를 찾고 문서를 작성하며 일정을 관리한다. 기업 역시 AI를 업무에 적극 도입하고 있다. 그러나 현실은 기대만큼 단순하지 않다. 많은 기업이 여전히 시범 사업 단계에 머물러 있으며, 일부 프로젝트는 운영 환경에서 기대한 성과를 내지 못한 채 중단되기도 한다. 이러한 한계는 AI 모델 자체보다 데이터 환경에서 비롯되는 경우가 많다. AI는 방대한 공개 정보를 학습해 뛰어난 성능을 보여주지만 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 기업 내부의 데이터를 정확하고 안정적으로 활용할 수 있어야 한다. 문제는 대부분의 기업 데이터가 여러 시스템과 클라우드 환경에 흩어져 있고 형식도 제 각각이라는 점이다. 이처럼 분산된 데이터를 연결하고 가공하는 과정이 복잡해질 수록 운영 부담은 커지고 성능은 떨어질 수 있다. 무엇보다 AI가 참고하는 정보의 정확성과 최신성을 유지하기 어려워지면서 결과에 대한 신뢰도 역시 낮아질 수 있다. 최근 AI가 에이전틱(Agentic) AI로 진화하고 있다는 점은 이러한 문제를 더욱 중요하게 만들고 있다. 기존 AI가 질문에 답하거나 정보를 요약하는 역할에 머물렀다면 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 거쳐 업무를 수행한다. 다시 말해 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 실제 업무 프로세스 안으로 들어오기 시작한 것이다. 이 변화는 기업 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 앞으로 AI는 단순 검색이나 문서 작성 지원을 넘어 운영 및 고객 서비스, 분석, 의사결정 과정에 직접 참여하게 될 가능성이 높다. 이 과정에서 AI가 활용하는 데이터가 최신 상태가 아니거나 접근 권한이 제대로 관리되지 않는다면 잘못된 판단이나 보안 문제로 이어질 수 있다. 결국 AI 경쟁력은 어떤 모델을 도입했는가 보다 기업 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고, 필요한 순간에 활용 가능한 상태로 관리되고 있는가에 의해 결정될 가능성이 높다. 이 때문에 최근 기업들의 관심도 AI 모델 경쟁에서 데이터 운영 체계와 관리 구조로 이동하고 있다. AI 시대의 데이터는 단순히 저장해 두는 자산이 아니라 실시간으로 활용되는 운영 자산이기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 다양한 데이터를 빠르게 연결하면서도 보안과 통제 체계를 유지할 수 있는 환경이 점점 더 중요해지고 있다. 최근에는 AI 기능을 기존 시스템 외부에 별도로 추가하는 방식보다 데이터 플랫폼 자체에 AI 기능을 통합하려는 접근이 주목받고 있다. 필자가 몸담고 있는 오라클 역시 데이터베이스 플랫폼 안에 AI 기능을 직접 통합하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 이를 통해 기업은 여러 종류의 데이터를 하나의 환경에서 관리하고 활용할 수 있으며, AI가 실제 업무 데이터를 기반으로 보다 신속하고 안정적으로 작동할 수 있도록 지원한다. 보안 역시 같은 맥락에서 새롭게 접근할 필요가 있다. 과거에는 애플리케이션 단위의 접근 통제가 중심이었다면, AI 환경에서는 데이터 자체에 대한 권한과 정책 관리가 더욱 중요해지고 있다. AI는 사람보다 훨씬 많은 요청을 자동으로 생성하고 처리하기 때문이다. 기업이 AI 활용 범위를 넓힐수록 데이터 통제 체계 역시 한층 정교해져야 한다. 또 다른 과제는 확장성이다. 앞으로 기업 내부에는 수많은 AI 에이전트가 직원들과 함께 데이터를 조회하고 업무를 수행하게 될 가능성이 높다. 이는 단순히 새로운 기술이 추가되는 수준이 아니라 데이터 인프라의 역할 자체가 변화한다는 의미다. 실시간 데이터 활용 수요가 급격히 늘어나는 만큼 AI 전략은 곧 데이터 전략이 되고 있다. 한편 기업은 특정 클라우드나 플랫폼에 종속되지 않는 유연성도 중요하게 여기기 시작했다. AI 기술이 빠르게 발전하는 상황에서 특정 모델이나 환경에 지나치게 의존하면 장기적으로 부담이 될 수 있기 때문이다. 데이터를 어디에서 운영하고 어떤 AI를 활용할지 자유롭게 선택할 수 있는 개방성과 유연성이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 결국 앞으로의 AI 경쟁은 누가 더 많은 AI를 도입했는지가 아니라, 누가 더 안정적으로 AI를 운영 환경에 정착시키는가에 달려 있다. 이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 단순하다. "우리의 데이터는 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 상태인가?" AI는 이미 다음 단계로 이동하고 있다. 이제 기업 역시 AI 모델 도입 자체보다 이를 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 데이터 운영 체계와 전략을 함께 재설계해야 할 시점이다.

