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포시에스, 고배당 정책 추진…"AI·글로벌 사업 확대"

포시에스가 주주 신뢰를 높이고 인공지능(AI) 사업 확장에 속도를 낸다. 포시에스는 기업가치 제고 계획을 공시하고 2025회계연도 배당성향을 40% 수준으로 끌어올리겠다고 26일 밝혔다. 포시에스는 30여 년간 전자문서 소프트웨어(SW) 사업을 이어온 기업으로, 국내 공공·금융기관 등 70% 이상이 선택한 전자문서·전자계약 기업으로 알려졌다. 이번 공시 핵심은 주주환원 강화다. 포시에스는 상장 후 현금배당을 꾸준히 이어왔고 무상증자도 여러 차례 실시했다며 탄탄한 현금흐름을 바탕으로 주주환원 가치를 높이겠다고 밝혔다. 포시에스는 고배당 정책을 뒷받침할 기반으로 무차입 재무구조를 제시했다. 차입금과 금융성 부채가 없고 장부상 부채도 일반 영업 거래에서 발생하는 매입채무가 전부라고 설명했다. 포시에스는 현재 주가가 실제 기업가치를 충분히 반영하지 못하고 있다고 봤다. 최근 5년 평균 주가순자산비율 대비 현 주가 수준이 절반에 그치고 주가수익비율도 5년 평균의 절반에 미치지 못한다는 설명이다. 성장 동력으로는 AI 전자문서 사업을 내세웠다. 포시에스는 미국 특허를 포함해 국내 전자문서 업계 최다 수준 AI 기술 특허를 보유한 회사로 평가받고 있다. 포시에스는 지난주 열린 'EBSC 2026'에서 이폼사인 AI 에이전트 기능을 소개했다. 이날 기업용 AI 에이전트 플랫폼 'AI오즈 이카(AIOZ EKA)'를 처음 공개했다. 사내 데이터와 문서를 자연어로 검색·분석하는 기능을 시연하기도 했다. 회사는 이폼사인과 AI를 앞세워 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 엔터프라이즈 AI 시장을 공략할 계획이다. 중고차 매매 전용 전자계약 플랫폼 '모빌리티365'는 충남을 시작으로 강서·충북 자동차매매조합 등에 진입하고 있으며, 건설 분야 클라우드 플랫폼 '건설인'으로 산업 특화 서비스형 SW 시장도 개척하고 있다. 포시에스는 글로벌 사업도 확대한다. 일본 지사를 중심으로 현지화를 이어가며 디지털 전환 사업을 넓히고 있다. 베트남·대만·세르비아 등 20여 개국 100여 파트너사 네트워크를 기반으로 해외 거점도 확장하고 있다. 포시에스는 ISO 27001을 비롯한 ISO 27017, ISO 27018 등 국제 보안 인증을 보유하고 있다. 정부지정 우수연구개발 혁신제품 선정과 2025년 대한민국 인터넷대상 대통령상, 벤처창업진흥 유공 대통령상 수상도 전자문서 사업 경쟁력으로 제시했다. 박미경 포시에스 대표는 "안정적인 수익성과 견고한 재무구조, 지속적인 현금 창출력을 기반으로 AI·SaaS·글로벌 사업을 적극 추진하겠다"며 "주주환원 정책을 지속적으로 강화해 성장하는 기업이 되겠다"고 밝혔다.