2026.06.04 17:28나정옥 컬럼니스트

[현장] IBM 밥 "신입 개발자 온보딩부터 QA까지 30분 만에"

"신입 개발자가 복잡한 기업 내 코드를 이해하고 내부 표준에 맞춰 기능을 개발한 뒤 테스트를 거쳐 풀 리퀘스트(PR)를 올리기까지 보통 얼마나 걸릴까요? 수주일에서 수개월이 걸릴 이 모든 과정을 AI 에이전트 '밥(Bob)'이면 30분 만에 해결할 수 있습니다. 4일 우수연 한국IBM 전문위원는 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 IBM의 AI 개발 에이전트 '밥(Bob)'을 시연했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션으로 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 개발 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이번 시연은 은행 시스템 'IBM 뱅크'를 배경으로 신입 개발자 온보딩, 신규 요구사항 개발, 시프트 레프트 보안 등 세 가지 시나리오로 구성됐다. "분석해줘" 한마디에 코드베이스 문서화…5분 만에 온보딩 첫 번째 시나리오는 신입 개발자가 프로젝트에 처음 투입돼 복잡한 기존 레거시 시스템을 파악하는 과정을 다뤘다. 우 전문위원이 화면 왼편에 은행 시스템 코드를 열어두고 프롬프트창에 "분석해 줘"라고 입력하자 IBM 밥은 전체 코드베이스를 압축 분석한 뒤 결과를 문서 형태로 정리했다. 개발자가 아닌 실무자도 직관적으로 이해할 수 있는 문서를 요청하자, 브라우저에서 볼 수 있는 웹페이지 형태의 시각화 문서를 제공했다. 화면에는 전체 시스템 구성도와 텔러·백오피스 등 역할별 구조, 주요 프로세스 흐름이 다이어그램 형태로 순차적으로 나타났다. 우 전문위원은 "불과 5분도 안 걸리는 시간에 실제 시스템이 어떤 구조인지, 지금 보고 있는 코드가 어떤 코드인지 확인할 수 있다"며 "보통 온보딩에 2~3주, 길게는 두세 달도 걸리지만 이런 기능을 통해 훨씬 빠르게 회사 코드를 이해하고 이후 개발로 이어갈 수 있다"고 설명했다. 가이드 몰라도 자율 개발… 스스로 오류 고치고 배포 신청까지 두 번째 시나리오는 신입 개발자에게 신규 요구사항이 주어진 상황을 가정했다. 요구사항은 잔액 조회와 거래 내역 조회, 계좌 이체 확인 등 프론트엔드 기능 개발이었다. 우 전문위원은 "신입사원이 맡기에는 꽤 복잡한 요구사항이지만 IBM 밥은 스스로 요구사항을 불러와 내용을 정리하고 개발 계획을 세운 뒤 실제 코드 생성까지 수행할 수 있다"고 설명했다. IBM은 오픈소스 디자인 시스템인 '카본(Carbon)'을 모델컨텍스트(MCP) 방식으로 적용해 개발자가 가이드라인을 일일이 공부하지 않아도 '밥'이 기업 표준 규격에 딱 맞는 화면 코드를 알아서 작성할 수 있는 환경을 제공한다. 실제로 '밥'은 구현 계획을 먼저 제시했고 승인이 이뤄지자 화면 왼편에 계좌 상세 조회 컴포넌트와 스타일 파일, 리드미(README) 문서까지 자동으로 생성해 나갔다. 시연 중 가장 눈에 띈 장면은 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 검증하는 자동 테스트(QA) 과정이었다. IBM 밥이 직접 브라우저를 열고 테스트 계정으로 로그인을 시도하던 중 기획서 상의 가이드 오류로 로그인이 실패했다. 그러자 밥은 시스템을 멈추는 대신 직접 데이터베이스(DB)를 조회해 올바른 자격증명 정보를 찾아내고 테스트를 자율적으로 완수했다. 테스트를 마친 IBM 밥은 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에 사전에 정의된 규칙과 커밋 컨벤션을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 풀 리퀘스트(PR, 배포 신청서)를 자동으로 생성했다. 발행된 PR에는 구현 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 체계적으로 정리됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에서는 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성 및 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸리는데 '밥'은 이 과정을 자동화해 준다"고 소개했다. 개발 중 보안 취약점 탐지…14개 결함 찾아 즉시 수정 마지막 시나리오는 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 테스트하고 보안 결함을 제어하는 프로세스였다. 새로 만든 데이터 파이프라인 코드에 취약점이 포함된 상황을 가정하고 분석을 요청하자 '밥 파인딩' 패널이 열리며 소스 코드 내 결함 목록이 리포팅됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에선 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성, 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸린다"며 "IBM 밥은 이런 업무도 자동화해 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. IBM 밥은 사전에 정의된 규칙을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 PR을 생성하는 모습이 공개됐다. 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에는 메시지 구조와 브랜치 명명 방식, PR 작성 형식이 미리 정의돼 있었고 IBM 밥은 이를 반영했다. 생성된 PR에는 구현한 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 정리됐다. 우 전문위원은 "보안 취약점은 보통 개발이 다 끝나고 배포 직전에 검사하느라 수정하는 데 많은 시간과 비용이 들고, PR 리뷰나 정적 분석 도구에서 뒤늦게 발견되는 경우가 많았다"며 "하지만 밥은 개발 환경 안에서부터 보안 문제를 확인하고 해결할 수 있게 해준다"고 설명했다. 이어 "신입 개발자가 30분 만에 기존 시스템을 분석하고 기업 환경에 맞는 새로운 코드를 만들어낸다는 것은 기존에는 사실상 불가능한 일이었다"며 "IBM 밥은 이런 일을 실현할 수 있게 도와주는 기업용 AI 도구"라고 강조했다.

2026.06.04 17:10남혁우 기자

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