2026.06.26 11:46김미정 기자

어도비, 토파즈랩스 인수…'파이어플라이' 경쟁력 강화

어도비가 인공지능(AI) 기반 이미지·영상 보정 기술을 확보해 제품 경쟁력을 강화한다. 25일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 어도비는 토파즈랩스를 인수한다고 밝혔다. 토파즈랩스는 어도비 크리에이티브 사업 부문에 편입될 예정이다. 인수 거래는 올 하반기 마무리된다. 토파즈랩스는 20년 넘게 영상과 이미지 품질을 높이는 도구를 개발해 온 기업이다. 지난해 제작 기술 부문에서 에미상을 받았으며 최근 AI 모델도 공개한 바 있다. 토파즈랩스 대표 제품은 AI 영상 업스케일링 모델 '아스트라'와 이미지 보정·향상 모델 '원더'다. 토파즈랩스는 일반 소비자용 그래픽처리장치(GPU)에서도 대형 영상 모델을 원활히 실행하는 기술도 개발해 왔다. 어도비는 토파즈랩스 모델을 파이어플라이 AI 앱과 이미지·영상 편집 제품군에 통합할 계획이다. 기존 토파즈 제품은 토파즈 웹사이트를 통해 독립형 서비스로도 계속 제공된다. 현재 어도비는 크리에이티브 클라우드 제품군에서 토파즈 일부 도구를 제공하고 있다. 이번 인수로 실제 촬영 영상과 AI 생성 영상을 결합하려는 전문가에게 디테일 선명화와 노이즈 감소, 아카이브 영상 복원 기능을 더 폭넓게 제공할 방침이다. 테크크런치는 어도비가 AI 중심 편집 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 인수를 추진했다고 봤다. 현재 어도비는 캔바와 다빈치 리졸브를 보유한 블랙매직디자인 등과 이미지·영상 편집 시장에서 경쟁하고 있다. 디파 수브라마니암 어도비 크리에이티브 클라우드 제품 마케팅 부문 부사장은 "토파즈랩스는 크고 복잡한 AI 모델을 기기에서 직접 실행할 수 있도록 최적화하는 데 깊은 전문성을 갖고 있다"며 "우리는 고객에게 더 빠르고 반응성이 높은 경험을 제공하고 크리에이터들이 고급 AI를 더 쉽게 접근하고 더 비용 효율적으로 활용할 수 있게 돕기 위해 인수를 추진한 것"이라고 밝혔다.

2026.06.26 10:40김미정 기자

[AI는 지금] 데이터브릭스가 제시한 AI 시대 '레이크하우스' 역할은

데이터브릭스가 데이터 저장·분석 플랫폼에 머물던 레이크하우스를 인공지능(AI) 에이전트 개발·운영 인프라로 키우고 있다. 기업이 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 실행·통제하기 위한 수단으로 레이크하우스를 활용하기 시작한 셈이다. 16일 IT 업계에 따르면 데이터브릭스는 최근 미국에서 개최한 '데이터+AI 서밋 2026'에서 레이크하우스를 AI 에이전트 공동 운영 기반으로 키우기 위한 전략을 공개했다. 레이크하우스는 기업이 정형·비정형 데이터를 원본 형태 그대로 대규모로 저장하는 데이터 저장소 역할을 한다. 기존 데이터베이스(DB)처럼 미리 구조를 정하지 않아도 로그, 문서, 이미지, 거래 데이터 등을 한곳에 모아 분석과 AI 학습에 활용할 수 있다. 데이터브릭스는 이번에 레이크하우스 역할을 더 확장했다. 데이터 맥락, 실시간성, 보안, 권한, 비용 통제 기능을 한 플랫폼에 묶어 AI 에이전트가 기업 데이터를 읽고 판단하며 업무 흐름을 실행하는 과정을 관리할 수 있게 한 것이다. 가장 큰 변화는 데이터 처리 아키텍처다. 이번 행사에서 발표된 '엘탭(LTAP)'은 레이크 내 단일 데이터 사본에서 온라인분석처리(OLAP)와 온라인거래처리(OLTP)를 통합한 구조다. 기존처럼 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템에 두고 ETL이나 복제 파이프라인으로 연결하는 방식을 줄이는 데 초점 맞췄다. 엘탭은 레이크베이스 기반으로 작동한다. 레이크베이스는 오픈 오브젝트 스토리지 기반 서버리스 포스트그레스(Postgres)다. 레이크하우스와 동일한 스토리지 계층 위에서 작동한다. 데이터브릭스에 따르면 레이크베이스는 현재 수천 곳 고객에게 제공되고 있으며 플랫폼 전반에서 하루 1200만 건 DB 실행을 처리하고 있다. 데이터브릭스는 엘탭으로 운영·분석·스트리밍 데이터를 단일 거버넌스 모델과 단일 진실 공급원 아래 묶겠다고 밝혔다. AI 에이전트가 오래되거나 복제된 데이터가 아니라 최신 데이터에 기반해 판단하고 실행하도록 하기 위한 전략이다. 실시간 데이터 분석도 레이크하우스에 통합됐다. 데이터브릭스는 '레이크하우스//RT'를 공개하고 거버넌스된 델타 레이크와 아파치 아이스버그 테이블 위에서 별도 서빙 시스템 없이 밀리초 단위 분석을 지원한다고 밝혔다. 이 기능은 신규 컴퓨트 엔진 '레이든' 기반으로 작동한다. 데이터브릭스는 레이크하우스//RT가 수만 명의 동시 사용자와 AI 에이전트를 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 고객들은 기존 실시간 서빙 스택 대비 최대 16배 성능 향상을 확인했으며, 소규모 데이터셋에서는 10밀리초 수준 응답 시간, 대규모 데이터셋에서는 100밀리초 미만 성능을 기록했다고 밝혔다. 업계에서는 이번 신규 기능이 AI 에이전트 운영에서 중요한 의미를 가질 것으로 보고 있다. 보통 사람이 보는 대시보드는 몇 시간 전 데이터라도 의사결정 과정에서 보완할 수 있지만, 에이전트는 실시간으로 데이터를 읽고 이를 실행에 옮기기 때문이다. 데이터가 오래됐거나 여러 시스템에 중복돼 있으면 잘못된 추천이나 업무 실행으로 이어질 수 있다. 레이크하우스로 비즈니스 자동화 강화 데이터브릭스는 이번 행사에서 레이크하우스로 비즈니스 업무 자동화를 높이기 위한 전략도 제시했다. 데이터브릭스는 에이전트형 고객데이터플랫폼(CDP) '커스터머레이크'를 공개했다. 커스터머레이크는 고객 데이터를 비롯한 AI 모델, 에이전트, 신원 해석, 오디언스 구축, 캠페인 자동화, 활성화를 레이크하우스에 통합하는 서비스다. 기존 CDP는 고객 데이터를 별도 시스템에 모아 캠페인을 실행하는 식으로 작동했다. 반면 커스터머레이크는 고객 데이터와 AI 모델, 에이전트를 같은 데이터 기반 위에 둔다. 이를 통해 마케터가 일회성 캠페인을 설계하는 방식에서 벗어나 에이전트로 고객 맥락을 실시간 분석하고 자동으로 실시간 대응할 수 있게 됐다. 데이터브릭스는 기업 내부 업무 자동화를 위한 에이전트 제품도 강화했다. 이번 행사에서 에이전트형 컴패니언 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 마케팅, 재무, 영업 등 비즈니스 팀이 정형·비정형 데이터, 분석·운영 데이터, 데이터브릭스 안팎 데이터 기반으로 업무를 자동화하고 조율할 수 있게 돕는다. 지니 원 핵심 기능은 '지니 온톨로지'다. 지니 온톨로지는 기업 내부 데이터를 비롯한 문서, 태그, 콘텐츠, 애플리케이션, 내부 직원 지식을 연결해 AI가 기업 맥락을 이해하도록 돕는 계층이다. AI가 단절된 문서 바탕으로 업무를 추측하는 것이 아니라, 거버넌스된 기업 데이터로 답하고 다음 행동을 수행할 수 있는 셈이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트가 업무를 수행하려면 단순히 데이터에 접근하는 것만으로는 부족하다"며 "어떤 지표가 무엇을 의미하는지, 어떤 데이터가 신뢰 가능한지, 어떤 권한과 정책 안에서 행동해야 하는지까지 이해해야 한다"고 강조했다. 업계에서도 에이전트가 활용할 데이터와 맥락, 권한, 보안, 비용 통제가 기업 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 글로벌 경영컨설팅 업체 베인앤컴퍼니는 "레이크하우스는 기업 AI 에이전트 운영 핵심 인프라로 부상할 것"이라고 분석했다.

2026.06.26 10:40김미정 기자

[영상] "AI 실수도 기업 책임"…생성형 AI 시대, 리스크 관리가 생존 전략

생성형 인공지능(AI)이 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 새로운 과제가 떠오르고 있다. AI가 생산성을 높이고 업무 혁신을 이끄는 동시에 잘못된 답변과 보안 문제, 예기치 못한 오작동이 기업 리스크로 직결되고 있기 때문이다. 특히 AI가 고객과 직접 소통하는 서비스 영역으로 확대되면서 기업은 단순히 모델 성능을 높이는 것을 넘어 AI가 어떤 답변을 내놓고 어떤 행동을 수행하는지까지 관리해야 하는 상황에 직면했다. 생성형 AI 도입이 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 이동하면서 'LLM 옵저버빌리티(Observability)'가 새로운 기업 IT 과제로 부상하고 있다. 고지훈 와탭랩스 애플리케이션 팀 리드와 신민철 애플리케이션 팀 개발자는 26일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 생성형 AI 시대 기업이 마주할 변화와 이에 대응하기 위한 LLM 옵저버빌리티의 중요성을 강조했다. 고 팀장은 "AI가 제공한 답변이라도 결국 고객은 기업이 제공한 공식 정보로 받아들인다"며 "AI 서비스 운영 단계에서는 응답 품질과 신뢰성을 지속적으로 관리하는 체계가 필수"라고 말했다. AI 실수, 이제는 기업이 책임져야 고 팀장은 주요 사례로 캐나다 항공사 에어캐나다를 소개했다. 한 고객이 챗봇에 할인 혜택 적용 가능 여부를 문의하자 에어캐나다의 챗봇은 실제 존재하지 않는 할인 상품을 안내했다. 고객은 이를 믿고 항공권을 구매한 뒤 할인을 요구했지만 에어캐나다가 이를 거부하면서 법적 분쟁으로 이어졌다. 캐나다 법원은 'AI가 응답한 내용이라도 게시된 정보에 대한 책임은 기업에 있다'고 판단했다. 이에 에어캐나다는 패소했고 금전적 보상은 물론 기업 신뢰도에도 타격을 입었다. 신 개발자는 "AI 챗봇의 답변이 기업의 공식 입장으로 간주되는 사례가 실제로 빈번하게 발생하고 있다"며 "잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다"고 설명했다. 고 팀장은 "작년까지는 많은 기업이 AI를 시범 적용하는 수준에 머물렀지만 올해부터는 금융, 공공, 엔터프라이즈를 중심으로 실제 서비스에 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있다"며 "응답 품질을 관측할 체계 없이 서비스를 출시하는 기업도 적지 않다"고 지적했다. "지표는 정상인데 고객은 불만"…AI 시대 등장한 새로운 장애 문제는 기존 모니터링으로는 AI 응답 오류를 감지할 수 없다는 점이다. 서버·네트워크 지표가 정상이어도 AI가 잘못된 답변을 내보내면 알 방법이 없다. 고 팀장은 "CPU·메모리는 정상인데 고객 불만이 폭증하는 새로운 유형의 문제가 생긴다"며 "기존 인프라 모니터링만으로는 응답 품질 이상을 잡아낼 수 없다"고 말했다. 보안 위협도 새로운 형태로 진화했다. AI 에이전트가 코드 실행·시스템 제어까지 수행하게 되면서 악의적 입력으로 AI가 의도치 않은 동작을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격이 현실화됐다. 와탭랩스 내부에서도 악의적 입력 없이 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC 폴더가 통째로 삭제되는 사고를 경험했다. AI 보안 위협 역시 새로운 변수로 떠오르고 있다. 신 개발자는 "과거 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 수준이었지만 이제는 함수 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어까지 가능한 에이전트 형태로 발전하고 있다"며 "프롬프트 입력 하나가 실제 시스템 동작으로 연결될 수 있다"고 설명했다. 대표적인 위협은 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)'이다. 이는 특정 입력을 통해 AI가 의도하지 않은 행동을 수행하도록 유도하는 공격 방식이다. 특히 AI가 다양한 시스템과 연결될수록 피해 범위도 커질 수 있다. 와탭랩스 역시 내부 실험 과정에서 예상치 못한 사례를 경험했다. 오케스트레이션 기반 AI 개발 환경을 테스트하던 중 악의적 입력이 없었음에도 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC의 특정 폴더를 삭제하는 사고가 발생한 것이다. 신 개발자는 "중요한 것은 사용자가 공격 의도를 갖지 않았더라도 AI가 예기치 않은 행동을 할 수 있다는 점"이라며 "AI가 어떤 과정을 거쳐 해당 결정을 내렸는지 추적하고 통제할 수 있어야 한다"고 말했다. GPU 다음은 LLM 운영…기업 AI 운영 경쟁 본격화 와탭랩스는 이러한 문제에 대응하기 위해 LLM 옵저버빌리티 솔루션을 선보인다. GPU 자원 사용량부터 애플리케이션 성능, AI 응답 품질까지 전체 흐름을 연계 분석해 서비스 운영 환경에서 발생하는 오류와 장애를 통합 관리한다. 주요 감시 항목은 ▲AI 답변 적합성·정확성 ▲할루시네이션(없는 정보를 만들어내는 AI 환각 현상) ▲프롬프트 인젝션 공격 ▲개인정보 포함 여부 ▲불필요한 응답 우회 경로 ▲토큰·GPU 리소스 효율 등이다. 특히 보안상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없어 GPU를 직접 구축해 모델을 운영하는 국내 금융·공공기관에 적합하게 구현됐다. 자체 GPU로 모델을 운영하는 환경에서는 AI 응답에 쓰이는 토큰이 GPU 자원과 직결되기 때문에, 응답 경로를 최적화하면 처리 성능과 비용 효율을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 신 개발자는 "AI 서비스를 운영하는 기업이라면 응답 품질부터 보안 위협까지 한 플랫폼에서 감시할 수 있는 체계를 갖춰야 한다"며 "단순히 있으면 좋은 도구가 아니라 서비스 신뢰도를 지키는 핵심 인프라"라고 강조했다. 고지훈 팀장은 AI 시대 운영자의 역할 변화도 예고했다. 그는 "앞으로 운영자는 데이터를 직접 분석하는 사람이 아니라, AI가 안전하게 작동할 수 있는 가드레일을 설계하는 사람이 될 것"이라며 "인프라·애플리케이션·AI 모델을 통합 관측하는 체계가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 10:40남혁우 기자

[SW키트] 데이터이쿠, 에이전트 개발 '시각화' 전략 제시…"비용·리스크 통제"

데이터이쿠가 인공지능(AI) 에이전트 개발 과정을 시각적하는 전략으로 사업을 강화하고 있다. AI가 어떤 데이터·과정을 거쳐 결과를 도출하는지 시각적으로 보여줌으로써 기업이 에이전트 개발 과정을 더 투명하게 통제할 수 있게 돕는 방식이다. 26일 IT 업계에 따르면 데이터이쿠는 지난 18일 공개한 코딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드' 시각화 기능을 앞세워 고객사 공략에 나섰다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼이다. 데이터이쿠는 AI 에이전트 개발 과정 시각화를 코빌드 차별점으로 내세우고 있다. 사용자가 단순히 AI가 내놓은 결과만 확인하는 것이 아니라, 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고, 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 작업 흐름 전체를 눈으로 확인할 수 있도록 한 것이다. 일반적인 생성형 AI 도구는 사용자가 데이터를 넣고 질문하면 답변을 제시한다. 이 과정에서 답변은 수천 줄 코드나 블랙박스 형태로 남는 경우가 많다. 현업 사용자는 AI가 어떤 데이터를 활용했는지, 해당 데이터가 적절했는지, 결과가 의도한 방식으로 만들어졌는지 파악하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 코빌드는 AI 에이전트 작업 과정을 비주얼 플로 형태로 보여준다. 사용자는 에이전트가 어떤 입력 소스에 접근했는지, 어떤 데이터를 가져왔는지, 그 데이터를 어떤 방식으로 처리했는지 단계별로 확인할 수 있다. 결과물뿐 아니라 결과가 만들어지는 과정까지 검증할 수 있는 구조인 셈이다. 이 같은 방식은 비기술 전문가의 AI 활용 문턱을 낮춘다. 현업 사용자는 복잡한 코드를 직접 해석하지 않아도 데이터 흐름과 모델 작동 방식을 이해할 수 있다. 필요할 경우 코드 수준의 세부 내용도 확인할 수 있지만, 기본적으로는 시각화된 흐름을 통해 AI 에이전트가 제대로 작동하는지 점검할 수 있다. 현재 코빌드는 전문가에게도 높은 선호도를 받는 것으로 전해졌다. 기업 안에서는 많은 모델과 데이터 프로젝트가 만들어지지만, 담당자가 바뀌거나 시간이 지나면 해당 모델이 어떤 데이터와 절차를 거쳐 만들어졌는지 추적하기 어려워진다. 이때 코빌드는 코드와 프로젝트를 플랫폼 안에서 관리하고, 데이터 흐름과 개발 이력을 시각적으로 남길 수 있도록 해 유지보수 부담을 줄인다. 코빌드는 AI 에이전트를 빠르게 만드는 데 그치지 않는다. 기업이 만든 AI 에이전트를 실제 업무에 적용한 뒤에도 그 작동 과정을 추적하고, 문제가 생겼을 때 원인을 확인하며, 이후에도 관리할 수 있는 기반을 제공한다. "AI·데이터 활용 전 과정 통제 필요" 데이터이쿠는 기업이 AI와 데이터를 활용하는 전 과정을 직접 관리·통제할 수 있는 거버넌스 체계를 코빌드에 제공한다고 밝혔다. AI 에이전트가 업무 현장에 빠르게 확산하면서, 기업이 데이터 출처와 활용 과정을 추적할 수 있는 관리 기반이 중요해졌다는 설명이다. 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 지난 24일 열린 간담회에서 "기업이 데이터와 AI 시스템 활용 과정을 관리하도록 돕는 것이 우리 목표"라며 "데이터가 어떤 경로로 들어왔는지, 어떤 파이프라인을 거쳐 처리됐는지, 어떤 모델이나 AI 에이전트에 사용됐는지를 확인할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 그러면서 "사람은 데이터 파이프라인과 AI 에이전트 작업 과정을 검토·수정할 수 있다"며 "기업은 이 구조를 통해 AI 에이전트가 잘못된 데이터에 접근하거나 의도와 다르게 작동하는 문제를 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 데이터이쿠는 승인과 책임 관리 기능도 거버넌스 핵심으로 보고 있다. 현재 코빌드에 리스크 평가 프레임워크와 승인 절차 기능을 지원한다. 이를 통해 법무, 컴플라이언스, 보안, 리스크 관리 부서는 AI 프로젝트 검토 과정에 참여할 수 있다. AI 프로젝트 책임 소재를 문서화하고 관리할 수 있는 기능도 제공하고 있다. 아페르 이사는 "기업이 특정 데이터나 모델을 사용할 때 내부 승인 절차를 적용할 수 있다"며 "승인 과정과 검토 내용을 기록해 향후 감사나 규제 대응에 활용할 수 있다"고 설명했다. 이 같은 거버넌스 구조는 AI 에이전트가 대량으로 만들어지는 기업 환경에서 중요성이 커지고 있다. 기업이 에이전트 수를 늘리는 데만 집중하면 각 에이전트가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 판단 과정을 거쳐 결과를 내는지 관리하기 어려워질 수 있다. 데이터 흐름과 책임 소재가 불분명하면 AI 에이전트를 실제 업무에 안정적으로 적용하기도 어렵다. 데이터이쿠는 AI 에이전트의 개발, 운영, 검증, 유지보수를 하나의 관리 체계 안에서 수행할 수 있도록 지원한다. 기업은 데이터 흐름을 추적하고, 작업 과정을 시각적으로 확인하며, 필요한 경우 법무·보안·리스크 부서의 승인 절차를 붙일 수 있다. 이를 통해 기업은 유럽연합(EU) AI법, 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA) 등 강화되는 글로벌 규제 환경에 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 페르 이사는 "코빌드는 기업이 AI와 데이터를 책임 있게 활용하도록 돕는 운영·검증 플랫폼 역할을 할 수 있다"며 "기업은 코빌드로 AI 에이전트를 더 많이 만드는 데서 나아가, 해당 에이전트를 어떻게 관리하고 신뢰할 수 있게 운영할지에 대한 기반까지 갖출 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 09:21김미정 기자

"AI 도입 늦으면 뒤처진다…한국 기업, 지금 시작해야"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 기업 도입 단계로 옮겨가면서 한국·일본 기업들도 AI 활용을 더 이상 미룰 수 없다는 진단이 나왔다. 실리콘밸리 투자자와 AI 인프라 기업들은 AI 경쟁력이 뛰어난 모델보다 빠른 도입과 현장 적용에서 갈릴 것이라며 지금부터 AI 활용 경험을 축적해야 한다고 입을 모았다. 밥 고엘 NTTVC 공동창업자는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 젠스파크 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "AI가 완벽해질 때까지 기다린다면 경쟁에서 너무 늦을 수 있다"며 "한국과 일본 기업들도 지금 AI를 실제 업무에 적용하기 시작해야 한다"고 강조했다. 이날 행사에는 고엘 공동창업자를 비롯해 줄리 최 세레브라스 최고마케팅책임자(CMO), 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)가 참석해 AI 도입과 인프라, 엔터프라이즈 시장 전망을 논의했다. 고엘 공동창업자는 현재 AI 시장이 인터넷 등장 당시보다 더 큰 변곡점에 놓여 있다고 평가했다. 불과 2년 전만 해도 AI가 검색이나 문서 작성 도구 수준으로 여겨졌지만 이제는 제조·재무·법무·영업 등 기업의 거의 모든 업무가 AI 중심으로 재설계되고 있다는 설명이다. 그는 "오늘날 기업들은 모든 업무를 AI와 함께 다시 생각하고 있다"며 "분기나 연 단위 제품 계획을 세우던 시대는 끝났고 이제는 매주 새로운 기능과 서비스를 내놓는 속도가 경쟁력이 됐다"고 말했다. 줄리 최 CMO는 AI 인프라 역시 학습보다 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그러면서 세레브라스가 제작하는 추론용 AI 반도체를 소개했다. 이 회사는 웨이퍼 한 장 전체를 거대한 단일 AI 칩으로 만드는 기술로 주목받으며 지난달 나스닥에 상장했다. 그는 "이제 데이터센터와 컴퓨팅 구조는 AI 모델을 더 빠르게 서비스하기 위한 방향으로 바뀌고 있다"며 "인프라의 역할은 애플리케이션 개발 속도를 높여 더 많은 AI 서비스를 만들어내는 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 덕분에 현재 10명이 하는 일이 앞으로는 100명이 하는 수준의 생산성을 낼 수 있을 것"이라며 "AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 최소 10배 이상이 될 것"이라고 전망했다. 아울러 고엘 공동창업자는 AI 스타트업이 기업 시장에서 성공하려면 기술보다 고객과의 접점을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 젠스파크를 사례로 들며 창업진이 고객 의견을 제품에 빠르게 반영하고 있다는 점을 높이 평가했다. 그는 "기술이 아무리 뛰어나도 고객이 없으면 결국 실패한다"며 "젠스파크는 최고경영자(CEO)부터 고객 의견을 직접 듣고 제품에 반영하는 문화를 갖고 있다는 점이 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. NTTVC 역시 실리콘밸리 기술을 일본과 한국 등 아시아 기업으로 연결하는 역할에 집중하고 있다고 소개했다. 고엘 공동창업자는 NTT가 먼저 젠스파크를 내부에서 활용해 사용 사례를 만든 뒤 이를 고객사로 확산시키는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "전략적 투자자는 단순히 자금을 투자하는 데 그치지 않는다"며 "수십 년간 쌓아온 고객 관계를 활용하면 스타트업은 훨씬 빠르게 시장에 진입하고 기업 고객을 확보할 수 있다"고 짚었다. 특히 그는 한국과 일본 기업들에게 AI 도입을 최고경영진만의 과제로 보지 말라고 조언했다. AI 활용 방식은 젊은 직원들이 가장 잘 이해하는 만큼 현업 실무자와 경영진이 함께 도입 전략을 만들어야 한다는 제언이다. 고엘 공동창업자는 "AI는 젊은 세대의 기술"이라며 "30년 경력의 관리자들 이야기만 듣지 말고 현업에서 AI를 가장 많이 활용하는 젊은 직원들에게도 의사결정 권한을 줘야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 5~10년 안에 세계 대기업 직원의 절반은 AI 에이전트 형태로 업무를 수행하게 될 것"이라며 "지금은 AI가 기업 경쟁력을 다시 쓰는 거대한 기회인 만큼 이를 먼저 활용하는 기업이 시장을 주도하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 06:06한정호 기자

AI 투자자들이 주목한 젠스파크…"엔터프라이즈 시장 바꿀 기업"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 단계로 진화하면서 'AI 워크스페이스' 플랫폼을 서비스하는 젠스파크가 주목을 받고 있다. 글로벌 투자자들은 젠스파크의 빠른 제품 개발 속도와 글로벌 확장성, 엔터프라이즈 시장 적용 가능성을 높게 평가하며 후속 투자 의사를 드러냈다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 투자자 패널 토의에서 "AI 시대에는 모델 역량을 일반 사용자가 활용할 수 있는 인터페이스로 바꾸는 기업이 중요해질 것"이라고 밝혔다. 이날 패널 토의에는 공영준 LG테크놀로지벤처스 투자 전문가, 안토릭 강굴리 소조벤처스 어소시에이트, 산티 수보토브스키 이머전스캐피털 제너럴 파트너가 참석했다. 이들은 AI 에이전트 시대 젠스파크가 주목받는 이유와 글로벌 엔터프라이즈 기업으로 성장할 가능성을 논의했다. 젠스파크는 2023년 12월 설립된 미국 AI 스타트업이다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 글로벌 엔터프라이즈 사업을 확장 중이다. 직원 수는 70여 명으로 이 중 개발 엔지니어가 50명에 달한다. 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원)로 평가받으며 최근 4억 8500만 달러(약 7435억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했다. 투자자들은 현재 AI 시장을 과거 인터넷·모바일·클라우드 전환기에 버금가는 세대 교체로 평가했다. 특히 기존 엔터프라이즈 소프트웨어(SW)보다 AI 네이티브 기업의 제품 출시와 매출 성장 속도가 빠르다는 점에 주목했다. 산티 수보토브스키 이머전스캐피털 제너럴 파트너는 "지금 AI 시대는 과거 인터넷 시대보다 훨씬 큰 기회"라며 "기업들이 이전보다 훨씬 빠르게 움직이고 있고 시장 기회도 과거 엔터프라이즈 SW보다 최소 10배 이상 크다고 본다"고 말했다. 그는 젠스파크에 투자한 이유로 창업팀과 제품, 시장 준비도, 실행 속도를 꼽았다. 이머전스캐피털은 세일즈포스와 줌 등 다양한 엔터프라이즈 SW 기업에 투자한 경험이 있는 벤처캐피털이다. 수보토브스키 파트너는 "과거 엔터프라이즈 SW는 직원들이 일을 더 잘하도록 돕는 도구였다면 젠스파크는 사용자를 대신해 일을 수행한다"며 "아이디어가 제품으로 바뀌는 속도가 젠스파크에는 있고 세계에서 이런 역량을 가진 기업은 많지 않다"고 설명했다. 공영준 LG테크놀로지벤처스 투자 전문가는 젠스파크의 핵심 경쟁력으로 팀의 유연성과 실행력을 꼽았다. 그는 초기 단계 투자에서 리더십이 사용자 피드백을 빠르게 제품에 반영하고 새 카테고리를 정의하는 능력이 중요하다고 강조했다. 그는 "지난해 처음 젠스파크를 만났을 때는 30명 규모였지만 6~8개월 만에 회사가 빠르게 커졌다"며 "리더십과 팀의 실행력, 매출 창출 능력이 젠스파크를 눈에 띄게 만든다"고 말했다. 또 투자를 검토할 당시 젠스파크가 거의 매주 새로운 제품을 내놓는 속도에도 주목했다고 덧붙였다. 당시에는 파워포인트 생성 도구로 알려진 측면이 컸지만, 이후 다양한 업무 도구와 기능을 플랫폼에 통합하며 사용자가 젠스파크 AI 워크스페이스를 떠나기 어려운 구조를 만들고 있다는 평가다. 젠스파크 AI 워크스페이스는 문서 작성과 자료 조사, 데이터 분석, 발표자료 제작 등 지식 노동자가 수행하는 여러 업무를 AI 에이전트가 한 공간에서 처리하도록 지원하는 업무 플랫폼이다. 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드, 구글 제미나이를 비롯해 다양한 오픈소스 모델까지 다양한 AI를 각 업무에 적합한 형태의 서비스로 제공한다. 공 전문가는 "이제는 젠스파크가 파워포인트보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다는 점을 시장이 이해하고 있다"며 "다음 투자 라운드에도 에릭 CEO가 허락한다면 참여할 것"이라고 밝혔다. 안토릭 강굴리 소조벤처스 어소시에이트는 젠스파크가 글로벌 카테고리 리더로 성장할 조건을 갖췄다고 평가했다. 그는 "젠스파크는 팀과 기술, 고객 반응, 파트너 측면에서 높은 평가를 받았다"며 "빠르게 제품을 출시하는 능력과 전 세계 고객·파트너를 끌어들이는 힘이 인상적이었다"고 말했다. 에릭 CEO는 앞으로 AI 모델 성능이 상향 평준화될수록 사용자 경험과 업무 결과물을 만드는 플랫폼의 중요성이 커질 것으로 봤다. 그는 "2~3년 뒤에는 AI 모델이 점점 범용화되고 비용 경쟁도 심해질 것"이라며 "우리는 AI 워크스페이스로 어떤 모델이 어떤 작업에 적합한지 일반 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 돕겠다"고 강조했다.

2026.06.26 01:39한정호 기자

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

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